【事件の表示】
　平成１１年特許願第２１０２４９号「用語関係辞書作成システム及び用語関係辞書作成方法並びにプログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１３年　２月　９日出願公開、特開２００１−　３４６３５〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯
　本願は、平成１１年７月２６日の出願であって、平成１６年２月４日付で拒絶査定がなされ（発送日平成１６年２月１０日）、これに対し、同年３月４日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、同日付で不明瞭な記載の釈明を目的とする手続補正がなされ、平成１９年６月８日付で拒絶の理由が通知され（発送日平成１９年６月１２日）、これに対し、同年８月９日付で意見書が提出されたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１６年３月４日提出の手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
　 
　「ハイパーメディアデータベースの指示された範囲を読み出すハイパーメディア参照手段と、
　該ハイパーメディア参照手段によって読み出されたドキュメントの内容やリンク情報が格納される部分ハイパーメディア記憶手段と、
　該部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントの種別を判定するドキュメント種別判定手段と、
　該ドキュメント種別判定手段の判定結果が格納されるドキュメント種別記憶手段と、
該ドキュメント種別記憶手段に格納されたドキュメントの種別に応じて抽出条件を変更して前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納された各ドキュメントから用語を抽出する用語抽出手段と、
　該用語抽出手段によって抽出された用語が格納される用語記憶手段と、
　該用語記憶手段に格納された用語の間の関係を、前記ドキュメント種別記憶手段に格納されたドキュメントの種別と前記部分ハイパーメディア記憶手段に格納されたリンク情報とに基づいて決定する用語関係付け手段と
を備えたことを特徴とする用語関係辞書作成システム。」
　
３．引用刊行物記載の発明
（３−１）引用例１発明
　これに対して、当審の平成１９年６月８日付の拒絶の理由に引用された、本願の出願の日前である平成８年６月２４日に頒布された、岩爪　道昭　他、インターネットからの情報収集・分類・統合化のためのオントロジー獲得、１９９６年度人工知能学会全国大会（第１０回）論文集、１９９６年６月２４日、社団法人　人工知能学会、ｐｐ．５５３−５５６．（以下「引用例１」という。）には、図面とともに、以下の（ア）〜（エ）の事項が記載されている。
　
（ア）
「本論文では，収集したＷＷＷページから得られる情報を利用した３種類のオントロジー獲得手法を提案する．  そして，各手法を用いて旅行，情報科学の二つの分野におけるオントロジ−獲得の実験結果をもとにオントロジー獲得の可能性について考察する．」（第５５３頁左欄１９〜２３行目）
　
（イ）
「２  オントロジー獲得
２．１  既存データからのオントロジー作成
　はじめに，獲得されたオントロジーとの比較のために，専門文書に基づいて手作業で作成されたオントロジーを用意する．
　旅行のオントロジーは，数冊の旅行ガイドを参考にして作成したものである（図１参照）．　また，情報科学のオントロジーは，岩波情報科学辞典［１］を参考にして作成したものである．ここでは，獲得されたオントロジーとの比較に用いるため，構成概念は必要最小限にとどめてある．作成した情報科学についてのオントロジーを図２に示す．
　
２．２  特徴ベクトルの生成
　特徴ベクトルは，対象領域に関する語の重みを要素として表現されたベクトルである．語の重みは，その出現頻度に応じて定義される．特徴ベクトルには，各ＷＷＷページに対するものと，オントロジーの各概念，すなわち分類のためのカテゴリに対するものの２種類がある．  いずれのべクトルにおいても，その成分はオントロジー中の各概念に対応している．一般に，オントロジーを構成する概念の集合
　　　　　　　（ｔｅｒｍ1，ｔｅｒｍ2，・・・，ｔｅｒｍt） 
に対して，あるオブジェクトｏｂｊｅｃｔiの特徴ベクトルOiは
　　　　　　　Oi＝（ｔｅｒｍi1，ｔｅｒｍi2，・・・，ｔｅｒｍit） 
である．ただしｔｅｒｍijはｏｂｊｅｃｔiにおけるｔｅｒｍjの重みを表す． 図１のオントロジーの場合，構成概念数は５０なので，特徴ベクトルは５０次元のべクトルということになる．
　
ＷＷＷぺージの特徴ベクトルの生成方法　ＷＷＷページの特徴ベクトルは，基本的にはオントロジーの各概念に対応した成分が，それぞれの語の出現頻度を反映したものとなる． さらに，オントロジーを利用することによって，下位概念をもつ概念については，下位概念の出現頻度もベクトル成分に反映させる．  すなわち，オントロジーの各概念をキーワードとし，先に作成したページの頻度リストとキーワードとのマッチングを行ない，マッチしたキーワードについて，その出現頻度を対応する成分の値とする．さらに，そのキーワードがオントロジーにおける上位概念を持つ場合は上位概念に対応する成分にもその出現頻度を加える．ころしてできたベクトルを正規化したものを，そのＷＷＷページの特徴ベクトルと定義する．  すなわち，あるＷＷＷページＤＯＣｉの特徴ベクトルＤiは，
　
　Ｄi＝（数式は省略）
　
ｔｅｒｍij＝（ｔｅｒｍjの出現頻度）＋（ｔｅｒｍjの子概念の出現頻度の総和）
で表される．
　
カテゴリの特徴ベクトルの生成方法  カテゴリはオントロジー中の概念に対応しているので，カテゴリの特徴ベクトルは概念の特徴ベクトルと言い換えることができる．  カテゴリの特徴ベクトルは，対応する概念を表す単語が出現するＷＷＷページの特徴ベクトルを平均したものと定義する．すなわち，オントロジー中のある概念ｔｅｒｍiが出現するＷＷＷ ページの集合を（ＤＯＣi1，ＤＯＣi2，・・・，ＤＯＣim）としたとき，ｔｅｒｍiに対応するカテゴリＣＴＧｉの特徴ベクトルＣiは，
　
　Ｃｉ＝（数式は省略）
　
で表される．ただし，ＤikはＤＯＣikの特徴ベクトルである．」（第５５３頁左欄２４行目〜第５５４頁左欄４行目）
　
（ウ）
「２．３  類似度からの獲得
　ＷＷＷページの分類の過程で得られる各概念の特徴ベクトルを用いて，ページと概念との類似度の計算と同様に，概念間の類似度を計算することができる．  類似度の高い概念の間には，何らかの意味的な関係が存在すると考えられる．したがって，ある閾値を超える類似度をもつ二つの概念に関係を与えていくことにより，対象領域に関する新たな概念間の関係を得ることができる．  ただし，ここでは概念間の関係は与えられていないことを前提としているので，ＷＷＷページ分類の処理とは異なり，ページの特徴ベクトルは概念そのもののマッチングのみを利用して作成するものとする．
　
アルゴリズム
　１．オントロジーの構成要素となる概念の集合を用意する．
　２．各ＷＷＷページについて，特徴ベクトルを生成する．
　　　ただし，ｔｅｒｍij＝ページｐａｇｅiにおける概念ｔｅｒｍjの出現頻度である．
　３．各概念について，特徴ベクトルを生成する．
　４．すべての二つの概念の組合わせについて，概念間の類似度を計算する．類似度は二つの概念の特徴ベクトルの内積で定義される．
　５．類似度が設定した閾値を超える概念の組を抽出し，その集合を出力する．
　
２．４  用語の共起関係からの獲得
　この手法は，概念の特徴ベクトルを生成する部分までは類似度からの獲得と同様であるが，各概念について，その特徴ベクトルの成分のうち設定した閾値を超えるものに対応する概念と関係づける，というものである．  これは，一つのＷＷＷページに共に出現する用語の間には何らかの関係がある，という発想に基づくものである．
　
アルゴリズム
　１．類似度からの獲得の場合と同様に，概念の特徴ベクトルを生成する．
　２．概念iの特徴ベクトル（ｔｅｒｍi1，ｔｅｒｍi2，・・・，ｔｅｒｍin）に対する閾値を
　
　（閾値の数式は省略）
　
と定義する．ただし，ｎは用意された概念の数である．
この閾値は１／√ｎから１までの値をとり，ベクトルの成分の分散が大きいほど閾値は大きくなる．
　３．各概念について，その特徴ベクトルの成分のうち２で計算された閾値を超えるものを検出しその成分に対応する概念を，もとの概念と関係づける．ただし，もとの概念自身に対応する成分を除く．
　
２．５  ＷＷＷぺージ間のリンク情報からの獲得
　旅行に関するＷＷＷページの場合，ページ間のハイパーリンクと概念間の関係について，何らかの相関があるのではないかと考えられる．  そこで，収集・分類した旅行関連のＷＷＷページのうちで，互いにリンクで結ばれている関係にあるものを調べ出し，さらにリンクで結ばれた二つのページが，それぞれどのカテゴリに分類されたかを調べる．  そして，それらのページが属するカテゴリが異なる場合には，その二つのカテゴリには何らかの関連があるとみなすものとする．  全てのリンク情報に対してこのような操作を施すことにより，新たな概念間の関係を得ることができる．ただし，既出の二つの手法と同様オントロジーは与えられていないことを前提としているので，分類はキーワードマッチングのみを利用して作成した特徴ベクトルを用いて行なう．
　
アルゴリズム  ページ間のリンク情報からのオントロジー獲得のアルゴリズムを以下に示す．
　１．ページを収集する段階において，各ページのＵＲＬと，そこからリンクを張ってあるページのＵＲＬ（のリスト）を，ページのＩＤに対応させてそれぞれ記憶する．相対アドレスで書かれてある場合は，ページ自身のＵＲＬをもとに絶対アドレスに変換する．
　２．１ページずつ順に，そのページからリンクを張っているページが収集したぺージの中に存在しているかどうか調べ，あればリンク先のページのＩＤを保持していくことによって，リンク先のページＩＤのリストを作る．
　３．３章と同様の方法によって，収集したページの分類を行なう．ただし，ページの特徴ベクトルの計算において， ｔｅｒｍij＝（ページｐａｇｅiにおける概念ｔｅｒｍjの出現頻度）である．
　４．リンクで結ばれた二つのページがそれぞれ属している概念が異なる場合には，それらを関係づける．
　５．４をすべてのリンクに対して実行することにより，新たな概念の体系を構築する．」（第５５４頁左欄５行目〜同頁右欄下から９行目）
　
（エ）
「３．３　ＷＷＷページ間のリンク情報からの獲得
　旅行関連のＷＷＷページのリンク情報から得られた概念間の関係の一部を図９に示す． また，得られた概念間の関係に対する評価を表３に示す．」（第５５５頁右欄２〜５行目）
　
　引用例１の上記記載から、引用例１には以下の事項が開示されていると認められる。
　
（ａ）引用例１の上記（ア）の「本論文では，収集したＷＷＷページから得られる情報を利用した３種類のオントロジー獲得手法を提案する．」という記載から、引用例１は、ＷＷＷページから得られる情報を利用したオントロジー獲得手法が開示されていると認められる。
　さらに、引用例１の上記（ウ）の「１．ページを収集する段階において，各ページのＵＲＬと，そこからリンクを張ってあるページのＵＲＬ（のリスト）を，ページのＩＤに対応させてそれぞれ記憶する．相対アドレスで書かれてある場合は，ページ自身のＵＲＬをもとに絶対アドレスに変換する．」という記載から、引用例１記載のオントロジー獲得手法は、ＷＷＷページを収集する段階を備えているものと認められる。
　
（ｂ）引用例１の上記（ウ）の「１．ページを収集する段階において，各ページのＵＲＬと，そこからリンクを張ってあるページのＵＲＬ（のリスト）を，ページのＩＤに対応させてそれぞれ記憶する．相対アドレスで書かれてある場合は，ページ自身のＵＲＬをもとに絶対アドレスに変換する．」という記載から、引用例１記載のオントロジー獲得手法は、収集したＷＷＷページのＵＲＬとそこからリンクを張ってあるページのＵＲＬのリストを記憶する段階を備えているものと認められる。
　
（ｃ）引用例１の上記（ウ）の「３．３章と同様の方法によって，収集したページの分類を行なう．ただし，ページの特徴ベクトルの計算において， ｔｅｒｍij＝（ページｐａｇｅiにおける概念ｔｅｒｍjの出現頻度）である．」という記載から、引用例１記載のオントロジー獲得手法は、収集したページの分類を行なう段階を備えているものと認められる。（なお、「３章と同様の方法によって，収集したページの分類を行なう．」という記載は、ページの分類は、「２．２　特徴ベクトルの生成」で説明しているので、「２．２節と同様の方法によって，」の誤記であると認められる。）
　
（ｄ）引用例１の上記（ウ）の「３．３章と同様の方法によって，収集したページの分類を行なう．ただし，ページの特徴ベクトルの計算において， ｔｅｒｍij＝（ページｐａｇｅiにおける概念ｔｅｒｍjの出現頻度）である．」という記載から、引用例１記載のオントロジー獲得手法は、収集したページの分類に際して、ページ内のｔｅｒｍjを抽出し、その出現頻度を算出する段階を備えているものと認められる。
　
（ｅ）引用例１の上記（ウ）の「４．リンクで結ばれた二つのページがそれぞれ属している概念が異なる場合には，それらを関係づける．」という記載から、引用例１記載のオントロジー獲得手法は、リンクで結ばれた二つのページがそれぞれ属している概念が異なる場合には，異なる概念ｔｅｒｍ同士を関係づける段階を備えているものと認められる。
　
　したがって、引用例１には次の発明（以下、「引用例１発明」という。）が開示されている。
　
「ＷＷＷページを収集する段階と、
収集したＷＷＷページのＵＲＬとそこからリンクを張ってあるページのＵＲＬのリストを記憶する段階と、
収集したページの分類を行なう段階と、
収集したページの分類に際して、ページ内のｔｅｒｍjを抽出し、その出現頻度を算出する段階と、
リンクで結ばれた二つのページがそれぞれ属している概念が異なる場合には，異なる概念ｔｅｒｍ同士を関係づける段階と
を備えたオントロジー獲得手法。」
　
（３−２）引用例２に記載の技術
　当審の上記拒絶の理由に引用された、本願の出願の日前である平成５年５月２５日に頒布された、特開平５−１２８１５９号公報（以下「引用例２」という。）には、図面とともに、以下の（オ）の事項が記載されている。
　
（オ）
「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文書ファイリングシステム等に利用されるキーワード抽出方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の文書検索装置は、文書情報の登録時にオペレータが適切と思われるキーワードを選択してシソーラスにより分類しているが、このようなキーワードの追加や削除に伴うシソーラスを更新する作業が煩雑であるためにオペレータの負担が増大している。
【０００３】そこで、このような問題を解決するため、形態素解析等の機械的な情報処理で文書情報の内容文字列からキーワードを抽出するキーワード抽出装置が開発されている。そして、このようなキーワード抽出装置は、例えば、入力された文書情報の内容文字列からキーワードを抽出するキーワード抽出手段を設けた構造などとなっており、テキストファイルとして形成された文書情報からキーワードを抽出するようになっている。このようにすることで、例えば、抽出されたキーワードと文書情報との対応関係を文書検索装置の転置ファイルに登録しておくことで、この転置ファイル内のキーワードから所定の文書情報を後に検索することができる。
【０００４】ここで、このようなキーワード抽出方法としては、キーワードの抽出対象である文書情報として予め種別を想定しないものとするものとが提案されており、例えば、予め文書情報の種別を想定しないキーワード抽出方法では、文書情報がテキストファイル形式で形成されていればキーワードを抽出することができる。一方、予め文書情報の種別を想定するものとして、例えば、木本晴夫「言語処理を用いたキーワード自動抽出」第一回人工知能学会全国大会(1987年)に提案されたキーワード抽出方法では、文書情報を新聞記事などと仮定して文書構造の特性に依存してキーワードを抽出するようになっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述のように、予め文書情報の種別を想定しないキーワード抽出方法では、テキストファイル形式の文書情報からキーワードを抽出することができるが、これではキーワードの抽出精度を向上させることが困難である。また、予め文書情報の種別を想定するキーワード抽出方法では、キーワードの抽出精度は良好となるが、これはキーワードを抽出する文書情報が特定の種別に限定されるために汎用性が低下している。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、入力された文書情報からキーワード抽出手段がキーワードを抽出するようにしたキーワード抽出方法において、予め内容文字列が複数の論理要素として区分された文書情報の種別を種別識別手段が識別し、この識別された文書情報の種別毎に予め要素記憶手段に記憶された論理要素と一致する論理要素を要素検出手段が文書情報から検出し、この検出された論理要素内の内容文字列から前記キーワード抽出手段がキーワードを抽出するようにした。」
　
　上記（オ）の「請求項１記載の発明は、入力された文書情報からキーワード抽出手段がキーワードを抽出するようにしたキーワード抽出方法において、予め内容文字列が複数の論理要素として区分された文書情報の種別を種別識別手段が識別し、この識別された文書情報の種別毎に予め要素記憶手段に記憶された論理要素と一致する論理要素を要素検出手段が文書情報から検出し、この検出された論理要素内の内容文字列から前記キーワード抽出手段がキーワードを抽出するようにした。」という記載から、引用例２には、キーワード抽出方法であって、文書の種別毎に抽出の仕方を変更して、キーワードの抽出を行うキーワード抽出方法が記載されているといえる。
　
４．対比
　そこで、本願発明と引用例１発明とを対比する。
　
（Ａ）ＷＷＷページ群を提供するＷＷＷサーバは、ハイパーメディアデータベースといえ、ＷＷＷページを収集するには、ＷＷＷページを読み出す参照手段であるブラウザソフトや、Ｗｅｂ収集ソフト等を用いるのが一般的であるから、引用例１発明のオントロジー獲得手法でも、本願発明と同様に、ハイパーメディアデータベースを読み出す参照手段を用いているといえる。
　また、引用例１発明により獲得されたオントロジーは、用語に代表される概念間の関係を表したものであるから、用語関係辞書を作成しているといえる。
　ただし、本願発明は、各種機能手段を備えたシステムであるのに対して、引用例１発明はアルゴリズムにより特定された方法である点、及び、本願発明では、ハイパーメディアデータベースを参照する際に、指示された範囲を読み出しているのに対し、引用例１発明では、単に収集すると記載されているのみで、指示された範囲を読み出しているのか明らかでない点で相違している。
　
（Ｂ）引用例１発明の「収集したＷＷＷページのＵＲＬとそこからリンクを張ってあるページのＵＲＬのリスト」は、本願発明の「読み出されたドキュメントの」「リンク情報」に相当するから、引用例１発明も、本願発明と同様に、読み出されたドキュメントのリンク情報を格納しているといえる。
　ただし、本願発明の部分ハイパーメディア記憶手段は、読み出されたドキュメントの内容も格納しているのに対して、引用例１発明では、ドキュメントの内容を記憶しているか否か明らかでない点で相違している。
　
（Ｃ）引用例１発明の「収集したページの分類を行なう」は、本願発明の「各ドキュメントの種別を判定する」に相当しているから、引用例１発明も、本願発明と同様に、読み出されたドキュメントの種別を判定しているといえる。
　ただし、本願発明のドキュメント種別判定手段は、部分ハイパーメディア記憶手段に格納されたドキュメントの種別を判定しているのに対して、引用例１発明では、ドキュメントの内容を記憶しているか否か明らかでない点で相違している。
　
（Ｄ）本願発明では、ドキュメント種別判定手段の判定結果が格納されるドキュメント種別記憶手段を備えているのに対して、引用例１発明では、ドキュメント種別の判定結果を格納しているか否か明らかでない点で相違している。
　
（Ｅ）引用例１発明の「収集したページの分類に際して、ページ内のｔｅｒｍjを抽出し、その出現頻度を算出する段階」は、ページ内からｔｅｒｍ（用語）を抽出している点で、本願発明の「各ドキュメントから用語を抽出する用語抽出手段」と共通しているから、引用例１発明も、本願発明と同様に、各ドキュメントから用語を抽出しているといえる。
　ただし、本願発明の用語抽出手段は、ドキュメント種別記憶手段に格納されたドキュメントの種別に応じて抽出条件を変更しているのに対して、引用例１発明では、ドキュメントの種別に応じて抽出条件を変更していない点で相違している。
　
（Ｆ）本願発明では、用語抽出手段によって抽出された用語が格納される用語記憶手段を備えているのに対して、引用例１発明では、抽出された用語を格納しているか否か明らかでない点で相違している。
　
（Ｇ）引用例１発明の「リンクで結ばれた二つのページがそれぞれ属している概念が異なる場合には，異なる概念ｔｅｒｍ同士を関係づける段階」では、リンクで結ばれた二つのページがそれぞれ属している概念（分類、種別）が異なる場合に、二つのページがそれぞれ属している概念ｔｅｒｍ（用語）同士を関係づけているから、引用例１発明も、本願発明と同様に、用語の間の関係を、ドキュメントの種別とリンク情報とに基づいて決定しているといえる。
　
　したがって、両者は、
「ハイパーメディアデータベースを読み出す参照手段を用いていること、
読み出されたドキュメントのリンク情報を格納していること、
読み出されたドキュメントの種別を判定していること、
各ドキュメントから用語を抽出すること、
用語の間の関係を、ドキュメントの種別とリンク情報とに基づいて決定すること、
により、用語関係辞書を作成するものであること。」
で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点１）
　本願発明は、各種機能手段を備えたシステムであるのに対して、引用例１発明はアルゴリズムにより特定された方法である点。
　
（相違点２）本願発明では、ハイパーメディアデータベースを参照する際に、指示された範囲を読み出しているのに対し、引用例１発明では、単に収集すると記載されているのみで、指示された範囲を読み出しているのか明らかでない点。
　
（相違点３）
　本願発明では、読み出されたドキュメントの内容やドキュメント種別判定手段の判定結果、用語抽出手段によって抽出された用語を格納しているのに対して、引用例１発明では、ドキュメントの内容や、ドキュメント種別判定手段の判定結果、用語抽出手段によって抽出された用語を格納しているか否か明らかでない点。
　
（相違点４）
　本願発明の用語抽出手段は、ドキュメント種別記憶手段に格納されたドキュメントの種別に応じて抽出条件を変更しているのに対して、引用例１発明では、ドキュメントの種別に応じて抽出条件を変更していない点。
　
５．当審の判断
　
（相違点１について）
　情報処理技術の分野において、複数の機能段階（ステップ）によりなるアルゴリズムにより特定された方法を、コンピュータ等の情報処理装置に各機能段階を機能手段として実現するプログラムとして実装しシステムを構成することは、通常行われることに過ぎないから、プログラミングにより、引用例１発明のアルゴリズムにより特定された方法の各段階を機能手段として、コンピュータ等の情報処理装置に実装し、システムを構成することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
（相違点２について）
　ＷＷＷページ自動収集の技術分野において、指示された範囲を読み出してＷＷＷページの内容を格納する技術は、本願出願前に周知の技術に過ぎないから、引用例１発明において、ＷＷＷページを収集する際に、当該周知技術を適用して、ハイパーメディアデータベースの指示された範囲を読み出す構成を採用することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
（相違点３について）
　情報処理技術の分野において、各機能手段を実現するプログラムとしてシステムを構成する際に、演算処理過程等の中間段階の各種データをメモリ等に格納する構成とすることは、通常行われることに過ぎないから、引用例１発明において、ドキュメントの内容や、ドキュメント種別判定手段の判定結果、用語抽出手段によって抽出された用語をメモリに格納する構成を採用することは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
（相違点４について）
　引用例２には、キーワード抽出方法であって、文書の種別毎に抽出の仕方を変更して、キーワードの抽出を行うキーワード抽出方法が記載されているから、引用例１発明において、用語を抽出する際に、引用例２記載のキーワード抽出方法を採用して、ドキュメントの種別に応じて抽出条件を変更する構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
　また、本願発明の効果についてみても、引用例１発明において、上記引用例２に記載の構成および周知技術の採用に伴って、当然に予測される程度のものに過ぎず、格別顕著なものがあるとは認められない。
　
６．むすび
　以上のとおりであるから、本願発明は、引用例１及び２に記載された発明並びに周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、本願は、その余の請求項について特に論及するまでもなく、拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。