【事件の表示】
　平成１０年特許願第２６３０４１号「文書画像検索処理方法及び装置、並びに記録媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１１年　６月　２日出願公開、特開平１１−１４９４８５〕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１０年９月１７日の出願（パリ条約に基づく優先権主張１９９７年９月２４日、米国）であって、平成１７年１１月１４日付（発送日：１１月２２日）で拒絶査定がされ、これに対し、平成１７年１２月２２日に拒絶査定不服審判が請求されたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項に係る発明は、平成１７年９月３０日付の手続補正により補正された特許請求の範囲に記載されたとおりのものと認める。
　そして、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、以下のとおりである。
　
「【請求項１】
　文書画像と当該文書画像のテキスト成分と当該文書画像の特徴情報からなる被検索情報が複数記憶されている記憶手段を備える情報処理装置における文書画像検索処理方法であって、
　前記情報処理装置が、
　検索のためのキーワードの入力を受け付けるステップ、
　前記キーワードに基づき、前記記憶手段に記憶されている被検索情報から、前記キーワードを含むテキスト成分を有する文書画像を検索するステップ、
　前記検索された文書画像を、該文書画像の特徴情報の類似性に基づいてクラス分けするステップ、
を実行することを特徴とする文書画像検索処理方法。」
　
３．引用文献
　拒絶理由通知書に引用文献１として引用された、特開平９−２３７２８２号公報（以下、引用文献１という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　
（ア）「【０００１】
　　　【発明の属する技術分野】
　本発明は、画像データベースの検索・閲覧技術に係り、特に、所望の文書に関し分かっているテクスチャに基づいて画像データベースの検索・検索をする技術に関する。」
（イ）「【０００５】
　　　【発明が解決しようとする課題】
　よって、本発明の主たる目的は、文書画像データベースの文書画像のテクスチャ、すなわち解析的に識別可能なパターンに基づいて、文書画像データベース内の文書画像の検索・閲覧をする方法及びシステムを提供することにある。
　　　【０００６】
　　　【課題を解決するための手段】
　本発明によれば、様々な方法によって、文書画像データベースより特定のテクスチャを持つ文書を閲覧することができる。例えば、ユーザは所望の文書に類似した体裁を持つ模範文書画像を入力することができる。あるいは、ユーザは、簡単なインターフェイスを利用し、少数のカテゴリーの選択に基づいて合成文書を定義することができる。そして、この合成文書が検索のための模範画像として利用されることになる。」
（ウ）「【０００７】
　ユーザが照会を開始すると、模範画像とのテクスチャの類似性に基づいて１つ以上の文書画像が選び出される。これらの画像は、アイコン形式で、表示させ又は紙に印刷させることができる。ユーザは、表示された一つの文書を新たな照会のためのキーに選ぶことによって、その先の閲覧を開始させることができる。一実施例では、データベース中の文書画像はクラスタ化され、照会がなされた時に検索キーとテクスチャの似た画像を含むクラスタの代表が表示される。
　　　【０００８】
　一実施例では、ユーザがある文書の複数ページの表示を要求した時に、類似の体裁を持つページが識別される。類似の体裁を持っていると識別されたページは、それらの画像を少しずらして重ね合わせた状態で表示される。」
　　　【０００９】
　本発明の一態様によれば、文書画像検索のための基準は各画像のテクスチャの解析結果である。各画像について特徴ベクトルが抽出される。画像間の類似度が、特徴ベクトルに適用される距離基準に基づいて求められる。好適な実施例では、特徴ベクトルは８０成分からなり、異なった４通りの画像処理方法によって作成される。最初の２０成分は画像中の連結成分のサイズのヒストグラムに基づいている。２番目の２０成分は文書中の重要点（interest points）を測定することによって得られる。３番目の２０成分は連結成分の垂直射影ヒストグラムから得られる。最後の２０成分は、文書を２０個のセルに分割し各セル内の連結成分の総数を求めることによって得られる。
（エ）「【００１７】
　データベースは、データベース画像について同様に求められ画像特徴情報を格納しているのが好ましい。ステップ２０６において、模範文書画像より得られた画像特徴情報がデータベースの検索のためのキーとして利用される。画像特徴情報が特徴ベクトルである好適な実施例においては、模範文書画像に類似した文書を見つけ出すために好ましくはユークリッド距離基準が用いられる。あるいは、マハラノビス（Ｍahalanobis）距離、ハウスドルフ距離、又は加重マッチング法を類似文書を見つけるために利用してもよい。一実施例では、検索手続きは画像データベースにおけるクラスタリングを利用して、画像特徴ベクトル空間上で模範文書に近い点を表すクラスタノードを見つける。」
（オ）「【００３０】
　本発明の一実施例によれば、テキスト照会がテクスチャ照会と組み合わされる。テクスチャ照会情報は、上に述べた方法を含めた任意の方法により模範画像を生成することによって編成されるであろう。テキスト照会情報は、希望する文書に見つかるであろう１つ以上のテキストストリングを含むであろう。検索の結果は、テクスチャ照会及びテキスト照会の両方の基準に合致した画像に限定されるであろう。このような照会手法は、光学的文字認識結果が手に入る画像データベースに限定されることは当然である。初めに、所望パターンのテキストストリングを含む文書画像が検索される。次に、この検索された文書画像より、指定されたテクスチャと類似したテクスチャを持つ画像が検索される。」
（カ）「【００３１】
　あるいは、画像テクスチャがテキスト照会により返された結果を系統立てるために利用される。まず、所望パターンのテキストストリングを含む文書画像が検索される。次に、テクスチャの類似した文書のクラスタがグループにまとめられる。これらの文書グループが、例えば前述のオーバーレイ手法を使ってユーザに対し表示される。この手法は、ソースの異なる文書を簡単に区別する手段を提供する。例えば、新聞をソースとする画像と科学雑誌記事をソースとする画像を含むデータベースを考えよう。テキスト照会は両種類のソースからの文書を返すかもしれない。しかし、ユーザは、そのいずれか一方のソースからの結果だけに関心があるかもしれない。画像テクスチャ・クラスタリングは、ユーザが新聞記事と科学雑誌記事とを素早く区別する一つの方法を提供する。」
（キ）「【００３２】
＜検索結果の表示＞
　図５は、本発明の一実施例によりクラスタ化画像データベースに対する検索結果がどのように表示されるかを示す。クラスタ化画像データベースは、画像が、画像特徴ベクトルにより定義される空間内のその画像の位置に応じた階層構造にまとめられ画像データベースである。このデータベースは１つ以上のグループに分割される。また、各グループは１つ以上のサブグループから構成されるかもしれない。クラスタリングに関する解説は、Ｄuda ＆ Ｈart，”ＰatternＣlassification ＆ Ｓcene Ａnalysis,”(ｊohn ｗilley ＆ Ｓons １９７３）に見ることができるが、その内容は引用により本明細書に組み込まれる。
　　　【００３３】
　ただ一つの階層しかなければ、照会をした時に、画像特徴ベクトル空間内で模範文書画像に最も近いクラスタの画像全部が返ってくる。図５は、多レベルのクラスタ階層の環境で得られる閲覧検索結果を示す。レベル５００は、クラスタ・ノードを表すアイコンを示している。ユーザは、アイコンの一つを、さらに検索するためのキーに選ぶことより、階層を下って行くことができる。最終的に、ユーザは一つのリーフ・クラスタ、つまりクラスタノードではなく１グループの実際画像に到達することができる。その時、これらの画像が表示される。
　　　【００３４】
　クラスタベースの検索を実現する一つの方法は、照会がなされる都度、クラスタ構造を計算し直すことである。クラスタベースの検索を実現するもう一つの方法は、検索に先だって、クラスタ構造を、好ましくはテクスチャ情報を利用し計算しておく方法である。この場合、上述の検索プロセスは、あるツリーを辿っていくことと基本的に等価である。」
　
　以上、（ア）ないし（キ）、および図面（特に図１，図３，図５，図６）の記載から、引用文献１には、
ａ．文書画像データベースを備えるコンピュータシステムを用いて、所望の
　　文書画像を検索・閲覧する方法の発明であること。
ｂ．文書画像データベースは、文書画像情報と、文書画像情報を検索する
　　ためのテキスト情報、および、文書画像のテクスチャの類似性に関する
　　画像特徴ベクトルからなる検索情報を複数含むこと。
ｃ．コンピュータシステムに文書画像を検索するテキストストリングが入力
　　され、このテキストストリングを含む文書画像が文書画像データベース
　　から検索されること。
ｄ．検索された文書画像について、テクスチャの類似した文書のクラスタが
　　グループにまとめられること。
が記載されていると認めることができる。
　
５．引用発明の認定および本願発明との対比
　上記ａ．ないしｄ．の事項から、引用文献１には、
「文書画像情報と、文書画像情報を検索するためのテキスト情報と、文書画像のテクスチャの類似性に関する画像特徴ベクトルからなる検索情報を複数含む文書画像データベースをコンピュータシステムを用いて検索・閲覧する方法であって、
　コンピュータシステムにテキストストリングが入力されると、このテキストストリングを含む文書画像が文書画像データベースから検索され、
　次に、検索された文書画像について、テクスチャの類似した文書のクラスタがグループにまとめられる、文書画像検索方法。」
の発明（以下、「引用文献１発明」という。）が記載されていると認めることができ、そして、引用文献１発明の「文書画像情報」、「テキスト情報」、「画像特徴ベクトル」、「コンピュータシステム」、「テキストストリング」、「文書画像データベース」は、本願発明の「文書画像」、「テキスト成分」、「文書画像の特徴情報」、「情報処理装置」、「キーワード」、
「記憶手段」に相当するすることは明らかである。
　してみると、本願発明と引用文献１発明を比較した場合、両者に実質的な相違はないと言わざるを得ない。
　
　一方、意見書、および審判請求時に提出した手続補正書（方式）の主張をみると、請求人は、
『引用文献１に記載されたものは、模範画像を作成し、この模範画像の画像特徴を利用して検索を行うことを基本とするものである。引用文献１には、初めに、キーワードを入力して文書画像を検索し、次に、模範画像を入力して、この検索された文書画像について、該模範画像に類似した文書のクラスタがグループにまとめられることが記載されているだけである。引用文献１には、本願発明の特徴である「キーワード検索で絞り込まれた文書画像について、該文書画像の特徴によりクラス分けする」こと、すなわち「ユーザがキーワードの入力さえ行えば、あとはキーワードによる検索結果の文書画像について、画像の特徴によりクラス分けする」ことは記載されていない。』
旨主張している。
　つまり、引用文献１に記載された「まず、所望パターンのテキストストリングを含む文書画像が検索される。次に、テクスチャの類似した文書のクラスタがグループにまとめられる。」とは、「初めに、キーワードを入力して文書画像を検索し、次に、模範画像を入力して、この検索された文書画像について、該模範画像に類似した文書のクラスタがグループにまとめられる」の意味であるから、上記ｄ．の点はｄ’．「検索された文書画像について、模範画像が入力され、該模範画像に類似した文書のクラスタがグループにまとめられる」とすべきと主張しているものと理解される。
　しかして、引用文献１の、特に【００３１】や【００３４】の記載を素直に読めば、検索された文書画像をグループにまとめる際、模範画像を使用せず、文書画像同士の類似性に基づいてグループにまとめることが記載されていると理解するのが自然であって、上記請求人の主張は俄に納得することはできないのであるが、当該引用文献１に係る発明をした者が本願に係る発明をした者と同一であることに鑑み、仮に請求人の主張を認めるとして、以下検討を続けるものとする。
　
　請求人の主張を認め、引用文献１に上記ｄ’．の点が記載されているとすると、引用文献１には、
「文書画像情報と、文書画像情報を検索するためのテキスト情報と、文書画像のテクスチャの類似性に関する画像特徴ベクトルからなる検索情報を複数含む文書画像データベースをコンピュータシステムを用いて検索・閲覧する方法であって、
　コンピュータシステムにテキストストリングが入力されると、このテキストストリングを含む文書画像が文書画像データベースから検索され、
　この検索された文書画像について、模範画像が入力され、該模範画像に類似した文書のクラスタがグループにまとめられる
　文書画像検索方法。」
の発明（以下、「引用文献１発明」という。）が記載されている。
　
　したがって、本願発明と引用文献１発明とは、
＜一致点＞
「文書画像と当該文書画像のテキスト成分と当該文書画像の特徴情報からなる被検索情報が複数記憶されている記憶手段を備える情報処理装置における文書画像検索処理方法であって、
　前記情報処理装置が、
　検索のためのキーワードの入力を受け付けるステップ、
　前記キーワードに基づき、前記記憶手段に記憶されている被検索情報から、前記キーワードを含むテキスト成分を有する文書画像を検索するステップ、
を実行することを特徴とする文書画像検索処理方法。」 
　である点で一致し、以下の点で相違する。
　
＜相違点＞ 
　本願発明は、キーワードに基づき検索された文書画像に対して、「前記検索された文書画像を、該文書画像の特徴情報の類似性に基づいてクラス分けするステップ」を備えているのに対し、引用文献１発明には、検索された文書画像の類似性に基づいてクラス分けを行うこと、つまり検索された文書画像同士の類似性に基づいてクラス分けを行うことは記載されていない点
　
６．判断
＜相違点＞について
　本願発明は、キーワードに基づき検索された文書画像は多量になるので、その中から目的の文書画像を見つけ難いことから、文書画像を見つけ易くするために、検索された文書画像を類似した外観のグループにクラス分けするというものである。
　一方、引用文献１においても、テキストストリング（キーワード）に基づいて検索された文書画像は多量になるのであるから、目的の文書画像を見つけ易くしたいという動機があることは明らかである。
　ところで、種類が異なる多量のものから目的のものを見つけ易くするために、それらを類似した外観のグループに分けるという手法は、一般の生活でも普通に行うことであるし（例えば、違う種類の多量の靴下が山積みになっているとき、一組づつを見つけ出す場合には、まず同じような色のものを集めてグループ化するようなことは普通に行うことである。）、情報検索分野においても、検索キーにより検索された結果が多量であり、その中から目的のものを見つけ難い場合に、検索された結果を、検索結果同士の特定の属性の類似性に基づいてクラス分けするようなことは、例えば、特開平３−２１４２５７号公報や特開平９−２３１２３８号公報などを示すまでもなく周知な技術である。
　しかも、引用文献１には、少なくとも、類似した文書画像のクラスタをグループにまとめることは記載されている。
　してみると、引用文献１において、テキストストリング（キーワード）に基づいて検索された文書画像の中から所望の文書画像を見つけ易くするために、検索された文書画像を、該文書画像同士の類似性に基づいてクラス分けする程度のことは、当業者が容易に想到し得たということができる。
　さらに、本願発明の作用効果を勘案しても、本願発明に格別のものを認めることができない。
　
　したがって、本願発明は、引用文献１発明と実質的に相違しないから、引用文献１に記載された発明から当業者が容易に発明できたものであり、仮に請求人が主張するように、引用文献１に「前記検索された文書画像を、該文書画像の特徴情報の類似性に基づいてクラス分けするステップ」が記載されていないとしても、その点は周知技術から当業者が容易に想到できたものである。
　
７．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用文献１に記載された発明に基いて、あるいは、引用文献１に記載された発明および周知技術に基づいて当業者が容易に発明できたものであるから、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、他の請求項について検討するまでもなく、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。