【事件の表示】
　特願２００４−１１１１６６「マルチメディアのコンテンツ検索方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１６年１２月２４日出願公開、特開２００４−３６２５４８〕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１２年１０月１９日に出願した特願２０００−３１９３４４号の一部を平成１６年４月５日（パリ条約による優先権主張１９９９年１０月１９日、大韓民国）に新たな特許出願としたものであって、平成１７年６月１日付けで拒絶理由通知がなされ、同年９月６日付けで手続補正がなされたが、同年１０月１３日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成１８年１月１６日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに、同年２月１４日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成１８年２月１４日付けの手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成１８年２月１４日付けの手続補正を却下する。
　
［理由］
（１）補正後の請求項１に係る発明
　本件手続補正により、特許請求の範囲の請求項１は、
「内容基盤イメージ検索のためのシステムによって遂行されるマルチメディアのコンテンツ検索方法において、
　マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに、同一対象であっても、使用者フィードバックによる学習によって生成された値とイメージ生成者により直接指定された値との両方が同時に記述可能な加重値と、加重値の対象に関するリファレンスと、使用者フィードバックによる学習によって生成された加重値のタイプを第１タイプ、イメージ生成者により直接指定された加重値のタイプを第２タイプとしたときに、第１タイプの場合は使用者フィードバックが如何に多くなされたかにより与えられ、第２タイプの場合は前記イメージ生成者が専門家であるかにより高い値が与えられる加重信頼度とを指定する過程と、
　指定された加重値、及び加重信頼度のうち少なくとも１つに基づいて、前記マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目を利用した検索を遂行する過程と
　を備えることを特徴とするマルチメディアのコンテンツ検索方法。」
と補正された。
　
　上記補正は、補正前の請求項１の「加重値」を「同一対象であっても、使用者フィードバックによる学習によって生成された値とイメージ生成者により直接指定された値との両方が同時に記述可能な加重値」に限定するとともに、「加重信頼度」を「使用者フィードバックによる学習によって生成された加重値のタイプを第１タイプ、イメージ生成者により直接指定された加重値のタイプを第２タイプとしたときに、第１タイプの場合は使用者フィードバックが如何に多くなされたかにより与えられ、第２タイプの場合は前記イメージ生成者が専門家であるかにより高い値が与えられる加重信頼度」に限定するものであって、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　そこで、本件手続補正後の上記請求項１に係る発明（以下、「本願補正発明」という。）が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか（特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか）について、以下に検討する。
　　
（２）特許法第２９条第２項に関して
（２−１）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された特開平１０−２４０７６５号公報（以下、「引用例１」という。）、及び特開平９−２６５４７８号公報（以下、「引用例２」という。）には、それぞれ、図面とともに次の事項が記載されている。
　
（引用例１）
Ａ．「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子博物館や電子カタログなどのディジタル化されたオブジェクト（画像、音声、音楽、テキストなど）を多数蓄積したものから、利用者が何らかの手段で入力したオブジェクト（参照オブジェクト）と類似したオブジェクトを類似していると判定された順に上位幾つかを検索結果として提示する類似オブジェクト検索装置に関する。」
　
Ｂ．「【０００２】
【従来の技術】従来、利用者が指定した参照オブジェクトに類似したオブジェクトを検索して表示する類似オブジェクト検索装置では、オブジェクトについて、いくつかの特徴量を計算し、オブジェクト間でその特徴量の近さ（距離）を計算することで、類似度を求め、類似度により順位付けをしている。この際、オブジェクトを数量化するのに用いる特徴量の種類には、例えばオブジェクトが画像であれば色調、明度、彩度や、画中の線の方向などさまざまなものが用いられている。
【０００３】距離の計算は、個々の特徴量の種類毎に多次元ベクトルで表された特徴量間のユークリッド距離等として計算され、さらに、同一のオブジェクトの組み合わせに対して複数の種類の特徴量の距離に重み付けをすることで類似性に対する利用者の観点（例えば、色が似ているという観点で類似の画像オブジェクトを検索したい）を加味して、最終的な類似性を判断するようになっている。この際、特徴量の距離の重みは、利用者が、検索条件入力手段から入力するようになっている。
【０００４】この方法では、上記特徴量の種類毎の距離計算は、蓄積された全オブジェクトに対して行われ、各オブジェクトに対して、特徴量の種類毎の距離評価値をもとに重み付けした最終的な類似度を計算して、順位付けを行い上位のオブジェクトを返すということを行っていた。
【０００５】または、特徴量の種類毎に距離計算を分けずに、全ての種類の特徴量をまとめたひとつの多次元ベクトル空間として扱い、そこでの距離計算を行う方法をとるものもある。この場合、利用者の検索観点である重みの反映は、利用者が指定する重みのパターンをあらかじめ限定しておき、そのパターンに従って、多次元ベクトルの個々のベクトル成分についてその重みを加味しておくという方法で行う。
【０００６】この方法では、検索の高速化のため、重みをあらかじめ加味した多次元ベクトル空間に対して、インデクスを計算しておき、検索時には、そのインデクスを利用して、候補を絞り込むことができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の、類似度計算による類似オブジェクト検索装置では、全オブジェクトに対して特徴量の種類毎に距離計算を行わなければならないため、計算コストがかかるという問題があった。
【０００８】また、決められたパターンに対して特徴量の多次元ベクトル空間に重みをあらかじめ加味しておくという方法では、インデクスを付与して候補の絞り込みを行うため、計算コストは押さえることができるが、決められたパターンの重み全てに対してインデクスを持っていなければならないことと、それでも限られたパターンにだけしか重みを指定できないという問題があった。
【０００９】本発明の目的は、従来の技術における上述した問題を解消し、全てのオブジェクトに対して距離計算を行う手間を省き、かつ任意の重みで類似オブジェクトを検索することを可能にする類似オブジェクト検索方法および装置を提供することである。」
　
Ｃ．「【００１５】オブジェクトが画像オブジェクトである場合を例に簡単に説明する。特徴量の種類として色相、明度、彩度を用いるとする。今、色相の特徴量多次元ベクトル空間から近傍オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃが、明度の空間から近傍オブジェクトＢ，Ｃ，Ｄが、彩度の空間から近傍オブジェクトＣ，Ｄ，Ｅが各々得られたとする。これらをまとめた候補オブジェクトはＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅとなる。これらの各々について、色相の空間、明度の空間、彩度の空間の３種類の距離を求め、これを重み付けして、最終的な類似度を計算するわけであるが、請求項２の場合は、近傍オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃについては、色相の距離は近傍オブジェクトを求める段階で計算しておくということである。他も同様である。「各候補オブジェクトについて距離の求まっていない特徴量種類について、・・・距離を計算し」というのは、近傍オブジェクトＡについては明度、彩度の距離が求まっておらず、近傍オブジェクトＢについては、彩度の距離が求まっていないわけで、これを求める。近傍オブジェクトＣについては全ての距離が求まっている。このような求まっていない距離を求めるものである。」
　
Ｄ．「【００２０】図１は本発明の一実施形態の類似オブジェクト検索装置の構成図、図２はその動作を示す流れ図である。
【００２１】本実施形態の類似オブジェクト検索装置は、デジタル化されたオブジェクトデータＯｂ１〜Ｏｂｍを蓄積するオブジェクトデータ蓄積部１０と、オブジェクトＯｂ１〜Ｏｂｍの特徴量を計算する特徴量算出部１１と、その特徴量と別途生成されるインデクスを格納する特徴量・インデクス格納部１２と、利用者が、参照オブジェクトを新たに外部から入力するための参照オブジェクト入力部１３１、利用者が、オブジェクト間の類似度をはかるための観点である重みを指定する重み指定部１３２、利用者が、結果として得られるオブジェクトの数を指定するオブジェクト数指定部１３３、オブジェクトを利用者に提示するためのオブジェクト提示部１３４を含む、利用者とのインタフェース部１３と、特徴量の種類毎に多次元ベクトル空間のインデクスを生成するインデクス生成部１４と、特徴量の種類毎に、多次元ベクトル空間において、参照オブジェクトに対して、その多次元ベクトル空間での距離で近傍であるオブジェクトを求める近傍オブジェクト検索部１５と、利用者からの検索要求を受けて、参照オブジェクトの特徴量を特徴量種類に分けて、特徴量種類毎に近傍オブジェクト検索部１５に検索要求を引渡し、返って来た結果をまとめて候補オブジェクトとし、各候補オブジェクトについて、必要ならば不足している参照オブジェクトからの特徴量種類毎の距離を求めて、重みを加味して類似度を計算し、上位のオブジェクトから指定された数だけ類似オブジェクトとして結果を返すコーディネータ部１６と、中間結果を一時的に蓄積しておく一時データ蓄積部１７とで構成されている。
【００２２】なお、インデクスは、多次元空間で特定の位置にあるポイントを検索したり、指定した位置の近傍にあるポイントを高速に検索するための補助データ構造である。代表的にはＲ−ｔｒｅｅやｋ−ｄｔｒｅｅがある。これらのインデクスは、ポイントの位置によって階層的なデータ構造を作り、それを元（ルートノード）から手操ることで、検索を行う。身近な例では、道路地図（２次元空間）などにある縦横でメッシュがきってあり、この観光スポットは縦Ｄ横３にある、というように検索する時に使うものも一種のインデクスといえる。
【００２３】次に、本実施形態の動作を図２の流れ図により説明する。
【００２４】オブジェクトＯｂ１の特徴量Ｏｂ１１，Ｏｂ１２，．．．，Ｏｂ１ｎ，オブジェクトＯｂ２の特徴量Ｏｂ２１，Ｏｂ２２，．．．，Ｏｂ２ｎ，．．．，オブジェクトＯｂｍの特徴量Ｏｂｍ１，Ｏｂｍ２，．．．，Ｏｂｍｎ（ｎは特徴量の種類の数）が特徴量算出部１１によりあらかじめ算出され、特徴量・インデクス格納部１２に格納されている。各オブジェクトＯｂ１〜Ｏｂｍ自体はオブジェクトデータ蓄積部１０に格納されている。また、各特徴量種類の多次元ベクトル空間において、検索のためインデクスがインデクス生成部１４により生成される。このインデクスは特徴量・インデクス格納部１２に格納される。
【００２５】まず、利用者は参照オブジェクト入力部１３１から参照オブジェクトを、重み指定部１３２から重みｗ１，．．．，ｗｎを、オブジェクト数指定部１３３からオブジェクト数Ｋを入力する。重みｗ１〜ｗｎとオブジェクト数Ｋは、利用者からの入力がない場合はデフォルトの値を用いる（ステップ２１）。次に、参照オブジェクトの特徴量ＶＲ１，．．．，ＶＲｎを特徴量算出部１１により計算する（ステップ２２）。
【００２６】次に、コーディネータ部１６は、特徴量種類毎に特徴量の種類ｉと参照オブジェクトのｉ番目の種類の特徴量ＶＲｉと、近傍オブジェクト数を指定する数（Ｋの関数）ｆ（Ｋ）（ただしＫ以上の数）を指定して、近傍オブジェクト検索部１５に近傍オブジェクト検索を要求する（ステップ２３）。
【００２７】要求を受けた近傍オブジェクト検索部１５は各特徴量種類ｉ毎に、その多次元ベクトル空間内で、参照オブジェクトに対応するポイントにその空間の距離で近いものｆ（Ｋ）個を、インデクスを用いて求め、コーディネータ部１６に返却する（ステップ２４）。
【００２８】近傍オブジェクトを返されたコーディネータ部１６は、全ての特徴量種類について返却された近傍オブジェクトをまとめて、候補オブジェクト群を作る（ステップ２５）。候補オブジェクト群は例えば近傍オブジェクトの和集合として求められる。この場合、候補オブジェクトの数は最大ｆ（Ｋ）×ｎ（各特徴量種類についての近傍オブジェクトに全く重複がない場合）、最小ｆ（Ｋ）（各特徴量種類について近傍オブジェクトが全く同じ場合）になる。
【００２９】次に、候補オブジェクトＯｂｋについて、特徴量種類毎の参照オブジェクトに対応するポイントＶＲｉとＯｂｋｉとの距離ｄｋｉ（ｉは特徴量の種類）が求まっていない場合は、不足分を計算する（ステップ２６）。
【００３０】各候補オブジェクトＯｂｋについて、ＶＲ１とＯｂｋ１との距離ｄｋ１，．．．，ＶＲｎとＯｂｋｎとの距離ｄｋｎが求まったところで、重みｗ１，．．．，ｗｎを加味して類似度を計算する（ステップ２７）。例えばｗ１／ｄｋ１＋・・・＋ｗｎ／ｄｋｎのように類似度を計算する。
【００３１】次に、求まった類似度の大きい順に候補オブジェクトを並べて、上位Ｋ個を結果として返す（ステップ２８）。
【００３２】コーディネータ部１６から結果が返されると、オブジェクト提示部１３４が結果を利用者に提示する（ステップ２９）。
【００３３】なお、以上で、重みが０と指定された特徴量種類については、近傍オブジェクト検索や距離計算は省略することができる。また、重みは、必ずしも、利用者が指定したものを直接用いるだけでなく、指定されたものから、何らかの方法で求めた重みを利用することも考えられる。また、ステップ２４，２６はそれぞれ特徴量種類に関して並列に処理を行うことができる。」
　
　上記Ｃの記載によれば、「オブジェクトが画像オブジェクトである場合」に「特徴量の種類として色相、明度、彩度を用いるとする。」とされており、引用例１のものにおいて、「特徴量」の「種類」を指定する何らかの過程が存在すると解される。
　そして、上記Ｄの記載によれば、特徴量の種類毎に「重み」を指定していることから、引用例１のものにおいては、「オブジェクトの複数の特徴量のそれぞれに、重み、種類を指定する過程」が存在するということができる。
　
　よって、上記Ａ〜Ｄの記載及び関連する図面を参照すると、引用例１には、次の発明が記載されているものと認められる。（以下、「引用例１記載の発明」という。）
「画像などのディジタル化されたオブジェクトの中から参照オブジェクトと類似したオブジェクトを検索する類似オブジェクト検索装置によって遂行される類似オブジェクト検索方法において、
　オブジェクトの複数の特徴量のそれぞれに、重み、種類を指定する過程と、
　指定された重みに基づいて、前記オブジェクトの複数の特徴量を利用した検索を遂行する過程と
　を備える類似オブジェクト検索方法。」
　
（引用例２）
Ｅ．「【請求項２】  多数の情報やサービスの中から利用者の興味や嗜好に合うものを推薦する情報フィルタリング方式であって、
推薦要求やフィルタリング要求が入力される入力装置と、
情報やサービスに対する複数の利用者の評価結果である項目評価情報が蓄積される記憶装置と、
前記項目評価情報を使用して、推薦要求やフィルタリング要求を行った利用者である要求者と他の利用者との類似度を算出する利用者間類似度算出手段と、
前記項目評価情報および前記類似度から、フィルタリング対象である各情報やサービスが前記要求者の興味や嗜好に合うか否かの度合を示す適合度を推定する適合度推定手段と、
該適合度から要求に合う情報やサービスを選択して出力する項目選択手段と、前記項目選択手段で選択した情報やサービスを表示する出力装置とを有する情報フィルタリング方式において、
前記記憶装置に、
前記項目評価情報とともに、情報やサービスに対する評価を行った時刻の情報を各利用者毎に蓄積し、
前記時刻情報から利用者の評価情報に対する信頼度の高さを示すＬＥ度を算出するＬＥ度算出手段を有し、
前記適合度推定手段は、
前記項目評価情報、前記類似度、及び前記ＬＥ度から前記適合度を推定することを特徴とする情報フィルタリング方式。」
　
Ｆ．「【００３６】また、ＬＥ度算出手段によって利用者の評価情報に対する信頼度の高さを示すＬＥ度が算出されことで、例えばＬＥ度を要求者と似た評価をより早くするほど大きくなるように設定すれば、要求者と似た興味や嗜好を持ち、かつ、他の利用者よりも早く評価を行う信頼度の高い利用者が、適合度の計算で重要視されるようなる。したがって、項目評価情報が少ない新しい項目についても、利用者に対する適合度を高い精度で推定することができる。」
　
　上記Ｅ，Ｆの記載を参照すると、引用例２には、次の発明が記載されているものと認められる。（以下、「引用例２記載の発明」という。）
「多数の情報やサービスの中から利用者の興味や嗜好に合うものを推薦する情報フィルタリング方式において、利用者の評価情報に対する信頼度の高さを示すＬＥ度を加味して適合度を推定することにより、利用者に対する適合度を高い精度で推定することができるようにすること。」
　
（２−２）対比
　本願補正発明と引用例１記載の発明とを対比すると、まず、引用例１記載の発明において、「画像などのディジタル化されたオブジェクトの中から参照オブジェクトと類似したオブジェクトを検索する」ことは、画像などのイメージ情報の内容が参照情報の内容と類似しているものを検索することに該当するから、そのような検索動作を行う引用例１記載の発明における「類似オブジェクト検索装置」は、本願補正発明における「内容基盤イメージ検索のためのシステム」に相当する。
　そして、上記「画像などのイメージ情報の内容」は、「マルチメディアのコンテンツ」であるということができるから、引用例１記載の発明における上記「類似オブジェクト検索装置」によって遂行される「類似オブジェクト検索方法」は、本願補正発明における「マルチメディアのコンテンツ検索方法」に相当する。
　次に、引用例１記載の発明における「オブジェクトの複数の特徴量」は、本願補正発明における「マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目」に相当し、また、引用例１記載の発明における「重み」は、本願補正発明における「加重値」に相当する。
　さらに、引用例１記載の発明において、特徴量の「種類」は、「重み」付けが行われる特徴量のリファレンスとなるものであるということができるから、本願補正発明における「加重値の対象に関するリファレンス」に相当する。
　そして、本願補正発明は、「指定された加重値、及び加重信頼度のうち少なくとも１つに基づいて、前記マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目を利用した検索を遂行する」という動作を行うものであり、「指定された加重値、及び加重信頼度のうち
少なくとも１つ
　
　よって、本願補正発明と引用例１記載の発明とは、
「内容基盤イメージ検索のためのシステムによって遂行されるマルチメディアのコンテンツ検索方法において、
　マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに、加重値と、加重値の対象に関するリファレンスとを指定する過程と、
　指定された加重値に基づいて、前記マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目を利用した検索を遂行する過程と
　を備えるマルチメディアのコンテンツ検索方法。」
である点で一致し、次の点で相違する。
　
　相違点１：「加重値」が、本願補正発明においては、「同一対象であっても、使用者フィードバックによる学習によって生成された値とイメージ生成者により直接指定された値との両方が同時に記述可能な」ものであるのに対し、引用例１記載の発明においては、そのようなものではない点。
　
　相違点２：本願補正発明においては、マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに対して、「使用者フィードバックによる学習によって生成された加重値のタイプを第１タイプ、イメージ生成者により直接指定された加重値のタイプを第２タイプとしたときに、第１タイプの場合は使用者フィードバックが如何に多くなされたかにより与えられ、第２タイプの場合は前記イメージ生成者が専門家であるかにより高い値が与えられる加重信頼度」をも指定するものであるのに対し、引用例１記載の発明においては、そのような「加重信頼度」を指定するとはされていない点。
　
（２−３）判断
　そこで、上記相違点１，２について検討する。
　
（相違点１について）
　引用例１の上記Ｂの「従来の技術」に関する記載によれば、従来、利用者が指定した参照オブジェクトに類似したオブジェクトを検索して表示する類似オブジェクト検索装置において、「特徴量の距離の重み」を設定する方法に関して、「利用者が、検索条件入力手段から入力する」ような方法や、「決められたパターンに対して特徴量の多次元ベクトル空間に重みをあらかじめ加味しておくという方法」があることが開示されている。
　そして、「利用者が、検索条件入力手段から入力する」ような方法の場合、利用者（使用者）がフィードバックによる学習を行って「特徴量の距離の重み」の設定を行うようにすることは、例えば、「佐藤　健，岡本　青史，事例の相対距離による類似度学習とその検索誤り率について，人工知能学会誌，日本，社団法人　人工知能学会，１９９７年７月１日，第１２巻　第４号，ｐ．６００〜６０７」に記載されているような、フィードバックによる学習により類似度を計算するための重みベクタを設定する旨の周知技術を参酌することにより、当業者が適宜になし得ることにすぎないものと認められる。
　また、「決められたパターンに対して特徴量の多次元ベクトル空間に重みをあらかじめ加味しておくという方法」の場合については、引用例１記載の発明は、対象オブジェクトが画像などのイメージであるのであるから、「特徴量の距離の重み」の設定をあらかじめ行うに際し、そのイメージをよく知る者であるイメージ生成者が直接指定することにより行うようにすることは、当業者が適宜になし得ることにすぎないものと認められる。
　そして、一般に、種々の方法で対象にパラメータを設定できるような場合、その種々の方法によるパラメータを、異なるバリエーションとして、ともに対象に対して設定しておき、必要に応じて所望のパラメータを選択して用いるようにすることは、当業者が必要に応じて適宜になし得ることにすぎないものと認められる。
　よって、引用例１記載の発明において、「加重値」を「同一対象であっても、使用者フィードバックによる学習によって生成された値とイメージ生成者により直接指定された値との両方が同時に記述可能な」ものとすることは、当業者が適宜に設計できる事項にすぎないものと認められる。
　
（相違点２について）
　一般に、信頼度を加味して情報の適合度を推定すれば、高い精度の適合度が得られるということは、引用例２記載の発明に見られるような技術にすぎない。
　ここで、引用例１記載の発明において、特徴量の「重み」も情報の一種であることには変わりないから、特徴量の「重み」という情報も、信頼度を加味することにより、より高い精度の適合度を持つ情報となることは、当業者にとって自明のことである。
　一方、相違点１で検討したように、引用例１記載の発明において、「加重値」を「同一対象であっても、使用者フィードバックによる学習によって生成された値とイメージ生成者により直接指定された値との両方が同時に記述可能な」ものとすることは、当業者が適宜に設計できる事項にすぎない。
　そして、「加重値」が「使用者フィードバックによる学習によって生成された値」の場合に、フィードバック処理の性質上、通常、使用者フィードバックが多くなされればなされるほど信頼度が高くなるということ、及び、「加重値」が「イメージ生成者により直接指定された値」の場合に、イメージ生成者の専門家の度合が高ければ高いほど信頼度が高くなるということは、ともに、当業者が容易に想到し得る程度のことと認められる。
　よって、引用例１記載の発明において、マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに対して、「使用者フィードバックによる学習によって生成された加重値のタイプを第１タイプ、イメージ生成者により直接指定された加重値のタイプを第２タイプとしたときに、第１タイプの場合は使用者フィードバックが如何に多くなされたかにより与えられ、第２タイプの場合は前記イメージ生成者が専門家であるかにより高い値が与えられる加重信頼度」をも指定するようにすることは、当業者が適宜に設計できる事項にすぎないものと認められる。
　
　そして、本願補正発明の構成によってもたらされる効果も、引用例１，２に記載の発明及び上記周知技術から当業者ならば容易に予測することができる程度のものであって、格別のものとはいえない。
　したがって、本願補正発明は、引用例１，２に記載の発明及び上記周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることが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、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
（３）特許法第３６条第６項第１号に関して
　本願補正発明は、上記２．（１）に記載したとおりのものである。
　ここで、本願補正発明は、「指定された加重値、及び加重信頼度のうち少なくとも１つに基づいて、前記マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目を利用した検索を遂行する」という動作を行うものであり、「指定された加重値、及び加重信頼度のうち
少なくとも１つ
　一方、発明の詳細な説明においては、段落【０００１】に「本発明は、加重値表現構造（Weight Description Scheme、Weight DS）を使用したマルチメディア検索に係るもの」と記載され、段落【０００６】には「加重値タイプ、加重値及び信頼度からなる加重値表現構造」と記載されている。
　ここで、発明の詳細な説明において、特に「信頼度」という用語と区別して「加重信頼度」という用語を用いていないことから、本願補正発明にいう「加重信頼度」とは、発明の詳細な説明にいう「信頼度」のことをさすものと解される。
　そして、段落【００４１】の「使用者が所望する数だけのキーフレームを表現構造内の加重値表現構造で表現された各セグメント間の加重値順序に抽出する段階」との記載や、段落【００４２】の「セグメント関係グラフ内の加重値表現構造で表現された各セグメント関係の加重値の高い順番にセグメント関係を抽出する。」との記載からは、「加重値表現構造」を用いて検索を遂行する動作を行うことまでは読み取れるものの、「加重値表現構造」のうちの「信頼度」のみを用いて検索を遂行する動作を行うことは読み取れず、そのことは、発明の詳細な説明の他のどの部分を見ても、記載も示唆もされないことである。
　よって、指定された加重値、及び加重信頼度のうちの「加重信頼度」のみに基づいて、マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目を利用した検索を遂行するものを含む本願補正発明は、発明の詳細な説明に記載したものではない。
　したがって、本願補正発明は、その記載が特許法第３６条第６項第１号に適合するものではなく、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
（４）むすび
　以上のとおり、本件手続補正は、特許法第１７条の２第５項で準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するものであり、特許法第１５９条第１項で準用する同法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。
　
３．補正却下の決定を踏まえた検討
（１）本願発明
　平成１８年２月１４日付けの手続補正は、上記のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明は、平成１７年９月６日付け手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載されたとおりの次のものと認める。（以下、「本願発明」という。）
「内容基盤イメージ検索のためのシステムによって遂行されるマルチメディアのコンテンツ検索方法において、
　マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに、加重値、加重値の対象に関するリファレンス、及び加重信頼度を指定する過程と、
　指定された加重値、及び加重信頼度のうち少なくとも１つに基づいて、前記マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目を利用した検索を遂行する過程と
　を備えることを特徴とするマルチメディアのコンテンツ検索方法。」
　
（２）引用例
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された引用例１，２とその記載事項は、上記２．（２−１）に記載したとおりである。
　
（３）対比
　本願発明と引用例１記載の発明とを対比すると、上記２．（２−２）における本願補正発明と引用例１記載の発明との対比と同様のことがいえるから、本願発明と引用例１記載の発明とは、
「内容基盤イメージ検索のためのシステムによって遂行されるマルチメディアのコンテンツ検索方法において、
　マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに、加重値、及び加重値の対象に関するリファレンスを指定する過程と、
　指定された加重値に基づいて、前記マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目を利用した検索を遂行する過程と
　を備えるマルチメディアのコンテンツ検索方法。」
である点で一致し、次の点で相違する。
　
　相違点：本願発明においては、マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに対して、「加重信頼度」をも指定するものであるのに対し、引用例１記載の発明においては、「加重信頼度」を指定するとはされていない点。
　
（４）判断
　そこで、上記相違点について検討する。
　上記２．（２−３）の「相違点２について」の検討で示したように、一般に、信頼度を加味して情報の適合度を推定すれば、高い精度の適合度が得られるということは、引用例２記載の発明に見られるような技術にすぎない。
　ここで、引用例１記載の発明において、特徴量の「重み」も情報の一種であることには変わりないから、特徴量の「重み」という情報も、信頼度を加味することにより、より高い精度の適合度を持つ情報となることは、当業者にとって自明のことである。
　よって、引用例１記載の発明において、マルチメディアのコンテンツを記述する複数の項目のそれぞれに対して、「加重信頼度」をも指定するようにすることは、当業者が適宜に設計できる事項にすぎないものと認められる。
　そして、本願発明の構成によってもたらされる効果も、引用例１，２に記載の発明から当業者ならば容易に予測することができる程度のものであって、格別のものとはいえない。
　
（５）むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１，２に記載の発明に基いて、当業者が容易に発明をすることが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。