【事件の表示】
　特願２００１−１６３４９７「特徴ベクトルデータ空間のインデックス方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　３月１５日出願公開、特開２００２−　７４３６０〕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　手続きの経緯・本願発明
　本願は、平成１３年５月３０日（パリ条約による優先権主張２０００年８月２１日、米国）の出願であって、平成１６年４月１２日に拒絶査定がされ、これに対して平成１６年７月２０日に拒絶査定不服審判が請求され、これに対し、平成１８年１１月１６日付で当審において拒絶理由が通知され、平成１９年５月２１日付で意見書とともに手続補正書が提出されたものである。
　本願の発明は、平成１９年５月２１日付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ないし１３に記載されたものと認められるところ、その請求項１に記載された発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。
「【請求項１】　特徴ベクトルデータ空間内で特徴ベクトルをインデックスする方法において、
　(ａ)特徴ベクトルデータ空間内の特徴ベクトルデータの統計的分布を基礎に特徴ベクトルを適応的に近似化することにより特徴ベクトルデータ空間をインデックスする段階を含み、
　前記(ａ)段階は、
　(ａ−１)特徴ベクトルデータ空間内で特徴ベクトルデータの統計的な分布を測定する段階、
　(ａ−２)前記統計的な分布を用いてデータの周辺分布を推定する段階、
　(ａ−３)前記推定された分布をそのデータが各グリッドに置かれる確率が均等になる複数個のグリッドに分割する段階、及び
　(ａ−４)各グリッドにインデックスを付与することによって特徴ベクトルデータ空間をインデックスする段階を含むことを特徴とする特徴ベクトルデータ空間のインデックス方法。」
　
２　引用例
　平成１８年１１月１６日付けで当審において通知された拒絶理由通知書で引用された特開平７−９３１５９号公報（以下、「引用例」という。）には次の事項が図面と共に開示されている。（引用箇所は段落番号等で表示）
　ア　「【特許請求の範囲】
【請求項１】入出力変数に関する具体的な値の集合である教師データから、それらの入出力変数の入出力関係を表すルールを生成するルール生成装置であって、
上記教師データ中の数値データを、記号で表記されたラベルデータに変換して、事例テーブルとして出力するラベル付与手段と、
上記事例テーブルからルールを抽出するルール抽出手段とを備えたことを特徴とするルール生成装置。
【請求項２】請求項１に記載のルール生成装置において、
前記ラベル付与手段は、変数ごとに、該変数の定義域を所定の位置で区切って幾つかの区間に分割し、それぞれの区間にラベルを割り当てて、前記教師データ中の数値データをその数値データが含まれる区間に対応するラベルデータに変換することを特徴とするルール生成装置。
【請求項３】請求項２に記載のラベル付与装置において、
前記ラベル付与手段は、前記区間のそれぞれに含まれるデータ数が等しくなるように前記区間の分割を行うことを特徴とするルール生成装置。
【請求項４】請求項２に記載のラベル付与装置において、
前記ラベル付与手段は、前記変数ごとに、前記数値データの平均値と分散の値とを求め、その平均値と分散の値に基づいて前記区間の分割を行うことを特徴とするルール生成装置。」
　イ　「【００３４】次に、図１の各装置について詳しく説明する。まず、ラベル付与装置１０３について詳しく説明する。
【００３５】ラベル付与装置１０３は、教師データ１０１中の数値データのそれぞれの値に「小」、「中」、「大」などのラベルを割り当てる装置である。教師データ１０１は、幾つかのデータの幾つかの属性に関する属性値の集合であり、その属性値は数値データかラベルデータ（記号データ）である。ラベル付与装置１０３は、教師データ１０１中の属性値のうち数値データをラベルデータに変換する。ラベルが割り当てられたデータをラベルデータと呼ぶ。
【００３６】ラベル付与の基本的な考え方は、属性ごとに、その属性に関する数値データを幾つかの所定の位置（値）で区切ってグループ分けし、それぞれの区間にラベルを割り当てることである。データを区切る位置をデータの分割位置と呼ぶ。
【００３７】数値データをラベルデータに変換するためには、教師データ１０１のほか、分割方法オプション１０２が必要である。分割方法オプション１０２は、一定区間の数値データを記号で表現したラベル（上記の「小」、「中」、「大」など）、属性ごとに幾つのラベルに分けるかを示す分割数、およびデータの分割位置の決定方法を指定するデータである。
【００３８】図２は、教師データ１０１の例を示す。この教師データ１０１は、数値データＸij（ｉ＝１，２，…，Ｍ、ｊ＝１，２，…，Ｎ）からなる。Ｎは教師データ１０１に含まれる属性数、Ｍはデータ数、Ｘijはｉ番目のデータのｊ番目の属性の値（数値データ）である。
【００３９】図２の最終行には、どの属性を入出力として用いるかが、ユーザにより与えられている。この例では、属性１を入力１とし、属性３を入力２とし、…、属性ｋを入力ｎとし、…、属性Ｎを出力としている。ｎは入力項目数である。以下、入力として用いる属性は入力変数、出力として用いる属性は出力変数と呼ぶものとする。また、これらを総称するときは、単に変数と呼ぶものとする。」
　ウ　「【００５３】（２）第２の方式
分割位置を決定する第２の方式は、平均値と分散を利用して分割する方法である。すなわち、各変数ごとに数値データの分布の平均μと分散σを求め、それから図５に従って分割位置を定める。図５のσの係数はデータが正規分布しているときにデータ数を等分割する値である。」
　
　前記アないしウの記載によると、引用例には、「Ｍをデータ数、Ｎを教師データに含まれる変数と呼ばれる属性の属性数として数値データＸij（ｉ＝１，２，…，Ｍ、ｊ＝１，２，…，Ｎ）からなる教師データについて、各変数ごとに数値データの分布の平均μと分散σを求め、データが正規分布しているときにデータ数を等分割する値で分割位置を定め、変数ごとに、該変数の定義域を分割位置で区切って幾つかの区間に分割し、それぞれの区間にラベルを割り当てて、前記教師データ中の数値データをその数値データが含まれる区間に対応する記号で表記されたラベルデータに変換するラベル付与手段。」の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
　
３　対比
　本願発明と引用発明とを対比する。
　引用発明の教師データを構成する個々のデータは、Ｎ個のそれぞれ変数と呼ばれる属性を持つ数値データで構成されているから、それぞれの変数と呼ばれる属性を座標軸とするベクトルデータ空間における「ベクトル」データといえ、また、引用発明の「ラベル」は、「インデックス」といえるから、引用発明の「変数ごとに、該変数の定義域を分割位置で区切って幾つかの区間に分割し、それぞれの区間にラベルを割り当て」る処理、及び「変数ごとに、該変数の定義域を分割位置で区切って幾つかの区間に分割し、それぞれの区間にラベルを割り当てて、教師データ中の数値データをその数値データが含まれる区間に対応する記号で表記されたラベルデータに変換する」処理は、それぞれ、ベクトルデータ空間をインデックスする処理、及びベクトルデータ空間内でベクトルをインデックスする処理といえ、引用発明はベクトルデータ空間のインデックス方法、及び、ベクトルデータ空間内でベクトルをインデックスする方法に関するものといえる。
　
　引用発明の「各変数ごとに数値データの分布の平均μと分散σを求め」る処理は、ベクトルデータ空間内でのベクトルデータである教師データについて統計的な分布を測定する処理といえるから、引用発明は、(ａ−１)ベクトルデータ空間内でベクトルデータの統計的な分布を測定する段階を含むといえる。
　周辺分布（ｍａｒｇｉｎａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）は、複数の確率変数の挙動を多次元の確率分布で表した同時分布（ｊｏｉｎｔ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）から各変数の分布だけを取り出したものであるから、引用発明の、Ｎ個のそれぞれ変数と呼ばれる属性を持つ数値データで構成される教師データについて「各変数ごとに数値データの分布の平均μと分散σを求め」る処理は、平均μと分散σで表される正規分布を用いて、それぞれの変数の「データの周辺分布を推定する」処理といえ、また、この処理が測定された統計的な分布である求められた平均μと分散σを用いて行われることは明らかであるから、引用発明は、(ａ−２)統計的な分布を用いてデータの周辺分布を推定する段階を含むといえる。
　引用発明の「データが正規分布しているときにデータ数を等分割する値で分割位置を定め、変数ごとに、該変数の定義域を分割位置で区切って幾つかの区間に分割」する処理において、分割位置により分割される区間は「グリッド」といえるから、引用発明は(ａ−３)推定された分布をそのデータが各グリッドに置かれる確率が均等になる複数個のグリッドに分割する段階を含むといえる。
　引用発明の「それぞれの区間にラベルを割り当て」る処理は、「各グリッドにインデックスを付与する」処理といえるから、引用発明は(ａ−４)各グリッドにインデックスを付与することによってベクトルデータ空間をインデックスする段階を含むといえる。
　そして、引用発明の割り当てられたラベルが、ベクトルデータ空間内のベクトルデータといえる教師データの統計的分布を基礎にベクトルといえる教師データを構成する個々のデータを適応的に近似化するものであることは当業者にとって明らかな事項であるから、引用発明は、(ａ)ベクトルデータ空間内のベクトルデータの統計的分布を基礎にベクトルを適応的に近似化することによりベクトルデータ空間をインデックスする段階を含むといえる。
　
　以上を踏まえると、両者の一致点、相違点は以下のとおりである。
【一致点】
　ベクトルデータ空間内でベクトルをインデックスする方法において、
　(ａ)ベクトルデータ空間内のベクトルデータの統計的分布を基礎にベクトルを適応的に近似化することによりベクトルデータ空間をインデックスする段階を含み、
　前記(ａ)段階は、
　(ａ−１)ベクトルデータ空間内でベクトルデータの統計的な分布を測定する段階、
　(ａ−２)前記統計的な分布を用いてデータの周辺分布を推定する段階、
　(ａ−３)前記推定された分布をそのデータが各グリッドに置かれる確率が均等になる複数個のグリッドに分割する段階、及び
　(ａ−４)各グリッドにインデックスを付与することによってベクトルデータ空間をインデックスする段階を含むことを特徴とするベクトルデータ空間のインデックス方法。
【相違点】
　本願発明が「特徴」ベクトルデータ空間内で「特徴」ベクトルをインデックスする方法、及び「特徴」ベクトルデータ空間のインデックス方法であるのに対し、引用発明は、ベクトルデータ空間内でベクトルをインデックスする方法、及びベクトルデータ空間のインデックス方法である点。
　
４　当審の判断
　上記相違点について検討する。
　引用発明のラベル割り当て対象であるＮ個のそれぞれ変数と呼ばれる属性を持つ数値データで構成されている教師データとして、任意のベクトルを採用し得ることは当業者にとって明らかな事項であり、かつ、周知の特徴ベクトルデータ空間での特徴ベクトルを前記教師データとして採用することを阻害する要因も見出せないから、引用発明のラベル割り当ての対象である教師データとして特徴ベクトル空間データでの特徴ベクトルを採用し、引用発明を特徴ベクトルデータ空間内の特徴ベクトルをインデックスする方法、及び特徴ベクトルデータ空間のインデックス方法とすることは当業者が容易に想到し得ることといえる。
　
　そして、本願発明の奏する効果を検討してみても、引用例に記載された発明から想定される範囲を越える格別なものとはいえない。
　
５　結論
　以上のとおり、本願発明は、引用例に記載された発明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るから、特許法２９条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すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。