【事件の表示】
　平成１０年特許願第　　４２２５号「文書画像処理装置におけるキー領域抽出処理方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１１年　７月３０日出願公開、特開平１１−２０３３０５〕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
　この出願は、平成１０年１月１２日の出願であって、平成１６年８月９日付けで拒絶理由が通知され、これに対して同年１０月１８日付けで手続補正がなされたが、同年１０月２８日付けで拒絶査定がなされ、これに対して同年１２月９日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに同日付けで手続補正がなされた後、当審において平成２０年２月２２日付けで拒絶理由が通知され、これに対して同年４月２５日付けで手続補正がなされたものである。
　
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２０年４月２５日付け手続補正書で補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものである。
「【請求項１】　文書画像を入力する画像入力手段、入力された文書画像を記憶する記憶手段、及び、入力された文書画像を処理する処理手段を備えた文書画像処理装置において、前記文書画像の内容を端的に表わす領域（以下、キー領域）を抽出するキー領域抽出処理方法であって、
　前記処理手段は、
　前記入力された文書画像を文字領域とその他の領域に分割するステップと、
　前記文字領域から行を抽出し、各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を検出するステップと、
　前記各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を基に、大文字行で独立した領域をタイトル領域、中文字行で行数が所定数未満の領域を小見出し領域、強調フォントが使用される領域をフォント強調領域と判別し、これらタイトル領域、小見出し領域、フォント強調領域を少なくともキー領域として抽出するステップと、
　前記抽出されたキー領域の総数を求め、該キー領域の総数が所定のしきい値以上の場合、まずフォント強調領域をキー領域から削減し、それでもキー領域の総数が所定のしきい値以上の場合には、次に小見出し領域をキー領域から削減するステップと、
を実行することを特徴とするキー領域抽出処理方法。」
  　
　
３．引用発明
（１）引用例１
　当審の拒絶理由で引用した、特開平９−２９７７６５号公報（以下、「引用例１」という。）には、以下の記載がある。　
　
（あ）「【請求項１】  文書画像を複数の要素に分割し、分割された各要素のレイアウト上の特徴を基に該要素が前記文書画像の内容を端的に表わす領域であるか否かを判定し、該領域を部分画像として抽出することを特徴とする文書画像処理方法。
【請求項２】  前記レイアウト上の特徴として、前記文書画像の本文と異なる強調処理された部分を用いることを特徴とする請求項１記載の文書画像処理方法。
（中略）
【請求項４】  前記強調処理された部分は、頁全体のフォント特徴と異なるフォント特徴であることを特徴とする請求項２記載の文書画像処理方法。
【請求項５】  前記強調処理された部分は、タイトル相当位置であることを特徴とする請求項２記載の文書画像処理方法。
【請求項６】  前記強調処理された部分は、小見出し相当位置であることを特徴とする請求項２記載の文書画像処理方法。」
　
（い）「【００１６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構成を示す。図において、１０１は画像の入力手段、１０２は文書画像を要素に分割する領域分割手段、１０３は各文字領域において行を抽出する行抽出手段、１０４は領域分割手段１０２および行抽出手段１０３で抽出した情報からキー領域を判別するキー領域判別手段、１０５は入力された画像や処理中の各種情報を蓄積するデータ記憶部、１０６は全体を制御する制御部、１０７はデータ通信路である。」
　
（う）「【００１７】図２は、本発明の処理フローチャートを示す。以下、図２に従って本発明を説明する。まず、画像入力手段１０１によって文書画像を得る（ステップ２０１）。この画像入力手段は、スキャナやファックスであり、あるいはネットワーク経由で別の機器から画像を得る手段でもよい。」
　
（え）「【００１８】次に、領域分割手段１０２は、入力された文書画像を文字領域と、図や表や罫線等の要素に分割する（ステップ２０２）。このような領域分割方法としては、例えば特開平６−２００９２号公報に記載された公知技術を用いればよい。抽出した領域は、属性として要素の種類（文字領域、表など）と、その位置（領域の外接矩形）などを持つ。」
　
（お）「【００１９】行抽出手段１０３は、抽出した文字領域から行を抽出する（ステップ２０３）。この行抽出方法としては、例えば、電子通信学会論文「周辺分布、綿密度、外接矩形特徴を利用した文書画像の領域分割」（秋山他、１９８６年８月、Ｖｏｌ．Ｊ６９−ＤＮｏ．８）に記載された技術を用いればよい。」
　
（か）「【００２０】領域が分割され、行情報が抽出されると、キー領域判別手段１０４はキー領域の判定を行う（ステップ２０４）。ここで、キー領域とは文書の内容を把握するのに役立つ部分である。一般的に、そのような部分は何らかの方法で強調が施されている。例えば、大きな文字や強調系のフォントを使用したり、あるいは他の部分とは独立させたり、枠で囲むなどの処理が施されている。本発明ではこのような文書のレイアウト表現上の特徴を利用してキー領域を判別する。
【００２１】図３は、キー領域判別処理の詳細な処理フローチャートである。まず、各行の文字サイズ特徴を検出する（ステップ３０１）。図４は、ステップ３０１（文字サイズ特徴検出処理）の詳細フローチャートである。最初に頁全体の基本文字サイズを検出する（ステップ４０１）。これは、抽出した行内の矩形高さのヒストグラムを用いて、その最頻度を基本文字サイズとする。このとき、各行内の文字の最大文字サイズを当該行の文字サイズとする（ステップ４０２）。図８は、行文字サイズの例を示す。
【００２２】そして、その行文字サイズを基本文字サイズと比較し、「大文字行」、「中文字行」、「普通文字行」の何れかに分類する。この分類には閾値を利用する。すなわち、基本文字サイズよりＴｈ１（例えば１．８）倍以上大きい文字サイズの行を「大文字行」とし（ステップ４０５でＹｅｓ）、ステップ４０５でＮｏとなった文字列がＴｈ２（例えば１．３）倍より大きいサイズの行を「中文字行」とする（ステップ４０６でＹｅｓ）。ステップ４０６でＮｏとなるものを「普通文字行」とする。
【００２３】図３に戻り、次いでフォント特徴を調べる（ステップ３０２）。この特徴としては、黒画素密度やランレングスの分布などを使用すればよい。あるいは、特開平６−２０８６４９号公報に記載された方法を使用してもよい。求めたフォント特徴から各行のフォントを推定する。ここでフォントを正確に識別することは一般的に難しい。そこで基本系／強調系の判別をするだけでもよい。」
　
（き）「【００２４】次に、タイトル部の検出を行う（ステップ３０３）。基本的にはタイトル部は基本文字サイズよりも大きな文字部である。また本文とは文字サイズや行ピッチが異なり、また位置も離れているので通常は独立した領域として切り分けられる。そこで、図５に示すように、各領域に対して一定行数（Ｔｈ３）未満で（ステップ５０３）、大文字行である場合（ステップ５０４）にタイトル領域であると判定する。」
　
（く）「【００２５】続いて、小見出し部を検出する（ステップ３０４）。小見出しは、本文と文字サイズがあまり違わない場合も多く、また本文に近接するため本文と同一領域になることも多い。図６は、小見出し部検出処理の詳細の処理フローチャートである。
【００２６】そこで、まず独立した領域になる場合を検出し、次に本文と同一領域となる場合に行単位で切り分けを行う。行数がＴｈ４未満の領域において（ステップ６０３）、領域内の行が中文字行である場合に（ステップ６０４）、この領域内の行を小見出し行とする。また該当しない領域においては、領域内小見出し検出（ステップ６０５）を行う。
【００２７】領域内の小見出し検出は次のように行う。すなわち、領域の先頭行のサイズまたはフォントが、領域の中ほどにある行のサイズまたはフォントと異なる場合には、先頭行を小見出し行と検出する。このとき、先頭行から続くいくつかの行についても同様に小見出し判定を行ってもよい。図９は、小見出し検出を説明する図である。」
　
（け）「【００２８】次に、書誌事項検出処理（ステップ３０５）を行う。書誌事項は、通常、頁の上部および脚部に存在する。また、本文と異なり行数は少ない。そこで、頁の上下にある孤立した書誌事項領域を検出する。図７を例に説明すると、７０１は文字領域の存在する範囲、７０２および７０３は書誌事項の存在する範囲、７０４，７０５，７０６は抽出した文字領域である。
【００２９】いま、文字領域７０４および７０５は、それぞれ上下の書誌事項存在範囲７０２、７０３に入っているので書誌事項領域として抽出される。文字領域７０６は下部の存在範囲７０３に一部入っているものの、そこに含まれてはいないので書誌事項領域として抽出しない。
【００３０】最後に、囲み枠が存在する場合の処理を行う（ステップ３０６）。頁内に本文とは別に囲み枠が存在する場合には、囲み枠内の文章は別記事である場合が多い。従って、この部分の内容を示す部分領域を抽出することは内容把握に役立つ。そこで、囲み枠内を、図６のステップ６０５と同様の処理を行う。ただし、囲み枠内の記事は、明確なサイズやフォントの差異を持つ小見出しがない場合がある。そこで、枠内の行を先頭から一律数行抽出することによって、小見出しの代わりとすることも可能である。」
　
（こ）「【００３１】以上の処理によって求められた「タイトル領域」、「小見出し領域および行」、「書誌事項」、「囲み枠先頭行」をキー領域とする。」
　
（さ）「【００３２】なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、ステップ３０１および３０２で求める頁全体の文字サイズ情報やフォント特徴は、領域分割や行抽出の段階で求めるようにしてもよい。従って、それらの情報はステップ２０３までに求めるような構成に変更してもよい。すなわち、領域分割手段１０２および行抽出手段１０３が、上記した情報を抽出するように構成される。また、画像入力手段１０１〜キー領域判別手段１０４および制御部１０６を一つのプロセッサ上のソフトウェアで処理を実現してもよい。」
　
　引用例１の記載（あ）によれば、文書画像を複数の要素に分割し、分割された各要素のレイアウト上の特徴を基に該要素が前記文書画像の内容を端的に表わす領域であるか否かを判定し、該領域を部分画像として抽出することを特徴とする文書画像処理方法において、前記レイアウト上の特徴として、前記文書画像の本文と異なる強調処理された部分を用いること、強調処理された部分として、「頁全体のフォント特徴と異なるフォント特徴」、「タイトル相当位置」、「小見出し相当位置」があることが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（い）及び参照する図１の記載によれば、「画像の入力手段」、「文書画像を要素に分割する領域分割手段」、「各文字領域において行を抽出する行抽出手段」、「領域分割手段および行抽出手段で抽出した情報からキー領域を判別するキー領域判別手段」、「入力された画像や処理中の各種情報を蓄積するデータ記憶部」、「全体を制御する制御部」、「データ通信路」を備えることが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（う）によれば、「画像入力手段」によって、「文書画像」を「得る」ことが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（え）によれば、「領域分割手段」が、「入力された文書画像を文字領域と、図や表や罫線等の要素に分割する」ことが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（お）によれば、「行抽出手段」が、「抽出した文字領域から行を抽出する」ことが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（か）によれば、「キー領域判別手段」が行う、「キー領域の判定」として「各行の文字サイズ特徴を検出する」こと、「フォント特徴を調べる」ことが記載され、また、「フォント特徴」としては、「基本系／強調系の判別をする」ことが記載されていると認められる。また、記載（か）が参照する図３のステップ３０３の記載が「フォント特徴検出処理」となっていることから、「フォント特徴を調べる」処理は、フォント特徴を検出する処理であるといえる。
　引用例１の記載（き）によれば、「タイトル部」が「基本文字サイズよりも大きな文字部である」こと、及び「通常は独立した領域として切り分けられる」ことから、「一定行数未満」で「大文字行」である領域を「タイトル領域」と判定することが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（く）、及び、参照する図６によれば、「小見出し部」の検出について、「小見出し行」の検出は、「独立した領域」が、「行数がＴｈ４未満の領域」において、「領域内の行が中文字行である」場合に、「この領域内の行を小見出し行とする」こと、及び、「領域内の小見出し」の検出は、「領域の先頭行のサイズまたはフォントが、領域の中ほどにある行のサイズまたはフォントと異なる場合には、先頭行を小見出し行と検出する」ことが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（け）によれば、「書誌事項領域」の検出処理を行うこと、「囲み枠」が存在する場合に、囲み枠内を、領域内小見出し検出（図６のステップ６０５）と同様の処理を行うことが記載されていると認められる。
　引用例１の記載（こ）によれば、「タイトル領域」、「小見出し領域および行」、「書誌事項」、「囲み枠先頭行」を「キー領域」とすることが記載されていると認められる。引用例１の記載（あ）の「文書画像の内容を端的に表わす領域」として抽出される領域は、この「キー領域」であることは明らかである。
　引用例１の記載（さ）によれば、「文字サイズ情報」や「フォント特徴」は、領域分割や行抽出の段階でしてもよいこと、画像入力手段〜キー領域判別手段および制御部を一つのプロセッサ上のソフトウェアで処理を実現してもよいことが記載されていると認められる。
　
　上記引用例１の記載（あ）〜（さ）から、引用例１には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているといえる。
「文書画像を複数の要素に分割し、分割された各要素のレイアウト上の特徴を基に該要素が前記文書画像の内容を端的に表わす領域であるか否かを判定し、該領域を部分画像として抽出することを特徴とする文書画像処理方法において、 
　画像の入力手段、文書画像を要素に分割する領域分割手段、各文字領域において行を抽出する行抽出手段、領域分割手段および行抽出手段で抽出した情報からキー領域を判別するキー領域判別手段、入力された画像や処理中の各種情報を蓄積するデータ記憶部、全体を制御する制御部、データ通信路を備え、
　領域分割手段が、入力された文書画像を文字領域と、図や表や罫線等の要素に分割し、
　行抽出手段が、抽出した文字領域から行を抽出し、
　キー領域判別手段が、各行の文字サイズ特徴及びフォント特徴を検出し、
　一定行数未満で大文字行である領域をタイトル領域と判定し、
　行数がＴｈ４未満の領域において、領域内の行が中文字行である場合に、この領域内の行を小見出し行とし、
　領域の先頭行のサイズまたはフォントが、領域の中ほどにある行のサイズまたはフォントと異なる場合には、先頭行を小見出し行と検出し、
　書誌事項領域の検出処理と、囲み枠が存在する場合に、囲み枠内を、領域内小見出し検出と同様の処理を行い、
　タイトル領域、小見出し領域および行、書誌事項、囲み枠先頭行をキー領域とする、
文書画像処理方法。」
　
（２）引用例２
　当審の拒絶理由で引用した、内山恵三，中村正規、重要キーワード抽出方式とその活用方法、情報処理学会研究報告　９１−ＤＢＳ−８４、日本、１９９１年７月、第９１巻第６５号、１５１〜１６１頁　には、以下の記載がある。
　
（し）「文書型データベースの検索キーワードを自動自動抽（審決注：原文のまま）する際、文書から単純に言葉を切り出すため、１文書当りの抽出数が多く、人為的な洗練が必要となる。そこで、重要なキーワードが文書中の主語と目的語節に多く含まれることに着目し、不要語辞書を用いずに、文書の要旨に沿ったキーワードを抽出する方式を開発した。更に、その活用事例として連鎖検索を検討した。」（１５１頁４〜７行目）
　
（す）「２．キーワード抽出の現状の問題点
　実用化されているほとんどの抽出システムは、文書を単語単位に分かち書きし、キーワードに適さない不要語を除去した残りの言葉をキーワードにする方式を採っている。しかし、この方式は、文書の内容を考慮することなく、単純に言葉を切り出す為、文章のスタイルにもよるが、１，０００文字の文章から４００文字（１００ワード）程度のキーワードが抽出される。ＪＩＣＳＴや新聞データベースなど商用データベースでは、１文書に付与されているキーワードの数が３０ワード程度などで、これと比較すると機械抽出は非常に多くのキーワードが付与されといえる。このことは検索時に検索漏れを無くす利点はあるが、反面、検索結果の中に検索意図と合わない情報が多く含まれていることを意味している。」（１５２頁左欄２１〜３６行）
　
（せ）「３．重要キーワード抽出方式
３．１　基本的な考え方
　文章の内容に沿ったキーワードを抽出するためには、本来、文章の意味を理解しなければならないが、そのための辞書は、国レベルで研究中の段階で、実用化までにはまだ時間を要すると思われる。
　そこで、我々は、重要キーワードが文書中の主語と目的語の節に多く含まれていることに着目し、全文からキーワードを抽出するのではなく、これら重要文節からキーワード候補を抽出し、更に、候補ワード前後の格助詞などの情報から重要度を決定するアプローチを試みた。
３．２　重要キーワード抽出処理のステップ
　重要キーワードは、表１に示すように、（１）（審決注：原文では丸付き数字の１。以下同様に丸付き数字を（ ）で表す。）分かち書き処理（２）文節の切出し（３）重要文節の抽出（４）キーワードの抽出（５）キーワードの重み付け（６）キーワードの絞り込みの６ステップから抽出される。各処理の役割りについて以下に述べる。」（１５２頁右欄下から１行〜１５３頁右欄７行）
　
（そ）「（２）．文節の切出し
　分かち書きされた文章の中から、文章の区切りとなる表記の特徴を見つけ、文節切り出し処理を行う。文章の区切りを示す最も明確な記号は句読点などで、まず、文章を句読点単位に分ける。句読点で分けた大文節は、主語や目的語の他に状況を説明するための副詞節や形容詞節などから構成されているため格助詞で更に細かく文節の切断処理を行う。
　また、鈎括弧（「」、『』等）で括られた言葉を強調キーワードとして取り出す。これは、通常文書作成者が強調したい箇所（言葉）を鈎括弧で括ることが多いからである。」（１５４頁左欄２〜１４行）
　
（た）「（４）．キーワードの抽出
　キーワードは、上記処理の結果得られた強調語及び重要文節と原文タイトルから抽出処理される。ここで、タイトルは文書の内容を端的に表している文であるが、タイトル中で使用している言葉が、本文中で出現しなかつたり、重要文節から漏れる恐れもあるため、本文の記載に関係なく無条件に重要キーワードとして扱うよう考えた。」（１５４頁左欄２０〜２７行）
　
（ち）「（５）．キーワードの重み付け
　抽出されたキーワードは、このままでは、従来の抽出システムと同様に全て同レベルの扱いとなる。そこで、発生文節内でのキーワードの位置関係と強調語・タイトルキーワード（タイトルから抽出したキーワード）など言葉の属性から、各キーワードの重要度（基準値）を決定し（たとえば、抽出キーワードが、主語節を表す「が」や「は」の格助詞の前にある場合は、そのキーワードに高い基準値を与える）、文書中に何回も使用されている場合は加点する重み付けの計算を行い、接尾文字付きのキーワードは減点する重み付けの計算を行うなど、キーワードの重要度に軽重を付ける。」（１５４頁左欄２８〜４０行）
　
（つ）「（６）．キーワードの絞ぼり込み
　最後に、抽出された重要キーワード候補の中からデータベースに登録するキーワードを決定する処理で、抽出個数制限と重要度の評価値制限による絞ぼり込み方式の中から、利用者が、アプリケーションによつて選択する。」（１５４頁右欄３１〜３６行）
　
（て）１５３頁の「表１」の「文節の切り出し（重要文節の区切り）」の行には、「主なルール」として「強調キーワードの取り出し」との記載がある。また、「キーワードの抽出」の行には、「内容」として、「・重要文節の中から、キーワードを抽出する」、「・また、文書のタイトル、及び強調された文節からキーワードを抽出する。」との記載があり、「主なルール」として「・タイトルキーワードの抽出」、「・強調キーワードの抽出」との記載がある。また、「キーワードの重み付け（キーワードの重要度計算）」の行には、「内容」として、「・キーワードについて発生文節の位置関係、発生頻度、言葉の属性などから、各キーワードの持つ重みを計算し、重要度の軽重を付ける。」との記載があり、「主なルール」として「・タイトルキーワードによる加点」、「・強調キーワードによる加点」との記載がある。また、「キーワードの絞り込み」の行には、「内容」として、「・各キーワードの重要度を比較し、重要キーワードを絞り込む。」との記載があり、「主なルール」として、「・抽出個数制限による絞り込み」との記載がされている。
　
　引用例２の記載（し）及び（す）によれば、文書型データベースから検索キーワードを抽出する際に、機械抽出（自動抽出）では非常に多くのキーワードが付与され、人為的な洗練が必要だったことが従来の問題点として記載されていると認められる。
　引用例２の記載（せ）によれば、　重要キーワードの抽出は、（１）分かち書き処理（２）文節の切出し（３）重要文節の抽出（４）キーワードの抽出（５）キーワードの重み付け（６）キーワードの絞り込みの６ステップからなることが記載されていると認められる。
　引用例２の記載（そ）によれば、文節の切り出しにおいて、通常文書作成者が強調したい箇所（言葉）を鈎括弧で括ることが多いことから、鉤括弧で括られた言葉を強調キーワードとして取り出すことが記載されていると認められる。
　引用例２の記載（た）によれば、キーワードが強調語、重要文節、原文タイトルから抽出されること、及び、タイトルは文書の内容を端的に表している文であるから、無条件に重要キーワードとして扱うことが記載されていると認められる。
　引用例２の記載（ち）によれば、抽出されたキーワードについて、発生文節内でのキーワードの位置関係と強調語・タイトルキーワードなど言葉の属性から、各キーワードの重要度を決定すること、及び、キーワードの重要度に軽重を付けることが記載されていると認められる。関連する表１の「キーワードの重み付け（キーワードの重要度計算）」の行における、「・タイトルキーワードによる加点」、「・強調キーワードによる加点」との記載から、キーワードの重要度に軽重を付ける際に、タイトルキーワード及び強調キーワードに対し加点するものであると解される。
　引用例２の記載（つ）によれば、抽出された重要キーワード候補の中からデータベースに登録するキーワードを決定する処理で、抽出個数制限による絞ぼり込み方式が記載されていると認められる。また、関連する表１の「キーワードの絞り込み」の行における、「・各キーワードの重要度を比較し、重要キーワードを絞り込む。」との記載から、絞り込みの際は、重要度を比較するものであると解される。
　
　上記引用例２の記載（し）〜（て）から、引用例２には、以下の事項が記載されているといえる。
「文章中から重要キーワードを抽出する方式であって、
　強調された文節から強調キーワードを抽出し、
　原文タイトルからタイトルキーワードを抽出し、
　言葉の属性等から各キーワードの重要度を決定し、その際、強調キーワード、タイトルキーワードに対し加点する重み付けを行い、
　各キーワードの重要度を比較し、抽出個数制限によりキーワードを絞り込むこと。」
　
　
４．対比
　引用発明と本願発明とを対比する。
　引用発明の「画像入力手段」において、「文書画像」を「得る」ことは「文書画像」を「入力」することと同義であると解されるから、引用発明における「画像入力手段」は、本願発明における「文書画像を入力する画像入力手段」に相当する。
　引用発明における、「入力された画像や処理中の各種情報を蓄積するデータ記憶部」は、入力された画像を記憶するものであるから、本願発明における「入力された文書画像を記憶する記憶手段」に相当する。
　引用発明における、「文書画像の内容を端的に表わす領域」及び「キー領域」は、どちらも、本願発明における、「文書画像の内容を端的に表わす領域（以下、キー領域）」に相当する。
　引用発明における「文書画像処理方法」は、「文書画像の内容を端的に表わす領域」を抽出する方法であるから、本願発明における「キー領域抽出処理方法」に相当する。
　引用発明は、文書画像処理方法を実行する装置として実現されることは明らかであるから、引用発明の装置は、本願発明における「文書画像処理装置」に相当する。
　引用発明における、「領域分割手段」が、「入力された文書画像を文字領域と、図や表や罫線等の要素に分割する」ステップにおいて、「分割」された後の「図や表や罫線等の要素」は、「文字領域」とは別の領域であることは明らかであるから、「文字領域」に対して「その他の領域」であるといえる。してみると、「入力された文書画像を文字領域と、図や表や罫線等の要素に分割する」ステップは、本願発明における、「前記入力された文書画像を文字領域とその他の領域に分割するステップ」に相当する。
　引用発明における、「行抽出手段」が、「抽出した文字領域から行を抽出する」ステップは、本願発明における「前記文字領域から行を抽出」するステップに相当する。
　引用発明における、「キー領域判別手段」が、「各行の文字サイズ特徴を検出する」ステップは、本願発明における、「各行の文字サイズ特徴」を「検出するステップ」に相当する。
　引用発明における、「キー領域判別手段」が、「フォント特徴を検出する」ステップは、本願発明における、「フォント特徴を検出するステップ」に相当する。
　引用発明における、「一定行数未満」で「大文字行」である領域を「タイトル領域」と判定するステップに関し、引用例１の記載（き）における、「通常は独立した領域として切り分けられる」との記載から、「一定行数未満」との記載は、「独立した領域」を意味すると解される。したがって、引用発明における、「一定行数未満」で「大文字行」である領域を「タイトル領域」と判定するステップは、本願発明における、「大文字行で独立した領域をタイトル領域」と「判別」するステップに相当する。
　引用発明における、「小見出し部」の検出について、「行数がＴｈ４未満の領域」との記載の「Ｔｈ４」が何であるのか、引用例１には具体的記載はないが、段落００２２の「この分類には閾値を用いる。すなわち、基本文字サイズよりＴｈ１（例えば１．８）倍以上（中略）Ｎｏとなった文字列がＴｈ２（例えば１．３）倍より大きい．．．」との記載、及び、段落００２４の「一定行数（Ｔｈ３）」との記載から、引用例２において「Ｔｈ＋数字」は各種判断の基準となる閾値を表すものと推測される。したがって、「Ｔｈ４」は行数に関する閾値、つまり、なんらかの所定の行数を指すと解される。してみれば、引用発明における「独立した領域」が、「行数がＴｈ４未満の領域」において、「領域内の行が中文字行である」場合に、「この領域内の行を小見出し行とする」ステップは、本願発明における、「中文字行で行数が所定数未満の領域を小見出し領域」と「判別」するステップに相当する。
　してみると、引用発明と本願発明とは、以下の点で一致し、また、相違する。
　
（一致点）「文書画像を入力する画像入力手段、入力された文書画像を記憶する記憶手段を備えた文書画像処理装置において、前記文書画像の内容を端的に表わす領域（以下、キー領域）を抽出するキー領域抽出処理方法であって、
　前記入力された文書画像を文字領域とその他の領域に分割するステップと、
　前記文字領域から行を抽出するステップと、
　各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を検出するステップと、
　大文字行で独立した領域をタイトル領域と判別するステップと、
　中文字行で行数が所定数未満の領域を小見出し領域と判別するステップと、
　これらタイトル領域、小見出し領域をキー領域として抽出するステップと、
を実行することを特徴とするキー領域抽出処理方法。」
　
（相違点１）　本願発明は、「入力された文書画像を処理する処理手段」が一連のステップを実行するようになっているのに対して、引用発明はそのようになっていない点。
　
（相違点２）　本願発明は、「フォント強調領域」をキー領域として抽出するようになっているのに対して、引用発明はそのようになっていない点。
　
（相違点３）　本願発明は、「前記文字領域から行を抽出し、各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を検出するステップ」、「前記各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を基に、大文字行で独立した領域をタイトル領域、中文字行で行数が所定数未満の領域を小見出し領域、強調フォントが使用される領域をフォント強調領域と判別し、これらタイトル領域、小見出し領域、フォント強調領域を少なくともキー領域として抽出するステップ」が、それぞれ一つのステップとなっているのに対して、引用発明はそのようになっていない点。
　
（相違点４）　本願発明の「前記抽出されたキー領域の総数を求め、該キー領域の総数が所定のしきい値以上の場合、まずフォント強調領域をキー領域から削減し、それでもキー領域の総数が所定のしきい値以上の場合には、次に小見出し領域をキー領域から削減するステップ」に対応するステップが、引用発明にはない点。
　
　
５．当審の判断
　上記相違点１〜４について、それぞれ判断する。
　
　相違点１について、引用発明における、「文書画像を要素に分割する領域分割手段」、「各文字領域において行を抽出する行抽出手段」、「領域分割手段および行抽出手段で抽出した情報からキー領域を判別するキー領域判別手段」、「全体を制御する制御部」は、入力された文書画像を処理するための手段であるから、本願発明における「入力された文書画像を処理する処理手段」に相当する。そして、引用例１の記載（さ）によれば、画像入力手段〜キー領域判別手段および制御部を一つのプロセッサ上のソフトウェアで処理を実現してもよいことが記載されているから、引用発明において、一連の文書画像の処理ステップを、一つの「文書画像を処理する処理手段」によって実行するように構成することは、当業者が容易になし得たことである。
　
　相違点２について、引用発明には、「強調フォントが使用される領域」を「フォント強調領域」という「キー領域」として抽出することは記載されていない。一方、引用例１の記載（か）の段落００２０には、「ここで、キー領域とは文書の内容を把握するのに役立つ部分である。一般的に、そのような部分は何らかの方法で強調が施されている。例えば、大きな文字や強調系のフォントを使用したり、あるいは他の部分とは独立させたり、枠で囲むなどの処理が施されている。本発明ではこのような文書のレイアウト表現上の特徴を利用してキー領域を判別する。」と記載されており、キー領域に施されている強調の例として、強調系のフォントが用いられること挙げられ、このような特徴を利用してキー領域を判別することが記載されている。また、段落００２３には、「フォント特徴」について、「基本系／強調系の判別をする」ことが記載されている。
　そして、引用例１の記載（く）の段落００２７には、「領域の先頭行のサイズまたはフォントが、領域の中ほどにある行のサイズまたはフォントと異なる場合には、先頭行を小見出し行と検出」する構成が記載されており、フォントが異なる領域（先頭行）をキー領域である「領域内の小見出し」として検出する構成が記載されている。
　どのような領域をキー領域とするかは、当業者が任意に決定すべき事項であるところ、引用例１において、強調系のフォントが使用された領域が文書の内容を把握するのに役立つ部分であるキー領域の例として挙げられているから、引用発明において、強調フォントが使用される領域をフォント強調領域というキー領域として抽出するように構成することは、当業者が容易になし得たことである。
　
　相違点３について、引用発明における、「文字領域から行を抽出するステップ」と、「各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を検出するステップ」を同一の順序で連続的に記載した一つのステップとして表現すること、及び、同じく、「大文字行で独立した領域をタイトル領域と判別するステップ」と、「中文字行で行数が所定数未満の領域を小見出し領域と判別するステップ」と、「これらタイトル領域、小見出し領域をキー領域として抽出するステップ」を同一の順序で連続的に記載した一つのステップとして表現することは、単なる表現上の違いであり、結果的に実行される手順に相違はない。
　してみれば、引用発明において、「文字領域から行を抽出するステップ」と、「各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を検出するステップ」を、「前記文字領域から行を抽出し、各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を検出するステップ」という一つのステップとすることは、当業者が容易になし得たことである。
　また、相違点２について述べたとおり、引用発明において「強調フォントが使用される領域」を「フォント強調領域」という「キー領域」として抽出することは、当業者が容易になし得たことであるから、引用発明における「大文字行で独立した領域をタイトル領域と判別するステップ」と、「中文字行で行数が所定数未満の領域を小見出し領域と判別するステップ」と、「これらタイトル領域、小見出し領域をキー領域として抽出するステップ」に該「フォント強調領域」に関する構成を加えたものを、「前記各行の文字サイズ特徴、フォント特徴を基に、大文字行で独立した領域をタイトル領域、中文字行で行数が所定数未満の領域を小見出し領域、強調フォントが使用される領域をフォント強調領域と判別し、これらタイトル領域、小見出し領域、フォント強調領域を少なくともキー領域として抽出するステップ」という一つのステップとすることは、当業者が容易になし得たことである。
　
　相違点４について、引用例２には、文章中から重要キーワードを自動抽出する方式において、言葉の属性等から各キーワードの重要度を決定し、その際に、強調キーワード、タイトルキーワードに対し加点する重み付けを行い、各キーワードの重要度を比較し、抽出個数制限によりキーワードを絞り込むこと（以下、「引用例２発明」という。）が記載されている。
　引用例２発明は、強調キーワード、タイトルキーワードに加点する重み付けを行い、他のキーワードと共に重要度の比較によって絞り込みを行うから、重み付けの仕方によって、強調キーワード、タイトルキーワードという、キーワードの種類に応じた優先順位付けがされているといえる。また、引用例２にはタイトルは無条件に重要キーワードとして扱うことが記載されており、タイトルは優先的にキーワードとして抽出されるといえる。
　引用発明及び引用例２発明は、いずれも文書データベースという共通の技術分野に属し、文書から該文書の特徴を表す（キーとなる）情報を機械的に抽出するという共通の課題を有するものであるから、引用例２発明を引用発明に適用することは、当業者が容易になし得たことである。 
　一方、引用例２には、「抽出個数制限」の具体的構成は記載されておらず、本願発明における「前記抽出されたキー領域の総数を求め、該キー領域の総数が所定のしきい値以上の場合」との記載に対応する構成は記載されていないが、個数制限を行う際に、まず個数を数え、所定の値（閾値）より多い場合に個数を削減することは、通常行われる周知の事項であるから、引用発明に引用例２発明を適用した際に、抽出されたキー領域の総数を求め、該キー領域の総数が所定のしきい値以上か判断し、キー領域の削減を行うように構成することは、当業者が必要に応じて適宜なし得たことである。
　また、引用例２には、「まずフォント強調領域をキー領域から削減し、それでもキー領域の総数が所定のしきい値以上の場合には、次に小見出し領域をキー領域から削減する」構成に直接対応する構成は記載されていないが、引用例２には、タイトルは文書の内容を端的に表している文であるから、無条件に重要キーワードとして扱うことが記載されている。ところで、タイトルは文書全体に対して付けられるものであるのに対し、一般に小見出しは文書中のあるまとまった領域（章、節、段落等）に付けられるものであって、タイトルと同様にその領域の内容を端的に表している文であるといえるから、タイトルほどではないにしても、重要であるといえる。そして、一般に、文章（本文）中の強調部分は、タイトルや小見出しと比べて、文書や領域の内容を端的に表す機能は低いといえる。
　してみると、引用発明に引用例２発明を適用した際に、タイトル＞小見出し＞強調部分という優先順位を付けるように重要度の重み付けを行って、抽出個数制限による絞り込みを行う際に「まずフォント強調領域をキー領域から削減し、それでもキー領域の総数が所定のしきい値以上の場合には、次に小見出し領域をキー領域から削減する」ように構成することは当業者が必要に応じて適宜なし得たことである。
　
　また、本願発明の効果は引用例１，２に記載された発明、及び、周知の事項から当業者が予想可能な範囲内のものであり、格別のものではない。
  　
　
６．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１，２に記載された発明、及び、周知の事項に基づいてこの出願の出願前において当業者が容易に発明できたものであるので特許法第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。