【事件の表示】
　平成１０年特許願第２４４２６９号「情報検索方法、情報検索装置、情報検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体および情報表示方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　３月１４日出願公開、特開２０００−　７６２６７〕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８月３１日の出願であって、平成１７年１月２４日に拒絶査定がなされ（発送日同年２月１日）、これに対して同年３月２日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、同年３月２４日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成１７年３月２４日付け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１７年３月２４日付け手続補正を却下する。
 ［理由］
（１）
　平成１７年３月２４日付けの手続補正は、平成１６年７月２３日付け手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１（以下、「補正前の請求項１」という。）について、次のとおり（以下、「補正後の請求項１」という。）補正すること（以下、「本件補正」という。）を含むものである。 
　
（補正前の請求項１）
「【請求項１】　記憶装置に複数の情報が記憶され、前記記憶装置から情報を検索する情報検索方法であって、
　前記記憶装置から任意の情報を主情報として選択し、表示する主情報表示ステップと、
　前記主情報と、前記記憶装置に記憶された主情報以外の情報との関連度を計算する関連度計算ステップと、
　計算された前記関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示する副情報表示ステップと、
　前記副情報から所望の情報を選択し、新たな主情報とする主情報選択ステップと、を少なくとも備え、
　前記主情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報を表示し、
　前記副情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報と前記記憶装置に記憶された該新たな主情報以外の情報との関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示することを特徴とする情報検索方法。」
　
（補正後の請求項１）
「【請求項１】　記憶装置に複数の情報が記憶され、前記記憶装置から情報を検索する情報検索方法であって、
　前記記憶装置から任意の情報を主情報として選択し、表示する主情報表示ステップと、
　前記主情報と、前記記憶装置に記憶された主情報以外の各情報との関連度を計算する関連度計算ステップと、
　計算された前記関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示する副情報表示ステップと、
　前記副情報から所望の情報を選択し、新たな主情報とする主情報選択ステップと、を少なくとも備え、
　前記主情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報を表示し、
　前記副情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報と前記記憶装置に記憶された該新たな主情報以外の各情報との関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示することを特徴とする情報検索方法。」
　
　本件補正は補正前の請求項１に記載された「前記記憶装置に記憶された主情報以外の情報」を「前記記憶装置に記憶された主情報以外の各情報」と補正することにより、記憶装置に記憶された主情報以外の全ての情報を、関連度を計算する対象とすることを限定したものであり、特許法第１７条の２第４項第２号に規定する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、本件補正後の上記請求項１に記載されている発明（以下、「本願補正発明」という。）が特許出願の際に独立して特許を受けることができるか（すなわち、本件補正が特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定を満たすものであるか）について以下に検討する。 
　
（２）引用例
　原査定の拒絶の理由で引用された「寺岡照彦　他，ユーザの視点に基づく適応型３次元インタフェース」，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人 電子情報通信学会，１９９６年１１月２２日，Ｖｏｌ．９６，Ｎｏ．３９０（ＭＶＥ９６−５２），ｐｐ．４７−５４．（以下「引用例」という。）には、下記（ア）〜（サ）の事項が記載されている。
　
（ア）「あらまし  本稿では、ハイパーメディア情報の適応的なフィルタリング及び視覚化手法について述べ、それらを実現する３次元のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を提案する。情報のフィルタリングは、ユーザの興味や目的を反映する「視点」をインタラクティブに選択することによって実行する。そのためのＧＵＩは、情報の多次元特徴ベクトルを単位球面上に写像することによって構築し、球面上のカーソルの回転に「視点」の変更を対応づけるものである。さらに、適応的情報視覚化に基づく、ナビゲーションのための３次元ＧＵＩを提案する。これは与えられた「視点」を反映して、情報間の意味的および構造的（リンク）関係を把握できるようにハイパーメディアを３次元視覚化したものである。ユーザはこれらの３次元ＧＵＩを用いて、検索・ナビゲーションを実行する。最後に、提案手法を用いて作成した、ＷＷＷ上のマニュアルブラウザーのプロトタイプについて紹介する。」（第４７頁）
　
（イ）「本稿では、「視点」を、情報を特徴づけるキーワード群に対する重みベクトルによって表現する。」（第４８頁右欄第２３〜２４行）
　
（ウ）「「視点」の位置を示すカーソルが３次元ＧＵＩであるＣＶＩの球面上を移動すると（図２（２））、視点ベクトルｖは、その点が含まれる領域の重みベクトルλに設定される。本稿では、この視点ベクトルを情報検索・フィルタリングのためのパラメータとして用いる。高次元の検索パラメータが、ＣＶＩ上のカーソルの移動によって対話的に与えることができるようになる。次節では、この視点ベクトル、すなわち検索条件の選択による情報のフィルタリングと視覚化のための手法について述べる。」（第４９頁右欄下から第１４〜６行）
　
（エ）「４．  情報の適応的な視覚化
　情報を視覚化する際、その表示形態は各情報の持つなんらかの特徴を反映したものになる。本稿で扱うハイパーメディア情報はノードとリンクからなり、各ノードは一つのドキュメントを表す。これらの情報は、その内容と、リンク関係という構造の二つで特徴づけることができる。この節では、各文書の意味的および構造的な特徴を定義し、その特徴に基づいた適応的な視覚化手法について説明する。
　
４．１  ハイパーメディア情報の特徴の定義
　各情報の特徴は、意味的特徴（内容）と構造的特徴（階層化レベル）の２つによって定義する。
　
４．１．１  意味的特徴の定義
　意味的特徴をベクトルωで定義する。ここで、各要素はそれぞれが対応するキーワードへの重みであり、視点ベクトルの定義と同様である。この重みは、ＴＦＩＤＦ （Ｔｅｒｍ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　×　Ｉｎｖｅｒｓｅ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）という特徴量によって計算する［９］。このＴＦＩＤＦという値は、ターム（キーワード）の頻度と分散に基づいて、全体での出現頻度に比べてそのノードにおける頻度が相対的に高いものに大きな値を与えるものであり、次式によって定義される。　　　　
　
　（式（５）、（６）　省略）
　
　この特徴量によって、ノードｎｉとノードｎｊの“意味的関連度（類似度）”ＤＮ（ｎｉ，ｎｊ）と、視点ｖｉとノードｎｊの“意味的関連度”ＤＶ（ｖｉ，ｎｊ）を以下のように定義する。　
　
　（式（７）、（８）省略）
　
　ＤＮは「視点」には依存しないが、キーワードの選択に依存する。これに対してＤＶは「視点」に応じて変化する。これらの特徴量は、情報を視覚化する際に、オブジェクトの位置、形状、色などに反映する。 
　
４．１．２  構造的特徴の定義
　まず、視点ｖを与え、ルートノードｎｃを次式に従い求める。
　
　（式（９）省略）
　
　これに基づき、ノードｎｊの構造的特徴をｎｃからの最短パスの距離によって定義する。この構造的特徴は、ルートノードの決定、つまり「視点」の選定に依存し、視覚化の際には、ノードの階層のレベルに反映する。」（第４９頁右欄下から第５行〜第５０頁左欄最終行）
　
（オ）「４．２  適応的視覚化のプロセス
　従来の情報視覚化システムは、情報源から情報を収集した後その収集された情報の構造的な特徴（例えば、リンク関係）だけに基づいて情報が視覚化されるものが多い（図３（１））。内容を反映したものでも、場所や時間といった幾何学的な座標値で配置・表現できる属性を用いている。また、ユーザは通常、視覚化された変形しない（固定された）オブジェクトとしかインタラクションできない。これに対して、本稿で述べる適応的視覚化システムでは、情報の検索・フィルタリングをユーザが「視点」を与えるたびに行い、視覚表現をフィルタリングの結果に基づいて再構築する。つまり、ユーザが「視点」を変えることによって、情報の「見え方」を変えるものである（図３（２））。
　
　本稿で提案する手法では、視覚化オブジェクトは、ハイパーメディアネットワークから、各ノードの意味的・構造的特徴に基づいて３次元の階層構造をつくることによって構築する。これは先のコーンツリーを拡張したものである。階層構造は、あるノードをコーンの頂点におき、そのノードからリンクのはられているノードを子ノードとして、コーンの底面の円周上に、式（７）で定義した“意味的関連度”の大きさに基づいて配置する。関連の強いノードは、大きな球で表示され、なおかつ円周上の占有面積を広くとる。なお、階層化して視覚化する場合、 リンクは親ノードから子ノードへのリンクのみ表示する。
　視覚化は以下のような手順で実現する。
　
１．「視点」ベクトルｖを与える。
・ＣＶＩによって与える。あるいは、
・キーワードを選択し、重みをマニュアルで与える。このとき、ベクトルｖは正規化する。
２．以下のような情報を集め、集合Ｓとする。
　
　（式（１０）省略）
　
３．集合Ｓの中から、最も関連の強いノードをｎｃとする。
　
　（式（１１）省略）
　
　このノードｎｃを基準ルートノードとする。
４．グラフの横型探索によって、ｎｃの子孫のノードに対して、構造的特徴（式（９））を求める。これら子孫のノードを集合Ｓ０とする。
５．集合Ｓの中でｎｃからは到着不可能なノードの、構造的特徴をゼロとする。これらのノードは基準ルートノードとは別のルートノードとする。これらルートノードの子孫のうち、Ｓ０に含まれないノードについて、同様に横型探索によって構造的特徴を計算する。
６．次節で述べる視覚化アルゴリズムによって、ハイパーメディアを３次元オブジェクトとして描画する。
　
　この手順によって、「視点」に関連する情報群Ｓと、Ｓに含まれる情報と（構造的に）関連する情報が視覚化される。視覚化されたオブジェクトを操作したり、その３次元空間をナビゲーションすることによって、ユーザは自分の望む情報にアクセスする。」（第５０頁右欄第１行〜第５１頁左欄第１２行）
　
（カ）「４．３  視覚化アルゴリズム
　本稿で提案する視覚化アルゴリズムはコーンツリーを拡張したものである。ここでは、３次元空間でのレイヤ間の基本距離をｌ０、ｉ−層のコーンの底面の半径をｒｉ、あるコーンの頂点となる親ノードをｎｐ、その子ノードを，ｎ０，ｎｌ，・・・，ｎＭ−１とする。ノードｎｐとその子ノード間のリンクは直線で表示するものとする。
　ノードｎｐとその子ノードが与えられるとまず最初にそれら子ノードをコーンの底面の円周上に配置するための角度を計算する。Ｍ個のノードをＤＮ（ｎｐ，ｎｊ）の大きさに基づいて円周上に並べるため、ノードｎｐの子ノードをＤＮ（ｎｐ，ｎｊ）の大きい順に並べたものをｎ’０，ｎ’１，・・・，ｎ’Ｍ−１ とする。これらのノードは球として表示する。ただし、ＤＮ（ｎｐ，ｎｊ）がゼロの揚合は、ＤＮ（ｎｐ，ｎｊ）＝β×ｍｉｎｉＤＮ（ｎｐ，ｎｉ），（０＜β＜１）とし、そのノードは立方体として表示する。円周上の占有度を計算する際、すべてのＤＮがゼロの場合は、円周上の角度はすべて等しくする。それ以外の場合は、次式に従い、円周上の占有度Ａ（・）を計算する。
　
　（式（１２）省略）
　
　この値は、そのノードが親ノードに対して意味的に強い関連を示す場合には大きな値になる。この占有度に基づき、以下のように角度を計算する。」（第５１頁左欄第１３〜３５行）
　
（キ）「　これらの値に基づきノードｎｉの位置（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ，）を次のように定める。但し深さ（レイヤ）をｄｉとする。
　
　（式（１６）省略）
　
ここで、基準ルートノードの位置を、Ｘｏ＝（０，０，０）とし、その他のルートノードの位置Ｘ１，・・・，ＸＫは次式によって定める。
　
　（式（１７）省略）
　
　ノードｎｉの表示の際の半径は、
　
　（式（１８）省略）
　
とする。ここでＲ０は基準半径、ｇ（・）は適当な単調増加関数とする。本稿の例ではｇ（・）＝γ・ｅｘｐ（・），（γは定数）とした。
　さらに、表示の際のノードｎｉの色の濃淡を、
　
　（式（１９）省略）
　
とする。」（第５１頁右欄第１〜１１行）
　
（ク）「図６に、図５のハイパーメディアネットワークの提案手法による視覚化例とコーンツリーによる視覚化例の比較を示す。本手法によれば、ノードの位置、大きさ、色によって、各ドキュメント（ノード）の意味的な特徴や構造的な特徴が表現され、把握できるようになる。この例では、ノードｐが（基準）ルートノードとして選択され、現在の「視点」に最も関連が強いことが視覚的に把握できる（コーンツリーの例では、比較のために便宜上ｐをルートに設定した）。さらに、ノードｐの子ノードの中でノードｃがｐに最も関連が強く、また、ノードｄはその色から、現在の「視点」には意味的に関連がないことがわかる。これらの視覚的な情報から、現在の「視点」からは、ドキュメント（ノード）ｐ，ｃ，ｂ，ａを実際に検索すればいいことがわかる。以上のように、情報のブラウジング・ナビゲーションの過程で、どのノードを優先的に検索すればよいかの適当な示唆が得られることになる。図６のコーンツリーでは、単にドキュメント間のリンク関係が把握でぎるだけで、このような示唆は得られない。」（第５１頁右欄下から第１３行〜第５２頁左欄最終行）
　
（ケ）「これまでに述べた手法を使って、ＷＷＷ上のオンラインのマニュアルブラウザーのプロトタイプを作成した。ここでは、ＪａｖａのＡＷＴ（Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ　Ｔｏｏｌｋｉｔ）に関するマニュアルを扱い、視覚化したのは総数１７６ページである。」（第５２頁右欄第２〜６行）
　
（コ）「図８に本システムの構成を示す。情報の視覚化のために、最初に、開始ページのＵＲＬおよび、その開始ページからどれだけの深さのリンクをたどるかを入力する。次にインデキシングの段階で、式（５）、（６）によって定義した重みを各ぺージについて計算し、同時に、ハイパーメディアの構造をグラフ構造としてシステムに記憶する。最後に、ＣＶＩを構築するが、以下の例では、キーワードはマニュアルで選択した。また、ＳＯＦＭアルゴリズムの実行においては、全ページの意味的特徴ベクトルをインデックス空間のユニットベクトルとして選択した。また、簡単のため重要度ｑはすべて等しくした。
　３次元の視覚化オブジェクトは、ユーザがＣＶＩによって視点ベクトルを与えるかあるいは、図７の右部分に示すポップアップウインドウ上で明示的に視点ベクトルを与えることによって構築する。また、ユーザはＣＶＩ上で対話的に「視点」カーソルを移動させることによって多次元のフィルタリングパラメータを入力するが、それをこのポップアップ画面上でも確認ができる。」（第５２頁右欄下から第３行〜第５３頁右欄第１０行）
　
（サ）「本システムでは、図７に示すように、ユーザは左側のフレーム内で３次元のオブジェクトとインタラクションを行うことができ、マウス操作で各ノードに対応するドキュメントを右側のフレームに呼び出して表示することができる。図１１に、異なる「視点」からのネットワークの見え方の変化の例を示す。ここで、すべての３次元図形の回転角度は同一とした。図１２に、図１１の左上の図形の拡大図を示す。ノードＰは、“Ｈｏｗ　ｔｏ　Ｕｓｅ　ＴｅｘｔＡｒｅａｓ　ａｎｄ　ＴｅｘｔＦｉｅｌｄｓ”と題したルートノードであり、これはＣＶＩ上でキーワード“ｔｅｘｔ”に近い位置の「視点」に最も関連するドキュメントである。また、ノードＢは、比較的大きな球で表示されているが、これはその親ノードＡに強い関連があることを示す。また、ノードＣは、比較的大きな立方体で表現されており、これは親ノードＡには関連がないものの、「視点」にはある程度の関連があることがその色から判断できる。」（第５３頁右欄第１９行〜第５４頁左欄第５行）
　
　上記（ア）の「さらに、適応的情報視覚化に基づく、ナビゲーションのための３次元ＧＵＩを提案する。これは与えられた「視点」を反映して、情報間の意味的および構造的（リンク）関係を把握できるようにハイパーメディアを３次元視覚化したものである。ユーザはこれらの３次元ＧＵＩを用いて、検索・ナビゲーションを実行する。」、及び、上記（エ）の「本稿で扱うハイパーメディア情報はノードとリンクからなり、各ノードは一つのドキュメントを表す。」から、引用例には、複数のノード（ドキュメント）とリンクからなるハイパーメディア情報の検索及びナビゲーションを実行するための方法が開示されているものと認められる。
　
　上記（オ）の「また、ユーザは通常、視覚化された変形しない（固定された）オブジェクトとしかインタラクションできない。これに対して、本稿で述べる適応的視覚化システムでは、情報の検索・フィルタリングをユーザが「視点」を与えるたびに行い、視覚表現をフィルタリングの結果に基づいて再構築する。つまり、ユーザが「視点」を変えることによって、情報の「見え方」を変えるものである（図３（２））。」から、引用例記載のシステムにおいては、ユーザが「視点」を変更するたびに情報の検索・フィルタリングを実行し、変更された「視点」に応じたフィルタリングの結果に基づいて視覚表現を再構築するものと認められる。
　
　上記（エ）の４．１．２の「これに基づき、ノードｎｊの構造的特徴をｎｃからの最短パスの距離によって定義する。この構造的特徴は、ルートノードの決定、つまり「視点」の選定に依存し、視覚化の際には、ノードの階層のレベルに反映する。」及び　上記（オ）の、４．〜５．から、引用例記載の方法においては、基準ルートノードｎｃの子孫のノード及び基準ルートノードｎｃから到着不可能なノードについて構造的特徴を求め、その構造的特徴に基づいて、基準ルートノードまたは他のルートノード（親ノード）を頂点とするコーンの階層構造すなわちルートノードに対する子ノード、孫ノード等が決定され、また、上記（カ）〜（キ）の記載事項から、ルートノード（親ノード）を頂点とするコーンにおいて円周上に配置される子ノード位置及び大きさは、式（１２）に示されるルートノードと子ノード間の意味的関連度に依存する占有度Ａに基づいて決定されるものと認められる。
　そして、上記（オ）に「本稿で提案する手法では、視覚化オブジェクトは、ハイパーメディアネットワークから、各ノードの意味的・構造的特徴に基づいて３次元の階層構造をつくることによって構築する。これは先のコーンツリーを拡張したものである。階層構造は、あるノードをコーンの頂点におき、そのノードからリンクのはられているノードを子ノードとして、コーンの底面の円周上に、式（７）で定義した“意味的関連度”の大きさに基づいて配置する。関連の強いノードは、大きな球で表示され、なおかつ円周上の占有面積を広くとる。」と記載されていることからみて、引用例記載の方法は、指定された「視点」に応じて決定される基準ルートノード（及び他のルートノード）に対して構造的特徴と意味的特徴を計算し、ルートノードとそれからリンクのはられている子ノードとの３次元的な表現を得て表示するステップを備えるものと認められる。
　
　以上をまとめると、引用例には次の発明が記載されているものと認められる（以下、「引用発明」という。）。
　
「複数のノードとリンクからなるハイパーメディア情報の検索及びナビゲーションを実行するための方法であって、
指定された「視点」ベクトルｖに対して各ノードｎｊとの意味的関連度Ｄｖ（ｖ，ｎｊ）を計算し、最も関連の強いノードを基準ルートノードｎｃとするステップと、
基準ルートノードｎｃの子孫のノード及び基準ルートノードｎｃから到着不可能なノードについての構造的特徴を計算し、
頂点となるルートノードと子ノードとの意味的関連度に基づく占有度を計算し、
基準ルートノードを頂点とするコーンについて前記構造的特徴と子ノードの占有度に基づいて円周上の位置及び大きさを決定し、ハイパーメディアを視覚化するステップと、
ユーザが「視点」を変更するたびに情報の検索・フィルタリングを実行し、変更された「視点」に応じたフィルタリングの結果に基づいて視覚表現を再構築するステップと
を含むハイパーメディア情報の検索及びナビゲーション方法」
　
（３）対比
　そこで、本願補正発明と引用発明とを対比する。 
　まず、引用例の上記（ア）に記載されるように、引用発明は、コンピュータグラフィックス技術を用いてハイパーメディア情報の３次元のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を提供するものであって、処理の対象となるハイパーメディア情報が該システムが備える記憶手段に記憶されたものを前提としていることは明らかであり、そして、ユーザはこれらの３次元ＧＵＩを用いて、ハイパーメディア情報を構成する複数のドキュメント（ノード）の検索・ナビゲーションを行うものであるから、引用発明は「記憶装置に複数の情報が記憶され、前記記憶装置から情報を検索する情報検索方法」といえる。
　次に、引用発明における「指定された「視点」ベクトルｖに対して各ノードｎｊとの意味的関連度ＤＶ（ｖ，ｎｊ）を計算し、最も関連の強いノードを基準ルートノードｎｃとするステップ」は、「視点」ベクトルを指定（選択）することで基準ルートノードｎｃに対応するドキュメントを選択しているものであるから、本願補正発明の「前記記憶装置から任意の情報を主情報として選択」することに相当し、引用発明の「基準ルートノードｎｃ」は、本願補正発明の「主情報」に相当する。
　引用発明において「基準ルートノードｎｃの子孫のノード及び基準ルートノードｎｃから到着不可能なノードについての構造的特徴を計算し、頂点となるノードと子ノードとの意味的関連度に基づく占有度を計算」することは、基準ルートノードとその他のノードとの間の構造的な関連を構造的特徴として計算し、また子ノードとの間の意味的な関連を占有度として計算することであるから、これら構造的特徴及び占有度は基準ルートノードとその他のノードとの間の関連度といえ、本願補正発明における「関連度」に対応する。
　また、引用発明においては「視点」に応じて決定された基準ルートノードを頂点とし、基準ルートノードに対して計算された構造的特徴および占有度に基づいて子ノードの「円周上の位置及び大きさを決定し、ハイパーメディアを視覚化する」ものであるから、引用発明における「子ノード」及び「他のノード」は、本願補正発明における「副情報」に対応し、引用発明において「ハイパーメディアを視覚化する」処理は、本願補正発明における「主情報表示ステップ」及び「副情報表示ステップ」に対応する。
　引用発明において「ユーザが「視点」を変更するたびに情報の検索・フィルタリングを実行し、変更された「視点」に応じたフィルタリングの結果に基づいて視覚表現を再構築するステップ」は、「視点」の変更を介して新たな基準ルートノードを選択し、新たな基準ルートノードについて視覚表現を再構築するものであるから、新たな主情報を選択し選択された前記新たな主情報と前記記憶装置に記憶された該新たな主情報以外の情報との関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示する点で本願補正発明の「前記副情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報と前記記憶装置に記憶された該新たな主情報以外の情報との関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示する」ことと共通する。
　
　してみると、本願補正発明と引用発明とは、
「記憶装置に
　複数の情報が記憶され、
　前記記憶装置から情報を検索する情報検索方法であって、
　前記記憶装置から任意の情報を主情報として選択し、表示する主情報表示ステップと、
　前記主情報と、前記記憶装置に記憶された主情報以外の情報との関連度を計算する関連度計算ステップと、
　計算された前記関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示する副情報表示ステップと、
　新たな主情報を選択する主情報選択ステップと、を備え、
　前記主情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報を表示し、
　前記副情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報と前記記憶装置に記憶された該新たな主情報以外の情報との関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示する
　ことを特徴とする情報検索方法。」
　
である点で一致し、以下の点で相違する。
（相違点１）本願補正発明における「関連度計算ステップ」は「記憶装置に記憶された主情報以外の各情報との関連度を計算する」ものであり、副情報は「（新たな）主情報以外の各情報との関連度の順に応じて対応する情報」であるのに対し、引用発明ではそのようになっていない点。
（相違点２）本願補正発明の「主情報選択ステップ」は、「前記副情報から所望の情報を選択し、新たな主情報とする」ものであるのに対し、引用発明ではそのようになっていない点。
　
（４）判断
　上記相違点について、検討する。
（相違点１）について
　引用発明は、基準ルートノードを中心に構造的特徴と意味的関連度から算出される占有度に基づいて他のノードを３次元表示するものである。
　引用発明において構造的特徴は、基準ルートノードとして選択されたノードと他のノードとの間で計算されるが（上記（エ）〜（カ）参照）、このとき、計算の対象となるノードは、指定された「視覚」ベクトルｖとの意味的関連度に応じて視覚化処理の対象として予め抽出された全ノード（基準ルートノードを除く）であると認められる。してみると、引用発明においても、主情報として選択された基準ルートノードとそれ以外の視覚化処理の対象となる全てのノードについて、構造的特徴という関連度の計算を行っているといえる。そして、引用発明において視覚化処理の対象とするノードの集合を、指定された「視覚」ベクトルｖとの意味的関連度が所定のしきい値を超えるノードを記憶装置に記憶されたハイパーメディア情報の中から抽出することに代えて、「視覚」ベクトルとの意味的関連度が前記所定のしきい値以下の全ノードまでも視覚化処理の対象とすることについては、一般に、視覚化処理の対象の拡大によって得られる情報量の増加と、処理対象の拡大による計算機の負荷や処理速度等を考慮して、当業者が適宜選択し得る事項である。
　以上のことから、引用発明における関連度計算ステップとして、主情報として選択された基準ルートノードと記憶装置に記憶された基準ルートノード（主情報）以外の各ノード（情報）との関連度を計算するよう構成し、副情報を主情報以外の各情報との関連度の順に応じて対応する情報とすることは、当業者が容易に想起し得る事項である。
　また、引用例には「視点」という特定のベクトルと各ノードとの意味的関連度を視覚表現に反映することが示唆されている。してみると、引用発明の視覚化処理において、基準ルートノードに対して意味的関連度を計算し反映する対象ノードを、基準ルートノードの子ノードから基準ルートノード以外の各ノードと拡張する点についても、当業者が容易に想起し得る事項である。　
　
（相違点２）について
　引用発明では「視点」を表現する３次元ユーザインタフェースを用いて「視点」を変更することで、新たな基準ルートノード（主情報）の選択を行っているものと認められるが、関連する複数の情報を画面上に表現したユーザインタフェースにおいて、ユーザが注目する主たる情報を、画面上に表示され情報の中から任意に選択することで、画面の表示形態を選択された情報を中心に変更するという技術は、本願出願前周知である（例えば、特開平２−１６８３５４号公報、特開平１０−２２２５３１号公報、塩澤秀和他，「納豆ビュー」の対話的な情報視覚化における位置付け，情報処理学会論文誌，社団法人情報処理学会，１９９７年１１月１５日，第３８巻第１１号，ｐ２３３１〜２３４２、等を参照されたい。）。
　してみると、引用発明において直接表示されたノードを選択する上記周知のユーザインタフェースを付加し、新たな主情報を選択する方法のステップを、表示された副情報から所望の情報を選択し、新たな主情報とする主情報選択ステップとして構成することは、当業者が容易に想到し得る事項である。
　
　また、本願補正発明の効果についてみても、上記構成の採用に伴って、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。
　
　したがって、本願補正発明は、引用例に記載された発明及び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。 
　
（５）むすび
　以上のとおり、本件補正は、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項の規定に違反するので、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すべきものである。 
　
３．本願発明について
　平成１７年３月２４日付け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（以下「本願発明」という。）は、平成１６年７月２３日付け手続補正書で補正された、上記補正前の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次のとおりのものである。
　
「【請求項１】　記憶装置に複数の情報が記憶され、前記記憶装置から情報を検索する情報検索方法であって、
　前記記憶装置から任意の情報を主情報として選択し、表示する主情報表示ステップと、
　前記主情報と、前記記憶装置に記憶された主情報以外の情報との関連度を計算する関連度計算ステップと、
　計算された前記関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示する副情報表示ステップと、
　前記副情報から所望の情報を選択し、新たな主情報とする主情報選択ステップと、を少なくとも備え、
　前記主情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報を表示し、
　前記副情報表示ステップは、選択された前記新たな主情報と前記記憶装置に記憶された該新たな主情報以外の情報との関連度の順に応じて対応する情報を副情報として表示することを特徴とする情報検索方法。」
　
（１）引用例 
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例、および、その記載事項は、上記２．（２）に記載したとおりである。 
 　 
（２）対比・判断
　本願発明は、上記２．で検討した本願補正発明の「主情報以外の各情報」の記載として「各（情報）」という限定を省いたものである。 
　そうすると、本願発明を特定する要素を全て含み、さらに他の要素を付加したものに相当する本願補正発明が、上記２．（４）に記載したとおり、引用例に記載された発明及び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るから、本願発明も、同様の理由により、引用例に記載された発明及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。 
 　 
（３）むすび 
　以上のとおり、本願発明は、引用例に記載された発明及び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、他の請求項に係る発明について論ずるまでもなく、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。