【事件の表示】
　平成１０年特許願第　　３０２５号「簡略地図の生成方法および生成システムならびに地図処理方法」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１１−２０２７６２〕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】
第１　手続の経緯 
 　本願は、平成１０年１月９日に出願したものであって、平成１７年３月３日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年４月７日付けで拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同年４月２６日付けで明細書についての手続補正がなされたものである。 
 　 
第２　平成１７年４月２６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１７年４月２６日付けの手続補正（以下、「本件補正」という。）を却下する。 
　
 ［理由］ 
 １．補正内容 
 　本件補正前後の特許請求の範囲の記載は次のとおりである。
　（なお、本件補正前に係る補正とは、平成１６年１０月２８日付けのものであり、本件補正により補正された箇所には下線を付した。） 
　
【本件補正前の特許請求の範囲】
【請求項１】　道路中心線で描かれたマクロ地図データと、ベクトルおよび各種名称で構成される詳細地図データと、位置座標および文字・記号で構成されるランドマークデータとを用いて、システムが簡略な地図あるいは図面を生成する方法であって、
　上記マクロ地図データに対し、ユーザによる出発位置と目標位置の指定により、生成すべき簡略地図の範囲を検索する第１のステップと、
　検索された範囲の道路中心線に沿って最短距離の経路を探索する第２のステップと、
　探索された道路中心線に所定幅を付加したマスク図形を発生する第３のステップと、
　上記詳細地図データおよび上記ランドマークデータに対し、それぞれ上記マスク図形内に存在する各種名称とランドマークを検索し、検索された両方のデータを重畳して表示する第４のステップとを有することを特徴とする簡略地図の生成方法。
【請求項２】　道路中心線で描かれたマクロ地図のデータベースと、
　形状をベクトルで記述した詳細地図のデータベースと、
　最新情報およびプライベート情報を含むランドマークのデータベースと、
　上記各データベースを管理する管理システム部と、
　空間情報検索サーバとを備え、
　上記空間情報検索サーバは、
　ネットワークを介して接続される端末からの入力に基づいて上記マクロ地図データベース中の道路中心線データを基準データとして範囲および経路を探索し、該基準データから所定範囲のマスク図形を発生させ、該マスク図形内に存在する道路中心線、ランドマークデータ、記号および名称を上記詳細地図のデータベースおよび上記ランドマークのデータベースから抽出し、該抽出した情報に基づいて形状の簡素化及び角度の正規化を行い、キャラクタ変換して作成された簡略地図データを出力することを特徴とする簡略地図生成システム。
【請求項３】　さらに検索された上記両データに対しそれぞれ形状簡素化および角度の正規化を行った後、キャラクタの集合に変換し、変換された両データを重畳して表示する第５のステップを有することを特徴とする請求項１記載の簡略地図の生成方法。
【請求項４】　システムが処理する地図処理方法であって、
　ユーザからの指示により、目的地及び出発地の入力を受けるステップと、
　記憶手段から上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路中心線の情報を抽出して読み出すステップと、
　上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短経路を検索するステップと、
　上記最短距離の情報に基づいてマスク形状を発生させるステップと、
　記憶手段から上記マスク形状の範囲内のランドマークの位置情報、記号、名称及び道路中心線の情報を抽出して読み出すステップと、
　上記抽出された情報を重畳して出力するステップと
を有することを特徴とする地図処理方法。
【請求項５】　上記抽出された情報について、ディフォルメ処理を行うステップと、
　上記ディフォルメされた地図をキャラクタ変換するステップとをさらに有することを特徴とする請求項４に記載の地図処理方法。
【請求項６】　上記ディフォルメ処理を行うステップは、線の直線化、線の直交化、上記ランドマークの位置の補正の少なくとも何れかを行うことを特徴とする請求項５記載の地図処理方法。
【請求項７】　上記マスク形状は、上記最短経路として抽出された道路の中心線に所定の幅を付加した矩形形状であることを特徴とする請求項４乃至６の何れかに記載の地図処理方法。
【請求項８】　上記最短経路として最小の時間でいくことができる経路を検索することを特徴とする請求項４乃至７の何れかに記載の地図処理方法。
　
【本件補正後の特許請求の範囲】
【請求項１】
　通路（「道路」の誤記と認める。）中心線で描かれたマクロ地図データと、ベクトルおよび各種名称で構成される詳細地図データと、位置座標および文字・記号で構成されるランドマークデータとを用いて、システムが簡略な地図あるいは図面を生成する方法であって、
　上記マクロ地図データに対し、ユーザによる出発位置と目標位置の指定により、生成すべき簡略地図の範囲を検索する第１のステップと、
　検索された範囲の道路中心線に沿って最短距離の経路を探索する第２のステップと、
　探索された道路中心線に所定幅を付加したマスク図形を発生する第３のステップと、
　上記詳細地図データおよび上記ランドマークデータに対し、それぞれ上記マスク図形内に存在する各種名称とランドマークを検索し、検索された両方のデータを重畳して表示する第４のステップと
を有することを特徴とする簡略地図の生成方法。
【請求項２】　道路中心線で描かれたマクロ地図のデータベースと、
　形状をベクトルで記述した詳細地図のデータベースと、
　最新情報およびプライベート情報を含むランドマークのデータベースと、
　上記各データベースを管理する管理システム部と、
　空間情報検索サーバとを備え、
　上記空間情報検索サーバは、ネットワークを介して接続される端末からの入力に基づいて上記マクロ地図データベース中の道路中心線データを基準データとして範囲および経路を探索し、該基準データから所定範囲のマスク図形を発生させ、該マスク図形内に存在する道路中心線、ランドマークデータ、記号および名称を上記詳細地図のデータベースおよび上記ランドマークのデータベースから
検索
検索
形状化
【請求項３】　さらに、検索された上記両データに対し
、
【請求項４】　システムが処理する地図処理方法であって、
　ユーザからの指示により、目的地及び出発地の入力を受けるステップと、
　記憶手段から上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路中心線の情報を抽出して読み出すステップと、
　上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短
距離の
上記中心線に沿って
　上記最短距離の
経路
上記中心線に所定幅を付加した
　
該
検索
　上記
検索
【請求項５】　上記
検索
　上記デフォルメされた地図をキャラクタ変換するステップとをさらに有することを特徴とする請求項４に記載の地図処理方法。
【請求項６】　上記デフォルメ処理を行うステップは、線の直線化、線の直交化、上記ランドマークの位置の補正の少なくとも何れかを行うことを特徴とする請求項５記載の地図処理方法。
【請求項
７
距離の
６
　 
　本件補正は、本件補正前の請求項４に関し、
「上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短経路を検索するステップと、上記最短距離の情報に基づいてマスク形状を発生させるステップと、」を、
「上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短
距離の
上記中心線に沿って
経路
上記中心線に所定幅を付加した
　当該「最短経路」を「最短
距離の
経路
最短距離
　もっとも、本件補正前の請求項８或いは本件補正後の請求項７では、「最短経路として最小の時間でいく」或いは「最短距離の経路として最小の時間でいく」なる特定がなされており、「距離」概念と「時間」概念とを同一視した不整合があるものの、ひとまず前記のように解することが可能である。
　又、「最短経路を検索するステップ」を「最短
距離の
上記中心線に沿って
　
　すると、本件補正は、補正前の請求項４を補正後の請求項４に補正することを含むのであるから、少なくとも、平成１８年改正前特許法第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を含んでいる。 
 　そこで、本件補正後の請求項４に記載された発明（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（平成１８年改正前特許法第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．引用刊行物の記載内容
　原査定に結びついた平成１６年８月２７日付け拒絶理由通知書に記載された理由２において引用された文献及びその記載内容は、以下のとおりである。
　
　２−１　特開平０９−３０５１０６号公報
　以下、「引用文献１」という。
　
段落【0001】「【発明の属する技術分野】本発明は略地図の生成方法に関し、特に、地図情報を基にした簡易地図作成方法に関する。」
　
段落【0006】「【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明による簡易地図作成方式の最良の実施の形態を説明ためのブロック図である。地図読み取り手段１は、スキャナや地図情報のデータベースより示したい経路を含んでいる地図を入力するためのもので、地図画像記憶手段２は、地図読み取り手段１で入力した地図情報を記憶しておくためのものである。座標入力手段３は、マウスまたはペン及びタブレットから座標と軌跡を入力するためのもので、軌跡抽出手段４は、座標入力手段３で入力した軌跡を取り出すためのものである。一致情報検出手段５は、道路情報と入力された軌跡情報の座標を比較して一致しているものまたは誤差範囲内にあるものを検出するためのものである。経路抽出手段６は、検出された点の周りの地図情報を抽出するもので、出力イメージ記憶手段７は、入力された全ての軌跡より抽出された経路情報を記憶するためのものである。文字入力手段８は、地名などの文字情報を抽出した経路に付加するためのものである。表示手段９は、入力した地図画像および作成した地図を作者自身が確認するために表示するためのもので、出力手段１０はファイルまたはプリンタに出力するためのものである。」
　
段落【0007】「以下に本発明についての実施の形態を図３を用いて詳細に説明する。図３に本発明の簡易地図作成方式の流れ図を示す。まず、出力したい経路を含んでいる地図情報をスキャナより入力し、画面上に表示し（Ｓ１）、その情報を記憶させる（Ｓ２）。ペンでタブレットをなぞることによって、その表示された地図上で自分が示したい経路を軌跡として入力し（Ｓ３）、その軌跡のみを選択し抽出する（Ｓ４）。このタブレットへの軌跡の入力より、一定の間隔に座標をチェックして入力された座標値を記憶させる。ペンで入力された軌跡が地図で入力された道路情報と一致しているかを判断するために、軌跡の座標と道路の座標を比較する（Ｓ５）。比較した結果、軌跡が地図情報と一致していると判断されれば、一致画素からある特定の距離以内にある地図情報を抜き出して記憶して（Ｓ６）、一致してないと判断されれば、正しくない経路が描かれているとして、その軌跡は処理されない。この処理を１画面内の全軌跡について終了するまで繰り返すことにより、求める経路図を地図から抜き出すことができ（Ｓ７）、これに道筋を示す補助線や地名などの文字情報を付加することで経路図が完成する（Ｓ８）。」
　
　これら段落の記載を参照するに、当該引用文献１記載の略地図を生成する方法においては、表示された地図上で自分が示した経路を軌跡として入力し、当該軌跡が地図情報と一致していると判断された場合には、この軌跡から特定の距離以内にある地図情報を抜き出して記憶し、求める経路図上に当該抜き出した地図情報を表示するように構成されていることが把握できる。
　　
　２−２「情報処理学会論文誌　第３７巻　第９号（デフォルメ地図自動作成システムの開発）」社団法人情報処理学会　１９９６年９月１５日　第３７巻　第９号　ｐ．１７３６〜１７４４
　以下、「引用文献２」という。
　当該引用文献２は、本願明細書中、段落【0002】において、先行技術を表す文献として提示されているものである。
　
　２−３「電子情報通信学会論文誌　第Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ巻　第３号（経路理解支援のための略地図とその案内文の生成システム）」社団法人電子情報通信学会　１９９７年３月２５日　第Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ巻　第３号　ｐ．７９１〜８００
　以下、「引用文献３」という。
　
Ａ．「１．まえがき
　地図には種々の観点に対応する多種多様な情報が内在している．そのアプリケーションは，乗物のナビゲーション支援，観光や旅行のプラニング，地域開発・販売などのビジネス支援など広範囲にわたり，現在では研究レベルから商用レベルに至る地理情報システム（GIS：Geographical Information System）が数多く出現しつつある[1]〜[3]．
　筆者らは，パーソナルユースを前提とし，ユーザの地図情報の理解を支援することを目的とする，新しいタイプのGISの検討を進めてきた．特に，人間に対するコミュニケーションや理解のためのメディアとして，略地図に着目し，その自動生成法を提案してきた[5]〜[8]．略地図を厳密に定義することは困難であるが，筆者らは，原地図画像を表わすための情報を削減・加工して生成されるあらゆる画像を略地図と広義に解釈する．
　ところで，地図は一般に，地形図，建物図，道路図，文字・記号図など，空間的意味的に相互補完する複数の図形が重畳された複雑な２次元画像である．地図画像の集合である画像データベースから，ユーザ個々の目的・意図に応じた略地図を生成するプロセスは，大量かつ多様な情報源から真に必要な情報のみを取捨選択し獲得するという人間にとって実に難解な作業プロセスの典型例の一つである．よって，このプロセスを明らかにする手掛りとして略地図生成を考察する意義は大きいと推察される．
　従来の地図画像関連研究では，GISへの自動エントリのための地図画像解析・認識の検討が活発になされてきたが，略（デフォルメ）地図の自動生成に関する研究例は比較的少ない．梶田らの手法[4]は認知心理的なモデルに基づき，デザイン性という感性的な要因をも考慮した興味深い手法であるが，略地図を生成するための原データの獲得作業に人間が介在する必要があり，その段階でのオーバヘッドが懸念される．
　本論文では，ユーザの経路理解を支援することを目的として，道路ネットワークと称する地図情報の構造化データに基づき，略地図とその案内文を作成するシステムSKETIST（
Sket
I
st
　以下，本論文では，経路理解支援について論じた後，SKETISTの構成と略地図および案内文の生成メカニズムを述べ，その動作例をもとに考察を加える。」
（７９１頁左欄１行〜７９２頁左欄１７行）
　
Ｂ．「２．経路理解支援」
　本論文では経路理解を，ユーザ（人間）が，所与の２地点（ここでは便宜上，現在地と目的地を区別する）間の空間的位置関係を把握し，２地点間の経路に付随する情報，例えば目印となる建物や場所などをも同時に理解することと定義する．あえて概念的に言うならば，ユーザが自ら目的地にたどり着けることを確信する認知的なレベルに達することが経路理解のゴールである．
　この経路理解なるタスクを支援するシステムの理想形の一つに，ユーザの要求に応じて複雑な画像情報源から必要な情報のみを抽出し，それを希望の形式に加工し，そして最も効果的なメディアで提示するという働きを有することが挙げられる．すなわち情報の抽出，加工，提示という三つの重要な局面にシステムは関与しなければならない．
　それでは，上述のタスクを支援するには，どのようなメディアないしはツールが有効であろうか．例えば，道路マップ帳に描かれている地図は，いわば万能の用途のためにある地図で，種々の情報が満載されたものである．ところが，上述の目的のためには，必ずしも適当とは思えない．なぜなら，それには注目している経路以外に関する多くの情報が重畳しているため，かえって理解を困難にするのである．
　一方，２地点間の経路を中心にした略地図がしばしば上述の目的で利用される．日常生活でも，経路を相手に教える際に略地図を頻繁に使用するが，このことは略地図が有望なコミュニケーションメディアとなり得ることの証左とも言えよう．略地図では，経路に関連のない情報は削除されており，ユーザの見やすさを考慮して論理的・位相的関係が保存される範囲で，図形的なデフォルメが施されている．略地図は画像メディアであるので，一覧性に優れ，空間的な位置関係の把握に適しているという情報伝達特性を有する．
　加えて，経路に沿った自然言語による案内文が，略地図の情報伝達特性を補完する意味で重要である．すなわち略地図は，空間的・グローバルな情報は表現しやすいが，例えば時間経過のような順序をもつ情報は表現しにくい．出発点から順に経路をたどって順次説明していくということは，経路理解を促進するために有効であると推察されるが，略地図のみでは表現が困難であるため，SKETISTでは略地図に付加した形でその案内文を生成していく．換言すれば，画像メディアと言語メディアの統合により，経路理解支援の実現を目指すのである．
　前述の理想システムと対比するならば，現状のSKETISTは，情報抽出・加工におけるカスタマイズ機構は未成熟であり，また情報提示の面では画像と言語の二つのメディアに固定されたもので，理解支援におけるメディア選択の最適性の実現にまで到達していない．むしろ，ユーザの広範な要求を受理できるような枠組みの設計開発に重点をおいたもので，理想システム実現に向けての基盤を与えるものと考えている．
（７９２頁左欄１８行〜右欄２７行）
　
Ｃ．「３．システム構成
　SKETISTは，データベース部，インタフェース部，処理モジュール部からなる．本章では，各部の詳細を述べる．なお，本システムはSUN SPARCstation 20(Solaris 2.3)にＣ言語で実装されている．
3.1　データベース部
　データベース部は，ベクトル地図画像ベースと道路ネットワークの二つからなる．
3.1.1　ベクトル地図画像ベース
　ベクトル表現された地図画像（縮尺1/10000）のデータベースであり，建設省国土地理院発行のベクトル地図（数値地図10000（総合），1993年版）を用いている．ベクトル地図は空間的に分割されているので，各々の空間的配置に関する情報も付加している．
3.1.2　道路ネットワーク
　道路ネットワークは，エッジとノードが各々道路と交差点に対応するグラフであり，エッジやノードに関する属性が付加された構造化データである．この道路ネットワークは，道路ネットワーク生成モジュール（3.3.1参照）により，ベクトル地図画像から自動的に生成される．
　まず，道路に付加される道路属性としては，道路ID，名称，道路長，平均道路幅，接続交差点ID，道路形状を表す座標リスト，目印情報がある．道路属性として道路形状を表す座標リストを付加したのは，現ベクトル地図画像との図形的な可逆性を考慮に入れているためである．故に，道路ネットワークは原ベクトル地図画像に含まれる情報を保存し，かつ操作性を向上させたデータとなっている．目印情報とは道路に隣接している建物などの目印に関する情報であり，座標，名称，種類からなる．
　一方，交差点に付加される交差点属性としては，交差点ID，名称，座標，連結道路数，連結道路ID，連結道路の接続角がある．なお交差点には，十字・Ｔ字型だけでなく，Ｌ字型の屈曲点や，袋小路などの道路の端点も含める．
　道路ネットワークは道路の接続関係の表現に適切であるというばかりでなく，グラフ理論の知見を有効利用できるなどの利点を兼ね備えており，本システムでのあらゆるアプリケーションの核となるデータである．」
（７９２頁右欄２８行〜７９３頁左欄２４行）
　
Ｄ．「3.2　インタフェース部
　インタフェース部では，インタラクションを重視するシステム設計思想を反映させ，簡単に操作できる環境の構築を図っている．ユーザからのデータ入力の大半は，ポインティングデバイスにより実行できる．すなわち，条件の選択は，ボタンアイテムを利用したメニュー形式により行い，また，数値パラメータの設定は，スライダアイテムを利用してポインティングデバイスで操作する．システム側からの出力は，画像メディアと言語メディアに分けて，それぞれ別のウィンドウに出力される．なお，GUI構築支援ツールにはXView tool kitを用いている．」
（７９３頁左欄２５〜３６行）
　
Ｅ．「3.3　処理モジュール部
3.3.1　道路ネットワーク抽出
　このモジュールは，ベクトル地図画像から，道路ネットワークを生成するタスクを実行するものである．ベクトル地図画像では，地形図は区画ブロックに相当する多角形の頂点座標（区画多角形と呼ぶ）で表現されている．道路と交差点は明示的には与えられておらず，道路は隣接する区画多角形に挟まれた領域として陰に表現されている．そこで，交差点と道路に対する図形的特徴に着目して，道路ネットワークの骨格部を形成する道路と交差点を表すグラフ構造を構成する手法を考案する．グラフ上の道路は，交差点位置（座標）と交差点間の接続性により定められるため，これら二つの属性を求めればよい．以下に本手法の概略を示すが，詳細は文献[9]を参照されたい．」
（７９３頁左欄３７行〜右欄７行）
　
Ｆ．「3.3.2　経路探索
　本モジュールは，ユーザの意向を反映した経路を探索するものである．地図関連システムにおける既存の探索法[10]，[11]は，道路の階層性や時間の要素を考慮したものであるが，目印情報を加味した手法ではない．特にSKETISTは，ユーザの経路理解支援を目的とするものであるから，目印は重要な役割を果たす．本論文では，ユーザが知っている場所や立ち寄りたい場所を考慮に入れた経路探索法を提案する[8]．
　ユーザは現在地，目的地，および目印を原地図画面上の点をクリックすることにより入力する．クリックされた地点の座標に一番近い交差点を道路ネットワークでの現在地と目的地とする．目印を指定した場合は，道路ネットワークの道路属性として目印が格納されているので対応する道路を探索し，その道路の両端点に位置する交差点のうち、現在地に近い方の交差点をサブゴールとする．指定された目印に対応するサブゴールを順次設定し，サブゴール（現在地と目的地も含む）間の経路をユーザの望む経路探索条件に従って生成していく．得られた経路は，原地図画面上に重畳描画され，ユーザに提示される．ユーザの要求に合致しない場合は，容易に種々の設定が変更できるよう，対話性と利便性を考慮した設計になっている．
　経路探索条件には，最短，道路幅優先，直進優先の三つを設定する．いずれの条件による探索も，コスト付きグラフのコスト最小パスを探索するものであるDijkstraのアルゴリズムを用いて実行する．本モジュールでは，道路ネットワークのエッジすなわち道路に対するコストを条件ごとに変更させることにより，経路を決定する．
　交差点Ｃｉ，Ｃｊを両端点とする道路をＲｉｊとし，Ｒｉｊに付加するコストをcostｉｊとする．以下に３条件でのコストを議論する．
(a) 最短経路探索
　言うまでもなく，最短経路を考える際に必要な情報は道路長である．そこで，コストを次のように与える．
　costｉｊ＝lengthｉｊここでlengthｉｊはＲｉｊの道路長である．」
（７９４頁左欄１８行〜右欄１１行）
　
Ｇ．「「3.3.3　略地図生成
　本モジュールは道路ネットワークを探索して求められた経路について，略地図を表す図形パターンを生成する部分である[7]．略地図生成は，図形情報の加工，ならびに記号情報（目印情報）のフィルタリングという２本柱からなる．基本的には，道路ネットワークに格納されているデータを操作することにより実現される．」
（７９５頁左欄３〜１０行）
　
Ｈ．「(b) 記号情報のフィルタリング
　略地図を生成する際には，上述の図形情報の加工のみならず，記号情報である目印情報もフィルタリングして取捨選択することが望まれる．以下では，省略度αと目印情報のフィルタリングとの関係を述べる．
　フィルタリングの対象とする目印に関して，経路探索においてユーザが指定した目印は経路理解のキー情報と考えられ，略地図中に常に描画すべきであるので，フィルタリングの対象から除外する．そこで，経路に隣接している目印の数をｎとし，省略度αに対する目印の数ｎ’（ｎ’≦ｎ）を次式で与える．
　ｎ’＝ｎ−［α・ｎ］
　ｎ’＜ｎのとき，どのような目印を残すかについては，曲り角になるような交差点（主要交差点と呼ぶ）は経路理解のキー情報となるため，主要交差点付近の目印が残るようにする．ここでは，経路上の各交差点に対して，その道路接続角（図１参照）がπ／６より大きいものを主要交差点とする．
　今，隣接する主要交差点Ｃｌ，Ｃｍの中点をＣ’，主要交差点間の道路に対する目印をＢとする．ここでは説明の都合上，ＢはＣｍよりＣｌに近いと仮定するが，逆の場合も同様である．このときＢＣ’・consη／ＣｌＣ’の値が最も小さな目印から除外する．但し，ηはＣｌＣ’とＢＣ’のなす角とする．この操作は主要交差点から離れた目印を除外することに相当する．最終的に，ｎ−ｎ’個の目印を除外し，目印情報のフィルタリングを行う．」
（７９５頁右欄１８〜４３行）
　
　当該Ａの記載には、人間に対するコミュニケーションや理解のためのメディアとして「略地図」を位置付け、当該「略地図」を「原地図画像を表すための情報を削減・加工して生成されるあらゆる画像」と解釈することが記載されている。
　そして、当該引用文献３に記載されるSKETISTなる略地図とその案内文を生成するシステムは、道路ネットワークと称する地図情報の構造化データに基づいた、経路の理解を向上させようとするものであり、経路探索、略地図生成、案内文生成などの段階を備えるものであることが把握できる。
　
　当該Ｂの記載には、当該引用文献３において「経路理解支援」とは、「ユーザ（人間）が，所与の２地点（ここでは便宜上，現在地と目的地を区別する）間の空間的位置関係を把握し，２地点間の経路に付随する情報，例えば目印となる建物や場所などをも同時に理解すること」と定義され、道路マップ帳に描かれている地図は、万能の用途のために多くの情報が重畳されており、前記の「略地図」として機能させることが困難であることが指摘されている。
　してみるに、当該引用文献３で提言されるシステムは、人間の経路理解を支援する簡略化された地図を提供することを目的としているものと把握される。
　又、この「経路理解」なるタスクを支援するシステムの理想形について、「ユーザの要求に応じて複雑な画像情報源から必要な情報のみを抽出し，それを希望の形式に加工し，そして最も効果的なメディアで提示するという働きを有すること」が掲げられ、当該システムは、「情報の抽出，加工，提示という三つの重要な局面」に関与すると記載されている。
　
　当該Ｃ記載には、SKETISTは、データベース部、インタフェース部、処理モジュール部からなること、このデータベース部は、ベクトル地図画像ベースと道路ネットワークの二つからなること、そして、「道路ネットワーク」とは、「エッジとノードが各々道路と交差点に対応するグラフであり，エッジやノードに関する属性が付加された構造化データ」であって、「道路ネットワーク生成モジュール（3.3.1参照）」により、ベクトル地図画像から自動的に生成されることが記載されている。
　なお、ここにいうデータベース部が、コンピュータ装置の記憶装置に記憶されているものを意味することは、技術常識に照らして明らかといえる。
　
　当該Ｄ記載には、SKETISTがユーザからのデータ入力の大半を，ポインティングデバイスにより実行できるインタフェース部を備えていることが記載されている。
　
　当該Ｅ記載には、SKETISTが備えるベクトル地図画像では、地形図は区画ブロックに相当する多角形の頂点座標（区画多角形と呼ぶ）で表現されており、道路と交差点は明示的には与えられておらず、道路は隣接する区画多角形に挟まれた領域として陰に表現されているので、交差点と道路に対する図形的特徴に着目して、道路ネットワークの骨格部を形成する道路と交差点を表すグラフ構造を構成する手法が考案されており、これによれば、グラフ上の道路は、交差点位置（座標）と交差点間の接続性により定められたものとなっていることが把握できる。
　
　当該Ｆ記載には、SKETISTが備える「経路探索」モジュールには、経路探索条件として「最短」、「道路幅優先」、「直進優先」の三つを設定可能であること、このうち、「最短経路探索」においては、当然ながら経路を検討するに際して道路長を必要な情報とすることが記載されている。
　
　当該Ｇ記載には、SKETISTが備える「略地図生成」モジュールが、道路ネットワークを探索して求められた経路について、略地図を表す図形パターンを生成するものであって、基本的に、道路ネットワークに格納されているデータを操作することにより、図形情報の加工に加えて、記号情報（目印情報）のフィルタリングをも行うものであることが記載されている。
　
　当該Ｈ記載には、略地図上に道路を表現する図形情報を加工する際のみならず、記号情報である目印情報もフィルタリングして取捨選択することが望まれることが指摘されており、SKETISTが備える「記号情報のフィルタリング」モジュールでは、経路探索でユーザが既に指定した目印は、経路理解のキー情報であることから、フィルタリング対象から外すこととされる一方、曲り角になるような交差点（「主要交差点」とされる。）は経路理解のキー情報であることから、これが、フィルタリングに際して残るようにしていることが記載されている。
　そして、当該モジュールでは、隣接する主要交差点Ｃｌ，Ｃｍ付近の目印Ｂが残るようにするために、これら主要交差点間の中点Ｃ’からの目印Ｂまでの距離が小さい目印を除外する処理を行うものであることが記載されている。
　
　以上の検討を踏まえると、当該引用文献３には、以下の発明が記載されていると認められる。
　
「システムが処理する略地図作成方法であって、
　ユーザが現在地、目的地、および目印を指定入力するステップと、
　記憶手段に記憶されたベクトル表現されたベクトル地図画像ベースから、交差点と道路に対する図形的特徴に着目して、道路ネットワークの骨格部を形成する道路と交差点を表すグラフ構造からなる道路ネットワークを抽出するステップと、
　指定された現在地、目的地、および目印に基づき、現在地から目印を介して目的地に至る経路を探索するに際し、経路探索条件として最短となる経路を探索し、
　探索された経路に基づいて、略地図を表す図形パターンを生成すると共に、道路ネットワークに格納されているデータを操作することで、道路に隣接している建物などの目印に関する情報である記号情報（目印情報）のフィルタリングをも行うステップと、
　図形パターンにより生成した略地図を表示する際に、曲がり角になるような交差点（主要交差点）付近の記号情報（目印情報）を表示するステップとを有する、
　略地図生成方法。」（以下、「引用文献３記載発明」という。）
　
　２−４「電子情報通信学会技術研究報告　Ｖｏｌ．９４　Ｎｏ．４４４（地図理解支援のための略地図生成システム）」社団法人電子情報通信学会　１９９５年１月１９日　第９４巻　第４４４号　ｐ．４７〜５４
　以下、「引用文献４」という。
　道路地図とランドマークからなる地図において、経路探査を行い、経路に沿って地図の所定範囲を切り出し、切り出した地図における道路に対してデフォルメ処理（形状の簡素化及び角度の正規化）を行い、切り出した地図の範囲のランドマークを重畳して表示する点が記載されている。　
　
　３．対比 
　本願補正発明と引用文献３記載発明とを比較する。
　引用文献３記載発明の「ユーザが現在地、目的地、および目印を指定入力するステップ」における「現在地」が「出発地点」を意味することは自明であるから、当該ステップは、本願補正発明の「ユーザからの指示により、目的地及び出発地の入力を受けるステップ」に相当する。
　引用文献３記載の発明の「記憶手段に記憶されたベクトル表現されたベクトル地図画像ベースから、交差点と道路に対する図形的特徴に着目して、道路ネットワークの骨格部を形成する道路と交差点を表すグラフ構造からなる道路ネットワークを抽出するステップ」は、「記憶手段に記憶されたベクトル表現されたベクトル地図画像ベース」から「道路と交差点を表すグラフ構造」なる「道路の情報」を抽出することから、本願補正発明の「記憶手段から上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路中心線の情報を抽出して読み出すステップ」と、少なくとも、「記憶手段から道路の情報を抽出して読み出す」点において共通している。
　引用文献３記載発明の「指定された現在地、目的地、および目印に基づき、現在地から目印を介して目的地に至る経路を探索するに際し、経路探索条件として最短となる経路を探索」するステップは、本願補正発明の「上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短
距離の
上記中心線に沿って
　引用文献３記載発明の「記号情報（目印情報）」は、「道路に隣接している建物など」に関する情報であることから、本願補正発明の「ランドマークの位置情報、記号、名称」を含むものといえる。
　すると、引用文献３記載発明の「探索された最短経路に基づいて、略地図を表す図形パターンを生成すると共に、道路ネットワークに格納されているデータを操作することで、道路に隣接している建物などの目印に関する情報である記号情報（目印情報）のフィルタリングをも行うステップ」は、最短経路の経路情報に基づいて、後に略地図を表示する際に同時に表示する記号情報（目印情報）を前記記憶手段から検索して読み出していると言えるので、当該ステップは、本願補正発明の「
該
検索
　
　そして、地図が道路表示に加えて建物等の情報を記号化して重畳・表示されたものであることは常識であることに照らして、引用文献３記載発明における「図形パターンにより生成した略地図を表示する際に、曲がり角になるような交差点（主要交差点）付近の記号情報（目印情報）を表示する」とは、求められる略地図上に、前記「ランドマークの位置情報、記号、名称」に係る情報を重畳して出力することであり、本願補正発明の「上記検索された情報を重畳して出力する」に相当することは明らかといえる。
　また、引用文献３記載発明の「略地図作成方法」が、本願補正発明の「地図処理方法」といえることは明らかである。
　
　以上のとおりであるから、引用文献３記載発明と本願補正発明とは、
 「システムが処理する地図処理方法であって、
　ユーザからの指示により、目的地及び出発地の入力を受けるステップと、
　記憶手段から道路の情報を抽出して読み出すステップと、
　上記目的地から上記出発地までの最短経路を検索するステップと、
　上記最短距離の経路情報に基づいて、該記憶手段からランドマークの位置情報、記号、名称及び道路の情報を検索して読み出すステップと、
　上記検索された情報を重畳して出力するステップとを有することを特徴とする地図処理方法。」 
 の点で一致するものの、以下の点で相違している。 
　
 ［相違点１］本願補正発明では、
「記憶手段から上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路の情報を抽出して読み出すステップ」において、抽出して読み出す道路の情報を、「上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路中心線の情報」と特定し、
「上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短距離の経路を検索するステップ」において「最短距離の経路」を検索するに際して、「
上記中心線に沿って
引用文献３記載発明では、相当する各ステップにおいて、このような特定を有しない点。
　
 ［相違点２］本願補正発明では、「上記最短距離の経路情報に基づいて、該記憶手段からランドマークの位置情報、記号、名称及び道路の情報を検索して読み出すステップ」が、
「
上記中心線に所定幅を付加した
上記中心線に所定幅を付加した
前記で発生させた「上記マスク形状」を用いて、「該記憶手段から上記マスク形状の範囲内のランドマークの位置情報、記号、名称及び道路中心線の情報を検索して読み出すステップ」からなると特定されているのに対して、
引用文献３記載発明では、相当するステップである「上記最短距離の経路情報に基づいて、該記憶手段からランドマークの位置情報、記号、名称及び道路の情報を検索して読み出すステップ」において、このような特定を有しない点。
 　 
　４．判断 
 　上記相違点１について検討する。 
　
 　本願補正発明に係る請求項４記載では、記憶手段に記憶されている情報が、いかなるものかが具体的に特定がされていないので、本願明細書の詳細な説明を参照するに、【従来の技術】に関する段落【0002】に、
「従来、地図として使用されているものには、地図内の道路、建物、河川等の全ての形状をベクトルで記述した詳細地図と、地図内の主要な地名や建物名称等の位置座標と名称を示すキャラクタ列で記述されたランドマークデータ地図と、地図を道路の中心線で描かれたカーナビゲーション用のマクロ地図等がある。」と、又、
「生きた地図を生成するためには、詳細地図だけでなく、ランドマークデータの地図も参照する必要がある。」と記載されており、
【課題を解決するための手段】に関する同段落【0004】には、
「本発明による簡略地図の生成方法では、少なくとも、道路中心線データを含むマクロ地図データと、空間情報をベクトルと各種名称で構成された詳細地図データと、位置座標と文字・記号で構成されたランドマークデータとを用いて、少なくとも、上記マクロ地図データの中の道路中心線のデータを基準データとして基準図形を検索し、その基準データから一定範囲のマスク図形を発生させ、上記詳細地図データおよびランドマークデータに対して、上記マスク図形内に存在する各種名称データとランドマークデータだけを抽出することにより、基準データおよび抽出された各種名称およびランドマークデータとを重畳して表示することを特徴としている。」と記載されている。
　してみるに、本願補正発明においても、記憶手段には、
「道路中心線データを含むマクロ地図データ」、「空間情報をベクトルと各種名称で構成された詳細地図データ」及び「位置座標と文字・記号で構成されたランドマークデータ」が記憶されていると推察される。
　
　他方、引用文献３発明では、前記Ｃ記載にあるように、データベースには、「ベクトル地図画像ベース」と「道路ネットワーク」の二つがあり、このうち「道路ネットワーク」は「エッジとノードが各々道路と交差点に対応するグラフ」であって、「エッジやノードに関する属性が付加された構造化データ」であって、「道路ネットワーク生成モジュール」により自動的に生成されるものとされる。
　そして、同記載には、「道路に付加される道路属性としては，道路ID，名称，道路長，平均道路幅，接続交差点ID，道路形状を表す座標リスト，目印情報がある．」とあり、これら道路に付加される道路属性は、「道路ネットワークは原ベクトル地図画像に含まれる情報を保存し，かつ操作性を向上させたデータ」として、「道路ネットワーク」に保存され、他のモジュールで使用されることが記載されている。
　又、「道路ネットワーク」を抽出する「道路ネットワーク抽出」モジュールに係る前記Ｅ記載では、ベクトル地図画像では、「地形図は区画ブロックに相当する多角形の頂点座標（区画多角形と呼ぶ）で表現されている」こと、ここでは、「道路と交差点は明示的には与えられておらず，道路は隣接する区画多角形に挟まれた領域として陰に表現されている」ことが指摘され、引用文献３記載発明における「記憶手段から上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路の情報を抽出して読み出すステップ」では、「交差点と道路に対する図形的特徴に着目して，道路ネットワークの骨格部を形成する道路と交差点を表すグラフ構造を構成する手法」を用いること、この手法では「グラフ上の道路は，交差点位置（座標）と交差点間の接続性により定められるため，これら二つの属性を求め」ること、更に、この手法は、当該引用文献３より前に知られている文献[9]に記載されているとされる。
　そして、当該Ｅ記載においては、抽出された「道路ネットワーク」における道路が具体的にいかなるものであるかを明確には把握できないものの、道路ネットワークが「エッジとノードが各々道路と交差点に対応するグラフ」とされること、該当する道路の道路長、道路幅を付加情報とすることに鑑みれば、道路は擬似的な線とされ、道路の交差点は正に点として把握されるものに置換されていることが窺える。
　この点は、前記に摘示しなかったが、引用文献３の「3.3.2　経路探索」における「経路探索」モジュールの「(c)直進優先経路探索」に係る説明と、図１を参照するに、道路を線として、交差点を道路の接続部分をなす点として扱っていることが明らかである。
　してみるに、「ベクトル地図画像ベース」から抽出された「道路ネットワーク」は、実質的に道路中心で表したものといえるのであって、この「道路ネットワーク」から道路情報を検索して読み出す情報は、正に、「上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路中心線の情報」であって、当該「道路ネットワーク」から「最短距離の経路」を検索することは、正に、「
上記中心線に沿って
　
　また、本願明細書の段落【0002】によれば、従来から、「地図を道路の中心線で描かれたカーナビゲーション用のマクロ地図等がある。」と記載されており、本願補正発明の実施の形態に係る同段落【0007】にも、「マクロ地図は、図に示すように、道路の中心線を描いたカーナビゲーション用の地図であって、自動車内に装備されているものである。」と記載されているように、道路中心線の情報を有するマクロ地図は特段に新規のものではない。
　
　したがって、相違点１は、実質的な相違点を形成するものとはいえない。
　
　次に、相違点２について検討する。
　
　相違点２に係る本願補正発明の構成では、
「上記最短距離の経路情報に基づいて
上記中心線に所定幅を付加した
　ここで、上記「マスク形状」が、いかなるものかについて、本願明細書を参照するに、
【発明の実施の形態】に係る段落【0008】には、
「図２は、図１における動作流れ図であり、図３（ａ）〜（ｃ）、図４（ｄ）〜（ｆ）は図２の拡大図である。
　先ず、マクロ地図データベース２５の道路中心線データに対して、出発位置と目標位置を指定し、範囲検索プログラム１９を実行することにより、簡易地図の範囲３１を決定する。地図３１は、図３（ａ）に示すように、出発位置（例えば、駅）から目標位置までを含む範囲の道路中心線が描かれている。
　次に、地図範囲３１に対して経路探索プログラム２０を実行することにより、道路上の最短経路が決定され、地図３２が生成される。地図３２は、図３（ｂ）に示すように、出発位置から目標位置までの道路中心線を太目の線で示し、他と区別するものである。
　次に、地図３２に対してマスク発生プログラム２１を実行することにより、選択された道路中心線に幅付きのマスク形状を発生させ、マスク地図３３を生成する。地図３３は、図３（ｃ）に示すように、地図３２の道路中心線に所定の幅を付加した矩形形状のマスク地図である。」との記載が、又、同段落【0009】には、
「次に、ランドマークデータベース２７のデータおよび詳細地図データベース２６の各種名称データに対して、それぞれマスク範囲検索プログラム２２を実行することにより、上記マスク形状の範囲内から道路中心線およびキャラクタのみを検索して抽出し、他の情報を削除する。これにより、各種名称データとランドマークデータからそれぞれ道路中心線とランドマークデータ（文字情報）のみの地図３４を生成する。地図３４は、図３（ｄ）に示すように、マスク内の各種名称とランドマーク（道路や建物の目印と名称のみ）だけを残し、他の削除したものである。」との記載がある。
　よって、このマスク形状とは、経路探索により得られた最短経路に沿って、道路中心線から所定幅をなす領域を表す図形を指すものであって、このマスク形状の範囲内から道路中心線およびキャラクタのみを検索して抽出し、他の情報を削除するものである。
　してみるに、当該マスク形状をもって行われる処理は、要は、経路探索により得られた最短経路に沿った所定幅内にある、各種名称とランドマーク（道路や建物の目印と名称のみ）を抽出する処理といえる。
　
　他方、引用文献３では、前記Ｆ記載にあるように、経路探索条件として最短、道路幅優先、直進優先が設定可能であり、最短経路は道路長に基づいた探索であり、前記Ｈ記載にあるように、略地図を生成するにあたっては、略地図を構成する図形情報の加工のみならず、記号情報である目印情報もフィルタリングして取捨選択することとされ、そのフィルタリングとは、経路理解のキー情報となる曲り角になるような交差点（主要交差点）近傍に存在する、道路に隣接している建物などの目印に関する情報である記号情報（目印情報）を抽出するものであることが明らかである。
　そして、引用文献３記載発明に係る「道路ネットワーク」から「最短距離の経路」を検索することは、正に、「
上記中心線に沿って
　
　すると、相違点２として抽出した本願補正発明と引用文献３記載発明の相違は、本願補正発明では「最短距離の経路」の「
中心線に沿って
引用文献３記載発明では、「最短距離の経路」の曲り角になるような交差点（主要交差点）からの距離の大小をもってランドマーク抽出を行っている点にある。
　
　ここで、前記引用文献１には、引用文献３と同様に略地図を生成する方法において、略地図に表示する地図情報を抽出するに際して、ユーザが入力した軌跡、すなわち、指定した経路からある特定の距離以内にあることを条件として、地図情報を抽出することが記載されている。
　又、前記引用文献４においても、経路探索を行った後に、探索された経路に沿って地図の所定範囲を切り出すことが記載されている。
　
　なるほど、引用文献３における手法では、「ベクトル地図画像ベース」から自動生成された当該「道路ネットワーク」は、エッジやノードに関する属性が付加された構造化データであるものの、目印情報が道路中心からの情報は有していないので、ランドマークを抽出する条件が、本願補正発明と引用文献３記載発明とでは異なる。
　しかし、ランドマークの抽出手法は、基となるランドマーク情報をどのような形態で保持しているか、又、使用するデータの形態に応じてどのような検索が予定されるかにより、各種形態が存在し得る。
　例えば、形態について、地図情報自体が道路に係る情報に加え、ランドマーク情報をも保持するか、或いは、地図情報とは別にランドマーク情報を保持するか、又、検索の便宜を考慮する場合について、検索を容易化すべく地図情報から予めランドマーク情報を抽出しておくか、或いは、地図情報と別にあるランドマーク情報を予め関連付けた処理を行っておくか等である。
　また、マスクなる特定の領域を区画するものをもって、検索対象領域を特定する手法は、「マスク処理」と呼称されるきわめて一般的な手法でもある。
　してみれば、当該相違点２に係る相違は、ランドマーク情報をどのように記憶しているかに基づく相違であるものの、前記のように、対象となるランドマーク情報の保持の仕方で、適宜手法が採用されることに鑑みれば、いずれの手法を選択するかは、当業者が使用するデータベースのランドマーク情報保持の形態等を考慮して、適宜のものを採用したに過ぎないものといわざるを得ない。
　
　以上のとおりであるから、相違点１は実質的な相違点を形成し得ず、相違点２は当業者が想到容易である以上は、本願補正発明は、引用文献３記載発明及び引用文献１、４に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　そして、本願補正発明の作用効果も、これら引用文献記載事項から当業者が予測できる範囲のものである。 
 　 
 　したがって、本願補正発明は、その出願前に頒布された引用文献３記載発明及び引用文献１、４に記載された事項に基づいて、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、平成１８年改正前特許法第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ものであるから、特許法第１５９条第１項の規定において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。 
 　 
第３　本願発明について 
 　平成１７年４月２６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４に係る発明は、平成１６年１０月２８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４に記載された事項により特定されるものであり、その請求項４に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、以下のとおりである。 
 　 
 「システムが処理する地図処理方法であって、
　ユーザからの指示により、目的地及び出発地の入力を受けるステップと、
　記憶手段から上記目的地及び出発地を含む範囲内の道路中心線の情報を抽出して読み出すステップと、
　上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短経路を検索するステップと、
　上記最短距離の情報に基づいてマスク形状を発生させるステップと、
　記憶手段から上記マスク形状の範囲内のランドマークの位置情報、記号、名称及び道路中心線の情報を抽出して読み出すステップと、
　上記抽出された情報を重畳して出力するステップと
を有することを特徴とする地図処理方法。」 
 　 
　１．引用文献 
 　原査定の拒絶の理由に引用された引用文献及びその記載事項は、前記「第２」の「２．引用刊行物の記載内容」に記載したとおりである。 
 　 
　２．対比・判断 
 　本願発明は、前記「第２」で検討した本願補正発明から「上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短距離の経路を上記中心線に沿って検索するステップ」について、限定事項を一部省いた「上記抽出された範囲内での上記目的地から上記出発地までの最短経路を検索するステップ」とすると共に、
「上記最短距離の経路情報に基づいて上記中心線に所定幅を付加したマスク形状を発生させるステップ」について、限定事項を一部省いた「上記最短距離の情報に基づいてマスク形状を発生させるステップ」とし、
「該記憶手段から上記マスク形状の範囲内のランドマークの位置情報、記号、名称及び道路中心線の情報を検索して読み出すステップ」を「記憶手段から上記マスク形状の範囲内のランドマークの位置情報、記号、名称及び道路中心線の情報を抽出して読み出すステップ」とし、
「上記検索された情報を重畳して出力するステップ」を「上記抽出された情報を重畳して出力するステップ」とするものである。
　
 　そうすると、実質的に本願発明の発明を特定する事項を全て含み、さらに他の発明を特定する事項を付加したものに相当する本願補正発明が、前記「第２」の「４．判断」に記載したとおり、引用発明、引用文献に記載された事項及び周知事項に基づいて、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、引用文献３記載発明及び引用文献１、４に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。 
 　 
　３．むすび 
 　以上のとおり、本願発明は、その出願前に頒布された引用文献３記載発明及び引用文献１、４に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであり、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から、他の請求項に係る発明を検討するまでもなく、本願は、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。