【事件の表示】
　特願２０１７−１２６０５０「Ｗｅｂページの異常要素を検出するためのシステム及び方法」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年　３月１５日出願公開，特開２０１８−　４１４４２〕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２９年６月２８日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２０１６年９月８日（以下，「優先日」という。），ロシア連邦，２０１７年２月２１日，アメリカ合衆国）を出願日とする外国語書面出願であって，平成２９年８月１０日付けで外国語書面の翻訳文が提出され，平成３０年９月４日付けで拒絶理由が通知され，その指定期間内である同年１２月３日に意見書及び誤訳訂正書が提出されたが，令和１年５月２７日付けで拒絶査定（以下，「原査定」という。）がなされ，これに対し，同年１０月３日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに手続補正書が提出されたものである。
第２　令和１年１０月３日にされた手続補正についての補正の却下の決定
［補正の却下の決定の結論］
　令和１年１０月３日にされた手続補正（以下，「本件補正」という。）を却下する。
［理由］
１　本件補正について
　本件補正の内容は，次のとおりである。（下線部は，補正箇所を示す。）
（１）補正事項１（特許請求の範囲に係る補正）
　平成３０年１２月３日にされた誤訳訂正書の提出により補正された特許請求の範囲に，
「　　【請求項１】
　Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実装方法であって、
　Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得するステップと、
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行するステップと、
　少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定するステップと、
　前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成するステップと、
　前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成するステップと、
　前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出するステップと、
　を備える、コンピュータ実装方法。
　　【請求項２】
　前記少なくとも１つのN次元ベクトルを格納するステップと、
　前記少なくとも１つのクラスタを作成する前に、少なくとも１つのN次元ベクトルに関する追加のデータを収集するため他のクライアントコンピューティングによりWebページを取得して実行するステップと、を備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項３】
　前記Webサーバは、前記Webページを要求するクライアントコンピューティングデバイスからの要求を受信したことに応じて、前記Webページに少なくとも１つのスクリプトを追加するよう構成される、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項４】
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webページを実行するステップは、前記少なくとも1つのスクリプトを実行して前記Webページの前記少なくとも1つの要素に関するデータを収集するステップを有する、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項５】
　前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較するステップと、
　前記Webページの前記少なくとも1つの要素を、下記（１）〜（３）のうち少なくとも１つを検出することにより異常であると判定し識別するステップと、
　を備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
　　【請求項６】
　前記少なくとも１つの要素が異常でないことを検出すると、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルを前記Webページの統計モデルに追加するステップをさらに備える、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項７】
　前記Webサーバは、
　Webページの少なくとも１つの要素の異常の検出に応答して前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を無効にし、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して少なくとも決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行し、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成される、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項８】
　前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルに用いられるWebページの総数との比率を決定するステップをさらに備える、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項９】
　前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数には、前記少なくとも１つの要素又はそのN次元空間におけるN次元ベクトル間の距離が選択された閾値未満である近傍の要素を含むWebページの数が含まれる、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項１０】
　Webページの異常要素を検出するためのシステムであって、少なくとも１つのクライアントコンピューティングデバイスのプロセッサを備え、
　当該プロセッサは、
　Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求することで前記Webサイトへのアクセスを取得し、
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行し、
　少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定し、
　前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成し、
　前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成し、
　前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出するよう構成される、システム。
　　【請求項１１】
　前記プロセッサはさらに、
　前記少なくとも１つのN次元ベクトルを格納し、
　前記少なくとも１つのクラスタを作成する前に、少なくとも１つのN次元ベクトルに関する追加のデータを収集するためWebページを取得して実行するよう構成される、請求項１０に記載のシステム。
　　【請求項１２】
　前記Webサーバは、前記Webページを要求するクライアントコンピューティングデバイスからの要求を受信したことに応じて、前記Webページに少なくとも１つのスクリプトを追加するよう構成される、請求項１０に記載のシステム。
　　【請求項１３】
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webページを実行するため、前記少なくとも1つのプロセッサは、前記少なくとも1つのスクリプトを実行して前記Webページの前記少なくとも1つの要素に関するデータを収集するよう構成される、請求項１２に記載のシステム。
　　【請求項１４】
　前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、
　前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較し、
　前記Webページの前記少なくとも1つの要素を、下記（１）〜（３）のうち少なくとも１つを検出することにより異常であると判定し識別するよう構成される、請求項１０に記載
のシステム。
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
　　【請求項１５】
　前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記少なくとも１つの要素が異常でないことを検出すると、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルを前記Webページの統計モデルに追加するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
　　【請求項１６】
　前記Webサーバは、
　Webページの少なくとも１つの要素の異常の検出に応答して前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を無効にし、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行し、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
　　【請求項１７】
　前記少なくとも１つのプロセッサは、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルに用いられるWebページの総数との比率を決定するよう構成され、
　前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数には、前記少なくとも１つの要素又はそのN次元空間におけるN次元ベクトル間の距離が選択された閾値未満である近傍の要素を含むWebページの数が含まれる、請求項１６に記載のシステム。
　　【請求項１８】
　Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実行可能命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、
　Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得させる命令と、
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行させる命令と、
　少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定させる命令と、
　前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成させる命令と、
　前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成させる命令と、
　前記統計モデルを用いてWebページの異常要素を検出させる命令と、
　を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
　　【請求項１９】
　前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較させる命令と、
　前記Webページの前記少なくとも1つの要素を、下記（１）〜（３）のうち少なくとも１つを検出することにより異常であると判定し識別させる命令と、
　を備える、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
　　【請求項２０】
　前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルで用いられるWebページの総数との比率を決定させる命令をさらに備える、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。」
（以下，これらの請求項を「補正前の請求項」という。）
と記載されているのを，
「　　【請求項１】
　Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実装方法であって、
　Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得するステップと、
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行するステップと、
　少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定するステップと、
　前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成するステップと、
　前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成するステップと、
　前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出して
前記Webページの少なくとも1つの要素を異常であると判定し識別
　前記Webサーバは、
　前記Webページの少なくとも１つの要素の異常の検出に応答して前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を無効にし、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して少なくとも決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行し、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成され
　　【請求項２】
　前記少なくとも１つのN次元ベクトルを格納するステップと、
　前記少なくとも１つのクラスタを作成する前に、少なくとも１つのN次元ベクトルに関する追加のデータを収集するため他のクライアントコンピューティングによりWebページを取得して実行するステップと、を備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項３】
　前記Webサーバは
さらに
　　【請求項４】
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webページを実行するステップは、前記少なくとも1つのスクリプトを実行して前記Webページの前記少なくとも1つの要素に関するデータを収集するステップを有する、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項５】
　前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較するステップ
をさらに備え、
　前記Webページの前記少なくとも1つの要素を
異常であると判定し識別するステップは
る、
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
　　【請求項６】
　前記少なくとも１つの要素が異常でないことを検出すると、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルを前記Webページの統計モデルに追加するステップをさらに備える、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
　　【請求項７】
　前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルに用いられるWebページの総数との比率を決定するステップをさらに備える、請求項
１
　　【請求項８】
　前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数には、前記少なくとも１つの要素又はそのN次元空間におけるN次元ベクトル間の距離が選択された閾値未満である近傍の要素を含むWebページの数が含まれる、請求項
１
　　【請求項９】
　Webページの異常要素を検出するためのシステムであって、少なくとも１つのクライアントコンピューティングデバイスのプロセッサを備え、
　当該プロセッサは、
　Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求することで前記Webサイトへのアクセスを取得し、
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行し、
　少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定し、
　前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成し、
　前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成し、
　前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出
し
前記Webページの少なくとも1つの要素を異常であると判定し識別
　
前記Webサーバは、
　
前記Webページの少なくとも１つの要素の異常の検出に応答して前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を無効にし、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して少なくとも決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行し、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成され
　　【請求項１０】
　前記プロセッサはさらに、
　前記少なくとも１つのN次元ベクトルを格納し、
　前記少なくとも１つのクラスタを作成する前に、少なくとも１つのN次元ベクトルに関する追加のデータを収集するためWebページを取得して実行するよう構成される、請求項
９
　　【請求項１１】
　前記Webサーバは
さらに
９
　　【請求項１２】
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webページを実行するため、前記少なくとも1つのプロセッサは、前記少なくとも1つのスクリプトを実行して前記Webページの前記少なくとも1つの要素に関するデータを収集するよう構成される、請求項
１１
　　【請求項１３】
　前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、
　前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較
するよう構成され、
　前記Webページの前記少なくとも1つの要素を
異常であると判定し識別することは
を含む
９
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
　　【請求項１４】
　前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記少なくとも１つの要素が異常でないことを検出すると、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルを前記Webページの統計モデルに追加するよう構成される、請求項
１３
　　【請求項１５】
　前記少なくとも１つのプロセッサは、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルに用いられるWebページの総数との比率を決定するよう構成され、
　前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数には、前記少なくとも１つの要素又はそのN次元空間におけるN次元ベクトル間の距離が選択された閾値未満である近傍の要素を含むWebページの数が含まれる、請求項
１０
　　【請求項１６】
　Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実行可能命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、
　Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得させる命令と、
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行させる命令と、
　少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定させる命令と、
　前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成させる命令と、
　前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成させる命令と、
　前記統計モデルを用いてWebページの異常要素を検出させ
て前記Webページの少なくとも1つの要素を異常であると判定し識別させ
　
前記Webサーバは、
　
前記Webページの少なくとも１つの要素の異常の検出に応答して前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を無効にし、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して少なくとも決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行し、
　前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成され
　　【請求項１７】
　前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較させる命令
をさらに備え
　前記Webページの前記少なくとも1つの要素を
以上であると判定し識別させる命令は
る、
１６
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
　　【請求項１８】
　前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルで用いられるWebページの総数との比率を決定させる命令をさらに備える、請求項
１７
（以下，これらの請求項を「補正後の請求項」という。）
に補正する。
２　補正の適否
（１）補正後の請求項１に係る補正
　補正事項１における，補正後の請求項１に係る補正は，補正前の請求項１に記載された発明を特定するために必要な事項である「Webサーバ」の動作について，上記１（１）の補正後の請求項１に記載したとおり限定を付加するものであって，補正前の請求項１に記載された発明と補正後の請求項１に記載される発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるから，特許法第１７条の２第５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，補正後の請求項１に記載される発明（以下，「本件補正発明」という。）が同条第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合するか（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）について，以下，検討する。
ア　本件補正発明
　本件補正発明は，上記１（１）の補正後の請求項１に記載したとおりのものである。
イ　記載要件
（ア）本願の明細書の記載
　本願の明細書には，次のとおりの記載がある。（下線は，参考のため当審で付与した。）
Ａ　「　【００４２】
　
要素の統計的有意性は、モデル構築のために取得したWebページの総数又は所定のセクション（評価セクション）においてモデルの構築のために取得したWebページの数に対する、評価対象の要素がWebページのコンテンツ内で見つかった回数の比とする
Ｂ　「　【００６１】
　別の例では、Webサーバ１３０は、Webページ１００の異常要素を検出すると、Webクライアント１１０及びユーザのデバイス１２０との接続を無効にするか、又は、その接続は維持するもののWebサーバ１３０がクライアント１１０の要求に対する応答を停止する（接続によるデータ送信を停止する）よう構成される。
データ送信が停止している間、検出されたWebページの異常要素は、悪意のある機能（危険性）の存在を理由に、コントロールサーバ１５０のアンチウィルス手段（図示せず）によりスキャンされる
閾値を超える統計的有意性を有するクラスタが検出した要素の周囲に形成される場合には、検出された異常要素は安全であると識別され、接続が再確立され、セッションが継続される
（イ）明確性
　本件補正発明の「要素の統計的有意性」との発明特定事項について，「統計的優位性」との文言は，当該技術分野における一般的な技術用語ではなく，特許請求の範囲の記載からもその意味するところが明らかでなく，その特定しようとする事項を明確に把握することができない。
　この点に関し，明細書における上記（ア）Ａの記載事項からは，「要素の統計的有意性」は，「モデル構築のために取得したWebページの総数又は所定のセクション（評価セクション）においてモデルの構築のために取得したWebページの数に対する、評価対象の要素がWebページのコンテンツ内で見つかった回数の比」であることが理解されるところであるが，本件補正発明における「要素の統計的有意性」も，同記載におけるのと同じものを表すものであるかが不明確である。
　よって，本件補正発明は，明確でない。
（ウ）サポート要件
Ａ　本件補正発明は，「前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して少なくとも決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行」するものである。
　これに対応するものとして，本願明細書の発明の詳細な説明には，上記（ア）Ｂの記載事項にあるように，「データ送信が停止している間、検出されたWebページの異常要素は、悪意のある機能（危険性）の存在を理由に、コントロールサーバ１５０のアンチウィルス手段（図示せず）によりスキャンされる」ことが記載されており，当該記載における，「アンチウィルス手段によるスキャン」が，本件補正発明の「アンチウィルススキャン」に対応するものと認められる。しかしながら，本願明細書の発明の詳細な説明には，上記（ア）Ｂの記載事項にあるように，要素に対する上記「アンチウィルス手段によるスキャン」を，「データ送信が停止している間」に「悪意のある機能（危険性）の存在を理由に」行うことについては記載されているが，本件補正発明のように「前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して少なくとも決定するために」行うことについてまでは記載されていない。
Ｂ　本件補正発明は，「前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成される」ものである。
　これに対応するものとして，本願明細書の発明の詳細な説明には，上記（ア）Ｂの記載事項にあるように，「閾値を超える統計的有意性を有するクラスタが検出した要素の周囲に形成される場合には、検出された異常要素は安全であると識別され、接続が再確立され、セッションが継続される」ことが記載されており，当該記載における，「検出された異常要素は安全であると識別され」ることが，本件補正発明の「前記少なくとも１つの要素が安全であると識別」することに対応するものと認められる。しかしながら，本願明細書の発明の詳細な説明には，上記（ア）Ｂの記載事項にあるように，検出された異常要素は安全であると識別されるのは，「閾値を超える統計的有意性を有するクラスタが検出した要素の周囲に形成される場合」であることについては記載されているが，本件補正発明のように，「前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答し」たものであることについては記載されていない。
Ｃ　上記Ａ及びＢでの検討から，本件補正発明は，発明の詳細な説明に記載された発明で，発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できると認識できる範囲のものでなく，また，当業者が出願時の技術常識に照らし当該発明の課題を解決できると認識できる範囲のものでないことが明らかであるから，発明の詳細な説明に記載したものでない。
（エ）以上のとおり，本願は，特許請求の範囲の記載が本件補正発明について不備のため，特許法第３６条第６項第２号及び同項第１号に規定する要件を満たしていない。
ウ　したがって，本願は，本件補正発明について，特許法第３６条第６項第２号及び同項第１号に規定する要件を満たしておらず，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から，補正事項１を含む本件補正は，特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に違反する。
（２）補正後の請求項８に係る補正
ア　特許請求の範囲の減縮
　補正事項１における，補正後の請求項１に係る補正は，上記（１）で検討したとおり，補正前の請求項１を限定的に減縮するものである。
　また，補正後の請求項２−７と補正前の請求項２−６，８とは，その記載内容及び請求項の引用関係が実質的に同じであることから，補正前の請求項２−６，８のそれぞれに対し，補正前の請求項１と同様に限定的に減縮する補正を行ったものが，補正後の請求項２−７であると認められるから，補正事項１における，補正後の請求項２−７に係る補正は，補正前の請求項２−６，８を限定的に減縮するものである。
　他方，補正後の請求項８は補正後の請求項１を引用しているのに対し，補正前の請求項９は補正前の請求項８を引用している。このため，補正前の請求項８に記載され，補正前の請求項８を引用することで補正前の請求項９にも記載されていた「前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルに用いられるWebページの総数との比率を決定するステップをさらに備える、」との発明特定事項（補正後の請求項７に記載された発明特定事項に対応）は，補正後の請求項８からは削除されている。すなわち，補正事項１における，補正後の請求項８に係る補正は，補正前の請求項９に対し，上記の発明特定事項を削除する補正を行うものであるから，補正前の請求項９を限定的に減縮したものではない。
　そして，補正前の特許請求の範囲に記載された発明のうち，方法の発明が記載されるのは補正前の請求項１−９であり，このうち，補正前の請求項１−６，８を限定的に減縮する補正を行ったものがそれぞれ補正後の請求項１−７であるから，補正後の請求項８は，補正前の請求項１−６，８を限定的に減縮したものでもない。
　さらに，補正後の請求項８の「前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数には、前記少なくとも１つの要素又はそのN次元空間におけるN次元ベクトル間の距離が選択された閾値未満である近傍の要素を含むWebページの数が含まれる、」との記載事項は，「前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数」を限定的に減縮するものといえるが，補正前の請求項７には，当該「少なくとも１つの要素に関連するWebページの数」は記載されていないから，補正後の請求項８は，補正前の請求項７を限定的に減縮したものとすることもできない。
　したがって，補正事項１における，補正後の請求項８に係る補正は，特許請求の範囲の減縮を目的とするものではない。
イ　請求項の削除，誤記の訂正，明りょうでない記載の釈明
　また，補正事項１における，補正後の請求項８に係る補正は，請求項の削除，誤記の訂正，明りょうでない記載の釈明のいずれを目的とするものではないことも明らかである。
ウ　小括
　したがって，補正事項１における，補正後の請求項８に係る補正は，特許法第１７条の２第５項第１号ないし第４号に掲げる事項を目的とするものではないから，補正事項１を含む本件補正は，特許法第１７条の２第５項の規定に違反する。
３　本件補正についてのむすび
　以上のとおり，補正事項１を含む本件補正は，特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定，及び，特許法第１７条の２第５項の規定に違反するから，同法第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すべきものである。
　よって，上記補正の却下の決定の結論のとおり決定する。
第３　本願発明について
１　本願発明
　令和１年１０月３日にされた手続補正は，上記第２のとおり却下されたので，本願の請求項に係る発明は，平成３０年１２月３日になされた誤訳訂正書の提出により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし２０に記載された事項により特定されるものであるところ，その請求項１に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，上記第２［理由］１（１）の補正前の請求項１に記載したとおりのものである。
２　原査定の拒絶の理由
　原査定の拒絶の理由は，この出願の請求項１ないし２０に係る発明は，本願の優先日前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった下記の引用文献１に記載された発明に基づいて，その優先日前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する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，というものである。
引用文献１．米国特許出願公開第２０１４／０２８３０６７号明細書
３　引用文献の記載及び引用発明
（１）引用文献１
ア　本願の優先日前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献であって，原審の拒絶の査定の理由である上記平成３０年９月４日付けの拒絶理由通知において引用文献１として引用された米国特許出願公開第２０１４／０２８３０６７号明細書（以下，「引用文献１」という。）には，図面とともに次の記載がある。（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
「[0035] 
The system 100 may include one or more sets of web servers 102 for providing content, a security subsystem 104 for each set of web servers 102, a load balancer 120 for each set of web servers 102, a central security system 105, and client computing devices 110 that are connected to a network 108 and that may communicate with the web servers 102 through the network 108
[0036] 
The web servers 102 can respond to requests from the client devices 110 with a resource, such as a web page
（当審訳：［００３５］
システム１００は，コンテンツを提供するためのウェブサーバ１０２の一つ以上のセット，ウェブサーバ１０２の各セットのためのセキュリティサブシステム１０４，ウェブサーバ１０２の各セットのためのロードバランサ１２０，セントラルセキュリティシステム１０５，及び，ネットワーク１０８に接続され，ネットワーク１０８を通じてウェブサーバ１０２と通信するクライアントコンピューティングデバイス１１０を含んでよい
［００３６］
ウェブサーバ１０２は，クライアントデバイス１１０からの要求に対し，ウェブページ
といったリソースで応答することができる
「[0069] The reduction processes may include a hash function that is performed on portions of the DOM. Representations of differences in the DOM that occur over time while a web page executes or before and after an event such as a user selection occurs can also be collected and reported by the instrumentation code 115. The instrumentation code 115 may also be configured to identify portions of the DOM that are likely to be most relevant to determining information about possible alien content. For instance, 
the instrumentation code 115 may target portions of the DOM that are most likely to be affected by abnormal behavior and/or alien content such as elements
（当審訳：［００６９］削減プロセスは，ＤＯＭの部分に対して行われるハッシュ機能を含んでよい。ウェブページが実行される間，または，ユーザによる選択といったイベントが起こる前及び後，時間の経過とともに生じたＤＯＭにおける表現の差異もまた，計装コード１１５によって収集され，報告されることができる。計装コード１１５はまた，あり得べきエイリアンコンテンツに関する情報を決定することに最も関連がありそうなＤＯＭの部分を識別するように構成されてよい。例えば，
計装コード１１５は
要素
要素
要素
要素といった，異常な動作，及び／又は，エイリアンコンテンツによる影響を最も受けそうなＤＯＭの部分を対象としてよい
「[0103] 
FIG. 3 is a flow chart of an 
process for
monitoring client devices to identify alien content.
The operations in the flow chart depicted in FIG. 3 can be performed in some implementations by system 100
[0104] At 304, 
the process begins by instrumenting an electronic resource requested by one or more client devices 110 with code that can collect information about the execution of the resource at the client device 110
Such instrumentation code 115 may execute in coordination with the electronic resource and can generate reports about information that it has collected to send to a security system for analysis
Instrumentation reports from the instrumentation code 115 may be generated and reported periodically during execution of the resource on the client device 115
The resource may be any content provided to a client device 110 upon request, including a web page
（当審訳：［０１０３］
図３は，
エイリアンコンテンツを識別するためのクライアントデバイスの監視のための
プロセスのフローチャートである
図３に記載されるフローチャートにおける操作は
いくつかの実装においては，システム１００
によって行われることができ
［０１０４］３０４において，
そのプロセスは，一つ以上のクライアントデバイス１１０によって要求される電子的リソースを，クライアントデバイス１１０におけるリソースの実行に関する情報を収集することができるコードで計装することにより，開始する
そのような計装コード１１５は，電子的リソースと協調して実行され，分析のためにセキュリティシステムに送信するために集めた情報に関するレポートを生成することができる
計装コード１１５からの計装レポートは
クライアントデバイス１１５におけるリソースの実行の間に，定期的に生成され報告されてよい
リソースは，リクエスト時にクライアントデバイス１１０に提供される，ウェブページを含むコンテンツであってよい
「[0107] At 306, t
he security system receives data from the client devices 110 that characterizes subsets of particular DOMS for web pages that executed on the client devices 110
（当審訳：［０１０７］３０６で，
セキュリティシステムは，クライアントデバイス１１０から，クライアントデバイス１１０で実行されるウェブページの特定のＤＯＭのサブセットを特徴付けるデータを受信する
「[0110] At 310, 
the process identifies data clusters among the large amounts of data that has been received regarding the DOM
 of web pages that executed on particular client devices 110
The security system may plot and analyze the hyperplane 106 to identify data clusters. Nodes that each have particular locations in the hyperplane 106 may each represent an instance of data for one representation of a DOM. Absolute and relative locations of the nodes in the hyperplane 106 can indicate clusters, which may be identified based on, for example, a density of nodes in a given area of the hyperplane 106
[0111] At 312, 
the process identifies alien content using the identified clusters. 
If a browser plug-in (benign) or a man-in-the-browser (malicious) surreptitiously interacts with the DOM in a way that would not be expected given the provided HTML, JavaScript, and CSS that were delivered for the web page, such interaction can constitute abnormal or anomalous computing behavior resulting from alien content
（当審訳：［０１１０］３１０において，
プロセスは，特定のクライアントデバイス１１０で実行されるウェブページのＤＯＭ
に関して受信された大量のデータの中からデータクラスタを識別する
セキュリティシステムは，データクラスタを識別するために，ハイパープレーン１０６をプロットし分析してよい。それぞれがハイパープレーン１０６において特定の位置を有するノードのそれぞれは，一つのＤＯＭ表現のためのデータのインスタンスを表してよい。ハイパープレーン１０６におけるノードの絶対的及び相対的位置は，例えば，ハイパープレーン１０６のある領域におけるノードの密度に基づいて識別されてよいクラスタを示すことができる。
［０１１１］３１２において，
プロセスは，識別されたクラスタを用いてエイリアンコンテンツを識別する。
ブラウザプラグイン（安全である），または，マン・イン・ザ・ブラウザ（悪意ある）が，そのウェブページのために配信された提供されるＨＴＭＬ，ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ，及び，ＣＳＳからは期待されない態様で密かにＤＯＭと相互作用する場合，そのような相互作用は，エイリアンコンテンツに起因する異常な，又は，普通でないコンピューティング動作を構成し得る
「[0114] In some implementations, 
the hyperplane 106 may be defined by dimensions that correspond to particular features of the web pages that have been identified as being relevant to determining whether the actions are benign or malicious
（当審訳：［０１１４］いくつかの実装においては，
ハイパープレーン１０６は，アクティビティが安全である又は悪意があるかを決定するために関連があると識別された，ウェブページの特定の特徴に対応する次元によって定義されてよい。
イ　上記アの記載について検討すると，次のとおりである。
（ア）上記アの記載における，「クライアントコンピューティングデバイス１１０」と「クライアントデバイス１１０」とは，付加されている番号が同じであること，及び，引用文献１の記載全体に鑑み，同じ対象を表していると認められる。
　また，［０１０４］の記載における「クライアントデバイス１１５」は，「クライアントデバイス１１０」の誤記であると思われる。
（イ）［０１０３］の記載について，上記（ア）での検討も踏まえると，図３のフローチャートには，「エイリアンコンテンツを識別するためのクライアントコンピューティングデバイスの監視のためのプロセス」が記載されているといえる。
　また，「図３に記載されるフローチャートにおける操作」とは，上記「プロセス」における操作であることが明らかである。
ウ　上記アの記載，及び，上記イでの検討を踏まえると，引用文献１には，以下の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されているものと認められる。
「　エイリアンコンテンツを識別するためのクライアントコンピューティングデバイスの監視のためのプロセスであって， 当該プロセスにおける操作は，システム１００によって行われることができ，
　システム１００は，コンテンツを提供するためのウェブサーバ１０２の一つ以上のセット，ウェブサーバ１０２の各セットのためのセキュリティサブシステム１０４，ウェブサーバ１０２の各セットのためのロードバランサ１２０，セントラルセキュリティシステム１０５，及び，ネットワーク１０８に接続され，ネットワーク１０８を通じてウェブサーバ１０２と通信するクライアントコンピューティングデバイス１１０を含んでよく，
　ウェブサーバ１０２は，クライアントコンピューティングデバイス１１０からの要求に対し，ウェブページといったリソースで応答することができ，
　そのプロセスは，一つ以上のクライアントコンピューティングデバイス１１０によって要求される電子的リソースを，クライアントコンピューティングデバイス１１０におけるリソースの実行に関する情報を収集することができるコードで計装することにより，開始し，そのような計装コード１１５は，電子的リソースと協調して実行され，分析のためにセキュリティシステムに送信するために集めた情報に関するレポートを生成することができ，計装コード１１５からの計装レポートは，クライアントコンピューティングデバイス１１０におけるリソースの実行の間に，定期的に生成され報告されてよく，リソースは，リクエスト時にクライアントコンピューティングデバイス１１０に提供される，ウェブページを含むコンテンツであってよく，
　計装コード１１５は，要素といった，異常な動作，及び／又は，エイリアンコンテンツによる影響を最も受けそうなＤＯＭの部分を対象としてよく，
　セキュリティシステムは，クライアントコンピューティングデバイス１１０から，クライアントコンピューティングデバイス１１０で実行されるウェブページの特定のＤＯＭのサブセットを特徴付けるデータを受信し，
　プロセスは，特定のクライアントコンピューティングデバイス１１０で実行されるウェブページのＤＯＭに関して受信された大量のデータの中からデータクラスタを識別し，
　セキュリティシステムは，データクラスタを識別するために，ハイパープレーン１０６をプロットし分析してよく，それぞれがハイパープレーン１０６において特定の位置を有するノードのそれぞれは，一つのＤＯＭ表現のためのデータのインスタンスを表してよく，
　ハイパープレーン１０６におけるノードの絶対的及び相対的位置は，例えば，ハイパープレーン１０６のある領域におけるノードの密度に基づいて識別されてよいクラスタを示すことができ，
　プロセスは，識別されたクラスタを用いてエイリアンコンテンツを識別し，
　ブラウザプラグイン（安全である），または，マン・イン・ザ・ブラウザ（悪意ある）が，そのウェブページのために配信された提供されるＨＴＭＬ，ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ，及び，ＣＳＳからは期待されない態様で密かにＤＯＭと相互作用する場合，そのような相互作用は，エイリアンコンテンツに起因する異常な，又は，普通でないコンピューティング動作を構成し得，
　ハイパープレーン１０６は，アクティビティが安全である又は悪意があるかを決定するために関連があると識別された，ウェブページの特定の特徴に対応する次元によって定義されてよい
プロセス。」
４　対比
　本願発明と引用発明とを対比する。
（１）引用発明は，「ブラウザプラグイン（安全である），または，マン・イン・ザ・ブラウザ（悪意ある）が， そのウェブページのために配信された提供されるＨＴＭＬ，ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ，及び，ＣＳＳからは期待されない態様で密かにＤＯＭと相互作用する場合，そのような相互作用は，エイリアンコンテンツに起因する異常な，又は，普通でないコンピューティング動作を構成し得」るものであるところ，引用発明の「エイリアンコンテンツ」は，ウェブページに対して異常をもたらす要素であるといえるから，本願発明の「Webページの異常要素」に相当する。
（２）引用発明は，「エイリアンコンテンツを識別するためのクライアントコンピューティングデバイスの監視のためのプロセス」であるところ，引用発明の「プロセス」は，エイリアンコンテンツを識別するための方法であるといえる。
　また，引用発明は，「当該プロセスにおける操作は，システム１００によって行われることができ」るものであり，引用発明の「システム１００」は，「コンテンツを提供するためのウェブサーバ１０２の一つ以上のセット，ウェブサーバ１０２の各セットのためのセキュリティサブシステム１０４，ウェブサーバ１０２の各セットのためのロードバランサ１２０，セントラルセキュリティシステム１０５，及び，ネットワーク１０８に接続され，ネットワーク１０８を通じてウェブサーバ１０２と通信するクライアントコンピューティングデバイス１１０を含んでよ」いものであるところ，コンピュータにより構成されていることが明らかであるから，引用発明の「プロセス」は，コンピュータにより実装される方法であるといえる。
　してみると，引用発明の「プロセス」は，エイリアンコンテンツを識別するためのコンピュータにより実装される方法であるといえるから，上記（１）での検討も踏まえると，本願発明と引用発明とは，後記する点で相違するものの，「Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実装方法」である点において共通する。
（３）ウェブサイトはウェブページの集合体として構成されるものであることが，本願の優先日前の技術常識であるところ，当該技術常識に照らせば，引用発明の「ウェブページ」は， ウェブサイトに紐付いたものであるといえる。
　また，引用発明は，「ウェブサーバ１０２は，クライアントコンピューティングデバイス１１０からの要求に対し，ウェブページといったリソースで応答することができ」るものであるところ，引用発明においては，クライアントコンピューティングデバイス１１０が，ウェブサーバ１０２に対してウェブページを要求していることが明らかである。そして，当該ウェブページを要求することは，上記技術常識に照らせば，当該ウェブページが紐付いたウェブサイトへアクセスを行うことと同義であることが理解される。
　してみれば，引用発明は，クライアントコンピューティングデバイス１１０が，ウェブサーバ１０２に対してウェブサイトに紐付いたウェブページを要求し，そのことによって，クライアントコンピューティングデバイス１１０によってウェブサイト１０２へアクセスを行うステップを備えるものであるといえるから，本願発明と引用発明とは，「Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得するステップ」を備えるものである点において共通する。
（４）引用発明は，「そのプロセスは，一つ以上のクライアントコンピューティングデバイス１１０によって要求される電子的リソースを，クライアントコンピューティングデバイス１１０におけるリソースの実行に関する情報を収集することができるコードで計装することにより，開始し，そのような計装コード１１５は，電子的リソースと協調して実行され，分析のためにセキュリティシステムに送信するために集めた情報に関するレポートを生成することができ，計装コード１１５からの計装レポートは，クライアントコンピューティングデバイス１１０におけるリソースの実行の間に，定期的に生成され報告されてよく，リソースは，リクエスト時にクライアントコンピューティングデバイス１１０に提供される，ウェブページを含むコンテンツであってよ」いものである。すなわち，引用発明は，クライアントコンピューティングデバイス１１０において，計装コード１１５と電子的リソースであるウェブページが協調して実行されることにより，当該ウェブページの実行に関する情報を収集するものであるところ，クライアントコンピューティングデバイス１１０によって，ウェブページに関するデータを収集するために当該ウェブページを実行するステップを備えるといえるから，本願発明と引用発明とは，「前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行するステップ」を備えるものである点において共通する。
（５）引用発明は，「セキュリティシステムは，クライアントコンピューティングデバイス１１０から，クライアントコンピューティングデバイス１１０で実行されるウェブページの特定のＤＯＭのサブセットを特徴付けるデータを受信」するものであり，また，「セキュリティシステムは，データクラスタを識別するために，ハイパープレーン１０６をプロットし分析してよく，それぞれがハイパープレーン１０６において特定の位置を有するノードのそれぞれは，一つのＤＯＭ表現のためのデータのインスタンスを表してよ」いものであるところ，ハイパープレーン１０６にプロットされるノードは，クライアントコンピューティングデバイス１１０から受信した，クライアントコンピューティングデバイス１１０で実行されるウェブページの特定のＤＯＭのサブセットを特徴付けるデータに基づいてプロットされたものであるといえる。ここで，当該「クライアントコンピューティングデバイス１１０から受信した，クライアントコンピューティングデバイス１１０で実行されるウェブページの特定のＤＯＭのサブセットを特徴付けるデータ」は，「収集したクライアントコンピューティングデバイスで実行されるウェブページに関する情報」と言い換えることができ，また，上記ノードのプロットに際し，当該ノードについて決定を行っていることは明らかであるから，引用発明は，当該収集したクライアントコンピューティングデバイスで実行されるウェブページに関する情報に基づいて当該ノードを決定するものであるといえる。
　また，引用発明は，「ハイパープレーン１０６は，アクティビティが安全である又は悪意があるかを決定するために関連があると識別された，ウェブページの特定の特徴に対応する次元によって定義されてよい」ものであるところ，上記の収集したクライアントコンピューティングデバイスで実行されるウェブページに関する情報に基づいてハイパープレーン１０６にプロットされるノードは，当該ウェブページの特定の特徴に対応する次元を有しているものと認められ，当該次元が複数次元であることは，引用文献１の英語原文の記載「dimensions that correspond to particular features of the web pages」から明らかである。よって，引用発明の「ノード」は，本願発明の「N次元ベクトル」に相当する。
　したがって，引用発明は，収集したクライアントコンピューティングデバイスで実行されるウェブページに関する情報に基づいて，ノードを決定するステップを備えるものであるといえるから，本願発明と引用発明とは，「少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定するステップ」を備えるものである点において共通する。
（６）引用発明の「プロセス」は，「特定のクライアントコンピューティングデバイス１１０で実行されるウェブページのＤＯＭに関して受信された大量のデータの中からデータクラスタを識別」するものであり，また，「ハイパープレーン１０６におけるノードの絶対的及び相対的位置は，例えば，ハイパープレーン１０６のある領域におけるノードの密度に基づいて識別されてよいクラスタを示すことができ」るものであるところ，引用発明は，ハイパープレーン１０６におけるノードに基づいてデータクラスタを識別しているといえる。
　ここで，引用発明における「ノード」は，上記（５）での検討から，本願発明の「N次元ベクトル」に相当するものであるところ，N個のスカラー値の組を含むものと認められ，当該N個のスカラー値の組は，N次元空間内のベクトルの座標の値の組であるといえる。そして，引用発明において，上記識別されるデータクラスタ内に，少なくとも１つのノードが含まれることが明らかであるから，上記識別されるデータクラスタは，「N次元空間内のベクトルの座標の値の組」を含むといえる。
　また，引用発明は，「計装コード１１５は，要素といった，異常な動作，及び／又は，エイリアンコンテンツによる影響を最も受けそうなＤＯＭの部分を対象としてよ」いものであるところ，計装コード１１５が収集するＤＯＭに関する情報は，ＤＯＭの部分である要素に関する情報とすることができるものであり，この場合，引用発明の「ノード」は，上記（５）で検討したとおり，「一つのＤＯＭ表現のためのデータのインスタンスを表してよ」いものであるから，ＤＯＭの部分である要素に対応するものであるといえる。そして，引用発明の当該「ＤＯＭの部分である要素」が，本願発明の「要素」に相当するものであることは，技術常識に照らし明らかである。
　してみれば，引用発明は，ハイパープレーンにおけるノードに基づいて，ＤＯＭの部分である要素に対応するノードに対応するN次元空間内のベクトルの座標の値の組を含むデータクラスタを識別するステップを備えるものであるといえるから，本願発明と引用発明とは，上記（５）での検討も踏まえると，「前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成するステップ」を備えるものである点において共通する。
（７）引用発明の「プロセス」は，「識別されたクラスタを用いてエイリアンコンテンツを識別」するものであるから，エイリアンコンテンツを識別するステップを備えているといえる。
　これに対し，本願発明は，「前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成するステップ」と，「前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出するステップ」とを備えるものである。
　よって，本願発明と引用発明とは，後記する点で相違するものの，「前記Webページの異常要素を検出するステップ」を備えるものである点において共通する。
（８）以上から，本願発明と引用発明とは，以下の点で一致し，また，相違する。
（一致点）
「Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実装方法であって、
　Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得するステップと、
　前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行するステップと、
　少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定するステップと、
　前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成するステップと、
　前記Webページの異常要素を検出するステップと、
　を備える、コンピュータ実装方法。」
（相違点１）
　本願発明は，少なくとも1つのクラスタに基づいて、Webページの統計モデルを作成するのに対し，引用発明は，そのような特定がなされていない点。
（相違点２）
　本願発明は，統計モデルを用いてWebページの異常要素を検出するのに対し，引用発明は，識別されたデータクラスタを用いてエイリアンコンテンツを識別するものである点。
５　判断
　以下，相違点について，検討する。
（１）相違点１
　本願発明の「Webページの統計モデル」について，当該文言は必ずしも一般的な技術用語ではなく，その内容は，本願の優先日時点における技術常識を参酌しても必ずしも明らかではないところ，本願の明細書を参酌すると，本願の明細書には，次の記載がある（下線は，参考のため当審が付与した。）。
「　【００４０】
　
Webページの統計モデル（Webページのモデル）は、Webページの全ての種類の要素及び／又は要素グループ（異なる種類の要素を備えた要素グループを含む）のクラスタの集合を含む
　上記記載を参酌すると，本願発明の「Webページの統計モデル」は，「Webページの全ての種類の要素及び／又は要素グループ（異なる種類の要素を備えた要素グループを含む）のクラスタの集合を含む」モデルであると認められる。
　これに対し，引用発明は，「受信された大量のデータの中からデータクラスタを識別」するものであり，当該識別されるデータクラスタが複数のデータクラスタであることは，これに対応する引用文献１の英語原文の記載「the process identifies 
data clusters
　また，引用発明において，上記識別されるデータクラスタの集合内のデータクラスタには，上記４（６）で検討したとおり，少なくとも１つのノードが含まれ，当該ノードは，ＤＯＭの部分である要素に対応するものであるといえるところ，当該データクラスタは，ＤＯＭの部分である要素に対応するものであるといえるが，当該識別されるデータクラスタの集合が，ＤＯＭの部分である要素の全ての種類に対応するデータクラスタを含むことは，特定されていない。すなわち，引用発明は，上記４（６）で検討したとおり，「ハイパープレーンにおけるノードに基づいて，ＤＯＭの部分である要素に対応するノードに対応するN次元空間内のベクトルの座標の値の組を含むデータクラスタを識別するステップを備えるものであるといえる」ものの，ＤＯＭの部分である要素の全ての種類について対応するノードをプロットすることについては，特段特定されていない。
　しかしながら，引用発明は，「ブラウザプラグイン（安全である），または，マン・イン・ザ・ブラウザ（悪意ある）が，そのウェブページのために配信された提供されるＨＴＭＬ，ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ，及び，ＣＳＳからは期待されない態様で密かにＤＯＭと相互作用する場合，そのような相互作用は，エイリアンコンテンツに起因する異常な，又は，普通でないコンピューティング動作を構成し得」るものであり，かかる異常な，又は，普通でないコンピューティング動作の発生を把握するためにかようなエイリアンコンテンツを識別しようとするものであるところ，こうした引用発明の目的に照らせば，ＤＯＭの部分である要素の全ての種類について，エイリアンコンテンツを識別しようとすることは，引用文献１に接した当業者であれば当然に行い得るものである。
　よって，引用発明において，ハイパープレーンにおけるノードを，ＤＯＭの部分である要素の全ての種類についてプロットするように構成することにより，上記識別されるデータクラスタの集合が，ＤＯＭの部分である要素の全ての種類に対応するデータクラスタを含むものとすることは，当業者が通常の創作能力を発揮することにより適宜なし得たことである。
（２）相違点２
　引用発明は，「識別されたデータクラスタを用いてエイリアンコンテンツを識別」するものであるが，上記（１）で検討したとおり，当該「識別されたデータクラスタ」は，識別されたデータクラスタの集合であり，すなわち，作成されたデータクラスタの集合を含むモデルであるといえるから，引用発明は，作成されたデータクラスタの集合を含むモデルを用いてエイリアンコンテンツを識別するものであるといえる
　よって，相違点２は，実質的な相違点ではない。
（３）小括
　したがって，本願発明は，引用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。
第４　むすび
　以上のとおり，本願発明は，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について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。