【事件の表示】
　特願２００６−３３６６５２「語彙階層構造抽出方法，装置，およびプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成２０年　７月　３日出願公開、特開２００８−１５２３２４〕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１８年１２月１４日の出願であって，平成２４年６月１日付けの拒絶理由通知に対して平成２４年８月１３日付けで手続補正がなされ，平成２５年１月３０日付けの最後の拒絶理由通知に対して平成２５年４月４日付けで手続補正がなされたが，平成２５年４月２３日付けで補正却下の決定がなされるとともに拒絶査定がなされ，これに対して平成２５年８月７日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに手続補正がなされたものである。
　なお，平成２５年１１月５日付けで審尋がなされたが，請求人から回答書は提出されなかった。
　
第２　平成２５年８月７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２５年８月７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　補正の内容 
（１）本件補正後の特許請求の範囲の記載
　本件補正により補正された特許請求の範囲の記載は次のとおりである。
　
「　【請求項１】
　コンピュータが実行する処理方法であって，
　ユーザによって用意されたコーパスであって，形態素が連結された一または複数の語句，文書などの集合体から，各形態素について，当該形態素と連結関係にある他の形態素との共起状況の出現パターンを示すベクトルを算出する処理過程と，
　２つのベクトル間の重なり度合いを測定する指標として補完類似度およびオーバーラップ相関関数を用い，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記補完類似度および前記オーバーラップ相関関数の計算結果から前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに前記形態素が前記他の形態素を包含する包含関係を推定し，推定した包含関係を用いて前記形態素と前記他の形態素との２語間の階層関係を導出し，情報ベースに記憶する処理過程と，
　前記情報ベースに記憶された前記２語間の階層関係から，同一形態素を上位語とする２語間の階層関係を抽出する処理過程と，
　前記抽出された２語間の階層関係の一つを初期階層に設定し，当該初期階層の下位語が上位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の下位階層として連結し，当該初期階層の上位語が下位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の上位階層として連結する処理を，前記抽出された２語間の階層関係について繰り返し，前記抽出された２語間の階層関係が連結された階層構造情報を出力する処理過程とを備える
　ことを特徴とする語彙階層構造抽出方法。
　　【請求項２】
　ユーザによって用意されたコーパスであって，形態素が連結された一または複数の語句，文書などの集合体から，各形態素について，当該形態素と連結関係にある他の形態素との共起状況の出現パターンを示すベクトルを算出し，２つのベクトル間の重なり度合いを測定する指標として補完類似度およびオーバーラップ相関関数を用い，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記補完類似度および前記オーバーラップ相関関数の計算結果から前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに前記形態素が前記他の形態素を包含する包含関係を推定し，推定した包含関係を用いて前記形態素と前記他の形態素との２語間の階層関係を導出する二語間階層関係導出手段と，
　前記２語間の階層関係を記憶する情報ベースと，
　前記情報ベースに記憶された前記２語間の階層関係から，同一形態素を上位語とする２語間の階層関係を抽出し，前記抽出された２語間の階層関係の一つを初期階層に設定し，当該初期階層の下位語が上位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の下位階層として連結し，当該初期階層の上位語が下位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の上位階層として連結する処理を，前記抽出された２語間の階層関係のすべてについて行い，前記抽出された２語間の階層関係が連結された階層構造情報を出力する階層構造構築手段とを備える
　ことを特徴とする語彙階層構造抽出装置。
　　【請求項３】
　コンピュータに，
　ユーザによって用意されたコーパスであって，形態素が連結された一または複数の語句，文書などの集合体から，各形態素について，当該形態素と連結関係にある他の形態素との共起状況の出現パターンを示すベクトルを算出する処理と，
　２つのベクトル間の重なり度合いを測定する指標として補完類似度およびオーバーラップ相関関数を用い，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記補完類似度および前記オーバーラップ相関関数の計算結果から前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに前記形態素が前記他の形態素を包含する包含関係を推定し，推定した包含関係を用いて前記形態素と前記他の形態素との２語間の階層関係を導出し，情報ベースに記憶する処理と，
　前記情報ベースに記憶された前記２語間の階層関係から，同一形態素を上位語とする２語間の階層関係を抽出する処理と，
　前記抽出された２語間の階層関係の一つを初期階層に設定し，当該初期階層の下位語が上位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の下位階層として連結し，当該初期階層の上位語が下位語であって包含度が最も高い２語の階層関係を選択して前記初期階層の上位階層として連結する処理を，前記抽出された２語間の階層関係について繰り返し，前記抽出された２語間の階層関係が連結された階層構造情報を出力する処理とを
　実行させるための語彙階層構造抽出プログラム。」
  
２　補正の適否
（１）本件補正後の請求項１ないし３には，「２つのベクトル間の重なり度合いを測定する指標として補完類似度およびオーバーラップ相関関数を用い，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記補完類似度および前記オーバーラップ相関関数の計算結果から前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに前記形態素が前記他の形態素を包含する包含関係を推定し」との事項が記載されている。
　
　なお，本件補正後の請求項１ないし３における「オーバーラップ相関関数」は，発明の詳細な説明の記載における「オーバーラップ相関係数」のことであると認められるので，「オーバーラップ相関関数」は「オーバーラップ相関係数」のことであるとして以下検討する。
　
　上記請求項１ないし３における，「前記補完類似度および前記オーバーラップ相関関数の計算結果から前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに前記形態素が前記他の形態素を包含する包含関係を推定し」との記載は，「形態素が他の形態素を包含する包含関係を推定」するために，「補完類似度（ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇ）」と「オーバーラップ相関係数（ＯＶＬＰ）」の「両方」を用いることを特定しようとするものである。
　
　このことは，審判請求書（第４頁第１２〜１８行）において，「なお，本願発明の技術的特徴は，２つのベクトルの重なり度合いを測定する指標である補完類似度とオーバーラップ相関関数という２つの演算式を用い，補完類似度とオーバーラップ相関関数の計算結果から形態素間の包含関係を推定し，形態素の階層関係を導出するものです。ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係の２つの類似尺度を用いた演算式による計算結果から形態素間の包含関係を推定することは，引用文献１および引用文献２に記載も示唆もされていません。」と記載して，原審の平成２４年６月１日付け拒絶理由通知で引用された引用文献１（引用文献１には，補完類似度（ＣＳＭ−ｂ）またはオーバーラップ相関係数（ＯＶＬＰ）のいずれか一方を用いて包含関係を推定する技術が記載されている。）及び引用文献２（引用文献２には，２種類の補完類似度（ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇ）のいずれか一方を用いて包含関係を推定する技術が記載されている。）に対する本願発明の進歩性を主張していることからみても，明らかである。
　
　そこで，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」が，本願の願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面（以下「当初明細書等」という。）のすべての記載を総合することにより導かれる技術的事項との関係において新たな技術的事項を導入しないものであるかについて検討する。
　
（２）当初明細書等には，「補完類似度（ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇ）」及び「オーバーラップ相関係数（ＯＶＬＰ）」に関連して，以下の記載がある。
　
（ア）「【請求項３】
　前記包含関係を統計的指標を用いて推定する処理過程において，前記ベクトル間の包含関係を補完類似度を用いて推定する
　ことを特徴とする請求項２記載の語彙階層構造抽出方法。
【請求項４】
　前記包含関係を統計的指標を用いて推定する処理過程において，前記ベクトル間の包含関係をオーバーラップ相関係数を用いて推定する
　ことを特徴とする請求項２記載の語彙階層構造抽出方法。」
　
（イ）「【請求項７】
　前記二語間階層関係導出手段は，前記ベクトル間の包含関係を補完類似度を用いて推定する
　ことを特徴とする請求項６記載の語彙階層構造抽出装置。
【請求項８】
　前記二語間階層関係導出手段は，前記ベクトル間の包含関係をオーバーラップ相関係数を用いて推定する
　ことを特徴とする請求項６記載の語彙階層構造抽出方法。」
　
（ウ）「【請求項１１】
　前記包含関係を統計的指標を用いて推定する処理過程において，前記ベクトル間の包含関係を補完類似度を用いて推定する
　ことを特徴とする請求項１０記載の語彙階層構造抽出プログラム。
【請求項１２】
　前記包含関係を統計的指標を用いて推定する処理過程において，前記ベクトル間の包含関係をオーバーラップ相関係数を用いて推定する
　ことを特徴とする請求項１０記載の語彙階層構造抽出プログラム。」
　
（エ）「【００１５】
　具体的には，ユーザによって用意された任意のコーパスであって，形態素が連結された一または複数の語句，文書などの集合体から，前記集合体で処理対象となる同類の形態素のグループＮを抽出し，グループＮの各形態素と連結関係にある同類の形態素のグループＧ１，…，Ｇｍそれぞれにおいて，グループＮを構成する要素（形態素の２語間の包含関係）を，グループＮと連結関係を持つグループＧ１，…，Ｇｍの要素の包含関係を用いて推定する。ここで，任意の統計的指標を採用して，形態素が他の形態素を包含する度合いを示す包含度を算出し，当該包含度を用いて，当該２つの形態素のうち，相手方を包含する度合いがより高い形態素を上位語とし，他方を下位語とする２語間の階層関係を決定する。そしてこの２語間の階層関係を情報ベースに記憶する。」
　
（オ）「【００２０】
　また，従来のシソーラスでは，上下関係に加えて同義語や類義語が列挙されているが，これらの語の間の意味的または統計的な関係が明記されていない場合がある。本発明によれば，２語間の包含関係を，統計的指標を用いて導出しているため，語彙間の意味的な関係を数値によって示す語彙階層構造を出力することができる。」
　
（カ）「【００３０】
　二語間階層関係導出手段１１は，対象となる語彙についてコーパス２での出現状況をベクトル化し，２つのベクトル間の重なり度合いを測定できる指標として補完類似度およびオーバーラップ相関係数（ｏｖｅｒｌａｐ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：ＯＶＬＰ）を用いてベクトルの包含関係を推定する。
【００３１】
　具体的には，抽象名詞Ｎ１，…，Ｎｉごとに，連結関係にある形容詞・形容動詞との共起状況の出現パターンを取得し，この出現パターンをベクトルで表現する。そして，ベクトル同士の重なり度合いを測定することによって，２つの抽象名詞の間の階層関係を決定する。
【００３２】
　図４に，共起状況の出現パターンを二値ベクトル化したイメージを示す。本実施例で用いるベクトルの次元数ｎは，形容詞・形容動詞の種類数に相当する。出現パターンを二値ベクトルで示す場合に，各要素は，抽象名詞Ｎがｉ番目の形容詞・形容動詞と共起するときは“１”で，共起しないときは“０”で表される。」
　
（キ）「【００３３】
　ＯＶＬＰは，二値ベクトル間の類似度を測る尺度の一つであり，包含関係を測ることができる。２つのベクトル間で共通して“１”の要素を持つ次元について，一方のベクトルがその共通する次元以外のすべての次元で要素が“０”であれば，値＝１．０となる。換言すると，他方のベクトルが，そのベクトルを完全に包含することを表す。
【００３４】
　ベクトルＦ（数式では，Ｆの上に→で示す）＝（ｆ１，ｆ２，…，ｆｉ，…，ｆｎ）とベクトルＴ（数式では，Ｔの上に→で示す）＝（ｔ１，ｔ２，…，ｔｉ，…，ｔｎ）（ｆｉ，ｔｉ＝０または１）におけるＯＶＬＰは，次のように定義される。
【００３５】
【数１】（数式省略）
【００３６】
　ここで，ベクトルＦ，ベクトルＴは，図４に示す抽象名詞が，どの形容詞・形容動詞と共起出現し，または共起出現しないのかを表す出現パターンに相当し，次元数ｎは，形容詞・形容動詞の種類数に相当する。
【００３７】
　したがって，ＯＶＬＰの定義式（１）におけるパラメータａは，ベクトルＦを持つ抽象名詞とベクトルＴを持つ抽象名詞の双方と共起する形容詞・形容動詞の種類数，パラメータｂは，ベクトルＦを持つ抽象名詞と共起するがベクトルＴを持つ抽象名詞と共起しない形容詞・形容動詞の種類数，パラメータｃは，ベクトルＴを持つ抽象名詞と共起するがベクトルＦを持つ抽象名詞と共起しない形容詞・形容動詞の種類数に，それぞれ相当する。」
　
（ク）「【００３８】
　補完類似度には，二値画像用の補完類似度と多値画像用の補完類似度の２つがある。
【００３９】
　二値画像用補完類似度（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅ  ｆｏｒ  ｂｉｎａｒｙ  ｉｍａｇｅｓ：ＣＳＭ−ｂ）は，劣化印刷文字を認識するための類似尺度である。ＣＳＭ−ｂは，テンプレート文字と印刷文字を二値ベクトルで表し，印刷文字のベクトルがテンプレート文字のベクトルをどの程度包含するかという包含関係を測る尺度である。
【００４０】
　階層関係にある語彙対において，上位語である語彙は広義語であるため，下位語である狭義語より頻繁に用いられる傾向があることに着目し，出現状況を比較して包含関係を推定した。
【００４１】
　ベクトルＦ＝（ｆ１，ｆ２，…，ｆｉ，…，ｆｎ）とベクトルＴ＝（ｔ１，ｔ２，…，ｔｉ，…，ｔｎ）（ｆｉ，ｔｉ＝０または１）におけるＣＳＭ−ｂは次のように定義される。
【００４２】
【数２】（数式省略）
【００４３】
　この定義式（２）において，パラメータａ，ｂ，ｃは，ＯＶＬＰの定義式（１）に含まれるものと同じである。パラメータｄは，どちらの抽象名詞とも共起しない形容詞・形容動詞の種類数に相当する。したがって，次元数ｎはａ＋ｂ＋ｃ＋ｄである。ＣＳＭ（ベクトルＦ，ベクトルＴ）が１．０の場合，ＯＶＬＰと同様に，ベクトルＦはベクトルＴを完全に包含することを表す。
【００４４】
　なお，分子であるａｄ−ｂｃは対称であるが，分母（ａ＋ｃ）（ｂ＋ｄ）は非対称であるため，ａ＝ｄという特殊な場合を除いて，ＣＳＭ（ベクトルＦ，ベクトルＴ）とＣＳＭ（ベクトルＴ，ベクトルＦ）とは異なる。すなわち，定義式（２）は，非対称性を備えている。多くの場合はａ＜＜ｄであるため，ＣＳＭ（ベクトルＦ，ベクトルＴ）とＣＳＭ（ベクトルＴ，ベクトルＦ）が等しいことは稀である。」
　
（ケ）「【００４５】
　多値画像用補完類似度（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅ  ｆｏｒ  ｇｒａｙ−ｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅｓ：ＣＳＭ−ｇ）は，
二値画像用補完類似度ＣＳＭ−ｂを拡張した尺度である。ＣＳＭ−ｂは，グラフィカルデザインなどの汚れに強いが，二値化状態やスキャン条件に強く影響される。ＣＳＭ−ｂは，２×２分割表の特殊例であり，その一般形として，ＣＳＭ−ｇが定義されている。このＣＳＭ−ｇは，直接グレースケールで表される多値画像を扱うことができるため，二値化状態やスキャン条件に影響されにくいという特徴をもつ。
【００４６】
　ベクトルＦｇ＝（ｆｇ１，ｆｇ２，…，ｆｇｉ，…，ｆｇｎ）とベクトルＴｇ＝（ｔｇ１，ｔｇ２，…，ｔｇｉ，…，ｔｇｎ）（ｆｇｉ，ｔｇｉ＝０から１）におけるＣＳＭ−ｇは，次のように定義される。
【００４７】
【数３】（数式省略）
【００４８】
　この定義式（３）において，本発明では，ＣＳＭ−ｂと同様，次元数ｎは，形容詞・形容動詞の種類数に相当し，非対称性を持つ。しかし，各要素ｆｇｉ，ｔｇｉは，抽象名詞がｉ番目の形容詞・形容動詞と頻繁に共起するかどうかの状況を表すという共起頻度にもとづく重みを用いる。実施形態では，以下の重みを用いた。
【００４９】
　　Weight(noun,adj) = Freq(noun,adj)/(Freq(noun, adj)+1)    式（４）
　式（４）中の‘Freq(noun,adj)’は，抽象名詞ｎｏｕｎが，形容詞・形容動詞ａｄｊと共起する頻度である。
【００５０】
　ＣＳＭ−ｇを用いる場合，抽象名詞が形容詞・形容動詞と共起する頻度に注目した。もし，その状況がコーパス２に頻繁に出現する場合には，その抽象名詞と形容詞・形容動詞とが親密な関係にあると推測できる。逆に，全く共起しない抽象名詞と形容詞・形容動詞とは疎遠な関係にあると推測できる。そこで，ＣＳＭ−ｇが，多値ベクトル間の重なり度合いを測ることができることを利用して，それぞれの共起頻度にもとづく重みをベクトルの要素として採用した。この関数では，抽象名詞ｎｏｕｎと形容詞・形容動詞ａｄｊとが共起しなければ‘０’を，１回共起すれば‘０．５’を得る。そして，共起頻度が２回以上であれば，緩やかに１．０に近づくまで増加する関数である。これは，１回の共起は，数回の共起よりも重要な情報であることを重みに含ませることを意味する。」
　
（コ）「【００５１】
　二語間階層関係導出手段１１は，上記のような尺度を用いて，グループＮの２語間ごとに，これに連結するグループＧとの出現パターン間の包含関係を測り，２語間の階層関係を推定する。もし抽象名詞Ｎｘの出現パターンが抽象名詞Ｎｙの出現パターンを包含する度合い（包含度）が，抽象名詞Ｎｙの出現パターンが抽象名詞Ｎｘの出現パターンの包含度より高いならば，この２語間では，抽象名詞Ｎｘが上位語，抽象名詞Ｎｙが下位語という階層関係があると推定し，単語対（Ｎｘ，Ｎｙ）と表す。逆に，抽象名詞Ｎｙが上位語，抽象名詞Ｎｘが下位語という階層関係であれば，単語対（Ｎｙ，Ｎｘ）と表す。
【００５２】
　二語間階層関係導出手段１１は，さらに，包含度を正規化し，閾値ＴＨ未満の単語対を削除する。
【００５３】
　階層構造構築手段１５は，所定閾値ＴＨ以上の単語対を用いて，各単語Ｃ０について，以下のようにして，３階層以上の構造を持つ階層構造を構築する。」
　
（サ）「【００６１】
　以下，本発明の具体的な実施例と，その実施例の結果について説明する。
【００６２】
　本実施例では，コーパス２として，図３に示すような言語データを用いた。
【００６３】
　コーパス２の言語データは，２年分のＭ新聞に含まれる抽象名詞を対象とする抽象名詞として，１００の小説，１００のエッセイ，１１年分のＭ新聞，１４年分のＹ新聞などをＫＮＰによって構文解析し，構文解析できた文から，その抽象名詞に前接する形容詞・形容動詞を収集することによって作成されたものである。この言語データには，抽象名詞３５４種類，形容詞・形容動詞６４０７種類が含まれている。
【００６４】
　本実施例では，２語間の包含関係を推定するための統計的指標として，前記の３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇを用いた。そして，抽象名詞「こと」を最上位語に持つ階層構造をできるだけ多く構築できる閾値を設定し，構築される階層の条件を以下のように揃えた。
【００６５】
　ＯＶＬＰの場合，閾値ＴＨ＝０．２
　ＣＳＭ−ｂの場合，閾値ＴＨ＝０．２
　ＣＳＭ−ｇの場合，閾値ＴＨ＝０．１２
「こと」は，意味的に広く使用される抽象名詞であり，使用した言語データ中で共起する形容詞・形容動詞が最も多いものである。」
　
（シ）「【００６６】
　図５に，本発明によって構築された階層構造例を示す。
【００６７】
　本発明の処理結果を，既存のＥＤＲ電子化辞書に含まれる形容詞・形容動詞の概念階層を正解データとして比較した。ＥＤＲ電子化辞書は，人手で編集された１１個の辞書で構成され，概念辞書，単語辞書，日英辞書などが含まれている（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ２．ｎｉｃｔ．ｇｏ．ｊｐ／ｋｋ／ｅ４１６／ＥＤＲ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ，１９９５）。ＥＤＲ電子化辞書には，形容詞・形容動詞に関する概念階層が９３２階層あり，構成されている階層の位置を示す深さ３から１４の範囲に分布する。本実施例で構築できた階層は，深さ３から１５の範囲に分布するため，ＥＤＲ電子化辞書における概念階層との比較は，本発明の処理結果の評価に適切なものである。
【００６８】
　具体的には，ＥＤＲ電子化辞書の階層概念の階層と一致する度合い（一致度）を，各指標（尺度）によって得られた階層構造の階層について測定することで，本発明によって構築された階層構造を比較評価した。」
　
（ス）「【００７８】
　はじめに，本発明によって構築した階層構造のうち，ＯＶＬＰを用いたものと，ＣＳＭ−ｂを用いたものとを比較する。図６に，ＥＤＲ電子化辞書の概念階層と，ＯＶＬＰによって得られた階層構造との一致度の深さごとの分布を示す。同様に，図７に，ＥＤＲ電子化辞書の概念階層とＣＳＭ−ｂによって得られた階層構造との一致度の深さごとの分布を示す。
【００７９】
　例えば，図７において，深さ３のＣＳＭ−ｂの階層は４つあり，そのうちＥＤＲ電子化辞書との一致度が１のものは１つ，一致度が２のものは２つ，一致度が深さと同じ３，すなわち双方が完全に一致するものは１つある。図７中では，一致度と階層の深さが同じである階層の数は下線付きで表される。また，「平均」は深さ３の階層の一致度の平均（（１＊１＋２＊２＋１＊３）／４＝２．００）であり，「全体の平均」は全階層の一致度の総和を階層の総数で割った値である。
【００８０】
　本実施例において，ＯＶＬＰを用いて得られた階層は２３２個，ＣＳＭ−ｂを用いて得られた階層は１８９個であった。図６および図７に示されるように，ＯＶＬＰの階層は深さ３から１０の範囲に分布し，ＣＳＭ−ｂそれらの階層は深さ３から１２の範囲に分布する。この結果から，ＣＳＭ−ｂはＯＶＬＰより得られる階層の数は少ないが，ＯＶＬＰよりも長い（深い）階層を得られることがわかる。
【００８１】
　また，図６から，ＯＶＬＰの階層の多くは２から４の一致度を持ち，最も高い一致度は６を持つ階層が１つであることがわかる。これはＯＶＬＰによって得られた階層が深さ３から５に集中しているためである。一方，図７から，ＣＳＭ−ｂの階層の多くは２から６の一致度を持っているが，全体的に広く分布し，最も高い一致度９を持つ階層が３つある。深さごとの平均を見ると，ＣＳＭ−ｂの階層はより深い階層がより高い一致度を持つという，深さによる一致度の増加傾向が見られる。
【００８２】
　一致度の「全体の平均」を見ると，全体的にＣＳＭ−ｂの階層はＯＶＬＰの階層よりもＥＤＲ電子化辞書の階層に一致することがわかる。また，各深さにおける一致度の平均から，同じ深さの階層について，ＣＳＭ−ｂは，ＯＶＬＰよりもＥＤＲ電子化辞書の階層に一致する階層を構築していることがわかる。
【００８３】
　また，どちらの尺度を用いた階層においても，多くの抽象名詞はＥＤＲ電子化辞書の概念階層において，階層の根に近い上位概念と一致することがわかった。現在のシソーラスでは，語彙は人間の直感にもとづいて，アプリオリにカテゴリ化され，分類されている。このことから，少なくとも，本発明によって構築された階層構造は，根に近い部分は，人間の直感に近いものであることがわかった。そして，ＥＤＲ電子化辞書の階層との一致度による評価から，ＣＳＭ−ｂによって構築された階層はＯＶＬＰによって構築された階層よりも人間の直感に近い階層であることがわかった。」
　
（セ）「【００８４】
　次に，共起頻度を考慮することによる階層構造構築への影響を検証した。共起頻度は，共起する単語間の関係の強さを測ることができる重要な情報である。前記の比較結果からも，ＣＳＭ−ｂが，ＯＶＬＰよりも人間の直感に近い階層を得られることがわかった。しかし，ＣＳＭ−ｂは，二値ベクトル間の包含関係を測る尺度であるため，出現パターンを表すベクトルには，０．１で表現可能な，共起するかしないかという状況しか考慮できず，その頻度情報を考慮することができない。そこで，ＣＳＭ−ｇを階層構造の構築に適用し，ベクトルの要素に共起頻度にもとづく重みを利用した。
【００８５】
　具体的には，ＣＳＭ−ｇによる階層構造を，ＣＳＭ−ｂによる階層構造と比較し，共起頻度を考慮することで，よりよい階層構造が得られるかを考察した。
【００８６】
　ＣＳＭ−ｂによる階層構造と，ＣＳＭ−ｇによる階層構造とを照合した。図８に示すように，ＣＳＭ−ｂは１８９個の階層，ＣＳＭ−ｇは１７８個の階層を構築した。そのうち共通して構築した階層は２８個であり，その階層の深さは，ほとんど３から６といった短い階層であった。例えば，深さ５の階層「こと−状態−関係−つながり−縁」が含まれる。また，一方の尺度による階層を，他方の尺度による階層が完全に包含する階層を比較すると，ＣＳＭ−ｂの階層を完全に包含するＣＳＭ−ｇの階層は，ＣＳＭ−ｂの階層を完全に包含するＣＳＭ−ｂの階層より多い（（Ｄ）＜（Ｅ））。これにより，ＣＳＭ−ｇは，ＣＳＭ−ｂよりも長い（深い）階層を構築できることを示していると考えられる。
【００８７】
　また，図９に，ＣＳＭ−ｂの階層とＣＳＭ−ｇの階層の深さに関する分布を示す。図９から，ＣＳＭ−ｇは，構築できる階層数は，ＣＳＭ−ｂより少ないが，より深い階層を構築できることがわかる。
【００８８】
　さらに，ＯＶＬＰと同様に，ＣＳＭ−ｇによる階層構造をＥＤＲ電子化辞書における概念構造と比較し，階層の一致度を測った。図１０に，ＥＤＲ電子化辞書の概念階層と，ＯＶＬＰによって得られた階層構造との一致度の深さごとの分布を示す。
【００８９】
　図７に示すＣＳＭ−ｂによる階層に関する一致度の分布と，図１０に示すＣＳＭ−ｇによる階層に関する一致度の分布とから，ＣＳＭ−ｇは，より深い階層において，より高い一致度を示す傾向にあることがわかった。
【００９０】
　また，図１１に示すように，階層の深さごとに一致度の平均を比較すると，深さ８と９以外の深さにおいて，ＣＳＭ−ｇのほうがＣＳＭ−ｂより高い値を持つことがわかった。」
　
（ソ）「【００９１】
　以上のことから，本発明は，実施形態で採用した３つの尺度のいずれを採用しても，少なくとも形容詞・形容動詞の階層構造の上位辺りにおいて，人間の直感にあった抽象名詞の階層構造を構築できる。また，共起頻度を考慮したＣＳＭ−ｇは，全体的にＣＳＭ−ｂよりＥＤＲ電子化辞書の概念階層に近い，すなわち，人間の直感に近い階層を構築できる。」
　
（３）ア　上記（ア）には，ベクトル間の包含関係を，「補完類似度」又は「オーバーラップ相関係数」のいずれか一方を用いて推定することは記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
イ　上記（イ）には，二語間階層関係導出手段が，ベクトル間の包含関係を推定する際に，「補完類似度」又は「オーバーラップ相関係数」のいずれか一方を用いて推定することは記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
ウ　上記（ウ）には，ベクトル間の包含関係を，「補完類似度」又は「オーバーラップ相関係数」のいずれか一方を用いて推定することは記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
エ　上記（エ）には，「任意の統計的指標を採用して，形態素が他の形態素を包含する度合いを示す包含度を算出し，当該包含度を用いて，当該２つの形態素のうち，相手方を包含する度合いがより高い形態素を上位語とし，他方を下位語とする２語間の階層関係を決定する」ことは記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
オ　上記（オ）には，「本発明によれば，２語間の包含関係を，統計的指標を用いて導出しているため，語彙間の意味的な関係を数値によって示す語彙階層構造を出力することができる」ことは記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
カ　上記（カ）には，「二語間階層関係導出手段１１は，・・・２つのベクトル間の重なり度合いを測定できる指標として補完類似度およびオーバーラップ相関係数（ｏｖｅｒｌａｐ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：ＯＶＬＰ）を用いてベクトルの包含関係を推定する」との事項は記載されているものの，ここでの，「補完類似度およびオーバーラップ相関係数を用いて」との記載は，単に，補完類似度およびオーバーラップ相関係数をそれぞれ単独で用いることを記載しているに過ぎず，「ベクトルの包含関係を推定する」ために，「補完類似度（ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇ）とオーバーラップ相関係数（ＯＶＬＰ）の両方を用いること」を意味しているとは認められないから，上記（カ）には，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
キ　上記（キ）には，ＯＶＬＰの計算式についての説明は記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
ク　上記（ク）には，ＣＳＭ−ｂの計算式についての説明は記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
ケ　上記（ケ）には，ＣＳＭ−ｇの計算式についての説明は記載されているものの，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
コ　上記（コ）には，二語間階層関係導出手段１１が，上記のような尺度（ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ及びＣＳＭ−ｇ）を用いて，２語間の階層関係を推定することは記載されているものの，尺度（ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ及びＣＳＭ−ｇ）をどのように用いるのかについて具体的な記載はなく，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」については，記載も示唆もされていない。
　
サ　上記（サ）には，「２語間の包含関係を推定するための統計的指標として，前記の３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇを用いた」との記載はあるものの，これは，３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇをそれぞれ独立に用いることを記載したものであり，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」を記載ないし示唆するものではない。
　また，上記（サ）には，「抽象名詞「こと」を最上位語に持つ階層構造をできるだけ多く構築できる閾値を設定し，構築される階層の条件を揃えた」ことが記載され，「ＯＶＬＰの場合，閾値ＴＨ＝０．２に，ＣＳＭ−ｂの場合，閾値ＴＨ＝０．２に，ＣＳＭ−ｇの場合，閾値ＴＨ＝０．１２にそれぞれ設定した」ことが記載されており，３つの尺度の閾値が，それぞれ独立に設定されていることからみても，３つの尺度は，それぞれ独立に計算され，それぞれの尺度に対応する閾値と比較されて，閾値未満の単語対が削除されるようになっていることは明らかであるから，上記（サ）の記載は，３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇがそれぞれ単独で用いられることを示すものであり，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」を記載ないし示唆するものではない。
　
シ　上記（シ）には，「本発明の処理結果を，既存のＥＤＲ電子化辞書に含まれる形容詞・形容動詞の概念階層を正解データとして比較した。・・・具体的には，ＥＤＲ電子化辞書の階層概念の階層と一致する度合い（一致度）を，各指標（尺度）によって得られた階層構造の階層について測定することで，本発明によって構築された階層構造を比較評価した。」と記載され，各指標（尺度）のそれぞれによって得られた結果を，既存のＥＤＲ電子化辞書のデータと比較して評価することが記載されており，これは，３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇをそれぞれ単独で用いることを示すものであり，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」を記載ないし示唆するものではない。
　
ス　上記（ス）には，ＯＶＬＰを用いて得られた階層とＣＳＭ−ｂを用いて得られた階層とを比較することが記載されており，これは，２つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂがそれぞれ単独で用いられることを示すものであり，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」を記載ないし示唆するものではない。
　
セ　上記（セ）には，ＣＳＭ−ｇによる階層構造を，ＣＳＭ−ｂによる階層構造と比較することが記載されており，これは，２つの尺度，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇがそれぞれ単独で用いられることを示すものであり，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」を記載ないし示唆するものではない。
　
ソ　上記（ソ）には，「本発明は，実施形態で採用した３つの尺度のいずれを採用しても，少なくとも形容詞・形容動詞の階層構造の上位辺りにおいて，人間の直感にあった抽象名詞の階層構造を構築できる。」と記載されており，これは，３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇをそれぞれ単独で用いることを示すものであり，「包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」を記載ないし示唆するものではない。
　
　以上ア〜ソのことから，「形態素が他の形態素を包含する包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」は，当初明細書等に記載ないし示唆されているということはできず，また，「形態素が他の形態素を包含する包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」が出願時の技術常識であるとも認められないから，「形態素が他の形態素を包含する包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」が，当初明細書等の記載から自明な事項ということもできない。
　
　以上のとおりであるから，「形態素が他の形態素を包含する包含関係を推定するために，補完類似度とオーバーラップ相関係数の両方を用いること」を特定するために請求項１ないし３に記載された「２つのベクトル間の重なり度合いを測定する指標として補完類似度およびオーバーラップ相関係数を用い，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記補完類似度および前記オーバーラップ相関係数の計算結果から前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに前記形態素が前記他の形態素を包含する包含関係を推定し」との事項は，当初明細書等に記載ないし示唆されている又は当初明細書等の記載から自明な事項であるということはできず，本件補正が，当初明細書等のすべての記載を総合することにより導かれる技術的事項との関係において，新たな技術的事項を導入するものではないということはできない。
　
　したがって，本件補正は，願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものではない。
　
３　補正却下の決定のむすび
　よって，本件補正は，特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていないので，同法第１５９条第１項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。
　
第３　平成２４年８月１３日付けの手続補正の適否
　
１　平成２４年８月１３日付けの手続補正
　本件補正（平成２５年８月７日付けの手続補正）は，上記のとおり却下され，また平成２５年４月４日付けの手続補正は，原審において平成２５年４月２３日付けで却下されているので，本願の請求項１ないし３に係る発明は，平成２４年８月１３日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし３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】
　コンピュータが実行する処理方法であって，
　ユーザによって用意されたコーパスであって，形態素が連結された一または複数の語句，文書などの集合体から，各形態素について，当該形態素と連結関係にある他の形態素との共起状況の出現パターンを示すベクトルを算出する処理過程と，
　ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係を示す２以上の類似尺度を組み合わせ，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに，前記形態素が前記他の形態素を包含する包含度を算出し，当該包含度を用いて前記形態素と前記他の形態素との２語間の階層関係を導出し，情報ベースに記憶する処理過程と，
　前記情報ベースに記憶された前記２語間の階層関係から，同一形態素を上位語とする２語間の階層関係を抽出する処理過程と，
　前記抽出された２語間の階層関係の一つを初期階層に設定し，当該初期階層の下位語が上位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の下位階層として連結し，当該初期階層の上位語が下位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の上位階層として連結する処理を，前記抽出された２語間の階層関係について繰り返し，前記抽出された２語間の階層関係が連結された階層構造情報を出力する処理過程とを備える
　ことを特徴とする語彙階層構造抽出方法。
　　【請求項２】
　ユーザによって用意されたコーパスであって，形態素が連結された一または複数の語句，文書などの集合体から，各形態素について，当該形態素と連結関係にある他の形態素との共起状況の出現パターンを示すベクトルを算出し，ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係を示す２以上の類似尺度を組み合わせ，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに，前記形態素が前記他の形態素を包含する包含度を算出し，当該包含度を用いて前記形態素と前記他の形態素との２語間の階層関係を導出する二語間階層関係導出手段と，
　前記２語間の階層関係を記憶する情報ベースと，
　前記情報ベースに記憶された前記２語間の階層関係から，同一形態素を上位語とする２語間の階層関係を抽出し，前記抽出された２語間の階層関係の一つを初期階層に設定し，当該初期階層の下位語が上位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の下位階層として連結し，当該初期階層の上位語が下位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の上位階層として連結する処理を，前記抽出された２語間の階層関係のすべてについて行い，前記抽出された２語間の階層関係が連結された階層構造情報を出力する階層構造構築手段とを備える
　ことを特徴とする語彙階層構造抽出装置。
　　【請求項３】
　コンピュータに，
　ユーザによって用意されたコーパスであって，形態素が連結された一または複数の語句，文書などの集合体から，各形態素について，当該形態素と連結関係にある他の形態素との共起状況の出現パターンを示すベクトルを算出する処理と，
　ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係を示す２以上の類似尺度を組み合わせ，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに，前記形態素が前記他の形態素を包含する包含度を算出し，当該包含度を用いて前記形態素と前記他の形態素との２語間の階層関係を導出し，情報ベースに記憶する処理と，
　前記情報ベースに記憶された前記２語間の階層関係から，同一形態素を上位語とする２語間の階層関係を抽出する処理と，
　前記抽出された２語間の階層関係の一つを初期階層に設定し，当該初期階層の下位語が上位語であって包含度が最も高い２語間の階層関係を選択して前記初期階層の下位階層として連結し，当該初期階層の上位語が下位語であって包含度が最も高い２語の階層関係を選択して前記初期階層の上位階層として連結する処理を，前記抽出された２語間の階層関係について繰り返し，前記抽出された２語間の階層関係が連結された階層構造情報を出力する処理とを
　実行させるための語彙階層構造抽出プログラム。」
　
２　原査定の拒絶理由の概要
　
　原査定の拒絶理由の概要は次のとおりである。
　
「平成２４年　８月１３日付けでした手続補正は，下記の点で願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものでないから，特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていない。
　
　　　　　　　　　　　　　　　　　記
　補正後の請求項１における「ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係を示す２以上の類似尺度を組み合わせ，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに，前記形態素が前記他の形態素を包含する包含度を算出し」との記載について，願書に最初に添付した明細書では，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇという３つの類似尺度のいずれかを用いて包含度を算出することは記載されていると認められるものの，２以上の類似尺度を組み合わせて包含度を算出することは，出願人が意見書において補正の根拠として示している段落００３０〜００３２，００３９，００４５，００４８〜００５０，００６４を含め，願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲，図面のいずれにも記載されているとは認められない。（明細書００６４段落には，「２語間の包含関係を推定するための統計的指標として，前記の３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇを用いた。」との記載はあるが，これが，３つの尺度を組み合わせて包含度を算出するのではなく，それぞれの尺度による包含度を別々に算出するものであることは，００６５段落において，閾値がそれぞれの尺度ごとに設定されていることから明らかである。また，仮にこれが３つの尺度を組み合わせて包含度を算出するものであったとしても，これだけでは「２以上」という限定の根拠とはならない点にも注意されたい。）
　よって，上記手続補正は，新規事項を追加するものと判断される。
　なお，請求項２，３についても上記と同様の記載があり，同様の判断ができる。」
　
３　当審の判断
（１）本願の請求項１ないし３には，「ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係を示す２以上の類似尺度を組み合わせ，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに，前記形態素が前記他の形態素を包含する包含度を算出し」との事項が記載されている。
　ここで，「ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係を示す２以上の類似尺度」とは，実施例における「オーバーラップ相関係数（ＯＶＬＰ）」，「補完類似度（ＣＳＭ−ｂ）」及び「補完類似度（ＣＳＭ−ｇ）」の３つの尺度のことであるから，「２以上の類似尺度を組み合わせ」て「包含度を算出」するとは，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ及びＣＳＭ−ｇの３つの尺度の中から２以上の尺度を組み合わせることを特定するものであり，その組合せには，
（ａ）ＯＶＬＰとＣＳＭ−ｂの組合せ
（ｂ）ＯＶＬＰとＣＳＭ−ｇの組合せ
（ｃ）ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇの組合せ
（ｄ）ＯＶＬＰとＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇの組合せ
の４通りが考えられる。
　ところで，「包含関係を推定するために，補完類似度（ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇ）とオーバーラップ相関係数（ＯＶＬＰ）の両方を用いること」が，「当初明細書等に記載ないし示唆されておらず，また，当初明細書等の記載から自明な事項であるということもできない」という上記「第２」の検討結果からして，「組合せの一方にＯＶＬＰを含むもの」，すなわち，「少なくとも，ＯＶＬＰを含む組合せ」によって「包含度を算出」することが，当初明細書等に記載ないし示唆されていなこと，また，当初明細書等の記載から自明な事項であるということもできないことは明らかである。
　してみれば，「少なくとも，ＯＶＬＰを含む組合せ」である上記（ａ），（ｂ）又は（ｄ）による「包含度の算出」は，当初明細書等に記載ないし示唆されておらず，また，当初明細書等の記載から自明な事項であるということもできない。
　
（２）残る上記（ｃ）の組合せによる「包含度の算出」，すなわち，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」が，本願の願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面（以下「当初明細書等」という。）のすべての記載を総合することにより導かれる技術的事項との関係において新たな技術的事項を導入しないものであるかについて，以下，更に検討する。
　
　当初明細書等には，「ＣＳＭ−ｂ」及び「ＣＳＭ−ｇ」に関連して，上記「第２　２（２）」で引用した（ク），（ケ），（サ），（ス），（セ）及び（ソ）の記載がある。
　
ア　上記（ク）には，ＣＳＭ−ｂの計算式についての説明は記載されているものの，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」については，記載も示唆もされていない。
　
イ　上記（ケ）には，ＣＳＭ−ｇの計算式についての説明は記載されているものの，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」については，記載も示唆もされていない。
　
ウ　上記（サ）には，「２語間の包含関係を推定するための統計的指標として，前記の３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇを用いた」との記載はあるものの，これは，３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇをそれぞれ独立に用いることを記載したものであり，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」を記載ないし示唆するものではない。
　また，上記（サ）には，「抽象名詞「こと」を最上位語に持つ階層構造をできるだけ多く構築できる閾値を設定し，構築される階層の条件を揃えた」ことが記載され，「ＯＶＬＰの場合，閾値ＴＨ＝０．２に，ＣＳＭ−ｂの場合，閾値ＴＨ＝０．２に，ＣＳＭ−ｇの場合，閾値ＴＨ＝０．１２にそれぞれ設定した」ことが記載されており，３つの尺度の閾値が，それぞれ独立に設定されていることからみても，３つの尺度は，それぞれ独立に計算され，それぞれの尺度に対応する閾値と比較されて，閾値未満の単語対が削除されるようになっていることは明らかであるから，上記（サ）の記載は，３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇがそれぞれ単独で用いられることを示すものであり，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」を記載ないし示唆するものではない。
　
エ　上記（ス）には，ＯＶＬＰを用いて得られた階層とＣＳＭ−ｂを用いて得られた階層とを比較することが記載されており，これは，２つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂがそれぞれ単独で用いられることを示すものであり，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」を記載ないし示唆するものではない。
　
オ　上記（セ）には，ＣＳＭ−ｇによる階層構造を，ＣＳＭ−ｂによる階層構造と比較することが記載されており，これは，２つの尺度，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇがそれぞれ単独で用いられることを示すものであり，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」を記載ないし示唆するものではない。
　
カ　上記（ソ）には，「本発明は，実施形態で採用した３つの尺度のいずれを採用しても，少なくとも形容詞・形容動詞の階層構造の上位辺りにおいて，人間の直感にあった抽象名詞の階層構造を構築できる。」と記載されており，これは，３つの尺度，ＯＶＬＰ，ＣＳＭ−ｂ，ＣＳＭ−ｇをそれぞれ単独で用いることを示すものであり，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」を記載ないし示唆するものではない。
　
　以上ア〜カのことから，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」は，当初明細書等に記載ないし示唆されているということはできず，また，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」が出願時の技術常識であるとも認められないから，「ＣＳＭ−ｂとＣＳＭ−ｇを組合せて，包含度を算出すること」が，当初明細書等の記載から自明な事項ということもできない。
　
　以上（１），（２）のとおりであるから，請求項１ないし３に記載された「ベクトルの重なりの度合いおよびベクトル同士の包含関係を示す２以上の類似尺度を組み合わせ，かつ，品詞種別に対応した共起頻度に基づく重み付けをする演算式により，前記形態素と前記他の形態素とのベクトルをもとに，前記形態素が前記他の形態素を包含する包含度を算出し」との事項は，当初明細書等に記載ないし示唆されている又は当初明細書等の記載から自明な事項であるということはできず，平成２４年８月１３日付けの手続補正が，当初明細書等のすべての記載を総合することにより導かれる技術的事項との関係において，新たな技術的事項を導入するものではないということはできない。
　
　したがって，平成２４年８月１３日付けの手続補正は，願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものではない。
　
　よって，平成２４年８月１３日付けの手続補正は，特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていない。
　
４　むすび
　以上のとおり，平成２４年８月１３日付けの手続補正は，特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていないから，本願は拒絶すべきものである。
　
　よって，結論のとおり審決する。