【事件の表示】
　特願２０１０−２２６６０２「推薦アイテム検索サーバ、および推薦アイテム検索プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成２４年　４月１９日出願公開、特開２０１２−　７９２６８、請求項の数（６）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯　
　本願は、平成２２年１０月６日の出願であって、平成２６年３月２６日付けで拒絶理由が通知され、平成２６年５月３０日付けで手続補正がされ、平成２６年１０月２２日付けで拒絶査定がされ、これに対し、平成２７年１月２３日に拒絶査定不服審判が請求されたものである。
第２　本願請求項に係る発明
　本願の請求項１に係る発明は、平成２６年５月３０日付けの手続補正で補正された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、以下のとおりのものである。
「【請求項１】
　各ユーザのアイテム購入履歴を示す購入履歴情報に基づいて、購入サイトを訪問した訪問ユーザに対して購入を推薦する推薦アイテムを特定する推薦アイテム検索サーバであって、
　前記購入履歴情報を記憶する購入履歴情報記憶手段と、
　前記購入履歴情報を参照し、前記訪問ユーザが購入したアイテムあるいは当該訪問ユーザが購入を予定しているアイテムを示す訪問ユーザ関係アイテムの購入履歴を持つ他のユーザである関係ユーザを特定する関係ユーザ特定手段と、
　前記購入履歴情報を参照し、前記関係ユーザ特定手段によって特定された関係ユーザが購入したアイテムの集合であるアイテム集合を導出するアイテム集合導出手段と、
　前記アイテム集合に属する各アイテムと前記訪問ユーザ関係アイテムとの相関度を、前記購入履歴情報に基づいて導出する相関度導出手段と、
　該相関度導出手段によって導出された相関度に応じて、前記訪問ユーザ関係アイテムとの相関度の高い所定数のアイテムを前記推薦アイテムに特定する推薦アイテム特定手段とを含む
　ことを特徴とする推薦アイテム検索サーバ。」
　
（以下、本願の請求項１に係る発明を「本願発明」という。）
また、本願請求項２−６に係る発明は、平成２６年５月３０日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項２−６に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
「【請求項２】
　前記購入履歴情報は、各アイテムが配列されたアイテム軸と、各ユーザが配列されたユーザ軸とを有する購入履歴マトリクステーブルに格納されており、
　該購入履歴マトリクステーブルにおける各マスに購入実績の有無を示す購入実績情報が格納されている
　請求項１記載の推薦アイテム検索サーバ。 
　【請求項３】
　前記関係ユーザ特定手段は、前記購入履歴マトリクステーブルのアイテム軸における前記訪問ユーザ関係アイテムに対応する各マスを確認し、前記訪問ユーザ関係アイテムの購入実績が有ることを示す購入実績情報が格納されている各マスに対応するユーザ軸におけるユーザを関係ユーザとして特定する
　請求項２記載の推薦アイテム検索サーバ。
　　【請求項４】
　前記アイテム集合導出手段は、前記購入履歴マトリクステーブルのユーザ軸における前記関係ユーザに対応する各マスを確認し、当該関係ユーザが購入したアイテムの集合であるアイテム集合を導出する
　請求項２または請求項３記載の推薦アイテム検索サーバ。
　　【請求項５】
　前記推薦アイテム特定手段によって特定された前記推薦アイテムを前記訪問ユーザに対して推薦するアイテム推薦手段を含む
　請求項１から請求項４のうちいずれかに記載の推薦アイテム検索サーバ。
　　【請求項６】
　各ユーザのアイテム購入履歴を示す購入履歴情報に基づいて、購入サイトを訪問した訪問ユーザに対して購入を推薦する推薦アイテムを特定させる推薦アイテム検索プログラムであって、
　コンピュータに、
　前記購入履歴情報を記憶する購入履歴情報記憶手段に記憶された当該購入履歴情報を参照し、前記訪問ユーザが購入したアイテムあるいは当該訪問ユーザが購入を予定しているアイテムを示す訪問ユーザ関係アイテムの購入履歴を持つ他のユーザである関係ユーザを特定する関係ユーザ特定ステップと、
　前記購入履歴情報を参照し、前記関係ユーザ特定ステップにて特定した関係ユーザが購入したアイテムの集合であるアイテム集合を導出するアイテム集合導出ステップと、
　前記アイテム集合に属する各アイテムと前記訪問ユーザ関係アイテムとの相関度を、前記購入履歴情報に基づいて導出する相関度導出ステップと、
　該相関度導出ステップにて導出した相関度に応じて、前記訪問ユーザ関係アイテムとの相関度の高い所定数のアイテムを前記推薦アイテムに特定する推薦アイテム特定ステップとを
　実行させるための推薦アイテム検索プログラム。」
第３　原査定の理由の概要
　本願請求項１−６に記載の発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、その出願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。
　　　　　　　　　　　　　　　　記
引用例１：特開２００２−０２４６９４号公報
引用例２：特開２００７−１７２０９１号公報
引用例１には、お薦め情報をクライアントに紹介するシステムであって、
アイテムの閲覧／購入履歴をアイテム閲覧／購入データベースに保持し、
利用者Ａ（基点利用者）にお薦め情報を紹介するときには、利用者Ａが閲覧した閲覧書籍群Ｇ１の各書籍を閲覧している利用者群を抽出して、関連利用者群Ｇ２を選択し、利用者Ａが閲覧した閲覧書籍群Ｇ１のうち関連利用者群Ｇ２が共通に見ている関連書籍群Ｇ３をお薦めの情報として紹介等するものであり、閲覧／購入履歴を利用して、アイテム推薦サーバにアクセスしてきたクライアント毎にお薦めアイテムを紹介するものであり、
各アイテムの閲覧／購入履歴を閲覧／購入履歴データベースより取得し、関連クライアントリストを生成し、クライアントのブラウザ１１に送信し、表示する、システムが記載（【０００１】【０００６】−【００１２】【００２６】【００４８】−【００５６】等）されており、
ここで、引用例１には、各アイテムの閲覧／購入履歴を利用して、関連クライアントリストを生成すること（【００５２】等）が記載されるように、各アイテムの閲覧／購入履歴（「購買対象のアイテム」に相当）と、クライアント（「購買した利用者」に相当）との関連を用いた処理を行うものである。
また、引用例２には、利用者に最適な情報を提示するシステムであって、
利用者がどの利用情報を利用したかの利用履歴を収集する利用履歴記憶手段を有し、履歴収集手段が、収集した購買履歴を利用履歴記憶手段に記録するものであり、利用履歴を利用して、各利用者に対する利用情報ごとの推薦値を算出するものであり、相関関数を用いるものであり、
購買履歴として、購買対象のアイテム（商品）、購買した利用者を行、列を用いて示され、交差する場所の○印は購買したことを示すものを有するシステムが記載（【０００１】【０００８】−【００２７】図２等）されており
、引用例１には、相関関数（相関度）を用いること、購買対象のアイテム（商品）と購買した利用者との関係行列を用いることが明記されていないものの、引用例２に記載されるような技術を用いて、本願発明の構成とすることに、特段の技術的な困難性は認められない。
第４　当審の判断
１．引用例の記載事項及び引用発明の認定
引用例１には、以下の記載がある（なお、下線は審判合議体が付したものである）。
（１−１）「【００２３】
アイテム閲覧サーバ３０は
商品や情報の
購入できるECサーバ
であり
アイテムの閲覧や導入等のアイテム閲覧／購入履歴を保持する
クライアントID管理部３１を持つ
【００２６】
アイテム推薦サーバ２０は
閲覧／購入履歴データベース２３、
制御部２７を備えており、前記アイテム閲覧／購入履歴をアイテム閲覧サーバ３０から定期的に取得、保持し、保持した閲覧／購入履歴を利用して、アイテム推薦サーバ２０にアクセスしてきたクライアント毎にお薦めアイテムを紹介する。」
（１−２）「【００３１】
閲覧／購入履歴データベース２３は、アイテム閲覧サーバ３０から定期的に取得する閲覧／購入履歴を保持し、クライアントIDをキーとしてクライアントIDで識別されるクライアントが閲覧／購入したアイテムのリストを、またはアイテムIDをキーとしてアイテムIDで識別されるアイテムを閲覧／購入したクライアントのリストに返す。
（１−３）「３.  お薦めアイテムの紹介（アイテム推薦サーバ２０へのアクセスと同時に紹介する場合）（図５）。
【００４７】１）
クライアント１０が
アイテム推薦サーバ２０をアクセスする
【００４８】２）
クライアント１０は、アイテム推薦サーバ２０との接続を確認すると、“アイテム推薦要求”とともに
クライアントIDを送る
（１−４）「【００４９】３）前記
“アイテム推薦要求”とクライアントIDを受けたアイテム推薦サーバ２０は、閲覧／購入データベース２３より、前記クライアントIDをキーとして、前記クライアントがアイテムを閲覧／購入したアイテム閲覧／購入履歴を取得し、閲覧アイテムリストを生成し
（ステップ３０３）
（１−５）「【００５２】５）
関連クライアントリストの抽出
閲覧アイテム群保持部２４に保持されている
前記閲覧アイテムリストの各アイテムのアイテムIDをキーとして、前記各アイテムの閲覧／購入履歴を閲覧／購入履歴データベース２３より取得し、関連クライアントリストを生成し
（ステップ３０５）
（１−６）「【００５４】７）
関連アイテムリストの抽出
関連クライアント群保持部２５に保持されている
閲覧クライアントリストの各クライアントのクライアントIDをキーとして、各クライアント１０が閲覧／購入している閲覧／購入履歴を閲覧／購入履歴データベース２３より取得し
（ステップ３０７）
（１−７）「【００５６】９）アイテムの紹介（推薦）
関連アイテム群保持部２６に保持した前記関連アイテムリストをクライアント１０のブラウザ１１に送信し、表示する。
【００５７】
以上のステップ３０３から３０９の処理は制御部２７により行われる。
（１−８）さらに、図５の符号３０９が付された枠内には
「アイテム推薦サーバからクライアントへの推薦アイテムの紹介」
という記載がある。
そして、
（１−１）〜（１−８）より、引用例１には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているものと認める。
「商品や情報の購入ができるアイテム閲覧サーバ３０から取得される閲覧／購入履歴を利用して、アイテム閲覧サーバ３０での閲覧／購入履歴を有するクライアント毎にお薦めアイテムを紹介する推薦アイテムサーバ２０であって、
アイテム閲覧サーバ３０から取得される閲覧／購入履歴を保持する閲覧／購入履歴データベース２３と、
前記閲覧／購入履歴より、クライアントＩＤをキーとして前記クライアントがアイテムを閲覧／購入したアイテム閲覧／購入履歴を取得して閲覧アイテムリストを生成し、前記閲覧アイテムリストの各アイテムのアイテムＩＤをキーとして、各アイテムの閲覧／購入履歴を閲覧／購入履歴データベース２３より取得し、関連クライアントリストを生成する制御部２７と、
前記関連クライアントリストの各クライアントのクライアントＩＤをキーとして、各クライアントが閲覧／購入している閲覧／購入履歴を閲覧／購入履歴データベース２３より取得し、関連アイテムリストを抽出する制御部２７と、前記関連アイテムリストを推薦アイテムとする制御部２７、
を含むことを特徴とする、
推薦アイテムサーバ２０」
また、引用例２には以下の記載がある（なお、下線は審判合議体が付したものである）。
（２−１）「【００１２】
（２．利用履歴収集処理）
  次に、図１に示したシステムの処理動作について説明する。本システムにおいては、事前に利用履歴を収集しておく必要がある。利用履歴の収集は、まず、利用者端末１００から処理サーバ３００にアクセスがあると、処理サーバ３００はアクセスしてきた利用者の認識を行う。・・・
【００１３】
  利用者の認識後、
処理サーバ３００が情報を利用者に提示し、それに対して利用者から所定の利用行為が行われた場合には、履歴収集手段３３０が、利用者が利用した行為を、利用者の利用履歴として収集する。利用行為としては、例えば、アイテムの購買、
があり、その場合、利用履歴は、アイテムの購買履歴
となる
（２−２）「【００１４】
（３．情報推薦処理）
  次に、情報推薦処理について説明する。まず、
利用者端末１００から処理サーバ３００にアクセスがあると、処理サーバ３００はアクセス元の利用者端末１００に対してユーザＩＤの入力を求める。そして、処理サーバ３００がユーザＩＤを受け取ると、推薦値算出手段３５０が、そのユーザＩＤで特定される利用者に対する各アイテムの推薦値を算出する。
【００１５】
  推薦値算出手段３５０における推薦値算出処理については、図３のフローチャートに従って説明する。推薦値算出手段３５０は、まず、
利用者間における有方向の値であるｃｏｖｅｒ値を算出する
【００１６】
【数１】
【００１７】
  上記“数１”において、
Ｃa,bは、利用者ｕｂの購買したアイテムのうち利用者ｕａが購買したアイテムの総数であり、Ｎaは、利用者ｕａの購買アイテムの総数である。また、ｃｏｖｅｒua→ubは、利用者ｕａの利用者ｕｂに対するｃｏｖｅｒ値である。
【００１８】
  例えば、図３の場合におけるｕｓｅｒ１のｕｓｅｒ２に対するｃｏｖｅｒ値を求めてみると、Ｃuser1,user2＝２／３≒０．６６となり、Ｎuser1＝３となるため、ｃｏｖｅｒuser1→user2＝Ｃuser1,user2／Ｎuser1≒０．２２となる。
【００１９】
  続いて、
推薦値算出手段３５０は、算出したｃｏｖｅｒ値を用いて相関係数を算出する
【００２０】
【数２】
     
【００２１】
  
上記“数２”において、“ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎua,ub”は、利用者ｕａと利用者ｕｂの相関係数であり、“＊”は乗算を示している。すなわち、利用者ｕａと利用者ｕｂの相関係数は、利用者ｕａの利用者ｕｂに対するｃｏｖｅｒ値と利用者ｕｂの利用者ｕａに対するｃｏｖｅｒ値の積として算出される。Ｓ１、Ｓ２においては、推薦値算出手段３５０は、アクセスしてきた利用者についての、他の全ての利用者との相関係数を算出する。
（２−３）「【００２２】
  次に、
推薦値算出手段３５０は、算出した相関係数を用いて各アイテムの推薦値Ｓを算出する
【００２３】
【数３】
【００２４】
  上記“数３”において、
“Ｓi,ua”は、アイテムｉに対する利用者ｕａの推薦値であり、“Ｕ”はアイテムｉを既に購買した利用者の集合である。
【００２５】
  以上のように、
推薦値算出手段３５０は、“数１”〜“数３”に従った処理を実行することにより、アクセスしてきた利用者の、各アイテムに対する推薦値を算出する
【００２６】
  アクセスしてきた利用者に対する各アイテムの推薦値が算出されたら、コンテンツ提示手段３６０が、推薦値が算出されたアイテムに対応するコンテンツをコンテンツ記憶手段３１０から抽出し、推薦値が大きい順にコンテンツを配置した一覧画面データを作成する。・・・
【００２８】
  上記のように、利用履歴情報のみを用いて推薦値を算出するようにしたので、評価の書込みによるレーティング情報を用いることなく、推薦すべき情報を利用者に提示することが可能となる。」
以上の（２−１）から（２−３）の記載を総合すると、引用例２には
「アクセスしてきた利用者ｕａが購買したアイテムの総数と、利用者ｕｂが購買したアイテムの総数と、利用者ｕｂが購買したアイテムのうち利用者ｕａが購買したアイテムの総数と、利用者ｕａが購買したアイテムのうち利用者ｕｂが購買したアイテムの総数と、を元に、利用者ｕａの利用者ｕｂに対するｃｏｖｅｒ値およびｕｂのｕａに対するｃｏｖｅｒ値を求め、
これらのｃｏｖｅｒ値を元にｕａとｕｂとの相関係数を求め、ｕａと他の全ての利用者との相関係数を算出し、
ｕａとアイテムｉを既に購買した利用者との相関係数を基にアイテムｉに対するｕａの推薦値を求める」
こと（以下、引用例２記載事項という）が示されているものと認める。
２．対比
　ここで、本願発明と引用発明とを対比する、
（１）引用発明の「閲覧／購入履歴」は、本願発明の「各ユーザのアイテム購入履歴を示す購入履歴情報」に相当する。
（２）引用発明の「アイテム閲覧サーバ３０での閲覧／購入履歴を有するクライアント毎にお薦めアイテムを紹介する推薦アイテムサーバ２０」は、本願発明の「購入サイトを訪問した訪問ユーザに対して購入を推薦する推薦アイテムを特定する推薦アイテム検索サーバ」に相当する。
（３）引用発明の「アイテム閲覧サーバ３０から取得される閲覧／購入履歴を保持する閲覧／購入履歴データベース２３」は、
本願発明の「購入履歴情報を記憶する購入履歴情報記憶手段」に相当する。
（４）引用発明の「前記閲覧／購入履歴より、クライアントＩＤをキーとして前記クライアントがアイテムを閲覧／購入したアイテム閲覧／購入履歴を取得して閲覧アイテムリストを生成し、前記閲覧アイテムリストの各アイテムのアイテムＩＤをキーとして、各アイテムの閲覧／購入履歴を閲覧／購入履歴データベース２３より取得し、関連クライアントリストを生成する制御部２７」は、
本願発明の「前記購入履歴情報を参照し、前記訪問ユーザが購入したアイテムあるいは当該訪問ユーザが購入を予定しているアイテムを示す訪問ユーザ関係アイテムの購入履歴を持つ他のユーザである関係ユーザを特定する関係ユーザ特定手段」に相当する。
（５）引用発明の「前記関連クライアントリストの各クライアントのクライアントＩＤをキーとして、各クライアントが閲覧／購入している閲覧／購入履歴を閲覧／購入履歴データベース２３より取得し、関連アイテムリストを抽出する制御部２７」は、
本願発明の「前記購入履歴情報を参照し、前記関係ユーザ特定手段によって特定された関係ユーザが購入したアイテムの集合であるアイテム集合を導出するアイテム集合導出手段」
に相当する。
（６）引用発明の「前記関連アイテムリストを推薦アイテムとする制御部２７」は、関連アイテムリストを利用して得られるアイテムを推薦アイテムに特定するという点で、
本願発明の「該相関度導出手段によって導出された相関度に応じて、前記訪問ユーザ関係アイテムとの相関度の高い所定数のアイテムを前記推薦アイテムに特定する推薦アイテム特定手段」に対応する。
　してみると、両者は以下の点で一致している。
（一致点）
「各ユーザのアイテム購入履歴を示す購入履歴情報に基づいて、購入サイトを訪問した訪問ユーザに対して購入を推薦する推薦アイテムを特定する推薦アイテム検索サーバであって、
　前記購入履歴情報を記憶する購入履歴情報記憶手段と、
　前記購入履歴情報を参照し、前記訪問ユーザが購入したアイテムあるいは当該訪問ユーザが購入を予定しているアイテムを示す訪問ユーザ関係アイテムの購入履歴を持つ他のユーザである関係ユーザを特定する関係ユーザ特定手段と、
　前記購入履歴情報を参照し、前記関係ユーザ特定手段によって特定された関係ユーザが購入したアイテムの集合であるアイテム集合を導出するアイテム集合導出手段と、
　アイテム集合を利用して得られるアイテムを推薦アイテムに特定する推薦アイテム特定手段とを含む
　ことを特徴とする推薦アイテム検索サーバ。」
　一方、本願発明と引用発明は、以下の点で相違する。
（相違点）
本願発明は、
「前記アイテム集合に属する各アイテムと訪問ユーザ関係アイテムとの相関度を、前記購入履歴情報に基づいて導出する相関度導出手段」および
「該相関度導出手段によって導出された相関度に応じて、前記訪問ユーザ関係アイテムとの相関度の高い所定数のアイテムを前記推薦アイテムに特定する推薦アイテム特定手段」
を有するのに対して、
引用発明では
「アイテム集合に属する各アイテムと訪問ユーザ関係アイテムとの相関度を導出する」ことに関する事項を備えるものではなく、
また、「推薦アイテム特定手段」は
「相関度導出手段によって導出された相関度に応じて、前記訪問ユーザ関係アイテムとの相関度の高い所定数のアイテムを推薦アイテムに特定する」のではない点。
３．判断
　上記相違点について検討するに、引用例２記載事項からは、
「アクセスしてきた利用者についての利用者間の相関係数を計算して、これを元にアイテムに対する推薦値を求める」
ことが導き出せるにすぎず、
「アイテム集合に属する各アイテムと訪問ユーザ関係アイテムとの相関度を導出する」
ことを導き出すことはできず、
「導出された相関度に応じて、訪問ユーザ関係アイテムとの相関度の高い所定数のアイテムを推薦アイテムに特定する」
ことも導き出すことはできない。
　してみると、本願発明は、引用発明及び引用例２記載の事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。
第５　本願請求項１に係る発明についてのまとめ
　以上の通りであるから、本願請求項１に係る発明は、引用発明及び引用例２記載の事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものとすることはできないから、原査定の理由によっては、本願発明を拒絶することはできない
　また、他に本願請求項１に係る発明を拒絶すべき理由を発見しない。
第６　本願請求項２−６に係る発明
　本願請求項２−５に係る発明は、本願請求項１に係る発明を上記第２のように、請求項２−５に記載される事項で限定したものであり、本願請求項１に係る発明と同様に拒絶するべき理由を発見しない。
　また、本願請求項６に係る発明は、上記第２のように、本願請求項１に係る発明をプログラムという物の発明のカテゴリの発明として特定したものであり、本願請求項１に係る発明と同様に拒絶すべき理由を発見しない。
第７　むすび
　以上のとおり、本願請求項１−６に係る発明は、本願出願前に公開された刊行物に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができた
ものとすることができないから、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
よって、結論のとおり審決する。