【事件の表示】
　平成１１年特許願第２９８９００号「情報検索装置、情報検索方法およびその方法をコンピュータに実行させる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」拒絶査定不服審判事件〔平成１３年　４月２７日出願公開、特開２００１−１１７９４０〕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１１年１０月２０日の出願であって、平成１５年３月１２日付で拒絶査定がなされ、これに対し、同年４月１７日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同年５月１９日付で手続補正がなされた。その後、当審において、当該手続補正が平成１８年３月２７日付の補正の却下の決定により却下された後、同年４月１２日付で拒絶の理由が通知され、同年６月１９日付で手続補正がなされたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１８年６月１９日付の手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものである。
「１または複数のデータベースを備えまたは前記１または複数のデータベースにネットワークを介して接続し、前記備えられまたは接続されたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置において、
　知りたい内容に関する質問文を入力する質問文入力手段と、
　前記質問文入力手段により入力された質問文の内容に合致するあるいは類似する文書を前記データベースの中から検索する検索手段と、
　前記検索手段により検索された文書中に人物を特定する手掛かりとなる記述が出現するか否かを判断し、
　前記記述が出現した場合に、出現した前記記述に基づいて人物に関する情報を抽出する人物情報抽出手段と、
　前記人物情報抽出手段により抽出された人物に関する情報に基づいて前記人物への配信先を特定する配信先特定手段と、
　前記配信先特定手段により特定された配信先のうち、前記質問文の作成者によって選択され送信指示があった配信先のみへ前記質問文または前記質問文に基づいて作成された質問文を配信する配信手段と、
　を備えたことを特徴とする情報検索装置。」
　
３．当審の拒絶の理由
　当審において平成１８年４月１２日付で通知した拒絶の理由の概要は、以下のとおりである。
「理由１，２：略
理由３：本件出願の請求項１ないし１１に係る発明は、その出願前日本国内において頒布された下記の刊行物（刊行物一覧）に記載された発明に基づいて、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
刊行物一覧
１．河野哲男，ＣｏｌｄＦｕｓｉｏｎによるソリューション　Ｗｅｂによる　　文書管理システム　楽々Ｄｏｃｕｍｅｎｔ，アスキーＮＴ，第１巻，
　　第１２号，株式会社アスキー，１９９８年１２月１日，
　　第２３０〜２３１頁
２．CONRAD,J.G.et al. A System for Discovering Relationships by 
　　Feature Extraction from Text Databases,Proceedings of the 
　　Seventeenth Annual International ACM-SIGIR Conference on 
　　Research and Development in Informaton Retrieval,organised by 
　　Dublin City University,3-6 July 1994,Dublin,Ireland,p.260-270
３．久光　他，辞書と共起情報を用いた新聞記事からの人名獲得，
　　情報処理学会研究報告，Ｖｏｌ．９７，Ｎｏ．２９
　　（９７−ＮＬ−１１８−１），社団法人情報処理学会，
　　１９９７年３月２１日，第１〜６頁
４．後藤　他，知識情報共有システムの開発と実践−オフィス知識ベースの　　構築とノウハウベースとの連携−，電子情報通信学会技術研究報告，
　　Ｖｏｌ．９７，Ｎｏ．２１３（ＯＦＳ９７−２４，ＡＩ９７−２２），
　　社団法人電子情報通信学会，１９９７年７月２５日，第７９〜８６頁
５．田中，ナレッジマネジメントシステム，ＦＵＪＩＴＳＵ，富士通株式会
　　社，Ｖｏｌ．５０，Ｎｏ．３，１９９９年５月１０日，
　　第１６５〜１６９頁
６．特開平６−８３８７０号公報
７．特開平１１−２４２６２０号公報
８．特開平１０−２０７８９３号公報
９．平野谷，Ｗｅｂブラウズだけではないインターネットの世界基本的活用
　　のノウハウから裏のウラまで教えますインターネットあなたの知らない
　　世界　特集　Ｓｅｃｔｉｏｎ２　Ｓｔｅｐ１探す　検索エンジンをフル
　　活用する，Ｏｈ！ＰＣ，第１７巻，第１１号，ソフトバンク株式会社，
　　１９９９年３月１日，第５２〜５７頁」
　
４．引用例
（４．１）上記の拒絶の理由に引用した「河野哲男，Ｃｏｌｄ　Ｆｕｓｉｏｎによるソリューション　Ｗｅｂによる文書管理システム　楽々Ｄｏｃｕｍｅｎｔ，アスキーＮＴ，第１巻，第１２号，株式会社アスキー，１９９８年１２月１日，第２３０〜２３１頁」（以下、「引用例１」という。）には、下記（ａ），（ｂ）の事項が記載されている。
　　（ａ）　「ユーザーが登録した文書データは、すべてOracle8 Workgroup Serverで管理される。そして登録されているすべての文書について、サーバサイドで未読／既読の管理を行なう。ブラウザの履歴に頼らないため、ユーザーはどのクライアントマシンからアクセスしても、未読の文書を見逃すことはない。
　なお、登録文書の全文検索には、Oracle Context Cartridgeを利用している。楽々Ｄｏｃｕｍｅｎｔでは、文書に添付される一太郎とＷｏｒｄのファイルについても検索をかけることができるが、これらはOracle Context Cartridgeでは対応していないため、まずファイルをプレーンテキストに変換してから全文検索を行なうしかけになっている。なお、このテキスト変換のしかけは独力で開発したものであり、ファイルをＰＤＦに変換する際、同時にテキスト保存を行なう形で実現している。一大郎９とＷｏｒｄ９８にも既に対応済みである。」（第２３０頁第１欄第３０行〜第２欄第１６行）
　　（ｂ）　「楽々Ｄｏｃｕｍｅｎｔの検索機能は、あらかじめ登録されたカテゴリーだけを検索対象としたり、登録された文書の内容から全文検索したりと、ユーザーの要求に柔軟に対応できる。中でも「Ｋｎｏｗ　Ｗｈｏ検索」と呼ばれる機能がユニークだ。あるキーワードについてＫｎｏｗ　Ｗｈｏ検索を行なうと、まず、そのキーワードを含む文書を検索し、「それらの文書を作成したユーザー」および「それらの文書を読んだことがあるユーザー」を頻度順に表示する。これによって、そのキーワードについて社内で最も詳しいと思われる人間を推定できる。」（第２３０頁第２欄第１７行〜第３欄第１１行）
　
　ここで、引用例１の記載事項を検討すると、上記摘記事項（ａ）によれば、Oracle8 Workgroup Serverは、ユーザが登録した文書を管理し、文書を全文検索するものであるから、引用例１のサーバは、「１つのデータベースを備え、前記備えられたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置」であるといえる。
　また、上記摘記事項（ｂ）によれば、ユーザがあるキーワードについてKnow Who検索を行うと、キーワードを含む文書を検索するから、引用例１の情報検索装置は、「キーワードを入力するキーワード入力手段」、及び、「キーワード入力手段により入力されたキーワードに合致する文書をデータベースの中から検索する検索手段」を有していることは明らかである。
　また、上記摘記事項（ｂ）によれば、引用例１の情報検索装置は、キーワードを含む文書を作成したユーザ、およびそれらの文書を読んだことがあるユーザを頻度順に表示し、そのキーワードについて社内で最も詳しいと思われる人間を推定しているから、「検索手段により検索された文書の作成者及び閲覧者を抽出する人物情報抽出手段」を有しているといえる。
　また、上記摘記事項（ｂ）によれば、引用例１の情報検索装置は、人物情報を抽出した後、表示しているから、「人物情報抽出手段により抽出された人物を表示する表示手段」を備えている。
　してみれば、引用例１には、
「１つのデータベースを備え、前記備えられたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置において、
　キーワードを入力するキーワード入力手段と、
　前記キーワード入力手段により入力されたキーワードに合致する文書を前記データベースの中から検索する検索手段と、
　前記検索手段により検索された文書の作成者及び閲覧者を抽出する人物情報抽出手段と、
　前記人物情報抽出手段により抽出された人物を表示する表示手段
　を備えたことを特徴とする情報検索装置。」の発明（以下、「引用例１発明」という。）が開示されていると認められる。
　
（４．２）また、上記の拒絶の理由に引用した「CONRAD,J.G.et al. A 
System for Discovering Relationships by Feature Extraction from Text
Databases, Proceedings of the Seventeenth Annual International 
ACM-SIGIR Conference on Research and Development in Information 
Retrieval, organised by Dublin City University, 3-6 July 1994,
Dublin, Ireland, p.260-270」（以下、「引用例２」という。）には、下記（ｃ）乃至（ｆ）の事項が記載されている。
　　（ｃ）　「A name is recognized when a capitalized sequence of 
words begins with a title such as Ms., Chairman, President, and so
forth. In addition, lists of first names and last names are used to
identify names that do not contain titles. As in the case of the 
company name recognizer, subsequent references to people in the same
story are recognized, even if the full name is not used. Checks are made to ensure that a recognized name is not a company name (for 
example, that L. L. Bean Inc., referred to later in a story as 
L. L. Bean is not recognized as a person name).
　　Finally, because sequences of capitalized words may contain 
other words in addition to a name, a stop list of common problem 
words is maintained. For example, the Wall Street Journal 
frequently begins sentences with constructions such as Added Joe 
Smith ... or Investor Jane Doe... We are investigating whether 
dictionary lookup may be more effective (and general) for this 
purpose.」（第２６２頁第４〜１４行）
　　（ｄ）　「The two measures described were used to compute 
associations between all features (companies and people) that 
co-occurred in text windows for the 1987 Wall Street Journal 
collection (Table 1).
　　Two different window sizes were used. For window size 51, there 
were 226,475 windows. For size 201, there were 54,464 windows. Since
the second window size is close to the average size of a document, 
the number of windows is similar to the number of documents in the 
database.」（第２６３頁Feature Recognizer Window Experiments）
　　（ｅ）　「The second mode corresponds to the use of natural 
language queries. Such an option provides the user with a convenient
means of establishing a suitable entry point to the feature 
network at the beginning of an information search session. Natural
language queries could be invoked by the feature retrieval system 
(in our case, INQUERY), and ranked lists of company and person names
would be produced. The features retrieved would be those whose 
representations contain the words in the query with high weights. 
We could, for example, ask for companies or people active in 
biomedical research and technology and retrieve companies and 
individuals whose names have co-occurred frequently with the phrases
such as biomedical research or biomedical technology in 
paragraphs in the database.
　　A feature retrieval system was generated for the WSJ92 database
(with 2,275,134 indexed words) using the INQUERY system. The 
features retrieved for test cases were reasonable, based on the 
results of our precision experiments. That is, the company and 
person names retrieved using natural language queries were judged to
be relevant to the topics mentioned in the queries. The output of 
this component of the system, however, was more difficult to 
evaluate for performance. More rigorous evaluation would require the
participation of users in particular application domains.
　　Figure 3 provides an illustration of the operation of the 
feature retrieval system. Note that the format of the output of this
system is quite different from the direct-rink Associations program
shown above. The first query is an attempt to find people and 
companies who are associated with the biomedical field. The first 
number on each line is the rank, the second is the similarity to the
query, and the numbers in parentheses after the feature are related
to its frequency of occurrence in the database. Note that this list
contains both companies (or enterprises) and people.」（第２６６頁第３〜２２行）
　
　ここで、引用例２の記載事項を検討すると、まず、上記摘記事項（ｃ）には、Ms.,Chairman,Presidentなどの肩書で始まる大文字の文字列を人名として認識する人物認識装置(person recognizer)（以下、「引用例２記載の人物認識装置」という。）が記載されている。
　また、上記摘記事項（ｄ），（ｅ）には図３を参酌すると、テキストデータベースを予め決められた単語数からなる段落に分割しておき、自然言語を検索条件として入力する検索条件入力手段(Fig.3,Query Entries)と、テキストデータベースの各段落における入力された自然言語の語句と人物認識装置で抽出された人物名との共起頻度によって人名をランク付けし、一覧表示する手段(Fig.3,The Listings)とを備えた特徴検索システム(feature retrieval system)（以下、「引用例２記載の特徴検索システム」という。）が開示されていると認められる。
　
（４．３）また、上記の拒絶の理由に引用した「後藤　他，知識情報共有システムの開発と実践−オフィス知識ベースの構築とノウハウベースとの連携−，電子情報通信学会技術研究報告，Ｖｏｌ．９７，Ｎｏ．２１３（ＯＦＳ９７−２４，ＡＩ９７−２２），社団法人電子情報通信学会，１９９７年７月２５日，第７９〜８６頁」（以下、「引用例３」という。）には、下記（ｆ）の事項が記載されている。
　　（ｆ）　「個々のノウハウデータには、図２に示すような属性と浅い構造情報が登録と同時に付けられる。一方、検索時には、ユーザが入力する自然言語の質問文から同様の構造情報を抽出し、各ノウハウの構造情報とのマッチングを行なう。単にキーワードでマッチングするだけでなく、状況などの構造情報を用いることにより、ユーザが意図した内容、意図した視点のノウハウを検索できるようにしている。」（第８１頁左欄第１０〜１７行）
　
（４．４）また、上記の拒絶の理由に引用した「田中，ナレッジマネジメントシステム，ＦＵＪＩＴＳＵ，富士通株式会社，Ｖｏｌ．５０，Ｎｏ．３，１９９９年５月１０日，第１６５〜１６９頁」（以下、「引用例４」という。）には、下記（ｇ）の事項が記載されている。
　　（ｇ）　「・情報に着目した検索の容易さ（検索支援）
　企業における情報検索を考えると，実際に情報検索を行う人は，サーチャと呼ばれるような検索専門家ではなく，実務に携わっている一般従業員である。こうした点から，以下のような，検索専門家でなくとも使いこなせる検索手法を実現した（図−２）。
【ランキング検索】
　検索実行時に，検索条件に合致した文書の一覧を表示するが，このとき，検索条件に合致したレベルを評価し（例えば，キーワード指定で検索要求がなされた場合，ヒットしたキーワードの個数，キーワードの出現回数などを評価），該当していると評価される高い得点の文書から一覧表示する。
【自然文／テキストによる間合せ】
　一般に情報検索では，キーとなる複数の単語のＡＮＤやＯＲ演算子を組み合わせて検索条件を指定するが｛例，(Q/A OR ヘルプデスク)AND サポートシステム｝，企業の一般実務担当者にとっては指定しにくい。
　そこで著者らは，検索問合せに自然文または，ある情報を記した記事そのもののテキストを「カット＆ぺースト」で指定することにより検索指示可能とした。例えば，以下のような指定が可能である。
(1)ヘルプデスク用文書データベースに対し「文書作成時に，クリップボードのイメージを文書中に貼る方法は？」
(2)新聞データベース中の，関連記事検索に際し，「２０００年度から新たな保険を徴収し高齢者らの介護サービスを提供する仕組みを作る介護保険法案」
　これは，問合せ文に対して特徴素を抽出し，システムでＯＲ検索するものである。検索結果はかなりの量の文書がヒットするが，先のランキング表示により，評価の高い文書が一覧の上位に表示され，探していた情報が瞬時に容易に検索できるようになっている。」（第１６７頁左欄３５行〜右欄第２３行）
　
（４．５）また、上記の拒絶の理由に引用した特開平６−８３８７０号公報（以下、「引用例５」という。）には、下記（ｈ）乃至（ｌ）の事項が記載されている。
　　（ｈ）　「【００１７】
【作用】本発明によれば、キーワードなどによって所望するアプリケーションプログラムを計算機に問い合わせ、検索することができる。さらに、検索すべきプログラムが存在しない場合、その検索要求をメッセージとして他の利用者に通信ネットワークを介して、問い合わせを行う。このため、他の利用者がそのようなプログラムを知っており、このメッセージに対して答えることができる場合、始めの利用者に対して返事を送ることができる。従って、始めの利用者が用いている計算機において、所望のプログラムが存在しなくても、容易に当該プログラムを容易に獲得することが可能になる。」
　　（ｉ）　「【００２７】キーワード抽出部３１は、利用者から入力される自然言語文から検索のためのキーワードを取り出す。検索履歴判定部３２はキーワード抽出部から入力されたキーワードと同じ検索が、過去に行なわれたかどうかを記憶部１５内の検索履歴記憶部を参照し、判定する。過去に検索したことがある場合、その結果を検索結果決定部３３を介し出力部に返す。
【００２８】類似度計算部３４は、各マニュアルごとに検索コマンドのキーワードとの類似度を記憶部１５内の検索情報記憶部に格納されたマニュアルを検索する際に検索コマンドのキーワードとの類似性を判定する際に用いる情報を用いて計算する。検索結果決定部３３は類似度の高い検索結果を出力部を介して利用者に提示する。」
　　（ｊ）　「【００３６】従って、この場合、記憶部１５内のプログラム記憶部に格納されているマニュアル文書から所望のプログラムを検索することになる。検索は、各マニュアル文書と検索キーワードとの間の類似度を類似度計算部３４で計算し、類似度計算部３４で計算した類似度に基づいて最適な検索結果を決定する検索結果決定部３３で行う。」
　　（ｋ）　「【００５６】メッセージ合成部１８では、プログラム検索部１７からの検索キーワードを受けて、人間が読みやすい形式のテキスト（質問文）に変換する。検索キーワードの一例、ならびに質問文の例を、図１９と図２０に示す。
【００５７】最も、単純な方法により、質問文に変換した結果が図２０の（１）である。与えられた検索キーワードを単純に並べた文字列に、“に関係するプログラムをご存知なら教えて下さい。”という文字列をつなげることにより、この質問文が作成できる。」
　　（ｌ）　「【００６１】メッセージ合成部１８の一構成例を図７に示す。この例では、単にあらかじめ定められた送付先に電子メールを送るように構成されている。これを、どこに送れば良いかについての知識を格納しておく記憶部１５内の送付先知識記憶部を参照する。
【００６２】メッセージ合成部１８は、利用者の入力を電子メール用の自然言語に変換する。送付先知識記憶部には、送付先の知識が格納されており、送付策決定部は、送付先知識記憶部の内容に従って送付先を決定する。タイトル合成部７３は、検索キーワードに基づいて電子メール用のタイトルを合成する。また、メッセージ結合部７１は、メッセージ変換部７２、送付先決定部７４、タイトル合成部７３の結果に基づいて電子メール用のメッセージを合成する。
【００６３】図１６に、送付先知識記憶部に格納されている内容の一例を示す。送付先知識は、個別リスト（ａ）と一般リスト（ｂ）から構成される。個別リスト（ａ）には、個別の話題について良く知っている利用者のリストが格納されており、一般リスト（ｂ）には、一般的な話題について良く知っている利用者のリストが格納されている。個別リスト（ａ）は、話題ごとにキーワードが付与されているフィールドと、各話題についてよく知っている利用者名が格納されている利用者名フィールドからなる。
【００６４】図９にメッセージ合成部１８の処理の流れを示す。初めに、プログラム検索部から入力された検索キーワードを、自然言語に変換する。また、電子メール中のタイトルを検索キーワードを元に合成する。次に、送付先知識記憶部に格納されている個別リストを参照し、そこに検索キーワードと照合する項が存在するかどうかを判定する。存在する場合、その対応する利用者を送付先と決定する。また、存在しない場合は、一般リストに格納されている利用者リストを送付先とする。検索キーワードに対応する自然言語と、送付先からメッセージを合成し、ネットワーク送受信部へ送り、処理を終える。
【００６５】例えば、検索キーワードが“ｌａｔｅｘ”、“インデントの付け方”であった場合、これらのキーワードの列に“を教えて下さい。”という文字列をつけ加えることで、“ｌａｔｅｘ、インデントの付け方を教えて下さい。”という自然言語文に変換することができる。
【００６６】タイトルの合成では、入力されたキーワードの取捨選択を行うとともに、あらかじめ定められた文字列をつけ加えて合成する。電子メールによってタイトル部に用いることのできるコードが制限されることがある。そこで、本実施例では、検索キーワードのうちａｓｃｉｉコードのみを取り出す。今の場合、“ｌａｔｅｘ”というキーワードに対して、“Ｓｕｂｊｅｃｔ：Ｏｎｅｇａｉ”という文字列をつけ加え、“Ｓｕｂｊｅｃｔ：Ｏｎｅｇａｉ　ｌａｔｅｘ”というタイトルが合成される。
【００６７】次に、送付先知識の個別リストにおいて、“ｌａｔｅｘ”と“インデントの付け方”というキーワードが付与されているかどうかを検査すると、“ｌａｔｅｘ”というキーワードが付与されている項が存在することがわかる。そこで、その項における利用者のリストから、送付先“Ｔｏ：ｔａｎａｋａ，ｓａｉｔｏｈ”という文字列が得られる。
【００６８】最終的に、送付先の文字列“Ｔｏ：ｔａｎａｋａ，ｓａｉｔｏｈ”と、タイトル“Ｓｕｂｊｅｃｔ：Ｏｎｅｇａｉ　ｌａｔｅｘ”、文“ｌａｔｅｘ、インデントの付け方を教えて下さい。”のすべてを結合することで、図２２に図示するメッセージを合成することができる。」
　
（４．６）また、特開平１０−２０７８９３号公報（以下、「周知文献」という。）には、下記（ｍ）乃至（ｏ）の事項が記載されている。
　　（ｍ）　「【００１１】さらに、利用者が共有されていない知識情報を新たに取得する場合には、プロファイルを参照してそのトピックに詳しい人物の候補を選出し、その中から対人関係を評価することによって利用者の身近な人物、すなわち利用者が情報の提供を要求しやすい人物を提示するので、利用者は効率よく情報を取得することができるようになる。」
　　（ｎ）　「【００１７】提示部３０がノウハウ情報と個人とを対応させる実現方法としては、たとえば図５に示した手順で、情報の内容あるいは表題を形態素解析し、得られた名詞群を個人情報蓄積手段中のキーワードと比較して、最も多く共通のキーワードを持つ個人を選出する方法などが考えられる。
【００１８】なお、ここでは必ずしもそのノウハウ情報を作成した作成者が選出されるわけではない点が重要である。すなわち、作成者に限らずその情報に詳しい人物が提示されるので、利用者は様々な人物の作成した情報を参照することができる。」
　　（ｏ）　「【００２７】（第２実施形態）次に、この発明の第２実施形態について説明する。図１１には、この発明の第２実施形態に係る知識情報提示装置の機能構成が示されている。この知識情報提示装置の知識情報蓄積部１０は、図１２に示したような質問−回答事例１２ａ〜１２ｃを事例情報として蓄積し、プロファイル蓄積部２０は図２に示したような個人プロファイル２１ａ〜２１ｆを蓄積している。そして、要求受付部４０は、利用者からの質問の入力を受け付け、この要求を参照して提示部３０は、知識情報蓄積部１０を検索し、もし検索に失敗した場合、あるいは利用者が検索結果に満足しない旨の入力を行なった場合には、入力された質問とプロファイルとを比較して質問の回答に適した個人を特定し、回答の入力あるいは利用者との直接の対話を要求する機能を提供する。
【００２８】以下、この第２実施形態を具体的に説明する。ここでは、知識情報蓄積部１０には一例として図１２の１２ａ〜１２ｃのような質問−回答事例が蓄積され、プロファイル蓄積部２０には一例として図２の２０ａ〜２０ｆのような個人プロファイルが蓄積されている場合を考える。いま、利用者「佐藤」が要求受付部４０の質問入力インタフェース（図１３（ａ））に対し、検索要求として図１３（ｂ）に示したような質問を入力すると、提示部３０は、図１４に示した手順で入力に類似の事例として知識情報蓄積部１０から図１２の事例１２ｂを検索する。
【００２９】ここで、「佐藤」が提示された事例１２ｂに対し「不満」のボタンを押した場合、提示部３０は、図１５に示した手順で回答者を選択する。この例では、「分散環境」という単語を関心キーワードにもつ「山田」（個人プロファイル２１ａ）と「鈴木」（個人プロファイル２１ｄ）とが回答者の候補として提示されることになる。好ましくは、図１５のステップＳ６０４において、提示部３０が利用者の対人関係を評価して回答者を選定することが考えられる。この提示部３０が対人関係を評価する実現方法としては、図２で示した個人プロファイルに含まれる所属組織の情報、役職、あるいは電子メールのやりとりの有無を参照することなどが考えられる。たとえば、利用者との関係が、（同じ所属で役職が同等以下）、（同じ職場の上司）、（メールのやりとりがある人物）および（その他の人物）の順で提示する回答者の優先順位を変更するなどである。
【００３０】これによると、「山田」と「鈴木」のうち、「佐藤」と役職が同じ担当である「鈴木」が回答者として選択される。この優先順位の設定は、個人プロファイルとしてプロファイル蓄積部２０に保持するか、もしくは提示部３０が個人ごとに保持し、個人が自由に変更してもよい。さらに、個人ごとの優先順位に、特定の人物の優先順位を設定することで、好き／嫌い、話し易い／難いといった、個人的な対人関係に基づいて、回答者の選択を行なうことも可能となる。
【００３１】また、図１４のステップＳ５１１において、すべての事例に対し適合度が０だった場合も、同様に回答者に適した個人を選定する。図１５のステップＳ６０４において、適合度の最大値との差が一定値Δｘよりも小さい個人も含めて優先順位にしたがうようにし、Δｘを管理者あるいは利用者が設定できるようにすることもできる。これにより、ある程度適合度が小さくても利用者が質問しやすい人物が回答者として提示されることになる。
【００３２】この回答者の選定は、利用者に対して回答者の候補を提示するだけでもよいし、ネットワークに接続された環境であれば、提示部３０が直接回答者候補に電子メールを用いて入力質問を送付し回答を促しても良い。さらには、利用者に対してネットワーク用のｃｈａｔプログラムを用いて直接回答候補者と対話できるようにしてもよい。そして、回答候補者から利用者へ回答があった場合には、利用者が、この回答を知識情報蓄積部１０へ登録可能とする。あるいは、回答者が直接知識情報蓄積部１０へ回答を登録した場合には、提示部３０が質問をした利用者に対して回答が入力された旨を通知する。」
　
５．対比
　本願発明と引用例１発明とを対比すると、まず、本願発明でいう「１または複数のデータベースを備えまたは前記１または複数のデータベースにネットワークを介して接続し、前記備えられまたは接続されたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置」における「または」は、データベースの数が「１」と「複数」の択一であり、また、「データベースを備えた情報検索装置」と「データベースにネットワークを介して接続する情報検索装置」の択一であるから、引用例１発明の「１つのデータベースを備え、前記備えられたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置」と本願発明の「１または複数のデータベースを備えまたは前記１または複数のデータベースにネットワークを介して接続し、前記備えられまたは接続されたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置」とは、本願発明で択一的に選択された「１つのデータベースを備え、前記備えられたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置」である点で一致する。
　また、引用例１発明における「キーワード」としては、「知りたい内容に関する」ものを入力することは技術常識であり、「キーワード」、「質問文」はともに「検索条件」という上位概念で共通するから、引用例１発明の「キーワードを入力するキーワード入力手段」と本願発明の「知りたい内容に関する質問文を入力する質問文入力手段」とは、いずれも「知りたい内容に関する検索条件を入力する検索条件入力手段」という概念で共通する。
　また、引用例１発明の「キーワードに合致する文書を前記データベースの中から検索する検索手段」と本願発明の「前記質問文入力手段により入力された質問文の内容に合致するあるいは類似する文書を前記データベースの中から検索する検索手段」とは、いずれも「前記検索条件入力手段により入力された検索条件に合致する文書を前記データベースの中から検索する検索手段」である点で共通する。
　また、引用例１発明の「前記検索手段により検索された文書の作成者及び閲覧者を抽出する人物情報抽出手段」と本願発明の「前記検索手段により検索された文書中に人物を特定する手掛かりとなる記述が出現するか否かを判断し、前記記述が出現した場合に、出現した前記記述に基づいて人物に関する情報を抽出する人物情報抽出手段」とは、いずれも「前記検索手段により検索された文書に関係する人物に関する情報を抽出する人物情報抽出手段」である点で共通する。
　
　したがって、本願発明と引用例１発明とは、
「１つのデータベースを備え、前記備えられたデータベースの中から所望の文書を検索する情報検索装置において、
　知りたい内容に関する検索条件を入力する検索条件入力手段と、
　前記検索条件入力手段により入力された検索条件に合致する文書を前記データベースの中から検索する検索手段と、
　前記検索手段により検索された文書に関係する人物に関する情報を抽出する人物情報抽出手段、
　を備えたことを特徴とする情報検索装置。」
である点で一致し、以下の点で相違する。
［相違点１］
　人物情報抽出手段により抽出される人物に関する情報が、本願発明では、文書中に人物を特定する手掛かりとなる記述が出現するか否かを判断し、前記記述が出現した場合に、出現した前記記述に基づいて抽出されるのに対し、引用例１発明では、文書の作成者及び閲覧者である点。
［相違点２］
　入力される検索条件が、本願発明では質問文であるのに対し、引用例１発明ではキーワードであり、また、検索手段で検索される文書が、本願発明では質問文の内容に合致するあるいは類似するものであるのに対し、引用例１発明ではキーワードに合致するものである点。
［相違点３］
　本願発明では、人物情報抽出手段により抽出された人物に関する情報に基づいて前記人物への配信先を特定する配信先特定手段と、前記配信先特定手段により特定された配信先のうち、前記質問文の作成者によって選択され送信指示があった配信先のみへ前記質問文または前記質問文に基づいて作成された質問文を配信する配信手段とを備えるのに対し、引用例１発明では人物に関する情報を表示するに留まる点。
　
６．当審の判断
（６．１）［相違点１］について
　引用例１発明では、検索条件について詳しいと思われる人物として、文書の作成者と閲覧者を挙げているが、一般に、文書中には作成者も記載されており、また、文書に関係する人物としては、作成者の他に、文書中に記載された人物が含まれることは当然予測できることであるから、引用例１発明において、検索条件について詳しいと思われる人物として、検索条件により検索された文書中に記載された人物とすることに困難性はない。そして、本願発明と同様に文書中から検索条件に関係する人物を抽出する引用例２記載の特徴検索システムにおいて、文書中から肩書きなどの人物を特定する手掛かりとなる記述に基づいて人物の名前を認識することは引用例２記載の人物認識装置のように周知技術であるから、引用例１発明において、相違点１の構成を得ることは当業者が容易に想到し得た事項である。
（６．２）［相違点２］について
　本願発明と同様に文書中から検索条件に関係する人物を抽出する引用例２記載の特徴検索システムにおいても自然言語を検索条件として入力しており、また、引用例３の上記摘記事項（ｆ）には、自然言語の質問文を検索条件として入力し、質問文の構造情報を抽出して、ノウハウの構造情報とのマッチングを行うこと、また、引用例４の上記摘記事項（ｇ）には、問い合わせ文を検索条件とし、問い合わせ文から特徴素を抽出してＯＲ検索することが記載されているように、検索条件を質問文とし、検索条件に合致あるいは類似する文書をデータベースの中から検索することは周知技術であるから、引用例１発明において、相違点２の構成を得ることは当業者が容易に想到し得た事項である。
（６．３）［相違点３］について
　引用例１発明の目的は上記摘記事項（ｂ）の「Ｋｎｏｗ　Ｗｈｏ検索」、「そのキーワードについて社内で最も詳しいと思われる人間を推定できる」との記載より、入力した検索条件について詳しい人物を見つけ出して問い合わせ等を行うためであることは明らかであるから、引用例１発明においても検索条件により検索された人物に対して、問い合わせを行うことは当然考えられる事項である。
　そして、引用例１発明の動作環境には、電子メールシステムが備わっているから、こうした問い合わせを行う場合には電子メールが一般に用いられ、また、人物の名前に対応させてその人物の電子メールアドレスを登録したアドレス帳データベースで、人物の名前から電子メールアドレスを特定することは周知技術であるから、引用例１発明において、抽出された人物に関する情報に基づいて前記人物への配信先を特定することは当業者が容易になし得ることである。
　また、引用例５の上記摘記事項（ｈ）乃至（ｌ）には、質問者が入力した質問文についてよく知っている配信先を特定し、質問文から作成されたメッセージを配信先へ電子メールで配信することが記載されており、また、こうした質問文についてよく知っている人物を検索して質問文を配信する際に、検索されたすべての人物に配信せず、所属、役職、好き嫌い、知人であるかなどの対人関係など基づいて配信先を選択することは、日常よく経験することであり、周知文献の上記摘記事項（ｍ）乃至（ｏ）にも記載されているように周知技術であり、しかも選択をコンピュータが自動で行うか、操作者の指示によってによって行うかは適宜選択する設計事項であるから、引用例１発明において、特定された配信先のうち、質問文の作成者によって選択された送信指示があった配信先へのみ質問文から作成されたメッセージを配信することは当業者が容易になし得ることである。
　してみると、引用例１発明において、相違点３の構成を得ることは当業者が容易に想到し得た事項である。
（６．４）まとめ
　以上判断したとおり、本願発明における上記相違点１乃至３に係る構成はいずれも当業者が容易に想到し得たものであり、また、各相違点を総合しても本願発明は当業者が想到することが困難なものとはいえない。
　そして、本願発明の作用効果も、引用例１乃至５及び周知技術から当業者が予測できる範囲のものである。
　したがって、本願発明は、引用例１乃至５に記載された各発明に基づいて、周知技術を参酌することにより当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
７．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、引用例１乃至５に記載された各発明に基づいて、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、本願の他の請求項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。