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　特願２００１−１８５８００「機械翻訳装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　１月１０日出願公開、特開２００３−　　６１９３〕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．手続きの経緯
　本願は、平成１３年６月２０日の出願であって、平成１５年４月７日付で拒絶査定がされ、これに対し、同年５月１４日に拒絶査定に対する審判請求がされるとともに、同年６月６日付で手続補正がなされたものである。
　
２．平成１５年６月６日付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１５年６月６日付の手続補正（以下「本件補正」という。）を却下する。
　
  [理由]
　（１）補正後の本願発明
　本件補正により、特許請求の範囲は、
　
「【請求項１】　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベース、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベース、
　原言語の単語を意味概念の類似性に基づいて木構造に階層化してなる分類体系表を備えた類語辞書データベース、
　用例データベース内の全ての用例のうち、入力文と最も類似する用例を検索する第１手段、
　検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段、ならびに
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段を備えており、
　第１手段は、各用例の原言語文と入力文との間の距離が最小となる用例を、入力文と最も類似する用例として検索するものであり、
　用例の原言語文と入力文との間の距離は、入力文には存在しないが用例には存在する単語の数、入力文には存在するが用例には存在しない単語の数、および入力文と用例との間で単語が置き換えられている場合において、置き換えられた２つの単語間の意味的距離を考慮して算出され、
　上記置き換えられた２つの単語間の意味的距離は、類語辞書データベース内の分類体系表において、上記置き換えられた２つの単語の最も具体的な共通概念レベルの階層とこれらの単語の階層との間の階層差と、類語辞書データベース内の分類体系表において、最も抽象的な概念レベルの階層と上記置き換えられた２つの単語の階層との間の階層差とに基づいて算出されることを特徴とする機械翻訳装置。
　【請求項２】　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベース、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベース、
　原言語の単語を意味概念の類似性に基づいて木構造に階層化してなる分類体系表を備えた類語辞書データベース、
　用例データベース内の全ての用例のうち、入力文と最も類似する用例を検索する第１手段、
　検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段、ならびに
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段を備えており、
　第１手段は、各用例の原言語文と入力文との間の距離が最小となる用例を、入力文と最も類似する用例として検索するものであり、
　用例の原言語文と入力文との間の距離は、入力文には存在しないが用例には存在する単語の数、入力文には存在するが用例には存在しない単語の数、入力文と用例との間で単語が置き換えられている場合において、置き換えられた２つの単語間の意味的距離および入力文を構成する単語数を考慮して算出され、
　上記置き換えられた２つの単語間の意味的距離は、類語辞書データベース内の分類体系表において、上記置き換えられた２つの単語の最も具体的な共通概念レベルの階層とこれらの単語の階層との間の階層差と、類語辞書データベース内の分類体系表において、最も抽象的な概念レベルの階層と上記置き換えられた２つの単語の階層との間の階層差とに基づいて算出されることを特徴とする機械翻訳装置。
　【請求項３】　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベース、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベース、
　原言語の単語を意味概念の類似性に基づいて木構造に階層化してなる分類体系表を備えた類語辞書データベース、
　用例データベース内の全ての用例のうち、入力文と最も類似する用例を検索する第１手段、
　検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段、ならびに
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段を備えており、
　第１手段は、各用例の原言語文と入力文との間の距離が最小となる用例を、入力文と最も類似する用例として検索するものであり、
　用例の原言語文と入力文との間の距離は、入力文には存在しないが用例には存在する単語の数、入力文には存在するが用例には存在しない単語の数、入力文と用例との間で単語が置き換えられている場合において、置き換えられた２つの単語間の意味的距離、入力文を構成する単語数および用例を構成する単語数を考慮して算出され、
　上記置き換えられた２つの単語間の意味的距離は、類語辞書データベース内の分類体系表において、上記置き換えられた２つの単語の最も具体的な共通概念レベルの階層とこれらの単語の階層との間の階層差と、類語辞書データベース内の分類体系表において、最も抽象的な概念レベルの階層と上記置き換えられた２つの単語の階層との間の階層差とに基づいて算出されることを特徴とする機械翻訳装置。
　【請求項４】　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベース、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベース、
　原言語の単語を意味概念の類似性に基づいて木構造に階層化してなる分類体系表を備えた類語辞書データベース、
　用例データベース内の全ての用例のうち、入力文と最も類似する用例を検索する第１手段、
　検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段、ならびに
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段を備えており、
　第１手段は、各用例の原言語文と入力文との間の距離が最小となる用例を、入力文と最も類似する用例として検索するものであり、
　用例の原言語文と入力文との間の距離distは、入力文には存在しないが用例には存在する単語の数をＩとし、入力文には存在するが用例には存在しない単語の数をＤとし、入力文と用例との間で単語が置き換えられている場合において、置き換えられた２つの単語間の意味的距離をSEMIDISTとし、入力文を構成する単語数をＬinput とし、用例を構成する単語数をＬexample とすると、次式（１）で表され、
　上記SEMIDISTは、類語辞書データベース内の分類体系表において、上記置き換えられた２つの単語の最も具体的な共通概念レベルの階層とこれらの単語の階層との間の階層差をＫとし、類語辞書データベース内の分類体系表において、最も抽象的な概念レベルの階層と上記置き換えられた２つの単語の階層との間の階層差をＮとすると、次式（２）で表されることを特徴とする機械翻訳装置。
【数１】
　【請求項５】　第２手段は、検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を、２言語辞書データベースに基づいて特定する手段、および
　検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する手段、
　を備えていることを特徴とする請求項１、２、３および４のいずれかに記載の機械翻訳装置。」
　
と補正された。
　本件補正前の特許請求の範囲は次のとおりである。
　
　「【請求項１】　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベース、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベース、
　用例データベース内の全ての用例のうち、入力文と最も類似する用例を検索する第１手段、
　検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段、ならびに
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段、
　を備えている機械翻訳装置。
　【請求項２】　原言語の単語を意味概念の類似性に基づいて木構造に階層化してなる分類体系表を備えた類語辞書データベースを備えており、第１手段は、類語辞書データベースに基づいて、入力文と最も類似する用例を検索するものである請求項１に記載の機械翻訳装置。
　【請求項３】　第２手段は、検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を、２言語辞書データベースに基づいて特定する手段、および
　検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する手段、
　を備えている請求項１および２のいずれかに記載の機械翻訳装置。
　【請求項４】　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベースを予め用意しておく第１ステップ、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベースを予め用意しておく第２ステップ、
　用例データベース内の全ての用例のうち、入力文と最も類似する用例を検索する第３ステップ、
　検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第４ステップ、ならびに
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第５ステップ、
　を備えている機械翻訳方法。
　【請求項５】　原言語の単語を意味概念の類似性に基づいて木構造に階層化してなる分類体系表を備えた類語辞書データベースを予め用意する第６ステップを備えており、
　第３ステップでは、類語辞書データベースに基づいて、入力文と最も類似する用例が検索される請求項４に記載の機械翻訳方法。
　【請求項６】　第４ステップは、検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を、２言語辞書データベースに基づいて特定するステップ、および
　検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成するステップ、
　を備えている請求項４および５のいずれかに記載の機械翻訳方法。」
　
　上記補正について検討する。
　
　上記補正は、補正前の請求項４乃至請求項６を削除し、補正前の請求項１に、請求項２及び請求項３の内容を加え、さらに補正前の請求項１の「第１手段」について、「第１手段は、各用例の原言語文と入力文との間の距離が最小となる用例を、入力文と最も類似する用例として検索するものであり、
　用例の原言語文と入力文との間の距離は、入力文には存在しないが用例には存在する単語の数、入力文には存在するが用例には存在しない単語の数、および入力文と用例との間で単語が置き換えられている場合において、置き換えられた２つの単語間の意味的距離を考慮して算出され、
　上記置き換えられた２つの単語間の意味的距離は、類語辞書データベース内の分類体系表において、上記置き換えられた２つの単語の最も具体的な共通概念レベルの階層とこれらの単語の階層との間の階層差と、類語辞書データベース内の分類体系表において、最も抽象的な概念レベルの階層と上記置き換えられた２つの単語の階層との間の階層差とに基づいて算出される」との限定を加えて新たな請求項１とすると共に、当該新たな請求項１の「用例の原言語文と入力文との間の距離」を「算出」するにあたり、さらに「入力文を構成する単語数を考慮」することを加えて新たな請求項２とし、当該新たな請求項２の「用例の原言語文と入力文との間の距離」を「算出」するにあたり、さらに「用例を構成する単語数を考慮」することを加えて新たな請求項３とし、また、新たな請求項１の「用例の原言語文と入力文との間の距離」を算出するにあたり、【数１】で表される式にて算出することを限定して新たな請求項４とするものである。
　しかしながら、新たな請求項２乃至請求項５に係る補正は、補正前の請求項１にさらに限定を加えた３つの請求項である新たな請求項２乃至請求項４とした上、これらに従属する新たな請求項５を加える、所謂増項補正に該当するものであり、請求項の削除、特許請求の範囲の減縮、誤記の訂正、明りょうでない記載の釈明のいずれをも目的とするものではないことは明らかである。
　したがって、本件補正は、特許法１７条の２第４項の規定に違反するものであり、特許法１５９条１項において読み替えて準用する同法５３条１項の規定により却下されるべきものである。
　
３．本願発明について
　平成１５年６月６日付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１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１４年１１月１９日付手続補正によって補正された明細書の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】　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベース、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベース、
　用例データベース内の全ての用例のうち、入力文と最も類似する用例を検索する第１手段、
　検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段、ならびに
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段、
　を備えている機械翻訳装置。」
　
（１）引用例１
　これに対して、原査定の拒絶の理由で引用された特開平４−１６０４７３号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　
（イ）「
実施例１
　以下、本発明を実施例を参照して詳細に説明する。一実施例として、英語から日本語への翻訳を行なう翻訳処理装置について述べる。
　第１図は、本発明の一実施例を示すブロック図を表わす。図中、１はディスプレイ等の出力装置、２はキーボード等の入力装置、３はプロセッサ、４はメモリ、５は原文ファイル、６は訳文ファイル、７は英日辞書ファイル、８は日本語辞書ファイル、９は囲型（審決注：「典型」の誤字と認める。）対訳パターンファイル、１０はクラスタリングファイル、１１は対訳事例ファイルをそれぞれ示す。プロセッサ３は、さらに、テキスト正規化処理部３１，テキスト比較処理部３２，テキストクラスタリング処理部３３，翻訳処理部３４，パターン主導型翻訳処理部３５，パターン抽出処理部３６，パターン登録処理部３７から構成される。」（４頁右上欄１行〜１７行）
　
（ロ）「（２０２）原文ファイル５から翻訳対象の英文テキストを出現順に抽出する。
　（２０３）英文テキストが、類似文を持つがどうかチェックし、持てば（２０４）、持たなければ（２０７）の処理へ移行する。」（５頁右下欄１４行〜１８行）
　
（ハ）「（２０５）典型対訳ファイル９に登録しである典型原文パターンと典型訳文パターンの対応関係を利用して、パターン主導型の翻訳処理を行なう。
　ここで、パターン主導型の翻訳処理について、第７図に示す処理フローに従って説明する。
　（７０１）翻訳対象の英文テキストと典型原文パターンの構成要素（この場合は単語とみなしてよい）を比較し、構成要素の共通部分と異なり部分を区別する。異なり部分をその出現順序に従って、順次、変数化部１，変数化部２，変数化部３，…変数化部ｎ，…のように対応付けしておく。
　一例として第８図に示すような英文テキスト、“Ｔｈｉｓ　ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｓｅｔ　ｈａｓ　ａ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｍａｐｐｉｎｇ　ｆｒｏｍ　ＡＳＣＩＩ　ｃｏｄｅ．”を翻訳する場合、典型原文パターンとして、“Ｔｈｉｓ　！Ｎ　ｓｅｔ　ｈａｓ　ａ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｓ　ｍａｐｐｉｎｇ　ｆｏｒｍ　！Ｎ　ｃｏｄｅ．”が登録されていれば、“ｃｈａｒａｃｔｅｒ”が変数化部１で最初の！Ｎに対応付けされ、“ＡＳＣＩＩ”が変数化部２で２番目の！Ｎに対応付けされる。
　（７０２）変数化部として抽出された単語列を、順次、翻訳する。その際、原文パターン中の変数化部に対応する要素として、名詞句であれば！Ｎ、動詞句であれば！ＶＰのように構文要素の識別名が付与されているので、変数化部に対応する構文要素となるように、あらかじめ構文解析結果を予測して構文解析を行ない翻訳結果の訳語を得ることができる。
　第８図の例では、ｃｈａｒａｃｔｅｒが！Ｎに対応し、最初の！Ｎの訳は，「キャラクタ」になることがわかる。さらに、ＡＳＣＩＩが２番目の！Ｎに対応し、語が「ＡＳＣＩＩ」となる。
　（７０３）訳文パターン中の変数化部を（７０２）のステップで抽出した訳語で置き換える。
　第８図では、訳文パターン「この！Ｎセットは！Ｎコードと対応が異なる。」に対して、２つの変数化部が存在し、最初の変数化部には「キャラクタ」が、２番目の変数化部には「ＡＳＣＩＩ」がそれぞれ対応して置き換えられる。」（６頁左上欄１１行〜左下欄８行）
　
（ニ）「以上の処理結果、翻訳対象テキストに対応する訳文テキストとして、「このキャラクタセットはＡＳＣＩＩコードと対応が異なる。」が最終的に得られることになる。」（６頁右下欄６行〜９行）
　
（ホ）「
実施例３
　別の実施例として、英語から日本語への翻語を行なう翻訳処理装置について述べる。装置の構成は実施例１と同様とする。
　本実施例では、第１図の典型対訳パターンファイル９中に既にパターンが登録してあることを前提にする」（１１頁左下欄１７行〜右下欄３行）
　
（ヘ）「本発明の適用効果として、類似の文書の典型対訳パターンファイルを予め複数個用意しておくことにより、新たな文書の翻訳の際に、最も類似と思われる文書の典型対訳パターンファイルを選択利用して効率良く翻訳および訳文の校正作業を行なうことができる。」（１２頁右下欄１４行〜１９行）
　
　以上の記載から、引用例１には、主に実施例３に関する、次の発明（以下「引用例１発明」という。）が記載されているものと認める。
　
「英語から日本語への翻訳を行なう翻訳処理装置であって、
　英日辞書ファイル７および典型対訳パターンファイル９を有し、
　原文ファイル５から翻訳対象の英文テキストを出現順に抽出し、
　英文テキストが、類似文を持つがどうかチェックし、既にパターンが登録してある典型対訳ファイル９に登録してある典型原文パターン（例．“Ｔｈｉｓ　！Ｎ　ｓｅｔ　ｈａｓ　ａ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｓ　ｍａｐｐｉｎｇ　ｆｏｒｍ　！Ｎ　ｃｏｄｅ．”）と典型訳文パターン（例．「この！Ｎセットは！Ｎコードと対応が異なる。」）の対応関係を利用して、パターン主導型の翻訳処理を行なうものであり、
　該パターン主導型の翻訳処理は、
（７０１）翻訳対象の英文テキストと典型原文パターンの構成要素を比較し、構成要素の共通部分と異なり部分を区別して異なり部分をその出現順序に従って、順次、変数化部１，変数化部２，変数化部３，…変数化部ｎ，…のように対応付けしておく手段と、
（７０２）変数化部として抽出された単語列を、順次、翻訳する手段と、
（７０３）訳文パターン中の変数化部を（７０２）のステップで抽出した訳語で置き換える手段とを有し、
　類似の文書の典型対訳パターンファイルを予め複数個用意しておくことにより、新たな文書の翻訳の際に、最も類似と思われる文書の典型対訳パターンファイルを選択利用して効率良く翻訳および訳文の校正作業を行なうことができる、訳文テキストを得る翻訳処理装置。」
　
　原査定の拒絶の理由で引用された特開平３−２７６３６７号公報（以下、「引用例２」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　
（ト）「この発明は原文とこの原文に対応する訳文との対からなる用例を用いて機械翻訳する用例主導型機械翻訳方式であって、人為的に作成された翻訳規則を用いることなく、容易に収集可能な用例を用例データベースに蓄積しておき、原文が入力されたことに応じて、その原文に最も類似した用例をデータベースから検索し、検索された用例の翻訳に従って入力原文を翻訳するように構成したものである。」（２頁左上欄１６行〜右上欄４行）
　
（チ）「用例データベースの中には次の２つの用例が含まれているとする。
○１（審決注：○の中に１の意味。以下同様。）包丁
は切れる。
ｃｕｔｓ．
○２彼女
は切れる。
ｉｓ　ｓｈａｒｐ．
　
（２）対比
　そこで、本願発明と引用例１発明とを対比すると、引用例１発明の「英文テキスト」、「訳文テキスト」、「英日辞書ファイル７」および「翻訳処理装置」は、本願発明の「原言語文」、「原言語文に対応する目的言語文」、「２言語辞書データベース」および「機械翻訳装置」にそれぞれ相当する。
　引用例１発明の「典型対訳ファイル９」は、「典型原文パターン」と「典型訳文パターン」とが登録されているものであり、複数の「原言語文」と「各原言語文に対応する目的言語文」とからなる用例が蓄積された、本願発明の「用例データベース」とは、原言語文及びこれに対応する目的言語文との組（以下「訳文組」という。）を登録乃至蓄積するデータベースという上位概念で一致するものと認められる。
　引用例１発明は、原文ファイル５から翻訳対象の英文テキストを出現順に抽出し、抽出した英文テキストが、類似文を持つがどうかチェックし、既にパターンが登録してある典型対訳ファイル９に登録してある典型原文パターンと典型訳文パターンの対応関係を利用して、パターン主導型の翻訳処理を行なうものであり、このことから、引用例１発明には、典型対訳ファイル９に登録された訳文組を検索する手段が存在するものと認められる。
　引用例１発明の「典型訳文パターン」（例．「この！Ｎセットは！Ｎコードと対応が異なる。」）は、「典型原文パターン」（例．“Ｔｈｉｓ　！Ｎ　ｓｅｔ　ｈａｓ　ａ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｓ　ｍａｐｐｉｎｇ　ｆｏｒｍ　！Ｎ　ｃｏｄｅ．”）の変数に置き換えられた部分（「！Ｎ」の部分。）に対応する部分が既に変数に置き換えられている（「！Ｎ」の部分。）から、本願発明の「翻訳パターン」に相当するものである。
　一方、引用例１発明において、入力文と最も類似する「典型原文パターン」中の変数が「異なり部分」として認識されることは明らかであり、また、当該「典型原文パターン」に対応する「典型訳文パターン」内の変数は、結果として上記「異なり部分」に対応する部分となっているものと認められる。
　引用例１発明の「（７０２）変数化部として抽出された単語列を、順次、翻訳する手段と、
（７０３）訳文パターン中の変数化部を（７０２）のステップで抽出した訳語で置き換える手段」によって、入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、変数化部の単語列に対応する目的言語の単語を英日辞書ファイル７に基づいて取得し、典型訳文パターン中の変数化部を取得した目的言語の単語に置き換えていることから、引用例１発明は、本願発明の「入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段」に対応する手段を有するものと認められる。
　
　以上を総合して、両者は、
　
「複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる訳文組が蓄積されたデータベース、
　原言語と目的言語との間の２言語辞書が蓄積された２言語辞書データベース、
　データベース内の全ての訳文組のうち、入力文と最も類似する訳文組を検索する第１手段、
　入力文中に翻訳パターン内の変数に対応する原言語の単語が存在する場合には、当該原言語の単語に対応する目的言語の単語を２言語辞書データベースに基づいて取得し、翻訳パターン内の変数を取得した目的言語の単語に置き換える第３手段、
　を備えている機械翻訳装置」の点で一致し、以下の点で相違している。
　
［相違点１］
　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる訳文組が蓄積されたデータベースが、本願発明は、複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベースであるのに対し、引用例１発明では、典型原文パターン及び典型訳文パターンが登録された典型対訳パターンファイルである点。
　
［相違点２］
　第１手段で検索するものが、本願発明は用例データベースに蓄積された原言語
文
文
パターン
パターン
　
［相違点３］
　本願発明は、「検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段」を有するのに対し、引用例１発明は、変数で置き換えられた典型原文パターン及び典型訳文パターンとが予め典型対訳パターンファイルに登録してあるものであって、そのような手段を有しない点。
　
（３）判断
［相違点１］及び［相違点２］
　複数の原言語文と各原言語文に対応する目的言語文とからなる用例が蓄積された用例データベースは引用例２の摘記事項（チ）に記載されており、また、引用例２の摘記事項（ト）や特開２００１−１３４６０５号公報（段落【００３５】、図１参照。）に記載されているように、用例データベースや用例集に蓄積された原言語
文
文
　
［相違点３］
　本相違は、単にどの時点で入力文と比較したものとの差分部分を変数に置換するかという問題に帰着し、上記相違点１及び相違点２で判断したように、典型対訳パターンファイルに代えて用例データベースを検索する場合に、「検索した用例の原言語文中の単語であって入力文と異なるものを差分部分とし、検索した用例の目的言語文中の上記差分部分に対応する部分を変数に置き換えることによって翻訳パターンを生成する第２手段」を有するよう構成することは当業者が適宜なし得ることである。
　
　また、本願発明の効果も、引用例１及び引用例２の記載並びに周知技術に基づけば、当業者が普通に想起する範囲内のものである。
　
（４）むすび
　したがって、本願発明は、引用例１に記載された発明及び引用例２の記載並びに周知技術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２９条２項の規定により特許を受けることができない。
　
　よって、結論のとおり審決する。