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　平成８年特許願第１４２２６９号「単語および概念間の共起度の学習方式」拒絶査定不服審判事件〔平成９年１１月２８日出願公開、特開平９−３０５６０８〕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・請求項１に係る発明
　
　本件出願は、平成８年５月１３日の出願であって、平成１３年８月２日付で拒絶査定がなされ、これに対し、平成１３年９月１３日に拒絶査定に対する審判請求がなされた。そして、当審において平成１７年１２月２６日付で拒絶理由通知がなされ、平成１８年２月６日付で手続補正がなされたものである。
　そして、平成１８年２月６日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という）は、次のとおりである。
　
「既存の概念の上位及び下位関係を表す概念の階層と、単語間の共起データと、に基づき、単語および概念間の共起度を学習する方式であって、
　概念を表す名詞と、該名詞と共起する単語（「共起語」という）の複数の組からなる入力データを入力して格納する共起データ入力手段と、
　概念階層を格納する概念階層記憶手段と、
　各共起語毎に新たに構成される、概念の階層と該階層中の各々の概念とが前記共起語と共起する度合を示すモデル（「概念階層木共起度モデル」という）を格納する共起度モデル記憶手段と、
　　ある特定の共起語に対して、前記共起データ入力手段に格納された入力データ中の単語の共起頻度と、前記概念階層記憶手段に格納された概念の階層と、を用いて、名詞全体と、該共起語と、の共起度をモデル選択によって学習して、前記共起度モデル記憶手段に格納する、共起度学習手段と、
　前記共起データ入力手段の格納されたデータのうちの名詞の一部を用いて、前記概念の階層（シソーラス木）のカットと名詞全体の分布の推定を行う分布推定手段と、
　を備え、
　前記共起度学習手段が、モデル選択による学習を行う際には、前記分布推定手段にて推定された名詞全体の分布の表現形について、名詞及び共起語間の共起度を、名詞概念階層中にカット（断面）として存在する名詞分類中の各々の名詞に対する、特定の共起語との共起度として表すことにより、名詞概念及び動詞間の共起度を表現するモデル（「概念木共
起度モデル」という）の積としての表現のうち、最適と判定された表現モデルを選択するが、その際、前記共起度学習手段は、変形記述長最小原理を適用して、最適モデルを算出するにあたり、名詞概念及び動詞間の共起度を表現するモデル（「概念木共起度モデル」という）のデータ記述長とモデル記述長の総和を算出し該総和を最小とするモデルを選択する、ことを特徴とする概念および単語間の共起度学習方式。」
　
２．当審が通知した拒絶の理由
　
　当審が平成１７年１２月２６日付け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＞ 
　この出願は、特許請求の範囲の記載が下記の点で、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。 
　　　　　　　　　　　　　　　　　 記 
　請求項１に記載された「概念および単語間の共起度学習方式」は、特定の情報処理をコンピュータに実行させるソフトウエアを必要とする、いわゆるソフトウエア関連発明であると解されるから、請求項１に係る発明を構成する「共起度学習手段」及び「分布推定手段」は、それぞれ、コンピュータが備える処理装置にて実行されるソフトウエアの情報処理の内容により特定されるものと把握される。 
　そこで、請求項１に記載された「共起度学習手段」と「分布推定手段」とを特定する事項をそれぞれ検討すると、請求項１に記載された「共起度学習手段」を特定する事項は、「前記共起度モデル記憶手段に格納されている概念階層木共起度モデルの学習を行い、ある特定の共起語に対して、前記共起データ入力手段に格納された入力データ中の単語の共起頻度と、前記概念階層記憶手段に格納された概念の階層と、に基づき、名詞全体と、該共起語と、の共起度を推定する」ことと、「前記分布推定手段にて推定された名詞全体の分布の表現形について、名詞及び共起語間の共起度を、名詞概念階層中にカット（断面）として存在する名詞分類中の各々の名詞に対する、特定の共起語との共起度として表すことにより、名詞概念及び動詞間の共起度を表現するモデル（「概念木共起度モデル」という）の積としての表現のうち、最適と判定された表現モデルを算出して出力し、その際、前記共起度学習手段は、変形記述長最小原理を適用して、最適モデルを算出するにあたり、名詞概念及び動詞間の共起度を表現するモデル（「概念木共起度モデル」という）のデータ記述長とモデル記述長の総和を最小とするモデルを算出する」ことであるが、これらの記載からは、共起度学習手段が実行する情報処理がどのような具体的内容及び手順からなるのかが把握できない（略）。
　また、請求項１に記載された「分布推定手段」を特定する事項は、「前記共起データ入力手段の格納されたデータのうちの名詞の一部を用いて、前記概念の階層（シソーラス木）のカットと名詞全体の分布の推定を行う」ことであるが、この記載からは、分布推定手段が実行する情報処理がどのような具体的内容及び手順からなるのかが把握できない（略）。
　よって、請求項１に記載された「概念および単語間の共起度学習方式」は、その情報処理の内容が明らかでなく、装置全体として、どのようなデータを、どのように処理し、どのような具体的成果を得るのかが把握できない。 
　したがって、請求項１に係る発明は明確でない。 
　
＜理由２＞ 
　この出願の下記の請求項に記載されたものは、下記の点で特許法第２９条第１項柱書に規定する要件を満たしていないから、特許を受けることができない。 
　　　　　　　　　　　　　　　　　 記 
　この出願の請求項１に記載された「概念および単語間の共起度学習方式」は、コンピュータ応用装置として構成されるものと把握される。 
　このような、その発明の実施にソフトウエアを必要とするコンピュータ応用装置に関する発明は、請求項に記載された事項に基づいて把握される請求項に係る発明について、当該請求項に係る発明が解決しようとする課題に対応する解決手段（例えばプログラムの処理）が自然法則を利用した手段である場合に、特許法第２条に規定する「自然法則を利用した技術的思想の創作」であるといえるが、たとえ、解決手段が自然法則を利用した手段であっても、その手段が、「コンピュータを用いて処理すること」のみである場合は、自然法則を利用した技術的思想の創作には該当しないといえる（特許庁が平成９年２月に公表した特定技術分野の審査の運用指針（略）「第１章コンピュータ・ソフトウエア関連発明２．特許要件」を参照。）。 
　そこで、この出願の請求項１に記載された「概念および単語間の共起度学習方式」の課題解決手段が、自然法則を利用した手段であるかどうかを検討するに、上記した理由１において指摘したように、請求項１に記載された事項は、どのような情報処理を実行するのかすら明らかでなく、その情報処理についてコンピュータのハードウエア資源がどのように用いられて処理されるかを直接的又は間接的に示す具体的な事項は何ら記載されていない（請求項１に記載した「共起データ入力手段」、「概念階層記憶手段」及び「共起度モデル記憶手段」は、それぞれ入力あるいは格納される情報によってのみ特定されており、処理の対象となるデータの所在を示すに留まるから、解決手段としての「処理」すなわち「共起度学習手段」と「分布推定手段」とが実行する情報処理には、ハードウエア資源が具体的に用いられているとはいえない。）。 
　してみれば、請求項１に係る発明における自然法則を利用した手段は、単に「コンピュータを用いて処理すること」のみであるといえるから、請求項１に係る発明は「自然法則を利用した技術的思想の創作」であるとは認められない。 
　よって、この出願の請求項１に記載されたものは、特許法第２９条第１項柱書に規定する要件を満たしていないから、特許を受けることができないものである。 
　 
＜理由３＞ 
　この出願は、発明の詳細な説明の記載が下記の点で、特許法第３６条第４項に規定する要件を満たしていない。 
　　　　　　　　　　　　　　　　　 記 
　この出願の明細書及び図面は、発明の詳細な説明の段落【０００２】〜【００２８】、段落【００３４】〜【００９１】、段落【００９６】〜【０１００】及び第２〜５図の記載（以下「記載１」という。）と、特許請求の範囲を含む明細書のその他の部分（段落【００２９】〜【００３２】、段落【００９２】〜【００９５】等）及び第１図の記載（以下「記載２」という。）との対応が著しく不明確である。 
　請求項１に係る発明に対応するとみられる、記載２中の発明の詳細な説明の段落【００２９】〜【００３２】や段落【００９２】〜【００９５】及び第１図の記載からは、請求項１に係る発明をどのような具体的情報処理を実行する装置として構成するのかは明らかでないし、また、記載１は、請求項１に記載した手段のそれぞれとの関係が著しく不明確であるから、記載１により請求項１に係る発明をどのように実施するのかを明らかにしているとはいえない。 
　なお、審判請求人は、請求の理由の記載において「本発明はデジタル計算機（ならびにその特殊型）を用いて実装するソフトウェアの発明でり、ソフトウェアとしての説明が十分に行われていれば、当業者による実施は困難とは思われません。」、「このソフトウエア処理方法に関しては、明細書の段落[0034]〜[0042]に詳細に説明されている。また、ハードウェア構成については、デジタル計算機(ノイマン型計算機)およびその特殊形式を用いる事は、本願出願時の当業者には、わざわざ説明してもらうほどの事項ではありません。」、「図３、図５のフローチャートについてハードウェア構成が不明であるという指摘がなされている。おそらくこの指摘はデータ構造が明記されていない事によるものと推察される。これらのフローチャートは、離散最適化法（組み合わせ最適化法）のフローチャートであり、データ構造に関してはごく普通の物を使用すれば良い。」と主張するが、前述したように、記載１は請求項１に係る発明との関係が著しく不明確であって、請求人が主張の根拠とする明細書の段落[0034]〜[0042]や図３、図５の記載（いずれも記載１に含まれる。）は、本願の請求項１に係る発明に関して、これを当業者が実施可能な程度に明確かつ十分に説明しているとはいえないから、請求人の主張は採用できない。 
　以上のとおりであるから、この出願の明細書の発明の詳細な説明は、請求項１に記載された発明を実施することができる程度に明確かつ十分に記載されていない。 』
　
３．請求人の主張
　
　上記拒絶の理由に対し、請求人は、平成１８年２月６日付けの意見書において、概ね以下のような主張をしている。
・理由２について、
『本願発明では、「発明の階層の記憶部」というハードウェアに蓄えられた概念階層（本願明細書図３）と「共起データ入力部」というハードウェアを通して得た共起データを利用して、「共起度学習部」において本意見書で概略を示したモデル選択の処理を行って、その結果得られた最適な概念階層モデル（図４、５等）を、「共起度モデル記憶部」というハードウェアに格納します。これは、補正後の請求項１に示され、詳細な説明にも述べられています。以上のように本発明は、「コンピュータを用いて処理すること」のみでないことは明らかです。』
・理由３について、
『（１）目的　　本願発明の主目的は、曖昧性解消のために最適な単語の木を作り出すことです。例えば、 Fly（飛ぶ）という動詞の主語となる名詞について考えて見ましょう。（中略）以上の様に、適切な単語の木を作るためには、上位の概念で代表させることができるか、それとも下位の詳細な概念や単語まで残さなければならないかを決める事が必要です。そしてこれを実現することが、本特許の主要な目的となります。
（２）原理　　前記の目的を達成するためには、上位の概念階層で代表できるかどうかを決定するための数理的な基準が必要になります。本特許ではその基準として記述長最小(MDL)原理を用いています。（中略）この原理は、統計学や機械学習の文脈で用いられる他、科学法則の選択基準としても妥当性があるといわれています。つまり、人間の合理性のひとつのモデルです。本特許では、この原理に一種の近似を加えた“変形記述長最小原理”を提案して用いています。
　＜概念階層モデル選択への記述長最小原理の適用＞
　概念階層において、上位の概念で下位の単語や概念を代表させることができるかどうかを決める事が、本特許の目的であると述べました。記述長最小原理を用いれば、これが可能である事を図式的に示します。（中略）以上が、記述長最小原理を用いた、概念階層モデル選択のあらましです。第1節“目的”の最初に、「本特許の目的は最適な単語の木を作り出すことです」と書きましたが、既に概念階層が与えられているので、良いモデルを選択する（つまり不要な単語や概念を無視してゆく）ことで、最適な単語の木を作り出すことができます。すなわち、モデル選択とモデルの構築が同義となります。
（３）アルゴリズム　　前節で示した記述長最小原理によって、最適な概念階層モデルを選択するわけですが、このアルゴリズムは至ってシンプルです。概念階層を上から順にたどりながら、その概念と下位の概念の集合の総合記述長を比較して短い方を残してゆくだけです。原特許の図３では、確率値を求めるための概念階層の選択（構築）方法が示されています。これは、前節（原理）での“共起度”が“確率”に変わったものとお考え下さい。原特許図３のフローチャートは原特許の図１にある“分布推定部”で行われる処理です。原特許の図５では、共起度を求めるための概念階層の選択（構築）方法が示されています。このアルゴリズムでは、まず、名詞の確率を求め、次に共起度を求めます。原特許図５が本特許の心臓部であり、原特許の図１にある“共起度学習部”で行われる処理です。
（４）特許中のキーワード、記述
　拒絶理由３では、「記載１」と「記載２」の対応が“著しく不明確”と指摘されています。ミッシングリングが存在するわけです。そこで、キーワードや記述を説明することによって、これらのミッシングリングをつなげます。（「記載１」とは、原特許のカラム[0002]〜[0028], [0034]〜[0091], [0096]〜[0100],第2図〜第5図、「記載２」とは、原特許のカラム[0029]〜[0032], [0092]〜[0095],第1図です。）記載２の各カラム毎に、キーワードおよび記述を説明します。（中略）以上、不明確と思われるキーワード、記述について説明をいたしました。また、“発明の詳細な説明との対応も不明”というご指摘（理由３）は、前記の回答により解消されたものと信じます。これによって、理由３は解消されたものと信じます。』
・理由１について、
『「共起度学習手段」は、本意見書の（１）原理で説明したモデル選択の事です。「分布推定手段」については、本意見書の前半「原理」および「アルゴリズム」の本願発明明細書図３の説明をご覧下さい。』
　
４．当審の判断
　
４−１．理由１（第３６条６項２号違反）について
　
　請求人は、当審が通知した拒絶の理由に対し、請求項１の記載を補正しているので、補正後の請求項１の記載が、特許法第３６条第６項第２号の規定を満たしているかどうかを以下に検討する。
　補正後の請求項１に記載した「共起度学習手段」を特定する事項は、
（ａ）「ある特定の共起語に対して、前記共起データ入力手段に格納された入力データ中の単語の共起頻度と、前記概念階層記憶手段に格納された概念の階層と、を用いて、名詞全体と、該共起語と、の共起度をモデル選択によって学習して、前記共起度モデル記憶手段に格納する」ことと、
（ｂ）「モデル選択による学習を行う際には、前記分布推定手段にて推定された名詞全体の分布の表現形について、名詞及び共起語間の共起度を、名詞概念階層中にカット（断面）として存在する名詞分類中の各々の名詞に対する、特定の共起語との共起度として表すことにより、名詞概念及び動詞間の共起度を表現するモデル（「概念木共起度モデル」という）の積としての表現のうち、最適と判定された表現モデルを選択するが、その際、前記共起度学習手段は、変形記述長最小原理を適用して、最適モデルを算出するにあたり、名詞概念及び動詞間の共起度を表現するモデル（「概念木共起度モデル」という）のデータ記述長とモデル記述長の総和を算出し該総和を最小とするモデルを選択する」ことである。
　しかしながら、意見書における請求人の主張を参酌しても、前記（ａ）及び（ｂ）の記載からは、共起度学習手段が実行する情報処理がどのような具体的内容及び手順からなるのかが依然として把握できない。
　また、補正後の請求項１に記載した「分布推定手段」を特定する事項は、
（ｃ）「前記共起データ入力手段の格納されたデータのうちの名詞の一部を用いて、前記概念の階層（シソーラス木）のカットと名詞全体の分布の推定を行う」ことである。
　しかしながら、意見書における請求人の主張を参酌しても、前記（ｃ）の記載からは、分布推定手段が実行する情報処理がどのような具体的内容及び手順からなるのかが依然として把握できない。
　よって、補正後の請求項１に記載された「概念および単語間の共起度学習方式」は、依然としてその情報処理の内容が明らかでなく、装置全体として、どのようなデータを、どのように処理し、どのような具体的成果を得るのかが依然として把握できない。 
　よって、請求項１の記載は、特許を受けようとする発明が明確でないから、本件出願の特許請求の範囲の記載は、依然として、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
　
４−２．理由２（第２９条第１項柱書き違反）について
　
　請求人は、請求項１の「概念階層記憶手段」、「共起データ入力部」、「共起度モデル記憶部」がそれぞれハードウエアであり、「概念階層記憶手段」に蓄えられた概念階層と「共起データ入力部」を通して得た共起データを利用して、「共起度学習部」において本意見書で概略を示したモデル選択の処理を行って、その結果得られた最適な概念階層モデルを「共起度モデル記憶部」に格納するものであるから、本発明は、「コンピュータを用いて処理すること」のみでないことは明らかであると主張する。
　しかしながら、補正後の請求項１についてみても、ハードウエア資源である「共起データ入力手段」、「概念階層記憶手段」及び「共起度モデル記憶手段」は、それぞれ入力あるいは格納される情報によってのみ特定されており、処理の対象となるデータ及び処理結果の所在を示すに留まるから、解決手段としての「処理」すなわち「共起度学習手段」が実行する「名詞全体と、該共起語と、の共起度をモデル選択によって学習して」との情報処理、及び、「分布推定手段」が実行する「前記概念の階層（シソーラス木）のカットと名詞全体の分布の推定を行う」との情報処理には、ハードウエア資源が具体的に用いられているとはいえない。
　してみれば、補正後の請求項１に係る発明における自然法則を利用した手段は、依然として、単に「コンピュータを用いて処理すること」のみであるといえるから、請求項１に係る発明は「自然法則を利用した技術的思想の創作」であるとは認められない。 
　よって、請求項１に記載した「概念および単語間の共起度学習方式」は、依然として、自然法則を利用した技術的思想の創作であることを要件とする特許法第２条に規定する「発明」に該当しないから、特許法第２９条第１項柱書に規定する要件を満たしていない。
　
４−３．理由３（第３６条４項違反）について
　補正後の請求項１に係る発明について、発明の詳細な説明の記載が、これを当業者が実施することができる程度に明確かつ十分に記載されているか検討する。
　請求人は意見書において、本件出願の明細書で用いられる原理やアルゴリズム等について具体例を挙げつつ説明を加えているが、その説明が補正後の請求項１に記載された事項とどのように対応するのかが明らかでないから、意見書にて説明される内容を参酌しても、本件出願明細書の発明の詳細な説明を、補正後の請求項１に係る発明について、これを当業者が実施することができる程度に明確かつ十分に記載したものとみることができない。
　よって、本件出願の発明の詳細な説明の記載は、依然として、特許法第３６条第４項に規定する要件を満たしていない。
　
５．まとめ
　
　以上のとおり、本件出願の明細書の記載は、特許法第３６条第６項第２号及び同条第４項の規定を満たしていない。
　また、請求項１の記載は明確でないものの、請求項１の記載から把握されるものは、特許法第２条第１項にいう「自然法則を利用した技術的思想の創作」に該当しないから、特許法第２９条第１項柱書の規定により特許を受けることができない。
　よって、結論の通り審決する。