【事件の表示】
　特願２００８−１１０７３６「情報検索装置及び方法」拒絶査定不服審判事件〔平成２０年１１月１３日出願公開、特開２００８−２７６７６８〕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１５年１１月２７日を国際出願日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００２年１１月２７日、英国）とする特願２００３−３９８０３８号（以下、「原出願」という。）の一部を、平成２０年４月２１日に、特許法第４４条第１項の規定により新たな特許出願としたものであって、平成２０年１１月２７日付けで拒絶理由通知がなされ、平成２１年３月９日付けで手続補正（以下、「第１補正」と呼ぶ。）がなされ、同年４月９日付けで拒絶査定がなされ、これに対して同年８月２１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（以下、「第２補正」と呼ぶ。）がなされたものである。　　
　
第２　第２補正（平成２１年８月２１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］ 
　
　第２補正（平成２１年８月２１日付けの手続補正）を却下する。 
　
［理由］
　
１．補正内容
　
　第２補正は、第２補正前の特許請求の範囲の請求項１を、第２補正後の特許請求の範囲の請求項１のとおりに補正する補正事項を含むものである。
　
＜第２補正前の特許請求の範囲の請求項１＞
　
「【請求項１】
　画像データからなる画像アイテムに関連したメタデータを少なくとも有する異なる複数の情報アイテムを、該情報アイテムの相互の類似性によって、類似する情報アイテムがノードアレー内の類似する位置のノードに位置するように、それぞれのノードにマッピングする情報検索装置において、
　検索条件を定義するユーザ操作手段と、
　上記検索条件に基づいて上記情報アイテムを選択するために、上記画像アイテムに関連したメタデータの検索を実行し、選択された情報アイテムに対応する上記ノードアレー内の位置を検出するプロセッサと、
　上記選択された情報アイテムに対応するノードアレー内の位置を示す表示点を表示するグラフィカルユーザインタフェースとを備え、
　上記プロセッサは、上記選択された情報アイテムの情報内容を示す１つ以上の画像を提供し、
　上記プロセッサ及び上記グラフィカルユーザインタフェースは、協働して、上記検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示することを特徴とする情報検索装置。」
　
＜第２補正後の特許請求の範囲の請求項１＞
　
「【請求項１】
　画像データからなる画像アイテムに関連したメタデータを少なくとも有する異なる複数の情報アイテムを、該情報アイテムの相互の類似性によって、類似する情報アイテムがノードアレー内の類似する位置のノードに位置するように、それぞれのノードにマッピングする情報検索装置において、
　検索条件を定義するユーザ操作手段と、
　上記検索条件に基づいて上記情報アイテムを選択するために、上記画像アイテムに関連したメタデータの検索を実行し、選択された情報アイテムに対応する上記ノードアレー内の位置を検出するプロセッサと、
　上記選択された情報アイテムに対応するノードアレー内の位置を示す表示点を表示するグラフィカルユーザインタフェースとを備え、
　上記プロセッサは、上記選択された情報アイテムの情報内容を示し、上記表示点に対応する１つ以上のラベル情報を、上記グラフィカルユーザインタフェースとともに表示し、　上記プロセッサ及び上記グラフィカルユーザインタフェースは、協働して、上記マッピングされた複数の情報アイテムに対応する表示点のうち、上記検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示することを特徴とする情報検索装置。」
　
２．第２補正に対する判断 
　
　　第２補正の上記補正事項は、補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「上記プロセッサは、上記選択された情報アイテムの情報内容を示す１つ以上の画像を提供し、」、「上記プロセッサ及び上記グラフィカルユーザインタフェースは、協働して、上記検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示する」を、それぞれ、「上記プロセッサは、上記選択された情報アイテムの情報内容を示し、上記表示点に対応する１つ以上のラベル情報を、上記グラフィカルユーザインタフェースとともに表示し、」、「上記プロセッサ及び上記グラフィカルユーザインタフェースは、協働して、上記マッピングされた複数の情報アイテムに対応する表示点のうち、上記検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示する」に限定するものであって、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　
　そこで、第２補正後の上記請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」と呼ぶ。）が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか（平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか）について、以下検討する。
　
２−１．引用例
　
　原査定の拒絶の理由に引用された「遠藤進、椎谷秀一、上原祐介、増本大器、長田茂美，テキストによる意味的な検索と画像による視覚的な検索を統合したマルチメディア検索システムＭＩＲＡＣＬＥＳ，データベースとＷｅｂ情報システムに関するシンポジウム（ＤＢＷｅｂ２００１）論文集，日本，社団法人情報処理学会，２００１年１２月　５日，第９５巻　第１６８号，ｐ．２４９−ｐ．２５６」（以下、「引用例」という。）には、以下の事項が記載されている。
　
あ．「
１． はじめに
　近年、インターネット上には、画像、テキスト、動画などが混在したマルチメディア情報が大量に存在している。しかし、それらの情報はさまざまな場所に分散して存在しており整理されていない。そのため、これらのマルチメディア情報を効率よく検索できるシステムが必要とされて来ている。
　このような状況の中で、インターネット上のマルチメディア情報を検索するための検索エンジンが多数登場している。これらの多くはマルチメデイア情報に付加したテキストを対象にキーワードを用いて検索を行なうものである。
　しかしこのような検索手段では、検索対象を的確に表現する検索条件を与えることが困難であることが多い。また、ユーザが検索対象自体をあいまいにしか認識していない場合もある。これらの場合、ユーザは検索対象を含むより広い範囲の情報を対象とした粗い検索条件しか指定することができず、その結果大量の検索結果が提示されることになる。粗い検索条件による検索では、絞り込みが十分に行なえず不要な情報が多いため、ユーザは提示された情報を一つ一つ参照しながら目的の情報を探す必要がある。
　我々の提案しているマルチメデイア検索システムＭＩＲＡＣＬＥＳでは、この問題を解決するために画像と画像に関連するテキストがペアとなった情報（以下、情報ユニットと呼ぶ）を検索対象とし、大量に配置しても素早く概観できる画像を用いて視覚的に検索を行ない、詳細な内容を把握できるテキストを用いて意味的に検索を行なう機能を備えている［１］。システムは画像特徴が類似した情報ユニット同士が近くに集まるように３次元空間内に分類配置してユーザに提示し、ユーザはその空間を概観し歩き回ったり、キーワードで紋込みを行なったりして情報ユニットを検索する。
　従来のＭＩＲＡＣＬＥＳでは画像特徴のみを用いて分類配置を行なっていたが、検索の対象によっては画像の色合いなどの表面的な特徴より、その画像の表す意味の方が重要な場合がある。画像を解析して意味を抽出することは一般に困難であるため、今回、画像に関連するテキストを用いて、その内容が類似した情報ユニット同士を近くに配置することで検索を行なう方式を考案した。さらに、検索のランドマークとなるようなキーワードラベルを表示することで、どこにどのような内容の情報が配置されているのかを容易に把握できるようにした。これにより、全体を概観して検索対象に関連するキーワードラベルを探し、そのキーワードラベルの周辺に配置されてい．る情報ユニット内の画像を閲覧し、関心のある画像とそのペアとなるテキストを参照することで、情報ユニットの検索を行なうことができる。
」
　
い．「
２． ２  情報の類似性に基づく分類配置
　次に収集した情報ユニット中の画像から特徴量を抽出し、その画像特徴量の類似性に基づいてデータセットの配置を行なう。画像検索の研究分野では様々な画像特徴が提案されているが［３Ｈ４］、ＭＩＲＡＣＬＥＳでは、代表的な特徴である色と形状に関する特徴を用いている［Ｕ。抽出された各特徴量はＭＩＲＡＣＬＥＳ内で多次元のベクトル値として保持される。
　次にＭＩＲＡＣＬＥＳでは、データセット内の情報ユニットを画像特徴量が類似したもの同士が近くに位置するように平面上に配置して一覧表示する［５］。これにより、データセットの全体の内容が概観でき、類似した情報ユニットをより容易に参照できるようになる。
　このような配置を実現する方法として、Ｋｏｈｏｎｅｎの提案した自己組織化マップ（ＳｅｌｆＯｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｍａｐ，以降ＳＯＭと略す）［６］ を用いている。ＳＯＭは教師なし競合学習モデルに基づくニューラルネットワークの一種であり、高次元空間内のデータを低次元空間に写像する。その際、高次元空間において距離が近いデータ同士を低次元空間でもなるべく近くに配置することができる。ＳＯＭの処理は、学習と配置の二つに分かれている。ＳＯＭの学習は、セルを平面上に規則的に配置した後、入力に基づいて各セルに割り当てたベクトル値を更新することによって行なう。この学習の結果、近い位置にあるセル同士は類似したベクトル値を持つことになる。また、ＳＯＭの配置は，学習結果をもとに配置対象のベクトル値に最も近いベクトル値を持つセルの位置に配置することによって行なう。ＭＩＲＡＣＬＥＳ では情報セットを配置対象として特徴の種別毎にＳＯＭの処理を行ない、その配置結果を保持する。ユーザは目的に応じて、特徴の種別を切り替えることができ、その特徴種別に対応する配置結果を表示させることができる。
　
２． ３  インタラクテイプな情報検索
　平面上に配置ざれた情報ユニットは、検索ＧＵＩを通してユーザに提示される。図２は「バッグ」というキーワードによって収集を行なったデータセットの色特徴による分類配置結果であり、類似した色のバッグの画像が集まって配置されている。この空間は３次元空間になっており、ユーザはこの空間をフライスルーすることによって興味のある画像付近に移動し、その周辺の画像を拡大して表示できる。さらにその画像の関連テキストを表示したり、その画像が存在していたＷｅｂぺージを表示したりすることで、より詳細な情報を参照することができる。
　また、ユーザはこの空間に対してインタラクテイブに操作を行ないながら情報ユニットを絞り込んでいくことができる［２］。具体的には、ユーザは、色や形状など配置の基準となる特徴の種別を変更し、その種別に基づいて再配置を行なうことや、キーワードを用いた絞込み検索を行なうことができる。キーワードを用いた絞込み検索では、ユーザがキーワードを入力すると関連テキストにそのキーワードを含む画像がユーザの手前方向に移動し拡大して表示され、目的の情報ユニットを見つけることが容易になる（図３）。また、逆に不要な情報ユニットを排除したい場合は入力されたキーワードを関連テキスト中に含む画像を画面の奥に移動させ、必要な情報だけに集中して検索を行なうことができる。
　
３．テキスト分類配置方式
　これまで説明してきたＭＩＲＡＣＬＥＳでは、情報ユニットを分類配置する際に画像特徴のみを用いていた。しかし、色や形に関する特徴が必ずしも有効でない場合も存在する。例えばニュース記事を掲載しているサイト内に存在する画像とテキストを検索対象とした場合、同一の事件に関する記事であっても、容疑者の顔写真や事件現場の写真、証拠品の写真などのさまざまな画像が用いられる。この場合、それぞれの画像が記事の内容を的確に表現しているものだとしても、画像同士は類似していないため、画像特徴を用いて事件の情報を効率的に検索することは困難である。
　そこで、画像の関連テキストを用いて、テキストの内容が似ている情報ユニット同士を近くに配置する方式を開発した。また、テキストの内容によって分類配置を行なった場合は、画像特徴での分類配置とは異なり、画像の視覚的な類似性を利用して検索することが困難である。そこで、どのような内容の情報ユニットがどのあたりに配置されているのか
図４  映画紹介記事の分類配置結果とラベルを示すランドマークとしてのキーワードラベルを表示する。図４は、その一例として映画紹介サイトであるイサイズムービー２から収集したデータセットをテキスト特徴により分類配置し、キーワードラベルを表示した結果である。
　この方式を用いることで、情報ユニット群に対してキーワードラベルを参照しながらどのような内容があるのか把握し、関心がある情報ユニットに近づいた後、その近辺にある関連した情報ユニットの詳細を調べることができる。
　テキストの内容に基づく分類配置を行なう場合、テキスト内で使用されている各単語の頻度をベクトルの各次元に割り当て、そのベクトルをそのテキストの特徴とする方法が考えられる。しかし、この方法ではテキスト数が増えるにつれて単語の種類が増加してベクトルの次元数が増犬し、以降の計算量が膨大になる。しかも、内容が類似した文章同士でも類義語が多用されて、共通した単語があまり使われていない場合もある。そこで、ＬＳＩ（Ｌａｔｅｎｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｎｄｅｘｉｎｇ）法［７］を用い、頻度ベクトルをより低次元の概念空間へとマッピングしてから配置を行なう。概念空間では共起性を利用して類義語が一つにまとめられるので、類義語の影響が減少する。
　テキスト分類配置方式は以下の３つの処理から成り立っている（図５）。  １）テキストから単語とその頻度を抽出し、各テキストを各単語の頻度を軸とした単語空間上のベクトルとして表現する。２）各テキストのベクトルをより低次元の概念空間に投影する。 ３）ＳＯＭにより平面（表示空間）に配置し、表示する。単語についてもその単語のみを含むテキストと見なせるため、テキストと同様に概念空間、表示空間へ投影し、キーワードラベルとして配置する。以下ではこの３つの処理について詳細を説明する。
」（ｐ．２５１　左欄〜ｐ．２５３　左欄）
　
　また、上記記載事項を関連する図面と技術常識に照らせば以下のことがいえる。
　
ア．上記「あ．」に摘記した記載箇所に「マルチメデイア検索システムＭＩＲＡＣＬＥＳでは、この問題を解決するために画像と画像に関連するテキストがペアとなった情報（以下、
情報ユニット
テキストを用いて意味的に検索を行なう機能
キーワードで紋込みを行なったりして情報ユニットを検索する
　
イ．上記「い．」に摘記した記載箇所の「収集した情報ユニット中の画像から特徴量を抽出し、その画像特徴量の類似性に基づいてデータセットの配置を行なう。・・・ＭＩＲＡＣＬＥＳでは、代表的な特徴である色と形状に関する特徴を用いる。抽出された各特徴量はＭＩＲＡＣＬＥＳ内で多次元のベクトル値として保持される。・・・
ＭＩＲＡＣＬＥＳでは、データセット内の情報ユニットを画像特徴量が類似したもの同士が近くに位置するように平面上に配置して一覧表示する。・・・このような配置を実現する方法としてＫｏｈｏｎｅｎの提案した自己組織化マップ（ＳｅｌｆＯｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｍａｐ，以降ＳＯＭと略す）［６］を用いている。
セルを平面上に規則的に配置
近い位置にあるセル同士は類似したベクトル値を持つ
ＳＯＭの配置は
配置対象のベクトル値に最も近いベクトル値を持つセルの位置に配置する
（ａ）引用例記載の「ＭＩＲＡＣＬＥＳ」は、データセット内の情報ユニットを画像特徴量（多次元ベクトル）が類似したもの同士が近くに位置するように平面上に配置して一覧表示することを可能とするために、Ｋｏｈｏｎｅｎの提案した自己組織化マップを用いることが記載されておりその際データセットを割り当てる配置対象として「セル」なる名称のものを用いている。一方本願発明段落【００３８】においても「コホネン（Ｋｏｈｏｎｅｎ）の自己組織化マップを用いて特徴ベクトルをクラスタリングすることによって２次元にマッピングする」ことが記載されており、その際の特徴ベクトル（多次元ベクトルに相当）をマッピングする対象を「（出力）ノード」としていることから、引用例記載の「セル」は本願補正発明の「ノード」に相当するものである。また、引用例記載の発明は「セル」を平面上に規則的に配置した後、ＳＯＭの学習を行い、更にデータセットの配置を最も近いベクトル値を持つセルの位置に配置することによって行っていることから、「セル」を平面上に規則的に配置したものが、本願補正発明の、ノードの集合である「ノードアレー」に相当する。そして、引用例には、上記のとおり「
配置対象のベクトル値に最も近いベクトル値を持つセルの位置に配置する
　
ウ．上記「い．」に摘記した記載箇所には「ＭＩＲＡＣＬＥＳ」では、「ユーザはこの空間をフライスルーすることによって興味ある画像付近に移動し、その周辺の画像を拡大して表示できる。さらにその画像の関連テキストを表示したり、その画像が存在していたＷｅｂページを表示したりすることで、より詳細な情報を参照することができる。」、「キーワードを用いた絞り込み検索を行なうことができる。キーワードを用いた絞り込み検索では、ユーザがキーワードを入力すると関連テキストにそのキーワードを含む画像がユーザの手前方向に移動し拡大して表示され、目的の情報ユニットを見つけることが容易になる（括弧内の記載は図３参照）。」とそれぞれ記載されており、これらの記載からは以下のことが言える。
（ａ）引用例記載の「キーワード」は検索を行うための「検索条件」に相当する。
（ｂ）引用例記載の「画像」は、絞り込み検索で得られた「情報アイテムの位置を示す」ものであることから「表示点」とも呼び得る。
（ｃ）引用例記載の「さらにその画像の関連テキストを表示したり」することは、「情報アイテム」である「画像」の情報内容を表示することであるから、「情報アイテムの情報内容を示し、表示点に対応する１つ以上のラベル情報」を表示する事に相当する。
（ｄ）引用例記載の「ＭＩＲＡＣＬＥＳ」は、「キーワードを入力する」との記載から「検索条件を定義（入力）する」ための「ユーザ操作手段」を有している。
（ｅ）引用例記載の「ＭＩＲＡＣＬＥＳ」は、コンピュータ上で動作するマルチメディア検索システムであることから各種の処理を行う「プロセッサ」を当然有するものである。
（ｆ）更に上記（ａ）〜（ｅ）に記載した事項及び関連する例えば図３からは、引用例には概略「予め『バッグ』というキーワードによって収集を行ったデータセットの色特徴による分類配置がなされたものの中から、キーワード『プラダ』による絞り込み検索がされ、
色特徴による分類配置位置を保ったまま、キーワード『プラダ』によって絞り込みが行われた画像の位置を特定し、絞り込みが行われた画像がユーザの手前方向に移動し拡大して表示され、目的の情報ユニットを見つけることが容易になる
　
　したがって、引用例には実質的に次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているといえる。
　
「画像データからなる画像アイテムに関連したメタデータを少なくとも有する異なる複数の情報アイテムを、該情報アイテムの相互の類似性によって、類似する情報アイテムがノードアレー内の類似する位置のノードに位置するように、それぞれのノードにマッピングする情報検索装置において、
　検索条件を定義するユーザ操作手段と、
　上記検索条件に基づいて上記情報アイテムを選択するために、上記画像アイテムに関連したメタデータの検索を実行し、選択された情報アイテムに対応する上記ノードアレー内の位置を検出するプロセッサと、
　上記選択された情報アイテムに対応するノードアレー内の位置を示す表示点を表示するグラフィカルインターフェースとを備え、
　上記プロセッサは、情報アイテムの情報内容を示す１つ以上のラベル情報を、上記グラフィカルユーザインタフェースとともにに表示する、
情報検索装置。」
　
２−２．本願補正発明と引用例記載発明との対比
　
　本願補正発明と引用発明とを対比すると、両者の間には、以下の一致点、相違点があるといえる。
　
（一致点）
　
「画像データからなる画像アイテムに関連したメタデータを少なくとも有する異なる複数の情報アイテムを、該情報アイテムの相互の類似性によって、類似する情報アイテムがノードアレー内の類似する位置のノードに位置するように、それぞれのノードにマッピングする情報検索装置において、
　検索条件を定義するユーザ操作手段と、
　上記検索条件に基づいて上記情報アイテムを選択するために、上記画像アイテムに関連したメタデータの検索を実行し、選択された情報アイテムに対応する上記ノードアレー内の位置を検出するプロセッサと、
　上記選択された情報アイテムに対応するノードアレー内の位置を示す表示点を表示するグラフィカルインターフェースとを備え、
　上記プロセッサは、情報アイテムの情報内容を示す１つ以上のラベル情報を、上記グラフィカルユーザインタフェースとともにに表示する、
情報検索装置。」である点。
　
（相違点１）
　本願補正発明の「プロセッサ」は、「選択された情報アイテムの情報内容を示し、表示点に対応する１つ以上のラベル情報を、グラフィカルユーザインタフェースとともに表示」するものであるのに対し、引用発明の「プロセッサ」は、「情報アイテムの情報内容を示す１つ以上のラベル情報をグラフィカルユーザインタフェースとともに表示」ものであって「
選択された（検索された）
　
（相違点２）
　本願補正発明の「プロセッサ及びグラフィカルユーザインタフェース」は、「協働して、マッピングされた複数の情報アイテムに対応する表示点のうち、検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示する」ものであるのに対し、引用発明の「プロセッサ及びグラフィカルユーザインタフェース」は、「協働して、マッピングされた複数の情報アイテムに対応する表示点のうち、検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示する」ものではない点。
　
２−３．判断
　
２−３−１．上記相違点について　
　
（相違点１について）
　以下の事情を勘案すると、引用発明の「プロセッサ」を「選択された情報アイテムの情報内容を示し、表示点に対応する１つ以上のラベル情報を、グラフィカルユーザインタフェースとともに表示」するように構成することは、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
ア．引用例のｐ．２５１右欄には、上記「い．」に摘記したように「画像の関連テキストを表示」することで、「より詳細な情報を参照することができる。」ことが記載されている。
イ．当該記載は、選択された（検索された）情報アイテムに対するものではないが、選択された（検索された）情報アイテムに対しても「より詳細な情報を参照」できるようにすることが有用であることは当業者にとって自明であるし、また、引用発明をそのようにできない理由もない。
ウ．以上のことは、引用発明の「プロセッサ」を「選択された情報アイテムの情報内容を示し、表示点に対応する１つ以上のラベル情報を、グラフィカルユーザインタフェースとともに表示」するように構成することが当業者にとって容易であったことを意味している。
　
（相違点２について）
　以下の事情を勘案すると、引用発明の「プロセッサ及びグラフィカルユーザインタフェース」を、「協働して、マッピングされた複数の情報アイテムに対応する表示点のうち、検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示する」するように構成することも、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
ア．引用例のｐ．２５２の図３には、「キーワード『プラダ』による絞込み結果」として、キーワード「プラダ」を関連テキストとして含む画像がユーザの手前方向に移動し拡大して表示されるものが記載されている。
イ．上記図３では、キーワード「プラダ」による絞込みの結果、関連テキストにキーワード「プラダ」を含まない画像が、引用例のｐ．２５１の図２に比べ画面の後方（奥）に縮小されて表示されている。
ウ．上記図３では、キーワード「プラダ」を含まない画像の外観がかろうじて確認できる程度に表示されているが、検索対象に集中したい場合には余分な情報（絞込み対象となっていない情報）が表示されない構成とすることが有用であることは当業者にとって自明であるし、また、引用発明にそのようなやり方を採用できない理由もない。
エ．以上のことは、引用発明の「プロセッサ及びグラフィカルユーザインタフェース」が、「協働して、マッピングされた複数の情報アイテムに対応する表示点のうち、検索によって選択された情報アイテムに対応する表示点のみを該グラフィカルユーザインタフェースに表示する」する構成とすることが当業者にとって容易であったことを意味している。
　
２−３−２．本願補正発明の効果について 
　
　本願補正発明の構成によってもたらされる効果は、引用発明から当業者ならば容易に予測することができる程度のものであって、格別のものとはいえない。　
　
２−３−３．まとめ 
　
　以上によれば、本願補正発明は、引用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り、特許法第２９条第２項の規定により、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
３．むすび
　
　したがって、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので、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　本願発明について 
　
１．本願発明
　
　本件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」と呼ぶ。）は、平成２１年３月９日付けの手続補正書の請求項１に記載されたとおりのものであり、上記「第２」の「１．」の＜第２補正前の特許請求の範囲の請求項１＞に転記したとおりのものである。
　
２．引用例 
　
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例、及びその記載事項は、上記「第２」の「２．」の「２−１．」の項に記載したとおりである。
　
３．対比・判断 
　
　本願発明は、上記「第２」で検討した本願補正発明から、限定事項を省いたものである。
　
　そうすると、本願発明の構成要件をすべて含み、さらに特定の限定を施したものに相当する本願補正発明が、上記「第２」の「２−３．」の項に記載したとおり、引用発明に基づいて、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、本願発明も同様の理由により、引用発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。　 
　 
４．むすび 
　
　以上のとおり、本願発明は、引用発明に基づいて、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、本願は、他の請求項について検討するまでもなく、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。