【事件の表示】
　特願２００７−５１５５６０「ユーザ行動ターゲティング用コンテンツ管理システム」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年１２月１５日国際公開、ＷＯ２００５／１１９５２１、平成２０年　１月２４日国内公表、特表２００８−５０２０５２〕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１７年６月２日の出願（パリ条約による優先権主張　２００４年６月２日　米国、２００５年５月１６日　米国）であって、平成２１年９月１６日付け拒絶理由通知に対して、平成２２年３月１７日付けで、意見書、手続補正書が提出されたが、平成２１年５月１２日付けで拒絶査定がなされ、平成２２年９月１７日付けで拒絶査定不服審判が請求されたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項１−５１のうち請求項５０に係る発明は、平成２２年３月１７日付けで手続補正された特許請求の範囲の請求項５０に記載された次のとおりのものと認める。（以下、「本願発明」という。）
「【請求項５０】
　
端末装置とウェブサーバとがネットワークを介して接続されたコンテンツ管理システムにおいて、
該端末装置
　
前記端末装置が、
の
送信
　
前記ウェブサーバが、
を含む方法。」
　
３．引用例発明
（１）引用例１
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された、本願の優先権主張の日前である平成１６年４月１５日に頒布された特開２００４−１１８７１６号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面とともに次の事項が記載されている。（なお、下線は本審決において付した。）
　
（ａ）「【請求項１】
コンピュータ上で構造化文書のページの一部をスクラップしたり、ページ全体をブックマークすることで、ユーザから指定された文書を登録するシステムにおける個人化広告の提供方法
ユーザから指定された文書を、該文書の特徴を示す複数の属性値によるベクトルで記述する過程と、
前記ユーザから指定された文書群のベクトルを合成したベクトルを、該ユーザの嗜好を示すベクトルとして計算する過程と、
提示候補である広告を、該広告の特徴を示す複数の属性値によるベクトルで記述する過程と、
前記ユーザの嗜好を示すベクトルと前記広告の特徴を示すベクトルの類似度を計算する過程と、
前記類似度が高い広告を優先的に提示する過程と、
からなることを特徴とする個人化広告の提供方法。
【請求項２】
前記ユーザから指定された文書にテキストが存在する場合や、前記広告の特徴を表現したテキストが存在する場合に、前記指定された文書内のテキスト、あるいは、前記広告の特徴を表現したテキスト中の重要な単語を抽出する過程と、抽出された単語を、前記指定された文書あるいは、前記広告の特徴を示すベクトルの属性とする過程と、前記抽出された単語の存在を示す２値情報や、出現頻度を属性値として持つベクトルを、前記指定された文書あるいは、広告の特徴ベクトルとする過程と、からなる請求項１記載の個人化広告の提供方法。
（ｂ）「【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、Ｗｅｂページ等のページの一部をスクラップしたり、ページ全体をブックマークすることで、ユーザから指定された文書を、個人の嗜好情報を抽出するための情報源とすることに着眼した。Ｗｅｂ上で情報は大量にあり、その中で興味のあるものをスクラップしたり、ブックマークするため、非常に細かい単位の嗜好情報が取得可能である。また、スクラップやブックマークをするときの、ユーザの要求を明示的に言葉で表現するのは難しく、スクラップやブックマークした文書の情報を利用することで、暗黙的なユーザの興味を反映することが可能になることを利用し、
当該ユーザが指定した情報をもとに、よりきめの細かく、暗黙的な要求を反映した個人のプロファイルを導出し、このプロファイルに合致した広告を優先的に提示する
（ｃ）「【００３６】
文書管理部４０の文書指定部４１は、図３の下部に示すように、Ｗｅｂページの一部分を指定する方法や、一般的なブックマークのように、ＷｅｂページのＵＲＬをユーザに提供する。ここで、ユーザが指定するページの一部や、ページ全体には、テキスト、画像、動画などの情報が組み合わされて表現されている。ユーザが指定した文書は、指定文書蓄積部４２に蓄積される。
文書管理部４０の指定文書蓄積部４２は、文書指定部４１で指定された文書に対して、少なくともユーザＩＤ、文書ＩＤ、文書の内容、文書ベクトルを図８に示すように記憶する。文書の内容は、文書指定部４１で指定したＷｅｂページの一部あるいは全体をＨＴＭＬのような記述形式で記録する。また、文書ベクトルは、文書の特徴を示す複数の属性に対応する特徴量により構成されており、これらは手動で入力されたり、あるいは自動で生成される場合もある。」
（ｄ）「【００４９】
図１４は、本発明の第１の実施の形態における個人化広告の提示方法を示すフローチャートである。
【００５０】
ステップ１０１）　ユーザＩＤとパスワードによって管理されるようなユーザ認証システムを用いて、ユーザを認証し、ステップ１０２に移行する。
【００５１】
ステップ１０２）　広告評価部２１が、嗜好ベクトル生成部５１で認証されたユーザに対する嗜好ベクトルを生成するように要求する。嗜好ベクトル生成部５１は、認証されたユーザのユーザＩＤを、指定文書蓄積部４２に渡し、当該ユーザが指定した文書の文書ＩＤ群を取得する。
【００５２】
ステップ１０３）　嗜好ベクトル生成部５１が、ステップ１０２にて取得した文書ＩＤ群に対応する文書ベクトルを、指定文書蓄積部４２から逐次取得する。図８の例では、文書ＩＤが、“１００”の場合、この文書に対応する文書ベクトル（０．８０，０．５０，…）を取得し、ステップ１０４に移行する。
【００５３】
ステップ１０４）　ステップ１０３の処理を、ステップ１０２で取得した文書ＩＤ群全てに対して取得したら、ステップ１０５に移行し、そうでない場合には、ステップ１０３に戻る。
【００５４】
ステップ１０５）　嗜好ベクトル生成部５１が取得した、認証されたユーザが指定した文書の文書ベクトル群を合成し、当該ユーザの嗜好ベクトルとし、図１１に示すように、嗜好ベクトル蓄積部５２に蓄積する。
【００５５】
ステップ１０６）　広告評価部２１が広告蓄積部３１から蓄積されている広告の広告ＩＤ群を取得し、ステップ１０７に移行する。
【００５６】
ステップ１０７）　広告評価部２１が、ステップ１０６で取得した広告ＩＤ群に対応する広告ベクトルを、広告蓄積部３１から逐次取得する。図５の例では、広告ＩＤが、“１０”の場合、この広告に対応する広告ベクトル（０．４０，０．６０，…）を取得する。次に、ステップ１０１で認証されたユーザの嗜好ベクトルを嗜好ベクトル蓄積部５２から取得する。図１１の例では、ユーザＩＤが、“１０００”の場合、このユーザＩＤに対応する嗜好ベクトル（１．６６，１．５９，…）を取得する。この嗜好ベクトルは、ステップ１０５で生成された値に相当する。さらに現在取得している広告ベクトルと嗜好ベクトルの類似度を求める。
【００５７】
ステップ１０８）　ステップ１０７の処理を、ステップ１０６で取得した広告ＩＤ群全てに対して取得したら、ステップ１０９に移行し、そうでない場合、ステップ１０７に戻る。
【００５８】
ステップ１０９）　広告表示部１１が、認証されたユーザのユーザＩＤを、広告評価データ蓄積部２２に渡し、ユーザの嗜好と広告の類似度を問い合わせ、類似度が高い広告を優先的に提示する。
【００５９】
［第２の実施の形態］
図１５は、本発明の第２の実施の形態における個人広告の提示方法に対応するシステム構成を示す。
【００６０】
同図に示すシステムは、指定した文書及び広告の特徴を示すベクトルを、自動的に生成可能な構成を示す。
【００６１】
同図における特徴テキスト蓄積部３２、ベクトル管理部６０以外は、前述の図２と同様の構成であるので、同一符号を付し、その説明を省略する。
【００６２】
特徴テキスト蓄積部３２は、各広告の特徴を示すテキストデータを、少なくとも広告ＩＤと対にして記憶しておく。図１６の広告ＩＤが“１０”の広告の例では、「ＮＴＴ、新商品、インターネット、光ファイバ」など、広告の特徴を表現したテキストデータを蓄積しておく。
【００６３】
ベクトル管理部６０は、テキストベクトル化部６１、重要単語抽出部６２、属性データ蓄積部６３から構成される。
【００６４】
テキストベクトル化部６１は、特徴テキスト蓄積部３２に蓄積されている各広告の特徴を表現したテキスト（図１６）、あるいは、指定文書蓄積部４２に蓄積されている指定文書の内容（図８）を入力として、これらのテキストをベクトル化し、広告の場合は、広告蓄積部３１の広告ベクトル、指定文書の場合は、指定文書蓄積部４２の文書ベクトルに記録する。入力として受け取ったテキストを、重要単語抽出部６２に渡し、重要単語を受け取る。受け取った重要単語に対応する属性ＩＤを属性データ蓄積部６３から取得する。広告の場合は、広告蓄積部３１の広告ベクトルの取得した属性ＩＤに対応する値、また、指定文書の場合は、指定文書蓄積部４２の文書ベクトルの取得した属性ＩＤに対応する値に、当該重要単語が存在することを示す２値情報を記録する（図１７、図１８）。また、ここで、属性値に重要単語が存在するかしないかの２値情報だけでなく、重要単語の出現頻度などの値を利用しても構わない。これにより、当該重要単語が、当該広告の特徴テキスト、あるいは、当該指定文書に存在することを表現する。
【００６５】
重要単語抽出部６２は、テキストベクトル化部６１から渡されるテキストから重要なテキストを抽出し、返す。
【００６６】
属性データ蓄積部６３は、図１９に示すように、重要単語に対応する属性とその属性ＩＤを蓄積している。テキストベクトル化部６１から重要単語を受け取ると、その重要単語に対応する属性を検索し、対応する属性ＩＤを返す。また、入力された重要単語に対応する属性が存在しない場合、新たに属性ＩＤを新規作成し、その属性ＩＤを返す。
【００６７】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００６８】
図２０は、本発明の第２の実施の形態における個人化広告の提示方法のフローチャートである。
【００６９】
同図において、ステップ２０１からステップ２１１以外は、前述の第１の実施の形態と同様であるため、その説明を省略する。また、ステップ２０１からステップ２０５までの処理は、前述のステップ１０１からステップ１０９までのフローを実行する前に、事前に処理するフローを示している。
【００７０】
ステップ２０１）　広告評価部２１が、広告蓄積部３１から、蓄積されている広告の広告ＩＤ群を取得し、ステップ２０２に移行する。
【００７１】
ステップ２０２）　特徴テキスト蓄積部３２に蓄積されている各広告の特徴を表現したテキスト（図１６）を、重要単語抽出部６２に渡し、重要単語を受け取り、ステップ２０３に移行する。
【００７２】
ステップ２０３）　テキストベクトル化部６１では、重要単語抽出部６２から受け取った重要単語に対応する属性ＩＤを、属性データ蓄積部６３から取得する。
【００７３】
ステップ２０４）　広告蓄積部３１の広告ベクトルのステップ２０３で取得した属性ＩＤに対応する値に、当該重要単語が存在することを示す２値情報を記録する（図１７）。
【００７４】
ステップ２０５）　ステップ２０４の処理を、ステップ２０２で取得した全重要単語に対して処理した場合はステップ２０６へ移行し、そうでない場合は、ステップ２０３に戻る。
【００７５】
ステップ２０６）　ステップ２０５までの処理を、ステップ２０１で取得した全広告に対して処理した場合は処理を終了し、そうでない場合は、ステップ２０２に戻る。
【００７６】
ステップ２０７）　指定文書蓄積部４２に蓄積されている指定文書の内容（図８）を、重要単語抽出部６２に渡し、重要単語を受け取り、ステップ２０８に移行する。
【００７７】
ステップ２０８）　テキストベクトル化部６１は、重要単語抽出部６２から受け取った重要単語に対応する属性ＩＤを、属性データ蓄積部６３から取得する。ステップ２０９）　指定文書蓄積部４２の文書ベクトルのステップ２０８で取得した属性ＩＤに対応する値に、当該重要単語が存在することを示す２値情報を記録する（図１８）。
【００７８】
ステップ２１０）　ステップ２０９の処理を、ステップ２０７で取得した全重要単語に対して処理した場合はステップ２１１に移行し、そうでない場合には、ステップ２０８へ戻る。
【００７９】
ステップ２１１）　ステップ２１０までの処理を、ステップ１０２で取得した全指定文書に対して処理した場合はステップ１０５に移行し、
　これらの記載事項によると、引用例１には、
「コンピュータ上で構造化文書のｗｅｂページの一部をスクラップしたり、ページ全体をブックマークすることで、ユーザから指定された文書を登録するシステムにおける個人化広告の提供方法であって、
文書指定部４１によって、ユーザが指定した文書は、指定文書蓄積部４２に蓄積され、
重要単語抽出部６２は、広告及び指定文書から重要単語を抽出し、
テキストベクトル化部６１は、抽出された重要単語の存在を２値情報で記録し、広告ベクトルとユーザが指定した文書の嗜好ベクトルを求め、
広告評価部２１は、広告ベクトルと嗜好ベクトルの類似性を求め、
広告表示部１１は、広告を提示する個人化広告の提供方法」の発明（以下、「引用例１記載の発明」という。）が記載されているものと認められる。
　
４．対比
　本願発明と引用例１記載の発明を対比する。
　引用例１記載の発明の「ｗｅｂページ」、「広告」は、それぞれ、本願発明の「ウェブコンテンツ」、「ユーザに関連する関連コンテンツ」に相当する。
　引用例１記載の発明の「コンピュータ上で構造化文書のｗｅｂページの一部をスクラップしたり、ページ全体をブックマークすることで、ユーザから指定された文書を登録するシステム」の「コンピュータ」は、「構造化文書のページの一部をスクラップしたり、ページ全体をブックマークすることで、ユーザから指定された文書を登録する」ことから、本願発明の「端末装置」に相当する。なお、引用例１記載の発明において、ｗｅｂページは、ウェブサーバから提供されていることは明らかであるから、引用例１記載の発明の「システム」は、本願発明と同様に「端末装置とウェブサーバとがネットワークを介して接続されたコンテンツ管理システム」を構成していることは明らかである。
　引用例１記載の発明の「文書指定部４１によって、ユーザが指定した文書は、指定文書蓄積部４２に蓄積され、」において、指定するためのｗｅｂページをｗｅｂサーバ等から要求していることは明らかであるから、引用例１記載の発明は、本願発明の「端末装置が、」「ウェブサーバに対して、ウェブコンテンツの要求を送信する段階」に相当する構成を有している。
　引用例１記載の発明の「指定文書から重要単語を抽出」で抽出された重要単語は、個人のプロファイルを構成するための単語であることから、本願発明の「ユーザプロファイル内の少なくとも１つのユニット」に相当する。
　引用例１記載の発明の「広告」「から重要単語を抽出し」は、広告から抽出した特徴を表す単語であるから、本願発明の「関連コンテンツに関連付けられた少なくとも１つのユニット」に相当する。
　引用例１記載の発明の「テキストベクトル化部６１は、抽出された重要単語の存在を２値情報で記録し、広告ベクトルとユーザが指定した文書の嗜好ベクトルを求め」、「広告評価部２１は、広告ベクトルと嗜好ベクトルの類似性を求め」は、ｗｅｂページと広告の重要単語の一致を、ベクトルを用いて比較することであるから、本願発明の「ユーザプロファイル内の少なくとも１つのユニットと前記関連コンテンツに関連付けられた少なくとも１つのユニットが一致する場合には」という条件判断を行うことを意味している。
　引用例１記載の発明の「広告表示部１１は、広告を提示する」は、類似性がある場合、即ち、少なくとも１つの一致する重要単語を含んでいる場合、引用例１の図１に記載されているように、コンテンツであるｗｅｂページと広告を一緒に表示することを意味しているから、本願発明の「前記関連コンテンツと共に前記ウェブコンテンツを提供する段階」に相当する。
　引用例１記載の発明の「個人化広告の提示方法」は、コンテンツであるｗｅｂページと広告を一緒に表示するための方法であるから、本願発明の「ウェブコンテンツ及びユーザに関連する関連コンテンツを該端末装置に提供するための方法」に相当する構成を有している。
　
　　してみると、両発明の一致点、相違点は以下のとおりである。
　
［一致点］
「　端末装置とウェブサーバとがネットワークを介して接続されたコンテンツ管理システムにおいて、ウェブコンテンツ及びユーザに関連する関連コンテンツを該端末装置に提供するための方法であって、
　前記端末装置が、前記ウェブサーバに対して、ウェブコンテンツの要求を送信する段階と、
　ユーザプロファイル内の少なくとも１つのユニットと前記関連コンテンツに関連付けられた少なくとも１つのユニットが一致する場合には、前記関連コンテンツと共に前記ウェブコンテンツを提供する段階と、
を含む方法。」である点。
　
［相違点］
（１）本願発明では、「ウェブサーバ」が「関連コンテンツと共に」「ウェブコンテンツを提供している」のに対して、引用例１記載の発明では、「広告」を提供する主体が何であるのか明確にされていない点。
　
５．当審の判断
相違点（１）
　引用例１記載の発明において、広告を提供する主体を何にするかは、当業者が適宜決定し得ることであって、本願発明のように「ウェブサーバ」とするために格別な工夫が必要とされるものとも認められないから、当該相違点(１)は、当業者が容易になし得ることである。
　
６．むすび
　したがって、本願発明は引用例１記載の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。
　当該請求項５０に係る発明が特許を受けることができないものであるから、その余の請求項については議論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。