【事件の表示】
　特願２００３−３６８８０２「商品購入における信頼値の算出方法及び装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　５月２６日出願公開、特開２００５−１３５０７１〕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】
　本願は、平成１５年１０月２９日の出願であって、その請求項に係る発明は、特許請求の範囲の請求項に記載された事項により特定されるとおりのものであると認める。
　これに対して、平成２３年　７月２８日付けで拒絶理由を通知し、期間を指定して意見書を提出する機会を与えたが、請求人からは何らの応答もない。
　なお、平成２３年７月２８日付けの拒絶理由通知は以下のとおりである。
「理由１
　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
１．請求項１の記載内容
　本願の請求項１には下記のように記載されている。
　
「入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置を有し、所与のｎ個のノード（ｕｉ、ｉ＝１〜ｎ）の信頼値を求める装置であって、
それぞれ入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置により実現される手段であって、
（ａ）前記ノード間の信頼関係に関する情報に基づいて、前記ノード間における信頼の方向を示す矢を選択する手段と、
（ｂ）ノードｕｉからノードｕｊへの前記矢の重み付け値Ｐｉｊ（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｎ）を求める手段、
（ｃ）前記求められた重み付け値Ｐｉｊを要素とする行列Ｐから行列Ｐ'を求める手段であって、
ここで、
前記行列Ｐ'は、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅ　により与えられ、
ｅは、行列Ｐ’を与え、全ての要素が１であるベクトルであり、
ｖは、行列Ｐ’を与え、各要素がノードに対する重みを示し、各要素の和が１であるベクトルであり、
ベクトル・行列に付されたＴは、転置を示し、
ｃは０≦ｃ≦１であり、
行列Ｅは、Ｅ＝ｅ・ｖＴにより与えられる
手段と、
（ｄ）前記求められた行列Ｐ'から、次式に従って各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）、（ｉ＝１〜ｎ）を求める手段であって、
　　【数１】
　　　　ＴＶ（ｕｉ）＝　　　Σ　　　　Ｐ'（ｕｊ→ｕｉ）ＴＶ（ｕｊ）
　　　　　　　　　　　ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）
ここで、
　　【数２】
　　　　Ｕｊ∈ＢＮ（Ｕｉ）
　
は、ｕｉに向かっている情報を有する全てのノードの集合を表わし、Ｐ'Ｔの固有値１に対する固有ベクトルＸＴ（＝（ＴＶ（ｕ１），・・・，ＴＶ（ｕｎ））に含まれるＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎを求め、各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）とする手段と
を有する装置。」
　
２．請求項１の（ａ）〜（ｄ）に記載されている内容の検討
　上記した請求項１の（ａ）から（ｄ）に示されていることについて、明細書等の記載を踏まえて検討する。
　
２の１．（ａ）について
　まず、請求項１には「前記ノード間の信頼関係に関する情報に基づいて、前記ノード間における信頼の方向を示す矢を選択する」と記載されている。
　請求項１の指摘した箇所に対応して、明細書等には次のように記載されている。
　
「【０００９】
　本願発明では、消費活動の主体と及び主体間の信頼関係とをアンケート、ウェブページ、雑誌、電子掲示板などさまざまな情報源から抽出し、主体をノードとし、信頼関係を矢とするネットワーク図で表現する。以下本願明細書では図１を「信頼値無しの信頼ネットワーク図」と呼ぶ。」
　
「【００１３】
…（中略）…
　日常生活における消費活動においては、ウェブサイト、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)など（「主体」）が関与している。これらの主体間にはある種の信頼関係があると考えられる。図１は本願発明の基本的な概念を説明する信頼ネットワーク図である。消費活動に参加しているウェブサイト、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)等の「主体」をノードとし、それらの間の信頼関係を「矢」で表現する。ここで、矢は信頼しているノードから信頼されているノードへの向かいその方向を矢で示す。消費活動の場での信頼関係の図ができる。これを信頼ネットワーク図と呼ぶことにする。図１ではまだ信頼値は、計算されていないので、「信頼値無しの信頼ネットワーク図」と呼ぶ。」
　
「【００１４】
　本願発明に依れば、先ず信頼値を必要とする「主体」を決定し、次に主体間を関連付ける「矢」を決める。これらの「主体」、「矢」及びこれらの重み付けの値を決定するが、本願発明で対象とする、消費活動に存在する信頼関係の基となる考え方として、例えば次のようなものが挙げられる。
（１）良い商品を求める顧客は、信頼できる製造者や商店の製品を買おうとする。
（２）顧客は自分が信頼する専門家や雑誌などの意見を参考にする。
（３）顧客は実際に製品を使ったことのある別の顧客の意見を参考にする。
（４）製造者や商店は信頼する広告媒体に広告を出す。
（５）評論家は信頼できる製品、商店、製造者を紹介する。」
　
「【００１７】
　以下、図２に示すアルゴリズムの詳細について説明する。
１０：ノード・矢の選択
　消費活動の信頼ネットワークに関係する「主体」は、顧客、専門家（評論家）、広告媒体、雑誌、ウェブサイト、製品、製造者、商店等である。これらがノードとして表現される。これらの主体（ノード）間に何らかの信頼関係に関する情報がある時には、これらの「ノード」間を矢で結び、信頼しているノードから信頼されているノードへ向いその方向を示している。ノード間にある信頼関係としては、「製品の評価をした」、「雑誌に記事を書いた」、「広告を出した」、「製品を買った」、「製品を作った」、「製品を紹介した」、「専門家を雇った」等がある。
２０：信頼値なしの信頼ネットワーク図の作成
　ステップ１０で、決定した情報をもとに、信頼ネットワーク図を作成する（図１参照）。」
　
「【００２１】
以下、信頼値の計算について詳細を説明する。
１１０：各ノード間の０又は１以上の矢を選択する。
　ノード間を結んでいる矢について説明する。ノード間に信頼性の情報が存在し無ければ、矢も存在しない。また、相対するノード間の矢の数は１つとは限らない。例えば、評論家Ａと商品Ｂとの関係において、評論家Ａの商品Ｂの機能・価格に関する記事が雑誌Ｃに掲載され、また同時期に、評論家Ａの商品Ｂの性能に関する記事が雑誌Ｃ’に掲載された場合、評論家Ａを表わすノードと商品Ｂを表わすノードとの間には２つの矢が存在することになる。これらの情報を考慮してノード間の矢を決める。ここで、ノードｕｉ及びノードｕｊ間に存在する矢をＡ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ（ｋ＝１〜ｍ）と表わす。
…（後略）…」
　
　上記で示した明細書等の記載を考慮すれば、請求項１における「前記ノード間の信頼関係に関する情報に基づいて、前記ノード間における信頼の方向を示す矢を選択する」という箇所は、明細書等における、例えばアンケート、ウェブページ、雑誌、電子掲示板などさまざまな情報源から抽出した、消費活動の主体（ノード）間の信頼関係に関する情報に基づいて、いずれの主体（ノード）間に矢を置くことにするのかを定め、図面の【図１】の信頼ネットワーク図を定めることに対応するものである。
　ここで、主体（ノード）間の信頼関係に関する情報として、例えばアンケート、ウェブページ、雑誌、電子掲示板などのさまざまな情報源から、いかなる情報を採用するのかは、人為的に取り決めるものである。また、主体（ノード）間にいかなる信頼関係に関する情報があれば、主体（ノード）間に矢を置くことにするのか、また、矢を置く場合にどちらの主体（ノード）からどちらの主体（ノード）に向けた矢とするのかも、例えば明細書の【００１４】に例示されるような人為的な取り決めにより定められるものである。
　
２の２．（ｂ）について
　次に、請求項１には「ノードｕｉからノードｕｊへの前記矢の重み付け値Ｐｉｊ（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｎ）を求める」と記載されている。
　請求項１の指摘した箇所に対応して、明細書等には次のように記載されている。
　
「【００１８】
３０：ノード・矢の重み付け値の決定
　次に、ノードの信頼値を得るために、消費活動に関係のある情報源から関連するデータを集める。たとえばhttp://www.about.com　から対象とする製品のページにアクセスし、関連あるウェブページを参照する。また雑誌の製品紹介または評価記事、広告、アンケート結果なども信頼値を得るためのデータとなる。この情報は人手により取り出すこともできるが、自然言語処理を応用した情報抽出器などを用いての自動または半自動の抽出も可能である。
　また、ノード間に何らかの信頼関係に関する情報がある時には、それらの情報をもとに矢に重み付けする。…（後略）…」
　
「【００２１】
以下、信頼値の計算について詳細を説明する。
…（中略）…
１２０：全ての矢に対して、重み付けの初期値を決める。
ノード間に存在する情報の内容によって、矢Ａ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ（ｋ＝１〜ｍ）の重み付けの初期値を決めていく。
１３０：ノードｕｉからノードｕｊへ向かう全ての矢の初期値の和を求める。
矢の初期値の和をＡＷａｃｃ（ｕｉ→ｕｊ）とすると、
　【００２２】
　　【数７】
　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｍ
（１）　ＡＷａｃｃ（ｕｉ→ｕｊ）＝　ΣＡＷｉｎｉｔ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ　
　　　　　　　　　　　　　　　　　ｋ＝１
　【００２３】
となる。
１４０：ノードｕｉを始点とする矢の重みの初期値の和を求める。
この初期値の和をＡＷａｃｃ（ｕｉ）とする。
１５０：調整された重みＰｉｊを求めるステップ。
ここで
　【００２４】
　　【数８】
（２）　　Ｐｉｊ　＝ＡＷａｃｃ（ｕｉ→ｕｊ）／ＡＷａｃｃ（ｕｉ）
　【００２５】
とする。
この調整によって、各ノード間の矢の重み値は０から１までの値を取り、Ｐｉｊで表わす事が出来る。」
　
「【００３７】
　別の応用例として、予め知られている、あるいは強調したい主体間の信頼関係の程度を信頼値計算に反映させることによる個別化が考えられる。矢の信頼値を変更する場合を例にとって説明する。前述のように、何らかの関係を有するノード間には１つ以上の矢が存在する。例えば、特定の雑誌に関係する主体と、その主体と信頼関係を有する他の主体間の矢の値の比重を重くすることが出来る。変更された矢の値を用いて、信頼値を求めることにより、その雑誌購読者特有の信頼値を考慮した信頼値を求めることが出来る。その結果信頼されていると考えられる主体の製品を推薦、紹介出来、その雑誌を購読している人に対してより良い製品が推薦、紹介できる。この場合には、ノード間の矢の重み値を変更すること、あるいは、調整された重みＰｉｊを変更することによって実現できる。個人や個人が属するグループ特有の信頼関係を活用した計算ができる。…（後略）…」
　
　上記で示した明細書等の記載を考慮すれば、請求項１における「ノードｕｉからノードｕｊへの前記矢の重み付け値Ｐｉｊ（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｎ）を求める」という箇所は、明細書等における、ノード間の信頼関係に関する情報を用いて、各矢Ａ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ（ｋ＝１〜ｍ）の重み付けの初期値を定め、この矢の重み付けの初期値を用いて、ノードｕｉからノードｕｊへ向かう全ての矢の初期値の和ＡＷａｃｃ（ｕｉ→ｕｊ）を求め、ノードｕｉを始点とする矢の重みの総和が１となるようにＡＷａｃｃ（ｕｉ→ｕｊ）を調整してＰｉｊとすることに対応するものである。
　既に述べたように、ノード間の信頼関係に関する情報として、例えばアンケート、ウェブページ、雑誌、電子掲示板などのさまざまな情報源から、いかなる情報を採用するのかは、人為的に取り決めるものである。また、ノード間の信頼関係に関する情報を用いて、各矢Ａ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ（ｋ＝１〜ｍ）の重み付けの初期値をどのように定めるのかも人為的に取り決めるものである（特に、明細書の【００３７】を参照のこと。）。結局、このように定められた各矢Ａ（ｕｉ→ｕｊ）ｋ（ｋ＝１〜ｍ）の重み付けの初期値を用いて導かれる行列Ｐの各要素Ｐｉｊも人為的な取り決めに基づいた行列であるといえる。
　
２の３．（ｃ）について
　さらに、請求項１には、「前記求められた重み付け値Ｐｉｊを要素とする行列Ｐから行列Ｐ'を求める」、「前記行列Ｐ'は、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅ　により与えられ」、「ｅは、…（中略）…全ての要素が１であるベクトルであり」、「ｖは、…（中略）…各要素がノードに対する重みを示し、各要素の和が１であるベクトルであり」、「ベクトル・行列に付されたＴは、転置を示し」、「ｃは０≦ｃ≦１であり」、「行列Ｅは、Ｅ＝ｅ・ｖＴにより与えられる」と記載されている。
　請求項１の指摘した箇所に対応して、明細書等には次のように記載されている。
　
「【００１０】
…（中略）…予め信頼程度が分かっている主体に関する情報を反映させて信頼値を計算できる。 
　【００１１】
　さらに、個人が持っている、いろいろな主体に対する信頼の度合いを反映させて信頼値を計算できる。いわゆるパーソナライゼーション的な個別化を図ることができる。」
　
「【００１５】
…（中略）…予め信頼できると分かっているノードは重く、信頼できないと分かっているノードは軽く重み付けをして信頼値を計算する。…（後略）…」
　
「【００１８】
３０：ノード・矢の重み付け値の決定
…（中略）…さらに、これらの情報をもとに予め信頼が置けるノードであることが分かっている場合には、そのノードに対してより高い重み付けの値を与える。」
　
「【００２６】
１６０：ベクトルｖを定義する。
ベクトルｖは、各要素がノードに対する重みを表わし各要素の和が１であるベクトルである。ベクトルｖの値は、ノードに対する信頼の程度と考えられ、例えばノードに対する雑誌の評価記事や個人の信頼感、評価機関などによる格付け情報をもとに決めることができる。ベクトルｖの値を、消費者の所望の目的に従って調整することにより消費者の目的を考慮した信頼値が得られる。
１７０：行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する。
全ての要素が１であるベクトルｅを用いて、行列Ｅ＝ｅ・ｖＴを求め、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅを算出する。ここでｃは０≦ｃ≦１を満たす定数であり、実験によりその値を求めることが出来る。」
　
「【００３６】
　個人の嗜好プロファイル情報を考慮して、ノードや矢の重み付け値を変更することにより、個人の嗜好プロファイルを考慮した信頼値が得られる。例えば、ある個人の嗜好の傾向があるファッション雑誌Ａの内容と似通っている場合について説明する。図３のステップ１６０で示すベクトルｖは、各要素がノードに対する重みを表わし各要素の和が１であるベクトルである。このベクトルｖの値を、所望の目的によって変更することにより所望の目的を考慮した信頼値が得られる。ファッション雑誌Ａに対応するノードに対応するベクトルｖの値を高くすることにより、結果として得られる各ノードの信頼値は、ファッション雑誌Ａの傾向が考慮されたものとなる。」
　
「【００３７】
…（中略）…さらに、図３のステップ１６０で示すベクトルｖ、及び、矢の信頼値を変更することにより、年齢、性別、年収、家族構成、趣味、嗜好などが多岐に亙っており異なっている個人嗜好プロファイル情報を反映した信頼値の計算も出来る。」
　
　上記で示した明細書等の記載を考慮すれば、請求項１における「前記求められた重み付け値Ｐｉｊを要素とする行列Ｐから行列Ｐ'を求める」、「前記行列Ｐ'は、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅ　により与えられ」、「ｅは、…（中略）…全ての要素が１であるベクトルであり」、「ｖは、…（中略）…各要素がノードに対する重みを示し、各要素の和が１であるベクトルであり」、「ベクトル・行列に付されたＴは、転置を示し」、「ｃは０≦ｃ≦１であり」、「行列Ｅは、Ｅ＝ｅ・ｖＴにより与えられる」の箇所は、明細書等における、例えば個人が予め持っている消費活動の主体（ノード）に対する信頼の度合いなどを要素の和が１であるベクトルｖに反映させて、当該ベクトルｖと全ての要素が１であるベクトルｅとを用いて定義式Ｅ＝ｅ・ｖＴにより行列Ｅを求め、例えば実験的に定数ｃを得て、定義式Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅにより行列Ｐ’を求めることに対応するものである。
　ここで、ベクトルｖを定める際に用いる情報は、例えば個人が予め持っている消費活動の主体（ノード）に対する信頼の度合いなどであり、人為的に取り決めるものである。また、ベクトルｖを定める際に用いる情報によりベクトルｖの各要素の値をいかに定めるかも、要素の和が１となるように調整する範囲内において、人為的に取り決めるものである。定数ｃも、例えば実験的に定めるものであるが、いかなる実験を行うか、また、実験に基づいて定数ｃの値をいかに定めるかは、人為的に取り決めるものである。また、既に述べたように、行列Ｐは人為的な取り決めに基づいた行列である。結局、このように定められたベクトルｖ、定数ｃ、行列Ｐを用いて導かれる行列Ｐ’も人為的な取り決めに基づいた行列であるといえる。
　
２の４．（ｄ）について
　加えて、請求項１には「前記求められた行列Ｐ'から、次式に従って各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）、（ｉ＝１〜ｎ）を求める」、
「　【数１】
　　　　ＴＶ（ｕｉ）＝　　　Σ　　　　Ｐ'（ｕｊ→ｕｉ）ＴＶ（ｕｊ）
　　　　　　　　　　　ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）
ここで、
　　【数２】
　　　　Ｕｊ∈ＢＮ（Ｕｉ）
　
は、ｕｉに向かっている情報を有する全てのノードの集合を表わし」、「Ｐ'Ｔの固有値１に対する固有ベクトルＸＴ（＝（ＴＶ（ｕ１），・・・，ＴＶ（ｕｎ））に含まれるＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎを求め、各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）とする」と記載されている。
　請求項１の指摘した箇所に対応して、明細書等には次のように記載されている。
　
「【００１９】
４０：ノードの信頼値の計算
ステップ３０で決定した重み付け値をもとに、各ノードの信頼値を求める。計算方法は後述の方法によって求める。信頼値の高いノードほど信頼性が高いと言える。…（後略）…」
　
「【００２７】
１８０：ノードｕｉの信頼値ＴＶ（ｕｉ）を求める。
　ノードｕｉの信頼値ＴＶ（ｕｉ）を次のように定義する。
　【００２８】
　　【数９】
（３）　　ＴＶ（ｕｉ）＝　　　Σ　　　Ｐ'（ｕｊ→ｕｉ）ＴＶ（ｕｊ）
　　　　　　　　　　　　ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）
　【００２９】
（ここで、
　【００３０】
　　【数１０】
（４）　　Ｕｊ∈ＢＮ（Ｕｉ）
　【００３１】
は、ｕｉに矢を出しているノードの集合を表わす。）の固有ベクトル（ＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ）を求める。
ここで、ベクトルＸＴ＝（ＴＶ（ｕ１）、・・、ＴＶ（ｕｎ））と定義すると、式（３）は
　【００３２】
　　【数１１】
　　　　　→　　　　　　→
（５）　　Ｘ　＝　Ｐ'Ｔ Ｘ
　【００３３】
と表すことが出来るので、ベクトルＸを行列Ｐ'　の転置行列の固有値１に対する固有ベクトルとして求める。固有ベクトルＸの各値が、各ノードの信頼値となる。この中で、ＴＶ（ｕｊ）が大きな値のノードｕｊが信頼度の高いノード（主体）と言える。」
　
　上記で示した明細書等の記載を考慮すれば、請求項１における「前記求められた行列Ｐ'から、次式に従って各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）、（ｉ＝１〜ｎ）を求める」、
「　【数１】
　　　　ＴＶ（ｕｉ）＝　　　Σ　　　　Ｐ'（ｕｊ→ｕｉ）ＴＶ（ｕｊ）
　　　　　　　　　　　ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）
ここで、
　　【数２】
　　　　Ｕｊ∈ＢＮ（Ｕｉ）
　
は、ｕｉに向かっている情報を有する全てのノードの集合を表わし」、「Ｐ'Ｔの固有値１に対する固有ベクトルＸＴ（＝（ＴＶ（ｕ１），・・・，ＴＶ（ｕｎ））に含まれるＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎを求め、各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）とする」は、明細書等における、行列Ｐ’Ｔの固有値１に対する固有ベクトルを求め、その固有ベクトルの各要素の値を各ノードの信頼値とすることに対応する。
　既に述べたように、行列Ｐ’は人為的な取り決めに基づいた行列であるから、その転置行列である行列Ｐ’Ｔ も人為的な取り決めに基づいた行列である。そのため、行列Ｐ’Ｔ の固有値１に対する固有ベクトルも人為的な取り決めに基づいたベクトルであるといえる。また、ここで得られた固有ベクトルの各要素の値を各ノードの信頼値と定めることも、人為的な取り決めである。
　
２の５．（ａ）〜（ｄ）に関する小括
　上記の２の１．〜２の４．で示したように、請求項１の（ａ）〜（ｄ）の指摘した箇所に記載されているものは、人為的な取り決めそのものか、人為的な取り決めから導き出されるものである。
　
３．入力装置、記憶装置、出力装置、処理装置について
　請求項１は「入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置を有し、…（中略）…を求める装置であって、
それぞれ入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置により実現される手段であって、
（ａ）…（中略）…する手段と、
（ｂ）…（中略）…を求める手段、
（ｃ）…（中略）…を求める手段であって、…（中略）…手段と、
（ｄ）…（中略）…を求める手段であって、…（中略）…手段と
を有する装置。」という形式で記載されている。つまり、請求項１に係る装置が、入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置を有するものであって、（ａ）〜（ｄ）に記載されているものは入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置により実現されるものである、という形式で請求項１は記載されている。
　しかしながら、請求項１に係る装置においては、（ａ）〜（ｄ）に記載されているものを実現するために、入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置というごく一般的なハードウェア資源を単に道具として用いた程度に過ぎない。つまり、請求項１の記載は、（ａ）〜（ｄ）において単なる達成すべき機能の願望を示し、その機能をごく一般的なハードウェア資源を単に道具として用いて実現すると表明している程度のものであり、請求項１においては、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働した具体的手段によって、使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の情報処理装置が構築されているとはいえない。
　
４．まとめ
　以上より、本願の請求項１に係る装置は、特許法第２条第１項でいう「発明」、つまり、「自然法則を利用した技術的創作のうち高度なもの」とはいえない。よって、請求項１に関して、本願は特許法第２９条第１項柱書の要件を満たすものとはいえない。
　
５．請求項２及び請求項３に関して
　本願の請求項２は「プログラム」を特許請求するものであり、本願の請求項３は「方法」を特許請求するものである。
　しかしながら、本願の請求項１乃至３は互いに、（ａ）〜（ｄ）に記載されているものは同様のものであるため、本願の請求項２に係るプログラム及び本願の請求項３に係る方法も、本願の請求項１と同様に、特許法第２条第１項でいう「発明」、つまり、「自然法則を利用した技術的創作のうち高度なもの」とはいえない。よって、請求項２及び請求項３に関しても、本願は特許法第２９条第１項柱書の要件を満たすものとはいえない。
　
理由２
　この出願は、発明の詳細な説明の記載について下記の点で、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　
　　　　　　　　　　　　　　　　　記
　請求項１乃至３には行列Ｐ’の転置行列Ｐ’Ｔの固有値１に対する固有ベクトルを求め、その固有ベクトルの各要素の値を各ノードの信頼値とする旨の記載がある。
　ところで、一般的なｎ×ｎ正方行列が必ず固有値として１を持つとはいえないことは数学の知識を有する者にとっては自明のことである。また、本願明細書等にはその数学的な証明は示されていないが、あるｎ×ｎ正方行列が全ての列について列ごとの要素の和が１であるならば、当該ｎ×ｎ正方行列が必ず固有値として１を持つことは、数学的に証明できる。
（ちなみに、その数学的な証明の概略を示すならば次のようになる。
　全ての列について列ごとの要素の和が全て１となるｎ×ｎ正方行列をＡとし、ｎ×ｎ単位行列をＩとする。すると、Ａ−Ｉの全ての列について列ごとの要素の和が０となる。Ａ−Ｉの行列式を行列式の値を変えないようにしつつ式変形（第１行目に第２行目〜第ｎ行目を足し込む式変形をする。すると、式変形後の第１行目の全ての要素が０となる。）した結果、Ａ−Ｉの行列式が０となることが導かれる。Ａ−Ｉの行列式が０であるならば、Ａｘ＝ｘとなるｘ≠０である固有ベクトルｘが存在する。つまり、Ａは固有値として１を持つ。）
　本願明細書等においては、全てのｉについて、
　　ｎ
　　Σ　Ｐｉｊ　＝　１
　ｊ＝１
となる、調整された矢の重み付け値Ｐｉｊをｉ行ｊ列の要素として有する行列Ｐと、
全てのｉについて、
　　ｎ
　　Σ　Ｅｉｊ　＝　１
　ｊ＝１
となるＥｉｊをｉ行ｊ列の要素として有する（このことは、全ての要素が１であるベクトルｅの定義と、要素の和が１であるベクトルｖの定義と、Ｅ＝ｅ・ｖＴの定義式から自明である。）行列Ｅを用いて、
　Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅ
の定義式により行列Ｐ’を導くことが示されている。
　上記したような行列Ｐと行列Ｅの条件付け（つまりは、行列Ｐも行列Ｅもともに、全ての行について行ごとの要素の和が１となる条件付け。）のもとでは、行列Ｐ’が全ての行について行ごとの要素の和が１となることは自明である。つまり、行列Ｐ’の転置行列であるＰ’Ｔは、全ての列について列ごとの要素の和が１となる。すると、上記したような行列Ｐと行列Ｅの条件付けのもとでは、Ｐ’Ｔは必ず固有値として１を持つといえる。
　その一方で、本願明細書等においては、上記したような行列Ｐと行列Ｅの条件付け以外にいかなる場合に行列Ｐ’Ｔが固有値として１を持つようにすることができるのかは一切示していない。
　ここで、請求項１乃至３の記載を検討すると、行列Ｐについては、全ての行について行ごとの要素の和が１となる条件付けが示されていない。つまり、請求項１乃至３の記載のままでは、行列Ｐ’Ｔが全ての列について列ごとの要素の和が１となるとは限られず、行列Ｐ’Ｔが必ず固有値として１を持つとはいえない。よって、請求項１乃至３の記載のままでは、行列Ｐ’Ｔの固有値１に対する固有ベクトルを求めることが必ずできるとはいえない。この点で実施可能要件が満たされておらず、本願は特許法第３６条第４項第１号の規定に違反するものである。
　
理由３
　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
１．請求項１乃至３において「行列Ｐ’」における「’」を、全角文字「’」としている箇所と半角文字「'」としている箇所があり、記法が統一されていない。
　
２．請求項１乃至３において、「ｅは、行列Ｐ’を与え、全ての要素が１であるベクトルであり、」と記載され、「ｖは、行列Ｐ’を与え、各要素がノードに対する重みを示し、各要素の和が１であるベクトルであり、」と記載されている。しかしながら、ｅやｖが単独で行列Ｐ’を与えるわけではないので、上記で指摘した箇所のいずれにおいても「行列Ｐ’を与え、」の部分が存在することは適切でないと考えられる。
　
３．請求項１乃至３において「Ｐ’（ｕｊ→ｕｉ）」と記載されているが、請求項１乃至３において当該記載の箇所以前に同様の記法が存在せず、この記法では行列Ｐ’のいかなる要素を指し示すのかが明確でない。単に「Ｐ’ｊｉ」と記載すればよいものと考えられる。（ただし、Ｐ’ｊｉの記法を用いる場合には、下記の４．にも注意すること。）
　
４．請求項１乃至３の【数１】、【数３】、【数５】において、Σの下に「ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）」と記載されている。しかしながら、この記載は下付き文字を適切に用いたものではない。また、Ｐ’の要素との関係も明確ではない。正しくは「ｊ｜ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）」であると考えられる。
　
５．請求項１乃至３の【数２】、【数４】、【数６】において「Ｕｊ∈ＢＮ（Ｕｉ）」と記載されているが、この記載において大文字のＵを用いるのは適切でない。正しくは「ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）」であると考えられる。
　
６．請求項１乃至３に「ｕｉに向かっている情報を有する全てのノードの集合を表わし、」と記載されている（なお、請求項２では「ｕｉ」という表記である。）が、この記載における「ｕｉに向かっている情報を有する」の部分の意味するところが明確でない。おそらくは、ノードｕｉに向かっている矢の始点となっているノードであることを示そうとしたものと考えられるが、指摘した箇所の記載はその旨を明確に意味するとは言えない。
　
７．請求項１及び２に「Ｐ'Ｔの固有値１に対する」と記載されているが、この記載における「Ｔ」は上付き文字にすべきものであると考えられる。
　
８．請求項２に「ｕｉに向かっている」と記載され、「ＴＶ（ｕｉ）」と記載されているが、これらの箇所のうち「ｉ」は下付き文字にすべきものと考えられる。
　
理由４
　この出願の下記の請求項に係る発明は、その出願前日本国内又は外国において頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、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　　　（引用文献等については引用文献等一覧参照）
　上記理由１で示したように、本願の請求項１乃至３は特許法第２条第１項でいう「発明」に該当しないが、仮に本願の請求項１乃至３が「発明」に該当するとしても、以下に示すように、本願の請求項１乃至３は進歩性を有さない。（なお、以下で、引用例１乃至３に記載されたものを認定して「発明」と便宜上表記しているが、引用例１乃至３について認定したものが特許法第２条第１項でいう「発明」に該当することを示している、というわけではない。）
　
・請求項　１、２、３
・引用文献等　１、２、３
・備考
　本願の出願前に頒布された刊行物である、櫻井茂明，小山聡，”ネット上の情報を分析する技術”，日本知能情報ファジィ学会誌，日本知能情報ファジィ学会，平成１５年１０月１５日，Ｖｏｌ：１５，Ｎｏ：５，Ｐａｇｅｓ：４９８−５０５（以下、「引用例１」という。）には、図面とともに以下の技術的事項が記載されている。
　なお、以下では、引用例１において分数として記載されている箇所については／の記号を用いた表記に変更して示している。またＲやＣがベクトルであることを示すために、→を用いた表記に代えて、上付文字でｖｅｃという文字を付する表記を用いている。
　
「４．１　ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム
　ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム［２４］は検索エンジンＧｏｏｇｌｅ［９］のランキングの基本となっているアルゴリズムであり，リンク構造に基づいてページの重要性を決定しようというものである．
　リンクに基づいてページの重要度を決定する場合，ページの被リンク数をカウントし，より多くのページからリンクされているページほど，重要度が高いとする方法が考えられる．しかしながら，この方法では，Ｙａｈｏｏ！のような重要なページからのリンクも，個人のページからのリンクも同じ重要度で計算されてしまう．また，故意に大量のページを作成し，あるページヘリンクを張ることで，ランキング値を操作するリンクスパムと呼ばれる行為に対して，脆弱であるという欠点がある．そこで，ＰａｇｅＲａｎｋでは，”重要なページから多くリンクされているページは重要である”という考えを採用している．
ここで，ページの重要度は再帰的に定義されているが，これを以下のような反復計算で求める．
　まず，ページｉにリンクしているページの集合をＢｉとし，ページｊがリンクしているぺージ数をＮｊとする．このとき，ページｉの重要度ｒｉを
　　
　　ｒｉ＝　　Σ　　ｒｊ／Ｎｊ　　　（１）
　　　　　　ｊ∈Ｂｉ　
を用いて，適当な初期値から始めて反復計算することで求める．これは，直感的には，リンク元ｊが重要度の高いページであり，かつそのページが他のページにリンクしている数が少ないほど，ｉの重要度に対する寄与が大きいことを意味している．
　ここで，以下のｍｉｊを要素とする行列Ｍを考える．
　
　　ｍｉｊ＝　１／Ｎｊ　　　ｉｆ　ｊ∈Ｂｉ　　　　　（２）
　　　　　　　０　　　　　ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
この行列を用いると，ｒｉを要素とするＰａｇｅ．ＲａｎｋベクトルのＲｖｅｃの計算式は，
　
　　Ｒｖｅｃ＝Ｍ　×　Ｒｖｅｃ　　　（３）
　
と書くことができる．すなわち，Ｐａｇｅ  ＲａｎｋベクトルＲｖｅｃは行列Ｍの固有ベクトルであり，Ｐａｇｅ  Ｒａｎｋを計算するために，Ｒｖｅｃの適当な初期値から始めて行列Ｍを繰り返し掛けることは，べき乗法で行列の固有ベクトルを求めることに一致する．
　ＰａｇｅＲａｎｋの計算は，Ｗｅｂグラフ上でランダムウォークをするランダムサーファのモデルで捉えることができる．すなわち，ｍｉｊをユーザがページｊからページｉへ遷移する確率と捉えれば，Ｐａｇｅ  Ｒａｎｋベクトルは，推移確率行列Ｍのもとで，ユーザがぺ一ジｉに滞在する平衡分布を与える．
　しかしながら，Ｒｖｅｃが一意に収束することが保証されているのは，Ｍが既約（グラフが強連結で任意のページから任意のページヘの経路が存在する）かつ非周期の場合である．
実際のＷｅｂのリンク構造では一般に後者は成り立つが前者は成り立たない．そこで，Ｐａｇｅ  Ｒａｎｋアルゴリズムでは，ｄｕｍｐｉｎｇ項を導入し，
　
　　Ｒｖｅｃ＝（１−α）Ｍ　×　Ｒｖｅｃ　＋　αＣｖｅｃ　　（４）
　
としてページランクベクトルを計算している．ここで，Ｃｖｅｃの要素は全てｃｉ＝１／Ｎである．（Ｎは全てのページの数．）
これは，図１のように，ランダムウォークをするユーザが，リンクをたどらない確率がαあり，その場合には，いずれかのページに等しい確率でジャンプするというモデルになっている．
これにより，任意のページの間にパスが存在する（グラフが強連結である）ことになり，Ｒｖｅｃの収束は保証される．
　ｄｕｍｐｉｎｇ項は当初はＰａｇｅ  Ｒａｎｋを計算する都合上導入されたが，特定のトピックやユーザに適応したＰａｇｅ  Ｒａｎｋを計算する際に，重要な役割を果たしている．」
（第２３頁右欄第２６行目〜第２４頁右欄第１８行目）
　
　上記引用例１の記載事項及び図面を総合勘案すると、引用例１には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
　
「ページｉにリンクしているページの集合をＢｉとし、ページｊがリンクしているページ数をＮｊとするとき、ページｊからページｉへのリンクの重み付け値ｍｉｊを、
　　ｍｉｊ＝　１／Ｎｊ　　　ｉｆ　ｊ∈Ｂｉ　　　
　　　　　　　０　　　　　ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ　
の定義式により求め、
　求められたリンクの重み付け値ｍｉｊを要素とする行列Ｍ、要素ｃｉ＝１／Ｎ（Ｎは全てのページの数）であるベクトルＣ及びスカラー値αと、ＰａｇｅＲａｎｋベクトルＲの関係を示す
　Ｒ　＝　（１−α）Ｍ　×　Ｒ　＋　αＣ
なる式を満たすＰａｇｅＲａｎｋベクトルＲを求め、求められたＲの各要素を各ページのランクとするＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム。」
　
　本願の請求項１に係る装置と引用発明を比較する。
　
　引用発明における「ページ」と本願の請求項１に係る装置における「ノード」は、互いに（ページ間またはノード間で）関係があるそれぞれのものである点で一致する。
　引用発明における「リンク」と本願の請求項１に係る装置における「矢」は、ノード（ページ）間に何らかの関係があることを示すものである点で一致する。
　引用発明における「行列Ｍ」と、本願の請求項１に係る装置における「行列Ｐ」の転置行列は、ノード（ページ）間の矢（リンク）の重み付け値を各要素に有する行列である点で一致する。
　引用発明における「スカラー値α」は、本願の請求項１に係る装置における「（１−ｃ）」に相当する。
　引用発明における「ＰａｇｅｒＲａｎｋベクトルＲ」は、本願の請求項１に係る装置における「固有ベクトルＸ」に相当する。
　引用発明における「各ページのランク」と本願の請求項１に係る装置における「各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）」は、互いに関係があるそれぞれのものに付与される値である点で一致する。
　
　すると、本願の請求項１に係る装置と引用発明とは、次の点で相違する。
　
＜相違点１＞
　本願の請求項１に係る装置は、「入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置を有」するものであり、請求項１における（ａ）乃至（ｄ）に記載されたものは「入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置により実現される手段」により実行されるものであるのに対し、引用発明に係る「ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム」をいかなるハードウェア資源を用いて実行するのかが不明である点。
　
＜相違点２＞
　本願の請求項１に係る装置は、「所与のｎ個のノード（ｕｉ、ｉ＝１〜ｎ）の信頼値を求める」ものであって、「前記ノード間の信頼関係に関する情報に基づいて、前記ノード間における信頼の方向を示す矢を選択する」ものであり、求められた「固有ベクトルＸＴ（＝（ＴＶ（ｕ１），・・・，ＴＶ（ｕｎ））に含まれるＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎ」を「各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）とする」ものであるのに対し、引用発明に係る「ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム」は「各ページのランク」を求めるものである点。
　
＜相違点３＞
　本願の請求項１に係る装置は、「ノードｕｉからノードｕｊへの前記矢の重み付け値Ｐｉｊ（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｎ）を求める」ものであるのに対し、引用発明に係る「ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム」は「ページｉにリンクしているページの集合をＢｉとし、ページｊがリンクしているページ数をＮｊとするとき、ページｊからページｉへのリンクの重み付け値ｍｉｊを、
　　ｍｉｊ＝　１／Ｎｊ　　　ｉｆ　ｊ∈Ｂｉ　　　
　　　　　　　０　　　　　ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ　
の定義式により求め」るものであり、ｊ∈Ｂｉであるｉとｊに対しては、ｉの値に関わらずｍｉｊの値は１／Ｎｊ という一定値である点。
　
＜相違点４＞
　本願の請求項１に係る装置は、「前記求められた重み付け値Ｐｉｊを要素とする行列Ｐから行列Ｐ'を求める」ものであって、「前記行列Ｐ'は、Ｐ’＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅ　により与えられ」、「ｅは、行列Ｐ’を与え、全ての要素が１であるベクトルであり」、「ｖは、行列Ｐ’を与え、各要素がノードに対する重みを示し、各要素の和が１であるベクトルであり」、「ベクトル・行列に付されたＴは、転置を示し」、「ｃは０≦ｃ≦１であり」、「行列Ｅは、Ｅ＝ｅ・ｖＴにより与えられる」ものであるのに対し、引用発明に係る「ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム」は、「求められたリンクの重み付け値ｍｉｊを要素とする行列Ｍ、要素ｃｉ＝１／Ｎ（Ｎは全てのページの数）であるベクトルＣ及びスカラー値αと、ＰａｇｅＲａｎｋベクトルＲの関係を示す
　Ｒ　＝　（１−α）Ｍ　×　Ｒ　＋　αＣ
なる式」を扱うものである点。
　
＜相違点５＞
　本願の請求項１に係る装置は、「前記求められた行列Ｐ'から、次式に従って各ノードの信頼値ＴＶ（ｕｉ）、（ｉ＝１〜ｎ）を求める」ものであって、
「　【数１】
　　　　ＴＶ（ｕｉ）＝　　　Σ　　　　Ｐ'（ｕｊ→ｕｉ）ＴＶ（ｕｊ）
　　　　　　　　　　　ｕｊ∈ＢＮ（ｕｉ）
ここで、
　　【数２】
　　　　Ｕｊ∈ＢＮ（Ｕｉ）
　
は、ｕｉに向かっている情報を有する全てのノードの集合を表わし」、「Ｐ'Ｔの固有値１に対する固有ベクトルＸＴ（＝（ＴＶ（ｕ１），・・・，ＴＶ（ｕｎ））に含まれるＴＶ（ｕｉ）、ｉ＝１〜ｎを求め」るものであるのに対し、引用発明に係る「ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム」は、「Ｒ　＝　（１−α）Ｍ　×　Ｒ　＋　αＣ　なる式を満たすＰａｇｅＲａｎｋベクトルＲを求め」るものである点。
　
　上記相違点１乃至５について検討する。
　
＜相違点１について＞
　引用例１には「ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム」をいかなるハードウェア資源を用いて実行するのかが記載されていないものの、入力装置、記憶装置、出力装置および処理装置からなるごく一般的なハードウェア資源を用いて実行することは、当業者であれば当然想到し得たことである。
　よって、上記相違点１は格別のものではない。
　
＜相違点２について＞
　引用例１における「ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム」は相互にリンクを張りうる複数のページを対象としたものであるが、これをページに限定せず、一般的な複数のノードからなる信頼ネットワークに当該アルゴリズムを転用することに何ら困難性はない。また、信頼ネットワークを扱う際に、ノード間の信頼関係に関する情報に基づいて、ノード間における信頼の方向を示す矢を選択（設定）することは、当然行うことである。
　よって、上記相違点２は格別のものではない。
　
＜相違点３について＞
　本願の出願前に頒布された刊行物である、高野元，久保信也，”サイテーション・エンジン：リンク解析を用いたＷＷＷ検索ランキングシステム”，情報処理学会研究報告，社団法人情報処理学会，２０００年１月２４日，Ｖｏｌ：２０００，Ｎｏ：１０，（２０００−ＤＢＳ−１２０），Ｐａｇｅｓ：９−１６（以下、「引用例２」という。）には、図面とともに以下の技術的事項が記載されている。なお、以下では、引用例２において分数として記載されている箇所については／の記号を用いた表記に変更して示している。
　
「３．１．ページランク解析
　ページランクは、そのページがＷＥＢ全体においてどの程度の重要度を持つかどうかの指標である［Ｂｒｉｎ９７，Ｇｏｏｇｌｅ］。本方式のポイントは、
●他のページからどのくらい参照されているかを重要度の指標とする。すなわち、他のページから多く参照されているページは、重要度が高くなる。
●重要度は、そのページにたどり着く確率として表される。したがって、ページへ到達する確率をリンク数で割ったものが、リンク先のページへたどり着く確率として加算される。
また、図１は本モデルの概念図である。
…（図１の図示は省略。ただし、図１にはあるページから異なるページへのリンク重みが互いに異なる様子が示されている。）…
　したがって、ページｕにおけるページランクＲ（ｕ）は、次式のように定義される。
　
　　Ｒ（ｕ）＝　Σ　Ｗν→ｕ／Ｗν　・　Ｒ（ν）　＋　Ｅ（ｕ）　
　　　　　　　ν∈Ｂｕ　
ここで、Ｂｕはページuへのリンクを持つページの集合、Wν→ｕはページνからｕへのリンク重み、Ｗνはページνから出て行くリンクの重みの総和数、Ｅ（ｕ）はページｕをナビゲーションの起点として選択する確率である。
　上記の式において、ベクトルＲを固有ベクトルとみなして解くことで、、全ページに対するページランク値を得ることができる。
　なお、ここでＥ（ｕ）としたページアクセスの確率は、ＷＷＷのリンクから得るだけではなく、ＷＷＷサーバのアクセス数、メールマガジンや電子ニュースでの引用といった実世界からの引用数も利用できる。」
（第１１頁左欄第２０行目〜同頁右欄第１６行目）
　
　上記引用例２には、「Wν→ｕはページνからｕへのリンク重み」、「Ｗνはページνから出て行くリンクの重みの総和数」と記載され、ページランクベクトルＲを求めるための式において重み付け値として「Ｗν→ｕ／Ｗν」を用いることが示されている。また、引用例の図１には、あるページから異なるページへのリンク重みが互いに異なる様子が示されている。つまり、引用例２には、ページνからｕへのリンクの調整された重み「Ｗν→ｕ／Ｗν」を、ｕの値に関わらず一定値にするような制約もなく、定めることができる発明が記載されている。
　引用発明も引用例２に記載された発明もともに、ページランクアルゴリズムに関するものであるから、引用例２に記載された発明を引用発明に適用して、引用発明におけるページｊからページｉへのリンクの重み付け値ｍｉｊを、ｉの値に関わらず１／Ｎｊ という一定値とするような制約もなく、定めるように設計変更することに特段の困難性はない。
　よって、上記相違点３は格別のものではない。
　
＜相違点４及び５について＞
　本願の請求項１に係る装置は、上記した相違点４及び５に係る構成によって、行列Ｐ、行列Ｅ（＝ｅ・ｖＴ）、スカラー値ｃが与えられたときに、下記の式を満たすベクトルＸを求めようとするものである。
　
　　Ｘ＝（ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅ）Ｔ　Ｘ
　
　ベクトルＸのｉ番目の要素をＸｉとし、Ｅ＝ｅ・ｖＴであるところのベクトルｖのｉ番目の要素をｖｉとし、任意の定数（ベクトルＸの全ての要素の和）をｋとすると、上記の式の両辺のｉ番目の要素について表した式は次のようになる。
　
　　　　　　　　　ｎ
　　Ｘｉ　＝　ｃ　Σ　　ＰｊｉＸｊ　＋　（１−ｃ）　ｋ　ｖｉ…（甲）
　　　　　　　　ｊ＝１
　
　その一方で、引用発明に係るＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズムは、行列Ｍ、ベクトルＣ、スカラー値αが与えられたときに、下記の式を満たすベクトルＲを求めようとするものである。
　　
　　Ｒ　＝　（１−α）Ｍ　Ｒ　＋　αＣ
　
　ここで、ａ＝１−αと置き直し、ベクトルＲのｉ番目の要素をＲｉとし、行列Ｍの転置行列ＭＴのｊ行ｉ列の要素をＭＴｊｉとし、ベクトルＣのｉ番目の要素をｃｉとして、上記の式の両辺をｉ番目の要素について表した式は次のようになる。
　
　　　　　　　　　ｎ
　　Ｒｉ　＝　ａ　Σ　　ＭＴｊｉＲｊ　＋　（１−ａ）　ｃｉ　…（乙）
　　　　　　　　ｊ＝１
　
　上記した（甲）式と（乙）式において、ＸｉとＲｉが対応し、ｃとａが対応し、ＰｊｉとＭＴｊｉが対応し、ｋｖｉとｃｉが対応するものである。このうち、ＰｊｉとＭＴｊｉの相違点については、既に「相違点３について」において検討したとおりである。そこで、ここではｋｖｉとｃｉの相違点について検討する。
　本願の請求項１に係る装置におけるｋｖｉ の値は、ベクトルｖの各要素の和が１となるように調整すること、そして、ｖｉがノードｉに対する重みを示すものである点以外には、格別限定されるものではない。これに対し、引用発明におけるｃｉの値は、ベクトルＣの各要素の和が１となるようになっているものであり、そして、引用例１に「ｄｕｍｐｉｎｇ項は当初はＰａｇｅ  Ｒａｎｋを計算する都合上導入されたが，特定のトピックやユーザに適応したＰａｇｅ  Ｒａｎｋを計算する際に，重要な役割を果たしている．」と記載されていることから、引用発明におけるｃｉの値を、ページｉに対応する重みとして用いることができることが引用例１には示唆されているものの、引用例１においては、ｃｉの値としてはｃｉ＝１／Ｎ（Ｎは全てのページの数）という一定値しか示されていない。
　
　ここで、本願の出願前に頒布された刊行物である、特開２００３−２７１６６９号公報（平成１５年９月２６日出願公開。以下、「引用例３」という。）には、図面とともに以下の技術的事項が記載されている。
　
「【００５４】ホットトピック解析部６は上記基準に従って話題抽出処理を行う。例えば、話題抽出の対象となる文書集合をＤＯＣ＝｛p1, p2,....pN｝とし、文書ｐの話題度をＷp 、文書ｐのリンク先の文書集合をＲｅｆ(p) 、文書ｐのリンク元の文書集合をＲｅｆｅｄ(p) 、文書ｐと文書ｑの類似度をｓｉｍ(p,q）、相異度をｄｉｆｆ(p,q) ＝１／ｓｉｍ(p,q) とすると、文書ｐから文書ｑにリンクが張られているとした時、そのリンク関係の重みｌｗ(p,q) を以下の（１）式で定義する。
【００５５】
【数１】
…（数１の数式は省略）…
【００５６】この（１）式から分かるように、ｌｗ(p,q) は、文書ｐと文書ｑのＵＲＬの類似度ｓｉｍ(p,q) が低いほど、また文書ｐから文書ｐへのリンクの数がより少ないほど大きくなる。尚、上記式において類似度ｓｉｍ(p,q) は前述の関係（ｒ）に対応するものである。
【００５７】文書ｑの人気度Ｗq は、各文書ｐ∈ＤＯＣに対して、Ｃq を定数（人気度の下限であり、文書によって異なる値を与えてもよい。）として、
【００５８】
【数２】
　
　　Ｗｑ＝Ｃｑ＋　　　　　Σ　　　　Ｗｐ　×　ｌｗ（ｐ，ｑ）…（２）
　　　　　　　　ｐ∈Ｒｅｆｅｄ（ｑ）
　
【００５９】という（２）式に示す連立一次方程式の解として定義される。そして、この連立一次方程式を解くことにより、各文書の話題度を算出できる。尚、このような連立一次方程式の解法については、既存のアルゴリズムが多数存在するため、説明は省略する。」
　
　上記した引用例３に「Ｃq を定数（人気度の下限であり、文書によって異なる値を与えてもよい。）」と記載されていることから、引用例３には、引用例３における（２）式でのベクトルＷに関する項ではないＣｑ（このＣｑは（甲）式の「ｋ　ｖｉ」や（乙）式の「ｃｉ」に対応する、いわゆるｄｕｍｐｉｎｇ項である。）の値について一定値に限定しない発明が記載されている。
　
　また、既に示した引用例２にも、ｄｕｍｐｉｎｇ項である「Ｅ（ｕ）」の値について一定値に限定しないことが示唆されている。
　
　既に述べたように引用例１には「ｄｕｍｐｉｎｇ項は当初はＰａｇｅ  Ｒａｎｋを計算する都合上導入されたが，特定のトピックやユーザに適応したＰａｇｅ  Ｒａｎｋを計算する際に，重要な役割を果たしている．」と記載され、引用例３には「Ｃq を定数（人気度の下限であり、文書によって異なる値を与えてもよい。）」と記載されており、ｄｕｍｐｉｎｇ項の役割として同様のものが想定されているのであるから、これらの引用例３に記載された発明や引用例２に記載された発明を引用発明に適用して、引用発明の（乙）式におけるｄｕｍｐｉｎｇ項である「ｃｉ」の値を一定値に限定しないように設計変更することに特段の困難性はない。
　つまり、引用発明と引用例２に記載された発明と引用例３に記載された発明から、上記した（甲）式を想到することに特段の困難性はない。そして、上記した（甲）式は、本願の請求項１に係る装置における上記した相違点４及び相違点５に係る構成と数学的に同等のものであるから、結局のところ、本願の請求項１に係る装置における上記した相違点４及び相違点５に係る構成を想到することに特段の困難性はない。
　よって、上記相違点４及び相違点５は格別のものではない。
　
　また、本願の請求項１に係る装置が有する作用効果は、引用発明、引用例２に記載された発明、及び、引用例３に記載された発明から当業者が予測できた範囲内のものである。
　
　よって、本願の請求項１に係る装置は、引用発明、引用例２に記載された発明、及び、引用例３に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
　本願の請求項１が「装置」を特許請求するものであり、本願の請求項２が「プログラム」を特許請求するものであり、本願の請求項３が「方法」を特許請求するものであるが、その他の点では、各請求項の内容は同様のものであるので、本願の請求項２に係るプログラム及び本願の請求項３に係る方法も、引用発明、引用例２に記載された発明、及び、引用例３に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
　なお、理由２（特許法第３６条第４項第１号違反）の拒絶理由及び理由３（特許法第３６条第６項第２号違反）の拒絶理由を指摘したことが、理由２及び理由３に示す拒絶理由を全て解消するように請求項１乃至３を補正すれば理由１（特許法第２９条第１項柱書違反）の拒絶理由や理由４（特許法第２９条第２項）の拒絶理由が自動的に解消されることを、意味するものではない。
　　
　拒絶の理由が新たに発見された場合には拒絶の理由が通知される。
　
　　　　　　　　　　　引　用　文　献　等　一　覧
１．櫻井茂明，小山聡，
　　”ネット上の情報を分析する技術”，
　　日本知能情報ファジィ学会誌，日本知能情報ファジィ学会，
　　平成１５年１０月１５日，
　　Ｖｏｌ：１５，Ｎｏ：５，
　　Ｐａｇｅｓ：４９８−５０５
２．高野元，久保信也，
　　”サイテーション・エンジン：
　　　リンク解析を用いたＷＷＷ検索ランキングシステム”，
　　情報処理学会研究報告，社団法人情報処理学会，
　　２０００年１月２４日，
　　Ｖｏｌ：２０００，Ｎｏ：１０，（２０００−ＤＢＳ−１２０），
　　Ｐａｇｅｓ：９−１６
３．特開２００３−２７１６６９号公報」
　そして、上記の拒絶理由は妥当なものと認められるので、本願は、この拒絶理由によって拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。