【事件の表示】
　特願２０１３−　７６１８９「更新パラメータを生成および相関するキーワードを表示するための方法および装置」拒絶査定不服審判事件〔平成２５年　８月　８日出願公開、特開２０１３−１５２７４４、請求項の数（９）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本願は，２００７年８月２８日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００７年４月１０日，中国）を国際出願日とする出願である特願２０１０−５０２４０５号の一部を平成２５年４月１日に新たな特許出願としたものであって，平成２６年４月１４日付けで拒絶の理由が通知され，これに対し，平成２６年７月１５日付けで意見書及び手続補正書が提出され，平成２７年１月２０日付けで最後の拒絶の理由が通知され，これに対し，平成２７年５月２７日付けで意見書及び手続補正書が提出され，平成２７年７月３１日付けで拒絶査定がされ（謄本送達日同年８月４日），これに対し，平成２７年１２月４日に拒絶査定不服審判の請求がされ，同時に手続補正がされたものである。
　そして，平成２８年２月２６日付けで審査官により作成された前置報告書について，審判請求人は平成２８年５月１３日付けで上申書を提出した。
第２　平成２７年１２月４日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）の適否
１．本件補正について
（１）本件補正により，特許請求の範囲は，次のとおり補正された（下線部は補正箇所である。）。
「【請求項１】
　所定の期間内に１または複数のユーザーにより検索された複数の単語を取得するステップと，
　前記複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップであって，前記主頻度は前記主キーワードが単独で検索された単独検索頻度であって，
　前記主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードと，関連頻度とを判定するステップであって，前記関連頻度は，前記１または複数の関連キーワードのうちの前記関連キーワードと前記主キーワードとが一緒に検索された連携検索頻度であるステップと，
　前記関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも前記主頻度
と
とを別々に重み付けすることによって
　前記主キーワードを含む検索要求の受信に対応して，少なくとも１つの前記関連キーワードであって，前記主キーワードに対応する前記関連キーワードを，少なくとも前記特徴値に基づいて提示するために提供するステップと
　を備えたことを特徴とするコンピュータ実行方法。
　　【請求項２】
　１または複数の前記関連キーワードをテーブルに格納するステップをさらに備え，前記テーブルは，複数の主キーワード，複数の前記主キーワードにそれぞれ対応する少なくとも１つの前記関連キーワード，および少なくとも１つの前記関連キーワードそれぞれに対応する１つ以上の特徴値を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項３】
　所定の値以下の第１の特徴値を有する第１の関連キーワードを，前記テーブルから削除するステップと，
　所定の値より大きい第２の特徴値を有する第２の関連キーワードを，前記テーブルに追加するステップと
　をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項４】
　前記テーブルを，予め定められた期間内に更新するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項５】
　前記複数の単語の主キーワードを判定することは，前記主キーワードを，アプリオリアルゴリズムを用いて判定することを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項６】
　前記特徴値を算定するステップは，
　前記主キーワードおよび前記各関連キーワードの相関度を，少なくとも前記関連頻度に基づいて算定するステップと，
　前記特徴値を，前記相関度にさらに基づいて算定するステップと
　を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項７】
　前記検索要求を提出したユーザーのタイプを判別するステップを含み，前記少なくとも１つの関連キーワードは前記検索要求を提出したユーザーの前記ユーザーのタイプと類似または同じユーザーのタイプを有する他のユーザーによって検索されたものである
　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項８】
　前記特徴値は，少なくとも１つの前記関連キーワードとして，前記１または複数の関連キーワードを常に又は順番に提示するかどうか決定するためのパラメーターとしての役割を有する
　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項９】
　１つ以上のプロセッサと，実行可能命令を有するメモリを有するシステムであって，前記実行可能命令は，前記１つ以上のプロセッサに請求項１ないし８いずれか１項に記載の方法におけるステップを実施させる
　ことを特徴とするシステム。」
（２）本件補正前の，平成２７年５月２７日付の手続補正による特許請求の範囲の記載は次のとおりである。
「【請求項１】
　所定の期間内に１または複数のユーザーにより検索された複数の単語を取得するステップと，
　前記複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップであって，前記主頻度は前記主キーワードが単独で検索された単独検索頻度であって，
　前記主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードと，関連頻度とを判定するステップであって，前記関連頻度は，前記１または複数の関連キーワードのうちの前記関連キーワードと前記主キーワードとが一緒に検索された連携検索頻度であるステップと，
　前記関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも前記主頻度および前記関連頻度に基づいて算定するステップと，
　前記主キーワードを含む検索要求の受信に対応して，少なくとも１つの前記関連キーワードであって，前記主キーワードに対応する前記関連キーワードを，少なくとも前記特徴値に基づいて提示するために提供するステップと
　を備えたことを特徴とするコンピュータ実行方法。
　　【請求項２】
　１または複数の前記関連キーワードをテーブルに格納するステップをさらに備え，前記テーブルは，複数の主キーワード，複数の前記主キーワードにそれぞれ対応する少なくとも１つの前記関連キーワード，および少なくとも１つの前記関連キーワードそれぞれに対応する１つ以上の特徴値を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項３】
　所定の値以下の第１の特徴値を有する第１の関連キーワードを，前記テーブルから削除するステップと，
　所定の値より大きい第２の特徴値を有する第２の関連キーワードを，前記テーブルに追加するステップと
　をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項４】
　前記テーブルを，予め定められた期間内に更新するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項５】
　前記複数の単語の主キーワードを判定することは，前記主キーワードを，アプリオリアルゴリズムを用いて判定することを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項６】
　前記特徴値を算定するステップは，
　前記主キーワードおよび前記各関連キーワードの相関度を，少なくとも前記関連頻度に基づいて算定するステップと，
　前記特徴値を，前記相関度にさらに基づいて算定するステップと
　を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項７】
　前記検索要求を提出したユーザーのタイプを判別するステップを含み，前記少なくとも１つの関連キーワードは前記検索要求を提出したユーザーの前記ユーザーのタイプと類似または同じユーザーのタイプを有する他のユーザーによって検索されたものである
　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項８】
　前記特徴値は，少なくとも１つの前記関連キーワードとして，前記１または複数の関連キーワードを常に又は順番に提示するかどうか決定するためのパラメーターとしての役割を有する
　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実行方法。
　　【請求項９】
　１つ以上のプロセッサと，実行可能命令を有するメモリを有するシステムであって，前記実行可能命令は，前記１つ以上のプロセッサに請求項１ないし８いずれか１項に記載の方法におけるステップを実施させる
　ことを特徴とするシステム。」
（３）本件補正の内容
　本件補正は，請求項１について以下のように補正している。
　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「関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも前記主頻度および前記関連頻度に基づいて算定するステップ」について，「関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも前記主頻度
と
とを別々に重み付けすることによって
　また，本件補正は，新規事項を追加するものではないから同法第１７条の２第３項の要件を満たしているといえる。
　そこで，本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下，「本件補正発明」という。）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（同法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合するか）について以下に検討する。
２．独立特許要件の検討
（１）刊行物の記載事項
ア　引用例１
　原査定の拒絶の理由に引用された特開平９−３１９７６７号公報（以下，「引用例１」という。）には，図面とともに，以下の事項が記載されている（下線は当審が付した。）。
（ア）
「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，
電子化された文書をキーワードを用いて検索する場合に使用される類義語辞書登録方法
【０００２】
【従来の技術】例えば，インターネットのようなネットワーク上で情報検索を行おうとする場合には，膨大な量の文書が検索対象となる。これらの文書は元々任意の思想で任意の言語で作成され，しかもスペルミスや新造語等も多く含んでいる。従って，キーワードを用いてこれらを検索するような場合に，適当な検索結果を得るため，利用者は各種の工夫を必要とする。例えば，
一定のキーワードを用いて検索を行う際に，そのキーワードに意味がよく似た単語を登録してこれらの単語を同時に検索に使用する。この方法をキーワードの拡張という。このようなキーワードを自動的に拡張するための類義語辞書を作成する
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで，上記のような従来の類義語辞書登録方法には次のような解決すべき課題があった。類義語辞書には，検索を実行する前に，予め検索に使用されるキーワードとこれと意味の近い言葉とがリストアップされて登録される。辞書作成を担当する登録者は，予めキーワードを名詞，動詞，形容詞といった品詞に分類し，更に様々の視点からキーワードを分類し，各キーワードの上位概念，下位概念に相当する単語を類義語として登録している。例えば，“産業”というキーワードには人間活動，精神及び行為といった分類が付与され，類義語として，同じ視点から見て“工業”，“実業”，“興業”，結果としての視点から見て“生産”，“増産”，“減産”，過程としての視点から見て“創業”，“分類”，“巡業”といった言葉が登録される。
【０００４】また，ファジイ論理に関する文献を検索しようとする場合，検索条件としては，“ファジイ”ＯＲ“ＦＵＺＺＹ”ＯＲ“曖昧”ＯＲ“あいまい”，またこれに加えて“柔軟”，“アナログ的”，“柔らか”，“ニューラルネット”といった言葉を類義語として使用することが好ましい。従って，これらの言葉が類義語として登録される。ところが，このように類義語を広く選択して登録することは必ずしも容易でない。また，不十分な類義語辞書を用いて検索をした場合には利用者の要求に応えられないこともある。従って，類義語辞書の登録者に大きな負担がかかるという問題があった。
【０００５】また，検索の際に入力するキーワードに１字でもスペルミスがあると適切な検索をすることができない。接頭語や語尾の違いを考慮して部分一致等の手法を用いて検索すると，ノイズが増大し実用的でないこともある。特に，
日々新しい専門用語が生み出される分野に適切なキーワードとこれに対応する十分な量の類義語を設定し，予め登録することは非常に困難である
類義語辞書登録作業をより簡便にし，能率よく精度の高い検索結果が得られるシステムの構築が望まれる
（イ）
「【００１２】
【発明の実施の形態】以下，本発明の実施の形態を具体例を用いて説明する。
〈具体例〉図１は，本発明の実施のためのシステムブロック図である。本発明の
方法は，
システムによって実施され
ネットワーク１には任意のデータベース２−１，２−２，２−３等が接続されている
【００１３】ここで，
これらのデータベース上の各種の文献をキーワードを用いて全文検索するために，この図に示すようなシステムが用意され
検索のために検索用端末３が設けられ，検索すべきキーワード拡張のために類義語辞書５が利用され
検索用端末３を用いてキーワードを入力し，各種データベースを検索した場合に，その利用されたキーワード等を学習データファイル６に格納する
【００１４】
類義語辞書登録用端末４は，登録者が登録対象となるキーワードを入力した場合に，学習データファイル６からそのキーワードと類似度の高い単語を読み出して，類似度が高い順にいくつか表示する
登録者はこれらの単語の中から適当なものを選択して類義語辞書５に登録する
（ウ）
「【００１５】〈具体例１〉図２には，具体例１の動作説明図を示す。この図に示すように，登録者７は，登録インタフェース８を介して類義語登録処理を行う。この登録インタフェース８は，図１に示した類義語辞書登録用端末４に含まれる。また，検索情報１０からキーワードの類義語登録に利用できる情報を抽出して保存するために，共起確率学習データファイル１１が設けられている。また，類似度計算のために類似度計算モジュール９が設けられる。この類似度計算モジュール９も図１に示した類義語辞書登録用端末４に含められるものとする。
【００１６】実際の検索において，２以上のキーワードをＯＲ結合によって検索する場合，これらのキーワードにはいずれも互いに非常に意味がよく似ているものが含まれる。従って，これらを類義語辞書５に登録することによって検索精度の向上が図れる。また，ＯＲ結合させて検索されるキーワードは互いに１つの文書中のどこかに，互いに必ずしも接近していないが同時に使用されている。このように
１つの文書に同時に使用される確率を共起確率
共起確率が高いキーワードは互いに類似度が高いと判断でき
具体例１では，このような共起確率を実際の検索の際に検索者がＯＲ結合を用いて使用する度合によって補正する
【００１７】この図２に従って本発明の方法を順に説明すると，まず，通常の
データベース検索において検索者が入力した検索情報１０は，
共起確率学習データファイル１１に蓄積され
共起確率は次のように計算され
共起確率Ｗij＝
　
単語i と単語j が共起した回数／単語i と単語j のどちらかが出現した文書数
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（１）
【００１８】なお，あるキーワードＫi とＫj との類似度をＷijと見るのは，従来から知られている。例えば，（１）式によれば，“メール”というキーワードに対して，“電子”は共起確率が０．５，“ネットワーク”が０．３，“受信”が０．２，“mail”は０．３という値が得られる。一方，この具体例１では，
実際の検索結果を取り入れて学習し共起確率を補正する
新しい共起確率Ｗij＊は次の式に示すようになる
　
Ｗij＊＝
　　
Ｗij＋
　　　
Ｋi とＫj がＯＲ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数
　　　
×（１−Ｗij）
なお，上記の式の１−ＷijはＷijを除く確率の増分の計算であることを示している。
【００１９】
このように学習によって共起確率が補正されると，頻繁にＯＲ結合によって使用される各単語間の類似度が高まる
【００２０】こうして共起確率学習データファイル１１が生成されると，
登録者７は登録のための新たなキーワードを投入する
そのキーワードと類似度の高いキーワードリストを表示する
【００２１】そのリストが，例えば“メール”というキーワードに対して“mail”が共起確率０．６，“電子”が共起確率０．５，“ネットワーク”が共起確率０．３５，“受信”が共起確率０．２，“e-mail”が共起確率０．１といった形で表示される。ここで，登録者７は，全てのキーワードを類義語辞書５に登録する場合にはこれら全てを選択する。また，一部のみを登録する場合にはその一部を選択する。また，これらのキーワードには，それぞれ付属情報を付ける。この付属情報は，例えば登録の対象となるキーワードの下位語であるという情報や，どういった文脈で用いられた場合に意味が同じになるといった情報である。例えば，“電子”は付属情報として「種類」，“ネットワーク”は付属情報として「要素」，“受信”は付属情報として「動作」，“メール”は付属情報として「英語」，“e-mail”は付属情報として「種類」といった登録が行われる。」
（エ）
「【００２３】〈具体例２〉図３は，具体例２の動作説明図である。上記の具体例１では，単語間の類似度を共起確率によって表した。一方，
検索を行う場合に，複数のキーワードをＡＮＤ結合して検索することがある
このようなキーワードは互いに該当する文書中に同時に隣接して出現する
これらを類似度の高いキーワードとして登録する
このように互いにＡＮＤ結合して検索される単語の出現する確率を連接確率と呼んで
この連接確率は次の式で表される。
連接確率Ｗij＝
　
単語i と単語j が連接した回数／単語i と単語j のどちらかが出現した文書数
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（３）
【００２４】例えば，“メール”というキーワードに対して“電子”の連接確率が０．５，“ネットワーク”の連接確率が０．３，“受信”の連接確率が０．２といった状態となる。ここで，具体例１と同様に実際に
検索によりＡＮＤ結合で使用された結果を図３に示す連接確率学習データファイル１２に蓄積する
連接確率を学習によって補正する
その演算処理は次のようにして行う
　
Ｗij＊＝
　　
Ｗij＋
　　　
Ｋi とＫj がＡＮＤ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数
　　　
×（１−Ｗij）
これによって，よくＡＮＤ結合で検索されるキーワード間の類似度が学習により次第に大きくなるため，ファジイ検索において検索結果の精度が向上する。通常，キーワード検索を行う場合にはＡＮＤ結合あるいはＯＲ結合が最も多く使用される。特に，連接確率の高いキーワードは相互に連接して熟語や複合語を作るということが多いという特徴がある。
【００２５】この具体例２においても，図３に示すように，検索情報１０がステップＳ１において入力されると，その結果が類似度計算モジュール９を介して連接確率学習データファイル１２に蓄積される（ステップＳ２）。そして，
登録者７がキーワードの登録のためにキーワードを投入し
登録インタフェース８は類似度計算モジュール９に候補を要求する
類似度計算モジュール９は連接確率学習データファイル１２を参照することによって候補を得てこれを登録インタフェース８に出力する
その結果は登録者７に対して表示され
【００２６】例えば，キーワード“メール”に対して“電子”は連接確率０．７，“受信”は連接確率０．４，“ソフト”は連接確率０．２となる。従って，例えばこれら全てを登録するならば，それぞれその付属情報として“電子”は「種類」，“受信”は「動作」，“ソフト”は「種類」といった情報を合わせて登録する。」
（オ）上記（ア）〜（エ）によれば，引用例１には，以下の事項を含む発明（以下，「引用例１発明（１）」および「引用例１発明（２）」という。）が開示されていると認められる。
引用例１発明（１）（具体例１：共起確率による類似度）
「方法は，システムによって実施され，
ネットワーク１には任意のデータベース２−１，２−２，２−３等が接続されており，
これらのデータベース上の各種の文献をキーワードを用いて全文検索するために，システムが用意されており，
検索のために検索用端末３が設けられ，検索すべきキーワード拡張のために類義語辞書５が利用され，
この類義語辞書５を生成し登録するために類義語辞書登録用端末４及び，学習データファイル６が設けられており，
検索用端末３を用いてキーワードを入力し，各種データベースを検索した場合に，その利用されたキーワード等を学習データファイル６に格納し，
類義語辞書登録用端末４は，登録者が登録対象となるキーワードを入力した場合に，学習データファイル６からそのキーワードと類似度の高い単語を読み出して，類似度が高い順にいくつか表示し，
登録者はこれらの単語の中から適当なものを選択して類義語辞書５に登録する方法であって，
１つの文書に同時に使用される確率を共起確率と呼んでおり，共起確率が高いキーワードは互いに類似度が高いと判断でき，
このような共起確率を実際の検索の際に検索者がＯＲ結合を用いて使用する度合によって補正するものであり，
データベース検索において検索者が入力した検索情報１０は，共起確率学習データファイル１１に蓄積され，
共起確率は次のように計算され，
共起確率Ｗij＝
　単語i と単語j が共起した回数／単語i と単語j のどちらかが出現した文書数
実際の検索結果を取り入れて学習し共起確率を補正し，
新しい共起確率Ｗij＊は次の式に示すようになり，
Ｗij＊＝
　　Ｗij＋
　　　Ｋi とＫj がＯＲ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数
　　　×（１−Ｗij）
このように学習によって共起確率が補正されると，頻繁にＯＲ結合によって使用される各単語間の類似度が高まり，
登録者７は登録のための新たなキーワードを投入すると，
そのキーワードと類似度の高いキーワードリストを表示する
方法。」
引用例１発明（２）（具体例２：連接確率による類似度）
「方法は，システムによって実施され，
ネットワーク１には任意のデータベース２−１，２−２，２−３等が接続されており，
これらのデータベース上の各種の文献をキーワードを用いて全文検索するために，システムが用意されており，
検索のために検索用端末３が設けられ，検索すべきキーワード拡張のために類義語辞書５が利用され，
この類義語辞書５を生成し登録するために類義語辞書登録用端末４及び，学習データファイル６が設けられており，
検索用端末３を用いてキーワードを入力し，各種データベースを検索した場合に，その利用されたキーワード等を学習データファイル６に格納し，
類義語辞書登録用端末４は，登録者が登録対象となるキーワードを入力した場合に，学習データファイル６からそのキーワードと類似度の高い単語を読み出して，類似度が高い順にいくつか表示し，
登録者はこれらの単語の中から適当なものを選択して類義語辞書５に登録する方法であって，
検索を行う場合に，複数のキーワードをＡＮＤ結合して検索することがあり，このようなキーワードは互いに該当する文書中に同時に隣接して出現しており，これらを類似度の高いキーワードとして登録しておく，このように互いにＡＮＤ結合して検索される単語の出現する確率を連接確率と呼んでおり，この連接確率は次の式で表され，
連接確率Ｗij＝
　単語i と単語j が連接した回数／単語i と単語j のどちらかが出現した文書数
検索によりＡＮＤ結合で使用された結果を連接確率学習データファイル１２に蓄積しておき，連接確率を学習によって補正し，その演算処理は次のようにして行い，
Ｗij＊＝
　　Ｗij＋
　　　Ｋi とＫj がＡＮＤ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数
　　　×（１−Ｗij）
登録者７がキーワードの登録のためにキーワードを投入すると，
登録インタフェース８は類似度計算モジュール９に候補を要求し，
類似度計算モジュール９は連接確率学習データファイル１２を参照することによって候補を得てこれを登録インタフェース８に出力し，その結果は登録者７に対して表示される
方法。」
イ　引用例２
　原査定の拒絶の理由に引用された特開平７−５６９４８号公報（以下，「引用例２」という。）には，図面とともに，以下の事項が記載されている（下線は当審が付した。）。
（ア）
「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，
キーワードによる情報の検索装置において，キーワードの共起情報，すなわち，キーワードと関係の強い語の情報を用いて検索を行なう情報検索装置
【０００２】
【従来の技術】従来，キーワードによる情報の検索を行なう装置においては，キーワードそのものを用いて検索するもののほか，キーワードに関連する情報によって検索を行なうものがある。例えば，「自動車」というキーワードに関連する情報として，「車」，「カー」などの類義語をキーワードに加えて検索する装置がある。この類義語を用いた検索方式は，例えば，特開平３−１３０８７３号公報等に記載されている。また，例えば，「自動車」というキーワードに関連する情報として，下位概念「トラック」，「消防車」等をキーワードとして抽出するような，シソーラス展開して得られた上位，下位概念を用いて検索する装置などもある。
【０００３】このような従来のキーワードの類義語や上位，下位概念による検索は，語彙上の関係，すなわち，類似，上位，下位概念の関係があるものしか検索できない。それ以外で関係が強いもの，例えば，「自動車」と関係が強い語「レース」，「交通事故」，「渋滞」等によって検索するには，キーワードに対する十分な知識がない場合，実際にテキストを読み，関係が強い語を判断するか，テキスト中の参照表示などを参考にしてキーワードを設定しなければならず，不便であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は，上述した事情に鑑みてなされたもので，キーワードによる情報の検索において，キーワードそのものだけではなく，キーワードと関係の強い語に関する情報によって検索を行なうことのできる情報検索装置を提供することを目的とするものである。」
（イ）
「【００１０】
【実施例】図１は，本発明の情報検索装置の第１の実施例を示すブロック図である。図中，１はキーワード指定部，２は共起語検索部，３は共起データベース，４は検索語指定部，５はテキスト検索部，６はテキストデータベース，７はテキスト表示部である。この実施例では，検索される情報として，テキストの場合を示しているが，他の情報であってもよい。
【００１１】
キーワード指定部１は，ユーザから検索のためのキーワードを得
得られたキーワードは，共起語検索部２に伝達され
共起語検索部２は，キーワード指定部１から伝達されたキーワードを用いて共起データベース３を検索し，キーワードと関係の強い語，すなわち，共起語の情報を得
得られた共起語は，検索語指定部４に伝達され
共起データベース３には，単語を見出し語として関係が強い共起語の情報が格納されている
検索語指定部４は，共起語検索部２から共起語の情報受け取ると，ユーザにその共起語を表示し，ユーザから検索したい語の指定を得る
ユーザから指定された共起語の情報は，テキスト検索部５に伝達され
テキスト検索部５は，検索語指定部４で指定された共起語を検索語としてテキストデータベース６を検索し
（ウ）
「【００２４】図６は，上述した
共起データベース３を作成する手順
形態素解析部１１では，テキストデータベース６に格納されているテキストを入力とし，テキストの形態素を解析し，形態素ファイル１２を作成する
共起データベースの作成者が，共起データベース３のキーワードを入力する
共起頻度カウント部１３は，入力されたキーワードと共起する語を形態素ファイル１２から抽出し，キーワードとともに頻度テーブル１４に登録し，頻度をカウントする
このようにして登録された頻度テーブル１４を共起データベース３として用いれ
（エ）上記（ア）〜（ウ）によれば，引用例２には，以下の事項を含む周知技術（以下，「引用例２例示周知技術」という。）が開示されていると認められる。
「キーワードによる情報の検索装置において，キーワードの共起情報，すなわち，キーワードと関係の強い語の情報を用いて検索を行なう情報検索装置であって，
キーワード指定部１は，ユーザから検索のためのキーワードを得，得られたキーワードは，共起語検索部２に伝達され，
共起語検索部２は，キーワード指定部１から伝達されたキーワードを用いて共起データベース３を検索し，キーワードと関係の強い語，すなわち，共起語の情報を得，得られた共起語は，検索語指定部４に伝達され，
共起データベース３には，単語を見出し語として関係が強い共起語の情報が格納されており，
検索語指定部４は，共起語検索部２から共起語の情報受け取ると，ユーザにその共起語を表示し，ユーザから検索したい語の指定を得，ユーザから指定された共起語の情報は，テキスト検索部５に伝達され，テキスト検索部５は，検索語指定部４で指定された共起語を検索語としてテキストデータベース６を検索する情報検索装置。」
（２）対比
ア　引用例１発明（１）との対比
　本件補正発明と引用例１発明（１）とを対比する。
（ア）本件補正発明は，キーワード検索時に，関連キーワードを表示する技術分野において，使用されるキーワードをユーザの使用傾向に適応させることができるよう，関連キーワードを簡単かつ包括的に得られることを課題としている（段落０００２，０００５，０００７）。
　引用例１発明（１）は，電子化された文書をキーワードを用いて検索する場合に使用される類義語辞書登録方法の技術分野において，日々新しい専門用語が生み出される分野に適切なキーワードとこれに対応する十分な量の類義語を設定する際に，類義語辞書登録作業をより簡便にすることを課題としている。
　引用例１発明（１）の「類義語」は，本件補正発明の「関連キーワード」に相当する。
　引用例１発明（１）において，電子化された文書をキーワードを用いて検索する場合に類義語を使用すること，日々新しい専門用語が生み出される分野に適切なキーワードとこれに対応する類義語を簡便に設定することは，それぞれ，本件補正発明において，キーワード検索時に，関連キーワードを表示すること，ユーザの使用傾向に適応させた関連キーワードを簡単に得ることに対応する。
　したがって，引用例１発明（１）と本件補正発明とは，キーワード検索時に，関連キーワードを使用するという共通の技術分野に属し，また，ユーザの使用傾向に適応させることができるような関連キーワードを簡単に得るという共通の課題を有しているといえる。
（イ）引用例１発明（１）では，「データベース検索において検索者が入力した検索情報１０は，共起確率学習データファイル１１に蓄積され，」「共起確率を実際の検索の際に検索者がＯＲ結合を用いて使用する度合によって補正」しており，「共起確率が補正されると，頻繁にＯＲ結合によって使用される各単語間の類似度が高ま」るとされているから，検索者がＯＲ結合を用いて入力した複数の単語を共起確率学習データファイル１１に蓄積するため取得しているといえる。
　ここで，引用例１発明（１）の「検索者」，「ＯＲ結合を用いて入力した複数の単語」は，それぞれ，本件補正発明の「１のユーザ」，「検索された複数の単語」に相当する。
　したがって，引用例１発明（１）と本件補正発明とは，１のユーザーにより検索された複数の単語を取得するステップを備えている点で共通しているといえる。
　しかし，本件補正発明では，ユーザーにより検索された複数の単語を取得する際に，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのに対して，引用例１発明（１）では，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのか否か不明な点で相違している。
（ウ）本件補正発明では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えており，前記主頻度は前記主キーワードが単独で検索された単独検索頻度であるのに対して，引用例１発明（１）では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えていない点で相違している。
（エ）引用例１発明（１）では，「検索の際に検索者がＯＲ結合を用いて使用する度合」である「Ｋi とＫj がＯＲ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」を算出している。
　ここで，引用例１発明（１）では，「主キーワード」と「関連キーワード」とを区別していないが，引用例１発明（１）の，検索の際に使用したキーワード「Ｋｉ」と，本件補正発明の「主キーワード」とは，検索キーワードである点で共通しており，同様に，引用例１発明（１）の，検索の際に使用したキーワード「Ｋｊ」と，本件補正発明の「主キーワードに関連付けられる１の関連キーワード」とも，検索キーワードである点で共通している。そして，引用例１発明（１）の「Ｋi とＫj がＯＲ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」は，本件補正発明の「関連キーワードと主キーワードとが一緒に検索された連携検索頻度である」「関連頻度」に対応しているといえる。
　したがって，引用例１発明（１）と本件補正発明とは，複数の検索キーワードが一緒に検索された連携検索頻度である関連頻度を判定するステップを備えている点で共通している。
　しかし，本件補正発明では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えているのに対して，引用例１発明（１）では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えていない点で相違している。
（オ）本件補正発明では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えいるのに対して，引用例１発明（１）では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えていない点で相違している。
（カ）引用例１発明（１）では，「登録者７は登録のための新たなキーワードを投入すると，」「そのキーワードと類似度の高いキーワードリストを表示」している。
　ここで，引用例１発明（１）の「キーワードを投入する」は，本件補正発明の（主）「キーワード」「の受信」に対応しており，引用例１発明（１）の「そのキーワードと類似度の高いキーワードリストを表示」することは，本件補正発明の（主）「キーワードに対応する関連キーワードを，少なくとも特徴値に基づいて提示するために提供する」ことに対応しているといえる。しかし，引用例１発明（１）の「類似度」は，「関連頻度」に基づくものである点では，本件補正発明の「特徴値」と共通しているものの，本件補正発明の「特徴値」は，主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定しているのに対し，引用例１発明（１）の「類似度」は，主頻度に基づいていない点で相違している。
　したがって，引用例１発明（１）と本件補正発明とは，キーワードの受信に対応して，キーワードに対応する関連キーワードを，関連頻度に基づいて提示するために提供するステップを備えている点で共通している。
　しかし，本件補正発明では，キーワードの受信が，検索要求の受信に含まれているのに対して，引用例１発明（１）では，キーワードの受信が，検索要求の受信に含まれていない点で相違している。
（キ）引用例１発明（１）では，各処理が，検索用端末３や類義語辞書登録用端末４で実行されており，検索用端末３および類義語辞書登録用端末４は，いずれも，コンピュータであることは，当業者にとって自明である。
　したがって，引用例１発明（１）と本件補正発明とは，コンピュータ実行方法である点で共通している。
（ク）上記（ア）〜（キ）によれば，両者は，以下の点で一致し，また相違する。
［一致点］
「１のユーザーにより検索された複数の単語を取得するステップと，
複数の検索キーワードが一緒に検索された連携検索頻度である関連頻度を判定するステップと，
キーワードの受信に対応して，キーワードに対応する関連キーワードを，関連頻度に基づいて提示するために提供するステップと
　を備えたコンピュータ実行方法。」
［相違点１］
　本件補正発明では，ユーザーにより検索された複数の単語を取得する際に，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのに対して，引用例１発明（１）では，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのか否か不明な点。
［相違点２］
　本件補正発明では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えており，前記主頻度は前記主キーワードが単独で検索された単独検索頻度であるのに対して，引用例１発明（１）では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えていない点。
［相違点３］
　本件補正発明では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えているのに対して，引用例１発明（１）では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えていない点。
［相違点４］
　本件補正発明では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えているのに対して，引用例１発明（１）では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えていない点。
［相違点５］
　本件補正発明では，キーワードの受信が，検索要求の受信に含まれているのに対して，引用例１発明（１）では，キーワードの受信が，類義語登録の際のものであり，検索要求の受信に含まれるものでない点。
イ　引用例１発明（２）との対比
　本件補正発明と引用例１発明（２）とを対比する。
（ア）本件補正発明は，キーワード検索時に，関連キーワードを表示する技術分野において，使用されるキーワードをユーザの使用傾向に適応させることができるよう，関連キーワードを簡単かつ包括的に得られることを課題としている（段落０００２，０００５，０００７）。
　引用例１発明（２）は，電子化された文書をキーワードを用いて検索する場合に使用される類義語辞書登録方法の技術分野において，日々新しい専門用語が生み出される分野に適切なキーワードとこれに対応する十分な量の類義語を設定する際に，類義語辞書登録作業をより簡便にすることを課題としている。
　引用例１発明（２）の「類義語」は，本件補正発明の「関連キーワード」に相当する。
　引用例１発明（２）において，電子化された文書をキーワードを用いて検索する場合に類義語を使用すること，日々新しい専門用語が生み出される分野に適切なキーワードとこれに対応する類義語を簡便に設定することは，それぞれ，本件補正発明において，キーワード検索時に，関連キーワードを表示すること，ユーザの使用傾向に適応させた関連キーワードを簡単に得ることに対応する。
　したがって，引用例１発明（２）と本件補正発明とは，キーワード検索時に，関連キーワードを使用するという共通の技術分野に属し，また，ユーザの使用傾向に適応させることができるような関連キーワードを簡単に得るという共通の課題を有しているといえる。
（イ）引用例１発明（２）では，「検索によりＡＮＤ結合で使用された結果を連接確率学習データファイル１２に蓄積して」いるから，検索者がＡＮＤ結合で使用した複数の単語を連接確率学習データファイル１２に蓄積するため取得しているといえる。
　ここで，引用例１発明（２）の「検索者」，「ＡＮＤ結合で使用した複数の単語」は，それぞれ，本件補正発明の「１のユーザ」，「検索された複数の単語」に相当する。
　したがって，引用例１発明（２）と本件補正発明とは，１のユーザーにより検索された複数の単語を取得するステップを備えている点で共通しているといえる。
　しかし，本件補正発明では，ユーザーにより検索された複数の単語を取得する際に，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのに対して，引用例１発明（２）では，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのか否か不明な点で相違している。
（ウ）本件補正発明では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えており，前記主頻度は前記主キーワードが単独で検索された単独検索頻度であるのに対して，引用例１発明（２）では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えていない点で相違している。
（エ）引用例１発明（２）では，「互いにＡＮＤ結合して検索される単語の出現する確率」である「連接確率」を「Ｋi とＫj がＡＮＤ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」を用いて補正している。
　ここで，引用例１発明（２）では，「主キーワード」と「関連キーワード」とを区別していないが，引用例１発明（２）の，検索の際に使用したキーワード「Ｋｉ」と，本件補正発明の「主キーワード」とは，検索キーワードである点で共通しており，同様に，引用例１発明（２）の，検索の際に使用したキーワード「Ｋｊ」と，本件補正発明の「主キーワードに関連付けられる１の関連キーワード」とも，検索キーワードである点で共通している。そして，引用例１発明（２）の「Ｋi とＫj がＡＮＤ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」は，本件補正発明の「関連キーワードと主キーワードとが一緒に検索された連携検索頻度である」「関連頻度」に対応しているといえる。
　したがって，引用例１発明（２）と本件補正発明とは，複数の検索キーワードが一緒に検索された連携検索頻度である関連頻度を判定するステップを備えている点で共通している。
　しかし，本件補正発明では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えているのに対して，引用例１発明（２）では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えていない点で相違している。
（オ）本件補正発明では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えいるのに対して，引用例１発明（２）では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えていない点で相違している。
（カ）引用例１発明（２）では，「登録者７は登録のための新たなキーワードを投入すると，」「登録インタフェース８は類似度計算モジュール９に候補を要求し，類似度計算モジュール９は連接確率学習データファイル１２を参照することによって候補を得てこれを登録インタフェース８に出力し，その結果は登録者７に対して表示」している。
　ここで，引用例１発明（２）の「キーワードを投入する」は，本件補正発明の（主）「キーワード」「の受信」に対応しており，引用例１発明（２）の「連接確率学習データファイル１２を参照することによって候補を得てこれを登録インタフェース８に出力し，その結果は登録者７に対して表示」することは，本件補正発明の（主）「キーワードに対応する関連キーワードを，少なくとも特徴値に基づいて提示するために提供する」ことに対応しているといえる。しかし，引用例１発明（２）の「類似度」は，「関連頻度」に基づくものである点では，本件補正発明の「特徴値」と共通しているものの，本件補正発明の「特徴値」は，主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定しているのに対し，引用例１発明（２）の「類似度」は，主頻度に基づいていない点で相違している。
　したがって，引用例１発明（２）と本件補正発明とは，キーワードの受信に対応して，キーワードに対応する関連キーワードを，関連頻度に基づいて提示するために提供するステップを備えている点で共通している。
　しかし，本件補正発明では，キーワードの受信が，検索要求の受信に含まれているのに対して，引用例１発明（２）では，キーワードの受信が，検索要求の受信に含まれていない点で相違している。
（キ）引用例１発明（２）では，各処理が，検索用端末３や類義語辞書登録用端末４で実行されており，検索用端末３および類義語辞書登録用端末４は，いずれも，コンピュータであることは，当業者にとって自明である。
　したがって，引用例１発明（２）と本件補正発明とは，コンピュータ実行方法である点で共通している。
（ク）上記（ア）〜（キ）によれば，両者は，以下の点で一致し，また相違する。
［一致点］
「１のユーザーにより検索された複数の単語を取得するステップと，
複数の検索キーワードが一緒に検索された連携検索頻度である関連頻度を判定するステップと，
キーワードの受信に対応して，キーワードに対応する関連キーワードを，関連頻度に基づいて提示するために提供するステップと
　を備えたコンピュータ実行方法。」
［相違点１］
　本件補正発明では，ユーザーにより検索された複数の単語を取得する際に，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのに対して，引用例１発明（２）では，所定の期間内に検索された複数の単語を取得しているのか否か不明な点。
［相違点２］
　本件補正発明では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えており，前記主頻度は前記主キーワードが単独で検索された単独検索頻度であるのに対して，引用例１発明（２）では，複数の単語の主キーワードおよび主頻度を判定するステップを備えていない点。
［相違点３］
　本件補正発明では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えているのに対して，引用例１発明（２）では，主キーワードに関連付けられる１または複数の関連キーワードを判定するステップを備えていない点。
［相違点４］
　本件補正発明では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えているのに対して，引用例１発明（２）では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えていない点。
［相違点５］
　本件補正発明では，キーワードの受信が，検索要求の受信に含まれているのに対して，引用例１発明（２）では，キーワードの受信が，類義語登録の際のものであり，検索要求の受信に含まれるものでない点
ウ　上記アおよびイのとおり，引用例１発明（１）と引用例１発明（２）とは，本件補正発明の「関連頻度」に対応するものが，前者では複数単語の共起確率であり，後者では複数単語の連接確率である点のみ実質的に相違しているだけであり，本件補正発明との一致点および相違点は，両者において，それぞれ，同じものとなっている。
（３）判断
ア　引用例１発明（１）との相違点の検討
　事案に鑑みて，相違点４についての検討を行う。
［相違点４について］
　本件補正発明では，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えており，この構成を備えることで，主頻度が高い，すなわち，検索キーワードとしてよく利用される主キーワードについては，関連頻度の低い関連キーワードも関連キーワードとして提供されることになり，主頻度が低い，すなわち，検索キーワードとしてあまり利用されない主キーワードについては，関連頻度が低い関連キーワードは関連キーワードとして提供されないという効果を期待し得る。
　一方，引用例１発明（１）では，複数単語の類似度である共起確率を「Ｋi とＫj がＯＲ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」で補正しており，仮に，「Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」の部分を「Ｋi　が出現した回数」あるいは「Ｋj が出現した回数」と置き換えたとしても，「Ｋi　が出現した回数」あるいは「Ｋj が出現した回数」の値が大きいほど，「Ｋi とＫj がＯＲ結合した回数／Ｋi　が出現した回数」あるいは「Ｋi とＫj がＯＲ結合した回数／Ｋj が出現した回数」の値は，小さくなってしまい，本件補正発明とは，逆に，頻度が高い，すなわち，検索キーワードとしてよく利用される主キーワードについて，関連頻度の低い関連キーワードは，関連キーワードとして提供されず，主頻度が低い，すなわち，検索キーワードとしてあまり利用されない主キーワードについて，関連頻度が低い関連キーワードも関連キーワードとして提供されるという結果となってしまう。
　また，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定することは，引用例２にも記載されておらず，本願出願前に周知であったともいえない。
　したがって，本件補正発明では，相違点４に係る，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えることによって，引用例１発明（１）および引用例２からでは，達成出来ない上記効果を奏しうるものであって，本件補正発明は，引用例１発明（１）および引用例２から，当業者が容易に想到し得たものとはいえない。
イ　引用例１発明（２）との相違点の検討
［相違点４について］
　同様に，引用例１発明（２）でも，複数単語の類似度である連接確率を「Ｋi とＫj がＡＮＤ結合した回数／Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」で補正しており，仮に，「Ｋi とＫj のどちらかが出現した回数」の部分を「Ｋi　が出現した回数」あるいは「Ｋj が出現した回数」と置き換えたとしても，「Ｋi　が出現した回数」あるいは「Ｋj が出現した回数」の値が大きいほど，「Ｋi とＫj がＡＮＤ結合した回数／Ｋi　が出現した回数」あるいは「Ｋi とＫj がＡＮＤ結合した回数／Ｋj が出現した回数」の値は，小さくなってしまい，本件補正発明とは，逆に，頻度が高い，すなわち，検索キーワードとしてよく利用される主キーワードについて，関連頻度の低い関連キーワードは，関連キーワードとして提供されず，主頻度が低い，すなわち，検索キーワードとしてあまり利用されない主キーワードについて，関連頻度が低い関連キーワードも関連キーワードとして提供されるという結果となってしまう。
　また，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定することは，引用例２にも記載されておらず，本願出願前に周知であったともいえない。
　したがって，本件補正発明では，相違点４に係る，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備えることによって，引用例１発明（２）および引用例２からでは，達成出来ない上記効果を奏しうるものであって，本件補正発明は，引用例１発明（２）および引用例２から，当業者が容易に想到し得たものとはいえない。
（４）まとめ
　したがって，引用例１発明（１）あるいは引用例１発明（２）に，引用例２例示周知技術を適用しても，本件補正発明のように，関連キーワードに関連付けられる特徴値を，少なくとも主頻度と関連頻度とを別々に重み付けすることによって算定するステップを備える構成を本願出願日前に当業者が，容易に想到し得たものであるとはいえないから，相違点４に係る本件補正発明の構成は，引用例１発明（１）あるいは引用例１発明（２），並びに，引用例２例示周知技術に基いて，当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。
　よって，本件補正の請求項１に係る補正事項は，特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合する。
　本件補正のその余の補正事項についても特許法第１７条の２第３項ないし第６項に違反するところはない。
第３　本願発明
　本件補正は，特許法第１７条の２第３項ないし第６項の規定に適合するから、本願の請求項１ないし９に係る発明は，本件補正により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし９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。
　そして，本件補正発明は上記のとおり，引用例１および２に基づいて当業者が容易に発明できたものとはいえない。
　また，請求項２ないし８に係る発明は本件補正発明にさらに限定を加えたものであるから，引用例１および２に基づいて当業者が容易に発明できたものとはいえない。
　さらに，請求項９に係る発明は、本件補正発明あるいは請求項２ないし８に係る発明の発明のカテゴリを方法からシステムへと変更したものであるから，引用例１および２に基づいて当業者が容易に発明できたものとはいえない。
　したがって，本願については，原査定の拒絶理由を検討してもその理由によって拒絶すべきものとすることはできない。 
　また，他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。 
　よって，結論のとおり審決する。