【事件の表示】
　平成１１年特許願第２０１９８８号「情報自動フィルタリング方法および装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１３年　１月３０日出願公開、特開２００１−　２８００６〕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１１年７月１５日の出願であって、平成１３年２月１日付で拒絶査定がなされ、これに対し、同年３月１５日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同年４月１６日付で手続補正がなされたものである。また、平成１６年７月２７日に審尋がなされ、同年１０月１４日に回答がなされたものである。
　
２．平成１３年４月１６日付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］
　　平成１３年４月１６日付の手続補正を却下する。
　
［理由］
（１）補正後の本願発明
　本件補正により、特許請求の範囲の請求項１は、
「インターネットを介して提供される情報のうち不適切情報を識別し、この識別した不適切情報の提供を阻止する情報自動フィルタリング方法であって、
　提供の阻止を必要とする不適切な情報および提供の阻止を必要としない適切な情報をそれぞれ学習データとした線形識別関数に基づく自動学習を行い、
　この自動学習により前記情報に含まれる単語に対して情報の提供を阻止する必要があるか否かを判定するために使用される単語の重みを求め、
　この求めた単語の重みを各単語に対応して重み付き単語リストとして記憶管理しておき、
　インターネットを介して提供される情報を入力し、この情報に含まれる単語を抽出し、
　この抽出した単語の各々に対する重みを前記重み付き単語リストから読み出し、
　この読み出した各単語の重みの総和を算出し、
　この算出した総和に基づき前記情報の提供を阻止すべきか否かを判定すること
を特徴とする情報自動フィルタリング方法。」
と補正された。
　
　上記補正は、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「学習データ」について「それぞれ」との限定を付加し、同じく「自動学習」について「線形識別関数に基づく」との限定を付加するものであって、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、本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」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（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４項の規定に適合するか）について以下に検討する。
　
（２）引用例
（２−１）原査定の拒絶の理由に引用された、菅井猛，和田光教，「ＷＷＷ上の電子新聞に対する情報フィルタリングとその評価」，情報処理学会研究報告Vol.96,No.88(96-FI-43),pp.89-96（平成８年９月１３日）（以下、「引用例１」という。）には、図面とともに、
　
Ａ．「インターネットの普及により、ユーザは大量のテキスト文書を扱うことと、いかにユーザ自身にとって重要な情報のみを取得するかといったことが重要になってきている。このような情報氾濫を解決する１つのアプローチとして、情報フィルタリングの研究が近年盛んに行われている［１，８，９］。情報フィルタリングは、動的に追加されるテキストからユーザの興味に適合するテキストを抽出する技術である。その抽出のために、ユーザの興味を記述するプロファイルとテキストとの比較を行う。その比較を行うのに、情報検索の１つのモデルであるベクトル空間モデル［１４］を用いる方法がある。ベクトル空間モデルでは、テキスト内に出現する語句に基づき特徴ベクトルを決定する。プロファイルとテキストの類似度を、対応する特徴ベクトルの類似度とみなして、ユーザの興味に近いテキストのみを抽出する。英語のテキストの場合、単語間が分かち書きされており、不要語の削除とｓｔｅｍｍｉｎｇにより、特徴ベクトルが計算される［２０］。このとき、日本語のテキストの場合、特徴ベクトルを計算するためには、形態素解析などの語句切り出し方法が必要である。特徴ベクトルをどのように決めるかは検索精度に密接に関係してくる。」（９０頁左欄２−２４行）
　
Ｂ．「ネットワーク情報フィルタリングシステムは、アクセス制御文によって指定されたＵＲＬからテキストを収集して、ユーザのプロファイルに合わせてフィルタリングを行なう。」
（９０頁左欄下４−下１行）
　
Ｃ．「図３のインタフェースにより、ユーザは、不要である基底語を消去することができる。」
（図３の基底語選定インターフェースには、Query　Vectorが開示されている。）
（９１頁左欄６−７行）
　
Ｄ．「基底語の選定は、ベクトル空間モデルにとって、重要な役割を果たす。特に、日本語の場合、複合語に対して、基底語をどのようにとるかがフィルタリングの性能に大きく影響してくる。試作システムでは、日本語の基底語の選定方法として、文字種の違いによって基底語を選定する方法と、形態素解析を利用した基底語の選定する方法について実装している。」
（９１頁右欄３−１０行）
　
Ｅ．「文字種の違いにより基底語を決めた場合は、何らかのヒューリスティックを導入して精度を向上させる必要がある［１８］。この処理をテキストのすべての文に適用して、そのテキストの全体の基底語の頻度を求める（図４）。
（９２頁左欄１６−２０行）
　
Ｆ．「ベクトル空間モデルは、テキストや質問文に出現する語句に基づき基底語を定め、テキストや質問文の基底語の張る空間内のベクトルとして特徴付け、その類似度により検索を行なう検索モデルである［１６］。テキストに出現する各基底語に対して出現頻度を基にした重要度を算定し、テキストを表現するベクトルを決定する。質問文は自然言語文で表現されており、同様に重要度の算定によりベクトルを決定する。検索結果は、質問文に対して、類似度が大きいテキストの順にランキングされる。類似度は、テキストのベクトルとプロファイルのベクトルの内積で計算され、０から１までの値をとる。
　基底語とは、通常、英語では単語である。一方、日本語では文字種の違いによって分割された文字列、あるいは、テキストを形態素解析して得られた単語である。
　あるテキストのベクトルを次式で表現する。ここで、dw1,dw2,...,dwtは、そのテキストの基底語の重要度である。
DW=(dw1,dw2,...,dwt)
　同様に、質問文のベクトルを次式で表現する。ここで、q1,q2,...,qtは、質問文の基底語の重要度である。
Q=(q1,q2,...,qt)
　また、基底語の重要度（テキストDiの語Tkのベクトルの重み）は、以下の式で与えている。
Wik=(tfik)*(logN/nk)/√(Σ(j=1→t)(tfij)^2*(logN/nj)^2)　　　（１）
ここで、各記号の意味は次のとおりである。
Wik...テキストDiの語Tkのベクトルの重み
tfik...テキストDiの語Tkの出現数
N...収集されたテキストの総数
nk...収集されたテキストの中で、語Tkが含まれているテキストの数
　（１）式のlog(N/nk)は、一般にidf(inverse　document　frequency)と呼ばれる。情報フィルタリングにおいて、idfは、収集されたテキストの総数(コレクションと呼ぶ)をどのようにとるかにより考慮にい入れなくてはならない。Shethのシステムでは、ネットニュースのフィルタリングの場合、流れている記事の特徴量があまり変化がないので、一週間に１回程度、idfを計算し直している［１７］。また、Saltonは、コレクションが頻繁に変更される場合は、このパラメータを無視することを推薦している［１５］。
　類似度は、テキストのベクトルとプロファイルのテキストの内積で計算され、以下の式で定義される。
Sim(DW,Q)=Σ(i=1→t)dwi*qi　　（２）
ここで、以下のθのようなスレッシュホールドが存在する。検索結果は、式（３）を満たしているものの中で、類似度が大きい順序に表示される。
Sim(DW,Q)θ　　（３）」
（９２頁左欄２６行−右欄下１行）
　
Ｇ．「試作システムでは、時間のともに変化するユーザの興味に追従するために、関連フィードバックを用いている。評価では、文献［１６］で用いられている以下の関連フィードバックを使って評価を行なった、
Ide　dec-hi　法
Qnew=Qold+Σ(all_relevant)DWi-Σ（one_nonrelevant）DWi  (4)
ここで、all_relevantとは、検索された文書の中で、ユーザにとって興味がある文書すべての特徴ベクトルである。one_nonrelevantとは、検索された文書の中で、ユーザにとって興味がない文書の中で一番頻度の多い基底語のベクトルである。
Ide　regular　法
Qnew=Qold+Σ(all_relevant)DWi-Σ（all_nonrelevant）DWi  (5)
Standard  Rocchio　法
Qnew=Qold+βΣ(n1_rel_docs)DWi/n1-γΣ（n2_nonrel_docs）DWi /n2 (6)
ここで、n1_rel_docsとは、検索された文書の中で、ユーザにとって興味がある文書すべての特徴ベクトルである。n2_nonrel_docsとは、検索された文書の中で、ユーザにとって興味がない文書すべての特徴ベクトルである。また、n1,n2は、それぞれ、ユーザにとって興味がある文書の数、ユーザにとって興味がない文書の数である。また、β、γは、０から１までの実数であり、β+γ=1.0である。試作システムでは、Saltonら[16]が用いたパラメータβ=0.75、γ=0.25として評価した。」
（９３頁左欄２−下７行）
　
Ｈ．「１９９６年１月に、毎日１回、ＷＷＷ上の電子新聞を収集して、フィルタリングを行った。関連フィードバックの方法、式（４）、（５）、（６）において、日本語の場合はどのような結果がでるかについて評価した。フィードバックによる繰り返しを１，２，３回、行なった時の検索精度を比較した。」
（９３頁右欄７−１２行）
との記載が認められる。
　
　以上の記載によれば、引用例１には、
「インターネットを介して提供される情報のうちユーザにとって興味がある文書を識別し、この識別した前記文書のみを収集する情報自動フィルタリング方法であって、
　ユーザにとって興味がある文書およびユーザにとって興味のない文書をそれぞれデータとした線形識別関数に基づく関連フィードバックを行い、
　この関連フィードバックにより前記文書に含まれる単語に対して文書を収集する必要があるか否かを判定するために使用される質問文の基底語の重要度Ｑを求め、
　この求めた重要度Ｑを各単語に対応してQuery　Vectorとしておき、
　インターネットを介して提供される文書を入力し、この文書に含まれる単語を抽出し、
　この抽出した単語の各々に対する重要度Ｑを前記Query　vectorから読み出し、
　この読み出した各単語の重要度Ｑの総和を算出し、
　この算出した総和に基づき前記文書を収集すべきか否かを判定し、
関連フィードバックを用いて、各単語の需要度Ｑがユーザの興味に追従すること
を特徴とする情報自動フィルタリング方法。」
との発明（以下「引用例１発明」という。）が開示されていると認めることができる。
　
（２−２）原査定の拒絶の理由に引用された、西埜覚，満澤竜紀，苗村憲司，「ＷＷＷ上の有害な情報を効率的に検出する一手順」，１９９９年電子情報通信学会総合大会講演論文集情報・システム１，p278（平成１１年３月２８日）（以下、「引用例２」という。）には、図面とともに、
　
「インターネットの普及に伴い、小学校等でもＷＷＷの内容を授業等で積極的に活用するようになった。ＷＷＷには多くの有益な情報が公開されている一方で、有害な情報（コンテント）も多くあり、学校では情報を選んで参照する必要がある。情報の発信側でＷＷＷコンソーシアムによるＰＩＣＳ（Ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）の形式でＨＴＭＬ構文に記述すれば発信情報を制限しなくとも、受信側で参照する情報を選別することが可能である。ＰＩＣＳに基づく方式の一つである ＲＳＡＣｉ（Ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎａｌ Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ａｄｖｉｓｏｒｙ　Ｃｏｕｎｃｉｌ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）では、４カテゴリ・５レベルの多段階レーテイング（格付け）が可能で、ＷＷＷで採用されている。ＰＩＣＳに準拠したフイルタリングは必要であるが、現時点では全てのＷＷＷでＲＳＡＣｉが採用されている訳ではなく、受信側で有害な情報をブロックするフイルタリングソフトウエアが多く利用されている。現状では、有害な情報の検出と格付けは人手に頼らざろうを得ないため、多大な労力が必要である。この状況を改善するため、ＷＷＷの記述内容、リンク関係を解析して、多段階レーテイングで有害な情報の候補を効率的に検出する方法の開発を試みている。」
（２７８頁左欄２行−２７８頁右欄２３行）
と記載されていることが認められる。
　　
（３）対比
　そこで、本願補正発明と引用例１発明とを比較すると、引用例１発明の以下の事項は、本願補正発明の以下の事項に相当する。すなわち、「文書」は「情報」に、「Query　vector」は、「単語の重みリスト」に、「質問文の基底語の重要度Ｑ」は「単語の重み」にそれぞれ相当する。
　
　よって、両者は、
「インターネットを介して提供される情報を識別する情報自動フィルタリング方法であって、
　前記情報をデータとした線形識別関数に基づく処理を行い、
　この処理により前記情報に含まれる単語に対して情報の提供をする必要があるか否かを判定するために使用される単語の重みを求め、
　この求めた単語の重みを各単語に対応して重み付き単語リストとしておき、
　インターネットを介して提供される情報を入力し、この情報に含まれる単語を抽出し、
　この抽出した単語の各々に対する重みを前記重み付き単語リストから読み出し、
　この読み出した各単語の重みの総和を算出し、
　この算出した総和に基づき前記情報の提供をすべきか否かを判定すること
を特徴とする情報自動フィルタリング方法。」
の点で一致し、以下の点で相違している。
　
［相違点１］
　本願補正発明は、不適切情報を識別し、この識別した不適切情報の提供を阻止するのに対し、引用例１発明は、ユーザにとって興味のある文書を識別し、この識別した文書の収集をする点。
  　
［相違点２］
　本願補正発明は、提供の阻止を必要とする不適切な情報および提供の阻止を必要としない適切な情報をそれぞれ学習データとした線形識別関数に基づく自動学習を行い、この自動学習により前記情報に含まれる単語に対して情報の提供を阻止する必要があるか否かを判定するために使用される各単語の重みを求めるのに対し、引用例１発明は、ユーザにとって興味のある文書およびユーザにとって興味のない文書をそれぞれデータとした線形識別関数に基づく関連フィードバックを行い、この関連フィードバックにより前記文書に含まれる単語に対して文書の収集をする必要があるか否かを判定し、関連フィードバックを用いて、各単語の重要度Ｑがユーザの興味に追従するために使用される各単語の重要度を求める点。
　
［相違点３］
　本願補正発明は、この算出した総和に基づき前記情報の提供を阻止すべきか否かを判定するのに対し、引用例1発明は、この算出した総和に基づき前記情報を収集すべきか否かを判定する点。
 
（４）判断
［相違点１、３について］
　上記（２−２）で示したように、引用例２には、有害な情報を識別し、この識別した有害な情報の提供をブロックするフィルタリングに関する点が開示されている。ここで、引用例２の有害な情報は、本願補正発明の情報阻止を必要とする不適切な情報に相当し、また、引用例２における有害な情報をブロックすべきか否かを判定することは、本願補正発明における、情報の提供を阻止すべきか否かを判定することに相当するから、引用例１発明に引用例２に開示された技術を適用して相違点１及び３の構成とすることは当業者が容易になしえたことである。
　
［相違点２］について
　予め線形識別関数に基づく自動学習を行い、文書を分類する手法は、例えば、パーセプトロンを始めとするニューラルネットワークによる情報処理として従来周知の技術であって、該パーセプトロンにおいて、重みを自動学習した後に入力情報を分類する点もよく知られた事項である。例えば、H.T.Ng,W.B.Goh,K.L.Low：Feature Selection, Perceptron Learning, and a Usability Case Study for Text Categorization,SIGIR'97,ACM 0-89791-836-3/97/7,pp.67-73(Copyright 1997)（以下、周知例という。）の６９頁には、「It starts with a random set of weights and iteratively refines the weights to minimize the number of misclassified examples. ... Since PLA may not converge or converge too slowly in practice,we also set the maximum number of iterations to 300 in all our evaluation runs.Note that as part of the process of deciding whether a new text belongs to a category,the classifier computes a linearly weighted summation Σ(j=0→n)wj*fj. 」と記載されており、該記載の趣旨は、文書の誤分類が最小になるように、３００回重みを修正することと解され、この点が本願補正発明の自動学習に相当する。そして、当該文書の分類が本願補正発明の情報のフィルタリングに相当するから、自動学習を情報のフィルタリングに先立って予め行うことは、従来周知の技術から当業者が容易になしえたことである。
　よって、提供の阻止を必要とする不適切な情報および提供の阻止を必要としない適切な情報をそれぞれ学習データとした線形識別関数に基づく自動学習を行なう点は、引用例１発明、引用例２および従来周知の技術から、当業者が容易になしえたことである。
　
　そして、本願補正発明の作用効果も、引用例１、引用例２及び周知技術から当業者が予測できる範囲のものである。
　したがって、本願補正発明は、引用例１発明、引用例２及び周知技術に基づいて、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。
　
（５）むすび
　以上のとおり、本件補正は、特許法第１７条の２第５項で準用する同法第１２６条第４項の規定に違反するものであり、特許法第１５９条第１項で準用する特許法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。
　
３．本願発明について
　平成１３年４月１６日付の手続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、同項記載の発明を「本願発明」という。）は、出願当初の明細書の特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
「インターネットを介して提供される情報のうち不適切情報を識別し、この識別した不適切情報の提供を阻止する情報自動フィルタリング方法であって、
　提供の阻止を必要とする不適切な情報および提供の阻止を必要としない適切な情報を学習データとした自動学習により前記情報に含まれる単語に対して情報の提供を阻止する必要があるか否かを判定するために使用される単語の重みを求め、
　この求めた単語の重みを各単語に対応して重み付き単語リストとして記憶管理しておき、
　インターネットを介して提供される情報を入力し、この情報に含まれる単語を抽出し、
　この抽出した単語の各々に対する重みを前記重み付き単語リストから読み出し、
　この読み出した各単語の重みの総和を算出し、この算出した総和に基づき前記情報の提供を阻止すべきか否かを判定すること
を特徴とする情報自動フィルタリング方法。」
　
（１）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例、および、その記載事項は、前記「２．（２）」に記載したとおりである。
　
（２）対比・判断
　本願発明は、前記２．で検討した本願補正発明から「学習データ」の限定事項である「それぞれ」との構成を省き、「自動学習」の限定事項である「線形識別関数に基づく」との構成を省いたものである。
　そうすると、本願発明の構成要件を全て含み、さらに他の構成要件を付加したものに相当する本願補正発明が、前記「２．（４）」に記載したとおり、引用例１発明、引用例２及び周知技術に基づいて、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、引用例１発明、引用例２及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
（３）むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１発明、引用例２及び周知技術に基づいて、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。
　よって、結論のとおり審決する。