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審決分類 審判 査定不服 2項進歩性 特許、登録しない。 G06F
管理番号 1260831
審判番号 不服2010-21021  
総通号数 153 
発行国 日本国特許庁(JP) 
公報種別 特許審決公報 
発行日 2012-09-28 
種別 拒絶査定不服の審決 
審判請求日 2010-09-17 
確定日 2012-07-31 
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、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、
前記ウェブサーバが、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。」

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において、
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ことが可能な個人化広告の提供方法及び個人化広告提供プログラム及び個人化広告提供プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。」
(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。【0037】
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。図6の例では、ユーザIDが“1000”のユーザが指定している文書の文書ID“100”、“101”、“102”等を取得し、ステップ103に移行する。
【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。合成の仕方は、文書ベクトルの各属性値の総和を、嗜好ベクトルの各属性値にする場合や、総和以外にも、平均値などの他の統計量を利用する場合もある。その後、ステップ106に移行する。
【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。類似度の求め方の例としては、広告ベクトルと嗜好ベクトルの、各属性の対応がとれる場合、即ち、両ベクトルの属性1、属性2がそれぞれ同じ特徴、例えば、「分野」、「広告」、「文書」などを表現している場合、両ベクトルの内積を類似度とするような方法が想定される。算出された類似度は、図4のように、認証されたユーザID、評価対象である広告の広告ID、類似度の対を一つのレコードとして、広告評価蓄積部22に記録される。その後、ステップ108に移行する。
【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。提示の方法は、類似度が高い順番に適当な時間間隔で広告を提示する場合や、広告提示エリアを分割し、類似度が高い広告ほど面積を大きくしたり、目立つ位置に配置することで、優先的に提示する場合もある。広告は、例えば、図3のように認証されたユーザの自分専用のページにおける広告表示エリアに表示される。
【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。重要単語の抽出方法は、入力されたテキストを形態素解析し、すべての自立語を抽出する方法や、入力されたテキストが文章である場合には、文脈上、強調されていると判断された単語を抽出する方法などがある。また、入力されたテキストがHTMLのような構造化文書の場合、強調された書式で表現された単語や、リンクが張られている単語を抽出する方法などがある。
【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)。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よい。
【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)。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。
【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、そうでない場合にはステップ207に戻る。」
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。
 
審理終結日 2012-02-28 
結審通知日 2012-03-05 
審決日 2012-03-19 
出願番号 特願2007-515560(P2007-515560)
審決分類 P 1 8・ 121- Z (G06F)
最終処分 不成立  
前審関与審査官 波内 みさ  
特許庁審判長 長島 孝志
特許庁審判官 久保 正典
岩崎 伸二
発明の名称 ユーザ行動ターゲティング用コンテンツ管理システム  
代理人 熊倉 禎男  
代理人 西島 孝喜  
代理人 大塚 文昭  
代理人 須田 洋之  
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