• ポートフォリオ機能


ポートフォリオを新規に作成して保存
既存のポートフォリオに追加保存

  • この表をプリントする
PDF PDFをダウンロード
審決分類 審判 査定不服 特17条の2、3項新規事項追加の補正 特許、登録しない。 G06F
審判 査定不服 2項進歩性 特許、登録しない。 G06F
審判 査定不服 4号2号請求項の限定的減縮 特許、登録しない。 G06F
管理番号 1270508
審判番号 不服2011-14838  
総通号数 160 
発行国 日本国特許庁(JP) 
公報種別 特許審決公報 
発行日 2013-04-26 
種別 拒絶査定不服の審決 
審判請求日 2011-07-11 
確定日 2013-02-21 
事件の表示 特願2001- 15170「テキストマイニング装置及びそれに用いるテキストマイニング方法並びにそれらに用いるプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成14年 8月 2日出願公開、特開2002-215647〕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 第1 手続の経緯

本件審判請求に係る出願(以下、「本願」という。)は、平成13年1月24日の出願であって、平成19年12月12日付けで審査請求がなされ、平成23年1月18日付けで拒絶理由通知(同年1月25日発送)がなされ、同年3月22日付けで意見書が提出されるとともに、同日付けで手続補正がなされたが、同年4月4日付けで拒絶査定(同年4月12日謄本送達)がなされたものである。
これに対して、本件審判請求は、「原査定を取り消す。本願は特許すべきものである、との審決を求める。」ことを請求の趣旨として、平成23年7月11日付けで審判請求がなされるとともに、同日付けで手続補正がなされたものである。
そして、平成23年8月24日付けで審査官により特許法第164条第3項に定める報告(前置報告)がなされ、平成24年6月27日付けで当審により特許法第134条第4項の規定に基づく審尋(同年7月3日発送)がなされ、同年9月3日付けで回答書の提出があったものである。


第2 平成23年7月11日付け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23年7月11日付けの手続補正を却下する。

[理由]

1.補正の内容

平成23年7月11日付けの手続補正(以下、「本件補正」という。)の内容は、平成23年3月22日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項1ないし請求項13の記載

「 【請求項1】 大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースと、マイニングするデータの範囲を入力する範囲入力手段と、前記範囲入力手段からの範囲に適合するテキストデータを前記テキストデータベースから検索するテキスト検索手段と、前記テキスト検索手段で検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記キーワード抽出手段で抽出されたキーワードの出現回数を集計して前記範囲毎の増減率を計算するキーワード計数手段と、前記キーワード計数手段で計算された出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示するキーワード表示手段とを有し、
ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示することを特徴とするテキストマイニング装置。
【請求項2】 前記テキスト検索手段が前記テキストデータベースを検索する時の条件として前記テキストデータ中に含むキーワードを入力するキーワード入力手段を含むことを特徴とする請求項1記載のテキストマイニング装置。
【請求項3】 前記非定型テキストデータは、ヘルプデスク業務における問合せ回答事例と電子メールとニュース記事とのうちの少なくとも一つからなることを特徴とする請求項1または請求項2記載のテキストマイニング装置。
【請求項4】 前記範囲入力手段は、少なくとも一組の調査開始日時と調査終了日時とを入力するよう構成したことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか記載のテキストマイニング装置。
【請求項5】 前記テキストデータベースに保持されるテキストデータの日時情報を調べて得た最も古い日時と最も新しい日時とを基に前記範囲入力手段に期間を指定する期間指定手段と、前記キーワード表示手段で表示される前記設定された条件を満たすキーワードにインデックスを付けて保存するキーワード保存手段と、前記キーワード表示手段で表示される前記設定された条件を満たすキーワードを基に前記キーワード入力手段にキーワードを指定するキーワード指定手段とを含むことを特徴とする請求項2から請求項4のいずれか記載のテキストマイニング装置。
【請求項6】 マイニングするデータの範囲を入力するステップと、その範囲に適合するテキストデータを大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースから検索するステップと、検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出するステップと、その抽出されたキーワードの出現回数を集計して範囲毎の増減率を計算するステップと、出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示するステップとを有し、
ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示することを特徴とするテキストマイニング方法。
【請求項7】 前記テキストを検索するステップが前記テキストデータベースを検索する時の条件として前記テキストデータ中に含むキーワードを入力するステップを含むことを特徴とする請求項6記載のテキストマイニング方法。
【請求項8】 前記非定型テキストデータは、ヘルプデスク業務における問合せ回答事例と電子メールとニュース記事とのうちの少なくとも一つからなることを特徴とする請求項6または請求項7記載のテキストマイニング方法。
【請求項9】 前記データの範囲を入力するステップは、少なくとも一組の調査開始日時と調査終了日時とを入力するようにしたことを特徴とする請求項6から請求項8のいずれか記載のテキストマイニング方法。
【請求項10】 前記テキストデータベースに保持されるテキストデータの日時情報を調べて得た最も古い日時と最も新しい日時とを基に前記範囲を指定するステップと、前記設定された条件を満たすキーワードにインデックスを付けて保存するステップと、前記設定された条件を満たすキーワードを基に前記キーワードを指定するステップとを含むことを特徴とする請求項6から請求項9のいずれか記載のテキストマイニング方法。
【請求項11】 コンピュータに実行させるプログラムであって、
マイニングするデータの範囲を入力する処理と、その範囲に適合するテキストデータを大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースから検索する処理と、検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出する処理と、その抽出されたキーワードの出現回数を集計して範囲毎の増減率を計算する処理と、出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示する処理とを含み、
ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示させることを特徴とするプログラム。
【請求項12】 前記コンピュータに、前記テキストを検索する処理が前記テキストデータベースを検索する時の条件として前記テキストデータ中に含むキーワードを入力する処理を実行させるための請求項11記載のプログラム。
【請求項13】 前記コンピュータに、前記テキストデータベースに保持されるテキストデータの日時情報を調べて得た最も古い日時と最も新しい日時とを基に前記範囲を指定する処理と、前記設定された条件を満たすキーワードにインデックスを付けて保存する処理と、前記設定された条件を満たすキーワードを基に前記キーワードを指定する処理とを実行させるための請求項11または請求項12記載のプログラム。」(以下、この特許請求の範囲に記載された請求項を「補正前の請求項」という。)

を、

「 【請求項1】 大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースと、マイニングするデータの範囲を入力する範囲入力手段と、前記範囲入力手段からの範囲に適合するテキストデータを前記テキストデータベースから検索するテキスト検索手段と、前記テキスト検索手段で検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記キーワード抽出手段で抽出されたキーワードの出現回数を集計して前記範囲毎の増減率を計算するキーワード計数手段と、前記キーワード計数手段で計算された出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示するキーワード表示手段とを有し、
ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示し、前記キーワードを絞込みのためのキーワードとして指定して前記キーワードの組み合わせの増減傾向を分析することを特徴とするテキストマイニング装置。
【請求項2】 前記テキスト検索手段が前記テキストデータベースを検索する時の条件として前記テキストデータ中に含むキーワードを入力するキーワード入力手段を含むことを特徴とする請求項1記載のテキストマイニング装置。
【請求項3】 前記非定型テキストデータは、ヘルプデスク業務における問合せ回答事例と電子メールとニュース記事とのうちの少なくとも一つからなることを特徴とする請求項1または請求項2記載のテキストマイニング装置。
【請求項4】 前記範囲入力手段は、少なくとも一組の調査開始日時と調査終了日時とを入力するよう構成したことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか記載のテキストマイニング装置。
【請求項5】 前記テキストデータベースに保持されるテキストデータの日時情報を調べて得た最も古い日時と最も新しい日時とを基に前記範囲入力手段に期間を指定する期間指定手段と、前記キーワード表示手段で表示される前記設定された条件を満たすキーワードにインデックスを付けて保存するキーワード保存手段と、前記キーワード表示手段で表示される前記設定された条件を満たすキーワードを基に前記キーワード入力手段にキーワードを指定するキーワード指定手段とを含むことを特徴とする請求項2から請求項4のいずれか記載のテキストマイニング装置。
【請求項6】 マイニングするデータの範囲を入力するステップと、その範囲に適合するテキストデータを大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースから検索するステップと、検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出するステップと、その抽出されたキーワードの出現回数を集計して範囲毎の増減率を計算するステップと、出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示するステップとを有し、
ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示し、前記キーワードを絞込みのためのキーワードとして指定して前記キーワードの組み合わせの増減傾向を分析することを特徴とするテキストマイニング方法。
【請求項7】 前記テキストを検索するステップが前記テキストデータベースを検索する時の条件として前記テキストデータ中に含むキーワードを入力するステップを含むことを特徴とする請求項6記載のテキストマイニング方法。
【請求項8】 前記非定型テキストデータは、ヘルプデスク業務における問合せ回答事例と電子メールとニュース記事とのうちの少なくとも一つからなることを特徴とする請求項6または請求項7記載のテキストマイニング方法。
【請求項9】 前記データの範囲を入力するステップは、少なくとも一組の調査開始日時と調査終了日時とを入力するようにしたことを特徴とする請求項6から請求項8のいずれか記載のテキストマイニング方法。
【請求項10】 前記テキストデータベースに保持されるテキストデータの日時情報を調べて得た最も古い日時と最も新しい日時とを基に前記範囲を指定するステップと、前記設定された条件を満たすキーワードにインデックスを付けて保存するステップと、前記設定された条件を満たすキーワードを基に前記キーワードを指定するステップとを含むことを特徴とする請求項6から請求項9のいずれか記載のテキストマイニング方法。
【請求項11】 コンピュータに実行させるプログラムであって、
マイニングするデータの範囲を入力する処理と、その範囲に適合するテキストデータを大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースから検索する処理と、検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出する処理と、その抽出されたキーワードの出現回数を集計して範囲毎の増減率を計算する処理と、出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示する処理とを含み、
ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示し、前記キーワードを絞込みのためのキーワードとして指定して前記キーワードの組み合わせの増減傾向を分析させることを特徴とするプログラム。
【請求項12】 前記コンピュータに、前記テキストを検索する処理が前記テキストデータベースを検索する時の条件として前記テキストデータ中に含むキーワードを入力する処理を実行させるための請求項11記載のプログラム。
【請求項13】 前記コンピュータに、前記テキストデータベースに保持されるテキストデータの日時情報を調べて得た最も古い日時と最も新しい日時とを基に前記範囲を指定する処理と、前記設定された条件を満たすキーワードにインデックスを付けて保存する処理と、前記設定された条件を満たすキーワードを基に前記キーワードを指定する処理とを実行させるための請求項11または請求項12記載のプログラム。」(以下、この特許請求の範囲に記載された請求項を「補正後の請求項」という。)

に補正することを含むものである。

2.補正の適否

2-1.特許法第17条の2第3項に規定する要件についての検討

本件補正が、平成14年法律第24号改正附則第3条第1項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第17条の2第3項の規定を満たすものであるか否か、即ち、本件補正が願書に最初に添付された明細書又は図面(以下、これを「当初明細書等」という。)の範囲内でなされたものであるかについて、以下に検討する。

補正後の請求項1、6、11は、その記載からして、次の発明特定事項(a)を含んでいる。

(a)「キーワードを絞込みのためのキーワードとして指定して前記キーワードの組み合わせの増減傾向を分析」する(させる)態様

しかしながら、当初明細書等を参照すると、
(当審注:下線は、参考のために当審で付与したものである。)

「【0068】本発明の他の実施例では調査期間、キーワード、絞り込みのためのキーワードの組み合わせを順番に自動的に調べて保存することも、毎日、毎週、毎月といった間隔でキーワードの増減傾向を自動的に調べるようにすることもできる。」

と記載されているように、「キーワードの増減傾向」を調べる態様が記載されているにすぎず、「キーワードの組み合わせの増減傾向」を分析する態様までは記載されていない。

また、当初明細書等の他の箇所を参酌しても、上記発明特定事項(a)を直接的にも間接的にも示唆する記載は見あたらない。

してみれば、上記発明特定事項(a)の含む態様(すなわち、「キーワードを絞込みのためのキーワードとして指定して前記キーワードの組み合わせの増減傾向を分析」する(させる)態様)は、当初明細書等には、記載も示唆もなく、また自明な事項でもない。

よって、補正後の請求項1、6、11に記載された上記発明特定事項(a)を追加する本件補正は、当初明細書等に記載した範囲内でしたものではないので、平成14年法律第24号改正附則第3条第1項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第17条の2第3項の規定に違反するので、同法第159条第1項において読み替えて準用する同法第53条第1項の規定により却下すべきものである。

2-2.特許法第17条の2第4項に規定する要件についての検討

次に、本件補正が、平成14年法律第24号改正附則第2条第1項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第17条の2第4項の規定を満たすものであるか否か、すなわち、本件補正が、特許法第17条の2第4項に規定する請求項の削除、特許請求の範囲の減縮(特許法第36条第5項の規定により請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって、その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の当該請求項に記載される発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるものに限る)、誤記の訂正、或いは、明りょうでない記載の釈明(拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る)の何れかを目的としたものであるかについて、以下に検討する。

本件補正は、補正前の請求項1、6、11に記載された

(b)「ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示」

を、補正後の請求項1、6、11に記載された

(b)「ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示」し、
(c)「前記キーワードを絞込みのためのキーワードとして指定して前記キーワードの組み合わせの増減傾向を分析」

に補正することを含むものである。

しかしながら、上記発明特定事項(c)を追加する本件補正は、補正前の請求項1、6、11に記載された上記発明特定事項(b)を限定した下位概念の補正ではなく、新たな構成を追加した補正であるものと認められる。

また、補正前の請求項1、6、11に記載された他の発明特定事項を限定したものであるとも認められない。

したがって、本件補正は、補正前の請求項1、6、11に記載した発明を特定するために必要な事項を限定したものではなく、平成14年法律第24号改正附則第2条第1項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第17条の2第4項第2号の特許請求の範囲の減縮(請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって、その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の請求項に記載された発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるもの)を目的とするものとは認められない。

なお、前記補正前の請求項1、6、11についてする補正は、特許法第17条の2第4項第1号の請求項の削除、第3号の誤記の訂正、第4号の明瞭でない記載の釈明(拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。)に該当するものではない。

以上のとおり、本件補正は、平成14年法律第24号改正附則第2条第1項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第17条の2第4項の規定に違反するので、同法第159条第1項において読み替えて準用する同法第53条第1項の規定により却下すべきものである。

3.むすび

以上のとおり、本件補正は、上記「2-1.特許法第17条の2第3項に規定する要件についての検討 」で指摘したとおり、補正前の請求項1、6、11についてする補正を含む本件補正は、当初明細書等に記載した範囲内でしたものではないので、平成14年法律第24号改正附則第3条第1項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第17条の2第3項の規定に違反するので、同法第159条第1項において読み替えて準用する同法第53条第1項の規定により却下すべきものである。

また、仮に、本件補正が、当初明細書等に記載した範囲内においてなされたものであると仮定した場合であっても、本件補正は、上記「2-2.特許法第17条の2第4項に規定する要件についての検討 」で指摘したとおり、補正前の請求項1、6、11についてする補正を含む本件補正は、平成14年法律第24号改正附則第2条第1項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第17条の2第4項の規定に違反するので、同法第159条第1項において読み替えて準用する同法第53条第1項の規定により却下すべきものである。

よって、補正却下の決定の結論のとおり決定する。


第3 本件審判請求の成否について

1.本願発明の認定

平成23年7月11日付け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、「本願発明」という。)は、平成23年3月22日付け手続補正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。

「大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースと、マイニングするデータの範囲を入力する範囲入力手段と、前記範囲入力手段からの範囲に適合するテキストデータを前記テキストデータベースから検索するテキスト検索手段と、前記テキスト検索手段で検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記キーワード抽出手段で抽出されたキーワードの出現回数を集計して前記範囲毎の増減率を計算するキーワード計数手段と、前記キーワード計数手段で計算された出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示するキーワード表示手段とを有し、
ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示することを特徴とするテキストマイニング装置。」

2.先行文献

(1)引用文献に記載されている技術的事項及び引用発明の認定

本願の出願前に頒布され、原審の拒絶の査定の理由である前記平成23年1月18日付けの拒絶理由通知において引用された、特開平7-325832号公報(平成7年12月12日出願公開。以下、「引用文献」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。
(当審注:下線は、参考のために当審で付与したものである。また、段落【0022】?【0024】において、丸付き数字が使用されているが、「○数字:」に置き換えることとした。)

A 「【0001】
【産業上の利用分野】本発明は時系列テキスト情報から自動抽出した単語使用パターンの時間的変化の特徴データを利用した情報検索方法および装置に関する。新製品開発やマーケッティング戦略などの企画においては、いま世の中で何が話題になっているのか、流行がどのように移りかわってきたのか、といったことを正しく捉えておくことが重要である。」

B 「【0008】本発明は上記した従来技術の問題点を考慮してなされたものであって、本発明の目的は、時系列テキスト情報から、単語使用パターンの時間的な変化を表す特徴データを自動的に抽出し、その特徴データを利用することにより、特定の分野・期間において話題となった単語および情報を検索したり、特定の単語と同時に話題となった単語を検索したり、さらに、特定の単語が話題となった分野・期間を検索するための手段を提供し、質の高いトレンド分析・動向分析を容易に行えるようにすることである。」

C 「【0017】
【実施例】図3は本発明の実施例のシステム構成の一例を示す図であり、同図において、9はCPUとメモリから構成されるデータ処理装置であり、データ処理装置9はテキスト情報から特徴データを抽出する特徴データ抽出部3と、使用者が与える検索入力等の入力情報を処理する入力処理部5と、検索入力に基づきテキスト情報と特徴データを利用して検索処理を行う検索処理部6と、検索処理部6における検索結果を出力する出力処理部7とを備えている。
【0018】10は特徴データ抽出部3および検索処理部6で使用するテキスト情報を格納するための外部記憶装置、11は上記特徴データ抽出部3で抽出された特徴データを格納する外部記憶装置、12はキーボード等から構成される入力装置であり、入力装置12は使用者からの入力を上記入力処理部5に伝える。13はディスプレイ装置等から構成される出力装置であり、上記出力処理部7から得られる出力を使用者に表示する。」

D 「【0020】特徴データ抽出部3は外部記憶装置10に記憶されたテキスト情報を分野別に分割し、情報が生成された日時の順に整列する。例えば、テキスト情報が新聞記事の場合には、経済面、政治面、産業面などで分割し、記事の日付にしたがって整列する。なお、上記のように分割された一連のテキスト情報を、以後、テキストグループと呼ぶ。」

E 「【0022】ついで、各テキストグループに対して特徴データを抽出する。特徴データの抽出としては、各種統計量を利用することができるが、ここでは、出現確率を用いた特徴データの抽出について説明する。出現確率を用いた特徴データを抽出するには、図4(c)に示すように、○1:テキストグループ内の全テキスト情報における単語の出現確率を計算する。すなわち、単語W1,W2,W3,…について、それぞれの出現確率P01,P02,P03,…を求める。
【0023】次に、○2:期間を徐々にずらしながらテキストグループ内のテキスト情報における単語の出現確率を計算する。すなわち、図4(d)に示すように、あるテキストグループTa について、各期間(同図では、例えば、Ta1, …,Ta3等の3つの期間)における、単語W1,W2,W3,…について、それぞれの出現確率P11,P12,P13,…、P21,P22,…、P31,P32,…を求める。
【0024】さらに、○3:上記特定期間における出現確率を全テキスト情報における出現確率で割った値を算出する。例えば、図4の場合においては、ある単語W1について、全テキストグループにおける出現確率P01により、ある特定期間の出現確率P11,P21,…を割りP11/P01,P21/P01,…を求める。以上の計算により得られる相対出現確率は、各単語が特定の分野・特定の期間において、通常より、どの程度頻繁に用いられているかを表す特徴データとなり、この値が大きいものほど話題になった単語であるといえる。」

F 「【0028】検索方法としては、特徴データの性質に応じて種々の手法を用いることができるが、出現確率を用いて特徴データを抽出した場合には、検索方法として以下の方法が考えられる。
A.分野・期間を指定し、流行語を検索
指定された分野・期間の特徴データを調べ、相対出現確率が大きい単語を検索結果とする。
B.分野・期間を指定し、特定の単語が流行した期間を検索
指定された分野の特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確率が大きい期間を検索結果とする。
C.分野・期間を指定し、その単語と同時に流行していた単語を検索
指定された分野の特徴データを調べ、指定された単語の相対出現確率が大きい期間において、相対出現確率が大きい単語を検索結果とする。」

ここで、上記引用文献に記載されている事項を検討する。

(ア)上記Aの「本発明は時系列テキスト情報から自動抽出した単語使用パターンの時間的変化の特徴データを利用した情報検索方法および装置に関する。」との記載、上記Bの「本発明の目的は、…(中略)…、特定の単語が話題となった分野・期間を検索するための手段を提供し、質の高いトレンド分析・動向分析を容易に行えるようにすることである。」との記載からすると、引用文献には、
“データマイニングを行うための装置(以下、「データマイニング装置」という。)”
が記載されているものと解される。

(イ)上記Cの「図3は本発明の実施例のシステム構成の一例を示す図であり、…(中略)…、データ処理装置9はテキスト情報から特徴データを抽出する特徴データ抽出部3と、使用者が与える検索入力等の入力情報を処理する入力処理部5と、検索入力に基づきテキスト情報と特徴データを利用して検索処理を行う検索処理部6と、検索処理部6における検索結果を出力する出力処理部7とを備えている。」「10は特徴データ抽出部3および検索処理部6で使用するテキスト情報を格納するための外部記憶装置」との記載からすると、引用文献には、
“テキスト情報を格納するための外部記憶装置と、使用者が与える検索入力等の入力情報を処理する入力処理部と、検索入力に基づきテキスト情報と特徴データを利用して検索処理を行う検索処理部と、テキスト情報から特徴データを抽出する特徴データ抽出部と、検索結果を出力する出力処理部とを有するデータ処理装置(データマイニング装置)”
が記載されている。

(ウ)上記Dの「例えば、テキスト情報が新聞記事の場合には、経済面、政治面、産業面などで分割し、記事の日付にしたがって整列する。」との記載からすると、テキスト情報は、大量の非定型テキスト情報であり、かつ日々格納されるものと認められる。
してみると、上記(イ)で認定した“外部記憶装置”は、
“大量の非定型テキスト情報が日々格納される外部記憶装置”
であると認められる。

(エ)上記(ア)から、引用文献には、“データマイニングを行うための装置”が記載されているものと解されるが、上記Fの「検索方法として以下の方法が考えられる。」、「A.分野・期間を指定し、流行語を検索」、「指定された分野・期間の特徴データを調べ、相対出現確率が大きい単語を検索結果とする。」との記載から、引用文献には、(使用者が)分野・期間等の検索範囲を指定(すなわち、マイニングするデータの範囲を入力)する入力処理部と、当該指定された範囲に適合する単語等のテキスト情報を外部記憶装置から検索する検索処理部が記載されているものと解される。
してみると、上記(イ)で認定した“使用者が与える検索入力等の入力情報を処理する入力処理部”、“検索入力に基づきテキスト情報と特徴データを利用して検索処理を行う検索処理部”は、それぞれ、
“マイニングするデータの範囲を入力する入力処理部”、“入力処理部からの範囲に適合するテキスト情報を外部記憶装置から検索する検索処理部”
であると認められる。

(オ)上記Eの「特徴データの抽出としては、…(中略)…、○1:テキストグループ内の全テキスト情報における単語の出現確率を計算する。」、「○2:期間を徐々にずらしながらテキストグループ内のテキスト情報における単語の出現確率を計算する。」、「さらに、○3:上記特定期間における出現確率を全テキスト情報における出現確率で割った値を算出する。」との記載から、上記(イ)で認定した“特徴データ抽出部”において、テキスト情報に含まれる単語を抽出し、抽出された単語の特定期間における出現確率を計算する態様が読み取れる。そして、単語の出現確率を計算する際に、前段階として、単語の出現回数を集計することが行われることは自明の事項である。
してみると、上記(イ)で認定した“テキスト情報から特徴データを抽出する特徴データ抽出部”は、
“検索処理部で検索されたテキスト情報に含まれる単語を抽出する手段(以下、「単語抽出手段」という。)と、前記単語抽出手段で抽出された単語の出現回数を集計して特定期間における出現確率を計算する手段(以下、「出現確率計数手段」という。)”
を備えているものと認められる。

以上、(ア)ないし(オ)で指摘した事項を踏まえると、引用文献には、次の発明(以下、「引用発明」という。)が記載されているものと認められる。

大量の非定型テキスト情報が日々格納される外部記憶装置と、マイニングするデータの範囲を入力する入力処理部と、前記入力処理部からの範囲に適合するテキスト情報を前記外部記憶装置から検索する検索処理部と、前記検索処理部で検索されたテキスト情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、前記単語抽出手段で抽出された単語の出現回数を集計して特定期間における出現確率を計算する出現確率計数手段と、検索結果を出力する出力処理部とを有するデータマイニング装置。

(2)参考文献1に記載されている技術的事項

本願の出願前に頒布された刊行物である、特開平8-287074号公報(平成8年12月1日出願公開。以下、「参考文献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。
(当審注:下線は、参考のために当審で付与したものである。)

G 「【0009】本発明は上記問題点を解決するためになされたものである。即ち、本発明は、現在注目を集めつつあるトピックに関係する用語を利用者に提示することを目的とするものである。この目的は、継続的に作成(発行)される文書等最近の文書に現れる未登録語の発生頻度をリアルタイムに監視することにより、達成される。」

H 「【0029】図7は、データ量推移監視判定手段24が、未登録語別データ量推移保持手段232のデータをもとに、未提示の未登録語のうち、短期間で出現頻度が著しく増加したものを特定し、新語と判断するアルゴリズムである。図中のNは上記のN日前のNの値であり、M(<N)およびLは整数値で、システムによって設定されるパラメータである。データ量推移監視判定手段24は、未登録語別データ量推移保持手段232のデータが更新されるごとに図7のアルゴリズムを実行する。」

(3)参考文献2に記載されている技術的事項

本願の出願前に頒布された刊行物である、特開平9-311871号公報(平成9年12月2日出願公開。以下、「参考文献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。
(当審注:下線は、参考のために当審で付与したものである。)

J 「【0018】(請求項4の発明)図2(C)は、本発明の更に他の例を説明するための構成図で、この例は、図2(B)の構成にキーワード候補表示手段5を付加したものである。図7は、請求項3で得られたキーワード候補の評価値Viを、高い順に順次に表示した例である。
【0019】(請求項5の発明)図7の表示では、次のように、他のキーワード候補に含まれるキーワード候補が上位に現れている。
規制 81
輸出規制 74
…(後略)」

3.本願発明と引用発明との対比

本願発明と引用発明とを対比する。

(1)引用発明の「テキスト情報」、「格納」、及び「外部記憶装置」は、それぞれ、本願発明の「テキストデータ」、「蓄積」、及び「テキストデータベース」に相当する。
したがって、引用発明の「大量の非定型テキスト情報が日々格納される外部記憶装置」は、本願発明の「大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベース」に相当する。

(2)引用発明の「入力処理部」は、本願発明の「範囲入力手段」に相当する。
したがって、引用発明の「マイニングするデータの範囲を入力する入力処理部」は、本願発明の「マイニングするデータの範囲を入力する範囲入力手段」に相当する。

(3)引用発明の「検索処理部」は、本願発明の「テキスト検索手段」に相当する。
したがって、引用発明の「前記入力処理部からの範囲に適合するテキスト情報を前記外部記憶装置から検索する検索処理部」は、本願発明の「前記範囲入力手段からの範囲に適合するテキストデータを前記テキストデータベースから検索するテキスト検索手段」に相当する。

(4)引用発明の「単語」及び「単語抽出手段」は、それぞれ、本願発明の「キーワード」及び「キーワード抽出手段」に相当する。
したがって、引用発明の「前記検索処理部で検索されたテキスト情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手段」は、本願発明の「前記テキスト検索手段で検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段」に相当する。

(5)引用発明の「特定期間における出現確率」と、本願発明の「範囲毎の増減率」は、ともに、“特定範囲におけるキーワードの出現度合いを示す数値”である点で共通する。そして、引用発明の「出現確率計数手段」は、抽出された単語の出現回数を集計して特定期間における出現度合いを計算するものであることから、本願発明の「キーワード計数手段」に相当するといえる。
してみると、引用発明の「前記単語抽出手段で抽出された単語の出現回数を集計して特定期間における出現確率を計算する出現確率計数手段」と、本願発明の「前記キーワード抽出手段で抽出されたキーワードの出現回数を集計して前記範囲毎の増減率を計算するキーワード計数手段」とは、ともに、“前記キーワード抽出手段で抽出されたキーワードの出現回数を集計してキーワードの特定範囲における出現度合いを示す数値を計算するキーワード計数手段”である点で共通する。

(6)引用発明の「出力処理部」は、ディスプレイ装置等に出力して表示するものであることから、引用発明の「出力」及び「出力処理部」は、それぞれ、本願発明の「表示」及び「キーワード表示手段」に相当する。
してみると、引用発明の「検索結果を出力する出力処理部」と、本願発明の「前記キーワード計数手段で計算された出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワードを表示するキーワード表示手段」とは、ともに、“結果を表示するキーワード表示手段”である点で共通する。

(7)引用発明の「データマイニング装置」は、本願発明の「テキストマイニング装置」に相当する。

以上から、本願発明と引用発明とは、以下の点で一致し、また、以下の点で相違する。

(一致点)

大量の非定型テキストデータが日々蓄積されるテキストデータベースと、マイニングするデータの範囲を入力する範囲入力手段と、前記範囲入力手段からの範囲に適合するテキストデータを前記テキストデータベースから検索するテキスト検索手段と、前記テキスト検索手段で検索されたテキストデータに含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記キーワード抽出手段で抽出されたキーワードの出現回数を集計してキーワードの特定範囲における出現度合いを示す数値を計算するキーワード計数手段と、結果を表示するキーワード表示手段とを有することを特徴とするテキストマイニング装置。

(相違点1)

キーワードの出現度合いを示す数値に関して、本願発明が、「増減率」であるのに対して、引用発明は、「出現確率」である点。

(相違点2)

結果の表示に関して、本願発明が、「前記キーワード計数手段で計算された出現回数や増減率が設定された条件を満たすキーワード」を表示するのに対して、引用発明は、単語等の検索結果を出力するものであるが、当該単語と一緒に出現確率を表示するかどうか不明である点。

(相違点3)

結果の表示に関して、本願発明が、「ある期間を比較した場合に前記増減率の大きい順に前記キーワードを表示」するものであるのに対して、引用発明は、結果をソートして表示するかどうか不明である点。

4.当審の判断

上記相違点1ないし相違点3について検討する。

(1)相違点1について

前記引用文献の前記Bに「本発明の目的は、…(中略)…特定の単語が話題となった分野・期間を検索するための手段を提供し、質の高いトレンド分析・動向分析を容易に行えるようにすることである。」と記載され、前記Eに「○2:期間を徐々にずらしながらテキストグループ内のテキスト情報における単語の出現確率を計算する。すなわち、図4(d)に示すように、あるテキストグループTa について、各期間(同図では、例えば、Ta1, …,Ta3等の3つの期間)における、単語W1,W2,W3,…について、それぞれの出現確率P11,P12,P13,…、P21,P22,…、P31,P32,…を求める。…(中略)…。以上の計算により得られる相対出現確率は、各単語が特定の分野・特定の期間において、通常より、どの程度頻繁に用いられているかを表す特徴データとなり、この値が大きいものほど話題になった単語であるといえる。」と記載されるように、引用発明の「出現確率」に関して、異なる期間毎の出現確率を求めてトレンド分析を行うように構成することは、当業者が容易に想到し得たことである。
そして、ある期間におけるトレンド分析を行う際に、当該期間における出現頻度の増減率を調べることは慣用的に行われている技術(必要であれば、前記参考文献1における前記G及びH等参照。)に過ぎない。
してみると、引用発明においても、出現度合いを示す数値に関して、異なる期間毎の出現確率を比較して出現頻度の増減率を計算するように構成すること、すなわち、相違点1に係る構成とすることは、当業者が容易に想到し得たことである。

よって、相違点1は格別なものではない。

(2)相違点2及び相違点3について

一般に、データを表示する際に、当該データに関連する数値を併せて表示することについては、従来から当業者が普通に採用している周知慣用技術に他ならず、またその際に、数値の大きい順に並べ替えて表示することも、当該技術分野における常とう手段にすぎない。(必要であれば、前記参考文献2における前記J等参照。)
してみれば、引用発明においても、当該周知慣用技術を採用し、結果を表示する際に、抽出された単語と一緒に出現度合いを示す数値を併せて表示するように構成すること、また、当該表示を行う際に、数値の大きい順に表示するように構成することは、当業者が容易に想到し得たことである。

よって、相違点2及び相違点3は格別なものではない。

(3)小括

上記で検討したごとく、相違点1ないし相違点3は格別のものではなく、そして、これらの相違点を総合的に勘案しても、本願発明の奏する作用効果は、上記引用発明及び周知技術の奏する作用効果から予測される範囲内のものにすぎず、格別顕著なものということはできない。

したがって、本願発明は、上記引用発明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り、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。

5.むすび

以上のとおり、本願の請求項1に係る発明は、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ものであるから、その余の請求項に係る発明について検討するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。

よって、結論のとおり審決する。
 
審理終結日 2012-12-18 
結審通知日 2012-12-25 
審決日 2013-01-07 
出願番号 特願2001-15170(P2001-15170)
審決分類 P 1 8・ 121- Z (G06F)
P 1 8・ 572- Z (G06F)
P 1 8・ 561- Z (G06F)
最終処分 不成立  
前審関与審査官 久々宇 篤志野崎 大進  
特許庁審判長 山崎 達也
特許庁審判官 原 秀人
田中 秀人
発明の名称 テキストマイニング装置及びそれに用いるテキストマイニング方法並びにそれらに用いるプログラム  
代理人 ▲柳▼川 信  

プライバシーポリシー   セキュリティーポリシー   運営会社概要   サービスに関しての問い合わせ