2021-012425

特願２０２１－ ２５６５８「個別学習システム」拒絶査定不服審判事件〔請求項の数（７）〕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、令和３年２月１９日の出願であって、同年６月８日付けで拒絶理由通知がされ、同年８月１１日に手続補正がされ、同年８月２０日付けで拒絶査定（原査定）がされ、これに対し、同年９月１６日に拒絶査定不服審判の請求がされ、同年１０月２８日付けで拒絶理由通知（以下、「当審拒絶理由通知」という。）がされ、同年１２月２１日に手続補正がされたものである。 第２ 原査定の概要 原査定（令和３年８月２０日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。 理由１（新規性） 本願請求項１に係る発明は、以下の引用文献１に記載された発明であるから、特許法第２９条第１項第３号に該当し、特許を受けることができない。 理由２（進歩性） 本願請求項１－９に係る発明は、以下の引用文献１－７に基づいて、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（以下、「当業者」という。）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。 引用文献１：特開２０１２－１１３０５９号公報 引用文献２：特開２００２－２２９４３１号公報 引用文献３：特開２０１６－１９１８９９号公報（周知技術を示す文献） 引用文献４：特開２００５－２６６４５１号公報（周知技術を示す文献） 引用文献５：特開２００３－２８０５１０号公報 引用文献６：特開２０１１－１８０１０号公報（周知技術を示す文献） 引用文献７：特開２００６－３１３２７５号公報（周知技術を示す文献） 第３ 当審拒絶理由の概要 当審拒絶理由の概要は次のとおりである。 理由１（明確性） この出願は、特許請求の範囲の請求項１－９の記載が明確でなく、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。 理由２（進歩性） 本願請求項１－９に係る発明は、以下の引用文献１－７に基づいて、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（以下、「当業者」という。）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。 引用文献１：特開２０１２－１１３０５９号公報 引用文献２：特開２００２－２２９４３１号公報 引用文献３：特開２０１６－１９１８９９号公報（周知技術を示す文献） 引用文献４：特開２００５－２６６４５１号公報（周知技術を示す文献） 引用文献５：特開２００３－２８０５１０号公報 引用文献６：特開２０１１－１８０１０号公報（周知技術を示す文献） 引用文献７：特開２００６－３１３２７５号公報（周知技術を示す文献） 第４ 本願発明 本願請求項１～７に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」～「本願発明７」という。）は、令和３年１２月２１日に提出された手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１～７に記載された事項により特定される発明であって、本願発明１は以下のとおりの発明である。 「 【請求項１】 (i)試験問題及び教材の任意の属性を示す属性タグのリストを管理する属性タグ管理手段、 (ii)前記属性タグを試験問題及び教材に対して、任意の個数付与する属性タグ付与手段、 (iii）試験問題と当該試験問題に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き試験問題管理手段を備え、 前記属性タグ付き試験問題管理手段から出題された試験問題実施後の回答において、 正答及び誤答した各々の試験問題の属性タグを受講者ごとに集計する、受講者ごと正誤答属性タグ集計手段を有し、 前記受講者ごと正誤答属性タグ集計手段において、属性タグごとに誤答と正答の割合を求め、受講者の理解が不十分である可能性の高い属性タグを絞り込む理解不十分属性タグ絞り込み手段を備え、 教材と、当該教材に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き教材管理手段を備え、前記理解不十分属性タグ絞り込み手段で得られた理解不十分な可能性の高い属性タグに対して、対応する属性タグを有する教材を抽出する、理解不十分属性タグ対応教材抽出手段を有することを特徴とする個別学習システム。」 本願発明２～７は、本願発明１を減縮した発明である。 第５ 引用文献、引用発明等 １ 引用文献１ （１）引用文献１に記載された事項 当審拒絶理由及び原査定の拒絶の理由に引用された引用文献１には、図面とともに次の事項が記載されている。（なお、下線は当審で付した。引用文献２－７についても同様。） 「【００２４】 図１は、本実施の形態による学習支援装置１を含む学習支援システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態による学習支援システムは、学習支援装置１と、２以上の情報処理装置２とを備える。学習支援装置１と、２以上の情報処理装置２とは、有線または無線の通信回線５００によって接続されている。通信回線５００は、例えば、イントラネットやインターネット、公衆電話回線網等である。学習支援装置１は、ユーザに問題を提示し、ユーザからの解答を受け付け、それに応じて問題群を選択したり、学習アドバイスを出力したりするものであり、その詳細については後述する。情報処理装置２は、ユーザが使用する端末であり、学習支援装置１から送信された問題を受信してユーザに表示したり、ユーザからの解答を受け付けて学習支援装置１に送信したりするものである。なお、情報処理装置２については、ｅラーニング等で用いられる学習端末と同様のものであり、その詳細な説明を省略する。 【００２５】 図２は、本実施の形態による学習支援装置１の構成を示すブロック図である。図２において、本実施の形態による学習支援装置１は、問題対応情報記憶部１１と、問題群対応情報記憶部１２と、メタデータ対応情報記憶部１３と、スコア対応情報記憶部１４と、問題群タイプ対応情報記憶部１５と、コース情報記憶部１６、学習アドバイス対応情報記憶部１７と、項目表示表現対応情報記憶部１８と、出題部１９と、正答率算出部２０と、正答率記憶部２１と、メタデータ項目特定部２２と、メタデータ項目記憶部２３と、問題群選択部２４と、項目表示表現特定部２５と、出力部２６とを備える。 【００２６】 問題対応情報記憶部１１では、複数の問題対応情報が記憶される。問題対応情報は、問題を識別する問題ＩＤと、問題の内容を示す情報である問題情報と、その問題情報に対応する正解とを対応付けて有する情報である。なお、問題対応情報は、さらに、問題や解答に関する解説の情報である解説情報を含んでいてもよい。また、問題ＩＤは、問題を識別できる情報であれば、その内容を問わない。例えば、問題ＩＤは、問題をユニークに識別する独自の識別子であってもよく、問題群タイプと、その問題群タイプ内において問題を識別するタイプ内問題ＩＤとを含む情報であってもよい。問題群タイプについては後述する。また、問題対応情報に含まれる各情報、例えば、問題ＩＤや問題情報等は、それらの情報そのものであってもよく、あるいは、それらの情報を特定可能な情報であってもよい。後者の場合には、問題ＩＤ等は、例えば、問題ＩＤ等が格納されている領域を示すポインタやアドレスであってもよい。このことは、後述する他の情報についても同様であるとする。 【００２７】 問題群対応情報記憶部１２では、複数の問題群対応情報が記憶される。問題群対応情報は、複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、その問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である。問題群は、出題や解答の最小の単位となるものである。すなわち、問題群ごとに出題が行われ、問題群ごとに解答が行われることになる。問題群は、例えば、５個や１０個の問題を含んでいてもよい。問題群は、タイプが同一の問題のみを有するものである。そのタイプは、例えば、「写真描写に関する英語のリスニング問題」、「会話に関する英語のリスニング問題」、「単文穴埋めに関する英語の読解問題」、「長文穴埋めに関する英語の読解問題」等である。このタイプが問題群タイプと呼ばれるものである。この問題群対応情報によって、問題群と、その問題群に含まれる複数の問題との対応関係が示されることになる。 【００２８】 メタデータ対応情報記憶部１３では、複数のメタデータ対応情報が記憶される。メタデータ対応情報は、問題ＩＤと、その問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報である。通常、一のメタデータ項目が、問題の一の属性に対応している。したがって、問題ＩＤに対応するメタデータによって複数のメタデータ項目が特定されることによって、その問題ＩＤで識別される問題が、その複数のメタデータ項目にそれぞれ対応する複数の属性を有していることが示されることになる。メタデータ項目は、例えば、学習対象に対する能力、解答のテクニックや戦略、問題のジャンル等に関する情報であり、例えば、「発音が近似している語彙を区別することができる」、「概念が類似または関連している語彙を区別することができる」、「人の行動を表す表現を知っている」、「様々な場所にあるモノの名前を知っている」等である。また、メタデータによって特定される複数のメタデータ項目は、２以上のグループにグループ化されていてもよい。例えば、メタデータ項目が、学習対象に対する能力に関するメタデータ項目と、解答のテクニックに関するメタデータ項目との２個のグループにグループ化されていてもよい。本実施の形態では、その２個のグループにグループ化されている場合について主に説明する。 【００２９】 なお、メタデータは、メタデータ項目を特定することができるのであれば、その内容を問わない。例えば、メタデータは、複数のメタデータ項目ＩＤを含むもの（この場合には、そのメタデータに対応する問題ＩＤで識別される問題は、そのメタデータに含まれる複数のメタデータ項目ＩＤでそれぞれ識別されるメタデータ項目に該当することになる）であってもよく、メタデータ項目を識別する複数のメタデータ項目ＩＤと、その複数のメタデータ項目ＩＤにそれぞれ対応するウェイト情報とを対応付けて有する情報であってもよい。ウェイト情報は、そのウェイト情報に対応するメタデータ項目ＩＤに対応する重みであり、問題がメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に該当する程度示す重みである。その問題とは、そのウェイト情報が含まれるメタデータに対応する問題ＩＤで識別される問題のことである。メタデータが、メタデータ項目ＩＤと、ウェイト情報とを対応付けて有する情報である場合には、対応するメタデータ項目に該当しないことを示す重みでないウェイト情報に対応するメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目が、メタデータにおいて特定される、メタデータに対応する問題の属性を示すメタデータ項目となる。 【００３０】 そのウェイト情報は、例えば、対応するメタデータ項目に該当することを示す重みと、対応するメタデータ項目に該当しないことを示す重みとのいずれかであってもよい。具体的には、ウェイト情報は、メタデータ項目に該当することを示す重み「１」と、メタデータ項目に該当しないことを示す重み「０」とのいずれかであってもよい。 【００３１】（省略） 【００３２】 スコア対応情報記憶部１４では、複数のスコア対応情報が記憶される。スコア対応情報は、問題ＩＤと、その問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報である。スコアは、例えば、解答者の解答が正解であれば「１」となり、不正解であれば「０」となる数値であってもよい。また、一の問題に複数の設問が存在するような場合には、スコアは、正解から不正解までの間の数値となってもよい。例えば、「０．５」や「０．７５」となってもよい。また、解答者が発音した解答である音声データを、理想的な発音の音声データと比較し、両者の類似の程度を算出したものがスコアであってもよい。その場合にも、スコアは、完全な正解（例えば、「１」）から、完全な不正解（例えば、「０」）までのいずれかの数値となりうる。このスコア対応情報によって、各問題に対応するスコア（解答の正誤）が示されることになる。本実施の形態では、正解のスコアが「１」であり、不正解のスコアが「０」である場合について主に説明する。なお、スコア対応情報は、問題ＩＤ等に加えて、さらに解答者を識別するユーザＩＤや、同じ問題に２回以上解答した場合に、解答の時間的な前後を知ることができる情報等が対応付けられていてもよい。解答の時間的な前後を知ることができる情報は、例えば、解答日時（例えば、「２０１０年１１月１５日１０時３０分」等）であってもよく、解答回数を示す情報（例えば、解答回数が１回目であれば「１」、２回目であれば「２」となる情報等）であってもよい。 【００３３】 問題群タイプ対応情報記憶部１５では、複数の問題群タイプ対応情報が記憶される。問題群タイプ対応情報は、問題群ＩＤと、その問題群ＩＤで識別される問題群のタイプである問題群タイプとを対応付けて有する情報である。この問題群タイプ対応情報によって、各問題群の問題群タイプが示されることになる。 【００３４】 コース情報記憶部１６では、１以上のコース情報が記憶される。コース情報は、学習コースを識別する学習コースＩＤと、問題群ＩＤとを対応付けて有する情報である。なお、学習コースの階層と、問題群の階層との間に別の階層が存在する場合には、コース情報において、その間の階層に対応した学習の単位を識別するＩＤも対応付けられていてもよい。例えば、学習コースが２以上のレッスンを含み、レッスンが２以上のユニットを含み、各ユニットが問題群ＩＤに対応する場合には、コース情報は、学習コースＩＤと、レッスンを識別するレッスンＩＤと、ユニットを識別するユニットＩＤと、問題群ＩＤとを対応付けて有する情報であってもよい。このコース情報によって、各学習コースが有する問題群が示されることになる。 【００３５】 学習アドバイス対応情報記憶部１７では、複数の学習アドバイス対応情報が記憶される。学習アドバイス対応情報は、メタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤと、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に対応する学習者へのアドバイスである学習アドバイスとを対応付けて有する情報である。学習アドバイスは、通常、学習者へのアドバイスを示すテキストの情報であるが、それ以外の情報（例えば、静止画像や動画像、音声情報等）であってもよい。学習アドバイスは、例えば、「発音がよく似ている単語を聞き分けることがポイントです。」、「正解の単語と意味が似ている、または関連している単語に惑わされてはいけません。」、「人の行動を表す表現を確実にマスターすることが大切です。」等であってもよい。この学習アドバイス対応情報によって、メタデータ項目に対応する学習アドバイスが示されることになる。 【００３６】 項目表示表現対応情報記憶部１８では、複数の項目表示表現対応情報が記憶される。項目表示表現対応情報は、メタデータ項目ＩＤと、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の項目表示表現とを対応付けて有する情報である。項目表示表現は、対応するメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目を簡単に説明する項目名である。したがって、その項目表示表現は短い簡潔なものであることが好適である。項目表示表現は、例えば、「発音の似た単語」、「類義語」、「動作の表現」、「モノの名称」等であってもよい。この項目表示表現対応情報によって、メタデータ項目に対応する項目名が示されることになる。 【００３７】 出題部１９は、解答者に対して問題を提示し、その問題に対応する解答を受け取り、その解答が正解かどうか判断することによって正誤に応じたスコアを算出し、そのスコアを問題ＩＤに対応付けてスコア対応情報記憶部１４に蓄積するものである。例えば、出題部１９は、コース情報を参照することによって、学習コースを選択するための画面を構成して、その画面を情報処理装置２に送信する。その後、情報処理装置２において、ある学習コースが選択されると、出題部１９は、その選択された学習コースを特定する情報を受信し、コース情報を参照することによって、その選択された学習コースに応じた、レッスン、ユニット等を示す画面を構成して、情報処理装置２に送信する。そして、情報処理装置２において、ある問題群が選択されると、出題部１９は、その選択された問題群に対応する問題を、問題群対応情報を用いて特定し、その特定した各問題を問題対応情報記憶部１１から読み出して、情報処理装置２に送信する。また、出題部１９は、情報処理装置２から送信された解答を受信し、問題対応情報を参照することによって、その解答が正解であるかどうか判断する。そして、正解である場合には、その正解に応じたスコアを出題した問題を識別する問題ＩＤに対応付けてスコア対応情報記憶部１４に蓄積する。なお、この出題部１９による処理は、従来のｅラーニングシステムと同様のものであり、その詳細な説明を省略する。 【００３８】 正答率算出部２０は、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている複数のメタデータ対応情報と、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている複数のスコア対応情報とを用いて、メタデータ項目ごとの正答率を算出する。なお、この正答率の算出は、解答者（ユーザ）ごとに行われるものとする。また、一の問題について２回以上解答されている場合には、最新のスコアを用いて正答率を算出するものとする。また、その正答率を算出する時点から所定の期間以内（例えば、１年以内や６か月以内、３か月以内等）のスコアのみを用いて正答率を算出してもよく、あるいは、そうしなくてもよい。また、メタデータがウェイト情報を有する情報である場合には、正答率算出部２０は、そのウェイト情報の示す重みの程度を考慮した正答率を算出するものとする。メタデータ対応情報は、問題ＩＤとメタデータとを対応付ける情報であり、スコア対応情報は、問題ＩＤとスコアとを対応付ける情報であるため、両者を用いることによって、メタデータとスコアとの対応を知ることができる。また、メタデータによって、そのメタデータに対応する問題ＩＤで識別される問題の属性を示す複数のメタデータ項目を特定することができるため、各メタデータ項目に対応するスコアを知ることができる。したがって、そのスコアを用いることによって、メタデータ項目ごとの正答率を算出することができる。ここで、ウェイト情報を用いて正答率を算出する場合について簡単に説明する。メタデータ項目Ａについて解答者Ｂの正答率を算出する場合には、正答率算出部２０は、解答者Ｂに関するすべてのスコア対応情報を取得する。その取得したスコア対応情報の集合において、同一の問題ＩＤを有するスコア対応情報が２以上の存在する場合には、正答率算出部２０は、解答の時間的な前後を知ることができる情報を用いて、最新のスコア対応情報のみを残し、それ以外を削除する。その結果、取得したスコア対応情報の集合において、重複した問題ＩＤは存在しないことになる。次に、正答率算出部２０は、そのスコア対応情報の集合に含まれる問題ＩＤごとに、その問題ＩＤに対応するスコアと、その問題ＩＤに対応するメタデータ項目Ａのウェイト情報とを掛け合わせた加重スコアＣを算出する。なお、メタデータ項目Ａのウェイト情報が設定されていない問題ＩＤも存在する。その場合には、そのウェイト情報を「０」として加重スコアＣを算出するものとする。その後、正答率算出部２０は、取得したスコア対応情報の集合に含まれる各問題ＩＤにそれぞれ対応するウェイト情報の合計Ｄを算出する。その計算の際にも、メタデータ項目Ａのウェイト情報が設定されていない問題ＩＤに対応するウェイト情報を「０」として算出を行うものとする。また、正答率算出部２０は、加重スコアＣの合計Ｅを算出する。そして、正答率算出部２０は、加重スコアＣの合計Ｅを、ウェイト情報の合計Ｄで割ることによって、解答者Ｂに関するメタデータ項目Ａの正答率（＝Ｅ／Ｄ）を算出する。正答率算出部２０は、この処理を繰り返すことによって、各メタデータ項目に対応する正答率を算出することができる。その正答率は、通常、０から１までの数値となる。ウェイト情報が０や１などの２値をとる場合には、本来の正答率となる。一方、ウェイト情報が０から１までの数値のように、３値以上をとる場合には、ウェイト情報を考慮した正答率となる。その場合には、ウェイト情報の示す重みが大きければ正答率も高くなり、重みが小さければ正答率も低くなる。」 「【００４３】 メタデータ項目特定部２２は、正答率算出部２０が算出したメタデータ項目ごとの正答率を用いて、その正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定する。その条件は、例えば、正答率が最も低い方からＮ個（Ｎは正の整数である）以内であることであってもよく、正答率がしきい値未満であることであってもよく、あるいは、その両方であってもよい。すなわち、メタデータ項目特定部２２は、正答率が最も低い方からＮ個のメタデータ項目を特定してもよく、正答率がしきい値未満のメタデータ項目を特定してもよく、あるいは、正答率が最も低い方からＮ個のメタデータ項目であり、かつ、正答率がしきい値未満であるメタデータ項目を特定してもよい。しきい値を用いてメタデータ項目の特定を行う場合に、そのしきい値は、正答率が最も低い方からの順位に応じて異なる値であってもよい。例えば、正答率がワースト１位のメタデータ項目については、しきい値が０．６に設定されており、正答率がワースト２位のメタデータ項目については、しきい値が０．４に設定されていてもよい。このように、正答率が高くなるに応じてしきい値が小さくなるようにすることによって、全体の正答率が高い場合には、選択されるメタデータ項目が少なくなり、全体の正答率が低い場合には、選択されるメタデータ項目が多くなるようにしてもよい。なお、逆に、正答率が高くなるに応じてしきい値が大きくなるようにしてもよい。その場合には、より多くのメタデータ項目を特定することになる。」 「【００４７】 問題群選択部２４は、問題群対応情報記憶部１２で記憶されている複数の問題群対応情報と、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている複数のメタデータ対応情報とを用いて、メタデータ項目特定部２２が特定したメタデータ項目を有する問題の比率が条件を満たすほど高い問題群を選択する。メタデータ項目特定部２２が特定したメタデータ項目とは、メタデータ項目記憶部２３で記憶されているメタデータ項目ＩＤのうち、問題群選択用のメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目である。なお、この問題群の選択も、解答者（ユーザ）ごとに行われるものとする。また、メタデータがウェイト情報を有する情報である場合には、問題群選択部２４は、そのウェイト情報の示す重みの程度を考慮した比率を算出するものとする。メタデータ対応情報は、問題ＩＤとメタデータとを対応付ける情報であり、問題群対応情報は、問題群ＩＤと問題ＩＤとを対応付ける情報であるため、両者を用いることによって、問題群ＩＤと問題ＩＤとメタデータとの対応を知ることができる。また、メタデータによって、そのメタデータに対応する問題ＩＤが、あるメタデータ項目の示す属性を有する程度を知ることができる。したがって、問題群ＩＤと、問題ＩＤと、その問題ＩＤがあるメタデータ項目の示す属性を有する程度との対応を用いることによって、問題群ＩＤごとに、あるメタデータ項目の比率を算出することができる。ここで、ウェイト情報を用いて比率を算出する場合について簡単に説明する。問題群ＩＤ「Ｊ」におけるメタデータ項目Ａの比率を算出する場合には、まず、問題群選択部２４は、問題群ＩＤ「Ｊ」に対応する問題ＩＤの集合を取得し、その問題ＩＤの集合に含まれる問題ＩＤの個数をカウントする。その問題ＩＤの個数がＰ個であったとする。次に、そのＰ個の問題ＩＤにそれぞれ対応するメタデータを特定し、その特定した複数のメタデータにおいて、メタデータ項目Ａに対応するウェイト情報の合計を算出する。その合計がＱであったとする。すると、問題群選択部２４は、合計Ｑを個数Ｐで割ることによって、比率（＝Ｑ／Ｐ）を算出する。問題群選択部２４は、この処理を繰り返すことによって、各問題群に対応するメタデータ項目Ａの比率を算出することができる。また、問題群選択部２４は、メタデータ項目特定部２２が特定した問題群選択用の各メタデータ項目ＩＤについて、この処理を繰り返すことによって、問題群選択用の各メタデータ項目ＩＤに関する問題群ごとの比率を算出することができる。その比率は、通常、０から１までの数値となる。ウェイト情報が０や１などの２値をとる場合には、本来の比率となる。一方、ウェイト情報が０から１までの数値のように、３値以上をとる場合には、ウェイト情報を考慮した比率となる。その場合には、ウェイト情報の示す重みが大きければ比率も高くなり、重みが小さければ比率も低くなる。最後に、問題群選択部２４は、問題群選択用のメタデータ項目ＩＤごとに、比率が条件を満たすほど高い問題群を選択する。その条件は、例えば、比率が最も高い方からＲ個以内であることであってもよく、比率がしきい値以上であることであってもよく、あるいは、その両方であってもよい。本実施の形態では、その条件が、比率がしきい値以上であることである場合について説明する。」 「【００５２】 出力部２６は、問題群選択部２４による選択結果を出力する。選択結果とは、選択された問題群を、直接的にまたは間接的に特定することができるものである。例えば、出力部２６は、選択された問題群を識別する問題群ＩＤを出力してもよく、選択された問題群に含まれる問題情報を出力してもよく、あるいは、選択された問題群に関するその他の情報を出力してもよい。本実施の形態では、出力部２６は、選択された問題群の問題群ＩＤを出題部１９に出力するものとする。そして、出題部１９は、その出力された問題群ＩＤで識別される問題群に関する表示を行う際に、その問題群が選択されたことを示す表示を行うものとする。選択されたことを示す表示とは、例えば、ハイライト表示（具体的には、色や輝度、図柄等を他と区別できるように変更したり、点滅の有無等の表示方法を他と区別できるように変更したりすることである）であってもよい。 【００５３】 また、出力部２６は、学習アドバイス対応情報記憶部１７で記憶されている複数の学習アドバイス対応情報を用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目特定部２２が特定したメタデータ項目（アドバイス用のメタデータ項目）に対応する学習アドバイスを出力する。すなわち、出力部２６は、メタデータ項目記憶部２３で記憶されているアドバイス用のメタデータ項目ＩＤに対応する学習アドバイスを学習アドバイス対応情報記憶部１７から読み出し、その学習アドバイスを出力する。」 「【０１１０】 以上のように、本実施の形態による学習支援装置１によれば、ユーザの解答に応じたスコア対応情報を用いることによって、ユーザが苦手とする問題の属性を特定し、その属性に該当する問題を多く含む問題群をユーザに提示することができるようになる。したがって、その提示された問題群を学習することによって、ユーザは、苦手な属性の学習を効率よく行うことができるようになり、その苦手な属性を克服していくことができるようになる。また、出力部２６が、問題群タイプごとに正答率の低いメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力することによって、ユーザは、どのような学習を行っていけばよいのかを知ることができるようになる。そして、その学習アドバイスに応じた学習を行うことによって、苦手な属性を克服していくことができるようになる。また、解答回数の多いメタデータ項目については、項目表示表現と、最新のスコアとが表示されることにより、ユーザは、解答回数の多いメタデータ項目ごとに自分がどれぐらいのスコアをとっているのかを知ることができるようになる。」 「【図２】 ［図：0001388101000001.jpg］ 」 「【図８】 ［図：0001388101000002.jpg］ 」 「【図１１】 ［図：0001388101000003.jpg］ 」 「【図１２】 ［図：0001388101000004.jpg］ 」 （２）引用文献１に記載された発明 上記（１）の摘記事項から、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。 「学習支援装置と、２以上の情報処理装置とが、有線または無線の通信回線によって接続される学習支援システムにおける学習支援装置であって、学習支援装置は、ユーザに問題を提示し、ユーザからの解答を受け付け、それに応じて問題群を選択したり、学習アドバイスを出力したりするものであり、情報処理装置は、ユーザが使用する端末であって、学習支援装置から送信された問題を受信してユーザに表示したり、ユーザからの解答を受け付けて学習支援装置に送信したりするものであり（【００２４】）、学習支援装置は、 問題を識別する問題ＩＤと、問題の内容を示す情報である問題情報と、その問題情報に対応する正解とを対応付けて有する情報である、複数の問題対応情報が記憶される問題対応情報記憶部と（【００２６】）、 複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、その問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する、複数の問題群対応情報が記憶される問題群対応情報記憶部であって、問題群は、タイプが同一の問題のみを有し、出題や解答の最小の単位となり、問題群ごとに出題が行われ、問題群ごとに解答が行われるものである、問題群対応情報記憶部と（【００２７】）、 問題ＩＤと、その問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報である、複数のメタデータ対応情報が記憶されるメタデータ対応情報記憶部であって、メタデータ項目は、学習対象に対する能力、解答のテクニックや戦略、問題のジャンル等に関する情報であり、一のメタデータ項目が、問題の一の属性に対応し、問題ＩＤに対応するメタデータによって複数のメタデータ項目が特定されることにより、その問題ＩＤで識別される問題が、その複数のメタデータ項目にそれぞれ対応する複数の属性を有していることが示されるものであり（【００２８】）、メタデータは、メタデータ項目を識別する複数のメタデータ項目ＩＤと、その複数のメタデータ項目ＩＤにそれぞれ対応し、問題がメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に該当する程度を示す重みであるウェイト情報とを対応付けて有する情報であり（【００２９】）、ウェイト情報は、メタデータ項目に該当することを示す重み「１」と、メタデータ項目に該当しないことを示す重み「０」とのいずれかである（【００３０】）、メタデータ対応情報記憶部と、 問題ＩＤと、その問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報である、複数のスコア対応情報が記憶されるスコア対応情報記憶部であって、スコアは、解答者の解答が正解であれば「１」となり、不正解であれば「０」となる数値であり、スコア対応情報は、問題ＩＤ等に加えて、解答者を識別するユーザＩＤや、同じ問題に２回以上解答した場合に、解答の時間的な前後を知ることができる情報等が対応付けられていてもよい、スコア対応情報記憶部と（【００３２】）、 メタデータ項目ＩＤと、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の項目表示表現とを対応付けて有する情報である、複数の項目表示表現対応情報が記憶される項目表示表現対応情報記憶部と（【００３６】）、 情報処理装置において選択された学習コースに応じたレッスン、ユニット等を示す画面を構成して、情報処理装置に送信し、情報処理装置において問題群が選択されると、その選択された問題群に対応する問題を、問題群対応情報を用いて特定し、その特定した各問題を問題対応情報記憶部から読み出して情報処理装置に送信し、情報処理装置から解答を受信すると、問題対応情報を参照することによって、その解答が正解であるかどうか判断し、正解である場合には、その正解に応じたスコアを出題した問題を識別する問題ＩＤに対応付けてスコア対応情報記憶部に蓄積する出題部と（【００３７】）、 メタデータ対応情報記憶部で記憶されている複数のメタデータ対応情報と、スコア対応情報記憶部で記憶されている複数のスコア対応情報とを用いて、解答者（ユーザ）ごとに最新のスコアを用いて、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出部であって、ウェイト情報を用いてメタデータ項目Ａについて解答者Ｂの正答率を算出する場合には、そのスコア対応情報の集合に含まれる問題ＩＤごとに、その問題ＩＤに対応するスコアと、その問題ＩＤに対応するメタデータ項目Ａのウェイト情報とを掛け合わせた加重スコアＣを算出し、取得したスコア対応情報の集合に含まれる各問題ＩＤにそれぞれ対応するウェイト情報の合計Ｄを算出し、加重スコアＣの合計Ｅを算出して、加重スコアＣの合計Ｅを、ウェイト情報の合計Ｄで割ることによって、解答者Ｂに関するメタデータ項目Ａの正答率（＝Ｅ／Ｄ）を算出する、正答率算出部と（【００３８】）、 正答率算出部が算出したメタデータ項目ごとの正答率を用いて、その正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定部と（【００４３】）、 問題群対応情報記憶部で記憶されている複数の問題群対応情報と、メタデータ対応情報記憶部で記憶されている複数のメタデータ対応情報とを用いて、メタデータ項目特定部が特定したメタデータ項目を有する問題の比率が条件を満たすほど高い問題群を解答者（ユーザ）ごとに選択する問題群選択部と（【００４７】）、 問題群選択部による選択結果を出力し、選択された問題群の問題群ＩＤを出題部に出力する出力部と（【００５２】）、を備え、 出題部は、出力部から出力された問題群ＩＤで識別される問題群に関する表示を行う際に、その問題群が選択されたことを示す表示をハイライト表示により行うものであり（【００５２】）、 ユーザの解答に応じたスコア対応情報を用いることによって、ユーザが苦手とする問題の属性を特定し、その属性に該当する問題を多く含む問題群をユーザに提示することができ、その提示された問題群を学習することによって、ユーザは、苦手な属性の学習を効率よく行うことができるようになり、その苦手な属性を克服していくことができるようになる（【０１１０】）、学習支援装置。」 ２ 引用文献２ （１）引用文献２に記載された事項 当審拒絶理由及び原査定の拒絶の理由に引用された引用文献２には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【０００４】したがって、本発明の目的は、学習者の苦手な分野や単元を客観的に認識し、それを他よりも多く学習することで高い学習効果が得られる学習システムを提供することである。 【０００５】 【課題を解決するための手段】本発明のかかる目的は、少なくともひとつの属性を有する問題を出題する出題手段と、前記出題に対する学習者の解答を入力する解答手段と、予め用意された正解と前記学習者の解答とを比較し前記学習者の解答の正誤を判定する正誤判定手段と、前記問題の属性ごとに前記判定による正誤数を集計する集計手段と、前記集計の結果から、正答が少ない、あるいは誤答が多い苦手な属性を認識する苦手認識手段と、前記苦手な属性を有する問題から出題を選択する出題選択手段を備えた学習システムをもって達成する。前記問題を樹木状に複数の階層に分類し、これらの階層から任意の階層を選ぶことが可能な請求項１に記載の学習システムとすることでより高い学習効果がえられる。 【０００６】ここでいう問題の属性とは、問題の対象や範囲や特徴である。問題の学習度合いをこれらの属性における観点から量り、認識することができるものである。対象や範囲や特徴とは、教科、分野、単元、小単元、小単元を更に細分化した項目などであって、樹木状に複数の階層に分類することができる。具体的には、教科としては、「数学」、「国語」、「社会」、「英語」、「音楽」等、単元としては、「数学」の場合は「平面図形」、「正負の数」、「方程式」等、「国語」の場合は「文法」、「文章読解」、「作文」等、「社会」の場合は「産業革命」、「明治維新」等、「英語」の場合は「現在完了」、「過去完了」等、「音楽」の場合は「歌唱」、「楽器の演奏」、等、単元を更に細分化した項目として、「数学」の「平面図形」の場合は「図形の面積」、「図形の移動」、「点と線」等、「国語」の「文法」の場合は「助詞」、「動詞」等、「社会」の「産業革命」の場合は「技術革新」、「資本主義」等、「英語」の「英会話」の場合は「慣用句」、「挨拶」、「短縮形」、「発音」等、「音楽」の「歌唱」の場合は「短調」、「変調」、「２拍子」等、さらに細分化する例では「数学」の「平面図形」の「図形の面積」の「三角形の面積」の場合の「小数点のわり算」、「四捨五入」、「単位の計算」等、「国語」の「文法」の「動詞」の場合は「未然形」、「連体形」、「連用形」など、「社会」の「産業革命」の「技術革新」の場合の「交通の発達」、「発明」等、「英語」の「英会話」の「発音」の場合は「ｒ」、「ｌ」、「ｉ：」（発音記号）等、「音楽」の「歌唱」の「短調」の場合の「青い目の人形」、「小さい秋見つけた」等である。本発明によれば、苦手や得意を認識することができ、学習者に対して客観的に選ばれた苦手とする属性を有する出題がされるので、苦手を重点的に学習する事ができ、学習効果を大きく向上することができる。複数の属性を有する際は、ある階層の複数の属性を有してもいいし、複数の階層の属性を有してもいい。苦手を認識する際、多面的な観点から認識することができて、さらに好ましい。 【０００７】 【発明の実施の形態】以下に図面を参考に発明を詳しく説明する。図１に本発明の基本的な学習システムを示した。本発明は、少なくとも一つの属性を有する問題を出題する出題手段１と、出題に対する学習者の解答を入力する解答手段２と、予め用意された正解と学習者の解答とを比較し学習者の解答の正誤を判定する正誤判定手段３と、出題の属性ごとに、正誤数を集計する集計手段４と、苦手な属性を認識する苦手認識手段５と、苦手な属性を有する問題から出題を選択する出題選択手段６からなる。 【０００８】本学習システムの、通常の学習モードではこれまでの学習システム同様に、予め設定されているある分野や単元などの範囲に渡って一律にかたよりなく出題されるが、手段１から手段４により属性ごとの集計が行われる。手段１から手段６による本発明を通常の学習と区別するために、以降、この手段１から手段６による学習を苦手克服モードと呼ぶ。本発明の苦手克服モードを選ぶことによってそれまで学習した結果から苦手を重点的に学習できる。 【０００９】問題は、あらかじめ、前述したような属性を少なくともひとつ有している。複数の属性を有しているとより多くの観点から苦手又は得意を認識することができるので、学習効果をより向上することができる。」 「【００２０】学習モードでは出題の選択方法は、予め設定された範囲から出題する属性をかたよりなく選ぶ方法であり、かたよりなく選ばれた属性を有する問題が選択される。例えば、本学習システムで学習する対象の範囲が複数の小単元からなるとき、小単元を表す属性を順番に選び、その属性を有する問題を出題する。例えば、学習する対象が中学の数学であれば、その属性は「図形の面積」、「図形の移動」、「点と線」、「数の大小」、「逆数」、「四則を含む計算」、「等式の性質」、「一次方程式の解き方」であり、それらの小単元からかたよりなく出題される。この出題の選択は、出題選択プログラムをＣＰＵ２１が実行することにより行われる。 【００２１】（省略） 【００２２】出題に応答して学習者は、解答をキーボード２０などを用いて入力する。この学習者の解答は、メモリ２２の正解データベースに格納されている該当する問題に対応した正解と比較され、それらが一致すれば正答、一致しなければ誤答と判定される。この比較・判定は、上述した正誤判定プログラムをＣＰＵ２１が実行することにより行われる。 【００２３】このようにして判定された結果はバス２９を介してディスプレイ２５に供給され、ディスプレイ２５は、図４及び図５に示すようにその結果を「正答」、「誤答」と表示し、誤答の場合は、正解も表示する。学習者はこの問題の学習が終わると、ディスプレイ２５の下方に表示される、進むボタン３３を押下して、図３の表示に戻る。 【００２４】一方、メモリ２２には属性ごとの正誤集計表が、用意されている。そしてバス２９を介して解答の正誤の結果が供給されて、出題された問題の全ての属性に正答、あるいは誤答のポイントが加算され、属性ごとの正答あるいは誤答の合計数や、正答率あるいは誤答率が集計される。この集計の結果は、学習者の必要に応じてディスプレイ２５上に視覚的にわかりやすい方法で表示することができるようにしてもよい。この集計は上述した集計プログラムをＣＰＵ２１が実行することにより行われる。 【００２５】（省略） 【００２６】他方、学習者が先の問題を終えた後に、ディスプレイ２５に表示されている苦手克服ボタンを押下して苦手克服モードを選ぶと、苦手克服モードで学習する状態となりＣＰＵ２１による制御のもと、メモリ２２に蓄積されている問題データベースの中から既に集計された結果を反映して選択された問題がバス２９を介して、ディスプレイ２５に表示される。 【００２７】すなわち、苦手克服モードでは、メモリ２２に含まれるこれまでの学習の集計結果が蓄えられた属性ごとの正誤集計表から、属性ごとに誤答数を比較して誤答数の多い属性を選び出す。あるいは、誤答率の高い属性を選び出すようにしてもよい。選ぶ属性の数を、学習者が設定出来るようにしておいて、一度に複数を選ぶようにしてもよい。こうすることで、一度に苦手な単元あるいは項目を複数学習する事も出来る。これらの苦手な属性の選出は、苦手認識プログラムをＣＰＵ２１が実行することで行われる。 【００２８】つづいて、選ばれた属性が含まれる問題を問題データベースから選んで次の出題とする。これらの出題の選択は出題選択プログラムをＣＰＵ２１が実行することでおこなわれる。 【００２９】選ばれる問題は学習したことのない問題であってもよいが、苦手克服モードにおいては間違った問題を再度学習することも大切であるから、学習者が望むときは再学習できるように、ディスプレイ２５に再学習選択ボタンがあって、メモリ２２に記録してある間違った問題を繰り返し出題できるような手段を設けておくとよい。なお、その際は以前出題した順番と同じ順番で出題しないようにする。同じ順番で出題すると学習者が正解順を覚えてしまうことがあるので、学習効果が低下してしまう。」 「【００３３】つぎに、属性に階層を設けた場合の説明を行う。問題の属性には、幾つかの階層があってもよい。ここでいう属性とは、問題の対象や範囲や特徴である。問題の学習度合いをこれらの属性における観点から量り、認識することができるものである。対象や範囲や特徴とは、教科、分野、単元、小単元、小単元を更に細分化した項目などであって、問題は樹木状に複数の階層に分類することができる。例えば第一の階層を大単元とし、第二の階層を小単元とすることができる。表１に、学習する対象が中学生の数学であるときの例を示す。この際、第一の階層の属性は大単元である「平面図形」、「正負の数」、「方程式」で、第二の階層の属性はそれぞれの小単元であり、「平面図形」の場合は「図形の面積」、「図形の移動」、「点と線」であり、「正負の数」の場合は「数の大小」、「逆数」、「四則を含む計算」であり、「方程式」の場合は「等式の性質」、「一次方程式の解き方」である。 【００３４】小単元をさらに細分化した項目を第三の階層として設けてもよい。たとえば小単元「図形の面積」の場合は「三角形の面積」、「四角形の面積」、「円の面積」である。 【００３５】学習システムで学習する対象が中学生の全教科であれば、大単元からなる階層の上位にさらに階層を設けてもよく、たとえば教科を第一の階層として、その属性は「数学」、「理科」、「社会」、「英語」、「国語」、「音楽」であって、その際は、第二の階層を大単元、第三の階層を小単元とすればよい。 【表１】 ［図：0001388101000005.jpg］ 【００３６】このように、問題にいくつかの階層の属性を持たせると、それぞれの階層のなかで苦手及び得意が認識できる。つまり苦手な大単元、苦手な小単元、あるいは苦手な教科を、学習結果から客観的に認識してそれを重点的に学習できる。」 「【図１】 ［図：0001388101000006.jpg］ 」 （２）引用文献２に記載された技術的事項 上記（１）の摘記事項から、引用文献２には、次の技術的事項が記載されている。 「少なくともひとつの属性を有する問題を出題する出題手段と、前記出題に対する学習者の解答を入力する解答手段と、予め用意された正解と前記学習者の解答とを比較し前記学習者の解答の正誤を判定する正誤判定手段と、前記問題の属性ごとに前記判定による正誤数を集計する集計手段と、前記集計の結果から、正答が少ない、あるいは誤答が多い苦手な属性を認識する苦手認識手段と、前記苦手な属性を有する問題から出題を選択する出題選択手段を備えた学習システムであって（【０００５】、【０００７】）、 学習者の苦手な分野や単元を客観的に認識し、それを他よりも多く学習することで高い学習効果を得ることを目的とし（【０００４】）、 問題の属性とは、問題の対象や範囲や特徴であって、問題の学習度合いをこれらの属性における観点から量り、認識することができるものであり、対象や範囲や特徴とは、教科、分野、単元、小単元、小単元を更に細分化した項目などであって、樹木状に複数の階層に分類することができるものであり（【０００６】）、 学習システムは、予め設定されているある分野や単元などの範囲に渡って一律にかたよりなく出題される通常の学習モードと、それまで学習した結果から苦手を重点的に学習できる苦手克服モードを選ぶことが可能であり（【０００８】）、 学習モードでは出題の選択方法は、予め設定された範囲から出題する属性をかたよりなく選ぶ方法であり、かたよりなく選ばれた属性を有する問題が選択され（【００２０】）、 出題に応答して学習者は、解答をキーボードなどを用いて入力し、この学習者の解答は、メモリの正解データベースに格納されている該当する問題に対応した正解と比較され、それらが一致すれば正答、一致しなければ誤答と判定され（【００２２】）、 メモリには属性ごとの正誤集計表が用意されており、解答の正誤の結果が供給されると、出題された問題の全ての属性に正答、あるいは誤答のポイントが加算され、属性ごとの正答あるいは誤答の合計数や、正答率あるいは誤答率が集計され（【００２４】）、 学習者が先の問題を終えた後に苦手克服モードを選ぶと、メモリに含まれるこれまでの学習の集計結果が蓄えられた属性ごとの正誤集計表から、属性ごとに誤答数を比較して誤答数の多い属性、あるいは、誤答率の高い属性を選び出し（【００２６】～【００２７】）、選ばれた属性が含まれる問題を問題データベースから選んで次の出題とするものであり（【００２８】）、 問題の属性には、幾つかの階層を設け、問題は樹木状に複数の階層に分類することができ、第一の階層を大単元、第二の階層を小単元、小単元をさらに細分化した項目を第三の階層としたり（【００３３】～【００３４】）、教科を第一の階層として、第二の階層を大単元、第三の階層を小単元としたり（【００３５】）することにより、それぞれの階層のなかで苦手及び得意が認識できる（【００３６】）、学習システム。」 ３ 引用文献３ （１）引用文献３に記載された事項 当審拒絶理由及び原査定の拒絶の理由に引用された引用文献３には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【０００１】 本発明は、インターネット等の通信ネットワークを利用して講義や問題等の教材コンテンツの送受信を行うｅラーニングシステム（ウェブラーニングシステム）に関するものである。」 「【０００９】 また、本発明のｅラーニング装置によれば、前記問題配信手段は、前記試験問題を再配信するときに前記試験問題の解答を示す選択肢の組み合わせを変更すること、により解決される。また、前記問題配信手段は、前記試験問題を再配信するときに前記試験問題の順番を並べ替えること、により解決される。 また、本発明のｅラーニング方法によれば、前記問題配信工程は、前記試験問題を再配信するときに前記試験問題の解答を示す選択肢の組み合わせを変更すること、により解決される。また、前記問題配信工程は、前記試験問題を再配信するときに前記試験問題の順番を並べ替えること、により解決される。 このように、試験問題を再配信するときに、選択肢の順番を並べ替えたり他の選択肢と入れ替えてその組み合わせを変更したり、また、問題の順番を並べ替えたりすることにより、受講者にとっては、選択肢の番号や位置等の前回解いたときに記憶していた内容が無効になるので、飽きずに何度も繰り返し解くことができ、知識の定着度がより向上する。」 「【００２３】 以下、本実施形態に係るｅラーニング方法の説明として、本装置１による処理の流れについて説明する。 図４は、本装置１において実行される試験問題配信、解答受信、正誤判定に至る一連の処理の流れを示すフローチャートである。図４に示す一連の処理は、本装置１のＣＰＵ１ａ等によって実行される。 まず、障害者差別解消法に関する試験問題情報が蓄積保存されているデータベースから試験問題情報を適宜取り出し、ユーザの情報端末２に配信する（Ｓ１０１）。そして、ユーザの情報端末２からその試験問題に対する解答情報を受信すると（Ｓ１０２）、その解答情報をデータベースに保存されている正解解答情報と照合して採点を行い（Ｓ１０３）、その採点結果をデータベースに保存する（Ｓ１０４）。なお、この採点方法については、従来既知の方法であるので、詳細な説明については省略する。そして、その採点結果（正答率又は正答数）が、所定の基準値として予め設定されている合格点以上であるか否かについて判断し（Ｓ１０５）、合格点であれば（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、合格判定と記録して（Ｓ１０６）、処理を終了する。一方、合格点でなければ（Ｓ１０５：ＮＯ）、選択肢を並べ替えて（Ｓ１０７）、試験問題を再度送信する（Ｓ１０１）。なお、選択肢の並べ替えは、単に選択肢の順番を入れ替えるだけでもよいし、選択肢の一部を新しい選択肢（通常は誤答となる選択肢）に差し替えることとしてもよい。また、ここでは、選択肢の並べ替えとしたが、例えば、問１と問１０を入れ替える等、問題の順番を入れ替えることとしてもよい。」 （２）引用文献３に記載された技術的事項 上記（１）の摘記事項から、引用文献３には、次の技術的事項が記載されている。 「インターネット等の通信ネットワークを利用して講義や問題等の教材コンテンツの送受信を行うｅラーニングシステムであって（【０００１】）、 本装置は、問題配信処理実行部により該当するユーザの情報端末に対して受講ページを送信し、 ユーザは、情報端末にてその受講ページを表示して受講を開始し、試験が開始するとユーザは表示される受講確認テスト（試験問題）に解答し、その解答を本装置に送信し、 本装置は、その解答を受信すると、正誤判定処理実行部により解答を採点して、採点結果をハードディスクドライブに保存し、合否判定処理実行部によりそのユーザの合否を判定するものであり（【００２２】）、 本装置のＣＰＵ等によって実行される試験問題配信、解答受信、正誤判定に至る一連の処理として、まず、データベースから試験問題情報を適宜取り出し、ユーザの情報端末に配信し、ユーザの情報端末からその試験問題に対する解答情報を受信すると、その解答情報をデータベースに保存されている正解解答情報と照合して採点を行い、その採点結果をデータベースに保存して、採点結果（正答率又は正答数）が所定の基準値として予め設定されている合格点以上であるか否かについて判断するものであり、合格点でなければ、選択肢の順番を入れ替えたり、選択肢の一部を新しい選択肢（通常は誤答となる選択肢）に差し替えたり、問題の順番を入れ替えたりした後、試験問題を再度送信する（【００２３】）ことにより、受講者にとっては、選択肢の番号や位置等の前回解いたときに記憶していた内容が無効になるので、飽きずに何度も繰り返し解くことができ、知識の定着度がより向上する（【０００９】）、ｅラーニングシステム。」 ４ 引用文献４ （１）引用文献４に記載された事項 当審拒絶理由及び原査定の拒絶の理由に引用された引用文献４には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【０００１】 本発明は過去問システムに関し、特に過去問の問題配列を変更して問題を提供することができる過去問システムに関する。」 「【００１６】 図１は、本発明の一実施の形態に係る過去問システムの概略構成を示す図である。本発明に係る過去問システムは、システム全体を制御する制御部１１と、問題を表示するディスプレイ１２と、問題配列の変更のモードを選択するモード選択部１３と、問題順序を変更する順序変更部１４と、問題の入れ替えを制御する入れ替え制御部１５と、過去の問題データを格納する問題データベース（ＤＢ）１６と、問題に対する解答・解説データを格納する解答・解説データベース（ＤＢ）１７と、から主に構成される。 【００１７】 モード選択部１３では、問題配列を変更するモードを選択する。通常、問題は、複数（例えば、４つ又は５つ）の選択枝から正しい又は誤りの枝を選択するように構成されている。問題配列とは、この選択枝の配列のことを意味する。ここで、モードとしては、問題内の選択枝の順序を単に変更する順序変更モードと、データベースに格納されている問題全部の中から選択枝を抽出する入れ替えモードとがある。したがって、モード選択部１３では、ユーザの意向にしたがって順序変更モードか入れ替えモードかを選択する。モード選択部１３は、選択されたモード情報を順序変更部１４又は入れ替え制御部１５に出力する。 【００１８】 順序変更部１４は、モード選択部１３で順序変更モードが選択された場合に、問題ＤＢ１６から抽出された問題内の選択枝の配列の順序を変更する。例えば、過去問の順序１,２,３,４,５を５,４,３,２,１のように逆の順序にしたり、３,５,２,４,１のようにまったくランダムにする。このようにして順序変更された問題の選択枝の順序の情報は、解説抽出部１８に出力される。また、順序変更部１４は、順序変更した選択枝に基づいて問題ＤＢから問題文を抽出する。このように問題文が抽出され配列された問題は、順序変更部１４から制御部１１に出力され、制御部１１は、この問題をディスプレイ１２に表示する。 【００１９】 入れ替え制御部１５は、モード選択部１３で入れ替えモードが選択された場合に、問題ＤＢ１６に格納されている全問題から同種の問題を抽出し、選択枝を再構成する。入れ替え制御部１５は、図１に示すように、同種問題抽出部１５１と、解答振り分け部１５２と、再構成部１５３とから主に構成されている。 【００２０】 同種問題抽出部１５１は、問題ＤＢ１６に格納されている全問題から同種の問題を抽出する。例えば、問題が「○○について正しいものはどれか」である場合、同種問題抽出部１５１は、問題ＤＢ１６から過去の全ての問題から「○○」に関する問題の選択枝を抽出する。同種問題抽出部１５１は、抽出された選択枝の情報を解答振り分け部１５２に出力する。抽出された選択枝の情報とは、少なくとも選択枝の番号、例えば、平成１１年第１５問２枝などの選択枝を特定できる情報を含む情報をいう。 【００２１】 解答振り分け部１５２は、選択枝の番号に基づいて解答・解説ＤＢ１７を参照して、選択枝の解答（○又は×など）を抽出する。そして、それらの選択枝を解答毎に振り分ける。解答振り分け部１５２は、振り分けられた選択枝の情報を再構成部１５３に出力する。振り分けられた選択枝の情報とは、選択枝の番号と解答とが対応づけられた情報をいう。 【００２２】 再構成部１５３は、振り分けられた選択枝の情報に基づいて、選択枝の配列を再構成する。上述のように、問題が「○○について正しいものはどれか」である場合には、振り分けられた選択枝の情報から、誤りのものを４つ、正しいものを１つ抽出し、抽出した選択枝を配列する（選択枝が５つの場合）。したがって、選択枝１（平成７年第２問枝４：○）、選択枝２（平成１１年第４３問枝４：×）、選択枝３（平成９年第３３問枝１：×）、選択枝４（平成１４年第２８問枝３：×）、選択枝５（平成１０年第５問枝５：×）のように配列する。そして、再構成部１５３は、配列した選択枝の選択枝の番号に基づいて問題ＤＢ１６から問題文を抽出する。このように問題文が抽出され配列された問題は、入れ替え制御部１５から制御部１１に出力され、制御部１１は、この問題をディスプレイ１２に表示する。また、このようにして入れ替えられた問題の選択枝の番号の情報は、解説抽出部１８に出力される。」 「【００３０】 このように上記実施の形態に係る過去問システムによれば、問題文を変えないで、選択枝の順序を変えたり、他の年度の選択枝との間で選択枝を入れ替えたりすることを自由に行えるので、問題のバリエーションを増やすことができ、ユーザは、問題配列から解答が推測できるという弊害を排除して過去問を解答することができる。」 「【００３４】 本発明は、国家試験などの試験問題全般の過去問に適用することができる。」 （２）引用文献４に記載された技術的事項 上記（１）の摘記事項から、引用文献４には、次の技術的事項が記載されている。なお、引用文献４に記載の「選択枝」の用語は、「選択肢」の誤記である。 「試験問題の過去問の問題配列を変更して問題を提供することにより、問題のバリエーションを増やすことができ、ユーザは、問題配列から解答が推測できるという弊害を排除して過去問を解答することができる過去問システムであって（【０００１】、【００３０】、【００３４】）、 過去問システムのモード選択部は、ユーザの意向にしたがって、問題内の選択肢の順序を単に変更する順序変更モードか、データベースに格納されている問題全部の中から選択肢を抽出する入れ替えモードかを選択して、選択されたモード情報を順序変更部又は入れ替え制御部に出力し（【００１７】）、 順序変更部は、モード選択部で順序変更モードが選択された場合に、問題ＤＢから抽出された問題内の選択肢の配列の順序を変更して、順序変更した選択肢に基づいて問題ＤＢから問題文を抽出し（【００１８】）、 入れ替え制御部は、同種問題抽出部と、解答振り分け部と、再構成部とから主に構成され、モード選択部で入れ替えモードが選択された場合に、問題ＤＢに格納されている全問題から同種の問題を抽出し、選択肢を再構成するものであり（【００１９】）、 同種問題抽出部は、問題ＤＢに格納されている全問題から同種の問題を抽出して、抽出された選択肢に関して、選択肢の番号、例えば、平成１１年第１５問２肢などの選択肢を特定できる情報を含む選択肢の情報を解答振り分け部に出力し（【００２０】）、 解答振り分け部は、選択肢の番号に基づいて解答・解説ＤＢを参照して、選択肢の解答（○又は×など）を抽出して、それらの選択肢を解答毎に振り分け、振り分けられた選択肢について選択肢の番号と解答とが対応づけられた情報を再構成部に出力し（【００２１】）、 再構成部は、振り分けられた選択肢の情報に基づいて選択肢の配列を再構成し、配列した選択肢の番号に基づいて問題ＤＢから問題文を抽出する（【００２２】）、過去問システム。」 ５ 引用文献５ （１）引用文献５に記載された事項 当審拒絶理由及び原査定の拒絶の理由に引用された引用文献５には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【０００９】 【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１は、本実施形態の学習サーバー装置１０を含んだシステムの全体構成図である。この学習サーバー装置１０は、e-learningセンタに設置されたサーバーコンピュータであり、インターネット等のネットワークを介して複数のクライアント装置２０と夫々接続可能である。また、学習サーバー装置１０は、ＣＰＵ１０Ｐ，並びにこのＣＰＵ１０Ｐに接続されたハードディスク及びメモリからなる記憶部１０Ｈを備えている。記憶部１０Ｈには、ＣＰＵ１０Ｐに読み出されて実行される学習支援プログラム１０Ｌがインストールされている。学習支援プログラム１０Ｌは、ウェブサーバー・プログラムモジュール，サーバーサイド・プログラムモジュール，及び図９及び図１０を参照して後述する処理を実行するためのプログラムモジュールを備えている。 【００１０】クライアント装置２０は、例えば、ウェブブラウザプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ等から構成されている。そして、受講者は、クライアント装置２０から学習サーバー装置１０にアクセスすることにより、この学習サーバー装置１０が提供している教育コースを受講することができる。なお、学習サーバー装置１０が提供している教育コースの教材は、複数の単元から構成されている。この単元は、例えば、教材が、章，節，及び項の階層構造に従って記述されている場合に、その項に対応する内容を含んでいる。そして、受講者は、ある教育コースを受講する場合に、この教育コースに対応する教材を、その単元毎に順に取得して、学習を進める。この教材は、学習サーバー装置１０の記憶部１０Ｈに格納された教材ＤＢ１１により、管理されている。 【００１１】図２は、教材ＤＢ１１のデータレイアウトを示す模式図である。この教材ＤＢ１１は、各単元毎に作成されたレコードを複数備えており、各レコードは、“教材番号”，“教材名”，“単元番号”及び“単元エンティティ”のフィールドを有している。 【００１２】“教材番号”フィールドには、教材に対して一意的に付与された教材番号が、格納されている。“教材名”フィールドには、当該教材の名称が格納されている。“単元番号”フィールドには、当該教材内において各単元に付与された単元番号が、格納されている。この教材ＤＢ１１の各レコードは、その“教材番号”及び“単元番号”の組により、一意的に識別される。“教材エンティティ”フィールドには、当該レコードに対応する単元の内容（テキストデータやイメージデータ）が、格納されている。 【００１３】さらに、記憶部１０Ｈには、図３に示された教材位置付けテーブル１２が格納されている。この教材位置付けテーブル１２は、各教材毎に作成されたレコードを複数備えており、その各レコードは、対応する教材の教材番号及び教育コースの名称を格納する“教材番号”及び“教育コース名”フィールドを有している。 【００１４】さらに、この教材位置付けテーブル１２の各レコードは、“受講後獲得知識”，“伸張対象キーワード”及び“補強対象キーワード”のフィールドを有している。“受講後獲得知識”フィールドには、受講者が、対応する教育コースを学習することにより獲得することができる知識を示す情報が、格納されている。 【００１５】“伸張対象キーワード”フィールドには、対応する教育コースに関して設定された１つ以上の伸張対象キーワードが格納されている。この伸張対象キーワードは、受講者が該伸張対象キーワードに関する分野を得意としている場合に、対応する教育コース（教材）を学習することにより、この受講者がその分野に関する能力をさらに向上させることができるという観点から、設定されたものである。 【００１６】“補強対象キーワード”フィールドには、対応する教育コースに関して設定された１つ以上の補強対象キーワードが格納されている。この補強対象キーワードは、受講者が該補強対象キーワードに関する分野を不得意としている場合に、対応する教育コース（教材）を学習することにより、この受講者がその分野に関する不得意な点を補うことができるという観点から、設定されたものである。 【００１７】さらに、記憶部１０Ｈには、図４に示されたキーワード・単元テーブル１３が格納されている。なお、このキーワード・単元テーブル１３は、各教材毎に作成されている。そして、このキーワード・単元テーブル１３は、ある教材に関し、その教材から抽出されたキーワードが、その教材のどの単元に対応しているかを示している。これら各“キーワード”が、ある単元に対応している場合に、当該キーワードと同一の行における対応する“単元”（１，２，…，ｉ，…，ｍ）フィールドに、“○”が付される。このキーワード単元・テーブル１３に基づき、例えば、キーワードである“ネットワーク標準”に対応する単元が、“単元１”及び“単元ｉ”であることがわかる。そして、キーワードに対応する単元の数が、“出現単元数”フィールドに格納されている。例えば、キーワードである“ネットワーク標準”は、２つの単元に対応しているので、その出現単元数が“２”になっている。 【００１８】さらに、記憶部１０Ｈには、図５に示された受講者ＤＢ１４が格納されている。この受講者ＤＢ１４は、複数のレコードを備えており、各レコードは、“受講者番号”，“受講者名”，“教材番号”及び“受講識別番号”のフィールドを有している。“受講者番号”フィールドには、受講者に対して一意的に付与された受講者番号が、格納されている。“受講者名”フィールドには、受講者の氏名が格納されている。“教材番号”フィールドには、受講者が受講している教育コースの教材の教材番号が、格納されている。“受講識別番号”フィールドには、受講者番号，教材番号，及びサフィックスから構成された受講識別番号が、格納されている。この受講識別番号から、逆に、受講者番号及び教材番号が抽出される。即ち、受講識別番号に基づき、対応する受講者及び教材が特定可能である。なお、この受講者ＤＢ１４の各レコードは、受講識別番号と一意的に対応している。 【００１９】さらに、記憶部１０Ｈには、図６に示された受講管理ＤＢ１５が格納されている。この受講管理ＤＢ１５は、受講識別番号毎に設けられた複数のレコードを備えており、各レコードは、“受講識別番号”フィールドの他に、“開始日”，“終了期限”，“終了日”及び“最終試験成績”のフィールドを有する。 【００２０】“開始日”フィールドには、受講識別番号により特定される受講者が対応する教材番号の教材（教育コース）の学習を開始した日付が、格納されている。“終了期限”フィールドには、当該教育コースに設定された終了期限の日付が、格納されている。“終了日”フィールドはデフォルトがＮＵＬＬであり、当該受講者が教育コースの受講を終了した場合に、このフィールドにその終了の日付が格納される。“最終試験成績”フィールドはデフォルトがＮＵＬＬであり、当該受講者が最終試験を受けた場合に、その結果を示すデータが格納される。 【００２１】さらに、記憶部１０Ｈには、図７に示された受講履歴ＤＢ１６が格納されている。この受講履歴ＤＢ１６は、学習中に検出された事象（イベント）の履歴を蓄積するためのデータベースである。この事象は、受講者がウェブページに表示されたボタンを押下（クリック）すること等により発生する。ある受講者がある教材を学習中に事象が発生すると、学習サーバー装置１０は、発生した事象に対してその発生順に事象連番を付与して、新規のレコードを作成し、受講履歴ＤＢ１６に蓄積する。この受講履歴ＤＢ１６には、全受講者による全事象毎に作成されたレコードが蓄積されており、その各レコードは、受講者の受講番号と該受講者が学習中の教材の教材番号とを示す受講識別番号，及び付与された事象連番により、一意的に識別される。」 「【００３１】以下、図１０を参照して、図９におけるＳ２１１の処理について、詳述する。なお、この図１０における処理において、記憶部１０Ｈに記憶された定数α，及び確保された変数ｒが使用される。なお、定数αには、予め所定の値（例えば、α＝２）が設定されている。 【００３２】まず、学習サーバー装置１０は、受講履歴ＤＢ１６（図７）を参照し、該受講履歴ＤＢ１６における現在受講中の受講者及びその受講中の教材に対応した各レコードに基づいて、図１１に示されたボタン押下単元テーブルＴ１を作成する（Ｓ３０１）。このボタン押下単元テーブルＴ１において、「分かった」ボタンが押下された単元（第１種の単元）には、“◎”が付されており、「分からない」ボタンが押下された単元（第２種の単元）には、“●”が付されている。そして、「分かった」ボタンが押下された単元の数（◎の数）が、「分かった」単元数として集計され、「分からない」ボタンが押下された単元の数（●の数）が、「分からない」単元数として集計されている。 【００３３】次に、学習サーバー装置１０は、キーワード単元テーブル１３（図４），及びＳ３０１で作成したボタン押下単元テーブルＴ１に基づいて、図１２に示された出現数テーブルＴ２を作成する。なお、この図１２には、出現数テーブルＴ２の作成の基礎となるキーワード単元テーブル１３及びボタン押下単元テーブルＴ１が、再掲されている。 【００３４】この出現数テーブルＴ２の作成について、さらに説明する。まず、学習サーバー装置１０は、ボタン押下単元テーブルＴ１を参照し、各“単元”（１，２，…，ｉ，…，ｍ）に関して、その単元において「分かった」ボタンが押下（◎）されていたかどうかを判別し、「分かった」ボタンが押下されていたのであれば、キーワード・単元テーブル１３に基づき、当該単元に“○”が付されたキーワードを特定する。そして、学習サーバー装置１０は、「分かった」ボタンが押下されていた単元の全てに関してキーワードを特定した後、各キーワード毎に、その特定された回数を“「分かった」出現数”として決定する。例えば、キーワードである“ネットワーク標準”は、単元１と単元ｉに関係しており（〇）、これら単元１及び単元ｉのいずれにおいても、「分かった」ボタンが押下（◎）されていたので、この“ネットワーク標準”の“「分かった」出現数”は“２”となる。 【００３５】同様に、学習サーバー装置１０は、ボタン押下単元テーブルＴ１を参照し、各“単元”（１，２，…，ｉ，…，ｍ）に関して、その単元において「分からない」ボタンが押下（●）されていたかどうかを判別し、「分からない」ボタンが押下されていたのであれば、キーワード・単元テーブル１３に基づき、当該単元に“○”が付されたキーワードを特定する。そして、学習サーバー装置１０は、「分からない」ボタンが押下されていた単元の全てに関してキーワードを特定した後、各キーワード毎に、その特定された回数を“「分からない」出現数”として決定する。例えば、キーワードである“回線終端装置”は、単元３にのみ関係しており（〇）、この単元３では「分からない」ボタンが押下（●）されていたので、この“回線終端装置”の“「分からない」出現数”は“１”となる。 【００３６】この出現数テーブルＴ２（図１２）の作成後、学習サーバー装置１０は、ボタン押下単元テーブルＴ１（図１１）を参照し、「分かった」単元数を「分からない」単元数で除し、得られた値を変数ｒに格納する（Ｓ３０３）。」 「【００４０】一方、学習サーバー装置１０は、ｒがｒ≦αである場合に（Ｓ３０４；Ｎｏ）、出現数テーブルＴ２（図１２）を参照して“「分からない」出現数”が１以上のキーワードを不得意分野のキーワードとして抽出し、図１４に示された不得意分野テーブルＴ４を作成する（Ｓ３０７）。この図１４に示された例では、不得意分野のキーワードとして、“回線終端装置”が抽出されている。 【００４１】次に、学習サーバー装置１０は、Ｓ３０７で作成した不得意分野キーワードテーブルＴ４に含まれたキーワード群と、教材位置付けテーブル１２（図３）の各レコードにおける“補強対象キーワード”に含まれたキーワード群とを比較し、この教材位置付けテーブル１２の各レコードのうち、両キーワード群同士が最も一致しているレコードを特定し、特定したレコードに対応する教育コースが受講済みでなければ（受講管理ＤＢ１５により確認）、当該教育コース（教材）を、不得意分野補強用の推奨教育コースとして決定し（Ｓ３０８）、図１０の処理を終了する。 【００４２】上記の両キーワード群同士の比較は、教材位置付けテーブル１２の“補強対象キーワード”フィールドに格納された各キーワードのうちの不得意分野キーワードテーブルＴ４に含まれたキーワードと一致するものの個数（一致個数）に基づいて、なされる。即ち、一致個数が最も多いレコードに対応する教育コースが、推奨教育コースとなる。なお、一致個数が最も多いレコードが複数存在する場合には、これら各レコードに夫々対応する各教育コースが全て推奨される。但し、これら複数のレコードのうち、“補強対象キーワード”フィールド内のキーワードの個数が少ないものが、優先的に推奨される。 【００４３】上記の図１０の処理が終了することは、図９のＳ２１１の処理が終了することに相当する。そして、この図９におけるＳ２１２では、学習サーバー装置１０は、Ｓ２１１で選定した推奨教育コースを受講者に推奨するためのウェブデータを作成し、クライアント装置２０へ送信する。すると、クライアント装置２０は、Ｓ２１２で送信されたウェブデータを受信して、推奨用のウェブページとして表示する（Ｓ１１１）。図１５には、推奨用ウェブページの一例が模式的に示されている。この図１５の例では、受講者が得意分野の能力を伸長させるために受講すべき教育コースとして、“ＴＣＰ／ＩＰ”の教育コースが推奨されている。 【００４４】上述の如く、受講者がある教育コースを充分に理解して学習を終了した場合には、当該受講者の得意分野の能力を伸張するのに有用な教育コースが推奨される。一方、受講者がある教育コースを充分に理解しないまま学習を終了した場合には、当該受講者の不得意分野の能力を補うのに有用な教育コースが推奨される。従って、受講者は、今後の学習の指針を得ることができ、多くの教育コースの中から、自分にとって有用な教育コースを受講することが可能となる。」 「【図３】 ［図：0001388101000007.jpg］ 」 「【図４】 ［図：0001388101000008.jpg］ 」 「【図５】 ［図：0001388101000009.jpg］ 」 「【図６】 ［図：0001388101000010.jpg］ 」 「【図７】 ［図：0001388101000011.jpg］ 」 「【図１１】 ［図：0001388101000012.jpg］ 」 （２）引用文献５に記載された技術的事項 上記（１）の摘記事項から、引用文献５には、次の技術的事項が記載されている。 「e-learningセンタに設置され、インターネット等のネットワークを介して受講者が教育コースを受講するために使用する複数のクライアント装置と夫々接続可能な学習サーバー装置であって（【０００９】）、 受講者は、クライアント装置から学習サーバー装置にアクセスすることにより、この学習サーバー装置が提供している教育コースを受講することができ、受講者は、ある教育コースを受講する場合に、学習サーバー装置の記憶部に格納された教材ＤＢにより管理されているこの教育コースに対応する教材を、その単元毎に順に取得して、学習を進めるものであり（【００１０】）、 記憶部には、各教材毎に作成されたレコードを複数備え、各レコードは、対応する教材の教材番号及び教育コースの名称を格納する“教材番号”及び“教育コース名”フィールド、受講者が対応する教育コースを学習することにより獲得することができる知識を示す“受講後獲得知識”フィールド、“伸張対象キーワード”及び“補強対象キーワード”のフィールドを有するレコードを複数備えた教材位置付けテーブルが格納されており（【００１３】～【００１４】、図３）、“補強対象キーワード”フィールドには、対応する教育コースに関して設定された１つ以上の補強対象キーワードが格納され（【００１６】）、 さらに、記憶部には、各教材毎に作成されて、ある教材に関し、その教材から抽出されたキーワードが、その教材のどの単元に対応しているかを示し、“キーワード”がある単元に対応している場合に、当該キーワードと同一の行における対応する“単元”（１，２，…，ｉ，…，ｍ）フィールドに“○”が付されるキーワード・単元テーブルと（【００１７】、図４）、 “受講者に対して一意的に付与された受講者番号が格納される“受講者番号”フィールド、受講者の氏名が格納される“受講者名”フィールド、受講者が受講している教育コースの教材の教材番号が格納される“教材番号”フィールド、対応する受講者及び教材が特定可能な受講識別番号が格納される“受講識別番号”フィールドを有するレコードを複数備えた受講者ＤＢと（【００１８】、図５）、 受講識別番号毎に“受講識別番号”、“開始日”、“終了期限”、“終了日”及び（受講識別番号に対応する）受講者が最終試験を受けた場合にその結果を示すデータが格納される“最終試験成績”のフィールドを有するレコードを複数備えた受講管理ＤＢと（【００１９】～【００２０】、図６）、 学習中に受講者がウェブページに表示されたボタンを押下（クリック）すること等により発生する事象（イベント）の履歴を蓄積し、全受講者による全事象毎に作成され、受講者の受講番号と該受講者が学習中の教材の教材番号とを示す受講識別番号、及び発生した事象に対してその発生順に付与される事象連番を有するレコードが蓄積される受講履歴ＤＢと（【００２１】、図７）、が格納されており、 学習サーバー装置は、受講履歴ＤＢを参照し、該受講履歴ＤＢにおける現在受講中の受講者及びその受講中の教材に対応した各レコードに基づいて、「分かった」ボタンが押下された単元（第１種の単元）に“◎”を、「分からない」ボタンが押下された単元（第２種の単元）に“●”を、それぞれ付すとともに、「分かった」ボタンが押下された単元の数（「分かった」単元数）と、「分からない」ボタンが押下された単元の数（「分からない」単元数）を、それぞれ集計したボタン押下単元テーブルを作成した（【００３２】、図１１）後、ボタン押下単元テーブルを参照し、各“単元”に関して、その単元において「分からない」ボタンが押下（●）されていたかどうかを判別し、「分からない」ボタンが押下されていたのであれば、キーワード・単元テーブルに基づき、当該単元に“○”が付されたキーワードを特定し、「分からない」ボタンが押下されていた単元の全てに関してキーワードを特定した後、各キーワード毎に、その特定された回数を“「分からない」出現数”として決定し（【００３５】）、 ボタン押下単元テーブルを参照し、「分かった」単元数を「分からない」単元数で除して得られた値を記憶部の変数ｒに格納し（【００３１】、【００３６】）、ｒがｒ≦αである場合に、“「分からない」出現数”が１以上のキーワードを不得意分野のキーワードとして抽出して不得意分野テーブルを作成し（【００４０】）、 不得意分野キーワードテーブル（不得意分野テーブル）に含まれたキーワード群と、教材位置付けテーブルの各レコードにおける“補強対象キーワード”に含まれたキーワード群とを比較し、この教材位置付けテーブルの各レコードのうち、両キーワード群同士が最も一致しているレコードを特定し、特定したレコードに対応する教育コースが受講済みでなければ（受講管理ＤＢ１５により確認）、当該教育コース（教材）を、不得意分野補強用の推奨教育コースとして決定し（【００４１】）、選定した推奨教育コースを受講者に推奨するためのウェブデータを作成し、クライアント装置へ送信する（【００４３】）ことにより、受講者がある教育コースを充分に理解しないまま学習を終了した場合には、当該受講者の不得意分野の能力を補うのに有用な教育コースが推奨される（【００４４】）、学習サーバ装置。」 ６ 引用文献６ （１）引用文献６に記載された事項 当審拒絶理由及び原査定の拒絶の理由に引用された引用文献６には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【００２９】 図１は本発明における受験学習システムの一実施形態の構成を概略的に説明するブロック図である。本実施形態は、教師側サーバと、学習塾に設けられた複数の生徒側端末とをインターネット網を介して接続可能とし、例えば英語の複数単元について問題の出題及び解答を行う受験学習システムに関する。」 「【００７６】 図１２は、このようにして生徒側端末１２の端末ディスプレイ装置１２ｄに表示されるスケジュールインジケータと、学習終了までの必要コマ数とを示している。同図に示すように、スケジュールインジケータでは、各生徒が現在の月までに学習すべき目標単元までの単元番号の欄が例えば赤色で色付けされており、さらに、その生徒の実際に学習している単元の単元内容の欄がこれとは異なる例えば青色で色付けされている。これにより、学習の遅れがどの程度か、また、どの程度の時間でその遅れを取り戻すことができるかを可視化することができる。さらに、チェックを入れた学年の最後の単元までの必要予定時間が、３時間コマが何回必要かのコマ数の回数で表示されるので、学年の最終単元までの学習終了計画を容易に立てることが可能となる。 【００７７】 次に、管理者モードについて説明する。図１３はこの管理者モードにおける教師側サーバ１０の処理内容の概略的な流れを説明するフローチャートである。以下、同図を用いてこの管理者モードにおける具体的な内容について説明する。 【００７８】 教師がこの管理者モードを開始するべく教師側サーバ１０を操作し、例えば英文法管理画面を要求すると、第２のデータベース１０ｈからこれに関連するデータが読出されて、英文法を学んでいる生徒全員の名前がサーバディスプレイ装置１０ｄに表示される（図１３のステップＳ１３１）。 【００７９】 同時に、各生徒について、その生徒のスケジュールインジケータから得られる結果として、学習すべき目標単元に対する遅れがあるか否かが表示される。具体的には、学習遅れがある生徒の生徒番号を点滅させる（図１３のステップＳ１３２）。 【００８０】 図１４は、このようにして教師側サーバ１０のサーバディスプレイ装置１０ｄに表示される管理画面の一例を表わしている。同図では、「Ｃ君」の生徒番号３が点滅している。このように、学習遅れがある生徒について、生徒番号が点滅して警報が表示されるので、教師は、学習遅れのある生徒を確実に把握することができる。 【００８１】 その後、この管理画面において、生徒番号がクリックされたかどうか判別し（図１３のステップＳ１３３）、クリックされた場合（ＹＥＳの場合）のみ、その生徒の学習指標モードへ進む（図１３のステップＳ１３４）。即ち、教師用サーバ１０のサーバディスプレイ装置１０ｄには、その生徒に関する、図１２に示したスケジュールインジケータが表示される。これにより、教師は、その生徒の学習遅れの程度やどの程度の学習時間で遅れが取り戻せるか等を瞬時に把握することができる。」 （２）引用文献６に記載された技術的事項 上記（１）の摘記事項から、引用文献６には、次の技術的事項が記載されている。 「教師側サーバと、学習塾に設けられた複数の生徒側端末とをインターネット網を介して接続可能とし、例えば英語の複数単元について問題の出題及び解答を行う受験学習システムであって（【００２９】）、 教師が管理者モードを開始するべく教師側サーバを操作し、例えば英文法管理画面を要求すると、第２のデータベースからこれに関連するデータが読出されて、英文法を学んでいる生徒全員の名前がサーバディスプレイ装置に表示され（【００７８】）、 同時に、各生徒について、学習すべき目標単元に対する遅れがあるか否かが、学習遅れがある生徒の生徒番号を点滅させることによって表示される（【００７９】）ことにより、教師が学習遅れのある生徒を確実に把握することができる（【００８０】）、受験学習システム。」 ７ 引用文献７ （１）引用文献７に記載された事項 当審拒絶理由及び原査定の拒絶の理由に引用された引用文献７には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【００１３】 以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。なお，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。 本実施形態に係る通信教育システムＸ（以下「システムＸ」と略す）は，図１に示すように，学校などの教育現場に構築された有線或いは無線からなるＬＡＮ１（ネットワークの一例）を介して相互に通信可能に接続された複数のパーソナルコンピュータ（パソコン）などの端末装置２，３を有して構成される。本実施の形態では，符号２で示すデスクトップ型の端末装置を教師が利用する教師用端末２（講師用端末装置の一例）とし，符号３で示すノート型の端末装置を生徒が利用する生徒用端末３（受講者端末装置の一例）として説明していく。なお，図１には端末装置の代表例であるパソコンを表しているが，もちろん，パソコン以外の，例えばＰＤＡ端末，携帯電話機などのように内部にコンピュータを有する端末装置で本システムＸを構成してもかまわない。」 「【００１７】 上記教師用端末２の上記ＵＳＢポート２６には教師用ＵＳＢメモリ４が接続される。また，上記生徒用端末３の上記ＵＳＢポート３６には生徒用ＵＳＢメモリ５が接続される。本システムＸは，上記教師用ＵＳＢメモリ４及び上記生徒用ＵＳＢメモリ５がそれぞれの端末装置に接続されることによって所定のプログラムが起動することにより具現化される。 上記教師用ＵＳＢメモリ４及び生徒用ＵＳＢメモリ５は，上記ＵＳＢポート２６，３６に接続して使用される記憶装置である。このＵＳＢメモリ４，５は小型であるため，携帯して持ち運び可能であり，近年，ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）などのメディアにとって代わる存在となりつつなる。 【００１８】（省略） 【００１９】 ここで，図３を用いて，上記教師用ＵＳＢメモリ４の記録媒体４０に格納されたデータ構成について説明する。 上記記録媒体４０は図示するように，少なくとも秘密領域４１と，プログラム領域４２と，データ領域４３とを有する。 上記データ領域４３には，生徒に実施させるための学習コンテンツ（課題に相当）４３１や，上記学習コンテンツに対して生徒が行った解答やその採点結果又は実演（以下「学習活動」という）などの学習活動データ４３２（学習活動情報に相当）や，生徒が行った学習活動に対する教師による評価情報や該学習活動に応じた種々の学習支援用コンテンツ４３３（支援情報に相当）などが記憶されている。 ここに，上記学習コンテンツ４３１とは，生徒に対して実施させるための小テスト（のテキストデータ）や授業に関する種々の課題などを含む概念である。ここで，図８に，学習コンテンツの一例である小テスト問題が表示された出題画面８０の一例を示す。この出題画面８０には，図示するように入力部８１が表示される。この入力部８１は，１～１２の数字キー，答え合わせの実行を指示するための答え合わせキー，表示画面を前の問題或いは次の問題へ移行させるためのキーなどにより構成されており，マウス等を用いていずれかのキーが選択（クリック）されることによりキー入力が実行される。なお，図８中の符号８２は問題文章の一例であり，符号８３は問題の一例を示す。 また，上記学習活動データ４３２とは，例えば，生徒がした小テストの解答結果や採点結果，又は課題に対して行った生徒の実技を収録した動画データなどを含む概念である。図９に，小テスト問題の解答に対する採点結果が表示された採点結果表示画面９０の一例を示す。この採点結果表示画面９０は，図８に示す出題画面８０において生徒が小テストの解答を上記入力部８１に設けられたキーや図示しないキーボードなどから入力し，そして，上記入力部８１の答え合わせキーがマウス等で選択されることにより答え合わせが実行され，その後表示される。なお，上記採点結果表示画面９０には，図示するように，解答に再挑戦する場合に再度出題画面８０を表示させるためのキー９１や学習結果を表示するためのキー９２などが表示される。 また，上記学習支援用コンテンツ４３３とは，生徒が行った小テストの解答の採点結果に応じた種々の模範解答や，出題された課題に対する模範演技を収録した種々の動画データを含む概念である。 なお，上述した小テストや課題などの具体的事例は単なる一例であり，教育・授業に用いられるデジタルデータ（コンテンツデータ）であれば如何なるものであってもかまわない。例えば，音楽の授業で用いるオーディオデータや美術の授業で用いる画像データもコンテンツデータとなり得る。 上記データ領域４３は，データの書き換え，更新などが行われる記憶領域であるため，データの書き換え可能なフラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリであることが望ましい。 【００２０】 上記プログラム領域４２には，インターネットやＷＷＷの技術を利用したＷＢＴ（Web Based Training）システムを実現するためのＷＷＷサーバモジュール４２１と，本システムＸにおいて上記生徒用端末３との間でコンテンツ等の情報を送受信することにより生徒に対して通信教育を行うためのｅ－コーチングシステムを実現するｅ－コーチングモジュール４２２（通信教育プログラムの一例）とが格納されている。 上記ＷＷＷサーバモジュール４２１及びｅ－コーチングモジュール４２２は，上記教師用ＵＳＢメモリ４が教師用端末２に接続されることで，該教師用端末２のＯＳや前記ＵＳＢ自動起動プログラムにより読み出されることにより，上記教師用端末２において上記ｅ－コーチングシステムが起動される。 このようなプログラムが不注意により改変されることを防止する観点からすれば，上記プログラム領域４２は，ＲＯＭなどの揮発性メモリであることが望ましい。 【００２１】 上記ｅ－コーチングモジュール４２２は，教育情報送受信モジュール４２２ａと，学習活動分析モジュール４２２ｂと，学習活動支援モジュール４２２ｃとに分かれる。 上記教育情報送受信モジュール４２２ａは，生徒用端末３から送信された学習結果を含む学習活動データ（学習活動情報に相当）を前記ＮＩＣ２５（図２参照）で受信する機能，受信した学習活動データを上記データ領域４３に格納する機能，上記データ領域４３に保存されている学習支援用コンテンツ４３３を生徒用端末３に前記ＮＩＣ２５から送信する機能を実現するためのモジュールプログラムである。また，送受信するコンテンツを暗号化／復号化する機能もこのモジュールにより実現される。 上記学習活動分析モジュール４２２ｂは，データ領域４３に蓄積された上記学習活動記録データ４３２を集計処理し，生徒全体又は生徒個別に学習進捗状況や内容理解状況に基づいて分析した評価情報の入力を受け付けた後に生徒用端末３に返信する機能を実現するためのモジュールプログラムである。この学習活動分析モジュール４２２ｂによって，例えば，図１０に示すような全生徒の学習状況を確認するための学習状況確認画面１００や，図１１に示すような生徒別の小テストに対する学習結果や理解状況等を確認する学習結果確認画面１１０などを表示部２２に表示することが可能となる。なお，上記学習状況確認画面１００では，教室における生徒及び教卓の位置が表示され，各生徒の学習の進捗状況が色彩の濃淡で表される。例えば，学習が進んでいる生徒は淡い色で表され，学習が進んでいない生徒は濃い色で表される。また，上記学習状況確認画面１００では，授業を受けている生徒全体の各問題後との理解状況が上述と同様に色彩の濃淡で表される。例えば，正解率の高い問題は淡い色で表され，正解率の低い問題は濃い色で表される。 上記学習活動支援モジュール４２２ｃは，学習内容の理解促進や次の課題提示を目的として，生徒の学習結果に応じた学習支援用コンテンツ４３３をデータ領域４３から選択する機能を実現するためのモジュールプログラムである。また，このモジュールは，後述する再生場所制限情報や再生回数制限情報，再生時間制限情報を選択する機能，そして，選択した学習支援用コンテンツ４３３に，上記再生場所制限情報や再生回数制限情報，再生時間制限情報などを関連付ける機能を実現するためのものでもある。」 （２）引用文献７に記載された技術的事項 上記（１）の摘記事項から、引用文献７には、次の技術的事項が記載されている。 「学校などの教育現場に構築され、有線或いは無線からなるＬＡＮを介して、教師が利用する教師用端末と生徒が利用する生徒用端末が相互に通信可能に接続された通信教育システムであって（【００１３】）、 教師用端末の上記ＵＳＢポートには教師用ＵＳＢメモリが接続され（【００１７】）、教師用ＵＳＢメモリの記録媒体は、少なくとも秘密領域と、プログラム領域と、データ領域とを有し、データ領域には、生徒に実施させるための学習コンテンツ（課題）や、学習コンテンツに対して生徒が行った解答やその採点結果又は実演（以下「学習活動」という）などの学習活動データ（学習活動情報）や、生徒が行った学習活動に対する教師による評価情報や該学習活動に応じた種々の学習支援用コンテンツ（支援情報）などが記憶されており（【００１９】）、 プログラム領域には、本システムにおいて生徒用端末との間でコンテンツ等の情報を送受信することにより生徒に対して通信教育を行うためのｅ－コーチングシステムを実現するｅ－コーチングモジュールが格納されており（【００２０】）、 ｅ－コーチングモジュールに含まれる学習活動分析モジュールは、データ領域に蓄積された学習活動記録データ（学習活動データ）を集計処理し、生徒全体又は生徒個別に学習進捗状況や内容理解状況に基づいて分析した評価情報の入力を受け付けた後に生徒用端末に返信する機能を実現するためのモジュールプログラムであって、全生徒の学習状況を確認するための学習状況確認画面や、生徒別の小テストに対する学習結果や理解状況等を確認する学習結果確認画面などを表示部に表示することが可能であり、 学習状況確認画面では、各生徒の学習の進捗状況が色彩の濃淡で表され、学習が進んでいない生徒は濃い色で表される、（【００２１】）、通信教育システム。」 第６ 対比・判断 １ 本願発明１について （１）対比 本願発明１と引用発明とを対比すると、次のことがいえる。 ア 引用発明は、情報処理装置を使用するユーザに対して問題を提示し、ユーザからの解答を受け付け、それに応じて問題群を選択したり、学習アドバイスを出力したりする「学習支援装置」に関し、ユーザが苦手とする問題の属性を特定し、その属性に該当する問題を多く含む問題群をユーザに提示することによって、ユーザが苦手な属性の学習を効率よく行うことができるようになるものであるから、学習を行うユーザが苦手とする属性に応じて、そのユーザに個別の問題群を提供する点において、本願発明１の「個別学習システム」に相当する。 イ 引用発明の「項目表示表現対応情報記憶部」に記憶される複数の項目表示表現対応情報は、「メタデータ項目ＩＤ」と、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の「項目表示表現」とを対応付けた情報である。 また、引用発明の「メタデータ対応情報記憶部」は、「問題ＩＤ」と、その問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数の「メタデータ項目」を特定するメタデータとを対応付けた、複数のメタデータ対応情報が記憶されるものであり、「問題」に当該問題の「属性」を示す「メタデータ項目」が対応付けられるところ、「メタデータ項目」は「学習対象に対する能力」、「解答のテクニックや戦略」、「問題のジャンル」等に関する情報であることから、引用発明の「メタデータ項目」は、「問題」の「任意の属性を示す」ものである点で、本願発明１の「属性タグ」と共通する。 そして、引用発明の「問題ＩＤ」は、解答者（ユーザ）に対して出題される問題を識別する情報であり、解答者は出題された問題に対して解答を行い、その解答が正解かどうか判断することによって正誤に応じたスコアが算出されるから、引用発明の「問題ＩＤ」によって識別される「問題」は、本願発明１の「試験問題」に対応する。 してみると、引用発明の「項目表示表現対応情報記憶部」は、「問題」の「属性」を示す「メタデータ項目」を識別する「メタデータ項目ＩＤ」と、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の「項目表示表現」とを複数記憶するものであって、「試験問題」の「任意の属性」を示す「属性タグ」をリスト管理するものであるといえる点で、本願発明１の「属性タグ管理手段」に対応する。 ウ 上記イのとおり、引用発明の「メタデータ対応情報記憶部」は、「問題ＩＤ」と、その問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数の「メタデータ項目」を特定するメタデータとを対応付けた、複数のメタデータ対応情報が記憶されるものであるところ、メタデータは、メタデータ項目を識別する「複数のメタデータ項目ＩＤ」と、その複数のメタデータ項目ＩＤにそれぞれ対応し、問題がメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に該当するかしないかを重み「１」と「０」で示したウェイト情報とを対応付けた情報であり、メタデータ対応情報における一の「問題ＩＤ」に対して、複数の「メタデータ項目ＩＤ」に対応して問題が当該メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に該当することを示す「１」のウェイト情報を対応付けることにより、複数個の「メタデータ項目」を付与しうるものである。 してみると、引用発明の「学習支援装置」は、「属性タグを試験問題」「に対して、任意の個数付与する」ことができる点で、本願発明１の「属性タグ付与手段」に対応する機能を有するといえる。 エ 上記イのとおり、引用発明の「メタデータ対応情報記憶部」は、「問題ＩＤ」と、その問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数の「メタデータ項目」を特定するメタデータとを対応付けた、複数のメタデータ対応情報が記憶されるものであり、上記ウのとおり、引用発明の「学習支援装置」は、「属性タグを試験問題」「に対して、任意の個数付与する」ことができる点で、本願発明１の「属性タグ付与手段」に対応する機能を有するといえるから、引用発明の「メタデータ対応情報記憶部」は、本願発明１の「試験問題と当該試験問題に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き試験問題管理手段」に相当する。 オ 引用発明の「出題部」は、ユーザが使用する情報処理装置に対して問題を送信し、情報処理装置からその問題に対応する解答を受信すると、その解答が正解かどうか判断し、正解である場合には、その正解に応じたスコアを問題ＩＤに対応付けて「スコア対応情報記憶部」に蓄積するものであるところ、この「問題ＩＤ」は、上記エのとおり、「メタデータ対応情報記憶部」において、問題の属性をそれぞれ示す複数の「メタデータ項目」を特定するメタデータと対応付けて記憶される「問題ＩＤ」と同じ情報であり、出題の際に情報処理装置に対して送信される問題は、問題対応情報記憶部において、「問題ＩＤ」と対応付けて記憶された問題の内容を示す問題情報である。 してみると、引用発明の「出題部」は、情報処理装置に対して問題を送信する際に、「メタデータ対応情報記憶部」において、「メタデータ項目」を特定するメタデータが対応付けられた「問題ＩＤ」に対応する問題を出題しており、その出題に対して解答者（ユーザ）は解答を行うのであるから、これは本願発明１の「属性タグ付き試験問題管理手段から出題された試験問題」の実施に相当する。 カ 引用発明の「出題部」は、出題の実施後に受信した解答に対してその解答が正解かどうか判断し、正解である場合には、その正解に応じたスコアを出題した問題を識別する問題ＩＤに対応付けてスコア対応情報記憶部に蓄積するところ、スコア対応情報記憶部に記憶されるスコア対応情報は、問題ＩＤと、その問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコア、すなわち、解答者の解答が正解であれば「１」、不正解であれば「０」となる数値を、解答者を識別するユーザＩＤとを対応付けて有する情報である。 また、引用発明の「正答率算出部」は、スコア対応情報の集合に含まれる問題ＩＤごとに、その問題ＩＤに対応するスコアと、その問題ＩＤに対応するメタデータ項目Ａのウェイト情報とを掛け合わせた加重スコアＣを算出し、取得したスコア対応情報の集合に含まれる各問題ＩＤにそれぞれ対応するウェイト情報の合計Ｄを算出し、加重スコアＣの合計Ｅを算出して、加重スコアＣの合計Ｅを、ウェイト情報の合計Ｄで割ることによって、解答者Ｂに関するメタデータ項目Ａの正答率（＝Ｅ／Ｄ）を算出するものである。ここで、引用発明の「正答率算出部」においては、解答者の解答が正解でスコアの数値が「１」となった問題であって、かつ、その問題の問題ＩＤに対応するメタデータ項目Ａのウェイト情報が「１」である問題に対して、その問題ＩＤに対応するスコア「１」と、その問題ＩＤに対応するメタデータ項目Ａのウェイト情報「１」とを掛け合わせた加重スコアＣである「１」を、メタデータ項目Ａについての解答者Ｂの加重スコアＣの合計Ｅや正答率の算出に用いていることから、本願発明１のように、「誤答した各々の試験問題」について「属性タグを受講者ごとに集計する」ものではないものの、「正答」した「各々の試験問題の属性タグを受講者ごとに集計する」点で、本願発明１の「受講者ごと正誤答属性タグ集計手段」と共通する。 キ 引用発明の「メタデータ項目特定部」は、「正答率算出部」が算出したメタデータ項目ごとの正答率を用いて、正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定することにより、ユーザが苦手とする問題の属性を特定しており、「誤答」の割合を求めるものではないものの、「属性タグごとに」「正答の割合を求め、受講者の理解が不十分である可能性の高い属性タグを絞り込む」点で、本願発明１の「理解不十分属性タグ絞り込み手段」と共通する。 ク 以上、ア～キによれば、本願発明１と引用発明１との間には、次の一致点、相違点があるといえる。 ［一致点］ 「(i)試験問題の任意の属性を示す属性タグのリストを管理する属性タグ管理手段、 (ii)前記属性タグを試験問題に対して、任意の個数付与する属性タグ付与手段、 (iii）試験問題と当該試験問題に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き試験問題管理手段を備え、 前記属性タグ付き試験問題管理手段から出題された試験問題実施後の回答において、 正答した各々の試験問題の属性タグを受講者ごとに集計する、集計手段を有し、 前記集計手段において、属性タグごとに正答の割合を求め、受講者の理解が不十分である可能性の高い属性タグを絞り込む理解不十分属性タグ絞り込み手段を備えることを特徴とする個別学習システム。」 ［相違点］ （相違点１） 本願発明１は、「属性タグ」を「試験問題及び教材」に付与するものであるのに対し、引用発明は、「属性タグ」を「試験問題」に対して付与するものの、「教材」に対して付与するものではない点。 （相違点２） 「集計手段」が、本願発明１では、「受講者ごと正誤答属性タグ集計手段」であって、「正当及び誤答」した試験問題の属性タグを集計するのに対し、引用発明では、正答したもののみを集計し、誤答については集計しない点。 （相違点３） 「理解不十分属性タグ絞り込み手段」が「受講者の理解が不十分である可能性の高い属性タグを絞り込む」のに際し、本願発明１は「誤答と正答の割合」を求めるのに対し、引用発明は、正答の割合については求めるものの、誤答の割合については求めない点。 （相違点４） 本願発明１は、「教材と、当該教材に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き教材管理手段を備え、前記理解不十分属性タグ絞り込み手段で得られた理解不十分な可能性の高い属性タグに対して、対応する属性タグを有する教材を抽出する、理解不十分属性タグ対応教材抽出手段を有する」のに対し、引用発明はそのような構成を備えていない点。 （２）相違点に対する判断 ア 本願発明１の「試験問題及び教材」に対して付与される「属性タグ」について 本願発明１の相違点１に係る構成である「(ii)前記属性タグを試験問題及び教材に対して、任意の個数付与する属性タグ付与手段」は、「試験問題」と「教材」の両方に「前記属性タグ」を任意の個数付与するものであり、ここでいう「前記属性タグ」は、「(i)試験問題及び教材の任意の属性を示す属性タグのリストを管理する属性タグ管理手段」において管理されるものであることから、「試験問題」と「教材」のそれぞれに付与される「前記属性タグ」は、「属性タグ管理手段」において同一のリストにより管理された「属性タグ」が使用されるものである。 そして、相違点４に係る構成の「教材と、当該教材に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き教材管理手段」において、教材と対応付けて記録管理される「属性タグ」は、「属性タグ付与手段」によって「試験問題」と「教材」のそれぞれに付与されるものとして、「属性タグ管理手段」において同一のリストにより管理されたものである。 そのため、事案に鑑み、相違点１、４についてまとめて判断する。 イ 相違点１、４に関する判断 （ア）「教材」に対する「属性タグ」の付与と両者の組合せのリストの記録管理について 引用文献５に記載の「学習サーバー装置」の「記憶部」には、各教材毎に教材の教材番号及び教育コースの名称、対応する教育コースに関して設定された１つ以上の「補強対象キーワード」が格納された「教材位置付けテーブル」が格納されている。 また、引用文献５に記載の「学習サーバー装置」は、学習中に受講者がウェブページに表示されたボタンを押下（クリック）すること等により発生する事象（イベント）の履歴である受講履歴ＤＢを参照して、受講者が「分からない」ボタンを押下した単元に付されたキーワードを特定して、各キーワード毎に、その特定された回数を“「分からない」出現数”として決定し、当該“「分からない」出現数”に基づいて不得意分野のキーワードを抽出するものであり、不得意分野のキーワード群と「教材位置付けテーブル」の「補強対象キーワード」群との比較の結果、両キーワード群同士が最も一致しているレコードに対応する教育コースの教材を、不得意分野補強用の推奨教育コースとして受講者に推奨するものである。 してみると、引用文献５に記載の「教材位置付けテーブル」に教材番号と対応付けて格納された「補強対象キーワード」群は、受講中の受講者が「分からない」ボタンを押下した単元、すなわち理解不十分の単元に付されたキーワード群である「不得意分野のキーワード」群との比較によって、不得意分野補強用の推奨教育コース（教材）を決定するために用いられるものであるところ、引用文献５の「補強対象キーワード」と「不得意分野のキーワード」は、いずれも本願発明１の「属性タグ」として用いられていることから、引用文献５に記載の「教材位置付けテーブル」は、「教材と、当該教材に対して」「付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する」点で、本願発明１の「教材と、当該教材に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き教材管理手段」と共通する。 （イ）「試験問題」と「教材」の両方に同一のリストにより管理された「属性タグ」を付与する構成について 引用発明は、上記（１）クのとおり、「属性タグ」を「試験問題」に対して付与するものの、「教材」に対して付与するものではない。 また、引用文献５に記載の学習サーバー装置は、上記（ア）のとおり、「属性タグ」を「教材」に対して付与するものの、「試験問題」に対して付与するものではない。引用文献５に記載の学習サーバー装置は、「受講者ＤＢ」が受講者が受講している教育コースの教材の教材番号が格納される“教材番号”フィールドと、対応する受講者及び教材が特定可能な受講識別番号が格納される“受講識別番号”フィールドを有する一方、「受講管理ＤＢ」が“受講識別番号”フィールドと、受講者が最終試験を受けた場合にその結果を示すデータが格納される“最終試験成績”のフィールドを有することから、受講者が受講している教育コースにおける教材の教材番号と、受講者が最終試験を受けた際の成績が対応付けられているとはいえるものの、当該最終試験の試験問題に対して「属性タグ」が付与されているとはいえない。 そして、「試験問題」と「教材」の両方に同一のリストにより管理された「属性タグ」を付与する構成は、引用文献２～４、６、７のいずれに記載の技術的事項も有していない。 したがって、相違点１に係る「属性タグ」を「試験問題及び教材」に付与する構成、及び相違点４に係る「教材と、当該教材に対して前記属性タグ付与手段で付与された属性タグの両者の組合せのリストを記録管理する属性タグ付き教材管理手段を備え、前記理解不十分属性タグ絞り込み手段で得られた理解不十分な可能性の高い属性タグに対して、対応する属性タグを有する教材を抽出する、理解不十分属性タグ対応教材抽出手段を有する」構成は、引用発明、引用文献２～７に記載された技術的事項に基づいて当業者が容易に想到し得た事項であるとはいえない。 ウ 作用効果について そして、本願発明１は、相違点１、４に係る構成により、同一の属性タグのリストを介して、試験問題と教材を連携させることで、理解不十分な属性の発見、当該属性にピンポイントで適合する教材の提供、理解確認のための練習問題の提供といった効率的な学習支援が初めて可能になるという、作用効果を奏するものである。 エ むすび したがって、本願発明１は、その他の相違点である相違点２、３について判断するまでもなく、引用発明１、及び引用文献２～７に記載された技術的事項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とはいえない。 ２ 本願発明２～７について 本願発明２～７は、本願発明１の上記相違点１～４に係る事項を備えるものであるから、本願発明１と同じ理由により、引用発明１、及び引用文献２～７に記載された技術的事項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とはいえない。 第７ 原査定の理由について １ 新規性について 本願請求項１に係る発明と引用発明１とを対比すると、両者は、上記第６の１（１）に示した点において相違しており、本願発明は、引用文献１に記載された発明であるということはできない。 ２ 進歩性について 令和３年１２月２１日付けの手続補正による補正後の請求項１～７に係る発明は、第６に示したとおり、引用文献１～７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とはいえない。 第８ 当審拒絶理由について １ 明確性について 令和３年１２月２１日付けの手続補正により、当審より通知した明確性要件違反の拒絶理由は解消した。 ２ 進歩性について 令和３年１２月２１日付けの手続補正による補正後の請求項１～７に係る発明は、第６に示したとおり、引用文献１～７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とはいえない。 第９ むすび 以上のとおり、原査定の理由及び当審拒絶理由で示された理由によって、本願を拒絶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。