2021-018224

特願２０１７－ ７７０４１「符号化プログラム、符号化方法および符号化装置」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年１１月１５日出願公開、特開２０１８－１８２４６６、請求項の数（５）〕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、平成２９年４月７日の出願であって、令和３年３月２３日付けで拒絶理由通知がされ、同年５月１２日に意見書が提出されるとともに手続補正がされ、同年１０月１日付けで拒絶査定（原査定）がされ、これに対し、同年１２月２８日に拒絶査定不服審判の請求がされると同時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１０月１日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。 １．理由２（特許法第２９条第２項）について 本願請求項１－６に係る発明は、以下の引用文献１－５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。 ＜引用文献等一覧＞ １．特開２０１７－２２６６６号公報 ２．特開２０１４－１８６４５７号公報（周知技術を示す文献） ３．特表２０１１－５３０２３４号公報（周知技術を示す文献） ４．米国特許第７７６９７２９号明細書（周知技術を示す文献） ５．米国特許出願公開第２００６／００８５７３７号明細書（周知技術を示す文献） ２．理由３（特許法第３６条第６項第２号）について 本願請求項３に係る発明は不明確であり、本願は、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。 第３ 審判請求時の補正について 審判請求時の補正は、特許法第１７条の２第３項から第６項までの要件に違反しているものとはいえない。 審判請求時の補正によって請求項１、４、５の「特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた」という事項を追加する補正は、「属性情報」について「特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた」という限定を加えるものであるから、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。 また、当該補正は新規事項を追加するものではないかについて検討すると、願書に最初に添付した明細書の段落【００４１】に、「図６は、種別テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、この種別テーブル１０５は、テーブル１０５ａと、コード割当ポインタ１０５ｂと、管理情報１０５ｃとを有する。テーブル１０５ａは、アドレスと、属性情報と、ポインタとを対応付ける。アドレスは、該当の属性情報に対応する動的辞書に割り当てられたアドレスを示すものである。属性情報は、上述した単語の属性情報を示すものである。ポインタは、属性情報に対応する動的辞書の位置を示すものである。」と記載されており、願書に最初に添付した図面の図６も参酌すると、種別テーブルの属性情報の列には、それぞれ単語のアドレスに対応する各行の欄には単語の種別情報（例えば、低頻度単語、未知語、数値、タグ、時刻）が記憶されていると見て取れ、それぞれの種別情報に対応して、ポインタの列の各行の欄に記憶された各動的辞書へのポインタ（動的辞書の位置情報）が対応づけられているものと解することができるから、本願請求項１の「特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた」という発明特定事項は、願書に最初に添付した特許請求の範囲、明細書、図面に記載された事項であり、当該補正は、新規事項を追加するものではない。 そして、以下の「第４ 本願発明」から「第６ 対比・判断」までに示すように、補正後の請求項１－５に係る発明は、独立特許要件を満たすものである。 第４ 本願発明 本願請求項１－５に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」－「本願発明５」という。）は、令和３年１２月２８日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１－５に記載された事項により特定される発明であり、そのうち本願発明１は以下のとおりの発明である。 「 【請求項１】 コンピュータに、 テキストデータを複数の動的辞書であって、先頭に登録される動的符号がそれぞれ異なる前記複数の動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定し、 前記単語および前記単語に対応して生成された動的符号であって、前記第１の動的辞書に登録されていない動的符号を前記第１の動的辞書に登録し、 前記単語を前記動的符号を用いて符号化する 処理を実行させる符号化プログラム。」 本願発明２、３は、本願発明１を減縮した発明である。 本願発明４は、本願発明１の「符号化プログラム」の発明とカテゴリ表現だけが異なる「符号化方法」の発明である。 本願発明５は、本願発明１の「符号化プログラム」の発明とカテゴリ表現だけが異なる「符号化装置」の発明である。 第５ 引用文献、引用発明等 １．引用文献１について 原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献１（特開２０１７－２２６６６号公報（平成２９年１月２６日公開））には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【実施例1】 【００１１】 ［圧縮処理］最初に、図１を用いて圧縮処理の概要について説明する。図１は、圧縮処理の流れを概略的に示した図である。以下では、携帯電話やスマートフォンなど端末装置１０が圧縮処理の対象である圧縮対象ファイル３２に含まれる「…a pen…Mickey…」を圧縮する場合を例に説明する。 【００１２】 圧縮対象ファイル３２の圧縮を行う場合、端末装置１０の圧縮部４０は、圧縮対象ファイル３２に含まれる文書から単語単位に、それぞれの単語を読み出す（図１（１））。図１の例では、「a」、「pen」、「Mickey」を読み出す。そして、圧縮部４０は、取得した単語を静的辞書３４と照合する（図１（２））。 【００１３】 静的辞書３４は、単語毎の圧縮符号を記憶した圧縮用の辞書である。静的辞書３４の詳細な構成は、後述する。静的辞書３４は、出現頻度の高い高頻度単語については圧縮符号が登録されている。例えば、一般的な文章で出現頻度の高い冠詞や動詞、名詞などの一般的な単語は、高頻度単語として静的辞書３４に登録される。一方、専門的な用語や地名、名前などの固有名詞は、出現頻度の低い未知語として静的辞書３４に登録されない。図１の例では、「a」および「pen」を高頻度単語とし、「Mickey」を未知語とする。静的辞書３４は、登録された単語には、単語を識別する一意の基本コードが定められており、高頻度単語については圧縮符号が登録されている。静的辞書３４は、「a」および「pen」の基本コードおよび圧縮符号が登録され、「Mickey」の基本コードおよび圧縮符号が未登録とする。例えば、静的辞書３４には、「a」に対応して、基本コード「A00001h」および圧縮符号「4000h」が登録され、「pen」に対応して基本コード「A02000h」および圧縮符号「4AAAh」が登録されている。基本コードおよび圧縮符号の最後に付した「h」は、コードが１６進数で表記されていることを示す符号である。 【００１４】 圧縮部４０は、照合の結果、照合した単語に対応する圧縮符号が静的辞書３４に登録されている場合、照合した単語の圧縮符号を静的辞書３４から取得する。そして、圧縮部４０は、照合した単語を圧縮符号に変換して圧縮ファイル３３に出力する（図１（３））。図１の例では、「a」は、静的辞書３４に登録されている。圧縮部４０は、「a」を圧縮符号「4000h」に変換して圧縮ファイル３３に出力する。 【００１５】 一方、圧縮部４０は、照合の結果、照合した単語に対応する圧縮符号が静的辞書３４に登録されていない場合、照合した単語に新たな圧縮符号を割り当てる。そして、圧縮部４０は、照合した単語と、割り当てた新たな圧縮符号と、予備符号を動的辞書３１に登録する（図１（４））。ここで、動的辞書３１は、ポインタ部３１Ｂと、バッファ部３１Ｃとを有する。動的辞書３１の詳細な構成は、後述する。ポインタ部３１Ｂは、圧縮符号を記憶する「圧縮符号」の領域と、ポインタを記憶する「ポインタ」の領域と、予備符号を記憶する「予備符号」の領域とを有する。登録された単語はバッファ部３１Ｃに格納される。ポインタ部３１Ｂの「圧縮符号」の領域には、割り当てられた新たな圧縮符号が格納される。「予備符号」の領域には、予備符号が格納される。「ポインタ」の領域には、バッファ部３１Ｃでの単語の記憶位置を示すポインタが格納される。図１の例では、圧縮部４０は、「Mickey」に圧縮符号「A001h」を割り当てる。圧縮部４０は、バッファ部３１Ｃに「Mickey」を格納する。また、圧縮部４０は、ポインタ部３１Ｂの「圧縮符号」の領域に「A001h」を格納し、バッファ部３１Ｃでの「Mickey」の記憶位置を示すポインタを「ポインタ」の領域に格納し、予備符号が未設定であることを示す「000000h」を「予備符号」の領域に格納する。そして、圧縮部４０は、照合した単語を割り当てた圧縮符号に変換して圧縮ファイル３３に出力する（図１（５））。図１の例では、「Mickey」を圧縮符号「A001h」に変換して圧縮ファイル３３に出力する。 【００１６】 圧縮部４０は、圧縮対象ファイル３２に含まれる文書の単語単位の圧縮が完了すると、圧縮ファイル３３のトレーラに動的辞書３１を格納する（図１（６））。」 「【００２１】 ［装置構成］ 次に、各装置の構成について説明する。最初に、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置の構成の一例を示す図である。端末装置１０は、圧縮対象ファイル３２の圧縮などの符号化を行う装置である。端末装置１０は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置である。図３に示すように、端末装置１０は、記憶部２０と、制御部２１とを有する。なお、端末装置１０は、情報処理装置が有する上記の機器以外の他の機器を有してもよい。 【００２２】 記憶部２０は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。 【００２３】 記憶部２０は、制御部２１で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２０は、後述する圧縮処理を行うプログラムを記憶する。さらに、記憶部２０は、制御部２１で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２０は、標準辞書３０と、動的辞書３１と、圧縮対象ファイル３２と、圧縮ファイル３３とを記憶する。 【００２４】 標準辞書３０は、データの圧縮および復号化に用いる辞書のデータである。標準辞書３０は、静的辞書３４と、復号辞書３５とを有する。 【００２５】 静的辞書３４は、単語と圧縮符号を対応付ける変換情報を保持したデータである。静的辞書３４は、データを圧縮する際に使用される。静的辞書３４は、ビットフィルタ部３４Ａと、辞書部３４Ｂとを有する。」 「【００３６】 図６Ａ～６Ｃを用いて、動的辞書３１のデータ構成について説明する。図６Ａは、動的辞書の動的ビットフィルタ部のデータ構成の一例を示す図である。動的ビットフィルタ部３１Ａは、「２グラム」、「ビットマップ」、「ポインタ」の各項目を有する。 【００３７】 「２グラム」の項目は、単語に含まれる２グラム文字を記憶する領域である。「ビットマップ」の項目は、単語内で２グラム文字が含まれる位置を表すビット列を記憶する領域である。「ポインタ」は、ビットマップに該当する単語に対して割り当てられた圧縮符号が記憶されたポインタ部３１Ｂの記憶位置を示すポインタを記憶する領域である。単語は、ポインタによってそれぞれ圧縮符号に対応付けられる。 【００３８】 図６Ｂは、動的辞書のポインタ部のデータ構成の一例を示す図である。ポインタ部３１Ｂは、「動的コード」、「種別」、「ポインタ」、「長さ」、「予備符号」の各項目を有する。 【００３９】 「動的コード」の項目は、動的に割り当てられた圧縮符号を記憶する領域である。「種別」の項目は、圧縮符号が割り当てられた単語の種別を記憶する領域である。本実施例では、種別「１」を低頻度単語、種別「２」を未知語としている。「種別」の項目には、圧縮符号が割り当てられた単語が低頻度単語の場合、「１」が格納され、圧縮符号が割り当てられた単語が未知単語の場合、「２」が格納される。「ポインタ」の項目は、圧縮符号が割り当てられた単語が記憶されたバッファ部３１Ｃの記憶位置を示すポインタを記憶する領域である。圧縮符号は、ポインタによってそれぞれ圧縮符号が割り当てられた単語に対応付けられる。「長さ」の項目は、圧縮符号が割り当てられた単語の長さを記憶する領域である。「予備符号」の項目は、圧縮符号が割り当てられた単語に対応付ける予備符号を記憶する領域である。ここで、本実施例では、動的辞書３１に「予備符号」の項目を設けて、圧縮符号に対して予備符号を対応付けることを可能としている。」 「【００４３】 図３に戻り、圧縮対象ファイル３２は、圧縮対象のテキストデータが記憶されたファイルである。圧縮ファイル３３は、圧縮対象ファイル３２を圧縮処理したデータである。 【００４４】 制御部２１は、端末装置１０を制御するデバイスである。制御部２１としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路を採用できる。制御部２１は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２１は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２１は、圧縮部４０を有する。 【００４５】 圧縮部４０は、圧縮対象ファイル３２から単語を抽出し、単語単位に圧縮符号を対応させた圧縮ファイル３３を生成する。圧縮部４０は、抽出部５０と、判定部５１と、置換部５２と、生成部５３とを有する。 【００４６】 抽出部５０は、圧縮対象ファイル３２の単語単位に文字列の抽出を行う。例えば、抽出部５０は、圧縮対象ファイル３２から文字列を順に読み出し、読み出した文字列から単語を抽出する。例えば、英語ように、文章の単語がスペースなどの所定の区切り文字で区切られる場合、抽出部５０は、圧縮対象ファイル３２の文字列を読み出し、文字列中の区切り文字によって文字列を単語毎に区切ることで、文字列から各単語を抽出する。一方、例えば、日本語ように、文章の単語が特定の区切り文字で区切られていない場合、抽出部５０は、圧縮対象ファイル３２の文字列を読み出を行う。そして、抽出部５０は、読み出した文字列に形態素解析、構文解析など、文章の言語に応じた自然言語処理を行うことで、文字列から各単語を抽出する。 【００４７】 判定部５１は、抽出部５０により抽出された単語に対して各種の判定を行う。例えば、判定部５１は、抽出された単語が、高頻度単語、低頻度単語、未知語の何れかであるか判定する。例えば、判定部５１は、抽出された単語を静的辞書３４と照合する。判定部５１は、照合の結果、抽出された単語が静的辞書３４の何れにも該当しない場合、抽出された単語を未知語と判定する。すなわち、判定部５１は、抽出された単語が静的辞書３４に登録されていない場合、抽出された単語を未知語と判定する。一方、判定部５１は、照合の結果、抽出された単語が静的辞書３４の何れかに該当する場合、辞書部３４Ｂから該当するレコードの「静的コード」、「動的コード」の項目のデータを取得する。判定部５１は、「静的コード」の項目に圧縮符号が格納されている場合、抽出された単語を高頻度単語と判定する。判定部５１は、「静的コード」の項目に圧縮符号が格納されていない場合、抽出された単語を低頻度単語と判定する。判定部５１は、抽出された単語が低頻度単語である場合、「動的コード」の項目のデータを確認する。判定部５１は、「動的コード」の項目に圧縮符号が格納されている場合、抽出された単語が動的辞書３１に登録済みの低頻度単語と判定する。一方、判定部５１は、「動的コード」の項目に圧縮符号が格納されていない場合、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の低頻度単語と判定する。」 「【００５０】 一方、置換部５２は、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の未知語である場合、または、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の低頻度単語である場合、抽出された単語に新たな圧縮符号を割り当てる。例えば、置換部５２は、所定の範囲で１ビットずつ増加させるなど、予め定められた割当規則に従い、抽出された単語に新たな圧縮符号を割り当てる。本実施例では、置換部５２は、抽出された単語に対して、新規の３バイトの圧縮符号を動的に割り当てる。そして、置換部５２は、抽出された単語を、割り当てられた圧縮符号に置換する。例えば、置換部５２は、抽出された単語に対応して割り当てられた圧縮符号を生成部５３へ出力する。また、置換部５２は、抽出された単語と、動的に割り当てた圧縮符号と、予備符号用の領域とを対応付けて動的辞書３１に格納する。例えば、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の低頻度単語である場合、置換部５２は、図７Ａに示したように、抽出された単語の基本コードをバッファ部３１Ｃに登録する。置換部５２は、ポインタ部３１Ｂの「動的コード」の項目に、割り当てられた圧縮符号を登録し、「種別」の項目に「１」を登録し、バッファ部３１Ｃに格納した基本コードの位置を示すポインタを「ポインタ」の項目に登録する。置換部５２は、ポインタ部３１Ｂの「長さ」の項目に、基本コードの長さを登録し、「予備符号」の項目に初期値「000000h」を登録する。さらに、置換部５２は、静的辞書３４の抽出された単語のレコードの「動的コード」の項目に割り当てられた圧縮符号を登録する。一方、例えば、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の未知語である場合、置換部５２は、図７Ｂに示したように、抽出された単語の文字列をバッファ部３１Ｃに登録する。置換部５２は、ポインタ部３１Ｂの「動的コード」の項目に、割り当てられた圧縮符号を登録し、「種別」の項目に「２」を登録し、バッファ部３１Ｃに格納した単語の文字列の位置を示すポインタを「ポインタ」の項目に登録する。置換部５２は、バッファ部３１Ｃに格納した単語の文字列の長さをポインタ部３１Ｂの「長さ」の項目に登録し、「予備符号」の項目に初期値「000000h」を登録する。置換部５２は、バッファ部３１Ｃに格納した単語の文字列に対応する動的ビットフィルタ部３１Ａに２グラム文字のレコードの「ポインタ」の項目に、割り当てられた圧縮符号へのポインタを登録する。」 「【図１】 ［図：0001392813000001.jpg］ 」 「【図３】 ［図：0001392813000002.jpg］ 」 「【図６Ａ】 ［図：0001392813000003.jpg］ 」 「【図６Ｂ】 ［図：0001392813000004.jpg］ 」 「【図６Ｃ】 ［図：0001392813000005.jpg］ 」 したがって、以上の摘記事項より、上記引用文献１には次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されていると認める。 （引用発明） 「携帯電話やスマートフォンなど端末装置１０が圧縮処理の対象である圧縮対象ファイル３２に含まれる「…a pen…Mickey…」を圧縮する場合に、（【００１１】） 端末装置１０の圧縮部４０は、圧縮対象ファイル３２に含まれる文書から単語単位に、それぞれの単語を読み出し、「a」、「pen」、「Mickey」を読み出し、圧縮部４０は、取得した単語を静的辞書３４と照合し、（【００１２】） 静的辞書３４は、単語毎の圧縮符号を記憶した圧縮用の辞書であり、出現頻度の高い高頻度単語については圧縮符号が登録され、一般的な文章で出現頻度の高い冠詞や動詞、名詞などの一般的な単語は、高頻度単語として静的辞書３４に登録され、専門的な用語や地名、名前などの固有名詞は、出現頻度の低い未知語として静的辞書３４に登録されず、（【００１３】） 圧縮部４０は、照合の結果、照合した単語に対応する圧縮符号が静的辞書３４に登録されている場合、照合した単語の圧縮符号を静的辞書３４から取得し、照合した単語を圧縮符号に変換して圧縮ファイル３３に出力し、（【００１４】） 圧縮部４０は、照合の結果、照合した単語に対応する圧縮符号が静的辞書３４に登録されていない場合、照合した単語に新たな圧縮符号を割り当て、照合した単語と、割り当てた新たな圧縮符号と、予備符号を動的辞書３１に登録し、（【００１５】） 端末装置１０は、圧縮対象ファイル３２の圧縮などの符号化を行う装置であり、端末装置１０は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置であり、端末装置１０は、記憶部２０と、制御部２１とを有し、（【００２１】） 制御部２１は、端末装置１０を制御するデバイスであり、圧縮部４０を有し、（【００４４】） 圧縮部４０は、圧縮対象ファイル３２から単語を抽出し、単語単位に圧縮符号を対応させた圧縮ファイル３３を生成し、抽出部５０と、判定部５１と、置換部５２と、生成部５３とを有し、（【００４５】） 記憶部２０は、制御部２１で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶し、圧縮処理を行うプログラムを記憶し、制御部２１で実行されるプログラムで用いられる各種データ、例えば、標準辞書３０と、動的辞書３１と、圧縮対象ファイル３２と、圧縮ファイル３３とを記憶し、（【００２３】） 動的辞書の動的ビットフィルタ部３１Ａは、「２グラム」、「ビットマップ」、「ポインタ」の各項目を有し、（【００３６】） 「２グラム」の項目は、単語に含まれる２グラム文字を記憶する領域であり、「ビットマップ」の項目は、単語内で２グラム文字が含まれる位置を表すビット列を記憶する領域であり、「ポインタ」は、ビットマップに該当する単語に対して割り当てられた圧縮符号が記憶されたポインタ部３１Ｂの記憶位置を示すポインタを記憶する領域であり、（【００３７】） ポインタ部３１Ｂは、「動的コード」、「種別」、「ポインタ」、「長さ」、「予備符号」の各項目を有し、（【００３８】） 「動的コード」の項目は、動的に割り当てられた圧縮符号を記憶する領域であり、「種別」の項目は、圧縮符号が割り当てられた単語の種別を記憶する領域であり、種別「１」を低頻度単語、種別「２」を未知語としており、「種別」の項目には、圧縮符号が割り当てられた単語が低頻度単語の場合、「１」が格納され、圧縮符号が割り当てられた単語が未知単語の場合、「２」が格納され、「ポインタ」の項目は、圧縮符号が割り当てられた単語が記憶されたバッファ部３１Ｃの記憶位置を示すポインタを記憶する領域であり、圧縮符号は、ポインタによってそれぞれ圧縮符号が割り当てられた単語に対応付けられ、（【００３９】） 判定部５１は、抽出部５０により抽出された単語に対して各種の判定を行い、抽出された単語が、高頻度単語、低頻度単語、未知語の何れかであるか判定し、抽出された単語を静的辞書３４と照合し、照合の結果、抽出された単語が静的辞書３４の何れにも該当しない場合、抽出された単語を未知語と判定し、抽出された単語が低頻度単語である場合、「動的コード」の項目のデータを確認し、「動的コード」の項目に圧縮符号が格納されている場合、抽出された単語が動的辞書３１に登録済みの低頻度単語と判定し、「動的コード」の項目に圧縮符号が格納されていない場合、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の低頻度単語と判定し、（【００４７】） 置換部５２は、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の未知語である場合、または、抽出された単語が動的辞書３１に未登録の低頻度単語である場合、抽出された単語に新たな圧縮符号を割り当て、予め定められた割当規則に従い、抽出された単語に新たな圧縮符号を割り当て、抽出された単語に対して、新規の３バイトの圧縮符号を動的に割り当て、抽出された単語を、割り当てられた圧縮符号に置換し、抽出された単語に対応して割り当てられた圧縮符号を生成部５３へ出力し、抽出された単語の基本コードをバッファ部３１Ｃに登録し、置換部５２は、ポインタ部３１Ｂの「動的コード」の項目に、割り当てられた圧縮符号を登録し、「種別」の項目に「１」を登録し、バッファ部３１Ｃに格納した基本コードの位置を示すポインタを「ポインタ」の項目に登録し、置換部５２は、ポインタ部３１Ｂの「長さ」の項目に、基本コードの長さを登録し、バッファ部３１Ｃに格納した単語の文字列に対応する動的ビットフィルタ部３１Ａに２グラム文字のレコードの「ポインタ」の項目に、割り当てられた圧縮符号へのポインタを登録し、（【００５０】） 圧縮対象ファイル３２は、圧縮対象のテキストデータが記憶されたファイルである（【００４３】） 圧縮処理（【００１１】）を行うプログラム。」 ２．引用文献２について 原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献２（特開２０１４－１８６４５７号公報（平成２６年１０月２日公開））には、以下の事項が記載されている。 「【０００２】 ・・・（省略）・・・データベースの符号化技術において、データ量を削減（圧縮）するための一般的な方式としては、辞書符号化方式が存在する。この方式は、行列で構成された表形式のデータ集合に対して、各列の取り得る値を辞書として別のデータ集合で管理し、各列の項目において別のデータ集合を参照することで、バイト数の多いデータや重複するデータを効率的に表現し、結果的に全体のデータ量を削減するものである。」 「【０００５】 ・・・（省略）・・・通信システムから時系列で生成されるログファイルのように、列数が多く、行数と比較して各列の取り得る値の種類が少数に限定され、且つ列間で連動して値が変化する特性を持つデータ集合に対して、効率的なデータ表現方式を提供するものである。・・・（省略）・・・データを符号化する場合において、組み合わせてデータ量の削減効果が高い列の組を順次見出してデータの構造化を図るデータ構造化方法、構造化されたデータを用いて元のデータを再構成するデータ再構成方法、及び、これらの方法を実現するためのデータ符号化装置を提供することを目的としている。 【０００６】 １行が複数の列から構成され、複数の行からなる複数値のデータ集合Ｔに対して、次の各手順を行うことを特徴としている。 （ａ）前記データ集合Ｔの各列において、重複しない値の集合を抽出し、通し番号を振ったデータ集合Ｃ１～Ｃｎを生成するステップ。 （ｂ）前記データ集合Ｔの各データについて、データ集合Ｃ１～Ｃｎを参照して書き換えたデータ集合Ｔ０を生成するステップ。 （ｃ）前記データ集合Ｔ０の全ての列の組合せにおいて、行毎に値を連結した場合に重複しない値の集合を抽出し、通し番号を振ったデータ集合ＣｐＣｑを生成するステップ。 （ｄ）前記ステップ（ｃ）で生成したＣｐＣｑにおいて、行数が最も少ない列の組合せであるペアＤ１={Ｃｐ，Ｃｑ}を生成し、ペアＤ１に対応するＣｐＣｑをデータ集合Ｄ１とするステップ（複数の組合せがある場合は複数のペアを生成する。ただし、各列はどれか1つのペアにのみ属するものとする。）。 （ｅ）前記データ集合Ｔ０を、前記ペアＤ１によりデータ集合Ｄ１を参照して書き換えたデータ集合Ｔ１を生成するステップ。」 「【００１８】 ・・・（省略）・・・データ符号化装置１０は、図１に示すように、元のデータ集合に対し辞書符号化方式により符号化を行う符号化部１１と、データ集合の各列の構造化を行う構造化部１２と、構造化情報を用いて元のデータ集合を再構成する再構成部１３と、各データを記憶する記憶部１４とを有している。」 「【００２５】 （手順１） データ集合Ｔの各列について、重複しない値の集合を抽出し、図５に示す各データ集合（データ集合Ｃ１,データ集合Ｃ２,データ集合Ｃ３,データ集合Ｃ４）を生成する（ステップ０ａ）。この処理は、符号化部１１の基本データ集合作成手段において、記憶部１４よりデータ集合Ｔを読み出し、重複しないデータ集合(Ｃ１～Ｃｎ)を抽出して、記憶部１４へ格納することで行われる。 【００２６】 データ集合Ｃ１～Ｃ４を参照して、データ集合Ｔの各列のデータを置き換えて辞書符号化したデータ集合ＴＯ（図６）を生成する（ステップ０ｂ）。この処理は、符号化部１１のデータ集合再構成手段において、データ集合Ｃ１～Ｃ４を用いてデータ集合Ｔを変換し、結果となるデータ集合ＴＯを記憶部１４に格納することで行われる。 【００２７】 ２つの列の各組合せ（Ｃ１Ｃ２，Ｃ１Ｃ３，Ｃ１Ｃ４，Ｃ２Ｃ３，Ｃ２Ｃ４，Ｃ３Ｃ４）において、行毎に値を連結した場合に重複しない値の集合を抽出し、それぞれデータ集合Ｃ１Ｃ２，Ｃ１Ｃ３，Ｃ１Ｃ４，Ｃ２Ｃ３，Ｃ２Ｃ４，Ｃ３Ｃ４（図７及び図８）を生成する（ステップ１）。この処理は、構造化部１２の抽出データ集合作成手段において、記憶部１４よりデータ集合Ｃ１～Ｃ４を読み出し、重複しない値の集合を抽出してそれぞれデータ集合ＣｐＣｑを生成し、結果を記憶部１４に格納することで行われる。 【００２８】 データ集合Ｃ１～Ｃ４の組み合わせによる行数（図９（ａ））から、行数が最も少ない列の組合せを求め、ペアＤ１を生成する（ステップ２）。この例の場合、ペアＤ１は、「Ｃ１とＣ３」の組合せとなり、その行数は「２」となる。行数が最も少ない組合せが複数ある場合は、複数のペアを生成する。ただし、各列は、どれか１つのペアにのみ属するものとする。 ペアとなる２つの列の組合せのデータ集合をデータ集合Ｄ１（図９（ｃ））とする。また、データ集合Ｄ１の行数をＮＤ１で表す。この例では、ＮＤ１は「２」となる。 【００２９】 この処理は、構造化部１２のペア選択手段において、ステップ１で生成したデータ集合を元に上記により図９（ｂ）のような構造化に関する情報を生成し、結果を記憶部１４に格納することで行われる。図９（ｂ）の構造化情報は、データ集合Ｃ１～Ｃ４に対して、「Ｃ１とＣ３」の組合せがペアＤ１となり、データ集合Ｄ１の行数が「２」であることを示している。 【００３０】 生成したペアＤ１「Ｃ１とＣ３」を用いてデータ集合Ｔ０（図６）を再構成しデータ集合Ｔ１（図１０）とする（ステップ３）。この処理は、構造化部１２のデータ集合再構成手段において、記憶部１４よりデータ集合Ｔ０を読み出し、ステップ２で生成したペア情報を用いてデータ集合Ｔ０を変換し、結果となるデータ集合Ｔ１を記憶部１４に格納することで行われる。 【００３１】 続いて、データ集合Ｔ１に対して、上述したステップ１～ステップ３の処理を繰り返して行う。 すなわち、データ集合Ｔ１における２つの列の各組合せ（Ｄ１Ｃ２, Ｄ１Ｃ４, Ｃ２Ｃ４）において、行毎に値を連結した場合に重複しない値の集合を抽出し、データ集合Ｄ１Ｃ２, Ｄ１Ｃ４（図１１）を生成する（ステップ１）。データ集合Ｃ２Ｃ４については前回のステップ１で既に作成されている（図８（ｂ））。 データ集合Ｄ１, Ｃ２, Ｃ４の組み合わせによる行数（図１２（ａ））から、行数が最も少ない列の組合せを求め、ペアＤ２を生成する（ステップ２）。 【００３２】 生成したペアＤ２を用いてデータ集合Ｔ１（図１０）を再構成しデータ集合（図１３）とする（ステップ３）。この例では、ペアＤ２は「Ｄ１，Ｃ４」となり、ＮＤ２は「５」となる。 この処理は、構造化部１２において、ステップ１で生成したデータ集合を元に上記により図１２（ｂ）のような構造化に関する情報を生成し、結果を記憶部１４に格納することで行われる。図１２（ｂ）の構造化情報は、図９（ｂ）の構造化情報に加えて、「Ｄ１とＣ４」の組合せがペアＤ２となり、データ集合Ｄ２の行数が「５」であることを示している。 【００３３】 ステップ１～ステップ３の処理は、ステップ２でＮＤiが元のデータ集合Ｔにおける全体の行数に等しくなるまで繰り返して行う（ステップ１０）。 この例では、次の繰り返し処理にてデータ集合Ｄ２Ｃ２が唯一生成され、「Ｄ２とＣ２」の組合せがペアＤ３となる。データ集合Ｄ２Ｃ２の行数ＮＤ３が「１０」となり、元のデータ集合Ｔの行数に等しくなるので、この時点でデータ構造化は終了し、残りの列を全て１つのペアＤ３（ペアＤｍ）とする（ステップ１１）。この例では、ペアＤ３は「Ｄ２とＣ２」となり、ＮＤ３は「１０」となる。 この処理は、構造化部１２におけるペア生成処理の終了判定（生成したペアＤｍのデータ集合Ｄｍの行数が元のデータ集合Ｔの行数に等しくなるか否かの判定）で行われる。 【００３４】 上述の処理で与えられたデータ集合Ｔｍ－１は、図１４（ｂ）のように符号化されたデータ集合Ｄｍとなる。また、図１４（ａ）のような構造化情報を取得する。 図１４（ａ）の構造化情報は、図９（ｂ）及び図１０（ｂ）の構造化情報に加えて、「Ｄ２とＣ２」の組合せがペアＤ３となり、データ集合Ｄ３の行数が「１０」であることを示している。」 「【図１】 ［図：0001392813000006.jpg］ 」 「【図２】 ［図：0001392813000007.jpg］ 」 「【図５】 ［図：0001392813000008.jpg］ 」 ３．引用文献３について 原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献３（特表２０１１－５３０２３４号公報（平成２３年１２月１５日公表））には、以下の事項が記載されている。 「【００３０】 図３は、上記の方法論を、生データ３００の入力で開始されるフロー図に従って概して記載する。３１０にて、上述したように、従来のシステムのようなレコードの各フィールドを一緒に保持することとは対照的に、データが、生データ３００の列に従って認識される。例えば、図４に示すように、各列は、シーケンスＣ４０１、Ｃ４０２、Ｃ４０３、Ｃ４０４、Ｃ４０５、Ｃ４０６等の独立したシーケンスを形成する。小売りのトランザクションデータがデータである場所では、例えば、列Ｃ４０１が製品の価格の文字列であり、列Ｃ４０２が仕入れの日付を表し、列Ｃ４０３が店舗立地を表す、などとすることができる。列ベースの組織は、コンピュータシステムにより収集されるほとんどの実在のデータが、表される値の観点からはそれほど多様ではないということを考慮すると、データ型において特有の類似性を保持する。３２０にて、列ベースデータは１つまたは複数の変換を施されて、均一に表される列ベースデータのシーケンスが形成される。一実施形態において、ステップ３２０では、辞書符号化および／または値符号化を介して、各列を削減しての整数のシーケンスのデータにする。 【００３１】 ３３０にて、列ベースシーケンスは、ランレングス符号化処理および選択的にビットパッキングで、圧縮される。一実施形態において、ランレングス符号化処理は、全ての列の、列の列データ値のシーケンスを並べ替え、これにより最も高い圧縮によるセービングが達成される。従って、ランレングス符号化により最高の削減が達成される列は、並べ替えられて、ランレングス符号化により置き換えられている共有の値をグループ化し、次に、ランレングスが並べ替えられたグループに対して定義される。一実施形態において、ランレングス符号化のアルゴリズムが列全体に渡って繰り返し適用され、各列を各工程で検査して、最高の圧縮によるセービングを達成するであろう列を判定する。 【００３２】 ランレングス符号化を適用することによる利得が、１つまたは複数の基準に従うと限界または最小となり、例えば、ビットセービングが不十分であったり、削減が閾値より低くなると、その適用による利得が相応して低下する。その結果、アルゴリズムを停止させることが可能であり、または、各列におけるランレングス符号化により符号化されない残りの値に対してビットパッキングを適用して、それらの値のストレージの必要性をさらに減少させることができる。ハイブリッドランレングス符号化およびビットパッキングの技術は、組み合わせて、列のシーケンス、特に、シーケンス内に表される値の数が有限または制限される列のシーケンス、を強力に削減することが可能である。 【００３３】 例えば、「性別」のフィールドが、男および女という２つのフィールドの値のみを持つ。ランレングス符号化では、そのようなフィールドは、データが、上述のように生データの列ベース表現に従って符号化される限り、非常にシンプルに表すことができる。これは、背景技術において記載した行に注目する従来の技術が、実際には各レコードのフィールドを一緒に保持することにより、列データの共通点を断ち切るからである。「２１」等の年齢の値の隣にある「男」は、単なる「男」または「女」という値の隣にある「男」という値と同じようには、圧縮されない。従って、データの列ベースの組織化は、効率的な圧縮を可能にし、かつ、処理の結果は、別個の、均一に表されコンパクト化される、データの列ベースシーケンスの組３４０となる。 【００３４】 図５は、実際のデータに基づくカラム化処理の例を与える。図５の例には、４つのデータレコード５００、５０１、５０２および５０３があるが、これは例示の簡素化のためのものであり、本発明は数テラバイトのデータに適用可能である。一般的に言えば、トランザクションデータは、コンピュータシステムにより記録される時、レコードごとに記録され、かつ、一般的にはレコードを受け取る時の時間順で記録される。従って、データは実際には行を持ち、行は各レコードに対応する。 【００３５】 図５において、レコード５００は、値「Ｊｏｎ」５１１を持つ名前フィールド５１０、値「５５５－１２１２」５２１を持つ電話番号フィールド５２０、値「ｊｏｎ＠ｇｏ」５３１を持つ電子メールフィールド５３０、値「２ １ｓｔ Ｓｔ」５４１を持つ住所フィールド５４０、および、値「Ｗａｓｈ」５５１を持つ州フィールド５５０、を有する。 【００３６】 レコード５０１は、値「Ａｍｙ」５１２を持つ名前フィールド５１０、値「１２３－４５６７」５２２を持つ電話番号フィールド５２０、値「Ａｍｙ＠ｗｏ」５３２を持つ電子メールフィールド５３０、値「１ ２ｎｄ Ｐｌ」５４２を持つ住所フィールド５４０、および、値「Ｍｏｎｔ」５５２を持つ州フィールド５５０、を有する。 【００３７】 レコード５０２は、値「Ｊｉｍｍｙ」５１３を持つ名前フィールド５１０、値「７６５－４３２１」５２３を持つ電話番号フィールド５２０、値「Ｊｉｍ＠ｓｏ」５３３を持つ電子メールフィールド５３０、値「９ Ｆｌｙ Ｒｄ」５４３を持つ住所フィールド５４０、および、値「Ｏｒｅｇ」５５３を持つ州フィールド５５０、を有する。 【００３８】 レコード５０３は、値「Ｋｉｍ」５１４を持つ名前フィールド５１０、値「９８７－６５４３」５２４を持つ電話番号フィールド５２０、値「Ｋｉｍ＠ｔｏ」５３４を持つ電子メールフィールド５３０、値「９１ Ｙ Ｓｔ」５４４を持つ住所フィールド５４０、および、値「Ｍｉｓｓ」５５４を持つ州フィールド５５０、を有する。 【００３９】 行表現５６０が再組織化列表現５７０にカラム化される時、それぞれ５個のフィールドを有する４つのレコードを有する代わりに、５つの列がフィールドに対応して形成される。 【００４０】 従って、列１は、値「Ｊｏｎ」５１１、続いて値「Ａｍｙ」５１２、続いて値「Ｊｉｍｍｙ」５１３、続いて値「Ｋｉｍ」５１４、を持つ名前フィールド５１０に対応する。同様に列２は、値「５５５－１２１２」５２１、続いて値「１２３－４５６７」５２２、続いて値「７６５－４３２１」５２３、続いて値「９８７－６５４３」５２４、を持つ電話番号フィールド５２０に対応する。列３は、値「ｊｏｎ＠ｇｏ」５３１、続いて値「Ａｍｙ＠ｗｏ」５３２、続いて値「Ｊｉｍ＠ｓｏ」５３３、続いて値「Ｋｉｍ＠ｔｏ」５３４、を持つ電子メールフィールド５３０に対応する。更には、列４は、値「２ １ｓｔ Ｓｔ」５４１、続いて値「１ ２ｎｄ Ｐｌ」５４２、続いて値「９ Ｆｌｙ Ｒｄ」５４３、続いて値「９１ Ｙ Ｓｔ」５４４、を持つ住所フィールド５４０に対応する。そして、列５は、値「Ｗａｓｈ」５５１、続いて値「Ｍｏｎｔ」５５２、続いて値「Ｏｒｅｇ」５５３、続いて値「Ｍｉｓｓ」５５４、を持つ州フィールド５５０に対応する。 【００４１】 一実施形態において、上述の技術に従って圧縮された列が、消費側のクライアントシステム上のメモリにロードされる時、データは各列Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５、Ｃ６に渡って分割されて、セグメント６００、６０２、６０４、６０６等を形成する。これに関して、各セグメントは数億以上の行を含むことができるため、例えば、クエリに従って、並列化によりデータの処理またはスキャンのスピードを向上させる。各セグメントの結果が集計されて結果の完全な組が形成され、一方、各セグメントが別個に処理される。 【００４２】 図７は、本明細書に記載される実施形態により採用されるような、辞書符号化の非限定的な例を例示するブロック図である。都市名の典型的な列７００には、値「Ｓｅａｔｔｌｅ」、「Ｌｏｓ Ａｎｇｅｌｅｓ」、「Ｒｅｄｍｏｎｄ」等を含むことができ、そのような値はそれ自体が何度も繰り返される。辞書符号化では、符号化された列７１０には、それぞれの別個の値に対するシンボル、例えば、値ごとの一意的な整数、が含まれる。従って、テキスト「Ｓｅａｔｔｌｅ」が何度も表される代わりに、整数「１」が記憶され、よりコンパクトである。より頻繁に繰り返される値は、最もコンパクトな表現（最小ビット、ビットにおける最小変更、等）にマッピングで列挙可能である。値「Ｓｅａｔｔｌｅ」は、辞書７２０の一部としてさらに符号化に含まれるが、「Ｓｅａｔｔｌｅ」は何度もではなく、一度表されれば良い。符号化される列７１０のストレージセービングは、辞書７２０に関わる余分に必要なストレージを大きく上回る。」 「【図３】 ［図：0001392813000009.jpg］ 」 「【図４】 ［図：0001392813000010.jpg］ 」 「【図５】 ［図：0001392813000011.jpg］ 」 「【図６】 ［図：0001392813000012.jpg］ 」 「【図７】 ［図：0001392813000013.jpg］ 」 ４．引用文献４について 原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献４（米国特許第７７６９７２９号明細書（２０１０年８月３日登録））には、以下の事項が記載されている。 「Although FIG.10 includes a certain combination and type of sub-processes, the process 1000, block vector compression, or both may involve fewer, different, or additional sub-processes. As examples, not all columns need be sorted; not all columns need be compressed according to block vector compression; dictionary-based compression of the columns need not be performed for all or any columns; sorting of columns need not be dependent on results of sorting other columns; block dictionaries may be reused; additional sub-processes may include receiving a query of one or more columns of data and the block vectors may be used in concert with the block dictionaries to find data matching criteria of the query; a delta buffer may be used and the delta buffer may be searched, in parallel, with the block vector and results from the delta buffer may be merged with other results; block vectors, block dictionaries, and offset values may be stored; offset values might not be generated; and the like.」（カラム21、21～37行） （当審訳）「図１０は、サブプロセスの特定の組み合わせおよびタイプを含むが、プロセス１０００は、ブロックベクトル圧縮、または両方が、より少ない、異なる、または追加のサブプロセスを含み得る。例として、すべての列を並べ替える必要はない。すべての列をブロックベクトル圧縮に従って圧縮する必要はない。列のディクショナリベースの圧縮は、すべてまたは一部の列に対して実行する必要はない。列のソートは、他のカラムのソート結果に依存する必要はない。ブロック辞書は再利用できる。追加のサブプロセスは、データの1つ以上の列のクエリーを受信することを含んでもよく、ブロックベクトルは、クエリーのデータ一致基準を見つけるためにブロック辞書と協調して使用され得る。デルタバッファが使用され、デルタバッファがブロックベクトルと並行して検索され、デルタバッファからの結果が他の結果とマージされてもよい。ブロックベクトル、ブロックディクショナリ、およびオフセット値を格納できる。オフセット値は生成されない可能性がある。」 「［Ｆｉｇ．１０］ ［図：0001392813000014.jpg］ 」 ５．引用文献５について 原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献５（米国特許出願公開第２００６／００８５７３７号明細書（２００６年４月２０日公開））には、以下の事項が記載されている。 「[0001] The present invention relates to a method and an apparatus for compressing a structured document, e.g. an XML (eXtensible Markup Language) or HTML (HyperText Markup Language) document.」 （当審訳）「［０００１］本発明は、構造化文書、例えば、ＸＭＬ(eXtensible Markup Language)、ＨＴＭＬ(HyperText Markup Language)文書を圧縮するための装置に関するものである。」 「[0007] XML documents can be compressed usmg genenc data compression algorithms (hereafter referred to as generic algorithms), such as LZ (Ziv and Lempel) family of algorithms. This can lead to decent compression ratio. However, the generic algorithms do not exploit the characteristics of XML, which may lead to better performance in terms of compression ratio, CPU load, and memory consumption. In particular, most of the compression algorithms requires relatively large amount of memory.」 （当審訳）「［０００７］ＸＭＬ文書は、一般的なデータ圧縮アルゴリズム(遺伝的アルゴリズム)を用いて圧縮することができる、ＬＺ（Ｚｉｖ）及びレンペル（Ｌｅｍｐｅｌ）のアルゴリズムである。これは、良好な圧縮比をもたらすことができる。しかし、一般的なアルゴリズムは、ＸＭＬの特徴を利用するわけではなく、それは圧縮率、ＣＰＵ負荷、メモリ消費量の点でより良好な性能をもたらし得る。具体的には、圧縮アルゴリズムのほとんどは、比較的多量のメモリを必要とする。」 「[0014] It is an object of the present invention to provide an improved compression/decompression scheme for structured documents which is fast and has low memory consumption.」 （当審訳）「［００１４］本発明の目的は、迅速であり、少量のメモリ消費を有する構造化された文書に対する改善した圧縮/伸張方式を提供する。」 「[0031] According to the invention, level numbers are assigned to the elements (i.e. nodes) in the tree. Thus, the root element has level 0, children of the root element have level 1, etc. This tree structure is utilized to generate different dictionaries for elements at different levels and compress an element only with the dictionary at its level FIG. 8 shows the dictionaries at different levels formed from the XML document example of FIG. 6. The forming of dictionaries individually for each level in a structured document will be described in greater detail below.」 （当審訳）「［００３１］本発明によれば、レベル番号が、ツリー内の要素(すなわち、ノード)に割り当てられる。このため、ルート要素は、レベル０を有し、ルート要素の子供は、レベル1等を有している。このツリー構造は、異なるレベルの要素に対して異なる辞書を生成し、そのレベルの辞書だけで要素を圧縮するために使用される。図８は、図６のＸＭＬ文書例から形成された異なるレベルの辞書を示している。構造化文書内の各レベルのための個別辞書の形成は、以下でより詳細に説明する。」 「［Ｆｉｇ．7］ ［図：0001392813000015.jpg］ 」 「［Ｆｉｇ．8］ ［図：0001392813000016.jpg］ 」 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。 ア 「コンピュータに、」について 引用発明における「端末装置１０」は、「例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置であるから、本願発明１における「コンピュータ」に相当する。 イ 「テキストデータを複数の動的辞書であって、先頭に登録される動的符号がそれぞれ異なる前記複数の動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定し、」について （ア）引用発明において、「圧縮対象ファイル３２は、圧縮対象のテキストデータが記憶されたファイルである」から、引用発明の「テキストデータ」は、本願発明１の「テキストデータ」に相当する。 （イ）引用発明の「端末装置１０の圧縮部４０は、圧縮対象ファイル３２に含まれる文書から単語単位に、それぞれの単語を読み出し、」「圧縮部４０は、取得した単語を静的辞書３４と照合し、」そして、引用発明における「動的辞書３１」は、「圧縮部４０」が「照合した単語に対応する圧縮符号が静的辞書３４に登録されていない場合、照合した単語に新たな圧縮符号を割り当て、照合した単語と、割り当てた新たな圧縮符号」を「登録」するから、引用発明の当該「動的辞書３１」は、本願発明１における「動的辞書」に相当する。 （ウ）引用発明における「単語」は、例えば、「圧縮対象ファイル３２に含まれる文章」から読み出された「a」、「pen」、「Mickey」であるから、本願発明１における「単語」に相当する。 そして、引用発明における「種別」の項目には、圧縮符号が割り当てられた単語が低頻度単語の場合、「１」が格納され、圧縮符号が割り当てられた単語が未知単語の場合、「２」が格納されるから、引用発明における「種別」の「１」や「２」が、本願発明１における「種別情報」に相当する。 （エ）そして、引用発明は、「テキストデータ」の中の「単語」に「動的辞書３１」を用いて、「圧縮符号」を割り当てる際に、「動的辞書」の中には、その単語の「種別情報」が登録されていることは、図６ｂからも明らかであるから、引用発明は、特定の単語の「種別情報」を有しているといえる。 （オ）以上（ア）～（エ）を踏まえると、引用発明と、本願発明１の「テキストデータを複数の動的辞書であって、先頭に登録される動的符号がそれぞれ異なる前記複数の動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定し、」との構成は、「テキストデータを動的辞書であって、前記動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報を有し」ている点で共通する。 ウ 「前記単語および前記単語に対応して生成された動的符号であって、前記第１の動的辞書に登録されていない動的符号を前記第１の動的辞書に登録し、」について （ア）引用発明における「圧縮符号」は、「圧縮部４０」が、「照合した単語に対応する圧縮符号が静的辞書３４に登録されていない場合」、「照合した単語」に「新たな圧縮符号」を割り当て、「照合した単語と、割り当てた新たな圧縮符号」を「動的辞書３１に登録」するものであるから、本願発明１における「前記単語に対応して生成された動的符号」に相当する。 （イ）「抽出された単語」が「動的辞書３１」に未登録の未知語である場合、または、「動的辞書３１」に「未登録」の「低頻度単語」である場合、予め定められた割当規則に従い、「抽出された単語」に「新たな圧縮符号」を割り当て、「割り当てられた圧縮符号」に置換し、抽出された単語に対応して割り当てられた圧縮符号を生成部５３へ出力し、「抽出された単語」の「基本コード」を「バッファ部３１Ｃ」に登録しているから、「抽出された単語」の「基本コード」および「新たな」、「割り当てられた圧縮符号」を登録している。 （ウ）よって、（ア）及び（イ）を踏まえると、本願発明１の「前記単語および前記単語に対応して生成された動的符号であって、前記第１の動的辞書に登録されていない動的符号を前記第１の動的辞書に登録し、」と、引用発明とは、「前記単語および前記単語に対応して生成された動的符号であって、前記動的辞書に登録されていない動的符号を前記動的辞書に登録」する点で共通する。 エ 「前記単語を前記動的符号を用いて符号化する処理を実行させる符号化プログラム。」について 上記イ、ウで検討したように、引用発明における「単語」、「圧縮符号」は、それぞれ、本願発明１における「単語」、「動的符号」に相当する。 引用発明における「圧縮処理を行うプログラム」は、「圧縮処理」が、「圧縮処理の対象である圧縮対象ファイル３２に含まれる「…a pen…Mickey…」を圧縮する」ことであり、「照合した単語に新たな圧縮符号を割り当て」る処理を行うものであり、「符号化」を行っていることは明らかであるから、本願発明１における「符号化プログラム」に相当する。 したがって、引用発明の「圧縮処理を行うプログラム」と本願発明１の「符号化プログラム」とは、「前記単語を前記動的符号を用いて符号化する処理を実行させる符号化プログラム」である点で一致する。 以上より、本願発明１と引用発明との間には、次の点で一致し、相違する。 （一致点） 「コンピュータに、 テキストデータを動的辞書であって、前記動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報を有し、 前記単語および前記単語に対応して生成された動的符号であって、前記動的辞書に登録されていない動的符号を前記動的辞書に登録し、 前記単語を前記動的符号を用いて符号化する 処理を実行させる符号化プログラム。」 （相違点１） 「動的辞書」について、本願発明１が「複数」有するのに対して、引用発明は、「複数」の動的辞書を有する点は特定されていない点。 （相違点２） 本願発明１では、「複数の動的辞書」が、「先頭に登録される動的符号がそれぞれ異なる前記複数の動的辞書」であるのに対して、引用発明ではそのような特定がない点。 （相違点３） 本願発明１では、「種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報」を有し、「複数の動的辞書」を用いて符号化する際に、「前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定し」ているのに対して、引用発明では、「動的辞書の位置情報」は有さず、「対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定」するものではない点。 （相違点４） 「前記単語および前記単語に対応して生成された動的符号であって」、「登録されていない動的符号を」、「登録」する「動的辞書」について、本願発明１では、該「動的辞書」は、上記相違点３で示した「第１の動的辞書」であって、すなわち「前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から」、「特定」された、「第１の動的辞書」であるのに対して、引用発明では、「前記単語および前記単語に対応して生成された動的符号であって」、「登録されていない動的符号を」、「登録」する「動的辞書」について、「前記第１の動的辞書」であるという特定がない点。 （２）相違点についての判断 事案に鑑み、（相違点３）について検討する。 「種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報」を有し、「複数の動的辞書」を用いて符号化する際に、「前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定」することは、引用発明、及び上記引用文献２―５には、記載も示唆もされておらず、当業者が容易に想到し得たものとはいえない。 したがって、本願発明１は、当業者であっても引用発明、及び引用文献２－５に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。 ２．本願発明２、３について 本願発明２、３も、本願発明１の「テキストデータを複数の動的辞書であって、先頭に登録される動的符号がそれぞれ異なる前記複数の動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定し、」と同一の構成を備えるものであるから、本願発明１と同じ理由により、当業者であっても、引用発明、及び引用文献２－５に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものとはいえない。 ３．本願発明４について 本願発明４は、本願発明１に対応する方法の発明であり、本願発明１の「テキストデータを複数の動的辞書であって、先頭に登録される動的符号がそれぞれ異なる前記複数の動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定し、」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様の理由により、当業者であっても、引用発明、及び引用文献２－５に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものとはいえない。 ４．本願発明５について、 本願発明５は、本願発明１に対応する装置の発明であり、本願発明１の「テキストデータを複数の動的辞書であって、先頭に登録される動的符号がそれぞれ異なる前記複数の動的辞書を用いて符号化する際に、前記テキストデータに含まれる単語に対し、前記テキストデータに含まれる特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報に基づき前記複数の動的辞書から第１の動的辞書を特定し、」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様の理由により、当業者であっても、引用発明、及び引用文献２－５に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものとはいえない。 第７ 原査定について １．理由２（特許法第２９条第２項）について 審判請求時の補正により、本願発明１－５は、前記相違点３に係る構成を有するものとなっており、拒絶査定において引用された引用文献１－５には、当該構成について、記載も示唆もされていない。 したがって、原査定の理由２（進歩性）を維持することはできない。 ２．理由３（特許法第３６条第６項第２号）について 審判請求時の補正により、補正前の請求項３の「前記属性情報は、前記テキストデータに用いられる言語における、特定の単語の種別情報である」という記載は削除され、請求項３の引用する請求項１の「前記テキストデータに含まれる単語の位置情報を示す属性情報」と矛盾するとする拒絶理由は解消し、代わりに補正後の請求項１においては、「特定の単語の種別情報と、前記種別情報に対応する特定の単語の符号化に用いる動的辞書の位置情報とを対応付けた属性情報」と補正され、「種別情報」と、「（動的辞書の）位置情報」との関係は、明確になったので、原査定の理由３（明確性）を維持することはできない。 第８ むすび 以上のとおり、原査定の理由によっては、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。