2022-003654

第２ 原査定の概要

原査定（令和３年１１月９日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。

本願請求項１－６、１１－１４に係る発明は、以下の引用文献Ａ、Ｂ、Ｄに記載された発明に基づいて、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。また、本願請求項７－１０に係る発明は、以下の引用文献Ａ－Ｄに記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。さらに、本願請求項１５、１６に係る発明は、以下の引用文献Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｅに記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。加えて、本願請求項１７に係る発明は、以下の引用文献Ａ－Ｅに記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。

＜引用文献等一覧＞

Ａ．米国特許出願公開第２０１６／０３０７２１０号明細書

Ｂ．米国特許出願公開第２００９／０１８３１２４号明細書

Ｃ．国際公開第２０１０／０８８２１７号

Ｄ．特表２００８－５２６１０１号公報

Ｅ．特開２００８－０２６９３９号公報

第３ 当審拒絶理由の概要

１ 当審拒絶理由１

当審が令和４年８月１６日付けで通知した拒絶理由（以下「当審拒絶理由１」という。）の概要は次のとおりである。

本願請求項１に係る発明は、以下の引用文献４に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。また、本願請求項２－５、１１－１４に係る発明は、以下の引用文献４、２に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。さらに、本願請求項６に係る発明は、以下の引用文献４、２、１に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。加えて、本願請求項７－１０に係る発明は、以下の引用文献４、２、１、３に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。また、本願請求項１５、１６に係る発明は、以下の引用文献４、２、５に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。さらに、本願請求項１７に係る発明は、以下の引用文献４、２、１、３、５に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。

＜引用文献等一覧＞

１．米国特許出願公開第２０１６／０３０７２１０号明細書（原査定時の引用文献Ａ）

２．米国特許出願公開第２００９／０１８３１２４号明細書（原査定時の引用文献Ｂ）

３．国際公開第２０１０／０８８２１７号（原査定時の引用文献Ｃ）

４．特表２００８－５２６１０１号公報（原査定時の引用文献Ｄ）

５．特開２００８－０２６９３９号公報（原査定時の引用文献Ｅ）

２ 当審拒絶理由２

当審が令和４年１２月１３日付けで通知した拒絶理由（以下「当審拒絶理由２」という。）の概要は次のとおりである。

理由（明確性）について

請求項１には「アクションの前記第1の以前のシーケンスを背景内に再現する」と記載されているが、以下のとおり、発明の範囲が不明確である。

本願明細書【００３６】－【００３８】及び【図２】の記載から、本願請求項１に係る発明の「アクションの前記第1の以前のシーケンスを背景内に再現する」という発明特定事項に該当する実施例は、「プロンプト２０５」又は「注文が行われたことを確認するスクリーン」などを前景として、かつ「Ｔｈｅ Ｐｉｚｚａ Ｐｌａｃｅ」というスクリーンを背景としてディスプレイ２００に表示されている状態において、前景で隠れていない背景内の一部に「Ｔｈｉｎ」、「Ｌａｒｇｅ」及び「Ｍａｒｉｎａｒａ」という入力パラメータを表示し、すなわち、それらをユーザに見せながら、「２つの大型薄クラストペパロニおよびオリーブピザならびに１つの大型野菜ピザを注文する」という以前のシーケンスを再現するものであると、一応、理解することができる。一方、本願明細書【００５７】には、「システムは、背景内または前景内でアクションを再現することができる。背景内で再現されるとき、ユーザは、提供された入力およびシステムによって選択された制御に応じて生成されたユーザインターフェースを見ることができない。前景の場合、ユーザはユーザインターフェースを見ることができる。」との記載があるが、上記理解との関係は判然としない。

そうすると、本願請求項１に係る発明は、上記本願明細書【００３６】－【００３８】及び【図２】の記載からの認定のとおり、背景内での再現の一部をユーザが見ることができる実施例を含んでいるのか、又は、上記本願明細書【００５７】の記載のとおり、背景内での再現をユーザが見ることができない実施例のみを含み、背景内での再現の一部をユーザが見ることができる実施例は含まれていないのか、不明確である。

したがって、本願請求項１に係る発明の範囲は不明確である。

また、請求項１を引用する請求項２－７にも同様の理由が該当する。

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５年２月８日提出の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り、本願発明１は以下のとおりの発明である。

「【請求項１】

ユーザ対話の第1の現在のシーケンスがユーザ対話の以前のシーケンスに対する類似性しきい値を満たすことができないと判定するステップと、

アクションの第1の現在のシーケンスが完了していると判定するステップと、

前記第1の現在のシーケンスを第1の以前のシーケンスとして保存するステップと、

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前記第1の以前のシーケンスに対する前記類似性しきい値を満たすとして第2の現在のシーケンスを識別するステップと、

前記第1の以前のシーケンスをショートカットとして保存するための承認を要求するプロンプトの表示を開始するステップと、

アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するための承認を要求するプロンプトの表示を開始するステップであって、

前記再現するための承認を要求する前記プロンプトは、再現されることになるアクションのシーケンスのハイレベル記述と、再現するための承認制御と、再現するための非承認制御とを含み、

前記ハイレベル記述は、前記ユーザ対話によって実際に提供された入力ではなく、前記ユーザ対話によって提供されると予測される少なくとも1つの入力に基づいて生成される、ステップと、

アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するための承認の受信に応じて、アクションの前記第1の以前のシーケンスを背景内に再現するステップであって、

前記背景内に再現するステップは、アクションの前記第1の以前のシーケンスの再現の終了に応じて生成されるユーザインターフェースのみを表示するステップを含む、ステップと

を含む、方法。」

また、本願発明２－６は、本願発明１を減縮した発明である。

さらに、本願発明７は、本願発明１を引用する「システム」の発明であり、実質的に、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

１ 引用文献１について

当審拒絶理由１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（下線は、当審で付した。以下同じ。）。

「【０００１】

背景技術

携帯電話または携帯端末は、拡張し続ける多種多様のサービスをユーザに提供できる極めて強力な音声およびデータ装置に進化している。移動端末ユーザは、習慣から同じかまたは類似したアクティビティを繰り返すことが多い。あいにく、ユーザは同じ結果を得るために毎回同じデータを入力する必要がある。移動端末に関連する入力メカニズムの多くは移動端末の携帯性により小さいので、上記行為はユーザにとって煩雑なものとなり得る。比較的小さな表示装置を監視ながら比較的小さなキーパッドにアクセスすることは苛立たしいものとなり得る。

【０００２】

必要とされるのは、認識済み入力データパターンから、移動端末上のユーザの多くのアクティビティを移動端末が学習し予想することができる手段である。」

「【０００３】

要約

本発明は、移動端末へのユーザ入力を予測するための方法、システムおよびコンピュータプログラム製品を含む。移動端末は、移動端末への入力を含む未加工ユーザ入力データレコードを生成する。コンテキストデータレコードが未加工ユーザ入力データレコードに追加され、両方が格納される。ユーザ入力の反復パターンを識別するために、別の工程により未加工ユーザ入力データベースに含まれるレコードを処理する。識別されたパターンは、認識済み入力パターンデータベースに格納される。次に、移動端末は、現在の入力を監視し、現在の入力と、認識済み入力パターンデータベースに格納された反復パターンとを比較する。現在の入力と反復パターンとが規定許容範囲内で一致すると、移動端末は、該移動端末にデータ入力処理を終了することを許可するよう、ユーザを促す（prompt）。あるいは、移動端末が高い信頼度を有する場合、移動端末は、ユーザを促すことなく自動的にデータ入力処理を終了してよい。」

「【０００７】

図１に、本発明に関係するハードウェアおよびソフトウエア構成部品を示す移動端末（携帯電話）１００の形態の携帯無線通信装置を例示する。本発明は、ユーザによる反復入力パターンを記録し発見するために、ユーザ入力を調整、制御、および処理するソフトウェアアプリケーションの形態を取る。反復入力パターンは、限定するものではないが、特に音声通信（電話ダイアリング、電話設定、データ通信（ＳＭＳまたはＭＭＳメッセージ通信、電子メール、インターネットアクセスおよびブラウジング、ＩＲまたはブルートゥースまたはシリアルケーブル接続）、電話管理（音量、背景表示、様々なテーマ、カメラ動作、ファイル管理などのプロフィル設定）、およびアプリケーション管理（電話帳、連絡先、カレンダー、タスク）を含む、移動端末の任意の数の機能形態と関連してよい。

【０００８】

基本となる前提は、ユーザ入力と、該ユーザ入力に関する同時発生のコンテキストデータ（contemporaneous contextual data）とを監視し格納するために、連続的に走るバックグラウンドアプリケーションを必要とする。「スマートモードアプリケーション」と呼ぶこのバックグラウンドアプリケーションはまた、反復パターンを求めて未加工ユーザ入力データを探査する。ユーザが新しい入力系列を開始した場合、スマートモードアプリケーションは、該入力を以前に使用されたものとして認識し、該入力を「終了する」ことをユーザに提案することができる。これは、手動で入力データを入力する際のユーザの時間と労力を省くであろう。

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【０００９】

移動端末１００は、カメラ１０５（静止画またはビデオ）、キーパッド１１０、マイクロホン１１５、タッチスクリーンディスプレイ１２０等のいくつかの入力モードを含むことができる。カメラ入力は身振り認識を含むであろう。マイクロホン入力は音声命令を含むであろうし、キーパッド入力は一つまたは複数のキー押しを含む。タッチスクリーン入力は、表示装置上の特定領域との接触応答を含む。マイクロプロセッサ１２５の支援によりバックグラウンドで実行するスマートモードアプリケーション１４５は、これら入力モードからのユーザ入力を監視し、データベース１４０に未加工入力データを格納する。スマートモードアプリケーション１４５はまた、限定するものではないが、固定メモリ１３０、およびＳＩＭカード、コンパクトフラッシュ、メモリスティック等の一つまたは複数の取り外し可能メモリ１３５を含む、他の移動端末構成部品へアクセスする。

【００１０】

図２に、ユーザの移動端末への入力意図を予測するために使用される工程を例示する。スマートモードアプリケーションは、機能的に２つのモードに分類される。第１のモードは学習モードである。第２のモードはパターン探査モード（pattern mining mode）である。

【００１１】

学習モードでは、スマートモードアプリケーションは、移動端末へのすべてのユーザ入力２１０を未加工ユーザ入力データベース２３０にログ記録する（２２０）。実際の入力に加えて、学習モード構成部品は、ユーザ入力レコードにコンテキストデータを加える。コンテキストデータは、限定するものではないが、日時のタイムスタンプ、地理的な位置データ、ネットワークコールまたはデータアクティビティ、および現在の移動端末プロフィル設定を含んでよい。コンテキストデータにより、パターン探査モード２４０は、単にコンテンツ関連だけでなく、時間的および／または空間的に関連し得るユーザ入力パターンを発見できるようになる。例えば、ユーザは、同じ番号をダイヤルするかもしれないし、あるいは毎日ほぼ同時刻にダイヤルするかもしれない。あるいは、ユーザは毎朝ほぼ同時刻に自分のカレンダーをチェックするかもしれない。コンテキストデータにより、パターン探査モードは、規則的にスケジューリングされた間隔で入力コンテンツが発生することを発見できる。

【００１２】

パターン探査モード２４０もまた、バックグラウンドで走る。パターン探査モードは、拡張し続ける入力パターンの未加工ユーザ入力データベースを連続的に処理する。パターン探査モードは、反復入力パターンを捜し出すために、実際のコンテンツデータとコンテキストデータを使用することによりその解析を行なう。パターン探査モードはまた、現在の入力が発生した際に、認識済み入力パターンのデータベース２５０と比較できるように、現在のユーザ入力を監視する。一致の可能性があることを示す閾値が発生すると、スマートモードアプリケーションはアクションを起こすことができる。

【００１３】

最も可能性の高いアクションは、スマートモードアプリケーションが予想されるユーザ入力の残りを表示装置に表示し、これがユーザの意図したものかどうかユーザに促す（２６０）。この促す動作（the prompt）に先立って、パターンが認識されたかもしれない旨の、ユーザへの可聴（信号音）、物理的（振動）、または視覚的（点滅アイコン等）警報があってもよい。そうであれば、それに応じてユーザは促す動作の受諾または拒絶を指示することができる（２７０）。ユーザが促す動作を受諾した場合、スマートモードアプリケーションは、入力系列が遂行していたであろう所望の機能またはアクティビティを自動的に実行する。ユーザが促す動作を拒絶した場合、ユーザは自由に移動端末への手動入力を続けることができる。

【００１４】

スマートモードアプリケーションが、これがユーザの意図であるという極めて高い確信をもってパターンを検知した場合、スマートモードアプリケーションは、ユーザに対する促し工程をバイパスし、自動的にアクティビティを開始してよい（２８０）。例えば、ユーザは、自分の一日のカレンダーが毎朝７時３０分に自分の装置上に自動的に表示されることを望むかもしれない。該装置の時計が午前７時３０分を表示するとカレンダーは自動的に表示されることになる。ユーザが７時３０分直前にカレンダーのための入力を開始すると、スマートモードアプリケーションは、これがユーザの意図であると確信し、自動的にタスクを実行してよい。

【００１５】

時には、ユーザ入力は、送信すべきメッセージを作成するような、部分的なタスクを示すかもしれない。スマートモードは、ユーザがメッセージを作成したいが、指定受信者が未だ分からないということを認識できる。この場合、スマートモードアプリケーションは、ユーザ入力の認識済みパターンに基づき、できるだけ多くのタスクを実行することができる。ユーザが受信者データおよびメッセージコンテンツまたは付属データを入力するために、メッセージ画面がユーザに提示される。スマートモードは、コンテンツ入力を監視し続けることができ、新しいパターンを認識することができる。このような場合、スマートモードアプリケーションが、受信者またはコンテンツデータが入力されていることを認識できるならば、ユーザは、受信者またはコンテンツデータのすべてを入力しなくてよい。したがって、本発明の予測入力形態は、本質的にインクリメンタル（incremental）であってよく、このことは、全体のタスクまたはアクティビティを構成するサブタスクまたはサブアクティビティを独立して認識することができ、それに作用することができることを意味する。

【００１６】

本発明の利点は、移動端末ユーザが特定のタスクを遂行するために同じかまたは類似した入力を繰り返す必要性を低減することができるということである。」

「【図１】

［図：0001395971000001.jpg］

」

「【図２】

［図：0001395971000002.jpg］

」

したがって、引用文献４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られる。

「移動端末へのユーザ入力を予測するための方法であって、

移動端末は、移動端末への入力を含む未加工ユーザ入力データレコードを生成し、コンテキストデータレコードが未加工ユーザ入力データレコードに追加され、両方が格納され、ユーザ入力の反復パターンを識別するために、別の工程により未加工ユーザ入力データベースに含まれるレコードを処理し、識別されたパターンは、認識済み入力パターンデータベースに格納され、次に、移動端末は、現在の入力を監視し、現在の入力と、認識済み入力パターンデータベースに格納された反復パターンとを比較し、現在の入力と反復パターンとが規定許容範囲内で一致すると、移動端末は、該移動端末にデータ入力処理を終了することを許可するよう、ユーザを促し（prompt）、あるいは、移動端末が高い信頼度を有する場合、移動端末は、ユーザを促すことなく自動的にデータ入力処理を終了してよく、

ユーザによる反復入力パターンを記録し発見するために、ユーザ入力を調整、制御、および処理するソフトウェアアプリケーションの形態を取り、反復入力パターンは、限定するものではないが、特に音声通信（電話ダイアリング、電話設定、データ通信（ＳＭＳまたはＭＭＳメッセージ通信、電子メール、インターネットアクセスおよびブラウジング、ＩＲまたはブルートゥースまたはシリアルケーブル接続）、電話管理（音量、背景表示、様々なテーマ、カメラ動作、ファイル管理などのプロフィル設定）、およびアプリケーション管理（電話帳、連絡先、カレンダー、タスク）を含む、移動端末の任意の数の機能形態と関連してよく、

ユーザが新しい入力系列を開始した場合、スマートモードアプリケーションは、該入力を以前に使用されたものとして認識し、該入力を「終了する」ことをユーザに提案することができ、

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移動端末１００は、カメラ１０５（静止画またはビデオ）、キーパッド１１０、マイクロホン１１５、タッチスクリーンディスプレイ１２０等のいくつかの入力モードを含むことができ、カメラ入力は身振り認識を含み、マイクロホン入力は音声命令を含むであろうし、キーパッド入力は一つまたは複数のキー押しを含み、タッチスクリーン入力は、表示装置上の特定領域との接触応答を含み、マイクロプロセッサ１２５の支援によりバックグラウンドで実行するスマートモードアプリケーション１４５は、これら入力モードからのユーザ入力を監視し、データベース１４０に未加工入力データを格納し、スマートモードアプリケーション１４５はまた、限定するものではないが、固定メモリ１３０、およびＳＩＭカード、コンパクトフラッシュ、メモリスティック等の一つまたは複数の取り外し可能メモリ１３５を含み、他の移動端末構成部品へアクセスし、

学習モードでは、スマートモードアプリケーションは、移動端末へのすべてのユーザ入力２１０を未加工ユーザ入力データベース２３０にログ記録し、実際の入力に加えて、学習モード構成部品は、ユーザ入力レコードにコンテキストデータを加え、コンテキストデータは、限定するものではないが、日時のタイムスタンプ、地理的な位置データ、ネットワークコールまたはデータアクティビティ、および現在の移動端末プロフィル設定を含んでよく、コンテキストデータにより、パターン探査モード２４０は、単にコンテンツ関連だけでなく、時間的および／または空間的に関連し得るユーザ入力パターンを発見できるようになり、例えば、ユーザは、同じ番号をダイヤルするかもしれないし、あるいは毎日ほぼ同時刻にダイヤルするかもしれないし、あるいは、ユーザは毎朝ほぼ同時刻に自分のカレンダーをチェックするかもしれないし、コンテキストデータにより、パターン探査モードは、規則的にスケジューリングされた間隔で入力コンテンツが発生することを発見でき、

パターン探査モードは、反復入力パターンを捜し出すために、実際のコンテンツデータとコンテキストデータを使用することによりその解析を行ない、パターン探査モードはまた、現在の入力が発生した際に、認識済み入力パターンのデータベース２５０と比較できるように、現在のユーザ入力を監視し、一致の可能性があることを示す閾値が発生すると、スマートモードアプリケーションはアクションを起こすことができ、

最も可能性の高いアクションは、スマートモードアプリケーションが予想されるユーザ入力の残りを表示装置に表示し、これがユーザの意図したものかどうかユーザに促し、それに応じてユーザは促す動作の受諾または拒絶を指示することができ、ユーザが促す動作を受諾した場合、スマートモードアプリケーションは、入力系列が遂行していたであろう所望の機能またはアクティビティを自動的に実行し、ユーザが促す動作を拒絶した場合、ユーザは自由に移動端末への手動入力を続けることができ、

スマートモードアプリケーションが、これがユーザの意図であるという極めて高い確信をもってパターンを検知した場合、スマートモードアプリケーションは、ユーザに対する促し工程をバイパスし、自動的にアクティビティを開始してよく、例えば、ユーザは、自分の一日のカレンダーが毎朝７時３０分に自分の装置上に自動的に表示されることを望むかもしれないし、該装置の時計が午前７時３０分を表示するとカレンダーは自動的に表示されることになり、ユーザが７時３０分直前にカレンダーのための入力を開始すると、スマートモードアプリケーションは、これがユーザの意図であると確信し、自動的にタスクを実行してよく、

ユーザ入力は、送信すべきメッセージを作成するような、部分的なタスクを示すかもしれず、スマートモードは、ユーザがメッセージを作成したいが、指定受信者が未だ分からないということを認識でき、この場合、スマートモードアプリケーションは、ユーザ入力の認識済みパターンに基づき、できるだけ多くのタスクを実行することができ、ユーザが受信者データおよびメッセージコンテンツまたは付属データを入力するために、メッセージ画面がユーザに提示され、スマートモードは、コンテンツ入力を監視し続けることができ、新しいパターンを認識することができ、このような場合、スマートモードアプリケーションが、受信者またはコンテンツデータが入力されていることを認識できるならば、ユーザは、受信者またはコンテンツデータのすべてを入力しなくてよい、

ことを特徴とする方法。」

２ 引用文献１について

当審拒絶理由１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（訳は当審訳。以下同じ。）。

「[0043] FIG. 2 shows details of the various components of the overall system environment of a multi-tenant data analysis system shown in FIG. 1, according to an embodiment. FIG. 2 provides further details of individual components shown in FIG. 1 as well as additional components. As shown in FIG. 2, customers 120 provide data stored in the multi-tenant data analysis system 100 and users 110 interact with the multi-tenant data analysis system 100 using client devices 205.

[0044] A client device 205 can be a conventional computer system (e.g., a desktop or laptop computer), a tablet, or a device having computer functionality such as a personal digital assistant (PDA), a mobile telephone, a smartphone or another suitable device. The client device 205 includes a client application 210 that allows the user 110 to interact with the multi-tenant data analysis system 100. The client application 210 presents user interfaces configured by the multi-tenant data analysis system 100 to the user. The client application 210 allows the user to interact with the multi-tenant data analysis system 100 by interacting with the widgets of the user interfaces presented to the user. The client application 210 forwards requests from the user based on user interactions with the user interfaces to the multi-tenant data analysis system 100.」

［当審訳］

「[0043]図2は、一実施形態による、図1に示すマルチテナントデータ分析システムのシステム環境全体の様々なコンポーネントの詳細を示す。図2は、図1に示される個々の構成要素ならびに追加の構成要素のさらなる詳細を提供する。図2に示すように、顧客120は、マルチテナントデータ分析システム100に記憶されたデータを提供し、ユーザ110は、クライアントデバイス205を使用してマルチテナントデータ分析システム100と対話する。

[0044]クライアントデバイス205は、従来のコンピュータシステム(たとえば、デスクトップ又はラップトップコンピュータ)、タブレット、又は携帯情報端末(PDA)、携帯電話、スマートフォンもしくは別の適切なデバイスなどのコンピュータ機能を有するデバイスであり得る。クライアントデバイス205は、ユーザ110がマルチテナントデータ分析システム100と対話することを可能にするクライアントアプリケーション210を含む。クライアントアプリケーション210は、マルチテナントデータ分析システム100によって構成されたユーザインターフェースをユーザに提示する。クライアントアプリケーション210は、ユーザに提示されるユーザインターフェースのウィジェットと対話することによって、ユーザがマルチテナントデータ分析システム100と対話することを可能にする。クライアントアプリケーション210は、ユーザインターフェースとのユーザ対話に基づくユーザからの要求をマルチテナントデータ分析システム100に転送する。」

「[0099] FIG. 9 shows a flowchart illustrating the overall process of performing data analysis based on recommendations of user actions based on collective intelligence, according to an embodiment. Various steps shown in the flowchart may be processed in an order different from that indicated in FIG. 9. For example, certain steps may be processed in parallel.

[0100] The multi-tenant data analysis system 100 monitors 910 interactions of users of the multi-tenant system made for performing data analysis. A users of the multi-tenant data analysis system 100 may review reports related to the customer associated with the user and perform various types of analysis of the report data, for example, filtering the data, comparing the report with another report, comparing a portion of the report with another portion of the report, changing the visualization of the report, and so on. The multi-tenant data analysis system 100 stores these interactions in the data store 250. The multi-tenant data analysis system 100 further associates an interaction with a context in which the user performed the interaction. The context may be specified by identifying the report with which the interaction was performed, one or more interactions performed by the user to get to the present user interface, the type of visualization of the report presented to the user via the client application 210, and so on.

[0101] The user interface manager 220 configures for presenting a user interface to the user for performing data analysis. The user interface manager 220 sends information describing the user interface to the client application 210 and the client application 210 presents 920 the user interface to the user. The user interface presents various widgets that allow the user to perform data analysis.

[0102] The multi-tenant data analysis system 100 repeats the following steps while the user performs the data analysis. The user interface manager 220 receives 930 a user interaction from the user via the user interface. For example, if the user is starting the data analysis process, the user may select a report for performing the analysis. In subsequent iterations, the user interaction may depend on the context of the user, for example, the type of report presented to the user, the types of interactions performed by the user using the report so far, and so on. The user interaction received 930 may be based on a recommendation presented to the user by a previous iteration.

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[0103] The analytics engine 310 determines 940 the result of processing based on the user interaction. Accordingly, the analytics engine 310 performs the processing requested by the user using the user interaction. For example, if the user interaction requests filtering the report based on certain criteria, the analytics engine 310 performs the filtering operation. Similarly, if the user interaction corresponds to comparing the report data with another report, the analytics engine 310 performs the comparison operation and generates a new report based on the result of the comparison operation.

[0104] The recommendation engine 150 further determines 950 one or more recommendations of potential user actions that the user can take subsequently. Details of how the recommendation engine 150 determines 950 the recommendations are illustrated in FIG. 10. The recommendation engine 150 sends the recommendations to the user interface manager 220.

[0105] The user interface manager 220 identifies widgets corresponding to each recommendation to be presented to the user. The identified widget allows the user to perform the recommended user action specified in the recommendation. The user interface manager 220 reconfigures the user interface presented to the user to display the identified widgets. The user interface manager 220 presents 960 the identified widgets via the user interface of the client application 210 to the user.

[0106] The steps 930, 940, 950, and 960 of the process are repeated as long as the user performs the data analysis. In other words, the multi-tenant data analysis system 100 to receives a user interaction, determine result of the requested processing based on the received user interaction, determines recommendations of potential user actions that the user can take for the resulting data, and reconfigures the user interface to present the results as well as widgets based on the recommendations. These steps are repeated while the user performs the data analysis.

[0107] FIG. 10 shows a flowchart illustrating a process for determining recommendations of user actions for presenting to a user performing data analysis according to the process of FIG. 9, according to an embodiment. Various steps shown in the flowchart may be processed in an order different from that indicated in FIG. 10. For example, certain steps may be performed in parallel.

[0108] The recommendation determination module 320 determines a context based on the data presented to the user via the user interface of the client application 210. The recommendation determination module 320 uses various factors to determine the context including the report or reports currently presented to the user, the interactions performed by the user with the currently presented reports, and so on. In an embodiment, the recommendation determination module 320 determines a signature based on the context by encoding the information of the context. The recommendation determination module 320 maps the signature of the context to a unique value, for example, a hash value.

[0109] The recommendation determination module 320 invokes the subset determination module 340 to determine 1020 subsets of users to be considered for making recommendations. The recommendation determination module 320 matches 1030 context of the user against context associated with past user actions performed by users of the subset. The recommendation determination module 320 identifies 1040 past user actions that were performed by users in matching contexts.

[0110] The recommendation scoring module 350 determines 1050 recommendation scores corresponding to the past user actions identified 1040. The recommendation determination module 320 ranks the past user actions based on their recommendation scores. The recommendation scoring module 350 selects 1060 a subset of the past user actions based on their scores. For example, the recommendation scoring module 350 may select all past user actions that are determined to have more than a threshold recommendation score value. Alternatively, the recommendation scoring module 350 may select a predetermined number of past user actions having the highest recommendation scores. The recommendation scoring module 350 uses the selected 1060 user actions to be the recommendations to be presented to the user in the present context of the user.」

［当審訳］

「[0099]図9は、一実施形態による、集合的インテリジェンスに基づくユーザアクションの推奨に基づいてデータ分析を実行する全体的なプロセスを示すフローチャートを示す。なお、フローチャートに示す各ステップは、図9に示す順序と異なる順序で処理されてもよい。例えば、いくつかのステップを並列に処理することができる。

[0100]マルチテナントデータ分析システム100は、データ分析を実行するために行われるマルチテナントシステムのユーザの対話を監視する(910)。マルチテナントデータ分析システム100のユーザは、ユーザに関連付けられた顧客に関連するレポートをレビューし、レポートデータの様々なタイプの分析、例えば、データのフィルタリング、レポートと別のレポートとの比較、レポートの一部とレポートの別の部分との比較、レポートの視覚化の変更などを実行することができる。マルチテナントデータ分析システム100は、これらの対話をデータストア250に記憶する。マルチテナントデータ分析システム100は、対話を、ユーザが対話を実行したコンテキストにさらに関連付ける。コンテキストは、対話が実行されたレポート、現在のユーザインターフェースに到達するためにユーザによって実行された1つ又は複数の対話、クライアントアプリケーション210を介してユーザに提示されるレポートの視覚化のタイプなどを識別することによって指定され得る。

[0101]ユーザインターフェースマネージャ220は、データ分析を実行するためにユーザにユーザインターフェースを提示するように構成される。ユーザインターフェースマネージャ220は、ユーザインターフェースを記述する情報をクライアントアプリケーション210に送信し、クライアントアプリケーション210は、ユーザインターフェースをユーザに提示する(920)。ユーザインターフェースは、ユーザがデータ分析を実行することを可能にする様々なウィジェットを提示する。

[0102]マルチテナントデータ分析システム100は、ユーザがデータ分析を実行する間、以下のステップを繰り返す。ユーザインターフェースマネージャ220は、ユーザインターフェースを介してユーザからユーザインタラクションを受信する(930)。例えば、ユーザがデータ分析プロセスを開始している場合、ユーザは、分析を実行するためのレポートを選択することができる。後続の反復では、ユーザ対話は、ユーザのコンテキスト、たとえば、ユーザに提示される報告のタイプ、これまでに報告を使用してユーザによって実行された対話のタイプなどに依存し得る。受信されたユーザ対話930は、以前の反復によってユーザに提示された推奨に基づき得る。

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[0103]分析エンジン310は、ユーザ対話に基づいて処理の結果を決定する(940)。したがって、分析エンジン310は、ユーザ対話を使用してユーザによって要求された処理を実行する。例えば、ユーザ対話が、ある基準に基づいてレポートをフィルタリングすることを要求する場合、分析エンジン310は、フィルタリング動作を実行する。同様に、ユーザ対話が、レポートデータを別のレポートと比較することに対応する場合、分析エンジン310は、比較動作を実行し、比較動作の結果に基づいて新しいレポートを生成する。

[0104]推奨エンジン150は、ユーザがその後に行うことができる潜在的なユーザアクションの951以上の推奨をさらに決定する。推奨エンジン150が推奨を決定する方法950の詳細を図10に示す。推奨エンジン150は、推奨をユーザインターフェースマネージャ220に送信する。

[0105]ユーザインターフェースマネージャ220は、ユーザに提示されるべき各推奨に対応するウィジェットを識別する。識別されたウィジェットは、ユーザが、推奨において指定された推奨ユーザアクションを実行することを可能にする。ユーザインターフェースマネージャ220は、識別されたウィジェットを表示するために、ユーザに提示されるユーザインターフェースを再構成する。ユーザインターフェースマネージャ220は、クライアントアプリケーション210のユーザインターフェースを介して、識別されたウィジェットをユーザに提示する(960)。

[0106]プロセスのステップ930、940、950、及び960は、ユーザがデータ分析を実行する限り繰り返される。言い換えれば、マルチテナントデータ分析システム100は、ユーザ対話を受信し、受信されたユーザ対話に基づいて要求された処理の結果を決定し、結果として生じるデータに対してユーザが取ることができる潜在的なユーザアクションの推奨を決定し、推奨に基づいて結果ならびにウィジェットを提示するようにユーザインターフェースを再構成する。これらのステップは、ユーザがデータ分析を実行する間に繰り返される。

[0107]図10は、一実施形態による、図9のプロセスに従ってデータ分析を実行するユーザに提示するためのユーザアクションの推奨を決定するためのプロセスを示すフローチャートを示す。なお、フローチャートに示す各ステップは、図10に示す順序と異なる順序で処理されてもよい。例えば、いくつかのステップを並行して実行することができる。

[0108]推奨決定モジュール320は、クライアントアプリケーション210のユーザインターフェースを介してユーザに提示されたデータに基づいてコンテキストを決定する。推奨決定モジュール320は、様々な要因を使用して、ユーザに現在提示されている1つ又は複数のレポート、ユーザによって現在提示されているレポートとの対話などを含むコンテキストを決定する。一実施形態では、推奨決定モジュール320は、コンテキストの情報を符号化することによって、コンテキストに基づいて署名を決定する。推奨決定モジュール320は、コンテキストの署名を一意の値、例えばハッシュ値にマッピングする。

[0109]推奨決定モジュール320は、サブセット決定モジュール340を呼び出して、推奨を行うために考慮されるべきユーザのサブセットを決定する(1020)。推奨決定モジュール320は、ユーザのコンテキストを、サブセットのユーザによって実行された過去のユーザアクションに関連付けられたコンテキストと照合する(1030)。推奨決定モジュール320は、マッチングコンテキストにおいてユーザによって実行された過去のユーザアクションを識別する(1040)。

[0110]推奨スコアリングモジュール350は、識別された(1040)過去のユーザアクションに対応する推奨スコアを決定する(1050)。推奨決定モジュール320は、過去のユーザアクションを、それらの推奨スコアに基づいてランク付けする。推奨スコアリングモジュール350は、過去のユーザアクションのサブセットを、それらのスコアに基づいて選択する(1060)。例えば、推奨スコアリングモジュール350は、閾値を超える推奨スコア値を有すると判定された全ての過去のユーザアクションを選択することができる。代替的に、推奨スコアリングモジュール350は、最高の推奨スコアを有する所定の数の過去のユーザアクションを選択することができる。リコメンデーションスコアリングモジュール350は、ユーザの現在のコンテキストにおいてユーザに提示されるリコメンデーションとなるように、選択された1060ユーザアクションを使用する。」

図１「

［図：0001395971000003.jpg］

」

図２「

［図：0001395971000004.jpg］

」

図９「

［図：0001395971000005.jpg］

」

図１０「

［図：0001395971000006.jpg］

」

３ 引用文献２について

当審拒絶理由１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。

「[0036] In case it is determined in step 232 that the predefined condition is not met, the method returns to step 210. However, if the condition is met, the method proceeds to step 234 where it is checked if a shortcut already exists for the launched functionality. If this is the case, this means that the user of the computer decided to launch the functionality without using the shortcut, which may be an indication that the user has forgotten the availability of the shortcut. The user may be reminded in step 236 that such a shortcut exists, e.g. by displaying a message on the computer display, after which the method returns to step 210. However, such a reminder may be skipped.

[0037] If no shortcut yet exists, the method proceeds to step 240, in which the user is prompted with a proposal to generate a shortcut. The response of the user is checked in step 242, followed by a generation of a shortcut in step 250 if the user has accepted the proposal. In a preferred embodiment of step 250, the user defines the shortcut in step 250. Alternatively, the computer program implementing the method shown in FIG. 2 may omit prompting the user in step 240 and generate a shortcut in step 250, after which the user is notified of the generation of the shortcut. The user may be given the option to accept or reject the generated shortcut. A further alternative may be the omission of steps 240 and 242, and directly asking the user to define a shortcut in step 250, which the user for instance may decline by canceling the request.

[0038] In an alternative embodiment, prior to prompting the user with the shortcut generation request, the method may include performing an analysis of the comfort level of the user with the performed sequence of non-launch actions up to the launch action. This sequence may include the launch action in an alternative embodiment. In case the user demonstrates a high comfort level in performing the sequence, e.g. the sequence has been performed relatively quickly, a decision may be taken not to generate a shortcut and return to step 210. In this alternative embodiment the user comfort level is evaluated separate to the complexity rating. However, as has been explained previously, the user comfort level may also be included in the calculation of the complexity rating, in which case such a separate evaluation step may be omitted. It is again emphasized that assessment of the user comfort level may be omitted altogether in yet another embodiment of this method.

[0039] Steps 240 and 250 may be implemented in any suitable way. A non-limiting example is given in FIGS. 3-5. A dialog box 300 may prompt the user that a useful shortcut may be generated. If the user accepts the proposal, a dialog box 400 may offer the user a choice of what type of shortcut the user wants to generate, after which a dialog box 500 may appear giving instructions on how to generate and save the shortcut.」

［当審訳］

「[0036]ステップ232において、所定の条件が満たされていないと判定された場合、方法はステップ210に戻る。しかしながら、条件が満たされる場合、方法はステップ234に進み、起動された機能のショートカットが既に存在するかどうかがチェックされる。これが当てはまる場合、これは、コンピュータのユーザがショートカットを使用せずに機能を起動することを決定したことを意味し、これは、ユーザがショートカットの利用可能性を忘れたことを示すことができる。ユーザは、ステップ236において、例えば、コンピュータディスプレイ上にメッセージを表示することによって、そのようなショートカットが存在することを思い出させられてもよく、その後、方法はステップ210に戻る。しかしながら、そのようなリマインダはスキップされてもよい。

[0037]ショートカットがまだ存在しない場合、方法はステップ240に進み、ショートカットを生成する提案をユーザに促す。ステップ242でユーザの応答をチェックし、ユーザが提案を受け入れた場合には、ステップ250でショートカットを生成する。ステップ250の好ましい実施形態では、ユーザはステップ250でショートカットを定義する。あるいは、図2に示す方法を実施するコンピュータプログラムは、ステップ240でユーザにプロンプトを出すことを省略し、ステップ250でショートカットを生成し、その後、ショートカットの生成をユーザに通知することができる。ユーザは、生成されたショートカットを受諾又は拒否するオプションを与えられ得る。さらなる代替形態は、ステップ240及び242を省略し、ステップ250でショートカットを定義するようにユーザに直接求めることであってもよく、ユーザは、たとえば要求をキャンセルすることによって拒否することができる。

[0038]代替実施形態では、ショートカット生成要求をユーザに促す前に、方法は、起動動作までの非起動動作の実行されたシーケンスを用いてユーザの快適レベルの分析を実行することを含み得る。翻訳できませんでしたユーザがシーケンスを実行する際に高い快適性レベルを示した場合、例えば、シーケンスが比較的迅速に実行された場合、ショートカットを生成しないように決定し、ステップ210に戻ることができる。この代替的な実施形態では、ユーザ快適レベルは、複雑性格付けとは別に評価される。しかしながら、先に説明したように、ユーザ快適レベルは、複雑さレーティングの計算に含まれてもよく、この場合、そのような別個の評価ステップは省略されてもよい。この方法のさらに別の実施形態では、ユーザ快適レベルの評価を完全に省略することができることを再び強調する。

[0039]ステップ240及び250は、任意の適切な方法で実装され得る。非限定的な例を図3-5に示す。ダイアログボックス300は、有用なショートカットが生成され得ることをユーザに促し得る。ユーザが提案を受け入れる場合、ダイアログボックス400は、ユーザがどのタイプのショートカットを生成したいかの選択をユーザに提供することができ、その後、ダイアログボックス500が現れて、ショートカットをどのように生成し、保存するかについての指示を与えることができる。」

図２「

［図：0001395971000007.jpg］

」

図３「

［図：0001395971000008.jpg］

」

４ 引用文献３について

当審拒絶理由１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。

「[0020] In one embodiment, the optimization rules described above can only be used when the prefix of a rule matches the user's current sequence of activities. That is, the states contained in the prefix must be exactly the same as the user's current sequence of states.Recall that the interaction state includes at least information about the page currently loaded in the browser, the content of the clipboard, the highlighted text on the current page, and the user inputs made to the current page. The size of the space defined by the valid values of the interaction state is thus very large. A problem with such large state space is that the chances of having matching state sequences are small, making it hard to differentiate frequently used tasks from rarely used tasks. An event more serious problem is that it prevents an optimization rule generated from one task to be applied to a slightly different task, and precludes any optimization rules to be applied to any tasks that involve a newly generated page that are essentially a newer version of a previously used page (such as a page that embeds session information).」

［当審訳］

「[0020]一実施形態では、上述の最適化ルールは、ルールのプレフィックスがユーザの現在のアクティビティシーケンスに一致するときにのみ使用することができる。すなわち、プレフィックスに含まれる状態は、ユーザの現在の状態シーケンスと正確に同じでなければならない。対話状態は、少なくとも、ブラウザに現在ロードされているページ、クリップボードのコンテンツ、現在のページ上の強調表示されたテキスト、及び現在のページに対して行われたユーザ入力に関する情報を含むことを想起されたい。したがって、相互作用状態の有効値によって定義される空間のサイズは非常に大きい。このような大きな状態空間に伴う問題は、一致する状態シーケンスを有する可能性が小さく、頻繁に使用されるタスクをめったに使用されないタスクから区別することを困難にすることである。より深刻な問題は、1つのタスクから生成された最適化ルールがわずかに異なるタスクに適用されることを防止し、本質的に以前に使用されたページ(セッション情報を埋め込むページなど)のより新しいバージョンである新たに生成されたページを任意のタスクに適用される任意の最適化ルールを除外することである。」

「[0035] Each of these events changes the interaction state. In one embodiment, the interaction state is defined by the values of following variables:

・the page that is currently opened and/or being viewed in the browser,

・the highlighted text of the current page,

・content of the clipboard,

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・form inputs made to the current page, and

・inputs in the URL bar.

[0036] Trail generator 302 of MC 300 receives relevant user interaction events 312 from browser event listener 301, and breaks a sequence of such events into trails 313. A trail is a segment of an interaction event sequence. In one embodiment, a trail is a sequential list of nodes, with each node denoting an interaction state. A directed arc from one node to another stands for an event that caused the transition between the two interaction states.

[0037] In one embodiment, event sequences are broken down at places with abnormally long time gaps. These abnormally long time gaps can be any length, such as 30 seconds, 60 seconds, etc. and may depend on the user's history. Figure 4 shows an example: assuming a user started from opening his browser (State-0), then loaded the gadgettell.com homepage by typing the URL of the website in the URL bar (State- 1), and then navigated to a page describing a gadget called "ZVBox"(State-2). Further assume that the user spent several minutes reading the "ZVBox" article and became interested in the device. Because of his interest, he highlight the word "ZVBox" in the article (State-3), copied it to the clipboard, then went to Amazon website by typing "amazon.com" in the URL bar (State-4), and finally pasted "ZVBox" into the Amazon search box (State-5) and submitted a search request (State-6, which is not shown).

[0038] This sequence of events can be broken down into two trails, one with (State-O, State- 1, State-2) and the other with (State-2, State-3, State-4, State-5, and State-6), as the user spends an "abnormally long" time at State-2 before he triggered another interaction event to go to State-3. In one embodiment, "abnormally long" is quantified as greater than Alpha * Mean + Beta * Dev, where Mean is the average transitioning time between two consecutive states within the same trail, Dev is its standard deviation, and both Alpha and Beta are customizable coefficients. A sample value for Alpha is 1.5 and a sample value for Beta is 2.

[0039] Note that a trail does not have to strictly correspond to a task, but may be a lightweight approximation of a task in that it involves less computation and effort for the user.

Trails are stored in one or more trail databases; a trail can be saved to a database private to the user, and also optionally saved to any database entitled to a user group that the user belongs to.」

［当審訳］

「[0035]これらのイベントの各々は、対話状態を変更する。一実施形態では、相互作用状態は、以下の変数の値によって定義される。

・ブラウザにおいて現在開かれている及び/又は見られているページ、

・現在のページの強調表示されたテキスト、

・クリップボードのコンテンツ、

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・現在のページに対して行われた入力、

・URLバーへの入力。

[0036]MC300のトレイル生成器302は、ブラウザイベントリスナ301から関連するユーザインタラクションイベント312を受信し、そのようなイベントのシーケンスをトレイル313に分割する。トレイルは、インタラクションイベントシーケンスのセグメントである。一実施形態では、トレイルはノードの順次リストであり、各ノードは相互作用状態を示す。1つのノードから別のノードへの有向アークは、2つの相互作用状態間の遷移を引き起こしたイベントを表す。

[0037]一実施形態では、イベントシーケンスは、異常に長い時間ギャップを有する場所で分解される。これらの異常に長い時間間隔は、30秒、60秒などの任意の長さであり得、ユーザの履歴に依存し得る。図4は、ユーザが自分のブラウザを開き始め(状態-0)、次いで、ウェブサイトのURLをURLバーにタイプすることによってgadgettell.comホームページをロードし(状態-1)、次いで、ZVBoxと呼ばれるガジェットを記述するページにナビゲートした(状態-2)と仮定を示す。さらに、ユーザがZVBox記事を読むのに数分を費やし、デバイスに興味を持ったと仮定する。彼の関心のために、彼は、記事内の単語ZVBoxを強調表示し(状態3)、それをクリップボードにコピーし、次いで、amazon.comをURLバーにタイプすることによってAmazonウェブサイトに行き(状態4)、最後に、ZVBoxをAmazon検索ボックスにペーストし(状態5)、検索要求を提出した(状態6、図示せず)。

[0038]このイベントのシーケンスは、2つのトレイルに分割することができる。(状態-0、状態-1、状態-2)、及び(状態-2、状態-3、状態-4、状態-5、及び状態-6)を有する他方は、ユーザが別の対話イベントをトリガして状態-3に進む前に、状態-2で異常に長い時間を費やす。一実施形態では、異常に長いことは、Alpha*Mean+Beta*Devよりも大きいものとして定量化され、ここで、Meanは、同じトレイル内の2つの連続する状態間の平均遷移時間であり、Devは、その標準偏差であり、Alpha及びBetaの両方は、カスタマイズ可能な係数である。アルファのサンプル値は1.5であり、ベータのサンプル値は2である。

[0039]トレイルは、タスクに厳密に対応する必要はないが、ユーザにとってより少ない計算及び労力を伴うという点で、タスクの軽量な近似であり得ることに留意されたい。

トレイルは、1つ以上のトレイルデータベースに格納され、トレイルは、ユーザに対してプライベートなデータベースに保存することができ、また、オプションとして、ユーザが属するユーザグループの資格を有する任意のデータベースに保存することができる。」

５ 引用文献５について

当審拒絶理由１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。

「【００３７】

図７に示す状態遷移図における「患者検査中」の状態において、「検査終了ボタン」を押すという操作がされると、まず全ての動作情報についての上述した処理が終了したか否かを判断し（ＳＴ８）、終了したのであれば「待機中」の状態に戻るので、この検査業務が完了したと認識することができる。そこで、検査業務の時刻を業務終了時刻として記録するとともに（ＳＴ９）、操作シーケンス抽出手段２ｅは、それまで記憶していた時刻、検査項目、イベント情報の組みを時間順に並べなおして、１つの操作シーケンスとして関連づけて保存する（ＳＴ１０）。すなわち、例えば、図１０に示すように、操作者による操作の情報（例えば、「検査選択ボタン」）とこの操作に対応する動作情報（例えば、「ＷＭ＿ＬＢＵＴＴＯＮＤＢＣＬＫ（２８１，１６４）」とが関連づけられて一つの操作シーケンスを構成する。操作シーケンス抽出手段２ｅは、操作項目定義ファイルにある操作項目であって、検査の流れの例を示す図４の操作情報リストに挙げられている操作項目と合致する操作ごとに上述したステップを繰り返す。」

【図７】「

［図：0001395971000009.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と、次のことがいえる。

ア 引用発明の「ユーザ入力」、「入力系列」、「パターン」及び「入力パターン」は、ともに、ユーザ対話に関する複数の連続した入力であることは明らかであるから、本願発明１の「ユーザ対話の」「シーケンス」に相当する。また、引用発明の「認識済み入力パターン」は、以前に入力されたパターンであるから、本願発明１の「ユーザ対話の」「以前のシーケンス」に相当する。さらに、引用発明の「一致の可能性があることを示す閾値」は、類似性に関するしきい値であるといえるから、本願発明１の「類似性しきい値」に相当する。加えて、引用発明において、「パターン探査モードはまた、現在の入力が発生した際に、認識済み入力パターンのデータベース２５０と比較できるように、現在のユーザ入力を監視し、一致の可能性があることを示す閾値が発生すると、スマートモードアプリケーションはアクションを起こすことができ」ることから、「一致の可能性があることを示す閾値」を満たすことができないことも判定していることは明らかである。したがって、本願発明１と引用発明は、「ユーザ対話の第1の現在のシーケンスがユーザ対話の以前のシーケンスに対する類似性しきい値を満たすことができないと判定するステップ」を含む点で一致する。

イ 引用発明の「入力」は、アクションの一種といえるから、本願発明１の「アクション」に相当する。また、引用発明において、「パターン探査モードはまた、現在の入力が発生した際に、認識済み入力パターンのデータベース２５０と比較できるように、現在のユーザ入力を監視」することから、認識済み入力パターンと比較できるように、現在の入力が完了していると判定していることは明らかである。したがって、上記アを踏まえると、本願発明１と引用発明は、「アクションの第1の現在のシーケンスが完了していると判定するステップ」を含む点で一致する。

ウ 引用発明において、「識別されたパターンは、認識済み入力パターンデータベースに格納され」るから、上記アを踏まえると、本願発明１と引用発明は、「前記第1の現在のシーケンスを第1の以前のシーケンスとして保存するステップ」を含む点で一致する。

エ 引用発明において、「パターン探査モードはまた、現在の入力が発生した際に、認識済み入力パターンのデータベース２５０と比較できるように、現在のユーザ入力を監視し、一致の可能性があることを示す閾値が発生すると、スマートモードアプリケーションはアクションを起こすことができ」ることから、上記アを踏まえると、本願発明１と引用発明は、「前記第1の以前のシーケンスに対する前記類似性しきい値を満たすとして第2の現在のシーケンスを識別するステップ」を含む点で一致する。

オ 引用発明の「予想されるユーザ入力の残り」は、「認識済み入力パターン」に基づいて再現されるユーザ入力であることは明らかであって、未入力のユーザ入力であるといえるから、本願発明１の「再現」対象の「アクションの前記第1の以前のシーケンス」及び「再現されることになるアクションのシーケンス」に相当する。したがって、上記ア、イを踏まえると、引用発明の「予想されるユーザ入力の残りを表示装置に表示し、これがユーザの意図したものかどうかユーザに促」すことは、本願発明１の「アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するための承認を要求するプロンプトの表示を開始するステップ」に相当する。

カ 引用発明の「受諾」及び「拒絶」は、それぞれ、本願発明１の「承認」及び「非承認」に相当する。また、引用発明の「ユーザが促す動作を受諾した場合、スマートモードアプリケーションは、入力系列が遂行していたであろう所望の機能またはアクティビティを自動的に実行」すること及び「ユーザが促す動作を拒絶した場合、ユーザは自由に移動端末への手動入力を続けることができ」ることは、それぞれ、本願発明１の「再現するための承認制御」及び「再現するための非承認制御」に相当する。したがって、上記ア、オを踏まえると、引用発明は、本願発明１の「前記再現するための承認を要求する前記プロンプトは、再現されることになるアクションのシーケンスのハイレベル記述と、再現するための承認制御と、再現するための非承認制御とを含」む構成と、「前記再現するための承認を要求する前記プロンプトは」、「再現されることになるアクションのシーケンスの記述と、再現するための承認制御と、再現するための非承認制御とを含」む点で共通する。

キ 引用発明において、「ユーザが促す動作を受諾した場合、スマートモードアプリケーションは、入力系列が遂行していたであろう所望の機能またはアクティビティを自動的に実行」していることから、以前の入力系列を再現するための受諾の指示を受信に応じて、以前の入力系列を再現していることは明らかである。したがって、上記ア、イ、オ、カを踏まえると、引用発明は、本願発明１の「アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するための承認の受信に応じて、アクションの前記第1の以前のシーケンスを背景内に再現するステップ」と、「アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するための承認の受信に応じて、アクションの前記第１の以前のシーケンスを再現するステップ」である点で共通する。

したがって、本願発明１と引用発明との間には、次の一致点、相違点があるといえる。

（一致点）

「ユーザ対話の第1の現在のシーケンスがユーザ対話の以前のシーケンスに対する類似性しきい値を満たすことができないと判定するステップと、

アクションの第1の現在のシーケンスが完了していると判定するステップと、

前記第1の現在のシーケンスを第1の以前のシーケンスとして保存するステップと、

前記第1の以前のシーケンスに対する前記類似性しきい値を満たすとして第2の現在のシーケンスを識別するステップと、

アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するための承認を要求するプロンプトの表示を開始するステップであって、

前記再現するための承認を要求する前記プロンプトは、再現されることになるアクションのシーケンスの記述と、再現するための承認制御と、再現するための非承認制御とを含む、ステップと、

アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するための承認の受信に応じて、アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するステップと

を含む、方法。」

である点で一致している。

（相違点１）

本願発明１では、「前記第1の以前のシーケンスをショートカットとして保存するための承認を要求するプロンプトの表示を開始するステップ」を含むのに対し、引用発明では、このような構成について特定されていない点。

（相違点２）

再現されることになるアクションのシーケンスの記述において、本願発明１では、「ハイレベル記述」であり、「前記ハイレベル記述は、前記ユーザ対話によって実際に提供された入力ではなく、前記ユーザ対話によって提供されると予測される少なくとも1つの入力に基づいて生成される」のに対し、引用発明では、このような構成について特定されていない点。

（相違点３）

アクションの前記第1の以前のシーケンスを再現するステップにおいて、本願発明１では、「背景内に再現するステップであって」、「前記背景内に再現するステップは、アクションの前記第1の以前のシーケンスの再現の終了に応じて生成されるユーザインターフェースのみを表示するステップを含む」のに対し、引用発明では、このような構成について特定されていない点。

（２）相違点についての判断

事案に鑑みて、上記相違点３について先に検討する。

引用文献１－３、５には、上記相違点３に係る本願発明１の構成について記載も示唆もなく、また、このような構成が本願の優先日前において周知技術であったともいえないので、当業者といえども、引用発明及び引用文献１－３、５に記載された技術的事項から、上記相違点３に係る本願発明１の構成を容易に想到することはできない。

したがって、上記相違点１、２について判断するまでもなく、本願発明１は、当業者であっても、引用発明及び引用文献１－３、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。

２ 本願発明２－６について

本願発明２－６は、本願発明１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１－３、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７について

本願発明７は、実質的に、本願発明１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１－３、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 原査定についての判断

令和５年２月８日にされた手続補正により、補正後の請求項１－７は、実質的に、上記相違点３に係る本願発明１の構成を有するものとなった。当該構成は、原査定における引用文献Ａ－Ｅ（当審拒絶理由における引用文献１－５）には記載されておらず、本願の優先日前における周知技術でもないので、本願発明１－７は、当業者であっても、引用文献Ａ－Ｅに記載された発明に基づいて容易に発明できたものではない。

したがって、原査定を維持することはできない。

第８ 当審拒絶理由２についての判断

令和５年２月８日にされた手続補正において、「前記背景内に再現するステップは、アクションの前記第1の以前のシーケンスの再現の終了に応じて生成されるユーザインターフェースのみを表示するステップ」を追加する補正がされた結果、この拒絶の理由は解消した。

第９ むすび

以上のとおり、原査定の理由によって、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。