2022-011234

第２ 原査定の概要

原査定（令和４年４月１４日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。

（進歩性）本願の特許請求の範囲の請求項１－９に係る発明は，以下の引用文献ＡおよびＢに記載された発明に基づいて，その出願前に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。

記

Ａ．特表２０１５－５０６５１１号公報

Ｂ．特開２０１２－７９２４７号公報（周知技術を示す文献）

第３ 当審拒絶理由の概要

令和５年１月１７日付けで当審が通知した拒絶理由の概要は，次のとおりのものである。

（進歩性）本願の特許請求の範囲の請求項１－９に係る発明は，以下の引用文献１に記載された発明及び引用文献２に記載された周知技術に基づいて，その出願前に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２９条２項の規定により特許を受けることができない。

記

１．国際公開第２０１５／０４５１５５号

２．特表２０１５－５０６５１１号公報（原査定の引用文献Ａ）

第４ 本願発明

本願請求項１に係る発明ないし請求項９に係る発明（以下，それぞれ，「本願発明１」ないし「本願発明９」という。）は，令和５年３月２０日提出の手続補正書によって補正（以下，「本件補正」という。）された特許請求の範囲の請求項１ないし９に記載された事項により特定される以下のとおりの発明である。

「【請求項１】

所定の電子商取引サービスにおいて提供される商品に関する対象情報であって，当該商品の購入者により入力されたレビューを示す対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報であって，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示手順と，

前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付手順と

をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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【請求項２】

前記表示手順は，

前記対象情報から抽出した文字列に基づく前記タグ情報の候補を表示する

ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。

【請求項３】

前記表示手順は，

前記対象情報及び前記タグ情報の候補を表示し，

前記受付手順は，

前記タグ情報の候補の抽出元である前記文字列に対する前記操作を受け付ける

ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。

【請求項４】

前記文字列に対する前記操作が受け付けられた場合，当該文字列を当該操作に応じた表示態様で表示させる表示制御手順

をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。

【請求項５】

前記表示手順は，

前記商品の購入目的または前記商品の使用感に関する前記タグ情報の候補を表示する

ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項６】

前記表示手順は，

前記対象情報から前記タグ情報の候補の抽出処理を行うモデルにより抽出された前記タグ情報の候補を表示する

ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

【請求項７】

前記操作に関する情報と，前記操作が行われた前記対象情報とを，前記モデルの学習データとして取得する取得手順

をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の情報処理プログラム。

【請求項８】

所定の電子商取引サービスにおいて提供される商品に関する対象情報であって，当該商品の購入者により入力されたレビューを示す対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報であって，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示部と，

前記表示部により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付部と

を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項９】

コンピュータが実行する情報処理方法であって，

所定の電子商取引サービスにおいて提供される商品に関する対象情報であって，当該商品の購入者により入力されたレビューを示す対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報であって，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示工程と，

前記表示工程により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付工程と

を含むことを特徴とする情報処理方法。」

第５ 引用文献

１ 引用文献１

（１）引用文献１の記載

当審拒絶理由の引用文献１には，以下の記載がある。（下線は，当審が付加した。以下同様。）

ア 「技術分野

[0001] 本発明の一形態は，コーパス生成装置，コーパス生成方法，及びコーパス生成プログラムに関する。

背景技術

[0002] 電子商取引サイトでは，提示対象である商品の特徴等を記載した商品の説明文を含む商品ページがユーザに対して提示される。従来から，商品の説明文に含まれる商品の特徴を示す語句にタグを自動的に付与してコーパスデータを生成することが試みられている。このようなコーパスデータによれば，タグを手がかりとして機械処理することにより商品に関する構造化されたデータを自動生成することが可能となる。

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[0003] 商品の説明文等の自然文に対して自動的にタグを付与する技術として，例えば特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１には，辞書データを参照して入力文書から汎用的な固有表現及び意味役割語を抽出し，汎用的な固有表現及び意味役割語に基づいて入力文書の文章構造を推定すると共に，文章構造に対して予め定義されているルールに従い入力文書に意味タグの付与を行う文章処理装置が記載されている。

先行技術文献

特許文献

[0004]特許文献１：特開２００７－９４８５５号公報

発明の概要

発明が解決しようとする課題

[0005] しかし，特許文献１に記載の技術では，辞書を参照して文章に含まれる固有表現及び意味役割語等の語句を抽出している。このため，特許文献１に記載の技術を用いて提示対象の説明文にタグを付与しようとした場合，提示対象の説明文の内容によっては提示対象の特徴を示すものでない語句に対して誤って属性タグを付与してしまい，その結果，コーパスデータの品質を低下させてしまう場合がある。したがって，提示対象の特徴を示すものではない語句に対して属性タグを誤って付与することを抑制することができる技術が要請されている。」

イ 図１

［図：0001397039000001.jpg］

ウ 「[0027] （第１実施形態）

図１は，第１実施形態に係るコーパス生成装置１の機能的構成を示す図である。図１に示すように，コーパス生成装置１はウェブページ取得部１２，基準語取得部１４，付与部１６，出力部１８及び商品情報登録部（提示対象情報登録部）２０を備えている。コーパス生成装置１は，提示対象に関するウェブページに含まれる説明文データに対して属性タグを付与し，属性タグが付与された説明文をコーパスデータとして出力する装置である。以下では，コーパスデータの生成に用いるウェブページにおける提示対象が商品である場合について説明するが，提示対象は商品に限定されない。

[0028] このコーパス生成装置１は，図２に示すように，オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行するＣＰＵ１０１と，ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部１０２と，ハードディスクなどで構成される補助記憶部１０３と，ネットワークカードなどで構成される通信制御部１０４と，キーボードやマウスなどの入力部１０５と，モニタなどの出力部１０６とで構成される。図１に示すこのコーパス生成装置１の各機能は，ＣＰＵ１０１や主記憶部１０２の上に所定のソフトウェアを読み込ませ，ＣＰＵ１０１の制御の下で通信制御部１０４や入力部１０５，出力部１０６などを動作させ，主記憶部１０２や補助記憶部１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶部１０２や補助記憶部１０３内に格納される。

[0029] ウェブページ取得部１２は，商品に関する説明文データを含む商品ページ（ウェブページ）を取得する機能要素である。ウェブページ取得部１２は，商品ページ記憶部２２にアクセス可能とされており，商品ページ記憶部２２に記憶されている商品ページを取得する。ウェブページ取得部１２は，取得した商品ページを基準語取得部１４に出力する。

[0030] 商品ページ記憶部２２は，電子商取引サイトにおいて販売される商品に関する商品ページを記憶している機能要素である。図３は，商品ページ記憶部２２に記憶されている商品ページＭ１の一例である。商品ページＭ１は，商品画像Ｂ１，説明文データＤ１及び属性リストＬ１を含む。説明文データＤ１は，商品ページＭ１において販売される商品の特徴等を説明した自然文からなる文字列データである。属性リストＬ１は，商品に関する属性名Ａ１と属性値Ｖ１とを対応付けたものである。ここで，属性名とは属性の項目名であり，属性値とは具体的な属性の値である。属性リストＬ１は，例えば商品を販売する店舗の運営者により作成される。」

エ 図３

［図：0001397039000002.jpg］

オ 「[0031] 基準語取得部１４は，ウェブページ取得部１２から基準語を取得する機能要素である。基準語とは，商品の特徴を表す属性値である蓋然性が高い語句であり，説明文データＤ１に含まれる属性値を抽出するための基準として用いられる。一実施形態では，基準語取得部１４は，ウェブページ取得部１２から出力された商品ページに含まれる属性リストＬ１から属性値Ｖ１を基準語として取得し得る。属性リストＬ１に含まれる属性値Ｖ１は，商品を販売する店舗の運営者によって登録された情報であるので，商品ページＭ１で販売される商品の特徴を表す属性値である蓋然性が極めて高い語句である。

[0032] なお，基準語取得部１４は，商品ページＭ１に含まれる属性リストＬ１からではなく，商品ページＭ１内の説明文データＤ１から基準語を取得してもよい。この場合には，基準語取得部１４は，構文解析器を用いて，説明文データＤ１に含まれる属性値のうち，商品の特性を表す属性値である蓋然性が高い属性値を基準語として抽出する。例えば，基準語取得部１４は，属性名及び属性値が連続して現れる文や語句を説明文データＤ１から検索し，その属性値を基準語として取得する。一例としては，説明文データＤ１に「産地はブルゴーニュです。」という文を検出した場合には，「ブルゴーニュ」を基準語として検出する。また，基準語取得部１４は，例えば「フランス産」の「産」や「シャトーマルゴー」の「シャトー」というように，属性を表し，属性値に付加される接頭辞，接尾辞を用いて説明文データから基準語を取得してもよい。基準語取得部１４は，取得した基準語を示す情報を付与部１６に出力する。

[0033] 付与部１６は，上下関係情報記憶部２４に記憶される上下関係情報から，基準語取得部１４により取得された基準語よりも上位階層に属する属性値である上位語を抽出し，説明文データＤ１に含まれる上位語に対して，基準語に対応する属性タグを付与する機能要素である。付与部１６は，上下関係情報記憶部２４及びタグ情報記憶部２６にアクセス可能とされている。

[0034] 上下関係情報記憶部２４は，属性値間の概念的な上下関係を階層的に表す上下関係情報を記憶している。ここでいう上下関係とは，上位下位関係及び部分全体関係を含む概念である。上限関係情報は複数の階層を有し，属性値をノードとする木構造を有している。上下関係情報には階層が深くなるにつれて概念的に小さい区分を表す属性値が格納されている。図４は，上下関係情報のデータ構造を概念的に示す一例である。図４に示す上限関係データでは，最上位の階層に属性値「フランス」が格納されている。その下位階層には「フランス」の下位区分である属性値「ブルゴーニュ」，「ボルドー」，「シャンパーニュ」等が格納されている。更に，属性値「ブルゴーニュ」の下位階層には属性値「ブルゴーニュ」の下位区分である属性値「コート・ド・ニュイ」が格納されており，その下位階層には属性値「マルサネ」が格納されている。また，属性値「ボルドー」の下位階層には「ボルドー」の下位区分である属性値「サン・テステフ」，「ポイヤック」が格納されている。また，図４に示す上限関係データでは，属性値「フランス」に関する系列とは独立する系列として，最上位の階層に属性値「イタリア」が格納されている。その下位階層には属性値「イタリア」の下位区分を示す属性値「ピエモンテ」，「トスカーナ」等が格納されている。」

カ 図４

［図：0001397039000003.jpg］

キ 図５

［図：0001397039000004.jpg］

ク 「[0035] タグ情報記憶部２６は，属性名と属性値が関連付けられたタグ情報を記憶している。図５は，タグ情報の一例を示す図である。図５に示すように，タグ情報は，上下関係情報とは異なり階層構造を有しておらず，一の属性名に複数の属性値が関連付けられている。図５に示すタグ情報では，属性名「産地」に属性値として「フランス，イタリア，ブルゴーニュ，コート・ド・ニュイ」等が関連付けられている。このタグ情報は，例えば「フランス」，「イタリア」，「ブルゴーニュ」，「コート・ド・ニュイ」という語句が「産地」を表す属性値であることを示している。また，図５に示すタグ情報では，属性名「タイプ」，「品種」に対しても対応する属性値が関連付けられている。」

ケ 図６

［図：0001397039000005.jpg］

コ 「[0036] 以下，図４～６を参照して，付与部１６が説明文データに対して属性タグを付与する例を具体的に説明する。

[0037] 図６（ａ）は，商品ページに含まれる説明文データＤ２の一例を示す図である。説明文データＤ２は，産地に関する語句として「フランス」，「ブルゴーニュ」及び「ピエモンテ」を含んでいる。図６（ｂ）は，商品ページに含まれる属性リストＬ２の一例を示す図である。属性リストＬ２に含まれる属性値は，上述した基準語取得部１４により取得され付与部１６に出力される。以下では，基準語取得部１４が属性リストＬ２に含まれる属性値Ｖ２である「ブルゴーニュ」を基準語として付与部１６に出力したものとして説明する。

[0038] 付与部１６は，上下関係情報から基準語である「ブルゴーニュ」を検索し，「ブルゴーニュ」よりも上位階層に属する上位語を抽出する。図４に示す上下関係情報では，最上位の階層から１つ下の階層に属性値「ブルゴーニュ」が含まれているので，付与部１６は，「ブルゴーニュ」の上位階層に属する「フランス」を上位語として抽出する。次に，付与部１６は，基準語「ブルゴーニュ」に対応する属性名をタグ情報記憶部２６に記憶されるタグ情報を参照して取得する。図５に示すタグ情報では，基準語「ブルゴーニュ」には属性名「産地」が対応付けられている。付与部１６は，このように上位語及び基準語に対応する属性名を取得すると，説明文データＤ２に含まれる上位語に対して，基準語に対応する属性名を示す属性タグを付与する。

[0039] また，一実施形態では，付与部１６は説明文データＤ２に含まれる基準語に対しても当該基準語に対応する属性タグを更に追加してもよい。この場合，付与部１６は，タグ情報記憶部２６を参照し，基準語「ブルゴーニュ」に対応する属性名「産地」を説明文データＤ２に付与する。

[0040] 図６（ｃ）は，付与部１６により属性タグが付与された説明文データＣ２の一例を示す図である。図６（ｃ）に示すように，説明文データＣ２には属性名「産地」を示す属性タグ「＜産地＞・・・＜／産地＞」が説明文データＣ２内の上位語「フランス」及び基準語「ブルゴーニュ」に付されている。なお，付与部１６は，説明文データＤ２に含まれる語句「ピエモンテ」には，産地に関する属性タグを付与しない。「ピエモンテ」は上位語又は基準語ではないので，産地に関する語句であるものの，商品の特徴を示す属性値ではないと推認されるためである。

[0041] なお，属性名を示す属性タグは，必ずしもタグ情報記憶部２６から取得されなくてもよい。例えば，付与部１６は，属性リストＬ２において基準語となる属性値Ｖ２に対応する属性名Ａ２を属性名として取得し，その属性名を示す属性タグを基準語及び上位語に付与してもよい。図６（ｂ）に示す例では，属性リストＬ２から基準語として「ブルゴーニュ」を取得した場合には，付与部１６は属性リストＬ２において属性値「ブルゴーニュ」に対応する属性名「産地」を取得し，属性名「産地」に対応する属性タグを説明文データＤ２内の上位語及び基準語に付与する。

[0042] 図１に戻り，付与部１６は，上述のように属性タグが付与された説明文データＣ２を出力部１８に出力する。出力部１８は，付与部１６から出力された属性タグ付きの説明文データＣ２をコーパスデータとしてコーパスデータ記憶部２８に出力する。コーパスデータ記憶部２８は，出力部１８から出力されたコーパスデータを記憶する機能要素である。

[0043] 商品情報登録部２０は，出力部１８から出力されたコーパスデータから取得される属性名と属性値との組からなる商品タグを商品ページに関連付けて記憶する機能要素である。商品情報登録部２０は，コーパスデータ記憶部２８及び商品情報記憶部３０にアクセス可能とされている。」

（サ）図７

［図：0001397039000006.jpg］

（シ）「[0044] 商品情報記憶部３０は，仮想店舗が販売する商品に関する商品情報を記憶する機能要素である。図７は，商品情報の一例を示す図である。図７に示す商品情報の各レコードは，商品を提供する仮想店舗の店舗ＩＤ，商品を一意に特定する商品ＩＤ，商品名，カテゴリ，価格，商品ページのＵＲＬ，在庫数及び商品タグを含んでいる。ただし，商品情報に含まれる情報はこれらに限定されない。

[0045] 商品情報登録部２０は，コーパスデータ記憶部２８からコーパスデータを取得し，当該コーパスデータに付与された属性タグを用いて属性名と属性値との組を取得する。そして，コーパスデータが取得された商品ページに対応する商品情報のレコードを抽出し，そのレコードの商品タグに属性名と属性値との組を登録する。この商品タグは，電子商取引サイトからユーザが目的とする商品ページを絞り込むためのキーとして利用される。」

ス 図１３

［図：0001397039000007.jpg］

セ 「[0062] 次に，図１３を用いて，上述した一連の処理をコンピュータに実行させるためのコーパス生成プログラムＰ１を説明する。図１３は，実施形態に係るコーパス生成プログラムＰ１の構成を示す図である。なお，このプログラムをコンピュータに適用することによりコンピュータを上記機能を有するコーパス生成装置１として動作させることができる。

[0063] コーパス生成プログラムＰ１は，メインモジュールＰ２，ウェブページ取得モジュールＰ３，基準語取得モジュールＰ４，付与モジュールＰ５，出力モジュールＰ６，及び商品情報登録モジュールＰ７を備えている。

[0064] メインモジュールＰ２は，処理を統括的に制御する部分である。ウェブページ取得モジュールＰ３，基準語取得モジュールＰ４，付与モジュールＰ５，出力モジュールＰ６，及び商品情報登録モジュールＰ７を実行することにより実現される機能はそれぞれ，上記のウェブページ取得部１２，基準語取得部１４，付与部１６，出力部１８及び商品情報登録部２０の機能と同様である。」

（２）引用発明

上記（１）より，特に，下線部に着目すると，引用文献１には，以下の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されていると認められる。

「コーパス生成装置１はウェブページ取得部１２，基準語取得部１４，付与部１６，出力部１８及び商品情報登録部（提示対象情報登録部）２０を備えており，

ウェブページ取得部１２は，商品に関する説明文データを含む商品ページ（ウェブページ）を取得する機能要素であり，商品ページ記憶部２２にアクセス可能であり，商品ページ記憶部２２に記憶されている商品ページを取得し，取得した商品ページを基準語取得部１４に出力しており，

商品ページ記憶部２２は，電子商取引サイトにおいて販売される商品に関する商品ページを記憶している機能要素であり，商品ページＭ１は，商品画像Ｂ１，説明文データＤ１及び属性リストＬ１を含んでおり，説明文データＤ１は，商品ページＭ１において販売される商品の特徴等を説明した自然文からなる文字列データであり，

基準語取得部１４は，ウェブページ取得部１２から基準語を取得する機能要素であり，基準語とは，商品の特徴を表す属性値である蓋然性が高い語句であり，説明文データＤ１に含まれる属性値を抽出するための基準として用いられるものであり，

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基準語取得部１４は，商品ページＭ１内の説明文データＤ１から基準語を取得してもよく，この場合には，基準語取得部１４は，構文解析器を用いて，説明文データＤ１に含まれる属性値のうち，商品の特性を表す属性値である蓋然性が高い属性値を基準語として抽出しており，

付与部１６は，上下関係情報記憶部２４に記憶される上下関係情報から，基準語取得部１４により取得された基準語よりも上位階層に属する属性値である上位語を抽出し，説明文データＤ１に含まれる上位語に対して，基準語に対応する属性タグを付与する機能要素であり，

付与部１６は，上下関係情報記憶部２４及びタグ情報記憶部２６にアクセス可能であり，

タグ情報記憶部２６は，属性名と属性値が関連付けられたタグ情報を記憶しており，

付与部１６が説明文データに対して属性タグを付与する例において，

説明文データＤ２は，産地に関する語句として「フランス」，「ブルゴーニュ」及び「ピエモンテ」を含んでおり，

基準語取得部１４が属性リストＬ２に含まれる属性値Ｖ２である「ブルゴーニュ」を基準語として付与部１６に出力し，

付与部１６は，「ブルゴーニュ」の上位階層に属する「フランス」を上位語として抽出し，

次に，付与部１６は，基準語「ブルゴーニュ」に対応する属性名をタグ情報記憶部２６に記憶されるタグ情報を参照して取得し，基準語「ブルゴーニュ」には属性名「産地」が対応付けられ，基準語「ブルゴーニュ」に対応する属性名「産地」を説明文データＤ２に付与し，

説明文データＣ２には属性名「産地」を示す属性タグ「＜産地＞・・・＜／産地＞」が説明文データＣ２内の上位語「フランス」及び基準語「ブルゴーニュ」に付され，

付与部１６は，説明文データＤ２に含まれる語句「ピエモンテ」には，産地に関する属性タグを付与しない，

付与部１６は，属性タグが付与された説明文データＣ２を出力部１８に出力し，

商品情報登録部２０は，出力部１８から出力されたコーパスデータから取得される属性名と属性値との組からなる商品タグを商品ページに関連付けて記憶する機能要素であり，この商品タグは，電子商取引サイトからユーザが目的とする商品ページを絞り込むためのキーとして利用されるものであるコーパス生成装置１において，

コンピュータをコーパス生成装置１として動作させることができるコーパス生成プログラムＰ１であって，

ウェブページ取得モジュールＰ３，基準語取得モジュールＰ４，付与モジュールＰ５，出力モジュールＰ６，及び商品情報登録モジュールＰ７を実行することにより実現される機能はそれぞれ，上記のウェブページ取得部１２，基準語取得部１４，付与部１６，出力部１８及び商品情報登録部２０の機能と同様である

コーパス生成プログラムＰ１。」

２ 引用文献２および引用文献Ｂ

（１）引用文献２の記載

当審拒絶理由の引用文献２（原査定の引用文献Ａ）には，以下の記載がある。

ア 「【技術分野】

【０００１】

本発明は，テキスト分析に関する。

【背景技術】

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【０００２】

電子カルテ（ＥＨＲ：electronic health record）システムは現在，患者の記録を管理し，医療の品質を評価する分析の能力を高め，そして医療過誤により患者が苦しむのを低減するのを助けるよう，幅広く実装されている。臨床判断支援ツールは，ＥＨＲシステムにおいて収集されたデータの値を用いる本質的なコンポーネントである。そのようなツールは，医師が情報／データを使用して，患者固有の診断に到達するのを可能にし得る。自然言語のテキスト記述は，ＥＨＲデータの主なモダリティの１つであるが，ツールは，患者の記録から有益な情報を自動的かつロバストで正確に抽出するように更に開発されるべきである。

【０００３】

臨床的背景においてそのような方法を実装する際の大きな障壁は，機械／コンピュータが理解可能な臨床テキストの欠如である。これは，通常，臨床業務において作成されるテキスト報告の意味を，コンピュータ又は他の種類の機械によって抽出することができないことを意味する。退院予約や放射線報告，病理報告のような臨床報告は典型的に，より意味を意識した構造化されたデータフォーマット（semantics-aware structured data format）ではなく，自然言語の文書で記憶される。そのような構造化された意味的に豊富なデータフォーマットは，臨床判断支援（ＣＤＳ：clinical decision support）ツールのような，より進化した支援ツールを実装するときに有益である。この障壁を超えるために，様々な自然言語処理（ＮＬＰ：natural language processing）及び機械学習技術が，特にフリーテキストの概念及び関係を識別するために開発されている。しかしながら，このような分野の作業のほとんどは，診療記録に共通して見られる文法自由の特有のテキストとは重要な違いのある，科学的テキストデータを使用して行われている。ＮＬＰアプローチを使用して実際の臨床例の関連情報を抽出するというタスクは，非常に難しいことであることが分かっている。フリーテキストは，ここで，客観的理由及び主観的理由の双方から，臨床医にとって報告に好ましい方法のままであるが，コンピュータは，フリーテキストの意味を解釈するようになるとき，フリーテキストにあまり上手く対処していない。臨床ケアで収集されるデータの量が増えると，医療上のユーザがそのデータの意味を理解し，実際に関連する情報の部分をフィルタして抽出するのがより一層難しくなる。この状況において，データ内に隠された意味を含め，データをコンピュータに対して理解

可能にすることは，非常に価値のあることとなる。例えば特定の臨床試験に適した患者を見つけるために，臨床試験の適格性は，患者の記録内のデータと確実に比較される必要がある。臨床ケアで収集されるデータを完全に構造化するというアプローチは，臨床分野において多くの抵抗にあっている。さらに，最近の研究は，そのような完全に構造化されるアプローチを，臨床ケア及び関連する報告の複雑性のために非現実的で非生産的なものとみなしている。

【０００４】

特許文献１は，フリーテキスト文書を，概念についての言語依存の項目と言語独立のフォーマルオントロジーとの双方を使用してインデックス化し，フリーテキスト文書の深遠な意味を抽出するためのシステム及び方法を開示している。言語オントロジーをフォーマルオントロジーの一部として提供することによって，自然言語を理解するシステムは，何がコンセプト間の適切な関係であるか及び何が適切な関係でないかを教示される。言語オントロジーは，言語がどのように機能するかに関するルール，並びに人間の意識レベルにおいて現実を表すときに人間の心が守ろうとする原理を含む。

【０００５】

特許文献２は，放射線情報を報告する方法を開示している。放射線画像研究報告の内容のグラフィカルな提示のためのシステム及び方法が提供される。また，複数の画像化研究及び単一の図内での対応する発見を含む，構造化された放射線報告の内容を提示するためのシステム及び方法が提供される。放射線認識のオントロジーを使用して，報告内容を解釈し，グラフィカルな図に表示されるべき情報を生成する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【０００６】

【特許文献１】 米国特許第７，４９３，２５３号明細書

【特許文献２】 米国特許出願公開第２０１１／００３３０９３号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【０００７】

フリーテキストの分析を改善し，特にコンピュータにフリーテキストのより深い理解を提供することは有利であろう。」

イ 「【００３６】

システムは，ユーザに自然言語入力部１と明示的情報入力部１の双方に対する同時アクセスを提供するために構成される，ユーザインタフェース５を備え得る。例えば２つのウィンドウを，ディスプレイデバイス上に示すことができ，一方のウィンドウはフリーテキスト１０の入力用，他方は明示的情報１２の入力用とすることができる。フリーテキスト１０を入力するためのウィンドウは，例えばテキストエディタを備え得る。明示的情報１２を入力するためのウィンドウは，意味の明示的表現１１の可視化表現を示し得る。ユーザは，明示的情報１２を入力する方法として，後の可視化表現と対話して変更又は追加を行うことが可能にされる。例えばノード及びエッジを有するグラフを使用するグラフィカル表現を，そのエッジをドラッグアンドドロップし，及び／又はノード内に示される項目をより適切な項目と置き換えることができるように，対話的なものにすることができ，また他の種類の対話性が提供されてもよい。

【００３７】

明示的情報入力部３は，ユーザが意味の明示的表現１１を確認又は拒絶することができるように構成され得る。これは，単一のラジオボタン又はチェックボタンを使用して実装され，ブール変数として明示的情報１２として格納されてよい。」

（２）引用文献Ｂの記載

原査定の引用文献Ｂには，以下の記載がある。

ア 「【技術分野】

【０００１】

本発明は，ウェブサイト上に投稿された口コミ情報を一元管理するための口コミ情報管理システム及び口コミ情報管理プログラムに関する。

【背景技術】

続きを表示（全29行）

【０００２】

企業にとって，自社のサービスや商品などに対する評判情報は，サービスや商品の改善，新サービスや新商品の開発に役立つ重要な情報である。こうした評判情報は，従来は，アンケートなどにより限定された対象から収集するしかなかったが，インターネットの発達により，インターネット上のウェブサイトを通して広く収集することができるようになった。このようにインターネット上で収集することができる評判情報の一つが，需要者によってウェブサイト上に投稿された口コミ情報である。ここで，口コミ情報とは，口やインターネットなどを介して人と人との間で個別的に伝達される情報を意味する。

【０００３】

口コミ情報のうち，特に，サービス予約用ウェブサイトや商品販売用ウェブサイトに投稿されている口コミ情報は，サービス利用者や商品購入者の投稿が中心となるので，企業にとっても重要な情報となる。例えば，あるサービスや商品に関する肯定的口コミの件数と否定的口コミの件数の比率及び推移などは，そのサービスや商品がユーザに受け入れられているか，耐えがたい欠点を含むものであるかなどの判断材料となるので，サービスや商品の改善や新サービス・新商品の開発に役立てられている。

【０００４】

また，サービス予約用ウェブサイトや商品販売用ウェブサイトなどでは，サービスの利

用や商品の購入における選択の際に，サービス利用者や商品購入者の口コミ情報を重視する傾向があり，肯定的な口コミ情報が多いことはサービスや商品の選択に良い影響を与える。したがって，口コミ情報を参考にしてサービスや商品を改善し，この改善が口コミに反映されているかなどを把握していく必要がある点でも，口コミ情報は企業にとって重要となっている。

【０００５】

一方，人手によって，インターネット上の口コミ情報を収集して，その内容が肯定的か否定的かを判断し，肯定的口コミと否定的口コミとの比率やその推移などを把握していくことは大きな手間となる。そこで，こうした手間を軽減するための装置なども提案されている。例えば，特許文献１は，口コミ情報を自動的に収集して，口コミ情報の内容が肯定的か否定的かを判定し，口コミ中で使用されているキーワードについて肯定的意見の数と否定的意見の数，その推移などをレポートとして提供する装置及び方法を提案している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【０００６】

【特許文献１】 特開２００８－２３４０９０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【０００７】

ところで，サービスや商品の改善などを通して口コミ情報を経営改善に活用するためには，提供するサービスや商品のどのような点を顧客が重視しているかについて大雑把に把握した上でその詳細を検討していくなど，様々な観点から分析することが望まれる。例えば，宿泊施設を例にすると，利用者は，部屋，料理，スタッフ，立地など様々な観点から宿泊施設を評価することがあり，部屋について評価する場合でも，「部屋がよかった」と総括的に評価することもあれば，「部屋が広かった」，「部屋が不清潔だった」，「部屋が綺麗だった」など「広さ」，「清潔さ」，「綺麗さ」などの項目について評価することもあれば，「風呂がよかった」，「ベッドが広かった」，「窓からの眺めがよかった」，「床が汚かった」など，部屋の詳細について評価することもある。

【０００８】

特許文献１に開示の装置などでは，口コミ情報の中から抽出した対象物及び評判を表すキーワードを抽出して，対象物についての評判が肯定的か否定的かを判断し，そのキーワードと，対象物についての評判が肯定的か否定的かの判断を報告するだけなので，例えば異なる口コミ情報中で同義語が対象物や評判を表すキーワードとして使用されている場合や上位概念を表す単語と下位概念を表す単語が異なる口コミ情報中で対象物や評判を表すキーワードとして使用されている場合などは，それぞれの口コミ情報における評価対象や評価項目を同一と見做すことができない。このため，上記のような口コミが得られた場合に，単に同じ部屋についての肯定的又は否定的な口コミとして処理されたり，「部屋」の「広さ」，「清潔さ」，「綺麗さ」といった同じ分類に属する項目に関する評価であることが把握しにくくなる。また，評価対象物が同じ「部屋」という分類に関するものであっても，レポート上では，「部屋」，「風呂」，「ベッド」，「窓からの眺め」，「床」など異なる対象物についての口コミとして扱われ，同じ「部屋」についての評価であることを把握しにくくなるので，「部屋」や「料理」といった一つのまとまった範囲の対象物の観点での把握がしにくくなる。

【０００９】

したがって，例えば全体として部屋の満足度が相対的に高く料理の満足度が低いといった場合に，料理を優先的に改善すべきであるなどの結論に辿りつきにくくなる。また，部屋の満足度が高いので，部屋の評価の高さを活かして部屋重視の宿泊プランや料理の満足度が低いことを感じさせないように料理抜きのプランを考えるなどの商品開発もしにくい。さらに，「部屋」のどのような点の評判がよいのか悪いのかの把握がしにくく，具体的な改善点を見つけにくくなる。

【００１０】

このように，口コミ情報から直接抽出されたキーワードに基づく口コミ情報の分析では，ユーザが満足している点や不満を持っている点の把握が困難で，サービスや商品の改善，新サービスや新商品の開発に活用しにくいという問題がある。

【００１１】

よって，本発明の目的は，従来技術に存する問題を解決して，通信ネットワーク上の口コミ情報を分析してサービス又は商品についての満足点や不満点の傾向を把握しやすくすることにある。」

イ 「【００２８】

以下，図面を参照して，本発明による口コミ情報管理システム及び口コミ情報管理プログラムの実施の形態を説明する。

最初に，図１を参照して，本発明による口コミ情報管理システムの全体構成を説明する。本発明による口コミ情報管理システム１１は，インターネットのような通信ネットワーク１３を通して一つ又は二つ以上の予め定められた登録ウェブサイト１５，１７，１９，２１の各々にアクセスして，登録ウェブサイト１５，１７，１９，２１上に投稿された口コミ情報を自動的に収集し，口コミ情報の傾向を把握しやすいように，収集した口コミ情報を分類して使用者に提示すると共に口コミ情報を管理する口コミ情報管理サービスを提供する。登録ウェブサイト１５，１７，１９，２１は，例えば，サービスの予約の受付及び口コミの投稿を行うことができるサービス予約用ウェブサイトや，商品の購入及び口コミの投稿を行うことができる商品販売用ウェブサイトである。以下では，説明を簡単にするために，登録ウェブサイト１５，１７，１９，２１が楽天トラベル（登録商標）やじゃらん（登録商標）ｎｅｔのような宿泊予約用ウェブサイトであるものとして説明を行う。しかしながら，登録ウェブサイト１５，１７，１９，２１は宿泊予約用ウェブサイトに限定されるものではなく，他のサービス予約用ウェブサイトや，楽天市場（登録商標）やAmazon（登録商標）.co.jpのような商品販売用ウェブサイトであってもよい。

【００２９】

口コミ情報管理システム１１は，登録ウェブサイト情報データベース２３と，口コミ情報収集部２５と，口コミ情報記憶部２７と，口コミ分析部２９と，キーワードデータベース３１と，分析結果記憶部３３と，情報表示部３５とを備える。」

ウ 「【００７１】

次に，口コミ分析部２９は，分析した口コミに対応する口コミＩＤと関連付けて，口コミにおける評価対象の分類，使用されている評価語の分類，及び評価の肯定的・否定的の分類を分析結果記憶部３３に記憶する（ステップＳ１０９）。キーワードデータベース３１において評価対象の分類が複数の階層を有する場合には，評価対象の分類についての各階層毎に一つの評価対象の分類が口コミ分析部２９によって特定されるので，特定された全ての評価対象の分類が分析結果記憶部３３に記憶される。また，口コミ分析部２９において口コミにおける評価対象についての評価を点数化した場合には，上記に加えて評価の点数も，口コミＩＤと関連付けて分析結果記憶部３３に記憶される。」

エ 「【０１１５】

以上，図示されている実施形態に従って，本発明による口コミ情報管理システム及び口コミ情報処理プログラムを説明したが，本発明は図示される例や実施形態に限定されるものではない。例えば，上述の説明では，登録ウェブサイトが宿泊予約用ウェブサイトであるとして説明しているが，本発明による口コミ情報管理システム及び口コミ情報処理プログラムは，商品販売用ウェブサイトに投稿される口コミの処理にも適用することが可能である。」

第６ 対比・判断

１ 本願発明１

（１）対比

本願の請求項１に係る発明（以下，「本願発明１」という。）と，引用発明とを対比する。

ア 引用発明は，「電子商取引サイトにおいて販売される商品に関する商品ページ」「内の説明文データＤ１から基準語を取得し」，「基準語「ブルゴーニュ」に対応する属性名をタグ情報記憶部２６に記憶されるタグ情報を参照して取得し，基準語「ブルゴーニュ」には属性名「産地」が対応付けられ，基準語「ブルゴーニュ」に対応する属性名「産地」を説明文データＤ２に付与し，」「取得される属性名と属性値との組からなる商品タグを商品ページに関連付けて記憶する」「コンピュータをコーパス生成装置１として動作させることができるコーパス生成プログラムＰ１」であるとされている。

ここで，引用発明の「電子商取引サイト」，「商品に関する商品ページ」「内の説明文データＤ１」，および，「商品ページに関連付けて記憶する」「属性名と属性値との組からなる商品タグ」は，それぞれ，本願発明１の「電子商取引サービス」，「商品に関する対象情報」，「商品に付与されるタグ情報」に対応する。

したがって，本願発明１と，引用発明とは，「所定の電子商取引サービスにおいて提供される商品に関する対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報」を「商品に付与」する「手順」を「コンピュータに実行させる」「情報処理プログラム」である点で共通しているといえる。

しかし，本願発明１では，「商品に関する対象情報」が，「当該商品の購入者により入力されたレビューを示す」ものであるのに対し，引用発明では，「商品に関する商品ページ」「内の説明文データＤ１」である点で相違している。

また，本願発明１では，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示手順と，前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させているのに対して，引用発明では，これらの手順を備えていない点で相違している。

（２）一致点

本願発明１と，引用発明とは，以下の点で一致する。

「所定の電子商取引サービスにおいて提供される商品に関する対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報を商品に付与する手順をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。」

（３）相違点

本願発明１と，引用発明とは，以下の点で相違する。

ア 相違点１

本願発明１では，「商品に関する対象情報」が，「当該商品の購入者により入力されたレビューを示す」ものであるのに対し，引用発明では，「商品に関する商品ページ」「内の説明文データＤ１」である点。

イ 相違点２

本願発明１では，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示手順と，前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させているのに対して，引用発明では，これらの手順を備えていない点。

（４）相違点について

上記相違点１および２は，相互に関連するので，まとめて検討する。

本願発明１における「当該商品の購入者により入力されたレビューを示す」「対象情報」に基づいて，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示手順と，前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させている構成は，引用文献１，２およびＢには，いずれも，記載も示唆もなく，当該構成が本願出願前に周知であったとも認められない。

したがって，引用発明および引用文献２ならびに引用文献Ｂ記載の技術事項に基づいて，本願発明の相違点１および２に係る，「当該商品の購入者により入力されたレビューを示す」「対象情報」に基づいて，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示手順と，前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させている構成は，当業者が想到し得たものではない。

（５）小括

以上から，本願発明１は，引用発明および引用文献２ならびに引用文献Ｂ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ものではない。

２ 本願発明２ないし７

本願発明２ないし７は，いずれも，本願発明１を減縮したものであり，本願発明１と同じ構成を備えているから，上記１で述べたとおり，本願発明１と同じ理由により，引用発明および引用文献２ならびに引用文献Ｂ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ものではない。

３ 本願発明８および９

本願発明８および９は，本願発明１のカテゴリのみを，「情報処理プログラム」の発明から，それぞれ，「情報処理装置」の発明，および，「情報処理方法」の発明へと変更したものであり，本願発明１と同様の構成を備えているから，上記１で述べたとおり，本願発明１と同様の理由により，引用発明および引用文献２ならびに引用文献Ｂ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ものではない。

第７ 原査定についての判断

１ 本願発明１ないし７

令和５年３月２０日提出の手続補正書により，本願発明１は，「当該商品の購入者により入力されたレビューを示す」「対象情報」に基づいて，当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示手順と，前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を，前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させている」という技術的事項を有するものとなった。当該技術的事項は，原査定における引用文献Ａ（当審拒絶理由における引用文献２）および引用文献Ｂには記載されておらず，本願出願前における周知技術でもないので，本願発明１は，当業者であっても，原査定における引用文献Ａ（当審拒絶理由における引用文献２）およびＢに基づいて容易に発明できたものではない。

本願発明２ないし７は，いずれも，本願発明１を減縮したものであり，本願発明１と同じ構成を備えているから，本願発明１と同じ理由により，本願発明２ないし７は，当業者であっても，原査定における引用文献Ａ（当審拒絶理由における引用文献２）およびＢに基づいて容易に発明できたものではない。

２ 本願発明８および９

本願発明８および９は，本願発明１のカテゴリのみを，「情報処理プログラム」の発明から，それぞれ，「情報処理装置」の発明，および，「情報処理方法」の発明へと変更したものであり，本願発明１と同様の構成を備えているから，上記１で述べたとおり，本願発明１と同様の理由により，原査定における引用文献Ａ（当審拒絶理由における引用文献２）およびＢに基づいて容易に発明できたものではない。

３ 小括

以上から，原査定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，本願を拒絶することはできない。

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。