2022-012922

特願２０２０－ １６５３「情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和 ２年 ６月 ４日出願公開、特開２０２０－ ８７４８０〕について、次のとおり審決する。

結 論 本件審判の請求は、成り立たない。

理 由 第１ 手続の経緯 本願は、平成３０年１１月２０日に出願した特願２０１８－２１７６８６号の一部を令和２年１月８日に新たな特許出願としたものであって、その手続の経緯は以下のとおりである。 令和 ４年 ３月 ２日 拒絶理由通知書（起案日） 令和 ４年 ５月 ９日 意見書、手続補正書の提出 令和 ４年 ５月１８日 拒絶査定（起案日） 令和 ４年 ８月１７日 審判請求書、手続補正書の提出 第２ 令和４年８月１７日にされた手続補正についての補正の却下の決定 ［補正の却下の決定の結論］ 令和４年８月１７日にされた手続補正を却下する。 ［理由］ １ 令和４年８月１７日にされた手続補正（以下、「本件補正」という。）について （１）本件補正後の特許請求の範囲の記載 本件補正により、特許請求の範囲の請求項１の記載は、次のとおり補正された。（下線部は、補正箇所である。） 「ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部と、 前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報に基づいて、前記ユーザに提示される取引対象である提示対象を決定する決定部と を有し、 前記決定部は、前記プロセス情報に含まれる前記一連の行動に基づいて、前記取引対象に対して前記ユーザが重要視する項目を推定し、推定結果に応じた表示態様で前記取引対象が一覧表示される一覧情報を前記ユーザに提示される推奨情報として決定する ことを特徴とする情報処理装置。」 （２）本件補正前の特許請求の範囲 本件補正前の、令和４年５月９日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１の記載は次のとおりである。 「ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部と、 前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報に基づいて、前記ユーザに提示される取引対象である提示対象を決定する決定部と を有し、 前記決定部は、前記プロセス情報に含まれる前記一連の行動に基づいて、前記ユーザが所望する情報を推定し、推定結果に応じたクエリで検索された取引対象を前記提示対象として決定する ことを特徴とする情報処理装置。」 （３）補正事項 本件補正は、請求項１について次の補正事項を含むものである。 補正事項 決定部に関し、本件補正前の「前記プロセス情報に含まれる前記一連の行動に基づいて、前記ユーザが所望する情報を推定し、推定結果に応じたクエリで検索された取引対象を前記提示対象として決定する」を本件補正後の「前記プロセス情報に含まれる前記一連の行動に基づいて、前記取引対象に対して前記ユーザが重要視する項目を推定し、推定結果に応じた表示態様で前記取引対象が一覧表示される一覧情報を前記ユーザに提示される推奨情報として決定する」とする補正 すなわち、補正事項は、決定部が推定する事項に関し、本件補正前の「前記ユーザが所望する情報」を本件補正後の「前記取引対象に対して前記ユーザが重要視する項目」と変更し、決定部が推定結果に応じて決定する事項を、本件補正前の「推定結果に応じたクエリで検索された取引対象」から、本件補正後の「推定結果に応じた表示態様で前記取引対象が一覧表示される一覧情報」と変更するものとなっている。 ２ 補正の適否 本件補正は、特許法第１７条の２第１項第４号に掲げる、審判の請求と同時にする補正であるから、同法第１７条の２第３項（新規事項の追加）及び同法第１７条の２第４項（シフト補正）に規定する要件を満たさなければならないほか、特許請求の範囲についてする補正は、同法１７条の２第５項第１号～４号に掲げる事項を目的とするものに限られる。 上記補正事項について、同法１７条の２第５項第１号～４号に掲げる事項を目的とするものであるか否かについて、以下に検討する。 （１）特許法第１７条の２第５項第１号（請求項の削除）について 上記補正事項は、他の請求項の記載を引用しない請求項１の記載を補正するものであって、補正後の請求項１の記載を当該補正事項の記載とすることによって、補正前の請求項１の記載を引用する他の請求項は削除されていないから、上記補正事項は、請求項の削除を目的とするものではない。 （２）特許法第１７条の２第５項第２号（特許請求の範囲の減縮）について 上記補正事項によれば、決定部が推定結果に応じて決定する「取引対象」に関し、本件補正前は、「クエリで検索された」との特定事項を含むものであったものが、本件補正後は、かかる特定事項を含まないものとなっており、上記補正事項は、特許請求の範囲の減縮を目的とするものではない。 （３）特許法第１７条の２第５項第３号（誤記の訂正）について 本件補正前の特許請求の範囲の請求項１の記載に誤記はないから、上記補正事項は、誤記の訂正を目的とするものではない。 （４）特許法第１７条の２第５項第４号（明りようでない記載の釈明）について 本件補正前の特許請求の範囲の請求項１の記載に関し、明確性要件違反の拒絶の理由は通知されていない。 また、本件補正前の特許請求の範囲の請求項１の記載は明確であり、上記補正事項は、特許法第１７条の２第５項第４号に掲げる「明りようでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。）」を目的とするものではない。 ３ 補正の却下の決定のむすび 以上のとおり、上記補正事項は、特許法第１７条の２第５項各号に掲げるいずれの事項を目的とするものにも該当せず、当該補正事項を含む本件補正は、同法第１５９条第１項で読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。 よって、上記補正の却下の決定の結論のとおり決定する。 第３ 本願発明について １ 本願発明 本件補正は上記のとおり却下されたので、本願の請求項１～２０に係る発明は、令和４年５月９日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１～２０に記載された事項により特定される発明であり、そのうち請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、以下のとおりのものである。 「ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部と、 前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報に基づいて、前記ユーザに提示される取引対象である提示対象を決定する決定部と を有し、 前記決定部は、前記プロセス情報に含まれる前記一連の行動に基づいて、前記ユーザが所望する情報を推定し、推定結果に応じたクエリで検索された取引対象を前記提示対象として決定する ことを特徴とする情報処理装置。」 ２ 原査定の拒絶理由の概要 原査定（令和４年５月１８日付け拒絶査定）の拒絶理由の概要は以下のとおりである。 この出願の請求項１～６、１０、１９、２０に係る発明は、以下の引用文献１～２に基いて、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＞ 引用文献１.特表２０１４－５１９６６１号公報 引用文献２.特開２０１１－１００２０８号公報 ３ 引用文献と引用発明 （１）引用文献１について ア 引用文献１の記載事項 原査定の拒絶理由に引用された上記引用文献１には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【０００２】 本発明は、コンピュータ技術の分野に関する。より詳細には、本発明は、製品を推奨する方法及びシステムに関する。 ・・・ 【０００４】 ウェブサイトが推奨製品を決定して出力する典型的なプロセスは、以下の通りである。 【０００５】 １）ショッピング・ウェブサイト上のユーザの閲覧履歴を使用して、ユーザにとって興味のある製品を決定する。ユーザの閲覧履歴は、ユーザが閲覧したいくつかの製品情報を含むウェブページ、製品情報のページのブックマーク、及びユーザが製品に関して遂行したトランザクションを含む。 【０００６】 ウェブサイトに記憶されているログを使用してユーザの閲覧活動を記録する。ログは、ユーザによるあらゆる種類の活動を含む。ユーザの閲覧活動が解析され、クライアントが興味を持った製品のセットが決定される。例えば、ユーザが閲覧し、ブックマークしたページに関連する製品は、クライアントが興味を持つ製品である。トランザクションを伴った製品も、クライアントが興味を持つ製品とみなすことができる。 【０００７】 ２）製品情報の相関性に基づいて、ユーザが興味を持つ製品に関連する他の製品を、ユーザに推奨すべき製品として決定する。製品情報の相関性は、製品の類似性を示す。例えば、同じサブカテゴリに属する製品のうち、類似性の高い製品名を有する製品は、ユーザが興味を持つ製品に関連する製品であると考えられる。 【０００８】 ３）ユーザが興味を持つ関連製品の量が比較的少ない場合、推奨製品を他の製品で補足（充足）され得る。製品の製品情報評価（基準）を使用して、他の製品による補足が決定される。ユーザにとって興味のある製品のサブカテゴリにある他の製品を、ユーザに推奨する追加製品として使用することもできる。ユーザに推奨する製品情報が、ユーザの製品の理解の助けとなることを確実にするために、製品情報は製品情報の基準に従ってランク付けされ得る。優れた製品を提供するという基準を使用してもよい。製品の１つの基準は、製品販売量、製品保管寿命又は製品の人気等とすることができる。 【０００９】 ４）必要な量の推奨製品情報をユーザに出力する。特に出力又はプッシュされる各情報は、製品名、価格、販売者名、販売者の要求するインスタント・メッセンジャー・アカウントがオンラインか否か、製品情報に関するＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）等を含む。」 「【００２６】 図１は、推奨製品を決定するシステムの一実施形態のための環境の一実施形態を示す図である。クライアント１１０（例えばパーソナル・コンピュータ）を使用するユーザは、ウェブページ・サーバ１２０によってインターネット（例えばワイヤレス・ネットワーク、コンピュータ・ネットワーク又はそれらの組合せ）を通じて送られるウェブページにウェブ・ブラウザを介してアクセスする。いくつかの実施形態では、クライアント１１０は、ウェブ・ブラウザを有するインターネット対応移動体デバイスである。いくつかの実施形態では、ウェブページは、非同期的に生成されたコンテンツを含む。いくつかの実施形態では、ユーザは電子商取引ウェブサイトを閲覧し、コンテンツをウェブページ・サーバ１２０、データ・プッシュ・サーバ１４０、広告サーバ１６０及び製品情報サーバ１８０から引き出す。いくつかの実施形態では、ユーザが電子商取引ウェブサイトを閲覧する間に、データ・プッシュ・サーバ１４０を使用して推奨製品をウェブページに非同期的にプッシュする。いくつかの実施形態では、データ・プッシュ・サーバ１４０は、クライアントにプッシュするために推奨製品のセットを決定する。いくつかの実施形態では、ウェブページ・サーバ１２０及びデータ・プッシュ・サーバ１４０は同じサーバであり、ウェブページ・サーバ１２０はウェブページを生成し、推奨製品のセットを決定し、その推奨製品をクライアントに出力する。いくつかの実施形態では、ウェブページ・サーバ１２０、データ・プッシュ・サーバ１４０、広告サーバ１６０及び製品情報サーバ１８０は、ＬＩＮＵＸ（登録商標）ネットワークシステム・アーキテクチャ上で実装される。 【００２７】 いくつかの実施形態では、クライアント１１０のユーザは、ウェブページ・サーバ１２０によって提供されたウェブサイトを閲覧し、このウェブページ・サーバ１２０は、ユーザ閲覧活動をユーザのブラウザ内のｃｏｏｋｉｅを使用して追跡する。いくつかの実施形態では、ユーザはユーザＩＤ（例えばユーザ名）を用いてアカウントにログインし、ウェブページ・サーバ１２０はユーザＩＤを使用してユーザの閲覧活動を追跡する。ウェブ・ブラウザ一意識別子、クライアント・マシン識別子、ＭＡＣアドレス等のような、異なるエンドポイントに接続されたウェブサイトへの訪問者を識別する他の形態を使用できる。」 「【００３６】 図３は、電子商取引ウェブサイト上で推奨製品を選択する方法の一実施形態のフローチャートである。３００の少なくとも一部分は、図１のウェブページ・サーバ１１０（当審注：前後の記載を参酌して、「ウェブページ・サーバ１２０」を意味するものと認める。）若しくはデータ・プッシュ・サーバ１４０又は図２の推奨製品決定器２００によって実施される。ステップ３１０では、ユーザが現在興味のある製品が決定される。いくつかの実施形態では、この決定は少なくとも部分的にはユーザの閲覧履歴に基づいて行われる。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品を決定するためにユーザの閲覧履歴のログが検討される。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品を決定するためにユーザ閲覧履歴の以下の１つ又は複数の要素が検討される。ユーザ閲覧活動、ユーザ閲覧活動の頻度、ユーザ閲覧履歴中の製品。ユーザ閲覧履歴で追跡されるユーザ閲覧活動は、以下の１つ又は複数を含む。閲覧したページ及び製品、使用した製品情報、ブックマークしたページ及び製品、販売者のインスタント・メッセージ状況を調べたか否か、販売者にインスタント・メッセージを送ったか否か、購入した製品、又は（電子商取引ウェブサイト上の販売者に関して）何の製品情報ウェブページを何れのカテゴリ下で公開したか。例えば、ユーザが電子商取引ウェブサイトにアクセスし、３つのウェブページをクリックし、閲覧し、各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報であった時。この結果、ユーザ閲覧履歴のログは、以下から構成されるクライアント閲覧活動を示す。閲覧した製品ウェブ・ページＡ、閲覧活動の頻度－３回、使用した製品情報は、製品情報１、製品情報２及び製品情報３を含む。 【００３７】 いくつかの実施形態では、ユーザが最後に見た製品を、ユーザが現在興味のある製品とする。いくつかの実施形態では、トランザクションに関与した最後の製品を、ユーザが現在興味のある製品とする。例えば、ユーザが、ショッピング・カートにたった今緑色のマグを追加したとすると、緑色のマグがユーザの現在興味のある製品であると決定される。いくつかの実施形態では、現在の時間から所定時間長さ以内の製品を、ユーザが現在興味のある製品とする。例えば、ここ３日以内のウェブサイトアクセスで、ユーザはラップトップをブックマークした。 【００３８】 ステップ３１２では、１つ又は複数の相関製品が決定される。いくつかの実施形態では、相関製品は、ユーザが現在興味のある製品と高い相関係数を有する製品である。いくつかの実施形態では、相関性には、様々なユーザ挙動（例えばウェブサイト上の以前の購入履歴）を通じて決定された関係を含む。いくつかの実施形態では、頻繁に一緒に購入される製品の関係のデータベースが保管され、各関係は相関係数によって表される。例えば、ユーザが現在興味のある緑色のマグは、緑色のプレートのセット又はコーヒー・メーカーと一緒に購入されることが多い。いくつかの実施形態では、相関性は、他の製品との製品情報のコンテンツの類似性に基づく。例えば、ユーザが現在興味のある緑色のマグの製品情報は、いくつかの記述子、即ち「マグ」、「ブランド名」、「サイズ」、「緑色」等を含み、これらを使用して同様の他の製品を見つけることができる。現在興味のある製品と製品データベース中の他の製品との間で類似性基準を決定し、閾値を超える製品が、相関製品として選択される。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品の製品情報の１つ又は複数のキーワードを使用して相関製品を見つける。例えば、緑色のマグの製品情報からのキーワード「マグ」を使用して、他の相関製品を見つける。決定した相関製品は、検索するデータベース内の製品である限りは、ペイ・フォー・パフォーマンス製品（即ち、広告製品）又は従来製品であり得る。他の相関性基準又は要素を使用して、他の製品と興味のある製品との相関性を決定できる。 ・・・ 【００４１】 ステップ３１４では、相関製品の数が、必要な推奨製品の数未満であるか否かを決定する。いくつかの実施形態では、必要な推奨製品の数はユーザによって設定される。例えば、ウェブサイトのユーザ基本設定セクションでは、ユーザは１０個の推奨製品が表示されるように設定できる。いくつかの実施形態では、必要な推奨製品の数は、ウェブサイト設計者によって設定される。例えば、ある電子商取引ウェブサイトのホームページは、ユーザがその電子商取引ウェブサイトに戻った時にユーザのための推奨製品リストを有する。推奨製品リストは、ホームページ上に１０個の製品を表示する必要がある。 【００４２】 ステップ３１６では、相関製品の数が推奨製品の数と同じであるか又はそれを超える（即ち、それ以上）場合、推奨製品のセットは決定した相関製品から形成される。ここで、選択決定した相関製品の数は、必要な推奨製品の数と等しい数である。いくつかの実施形態では、相関すると決定された（即ち、相関閾値を超える）１つ又は複数の製品は、相関性のランク付けを有し、必要な製品の数と等しい上位数の相関製品が選択される。いくつかの実施形態では、製品情報データベースを検索する際に相関製品が一度に決定される場合、最初に決定された相関製品が推奨製品として選択される。 ・・・ 【００４６】 ステップ３１８及び３２４では、推奨製品のセットが出力される。いくつかの実施形態では、ステップ３１６又は３２２で選択された推奨製品は、製品ＩＤのリストである。いくつかの実施形態では、推奨製品の製品情報は、製品ＩＤに従って製品情報データベース（例えば図１の製品情報サーバ１８０上のデータベース）から引き出される。いくつかの実施形態では、製品名、価格、写真、販売者名、販売者のインスタント・メッセージ・アカウントのオンライン状況及びＵＲＬを含む製品情報データベースから、製品情報のサブセットが引き出される。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス製品も、製品情報データベースに記憶されるが、製品のＵＲＬ（例えば製品情報ページへのリンク）は通常のＵＲＬであり、ｅＵＲＬではないことを例外とする。他の製品情報又は製品情報のサブセットを製品情報データベースから引き出して推奨製品を表示するのに必要な情報を作製できる。」 「図１ ［図：0001399103000001.jpg］ 」 「図３ ［図：0001399103000002.jpg］ 」 イ 引用文献１に記載された発明 （ア）【００２６】によると、引用文献１には、「クライアント１１０を使用するユーザは、ウェブページ・サーバ１２０によってインターネットを通じて送られるウェブページにウェブ・ブラウザを介してアクセスし、ウェブページ・サーバ１２０はウェブページを生成し、推奨製品のセットを決定し、その推奨製品をクライアントに出力するシステム」が記載されている。 また、【００２６】には、「いくつかの実施形態では、ユーザが電子商取引ウェブサイトを閲覧する間に、データ・プッシュ・サーバ１４０を使用して推奨製品をウェブページに非同期的にプッシュする。・・・いくつかの実施形態では、ウェブページ・サーバ１２０及びデータ・プッシュ・サーバ１４０は同じサーバであり、ウェブページ・サーバ１２０はウェブページを生成し、推奨製品のセットを決定し、その推奨製品をクライアントに出力する。」ものであるから、「ウェブページ・サーバ１２０」は「ユーザが電子商取引ウェブサイトを閲覧する間に、推奨製品をウェブページに非同期的にプッシュする」ものである。 （イ）【００２７】によると、上記（ア）の「ウェブページ・サーバ１２０」は、「ユーザ閲覧活動をユーザのブラウザ内のｃｏｏｋｉｅを使用して追跡する」ものである。 （ウ）【００３６】、【００３７】によると、引用文献１記載の「ウェブページ・サーバ１２０」は、「ユーザが現在興味のある製品を決定するために、ユーザ閲覧履歴のログを検討して、ユーザが最後に見た製品、トランザクションに関与した最後の製品、等をユーザが現在興味のある製品とする」ものであり、また、このユーザ閲覧履歴のログは、例えば、ユーザが電子商取引ウェブサイトにアクセスし、３つのウェブページをクリックし、閲覧し、各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報であった時、閲覧した製品ウェブ・ページＡ、閲覧活動の頻度－３回、使用した製品情報は、製品情報１、製品情報２及び製品情報３を含む、クライアント閲覧活動を示す」ものである。 （エ）【００３８】によると、引用文献１記載の「ウェブページ・サーバ１２０」は、「ユーザが現在興味のある製品と高い相関係数を有する製品である、１つ又は複数の相関製品を決定し、相関性は、他の製品との製品情報のコンテンツの類似性に基づき、例えば、ユーザが現在興味のある製品が緑色のマグの場合、その製品情報は、いくつかの記述子、即ち「マグ」、「ブランド名」、「サイズ」、「緑色」等を含み、これらを使用して同様の他の製品を見つけることができ、ユーザが現在興味のある製品の製品情報の１つ又は複数のキーワードを使用して相関製品を見つけることができ、例えば、緑色のマグの製品情報からのキーワード「マグ」を使用して、他の相関製品を見つける」ものである。 （オ）【００４１】、【００４２】、【００４６】によると、引用文献１記載の「ウェブページ・サーバ１２０」は、「相関製品を含む、推奨製品のセットを出力する」ものである。 （カ）上記（ア）～（オ）によると、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明１」という。）が記載されている。 「クライアント１１０を使用するユーザは、ウェブページ・サーバ１２０によってインターネットを通じて送られるウェブページにウェブ・ブラウザを介してアクセスし、ウェブページ・サーバ１２０はウェブページを生成し、推奨製品のセットを決定し、その推奨製品をクライアントに出力するシステムにおける、ウェブページ・サーバ１２０であって、 ウェブページ・サーバ１２０は、ユーザ閲覧活動をユーザのブラウザ内のｃｏｏｋｉｅを使用して追跡し、 ユーザが電子商取引ウェブサイトを閲覧する間に、推奨製品をウェブページに非同期的にプッシュし、 ユーザが現在興味のある製品を決定するために、ユーザ閲覧履歴のログを検討して、ユーザが最後に見た製品、トランザクションに関与した最後の製品、等をユーザが現在興味のある製品とするものであり、このユーザ閲覧履歴のログは、例えば、ユーザが電子商取引ウェブサイトにアクセスし、３つのウェブページをクリックし、閲覧し、各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報であった時、ユーザ閲覧履歴のログとして、閲覧した製品ウェブ・ページＡ、閲覧活動の頻度－３回、使用した製品情報は、製品情報１、製品情報２及び製品情報３を含む、クライアント閲覧活動を示すものであり、 ユーザが現在興味のある製品と高い相関係数を有する製品である、１つ又は複数の相関製品を決定し、相関性は、他の製品との製品情報のコンテンツの類似性に基づき、例えば、ユーザが現在興味のある製品が緑色のマグの場合、その製品情報は、いくつかの記述子、即ち「マグ」、「ブランド名」、「サイズ」、「緑色」等を含み、これらを使用して同様の他の製品を見つけることができ、ユーザが現在興味のある製品の製品情報の１つ又は複数のキーワードを使用して相関製品を見つけることができ、例えば、緑色のマグの製品情報からのキーワード「マグ」を使用して、他の相関製品を見つけ、 相関製品を含む、推奨製品のセットを出力する、 ウェブページ・サーバ１２０。」 （２）引用文献２について ア 引用文献２の記載事項 原査定の拒絶理由に引用された上記引用文献２には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【０００１】 本発明は、行動推定装置、行動推定方法および行動推定プログラムに関する。 ・・・ 【０００６】 しかしながら、上述した従来の技術では、利用者が現在行っている行動のおおまかな「内容」は推定できるもの、「目的」を推定することができないため、推定結果が有効に活用されない場合があった。 【０００７】 例えば、オンラインショッピングサイトでは、利用者がある商品のＷＥＢページを参照しようとしている場合、その行動の目的が「その商品または同種の商品を購入すること」であれば同種の商品を推奨商品として表示することは有効である。しかしながら、その行動の目的が「何か欲しいものがないか探すこと」であれば、同種の商品を推奨商品として表示することの効果は低く、むしろ、その利用者の嗜好に合った商品を推奨商品として表示する方が有効である。 【０００８】 本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の行動について詳細で精度の高い推定結果を得ることを目的とする。」 「【００１３】 まず、図１を参照しながら、本実施例に係る行動推定装置１０の構成について説明する。行動推定装置１０は、本実施例に係る行動推定方法を実行することにより、利用者がＷＥＢページを参照した履歴から利用者の行動を推定する装置である。図１に示すように、行動推定装置１０は、記憶部１１０と制御部１２０を有する。 【００１４】 記憶部１１０は、例えば、ハードディスク装置や半導体記憶装置であり、参照履歴データ１１１と、ツリー構造データ１１２と、機能解析ルール１１３と、行動推定ルール１１４とを記憶する。 【００１５】 参照履歴データ１１１は、利用者がどのＷＥＢページをどのような順序で参照したかを示す履歴情報である。参照履歴データ１１１の内容は、例えば、ＷＥＢサーバが要求メッセージを受信するたびに記録するアクセスログであってもよいし、ＷＥＢブラウザがＷＥＢサーバへＷＥＢページを要求するたびに記録するログであってもよい。 【００１６】 ツリー構造データ１１２は、利用者がどのＷＥＢページを参照した後に他のどのＷＥＢページを参照したかを示すツリー構造のデータである。ツリー構造データ１１２においては、利用者が参照した各ＷＥＢページが１つのノードとして保持され、遷移元のＷＥＢページに対応するノードが親ノードとなり、前方向の遷移先のＷＥＢページに対応するノードが子ノードとなるようにノード間が接続される。例えば、利用者がＡというＷＥＢページのリンクを辿ってＢというＷＥＢページを参照し、Ａに戻った後にリンクを辿ってＣというＷＥＢページを参照した場合、Ａに対応するノードは、Ｂに対応するノードとＣに対応するノードの親ノードとなる。 ・・・ 【００１９】 制御部１２０は、行動推定装置１０を全体制御する制御部であり、ツリー構造生成部１２１と、機能解析部１２２と、行動推定部１２３とを有する。 【００２０】 ツリー構造生成部１２１は、参照履歴データ１１１から行動を推定する対象の利用者の情報を抽出し、参照された各ＷＥＢページに対応するノードを参照順序に基づいて関連付けて、ツリー構造データ１１２を生成する。機能解析部１２２は、ツリー構造生成部１２１によって生成されたツリー構造データ１１２に含まれる各ノードに対応するＷＥＢページの機能を機能解析ルール１１３に基づいて特定する。 【００２１】 行動推定部１２３は、ＷＥＢページの参照順序を表すツリー構造データ１１２内のノードのツリー構造と、機能解析ルール１１３を用いて特定されたツリー構造データ１１２内の各ノードに対応するＷＥＢページの機能とを、行動推定ルール１１４と照合することによって、利用者の行動を推定する。すなわち、行動推定部１２３は、利用者によって参照される単一のＷＥＢページに注目して利用者の行動を推定するのではなく、利用者がどのような機能のＷＥＢページをどのような順序で参照したかに基づいて利用者の行動を推定する。 【００２２】 一般に、利用者がどの機能のＷＥＢページをどの順序で参照するかは、利用者の目的に応じて異なる。例えば、どの種類の商品を購入するかを決めた上で購入する具体的な商品を捜している場合、利用者は、検索用のＷＥＢページを利用してその種類の商品を一覧表示させた後、そこから個別の商品の詳細情報が掲載されたＷＥＢページを参照することが多い。すなわち、どの種類の商品を購入するかを決めた上で購入する具体的な商品を捜している場合には、「商品検索」という機能をもつＷＥＢページを参照した後に「商品情報」という機能をもつＷＥＢページを参照することが多い。 【００２３】 一方、何か面白そうな商品を漠然と捜している場合、利用者は、売れ筋上位の表品の一覧が一覧表示されたＷＥＢページを参照した後、そこから個別の商品の詳細情報が掲載されたＷＥＢページを参照することが多い。すなわち、何か面白そうな商品を漠然と捜している場合には、「ランキング」という機能をもつＷＥＢページを参照した後に「商品情報」という機能をもつＷＥＢページを参照することが多い。 【００２４】 このように、利用者が最終的に参照するＷＥＢページの機能が同様のものであっても、利用者がどのような目的をもっているかによって、そのＷＥＢページに辿りつくまでに利用者が参照するＷＥＢページの機能は異なる。また、利用者が最初に参照するＷＥＢページの機能が同様のものであっても、利用者がどのような目的をもっているかによって、利用者が最終的に参照するＷＥＢページの機能は異なる。 【００２５】 本実施例に係る行動推定装置１０は、上述したように、利用者がどのような機能のＷＥＢページをどのような順序で参照したかに基づいて利用者の行動を行動推定部１２３が推定するので、利用者がどのような目的をもっているかを把握して利用者の行動を推定することができ、その結果、詳細で精度の高い推定結果を得ることができる。」 「【００５２】 続いて、図８～１０を参照しながら、行動推定部１２３が実行する処理の具体例について説明する。図８は、行動推定ルール１１４の一例を示す図である。図８の例に示すように、行動推定ルール１１４は、部分木パターン式、ユーザ行動といった項目を有する。部分木パターン式は、特定の機能のノードが特定の構造で組み合わされた部分木を表す式である。ユーザ行動は、部分木パターン式が表す部分木がツリー構造データ１１２に含まれる場合に推定される利用者の行動である。 【００５３】 ここで、本実施例における部分木パターン式の書式について説明する。本実施例における部分木パターン式の基本的な書式は以下の通りである。 親ノードの機能 － （子ノードの機能のリスト） 【００５４】 図８に示した行動推定ルール１１４の１行目の部分木パターン式である「商品詳細－（レビュー、店舗情報）」は、図９に示すように、「商品詳細」という機能の親ノードの子ノードとして「レビュー」という機能のノードと「店舗情報」という機能のノードが存在する部分木を表している。行動推定部１２３は、行動推定ルール１１４にこのような部分木が含まれる場合には、行動推定ルール１１４の１行目にユーザ行動として設定されている「どの店舗で買うかを検討している」を利用者の行動の推定結果として出力する。 【００５５】 なお、子ノードの機能のリストの部分には、ノードの親子構造を入れ子にすることができる。図８に示した行動推定ルール１１４の２行目の部分木パターン式である「サイトトップ－（店舗トップ－店舗情報）」は、図１０に示すように、「店舗情報」という機能のノードの親ノードとして「店舗トップ」という機能のノードが存在し、さらに、「店舗トップ」という機能のノードの親ノードとして「サイトマップ」という機能のノードが存在する部分木を表している。行動推定部１２３は、行動推定ルール１１４にこのような部分木が含まれる場合には、行動推定ルール１１４の２行目にユーザ行動として設定されている「どんな店舗があるか調べている」を利用者の行動の推定結果として出力する。 【００５６】 次に、図１に示した行動推定装置１０が実行する行動推定処理の処理手順について図１１のフローチャートを参照しながら説明する。図１１に示すように、ある利用者の行動の推定を求められると、ツリー構造生成部１２１が、その利用者の情報を参照履歴データ１１１から取得して、ツリー構造データ１１２を生成する（ステップＳ１０１）。 【００５７】 続いて、機能解析部１２２が、ツリー構造データ１１２に含まれる各ノードの機能を特定する（ステップＳ１０２）。そして、行動推定部１２３が、行動推定ルール１１４に含まれる部分木をツリー構造データ１１２と照合して、利用者の行動の推定結果を出力する（ステップＳ１０３）。 【００５８】 上述してきたように、本実施例に係る行動推定装置１０は、利用者が参照したＷＥＢページの履歴情報から参照の遷移を示すツリー構造を生成し、生成したツリー構造に基づいて利用者の行動を推定することとしたので、詳細で精度の高い推定結果を得ることができる。」 「【０１２９】 本願発明は、例えば、ユーザ行動が「何か欲しいものがないか探している」のときは、ユーザの嗜好プロファイルに合った商品を提示し、ユーザ行動が「どの商品を買うか選んでいる」のときは、ユーザが現在閲覧している商品と類似した商品を提示するというように、各種のサイトナビゲーションに利用することができる。本願発明を例えばオンラインショッピングサイトでのサイトナビゲーションに利用することにより、単にユーザの嗜好に基づく推薦や、類似商品の提示を行う方式よりも、購買確率を高めることができる。」 「図１ ［図：0001399103000003.jpg］ 」 「図８ ［図：0001399103000004.jpg］ 」 図８から、「部分木パターン式」が「商品詳細－（レビュー,店舗情報）」である場合に対応して、「ユーザ行動」として「どの店舗で買うかを検討している」を利用者の行動の推定結果として出力すること、以下同様に、「サイトトップ－（店舗トップ－（店舗情報））」であった場合に、「どんな店舗であるかを調べている」を、「検索結果－（商品詳細）」であった場合に、「どの商品を買うかを検討している」を、「商品カテゴリ－（商品詳細）」であった場合に、「欲しいものがあるかを調べている」を出力することが看て取れる。 イ 引用文献２に記載された発明 （ア）【００１３】によると、引用文献２には、「利用者がＷＥＢページを参照した履歴から利用者の行動を推定する行動推定装置１０」が記載されている。 （イ）【００１３】、【００１４】、【００１９】によると、引用文献２記載の「行動推定装置１０」は、「記憶部１１０と制御部１２０を有し、記憶部１１０は、参照履歴データ１１１と、ツリー構造データ１１２と、機能解析ルール１１３と、行動推定ルール１１４とを記憶し、制御部１２０は、ツリー構造生成部１２１と、機能解析部１２２と、行動推定部１２３とを有する」ものである。 （ウ）【００２１】、【００５６】、【００５７】によると、引用文献２記載の「行動推定装置１０」は、「ある利用者の行動の推定を求められると、ツリー構造生成部１２１が、その利用者の情報を参照履歴データ１１１から取得して、ツリー構造データ１１２を生成し、機能解析部１２２が、ツリー構造データ１１２に含まれる各ノードの機能を特定し、行動推定部１２３が、行動推定ルール１１４に含まれる部分木をツリー構造データ１１２と照合して、利用者の行動の推定結果を出力する」ものである。 （エ）【００５２】、【００５４】、図８から看て取れる事項によると、引用文献２記載の「行動推定装置１０」は、「行動推定ルール１１４に含まれる部分木パターン式が「商品詳細－（レビュー,店舗情報）」である場合に対応して、ユーザ行動として「どの店舗で買うかを検討している」を利用者の行動の推定結果として出力し、以下同様に、「サイトトップ－（店舗トップ－（店舗情報））」であった場合に、「どんな店舗であるかを調べている」を、「検索結果－（商品詳細）」であった場合に、「どの商品を買うかを検討している」を、「商品カテゴリ－（商品詳細） 」であった場合に、「欲しいものがあるかを調べている」を出力する」ものである。 （オ）【０１２９】によると、引用文献２記載の「行動推定装置１０」は、「例えば、ユーザ行動が「何か欲しいものがないか探している」のときは、ユーザの嗜好プロファイルに合った商品を提示し、ユーザ行動が「どの商品を買うか選んでいる」のときは、ユーザが現在閲覧している商品と類似した商品を提示するというように、オンラインショッピングサイトでのサイトナビゲーションに利用することにより、単にユーザの嗜好に基づく推薦や、類似商品の提示を行う方式よりも、購買確率を高めることができる」ものである。 （カ）上記（ア）～（オ）によると、引用文献２には、次の発明（以下、「引用発明２」という。）が記載されている。 「利用者がＷＥＢページを参照した履歴から利用者の行動を推定する行動推定装置１０であって、 記憶部１１０と制御部１２０を有し、記憶部１１０は、参照履歴データ１１１と、ツリー構造データ１１２と、機能解析ルール１１３と、行動推定ルール１１４とを記憶し、制御部１２０は、ツリー構造生成部１２１と、機能解析部１２２と、行動推定部１２３とを有し、 ある利用者の行動の推定を求められると、ツリー構造生成部１２１が、その利用者の情報を参照履歴データ１１１から取得して、ツリー構造データ１１２を生成し、機能解析部１２２が、ツリー構造データ１１２に含まれる各ノードの機能を特定し、行動推定部１２３が、行動推定ルール１１４に含まれる部分木をツリー構造データ１１２と照合して、利用者の行動の推定結果を出力し、 行動推定ルール１１４に含まれる部分木パターン式が「商品詳細－（レビュー,店舗情報）」である場合に対応して、ユーザ行動として「どの店舗で買うかを検討している」を利用者の行動の推定結果として出力し、以下同様に、「サイトトップ－（店舗トップ－（店舗情報））」であった場合に、「どんな店舗であるかを調べている」を、「検索結果－（商品詳細）」であった場合に、「どの商品を買うかを検討している」を、「商品カテゴリ－（商品詳細）」であった場合に、「欲しいものがあるかを調べている」を出力し、 例えば、ユーザ行動が「何か欲しいものがないか探している」のときは、ユーザの嗜好プロファイルに合った商品を提示し、ユーザ行動が「どの商品を買うか選んでいる」のときは、ユーザが現在閲覧している商品と類似した商品を提示するというように、オンラインショッピングサイトでのサイトナビゲーションに利用することにより、単にユーザの嗜好に基づく推薦や、類似商品の提示を行う方式よりも、購買確率を高めることができる 行動推定装置１０。」 ４ 対比 （１）本願発明と引用発明１とを対比する。 ア．引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」は、「ウェブページを生成し、推奨製品のセットを決定し、その推奨製品をクライアントに出力」するものであるから、情報を処理するものである。 よって、引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」は、後述の相違点を除き、本願発明の「情報処理装置」に相当する。 イ．引用発明１において、「ユーザが電子商取引ウェブサイトにアクセスし、３つのウェブページをクリックし、閲覧し、各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報であった時」、「ユーザ」は、「各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報」である３つの「ウェブページ」をそれぞれ「クリック」するものであるが、３つ目の「ウェブページ」を「閲覧」している状態において、３つ目の「ウェブページ」を「クリック」する動作は、３つ目の「ウェブページ」の「製品情報」の「コンテンツ」を、「ユーザ」が使用する「クライアント」に配信するための要求であるといえる。 よって、引用発明１において、「ユーザが電子商取引ウェブサイトにアクセスし、３つのウェブページをクリックし、閲覧し、各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報であった時」の３つ目の「ウェブページ」を「閲覧」している状態に至る、３つ目の「ウェブページをクリック」する動作は、本願発明の「ユーザから」の「コンテンツの配信要求」に相当する。 そして、引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」は、当該クリックに応じて、「クライアント１１０を使用するユーザ」に、「ウェブページにウェブ・ブラウザを介してアクセス」することを可能とするものであるから、「クライアント１１０」から、当該クリックに応じた信号を受け付けているものといえる。 したがって、引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」における、「クライアント１１０」から、「ユーザが最後に見た製品」の「製品情報」を「コンテンツ」とする「ウェブページ」を「クリック」したことを受け付ける機能を実現する手段は、本願発明の「ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部」に相当する。 ウ．本願発明の「コンテンツの配信要求を受け付ける」ことと「前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報」に関し、本願明細書の発明の詳細な説明には、以下の事項が記載されている。 「【００２７】 ユーザＵ１により行動Ａｔ１３が行われたことにより、情報処理装置１００は、端末装置１０から、（スニーカーＡ２ 白）に対応する詳細ページＰ１４（コンテンツの一例）の配信要求を受け付ける。例えば、情報処理装置１００は、この詳細ページＰ１４にて推奨情報を提示するタイミングであると判断したとすると、詳細ページＰ１４に至るまでのユーザＵ１の一連の行動であって、サービスＴＺでの行動のプロセスを示すプロセス情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、プロセス情報として、詳細ページＰ１４に至るまでのユーザＵ１の一連の閲覧行動を示す閲覧情報を取得する。また、情報処理装置１００は、プロセス情報として、詳細ページＰ１４に至るまでのユーザＵ１の一連の検索行動を示す検索情報を取得する。 【００２８】 図１（ｂ）の例では、ユーザＵ１は、行動Ａｔ１１、行動Ａｔ１２、行動Ａｔ１３、行動Ａｔ１４を順に経て詳細ページＰ１４に至っている。言い換えれば、ユーザＵ１は、行動Ａｔ１１、行動Ａｔ１２、行動Ａｔ１３、行動Ａｔ１４といった行動のプロセスを経て詳細ページＰ１４に至っている。また、ユーザＵ１は、詳細ページＰ１４に至るまでに、行動Ａｔ１１から行動Ａｔ１４までの一連の行動を行っているともいえる。このようなことから、図１（ｂ）の例では、情報処理装置１００は、行動Ａｔ１１、行動Ａｔ１２、行動Ａｔ１３、行動Ａｔ１４（行動Ａｔ１１～Ａｔ１４）を示すプロセス情報を取得する。このプロセス情報をプロセス情報ＰＪ１とすると、情報処理装置１００は、プロセス情報ＰＪ１に基づいて、ユーザＵ１に推奨される推奨情報を決定する。つまり、情報処理装置１００は、プロセス情報ＰＪ１に基づいて、ユーザＵ１に提示される商品（提示対象）を決定するとともに、決定した提示対象に基づいて、推奨情報を決定する。」 すなわち、本願発明の「コンテンツの配信要求の受け付け」と「前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報」は、コンテンツの配信要求（Ａｔ１４）のタイミングでそれ以前の行動（行動Ａｔ１１、行動Ａｔ１２、行動Ａｔ１３）を示すプロセス情報として取得するのみではなく、当該詳細ページの配信要求（行動Ａｔ１４）を含めた一連の行動をプロセス情報として取得する概念をも含むものである。 他方、引用発明１は、「各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報」であるような、「３つのウェブページをユーザがクリックし、閲覧し」た場合に、「ユーザ閲覧履歴のログとして、閲覧した製品ウェブ・ページＡ、閲覧活動の頻度－３回、使用した製品情報は、製品情報１、製品情報２及び製品情報３を含む、クライアント閲覧活動を示す」もの（以下、「各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報」である、「３つのウェブページをユーザがクリックし、閲覧し」た場合の、３つ目の「ウェブページ」を「閲覧」している状態での、「閲覧した製品ウェブ・ページＡ、閲覧活動の頻度－３回、使用した製品情報」が、「製品情報１、製品情報２及び製品情報３」である「ユーザ閲覧履歴のログ」を「ユーザ閲覧履歴のログの最近の部分」という。）であるから、３つ目の「ウェブページ」を「閲覧」している状態において、「ユーザ閲覧履歴のログ」は、３つ目の「ウェブページ」を配信要求した履歴を含むものである。 よって、引用発明１の、「各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報」である、「３つのウェブページをユーザがクリックし、閲覧し」た場合の、３つ目の「ウェブページ」を「閲覧」している状態に至る、３つ目の「ウェブページ」である、「ユーザが最後に見た製品」の「製品情報」を「コンテンツ」とする「ウェブページをクリックし、閲覧」したことを含む、「ユーザ閲覧履歴のログの最近の部分」は、本願発明の「前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報」に相当する。 エ．引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」は、ユーザが現在興味のある製品を決定した後に、「ユーザが現在興味のある製品と高い相関係数を有する製品である、１つ又は複数の相関製品を決定し」、「相関製品を含む、推奨製品のセット」を「ユーザ」が使用する「クライアント１１０に出力」するものであり、引用発明１の「ユーザ」が使用する「クライアント１１０に出力」される「相関製品を含む、推奨製品のセット」は、本願発明の「前記ユーザに提示される取引対象である提示対象」に相当する。 そして、引用発明１は、「ユーザが電子商取引ウェブサイトを閲覧する間に、推奨製品をウェブページに非同期的にプッシュ」するものであるところ、「ユーザが最後に見た製品を、ユーザが現在興味のある製品と」するものであるから、「各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報」である、「３つのウェブページをユーザがクリックし、閲覧し」た場合に、３つ目の「ウェブページ」を閲覧している状態での、３つ目の「ウェブページ」の「製品」が「ユーザが最後に見た製品」であり、「ユーザが現在興味のある製品」となっている。 よって、引用発明１において、「ユーザ」が３つ目の「ウェブページ」を「閲覧」している状態において、「相関製品を含む、推奨製品のセット」は、３つ目の「ウェブページ」の「製品」が「ユーザが現在興味のある製品」であることに基づいて出力されており、かかる３つ目の「ウェブページ」の「製品」を「ユーザが現在興味のある製品」と決定することは、３つ目の「ウェブページ」の配信要求をして閲覧した履歴を含む、「ユーザ閲覧履歴のログの最近の部分」を検討して行われているものといえる。 したがって、上記イ、ウの相当関係に鑑みれば、引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」における、「各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報」である、「３つのウェブページをユーザがクリックし、閲覧し」た場合の、３つ目の「ウェブページ」である、「ユーザが最後に見た製品」の「製品情報」を「コンテンツ」とする「ウェブページをクリックし、閲覧」したことを含む、「ユーザ閲覧履歴のログの最近の部分」に基づいて、３つ目の「ウェブページ」の「製品」を「ユーザが最後に見た製品」として「ユーザが現在興味のある製品」となし、「ユーザが現在興味のある製品と高い相関係数を有する製品である」「相関製品を含む、推奨製品のセット」を決定する機能を実現する手段（以下「引用発明１の決定部」という。）は、本願発明の「前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報に基づいて、前記ユーザに提示される取引対象である提示対象を決定する決定部」に相当する。 オ．上記ウ、エで説示したように、引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」の決定部は、「ユーザ閲覧履歴のログの最近の部分」を「検討」し、「ユーザが最後に見た製品、トランザクションに関与した最後の製品、等をユーザが現在興味のある製品と」するものであり、引用発明１の「ユーザが現在興味のある製品」は、本願発明の「ユーザが所望する情報」に相当する。そして、「ユーザが最後に見た製品」をユーザが所望する情報と決定する場合、当該決定に関与する「ユーザ閲覧履歴のログ」は、「ユーザが最後に見た製品」の「製品情報」を「コンテンツ」とする「ウェブページをクリックし、閲覧」したことであり、ユーザが所望する情報は、「ユーザ閲覧履歴のログ」に含まれる行動に基づいて、「ユーザが最後に見た製品」を「ユーザが現在興味のある製品」であるとする推定によって決定されているといえる。 よって、引用発明１の「ユーザ閲覧履歴のログの最近の部分」が本願発明の「前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報」に相当することから、引用発明１の決定部が、「ユーザ閲覧履歴のログの最近の部分」を「検討」し、「ユーザが最後に見た製品」の「製品情報」を「コンテンツ」とする「ウェブページをクリックし、閲覧」したことに基づいて、「ユーザが最後に見た製品をユーザが現在興味のある製品と」することと、本願発明の「前記決定部は、前記プロセス情報に含まれる前記一連の行動に基づいて、前記ユーザが所望する情報を推定」することとは、「決定部」が、「前記プロセス情報に含まれる行動に基づいて、前記ユーザが所望する情報を推定」する点で共通する。 カ．引用発明１の「ウェブページ・サーバ１２０」は、「ユーザが現在興味のある製品と高い相関係数を有する製品である、１つ又は複数の相関製品を決定し、相関性は、他の製品との製品情報のコンテンツの類似性に基づき、例えば、ユーザが現在興味のある製品が緑色のマグの場合、その製品情報は、いくつかの記述子、即ち「マグ」、「ブランド名」、「サイズ」、「緑色」等を含み、これらを使用して同様の他の製品を見つけることができ、ユーザが現在興味のある製品の製品情報の１つ又は複数のキーワードを使用して相関製品を見つけることができ、例えば、緑色のマグの製品情報からのキーワード「マグ」を使用して、他の相関製品を見つけ」た後に、「相関製品を含む、推奨製品のセット」を「ユーザ」が使用する「クライアント１１０」に出力するものであるから、「ユーザ」が使用する「クライアント１１０に出力」される「推奨製品のセット」に含まれる「相関製品」は、「ユーザが現在興味のある製品」に含まれる記述子（キーワード）を使用した検索により決定されるものといえる。 そして、上記オのとおり、引用発明１の「ユーザが現在興味のある製品」は、本願発明の「決定部」が「推定」した結果である「ユーザが所望する情報」に相当する。 よって、引用発明１の決定部が、「ユーザが現在興味のある製品」に含まれる記述子（キーワード）を使用した検索により、「ユーザ」が使用する「クライアント１１０に出力」される「推奨製品のセット」に含まれる「相関製品」を決定することは、本願発明の「決定部」が、「推定結果に応じたクエリで検索された取引対象を前記提示対象として決定する」ことに相当する。 （２）上記（１）によると、本願発明と引用発明１とは、次の一致点で一致し、次の相違点で相違する。 ＜一致点＞ ユーザからコンテンツの配信要求を受け付ける受付部と、 前記ユーザが前記コンテンツに至る直前に行った一連の行動である行動履歴の過程を示すプロセス情報に基づいて、前記ユーザに提示される取引対象である提示対象を決定する決定部と を有し、 前記決定部は、前記プロセス情報に含まれる行動に基づいて、前記ユーザが所望する情報を推定し、推定結果に応じたクエリで検索された取引対象を前記提示対象として決定する ことを特徴とする情報処理装置。 ＜相違点＞ ユーザが所望する情報を推定することに用いられるプロセス情報に含まれる行動が、本願発明は「前記一連の行動」にであるのに対し、引用発明１は「ユーザが最後に見た製品」の「ウェブページ」を「クリック」する動作である点。 ５ 判断 上記３（２）イ（カ）に記載したとおり、引用文献２には、以下の引用発明２が記載されている。 「利用者がＷＥＢページを参照した履歴から利用者の行動を推定する行動推定装置１０であって、 記憶部１１０と制御部１２０を有し、記憶部１１０は、参照履歴データ１１１と、ツリー構造データ１１２と、機能解析ルール１１３と、行動推定ルール１１４とを記憶し、制御部１２０は、ツリー構造生成部１２１と、機能解析部１２２と、行動推定部１２３とを有し、 ある利用者の行動の推定を求められると、ツリー構造生成部１２１が、その利用者の情報を参照履歴データ１１１から取得して、ツリー構造データ１１２を生成し、機能解析部１２２が、ツリー構造データ１１２に含まれる各ノードの機能を特定し、行動推定部１２３が、行動推定ルール１１４に含まれる部分木をツリー構造データ１１２と照合して、利用者の行動の推定結果を出力し、 行動推定ルール１１４に含まれる部分木パターン式が「商品詳細－（レビュー,店舗情報）」である場合に対応して、ユーザ行動として「どの店舗で買うかを検討している」を利用者の行動の推定結果として出力し、以下同様に、「サイトトップ－（店舗トップ－（店舗情報））」であった場合に、「どんな店舗であるかを調べている」を、「検索結果－（商品詳細）」であった場合に、「どの商品を買うかを検討している」を、「商品カテゴリ－（商品詳細）」であった場合に、「欲しいものがあるかを調べている」を出力し、 例えば、ユーザ行動が「何か欲しいものがないか探している」のときは、ユーザの嗜好プロファイルに合った商品を提示し、ユーザ行動が「どの商品を買うか選んでいる」のときは、ユーザが現在閲覧している商品と類似した商品を提示するというように、オンラインショッピングサイトでのサイトナビゲーションに利用することにより、単にユーザの嗜好に基づく推薦や、類似商品の提示を行う方式よりも、購買確率を高めることができる 行動推定装置１０。」 そして、引用発明１と引用発明２とは「電子商取引」という同一の技術分野に属するものであって、いずれもユーザのウェブ上での行動履歴に基づいて、ユーザに推奨製品を提示する機能を有するものである。また、ユーザに推奨製品を提示するにあたり、より購買につながる製品を提示することは、当然に望まれる方向性である。 よって、引用発明１において、ユーザの閲覧履歴のログの最近の部分に基づいて、ユーザが現在興味ある製品（本願発明の「ユーザが所望する情報」に対応する。以下同様。）を決定しているところ、より購買につながる相関製品を含んだ推奨製品のセットを出力するために、引用発明２を適用し、「ユーザが最後に見た製品」の「ウェブページ」を「クリック」する動作に基づいて「ユーザが最後に見た製品」を「ユーザが現在興味のある製品」であると推定することに代えて、ユーザの閲覧履歴のログに含まれる一連の行動（「プロセス情報に含まれる一連の行動」）からツリー構造データを生成し、ツリー構造データと行動推定ルールに含まれる部分木パターン式と照合し、行動推定ルールに含まれるいずれかの部分木パターン式に該当するのかに応じて決定される「どの商品を買うかを検討している」という意図に応じて、ユーザが現在興味ある製品（「ユーザが所望する情報」）を推定することとして、上記相違点にかかる発明特定事項のごとく構成することは、当業者が容易になし得たことである。 そして、「実施形態の一態様によれば、ユーザの行動の意図を高精度に加味した情報提案を行うことができるといった効果を奏する。」（【０００８】）という本願明細書に記載された作用効果は、引用文献２に、「本発明に係る行動推定装置、行動推定方法および行動推定プログラムは、利用者の行動について詳細で精度の高い推定結果を得ることができるという効果を奏する。」（【００１０】）、「本願発明を例えばオンラインショッピングサイトでのサイトナビゲーションに利用することにより、単にユーザの嗜好に基づく推薦や、類似商品の提示を行う方式よりも、購買確率を高めることができる。」（【０１２９】）と記載されていることから、当業者が予測し得る範囲を超えるものではない。 請求人は令和４年５月９日に提出した意見書にて「例えば、引用文献２では、ユーザがコンテンツを閲覧することに応じた、コンテンツの機能の移り変わりに基づいて、ユーザの行動（行動の目的）を推定しているに過ぎず、本願の請求項１に係る発明を示唆するものではないと考えます。」と述べている。 しかし、上記のとおり、引用発明２は、ユーザの閲覧履歴のログに含まれる一連の行動（「プロセス情報に含まれる一連の行動」）からツリー構造データを生成するものと捉えられるところ、「生成」される「ツリー構造データ」は、「参照された各ＷＥＢページに対応するノードを参照順序に基づいて関連付け」て生成されるものであって（引用文献２の段落【００２０】）、その各ノードは、コンテンツの機能を示すとともに、機能として表現されたコンテンツの参照というユーザの行動をも示すものとなっており、ツリー構造データは、複数のノードとして示された一連のコンテンツの参照という一連のユーザの行動を示すものといえる。 そして、本願明細書の 「【００５０】 具体的には、ユーザＵ３は、冷蔵庫に関する検索結果ページＰ３１にアクセスすることにより、「検索結果ページＰ３１を閲覧」、「検索結果ＲＥ３１を選択」といった行動を行っている。次に、ユーザＵ３は、冷蔵庫Ｆ１の詳細ページＰ３２へと遷移し、「詳細ページＰ３２を閲覧」、「検索結果ページＰ３１へとブラウザバック」といった行動を行っている。次に、ユーザＵ３は、検索結果ページＰ３１へと遷移し、「検索結果ページＰ３１を閲覧」、「検索結果ＲＥ３２を選択」といった行動を行っている。そして、このような一連の行動を模式的に示しているのが図３（ｂ）である。また、情報処理装置１００は、このような一連の行動を示すプロセス情報をユーザＵ３の端末装置１０から取得（検知）することにより、行動情報記憶部１２１に格納している。 【００５１】 また、情報処理装置１００は、検索結果ＲＥ３２に対応する詳細ページＰ３３の配信要求を受け付けたことで、推奨情報を提示するタイミングであると判定したものとする。 【００５２】 そして、この場合、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２１においてユーザＩＤ「Ｕ３」が対応付けられる「行動情報」をプロセス情報ＰＪ３として取得する。次に、情報処理装置１００は、プロセス情報ＰＪ３に基づいて、プロセス情報ＰＪ３が示す一連の行動がどのような意図で行われているかを解析し、解析結果に基づいて、どのような情報を推奨情報とすればよいかを決定する。 【００５３】 プロセス情報ＰＪ３によると、ユーザＵ３は、冷蔵庫に関する検索結果ページＰ３１を起点に様々な検索結果を閲覧している。つまり、ユーザＵ３は、同一種別の取引対象（この場合、冷蔵庫）に関する情報を続けて閲覧しているため、見た目、価格、スペック等を比較している可能性が高い。このようなことから、図３（ｂ）の例では、情報処理装置１００は、解析により、例えば、プロセス情報ＰＪ３が示す一連の行動は「情報比較」という意図のもとに行われた行動であるとの解析結果を得る。ここで、プロセス情報ＰＪ３の中でユーザＵ３により閲覧された情報が一覧表示されると、例えば、容易に価格比較やスペック比較ができて便利である。 【００５４】 したがって、情報処理装置１００は、プロセス情報ＰＪ３が示す一連の行動の中で閲覧された冷蔵庫それぞれを比較させる一覧情報を推奨情報として決定する。例えば、情報処理装置１００は、プロセス情報ＰＪ３が示す一連の行動の中で閲覧された各冷蔵庫の価格を比較させる一覧情報を推奨情報として決定する。」 との記載に鑑みれば、本願発明の「一連の行動」は、「検索結果ページＰ３１」を閲覧し「詳細ページＰ３２」を閲覧した後に「検索結果ページＰ３１」へとブラウザバックしてこれを再度閲覧する行動を含み、つまり、一連のコンテンツの参照を含むものである。 以上を踏まえれば、引用文献２は、上記相違点に係る内容を開示するものであり、請求人の主張は、引用文献２の記載内容を正解しないものである。 したがって、本願発明は、引用発明１と引用発明２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。 第４ むすび 以上のとおり、本願発明は、引用発明１と引用発明２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。 したがって、本願は他の請求項に係る発明について検討するまでもなく拒絶されるべきものである。 よって、結論のとおり審決する。