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審決特許庁不成立

特許庁審決 令和5年4月25日

不服2022-012922 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

結論

本件審判の請求は、成り立たない。

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この資料について AI に質問

機関
特許庁
年月日
令和5年4月25日 (2023-04-25)
事件番号
不服2022-012922
事件名
情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
種類・結果
審決 不成立
掲載
—
争点・税目
拒絶査定不服審判 / 特許
分野
知的財産

結論

本件審判の請求は、成り立たない。

AI 要約AI

要旨

  • 審判請求と同時にされた手続補正が、特許法17条の2第5項各号に掲げる事項を目的とするものに該当しないとして却下され、補正後の請求項に基づく発明について引用文献1及び2に基づく進歩性欠如が認められた事例
事案の概要・争点・判断などを表示

事案の概要

  • 本願は、平成30年11月20日出願の特願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、情報処理装置等に関する発明である。
  • 令和4年5月18日に拒絶査定がされ、請求人が同年8月17日に審判請求と同時に手続補正(本件補正)をした。
  • 本件補正は、決定部が推定する事項を「ユーザが所望する情報」から「取引対象に対してユーザが重要視する項目」に変更し、決定する事項を「推定結果に応じたクエリで検索された取引対象」から「推定結果に応じた表示態様で取引対象が一覧表示される一覧情報」に変更するものである。
  • 原査定の拒絶理由は、請求項1~6、10、19、20に係る発明が引用文献1(特表2014-519661号公報)及び引用文献2(特開2011-100208号公報)に基づいて容易に発明をすることができたというものである。

争点

  • 本件補正が特許法17条の2第5項各号に掲げる事項を目的とするものに該当するか否か
  • 本願発明が引用発明1及び引用発明2に基づいて当業者が容易に発明をすることができたか否か

判断

  • 本件補正は、決定部が推定結果に応じて決定する「取引対象」に関し、補正前は「クエリで検索された」との特定事項を含んでいたものが、補正後はかかる特定事項を含まないものとなっており、特許請求の範囲の減縮を目的とするものではない。また、明確性要件違反の拒絶理由は通知されておらず、補正前の記載は明確であるから、明りょうでない記載の釈明を目的とするものでもない。よって、本件補正は特許法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、却下されるべきである。
  • 本願発明と引用発明1は、受付部、決定部、プロセス情報に基づく推定、推定結果に応じたクエリで検索された取引対象を提示対象として決定する点で一致し、プロセス情報に含まれる行動が「一連の行動」であるか「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かの点で相違する。
  • 引用発明1と引用発明2は同一の技術分野に属し、いずれもユーザの行動履歴に基づいて推奨製品を提示する機能を有する。引用発明2は、閲覧履歴のログに含まれる一連の行動からツリー構造データを生成し、行動推定ルールと照合してユーザの行動を推定するものであり、上記相違点に係る構成は当業者が容易になし得たことである。本願明細書に記載された作用効果も引用文献2に記載された効果から予測し得る範囲を超えるものではない。
  • 請求人の主張は、引用文献2が一連のコンテンツの参照を含む行動を開示するものであるから、引用文献2の記載内容を正解しないものである。よって、本願発明は引用発明1と引用発明2に基づいて容易に発明をすることができたものであり、特許法29条2項により特許を受けることができない。

判旨(本文から引用)

  • 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。

結論

  • 本件審判の請求は、成り立たない。
  • 令和4年8月17日にされた手続補正を却下する。

AI が本文から作成した要約です。引用の際は本文をご確認ください。

当事者

請求人 ヤフー株式会社(代理人 弁理士法人酒井国際特許事務所)

審判番号 不服2022-012922

請求人 ヤフー株式会社(代理人 弁理士法人酒井国際特許事務所)

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

〔図省略〕

」

「図3

〔図省略〕

」

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

〔図省略〕

」

「図8

〔図省略〕

」

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。

令和5年4月25日

審判長 特許庁審判官 渡邊 聡

特許庁審判官 後藤 亮治

特許庁審判官 相崎 裕恒

(行政事件訴訟法第46条に基づく教示)                この審決に対する訴えは、この審決の謄本の送達があった日から30日(附加期間がある場合は、その日数を附加します。)以内に、特許庁長官を被告として、提起することができます。

出典:特許庁「審決公報」(令和5年7月28日発行・号数2023-007、公報発行サイト https://www.gazette.jpo.go.jp/scciidl010 )を加工して作成(加工:TaiLexi AI)
本文は公表資料(PDF 等)から機械的に抽出・整形したもので、改行や記号に誤りを含むことがあります。正確な文言は原本でご確認ください。