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審決分類 審判 査定不服 2項進歩性 取り消して特許、登録 G06Q
管理番号 1386586
総通号数 8 
発行国 JP 
公報種別 特許審決公報 
発行日 2022-08-26 
種別 拒絶査定不服の審決 
審判請求日 2020-10-16 
確定日 2022-04-26 
事件の表示 特願２０１８−５１４４７１「資産管理システム、資産管理方法、およびプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年 ６月２８日国際公開、ＷＯ２０１８／１１６４０１、請求項の数（４）〕について、次のとおり審決する。 
結論 原査定を取り消す。 本願の発明は、特許すべきものとする。 
理由 第１ 手続の経緯
本願は、平成２８年１２月２１日を国際出願日とする出願であって、手続の概要は以下のとおりである。

手続補正 ：平成３０年 ３月１６日
拒絶理由通知 ：令和 元年 ５月１３日（起案日）
手続補正 ：令和 元年 ７月１９日
拒絶理由通知（最後） ：令和 元年１２月 ３日（起案日）
手続補正 ：令和 ２年 １月３１日
補正の却下の決定 ：令和 ２年 ７月 ８日（起案日）
拒絶査定 ：令和 ２年 ７月 ８日（起案日）
拒絶査定不服審判請求 ：令和 ２年１０月１６日
手続補正 ：令和 ２年１０月１６日
拒絶理由通知（当審） ：令和 ３年１１月２５日（起案日）
手続補正 ：令和 ４年 １月２７日

第２ 原査定の概要
原査定（令和２年７月８日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。

１．（明確性）この出願は、特許請求の範囲の記載が下記の点で、特許法第36条第6項第2号に規定する要件を満たしていない。
２．（進歩性）この出願の下記の請求項に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、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
１．特開２０１５−２１０６０７号公報
２．特開２０１６−１８１０６９号公報
３．国際公開第２０１４／０３０２６６号
４．“すぐに探せる！ コピペも自在 パソコン情報整理術”，日経ＰＣ２１ 第２１巻 第１０号，日本，日経ＢＰ社，２０１６年 ７月２４日，第21巻，第29-30頁，表紙,奥付,裏表紙
５．特開２０１４−２３５４８４号公報
６．特開２００８−１４６１２２号公報

第３ 当審拒絶理由の概要
当審拒絶理由の概要は次のとおりである。

この出願の請求項１〜４に係る発明は、その出願前日本国内又は外国において頒布された下記の引用文献１〜５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
ア．特開２０１５−２１０６０７号公報（上記引用文献１と同じである。）
イ．特開２０１６−１８１０６９号公報（上記引用文献２と同じである。）
ウ．特開２００９−９３３１８号公報
エ．特開２０１４−２３５４８４号公報（上記引用文献５と同じである。）
オ．特開２００８−１４６１２２号公報（上記引用文献６と同じである。）

第４ 本願発明
本願請求項１〜４に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」、「本願発明２」などという。）は、令和４年１月２７日の手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１〜４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】
資産データベースと、会計情報データベースとを備え、対象となるユーザの資産管理を行う資産管理システムであって、
前記ユーザによる商品の購入情報を受信し、前記購入情報と商品情報との教師学習または機械学習または深層学習による学習結果に基づいて、前記購入情報に含まれる商品の商品情報を取得する取得手段と、
前記受信した購入情報と、前記取得した商品情報とに基づいて、当該購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録する場合は、実際に当該ユーザの資産を当該資産データベースに登録する前に、当該ユーザに登録内容を確認させ、必要に応じて当該商品情報の編集を受け付けるとともに、当該ユーザからの選択を受け付けた当該商品情報を当該資産データベースに登録する資産登録手段と、
過去に特定された商品情報と、勘定科目との教師学習または機械学習による学習結果に基づいて、前記取得した商品情報の勘定科目を特定する勘定科目特定手段と、
前記取得した商品情報と、前記特定した勘定科目を関連付けて会計情報として前記会計情報データベースに登録する会計情報登録手段と、
を備え、
前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録することを特徴とする資産管理システム。

なお、本願発明２〜４の概要は以下のとおりである。

本願発明２は、本願発明１を減縮した発明である。
本願発明３、４は、それぞれ、本願発明１に対応する「方法」及び「コンピュータ読み取り可能なプログラム」の発明であり、本願発明１とカテゴリ表現が異なるだけの発明である。

第５ 引用文献、引用発明等
１．引用文献ア（特開２０１５−２１０６０７号公報）
令和３年１１月２５日付けの拒絶の理由に引用された引用文献アには、図面とともに次の事項が記載されている。

「【０００７】
そこで本発明の発明者は、購入した商品を資産として、ユーザがアクセス可能なサーバで一元管理することによって管理を容易にし、加えて、会計処理に至るまでを一括で処理することによって、帳簿処理の観点からもユーザの利便性を高められることに着目した。
【０００８】
本発明は、ユーザが購入した商品を資産として登録しインターネット上で一元管理するとともに、購入情報から帳簿の作成を含む会計処理までを一括で行う資産管理サーバ、資産管理方法、及び、資産管理サーバ用プログラムを提供することを目的とする。」
「【００３３】
［資産管理システム１のシステム構成］
図２は、資産管理システム１のシステム構成を示す。資産管理システム１は、インターネット網などの公衆回線網３と、ユーザ利用端末１０、資産管理サーバ２００、資産データベース２５０、及び会計情報データベース２５１、及びＥＣサーバ３００から構成される。ユーザ利用端末１０は、公衆回線網３を介して、資産管理サーバ２００、ＥＣサーバ３００と通信可能に接続されている。資産管理サーバ２００は、資産データベース２５０、及び会計情報データベース２５１を記憶部に備える。
【００３４】
ここで、ユーザ利用端末１０は、公衆回線網を介して取得した情報を表示し、ユーザから入力を受け付ける一般的な情報端末であってよく、後述する機能を備える情報機器や電化製品である。例えば、ユーザ利用端末１０は、パソコンのみならず、携帯電話、スマートフォン、スレート端末、ネットブック端末、電子書籍端末、電子辞書端末、携帯型音楽プレーヤ、携帯型コンテンツ再生・録画プレーヤ等の一般的な情報家電であってよい。
【００３５】
資産管理サーバ２００は、後述の資産管理機能を備える一般的なサーバである。なお、一般的な構成の一つとして、資産データベース２５０、及び会計情報データベース２５１は通信可能なハードウェア上別のサーバの記憶部に記憶されていてもよい。
【００３６】
ＥＣサーバ３００は電子商取引機能を備える、一般的なサーバであってよい。」

「【００４９】
資産管理サーバ２００の購入情報受信モジュール２０４は、ＥＣサーバ３００又はユーザ利用端末１０から購入情報を受信する（ステップＳ１６）。
【００５０】
なお、資産管理サーバ２００によって管理される資産の対象はＥＣを通じて購入された商品に限定されず、例えばユーザ利用端末１０が、レシートの写真を撮影し購入情報として資産管理サーバ２００に送信することで、購入した商品を資産として登録することも可能である。その場合、購入情報受信モジュール２０４が受信した画像を、光学文字認識モジュール２０７が文字認識、いわゆるＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）処理を行い、以降の処理ではテキストとして送信された購入情報と同様に扱う。また、それ以外にも、購入確認メールを購入情報として受信してもよいし、電子マネーやクレジットカードの利用履歴が受け入れ可能であってよい。
【００５１】
次に、資産管理サーバ２００の商品情報取得モジュール２０５は、購入情報に含まれる商品について、商品情報を取得する（ステップＳ１７）。具体的には、商品情報は購入情報に含まれているので、単に購入情報を解析し、商品名、商品コード、価格、商品種別等を抽出すればよい。一般に、購入情報は商品名や商品コード等の商品情報、数量、小計、税額、決済情報、売り主、買い主の情報等により構成される。
【００５２】
あるいは、レシートをＯＣＲ処理したテキストや、購入確認メールから商品情報を抽出する場合には、予め送信されうるフォーマットを規定してもよいし、キーワードに基づいた自然言語処理によるパターンマッチングによって商品情報を抽出可能である。例えば表を検出して、見出しが「商品名」「価格」等になっている部分を抽出したり、テキスト中を「パソコン」「用紙」「インク」等の一般後や商品固有名で検索したりすることで商品情報を抽出可能である。
【００５３】
なお、より詳細な商品情報を取得したい場合には、商品情報取得モジュール２０５は商品名を検索エンジンで検索したり、メーカーサイトを参照したりすることで、ウェブマイニングによってより詳細な商品情報を取得してもよい。
【００５４】
次に、資産管理サーバ２００の資産登録モジュール２０８は、購入情報と商品情報に基づき、購入商品を資産として資産データベース２５０に登録する（ステップＳ１８）。」
「【００５８】
資産登録が完了した後、資産管理サーバ２００の勘定科目特定モジュール２０６は、購入された商品について、勘定科目を特定する（ステップＳ２２）。
【００５９】
勘定科目について、借方勘定科目は商品の品目や種類により一意に定まるので、商品名や商品のカテゴリを参照して決定してよい。また、ユーザから個別に商品の勘定科目を指定された場合には、それを用いてよい。これらの勘定科目は、リスト化又はデータベース化して記憶部に記憶してよく、そのユーザや他のユーザに関する商品の勘定科目の特定において利用してもよい。一方で、貸方勘定科目については、ユーザや購入商品ごとに異なるので、購入情報に含まれる決済情報を参照し決定する。
【００６０】
最後に、資産管理サーバ２００の会計情報登録モジュール２０９は、購入商品について購入日、商品名、価格、勘定科目等を会計情報データベース２５１に会計登録する（ステップＳ２３）。これにより、会計情報データベース２５１の内容が、そのまま会計帳簿として利用可能となる。

以上の記載によれば、引用文献アには、以下の発明（引用発明という。）が記載されている。

「ユーザ利用端末１０、資産管理サーバ２００、資産データベース２５０、及び会計情報データベース２５１などからなる資産管理機能を備える資産管理システムであって、
資産管理サーバ２００の購入情報受信モジュール２０４は、ＥＣサーバ３００又はユーザ利用端末１０から購入情報を受信し、
資産管理サーバ２００によって管理される資産の対象は、ユーザ利用端末１０が、レシートの写真を撮影し購入情報として資産管理サーバ２００に送信することで、購入した商品を資産として登録することも可能であり、
資産管理サーバ２００の商品情報取得モジュール２０５は、購入情報に含まれる商品について、商品情報を取得し、
上記商品情報の取得は、
商品情報は購入情報に含まれているので、単に購入情報を解析し、商品名、商品コード、価格、商品種別等を抽出したり、
表を検出して、見出しが「商品名」「価格」等になっている部分を抽出したり、テキスト中を「パソコン」「用紙」「インク」等の一般後や商品固有名で検索したりすることで商品情報を抽出したり、
商品名を検索エンジンで検索したり、メーカーサイトを参照したりすることで、ウェブマイニングによってより詳細な商品情報を取得したものでもよく、
資産管理サーバ２００の資産登録モジュール２０８は、購入情報と商品情報に基づき、購入商品を資産として資産データベース２５０に登録し、
資産登録が完了した後、資産管理サーバ２００の勘定科目特定モジュール２０６は、購入された商品について、勘定科目を特定し、
上記特定は、
勘定科目について、借方勘定科目は商品の品目や種類により一意に定まるので、商品名や商品のカテゴリを参照して決定してよく、また、ユーザから個別に商品の勘定科目を指定された場合には、それを用いてもよく、これらの勘定科目は、リスト化又はデータベース化して記憶部に記憶してよく、そのユーザや他のユーザに関する商品の勘定科目の特定において利用してもよく、貸方勘定科目については、ユーザや購入商品ごとに異なるので、購入情報に含まれる決済情報を参照し決定するものであり、
資産管理サーバ２００の会計情報登録モジュール２０９は、購入商品について購入日、商品名、価格、勘定科目等を会計情報データベース２５１に会計登録する、
資産管理システム」

２．引用文献イ（特開２０１６−１８１０６９号公報）
令和３年１１月２５日付けの拒絶の理由に引用された引用文献イには、図面とともに次の事項が記載されている。

「【０００４】
このように、Ｗｅｂ情報から、関係性を有する整理された情報（構造化情報）を抽出する必要が生じる場合がある。
【０００５】
特許文献１は、Ｗｅｂページを構成する文書における複数の要素をクラスタリングすることにより、Ｗｅｂページから抽出したい部分を抽出することが可能な技術を開示している。
【０００６】
特許文献２は、Ｗｅｂ上の検索エンジンに検索条件を入力して、その結果を使ってインターネット上の企業データを抽出する技術を開示している。
【０００７】
特許文献３は、予め作成したキーワードとのマッチングをとる等、予め設定したルールに基づいてＷｅｂ情報から企業情報等を抽出する技術について開示している。
【０００８】
特許文献４は、インターネット上に存在するＷｅｂサイトから、話題のトピックス情報および論評情報を収集し、収集した情報を集約した情報を提供可能な情報提供サーバに関する技術を開示している。」

「【００１５】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、Ｗｅｂサイトから効率的に構造化された情報を抽出することにある。」

「【００７３】
蓄積データ閲覧部２９は、蓄積部２５に保存された、抽出結果のデータである構造化情報を、ユーザが閲覧可能な状態にする。また、蓄積データ閲覧部２９は、構造化情報の組み合わせが間違っていた場合には、ユーザが修正することを可能とする。
【００７４】
さらに、蓄積データ閲覧部２９は、情報の種類と、その情報の表示内容および表示位置との修正された対応関係を示す新たな教師データ（修正データ）を教師データ作成部２７に渡す。そして、構造化学習部２８が、教師データ作成部２７からの情報に基づいて、構造化モデル情報を作り直す。構造化学習部２８は、再作成された構造化モデル情報を構造化モデル保持部２３に格納する。」

「【００８０】
蓄積データ閲覧部２９は、蓄積部２５に保存された、抽出したデータである構造化情報を読み込み、ユーザが閲覧できるように表示する（ステップＳ２０２）。さらに、間違いがあった場合には、ユーザからの修正の指示を蓄積データ閲覧部２９から受けた教師データ作成部２７が、新たな教師データの作成（図６に示すようなラベル付け）を行う（ステップＳ２０３）。このように、蓄積データ閲覧部２９の指示により、修正した情報の種類と表示内容および表示位置との対応関係を示すデータを教師データ作成部２７が作成する。」

以上の記載によれば、引用文献イには、Ｗｅｂサイトなどの構造化された情報から、所望の情報を効率よく抽出する一般的な手法として、教師学習を用いて学習を行い、この学習結果から必要な情報を抽出する手法があることが開示されている。

３．引用文献ウ（特開２００９−９３３１８号公報）
令和３年１１月２５日付けの拒絶の理由に引用された引用文献ウには、図面とともに次の事項が記載されている。

「【０００１】
領収書の領収データを管理する領収データ管理システム、印刷装置、領収データ管理装置、領収データ管理方法および領収データ管理プログラムに関する。」

「【００３２】
まず、レジスター装置２の構成について説明する。図２に示すように、レジスター装置２は、商品に貼付された商品ラベルのバーコードを読み取るバーコードリーダ２０と、領収書印刷用のレシート用紙がセットされたプリント機構２１と、これらの構成の動作を制御するコントローラ２２と、を備えている。」

「【００４９】
まず、図６のフローチャートに従って、商品の購入時に、レジスター装置２が行う処理について説明する。図６の処理を開始すると、レジスター装置２のＣＰＵ２３は、バーコードリーダ２０により読み取った商品ラベルのバーコードＢＣを復号して商品コードを取得し（ステップＳ１００）、ネットワークＩ／Ｆ２６を介して商品データベースに商品コードに対応する商品データを問い合わせることにより、該当する商品の商品データを取得する（ステップＳ１１０）。
【００５０】
次に、ＣＰＵ２３は、商品入力を終了するか否かを判断する（ステップＳ１２０）、商品入力が終了していない場合（ステップＳ１２０：Ｎｏ）、ステップＳ１００に戻って、バーコードリーダ２０によって読み取られる次の商品について処理を行う。
【００５１】
タッチパネルなどから精算する旨の指示が入力されると、購入する全商品についてバーコードＢＣの読み取りを終え、商品入力が終了したと判断して（ステップＳ１２０：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２３は、取得した商品データから領収データＲＤを生成し（ステップＳ１３０）、領収データＲＤに対応するバーコードＢＣを生成する（ステップＳ１４０）。
【００５２】
次に、ＣＰＵ２３は、領収データＲＤおよびバーコードＢＣを表すレシート印刷データを生成し、プリントＩ／Ｆ２８を介してレシート印刷データをプリント機構２１に出力することにより、プリント機構２１にレシートＲを印刷させる（ステップＳ１５０）。このとき、レシート印刷データには記入欄ＥＳのデータも含まれ、レシートＲには、領収データＲＤの商品名に対応する位置に記入欄ＥＳが印刷される（図３参照）。レシートＲが印刷されると、図６の処理を終了する。」

「【００５４】
レジスター装置２によって印刷されたレシートＲは、読取装置３および会計管理装置４がある自宅に持ち帰られる。ユーザーが、持ち帰ったレシートＲをスキャナ３ａの原稿台にセットするか、またはデジタルカメラ３ｂによって撮影可能な位置にレシートＲをセットした状態で、会計処理アプリケーションに対して、領収データＲＤの登録を指示する旨の操作入力を行うと、図７のフローチャートに示した処理が開始される。
【００５５】
図７の処理を開始すると、会計管理装置４のＣＰＵ４０は、セットされたレシートＲを読取装置３に読み取らせ（ステップＳ２００）、読み取ったレシートの読取画像データＳＤを入力Ｉ／Ｆ４４を介して読取装置３から取得する（ステップＳ２１０）。
【００５６】
次に、ＣＰＵ４０は、ネットワークＩ／Ｆ４６を介してタイムスタンプサーバ５と通信して、タイムスタンプデータＴＳを取得する（ステップＳ２２０）。
【００５７】
次に、ＣＰＵ４０は、読取画像データＳＤに含まれるバーコードＢＣの画像から領収データＲＤを復元する（ステップＳ２３０）。また、このとき、読取画像データＳＤに含まれる記入欄ＥＳに記入された印の有無に応じて、領収データＲＤの商品ごとに、会計の対象とするか否かを示す会計計上フラグＦを設定する。
【００５８】
次に、ＣＰＵ４０は、読取画像データＳＤに対して圧縮処理を行って、データ量を低減させる（ステップＳ２４０）。
【００５９】
次に、ＣＰＵ４０は、タイムスタンプデータＴＳ、圧縮された読取画像データＳＤ、領収データＲＤ、会計計上フラグＦを暗号化し、暗号化された各データおよび暗号化鍵ＣＫを含む所定のデータ形式の領収ファイルＲＦを生成し、領収ファイルＲＦをデータベースＤＢに登録する（ステップＳ２５０）。領収ファイルＲＦを登録すると、領収データＲＤがデータベースＤＢにより管理されるようになって、図７の処理を終了する。」

「【００６９】
（４）レシートＲに印刷された記入欄ＥＳに記入される指示に従って、会計処理の対象となる商品が決められるので、ユーザーは、レシートＲの記入欄ＥＳに指示を記入することにより、会計対象とする商品を任意に選択することができる。したがって、ユーザーにとっての利便性が向上する。」

以上の記載によれば、レシートＲに印刷された画像を読み取り、読取画像データから、領収データを復元し、会計処理の対象となる商品の情報を領収ファイルＲＦとしてデータベースＤＢに登録することを前提として、読取画像データＳＤに含まれる記入欄ＥＳに記入された印の有無に応じて、領収データＲＤの商品ごとに、会計の対象とするか否かを示す会計計上フラグＦを設定可能とすることで、レシートＲに印刷された記入欄ＥＳに記入される指示に従って、会計処理の対象となる商品を決めることができ、ユーザーは、レシートＲの記入欄ＥＳに指示を記入することにより、会計対象とする商品を任意に選択することができ、ユーザーにとっての利便性が向上する技術思想が開示されている。

４．引用文献エ（特開２０１４−２３５４８４号公報）
令和３年１１月２５日付けの拒絶の理由に引用された引用文献エには、図面とともに次の事項が記載されている。

「【０００１】
本発明は、ブラウザ機能を備えた端末の利用者を対象として会計に関する仕訳解析サービスを提供する処理を行うコンピュータシステム（以下、「仕訳解析センターシステム」と呼ぶ）に関し、特に、利用者が携帯端末等で写真撮影したレシートや領収書などの証憑を仕訳の対象として、その電子データ（以下「証憑データ」と呼ぶ）を仕訳解析センターシステムに送信するだけで、一般ユーザによるＷｅｂ画面上での仕訳明細情報の確認や、会計ソフト所有者（登録ユーザ）が所有する会計ソフトへの仕訳データの取込みを行うことが可能な仕訳解析センターシステムに関する。」

「【００１０】
本発明は上述のような事情から成されたものであり、本発明の主要な目的は、レシートや領収書などの会計作業にかかわる証憑の電子データを、ブラウザ機能を備えた携帯端末等の任意のＷｅｂ端末から仕訳解析センターシステムに送信するだけで、その証憑に示される簿記上の取引についての仕訳の結果をユーザがリアルタイムに参照することが可能なクラウド型のコンピュータシステムを提供することにある。」

「【００１２】
そして、本発明の更なる目的は、新規の仕訳要素（新規の商品や新たな支払形態）の情報を自動的に学習し、その仕訳要素を含む取引についての仕訳の結果をユーザに提示することが可能となるシステムを提供することにある。」

「【００４２】
商品マスタ２１は、レシート等の証憑に記載された商品名とマスタで管理する商品グループとをリンクするためのテーブルである。ここで言う「商品名」とは、証憑に記載された商品を特定するための名称であり、「商品グループ」とは、その商品名で特定される商品が属するグループを示す情報であり、例えば「医薬品」，「書籍」などの商品カテゴリの情報が商品グループとして登録されている。本実施の形態では、商品マスタ２１に登録されていない新たな商品名のレシートが取り込まれて仕訳された場合、その商品名を随時商品グループに追加登録することで、新商品等の商品名を自動的に学習する形態としている。また、商品グループについても、商品マスタ２１に登録されていない新たな商品グループの商品が記入されたレシートが取り込まれて仕訳された場合、その商品名と商品グループとをリンクさせて商品マスタ２１に追加登録することで、新規の商品グループを自動的に学習する形態としている。」

「【００５８】
ユーザ１（一般ユーザ１ａ又は登録ユーザ１b）は、所定のデータ取込手段を用いて証憑データを取得し（ステップＳ１２）、その証憑データの仕訳解析サービスを仕訳解析センター１００に対して要求する場合は、ユーザ端末２の記憶部に記憶されている証憑データをＷｅｂ３０経由で仕訳解析サーバ１０へ送信する（ステップＳ１３）。
仕訳解析サーバ１０のサービス要求受付手段１１では、ユーザ端末２からの証憑データを受信し、本人認証情報を用いたログインによる仕訳解析要求の場合には、以降、登録ユーザ１ｂによる仕訳解析要求として処理する（ステップＳ２１）。続いて、仕訳解析サーバ１０は、仕訳要素抽出手段１２によって証憑データを解析して仕訳要素情報をテキスト形式のデータとして抽出する（ステップＳ２２）。
【００５９】
仕訳解析サーバ１０の推奨仕訳提示手段１３では、上記ステップＳ２２において抽出した仕訳要素情報をもとに以下の仕訳処理を実行する。
【００６０】
推奨仕訳提示手段１３は、先ず、利用者データベース２６に利用者情報が登録されているか否かを判定し（ステップＳ２３）、登録されていると判定した場合には、抽出した仕訳要素情報（商品名，購入先，支払方法等）と履歴データベース２５に記録されている仕訳解析要求元の登録ユーザ１ｂの過去履歴とを比較して、過去履歴に類似証憑が有るか否かを判定する（ステップＳ２４）。
【００６１】
上記ステップＳ２４において過去履歴に類似証憑が有ると判定した場合には、推奨仕訳提示手段１３は、類似証憑の仕訳（本人が過去に使用した仕訳のうち、類似する証憑の全ての仕訳）を履歴データベース２５から抽出し（ステップＳ２５）、一方、上記ステップＳ２４において類似証憑が無い判定した場合、または、前記ステップＳ２３において利用者データベース２６に利用者情報が登録されていないと判定した場合には、仕訳パターン毎の仕訳処理人数を示す前述の「人数」の情報に基づいて、利用者がよく使う仕訳（使用人数の多い勘定科目を設定した仕訳）を抽出する（ステップＳ２６）。
【００６２】
そして、推奨仕訳提示手段１３では、上記ステップＳ２５又はステップＳ２６において抽出した仕訳の内容を仕訳結果（仕訳データ）Ｄ２として要求元のユーザ端末２のＷｅｂ画面Ｇ上に表示する（ステップＳ２７）。
【００６３】
前記ステップＳ１３において仕訳解析サービスを要求したユーザ１は、上記仕訳結果Ｄ２を見て証憑の仕訳の内容を確認し（ステップＳ１４）、修正がある場合は、Ｗｅｂ画面Ｇ上で仕訳データを修正してその修正内容を確認し、操作を終了したい場合はログアウトする若しくはＷｅｂ画面Ｇを閉じることで、ユーザ端末２側の操作を終了する（ステップＳ１５）。
【００６４】
一方、仕訳解析サーバ１０側では、上記ステップＳ１５において仕訳データがユーザ１によって修正されたか否かを判定し（ステップＳ２８）、仕訳データが修正されて確認が終了したと判定した場合は、学習手段１４が、上記ステップＳ１５において修正された仕訳要素が仕訳アドバイザーデータベース２０に登録されているか否かを検索し、登録されていない場合には、その仕訳要素の情報を仕訳アドバイザーデータベース２０内の該当のユーザ共用テーブルに追加登録することで、新たな仕訳要素情報を学習する（ステップＳ２９）。
【００６５】
続いて、仕訳解析サーバ１０は、要求元のユーザ１が登録ユーザ１ｂの場合には、仕訳結果Ｄ２を基に仕訳履歴を生成し、当該登録ユーザ１ｂの利用者ＩＤに対応付けて履歴データベース２５に蓄積記録する（ステップＳ３０）。そして、仕訳解析サーバ１０は、利用者データベース２６に利用者情報が登録されているか否かを判定し（ステップＳ３１）、登録されていない場合には仕訳解析サービスの処理を終了する。」

「【００７８】
なお、専用のＷｅｂページに記憶された証憑のデータファイル（イメージデータ及びテキスト形式のデータのファイル）は、登録ユーザ１ｂの場合には一定規模の容量分だけ保管され、一般ユーザ１ａの場合には後述の仕訳確認後に自動的に削除される。なお、ユーザ自身で削除することも可能である。」

以上の記載によれば、引用文献エには、レシートや領収書などの会計作業にかかわる証憑の電子データを、仕訳解析センターシステムで仕分けを行うことを前提として、仕訳解析サーバ１０は、ユーザ端末２から証憑データを受信し、推奨仕訳提示手段にて過去の類似証憑の仕訳履歴や利用者がよく使う仕訳などに基づいて仕訳した結果（仕訳データ）を、ユーザ端末の画面に表示し、仕訳解析サービスを要求したユーザ１は、上記仕訳結果Ｄ２を見て証憑の仕訳の内容を確認し、修正がある場合は仕訳データを修正し、その修正内容を確認し、操作を終了する際に、仕訳解析サーバ１０側では、仕訳データがユーザ１によって修正された場合、学習手段１４が、上記ステップＳ１５において修正された仕訳要素の情報を仕訳アドバイザーデータベース２０内の該当のユーザ共用テーブルに追加登録することで、新たな仕訳要素情報を学習する技術事項が開示されている。

５．引用文献オ（特開２００８−１４６１２２号公報）
令和３年１１月２５日付けの拒絶の理由に引用された引用文献オには、図面とともに次の事項が記載されている。

「【０００１】
本発明は、損益計算書の生成に必要となる会計情報の処理を行う会計情報処理装置に関し、特に、要約損益計算書を生成する会計情報処理装置およびコンピュータをその装置として機能させるためのコンピュータプログラムに関する。」

「【０００４】
しかしながら、上記のような従来の会計情報処理方法および会計情報処理装置の場合、単に損益計算書を生成するのみであり、その生成された損益計算書の分析を効果的に行うような工夫はなされていなかった。
【０００５】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、損益計算書を自動的に生成するとともに、その生成された損益計算書の分析が容易にできるような出力を行う会計情報処理装置、およびコンピュータをその装置として機能させるためのコンピュータプログラムを提供することにある。」

「【００１７】
（会計情報の概念）
本発明において、会計情報とは、次のような会計に関する情報から構成される情報を意味する。なお、この会計情報を構成する情報は、適宜のタイミングで生成され、入力される。例えば、オーダーなどに依存しない固定的な情報は予めユーザによって入力される。また、オーダーを受注した場合に発生する情報であればそのオーダーの受注のときなどに、費用に関する情報であればその費用が確定したときなどにそれぞれ入力される。さらに、本発明の会計情報処理装置によって算出される数値に関する情報であれば、その数値が算出されたときなどに格納される。
【００１８】
会計情報を構成する情報には、まず、オーダーを識別するための「オーダー番号」、オーダーを受注した日付を示す「オーダー受注日」、そのオーダーの売上を計上した日付を示す「オーダー売上計上日」、そのオーダーの販売先の名称を示す「販売先名」、オーダーが属する市場を識別するための「市場区分」、並びにオーダー別で算出される「オーダー別売上高」、「オーダー別専用材料費」、および「オーダー別外注加工費」などが含まれる。
【００１９】
また、「共通材料配賦額」、「人件費」、「製造経費」、「減価償却費」、「未来投資額」、「販売費」、「管理費」、「人件費配賦額」、「経費配賦額」、「減価償却費配賦額」、「未来投資配賦額」、「営業外収益」、および「営業外費用」などの費用に関する情報も、会計情報を構成する情報に含まれる。」

「【００２２】
さらに、人件費を識別するための「人件費番号」、減価償却費を識別するための「減価償却番号」、決算を識別するための「決算番号」、未来投資額を識別するための「未来投資番号」、その未来投資額が発生する部門を識別するための「発生部門コード」、製造原価および販売管理費などの原価区分を示す「原価区分」、並びに、専用材料、外注加工、共通材料、減価償却費、または経費などを使用した部門を識別するための「使用部門コード」などの情報も、会計情報を構成する情報に含まれる。」

以上の記載によれば、引用文献オには、会計情報の処理を行う会計情報処理装置に関する発明において、会計情報を構成する情報として、「減価償却費」を含むことは通常行われていることであることが開示されている。

６．引用文献３（国際公開第２０１４／０３０２６６号）
令和２年７月８日付けの拒絶の査定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。

「［０１０９］
（ステップＳ１０５）レコード生成部１０５は、ステップＳ１０３で蓄積した領収書画像のうちのｍ番目の領収書画像を読み出し、この領収書画像に画像認識処理を行う。例えば、ＯＣＲ処理を行う。
［０１１０］
（ステップＳ１０６）レコード生成部１０５は、ステップＳ１０５による領収書画像に対する画像認識処理の結果を利用して、領収書画像が示す領収書について１または２以上の購入対象を検出する。例えば、ＯＣＲで取得した文字列から、手がかり句や、文字の配列パターン等を検出することで、１または２以上の購入対象を示す情報や、各購入対象と特定可能な情報（例えば、購入対象毎に対応した金額等）を検出する。
［０１１１］
（ステップＳ１０７）レコード生成部１０５は、カウンターｎの値に１を代入する。
［０１１２］
（ステップＳ１０８）レコード生成部１０５は、ステップＳ１０６で検出した購入対象のうちの一番目の購入対象について、伝票情報レコードを生成する。例えば、領収書から取得した内容を入力するための１または２以上の項目の値が空欄であるレコードを生成する。そして、レコード生成部１０５は、生成した伝票情報レコードを、伝票情報格納部１０４に蓄積する。
［０１１３］
（ステップＳ１０９）対応付与部１０６は、ｍ番目の領収書画像と、直前のステップＳ１０８で取得した伝票情報レコードとを対応付ける。例えば、対応付与部１０６は、伝票情報レコードの一の項目のデータとして、ｍ番目の領収書画像の識別情報（例えばファイル名）を蓄積しても良いし、ｍ番目の領収書画像の識別情報と、直前のステップＳ１０８で取得した伝票情報レコードに付与した識別情報とを対応付けて有する管理情報を、領収書画像格納部１０１や、伝票情報格納部１０４や、図示しない記憶媒体等に蓄積するようにしても良い。」

以上の記載によれば、引用文献３には、商品情報と共にレシート画像等を記憶して管理することが開示されている。

７．引用文献４（すぐに探せる！ コピペも自在 パソコン情報整理術）
令和２年７月８日付けの拒絶の査定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。

（あ）「レシレコの利用に必要な個人情報は最低限のものだけだ（図７）。レシートを撮影すると、日付や店舗名、金額、品名が自動入力される（図８〜図１０）。品名に合わせて「食料品」などの費目も設定しよう。ひもp句は一括変更でできるほか（図１１）、個別設定も可能（図１２）。店舗名は電話番号から自動判定されるが、うまく表示されなかった場合は手動で入力する（図１３）。次回以降は同じ電話番号に対してその店舗名が使われる。
・・・中略・・・
撮影したレシート写真を一緒に保存することもできる（図１６〜図１８）。認識ミスがないか確認したり、後でレシートを見返したいときに便利だ。」（２９頁下欄〜３０頁下欄）

図１６〜図１８


以上の記載によれば、引用文献４には、商品情報と共にレシート画像等を記憶して管理することが開示されている。

第６ 対比・判断
１．本願発明１について
（１）対比
本願発明１と引用発明とを対比する。

ア．引用発明は、「ユーザ利用端末１０、資産管理サーバ２００、資産データベース２５０、及び会計情報データベース２５１などからなる資産管理機能を備える資産管理システム」であるから、本願発明１の「資産データベースと、会計情報データベースとを備え、対象となるユーザの資産管理を行う資産管理システム」と相違はない。
イ．引用発明の「資産管理サーバ２００の購入情報受信モジュール２０４」は、ＥＣサーバ３００又はユーザ利用端末１０から購入情報を受信し、「資産管理サーバ２００の商品情報取得モジュール２０５」は、購入情報に含まれる商品について、商品情報を取得しているから、引用発明は、本願発明１の「前記ユーザによる商品の購入情報を受信し、前記購入情報と商品情報との教師学習または機械学習または深層学習による学習結果に基づいて、前記購入情報に含まれる商品の商品情報を取得する取得手段」のうち、「前記ユーザによる商品の購入情報を受信し、前記購入情報に含まれる商品の商品情報を取得する取得手段」に対応する構成を備えている。
ウ．引用発明は、「資産管理サーバ２００の資産登録モジュール２０８は、購入情報と商品情報に基づき、購入商品を資産として資産データベース２５０に登録し」ているから、本願発明１の「前記受信した購入情報と、前記取得した商品情報とに基づいて、当該購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録するにあたり、実際に当該ユーザの資産を当該資産データベースに登録する前に、当該ユーザに登録内容を確認させ、必要に応じて当該商品情報の編集を受け付けるとともに、当該ユーザからの選択を受け付けた当該商品情報を当該資産データベースに登録する資産登録手段」のうち、「前記受信した購入情報と、前記取得した商品情報とに基づいて、当該購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録する資産登録手段」に対応する構成を備えている。
エ．引用発明は「資産登録が完了した後、資産管理サーバ２００の勘定科目特定モジュール２０６は、購入された商品について、勘定科目を特定し」ているから、当該勘定項目特定モジュールは、本願発明１の「過去に特定された商品情報と、勘定科目との教師学習または機械学習による学習結果に基づいて、前記取得した商品情報の勘定科目を特定する勘定科目特定手段」の「前記取得した商品情報の勘定科目を特定する勘定科目特定手段」に対応する。
オ．引用発明は「資産管理サーバ２００の会計情報登録モジュール２０９は、購入商品について購入日、商品名、価格、勘定科目等を会計情報データベース２５１に会計登録する」から、上記会計情報登録モジュールは、前記取得した商品情報と、前記特定した勘定科目を関連付けて会計情報として前記会計情報データベースに登録しているという点で、本願発明１の「前記取得した商品情報と、前記特定した勘定科目を関連付けて会計情報として前記会計情報データベースに登録する会計情報登録手段」と相違はない。
カ．対比のまとめ（一致点・相違点）
以上の対比によれば、本願発明１と引用発明とは、以下の一致点で一致し相違点で相違する。

＜一致点＞
資産データベースと、会計情報データベースとを備え、対象となるユーザの資産管理を行う資産管理システムであって、
前記ユーザによる商品の購入情報を受信し、前記購入情報に含まれる商品の商品情報を取得する取得手段と、
前記受信した購入情報と、前記取得した商品情報とに基づいて、当該購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録する資産登録手段と、
前記取得した商品情報の勘定科目を特定する勘定科目特定手段と、
前記取得した商品情報と、前記特定した勘定科目を関連付けて会計情報として前記会計情報データベースに登録する会計情報登録手段と、
を備えることを特徴とする資産管理システム。

＜相違点＞
相違点１
「商品情報を取得する取得手段」が、本願発明１では、「前記購入情報と商品情報との教師学習または機械学習または深層学習による学習結果に基づいて、前記購入情報に含まれる商品の商品情報を取得する」のに対し、引用発明では「商品情報は購入情報に含まれているので、単に購入情報を解析し、商品名、商品コード、価格、商品種別等を抽出したり、表を検出して、見出しが「商品名」「価格」等になっている部分を抽出したり、テキスト中を「パソコン」「用紙」「インク」等の一般後や商品固有名で検索したりすることで商品情報を抽出したり、商品名を検索エンジンで検索したり、メーカーサイトを参照したりすることで、ウェブマイニングによってより詳細な商品情報を取得」する点。
相違点２
資産登録手段が、本願発明１では「資産データベースに登録する場合は、実際に当該ユーザの資産を当該資産データベースに登録する前に、当該ユーザに登録内容を確認させ、必要に応じて当該商品情報の編集を受け付けるとともに、当該ユーザからの選択を受け付けた当該商品情報を当該資産データベースに登録する」のに対し、引用発明では、上記ユーザからの選択に係る処理を行っていない点。
相違点３
勘定項目特定手段が、本願発明１では、「過去に特定された商品情報と、勘定科目との教師学習または機械学習による学習結果に基づいて」商品情報の勘定科目を特定するのに対し、引用発明では、「借方勘定科目は商品の品目や種類により一意に定まるので、商品名や商品のカテゴリを参照して決定してよく、また、ユーザから個別に商品の勘定科目を指定された場合には、それを用いてもよく、これらの勘定科目は、リスト化又はデータベース化して記憶部に記憶してよく、そのユーザや他のユーザに関する商品の勘定科目の特定において利用してもよく、貸方勘定科目については、ユーザや購入商品ごとに異なるので、購入情報に含まれる決済情報を参照し決定する」点。
相違点４
本願発明１は、「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」構成を有しているのに対し、引用発明は当該構成を備えていない点。

（２）相違点についての判断
事案に鑑みて、上記相違点４について先に検討すると、相違点４に係る本願発明１の「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」という構成は、上記引用文献ア〜オ、及び、引用文献３、引用文献４には記載されておらず、本願出願前において周知技術であるともいえない。
したがって、他の相違点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、引用文献イ〜オ、引用文献３、引用文献４に記載された技術的事項に基づいて容易に発明をすることができたものであるとはいえない。

２．本願発明２について

本願発明２も、本願発明１の「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」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、引用文献イ〜オ、引用文献３、引用文献４に記載された技術的事項に基づいて容易に発明をすることができたものとはいえない。

３．本願発明３について
本願発明３は、本願発明１に対応する方法の発明であり、本願発明１の「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様の理由により、当業者であっても、引用発明、引用文献イ〜オ、引用文献３、引用文献４に記載された技術的事項に基づいて容易に発明をすることができたものとはいえない。

４．本願発明４について
本願発明４は、本願発明１に対応するコンピュータ読み取り可能なプログラムの発明であり、本願発明１の「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様の理由により、当業者であっても、引用発明、引用文献イ〜オ、引用文献３、引用文献４に記載された技術的事項に基づいて容易に発明をすることが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４年１月２７日にされた補正により、補正後の請求項１、２は、「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」という技術的事項を有し、また、請求項３は本願発明１の「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」に対応する構成を有する資産管理方法に、請求項４は本願発明１の「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」に対応する構成を有するコンピュータ読み取り可能なプログラムとなった。当該「前記会計情報登録手段は、前記資産登録手段が購入情報及び当該商品を前記ユーザの資産として前記資産データベースに登録しない場合は、前記資産データベースに登録を行わなかったことを判別するための情報を登録する」という構成は、原査定における引用文献１〜６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１〜４は、当業者であっても、原査定における引用文献１〜６に基づいて容易に発明をすることが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 むすび
以上のとおり、原査定の理由及び当審が通知した拒絶の理由によって、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。

 
審決日 2022-04-05 
出願番号 P2018-514471
審決分類 P 1 8・ 121- WY (G06Q)
最終処分 01   成立
特許庁審判長 高瀬 勤
特許庁審判官 吉田 誠
渡邊 聡
発明の名称 資産管理システム、資産管理方法、およびプログラム  
代理人 小木 智彦  

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