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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 1378435
審判番号 不服2019-14322  
総通号数 263 
発行国 日本国特許庁(JP) 
公報種別 特許審決公報 
発行日 2021-11-26 
種別 拒絶査定不服の審決 
審判請求日 2019-10-28 
確定日 2021-10-19 
事件の表示 特願2018-127111「情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和 2年 1月16日出願公開、特開2020- 8959、請求項の数(12)〕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30年7月3日の特許出願であって、その手続の経緯は以下のとおりである。
平成31年 3月 8日付け:拒絶理由通知書
令和 元年 5月13日 :意見書、手続補正書の提出
令和 元年 7月25日付け:拒絶査定
令和 元年10月28日 :審判請求書、手続補正書の提出
令和 3年 1月28日付け:拒絶理由通知書
令和 3年 4月 1日 :意見書、手続補正書の提出

第2 原査定の拒絶の理由の概要
原査定(令和元年7月25日付け拒絶査定)の拒絶の理由の概要は、次のとおりである。

この出願の請求項1?14に係る発明は、以下の引用文献A、Bに基づいて、その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者(以下、「当業者」という。)が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第29条第2項の規定により特許を受けることができない。
引用文献A:国際公開第2015/151199号
引用文献B:特開2004-326411号公報(周知技術を示す文献)

第3 当審で通知した拒絶理由の概要
当審で通知した拒絶理由(令和3年1月28日付けの拒絶理由)の概要は次のとおりである。

1.(進歩性)請求項1?14に係る発明は、以下の引用文献1、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。
引用文献1:米国特許第9043302号明細書
引用文献2:【リスティング広告】仮説に説得力を!統計データ利用のススメ,[ｏnline],2018年5月24日,[検索日:令和3年1月21日],URL,hｔｔｐｓ://ｑｕaｒｔeｔ-cｏmmｕnicaｔiｏnｓ.cｏm/infｏ/liｓｔing/ｔechniｑｕe/46357

第4 本願発明
本願の請求項1?12に係る発明(以下、それぞれ「本願発明1」?「本願発明12」という。)は、令和3年4月1日の手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項1?12に記載された事項により特定される発明であって、本願発明1は以下のとおりの発明である。

「【請求項1】
ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の日時を示す日時情報と、前記関連行動時における前記ユーザの位置情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数に関する時間的な減少である変化に基づいて、前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要の低下である変化を予測する予測部と、
前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。」

なお、本願発明2?10は本願発明1を減縮した発明であり、本願発明11は本願発明1を方法の発明としたものである。また、本願発明12は、本願発明1を情報処理プログラムとしたものである。


第5 引用文献、引用発明等
1 引用文献1
(1)引用文献1の記載事項
当審で通知した拒絶理由で引用した引用文献1(米国特許第9043302号明細書)には、次の事項が記載されている。(下線は、当審が付与した。)

ア 第5欄第45行?第6欄第11行
「 As illustrated in the example of FIG. 1, data system 130 is communicatively coupled to web server 140 and a client device 110 (or client 110) via network 120. Network 120 can be any network or combination of networks that can carry data communication. Such a network can include, but is not limited to, a cellular network, a local area network, medium area network, and/or wide area network such as the Internet, or a combination thereof for communicatively coupling any number of mobile clients, fixed clients, and servers. Data system 130 includes a server 132, which may be configured to report statistical information based on processed web search traffic data received from web server 140 or other computing devices through network 120. Client 110 may be associated with, for example, a product marketer, brand manager, advertiser or publisher interested in acquiring information related to search trends related to consumer products in a particular market (e.g., market trend information based on search interest data) reported by data system 130. Client 110 can be any type of computing device with at least one processor, local memory, display, and one or more input devices (e.g., a mouse, QWERTY keyboard, touch-screen or microphone). Examples of different computing devices that may be used to implement client 110 include, but are not limited to, a desktop computer, a laptop computer, a handheld computer, a personal digital assistant (PDA), a network appliance, a mobile handset or smart phone, a tablet computer or a combination of any these data processing devices or other data processing devices. Similarly, each of servers 132 and 140 can be implemented using any general-purpose computer capable of serving data to client 110 through network 120. Examples of different computing devices that may be used to implement each of servers 132 and 140 include, but are not limited to, a web server, an application server, a proxy server, a network server, or a group of computing devices in a server farm.」

(当審訳)
「 図1の例示のように、データシステム130は、ネットワーク120を介して、ウェブサーバ140およびクライアントデバイス110(またはクライアント110)と通信的に結合される。ネットワーク120は、データ通信を担うことができる任意のネットワークまたはネットワークの組み合わせであり得る。そのようなネットワークは、任意の数のモバイルクライアント、固定クライアント、およびサーバを通信的に結合するための、セルラーネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ミドルエリアネットワーク、および/またはインターネットなどの広域ネットワーク、またはそれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。データシステム130は、ネットワーク120を介してウェブサーバ140または他のコンピューティングデバイスから受信した処理されたウェブ検索トラフィックデータに基づいて統計情報を報告するように構成されてもよいサーバ132を含む。クライアント110は、例えば、データシステム130によって報告された特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報(例えば、検索関心データに基づく市場傾向情報)を取得することに関心のある製品マーケター、ブランドマネージャ、広告主、または出版社に関連付けられていてもよい。クライアント110は、少なくとも1つのプロセッサ、ローカルメモリ、ディスプレイ、および1つ以上の入力デバイス(例えば、マウス、QWERTYキーボード、タッチスクリーンまたはマイク)を有する任意のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。クライアント110を実装するために使用され得る異なるコンピューティングデバイスの例としては、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、ネットワークアプライアンス、モバイルハンドセットもしくはスマートフォン、タブレットコンピュータ、またはこれらのいずれかのデータ処理デバイスもしくは他のデータ処理デバイスの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されるものではない。同様に、サーバ132、140の各々は、ネットワーク120を介してクライアント110にデータを提供することができる任意の汎用コンピュータを使用して実装することができる。サーバ132、140の各々を実装するために使用され得る異なるコンピューティングデバイスの例としては、ウェブサーバ、アプリケーションサーバ、プロキシサーバ、ネットワークサーバ、またはサーバファーム内のコンピューティングデバイスのグループが挙げられるが、これらに限定されるものではない。」

イ 第6欄第11?34行
「 The data system 130 aggregates and reports search query tracking data (also referred to herein as tracking data) based on search engine traffic over a period of time. In some implementations, server 132 performs automated segmenting of tracking data included in an event tracking data communication over a rolling window of time or time series. Such tracking data may include, for example and without limitation, a user identifier, an event data, e.g., a timestamp of the current web page event tracking data communication, and user data, e.g., city or other geographical location of the user. Server 132 may perform various operations on the event tracking data including, but not limited to: (1) segmenting the event tracking data according to one or more predetermined time periods; and (2) storing the tracking data using one or more table(s) in a database or data store 134 for later retrieval in a database or data store 134 for later retrieval. Server 132 may also be configured to perform an additional operation(s) on the segmented data, such as continually sorting the segments of tracking data within each of the tables to report the top segments of the tracking data from those tables. In some implementations, server 132 may be configured to receive the event tracking data and perform the aforementioned operations in real-time.」

(当審訳)
「 データシステム130は、一定期間の検索エンジンのトラフィックに基づいて、検索クエリ追跡データ(本明細書では追跡データともいう)を集約して報告する。いくつかの実施形態では、サーバ132は、時間のローリングウィンドウまたは時系列にわたってイベント追跡データ通信に含まれる追跡データの自動セグメンテーションを実行する。そのような追跡データは、例えば、ユーザ識別子、イベントデータ、例えば、現在のウェブページのイベント追跡データ通信のタイムスタンプ、ユーザデータ、例えば、ユーザの都市または他の地理的位置を含むことができるが、これに限定されない。サーバ132は、イベント追跡データに対して、以下のような様々な操作を実行してもよいが、これらに限定されない。(1)イベント追跡データを1つ以上の所定の時間期間に従ってセグメント化すること;および(2)1つ以上のテーブル(複数可)を使用して追跡データをデータベースまたはデータストア134に格納して、後から検索するためにデータベースまたはデータストア134に格納すること。サーバ132はまた、セグメント化されたデータに対して追加の操作を実行するように構成されてもよく、例えば、各テーブル内の追跡データのセグメントを継続的にソートして、それらのテーブルから追跡データのトップセグメントを報告するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、サーバ132は、イベント追跡データを受信し、リアルタイムで前述の操作を実行するように構成されてもよい。」

ウ 第6欄第47?63行
「 In an example of tracking search queries, web server 140 may be configured to perform a logging function to log network traffic related to relevant search queries submitted by users via the web search engine. Further, data system 130 may be configured to sample and aggregate web search queries from search logs returned by the web server 140. Additionally, data system 130 may aggregate search data from multiple sources including, for example, multiple web search engines. The aggregated search data then may be processed by data system 130 in order to determine the frequency or total number of times a particular term or keyword (or synonym thereof) is entered or queried by web users in general (e.g., the search volume of the term) during a predetermined time period. As described above, this time period may be measured in any of various time increments as desired including, but not limited to, seconds, minutes, days, months or years.」

(当審訳)
「 検索クエリを追跡する例では、ウェブサーバ140は、ウェブ検索エンジンを介してユーザによって送信された関連する検索クエリに関連するネットワークトラフィックをログに記録するためのロギング機能を実行するように構成されてもよい。さらに、データシステム130は、ウェブサーバ140によって返された検索ログからウェブ検索クエリをサンプリングして集約するように構成されてもよい。さらに、データシステム130は、例えば、複数のウェブ検索エンジンを含む複数のソースからの検索データを集約してもよい。その後、集約された検索データは、特定の用語またはキーワード(またはその同義語)が、所定の期間中に一般的なウェブユーザによって入力されたかまたは問い合わせられた回数(例えば、その用語の検索ボリューム)の頻度または合計回数を決定するために、データシステム130によって処理されてもよい。上述したように、この時間期間は、秒、分、日、月、または年を含むがこれらに限定されない、所望に応じて様々な時間刻みで測定されてもよい。」

エ 第6欄第64行?第7欄第31行
「 In some implementations, data system 130 may use the determined search frequency of a term/keyword during the predetermined time period to estimate the overall search interest for the term among users in general during that time period. Further, data system 130 may be configured to identify co-occurrences of different search queries within a predetermined time proximity of one another. As will be described in further detail below, some of these search queries may be for one or more search terms or keywords associated with a particular entity of interest and the other query may be for an attribute associated with that entity or category/type of entity. Searches that co-occur within a predetermined time proximity or relatively period of short time (e.g., few seconds) of each other may be referred to herein as sharing a search context (or context) or as occurring within the same user session (or mini-session). A session or mini-session may correspond to, for example, a set of search queries submitted by a user in the same context. The start of a mini-session may coincide with, for example, the input of a first search query by the user. In some implementations, a heuristic algorithm may be used to determine the end of the mini-session as a function of the respective content and time difference between consecutive queries entered by the same user. Search data for such co-occurrences or co-searches (e.g., different searches sharing the same context) may provide an aggregate representation of users' search interest with respect to different entities (e.g., brands in a consumer market) and their corresponding attributes (e.g., brand or product attributes). For example, in the context of a consumer market, this data may be useful in conveying information regarding the competitive landscape of different brands in a given market. Further, the data may provide some indication of general user preferences or potential consumer trends related to the purchase of products or services with respect to the various brands in the market.」

(当審訳)
「 いくつかの実施形態では、データシステム130は、所定の期間中に決定された用語/キーワードの検索頻度を使用して、その期間中の一般的なユーザの間でのその用語に対する全体的な検索関心を推定してもよい。さらに、データシステム130は、互いに所定の時間的近接度内の異なる検索クエリの共起を識別するように構成されてもよい。以下でさらに詳細に説明するように、これらの検索クエリのいくつかは、関心のある特定のエンティティに関連付けられた1つ以上の検索用語またはキーワードのためのものであってもよく、他のクエリは、そのエンティティまたはエンティティのカテゴリ/タイプに関連付けられた属性のためのものであってもよい。互いに所定の時間の近接または比較的短い期間(例えば、数秒)内に共起する検索は、本明細書では、検索コンテキスト(またはコンテキスト)を共有することとして、または同じユーザセッション(またはミニセッション)内で発生することとして言及されることがある。セッションまたはミニセッションは、例えば、同じコンテキストでユーザによって提出された検索クエリのセットに対応してもよい。ミニセッションの開始は、例えば、ユーザによる最初の検索クエリの入力と一致してもよい。いくつかの実施形態では、ヒューリスティックアルゴリズムが、同じユーザによって入力された連続したクエリ間のそれぞれの内容および時間差の関数として、ミニセッションの終了を決定するために使用されてもよい。このような共起または共検索(例えば、同じコンテキストを共有する異なる検索)のための検索データは、異なるエンティティ(例えば、消費者市場におけるブランド)およびその対応する属性(例えば、ブランドまたは製品の属性)に関するユーザの検索関心の集約的な表現を提供してもよい。例えば、消費者市場の文脈において、このデータは、所定の市場における異なるブランドの競争状況に関する情報を伝えるのに有用であり得る。さらに、このデータは、市場内の様々なブランドに関して、製品またはサービスの購入に関連する一般的なユーザの嗜好または潜在的な消費者の傾向についての何らかの示唆を提供してもよい。」

オ 第7欄第32?51行
「 In addition to the time period or range, other types of data filters may be applied to the search interest data in order to extract search interest metrics for a target population or segment of the market. As such, the choice of filters help to define the target population or market segment. Examples of other data filters may include, but are not limited to, search term categories that may represent different vertical markets (e.g., automotive, entertainment, food and drink, etc.), geographic regions or locations (e.g., countries, states, cities or other designated geographic areas) and search query properties defining the source(s) of information to be searched. Examples of different sources of information may include, but are not limited to, images or videos in an online media file repository, news sources and product databases as well as discussion forums, blogs, information related to one or more social networking sites or services and other user content sources. As will be described in further detail below with respect to FIGS. 2A-2C, the relevant time period and other data filters may be defined by a user via an interface provided by data system 130.」

(当審訳)
「 期間または範囲に加えて、他のタイプのデータフィルタが、ターゲット集団または市場のセグメントのための検索関心度メトリクスを抽出するために、検索関心度データに適用されてもよい。このように、フィルタの選択は、ターゲット集団または市場セグメントを定義するのに役立つ。他のデータフィルタの例としては、異なる垂直市場(例えば、自動車、エンターテイメント、食品および飲料など)、地理的地域または場所(例えば、国、州、都市、または他の指定された地理的地域)を表す検索用語カテゴリ、および検索される情報源を定義する検索クエリプロパティが挙げられるが、これらに限定されない。異なる情報源の例としては、オンラインメディアファイルリポジトリ内の画像または動画、ニュースソースおよび製品データベース、ならびにディスカッションフォーラム、ブログ、1つまたは複数のソーシャルネットワーキングサイトまたはサービスに関連する情報、および他のユーザコンテンツソースが挙げられるが、これらに限定されるものではない。図2A?2Cに関して以下にさらに詳細に記載されるように、関連する期間および他のデータフィルタは、データシステム130によって提供されるインタフェースを介してユーザによって定義されてもよい。」

(2)引用発明
上記(1)のア?オから、引用文献1には、次の発明(以下、「引用発明」という。)が記載されていると認められる。

「ウェブサーバ140から受信したウェブ検索トラフィックデータに基づいて統計情報を報告するデータシステム130であって(ア)、
当該データシステム130は、
一定期間の検索エンジンのトラフィックに基づいて、タイムスタンプ及びユーザの都市または他の地理的位置を含む追跡データを集約し(イ)、
特定の用語が、所定の期間中に一般的なウェブユーザによって入力されたかまたは問い合わせられた回数の頻度または合計回数を決定し(ウ)、
当該頻度または合計回数を使用して、その期間中の一般的なユーザの間でのその用語に対する全体的な検索関心を推定し(エ)、
当該検索関心には、期間に加えて、地理的地域または場所によるフィルタが適用されてもよく(オ)、
クライアント110に特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報を報告する(ア)、
データシステム130。」

2 引用文献2
(1)引用文献2の記載事項
当審で通知した拒絶理由で引用した引用文献2(【リスティング広告】仮説に説得力を!統計データ利用のススメ,[ｏnline],2018年5月24日,[検索日:令和3年1月21日],URL,hｔｔｐｓ://ｑｕaｒｔeｔ-cｏmmｕnicaｔiｏnｓ.cｏm/infｏ/liｓｔing/ｔechniｑｕe/46357)には、次の事項が記載されている。(下線は、当審が付与した。)。

「今回紹介する事例はコチラ

・業種:不動産(賃貸マンション)
・商圏:東京
・ターゲット:18-24歳程度の若いユーザー(家賃が低い物件が多いため)
・配信目的:お問い合わせ獲得。月80件を目標としています。

3月はリスティング広告経由で問い合わせを100件獲得することができ、満足できる売上となりました。しかし、4月のリスティング広告経由の問い合わせは30%減の70件となり、売上も30%下がっています。売上を伸ばすべく、問い合わせが下がった原因を調査することになりました。」

「検索ボリュームの推移もチェック

Google Trendsの「賃貸」検索ボリュームも確認してみたところ、検索ボリュームは3月頭より徐々に右肩下がりになっています。引越しを検討するユーザーからの検索数も減少していると想定されます。引越し需要は減少傾向にあると考えられます。」

「クライアント様へ報告
上記データを添えて、クライアント様に問い合わせが減少した理由は季節要因である可能性が高いことをお伝えした結果「引越しする人がそもそも減っていたら、問い合わせは減ってしまいますよね..」とご納得して頂けました。

ただ、何も改善策を打たないのは愚策ですので、需要が少ない時期に問い合わせ・売上を増やすために下記の施策をご提案しました。

・家賃割引きセールの実施
・来場特典をつける(交通費補助、クオカードなど)
・成約特典をつける(祝い金、商品プレゼントなど)

また、引越し需要が多い3、4月にどれだけ売上を上げるかで年間の売上は大きく変わると想定されます。3、4月に広告費を多くかける、物件数を増やすなどの売上を伸ばしやすい時期に注力する施策もありですね。」

(2)引用文献2に記載の技術的事項
上記(1)の記載から、引用文献2には、次の技術的事項が記載されていると認められる。

・検索ボリュームの経時的な減少に基づき、需要が減少傾向であることを予測する。
・クライアントに、需要が減少傾向にあることを示すデータを添えて、需要が少ない時期に売上を増やすための施策を提案する。


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と、次のことがいえる。

ア 「取得部」について
引用発明における「ユーザ」及び「ウェブユーザ」は、いずれも本願発明1における「ユーザ」に相当する。
引用発明の「ウェブ検索トラフィックデータ」は、ユーザによる「用語」で特定される対象に関連するウェブ検索行動を示す情報であるから、本願発明1の「ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報」に相当する。
引用発明の追跡データに含まれる「タイムスタンプ」及び「ユーザの都市または他の地理的位置」は、ユーザがウェブ検索を行った日時及び位置を示す情報であるから、それぞれ、本願発明1の「前記関連行動時の日時を示す日時情報」及び「前記関連行動時における前記ユーザの位置情報」に相当する。
引用発明のデータシステム130は、ウェブサーバ140から「ウェブ検索トラフィックデータ」を受信(すなわち取得)し、当該データで特定される検索エンジンのトラフィックに基づいて、「タイムスタンプ」及び「ユーザの都市または他の地理的位置」を含む追跡データを集約するものであるから、本願発明1の「ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の日時を示す日時情報と、前記関連行動時における前記ユーザの位置情報とを取得する取得部」に相当する構成を備えている。

イ 「予測部」について
引用発明における、特定の「用語」が「所定の期間」中に入力されたか問い合わせられた回数の「頻度または合計回数」は、上記アで取得された「ウェブ検索トラフィックデータ」の内、検索語とタイムスタンプの組合せが特定の用語と所定の期間の組合せとなるウェブ検索の回数であるから、本願発明1の「前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数」に相当する。
引用発明において、上記「頻度または合計回数」を使用して推定(すなわち予測)した「検索関心」は、「用語」によって特定される対象に関するユーザの関心を示すものであり、製品マーケター、ブランドマネージャ、広告主等にとっては当該対象に関する需要を示すものといえるから、当該検索関心に地理的地域または場所によるフィルタを適用したものは、本願発明1の「前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要」に相当する。
引用発明のデータシステム130は、関連行動の回数の「時間的な減少である変化」に基づいて需要の「低下である変化」を予測することを特定していない点で相違するものの、「前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数に基づいて、前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要を予測する予測部」を備える点で、本願発明1と共通する。

ウ 「提供部」について
引用発明における「特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報」は「情報」であり、また、情報を報告することは、情報を提供することといえる。
引用発明のデータシステム130は、提供される情報が「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報」でない点で相違するものの、「情報を提供する提供部」を備える点で、本願発明1と共通する。

エ 「情報処理装置」について
引用発明の「データシステム130」は、上記相違点を除き、本願発明1における「情報処理装置」と共通する。

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

＜一致点＞
ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の日時を示す日時情報と、前記関連行動時における前記ユーザの位置情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数に基づいて、前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要を予測する予測部と、
情報を提供する提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

＜相違点1＞
本願発明1の「予測部」は、前記関連行動の回数に関する「時間的な減少である変化」に基づいて、前記対象に関する需要の「低下である変化」を予測するのに対し、引用発明は、関連行動の回数に関する「時間的な減少である変化」に基づいて、前記対象に関する需要の「低下である変化」を予測することは特定されていない点。

＜相違点2＞
提供部が提供する情報について、本願発明1では、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報」であるのに対し、引用発明では、「特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報」である点。

(2) 相違点の判断
事情に鑑みて、上記相違点2を先に検討する。
引用発明の提供部は、特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報を提供するものであって、引用文献1には、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する」ことが記載も示唆もされておらず、この点は技術常識でもない。したがって、引用発明の提供部において、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する」構成とする動機はない。
引用文献2は、上記第5、2(2)のとおり、検索ボリュームの経時的な減少に基づき、需要が減少傾向であることを予測すること、及び、クライアントに、需要が減少傾向にあることを示すデータを添えて、需要が少ない時期に売上を増やすための施策を提案することが記載されている文献であって、引用文献2には、上記相違点2に係る技術事項、すなわち、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する」ことは記載も示唆もされていない。
このため、引用文献2の記載を参酌しても、引用発明から相違点2に係る事項を当業者が容易に想到し得るとは認められない。
そして、当該事項を記載する他の引用文献も発見されない。

そして、本願発明1は、上記相違点2の構成とすることで、需要が落ちていないエリアを推奨することができるという特有の効果を奏するものである。

したがって、本願発明1は、上記相違点1について検討するまでもなく、当業者であっても引用発明及び引用文献2の記載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。

2 本願発明2?10について
本願発明2?10は、本願発明1の「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」と同一の構成を備えるものであるから、本願発明1と同じ理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献2に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものではない。

3 本願発明11について
本願発明11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「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明1と同様な理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献2に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものではない。

4 本願発明12について
本願発明12は、本願発明1に対応する情報処理プログラムの発明であり、本願発明1の「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明1と同様な理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献2に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものではない。

第7 原査定について
原査定の拒絶の理由の概要は、先記第2のとおりである。
引用文献Aには、飲食サービスに関する検索キーワード及び検索時刻を検索ログとして格納する検索サーバと、検索サーバから取得した検索ログに基づいて時間帯毎に各店舗の人数予測値を算出する需要予測サーバとを含む、需要予測システム、であって、店舗サーバが、需要予測値と空き席に応じて店内で飲食サービスを利用する顧客に退店を促す処理を行うこと、が記載されているが、令和3年4月1日付けの補正により付加された「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」について記載も示唆も無い。
また、引用文献Bには、需要動向の変化を予測するという周知の技術事項が記載されているのみであり、本願発明1の「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」について開示するものでない。
よって、本願発明1は、引用文献Aに記載された発明、引用文献Bに記載された技術事項に基づいて当業者が容易に発明できたものではない。
本願発明2?12についても同様である。
よって、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、本願発明1?12は、当業者が引用発明及び引用文献2の記載事項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。
また、本願発明1?12は、引用文献Aに記載された発明及び引用文献Bの記載事項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、原査定の理由及び当審の拒絶理由によって、本願を拒絶することはできない。
また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
よって、結論のとおり審決する。


 
審決日 2021-09-30 
出願番号 特願2018-127111(P2018-127111)
審決分類 P 1 8・ 121- WY (G06Q)
最終処分 成立  
前審関与審査官 今井 悠太、加舎 理紅子  
特許庁審判長 渡邊 聡
特許庁審判官 中野 浩昌
吉田 誠
発明の名称 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム  
代理人 特許業務法人酒井国際特許事務所  

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