【事件の表示】
　特許第６５７３２０５号発明「一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用に関する予測データを計算する情報処理装置、情報処理方法、プログラム及びマーケティング情報処理装置」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。
【結　論】
　特許第６５７３２０５号の請求項１ないし１２に係る特許を取り消す。
【理　由】
１　手続の経緯 
　特許第６５７３２０５号の請求項１〜１２に係る特許についての出願は、平成３０年９月１０日に出願され、令和１年８月２３日にその特許権の設定登録がされ、令和１年９月１１日に特許掲載公報が発行された。本件特許異議の申立ての経緯は、次のとおりである。
　令和２年　３月１０日　　：　特許異議申立人佐藤義光による請求項１〜１２に係る特許に対する特許異議の申立て
　令和２年　５月２９日付け：　取消理由通知書
　令和２年　８月３１日　　：　特許権者による意見書及び訂正請求書の提出
　令和２年１０月２８日付け：　訂正拒絶理由通知書（これに対する特許権者からの意見は指定期間内に提出されなかった。）
　令和２年１２月２３日付け：　取消理由通知書（決定の予告）（これに対する特許権者からの意見は指定期間内に提出されなかった。）
２　訂正の適否
（１）訂正の内容
　令和２年８月３１日に差し出された訂正請求書により特許権者が行った訂正請求（以下、「本件訂正請求」という。）は、特許第６５７３２０５号の特許請求の範囲を、本件訂正請求書に添付した訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項１〜１２について訂正することを求めるものであり、その訂正の内容は以下のものを含む。
ア　請求項１に係る訂正
　本件訂正請求による請求項１〜７からなる一群の請求項に係る訂正のうち、請求項１に係る訂正の内容は以下のとおりである（下線は、訂正箇所である。以下、同様）。
　訂正前の特許請求の範囲の請求項１に、
「一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得するログデータ取得部と、
一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、
　前記機械学習処理部によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータを解析することにより、前記一のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する予測処理部と、
　前記予測処理部が生成した前記予測データを出力する出力部と、
を備える情報処理装置。」
とあるのを、
「　
個別ユーザ毎に
　個別ユーザ毎の前記ログデータの内
のロ
入出カペアとして、
　前記機械学習処理部によって生成された学習モデルを用いて前記
ログデータの内の特定のユーザの
特定
　前記予測処理部が生成した前記予測データを出力する出力部と、
を備え、
　前記アプリケーションプログラムがゲームであり、
　前記予測結果が、前記特定のユーザのゲーム継続率、又は、ゲーム離脱率であ
に訂正する。
　上記請求項１に係る訂正は、次の訂正事項（以下、「訂正事項１−１」という。）を含んでいる。
　［訂正事項１−１］
　訂正前の「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、」を、「
　個別ユーザ毎の前記ログデータの内
入出カペアとして、
イ　請求項８に係る訂正
　本件訂正請求による請求項８〜１１からなる一群の請求項に係る訂正のうち、請求項８に係る訂正の内容は以下のとおりである。
　訂正前の特許請求の範囲の請求項８に、
「　コンピュータが行う情報処理方法であって、
一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１工程と、
　一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２工程と、
　前記第２工程によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータを解析することにより、
前記一のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用前記アプリケーションプログラムに関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する第３工程と、
　前記第３工程で計算された前記予測データを出力する第４工程と、
を備える情報処理方法。」
とあるのを、
「　コンピュータが行う情報処理方法であって、
　個別
　個別ユーザ毎の前記ログデータの内
のロ
入出力ペアとして、
　前記第２工程によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータ
の内の特定のユーザのログデータ
、前
特定
　前記第３工程で計算された前記予測データを出力する第４工程と、
を備え
、
　前記アプリケーションプログラムがゲームであり、
　前記予測結果が前記特定のユーザのゲーム継続率、又は、ゲーム離脱率であ
に訂正する。
　上記請求項８に係る訂正事項は、次の訂正事項（以下、「訂正事項８−１」という。）を含んでいる。
　［訂正事項８−１］
　訂正前の「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２工程と、」を、「
　個別ユーザ毎の前記ログデータの内
のロ
入出力ペアとして、
ウ　請求項１２に係る訂正
　本件訂正請求による請求項１２に係る訂正の内容は以下のとおりである。
　訂正前の特許請求の範囲の請求項１２に、
「　コンピュータに、
　一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１処理と、
　一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２処理と、
　前記第２処理によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータを解析することにより、前記一のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用前記アプリケーションプログラムに関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する第３処理と、
　前記第３処理で計算された前記予測データを出力する第４処理と、
を実行させることを特徴とするプログラム。」
とあるのを、
「　コンピュータに、
　
個別
毎に
　
個別ユーザ毎の前記ログデータの内
のロ
入出力ペアとして、
　前記第２処理によって生成された学習モデルを用いて前記
ログデータの内の特定のユーザの
特定
　前記第３処理で計算された前記予測データを出力する第４処理と、
を実行させ
、
　前記アプリケーションプログラムがゲームであり、
　前記予測結果が前記特定のユーザのゲーム継続率、又は、ゲーム離脱率であ
に訂正する。
　上記請求項１２に係る訂正事項は、次の訂正事項（以下、「訂正事項１２−１」という。）を含んでいる。
　［訂正事項１２−１］
　訂正前の「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２工程と、」を、「 
個別ユーザ毎の前記ログデータの内
のロ
入出力ペアとして、
（２）訂正の適否の検討
ア　特許権者の説明
　本件訂正請求書において、特許権者は、訂正事項１−１、訂正事項８−１及び訂正事項１２−１の訂正の目的について、次のとおり説明している。
（ア）訂正事項１−１
ａ　訂正の目的について
　「個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去の前記ログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、」は、訂正前の請求項１の「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、」の記載に対し、機械学習の際に読み込まれるデータの構成を明瞭にし、発明を明確にするものであるため、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定される、明瞭でない記載の釈明を目的とする。
ｂ　実質上特許請求の範囲を拡張し、または変更する訂正でないことについて
　ログデータの構成及び機械学習の際に読み込まれるデータの構成を明瞭にし、予測処理部の対象となるログデータ及びユーザを明瞭にし、かつ、「アプリケーションプログラム」及び「予測結果」のそれぞれを限定するものであり、また、カテゴリーや対象、目的を変更するものではない。このため、実質上特許請求の範囲を拡張し、または変更するものには該当せず、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項に適合するものである。
ｃ　願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であることについて
　「個別ユーザ毎の前記ログデータ内の過去のログデータを、入出カペアとして、」という構成は、明細書の段落００３３の「機械学習処理部22は、予測処理部１２で実行される学習モデルを、機械学習を用いて生成する。その際、ログデータ記憶部２１に保管された膨大なログデータは、入出力ペアの教師データとなる。」に開示されている。
ｄ　特許出願の際に独立して特許を受けることができることについて
　本件においては、訂正前の請求項１〜１２について特許異議申し立てがされているので、訂正前の請求項１、２、５〜７に係る訂正事項に関して、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第７項の独立特許要件は課されない。
（イ）訂正事項８−１
ａ　訂正の目的について
　「個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去の前記ログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる第２工程と、」は、訂正前の請求項８の「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２工程」の記載に対し、機械学習の際に読み込まれるデータの構成を明瞭にし、発明を明確にするものであるため、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定される、明瞭でない記載の釈明を目的とする。
ｂ　実質上特許請求の範囲を拡張し、または変更する訂正でないことについて
　ログデータの構成及び機械学習の際に読み込まれるデータの構成を明瞭にし、予第３工程の対象となるログデータ及びユーザを明瞭にし、かつ、「アプリケーションプログラム」及び「予測結果」のそれぞれを限定するものであり、また、カテゴリーや対象、目的を変更するものではない。このため、実質上特許請求の範囲を拡張し、または変更するものには該当せず、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項に適合するものである。
ｃ　願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であることについて
　「個別ユーザ毎の前記ログデータ内の過去のログデータを、入出カペアとして、」という構成は、明細書の段落００３３の「機械学習処理部２２は、予測処理部１２で実行される学習モデルを、機械学習を用いて生成する。その際、ログデータ記憶部２１に保管された膨大なログデータは、入出力ペアの教師データとなる。」に開示されている。
ｄ　特許出願の際に独立して特許を受けることができることについて
　本件においては、訂正前の請求項１〜１２について特許異議申し立てがされているので、訂正前の請求項８及び９に係る訂正事項に関して、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第７項の独立特許要件は課されない。
（ウ）訂正事項１２−１
ａ　訂正の目的について
　「個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去の前記ログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる第２処理と、」は、訂正前の請求項１２の「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２処理」の記載に対し、機械学習の際に読み込まれるデータの構成を明瞭にし、発明を明確にするものであるため、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定される、明瞭でない記載の釈明を目的とする。
ｂ　実質上特許請求の範囲を拡張し、または変更する訂正でないことについて
　ログデータの構成及び機械学習の際に読み込まれるデータの構成を明瞭にし、第３処理の対象となるログデータ及びユーザを明瞭にし、かつ、「アプリケーションプログラム」及び「予測結果」のそれぞれを限定するものであり、また、カテゴリーや対象、目的を変更するものではない。このため、実質上特許請求の範囲を拡張し、または変更するものには該当せず、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項に適合するものである。
ｃ　願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であることについて
　「個別ユーザ毎の前記ログデータ内の過去のログデータを、入出カペアとして、」という構成は、明細書の段落００３３の「機械学習処理部２２は、予測処理部１２で実行される学習モデルを、機械学習を用いて生成する。その際、ログデータ記憶部２１に保管された膨大なログデータは、入出力ペアの教師データとなる。」に開示されている。
ｄ　特許出願の際に独立して特許を受けることができることについて
　本件においては、訂正前の請求項１〜１２について特許異議申し立てがされているので、訂正前の請求項１２に係る訂正事項に関して、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第７項の独立特許要件は課されない。
イ　当審の判断
（ア）訂正事項１−１
　訂正事項１−１に係る訂正前の「所定の期間ごとに分割することなく」は、「分割」なる用語は「単数または複数のものをさらに細かく細分化すること。」（フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』）と解するのが一般的であることに鑑みると、ログデータの読み込みは、細かく細分化されずに行われること、又は、所定ではない（例えば、不定長の）期間ごとに細かく細分化されて行われることを特定していると解するのが妥当であるから、ログデータの読み込みを特定する事項である。
　一方、本件明細書の「ログデータ記憶部２１に保管された膨大なログデータは、入出力ペアの教師データとなる。」（段落【００３３】）」或いは「教師データとして、何を入出力ペアとして機械学習させるかは、何を予測するかで変わり得る。・・・この教師データを入出力ペアとして機械学習処理部２２に大量に読み込ませることによって、学習モデルを構築することができる。」（段落【００３８】）などの記載を参酌すると、訂正後の「入出カペアとして」は、読み込んだログデータの機械学習が読み込んだログデータを教師データとする機械学習であることを特定する事項であって、ログデータの読み込みを特定する事項ではない。
　このため、訂正事項１−１は、ログデータの読み込みに係る発明特定事項である「所定の期間ごとに分割することなく」を削除することを含んでいる、或いは、ログデータの読み込みに係る発明特定事項である「所定の期間ごとに分割することなく」に代えて、読み込んだログデータの機械学習が読み込んだログデータを教師データとする機械学習であることに係る発明特定事項である「入出カペアとして」としていると解され、前者のように解するならば、発明特定事項が削除されていることから、実質上特許請求の範囲を拡張するものであり、後者のように解するならば、特定する構成要件を異ならせることから、実質上特許請求の範囲を変更するものである。
　したがって、訂正事項１−１を含む請求項１に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものとはいえない。
　よって、訂正の目的、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること、及び、特許出願の際に独立して特許を受けることができることを検討するまでもなく、請求項１〜７からなる一群の請求項に係る訂正は認められない。
（イ）訂正事項８−１
　訂正事項８−１は、「所定の期間ごとに分割することなく」の削除、又は、「所定の期間ごとに分割することなく」を「入出力ペアとして」とする訂正を含んでいることから、訂正事項１−１と同様に、実質上特許請求の範囲を拡張する、又は、実質上特許請求の範囲を変更するものである。
　したがって、訂正事項８−１を含む請求項８に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものとはいえない。
　よって、訂正の目的、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること、及び、特許出願の際に独立して特許を受けることができることを検討するまでもなく、請求項８〜１１からなる一群の請求項に係る訂正は認められない。
（ウ）訂正事項１２−１
　訂正事項１２−１は、「所定の期間ごとに分割することなく」の削除、又は、「所定の期間ごとに分割することなく」を「入出力ペアとして」とする訂正を含んでいることから、訂正事項１−１と同様に、実質上特許請求の範囲を拡張する、又は、実質上特許請求の範囲を変更するものである。
　したがって、訂正事項１２−１を含む請求項１２に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものとはいえない。
　よって、訂正の目的、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること、及び、特許出願の際に独立して特許を受けることができることを検討するまでもなく、請求項１２に係る訂正は認められない。
（３）小括
　以上のとおりであるから、本件訂正請求の、請求項１〜７からなる一群の請求項に係る訂正、請求項８〜１１からなる一群の請求項に係る訂正、及び、請求項１２に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合しない。
　よって、本件訂正請求は、訂正後の請求項〔１〜７〕、〔８〜１１〕、１２については、訂正を認めることはできない。
３　取消理由の概要
（１）取消理由１（新規事項）
　平成３１年４月２３日付けでした手続補正は願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものでないため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第１７条の２第３項を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
（２）取消理由２（サポート要件）
　本件の請求項１〜１２に係る発明は願書に添付された明細書の発明の詳細な説明に記載したものではないため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
（３）取消理由３（明確性要件）
　本件の請求項１〜１２に係る発明は不明確であるため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
（４）取消理由４（進歩性）
　本件の請求項１〜１２に係る発明は、本件特許出願前日本国内又は外国において頒布された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、本件特許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ため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、取り消されるべきものである。
４　本件発明
（１）本件発明について
　特許第６５７３２０５号の請求項１〜１２の特許（以下、「本件特許」という。）に係る発明は、以下のとおりである（以下、「本件発明１」、「本件発明２」・・・「本件発明１２」といい、総じて「本件発明」という。下線部は、平成３１年４月２３日付け手続補正書によって補正された箇所を示す。また、分説及び構成要件番号は特許異議申立人が特許異議申立書で用いたものであって、各構成要件をそれぞれ「構成要件１Ａ」、「構成要件１Ｂ」・・・という。）。
　【請求項１】
１Ａ　一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得するログデータ取得部と、
１Ｂ　
一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、
１Ｃ　
前記機械学習処理部によって
７日間以上の一定期間内の
１Ｄ　前記予測処理部が生成した前記予測データを出力する出力部と、
１Ｅ　を備える情報処理装置。
　【請求項２】
２Ａ　前記機械学習が、ニューラルネットワークを利用したディープラーニングであること
２Ｂ　を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
　【請求項３】
３Ａ　前記アプリケーションプログラムがゲームである
３Ｂ　請求項１又は２記載の情報処理装置。
　【請求項４】
４Ａ　前記予測結果が、前記一のユーザの課金率、ゲーム継続率、ゲーム離脱率であること
４Ｂ　を特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
　【請求項５】
５Ａ　前記出力部から出力された前記予測データを記憶する記憶部と、
５Ｂ　前記記憶部に記憶された前記予測データを用いて前記一のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と、
５Ｃ　を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　【請求項６】
６Ａ　前記出力部から出力された
複数の前記一のユーザに関する
６Ｂ　前記記憶部に記憶された
複数の
前記一の
閾値を設定することにより
６Ｃ　を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　【請求項７】
７Ａ　請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置によって生成された前記予測データを取得する予測データ取得部と、
７Ｂ　前記予測データを用いて前記一のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と、
７Ｃ　を備えるマーケティング情報処理装置。
　【請求項８】
８Ａ　
コンピュータが行う情報処理方法であって、
８Ｂ　一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１工程と、
８Ｃ　
一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２工程と、
８Ｄ　
前記第２工程によって
７日間以上の一定期間内の
３
８Ｅ　前記
第３工程で計算された
４
８Ｆ　を備える情報処理方法。
　【請求項９】
９Ａ　前記機械学習が、ニューラルネットワークを利用したディープラーニングであること
９Ｂ　を特徴とする請求項８記載の情報処理方法。
　【請求項１０】
１０Ａ　前記アプリケーションプログラムがゲームである
１０Ｂ　請求項８又は９記載の情報処理方法。
　【請求項１１】
１１Ａ　前記予測結果が、前記一のユーザの課金率、ゲーム継続率、ゲーム離脱
率で
１１Ｂ　を特徴とする請求項１０記載の情報処理方法。
　【請求項１２】
１２Ａ　コンピュータに、
１２Ｂ　一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１処理と、
１２Ｃ　
一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる第２処理と、
１２Ｄ　
前記第２処理によって
７日間以上の一定期間内の
３
１２Ｅ　前記
第３処理で計算された
４
１２Ｆ　を実行させることを特徴とするプログラム。
（２）当初明細書等及び本件明細書等の記載について
　願書に最初に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面（以下、「当初明細書等」という。）、及び、本件の願書に添付した明細書又は図面（以下、「本件明細書等」という。）には、以下の事項が記載されている。
ア　「【発明の詳細な説明】
【技術分野】
　【０００１】
　本発明は、一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータに基づいて、当該一のユーザのアプリケーションプログラムにおける将来的な行動に関する予測データを計算する情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び当該一のユーザに対して最適な広告を選択するマーケティング情報処理装置に関する。
【背景技術】
　【０００２】
　（略）
　【０００３】
　これまでに、過去のアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータに基づいて、ひとかたまりの複数ユーザ単位で将来の行動予測することは知られていた。例えば、２０代男性のユーザの課金率がいくらかなどの予測である。
　【０００４】
　しかしながら、このような複数ユーザ単位での将来行動予測は、確率の精度が高いものではなかった。そして、精度の低い確率に基づいた広告は、効率が悪いという点でも問題があった。
　【０００５】
　なお、ある特定のユーザに着目して将来の行動予測をすることは、従来においても不可能ではなかったが、ログデータが膨大になると分析の作業負担が大きくなり、現実的ではなかった。
　【０００６】
　特許文献１は、店舗における商品需要を適切に予測することができる需要予測システム等に関するものである。予測部１０３は、人の通行経路、通行量、来店数を予測し、それによって変動する商品需要を適切に予測する。
　しかしながら、特許文献１記載の発明は、商品の需要予測という本発明とは別の分野であり、かつ、予測に当たっては、予測部１０３は、対象事象と種別および属性等が一致又は類似する過去の事象の実績情報を参考としており、この点で、ひとかたまりの単位で将来予測するものであった。
　【０００７】
　特許文献２は、消費者が購入しようとしている個々の商品についての需要を高精度で容易に予測することが可能な需要予測システム等に関するものである。
　しかしながら、特許文献２記載の発明は、商品の需要予測という本発明とは別の分野であり、かつ、機械学習を用いたものでもなかった。」
イ　「【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
　【０００９】
　上記の通り、従来は、アプリケーションプログラムにおいて、一のユーザのアプリケーションプログラムにおける将来的な行動を予測することは知られていなかった。
　【００１０】
　また、アプリケーションプログラムを運営する会社は、多くのユーザがアプリケーションプログラム内において行った行動に関してログデータを保有しているが、このログデータは膨大かつ関連性の薄いデータも含むため、ログデータ保有会社がログデータを分析して将来予測につなげることは容易ではなかった。
　【００１１】
　本発明は、膨大なログデータを利用して機械学習により学習モデルを生成し、その学習モデルを特定のユーザに適用することで、（複数ユーザ単位ではなく）特定の一のユーザが、アプリケーションプログラム内において将来どのような行動をとるかを高精度で予測することを目的とする。
　【００１２】
　また、本発明は、予測された確率に基づいて、当該特定の一のユーザに対して適切な広告を選択する情報処理装置を提供する。」
ウ　「【発明の効果】
　【００１７】
　本発明によれば、アプリケーションプログラム内において、特定のユーザが、将来どのような行動をとるかを高精度で予測する情報処理装置等を提供することができる。また、本発明によれば、予測データに基づいて、当該特定の一のユーザに対して適切な広告を選択する情報処理装置を提供することができる。」
エ　「【００２１】
　ログデータ取得部１１は、アプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得し、予測処理部１２に送信する。取得したログデータは、ログデータ記憶部２１に送信しても良い。
　【００２２】
　ログデータは、通常は、アプリケーションプログラムを運営する会社がデータベースとして保有している。アプリケーションプログラム運営会社が本発明の情報処理装置等を利用する場合には、自社のデータベースからログデータを読み出すことによってログデータ取得部１１がログデータを取得することができる。
　【００２３】
　別の態様として、アプリケーションプログラム運営会社は、第三者であるデータ分析会社にログデータを渡して予測を依頼することもある。この場合は、データ分析会社が本発明の情報処理装置等を利用することになる。データ分析会社は、アプリケーションプログラム運営会社から、例えばネットワークを介して、ログデータをログデータ取得部１１において取得することができる。
　【００２４】
　アプリケーションプログラムの利用履歴としては、一般的には、例えば、ユーザID、アプリケーションプログラムの利用開始日・利用終了日、利用頻度、ログイン日時・時間、アプリケーションプログラムの利用に際してどのような行動を起こしたか、アプリケーションプログラムを通じて商品等を購入した場合は購入額等の詳細に関するログデータなどが挙げられる。
　【００２５】
　アプリケーションプログラムが電子商取引を扱うＥＣサイトの場合は、特に、ページの閲覧回数・時間、検索実行回数、検索キーワード、メルマガ開封、画像の閲覧回数、カートへの追加回数、カート追加までのページ遷移数、クーポン獲得数・失効数、お勧め商品タップ数・購入数、特集ページ閲覧数・購入数、決済手段登録数、決済手段登録までの遷移数、同一商品購入数、初購入商品、購入済み商品閲覧数などがログデータとして挙げられる。
　【００２６】
　アプリケーションプログラムがソーシャルネットワーキングサービス（いわゆるＳＮＳ）の場合は、送受信メッセージ数、送受信スタンプの種類（ポジティブなスタンプかネガティブなスタンプか）、受信メッセージの開封までの時間、一日当たりの送受信数、一日当たりの初送受信ユーザ数、もっともやり取りしてるユーザとの送受信数・期間、他人・自分の投稿へのリアクション数・コメント数、投稿数、リンク・広告のクリック数・戻るまでの経過時間などがログデータとして挙げられる。
　【００２７】
　アプリケーションプログラムがゲームの場合は、特に、ゲーム内での課金状況（課金日時、課金対象（アイテム・キャラクター等の購入、ゲーム内通貨の購入など）、課金額、課金の頻度など）、ゲームの利用状況（ゲームをダウンロードした日、ダウンロードしてからの経過日数、ログイン日時、ログイン時間、ゲームを最後に利用してからの経過日数など）、ゲーム内でのキャラクターの強化状況（キャラクターを強化した日時、回数、キャラクターの種類など）、ゲーム内でのアイテムの使用状況（所持するアイテムの種類、所持するアイテムの個数、アイテムの使用日時、アイテムの使用個数など）、ゲームの進行状況（ゲーム中で課される課題のクリア状況、課題への挑戦回数）、ゲーム内のユーザのステータス（プレイヤのレベル）などに関するログデータが挙げられる。
　【００２８】
　予測処理部１２は、ログデータ取得部１１から受信したログデータから一のユーザのログデータを抽出して、学習モデル記憶部２３に保管されている学習モデル（アルゴリズム）を実行することにより、当該一のユーザのアプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である予測データを計算する。
　【００２９】
　予測データとしては、例えば、当該一のユーザが、今後一定期間アプリケーションプログラムを利用し続ける確率（一定期間継続率）、今後一定期間内にアプリケーションプログラムの利用を終了する確率（一定期間内離脱率）、今後一定期間アプリケーションプログラムにおいて商品等を購入する確率（一定期間内課金率）などである。
　【００３０】
　アプリケーションプログラムがゲームの場合は、予測データとしては、特に、当該一のユーザが、今後一定期間内に課金する確率（課金率）、今後継続的にプレイする確率（ゲーム継続率）、今後ゲームのプレイをやめてしまう確率（ゲーム離脱率）が重要である。
　【００３１】
　出力部１３は、予測処理部１２で生成された予測データを出力する。出力は、電子データとして出力してもよいし、プリントアウトすることによって出力してもよく、その方法を問わない。
　【００３２】
　ログデータ記憶部２１は、ログデータ取得部１１で取得したアプリケーションプログラムの利用履歴を示す膨大なログデータを保管する。このログデータは、学習モデルを生成するための教師データ（訓練データ）として用いられる。このログデータは、予測処理の対象となるログデータとして予測処理部１２に送信することもできる。
　【００３３】
　機械学習処理部２２は、予測処理部１２で実行される学習モデルを、機械学習を用いて生成する。その際、ログデータ記憶部２１に保管された膨大なログデータは、入出力ペアの教師データとなる。」
オ　「【００３８】
　教師データとして、何を入出力ペアとして機械学習させるかは、何を予測するかで変わり得る。例えば、予測データとして、アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきた一のユーザが、今後７日間利用し続ける確率（７日間継続率）を算出したい場合は、教師データの入力データとして、アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきたユーザの利用履歴を示すログデータを抽出したデータを使用し、ペアとする出力データとして、７日間継続したかどうかを使用することになる。この教師データを入出力ペアとして機械学習処理部２２に大量に読み込ませることによって、学習モデルを構築することができる。
　【００３９】
　予測メニューとしては、上記の他、例えば、以下のものが挙げられる。
・アプリケーションプログラムをインストールした一のユーザが、今後１４日間利用し続ける確率（１４日間継続率）
・アプリケーションプログラムを一定期間使用せず、その後久しぶりに利用を開始した一のユーザが、今後７日間利用し続ける確率（復帰後７日間継続率）
・アプリケーションプログラムを現に利用している一のユーザが、翌週以降に全く利用しなくなる確率（離脱率）
・アプリケーションプログラムを現に課金している一のユーザが、翌月以降に全く課金しなくなる確率（課金離脱率）
・アプリケーションプログラムをインストールした一のユーザが、３０日以内に課金する確率（課金率）
・アプリケーションプログラムを一定期間使用せず、その後久しぶりに利用を開始した一のユーザが、３０日以内に課金する確率（復帰後課金率）
　【００４０】
　学習モデル記憶部２３は、機械学習処理部２２で生成された学習モデルを保管する。そして、予測処理部１２の求めに応じて、予測データの算出に必要な学習モデルを予測処理部１２に提供する。」
カ　「【００４４】
　アプリケーションプログラムがゲームの場合、予測データは、例えば、当該一のユーザが今後一定期間内に課金する確率（課金率）や、当該一のユーザが次に購入するアイテムがＡである確率（アイテム毎の購入率）となる。」
キ　「【００５０】
　図４は、機械学習処理部２２が実行する学習処理の一例を示すフローチャートである。
　【００５１】
　ステップＳ２０において、機械学習処理部２２は、ログデータ、すなわち入出力ペアの教師データを取得する。
　【００５２】
　取得したデータが機械学習の教師データに適していない状態であれば、不要なデータを削除したり、データを整理したりするなど、機械学習のための前処理をする必要がある。この前処理は、表計算ソフトのマクロ機能を用いるなどして自動的に処理することができる。教師データは膨大であるので、このような自動処理は作業の効率化に不可欠である。
　【００５３】
　ステップＳ３０において、機械学習処理部２２は、取得した教師データを使用して、学習モデルを最適化（パラメータ調整又はチューニングともいう）する。具体的には、機械学習処理部２２は、学習モデル記憶部２３から学習モデルを読み出して、入出力ペアである教師データを入力することにより、学習モデルを再構築する。例えば、本発明において、ニューラルネットワークを利用したディープラーニングを使用する場合には、ニューラルネットワークを構成するノード間のパラメータが調整される。
　【００５４】
　ステップＳ４０において、機械学習処理部２２は、未学習のログデータ（教師データ）があるか否かを判定する。未学習のログデータ（教師データ）がある場合（ステップＳ４０でＹＥＳ）、ステップＳ２０の処理に移行する。これにより、学習モデルの学習が繰り返し行われることになり、予測データ算出の精度が向上する。一方、未学習のログデータ（教師データ）がない場合（ステップＳ４０でＮＯ）、ステップＳ５０の処理に移行する。
　【００５５】
　ステップＳ５０において、機械学習処理部２２は、学習が十分に行われたか否かを判定する。例えば、判定テストとして、機械学習処理部２２は、教師データ（入力データと出力データのペア）をいくつか適当にピックアップして、入力データに対して学習モデルを実行することで、正しく出力データを予測できたかどうかを確認することが可能となる。この正答率が、あらかじめ設定した閾値以上である場合に十分な学習が行われたと判断する。学習が十分であると判断された場合（ステップＳ５０でＹＥＳ）、ステップＳ６０の処理に移行する。一方、学習が十分でないと判断された場合（ステップＳ５０でＮＯ）、ステップＳ２０以降の処理を繰り返す。
　【００５６】
　ステップＳ６０において、機械学習処理部２２は、学習結果に基づいて、学習モデル記憶部２３に保管されている学習モデルを更新する。」
ク　「【００５７】
　図５は、予測処理部１２が実行する予測処理の一例を示すフローチャートである。
　【００５８】
　ステップＳ１０２において、予測処理部１２は、ログデータ取得部１１から、一のユーザのログデータを取得する。
　【００５９】
　ステップＳ１０３において、予測処理部１２は、一のユーザのログデータを入力して、学習モデルを実行する。
　【００６０】
　ステップＳ１０４において、予測処理部１２は、学習モデルを実行した結果としての予測データを出力する。」
ケ　図４として、以下の図面が記載されている。
コ　図５として、以下の図面が記載されている。
５　当審の判断
（１）取消理由１について
ア　特許法第１７条の２第３項は、明細書、特許請求の範囲又は図面について補正するときは、当初明細書等に記載した事項の範囲内においてしなければならない旨規定している。上記にいう「当初明細書等に記載した事項」とは、当業者によって、当初明細書等の全ての記載を総合することにより導かれる技術的事項であり、補正が、このようにして導かれる技術的事項との関係において、新たな技術的事項を導入しないものであるときは、当該補正は、「当初明細書等に記載した事項」の範囲内においてするものということができると解するのが相当である（知的財産高等裁判所、平成１８年（行ケ）第１０５６３号、平成２０年５月３０日特別部判決参照)。
　このため、平成３１年４月２３日付け手続補正書による補正、特に、請求項１に構成要件１Ｂ（「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、」）を追加する補正、及び、請求項８及び１２に構成要件８Ｃ及び構成要件１２Ｃを追加する補正が、当業者によって、当初明細書等の全ての記載を総合することにより導かれる技術的事項であり、当該補正が、このようにして導かれる技術的事項との関係において、新たな技術的事項を導入しないものであるかを検討する。
イ　当初明細書等には、構成要件１Ｂ、構成要件８Ｃ及び構成要件１２Ｃの関連する記載として、以下の事項が記載されている。
（ア）機械学習処理部２２における機械学習の入出力ペアの教師データには、ログデータ記憶部２１に保管されたログデータを用い、ログデータ記憶部２１に保管されたログデータはログデータ取得部１１で取得したアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータであり、ユーザID、アプリケーションプログラムの利用開始日・利用終了日、利用頻度、ログイン日時・時間、アプリケーションプログラムの利用に際してどのような行動を起こしたか、アプリケーションプログラムを通じて商品等を購入した場合は購入額等の詳細に関するものなどが挙げられ、アプリケーションプログラムが電子商取引を扱うＥＣサイトの場合は、ページの閲覧回数・時間、検索実行回数、検索キーワード、メルマガ開封、画像の閲覧回数、カートへの追加回数、カート追加までのページ遷移数、クーポン獲得数・失効数、お勧め商品タップ数・購入数、特集ページ閲覧数・購入数、決済手段登録数、決済手段登録までの遷移数、同一商品購入数、初購入商品、購入済み商品閲覧数などが挙げられ、アプリケーションプログラムがソーシャルネットワーキングサービス（いわゆるＳＮＳ）の場合は、送受信メッセージ数、送受信スタンプの種類（ポジティブなスタンプかネガティブなスタンプか）、受信メッセージの開封までの時間、一日当たりの送受信数、一日当たりの初送受信ユーザ数、もっともやり取りしてるユーザとの送受信数・期間、他人・自分の投稿へのリアクション数・コメント数、投稿数、リンク・広告のクリック数・戻るまでの経過時間などが挙げられ、アプリケーションプログラムがゲームの場合は、特に、ゲーム内での課金状況（課金日時、課金対象（アイテム・キャラクター等の購入、ゲーム内通貨の購入など）、課金額、課金の頻度など）、ゲームの利用状況（ゲームをダウンロードした日、ダウンロードしてからの経過日数、ログイン日時、ログイン時間、ゲームを最後に利用してからの経過日数など）、ゲーム内でのキャラクターの強化状況（キャラクターを強化した日時、回数、キャラクターの種類など）、ゲーム内でのアイテムの使用状況（所持するアイテムの種類、所持するアイテムの個数、アイテムの使用日時、アイテムの使用個数など）、ゲームの進行状況（ゲーム中で課される課題のクリア状況、課題への挑戦回数）、ゲーム内のユーザのステータス（プレイヤのレベル）などが挙げられること（上記４（２）エ）。
（イ）教師データとして、何を入出力ペアとして機械学習させるかは、何を予測するかで変わり得、例えば、予測データとして、アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきた一のユーザが、今後７日間利用し続ける確率（７日間継続率）を算出したい場合は、教師データの入力データとして、アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきたユーザの利用履歴を示すログデータを抽出したデータを使用し、ペアとする出力データとして、７日間継続したかどうかを使用することになること（上記４（２）オ）。
（ウ）機械学習処理部２２は、ログデータ、すなわち入出力ペアの教師データを取得し、取得した教師データを使用して、学習モデルを最適化（パラメータ調整又はチューニングともいう）する。具体的には、機械学習処理部２２は、学習モデル記憶部２３から学習モデルを読み出して、入出力ペアである教師データを入力することにより、学習モデルを再構築する。例えば、ニューラルネットワークを利用したディープラーニングを使用する場合には、ニューラルネットワークを構成するノード間のパラメータが調整される。なお、取得したデータが機械学習の教師データに適していない状態であれば、不要なデータを削除したり、データを整理したりするなど、機械学習のための前処理をする必要があること（上記４（２）キ）。
ウ　構成要件１Ｂの「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部」なる事項において、「分割」なる用語は「単数または複数のものをさらに細かく細分化すること。」（フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』）と解するのが一般的であることに鑑みると、機械学習処理部による「一のユーザの過去の前記ログデータ」の読み込みは、
細かく細分化されず
所定ではない（例えば、不定長の）期間ごと
エ　しかしながら、当初明細書等には、「機械学習処理部」が「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込」むことは明記されていないとともに、上記イ（ア）〜（ウ）を参酌しても、「機械学習処理部」がどのように読み込むか、或いは、「機械学習処理部」がログデータを
細かく細分化せず
所定ではない（例えば、不定長の）期間ごと
　そして、機械学習処理部における読み込みが「所定の期間ごとに分割することなく」行われるという事項（
細かく細分化されず
所定ではない（例えば、不定長の）期間ごと
　また、平成３１年４月２３日付け意見書には、「段落００５１や図４から明らかなように、当該機械学習処理部によって機械学習される対象たるログデータは、「所定の期間ごとに分割」されていません。」と記載されているものの、上記摘記事項キ及びケを参酌しても、機械学習処理部によって機械学習される対象たるログデータは、「所定の期間ごとに分割」されているともいないとも記載されておらず、該記載がないことをもって「所定の期間ごとに分割」されていないことを示すとも認められない。
　このため、請求項１に構成要件１Ｂを追加する補正は、当業者によって、当初明細書等の全ての記載を総合することにより導かれる技術的事項ではなく、当該補正が、このようにして導かれる技術的事項との関係において、新たな技術的事項を導入するものである。
オ　また、構成要件８Ｃ及び構成要件１２Ｃは構成要件１Ｂと同様な技術事項を有する構成要件であるから、請求項８及び１２に構成要件８Ｃ及び構成要件１２Ｃを追加する補正は、請求項１に構成要件１Ｂを追加する補正と同様な理由により、当業者によって、当初明細書等の全ての記載を総合することにより導かれる技術的事項ではなく、当該補正が、このようにして導かれる技術的事項との関係において、新たな技術的事項を導入するものである。
　さらに、請求項２〜７は請求項１に従属し、請求項９〜１１は請求項８に従属していることから、本件発明２〜７、９〜１１は、請求項１及び８に係る補正によって導かれる技術的事項との関係において、結果として、新たな技術的事項を導入されるものである。
カ　よって、平成３１年４月２３日付けでした手続補正は願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものでないため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第１７条の２第３項を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
（２）取消理由２について
ア　特許請求の範囲の記載がサポート要件に適合するか否かは、特許請求の範囲の記載と発明の詳細な説明の記載とを比較し、特許請求の範囲に記載された発明が、発明の詳細な説明に記載された発明で、発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できる範囲のものであるか否か、また、発明の詳細な説明に記載や示唆がなくとも当業者が出願時の技術常識に照らして当該発明の課題を解決できると認識できる範囲ものであるか否かを検討して判断するのが相当である。
　そのため、特許請求の範囲に記載された発明が発明の詳細な説明に記載された発明であるか否か、また、特許請求の範囲に記載された発明が発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できる範囲のものであるか否か検討する。
イ　構成要件１Ｂ、構成要件８Ｃ及び構成要件１２Ｃについて
（ア）上記（１）ウで示した理由により、「機械学習処理部」に係る「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで」との事項について、機械学習処理部による「一のユーザの過去の前記ログデータ」の読み込みが、
細かく細分化されず
所定ではない（例えば、不定長の）期間ごと
（イ）本件明細書等の発明の詳細な説明には、構成要件１Ｂ、構成要件８Ｃ及び構成要件１２Ｃの関連する記載として、当初明細書等と同様に、上記（１）イに示した事項が記載されている。
（ウ）上記（イ）によると、本件明細書等の発明の詳細な説明には、「機械学習処理部」が「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込」むこと（
細かく細分化されず
所定ではない（例えば、不定長の）期間ごと
　そして、機械学習処理部における読み込みが「所定の期間ごとに分割することなく」行われるという事項（
細かく細分化されず
所定ではない（例えば、不定長の）期間ごと
　このため、構成要件１Ｂ、構成要件８Ｃ及び構成要件１２Ｃは、本件明細書等の発明の詳細な説明に記載されているとは認められない。
　また、請求項２〜７は請求項１に従属し、請求項９〜１１は請求項８に従属していることから、請求項１又は請求項８と同様な不備を内在する。
（エ）よって、本件の請求項１〜１２に係る発明は本件明細書等の発明の詳細な説明に記載したものではなく、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものである。
ウ　「一のユーザ」及び「ログデータ」について
（ア）本件発明１では、構成要件１Ａにおいて、「ログデータ取得部」は「
一のユーザ
ログデータ
一のユーザ
前記ログデータ
前記ログデータ
一のユーザ
　そして、構成要件１Ｂの「前記ログデータ」は構成要件１Ａの「ログデータ」を示すから、構成要件１Ａの「一のユーザ」と構成要件１Ｂの「一のユーザ」とは同一ユーザであるとともに、構成要件１Ｃの「前記一のユーザ」は構成要件１Ａの「一のユーザ」又は構成要件１Ｂの「一のユーザ」であるから、構成要件１Ａの「一のユーザ」と構成要件１Ｂの「一のユーザ」と構成要件１Ｃの「前記ユーザ」はすべて同一ユーザであると解される。
　してみると、構成要件１Ｂにおいて「機械学習予測部」が読み込む「ログデータ」と構成要件１Ｃの「予測処理部」が解析する「前記ログデータ」はいずれも「一のユーザ」すなわち同一ユーザの「ログデータ」であると解される。
（イ）本件明細書等の詳細な説明には、「発明が解決しようとする課題」として、
「膨大なログデータを利用して機械学習により学習モデルを生成し、その学習モデルを特定のユーザに適用することで、（複数ユーザ単位ではなく）特定の一のユーザが、アプリケーションプログラム内において将来どのような行動をとるかを高精度で予測すること」及び「予測された確率に基づいて、当該特定の一のユーザに対して適切な広告を選択する情報処理装置を提供する」こと（上記４（２）イ）
が記載されている。
（ウ）しかしながら、上記（ア）のとおり、本件発明１は「機械学習予測部」が読み込む「ログデータ」と「予測処理部」が解析する「前記ログデータ」はいずれも「一のユーザ」すなわち同一ユーザの「ログデータ」である、すなわち、将来の行動を予測するユーザ本人の過去のログデータを利用して機械学習により学習モデルを生成しているにすぎず、膨大なログデータを利用して機械学習により学習モデルを生成しているわけではないことから、出願時の技術常識に照らして、アプリケーションプログラム内において将来どのような行動をとるかを高精度に予測できるとは認められない。
　してみると、本件発明１が、発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できる範囲のものではないとともに、発明の詳細な説明に記載や示唆がなくとも当業者が出願時の技術常識に照らして当該発明の課題を解決できると認識できる範囲ものであるとは認められない。
　また、本件発明８は本件発明１を方法発明としてものであり、本件発明１２は本件発明１をプログラムのカテゴリーの発明としたものであって、実質、同様な技術事項を含む発明であるから、同様な理由により、発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できる範囲のものではないとともに、発明の詳細な説明に記載や示唆がなくとも当業者が出願時の技術常識に照らして当該発明の課題を解決できると認識できる範囲ものであるとは認められない。
　また、請求項２〜７は請求項１に従属し、請求項９〜１１は請求項８に従属していることから、請求項１又は請求項８と同様な不備を内在する
（エ）よって、本件の請求項１〜１２に係る発明は本件明細書等の発明の詳細な説明に記載したものではなく、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものである。
エ　小括
　以上のとおり、本件の請求項１〜１２に係る発明は本件明細書等の発明の詳細な説明に記載したものではないため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
（３）取消理由３について
ア　特許を受けようとする発明が明確であるか否かは、特許請求の範囲の記載だけではなく、願書に添付した明細書の記載及び図面を考慮し、また、当業者の出願当時における技術常識を基礎として、特許請求の範囲の記載が、第三者の利益が不当に害されるほどに不明確であるか否かという観点から判断されるべきである。
　そのため、本件発明に係る特許請求の範囲の記載が、第三者の利益が不当に害されるほどに不明確であるか否か検討する。
イ　請求項１に係る発明の「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部」とは、上記「取消理由１（新規事項）」のウで示した理由により、「機械学習処理部」に係る「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで」との事項について、機械学習処理部による「一のユーザの過去の前記ログデータ」の読み込みが、
細かく細分化されず
所定ではない（例えば、不定長の）期間ごと
ウ　また、被請求人は、平成３１年４月２３日付け意見書において、
「（５−３）相違点２
　また、本願第１発明と引例１とは、本願第１発明が「一のユーザの過去のログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部」を有するのに対して、引例１が１つの事象発生に対して複数の分割情報を対応付けて学習処理を行う点で相違します。
（中略）
（５−４）本願第１発明が引例１等から容易想到ではないこと
　本意見書と同時に提出しました手続補正書によって、上記の通り、相違点２が新たに生じております。すなわち、引例１に引例２、３の技術を組み合わせても本願第１発明の構成とはならない（相違点２が埋まらない）ことが明確になりました。
　本願第１発明は、引例１のように「１つの事象発生に対して複数の分割情報を対応付けて学習処理を行う」ことをしておりません。本願第１発明は、機械学習処理部が、「一のユーザの過去のログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる」点に特徴があります。
　この点、仮に過去のログデータを所定の期間ごとに分割しない処理が一般的であったとしても、所定の期間ごとに分割することは、引例１の発明の効果を奏するまさに技術ポイント（「この場合、複数の分割情報の１つ１つに対して事象の発生有無を対応付けて学習処理を行うことも考えられるが、コンバージョンのタイミングとユーザがコンバージョンに至ることの意思決定を行ったタイミングとが異なっていた場合、ユーザの行動を予測するための学習情報を適切に導出できない。」（明細書段落００２２）であり、引例１に触れた当業者において発明のポイントである当該処理をしないことは容易には想到しえないといえます。すなわち、引例１において当該処理をしないことは、阻害要因が存在することに加えて、内容中の示唆もなく、このような状況において当業者が退歩的発明を採用することは容易とはいえません。
　さらに、引例１の請求項１は、「コンピュータネットワーク上における所定の対象に関する同一の要素が分割された複数の分割情報と、前記対象において所定の事象が発生するか否かを示す発生有無とが対応付けられた対応情報を取得する」という構成を含んでいます。すなわち、当業者は、引例１において、１つの事象発生に対して複数の分割情報を対応付けて学習処理を行うことは必須であると理解し、その結果、引例１から、この構成を除くことを考えません。この点からも、引例１に基づく限り、相違点２は埋まりません。」
と主張している。
エ　上記ウに摘記した被請求人の主張に鑑みると、「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部」との事項は本件の請求項１に係る発明の特徴であると認められる。
　しかし、上記（１）及び（２）で検討したとおり、該事項は機械学習処理部による「一のユーザの過去の前記ログデータ」の読み込みが、
細かく細分化されず
所定ではない（例えば、不定長の）
　このように、該事項が複数の解釈が可能で、かつ、明細書等を参照することができないようであれば、発明の特徴が不明確となって、第三者の利益が不当に害されるものと認められる。
　また、請求項８及び１２にも同様な内容を示す記載があることから請求項１に係る発明と同様な不備があるとともに、請求項２〜７に係る発明は請求項１を引用し、請求項９〜１１に係る発明は請求項８を引用していることから、請求項１に係る発明と同様な不備を内在する。
オ　よって、本件の請求項１〜１２に係る発明は第三者の利益が不当に害されるほどに不明確であるため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
（４）取消理由４について
ア　本件発明
　上記（２）及び（３）で検討したように、本件発明は本件明細書等の発明の詳細な説明に記載された発明ではないとともに、本件発明の構成要件が不明確な発明である。
　このため、本件明細書等の発明の詳細な説明の記載に基づいて認定した以下の各構成要件を前提として、本件発明の進歩性の検討を行う。
　なお、以下で認定しない構成要件については、請求項の記載のとおりとする。
（ア）「構成要件１Ａ」（「一のユーザによるアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得するログデータ取得部と」）、「構成要件８Ｂ」及び「構成要件１２Ｂ」について
　上記４（２）アの摘記事項から、従来技術における取得するログデータは「複数ユーザ単位」であること、及び、上記４（２）オの摘記事項から、本件発明の一実施の形態における教師データ、すなわち、取得するログデータは、「アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきた一のユーザが、今後７日間利用し続ける確率（７日間継続率）を算出したい場合は、教師データの入力データとして、アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきたユーザの利用履歴を示すログデータ」であることを総合すると、「一のユーザによる」は「個別ユーザ毎に」を意味し、構成要件１Ａは「
個別ユーザ毎に
　また、「構成要件８Ｂ」及び「構成要件１２Ｂ」も同様に解するのが妥当である（以下、「構成要件８Ｂ’」及び「構成要件１２Ｂ’」という。）。
（イ）「構成要件１Ｂ」（「一のユーザの過去の前記ログデータを、所定の期間ごとに分割することなく、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と」）、「構成要件８Ｃ」及び「構成要件１２Ｃ」について
　「一のユーザの」は、上記（ア）と同様な理由により、「個別ユーザ毎の」と意味すると解される。
　また、本件発明の一実施の形態における教師データ、すなわち、取得するログデータは、「アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきた一のユーザが、今後７日間利用し続ける確率（７日間継続率）を算出したい場合は、教師データの入力データとして、アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきたユーザの利用履歴を示すログデータ」であること（上記４（２）オの摘記事項）、「機械学習処理部２２は、ログデータ、すなわち入出力ペアの教師データを取得する」こと（上記４（２）キの摘記事項）、及び、「予測処理部１２は、ログデータ取得部１１から、一のユーザのログデータを取得する」こと（上記４（２）クの摘記事項）を総合すると、「所定の期間ごとに分割することなく」は、入力であるログデータが出力である予測データとペアとなる（例えば、「アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきた一のユーザが、今後７日間利用し続ける確率（７日間継続率）を算出したい場合」は、「アプリケーションプログラムをインストール後に３日間利用し続けてきた」ユーザのログデータがペアとなる）ようにして、すなわち、「入出力ペアとして」を意味すると解される。
　さらに、上記摘記事項によれば、機械学習処理部が機械学習させるために読み込むログデータは教師データであることから、ログデータ取得部が取得するログデータの内の過去のログデータであると解される。
　してみると、「構成要件１Ｂ」は「
個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータ
入出力ペアとして
　また、「構成要件８Ｃ」及び「構成要件１２Ｃ」も同様に解するのが妥当である（以下、「構成要件８Ｃ’」及び「構成要件１２Ｃ’」という。）。
（ウ）「構成要件１Ｃ」（「前記機械学習処理部によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータを解析することにより、前記一のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する予測処理部と」）、「構成要件８Ｄ」及び「構成要件１２Ｄ」について
　本件発明の目的は（複数のユーザ単位ではなく）特定の一のユーザの将来の行動を高精度に予測することであること（上記４（２）イの摘記事項）、本件発明の効果は「アプリケーションプログラム内において、特定のユーザが、将来どのような行動をとるかを高精度で予測する情報処理装置等を提供」することであること（上記４（２）ウの摘記事項）、本件発明の一実施の形態における予測メニューの対象の「一のユーザ」は、「アプリケーションプログラムをインストールした一のユーザ」、「アプリケーションプログラムを一定期間使用せず、その後久しぶりに利用を開始した一のユーザ」、「アプリケーションプログラムを現に利用している一のユーザ」或いは「アプリケーションプログラムを現に課金している一のユーザ」であること（上記４（２）オの摘記事項）、及び、本件発明における予測処理部１２が実行する予測処理の一例は、「一のユーザのログデータを入力して、学習モデルを実行」していること（上記４（２）クの摘記事項）を総合すると、「前記一のユーザ」は、「特定のユーザ」を意味すると解される。
　また、上記摘記事項によれば、解析する「前記ログデータ」は予測対象である「特定のユーザ」のログデータであることと解される。
　してみると、「構成要件１Ｃ」は「前記機械学習処理部によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータ
の内の特定のユーザのログデータ
特定
　また、「構成要件８Ｄ」及び「構成要件１２Ｄ」も同様に解するのが妥当である（以下、「構成要件８Ｄ’」及び「構成要件１２Ｄ’」という。）。
（エ）「構成要件４Ａ」（「前記予測結果が、前記一のユーザの課金率、ゲーム継続率、ゲーム離脱率であること」）、及び「構成要件１１Ａ」について
　上記（ウ）と同様な理由により、「前記一のユーザ」は「前記特定のユーザ」の意味するものと解される。
　また、上記４（２）エの摘記事項である「アプリケーションプログラムがゲームの場合は、予測データとしては、特に、当該一のユーザが、今後一定期間内に課金する確率（課金率）、今後継続的にプレイする確率（ゲーム継続率）、今後ゲームのプレイをやめてしまう確率（ゲーム離脱率）が重要である。」との記載に鑑みると、予測データとしての課金率、ゲーム継続率及びゲーム離脱率のそれぞれは独立したデータであって、それらのデータの全てを予測データとすることを必須とするものであるとは認められない。
　このため、「構成要件４Ａ」は「前記予測結果が、前記
特定
又は、
　また、「構成要件１１Ａ」も同様に解するのが妥当である（以下、「構成要件１１Ａ’」という。）。
（オ）「前記記憶部に記憶された前記予測データを用いて前記一のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と」（５Ｂ）について
　上記（ウ）と同様な理由により、「前記一のユーザ」は「前記特定のユーザ」の意味するものと解される。
　このため、「構成要件５Ｂ」は「前記記憶部に記憶された前記予測データを用いて前記
特定
（カ）「前記出力部から出力された複数の前記一のユーザに関する前記予測データを記憶する記憶部と」（６Ａ）及び「前記記憶部に記憶された複数の前記予測データを用いて対象となる広告を出すべき前記一のユーザを、閾値を設定することにより選定するマーケティング処理部と」（６Ｂ）について
　上記（ウ）と同様な理由により、「前記一のユーザ」は「前記特定のユーザ」の意味するものと解される。
　このため、「構成要件６Ａ」は「前記出力部から出力された複数の前記
特定
特定
（キ）「前記予測データを用いて前記一のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と」（７Ｂ）について
　上記（ウ）と同様な理由により、「前記一のユーザ」は「前記特定のユーザ」の意味するものと解される。
　このため、「構成要件７Ｂ」は「記予測データを用いて前記
特定
（ク）進歩性を検討する本件発明について
　本件発明の構成要件は上記（ア）〜（キ）のとおりに認定されることから、本件における各発明は以下のとおりとなる（以下、「本件発明１’」、「本件発明２’」・・・という。）。
【本件発明１’】
１Ａ’　個別ユーザ毎にアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得するログデータ取得部と、
１Ｂ’　個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、
１Ｃ’　前記機械学習処理部によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータの内の特定のユーザのログデータを解析することにより、特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する予測処理部と、
１Ｄ　前記予測処理部が生成した前記予測データを出力する出力部と、
１Ｅ　を備える情報処理装置。
　【本件発明２’】
２Ａ　前記機械学習が、ニューラルネットワークを利用したディープラーニングであること
２Ｂ　を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
　【本件発明３’】
３Ａ　前記アプリケーションプログラムがゲームである
３Ｂ　請求項１又は２記載の情報処理装置。
　【本件発明４’】
４Ａ’　前記予測結果が、前記特定のユーザの課金率、ゲーム継続率、又は、ゲーム離脱率であること
４Ｂ　を特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
　【本件発明５’】
５Ａ　前記出力部から出力された前記予測データを記憶する記憶部と、
５Ｂ’　前記記憶部に記憶された前記予測データを用いて前記特定のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と、
５Ｃ　を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　【本件発明６’】
６Ａ’　前記出力部から出力された複数の前記特定のユーザに関する前記予測データを記憶する記憶部と、
６Ｂ’　前記記憶部に記憶された複数の前記予測データを用いて対象となる広告を出すべき前記特定のユーザを、閾値を設定することにより選定するマーケティング処理部と、
６Ｃ　を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　【本件発明７’】
７Ａ　請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置によって生成された前記予測データを取得する予測データ取得部と、
７Ｂ’　前記予測データを用いて前記特定のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と、
７Ｃ　を備えるマーケティング情報処理装置。
　【本件発明８’】
８Ａ　コンピュータが行う情報処理方法であって、
８Ｂ’　個別ユーザ毎にアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１工程と、
８Ｃ’　個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる第２工程と、
８Ｄ’　前記第２工程によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータの内の特定のユーザのログデータを解析することにより、前記特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する第３工程と、
８Ｅ　前記第３工程で計算された前記予測データを出力する第４工程と、
８Ｆ　を備える情報処理方法。
　【本件発明９’】
９Ａ　前記機械学習が、ニューラルネットワークを利用したディープラーニングであること
９Ｂ　を特徴とする請求項８記載の情報処理方法。
　【本件発明１０’】
１０Ａ　前記アプリケーションプログラムがゲームである
１０Ｂ　請求項８又は９記載の情報処理方法。
　【本件発明１１’】
１１Ａ’　前記予測結果が、前記特定のユーザの課金率、ゲーム継続率、又は、ゲーム離脱率であること
１１Ｂ　を特徴とする請求項１０記載の情報処理方法。
　【本件発明１２’】
１２Ａ　コンピュータに、
１２Ｂ’　個別ユーザ毎にアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１処理と、
１２Ｃ’　個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる第２処理と、
１２Ｄ’　前記第２処理によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータの内の特定のユーザのログデータを解析することにより、前記特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する第３処理と、
１２Ｅ　前記第３処理で計算された前記予測データを出力する第４処理と、
１２Ｆ　を実行させることを特徴とするプログラム。
イ　引用文献
（ア）甲第１号証（特開２０１７−１７６６９０号公報）
ａ　甲第１号証の記載事項
　甲第１号証（以下、「甲１」という。）には、以下の事項が記載されている（なお、下線は異議申立人が付与した。）。
「【技術分野】
【０００１】
　本発明は、
ゲームの実行に当たりユーザ端末が通信接続する当該ゲームのサーバシステム
「【００１９】
　第６の発明は、前記課金確率に応じて、前記対象プレーヤの前記ユーザ端末での広告表示の表示頻度を制御する広告表示制御手段（例えば、図１の制御基板１１５０、図３の広告表示８、図６のサーバ処理部２００ｓ、広告表示制御部２１２、図１５のステップＳ５６）、を更に備えた第１〜第５の何れかの発明のサーバシステムである。
【００２０】
　第６の発明によれば、課金確率に応じて広告表示の標示頻度をプレーヤの課金確率に応じて制御することができる。」
「【発明を実施するための形態】
【００３２】
　本発明を適用した実施形態として、
プレーヤがアイテム購入等の課金行為ができるオンラインゲームを例に挙げて説明する。
「【００４９】
　さて、
サーバシステム１１００は、プレーヤ２（２Ａ、２Ｂ、…）がログインしてからログアウトするまでの行動を記録した行動履歴データ７００を作成し保存する。
　行動履歴データ７００には、１）ログイン及びログアウトに関する主に日時や回数に関するログイン履歴データ７１０と、２）ログイン後にゲームプレイした場合のプレイ履歴データ７３０と、３）ログイン後のゲームプレイを伴わないゲーム外でのアイテム購入や、ゲームプレイ中のアイテム購入など課金行為毎に作成される課金履歴データ７５０と、が含まれる。
【００５０】
　そして、サーバシステム１１００は、
保存された行動履歴データ７００等に基づいて、
「課金確率導出関数」を算出・設定更新する。
【００５１】
　学習サンプル条件とは、
課金確率導出関数を統計的学習やニューラルネットを用いた機械学習、回帰分析などにより求める
例えば、登録ユーザ数や、ゲームタイトルのリリースからの経過日数、保存されている総数、所定期間当たり（例えば、１日、１週間、１ヶ月など）に新たに保存された数、などを適宜設定する。
【００５２】
　
課金確率導出関数とは、当該プレーヤの行動履歴データ７００に含まれる所与のパラメータ値を入力変数として、所与の日時条件におけるプレーヤ２が課金行為をする確率を導出するための関数である。ここで言う「日時条件」は、１日、午前・午後・深夜・早朝などの時間帯、１５：００〜１７：００といった具体的な時間帯、平日・休日・正月などの特定の月日などを言う。
【００５３】
　
サーバシステム１１００は、あるプレーヤ２Ｂがログインすると、当該プレーヤの行動履歴データ７００に基づいて、最新の課金確率導出関数から、「０」〜「１．０（１００％の意）」の範囲で当該プレーヤの課金確率Ｐを算出する。
「【００７０】
　
課金確率推定部２０６は、多数のプレーヤのログイン、ゲームプレイおよび課金行為を少なくとも含む当該ゲームに係る行動の履歴を収集して、所与の対象プレーヤが課金行為を行う可能性、すなわち本実施形態における「課金確率」を推定する。
【００７１】
　
課金確率変移記憶制御部２０８は、課金確率推定部２０６により対象プレーヤについて推定された課金確率の変移（課金確率の時間経過のことで、推移ともいえる）を記憶する制御を行う。
「【００７５】
　広告表示制御部２１２は、課金確率に応じて、対象プレーヤのユーザ端末１５００での広告表示の表示頻度を制御する。具体的には、課金確率が高いことを示す所定の高確率条件を満たす場合には、広告表示を表示させない、或いは、表示頻度を所定の低頻度とする。対して、課金確率が低いことを示す所定の低確率条件を満たす場合には広告表示に限定して表示させるように制御する。その中間では、課金確率に応じて課金確率が高まるにつれて表示頻度を下げるように変更する。」
「【００８８】
　そして、本実施形態における
サーバ記憶部５００ｓ
【００８９】
　また、
ユーザ登録やゲーム進行など各種状況に応じて生成・管理されるデータとして、
ユーザ管理データ６００と
を記憶する
「【０１０５】
　図６に戻って、
ユーザ管理データ６００は、登録ユーザすなわちプレーヤ毎に用意され、ユーザ固有の識別情報（プレーヤアカウント；ユーザＩＤ）と紐付けられる各種データを格納する。
　本実施形態では、図９に示すように、
一つのユーザ管理データ６００には、
課金確率変移履歴７８０と、が含まれる。
「【０１１４】
　
課金確率導出関数８１０は、所定周期で全ての行動履歴データ７００を学習サンプルとした統計的学習により更新される。
「【０１３６】
　もし、学習サンプル条件が満たされていれば（ステップＳ２のＹＥＳ）、
サーバシステム１１００は、既に記憶されている行動履歴データ７００を学習サンプルとして統計的学習を実行して（ステップＳ６）、課金確率導出関数８１０を設定する（ステップＳ８）。すなわち、過去の様々なプレーヤのログイン履歴データ７１０やプレイ履歴データ７３０、アカウント登録日時からの経過時間７０２が、どのようなデータであれば課金行動を取るのか、課金行動を取る可能性、すなわち課金確率を導出する関数（課金確率導出関数８１０）を、統計的学習手法に基づいて求める。
「【０１４６】
　そして、サーバシステム１１００は、プレーヤのユーザ管理データ６００の行動履歴データ７００に含まれる所定パラメータ値の一部又は全部を正規化する等して、単位を課金確率導出関数８１０の変数に適合させる変換をした後に課金確率導出関数８１０に入力して、当該プレーヤの当日の課金確率８０３を算出し（ステップＳ３２）、
算出した課金確率８０３を当該プレーヤの課金確率変移履歴７８０（図９参照）に追加登録して更新する
　図６には、以下の図面が記載されている。
　図１３には、以下の図面が記載されている。
ｂ　甲１発明
　上記ａの記載事項から、甲１には以下の発明（以下、「甲１発明」という。）が記載されている。
（１ａ）プレーヤによるアイテム購入等の課金行為ができるオンラインゲームの、プレーヤ（２Ａ、２Ｂ、・・・）がログインしてからログアウトするまでの行動を記録した行動履歴データを作成し保存する手段と（【００３２】、【００４９】）、
（１ｂ）全ての行動履歴データを学習サンプルとした統計的学習や機械学習をさせる手段と（【００５０】、【００５１】、【０１１４】、【０１３６】、【図１３】）、
（１ｃ）統計的学習やニューラルネットワークを用いた機械学習などにより求める課金確率導出関数は、プレーヤの行動履歴データに含まれる所与のパラメータ値を入力変数として、所与の日時条件におけるプレーヤが課金行為をする確率を導出するための関数であり、最新の課金確率導出関数から、１日、午前・午後・深夜・早朝などの時間帯におけるプレーヤの課金確率を算出する課金確率推定部と（【００５１】〜【００５３】、【００７０】）、
（１ｄ）算出した課金確率をサーバ記憶部における当該プレーヤの課金確率変移履歴に追加登録して更新する課金確率変移記憶制御部と（【００７１】、【００８８】、【００８９】、【０１４６】、【図６】）、
（１ｅ）前記課金確率変移記憶制御部から出力された対象プレーヤの課金確率を記憶するサーバ記憶部と（【００７１】、【００８８】、【００８９】、【０１０５】、【０１４６】、【図６】、【図９】）、
（１ｆ）前記課金確率に応じて、対象プレーヤの前記ユーザ端末で広告表示の表示頻度を制御する広告表示制御部であって、課金確率が高いことを示す所定の高確率条件を満たす場合には、広告表示を表示させない広告表示制御部と（【００１９】、【００２０】、【００７５】）、
（１ｇ）を備えるサーバシステム（【００１０】）。
（イ）甲第３号証（特開２０１８−４５３１６号公報）
ａ　甲第３号証の記載事項
　甲第３号証（以下、「甲３」という。）には、以下の事項が記載されている。
「【技術分野】
【０００１】
　本発明の実施形態は、販売促進情報提供システム及び販売促進情報提供プログラムに関する。」
「【００２４】
　学習処理装置１４は、企画サーバ１３から提供される企画データベース１３１のデータと、パラメータサーバ１２から提供される各パラメータデータベース１２１〜１２５のデータとを学習データとして、販売促進企画の評価に用いるパラメータを得るための学習を行う。
学習のアルゴリズムは、ニューラルネットワークを多層化したディープラーニング（深層学習）の技術を利用する。すなわち学習処理装置１４は、ディープラーニングによる機械学習を行うことで、各学習データが持つ特徴量を抽出する。
「【００６２】
　特に、
機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングの技術を利用している。
「【００６５】
　また前記実施形態では、
学習処理装置１４において実行される学習のアルゴリズムとしてディープラーニングの技術を利用した。
ｂ　甲３記載事項
　上記ａの記載事項から、甲３には、
　「機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングの技術を利用すること」（【００２４】、【００６２】、【００６５】）
が記載されている（以下、「甲３記載事項」という。）。
（ウ）甲第４号証（特開２０１８−１２４６７３号公報）
ａ　甲第４号証の記載事項
　甲第４号証（以下、「甲４」という。）には、以下の事項が記載されている。
「【技術分野】
【０００１】
　本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。」
「【００９２】
　学習部３３７は、行動履歴データと実績情報とを参照し、多数のユーザのウェブサイト上の行動履歴と、各ユーザの実際の行動（行動実績）との対応関係を示すデータを教示データとした機械学習を行う。具体的には、行動履歴が示す行動の各々について、行動履歴から演算される行動推定用パラメータの値と実績に対応する値とを示すデータを教示データとする。これにより、とレシピの閲覧に関連した行動履歴と、そのレシピに基づく調理行動を行うか否かとの関係が機械学習される。
機械学習には、例えばニューラルネットワーク（ディープラーニング）、サポートベクターマシン等の任意のアルゴリズムを用いてよい。
ｂ　甲４記載事項
　上記ａの記載事項から、甲４には、
　「機械学習には、ディープラーニングを用いてよいこと」（【００９２】）
が記載されている（以下、「甲４記載事項」という。）。
ウ　本件発明の検討
（ア）本件発明１’について
ａ　本件発明１’と甲１発明との対比
（ａ）構成要件１Ａ’について
　甲１発明は、構成要件１ａとして、「プレーヤによるアイテム購入等の課金行為ができるオンラインゲームの、プレーヤ（２Ａ、２Ｂ、・・・）がログインしてからログアウトするまでの行動を記録した行動履歴データを作成し保存する手段と」を備えている。
　ここで、「オンラインゲーム」はユーザ端末においてアプリケーションプログラムを用いて実行・表示されることが、常套的に行われている事項である。
　また、構成要件１ａの「プレーヤ（２Ａ、２Ｂ、・・・）がログインしてからログアウトするまでの行動を記録した行動履歴データ」は、個別ユーザ毎の利用履歴を示すログデータであるといえる。
　したがって、上記構成要件１ａは、本件発明１’の「個別ユーザ毎にアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得するログデータ取得部と」に相当する。
（ｂ）構成要件１Ｂ’について
　甲１発明は、構成要件１ｂとして、「全ての行動履歴データを学習サンプルとした統計的学習や機械学習をさせる手段と」を備えている。
　ここで、「行動履歴データ」は個別ユーザ毎の利用履歴を示すログデータである。
　また、正解データとペアとなる十分な数のデータを学習サンプル（すなわち、教師データ）として読み込んだ上で機械学習することは機械学習の技術分野では技術常識であるから、甲１発明において、「全ての行動履歴データ」を、入出力ペアとして、読み込んで統計的学習や機械学習をさせているといえる。
　したがって、上記構成要件１ｂは、本件発明１’の「個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と」に相当する。
（ｃ）構成要件１Ｃ’について
　甲１発明は、構成要件１ｃとして、「統計的学習やニューラルネットワークを用いた機械学習などにより求める課金確率導出関数は、プレーヤの行動履歴データに含まれる所与のパラメータ値を入力変数として、所与の日時条件におけるプレーヤが課金行為をする確率を導出するための確率であり、最新の課金確率導出関数から、１日、午前・午後・深夜・早朝などの時間帯におけるプレーヤの課金確率を算出する課金確率推定部と」を備えている。
　ここで、「課金確率導出関数」は「機械学習処理部によって生成される学習モデル」であり、「プレーヤが課金行為をする確率」は「特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果」であるとともに、「課金確率導出関数から、１日、午前・午後・深夜・早朝などの時間帯におけるプレーヤの課金確率を算出する」ということは、「一定期間内の予測データを計算する」ことである。
　したがって、甲１発明では「一定期間」が示す期間が「７日間以上」ではないものの、この点を除き、上記構成要件１ｃは、本件発明１’の「前記機械学習処理部によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータの内の特定のユーザのログデータを解析することにより、特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である７日間以上の一定期間内の予測データを計算する予測処理部と」に相当する。
（ｄ）構成要件１Ｄについて
　甲１発明は、構成要件１ｄとして、「算出した課金確率をサーバ記憶部における当該プレーヤの課金確率変移履歴に追加登録して更新する課金確率変移記憶制御部と」を備えている。
　ここで、「サーバ機億部における当該プレーヤの課金確率変移履歴に追加登録して更新する」することは「予測データを出力する」ことに他ならない。
　したがって、上記構成要件１ｄは、本件発明１’の「前記予測処理部が生成した前記予測データを出力する出力部と」に相当する。
（ｅ）構成要件１Ｅについて
　甲１発明は、構成要件１ｇとして、「を備えるサーバシステム」を備えている。
　そして、「サーバシステム」は「情報処理装置」に他ならない。
　したがって、上記構成要件１ｇは、本件発明１’の「を備える情報処理装置」に相当する。
ｂ　一致点及び相違点
（ａ）一致点
　個別ユーザ毎にアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得するログデータ取得部と、
　個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる機械学習処理部と、
　前記機械学習処理部によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータの内の特定のユーザのログデータを解析することにより、特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である一定期間内の予測データを計算する予測処理部と、
　前記予測処理部が生成した前記予測データを出力する出力部と、
　を備える情報処理装置。
（ｂ）相違点
　本件発明１’における、予測処理部が計算する「一定期間内の予測データ」の「一定期間」が「７日間以上」であるのに対して、甲１発明は「１日、午前・午後・深夜・早朝など」であって、「７日間以上」ではない点（以下、「相違点１」という。）。
ｃ　相違点１について
　予測処理部により計算する「予測データ」を如何なるデータとするかは、該情報処理装置を使用するユーザが必要に応じて適宜選択し得る事項であるから、甲１発明において、予測処理部が計算する「一定期間内の予測データ」の「一定期間」を「１日、午前・午後・深夜・早朝など」を「７日以上」とすることは、当業者が容易になし得る事項である。
　そして、該「一定期間」を「７日以上」としたことにより、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
ｄ　小括
　以上のとおり、本件発明１’は、甲１発明に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。　
（イ）本件発明２’について
ａ　本件発明２’と甲１発明との対比
　甲１発明は、構成要件１ｃとして、「統計的学習やニューラルネットワークを用いた機械学習などにより求める課金確率導出関数は、プレーヤの行動履歴データに含まれる所与のパラメータ値を入力変数として、所与の日時条件におけるプレーヤが課金行為をする確率を導出するための確率であり、最新の課金確率導出関数から、１日、午前・午後・深夜・早朝などの時間帯におけるプレーヤの課金確率を算出する課金確率推定部と」を備えており、甲１発明の機械学習はニューラルネットワークを利用したものである。
　してみると、甲１発明では機械学習が「ディープラーニング」であるとの特定がないものの、この点を除き、上記構成要件１ｃは、「前記機械学習が、ニューラルネットワークを利用したこと」を含んでいる。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点
　本件発明２’と甲１発明とを対比すると、上記（ア）ｂ（ａ）で検討した一致点に加え、
「前記機械学習がニューラルネットワークを利用したこと」
で一致する。
（ｂ）相違点
　上記（ア）ｂ（ｂ）で検討した相違点１に加え、以下の点で相違する。
　本件発明２’における機械学習は「ニューラルネットワークを利用したディープラーニングである」のに対して、甲１発明の機械学習はニューラルネットワークを利用したものであるものの、「ディープランニング」であることは明らかでない点（以下、「相違点２」という。）。
ｃ　相違点の検討
（ａ）相違点１について
　相違点１については、上記（ア）ｃで検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
（ｂ）相違点２について
　甲３には、「機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングの技術を利用すること」（甲３記載事項）が記載され、また、甲４には、「機械学習には、ディープラーニングを用いてよいこと」（甲４記載事項）が記載されており、これらの記載事項からみて、機械学習として「ディープラーニング」を利用することは周知な事項であると認められる。
　したがって、甲１発明における機械学習を周知な機械学習であるディープラーニングとすることは、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
ｄ　小括
　以上のとおり、本件発明２’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（ウ）本件発明３’について
ａ　本件発明３’と甲１発明との対比
　甲１発明は、構成要件１ａとして、「プレーヤによるアイテム購入等の課金行為ができるオンラインゲームの、プレーヤ（２Ａ、２Ｂ、・・・）がログインしてからログアウトするまでの行動を記録した行動履歴データを作成し保存する手段と」を備えている。
　ここで、「オンラインゲーム」はユーザ端末においてアプリケーションプログラムを利用して行うことが、常套的に行われている事項であることから、甲１発明の「アプリケーションプログラム」はゲームであるといえる。
　してみると、上記構成要件１ａは、「前記アプリケーションプログラムがゲームである」ことを含んでいる。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点及び相違点
　本件発明３’は本件発明２’を引用する発明を包含するため、本件発明３’と甲１発明とを対比すると、上記（イ）ｂ（ａ）で検討した一致点に加え、
「前記アプリケーションプログラムがゲームである」
の点で一致し、上記（ア）ｂ（ｂ）で検討した相違点１及び上記（イ）ｂ（ｂ）で検討した相違点２で相違する。
（ｂ）相違点の検討
　相違点１については、上記（ア）ｃで検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　また、相違点２については、上記（イ）ｃ（ｂ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　したがって、本件発明３’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（エ）本件発明４’について
ａ　本件発明４’と甲１発明との対比
　甲１発明は、構成要件１ｃとして、「統計的学習やニューラルネットワークを用いた機械学習などにより求める課金確率導出関数は、プレーヤの行動履歴データに含まれる所与のパラメータ値を入力変数として、所与の日時条件におけるプレーヤが課金行為をする確率を導出するための確率であり、最新の課金確率導出関数から、１日、午前・午後・深夜・早朝などの時間帯におけるプレーヤの課金確率を算出する課金確率推定部と」を備えている。
　してみると、上記構成要件１ｃは、「前記予測結果が、前記特定のユーザの課金率」「であること」を含んでいる。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点及び相違点
　本件発明４’と甲１発明とを対比すると、上記（ウ）ｂ（ａ）で検討した一致点に加え、
「前記予測結果が、前記特定のユーザの課金率、ゲーム継続率、又は、ゲーム離脱率であること」
の点で一致し、上記（ア）ｂ（ｂ）で検討した相違点１及び上記（イ）ｂ（ｂ）で検討した相違点２で相違する。
（ｂ）相違点の検討
　相違点１については、上記（ア）ｃで検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　また、相違点２については、上記（イ）ｃ（ｂ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　したがって、本件発明４’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（オ）本件発明５’について
ａ　本件発明５’と甲１発明との対比
（ａ）構成要件５Ａについて
　甲１発明は、構成要件１ｅとして、「前記課金確率変移記憶制御部から出力された対象プレーヤの課金確率を記憶するサーバ記憶部と」を備えており、該構成要件１ｅは本件発明５’の「前記出力部から出力された前記予測データを記憶する記憶部」に相当する。
（ｂ）構成要件５Ｂ’について
　甲１発明は、構成要件１ｆとして、「前記課金確率に応じて、対象プレーヤの前記ユーザ端末で広告表示の表示頻度を制御する広告表示制御部であって、課金確率が高いことを示す所定の高確率条件を満たす場合には、広告表示を表示させない広告表示制御部と」を備えている。
　そして、本件明細書の段落【００４３】の「マーケティング処理部１５は、記憶部１４から予測データを取得して、当該一のユーザに最適だと思われる広告を選択する、又は当該一のユーザに対しては広告しないということを選択する。」との記載に鑑みると、構成要件５Ｂ’の「マーケティング処理部」の「広告を選択」する処理は「広告しないということを選択する」処理を含んでいる。
　してみると、甲１発明の「広告表示制御部」は「広告表示を表示させない」という処理を実行し得るから、甲１発明の構成要件１ｆは、本件発明５’の「前記記憶部に記憶された前記予測データを用いて前記特定のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と」に相当する。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点及び相違点
　本件発明５’は本件発明４’を引用する発明を包含するため、本件発明５’と甲１発明とを対比すると、上記（エ）で検討した一致点に加え、
「前記出力部から出力された前記予測データを記憶する記憶部と」、
「前記記憶部に記憶された前記予測データを用いて前記特定のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と、」
を備える点で一致し、上記（ア）及び（イ）で検討した相違点１及び相違点２で相違する。
（ｂ）相違点の検討
　相違点１及び２については、上記（ア）及び（イ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　したがって、本件発明５’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（カ）本件発明６’について
ａ　本件発明６’と甲１発明との対比
（ａ）構成要件６Ａ’について
　甲１発明は、構成要件１ｅとして、「前記課金確率変移記憶制御部から出力された対象プレーヤの課金確率を記憶するサーバ記憶部と」を備えている。
　ここで、技術常識に鑑みると、サーバ記憶部に記憶される課金確率が単数の対象プレーヤのもののみでなく、複数の対象プレーヤの課金確率であることは明らかである。
　してみると、該構成要件１ｅは本件発明６’の「前記出力部から出力された複数の前記特定のユーザに関する前記予測データを記憶する記憶部と」を含んでいる。
（ｂ）構成要件６Ｂ’について
　甲１発明は、構成要件１ｆとして、「前記課金確率に応じて、対象プレーヤの前記ユーザ端末で広告表示の表示頻度を制御する広告表示制御部であって、課金確率が高いことを示す所定の高確率条件を満たす場合には、広告表示を表示させない広告表示制御部と」を備えている。
　そして、該構成要件における「所定の高確率条件」は「閾値」に相当し、同「課金確率が高いことを示す所定の高確率条件を満たす場合には、広告表示を表示させない」は、「対象となる広告を出すべき前記特定のユーザを、閾値を設定することにより選定する」ことに他ならない。
　してみると、該構成要件１ｆは本件発明６’の「記記憶部に記憶された複数の前記予測データを用いて対象となる広告を出すべき前記特定のユーザを、閾値を設定することにより選定するマーケティング処理部と」を含んでいる。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点及び相違点
　本件発明６’は本件発明５’を引用する発明を包含するため、本件発明６’と甲１発明とを対比すると、上記（オ）で検討した一致点に加え、
「前記出力部から出力された複数の前記特定のユーザに関する前記予測データを記憶する記憶部と」
「前記記憶部に記憶された複数の前記予測データを用いて対象となる広告を出すべき前記特定のユーザを、閾値を設定することにより選定するマーケティング処理部と」を備える点で一致し、上記（ア）及び（イ）で検討した相違点１及び相違点２で相違する。
（ｂ）相違点の検討
　相違点１及び２については、上記（ア）及び（イ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　したがって、本件発明６’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（キ）本件発明７’について
ａ　本件発明７’と甲１発明との対比
　甲１発明は、構成要件１ｆとして、「前記課金確率に応じて、対象プレーヤの前記ユーザ端末で広告表示の表示頻度を制御する広告表示制御部であって、課金確率が高いことを示す所定の高確率条件を満たす場合には、広告表示を表示させない広告表示制御部と」を備えている。
　該構成要件の「課金確率」は「予測データ」に相当し、該構成要件で「前記課金確率に応じて」「広告表示の表示頻度を制御する」ためには、「前記課金確率」が所得されているといえるから、甲１発明は「情報処理装置によって生成された前記予測データを取得する予測データ取得部」を含んでいるといえる。
　また、該構成要件の「課金確率が高いことを示す所定の高確率条件を満たす場合には、広告表示を表示させない」ことは「前記予測データを用いて前記特定のユーザに対する広告を選択する」ことに他ならないことから、甲１発明は「前記予測データを用いて前記特定のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と」を含んでいる。
　さらに、甲１発明は該「マーケティング処理部」を含んだ情報処理装置であることから、「マーケティング情報処理装置」に他ならない。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点及び相違点
　本件発明７’は本件発明６’を引用する発明を包含するため、本件発明７’と甲１発明とを対比すると、上記（カ）で検討した一致点に加え、
「情報処理装置によって生成された前記予測データを取得する予測データ取得部と」、
「前記予測データを用いて前記特定のユーザに対する広告を選択するマーケティング処理部と」、
「を備えるマーケティング情報処理装置」
である点で一致し、上記（ア）及び（イ）で検討した相違点１及び相違点２で相違する。
（ｂ）相違点の検討
　相違点１及び２については、上記（ア）及び（イ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　したがって、本件発明７’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（ク）本件発明８’について
ａ　本件発明８’と甲１発明との対比
　本件発明８’は、「情報処理装置」という物の発明である本件発明１’に対して「情報処理方法」という方法の発明に発明のカテゴリーを変更したものであって、構成要件８Ｂ’は構成要件１Ａ’に、構成要件８Ｃ’は構成要件１Ｂ’に、構成要件８Ｄ’は構成要件１Ｃ’に、構成要件８Ｅは構成要件１Ｄに、構成要件８Ａ及び構成要件８Ｆは構成要件１Ｅに、それぞれ対応する。
　このため、構成要件８Ｂ’は甲１発明の構成要件１ａに対応し、構成要件８Ｃ’は同構成要件１ｂに対応し、構成要件８Ｄ’は、「一定期間」が示す期間が「７日間以上」であるという特定がない点を除き、同構成要件１ｃに対応し、構成要件８Ｅは同構成要件１ｄに対応し、構成要件８Ａ及び構成要件８Ｆは同構成要件１ｅに対応する。
ｂ　一致点及び相違点
（ａ）一致点
　コンピュータが行う情報処理方法であって、
　個別ユーザ毎にアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１工程と、
　個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる第２工程と、
　前記第２工程によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータの内の特定のユーザのログデータを解析することにより、前記特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である一定期間内の予測データを計算する第３工程と、
　前記第３工程で計算された前記予測データを出力する第４工程と、
　を備える情報処理方法。
（ｂ）相違点
　本件発明８’における、第３工程で計算する「一定期間内の予測データ」の「一定期間」が「７日間以上」であるのに対して、甲１発明は「１日、午前・午後・深夜・早朝など」であって、「７日間以上」ではない点（以下、「相違点１’」という。）。
ｃ　相違点１’について
　上記（ア）ｃでの検討と同様な理由により、甲１発明において、予測処理部が計算する「一定期間内の予測データ」の「一定期間」を「１日、午前・午後・深夜・早朝など」を「７日以上」とすることは、当業者が容易になし得る事項である。
　そして、該「一定期間」を「７日以上」としたことにより、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
ｄ　小括
　以上のとおり、本件発明８’は、甲１発明に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。　
（ケ）本件発明９’について
ａ　本件発明９’と甲１発明との対比
　本件発明９’は、「情報処理装置」という物の発明である本件発明２’に対して「情報処理方法」という方法の発明に発明のカテゴリーを変更したものであって、構成要件９Ａは構成要件２Ａに対応する。
　このため、構成要件９Ａでは機械学習は「ディープランニングである」ことが明らかでない点を除き、構成要件９Ａは甲１発明の構成要件１ｃに対応する。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点
　本件発明９’と甲１発明とを対比すると、上記（ア）ｂ（ａ）で検討した一致点に加え、
「前記機械学習がニューラルネットワークを利用したこと」
で一致する。
（ｂ）相違点
　本件発明９’における機械学習は「ニューラルネットワークを利用したディープラーニングである」のに対して、甲１発明の機械学習はニューラルネットワークを利用したものであるものの、「ディープランニング」であることは明らかでない点（以下、「相違点２」という。）。
ｃ　相違点の検討
（ａ）相違点１について
　相違点１については、上記（ア）ｃで検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
（ｂ）相違点２について
　相違点２については、上記（イ）ｃ（ｂ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
ｄ　小括
　以上のとおり、本件発明９’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（コ）本件発明１０’について
ａ　本件発明１０’と甲１発明との対比
　本件発明１０’は、「情報処理装置」という物の発明である本件発明３’に対して「情報処理方法」という方法の発明に発明のカテゴリーを変更したものであって、構成要件１０Ａは構成要件３Ａに対応する。
　このため、構成要件１０Ａは甲１発明の構成要件１ａに対応する。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点及び相違点
　本件発明１０’は本件発明９’を引用する発明を包含するため、本件発明１０’と甲１発明とを対比すると、上記（ケ）ｂ（ａ）で検討した一致点に加え、
「前記アプリケーションプログラムがゲームである」
点で一致し、上記（ク）ｂ（ｂ）で検討した相違点１’及び上記（ケ）ｂ（ｂ）で検討した相違点２で相違する。
（ｂ）相違点の検討
　相違点１’については、上記（ア）ｃで検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　また、相違点２については、上記（イ）ｃ（ｂ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　したがって、本件発明１０’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（サ）本件発明１１’について
ａ　本件発明１１’と甲１発明との対比
　本件発明１１’は、「情報処理装置」という物の発明である本件発明４’に対して「情報処理方法」という方法の発明に発明のカテゴリーを変更したものであって、構成要件１１Ａ’は構成要件４Ａ’に対応する。
　このため、構成要件１１Ａ’は「前記予測結果が、前記特定のユーザの課金率」「であること」を含み、甲１発明の構成要件１ｃに対応する。
ｂ　一致点及び相違点、並びに、相違点の検討
（ａ）一致点及び相違点
　本件発明１１’と甲１発明とを対比すると、上記（コ）ｂ（ａ）で検討した一致点に加え、
「前記予測結果が、前記特定のユーザの課金率、ゲーム継続率、又は、ゲーム離脱率であること」
の点で一致し、上記（ク）ｂ（ｂ）で検討した相違点１’及び上記（ケ）ｂ（ｂ）で検討した相違点２で相違する。
（ｂ）相違点の検討
　相違点１’については、上記（ア）ｃで検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　また、相違点２については、上記（イ）ｃ（ｂ）で検討した理由により、当業者が容易になし得る事項であり、この点により、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
　したがって、本件発明１１’は、甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。
（シ）本件発明１２’について
ａ　本件発明１２’と甲１発明との対比
　本件発明１２’は、「情報処理方法」という方法の発明である本件発明８’に対して「プログラム」の発明に発明のカテゴリーを変更したものであって、構成要件１２Ａは構成要件８Ａに、構成要件１２Ｂ’は構成要件８Ｂ’に、構成要件１２Ｃ’は構成要件８Ｃ’に、構成要件１２Ｄ’は構成要件８Ｄ’に、構成要件１２Ｅは構成要件８Ｅに、構成要件１２Ｆは構成要件８Ｆに、それぞれ対応する。
　このため、構成要件１２Ｂ’は甲１発明の構成要件１ａに対応し、構成要件１２Ｃ’は同構成要件１ｂに対応し、構成要件１２Ｄ’は、「一定期間」が示す期間が「７日間以上」であるという特定がない点を除き、同構成要件１ｃに対応し、構成要件１２Ｅは同構成要件１ｄに対応し、構成要件１２Ａ及び構成要件１２Ｆは同構成要件１ｅに対応する。
ｂ　一致点及び相違点
（ａ）一致点
　コンピュータに、
　個別ユーザ毎にアプリケーションプログラムの利用履歴を示すログデータを取得する第１処理と、
　個別ユーザ毎の前記ログデータの内の過去のログデータを、入出力ペアとして、読み込んで機械学習させる第２処理と、
　前記第２処理によって生成された学習モデルを用いて前記ログデータの内の特定のユーザのログデータを解析することにより、前記特定のユーザによる前記アプリケーションプログラムの利用に関する予測結果である一定期間内の予測データを計算する第３処理と、
　前記第３処理で計算された前記予測データを出力する第４処理と、
　を実行させることを特徴とするプログラム。
（ｂ）相違点
　本件発明１２’における、第３処理で計算する「一定期間内の予測データ」の「一定期間」が「７日間以上」であるのに対して、甲１発明は「１日、午前・午後・深夜・早朝など」であって、「７日間以上」ではない点（以下、「相違点１’’」という。）。
ｃ　相違点１’’について
　上記（ア）ｃでの検討と同様な理由により、甲１発明において、予測処理部が計算する「一定期間内の予測データ」の「一定期間」を「１日、午前・午後・深夜・早朝など」を「７日以上」とすることは、当業者が容易になし得る事項である。
　そして、該「一定期間」を「７日以上」としたことにより、格別な作用・効果を奏するとは認められない。
ｄ　小括
　以上のとおり、本件発明１２’は、甲１発明に基づいて、当業者が容易に発明することができたものである。　
エ　まとめ
　以上のとおり、本件発明１〜１２は甲１発明並びに甲３記載事項及び甲４記載事項からなる周知事項に基づいて当業者が容易に発明することができたものである。
　よって、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、取り消されるべきものである。
６　むすび
　以上のとおり、平成３１年４月２３日付けでした手続補正は願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものでないため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第１７条の２第３項を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
　本件の請求項１〜１２に係る発明は願書に添付された明細書の発明の詳細な説明に記載したものではないため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
　本件の請求項１〜１２に係る発明は不明確であるため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものであり、取り消されるべきものである。
　本件の請求項１〜１２に係る発明は、本件特許出願前日本国内又は外国において頒布された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、本件特許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ため、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、取り消されるべきものである。
　したがって、本件の請求項１〜１２に係る発明の特許は、特許法第１１３条第１項、同条第２号、及び、同条第４項に該当し、取り消されるべきものである。
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
令和３年４月１日（２０２１．４．１）