【事件の表示】
　特願２００２−２２３６９９「商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１６年２月２６日出願公開，特開２００４−６２７９５〕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１4年７月３１日の出願であって，平成１６年１１月５日付けの拒絶理由通知に対して，平成１７年１月７日付けで意見書が提出されるととも同日付けで手続補正がなされたが，同年２月７日付けで拒絶査定がなされ，この拒絶の査定を不服として，同年３月１１日に審判請求がなされるとともに同年４月８日付けで手続補正がなされたものである。
　
第２　平成１７年４月８日付けの手続補正についての補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成１７年４月８日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）を却下する。
　
［理由］
１　本件補正
　本件補正により，特許請求の範囲の請求項１は，
　「【請求項１】
　コンピュータを用いて商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法において，
　販売個数予測対象の商品Ｘについてのメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし，商品の製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから，販売個数予測対象の商品Ｘについての品切れ安全指数αを検索し出力するステップ（１０），
　その商品についてメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の曜日別１０００人販売実績個数を平均して曜日別１０００人個数Ｂを演算し出力するステップ（１１），
　将来の各曜日の来店客数，即ち曜日別現場予測客数Ａを入力し記憶するステップ（１２），
　上記各曜日の現場予測客数Ａに曜日別１０００人個数Ｂを掛け算し，１０００で割り算して曜日別基準売れ数Ｃを演算するステップ（１３），
　販売個数予測対象の商品Ｘの売価の強弱によって主として変動するその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステップ（１４），
　上記販売個数変動指数βを上記曜日別基準売れ数Ｃに掛け算して修正曜日別基準売れ数Ｃ×βを演算し出力するステップ（１５），
　上記修正曜日別基準売れ数Ｃ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについての該当する曜日の販売予測個数，即ち算出予約発注個数Ｃ×β×αを演算し出力するステップ（１６），
　
演算・出力された曜日別の
それぞれ
，その都度，その前々日の
個数
納入個数に相当する最終
その
先に演算・出力された
　
その
その
その
上記ステップ（１１）で求められる曜日別１０００人個数Ｂは，上記所定のサンプリング期間の曜日別販売実績をそれぞれ対応する曜日別来店来客数で割り算し，これに１０００を掛けて得られた値について各曜日ごとにその中の最大値，２つの最小値を含む異常値を除去した後平均して求められることを特徴とする方法。」
と補正された。（アンダーラインは，補正された部分を示すものとして，手続補正書に表示されたものを援用したものである。）
　
　上記補正は，「上記ステップで予約発注個数Ｃ×β×αを演算，出力された該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数との差を演算し，その差を上記該当する曜日の予約発注個数から差し引くべきあるいは追加すべき予約発注修正個数として出力するステップ（１７）」を「演算・出力された曜日別の予約発注個数Ｃ×β×αそれぞれについて，その都度，その前々日の販売実績個数とその日の納入個数に相当する最終発注個数との差を演算し，その差をその該当する曜日の先に演算・出力された予約発注個数から差し引くべきあるいは追加すべき予約発注修正個数として出力するステップ（１７）」と限定するものであり，平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当すると認める。
　
　そこで，本件補正後の請求項１に記載されている事項により特定される発明（以下，「本願補正発明」という。）が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるかについて以下に検討する。
　
２　引用例
　原査定の拒絶理由に引用された特開２００１−１４２９７７号公報（以下，「引用例」という。）には，以下（ａ）〜（ｃ）の記載がある。
（ａ）「【特許請求の範囲】
【請求項１】ＣＰＵを用いて商品の予約発注個数を決定する方法において，
　予約発注対象の商品Ｘについてのメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし，商品の製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから，予約発注対象の商品Ｘについての品切れ安全係数αを検索し出力するステップ，
　その商品についてメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の曜日別販売実績を平均して曜日別基準売れ数Ｄを演算し出力するステップ，
　メモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の該当する曜日の来店客数を平均して上記曜日別基準売れ数に対応する曜日別基準来店客数Ｂを演算し出力するステップ，
　将来の各曜日の来店客予測数Ａを入力し記憶するステップ，
　上記各曜日ごとの予測来店客数Ａと基準来店客数Ｂに基づいて基準来客数修正指数Ｃを演算し出力するステップ，
　上記各曜日の基準来客数修正指数Ｃと基準売れ数Ｄに基づいて曜日別第１の修正基準売れ数Ｅを演算するステップ，
　予約発注対象の商品Ｘの売価の強弱によって主として変動するその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステップ，
　上記販売個数変動指数βと上記曜日別第１の修正基準売れ数Ｅに基づいて第２の修正基準売れ数Ｅ×βを演算し出力するステップ，
　上記曜日別第２の修正基準売れ数Ｅ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについての該当する曜日の予約発注個数を演算し出力するステップ，
　上記ステップで予約発注個数を演算・出力された該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数との差を演算し，その差を上記該当する曜日の予約発注個数から差し引くあるいは追加する予約発注修正個数として出力するステップ，および該当する曜日の上記予約発注個数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の上記商品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するステップからなる商品の予約発注個数決定方法。
【請求項２】上記該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日は上記該当する曜日の前々日である請求項１に記載の商品の予約発注個数決定方法。」
（ｂ）「【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は，商品の日々の販売予測と販売実績の差を小さくし，仕入先に対する発注量の大きな変動を押え，品切れによる販売機会ロス，日配商品，生鮮食品については鮮度劣化ロスを低減し，ひいては仕入先の営業活動にも悪影響を与えることのない，特に小売業における商品の予約発注個数をＣＰＵを用いて決定する方法を提供することである。」
（ｃ）「【０００９】
【発明の実施の形態】図１のフローチャートは，予約発注対象の日配商品，例えばパック入り牛乳の予約発注個数を決定する方法の一実施例を示している。
【００１０】まずステップ１０において，パック入り牛乳についてパソコン等のメモリ中に記憶されている最近１３週間のデータ中で，異常値を除いた一日の最大販売実績数を一日の平均販売実績数で割り算して得られた値および商品の製造日から賞味期限までの日数を変数として，商品ごとに割り当てられてパソコン等のメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから，予約発注対象の商品であるパック入り牛乳についての品切れ安全係数αを求める。
【００１１】なおこの品切れ安全係数αはそれぞれの商品について上下限の２つの係数を決めておき，例えば１．１５と１．１９のように，それぞれの商品の在庫量の傾向等念頭におい上下限のいづれか一つを適宜選択して使用することも出来る。
【００１２】ステップ１１においては，サンプル期間である最近１３週間（異常値は除く）の曜日別販売実績数を平均して曜日別基準売れ数Ｄを求める。
【００１３】次にステップ１２で，先の曜日別基準売れ数Ｄを求めた際に使用した販売個数実績，すなわち異常値を除いた販売個数実績に対応した同様にメモリ中に記憶されている客数の平均値を表わす曜日別売れ数対応客数Ｂを求める。
【００１４】ステップ１３では，例えば日曜・土曜以外の祝祭日で客数増加，競合店が休みで客数増加，店休日の翌日で客数増加あるいは競合店が開店するので暫くの間客数減少について現場で予測して，近い将来のそれぞれの曜日の来店客数を曜日別現場予測客数Ａとして予測し入力する。
【００１５】ステップ１４では，先に求めた曜日別現場予測客数Ａを曜日別基準売れ数対応客数Ｂで割り算して得られた値に基づいてそれぞれの曜日について基準客数修正指数Ｃを求める。
【００１６】次にステップ１５で，先に求めた基準客数修正指数Ｃをステップ１１で求めた曜日別基準売れ数Ｄに掛け算し，上で説明した客数の変動を予測した第１の修正曜日別基準売れ数Ｅを求める。
【００１７】ステップ１６では，売価によって変動する売れ数を反映する販売個数変動指数βを，売価に基づいて決定入力する。即ち，売価を下げると販売個数は増加するという関係を指数化したものである。今まで８９円の売価で１日８０個売れていた商品を７９円で販売したら１００個売れた。この差２０個を調整するための指数である。
【００１８】なお，この指数βには特売および運動会・お花見等その地域の特別の行事による販売個数の増加も加味される。
【００１９】次にステップ１７では，先にステップ１６で入力，記憶されていた販売個数変動指数βをステップ１５で求めたそれぞれの第１の修正曜日別基準売れ数Ｅに掛け算し，売価変更を反映した第２の修正曜日別基準売れ数Ｅ×βを求める。
【００２０】ステップ１８では，ステップ１７で求めた第２の修正基準売れ数Ｅ×βにステップ１１で入力記憶されていた品切れ安全指数αを掛け算し，それぞれの曜日別予約発注個数を演算表示する。
【００２１】ステップ１９では，該当曜日の２日前の予約発注個数とその日の販売実績個数の偏差を，その該当曜日の予約発注修正個数として，先に求めた予約発注個数から差し引くかあるいは加算して最終の発注個数を確定する。即ち入手可能な最新の予約発注個数と販売実績個数の偏差を曜日には関係なく引き続く将来日の予約発注個数に反映することとしている。
【００２２】最後に，ステップ２０で先のステップ１８で求めた該当する曜日の予約発注個数にあるいはから上記ステップ１９で求めた該当する曜日の予約発注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日のパック入り牛乳についての最終発注個数を演算し求める。」
　
　上記（ａ）の方法において，商品の予約発注個数を決定した後に予約発注を行うことは自明のことである。また，上記（ｃ）の「【００１２】ステップ１１においては，サンプル期間である最近１３週間（異常値は除く）の曜日別販売実績数を平均して曜日別基準売れ数Ｄを求める。」における「異常値」は，曜日別販売実績数を平均するときの異常値であるから，曜日別販売実績数の異常値であることは明らかである。そして，「曜日別基準売れ数」は「曜日別平均販売実績数」ということもできる。
　
　したがって，上記（ａ）〜（ｃ）の記載及び図面の記載から，引用例には，
　「ＣＰＵを用いて商品の予約発注個数を決定し予約発注を行う方法において，
　予約発注対象の商品についてのメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし，商品の製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから，予約発注対象の商品についての品切れ安全係数を検索し出力するステップ，
　その商品について所定のサンプリング期間の異常値を除去した曜日別販売実績数を曜日別に平均して曜日別平均販売実績数を演算し出力するステップ，
　上記異常値を除去した曜日別販売実績数に対応する来店客数を曜日別に平均して曜日別基準来店客数を演算し出力するステップ，
　将来の各曜日の来店客予測数すなわち曜日別現場予測客数を入力し記憶するステップ，
　上記曜日別現場予測客数を対応する上記曜日別基準来店客数で割り算して各曜日の基準来客数修正指数を演算し出力するステップ，
　上記各曜日の基準来客数修正指数を対応する上記曜日別平均販売実績数に掛け算して第１の修正曜日別基準売れ数を演算するステップ，
　予約発注対象の商品の売価の強弱によって主として変動するその商品の販売個数変動指数を入力し記憶するステップ，
　上記販売個数変動指数を上記第１の修正曜日別基準売れ数に掛け算して第２の修正曜日別基準売れ数を演算し出力するステップ，
　上記第２の修正曜日別基準売れ数に上記品切れ安全指数を掛け算して予約発注対象の商品についての該当する曜日の予約発注個数を演算し出力するステップ，
　上記ステップで予約発注個数を演算・出力された該当する曜日の前々日の販売実績個数とその日の予約発注個数との差を演算し，その差を上記該当する曜日の予約発注個数から差し引くあるいは追加する予約発注修正個数として出力するステップ，および
　該当する曜日の上記予約発注個数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の上記商品についての最終発注個数を演算し出力するステップからなる商品の予約発注個数を決定し予約発注を行う方法。」
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。
　
３　対比
　本願補正発明と引用発明とを対比すると，
（イ）引用発明の「第１の修正曜日別基準売れ数」は，本願補正発明の「曜日別基準売れ数」と，算出方法が異なるが，ともに「曜日別の基準売れ数」ということができ，
（ロ）引用発明の「第２の修正曜日別基準売れ数」は，本願補正発明の「修正曜日別基準売れ数」に対応し，
（ハ）引用発明の「その日の予約発注個数」は，本願補正発明の「その日の納入個数に相当する最終発注個数」に対応し，
（ニ）引用発明において，ＣＰＵを用いることはコンピュータのＣＰＵを用いることに他ならず，また，商品の予約発注個数を決定するのに商品の曜日別販売個数を予測していると認められるから，引用発明の「ＣＰＵを用いて商品の予約発注個数を決定し予約発注を行う方法」は，本願補正発明と同じく，「コンピュータを用いて商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法」といえる。
　
　したがって，両者は，
　「コンピュータを用いて商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法において，
　販売個数予測対象の商品Ｘについてのメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし，商品の製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから，販売個数予測対象の商品Ｘについての品切れ安全指数αを検索し出力するステップ，
　将来の各曜日の来店客数，即ち曜日別現場予測客数Ａを入力し記憶するステップ，
　販売個数予測対象の商品Ｘの売価の強弱によって主として変動するその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステップ，
　上記販売個数変動指数βを曜日別の基準売れ数Ｇに掛け算して修正曜日別基準売れ数Ｇ×βを演算し出力するステップ，
　上記修正曜日別基準売れ数Ｇ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについての該当する曜日の販売予測個数，即ち算出予約発注個数Ｇ×β×αを演算し出力するステップ，
　演算・出力された曜日別の予約発注個数Ｇ×β×αそれぞれについて，その都度，その前々日の販売実績個数とその日の納入個数に相当する最終発注個数との差を演算し，その差をその該当する曜日の先に演算・出力された予約発注個数から差し引くべきあるいは追加すべき予約発注修正個数として出力するステップ，および
　その該当する曜日の上記予約発注個数にあるいはからその該当する曜日の上記予約発注修正個数を加算あるいは差し引きその該当する曜日の上記商品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するステップ，を有する商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法。」
である点で一致し，次の点で相違している。
［相違点］
　本願補正発明は，商品についてメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の曜日別１０００人販売実績個数を平均して曜日別１０００人個数Ｂを演算し出力するステップであって，求められる曜日別１０００人個数Ｂは，上記所定のサンプリング期間の曜日別販売実績をそれぞれ対応する曜日別来店来客数で割り算し，これに１０００を掛けて得られた値について各曜日ごとにその中の最大値，２つの最小値を含む異常値を除去した後平均して求められるステップ（１１）と，各曜日の現場予測客数Ａに曜日別１０００人個数Ｂを掛け算し，１０００で割り算して曜日別基準売れ数Ｃを演算するステップ（１３）とを有し，曜日別基準売れ数Ｃを算出するものであるのに対して，引用発明は，そのようなものではなく，商品について所定のサンプリング期間の異常値を除去した曜日別販売実績数を曜日別に平均して曜日別平均販売実績数を演算し出力するステップと，上記異常値を除去した曜日別販売実績数に対応する来店客数を曜日別に平均して曜日別基準来店客数を演算し出力するステップと，曜日別現場予測客数を対応する上記曜日別基準来店客数で割り算して各曜日の基準来客数修正指数を演算し出力するステップと，上記各曜日の基準来客数修正指数を対応する上記曜日別平均販売実績数に掛け算して第１の修正曜日別基準売れ数を演算するステップとを有し，第１の修正曜日別基準売れ数を算出するものである点。
　
４　判断
　上記［相違点］について検討する。
　引用発明は，曜日別現場予測客数を曜日別基準来店客数で割り算した値（各曜日の基準来客数修正指数）を曜日別平均販売実績数に掛け算して，第１の修正曜日別基準売れ数を得ているが，計算の順番を替えて，曜日別平均販売実績数を曜日別基準来店客数で割り算した値に曜日別現場予測客数を掛け算しても得られ，さらに，商品について過去の販売実績数と来店客数から将来の販売数を予測するのにあたり，予測の基となるデータとして異常値を除くのに来店客数あたりの販売実績数の異常値を除くことは，当業者が適宜に決め得る人為的な取り決め事項であるといえるから，引用発明において，販売実績数の異常値を除去するかわりに来店客数あたりの販売実績数の異常値を除去して異常値を除去した来店客数あたりの販売実績数を販売数予測の基となるデータとするべく，商品について所定のサンプリング期間の異常値を除去した曜日別販売実績数を曜日別に平均して曜日別平均販売実績数を算出し，対応する来店客数を曜日別に平均して曜日別基準来店客数を算出し，曜日別現場予測客数を曜日別基準来店客数で割り算した値を曜日別平均販売実績数に掛け算するかわりに，商品について所定のサンプリング期間の曜日別販売実績数をそれぞれ対応する曜日別来店来客数で割り算し，割り算した値から曜日別に異常値を除去した後に平均して来店客あたりの曜日別平均販売実績数を算出し，曜日別現場予測客数を来店客あたりの曜日別平均販売実績数に掛け算して，曜日別の基準売れ数を得るようにすることは，当業者が容易に推考し得たことである。
　その際に，異常値として，取得した値から大きい方からのいくつかの値と小さい方からいくつかの値を除去することは統計的手法として周知のことであり，また，数量を記述するのに把握しやすい値や計算しやすい値になる単位で記述することも慣用手段であるから，割り算した値から曜日別に異常値を除去するのに各曜日ごとにその中の最大値，２つの最小値を含む異常値を除去するようにし，また，割り算した値を来店客千人あたりの値で示すべく，商品について所定のサンプリング期間の曜日別販売実績をそれぞれ対応する曜日別来店来客数で割り算し，割り算した値に１０００を掛けた値から曜日別にその中の最大値，２つの最小値を含む異常値を除去した後に平均して来店客千人あたりの曜日別平均販売実績数を算出し，曜日別現場予測客数を来店客千人あたりの曜日別平均販売実績数に掛け算した値を１０００で割り算して，曜日別基準売れ数を得るようにし，本願補正発明のようにすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
　
　そして，本願補正発明の作用効果も，引用発明及び周知の事項の作用効果から，当業者が容易に予測し得たことである。
　
　したがって，本願補正発明は，引用発明及び周知の事項に基いて，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出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
５　むすび
　以上のとおり，本件補正は，平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項に違反するので，同法第１５９条第１項において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。
　
第３　本願発明について
１　本願発明
　平成１７年４月８日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので，本願の請求項１に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，平成１７年１月７日付けの手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて，その特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものと認める。
　「【請求項１】
　コンピュータを用いて商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法において，
　販売個数予測対象の商品Ｘについてのメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし，商品の製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから，販売個数予測対象の商品Ｘについての品切れ安全指数αを検索し出力するステップ（１０），
　その商品についてメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の曜日別１０００人販売実績個数を平均して曜日別１０００人個数Ｂを演算し出力するステップ（１１），
　将来の各曜日の来店客数，即ち曜日別現場予測客数Ａを入力し記憶するステップ（１２），
　上記各曜日の現場予測客数Ａに曜日別１０００人個数Ｂを掛け算し，１０００で割り算して曜日別基準売れ数Ｃを演算するステップ（１３），
　販売個数予測対象の商品Ｘの売価の強弱によって主として変動するその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステップ（１４），
　上記販売個数変動指数βを上記曜日別基準売れ数Ｃに掛け算して修正曜日別基準売れ数Ｃ×βを演算し出力するステップ（１５），
　上記修正曜日別基準売れ数Ｃ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについての該当する曜日の販売予測個数，即ち算出予約発注個数Ｃ×β×αを演算し出力するステップ（１６），
　上記ステップで予約発注個数Ｃ×β×αを演算，出力された該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数との差を演算し，その差を上記該当する曜日の予約発注個数から差し引くべきあるいは追加すべき予約発注修正個数として出力するステップ（１７），および
　該当する曜日の上記予約発注個数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の上記商品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するステップ（１８），を有する商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法であって，
上記ステップ（１１）で求められる曜日別１０００人個数Ｂは，上記所定のサンプリング期間の曜日別販売実績をそれぞれ対応する曜日別来店来客数で割り算し，これに１０００を掛けて得られた値について各曜日ごとにその中の最大値，２つの最小値を含む異常値を除去した後平均して求められることを特徴とする方法。」
　
２　引用例
　原査定の拒絶理由に引用された引用例に記載された発明すなわち引用発明は，上記第２の２に記載したとおりである。
　
３　対比・判断
　上記第２で検討した本願補正発明は，本願発明の「上記ステップで予約発注個数Ｃ×β×αを演算，出力された該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数との差を演算し，その差を上記該当する曜日の予約発注個数から差し引くべきあるいは追加すべき予約発注修正個数として出力するステップ（１７）」を「演算・出力された曜日別の予約発注個数Ｃ×β×αそれぞれについて，その都度，その前々日の販売実績個数とその日の納入個数に相当する最終発注個数との差を演算し，その差をその該当する曜日の先に演算・出力された予約発注個数から差し引くべきあるいは追加すべき予約発注修正個数として出力するステップ（１７）」と限定したものである。
　そうすると，本願発明の構成を全て含み，さらに構成を限定した本願補正発明が，上記第２の４に記載したとおり，引用発明及び周知の事項に基いて，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，本願発明も，同様の理由により，引用発明及び周知の事項に基いて，当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
４　むすび
　したがって，本願発明は，引用発明及び周知の事項に基いて，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。
　よって結論のとおり審決する。