【事件の表示】
　特願２０００−３９８３１９「顧客管理システム」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年７月１２日出願公開，特開２００２−１９７２５９〕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】
１　手続の経緯
　本願は，平成１２年１２月２７日の出願であって，平成１６年８月３１日付けの拒絶理由通知に対して，同年１１月８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，平成１７年６月１０日付けで拒絶査定がなされ，この拒絶査定を不服として，同年７月１４日に審判請求がなされるとともに同年８月１５日付けで手続補正がなされたものである。
　
２　本願発明
　平成１７年８月１５日付けの手続補正により，特許請求の範囲は，
　「【請求項１】　
コンピュータを使用して
　顧客が商品購入時に商品登録を行って代金を精算するチェックアウト手段と，
　顧客識別情報を記録したカードを読み取ることにより顧客の実績データを得る顧客特定手段と，
　各商品の原価情報を記憶する原価記憶手段と，
　商品の売価と前記原価記憶手段に記憶された原価情報に基づいて顧客の粗利額を算出する算出手段と，
　顧客毎に，少なくとも顧客識別情報と累計粗利情報，店舗を利用した直近度情報，利用頻度情報を記憶する顧客情報記憶手段と，
　チェックアウト手段の出力に基づいて前記顧客情報記憶手段に記憶された前記累計粗利情報，直近度情報，利用頻度情報を更新する更新手段と，
　前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客別の累計粗利情報，直近度情報及び利用頻度情報に基づいて
店舗への貢献度または予測される来店の期待度の高さにより
　
前記分析手段で顧客を分類した内のいずれかの分類が指定されると，該当する顧客情報を出力する出力手段と
　を備えたことを特徴とする顧客管理システム。
　 【請求項２】　顧客端末が接続されているネットワークを介して接続されるサーバを有し，
　該サーバは，前記顧客情報記憶手段に，顧客のメールアドレスを記憶して，選択手段により
分類が指定されることで
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。）
　
　上記の特許請求の範囲の請求項１の補正は，拒絶査定の『補正後の請求項１の記載において，「分析手段」は…何がどのようにして顧客を分類するものであるのか，依然として記載の内容が明確でない。』との指摘に対応して，何がどのようにして顧客を分類するものであるのか補正し，同じく請求項２の補正は，拒絶査定の『補正後の請求項２の記載における「選択手段」とは，何であるのか，依然として記載の内容が明確でない。』との指摘に対応して，選択手段の動作の内容を補正するものであり，上記の手続補正は，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４項第３号に掲げる明りょうでない記載の釈明を目的とするものに該当し適法なものと認める。
　
　したがって，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８月１５日付けの手続補正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に記載された上記のとおりのものと認める。
　
３　引用例
　原査定の拒絶理由に引用されたルディー和子，ダイレクト・マーケティングの実際，日本，日本経済新聞社，１９９８年１１月９日，第２版，１６８〜１７１頁（以下「引用例１」という。）には，下記（ａ）〜（ｃ）の記載がある。なお，原文は丸数字の１，２，３を記載しているが，便宜上，ここでは（１），（２），（３）と表記した。
（ａ）「ダイレクト・マーケティングの顧客分析はまず顧客を分けることから始まります。顧客セグメンテーションです。基本は一九三〇年代にアメリカで開発されたＲＦＭ分析で，Ｒ（Ｒｅｃｅｎｃｙ＝最新購買日），Ｆ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＝購買頻度），Ｍ（Ｍｏｎｅｔａｒｙ＝購買金額）の組み合わせで，各顧客に点数（スコア）を付け，その点数の高低によって客を分割します。　ＲＭＦそれぞれにおいて，当時次のようなことがテストの結果実証されました。　（１）Ｒ＝プロモーション前一年以内に購入したことのある客は，最後に購入したのが一年以上二年未満の客より購買意欲は二倍高い　（２）Ｆ＝一定期間以内に二回購買した客は，一回しか購買していない客より購買傾向は二倍高い　（３）Ｍ＝一定期間以内における累計購買金額が高ければ高いほど購買傾向は高い　ＲＦＭ分析は，もともと，アメリカのカタログ通信販売会社が増大する一方のプロモーション費用に頭を痛め，セグメントによってカタログ配布回数を増減したり…あるいは今後の配布を中止…する戦術の基準として考案されたセグメンテーション方法です。」（１６８頁２〜１５行）
 （ｂ）「ＲＦＭに購買商品タイプ（Ｔｙｐｅ）の要素も付け加えたのがＦＲＡＴ分析です。Ａ（Ａｍｏｕｎｔ）とは購買金額のことです。このレベルくらいまでは，つまり，購買頻度（Ｆ），最新購買日（Ｒ），購買金額（Ａ），購買商品（Ｔ）といったデータを組み合わせて購買傾向を予測するのは，なんとなくできるような気がしないでもありません。実際には，顧客数が一〇〇人でも，コンピュータなしでは不可能ですが，少なくとも推理はできそうな気がします。最新購買日が一年以内で，購買単価が五万円以上の商品を買ったことがある人で，購買商品タイプは洋服とアクセサリー−というような条件の顧客を選べば，デザイナーズ・ブランドだけを集めた衣料品カタログには最適な配布先になると予測します。こういった推測の仕方は，確かに，需要予測の基本的な考え方ではありますが，実際には人間の手におえるような作業レベルではありません。」（１７０頁９行〜１７１頁３行）
（ｃ）「ダイレクト・マーケティングにおいてはデータは多量に存在します。過去の購買データ以外にも，各顧客の性別，年齢，職業などといったデモグラフィック・データがあります。…たくさんあるデータのなかから顧客の次の購買傾向を教えてくれそうなデータを選び出す作業は統計解析の手法を駆使するコンピュータ・ソフトウェアにまかせます。」（１７１頁４〜１０行）
　
　販売として店舗販売が広く行われており，上記（ａ）の「顧客分析」を行うことがカタログ通信販売に限らず店舗販売にも適用されることは自明のことであり，また，上記（ａ）の「顧客分析」を行う組織は，上記（ｃ）の「過去の購買データ」，「性別，年齢，職業など」を含む各顧客のデータを分析するのであるから，「過去の購買データ」，「性別，年齢，職業など」を含む各顧客のデータを管理することも自明のことであり，さらに，上記（ａ）の「最新購買日」，「購買頻度」，「購買金額」の各データを上記（ｃ）の「過去の購買データ」に含ませることも自明のことである。
　
　したがって，上記（ａ）〜（ｃ）の記載から，引用例１には，
　「店舗販売の各顧客のデータを管理し，分析する組織において，
　各顧客のデータに含まれる最新購買日のデータ，購買頻度のデータ，購買金額のデータに基づいて顧客を分類する顧客分析を行なう組織。」
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。
　
　さらに，上記（ａ）の「ＲＦＭ分析は…セグメントによってカタログ配布回数を増減したり…あるいは今後の配布を中止…する戦術の基準として考案された」の記載から，引用発明において，各顧客に対して顧客の分類に応じた販売活動をすることも自明のことである。
　
　同じく引用された花家寛志他，これが指針！中堅・成長企業のためのノーツ／ドミノ導入ガイド，Ｎｏｔｅｓ／Ｄｏｍｉｎｏ　Ｍａｇａｚｉｎｅ，日本，ソフトバンク株式会社，２０００年１０月１日，第５巻第１０号，３２〜３３頁（以下「引用例２」という。）には，「３００万円コースのページでも述べましたが，“行くべき顧客”“攻めるべき顧客”“維持すべき顧客”など，具体的に顧客属性を整理することで，個々の営業マンの営業活動はがらりと変わります。ここでも，ＣＲＭパックの顧客情報やルート型商談履歴のデータベースを基に顧客管理機能を見ていきましょう。　顧客情報には，顧客ランク・潜在購買力・自社シェアの３つの顧客属性を設定することが可能です。顧客ランクは通常ＡＢＣ分析などを行い，顧客の売上金額や粗利などから顧客を分類していきます。」（３２頁左欄末行〜同頁右欄９行）と記載されており，該記載から，引用例２には，
　顧客の売上金額や粗利から顧客を分類して顧客ランクを得て，該顧客ランクを顧客属性の一つとして設定した顧客情報を営業活動に利用すること
が記載されていると認められる。
　
　特開平９−１２０４２０号公報（以下「周知例１」という。）には，「【００１３】本実施例の顧客情報の分析を実現するシステムは，図１に示すように，顧客が各自所持している顧客情報を提供するための磁気カード（またはＩＣカード）１０と，その磁気カード１０からの必要な（例えば，同業者の）顧客属性情報と商品売上（購買）情報を読み取るＰＯＳ装置１１と，そのＰＯＳ装置１１で読み込まれた情報を後述する計算機２２に通信する際の制御装置２０と，ＰＯＳ装置１１で読み込まれた磁気カード１０の顧客属性情報や商品売上情報を分析するための計算機２２と，計算機２２をコントロールするキーボード２１と，計算機２２によって分析された結果を表示する表示器２３と，購買履歴等の情報を蓄積する記憶装置２４とからなる。　【００１４】また，記憶装置２４には，購買履歴ファイル３０と，顧客属性マスタファイル３１と，個店利用顧客特徴マスタファイル３２と，グループ別顧客特徴マスタファイル３３と，購買度ファイル３４とが格納される。」と記載されている。
　
　日立オープンミドルウェア　ＣＡＳＥ　ＳＴＵＤＹ　株式会社セゾン情報システムズ，日経情報ストラテジー，日本，日経ＢＰ社，２０００年４月２４日，第９巻第４号（２０００年５月号），２３８〜２３９頁（以下「周知例２」という。）には，「まず分析メニューとしては…流通業界で定番となっているＲＦＭ分やデシル分析，ランク別顧客一覧，そして条件抽出機能付きＤＭラベル出力などが，あらかじめ用意されている。」（２３９頁左欄２３行〜同頁中欄２行）と記載されている。
　
４　対比
　本願発明と引用発明とを対比すると，
（イ）引用発明の「組織」は，顧客の情報を管理，分析するのであるから，本願発明の「顧客管理システム」と「顧客管理組織」として共通し，
（ロ）引用発明の「最新購買日のデータ」，「購買頻度のデータ」は，本願発明の「店舗を利用した直近度情報」，「利用頻度情報」に各々相当し，
（ハ）引用発明の「購買金額のデータ」は，「購買金額情報」ということができ，
（ニ）引用発明は，「各顧客のデータに含まれる最新購買日のデータ，購買頻度のデータ，購買金額のデータに基づいて顧客を分類する顧客分析を行なう」のに，各顧客のデータに含まれる最新購買日のデータ，購買頻度のデータ，購買金額のデータを記録する記録手段と，前記記録手段に記録された最新購買日のデータ，購買頻度のデータ，購買金額のデータを更新する更新手段を備えることは明らかであり，これらの「記録手段」，「更新手段」は，本願発明の「記憶手段」，「更新手段」と各々「記録手段」，「更新手段」として共通し，
（ホ）引用発明は，「各顧客のデータに含まれる最新購買日のデータ，購買頻度のデータ，購買金額のデータに基づいて顧客を分類する顧客分析を行なう」のに，そのための分析手段を備えることは明らかであり，この分析手段は，本願発明の「分析手段」と「分析手段」として共通している。
　
　したがって，両者は，
　「店舗にとっての顧客の情報を管理，分析する顧客管理組織において，
　顧客毎に，少なくとも顧客識別情報，店舗を利用した直近度情報，利用頻度情報を記録する顧客情報記録手段と，
　前記顧客情報記録手段に記録された直近度情報，利用頻度情報を更新する更新手段と，
　前記顧客情報記録手段に記録されている顧客別の少なくとも直近度情報及び利用頻度情報に基づいて顧客を分類する顧客分析を行う分析手段と，
 を備えたことを特徴とする顧客管理組織。」
である点で一致し，以下の点で相違している。
［相違点１］
　本願発明は，コンピュータを利用した顧客管理システムであり，情報を記録する情報記録手段が情報を記憶する情報記憶手段であるのに対して，引用発明は，顧客管理組織ではあるが，コンピュータを利用した顧客管理システムではなく，情報を記録する情報記録手段が情報を記憶する情報記憶手段ではない点。
［相違点２］
　本願発明は，各商品の原価情報を記憶する原価記憶手段と，商品の売価と前記原価記憶手段に記憶された原価情報に基づいて顧客の粗利額を算出する算出手段とを備え，顧客情報記録手段が顧客毎に累計粗利情報も記録し，更新手段が累計粗利情報も更新し，分析手段が顧客別の累計粗利情報，直近度情報及び利用頻度情報に基づいて店舗への貢献度または予測される来店の期待度の高さにより顧客を分類する顧客分析を行うものであるのに対して，引用発明は，原価記憶手段及び顧客の粗利額を算出する算出手段を備えておらず，顧客情報記録手段が顧客毎に購買金額情報を記録するが累計粗利情報を記録するものではなく，更新手段が購買金額情報を変更するが累計粗利情報を更新するものではなく，分析手段が顧客別の累計粗利情報ではなく購買金額情報と，直近度情報及び利用頻度情報に基づいて顧客を分類する顧客分析を行うものである点。
［相違点３］
　本願発明は，顧客が商品購入時に商品登録を行って代金を精算するチェックアウト手段と，顧客識別情報を記録したカードを読み取ることにより顧客の実績データを得る顧客特定手段とを備え，更新手段が顧客情報記録手段に顧客毎に記録された情報を更新するのにチェックアウト手段の出力に基づいて更新するものであるのに対して，引用発明は，そうではない点。
［相違点４］
　本願発明は，分析手段で顧客を分類した内のいずれかの分類が指定されると，該当する顧客情報を出力する出力手段を備えるのに対して，引用発明は，そのような出力手段を備えていない点。
　
５　判断
　［相違点１］について検討する。
　情報処理をコンピュータを利用したシステムにより行うことが慣用されているから，引用発明において，顧客管理組織をコンピュータを利用した顧客管理システムとし，情報を記録する情報記録手段を情報を記憶する情報記憶手段とすることは，当業者が格別に思考することなくなし得たことである。
　［相違点２］について検討する。
　引用例２に，顧客の売上金額や粗利から顧客を分類して顧客ランクを得て，該顧客ランクを顧客属性の一つとして設定した顧客情報を営業活動に利用することが記載されているから，引用発明において，購買金額情報のかわりに累積粗利情報を用いるようにして，店舗を利用した直近度情報（最新購買日のデータ），利用頻度情報（購買頻度のデータ），購買金額情報（購買金額のデータ）に基づいて顧客を分類する顧客分析を行うかわりに，店舗を利用した直近度情報，利用頻度情報，累積粗利情報に基づいて店舗への貢献度または予測される来店の期待度の高さにより顧客を分類する顧客分析を行うようにすることは，当業者が格別に思考することなく推考し得たことである。
　その際に，粗利額は商品の売価から原価を差し引いて算出されるものであり，また，累計粗利情報を記録し更新することは自明のことであるから，各商品の原価情報を記憶する原価記憶手段と，商品の売価と前記原価記憶手段に記憶された原価情報に基づいて顧客の粗利額を算出する算出手段とを設け，顧客情報記録手段が顧客毎に累計粗利情報も記録し，更新手段が累計粗利情報も更新するようにして，本願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。
　［相違点３］について検討する。
　例えば周知例１にみられるように，ＰＯＳ端末における顧客の購買商品の代金精算時に，顧客の識別情報を記録したカードを読み取り，顧客の購買情報を得て，記憶装置に記憶された顧客の購買に関する情報を更新し，顧客分析に利用することが周知のことであるから，引用発明において，顧客が商品購入時に商品登録を行って代金を精算するチェックアウト手段と，顧客識別情報を記録したカードを読み取ることにより顧客の実績データを得る顧客特定手段とを設け，更新手段がチェックアウト手段の出力に基づいて顧客情報記録手段に顧客毎に記録された情報を更新するようにして，本願発明のようにすることは，当業者が容易になし得たことである。
　［相違点４］について検討する。
　引用発明において，各顧客に対して顧客の分類に応じた販売活動をすることが自明のことであり，販売活動にさらに顧客情報を利用することも自明のことであって，例えば周知例２にみられるように，複数の要素からなる集合をグループ分けしたときに，各グループ別に属する要素の情報を表示することが周知のことであるから，引用発明において，分析手段で顧客を分類した内のいずれかの分類が指定されると，該当する顧客情報を出力する出力手段を設けるようにすることは，当業者が容易になし得たことである。
　
　そして，本願発明の作用効果も，引用例１，２に記載された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ものである。
　
６　むすび
　したがって，本願発明は，引用例１，２に記載された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。