【事件の表示】
　特願２０１７−２５３７０１「情報処理装置及び情報処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和　１年　７月２２日出願公開，特開２０１９−１１８４６１〕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２９年１２月２８日の出願であって，平成３０年７月２３日付けで拒絶理由が通知され，その指定期間内である同年９月２８日に意見書が提出されるとともに手続補正がなされ，これに対し，同年１１月１日付けで新たに拒絶理由が通知され，その指定期間内である平成３１年１月１８日に意見書が提出されたが，同年２月２７日付けで拒絶査定（以下，「原査定」という。）がなされ，これに対し，令和１年５月３１日に拒絶査定不服審判が請求され，令和２年６月３日付けで拒絶理由通知がされ，同年７月２日付けで意見書が提出されるとともに手続補正がなされたものである。
第２　本願発明について
　本願の請求項に係る発明は，令和２年７月２日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１−７に記載された事項により特定されるものであるところ，その請求項１に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，その請求項１に記載された以下のとおりのものである。
「　　【請求項１】
　複数のオブジェクトを使用する電子ゲームに関するゲーム進行履歴であって、ゲームにおいて影響を与えているオブジェクトの情報を含むゲームの状況の情報、当該オブジェクトのうち当該状況において使用されたオブジェクトの情報、及び当該オブジェクトの使用によって生じたゲーム上の効果を示す情報を含むゲームログ、に基づいて、前記オブジェクトの各々の特徴を表す特徴ベクトルを学習する表現学習部を備える情報処理装置であって、
　前記表現学習部は、前記ゲームのターンｔにおける前記ゲームの状況の情報ｇｔから当該ターンｔにおいて使用されたオブジェクトｃｔ１の情報を除いた情報と、当該オブジェクトｃｔ１に関する情報と、を組み合わせた情報（ｇｔ，ｃｔ１）を入力として、当該オブジェクトｃｔ１を使用した際の前記ゲーム上の効果の情報ｒｔを教師データとして表現学習を行うことによって、前記複数のオブジェクトの種類の数より少ない次元数で前記複数のオブジェクトの各々を表現した前記特徴ベクトルを求めることを特徴とする情報処理装置。」
第３　原査定の拒絶の理由
　原査定の拒絶の理由は，この出願の請求項１−８に係る発明は，本願の出願前に日本国内又は外国において，頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった下記の引用文献１に記載された発明及び引用文献２−３に記載された技術的事項に基づいて，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，というものである。（なお，拒絶査定中，「・引用文献等　１−４」と記載されているのは，実際に引用されている文献は３つであることから，「・引用文献等　１−３」の誤記であると認める。）
　　引用文献１．特開２０１３−８１６８３号公報
　　引用文献２．特許第６０１８３４５号公報（周知技術を示す文献）
　　引用文献３．“３０分でわかる機械学習用語「次元削減（DimensionalityReduction）」”，［online］，Qiita，２０１６年１２月２７日，［平成３０年１０月３１日検索］，インターネット，＜URL: https://qiita.com/aya_taka/items/4d3996b3f15aa712a54f＞（周知技術を示す文献）
第４　引用文献等の記載及び引用発明
１　引用文献１
（１）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献であって，原審の拒絶の査定の理由である平成３０年１１月１日付けの拒絶理由通知において引用文献１として引用された特開２０１３−８１６８３号公報（平成２５年５月９日出願公開。以下，「引用文献１」という。）には，図面とともに次の記載がある。（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
「【００７１】
　
１つの特徴量ベクトルは、１つの学習用データを構成するデータを基底関数リストに含まれる各基底関数に入力することで得られる。つまり、１つの学習用データには１つの特徴量ベクトル（特徴量座標）が対応する
「【０１３０】
　（２−１−２：思考ルーチンの構成）
　図３５に示すように、本実施形態に係る思考ルーチンは、行動履歴データに基づく思考ルーチンの自動構築技術により生成される。この
行動履歴データは、状態Ｓ、行動ａ、報酬ｒにより構成される
「【０１３９】
　（全体的な機能構成）
　まず、図３９を参照しながら、全体的な機能構成について説明する。図３９に示すように、
情報処理装置１０は
報酬推定機構築部１２
により構成される
・・・（中略）・・・
【０１４１】
　行動履歴データ取得部１１により取得された行動履歴データは、報酬推定機構築部１２に入力される。
行動履歴データが入力されると、報酬推定機構築部１２は、入力された行動履歴データに基づく機械学習により報酬推定機を構築する
「【０１４４】
　（報酬推定機構築部１２の機能構成）
　次に、図４０を参照しながら、報酬推定機構築部１２の機能構成について詳細に説明する。図４０に示すように、
報酬推定機構築部１２は、基底関数リスト生成部１２１と、特徴量計算部１２２と、推定関数生成部１２３と
により構成される
【０１４５】
　思考ルーチンの構築処理が開始されると、まず、
基底関数リスト生成部１２１は、基底関数リストを生成する。そして、基底関数リスト生成部１２１により生成された基底関数リストは、特徴量計算部１２２に入力される。また、特徴量計算部１２２には、行動履歴データが入力される。基底関数リスト及び行動履歴データが入力されると、特徴量計算部１２２は、入力された行動履歴データを基底関数リストに含まれる各基底関数に入力して特徴量を算出する。特徴量計算部１２２により算出された特徴量の組（特徴量ベクトル）は、推定関数生成部１２３に入力される。
【０１４６】
　
特徴量ベクトルが入力されると、推定関数生成部１２３は、入力された特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬値ｒに基づいて回帰／判別学習により推定関数を生成する
推定関数生成部１２３は、生成した推定関数に対する各基底関数の寄与率（評価値）を算出し、その寄与率に基づいて終了条件を満たすか否かを判定する
終了条件を満たす場合、推定関数生成部１２３は、基底関数リスト及び推定関数を含む報酬推定機を出力する
【０１４７】
　一方、
終了条件を満たさない場合、推定関数生成部１２３は、生成した推定関数に対する各基底関数の寄与率を基底関数リスト生成部１２１に通知する。この通知を受けた基底関数リスト生成部１２１は、
各基底関数の寄与率に基づいて基底関数リストを更新する。基底関数リストを更新した場合、基底関数リスト生成部１２１は、更新後の基底関数リストを特徴量計算部１２２に入力する。更新後の基底関数リストが入力された場合、特徴量計算部１２２は、更新後の基底関数リストを用いて特徴量ベクトルを算出する。そして、特徴量計算部１２２により算出された特徴量ベクトルは、推定関数生成部１２３に入力される
【０１４８】
　上記のように、遺伝アルゴリズムに基づく推定機の構築方法を適用する場合、
終了条件が満たされるまで、推定関数生成部１２３による推定関数の生成処理、基底関数リスト生成部１２１による基底関数リストの更新処理、及び特徴量計算部１２２による特徴量ベクトルの算出処理が繰り返し実行される
「【０１５０】
　行動履歴データ統合部１２４は、先に紹介したデータセットの統合方法を応用して既存の行動履歴データと追加の行動履歴データとを統合する。例えば、行動履歴データ統合部１２４は、
特徴量空間において特徴量ベクトルにより示される座標（特徴量座標）の分布
「【０２０３】
　［３−５：「ロールプレイングゲーム」への応用］
　次に、図６８〜図７９を参照しながら、
本実施形態に係る技術を「ロールプレイングゲーム」へと応用する方法について説明する。
状態Ｓはプレーヤに提供される情報であり、行動ａはキャラクタを操作するコマンドである
【０２０４】
　戦闘シーンの環境は、図６９に示した通りである。まず、戦闘に勝つと生存者で経験値が山分けされる。さらに、経験値が貯まるとレベルアップする。また、レベルアップすると、キャラクタの職業に応じてステータスの値がアップしたり、魔法を覚えたりする。また、戦闘に５回連続で勝つと敵のレベルが１つアップすると共に、キャラクタのヒットポイントが回復する。また、敵のレベルが３１に達するとゲームをクリアしたことになる。
【０２０５】
　なお、戦闘シーンにおいて、キャラクタが持つステータスの１つである“素早さ”の値に応じて各キャラクタが行動をおこせるタイミングが決まる。また、キャラクタがとれる行動は、“攻撃”及び“魔法（魔法を覚えている場合）”である。魔法の種類としては、Ｈｅａｌ、Ｆｉｒｅ、Ｉｃｅがある。Ｈｅａｌは、味方のヒットポイント（ＨＰ）を回復する魔法である。Ｆｉｒｅは、火を用いて敵を攻撃する魔法である。Ｉｃｅは、氷を用いて敵を攻撃する魔法である。また、魔法をかけるターゲットは、単体又は全体のいずれかを選択可能である。但し、全体を選択した場合には魔法の効果が半減する。また、使える魔法の種類やレベルは、キャラクタのレベルに応じて変わる。さらに、同じ魔法でもレベルの高い魔法ほどマジックポイント（ＭＰ）を多く消費するが、効果は高い。
【０２０６】
　
キャラクタの職業及び職業毎のステータスは、図７０に示した通りである
味方のパーティは、上側４種類の職業を持つキャラクタにより構成される。一方、敵のパーティは、下側４種類の職業を持つキャラクタから選択されたキャラクタにより構成される
【０２０７】
　
状態Ｓとして利用される味方側の情報は、
生存する味方のレベル、職業、ＨＰ、最大ＨＰ、ＭＰ、最大ＭＰ、攻撃力、防御力、素早さなどが状態Ｓとして利用される
状態Ｓとして利用される敵側の情報は、
生存する敵のレベル、職業、累積ダメージなどが状態Ｓとして利用される
【０２０８】
　また、
行動ａとして利用される味方側の情報は、
行動者の欄には、これから行動を行うキャラクタの場合に１、それ以外の場合に０が記入される。また、行動対象の欄には、行動の対象となるキャラクタの場合に１、それ以外の場合に０が記入される。
また、アクションの種類の欄には、行う行動の欄に１、行わない行動の欄に０が記入される
行動ａとして利用される敵側の情報は
行動対象の情報が利用される
【０２０９】
　さて、これまで説明してきた応用例と同様、情報処理装置１０は、まず、行動履歴データを取得する。このとき、情報処理装置１０は、行動の種類毎に選択確率に重みを付けた上で、ランダムに行動を選択するＩｎｎａｔｅを用いて行動履歴データを取得する。例えば、情報処理装置１０は、魔法よりも攻撃を選択する確率を高く設定したＩｎｎａｔｅを用いてキャラクタを行動させる。また、図７５に示すように、
情報処理装置１０は、味方がやられた場合には報酬“−５”を行動履歴データに設定し、敵を倒した場合には報酬“１”を行動履歴データに設定する。その結果、図７６のＡ図に示すような行動履歴データが得られる。但し、味方や敵がやられる過程の評価も考慮するため、情報処理装置１０は、図７６のＢ図に示すように、直線的に報酬の値をＤｅｃａｙさせる
【０２１０】
　
情報処理装置１０は、上記のようにして取得された行動履歴データを用いて思考ルーチンを構築する。このとき、情報処理装置１０は、時刻ｔにおける状態Ｓ及び行動ａから時刻ｔ＋１における状態Ｓ’を推定する予測機を構築する
【０２１１】
　図７７の例では、行動ａ＝“敵全体にＦｉｒｅ”に対応する推定報酬ｙが最大となっている。そのため、この例においては、最適な行動として、行動ａ＝“敵全体にＦｉｒｅ”が選択される。但し、思考ルーチンは、
図７８に示すように、推定報酬が高く、推定誤差が大きく、特徴量空間における密度が疎な特徴量座標に対応する行動を選択するように構成されていてもよい
「図７６
」
（図７６には，左側に，上から下へと時間の経過を示す矢印が記載され，当該時間の経過に沿って複数の行動履歴データが構成されていることが記載されている。）
「図７８
」
（図７８から，「行動ａ」のそれぞれに対してプロットが行われていることを読み取ることができる。）
（２）上記（１）の記載について検討すると，次のことがいえる。
ア　【０２０３】の「本実施形態に係る技術を「ロールプレイングゲーム」へと応用する方法について説明する。」との記載は，引用文献１に記載された「情報処理装置１０」をロールプレイングゲームへ応用する場合について説明することを述べたものであると認められる。
イ　【０２０９】の「情報処理装置１０は、味方がやられた場合には報酬“−５”を行動履歴データに設定し、敵を倒した場合には報酬“１”を行動履歴データに設定する。その結果、図７６のＡ図に示すような行動履歴データが得られる。但し、味方や敵がやられる過程の評価も考慮するため、情報処理装置１０は、図７６のＢ図に示すように、直線的に報酬の値をＤｅｃａｙさせる」との記載について，対応する図７６を参照すると，「味方がやられた場合」や「敵を倒した場合」とは，対応する行動履歴データを構成する状態Ｓの状況において，当該行動履歴データを構成する行動ａを行った場合に生じるゲーム上の効果について述べているものであることが明らかであり，上記報酬は，当該ゲーム上の効果についての評価値として設定されているものと認められるところ，上記記載から，情報処理装置１０は，行動履歴データに対して，行動履歴データを構成する状態Ｓの状況において当該行動履歴データを構成する行動ａを行った場合に生じるゲーム上の効果についての評価値である報酬ｒを設定するものと認められる。
ウ　【０１４６】に記載された「報酬値ｒ」は，【０１３０】に記載された「報酬ｒ」と同じ対象を表しているものと認められる。
　この点を踏まえ，「報酬値ｒ」を「報酬ｒ」に言い換えると，【０１４４】−【０１４８】の上記引用する記載から，「報酬推定機構築部１２」は，
「行動履歴データが入力されると，
　特徴量計算部１２２は，基底関数リスト生成部１２１により生成された基底関数リストに入力された行動履歴データを入力して特徴量ベクトルを算出し，
　推定関数生成部１２３は，入力された特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬ｒに基づいて回帰／判別学習により推定関数を生成し，生成した推定関数に対する各基底関数の寄与率（評価値）を算出し，その寄与率に基づいて終了条件を満たすか否かを判定し，
　終了条件を満たさない場合に，基底関数リスト生成部１２１は，推定関数生成部１２３から通知を受けた各基底関数の寄与率に基づいて基底関数リストを更新し，
　特徴量計算部１２２は，更新後の基底関数リストを用いて特徴量ベクトルを算出し，
　終了条件が満たされるまで，上記の推定関数生成部１２３による推定関数の生成処理，基底関数リスト生成部１２１による基底関数リストの更新処理，及び特徴量計算部１２２による特徴量ベクトルの算出処理が繰り返し実行されるものである」と認められる。
エ　【００７１】の「１つの特徴量ベクトルは、１つの学習用データを構成するデータを基底関数リストに含まれる各基底関数に入力することで得られる。つまり、１つの学習用データには１つの特徴量ベクトル（特徴量座標）が対応する。」との記載，【０１５０】の「特徴量空間において特徴量ベクトルにより示される座標（特徴量座標）の分布」との記載，及び，【０２１１】の「図７８に示すように、推定報酬が高く、推定誤差が大きく、特徴量空間における密度が疎な特徴量座標に対応する行動を選択するように構成されていてもよい。」との記載から，図７８は「特徴量空間」にプロットされる特徴量ベクトルの分布を表しているものと認められる。
　また，図７８の記載から，「行動ａ」の各々に対してプロットが行われていることを読み取ることができる。
　そして，これらのことから，図７８にプロットされる「特徴量ベクトル」は，行動履歴データを構成する「行動ａ」のそれぞれについて算出されるものであると認められる。
オ　【０２１０】の「情報処理装置１０は、上記のようにして取得された行動履歴データを用いて思考ルーチンを構築する。このとき、情報処理装置１０は、時刻ｔにおける状態Ｓ及び行動ａから時刻ｔ＋１における状態Ｓ’を推定する予測機を構築する。」との記載，及び，図７６の記載から，「行動履歴データ」のそれぞれは，各時刻ｔに対応付けて構成されていることを読み取ることができる。
（３）上記（１）の記載及び上記（２）での検討を踏まえると，引用文献１には，以下の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されているものと認められる。
「　情報処理装置１０であって，
　情報処理装置１０は，報酬推定機構築部１２により構成され，
　行動履歴データは，状態Ｓ，行動ａ，報酬ｒにより構成され，
　行動履歴データが入力されると，報酬推定機構築部１２は，入力された行動履歴データに基づく機械学習により報酬推定機を構築し，
　報酬推定機構築部１２は，基底関数リスト生成部１２１と，特徴量計算部１２２と，推定関数生成部１２３とにより構成され，
　行動履歴データが入力されると，
　特徴量計算部１２２は，基底関数リスト生成部１２１により生成された基底関数リストに入力された行動履歴データを入力して特徴量ベクトルを算出し，
　推定関数生成部１２３は，入力された特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬ｒに基づいて回帰／判別学習により推定関数を生成し，生成した推定関数に対する各基底関数の寄与率（評価値）を算出し，その寄与率に基づいて終了条件を満たすか否かを判定し，
　終了条件を満たさない場合に，基底関数リスト生成部１２１は，推定関数生成部１２３から通知を受けた各基底関数の寄与率に基づいて基底関数リストを更新し，
　特徴量計算部１２２は，更新後の基底関数リストを用いて特徴量ベクトルを算出し，
　終了条件が満たされるまで，上記の推定関数生成部１２３による推定関数の生成処理，基底関数リスト生成部１２１による基底関数リストの更新処理，及び特徴量計算部１２２による特徴量ベクトルの算出処理が繰り返し実行されるものであり，
　特徴量ベクトルは，行動履歴データを構成する行動ａのそれぞれについて算出されるものであり，
　前記情報処理装置１０を，ロールプレイングゲームへと応用する場合，
　状態Ｓはプレーヤに提供される情報であり，行動ａはキャラクタを操作するコマンドであり，
　状態Ｓとして利用される味方側の情報は，生存する味方のレベル，職業，ＨＰ，最大ＨＰ，ＭＰ，最大ＭＰ，攻撃力，防御力，素早さなどが状態Ｓとして利用され，状態Ｓとして利用される敵側の情報は，生存する敵のレベル，職業，累積ダメージなどが状態Ｓとして利用され，
　行動ａとして利用される味方側の情報は，行動者の欄には，これから行動を行うキャラクタの場合に１，それ以外の場合に０が記入され，行動対象の欄には，行動の対象となるキャラクタの場合に１，それ以外の場合に０が記入され，アクションの種類の欄には，行う行動の欄に１，行わない行動の欄に０が記入され，行動ａとして利用される敵側の情報は，行動対象の情報が利用され，
　情報処理装置１０は，行動履歴データに対して，行動履歴データを構成する状態Ｓの状況において当該行動履歴データを構成する行動ａを行った場合に生じるゲーム上の効果についての評価値である報酬ｒを設定し，
　行動履歴データのそれぞれは，各時刻ｔに対応付けて構成されている，
　情報処理装置１０。」
２　引用文献２
（１）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献であって，原審の拒絶の査定の理由である平成３０年１１月１日付けの拒絶理由通知において引用文献２として引用された特許第６０１８３４５号公報（平成２８年１１月２日発行。以下，「引用文献２」という。）には，図面とともに次の記載がある。（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
「【０００５】
　
機械学習では、まず、学習対象の実行ファイル（教師データ）を、いくつかのパラメータの組に変換してから機械学習アルゴリズムで学習を行う。このパラメータの組を特徴ベクトル、または、単に特徴と呼び、この組に含まれるパラメータの数を特徴ベクトル次元と呼ぶ
【０００６】
　特徴ベクトル次元が大きいほど、判定精度が良くなるというわけではなく、逆に悪くなる場合がある。この現象は「次元の呪い」（非特許文献1,2）として知られている。
非特許文献3に記載の技術では、実行ファイルのPE（Portable　Executable）ヘッダ情報を用いた機械学習によるマルウェア判定を試みており、次元圧縮という手法を用いることで、特徴ベクトル次元を小さくし、より良い判定精度が得られることを示している。次元圧縮の手法でよく使われるものとして、例えば、主成分分析がある。これは、相関がある特徴同士を自動的に1つの特徴にまとめる手法である
３　引用文献３
（１）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献であって，原審の拒絶の査定の理由である平成３０年１１月１日付けの拒絶理由通知において引用文献３として引用された，「“３０分でわかる機械学習用語「次元削減（Dimensionality Reduction）」”，［online］，Qiita，２０１６年１２月２７日，［平成３０年１０月３１日検索］，インターネット，＜URL: https://qiita.com/aya_taka/items/4d3996b3f15aa712a54f＞」（以下，「引用文献３」という。）には，次の記載がある。（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
Ａ　「30分でわかる
機械学習用語
次元削減
Ｂ　「次元削減
次元削減とは？
「次元削減」とは、文字通り、データの次元数を減らすことです
ここでいう「次元数」は、データセットのフィーチャーの数と言い換えることができます。
以下に次元削減の例を示します。
上図上は身長と体重の関係を示したグラフです。
このグラフにおいて、プロットされている×は体格を示したもので、右上方向に進むほど、体格が良いととらえることができます。
それを一次元の線上に落とし込んだものが上図下の赤い直線になります。
この状態でも、右へ進むほど体格が良くなっている、と認識することができるかと思います。
今回の例は、二次元から一次元に落とし込んでいますが、削減後も体格を示すというデータの意味を保つことができています。
この場合、赤い直線は「体格」の軸と呼ぶことができるでしょう。
次元削減とは、多次元からなる情報を、その意味を保ったまま、それより少ない次元の情報に落とし込むことです
４　参考文献１
（１）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった文献である「氏原　淳志，“第２章　ディープラーニング入門　ＣＮＮで画像分類とドキュメント分類にチャレンジ！”，ＳｏｆｔｗａｒｅＤｅｓｉｇｎ，（株）技術評論社，２０１７年７月１８日，第３２２号、ｐ．２６−３４」（以下，「参考文献１」という。）には，次の記載がある。（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
「Ｃｈａｒａｃｔｅｒ−ｌｅｖｅｌ  ＣＮＮ
　Ｃｈａｒａｃｔｅｒ−ｌｅｖｅｌ  ＣＮＮは２０１５年ごろから見るようになった手法です注１２。Ｃｈａｒａｃｔｅｒ−ｌｅｖｅｌ  ＣＮＮのありがたい特徴の１つは、上で述べたとおり形態素解析が必要ないことです。
文を文字単位でＣＮＮに入力して特徴マップに落とし込み、全結合層に流し込んで分類を学習します
　まずは文を文字単位に分解して文字の配列にします。
いぶりがっこのクリームチーズのせ
　↓
［い，ぶ，り，が，っ，こ，の，ク，リ，ー，ム，チ，ー，ズ，の，せ］
　
次に個々の文字に固有のＩＤを割り当てます
［い，ぶ，り，が，っ，こ，の，ク，リ，ー，ム，チ，ー，ズ，の，せ］
　↓
［１２３５６，１２４０６，１２４２６，１２３６４，１２３８７，１２３７１，１２３９８，１２４６３，１２５２２，１２５４０，１２５１２，１２４８１，１２５４０，１２４７４，１２３９８，１２３７９］
・・・（中略）・・・
▼図７１Ｄの埋め込み表現
　
ＩＤを埋め込み表現に変換します。これはＩＤをｏｎｅ−ｈｏｔベクトルにして、その次元削減を行うところです
　
ｏｎｅ−ｈｏｔベクトルとは１つの要素の値だけ１で、それ以外が０のベクトルです。この場合、扱うＩＤの最大値と同じ大きさの次元のベクトルを用意し、ＩＤの値が示す要素だけを１にしてそれ以外を０にします。つまり、文字種が０ｘｆｆｆｆ個あるのであれば０ｘｆｆｆｆ次元の０ベクトルを用意し、「あ」が１２３５５番めの要素なら１２３５５番めを１にします。これをたとえば１２８次元に次元を削減することで、１文字が１２８次元のベクトルとして得られます
　次元削減というと面倒そうですが、幸いにも埋め込み表現の学習はたいていのライブラリでＡＰＩとして用意されているはずです。Ｋｅｒａｓでは「Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ」というのがそれで、次のように書きます。
ｆｒｏｍｋｅｒａｓ．ｌａｙｅｒｓｉｍｐｏｒｔ  Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ
Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ（０ｘｆｆｆｆ，  １２８）
　第１引数にｏｎｅ−ｈｏｔベクトルの次元、第２引数に削減後の次元を指定するだけでお手軽です。」（第３１頁右欄〜第３２頁右欄）
５　参考文献２
（１）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった文献である「“トピックモデルで単語の分散表現 − 理論編”，［online］，ＡＩ　ＬＡＢ，２０１７年８月７日，［令和２年８月２４日検索］，インターネット，＜URL: https://ai-lab.lapras.com/nlp/topicmodel-lda-basic/＞」（以下，「参考文献２」という。）には，次の記載がある。（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
「単語をベクトルで表したい！
自然言語データを使ったレコメンドエンジンの構築やテキストの分類などで、
単語を
DeepLearningを使って識別したいというシーンはよく見かけます
しかし、「りんご」「コンピューター」といった単語そのままという形では、DeepLearningなどのような手法に入力することが出来ません。そこで、コンピューターでもわかるように単語を「ベクトル」という形式に変換してあげる必要があります
局所表現と分散表現
Deep Learningの登場以前は、単語をベクトルで表す方法は、ボキャブラリーサイズ（扱う全単語の数）の次元数を持ち、該当インデックスだけ1で他の値が0というone-hotベクトル（1つの概念を1つの成分で表すので局所表現という）が使われていました
ベクトルの次元が（同じくボキャブラリーサイズなので）大きくなりすぎ、かつスパース（0が多すぎる）になってしまうため問題がありました
そこで、せいぜい100〜200次元くらいの低次元ベクトルでひとつの単語の意味を表現するにはどうしたら良いか？という問が生まれ、Deep Learningの流行と相まって近年いろいろな手法が生まれました。Word2Vecで使われているSkip-Gramなどは主流ですが、このシリーズ記事では、そのやり方の一つであるトピックモデル（とLDA）を用いて単語の分散表現を作ることについて解説します
」
６　参考文献３
（１）本願の出願前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった文献である「川上　雄仁，“ニューラルネットワークを用いたテキストデータからの低次元特徴の抽出”，［online］，高知工科大学情報学群，２０１６年２月２６日，ｐ．１−３９，［令和２年８月２４日検索］，インターネット，＜URL: http://www.lab.kochi-tech.ac.jp/yoshilab/thesis/1160303.pdf＞」（以下，「参考文献３」という。）には，次の記載がある。（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
「2.2 One-Hot表現と分散表現
　
One-Hot表現とは単語のベクトル表現の一つであり，ある文章中に使用される語彙数分の要素があり，ある単語の表現をその単語に対応する要素のみが非零で，それ以外の次元は０となるものである[4]．このベクトルの次元は一般に数千〜十数万になる
分散表現とは，単語や文章の意味などを数百次元ほどの固定長ベクトルで表現したものである．ニューラルネットワークはこの分散表現を導き出すために有効であり，テキストを基に学習させることで，各単語の分散表現ベクトルに対してどのような実数値を割り当てるかを決める．図2.2 は，One-Hot表現と分散表現の例を示した図である．
「
図2.2 One-Hot表現と分散表現の例」（第４頁）
７　本願出願前の技術常識
　上記２−６において引用する引用文献２−３及び参考文献１−３の記載から，次のことがいえる。
（１）引用文献２−３及び参考文献１の上記引用する記載から，機械学習の分野において，特徴ベクトルに含まれる特定のパラメータを削減することにより特徴ベクトルの次元を小さくする演算手法は，広く知られたものであった。
（２）参考文献１−３の上記引用する記載から，機械学習の分野において，one-hotベクトルにより対象物を表現する場合，当該対象物の種類と同数の次元数のベクトルにより表現することになるのに対し，埋め込み表現あるいは分散表現により対象物を表現すると，当該対象物の種類より小さい数の次元数のベクトルで表現できることが期待されることが，本願出願前の技術常識であった。
第５　対比
１　本願発明と引用発明とを対比する。
（１）引用発明の「行動履歴データ」は，「状態Ｓ，行動ａ，報酬ｒにより構成され」るものであり，引用発明である「情報処理装置１０」を「ロールプレイングゲームへと応用する場合」の当該行動履歴データは，ロールプレイングゲームの進行履歴を表すものであることが明らかであるから，本願発明の「ゲーム進行履歴」に相当する。
　また，引用発明の「キャラクタ」は，当該ロールプレイングゲームにおいて使用するものであることが明らかであるから，引用発明の「行動履歴データ」は，複数のキャラクタを使用するロールプレイングゲームに関する“ゲーム進行履歴”であるといえる。
　そして，引用発明の「ロールプレイングゲーム」は，電子ゲームの一種であることが明らかであり，また，引用発明の「キャラクタ」は，本願発明の「オブジェクト」に相当するから，本願発明の「ゲーム進行履歴」と引用発明の「行動履歴データ」とは，“複数のオブジェクトを使用する電子ゲームに関するゲーム進行履歴”である点において一致する。
（２）引用発明において，前記情報処理装置１０をロールプレイングゲームへと応用する場合の「状態Ｓ」は，「プレーヤに提供される情報であ」って，「味方側の情報」として，「生存する味方のレベル，職業，ＨＰ，最大ＨＰ，ＭＰ，最大ＭＰ，攻撃力，防御力，素早さなど状態Ｓとして利用され」，また，「敵側の情報」として，「生存する敵のレベル，職業，累積ダメージなどが状態Ｓとして利用され」るものであることから，「ロールプレイングゲームの状況の情報」であるといえる。
　また，引用発明において，上記「状態Ｓ」として利用される情報に含まれる「生存する味方」及び「生存する敵」は，引用発明の「キャラクタ」であることが明らかであるから，引用発明の「状態Ｓ」は，「キャラクタの情報」を含むといえる。
　また，当該「キャラクタ」は，上記「ロールプレイングゲームにおいて影響を与えている」ものであることも明らかである。
　よって，引用発明の「状態Ｓ」は，「ロールプレイングゲームにおいて影響を与えているキャラクタの情報を含むロールプレイングゲームの状況の情報」であるといえるから，本願発明の「ゲームの状況の情報」と引用発明の「状態Ｓ」とは，“ゲームにおいて影響を与えているオブジェクトの情報を含むゲームの状況の情報”である点において一致する。
（３）引用発明において，前記情報処理装置１０をロールプレイングゲームへと応用する場合の「行動ａ」は，「キャラクタを操作するコマンドであ」って，「味方側の情報」として，「行動者の欄には，これから行動を行うキャラクタの場合に１，それ以外の場合に０が記入され，行動対象の欄には，行動の対象となるキャラクタの場合に１，それ以外の場合に０が記入され，アクションの種類の欄には，行う行動の欄に１，行わない行動の欄に０が記入され，行動ａとして利用される敵側の情報は，行動対象の情報が利用され」るものであり，「これから行動を行うキャラクタ」に関する情報に該当する欄に１が記入されるものであると理解されるところ，これは結局，引用発明の「行動ａ」は，「これから行動を行うキャラクタの情報」を表しているものと認められる。
　ここで，「これから行動を行うキャラクタ」について，「これから行動を行う」とは，当該行動ａを含む行動履歴データに含まれる状態Ｓの状況において「これから行動を行う」ことを意味するものであり，当該行動履歴データを取得した時点においては，当該状態Ｓにおいて「行動を行った」キャラクタとなるものであることが明らかである。
　そして，「行動を行った」キャラクタとは，当該ロールプレイングゲームにおいて「使用された」キャラクタであることも明らかである。
　してみると，引用発明の「行動ａ」は，「状態Ｓの状況においてこれから行動を行うキャラクタの情報」，すなわち，行動履歴データを取得した時点においては「状態Ｓの状況において使用されたキャラクタの情報」であるといえるから，上記（１）で検討したとおり，引用発明の「キャラクタ」は本願発明の「オブジェクト」に相当することを踏まえると，引用発明の「行動ａ」は，本願発明の「当該オブジェクトのうち当該状況において使用されたオブジェクトの情報」に相当する。
（４）引用発明は，「情報処理装置１０は，行動履歴データに対して，行動履歴データを構成する状態Ｓの状況において当該行動履歴データを構成する行動ａを行った場合に生じるゲーム上の効果についての評価値である報酬ｒを設定」するものであるところ，引用発明の「報酬ｒ」は，「行動履歴データを構成する状態Ｓの状況において当該行動履歴データを構成する行動ａを行った場合に生じたゲーム上の効果についての評価値」であるといえ，当該「ゲーム上の効果についての評価値」は，当該ゲーム上の効果を示す情報であることが明らかである。
　よって，引用発明の「報酬ｒ」は，上記（１）−（３）での検討も踏まえると，本願発明の「当該オブジェクトの使用によって生じたゲーム上の効果を示す情報」に相当する。
（５）引用発明の「行動履歴データ」は，「状態Ｓ，行動ａ，報酬ｒにより構成され」るものであり，また，その名称が示すとおり，ロールプレイングゲームのゲームログであるといえるから，状態Ｓ，行動ａ，及び報酬ｒを含むロールプレイングゲームのゲームログであるといえる。
　よって，本願発明の「ゲームログ」と引用発明の「行動履歴データ」とは，上記（１）−（４）での検討も踏まえると，“ゲームにおいて影響を与えているオブジェクトの情報を含むゲームの状況の情報、当該オブジェクトのうち当該状況において使用されたオブジェクトの情報、及び当該オブジェクトの使用によって生じたゲーム上の効果を示す情報を含むゲームログ”である点において一致する。
（６）引用発明の「特徴量ベクトル」は，「行動履歴データを構成する行動ａのそれぞれについて算出されるものであ」り，当該「行動ａ」は，上記（３）での検討から，“当該オブジェクトのうち当該状況において使用されたオブジェクトの情報”に相当するものである。
　よって，引用発明の「特徴量ベクトル」は，“当該オブジェクトのうち当該状況において使用されたオブジェクト”の各々の特徴を表す特徴ベクトルであるといえるから，本願発明の「特徴ベクトル」と引用発明の「特徴量ベクトル」とは，後記する点で相違するものの，“前記オブジェクトの各々の特徴を表す特徴ベクトル”である点において一致する。
（７）引用発明の「報酬推定機構築部１２」は，入力された行動履歴データに基づく機械学習により報酬推定機を構築」するものであるところ，「行動履歴データに基づいて，学習する」処理を行うものであるといえる。
　また，引用発明の「報酬推定機構築部１２」は，
「基底関数リスト生成部１２１と，特徴量計算部１２２と，推定関数生成部１２３とにより構成され，
行動履歴データが入力されると，
　特徴量計算部１２２は，基底関数リスト生成部１２１により生成された基底関数リストに入力された行動履歴データを入力して特徴量ベクトルを算出し，
　推定関数生成部１２３は，入力された特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬ｒに基づいて回帰／判別学習により推定関数を生成し，生成した推定関数に対する各基底関数の寄与率（評価値）を算出し，その寄与率に基づいて終了条件を満たすか否かを判定し，
　終了条件を満たさない場合に，基底関数リスト生成部１２１は，推定関数生成部１２３から通知を受けた各基底関数の寄与率に基づいて基底関数リストを更新し，
　特徴量計算部１２２は，更新後の基底関数リストを用いて特徴量ベクトルを算出し，
　終了条件が満たされるまで，上記の推定関数生成部１２３による推定関数の生成処理，基底関数リスト生成部１２１による基底関数リストの更新処理，及び特徴量計算部１２２による特徴量ベクトルの算出処理が繰り返し実行され」るものである。
　ここで，報酬推定機構築部１２が行う上記の「行動履歴データに基づいて，学習する」処理に関し，引用発明においては，特徴量計算部１２２によって算出される「特徴量ベクトル」は，「基底関数リスト」と「入力された行動履歴データ」により算出されるものであり，また，当該「基底関数リスト」は，「特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬ｒに基づいて回帰／判別学習により」生成した「推定関数」に対する各基底関数の寄与率に基づいて更新されるものであることから，引用発明は，行動履歴データに基づいて，推定関数を生成する際の学習を通じて，「特徴量ベクトル」を学習するものであるといえる。
　してみると，引用発明の「報酬推定機構築部１２」は，行動履歴データに基づいて，特徴量ベクトルを学習する学習部であるといえるから，本願発明の「表現学習部」と引用発明の「報酬推定機構築部１２」とは，上記（５）−（６）での検討も踏まえると，“ゲームログ、に基づいて、前記オブジェクトの各々の特徴を表す特徴ベクトルを学習する表現学習部”である点において一致する。
（８）引用発明の「情報処理装置１０」は，本願発明の「情報処理装置」に相当し，また，引用発明の「報酬推定機構築部１２により構成され」るものである。
　よって，本願発明の「情報処理装置」と引用発明の「情報処理装置１０」とは，“表現学習部を備える情報処理装置”である点において一致する。
（９）上記（７）で検討したとおり，引用発明の「報酬推定機構築部１２」は，入力された行動履歴データに基づいて，特徴量ベクトルを算出し，特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬ｒに基づいて回帰／判別学習を行い，終了条件が満たされるまで，当該処理を繰り返すことにより，当該学習を通じて特徴量ベクトルを算出するものである。
　ここで，入力される「行動履歴データ」は，「状態Ｓ，行動ａ，報酬ｒにより構成され」るものであり，当該「行動ａ」は，上記（３）での検討から，当該状態Ｓの状況において行動を行ったキャラクタ，すなわち，当該状態Ｓの状況において使用されたキャラクタの情報であるといえる。
　してみると，引用発明のロールプレイングゲームにおいて，「当該状態Ｓの状況において使用されたキャラクタの情報」である当該「行動ａ」は，当該状態Ｓ自体には含まれないことが明らかである。すなわち，引用発明の「行動履歴データ」のそれぞれは，「各時刻ｔに対応付けて構成されている」ものであるところ，ある時刻ｔにおける行動履歴データを「行動履歴データＨ＿ｔ＝（状態Ｓ＿ｔ，行動ａ＿ｔ，報酬ｒ＿ｔ）と表現すると，状態Ｓ＿ｔには行動ａ＿ｔは含まれないこととなるから，引用発明の「時刻ｔにおける状態Ｓ＿ｔ」は，当該状態Ｓ＿ｔから行動ａ＿ｔを除いた情報であるといえる。
　さらに，引用発明において，「行動履歴データのそれぞれは，各時刻ｔに対応付けて構成されている」ものであり，当該「行動履歴データ」を構成する「行動ａ」は，「キャラクタを操作するコマンドであ」り，そして，キャラクタを操作するコマンドは，ゲーム内において各ターンにおいて実行されるのが通常であるところ，行動ａにより構成される「行動履歴データ」は，当該行動ａに対応するキャラクタの操作するコマンドが行われるゲームの各ターンに対応付けられているといえ，してみると，行動履歴データが対応付けられている「時刻ｔ」は，結局，ゲームの各ターンに対応するものであるといえるから，引用発明の上記「時刻ｔ」は，本願発明の「ゲームのターン」に相当する。そして，上記（２）−（３）での検討を踏まえると，引用発明の「状態Ｓ＿ｔ」及び「行動ａ＿ｔ」は，それぞれ本願発明の「前記ゲームのターンｔにおける前記ゲームの状況の情報ｇｔ」及び「当該ターンｔにおいて使用されたオブジェクトｃｔ１の情報」に相当するから，引用発明の「状態Ｓ＿ｔ」は，本願発明の「前記ゲームのターンｔにおける前記ゲームの状況の情報ｇｔから当該ターンｔにおいて使用されたオブジェクトｃｔ１の情報を除いた情報」に相当する。
　また，引用発明の「入力された行動履歴データ」のうち「時刻ｔにおける行動履歴データＨ＿ｔ」は，上記「状態Ｓ＿ｔ」及び「行動ａ＿ｔ」を含むものであり，「状態Ｓ＿ｔ」及び「行動ａ＿ｔ」を組み合わせた情報であるといえるから，引用発明の「時刻ｔにおける行動履歴データＨ＿ｔ」は，上記の検討も踏まえると，本願発明の「前記ゲームのターンｔにおける前記ゲームの状況の情報ｇｔから当該ターンｔにおいて使用されたオブジェクトｃｔ１の情報を除いた情報と、当該オブジェクトｃｔ１に関する情報と、を組み合わせた情報（ｇｔ，ｃｔ１）」に相当する。
　したがって，引用発明の「報酬推定機構築部１２」は，時刻ｔにおける行動履歴データＨ＿ｔを入力として，特徴量ベクトルを算出するものであるといえるから，本願発明の「表現学習部」と引用発明の「報酬推定機構築部１２」とは，上記の検討及び上記（６）での検討も踏まえると，“前記ゲームのターンｔにおける前記ゲームの状況の情報ｇｔから当該ターンｔにおいて使用されたオブジェクトｃｔ１の情報を除いた情報と、当該オブジェクトｃｔ１に関する情報と、を組み合わせた情報（ｇｔ，ｃｔ１）を入力として、前記複数のオブジェクトの各々を表現した前記特徴ベクトルを求める”ものである点において一致する。
（１０）さらに，引用発明の「報酬推定機構築部１２」について検討すると，引用発明の「報酬推定機構築部１２」は，上記（７）及び（９）で検討したとおり，入力された行動履歴データに基づいて，特徴量ベクトルを算出し，特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬ｒに基づいて回帰／判別学習を行い，終了条件が満たされるまで，当該処理を繰り返すことにより，当該学習を通じて特徴量ベクトルを算出するものである。
　ここで，上記「回帰／判別学習」は，いわゆる教師データありの学習手法として周知のものであること，及び，引用発明の「報酬ｒ」は，「行動履歴データを構成する状態Ｓの状況において当該行動履歴データを構成する行動ａを行った場合に生じるゲーム上の効果についての評価値である」ことに鑑みれば，引用発明の「報酬推定機構築部１２」が「特徴量ベクトル及び行動履歴データを構成する報酬ｒに基づいて回帰／判別学習を行」うことは，とりもなおさず，報酬ｒを教師データとして学習を行うことであると認められる。
　してみると，引用発明の「報酬推定機構築部１２」は，時刻ｔにおける報酬ｒ＿ｔを教師データとして学習を行うことによって，特徴量ベクトルを算出するものであるといえ，また，上記（４）での検討を踏まえると，引用発明の「時刻ｔにおける報酬ｒ＿ｔ」は，本願発明の「当該オブジェクトｃｔ１を使用した際の前記ゲーム上の効果の情報ｒｔ」に相当するから，本願発明の「表現学習部」と引用発明の「報酬推定機構築部１２」とは，さらに上記（６）での検討も踏まえると，“当該オブジェクトｃｔ１を使用した際の前記ゲーム上の効果の情報ｒｔを教師データとして表現学習を行うことによって、前記複数のオブジェクトの各々を表現した前記特徴ベクトルを求める”ものである点において一致する。
２　上記１での検討から，本願発明と引用発明とは，以下の点で一致し，また，相違する。
＜一致点＞
「　複数のオブジェクトを使用する電子ゲームに関するゲーム進行履歴であって、ゲームにおいて影響を与えているオブジェクトの情報を含むゲームの状況の情報、当該オブジェクトのうち当該状況において使用されたオブジェクトの情報、及び当該オブジェクトの使用によって生じたゲーム上の効果を示す情報を含むゲームログ、に基づいて、前記オブジェクトの各々の特徴を表す特徴ベクトルを学習する表現学習部を備える情報処理装置であって、
　前記表現学習部は、前記ゲームのターンｔにおける前記ゲームの状況の情報ｇｔから当該ターンｔにおいて使用されたオブジェクトｃｔ１の情報を除いた情報と、当該オブジェクトｃｔ１に関する情報と、を組み合わせた情報（ｇｔ，ｃｔ１）を入力として、当該オブジェクトｃｔ１を使用した際の前記ゲーム上の効果の情報ｒｔを教師データとして表現学習を行うことによって、前記複数のオブジェクトの各々を表現した前記特徴ベクトルを求めることを特徴とする情報処理装置。」
＜相違点＞
　本願発明の「特徴ベクトル」は，「前記複数のオブジェクトの種類の数より少ない次元数で」前記複数のオブジェクトの各々を表現したものであるのに対し，引用発明の「特徴量ベクトル」は，そのような特定がなされていない点。
第６　判断
１　相違点について
　上記相違点について検討する。
　上記「第４　７（１）」で検討したとおり，引用文献２−３及び参考文献１に記載されるように，機械学習の分野において，特徴ベクトルに含まれる特定のパラメータを削減することにより特徴ベクトルの次元を小さくする演算手法は，広く知られたものであった。
　引用発明も，学習を行う際に，行動ａ，すなわち，コマンドによって操作されるキャラクタを上記のような特徴量ベクトルを用いて表現するものであり，また，一般に，当該特徴量ベクトルの次元数は，行うべき学習の内容等に応じて適宜決定し得るものであるから，引用発明において上記周知の手法を採用することにより，特徴量ベクトルの次元を小さくし，複数のキャラクタの種類の数より少ない次元数で当該複数のキャラクタの各々を表現するように構成することは，当業者であれば容易になし得たものである。
　加えて，上記「第４　７（２）」で検討したとおり，参考文献１−３に記載されるように，機械学習の分野において，one-hotベクトルにより対象物を表現する場合，当該対象物の種類と同数の次元数のベクトルにより表現することになるのに対し，埋め込み表現あるいは分散表現により対象物を表現すると，当該対象物の種類より小さい数の次元数のベクトルで表現できることが期待されることが，本願出願前の技術常識であった。
　引用発明も，上記のとおり，学習を行う際にキャラクタを上記のような特徴量ベクトルを用いて表現するものであり，また，一般に，当該特徴量ベクトルの次元数は，行うべき学習の内容等に応じて適宜決定し得るものであるから，引用発明において，キャラクタを表現する特徴量ベクトルを埋め込み表現あるいは分散表現により表現することにより，one-hotベクトルにより表現した場合に比して，複数のキャラクタの種類の数より少ない次元数で当該複数のキャラクタの各々を表現するように構成することは，引用文献１に接した当業者であれば，上記した本願出願時の技術常識に鑑み，適宜行い得たものにすぎない。
　したがって，本願発明は，本願出願時の周知技術を含む技術常識に鑑み，引用発明に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものである。
２　効果・請求人の主張について
　請求人は，審判請求書の第３〜４頁において，
「　これに対して、本願請求項１〜３及び６〜８に係る発明は、機械学習に用いる学習データにおける特徴量の次元を低減させる次元圧縮処理を行うための表現学習部において、（１）使用されたオブジェクトの情報を除いた情報、（２）味方の攻撃時に用いられていたオブジェクトの情報を除いた情報、（３）味方の防御時に用いられていたオブジェクトの情報を除いた情報、のいずれかを入力データとして用いて次元圧縮を行う構成である。
　すなわち、本願請求項１〜３及び６〜８に係る発明は、電子ゲームの戦略を生成する「戦略学習部」において機械学習に使用される特徴ベクトルの次元を低下させる「表現学習部」において使用される入力データを限定することに特徴を有するものである。特に、「表現学習部」に入力されるデータを上記（１）〜（３）の情報に限定することによって、「戦略学習部」において電子ゲームの戦略を機械学習するために使用される特徴ベクトルを適切に生成することができるという特有の効果を与えるものである。」
と述べ，このことから，本願発明は，進歩性を有する旨を主張している（当審注：上記引用記載における「請求項１〜３及び６〜８」は，令和２年７月２日付け手続補正による補正によって，それぞれ「請求項１〜７」に補正された）。
　上記述べるところについて検討するに，まず「戦略学習部」との発明特定事項は，令和２年７月２日付け手続補正による補正後の請求項４（当該補正前の請求項５）のみに記載され，上記補正後の請求項１−３，５−７には記載されていないから，「電子ゲームの戦略を生成する「戦略学習部」において機械学習に使用される特徴ベクトルの次元を低下させる「表現学習部」において使用される入力データを限定することに特徴を有するものである。」との主張は，上記補正後の請求項１−３，５−７に係る発明の進歩性についての根拠とならないものである。
　また，「特に、「表現学習部」に入力されるデータを上記（１）〜（３）の情報に限定することによって、「戦略学習部」において電子ゲームの戦略を機械学習するために使用される特徴ベクトルを適切に生成することができるという特有の効果を与えるものである。」との点については，上記補正後の請求項１には，「
前記表現学習部は、前記ゲームのターンｔにおける前記ゲームの状況の情報ｇｔから当該ターンｔにおいて使用されたオブジェクトｃｔ１の情報を除いた情報と、当該オブジェクトｃｔ１に関する情報と、を組み合わせた情報（ｇｔ，ｃｔ１）を入力として
第７　むすび
　以上のとおり，本願発明は，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から，他の請求項に係る発明について検討するまでもなく，本願は拒絶されるべきものである。
　よって，結論のとおり審決する。