【事件の表示】
　特願２０１７−１５３５８５「顔表情採点装置、ダンス採点装置、カラオケ装置、およびゲーム装置」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年　１月１８日出願公開、特開２０１８−　１０３０５〕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、２０１４年（平成２６年）２月１８日（優先権主張　平成２５年４月２日）を国際出願日とする特願２０１５−５０９９４４号の一部を平成２９年８月８日に新たな特許出願としたものであって、その手続の経緯は以下のとおりである。
　平成２９年　９月　６日：手続補正書の提出
　平成３０年　７月２４日：拒絶理由通知
　平成３０年　９月２８日：意見書、手続補正書の提出
　平成３０年１１月２８日：拒絶査定
　平成３０年１２月　４日：拒絶査定の謄本の送達
　平成３０年１２月１４日：審判請求書、手続補正書の提出
　令和　元年　８月２０日：拒絶理由通知（当審）
　令和　元年１０月１５日：意見書、手続補正書の提出
第２　本願発明
　本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、令和元年１０月１５日にな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に記載された以下のとおりのものである。
　なお、Ａ〜Ｆについては、説明のために当審にて付したものである。 
（以下、「構成Ａ」〜「構成Ｆ」という。）
「Ａ　採点対象者の顔画像を撮像する顔画像撮像手段と、
　Ｂ　前記撮像された顔画像から前記採点対象者の属性である性別、年齢、人種、国籍から選択される少なくとも１つの属性を判定する採点対象者属性判定手段と、
　Ｃ　前記撮像された顔画像から顔の表情が笑顔、真顔、泣き顔、困った顔及び怒った顔のいずれかであることを手本画像を用いた機械学習によって推定する顔表情推定手段と、
　Ｄ　前記推定された顔画像の表情を、前記推定された顔画像の手本画像を基準として３段階以上の点数評価によって採点する顔表情採点手段と
　Ｅ　採点された結果を表示する採点結果表示手段と、
　Ｆ　を含むことを特徴とする顔表情採点装置。」
第３　当審における拒絶の理由 
　令和元年８月２０日に当審が通知した拒絶理由は、次のとおりのものである。 
  
　この出願の請求項１に係る発明は、その出願前日本国内又は外国において頒布された引用文献１、２に記載された発明に基いて、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。
  
引用文献１．特開２０１０−１８７１１０号公報
引用文献２．特開２００８−４２３１９号公報
第４　引用文献及び本願の先行技術文献について
（１）引用文献１について
（ア）引用文献１の記載事項
　当審の拒絶理由に、引用文献１として引用された特開２０１０−１８７１１０号公報には、「電子スチルカメラ」（発明の名称）として図面とともに以下の事項が記載されている。
　なお、下線は、説明のために当審にて付したものである。
【０００１】
　本発明は、被写体画像中の人物の顔表情を検出して自動撮影を行う
電子スチルカメラ
【００１１】
　撮像素子１３から出力される画像信号は、バッファメモリ１４を介して画像処理部１５に送られ、ここで所定の種々の画像処理が施される。撮影開始前の段階では、撮像素子１３からの画像信号は、バッファメモリ１４、画像処理部１５を経てバス１９を介してディスプレイ４２に送られ、スルー画像として表示される。撮影段階では、撮像素子１３からの画像信号は、バッファメモリ１４、画像処理部１５を経てバス１９を介して画像記録部１６にて記録される。
【００１２】
　画像記録部１６は、画像データとその画像データに関する属性データ（タグ情報）とを関連付けて不揮発性のメモリ（記憶媒体）１６ａに記録する。
画像データには、被写体を撮影レンズ１１、絞り１２、撮像素子１３によって撮影した被写体画像
が含まれる。
【００１３】
　
顔検出部２１は、被写体画像データを入力し、
画像中の被写体人物の顔を検出する。
【００１６】
　
顔表情検出部２３は、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の顔表情を顔表情データ記憶部２４に予め記憶されている所定の顔表情データと比較することにより、被写体画像データ中の被写体人物の顔表情が所定の顔表情に対応することを検出する。
　
顔表情には、笑顔、泣き顔、怒り顔、驚き顔、寝顔などの様々な種類があり、顔表情データ記憶部２４は、これらの複数の顔表情データを記憶している。
【００１７】
　
顔表情検出部２３が顔領域の画像の顔表情を検出する場合には、特開２００８−４２３１９号公報に開示されている検出手法を用いることができる。
【００１８】
　また、顔表情検出部２３は、
顔表情の検出だけではなく、
（顔表情レベル）を検出する。
顔表情検出部２３は、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の表情の度合いを顔表情レベルデータ記憶部２６に予め記憶されている所定の顔表情レベルデータと比較することにより、顔領域の画像中の被写体人物の顔の表情レベルが所定の顔表情レベルデータのいずれに対応するかを判定することができる。
【００１９】
　
顔表情レベルデータ記憶部２６は、
例えば、笑顔であれば、微笑、中位の笑い、大笑いという３段階の笑顔レベルデータを記憶している。
【００２９】
　
ディスプレイ４２は、
メモリ１６ａに保存された被写体画像の表示を行い、被写体画像に関連する属性情報の表示を行う。
【００３１】
　顔検出部２１は、スルー画像を顔データ記憶部２２の顔データと比較することにより、スルー画像中の被写体人物の顔を検出する。
　顔表情検出部２３は、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の顔表情を顔表情データ記憶部２４に予め記憶されている所定の顔表情データと比較することにより、スルー画像中の被写体人物の顔表情が笑顔であることを検出する。顔表情検出部２３は、更に、笑顔レベルを検出する。すなわち、上記の顔領域の画像の顔表情を顔表情レベルデータ記憶部２６に記憶された笑顔レベルデータと比較して、
被写体人物の笑顔レベルを検出し、笑顔レベルが大笑いであると判定すると、大笑いを表す検出信号を出力する。
【００３２】
  自動撮影部２７は、
この検出信号に応じて、笑顔レベルが大笑いであることが検出された被写体人物
被写体画像データは、大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データとともにメモリ１６ａに記録される。
（イ）引用発明
　上記記載、並びにこの分野における技術常識を考慮し、引用文献１に記載される発明を以下に検討する。 
（ａ）段落０００１、００１８の記載から、引用文献１には、顔表情レベルを判定する電子スチルカメラが記載されている。
（ｂ）段落００１２の記載から、引用文献１の電子スチルカメラは、被写体を撮影する撮影レンズ１１、絞り１２、撮像素子１３を含むものである。
（ｃ）段落００１２、００１３の記載から、引用文献１の電子スチルカメラは、撮影された被写体画像が含まれる画像データを入力し、画像中の被写体人物の顔を検出する顔検出部２１を含むものである。
（ｄ）段落００１６、００１７の記載から、引用文献１の電子スチルカメラは、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の顔表情を、笑顔、泣き顔、怒り顔、驚き顔、寝顔などの様々な種類の顔表情データを記憶している顔表情データ記憶部２４に予め記憶されている所定の顔表情データと比較することにより、被写体画像データ中の被写体人物の顔表情が所定の顔表情に対応することを、特開２００８−４２３１９号公報に開示されている検出手法を用いることにより検出する顔表情検出部２３を含むものである。
（ｅ）段落００１８、００１９の記載から、引用文献１の電子スチルカメラの顔表情検出部２３は、顔表情の検出だけではなく、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の表情の度合いを顔表情レベルデータ記憶部２６に予め記憶されている所定の顔表情レベルデータ（例えば、笑顔であれば、微笑、中位の笑い、大笑いという３段階の笑顔レベルデータ）と比較することにより、顔領域の画像中の被写体人物の顔の表情レベルが所定の顔表情レベルデータのいずれに対応するかを判定するものである。
（ｆ）段落００２９の記載から、引用文献１の電子スチルカメラは、メモリ１６ａに保存された被写体画像の表示を行い、被写体画像に関連する属性情報の表示を行うディスプレイ４２を含むものである。
　また、段落００３１、００３２の記載から、引用文献１の電子スチルカメラは、被写体人物の笑顔レベルを検出し、笑顔レベルが大笑いであると判定すると、大笑いを表す検出信号を出力し、被写体画像データを大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データとともにメモリ１６ａに記録するものである。
　ここで、段落００３２の記載における大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データは、段落００２９の記載の、被写体画像に関連する属性情報であるといえるから、引用文献１の電子スチルカメラは、被写体画像と、大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データの表示を行うディスプレイ４２を含むものである。
（ｇ）上記（ａ）〜（ｆ）より、引用文献１には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が開示されている。
　なお、ａ〜ｆについては、説明のために当審にて付したものである。 
（以下、「構成ａ」〜「構成ｆ」という。）
（引用発明）
「ａ　被写体を撮影する撮影レンズ１１、絞り１２、撮像素子１３と、
　ｂ　撮影された被写体画像が含まれる画像データを入力し、画像中の被写体人物の顔を検出する顔検出部２１と、
　ｃ　顔検出部２１により検出された顔領域の画像の顔表情を、笑顔、泣き顔、怒り顔、驚き顔、寝顔などの様々な種類の顔表情データを記憶している顔表情データ記憶部２４に予め記憶されている所定の顔表情データと比較することにより、被写体画像データ中の被写体人物の顔表情が所定の顔表情に対応することを、特開２００８−４２３１９号公報に開示されている検出手法を用いることにより検出し、
　ｄ　顔表情の検出だけではなく、顔検出部２１により検出された顔領域の画像の表情の度合いを顔表情レベルデータ記憶部２６に予め記憶されている所定の顔表情レベルデータ（例えば、笑顔であれば、微笑、中位の笑い、大笑いという３段階の笑顔レベルデータ）と比較することにより、顔領域の画像中の被写体人物の顔の表情レベルが所定の顔表情レベルデータのいずれに対応するかを判定する顔表情検出部２３と、
　ｅ　被写体画像と、大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データの表示を行うディスプレイ４２と、
　ｆ　を含むことを特徴とする顔表情レベルを判定する電子スチルカメラ。」
（２）引用文献２について
（ア）引用文献２の記載事項
　当審の拒絶理由に、引用文献２として引用された特開２００８−４２３１９号公報には、「撮像装置および方法、表情評価装置およびプログラム」（発明の名称）として図面とともに以下の事項が記載されている。
　なお、下線は、説明のために当審にて付したものである。
【０００８】
　本発明では上記課題を解決するために、固体撮像素子を用いて画像を撮像する
撮像装置において、
人物の顔を検出する
検出された顔の表情を評価し、
特定の表情にどれだけ近いかの度合いを示す表情評価値を算出する
【００３７】
　以下の説明では、表情評価部４１は、例として顔の表情が笑顔であるか無表情であるかの度合いを評価するものとする。また、本実施の形態では、特に、その表情評価値に応じた情報を、被撮影者側に表示面を向けたディスプレイ１６に表示することで、被撮影者に報知する。図３では、
表情評価値に応じた値である「笑顔スコア」を示すバーグラフをディスプレイ１６に表示した
【００３８】
　図４は、笑顔スコアを示すバーグラフの動きを説明するための図である。
　この図４に示すように、表情評価値は、顔の表情が笑顔である度合いが強いほど高くなり、通常時の表情である度合いが高いほど低くなる。また、バーグラフに示される笑顔スコアは、
表情評価値に比例して
段階的に変動する。このバーグラフは、
ディスプレイ１６に表示され、
【００５４】
　本実施の形態では、表情の評価手法として、いわゆる「フィッシャー（Fisher）の線形判別分析」の手法を用いる。この手法では、まず、
２つの表情をそれぞれ持つ顔のサンプル画像を事前に多数用意しておき、これらのサンプル画像のデータを基に、２つの表情間の２クラス問題と考えて、線形判別分析（ＬＤＡ：Linear Discriminant Analysis）によりこれらの２つの表情をよく判別する判別軸Ａ
d
を事前に形成しておく。そして、表情評価の際には、入力された顔画像のデータと判別軸Ａ
d
との内積を求めることで、表情評価値を算出する。
（イ）引用文献２技術 
　上記（ア）より、引用文献２には、以下の技術（以下、「引用文献２技術」という。）が記載されている。
「撮像装置において、人物の顔を検出し、検出された顔の表情を評価し、特定の表情にどれだけ近いかの度合いを示す表情評価値を算出し、表情評価値に比例して段階的に変動するバーグラフをディスプレイ１６に表示するものであり、
　２つの表情をそれぞれ持つ顔のサンプル画像を事前に多数用意しておき、これらのサンプル画像のデータを基に、２つの表情間の２クラス問題と考えて、線形判別分析（ＬＤＡ：Linear Discriminant Analysis）によりこれらの２つの表情をよく判別する判別軸Ａdを事前に形成し、表情評価の際には、入力された顔画像のデータと判別軸Ａdとの内積を求めることで表情評価値を算出する技術。」
（３）先行技術文献について
（ア）先行技術文献として提示された特許文献２の記載事項
　本願の段落０００４には、先行技術文献として、２つの特許文献が提示されており、そのうちの特許文献２である国際公開第２０１２／００２０４７号（以下、「先行文献」という。）には、「属性判定方法、属性判定装置、プログラム、記録媒体および属性判定システム」（発明の名称）として図面とともに以下の事項が記載されている。
　なお、下線は、説明のために当審にて付したものである。
［００２０］　つぎに、図１Ａのフローチャートに示すように、以下のステップを実施する。まず、画像取得手段１１１により、
判定対象画像を取得する
［００２１］　つぎに、頭部領域検出手段１２１により、頭部領域の教師データが付与された学習用画像を多数用いて学習することで予め作成した頭部検出モデル１４１を参照して、
前記判定対象画像から頭部領域データを検出する
［００２２］　つぎに、属性判定手段１２２により、属性判定用教師データが付与された頭部領域を多数用いて
学習することで予め作成した属性判定モデル１４２を参照して、前記頭部の画像から属性を判定する
判定項目としては、例えば、性別、年齢、人種、
等があげられる。
（イ）先行技術 
　上記（ア）より、先行文献には、以下の技術（以下、「先行技術」という。）が記載されている。
「判定対象画像を取得し、前記判定対象画像から頭部領域データを検出し、学習することで予め作成した属性判定モデルを参照して、頭部の画像から性別、年齢、人種等の属性を判定する技術。」
第５　本願発明と引用発明との対比と、一致点・相違点の認定
（１）対比
（ア）構成Ａについて
　構成ａの「撮影レンズ１１、絞り１２、撮像素子１３」は、被写体を撮影する手段である。
　そして、構成ｂのように、顔検出部２１により、「画像中の被写体人物の顔を検出」するものであるから、構成ａの被写体には、被写体人物の顔が含まれている。
　また、構成ｄのように、「顔領域の画像中の被写体人物の顔の表情レベルが所定の顔表情レベルデータのいずれに対応するかをを判定する」ものであるから、被写体人物は採点される人物であるといえる。
　そうすると、構成ａの「撮影レンズ１１、絞り１２、撮像素子１３」は、
採点される人物の顔を撮影する手段であるといえ、構成Ａの「採点対象者の顔画像を撮像する顔画像撮像手段」に相当する。
（イ）構成Ｂについて
　引用発明は、構成Ｂに相当する構成を有していない。
（ウ）構成Ｃについて
　構成ｃの「顔検出部２１により検出された顔領域の画像」は、構成ａ及び構成ｂより、撮影された被写体人物の顔の画像であるから、構成Ｃの「前記撮像された顔画像」に相当する。
　構成ｃの「予め記憶されている所定の顔表情データ」は、被写体画像データ中の被写体人物の顔表情が所定の顔表情に対応することを検出する際に、比較するために用いる予定の顔表情データであるから、構成Ｃの「手本画像」に相当する。
　構成ｃの顔表情データの種類は、「笑顔、泣き顔、怒り顔、驚き顔、寝顔など」であるのに対し、構成Ｃは、「笑顔、真顔、泣き顔、困った顔及び怒った顔」であり、「笑顔、泣き顔及び怒った顔」を含む点で共通する。
　構成ｃの「特開２００８−４２３１９号公報に開示されている検出手法」は、引用文献２技術より、「２つの表情をそれぞれ持つ顔のサンプル画像を事前に多数用意しておき、これらのサンプル画像のデータを基に、２つの表情間の２クラス問題と考えて、線形判別分析（ＬＤＡ：Linear Discriminant Analysis）によりこれらの２つの表情をよく判別する判別軸Ａdを事前に形成し、表情評価の際には、入力された顔画像のデータと判別軸Ａdとの内積を求めることで表情評価値を算出する」手法であり、多数用意したサンプル画像のデータを基に、線形判別分析により表情を判別する判別軸を形成し、それを用いて入力された新たな画像についての判別を行うものであるから、構成Ｃのように、「機械学習によって推定する」ものといえる。
　構成ｃは、「被写体人物の顔表情が所定の顔表情に対応することを」検出するものであり、顔表情がどのような表情であるかを推定しているといえるので、構成ｃは、構成Ｃの「顔表情推定手段」を有するといえる。
　以上より、構成ｃと構成Ｃは、「前記撮像された顔画像から顔の表情が笑顔、泣き顔及び怒った顔のいずれかであることを手本画像を用いた機械学習によって推定する顔表情推定手段」である点で共通する。
　しかし、推定する顔の表情として、構成Ｃは「真顔、困った顔」を含むのに対し、構成ｃはそれらを含まない点で相違する。
（エ）構成Ｄについて
　引用発明は、構成ｃ及び構成ｄより、『被写体人物の顔表情が所定の顔表情（例えば、笑顔）に対応することを検出し、当該（笑顔の）顔表情について、予め記憶されている所定の顔表情レベルデータ（微笑、中位の笑い、大笑いという３段階の笑顔レベルデータ）と比較することにより、所定の顔表情レベルデータ（３段階の笑顔レベルデータ）のいずれに対応するかを判定する』ものである。
　ここで、『被写体人物の顔表情が所定の顔表情（例えば、笑顔）に対応することを検出』することにより得られる顔表情は、顔表情がどのような表情であるかを推定して得られる顔表情であるから、『当該（笑顔の）顔表情』は、構成Ｄの「前記推定された顔画像の表情」に相当する。
　また、構成ｄの笑顔の例では、予め記憶されている微笑、中位の笑い、大笑いという３段階の笑顔レベルデータと比較することにより、３段階の笑顔レベルデータのいずれに対応するかを判定していることから、構成ｄは、笑顔のレベルが３段階のうちのどの段階であるかを評価し採点しているものといえる。また、笑顔以外の顔表情においても同様に、レベルが３段階のうちのどの段階であるかを評価し採点していることは明らかである。
　したがって、構成ｄは、構成Ｄの「前記推定された顔画像の手本画像を基準として３段階以上の点数評価によって採点する顔表情採点手段」に相当する構成を有するものである。
（オ）構成Ｅについて
　構成ｅの「大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データの表示を行う」ことは、構成ｄの「顔表情検出部２３」で、微笑、中位の笑い、大笑いという３段階の笑顔レベルデータのうち、大笑いという特定の結果を示す属性データを表示することであるが、微笑、中位の笑いの場合に、表示をするか否かについての限定はない。
　上記（エ）で検討したように、構成ｄは、構成Ｄの「前記推定された顔画像の手本画像を基準として３段階以上の点数評価によって採点する顔表情採点手段」に相当する構成を有するものであるから、構成ｅの「大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データ」は、構成Ｅの「採点された結果」のうちの特定の採点された結果に相当する。
　そうすると、構成ｅと構成Ｅは、「採点された結果のうちの特定の採点された結果を表示する採点結果表示手段」である点で共通する。
　しかしながら、採点結果表示手段に関して、本願発明は、「採点された結果を表示する」ものであるのに対し、引用発明は、「大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データ」という特定の採点された結果を表示するものであるが、残りの採点された結果（微笑、中位の笑い）を表示をするか否かについての限定はない点で相違する。
（カ）構成Ｆについて
　構成ｆの「顔表情レベルを判定する電子スチルカメラ」は、上記（エ）で検討したように、笑顔のレベルが３段階のうちのどの段階であるかを評価し採点している電子スチルカメラといえるので、構成Ｆの「顔表情採点装置」に相当する。
（２）一致点・相違点
　以上をまとめると、本願発明と引用発明は、以下の点で一致ないし相違する。
（一致点）
　Ａ　採点対象者の顔画像を撮像する顔画像撮像手段と、
　Ｃ’前記撮像された顔画像から顔の表情が笑顔、泣き顔及び怒った顔のいずれかであることを手本画像を用いた機械学習によって推定する顔表情推定手段と、
　Ｄ　前記推定された顔画像の表情を、前記推定された顔画像の手本画像を基準として３段階以上の点数評価によって採点する顔表情採点手段と
　Ｅ’採点された結果のうちの特定の採点された結果を表示する採点結果表示手段と、
　Ｆ　を含むことを特徴とする顔表情採点装置。」
（相違点）
（相違点１）
　本願発明は、「前記撮像された顔画像から前記採点対象者の属性である性別、年齢、人種、国籍から選択される少なくとも１つの属性を判定する採点対象者属性判定手段」を含むのに対し、引用発明は、そのような手段を含むものではない点。
（相違点２）
　推定する顔の表情として、本願発明は「真顔、困った顔」を含むのに対し、引用発明はそれらを含まない点。
（相違点３）
　採点結果表示手段に関して、本願発明は、「採点された結果を表示する」ものであるのに対し、引用発明は、「笑顔レベルが大笑いであると判定すると、大笑いの笑顔が検出された画像データであることを示す属性データ」という特定の採点された結果を表示するものであるが、残りの採点された結果（微笑、中位の笑い）を表示をするか否かについての限定はない点
第６　判断
（１）相違点１について
　上記先行技術（第４（３）（イ）参照。）のように、「判定対象画像を取得し、前記判定対象画像から頭部領域データを検出し、学習することで予め作成した属性判定モデルを参照して、頭部の画像から性別、年齢、人種等の属性を判定する技術。」は、本願出願時において周知技術であり、画像中の被写体人物の顔を検出する引用発明に、上記先行技術を適用することにより、「前記撮像された顔画像から前記採点対象者の属性である性別、年齢、人種、国籍から選択される少なくとも１つの属性を判定する採点対象者属性判定手段」を含む構成とすることは、当業者が容易になし得ることである。 
　よって、相違点１に係る構成は、格別のものではない。
（２）相違点２について
　引用発明において、推定する顔の表情として何を採用するかは、ユーザが撮像したいと考える顔表情に基づき当業者が適宜選択すべき事項である。
　よって、相違点２に係る構成は、格別のものではない。
（３）相違点３について
　上記引用文献２技術（第４（２）（イ）参照。）のように、「撮像装置において、人物の顔を検出し、検出された顔の表情を評価し、特定の表情にどれだけ近いかの度合いを示す表情評価値を算出し、表情評価値に比例して段階的に変動するバーグラフをディスプレイ１６に表示する」ことは、本願出願時において周知技術であり、被写体人物の顔の表情レベルが所定の顔表情レベルデータのいずれに対応するかを判定する引用発明に、上記引用文献２技術を適用することにより、判定された全ての採点結果を表示するものとして、採点結果表示手段を「採点された結果を表示する採点結果表示手段」にすることは、当業者が容易になし得ることである。
　よって、相違点３に係る構成は、格別のものではない。
（４）相違点についてのまとめ 
　以上のように、各相違点については、格別のものではなく、また、本願発明が奏する効果は、その容易想到である構成から当業者が容易に予測し得る範囲内のものであり、同範囲を超える顕著なものでもない。
第７　むすび 
　以上のとおり、本願発明は、引用文献１に記載された発明、引用文献２技術、先行技術に基づいて、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。
  
　よって、結論のとおり審決する。