【事件の表示】
　特願２０１７−１５４６５９「予測装置、予測方法、及び予測プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成３１年　２月２８日出願公開、特開２０１９−　３２７７１〕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８月９日の出願であって，その手続の経緯は以下のとおりである。
　平成３０年　５月３０日付け：拒絶理由通知書
　平成３０年　７月３０日　　：意見書，手続補正書の提出
　平成３０年　８月２２日付け：拒絶査定
　平成３０年１１月２８日　　：審判請求書，手続補正書の提出
第２　平成３０年１１月２８日にされた手続補正についての補正の却下の決定
［補正の却下の決定の結論］
　平成３０年１１月２８日にされた手続補正（以下，「本件補正」という。）を却下する。
［理由］
１　本件補正について
　本件補正による補正前後の特許請求の範囲は，次のとおりである。
（１）補正前特許請求の範囲
　　【請求項１】
　ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得部と，
　前記取得部により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報と，前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，前記対象に関連する需要を予測する予測部と，
　を備えることを特徴とする予測装置。
　　【請求項２】
　前記取得部は，
　前記位置と前記対象とが対応付けられた情報を取得する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　　【請求項３】
　前記予測部は，
　前記ユーザの位置情報に基づいて特定される前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の予測装置。
　　【請求項４】
　前記予測部は，
　前記位置において提供される提供物に関連する対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項５】
　前記予測部は，
　前記位置において提供される提供物である前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
　　【請求項６】
　前記予測部は，
　前記位置において提供される提供物を要する前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
　　【請求項７】
　前記予測部は，
　前記ユーザの位置情報に対応する時点よりも後における前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項８】
　前記予測部は，
　前記ユーザの位置情報に対応するユーザの第１行動に基づいて，前記第１行動よりも後における前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項９】
　前記予測部は，
　前記ユーザの前記第１行動に基づいて，前記第１行動よりも後の前記ユーザの行動であって，前記対象に関連する行動である第２行動を予測する
　ことを特徴とする請求項８に記載の予測装置。
　　【請求項１０】
　前記予測部により予測された前記対象に関連する需要を示す情報を提供する提供部，
　をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項１１】
　前記提供部は，
　前記対象に関連する需要を示す情報を，前記対象に関連する事業者へ提供する
　ことを特徴とする請求項１０に記載の予測装置。
　　【請求項１２】
　コンピュータが実行する予測方法であって，
　ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得工程と，
　前記取得工程により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報と，前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，前記対象に関連する需要を予測する予測工程と，
　を含むことを特徴とする予測方法。
　　【請求項１３】
　ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得手順と，
　前記取得手順により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報と，前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，前記対象に関連する需要を予測する予測手順と，
　をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
（２）補正後特許請求の範囲（下線は，補正箇所）
　　【請求項１】
　ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得部と，
　前記取得部により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問
数の推移
の変化に関する情報
　を備えることを特徴とする予測装置。
　　【請求項２】
　前記取得部は，
　前記位置と前記対象とが対応付けられた情報を取得する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　　【請求項３】
　前記予測部は，
　前記ユーザの位置情報に基づいて特定される前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の予測装置。
　　【請求項４】
　前記予測部は，
　前記位置において提供される提供物に関連する対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項５】
　前記予測部は，
　前記位置において提供される提供物である前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
　　【請求項６】
　前記予測部は，
　前記位置において提供される提供物を要する前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
　　【請求項７】
　前記予測部は，
　前記ユーザの位置情報に対応する時点よりも後における前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項８】
　前記予測部は，
　前記ユーザの位置情報に対応するユーザの第１行動に基づいて，前記第１行動よりも後における前記対象に関連する需要を予測する
　ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項９】
　前記予測部は，
　前記ユーザの前記第１行動に基づいて，前記第１行動よりも後の前記ユーザの行動であって，前記対象に関連する行動である第２行動を予測する
　ことを特徴とする請求項８に記載の予測装置。
　　【請求項１０】
　前記予測部により予測された前記対象に関連する需要を示す情報を提供する提供部，
　をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の予測装置。
　　【請求項１１】
　前記提供部は，
　前記対象に関連する需要を示す情報を，前記対象に関連する事業者へ提供する
　ことを特徴とする請求項１０に記載の予測装置。
　　【請求項１２】
　コンピュータが実行する予測方法であって，
　ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得工程と，
　前記取得工程により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問
数の推移
の変化に関する情報
　を含むことを特徴とする予測方法。
　　【請求項１３】
　ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得手順と，
　前記取得手順により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問
数の推移
の変化に関する情報
　をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
２　補正の適否
（１）上記１によれば，本件補正は，次の補正事項を含むものである。
　請求項１及び請求項１を引用する請求項２〜１１，請求項１２並びに請求項１３において，「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報」が，「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問
数の推移
　請求項１及び請求項１を引用する請求項２〜１１，請求項１２並びに請求項１３において，「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要を予測する」ことが，「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問
数の推移
の変化に関する情報
　以下，補正の適否について検討をする。
（２）補正事項１について
　補正事項１の「訪問数の推移」について，願書に最初に添付した特許請求の範囲，明細書及び図面（以下，「当初明細書等」という。）を参照すると，発明の詳細な説明【００３１】【００３２】等に「カーディーラーへ来場（訪問）したユーザの数を推定する」とあることから，当初明細書等に記載された事項である。
　また，補正事項１は，補正前の請求項１に記載された発明特定事項である「訪問に関する情報」について，「訪問数の推移に関する情報」との限定を付加するものであって，発明特定事項を上位概念から下位概念へ変更するものであり，補正前の請求項１に記載された発明と，補正後の請求項１に記載される発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一である。
　よって，特許法１７条の２第５項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。
（３）補正事項２について
ア　補正後の，「「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問数の推移に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要の変化に関する情報を予測する」」とは，対象に関連する「需要の変化」に関する情報の予測が，少なくとも，ユーザのＰＯＩへの「訪問数の推移」に関する情報に基づいて行われることを特定するものである。
イ　当初明細書等には次の事項が記載されている。
（ア）
「【００１０】
（実施形態）
〔１．予測処理〕
　図１を用いて，実施形態に係る予測処理の一例について説明する。図１は，実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。具体的には，図１は
，予測装置１００がユーザの位置情報と，位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，対象に関連する需要を予測する一例を示す図である。予測装置１００は，所定の位置にあるＰＯＩ（興味のある地点：Point　of　Interest）に関連する対象に関連する需要を予測する。
【００１１】
　図１の例で，予測装置１００は，カーディーラＭＡをＰＯＩとして，対象に関連する需要を予測する。具体的には，予測装置１００は，カーディーラＭＡで提供される提供物である車を対象として，需要を予測する。」
（イ）
「【００１９】
　
予測装置１００は，ユーザの位置情報と，位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，対象に関連する需要を予測する情報処理装置である。
（ウ）
「【００２１】
　図１の例では，予測装置１００は，ユーザＵ１〜Ｕ５等が利用する端末装置１０が有するＧＰＳセンサ等の機能により，ユーザＵ１〜Ｕ５が利用する端末装置１０の位置を取得する。図１に示す地図情報ＭＰ１は，ユーザＵ１〜Ｕ５の位置を模式的に示す。また，図１の例では，
予測対象が「車」であり，ユーザのカーディーラへの訪問に関する情報に基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。
（エ）
「【００３４】
　そして，
予測装置１００は，カーディーラへ訪問したユーザに関する情報に基づいて，対象「自動車」に関する需要を予測する
予測装置１００は，ユーザのカーディーラ訪問という第１行動に基づいて，第１行動よりも後における対象「自動車」に関する需要を予測する。
予測装置１００は，カーディーラへ訪問したユーザの数の変化に基づいて，対象「自動車」に関する需要を予測する。
【００３５】
　例えば，
予測装置１００は，図１中の関係情報記憶部１２４に示すようなカーディーラへの訪問と，車の購入契約との関係に関する情報に基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。
予測装置１００は，ユーザのカーディーラ訪問という第１行動に基づいて，第１行動よりも後における車の購入契約という第２行動を予測する。
予測装置１００は，ユーザのカーディーラ訪問という第１行動に基づいて，第１行動よりも後における対象「自動車」に関する需要を予測する。
【００３６】
　図１中の関係情報記憶部１２４に示す「対象」は，ユーザの需要の対象を示す。図１中の関係情報記憶部１２４に示す「関係情報」は，対応する対象に関連するユーザの行動やその行動間の相関等を示す。
図１中の関係情報記憶部１２４に示す「段階」は，対象に関してユーザが行う行動の段階を示す。例えば，「段階Ｎ（Ｎは任意の数値）」は，「段階Ｎ＋１」の前に行われる行動を示す。
（オ）
「【００４４】
　図１の例では，予測装置１００は，推移グラフＳＧ１１と関係情報記憶部１２４中の対象「自動車」に関する関係情報とに基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。例えば，
予測装置１００は，予測時点が日時ＤＴ１２である場合，日時ＤＴ１１から日時ＤＴ１２までのカーディーラを訪問したユーザ数の変化やカーディーラ訪問と購入契約との間の関係情報とに基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。
（カ）
「【００４７】
　
上述のように，予測装置１００は，ユーザの位置情報と，位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，対象に関連する需要を予測する。
そのユーザ数の変化に基づいて対象「自動車」の購入契約に関する需要を予測する。
（キ）
「【００５０】
　例えば，予測装置１００は，学校や保育園等の教育機関が提供する教育サービスを受けるためにその教育機関への入学（入園）に関する需要を予測してもよい。この場合，例えば，
予測装置１００は，学校や保育園等の教育機関の説明会に参加したユーザの数に基づいて，その教育機関への入学（入園）に関する需要を予測してもよい。
【００５１】
　この場合，
予測装置１００は，ユーザの教育機関の説明会への参加という第１行動に基づいて，第１行動よりも後における対象「教育機関」に関する需要を予測する。
予測装置１００は，教育機関の説明会へ参加したユーザの数の変化に基づいて，対象「教育機関」が提供するサービスに関する需要を予測する。
予測装置１００は，ユーザの教育機関の説明会への参加に関する情報に基づいて，教育機関への入学に関する需要を予測する。
【００５２】
　また，例えば，
予測装置１００は，教育機関の説明会に参加した第１ユーザ（保護者）の数に基づいて，その教育機関への入学（入園）を希望する第２ユーザ（被保護者）に関する需要を予測してもよい。例えば，予測装置１００は，教育機関の説明会に参加した第１ユーザである親の数に基づいて，その教育機関への入学（入園）する子供の数を予測してもよい。
（ク）
「【００５４】
　例えば，
予測装置１００は，カーディーラＭＡ内におけるユーザの位置情報を取得し，ユーザが各車種の車に近接する位置に滞在する時間に応じて，いずれの車種を対象としてユーザがカーディーラＭＡへ訪問したかを推定してもよい。
予測装置１００は，カーディーラＭＡ内においてユーザＵ１が，各車種のうち，車種「車Ｘ」に近接する位置に最も長く滞在している場合，ユーザＵ１が，車種「車Ｘ」を目的としてカーディーラＭＡへ訪問したと推定してもよい。
（ケ）
「【００５６】
　また，
予測装置１００は，ＰＯＩが市役所等の役所や大使館等である場合，ユーザの位置と各種手続きを受け付ける位置等に基づいて，ユーザの目的とする対象（提供物）を特定してもよい。
予測装置１００は，ＰＯＩが大使館である場合，ユーザの位置がビザ申請の受付け窓口の前に一定時間滞在する場合，ユーザがビザ申請の手続きに大使館に訪問したと特定してもよい。
，予測装置１００は，ＰＯＩが市役所である場合，ユーザの位置が転入届等の住民異動届の受付け窓口の前に一定時間滞在する場合，ユーザが住民異動届の手続きに役所に訪問したと特定してもよい。
（コ）
「【００５７】
〔１−２．複数段階の需要予測〕
　なお，図１の例では，
予測装置１００がＮ段階の行動の情報に基づいて，Ｎ＋１段階の行動に関する需要を予測する場合を示したが，予測装置１００は，Ｎ＋２段階の行動に関する需要を予測してもよい。
予測装置１００は，Ｎ段階の行動の情報に基づいて，Ｎ＋２段階の行動に関する需要を予測してもよいし，予測したＮ＋１段階の行動に基づいて，Ｎ＋２段階の行動に関する需要を予測してもよい。
【００５８】
　図１の例では
，予測装置１００は，カーディーラ訪問の情報から，車の購入契約に関する需要を予測した後，車の購入契約に関する予測を用いて，対象「自動車」について保険加入に関する需要を予測してもよい。
（サ）
「【００６６】
〔１−５．予測について〕
　なお，
図１の例では，前段階（Ｎ段階）の行動（第１行動）を行ったユーザ数の変化に応じて，次段階（Ｎ＋１段階）の行動（第２行動）を行うユーザ数の変化を予測する場合を示した
（シ）
「【００９３】
　例えば，
図７に示す例において，対象「自動車」は，段階として「Ｎ段階」〜「Ｎ＋２段階」等の需要を予測する段階があることを示す。
対象「自動車」の「Ｎ段階」は，行動種別「ディーラ訪問」であることを示す。また，また，対象「自動車」の「Ｎ＋１段階」は，行動種別「購入契約」であることを示す。
（ス）
「【０１０５】
　
予測部１３３は，取得部１３１により取得されたユーザの位置情報と，位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，対象に関連する需要を予測する。
【０１０６】
　例えば，予測部１３３は，位置において提供される提供物である対象に関連する需要を予測する。例えば，予測部１３３は，位置において提供される提供物を要する対象に関連する需要を予測する。
【０１０７】
　例えば，
予測部１３３は，ユーザの位置情報に対応する時点よりも後における対象に関連する需要を予測する。
【０１０８】
　例えば，
予測部１３３は，第１行動の変化に基づいて，第２行動の変化を予測する。
【０１０９】
　図１の例では，予測部１３３は，カーディーラＭＡやカーディーラＭＢ等の複数のＰＯＩの情報を用いて，需要を予測する。例えば，予測部１３３は，カーディーラＭＡやカーディーラＭＢ等の各ＰＯＩの位置と，各ユーザＵ１〜Ｕ５等の位置との比較に基づいて，所定の期間におけるカーディーラへ来場（訪問）したユーザの数を推定する。
【０１１０】
　例えば，予測部１３３は，日時ＤＴ１にユーザＵ１がＰＯＩであるカーディーラＭＡに位置したことを示す情報に基づいて，日時ＤＴ１にユーザＵ１がカーディーラＭＡに訪問したと推定する。例えば，予測部１３３は，日時ＤＴ２にユーザＵ２がＰＯＩであるカーディーラＭＡに位置したことを示す情報に基づいて，日時ＤＴ２にユーザＵ２がカーディーラＭＡに訪問したと推定する。
【０１１１】
　
図１の例では，予測部１３３は，カーディーラへ訪問したユーザに関する情報に基づいて，対象「自動車」に関する需要を予測する。
予測部１３３は，ユーザのカーディーラ訪問という第１行動に基づいて，第１行動よりも後における対象「自動車」に関する需要を予測する。
予測部１３３は，ユーザのカーディーラへの訪問に関する情報に基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。
【０１１２】
　例えば，
予測部１３３は，図１中の関係情報記憶部１２４に示すようなカーディーラへの訪問と，車の購入契約との関係に関する情報に基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。
【０１１３】
　図１の例では，予測部１３３は，推移グラフＳＧ１１と関係情報記憶部１２４中の対象「自動車」に関する関係情報とに基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。例えば，
予測部１３３は，予測時点が日時ＤＴ１２である場合，日時ＤＴ１１から日時ＤＴ１２までのカーディーラを訪問したユーザ数の変化やカーディーラ訪問と購入契約との間の関係情報とに基づいて，ユーザによる車の購入契約に関する需要を予測する。
（セ）
「【０１３１】
　図９の例では，予測装置１００は，Ｘ国大使館ＥＭに訪問し，ビザを申請したユーザの数，日時ＤＴ２１から日時ＤＴ２２の間において，ビザ申請者数ＣＮ２１からビザ申請者数ＣＮ２２に上昇したことを示す推移グラフＳＧ２１を生成する。
【０１３２】
　そして，
予測装置１００は，Ｘ国大使館ＥＭに訪問し，ビザを申請したユーザに関する情報に基づいて，対象「Ｘ国」に関する需要を予測する
予測装置１００は，Ｘ国大使館ＥＭに訪問し，ビザを申請したユーザの数の変化に基づいて，対象「Ｘ国」に関する需要を予測する。
【０１３３】
　例えば，
予測装置１００は，図９中の関係情報記憶部１２４に示すようなＸ国のビザ申請と，Ｘ国への渡航との関係に関する情報に基づいて，ユーザによるＸ国への渡航に関する需要を予測する。
【０１３４】
　例えば，
図９に示す例において，対象「Ｘ国」は，段階として「Ｎ段階」〜「Ｎ＋１段階」等の需要を予測する段階があることを示す。
（ソ）
「【０１３８】
　図９の例では，予測装置１００は，推移グラフＳＧ２１と関係情報記憶部１２４中の対象「Ｘ国」に関する関係情報とに基づいて，ユーザによるＸ国への渡航に関する需要を予測する。例えば，
予測装置１００は，予測時点が日時ＤＴ２２である場合，日時ＤＴ２１から日時ＤＴ２２までのビザを申請したユーザ数の変化やＸ国のビザ申請と渡航との間の関係情報とに基づいて，ユーザによるＸ国への渡航に関する需要を予測する。
ウ　当初明細書等の上記イの記載から，当初明細書等には次の事項が記載されていると認められる。
（ア）ユーザがＰＯＩに訪問したとの行動（段階Ｎ）から，ユーザの次の行動（段階Ｎ＋１）の結果を「需要」として予測することが記載されている（【００３６】【００５７】【０１０８】）。具体例として，ユーザの位置情報と，位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，対象に関連する需要を予測するものであって（【０１０５】〜【０１０７】），ユーザの位置情報と，位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，ＰＯＩに訪問したことを予測し，ＰＯＩに関連する需要を予測することが記載されている。より具体的には，カーディーラ訪問や車種「車Ｘ」に近接する位置に最も長く滞在するという第１の行動に基づいて，「自動車」や車種「車Ｘ」に関する需要を予測すること（【００２１】【００３５】【００５４】【００９３】【０１０９】〜【０１１２】），教育機関の説明会に参加したユーザ数に基づいて，教育機関への入学（入園）に関する需要を予測すること（【００５０】〜【００５２】），役所や大使館等である場合，ユーザの位置がビザの申請の受付け窓口の前に一定時間滞在する場合，ユーザがビザ申請の手続きに大使館に訪問したと特定し，ユーザの位置が転入届等の住民異動届の受付け窓口の前に一定時間滞在する場合，ユーザが住民異動届の手続きに役所に訪問したと特定すること（【００５６】【０１３３】【０１３４】）が記載されている。
（イ）「〔１−２．複数段階の需要予測〕」として，予測したＮ＋１段階の行動に基づいて，Ｎ＋２段階の行動に関する需要を予測してもよいことが記載されている（【００５７】）。具体例として，「車の購入契約」に関する需要を予測した後，車の購入契約に関する予測を用いて，対象「自動車」について「保険加入」に関する需要を予測することが記載されている（【００５８】）。
（ウ）ユーザの数の変化に基づき需要を予測することが記載されている。具体的には，カーディーラへ訪問したユーザの数の変化に基づき，対象「自動車」に関する需要を予測すること（【００３４】【００４４】【００４７】【０１１３】），教育機関の説明会へ参加したユーザの数の変化に基づいて，対象「教育機関」が提供するサービスに関する需要を予測すること（【００５１】），Ｘ国大使館ＥＭに訪問し，ビザを申請したユーザの数の変化に基づいて，対象「Ｘ国」に関する需要を予測すること（【０１３１】【０１３２】【０１３８】）が記載されている。
エ　しかしながら，当初明細書等には，上記ウ（ア）では，カーディーラ等への訪問である第１の行動（段階Ｎ）から，次の段階（段階Ｎ＋１）の結果を「需要」として予測するものの，「需要の変化」に関する情報を予測するものではない。上記ウ（イ）では，第Ｎ＋１段階の行動が予測された需要を意味する「車の購入契約」であり，第Ｎ＋２段階の行動が予測される需要である「保険加入」であるとして，「需要の変化」に関する情報を予測するものであるとしても，この「需要の変化」に関する情報の予測は，第Ｎ＋１段階の行動に基づき第Ｎ＋２段階の行動を予測するものであって，ユーザの位置情報と，ＰＯＩの位置に基づくユーザのＰＯＩへの「訪問数の推移」に関する情報に基づいて行われるものではない。上記ウ（ウ）では，ユーザの位置と，ユーザ数の変化という「訪問数の推移」基づき，「自動車」等の需要の予測を行うものの，「需要の変化」に関する情報を予測するものではない。
　また，当初明細書等のその他の記載を参照しても，「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問数の推移に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要の変化に関する情報を予測する」ことは，記載されておらず，当初明細書等の記載から自明な事項であるともいえない。
オ　このように，上記補正により補正された「「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問数の推移に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要の変化に関する情報を予測する」」ことは，当初明細書等には記載がなく，当初明細書等から自明の事項でもないから，当初明細書等のすべての記載を総合することにより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。
カ　したがって，本件補正は，当初明細書等に記載された事項の範囲内においてするものとはいえず，特許法１７条の２第３項に規定する要件を満たしていない。
キ　補正事項２が，当初明細書等に記載された事項の範囲内においてするものであると仮定をして，補正の目的の要件を満たすか否かを，以下で検討する。
ク　補正前の「「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要を予測する」」ことは，対象に関連する「需要」を予測することである。これに対し，補正後の「「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問数の推移に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要の変化に関する情報を予測する」」ことは，ＰＯＩへの「訪問数の推移」という，訪問数の時間による変化に関する情報と，ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づき，需要の「変化」に関する情報を予測することである。
　このように，需要の予測に関する点で，産業上の技術分野は同一であるといえるものの，解決しようとする課題が，補正前では，ＰＯＩへの訪問に関する情報に基づいた需要の予測するためのものであるのに対し，補正後では，ＰＯＩへの「訪問数の推移」に関する情報に基づいた，「需要の変化」を予測するためのものであるため，補正前後で解決しようとする課題が異なることは明らかである。
ケ　このように，補正事項２は，補正前の請求項１に記載された発明特定事項である「「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要を予測する」」ことを，「「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問数の推移に関する情報」と「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づき，「前記対象に関連する需要の変化に関する情報を予測する」」とするものであって，補正前の請求項１に記載された発明と補正後の請求項１に記載される発明の解決しようとする課題が同一であるとはいえないことから，減縮を目的とする補正であるとは認められない。
コ　さらに，補正事項２は，請求項の削除，誤記の訂正，明りょうでない記載の釈明を目的とするものではないことは明らかである。
サ　よって，補正事項２は，特許法１７条の２第５項各号のいずれを目的とするものではない。
３　小括
　以上のとおり，本件補正は，特許法１７条の２第３項の規定に違反するものであり，同法１５９条１項で読み替えて準用する同法５３条１項の規定により却下されるべきものである。
　仮に，本件補正が，特許法１７条の２第３項で規定する要件を満たすとしても，特許法１７の２第５項各号の規定に違反するものであり，同法１５９条１項で読み替えて準用する同法５３条１項の規定により却下されるべきものである。
　よって，上記補正の却下の決定の結論のとおり決定する。
第３　本願発明について
１　本願発明
　平成３０年１１月２８日付け手続補正は，上記のとおり却下されたので，本願の請求項１〜１３に係る発明は，平成３０年７月３０日にされた手続補正により補正された請求項１〜１３に記載された事項により特定されるものと認められるところ，その請求項１２に係る発明（以下「本願発明」という。）は，以下のとおりのものである。
「　【請求項１２】
　コンピュータが実行する予測方法であって，
　ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得工程と，
　前記取得工程により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報と，前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報とに基づいて，前記対象に関連する需要を予測する予測工程と，
　を含むことを特徴とする予測方法。」
２　原査定の拒絶の理由
　原査定の拒絶の理由１は，この出願の請求項１−３，７−１３に係る発明は，本願の出願の日前に頒布された下記の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であるから，特許法第２９条第１項第３号に該当し，特許を受けることができない，というものである。
引用文献１：国際公開第２０１５／１５１１９９号
３　引用文献１に記載されている事項
　原査定の拒絶の理由で引用された，本願出願の前に，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，国際公開第２０１５／１５１１９９号公報（２０１５年１０月８日国際公開，以下「引用文献１」という。）には，次の事項が記載されている（下線は当審で付した。）。
（１）
「　本発明の目的は，需要者の商品やサービスを入手するための事前活動に基づき，
より精度の高い需要予測を行うことができる需要予測システム，需要予測方法およびプログラムを提供する
（２）
「　図１は，本発明の実施形態にかかる需要予測システムの構成の一例を示す図である。この
需要予測システムは，検索サーバ１と，需要予測サーバ２
　
検索サーバ１および需要予測サーバ２は，サーバコンピュータであり，
需要予測サーバ２は，そのログに基づいて，飲食サービスに関する需要を予測する。
（３）
「　図３は，需要予測システムが実現する機能を示すブロック図である。
需要予測システムは，
需要予測算出部５３と，
を含む。
（４）
「　図５は，検索条件入力画面の一例を示す図である。図５に示す画面は，特定のＵＲＬを入力することによりユーザ端末３側の画面に表示されるグルメ情報サイトのトップページであり，検索用のキーワードを入力する欄，検索したい店舗が存在する地域を入力する欄，および飲食サービスのジャンルを選択する欄を含む検索条件入力領域７０を有している。
ユーザが検索条件入力領域７０にキーワード，地域，ジャンルといった検索条件を入力し「検索」ボタンを押下する
（５）
「　要求取得部５１が検索条件を含む検索要求データを受信すると，
情報返信部５２はその検索条件を含む検索クエリを用いて商品サービス情報格納部６１に含まれる商品やサービスの情報を検索し，
リスト画面データを生成し，
ユーザ端末３はリスト画面データを受信し，リスト画面を表示出力デバイスに表示させる。
情報返信部５２はこの検索条件を含む検索ログのデータをログ格納部６２に格納する。
（６）
「　より具体的には，
需要予測算出部５３はログ格納部６２に格納される検索ログや詳細表示ログを取得し，その取得されたデータに基づいて，商品やサービスを購入する人数の予測値（人数予測値）や，その人が購入の際に支払う金額の予測値（金額予測値）を算出する。
（７）
「　次に，検索サーバ１が実行する処理についてさらに説明する。図７は，検索サーバ１の処理フローの一例を示す図である。この処理フローは，要求取得部５１が検索条件を含む検索要求データを受信するたびに実行され，検索要求データのそれぞれに対して実行される。以下では，
本需要予測システムが取り扱う商品やサービスは，具体的には飲食サービスであり，またその飲食サービスの種類として店舗そのものを用いている場合の処理の詳細について説明する。
　
要求取得部５１が検索要求データを取得する
検索条件を満たす店舗情報のリスト（リストデータ）を取得する
　図８は，商品サービス情報格納部６１に格納される店舗情報の一例を示す図である。
店舗情報は，店舗（飲食サービス）を一意に特定するサービスＩＤと，名称と，店舗（飲食サービス）のジャンルと，店舗が存在するエリアと，検索条件中の検索キーワードによる検索対象となるキーワードと，それぞれ時間帯ごとの平均的な予算の額を示す予算昼，予算夕および予算夜と，いった属性の情報を含む。
店舗情報は飲食サービスの情報でもある。
　
情報返信部５２が店舗情報のリストを取得すると，
表示順にソートされた店舗情報のリスト（以下ではリストに含まれる店舗情報を「項目」とも記載する）を含むリスト画面のリスト画面データを生成し，
　そして，情報返信部５２は検索条件を示す情報やリストデータに含まれる店舗情報の件数（ヒット件数）などを含む検索ログをログ格納部６２に格納する（ステップＳ１０５）。
図９は，ログ格納部６２に格納される検索ログの一例を示す図である。検索ログは，
表示項目リストと，ユーザ位置などの属性を含む。
ユーザ位置は検索要求データに含まれる情報でありユーザが検索する際にどの町に居たかなどを示す位置の情報である。
（８）
「　図１２や図１３に示す処理フローは，需要予測サーバ２がログ格納部６２に格納された情報を用いて需要を予測するための処理の例を示すものであり，この例では
需要を予測する対象となる店舗ごとに一定時間ごと（例えば１５分ごと）に処理が実行される。
需要予測算出部５３は店舗に来店すると予測される人数である人数予測値と，その来店する人のそれぞれが支払うと予測される金額である金額予測値とを予測する。
　はじめに，需要予測算出部５３は，商品サービス情報格納部６１から，
対象店舗の店舗情報に含まれるエリア，ジャンル，キーワードなどの属性の情報を取得する
　次に，需要予測算出部５３は
取得されたエリア，ジャンル，キーワードなどを組み合わせて１または複数のログ検索条件を生成する
　次に需要予測算出部５３は変数ｉに１を代入して初期化する（ステップＳ２０３）。変数ｉはログ検索条件の番号に相当する。需要予測算出部５３はｉ番目の
ログ検索条件を用いて，ログ格納部６２に格納される検索ログのリストを抽出する
　次に，需要予測算出部５３は変数ｊに１を代入して初期化する（ステップＳ２０５）。変数ｊは検索ログのリスト内の順位に相当する。そして需要予測算出部５３はｊ番目の検索ログを取得し（ステップＳ２０６），その検索ログによる需要予測値への寄与を算出する。より具体的には，まず需要予測算出部５３はｊ番目の
検索ログに含まれる表示項目リストの中に対象店舗が含まれるか否か確認する
　需要予測算出部５３は
検索ログに応じた人数増期待値ｍを算出し，その人数増期待値ｍを人数予測値に加算する
［数１］
　ｃはヒット件数，ｕは同一ユーザの検索ログの件数，
ｐ１ｘはユーザの位置の経度，ｐ１ｙはユーザの位置の緯度，ｐ２ｘは店舗の位置の経度，ｐ２ｙは店舗の位置の緯度である。
全ての検索ログや詳細表示ログについての処理が終わると，需要予測算出部５３により算出された本物の人数予測値となる。
　人数予測値は，対象店舗が満たす検索条件を有するユーザリクエストの数が多いほど大きくなり，またそれぞれのユーザリクエストに含まれる検索条件を満たす店舗の数が多いほど小さくなる。また人数予測値は，それぞれのユーザリクエストを送信するユーザが送信する他のユーザリクエストの数が多いほど小さくなり，
それぞれのユーザリクエストに含まれるユーザの位置が対象店舗の位置に近いほど大きくなる。
　
人数予測値が加算されると，需要予測算出部５３は検索ログに含まれるユーザが対象店舗を利用する場合の利用金額を予測する
。金額を予測する際には，需要予測算出部５３は需要予測サーバ２に接続される図示しない決済システムから検索ログに含まれるユーザＩＤのユーザの飲食サービスに対する過去の支払履歴として店舗のサービスＩＤと支払額と支払時刻とを取得し，そのサービスＩＤで特定される店舗情報におけるその支払時刻に応じた予算と支払額との比を計算する。
４　引用発明
　上記３に記載した引用文献１の記載によれば，引用文献１には，次のとおりの発明（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。
　需要予測算出部５３を含む需要予測システムが実行する方法であって，
　ユーザが，検索条件入力領域７０にキーワード，地域，ジャンルといった検索条件を入力し，「検索」ボタンを押下すると，情報返信部５２はその検索条件を含む検索クエリを用いて商品サービス情報格納部６１に含まれる商品やサービスの情報を検索し，情報返信部５２は，この検索条件を含む検索ログのデータをログ格納部６２に格納し，ログ格納部６２に格納される検索ログは，表示項目リストと，検索要求データに含まれる情報であり，ユーザが検索する際にどの町に居たかなどを示す位置の情報である，ユーザ位置などの属性を含み，
　需要予測算出部５３が，ログ格納部６２に格納される検索ログを取得し，その取得されたデータに基づいて，商品やサービスを購入する人数の予測値（人数予測値）や，その人が購入の際に支払う金額の予測値（金額予測値）を算出する方法であって，
　対象店舗の店舗情報に含まれるエリア，ジャンル，キーワードなどの属性の情報を取得し，
　ここで，店舗情報は，店舗（飲食サービス）を一意に特定するサービスＩＤと，名称と，店舗（飲食サービス）のジャンルと，店舗が存在するエリアと，検索条件中の検索キーワードによる検索対象となるキーワードと，それぞれ時間帯ごとの平均的な予算の額を示す予算昼，予算夕および予算夜と，いった属性の情報を含み，
　取得されたエリア，ジャンル，キーワードなどを組み合わせて，１または複数のログ検索条件を生成し，
　ログ検索条件を用いて，ログ格納部６２に格納される検索ログのリストを抽出し，
　検索ログに含まれる表示項目リストの中に対象店舗が含まれるか否か確認し，
　全ての検索ログについての処理が終わるまで，検索ログに応じた人数増期待値ｍを下記［数１］に基づき算出し，その人数増期待値ｍを人数予測値に加算することで，人数予測値を更新し，
　人数予測値が更新されると，検索ログに含まれるユーザが，サービスＩＤで特定される対象店舗を利用する場合の利用金額を予測する
　方法。
［数１］
　ここで，ｐ１ｘはユーザの位置の経度，ｐ１ｙはユーザの位置の緯度，ｐ２ｘは店舗の位置の経度，ｐ２ｙは店舗の位置の緯度である。
５　引用発明との対比
（１）引用発明の「需要予測算出部５３を含む需要予測システム」，「ユーザの位置の経度」及び「ユーザの位置の緯度」からなるもの，「対象店舗」，「店舗の位置の経度」及び「店舗の位置の緯度」からなるものは，それぞれ，本願発明の「コンピュータ」，「ユーザの位置情報」，「ＰＯＩ（Point　of　Interest）」，「ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報」に相当する。
（２）引用発明では，ユーザの位置の緯度，経度，店舗の緯度，経度を用いて［数１］の計算を行うことから，引用発明における，［数１］の計算を行うためのユーザの位置の緯度，経度，店舗の緯度，経度は何らの手段を用いて取得されていることは明らかであるから，この何らの手段が，本願発明の「ユーザの位置情報と，ＰＯＩ（Point　of　Interest）の位置情報とを取得する取得工程」に相当する。
（３）引用発明の人数予測値は，［数１］に基づき算出された人数期待値ｍを人数予測値に加算することで，更新されるものであって，［数１］は，ユーザの位置の経度，緯度，店舗の位置の経度，緯度を変数として含んでいることから，人数予測値は，ユーザの位置の経度，緯度，店舗の位置の経度，緯度に基づき算出されるものであって，ユーザの位置が対象店舗の位置に応じて変化するものである。そうすると，引用発明における，人数予測値は，ユーザの位置の経度，緯度，店舗の位置の経度，緯度に基づく情報に応じて変化するものであるという機能を有する点で，本願の「前記取得工程により取得された前記ユーザの位置情報及び前記ＰＯＩの位置情報に基づく前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報」に相当する。
（４）引用発明の店舗情報には，店舗（飲食サービス）を一意に特定するサービスＩＤ，及び，店舗が存在するエリアが含まれている。そうすると，引用発明における，店舗（飲食サービス）を一意に特定するサービスＩＤは，対象店舗のエリアに対応付けられている点で，本願発明の「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」に相当する。
（５）引用発明の，人数予測値が更新されると，需要予測算出部５３は検索ログに含まれるユーザが，サービスＩＤで特定される対象店舗を利用する場合の利用金額を予測する機能は，本願発明の「前記ユーザの前記ＰＯＩへの訪問に関する情報」と，「前記ＰＯＩにおける位置に対応付けられた対象に関する情報」とに基づいて，「前記対象に関連する需要を予測する」に相当する。
（６）引用発明の需要予測算出部５３を含む需要予測システムは，需要の予測をする方法を実行する点で，本願発明の「コンピュータが実行する予測方法」に相当する。
（７）以上によれば，本願発明と引用発明との間に，差異はない。
　したがって，本願発明は，引用発明である。
第４　むすび
　以上のとおり，本願発明は，特許法２９条１項３号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。