【事件の表示】
　特願２０１８−　４１３６８「データ出力装置、データ出力方法及びプログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和　１年　９月１９日出願公開、特開２０１９−１５９４３５、請求項の数（６）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本件審判請求に係る出願（以下，「本願」という。）は，平成３０年３月８日の出願であって，同年１１月２６日付けで審査請求がされ，平成３０年１２月２５日付けで拒絶理由通知（平成３１年１月８日発送）がなされ，平成３１年１月３１日付けで意見書が提出されるとともに，同日付けで手続補正がなされたが，同年２月８日付けで拒絶査定（同年２月１９日謄本送達）がなされた。
　これに対して，「原査定を取り消す。本願の発明は特許すべきものとする、との審決を求める。」ことを請求の趣旨として，平成３１年４月１１日付けで審判請求がなされるとともに，同日付けで手続補正がなされ，令和元年６月３日付けで審査官により特許法第１６４条第３項に定める報告（前置報告）がなされた。
　そして，令和２年２月１４日付けで当審拒絶理由通知（同年２月１８日発送）がなされ，令和２年４月６日付けで意見書が提出されるとともに，同日付けで手続補正がなされたものである。
第２　原査定の概要
　原査定（平成３１年２月８日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。
　本願の請求項１ないし７に係る発明は，以下の引用文献ＡないしＣに基づいて，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（以下，「当業者」という。）が容易に発明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。
　引用文献等一覧
　　Ａ．特開２０１２−０６８９６５号公報
　　Ｂ．特開２００５−２２７７９４号公報
　　Ｃ．国際公開第２０１６／１８９９０５号
第３　当審拒絶理由の概要
　当審拒絶理由の概要は次のとおりである。
　本願の請求項１ないし６に係る発明は，以下の引用文献１ないし３に基づいて，当業者が容易に発明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。
　引用文献等一覧
　　１．特開２００５−２２７７９４号公報（原査定の引用文献Ｂ）
　　２．特開２０１２−０６８９６５号公報（原査定の引用文献Ａ）
　　３．国際公開第２０１６／１８９９０５号（原査定の引用文献Ｃ）
第４　本願発明
ア　本願請求項１〜６に係る発明（以下，それぞれ「本願発明１」〜「本願発明６」という。）は，令和２年４月６日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１〜６に記載された事項により特定される発明であり，本願発明１は以下のとおりの発明である。
「複数の処理モジュールのいずれかによって生成された出力データを、該出力データの利用主体へ出力するように構成された出力部を備え、
　前記複数の処理モジュールの各々は、前記利用主体の属性毎に用意された相互に異なる学習済みモデルであって、少なくとも１つの入力データに基づいて前記入力データとは異なる出力データを生成するように構成されており、
　前記属性に関する指定を前記利用主体から受け付けるように構成された受付部と、
　前記利用主体へ出力データを出力する処理モジュールを、前記指定に基づいて前記複数の処理モジュールから選択するように構成された選択部とをさらに備え、
　前記複数の処理モジュールは、第１及び第２の処理モジュールを含み、
　前記第１及び第２の処理モジュールの各々は、対象の観測結果を?す出力データを生成するように構成されており、
　前記第１及び第２の処理モジュールの一方による前記対象の観測精度は、他方による前記対象の観測精度よりも高く、
　前記出力データは、前記利用主体が認識可能な状態に加工可能である、データ出力装置。」
イ　なお，本願発明２〜本願発明４は，本願発明１を直接・間接に減縮した発明であり，本願発明５及び本願発明６は，本願発明１をそれぞれ，「方法の発明」及び「プログラムの発明」として特定したものである。
第５　引用文献に記載されている技術的事項及び引用発明の認定
１　引用文献１について
ア　本願の出願日前に頒布（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）され，原審の拒絶の査定の理由である上記平成３０年１２月２５日付けの拒絶理由通知において引用された上記引用文献Ｂには，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。
（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　「【０２３５】
　また、近傍指示パラメータＧは、対象とする事象や標準モデルの出力分布によって異なってもよいし、繰り返し回数Ｒによって変化させてもよい。
（第４の実施の形態）
　図１９は、本発明の
第４の実施の形態における標準モデル作成装置
本発明に係る標準モデル作成装置がコンピュータシステムにおけるサーバ４０１に組み込まれた例
【０２３６】
　
サーバ４０１は、通信システムにおけるコンピュータ装置等であり
標準モデル作成装置として、
参照モデル準備部４０２と、参照モデル記憶部４０３と、利用情報受信部４０４と、参照モデル選択部４０５と、標準モデル作成部４０６と、書き込み部４１３とを備える
【０２３７】
　カメラ４１１により、顔の画像データが収集され、画像データ蓄積部４１２に顔画像データが蓄積される。参照モデル準備部４０２は、画像データ蓄積部４１２が蓄積した顔画像データを用いて話者ごとに参照モデル４２１を作成し、参照モデル記憶部４０３に記憶する。
【０２３８】
　
利用情報受信部４０４は、利用者が希望する顔認識の対象となる人間の年齢の年代と性別の情報を利用情報４２４として電話４１４により受信する
参照モデル選択部４０５は、利用情報受信部４０４が受信した利用情報４２４に基づいて、参照モデル記憶部４０３が記憶している参照モデル４２１の中から、利用情報４２４が示す年代と性別の話者に対応する参照モデル４２３を選択する
【０２３９】
　
標準モデル作成部４０６は、参照モデル選択部４０５が選択した話者の顔画像の参照モデル４２３に対する確率又は尤度を最大化又は極大化するように標準モデル４２２を作成する処理部
【０２４０】
　
書き込み部４１３は、標準モデル作成部４０６が作成した標準モデル４２２をＣＤ−ＲＯＭなどのストレージデバイスに書き込む
Ｂ　「【０２４９】
　次に、
本実施の形態を、行動予測に基づいてお店などを紹介する情報提供システムに適用した具体例
情報提供システムは、通信ネットワークで接続されたカーナビゲーション装置と情報提供サーバ装置から構成される
【０２５０】
　まず、利用者は、カーナビゲーション装置を用いて、電話回線４１４で接続されたサーバ４０１に対して、自分用の行動予測モデルの作成を依頼する。
【０２５１】
　具体的には、
利用者は、カーナビゲーション装置が表示する項目選択画面
のボタンを押す
と、利用者の住所（利用場所）、年齢、性別、趣味などを入力する画面になる
（中略）
【０２５５】
　次に、
サーバ４０１は、転送されてきた個人情報（利用情報）に基づいて
行動予測モデルを作成する
出力は、お店Ａの情報を提示する確率、お店Ｂの情報を提示する確率、お店Ｃの情報を提示する確率、駐車場の情報を提示する確率などである
Ｃ　「【０２６１】
　また、
参照モデル準備部４０２は
【０２６２】
　また、
標準モデルを作成したのちに、さらにデータにより学習してもよい
イ　上記Ａの記載内容からすると，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。
「参照モデル記憶部，利用情報受信部，参照モデル選択部，標準モデル作成部，書き込み部を備える標準モデル作成装置であって，
　利用情報受信部は，利用者の年代と性別の情報を利用情報として受信し，
　参照モデル選択部は，前記利用情報受信部が受信した前記利用情報に基づいて，参照モデル記憶部が記憶している参照モデルの中から，前記利用情報が示す年代と性別に対応する参照モデルを選択し，
　標準モデル作成部は，参照モデル選択部が選択した参照モデルに対する標準モデルを作成し， 
　書き込み部は，標準モデル作成部が作成した標準モデルをデバイスに書き込むことを特徴とする標準モデル作成装置。」
２　引用文献２について
ア　本願の出願日前に頒布（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）され，原審の拒絶の査定の理由である上記平成３０年１２月２５日付けの拒絶理由通知において引用された上記引用文献Ａには，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。
（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
Ｄ　「【要約】
【課題】検知対象物を検知する性能が向上した画像認識装置の提供。
【解決手段】赤外線カメラ１０によって生成される前方画像５０から、前方領域に存在する歩行者を表す画像５０ａを検知する画像認識装置１００である。赤外線カメラ１０は、前方領域の明るさに応じてカメラゲインを変更することによりコントラストの調整された前方画像５０を生成する。そのため、
画像認識装置１００は、複数群のサンプル画像６１ａ〜６３ａのコントラストに応じて作成された複数の事前学習モデル３１〜３３を記憶するデータベース３０と、当該カメラゲインに対応する事前学習モデル３１〜３３をデータベース３０に記憶された複数の事前学習モデル３１〜３３から選択する最適モデル選択部２７と、選択された事前学習モデル３４に基づいて前方画像５０から歩行者を表す画像５０ａを検知する歩行者認識部２１と、を備える
Ｅ　「【００４９】
　上述した
事前学習モデル３１〜３３を生成する際に設定される認識率及び誤認識率の目標値は、事前学習モデル３１〜３３毎に異なっていてもよい。認識率は、事前学習モデルを作成するためのサンプル画像のコントラストが高くなるほど、高い値が設定されてよい。一方、誤認識率は、事前学習モデルを作成するためのサンプル画像のコントラストが低くなるほど、低い値が設定されてよい
イ　上記Ｄ及びＥの記載内容からすると，引用文献２には，次のとおりの技術が記載されているものと認められる。
「複数の事前学習モデルごとに，認識率及び誤認識率の目標値が異なるように複数の事前学習モデルを構成する」技術。
３　引用文献３について
ア　本願の出願日前に頒布（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）され，原審の拒絶の査定の理由である上記平成３０年１２月２５日付けの拒絶理由通知において引用された上記引用文献Ｃには，図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。
（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。）
Ｆ　「[0068]
　＜＜４．動作処理例＞＞
　図１１は、
本実施形態に係る情報処理システム１において実行される情報提供処理の流れ
[0069]
　まず、
端末装置１００は、コンテキストを示す情報を収集する
次いで、端末装置１００は、コンテキストを示す情報をサーバ２００へ送信する
[0070]
　
次に、サーバ２００は、モデル選択アルゴリズムに選択対象の複数のモデルを割り当てる
サーバ２００は、モデル選択アルゴリズムによりモデルを選択して
選択したモデルを用いてアイテムを生成する
そして、サーバ２００は、生成したアイテムを示す情報を端末装置１００へ送信する
[0071]
　
次に、端末装置１００は、サーバ２００から受信したアイテムをユーザへ出力する
次いで、端末装置１００は、アイテムに対するユーザからのフィードバックを取得して、取得したユーザフィードバックを示す情報をサーバ２００へ送信する
[0072]
　
そして、サーバ２００は、端末装置１００から受信したユーザフィードバックを示す情報に基づいて、モデル選択アルゴリズムに割り当てられたモデルの各々のパラメータを更新することで、学習を行う
イ　上記Ｆの記載内容からすると，引用文献３には，次のとおりの技術が記載されているものと認められる。
「モデル選択アルゴリズムにより選択されたモデルを用いて生成されたアイテムをユーザに出力し，前記アイテムに対する前記ユーザからのフィードバックを示す情報を受信し，当該情報に基づいて，前記モデル選択アルゴリズムに係るパラメータを更新する」技術。
第６　対比・判断
１　本願発明１について
（１）対比
ア　本願発明１と引用発明とを対比する。
（ア）引用発明の「参照モデル」，「標準モデル」，及び「書き込み部」は，それぞれ，本願発明１の「処理モジュール」，「出力データ」，及び「出力部」に相当する。また，引用発明の「参照モデル記憶部が記憶している参照モデルの中から」「参照モデルを選択」との記載から，引用発明の参照モデル記憶部には，複数の参照モデルが記憶されていることは明らかである。
　してみると，本願発明１と引用発明とは，後記する点で相違するものの，“複数の処理モジュールのいずれかによって生成された出力データを出力するように構成された出力部を備え”る点で共通する。
（イ）引用発明の「利用者」，「利用者の年代と性別」は，それぞれ，本願発明１の「利用主体」，「属性」に相当する。そして，引用発明の「利用情報受信部は，利用者の年代と性別の情報を利用情報として受信」するとの記載，「参照モデル選択部は，前記利用情報受信部が受信した前記利用情報に基づいて，参照モデル記憶部が記憶している参照モデルの中から，前記利用情報が示す年代と性別に対応する参照モデルを選択」するとの記載からすると，引用発明の複数の「参照モデル」は，受信した利用者の年代と性別の情報に基づいて選択されるものであるから，利用者の属性に基づいて選択される相互に異なるモデルといえるものである。また，引用発明の具体例として，上記Ｂの段落【０２５５】に，「サーバ４０１は、転送されてきた個人情報（利用情報）に基づいて・・・行動予測モデルを作成する・・・出力は、お店Ａの情報を提示する確率、お店Ｂの情報を提示する確率、お店Ｃの情報を提示する確率、駐車場の情報を提示する確率などである」と記載されるように，引用発明の標準モデル作成装置においても，入力データに基づいて，前記入力データとは異なる出力データを出力するものであるといえる。さらに，引用発明の上記Ｃに「参照モデル準備部４０２は、・・・標準モデルを作成したのちに、さらにデータにより学習してもよい」と記載されるように，引用発明の「参照モデル」は，学習済みモデルといえるものである。
　してみると，本願発明１と引用発明とは，“複数の処理モジュールの各々は，利用主体の属性毎に用意された相互に異なる学習済みモデルであって，少なくとも１つの入力データに基づいて前記入力データとは異なる出力データを生成するように構成されて”いる点で共通する。
（ウ）引用発明の「利用情報受信部」及び「参照モデル選択部」は，それぞれ，本願発明１の「受信部」及び「選択部」に相当する。そうすると，引用発明の「利用情報受信部は，利用者の年代と性別の情報を利用情報として受信」するとの記載，「参照モデル選択部は，前記利用情報受信部が受信した前記利用情報に基づいて，参照モデル記憶部が記憶している参照モデルの中から，前記利用情報が示す年代と性別に対応する参照モデルを選択」するとの記載，及び上記（イ）の検討内容を踏まえると，本願発明１と引用発明とは，“属性に関する指定を利用主体から受け付けるように構成された受付部と”，“前記利用主体へ出力データを出力する処理モジュールを，前記指定に基づいて複数の処理モジュールから選択するように構成された選択部とをさらに備え”る点で共通する。
（エ）そして，上記（ア）ないし（ウ）の検討内容を踏まえると，引用発明の「標準モデル作成装置」は，入力された利用者の利用情報に基づいて，複数の参照モデルから対応する参照モデルを選択し，当該参照モデルを用いて利用者に提供する標準モデルを作成して出力するものであるから，本願発明１の「データ出力装置」に相当するといえる。
イ　以上から，本願発明１と引用発明とは，以下の点で一致し，また，以下の点で相違する。
（一致点）
　複数の処理モジュールのいずれかによって生成された出力データを出力するように構成された出力部を備え，
　前記複数の処理モジュールの各々は，利用主体の属性毎に用意された相互に異なる学習済みモデルであって，少なくとも１つの入力データに基づいて前記入力データとは異なる出力データを生成するように構成されており，
　前記属性に関する指定を前記利用主体から受け付けるように構成された受付部と，
　前記利用主体へ出力データを出力する処理モジュールを，前記指定に基づいて前記複数の処理モジュールから選択するように構成された選択部とをさらに備える，データ出力装置。
（相違点１）
　本願発明１の「出力部」が，「出力データの利用主体へ出力する」ものであるのに対し，引用発明の「書き込み部」は，標準モデル作成部が作成した標準モデル（請求項１記載の発明の「出力データ」に相当）をデバイスに書き込むものである点。
（相違点２）
　本願発明１が「前記複数の処理モジュールは、第１及び第２の処理モジュールを含み」，「前記第１及び第２の処理モジュールの各々は、対象の観測結果を示す出力データを生成するように構成されており」，「前記第１及び第２の処理モジュールの一方による前記対象の観測精度は、他方による前記対象の観測精度よりも高い」ものであるのに対し，引用発明は，複数の「参照モデル」を含むものではあるが，これら複数の参照モデルがどのようなものであるか明記されていない点。
（相違点３）
　本願発明１の「出力データ」が，「利用主体が認識可能な状態に加工可能である」のに対して，引用発明の「標準モデル」は，そのようなものであるか明記されていない点。
（２）相違点についての判断
　引用発明の「書き込み部」において，ＣＤ−ＲＯＭなどのデバイスに書き込むことに替えて，通信ネットワークで接続された利用者が用いる装置へ出力するように構成すること，すなわち上記相違点１に係る構成とすることは，当業者の通常の創作能力の発揮によって容易になし得たことである。
　また，引用発明において，複数の参照モデルを作成するように構成することや，学習モデルを用いて利用者にどのようなデータを出力データとして提供するかについては，設計者が必要に応じて適宜定めうる設計的事項に過ぎない。そして，上記引用文献２の上記Ｄ及び上記Ｅに記載されるように，複数の学習モデルの各々について，観測精度を異なるように構成する技術思想についても，本願の出願日前において，当業者には周知の技術であり，引用発明においても，上記相違点２に係る構成とすることは，当業者の通常の創作能力の発揮によって容易になし得たことである
　しかしながら，上記相違点１及び相違点２に加えて，利用主体に応じて，「出力データ」を「利用主体が認識可能な状態に加工可能」とする構成をさらに備える点については，引用文献１ないし引用文献３には記載されておらず，本願の出願日前において周知技術だったともいえない。
　したがって，本願発明１は，当業者であっても，引用発明，引用文献２及び引用文献３に記載の技術に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
２　本願発明２ないし本願発明４について
　本願発明２ないし本願発明４は，本願発明１を直接・間接に減縮した発明であり，本願発明１と同様に，「出力データ」が，「利用主体が認識可能な状態に加工可能である」構成を備えるものであるから，上記「１　本願発明１について」と同じ理由により，当業者であっても，引用発明，引用文献２及び引用文献３に記載の技術に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
３　本願発明５及び本願発明６について
　本願発明５及び本願発明６は，本願発明１をそれぞれ，「方法の発明」及び「プログラムの発明」として特定したものであり，本願発明１と同様に，「出力データ」が，「利用主体が認識可能な状態に加工可能である」構成を備えるものであるから，上記「１　本願発明１について」と同じ理由により，当業者であっても，引用発明，引用文献２及び引用文献３に記載の技術に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
第７　原査定について
　当審拒絶理由に対する応答時の令和２年４月６日付けの補正により，補正後の請求項１，５，６は，「出力データ」が，「利用主体が認識可能な状態に加工可能である」構成を備えるものとなった。
　当該「出力データ」が，「利用主体が認識可能な状態に加工可能である」構成は，原査定における引用文献Ａ，Ｂ，Ｃには記載されておらず，本願出願前における周知技術でもないので，本願発明１ないし６は，当業者であっても，引用文献Ａ，Ｂ，Ｃに記載された発明に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
　したがって，原査定を維持することはできない。
第８　むすび
　以上のとおり，原査定の理由によっては，本願を拒絶することはできない。
　また，他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　よって結論のとおり審決する。