【事件の表示】
　特願２０１５−　５７２０９「抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成２８年１０月　６日出願公開、特開２０１６−１７７５３６、請求項の数（１１）〕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
　本願は、平成２７年３月２０日の出願であって、平成３０年５月２日付けで拒絶理由通知がなされ、平成３０年７月１７日に意見書の提出及び手続補正がなされたが、平成３０年１０月２５日付けで拒絶査定（原査定）がなされ、これに対し、平成３１年２月６日に拒絶査定不服審判の請求がなされると同時に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３０年１０月２５日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。
　本願請求項１−１１に係る発明は、下記の引用文献１−３に記載された発明に基いて、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。
引用文献等一覧
１．特表２０１５−５０１９９０号公報
２．田頭 幸浩　外２名、オンライン広告におけるＣＶＲ予測モデルの素性評価、第６回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第１２回日本データベース学会年次大会）［ｏｎｌｉｎｅ］、日本、電子情報通信学会データ工学研究専門委員会日本データベース学会情報処理学会データベースシステム研究会、２０１４年　５月　３日
３．国際公開第０１／０６７３１９号
第３　本願発明
　本願請求項１−１１に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」−「本願発明１１」という。）は、平成３１年２月６日の手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１−１１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、２は以下のとおりの発明である（なお、下線は、審判請求人が、補正箇所を示すために付与したものである。）。
「【請求項１】
　共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部と、
　広告コンテンツの配信対象であるユーザの属性に基づき分類される複数のユーザ群のいずれか毎に、前記複数の広告コンテンツの
いずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる
　前記取得部によって取得された指標値と前記複数のユーザ群のいずれかとの相関性に基づいて、前記複数の広告コンテンツの中から、前記複数のユーザ群のいずれかに属するユーザに配信される広告コンテンツを抽出する抽出部と、
　を備えたことを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
　共通した宣伝対象の異なる特徴を示す複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部と、
　広告コンテンツの配信対象であるユーザの属性に基づき分類されるユーザ群毎に、前記複数の広告コンテンツの
いずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる
　前記取得部によって取得された指標値と前記ユーザ群との相関性に基づいて、前記複数の広告コンテンツの中から、前記ユーザに配信される広告コンテンツを抽出する抽出部と、
　を備えたことを特徴とする抽出装置。」
　なお、本願発明３−７は、本願発明１または２を減縮した発明である。
　本願発明８は、本願発明１に対応する方法の発明であり、本願発明１とカテゴリ表現が異なるだけの発明である。
　本願発明９は、本願発明１の各部に対応する手順をコンピュータに実行させるプログラムの発明である。
　本願発明１０は、本願発明２に対応する方法の発明であり、本願発明２とカテゴリ表現が異なるだけの発明である。
　本願発明１１は、本願発明２の各部に対応する手順をコンピュータに実行させるプログラムの発明である。
第４　引用文献、引用発明等
１．引用文献１について
　原査定の拒絶の理由に引用された引用文献１（特表２０１５−５０１９９０号公報）には、図面とともに次の事項が記載されている（下線は、当審において付与した。）。
ア．「【００１９】
　広告パブリッシャ１００は、広告主１１０から広告を受領して記憶し、記憶した広告のうちの何れが異なるコンテンツプロバイダ１３０のコンテンツと併せて表示するのに最も適しているかを識別し、認識された広告を表示のためにクライアント１２０に提供する。
広告パブリッシャ１００は、グラフィカルユーザインタフェースなどの、広告主１１０に１または複数の広告を含む広告キャンペーンを定義させるインタフェースを提供し
【００２０】
　より具体的には、
広告パブリッシャ１００は、広告データベース１０１と、統計データベース１０２と、広告選択モジュール１０３と、キャンペーン調整モジュール１０４とを含む。
イ．「【００４４】
　
キャンペーン調整モジュール１０４はさらに、図６に示すように、特定のターゲット人口統計層に対して用いるためのキャンペーンの最高の広告を選択するために用いられてもよい。
複数の広告はキャンペーン全体の異なる表示、または異なるメッセージを示すことができ
【００４５】
　
ターゲットグループ（たとえば男性、２０歳から３０歳までの人など）
【００４６】
　何れかの場合において、
広告パブリッシャ１００は、ターゲットグループのユーザに広告キャンペーンの複数の広告を提供し（６２０）、ターゲットグループにおける異なる広告に対する広告メトリック値を決定する（６３０）。広告パブリッシャ１００は次いで、ターゲットグループに対して、最も高い広告メトリック値を有する広告などの、広告のメトリック値に基づいて最も効果的である広告（複数可）を識別する（６４０）。広告パブリッシャは次いで、広告主１１０に対して、識別された最も効果的である広告（複数可）を、ターゲットグループに対する広告（複数可）として表示し、他の広告をターゲットグループに対して表示する広告から除外する提案を送信する（６５０）。
　前記ア．イ．によれば、引用文献１には、次の事項が記載されているといえる。
・前記ア．の「広告パブリッシャ１００は、広告データベース１０１と、統計データベース１０２と、広告選択モジュール１０３と、キャンペーン調整モジュール１０４とを含む。」の記載、前記イ．の「キャンペーン調整モジュール１０４はさらに、図６に示すように、特定のターゲット人口統計層に対して用いるためのキャンペーンの最高の広告を選択するために用いられてもよい。」の記載によれば、引用文献１には広告パブリッシャ１００が記載され、その広告パブリッシャ１００は、特定のターゲット人口統計層に対して用いるためのキャンペーンの最高の広告を選択するキャンペーン調整モジュール１０４を有すること、が記載されているといえる。
・前記ア．の「広告パブリッシャ１００は、グラフィカルユーザインタフェースなどの、広告主１１０に１または複数の広告を含む広告キャンペーンを定義させるインタフェースを提供し」の記載、前記イ．の「まず、広告パブリッシャ１００は広告主１１０から広告キャンペーンの定義を受信する。広告キャンペーンは、たとえば図２のユーザインタフェース２００に指定されているように、複数の広告を含むことができ」の記載によれば、引用文献１には、広告パブリッシャ１００において、広告主１１０に広告キャンペーンを定義させるインタフェース２００を提供し、当該ユーザインタフェース２００で指定された複数の広告を含む広告キャンペーンの定義を受信すること、が記載されているといえる。
・前記イ．の「複数の広告はキャンペーン全体の異なる表示、または異なるメッセージを示すことができ」の記載によれば、引用文献１には、前記複数の広告はキャンペーン全体の異なる表示、または異なるメッセージを示すこと、が記載されているといえる。
・前記イ．の「特定のターゲット人口統計層に対して用いるためのキャンペーンの最高の広告を選択する」及び「ターゲットグループ（たとえば男性、２０歳から３０歳までの人など）」の記載によれば、引用文献１には、ターゲットグループが、男性、２０歳から３０歳までの人のような特定の人口統計層のグループであること、が記載されているといえる。
・前記イ．の「広告パブリッシャ１００は、ターゲットグループのユーザに広告キャンペーンの複数の広告を提供し（６２０）、ターゲットグループにおける異なる広告に対する広告メトリック値を決定する（６３０）。広告パブリッシャ１００は次いで、ターゲットグループに対して、最も高い広告メトリック値を有する広告などの、広告のメトリック値に基づいて最も効果的である広告（複数可）を識別する（６４０）。広告パブリッシャは次いで、広告主１１０に対して、識別された最も効果的である広告（複数可）を、ターゲットグループに対する広告（複数可）として表示し、他の広告をターゲットグループに対して表示する広告から除外する提案を送信する（６５０）。」の記載によれば、引用文献１には、広告パブリッシャ１００において、前記（６２０）から（６５０）までの動作を行うこと、が記載されているといえる。
　したがって、上記引用文献１には次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
＜引用発明＞
「特定のターゲット人口統計層に対して用いるためのキャンペーンの最高の広告を選択するキャンペーン調整モジュール１０４を有し、
　広告主１１０に広告キャンペーンを定義させるインタフェース２００を提供し、当該ユーザインタフェース２００で指定された複数の広告を含む広告キャンペーンの定義を受信し、
　前記複数の広告は、キャンペーン全体の異なる表示、または異なるメッセージを示し、
　特定の人口統計層であるターゲットグループのユーザに、広告キャンペーンの複数の広告を提供し（６２０）、
　ターゲットグループにおける異なる広告に対する広告メトリック値を決定し（６３０）、
　ターゲットグループに対して、最も高い広告メトリック値を有する、最も効果的である広告（複数可）を識別し（６４０）、
　広告主１１０に対して、識別された最も効果的である広告を、ターゲットグループに対する広告（複数可）として表示し、他の広告をターゲットグループに対して表示する広告から除外する提案を送信する（６５０）、
　広告パブリッシャ１００。」
２．引用文献２について
　原査定の拒絶の理由に引用された引用文献２（「オンライン広告におけるＣＶＲ予測モデルの素性評価」）には、次の事項が記載されている。
ウ．「本稿ではクリック課金型広告の配信ログを用いてＣＶＲ予測モデルの素性を評価し、その有用性を検証する．クリック課金型広告とは、広告が配信されたページを閲覧しているユーザーが広告をクリックして広告主の設定したページに移動した場合に、入札額に基づき課金される仕組みである．広告クリック時に課金が行われることから、本稿では広告クリックを経たコンバージョン(post-click conversion) 確率の予測について扱う．」（１ペジ右欄２３−３０行）
エ．「３．２　素性
　素性は種類に応じてグループ分けを行った。それぞれのグループの詳細は表２にまとめている。
　広告主に紐づく素性としては広告の階層構造情報に加え、画像広告の場合は画像の情報を用いた。広告の階層構造は、広告主、キャンペーン、広告グループ、広告の順に粒度が細かくなる。それぞれのＩＤを素性として用いた。コンバージョンに至るかどうかは、広告クリック後に遷移するランディングページの影響があると考えられるため、そのＵＲＬのＩＤを用いた。ユーザーに紐づく素性としてはアクセスしたデバイス種別に加えて、可能であれば性別、年代、地域情報、ウェブ上での行動履歴をもとに推定した興味カテゴリを用いた。」（３頁右欄１３−２６行）
オ．表２として、以下の表が記載されている。（３頁右欄）
カ．「４. 予測モデル
３章で示したデータセットと素性を用いてＣＶＲ予測モデルを構築した．ＣＶＲ予測モデルとしては、以下の式で表現されるロジスティック回帰モデルを用いた．
なお、c ∈ {+1，-1} はコンバージョンしたか否かを表す変数であり、c = +1 の時にコンバージョンしたことを、c = -1 の時にコンバージョンしなかったことを表す．また、p(c = +1 | a,p,u)は広告a、パブリッシャーp、ユーザーu が与えられた時に、コンバージョンする確率を表す．x(a,p,u) はその3つから抽出された素性ベクトルを、w はその素性に対応する重みベクトルを表現している．」（４頁左欄１８−２９行）
　前記ウ．−カ．によれば、引用文献２には、次の事項（引用文献２に記載された技術的事項）が記載されている。
＜引用文献２に記載された技術事項＞
　クリック課金型広告の配信ログであるデータセットとユーザーに紐づく素性である性別、年代、地域、デバイス識別、興味カテゴリとを用いて、
の式で表現されるロジスティック回帰モデルでＣＶＲ予測モデルを構築すること
３．引用文献３について
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献３（国際公開第０１／０６７３１９号）には、図面とともに次の事項が記載されている。
キ．「情報提供装置３０が行う処理は、広告反応履歴記録処理と、広告効果解析処理と、広告対象者層判定処理の３つのモードを有する。
広告反応履歴記録処理は、同一商品に対する複数の広告情報の１つを無作為に選択してユーザに送信し、ユーザの商品の詳細情報へのアクセス状況と広告した商品の購入状況を反応履歴として記録する処理
広告効果解析処理は、得られた反応履歴を集計し、広告情報に反応するユーザの特性を平均化した広告対象者層に関する情報を広告情報毎に求める処理
広告対象者判定処理は、ユーザのユーザ特性と広告対象者層に関する情報とに基づいて、ユーザを広告対象者層の１つに分類し、ユーザが分類された広告対象者層に対応づけられた広告情報を選択し、ユーザに送信する処理
ク．「ユーザの特性は、ユーザの年齢、性別等のデモグラフィックな属性を表す基本属性、ユーザの趣味、関心事、愛用する商品のブランド等の嗜好を表す嗜好特性、及びユーザの購買行動を決める心理的特性を含む。」（明細書の２７頁２８行−同２８頁３行）
　前記キ．及びク．によれば、引用文献３には、次の事項（引用文献３に記載された技術的事項）が記載されている。
＜引用文献３に記載された技術的事項＞
「同一商品に対する複数の広告情報の１つを無作為に選択してユーザに送信し、ユーザの商品の詳細情報へのアクセス状況と広告した商品の購入状況を反応履歴として記録する広告反応履歴記録処理と、
　得られた反応履歴を集計し、広告情報に反応するユーザの特性を平均化した広告対象者層に関する情報を広告情報毎に求める広告効果解析処理と、
　ユーザのユーザ特性と広告対象者層に関する情報とに基づいて、ユーザを広告対象者層の１つに分類し、ユーザが分類された広告対象者層に対応づけられた広告情報を選択し、ユーザに送信する広告対象者判定処理とを行い、
　前記ユーザの特性は、ユーザの年齢、性別等のデモグラフィックな属性を表す基本属性、ユーザの趣味、関心事、愛用する商品のブランド等の嗜好を表す嗜好特性、及びユーザの購買行動を決める心理的特性を含む、
　情報提供装置３０。」
第５　対比・判断
１．本願発明１について
（１）対比
　本願発明１と引用発明とを対比すると、次のことがいえる。
ア．引用発明の「広告パブリッシャ１００」は、「ターゲットグループにおける異なる広告に対する広告メトリック値を決定し（６３０）、ターゲットグループに対して、最も高い広告メトリック値を有する、最も効果的である広告（複数可）を識別し（６４０）、広告主１１０に対して、識別された最も効果的である広告を、ターゲットグループに対する広告（複数可）として表示し、他の広告をターゲットグループに対して表示する広告から除外する提案を送信する（６５０）」ものであり、ここでいう「識別」は、ターゲットグループのユーザに提供された複数の広告の中から、そのターゲットグループに対して最も効果的である広告を抽出することといえる。
　したがって、引用発明の「広告パブリッシャ１００」は、後述する相違点は別にして、本願発明１の「抽出装置」に相当する。
イ．引用発明の「当該ユーザインタフェース２００で指定された複数の広告を含む広告キャンペーンの定義を受信し」に係る手段と、本願発明１の「共通した宣伝対象に関する複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部」は、「複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部」の点で共通する。
　なお、複数の広告コンテンツが、本願発明１では「共通した宣伝対象に関する」ものであるのに対し、引用発明では「キャンペーン全体の異なる表示、または異なるメッセージ」を示すものである点で相違する。
ウ．引用発明は、「特定の人口統計層であるターゲットグループのユーザに、広告キャンペーンの複数の広告を提供し（６２０）」ているところ、該「特定の人口統計層」はユーザの属性に基づき分類されたものであるといえることから、引用発明の「ターゲットグループ」と本願発明１の「広告コンテンツの配信対象であるユーザの属性に基づき分類される複数のユーザ群」とは、「広告コンテンツの配信対象であるユーザの属性に基づき分類されるユーザ群」の点で共通する。]
エ．引用発明の「ターゲットグループにおける異なる広告に対する広告メトリック値」は、そのターゲットグループに複数の広告を提供することで得られ、広告の効果を示すものであることから、本願発明１の「前記複数の広告コンテンツのいずれかを」「配信することで得られる広告効果を示す指標値」に相当する。
オ．上記ウ．及びエ．からみて、引用発明の「ターゲットグループにおける異なる広告に対する広告メトリック値を決定し（６３０）」に係る手段と、本願発明１の「広告コンテンツの配信対象であるユーザの属性に基づき分類される複数のユーザ群のいずれか毎に、前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する取得部」は、「広告コンテンツの配信対象であるユーザの属性に基づき分類されるユーザ群に、前記複数の広告コンテンツのいずれかを配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する取得部」の点で共通する。
　なお、指標値が、本願発明１では、「複数のユーザ群のいずれか毎に」得られるのに対し、引用発明では、ターゲットグループの数が不明であり、「複数のユーザ群のいずれか毎に」得られるものではない点で相違する。また、指標値が、本願発明１では、「広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる」ものであるのに対し、引用発明では、複数のターゲットグループへの総配信数も、指標値が得られるまでの配信数も定められておらず、「広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる」ものではない点で相違する。
カ．引用発明は、「ターゲットグループに対して、最も高い広告メトリック値を有する、最も効果的である広告（複数可）を識別し（６４０）、広告主１１０に対して、識別された最も効果的である広告を、ターゲットグループに対する広告（複数可）として表示し、他の広告をターゲットグループに対して表示する広告から除外する提案を送信する（６５０）」ものであって、広告主１１０に対して、識別された最も効果的である広告を識別された最も効果的である広告を、ターゲットグループに対する広告（複数可）として表示していることから、引用発明は、最も高い広告メトリック値という取得された指標値に基づいて、複数の広告コンテンツの中から、最も効果的である広告コンテンツを抽出することといえる。
　したがって、引用発明の上記識別に係る手段と、本願発明１の「前記取得部によって取得された指標値と前記複数のユーザ群のいずれかとの相関性に基づいて、前記複数の広告コンテンツの中から、前記複数のユーザ群のいずれかに属するユーザに配信される広告コンテンツを抽出する抽出部」は、「前記取得部によって取得された指標値に基づいて、前記複数の広告コンテンツの中から、広告コンテンツを抽出する抽出部」の点で共通する。
　なお、抽出される広告コンテンツが、本願発明１では「複数のユーザ群のいずれかに属するユーザに配信される広告コンテンツ」であるのに対し、引用発明では、広告主に対して表示する広告である点で相違する。また、抽出が、本願発明１では「指標値と前記複数のユーザ群のいずれかとの相関性」に基づくものであるのに対し、引用発明では、ターゲットグループに対して、最も高い指標値（広告メトリック値）を有するものを抽出するものであり、「指標値と前記複数のユーザ群のいずれかとの相関性」に基づくものではない点で相違する。
　したがって、本願発明１と引用発明との間には、次の一致点、相違点があるといえる。
＜一致点＞
「　複数の広告コンテンツの入稿を受け付ける受付部と、
  広告コンテンツの配信対象であるユーザの属性に基づき分類されるユーザ群に、前記複数の広告コンテンツのいずれかを配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する取得部と、
　前記取得部によって取得された指標値に基づいて、前記複数の広告コンテンツの中から、広告コンテンツを抽出する抽出部と、
　を備えたことを特徴とする抽出装置。」
＜相違点１＞
　複数の広告コンテンツが、本願発明１では「共通した宣伝対象に関する」ものであるのに対し、引用発明では「キャンペーン全体の異なる表示、または異なるメッセージ」である点。
＜相違点２＞
　取得部によって取得される指標値が、本願発明１では「複数のユーザ群」の「いずれか毎」に得られるのに対し、引用発明では、ターゲットグループの数が不明であり、「複数のユーザ群」の「いずれか毎」に得られるか不明な点。
＜相違点３＞
　取得部によって取得される指標値が、本願発明１では「広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる」ものであるのに対し、引用発明では、複数のターゲットグループへの総配信数も、指標値が得られるまでの配信数も定められておらず、「広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる」ものではない点。
＜相違点４＞
　抽出部において抽出される広告コンテンツが、本願発明１では「複数のユーザ群のいずれかに属するユーザに配信される広告コンテンツ」であるのに対し、引用発明では、広告主に対して表示する広告である点で相違し、また、抽出が、本願発明１では「指標値と前記複数のユーザ群のいずれかとの相関性」に基づくものであるのに対し、引用発明では、ターゲットグループに対して最も高い指標値（広告メトリック値）を有するものを抽出するものであり、「指標値と前記複数のユーザ群のいずれかとの相関性」に基づくものではない点。
（２）相違点についての判断
　事案に鑑み、相違点３について、以下、検討する。
　上記相違点３について検討すると、指標値に相当する引用発明の広告メトリック値を、「複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる」ものとすることは、引用文献２及び引用文献３に記載も示唆もされておらず、また、本願出願前において周知技術であるともいえない。
　そして、本願発明１が、取得部によって取得される指標値を「広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる」ものとする、すなわち、指標値を取得するまでに、「広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで、「従来技術では、訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信することは困難であった。具体的には、従来の技術では、ターゲットとするユーザ群を絞り込んで広告コンテンツを配信するため、広告コンテンツを配信する数が低下する場合がある。すなわち、広告効果の高い広告コンテンツを配信することと、広告主から求められる配信数を達成することとの両立ができなくなるおそれがある。」との発明が解決しようとする課題を解決し、「訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信することができる抽出装置、抽出方法及び抽出プログラムを提供すること」との目的を達成し、「訴求効果の高いコンテンツをより多くのユーザに配信することができる」との発明の効果を奏していると認められる。
　したがって、本願発明１は、他の相違点について検討するまでもなく、引用発明、及び、引用文献２、３に記載された技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明できたものであるとはいえない。
　
２．本願発明２−１１について
　本願発明２は、上記相違点３に係る本願発明１の「前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する」の構成を備えるものである。
　本願発明３−７は、本願発明１又は２を減縮した発明であるから、上記相違点３に係る本願発明１の「前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する」の構成を備えるものである。
　本願発明８は、本願発明１に対応する方法の発明であり、本願発明１の「前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する」に対応する構成を備えるものである。
　本願発明９は、本願発明１に対応するプログラムの発明であり、本願発明１の「前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する」に対応する構成を備えるものである。
　本願発明１０は、本願発明２に対応する方法の発明であり、本願発明１の「前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する」に対応する構成を備えるものである。
　本願発明１１は、本願発明２に対応するプログラムの発明であり、本願発明１の「前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する」に対応する構成を備えるものである。
　したがって、本願発明２−１１も、本願発明１と同じ理由により、当業者であっても、引用発明、及び、引用文献２、３に記載された技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明できたものであるとはいえない。
　　
第６　原査定について
　審判請求時の補正により、本願発明１−１１は「前記複数の広告コンテンツのいずれかを広告コンテンツの総配信数のうち、所定の割合以上まで配信することで得られる広告効果を示す指標値を取得する」という構成を有するものとなっており、当業者であっても、拒絶査定において引用された引用文献１−３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、原査定の理由を維持することはできない。
第７　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。