【事件の表示】
　特願２００１−２１８６４１「適職判定支援システム及び方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　１月３１日出願公開、特開２００３−　３０３１６〕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】
　１．手続の経緯　
　　本願は、平成１３年７月１８日の出願であって、平成１９年８月７日付けで拒絶理由が通知され、同年１０月５日付けで手続補正がなされたが、同年１１月２７日付け拒絶査定がされ、これに対し、平成２０年１月４日に拒絶査定不服審判が請求されたものである。　
　　　
　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、平成１９年１０月５日付の手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、次のとおりのものと認める。
　　　
「自己に関する情報を入力して適職情報を取得する被験者が使用する被験者端末と、適性情報に基づいて適職を判定する適職判定サーバとを、ネットワークを介して接続した適職判定支援システムであって、
　前記適職判定サーバが、
　前記被験者端末から入力された情報を受信する入力データ受信部と、
　前記入力された情報に基づいて、個人の事象に対する取り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出するマインド値演算部と、
　前記入力された情報に基づいて、個人に形成固着された気性を評価する指標であるキャラクタ値を算出するキャラクタ値演算部と、
　前記入力された情報に基づいて、個人の潜在的な能力を評価する指標であるケイパビリティ値を算出するケイパビリティ値演算部と、
　前記マインド値、前記キャラクタ値、及び前記ケイパビリティ値を、事前に登録されている職種モデルと対比するための個人指標として用い、前記個人指標と前記職種モデルとの類似度合を示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算部と、
　前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する職種モデル選定・送信部とを含むことを特徴とする適職判定支援システム。」
　
　なお、上記手続補正書の【請求項１】の欄には、「前記適性情報」なる記載があったが、「適性情報」なる語はそれ以前に使用されていないこと、該「前記適性情報」なる記載を単なる「適性情報」に読み替えても請求項１の記載は請求項１の他の箇所の記載や発明の詳細な説明の記載と矛盾なく理解できること、等の事情を考慮し、本願発明を上記のとおりに認定した。
　
　３．引用例　
　（３−１）原査定の拒絶の理由に引用された特開平９−８１３８６号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。　
　　　
　ア「【０００７】本発明の他の適正ジョブ診断装置は、第１の質問群に対する回答と第２の質問群に対する回答とを受け取る入力手段と、該第１の質問群に対する回答に応じて、第１の手法で適正ジョブの第１候補を決定する第１候補決定手段と、該第２の質問群に対する回答に応じて、該第１の手法とは異なる第２の手法で適正ジョブの第２候補を決定する第２候補決定手段と、該適正ジョブの第１候補と該適正ジョブの第２候補とを調停して、最終的な適正ジョブを決定する調停手段と、該最終的な適正ジョブを表示する表示手段とを備えており、これにより、上記目的が達成される。
【０００８】前記第１候補決定手段は、前記第１の質問群に対する該回答に応じて、複数の性格タイプのそれぞれに配点する手段と、該複数の性格タイプのそれぞれに対する該配点の分布に基づいて、該複数の性格タイプのうち代表的な性格タイプと該代表的な性格タイプの度数を決定する手段と、該代表的な性格タイプと該代表的な性格タイプの度数とに応じて、予め与えられた複数の第１候補のうち１つを選択する手段とを備えており、前記第２候補決定手段は、前記第２の質問群に対する前記回答に応じて、複数の性格因子のそれぞれに配点する手段と、該複数の性格因子のすべてに対する該配点の総和と、該複数の性格因子のうち特定のグループの性格因子に対する該配点の総和とに基づいて、予め与えられた複数の第２候補のうち１つを選択する手段とを備えていてもよい。」　
　　　　
　イ「【００２２】上述した構成の適正ジョブ診断装置は、たとえば共通のハウジングに組み込まれた単一の装置として構成されていてもよい。あるいは、ＣＰＵ１及び記憶装置２が１つのユニットで構成され、入力装置３、表示装置４および印刷装置５はそれぞれ別のユニットとして構成され、それらがケーブルで接続されたものであってもよい。」
　
　ウ「【００３４】図５は、第１配点表記憶エリア１２に記憶されている第１配点表の例を示す。第１配点表は、質問に対する回答に対して各性格タイプごとの得点配分を決めたものである。例えば、図５に示す第１配点表の第１行は、質問１に対する回答が「１」であった場合にはＤタイプの得点に２点が加算され、質問１に対する回答が「４」であった場合にはＣタイプの得点に２点が加算され、質問１に対する回答が「７」場合にはＰタイプの得点に３点が加算されることを示している。このような計算により、質問１〜５に対する回答が図３に示すようであった場合には、Ｐタイプの得点は２点（＝０＋０＋０＋２＋０）となり、Ｃタイプの得点は６点（＝２＋２＋０＋０＋２）となり、Ｄタイプの得点は３点（＝０＋０＋３＋０＋０）となる。この得点分布がクライアントの性格特性を示す。
【００３５】ステップＳ１０６では、ＣＰＵ１は、Ｐタイプ、ＣタイプおよびＤタイプの得点分布に基づいて、クライアントがいずれの性格タイプに属するかを判定するとともに、そのクライアントが属する性格タイプの度数を算出する。そのクライアントは最大の得点を有する性格タイプに属すると判定される。すなわち、Ｐタイプの得点を「Ｐ」、Ｃタイプの得点を「Ｃ」、Ｄタイプの得点を「Ｄ」とするとき、Ｐ＞ＣかつＰ＞ＤならばそのクライアントはＰタイプに属すると判定され、Ｃ＞ＰかつＣ＞ＤならばそのクライアントはＣタイプに属すると判定され、Ｄ＞ＰかつＤ＞ＣならばそのクライアントはＤタイプに属すると判定される。例えば、質問１〜５に対する回答が図３に示すようであった場合には、Ｃタイプの得点が６点であり最大であるため、クライアントはＣタイプに属すると判定される。さらに、一口にＣタイプといってもＰタイプに近いＣタイプもあればＤタイプに近いＣタイプもあると考えられる。性格タイプの「度数」とは、クライアントが属する性格タイプの他の性格タイプへの「偏り」の程度を示す。本実施例では、Ｃタイプは、ＣＰ３、ＣＰ２、ＣＰ１、ＣＰＤ、ＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３の７つの度数を有する。度数ＣＰＤは、ＰタイプにもＤタイプにも偏らない典型的なＣタイプであることを示す。度数ＣＰｎは、ＣタイプのＰタイプへの偏り度合いを示し、ｎの数が大きい程Ｐタイプに近いＣタイプであることを示す。一方、度数ＣＤｎは、ＣタイプのＤタイプへの偏り度合いを示し、ｎの数が大きい程Ｄタイプに近いＣタイプであることを示す。」
　　
エ「【００４２】扇型のチャート６００を区分する複数の線分のそれぞれはいずれかの性格タイプの度数に対応する。図６に示されるように、扇型のチャート６００を区分する複数の線分のそれぞれに対応する性格タイプの度数は、扇型のチャート６００の円周に沿って示される。ステップＳ１０７では、ＣＰＵ１は、ステップＳ１０６で決定された性格タイプの度数に対応する線分の左に近接するフィールドおよびクラスによって特定される適正ジョブを適正ジョブの「第１の候補」として決定する。例えば、質問１〜５に対する回答が図３に示すようであった場合には、上述したように、クライアントの属する性格タイプはＣタイプであり、その度数はＣＤ３であった。この場合、図６に示されるように、直線ＣＤ３の左に近隣する適正ジョブは「製造（Ｂ）」であるため、第１候補決定処理１００による適正ジョブの「第１候補」は、「製造（Ｂ）」ということになる。」
　
　オ「【００４４】図７は、第２候補決定処理２００の流れを示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って、適正ジョブ診断装置の処理動作を具体的に説明する。
【００４５】ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４は、図３のステップＳ１０１〜ステップＳ１０４と同様である。これらのステップにより、第２の質問群がクライアントに提示され、第２の質問群に対するクライアントからの回答が適正ジョブ診断装置に入力され、その回答が記憶装置２の第２回答群記憶エリア２１に記憶される。
【００４６】ステップＳ２０５では、ＣＰＵ１は、第２回答群記憶エリア２１に記憶された複数の回答に応じて、複数の性格因子のそれぞれの得点を算出する。第２候補決定処理２００においては、クライアントの性格特性を１５以上の詳細な性格因子に基づいて把握することにより、第２候補決定処理２００における分析結果をクライアントの心的状態の分析にも応用可能なようにしている。このため、第１の質問群の数は３５問程度で足りるが、第２の質問群の数は１９０問程度であることが好ましい。
【００４７】本実施例では、説明の簡単のため、クライアントの性格特性を「集中力」「直観力」「忍耐力」「責任感」「積極性」「持久力」「慎重度」という７つの性格因子に基づいて把握することとする。
【００４８】各性格因子の得点の算出には、第２配点表記憶エリア２２に記憶されている第２配点表が参照される。第２配点表の構造は、図５に示す第１配点表の構造と同様であるので、ここではその説明を省略する。以下での説明のため、ステップＳ２０５での「配点」の結果、各性格因子の得点はそれぞれ以下のとおりであったと仮定する。
【００４９】「集中力」：５１点
「直観力」：３０点
「忍耐力」：４３点
「責任感」：６８点
「積極性」：４８点
「持久力」：３９点
「慎重度」：２７点
ステップＳ２０６では、ＣＰＵ１は、７つの性格因子の得点の総和と、特定のグループの性格因子の得点の総和に基づいて、適正ジョブの「第２候補」を決定する。ここで、性格因子の得点の総和と適正ジョブとの関係は予め決められている。ここでは、性格因子の得点の総和が１８０点以上である場合においては、性格因子の得点の総和と適正ジョブ（フィールドとクラス）との間に以下のような対応関係が予め決められていると仮定する。
【００５０】（１）フィールドが「技術」の場合
（ａ）２００点≦性格因子の得点の総和＜２５０点：クラス「技術（Ｃ）」
（ｂ）２５０点≦性格因子の得点の総和＜３００点：クラス「技術（Ｂ）」
（ｃ）３００点≦性格因子の得点の総和＜３５０点：クラス「技術（Ａ）」
（２）フィールドが「営業」の場合
（ａ）１８０点≦性格因子の得点の総和＜２３０点：クラス「営業（Ｃ）」
（ｂ）２３０点≦性格因子の得点の総和＜２８０点：クラス「営業（Ｂ）」
（ｃ）２８０点≦性格因子の得点の総和＜３２０点：クラス「営業（Ａ）」
例えば、上述の例では、７つの性格因子の得点の総和は、３０６点（＝５１＋３０＋４３＋６８＋３８＋３９＋２７）である。従って、上記（１）（ｃ）に該当するから「技術（Ａ）」が適正ジョブであると判定される。さらに、上記（２）（ｃ）にも該当するから「営業（Ａ）」もまた適正ジョブであると判定される。このように、性格因子の得点の総和だけでは、適正ジョブを１つに絞り込めない場合がある。異なるフィールド間では性格因子の得点分布が重複しているのが通常だからである。この場合、特定のグループの性格因子の得点の総和が所定のしきい値より大きいか小さいかに応じて「技術（Ａ）」と「営業（Ａ）」のうちいずれが適正ジョブであるかが決定される。特定のグループの性格因子としては、例えば、「忍耐力」と「責任感」と「積極性」が挙げられる。所定のしきい値は、例えば、１２０点である。上述の例では、「忍耐力」と「責任感」と「積極性」の得点の総和は、１５９点（＝４３＋６８＋４８）である。このようにして、営業（Ａ）」が適正ジョブであると決定される。その結果、第２候補決定処理２００による適正ジョブの「第２候補」は、「営業（Ａ）」ということになる。」
　　
　カ「【００５１】図８は、調停処理３００の流れを示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って、適正ジョブ診断装置の処理動作を具体的に説明する。
【００５２】ステップＳ３０１では、ＣＰＵ１は、記憶装置２の第１候補記憶エリア１３から「第１候補」を読み出し、記憶装置２の第２候補記憶エリア２３から「第２候補」を読み出す。
【００５３】ステップＳ３０２では、「第１候補」のフィールドと「第２候補」のフィールドが一致するか否かが判定される。「第１候補」のフィールドと「第２候補」のフィールドが一致する場合には、「第２候補」を最終的な適正ジョブとして決定する（ステップＳ３０３）。「第１候補」のフィールドと「第２候補」のフィールドが一致しない場合には、そのフィールドギャップに応じたクラスの数だけ「第２候補」を「第１候補」に近づく方向にシフトする（ステップＳ３０４）。ここで、フィールドギャップとは、異なるフィールド間の「距離」を規定するものである。この「距離」は、図６の適正ジョブゾーン６０３に示されるフィールド間の距離に対応する。例えば、フィールド「営業」を基準とした場合の他のフィールドとの間のフィールドギャップは、以下のように定義される。
【００５４】
「営業」と「技術」との間のフィールドギャップ：１
「営業」と「労務」との間のフィールドギャップ：１
「営業」と「製造」との間のフィールドギャップ：２
「営業」と「経理」との間のフィールドギャップ：３
「営業」と「総務」との間のフィールドギャップ：４
上述した例では、「第１候補」は「製造（Ｂ）」であり、「第２候補」は「営業（Ａ）」であった。この場合、フィールドギャップは２であるから、フィールドギャップに等しいクラスの数だけ「第２候補」を「第１候補」の方向にシフトすることにすると、最終的な適正ジョブは「労務（Ａ）」ということになる。このようにして、調停処理３００によれば、異なる手法で求められた「第１候補」と「第２候補」とを調停して最終的な適正ジョブを求めることが可能となる。
【００５５】ステップＳ３０５では、ＣＰＵ１は、ステップＳ３０４で決定された最終的な適正ジョブを表示装置４に表示する。」
　
　ここで、上記各記載事項を各種常識に照らせば、以下のことがいえる。
（ア）上記記載事項中の「性格タイプ」と「性格因子」は、クライアントの各職能分野に対する適性を表す情報であるから、「適性情報」とも呼び得るものである。
（イ）上記記載事項イ中の「ＣＰＵ１及び記憶装置２」からなるユニットは、当然に、入力装置３から入力された情報を受信する「入力データ受信部」と呼び得る部分と、最終的な適正ジョブを選定し表示装置４へ送信する「選定・送信部」と呼び得る部分を有している。
（ウ）上記「ＣＰＵ１及び記憶装置２」からなるユニットは、当然に、「『性格タイプ』、『性格因子』と『適正ジョブ（フィールドとクラス）』との関係を示す情報」を有しており、その情報は、「事前に登録されている職種モデル」とも呼び得るものである。
　したがって、引用例１には　
　「自己に関する情報を入力して適正ジョブ情報を取得するクライアントが使用する入力装置（３）及び表示装置（４）と、適性情報に基づいて適正ジョブを判定するＣＰＵ（１）及び記憶装置（２）とを、ケーブルを介して接続した適正ジョブ診断装置であって、
　前記ＣＰＵ（１）及び記憶装置（２）が、
　前記入力装置（３）から入力された情報を受信する入力データ受信部と、
　前記入力された情報に基づいて、代表的な性格タイプの度数を算出する演算部と、
　前記入力された情報に基づいて、性格因子の得点を算出する演算部と、
　前記代表的な性格タイプの度数及び前記性格因子の得点を、事前に登録されている職種モデルと対比するための個人指標として用い、適正ジョブの第１候補と第２候補を求める演算部と、
　前記適正ジョブの第１候補と第２候補に基づいて、最終的な適正ジョブを選定し、前記表示装置（４）へ送信する選定・送信部とを含む適正ジョブ診断装置。」　
　の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。　
　　　
　（３−２）原査定の拒絶の理由に引用された特開２００１−１１７４８２号公報（以下、「引用例２」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。　
　　
　キ「【００３７】更に、本実施の形態では全体として１３項目に分けて、更に職能（スキル）においては、どの項目に優劣があるかを判断でき、仕事について今後の自己の能力を高める指標とすることができる。また、職業市場（会社や組織）では、個人の職務に対する査定に利用することができる。
【００３８】本発明は、上記実施形態に限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施できることは言うまでもない。例えば、図４に示すような「体」「心」「技」の３類毎にポイントを演算して表示するものであってもよい。」
　　　
　（３−３）原査定の拒絶の理由に引用された特開２００１−４３２７７号公報（以下、「引用例３」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。　
　　　
　ク「【００２０】次に、特定の雇用職位に対して照合プロセスが用いられる。その結果、データベース５００に保存されている志願者の情報がサーチされ、その特定の雇用職位の雇用パラメータに一致した情報を持つ志願者が一人以上探し出される。サーチおよび照合プロセスはブロック７００で表されている。照合プロセスでは、可能な雇用職位に対しての雇用者が入力した雇用パラメータと志願者の情報とが比較される。幾つかの実施形態では、特定の志願者により提供された情報と雇用パラメータとの類似（一致）の度合いが計算される。次に、システム１０は、照合プロセスの結果に関する情報を提供する。その情報は、例えば、志願者の人数、およびその特定の雇用職位に関連する雇用パラメータと各志願者との類似の度合いを示したリストによって提供される。雇用パラメータと各志願者に関連するパラメータとの類似の度合いは、例えば、その特定の照合プロセスを実施した求人担当員または調査コンサルタントによって再検討される。そのサーチの結果に応じて、修正したサーチを更に一回またはそれ以上行ってもよい。」
　
　ケ「【００４８】図７５は、雇用職位に対して適切な志願者を望ましい数だけ選別するために、雇用職位および志願者のレコードを含んだデータベースを採用した方法の一例を示すフロー図である。図７５に示す実施形態では、ブロック３０２で示すように、調査コンサルタントがリクルート・ウエブサイトに入り、雇用者識別番号および目的の契約番号を入力する。次に、調査コンサルタントは、ブロック３０４で示すように、ウエブサイトのメニューから照合機能を選択する。その後、ブロック３０６で示すように、調査コンサルタントは、雇用者によって事前に決定された雇用パラメータの重要度（重み）を確認する。これらの重要度は、補充しようとする雇用職位に対する重要性に基づいて割り当てられたものでる。雇用パラメータには、学歴、必要または望ましいとされる資格、必要または望ましいとされる学位、経験（職務内容、職位、および／または経験年数）、求人口（募集中の職位）、給与、雇用者の場所、希望する会社規模、希望する会社、希望する会社分類、必要または希望の業種、雇用者質的評価（職務プロフィールおよび文化適応性）、職業上の努力目標、および責務（技能適合）パラメータが含まれる。」
　
（３−４）原査定の拒絶の理由に引用された特開平１１−３３８８８０公報（以下、「引用例４」という。）には、図面と共に次の事項が記載されている。
　
　コ「【００２７】＝＝＝５．直接照合フレーズ適合得点＝＝＝
１つの求人案件のスキルフレーズ集合と１つの求職案件のスキルフレーズ集合とを直接的に照合する適合性判断手法のことを直接照合と称する。直接照合では、求人スキルフレーズと求職スキルフレーズとを１対１で突き合せ、両フレーズについて同一属性項目に記入されたキーワードの一致・不一致を判定する。その判定結果を入力として第１計算アルゴリズムにより直接照合フレーズ適合得点を求める。
【００２８】ある１つの求人案件がｉ個のスキルフレーズＡ１，Ａ２，…，Ａｉで表現されており、ある１つの求職案件がｊ個のスキルフレーズＣ１，Ｃ２，…，Ｃｊで表現されているとする。この求人案件と求職案件が直接照合の対象だとする。直接照合ではまず、１つの求人スキルフレーズＡｎ（ｎ＝１，２，…，ｉ）とｊ個の個人スキルフレーズＣ１，Ｃ２，…，Ｃｊとを１対１で突き合せて照合し、両フレーズについて同一属性項目（対象業務・業務領域・使用技術・対人スキルの４項目）に記入されているキーワードの一致・不一致・類似度を判定する。つぎに、その判定結果を入力として第１計算アルゴリズムによりフレーズ適合得点を計算する。第１計算アルゴリズムは、キーワードの一致度および類似度が高いほど高いフレーズ適合得点を計上する。なお望ましくは、スキルフレーズの各属性項目ごとに評価重みを設定しておき、第１計算アルゴリズムでは、各属性項目ごとの一致・不一致の判定結果について、各属性項目ごとの評価重みに従って点数化してフレーズ適合得点を計算する。」
　
４．対比　
　本願発明と引用発明とを対比すると、以下の対応関係が認められる。
（１）引用発明の「適正ジョブ」は本願発明の「適職」に相当する。
（２）引用発明の「クライアント」は、本願発明の「被験者」に相当する。
（３）引用発明の「入力装置（３）及び表示装置（４）」からなる部分は、「被験者（クライアント）が使用する装置」であるという意味において、本願発明の「被験者端末」と共通する。
（４）引用発明の「ＣＰＵ（１）及び記憶装置（４）」からなる部分は、「適職（適正ジョブ）を判定する装置」であるという意味において、本願発明の「適職判定サーバ」と共通する。
（５）引用発明の「適正ジョブ診断装置」は、「適職判定支援システム」とも呼び得るものである。
（６）引用発明の「代表的な性格タイプの度数」は、引用例１の段落３５の記載等によれば、クライアントが属する性格タイプの度数であり、「個人に形成固着された気性を評価する指標の値」の概念に含まれるものと解されるから、本願発明の「キャラクタ値」に相当する。
（７）引用発明の「性格因子の得点」は、引用例１の段落４７〜５０の記載等によれば、クライアントの潜在的能力を表す値であり、「個人の潜在的な能力を評価する指標の値」の概念に含まれるものと解されるから、本願発明の「ケイパビリティ値」に相当する。
（８）引用発明の「第１候補と第２候補」と本願発明の「職種モデル類似度」は、共に、「被験者（クライアント）に最も適した職種を選定する基となる、被験者（クライアント）に適した職種を含む情報」であるといえるから、引用発明の「適正ジョブの第１候補と第２候補を求める演算部」は、「被験者（クライアント）に最も適した職種を選定する基となる、被験者（クライアント）に適した職種を含む情報を求める演算部」であるという意味において、本願発明の「職種モデル類似度演算部」と共通する。
（９）引用発明の「最終的な適正ジョブ」と、本願発明の「最も類似度の高い職種モデル」とは、共に、「被験者（クライアント）に最も適した職種」の情報であるといえる。
　したがって、本願発明と引用発明とは、　
「自己に関する情報を入力して適職情報を取得する被験者が使用する装置と、適性情報に基づいて適職を判定する装置とを、ケーブルを介して接続した適職判定支援システムであって、
　前記適職を判定する装置が、
　前記被験者が使用する装置から入力された情報を受信する入力データ受信部と、
　前記入力された情報に基づいて、個人に形成固着された気性を評価する指標であるキャラクタ値を算出するキャラクタ値演算部と、
　前記入力された情報に基づいて、個人の潜在的な能力を評価する指標であるケイパビリティ値を算出するケイパビリティ値演算部と、
　前記キャラクタ値、及び前記ケイパビリティ値を、事前に登録されている職種モデルと対比するための個人指標として用い、『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部と、
　前記『被験者に適した職種を含む情報』に基づいて、被験者に最も適した職種を選定し、前記被験者端末へ出力する選定・送信部とを含む適職判定支援システム。」
である点で一致し、以下の点で相違する。　
　
（相違点１）　
　本願発明の「被験者が使用する装置」と「適職を判定する装置」は、それぞれ、「被験者端末」と「適職判定サーバ」であり、本願発明の「適職判定支援システム」は、該「被験者端末」と「適職判定サーバ」をネットワークを介して接続しているのに対し、引用発明の「被験者が使用する装置」と「適職を判定する装置」は、「被験者端末」と「適職判定サーバ」ではなく、それに伴い、引用発明の「適職判定支援システム」は、該「被験者端末」と「適職判定サーバ」をネットワークを介して接続したものでもない点。
（相違点２）　
　本願発明は、「個人の事象に対する取り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出するマインド値演算部」を有し、本願発明の「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」は、該「マインド値」をも職種モデルと対比するための個人指標として用いるのに対し、引用発明は「個人の事象に対する取り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出するマインド値演算部」に相当する構成を有さず、それに伴い、引用発明の「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」は、該「マインド値」を職種モデルと対比するための個人指標として用いない点。　
（相違点３）　
　本願発明の「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」は、「前記個人指標と前記職種モデルとの類似度合を示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算部」であるのに対し、引用発明の「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」は、「前記個人指標と前記職種モデルとの類似度合を示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算部」と呼び得るものではない点。
（相違点４）
　本願発明の「選択・送信部」は、「前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する職種モデル選定・送信部」であるのに対し、引用発明の「選択・送信部」は、「前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職種モデルを選定」するものではなく、また、その選定結果を「前記被験者端末」へ送信するものでもない点。　
　　　
５．判断　
　上記相違点について検討する。　
（相違点１）について
　所望の機能を有するシステムを構築する際、サーバと端末とをネットワークを介して接続した構成とすることは、ごく普通に行われていることであること、引用発明にそのようなごく普通に採用されている構成を採用できない理由はないこと、引用発明にそのようなごく普通に採用されている構成を採用する場合には、引用発明の「被験者が使用する装置」と「適職を判定する装置」を、それぞれ「被験者端末」と「適職判定サーバ」とするのが最も自然であること、等の事情にかんがみれば、引用発明の「被験者が使用する装置」と「適職を判定する装置」を、それぞれ「被験者端末」と「適職判定サーバ」とすると共に、引用発明の「適職判定支援システム」を、該「被験者端末」と「適職判定サーバ」をネットワークを介して接続したものとすることは、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
　
（相違点２）について
　以下の事情を勘案すると、引用発明に「個人の事象に対する取り組み姿勢を評価する指標であるマインド値を算出するマインド値演算部」に相当するものを付加し、引用発明の「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」における職種モデルと対比するための個人指標として、該「マインド値」に相当するものを追加することも、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
（ア）上記「（３−２）」、「（３−３）ケ」の欄に摘記した引用例２、３の記載からも伺い知れるように、適職判定において、どのような個人指標を判定に用いるようにするかは、当業者が設計事項として適宜決定すべき事項である。
（イ）個人の事象に対する取り組み姿勢が職業への適性に関係しており、それを評価する指標も適職判定に有用な場合があり得ることは、当業者に自明である。
（ウ）引用発明において、上記「個人の事象に対する取り組み姿勢」を評価する「マインド値」と呼び得る指標を、「キャラクタ値」、「ケイパビリティ値」と共に用いるようにできない理由はない。
　　
（相違点３）について
　以下の事情を勘案すると、引用発明の「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」を、「前記個人指標と前記職種モデルとの類似度合を示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算部」と呼び得るものとすることも、当業者が容易に推考し得たことというべきである。
（ア）適職判定に限らず一般的に、複数の選択可能なものから最適なものを判定するためにそれぞれの指標となるものを数値化し、指標間の類似度を算出して客観的な最適解を求めることは、例えば上記「（３−３）ク」、「（３−４）」の欄に摘記した引用例３、４にも記載があるように、周知の技術にすぎない。
（イ）引用発明の「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」は、「選択・送信部」とあいまって、被験者に最も適した職種を選定するものであるが、そこで実現されている機能も、上記周知の技術が実現する「複数の選択可能なものから最適なものを判定」する機能の一種であり、そこに上記周知の技術の採用を試みることは、当業者の通常の創作活動の範囲内のことである。
（ウ）引用発明に上記周知の技術の採用を試みた場合に、「『被験者に最も適した職種を選定する基となる、被験者に適した職種を含む情報』を求める演算部」が、「前記個人指標と前記職種モデルとの類似度合を示す職種モデル類似度を算出する職種モデル類似度演算部」と呼び得るものとされるべきことは、当業者に自明である。
　
（相違点４）について
　上記「（相違点１）について」及び「（相違点３）について」の欄で検討したところによれば、引用発明の「選択・送信部」を「前記職種モデル類似度に基づいて、最も類似度の高い職種モデルを選定し、前記被験者端末へ送信する職種モデル選定・送信部」とすることも、当業者が容易に推考し得たことといえる。　
　
（本願発明の効果について）
　本願発明の奏する効果は、引用発明及び周知の事項から予測される範囲内のものにすぎず、格別なものということはできない。　
　　　
６．まとめ
　したがって、本願発明は、引用発明及び周知の事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
７．むすび　
　以上のとおり、本願発明は引用発明及び周知の事項に基づいて、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。　
　したがって、本願は、他の請求項について検討するまでもなく、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。