【事件の表示】
　特願２００５−１５７６３４「データ予測装置、データ予測プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１８年１２月　７日出願公開、特開２００６−３３１３１２〕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１７年５月３０日を出願日とする出願であって、審査請求後の手続の経緯は次のとおりである。
　
拒絶理由通知（起案日）　　　　　　平成２１年　３月　６日
意見　　　　　　　　　　　　　　　平成２１年　４月３０日
手続補正　　　　　　　　　　　　　平成２１年　４月３０日
拒絶査定（起案日）　　　　　　　　平成２１年　６月２９日
拒絶査定謄本送達　　　　　　　　　平成２１年　７月　７日
審判請求　　　　　　　　　　　　　平成２１年１０月　７日
手続補正　　　　　　　　　　　　　平成２１年１０月　７日
　（平成２１年１０月７日付け手続補正を、以下「本件補正」と記す。）
前置報告　　　　　　　　　　　　　平成２１年１１月２４日
審尋　　　　　　　　　　　　　　　平成２２年１２月２４日
回答　　　　　　　　　　　　　　　平成２３年　２月２３日
　
　
２．本件補正
　本件補正は、平成２１年４月３０日付けの手続補正により補正された明細書の特許請求の範囲の記載、
「　　【請求項１】
複数個の単位期間毎に周期変動する原時系列データを記憶する手段と、
対移動平均比率法により、各単位期間の期間指数を計算し、原時系列データの各項を対応する期間指数で除算して調整後時系列データを生成する手段と、
指数平滑法により調整後時系列データの予測値を計算する手段と、
前記予測値に期間指数を乗じて原時系列データの予測値を計算する手段を備え、
前記複数個の単位期間は、複数の月であるデータ予測装置。
　　【請求項２】
調整後時系列データを生成する手段は、
原時系列データのｎ項（ｎは偶数）移動平均値を計算する手段と、
隣接するｎ項移動平均値を平均して隣接項平均値を求める手段と、
原時系列データの各項を対応する隣接項平均値で除算して各項ごとの対移動平均比率を計算する手段と、
各周期の対応する単位期間の対移動平均比率を平均して単位期間毎に期間平均値を計算する手段と、
全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する手段と、
各期間平均値を全期間平均値で除算して各単位期間の期間指数を計算する手段と、
原時系列データの各項を対応する期間指数で除算する手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項３】
調整後時系列データを生成する手段は、
原時系列データのｎ項（ｎは奇数）移動平均値を計算する手段と、
原時系列データの各項を対応するｎ項移動平均値で除算して各項ごとの対移動平均比率を計算する手段と、
各周期の対応する単位期間の対移動平均比率を平均して単位期間毎に期間平均値を計算する手段と、
全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する手段と、
各期間平均値を全期間平均値で除算して各単位期間の期間指数を計算する手段と、
原時系列データの各項を対応する期間指数で除算する手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項４】
原時系列データは、商品の販売数量を表す時系列データであることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項５】
原時系列データは、１年周期で変動する時系列データであることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項６】
指数平滑法の平滑化定数αは、
　　【数１】
（ただし、１次遅れの自己相関係数ρ1は、
　　【数２】
　であり、１次遅れ、０次の自己相関関数Ｒ1，Ｒ0は、
　　【数３】
であり、Ｎは、調整後時系列データＦtの項数である。）
であることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項７】
コンピュータを、
複数個の単位期間毎に周期変動する原時系列データを記憶する手段と、
対移動平均比率法により、各単位期間の期間指数を計算し、原時系列データの各項を対応する期間指数で除算して調整後時系列データを生成する手段と、
指数平滑法により調整後時系列データの予測値を計算する手段と、
前記予測値に期間指数を乗じて原時系列データの予測値を計算する手段として機能させ、
前記複数個の単位期間は複数の月であるデータ予測プログラム。
　　【請求項８】
調整後時系列データを生成する手段は、
原時系列データのｎ項（ｎは偶数）移動平均値を計算する手段と、
隣接するｎ項移動平均値を平均して隣接項平均値を求める手段と、
原時系列データの各項を対応する隣接項平均値で除算して各項ごとの対移動平均比率を計算する手段と、
各周期の対応する単位期間の対移動平均比率を平均して単位期間毎に期間平均値を計算する手段と、
全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する手段と、
各期間平均値を全期間平均値で除算して各単位期間の期間指数を計算する手段と、
原時系列データの各項を対応する期間指数で除算する手段を備えることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
　　【請求項９】
調整後時系列データを生成する手段は、
原時系列データのｎ項（ｎは奇数）移動平均値を計算する手段と、
原時系列データの各項を対応するｎ項移動平均値で除算して各項ごとの対移動平均比率を計算する手段と、
各周期の対応する単位期間の対移動平均比率を平均して単位期間毎に期間平均値を計算する手段と、
全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する手段と、
各期間平均値を全期間平均値で除算して各単位期間の期間指数を計算する手段と、
原時系列データの各項を対応する期間指数で除算する手段を備えることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
　　【請求項１０】
原時系列データは、商品の販売数量を表す時系列データであることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
　　【請求項１１】
原時系列データは、１年周期で変動する時系列データであることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
　　【請求項１２】
指数平滑法の平滑化定数αは、
　　【数４】
（ただし、１次遅れの自己相関係数ρ1は、
　　【数５】
　であり、１次遅れ、０次の自己相関関数Ｒ1，Ｒ0は、
　　【数６】
であり、Ｎは、調整後時系列データＦtの項数である。）
であることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。」（以下、各請求項を「補正前請求項」という）を
　
　「【請求項１】
　複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データを記憶する手段と、
　前記原時系列データの各月のデータに対応させて、隣接する偶数個の月のデータを抽出して移動平均値を算出する手段と、
　算出した前記移動平均値について、隣接する２つを平均して隣接項平均値を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する前記隣接項平均値で除算して各月の対移動平均比率を算出する手段と、
　各周期の対応する月の対移動平均比率を平均して月毎に期間平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した期間平均値を任意の期間で平均した平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した各期間平均値を前記平均値で除算して月毎の期間指数を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する月の期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する手段と、
　生成した調整後時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法により、次の周期における調整後時系列データの予測値を算出する手段と、
　前記予測値に期間指数を乗じて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段と
　を備えることを特徴とするデータ予測装置。
　　【請求項２】
　複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データを記憶する手段と、
　前記原時系列データの各月のデータに対応させて、隣接する奇数個の月のデータを抽出して移動平均値を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する前記移動平均値で除算して各月の対移動平均比率を算出する手段と、
　各周期の対応する月の対移動平均比率を平均して月毎に期間平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した期間平均値を任意の期間で平均した平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した各期間平均値を前記平均値で除算して月毎の期間指数を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する月の期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する手段と、
　生成した調整後時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法により、次の周期における調整後時系列データの予測値を算出する手段と、
　前記予測値に期間指数を乗じて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段と
　を備えることを特徴とするデータ予測装置。
　　【請求項３】
　原時系列データは、商品の販売数量を表す時系列データであることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項４】
　原時系列データは、１年周期で変動する時系列データであることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項５】
　前記指数平滑法の平滑化定数αは、
　　【数１】
　　（ただし、１次遅れの自己相関係数ρ1は、
　　【数２】
　であり、１次遅れ、０次の自己相関関数Ｒ1，Ｒ0は、
　　【数３】
　であり、Ｎは、調整後時系列データＦtの項数である。）
　であることを特徴とする請求項１に記載の装置。
　　【請求項６】
　コンピュータを、
　複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データを記憶する手段と、
　前記原時系列データの各月のデータに対応させて、隣接する偶数個の月のデータを抽出して移動平均値を算出する手段と、
　算出した前記移動平均値について、隣接する２つを平均して隣接項平均値を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する前記隣接項平均値で除算して各月の対移動平均比率を算出する手段と、
　各周期の対応する月の対移動平均比率を平均して月毎に期間平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した期間平均値を任意の期間で平均した平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した各期間平均値を前記平均値で除算して月毎の期間指数を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する月の期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する手段と、
　生成した調整後時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法により、次の周期における調整後時系列データの予測値を算出する手段と、
　前記予測値に期間指数を乗じて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段として機能させること
　を特徴とするデータ予測プログラム。
　　【請求項７】
　コンピュータを、
　複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データを記憶する手段と、
　前記原時系列データの各月のデータに対応させて、隣接する奇数個の月のデータを抽出して移動平均値を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する前記移動平均値で除算して各月の対移動平均比率を算出する手段と、
　各周期の対応する月の対移動平均比率を平均して月毎に期間平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した期間平均値を任意の期間で平均した平均値を算出する手段と、
　月毎に算出した各期間平均値を前記平均値で除算して月毎の期間指数を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する月の期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する手段と、
　生成した調整後時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法により、次の周期における調整後時系列データの予測値を算出する手段と、
　前記予測値に期間指数を乗じて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段として機能させること
　を特徴とするデータ予測プログラム。
　　【請求項８】
　原時系列データは、商品の販売数量を表す時系列データであることを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
　　【請求項９】
　原時系列データは、１年周期で変動する時系列データであることを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
　　【請求項１０】
　前記指数平滑法の平滑化定数αは、
　　【数４】
（ただし、１次遅れの自己相関係数ρ1は、
　　【数５】
であり、１次遅れ、０次の自己相関関数Ｒ1，Ｒ0は、
　　【数６】
であり、Ｎは、調整後時系列データＦtの項数である。）であることを特徴とする請求項６に記載のプログラム。」（以下、各請求項を「補正後請求項」という）
に補正するものである。
　
　
３．本件補正の適否の判断
３．１　新規事項についての検討
　本件補正が、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内でしたものであるか検討する。
　本件補正は
（ａ）補正前請求項１に補正前請求項２、３の特定事項を加えてそれぞれ補正後請求項１、２とするとともに、補正前請求項４ないし６を補正後請求項３ないし５に繰り上げ、同様にして、補正前請求項７に補正前請求項８、９の特定事項を加えてそれぞれ補正後請求項６、７とするとともに、補正前請求項１０ないし１２を補正後請求項８ないし１０に繰り上げ（補正の前後で同様の補正がされているので、以下、（ｂ）〜（ｄ）で示す様に補正前請求項１、２と補正後請求項１との関係で代表させる。）、
（ｂ）補正前請求項１の「指数平滑法」を、補正後請求項１では「生成した調整後時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法」とし、
（ｃ）補正前請求項１の「複数個の単位期間毎に周期変動する原時系列データを記憶」および「前記複数個の単位期間は、複数の月である」を、補正後請求項１では「複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データを記憶」とし、
（ｄ）補正前請求項２の「全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する手段」を、補正後請求項１では「月毎に算出した期間平均値を任意の期間で平均した平均値を算出する手段」とし、
更に、（ｅ）明細書中の【０００７】段落の記載を補正後請求項の記載に整合するように補正し、明細書中の表５と表６を入れ替える補正を含むものである。
　
　前記補正のうち、（ｄ）の事項、特に、月毎に算出した期間平均値を「任意の期間で平均した」平均値を算出することは、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面のどこにも記載されておらず、その技術的意義の示唆もなく、本件補正は、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載された範囲内においてしたものとは認められない。
　
　したがって、本件補正は、願書に添付された明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものではなく、特許法第１７条の２第３項の規定に違反する。
　
３．２　本件補正の目的についての検討
　（ａ）、（ｂ）の補正、及び「月毎の」原時系列データに限定する（ｃ）の補正は、発明を特定するために必要な事項を限定（限定的減縮）することを目的としたものである。（ｄ）の補正は、本件補正前の「全期間平均値」を、全期間平均値を含む「任意の期間で平均した平均値」に拡げるものであり、発明を特定するために必要な事項を限定（限定的減縮）することを目的としたものではない。また、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したものでもない。
　
　よって、本件補正は、特許法第１７条の２第４項第１号ないし４号の規定に掲げるいずれかの事項を目的とするものではない。
　
３．３　本件補正の独立特許要件についての検討
　仮に、本件補正が、願書に最初に添付された明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内においてしたものであり、特許法第１７条の２第３項の規定に適合し、特許法第１７条の２第４項第２号に掲げる事項を目的（限定的減縮を目的）とするものであるとしても、以下に指摘するように、本件補正後における特許請求の範囲に記載されている事項により特定される発明は、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から、特許出願の際独立して特許を受けることができるものとは認められない。
　
（１）引用文献
［引用文献］
１．竹安数博、外１名，「バーチャル・マルチメディア時代の生・販・物統合システム  トータル・ロジスティクスの視点」，株式会社中央経済社，1996年12月20日，第１版，pp.122−126
２．特開２００３−３３０９１３号公報
３．村田吉徳，「ビジネスマンのためのＥｘｃｅｌ  ２０００を使った販売計画立案のポイント」，株式会社技術評論社，2000年11月２日，第１版，pp.83−94
４．柳沢一六、外11名，「ＯＡソフトウェア」，ＮＥＣ技報，株式会社日本電気文化センター，1988年３月15日，第41巻、第2号，pp.58−69
　
（１−１）引用文献１には、次の事項が記載されている。
Ａ．「（ｄ）対移動平均比率法
　需要予測を行う場合，季節変動の分析が重要である。
　季節変動は季節指数としてとらえ処理することが多い。季節指数法として，季節別平均法，連環比率法，対移動平均比率法などが挙げられるが，ここでは対移動平均比率法をとり上げ，その仕組みを説明することにする。
　これは筆者が過去適用した各種手法の中でも比較的すぐれたものである。その処理の流れを図３−５に示す。なお想定する時系列データは表３−３の原系列参照。
　（第１２２頁第２２行〜第１２３頁）
　
Ｂ．「図３−５において(1)でたとえば春夏秋冬の移動平均値をとると，夏と秋の中期に位置する値が出てくる。以下同じようにずれていくので，夏と秋の中期に位置するものと，秋と冬の中期に位置するものとの移動平均をとって秋の移動平均値を算出する。
（第１２４頁）
　
Ｃ．この系列はおおむねトレンドを表す（表３−３）
（２）では実績値をトレンドで除すことになるので，季節変動と不規則変動の合わさった系列となる（表３−４Ｃ）
（３）は季節変動を抽出するものである（表３−４Ｄ）。
（４）は季節別平均値が平均して１．０になるように指数化している（表３−４Ｅ）。
（５）は原系列を季節調整したものである（表３−４Ｆ）。
（５）を
　ｙ＝ａ＋ｂｔで線形近似する。
…（中略）…
表３−３の事例では
　ｙ＝２０１．３８＋６．９１６１ｔ
となる（６）（表３−５）。
将来の翌１年分の予測は
によってまずトレンドを算出する（７）。
表３−３の事例では
ｔ＝１３，１４，１５，１６を前式に代入してｎ＋１年の春，夏，秋、冬のトレンド（傾向値）を算出している（表３−５）。
　その後，季節指数をかけて予測値を算出する（８）（表３−５，図３−６）。
対移動平均比率法は以上のように比較的シンプルな方法であるが，筆者の印象ではまずまず実用的な結果を出すことが多い。」（第１２５頁第１行〜第１２６頁末行）
　
　これらの記載、特に図３−５とＣ．によれば、引用文献１には次の発明（以下、「引用文献１発明」という。）が示されている。
　
　年間春夏秋冬の各季節毎の原時系列データ（Ａ）を記憶する手段と、
　前記原時系列データから、隣接する偶数個のデータを抽出して移動平均値を算出する手段と、
　算出した前記移動平均値について、隣接する２つの前記移動平均値の平均である移動平均の平均（Ｂ）を算出する手段と、
　前記原時系列データを、対応する前記移動平均の平均で除算して季節変動と不規則変動の含まれた各対移動平均比率（Ｃ＝Ａ／Ｂ）を算出する手段と、
　各季節の対応する前記対移動平均比率を平均して季節別平均値（Ｄ＝Ｃの平均）を算出する手段と、
　算出した各前記季節別平均値を全期間で平均した平均値（平均１．０００６７５）を算出する手段と、
　算出した各前記季節別平均値を前記平均値で除算して季節指数（Ｅ）を算出する手段と、
　前記原時系列データの各データを、対応する前記季節指数で除算し、記憶した前記原時系列データに対する季節調整した後の時系列データ（Ｆ＝Ａ／Ｅ）を生成する手段と、
　生成した前記季節調整した後の時系列データに基づき線形近似する方法により、翌一年分の予測（ｎ＋１）年の傾向値を算出する手段と、
　前記傾向値に季節指数をかけて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段と
　を備えることを特徴とするデータ予測装置。
　
　（１−２）引用文献２には、図面とともに次の事項が記載されている。
あ．「【０００２】
【従来の技術】蓄積された複数の時系列データを解析し、新たな時系列データの値を予想する方法は、様々な方法が提案されており、実用的で簡便な方法として指数平滑法が従来より用いられている。指数平滑法では、新たな時系列データの値は過去の値の影響を受け、影響の強さは現在に近い値ほど強く過去にさかのぼった値ほど弱いと仮定し、時系列データに対して過去にさかのぼるに従って係数が小さくなる重み付けを行って、新たな時系列データの予測値を計算する。」
い．「【課題を解決するための手段】第１発明に係る平滑化定数算出方法は、記憶部及び演算部を備えたコンピュータを用いて、指数平滑法における平滑化定数を、解析対象の複数の時系列データから算出する方法において、複数の時系列データを記憶部にて記憶し、Ｎ個の前記時系列データ｛ｙt ：ｔ＝１，２，…，Ｎ｝について、ｙ~t＝（ｙt−ｙt-1）で定義されるｙ~tのラグタイム０の自己相関関数ｒ0を演算部にて計算し、ｙ~tのラグタイム１の自己相関関数ｒ1 を演算部にて計算し、自己相関関数の比ρ＝ｒ1／ｒ0 を演算部にて計算し、平滑化定数αを、α＝｛１＋２ρ−√（１−４ρ２ ）｝／２ρと演算部にて計算することを特徴とする。
【００１０】第２発明に係るデータ予測方法は、記憶部及び演算部を備えたコンピュータを用いて、指数平滑法により、複数の時系列データから新たな時系列データを予測する方法において、第１発明に係る平滑化定数算出方法を用い、複数の時系列データから平滑化定数を記憶部及び演算部にて算出し、算出した平滑化定数を用いた指数平滑法により、複数の前記時系列データから新たな時系列データの予測値を演算部にて計算することを特徴とする。」
　あ．い．によれば、時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法により、次の周期における時系列データの予測値を算出することが記載されている。
　
（１−３）引用文献３の８６頁には、図２−３とともに、次の事項が記載されている。
「月単位の販売予測が年単のそれとは最も異なることは，季節変動を考慮しなければならないことです．季節変動を販売実績データから分離すると，必然的に他の要素も分離されます．販売実績データには次のような変動要素が含まれています．
　傾向変動　…（中略）…
　循環変動  …（中略）…
　季節変動  …（中略）…
　不規則変動　…（中略）…」
　
　引用文献３には、複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データに相当する事項が示されている。
　　
（１−４）引用文献４の特に第６４頁、表９「傾向分析・予測」の項目には、データ平滑法や曲線近似法が記載されている。
　
（２）補正後請求項１に係る発明について
（２−１）対比
　補正後請求項１に係る発明（以下、補正後の各請求項に係る発明を「補正後請求項１発明」などという。）と引用文献１発明とを対比する。
　
ア．引用文献１発明の「年間春夏秋冬の各季節毎の原時系列データを記憶する手段」における「原時系列データ」は、「月毎の」原時系列データとまではいえないまでも、所定の周期で周期変動する原時系列データとみれるとともに、補正後請求項１発明の「複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データ」も、上位概念では所定の周期で周期変動する原時系列データデータとみれるから、この点では共通する。
　
イ．引用文献１発明の「データ」は「月のデータ」とまではいえないまでも「データ」である点では共通する。引用文献１発明の「前記原時系列データから、隣接する偶数個のデータを抽出して移動平均値を算出する手段」と、補正後請求項１発明の「前記原時系列データの各月のデータに対応させて、隣接する偶数個の月のデータを抽出して移動平均値を算出する手段」とは、「前記原時系列データの各データに対応させて、隣接する偶数個のデータを抽出して移動平均値を算出する手段」で共通する。
　
ウ．以下イ．と同様に、引用文献１発明の「データ」、データから計算される平均値、対移動平均化率などのデータについても、「データ」、データから計算されたそれぞれの「値」である点では共通する。
　したがって、
　引用文献１発明の「算出した前記移動平均値について、隣接する２つの前記移動平均値の平均である移動平均の平均（Ｂ）を算出する手段」は、補正後請求項１発明の「算出した前記移動平均値について、隣接する２つを平均して隣接項平均値を算出する手段」に相当し、
　引用文献１発明の「前記原時系列データを、対応する前記移動平均の平均で除算して季節変動と不規則変動の含まれた各対移動平均比率（Ｃ＝Ａ／Ｂ）を算出する手段」、「各季節の対応する前記対移動平均比率を平均して季節別平均値（Ｄ＝Ｃの平均）を算出する手段」、「算出した各前記季節別平均値を前記平均値で除算して季節指数（Ｅ）を算出する手段」及び「前記原時系列データの各データを、対応する前記季節指数で除算し、記憶した前記原時系列データに対する季節調整した後の時系列データ（Ｆ＝Ａ／Ｅ）を生成する手段」と、補正後請求項１発明の「原時系列データの各月のデータを、対応する前記隣接項平均値で除算して各月の対移動平均比率を算出する手段」、「各周期の対応する月の対移動平均比率を平均して月毎に期間平均値を算出する手段」、「月毎に算出した各期間平均値を前記平均値で除算して月毎の期間指数を算出する手段」及び「原時系列データの各月のデータを、対応する月の期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する手段」とは、それぞれ、「原時系列データのデータを、対応する前記隣接項平均値で除算して対移動平均比率を算出する手段」、「各周期の対応する対移動平均比率を平均して期間平均値を算出する手段」、「算出した各期間平均値を前記平均値で除算して期間指数を算出する手段」及び「原時系列データの各データを、対応する期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する手段」である点で共通する。
　
エ．引用文献１発明の「全期間」は、任意の期間とまではいえないまでも「（所定の）期間」であり、補正後請求項１発明の「任意の期間」とは「期間」では共通する。引用文献１発明の「算出した各季節別平均値を全期間で平均した平均値（平均１．０００６７５）を算出する手段」と、補正後請求項１発明の「月毎に算出した期間平均値を任意の期間で平均した平均値を算出する手段」とは、「算出した期間平均値を期間で平均した平均値を算出する手段」で共通する。
　
オ．引用文献１発明の「線形近似する方法」は「平滑化定数を用いた指数平滑法」とまではいえないまでも予測値を算出する方法であり、一方補正後請求項１発明の「平滑化定数を用いた指数平滑法」も上位概念では予測値を算出する方法であるから、この「予測値を算出する方法」の点では共通する。引用文献１発明の「生成した前記季節調整した後の時系列データに基づき線形近似法により、翌一年分の予測（ｎ＋１）年の傾向値を算出する手段」と補正後請求項１発明の「生成した調整後時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法により、次の周期における調整後時系列データの予測値を算出する手段」とは「生成した調整後時系列データに基づく予測値を算出する方法により、次の周期における調整後時系列データの予測値を算出する手段」で共通する。
　
カ．引用文献１発明の「前記傾向値に季節指数（期間指数）をかけて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段」と補正後請求項１発明の「前記予測値に期間指数を乗じて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段」と実質的な差異はない。
　
　以上の対比をふまえると、補正後請求項１発明と引用文献１発明とは、次の事項を有する発明である点で一致し、そして、相違する。
　〈一致点〉
　所定の周期で周期変動する原時系列データを記憶する手段と、
　前記原時系列データのデータに対応させて、隣接する偶数個のデータを抽出して移動平均値を算出する手段と、
　算出した前記移動平均値について、隣接する２つを平均して隣接項平均値を算出する手段と、
　原時系列データのデータを、対応する前記隣接項平均値で除算して対移動平均比率を算出する手段と、
　各周期の対応する対移動平均比率を平均して期間平均値を算出する手段と、
　算出した期間平均値を期間で平均した平均値を算出する手段と、
　算出した各期間平均値を前記平均値で除算して期間指数を算出する手段と、
　原時系列データの各データを、対応する期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する手段と、
　生成した調整後時系列データに基づく予測値を算出する方法により、次の周期における調整後時系列データの予測値を算出する手段と、
　前記予測値に期間指数を乗じて次の周期における原時系列データの予測値を算出する手段と
　を備えることを特徴とするデータ予測装置。
　
〈相違点１〉
　各手段に係る「原時系列データ」、「データ」、データから計算される「移動平均値」、「対移動平均比率」、「期間平均値」、「期間指数」、「調整後時系列データ」が、補正後請求項１発明は「月毎の」原時系列データ、「各月の」データ、「月の」データ、「各月の」対移動平均比率、「月毎に」期間平均値を算出するといったように、月のデータに基づいているのに対し、引用文献１発明は「年間春夏秋冬の季節からなる周期で周期変動する原時系列データ」に基づいている点。
〈相違点２〉
　期間で平均した平均値を算出する手段が、補正後請求項１発明は「任意の」期間で平均した平均値であるのに対して、引用文献１発明は「全期間」で平均した平均値を算出する手段である点。
〈相違点３〉
　生成した調整後時系列データに基づく「予測値を算出する方法」が、補正後請求項１発明は「自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法」であるのに対し、引用文献１発明は「線形近似」する方法である点。
　
（２−２）判断
相違点１について検討する。
　引用文献３には、複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データに相当する事項が示されている。
　各手段に係る「原時系列データ」「データ」データから計算される「移動平均値」「対移動平均比率」「期間平均値」「期間指数」「調整後時系列データ」が、「月毎の」原時系列データ、「各月の」データ、「月の」データ、「各月の」対移動平均比率、「月毎に」期間平均値を算出するといったように、月のデータに基づくものとすることは、前記引用文献３の事項や周知の技術を参酌することにより当業者が容易になし得ることである。
　
相違点２について検討する。
　「任意の期間」には全期間などが含まれると解される。
　期間で平均した平均値を算出する手段が「任意の」期間で平均した平均値であると成すことは格別な技術的な思想のものではなく、過去のどれだけの長さの期間の原時系列データに基づいて将来の変動を予測するかに応じて当業者が容易になし得ることである。
　
相違点３について検討する。
　引用文献２には、時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法により、次の周期における時系列データの予測値を算出することが記載されている。また、引用文献４には、傾向分析・予測の機能として、指数平滑法、多項式曲線（一次）が示され、移動平均法と指数平滑法のそれぞれの利点が生かされるよう、両方法を組み合わせることも古くから知られている周知技術である（例えば、特開昭６０−２３８９７５号公報第３頁左上欄１０行〜１４行）。
　これに対して、審判請求人は、審判請求書において、
「刊行物１の発明では……（中略）……本願のように、周期変動の影響を除去して得られたデータ自体の自己相関関数を用いた指数平滑法による予測については記載も示唆もない。」、及び、
「拒絶理由通知及び拒絶査定にて指摘されているように、対移動平均比率法を用いて予測値を求める方法、及び、自己相関関数を用いて求められる平滑化定数を用いて予測値を求める方法夫々については、刊行物１，２の通り、周知技術であることには異論はない。 
 　しかしながら、本願の新請求項１に係る発明の発明特定事項は、刊行物２の、自己相関係数を用いた平滑化定数を用いて指数平滑法により予測する方法が、刊行物１の周期変動の要素を除去したデータに対して有用か否かの検討を行なって初めて想到されるものである。当該検討は、本願の発明者自身が独自にしたものであり、当業者が容易に想到し得るものでは断じて無い。」と主張し、
また、平成２３年２月２３日付けの回答書においても、上記と同趣旨の主張をしている。
　しかしながら、引用文献１発明において、
「年間春夏秋冬の各季節毎の原時系列データ」から「移動平均値を算出」し、「移動平均の平均」を「算出」して「各対移動平均比率」を「算出」し「季節別平均値」を「算出」し、「算出した各前記季節別平均値を前記平均値で除算して季節指数」を「算出する」ことで、「記憶した前記原時系列データに対する季節調整した後の時系列データ」を「生成する」処理は、過去の時系列データである「年間春夏秋冬の各季節毎の原時系列データ」の傾向分析を行う処理であり、
「生成した前記季節調整した後の時系列データに基づき線形近似する方法により、翌一年分の予測（ｎ＋１）年の傾向値を算出」し、「前記傾向値に季節指数をかけて次の周期における原時系列データの予測値を算出する」処理は、将来の時系列データを予測する処理である。
　そして、前記過去の時系列データの傾向分析を行う処理と、前記将来の時系列データを予測する処理とは、互いに独立した処理であると認められる。
　ここで、将来の傾向を算出・予測する手法として、線形予測法や指数平滑法が上記のとおり周知であることを考慮すれば、前記過去の時系列データの傾向分析を行う処理とは独立している前記将来の時系列データを予測する処理を、前記周知の手法の中からより予測精度が高い手法を選択して実現しようとすることは、当業者における通常の創作能力の発揮にすぎないものと認められる。したがって、引用文献１発明において、「翌一年分の予測（ｎ＋１）年の傾向値」の「算出」を、「生成した前記季節調整した後の時系列データに基づき線形近似する方法」に代えて、引用文献２のように、「時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法」で行おうとすることは、引用文献１ないし引用文献４に接した当業者にとっては、格別の困難性があるとは認められない。
　また、引用文献１発明において、「翌一年分の予測（ｎ＋１）年の傾向値」の「算出」を、「時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法」で行うことにより、引用文献１ないし引用文献４の記載からでは予期し得ない格別の効果を奏するとも、認められない。
　よって、引用文献１発明において、生成した調整後時系列データに基づく「予測値を算出する」方法を、「自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法」と成すことは、前記引用文献２の技術や前記周知技術を参酌することにより、当業者が適宜になし得ることである。　
　
　以上のように、相違点１ないし相違点３はいずれも格別のものではなく、しかも、補正後の請求項１に係る発明の構成によってもたらされる効果も、引用文献１、引用文献２、３、４、及び周知技術から当業者であれば当然に予測可能なものに過ぎず格別顕著なものとは認められない。
　
（３）補正後請求項２発明ないし補正後請求項１０発明について
　補正後請求項２発明について
　前記「（１）引用文献」の項のＢには、図３−５の（１）で、たとえば春夏秋冬（つまり、偶数個の）の移動平均値をとると、夏と秋の中間に位置する値が出てきて以下同じようにずれていくので、中間に位置するものの移動平均をとって秋の移動平均値を算出する旨記載されており、奇数個の移動平均値をとると中間に位置する値は出てこないのでそのままの中間に位置しない移動平均値を用いることができることが示されている。
　引用文献１発明において、移動平均値の計算は設計的事項にすぎず、前記原時系列データの各月のデータに対応させて、隣接する「奇数個の月のデータ」を抽出して移動平均値を算出する手段と、
　原時系列データの各月のデータを、対応する前記「移動平均値」で除算して各月の対移動平均比率を算出する手段と、と成すことは、対象とするデータや前記事項を参酌して当業者が適宜になし得ることである。
　　
補正後請求項３発明について
　原時系列データは、商品の販売数量を表す時系列データであることは周知（例えば、引用文献３第８４頁参照）である。
　したがって、「原時系列データ」を、商品の販売数量を表す時系列データとすることは、周知事項を参酌することにより当業者が適宜になし得ることである。
　
補正後請求項４発明について
　引用文献１においては、前記「（１）引用文献」の項のＢに、表３−３のように年間春夏秋冬の季節データが３年分とし、表３−５にｎ＋１年分の予測をしていることが記載されている。
　そして、原時系列データが、１年周期で変動する時系列データであることは、格別なものではなく当業者が適宜になし得ることである。
　
補正後請求項５発明について
　補正後請求項５発明の「指数平滑法の平滑化定数α」は、引用文献２を参酌することにより当業者が容易になし得ることである。
　
補正後請求項６〜１０はカテゴリが「データ予測プログラム」の発明に係るが、補正後請求項１〜５と同様の発明特定事項を有し、そこで言及したことと同様のことがいえる。
　　
　そして、補正後の請求項２〜１０に係る発明の構成によってもたらされる効果も、当業者であれば当然に予測可能なものに過ぎず格別なものとは認められない。
　　
（４）小括　
　以上のように、本件補正後における特許請求の範囲に記載されている事項により特定される発明は、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から、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
３−４．補正の適否のむすび
　以上のとおり、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第３項の規定に違反するので、同法第１５９条１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　そして、仮に、本件補正が前記特許法第１７条の２第３項の規定に適合するとしても、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第４項の規定に違反するので、同法第１５９条１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　さらに、仮に、本件補正が前記特許法第１７条の２第４項第２号に規定される事項を目的とするとしても、本件補正は、平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第５項の規定に違反するので、同法第１５９条１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
　
４．本願請求項１の発明について
（１）平成２１年１０月７日付の手続補正は前記のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成２１年４月３０日付の手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載されたとおりの次の事項により特定されるものである。（「２．本件補正」における補正前請求項１の記載を再掲する。）
　
　複数個の単位期間毎に周期変動する原時系列データを記憶する手段と、
対移動平均比率法により、各単位期間の期間指数を計算し、原時系列データの各項を対応する期間指数で除算して調整後時系列データを生成する手段と、
指数平滑法により調整後時系列データの予測値を計算する手段と、
前記予測値に期間指数を乗じて原時系列データの予測値を計算する手段を備え、
前記複数個の単位期間は、複数の月であるデータ予測装置。
　
（２）引用文献
　原審の拒絶の理由に引用された引用文献には、前記「３．３　本件補正の独立特許要件についての検討」の「（１）引用文献」の項で摘記した事項が記載されている。
 　
（３）対比・判断
　本願発明は、前記「３．３　本件補正の独立特許要件について」で検討した補正後請求項１発明における発明特定事項である、
ａ．「生成した調整後時系列データに基づく自己相関関数から導出される平滑化定数を用いた指数平滑法」を、本願発明においては、「指数平滑法」とし、
ｂ．「複数の月からなる周期で周期変動する月毎の原時系列データを記憶する」を、本願発明においては、「複数個の単位期間毎に周期変動する原時系列データを記憶する」とするとともに「前記複数個の単位期間は、複数の月である」とし、
ｃ．「前記原時系列データの各月のデータに対応させて、隣接する偶数個の月のデータを抽出して移動平均値を算出」し、前記「算出した前記移動平均値について、隣接する２つを平均して隣接項平均値を算出」し、「原時系列データの各月のデータを、対応する前記隣接項平均値で除算して各月の対移動平均比率を算出」し、「各周期の対応する月の対移動平均比率を平均して月毎に期間平均値を算出」し「月毎に算出した期間平均値を任意の期間で平均した平均値を算出」して、「月毎に算出した各期間平均値を前記平均値で除算して月毎の期間指数を算出する」を、本願発明においては、「対移動平均比率法により、各単位期間の期間指数を計算し」とし、
ｄ．「原時系列データの各月のデータを、対応する月の期間指数で除算し、記憶した原時系列データに対する調整後時系列データを生成する」を、本願発明においては、「原時系列データの各項を対応する期間指数で除算して調整後時系列データを生成する」とした、
ものである。
　
　前記ｃに関して、補正後請求項１発明における「期間指数」の「算出」方法は、本願明細書の段落【００１０】を参照すれば、「対移動平均比率法」を利用しているものである。
　なお、前記段落【００１０】には、
「２．対移動平均比率法
  次に、対移動平均比率法について詳述する。
（１）まず、複数個の単位期間毎に周期変動する原時系列データのｎ項移動平均値を求める。ｎが偶数の場合、１回の移動平均では原時系列データの単位期間に対応するデータが得られないため、もう一度隣接する値同士を平均して隣接項平均値を求め、それを原時系列データの各項に対応させる。
（２）次に、ｎが偶数の場合、原時系列データの各項を対応する隣接項平均値で除算して各項ごとの対移動平均比率を計算する。ｎが奇数の場合、原時系列データの各項を対応するｎ項移動平均値で除算して各項ごとの対移動平均比率を計算する。
（３）次に、各周期の対応する単位期間の対移動平均比率を平均して単位期間毎に期間平均値を計算する。例えば、単位期間が季節である場合、各年の同じ季節の対移動平均比率の平均値を計算する。
（４）次に、全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する。例えば、単位期間が季節である場合、全期間平均値は、春、夏、秋、冬の期間平均値を平均したものとなる。……（以下、省略）」、
と記載・定義されているから、「対移動平均比率法により、各単位期間の期間指数を計算」するとは、前記「（４）」の「全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する」ことを前提としている記載であるとも言える。
　このとき、本願発明は、補正後請求項１発明における「任意の期間」を、「全ての期間」に特定したものと言える。しかし、前記「全ての期間」は前記「任意の期間」に含まれるものである。
　そして、前記「全ての期間平均値を平均して全期間平均値を計算する」点では、本願発明は引用文献１発明と相違しない。
　
　そうすると、本願発明の構成要件をすべて含み、さらに他の構成要件を付加したものに相当する補正後請求項１発明が、前記「３．本件補正の適否の判断」の「３．３　本件補正の独立特許要件についての検討」における「（２）補正後請求項１に係る発明について」の項において記載した理由のとおり、引用文献１に記載された発明、引用文献２、３、４に記載された発明及び周知技術に基いて、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、本願発明も、同様の理由により、引用文献１に記載された発明、引用文献２、３、４に記載された発明及び周知技術に基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。
　
　そして、本願発明により奏する効果も、引用文献１に記載された発明、引用文献２、３、４に記載された発明及び周知技術から当業者が予測できる範囲内のものにすぎない。
　
（４）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、３、４に記載された発明及び周知技術に基いて、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。