【事件の表示】
　特願２００５−１５５５９０「受講状態判別装置および方法並びにプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１８年１２月　７日出願公開、特開２００６−３３０４６４〕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１７年５月２７日の出願であって、平成２２年５月１８日付け拒絶理由通知に対して、同年７月１４日に手続補正がなされたが、同年８月２６日付けで拒絶査定がなされ、同年１１月２６日に拒絶査定不服審判が請求されると同時に手続補正がなされたものである。
　その後、当審において、平成２３年３月２２日付けで拒絶の理由（最初）を通知したところ、同年５月３０日に手続補正がなされたものである。 
　　　　  
第２　本願発明  
　本願の請求項１ないし６に係る発明は、平成２３年５月３０日になされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし６に記載された事項により特定されるとおりものであり、その請求項１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１】
　複数の受講者の受講風景を一度に撮影して該複数の受講者の受講風景の動画像を取得する
撮影手段
　前記複数の受講者の受講風景を撮影して得た動画像を構成するフレームから、所定時間間隔でフレームを抽出し、該抽出したフレームから前記複数の受講者のそれぞれの顔を検出し、該検出した顔を含む所定範囲の領域を顔画像として抽出し、該抽出した顔画像を同一サイズに正規化する
抽出手段
　時間的に隣接する前記フレームから抽出した前記顔画像における頭部の動きの特徴に基づいて、前記複数の受講者の状態を判定する
判定手段
　前記抽出手段が抽出した前記正規化された複数の受講者の顔画像を整列配置し、該整列配置された顔画像のそれぞれに、前記判定手段が判定した状態を示す指標を付し、該指標が付与された前記複数の受講者の顔画像を、前記所定時間間隔にてフレームが切り替わる動画像として一覧表示するための一覧画像を生成する
画像生成手段
　  　
第３　引用文献に記載の事項及び引用発明  
　当審の拒絶の理由に引用され本願出願前に頒布された刊行物である特開２００４−１２９７０３号公報（以下「引用文献１」という。）には、図とともに以下の事項が記載されている。  
　  
１　「【請求項７】
複数の対象者の少なくとも頭部を正面側から撮像する位置に固定された少なくとも１つの
撮像手段
前記撮像手段で撮像された画像データから、各対象者の眉毛、目、鼻及び口から成る顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する
抽出手段
前記抽出手段が、各対象者について抽出すべき顔のパーツを所定間継続して抽出できないときに、当該対象者が睡眠状態にあると判定する
判定手段
前記判定手段が睡眠状態にあると判定した対象者の情報を通知する
通知手段
　　
２　「【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態例に基づいて、本発明を更に詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態例の睡眠認識方法の手順を示している。睡眠の認識では、まず、
テンプレートマッチングや、輪郭抽出などの手法を採用して、対象者の画像データから頭部を抽出する
抽出した頭部から、輪郭抽出技術を用いて、眉毛や、目、鼻、口の顔の各パーツを抽出する
顔の各パーツの何れもが所定時間以上抽出されないときには、対象者は頭を下げて睡眠していると判断し、対象者の状態が睡眠状態にあると認識する
【００２３】
ステップＳ１０２で顔のパーツが抽出されると、抽出された眉毛や、目、鼻、口の頭部における相対的な位置を計測する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３では、顔のパーツの位置関係の偏りが検出され、顔のパーツが頭部の下側に偏って存在する場合などには、頭を下げていると判断し、対象者が睡眠状態にあると認識する。顔のパーツの位置関係の偏りが検出されないときには、ステップＳ１０２で得られた目のパーツの画像から輪郭を抽出し、目を閉じているか否かを判別する（ステップＳ１０１）。目を閉じている場合には、対象者が睡眠状態にあると認識する。
【００２４】
本実施形態例では、抽出された頭部の画像データから、目の動きを検出して睡眠状態を判別するのに加えて、
頭部の画像データから眉毛や、目、鼻、口などのパーツが検出されないとき、或いは、顔の各パーツの位置関係の偏りが検出されたときなどに、対象者が睡眠状態にあると認識する
本実施形態例では、さまざまな姿勢で眠る対象者についても、対象者が睡眠状態にあるか否かを簡易に判別することができる
【００２５】
図２は、図１の睡眠認識方法を採用する、ネットワークを介した遠隔教育システムの構成の一例を示している。
図３は、図２に示す遠隔教育システムにおける処理例をフローチャートとして示している。図３に示す手順に従って動作する、図２の遠隔教育システムでは、図１の睡眠認識方法を適用した睡眠状態通知装置を用い、講師が受講者の状態を確認する
【００２６】
遠隔教育システム１００は、双方向システムとして構成され、講師端末１０４と受講者端末１０５との間のデータの送受信を仲介する管理者サーバ１０１を備える。
管理者サーバ１０１は、睡眠状態通知装置として構成される状態把握手段１０２及び状態通知手段１０３を備える。受講者端末１０５及び講師端末１０４は、例えばパーソナルコンピュータとして構成される
【００２７】
各受講者は、受講者端末１０５を使用して、講師が行う講義をネットワーク１０７を介してリアルタイムで受講すると共に、カメラ１０６が撮影した画像データを、管理者サーバ１０１に向けて送信する。状態把握手段１０２は、受信した画像データに基づいて、図１に示す手順に従って、受講者が睡眠状態にあるか否かを把握する。状態通知手段１０３は、状態把握手段１０２が把握した受講者の状態を講師に通知する。講師は、講師端末１０４を使用して講義を行い、状態通知手段１０３が通知する情報によって各受講者の状態を確認する。
【００２８】
図３に示すように、遠隔教育システム１００では、
運用に当たって、睡眠状態を監視するためのパラメータとして、画像データを更新して受講者の現在の状態を確認する時間間隔を定めるパラメータｉｎｔｅｒｖａｌと、状態が変化してから同じ状態を何回以上継続すると講師に状態の変化を通知するかを定めるしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとが設定される（ステップＳ３０１）。例えば、ｉｎｔｅｒｖａｌ＝０．１（秒）、ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝１００（回）と設定された場合には
【００２９】
管理者サーバ１０１は、各受講者が使用する受講者端末１０５及びネットワーク１０７を介してカメラ１０６が撮影した画像データを受信する（ステップＳ３０３）。状態把握手段１０２は、各受講者について、受信した画像データからパターンマッチングにより頭部の抽出を行って（図１のステップＳ１０１に相当）、頭部の抽出が成功したか失敗したかを判断する（ステップＳ３０４）。頭部の抽出に失敗した受講者については、受講者が講義を欠席（退席）しているとみなして、受講者の状態を「退席」にするための処理（ステップＳ３１０）へ移行する。頭部の抽出が成功した受講者については、抽出した頭部の画像から、眉毛や目、鼻、口の各パーツの抽出を行って（図１のステップＳ１０２に相当）、何れかのパーツの抽出に成功したか否かを判断する（ステップＳ３０５）。
【００３０】
状態把握手段１０２は、顔のパーツの抽出に成功すると、抽出に成功したパーツについて、そのパーツの頭部中の相対的な位置を計測し（ステップＳ３０６）、位置が計測された各パーツについて、その位置関係の偏りによって、各パーツが睡眠状態の位置にあるか否かを判断する（ステップＳ３０７、図１のステップＳ１０３に相当）。各パーツが睡眠状態の位置にあると判断される具体例としては、例えば、図４（ａ）に示すように眉毛や目のパーツの位置が頭部の下側にある場合、同図（ｂ）に示すように鼻が頭部からはみ出している場合、或いは、同図（ｃ）に示すように各パーツの相対的な位置関係が極端に上下方向に近い場合が例としてあげられる。
【００３１】
顔のパーツが睡眠状態の位置ではないと判断されると、状態把握手段１０２は、頭部の画像から抽出された目のパーツから、目の輪郭を抽出し（ステップＳ３０８）、抽出された目の輪郭の大きさから目を閉じているか否かを判断する（ステップＳ３０９、図１のステップＳ１０４に相当）。目を閉じていないと判断した場合には、受講者は睡眠状態にないと判断され、その受講者の状態を「正常」にするための処理（ステップ１４）へ移行する。ステップＳ３０５で顔のパーツの取得に失敗した判断される、ステップＳ３０７でパーツが睡眠位置にあると判断される、或いは、ステップＳ３０９で目を閉じていると判断されると、受講者は睡眠状態にあると判断され、その受講者の状態を「睡眠」にするための処理（ステップＳ３１２）へ移行する。
【００３２】
受講者の状態を「退席」にするための処理では、状態把握手段１０２は、現在の受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「退席」になっているか否かを判断する（ステップＳ３１０）。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが「退席」以外である場合には、受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓを「退席」に設定し、状態継続回数ｉをゼロにリセットする（ステップＳ３１１）。その後、画像データの取得間隔がインターバルｉｎｔｅｒｖａｌで既定される時間間隔になるまで処理を待機し（ステップＳ３２０）、ステップＳ３０３へ戻る。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「退席」である場合には、講師への状態通知の処理（ステップＳ３１６）へ移行する。
【００３３】
講師への状態通知の処理では、状態通知手段１０３は、状態継続回数ｉをインクリメントし（ステップＳ３１６）、状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ３１７）。状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄよりも小さい場合には、講師への通知は行わず、Ｓ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ以上の場合には、対象の受講者の表示ステータス変数ｄｉｓｐｌａｙに、受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓを代入する（ステップＳ３１８）。状態通知手段１０３は、表示ステータス変数ｄｉｓｐｌａｙに従って更新された受講者の状態を講師端末１０５に向けて出力する（ステップＳ３１９）。その後、ステップＳ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。
【００３４】
受講者の状態を「睡眠」にするための処理では、状態把握手段１０２は、現在の受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「睡眠」になっているか否かを判断する（ステップＳ３１２）。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが「睡眠」以外である場合には、ｓｔａｔｕｓを「睡眠」に設定し、状態継続回数ｉをゼロにリセットする（ステップＳ３１３）。その後ステップＳ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「睡眠」である場合には、上記した講師への状態通知の処理（ステップＳ３１６）へ移行し、状態通知手段１０３は、「睡眠」状態の状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを超えるときに、受講者が「睡眠」状態にあることを講師に通知する。
【００３５】
受講者の状態を「正常」にするための処理では、まず、現在の受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「正常」であるか否かが判断される（ステップＳ３１０）。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが「正常」以外である場合には、ｓｔａｔｕｓを「正常」に設定し、状態継続回数ｉをゼロにリセットする（ステップＳ３１５）。その後ステップＳ３２０を経てステップＳ３０３へ戻る。受講者の状態変数ｓｔａｔｕｓが既に「正常」である場合には、上記した講師への状態通知の処理（ステップＳ３１６）へ移行し、状態通知手段１０３は、「正常」状態の状態継続回数ｉがしきい値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを超えるときに、受講者が「正常」状態にあることを講師に通知する。
【００３６】
図５は、講師端末１０５に表示される受講者の状態の画面例を示している。同図の例では、各受講者に対応して画面領域が複数のブロックに分割されており、受講者の現在の状態に応じて、ブロック内の表示が変更される。例えば、受講者の状態が「退席」であれば、ブロック内には背景色のみが表示され、受講者の状態が「正常」であれば、ブロック内に顔のマークを表示する。受講者の状態が「睡眠」であれば、ブロック内に顔のマークを表示すると共に背景色を赤にして、該当する受講者が睡眠状態にあることを強調する
【００３７】
図２に示す遠隔教育システムに、図１に示す睡眠認識方法を適用した場合、状態把握手段１０２は、所定時間間隔で受講者の画像データを取得し、その画像データを分析することで、精度よく受講者が睡眠状態にあるか否かを認識できる。
状態通知手段１０３は、状態把握手段１０２が把握した受講者の状態に基づいて、表示すべき画面を作製して講師端末１０４に送信する
【００３８】
また、図５の画面表示に代えて、又は、加えて、例えば「睡眠」状態にあると判定された受講者の数を、時間変化と共にグラフで表示する、或いは、ある受講者に着目したときにその受講者の状態の変化の様子を時間変化と共に表示する構成を採用することもできる。この場合、講師は、受講者の状態の変化様子の統計を取ることができる。
【００３９】
なお、上記実施形態例では、図１に示す睡眠認識方法が適用される睡眠状態通知装置が採用される例として、遠隔教育システムを例に挙げて説明したが、睡眠状態通知装置は、遠隔教育システムの受講者以外に、講演やコンサートを聴いている人、又は、テレビを見ている人を対象者として、各対象者の状態を管理者等に通知する構成を採用することができる。この場合、管理者等は、睡眠している人の人数をカウントすることで、講演やコンサート、又は、テレビが面白いか否かを判断することや、人がどのような場面に興味を示すのかを判断することができる。更に、睡眠状態の検出に加えて、画像データから喜怒哀楽などの表情を認識すれば、より細かい統計情報まで取得することができる。また、睡眠状態通知装置が病院に入信している患者を対象者として、病院側に患者の状態を通知する場合には、病院側は、例えば各患者の睡眠時間を把握することができる。
【００４０】
上記実施形態例では、図２に示す遠隔教育システムにおいて、各受講者につき１台のカメラを設ける、つまり、状態把握装置１０２が取得する１つの画像データには１人の受講者が写っている例について説明したが、
１つの画像データには、複数の睡眠検出の対象者が写っていてもよい。例えば、コンサート会場の客席全体を撮影し、観客を対象として睡眠の認識を行う場合、状態把握手段１０２は、観客席全体の画像データから複数の頭部画像データを切り出し、そのそれぞれについて、睡眠の判定を行うようにすればよい
　
３　上記２の【００４０】に記載された「観客席全体の画像データから複数の頭部画像データを切り出し、そのそれぞれについて、睡眠の判定を行うようにすればよい。」とは、「観客席全体の画像データ」から、各観客の頭部画像データを抽出して、各観客の睡眠の判定を行うことを意味することが明らかである。
　　　
４　上記記載から、引用文献１には次の発明（以下「引用発明」という。）が記載されていると認められる。　　  
　   　
「複数の受講者の少なくとも頭部を正面側から撮像することができる位置に固定された１つの
撮像手段
　前記撮像手段で撮像された受講席全体の画像データから、各受講者の頭部画像データを抽出し、抽出した頭部画像データから、眉毛や、目、鼻、口の顔の各パーツの少なくとも１つを抽出する
抽出手段
　受講者が睡眠状態になく、正面を向いていれば抽出できたであろう顔の各パーツの何れもが所定時間以上抽出されないときには、受講者は頭を下げて睡眠していると判断する
判定手段
　判定手段が睡眠状態にあると判定した受講者の情報を講師端末に通知する
通知手段
　睡眠状態を監視するためのパラメータとして、画像データを更新して受講者の現在の状態を確認する時間間隔と、状態が変化してから同じ状態を何回以上継続すると講師に状態の変化を通知するかを定めるしきい値とを、例えば、０．１秒及び１００回と設定するものであり、　
　通知手段は、判定手段が判定した受講者の状態に基づいて、表示すべき画面を作製して講師端末に送信するものであり、  　
　講師端末の画面は、各受講者に対応して複数のブロックに分割され、　
　受講者の状態が正常であれば、ブロック内に顔のマークを表示し、
　受講者の状態が睡眠であれば、ブロック内に顔のマークを表示すると共に背景色を赤にして、該当する受講者が睡眠状態にあることを強調する、　
　睡眠状態通知装置。」
　　　　 
第４　対比・判断  
１　本願発明と引用発明とを対比する。  
（１）引用発明の「複数の受講者」は本願発明の「複数の受講者」に相当し、同様に、 
「撮像手段」は「撮影手段」に、
「判定手段」は「判定手段」に、
「『背景色』の『赤』」は「指標」に、
「睡眠状態通知装置」は「受講状態判別装置」に、それぞれ、相当する。
　
（２）引用発明は「１つの撮像手段」により受講席全体を撮像することから「受講風景」を撮像していることになる。　　
　してみれば、
引用発明の
　
本願発明の
「複数の受講者の受講風景を一度に撮影して該複数の受講者の受講風景の
画像
    　
（３）引用発明の「頭部画像データ」は、受講者を正面から撮像したものであり、受講者の状態が正常であれば「顔を含む頭部」の画像データとなる。
　してみると、
引用発明の
　
本願発明の
「前記複数の受講者の受講風景を撮影して得た画像から、所定時間間隔で前記複数の受講者のそれぞれの
頭部を抽出する
　　      　
（４） 引用発明の「判定手段」による判定は、抽出手段が抽出した「頭部画像データ」に基づいてなされるものである。
　してみれば、
引用発明の
　
本願発明の
「
抽出した頭部
　　
（５）
引用発明の
　受講者の状態が正常であれば、ブロック内に顔のマークを表示し、
　受講者の状態が睡眠であれば、ブロック内に顔のマークを表示すると共に背景色を赤にして、該当する受講者が睡眠状態にあることを強調する』『画面を作成して講師端末に送信する通知手段』」と、
　
本願発明の
「前記抽出手段が抽出した複数の受講者の顔図柄を整列配置し、該整列配置された顔図柄のそれぞれに、前記判定手段が判定した状態を示す指標を付し、該指標が付与された前記複数の受講者の顔図柄を一覧表示するための一覧画像を生成する画像生成手段」という点で共通する。　
　　　　　　　　 　 
（６）してみると、本願発明と引用発明とは以下の点で一致する。　
　＜一致点＞  
「複数の受講者の受講風景を一度に撮影して該複数の受講者の受講風景の画像を取得する
撮影手段
　前記複数の受講者の受講風景を撮影して得た画像から、所定時間間隔で前記複数の受講者のそれぞれの頭部を抽出する
抽出手段
　抽出した頭部に基づいて、前記複数の受講者の状態を判定する
判定手段
　前記抽出手段が抽出した複数の受講者の顔図柄を整列配置し、該整列配置された顔図柄のそれぞれに、前記判定手段が判定した状態を示す指標を付し、該指標が付与された前記複数の受講者の顔図柄を一覧表示するための一覧画像を生成する
画像生成手段
　　　　　    　
（７）一方で、本願発明と引用発明とは、以下の点で相違する。  
　＜相違点１＞ 　 
　撮影手段が撮影する「画像」に関し　 　 
　本願発明が「動画像」と特定されるのに対して、引用発明では「動画像」であるか否か不明である点。　
　           　
　＜相違点２＞   　
　「抽出手段」に関し
　本願発明が「前記複数の受講者の受講風景を撮影して得た動画像を構成するフレームから、所定時間間隔でフレームを抽出し、該抽出したフレームから前記複数の受講者のそれぞれの顔を検出し、該検出した顔を含む所定範囲の領域を顔画像として抽出し、該抽出した顔画像を同一サイズに正規化する抽出手段」と特定されるのに対して、引用発明ではそのような抽出手段ではない点。        　
  　             　
　＜相違点３＞       　
　「判定手段」に関し   　
　本願発明が「時間的に隣接する前記フレームから抽出した前記顔画像における頭部の動きの特徴に基づいて、前記複数の受講者の状態を判定する判定手段」と特定されるのに対して、引用発明ではそのような判定手段ではない点。      　 
      　
　＜相違点４＞           　
　「画像生成手段」に関し    　
　本願発明が「前記抽出手段が抽出した前記正規化された複数の受講者の顔画像を整列配置し、該整列配置された顔画像のそれぞれに、前記判定手段が判定した状態を示す指標を付し、該指標が付与された前記複数の受講者の顔画像を、前記所定時間間隔にてフレームが切り替わる動画像として一覧表示するための一覧画像を生成する画像生成手段」と特定されるのに対して、引用発明ではそのような画像生成手段ではない点。      　 
　　
２　判断　  
（１）上記＜相違点１＞について検討する。  
　ア　引用発明において、「時間間隔」及び「しきい値」を、例えば、０．１秒及び１００回と設定した場合には、１秒間に１０回の画像データを更新することになるが、さらに、高速に画像データを取得できるように、引用発明の「撮影手段（撮像手段）」が撮影（撮像）する「画像」を「動画像」とすることは当業者が適宜なし得た設計事項である。    　
　
　イ　上記アのようにした引用発明の「撮影手段（撮像手段）」が撮影（撮像）撮像する「画像」は「動画像」となる。  　
　
　ウ　以上のことから、引用発明において、上記＜相違点１＞に係る本願発明の構成を採用することは、当業者が適宜なし得た設計事項である。    
  　
（２）上記＜相違点２＞及び＜相違点３＞について検討する。  
　ア　引用発明の「撮影手段（撮像手段）」が撮影（撮像）する「画像」を動画像とすることは、「上記＜相違点１＞」で検討したとおりである。  　
　
　イ　上記アより、引用発明の「受講席全体の画像データ」は「受講席全体の動画像データ」となり、「動画像データ」は時間的に隣接する多数のフレームから構成されることから、受講者の頭部画像データの抽出は、設定した時間間隔で選ばれるフレームに基づいてなされることは、当業者にとって明らかである（例えば、特開２００５−３１４２３号公報の【００２４】を参照。）。  　
　
　ウ　ところで、時間的に隣接するフレームから「頭部の動きの特徴」を検出することで、対象者の居眠り状態等を判定することは、本願出願前に周知である（例えば、特開２００５−１８６５６号公報の【０００５】及び【０００６】、特開２００５−１８６５５号公報の【００１０】ないし【００１６】、特開２００５−１４８５３号公報の請求項１、【００３４】ないし【００３６】、特開２００５−１３６２６号公報の請求項１４、特開２００１−６７４８２号公報の請求項１ないし３及び【００６８】を参照。以下「周知技術１」という。）。　
    　
　エ　また、画像解析等の処理を行う際に同一サイズに正規化してから行うことも本願出願前に周知である（例えば、特開２００５−１０８１９７号公報の【０００８】ないし【００１３】、特開２００５−８４９７９号公報の【０００７】、特開２００４−１２８６１５号公報の【００２２】ないし【００２４】、特開２００２−２８８６７０号公報の【０００３】ないし【０００５】、特開平１０−２８３４７２号公報の【０００２】、国際公開第２００４／０２９９０５号の第２２頁第２３行ないし第２３頁第５行を参照。以下「周知技術２」という。）。            　
      　
　オ　してみれば、引用発明の「判定手段」が「頭部の動きの特徴」に基づいた判定となるように、
「抽出手段」を、「複数の受講者の受講風景を撮影して得た動画像を構成するフレームから、所定時間間隔でフレームを抽出し、抽出したフレームから複数の受講者のそれぞれの顔を検出し、検出した顔を含む所定範囲の領域を顔画像として抽出し、抽出した顔画像を同一サイズに正規化するもの」となすことは、当業者が上記周知技術１及び周知技術２に基づいて適宜なし得た設計事項である。
　　
　カ　上記オのようにした引用発明の「抽出手段」は「前記複数の受講者の受講風景を撮影して得た動画像を構成するフレームから、所定時間間隔でフレームを抽出し、該抽出したフレームから前記複数の受講者のそれぞれの顔を検出し、該検出した顔を含む所定範囲の領域を顔画像として抽出し、該抽出した顔画像を同一サイズに正規化する抽出手段」となり、また「判定手段」も「時間的に隣接する前記フレームから抽出した前記顔画像における頭部の動きの特徴に基づいて、前記複数の受講者の状態を判定する判定手段」となる。
  　
　キ　以上のことから、引用発明において、上記＜相違点２＞及び＜相違点３＞に係る本願発明の構成を採用することは、当業者が周知技術１及び周知技術２に基づいて適宜なし得た設計事項である。　　　　 
　　　 　　 　　 　　 
（３）上記＜相違点４＞について検討する。   　
　ア　「受講者の顔画像」を動画にして一覧表示する講師端末は、本願出願前に周知である（例えば、特開２００４−８６０２４号公報の【０１８７】及び図１５、特開２００２−１６９９０１号公報の【００１４】及び図９、特開平１０−１７１３３７号公報の【００１８】及び図３を参照。以下「周知技術３」という。）。　    　
　                      　
　イ　してみれば、引用発明の「顔図柄（顔のマーク）」に代えて、「受講者の顔画像」を採用することは、当業者が上記周知技術３に基づいて適宜なし得たことである。   　
　また、「受講者の顔画像」として「抽出手段が抽出した正規化された受講者の顔画像」とすることも、適宜なし得たことである。　　
　     　                          　
　ウ　上記イのようにした引用発明の「画像生成手段」は、「前記抽出手段が抽出した前記正規化された複数の受講者の顔画像を整列配置し、該整列配置された顔画像のそれぞれに、前記判定手段が判定した状態を示す指標を付し、該指標が付与された前記複数の受講者の顔画像を、前記所定時間間隔にてフレームが切り替わる動画像として一覧表示するための一覧画像を生成する」ものとなる。                  　
    　                           　
（４）また、本願発明の奏する効果も、引用発明、周知技術１、周知技術２及び周知技術３から当業者が予測し得る範囲内のものである。　　　   
　　　　 　        　
第５　むすび      　
　以上のとおり、本願発明は、当業者が引用文献１に記載された発明及び周知技術に基づいて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。