【事件の表示】
　特願２００９−５５４６３８「ユーザがプログラム可能な呼び進行トーン検知」拒絶査定不服審判事件〔平成２０年　９月２５日国際公開、ＷＯ２００８／１１５７３３、平成２２年　７月　１日国内公表、特表２０１０−５２２４８４〕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，２００８年３月１１日（パリ条約による優先権主張外国庁受理　２００７年３月１９日　米国）を国際出願日とする出願であって，平成２５年５月７日付けで拒絶査定がなされ，これに対し，同年８月３０日に拒絶査定に対する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たものである。
　
　
第２　補正却下の決定
［結論］
　平成２５年８月３０日付けの手続補正を却下する。
　
［理由］
１　本願発明と補正後の発明
　平成２５年８月３０日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）は，平成２５年２月５日付け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
「【請求項１】
　（Ａ）オーディオ・サンプルを，交換機の複数の双方向通信ポートの１つを介して受領するステップと，
　（Ｂ）通信呼びを，前記交換機の複数の双方向通信ポートの１つで受領するステップと，
　（Ｃ）前記オーディオ・サンプルの事象が前記通信呼びで発生すると，前記通信呼びを販売員に転送するステップと，
を有する
ことを特徴とする方法。」
という発明（以下，「本願発明」という。）を，
「【請求項１】
　（Ａ´）音声と非音声を含むオーディオ・サンプルを，交換機の複数の双方向通信ポートの１つを介して受領するステップと，
　（Ｂ）通信呼びを，前記交換機の複数の双方向通信ポートの１つで受領するステップと，
　（Ｃ）前記オーディオ・サンプルの事象が前記通信呼びで発生すると，前記通信呼びを販売員に転送するステップと，
を有する 
ことを特徴とする方法。」
という発明（以下，「補正後の発明」という。）に変更することを含むものである。
　
２　補正の適否
（１）新規事項の有無，シフト補正の有無，補正の目的要件
　上記補正は，本願発明の「オーディオ・サンプル」を「音声と非音声を含むオーディオ・サンプル」に限定して特許請求の範囲を減縮するものであるところ，本件明細書の【０００５】の「各オーディオ・サンプルは，交換機が処理した通信呼びの確立中或いは確立後（以下，「確立以降」と称する）に遭遇する音声の代表例である。」との記載，及び【００２９】に例示されたオーディオ信号の特性のうち「（ｉｉｉ）音楽特性（例，調，終止形（カデンツ：終始に至る直前の和音の進行)，拍子記号）（musical characteristics: e.g. key, cadence, time signature, etc.）」，「（ｉｖ）  暗騒音レベル(背景雑音レベル)（background noise level）」，「（ｖｉｉ）トーン特性（tonal characteristics）」は明らかに「非音声」のオーディオ・サンプルを含む概念であり，「（ｖｉｉｉ）上記項目（ｉ）〜（ｖｉｉ）の組み合わせ」の記載からみて，「音声と非音声を含むオーディオ・サンプル」は願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内のものといえる。
　したがって，上記補正は，特許法第１７条の２第３項及び第４項の規定に適合することは明らかであり，また，同法第１７条の２第５項第２号に掲げる特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　
（２）独立特許要件
　上記補正は，特許請求の範囲の減縮を目的とするものであるから，補正後の発明が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるのか否かについて，以下検討する。
　
ア　補正後の発明
　上記「１　本願発明と補正後の発明」の項の「補正後の発明」のとおりのものと認める。
　
イ　引用発明
　原査定の拒絶理由に引用された米国特許第６８５０６０２号明細書（以下，「引用例」という。）には，「Method and apparatus for answering machine detection in automatic dialing（［当審仮訳］：自動ダイヤリングにおいて機械応答を検出するための方法及び装置）に関し，図面とともに以下の事項が記載されている。
　
（ア）「TECHNICAL FIELD 
　The present invention relates to communication systems, and more specifically to automatic dialing systems.
BACKGROUND OF THE INVENTION 
　Automatic telephone dialing systems, （中略）, are widely used at customer call centers. The SYSTEMS are also used at other businesses to automate outbound contacts for collections, telemarketing campaigns and proactive customer services. For applications such as telemarketing campaigns, automatic dialing systems may be coupled with interactive voice response (IVR) systems （中略）. An IVR system, generally, presents recorded voice information to the outbound contact (called party or destination). The IVR system may also elicit voice information from the destination in order to complete a transaction. If, however, the IVR system for any reason cannot complete a transaction, it may transfer the destination to a live agent better equipped to serve the destination. In the event that the automatic dialing system reaches an answering system rather than a live person answering the call, it would be desirable to disengage the IVR system and terminate the call.
　One approach for addressing this need employs a tone based detection scheme, commonly found in current IVR systems. This scheme allows an IVR system to listen for a special tone generated by a machine such as an answering machine. This tone usually has high energy concentration on a narrow band of frequencies, for example, one or two frequencies, in the range from 1 KHz to 2 KHz. Generally, when the tone is detected, the IVR system determines that the destination is a machine, halts the communication and instructs the automatic dialing system to terminate the call.
　A disadvantage of this approach is that some answering machines do not generate a special tone. Furthermore, tone based interface is not a standard, and the tone has often been replaced by more user friendly interfaces selected or designed to fit each individual's liking. Consequently, when the interface changes, an IVR system may falsely identify the destination as not a machine. With that false identification, the IVR, generally, continues to hold the call or transfers the call to a live agent resulting in inefficient use of the IVR resources or the live agent. 」（１欄５〜５２行）
（［当審仮訳］：
技術分野
　本発明は，通信システム，特に自動ダイヤリングシステムに関する。
本発明の背景
　（中略）自動電話ダイヤリングシステムは，顧客コールセンターで広く利用されている。当該システムは，他のビジネスでも，収集，テレマーケティング・キャンペーン，プロアクティブ顧客サービスのために，自動発信のために使われる。テレマーケティング・キャンペーンのようなアプリケーションのために，自動ダイヤリングシステムが（中略）自動音声応答（ＩＶＲ）システムと結びつけられるかもしれない。ＩＶＲシステムは，一般に，自動発信（「被呼側」又は「宛先」）に記録された音声インフォメーションを与える。ＩＶＲシステムは取引を完了するために同じく宛先からの音声インフォメーションを引き出すかもしれない。しかしながら，もし何かの理由でＩＶＲシステムが取引を完了することができないなら，宛先をサーブする能力を備えた生のエージェントに繋ぐようにするかもしれない。自動ダイヤリングシステムが生の人間ではなく応答システムに繋がった場合は，ＩＶＲシステムを解放して呼を終了することが望ましい。
　この必要性に対する１つのアプローチが，一般に現行のＩＶＲシステムに見られるトーンベースの検出スキームを使うことである。当該スキームはＩＶＲシステムが留守番電話のような機械によって生み出された特別なトーンに聞き耳をたてることを可能にする。このトーンは，通常，１ｋＨｚから２ｋＨｚまでの範囲の１又は２の狭い周波数帯に高いエネルギーの集中がある。一般に，トーンが検出されると，ＩＶＲシステムは宛先が機械であると決定し，コミュニケーションを止めて，自動ダイアルしているシステムに呼を終了させるよう指示する。
　このアプローチの欠点は，いくつかの留守番電話は特別なトーンを生成しないことである。更に，トーンベースのインタフェースはスタンダードではなく，トーンはしばしば選択されるか，あるいはそれぞれの個人の好みに適しているよう設計されたよりユーザフレンドリーなインタフェースによって置き換えられている。したがって，インタフェースが変化すると，ＩＶＲシステムが間違って宛先が機械ではないと識別するかもしれない。誤った識別により，ＩＶＲは，一般に，呼をそのまま続けるか，あるいは呼を生身のエージェントに繋ぐ結果，ＩＶＲ資源及び生身のエージョンとの非能率的な使用をもたらす。）
　
（イ）「FIG.1 a shows an illustrative communication management system 100 in accordance with the principles of the invention. System 100 Includes controller 110, live agent 120, PBX (Private Branch Exchange) 130, communications network 140, and destination 150. Controller 110 establishes a communication with destination 150 using PBX, 130 and communications network  140. Illustratively,（中略） communications network is a PSTN (Public Switched Telephone Network). Communications network 140 can also be a wireless network, or a data communications network such as the Internet, ATM, or Frame Relay. Destination 150 illustratively is an answering machine that does not generate a tone. Destination 150 can be a live person answering a phone call through a conventional telephone, an answering service provided by a PBX or a central office switch, a computer, or a facsimile machine. 」（３欄３３〜５０行）
（［当審仮訳］：
　図１は本発明の原理に従う実例的な通信管理システムを示す。システム１００は，コントローラー１１０，生身のエージェント１２０，ＰＢＸ（構内交換機）１３０，通信ネットワーク１４０及び宛先を含む。 コントローラー１１０は，ＰＢＸ１３０，通信ネットワーク１４０を用いて，宛先１５０と通信を確立する。 実例として，（中略）通信ネットワークは ＰＳＴＮ （公共電話回線網）である。通信ネットワーク１４０は，無線ネットワーク，あるいは，インターネット，ＡＴＭ，フレームリレーのようなデータ通信ネットワークとすることもできる。宛先１５０は，実例的に，トーンを生成しない機械応答である。宛先１５０は，通常の電話機を介して電話呼に応答する生身の人間，ＰＢＸ又は中央オフィス交換機によって提供される電話応答サービス，コンピュータ，あるいはファクシミリ装置であり得る。）
　
（ウ）「FIG.3c illustrates the process flow of classifier 315. At step 3150, classifier 315 receives a notification indicating that no response has been received, a notification indicating a complete response has been received, or a portion of a response. If a notification indicating that no response has been received is received, decision step 3151 transfers the control to step 3156. At step 3156, classifier 315 notifies automatic dialer 111 that the destination is a machine. If a notification indicating that a complete response has been received is received, decision step 3151 transfers the control to step 3153 where classifier 315 instructs a DSP speech recognition program to decode the received portion of the response into words. Classifier 315 then instructs an eighth DSP program to search for a predefined term that matches a word or a combination of words decoded from the received portion of the response, at step 3154. If there is a match, decision step 3155 transfers the control to step 3156 where classifier 315 notifies automatic dialer 111 that the destination is a machine and returns the control to step 3150. If there is no match and a notification indicating that a complete response has been received is received, decision step 3157  transfers the control to step 3158 where classifier 315 notifies automatic dialer 111 that the destination is not a machine. Otherwise, decision step 3157 transfers the control back to step 3150. 」（７欄５６行〜８欄１３行）
（［当審仮訳］：
　図３ｃは，分類器３１５の処理フローを示す図である。ステップ３１５０で，分類器３１５は，応答が受信されていないことを示す通知，完全な応答を受信したか又は応答の一部を受信したかを示す通知を受信する。応答が受信されていないことを示す通知を受信した場合には，判断ステップ３１５１は，ステップ３１５６に制御を移す。ステップ３１５６で，分類器３１５は，宛先が機械であることを自動ダイヤラ１１１に通知する。完全な応答を受信したことを示す通知を受信した場合には，判断ステップ３１５１は，ステップ３１５３に制御を移す。ステップ３１５３で，分類器３１５は，応答の受信された部分を単語に復号するようにＤＳＰの音声認識プログラムに指示する。ステップ３１５４で，分類器３１５は，応答の受信された部分から復号した単語やその組み合わせに一致する事前定義された用語を検索するように第８番目のＤＳＰプログラムに指示する。一致すると決定ステップ３１５５はステップ３１５６に制御を移し，分類器３１５は宛先が機械であることを自動ダイヤラ１１１に通知し，ステップ３１５０に制御を移す。一致せず，完全な応答が受信されていることを示す通知が受信されると，決定ステップ３１５７はステップ３１５８に制御を移し，分類器３１５は宛先が機械ではないと自動ダイヤラ１１１に通知する。そうでなければ，決定ステップ３１５７はステップ３１５０に制御を戻す。）
　
（エ）「Generally, speech recognition is performed by comparing the features of an unknown utterance to the features of known words or word strings. The features of known words or word strings are determined with a process known as “training.” Through training, one or more samples of known words or strings (training speech) are examined and their features (or characteristics) recorded as reference patterns (or recognition models) in a database of a speech recognizer. Typically, each recognition model represents a single known word. However, recognition models may be thought of as building blocks for words and strings of words, such as phases or sentences. The features of unknown utterance are extracted and then the features are compared to each model in the database. A scoring technique is used to provide a relative measure of how well each model matches the unknown utterance. The unknown utterance is recognized as the words associated with the combination of one or more models which most closely matches the unknown utterance. As an example, refer to “Automatic Speech and Speaker Recognition,”edited by C.-H.Lee, F.K.Soong and K.K.Paliwal, Kluwer, Academic Publishers, 1996. 」（８欄１４〜３４行）
（［当審注］：「phases or sentences」は，６欄１８行や請求項１１の記載からみて，「phrases or sentences」の誤記と認められる。）
（［当審仮訳］：
　一般に，音声認識は，未知の発声の特徴を既知の単語又は単語列の特徴に比較することによって行われる。既知の単語又は単語列の特徴は，「学習」として知られている方法を用いて決定される。学習を通じて，既知の単語や単語列（学習用音声）の１又はそれ以上のサンプルが検査され，その特徴（又は特性）は参照パターン（又は認識モデル）として音声認識装置のデータベースに記録される。典型的には，各認識モデルは，単一の既知の単語を表す。しかしながら，認識モデルは，フレーズ又は文章のような単語及び単語列のために必要なもの（building blocks）として考えることができる。未知の発声の特徴が抽出され，次いで，当該特徴はデータベース内の各モデルと比較される。スコアリング技術が，各モデルが未知の発声とどの程度一致しているかの相対的な尺度を提供するために使用される。未知の発声は，未知の発声に最も密接に一致する１又はそれ以上のモデルの組み合わせに関連付けられた単語として認識される。例として，“自動音声と話者認識”，C.-H.Lee, F.K.Soong，K.K.Paliwal, Kluwerが編集の学術出版社，１９９６を参照されたい。）
　
（オ）「Here, each word or a combination of words decoded from the received portion of the response is compared to a set of predefined (known and trained) terms. A term can be a word, a phase, or a sentence. Illustratively, the predefined terms include terms that indicate that the speech is not from a live person speaking through the communication. Examples of the predefined terms are “bye,” “message,” “beep,” “please leave a message,” “leave a message,” “not home,” “I am not home,” “call back later,” and “you know what to do.” The characteristics of these terms are illustratively stored in database 116 and is loaded into the memory (not shown) of the DSP. 」（８欄３５〜４６行）
（［当審注］：「a phase, or a sentence」は，６欄１８行や請求項１１の記載からみて，「a phrase, or a sentence」の誤記と認められる。）
（［当審仮訳］：
　ここで，応答の受信された部分から復号された各単語又は単語の組み合わせは，事前定義された（既知の，学習された）用語の集合と比較される。この用語は，単語，フレーズ，又は文章とすることができる。実例的に，事前定義された用語は，通信を介して話している生身の人間からの音声ではないことを示す用語が含まれる。当該事前定義された用語の例としては，“さようなら”，“メッセージ”，“ビープ”，“メッセージを残してください”，“メッセージを残して”，“家にいない”，“私は家にいません”，“後でコールバックします”，“あなたが何をすべきかを知っている”である。これらの用語の特性は，実例的にデータベース１１６に保存され，ＤＳＰのメモリ（図示せず）にロードされる。）
　
（カ）「As described previously, when notified by classifier 115 that the destination is a machine, automatic dialer 111 instructs communication server 112 to terminate the communication. Otherwise, if notified by classifier 115 that the destination is not a machine, automatic dialer 111 instructs communication server 112 to connect the communication to live agent 120 as described previously with respect to system 100. It should be noted that the advantage of passing a portion of a response to classifier 115 is that a pre-defined term may be found before the complete response has been received. Thus, the destination can be terminated earlier. Response detector 314 may also wait until the complete response has been received and pass the complete response to classifier 315 as in method 200 but the average processing time may be longer. 」（８欄４７〜６１行）
（［当審仮訳］：
　前述したように，宛先が機械であると分類器１１５から通知されると，自動ダイヤラ１１１は通信サーバ１１２に通信を終了するよう指示する。そうでなければ，宛先が機械ではないと分類器１１５から通知されると，システム１００に関連して前述したように，自動ダイヤラ１１１は通信サーバ１１２に通信を生身のエージェント１２０に接続するように指示する。分類器１１５への応答の一部を渡すことの利点は，完全な応答が受信される前に事前定義された用語が見出され得ることであることに留意すべきである。このため，宛先は早期に終了することができる。応答検出器３１４は，方法２００のように，完全な応答が受信されるまで待って分類器３１５へ完全な応答を渡すこともできるが，平均処理時間が長くなる。）
　
（キ）「Illustratively, the term-destination table is stored in a database such as database 116 or 316. It should be noted that a tone or other features can be a term in a term-destination table as well. For example, a beep is a term in an outgoing message if the outgoing message ends with a beep. 」（９欄６２〜６７行）
（［当審仮訳］：
　実例的に，用語−宛先テーブルはデータベース１１６又は３１６のようなデータベースに格納される。トーン又はその他の特性もまた，用語−宛先テーブルにおける用語となり得ることに留意すべきである。例えば，もし外行きのメッセージがビープで終わるならば，ビープは外行きのメッセージにおける用語である。）
　
　引用例の上記記載及び図面並びにこの分野の技術常識を考慮すると，
ａ　上記（イ）の記載及び図１ａ，図３ａの記載によれば，コントローラーは，ＰＳＴＮ等の通信ネットワーク及びＰＢＸ（構内交換機）を介して宛先と通信するものであり，ＰＢＸ（構内交換機）は複数の双方向通信ポートを有することは明らかであるから，電話呼をＰＢＸ（構内交換機）の複数の双方向通信ポートの１つで受領するといえる。
　
ｂ　上記（エ）の記載によれば，学習を通じて，既知の単語や単語列（学習用音声）の１又はそれ以上のサンプルが検査され，その特徴（又は特性）は参照パターン（又は認識モデル）として音声認識装置のデータベースに記録されるのであるから，学習用音声を受領していることは明らかである。
　
ｃ　上記（ウ）〜（オ）の記載によれば，分類器は，音声認識により，応答の受信した部分と学習により得た認識モデルとを比較して，宛先が機械か否かを判別するものである。そして，上記（カ）の記載によれば，宛先が機械と判別されると通信を終了し，宛先が機械ではないと判別されると通信を生身のエージェントに接続するようものである。したがって，電話呼と学習により得た認識モデルとを比較することにより宛先が機械ではないと判別されると電話呼を生身のエージェントに接続するといえる。
　
　以上を総合すると，引用例には以下の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されていると認める。
「学習用音声を受領し，
　電話呼をＰＢＸ（構内交換機）の複数の双方向通信ポートの１つで受領し，
　電話呼と学習により得た認識モデルとを比較することにより宛先が機械ではないと判別されると，電話呼を生身のエージェントに接続する，方法。」
　
ウ　対比・判断
　補正後の発明と引用発明とを対比すると，
（ア）本件明細書の【０００５】，【００２４】の記載によれば，補正後の発明の「オーディオ・サンプル」は，交換機が処理した通信呼びの確立中或いは確立後（以下，「確立以降」と称する）に遭遇する音声の代表例であり，同【００２５】の記載によれば，メモリ２０４内に記憶され，同【００２６】，【００２９】の記載によれば，通信呼びｊ内におけるオーディオ・サンプルｋの発生を検知するために使用するものである。
　一方，引用発明の「学習用音声」は，学習を通じてその１又はそれ以上のサンプルが検査されるものであり，その特徴（又は特性）が参照パターン（又は認識モデル）として音声認識装置のデータベースに記録され，未知の発声の特徴がデータベース内の各モデルと比較されるものである（上記イ（エ）参照。）。
　したがって，引用発明の「学習用音声」は補正後の発明の「オーディオ・サンプル」に対応するといえるから，補正後の発明と引用発明とは，以下の相違点１，２は別として，「（Ａ´）オーディオ・サンプルを受領するステップ」を有する点で差異は無い。
　
（イ）補正後の発明の「通信呼び」と引用発明の「電話呼」とは，表現が異なるのみであって実質的な差異は無い。また，引用発明の「ＰＢＸ（構内交換機）」は明らかに「交換機」に含まれ，特許請求の範囲の記載及び本件明細書の【００１４】の「交換機１０２は，１つあるいは複数の交換機と，１つあるいは複数の汎用コンピュータを含む他の実施例で構成することもできる。」との記載によれば，補正後の発明の「交換機」は一体型の装置である本件明細書の図２の構成に限定されるものではないことは明らかである。
　したがって，補正後の発明と引用発明とは，「（Ｂ）通信呼びを，前記交換機の複数の双方向通信ポートの１つで受領するステップ」を有する点で差異は無い。
　
（ウ）引用発明は，テレマーケティング・キャンペーン等を含むビジネスにおける自動ダイヤリングシステムにおいて，宛先が生身の人間ではなく応答システムであると判別される場合は呼を終了し，そうでなければ宛先をサーブする能力を備えた生のエージェントに繋ぐのである（上記イ（ア），（カ）参照。）から，引用発明の「電話呼を生身のエージェントに接続する」は，補正後の発明の「前記通信呼びを販売員に転送する」に相当する。
　そして，補正後の発明の「前記オーディオ・サンプルの事象が前記通信呼びで発生すると」も引用発明の「電話呼と学習により得た認識モデルとを比較することにより宛先が機械ではないと判別されると」も，オーディオ・サンプルと通信呼びとを比較して所定の状態を検知している点で差異は無い。
　
　以上を総合すると，補正後の発明と引用発明とは，以下の点で一致し，また，相違している。
（一致点）
「（Ａ´）オーディオ・サンプルを，受領するステップと，
　（Ｂ）通信呼びを，前記交換機の複数の双方向通信ポートの１つで受領するステップと，
　（Ｃ）前記オーディオ・サンプルと前記通信呼びとを比較して所定の状態を検知すると，前記通信呼びを販売員に転送するステップと，
を有する 
ことを特徴とする方法。」
　
（相違点１）
　「オーディオ・サンプル」に関し，補正後の発明は「音声と非音声を含む」のに対して，引用発明の学習用音声は「音声と非音声を含む」のかどうか明らかでない点。
　
（相違点２）
　「オーディオ・サンプルを，受領する」に関し，補正後の発明は「交換機の複数の双方向通信ポートの１つを介して受領する」のに対して，引用発明は当該事項が明らかにされていない点。
　
（相違点３）
　「前記オーディオ・サンプルと前記通信呼びとを比較して所定の状態を検知すると」に関し，補正後の発明は「前記オーディオ・サンプルの事象が前記通信呼びで発生すると」であるのに対し，引用発明は「電話呼と学習により得た認識モデルとを比較することにより宛先が機械ではないと判別されると」であって，学習により得た認識モデルは生身の人間からの音声ではないことを示す用語であって，当該用語が電話呼に含まれる場合は宛先を機械と判断し，そうでない場合に機械でないと判断するものである点。
　
　以下，上記各相違点について検討する。
（相違点１及び相違点２について）
　引用例には，学習について詳述されていないが，実際の通話に則して学習を行うことは普通に行われていることである（例えば，国際公開第２００６／０３１６０９号の請求項７４，４８頁１８行〜４９頁２１行，５４頁２８行〜５６頁２行，特開２００３−１４０６９０号公報の【０００９】，特開平８−１６３２５５号公報の【００１６】参照。）から，交換機の複数の双方向通信ポートの１つで受領する実際の通話呼び（すなわち，電話呼。）における音声に基づいて学習を行うようにすることは適宜なし得ることに過ぎない。したがって，相違点２は当業者が容易になし得ることである。
　そして，学習に実際の電話呼を用いた場合，電話呼の音声には，生身の人間が発する音声の他に背景雑音が含まれることは普通のことであり，また，機械音（ビジートーンや種々のトーン等）であることもあり得ることは明らかであるが，引用発明の事前定義された用語（認識モデル）には，例えば“メッセージ”，“メッセージを残してください”，“私は家にいません”等の他に，「ビープ」等のトーンやその他の特性も含まれ得る（上記イ（オ），（キ）参照。）ことを勘案すれば，引用発明の学習用音声を音声と非音声を含むオーディオ・サンプルとすることは，引用例に実質的に記載されている，或いは適宜なし得ることに過ぎない。したがって，相違点１は当業者が容易になし得ることである。
　
（相違点３について）
　引用発明は，学習により得た認識モデルは生身の人間からの音声ではないことを示す用語であって，当該用語が電話呼に含まれる場合は宛先を機械と判断し，そうでない場合に機械でないと判断するものであるから，実質的に「オーディオ・サンプルの事象が前記通信呼びで発生しないと」「通信呼びを販売員に転送する」ものである。
　しかしながら，宛先が機械であるか人間であるかを判別するにあたり，機械であることを識別するか，機械でないことを識別するかは，適宜選択し得る程度のことにすぎず，引用発明も宛先が人間である場合に電話呼をエージェントに接続するものに他ならないから，引用発明において，電話呼に機械応答特有の用語（認識モデル）が存在するか否かを判別することに代えて生身の人間の応答に特有の用語（認識モデル）が存在するか否かを判別するようにし，オーディオ・サンプルとして生身の人間の応答に特有の用語（認識モデル）を含ませることは，当業者が容易になし得ることである。
　したがって，引用発明において「電話呼と学習により得た認識モデルとを比較することにより宛先が機械ではないと判別されると」を「前記オーディオ・サンプルの事象が前記通信呼びで発生すると」とするとは当業者が容易になし得ることである。　
　
　そして，補正後の発明の作用効果も，引用発明及び周知技術に基づいて当業者が予測できる範囲のものである。
　
　以上のとおり，補正後の発明は，引用発明及び周知技術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　結語
　したがって，本件補正は，補正後の発明が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から，特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので，同法第１５９条第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。
　
　
第３　本願発明について
１　本願発明
　平成２５年８月３０日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので，本願発明は，上記「第２　補正却下の決定」の項中の「１　本願発明と補正後の発明」の項の「本願発明」のとおりのものと認める。
　
２　引用発明
　引用発明は，上記「第２　補正却下の決定」の項中の「２　補正の適否」の項中の「（２）独立特許要件」の項中の「イ　引用発明」の項で認定したとおりである。
　
３　対比・判断
　そそこで，本願発明と引用発明とを対比するに，本願発明は補正後の発明から当該補正に係る限定を省いたものである。
　そうすると，本願発明の構成に当該補正に係る限定を付加した補正後の発明が，上記「第２　補正却下の決定」の項中の「２　補正の適否」の項中の「（２）独立特許要件」の項中の「ウ　対比・判断」の項で検討したとおり，引用発明及び周知技術に基づいて容易に発明できたものであるから，本願発明も同様の理由により，容易に発明できたものである。
　
４　むすび
　以上のとおり，本願発明は，引用発明及び周知技術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。
　
　よって，結論のとおり審決する。