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　特願２００５−２８０９０５「マーケティングデータ収集分析システム、サーバシステム及びマーケティングデータ収集分析プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１９年　４月１２日出願公開、特開２００７−　９４５９２〕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
　
　本願の手続の経緯は，以下のとおりである。
　平成１７年　９月２７日　　　　出願
　平成２２年１１月１９日付け　　拒絶理由通知
　平成２３年　１月２４日　　　　手続補正書，意見書提出
　平成２３年　８月　８日付け　　拒絶理由通知
　平成２３年１０月１４日　　　　意見書提出
　平成２４年　４月１７日付け　　拒絶査定
　平成２４年　７月２４日　　　　審判請求書，手続補正書提出
　平成２５年　３月　７日付け　　審尋
　平成２５年　６月２５日付け　　拒絶理由通知
　平成２５年　８月３０日　　　　手続補正書，意見書提出
　
第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２５年８月３０日の手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される次のとおりのものである。
　
＜本願発明＞
「複数のユーザークライアントと、これらにネットワークを通じて接続されたサーバとから構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって、
　前記サーバは、
　　会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性データを記憶手段に登録する会員顧客データベースと、
　　サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を前記記憶手段に登録するユーザーデータベースと、
　　前記ネットワークを通じて各ユーザークライアントから送られてくるＰＯＳデータを前記記憶手段に登録するＰＯＳデータベースと、
　　特定のユーザークライアントと特定の期間を指定した併売データ分析指令の入力を受け付ける分析条件入力手段と、
　　前記分析条件入力手段の受け付けた併売データ分析指令に対して、前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースの登録している前記記憶手段内のデータを検索し、前記特定のユーザークライアントのＰＯＳデータの中から通常期間よりもよく売れた商品群を抽出し、前記よく売れた商品群の中で、同じ会員顧客によって同一買い上げ時点に同時購入されている商品の組み合わせを同時購入商品群として抽出し、さらに同時購入した会員顧客の年齢層及び性別とを抽出し、前記同時購入商品群と前記年齢層及び性別と前記特定期間に属する該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報を含むカレンダー情報とを関連付けて併売に関連するデータとして抽出するデータ分析手段と、
　　前記データ分析手段の抽出した前記併売に関連するデータから所定の形式のレポートを作成し、前記特定のユーザークライアントに前記ネットワークを通じて配信するレポート作成手段とを備え、
　前記ユーザークライアントは、
　　ＰＯＳデータを前記サーバに前記ネットワークを通じて送信する手段と、
　　前記サーバの配信する併売に関連する所定の形式のレポートを受信して表示する抽出データ表示手段とを備えたことを特徴とするマーケティングデータ収集分析システム。」
　
第３　引用文献
　
１．特開２００２−２４２９５号公報
　
　当審の拒絶理由通知（平成２５年６月２５日付け）において引用した特開２００２−２４２９５号公報（以下，「引用文献１」という。）には，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．「【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、購入データ取得・利用システムに関し
　
イ．「【０００８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面に基づき説明する。図１に、本発明の一実施形態に係る購入データ取得・利用システムの全体構成を示す。
購入データ取得・利用システムは、サーバーシステム１と、販売拠点（例えば小売業者の小売店舗）
生産者
側にそれぞれ設置され、これらの主体がそれぞれ使用するクライアントシステム２Ａ
と、
インターネット等の通信ネットワーク３を有する
【０００９】
クライアントシステム２Ａ
は、それぞれＷＥＢブラウザー等の入力・表示用アプリケーションが動作可能な入力・表示用コンピュータ２１Ａ
を備えている
入力・表示用コンピュータ２１Ａ
を操作して、所望の分析条件または集計条件をサーバーシステム１に送信し、かつ分析結果または集計結果の提供をサーバーシステム１に要求することができる。
　
ウ．「【００１０】
サーバーシステム１は、通信ネットワーク３に接続されるＷＥＢサーバー１１と、レポートシステム１２と、サーバーコンピュータ１３と、購入データ分析システム１４と
を備え
購入者属性ＤＢ３３と
購入データＤＢ３５とを備える
【００１１】・・・（中略）・・・
購入者属性ＤＢ３３には
当該小売業者の顧客会員（購入者）に関する性別、年齢または年代
がデータとして予め登録されている
　
エ．「【００１２】
ある商品が会員顧客（購入者）に店舗販売された場合、その販売拠点に設置されたクライアントシステム２Ａから
その商品の購入時期及び購入数量に関するデータ（購入データ）が、その商品の販売拠点属性、購入者属性、購入品目属性を識別するヘッダー（購入ヘッダー）と共に、通信ネットワーク経由にてサーバーシステム１に送信される
販売拠点に設置されたクライアントシステム２Ａの場合は、ＰＯＳシステム等の別の販売情報管理システムから購入データ及び購入ヘッダーを当該クライアントシステム２Ａが取得し、サーバーシステム１に送信させる
購入データと購入ヘッダーがクライアントシステム２Ａまたは２Ｂから通信ネットワーク３経由でサーバーシステム１に送信され、購入者データＤＢ３５に記憶される
　
オ．「【００１４】サーバーコンピュータ１３は、購入品目属性ＤＢ３１と、販売拠点属性ＤＢ３２と、
購入者属性ＤＢ３３
からなる属性データベースシステム４０と、購入データＤＢ３５を管理している
購入データ分析システム１４は
属性データベースシステム４０に登録されたデータと、購入データＤＢ３５に記憶されたデータを取得し、それらのデータに基づいて所望の分析を行う
　
カ．「【００１５】レポートシステム１２は、分析結果ＤＢ３６と、集計結果ＤＢ３７を備えている。購入データ分析システム１４により出力される所望の分析結果及び関連データ集計システム１５により出力される集計結果の各データは、分析結果ＤＢ３６と集計結果ＤＢ３７にそれぞれ記憶される。
所望の分析結果のデータは、
レポートシステム１２に取り込まれ、この際所定のファイル形式（例えばＨＴＭＬ書類等）に変換され
　
キ．「【００１６】図１及び図２を参照して、以上のように構成された購入データ取得・利用システムの動作例を説明する。第１の例として、
複数の小売店舗
まず、顧客が販売拠点において商品を購入する都度、購入された商品の購入データと購入ヘッダーが、クライアントシステム２Ａから通信ネットワーク経由でサーバーシステム１に送信される
サーバーコンピュータ１３は、属性データベースシステム４０のうちの購入品目属性ＤＢ３１、販売拠点属性ＤＢ３２、及び購入者属性ＤＢ３３を参照し、受信した購入ヘッダーに含まれるこれらの識別情報と関連付ける。そして、受信した購入データ及び購入ヘッダーを購入データＤＢ３５に記憶する
【００１７】ある日時に、
販売拠点のクライアントシステム２Ａにおいて
所望の分析条件を入力し、サーバーシステム１に送信する
購入データ分析システム１４は
購入データＤＢ３５からその分析条件に合致したデータを検索し、分析を行って、分析結果データを出力する
分析結果データは
レポートシステム１２に取り込まれ、この際所定のファイル形式（例えばＨＴＭＬ書類等）に変換されて
【００１８】一方、購入データ分析システム１４は、その分析結果に対応するオーダー識別子を生成する。サーバーコンピュータ１３は、ＷＥＢサーバー１１を介して販売拠点のクライアントシステム２Ａにそのオーダー識別子を通知する（Ｓ１０６）。このオーダー識別子は、当該クライアントシステム２Ａに対し、その分析結果へのアクセス権を付与するためのものである。
【００１９】
クライアントシステム２Ａにおいて
分析結果の提供を要求するデータを、サーバーシステム１に送信する
ＷＥＢサーバー１１は
レポートシステム１２を動作させて、そのクライアントシステム２Ａに対し、そのオーダー識別子に対応する分析結果のファイル（例えばＨＴＭＬ書類等）へのアクセスを許可する
こうして、クライアントシステム２Ａの要求に基づいて、分析結果のデータがサーバーシステム１からクライアントシステム２Ａに送信される
クライアントシステム２Ａが備える入力・表示用コンピュータ２１Ａ上で動作するＷＥＢブラウザーにより、その分析結果を表示させる
　
ク．「【００２０】図３は、
上記販売拠点において、購入品目「水産」について、１ヶ月間の会員顧客の購買状況（購入数量）を、購入品目属性のうちの品名別、会員顧客（購入者）の年代別（ここでは、２０歳未満または年齢不明、２０代、３０代、４０代、５０代、６０歳以上にそれぞれ区分している）に抽出するよう条件を定めた場合の、１次分析結果の例である
自己の店舗
　
ケ．「【００２３】販売拠点のクライアントシステム２Ａにおいて取得可能な上記分析結果と同様の結果は、生産者のクライアントシステム２Ｃにおいても取得できるよう構成することができる。この場合、生産者において、その生産者と取引関係にある
多数の販売拠点に関し、販売拠点別に固有の詳細な分析結果をサーバーシステムから
取得することができる
　
　前記ア．〜ケ．及び関連する図面の記載によれば，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いえる。
　
＜引用発明＞
「購入データ取得・利用システムであって，
　サーバーシステム（１）と，複数の販売拠点に設置されたクライアントシステム（２Ａ）と，通信ネットワーク（３）とを有し，
　クライアントシステム（２Ａ）は，
　入力・表示用コンピュータ（２１Ａ）を備え，
　ＰＯＳシステムから，商品の購入時期及び購入数量に関する購入データと，その商品の販売拠点属性，購入者属性，購入品目属性を識別する購入ヘッダーとを取得し，通信ネットワーク（３）経由でサーバーシステム（１）に送信し，
　所望の分析条件をサーバーシステム（１）に送信して，分析結果の提供をサーバーシステム（１）に要求し，サーバーシステム（１）から受信した分析結果を表示し，
　サーバーシステム（１）は，
　小売業者の会員顧客に関する性別，年齢または年代等が予め登録された購入者属性ＤＢ（３３）を含む属性データベースシステム（４０）と，
　クライアントシステム（２Ａ）から受信した購入データと購入ヘッダーとを記憶する購入データＤＢ（３５）と，
　属性データベースシステム（４０）に登録されたデータと，購入データＤＢ（３５）に記憶されたデータを取得し，それらのデータに基づいて所望の分析を行う購入データ分析システム（１４）と，
　購入データ分析システム（１４）の分析結果を，ＨＴＭＬなどのファイル形式に変換するレポートシステム（１２）と，
　クライアントシステム（２Ａ）から分析結果の提供を要求するデータを受信すると，レポートシステム（１２）を動作させて，分析結果のファイルへのアクセスを許可し，分析結果のデータをクライアントシステム（２Ａ）に送信するウェブサーバ（１１）とを備え，
　前記分析条件は，例えば，販売拠点が自己の店舗において，購入品目『水産』について，１ヶ月間の会員顧客の購入数量を，品名別，会員顧客の年代別に抽出する条件である，
購入データ取得・利用システム。」
　
２．特開２００２−１３２８７４号公報
　
　当審の拒絶理由通知（平成２５年６月２５日付け）において引用した特開２００２−１３２８７４号公報（以下，「引用文献２」という。）には，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。）
　
コ．「【００１１】なお、データマイニングとは、小売店の販売データや電話の通話履歴、クレジットカードの利用履歴など、企業に大量に蓄積されるデータを解析し、その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを探し出す技術のことである。従来は、こうした取引の生データは、経理処理に必要なだけで活用されていなかったが、情報技術の向上により、潜在的な顧客ニーズが眠る鉱山として採掘（ｍｉｎｉｎｇ）されるようになった。例えば、
スーパーの販売データをデータマイニングで分析することにより、「ビールを買う客は一緒に紙オムツを買うことが多い」、「雨の日は肉の売上が良い」など、項目間の相関関係を見つけることができる
　
　前記コ．によれば，引用文献２には，次の事項が記載されているといえる。
　
＜引用文献２の記載事項＞
「スーパーの販売データをデータマイニングで分析することにより，『ビールを買う客は一緒に紙オムツを買うことが多い』，『雨の日は肉の売上が良い』など，項目間の相関関係を見つけること。」
　
３．特開２００１−８４２３９号公報
　
　当審の拒絶理由通知（平成２５年６月２５日付け）において引用した特開２００１−８４２３９号公報（以下，「引用文献３」という。）には，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。）
　
サ．「【請求項１】　
商品販売発生毎に発生時刻と商品種類と販売数量とを販売時データとして記憶保持するとともに、各商品の各時刻における在庫量を管理する販売情報システムに適用され、少なくとも１種類の商品で構成される商品群Ａの所定の時間帯内における商品販売数量の分析方法であって、前記各販売時データに基づいて前記時間帯内における所定の時間間隔毎に集計した商品群Ａの販売数量と、前記各時間間隔における各商品の在庫量に基づいて判定した商品群Ａ全体の欠品有無とを、前記時間帯の開始時刻から終了時刻までの時系列データとして生成する時系列データ生成ステップと、前記時系列データ生成ステップで生成された複数の時間帯毎の時系列データの集合に対して、２つの時系列データＸ，Ｙ間の距離を商品群Ａの欠品無しの時間間隔についての販売数量の差異に対してクラスタリングを行い、商品群Ａ全体の販売数量の代表パターンとこの代表パターンに属する各時系列データの発生年月日を出力する時系列データクラスタリングステップとを備えた商品販売数量の分析方法。
　
シ．「【請求項７】  
請求項１又は２記載の商品販売数量の分析方法において、前記時系列データクラスタリングステップが出力する各代表パターンに属する時系列データの出現年月日の集合と、各年月日に関する特徴に基づいて、各代表パターンに属する時系列データが出現しやすい年月日に関する特徴を出力する特徴抽出ステップを備えたことを特徴とする商品販売数量の分析方法
　
ス．「【００７６】商品群Ａは、ひとつ以上の任意の商品で構成される。例えば、和食系弁当（幕の内弁当やのり弁当など）を商品群Ａとしてもよいし、また、
一種類の弁当を商品群Ａとしてもよい。後者の場合、和食系弁当全部について分析するのであれば、弁当の種類数だけ商品群を設定し、個別に分析を行えばよい
　
セ．「【０１４２】（第１実施形態の変形例５）第１実施形態では、時系列データクラスタリングステップ１１は、各クラスタについての代表パターンとそれに属する時系列データの出現年月日を出力した。この第１実施形態の変形例５に係わる商品販売数量の分析方法においては、さらに、
ひとつのクラスタに属すると判定された出現年月日に共通する特徴を見出して出力する
【０１４３】この第１実施形態の変形例５においては、図１８に示すように、
時系列データ生成ステップ１０、時系列データクラスタリングステップ１１、在庫量把握手段１８ａの他に、年月日特徴テーブル１８ｂ及び特徴抽出ステップ１８ｃで構成される
【０１４４】
特徴抽出ステップ１８ｃは、各年月日の特徴を記録した年月日特徴テーブル１８ｂを持つ。ここでは、各年月日の特徴として各年月日の曜日と、近隣に大きな事業所があるとしてその事業所の出勤日／休日の情報を年月日特徴テーブル１８ｂに記憶されている
【０１４５】この場合、曜日と上記事業所の出勤日／休日の組合せは、全部で７×２＝１４通りある。特徴抽出ステップ１６ｃは、時系列データクラスタリングステップ１１が出力する各クラスタに含まれる各時系列データについて、その出現年月日に該当する年月日の特徴を参照し、上記１４個の組合せの中から該当するものを選び、その組合せについて、そのクラスタが１回出現したと計数する。
【０１４６】例えば、クラスタ１に属する時系列データ１の出現年月日が、１９９８年１０月１５日であるとすると、年月日の特徴は、「木曜でかつ出勤日」となり、「木曜でかつ出勤日」について、クラスタ１が１回出現したと計数される。これを、全クラスタに含まれる全時系列データについて行うことにより、例えば、「木曜日でかつ出勤日」では、クラスタ１の出現回数がＣ1 回、クラスタ２の出現頻度がＣ2 回、…というように、特徴の各組合せごとに各クラスタの出現回数を数える。
【０１４７】この結果、個々の組合せについて、
ある特定のクラスタの出現割合が１００％に近いとなれば理想的である。つまり、例えば、「木曜日でかつ出勤日には、クラスタ１が出現する」という分析結果が得られる。
【０１４９】別の問題点として、
年月日に関する特徴が多い場合、例えば、曜日と国民の祝日と近隣事業所の出勤日／休日と付近での催し（花見や運動会）などを使用する場合、条件の組合せの数が多くなりすぎる。この場合、ひとつの条件に絞って、各クラスタの出現回数を計数し、ある条件のもとでは２種類以上のクラスタが出現する場合に、他の条件を加えて細分化する方法が有効である
【０１５０】このように第１実施形態の変形例５においては、
年月日に関するある条件のもとで、どのような販売数量パターンが発生しやすいか、その傾向を出力する
　
　前記サ．〜セ．によれば，引用文献３には，次の事項が記載されているといえる。
　
＜引用文献３の記載事項＞
「商品販売発生毎に発生時刻と商品種類と販売数量とを販売時データとして記憶保持するとともに，各商品の各時刻における在庫量を管理する販売情報システムに適用され，少なくとも１種類の商品で構成される複数の商品群Ａの所定の時間帯内における商品販売数量の分析方法であって，
　前記各販売時データに基づいて前記時間帯内における所定の時間間隔毎に集計した，弁当などの商品群Ａの販売数量と，前記各時間間隔における各商品の在庫量に基づいて判定した商品群Ａ全体の欠品有無とを，前記時間帯の開始時刻から終了時刻までの時系列データとして生成する時系列データ生成ステップと，
　前記時系列データ生成ステップで生成された複数の時間帯毎の時系列データの集合に対して，２つの時系列データＸ，Ｙ間の距離を商品群Ａの欠品無しの時間間隔についての販売数量の差異に対してクラスタリングを行い，商品群Ａ全体の販売数量の代表パターンとこの代表パターンに属する各時系列データの発生年月日を出力する時系列データクラスタリングステップと，
　前記時系列データクラスタリングステップが出力する各代表パターンに属する時系列データの出現年月日の集合と，曜日，出勤日／休日，花見や運動会等の催しの各年月日に関する特徴に基づいて，各代表パターンに属する時系列データが出現しやすい年月日に関する特徴を出力する特徴抽出ステップを備え，
　年月日に関するある条件のもとで，どのような販売数量パターンが発生しやすいか，その傾向を出力することを特徴とする商品販売数量の分析方法。」
　
４．特開平１０−２４７１９７号公報
　
　当審の拒絶理由通知（平成２５年６月２５日付け）において引用した特開平１０−２４７１９７号公報（以下，「引用文献４」という。）には，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。）
　
ソ．「【０００２】
【従来の技術】まず、
データマイニングの一つの例としてバスケット分析について説明する。これは同時購買の傾向を示すルールをレシートの集合の中から抽出していくもので
そのルールとしては、例えば「パンを買う時は、同時に牛乳を買う」といったものが挙げられ
通常「パン→牛乳」といった形で該当する商品から成る論理式で記述される。
このルールの抽出、棄却の目安となる指標としては「ルールを満たすレシート数のレシート全体に対する割合」（支持度）と、「ルールの左辺に該当する商品を含むレシート数に対するルールの左辺と右辺に該当する商品を全て含むレシート数の割合」（確信度）があり、前者はルールの一般性、後者はルールの正確さを示している。バスケット分析ではこの二つの指標に対する閾値を予め決めておき、候補となるルールの指標がその閾値を越えるか否かによってルールとしての抽出の有無を決定する
【０００３】
この様なルールは、様々な属性を持ったテーブルからも生成することができる。属性として、レシートＩＤ、天気、性別、商品を持つテーブルからは「天気＝晴，性別＝男→商品＝牛乳」といったルールを抽出することができる。この抽出方法も上のバスケット分析と同様であり、ルールの抽出、棄却はこの例では「天気＝晴，性別＝男，商品＝牛乳」なるレシート数の全体に対する割合（支持度）と、「天気＝晴，性別＝男」なるレシート数に対する「天気＝晴，性別＝男，商品＝牛乳」なるレシート数の割合（確信度）の二つの指標に対する閾値を設け、これらを上回るか否かで判断される。
　
　前記ソ．によれば，引用文献４には，次の事項が記載されているといえる。
　
＜引用文献４の記載事項＞
「レシートの集合の中からルールを抽出するデータマイニングにおいて，
　レシートＩＤ、天気、性別、商品を持つテーブルから，『天気＝晴，性別＝男→商品＝牛乳』（晴れの時に男性は牛乳を購入する）といったルールを生成し，
　全レシート数に対する，晴れの時に男性が牛乳を購入したレシートの数の割合である支持度と，晴れの時に男性が購入したレシート数に対する，晴れの時に男性が牛乳を購入したレシート数の割合である確信度とが閾値を上回ると，そのルールを抽出し，閾値を下回るとそのルールを棄却する，データマイニング。」
　
第４　対比
　
　本願発明と引用発明とを対比する。
　
・引用発明の「サーバーシステム（１）」は，本願発明の「サーバ」に相当する。
　
・引用発明の「複数の販売拠点に設置されたクライアントシステム（２Ａ）」は，本願発明の「複数のユーザークライアント」に相当する。
　
・引用発明の「サーバーシステム（１）と，複数の販売拠点に設置されたクライアントシステム（２Ａ）と，通信ネットワーク（３）」とを有する「購入データ取得・利用システム」は，本願発明の「複数のユーザークライアントと、これらにネットワークを通じて接続されたサーバとから構成されるマーケティングデータ収集分析システム」に相当する。
　
・引用発明の「購入者属性ＤＢ（３３）」は、「小売業者の会員顧客に関する性別、年齢または年代等」が予め登録される。また，ＤＢ（データベース）が，記憶手段にデータを登録することは自明である。
　したがって，引用発明の「購入者属性ＤＢ（３３）」は，本願発明の「会員顧客個々の少なくとも年齢、性別を含む属性データを記憶手段に登録する会員顧客データベース」に相当する。
　
・引用発明の「購入データＤＢ（３５）」は，クライアントシステム（２Ａ）から送信されたＰＯＳシステムの購入データと購入ヘッダーとを記憶するから，本願発明の「前記ネットワークを通じて各ユーザークライアントから送られてくるＰＯＳデータを前記記憶手段に登録するＰＯＳデータベース」に相当する。
　
・引用発明の「サーバーシステム（１）」は，クライアントシステム（２Ａ）から「所望の分析条件」を受信するから，分析条件入力手段を有するといえる。
　また，その分析条件は，「例えば，販売拠点が自己の店舗において，購入品目「水産」について，１ヶ月間の会員顧客の購入数量を，品名別，会員顧客の年代別に抽出する条件」であるから，特定のユーザークライアントと特定の期間を指定するものである。
　この分析条件入力手段と，本願発明の「特定のユーザークライアントと特定の期間を指定した併売データ分析指令の入力を受け付ける分析条件入力手段」は，「特定のユーザークライアントと特定の期間を指定した販売データ分析指令の入力を受け付ける分析条件入力手段」の点で共通する。
　
・引用発明において，「販売拠点が自己の店舗において，購入品目「水産」について，１ヶ月間の会員顧客の購入数量を，品名別，会員顧客の年代別に抽出する」ような分析条件が受信された場合，購入データ分析システム（１４）は，「自己の店舗」すなわち「特定のユーザクライアント」のＰＯＳデータの中からデータを抽出することは明らかである。
　したがって，引用発明の「属性データベースシステム（４０）に登録されたデータと，購入データＤＢ（３５）に記憶されたデータを取得し，それらのデータに基づいて所望の分析を行う購入データ分析システム（１４）」と，本願発明の「前記分析条件入力手段の受け付けた併売データ分析指令に対して、前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースの登録している前記記憶手段内のデータを検索し、前記特定のユーザークライアントのＰＯＳデータの中から通常期間よりもよく売れた商品群を抽出し、前記よく売れた商品群の中で、同じ会員顧客によって同一買い上げ時点に同時購入されている商品の組み合わせを同時購入商品群として抽出し、さらに同時購入した会員顧客の年齢層及び性別とを抽出し、前記同時購入商品群と前記年齢層及び性別と前記特定期間に属する該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報を含むカレンダー情報とを関連付けて併売に関連するデータとして抽出するデータ分析手段」は，「前記分析条件入力手段の受け付けた販売データ分析指令に対して，前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースの登録している前記記憶手段内のデータを検索し，前記特定のユーザークライアントのＰＯＳデータの中から販売に関連するデータとして抽出するデータ分析手段」の点で共通する。
　
・引用発明の「購入データ分析システム（１４）の分析結果を，ＨＴＭＬなどのファイル形式に変換するレポートシステム（１２）」，及び，「分析結果のファイルへのアクセスを許可し，分析結果のデータをクライアントシステム（２Ａ）に送信するウェブサーバ（１１）」と，本願発明の「前記データ分析手段の抽出した前記併売に関連するデータから所定の形式のレポートを作成し、前記特定のユーザークライアントに前記ネットワークを通じて配信するレポート作成手段」は，「前記データ分析手段の抽出した前記販売に関連するデータから所定の形式のレポートを作成し，前記ユーザークライアントに前記ネットワークを通じて配信するレポート作成手段」の点で共通する。
　
・引用発明の「クライアントシステム（２Ａ）」は，「ＰＯＳシステムから商品の購入時期及び購入数量に関する購入データと，その商品の販売拠点属性，購入者属性，購入品目属性を識別する購入ヘッダーとを取得し，通信ネットワーク経由でサーバーシステム（１）に送信」するとともに，「所望の分析条件をサーバーシステム（１）に送信して，分析結果の提供をサーバーシステム（１）に要求し，サーバーシステム（１）から受信した分析結果を表示」する。
　したがって、引用発明の「クライアントシステム（２Ａ）」と，本願発明の「前記ユーザークライアントは、
　　ＰＯＳデータを前記サーバに前記ネットワークを通じて送信する手段と、
　　前記サーバの配信する併売に関連する所定の形式のレポートを受信して表示する抽出データ表示手段とを備えた」は，
　「前記ユーザークライアントは，
　ＰＯＳデータを前記サーバに前記ネットワークを通じて送信する手段と，
　前記サーバの配信する販売に関連する所定の形式のレポートを受信して表示する抽出データ表示手段とを備えた」点で共通する。
　
　したがって、本願発明と引用発明は，以下の点で一致する。
　
＜一致点＞
「複数のユーザークライアントと，これらにネットワークを通じて接続されたサーバとから構成されるマーケティングデータ収集分析システムであって，
　前記サーバは，
　　会員顧客個々の少なくとも年齢，性別を含む属性データを記憶手段に登録する会員顧客データベースと，
　　前記ネットワークを通じて各ユーザークライアントから送られてくるＰＯＳデータを前記記憶手段に登録するＰＯＳデータベースと，
　　特定のユーザークライアントと特定の期間を指定した販売データ分析指令の入力を受け付ける分析条件入力手段と，
　　前記分析条件入力手段の受け付けた販売データ分析指令に対して，前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースの登録している前記記憶手段内のデータを検索し，前記特定のユーザークライアントのＰＯＳデータの中から販売に関連するデータとして抽出するデータ分析手段と，
　　前記データ分析手段の抽出した前記販売に関連するデータから所定の形式のレポートを作成し，前記ユーザークライアントに前記ネットワークを通じて配信するレポート作成手段とを備え，
　前記ユーザークライアントは，
　　ＰＯＳデータを前記サーバに前記ネットワークを通じて送信する手段と，
　　前記サーバの配信する販売に関連する所定の形式のレポートを受信して表示する抽出データ表示手段とを備えたことを特徴とするマーケティングデータ収集分析システム。」
　
　そして，本願発明と引用発明は，以下の点で相違する。
　
＜相違点１＞
　本願発明は「サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を前記記憶手段に登録するユーザーデータベース」を備えるのに対し，引用発明は上記ユーザーデータベースを備えていない点。
　
＜相違点２＞
　販売データ分析指令が，本願発明では「併売データ分析指令」であるのに対し，引用発明では「併売データ」の分析指令ではない点。
　
＜相違点３＞
　データ分析手段が，本願発明では「前記分析条件入力手段の受け付けた併売データ分析指令に対して、前記会員顧客データベースとＰＯＳデータベースの登録している前記記憶手段内のデータを検索し、前記特定のユーザークライアントのＰＯＳデータの中から通常期間よりもよく売れた商品群を抽出し、前記よく売れた商品群の中で、同じ会員顧客によって同一買い上げ時点に同時購入されている商品の組み合わせを同時購入商品群として抽出し、さらに同時購入した会員顧客の年齢層及び性別とを抽出し、前記同時購入商品群と前記年齢層及び性別と前記特定期間に属する該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報を含むカレンダー情報とを関連付けて併売に関連するデータとして抽出する」ものであるのに対し，
　引用発明では，「併売データ分析指令」に対するものではなく，「通常期間よりもよく売れた商品群を抽出し、前記よく売れた商品群の中で、同じ会員顧客によって同一買い上げ時点に同時購入されている商品の組み合わせを同時購入商品群として抽出し、さらに同時購入した会員顧客の年齢層及び性別とを抽出し、前記同時購入商品群と前記年齢層及び性別と前記特定期間に属する該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報を含むカレンダー情報とを関連付けて併売に関連するデータとして抽出する」ものでもない点。
　
＜相違点４＞
　「販売に関連する所定の形式のレポート」が，本願発明では「併売」に関連するものであるのに対し、引用発明では「併売」に関連するものではない点。
　
第５　判断
　
＜相違点１＞について
　引用文献１には，次の事項が記載されている。
「【００３０】以上の実施形態において、入力・表示用コンピュータ２１Ａ，２１Ｂまたは２１Ｃは、必ずしも各クライアントシステム２Ａ，２Ｂ，２Ｃと一体化して物理的に販売拠点の店舗内、購入者の自宅若しくは施設内、生産者の施設内に設置されている必要はなく、これらクライアントシステムとは独立して、通信ネットワーク３に接続されていてもよい。この場合、不正なアクセスを防止するために、販売拠点、購入者、または生産者に対し、サーバーシステムが別途発行するＩＤ及びパスワードと、オーダー識別子またはサマリー識別子の入力を、サーバーシステムが必ず要求するよう構成することができる。」
　上記のようなＩＤ及びパスワードを，「サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報」を登録したユーザーに発行することは，クライアント−サーバーシステムの技術分野において周知技術である。また，ユーザーに関連する情報をデータベースに登録して管理することも周知技術である。
　したがって，引用発明に上記周知技術を適用して，「サービス提供を申し込んだユーザーに関連する情報を記憶手段に登録するデータベース」を備えることは，容易に想到し得ることである。
　
＜相違点２＞〜＜相違点４＞について
　前記＜相違点２＞〜＜相違点４＞は，いずれも，分析の内容に関する相違点であるから，併せて検討する。
　
（１）購入データの分析システムの分野において，どのような商品群が同時購入（併売）されたかを分析することは，周知である。同時購入された商品群を販売スペースの近い場所に配置するなど，同時購入されやすい状況・環境を作り出せば，売上げを増やせるからである。引用文献２には，販売データから「ビールを買う客は一緒に紙オムツを買うことが多い」という相関関係を見つけることが記載され，また，引用文献４には「まず、データマイニングの一つの例としてバスケット分析について説明する。これは同時購買の傾向を示すルールをレシートの集合の中から抽出していくもので、そのルールとしては、例えば「パンを買う時は、同時に牛乳を買う」といったものが挙げられ」（段落【０００２】）が記載されているが，いずれも，購入データから同時購入（併売）された商品群を分析するものである。
　しがって，引用発明の購入データ取得・利用システムにおいても，併売の分析が行えるように，相違点２に係る「併売データ分析指令」の入力を受け付けるようにすることは格別困難ではない。
　
（２）購入データの分析において，通常期間よりよく売れた商品群に着目して，その要因を分析することは周知である。特定の商品群の売上げが，天候やイベントに関連して通常期間より増える現象はよく知られており，小売業者は，その関連性をもとに販売活動を行うからである。
　引用文献２には，販売データをデータマイニングで分析することにより，「雨の日は肉の売上が良い」という相関関係を見つけることが記載され，また，引用文献３には，弁当など商品群について，販売数量の時系列データの出現年月日を，催し（花見や運動会）などの各年月日に関する特徴と関連付けることが記載され（弁当は，花見や運動会のときによく売れる。），引用文献４には，「天候＝晴」や「商品＝牛乳」をルールに含め，このルールを満たすレシート数の全体に対する割合が，閾値を上回ることを条件として，ルールを抽出することが記載されている。これらは，いずれも，よく売れた商品群とそのときの天候・イベントなどの関連を分析しているにほかならならない。
　したがって，併売の分析を行う際にも，通常期間よりもよく売れた商品群を抽出し，その商品群の中で同時購入されている商品群や，よく売れたときの天候，イベント，その日付を関連付けることは格別困難ではない。
　
（３）また，特定の商品群が，どのような属性（年齢層，性別など）の顧客に購入されたかを分析することも周知である。個々の商品群に対する需要が，顧客の属性（年齢，性別）に応じて異なることは周知であり，小売業者は，顧客の属性に合わせて，需要の高い商品群を販売しようとするからである。
　引用発明は，「購入品目「水産」について，１ヶ月間の会員顧客の購入数量を，品名別，会員顧客の年代別に抽出」し，また，引用文献４には，「性別＝男」と「商品＝牛乳」をルールに含めることが記載されているが，これらは，いずれも，ある商品あるいは商品群がどのような属性（年齢層，性別）の顧客に購入されているかを分析するものである。
　したがって，併売データ分析を行う際にも，同時購入された商品群に対し，その商品群を購入している顧客の年齢層，性別を関連付けることも格別困難ではない。
　
（４）前記（１）〜（３）を総合すると，引用発明において，周知の併売データ分析を行うために，「併売データ分析指令」の入力を受け付け，その指令に対して，小売業者が関心を持つ商品群として周知である「通常期間よりもよく売れた商品群」を抽出し，その商品群の中で「同じ会員顧客によって同一買い上げ時点に同時購入されている商品の組み合わせを同時購入商品群」として抽出し，さらに，周知の顧客属性分析を行って「同時購入した会員顧客の年齢層及び性別とを抽出」し，さらに，周知の，よく売れた商品群の要因分析を行って「前記同時購入商品群と前記年齢層及び性別と前記特定期間に属する該当期間の日付と共に該当期間のイベント情報若しくは天候情報を含むカレンダー情報とを関連付けて併売に関連するデータとして抽出」し，分析結果である「前記併売に関連するデータ」からレポートを作成して，前記相違点２〜４に係る構成とすることは容易に想到し得ることである。
　
　そして，本願発明の作用効果も，周知の併売分析，通常期間よりよく売れた商品群と天候，イベントとの関連付け，購入された商品群と購入者の年齢層，性別との関連付け，それぞれの作用効果から予測されることであり，引用発明及び周知技術から当業者が予測できる範囲のものである。
　したがって，本願発明は，引用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り，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。
　
第６　まとめ
　
　以上のとおり，本願発明は，引用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り，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，他の請求項について検討するまでもなく，本願は拒絶すべきものである。
　よって，結論のとおり審決する。