【事件の表示】
　特願２０１０−２１１１００「サービス時間予測装置及びサービス時間予測方法」拒絶査定不服審判事件〔平成２４年　４月　５日出願公開、特開２０１２−　６８７３８、請求項の数（６）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
１．手続の経緯 
　本願は、平成２２年９月２１日を出願日とする出願であって、平成２４年８月２４日付けで拒絶理由通知がなされ、同年１０月１９日付けで意見書の提出とともに手続補正がなされたが、同年１１月５日付けで拒絶査定がなされ、これに対して平成２５年１月３０日付けで拒絶査定不服審判請求がなされたものである。 
 　 
２．本願発明
　本願の請求項１乃至６に係る発明は、平成２４年１０月１９日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
「【請求項１】
　時系列的な変動成分を考慮することなく事前に予測した、所定のサービスを受ける利用者にかかる時間である予測サービス時間と、実際に前記サービスを受けた利用者にかかった時間である実績サービス時間とを記憶し、次に前記サービスを受ける利用者にかかるサービス時間を予測するサービス時間予測装置であって、
　既に前記サービスを受けた複数の利用者の、前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差を計算する手段と、
　計算した各誤差に対して時系列分析を行い、次の利用者に関する、時系列的な変動成分を含む誤差を予測する手段と、
　前記次の利用者の、前記予測サービス時間と、予測した前記誤差とに基づいて、前記次の利用者にかかるサービス時間を再度予測する手段と、
　を備えることを特徴とするサービス時間予測装置。
　　【請求項２】
　請求項１に記載のサービス時間予測装置であって、
　前記予測サービス時間は、ニューラルネットワークによって予測されたサービス時間である
　ことを特徴とするサービス時間予測装置。
　　【請求項３】
　請求項１又は請求項２に記載のサービス時間予測装置であって、
　前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差は、
　前記実績サービス時間を前記予測サービス時間で除算した値又は前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との差分である
　ことを特徴とするサービス時間予測装置。
　　【請求項４】
　時系列的な変動成分を考慮することなく事前に予測した、所定のサービスを受ける利用者にかかる時間である予測サービス時間と、実際に前記サービスを受けた利用者にかかった時間である実績サービス時間とを記憶し、次に前記サービスを受ける利用者にかかるサービス時間を予測する、コンピュータによるサービス時間予測方法であって、
　前記コンピュータは、
　既に前記サービスを受けた複数の利用者の、前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差を計算するステップと、
　計算した各誤差に対して時系列分析を行い、次の利用者に関する、時系列的な変動成分を含む誤差を予測するステップと、
　前記次の利用者の、前記予測サービス時間と、予測した前記誤差とに基づいて、前記次の利用者にかかるサービス時間を再度予測するステップと、
　を実行することを特徴とするサービス時間予測方法。
　　【請求項５】
　請求項４に記載のサービス時間予測方法であって、
　前記予測サービス時間は、ニューラルネットワークによって予測されたサービス時間である
　ことを特徴とするサービス時間予測方法。
　　【請求項６】
　請求項４又は請求項５に記載のサービス時間予測方法であって、
　前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差は、
　前記実績サービス時間を前記予測サービス時間で除算した値又は前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との差分である
　ことを特徴とするサービス時間予測方法。」
  　
３．原査定の理由の概要
理由Ａ．この出願の下記の請求項に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する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。
　　
　　　　　記　　　（引用文献等については引用文献等一覧参照）
・請求項：１−６
・引用文献等：１−３
・備考
（・・・中略・・・）
　　　　　　　　　　　引　用　文　献　等　一　覧
１．特許第４２１７６８９号公報
２．特開２００２−３５１９７５号公報
３．特開平０９−０６２９４１号公報
   　
４．当審の判断
４−１．請求項１に係る発明について　
（１）引用例
（１−１）原査定の拒絶の理由に引用された特許第４２１７６８９号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面とともに以下の記載がある。
（ａ）「【請求項８】
　サービスが提供されるまでの待ち時間を予測するシステムであって、
　ＣＰＵと、メモリと、
　前記サービスの提供にかかった時間である提供時間実績値を、前記サービスが提供された日時を特定する情報に対応付けて記憶する実績値記憶部と、
　ニューラルネットワークの学習対象となる時である学習対象時が属する日における前記提供時間実績値の平均値と、前記学習対象時から過去の所定期間における前記提供時間実績値の平均値とを入力信号とし、前記学習対象時において前記サービスにかかる時間の予測値である予測提供時間を出力信号とし、前記学習対象時における前記提供時間実績値を教師信号とするニューラルネットワークを構成するニューラルネットワーク計算部と、
　現在の日付の前週同曜日となる日付における第１の利用者数と、現在の日付と同月、同曜日、同天気、同最高気温となる日付における第２の利用者数と、前記同月、同曜日、同天気、同最高気温となる日付の現時点が含まれる時間帯における第３の利用者数とを記憶する利用予定者数記憶部と、
　現在の日付に対応する前記提供時間実績値を前記利用予定者数記憶部から読み出し、読み出した前記提供時間実績値の第１の平均値を算出する提供時間平均値算出部と、
　過去の前記所定期間における前記提供時間実績値を前記メモリから読み出し、読み出した前記提供時間実績値の第２の平均値を算出する平均利用者数算出部と、
　算出した前記第１及び第２の平均値を入力信号として前記ニューラルネットワークにより前記予測提供時間を算出する提供時間予測部と、
　前記サービスを利用する予定の利用者数である利用予定者数の入力を受け付ける利用者数入力部と、
　１以下の第１の係数に前記予測提供時間を乗算した値と、１から前記係数を減算した第２の係数に前記第１の平均値を乗算した値との合計値を、前記利用予定者数記憶部に記憶されている前記第１及び第３の利用者数の比を前記第２の利用者数に乗じて算出される利用予定者数に乗算して前記待ち時間の予測値を算出する待ち時間予測部と、
　前記サービスが提供された後に、前記サービスの提供にかかった前記提供時間実績値の入力を受け付ける終了指示入力部と、
　を備え、
　前記ニューラルネットワーク計算部は、前記入力された提供時間実績値を前記ニューラルネットワークの教師信号として前記ニューラルネットワークによる学習処理を行い、
　前記待ち時間予測部は、前記入力された提供時間実績値と、前記予測提供時間に前記第１の係数を乗算した値と前記第２の係数に前記第１の平均値を乗算した値とを合計した値との差が最小になるように前記第１及び第２の係数を更新すること、
　を特徴とする待ち時間予測システム。」
    　
　上記（ａ）によると、引用例１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られる。
「サービスが提供されるまでの待ち時間を予測するシステムであって、
　ＣＰＵと、メモリと、
　前記サービスの提供にかかった時間である提供時間実績値を、前記サービスが提供された日時を特定する情報に対応付けて記憶する実績値記憶部と、
　ニューラルネットワークの学習対象となる時である学習対象時が属する日における前記提供時間実績値の平均値と、前記学習対象時から過去の所定期間における前記提供時間実績値の平均値とを入力信号とし、前記学習対象時において前記サービスにかかる時間の予測値である予測提供時間を出力信号とし、前記学習対象時における前記提供時間実績値を教師信号とするニューラルネットワークを構成するニューラルネットワーク計算部と、
　現在の日付の前週同曜日となる日付における第１の利用者数と、現在の日付と同月、同曜日、同天気、同最高気温となる日付における第２の利用者数と、前記同月、同曜日、同天気、同最高気温となる日付の現時点が含まれる時間帯における第３の利用者数とを記憶する利用予定者数記憶部と、
　現在の日付に対応する前記提供時間実績値を前記利用予定者数記憶部から読み出し、読み出した前記提供時間実績値の第１の平均値を算出する提供時間平均値算出部と、
　過去の前記所定期間における前記提供時間実績値を前記メモリから読み出し、読み出した前記提供時間実績値の第２の平均値を算出する平均利用者数算出部と、
　算出した前記第１及び第２の平均値を入力信号として前記ニューラルネットワークにより前記予測提供時間を算出する提供時間予測部と、
　前記サービスを利用する予定の利用者数である利用予定者数の入力を受け付ける利用者数入力部と、
　１以下の第１の係数に前記予測提供時間を乗算した値と、１から前記係数を減算した第２の係数に前記第１の平均値を乗算した値との合計値を、前記利用予定者数記憶部に記憶されている前記第１及び第３の利用者数の比を前記第２の利用者数に乗じて算出される利用予定者数に乗算して前記待ち時間の予測値を算出する待ち時間予測部と、
　前記サービスが提供された後に、前記サービスの提供にかかった前記提供時間実績値の入力を受け付ける終了指示入力部と、
　を備え、
　前記ニューラルネットワーク計算部は、前記入力された提供時間実績値を前記ニューラルネットワークの教師信号として前記ニューラルネットワークによる学習処理を行い、
　前記待ち時間予測部は、前記入力された提供時間実績値と、前記予測提供時間に前記第１の係数を乗算した値と前記第２の係数に前記第１の平均値を乗算した値とを合計した値との差が最小になるように前記第１及び第２の係数を更新すること、
　を特徴とする待ち時間予測システム。」
    　
（１−２）原査定の拒絶の理由に引用された特開２００２−３５１９７５号公報（以下、「引用例２」という。）には、図面とともに以下の記載がある。なお、下線は当審で付加したものである。
（ｂ）「【００４９】以下に、そのような採血待ち時間の予測演算の具体例について詳述することにする。
【００５０】
現在受け付けた被採血者（受付対象者）についての受付番号がｍである場合に、その受付対象者が採血までおよそ待つべき時間（予測待ち時間）Ｔｍは、以下の（１）式によって演算される。但し、ｉは受付対象者よりも受付順位が上位である採血待ち被採血者の人数を表す。つまり、現在以後最も早く割り当てられる採血待ち被採血者（先頭被採血者）の受付番号はｍ−１−ｉとし、受付対象者の直前順位にある採血待ち被採血者（直前被採血者）の受付番号はｍ−１とする。
【００５１】
【数１】
　　
Ｔｍ＝｛Σ（Ａｋ＋Ｂｋ＋Ｃｋ）｝／ｎ
（但し、ｋ：ｍ−１−ｉ〜ｍ−１）
ここで、Ａｋ＋Ｂｋ＋Ｃｋ：採血待ち被採血者ごとの所要時間
Ａｋ：採血待ち被採血者ごとの採血準備時間
Ｂｋ：採血待ち被採血者ごとの呼び出し時間
Ｃｋ：採血待ち被採血者ごとの採血時間
ｎ：採血実施中の採血台の台数
上記の採血管準備時間Ａｋは、採血待ち被採血者ごとに管理テーブル４２から採血管の本数を特定し、その採血管の本数から本数別準備時間テーブル３２を参照して求められる。つまり、採血管の本数を考慮して個別的に決定される。上記の呼び出し時間Ｂｋは、被採血者ごとに一定値としてもよいし、採血待ち被採血者ごとに年齢別呼び出し時間テーブル３４を参照して求めてもよい。つまり、年齢帯ごとの平均的な行動性を考慮するようにしてもよい。上記の採血時間Ｃｋは、採血待ち被採血者ごとに管理テーブル４２から採血管の本数を特定し、その採血管の本数から本数別採血時間テーブル３６を参照して求められる。つまり、採血待ち被採血者ごとに所要時間（Ａｋ＋Ｂｋ＋Ｃｋ）（＝Ｓｋ）が算出され、それらを積算し、その積算値を採血台数ｎで除することによって、上記の通り、当該受付対象患者についての採血待ち時間Ｔｍが算定される。」
（ｃ）「【００５４】次に、第２の変形例について説明する。
この第２の変形例は、実績テーブル３８に格納された情報を採血待ち時間の予測演算に利用するものである。
【００５５】この場合には、以下の（３）式を利用できる。
【００５６】
【数３】
　　
Ｔｍ＝｛Σ（Ａｋ＋Ｂｋ＋Ｃｋ）／ｎ｝＋α
（但し、ｋ：ｍ−１−ｉ〜ｍ−１）
上記（３）式において、αは補正値であり、過去における予測待ち時間（推定待ち時間）と実際の実績待ち時間の差分（予測誤差）から、当該補正値αが求められる。この場合、図６において実績テーブル３８の具体例を示したように、各時間帯（例えば３０分）ごとに補正値αを用意し、時間帯ごとに補正値αを変えるのが望ましい。その場合に、前日の実績データから求められる時間帯ごとの誤差平均、１週間の実績データから求められる時間帯ごとの誤差平均、あるいは、１ヶ月における実績データから求められる時間帯ごとの誤差平均、などを補正値αとしてもよい。このような手法によれば、時間帯ごとの共通の誤差要因を考慮できる利点がある。
    　
（１−３）原査定の拒絶の理由に引用された特開平０９−０６２９４１号公報（以下、「引用例３」という。）には、図面とともに以下の記載がある。なお、下線は当審で付加したものである。
（ｄ）「【請求項１】
供給サイクル期間単位に需要の予実差異を算出し
需要予実差異の推移傾向の有無と傾向パターンを時系列で解析し
解析された推移傾向に沿い需要に対応した安全係数を算出し
供給サイクル期間単位に供給の予実差異を算出し
供給予実差異の推移傾向の有無と傾向パターンを時系列で解析し
解析された推移傾向に沿い供給に対応した安全係数を算出し
需要見込と供給予定、上記算出された需要安全係数および供給安全係数に基づき、安全在庫量を算出する
（ｅ）「【００１４】
予実差異とは、需要の期待値あるいは供給の予定値といった予算（計画）と実績の差異を指し
   　
（２）対比
　そこで、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という）と引用発明とを対比する。
（２−１）引用発明の「ニューラルネットワークの学習対象となる時である学習対象時が属する日における前記提供時間実績値の平均値と、前記学習対象時から過去の所定期間における前記提供時間実績値の平均値とを入力信号とし、前記学習対象時において前記サービスにかかる時間の予測値である予測提供時間を出力信号とし、前記学習対象時における前記提供時間実績値を教師信号とするニューラルネットワークを構成するニューラルネットワーク計算部」は、「学習対象時が属する日における前記提供時間実績値の平均値」及び「前記学習対象時から過去の所定期間における前記提供時間実績値の平均値」を入力信号とし、「前記学習対象時において前記サービスにかかる時間の予測値である予測提供時間」を出力信号とするニューラルネットワークであり、また、この入力信号である「学習対象時が属する日における前記提供時間実績値の平均値」及び「前記学習対象時から過去の所定期間における前記提供時間実績値の平均値」には時系列的な変動成分は含まれておらず、これらの入力信号に基づく予測は、時系列的な変動成分を考慮することなく事前に予測するものといえることから、引用発明の「予測提供時間」は本願発明の「予測サービス時間」に相当するものである。
　そうすると、本願発明と引用発明は、後記する点を除いて、
「時系列的な変動成分を考慮することなく事前に予測した、所定のサービスを受ける利用者にかかる時間である予測サービス時間」
を備える点で共通するものである。
（２−２）引用発明の「前記サービスの提供にかかった時間である提供時間実績値を、前記サービスが提供された日時を特定する情報に対応付けて記憶する実績値記憶部」は、実際にサービスの提供にかかった時間である提供時間実績値を記憶するものであるから、引用発明の「提供時間実績値」は、本願発明の「実績サービス時間」に相当するものである。
　そうすると、本願発明と引用発明は、後記する点を除いて、
「実際に前記サービスを受けた利用者にかかった時間である実績サービス時間とを記憶し」
ている点で共通するものである。
（２−３）引用発明の「サービスが提供されるまでの待ち時間を予測するシステム」は、次にサービスを受ける利用者を含めてサービスの未提供者に対して、サービスが提供されるまでの待ち時間を予測するシステムである。
　また、この「サービスが提供されるまでの待ち時間を予測するシステム」は、「サービス時間予測装置」であるともいえる。
　そうすると、本願発明と引用発明は、後記する点を除いて、
「次に前記サービスを受ける利用者にかかるサービス時間を予測するサービス時間予測装置」
である点で共通するものである。
（２−４）引用発明の「現在の日付の前週同曜日となる日付における第１の利用者数と、現在の日付と同月、同曜日、同天気、同最高気温となる日付における第２の利用者数と、前記同月、同曜日、同天気、同最高気温となる日付の現時点が含まれる時間帯における第３の利用者数とを記憶する利用予定者数記憶部と、現在の日付に対応する前記提供時間実績値を前記利用予定者数記憶部から読み出し、読み出した前記提供時間実績値の第１の平均値を算出する提供時間平均値算出部と、過去の前記所定期間における前記提供時間実績値を前記メモリから読み出し、読み出した前記提供時間実績値の第２の平均値を算出する平均利用者数算出部と、算出した前記第１及び第２の平均値を入力信号として前記ニューラルネットワークにより前記予測提供時間を算出する提供時間予測部と、前記サービスを利用する予定の利用者数である利用予定者数の入力を受け付ける利用者数入力部と、１以下の第１の係数に前記予測提供時間を乗算した値と、１から前記係数を減算した第２の係数に前記第１の平均値を乗算した値との合計値を、前記利用予定者数記憶部に記憶されている前記第１及び第３の利用者数の比を前記第２の利用者数に乗じて算出される利用予定者数に乗算して前記待ち時間の予測値を算出する待ち時間予測部」により行われる処理は、ニューラルネットワークにより算出した「予測提供時間」に基づいて、「１以下の第１の係数に前記予測提供時間を乗算した値と、１から前記係数を減算した第２の係数に前記第１の平均値を乗算した値との合計値を、前記利用予定者数記憶部に記憶されている前記第１及び第３の利用者数の比を前記第２の利用者数に乗じて算出される利用予定者数に乗算」することにより、再度待ち時間の予測値を算出するものである。
　そうすると、本願発明と引用発明は、後記する点を除いて、
「前記次の利用者の、前記予測サービス時間に基づいて、前記次の利用者にかかるサービス時間を再度予測する手段」
を備える点で共通するものである。
（２−５）以上のことから、本願発明と引用発明とは、
「時系列的な変動成分を考慮することなく事前に予測した、所定のサービスを受ける利用者にかかる時間である予測サービス時間と、実際に前記サービスを受けた利用者にかかった時間である実績サービス時間とを記憶し、次に前記サービスを受ける利用者にかかるサービス時間を予測するサービス時間予測装置であって、
　前記次の利用者の、前記予測サービス時間に基づいて、前記次の利用者にかかるサービス時間を再度予測する手段と、
　を備えることを特徴とするサービス時間予測装置。」
　である点で一致し、以下の点で相違する。  
　　
［相違点］
　次の利用者にかかるサービス時間を再度予測する手段として、本願発明では、「既に前記サービスを受けた複数の利用者の、前記予測サービス時間と、前記実績サービス時間との誤差を計算する手段と、計算した各誤差に対して時系列分析を行い、次の利用者に関する、時系列的な変動成分を含む誤差を予測する手段と、前記次の利用者の、前記予測サービス時間と、予測した前記誤差とに基づいて、前記次の利用者にかかるサービス時間を再度予測する手段」を備えるのに対し、引用発明ではそのようになっていない点。
　
（３）当審の判断  
　上記相違点について、引用例２には、上記（ｂ）及び（ｃ）で示すように、採血の待ち時間を予測する際に、過去における予測待ち時間（推定待ち時間）と実際の実績待ち時間の差分（予測誤差）から、補正値を求めることが記載されており、また、この補正値について、「各時間帯（例えば３０分）ごとに補正値αを用意し、時間帯ごとに補正値αを変えるのが望ましい。その場合に、前日の実績データから求められる時間帯ごとの誤差平均、１週間の実績データから求められる時間帯ごとの誤差平均、あるいは、１ヶ月における実績データから求められる時間帯ごとの誤差平均、などを補正値αとしてもよい。」と記載されている。
　しかしながら、確かにここでは過去における予測待ち時間（推定待ち時間）と実際の実績待ち時間の差分（予測誤差）を計算し、そして計算した各誤差から補正値を求めているものの、該補正値は過去の時間帯ごとの誤差平均などであって、各誤差の時系列的な変動成分が失われており、本願発明でいう「計算した各誤差に対して時系列分析を行い、次の利用者に関する、時系列的な変動成分を含む誤差を予測する」ものとはいえないものであるし、また、その他の補正値の算出手法として、算出された各誤差に対して時系列分析を行うという示唆があるわけではない。
　また、引用例３には、「安全在庫量算出方法」において、「供給サイクル期間単位に需要の予実差異を算出し、需要予実差異の推移傾向の有無と傾向パターンを時系列で解析し、解析された推移傾向に沿い需要に対応した安全係数を算出」することが記載されてはいるものの、ここで算出しているのは「安全係数」であって、予実差異の算出元となる「需要の期待値あるいは供給の予定値」自体を予測するものではないし、また、そもそもこの「安全在庫量算出方法」はいわゆる在庫管理の技術分野の技術であって、当該技術を引用発明に組み合わせる動機づけがあるともいえない。
　したがって、引用発明に上記引用例２及び３に記載の技術を適用したとしても、上記相違点に係る構成が導き出せるものではなく、当業者が容易に想到しえたものとはいえないものである。
   　
（４）まとめ
　以上のとおりであるから、本願の請求項１に係る発明は、引用発明、引用例２及び３に記載された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とはいえないものである。
　　
４−２．請求項２乃至６に係る発明について
　請求項２及び３は上記請求項１を引用するものであり、また、請求項４の「サービス時間予測方法」は、請求項１に係る発明を方法の発明として請求したものであり、また、請求項５及び６は上記請求項４を引用するものであることから、請求項２乃至６に係る発明についても、上記請求項１に係る発明と同じ理由により当業者が容易に発明をすることができたとはいえないものである。
　　
５．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１乃至６に係る発明は、引用発明、引用例２及び３に記載された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とすることができないから、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　　
　よって、結論のとおり審決する。