【事件の表示】
　特願２０１０−２４７２８９「空間−時間関係に基づく交通予測方法およびシステム」拒絶査定不服審判事件〔平成２３年　７月１４日出願公開、特開２０１１−１３８４８７〕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，２０１０年（平成２２年）１１月４日（パリ条約による優先権主張２００９年１２月２８日，中華人民共和国）の出願であって，平成２４年６月１９日付けで拒絶の理由が通知され，平成２４年９月１９日付けで意見書及び手続補正書が提出されたところ，平成２４年１０月２６日付けで拒絶査定がなされ，それに対して，平成２５年１月２５日に拒絶査定不服審判の請求がされるとともに同日付けで手続補正書が提出されたものである。 
   
第２　平成２５年１月２５日付け手続補正書による手続補正についての補正却下の決定  
［補正却下の決定の結論］  
　平成２５年１月２５日付け手続補正書による手続補正（以下，「本件補正」という。）を却下する。　  
          
［理由］  
１．本件補正後の本願発明  
　本件補正により，特許請求の範囲の請求項１は，次のように補正された。  
（１）本件補正前  
「【請求項１】 
区間間の空間的影響を判定するための方法であって，
　前記区間は，道路網を分析し，道路区分とリンク間のマッピングを作成することにより取得される道路区分により構成され，
　道路網内の各区間について，当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり，Ｎは１以上の整数である）を決定する空間範囲決定ステップと，
　前記道路網から，決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を，当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップと，
　各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を，予め定義した空間的関係タイプの１つに分類する空間的関係決定ステップと，
　分類された空間的関係タイプについて，この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために，当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップと，
　学習された区間相関関係に基づいて，当該区間の空間次数Ｎについて，当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定ステップと
　を含むことを特徴とする方法。」
（平成２４年９月１９日付け手続補正書参照。）  
   
（２）本件補正後  
「【請求項１】 
区間間の空間的影響を判定するための方法であって，
　前記区間は，道路網を分析し，道路区分とリンク間のマッピングを作成することにより取得される道路区分により構成され，
　道路網内の各区間について，当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり，Ｎは
２
　前記道路網から，決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を，当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップと，
　各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を，予め定義した空間的関係タイプの１つに分類する空間的関係決定ステップと，
　分類された空間的関係タイプについて，この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために，当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップと，
　学習された区間相関関係に基づいて，当該区間の空間次数Ｎについて，当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定ステップとを含
み，
　
前記空間的影響決定ステップにおいて，区間の第Ｎ次影響区間の各々に，当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定する
　ことを特徴とする方法。」
（下線は，請求人が補正箇所を明示するために付したものである。） 
   
　上記補正は，補正前の請求項１に記載された発明を特定するために必要な事項である「空間的影響ステップ」について，それが「区間の第Ｎ次影響区間の各々に，当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定する」ものである点，「空間次数」について，それが「２」以上の整数である点を限定するものであって，特許法第１７条の２第５項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。  
　そこで，本件補正後の請求項１に記載された発明（以下「本願補正発明」という。）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か（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７項の規定に適合するか）について以下に検討する。  
    
２．刊行物  
（１）原査定の拒絶の理由に引用文献２として示された特開２００５−２２７９７２号公報（以下「刊行物１」という。）には，図面とともに以下の事項が記載されている。
「【０００８】
　本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって，その目的とするところは，将来の交通状況の変化を連続的に，且つ，高い精度で予測することのできる交通状況予測装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
　上記目的を達成するために本発明では，以下の手段または処理によって交通状況を予測する。
【００１０】
　本発明の交通状況予測装置は，複数の予測手段を備える。この複数の予測手段は，互いに異なる予測モデルを用いて予測対象区間（予測対象リンク）における将来の交通状況を予測する。その予測結果（予測値）は，当該区間を通過するのに要する時間（旅行時間）または当該区間（リンク）における渋滞長の形式で出力されるとよい。
【００１１】
　ここで，複数の予測手段に，短期予測モデルを用いる短期予測手段と，中期予測モデルを用いる中期予測手段と，長期予測モデルを用いる長期予測手段とが含まれることが好ましい。短期予測モデルと中期予測モデルと長期予測モデルを組み合わせることで，短期的将来〜中期的将来〜長期的将来のそれぞれの期間における最適な（精度良い）予測結果を得ることができる。
【００１２】
　予測手段の組み合わせとしては，これら３つの予測手段のうちのいずれか２つで構成してもよいし，４つ以上の予測手段で構成してもよい。なお，「短期」，「中期」，「長期」は各予測手段の予測特性を相対的に表すものであり，短期予測手段は中期予測手段よりも短期的な将来における予測精度が高い，長期予測手段は中期予測手段よりも長期的な将来における予測精度が高いという意味である。
　・・・
【００１６】
　本発明の交通状況予測装置は，算出手段を備える。この算出手段は，予測対象時刻についての予測結果を各予測手段から取得する一方で，記憶手段から予測対象時刻に対応する予測特性情報を取得する。このとき，予測特性情報が路線ごとに設定されているならば，予測対象区間が属する路線の予測特性情報を取得すればよいし，時間帯ごとに設定されているならば，予測対象時刻が属する時間帯の予測特性情報を取得すればよい。
【００１７】
　そして，算出手段は，予測特性情報に基づいて予測対象時刻における予測精度が高いものほど重みが大きくなるように予測結果を重み加算することによって，予測対象時刻の交通状況を算出する。
【００１８】
　このように本発明では，複数の予測モデルの予測結果（予測値）を重み加算により組み合わせることで最終的な予測値を算出するので，従来問題となっていた予測モデルの切り替わりによる予測値の急激な変化が生じない。よって，本発明で得られる予測値によれば，現在時刻から将来時刻までの交通状況の変化を連続的に把握することができ，最短旅行時間の経路探索を高精度に行うことができる。
【００１９】
　また，複数の予測結果のうち予測精度が高いものほど重みを大きくしているので，交通状況予測の信頼性を向上することができる。特に，短期予測モデル，中期予測モデル，長期予測モデルのように，予測精度の高い期間が互いに異なる予測モデルを組み合わせるようにすれば，相補的作用により短期的将来から長期的将来にわたるどの期間においても非常に信頼性の高い予測を行うことができるという利点がある。
【００２０】
　短期予測手段（短期予測モデル）にあっては，少なくとも，予測対象区間における交通状況と，この予測対象区間に予め関連付けられている関連区間（関連リンク）における交通状況との相関から，予測対象時刻の交通状況を予測するとよい。関連区間としては，予測対象区間の周囲一定範囲内に存在する区間のうち，予測対象区間の交通状況に与える影響度が強いものを選択するとよい。関連区間と予測対象区間とは直接接続していなくともよい。
　・・・
【００３８】
　（交通状況予測処理）
　次に，図２のフローチャートを参照して，交通状況予測装置１の処理を説明する。この処理は，交通状況の予測の対象となるリンク（予測対象区間）および予測の対象となる将来の時刻（予測対象時刻）が指定された後に実行されるものである。典型的には，予測対象リンクは，ユーザ端末（ナビゲーション装置）を搭載した車両の現在位置または，移動予定経路となる。
【００３９】
　交通情報収集センター２からは逐次最新の交通情報が提供される。提供される交通情報には，道路またはリンク単位の旅行時間，渋滞長，交通量，事故・規制の有無などが含まれる。
【００４０】
　交通情報収集センター２から交通情報データを受信すると（ステップＳ１），まず，最新データ判定手段１０が，受信した情報が処理済みのデータか最新のデータかを判定する（ステップＳ２）。ここで最新データと判定された場合だけ，以降の予測処理に進む。これにより無駄な処理を排除し，処理負荷の軽減を図ることができる。
【００４１】
　ステップＳ３では，平滑化手段１１が，交通情報収集センター２から受信した情報に対して，移動平均，指数平滑，または，カルマンフィルター等の平滑化処理を施す。これにより，交通情報の短時間の細かな変動の除去，データの欠落の補間，異常値除去，ノイズ成分除去などの効果が得られる。なお，交通情報収集センター２の交通情報のデータ信頼性が十分高い場合には，この平滑化処理を省略しても構わない。
【００４２】
　予測制御手段１２は，平滑化された交通情報データを受け取って，記憶手段１６内の一時記憶交通情報データに保存する。一時記憶交通情報データは，一定時間前（たとえば十数分〜数十分前）から現在までの交通情報データを一時的に蓄積するものである。予測制御手段１２は最新の交通情報データを保存するのと同時に，一時記憶交通情報データのなかで最も古いデータを削除する。
【００４３】
　また，予測制御手段１２は，記憶手段１６内の道路データから，予測対象リンクを含む地域の路線情報を収集するとともに，気象情報センター３より該当地域の気象情報を，道路管理者サーバ４より事故，規制，工事などの情報を収集する（ステップＳ４）。路線情報には，リンクの接続関係，車線数，道路幅，形状，信号数，制限速度などが含まれている。気象情報には，現在の天候，将来の天候予測などが含まれている。気象情報センター３の気象情報と道路管理者サーバ４の情報に，曜日や現在時刻などの暦情報を追加したものが事象情報となる。
【００４４】
　そして，予測制御手段１２は，短期予測手段１３に対して，一時記憶交通情報データに
保存されている直近の交通情報を送信し，同時に，路線情報と事象情報も送信する。
【００４５】
　短期予測手段１３では，受信した道路の接続関係と過去のデータに基づいて関連の強いリンク（関連リンク）を定義し，さらに路線情報，事象情報に基づいて，関連リンクにおける相関係数を設定する（ステップＳ５）。そして，短期予測モデルを用いて，予測対象リンクおよび関連リンクの交通情報と相関係数から将来の交通状況の予測値を求める（ステップＳ６）。そして，求めた予測値を予測制御手段１２に送信する。短期予測モデルの詳しい内容は後述する。
　・・・
【００６５】
　（重み係数の設定方法）
　図７は，重み係数を設定する重み算出手段の機能構成を示している。重み算出手段５は，比較データ設定手段５０，交通状況比較手段５１，重み推定手段５２，記憶手段５３から構成される。
【００６６】
　重み算出手段５により予測時間Ｌにおける重み係数を設定する方法を以下に述べる。
【００６７】
　まず，比較データ設定手段５０が，記憶手段５３に蓄積されている過去の交通状況データの中から，ある時点ｔの交通状況データを抽出する。抽出されたデータは予測制御手段１２に送信される。予測制御手段１２は，通常の予測処理と同様の手順でＬ時間後の時刻ｔ＋Ｌにおける交通状況を予測する。
【００６８】
　次に交通状況比較手段５１は，記憶手段５３内の過去の交通状況データの中から，時刻ｔ＋Ｌにおける実際の交通状況の実測値を読み出し，その実測値と上記予測値とを比較して誤差を求める。
【００６９】
　この処理を，別の時点の交通状況データについても繰り返す。このとき，同一の路線，同一の時間帯，同一の事象という条件でデータを抽出する。
【００７０】
　上記処理を所定数のデータに対して実行したら，重み推定手段５２は，上記処理を行った交通状況データに対して，実際の交通状況と予測された交通状況の誤差が最も小さくなる最適な重みを求める。重み推定手段５２は，最適な重みが算出されたら，その重みを記憶手段１６に記録する。
【００７１】
　そして，上記抽出条件のうち路線，時間帯，または，事象の条件を変更して，最適な重み係数を求める。これを繰り返すことにより，路線別，時間帯別，事象別のそれぞれの重み係数を求めることができる。
【００７２】
　以上のようにして，重み係数の最適化（学習）が行われる。つまり，本実施形態では，重み算出手段５が本発明の学習手段に対応している。
【００７３】
　重み係数の算出は，予めオフラインで処理してもよく，更新されるデータで随時処理しても良い。また，短期・中期・長期それぞれの予測の確率分布を求め，それらを条件とする条件付確率分布を求めることにより，各手段を統合した予測分布を得る方法も有効である。
【００７４】
　（短期予測モデル）
　次に本予測装置１の短期予測手段１３の詳細を述べる。
【００７５】
　予測対象リンクと関連リンクの交通状況の例を図８に示す。予測対象リンクＬ０における将来の交通状況は，現在の交通状況と相関があり，さらに，下流リンクや上流リンクとの相関もある。例えば，下流リンクＬ２で渋滞が発生した場合，つまり短時間の傾向が増加傾向である場合には，将来この渋滞が予測対象リンクＬ０まで延伸しリンクＬ０の交通状況に変化を及ぼす可能性が高い。
【００７６】
　予測対象リンクおよび関連リンクの各時刻での相関の例を図９に示す。予測対象リンクと関連リンクの相関は，接続関係，両リンク間の距離，関連リンクのリンク長，関連リンクでの渋滞伝播速度などにより影響される。本予測装置１では，線形予測モデルによりリンク間の相関を計算する。具体的には，予め図９のような予測対象リンクと各関連リンクの相関を表す係数ａを設定しておき，この係数ａを用いて，現在時刻ｔから時間ｌ後の交通状況予測値Ｘｔ＋ｌを以下の式で算出する。
【数２】
【００７７】
　上式では，時刻ｔにおける交通状況の変化量Δｘｔを用いて交通状況予測値Ｘｔ＋ｌを算出している。単純な交通状況（旅行時間や渋滞長）ｘでなく，その変化量Δｘを用いることにより，交通量が増えようとしているのか減ろうとしているのかの傾向を把握することができるので，予測精度が向上する。なお，本実施形態では時刻ｔを基準にして計算を行っているが，時刻ｔより前の時刻ｔ−ｓ（ｔ−１，ｔ−２など）における変化量Δｘｔ−ｓを用いて交通状況予測値を算出してもよい。
【００７８】
　相関を表す係数ａは，予め同一の路線，同一の事象の過去の交通状況のデータを用いて算出する。この係数算出処理も上述した重み算出処理に準ずる方法で行うことができる。この係数算出処理は，予めオフラインで処理してもよく，交通状況データが更新されるにしたがって随時処理してもよい。
　・・・
【００９１】
　交通状況予測装置は，センター側に設けてもよいし，ユーザ側に設けてもよい。後者の場合は，ナビゲーション装置の一機能として，あるいは，ナビゲーション装置と連携する装置として実装することが好ましい。」
　
・段落【００７６】等より，短期予測モデルでは，予測対象リンクと各関連リンクの相関を表す係数ａを設定して，予測値を算出する等のステップが把握されるから，リンク間の影響を設定する方法が記載されているといえる。
・段落【００２０】，【００４５】，【００７５】，【００７６】，図８より，リンク（予測対象リンク）に直接接続されていないリンクも含めて関連リンクとして定義し，関連リンクにおける相関を表す係数を設定しているから，特定のリンクに影響を及ぼす関連リンクを直接接続していないリンクも含めて定義する影響リンク定義ステップと，特定のリンクが，関連リンクによって影響される度合いを設定する影響設定ステップとを有し
・段落【００７２】，【００７８】より，相関を表す係数ａの算出処理は，交通状況データが更新されるにしたがって随時処理をしており，重み算出処理に準ずる方法，すなわち，重み計数の最適化（学習）で行っているから，相関を学習するステップを有しているといえる。
　
　以上の事項をふまえ，刊行物１に開示される方法を，本願補正発明にならって表現すると，次の発明が記載されていると認めることができる（以下，この発明を「刊行物１記載の発明」と言う。）。
「当該リンクに影響を及ぼす関連リンクを直接接続していないリンクも含めて定義する影響リンク定義ステップと，
　当該リンクと関連リンクとの間の相関を学習するために，当該リンクおよび関連リンクの更新された交通状況データに対して相関を表す係数の算出処理を実行する相関を学習するステップと，
　学習されたリンクの相関に基づいて，当該リンクが，関連リンクによって影響される度合いを設定する影響設定ステップとを含み，
　前記影響設定ステップにおいて，関連リンクの各々に，当該リンクと関連リンクとの間の相関に基づいて相関を表す係数を割り当て，当該相関を表す係数に基づいて，当該リンクへの関連リンクによる影響を設定する方法。」
　
（２）原査定の拒絶の理由に引用文献１として示された特開２００６−２１４９７４号公報（以下「刊行物２」という。）には，図面とともに以下の事項が記載されている。 
   
「【０００７】
　図１は一実施の形態の構成を示す図である。演算装置１はＣＰＵとその周辺部品から構成され，後述する処理プログラムを実行して道路交通情報が提供されていない非サービスリンクの旅行時間を推定する。この演算装置１には４個のデータベース（ＤＢ）が接続される。データベース２は（財団法人）日本デジタル道路地図協会などから提供される道路地図データを格納するデータベースであり，格納データには各道路リンクの長さ，位置，接続状況，道路規格（道路種別）などのリンク属性情報が含まれている。データベース２はまた，演算装置１によるリンク旅行時間推定処理で生成する種々のデータを格納するワーキングメモリとしても用いられる。
【０００８】
　データベース３は各道路リンクの旅行時間情報を格納するデータベースである。リンク旅行時間は，ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System 道路交通情報通信システム）センターからＦＭ多重放送，電波ビーコン，光ビーコンを介して提供される最新の道路交通情報をデータベース３に格納する。なお，一定期間のＶＩＣＳ旅行時間データを統計処理してデータベース化してもよい。
【０００９】
　データベース４は道路リンクの“接続形態”をパターン化した“接続パターン”を格納するデータベースである。道路リンクの“接続形態”と“接続パターン”については後述する。関係式データベース５は，非サービスリンクの旅行時間を計算する計算式と，その計算式で用いる影響係数αおよび重み係数Weightを格納するデータベースである。これらの影響係数αと重み係数Weightについては後述する。
【００１０】
　次に，道路リンクの“接続形態”と“接続パターン”について説明する。図２はある微小領域の道路地図をリンク（図中に帯線で示す）とノード（図中に○で示す）で表した図である。各リンクには順にリンク番号Ｌ１，Ｌ２，・・が付されている。今，リンク旅行時間データベース３ではリンクＬ７（図２においてハッチングした帯線で示す）の旅行時間が提供されておらず，図２に矢印で示すように非サービスリンクＬ７の右側を上流側，左側を下流側とする。
【００１１】
　この非サービスリンクＬ７とその周辺リンクとの接続の仕方，すなわち“接続形態”に注目すると，リンクＬ１は非サービスリンクＬ７の上流に位置するリンク，リンクＬ２とＬ４は非サービスリンクＬ７と上流側で交差するリンク，リンクＬ１３は非サービスリンクＬ７の下流側に位置するリンク，リンクＬ９とＬ１１は非サービスリンクＬ７と下流側で交差するリンク，リンクＬ５，Ｌ８およびＬ１６は非サービスリンクＬ７から所定距離以内の近傍にあり，かつ非サービスリンクＬ７と平行なリンクである。
【００１２】
　このリンクの接続形態は，図２に示す接続形態の他に，あるリンクと上流側で合流するリンク，あるリンクと下流側で合流するリンク，あるリンクと上流側で分岐するリンク，あるリンクと下流側で分岐するリンクなどがある。
【００１３】
　この一実施の形態ではリンクの接続形態の種類を変数“ｎ”で表し，９種類とする。すなわち，上流側に位置するリンクの接続形態をｎ＝１，上流側で合流するリンクの接続形態をｎ＝２，上流側で交差するリンクの接続形態をｎ＝３，上流側で分岐する接続形態をｎ＝４，平行するリンクの接続形態をｎ＝５，下流側に位置するリンクの接続形態をｎ＝６，下流側で合流するリンクの接続形態をｎ＝７，下流側で交差するリンクの接続形態をｎ＝８，下流側で分岐するリンクの接続形態をｎ＝９とする。
【００１４】
　図２に示す道路リンクを接続形態ｎで表すと，非サービスリンクＬ７の周辺リンクには，上流側に位置するｎ＝１のリンクＬ１，上流側で交差するｎ＝３のリンクＬ２とＬ４，下流側に位置するｎ＝６のリンクＬ１３，下流側で交差するｎ＝８のリンクＬ９とＬ１１，平行なｎ＝５のリンクＬ５，Ｌ８，およびＬ１６がある。これらの非サービスリンクＬ７の周辺リンクは，非サービスリンクＬ７の旅行時間に影響を与えるリンクである。
【００１５】
　この一実施の形態では，あるリンクの周辺に存在するすべてのリンクの接続形態と接続形態ごとのリンク数をパターンとして捉え，当該リンクの“接続パターン”としてデータベース４に格納する。また，この一実施の形態では，接続パターンの種類を変数“ｍ”で表し，接続形態の種類ｎごとのリンク数を変数“ｉ”で表す。
【００１６】
　図３はデータベース４に格納される接続パターンの一例を示す。接続パターンｍは，接続形態ｎと接続形態ｎごとのリンク数ｉとに応じて多数存在する。図２に示す非サービスリンクＬ７は，接続形態ｎ＝１のリンク数ｉ＝１，接続形態ｎ＝３のリンク数ｉ＝２，接続形態ｎ＝５のリンク数ｉ＝３，接続形態ｎ＝６のリンク数ｉ＝１，接続形態ｎ＝８のリンク数ｉ＝２であるから，図３の接続パターンｍ＝６に対応する。
【００１７】
　この一実施の形態では，接続形態ｎと接続形態ｎごとのリンク数ｉとに応じて接続パターンｍを種類分けする例を示すが，接続パターンｍの種類分けはこの一実施の形態の種類分けに限定されない。例えば，注目するリンクの道路規格（道路種別）に応じてさらに細かく種類分けしてもよいし，注目するリンクと周辺リンクとの道路規格差に応じてさらに細かく種類分けしてもよい。あるいはまた，リンク数ｉは１〜３，４〜６，７〜９，・・というようにある範囲でまとめて種類分けしてもよい。
【００１８】
　次に，リンク旅行時間影響係数αと重み係数Weightについて説明する。リンク旅行時間影響係数αは，あるリンクの旅行時間が他のリンクの旅行時間に与える影響度を示す係数であり，この一実施の形態ではサービスリンクの旅行時間が非サービスリンクの旅行時間に与える影響度を示す係数として用いる。サービスリンクのみにより形成された接続形態ｎと接続パターンｍの道路リンクを実際に検証して影響係数αを設定し，接続形態ｎと接続パターンｍのリンク旅行時間影響係数α(ｎ，ｍ)としてデータベース５に格納する。
【００１９】
　また，重み係数Weightは，あるリンクの上流側と下流側に接続する周辺リンクの数，およびあるリンクと平行なリンクの数に応じた重みを与えて影響係数αの影響度を調整するための係数であり，この一実施の形態では，非サービスリンクの上流側と下流側に接続する周辺サービスリンクの数，および非サービスリンクと平行なサービスリンクの数に応じた影響係数αの影響度を調整するための係数として用いる。サービスリンクのみにより形成された接続形態ｎと接続パターンｍの道路リンクを実際に検証して重み係数Weightを設定し，接続形態ｎと接続パターンｍの重み係数Weight(ｎ，ｍ)としてデータベース５に格納する。」
　
３．対比・判断  
（１）本願補正発明と刊行物１記載の発明を対比する。  
　後者の「リンク」は，前者の「区間」に相当し，以下同様に，「交通状況データ」は「履歴交通データ」に，「相関」は「相関関係」に，「相関を表す係数の算出処理」は「相関関係分析」に，「相関を学習するステップ」は「相関関係学習ステップ」に「相関を表す係数」は「影響重み」に，「設定」は「決定」に，それぞれ，相当する。 
　後者の「当該リンクに影響を及ぼす関連リンクを直接接続していないリンクも含めて定義する影響リンク定義ステップ」とは，リンク間の影響を算出する前提としてリンクを抽出する内容を含んだといえるから，これと前者の「道路網内の各区間について，当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり，Ｎは２以上の整数である）を決定する空間範囲決定ステップと，前記道路網から，決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を，当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップ」とは，「当該区間に影響を及ぼす影響区間を抽出する影響区間抽出ステップ」を含むという概念で共通する。
　後者の「当該リンクと関連リンクとの間の相関を学習するために，当該リンクおよび関連リンクの更新された交通状況データに対して相関を表す係数の算出処理を実行する相関を学習するステップ」と，前者の「分類された空間的関係タイプについて，この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために，当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップ」とは，「当該区間と影響区間との間の区間相関関係を学習するために，当該区間及び影響区間の更新された履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップ」という概念で共通する。
　後者の「学習されたリンクの相関に基づいて，当該リンクが，関連リンクによって影響される度合いを設定する影響設定ステップとを含み」と前者の「学習された区間相関関係に基づいて，当該区間の空間次数Ｎについて，当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定ステップ」は「学習された区間相関関係に基づいて，当該区間が，影響区間の各々によって影響される度合いを決定する影響決定ステップ」という概念で共通する。
  また，後者の「影響設定ステップにおいて，関連リンクの各々に，当該リンクと関連リンクとの間の相関に基づいて相関を表す係数を割り当て，当該相関を表す係数に基づいて，当該リンクへの関連リンクによる影響を設定する方法」と，前者の「空間的影響決定ステップにおいて，区間の第Ｎ次影響区間の各々に，当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定する方法」とは，「影響決定ステップにおいて，影響区間の各々に，区間と影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への影響区間による影響を決定する方法」という概念で共通し，全体としてみても，後者と前者とは，「区間間の影響を判定するための方法」という概念で共通する。
　そうすると，両者の一致点及び相違点は，次のとおりである。  
　
[一致点]  
 「区間間の影響を判定するための方法であって，
　当該区間に影響を及ぼす影響区間を抽出する影響区間抽出ステップと，
　当該区間と影響区間との間の区間相関関係を学習するために，当該区間及び影響区間の更新された履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップと，
　学習された区間相関関係に基づいて，当該区間が，影響区間の各々によって影響される度合いを示す影響を決定する影響決定ステップを含み，
　前記影響決定ステップにおいて，影響区間の各々に，区間と影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への影響区間による影響を決定する方法。」
　
[相違点１]  
　本願補正発明の区間は，道路網を分析し，道路区分とリンク間のマッピングを作成することにより取得される道路区分により構成されるのに対し，刊行物１記載の発明は，そのような特定がなされていない点。  
[相違点２]  
　本願補正発明は，道路網内の各区間について，当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり，Ｎは２以上の整数である）を決定する空間範囲決定ステップと，前記道路網から，決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を，当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップとを含むのに対して，刊行物１記載の発明は，空間範囲決定ステップを有しておらず，当該リンクに影響を及ぼす関連リンクを直接接続していないリンクも含めて定義する影響リンク定義ステップを有する点。
[相違点３]
　本願補正発明は，各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を，予め定義した空間的関係タイプの１つに分類する空間的関係決定ステップを含むのに対して，刊行物１記載の発明は，このようなステップを含まない点。
[相違点４]
　相関関係学習ステップに関して，本願補正発明は，分類された空間的関係タイプについて，この空間的関係タイプにおける区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために，当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行するのに対して，刊行物１記載の発明は，リンクとその関連リンクとの間の相関を学習するために，当該リンクおよび関連リンクの更新された交通状況データに対して相関を表す係数の算出処理を実行する点。
[相違点５]
　本願補正発明は，学習された区間相関関係に基づいて，当該区間の空間次数Ｎについて，当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定ステップとを含み，前記空間的影響決定ステップにおいて，区間の第Ｎ次影響区間の各々に，当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定するのに対し，刊行物１記載の発明は，学習されたリンクの相関に基づいて，当該リンクが，関連リンクによって影響される度合いを設定する影響設定ステップとを含み，前記影響設定ステップにおいて，関連リンクの各々に，当該リンクと関連リンクとの間の相関に基づいて相関を表す係数を割り当て，当該相関を表す係数に基づいて，当該リンクへの関連リンクによる影響を設定する点。
［相違点６］
　本願補正発明は，区間間の空間的影響を判定するための方法であるのに対し，刊行物１記載の発明は，リンク間の影響を設定するための方法である点。
　
（２）相違点について検討する。  
［相違点１］について  
　一般に，交通予測を複数のリンクをまとめた道路区分で行うことは，周知の技術である（例えば，特開２００６−３８４６９号の段落【００４３】参照。）。そして，交通予測を行うためには，道路区分がどのリンクに対応するかを把握する必要があるから，道路網を分析して，道路区分とリンク間のマッピングを作成することにより道路区分を取得することは，当業者にとって通常の創作能力を発揮してなし得たことにすぎない。
　よって，刊行物１記載の発明において，周知の技術を適用し，上記相違点１に係る本願発明の構成とすることは，当業者が適宜なし得る程度のことにすぎない。  
　
［相違点２］について  
　本願明細書には，空間範囲決定手段に関して，「空間範囲決定手段１１０はまず，現在区間とその隣接区間との間の相対空間位置に基づいて，現在区間に影響を及ぼす空間範囲を決定することができる。ここでは，現在区間に直接接する隣接区間を第１次影響区間とし，現在区間の第１次隣接区間に直接接する区間を第２次影響区間とすることができる。」（段落【００５８】）と説明されている。
　これを参酌すると，本願補正発明の「当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり，Ｎは２以上の整数である）を決定する空間範囲決定ステップと，前記道路網から，決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を，当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップ」とは，当該区間に影響を及ぼす当該区間に直接接しない空間を決定して，道路網から決定された（当該区間に直接接しない）空間範囲内おける区間を，当該区間に係る影響区間として抽出するステップと解することができる。
　これに対して，刊行物１記載の発明は，「当該リンクに影響を及ぼす関連リンクを直接接続していないリンクも含めて定義する影響リンク定義ステップ」を含むものであり，両リンクの相関を学習するためには，関連リンクを定義するとともに抽出することは自明でもあるから，刊行物１記載の発明と本願補正発明とは，当該区間に直接接しない空間範囲内における区間を抽出しているという点で，軌を一にするものである。
　そして，刊行物１記載の発明においては，リンクに直接接続するかどうかを決めること自体が，本願補正発明でいう空間範囲を決定することとも解し得るので，これを空間範囲決定ステップとして構成すること自体は，当業者が適宜なし得た程度の事項にすぎない。
　また，交通情報の予測において，予測するリンクに接続された隣接リンクだけではなく，広い範囲のリンクの交通情報を利用して予測を行うことは，周知の技術であるから（例えば，特開２０００−６７３５９号公報の段落【０００２】，【０００３】，図１７，１８参照），刊行物１記載の発明における「直接接続していないリンク」をさらに拡げて，空間次数Ｎが２以上の整数となる空間範囲内における第Ｎ次影響区間を抽出することも，当業者が適宜なし得たことにすぎない。
　以上を踏まえると，周知の技術を勘案すれば，刊行物１記載の発明において，上記相違点２に係る本願補正発明の構成を採用することは，当業者が格別の創作能力を要することなくなし得たことである。 
　
［相違点３］〜［相違点６］について 
　刊行物２には，「リンク旅行時間影響係数αは，あるリンクの旅行時間が他のリンクの旅行時間に与える影響度を示す係数であり，この一実施の形態ではサービスリンクの旅行時間が非サービスリンクの旅行時間に与える影響度を示す係数として用いる。サービスリンクのみにより形成された接続形態ｎと接続パターンｍの道路リンクを実際に検証して影響係数αを設定し，接続形態ｎと接続パターンｍのリンク旅行時間影響係数α(ｎ，ｍ)としてデータベース５に格納する。」（段落【００１８】）と記載されている。
　ここで，刊行物２の「接続形態ｎ」，「実際に検証して影響係数αを設定」は，それぞれ，本願補正発明の「空間的関係」，「相関関係分析を実行」に相当する。また，接続形態ｎに関する影響係数αを実際に検証するためには，あるリンクと他のリンクとの接続形態ｎ，すなわち，空間的な関係を，予め定義したタイプに分類するステップを設けておく必要があることは自明である。
　そうしてみると，刊行物２には，各区間とその影響区間の各々との間の空間的関係を予め定義した空間的タイプの１つに分類する空間的関係決定ステップと，分類された空間的タイプにおける当該区間とその影響区間の相関関係分析を実行するステップが開示されているといえる（以下，このステップを「刊行物２記載の技術的事項」という。）。
　そして，刊行物１記載の発明と刊行物２記載の技術的事項とは，交通情報の予測のために，ある区間とその影響区間との相関関係を分析するという共通の機能を果たすものであるし，刊行物１には，「予測対象リンクと関連リンクの相関は，接続関係，両リンク間の距離，関連リンクのリンク長，関連リンクでの渋滞伝播速度などにより影響される。」（段落【００７６】）との記載があって，接続関係がリンクの相関に影響を与えることが示唆されているから，両者を組み合わせることは，当業者が容易に着想し得たことである。
　さらに，上記［相違点２］についての検討結果も踏まえると，両者を組み合わせて「当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する」こと，「当該区間の空間次数Ｎについて，当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定ステップ」とすること，「区間の第Ｎ次影響区間の各々に，当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定する」こと，及びこれらを含めた「区間間の空間的影響を判定するための方法」とすることは，いずれも，当業者が格別の創作能力を要することなくなし得た範囲内のことである。
　よって，刊行物１記載の発明に，刊行物２記載の技術的事項を適用し，上記相違点３ないし相違点６に係る本願補正発明の構成を採用することは，当業者であれば容易に想到し得たことである。
　
　また，本願補正発明の効果についてみても，刊行物１記載の発明及び刊行物２記載の技術的事項及び周知の技術からみて格別顕著な効果が奏されるということもできない。     
　
（３）以上を踏まえると，本願補正発明は，刊行物１記載の発明及び刊行物２記載の技術的事項及び周知の技術に基づいて，当業者が容易に発明し得たものであるから，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。　　  
　
（４）まとめ  
　よって，本件補正は，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７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されるべきものである。  
    
第３　本願発明について  
１．本願発明  
　本件補正は上記のとおり却下されたので，本願の各請求項に係る発明は，原審において提出された平成２４年９月１９日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲に記載されたとおりのものであるところ，その請求項１は「第２　１．（１）」に記載したとおりである（以下，この請求項１に係る発明を「本願発明」という。）。  
    
２．刊行物  
　刊行物１，２及びその記載事項並びに刊行物１記載の発明は，「第２　２．」に記載したとおりである。  
    
３．対比・判断  
　本願発明は，「第２」で検討した本願補正発明から，「空間的影響ステップ」について，「区間の第Ｎ次影響区間の各々に，当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て，当該影響重みに基づいて，当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定する」との発明特定事項を省き，「空間次数Ｎ」について，「２」以上の整数という限定事項を省き，「１」以上の整数としたものである。  
　そうすると，本願発明の発明特定事項をすべて含み，さらに他の発明特定事項を付加したものに相当する本願補正発明が，「第２　３．」において検討したとおり，刊行物１記載の発明及び刊行物２記載の技術的事項及び周知の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，本願発明も，同様の理由により，刊行物１記載の発明及び刊行物２記載の技術的事項及び周知の技術に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものと言うことができる。  
    
４．むすび  
　以上のとおりであるから，本願発明は，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。  
　したがって，その余の請求項について検討するまでもなく，本願は，拒絶されるべきものである。  
　よって，結論のとおり審決する。