【事件の表示】
　特願２０１２−　４０９１３「序列化装置、序列化方法及びプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成２５年　９月　９日出願公開、特開２０１３−１７８６０１、請求項の数（４）〕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】
第１　手続の経緯
　本願は，平成２４年２月２８日の出願であって，平成２７年６月２６日付けで拒絶理由通知がされ，平成２７年９月３日に手続補正がされ，平成２８年２月３日付けで拒絶査定がされ，これに対し，平成２８年４月２８日に拒絶査定不服審判の請求がされ，同時に手続補正がされたものである。　
第２　平成２８年４月２８日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）の適否。
１．補正の内容
　本件補正は，特許請求の範囲について，
「　　【請求項１】
　複数の調査対象物を序列化する装置であって、前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを、判別分析処理をして判別得点を算出し、定量的に表す単一の指標として前記判別得点を用いて、前記調査対象物を序列化することを特徴とする序列化装置。
　　【請求項２】
　刺激を提示する刺激提示装置と、脳波計と、該脳波計からの脳波データを処理する処理装置とを、備える複数の調査対象物を序列化するシステムであって、
　前記刺激提示装置は、複数の調査対象物を、刺激として、それぞれ複数回提示し、
　前記脳波計は、該刺激提示装置による刺激提示直後の脳波を計測し、
　前記処理装置は、前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを、判別分析処理をして判別得点を算出し、定量的に表す単一の指標として前記判別得点を用いて、前記調査対象物を序列化することを特徴とする序列化システム。
　　【請求項３】
　複数の調査対象物を序列化する方法であって、前記各調査対象物が標的として選択され
た場合の事象関連電位の脳波データを、判別分析処理して判別得点を算出し、定量的に表
す単一の指標として前記判別得点を用いて、前記調査対象物を序列化することを特徴とす
る序列化方法。
　　【請求項４】
　コンピュータを、
　複数の調査対象物を、刺激として、それぞれ複数回提示する刺激提示手段と、該刺激提示直後の、前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを、判別分析処理をして判別得点を算出し、定量的に表す単一の指標として前記判別得点を用いて、前記調査対象物を序列化する処理手段と、序列化した結果を提示する提示手段として機能させるためのプログラム。」
とあるのを，
「　　【請求項１】
　複数の調査対象物を序列化する装置であって，前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを
用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め，該判別関数を用いて判別得点を算出する判別分析処理をし，
　　【請求項２】
　刺激を提示する刺激提示装置と，脳波計と，該脳波計からの脳波データを処理する処理装置とを，備える複数の調査対象物を序列化するシステムであって，
　前記刺激提示装置は，複数の調査対象物を，刺激として，それぞれ複数回提示し，
　前記脳波計は，該刺激提示装置による刺激提示直後の脳波を計測し，
　前記処理装置は，前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを
用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め，該判別関数を用いて判別得点を算出する判別分析処理をし，
　　【請求項３】
　複数の調査対象物を序列化する方法であって，前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを
用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め，該判別関数を用いて判別得点を算出する判別分析処理をし，
　　【請求項４】
　コンピュータを，
　複数の調査対象物を，刺激として，それぞれ複数回提示する刺激提示手段と，該刺激提示直後の，前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを
用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め，該判別関数を用いて判別得点を算出する判別分析処理をし，
とする補正である（下線は，補正個所である。）。
２．補正の適否
（１）請求項１に係る補正について
　本件補正の請求項１に係る補正は，請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを，判別分析処理をして判別得点を算出し」を，「前記各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め，該判別関数を用いて判別得点を算出する判別分析処理をし」と限定するものであって，補正前の請求項１に記載された発明と補正後の請求項１に記載された発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるから，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。　
　また，特許法第１７条の２第３項，第４項に違反するところはない。　
　そこで，本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下，「補正発明」という。）が特許法第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（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）について以下に検討する。
ア　引用文献１
　原査定の拒絶の理由に引用された田中元志，食品画像提示による好み評価時の事象関連電位計測，電子情報通信学会技術研究報告（ＮＣ２００９−５２），２００９年１１月５日，Ｖｏｌ．１０９，Ｎｏ．２８０，ｐｐ．１３−１８（以下，「引用文献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（下線は，当審において付与した。）。
（ア）
「あらまし　
事象関連電位（ＥＲＰ）を指標とした食品の評価法を検討するために，提示された食品画像を被験者の好みの程度で評価させたときのＥＲＰを計測した．
Ｐ３００面積（加算平均波形の潜時２５０〜５００ｍｓの面積）は「とても好き」と評価したときに最も大きく，「普通に好き」のときに最も小さくなった．
（イ）
「　１．　まえがき
　従来．食品のうまみや外観的な「おいしそうである」などの判断（評価）においては，ヒトの主観による評価（官能評価）が行われている［１］．官能評価ではアンケート調査の数値量として扱われるが，
主観的判断を生理情報（脳波などの生理信号）で定量的に客観的に評価することが期待されている．
（ウ）
「　本研究では，文献［１７］と同じ
寿司画像を用い，予め被験者にとても好き１枚，次に好き１枚，普通に好き３枚をアンケートで選んでもらい，試験用画像に用いた．「好き」を評価語とした２段階，および３段階の評価尺度を定義して，提示食品画像を好み（好きの程度）で評価させたときのＥＲＰを計測し，ＥＲＰによる好みの段階的な評価の可能性を検討した．
（エ）
「　
試験用食品として寿司を取り上げ図１に示す写真画像を用いた．
　実験ＩではＰ１，Ｐ３〜Ｐ５の４枚の画像を用いて「とても好き」な寿司の検出を，実験ＩＩではＰ１〜Ｐ５の５枚を用いて好みの段階的評価を検討する．
被験者への課題はボタン押し課題とし，どちらの実験おいても「画像が提示されたらすぐに，評価語（評価値）に対応するボタンを押す」ように指示した．
（オ）
「　３．　ＥＲＰ計測方法
　実験系の構成を図２に示す．試験用画像の提示時間を２ｓ，休止時間（黒画像）を平均３ｓ（２〜４ｓのランダム）として，交互にモニタ（２０型ＬＣＤ）上に提示した．試験用画像の提示の順番はランダムとした．視距離は，画質評価でよく用いられる，モニタの画面高の４倍［１８］（約１．４ｍ）とした．これらの観視条件は，これまでの筆者らの実験条件［１２］，［１５］，［１７］と同じである．本実験システムでは，評価用画像の左下に輝度が異なる小さい長方形画像を挿入し，画像とその切替りをＬＣＤに取り付けた光センサで検出し，識別する。
　
脳波計測の電極配置は国際１０−２０法に従い，探査電極を正中線上の前頭Ｆｚ，中心Ｃｚおよび頭頂Ｐｚ，基準電極を左耳朶Ａ１と右耳朶Ａ２の連結，接地電極を鼻根部近傍Ｇとした［７］．脳波波形は，帯域幅０．５〜３００Ｈｚ，標本化周波数１ｋＨｚ，１６ｂｉｔでコンピュータに取り込み，処理した．
　
ＥＲＰを抽出するため，画像提示の１００ｍｓ前からの１ｓ問を一試行として，加算平均処理を行った．
（カ）
「　４．２　３段階好み尺度によるＥＲＰ計測（実験ＩＩ）
　好みの段階的な評価の可能性を検討するために，表２の３段階尺度で評価させたときのＥＲＰを計測した．試験用画像には，とても好き１枚（Ｐ１），次に好き１枚（Ｐ２），普通に好き３枚（Ｐ３〜Ｐ５）の計５枚の寿司画像を用いた．総加算平均波形の例（被験者１１名．電極位置：Ｐｚ）を図５に示す．画像提示後約２５０〜５００ｍｓに振幅が大きくなっており，Ｐ３００と考えられる．その部分に複数のピークが見られるが，評価（好み）によって振幅が異なり，「とても好き」と評価したときにその振幅が大きい．
被験者によってはＰ３００に複数のピークが見られ，Ｐ３００の振幅と潜時を機械的に抽出することが難しいため，Ｐ３００の特徴量として面積を抽出した．求め方は幾つか提案されているが，単純に，画像提示後２５０〜５００ｍｓ間の加算平均波形とｘ軸で囲まれる面積（積分値）を，「Ｐ３００面積」と定義した．
全ての被験者のＥＲＰ波形から抽出したＰ３００面積の平均値と標準偏差を図６に示す．
評価値３のときに面積が最も大きく，評価値１のときに最も小さい結果が得られ，好みの段階的な違いを検出できると考えられる．
（キ）
「　４．４　画像毎のＥＲＰと好みの関連
　第４．１　２節において，
評価（好み）によってＰ３００の振幅や面積が異なることが得られた．実際の食品評価に用いる場合，評価対象（画像）毎のＥＲＰを算出し，Ｐ３００の大きさを比較することで，被験者の評価（好みの程度）を判断する方法が考えられる．
実験ＩＩの結果についての総加算平均波形を図１５に，Ｐ３００の面積を図１６に示す．「とても好き」な寿司画像（Ｐ１）を提示されたときにＰ３００が最も大きく出現している．Ｐ１の結果は，「とても好き」と評価した結果と一致する．Ｐ２についても同様であった．「とても好き」なものは「普通に好き」なものと有意な差が得られている．評価対象毎のＰ３００面積を検出することによって，「とても好き」なものを検出できると考えられる．また，図１６から段階的な評価の可能性も得られたと考えられる．
（ク）
「　５．　まとめ
　事象関連電位（ＥＲＰ）を指標とした食品の評価法の構築を目的とし，食品に寿司を取り上げ，好み（好きの程度）で２段階，および３段階評価させたときのＥＲＰを計測した．その結果，
「とても好き」と評価したときにＰ３００成分の面積（加算平均波形の潜時２５０〜５００ｍｓの面積）が最も大きく，「普通に好き」のときに最も小さい．評価による違いが見られ，ＥＲＰを好みの段階的な評価に利用できる可能性が得られた．
（ケ）図１６を参照すると，
被験者に提示された画像（Ｐ１（「とても好き」），Ｐ２（「次に好き」），Ｐ３〜Ｐ５（「普通に好き」））毎のＰ３００面積が，それぞれ比較可能に表示されている。
（コ）上記（ア）〜（ケ）によれば，引用文献１には，以下の事項を含む発明（以下，「引用発明」という。）が開示されていると認められる。
「食品画像提示による好み評価時の事象関連電位計測に関する実験システムにおいて，被験者に複数の食品画像を提示し，被験者の好みの程度で評価させたときの事象関連電位を計測し，当該事象関連電位の波形から抽出した食品画像毎のＰ３００面積を，それぞれ比較可能に表示すること」
イ　引用文献２
　原査定の拒絶の理由に引用された国際公開第２００６／００３９０１号（以下，「引用文献２」という。）には，以下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］　本発明は、ユーザが操作を行う機器の制御に関し、特に、
ユーザの脳波などの生体信号を利用して機器の制御を行う技術
（イ）
「［０００６］　本発明は、
機器を操作するユーザの生体信号を計測し、機器がユーザの操作に応じて動作したとき、計測した生体信号から、機器の動作内容がユーザに提示された後の所定の時間範囲、特に、提示後、６００ｍｓに所定のシフト時間を加えた時間が経過した時点を中心とする時間範囲において、期待はずれ信号の有無を検出する。
（ウ）
「［０００９］　ここで、本願明細書において、
「期待はずれ信号」とは、「ユーザが操作前に期待した機器の動作」と「操作後の実際の機器の動作結果」が食い違っていた（ミスマッチであった）ときに、ユーザの生体信号力も検出される特徴的な信号のことをいう。
期待はずれ信号は、例えば、脳波の事象関連電位から検出することができる。
（エ）
「［００２２］　まず、実験施行者から、被験者に対して、「画面に「Ｌ」または「Ｒ」の文字が表示されるので、Ｌの文字に対してはマウスの左クリック、Ｒの文字に対しては右クリックを押して欲しい」と説明する。そして、「Ｌ」「Ｒ」を５０％の確率でランダムに選択して、画面に表示する（手順Ａ）。被験者は、表示された文字を見て、教示されたルールに従って、右か左のクリックを行う（手順Ｂ）。そして、その操作に対して、正しくクリックがなされたか否かを、「〇」「×」で画面に表示する（手順Ｃ）。　
［００２３］　ただし、この実験では、クリックが正しくなされたとしても（ほぼ１００％正しくなされるはずである）、２０％の確率で「×」を表示するものとする。
被験者からすると、正しくクリックしたから「〇」が表示されると期待していたのに「×」が表示されると、「あれっ」と思うはずである。すなわち、思った通りに機器が動作していない「期待はずれ」の状況になる。この「期待はずれ」の状況が、脳波における事象関連電位から検出できないかを確認することが、本実験の目的である。
（オ）
「［００３６］　次に、
ノイズ除去された信号について、ターゲットのテンプレートおよびコントロールのテンプレートとそれぞれ相関をとる（Ｓ５４）。この相関計算によって、信号波形がそれぞれのテンプレートとどの程度相関があるかが計算される。
［００３７］　そして、信号波形と各テンプレートとの距離計算を行う（Ｓ５５）。距離計算には、例えばマハラノビス距離が用いられる。このマハラノビス距離は、データの分散・共分散を考慮に入れたグループの重心からの距離を示す。この
マハラノビス距離を用いて、信号波形がターゲットとコントロールのどちらに近いかを判別する（Ｓ５６）。
［００３８］　
信号波形はターゲットに近いと判断したときは（Ｓ５６でＹｅｓ）、期待はずれ信号が検出された、すなわち、ユーザは期待はずれと思っている状態である、と識別する（Ｓ５７）。一方、信号波形はコントロールに近いと判断したときは（Ｓ５８）、期待はずれ信号は検出されなかった、すなわち、ユーザは期待通りの応答が得られたと思っている、と識別する。
［００３９］　このようなテンプレートを用いた方法をとることによって、波形にばらつきが大きく、１回の波形ごとの識別が困難であるとされる脳波においても、ある程度、期待はずれ信　号の検出が可能になる。
［００４０］　図１３は上述した実験データを用いて、図１２のフローに従って期待はずれ信号を検出した結果を示す図である。図１３では、各被験者のターゲット数（期待はずれのデータ数）と正しく判別できた数とを示している。図１３から、単一波形であっても、約８割の精度で期待はずれの状況を識別できることが分かる。
［００４１］　なお、ここでは、ターゲットとコントロールの信号テンプレートを用いるものとしたが、ターゲットの信号テンプレートだけを用いるようにしてもかまわない。例えば、ターゲットの信号テンプレートとのマハラノビス距離を計算し、所定値との比較によって、期待はずれが否かを判別してもよい。
［００４２］　また、テンプレートの利用に代えて、またはテンプレートの利用とともに、他の手法を用いてもかまわない。例えば、極大値や極小値を用いてもよいし、波形の中で最大の陽性成分を検出し、その振幅を閾値と大小比較してもよいし、あるいは、適応形相関フィルタなどを用いてもよい。その他、
波形識別方法についてはまだまだ改良の余地があり、パターン識別方法と脳波信号の前処理方法を組み合わせることによっても、識別精度は向上させられると考えられる。
（カ）上記（ア）〜（オ）によれば，引用文献２には，以下の事項（以下，「引用文献２記載事項」という。）が記載されている。
「脳波を含む生体信号から期待はずれ信号の有無を検出するために，マハラノビス距離を用いて，信号波形がターゲットとコントロールのどちらに近いかを判別すること」
ウ　対比
　次に，補正発明と引用発明とを対比する。
（ア）引用発明の「食品画像」は，前記引用文献１の記載（エ）によれば，被験者の事象関連電位を計測する際に，被験者に提示される食品の写真画像である。補正発明の「調査対象物」は，本願明細書の段落［００２４］の記載によれば，被験者の脳波を計測する際に，被験者に提示される「写真やイラスト等」の「フルーツ」又は「果物（バナナ，ブドウ，リンゴ，ミカン）」であるから，引用発明の「食品画像」の「食品」は，補正発明の「調査対象物」に相当する。
（イ）引用発明では，前記引用文献１の記載（キ）及び（ケ）によれば，食品画像毎のＰ３００面積が，それぞれ比較可能に表示されるから，引用発明は，複数の食品をＰ３００面積の大きさで「序列化する」ものであるといえる。
　したがって，上記（ア）を考慮すると，引用発明と補正発明は，「複数の調査対象物を序列化する」点で共通する。
（ウ）引用発明では，前記引用文献１の記載（ア）及び（エ）によれば，計測する事象関連電位（ＥＲＰ）は，「提示された食品画像を被験者の好みの程度で評価させたとき」のものであって，当該評価は，被験者が「画像が提示されたらすぐに，評価語（評価値）に対応するボタンを押す」ことで行うから，引用発明の「被験者の好みの程度で評価させたときの事象関連電位」は，画像として提示される各食品が選択された場合の事象関連電位であるといえる。
　したがって，上記（ア）を考慮すると，引用発明と補正発明は，「各調査対象物が選択された場合の事象関連電位」を用いる点で共通する。
（エ）引用発明の「Ｐ３００面積」は，前記引用文献１の記載（カ）によれば，事象関連電位の波形を「定量的に表す」ものであり，また，複数の食品画像を比較可能に表示するための「単一の指標」であるといえる。また，引用発明の「事象関連電位の波形」は，「事象関連電位の脳波データ」を含むものである。
　したがって，上記（ア）及び（イ）を考慮すると，引用発明と補正発明は，調査対象物を序列化するために「事象関連電位の脳波データを定量的に表す単一の指標」を用いる点で共通する。
（オ）引用発明では，前記引用文献１の記載（オ）によれば，「実験システム」は，脳波波形の処理を「コンピュータ」で行っているから，引用発明の「実験システム」は，コンピュータなどの「装置」を含むものである。
　したがって，引用発明の「実験システム」は，補正発明の「装置」を含むものである。
（カ）上記（ア）〜（オ）によれば，両者は，以下の点で一致し，また相違する。
［一致点］
「　複数の調査対象物を序列化する装置であって，前記各調査対象物が選択された場合の事象関連電位の脳波データを定量的に表す単一の指標を用いて，前記調査対象物を序列化する装置。」
［相違点１］
　「事象関連電位の脳波データ」が，補正発明では，各調査対象物が標的として選択された場合のものであるのに対し，引用発明では，各食品を被験者の好みの程度で評価させたときのものである点
［相違点２］
　「単一の指標」が，補正発明では，「各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め，該判別関数を用いて判別得点を算出する判別分析処理をし」て得られた「判別得点」であるのに対し，引用発明では，各食品が選択された場合の事象関連電位の波形から抽出した「Ｐ３００面積」である点
エ　判断
　上記相違点について検討する。
［相違点１］について
　補正発明は，本願明細書の記載によれば，複数の調査対象物を序列化するために，各調査対象物が予め被験者に教示された「標的」として選択された場合の事象関連電位の脳波データを用いるものである。
　他方，引用文献１に記載された実験システムは，前記引用文献１の記載（エ）及び（オ）によれば，被験者の好みの程度で評価させたときの事象関連電位を計測し，当該事象関連電位の波形を用いるものであって，画像として提示される各食品が「標的」として選択された場合の事象関連電位の波形を用いるものではない。
　したがって，補正発明の「各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データ」を用いることは，引用文献１には記載されておらず，示唆もされていない。
　よって，補正発明は，引用発明に基づいて，当業者が容易に発明することができたとはいえない。
［相違点２］について
　補正発明は，本願明細書の記載によれば，「判別得点」の算出において，「標的」「非標的」の２分類で判別分析を行うことを前提として，当該判別分析で用いる判別関数の重みづけ係数を，各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて求めるものである。
　他方，引用文献１に記載された実験システムでは，前記引用文献１の記載（カ）によれば，「Ｐ３００面積」は，「画像提示後２５０〜５００ｍｓ間の加算平均波形とｘ軸で囲まれる面積（積分値）」と定義されており，［相違点１］で検討したとおり，そもそも，「標的」として選択された場合の事象関連電位の波形を用いるものではなく，「標的」「非標的」の２分類で判別分析を行うものでもない。
　したがって，補正発明の「各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め」ること，「該判別関数を用いて判別得点を算出する」ことは，引用文献１には記載されておらず，示唆もされていない。
　また，引用文献２には，脳波を含む生体信号から期待はずれ信号の有無を検出するために，マハラノビス距離を用いて，信号波形がターゲットとコントロールのどちらに近いかを判別することが記載されているものの，相違点２に係る，各調査対象物が標的として選択された場合の事象関連電位の脳波データを用いて，複数の測定箇所に対応するチャンネル数と時系列データのデータポイントにおける脳波データに基づいて判別関数の重みづけ係数を求め，該判別関数を用いて判別得点を算出することは，記載されていない。
　よって，補正発明は，引用発明及び引用文献２記載事項に基づいて，当業者が容易に発明することができたとはいえない。
　以上により，本件補正の請求項１に係る補正は，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項の規定に適合する。
（２）請求項２〜４に係る補正について
　本件補正の請求項２〜４に係る補正についても，本件補正の請求項１に係る補正と同様に，特許法第１７条の２第３項ないし第６項に違反するところはない。
３．むすび
　本件補正は，特許法第１７条の２第３項ないし第６項の規定に適合する。
第３　本願発明
　本件補正は上記のとおり，特許法第１７条の２第３項ないし第６項の規定に適合するから，本願の請求項１〜４に係る発明は，本件補正により補正された特許請求の範囲の請求項１〜４に記載された事項により特定されるとおりのものである。
　そして，本願については，原査定の拒絶理由を検討してもその理由によって拒絶すべきものと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。