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　特願２００１−１６５３２５「３指標軸による顧客価値を基準とした売上予測方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年１２月１３日出願公開、特開２００２−３５８４０２〕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】
１　手続の経緯
　本願は、平成１３年５月３１日の出願であって、平成１４年７月３日付けの拒絶理由通知に対して、その指定期間内である平成１４年９月６日付けで意見書が提出されるとともに手続補正がなされたが、平成１４年１２月１３日付けで拒絶査定がなされた。
　そして、この拒絶査定を不服として、平成１５年１月６日に審判請求がなされるとともに特許法第１７条の２第１項第３号の規定する期間内である平成１５年２月１７日付けで手続補正がなされたものである。
　
２　本願発明
　平成１５年２月１７日付けの手続補正は、特許請求の範囲についてする補正を含むものであるが、該補正は、特許法第１７条の２第４項第４号の明りょうでない記載の釈明を目的とするものに該当すると認められ、本願の請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、平成１５年２月１７日付けの手続補正書の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。
　『【請求項１】　購入履歴データをデータベースに収集し分析する顧客価値分析コンピュータシステムを用いた顧客価値を基準とした売上予測方法であって、
　前記コンピュータシステムは、分析プログラム群を有する顧客価値分析業務処理サーバと、各種データベースを管理するデータベースサーバと、Ｗｅｂサーバ及び通信回線と接続するデータ入出力端末機を備え、
　そのデータベースサーバは、顧客が特定業界市場の特定メーカ商品又は特定ブランド商品を購入する際、商品の販売店における取引、インターネットを介する電子商取引、電話・郵送を含む直接取引により採集された顧客氏名又はコードのいずれか、商品コード、数量、購入金額、購入時点を少なくとも含む購入履歴データが蓄積された顧客購入履歴データベースと、
　前記販売店の店頭におけるアンケート及び／又はアプローチ、前記Ｗｅｂサーバによる電子商取引におけるアンケート及び／又はアプローチ、ダイレクトメール、Ｅ−Ｍａｉｌ、電話によるアンケート及び／又はアプローチ、店頭販売員の顧客情報に加えて複数の異業種の企業・事業所と提携して共通ＩＤを付したクレジット機能を有する会員カードの商品購入履歴を含めた購入履歴データが蓄積された全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベースとから少なくともなるデータベースを備え、
　前記顧客価値分析業務処理サーバは、前記顧客購入履歴データベースを所定期間毎に検索し、抽出データに基づき顧客を購入金額又は数量で順位付けした購入量順で複数階層に分類するセルの購入量指標軸（第１指標軸）を作成する段階と、
　その顧客購入履歴データベースを前記所定期間毎に検索し、抽出データに基づき特定メーカ商品又は特定ブランド商品の複数品種を組み合わせて大部分購入する客から０〜１品種のみ購入する顧客まで商品組合せによるユーザタイプで複数階層に分類するセルのユーザタイプ指標軸（第２指標軸）を作成する段階と、
　前記第１及び第２の指標軸により顧客を各複数階層の積に分割するセルにより、そのマップを作成し、セル毎に現在の顧客価値分析をするための「現在顧客価値マップ」作成段階と、
　前記全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベースを前記所定期間毎に検索し、抽出データに基づき顧客を購入金額・購入数量で順位付けした購入量順で複数階層に分類する購入量による関与度分類段階と、
　その全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベースを前記所定期間毎に検索し、抽出データに基づき、特定メーカ商品又は特定ブランド商品の複数品種の組合せで大部分購入する客から、０〜１品種購入する客まで品種組合せに、前記特定メーカ・ブランドは販売していない品種を組合せて購入する客を加えてユーザタイプにより複数階層に分類するユーザタイプによる関与度分類段階と、
　それら２つの関与度分類段階のそれぞれの各複数階層の積に分類するセルにより顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）を作成する段階と、
　前記ユーザタイプ指標軸（第２指標軸）と前記顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）とにより顧客をそれぞれの各複数階層の積に分割したセルによりそのマップを作成し、セル毎に将来の顧客価値分析をするための「将来顧客価値マップ」作成段階との処理を行い、
　前記データベースに収集された特定商品に対する顧客消費情報を購入量指標軸（第１指標軸）と、ユーザタイプ指標軸（第２指標軸）と、顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）との３指標軸を組合わせて、一定期間Ｘ期間内の前記現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを生成する手段と、
　前記マップの各セル毎の顧客に対して実施したアプローチのレスポンスデータを含めアプローチ後の一定期間Ｙ期間内の前記現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを生成し前回と比較する手段と、
　前記マップのｍ列ｎ行の各セルに対して前記アプローチの影響により当該セルにとどまっている顧客分を示す顧客維持率および当該セルから流出した分の顧客流出率と、他のセルより当該セルに顧客が流入した顧客流入率とで表したアプローチ直接影響度を演算する手段と、
　前記アプローチの影響がアプローチ対象外のセルに及ぼす影響度を表す該アプローチ対象外のセルにとどまる顧客を表す顧客維持率および他のセルへ流出する顧客流出率で表したアプローチ間接影響度を演算する手段と、
　前記アプローチ直接影響度及びアプローチ間接影響度に基づいて前記アプローチの影響度を測定する手段と、
　同様に前記Ｙ期間の顧客に対して同じアプローチを実施すると仮定した場合、アプローチ後の将来の一定期間Ｚ期間内の現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを次々に推定して生成し、前記Ｘ期間およびＹ期間におけるアプローチ等による販促投資と売上げの因果関係を数量化して将来のＺ期間における売上げ予測シュミレーションを行う手段と、
　を有していることを特徴とする３指標軸による顧客価値を基準とした売上げ予測方法。』
　
３　原査定の拒絶の理由
　原査定の拒絶の理由は、次のとおりである。
　『この出願の下記の請求項に係る発明は、下記の点で特許法第２９条第１項柱書に規定する要件を満たしていないので、特許を受けることができない。
　
　　　　　　　　　　　　　　　　　 記 
　
　請求項１−１０に記載された事項に基づいて把握される当該請求項に係る発明が、売上予測を行うために人間が実行する一連の手順であると解した場合、当該請求項に係る発明は、単に人為的な取り決めを定めただけに過ぎず、全体として、自然法則を利用した技術的思想の創作であるとは認められない。
　また、コンピュータが実行する処理であるとしてみても、当該請求項には、売上予測を行うための個々の手順におけるソフトウエアによる情報処理が、ハードウエア資源を用いて具体的に実現されていることが記載されていないから、特許法上の「発明」に該当しない。
　従って、上記の請求項に係る発明は、特許法第２条第１項に定める発明に該当しない。』
　そして、原査定の備考において、次の旨を指摘している。
　『請求項１に記載されたものは、全体として、コンピュータシステムが実行する処理の手順であると認められる。
　しかしながら、「購入量指標軸（第１指標軸）を作成する段階」、「ユーザタイプ指標軸（第２指標軸）を作成する段階」、「セル毎に現在の顧客価値分析ができる「現在顧客価値マップ」作成段階」、「購入量による関与度分類段階」、「ユーザタイプによる関与度分類段階」、「顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）を作成する段階」、「セル毎に将来の顧客価値分析ができる「将来顧客価値マップ」作成段階」においては、単に、「データベース」を検索する、顧客を分類する、指標軸を作成する、マップを作成する等のソフトウェアによる処理の目的、作用が記載されているのみであって、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の情報処理が構築されていると認められる程度に具体的であるとは認められない。
　また、「売上予測シュミレーションを行うこと」についても、データベースに収集された情報を、「顧客価値評価セル」に分割し、変化を測定し、因果関係を数量化する、というソフトウェアによる処理の流れを記載したのみであって、これらの処理がハードウェア資源と協働して具体的に実現されているとはいえない。
　そうすると、上記「売上予測方法」が、全体として、ソフトウェアによる情報処理が、ハードウェア資源を用いて具体的に実現されているとはいえない。』
　
４　当審の判断
　本願発明は、「特定の商品の販売において、その顧客の現在価値、将来価値の大小とそのリソースを判定し、顧客に応じた効果的な販促投資の選択情報を提供し、投資対象・条件に応じた売上予測方法を提供することを目的」（【発明の詳細な説明】の【発明が解決しようする課題】の段落【０００７】）とし、購入履歴データをデータベースに収集し分析する顧客価値分析コンピュータシステムを用いて、３指標軸による顧客価値を基準とした売上予測を行う方法であり、機器等に対する制御又は制御に伴う処理を具体的に行うものではなく、また、対象の物理的性質又は技術的性質に基づく処理を具体的に行うものでもない。
　そして、本願発明は、その実施にソフトウェアを必要とする発明、すなわち、コンピュータ・ソフトウェア関連発明である。
　このコンピュータ・ソフトウェア関連発明において、特許法第２条第１項で特許法での「発明」の定義としていうところの「自然法則を利用した技術的思想の創作」であるのは、発明はそもそもが一定の目的を達成できる具体的なものになっていなければならないことから、ソフトウェアによる情報処理が、ハードウェア資源を用いて具体的に実現されている場合であり、そのためには、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働した具体的手段によって、使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の情報処理装置又はその動作方法が構築されていることが提示されている必要がある。
　
　そこで、本願発明が、「ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて具体的に実現されたもの」であるのか否かについて、請求項１の記載を便宜上以下のように分けて検討する。
（ａ）購入履歴データをデータベースに収集し分析する顧客価値分析コンピュータシステムを用いた顧客価値を基準とした売上予測方法であって、
（ｂ）前記コンピュータシステムは、分析プログラム群を有する顧客価値分析業務処理サーバと、各種データベースを管理するデータベースサーバと、Ｗｅｂサーバ及び通信回線と接続するデータ入出力端末機を備え、
　そのデータベースサーバは、顧客が特定業界市場の特定メーカ商品又は特定ブランド商品を購入する際、商品の販売店における取引、インターネットを介する電子商取引、電話・郵送を含む直接取引により採集された顧客氏名又はコードのいずれか、商品コード、数量、購入金額、購入時点を少なくとも含む購入履歴データが蓄積された顧客購入履歴データベースと、
　前記販売店の店頭におけるアンケート及び／又はアプローチ、前記Ｗｅｂサーバによる電子商取引におけるアンケート及び／又はアプローチ、ダイレクトメール、Ｅ−Ｍａｉｌ、電話によるアンケート及び／又はアプローチ、店頭販売員の顧客情報に加えて複数の異業種の企業・事業所と提携して共通ＩＤを付したクレジット機能を有する会員カードの商品購入履歴を含めた購入履歴データが蓄積された全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベースとから少なくともなるデータベースを備え、
（ｃ）前記顧客価値分析業務処理サーバは、前記顧客購入履歴データベースを所定期間毎に検索し、抽出データに基づき顧客を購入金額又は数量で順位付けした購入量順で複数階層に分類するセルの購入量指標軸（第１指標軸）を作成する段階と、
（ｄ）その顧客購入履歴データベースを前記所定期間毎に検索し、抽出データに基づき特定メーカ商品又は特定ブランド商品の複数品種を組み合わせて大部分購入する客から０〜１品種のみ購入する顧客まで商品組合せによるユーザタイプで複数階層に分類するセルのユーザタイプ指標軸（第２指標軸）を作成する段階と、
（ｅ）前記第１及び第２の指標軸により顧客を各複数階層の積に分割するセルにより、そのマップを作成し、セル毎に現在の顧客価値分析をするための「現在顧客価値マップ」作成段階と、
（ｆ）前記全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベースを前記所定期間毎に検索し、抽出データに基づき顧客を購入金額・購入数量で順位付けした購入量順で複数階層に分類する購入量による関与度分類段階と、
（ｇ）その全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベースを前記所定期間毎に検索し、抽出データに基づき、特定メーカ商品又は特定ブランド商品の複数品種の組合せで大部分購入する客から、０〜１品種購入する客まで品種組合せに、前記特定メーカ・ブランドは販売していない品種を組合せて購入する客を加えてユーザタイプにより複数階層に分類するユーザタイプによる関与度分類段階と、
（ｈ）それら２つの関与度分類段階のそれぞれの各複数階層の積に分類するセルにより顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）を作成する段階と、
（ｉ）前記ユーザタイプ指標軸（第２指標軸）と前記顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）とにより顧客をそれぞれの各複数階層の積に分割したセルによりそのマップを作成し、セル毎に将来の顧客価値分析をするための「将来顧客価値マップ」作成段階との処理を行い、
（ｊ）前記データベースに収集された特定商品に対する顧客消費情報を購入量指標軸（第１指標軸）と、ユーザタイプ指標軸（第２指標軸）と、顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）との３指標軸を組合わせて、一定期間Ｘ期間内の前記現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを生成する手段と、
（ｋ）前記マップの各セル毎の顧客に対して実施したアプローチのレスポンスデータを含めアプローチ後の一定期間Ｙ期間内の前記現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを生成し前回と比較する手段と、
（ｌ）前記マップのｍ列ｎ行の各セルに対して前記アプローチの影響により当該セルにとどまっている顧客分を示す顧客維持率および当該セルから流出した分の顧客流出率と、他のセルより当該セルに顧客が流入した顧客流入率とで表したアプローチ直接影響度を演算する手段と、
（ｍ）前記アプローチの影響がアプローチ対象外のセルに及ぼす影響度を表す該アプローチ対象外のセルにとどまる顧客を表す顧客維持率および他のセルへ流出する顧客流出率で表したアプローチ間接影響度を演算する手段と、
（ｎ）前記アプローチ直接影響度及びアプローチ間接影響度に基づいて前記アプローチの影響度を測定する手段と、
（ｏ）同様に前記Ｙ期間の顧客に対して同じアプローチを実施すると仮定した場合、アプローチ後の将来の一定期間Ｚ期間内の現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを次々に推定して生成し、前記Ｘ期間およびＹ期間におけるアプローチ等による販促投資と売上げの因果関係を数量化して将来のＺ期間における売上げ予測シュミレーションを行う手段と、
（ｐ）を有していることを特徴とする３指標軸による顧客価値を基準とした売上げ予測方法。
　
　上記（ａ）は、本願発明の方法が購入履歴データをデータベースに収集し分析する顧客価値分析コンピュータシステムを用いて顧客価値を基準とした売上予測を行う方法であることを記載するにとどまり、本願発明の方法の手順を具体的に示すものではなく、本願発明の方法の手順がハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工として実現されるか提示してはいない。
　
　上記（ｂ）は、本願発明の方法が用いるハードウェア資源である「顧客価値分析コンピュータシステム」が備える「顧客価値分析業務処理サーバ」、「データベースサーバ」、「Ｗｅｂサーバ」、「データ入出力端末機」、及び、「データベースサーバ」が備える「顧客購入履歴データベース」、「全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベース」の各ハードウェア資源について記載しているが、本願発明の方法の手順を示すものではなく、本願発明の方法の手順がハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工として実現されるか提示してはいない。
　
　上記（ｃ）は、本願発明の方法の手順を示しており、ハードウェア資源である「前記顧客購入履歴データベース」を所定期間毎に検索し、「抽出データ」に基づき「顧客を購入金額又は数量で順位付けした購入量順で複数階層に分類するセルの購入量指標軸（第１指標軸）」を作成する情報処理を、ハードウェア資源である「顧客価値分析業務処理サーバ」が行うことを記載しているが、該検索し作成する情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｄ）は、上記（ｃ）をあわせみて、本願発明の方法の手順を示しており、ハードウェア資源である「その顧客購入履歴データベース」を前記所定期間毎に検索し、「抽出データ」に基づき「特定メーカ商品又は特定ブランド商品の複数品種を組み合わせて大部分購入する客から０〜１品種のみ購入する顧客まで商品組合せによるユーザタイプで複数階層に分類するセルのユーザタイプ指標軸（第２指標軸）」を作成する情報処理を、ハードウェア資源である「顧客価値分析業務処理サーバ」が行うことを記載しているが、該検索し作成する情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｅ）は、上記（ｃ）をあわせみて、本願発明の方法の手順を示しており、「前記第１及び第２の指標軸により顧客を各複数階層の積に分割するセル」により、「現在顧客価値マップ」を作成する情報処理を、ハードウェア資源である「顧客価値分析業務処理サーバ」が行うことを記載しているが、該作成する情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｆ）は、上記（ｃ）をあわせみて、本願発明の方法の手順を示しており、ハードウェア資源である「前記全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベース」を前記所定期間毎に検索し、「抽出データ」に基づき「顧客を購入金額・購入数量で順位付けした購入量順で複数階層」に分類する情報処理を、ハードウェア資源である「顧客価値分析業務処理サーバ」が行うことを記載しているが、該検索し分類する情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｇ）は、上記（ｃ）をあわせみて、本願発明の方法の手順を示しており、ハードウェア資源である「その全メーカ・ブランド顧客購入履歴データベース」を前記所定期間毎に検索し、「抽出データ」に基づき、「特定メーカ商品又は特定ブランド商品の複数品種の組合せで大部分購入する客から、０〜１品種購入する客まで品種組合せに、前記特定メーカ・ブランドは販売していない品種を組合せて購入する客を加えてユーザタイプにより複数階層」に分類する情報処理を、ハードウェア資源である「顧客価値分析業務処理サーバ」が行うことを記載しているが、該検索し分類する情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｈ）は、上記（ｃ）をあわせみて、本願発明の方法の手順を示しており、「それら２つの関与度分類段階のそれぞれの各複数階層の積に分類するセル」により「顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）」を作成する情報処理を、ハードウェア資源である「顧客価値分析業務処理サーバ」が行うことを記載しているが、該作成する情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｉ）は、上記（ｃ）をあわせみて、本願発明の方法の手順を示しており、「前記ユーザタイプ指標軸（第２指標軸）と前記顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）とにより顧客をそれぞれの各複数階層の積に分割したセル」により「将来顧客価値マップ」を作成する情報処理を、ハードウェア資源である「顧客価値分析業務処理サーバ」が行うことを記載しているが、該作成する情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｊ）は、「前記データベースに収集された特定商品に対する顧客消費情報を購入量指標軸（第１指標軸）と、ユーザタイプ指標軸（第２指標軸）と、顧客購入関与度指標軸（第３指標軸）との３指標軸を組合わせて、一定期間Ｘ期間内の前記現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを生成する」情報処理を行う手段を記載し、該手段の情報処理の内容は本願発明の方法の手順としても把握できるものであるが、該情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｋ）は、「前記マップの各セル毎の顧客に対して実施したアプローチのレスポンスデータを含めアプローチ後の一定期間Ｙ期間内の前記現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを生成し前回と比較する」情報処理を行う手段を記載し、該手段の情報処理の内容は本願発明の方法の手順としても把握できるものであるが、該情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｌ）は、「前記マップのｍ列ｎ行の各セルに対して前記アプローチの影響により当該セルにとどまっている顧客分を示す顧客維持率および当該セルから流出した分の顧客流出率と、他のセルより当該セルに顧客が流入した顧客流入率とで表したアプローチ直接影響度を演算する」情報処理を行う手段を記載し、該手段の情報処理の内容は本願発明の方法の手順としても把握できるものであるが、該情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｍ）は、「前記アプローチの影響がアプローチ対象外のセルに及ぼす影響度を表す該アプローチ対象外のセルにとどまる顧客を表す顧客維持率および他のセルへ流出する顧客流出率で表したアプローチ間接影響度を演算する」情報処理を行う手段を記載し、該手段の情報処理の内容は本願発明の方法の手順としても把握できるものであるが、該情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｎ）は、「前記アプローチ直接影響度及びアプローチ間接影響度に基づいて前記アプローチの影響度を測定する」情報処理を行う手段を記載し、該手段の情報処理の内容は本願発明の方法の手順としても把握できるものであるが、該情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
上記（ｏ）は、「同様に前記Ｙ期間の顧客に対して同じアプローチを実施すると仮定した場合、アプローチ後の将来の一定期間Ｚ期間内の現在顧客価値マップおよび将来顧客価値マップを次々に推定して生成し、前記Ｘ期間およびＹ期間におけるアプローチ等による販促投資と売上げの因果関係を数量化して将来のＺ期間における売上げ予測シュミレーションを行う」情報処理を行う手段を記載し、該手段の情報処理の内容は本願発明の方法の手順としても把握できるものであるが、該情報処理が、具体的にハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工をして実現されるのか提示してはいない。上記（ｂ）のハードウェア資源についての記載及び他の記載をあわせみても、同様である。
　
　上記（ｐ）は、本願発明の方法が３指標軸による顧客価値を基準とした売上予測を行う方法であることを記載するにとどまり、本願発明の方法の手順を具体的に示すものではなく、本願発明の方法の手順がハードウェア資源をどのように用いてどのような情報の演算又は加工として実現されるか提示してはいない。
　
　以上（ａ）〜（ｐ）について検討したとおり、本願発明は、３指標軸による顧客価値を基準とした売上予測を行う方法の各手順について、情報処理が、ハードウェア資源を用いてどのように具体的に実現されるか提示しておらず、全体としても、３指標軸による顧客価値を基準とした売上予測を行う情報処理が、ハードウェア資源を用いてどのように具体的に実現されるか提示していない。
　したがって、本願発明は、全体として、ソフトウェアによる情報処理が、ハードウェア資源を用いて具体的に実現されたものとは認められない。
　
５　むすび
　以上のとおりであるから、本願発明は、「自然法則を利用した技術思想の創作」とはいえず、特許法第２条第１項に規定する発明に該当せず、特許法第２９条第１項柱書に規定する要件を満たしていないので、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。