【事件の表示】
　特願２０００−３００６７３「信用リスク管理方法、分析サーバ及びプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　４月１２日出願公開、特開２００２−１０９２０８〕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１２年９月２９日の出願であって、平成１５年４月２３日付けの拒絶理由通知に対して同年６月２７日付けで手続補正がなされたが、同年８月１日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年９月４日に拒絶査定に対する審判請求がなされ、同年１０月６日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成１５年１０月６日付けの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１５年１０月６日付けの手続補正を却下する。
　
［理由］
２−１．補正の内容
　平成１５年１０月６日付けの手続補正（以下「本件補正」という。）は、本件補正前の特許請求の範囲の
「【請求項１】
　コンピュータを用いて、債権の信用リスクに関する処理を行うための信用リスク管理方法であって、
　コンピュータが、第１のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する分析モデル決定ステップと、
　コンピュータが、第２のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報を含む債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する算出ステップと、
　コンピュータが、前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に貸付残高を掛け合わせることにより各債権の貸倒引当金を算出するステップと、
　コンピュータが、前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出するステップと、
　を備えることを特徴とする信用リスク管理方法。
【請求項２】
　コンピュータが、前記第１のデータベースから読み出した過去の債権に関するデータをテストデータとして用いて生存時間解析の分析モデルを生成するステップと、
　コンピュータが、前記第２のデータベースから読み出した各債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデルに適用して、各債権の期間毎の貸倒確率を算出するステップと、
　をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の信用リスク管理方法。
【請求項３】
　債権の信用リスクに関する処理を行うための分析サーバであって、
　顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の各債権に関するデータを記憶する第１の記憶手段と、
　顧客属性情報と貸付残高情報を含む各債権に関するデータを記憶する第２の記憶手段と、
　第１の記憶手段に記憶されている過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する分析モデル決定手段と、
　前記第２の記憶手段に記憶されている各債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する算出手段と、
　前記算出手段により算出された各債権の貸倒確率に貸付残高を掛け合わせることにより貸倒引当金を算出する手段と、
　前記算出手段により算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出する手段と、
　を備えることを特徴とする分析サーバ。
【請求項４】
　前記第１の記憶手段から読み出した過去の債権に関するデータをテストデータとして用いて生存時間解析の分析モデルを生成する手段と、
　前記第２の記憶手段から読み出した各債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデルに適用して、各債権の期間毎の貸倒確率を算出する手段と、
　をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の分析サーバ。
【請求項５】
　コンピュータを、
　顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む各債権に関するデータを記憶する第１の記憶手段、
　顧客属性情報と貸付残高情報を含む過去の各債権に関するデータを記憶する第２の記憶手段、
　第１の記憶手段に記憶されている過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する分析モデル決定手段、
　前記第２の記憶手段に記憶されている各債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する算出手段、
　前記算出手段により算出された各債権の貸倒確率に貸付残高を掛け合わせることにより貸倒引当金を算出する手段、
　前記算出手段により算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出する手段、
　前記算出された信用格付別の貸倒引当金を表示する手段、
　として機能させることを特徴とするプログラム。」
を、本件補正後の
「【請求項１】
　債権の信用リスクに関する処理を行うための分析サーバであって、
　顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の各個人向け債権に関するデータをテストデータとして記憶する第１の記憶手段と、
　顧客属性情報と貸付残高情報を含む各個人向け債権に関するデータを記憶する第２の記憶手段と、
　前記テストデータを第１の記憶手段から読み出し、当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する手段と、
　前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成し、前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する分析モデル決定手段と、
　前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータを読み出し、当該各個人向け債権に関するデータを前記決定された最適モデル式に当てはめて、現在の各個人向け債権の貸倒確率を算出する算出手段と、
　前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に、前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータに含まれる貸付残高を掛け合わせることにより貸倒引当金を算出する手段と、
　前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に基づいて各個人向け債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に、各債権について算出された貸倒引当金を合算して信用格付毎の貸倒引当金を算出する手段と、
　前記第１の記憶手段から読み出したテストデータを用いて生存時間解析の分析モデル式を生成する手段と、
　前記第２の記憶手段から読み出した各個人向け債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデル式に当てはめて、各個人向け債権の期間毎の貸倒確率を算出する手段と、
　を備えることを特徴とする分析サーバ。」
とする補正を含むものである。
　
２−２．本件補正の適否について
　本件補正は、本件補正前の特許請求の範囲の請求項１、２、３、５を削除し、それに伴って本件補正前の請求項３を引用する請求項４の記載を引用形式から独立形式へ変更して本件補正後の請求項１とする補正を含むものであると解され、前記請求項１、２、３、５の削除に係る補正の目的は、特許法第１７条の２第４項第１号に掲げる事項にあたるということができる。
　けれども、本件補正後の請求項１に係る発明（以下「補正後発明」という。）の発明特定事項は、本件補正前の請求項４に係る発明（以下「補正前発明」という。）の発明特定事項と同一ではなく変更されており、本件補正後の請求項１に係る補正は、前記引用形式から独立形式への変更だけには留まらないから、本件補正後の請求項１に係る補正を含む本件補正の目的は、特許法第１７条の２第４項第１号に掲げる事項にあたるということはできない。
　そこで、次に、本件補正後の請求項１に係る補正の目的が、特許法第１７条の２第４項第２号ないし第４号に掲げる事項のいずれかにあたるということができるかどうかを検討する。
　
　補正後発明は補正前発明を以下のとおり補正したものと把握される。
（イ）補正前発明の「顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の各債権に関するデータを記憶する第１の記憶手段」を、「顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の各
個人向け
テストデータとして
（ロ）補正前発明の「顧客属性情報と貸付残高情報を含む各債権に関するデータを記憶する第２の記憶手段」を、「顧客属性情報と貸付残高情報を含む各
個人向け
（ハ）補正前発明の「第１の記憶手段に記憶されている過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する分析モデル決定手段」に代えて、「
前記テストデータを第１の記憶手段から読み出し、当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する手段
前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成し、前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して
式
式
（ニ）補正前発明の「前記第２の記憶手段に記憶されている各債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する算出手段」を、「前記第２の記憶手段に記憶されている各
個人向け
、当該各個人向け債権に関するデータを前記決定された
式
当てはめて
個人向け
（ホ）補正前発明の「前記算出手段により算出された各債権の貸倒確率に貸付残高を掛け合わせることにより貸倒引当金を算出する手段」を、「前記算出手段により算出された各
個人向け
、前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータに含まれる
（ヘ）補正前発明の「前記算出手段により算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出する手段」を、「前記算出手段により算出された各
個人向け
個人向け
、各債権について算出された貸倒引当金を合算して信用格付毎の
（ト）補正前発明の「前記第１の記憶手段から読み出した
過去の債権に関するデータを
として
を
式
（チ）補正前発明の「前記第２の記憶手段から読み出した各債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデルに適用して、各債権の期間毎の貸倒確率を算出する手段」を、「前記第２の記憶手段から読み出した各
個人向け
式
当てはめて
（なお、前記（イ）ないし前記（ヘ）における下線は、補正箇所を示すものとして、補正書に表記されたものを援用した。前記（ト）及び前記（チ）における下線は、当審において便宜上表記したものである。）
　以下、前記（イ）ないし前記（チ）の補正それぞれについて検討する。
　
［前記（イ）の補正について］
　補正後発明の「個人向け債権」とは、補正前発明の「債権」をより下位の概念に限定したものと解することができ、また、補正後発明の「テストデータとして」とは、「過去の各個人向け債権に関するデータ」が「テストデータ」であると限定したものと解することができるから、前記（イ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるといえる。
　
［前記（ロ）の補正について］
　上述したように、補正後発明の「個人向け債権」は補正前発明の「債権」を下位概念に限定したと解されるから、前記（ロ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるといえる。
　
［前記（ハ）の補正について］
　前記（ハ）の補正は、補正前の単一の機能実現手段に代えて、補正後では２つの機能実現手段を設けたものであるから、その対応関係としては、以下の２通りに解することができる。
（ハ−１）補正前発明の「分析モデル決定手段」は、補正後発明の「分析モデル決定手段」に対応しており、補正後発明の「分割する手段」は、新たに追加した機能実現手段である。
（ハ−２）補正前発明の「分析モデル決定手段」を２つの部分に分けて、そのそれぞれの部分を、補正後発明の「分割する手段」と「分析モデル決定手段」に対応させた。
　そこで、それぞれの場合について、以下に検討する。
　まず、前記（ハ−１）の対応関係であると解釈した場合（以下「第１の場合」という。）について検討する。
　前記（ハ）の補正は、補正前発明にない「分割する手段」を、補正後発明の発明特定事項として新たに追加するものであるから、前記（ハ）の補正は、発明特定事項の直列的付加による特許請求の範囲の限縮であるものの、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるということはできない。
　次に、前記（ハ−２）の対応関係であると解釈した場合（以下「第２の場合」という。）について検討する。
　補正後発明における「テストデータ」とは「過去の各個人向け債権に関するデータ」であって、補正前発明における「テストデータ」とは「過去の各債権に関するデータ」であることを考慮すれば、補正後発明の「前記テストデータを第１の記憶手段から読み出し、」は、補正前発明の「第１の記憶手段に記憶されている過去の債権に関するデータを読み出して」における「債権」を「個人向け債権」に限定したものであるということができる。
　また、補正後発明の「評価用データ」は補正前発明の「テストデータ」を限定したものと解され、補正後発明の「当てはめて」は補正前発明の「適用し」と同等の概念であり、補正後発明の「モデル式」は補正前発明の「モデル」をより下位の概念に限定したと解することができ、補正前発明の「最も精度の高い分析モデル」とは分析モデルが複数存在することを暗黙の前提としているから補正後発明の「各分析モデル」の「各」とは前記暗黙の前提を明記して限定したと解することができ、補正後発明の「貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い」は、補正前発明の「最も精度の高い」における「精度」を「貸倒確率の精度」に限定したと解することができるから、補正後発明の「前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する」は、補正前発明の「テストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する」を限定するものであるといえる。
　しかしながら、補正前発明には、前記（ハ）の補正において追加された「当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する手段と、前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成し、」に対応する発明特定事項を見いだすことはできず、また、このような「分割」する機能や「生成」する機能は、補正前発明において最も精度の高い分析モデルを「決定」する機能の下位の概念ではなく、該「決定」する機能とは別個の作用を有する機能であると把握されるから、このような「分割」する機能や「生成」する機能を追加する補正は、補正前発明にない新たな機能を付加するものである。
　以上のことから、第２の場合においても、前記（ハ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定したものということはできない。
　
［前記（ニ）の補正について］
　補正後発明の「個人向け債権」及び「前記決定された最適モデル式」は、補正前発明の「債権」及び「前記最適モデル」をより下位の概念に限定したものと解され、補正後発明の「当てはめて」は補正前発明の「適用し」と同等の概念であるから、前記（ニ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるといえる。
　
［前記（ホ）の補正について］
　補正後発明の「個人向け債権」は補正前発明の「債権」を下位概念に限定したと解され、補正前発明の第２の記憶手段が「貸付残高情報を含む各債権に関するデータを記憶する」ことを特定していたことを考慮すれば、補正後発明の「前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータに含まれる貸付残高」は補正前発明の「貸付残高」の下位概念と解されるから、前記（ホ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるといえる。
　
［前記（ヘ）の補正について］
　補正後発明の「個人向け債権」は補正前発明の「債権」を下位概念に限定したと解され、補正後発明の「合算」とは、補正前発明の「算出」の下位概念の演算であると把握されるから、補正後発明の「各債権について算出された貸倒引当金を合算して信用格付毎の貸倒引当金を算出する」は補正前発明の「貸倒引当金を算出する」の下位概念と解されるから、前記（ヘ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるといえる。
　
［前記（ト）の補正について］
　補正後発明の「前記第１の記憶手段から読み出したテストデータを用いて」は、補正前発明の「前記第１の記憶手段から読み出した過去の債権に関するデータをテストデータとして用いて」から一部の発明特定事項を削除したものであるが、補正後発明の第１の記憶手段が「過去の各個人向け債権に関するデータをテストデータとして記憶する」ことを特定していることを考慮すれば、特許請求の範囲の拡張に該当するというべきではなく、また、補正後発明の「モデル式」は、補正前発明の「モデル」をより下位の概念に限定したものと解されるから、前記（ト）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるといえる。
　
［前記（チ）の補正について］
　補正後発明の「個人向け債権」及び「モデル式」は、補正前発明の「債権」及び「モデル」の下位概念と解され、補正後発明の「当てはめて」は補正前発明の「適用し」と同等の概念であるから、前記（チ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるといえる。
　
　以上のとおり、前記（イ）ないし前記（チ）の補正のうち、前記（ハ）の補正は、補正前発明の発明特定事項を限定するものであるとはいえないところ、本件補正後の請求項１は、本件補正前の請求項４に係る発明の発明特定事項を限定したものではないから、請求項１に係る本件補正の目的は、特許法第１７条の２第４項第２号に掲げる事項にあたるということができない。
　
　また、請求項１に係る本件補正が、特許法第１７条の２第４項第３号に掲げる誤記の訂正にあたらないことは明白である。
　
　次に、請求項１に係る本件補正が、特許法第１７条の２第４項第４号に掲げる明りょうでない記載の釈明にあたるということができるかどうかを検討する。
　
　第１の場合において、補正後発明に新たに追加された「分割する手段」は、補正前発明にない発明特定事項なのだから、前記「分割する手段」を追加する前記（ハ）の補正が、補正前発明の発明特定事項についての明りょうでない記載を明りょうにするためのものでないことは明らかである。
　そうすると、請求項１に係る本件補正の目的は、特許法第１７条の２第４項第１項ないし第４号に掲げる事項いずれにもあたらないことになる。
　
　一方、第２の場合では、前記（ハ）の補正は、原審において明確でないと指摘された「分析モデル決定手段」の記載を明りょうにするものであるとみることが不合理とまではいえないので、前記（ハ）の補正の目的は、特許法第１７条の２第４項第４号に掲げる事項にあたるということができるものとする。
　そうすると、第２の場合では、請求項１に係る本件補正の目的は、特許法第１７条の２第４項第２号及び第４号に掲げる事項の両者にあたるということになる。
　そこで、第２の場合において、本件補正後の請求項１に係る発明（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について、更に検討する。
　
２−３．独立特許要件について
　本件補正後の請求項１を便宜上分説すると、本願補正発明は、債権の信用リスクに関する処理を行うための分析サーバであって、
（ａ）顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の各個人向け債権に関するデータをテストデータとして記憶する第１の記憶手段と、
（ｂ）顧客属性情報と貸付残高情報を含む各個人向け債権に関するデータを記憶する第２の記憶手段と、
（ｃ）前記テストデータを第１の記憶手段から読み出し、当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する手段と、
（ｄ）前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成し、前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する分析モデル決定手段と、
（ｅ）前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータを読み出し、当該各個人向け債権に関するデータを前記決定された最適モデル式に当てはめて、現在の各個人向け債権の貸倒確率を算出する算出手段と、
（ｆ）前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に、前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータに含まれる貸付残高を掛け合わせることにより貸倒引当金を算出する手段と、
（ｇ）前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に基づいて各個人向け債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に、各債権について算出された貸倒引当金を合算して信用格付毎の貸倒引当金を算出する手段と、
（ｈ）前記第１の記憶手段から読み出したテストデータを用いて生存時間解析の分析モデル式を生成する手段と、
（ｉ）前記第２の記憶手段から読み出した各個人向け債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデル式に当てはめて、各個人向け債権の期間毎の貸倒確率を算出する手段と、
を備えることを特徴とする物の発明であると解される。
　
２−３−１．特許法第２９条第１項柱書の要件について
　してみると、本願補正発明は、債権の信用リスクに関する処理を行う「分析サーバ」が果たす前記（ａ）ないし前記（ｉ）の複数の機能によって特定された物の発明であり、前記（ａ）ないし前記（ｉ）のうち、物理的要素として把握されない機能実現手段の機能は、コンピュータの動作に関するプログラムによって実現されるということができる。
　したがって、本願補正発明は、その発明の実施にソフトウェアを必要とするところの、いわゆるコンピュータ・ソフトウェア関連発明であるということができる。 
　そして、こうしたコンピュータ・ソフトウェア関連発明が、特許法第２条で定義される「発明」、すなわち「自然法則を利用した技術的思想の創作」であるためには、請求項に係る発明において、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こと、つまり、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必要である。
　
　そこで、前記（ａ）ないし前記（ｉ）の機能実現手段それぞれについて、以下に検討する。
　前記（ａ）及び前記（ｂ）の各記憶手段は、データを記憶する機能を実現するハードウェア資源であると解されるが、該各記憶手段自体は、前記（ｃ）、（ｈ）及び（ｅ）、（ｆ），（ｉ）の各手段にデータを供給するだけのものである。
　
　前記（ｃ）の手段は、「前記テストデータを第１の記憶手段から読み出し、当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する」という機能を実現するためのものであるが、「当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する」機能がどのような情報処理によりコンピュータ上に実際に実現されているのかを前記（ｃ）の記載から具体的に把握できないから、該情報処理が具体的に実現されているとはいえない。
　また、分割の対象となるテストデータの供給元を前記（ａ）の手段に特定するか否かにかかわらず、供給されたテストデータを用いた処理自体は何ら変わらないのだから、前記テストデータを「第１の記憶手段から読み出し」たものに特定することによって該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いえるようになるものではない。
　したがって、前記（ｃ）の手段が、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であるということはできない。
　
　前記（ｄ）の分析モデル決定手段は、「前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成し、前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する」という機能を実現するためのものであるが、「前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成」する機能、「前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出」する機能、「算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する」機能という各機能がどのような情報処理によりコンピュータ上に実際に実現されているのかを前記（ｄ）の記載から具体的に把握できないから、結局、機能実現手段である分析モデル決定手段を特定する情報処理が具体的に実現されているとはいえないことになる。
　したがって、前記（ｄ）の分析モデル決定手段が、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であるということはできない。
　
　前記（ｅ）の算出手段は、「前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータを読み出し、当該各個人向け債権に関するデータを前記決定された最適モデル式に当てはめて、現在の各個人向け債権の貸倒確率を算出する」という機能を実現するためのものであるが、「当該各個人向け債権に関するデータを前記決定された最適モデル式に当てはめて、現在の各個人向け債権の貸倒確率を算出する」機能が、どのような情報処理によりコンピュータ上に実際に実現されているのかを前記（ｅ）の記載から具体的に把握できないから、該情報処理が具体的に実現されているとはいえない。
　また、処理の対象となるデータの供給元を前記（ｂ）の手段に特定するか否かにかかわらず、供給されたデータを用いた処理自体は何ら変わらないのだから、「前記第２の記憶手段に記憶されている」データを「読み出し」て処理するような構成に特定することによって、該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いえるようになるものではない。
　したがって、前記（ｅ）の算出手段が、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であるということはできない。
　
　前記（ｆ）の手段は、「前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に、前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータに含まれる貸付残高を掛け合わせることにより貸倒引当金を算出する」という機能を実現するためのものであって、この機能は、具体的には「貸倒確率」に「貸付残高」を「掛け合わせる」という情報処理によりコンピュータ上に実現されていることは把握できるが、この処理をもって債権の信用リスクに関する処理の全体が、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実現されているということはできない。
　
　前記（ｇ）の手段は、「前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に基づいて各個人向け債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に、各債権について算出された貸倒引当金を合算して信用格付毎の貸倒引当金を算出する」という機能を実現するためのものであって、そのうちの「分類された信用格付別に、各債権について算出された貸倒引当金を合算して信用格付毎の貸倒引当金を算出する」機能は、具体的には「貸倒引当金」を「合算」するという情報処理であることは把握できるが、残りの「前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に基づいて各個人向け債権を信用格付別に分類」する機能が、どのような情報処理によりコンピュータ上に実際に実現されているのかを前記（ｇ）の記載から具体的に把握できないから、該情報処理が具体的に実現されているとはいえず、また、各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解することもできない。
　したがって、前記（ｇ）の手段が、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であるということはできない。
　
　前記（ｈ）の手段は、「前記第１の記憶手段から読み出したテストデータを用いて生存時間解析の分析モデル式を生成する」という機能を実現するためのものであるが、この機能が、どのような情報処理によりコンピュータ上に実際に実現されているのかを前記（ｈ）の記載から具体的に把握できないから、該情報処理が具体的に実現されているとはいえない。
　また、処理の対象となるテストデータの供給元を前記（ａ）の手段に特定するか否かにかかわらず、供給されたテストデータを用いた処理自体は何ら変わらないのだから、「前記第１の記憶手段から読み出した」テストデータを用いて生成するような構成に特定することによって該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いえるようになるものではない。
　したがって、前記（ｈ）の手段が、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であるということはできない。
　
　前記（ｉ）の手段は、「前記第２の記憶手段から読み出した各個人向け債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデル式に当てはめて、各個人向け債権の期間毎の貸倒確率を算出する」という機能を実現するためのものであるが、この機能が、どのような情報処理によりコンピュータ上に実際に実現されているのかを前記（ｉ）の記載から具体的に把握できないから、該情報処理が具体的に実現されているとはいえない。
　また、処理の対象となるデータの供給元を前記（ｂ）の手段に特定するか否かにかかわらず、供給されたデータを用いた処理自体は何ら変わらないのだから、「前記第２の記憶手段から読み出した」データを処理するような構成に特定することによって、該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いえるようになるものではない。
　したがって、前記（ｉ）の手段が、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であるということはできない。
　
　そして、本願補正発明の構成を全体として検討すると、前記（ｆ）、（ｇ）の手段において、一部具体的な情報処理が認められるものの、各機能群に係る全体の処理が、どのような情報処理によりコンピュータ上に実際に実現されているのかを全体として具体的に把握できないから、該全体の処理が具体的に実現されているとはいえない。
　また、処理の対象となるデータを記憶手段から読み出したものに特定するか否かにかかわらず、供給されたデータを用いた該全体の処理自体は何ら変わらないのだから、該全体の処理を、所定の記憶手段に記憶されたデータを読み出して行うような構成に特定することによって、該全体の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いえるようになるものではない。
　したがって、本願補正発明において、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いうことはできない。
　
　したがって、本願補正発明は、特許法第２条第１項に定義された「自然法則を利用した技術的思想の創作」には該当しないから、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。
　
２−３−２．特許法第３６条第４項の要件について
　本願補正発明である「分析サーバ」が機能実現手段を備える発明として記載されているのだから、発明の詳細な説明が、本願補正発明を実施することができる程度に明確且つ十分に記載されているといえるためには、発明の詳細な説明には、分析サーバ３のハードウェア及び分析サーバ３が実行するソフトウェアによって、分析サーバ３が自律的に本願補正発明が要件とする機能実現手段の機能を果たすことができるといえる程度の開示が求められるというべきである。
　けれども、発明の詳細な説明の第２７，２８，４７段落の記載では、分析サーバ３の制御部２５が備えるテストデータ作成部３０がテストデータ作成機能の主体になっていることが把握できても、テストデータを分割するために、どのようなテストデータが「学習用データ」であって、どのようなテストデータが「評価用データ」である、と分析サーバ３が自律的に判断できるようにするための該分析サーバ３のソフトウェアが、どのような構成になっているのかが不明確である結果、本願補正発明の前記（ｃ）の手段は、当業者が実施できる程度に明確且つ十分に開示されているとはいえない。
　また、発明の詳細な説明の第２９〜３８，４７段落の記載では、分析サーバ３の制御部２５が備えるデータ分析部３１がデータ分析機能の主体になっていることが把握できても、前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成し、前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する、という自律的な一連の処理を行う機能が、どのようなソフトウェアによって分析サーバ３上に実現されているのかが不明確であって、また、該生成する処理や、該当てはめて算出する処理や、該比較する処理や、該決定する処理の各々が、どのような具体的な情報処理で、どのようなソフトウェアによって分析サーバ３上に実現されているのかも不明確である結果、本願補正発明の前記（ｄ）の手段は、当業者が実施できる程度に明確且つ十分に開示されているとはいえない。
　また、発明の詳細な説明の第３９、４８段落の記載では、分析サーバ３の制御部２５が備えるデフォルト確率算出部３３がデフォルト確率算出機能の主体になっていることが把握できても、前記（ｅ）の「各個人向け債権に関するデータを前記決定された最適モデル式に当てはめて、現在の各個人向け債権の貸倒確率を算出する」処理が、どのような具体的な情報処理で、どのようなソフトウェアによって分析サーバ３上に実現されているのかが不明確である結果、本願補正発明の前記（ｅ）の手段は、当業者が実施できる程度に明確且つ十分に開示されているとはいえない。
　また、発明の詳細な説明の第４２〜４４，５２段落の記載では、分析サーバ３の制御部２５が備える期間分析部３８が期間分析機能の主体になっていることが把握できても、前記（ｈ）の「分析モデル式を生成する」処理や、前記（ｉ）の「貸倒確率を算出する」処理が、どのような具体的な情報処理で、どのようなソフトウェアによって分析サーバ３上に実現されているのかが不明確である結果、本願補正発明の前記（ｈ）及び前記（ｉ）の手段は、当業者が実施できる程度に明確且つ十分に開示されているとはいえない。
　また、発明の詳細な説明の全体をみても、その説明だけでは、「学習用データ」、「評価用データ」、「分析モデル式」、「最適モデル式」、「貸倒確率」、「貸倒引当金」のような、所定の情報処理の結果として得られた情報が、分析サーバ３上でどのように実現されているのかも不明確である結果、本願補正発明の前記（ｃ）ないし前記（ｉ）の手段は、当業者が実施できる程度に明確且つ十分に開示されているとはいえない。
　したがって、この出願は、発明の詳細な説明の記載が、特許法第３６条第４項に規定する要件を満たしていない。
　
２−３−３．特許法第３６条第６項第１号の要件について
　本願の発明の詳細な説明に記載された「貸倒引当金算出部３７」は単一の機能実現手段であるから、それを上位概念化しても複数の機能実現手段にならないものであり、また、「信用格付処理部３５」は貸倒引当金を合算する機能を有していないところ、本願補正発明の前記（ｆ）の手段及び前記（ｇ）の手段と、前記「貸倒引当金算出部３７」及び「信用格付処理部３５」とは、対応していない。
　また、本願の発明の詳細な説明に記載された「期間分析部３８」は単一の機能実現手段であるから、それを上位概念化しても複数の機能実現手段にならないところ、本願補正発明の前記（ｈ）の手段と前記（ｉ）の手段という２つの機能実現手段と、前記「期間分析部３８」とは、対応していない。
　したがって、この出願は、特許請求の範囲の記載が、特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない。
　
２−３−４．特許法第３６条第６項第２号の要件について
　前記（ｃ）の手段は、「前記テストデータを第１の記憶手段から読み出し、当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する」という機能を実現する手段であると把握される。
　そして、データベースからデータを読み出す機能はコンピュータが有する通常の機能であることは明らかであるものの、前記（ｃ）は、「前記テストデータを第１の記憶手段から読み出し」ただけに留まらず、更に「当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する」機能も示しているといえる。
　しかしながら、「当該テストデータを学習用データと評価用データに分割する」機能とは、ソフトウェアの動作によりコンピュータ上に実現される情報処理機能としてどのような具体的機能を意味しているのかを明確に把握できないから、前記（ｃ）の手段が明確であるとはいえない。
　
　また、前記（ｄ）の分析モデル決定手段は、「前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成し、前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出し、算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する」という機能を実現する手段であると把握される。
　しかしながら、「前記学習用データを用いて、回帰分析と決定木とニューラルネットワークの各分析モデル式を生成」する機能、「前記評価用データを各分析モデル式に当てはめて貸倒確率を算出」する機能、「算出された貸倒確率を比較して最も精度の高い分析モデル式を最適モデル式として決定する」機能のそれぞれが、ソフトウェアの動作によりコンピュータ上に実現される情報処理機能としてどのような具体的機能を意味しているのかを明確に把握できないから、前記（ｄ）の分析モデル決定手段が明確であるとはいえない。
　
　また、前記（ｅ）の算出手段は、「前記第２の記憶手段に記憶されている各個人向け債権に関するデータを読み出し、当該各個人向け債権に関するデータを前記決定された最適モデル式に当てはめて、現在の各個人向け債権の貸倒確率を算出する」という機能を実現する手段であると把握される。
　しかしながら、「当該各個人向け債権に関するデータを前記決定された最適モデル式に当てはめて、現在の各個人向け債権の貸倒確率を算出する」機能とは、ソフトウェアの動作によりコンピュータ上に実現される情報処理機能としてどのような具体的機能を意味しているのかを明確に把握できないから、前記（ｅ）の算出手段が明確であるとはいえない。
　
　また、前記（ｇ）の手段は、「前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に基づいて各個人向け債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に、各債権について算出された貸倒引当金を合算して信用格付毎の貸倒引当金を算出する」という機能を実現する手段であると把握される。
　しかしながら、「前記算出手段により算出された各個人向け債権の貸倒確率に基づいて各個人向け債権を信用格付別に分類」する機能とは、ソフトウェアの動作によりコンピュータ上に実現される情報処理機能としてどのような具体的機能を意味しているのかを明確に把握できないから、前記（ｇ）の手段が明確であるとはいえない。
　
　また、前記（ｈ）の手段は、「前記第１の記憶手段から読み出したテストデータを用いて生存時間解析の分析モデル式を生成する」という機能を実現する手段であると把握される。
　しかしながら、「前記第１の記憶手段から読み出したテストデータを用いて生存時間解析の分析モデル式を生成する」機能とは、ソフトウェアの動作によりコンピュータ上に実現される情報処理機能としてどのような具体的機能を意味しているのかを明確に把握できないから、前記（ｈ）の手段が明確であるとはいえない。
　
　また、前記（ｉ）の手段は、「前記第２の記憶手段から読み出した各個人向け債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデル式に当てはめて、各個人向け債権の期間毎の貸倒確率を算出する」という機能を実現する手段であると把握される。
　しかしながら、「前記第２の記憶手段から読み出した各個人向け債権に関するデータを前記生存時間解析の分析モデル式に当てはめて、各個人向け債権の期間毎の貸倒確率を算出する」機能とは、ソフトウェアの動作によりコンピュータ上に実現される情報処理機能としてどのような具体的機能を意味しているのかを明確に把握できないから、前記（ｉ）の手段が明確であるとはいえない。
　
　また、本願補正発明の構成として記載された「過去の各個人向け債権」及び「現在の各個人向け債権」のそれぞれについて、「過去の」と「現在の」という各記載自体が明確でない結果、どのような「個人向け債権」が含まれ、どのような「個人向け債権」が含まれないのかを明確に把握することができないから、該記載が意味する技術的範囲が明確でない。
　
　以上のとおり、本願補正発明である「分析サーバ」を、本件補正後の請求項１の記載から明確に把握することができないから、特許を受けようとする発明が明確であるとはいえない。
　したがって、この出願は、特許請求の範囲の記載が、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
　
２−３−５．独立特許要件についてのまとめ
　したがって、本願補正発明は、特許法第２９条第１項柱書、同法第３６条第４項、並びに、同法第３６条第６項第１号及び第２号に規定する要件を満たしておらず、その特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
２−４．補正却下の決定についてのまとめ
　以上のとおり、第１の場合では、本件補正は、特許法第１７条の２第４項に規定する要件に違反するものであり、また、第２の場合では、本件補正は、特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第４項の規定に違反するものである。
　したがって、本件補正は、特許法第１５９条第１項の規定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すべきものである。
　
　
３．本願発明について
　平成１５年１０月６日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、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６月２７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、以下のとおりのものである。
「コンピュータを用いて、債権の信用リスクに関する処理を行うための信用リスク管理方法であって、
　コンピュータが、第１のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する分析モデル決定ステップと、
　コンピュータが、第２のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報を含む債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する算出ステップと、
　コンピュータが、前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に貸付残高を掛け合わせることにより各債権の貸倒引当金を算出するステップと、
　コンピュータが、前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出するステップと、
　を備えることを特徴とする信用リスク管理方法。」
　
４．原査定の拒絶の理由
　原審の拒絶理由通知及び拒絶査定の記載からみて、原査定の拒絶の理由の概要は以下のとおりである。
『Ａ．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。
「理由Ａについて」
　手続補正書により補正された請求項１、２の「リスク管理方法」、請求項３、４の「分析サーバ」、請求項５の「プログラム」についても、依然としてコンピュータのソフトウエアによる情報処理が、ハードウエア資源を利用して具体的に実現されたものとして特定されていないから、いずれも自然法則を利用した技術的思想の創作とは認められない。
　
Ｂ．この出願は、特許請求の範囲の記載が下記の点で、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
「理由Ｂについて」
　手続補正書により補正された請求項１、２の「リスク管理方法」、請求項３、４の「分析サーバ」、請求項５の「プログラム」についても、依然として、分析モデル決定ステップ（手段）や貸倒確率を算出する算出ステップ（手段）、貸倒引当金を算出するステップ（手段）について、それらの希望する処理、又は機能を単に「ステップ」や「手段」として記載しているのみであって、これらの処理や機能を実現するソフトウエアによる情報処理として明確に特定されていない。
　
Ｃ．（略）』
　
５．当審の判断
５−１．原査定の拒絶の理由Ａについて
　本願発明が、特許法第２９条第１項柱書に規定する要件を満たしているかどうかを判断するために、それが、特許法第２条第１項に規定された「自然法則を利用した技術的思想の創作」に該当するかどうかを判断する。
　そこで、請求項１を便宜上分説すると、本願発明は、コンピュータを用いて、債権の信用リスクに関する処理を行うための信用リスク管理方法であって、
（Ａ）コンピュータが、第１のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する分析モデル決定ステップと、
（Ｂ）コンピュータが、第２のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報を含む債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する算出ステップと、
（Ｃ）コンピュータが、前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に貸付残高を掛け合わせることにより各債権の貸倒引当金を算出するステップと、
（Ｄ）コンピュータが、前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出するステップと、
を備えることを特徴とする方法の発明であると解される。
　
　本願発明の構成によれば、本願発明の方法は、コンピュータによって前記（Ａ）ないし前記（Ｄ）の各ステップを行うことにより、債権の信用リスクに関する処理を実現するものである。
　また、前記（Ａ）ないし前記（Ｄ）の各ステップは、コンピュータによって実行される一連の処理であるのだから、その処理はコンピュータの動作に関するプログラムによって実現されるということができる。
　したがって、本願発明は、その発明の実施にソフトウェアを必要とするところの、いわゆるコンピュータ・ソフトウェア関連発明であるということができる。 
　そして、こうしたコンピュータ・ソフトウェア関連発明が、特許法第２条で定義される「発明」、すなわち「自然法則を利用した技術的思想の創作」であるためには、請求項に係る発明において、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こと、つまり、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必要である。
　そこで、前記（Ａ）ないし（Ｄ）のステップそれぞれについて、該ステップを実現するための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かどうかを検討する。
　
　まず、前記（Ａ）のステップについて検討するに、前記（Ａ）は、「コンピュータ」が、「第１のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用」する処理と、「最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する」処理を行うことを示しているが、ハードウェア資源である「コンピュータ」がどのように用いられて該「適用」する処理、及び、該「決定する」処理が行われるのかを示す具体的な事項は示されていない。
　そして、各処理を「コンピュータが」行うことを単に特定するだけでは各処理とコンピュータとが協働しているとはいえないものであり、また、データの供給元を「第１のデータベース」に特定しても、供給されたデータを用いた処理自体は何ら変わらないのだから、前記供給元の特定によって、各処理とコンピュータとが協働しているといえるようになるものではない。
　したがって、前記（Ａ）のステップに係る前記各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いうことはできない。
　
　また、前記（Ｂ）のステップについて検討するに、前記（Ｂ）は、「コンピュータ」が、「第２のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報を含む債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用」する処理、及び、「現在の各債権の貸倒確率を算出する」処理を行うことを示しているが、ハードウェア資源である「コンピュータ」がどのように用いられて該「適用」する処理、及び、該「算出する」処理が行われるのかを示す具体的な事項は示されていない。
　そして、各処理を「コンピュータが」行うことを単に特定するだけでは各処理とコンピュータとが協働しているとはいえないものであり、また、データの供給元を「第２のデータベース」に特定しても、供給されたデータを用いた処理自体は何ら変わらないのだから、前記供給元の特定によって、各処理とコンピュータとが協働しているといえるようになるものではない。
　したがって、前記（Ｂ）のステップに係る前記各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いうことはできない。
　
　また、前記（Ｃ）のステップについて検討するに、前記（Ｃ）は、「コンピュータ」が、「前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に貸付残高を掛け合わせることにより各債権の貸倒引当金を算出する」処理を行うことを示しており、該「算出する」処理とは、具体的には、「貸倒確率に貸付残高を掛け合わせる」処理であることは把握できるが、この処理をもって債権の信用リスクに関する全体の処理とコンピュータとが協働しているということはできない。
　
　また、前記（Ｄ）のステップについて検討するに、前記（Ｄ）は、「コンピュータ」が、「前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類」する処理、及び、「分類された信用格付別に貸倒引当金を算出する」処理を行うことを示しているが、ハードウェア資源である「コンピュータ」がどのように用いられて該「分類」する処理、及び、該「算出する」処理が行われるのかを示す具体的な事項は示されていない。
　そして、各処理を「コンピュータが」行うことを単に特定するだけでは各処理とコンピュータとが協働しているとはいえない。
　したがって、前記（Ｄ）のステップに係る前記各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いうことはできない。
　
　そして、本願発明の構成を全体として検討するために前記（Ａ）ないし前記（Ｄ）の各ステップを一連のまとまりとしてみると、前記（Ｃ）のステップにおいて一部具体的な情報処理が認められるものの、信用リスク管理のために債権の信用リスクに関する一連の処理を行う際に用いられる「コンピュータ」が、前記各ステップを実現するためにどのように用いられるのかを示す具体的な事項が示されているとはいえない。
　そして、該一連の処理を「コンピュータが」行うことを単に特定するだけでは一連の処理とコンピュータとが協働しているとはいえないものであり、また、「第１のデータベース」や「第２のデータベース」として特定される供給元から供給された各データを対象として一連の処理が実行されるように、該供給元を特定しても、実行される一連の処理自体は、供給元が特定されていない場合と比べて何ら変わらないのだから、前記供給元の特定によって、コンピュータと協働していない各処理が、コンピュータと協働しているといえるようになるものでもない。
　したがって、本願発明において、ソフトウェアによる該一連の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いうことはできない。
　
５−２．原査定の拒絶の理由Ｂについて
　まず、前記（Ａ）の記載について検討するに、前記（Ａ）は、「コンピュータが、第１のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用し、最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する」分析モデル決定ステップを記載したものである。
　すると、データベースからデータを読み出す処理はコンピュータの通常の機能により為されることは明らかであるものの、「第１のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報と移管情報を含む過去の債権に関するデータを読み出してテストデータとして分析モデルに適用」するとは、前記通常の機能のみによる処理を意味するものではなく、更に、読み出したデータをテストデータとして分析モデルに適用する処理も示しているといえる。
　しかしながら、該読み出したデータを「コンピュータが」、「テストデータとして分析モデルに適用」するとは、ソフトウェアによる情報処理としてコンピュータが行うどのような具体的処理を意味しているのかが明確に把握できないから、その記載が明確であるとはいえない。
　また、「コンピュータが」、「最も精度の高い分析モデルを最適モデルとして決定する」も、ソフトウェアによる情報処理としてコンピュータが行うどのような具体的処理を意味しているのかが明確に把握できないから、その記載が明確であるとはいえない。
　したがって、前記（Ａ）に記載された分析モデル決定ステップは、明確でない。
　
　また、前記（Ｂ）の記載について検討するに、前記（Ｂ）は、「コンピュータが、第２のデータベースに記憶されている、顧客属性情報と貸付残高情報を含む債権に関するデータを読み出して前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する」算出ステップを記載したものである。
　すると、前記（Ａ）で述べたことと同様に、データベースからデータを読み出す処理はコンピュータの通常の機能により為されることといえるものの、前記（Ｂ）の処理は、それのみに留まるものではない。
　そして、読み出したデータを、「コンピュータが」、「前記最適モデルに適用し、現在の各債権の貸倒確率を算出する」とは、ソフトウェアによる情報処理としてコンピュータが行うどのような具体的処理を意味しているのかが明確に把握できないから、その記載が明確であるとはいえない。
　したがって、前記（Ｂ）に記載された算出ステップは、明確でない。
　
　また、前記（Ｄ）の記載について検討するに、前記（Ｄ）は、「コンピュータが、前記算出ステップにより算出された各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出する」ステップを記載したものである。
　しかしながら、「各債権の貸倒確率に基づいて、各債権を信用格付別に分類し、分類された信用格付別に貸倒引当金を算出する」とは、ソフトウェアによる情報処理としてコンピュータが行うどのような具体的処理を意味しているのかが明確に把握できないから、その記載が明確であるとはいえない。
　したがって、前記（Ｄ）に記載されたステップは、明確でない。
　
　以上のとおり、請求項１に記載された発明である「信用リスク管理方法」が備える、上述した各ステップは明確でないから、特許を受けようとする発明が明確であるとはいえない。
　したがって、この出願は、特許請求の範囲の記載が、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
　
６．むすび
　したがって、本願の請求項１に記載された発明は、特許法第２条第１項に定義された「自然法則を利用した技術的思想の創作」には該当しないものであり、特許法第２９条第１項柱書に規定する要件を満たしておらず、また、特許請求の範囲の記載が、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていないから、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。