【事件の表示】
　特願２００１−１１６４０８「カオス論的ヒューマンファクタ評価装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年１０月２２日出願公開、特開２００２−３０６４９２〕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】
Ｉ．手続の経緯
　本願は、平成１３年４月１６日の出願であって、平成１７年２月２１日付で拒絶査定がなされ（発送日：同年３月１日）、これに対し、同年３月３０日に拒絶査定に対する審判請求がなされたものである。
　
II．本願発明について
　本願請求項１乃至２に係る発明は、平成１６年７月２８日付手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１乃至２に記載された事項により特定されるものと認められるところ、請求項１の記載は次のとおりである（以下、「本願発明」という）。
「人間が発話する音声をデジタルデータ化した音声信号をカオス論的手法により解析してリアプノフ指数を計算するリアプノフ指数計算手段と、
　該リアプノフ指数計算手段より計算された発話音声のリアプノフ指数の変化を検出するリアプノフ指数変化検出手段と、
　該リアプノフ指数変化検出手段で検出されたリアプノフ指数の時々刻々の変化の状態により、大脳に発生する負荷レベルを計測することにより心身的活動を予測・判定する予測・判定手段と、
　人間が発話する音声を音声信号として入力するマイクロフォンと、
　該マイクロフォンに入力された音声信号をデジタルデータに変換するアナログデジタル変換手段と、
　前記デジタルデータから、あらかじめ用意した非発話音声音の特徴をもとに、人間の発話音声以外の音声データを除去して、前記リアプノフ指数計算手段に与える非発話音声音除去手段を備えたことを特徴とするカオス論的ヒューマンファクタ評価装置。」
　
III．引用例
１．原査定の拒絶の理由に引用された特開２０００−１１３３４７号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面とともに次の記載がある。
（１）基本構成に関し；
「【特許請求の範囲】
【請求項１】 音声のデジタルデータをカオス解析してリアプノフ指数を計算するリアプノフ指数計算手段と、該リアプノフ指数計算手段により計算された、異なる時点において発声された音声のリアプノフ指数を比較することにより、疲労度及び／又は居眠り状態を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする音声による疲労・居眠り検知装置。
【請求項２】 音声を音声信号として入力するマイクロフォンと、該マイクロフォンに入力された音声信号をデジタルデータに変換するアナログ／デジタル変換手段とを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の音声による疲労・居眠り検知装置。」
（２）無音部の除去に関し；
「【請求項４】 前記デジタルデータから無音部を除去し、前記リアプノフ指数計算手段に与える手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の音声による疲労・居眠り検知装置。」
（３）技術分野に関し；
「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は音声、具体的には人の話し声を解析することにより、その人の疲労度を検知し、また居眠りしそうな状態及び居眠り中の状態（以下、両者をまとめて居眠り状態と言う）であるか否かを検知する装置、及びそのような装置を汎用コンピュータで実現するためのプログラムを記録した記録媒体に関する。」
（４）リアプノフ指数の計算手順、及び、該指数と疲労・居眠りとの関係に関し；
「【００２２】第１及び第７の発明では、入力されたデジタルデータ化された音声がカオス解析されることによりリアプノフ指数が計算されるので、異なる時点で発声された音声から計算されたリアプノフ指数を比較することにより、その音声を発生した人物の疲労度及び／又は居眠り状態が判定可能になる。以下、具体的に説明する。
【００２３】図５は本願発明者による実験結果を示すグラフであり、実験は以下のような条件で実施された。一人の被験者が発生した音声の内の２乃至３秒程度のフレーズを１分間に10データ程度の割合で40分間連続してサンプリングし、それぞれのデータのリアプノフ指数λを計算した。但し、図５のグラフには過去５分間のデータの移動平均を、実験開始時点のリアプノフ指数λの値(416）を”1.00”とした相対値で示してある。そして、被験者は実験開始時点では眠気も疲労感も感じていない旨を自己申告していたが、実験開始時点から約29分経過した時点において眠気を感じた旨を自己申告した。
【００２４】この実験結果からは、被験者が眠気を感じた旨を自己申告した時点である実験開始時点から約29分経過時点においてはリアプノフ指数λは相対値で約1.17程度に増大していることが判る。より具体的には、実験開始時点から10分間程度はリアプノフ指数λに顕著な変化はないが、10分経過時点付近を境としてリアプノフ指数λが顕著に増大傾向を示し始め、23分経過時点付近で相対値が約1.15を超えた後において被験者が眠気を感じた旨を自己申告している。
【００２５】以上の実験結果から、リアプノフ指数が実験開始時点を”1.00”とした相対値で約1.15を超えてその後しばらくの時間にわたってその状態が継続した場合にある程度疲労が蓄積した状態、または居眠り状態と判断してよいとの知見が得られた。また、リアプノフ指数の増大率がある程度以上になった場合にもある程度疲労が蓄積した状態、または居眠り状態であると判断してもよいとの知見が得られた。」
（５）装置構成に関し；
「【００４０】このようなパーソナルコンピュータ１により本発明装置を実現する場合、マイクロフォン５及びヘッドセット5Hのマイクロフォン5Mがアナログ／デジタル変換手段としての A/D変換ボード30と共に音声入力手段を構成し、CPU10 が A/D変換ボード30で得られたデジタルデータをHDD13 に格納されているカオス解析プログラムPGC に従ってカオス解析することによりリアプノフ指数を計算するリアプノフ指数計算手段として、またその計算結果から疲労度及び／又は居眠り状態を判定することにより判定手段として機能する。」
（６）無音部の処理に関し；
（６−１）「【００２８】第４及び第８の発明では、デジタルデータから無音部が除去されて解析に必要なデータのみが入力される。」及び
（６−２）「【００４９】次に前処理が行なわれる。この前処理では、 A/D変換ボード30により得られた音声信号のデジタルデータから無音部を除去する処理が行なわれ (ステップS13)、更にその結果得られたデジタルデータが後述するリアプノフ指数の計算に必要な所定長（たとえば１秒相当のデータ長）に満たない場合にはデータ生成の処理が行なわれる (ステップS14)。このデータ生成の処理は具体的には、無音部が除去された後のデジタルデータのデータ長が所定長に満たない場合に、そのデジタルデータを複数回反復することにより所定長のデータを生成する処理である。
【００５０】なおこのステップS13 及びS14 での前処理として他にたとえば、フーリエ変換または移動平均を行なうことにより高周波成分を除去して子音成分を除去する処理等を行なってもよい。」
（７）疲労・居眠りの判断に関し；
「【００５４】従って、本発明装置では同一の対象人物に対して時系列的に計測を行なっている場合、リアプノフ指数が顕著な増大傾向を示した場合、またはリアプノフ指数が計測開始時点から相対値で約1.15程度に増大した場合には、その時点で対象人物がある程度疲労が蓄積した状態、または居眠り状態に陥ったと判断する。具体的には、前述のステップS15 での計算結果はたとえばHDD13 に蓄積されているので、これらの時系列データを比較することにより、対象人物が疲労していること、または居眠り状態に陥っていることが検知可能である。」
　
　これらの記載を参照すると、引用例１には、次の発明が記載されている（以下、「引用発明１」という。）。
　
「人の話し声である音声のデジタルデータをカオス解析してリアプノフ指数を計算するリアプノフ指数計算手段と、
該リアプノフ指数計算手段により計算された、異なる時点において発声された音声のリアプノフ指数を比較することにより、その人の疲労度を検知し、また居眠りしそうな状態及び居眠り中の状態であるか否かを検知するものであって、リアプノフ指数が顕著な増大傾向を示した場合、またはリアプノフ指数が計測開始時点から相対値で約1.15程度に増大した場合には、その時点で対象人物がある程度疲労が蓄積した状態、または居眠り状態に陥ったと判断する、疲労度及び／又は居眠り状態を判定する判定手段と、
音声を音声信号として入力するマイクロフォンと、該マイクロフォンに入力された音声信号をデジタルデータに変換するアナログ／デジタル変換手段と、
前記デジタルデータから無音部を除去する処理、或いはフーリエ変換または移動平均を行なうことにより前記デジタルデータから高周波成分を除去して子音成分を除去する処理をし、前記リアプノフ指数計算手段に与える手段を備えてなる、カオス解析を用いた疲労・居眠り検知装置。」
　
２．原査定の拒絶の理由に引用された特開平６−３１８０９８号公報（以下、「引用例２」という。）には、次の記載がある。
（１）「【要約】
【目的】 話者認識装置において、特定話者に関する発声上の同一性の認識率を向上させる。
【構成】 登録モード時に音声入出力部１０から出力された音声信号を登録音声情報として登録し、認識モード時に音声入出力部１０から出力された音声信号を未知音声情報として登録音声情報と比較し両者が個人性情報として一致しているかどうかを判定するに際し、音声パワーがある閾値以下である区間が除去された登録音声情報と未知音声情報とを比較することで、単独では個人性情報となりえない音声パワーがある閾値以下である区間、すなわち無声音の区間を登録音声情報と未知音声情報との比較対象から除き、認識率の向上を図る。」（フロントページ要約欄）
（２）課題に関し；
「【０００８】さらに、入力された未知の音声と標準パターンとの類似度の判定に際し、発声の揺らぎを吸収するためにＤＰマッチングが用いられる場合には、発声時の無声音区間が長くなると同一人の発声を別人の発声であると認識する可能性が高くなり、認識率が低下してしまうという欠点を有する。」
（３）無音声区間除去手段に関し；
「【００１７】［無音声区間除去手段］ここで、マイクロフォン１０に入力された音声に無声音が含まれていると、この無声音の区間の音声パワーは理論上０レベルとなる。実際には、音声信号に含まれるノイズにより０レベルを越えることになるが、このようなノイズを考慮したある閾値以下のレベルをここでは０レベルとして説明する。図６のグラフには、ある言葉が発声された際の音声パワーを時間との関係で例示する。図６中、ａの区間が音声パワー０区間である。ここで、音声情報の生成に際しては、音声パワー０区間が除去されて音声信号のフィルタリングが行われる。したがって、音声パワー０区間が含まれない音声情報が生成され、登録音声情報格納領域１６ａに格納される。ここに、無音声区間除去手段が構成されている。」
　
３．特開２０００−１３２１８１号公報（以下、「引用例３」という。）には、次の記載がある。
（１）技術分野に関し；
「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は音声処理装置及び方法に関する。本発明は、特に、例えば入力音声信号のような入力信号におけるノイズのマスキングに関するが、これに限られるものではない。」
（２）バックグラウンドノイズ除去に関し；
「【００１３】図３は、入力音声信号に対して実施される、いくつかの前処理を示すブロック図である。マイクロホン７または電話線９からの入力音声Ｓ（ｔ）はフィルタブロック６１に供給され、このブロックは入力音声信号内の殆ど無意味な情報を含む周波数を除去する。音声認識のために有用な情報の大部分は３００Ｈｚから４ＫＨｚまでの間の周波数帯域に含まれる。したがって、フィルタブロック６１は、この周波数帯域外の全ての周波数を除去する。音声認識に有用な情報がフィルタブロック６１によってフィルタリングされることはないので、認識性能の損失はない。更に、例えば自動車内のような環境においては、バックグラウンドノイズの大部分は３００Ｈｚ以下であり、したがって、フィルタブロック６１により、ＳＮ比を約１０ｄＢ、或いはそれ以上、効果的に増加することができる。・・・。」
（３）周波数空間に於けるノイズマスキングに関し；
「【００５６】図１５Ａはノイズを殆ど含まない標本フレームの対数メルフィルタバンクエネルギーを示す。図に示すように、対数メルエネルギーは周波数軸に沿って間隔を保つ３個のピーク１００ａ、１００ｂ、１００ｃを有する。図１５Ｂはバックグラウンドノイズがハイレベルである場合における、同じフレームに関する対数メルエネルギーを示す。図に示すように、ハイレベルのノイズがある場合にはピーク１００ｂはノイズによって平滑化され、出力はピーク１００ａ及び１００ｃのみを有する。これら２つの信号を相互にマッチングさせようとして両者を比較すれば、両者は同一音声信号を表すにも拘わらず、図１５Ｂの信号に含まれる追加ノイズのために、誤認識が行われることがあり得る。ただし、それぞれのフレームのピーク対数フィルタバンクエネルギーに関してノイズフロアを定義することによってこの種の誤認識を減少させることが可能である。ノイズフロアに近い可能性のある（したがって、それによって汚染される可能性のある）対数フィルタバンクエネルギーのピークは、自動的にマスクされて除去され、マッチング処理中、考慮されないからである。これは図１５Ｃ及び図１５Ｄに示される。これらの図は、それぞれ図１５Ａ及び図１５Ｂに示す対数フィルタバンクエネルギーに本実施形態の動的ノイズマスキングが実施された状態を示す。太線プロファイル１０２及び１０４によって示すように、ノイズマスキングを施せば、比較的多くのノイズを含んでいる信号であっても、そうでない信号に一層密接に対応する。」
　
IV．対比
（１）明らかな相当関係
　本願発明と引用発明１とを対比すると、引用発明１の
(a)「人の話し声である音声のデジタルデータ」、(b)「カオス解析」、(c)「リアプノフ指数計算手段」、(d)「音声を音声信号として入力するマイクロフォン」、(e)「マイクロフォンに入力された音声信号をデジタルデータに変換するアナログ／デジタル変換手段」
は、それぞれ本願発明の
(a)「人間が発話する音声をデジタルデータ化した音声信号」、(b)「カオス論的手法により解析」、(c)「リアプノフ指数計算手段」、(d)「人間が発話する音声を音声信号として入力するマイクロフォン」、(e)「マイクロフォンに入力された音声信号をデジタルデータに変換するアナログデジタル変換手段」
に相当することが明らかである。
　
（２）「リアプノフ指数変化検出手段」について
　引用発明１の「判定手段」は、「異なる時点において発声された音声のリアプノフ指数を比較することにより」、「リアプノフ指数が顕著な増大傾向を示した場合、またはリアプノフ指数が計測開始時点から相対値で約1.15程度に増大した場合」なる場合分けを行う機能を備えており、該場合分けの工程が、前記「異なる時点において発声された音声のリアプノフ指数を比較することにより」、「リアプノフ指数が顕著な増大傾向を示した」こと及び「リアプノフ指数が計測開始時点から相対値で約1.15程度に増大した」ことをそれぞれ「検出」する工程を含むことは明らかである。そして、引用発明１に於ける「異なる時点において発声された音声のリアプノフ指数を比較する」こと、及び前記各「検出」する工程は、何れも本願発明の「リアプノフ指数の変化を検出する」ことに相当することが明らかであるから、引用発明１の「判定手段」のうち、該比較・検出を担う部分が、本願発明の「リアプノフ指数変化検出手段」に相当する。
　
（３）「予測・判定手段」について
（３−１）「リアプノフ指数の時々刻々の変化の状態」について
　引用発明１に於ける、(3a)「異なる時点において発声された音声のリアプノフ指数を比較」した結果が、本願発明の「リアプノフ指数の時々刻々の変化の状態」を示すことは明らかであり、さらに、引用発明１が例示する前記(3b)「リアプノフ指数が顕著な増大傾向を示」すこと、及び(3c)「リアプノフ指数が計測開始時点から相対値で約1.15程度に増大した」ことが、何れも本願発明の(3a')「リアプノフ指数の時々刻々の変化の状態」の具体例にあたるものであることも、文言上明らかである。
　よって、引用発明１の前記記載事項(3a)乃至(3c)は、本願発明の前記記載事項(3a')に相当することが明らかである。
　
（３−２）「心身的活動」について
　引用発明１が判定対象としているのは「疲労度」，「疲労が蓄積した状態」，「居眠りしそうな状態」及び「居眠り中の状態」である。これに対し、本願発明が予測・判定の対象としているのは「心身的活動」なる要素であるが、本願明細書の【００７１】には、「人間の心身的活動、例えば緊張状態や疲労状態等」なる記載があることから、該「心身的活動」には「疲労状態」が含まれると認められる。そうすると、引用発明１が判定対象とする要素のうち、少なくとも「疲労度」及び「疲労が蓄積した状態」は、本願発明の「心身的活動」に相当する。
　また、引用発明１の判定対象のうち「居眠り」も、人間の心身の活動に外ならないから、文言上、本願発明の「心身的活動」に相当する。
　
（３−３）「予測」について
　引用発明１では、「居眠りしそうな状態」も判定の対象としており、これは、現在は居眠りしていないものの、まもなく居眠りを始める、という状態を意味することが文言上明らかであるから、「居眠りしそうな状態」と判定することは、現在ではない近い将来の「居眠り」状態を予測することに外ならない。そして、引用発明１の「居眠り」が本願発明の「心身的活動」に相当することは上記（４）で示したとおりであるから、よって、引用発明１の「居眠りしそうな状態」を判定する点は、本願発明の、「心身的活動を予測」することに相当する。
　
（３−４）まとめ
　以上、（３−１）乃至（３−３）から、引用発明１の「リアプノフ指数が顕著な増大傾向を示した場合、またはリアプノフ指数が計測開始時点から相対値で約1.15程度に増大した場合には、その時点で対象人物がある程度疲労が蓄積した状態、または居眠り状態に陥ったと判断する、疲労度及び／又は居眠り状態を判定する判定手段」は、本願発明の「該リアプノフ指数変化検出手段で検出されたリアプノフ指数の時々刻々の変化の状態により、大脳に発生する負荷レベルを計測することにより心身的活動を予測・判定する予測・判定手段」に相当する。
　
（４）「人間の発話音声以外の音声データを除去」することについて
　引用発明１に於ける、「人の話し声である音声のデジタルデータ」の中の「無音部」は、上記III．１．（６−１）の記載からみても、解析対象である人の話し声の音声データが含まれていない部分であると解するほかなく、これは本願発明の「人間の発話音声以外の音声データ」に相当する。よって、引用発明１に於ける「デジタルデータから無音部を除去する」ことは、本願発明の「人間の発話音声以外の音声データを除去」することに相当し、したがって、引用発明１の「デジタルデータから無音部を除去する処理・・・をし、前記リアプノフ指数計算手段に与える手段」は、本願発明の「人間の発話音声以外の音声データを除去して、前記リアプノフ指数計算手段に与える非発話音声音除去手段」に相当する。
　
（５）「カオス論的ヒューマンファクタ評価装置」について
　本願発明で用いられている「ヒューマンファクタ」なる用語は、人間と周辺の事物との関わりに関する非常に幅広く、また漠然とした意味範囲を持つ用語であり、その最も慣用される用法の一つとして、引用発明１が判定対象とする、作業による人間の「疲労」が含まれることは、広く知られている。よって、引用発明１の判定・検知対象である「疲労」は、本願発明の「ヒューマンファクタ」に含まれる概念である点に於いて、これに相当する。そして、この認定は、本願明細書【発明の実施の形態】欄の【００５４】，【００５５】，【００６６】，及び【００７１】等に於いて、リアプノフ指数の変化を被検者の「疲労感」及び「疲労状態」と関連づけて解釈していることとも矛盾しない。
　また、本願明細書の【０００２】には、
「本発明による装置によれば、単に人の目や耳による外面的な観察から検知され予測される人の心身的活動、具体的には喜怒哀楽や恐怖感、不安感など比較的表面化する心身的活動のみならず、たとえば複雑な数学問題の解法に苦手意識のある人の大脳に与える負荷や、快感、不快感を伴う人の趣味嗜好などを探る場合、さらには測定時の脳に与える負荷状態、すなわち心身の状態を検知するばかりでなく、現状の検知結果から傾向分析を行うことにより以後の心身的活動を予測判定することが可能であり、本発明は広くヒューマンファクタの評価技術に属する。」
なる記載がある。該記載は、本願発明に於ける「ヒューマンファクタの評価」の意味内容を明確に定義づける記載ではないが、本発明による装置の検知対象には「心身的活動」及び「心身の状態」が含まれ、さらに、外面的・内面的心身的活動（心身の状態）の現在の状態の他に、「以後の心身的活動を予測判定すること」を含むものであることが説明されている。しかし、仮に、本願発明の「ヒューマンファクタ」及びその「評価」が、該【０００２】に定義されたものに限られるとしても、前記検知対象のうち、「心身的活動」及び「心身の状態」は、引用発明１が判定・検知対象とする「疲労度」や「居眠り」を含むその上位概念であることが自明である。また、引用発明１が、「居眠りしそうな状態」をも判定・検知対象としている点が、本願発明の「心身的活動を予測」することに相当することは上記（５）で述べたとおりであるから、引用発明１の「居眠りしそうな状態」を検知することは、前記本願明細書【０００２】記載の検知対象のうち、
「以後の心身的活動を予測判定すること」に含まれる概念であることが明らかである。
　以上のとおりであるから、引用発明１の検知・判定対象である「その人の疲労度を検知し、また居眠りしそうな状態及び居眠り中の状態であるか否か」は、本願発明の「ヒューマンファクタ」に相当する。したがって、引用発明１の「カオス解析を用いた疲労・居眠り検知装置」は、本願発明の「カオス論的ヒューマンファクタ評価装置」に相当する。
　
（６）一致点・相違点
　よって、両者は、
（一致点）
「人間が発話する音声をデジタルデータ化した音声信号をカオス論的手法により解析してリアプノフ指数を計算するリアプノフ指数計算手段と、
該リアプノフ指数計算手段より計算された発話音声のリアプノフ指数の変化を検出するリアプノフ指数変化検出手段と、
該リアプノフ指数変化検出手段で検出されたリアプノフ指数の時々刻々の変化の状態により、心身的活動を予測・判定する予測・判定手段と、
人間が発話する音声を音声信号として入力するマイクロフォンと、
該マイクロフォンに入力された音声信号をデジタルデータに変換するアナログデジタル変換手段と、
前記デジタルデータから、人間の発話音声以外の音声データを除去して、前記リアプノフ指数計算手段に与える非発話音声音除去手段を備えたことを特徴とするカオス論的ヒューマンファクタ評価装置。」
で一致し、以下の各点で相違する。
（相違点１）
　本願発明の予測・判定手段は、心身的活動の予測・判定を「大脳に発生する負荷レベル」を計測することにより行っているのに対し、引用発明１の判定手段では、「大脳に発生する負荷レベル」を明示的に計測対象のパラメータとはしていない点。
（相違点２）
　本願発明の非発話音声音除去手段では、人間の発話音声以外の音声データの除去を「あらかじめ用意した非発話音声音の特徴をもとに」行っているのに対し、引用発明１では、前記音声データの除去対象を単に「無音部」としているに過ぎず、除去対象である該「無音部」の判断基準については明示していない点。
　
Ｖ．当審の判断
　上記各相違点について検討する。　　
（１）相違点１について
　本願発明が計測対象としている「大脳に発生する負荷レベル」について、本願明細書では、以下のように説明されている。
（ア）「測定時の脳に与える負荷状態、すなわち心身の状態」（【０００２】）
（イ）「発話すべき単語の拍数増加や単語もしくは文章の複雑さなどが調音運動企画段階での処理時間伸長を引き起こすこと、すなわち大脳に対する負荷の増加が生じ、結果的に発話音声そのものが変化すること」（【００１４】）
（ウ）「リアプノフ指数の変化の状態にて、大脳に発生する負荷レベルを計測する」（【００４１】）
（エ）「大脳に発生する負荷レベルを検知・判定するために、リアプノフ指数変化検出器２４において、時々刻々計算され変化する発話音声信号によるところのリアプノフ指数を基準点に対する相対的比較や、時系列的な変化の傾向により、大脳に発生する負荷レベルの変化を検知し、予測・判定部２７において測定目的に対応する判定を行う。」（【００５２】）
（オ）「本発明による装置によれば、その人間のリラックス時の大脳負荷レベルと短時間で疲労を自覚する程の高負荷レベルを計測することが可能」（【００５４】）
（カ）「時々刻々のリアプノフ指数の変化は、その瞬間における大脳に発生する負荷レベルを測定しているもので脳の活性状態を測定していることと相似である。従って、時系列でリアプノフ指数の変化を計測することは傾向を推定することを可能とする。」（【００６４】）
（キ）「リアプノフ指数の上昇を対環境適応力の低下として捉え、適応力の低下が長時間続くことにより疲労として自覚されるといえる。すなわち、大脳に高い負荷が発生し、その状態が長く続いた結果、人間は疲労感を自覚している。」（【００６６】）
（ク）「ある時間を経過した後にリアプノフ指数の急激な低下が観測されており、「読み慣れない社説を無理やり読まされていた時には大脳に高い負荷が発生していたが、読みなれたスポーツ欄になったため大脳に発生していた負荷レベルが低くなった。」と解釈できる。」（【００６７】）
　
　前記各記載のうち、特に（カ）乃至（ク）の記載から、本願発明では、リアプノフ指数の大小や変化を大脳に発生する「負荷」の大小と相似、即ち対応すると解釈しているに過ぎず、よって、本願発明に於いて「大脳に発生する負荷レベルを計測する」とは、リアプノフ指数変化検出手段でリアプノフ指数の時々刻々の変化の状態を検出することを、該指数の持つ意味に対する或る解釈に基づいて言い換えたものに過ぎない。
　また、ある種の疲労が精神的ストレスにより発現する程度のことは広く一般に知られていることに過ぎず、精神的なストレスを感知するのは大脳に外ならず、また、このような大脳に対するストレスは、大脳に対する負荷の一種に外ならない。よって、前記言い換えは、当業者が容易に為し得たことに過ぎない。
　したがって、本願発明の予測・判断手段が「リアプノフ指数変化検出手段で検出されたリアプノフ指数の時々刻々の変化の状態により、大脳に発生する負荷レベルを計測する」ことは、引用発明１の、判定手段が「リアプノフ指数計算手段により計算された、異なる時点において発声された音声のリアプノフ指数を比較する」ことを言い換えたものに過ぎないのであって、前記相違点１は実質的なものではなく、そのような言い換えをすることも、当業者が容易に為し得たことに過ぎない。
　
（２）相違点２について
　音声データの処理技術に於いて、無音声区間、即ち無音部（無声音）の除去を、音声パワーがノイズを考慮して決定される或る閾値以下である区間に対して行うことは、引用例２にも記載されたとおり（上記III．２．（３）の摘記事項参照。）の周知技術である。　そして、前記閾値の決定に際して考慮される「ノイズ」は、本願発明の「非発話音声音」に相当するから、前記周知技術に於ける、ノイズを考慮して決定された閾値による無音部（無声音）の除去は、「非発話音声音の特徴をもとに、人間の発話音声以外の音声データを除去」に相当する。また、該閾値が、無音部の除去処理よりも前に予め用意されるべきものであることも自明である。
　よって、上記相違点２に係る本願発明に於ける、人間の発話音声以外の音声データの除去を「あらかじめ用意した非発話音声音の特徴をもとに」する構成は、引用発明１の「無音部」の除去に、前記引用例２に記載されたような、ノイズを考慮した閾値を設定することにより無音部（無声音）を除去する周知技術を採用することにより、当業者が容易に想到し得た事項である。
　また、本願明細書の【００４７】には、人間の発話音声以外の音声データの除去に関し、
「具体的には、除去する非発話音声音は、衝突減衰音、衝突残響音、二重衝突音、多重衝突音、破砕音、摩擦音であり、原音の中心周波数、残響時間、帯域幅をもとに特徴抽出を行い非発話音声音の分離、除去を行う。」
なる記載があり、本願発明に於ける「あらかじめ用意した非発話音声音の特徴」には、前記音量についての特徴のほか、音声の周波数についての特徴も含まれると考えられる。しかし、音声データの処理技術に於いて、本願発明の非発話音声音に相当するノイズを除去するために、データの特定の周波数帯に対するマスキングを行うようなことは、引用例３にも記載されたとおりの周知技術に過ぎない。よって、引用発明１に於ける無声音の除去に替えて、或いは加えて、非発話音声音の周波数についての特徴に基づいて人間の発話音声以外の音声データの除去を行うことも、当業者が容易に想到し得るものである。
　
　そして、本願発明の作用効果も、引用発明１および上記周知技術から当業者であれば予測できる範囲のものである。
　
VI．むすび
　以上のとおり、本願発明は引用発明１及び周知技術に基づいて、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、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、請求項２に係る発明について審理するまでもなく、本件出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。