【事件の表示】
　平成１０年特許願第１６７２０１号「情報抽出方法および情報抽出装置および記録媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　１月　７日出願公開、特開２０００−　　３４４５〕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１０年６月１５日の出願であって、平成１６年８月１７日付で拒絶査定がされ、これに対し、同年９月２４日に拒絶査定不服審判が請求されるとともに、手続補正がなされている。
　これに対して、当審において平成１９年２月６日付で拒絶理由が通知され、同年４月１０日付で手続補正がなされたものである。
　
２．本願発明
　本願の請求項１ないし１１に係る発明は、平成１９年４月１０日付の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ないし１１に記載されたとおりのものと認められるところ、その請求項６に記載された発明（以下、「本願発明」という。）は次のとおりである。
　
　「各対象物に発光手段により光を照射し、各対象物からの反射光を受光手段で受光することにより、各画素値が当該受光手段で受光された反射光の強度を示し、各画素値が示す反射光の強度により認識対象の各対象物までの距離及び各対象物の３次元形状を表す距離画像を取得する距離画像取得手段と、前記距離画像を、当該距離画像の認識対象の各画像領域を示した領域情報に基づき複数の画像領域に分割する分割手段と、各画像領域に対し、各対象物の位置を示す３次元座標を求めるための処理を行う処理手段と、を具備したことを特徴とする情報抽出装置。」
　
　なお、平成１９年４月１０日付の手続補正書の「各素値」は、「各画素値」の明確な誤記であるから、上記のとおり認定した。
　
３．引用例
［第１引用例］
　当審における拒絶の理由に引用された、欧州特許出願公開第８３７４１８号明細書（以下、「第１引用例」という。）には、次の事項が図面と共に記載されている。
　
（ａ）「The present invention relates to a method and an apparatus for generating information input in which input information is extracted by obtaining a reflected light image of a target object.」（２頁７〜８行）
（日本語訳：本発明は、対象物体の反射光画像を獲得することにより、入力情報を抽出する情報入力生成方法及び装置に関する。）
　
（ｂ）「Fig. 1 shows an exemplary configuration of an information input generation apparatus according to the first embodiment of the present invention, which comprises a lighting unit 101, a reflected light extraction unit 102, a feature data generation unit 103, and a timing signal generation unit 104.
　The lighting unit 101 emits a light whose intensity varies in time according to the timing signal generated by the timing signal generation unit 104. This light is irradiated onto a target object located in front of the lighting unit 101.
　The reflected light extraction unit 102 extracts the reflected light from the target object resulting from the light emitted by the lighting unit 101. Preferably, this reflected light extraction unit 102 extracts the spatial intensity distribution of the reflected light. This spatial intensity distribution of the reflected light can be captured as an image which will be referred to as a reflected light image hereafter.
　The reflected light extraction unit 102 has a photo-detection section for detecting a receiving light amount in order to extract the reflected light from the target object.」（８頁７〜１７行）
（日本語訳：図１は、本発明の第１の実施例による情報入力生成装置の構成例であり、発光手段１０１、反射光抽出手段１０２、特徴情報生成手段１０３、タイミング信号生成手段１０４とから成る。
　発光手段１０１はタイミング信号生成手段１０４によって生成されるタイミング信号に従って時間的に強度変動する光を発光する。この光は発光手段１０１の前方にある対称物体に照射される。
　反射光抽出手段１０２は、発光手段１０１が発した光による対象物体からの反射光を抽出する。この反射光抽出手段１０２は、さらに好適には、反射光の空間的な強度分布を抽出する。この反射光の空間的な強度分布は画像として捉えることが出来るので、以下では反射光画像と呼ぶ。
　反射光抽出手段１０２は、対象物体からの反射光を抽出するため、光の量を検出する受光部を持つ。）
　
（ｃ）「The feature data generation unit 103 extracts various feature data from the reflected light image. Many different types of the feature data and their extraction methods can be used in the present invention, as will be described in detail in the later embodiments. When the target object is a hand, it becomes possible to obtain the information regarding a gesture or a pointing according to the feature data extracted from the reflected light image of the hand, for example, and it becomes possible to operate a computer by using this obtained information. It is also possible to extract the 3D information on the target object for further utilization.」（８頁２４〜２９行）
（日本語訳：特徴情報生成手段１０３は、反射光画像より様々な特徴情報を抽出する。多くの異なるタイプの特徴情報及び該特徴情報の抽出方法が、以下の実施例で詳述するように、本発明に適用される。対象物体が手の場合、手の反射光画像の特徴情報から、例えばジェスチャーやポインティングに関する情報を得ることが可能になり、この得られた情報を用いてコンピュータの操作を行うことができる。また対象物体の３次元情報を抽出し、更なる利用も可能である。）
　
（ｄ）「Thus, when the target object 106 in a form of a hand is placed in front of this multi-dimensional information input generation apparatus, it is possible to obtain the reflected light image of the hand alone.
　At this point, a value of each pixel of the reflected light image indicates the reflected light amount received by a unit photo-detector cell corresponding to each pixel. The reflected light amount can be affected by the property of the object (that is, whether or not the object totally reflects the light, scatters the light, absorbs the light, etc.), the orientation of the object surface, the distance to the object, etc., and in a case where the object as a whole scatters the light uniformly, the reflected light amount is closely related to the distance to the object.
　The hand has such a property, so that the reflected light image of the hand is dependent on the distance to the hand, the leaning of the hand (that causes the partially different distance), etc. Consequently, by extracting these features as the feature data, it is possible to input and generate various information.
　In a case where it is desired to extract a 3D shape, it is desirable to obtain the distance information at high precision. In such a case, it is preferable to use a logarithmic amplifier as the amplifier 113. The received light amount at the photo-detection section is counter-proportional to the square of the distance, but when the logarithmic amplifier is used, the output of the logarithmic amplifier is counter-proportional to the distance, so that it becomes possible to utilize the dynamic range effectively.」（９頁１８〜３３行）
（日本語訳：このようにして、多次元情報入力生成装置の前に手の形状をした対象物体１０６を持ってきた場合、その手だけからの反射光画像が得られる。
　この時点で、反射光画像の各画素値は、それぞれの画素に対応する単位受光部で受光した反射光の量を表す。反射光量は、物体の性質（物体が光を鏡面反射するか否か、散乱するか否か、吸収するか否か、など）、物体面の向き、物体への距離、などに影響されるが、物体全体が一様に光を散乱する物体である場合、その反射光量は物体までの距離と密接な関係を持つ。
　手はこのような性質を持つため、手の反射光画像は、手の距離、手の傾き（部分的に距離が異なる）、などによって決まる。従ってこれらの特徴を特徴データとして抽出することによって、様々な情報の入力・生成が可能になる。
　立体形状を抽出したい場合には、距離情報を高い分解能で求められることが望ましい。このような場合、アンプ１１３として対数アンプを用いることが望ましい。受光部の受光量は物体までの距離の２乗に反比例するが、対数アンプを用いると、その出力は、距離に反比例するようになる。このようにすることで、ダイナミックレンジを有効に使うことができる。）
　
（ｅ）「A representative example for the processing of the reflected light image is the distance information extraction and a region extraction. As already described above, when the object has a uniform and homogeneous scattering surface, the reflected light image can be regarded as a range image. Consequently, it is possible to extract a 3D shape of the object.」（１１頁４７〜５０行）
（日本語訳：反射光画像の処理の代表例は、距離情報の抽出と、領域抽出である。先にも述べたように、物体が一様で均質な散乱面を持つ物体であれば、反射光画像は距離画像と見なすことができる。従って、物体の立体形状を抽出することができる。）
　
（ｆ）「Referring now to Fig. 23 to Fig. 34, the third embodiment of the present invention will be described in detail.
　This third embodiment is directed to another exemplary case of the feature data generation unit of the first embodiment, which realizes a gesture camera for recognizing the hand action easily and its application as a pointing device in the three-dimensional space.
　Fig. 23 shows an exemplary configuration of the feature data generation unit according to this third embodiment, which comprises: a range image memory unit 331 for storing the distance information extracted by the reflected light extraction unit in a form of N×N matrix as shown in Fig. 24, for example; a shape memory unit 332 for storing shape interpretation rules; and a shape interpretation unit 333 for interpreting a shape of the distance matrix stored in the range image memory unit 331 according to the shape interpretation rules stored in the shape memory unit 332.
　Fig. 25 shows the flow chart for the shape recognition processing carried out by this feature data generation unit of Fig. 23.」（１９頁４８〜５８行）
（日本語訳：図２３ないし図３４を参照して、本発明の第３の実施例について詳細に説明する。
　この第３実施例は第１実施例の特徴情報生成手段の他の例であり、手振りなどを簡易に認識するジェスチャカメラとそれを３次元空間でのポインティングデバイスとして応用したものである。
　図２３は特徴情報生成手段の第３の実施例における概略構成を示したものであり、反射光抽出手段が抽出した距離情報を、例えば、図２４のように、Ｎ×Ｎの行列の形式で記憶する距離画像記憶手段３３１と、形状解釈規則を記憶する形状記憶手段３３２と、形状記憶手段３３２に記憶された形状解釈規則をもとに、距離画像記憶手段３３１に記憶された距離行列の形状を解釈する形状解釈手段３３３とから構成されている。
　図２５は、図２３の構成での、特徴情報生成手段における形状認識処理のフローチャートを示す。）
　
（ｇ）「In the sixth embodiment as described above, it is rather difficult to extract a plurality of video images. This problem can be resolved by the following modification. In this case, the apparatus configuration is as shown in Fig. 57, where an extraction range determination unit 363 controls a range of the Z-values at a time of extraction, so that a plurality of targets can be extracted. For example, suppose that the obtained range image has a plurality of targets overlapping as shown in a part (a)（審決注：「8a)」は誤記） of Fig. 58. In this case, the extraction range determination unit 363 determines a plurality of central Z-values for extraction. Namely, the extraction range determination unit 363 obtains a histogram (frequency distribution) of the distances as shown in a part (b) of Fig. 58, from the range image of the part (a) of Fig. 58. Then, according to (peak positions in) this histogram distribution, the central Z-values for extraction are determined. In this case, there are two peaks in the histogram of the part (b) of Fig. 58 so that two central Z-values Zc1 and Zc2 can be determined. Then, the extraction is carried out by providing some width (denoted as γ) around these central Z-values, that is, in ranges of Zc1±γ and Zc2±γ. The resulting extracted range images in this case are as shown in parts (c) and (d) of Fig. 58. Then, the video images corresponding to these extracted range images are extracted as the extracted images.
　In the part (c) of Fig. 58, the extracted region is divided into two parts, so that these two parts are connected by a closed curve as indicated in the part (c) of Fig. 58, to form a single unified target. Here, however, the video image for the connected part (where another target was originally located) is hidden by that another target so that it cannot be extracted. For this reason, the interpolation image is generated according to the already extracted image parts, and the extracted image is compensated by this interpolation image.
　With respect to the Z-value images after the extraction, the shadowed region is processed by the drawing according to the respective Z-values similarly as described above, so as to realize the composition with the depth perspective.
　In this modified case, it is possible to extract a plurality of targets and produce the video image with the depth perspective easily, so that the children can enjoy producing new video images (arts) at home, and therefore its effect is enormous.」（２８頁５２行〜２９頁１５行）
（日本語訳：上記の実施例６では、複数の映像を切り出すことが難しい。これを解決するのが、以下の変形例である。その構成は図５７のようになる。図５７では、切り出すときのＺ値の範囲を切り出し範囲決定手段３６３により、制御することにより、複数の対象を切り出すことができる。例えば、図５８（ａ）のように、複数の対象が重なった形で距離画像が得られたとする。切り出し範囲決定手段３６３は、まず切り出しの中心Ｚ値を複数決定する。すなわち、切り出し範囲決定手段３６３は、図５８（ａ）の距離画像から、図５８（ｂ）のような距離のヒストグラム（頻度分布）を得る。ヒストグラムの分布（ピークがどこにあるか）をもとに、切り出しの中心Ｚ値を決定する。ここでは、ヒストグラムの山が２つあるので、そこから、２つの中心Ｚ値Ｚｃ１，Ｚｃ２が決まる。切り出しは、この中心Ｚ値に対し、ある程度の幅（例えば、γ）を持たせて、Ｚｃ１±γ，Ｚｃ２±γで切り出しを行う。その結果切り出された距離画像が、図５８（ｃ），図５８（ｄ）になる。この切り出された距離画像に対応する映像が、切り出し画像として切り出される。
　図５８（ｃ）では、切り出された領域が２つに分かれているので、これを図５８（ｃ）に描いてあるように、閉曲線になるようにつなげて、一つの対象としてまとめる。しかし、つながった部分（前に別の対象がありとぎれた部分）の画像は、別の対象により隠れているので、切り出せない。このため、すでに切り出した画像を元に補間した画像を生成し、この補間画像により、切り出された画像を補間する。
　切り出し後のＺ値画像に対しては、それぞれのＺ値をもとに、上記と同様に描画を行うことで、隠面処理を行い、奥行きのある合成ができる。
　この変形例によれば、複数の対象も切り分けて抽出し、簡単に奥行きのある映像を生成できるので、家庭で子どもなどが楽しみながら、新しい映像（アート）の生成ができるので、その効果は大きい。）
　
　上記（ａ）ないし（ｇ）の記載及び図面から、第１引用例には
「物体による反射光を獲得し、入力情報を抽出する情報入力装置において、前方にある対象物体に照射する光を発光する発光手段１０１と、光の量を検出する受光部を有し、前記発光手段１０１が発した光の前記対象物体による反射光を抽出する反射光抽出手段１０２と、該反射光抽出手段１０２から抽出された距離情報すなわち距離画像を用いて形状認識処理を行う特徴情報生成手段１０３とを備え、前記反射光抽出手段１０２が抽出した反射光の空間的な強度分布である反射光画像の各画素値は、その画素に対応する単位受光部で受光した反射光の量を表しており、前記受光部の受光量は物体までの距離の２乗に反比例し、物体が一様で均質な散乱面を持つ場合、前記反射光画像から物体の立体形状を抽出することができ、複数の対象が重なった形で距離画像が得られた場合、該距離画像から距離のヒストグラムを得、該ヒストグラムの分布をもとに、切り出しの中心Ｚ値を複数決定し、該中心Ｚ値に対しある程度の幅を持たせて切り出し範囲を決定し、複数の距離画像を切り出すことにより、複数の対象を切り分けて抽出し、切り出された個々のＺ値画像に対して、隠面処理等の描画処理を行うことを特徴とする情報入力装置。」の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
　
［第２引用例］
　当審における拒絶の理由に引用された、特開平７−２８７７５６号公報（以下、「第２引用例」という。）には、次の事項が図面と共に記載されている。
　
（ｈ）「本発明は三次元空間中の物体の認識、つまり物体の位置・姿勢・形状を検出する物体認識方法に関するものである。」（段落【０００１】）
　
（ｉ）「以下本発明を図示の実施例に基づいて詳述すると、本発明の第１及び第２の特徴とするところにおいては、距離画像と、この距離画像と同一視点から撮像した二次元画像とを用いるが、距離画像の作成方法については種々の方法があるものの、ここではステレオ画像から、すなわち異なる視点から撮像した２枚の二次元画像から距離画像を作成する場合について説明する。図２において、１０ａ、１０ｂはステレオ画像を得るためのテレビカメラである。ここで、テレビカメラ１０ａ，１０ｂのうち、二次元画像蓄積部４と接続されているテレビカメラ１０ａで撮像された画像はステレオ基準画像として用いられる。テレビカメラ１０ａ，１０ｂで撮像された画像は、ステレオ画像処理部２において対応付け処理がなされ、三次元画像作成部３において、上記対応付け結果に基づいて算出された距離をステレオ基準画像上にマッピングすることで距離画像を作成する。また、一方のテレビカメラ１０ａで撮像された二次元画像は、二次元画像蓄積部４に蓄積される。そして、二次元画像と距離画像とを基に、物体存在領域抽出部５は物体が存在する領域を抽出し、三次元位置姿勢検出部６は物体存在領域及びその近傍の距離画像を用いて物体の三次元位置や姿勢を検出する。」（段落【００１９】）
　
（ｊ）「図３は検出物体の一例を、図４(a)はその二次元画像Ｉ２を、図４(b)は距離画像Ｉ３を示している。距離画像Ｉ３に施した斜線は、高さの違いを表している。なお、この表現方法は後述の場合においても同じとしてある。距離画像からでは検出できない検出物体の表面上に存在する形状パターンを使って物体存在領域を抽出する場合について、まず説明すると、上記物体存在領域抽出部５による物体存在領域の抽出は、図５に示す場合においては、パターンマッチングによって行っている。例えば検出物体の表面に「Ｂ」という文字がある場合、この文字「Ｂ」を検出パターンとし、上記二次元画像Ｉ２と検出パターンとのパターンマッチングを行い、マッチングスコアがしきい値以上である部分を抽出するとともに、図６に示すように、抽出部分の重心Ｇ１を中心とする一定の範囲内を物体存在領域イとしている。そして、距離画像Ｉ３におけるこの物体存在領域イに対応する部分画像に対して物体の検出処理を行っている。この検出処理としては、従来例として述べた２つの方法はもちろん、後述する他の方法を用いることができる。」（段落【００２０】）
　
４．対比
（ア）引用発明は、発光手段１０１により発光された光を前方にある対象物体に照射している（前掲（ｂ））。
　ここで、前記対象物体が複数の場合、それぞれの対象物体に発光手段からの光が照射されることは明らかであるから、引用発明は、本願発明の「各対象物に発光手段により光を照射」することに相当する構成を備えている。
　
（イ）引用発明は、発光手段１０１が発した光の対象物体による反射光を反射光抽出手段１０２により抽出しており、また前記反射光抽出手段１０２は、光の量を検出する受光部を持っている（前掲（ｂ））。
　ここで、前記対象物体が複数の場合、それぞれの対象物体からの反射光が前記反射光抽出手段の受光部で受光されることは明らかであるから、引用発明は、本願発明の「各対象物からの反射光を受光手段で受光すること」に相当する構成を備えている。
　
（ウ）引用発明において、反射光抽出手段１０２が抽出した反射光の空間的な強度分布は、画像として捉えることがことができるので反射光画像と呼ばれ、該反射光画像の各画素値は、その画素に対応する単位受光部で受光した反射光の量を表している。
　また、前記反射光量は物体までの距離と密接な関係を持ち、前記受光部の受光量は物体までの距離の２乗に反比例する。
　さらに、物体が一様で均質な散乱面を持っていれば、前記反射光画像は距離画像と見なすことができ、物体の立体形状を抽出することができる（前掲（ｂ）、（ｄ）、（ｅ））。
　ここで、前記物体が複数の場合、各物体までの距離、及び各物体の立体形状が前記距離画像から得られることは明らかであるから、引用発明は、本願発明の「各画素値が当該受光手段で受光された反射光の強度を示し、各画素値が示す反射光の強度により各対象物までの距離及び各対象物の３次元形状を表す距離画像を取得する距離画像取得手段」に相当する構成を備えている。
　
（エ）引用発明の特徴情報生成手段１０３は、反射光抽出手段から抽出された距離情報すなわち距離画像を用いて形状認識処理を行っている（前掲（ｃ）、（ｆ））。
　ここで、前記形状認識処理が行われるのは、例えば手振りなどをジェスチャカメラで認識する場合であり（前掲（ｆ））、この場合は手またはその一部（例えば指）が形状認識処理の対象となるのは明らかであるから、引用発明は、距離画像として取得された各対象物を「認識対象」として扱う処理を行っているといえる。
　
（オ）引用発明は、複数の対象が重なった形で距離画像が得られた場合、該距離画像から距離のヒストグラムを得、該ヒストグラムの分布をもとに、切り出しの中心Ｚ値を複数決定し、該中心Ｚ値に対しある程度の幅を持たせて切り出し範囲を決定し、複数の距離画像を切り出すことにより、複数の対象を切り分けて抽出する処理を行っており（前掲（ｇ））、もとの距離画像から、個々の対象に対応する領域の画像を切り出すこと、すなわち複数の画像領域への分割を行っている。
　さらに、切り出された個々のＺ値画像に対して、隠面処理等の描画処理が行われているから（前掲（ｇ））、引用発明は、本願発明の「距離画像を、複数の画像領域に分割する」手段、及び「各画像領域に対し、処理を行う処理手段」に相当する構成を備えている。
　
（カ）引用発明は、物体による反射光を獲得し、入力情報を抽出する装置であるから（前掲（ａ））、「情報抽出装置」であるといえる。
　
　以上を踏まえ、本願発明と引用発明を対比すると、両者は、
　「各対象物に発光手段により光を照射し、各対象物からの反射光を受光手段で受光することにより、各画素値が当該受光手段で受光された反射光の強度を示し、各画素値が示す反射光の強度により認識対象の各対象物までの距離及び各対象物の３次元形状を表す距離画像を取得する距離画像取得手段と、前記距離画像を、複数の画像領域に分割する分割手段と、各画像領域に対し、処理を行う処理手段と、を具備したことを特徴とする情報抽出装置。」である点で一致し、以下の点で相違する。
　
［相違点１］
　本願発明の「分割手段」が、距離画像を、「当該距離画像の認識対象の各画像領域を示した領域情報に基づき」複数の画像領域に分割しているのに対し、引用発明においては、距離画像から得られた距離のヒストグラムの分布に基づいて切り出し範囲を決定し、複数の距離画像を切り出す処理を行っており、前記「領域情報」に基づいた処理を行っていない点。
　
［相違点２］
　本願発明においては、分割手段により分割された各画像領域に対し、「各対象物の位置を示す３次元座標を求めるための処理」を行っているのに対し、引用発明においては、もとの距離画像から切り出された個々のＺ値画像に対して、隠面処理等の描画処理を行っており、個々の対象の３次元座標を求める処理を行っていない点。
　
５．判断
　上記相違点について検討する。
　
［相違点１について］
　第２引用例には、三次元空間中の物体を認識し、物体の位置・形状等を検出する処理において、撮像手段から得られた距離画像及び二次元画像を基に、物体が存在する領域を抽出すること、及び該物体存在領域を抽出する際、抽出部分の重心を中心とする一定の範囲内を前記物体存在領域とし、前記距離画像におけるこの物体存在領域に対応する部分画像に対して物体の検出処理を行うことが記載されており（前掲（ｈ）、（ｉ）、（ｊ））、距離画像における認識対象物体の存在する領域を、該領域を表す代表点の座標及び領域の範囲からなる領域情報で表し、該領域情報に基づいて認識対象の物体の画像を抽出することが公知の技術として開示されている。
　引用発明は、距離画像から複数の対象の画像領域を切り出す処理を行っており（前掲（ｇ））、前記複数の対象のそれぞれの画像領域を切り出すための具体的方法として、第２引用例の記載にみられるような、領域情報に基づいた公知の処理を採用することは、当業者が困難なくなし得たものである。
　以上を踏まえると、引用発明において、「距離画像を、当該距離画像の認識対象の各画像領域を示した領域情報に基づき複数の画像領域に分割する」構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
［相違点２について］
　第１引用例には、手振りなどをジェスチャカメラで認識し、３次元空間でのポインティングデバイスとして応用する処理を行う旨記載されている（前掲（ｆ））。
　ここで、認識の対象となっているのは手またはその一部（例えば指）であることは明らかであり、該認識結果を３次元空間でのポインティングデバイスとして応用するためには、認識された手または指等の３次元的な位置を求めることが必要不可欠であることは、当業者にとって自明である。
　さらに、上記の処理を行う際、用いられる距離画像はＮ×Ｎの行列の形式で表され、各画素は物体までの距離情報を有しているから（前掲（ｄ）、（ｆ））、任意の物体に対応する画素を指定した場合、該画素の距離画像上のｘ、ｙ座標、及び該画素の距離情報から、前記物体の３次元空間における位置が求められることも、当業者にとって自明である。
　したがって、第１引用例には、距離画像から認識対象物体の３次元座標を求める処理を行うことが公知の技術として開示されており、引用発明に該公知技術を適用して、もとの距離画像から切り出された個々のＺ値画像に対して、個々の対象の３次元座標を求める処理を行う構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものである。
　なお、３次元空間中の物体の認識処理において、撮像手段から得られた距離画像を用いて物体の三次元位置等を検出することは、第２引用例にも記載されている（前掲（ｈ）、（ｉ）参照）。
　
　そして、これら相違点を総合的に考慮しても、当業者が容易に想到し得たといえ、また、本願発明の奏する作用効果も、第１引用例及び第２引用例に記載された発明の奏する作用効果から当業者が予測できる以上の格別のものともいえない。
　
６．むすび
　以上のとおり、本願発明は、第１引用例及び第２引用例に記載された発明に基づいて、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、本願は、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、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。