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　特願２００１−１２９７９２「顧客のニーズを分析するコンピュータ・システム」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年１１月１５日出願公開、特開２００２−３２９０３３〕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、本願発明
　本願は、平成１３年４月２６日の出願であって、平成１６年１０月１２日付で拒絶査定がなされ、平成１６年１１月１５日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同日付で手続補正がなされたものであって、本願発明は、平成１６年１１月１５日付手続補正書によって補正された明細書及び図面の記載からみて、「顧客のニーズを分析するコンピュータ・システム」に関するものと認める。
　
２．原査定の拒絶の理由の概要
　原査定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）特許法第２９条第１項柱書の規定に関する理由（以下「拒絶の理由Ａ」という。）
　請求項１−５に記載された技術的事項は、コンピュータ・システムを利用することが特定されているものの、単に道具として利用することを規定する（単に、希望的要件を列挙する）のみであって、所望の動作を実現するために、具体的に、コンピュータのハードウエア資源をどのようにして用いて具体的に実現された技術的手段であるのかを特定するものではない。
　したがって、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ないので、「自然法則を利用した技術的思想の創作」に該当しない。
　よって、この出願の請求項１−５に記載されたものは、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から、特許を受けることができない。
　
（Ｂ）特許法第３６条第６項第２号の規定に関する理由（以下「拒絶の理由Ｂ」という。）
　請求項１−５の記載は、コンピュータ・システムの機能を記載するのみで、具体的な構成を特定することができない。（例えば、「データベース」には、「基本因子のデータ」と「補間因子のデータ」がどのように関連付けられて記憶されるのか不明であるため、どのようにして検索を行うのか不明である。）
　したがって、この出願は、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。
　　
３．当審の判断
（３−１）拒絶の理由Ａについて
　請求項１、４に係る発明は、請求項１、４の記載からみて、コンピュータ・システムが果たす機能により特定された物の発明といえ、当該機能はコンピュータの動作に関するコンピュータ・プログラムによって実現されている。
　したがって、当該発明は、その発明の実施にソフトウエアを必要とするところの、いわゆるコンピュータ・ソフトウエア関連発明である。
　そして、こうしたコンピュータ・ソフトウエア関連発明が、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思想の創作」であるためには、請求項１、４に係る発明において、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、つまり、ソフトウエアとハードウエ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また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また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、上記発明を構成する各構成要件について、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といえるかどうか、つまり、ソフトウエアとハードウエ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また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またはその動作方法が構築されているといえるかどうかを検討する。
　
（３−１−１）請求項１について、請求項１の記載を便宜上以下のとおりに分けて検討する。
（ａ）「顧客に関する情報に基づいて顧客のニーズを分析するコンピュータ・システムであって、」
（ｂ）「それぞれの顧客の属性を示す基本因子のデータ、および該基本因子のデータがないとき該データを補間する補間因子のデータを、それぞれの顧客に関連する因子セットテーブルとして記憶するデータベースと、」
（ｃ）「前記基本因子に基づいてそれぞれの顧客のニーズ特性を識別する顧客理解エンジンとを備え、」
（ｄ）「前記因子セットテーブルは、前記補間因子のデータに関連してその補間因子の精度を示す値を含んでおり、」
（ｅ１）「前記コンピュータ・システムは、前記顧客理解エンジンに、」
（ｆ）「所与の顧客について、前記データベースを検索し、該顧客に関連する前記因子セットテーブルに前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが不足しているかどうかを検出する機能と、」
（ｇ）「前記検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、前記所与の顧客について、該因子セットテーブルから前記補間因子のデータのうち前記精度が高いものを読み出す機能と、」
（ｈ）「読み出された複数の前記基本因子のデータおよび前記補間因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する機能と、」
（ｅ２）「を実現させるコンピュータ・プログラムを備えているコンピュータ・システム。」
　
　上記（ａ）の記載について検討すると、上記（ａ）の記載は、本願発明のコンピュータ・システムが果たす機能の概要を特定するに留まる。
　上記（ｂ）の記載について検討すると、上記（ｂ）には、ハードウエア資源として「データベース」が記載されているものの、「データベース」に関する記載は、記憶するデータの内容（コンテンツ）及び顧客毎にテーブル形式でデータを記憶することを明示したにすぎず、情報処理を具体的に提示するものではない。
　上記（ｃ）の記載を検討すると、上記（ｃ）の記載は、本願発明のコンピュータ・システムが備える「顧客理解エンジン」が果たす機能の概要を特定するに留まる。
　上記（ｄ）の記載を検討すると、上記（ｄ）の記載は、前記「データベース」に記憶された因子セットテーブルは前記補間因子のデータに関連してその補間因子の精度を示す値を含んでいることを特定するに留まる。
　上記（ｅ１）については、後で（ｅ２）と併せて検討する。
　上記（ｆ）の記載を検討すると、上記（ｆ）には、「顧客理解エンジン」は、「所与の顧客について、前記データベースを検索し、該顧客に関連する前記因子セットテーブルに前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが不足しているかどうかを検出する」という機能を実現することが記載されているものの、「前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」が具体的にどのようなデータなのか提示されておらず、また、「顧客理解エンジン」は、「前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」がいかなるデータであるのかをどのようにして理解し、それらのデータが因子セットテーブルに不足しているかどうかをどのように検出するのか、その情報処理が具体的に把握されるものではなく、そうすると、「顧客理解エンジン」が行う「所与の顧客について、前記データベースを検索し、該顧客に関連する前記因子セットテーブルに前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが不足しているかどうかを検出する」という情報処理は、具体的にハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか把握されるものではない。
　上記（ｇ）の記載について検討すると、上記（ｇ）には、「顧客理解エンジン」は、「前記検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、前記所与の顧客について、該因子セットテーブルから前記補間因子のデータのうち前記精度が高いものを読み出す」という機能を実現することが記載されているものの、「前記検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、前記所与の顧客について、該因子セットテーブルから前記補間因子のデータのうち前記精度が高いものを読み出す」という情報処理は、具体的にハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか把握されるものではない。
　上記（ｈ）の記載について検討すると、上記（ｈ）には、「顧客理解エンジン」は、「読み出された複数の前記基本因子のデータおよび前記補間因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という機能を実現することが記載されているものの、「読み出された複数の前記基本因子のデータおよび前記補間因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という情報処理は、具体的にハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか把握されるものではなく、そうすると、「顧客理解エンジン」が行う「読み出された複数の前記基本因子のデータおよび前記補間因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という情報処理は、ハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか提示するものではない。
　上記（ｅ１）、（ｅ２）の記載について検討すると、上記（ｅ１）、（ｅ２）の記載は、「コンピュータ・システム」が「顧客理解エンジン」に上記（ｆ）ないし（ｈ）の機能を実現させるコンピュータ・プログラムを備えていることを提示するに留まり、情報処理を具体的に提示するものではない。
　
　そして、請求項１に係る発明の上記特定事項を全体としてみても、ハードウエア資源としての「データベース」に関する記載は、記憶するデータの内容及び顧客毎にテーブル形式でデータを記憶することを明示したにすぎず、また、「顧客理解エンジン」が行う「所与の顧客について、前記データベースを検索し、該顧客に関連する前記因子セットテーブルに前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが不足しているかどうかを検出する」という情報処理、「検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、前記所与の顧客について、該因子セットテーブルから前記補間因子のデータのうち前記精度が高いものを読み出す」という情報処理、「読み出された複数の前記基本因子のデータおよび前記補間因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という情報処理は、いずれも、ハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか提示するものではないので、請求項１は全体として、必要な基本因子が不足していても顧客に関する情報に基づいて顧客のニーズ特性を分析することができるようにするという目的を達成するための情報処理がハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか提示するものではなく、そうすると、請求項１に係る発明は、ソフトウエアとハードウエ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また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またはその動作方法が構築されているとはいえない。
　
（３−１−２）請求項４の記載を便宜上以下のとおりに分けて、検討する。
（ａ）「顧客に関する情報を分析するコンピュータ・システムであって、」
（ｂ）「それぞれの顧客の属性を示す基本因子のデータおよび該基本因子を補間する補間因子のデータをそれぞれの顧客に関連する因子セットテーブルとして蓄積するデータベースと、」
（ｃ）「前記基本因子のデータに基づいて顧客のニーズ特性を分析する顧客理解エンジンとを備え、」
（ｄ１）「前記コンピュータ・システムは、前記顧客理解エンジンに、」
（ｅ）「所与の顧客について、前記データベースを検索し、前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが該顧客に関連する前記因子セットテーブルに不足しているかどうかを検出する機能と、」
（ｆ）「前記検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、該基本因子に関連するデータを取得するために該顧客に対する働きかけスクリプトを用意し、該顧客にＥメールを送信する機能と、」
（ｇ）「前記Ｅメール送信によって得られたデータを前記因子セットテーブルに追加し、こうして追加された複数の前記基本因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する機能と、」
（ｄ２）「を実現させるコンピュータ・プログラムを備えているコンピュータ・システム。」
　
　上記（ａ）の記載について検討すると、上記（ａ）の記載は、本願発明のコンピュータ・システムが果たす機能の概要を特定するに留まる。
　上記（ｂ）の記載について検討すると、上記（ｂ）には、ハードウエア資源として「データベース」が記載されているものの、「データベース」に関する記載は、記憶するデータの内容（コンテンツ）及び顧客毎にテーブル形式でデータを記憶することを明示したにすぎず、情報処理を具体的に提示するものではない。
　上記（ｃ）の記載を検討すると、上記（ｃ）の記載は、本願発明のコンピュータ・システムが備える「顧客理解エンジン」が果たす機能の概要を特定するに留まる。
　上記（ｄ１）については、後で（ｄ２）と併せて検討する。
　上記（ｅ）の記載について検討すると、上記（ｄ）には、「顧客理解エンジン」は、「所与の顧客について、前記データベースを検索し、前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが該顧客に関連する前記因子セットテーブルに不足しているかどうかを検出する」という機能を実現することが記載されているものの、「前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」が具体的にどのようなデータなのか提示されておらず、また、「顧客理解エンジン」は、「前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」がいかなるデータであるのかをどのようにして理解し、それらのデータが因子セットテーブルに不足しているかどうかをどのように検出するのか、その情報処理が具体的に把握されるものではなく、そうすると、「顧客理解エンジン」が行う「所与の顧客について、前記データベースを検索し、前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが該顧客に関連する前記因子セットテーブルに不足しているかどうかを検出する」という情報処理は、具体的にハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか把握されるものではない。
　上記（ｆ）の記載について検討すると、上記（ｆ）には、「顧客理解エンジン」は、「前記検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、該基本因子に関連するデータを取得するために該顧客に対する働きかけスクリプトを用意し、該顧客にＥメールを送信する」という機能を実現することが記載されているものの、「該基本因子に関連するデータ」が具体的にどのようなデータであるのか提示されておらず、また、「顧客理解エンジン」は、「該基本因子に関連するデータ」がいかなるデータであるのかをどのように理解し、それらのデータを取得するために該顧客に対する働きかけスクリプトをどのようにして用意するのか、その情報処理が具体的に把握されるものではなく、そうすると、「顧客エンジン」が行う「前記検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、該基本因子に関連するデータを取得するために該顧客に対する働きかけスクリプトを用意し」という情報処理は、具体的にハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか把握されるものではない。
　上記（ｇ）の記載について検討すると、上記（ｇ）には、「顧客理解エンジン」は、「前記Ｅメール送信によって得られたデータを前記因子セットテーブルに追加し、こうして追加された複数の前記基本因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という機能を実現することが記載されているものの、「こうして追加された複数の前記基本因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という情報処理は、具体的にハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか把握されるものではなく、そうすると、「顧客理解エンジン」が行う「こうして追加された複数の前記基本因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という情報処理は、ハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか提示するものではない。
　上記（ｄ１）、（ｄ２）の記載について検討すると、上記（ｄ１）、（ｄ２）の記載は、「コンピュータ・システム」が「顧客理解エンジン」に上記（ｅ）ないし（ｇ）の機能を実現させるコンピュータ・プログラムを備えていることを提示するに留まり、情報処理を具体的に提示するものではない。　
　そして、請求項４に係る発明の上記特定事項を全体としてみても、ハードウエア資源としての「データベース」に関する記載は、記憶するデータの内容及び顧客毎にテーブル形式でデータを記憶することを明示したにすぎず、また、「顧客理解エンジン」が行う「所与の顧客について、前記データベースを検索し、前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが該顧客に関連する前記因子セットテーブルに不足しているかどうかを検出する」という情報処理、「前記検出により前記因子セットテーブルに前記基本因子のデータが不足しているとされるとき、該基本因子に関連するデータを取得するために該顧客に対する働きかけスクリプトを用意し」という情報処理、「こうして追加された複数の前記基本因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」という情報処理は、いずれも、ハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか提示するものではないので、請求項４は全体として、必要な基本因子が不足していても顧客に関する情報に基づいて顧客のニーズ特性を分析することができるようにするという目的を達成するための情報処理がハードウエア資源をどのように用いてどのような情報の演算または加工をして実現されるのか提示するものではなく、そうすると、請求項４に係る発明は、ソフトウエアとハードウエ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また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またはその動作方法が構築されているとはいえない。
　
　したがって、請求項１、４に係る発明は、特許法第２条でいう「発明」、すなわち「自然法則を利用した技術的思想の創作」に該当するとは認められない。
　
（３−２）拒絶の理由Ｂについて
（３−２−１）請求項１の記載について
　請求項１に「それぞれの顧客の属性を示す基本因子のデータ」とあるが、顧客のどのような属性を示すデータであるのか不明である。
　請求項１に「前記基本因子に基づいてそれぞれの顧客のニーズ特性を識別する顧客理解エンジン」とあるが、前記基本因子（顧客の属性）が不明であり、基本因子とニーズ特性との関係も不明であるため、顧客理解エンジンは、前記基本因子のどのような情報をどのように情報処理をしてそれぞれの顧客のニーズ特性を識別するのか不明である。
　請求項１に「補間因子の精度を示す値」とあるが、「補間因子の精度」とはいかなるものであるのか不明である。
　請求項１に「所与の顧客について、前記データベースを検索し、該顧客に関連する前記因子セットテーブルに前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが不足しているかどうかを検出する」とあるが、「前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」とはどのようなデータなのか不明である。また、「顧客理解エンジン」は、「前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」がいかなるデータであるのかをどのようにして理解し、それらのデータが因子セットテーブルに不足しているかどうかをどのようにして検出するのか不明である。
　請求項１に「読み出された複数の前記基本因子のデータおよび前記補間因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」とあるが、「読み出された複数の前記基本因子のデータおよび前記補間因子のデータ」とはいかなるデータなのか不明である。また、それらのデータに基づき、それらのデータをどのように情報処理することによりニーズ特性を識別するのか不明である。
　
（３−２−２）請求項４の記載について
　請求項４に「それぞれの顧客の属性を示す基本因子のデータ」とあるが、顧客のどのような属性を示すデータであるのか不明である。
　請求項４に「前記基本因子に基づいてそれぞれの顧客のニーズ特性を識別する顧客理解エンジン」とあるが、前記基本因子（顧客の属性）が不明であり、基本因子とニーズ特性との関係も不明であるため、顧客理解エンジンは、前記基本因子のどのような情報をどのように情報処理をしてそれぞれの顧客のニーズ特性を識別するのか不明である。
　請求項４に「所与の顧客について、前記データベースを検索し、前記ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータが該顧客に関連する前記因子セットテーブルに不足しているかどうかを検出する」とあるが、「ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」とはどのようなデータなのか不明である。また、「顧客理解エンジン」は、「ニーズ特性の識別に必要な前記基本因子のデータ」がいかなるデータなのかをどのようにして理解し、さらに、それらのデータが因子セットテーブルに不足しているかどうかをどのようにして検出するのか不明である。
　請求項４に「該基本因子に関連するデータを取得するために該顧客に対する働きかけスクリプトを用意し」とあるが、「該基本因子に関連するデータ」とはどのようなデータであるのか不明であり、また、「該顧客に対する働きかけスクリプト」とは、どのようなプログラムであるのか不明である。さらに、どのようなデータをどのように情報処理することにより、該基本因子に関連するデータを取得するために該顧客に対する働きかけスクリプトを用意するのか不明である。
　請求項４に「こうして追加された複数の前記基本因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別する」とあるが、「こうして追加された複数の前記基本因子のデータ」とはいかなるデータなのか不明である。また、それらのデータに基づき、それらのデータをどのように情報処理することによりニーズ特性を識別するのか不明である。
　
　したがって、請求項１、４に記載された発明は、上記各点で明確であるとは認められないので、本願は、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。
　
（３−３）請求人の主張
　請求人は、審判請求書において、「本願の請求項１に記載の発明は、それぞれの顧客の属性を示す基本因子のデータおよびこの基本因子がないときこのデータを補間する補間因子のデータをそれぞれの顧客に関連する因子セットテーブルとして記憶するデータベースという形で、記憶装置というハードウェア資源を利用している。この因子セットテーブルは、補間因子に関連してその補間因子の精度を示す値を含んでいる。さらに、請求項１の発明は、所与の顧客について基本因子のデータが不足しているとき、因子セットテーブルから、この顧客に関する補間因子のデータのうち前記精度が高いものを読み出すという形、および読み出された複数の基本因子のデータおよび補間因子のデータに基づき、判別分析手法によりニーズ特性を識別するという形で、ハードウェア資源を具体的に利用している。この発明で利用するハードウェア資源自体は汎用のコンピュータであってよく、上記の内容を実現するには、コンピュータのCPU、RAM、レジスタ、バス、外部記憶装置などの一般的なハードウェア資源が使用されることは、当業者にとって明かである。したがって、請求項１の発明は、コンピュータのハードウェア資源を用いて具体的に実現される技術を規定しており、「自然法則を利用した技術的思想の創作」に該当する。
　請求項４に記載される発明は、それぞれの顧客の属性を示す基本因子のデータおよびこれを補間する補間因子のデータをそれぞれの顧客に関連する因子セットテーブルとして蓄積するデータベースという形で、記憶装置というハードウェア資源を利用している。また、この発明は、所与の顧客について因子セットデータに基本因子のデータが不足しているとき、基本因子に関連するデータを取得するため、この顧客に対する働きかけスクリプトを用意し、この顧客にEメールを送信し、これによって得られたデータを因子セットテーブルに追加し、こうして追加された複数の基本因子のデータに基づいて、判別分析手法によりニーズ特性を識別するという形で、コンピュータのハードウェア資源を利用している。この発明で利用するハードウェア資源自体は汎用のコンピュータであってよく、上記の内容を実現するには、コンピュータのCPU、RAM、レジスタ、バス、外部記憶装置などの一般的なハードウェア資源が使用されることは、当業者にとって明かである。したがって、請求項４の発明は、コンピュータのハードウェア資源を用いて具体的に実現される技術を規定しており、「自然法則を利用した技術的思想の創作」に該当する。このように、請求項１、４の発明は、特許法第２９条第１項柱書に規定される要件を満足し、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満足する。」と主張している。
　
　しかしながら、上記（３−１）に記載したとおり、請求項１、４に係る各発明は、ソフトウエアとハードウエ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また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またはその動作方法が構築されているとはいえない。
　また、上記（３−２）に記載した点で、請求項１、４に記載された発明は明確であるとは認められない
　よって、請求人の上記主張は採用できない。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１、４に記載された発明は、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、特許を受けることができない。
　また、本願は、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、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。