【事件の表示】
　特願２０１８−１２７１１１「情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和　２年　１月１６日出願公開、特開２０２０−　　８９５９、請求項の数（１２）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本願は、平成３０年７月３日の特許出願であって、その手続の経緯は以下のとおりである。
　　平成３１年　３月　８日付け：拒絶理由通知書
　　令和　元年　５月１３日　　：意見書、手続補正書の提出
　　令和　元年　７月２５日付け：拒絶査定
　　令和　元年１０月２８日　　：審判請求書、手続補正書の提出
　　令和　３年　１月２８日付け：拒絶理由通知書
　　令和　３年　４月　１日　　：意見書、手続補正書の提出
第２　原査定の拒絶の理由の概要
　原査定（令和元年７月２５日付け拒絶査定）の拒絶の理由の概要は、次のとおりである。
　この出願の請求項１〜１４に係る発明は、以下の引用文献Ａ、Ｂに基づいて、その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者（以下、「当業者」という。）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。
　　引用文献Ａ：国際公開第２０１５／１５１１９９号
　　引用文献Ｂ：特開２００４−３２６４１１号公報（周知技術を示す文献）
第３　当審で通知した拒絶理由の概要
　当審で通知した拒絶理由（令和３年１月２８日付けの拒絶理由）の概要は次のとおりである。
１．（進歩性）請求項１〜１４に係る発明は、以下の引用文献１、２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。
　　引用文献１：米国特許第９０４３３０２号明細書
　　引用文献２：【リスティング広告】仮説に説得力を！統計データ利用のススメ，［ｏｎｌｉｎｅ］，２０１８年５月２４日，［検索日：令和３年１月２１日］，ＵＲＬ，ｈｔｔｐｓ：／／ｑｕａｒｔｅｔ−ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．ｃｏｍ／ｉｎｆｏ／ｌｉｓｔｉｎｇ／ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ／４６３５７
第４　本願発明
　本願の請求項１〜１２に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」〜「本願発明１２」という。）は、令和３年４月１日の手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１〜１２に記載された事項により特定される発明であって、本願発明１は以下のとおりの発明である。
「【請求項１】
　ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の日時を示す日時情報と、前記関連行動時における前記ユーザの位置情報とを取得する取得部と、
　前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数に関する時間的な減少である変化に基づいて、前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要の低下である変化を予測する予測部と、
　前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部と、
　を備えることを特徴とする情報処理装置。」
　なお、本願発明２〜１０は本願発明１を減縮した発明であり、本願発明１１は本願発明１を方法の発明としたものである。また、本願発明１２は、本願発明１を情報処理プログラムとしたものである。
第５　引用文献、引用発明等
１　引用文献１
（１）引用文献１の記載事項
　当審で通知した拒絶理由で引用した引用文献１（米国特許第９０４３３０２号明細書）には、次の事項が記載されている。（下線は、当審が付与した。）
ア　第５欄第４５行〜第６欄第１１行
「 As illustrated in the example of FIG. 1, data system 130 is communicatively coupled to web server 140 and a client device 110 (or client 110) via network 120. Network 120 can be any network or combination of networks that can carry data communication. Such a network can include, but is not limited to, a cellular network, a local area network, medium area network, and/or wide area network such as the Internet, or a combination thereof for communicatively coupling any number of mobile clients, fixed clients, and servers. 
Data system 130 includes a server 132, which may be configured to report statistical information based on processed web search traffic data received from web server 140 or other computing devices through network 120. Client 110 may be associated with, for example, a product marketer, brand manager, advertiser or publisher interested in acquiring information related to search trends related to consumer products in a particular market (e.g., market trend information based on search interest data) reported by data system 130.
（当審訳）
「　図１の例示のように、データシステム１３０は、ネットワーク１２０を介して、ウェブサーバ１４０およびクライアントデバイス１１０（またはクライアント１１０）と通信的に結合される。ネットワーク１２０は、データ通信を担うことができる任意のネットワークまたはネットワークの組み合わせであり得る。そのようなネットワークは、任意の数のモバイルクライアント、固定クライアント、およびサーバを通信的に結合するための、セルラーネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ミドルエリアネットワーク、および／またはインターネットなどの広域ネットワーク、またはそれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。
データシステム１３０は、ネットワーク１２０を介してウェブサーバ１４０または他のコンピューティングデバイスから受信した処理されたウェブ検索トラフィックデータに基づいて統計情報を報告するように構成されてもよいサーバ１３２を含む。クライアント１１０は、例えば、データシステム１３０によって報告された特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報（例えば、検索関心データに基づく市場傾向情報）を取得することに関心のある製品マーケター、ブランドマネージャ、広告主、または出版社に関連付けられていてもよい。
イ　第６欄第１１〜３４行
「 
The data system 130 aggregates and reports search query tracking data (also referred to herein as tracking data) based on search engine traffic over a period of time.
Such tracking data may include, for example and without limitation, a user identifier, an event data, e.g., a timestamp of the current web page event tracking data communication, and user data, e.g., city or other geographical location of the user.
（当審訳）
「　
データシステム１３０は、一定期間の検索エンジンのトラフィックに基づいて、検索クエリ追跡データ（本明細書では追跡データともいう）を集約して報告する。
そのような追跡データは、例えば、ユーザ識別子、イベントデータ、例えば、現在のウェブページのイベント追跡データ通信のタイムスタンプ、ユーザデータ、例えば、ユーザの都市または他の地理的位置を含むことができる
ウ　第６欄第４７〜６３行
「 In an example of tracking search queries, web server 140 may be configured to perform a logging function to log network traffic related to relevant search queries submitted by users via the web search engine. Further, data system 130 may be configured to sample and aggregate web search queries from search logs returned by the web server 140. Additionally, data system 130 may aggregate search data from multiple sources including, for example, multiple web search engines. 
The aggregated search data then may be processed by data system 130 in order to determine the frequency or total number of times a particular term or keyword (or synonym thereof) is entered or queried by web users in general (e.g., the search volume of the term) during a predetermined time period.
（当審訳）
「　検索クエリを追跡する例では、ウェブサーバ１４０は、ウェブ検索エンジンを介してユーザによって送信された関連する検索クエリに関連するネットワークトラフィックをログに記録するためのロギング機能を実行するように構成されてもよい。さらに、データシステム１３０は、ウェブサーバ１４０によって返された検索ログからウェブ検索クエリをサンプリングして集約するように構成されてもよい。さらに、データシステム１３０は、例えば、複数のウェブ検索エンジンを含む複数のソースからの検索データを集約してもよい。その後、
集約された検索データは、特定の用語またはキーワード（またはその同義語）が、所定の期間中に一般的なウェブユーザによって入力されたかまたは問い合わせられた回数（例えば、その用語の検索ボリューム）の頻度または合計回数を決定するために、データシステム１３０によって処理されてもよい。
エ　第６欄第６４行〜第７欄第３１行
「 In some implementations, 
data system 130 may use the determined search frequency of a term/keyword during the predetermined time period to estimate the overall search interest for the term among users in general during that time period.
（当審訳）
「　いくつかの実施形態では、
データシステム１３０は、所定の期間中に決定された用語／キーワードの検索頻度を使用して、その期間中の一般的なユーザの間でのその用語に対する全体的な検索関心を推定してもよい。
オ　第７欄第３２〜５１行
「 
In addition to the time period or range, other types of data filters may be applied to the search interest data in order to extract search interest metrics for a target population or segment of the market.
Examples of other data filters may include
geographic regions or locations (e.g., countries, states, cities or other designated geographic areas)
（当審訳）
「　
期間または範囲に加えて、他のタイプのデータフィルタが、ターゲット集団または市場のセグメントのための検索関心度メトリクスを抽出するために、検索関心度データに適用されてもよい。
他のデータフィルタの例としては、
地理的地域または場所（例えば、国、州、都市、または他の指定された地理的地域）
（２）引用発明
　上記（１）のア〜オから、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されていると認められる。
「ウェブサーバ１４０から受信したウェブ検索トラフィックデータに基づいて統計情報を報告するデータシステム１３０であって（ア）、
　当該データシステム１３０は、
　　一定期間の検索エンジンのトラフィックに基づいて、タイムスタンプ及びユーザの都市または他の地理的位置を含む追跡データを集約し（イ）、
　　特定の用語が、所定の期間中に一般的なウェブユーザによって入力されたかまたは問い合わせられた回数の頻度または合計回数を決定し（ウ）、
　　当該頻度または合計回数を使用して、その期間中の一般的なユーザの間でのその用語に対する全体的な検索関心を推定し（エ）、
　　当該検索関心には、期間に加えて、地理的地域または場所によるフィルタが適用されてもよく（オ）、
　　クライアント１１０に特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報を報告する（ア）、
データシステム１３０。」
２　引用文献２
（１）引用文献２の記載事項
　当審で通知した拒絶理由で引用した引用文献２（【リスティング広告】仮説に説得力を！統計データ利用のススメ，［ｏｎｌｉｎｅ］，２０１８年５月２４日，［検索日：令和３年１月２１日］，ＵＲＬ，ｈｔｔｐｓ：／／ｑｕａｒｔｅｔ−ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．ｃｏｍ／ｉｎｆｏ／ｌｉｓｔｉｎｇ／ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ／４６３５７）には、次の事項が記載されている。（下線は、当審が付与した。）。
「今回紹介する事例はコチラ
・業種：不動産（賃貸マンション）
・商圏：東京
・ターゲット：18-24歳程度の若いユーザー（家賃が低い物件が多いため）
・配信目的：お問い合わせ獲得。月80件を目標としています。
3月はリスティング広告経由で問い合わせを100件獲得することができ、満足できる売上となりました。しかし、4月のリスティング広告経由の問い合わせは30%減の70件となり、売上も30%下がっています。売上を伸ばすべく、問い合わせが下がった原因を調査することになりました。」
「検索ボリュームの推移もチェック
Google Trendsの
「賃貸」検索ボリュームも確認してみたところ、検索ボリュームは3月頭より徐々に右肩下がりになっています。引越しを検討するユーザーからの検索数も減少していると想定されます。引越し需要は減少傾向にあると考えられます。
「クライアント様へ報告
上記データを添えて、クライアント様に問い合わせが減少した理由は季節要因である可能性が高いことをお伝え
ただ、何も改善策を打たないのは愚策ですので、
需要が少ない時期に問い合わせ・売上を増やすために下記の施策をご提案しました。
・家賃割引きセールの実施
・来場特典をつける（交通費補助、クオカードなど）
・成約特典をつける（祝い金、商品プレゼントなど）
また、引越し需要が多い3、4月にどれだけ売上を上げるかで年間の売上は大きく変わると想定されます。3、4月に広告費を多くかける、物件数を増やすなどの売上を伸ばしやすい時期に注力する施策もありですね。」
（２）引用文献２に記載の技術的事項
　上記（１）の記載から、引用文献２には、次の技術的事項が記載されていると認められる。
・検索ボリュームの経時的な減少に基づき、需要が減少傾向であることを予測する。
・クライアントに、需要が減少傾向にあることを示すデータを添えて、需要が少ない時期に売上を増やすための施策を提案する。
第６　対比・判断
１　本願発明１について
（１）　対比
　本願発明１と引用発明とを対比すると、次のことがいえる。
ア　「取得部」について
　引用発明における「ユーザ」及び「ウェブユーザ」は、いずれも本願発明１における「ユーザ」に相当する。
　引用発明の「ウェブ検索トラフィックデータ」は、ユーザによる「用語」で特定される対象に関連するウェブ検索行動を示す情報であるから、本願発明１の「ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報」に相当する。
　引用発明の追跡データに含まれる「タイムスタンプ」及び「ユーザの都市または他の地理的位置」は、ユーザがウェブ検索を行った日時及び位置を示す情報であるから、それぞれ、本願発明１の「前記関連行動時の日時を示す日時情報」及び「前記関連行動時における前記ユーザの位置情報」に相当する。
　引用発明のデータシステム１３０は、ウェブサーバ１４０から「ウェブ検索トラフィックデータ」を受信（すなわち取得）し、当該データで特定される検索エンジンのトラフィックに基づいて、「タイムスタンプ」及び「ユーザの都市または他の地理的位置」を含む追跡データを集約するものであるから、本願発明１の「ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の日時を示す日時情報と、前記関連行動時における前記ユーザの位置情報とを取得する取得部」に相当する構成を備えている。
イ　「予測部」について
　引用発明における、特定の「用語」が「所定の期間」中に入力されたか問い合わせられた回数の「頻度または合計回数」は、上記アで取得された「ウェブ検索トラフィックデータ」の内、検索語とタイムスタンプの組合せが特定の用語と所定の期間の組合せとなるウェブ検索の回数であるから、本願発明１の「前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数」に相当する。
　引用発明において、上記「頻度または合計回数」を使用して推定（すなわち予測）した「検索関心」は、「用語」によって特定される対象に関するユーザの関心を示すものであり、製品マーケター、ブランドマネージャ、広告主等にとっては当該対象に関する需要を示すものといえるから、当該検索関心に地理的地域または場所によるフィルタを適用したものは、本願発明１の「前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要」に相当する。
　引用発明のデータシステム１３０は、関連行動の回数の「時間的な減少である変化」に基づいて需要の「低下である変化」を予測することを特定していない点で相違するものの、「前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数に基づいて、前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要を予測する予測部」を備える点で、本願発明１と共通する。
ウ　「提供部」について
　引用発明における「特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報」は「情報」であり、また、情報を報告することは、情報を提供することといえる。
　引用発明のデータシステム１３０は、提供される情報が「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報」でない点で相違するものの、「情報を提供する提供部」を備える点で、本願発明１と共通する。
エ　「情報処理装置」について
　引用発明の「データシステム１３０」は、上記相違点を除き、本願発明１における「情報処理装置」と共通する。
　したがって、本願発明１と引用発明との間には、次の一致点、相違点があるといえる。
＜一致点＞
　ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の日時を示す日時情報と、前記関連行動時における前記ユーザの位置情報とを取得する取得部と、
　前記取得部により取得された前記行動情報と前記日時情報との組合せによる前記関連行動の回数に基づいて、前記位置情報に対応するエリアごとの前記対象に関する需要を予測する予測部と、
　情報を提供する提供部と、
　を備えることを特徴とする情報処理装置。
＜相違点１＞
　本願発明１の「予測部」は、前記関連行動の回数に関する「時間的な減少である変化」に基づいて、前記対象に関する需要の「低下である変化」を予測するのに対し、引用発明は、関連行動の回数に関する「時間的な減少である変化」に基づいて、前記対象に関する需要の「低下である変化」を予測することは特定されていない点。
＜相違点２＞
　提供部が提供する情報について、本願発明１では、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報」であるのに対し、引用発明では、「特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報」である点。
（２）　相違点の判断
　事情に鑑みて、上記相違点２を先に検討する。
　引用発明の提供部は、特定の市場における消費材に関連する検索傾向に関する情報を提供するものであって、引用文献１には、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する」ことが記載も示唆もされておらず、この点は技術常識でもない。したがって、引用発明の提供部において、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する」構成とする動機はない。
　引用文献２は、上記第５、２（２）のとおり、検索ボリュームの経時的な減少に基づき、需要が減少傾向であることを予測すること、及び、クライアントに、需要が減少傾向にあることを示すデータを添えて、需要が少ない時期に売上を増やすための施策を提案することが記載されている文献であって、引用文献２には、上記相違点２に係る技術事項、すなわち、「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する」ことは記載も示唆もされていない。
　このため、引用文献２の記載を参酌しても、引用発明から相違点２に係る事項を当業者が容易に想到し得るとは認められない。
　そして、当該事項を記載する他の引用文献も発見されない。
　そして、本願発明１は、上記相違点２の構成とすることで、需要が落ちていないエリアを推奨することができるという特有の効果を奏するものである。
　したがって、本願発明１は、上記相違点１について検討するまでもなく、当業者であっても引用発明及び引用文献２の記載に基づいて容易に発明をすることができたものではない。
２　本願発明２〜１０について
　本願発明２〜１０は、本願発明１の「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」と同一の構成を備えるものであるから、本願発明１と同じ理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献２に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものではない。
３　本願発明１１について
　本願発明１１は、本願発明１に対応する方法の発明であり、本願発明１の「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様な理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献２に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものではない。
４　本願発明１２について
　本願発明１２は、本願発明１に対応する情報処理プログラムの発明であり、本願発明１の「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様な理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献２に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものではない。
第７　原査定について
　原査定の拒絶の理由の概要は、先記第２のとおりである。
　引用文献Ａには、飲食サービスに関する検索キーワード及び検索時刻を検索ログとして格納する検索サーバと、検索サーバから取得した検索ログに基づいて時間帯毎に各店舗の人数予測値を算出する需要予測サーバとを含む、需要予測システム、であって、店舗サーバが、需要予測値と空き席に応じて店内で飲食サービスを利用する顧客に退店を促す処理を行うこと、が記載されているが、令和３年４月１日付けの補正により付加された「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」について記載も示唆も無い。
　また、引用文献Ｂには、需要動向の変化を予測するという周知の技術事項が記載されているのみであり、本願発明１の「前記予測部により需要の低下が予測された前記エリア以外のエリアを推奨する情報を提供する提供部」について開示するものでない。
　よって、本願発明１は、引用文献Ａに記載された発明、引用文献Ｂに記載された技術事項に基づいて当業者が容易に発明できたものではない。
　本願発明２〜１２についても同様である。
　よって、原査定を維持することはできない。
第８　むすび
　以上のとおり、本願発明１〜１２は、当業者が引用発明及び引用文献２の記載事項に基づいて容易に発明をすることができたものではない。
　また、本願発明１〜１２は、引用文献Ａに記載された発明及び引用文献Ｂの記載事項に基づいて容易に発明をすることができたものではない。
　したがって、原査定の理由及び当審の拒絶理由によって、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり審決する。