【事件の表示】
　特願２０１９−５３２８２１「運転技能評価システム、方法及びプログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和　２年　３月１２日国際公開、ＷＯ２０２０／０４９７３７〕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】
第１　手続の経緯
　本願は、２０１８年（平成３０年）９月７日を国際出願日とする出願であって、令和１年６月１７日付けで手続補正書が提出され、同年１２月４日付けで拒絶理由が通知され、令和２年４月２日付けで意見書が提出されるとともに手続補正がなされたが、同年６月１０日付けで拒絶査定がなされ、これに対して同年９月２３日付けで拒絶査定不服審判の請求がなされたものである。
第２　本願発明について
　本願の請求項１ないし５に係る発明は、令和２年４月２日付け手続補正書による補正後の特許請求の範囲の請求項１ないし５に記載された事項により特定されるとおりのものであり、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、以下のとおりのものである（下線は審決で付した。以下同じ。）。
「【請求項１】
　車両の走行位置を時系列で記録することで、見本となる
規定のコースを走行する模範的な運転者の
　前記運転データに基づいて学習し、模範的な運転の走行パターンを学習する走行学習手段と、
　学習した前記走行パターンに基づいて、
前記規定のコースを走行する被験者
を備える運転技能評価システム。」
第３　原査定における拒絶の理由
　原査定の拒絶の理由は、この出願の請求項１に係る発明は本願の出願前に日本国内又は外国において、頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった以下の引用文献１に記載された事項、及び引用文献２に例示される周知技術に基づいて、その出願前に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、という理由を含むものである。
　引用文献１：特開２０１８−１２４４３９号公報
　引用文献２：特許第６０８６５１５号公報（周知技術を示す文献）
第４　引用文献等
１．引用文献１（特開２０１８−１２４４３９号公報）の記載
　原査定の拒絶の理由で引用され、本願出願前に、頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった引用文献１（特開２０１８−１２４４３９号公報）（平成３０年８月９日出願公開）には、以下の事項が記載されている。
（１）「【技術分野】
【０００１】
　本開示は、ドライバの運転能力を評価する能力評価システムおよび能力評価装置に関する。」
（２）「【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
　しかしながら、ドライバの運転操作には特有の癖があることが多く、ドライバの癖に合った模範運転と比較するためには膨大なデータが必要となる。
　そこで、このような問題点を鑑み、本開示では、ドライバの運転能力を評価する技術において、より少ないデータを収集するだけでドライバ特有の癖を加味したドライバの能力を評価できるようにする技術を提供する。」
（３）「【０００７】
　能力評価部は、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価するように構成される。模範データ更新部は、乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を模範データの一部としてデータ記録部に記録させるように構成される。
【０００８】
　このような能力評価システムによれば、乖離度が閾値未満となった運転情報を模範データの一部として記録させることができるので、対象ドライバの運転能力を評価しつつ模範データの基となる運転情報を増加させることができる。また、評価を行いつつ対象ドライバの癖に適応した模範データを生成することができるので、評価の開始時点では少ないデータを収集してこのデータに基づく模範データを準備することにより対象ドライバの能力を評価することができる。」
（４）「【００１１】
　以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
　［１．第１実施形態］
　［１−１．構成］
　図１に示す
能力評価システム１は、評価対象となるドライバを表す対象ドライバの運転技能を評価するシステムである。能力評価システム１は、車載器１０と、サーバ３０と、を備える。
（５）「【００１５】
　
車載器１０は、
運転情報を取得する機能を備える。運転情報とは、現在走行中の自車両において、対象ドライバの運転操作による自車両の運動に関するデータを表す。運転情報には、
位置・時間データ１９を含む。
（６）「【００１８】
　
位置・時間データ１９とは、自車両が走行する位置および時間を対応付けたデータを表す。
【００１９】
　また、
サーバ３０は、
運転状況処理部３６と、運転評価部３８と、模範運転モデル更新部３９と、を備える。また、メモリ３２の機能の一部として、運転蓄積ＤＢ３７を備える。
（７）「【００２１】
　
模範運転モデル更新部３９としての機能では、対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合に運転情報を模範運転モデルに追加して更新する処理を行う。模範運転モデルとは、予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す。模範運転モデルには、模範運転に対応した車載カメラ映像、運転挙動データ、道路属性データ、位置・時間データが含まれる。
（８）「【００３４】
　サーバ３０は、Ｓ２５０で乖離度に基づく運転技能が低スキルであると判定した場合には、Ｓ２６０へ移行し、クライアント５０に運転技能が低スキルである旨を示す低スキル運転情報を送信した後、図３のサーバ処理を終了する。
【００３５】
　一方、サーバ３０は、Ｓ２５０で乖離度に基づく運転技能が低スキルでないと判定した場合には、Ｓ２７０へ移行し、運転情報を模範運転モデルに追加し、模範運転モデルを更新した後、図３のサーバ処理を終了する。すなわち、模範運転モデル更新部３９の機能では、図８に示すように、運転評価部３８により問題がないと評価された各地点の運転情報を模範運転モデルの一部として模範運転モデルに追加する。このようにして追加した運転情報には、個人を認識可能なＩＤやフラグを付与し、また、乖離度も対応付けておく。
【００３６】
　
このようにして運転情報が模範運転モデルに追加されると、図９に示すように、運転分布が追加された運転情報に応じて変化する。この際、模範運転モデルは、対象ドライバ毎に更新されてもよい。この場合、模範運転モデルは、運転情報が模範運転モデルに繰り返し追加されることによって、対象ドライバの特性に適合した模範運転モデルに徐々に変化する。
（９）「【００４３】
　また、
サーバ３０の運転評価部３８は、Ｓ２４０で、予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録された運転蓄積ＤＢ３７から模範データを取得し、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価するように構成される。サーバ３０の模範運転モデル更新部３９は、Ｓ２７０で、乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を模範データの一部として運転蓄積ＤＢ３７に記録させるように構成される。
【００４４】
　
このような能力評価システム１によれば、乖離度が閾値未満となった運転情報を模範データの一部として記録させることができるので、対象ドライバの運転能力を評価しつつ模範データの基となる運転情報を増加させることができる。
２．引用発明
　上記１．（１）ないし（９）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。
「評価対象となるドライバを表す対象ドライバの運転技能を評価する能力評価システム１であって、
　能力評価システム１は、車載器１０と、サーバ３０と、を備え、
　車載器１０は、現在走行中の自車両において、対象ドライバの運転操作による自車両の運動に関するデータを表す運転情報を取得する機能を備え、
　運転情報には、自車両が走行する位置および時間を対応付けたデータを表す位置・時間データ１９が含まれており、
　サーバ３０は、運転状況処理部３６と、運転評価部３８と、模範運転モデル更新部３９と、運転蓄積ＤＢ３７とを備え、
　模範運転モデル更新部３９は、対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合に運転情報を模範運転モデルに追加して更新する処理を行い、模範運転モデルには、模範運転に対応した車載カメラ映像、運転挙動データ、道路属性データ、位置・時間データが含まれており、
　運転情報が模範運転モデルに追加されると、運転分布が追加された運転情報に応じて変化するものであり、模範運転モデルは、対象ドライバ毎に更新されてもよく、この場合、模範運転モデルは、運転情報が模範運転モデルに繰り返し追加されることによって、対象ドライバの特性に適合した模範運転モデルに徐々に変化するものであり、
　運転評価部３８は、予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録された運転蓄積ＤＢ３７から模範データを取得し、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価するように構成され、
　模範運転モデル更新部３９は、乖離度が予め設定された閾値未満となった運転情報を模範データの一部として運転蓄積ＤＢ３７に記録させるように構成され、
　上記各構成により、対象ドライバの運転能力を評価しつつ模範データの基となる運転情報を増加させることができる、
　能力評価システム１。」
第５　対比・判断
１．本願発明と引用発明との対比
（１）引用発明の「評価対象となるドライバを表す対象ドライバの運転技能を評価する能力評価システム１」は、本願発明の「運転技能評価システム」に相当する。
（２）引用発明は、「自車両が走行する位置および時間を対応付けたデータを表す位置・時間データ」を含む「運転情報」が、「対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合」に「運転蓄積ＤＢ３７に記録」されるものである。
　ここで、引用発明の「位置・時間データ」は、「自車両が走行する位置および時間を対応付けたデータ」であるから、本願発明の「車両の走行位置を時系列で記録」したものに相当する。また、引用発明の「運転蓄積ＤＢ３７に記録」される「位置・時間データ」を含む「運転情報」は、「運転技能の評価が高い場合」の「対象ドライバ」のものであるから、当該「位置・時間データ」を含む「運転情報」は、本願発明の「模範的な運転者の運転データ」に相当する。
　したがって、引用発明における、「対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合」に、「位置・時間データ」を含む「運転情報」を「運転蓄積ＤＢ３７に記録」することは、本願発明における「見本となる模範的な運転者の運転データを記録する」ことに相当する。
　よって、本願発明の「車両の走行位置を時系列で記録することで、見本となる規定のコースを走行する模範的な運転者の運転データを記録する走行位置記録手段」と引用発明の「自車両が走行する位置および時間を対応付けたデータを表す位置・時間データ」を含む「運転情報」を、「対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合」に「運転蓄積ＤＢ３７に記録」することとは、「車両の走行位置を時系列で記録することで、見本となる模範的な運転者の運転データを記録する走行位置記録手段」である限りにおいて共通する。
（３）本願発明は、「前記運転データに基づいて学習し、模範的な運転の走行パターンを学習する走行学習手段」を備えるのに対し、引用発明は、「対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合に運転情報を模範運転モデルに追加して更新する処理を行」う「模範運転モデル更新部３９」を備え、「運転情報が模範運転モデルに追加されると、運転分布が追加された運転情報に応じて変化するもの」であり、「模範運転モデルは、対象ドライバ毎に更新されてもよく、この場合、模範運転モデルは、運転情報が模範運転モデルに繰り返し追加されることによって、対象ドライバの特性に適合した模範運転モデルに徐々に変化するもの」である。
　ここで、引用発明の「模範運転モデル更新部３９」で行われる処理によって、模範運転モデルが更新され、当該模範運転モデルが徐々に変化するものであるから、当該処理によって、模範運転モデルが学習されているといえる。
　また、当該「模範運転モデル」には、自車両が走行する位置および時間を対応付けたデータである位置・時間データ、すなわち、自車両の走行軌跡に関するデータが含まれていることから、引用発明の「模範運転モデル更新部３９」は、本願発明の「模範的な運転の走行パターンを学習する」手段に相当する手段を備えているといえる。
　よって、引用発明における「対象ドライバによる運転技能の評価が高い場合に運転情報を模範運転モデルに追加して更新する処理」を行う「模範運転モデル更新部３９」は、本願発明における「前記運転データに基づいて学習し、模範的な運転の走行パターンを学習する走行学習手段」に相当する。
（４）本願発明は、「学習した前記走行パターンに基づいて、前記規定のコースを走行する被験者の運転技能を評価する評価手段」を備えるのに対し、引用発明は、「予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録された運転蓄積ＤＢ３７から模範データを取得し、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価する」「運転評価部３８」を備えるものである。
　ここで、引用発明における「運転蓄積ＤＢ３７」に記録された「模範運転モデル」は、模範運転モデル更新部３９によって運転情報が追加されて更新されるものであって、これにより模範データの基となる運転情報を増加させることができるものであるところ、上記「運転評価部３８」が、運転蓄積ＤＢ３７から取得する「予め準備された」模範データとは、当該評価を行う時点より前に運転蓄積ＤＢ３７に記録された模範データを意味していると解される。したがって、上記「運転評価部３８」が、運転蓄積ＤＢ３７から取得する模範データには、模範運転モデル更新部３９によって追加された運転情報に関するデータが含まれているといえる。
　よって、本願発明の「学習した前記走行パターンに基づいて、前記規定のコースを走行する被験者の運転技能を評価する評価手段」と引用発明の「予め準備された模範となる車両の運動に関するデータを表す模範データが記録された運転蓄積ＤＢ３７から模範データを取得し、運転情報と模範データとの乖離度を算出することによって対象ドライバの運転能力を評価する」「運転評価部３８」とは、「学習した前記走行パターンに基づいて、被験者の運転技能を評価する評価手段」である限りにおいて共通する。
２．一致点・相違点
　上記１．の対比を踏まえれば、本願発明と引用発明とは、以下の一致点で一致し、以下の相違点で相違するものである。
＜一致点＞
　車両の走行位置を時系列で記録することで、見本となる模範的な運転者の運転データを記録する走行位置記録手段と、
　前記運転データに基づいて学習し、模範的な運転の走行パターンを学習する走行学習手段と、
　学習した前記走行パターンに基づいて、被験者の運転技能を評価する評価手段と、
を備える運転技能評価システム。
＜相違点＞
　本願発明においては、走行位置記録手段が、「規定のコースを走行する」模範的な運転者の運転データを記録するとともに、評価手段が、「前記規定のコースを走行する」被験者の運転技能を評価しているのに対し、引用発明では、走行位置記録手段が、「規定のコースを走行する」模範的な運転者の運転データを記録しているか否か不明であり、評価手段が、「規定のコースを走行する」被験者の運転技能を評価しているか否か不明である点。
３．判断
（１）相違点について
　模範的な運転者の運転データの記録と、被験者の運転技能の評価とを同一の規定のコースの走行によって行うことは、例えば、原査定の拒絶の理由で引用された引用文献２（特許第６０８６５１５号公報）の段落【００３３】、【００６１】に例示されるように、本願出願前における周知技術である。
　引用発明は、上記周知技術と同様に運転技能を評価するシステムに関するものであるから、引用発明において、上記周知技術を適用し、模範的な運転者の運転データの記録と、被験者の運転技能の評価とを同じ「規定のコースの走行」によって行うことにより、上記相違点に係る本願発明の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものである。
（２）本願発明の作用効果について
　本願発明が奏する作用効果は、引用発明及び上記周知技術の奏する作用効果から予測される範囲内のものにすぎず、格別顕著なものということはできない。
（３）審判請求人の主張について
　審判請求人は、令和２年９月２３日付け審判請求書の「【請求の理由】」「第３　本願発明が特許されるべき理由」「３．上記説示について」において、「文献１には、「対象ドライバ毎に更新されもよい」とあくまでも対象ドライバ毎に模範運転モデルを更新する態様は一つのオプションのように記載されていますが、文献１の全体をみても、対象ドライバ毎以外に模範運転モデルを更新する態様は開示されてい」ない旨、及び、「確かに、対象ドライバと模範運転手が別人であることが記載されていますが、そのことをもってして、全体として一つの模範運転モデルを更新する態様も引用文献１に記載された発明に含まれることが当業者にとって自明であるとは考えることができ」ない旨を指摘した上で、「本願発明と、現査定の拒絶理由で引用されている文献１及び文献２記載の発明との差異は明らかであり、文献１及び文献２の記載から本願発明に容易に想到するとはいえ」ない旨を主張している。
　ここで、上記主張は、本願発明において、「模範的な運転者」と「被験者」とが別人であることを前提とした主張であると認められるが、本願発明では、「模範的な運転者」と「被験者」とが別人であるとの限定はなされておらず、「模範的な運転者」と「被験者」とが同一人物であるものも本願発明に含まれるものであるから、上記主張は、本願発明に基づかない主張であり採用できない。
　なお、仮に、本願発明においては、「模範的な運転者」と「被験者」とが別人であることを意味すると限定的に解釈したとしても、上記第４の２．にて認定したように、引用発明は、「模範運転モデルは、対象ドライバ毎に
更新されてもよ
　よって、審判請求人の上記主張は採用できない。
４．小括
　以上のとおりであるから、本願発明は、引用発明及び上記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。
第６　むすび
　以上のとおり、本願発明は、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ものである。
　したがって、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、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。