【事件の表示】
　特願２０１８−２３８３５４「医療用のデータ構造」拒絶査定不服審判事件〔令和　２年　７月　２日出願公開、特開２０２０−１０１９０１、請求項の数（６）〕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１２月２０日の出願であって，平成３１年４月９日付けで拒絶理由通知がされ，令和元年６月１４日付けで手続補正がされ，令和元年年９月４日付けで拒絶査定（原査定）がされ，これに対し，令和元年１２月１０日に拒絶査定不服審判の請求と共に手続補正がされたものであって，当審において，令和２年９月２９日付けで拒絶理由を通知したところ，令和２年１２月４日付けで手続補正がされたものである。
第２　拒絶理由の概要
１　原査定の概要
　この出願の請求項１〜６に記載されたものは，特許法２９条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。
２　当審の拒絶の理由の概要
　この出願の請求項１〜６に記載されたものは，特許法２９条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。
第３　はじめに
　特許法で「発明」とは，「自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度なものをいう。」（２条１項）ことから，自然法則を利用していないものは，例えば，単なる精神活動，純然たる学問上の法則，人為的な取決めなどは，「発明」に該当しない。
　そして，かかる「発明」は，一定の技術的課題の設定，その課題を解決するための技術的手段の採用，その技術的手段により所期の目的を達成し得るという効果の確認という段階を経て完成されることからすると，特許請求の範囲（請求項）に記載された「特許を受けようとする発明」が上記「発明」に該当するか否かは，それが，特許請求の範囲の記載や願書に添付した明細書の記載及び図面に開示された，「特許を受けようとする発明」が前提とする技術的課題，その課題を解決するための技術的手段の構成，その構成から導かれる効果等の技術的意義に照らして，全体として「自然法則を利用した」技術的思想の創作に該当するか否かによって判断すべきものである。
　したがって，「特許を受けようとする発明」に何らかの技術的手段が提示されているとしても，全体として考察した結果，その発明の本質が，単なる精神活動，純然たる学問上の法則，人為的な取決めなど自体に向けられている場合には，上記「発明」に該当するとはいえない。
　そこで，請求項１〜６に係る発明が，全体として「自然法則を利用した」技術的思想に該当するか否かについて，以下検討する。
第４　請求項１について
　令和２年１２月４日付け手続補正書で補正された請求項１は次のとおりである。
　少なくとも日付，月度，診療された患者の症状の内容を示す症状を各要素とする複数のレコードから構成される患者の診療データと，
　前記診療データの所定期間ごとを教師有学習の説明変数である１つの学習データとし，各学習データに対して設定された，前記所定期間から指定期間以内の間に前記症状に入院が設定される入院期間がある場合に前記患者が入院した経験がある体調不良者を示し，前記所定期間から指定期間以内の間に前記症状に入院が設定される入院期間がない場合に前記患者が入院したことがない通常者を示す前記教師有学習の目的変数である正解情報として利用される罹患情報であって，学習器による各学習データに基づく前記教師有学習の処理に用いられる前記罹患情報と前記診療データから生成されるテンソルデータの形状を変化させる重みを示す重み情報と，
　を含む医療用のデータ構造であって，
　ターゲットコアテンソルと，過去に入院期間があるが退院している回復患者への重み付けルールと，前記医療用のデータ構造とを記憶する記憶部と，前記記憶部に記憶された前記ターゲットコアテンソルと前記重み付けルールと前記医療用のデータ構造とに基づいて各学習データからテンソルデータを生成する生成部とを有する学習装置が，
　第１の患者が前記回復患者に該当する場合，前記重み情報と前記重み付けルールとにしたがって，前記第１の患者に対応する学習データのうち過去の入院期間後の学習データに対して，前記過去の入院期間後の学習データのいずれかの要素の重みを変更して第１のテンソルデータを生成し，前記ターゲットコアテンソルと類似するように前記第１のテンソルデータから第１のコアテンソルを生成し，テンソルデータを用いた学習を行う前記学習器に前記第１のコアテンソルを入力して，前記学習器による出力結果と前記過去の入院期間後の学習データに対して設定された第１の罹患情報との差分を用いた教師有学習を前記学習器に実行させる処理に用いられる医療用のデータ構造。
第５　発明の詳細な説明の記載内容
　発明の詳細な説明には，次の事項が記載されている。
１　発明が解決しようとする課題について
「【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
　しかしながら，上記ＤＴでは，コアテンソルで部分的な共通パターンを処理することができるが，部分的なテンソル上は類似しているが実はデータ全体でみると特徴が異なるデータも同じ共通パターンとして処理される場合があり，予測精度が低下する。
【０００５】
　例えば，出勤簿データをＤＴで学習する場合，体調不良者の出勤簿データおよび通常者の出勤簿データをＤＴに入力して予測モデルを学習する。そして，学習済みの予測モデルに，判別対象者の出勤簿データを入力して，判別対象者が療養（休職）する可能性を予測する。
【０００６】
　このような学習では，過去にメンタル疾患などを発症して療養経験のある既往者の出勤簿データが，復職して通常勤務している状態であっても，休暇や遅刻が頻出するなど，乱れがあることがある。このとき，新規療養前の兆候である出勤の乱れがある出勤簿データと，部分的なテンソル上では似た状態になることがある。しかし，その後で療養が発生するとは限らない。よって，既往者の出勤簿データがノイズとなり，新規療養者の予測精度を低下させる。なお，療養予測に限らず，入院予測などでも同様である。
【０００７】
　一つの側面では，予測精度の劣化を抑制することができる医療用のデータ構造を提供することを目的とする。
２　課題を解決するための手段について
「【課題を解決するための手段】
【０００８】
　第１の案では，医療用のデータ構造は，複数の要素から構成される患者の診療データと，前記患者が入院した経験がある体調不良者または前記患者が入院したことがない通常者かのいずれかを特定する罹患情報と，を含む。学習装置は，ターゲットコアテンソルと，過去に入院経験があるが退院している回復患者の診療データへの重み付けルールとを記憶する記憶部と，前記診療データからテンソルデータを生成する生成部とを有する。データ構造は，学習装置が，前記患者が前記回復患者に該当する場合，前記重み付けルールにしたがって，前記診療データのいずれかの要素の重みを変更して前記テンソルデータを変更し，前記ターゲットコアテンソルと類似するように前記変更されたテンソルデータからコアテンソルを生成し，ディープテンソルを用いた学習器に前記コアテンソルを入力して教師有学習を実行する処理に用いられる。」
３　効果について
「【発明の効果】
【０００９】
　一実施形態によれば，予測精度の劣化を抑制することができる。」
４　発明を実施するための形態について
（１）実施例１について
「【実施例１】
【００１２】
［全体例］
　近年，従業員の体調管理などは，企業にとっても取り組むべき重要な事項に位置づけられており，従業員の出勤簿データから，数か月先のメンタル不調を予測し，カウンセリング等の対応を早期に実施することが行われている。一般的には，専任スタッフが，膨大な人数の従業員の出勤簿データを閲覧し，頻繁な出張，長時間残業，連続する欠勤，無断欠勤，これらの組合せなどの特徴的なパターンの勤務状態に該当する従業員を目視で探している。このような特徴的なパターンは，各専任スタッフにより基準が異なることもあり，明確に定義することが難しい。
【００１３】
　そこで，本実施例では，ディープテンソルを用いた深層学習の一例として，従業員等の出勤簿データを学習対象とし，体調不良者の出勤簿データおよび通常者の出勤簿データをディープテンソルに入力して従業員のメンタル不調を予測する予測モデルを学習する。
【００１４】（省略）
【００１５】
　例えば，学習装置１００は，複数の要素から構成される従業員の出勤簿データと，従業員が療養した経験がある体調不良者か療養したことがない通常者か否かを特定する従業員情報（ラベル）と，を含む学習データを記憶する。また，学習装置１００は，ターゲットコアテンソルと過去に療養経験があるが復職している従業員を示す既往者の出勤簿データへの重み付けルールとを記憶する。
【００１６】
　このような状態で，学習装置１００は，既往者に該当しない学習データに対しては，テンソル化対象の出勤簿データに対する重みを変更することなく（例えば１のまま），テンソル化を実行する。そして，学習装置１００は，テンソル化されたテンソルデータをテンソル分解して，ターゲットコアテンソルに類似するようにコアテンソルを生成する。その後，学習装置１００は，ディープテンソルを用いた学習器にコアテンソルを入力して教師有学習を実行する。
【００１７】
　一方，学習装置１００は，既往者に該当する学習データに対しては，予め記憶する重みづけルールにしたがって，テンソル化対象の出勤簿データのいずれかの要素の重みを変更してテンソルデータを変更する。そして，学習装置１００は，重みが変更されたデータをテンソル分解して，ターゲットコアテンソルと類似するようにコアテンソルを生成する。その後，学習装置１００は，ディープテンソルを用いた学習器にコアテンソルを入力して教師有学習を実行する。
【００１８】
　ここで，ディープテンソルに入力する学習データについて説明する。図２は，学習データの例を説明する図である。学習データは，６か月ごとの出勤簿データと，その６か月以降から３か月以内に療養実績があるか否かを示すラベルとから構成される。図２の（ａ）は，ラベル（療養あり）が付される体調不良者の出勤簿データであり，図２の（ｂ）は，療養しなかったラベル（療養なし）が付される通常者の出勤簿データである。図２に示すように，実施例１にかかる学習装置１００は，「６か月分の出勤簿データ，ラベル（療養あり）」と，「６か月分の出勤簿データ，ラベル（療養なし）」とを学習データとして予測モデルを学習する。学習装置１００は，学習後，ある人の６か月分の出勤簿データから３か月以内に療養するか否かを予測する。なお，図２内の網掛けは，休暇を示す。」
「【００２４】
　続いて，ディープテンソルの学習について説明する。図５は，ディープテンソルの学習例を説明する図である。図５に示すように，学習装置１００は，療養ありなどの教師ラベル（ラベルＡ）が付された出勤簿データから入力テンソルを生成する。そして，学習装置１００は，入力テンソルにテンソル分解を行って，初回にランダムに生成されたターゲットコアテンソルに類似するようにコアテンソルを生成する。そして，学習装置１００は，コアテンソルをニューラルネットワーク（ＮＮ：Neural　Network）に入力して分類結果（ラベルＡ：７０％，ラベルＢ：３０％）を得る。その後，学習装置１００は，分類結果（ラベルＡ：７０％，ラベルＢ：３０％）と教師ラベル（ラベルＡ：１００％，ラベルＢ：０％）との分類誤差を算出する。
【００２５】
　ここで，学習装置１００は，誤差逆伝搬法を拡張した拡張誤差伝搬法を用いて予測モデルの学習およびテンソル分解の方法の学習を実行する。すなわち，学習装置１００は，ＮＮが有する入力層，中間層，出力層に対して，分類誤差を下層に伝搬させる形で，分類誤差を小さくするようにＮＮの各種パラメータを修正する。さらに，学習装置１００は，分類誤差をターゲットコアテンソルまで伝搬させ，予測に寄与するグラフの部分構造，すなわち体調不良者の特徴を示す特徴パターンもしくは通常者の特徴を示す特徴パターンに近づくように，ターゲットコアテンソルを修正する。
【００２６】（省略）
【００２７】
　そして，学習装置１００は，通常者と体調不良者のそれぞれの出勤簿データから生成されたテンソルを用いて学習する際に，１つの学習データとして切り出された期間（例えば，６か月＋ラベル用の３か月）内に療養が含まれるか否かに関わらず，出勤簿データの全期間を参照し，過去に療養経験がある者（既往者）を特定する。そして，学習装置１００は，コアテンソル化（部分パターン抽出）した際に，療養前の兆候となる乱れた出勤簿のパターンと部分的に類似のデータを持つ恐れがある既往者の療養明け（復職後）期間のデータについてのテンソルの重みを減らす。
【００２８】
　このようにすることで，学習装置１００は，既往者の出勤簿データが，休暇や遅刻が頻発するなど，新規に療養に入る前の体調不良者の出勤簿データと部分的に類似していても，既往者と体調不良者（新規療養者）とを別々のコアテンソルと抽出することができる。よって，学習装置１００は，体調不良者の特徴を正確に学習することができるので，新規療養の予測精度の劣化を抑制することができる。
【００２９】
［機能構成］
　図６は，実施例１にかかる学習装置１００の機能構成を示す機能ブロック図である。図６に示すように，学習装置１００は，通信部１０１，記憶部１０２，制御部１１０を有する。
【００３０】（省略）
【００３１】
　記憶部１０２は，プログラムやデータを記憶する記憶装置の一例であり，例えばメモリやハードディスクなどである。この記憶部１０２は，重み情報ＤＢ１０３，出勤簿データＤＢ１０４，学習データＤＢ１０５，テンソルＤＢ１０６，学習結果ＤＢ１０７，予測対象ＤＢ１０８を記憶する。
【００３２】
　重み情報ＤＢ１０３は，テンソルデータに設定する重みの設定内容を示す重み付けルールを記憶するデータベースである。図７は，重み情報ＤＢ１０３に記憶される重み情報の例を示す図である。図７に示すように，重み情報ＤＢ１０３は，「種別，設定値（重み）」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「種別」は，データの種別を示し，「設定値（重み）」は，設定する値を示す。
【００３３】
　図７の例では，既往者の療養期間後のテンソルデータに対しては重み「０．５」を設定することを示し，それ以外のテンソルデータに対しては重み「１．０」を設定することを示す。なお，重み「１．０」とは，テンソルデータを変化させないと解釈することができるので，デフォルト値などを用いることができる。また，重み「０．５」とは，テンソルデータの重みの一部を変化させて重要度を下げることと解釈することができるので，デフォルト値よりも小さい値を採用することができる。なお，重みの設定は，月度や出欠区分などの要素ごとに設定することもできる。
【００３４】【００３５】（省略）
【００３６】
　学習データＤＢ１０５は，テンソル化対象となる学習データを記憶するデータベースである。具体的には，学習データＤＢ１０５は，出勤簿データを６か月の期間で切出されたデータと，ラベルの組となる各学習データを記憶する。
【００３７】
　例えば，６か月の出勤簿データを１つの学習データとし，その後の３か月以内に療養した療養期間がある場合に，ラベルとして「療養あり」が設定され，その後の３か月以内に療養期間がない場合に，ラベルとして「療養なし」が設定される。なお，６か月の出勤簿データに療養期間が含まれている場合，そのデータは学習データとして採用されない。これは，予測時に，予測元のデータ（入力）となる６か月分の出勤簿データにすでに「療養」が入っている人は，明らかに直近で療養しているとわかっており，この先３か月の療養予測の対象にはしないためである。
【００３８】
　図９は，学習データＤＢ１０５に記憶される情報の例を示す図である。図９に示すように，学習データＤＢ１０５は，「従業員，データ（説明変数），ラベル（目的変数）」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「従業員」は，学習データの生成元となった出勤簿データに対応する従業員であり，データを説明変数，ラベルを目的変数とする学習データが記憶される。
【００３９】
　図９の例では，従業員Ａの１月から６月までの出勤簿データには，ラベルとして「療養なし」が設定されていることを示し，従業員Ａの２月から７月までの出勤簿データには，ラベルとして「療養なし」が設定されていることを示す。また，従業員Ａの３月から８月までの出勤簿データには，ラベルとして「療養あり」が設定されていることを示す。
【００４０】〜【００４３】（省略）
【００４４】
　学習データ生成部１１１は，出勤簿データＤＢ１０４に記憶される各出勤簿データから，始期の異なる一定期間のデータと，始期に対応したラベルの組となる学習データを生成する処理部である。具体的には，学習データ生成部１１１は，一人の出勤簿データから重複を許して，指定された期間のデータをサンプリングする。学習データ生成部１１１は，各出勤簿データから，期間のはじまり（始期）が異なる複数のデータを抽出し，各データについて，データの終期から３か月以内に療養期間があればラベル「療養あり」を設定し，データの終期から３か月以内に療養期間がなければラベル「療養なし」を設定する。その後，学習データ生成部１１１は，抽出したデータと設定したラベルとを対応付けた学習データを学習データＤＢ１０５に格納する。
【００４５】
　例えば，学習データ生成部１１１は，１月から１２月の出勤簿データから，１月から６月の出勤簿データを抽出する。そして，学習データ生成部１１１は，７月から９月の３か月間に療養期間がない場合はラベル「療養なし」を，抽出した出勤簿データに付加して学習データを生成する。続いて，学習データ生成部１１１は，１月から１２月の出勤簿データから，２月から７月の出勤簿データを抽出する。そして，学習データ生成部１１１は，８月から１０月の３か月間に療養期間がある場合はラベル「療養あり」を，抽出した出勤簿データに付加して学習データを生成する。
【００４６】
　既往者判定部１１２は，各学習データの元となった出勤簿データに基づいて，該当する従業員が既往者か否かを判定する処理部である。例えば，既往者判定部１１２は，予測に用いる「６か月」などの区間切り出しではなく，該当従業員の全データ区間である出勤簿データを参照し，過去に「療養期間」がある場合は既往者と判定し，過去に「療養期間」がない場合は通常者と判定する。そして，既往者判定部１１２は，各学習データに対する判定結果を重み設定部１１３に通知する。
【００４７】
　なお，既往者とは，１つの学習データとして使用する期間に限らず，過去の出勤簿データ全体において療養期間がある従業員を指す。例えば，療養期間が学習時から２年前の場合，直近６か月のデータだけみると「体調不良者」ではないが，「既往者」に該当する場合がある。
【００４８】
　重み設定部１１３は，各学習データが既往者の療養明け期間に該当するか否かを判定し，その判定結果に応じてテンソルデータの重みの一部を変更する処理部である。具体的には，重み設定部１１３は，学習データＤＢ１０５に記憶される各学習データに対して，重み情報ＤＢ１０３に記憶される重み付けルールにしたがって重みを設定する。そして，重み設定部１１３は，重みが設定された結果をテンソル生成部１１４に出力する。
【００４９】
　例えば，重み設定部１１３は，既往者判定部１１２によって既往者であると判定されるとともに療養期間後に該当する出勤簿データから生成された学習データに対して，重み「０．５」を設定する。また，重み設定部１１３は，「既往者かつ療養期間後」以外の各学習データに対しては，重み「１．０」を設定する。つまり，重み設定部１１３は，ある条件の一例である既往者の学習データについて，療養明けで復職した療養期間明けに該当するデータの重要度を減少させるために，重みを設定する。
【００５０】
　ここで，図１０を用いて，療養区間と重みの設定について説明する。図１０は，療養期間の判定と重み設定を説明する図である。図１０に示すように，重み設定部１１３は，テンソル化に際して，各学習データが「療養期間」の前後のいずれに該当するかを判定する。図１０の例では，重み設定部１１３は，「2015年8月24日」から「2015年10月4日」まで「療養期間」を検出すると，療養開始の「2015年8月24日」より前に該当する学習データについては重みを「１」に設定し，療養終了の「2015年10月4日」より後の学習データについては重みを「０．５」に設定する。
【００５１】
　つまり，療養期間より前の療養前期間は，療養要因となる部分パターンであるコアテンソル（予測に影響を与える部分パターン）として抽出するのに重要と判定され，重みとして「１」を設定する。一方で，療養期間より後の療養後期間は，療養要因となる部分パターンであるコアテンソルとして抽出する対象としては重要ではないと判定し，重みとして「０．５」を設定する。このようにして，既往者の療養期間後に該当する学習データについては，テンソルデータの重みの一部を変化させる。
【００５２】
　テンソル生成部１１４は，各学習データをテンソル化する処理部である。具体的には，テンソル生成部１１４は，学習データＤＢ１０５に記憶される各学習データであって，重み設定部１１３による重み設定が完了した各学習データについて，各学習データに含まれる要素で構成されるテンソルを生成して，テンソルＤＢ１０６に格納する。例えば，テンソル生成部１１４は，各学習データについて，各学習データに含まれる４要素で構成される４階テンソルを生成して，テンソルＤＢ１０６に格納する。このとき，テンソル生成部１１４は，学習データに付加されるラベル（療養あり）またはラベル（療養なし）を，テンソルに対応付けて格納する。
【００５３】
　具体的には，テンソル生成部１１４は，療養する傾向を特徴づけると想定される各属性を各次元として，学習データからテンソルを生成する。例えば，テンソル生成部１１４は，月度，日付，出欠区分，出張有無の４要素を用いた４次元の４階テンソルを生成する。なお，６か月分のデータである場合は，月度の要素数は「６」，各月の日付数の最大値が３１であることから日付の要素数は「３１」，出欠の種類が出社・休暇・休日であれば出欠区分の要素数は「３」，出張はありとなしであることから出張有無の要素数は「２」となる。したがって，学習データから生成されるテンソルは，「６×３１×３×２」のテンソルとなり，学習データの各月度，日付における出欠区分，出張有無に対応する要素の値が１，そうでない要素の値が０となる。
【００５４】【００５５】（省略）
【００５６】
　学習部１１５は，各学習データから生成された各テンソルおよびラベルを入力として，ディープテンソルによる予測モデルの学習およびテンソル分解の方法の学習を実行する処理部である。具体的には，学習部１１５は，ディープテンソルの「グラフ（テンソル）の部分構造を認識することができる」という性質を利用して，学習を実行する。例えば，学習部１１５は，図５で説明した手法と同様，入力対象のテンソル（入力テンソル）からコアテンソルを抽出してＮＮに入力し，ＮＮからの分類結果と入力テンソルに付与されているラベルとの誤差（分類誤差）を算出する。そして，学習部１１５は，分類誤差を用いて，ＮＮのパラメータの学習およびターゲットコアテンソルの最適化を実行する。その後，学習部１１５は，学習が終了すると，各種パラメータを学習結果として学習結果ＤＢ１０７に格納する。
【００５７】
　なお，実施例１で説明するテンソル分解は，ターゲットコアテンソルに類似するようにコアテンソルを算出することにより，分類に重要な構造をコアテンソルの類似の位置に配置する。そして，このコアテンソルを用いてＮＮを学習することにより，精度の高い分類を実現する。」
「【００６１】
［重み変更の影響］
　次に，図１２から図１６を用いて，既往者の療養期間後の出勤簿データの重みが０．５に変更されることで，ＮＮの学習に与える影響について説明する。図１２は，テンソルデータの比較例を示す図である。図１３は，既往者のテンソルデータ上における重み変更を説明する図である。図１４は，重み変更の対象外である学習データを説明する図である。図１５は，重み変更の対象である学習データを説明する図である。図１６は，重み変更が与える影響を説明する図である。
【００６２】
　ここでは，ラベル「療養あり」が付与される体調不良者に該当する従業員Ａの出勤簿データと，ラベル「療養なし」が付与される既往者に該当する従業員Ｂの出勤簿データとを例にして説明する。また，従業員Ｂの出勤簿データは，療養期間後の出勤簿データとする。
【００６３】
　また，図６等では，既往者かつ療養期間後の出勤簿データに対しては，すべての要素の一律に重み「０．５」を設定する例を説明したが，ここでは，１つの要素の重みを変更する例を説明する。すなわち，出勤簿データの日付，月度および出欠区分のうちの出欠区分の重みを０．５に変更して，出欠区分以外の重みを１．０とする例を説明する。なお，どの要素の重みを変更するかは，重み付けルールで設定することができる。
【００６４】
　図１２に示すように，ラベル「療養あり」が付与される従業員Ａ（体調不良者）の出勤簿データから生成されたテンソルデータと，ラベル「療養なし」が付与される従業員Ｂ（既往者）の出勤簿データから生成されたテンソルデータとは，１年や２年などの長い期間で比較すると，異なるデータである。しかし，６か月間などの短期間Ｐの範囲内に注目すると，類似するデータまたは同じデータとなり，特徴が区別できない。すなわち，本来，別々として扱われるべきデータが，学習データとして抽出される抽出対象の６か月間のデータでは同じ特徴量を持つ類似データとして扱われる。したがって，予測モデルの学習において，これらは同じ事例として処理されるので，既往者のデータがノイズとなり，ターゲットコアテンソルの最適化やＮＮの学習の精度劣化に繋がる結果，予測モデルの精度劣化が発生する。
【００６５】
　そこで，図１３に示すように，重み設定部１１３による重み設定により，コアテンソル化（部分パターン抽出）した際に，部分的に類似のデータを持つ恐れがある既往者（従業員Ｂ）の療養明けのデータは，テンソルの重みの一部を変化させる。例えば，療養期間がある既往者であれば，療養後のデータ区間の重みの一部として，「出欠区分」のうち「年次休暇」や「準欠勤」などの休暇に該当するレコードの値を「０．５」にする。すなわち，エッジの長さを変えたり，ノードに設定する値を変更したりする。
【００６６】
　このように，既往者の療養期間後のデータの重みを変更することで，グラフ構造のエッジが変更され，結果としてテンソルデータを変更することになる。この結果，出勤簿データから抽出されるコアテンソルを差別化することができるので，既往者かつ療養期間後の出勤簿データの特徴を，それ以外の出勤簿データの特徴と区別することができる。
【００６７】
　具体的には，図１４に示すように，学習装置１００は，ラベル「療養あり」が付与される体調不良者に該当する従業員Ａの出勤簿データに対しては，出欠区分に年次休暇等の休暇が含まれていたとしても，全部のレコードに対して重み「１．０」を設定する。このため，出勤簿データは，データ値そのままのグラフ構造となり，テンソル化される。
【００６８】
　一方，図１５に示すように，ラベル「療養なし」が付与される従業員Ｂの出勤簿データに対しては，基本的に全部のレコードに対して重み「１．０」が設定されるが，そのうち出欠区分に年次休暇または準欠勤が含まれるレコード（データ）に対しては重みが「０．５」に変更される。このため，出勤簿データを表すグラフ構造の形状が重み「１．０」の場合とは異なる形状になるので，テンソル化後のテンソルデータも重み「１．０」の場合とは異なるものとなる。
【００６９】
　このように，重みを変更することで，出勤簿データ上では類似するデータであっても，異なるテンソルデータを生成することができる。したがって，コアテンソルの抽出元である出勤簿データが類似するデータ同士であっても，それぞれから別々のテンソルデータを生成できるので，別々の特徴としてＮＮを学習させることができる。
【００７０】
　具体的には，図１６に示すように，重みの変更前後では，入力データとなる各グラフ構造の形状が変化することから，それぞれから生成されてコアテンソルの生成元となる各入力テンソル（テンソルデータ）の形状も変化する。このとき，入力テンソルの主成分方向は確定しない不確かな状態であることから，重み変更前後で主成分方向が一致する可能性もある。
【００７１】
　ところが，その後に，入力テンソルからコアテンソルを抽出するテンソル分解を行うと，重みの変更前後において分解元である入力テンソルが異なることから，別々のコアテンソルが生成される。ここで，入力テンソルの特徴量を示すコアテンソルでは主成分方向が確定されることから，重み変更前後では，主成分方向が異なる別々のコアテンソルが抽出される。つまり，類似する出勤簿データであっても，重みを変更することにより，異なるコアテンソルの抽出が可能となる。この結果，既往者かつ療養期間後の出勤簿データを学習データと用いたとしても，予測モデルの精度低下を抑制できる。
【００７２】
［学習処理の流れ］
　図１７は，学習処理の流れを示すフローチャートである。図１７に示すように，学習データ生成部１１１は，出勤簿データを出勤簿データＤＢ１０４から読み込み（Ｓ１０１），学習対象の従業員１人を選択する（Ｓ１０２）。
【００７３】
　続いて，学習データ生成部１１１は，出勤簿データから６か月期間のデータを切出すとともに，続く３か月間の出勤簿データ内の療養期間の有無によって，切出された各データにラベルを付与して，学習データを生成する（Ｓ１０３）。なお，６か月のデータ内に療養が含まれている場合は学習データとして採用されない。
【００７４】
　その後，学習データ生成部１１１は，学習データを１つ選択し（Ｓ１０４），当該学習データに対応する従業員の過去の全出勤簿データを参照して，療養期間が含まれるか否かを判定する（Ｓ１０５）。そして，学習データ生成部１１１は，療養期間が含まれる場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ），学習データのラベルに「療養あり」を設定する（Ｓ１０６）。一方，学習データ生成部１１１は，療養期間が含まれない場合（Ｓ１０５：Ｎｏ），学習データのラベルに「療養なし」を設定する（Ｓ１０７）。
【００７５】
　そして，未処理の学習データが存在する場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ），Ｓ１０４以降を繰り返し，未処理の学習データが存在しなくなると（Ｓ１０８：Ｎｏ），Ｓ１０９以降が実行される。
【００７６】
　具体的には，既往者判定部１１２は，学習データを１つ選択し（Ｓ１０９），「条件：既往者かつ療養期間明け」に該当するか否かを判定する（Ｓ１１０）。ここで，重み設定部１１３は，条件に該当する学習データの場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ），重み付けルールにしたがって，重みを「０．５」に変更し（Ｓ１１１），条件に該当しない学習データの場合（Ｓ１１０：Ｎｏ），重み「１．０」をそのまま設定する（Ｓ１１２）。
【００７７】
　そして，テンソル生成部１１４は，重み付けされた学習データのテンソル化を実行してテンソルデータを生成する（Ｓ１１３）。その後，未処理の学習データが存在する場合（Ｓ１１４：Ｙｅｓ），Ｓ１０９以降が繰り返され，未処理の学習データがなくなると（Ｓ１１４：Ｎｏ），Ｓ１１５以降が実行される。
【００７８】
　具体的には，未処理の学習対象の従業員が残っている場合（Ｓ１１５：Ｙｅｓ），Ｓ１０２以降が繰り返される。一方，全ての従業員について処理が終了した場合（Ｓ１１５：Ｎｏ），学習データを用いた学習部１１５による学習処理が実行される（Ｓ１１６）。」
「【００８３】
［効果］
　上述したように，体調不良者の特徴を学習させたい場合に，体調不良者の出勤簿データと既往者の療養期間明けの出勤簿データとが類似することから，ノイズを含む学習となり，予測モデルの精度低下が発生する。そこで，実施例１にかかる学習装置１００は，既往者の療養期間明けの出勤簿データの重みを変更することで，出勤簿データのグラフ構造を変更することができるので，ＮＮへ入力されるコアテンソルを差別化することができる。
【００８４】
　具体的には，学習装置１００は，重み付けルールにしたがって，通常者に該当する学習データ（ラベル：療養なし），体調不良者（療養あり）に該当する学習データ，既往者かつ療養期間前に該当する学習データ（ラベル：療養あり）には重みとして「１．０」を設定する。一方で，学習装置１００は，既往者かつ療養期間後に該当する学習データ（ラベル：療養あり）に対しては，重みを「０．５」に変更する。
【００８５】
　このようにすることで，学習装置１００は，各学習データの特徴量（コアテンソル）を明確に差別化する。この結果，学習装置１００は，ディープテンソルの「予測に寄与するグラフの部分構造（テンソルの部分パターン）をコアテンソルとして抽出することができる」という性質を有効利用することができ，少ない学習データ量でも精度良く予測が可能である。」
（２）実施例２について
「【実施例２】
【００８６】
　ところで，実施例１では，データ構造の一例として，出勤簿データを用いて説明したが，これに限定されるものではなく，例えば医療用の診療データなどを用いることもできる。そこで，実施例２では，診療データを用いた学習例を説明する。
【００８７】
　実施例２では，症状の発生パターンなどを学習することで，入院を行うほど症状が悪化するかを予測する予測モデルを構築する。具体的には，学習装置１００は，入院したケースとして学習する学習データと，入院しなかったケースとして学習データを用いて，診療データから入院の発生有無を予測する予測モデルを学習する。
【００８８】
　図１９は，実施例２にかかる学習データの例を説明する図である。図１９に示すように，学習データは，６か月ごとの診療データと，その６か月以降から３か月以内に入院実績があるか否かを示すラベルとから構成される。図１９の（ａ）は，患者が疫病に罹患して入院したラベル（罹患あり）が付される体調不良者の診療データである。図１９の（ｂ）は，入院しなかったラベル（罹患なし）が付される通常者の出勤簿データである。
【００８９】
　図１９に示すように，実施例２にかかる学習装置１００は，「６か月分の診療データ，ラベル（罹患あり）」と，「６か月分の診療データ，ラベル（罹患なし）」とを学習データとして予測モデルを学習する。学習装置１００は，学習後，ある人の６か月分の診療データから３か月以内に入院するか否かを予測する。なお，図１９内の網掛けは，診療データの要素の１つである発熱を示す。
【００９０】
　そして，学習装置１００は，実施例２においても，実施例１と同様に，重みの変更を実行する。具体的には，ラベル「罹患なし」が設定される入院期間明けの診療データの特徴と，ラベル「罹患あり」が設定される体調不良者の診療データの特徴とが類似することあるので，学習精度の劣化に繋がる。このため，実施例２においても，過去に入院したことがあるがすでに復帰している回復患者の入院期間明けの診療データに対して，通常よりも重みを小さく変更することで，学習への影響度を小さくする。
【００９１】
　ここで，図２０を用いて，入院期間と重みの設定について説明する。図２０は，入院期間の判定と重み設定を説明する図である。まず，図２０に示すように，診療データは，「患者Ｎｏ．，日付，曜日，症状，血圧，投薬」を要素とするデータである。「患者Ｎｏ．」は，患者を特定する情報であり，「日付」は，診察日であり，「曜日」は，診察した曜日である。「症状」は，患者の症状であり，例えば発熱，腹痛，悪寒，正常（異常がない状態）などである。「血圧」は，患者の血圧の測定値である。「投薬」は，患者に薬を投薬したか否かを示す情報である。なお，ここで示した要素は一例であり，例えば診察時刻，手術の有無，血液検査の結果など他の要素を用いることもできる。
【００９２】
　このような学習データのテンソル化に際して，学習装置１００は，各学習データが「入院期間」の前後のいずれに該当するかを判定する。図２０の例では，学習装置１００は，「2015年8月24日」から「2015年10月4日」までを「入院期間」として検出すると，入院開始の「2015年8月24日」より前に該当する学習データについては重みを「１」に設定し，入院終了の「2015年10月4日」より後の学習データについては重みを「０．５」に設定する。
【００９３】
　つまり，入院期間より前の入院前期間は，入院要因となる部分パターンであるコアテンソルとして抽出するのに重要と判定され，重みとして「１」を設定する。一方で，入院期間より後の入院後期間は，入院要因となる部分パターンであるコアテンソルとして抽出する対象としては重要ではないと判定し，重みとして「０．５」を設定する。このようにして，ラベル「罹患なし」が設定される入院期間明けに該当する学習データについては，テンソルデータの重みの一部を変化させる。」
第６　当審の判断
１　請求項１について
（１）発明の詳細な説明に記載された技術的意義について
　上記「第５」「１」のとおり，既往者の出勤簿データがノイズとなり，新規療養者の予測精度を低下させるとの課題を解決するために，上記「第５」「２」のとおり，学習装置が，ターゲットコアテンソルと，過去に入院経験があるが退院している回復患者の診療データヘの重み付けルールとを記憶する記憶部とを有し，学習装置が，前記患者が前記回復患者に該当する場合，前記重み付けルールにしたがって，前記診療データのいずれかの要素の重みを変更して前記テンソルデータを変更し，前記ターゲットコアテンソルと類似するように前記変更されたテンソルデータからコアテンソルを生成し，ディープテンソルを用いた学習器に前記コアテンソルを入力して教師有学習を実行し，これらの処理に，複数の要素から構成される患者の診療データと，前記患者が入院した経験がある体調不良者または前記患者が入院したことがない通常者かのいずれかを特定する罹患情報と，を含むデータ構造を用いるものである。そして，その効果は，上記「第５」「３」のとおり，予測精度の劣化を抑制することである。
　具体的には，上記「第５」「４」のとおり，実施例１として，データ構造について，学習データは，６か月ごとの出勤簿データと，その６か月以降から３か月以内に療養実績があるか否かを示すラベルとから構成される（【００１８】【００３７】）。そして，各学習データに対して，重み情報ＤＢ１０３に記憶される重み付けルールにしたがって重み（重み情報）が設定される（【００４８】）。
　療養区間と重みの設定について，療養期間より前の療養前期間は，療養要因となる部分パターンであるコアテンソル（予測に影響を与える部分パターン）として抽出するのに重要と判定され，重みとして「１」を設定する。一方で，療養期間より後の療養後期間は，療養要因となる部分パターンであるコアテンソルとして抽出する対象としては重要ではないと判定し，重みとして「０．５」を設定する。このようにして，既往者の療養期間後に該当する学習データについては，テンソルデータの重みの一部を変化させる（【００５０】【００５１】）。
　そして，学習処理の流れについて，ラベル「療養あり」及びラベル「療養なし」が付与される従業員の出勤簿データから生成されたテンソルデータは，互いに１年や２年などの長い期間で比較すると，異なるデータであるが，６か月間などの短期間Ｐの範囲内に注目すると，類似するデータまたは同じデータとなり，特徴が区別できない（【００６４】）。
　そこで，学習装置１００は，既往者かつ療養期間後の出勤簿データに対して，出勤簿データの日付，月度および出欠区分のうちの出欠区分の重みを０．５に変更して，出欠区分以外の重みを１．０とすることを，重み付けルールで設定する。このように，重みを変更することで，グラフ構造のエッジが変更され，結果としてテンソルデータを変更することになる（【００６３】【００６５】〜【００６８】）。そして，このように，重みを変更することで，出勤簿データ上では類似するデータであっても，異なるテンソルデータを生成することができる（【００６９】）。
　これにより，重み変更前後で，主成分方向が異なる別々のコアテンソルが抽出され，類似する出勤簿データであっても，重みを変更することにより，異なるコアテンソルの抽出が可能となり，予測モデルの精度低下を抑制できるとの効果を奏するものである（【００７１】）。
　そして，実施例２として，データ構造を「出勤簿データ」に限定せず，「医療用の診療時データ」などに用いることができるとするものである（【００８６】〜【００９３】）。
（２）請求項１に係る発明の構成について
ア　請求項１のデータ構造は，「患者の診療データ」と，診療データの「所定期間」ごとを教師有学習の説明変数である１つの学習データとし，各学習データに対して設定された「正解情報」と，学習データ毎に設定される「重み情報」とからなるものである。
イ　学習装置は，「重み情報」と重み付けルールとにしたがって，学習データのいずれかの要素の重みを変更することで，重みを変更する前の学習データから生成された元のテンソルデータの形状を変化させたテンソルデータにテンソルデータを変更し，形状が変化されたテンソルデータからコアテンソルを生成し，学習器に生成されたコアテンソルを入力し，学習データを用いた学習処理を行う。
ウ　これにより，学習データが類似又は同じであっても，予測モデルの精度低下を抑制できるとの効果を奏するものである。
エ　このように，請求項１のデータ構造は，「所定期間」ごとの学習データのいずれかの要素に対する「重み情報」を有する構成であり，この「重み情報」によって，学習データが類似又は同じであっても，予測モデルの精度低下を抑制できるとの効果を奏するものである。
　そして，請求項１のデータ構造の「重み情報」は，所定期間ごとの学習データ毎に設定される，学習データのいずれかの要素の重みであり，学習装置が実行する，学習データに基づくテンソルデータの生成処理において，テンソルデータの形状の変化を規定するものであるから，プログラムに準ずるものである。
　そうすると，請求項１のデータ構造は，学習装置に提供されるデータ要素の内容を単に特定するにとどまるものではないから，人為的取決めとはいえず，自然法則を利用した「発明」に該当する。
（３）小括
　以上のとおりであるから，請求項１は，特許請求の範囲の記載や願書に添付した明細書の記載及び図面に開示された，「特許を受けようとする発明」が前提とする技術的課題，その課題を解決するための技術的手段の構成，その構成から導かれる効果等の技術的意義に照らして，全体として考察した結果，データ構造の発明の本質が，人為的な取決め自体などに向けられているとはいえず，上記「発明」に該当するものである。
２　請求項２〜６について
　請求項１を引用する請求項２〜６についても，請求項１の「データ構造」を含むものであり，それにより，予測モデルの精度低下を抑制できるとの効果を奏するものである。
　よって，請求項２〜６についても，特許請求の範囲の記載や願書に添付した明細書の記載及び図面に開示された，「特許を受けようとする発明」が前提とする技術的課題，その課題を解決するための技術的手段の構成，その構成から導かれる効果等の技術的意義に照らして，全体として考察した結果，データ構造の発明の本質が，人為的な取決め自体に向けられているとはいえず，上記「発明」に該当するものである。
３　原査定について
　令和２年１２月４日付け手続補正書による補正により，原査定の理由は解消した。
第７　むすび
　以上のとおり，請求項１〜６に係る発明は，「発明」に該当する。
　したがって，原査定の理由及び当審の理由によっては，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。