【事件の表示】
　特願２０１９−２２４０２１「情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和　３年　６月１７日出願公開、特開２０２１−　９３０３５、請求項の数（８）〕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、令和元年１２月１１日を出願日とする出願であって、令和２年３月３日付けで拒絶理由が通知され、同年４月１０日に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２６日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年８月３日に拒絶査定不服審判の請求がなされると同時に手続補正（以下、「本件補正」という。）がなされ、同年１０月２６日に前置報告がなされたものである。
第２　原査定の概要
　原査定（令和２年６月２６日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。
　この出願の請求項１−８に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、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（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。
　
引用文献等一覧
１．特開２０１７−１６３５４号公報
２．特開２０１８−１５６２９５号公報（周知技術を示す文献）
第３　本件補正について
　本件補正は、請求項１、６に、予測の際に参照する価格として「前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格」を追加する補正であって、「前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格」を参照して予測することは、当初明細書の段落【００６２】に記載されているから、本件補正は、新規事項を追加するものではなく、特許法第１７条の２第３項及び同第４項に規定する要件に違反するものではない。
　そして、本件補正は、特許法第１７条の２第５項第２号に掲げる特許請求の範囲の減縮を目的とするものであり、「第４　本願発明」から「第６　対比・判断」までに示すように、補正後の請求項１−８に係る発明は、独立特許要件を満たすものである。
第４　本願発明
　本願の請求項１−８に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」−「本願発明８」という。）は、本件補正後の特許請求の範囲の請求項１−８に記載された事項により特定されるものであり、そのうち、本願発明１は、以下のとおりである。
　「共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、
　予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の中古販売の成約が想定される予測対象時における予測価格を予測する予測部と、
　を備え、
　前記予測モデルは、
　　前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記予測価格とを、
　　前記共同住宅を示す共同住宅情報と、前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格とを参照して、前記第１の住戸の新築価格と、前記第２の住戸の新築価格との大小関係を維持して予測するよう学習されている、
　ことを特徴とする情報処理装置。」
　本願発明２−５は、本願発明１を減縮した発明である。
　本願発明６は、本願発明１における予測モデルの学習を行う学習部を備えた情報処理装置に関する発明である。
　本願発明７は、本願発明１に対応する情報処理方法の発明である。
　本願発明８は、本願発明１〜６の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該情報処理装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラムの発明である。
第５　引用文献、引用発明等
１　引用文献１について
（１）引用文献１に記載されている事項
　原査定の拒絶の理由で引用された本願の出願日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である、特開２０１７−１６３５４号公報（平成２９年１月１９日出願公開。以下「引用文献１」という。）には、図面とともに、次の記載がある。下線は、注目箇所に当審が付与した。
「【技術分野】
【０００１】
　
本発明は、マンション等の集合住宅における不動産物件の中古販売価格を算定するためのシステム、同システムの動作方法および同システムを動作させるためのプログラムなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
　不動産の中古物件を取引する際、当該物件の販売価格を算定するにあたっては不動産業者や不動産鑑定士などの専門家に取引価格の参考値の値づけを依頼するのが通常である。不動産業者らは自らの知見に基づいて妥当と思われる価格を算定算出し、不動産物件の所有者もしくは取得希望者に対して提示する。
　ここで
上記専門家による取引価格の参考値の値付けは、その経験やノウハウなど主観的要素によりなされることもあり、その算定方法が不明確なため取引当事者双方にとり適正な取引価格であるのかについての信頼性が十分でないことがあった。
「【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
　しかしながらこれらの技術はいずれも、
部屋の広さや周辺環境、修繕履歴や築年数などの情報を数値化して評価可能としている点において情報の客観化を図っているものの、これらの情報をどのように数値化するかという点においてやはり評価者の恣意的・主観的な判断が含まれる点において従来技術の抱える課題を克服できてはいなかった。
これらの従来技術を用いたとしても、不動産所有者あるいは購買希望者が心から信頼できる不動産物件の取引価格を算出し提示できているとは言い難かった。
「【発明の効果】
【０００６】
　主に上記のような構成をとる本発明を採用することによって、
集合住宅における不動産物件の中古販売価格を算定するルールを客観的に示すことが可能になり、よって不動産取引を行う当事者にとり当該透明性の優れた算定ルールに基づいて算定された信頼性の高い取引価格を提示することが可能になる。
「【００２６】
　（算定ルールのバリエーションその３）
　また、算定ルールｂとは別に、
算定住戸と同じ間取りの売約済住戸のデータベースからの選択を算定ルールの内容としてもよい
【００２７】
　同じ間取りかどうかは、算定ルール適用対象情報に含まれる間取りの情報を取得して判断する。
図４に示した例の場合であれば、売約済住戸のうち算定住戸である１７０２号室と同じ２ＬＤＫである１８０２号室と１９０２号室がまず抽出され、そのうち最も直近で取引が行われた１８０２号室が算定に用いる売約済住戸として選択される。
「【００４４】
＜具体的な構成＞
　図９は、本実施形態の中古販売価格算定システムを一の装置にて実現した場合の機能的な各構成をハードウェアとして実現した際の構成の一例を示す概略図である。これらの図を利用して、それぞれのハードウェア構成部の働きについて説明する。
中古販売価格算定システムは
「ＣＰＵ」０９０１
「記憶装置（記憶媒体）」０９０２
「メインメモリ」０９０３
「入力インターフェース」０９０４
「ネットワークインターフェース」０９０６
を備え
入出力インターフェースを介して、例えば「タッチパネル」０９１４
と、
ネットワークインターフェースを介して算定住戸の所有者の管理する端末である「所有者端末」０９１６や不動産事業者等の管理する端末である「外部端末」０９２６などの外部周辺装置と情報の送受信を行う。
【００４５】
（算定ルール保持部の具体的な構成）
　
算定ルール保持部
【００４６】
（
算定部
　コンピュータプログラムとコンピュータハードウェアにより構成され、
ＣＰＵが記憶装置から「算定プログラム」０９２０をメインメモリに読み出して実行し、メインメモリに格納されている算定ルールを読み出すとともに、売約済住戸の新築時売出価格と算定住戸の新築時売出価格の関係と、前記売約済住戸の中古売買価格の各情報を読み出して算定住戸の中古販売価格を算定し
【００４７】
　なお、算定ルール保持部にて複数の算定ルールを保持している場合には、算定プログラムの実行に際して算定ルール選択サブプログラムを実行し、読みだされた算定ルールのなかから一又は複数の算定ルールを選択し、選択した算定ルールを用いて算定住戸の中古販売価格を算定し、算定結果をメインメモリの所定のアドレスに格納する。
【００４８】
＜処理の流れ＞
　図１０は、本実施形態の中古販売価格算定システムにおける処理の流れの一例を示す図である。まずステップＳ１００１では、算定住戸の中古販売価格を算定するかどうかを判断し、算定するとの判断結果である場合にのみステップＳ１００２に移行する。算定しないとの判断結果であれば、その後の処理は行わない。
ステップＳ１００２では、算定集合住宅を識別するマンションＩＤを入力し、続いてステップＳ１００３にて算定住戸の住戸ＩＤを入力する。その後ステップＳ１００４では算定住戸の新築時売出価格を取得する。
　
次にステップＳ１００５では同一算定住戸内の住戸のなかに売約済住戸があるか否かを判断する処理を行う。
中古取引ＩＤが記録されている住戸がある、すなわち売約済住戸があるとの判断結果が出た場合にはステップＳ１００６に移行し、そうでない場合にはその後の処理を行わない。
　
ステップＳ１００６では中古取引実績のある住戸（売約済住戸）の住戸ＩＤを取得する。
　
ステップＳ１００７では、ステップＳ１００６で取得した住戸ＩＤと関連付けられた新築時売出価格及び中古販売価格を取得し、ステップＳ１００８では算定ルールを取得する。
　
ステップＳ１００９では、取得した算定ルールに基づいて算定住戸の中古販売価格を算定する。
「【００５３】
　なお、本実施形態において中古販売価格を算定する場合は、売出価格比「を用いて」いればよく、これは売出価格比「により」中古販売価格を算定する場合と区別される。すなわち、売出価格比を用いていれば、
さらにこの値に所定の係数（例えばｋ）を乗じたり、所定数（例えばα）を加除したりする算定処理を対比ルールの内容としてもよい。
【００５４】
　［式２］
【００５５】
　上記［式２］について、
通常は係数ｋは１であり加除すべき所定数αはゼロである。ただし、不動産取引市場の相場が急激に変動しているような場合にはｋに具体的な数値を代入することがある。また、算定住戸及び／又は売約済住戸特有の取引材料（備えつけの家具の有無、リフォームの必要性の有無等）がある場合などには所定数αを加除する。
「【００７８】
　
「時期ルール保持手段」１５１１は、時期情報取得手段が取得した時期情報を用いて算定住戸の中古販売価格又は／及び中古販売価格の坪単価を算定するルールである時期ルールを保持するように構成されている。
売約済住戸の中古販売価格と、公開された不動産販売価格に関する指数または指標を用いて売約済住戸の現在時点において想定される販売価格である想定販売価格を算出し、算出された想定販売価格と、売約済住戸の新築時売出価格と算定住戸の新築時売出価格の関係とに基づいて算定住戸の中古販売価格を算定することが考えられる。
【００７９】
　より具体的には、前年同月における不動産価格をもとに算出される不動産価格指数を用いてひと月ごとの指数を算出し（以下、この指数のことを「月単位価格指数」という）、当該月単位価格指数を用いて算定月（現在時点）における想定販売価格を算定する。例えば、算定月、すなわち現在時点が属する月に取得した不動産価格指数が９７．６（前年比マイナス２．４％の価格下落を意味する）とされた場合には、この値をひと月あたり換算（（９７．６−１００）÷１２）した値であるマイナス０．２を月単位価格指数とする。この値はつまり、月あたり０．２％の価格下落を意味している。
　
その後は想定販売価格を用いて実施形態１または２で説明したような算定ルールに基づき算定住戸の中古販売価格を算定する。
「【００８１】
　
以上の一例について図１６を用いて詳しく説明する。
　
同図のうち（ａ）には売約済住戸である１８０２号室の新築時売出価格（Ａ１、５５３０万円）と売約時（２０１４年９月）における中古売買価格（Ｂ１、５２００万円）、そして売約の３か月後の現在時点（２０１４年１２月と仮定）における想定販売価格（Ｂ´１）とが示されている。想定販売価格は、中古販売価格に対し、前記月単位価格指数（Ｖとする）に売約時から現在時点までの経過月数（ｍとする）を乗算した割合だけ増減した価格であり以下の式のように表すことができる。
【００８２】
［式３］
【００８３】
　そして上記例において算出された月単位価格指数（Ｖ＝マイナス０．２）を［式２］に代入すると、Ｂ´１は、５２００万円×（１−０．２×３／１００）＝５１６８．８万円と算定される。
【００８４】
　次に図１６のうち（ｂ）は算定住戸である１７０２号室の新築時売出価格（Ａ２、５３８０万円）が示されている。同グラフにおいては、
図１６（ａ）で算出された想定販売価格Ｂ´１を用いて算定住戸の中古販売価格Ｂ２を算定する。なお、ここで時期ルールは、対比ルールとの比較において、売約済住戸の中古販売価格（Ｂ１）に代えて売約済住戸の現在時点における想定販売価格（Ｂ´１）を用いる。すなわち以下の式を用いる。
【００８５】
［式４］
【００８６】
　
この［式３］にこれまでの例で挙げた各値を代入することで算定住戸の中古販売価格を算定する。このときｋ＝１、α＝ゼロであれば、５３８０万円／５５３０万円×５１６８．８万円≒５０２８．６０万円が算定住戸の中古販売価格として算定される。
」
「【図４】
」
「【図９】
」
「【図１０】
」
「【図１６】
」
（２）引用文献１に記載された発明
　上記（１）の摘記事項から、引用文献１には、次の技術的事項が記載されている。
ア　引用文献１に記載の技術は、マンション等の集合住宅における不動産物件の中古販売価格を算定するためのシステムであって（【０００１】）、従来は、専門家による取引価格の参考値の値付けが、その経験やノウハウなど主観的要素によりなされることもあり、その算定方法が不明確なため取引当事者双方にとり適正な取引価格であるのかについての信頼性が十分でないという問題、部屋の広さや周辺環境、修繕履歴や築年数などの情報を数値化して評価可能として情報の客観化を図っても、これらの情報をどのように情報化するかという点において評価者の恣意的・主観的な判断が含まれるという問題、不動産所有者あるいは購買希望者が心から信頼できる不動産物件の取引価格を算出し提示できるとは言い難かったという問題を、客観的に示すことが可能な算定ルールに基づいて集合住宅における不動産物件の中古販売価格を算定する中古販売価格算定システムを提案することによって解決することを目的としたものである（【０００２】、【０００４】、【０００６】）。
　してみると、引用文献１に記載の中古販売価格算定システムは、算定ルールに基づいて集合住宅における不動産物件の中古販売価格を算定する中古販売価格算定システムである。
イ　引用文献１に記載の中古販売価格算定システムは、Ａマンション内の算定住戸１７０２号室と、同じＡマンション内で同じ間取りの売約済住戸１８０２号室を算定に用いる売約済住戸として選択する（【００２６】、【００２７】、図４）。
ウ　引用文献１に記載の中古販売価格算定システムの算定部の具体的な構成は、ＣＰＵ０９０１、記憶装置０９０２及びメインメモリ０９０３を備え（【００４４】、図９）、前記ＣＰＵ０９０１は、記憶装置から算定プログラムをメインメモリに読み出して実行し、メインメモリに格納されている算定ルールを読み出すとともに、売約済住戸の新築時売出価格と算定住戸の新築時売出価格の関係と、前記売約済住戸の中古販売価格の各情報を読み出して算定住戸の中古販売価格を算定するものである（【００４６】）。
　してみると、引用文献１には、算定ルールを用いて、算定住戸の中古販売価格を算定する算定部が記載されている。
エ　引用文献１に記載の中古販売価格算定システムは、入力インターフェース０９０４、ネットワークインターフェース０９０６を備え（【００４４】、図９）、算定集合住宅を識別するマンションＩＤを入力し（ステップＳ１００２）、続いて算定住戸の住戸ＩＤを入力し（ステップＳ１００３）、その後算定住戸の新築時売出価格を取得し（ステップＳ１００４）、次に同一算定住戸内の住戸のなかに売約済住戸があるか否かを判断し（ステップＳ１００５）、売約済住戸があるとの判断結果が出た場合には、中古取引実績のある住戸（売約済住戸）の住戸ＩＤを取得し（ステップＳ１００６）、ステップＳ１００６で取得した住戸ＩＤと関連付けられた新築時売出価格及び中古販売価格を取得し（ステップＳ１００７）、算定ルールを取得し（ステップＳ１００８）、取得した算定ルールに基づいて算定住戸の中古販売価格を算定する（ステップＳ１００９）（【００４８】、図１０）。
　ここで、前記入力インターフェース０９０４や前記ネットワークインターフェース０９０６は、入出力インターフェースを介して、例えば「タッチパネル」０９１４と、また、ネットワークインターフェースを介して算定住戸の所有者の管理する端末である「所有者端末」０９１６や不動産事業者等の管理する端末である「外部端末」０９２６などの外部周辺装置と情報の送受信を行うのであるから（【００４４】）、前記中古販売価格算定システムに対する前記マンションＩＤ及び前記住戸ＩＤの入力は、前記入力インターフェース０９０４や前記ネットワークインターフェース０９０６を介して行われる。
　また、同じマンションは、同じマンションＩＤを付与されるから、上記イの算定住戸１７０２号室と売約済住戸１８０２号室とは、同じ算定集合住宅内にある。
オ　引用文献１に記載の中古販売価格算定システムは、時期ルールに基づいて、売約済住戸の中古販売価格と、公開された不動産販売価格に関する指数または指標を用いて売約済住戸の現在時点において想定される販売価格である想定販売価格を算出し、その後、当該想定販売価格を用いて、算定ルールに基づき算定住戸の中古販売価格を算定する（【００７８】、【００７９】）。
　してみると、引用文献１の前記想定販売価格は、前記売約済住戸の売約された時の中古販売価格と、公開された不動産販売価格に関する指数を用いる時期ルールに基づいて算出する。
カ　引用文献１に記載の中古販売価格算定システムの算定ルールは、売約済住戸１８０２号室の新築時売出価格をＡ１、売約された時の中古販売価格をＢ１、売約の後の現在時点における想定販売価格をＢ´１、前年同月における不動産価格をもとに算出される不動産価格指数を用いて算出されたひと月ごとの指数である月単位価格指数をＶ、売約時から現在時点までの経過月数をｍとしたとき、前記想定販売価格Ｂ´１は、
［式３］
で表され（【００８１】、【００８２】、図１６（ａ））、通常は１であるが、不動産取引市場の相場が急激に変動しているような場合に具体的な数値を代入することがある係数をｋ、算定住戸及び／又は売約済住戸特有の取引材料（備えつけの家具の有無、リフォームの必要性の有無等）がある場合などに加除する所定数をα（【００５３】、【００５５】）、算定住戸１７０２号室の新築時売出価格をＡ２、現在時点における中古販売価格をＢ２としたとき、前記中古販売価格Ｂ２は、
［式４］
で表される（【００８４】、【００８５】、図１６（ｂ））。
　ここで、式３及び図１６（ａ）によれば、売約済住戸１８０２号室の現在時点における想定販売価格Ｂ´１は、売約された時の中古販売価格Ｂ１を参照して算定する。
　また、式４及び図１６（ｂ）によれば、算定住戸１７０２号室の現在時点における中古販売価格Ｂ２は、算定住戸１７０２号室の新築時売出価格Ａ２と売約済住戸１８０２号室の新築時売出価格Ａ１との比を係数として売約済住戸１８０２号室の現在時点における想定販売価格Ｂ´１に比例して算定されることから、算定住戸１７０２号室の現在時点における中古販売価格Ｂ２と売約済住戸１８０２号室の現在時点における想定販売価格Ｂ´１とは、算定住戸１７０２号室の新築時売出価格と売約済住戸１８０２号室の新築時売出価格との大小関係を維持して算定する。
　上記ア〜カを総合すると、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。
　「算定ルールに基づいて集合住宅における不動産物件の中古販売価格を算定する中古販売価格算定システムであって、
　算定ルールを保持する算定ルール保持部と、
　保持されている算定ルールに基づいて、算定住戸１７０２号室の現在時点の中古販売価格Ｂ２を算定する算定部と、
　算定集合住宅を識別するマンションＩＤ及び前記算定集合住宅に含まれる算定住戸の住戸ＩＤを入力することを介する入力インターフェース０９０４やネットワークインターフェース０９０６と、
　を備え、
　前記算定部は、
　前記算定住戸１７０２号室の前記現在時点における前記中古販売価格Ｂ２を、前記算定集合住宅内の前記算定住戸と同じ間取りで選択した売約済住戸１８０２号室について、前記売約済住戸１８０２号室の売約された時の中古販売価格Ｂ１と公開された不動産販売価格に関する指数Ｖとを用いる時期ルールに基づいて算出された前記現在時点における想定販売価格Ｂ´１に対して、前記算定住戸１７０２号室の新築時売出価格Ａ２と前記売約済住戸１８０２号室の新築時売出価格Ａ１との大小関係を維持して算定する
　中古販売価格算定システム。」
２　引用文献２について
（１）引用文献２に記載されている事項
　原査定の拒絶の理由で引用された本願の出願日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である、特開２０１８−１５６２９５号公報（平成３０年１０月４日出願公開。以下「引用文献２」という。）には、図面とともに、次の記載がある。
「【背景技術】
【０００２】
　従来、インターネットを介した情報提供サービスの技術が知られている。このような
情報提供サービスの一例として、販売や賃貸等の取引対象となる不動産の不動産情報を提供するサービスが知られている。
「【００２３】
　また、情報検索装置１００は、利用者Ｕが物件を所有している場合は、物件を売却した際の価格を物件価格として推定する。例えば、
情報検索装置１００は、物件の検索サイト等、物件広告を提供する機能を有するとともに、各物件の立地、間取り、広さ、築年数、リフォームの有無等、各種物件に関する情報と物件の売却価格との関係性を所定の学習モデルに学習させる。そして、情報検索装置１００は、学習モデルを用いて、利用者Ｕが有する物件に関する各種の情報に基づいて、利用者Ｕが有する物件の価格を推定する。
（２）引用文献２に記載された技術的事項
　上記（１）の摘記事項から、引用文献２には、次の技術的事項が記載されている。
　「不動産情報を提供するサービスにおいて、各物件の立地、間取り、広さ、築年数、リフォームの有無等、各種物件に関する情報と物件の売却価格との関係性を所定の学習モデルに学習させ、当該学習モデルを用いて、利用者が有する物件に関する各種の情報に基づいて、利用者が有する物件の価格を推定すること。」
３　引用文献３について
（１）引用文献３に記載されている事項
　前置報告書において、周知技術を示す文献として引用された本願の出願日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文献である、特許第６５４８８０５号公報（令和元年７月２４日発行。以下「引用文献３」という。）には、図面とともに、次の記載がある。
「【技術分野】
【０００１】
　本発明は、不動産物件に関する情報を処理する物件情報処理装置等に関するものである。」
「【００３４】
　物件情報格納部１１１は、１または２以上の物件情報が格納される。物件情報は、不動産物件に関する情報である。
不動産は、例えば、マンション、アパート等の集合住宅、戸建て等である
【００３５】
　
物件情報は、通常、２以上の属性値を有する。
物件情報は、物件の位置を特定する位置情報を有しても良い。
【００３６】
　物件情報が有する２以上の属性値は、例えば、物件の種類を示す種類情報を含む。種類情報は、例えば、中古住宅を示す情報（例えば、「中古」）、または新築物件を示す情報（例えば、「新築」）である。
【００３７】
　
物件情報が有する２以上の属性値は、
住宅種類情報を含む。住宅種類情報は、住宅の構成の種類を示す情報である。住宅種類情報は、例えば、集合住宅を示す情報、
【００３８】
　
物件情報が有する２以上の属性値は、
売出価格情報
成約価格情報
査定価格情報
築年数情報
物件中古値上率情報
補正後物件中古値上率情報
平均下落率情報
【００３９】
　
売出価格情報は、売り出し価格を特定する情報である。
【００４０】
　
成約価格情報は、成約価格を特定する情報である。
【００４１】
　
査定価格情報は、査定価格を特定する情報である。
処理部１３は、例えば、売出価格情報、定期期間賃料情報、表面利回情報、儲かり確率情報、物件中古値上率情報、補正後物件中古値上率情報、補正後駅中古値上率情報、補正後行政区中古値上率情報、補正後物件中古値上率前年度比情報、補正後駅中古値上率前年度比情報、補正後行政区中古値上率前年度比情報、将来換算含み益情報、住戸比較割安感情報、物件価格前年度比情報、駅前年度比情報、行政区前年度比情報のうち１以上の属性値をパラメータとする増加関数により算出し査定価格情報を取得する。
【００４２】
　また、処理部１３は、例えば、物件情報が有する２以上の属性値を用いて構成されるベクトルに最も近いベクトルと対になる査定価格情報を対応表から取得しても良い。かかる場合、対応表は、２以上の属性値を用いて構成されるベクトルと査定価格情報との対である２以上の対応情報を有するテーブルである。また、この対応表および後述する対応表は、例えば、格納部１１に格納されている、とする。
【００４３】
　また、
処理部１３は、例えば、物件情報が有する２以上の属性値を用いて構成されるベクトルと査定価格とを機械学習のアルゴリズムにより学習し、学習器を構成し、かかる学習器に、査定対象の物件の物件情報が有する２以上の属性値を用いて構成されたベクトルを機械学習のアルゴリズムにより適用し、査定価格情報を取得する。
機械学習において、予測する場合、機械学習の関数に学習器と入力となる情報群（例えば、２以上の属性値を用いて構成されたベクトル）とを引数として与えると、予測された情報（例えば、査定価格情報）が得られる。
「【００６８】
　
築年数情報は、築年数を特定する情報である。
【００６９】
　
物件中古値上率情報は、不動産物件の新築時からの中古の値上がり率を特定する情報である。
【００７０】
　処理部１３は、例えば、予め決められた演算式を用いて中古値上がり率を算出しても良い。予め決められた演算式は、例えば、「物件中古値上率＝（中古の成約価格−過去に新築分譲されたマンションの住戸別新築時の価格）／中古成約価格」である。
【００７１】
　補正後物件中古値上率情報は、分譲年で補正した新築時からの中古の値上がり率を特定する情報である。補正後物件中古値上率情報は、例えば、当該値上がり率そのもの、当該値上がり率のランクを特定する情報である。補正後物件中古値上率情報は、例えば、図示しないサーバから受信した情報、またはユーザが入力し、受付部１２が受け付けた情報である。なお、
処理部１３は、例えば、物件の分譲年ごとに、２以上の物件の物件中古値上率情報の平均値を算出し、基準の分譲年の物件中古値上率情報の平均値と、当該物件の分譲年の物件中古値上率情報の平均値との差異を算出し、当該差異を用いて、特定の物件の中古値上率情報を補正して（例えば、差異を加算する、または差異に係数を乗じて加算する等）、当該物件の補正後物件中古値上率情報を算出する。
【００７２】
　また、処理部１３は、例えば、演算式「補正後物件中古値上率／築年数」を取得し、当該取得した情報を用いた属性値を取得しても良い。かかる属性値は、えば、「補正後物件中古値上率／築年数−２％」である。」
「【００９８】
　
平均下落率情報は、物件価格の単位期間の価格の平均下落率を特定する情報である。
【００９９】
　処理部１３は、例えば、対象となる２以上の各物件の特定期間前の価格と現在の価格とを取得し、当該２つの価格を用いて、下落率を算出し、当該下落率の平均値を算出する。
対象となる２以上の各物件の範囲は、例えば、同一のマンション内であるが、その範囲は問わない
（２）引用文献３に記載された技術的事項
　上記（１）の摘記事項から、引用文献３には、次の技術的事項が記載されている。
　「集合住宅等の不動産物件に関する情報を処理する物件情報処理装置において、
　物件情報が有する２以上の属性値を用いて構成されるベクトルと査定価格とを機械学習のアルゴリズムにより学習し、学習器を構成し、かかる学習器に、査定対象の物件の物件情報が有する２以上の属性値を用いて構成されたベクトルを機械学習のアルゴリズムにより適用し、査定価格情報を取得し、
　前記物件情報が有する前記属性値としては、例えば、物件の位置を特定する位置情報、集合住宅を示す情報、売出価格情報、成約価格情報、査定価格情報、築年数情報、物件中古値上率情報、補正後物件中古値上率情報、平均下落率情報などがあり、
　このうち、査定価格情報は、例えば、売出価格情報、定期期間賃料情報、表面利回情報、儲かり確率情報、物件中古値上率情報、補正後物件中古値上率情報、補正後駅中古値上率情報、補正後行政区中古値上率情報、補正後物件中古値上率前年度比情報、補正後駅中古値上率前年度比情報、補正後行政区中古値上率前年度比情報、将来換算含み益情報、住戸比較割安感情報、物件価格前年度比情報、駅前年度比情報、行政区前年度比情報のうち１以上の属性値をパラメータとする増加関数により算出することも可能であり、
　物件中古値上率情報は、不動産物件の新築時からの中古の値上がり率を特定する情報であり、
　補正後物件中古値上率情報は、物件の分譲年ごとに、２以上の物件の物件中古値上率情報の平均値を算出し、基準の分譲年の物件中古値上率情報の平均値と、当該物件の分譲年の物件中古値上率情報の平均値との差異を算出し、当該差異を用いて、特定の物件の中古値上率情報を補正して（例えば、差異を加算する、または差異に係数を乗じて加算する等）、当該物件の補正後物件中古値上率情報を算出し、
　平均下落率情報は、対象となる２以上の各物件の特定期間前の価格と現在の価格とを取得し、当該２つの価格を用いて、下落率を算出し、当該下落率の平均値を算出し、対象となる２以上の各物件の範囲は、例えば、同一のマンション内であるが、その範囲は問わないものである。」
第６　対比・判断
１　本願発明１について
（１）　対比
　本願発明１と引用発明を、以下で対比する。
ア　引用発明の「中古販売価格算定システム」は、算定ルールに基づいて、集合住宅における不動産物件の中古販売価格を算定するものであるから、本願発明１の「共同住宅に含まれる住戸を特定」し、「予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の中古販売の成約が想定される予測対象時における予測価格を予測する」「情報処理装置」とは、具体的な処理の内容は別にして、「情報処理装置」という点で共通する。
イ　引用発明の「算定集合住宅を識別するマンションＩＤ及び前記算定集合住宅に含まれる算定住戸の住戸ＩＤを入力することを介する入力インターフェース０９０４やネットワークインターフェース０９０６」は、算定集合住宅を特定するマンションＩＤ及び当該マンションに含まれる住戸を特定する住戸ＩＤを、中古販売価格算定システムに入力することを介するインターフェースであるから、本願発明１における「共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得部」に相当する。
ウ　引用発明の「前記算定ルールに基づいて、算定住戸１７０２号室の現在時点の中古販売価格Ｂ２を算定する算定部」が行う算定について、上記イでの検討を参照すると、「算定住戸１７０２号室」は、「入力情報」によって示され、「現在時点の中古販売価格Ｂ２」は、算定部により算定されるから、具体的な時点としては異なるものの、本願発明１における「予測対象時における予測価格」と共通する。よって、引用発明における「算定部」が行う「中古販売価格Ｂ２の算定」は、具体的な算定手法は異なるものの、本願発明１における「予測部」が行う「予測価格を予測する」ことと共通する。
　また、引用発明の「算定ルールに基づいて、」「中古販売価格Ｂ２を算定する」ことと、本願発明１の「予測モデルを用いて、」「予測価格を予測する」こととは、モデルが異なるものの、何らかの「予測」によって、「予測価格を予測する」という点で共通する。
　してみると、引用発明の「前記算定ルールに基づいて、算定住戸１７０２号室の現在時点の中古販売価格Ｂ２を算定する算定部」と本願発明１の「予測モデルを用いて、前記入力情報が示す住戸の中古販売の成約が想定される予測対象時における予測価格を予測する予測部」とは、前記入力情報が示す住戸の予測対象時における予測価格を予測する予測部という点で共通する。
エ　引用発明における「算定住戸１７０２号室の前記現在時点における前記中古販売価格Ｂ２」は、上記ウで検討したように、具体的な時点としては異なるものの、本願発明１における「前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格」と共通する。
オ　引用発明における「前記算定集合住宅内の前記算定住戸と同じ間取りで選択した売約済住戸１８０２号室」は、算定住戸と同じ間取りであるため選択されているから、本願発明１における「前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸」に相当する。
カ　引用発明における「前記算定集合住宅内の前記算定住戸と同じ間取りで選択した売約済住戸１８０２号室について、前記売約済住戸１８０２号室の売約された時の中古販売価格Ｂ１と公開された不動産販売価格に関する指数Ｖとを用いる時期ルールに基づいて」「前記現在時点における想定販売価格Ｂ´１」を「算出」することは、上記ウ及びオでの検討を参照すると、具体的な時点及び具体的な算出方法は異なるものの、本願発明１と「前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記予測価格」を「前記第２の住戸の」「前記予測対象時以前における中古販売の成約価格」を「参照して」「予測する」点で共通する。
キ　引用発明における「前記算定住戸１７０２号室の前記現在時点における中古販売価格Ｂ２」を、「前記売約済住戸１８０２号室の」「想定販売価格Ｂ´１に対して、前記算定住戸１７０２号室の新築時売出価格Ａ２と前記売約済住戸１８０２号室の新築時売出価格Ａ１との大小関係を維持して算定する」ことは、本願発明１における「第１の住戸の前記予測価格」に関していえば、本願発明１における「第１の住戸の前記予測価格」と「第２の住戸の前記予測価格とを、」「前記第１の住戸の新築価格と、前記第２の住戸の新築価格との大小関係を維持して予測する」ことに相当する。
（２）一致点及び相違点
　以上のことから、本願発明１と引用発明との一致点及び相違点は、次のとおりである。
＜一致点＞
　「共同住宅に含まれる住戸を特定する入力情報を取得する入力情報取得部と、
　前記入力情報が示す住戸の予測対象時における予測価格を予測する予測部と、
　を備え、
　前記予測は、
　　前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記予測価格とを、
　　前記第２の住戸の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格を参照して、前記第１の住戸の新築価格と、前記第２の住戸の新築価格との大小関係を維持して予測する、
　情報処理装置。」
＜相違点１＞
　「予測部」における「予測価格を予測する」「予測対象時」が、本願発明１では、「前記入力情報が示す住戸の中古販売の成約が想定される」時であるのに対し、引用発明では、「現在時点」である点。
＜相違点２＞
　本願発明１は、「第１の住戸の前記予測価格」と「第２の住戸の前記予測価格」とが、同じ「予測モデル」を用いて予測された価格であるのに対し、引用発明では、算定ルールと時期ルールという異なるルールによって算定された価格である点。
＜相違点３＞
　本願発明１は、「予測部」において、「予測モデル」を用いており、「前記予測モデルは、前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の前記予測価格とを、前記共同住宅を示す共同住宅情報と、前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格とを参照して、」「予測するよう学習されている」のに対し、引用発明では、予測部において、算定ルールを用いており、前記算定ルールに共同住宅情報を使用しておらず、第１の住戸の予測対象時以前における中古販売の成約価格を参照せず、学習も行わない点。
（３）相違点についての判断
　事案に鑑みて、相違点３を先に検討する。
　引用文献２には、第４　２（２）に記載されているように「不動産情報を提供するサービスにおいて、各物件の立地、間取り、広さ、築年数、リフォームの有無等、各種物件に関する情報と物件の売却価格との関係性を所定の学習モデルに学習させ、当該学習モデルを用いて、利用者が有する物件に関する各種の情報に基づいて、利用者が有する物件の価格を推定すること。」という技術的事項が記載されており、物件の価格の推定を、本願発明のように、「共同住宅情報」に相当する「各物件の立地」、「築年数」を使用して学習を行った「学習モデル」を用いて行うことは記載されているものの、上記相違点３に係る構成のように、予測モデルが、前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の予測価格とを、前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格を参照して、予測するよう学習されていることは記載されていない。
　引用発明に引用文献２に記載された上記技術事項を組み合わせた場合を検討すると、引用発明の第１の住戸の予測価格を算定する算定ルールに代えて、引用文献２の予測モデルを用いて予測することは想到可能であるが、当該予測モデルは、物件の立地、間取り、広さ、築年数、リフォームの有無等、各種物件に関する情報と物件の売却価格との関係性を学習しているものであるため、本願発明１とは学習に利用する情報が「共同住宅情報」については共通するものの、それ以外の情報について異なる。また、第２の住戸の予測価格を同じ予測モデルを用いて予測することや、学習に第１の住戸の予測対象時以前における中古販売の成約価格を参照することも、引用発明及び引用文献２にはない構成である。したがって、引用発明に引用文献２に記載された上記技術事項を組み合わせたとしても、当業者が本願発明を想到し得たとはいえない。
　さらに、引用文献３にも、予測モデルが、前記共同住宅に含まれる第１の住戸の前記予測価格と、前記共同住宅において前記第１の住戸に類似する第２の住戸の予測価格とを、前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格を参照して、予測するよう学習されていることは記載されていない。
　このため、引用文献２及び３の記載を参酌しても、引用発明から相違点３に係る事項を当業者が容易に想到し得たとはいえない。
　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。
　したがって、他の相違点について検討するまでもなく、本願発明１は、引用発明、引用文献２及び引用文献３に記載された技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。
２　本願発明２−５について
　本願発明２−５は、本願発明１を減縮した発明であり、上記相違点１〜３に係る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、引用発明、引用文献２及び引用文献３に記載された技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。
３　本願発明６について
　本願発明６は、本願発明１における予測モデルの学習を行う学習部を備えた情報処理装置に関する発明であり、上記相違点３に係る構成の予測モデルの学習を行う学習部を備えるものであるから、本願発明１と同様の理由により、引用発明、引用文献２及び引用文献３に記載された技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。
４　本願発明７及び８について
　本願発明７及び８は、それぞれ本願発明１に対応する方法及びプログラムの発明であり、本願発明１の相違点１〜３に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様の理由により、引用発明、引用文献２及び引用文献３に記載された技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとはいえない。
第７　原査定について
　審判請求時の補正により、本願発明１−８は、第６　１（３）で検討した相違点３に係る「前記第１の住戸および前記第２の住戸の各々の前記予測対象時以前における中古販売の成約価格と」を参照してという事項を有するものとなっており、当業者であっても、拒絶査定において引用された引用文献１−２に基づいて、容易に発明をすることができたものとはいえない。したがって、原査定の理由を維持することはできない。
第８　むすび
　以上のとおり、原査定の理由によっては、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。