【事件の表示】
　特願２０１６−２２０６１３「情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年　５月１７日出願公開、特開２０１８−　７７７６５、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、平成２８年１１月１１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。
　　令和　元年　７月２２日付け：拒絶理由通知書
　　令和　元年　９月１９日　　：意見書、手続補正書の提出
　　令和　２年　２月　４日付け：拒絶査定
　　令和　２年　４月　７日　　：審判請求書、手続補正書の提出
　　令和　３年　３月　４日付け：拒絶理由通知書
　　令和　３年　５月　７日　　：意見書、手続補正書の提出
第２　原査定及び当審で通知した拒絶の理由の概要
１　原査定の拒絶の理由の概要
　原査定（令和２年２月４日付け拒絶査定）の主な拒絶の理由は次のとおりである。
（１）理由１（発明該当性）　この出願の請求項１〜１０に記載されたものは、下記の点で特許法第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。
　　　　　　　　　　　　　　　記
　「前記取得部により取得された前記複数の素性情報に基づいて、前記ユーザの年代を推定する」という記載からは、素性情報をどのように用いてユーザの年代を推定するかが特定されていないから、使用目的に応じた特有の情報の演算又は加工を実現するための、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又は具体的手順が記載されているとはいえない。
（２）理由３（進歩性）　この出願の請求項１〜１０に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された以下の引用文献Ａ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、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Ａ：林　佑磨、諏訪　晴士、山名　早人　、“非テキスト情報のみを用いたＡＲＯＷによる効率的なＣＴＲ予測モデルの構築”、第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム　（第13回日本データベース学会年次大会）　DEIM2015、電子情報通信学会データ工学研究専門委員会　日本データベース学会　情報処理学会　データベースシステム研究会、２０１５年３月４日［検索日２０１９年７月２２日］、第１−８頁
　周知文献Ｂ：中村　健二、井上　健治、小柳　滋、「著者属性の推定結果を用いたプロフの出会い目的の書き込み検出のための教師データ自動構築手法」、情報処理学会論文誌　論文誌トランザクション　２０１１（平成２３）度［ＣＤ−ＲＯＭ］、一般社団法人情報処理学会、２０１２年５月１日［検索日２０１９年７月２２日］、第４巻、第５３−６９頁（周知技術を示す文献）
２　当審で通知した拒絶の理由の概要
　当審で通知した拒絶理由（令和３年３月４日付けの拒絶理由）の概要は次のとおりである。
（１）理由１（進歩性）　令和２年４月７日に提出された手続補正書の請求項１、２、９、１０に係る発明は、その出願前日本国内又は外国において頒布された以下の引用文献１の記載された発明に基いて、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：特許第５３１８３４９号公報
（２）理由２（明確性）　令和２年４月７日に提出された手続補正書の請求項８の「前記複数の素性情報にユーザの年代を対応付けたデータベースから、前記複数の素性情報に対するユーザの年代の正解値と、当該データベースから取得した前記複数の素性情報に基づいて前記推定部が推定したユーザの年代と、当該推定した年代が正解値としての年代に合致した割合を含む評価用データを作成し」との記載における「前記複数の素性情報にユーザの年代を対応付けたデータベースから」なる事項が、それ以降の如何なる事項を修飾しているのかが不明であるから、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。
第３　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、令和３年５月７日の手続補正で補正された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】
　ユーザの操作に基づくキーワードを含む複数の素性情報を取得する取得部と、
　前記取得部により取得された前記複数の素性情報に基づいて、前記ユーザの年代を推定する推定部と
　を備え、
　前記推定部は、
　前記複数の素性情報のそれぞれに基づいて各要素の値が決定される特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部と、
　前記複数の素性情報のそれぞれを同じ固定長の値に変換する変換部とを備え、
　前記特徴ベクトル生成部は、前記固定長の値が取り得る範囲に対応する次元数を持つ前記特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルの各要素の値のうち前記変換部により変換された固定長の値に対応する要素の値を所定の値に設定し、
　前記推定部は、
　年代が既知の複数のユーザについて生成される前記特徴ベクトルを入力データ、前記複数のユーザの既知の年代を正解データとし、前記複数の入力データのそれぞれに重みマトリクスを乗算し、バイアスベクトルを加算することによって得られた出力データが前記正解データに近いほど小さくなる損失関数を小さくするように学習された重みマトリクスとバイアスベクトルを用いて、
　前記特徴ベクトル生成部により生成された特徴ベクトルに前記学習された重みマトリクスを乗算し、前記学習されたバイアスベクトルを加算することによって得られた値を用いて、ユーザが各年代に該当する確率を算出する、
　情報処理装置。」
　なお、本願発明２〜６は本願発明１を減縮した発明であり、本願発明７は本願発明１を方法の発明としたもの、本願発明８は本願発明１をプログラムの発明としたものである。
第４　当審で通知した拒絶の理由１（進歩性）について
１　引用文献、引用発明等
（１）引用文献１
　当審で通知した拒絶理由で引用した引用文献１（特許第５３１８３４９号公報）には、次の事項が記載されている。（下線は、当審が付与した。以下同じ。）
　「【００１０】
　前記から理解できるように、キーワード対象設定（ｋｅｙｗｏｒｄ−ｔａｒｇｅｔｅｄ）広告又はコンテンツ対象設定（ｃｏｎｔｅｎｔ−ｔａｒｇｅｔｅｄ）広告等の対象設定広告システムは、非常に有用な形式の広告を提供する。ただし、
通常、関連性のある広告を供給できるオンライン広告システムも、多くの場合、特定のユーザに最も適した関連性のある広告を選択することはできない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
　したがって、オンライン広告の性能を改善する必要性がある。さらに具体的には、要求を提出したユーザに対する、例えば検索クエリー又は文書要求等の、何らかのユーザ要求のために供給される広告の関連性を高める必要性がある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
　本発明は、広告を採点するために使用される一致を決定するための方法及び装置を説明する。
このような方法及び装置は、（ａ）（ｉ）広告の広告待ち受けページのユーザプロファイル情報及び／又は広告の対象を設定するために使用されるユーザプロファイル情報、及び（ｉｉ）広告が表現される先のユーザのユーザプロファイル情報を使用して、第１の一致値を求めてよく、（ｂ）（ｉ）広告の待ち受けページのユーザプロファイル情報及び／又は広告の対象を設定するために使用されるユーザプロファイル情報、及び（ｉｉ）広告が供給される文書のユーザプロファイル情報を使用して、第２の一致値を求めてよく、（ｃ）第１の一致値と第２の一致値を使用して広告を採点するために使用される一致を決定してよい。
【００１３】
　本発明は、前記のような方法及び装置において、あるいはユーザプロファイル情報を使用して広告の対象を設定するための他の方法及び装置において、広告の広告待ち受けページのユーザプロファイル情報の少なくとも一部、広告の対象設定に使用されるユーザプロファイル情報の少なくとも一部、ユーザのユーザプロファイル情報の少なくとも一部、及び／又は文書のユーザプロファイル情報の少なくとも一部が、推測されてよいことも教示する。
【００１４】
　本発明の一実施形態では、ユーザのためのユーザプロファイル情報は、（ａ）ユーザのために初期ユーザプロファイル情報を決定すること、（ｂ）ユーザのためにユーザプロファイル情報を推測すること、及び（ｃ）初期ユーザプロファイル情報と推測されたユーザプロファイル情報の両方を使用して、ユーザのためのユーザプロファイル情報を決定することによって、決定されてよい。ユーザのための初期ユーザプロファイル情報は、ユーザによって提出された過去の検索クエリー、及び／又はユーザによる過去の文書の選択を使用して決定されてよい。」
　「【００４４】
　
（「ＵＰＩ」とも呼ばれる）「ユーザプロファイル情報」は、個人ユーザ又はユーザのグループについての任意の情報を含んでよい。このような情報は、ユーザによって提供されてよく、ユーザ情報を公開することを許可されているサードパーティによって提供されてよく、及び／又はユーザアクションから引き出されてよい。特定のユーザ情報は、同じユーザの他のユーザ情報及び／又は他のユーザのユーザ情報を使用して演繹又は推測できる。ＵＰＩは多様なエンティティと関連付けられてよい。「ユーザＵＰＩ」は特定のユーザ又はユーザのグループと関連付けられるユーザプロファイル情報である。
【００４５】
　本発明の多様な例示的な実施形態は、ここで第４．２項に説明される。
【００４６】
　第４．２項　例示的な実施形態
　第４．２．１項　例示的なユーザ情報
　図４は、本発明にしたがった方法でユーザプロファイル情報（ＵＰＩ）を記憶するために使用されてよい、例示的なデータ構造４００である。図示されていないが、そのデータ構造４００は識別子を含んでよい。このような識別子は、ある特定のユーザ、ユーザのグループ、文書、広告、広告待ち受けページ等と、ＵＰＩとを関連付けるために使用されてよい。ＵＰＩは、１つ以上のＵＰＩ属性４２０に関連する情報４１０の１つ以上の集合体を含んでよい。各属性４２０は、関連付けられた値４３０とスコア４４０を有してよい。
【００４７】
　
ＵＰＩ属性４２０は、例えば、地理情報、年齢又は年齢層、関心のある話題、読書レベル、収入、及び広告の対象を設定するために適した他の人口統計データ等の、ユーザの背景及び関心に関する情報を含んでよい。ＵＰＩ属性４２０と関連付けられた値４３０は、量的（離散値又は連続値、例えば年齢＝５８歳、年収＝５５、０００ドル、居住都市＝サンフランシスコ、カリフォルニア州（Ｓａｎ　Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ，ＣＡ）又は質的（集合の中、又は集合の中ではない、例えば、給料が＄５０，０００−＄１００，０００？＝イエス；米国在住か？＝イエス）であってよい。各ＵＰＩ属性４２０及び値４３０は、属性の値が正しい確率に関連する関連スコア４４０を有してよい。
（中略）
【００５１】
　第４．２．２．１項　ＵＰＩを使用する広告採点
　広告の対象設定されたＵＰＩ（及び／又は広告の待ち受けページのＵＰＩ）が文書ＵＰＩに一致する（例えば、文書を要求したユーザの平均的なＵＰＩ）に一致するホストサイト又はページに広告を掲載すること、及び／又はＵＰＩが広告（及び／又は広告の待ち受けページのＵＰＩ）のターゲットＵＰＩに一致するユーザに広告を供給することが望ましい場合がある。
【００５２】
　ＵＰＩを使用する強化広告対象を用いると、複数の広告のそれぞれのスコアは、ユーザのＵＰＩ、文書のＵＰＩ、広告待ち受けページのＵＰＩ、及び／又は広告対象設定ＵＰＩの少なくともいくつかを使用して決定されてよい。少なくとも１つの広告は順位で順序付けられ、フィルタリングされ、及び／又は少なくとも決定されたスコアを使用して複数の広告から選択されてよい。
【００５３】
　
例えば、広告スコアはＵＰＩ一致値の関数であってよい。図５を参照すると、このようなＵＰＩ一致値は、（ｉ）ユーザ（又はユーザグループ）５１２と関連付けられたＵＰＩ情報５１４と、ユーザ５１２によって要求される（又はアクセスされる）文書（例えば、ウェブページ）と関連付けられたＵＰＩ情報５１４との一致値（一致値１）、（ｉｉ）ユーザ（又はユーザグループ）５１２と関連付けられたＵＰＩ情報５１４と、検討中の広告の待ち受けページ５３２と関連付けられたＵＰＩ情報５３４との一致値（一致値２）、（ｉｉｉ）ユーザによって要求される（又はアクセスされる）文書５２２と関連付けられたＵＰＩ情報５２４と、検討中の待ち受けページ５３２と関連付けられるＵＰＩ情報５３４との一致値（一致値３）、（ｉｖ）ユーザ（又はユーザグループ）５１２と関連付けられたＵＰＩ情報５１４と、検討中の広告５４２と関連付けられたＵＰＩ広告対象設定情報５４４との一致値（一致値４）、及び（ｖ）ユーザによって要求される又はアクセスされている文書５２２と関連付けられたＵＰＩ情報５２４と、検討中の広告５４２と関連付けられたＵＰＩ広告対象設定情報５４４の一致値（一致値５）のうち、１つ以上の関数であってよい。
（中略）
【００５７】
　
地形、話題、ユーザ年齢範囲、言語等の幅広い属性は、例えば機械学習分類子を使用して文書とユーザについて計算できる。また、このような幅広い属性は、マッチングにおいて単語と句のようなより狭い属性とも一緒に使用できる。
【００５８】
　当然、広告のスコアは、例えば、検索クエリーに、又は文書のコンテンツに対するその関連性、既定の結果（例えば、インプレッション、選択、コンバージョン等）について広告主が支払う、あるいは支払う用意がある金額、広告の性能の測度（例えば、クリックスルー率、コンバージョン率、ユーザ定格等）、広告主の品質の測度等の、ＵＰＩ一致に加えて他の要因の関数である場合がある。さらに、異なる中間広告スコアは異なる目的で（例えば、関連性、位置、相対的なレンダリング属性等）使用されてよい。
（中略）
【００６８】
　図７は、本発明にしたがった方法で（個人又はグループとしての）ユーザＵＰＩを決定するために使用されてよい、
例示的な方法７００のフロー図である。ユーザのための初期ＵＰＩが決定される。（ブロック７１０）これはユーザによって提出される過去の検索クエリー等のユーザに固有な情報を使用して行われてよい。この行為を実行するための例示的な方法は図９を参照して後述される。ユーザのための追加のＵＰＩ情報が推測される。（ブロック７２０）これは検索結果、選択された検索結果等から推測される情報を使用して実行されてよい。次に、新しい（例えば、拡大された、及び／又は強化された）ユーザＵＰＩは、初期ユーザＵＰＩ及び推測されたユーザＵＰＩを使用して決定される。（ブロック７３０）行為７２０と７３０は、方法７００が終了される前に一回以上実行されてよい。（ノード７４０）。行為７２０と７３０が、仮想分岐戻り線によって示されるように、繰り返される場合、新しいユーザＵＰＩは、以前のユーザＵＰＩとさらに多くの推測されたユーザＵＰＩを使用して決定されてよい。
【００６９】
　図６のブロック６１０から、初期文書ＵＰＩが決定されてよいことを想起されたい。図８は、本発明にしたがった方法で初期ＵＰＩ又はベースライン文書ＵＰＩを決定するために使用されてよい、例示的な方法８００のフロー図である。示されているように、文書ＵＰＩ属性値は（例えば、文書のコンテンツ、文書のメタ情報等を使用して）投入されてよい。（ブロック８１０）
　図７のブロック７１０から、初期ユーザＵＰＩが決定されてよいことを想起されたい。図９は、本発明にしたがった方法で初期ＵＰＩ又はベースラインユーザＵＰＩを決定するために使用されてよい、例示的な方法９００のフロー図である。図示されるように、
ユーザＵＰＩ属性値は（例えば、ユーザの過去のクエリー情報、ユーザによって明示的に入力される情報等を使用して）投入されてよい（ブロック９１０）。
【００７０】
　第４．２．４項　ユーザ情報がどのようにして取得されるのかの例
　
ユーザ情報を取得する多くの代替方法がある。例えば、属性４２０と値４３０のスコア４４０は、以前に実施されたクエリーの単語を使用して、プロファイルの中のＵＰＩ属性４２０の値４３０を予測する機械学習分類子を用いて決定できる。例えば、以前の検索クエリーの中の「女性の健康」に関連するキーワードを考えると、分類子はユーザが０．８という確率で女性であると推測してよい。さらに、以前の検索クエリーで日本語の単語が使用されたことを考えると、分類子はユーザが０．９の確率で日本人であると推測してよい等である。２つのＵＰＩのスコア４４０は、それらが一致するかどうかに影響を及ぼす可能性がある。属性４２０は、１つのＵＰＩでは「サンフランシスコ」で、もう１つでは「サンホセ」である場合がある。これらの未処理の属性は一致しないが、機械学習分類子は両方のケースで地理的なカテゴリ＝「カリフォルニア」を割り当ててよく、一般化されるプロファイル属性は一致するであろう。したがって、機械学習分類子は、ユーザと文書を、地理、話題、民族性、又は読書レベルに関する幅広いカテゴリに分類するために使用されてよい。
　上記で摘記した事項によれば、以下の事項がいえる。
ア　【００４７】、【００６８】、【００６９】及び【００７０】の記載によれば、ユーザにより実施された検索クエリー中のキーワードを取得する取得部、及び、取得部により取得したキーワードに基づいてユーザのユーザプロファイル情報（ＵＰＩ）属性の値を推定する推定部を備えるといえる。　
イ　【００４７】、【００５７】及び【００７０】の記載によれば、ユーザのＵＰＩ属性としてユーザの年齢層を対象としてよいといえる。
ウ　【００５７】及び【００７０】）の記載によれば、ユーザのＵＰＩ属性の値の推定は機械学習分類子を用い、機械学習分類子はその分類（ＵＰＩ属性の値）に属する確率を推測するものであるといえる。
エ　【００１０】、【００１２】、【００４４】、【００４７】及び【００５３】の記載によれば、推定されたＵＰＩ属性の値は、広告の対象となるユーザを特定するために使われるといえる。
　以上のア〜エによれば、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。
　「ユーザにより実施された検索クエリー中のキーワードを取得する取得部と、
　取得部により取得したキーワードに基づいてユーザのユーザプロファイル情報（ＵＰＩ）属性の値を推定する推定部と
　を備え、
　ユーザのＵＰＩ属性としてユーザの年齢層を対象としてよく、
　ユーザのＵＰＩ属性の値の推定は機械学習分類子を用い、機械学習分類子はその分類（ＵＰＩ属性の値）に属する確率を推測し、
　推定されたＵＰＩ属性の値は、広告の対象となるユーザを特定するために使われる、
　装置」
（２）周知文献１
　当審で通知した拒絶理由で示した周知文献１（特表２００９−５３１７８２号公報）には、次の事項が記載されている。
　「【００５１】
　１つの実施形態では、例えばニューラルネットワーク構造などの機械学習ユニット、或いは、代替形態では、サポートベクトル機械又は非線形回帰メカニズムは、ベクトル入力を受け取り、各トークンに関連付けられた出力値を決定するよう構成されており、該出力値は、対応するトークンが事象の優勢トークンである確率を示す。続いて、機械学習ユニットは、計算された出力値を配列し、最も高くランク付けされた出力値を選択して、選択された出力値をトークン分析モジュール６０４に送信する。」
（３）周知文献２
　当審で通知した拒絶理由で示した周知文献２（特開２０１２−１１３５４２号公報）には、次の事項が記載されている。
　「【００４１】
　識別器を生成する手法として機械学習手法がある。例えば、機械学習の学習アルゴリズムとしては様々なものを採用することができ、教師あり学習の線形判別法、ＳＶＭ及びニューラルネット等を用いることができる。」
（４）周知文献３
　当審で通知した拒絶理由で示した周知文献３（特開２０１２−１５０５８６号公報）には、次の事項が記載されている。
　「【００５８】
　次に、学習処理部６０は、ステップＳ４で出力した複数のラベル付き特徴ベクトルを含むラベル付き特徴ベクトル群を用いて、２値学習器６５の機能により、共参照解析の傾向や共参照の頻出するパターンを学習して、学習の結果得られた重みベクトルを出力する（ステップＳ５）。この学習は、従来の機械学習の方法を用いて行うことができるため、ここでは、その概略について説明する。２値学習器６５の機能は、一般的な機械学習の枠組みにおける教師あり識別タスクを目的とした学習処理に対応するものである。教師あり識別タスクにおいてよく用いられる機械学習の手法として、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ロジスティック回帰及びブースティング等の手法が挙げられる。いずれの手法においても、ラベル付き特徴ベクトル群を入力とし、重みベクトルを出力とする。重みベクトルの各要素は、特徴ベクトルの各要素と対応付いており、重みベクトルの要素値が大きいほど、それに対応する特徴の要素値が識別結果に強く影響を与えることを意味している。なお各機械学習における数学モデルや解の導出方法に関する説明は省略する。」
（５）周知文献４
　当審で通知した拒絶理由で示した周知文献４（特開２０１６−１５３９３１号公報）には、次の事項が記載されている。
　「【００４４】
　ベクトル関係導出の際の条件の決定はより具体的には、機械学習における機械学習パラメータの決定手法を用いることができる。この際の機械学習の手段として特許文献３に記載されたのＳＳＩの手法をはじめと任意の教師あり機械学習分類器が適用可能である。例えば、サポートベクタマシン、ニューラルネット、ベイズ分類器などを用いることができる。」
（６）周知文献５
　当審で通知した拒絶理由で示した周知文献５（特表２００９−５３１７８２号公報）には、次の事項が記載されている。
　「【００４９】
　事象の自動カテゴリー化を容易にする方法の他の実施形態では、１つ又はそれ以上のマッチングトークンの検索の後で、検索された各トークンに対応する複数の統計パラメータを含むベクトル値が集められ、公知のニューラルネットワーク構造（図示せず）に入力される。或いは、ベクトル値は、公知のサポートベクトルマシン（図示せず）、公知の非線形回帰メカニズム（図示せず）、或いはベクトル入力を受け付ける何らかの公知の機械学習ユニットに入力することができる。
【００５０】
　１つの実施形態では、ベクトル値は、検索された各トークンに関係付けられたデータを含む。各トークンに対する統計パラメータは、事象ログにおけるトークンの存在頻度、例えば検索クエリなどの特定の事象の内のトークンの存在頻度、トークンの曖昧値、トークンが事象全体を占める確率、トークンが別のトークンを占める確率、トークンに関連付けられたカテゴリーが事象全体を占める確率、カテゴリーが別のトークンに関連付けられたカテゴリーを占める確率、及び／又は事象内の優勢トークンの決定を可能にする他の公知の統計パラメータを含むことができる。
【００５１】
　１つの実施形態では、例えばニューラルネットワーク構造などの機械学習ユニット、或いは、代替形態では、サポートベクトル機械又は非線形回帰メカニズムは、ベクトル入力を受け取り、各トークンに関連付けられた出力値を決定するよう構成されており、該出力値は、対応するトークンが事象の優勢トークンである確率を示す。続いて、機械学習ユニットは、計算された出力値を配列し、最も高くランク付けされた出力値を選択して、選択された出力値をトークン分析モジュール６０４に送信する。
【００５２】
　１つの実施形態では、対応するトークンが事象の優勢トークンである確率として各出力値を決定することに加えて、機械学習ユニットは更に、優勢トークン決定の精度及び事象全体カテゴリー化の精度の評価を表す信頼性スコアを計算する。次に信頼性スコアは、トークン分析モジュール６０４に送信される。他の実施形態では、トークン分析モジュール６０４は、機械学習ユニットから受け取られた情報を用いて信頼性スコアを計算することができる。」
２　対比・判断
（１）本願発明１について
ア　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）引用発明は、「ユーザにより実施された検索クエリー中のキーワードを取得する取得部」を備えているところ、「検索クエリー中のキーワード」は「キーワードを含む複数の素性情報」といえることから、引用発明において「ユーザにより実施された検索クエリー中のキーワードを取得する」ことは「ユーザの操作に基づくキーワードを含む複数の素性情報を取得する」ことに他ならない。
　このため、「ユーザの操作に基づくキーワードを含む複数の素性情報を取得する取得部」を備えている点で、本願発明１と引用発明とは一致する。
（イ）引用発明は、「取得部により取得したキーワードに基づいてユーザのユーザプロファイル情報（ＵＰＩ）属性の値を推定する推定部」を備えており、「ユーザのＵＰＩ属性としてユーザの年齢層を対象としてよい」ことから、「前記取得部により取得された前記複数の素性情報に基づいて、前記ユーザの年代を推定する推定部」を備えている点で、本願発明１と引用発明とは一致する。
（ウ）引用発明は、「ユーザのＵＰＩ属性の値の推定は機械学習分類子を用い、機械学習分類子はその分類（ＵＰＩ属性の値）に属する確率を推測」し、「推定されたＵＰＩ属性の値は、広告の対象となるユーザを特定するために使われ」ている。
　ここで、引用発明における推定は推定部で行われていることは明らかであるとともに、「ユーザのＵＰＩ属性の値の推定は機械学習分類子を用い、機械学習分類子はその分類（ＵＰＩ属性の値）に属する確率を推測」することは、「学習された重みマトリクスとバイアスベクトルを用いて」確率を推定することに他ならない。
　このため、学習が「年代が既知の複数のユーザについて生成される前記特徴ベクトルを入力データ、前記複数のユーザの既知の年代を正解データとし、前記複数の入力データのそれぞれに重みマトリクスを乗算し、バイアスベクトルを加算することによって得られた出力データが前記正解データに近いほど小さくなる損失関数を小さくするよう」な学習である点、及び、「前記特徴ベクトル生成部により生成された特徴ベクトルに前記学習された重みマトリクスを乗算し、前記学習されたバイアスベクトルを加算することによって得られた値を用い」る点を除き、本願発明１と引用発明は、「推定部」が「学習された重みマトリクスとバイアスベクトルを用いて」、「ユーザが各年代に該当する確率を算出」している点で共通する。
（エ）引用発明は「装置」であるところ、推定などの情報処理が行われているから、引用発明の「装置」は「情報処理装置」であるといえる。
　このため、本願発明１及び引用発明は、「情報処理装置」である点で共通する。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、次の点で一致及び相違する。
＜一致点＞
　「ユーザの操作に基づくキーワードを含む複数の素性情報を取得する取得部と、
　前記取得部により取得された前記複数の素性情報に基づいて、前記ユーザの年代を推定する推定部と
　を備え、
　前記推定部は、
　重みマトリクスとバイアスベクトルを用いて、ユーザが各年代に該当する確率を算出する、
　情報処理装置。」
＜相違点＞
（相違点１）
　素性情報に基づく推定部の入力が、本願発明１は複数の素性情報のそれぞれに基づいて各要素の値が決定される特徴ベクトルであるのに対し、引用発明は基づいている素性情報が特徴ベクトルであるか否かは明らかでない点。
（相違点２）
　本願発明１は、推定部が「前記複数の素性情報のそれぞれに基づいて各要素の値が決定される特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部と、前記複数の素性情報のそれぞれを同じ固定長の値に変換する変換部とを備え」るとともに、「前記特徴ベクトル生成部は、前記固定長の値が取り得る範囲に対応する次元数を持つ前記特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルの各要素の値のうち前記変換部により変換された固定長の値に対応する要素の値を所定の値に設定し」ているのに対して、引用発明は、このような構成となっていない点。
（相違点３）
　本願発明１は、推定部がニューラルネットワークで構成されるため、ニューラルネットワークの重みマトリクスとバイアスベクトルの機械学習が「年代が既知の複数のユーザについて生成される前記特徴ベクトルを入力データ、前記複数のユーザの既知の年代を正解データとし、前記複数の入力データのそれぞれに重みマトリクスを乗算し、バイアスベクトルを加算することによって得られた出力データが前記正解データに近いほど小さくなる損失関数を小さくするように」するものであるのに対して、引用発明は、機械学習分類子の機械学習をどのように行うかについて特定されていない点。
（相違点４）
　本願発明１は、推定部がニューラルネットワークで構成され、そのため、「前記特徴ベクトル生成部により生成された特徴ベクトルに前記学習された重みマトリクスを乗算し、前記学習されたバイアスベクトルを加算することによって得られた値を用いて」算出するものであるのに対し、引用発明は、ユーザの操作に基づくキーワードを含む素性情報に基づいて行う機械学習分類子についての具体的な構成が特定されていない点。
イ　相違点の判断
　事案に鑑み、上記相違点２について検討する。
　周知文献１は、上記１（２）に摘記した事項が記載されているところ、キーワード等の素性情報を特徴ベクトルとすること、及び、ニューラルネットワークの入力をベクトルとすることが周知事項であることを示す文献である。
　周知文献２〜４は、上記１（３）〜同（５）に摘記した事項が記載されているところ、機械学習分類子としてニューラルネットワークを用いることが周知事項であることを示す文献である。
　さらに、周知文献５は、上記１（６）に摘記した事項が記載されているところ、ユーザのオンラインアクティビティからユーザプロファイルスコアを生成する際に、ニューラルネットワークを採用したものとすることが周知事項であることを示す文献である。
　しかしながら、周知文献１〜５に、相違点２に係る技術事項、すなわち、推定部が「前記複数の素性情報のそれぞれに基づいて各要素の値が決定される特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部と、前記複数の素性情報のそれぞれを同じ固定長の値に変換する変換部とを備え」ること、及び、「前記特徴ベクトル生成部は、前記固定長の値が取り得る範囲に対応する次元数を持つ前記特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルの各要素の値のうち前記変換部により変換された固定長の値に対応する要素の値を所定の値に設定」することは記載されていない。
　このため、周知文献１〜５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。
　したがって、本願発明１は、当業者であっても引用発明及び周知文献１〜５の記載に基づいて容易に発明できたものではない。
（２）本願発明２について
　本願発明２は、本願発明１を減縮した発明であり、少なくとも、上記（１）で検討した相違点２に係る本願発明１の技術事項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、引用発明及び周知文献１〜５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７及び８について
　本願発明７は本願発明１を方法の発明としたもの、本願発明８は本願発明１をプログラムの発明としたものであり、本願発明７及び８は、少なくとも、上記（１）で検討した相違点２に係る本願発明１の技術事項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、引用発明及び周知文献１〜５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３〜６について
　本願発明３〜６については、当審では進歩性に係る拒絶理由を通知しておらず、進歩性に係る拒絶の理由を発見しない。
第５　当審で通知した拒絶の理由２（明確性）について
　当審が令和３年３月４日付けで通知した明確要件違反の拒絶理由は、令和２年４月７日の手続補正により補正された請求項８の「前記複数の素性情報にユーザの年代を対応付けたデータベースから、前記複数の素性情報に対するユーザの年代の正解値と、当該データベースから取得した前記複数の素性情報に基づいて前記推定部が推定したユーザの年代と、当該推定した年代が正解値としての年代に合致した割合を含む評価用データを作成し」との記載に関するものであるところ、令和３年５月７日の手続補正により、当該請求項８は削除された。
　このため、当該拒絶理由は解消された。
第６　原査定の拒絶の理由について
１　理由１について
　原査定の拒絶の理由１は上記第２の１（１）に記載したとおりのものであるところ、本願発明１において、「推定部」は、「前記特徴ベクトル生成部により生成された特徴ベクトルに前記学習された重みマトリクスを乗算し、前記学習されたバイアスベクトルを加算することによって得られた値を用いて、ユーザが各年代に該当する確率を算出する」から、本願発明１は、素性情報から、ユーザの年代を推定するための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又は具体的手順が特定されたものとなっている。
　本願発明２〜８についても同様である。
　よって、当該拒絶理由は解消された。
２　理由３について
　原査定の拒絶の理由３は上記第２の１（２）に記載したとおりのものであるところ、引用文献Ａには、オンライン型分類器（ＡＲＯＷ）で広告クリック率の予測を行うことが記載され、周知文献Ｂには、性別の推定をサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）により行い、年代の推定をマルチクラスＳＶＭによる行うことが記載されているが、本願発明１の「重みマトリクスとバイアスベクトルを用いた」推定とは、その前提となる手法が異なるものであるから、本願発明１は、引用文献Ａに記載された発明、周知文献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２〜８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７　むすび
　以上のとおり、本願発明１、２、７及び８は、当業者が引用発明及び周知文献１〜５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。
　本願発明１〜８は、引用文献Ａに記載された発明及び周知文献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。
　本願発明１〜８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る。
　さらに、本願請求項１〜８の記載は明確であって、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たす。
　したがって、原査定の拒絶の理由及び当審の拒絶の理由によって、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。