【事件の表示】
　特願２０１６−２１７３３０「電力需要調達支援システム、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−　７７５７１、請求項の数（９）〕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７日の出願であって、平成２９年２月９日付けで拒絶理由通知がされ、平成２９年４月１３日付けで手続補正がされ、平成２９年７月４日付けで拒絶査定（原査定）がされ、これに対し、平成２９年１０月４日に拒絶査定不服審判の請求がされると同時に手続補正がされたものである。
第２　原査定の概要
　原査定（平成２９年７月４日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。
１．本願請求項１−１０に係る発明は、以下の引用文献１−７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２００４−３３６８９０号公報
２．特開２０１３−２４０１５４号公報
３．特開平２−２２８７６３号公報
４．特開２０００−２７６４６０号公報
５．特開２００７−４１９６９号公報
６．西川  茂彦　ほか，電力託送における広域機関への発電・販売計画提出に関するＪＸ手順の考察，電子情報通信学会技術研究報告　ＩＮ２０１６−１８−ＩＮ２０１６−２２  情報ネットワーク，一般社団法人電子情報通信学会，２０１６年　６月　９日，第116巻 第97号，pp.63-66，ISSN 0913-5685
７．特開２００５−１２２５２１号公報
２．請求項１０に係る発明は不明確であり、本願は、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
　本願請求項１−９に係る発明（以下、「本願発明１」−「本願発明９」という。）は、平成２９年１０月４日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１−９に記載された事項により特定される発明であり、本願発明１は以下のとおりの発明である。
「【請求項１】
　順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得手段と、
　前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測手段と、
　を備え、
　前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報は、曜日別の電力需要傾向および電力需要の季節変動を反映させるために、１週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、２週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、３週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、を含む情報処理装置。」
　なお、本願発明２−９の概要は以下のとおりである。
　本願発明２−６は、本願発明１を減縮した発明である。
　本願発明７−８は、それぞれ本願発明１に対する方法、プログラムの発明であり、本願発明１とカテゴリ表現が異なるだけの発明である。
　本願発明９は、本願発明１である情報処理装置と同様の機能を含むシステムの発明である。
第４　引用文献、引用発明等
１．引用文献１について
　原査定の拒絶の理由に引用された引用文献１には、図面とともに次の事項が記載されている。なお、下線は当審において付加したものである。
ア．
「【０００１】
【発明の属する技術分野】
　本発明は、電力自由化で出現した
電力小売事業家が自分で保有する自家発電機と、他
から購入した電力
を合わせて顧客（需要家）に販売（供給）する場合に、需要をどのように見積もり、さらに、自家発電機と購入電力
の量（割合）をどのように計画するのがよい
か、評価・検討・最適化するためのシステム
イ．
「【００３１】
　なお、詳しい処理フローについては、図２を用いて説明する。図２は、本発明の処理フローを示す。まず、
条件ＤＢ(気象・イベント・カレンダ等）(２１１）から気温・イベントなど電力や蒸気などの需要量の変動にかかわる情報を、需要実績ＤＢ（２１２）から需要家の需要実績の情報を入力し、需要予測式の学習（更新）を行い
そして、今度は、
需要予測式による需要を算出し
【００３２】
　
条件ＤＢ（気象・イベント・カレンダ等）（２１１）の情報は、気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気などの気象情報や
休日，祝日，曜日などのカレンダ情報
など、需要の変動要因となる様々な条件データを使用することができる
【００３３】
　
需要実績ＤＢ（２１２）は、過去の需要実績値を保持するデータベースである
過去の３０分毎、あるいは、１時間毎などの需要実績を記憶しておく
ウ．
「【００３６】
　また、
需要予測式の学習（更新）（２０１）の方法は
ニューラルネットワークを使って、気温，イベントなどの情報から電力需要を求める方法
など、様々の需要予測方式を用いることができる
エ．
「【００６４】
　図１３は、「翌日需要予測」画面（１３０１）を示す。ここでは、
需要予測したい日にち（翌日の日にち），曜日、その日の予想最高気温と予想最低気温，風速など、需要に影響する条件を入力し、［ＯＫ］ボタンを押下する
すると
最適な需要予測式を使って、翌日の各時刻の需要量を算出し
グラフ等で表示する
　したがって、上記引用文献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。
「電力小売事業家が自分で保有する自家発電機と、他から購入した電力を合わせて顧客（需要家）に販売（供給）する場合に、需要をどのように見積もり、さらに、自家発電機と購入電力の量（割合）をどのように計画するのがよいか、評価・検討・最適化するためのシステムであって（【０００１】）、
　条件ＤＢ(気象・イベント・カレンダ等）から気温・イベントなど電力や蒸気などの需要量の変動にかかわる情報を、需要実績ＤＢ（２１２）から需要家の需要実績の情報を入力し、需要予測式の学習（更新）を行い、そして、今度は、需要予測式による需要を算出するものであり（【００３１】）、
　条件ＤＢ（気象・イベント・カレンダ等）の情報は、気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気などの気象情報や休日，祝日，曜日などのカレンダ情報など、需要の変動要因となる様々な条件データを使用することができ（【００３２】）、
　需要実績ＤＢは、過去の需要実績値を保持するデータベースであり、過去の３０分毎、あるいは、１時間毎などの需要実績を記憶しておくものであり（【００３３】）、
　需要予測式の学習（更新）の方法は、ニューラルネットワークを使って、気温，イベントなどの情報から電力需要を求める方法など、様々の需要予測方式を用いることができ（【００３６】）、
　需要予測したい日にち（翌日の日にち），曜日、その日の予想最高気温と予想最低気温，風速など、需要に影響する条件を入力し、［ＯＫ］ボタンを押下すると、最適な需要予測式を使って、翌日の各時刻の需要量を算出し、グラフ等で表示する（【００６４】）、
システム。」
２．引用文献２について
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献２の段落【００１２】−【００２５】の記載からみて、当該引用文献２には、電力需要者の需要パターンに基づいて電力需要量を予測するという技術的事項が記載されていると認められる。
３．引用文献３について
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献３の「実施例」の記載からみて、当該引用文献３には、ニューラルネットワークを用いた予測装置において、複数種類のパラメータに対して重み係数による重み付けを行うという技術的事項が記載されていると認められる。
４．引用文献４について
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献４の段落【００１６】の記載からみて、当該引用文献４には、予測モデルによる出力データと実際のデータとの誤差に基づいて最良の予測モデルを決定するという技術的事項が記載されていると認められる。
５．引用文献５について
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献５の段落【００２６】−【００３５】の記載からみて、当該引用文献５には、電力の需要予測データに基づいて電力取引における入札データを作成するという技術的事項が記載されていると認められる。
６．引用文献６について
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献６の第６３頁の記載からみて、当該引用文献６には、発電事業者が発電計画及び需要計画を広域機関へ情報提供するという技術的事項が記載されていると認められる。
７．引用文献７について
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献７の段落【００２５】の記載からみて、当該引用文献７には、電力需要を予測したい日の「１週間前」、「２日前」、「１日前」の実績を所定の重み係数で足して平均をとり、２４時間分の単位時間毎の推移（基準データ）を求め、予測したい時刻の直近１時間前の電力量と、基準データの電力量との比率を、基準データに乗じて電力量の予測値を求めるという技術的事項が記載されていると認められる。
第５　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。なお、下線は当審において付加したものである。
　引用発明の「システム」は、「電力小売事業者が・・・需要をどのように見積もり、さらに、自家発電機と購入電力の量（割合）をどのように計画するのがよいか、評価・検討・最適化するためのシステム」であって、評価・検討・最適化するために「条件ＤＢ」から「情報」が「入力」されるものである。
　ここで、前記「条件ＤＢ」から「入力」される「情報」には、「気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気などの気象情報」や「休日，祝日，曜日などのカレンダ情報」など、「需要の変動要因となる様々な条件データを使用することでき」ることから、引用発明の「休日，祝日，曜日などのカレンダ情報」は、本願発明１の「電力需要予測の対象日時に関する情報」に相当し、引用発明の「気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気などの気象情報」は、本願発明１の「前記対象日時の天候予想情報」に相当する。
　そして、引用発明の「システム」は、「需要予測したい日にち（翌日の日にち），曜日、その日の予想最高気温と予想最低気温，風速など、需要に影響する条件を入力」すると「最適な需要予測式を使って、翌日の各時刻の需要量を算出し、グラフ等で表示する」ものであることから、引用発明の「休日，祝日，曜日などのカレンダ情報」（本願発明１の「電力需要予測の対象日時に関する情報」に相当）及び「気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気などの気象情報」（本願発明の「前記対象日時の天候予想情報」に相当）は、本願発明１の「説明変数」に相当する。
　ここで、引用発明は、「需要予測式の学習（更新）の方法は、
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの
　なお、引用発明では、本願発明１の「説明変数」に相当する「休日，祝日，曜日などのカレンダ情報」及び「気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気などの気象情報」が「入力」されることから、引用発明は、本願発明１の「説明変数取得手段」に相当する構成を備えている。
　また、引用発明は、「需要予測したい日にち（翌日の日にち），曜日、その日の予想最高気温と予想最低気温，風速など、需要に影響する条件を入力し、［ＯＫ］ボタンを押下すると、最適な需要予測式を使って、翌日の各時刻の需要量を算出し、グラフ等で表示する」ものであって、前記「需要予測式」として「ニューラルネットワーク」を用いることができることから、引用発明は、本願発明１の「前記取得した説明変数を入力として用いて前記ニューラルネットワークを動作させ、前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測手段」に相当する構成を備えている。
　さらに、引用発明の「システム」は「需要予測式」によって「需要を算出する」ものであるから、引用発明の「システム」は本願発明１の「情報処理装置」に相当する。
　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＞
「ニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、を取得する説明変数取得手段と、
　前記取得した説明変数を入力として用いて前記ニューラルネットワークを動作させ、前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測手段と、
　を備える情報処理装置。」
＜相違点＞
＜相違点１＞
　本願発明１の「ニューラルネットワーク」は「順伝播型」であるのに対し、引用発明のニューラルネットワークは「順伝播型」であるのか示されていない点。
＜相違点２＞
　本願発明１は、「説明変数」として「対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報」を用いるのに対し、引用発明はそのような構成を備えていない点。
＜相違点３＞
　本願発明１の上記「対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報」は、さらに「曜日別の電力需要傾向および電力需要の季節変動を反映させるために、１週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、２週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、３週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、を含む」のに対し、引用発明はそのような構成を備えていない点。
＜相違点４＞
　本願発明１の「説明変数」として「電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報」を用いるのに対し、引用発明はそのような構成を備えていない点。
＜相違点５＞
　本願発明１は、出力される電力需要予測量が「各電力需要者の」電力需要予測量であるのに対し、引用発明において出力される電力需要予測量は「システム」を利用する「電力小売事業家」における電力需要予測量であって、「各電力需要者の」電力需要予測量ではない点。
（２）相違点についての判断
ア．上記相違点２及び相違点３について検討すると、相違点２に係る本願発明１の「説明変数」として「対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報」を用いるという構成、相違点３に係る前記「需要実績情報」がさらに「曜日別の電力需要傾向および電力需要の季節変動を反映させるために、１週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、２週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、３週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、を含む」という構成が、上記「第４」の引用文献２−７にも記載されていない。また、当該構成は周知技術であるともいえない。
イ．上記相違点４について検討すると、相違点４に係る本願発明１の「説明変数」として「電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報」を用いるという構成は、上記「第４」の引用文献２−７にも記載されていない。また、当該構成は周知技術であるともいえない。
ウ．上記ア．及びイ．のとおり、本願発明１は、上記相違点１及び相違点５について判断するまでもなく、当業者であっても、引用発明及び引用文献２−７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あるとはいえない。
２．本願発明２−６、９について
　本願発明２−６、９も、本願発明１の「説明変数として・・・対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報・・・を取得する」、「説明変数として・・・電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報・・・を取得する」、「前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報は、曜日別の電力需要傾向および電力需要の季節変動を反映させるために、１週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、２週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、３週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、を含む」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２−７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とはいえない。
３．本願発明７−８について
　本願発明７−８は、それぞれ本願発明１に対応する方法、プログラムの発明であるから、本願発明１と同様の理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献２−７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とはいえない。
第６　原査定について
１．理由１（特許法第２９条第２項）について
　審判請求時の補正により、本願発明１−６，９は、「説明変数」として「対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報」及び「電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報」を用い、さらに上記「対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報」は、「曜日別の電力需要傾向および電力需要の季節変動を反映させるために、１週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、２週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、３週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、を含む」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１−７に基づいて、容易に発明できたものとはいえない。
　また、審判請求時の補正により、本願発明１に対する方法、プログラムの発明である本願発明７−８は、上記事項に対応する構成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１−７に基づいて、容易に発明できたものとはいえない。
　したがって、原査定の理由１を維持することはできない。
２．理由２（特許法第３６条第６項第２号）について
　審判請求時の補正により、補正前の
「前記各電力需要者の将来の電力需要予測量に基づいて、新電力事業者が運営する新電力会社に参加する電力需要者に対する将来の電力調達を、電力取引市場および他の電力源に適切に配分する電力調達配分手段」という記載は、
「新電力事業者が運営する新電力会社に参加する電力需要者の前記電力需要予測量を加算して前記新電力会社の電力需要予測量を生成し、前記新電力会社の電力需要予測量に対応した将来の電力調達量を電力取引市場からの電力調達量と他の電力源からの電力調達量とに配分する電力調達配分手段」
に補正されている。
　すなわち、補正前の「適切に配分する」という文言が「配分する」に補正されるとともに、「電力調達配分手段」が実行する情報処理が技術的に特定されているので、原査定の理由２を維持することはできない。
第７　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。