【事件の表示】
　平成　６年特許願第　４９５８７号「時系列受注予測システム」拒絶査定不服審判事件〔平成　７年１０月１３日出願公開、特開平　７−２６２１６８〕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】
１．手続の経緯・本願発明
　本願は、平成６年３月１８日の出願であって、平成１４年５月１５日付で拒絶査定され、これに対し同年６月２０日に拒絶査定に対する審判請求がなされたものであり、その後、当審による平成１６年９月２１日付の拒絶理由通知に対して、平成１６年１１月２９日付手続補正書により特許請求の範囲が補正され、その請求項２に係る発明は、上記平成１６年１１月２９日付手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項２に記載された次のとおりのものと認める。（以下、「本願発明」という。）
　
「商品の時系列の受注予測を行う時系列受注予測システムにおいて、
　複数の商品について、過去の時系列の受注実績を蓄積したデータから、商品特性の似たものごとにクラス分けをし、該クラスに含まれる商品のうち、総受注数の最大値、平均値、最小値の商品についてそれぞれ時系列の複数の受注カーブを生成して知識ベースに保存する知識ベース生成手段と、
　新商品の受注開始時から現在までの実績の受注カーブを、前記知識ベースに保存した受注カーブのなかの、該新商品が含まれるクラスの前記複数の受注カーブから該操作者が選択した受注カーブにあわせる時系列受注予測補正手段と、
　前記新商品に関して入力された変動要因をもとに、変動要因としてカタログの送付方法と前記受注カーブを微調整するためのパラメタ値とを対応付けて管理するデータを参照して得られた該パラメタ値で、前記受注カーブを微調整する変動要因予測手段と
を備えたことを特徴とする時系列受注予測システム。」
　
２．引用文献
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された特開平６−６８０６５号公報（以下、「引用文献１」という。）及び特開平１−２２４８６４号公報（以下、「引用文献２」という。）には、図面とともに次の事項が記載されている。
　
　２−１．引用文献１の記載事項
（ア）「本発明は、過去に販売した商品の販売履歴情報をもとに、類似商品の需要を予測する装置に関わる。」（【０００１】）
　
（イ）「以下本発明の実施例を図面を用いて説明する。
　図１は、本発明の全体の模式的構成図である。
　同図に示す如く、販売実績情報は入力されると一旦、第１記憶手段（１）に記憶され、分類手段（２）によって販売実績期間に対応して分類され各第２記憶手段（３）に記憶される。さらに、第２記憶手段（３）には各々異なった需要予測手段（４）が結合しており販売実績期間に最も適合した手法によって需要予測がなされる。
　・・・（途中省略）・・・
　また、入力される販売実績情報とは、少なくとも商品分類（属性）、販売量（出荷量）、販売期間を含むものであってこの他に販売対象者、販売方法等の商品特性を含むものであっても良い。」（【００１０】〜【００１２】）
　
（ウ）「以下、化粧品の需要予測を例に本発明を説明する。図２は第１記憶手段（１）に記憶されたデータの構造を示すもので、各販売部門の毎日の販売量を収集して月別の販売量を集計するホストコンピューターよりなる販売実績情報入力手段（５）によって入力されたデータが、各商品毎の販売経過月別出荷数量として記憶されている。
　同図において、コスメッティクＡは８ヶ月以上の販売実績情報が存在するが、コスメッティクＢは６ヶ月の販売実績情報のみが、コスメッティクＤはまだ１ヶ月間の販売実績情報も存在していない。
　ここで、分類手段（２）は、各商品の販売実績情報が存在する販売経過月数に着目して第１記憶手段（１）中のデータの分類を行い、対応した第２記憶手段（３）に格納する。
　すなはち、図３は分類され第２記憶手段（３）に記憶されたデータの構造であり、同図において、分類は販売経過月数に応じて例えば、（Ａ）は３６ヵ月以上のもの、（Ｂ）は６〜３５ヵ月のもの、（Ｃ）は６ヵ月未満のもののデータが格納されている。」（【００１３】〜【００１６】）
　
（エ）「先ず、十分な期間のデータを有する（Ａ）のデータについては、図４の如く、一品毎に統計手法例えば時系列分析法等により予測（点線部分）を行う。
　次に、一定期間のデータを有する（Ｂ）のデータについては、図５の如く、予測商品以上の販売実績期間を持つ商品のデータを抽出し（イ），（ロ），（ハ）、予測商品の販売履歴パターンと類似した履歴を持つ商品のデータ（ハ）を予測値（ニ）とする。
　また、長期間の販売実績期間を持たない商品については、図６に示す如く、クラスタリング法等を用いて過去の販売履歴データ（ホ）、（ヘ）を所定の数に分類し（ト）、（チ）、これらの分類集合毎に、代表となる商品の属性、例えばブランド等の商品分類、販売対象者、季節性等を抽出し、予測商品の属性に最も類似した分類集合の販売履歴パターン（チ）を予測値（リ）とする。」（【００１８】〜【００２０】）
　
（オ）「以上の如く予測された値を最終予測値として用いてもよいが、より精度の高い予測を行う場合は、これらの予測値を更に補正することが好ましい。
　図７はかかる補正を行う補正手段（６）を備えた需要予測装置の一例である。
　補正手段（６）は前記予測値を予測初期値として、これに各商品のもつ特異な販売特性を加味して補正をおこなうものである。同図で示す如く、補正手段（６）は各需要予測手段（４）に対応して設けることは必ずしも必要ない。
　かかる補正の例を述べれば、例えば商品属性として「夏物の商品」であれば、６月から８月までの間に年間販売量の８０％を販売するというものである。このように、販売専門家の持つ知識を商品属性や販売量等の相関関係となして、予測初期値に補正を行うのである。」（【００２１】〜【００２３】）
　
　２−２．引用文献１に記載された発明
　上記摘記事項（ア），（エ）及び図４，５，６を参酌すると、引用文献１には、商品の時系列の需要予測装置に係る事項が開示されていることは明らかである。
　
　また、上記摘記事項（イ），（ウ）及び図２，３を参酌すると、引用文献１の需要予測装置が、「複数の商品について、過去の時系列の販売実績情報を蓄積したデータから、販売実績期間に対応して分類し、該分類に含まれる商品についてそれぞれ時系列の販売実績情報を記憶手段に保存する手段」を備えることは明らかである。
　
　さらに、上記摘記事項（エ）及び図５を参酌すると、引用文献１の需要予測装置が、
「前記記憶手段に保存した該予測商品が含まれる分類の前記複数の時系列の販売実績情報から、予測商品以上の販売実績期間を持つ商品のデータを抽出して販売履歴パターンを生成し、予測商品の販売実績から生成された販売履歴パターンと類似した履歴をもつ商品の販売履歴パターンが選択されると、当該販売履歴パターンを予測値とする時系列需要予測手段」を備えることは明らかである。
　
　してみれば、上記摘記事項（ア）〜（オ）及び図面から、引用文献１には、
「商品の時系列の需要予測を行う時系列需要予測装置において、
　複数の商品について、過去の時系列の販売実績情報を蓄積したデータから、販売実績期間に対応して分類し、該分類に含まれる商品についてそれぞれ時系列の販売実績情報を記憶手段に保存する手段と、
　前記記憶手段に保存した該予測商品が含まれる分類の前記複数の時系列の販売実績情報から、予測商品以上の販売実績期間を持つ商品のデータを抽出して販売履歴パターンを生成し、予測商品の販売実績から生成された販売履歴パターンと類似した履歴をもつ商品の販売履歴パターンが選択されると、当該販売履歴パターンを予測値とする時系列需要予測手段と、
　前記予測商品のもつ特異な販売特性を加味して、前記予測値に対して補正を行う補正手段と
を備えた時系列需要予測装置。」の発明（以下、「引用文献１発明」という。）が開示されていると認められる。
　
　２−３．引用文献２の記載事項
（カ）「さらに、変動条件データ１０の情報により、補正ルールを起動し、補正値を計算する。計算した補正値により、予測した売上量を補正し、補正した予測値を予測データ１２に信号線１０８を通して格納する（ステップ３）。第５図にＰＯＳデータ１１の一例、第６図の補正ルール１５の一例、第７図に予測データの一例を示す。」（第４頁左上欄第８行〜第１４行）
　
３．対比
　本願発明と引用文献１発明とを対比する。
　本願の発明の詳細な説明では、「発送したカタログを見た顧客からの電話による商品の受注を受ける。Ｓ７は時系列受注予測（実績補正）」する。」（段落【００２０】）との記載があり、引用文献１発明の「需要予測」と本願発明の「受注予測」とは実質的に同等の概念であるといえることから、引用文献１発明の「需要予測」は本願発明の「受注予測」に相当するということができ、同様に引用文献１発明の「販売実績情報」「時系列需要予測装置」は、それぞれ本願発明の「受注実績」「時系列受注予測システム」に相当するということができる。
　
　また、引用文献１発明の「分類」することは本願発明の「クラス分け」することに、引用文献１発明の「予測商品」は本願発明の「新商品」に、引用文献１発明の「販売履歴パターン」は本願発明の「受注カーブ」に、それぞれ相当する。
　
　また、引用文献１発明の「記憶手段」と本願発明の「知識ベース」とは、「データ記憶手段」という概念で共通する。
　
　また、引用文献１発明の「時系列需要予測手段」において、予測商品の販売履歴パターンと類似した履歴をもつ商品の販売履歴パターンを予測値とするということは、予測商品の販売開始時から現在までの実績の販売履歴パターンを、該予測商品が含まれる分類の前記複数の商品の販売履歴パターンの中から選択された販売履歴パターンにあわせるという処理をおこなうことになることは明らかであるから、本項の上記検討を踏まえると、引用文献１発明の上記「時系列需要予測手段」と本願発明の「時系列受注予測補正手段」とは、「新商品の受注開始時から現在までの実績の受注カーブを、該新商品が含まれるクラスの前記複数の商品の受注カーブから選択された受注カーブにあわせる時系列受注予測手段」という点で共通している。
　
　さらに、引用文献１発明の補正手段において、予測商品のもつ特異な販売特性が、時系列需要予測に対する変動要因として入力されたものであることは明らかであるから、引用文献１発明の「予測商品のもつ特異な販売特性を加味して」「予測値に対して補正を行う補正手段」と、本願発明の「新商品に関して入力された変動要因をもとに」「受注カーブを微調整する変動要因予測手段」とは、本項の上記検討を踏まえると、「新商品に関して入力された変動要因をもとに、前記受注カーブを微調整する手段」という概念で共通する。
　
　したがって、本願発明と引用文献１発明とは、
「商品の時系列の受注予測を行う時系列受注予測システムにおいて、
　複数の商品について、過去の時系列の受注実績を蓄積したデータをクラス分けしてデータ記憶手段に保存する手段と、
　新商品の受注開始時から現在までの実績の受注カーブを、該新商品が含まれるクラスの前記複数の商品の受注カーブから選択された受注カーブにあわせる時系列受注予測補正手段と、
　前記新商品に関して入力された変動要因をもとに、前記受注カーブを微調整する手段と
を備えたことを特徴とする時系列受注予測システム。」の点で一致し、以下の点において相違している。
　
［相違点１］
　本願発明は、過去の時系列の受注実績を蓄積したデータをクラス分けするに際して、「商品特性の似たものごとに」クラス分けしているのに対し、引用文献１発明は「販売経過月数に応じて」分類している点。
　
［相違点２］
　データ記憶手段に保存する手段として、本願発明は、「クラスに含まれる商品のうち、総受注数の最大値、平均値、最小値の商品についてそれぞれ時系列の複数の受注カーブを生成して知識ベースに保存する知識ベース生成手段」であるのに対し、引用文献１発明は、「分類に含まれる商品についてそれぞれ時系列の販売実績情報を記憶手段に保存する手段」である点。
　
［相違点３］
　本願発明は、新商品の受注開始時から現在までの実績の受注カーブを選択された受注カーブにあわせるに際し、「知識ベースに保存した受注カーブのなかの、該新商品が含まれるクラスの前記複数の受注カーブから操作者が選択する」のに対し、引用文献１発明にはかかる限定はない点。
　
［相違点４］
　本願発明は、受注カーブを微調整する手段について、新商品に関して入力された変動要因をもとに、「変動要因としてカタログの送付方法と前記受注カーブを微調整するためのパラメタ値とを対応付けて管理するデータを参照して得られた該パラメタ値で、前記受注カーブを微調整する」のに対し、引用文献１発明にはかかる限定はない点。
　
４．判断
　上記相違点について検討する。
　
［相違点１］について
　引用文献１発明の「販売経過月数」は、商品の特性（特徴）を示す情報の一つであるから、本願発明の「商品特性」の一部ということができるので、両者間に実質的な差異は認められない。
　したがって、当該相違点１は引用文献１発明から当業者が容易に想到し得る事項である。
　なお、本願発明の「商品特性」が本願明細書の発明の詳細な説明（【００２２】【００３５】）や図６の（ａ）に示されているものに限定されるものであるとしても、過去の販売実績情報のデータを如何なる観点から分類分けするかは、当業者が任意に決定し得る設計事項である。
　
［相違点２］および［相違点３］について
　時系列受注を予測するにあたっては、引用文献１発明においても、本願発明と同様に、予測商品が含まれる分類の複数の商品の販売履歴パターンと、予測商品の受注開始時から現在までの実績の販売履歴パターンとを、パターン同士比較することになるのであるから、これら販売履歴パターンを記憶手段に保存した時系列の販売実績情報にもとづいて時系列需要予測手段で生成する引用文献１発明の構成に換えて、分類に含まれる商品についてそれぞれ時系列の販売実績情報を記憶手段に記憶するにあたり、予め販売履歴パターンを生成しておくこと、及び、多数の商品の中からパターン同士の比較をし選択する際の便宜を考慮して、分類に含まれる商品のパターンのうち代表的なもののパターンとして用意し記憶手段を知識ベース化することは、当業者が容易に想到できた事項であると判断できる。そして、受注数の最大値、平均値、最小値は、一般常識に照らせば、分類に含まれる商品のパターンのうちの代表的なものであることは、明らかである。
　してみれば、本願発明の相違点２及び相違点３に係る構成は、引用文献１に記載された事項にもとづいて、当業者が容易に想到できた事項である。
　
［相違点４］について
　上記２−３．（カ）及び引用文献２の第６図に示されているように、商品の売上量を予測するに際し、変動条件と売上量を補正する補正値（パラメータ値）とを対応づけた補正ルールを用いて予測した売上量を補正する手段は本願出願前に公知であるから、当該手段を引用文献１発明の補正手段として適用することは当業者であれば容易になし得るところと認められる。
　また、上記変動条件として如何なる条件を設定するかについては当業者が任意に決定し得る設計事項である。
　したがって、当該相違点４は引用文献１発明及び引用文献２に記載されている公知の手段とを組み合わせることによって当業者が容易に想到し得たものと認められる。
　
［作用効果］について
　本願発明の作用効果についても、引用文献１発明と引用文献２に記載されている公知の手段とから、当業者が予測できる程度のものであり格別のものとはいえない。
　
５．むすび
　以上のとおりであるので、本願発明は、引用文献１発明及び引用文献２に記載された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。
　
　よって、結論のとおり審決する。