(57)【要約】      （修正有） 【課題】専用ソフトウェアを開発することなく候補者別の当選確率を予測推定できる当選確率予測表示ネットワークシステムを提供する。【解決手段】事前選挙投票行動世論調査の選挙区候補者別の調査支持率データ及び選挙区候補者別の複数特性アイテムを共変量として，調査前の当落判断，候補者の年齢，候補者の勢い，年代別支持傾向，職業別支持傾向，投票動向，の全ての特性アイテムデータを入力する入力装置と，入力された調査支持率データ及び特性データを格納する記憶装置と，通信回線を通して前記記憶装置にアクセスして支持率データ及び特性アイテムデータを表示する表示装置と，前記調査支持率データ及び特性アイテムデータを通信回線を介して受信するデータ処理コンピュータとを含み，前記データ処理コンピュータは，受信データを解析して選挙区候補者別の当選確率を表示する。【選択図】図１
0003217418.tif 000002
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
事前選挙投票行動世論調査の選挙区候補者別の調査支持率データ及び選挙区候補者別の複数特性アイテムを共変量として,
調査前の当落判断,
候補者の年齢,
候補者の勢い,
年代別支持傾向,
職業別支持傾向,
投票動向,
の全ての特性アイテムデータを入力する入力装置と,入力された調査支持率データ及び特性データを格納する記憶装置と,通信回線を通して前記記憶装置にアクセスして支持率データ及び特性アイテムデータを表示する表示装置と,前記調査支持率データ及び特性アイテムデータを通信回線を介して受信するデータ処理端コンピュータとを含み,前記データ処理コンピュータは,受信データを解析して選挙区候補者別の当選確率を表示することを特徴とする当選確率予測表示ネットワークシステム。
【請求項２】
請求項１のデータ処理コンピュータと,最尤法による因子分析機能を備えた統計パッケージソフトウェア(ＳＰＳＳ又はR又はJMP又はSTATAなど)を組み合わせたシステム。
【考案の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本考案は選挙事前世論調査データ及び候補者別の複数の特性値データを入力して当選確率データを出力するシステムに関するものである。選挙事前世論調査において自然科学分野の対照(control)はできないが標本調査のランダム化は可能な分野であって,当業者の技術常識では他の分野適用実施例を流用することが容易に想到を妨げる分野である。ランダム化は無作為抽出として当業者の技術常識だが,対照は技術常識として理解なく,ロジスティック回帰分析は朝日新聞社含め理解せず,最小二乗法や回帰分析さえ朝日新聞社除き技術常識にない。一方で層化は世論調査の層化2段無作為抽出法としては技術常識であるが,マッチングは技術常識にない。
【背景技術】
【０００２】
選挙事前世論調査データを用いて投票日よりも前に当選者を予測推定する作業が国民の知る権利に答え,かつ不正な投票データ混入防止の民主主義に答えるための作業やシステム装置が必要であり,世論調査,集計,当選確率予測推定作業に多人数の労力が必要であった。
社会調査の一種として選挙前の世論調査は実施され,非特許文献11は現在の当業者の技術常識である。多くは世論調査段階の手法であり,集計は単純集計とクロス集計があるにとどまり,当選確率予測推定段階に使われるデータ分析は重回帰分析と数量化1類及び判別分析と数量化2類のみが要因分析手法として当業者の技術常識である。もっとも朝日新聞社以外はデータ分析一般の技術常識はない。判別分析としてロジスティック解析及び傾向スコアは日本の当業者において技術常識ではない。
選挙前に実施の世論調査データに基づく選挙予測は,朝日新聞社のデータにより文部省統計数理研究所が共同開発したシステムとして候補者別の当選確率算定する技術思想とする非特許文献1がある。朝日新聞社以外の新聞社テレビ局通信社主要報道機関当業者は文部省統計数理研究所と共同開発した時期があった社団法人共同通信社を除き現在までこれに類する統計数理的なシステムはない。例えば非特許文献２は日本放送協会単独の選挙前世論調査による選挙予測,非特許文献７の著者は日本放送協会在職者だが,ＮＨＫ朝日新聞社毎日新聞社読売新聞社日本経済新聞社産経新聞社共同通信社など当業者の技術常識として網羅解説しているが,いずれも朝日新聞社の当選確率算定およびこれに相当する別の統計数理的システムの記載はない（非特許文献７ ,非特許文献１０）。
朝日新聞社の技術思想は特性データを数量化2類による判別分析して候補者別ミクロの当選確率(0から1の範囲区間)を算定することが本質的部分である。
世論調査,集計,予測推定の3段階に大別する順序のうち,世論調査段階でそれまでの有権者名簿抽出標本への面接調査方法から無作為抽出電話番号への電話調査への変更を実施してその成果報告したのが非特許文献３及び非特許文献５及び非特許文献６の論旨である。非特許文献７は電話調査への変更をもたらした背景として従来の129選挙区中選挙区調査から300選挙区及びブロック別の比例代表並立制への選挙制度の変更により調査対象選挙区が倍以上となり比例代表並立制による調査対象拡大の負荷軽減が動機とも記述されている。面接調査よりも電話調査のほうが迅速低コストであるからである。
次に集計段階において,当業者の技術常識は過去データからの回帰分析なく,当該調査だけからリニア線形処理と記載が非特許文献７である。ただし,過去データからの回帰分析していたのが朝日新聞社であって,小選挙区制比例代表並立制になってから過去データないので回帰分析処理省略したと,いずれも非特許文献５及び非特許文献６に記述している。コストと時間かかる従来の面接調査から電話調査に変更を朝日新聞社内で主導したのが非特許文献５及び非特許文献６の筆者であり,小選挙区制比例代表並立制導入による省力化動機記載なく,過去データからの回帰分析集計段階を省略したにもかかわらず精度向上との非特許文献６は電話調査に変えて劣化とは論述できない事情があった。朝日新聞社の過去データによる回帰分析は非特許文献１から言及されているが,本質的部分は3段階めの候補者別の当選確率を数量化2類理論に基づく予測推定であって,回帰分析は不完全データの前処理段階に過ぎず非特許文献１は正規化処理の記述があったが,統計数理研究所林教授の指導なくなった非特許文献５及び非特許文献６では正規化処理がなくなっている。この正規化処理に変わり,数量化1類による補正と変質している。補正との認識の結果,集計データは不完全な前処理データに過ぎない技術思想に変化してしまった。
集計段階で過去データから回帰分析してなだらかな3次回帰曲線になるのは,日本でいう選挙報道が投票行動に影響力与えるアナウンス効果,英米ではバンドワゴン効果アンダードッグ効果であるとの技術思想で,朝日新聞社の第3段階予測推定のミクロ選挙区別の当選確率算定なくともマクロ予測推定できるシステムとして特許文献１。ただし,出願日前に3次回帰曲線記述し,かつ3次回帰曲線回帰分析止めて精度向上したとの非特許文献６などを引用発明として考案者が出願人である非特許文献１前の特許出願に対する拒絶査定に対して審判請求なく実用新案権登録に変更した結果の特許文献１である。拒絶理由には非特許文献８も引用されているが,傾向スコアは観測されたデータに隠れた共変量の調整には有意義(非特許文献１２)だが,事前世論調査では観測できない得票率影響後の母集団異なる選挙投票者標本とする出口調査を調整することは不可能であって非特許文献８による拒絶理由は理由がないし,そもそも出口調査標本あればそのままリニア線形処理して推計予測すれば十分なのであって,過去データと出口調査の関係は産業上有益な発明にはならない。この拒絶査定の背景には社団法人共同通信社で元政治部長だった後藤謙次が菅義偉官房長官に対し出願人の特許妨害はたらきかけ,公務員は全体の奉仕者であって一部の奉仕者でないとの憲法違反の請託結果である。
非特許文献8において傾向スコアを用いているが,本考案の特性アイテムを共変量としての傾向スコアでなく,出口調査データとの関連の補正であって,本質的部分の原理は異なる。事前世論調査で観測できない投票率を反映した出口調査との関連は原理的に意味なく無効であり,産業上有益な発明でない。
技術思想異なる特許文献１は特許実用新案審査ガイドブック「3401 本願発明と先願発明の実施の態様が同じ場合の留意点 単に,本願発明についての一の実施の態様と,先願発明についての一の実施の態様とが同じであるからといって,審査官は,本願発明と先願発明とを「同一」であると判断しない。本願発明や先願発明は,自然法則を利用した技術的思想の創作であるから(第2条第1項,実用新案法第2条第1項),本願発明と先願発明とが「同一」であるか否かの判断は,実施の態様ではなく,技術的思想の同一性を判断することによりなされるべきだからである。」によって拒絶査定の理由がなかった。特許文献１公開後に無効審判請求はいままでなかったのは当然で,そもそも拒絶理由は成り立たななかったのである。
さて第3段階の当選確率予測システムを非特許文献５及び非特許文献６とは異なる技術思想で考案したのが本件である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】実登3203049
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】林知己夫・高倉節子,予測に関する実証的研究,統計数理研究所20周年記念号,1964年,第12巻1号,pp.9-86
【非特許文献２】新井久爾夫,世論調査からどう選挙結果を予測するか,選挙・情報・世論,日本放送出版協会,1988年5月,pp.28-30
【非特許文献３】松田英二,朝日新聞のRDD調査について,行動計量学,日本行動計量学会,2002年3月29日,第29巻1号,pp.81-89
【非特許文献４】山岡和枝,10.6.2ロジスティック回帰分析,社会調査ハンドブック,朝倉書店,2002年11月,p.511
【非特許文献５】松田英二,選挙調査,社会調査ハンドブック,朝倉書店,2002年11月,pp.673-675
【非特許文献６】松田英二,調査手法転換時の対応と決断ー2000年総選挙と2001年参院選挙の事例ー,オペレーションズ.・リサーチ,社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会,2003年1月1日,第48巻第1号,pp.1-10
【非特許文献７】加藤元宣,かわりゆく選挙世論調査ー小選挙区制の導入と調査方法の変遷ー,選挙研究,日本選挙学会,20号,2005年,pp68-225.
【非特許文献８】福田昌史,世論調査と出口調査データから推定した傾向スコアを用いた選挙予測について,日本統計学会誌,一般社団法人日本統計学会,2007年3月31日,第36巻第2号,pp.117-130
【非特許文献９】星野崇宏,調査観察データの統計科学ー因果推論・選択バイアス・データ融合,岩波書店,2009年7月
【非特許文献１０】「報道特集（有権者はどう動いたかｍ）」,TBSテレビ,2014年12月20日,［online］,2014年12月27日閲覧,URL://www.tbs.co.jp/houtoku/onair/20141220_1_1.html
【非特許文献１１】岩本裕著，「世論調査とは何だろうか」，岩波新書１５４６，株式会社岩波書店，２０１５年５月
【非特許文献１２】星野崇宏,統計的因果効果の基礎ー特に傾向スコアと操作変数を用いてー,岩波データサイエンスvol3,株式会社岩波書店,2016年6月,pp.62-90
【非特許文献１３】大林準,ロジスティック回帰分析と傾向スコア(propensity score)解析,,天理医学紀要第19巻第2号,2016年12月,pp.71-79
【非特許文献１４】島崎哲彦・大竹延幸,「社会調査の実際」,学文社,2017年1月,
【考案の概要】
【考案が解決しようとする課題】
【０００５】
経験値に基づく数量化2類朝日新聞社非特許文献５よりも拡張性があって統計数理理論的にも優れた選挙区別のミクロ選挙区別の当選確率予測推計装置を考案する。非特許文献5における特性アイテム全てを独立とすることは不可能であって,それにもかかわらずきれいな順序構造だと独立でないアイテムを複数選定していることで基礎理論から逸脱していた。推定したいもののが回帰関数そのものでなく,因果効果(ＡＴＥ:Average Treatment Effect)である本件では当選確率であり,課題目標である。
考案した請求項記載の特性アイテム及びカテゴリーは絶対的なパラメータではない。例えば米国大統領選挙ではＰＡＣ(政治活動委員会)資金量を特性アイテムとしてパラメータとすることは有効だが,日本ではＰＡＣ制度なく無効である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために,本考案は数量化2類経験値から独立でなくとも複数のパラメータである特性アイテムを定めて得点合計値として候補者別の当選確率算定でなく,複数の説明変数をロジスティック回帰分析(ロジット分析と呼ぶこともある)及び集約した傾向スコアによって結果変数を当選確率としたことにより問題点を解決している。  傾向スコアは「無作為割り当てが不可能な相関研究において,因果関係を推定する方法として,ローゼンバウムとルービンは,傾向スコア(propensity score)という新しい概念を提案した(Rosenbaum and Rubin,1983)」(非特許文献９,p60)が2群を対照(control)としてマッチングや層化で因果探索するための技術思想であった。このため,「傾向スコアを用いた因果効果の推定法ではまず(i)各対象ごとに傾向スコアを推定する,(ii)推定した傾向スコアを用いて因果効果を推定するという2つの段階で解析を行います(非特許文献１２p73)」だが,ランダム化比較試験(randomized controlled trial,RCT)はできないが事前世論調査ではランダム化なされた無作為抽出標本によってなされるため2群対照(ii)の段階でのマッチングや層化は不必要である。ただし,傾向スコアの算出方法を検討すると傾向スコアは個人ごとに対する0から1の間の値をとる1次元確率値であり,当選確率とする本件は傾向スコアそのものをミクロ個人当選確率として扱う着想が新規性進歩性あり,対照(control)の技術常識なく2つの段階で調整するという非特許文献8に過ぎない当業者の技術常識では想到できない。また,「割り当てはあくまで共変量にのみ依存し,結果変数には依存しない」(非特許文献９,p43)すなわち強く無視できる割り当て(strongly ignorable treatment )条件(Rosenbaun and Rubin,1983)は,本件当選確率において結果変数が共変量に逆因果関係ないのであるから条件を満たす。2群対照する場合には独立性の検討を必要とするが,一つの集約した傾向スコアに集約するだけでは共変量のパラメータである「特性アイテム及びカテゴリー」の独立性の検討は不問である。この着想も当業者の技術常識では想到できない。
【０００７】
非特許文献４は非特許文献５と同一書籍掲載の別筆者論文であり,当業者の技術常識にはいままでなかった。非特許文献４は「多くの研究では2つ以上の説明変数と結果変数との関連を分析し,説明変数の効果を検討することがよくなされる。ロジスティック回帰分析(ロジット分析と呼ぶこともある)は結果変数が質的変数(離散変数,2カテゴリー以上)であり,説明変数が連続変数,質的変数,あるいはそのコンビネーションであるようなデータに対する回帰分析の一手法である。ロジスティック回帰分析は,当初Cornfieldらにより,連続変数からなるリスクファクターの分布が多変量正規分布すると仮定し,発症群と非発症群とを判別する線形判別関数として導かれた(Cornfield,1962)」,さらにWalker & Duncan(1967)によりこの仮定を必要としない最尤法(maximum likehood method)での推定が提案され,医学をはじめとし,現在では多くの分野で利用されている。ロジスティック回帰分析の目的は結果変数と説明変数との関連を分析することにあり,発想は大きく異なるが,この点では数量化1類などを含む一般の回帰分析や数量化2類やダミー変数を用いた判別分析などと共通している。また,その特徴として関連性をオッズ比で表現できることがある。本節では結果変数が最も基本的で重要である2値変数(binary variable)の場合をとりあげ,ロジスティック回帰分析の概要について述べる。数学的定式化や推定法の詳細は他の成書(丹後ほか,1996;Hosmner & Lemshow,1989)を参考にされたい。」。発想は大きく異なるが数量化2類などと結果変数と説明変数の関連を判別分析することは共通と明記している。同一の説明変数パラメータを用いても,発想が異なるので,技術思想が異なる。
【０００８】
すなわち,非特許文献5記載の「過去データのないところから無理に推計得票率を求めることをやめ,調査データなどから,直接,候補者の強さを見極めて当選確率を求めることにした。つまり,さまざまな特性アイテムで推計得票率を補正することをやめ,こうした特性アイテムから直接候補者を採点することにしたのである。図13.27の得点表は,数量化2類による当落の判別分析で作成した。たとえば,ある候補が,職業別支持３(主婦からの支持のみ強い,-0.162012),名上げ内訳４(どんな聞き方でも当選圏に入らない,-0.243528),判断４(取材で五分五分と判断できる,-0.002183),属性５(無所属の新人候補,0.433793),支持の強さ４(次点で頑張っている,-0.018066)というcategoryに該当した場合には,その和(0.008004)が合計得点となる。これを確率曲線(図13.28)に代入すると当選確率は約0.25となる。」の技術思想部分の原理を全て代替技術ロジスティック回帰分析及び傾向スコアで実現する。
【０００９】
非特許文献１３はロジスティク回帰分析と傾向スコアの活用を言及しており,本考案で活用する。「医学統計において，多変量解析で用いられる統計手法の一つにロジスティック回帰分析がある．ロジスティッ ク回帰分析は，目的変数が，「生存・死亡」や「陽性・陰性」といった名義変数の場合に用い，治療 ( 介入 ) の効 果について，目的変数に関わる因子（共変量）が回帰式にどの程度関与しているかを解析するものである．ロジスティック回帰モデルでは，その結果に対する確率を P とし，共変量を x 1 ，x 2 とした場合，log ( P /(1-P )) ＝ b 0 . .. + b 1 x 1 + b 2 x 2 といった式で表せる．無作為化されていない後ろ向き研究においては，交絡因子とされるものが， 解析結果に対して影響を及ぼすことがたびたび見られる．交絡因子の調整方法として，近年，傾向スコア (propensity score ) 解析が提唱され，この傾向スコアには，ロジスティック回帰分析で求めた予測確率を用いる．傾向スコア 解析とは，潜在的な交絡要因となる様々な共変量を，傾向スコアという一つの合成変数に縮約 ( 一次元化 ) し，そ の傾向スコアを基準として，交絡因子の影響を除去するためにマッチングや層別化等を行うものである．」
【００１０】
最尤法で求める補助装置でパラメータ探索して請求項のパラメータを改変してもよい。
【００１１】
ロジスティック回帰分析はプロビット回帰分析で代替してもよい。非特許文献１２のpp.73-74では「ロジスティック回帰分析やプロビット分析から選られる予備確率が利用されることが通常ですが,この部分について機械学習モデルを用いるといった方法も提案されています。」と記述で機械学習モデルすなわちさまざまなコンピュータによる機械処理モデルで代替してもいいということは非特許文献5による機械学習モデルでもいいということだ。つまり本明細書を含めた考案は非特許文献5の上位考案となる。東京地裁判決平成25年3月25日平成23年（ワ）第32776号発光ダイオード事件では,「このように，当業者は，当初明細書の記載に照らして，「窒化ガリウム系化合物半導体」全般について，乙１発明（原出願の請求項１に記載の発明）自体の課題及び解決手段と共通の課題及び解決手段を理解するものと解されるから，当初明細書には，（本件組成や発光ピークの限定のない）窒化ガリウム系化合物半導体からなる発光素子を樹脂モールドで包囲し，前記窒化ガリウム系化合物半導体の発光により励起されて蛍光を発する蛍光染料又は蛍光顔料を添加する，という発明についても開示があると認めるのが相当である。」とし判断している。
【００１２】
ロジスティック回帰分析又はプロビット回帰分析いずれで計算でも傾向スコアによって一つの合成変数に縮約1次元化できる。本考案では傾向スコアそのものが当選確率である。
【００１３】
交絡因子の除去などのための補正としてマッチング又は層別解析又は共分散解析の後処理を追加してもいい。ただし,調査段階で面接法の場合は「層化2段無作為抽出」標本が通常であって「層化」補正済みなのでこの後処理補正は誤差拡大にならないように注意する。
【００１４】
世論調査,集計,当選確率予測推定の3段階のうち,特許文献１は集計段階での発明であり,本考案は当選確率予測推定の段階の発明であり,異なる。非特許文献１は集計段階の記述はあるものの本質的部分は当選確率予測推定であり数量化2類による判別であって,本考案ロジスティック回帰及び傾向スコアとは全部原理が異なる。非特許文献２は発明に至る水準の記載はない。非特許文献３は世論調査段階の電話RDD調査であって本発明当選確率予測推定とは異なる。非特許文献５及び非特許文献６は世論調査,集計,当選確率予測推定の全てを記述しているが,世論調査は現在RDD電話調査含め当業者の技術常識,集計では選挙制度が中選挙区の129選挙当時は回帰分析3次曲線していたが300小選挙区制で他の当業者技術常識と同じく回帰曲線なくリニア直線処理,本質的原理部分は数量化2類判別による当選確率予測推定である。非特許文献1では集計段階の正規化処理だったが,非特許文献５非特許文献６では数量化1類による補正と変化している。非特許文献７は当業者の技術常識であるが,特許文献１や非特許文献１,非特許文献５,非特許文献６の記述はない。非特許文献７及び非特許文献９も当業者の技術常識だが,いずれも非特許文献1非特許文献5非特許文献6の記述はない。
【００１５】
非特許文献８と本考案は傾向スコアの適用において本質的原理の相違がある。非特許文献８は有権者を母集団とする調査標本と選挙投票者を母集団とする調査標本とを補正するという技術思想である。これに対し本考案は複数の説明変数として特性アイテムをも用いて多変量として結果変数を集約した傾向スコアとして適用するものであるので,本質的部分の原理は異なる。非特許文献８はランダム化が不十分なインターネット調査方法をランダム化された層化2段無作為抽出法水準のランダム化まで選択バイアスを補正する方法の延長として論述しているが,出口調査の母集団が観測されない選挙得票率を反映した投票者総数であって,事前選挙世論調査は有権者総数を母集団とするので傾向スコアでは算定できない。非特許文献８では得票率を検討していて一見選挙投票率を反映と理解できる数字があるが,事前世論調査標本サンプルの選挙での得票率であって母集団を代表せず,標本サンプルが投票しやすいかしないのかの分析をしているに過ぎない。投票するかどうかの因子は標本サンプルのこの投票行動のほか,投票日天候や争点が出来レースかどうかとか投票日の休暇取得容易性など観測外の説明変数があるのである。非特許文献8の傾向スコアは本考案の特性アイテムを共変量としての傾向スコアでなく,出口調査データとの関連の補正であって,本質的部分の原理は異なる。事前世論調査で観測できない投票率を反映した出口調査との関連は原理的に意味なく,産業上有益な発明でない。
【００１６】
非特許文献1又は非特許文献5又は非特許文献6が特許文献とみなしたとしても
本考案は最高裁平成10年2月24日第三小法廷判決1998年のボールスプライン事件の最高裁判決の5つの要件全て満たさない。一つでも満たさない場合には均等は成立しない,すなわち本考案は,非特許文献1又は非特許文献5又は非特許文献6の発明を侵害しない別の技術思想に基づく代替技術であって,特許法49条いずれの各号にも該当せず特許法51条の拒絶理由を発見できない。
【００１７】
対象製品等との相違部分は数量化2類に基づく得点加算判別をロジスティック回帰及び傾向スコアによる判別であって,「特許発明を先行技術と対比して課題の解決手段における特徴的原理を確定した上で,対象製品の備える解決手段が特許発明における解決手段の原理と実質的に同一の原理に属するものか」を基準として判断する（東京高裁平成12年10月26日判決「生海苔の異物分離除去装置事件」)に判示された原理が全く異なる。非本質的部分における「部分」は「エレメント」
に相当し,第一要件は,米国におけるオール・エレメント・ルールに近似し,米国における他の3つの要件や独国の要件にも含まれる考え方である。
【００１８】
本考案は世論調査第1段階集計第2段階当選確率予測推定第3段階のうち第3段階のみであって,その全ての原理が異なるので置換可能性はない。第1要件が満たされる場合にはこの要件（第2要件）も満たされる場合が多い。学説上第2要件を「置換可能性」ということがある。置換可能性は目的,効果の同一性に着目したものであることから,第二要件は,米国におけるF W Rテスト,代替可性,及び,独国における要件に近似する。
【００１９】
相違部分を対象製品等におけるものと置き換えることが,対象製品等の製造等の時点において容易に想到できたことはない。容易であったかどうかは,「当該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」にとって容易であったかどうかを基準にする。本分野はランダム化と層化に関して技術常識はあるが,回帰分析はじめロジスティック回帰やマッチングといった技術常識はない(非特許文献2非特許文献3非特許文献5非特許文献6非特許文献7非特許文献9非特許文献10)。回帰分析は非特許文献1非特許文献5非特許文献6にあるが文部省統計数理研究所の教授によるものであって非特許文献5非特許文献6では選挙制度変更で回帰分析基礎の過去データないとして止めてしまった。米国の要件2つにあり独国の要件一つにある置換容易性の判断は侵害時である点は日米独で一致している。
【００２０】
対象製品等が,特許発明の出願時における公知技術と同一,または公知技術から容易に推考できたものではない。無作為抽出と層化の技術常識はあるが,回帰分析やロジスティック回帰分析の技術常識なく対照(control)の技術常識ない当業者は,非特許文献4を少なくとも非特許文献5筆者は知り得たのだが,想到できなかった。少なくとも非特許文献4にはパラメータ探索に最尤法が有効との示唆はなく,ロジスティック回帰の代替にプロビット回帰を適用できるという記述はなく容易に推考できない。独国におけるフォルムシュタイン抗弁に近似する。米国ではない。
【００２１】
特許文献1の新規性進歩性は集計段階の技術思想であったのに,第1段階の世論調査手法を小選挙区制として倍以上の選挙区調査の必要性から電話調査に変更し,非特許文献6において本質的部分当選確率算定部分無視しての拒絶査定の意見書等には,対象製品等が特許発明の出願手続において特許請求の範囲から意識的に除外されたといった「包袋禁反言の法理」（ファイルラッパー・エストッペル）に当たるなどの特段の事情はない。米国フェスト事件のエストッペルに近似する。独ではない。
【考案の効果】
【００２２】
本考案にあっては次に列挙する効果が得られる。
(1) 汎用統計パッケージソフトウェア例えばSPSSやRやJMPやSTATAを設定してロジスティク回帰を専用プログラムソフトウェア開発せずに実現でき,よって作業の迅速及びコストの削減になる。
(2)上記汎用統計プログラムソフトウェアに用意された因子分析の一つである最尤法で,独立でない特性アイテムとカテゴリー分けでもパラメータとなる特性アイテムを探索選定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】非特許文献４におけるロジット変換によるp(x)g(x)の関係である。本考案で用いる原理的理論的な関係。
【図２】非特許文献５における当選確率を従属変数,特性アイテム数量化2類合計値得点を独立変数とした確率曲線(非特許文献5図13.28)である。従来技術であり経験的な関係。
【考案を実施するための形態】
【００２４】
事前選挙投票行動世論調査の選挙区候補者別の調査支持率データ及び選挙区候補者別の複数特性アイテムを共変量として,
調査前の当落判断,
候補者の年齢,
候補者の勢い,
年代別支持傾向,
職業別支持傾向,
投票動向,
の全ての特性アイテムデータを入力する入力装置と,入力された調査支持率データ及び特性データを格納する記憶装置と,通信回線を通して前記記憶装置にアクセスして支持率データ及び特性アイテムデータを表示する表示装置と,前記調査支持率データ及び特性アイテムデータを通信回線を介して受信するデータ処理端コンピュータとを含み,前記データ処理コンピュータは,受信データを解析して選挙区候補者別の当選確率を表示することを特徴とする当選確率予測表示ネットワークシステム。
データ処理コンピュータと,最尤法による因子分析機能を備えた統計パッケージソフトウェア(ＳＰＳＳ又はR又はJMP又はSTATAなど)を組み合わせたシステム。
【産業上の利用可能性】
【００２５】
新聞社,放送局,通信社の選挙報道において,事前世論調査に基づく選挙区候補者別の当選確率予測推定を,科学的公正に実現する。
【００２６】
ビジネスや政策,医療などで特定の母集団全体で因果関係がどの程度あるかを考えることは,非特許文献１２p65記載の通り,重要であるため,ATE一般は産業上有効な指標として利用可能性があり,本考案を基礎として応用できる。例えば広告業界においてアプリ利用時間調査を「母集団すべての人にＣＭを見せた場合の利用時間の平均」ー「すべての人にＣＭを見せなかった場合の利用時間の平均」で見てみよう。実際の解析ではCM接触群の方がCM非接触群よりもアプリ利用時間は少ないことがわかっている。単純差を因果関係だとしてしまうと,「ＣＭを見せるとアプリを利用しなくなる」というおかしな結果となる。ＣＭ接触者はテレビ視聴時間自体が長く,高齢で,スマホアプリ利用率頻度も低いので,ＣＭ非接触群とアプリ利用時間の差をとるとマイナスになる。ＣＭを含めたマーケティング施策,手術か投薬かなどは介入の対象かどうかをランダムに極めることはできない以上,結果変数に影響を与える共変量(covariate)の影響を除去して評価する必要があり,本考案では交絡因子の除去として言及している。
【図１】
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【図２】
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