【事件の表示】
　特願２００５−１１９４７３「高機能エージェントで電子取引を行う方法及び装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年１０月　６日出願公開、特開２００５−２７６２２８〕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】
第１　手続の経緯
　本願は，平成１０年２月５日（パリ条約による優先権主張１９９７年３月２１日，米国）に出願した特願平１０−２４１６８号の一部を平成１３年１０月１日に新たな特許出願とし，この新たな特許出願とした特願２００１−３０５６１６号の一部をさらに平成１７年４月１８日に新たな特許出願としたものであって，平成２０年１月１１日付けの拒絶理由通知に対して同年４月２２日付けで手続補正がなされたが，同年１０月１５日付けで拒絶査定がなされ，これに対して同年１２月１６日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに同日付けで手続補正がなされ，さらに平成２１年１１月１２日付けで審尋がなされたものである。
　なお，審尋に対する回答は提出されていない。
　
第２　平成２０年１２月１６日付けの手続補正についての補正却下の決定 
　
　［補正却下の決定の結論］
  
　平成２０年１２月１６日付けの手続補正を却下する。 
　
［理由］
１．補正の内容について
　平成２０年１２月１６日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）は，特許請求の範囲についてするもので，補正前の請求項１〜２１のうちの請求項９〜２０を削除するとともに，補正前の請求項１，２，８，２１をそれぞれ補正後の請求項１，２，８，９のとおりに補正するものである。
　したがって，補正前の請求項１〜８が補正後の請求項１〜８に対応し，補正前の請求項２１が補正後の請求項９に対応する。
　補正前の請求項１，及びこれに対応する補正後の請求項１は以下のとおりである。
（なお，下線は，補正の個所を示すものとして審判請求人が付したものを当審で援用したものである。）
　
＜補正前＞
「　【請求項１】
　コンピュータの記憶装置上で動作する高機能エージェントプログラムにより行う電子取り引きにおいて，当該高機能エージェントプログラムが所望の取り引きの値を動的に決定する方法であって，
　ａ）前記高機能エージェントプログラムが，複数の情報源から複数の評価値を生成するステップと，
　ｂ）前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付けし，複数の加重評価値を生成するステップと，
　ｃ）前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の加重評価値を正規化し，前記所望の取り引きの値を生成するステップと，
　を含む，方法。」
　
＜補正後＞
「　【請求項１】
　コンピュータの記憶装置上で動作する高機能エージェントプログラムにより行う電子取り引きにおいて，当該高機能エージェントプログラムが所望の取り引きの値を動的に決定する方法であって，
　ａ）
前記コンピュータの処理により，
前記記憶装置上で
　ｂ）
前記コンピュータの処理により，
前記記憶装置上で
　ｃ）
前記コンピュータの処理により，
前記記憶装置上
　を含む，方法。」
　
（１）請求項１に係る補正について
　請求項１に係る補正は，
（ア）補正前の請求項１における「前記高機能エージェントプログラムが，複数の情報源から複数の評価値を生成する」との事項を補正後の請求項１における「前記コンピュータの処理により，前記高機能エージェントプログラムが，複数の情報源から前記記憶装置上で複数の評価値を生成する」との事項に補正することによって，「複数の評価値を生成する」処理が，「コンピュータの処理により」，「記憶装置上で」実行されるものであることを限定し，
（イ）補正前の請求項１における「前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付けし，複数の加重評価値を生成する」との事項を補正後の請求項１における「前記コンピュータの処理により，前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付けし，前記記憶装置上で複数の加重評価値を生成する」との事項に補正することによって，「複数の加重評価値を生成する」処理が，「コンピュータの処理により」，「記憶装置上で」実行されるものであることを限定し，
（ウ）補正前の請求項１における「前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の加重評価値を正規化し，前記所望の取り引きの値を生成する」との事項を補正後の請求項１における「前記コンピュータの処理により，前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の加重評価値を正規化し，前記記憶装置上で前記所望の取り引きの値を生成する」との事項に補正することによって，「所望の取り引きの値を生成する」処理が，「コンピュータの処理により」，「記憶装置上で」実行されるものであることを限定するものである。
　
２．補正の目的について
　請求項１に係る補正は，上記のとおり，補正前の請求項１に記載された発明を特定するために必要な事項を限定して，補正後の請求項１とするものであるから，限定的減縮を目的とするものである。
　したがって，請求項１に係る本件補正は，平成１８年法律第５５号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法（以下，「改正前特許法」という。）第１７条の２第４項第２号に掲げられた「特許請求の範囲の減縮」を目的とする補正に該当する。
　
　そこで，補正後の請求項１に係る発明（以下，「本件補正発明」という。）が，特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか（改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか）について以下に検討する。
　
　本件補正発明を再掲すると以下のとおりである。
　
「　【請求項１】
　コンピュータの記憶装置上で動作する高機能エージェントプログラムにより行う電子取り引きにおいて，当該高機能エージェントプログラムが所望の取り引きの値を動的に決定する方法であって，
　ａ）
前記コンピュータの処理により，
前記記憶装置上で
　ｂ）
前記コンピュータの処理により，
前記記憶装置上で
　ｃ）
前記コンピュータの処理により，
前記記憶装置上
　を含む，方法。」
　
３．引用例 
　
（１）引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された，本願の優先日前である１９９５年１１月７日に頒布された「内木哲也，市場価格形成シミュレーション，情報処理学会研究報告，日本，社団法人情報処理学会，１９９５年１１月　７日，第９５巻，第１０５号，Ｐ．１−６」（以下，「引用例１」という。）には，図面とともに，次の（ア）〜（ク）の事項が記載されている。
　
（ア）「概要
　実験経済学[1,2]において市場での意思決定の実験に用いられる
ＤｏｕｂｌｅＡｕｃｔｉｏｎ市場をコンピュータ上でシミュレートするためのモデル
　このシミュレーションの実現によって以下の事柄が可能になると考えられる。
１）想定する理想環境下における市場予測が可能になる。
２）実験に必要な参加者のトレーニングに用いることができる。
３）
電子市場実験ネットワークシステム上で実験参加者の代替を勤めさせられる
　
（イ）「１．モデルの基本的枠組み
　このシミュレーションモデルは行動シミュレーションモデルＰａｒａｄｉｓｅの枠組みを用いて構築された。Ｐａｒａｄｉｓｅは動物やロボットなどの知的行動体の行動をシミュレーションするために提案されたモデルである。この基本的概念は個々の行動体がその周囲にある環境を知覚し，次の行動を個別に決定して行動し，それぞれの行動が環境変化につながるという分散意思決定問題のシミュレーションモデルである。このモデルはこれまで魚の群の行動や車の渋滞などのシミュレーションに用いられた[3]。
　シミュレーションを行うには，各Ａｇｅｎｔが取得できる情報の形式化と，意思決定すべき行動，その行動によって生ずる情報の形式化が必要とされる。
このモデルでは，
売り手／買い手（Ｓｅｌｌｅｒ／Ｂｕｙｅｒ）ＡｇｅｎｔはＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｎｅｌを通して得られる情報を認識し，状況判断して，次の行動を決定する能動的な行動体である
売り手Ａｇｅｎｔは「売り」，「売値提示」，「模様眺め」，買い手Ａｇｅｎｔは「買い」，「買値提示」，「模様眺め」という行動決定し，「模様眺め」以外の場合はその行動を情報として競売人Ａｇｅｎｔが参照しているＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｎｅｌに提示する
　
競売人Ａｇｅｎｔは売り手Ａｇｅｎｔ，買い手Ａｇｅｎｔが提示した意思決定情報を取捨選択して，現在の市場情報を更新し，全ての売り手と買い手のＡｇｅｎｔが参照しているＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｎｅｌに最新の市場情報として提示する
　
（ウ）「２．Ａｇｅｎｔの基本行動
　
売り手／買い手Ａｇｅｎｔは
ＳｔａｔｕｓＢｏａｒｄの情報を参照して現在の市場の状況を知り，次の行動を決定する
何もしない場合以外は，各Ａｇｅｎｔは意思決定情報をＭｅｓｓａｇｅＰｏｏｌヘ送る
　
競売人Ａｇｅｎｔは
ＭｅｓｓａｇｅＰｏｏｌから各Ａｇｅｎｔの意思決定情報を選択してＳｔａｔｕｓＢｏａｒｄの情報を更新する
「売り」または「買い」の情報を優先して選択して取引を成立させる
　
（エ）「３．売り手／買い手Ａｇｅｎｔの行動決定アルゴリズム
　
売り手／買い手Ａｇｅｎｔは参照している市場の購入提示価格（ＢｉｄｄｉｎｇＶａｌｕｅ）と販売提示価格（ＡｓｋｉｎｇＶａｌｕｅ）の動向とそれぞれの希望価格，コストまたは資金を基本情報としてＦｉｇ．３に示したアルゴリズムを用いて行動を決める
　Ｆｉｇ．３に示したように
各Ａｇｅｎｔは
　１）契約価格ＣＶの推定関数
　２）契約価格ＣＶの受け入れ判断関数
　３）新しいＢｉｄｄｉｎｇ／Ａｓｋｉｎｇ価格の決定関数
１）契約価格の推定関数
　
ある時刻ｔにおける契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）
市場の開催からその時刻ｔまでのＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）を用いて基本的には（１−１）で計算
　
（数式（１−１），（１−２）省略）
　
　
（１−１）に過去の契約価格が推定値に反映されるようにした変更した式が（１−２）
　
（オ）「４．シミュレーション
　このような
モデルに基づいて，シミュレーションプログラムを実装した
Ｃ＋＋で記述されており，ＩＢＭ−ＰＣ及びその互換機のＭＳ−ＤＯＳ上と，ＳｕｎＯＳ及びｓｙｓｔｅｍＶのＸｗｉｎｄｏｗ上で動作する
　
（カ）「５．Ａｇｅｎｔ間のメッセージ伝達遅延について
　このシミュレーションモデルは現在は単一ＣＰＵ計算機上に実装されており，各Ａｇｅｎｔはシミュレーション時間に沿って逐次処理されている。しかし，このモデルは基本的に各Ａｇｅｎｔ毎の分散並列処理が可能であり，通信情報型式の整合によって現在の電子市場実験システムへの組み込むことができる。これによって以下のようなメリットが期待できる。」（第５頁右欄下から１５行〜同欄下から６行）
　
（キ）数式（１−１）によれば，「市場の開催からその時刻ｔまでに出そろったＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）の和を２で割った値（すなわち，ＡＶ（ｔ）とＢＶ（ｔ）の中間の値）の合計（ただしＡＶ（ｋ）≠∞∩ＢＶ（ｋ）≠０）を当該中間の値の個数で割る（すなわち，平均をとる）ことにより，契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）を計算する」との事項が記載されている。（第３頁右欄数式（１−１））
　
（ク）
数式（１−２）によれば，「市場の開催からその時刻ｔまでに出そろったＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）の和を２で割った値（すなわち，ＡＶ（ｔ）とＢＶ（ｔ）の中間の値）の合計（ただしＡＶ（ｋ）≠∞∩ＢＶ（ｋ）≠０）と，過去の契約価格の合計との和を，当該中間の値の個数と過去の契約価格の個数の和で割る（すなわち，平均をとる）ことにより，契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）を計算する」
　
　上記摘記事項（ア）〜（ク）の記載及び図面の記載を総合すると，引用例１には次のとおりの発明（以下，「引用例１発明」という。）が記載されていると認められる。
　
「ＤｏｕｂｌｅＡｕｃｔｉｏｎ市場をコンピュータ上でシミュレートするためのモデルであって，
　売り手／買い手（Ｓｅｌｌｅｒ／Ｂｕｙｅｒ）Ａｇｅｎｔは，Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｎｅｌを通して得られる情報を認識し，状況判断して，次の行動を決定する能動的な行動体であり，
　売り手Ａｇｅｎｔは，「売り」，「売値提示」，「模様眺め」，買い手Ａｇｅｎｔは「買い」，「買値提示」，「模様眺め」という行動決定をし，「模様眺め」以外の場合はその行動を情報として競売人Ａｇｅｎｔが参照しているＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｎｅｌに提示し，
　競売人Ａｇｅｎｔは，売り手Ａｇｅｎｔ，買い手Ａｇｅｎｔが提示した意思決定情報を取捨選択して，現在の市場情報を更新し，全ての売り手と買い手のＡｇｅｎｔが参照しているＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｎｅｌに最新の市場情報として提示し，
　売り手／買い手Ａｇｅｎｔは，ＳｔａｔｕｓＢｏａｒｄの情報を参照して現在の市場の状況を知り，次の行動を決定し，何もしない場合以外は，各Ａｇｅｎｔは意思決定情報をＭｅｓｓａｇｅＰｏｏｌヘ送り，
　競売人Ａｇｅｎｔは，ＭｅｓｓａｇｅＰｏｏｌから各Ａｇｅｎｔの意思決定情報を選択してＳｔａｔｕｓＢｏａｒｄの情報を更新し，「売り」または「買い」の情報を優先して選択して取引を成立させるように構成されたモデル
　を用いたシミュレーションにおいて，
　売り手／買い手Ａｇｅｎｔが，参照している市場の購入提示価格（ＢｉｄｄｉｎｇＶａｌｕｅ）と販売提示価格（ＡｓｋｉｎｇＶａｌｕｅ）の動向とそれぞれの希望価格，コストまたは資金を基本情報として所定のアルゴリズムを用いて行動を決める際に使用する，ある時刻ｔにおける契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）を，市場の開催からその時刻ｔまでに出そろったＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）の和を２で割った値（すなわち，ＡＶ（ｔ）とＢＶ（ｔ）の中間の値）の合計（ただしＡＶ（ｋ）≠∞∩ＢＶ（ｋ）≠０）と，過去の契約価格の合計との和を，当該中間の値の個数と過去の契約価格の個数の和で割る（すなわち，平均をとる）ことにより計算する方法。」
　
４．対比
　
　本件補正発明と引用例１発明とを対比する。
　
（ａ）引用例１発明のモデルは，「コンピュータ上でシミュレートするためのモデル」であり，また，上記摘記事項（オ）によれば，「当該モデルに基づいて，シミュレーションプログラムが実装され，これはＣ＋＋で記述されており，ＩＢＭ−ＰＣ及びその互換機のＭＳ−ＤＯＳ上と，ＳｕｎＯＳ及びｓｙｓｔｅｍＶのＸｗｉｎｄｏｗ上で動作するものである」から，引用例１発明の「売り手／買い手（Ｓｅｌｌｅｒ／Ｂｕｙｅｒ）Ａｇｅｎｔ」は，「コンピュータの記憶装置上で動作するプログラム」であるということができる。
　また，引用例１発明において，売り手／買い手（Ｓｅｌｌｅｒ／Ｂｕｙｅｒ）ＡｇｅｎｔはＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｎｅｌを通して得られる情報を認識し，状況判断して，次の行動を決定する能動的な行動体であり，また，売り手Ａｇｅｎｔは「売り」，「売値提示」，「模様眺め」，買い手Ａｇｅｎｔは「買い」，「買値提示」，「模様眺め」という行動決定をするものであるから，引用例１発明の「売り手／買い手（Ｓｅｌｌｅｒ／Ｂｕｙｅｒ）Ａｇｅｎｔ」は，「高機能エージェントプログラム」であるということができる。
　また，引用例１発明のシミュレーションが，売り手／買い手（Ｓｅｌｌｅｒ／Ｂｕｙｅｒ）Ａｇｅｎｔや競売人Ａｇｅｎｔ「により行」われるものであることは明らかである。
　引用例１発明のシミュレーションでは，売り手／買い手（Ｓｅｌｌｅｒ／Ｂｕｙｅｒ）Ａｇｅｎｔが「電子的」に「売り」や「買い」の「行動」を行っているから，引用例１発明の「シミュレーション」と本件補正発明の「電子取り引き」とは，「電子的な売り買いの行動」が行われている点で共通している。
　引用例１発明の「契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）」は，「Ａｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）（販売提示価格）と，Ｂｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）（購入提示価格）」，及び「過去の契約価格」に応じて決定される値であるから，「取り引きの値」であるということができ，当該ＣＶ（ｔ）は，売りや買い等の「所望の取り引き」の行動決定に用いられるものであるから，引用例１発明の「契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）」が本件補正発明の「所望の取引の値」に相当する。
　引用例１発明において，「契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）」は，ある時刻ｔにおける値であるから，「動的に決定する」ものであるということができる。
　してみれば，本件補正発明と引用例１発明とは，後記する点で相違するものの，ともに「コンピュータの記憶装置上で動作する高機能エージェントプログラムにより行う電子的な売り買いの行動において，当該高機能エージェントプログラムが所望の取り引きの値を動的に決定する方法」の点で共通している。
　
（ｂ）引用例１発明において，売り手／買い手Ａｇｅｎｔが，「ある時刻ｔにおける契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）を，市場の開催からその時刻ｔまでに出そろったＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）の和を２で割った値（すなわち，ＡＶ（ｔ）とＢＶ（ｔ）の中間の値）の合計（ただしＡＶ（ｋ）≠∞∩ＢＶ（ｋ）≠０）と，過去の契約価格の合計との和を，当該中間の値の個数と過去の契約価格の個数の和で割る（すなわち，平均をとる）ことにより計算する」との処理が，「コンピュータの処理により，記憶装置上で」行われる処理であることは自明のことである。
　引用例１発明の「Ａｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）（販売提示価格）」と「Ｂｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）（購入提示価格）」は契約が成立する前の価格であるから，本願の実施例において，現市況データベース２０８に保持される「特定の取り引きに対する現価格（例えば言い値及び付け値）」（本願明細書【０１２３】段落参照）に対応し，また，引用例１発明の「過去の契約価格」は，本願の実施例において，取り引き履歴データベース２０６に保持される「過去の取り引きの記録である取り引きの価格」（本願明細書【０１２３】段落参照）に対応する。
　そして，引用例１発明において，「Ａｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）（販売提示価格）」や「Ｂｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）（購入提示価格）」を格納するための構成（情報源）や「過去の契約価格」を格納するための構成（情報源）が備えられていることは自明のことである。
　また，引用例１発明の「市場の開催からその時刻ｔまでに出そろったＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）の和を２で割った値（すなわち，ＡＶ（ｔ）とＢＶ（ｔ）の中間値）」，及び「過去の契約価格」が本件補正発明の「評価値」に相当する。また，これらの値は，売り手／買い手Ａｇｅｎｔが「生成する」ものであることも自明のことである。
　してみれば，本件補正発明と引用例１発明とは，「コンピュータの処理により，高機能エージェントプログラムが，複数の情報源から記憶装置上で複数の評価値を生成するステップ」を含んでいる点で共通している。
　
（ｃ）本件補正発明における，「複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付けし，複数の加重評価値を生成」し，「前記複数の加重評価値を正規化」する処理は，いわゆる「加重平均処理」のことである。
　一方で，引用例１発明では，「ある時刻ｔにおける契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）を，市場の開催からその時刻ｔまでに出そろったＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）の和を２で割った値（すなわち，ＡＶ（ｔ）とＢＶ（ｔ）の中間値）の合計（ただしＡＶ（ｋ）≠∞∩ＢＶ（ｋ）≠０）と，過去の契約価格の合計との和を，当該中間値の数と過去の契約価格の数の和で割る（すなわち，平均をとる）ことにより計算」しているから，「市場の開催からその時刻ｔまでに出そろったＡｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）の和を２で割った値」（評価値）と「過去の契約価格」（評価値）との平均処理を行っているものと認められる。
　また，これらの処理が，「コンピュータの処理により，売り手／買い手Ａｇｅｎｔが，記憶装置上で」実行する処理であることは自明のことである。
　してみれば，本件補正発明と引用例１発明とは，後記する点で相違するものの「コンピュータの処理により，高機能エージェントプログラムが，複数の評価値を平均処理して，記憶装置上で所望の取り引きの値を生成するステップ」を含んでいる点で共通している。
　
　そうすると，本件補正発明と引用例１発明とは，
　
「コンピュータの記憶装置上で動作する高機能エージェントプログラムにより行う電子的な売り買いの行動において，当該高機能エージェントプログラムが所望の取り引きの値を動的に決定する方法であって，
　ａ）前記コンピュータの処理により，前記高機能エージェントプログラムが，複数の情報源から前記記憶装置上で複数の評価値を生成するステップと，
　ｂ）前記コンピュータの処理により，前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の評価値を平均処理して，前記記憶装置上で前記所望の取り引きの値を生成するステップと，
　を含む，方法。」
　
の点で一致し，次の点で相違する。
　
［相違点１］
　高機能エージェントプログラムにより行う動作が，本件補正発明では，「電子取り引き」であるのに対して，引用例１発明では，シミュレーションの取り引きである点。
　
［相違点２］
　所望の取り引きの値を生成する際に，本件補正発明では，「複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付けし」て「複数の加重評価値を生成」し，「前記複数の加重評価値を正規化」することによって（すなわち，複数の評価値の加重平均処理を行うことによって）生成しているのに対して，引用例１発明では，複数の評価値の平均処理を行うことによって生成している点。
　
５．当審の判断
　上記相違点について検討する。
　
［相違点１］について
　引用例１の上記摘記事項（カ）には，「このシミュレーションモデルは現在は単一ＣＰＵ計算機上に実装されており，各Ａｇｅｎｔはシミュレーション時間に沿って逐次処理されている。しかし，このモデルは基本的に各Ａｇｅｎｔ毎の分散並列処理が可能であり，通信情報型式の整合によって現在の電子市場実験システムへの組み込むことができる。」との事項（以下，「引用例１記載事項」という。）が記載されている。
　当該引用例１記載事項によれば，引用例１発明のＡｇｅｎｔは，実際の「電子市場実験システム」への組み込みができるものであるから，引用例１発明のＡｇｅｎｔを，実際の電子市場実験システム」へ組み込んだ際に，実際の「電子取り引き」が行えるように構成することには何ら困難性が無く，当業者が適宜なしうることである。
　
　したがって，相違点１に係る本件補正発明の構成は，引用例１発明，及び引用例１記載事項に基づいて当業者が容易に想到し得たものである。
　
［相違点２］について
　引用例１の上記摘記事項（エ）には，「（１−１）に過去の契約価格が推定値に反映されるようにした変更した式が（１−２）である。（１−２）には常に過去の契約値が重みとして加えられる。そのためＰｒｉｏｄ開始時には過去の契約値によって推定契約値を算出することとなるが，Ｐｒｉｏｄ時刻の経過と共にその影響は小さくなる。また，過去の契約値はＬ個まで記憶可能で，Ｌ＝０の場合は式（１−１）と同等である。この記憶はＦＩＦＯで，契約回数がＬ回を上回った場合は古い物から順に新しい物に置き換えられる。」と記載されており，過去の全ての契約価格のうちの最新のＬ個のデータのみを使用することによって，古い契約価格が推定契約値に反映されないようにしているから，引用例１には，データが新しいか古いかという観点に基づいて推定値ＣＶ（ｔ）の計算に反映させるか否かを決定することが記載されていると認められる。
　ここで，ある時刻ｔにおける契約価格の推定値ＣＶ（ｔ）を計算する場合に，当該時刻ｔからみて，古いデータほど推定値ＣＶ（ｔ）を計算するデータとしての信頼性が低くなることは自明のことである。
　また，一般に，信頼性の異なるデータを用いて所定の値を計算する場合に，信頼性の低いデータが計算結果に与える影響を小さくするために，信頼性の低いデータの重みを信頼性の高いデータの重みよりも小さくして計算することは常套手段である。（必要であれば，特開平６−９４９８５号公報（特に【００９８】〜【００９９】，【０１１１】，【０１３０】段落の記載参照），特開平２−２４１１８７号公報（特に第２頁左上欄，第６頁左上欄，第６頁左下欄〜同頁右下欄の記載参照），「山内康一郎　外２名，異種センサ情報の統合によるカテゴリーの教師なし学習　−聴覚情報と視覚情報の統合による母音の教師なし学習−，電子情報通信学会技術研究報告，ニューロコンピューティング　ＮＣ９６−５８〜７７，社団法人電子情報通信学会，１９９６年１２月１４日，第９６巻，第４３０号，ｐ１３５〜１４２」（特に第１３８頁「２．３　認識」の項の記載参照），「金谷健一，画像の３次元解釈の統計的信頼性，情報処理学会論文誌，社団法人情報処理学会，１９９３年１０月１５日，第３４巻，第１０号，ｐ２０６２〜２０７０」（特に第２０６５頁左欄第３行〜１１行の記載参照）等を参照。）
　してみれば，引用例１発明において，Ａｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）（購入提示価格）やＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）（販売提示価格）に比べて古くて信頼性の低いデータである「過去の契約価格」が，推定値ＣＶ（ｔ）の計算結果に与える影響を小さくするために，「過去の契約価格」（第１の評価値）の重みを「Ａｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）」（第２の評価値）の重みよりも小さくなるように重み付けして加重平均処理をすることには何ら困難性が無く，当業者が適宜なしうることである。
　そして，引用例１発明において，「過去の契約価格」（第１の評価値）の重みを「Ａｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）」（第２の評価値）の重みよりも小さくなるように重み付けして加重平均処理をするために，「過去の契約価格」（第１の評価値）及び「Ａｓｋｉｎｇ　ＶａｌｕｅＡＶ（ｔ）とＢｉｄｄｉｎｇ　ＶａｌｕｅＢＶ（ｔ）」（第２の評価値）の「複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付けし」て「複数の加重評価値を生成」し，「前記複数の加重評価値を正規化」するように構成することには，何ら困難性が無く，当業者が容易に想到し得たことである。
　
　したがって，相違点２に係る本件補正発明の構成は，引用例１発明，及び常套手段に基づいて当業者が容易に想到し得たものである。
　
　そして，本件補正発明の作用効果も，引用例１発明，引用例１記載事項，及び常套手段から当業者が予測できる範囲のものである。
　
　したがって，本件補正発明は，引用例１発明，引用例１記載事項，及び常套手段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出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
６．本件補正についてのむすび
　したがって，本件補正は，改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので，同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
第３　本願発明について
１．本願発明
　平成２０年１２月１６日付け手続補正は，上記のとおり却下されたので，本願の請求項１に係る発明は，平成２０年４月２２日付けの手続補正書によって補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される次のとおりのものである。（以下，「本願発明」という。）
　
「【請求項１】
　コンピュータの記憶装置上で動作する高機能エージェントプログラムにより行う電子取り引きにおいて，当該高機能エージェントプログラムが所望の取り引きの値を動的に決定する方法であって，
　ａ）前記高機能エージェントプログラムが，複数の情報源から複数の評価値を生成するステップと，
　ｂ）前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付けし，複数の加重評価値を生成するステップと，
　ｃ）前記高機能エージェントプログラムが，前記複数の加重評価値を正規化し，前記所望の取り引きの値を生成するステップと，
　を含む，方法。」
　
２．引用例
　原査定の拒絶の理由に引用された引用例１には，上記「第２　［理由］３．」に記載したとおりの事項が記載されている。
　
３．対比・判断
　上記「第２　［理由］」で検討した本件補正発明は，本願発明の構成を，上記「第２　［理由］１．（１）」の（ア）〜（ウ）のように限定したものである。
　そうすると，本願発明の構成要件をすべて含み，さらに構成を限定した本件補正発明が，上記「第２　［理由］５．」に記載したとおり引用例１発明，引用例１記載事項，及び常套手段に基づいて，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，本願発明も同様の理由により，引用例１発明，引用例１記載事項，及び常套手段に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
　そして，本願発明の作用効果も，引用例１発明，引用例１記載事項，及び常套手段から当業者が予測できる範囲のものである。 
　
４．むすび 
　以上のとおり，本願発明は，引用例１発明，引用例１記載事項，及び常套手段に基づいて，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。