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　特願２０１２−５１１３１５「モバイル機器におけるコンテキスト認識」拒絶査定不服審判事件〔平成２２年１１月２５日国際公開，ＷＯ２０１０／１３３７７０，平成２４年１１月　８日国内公表，特表２０１２−５２７８１０〕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
　
　本件出願は，２０１０年５月２１日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００９年５月２２日，フィンランド）を国際出願日とする出願であって，平成２５年１１月１２日付け拒絶理由通知に対して平成２６年２月１８日付けで意見書と手続補正書が提出されたが，同年３月７日付けで拒絶査定がなされ，これを不服として同年７月１０日付けで審判請求がなされたものである。
　
２　本願発明
　
　本願の請求項１ないし１９に係る発明は，平成２６年２月１８日付けで手続補正された特許請求の範囲の請求項１ないし１９に記載された事項により特定されるものであるところ，そのうち特許請求の範囲の請求項１７に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，特許請求の範囲，明細書及び図面の記載からみて，その特許請求の範囲の請求項１７に記載された以下のとおりのものと認める。
　
「モバイル機器によってコンテキストを認識するための方法であって，
　前記モバイル機器および／またはそのユーザーの前記コンテキストを示すデータを取得すること（４０４）と，
　前記データの少なくとも一部に基づき，かつ少なくとも一部を代表する，複数の特徴値を決定すること（４０６）と，
　適合線形分類器によって，前記複数の特徴値をコンテキストクラスに分類すること（４０８）と，
　前記特徴値および前記ユーザーによるフィードバック情報に基づき，前記分類器の前記分類論理を適合させること（４１０，４１２）と，を含み，
　前記モバイル機器が，前記モバイル機器の前記ユーザーのための前記コンテキスト認識論理を，前記ユーザーによるフィードバックに基づく適合を通してパーソナライズするように構成される，方法。」
　
　ここで，「前記分類論理」及び「前記コンテキスト認識論理」は，共に「前記」に相当するものが無いため，以下ではそれぞれ「分類論理」及び「コンテキスト認識論理」と解した。
　
３　引用発明
　
　原査定の拒絶の理由に引用された特開２００３−２０４３９０号公報(以下，「引用例」という。)には，「携帯移動電話装置」（発明の名称）に関し，図面とともに以下の事項が記載されている。
　
ア　「【０００１】【発明の属する技術分野】本発明は，携帯移動電話装置に関し，詳細には，携帯移動電話装置の利用状態に応じて適切な動作モードに自動的に移行する携帯移動電話装置に関する。」
　
イ　「【００２１】【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明の携帯移動電話装置は，携帯されて移動し，通話可能モード，マナーモード，電源オフモード等の各種動作モードを有して，通話可能モードで通話が可能な携帯移動電話装置において，当該携帯移動電話装置の移動，静止，移動変化等の利用状態を検出する利用状態検出手段を備え，当該利用状態検出手段の検出結果に基づいて前記利用状態を判定し，前記動作モードを当該利用状態に応じた動作モードに移行させることにより，上記目的を達成している。
【００２２】上記構成によれば，携帯移動電話装置の移動，静止，移動変化等の利用状態を検出する利用状態検出手段を備えて，当該利用状態検出手段の検出結果に基づいて利用状態を判定し，動作モードを当該利用状態に応じた動作モードに移行するので，公共交通機関など携帯移動電話装置の使用を控えるべき場所でのモード切替えの手間を省くことができ，妨害電波発信機器等の新たな外部設備を設置することなく，安価にかつ適切に周囲の人にかける迷惑を防止することができるとともに，携帯移動電話装置の利用性を向上させることができる。」
　
ウ　「【００４５】振動センサ（利用状態検出手段）１０は，携帯移動電話装置１の利用状態，例えば，携帯移動電話装置１の移動，静止，移動変化等の利用状態を検出して，センサ検出信号を出力するもので，携帯移動電話装置１が非静止状態のときに，何らかの位置変化があると，センサ検出信号を出力する。
【００４６】振動センサ１０は，例えば，図２に示すように，質量体１１，バネ１２及び圧電素子１３等が固定端１４の間で接続され，質量体１１が携帯移動電話装置１の状態に応じてバネ１２の弾性により振動して，この信号に応じて圧電素子１３にかかる圧力変化を信号出力線１５から電気信号として取り出す形式のもの，あるいは，図示しないが，短い管の中に封入された玉が携帯移動電話装置１の状態に応じて転がって，管の両端に接触する際に信号を出力する形式のもの等のものを利用することができるが，これらの形式のものに限るものではない。
【００４７】また，携帯移動電話装置１の利用状態を検出するセンサ（利用状態検出手段）としては，振動センサ１０に限るものではなく，携帯移動電話装置１が非静止状態でなんらかの位置変化があるときにセンサ検出信号を出力するものであれば，どのようなセンサを用いてもよく，例えば，加速度センサ等を用いてもよい。
【００４８】この加速度センサは，例えば，質量体の直行する３軸方向に圧電素子を配置・接着し，それぞれの軸方向毎に圧電素子にかかる加速度（圧力）を電気信号として取り出す形式のものであるが，ジャイロ等を用いて，３軸の回転方向それぞれに角加速度をも信号として出力する形式のものであってもよい。
【００４９】このような加速度センサを用いると，振動センサ１０を用いた場合に比較して，加速度が検出可能な場合に，より精密な解析が可能であり，利用状態の判定をより一層容易かつ高精度に行うことができる。
【００５０】例えば，電車や車においては，加速度の累積により到達速度を計測することができ，電車の種別，例えば，各駅停車，急行，新幹線等の種別，車の走行道路の種別，例えば，一般道路と高速道路の種別の判定をより一層正確に行うことができる。
【００５１】そして，携帯移動電話装置１の利用形態の検出においては，携帯移動電話装置１は，バッグ内等に収納されていることもあり，携帯移動電話装置１が進行方向に対してどちらを向いて所持されているかが不明であるため，特定の所持方向に依存しないような処理を行う必要がある。例えば，センサ検出信号，信号の変化成分だけに着目して，携帯移動電話装置１の利用状態判定を行ったり，また，常に垂直方向を検出して，それに対して相対的な信号となるように変換してから携帯移動電話装置１の利用状態判定を行う。
【００５２】振動センサ１０は，携帯移動電話装置１の振動に応じて，例えば，図３に示すようなセンサ検出信号を信号処理部に出力する。
【００５３】信号処理部は，振動センサ１０から入力されるセンサ検出信号から携帯移動電話装置１の利用状態判定に利用可能な特徴を抽出して，適当な信号形式に信号処理して，利用状態判定部に出力する。例えば，信号処理部は，振動センサ１０から入力されるセンサ検出信号の最小値と最大値の抽出，センサ検出信号の最大値の抽出，予め設定された閾値を越えるセンサ検出信号の発生間隔と頻度の計数，時系列のセンサ検出信号の周波数変換（フーリエ変換）した周波数成分への分解等を行う。」
　
エ　「【００５７】次に，本実施の形態の作用を説明する。本実施の形態の携帯移動電話装置１は，その利用状態を振動センサ１０の検出結果に基づいて判定して，利用モードを適切に管理・制御する。特に，携帯移動電話装置１は，利用モードをマナーモードに適切に移行させる。
【００５８】携帯移動電話装置１は，公共交通機関である電車，バス，車等の交通機関に乗車中であるか否かを振動センサ１０の検出結果に基づいて判定し，乗車中であると，利用モードをマナーモードに移行させる。
【００５９】すなわち，交通機関に乗車中であると，移動することによって常に振動が発生しており，その振動は大きく，振動パタンはそれぞれ独特なものである。
【００６０】例えば，電車であれば，数分から数十分間隔で駅に停車し，レールの継目から発生するほぼ規則的な振動があり，また，カーブによる揺れも電車独特のものである。この振動の特徴は，各駅停車，急行電車，新幹線等の電車の種別によっても特有のものがあり，振動の特徴から各駅停車，急行電車，新幹線等の電車の種別をも判定することができる。また，バスや車であれば，エンジンからの振動，信号待ちによる停止の頻度，移動時のタイヤと路面からの振動，カーブによる加速度変動などに特徴がある。さらに，携帯移動電話装置１が全く静止している状態，歩行中の状態，走っている状態（走行状態）等であるか否かを判定することができる。
【００６１】そして，携帯移動電話装置１は，内部に振動センサ１０が内蔵されており，携帯移動電話装置１にかかる振動を振動センサ１０が検出して，図３に示したようなセンサ検出信号を信号処理部に出力する。
【００６２】信号処理部は，振動センサ１０から入力されるセンサ検出信号に適切な信号処理を施して，例えば，センサ検出信号を周波数成分に分解し，例えば，図４に示すように，周波数スペクトルに信号処理して，利用状態判定部に出力する。
【００６３】利用状態判定部は，信号処理部から入力される信号処理済みのセンサ検出信号に基づいて，携帯移動電話装置１の利用状態を判定する。いま，利用状態判定部の判定する携帯移動電話装置１の利用状態種別としては，例えば，静止中，走行中，歩行中，自家用車乗車中，バス乗車中，電車（各駅停車）乗車中，電車（快速，急行）乗車中，新幹線乗車中，飛行機乗機中等である。
【００６４】利用状態判定部の判定処理方法は，上述のように，任意の方法でよいが，例えば，信号処理部で信号処理された信号処理済みのセンサ検出信号の特徴情報からいくつかのカテゴリに分類して，パターン認識する。例えば，利用状態判定部は，信号処理部が，図４に示したように，センサ検出信号を周波数成分に分解し，周波数スペクトルに信号処理する場合には，こ周波数スペクトルの形状から対応する利用状態を判定する。この場合，利用状態判定部は，予め各利用状態毎の標準的な周波数スペクトル形状を参照辞書として保持し，信号処理部から入力される信号の特徴情報と参照辞書とを比較して，最も近い利用状態を携帯移動電話装置１の利用状態であると判定する。そして，この参照辞書は，携帯移動電話装置１の各利用状態毎に，大量にサンプル信号を収集し，当該収集したサンプル信号とその利用状態を用いて，作成することができ，また，より正確に判定するために，適した参照辞書（判定基準）を「学習」するようにしてもよい。この場合の学習方法としては，クラスタリング，ニューラルネット，遺伝的アルゴリズム等の人工知能的手法を利用することができる。
【００６５】そして，携帯移動電話装置１は，制御部の制御下で，マナーモードでない状態から利用状態判定を行い，利用状態判定部が，利用状態が「電車（各駅停車）乗車中」であると判定すると，利用状態判定部は，その判定結果を制御部に出力し，制御部は，予め設定されている「電車（各駅停車）乗車中はマナーモードにする」というモード移行ルールに従って，携帯移動電話装置１の利用モードをマナーモードに移行させる。
【００６６】携帯移動電話装置１は，制御部の制御下で，マナーモードにおいても携帯移動電話装置１の利用状態の判定を継続し，利用状態判定部が，利用状態が「歩行中」（電車を降りた）と判定すると，制御部は，予め設定されている「歩行中は通話可能状態にする」というモード移行ルールに従って，携帯移動電話装置１の利用モードを通話可能状態に移行させる。
【００６７】そして，予め設定されている利用状態に対応する携帯電話のモードの設定例（モード移行ルール）としては，「バス乗車中→マナーモード」，「電車（各駅停車）乗車中→マナーモード」，「電車（快速，急行）乗車中→マナーモード」，「新幹線乗車中→マナーモード」，「自家用車乗車中→電源オフ」，「飛行機乗機中→電源オフ」，「その他→通話可能状態」等である。なお，上記「電源オフ」のモード状態は，利用状態の判定については可能な状態であるとする。
【００６８】このように，本実施の形態の携帯移動電話装置１は，携帯移動電話装置１の移動，静止，移動変化等の利用状態を検出する振動センサ１０を備えて，この振動センサ１０の検出結果に基づいて利用状態を判定し，利用モード（動作モード）を当該利用状態に応じた利用モードに移行している。
【００６９】したがって，公共交通機関など携帯移動電話装置１の使用を控えるべき場所でのモード切替えの手間を省くことができ，妨害電波発信機器等の新たな外部設備を設置することなく，安価にかつ適切に周囲の人にかける迷惑を防止することができるとともに，携帯移動電話装置１の利用性を向上させることができる。
【００７０】また，この利用状態に対応する携帯移動電話装置１の利用モードへの移行のモード移行ルールの設定は，上述のように，予め設定されていてもよいが，携帯移動電話装置１の利用者が適宜修正・設定可能としてもよい。
【００７１】すなわち，携帯移動電話装置１は，判定された利用状態に対して，操作部５から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用している。
【００７２】したがって，利用状態をより一層精度よく行うことができ，安価にかつより一層適切に周囲の人にかける迷惑を防止することができるとともに，携帯移動電話装置１の利用性をより一層向上させることができる。」
　
上記引用例の記載及び図面並びにこの分野における技術常識を考慮すると，
  
ａ　上記イの「可能な携帯移動電話装置において，当該携帯移動電話装置の移動，静止，移動変化等の利用状態を検出する利用状態検出手段を備え，当該利用状態検出手段の検出結果に基づいて前記利用状態を判定する」（段落００２１）等の記載によれば，携帯移動電話装置において，利用状態を判定する手順について示されていることからから，引用例には「携帯移動電話装置によって利用状態を判定する方法」について記載されているといえる。
　
ｂ　上記エの「利用状態判定部の判定する携帯移動電話装置１の利用状態種別としては，例えば，静止中，走行中，歩行中，自家用車乗車中，バス乗車中，電車（各駅停車）乗車中，電車（快速，急行）乗車中，新幹線乗車中，飛行機乗機中等である。」（段落００６３）の記載から，「利用状態」は，前記携帯移動電話装置および／またはその利用者の利用状態であるということができる。
　さらに，上記ウ，エより，引用例の携帯移動電話装置では，前記利用状態を検出するために，振動センサからのセンサ検出信号を出力しているから，引用例には，「前記携帯移動電話装置および／またはその利用者の利用状態を示すセンサ検出信号を出力すること」が記載されているといえる。
　
ｃ　上記エの「例えば，利用状態判定部は，信号処理部が，図４に示したように，センサ検出信号を周波数成分に分解し，周波数スペクトルに信号処理する場合には，こ周波数スペクトルの形状から対応する利用状態を判定する。この場合，利用状態判定部は，予め各利用状態毎の標準的な周波数スペクトル形状を参照辞書として保持し，信号処理部から入力される信号の特徴情報と参照辞書とを比較して，最も近い利用状態を携帯移動電話装置１の利用状態であると判定する。」（段落００６４）の記載から，「前記センサ検出信号を周波数成分に分解し，周波数スペクトルに信号処理すること」，及び「利用状態判定部によって，予め各利用状態毎の標準的な周波数スペクトル形状を参照辞書として保持し，信号処理部から入力される信号の特徴情報と参照辞書とを比較して，最も近い利用状態を携帯移動電話装置の利用状態であると判定すること」が記載されているといえる。
　
ｄ　上記エの「携帯移動電話装置１は，判定された利用状態に対して，操作部５から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用している。」（段落００７１）の記載から，「判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用すること」が記載されているといえる。
　
ｅ　前記ｄに関連して，さらに「したがって，利用状態をより一層精度よく行うことができ」（段落００７２）と記載されており，前記ｄの前記「判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用すること」により，「利用状態をより一層精度よく行うことができること」が示されている。
　
以上を総合すると，上記引用例には，次の発明（以下，「引用発明」という。）が開示されている。
　
「携帯移動電話装置によって利用状態を判定する方法であって，
　前記携帯移動電話装置および／またはその利用者の利用状態を示すセンサ検出信号を出力することと，
　前記センサ検出信号を周波数成分に分解し，周波数スペクトルに信号処理することと，
　利用状態判定部によって，予め各利用状態毎の標準的な周波数スペクトル形状を参照辞書として保持し，信号処理部から入力される信号の特徴情報と参照辞書とを比較して，最も近い利用状態を携帯移動電話装置の利用状態であると判定することと，
　判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用すること，を含み，
　判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用することにより，利用状態をより一層精度よく行うことができる，
　方法。」
　
４　対比
　
　本願発明と引用発明とを，各構成要素（段落）毎に順次対比する。
　
ａ　引用発明の「携帯移動電話装置」は，本願発明の「モバイル機器」に含まれる。
　また，本願明細書に「現在のコンテキスト，すなわち，物理的環境状態，機器の状態，および／またはユーザーの生理的状態など」（段落０００２）と記載されているから，引用発明の「利用状態」は，本願発明の「コンテキスト」に相当する。そうすると，引用発明の「携帯移動電話装置によって利用状態を判定する方法」は，下記相違点１ないし３を除き，本願発明の「モバイル機器によってコンテキストを認識するための方法」に相当するといえる。
　
ｂ　前記ａも考慮すると，引用発明の「利用状態を示すセンサ検出信号」は，本願発明の「コンテキストを示すデータ」に相当し，引用発明の「センサ検出信号を出力する」は，本願発明の「データを取得する」に相当する。
　
ｃ　本願明細書に「生データは，コンテキスト認識で使用される，対応するより高いレベルの特徴値に変換され得，それは，時間領域，周波数領域，および／または他の領域特徴を参照し得る。」（段落００３５）と記載されているから，引用発明の「センサ検出信号を周波数成分に分解し，周波数スペクトルに信号処理する」における「周波数スペクトル」は，本願発明の「特徴値」に相当するものである。また，前記「周波数スペクトル」は，上記「３　引用発明」の項のウ（段落００５３）に記載されているようにセンサ検出信号の特徴を表す様々な値の中で代表する値といえるから，「センサ検出信号を代表する特徴値」ということができる。そして，引用発明の「信号処理する」ことは，本願発明の「決定する」ことに他ならない。また，引用発明において，「周波数スペクトル」を決定するために，「センサ検出信号の少なくとも一部」に基づいて信号処理を行っていることは自明である。
　そうすると，引用発明の「センサ検出信号を周波数成分に分解し，周波数スペクトルに信号処理すること」と，本願発明の「前記データの少なくとも一部に基づき，かつ少なくとも一部を代表する，複数の特徴値を決定すること」は，「前記データの少なくとも一部に基づき，かつ少なくとも一部を代表する，特徴値を決定すること」で，共通する。
　
ｄ　引用発明の「判定」は，本願発明の「分類」に相当するから，引用発明の「利用状態判定部」と本願発明の「適合線形分類器」とを対比すると，両者は「分類器」である点で共通する。さらに，後述のｅのとおり，両者は「適合」といえる点でも共通するから，以下の相違点２は別として「適合分類器」である点で共通するといえる。
　また，本願発明の「コンテキストクラス」は，「分類の対象である個々のコンテキスト」であると解される（本願明細書の段落００３９等参照）から，「コンテキストクラスに分類する」とは，「分類の対象である個々のコンテキストの１つに分類する」ことと解される。
　そうすると，引用発明の「予め各利用状態毎の標準的な周波数スペクトル形状を参照辞書として保持し，信号処理部から入力される信号の特徴情報と参照辞書とを比較して，最も近い利用状態を携帯移動電話装置の利用状態として判定すること」は，前記ｃも考慮すると，周波数スペクトル（特徴値）を，各利用状態毎（コンテキストクラス）の参照辞書と比較して，携帯移動電話装置の利用状態を判定（コンテキストクラスに分類）することといえるから，本願発明の「特徴値をコンテキストクラスに分類すること」に相当する。
　
ｅ　引用発明の「判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると」は，判定された利用状態に対して，利用者（ユーザー）により，利用状態が修正されることを含み，修正された利用状態が引用発明の「フィードバック情報」といえるから，本願発明の「ユーザーによるフィードバック情報に基づき」に相当する。
　また，本願明細書（段落００３９〜００４６等）を参照すると，実施の形態において各コンテキストクラスの理想的な要素を更新することで「分類器の分類論理を適合させること」を行っていることを踏まえると，引用発明の「当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用すること」は，本願発明の「分類器の分類論理を適合させること」に相当する。
　
ｆ　引用発明において，「判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用すること」の主体が，「携帯移動電話装置」であることは，明らかである。
　また，本願発明の「コンテキスト認識論理」は，「現在のコンテキスト分類を提供するための機能」（段落００３６）と解されるから，引用発明の「利用状態の判定」と共通の機能を有する。そして，前記ｅと同様に，引用発明の「判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると」が，本願発明の「ユーザーによるフィードバックに基づく」に相当し，引用発明の「当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用すること」が，本願発明の「（分類器の分類論理を）適合（させること）」に相当する。
　さらに，引用発明の「判定された利用状態に対して，利用者が操作部から当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して，利用状態の判定に利用すること」は，利用者個人の状況に応じて利用状態を修正するものであるから，「パーソナライズする」ことに他ならず，引用発明の「利用状態をより一層精度よく行うことができる」ことは，本願発明の「コンテキスト認識精度を著しく向上させることが可能になる」（段落００６４）と同様の，「パーソナライズする」ことの効果であるといえる。
　
　以上をまとめると，両者は以下の点で一致ないし相違している。
　
（一致点）
「モバイル機器によってコンテキストを認識するための方法であって，
　前記モバイル機器および／またはそのユーザーの前記コンテキストを示すデータを取得することと，
　前記データの少なくとも一部に基づき，かつ少なくとも一部を代表する，特徴値を決定することと，
　適合分類器によって，前記特徴値をコンテキストクラスに分類することと，
　前記ユーザーによるフィードバック情報に基づき，前記分類器の分類論理を適合させること，と，を含み，
　前記モバイル機器が，前記モバイル機器の前記ユーザーのためのコンテキスト認識論理を，前記ユーザーによるフィードバックに基づく適合を通してパーソナライズするように構成される，方法。」
（相違点１）
　「特徴値」について，本願発明では「複数の特徴値」であることが特定されているのに対し，引用発明では「複数の」という点が特定されていない点。
　
（相違点２）
　「適合分類器」について，本願発明では「線形」と特定されているのに対し，引用発明では「線形」と特定されていない点。
　
（相違点３）
　「分類器の分類論理を適合させること」について，本願発明では，「前記特徴値および前記ユーザーによるフィードバック情報に基づき」としているのに対し，引用発明では，「当該利用状態の修正操作が行われると，当該修正内容を学習して」としており，特徴値に基づくか否かが不明である点。
　
５　判断
　
（１）上記相違点１，２についてまとめて検討する。
　「複数の特徴値」に関して，引用例には，センサ検出信号から得られる値の例として，「センサ検出信号の最小値と最大値」，「センサ検出信号の最大値」，「予め設定された閾値を越えるセンサ検出信号の発生間隔と頻度の計数」（「３　引用発明」の項のウの段落００５３を参照。）が記載されており，利用状態の分類の精度を高めるために，これらの値も含めて分類を行うこと，すなわち，複数の特徴値を用いて利用状態の分類を行うことは，当業者が容易に想到し得たものである。
　ここで，「適合線形分類器」に関して，本願明細書には「データに基づいて複数の代表的特徴値を決定するための特徴決定論理であって，その特徴が好ましくは実質的に線形分離可能である，特徴決定論理」（段落０００８）と記載されているから，「適合線形分類器」の「線形」は，複数の特徴値間の独立した関係を表したものと解することができる。そして，複数の特徴値を用いて分類の精度を高めるにあたり，複数の特徴値を実質的に独立した関係とすることは技術常識であって、当業者が必要に応じて適宜になし得た事項にすぎない。
　
（２）上記相違点３について検討する。
　引用例には，「より正確に判定するために，適した参照辞書（判定基準）を「学習」するようにしてもよい。」（「３　引用発明」の項のエの段落００６４参照。）と記載されているように，引用例では，「学習」を「参照辞書」を更新することで行っており，引用発明の「修正内容」の「学習」についても，修正すべき「参照辞書」の更新を行っているものと解するのが相当であって，この場合，修正は「周波数スペクトル」（特徴値）に基づくものとなることは自明である。
　そうすると，前記相違点３については，実質的には相違点ではない。
　
　そして，本願発明が奏する効果も引用発明から容易に予測できる範囲内のものである。
　
　なお，審判請求人は，審判請求の理由において「審査官殿により引用された周知技術の何れも，本願発明でのように，簡単な最小距離分類器を用いて達成された精度が，より複雑なアルゴリズムを用いて達成された精度に匹敵するようにするという技術的効果を実現することが可能である旨を開示も教示もしておりません。」と主張しているが，実施の形態に記載された「最小距離分類器」を用いること及びその効果は，請求項１７の記載から把握される事項ではないため，上記主張は採用することはできない。
　
６　むすび
　
　以上のとおり，本願発明は，上記引用例に記載された発明に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものと認められるから，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。
　したがって，他の請求項に係る発明について審理するまでもなく，本願は拒絶すべきものである。
　
　よって，結論のとおり審決する。