【事件の表示】
　特願２０１３−２１６９７１「情報処理装置、情報処理方法、プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成２６年　３月２７日出願公開、特開２０１４−　５６５８５、請求項の数（１０）〕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２１年１０月２日（優先権主張平成２１年１月２８日）を出願日とする特願２００９−１７１８７号の一部を、平成２５年１０月１８日に新たに特許出願したものであって、平成２６年１２月２６日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成２７年３月１１日に拒絶査定不服審判の請求がされ、同時に手続補正がされたものである。
　
第２　平成２７年３月１１日付けの手続補正（以下、「本件補正」という。）の適否
１．補正の内容
　本件補正は、特許請求の範囲の請求項１を
「ユーザの行動に対応するセンサデータを処理し、前記ユーザの行動を認識する行動認識部と、
　前記行動認識部により認識されたユーザの行動を示す行動情報を管理する管理部と、
　前記管理部が管理する前記行動情報を記録する記録部と、
　を備え、
　前記行動認識部は、前記センサデータから算出したユーザの各行動の特徴を代表する検出値を用いて前記各行動の有無をそれぞれ認識し、
　前記各行動の有無は、ユーザが乗り物に乗っている状態であるか否かを含み、
　前記管理部は、前記行動情報のうち所定の条件に合致する前記行動情報を管理する、情報処理装置。」から、
「ユーザの行動に対応するセンサデータを処理し、前記ユーザの行動を認識する行動認識部と、
　前記行動認識部により認識されたユーザの行動を示す行動情報を管理する管理部と、
　前記管理部が管理する前記行動情報を記録する記録部と、
　を備え、
　前記行動認識部は、前記センサデータ
に対するユーザの各行動に特化した固有の処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで
前記
　前記各行動の有無は、ユーザが乗り物に乗っている状態であるか否かを含み、
　前記管理部は、前記行動情報のうち所定の条件に合致する前記行動情報を管理する、情報処理装置。」（下線は変更箇所を示す。）と変更する補正事項（以下、「補正事項１」という。）を含むものである。
　
２．補正の適否　
　補正事項１は、補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「前記センサデータから算出したユーザの各行動の特徴を代表する検出値」を「前記センサデータに対するユーザの各行動に特化した固有の処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値」と限定するものであって、補正前の請求項１に記載された発明と補正後の請求項１に記載された発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるから、特許法第１７条の２第５項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　また、特許法第１７条の２第３項、第４項に違反するところはない。　 
  そこで、本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下、「補正発明」という。）が、特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合するか（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）について以下に検討する。
　　
ア．刊行物の記載事項
　原査定の拒絶の理由で引用した特開平１０−１１３３４３号公報(以下、「刊行物」という。）には、図面とともに次の記載がある。
「【００２８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、本発明による被験体の動作／行動を認識する認識装置は、前記被験体に取り付けられ、当該被験体の動作／行動に伴う状態変化を観測する計測手段と、前記観測結果における特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、当該認識装置により認識すべき動作／行動についての特徴量を記憶する記憶手段と、前記観測結果から抽出した特徴量と記憶してある特徴量とから、前記被験体の動作／行動を認識する認識手段と、前記認識結果を出力する出力手段とを有する。
【００２９】より具体的には、本発明による認識方法及び装置及びシステムは、例えば以下のような手段を備える。
【００３０】（１）被験体の動作や行動に伴う状態変化を自動的に計測する計測器を被験体に取り付け、計測データを観測者に送信する。
【００３１】
（２）映像や視覚によらない、加速度センサや速度センサ或は位置センサ等により、被験体の状態変化を計測する。
【００３２】（３）観測結果を、無線等により伝送する。
【００３３】（４）動作や行動に伴う、状態変化が顕著に表れる、少数の観測点で状態変化を計測する。
【００３４】（
５）予め動作或は行動の特徴量を抽出しておき、計測データから抽出した特徴量と比較し、相関の高い特徴量が表している動作或は行動を認識結果として出力する。
【００３５】
（６）１つの動作を表すものとして予め測定されている波形を、該動作の開始から終了までの時間（動作時間）で正規化する。正規化する場合には動作の開始から終了までの時間を“１”とするもので、例えば歩行の場合は２歩が１周期となる。その後、関数化あるいはフーリエ変換やウェーブレット変換等により各動作の特徴的な成分を抽出し、関数化した場合にはその係数を、フーリエ変換などをした場合には抽出した成分を、参照すべき動作の特徴量として登録する。次に、動作を認識する場合には、入力波形から動作の開始と終了を認識し、この動作の継続時間により入力波形を正規化し、その後上述したような関数化あるいはフーリエ変換やウェーブレット変換等を行うことで係数や特徴成分を抽出し、この抽出した係数や成分を予め登録してある特徴量と比較することで、認識を行う。
（７）異なる動作の特徴量同士を重ね合わせた結果を用いて、観測結果の認識を行う。例えば「歩く」動作の特徴量と「団扇をあおぐ」動作の特徴量とを重ねあわせる。
【００３６】（８）動作や行動を観測する場合には、加速度データばかりでなく、被験体の動作や行動に伴う速度，位置，角加速度，角速度，回転角，生体情報等の他の物理量に関するデータも合わせて取得して、認識処理に利用する。
【００３７】
（９）動作の履歴より連想される行動を連想動作として登録しておき、観測され認識された動作の履歴と前記連想動作とを比較することで、被験体の行動を連想する。
「【００４９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図１により説明する。本実施形態では被験者１を、動作或は行動（以下では動作／行動と略記する）の認識の対象として説明する。
【００５０】本実施形態での動作及び行動の認識装置は、被験者１に取り付けられた計測器２，３と、計測器２，３からの計測結果をデジタル化するＡ／Ｄ変換器４と、デジタル化した計測結果から特徴量を抽出する特徴量抽出部５と、予め計測され抽出された各種動作および行動の特徴量を格納した特徴量データベース６と、特徴量抽出部５で抽出された特徴量が示す動作／行動を特徴量データベース６に格納されたデータを用いて認識する信号処理部７と、認識結果を出力する出力部８とを有する。
【００５１】特徴量抽出部５及び信号処理部７は、例えば、以下に説明するような特徴量抽出処理および動作／行動の認識処理を実行するプログラムを記憶するためのメモリと、該プログラムを実行するためのＤＳＰあるいはＭＰＵとを備える情報処理装置により実現される。また、出力部８は、例えば液晶パネルやＣＲＴを備える表示装置により実現される。
【００５２】
本実施形態では、動作／行動に伴う状態変化を計測するための計測器２，３が被験者１に取り付けられている。図１の例では、腰の位置に取り付けられた状態変化の計測器２と、腕に取り付けられた状態変化の計測器３とが示されている。これら状態変化の測定器は、状態変化が顕著に現れる場所に取り付ける。例えば、観測しようとする状態変化が足に現れるような場合には、状態変化の測定器を足に取り付けると良い。また、計測器の数は１個でも複数個でも構わない。
【００５３】
状態変化の計測器２，３で計測された結果は、Ａ／Ｄ変換器４により時々刻々とデジタル信号に変換される。変換されたデジタル信号は、信号の特徴量抽出部５により処理され、当該信号に特有な特徴が抽出される。この特徴抽出処理の様子を図２を用いて説明する。
【００５４】
ここでは状態変化を測定する測定器として、図２に示すように、腰に取り付けられた加速度センサを例にとり説明する。この加速度センサは、人体の身長方向に沿った加速度を計測する。加速度センサからの出力結果２０は、人間の「歩く」，「走る」,「しゃがむ」,「横になる」の動作で得られたそれぞれに特有の時系列データ例２１〜２４を示している。本例の場合、データ２１，２２では歩行或は走行による周期的な加速度変化が、データ２３では単発の変化が、データ２４においては横になったために重力加速度が測定されず、加速度が無い状態が観測されている。
【００５５】
上記データをＡ／Ｄ変換器４でデジタル化した後、信号解析の一手法である時間−周波数解析（一例としてフーリエ変換）した結果、周波数スペクトラム２５が得られる。上記各データ２１〜２４に対応する解析結果は、周波数スペクトラム２６，２７，２８，２９のようになる。各解析結果の棒グラフは、フーリエ変換して得られた周波数成分のスペクトル強度を表している。各動作の周波数特性は各々異なり、この違いが各動作の特徴量となる。
【００５６】
本実施形態では、動作／行動を認識するための信号処理部７での参照データとなる特徴量を、予め、その状態が知られている動作や行動に係るデータから抽出し、登録しておく。この参照データを登録する場合には、図１の経路９を介して、動作／行動の特徴量のデータベース６に蓄える（図２の処理３０）。
【００５７】
動作／行動を認識するための信号処理部７では、特徴量抽出部５より時々刻々と送られてくる、現在の被験者１の動作／行動に起因する特徴量データ１０を受け入れ、このデータ１０と既にデータベース６に登録されている各種動作／行動の特徴量の参照データ１１とを比較する。すなわち、現在送られて来ている特徴量とデータベース６に蓄えられている各種特徴量との相関を取り、最も相関が高い特徴量に対応する動作／行動が、被験者１が現在行っている動作／行動として判定され、その判定結果は出力部８により出力される。
「【００７０】本実施形態では、特徴量抽出部５が周波数解析としてフーリエ変換を行う場合の例を説明したが、本発明で用いることができる周波数解析法はこれに限定されるものではない。例えばウェーブレット変換をはじめとする時間周波数解析等の他の周波数解析を行い、その変換結果から特徴量を抽出しても構わない。
【００７１】ウェーブレット変換を用いた例を図３により説明する。２１０は、最上段に図示されている被験者の動作に対応して測定された加速度変化である。この波形をウェーブレット変換すると、Level(ウェーブレット成分）に特徴的な値が表れる。例えば、「歩く」動作の場合には、２１３のLevel Ｃに特徴的な値２１４が表れる。同様に「しゃがむ」場合には、２１１のLevel Ａの２１５のように、「走る」場合には、２１２のLevel Ｂ及び２１３のLevel Ｃに２１６のような値が表れる。本例の場合では、これらがそれぞれの動作を表す特徴量であり、この特徴量により動作／行動を認識することができる。
【００７２】なお、特徴量としてウェーブレット成分を用いた場合の相関の取り方は、上記周波数成分を特徴量として用いた場合と同様である。ただし、周波数成分での相関の取り方では各周波数成分の強度の値で相関を取るが、ウェーブレット成分の場合には、各レベル毎の時間に関する強度の相関をとり、さらにレベルの相関も取る。
【００７３】また、本実施形態ではデジタル化した信号を用いた周波数解析によって得られる特徴量について説明したが、本発明で用いることができる特徴量はこれに限定されるものではない。本発明において特徴量とは、その量を用いて動作や行動が区別できるものであれば他の形態の特徴量を用いても良い。例えば、測定器２，３から出力されたアナログ信号の周波数特性を複数のフィルタ回路からなるスペクトラムアナライザによって抽出し、抽出したアナログ値の周波数成分を特徴量として、各成分毎にアナログの比較器で比較することで、相関を求める構成としても良い。また、測定器の出力信号に対して予め定めた次数の関数をフィッテイグし、その関数に含まれる係数の組み合わせにより特徴量をあらわすような構成としても良い。」
「【００９７】次に、複数の特徴量を選択し、それらを重ね合せて生成した新たな特徴量に基づいて認識処理を行う実施形態について、図７を用いて説明する。
【００９８】
上記図１，図４，図６の実施形態では、観測した特徴量と前以て蓄えられているデータベース６とからそれぞれ１つずつの特徴量を選択し、これら選択した特徴量間での相関をとって認識処理を行っていた。これに対し本実施形態では、複数の特徴量を組み合わせて認識を行う。
【００９９】人間が行動を行う場合、「歩きながら手を振ったり」,「電車の中を歩く」等の行動をする場合がある。ところが上記図１等の実施形態では、「歩きながら手を振ったり」,「電車の中を歩く」等を１つの動作としてとらえ、その動作全体の特徴量を抽出し、それぞれを動作／行動のデータベース６に蓄える必要があった。
しかし、「歩きながら手を振ったり」,「電車の中を歩いたり」は、周波数領域で考えると、「歩く」及び「手を振る」それぞれの特徴量の重ね合わせである。同様に「電車の中を歩く」は、「電車の振動」及び「歩く」の特徴量の重ね合せと考えることができる。
【０１００】
そこで、本実施形態では、このように複数の特徴量が重ね合わさった動作においては図７に示すような処理を用いて、動作／行動の認識を行う。
【０１０１】
最初に、認識処理において重ね合わせる特徴量Ａ３０１，特徴量Ｂ３０２，特徴量Ｃ３０３を選択する。前述の例では、「歩く」,「手を振る」,「電車の振動」の特徴量に相当する。
【０１０２】次に、これらの特徴量Ａ，Ｂ，Ｃを用いて、特徴量の組み合わせ部３０４により重ね合せ処理を行う。例えば、特徴量を周波数解析で行った場合であれば、この処理は、各周波数スペクトルの重ね合わせになる。
【０１０３】
最後に、上記重ね合わせ処理により生成された新たな特徴量（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）と、特徴量抽出部５により抽出された観測信号に対応する特徴量１０とに基づいて、動作／行動を認識するための信号処理部７において認識処理を行い、その認識結果を出力部８より出力する。
【０１０４】なお、上記重ね合せ処理では、新たに生成される特徴量をＱとすると、
【０１０５】
【数６】
　　Ｑ＝Ａ＋Ｂ＋Ｃ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（数６）
としていたが、各特徴量に重みを持たせ、
【０１０６】
【数７】
　　Ｑ＝αＡ＋βＢ＋γＣ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（数７）
　　ただし、α，β，γは各特徴量の重みとし、各特徴量の重み（強さ）を制御することも可能である。
【０１０７】
本実施形態においては、複数の特徴量を組み合わせ、新たな特徴量を生成し、認識処理が行えるので、いろいろな特徴量が組み合わされた複雑な動作／行動についても認識処理を行えるという効果がある。
「【０１１３】
本実施形態の認識システムは、図９に示すように、被験者に取り付けられた計測手段により測定された様々な情報に基づいて認識処理を行う認識装置４０１〜４０４と、これら認識装置の認識結果を用いて総合的な認識処理を実行する認識装置４０５と、その認識結果を出力する出力部８とを有する。
【０１１４】
認識装置４０１は、例えば上記図１の実施形態に示されている、被験者に取り付けられた加速度センサによりもたらされる加速度情報から認識処理を実行する装置である。
【０１１５】
認識装置４０２は、速度による認識装置である。例えば、被験者である人間の速度の変化を検出することにより、その人間が歩いているか、あるいは、乗り物に乗っているか等を判断する。
【０１１６】認識装置４０３は、位置による認識装置であり、被験者の位置や被験者がどのような軌跡を描いて移動するかなどにより、行動を認識する。
【０１１７】認識装置４０４は、生体情報による認識装置である。生体情報とは、脈拍，血圧，体温，血糖値，呼吸，筋電，心電，血流，脳波などである。例えば被験者が人間であるとすると、その行動に伴い前述した生体情報も変化する。本装置では、この変化により人間がどのような状態に置かれているかを認識する。例えば、運動をすれば、心拍数が増え呼吸数も増える。血圧を測定する位置によっては、姿勢の違いを判定することもできる。動作量や精神状態，体調等は体温変化により判る。眠っているか起きているかは脳波で判る。体調等は血糖値で判る。運動状態は筋電の変化で判る。
【０１１８】
認識装置４０２，４０３，４０４においては、観測した各種情報は波形の形で観測される。この波形をＡ／Ｄ変換し、さらに認識装置４０１において加速度から特徴量を求めたように、それぞれの認識装置においても特徴量を抽出し、それをもとにして認識処理を行う。
【０１１９】
ただし、上述した各認識装置それぞれ単独では、認識結果にあいまい性があり、正確な認識処理ができない場合がある。そこで、本実施形態では、認識装置４０５により、各種の認識装置４０１〜４０４の認識結果を利用して、さらに、総合的に被験者の動作／行動を判断し、その認識結果を出力部８により出力する。
「【０１６８】
本実施形態のシステムは、図２０に示すように、動作／行動の認識装置６１と、認識された動作／行動の履歴を記憶する記憶装置６２と、特定動作パターンを記憶する記憶装置１４５と、これら両記憶装置６２，１４５に記憶されたデータを利用して被験者の特定動作や行動を連想或は推測する連想処理装置６４と、連想或は推測の結果に応じて保護者へ特定のメッセージを通報する通報装置１４６と、該メッセージを受信する受信装置１４７とを有する。
【０１６９】
動作／行動の認識装置６１は、前述した図１の認識装置に相当する。
そこで、認識した動作／行動は時々刻々と、動作／行動の履歴を記憶する記憶装置６２に記憶される。
【０１７０】
さらに、上記記憶された履歴情報は、連想処理装置６４により、特定動作パターンの記憶装置１４５に記憶されている記憶パターンを参照しながら、常に監視される。ここで言う特定動作パターンとは、「突然倒れた」とか「高所から落ちた」といった行動等を認識するための複数の動作の組み合わせパターンである。例えば「突然倒れた」という行動は、「歩行あるいは立ったままで静止」→「短い時間で横になる」→「横になったままで静止」という動作パターンによって認識される。また、「高い所から落ちた」という行動は、「上に登る」→「落ちる」→「いろいろぶつかる」→「地面に到着」→「動かない」という動作パターンによって認識できる。
【０１７１】
なお、「上に登る」という動作は、例えば重力加速度よりも大きな上方向の加速度が続くことを検出することで認識できる。また、「落ちる」,「いろいろぶつかる」,「地面に到着」という動作はそれぞれ、「全ての方向の加速度がゼロ（自由落下のため）」,「いろいろな方向から短時間に強い加速度を受ける」,「かなり強い加速度を受ける」ということを検出することで認識できる。
【０１７２】このような動作パターンを用いて被験者の行動を認識することにより、本実施形態では動作や行動の誤認を排除することができる。
例えば「センサを身体から外してテーブルに乱暴に置いた場合」を考えてみる。この場合、センサはかなり大きな加速度を検出するが、単一動作を認識する認識装置では、これまでの動作の履歴を知らないため、このセンサ出力から被験者が「落ちた」あるいは「倒れた」と認識する可能性が高くなる。一方、連想処理装置によれば、上記大きな加速度の検出の前後の動作を調べることができるため、被験者の状況の把握ができ、より正しい認識を得ることができる。例えば、センサが身体に取り付けられている場合にはありえない加速度等を検出することにより「装置を外した」という動作を予め認識しておけば、単一動作だけを認識した場合に発生するような誤認を避けることができる。
　刊行物の図７の実施形態（【００９７】〜【０１０７】）及び図２０の実施形態（【０１６８】〜【０１７２】）に関し、関連部分及びその他の下線部の記載に照らせば次のことがいえる。
（ア）図７の実施形態において、特徴量抽出部５は図１の実施形態（【００４９】〜【００５７】）と同じものであり、被験者１に取り付けられている状態変化の計測器２で計測された結果がＡ／Ｄ変換器４により時々刻々とデジタル信号に変換され、変換されたデジタル信号が時間−周波数解析（一例としてフーリエ変換）された周波数スペクトラム２５を各動作の特徴量として抽出している。
（イ）認識処理において、選択され、重ね合わせる特徴量は、既にデータベース６に登録されている各種動作／行動（例えば、「歩く」,「手を振る」,「電車の振動」。）の各周波数スペクトラムであり、重ね合わせ処理により生成された新たな特徴量は、各周波数スペクトラムを重ねあわせたものである。
（ウ）動作／行動を認識するための信号処理部７における認識処理は、特徴量抽出部５により抽出される特徴量１０と、既にデータベース６に登録されている各種動作／行動の特徴量及び重ね合わせ処理により生成された新たな特徴量との相関を取り、相関が高い新たな特徴量に対応する動作／行動が、被験者１が現在行っている動作／行動として判定されるものであり、例えば、「歩きながら手を振ったり」,「電車の中を歩く」等の行動を認識できるものである。
（エ）図２０の実施形態において、動作／行動の認識装置６１は、前述した図７の実施形態の認識装置と同じものといえる。
　上記（ア）〜（エ）及び関連する下線部の記載によれば、刊行物には、図２０の実施形態に関し、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。
「動作／行動の認識装置６１と、認識された動作／行動の履歴を記憶する記憶装置６２と、特定動作パターンを記憶する記憶装置１４５と、これら両記憶装置６２，１４５に記憶されたデータを利用して被験者の特定動作や行動を連想或は推測する連想処理装置６４と、連想或は推測の結果に応じて保護者へ特定のメッセージを通報する通報装置１４６とを有する認識装置であって、
　前記動作／行動の認識装置６１は、特徴量抽出部５により抽出される特徴量１０と、既にデータベース６に登録されている各種動作／行動の特徴量及び重ね合わせ処理により生成された新たな特徴量との相関を取り、相関が高い新たな特徴量に対応する動作／行動を、被験者１が現在行っている動作／行動として判定するものであり、例えば、「歩きながら手を振ったり」,「電車の中を歩く」等の行動を認識できるものであり、
　前記特徴量抽出部５は、被験者１に取り付けられている状態変化の計測器２で計測された結果をＡ／Ｄ変換器４により時々刻々とデジタル信号に変換し、変換されたデジタル信号の時間−周波数解析（一例としてフーリエ変換）された周波数スペクトラムを各行動の特徴量として抽出するものであり、
　前記動作／行動の認識装置６１で認識した動作／行動は時々刻々と、動作／行動の履歴を記憶する記憶装置６２に記憶され、記憶された履歴情報は、連想処理装置６４により、特定動作パターンの記憶装置１４５に記憶されている記憶パターンを参照しながら、常に監視され、このような動作パターンを用いて被験者の行動を認識することにより、単一動作だけを認識した場合に発生するような誤認を避けることができる認識装置。」
　
イ．対比
　補正発明と引用発明を対比する。
（ア）引用発明の「被験者１に取り付けられている状態変化の計測器２で計測された結果」は、補正発明の「ユーザの行動に対応するセンサデータ」に相当する。
（イ）引用発明の「動作／行動の認識装置６１」は、補正発明の「ユーザの行動に対応するセンサデータを処理し、前記ユーザの行動を認識する行動認識部」に相当する。
（ウ）引用発明は、「前記動作／行動の認識装置６１で認識した動作／行動は時々刻々と、動作／行動の履歴を記憶する記憶装置６２に記憶され」という構成を有するものであるが、その動作／行動の履歴を記憶する記憶装置６２に記憶する制御を司る部分は、補正発明の「前記行動認識部により認識されたユーザの行動を示す行動情報を管理する管理部」に相当し、「記憶装置６２」は、補正発明の「前記管理部が管理する前記行動情報を記録する記録部」に相当するといえる。
（エ）引用発明の「各行動の特徴量」は、「被験者１に取り付けられている状態変化の計測器２で計測された結果をＡ／Ｄ変換器４により時々刻々とデジタル信号に変換し、変換されたデジタル信号の時間−周波数解析（一例としてフーリエ変換）された周波数スペクトラムを抽出したもの」であり、「前記センサデータに対する処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値」ともいい得るものであるから、補正発明の「前記センサデータに対するユーザの各行動に特化した固有の処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値」と「前記センサデータに対する処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値」である点では一致する。
（オ）引用発明の「動作／行動の認識装置６１は、特徴量抽出部５により抽出される特徴量１０と、既にデータベース６に登録されている各種動作／行動の特徴量及び重ね合わせ処理により生成された新たな特徴量との相関を取り、相関が高い新たな特徴量に対応する動作／行動を、被験者１が現在行っている動作／行動として判定する」という構成は、補正発明の「前記行動認識部は、前記センサデータに対するユーザの各行動に特化した固有の処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値を用いて前記各行動の有無をそれぞれ認識」するという構成と「前記行動認識部は、前記センサデータに対する処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値を用いて前記各行動の有無をそれぞれ認識」するという構成である点では一致する。
（カ）引用発明の「動作／行動の認識装置６１」が「電車の中を歩く」の行動を認識できる構成は、補正発明の「前記各行動の有無は、ユーザが乗り物に乗っている状態であるか否かを含」む構成に相当する。
（キ）引用発明の「認識装置」は、補正発明の「情報処理装置」といい得るものである。
　そうすると、両者は、次の点で一致する。
「ユーザの行動に対応するセンサデータを処理し、前記ユーザの行動を認識する行動認識部と、
　前記行動認識部により認識されたユーザの行動を示す行動情報を管理する管理部と、
　前記管理部が管理する前記行動情報を記録する記録部と、
　を備え、
　前記行動認識部は、前記センサデータに対する処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値を用いて前記各行動の有無をそれぞれ認識し、
　前記各行動の有無は、ユーザが乗り物に乗っている状態であるか否かを含む、
　情報処理装置。」
　　
　他方、補正発明と引用発明は次の１、２の点で相違する。
＜相違点１＞
　補正発明の行動認識部は、「前記センサデータに対するユーザの各行動に特化した固有の処理を前記各行動に関してそれぞれ行うことで算出した前記各行動の特徴を代表する検出値」を用いて前記各行動の有無をそれぞれ認識するのに対し、引用発明の動作／行動の認識装置６１は、「ユーザの各行動に特化した固有の処理」を前記各行動に関してそれぞれ行うものではない点。
　　　
＜相違点２＞　　　
　補正発明は、「管理部は、前記行動情報のうち所定の条件に合致する前記行動情報を管理する」のに対し、引用発明の「管理部」は、認識された行動情報のうち所定の条件に合致する行動情報を管理するものではない点。
　この点、刊行物の段落【００５７】には、「動作／行動を認識するための信号処理部７では、特徴量抽出部５より時々刻々と送られてくる、現在の被験者１の動作／行動に起因する特徴量データ１０を受け入れ、このデータ１０と既にデータベース６に登録されている各種動作／行動の特徴量の参照データ１１とを比較する。すなわち、現在送られて来ている特徴量とデータベース６に蓄えられている各種特徴量との相関を取り、最も相関が高い特徴量に対応する動作／行動が、被験者１が現在行っている動作／行動として判定され、その判定結果は出力部８により出力される。」と記載されているが、「現在の被験者１の動作／行動に起因する特徴量データ１０と既にデータベース６に登録されている各種動作／行動の特徴量の参照データ１１とを比較する」こと、すなわち、「現在送られて来ている特徴量とデータベース６に蓄えられている各種特徴量との相関を取」ることは、被験者１の各種動作／行動で共通に行われる処理であると解され、被験者１の各種動作／行動に特化した固有の処理とはいえないから、「ユーザの各行動に特化した固有の処理」を前記各行動に関してそれぞれ行う点は、一致点ではなく、相違点である。
ウ．判断
　上記相違点１について検討するに、引用発明において相違点１に係る補正発明の構成を採用することを容易想到というべき理由は見当たらない。
　したがって、引用発明において、相違点１に係る補正発明の構成を採用することは、当業者にとって容易であるとはいえない。
　　
エ．まとめ 
　以上によれば、補正発明は、引用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発明とはいえない。 
　ほかに、補正発明を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というべき理由を発見しない。
　よって、本件補正は、特許法第１７条の２第６項において準用する同法１２６条第７項の規定に適合する。　　
　本件補正のその余の補正事項についても、特許法第１７条の２第３項ないし第６項に違反するとこるはない。
３．むすび
　本件補正は、特許法第１７条の２第３項ないし第６項の規定に適合する。
　　
第３　本願発明
　本件補正は、上記のとおり、特許法第１７条の２第３項ないし第６項の規定に適合するから、本願の請求項１〜１０に係る発明は、本件補正により補正された特許請求の範囲の請求項１〜１０に記載された事項により特定されるとおりのものである。
　そして、本願については、原査定の拒絶理由を検討してもその理由によって拒絶すべきものと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。