【事件の表示】
　平成　４年特許願第２９０４３９号「インターフェース方法及び電子機器」拒絶査定不服審判事件〔平成　６年　５月２０日出願公開、特開平　６−１３９０４４〕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】    本願は、平成4年10月28日の出願であって、その発明を特定するために必要な事項は、平成16年11月22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1乃至12に記載されたものであって、その請求項7に記載された発明は次のとおりのものと認められる。
「人間との間の情報仲介のためのインターフェース装置を有する電子機器において、
　上記インターフェース装置は、
人間からの単語を含む対話情報を得る入力手段と、
　上記入力手段から得た入力情報の少なくとも上記単語を認識する認識手段と、
　上記認識手段の認識情報に対して擬人化した上記電子機器自体の感情の変化を司る感情変数を計算する際に、上記入力情報の少なくとも上記単語に対する感情得点を、単語と感情得点との関係を表す表を用いて算出し、それまでの上記感情変数を今回入力された入力情報に対する感情得点を用いて更新し、この更新された感情変数に応じた応答情報を生成する演算手段と、
　上記演算手段によって得られた応答情報に基づいて人間に対して出力情報を示す出力手段と
　を備えてなること
　を特徴とする電子機器。」
　
【2】     これに対して、当審で通知した拒絶の理由に引用された刊行物である「茂木秀介著、「人工心理モデルの基礎的研究」電子情報通信学会技術研究報告、Ｖｏｌ．91　Ｎｏ．441（1頁〜8頁）、1992年1月24日発行（以下「引例1」という。）」には以下のことが記載されている。
（イ）そこで、我々は、人と機械のコミュニケーションのためのアクティブ・ヒューマン・インターフェイス（ＡＨＩ）の確立の研究の一環として、人の表情などから感情を読み取り、また、現在の環境にあわせて、感情を持ち、表情を出力する人工心理システム“ＭＩＲＣＳ”（Ｍｉｎｄ−Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ　Ｒｏｂｏｔ　ａｎｄ／ｏｒ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ）の研究を行っている。本論文では、そのＡＨＩの中から感情のモデル化に焦点を当て、欲求の達成状況から、感情を持ち、出力する表情を決定する人工感情モデルを提案し、そのモデルに６つの基本感情を学習させる方法とその特性について述べる。（第1頁左欄23行〜同頁右欄6行）
（ロ）入力は、図４の欲求状態Ｄによって与えられ、表現特徴ｒ１〜ｒ８に対応する。欲求は、心理学的に言えば、食欲や睡眠欲のような一次欲求に該当している。Ｄは１から８の値で与えられ、５を標準とし、それ以下なら、不満、以上なら過剰を表している。（第3頁左欄17行〜同右欄第4行、図4）
（ハ）感情モデルの表現特徴ｒ９〜ｒ１４に対応する感情は、先に述べたような、心理学の６つの基本感情を用いている。即ち、喜び、驚き、怒り、嫌悪、悲しみ、恐れである。これらを、感情特徴と呼ぶ。（第3頁右欄第5〜9行、図4）
（ニ）表現特徴ｒ１５〜ｒ３２に対応する出力表情は、眉、眼、口の三つの部位に分け、各々の部分は、基本感情と同一の分類によって表される基本表情を生じたと認識される各部分の状態を表している。即ち、各部分は、６つの基本感情と同じ種類（喜び、驚き、怒り、嫌悪、悲しみ、恐れ）で表されている。これらを表情特徴と呼ぶ。（第3頁右欄第11〜18行、図4）
(ホ)欲求状態と欲求／感情アトムを結ぶ知識ベクトルと、感情特徴と感情／表情アトムを結ぶ知識ベクトルは、初期状態で決まって決まっている。また、欲求／感情アトムと、感情特徴を結ぶ知識ベクトルと、感情／表情アトムと、表情特徴を表す知識ベクトルは、後述するような学習方法によって、獲得される。（第3ページ右欄24〜30行、図4）
（ヘ）（1）ある欲求状態が与えられる。
（2）モデルがある表情を出力する。
（3）その表情に対する人の反応に応じた新しい欲求状態に変化する。
（4）モデルは、欲求状態の変化より、欲求状態を最もよく改善するような望ましい出力表情を学習する。
のようになる。（図５）（第4頁左欄第11行〜18行）
（ト）一つの知識アトムから出る各知識ベクトルに、活性化パラメータＡＰｉｊを割り当てる。（図６）その時の、各知識ベクトルの活性化確率は、
　ｐｒｏｂ＝ＡＰｎｊ／ΣＡＰｉｊ　（１０）
として、与えられる。この確率によって、１つの知識アトムから出る知識ベクトルの中の１つが活性化（＋１）され、他の知識ベクトルは不活性（−１）となる。ここで、活性化パラメータを、学習によって修正する。調和理論によって決定された表情を出力したことによって、欲求の状態が変化したとき、活性化パラメータを以下のように修正する。
　知識アトムａｉが活性状態で、かつ、表現特徴ｒｊも活性状態であるとき、
　ＡＰｉｊ＝ＡＰｉｊ×α　（１１）
知識アトムａｉが活性状態で、かつ、表現特徴ｒｊが、不活性状態であるとき、
　ＡＰｉｊ＝ＡＰｉｊ×β　（１２）
となる。αは、欲求の状態が、改善されたとき、１より大きい値をとり、欲求の状態が、改善されなかったとき、１より小さい値をとる。βは、αと逆に、欲求状態が改善されたとき、１より小さい値を取り、欲求状態が改善されなかったとき、１より大きい値を取る。
　以上のような方法で、各知識ベクトルの活性化確率が学習される。（図７）（第4頁左欄20行〜同頁右欄14行）
　
【3】   そこで、請求項7に記載された発明と引例1に記載された発明とを比較すると、引例1の「表情特徴」、「出力表情」は請求項7の「応答情報」、「出力情報」に相当する。そして、引例1にはこの「人工心理モデル」は「本システム」として記載されているように請求項7の「電子機器」に対応させることができ、また、引例1の「人と機械のコミュニケーションのためのアクティブ・ヒューマン・インターフェイス（ＡＨＩ）の確立の研究の一環として、人の表情から感情を読み取る」ことは請求項7の「人間との間の情報仲介のためのインターフェース装置で人間からの対話情報を得る」ことに対応し、さらに、引例1の「表情特徴を表す知識ベクトルに割り当てられた活性化パラメータを学習により修正する」ことは請求項7の「感情変数を今回入力された入力情報に対する感情得点を用いて更新する」ことに対応するから、両者は、
「人間との間の情報仲介のためのインターフェース装置を有する電子機器において、
　上記インターフェース装置は、
人間からの対話情報を得、
　得た入力情報を認識し、
　認識情報に対して擬人化した上記電子機器自体の感情の変化を司る感情変数を計算する際に、上記入力情報に対する感情得点を、算出し、それまでの上記感情変数を今回入力された入力情報に対する感情得点を用いて更新し、この更新された感情変数に応じた応答情報を生成し、
　得られた応答情報に基づいて人間に対して出力情報を示す電子機器。」である点で一致し、
（ａ）請求項7に記載された発明は、入力手段、出力手段、認識手段、演算手段を備えているのに対して、引例1に記載された発明はこれらを「手段」として記載していない点、
（ｂ）請求項7に記載された発明は、入力情報として単語を用い、単語に対する感情得点を表を用いて算出するのに対して、引例1に記載された発明は、入力情報として人の表情を用い、人の表情から感情特徴を算出する点、で相違する。
　
【4】    次に、この相違点について検討する。
（ａ）の相違点について
　引例1に記載された発明も、情報の入力、表情の出力、入力された情報の認識、表情特徴（応答情報）の生成、等をおこなっているから、そのための手段を備えることに格別困難性を要しないものと認められる。
（ｂ）の相違点について
　単語に対する感情得点を得てそれに対応した感情の表現をすることは周知技術（例えば、特開昭63-18457号公報、特開昭63-18458号公報、参照）であり、また、単語に対する得点を表等を用いて得ることは周知技術（例えば、特開昭63-18457号公報参照）であるから、入力情報として単語を用い、単語に対する感情得点を表を用いて算出することに格別困難性を要しないものと認められる。
　
【5】    したがって、請求項7に記載された発明は、引例1に記載された発明及び周知技術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ので、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。