【事件の表示】
　平成　６年特許願第　４８４６４号「時系列受注予測システム」拒絶査定不服審判事件〔平成　７年１０月１３日出願公開、特開平　７−２６２１６６〕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・本願発明
　本願は、平成６年３月１８日の出願であって、平成１４年５月１５日付で拒絶査定され、これに対し平成１４年６月２０日に拒絶査定に対する審判請求がなされたものであり、その請求項１に係る発明は、平成１４年４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に記載された次のとおりのものと認める。（以下、「本願発明」という。）
「商品の時系列の受注予測を行う時系列受注予測システムにおいて、
　販売開始時よりの商品の時系列の受注実績をもとに、商品特性により分けた各クラスの受注カーブを生成して知識ベース（６）に保存する知識ベース作成手段（２）と、
　新商品の商品特性に対応するクラスの受注カーブを前記知識ベース（６）から抽出する時系列受注予測手段（３）と、
　前記新商品に関して入力された変動要因をもとに、変動要因として少なくとも発送したカタログの送付数又は送付方法又は配布地区のいずれかと前記受注カーブを微調整するためのパラメタ値とを対応付けて管理するデータを参照して得られた該パラメタ値で、前記抽出した受注カーブを微調整する変動要因予測手段（４）と
を備えたことを特徴とする時系列受注予測システム。」
　
２．引用文献
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された特開平６−６８０６５号公報（以下、「引用文献１」という。）、及び、拒絶査定時に新たに周知例として示された「小林健吾，販売予測の知識，日本経済新聞社，１９９３年７月９日，ｐ．５６−５７」（以下、「引用文献２」という。）には、図面とともに次の事項が記載されている。
　
　引用文献１には、以下の事項が記載されている。
（イ）本発明は、過去に販売した商品の販売履歴情報をもとに、類似商品の需要を予測する装置に関わる。（【０００１】）
　
（ロ）ところが、短期間毎に新商品を市場に送り出し、且つ販売期間の短い例えばファッション性の高い商品等を扱うメーカーにとっては、単純に前記生産体制をとることは非常に危険であり、予定よりも好調に販売された場合には品切れが生じ販売機会損失につながるし、過大な計画を立てて売れ行き不振であれば不良在庫を抱えることとなる。（【０００３】）
　
（ハ）また、入力される販売実績情報とは、少なくとも商品分類（属性）、販売量（出荷量）、販売期間を含むものであってこの他に販売対象者、販売方法等の商品特性を含むものであっても良い。（【００１２】）
　
（ニ）また、長期間の販売実績期間を持たない商品については、図６に示す如く、クラスタリング法等を用いて過去の販売履歴データ（ホ）、（ヘ）を所定の数に分類し（ト）、（チ）、これらの分類集合毎に、代表となる商品の属性、例えばブランド等の商品分類、販売対象者、季節性等を抽出し、予測商品の属性に最も類似した分類集合の販売履歴パターン（チ）を予測値（リ）とする。
　以上の如く予測された値を最終予測値として用いてもよいが、より精度の高い予測を行う場合は、これらの予測値を更に補正することが好ましい。
　図７はかかる補正を行う補正手段（６）を備えた需要予測装置の一例である。
　補正手段（６）は前記予測値を予測初期値として、これに各商品のもつ特異な販売特性を加味して補正をおこなうものである。・・・（以下省略）・・・。（【００２０】〜【００２２】）
　
　上記（ニ）及び第６図を参酌するに、引用文献１には、クラスタリング法等を用いて過去の販売履歴データを分類し、これらの分類集合毎に商品の属性を抽出した際、「分類集合毎に販売履歴パターンを生成する」ことが記載されていると推認できる。
　
　また、上記（ニ）の記載において、予測商品の属性に最も類似した分類集合の販売履歴パターンを予測値とするためには、生成された分類集合毎の販売履歴パターンの中から最も類似した販売履歴パターンを抽出する処理は必須であるとともに、その際、前記生成された分類集合毎の販売履歴パターンを保存する手段を利用することも当業者にとっては自明な事項である。
　
　なお、上記（ニ）及び第６図の記載事項から、引用文献１は商品の時系列の需要を予測する装置であることは明らかである。
　
　これらの記載事項によると、引用文献１には、
「商品の時系列の需要予測を行う装置であって、
クラスタリング法等を用いて過去の販売履歴データを分類し、これらの分類集合毎に商品の属性を抽出し、前記分類集合毎に販売履歴パターンを生成し保存手段に保存する手段と、予測商品の属性に最も類似した分類集合の販売履歴パターンを前記保存手段から抽出し予測値とする手段と、
前記予測値の補正を行う補正手段と、
を備えた時系列需要予測装置。」（以下、「引用文献１に記載された発明」という。）が記載されていると認められる。
　
　同じく、引用文献２には、以下の事項が記載されている。
（ホ）特定の住宅地の売上高はその地域への特定の広告宣伝活動によって非常に影響される例があります。（５６頁第１２行〜第１３行）
　
３．対比
　本願発明と引用文献１に記載された発明とを対比すると、引用文献１に記載された発明の「需要予測」は本願発明の「受注予測」に相当し、同様に、引用文献１に記載された発明の「過去の販売履歴データ」「分類集合」「商品の属性」「販売履歴パターン」「保存手段」「時系列需要予測装置」は本願発明の「販売開始時よりの商品の時系列の受注実績」「クラス」「商品特性」「受注カーブ」「知識ベース」「時系列受注予測システム」にそれぞれ相当する。
　なお、上記（ロ）に記載されているように、引用文献１に記載された発明が新商品を市場に送り出す際の需要予測を考慮していることは明らかなので、引用文献１に記載された発明の「予測商品」は本願発明の「新商品」に相当する。
　また、引用文献１に記載された発明の「予測値の補正を行う補正手段」と本願発明の「変動要因予測手段」は、「抽出した受注カーブ（販売履歴パターン）を微調整する手段」という点で一致している。
　したがって、両者は、
「商品の時系列の受注予測を行う時系列受注予測システムにおいて、
　販売開始時よりの商品の時系列の受注実績をもとに、商品特性により分けた各クラスの受注カーブを生成して知識ベースに保存する知識ベース作成手段と、
　新商品の商品特性に対応するクラスの受注カーブを前記知識ベースから抽出する時系列受注予測手段と、前記抽出した受注カーブを微調整する手段と
を備えた時系列受注予測システム」という点で一致し、以下の点で相違している。
　
［相違点］本願発明は、抽出した受注カーブを微調整する手段に対して「新商品に関して入力された変動要因をもとに、変動要因として少なくとも発送したカタログの送付数又は送付方法又は配布地区のいずれかと前記受注カーブを微調整するためのパラメタ値とを対応付けて管理するデータを参照して得られた該パラメタ値で、前記抽出した受注カーブを微調整する」なる限定を付加しているのに対し、引用文献１に記載された発明にはかかる限定が付されていない点。
　
４．判断
　上記相違点について検討する。
　上記（ホ）に示したように、引用文献２には、広告宣伝活動が売上高に影響を及ぼすことが開示されており、また、広告宣伝活動としてカタログの送付等は広く一般に知られていることから、受注（需要）予測を行う際の変動要因としてカタログに関する事項を用いて受注カーブ（販売履歴パターン）を微調整することは当業者であれば容易に想到し得るところと認められる。
　また、正確な受注（需要）予測を行うことができるという効果についても当業者が予測できる範囲のものである。
　
　したがって、本願発明は、引用文献１に記載された発明及び引用文献２に記載された事項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。
　
５．むすび
　以上のとおりであるので、本願発明は、引用文献１に記載された発明及び引用文献２に記載された事項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。