2016-019171

特願２０１５－２５０３２９「ユーザ数推定システム」拒絶査定不服審判事件〔平成２９年　６月２９日出願公開、特開２０１７－１１７１０７、請求項の数（３）〕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２７年１２月２２日の出願であって、平成２８年４月２２日付けで拒絶理由通知がなされ、同年６月２１日に手続補正がなされ、同年７月２８日付けで拒絶理由通知（最後）がなされ、同年９月２３日に手続補正がなされたが、同年１０月１４日付けで補正の却下の決定がなされるとともに拒絶査定（原査定）がなされ、これに対し、同年１２月２１日に拒絶査定不服審判の請求がなされると同時に手続補正がなされたものである。 第２　原査定の概要 原査定（平成２８年１０月１４日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。 請求項１－４に係る発明は、引用文献１及び引用文献２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。 引用文献等一覧 １．福崎雄生，他，“Ｗｉ－Ｆｉパケット人流センシングにおける統計的実数解析”，マルチメディア，分散，協調とモバイル（ＤＩＣＯＭＯ２０１５）シンポジウム論文集， 情報処理学会シンポジウムシリーズ［ＣＤ－ＲＯＭ］，日本，一般社団法人情報処理学会，２０１５年７月１日，第２０１５巻，第１号，ｐ．７－１４ ２．特開２００５－２３４９４７号公報 第３　本願発明 本願請求項１－３に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」－「本願発明３」という。）は、平成２８年１２月２１日の手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１－３に記載された事項により特定される以下のとおりの発明である。 「【請求項１】 施設における各ユーザが所持する移動可能な携帯端末の数を計測することで、前記施設のユーザの数を推定するシステムであって、 携帯端末からプローブ要求を受信する受信手段と、 受信した前記プローブ要求をもとに、前記携帯端末の識別情報を含むプローブ情報を生成するプローブ情報生成手段と、 前記携帯端末の前記プローブ情報を記憶する第１データベースと、 前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報の入力を受け付ける受付手段と、 前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき前記携帯端末の前記端末識別情報を記憶する第２データベースと、 前記第１データベースに登録されたプローブ情報の中から、前記第２データベースに登録された端末識別情報と一致する端末識別情報を有するプローブ情報を除いてプローブ情報の数を計測する計測手段と、 計測したプローブ情報の数を前記施設におけるユーザの数と推定する推定手段と、 前記第１データベースに記憶されている一定期間の前記プローブ情報を解析し、解析結果に基づいて前記計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報を特定する特定手段と、 特定された前記計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報に基づいて、前記第２データベースの記憶内容を更新する更新手段とを具備し、 前記特定手段は、前記一定期間の前記プローブ情報に含まれる時刻情報をもとに、各携帯端末の検知時刻を求め、求めた検知時刻が所定条件を満たす場合に、前記携帯端末の端末識別情報を前記計測対象から外す、ユーザ数推定システム。 【請求項２】 前記特定手段は、前記一定期間の前記プローブ情報に含まれる時刻情報をもとに、各携帯端末の前記検知時刻とともに検知頻度を求め、求めた前記検知時刻および前記検知頻度が所定条件を満たす場合に、前記携帯端末の端末識別情報を前記計測対象から外す、請求項１に記載のユーザ数推定システム。 【請求項３】 検知端末と解析装置と情報処理装置を備え、施設における各ユーザが所持する移動可能な携帯端末の数を計測することで、前記施設のユーザの数を推定するシステムであって、 前記検知端末は、 携帯端末からプローブ要求を受信する受信手段と、受信した前記プローブ要求をもとに、前記携帯端末の識別情報を含むプローブ情報を生成するプローブ情報生成手段と、 生成したプローブ情報を送信する送信手段とを備え、 前記解析装置は、 前記検知端末から送信される前記携帯端末の前記プローブ情報を記憶する第１データベースと、 前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報の入力を受け付ける受付手段と、 前記計測を開始する前に、前記計測対象から外すべき携帯端末の前記端末識別情報を記憶する第２データベースと、 前記第１データベースに登録されたプローブ情報の中から、前記第２データベースに登録された端末識別情報と一致する端末識別情報を有するプローブ情報を除いてプローブ情報の数を計測する計測手段と、 計測したプローブ情報の数を前記施設におけるユーザの数と推定する推定手段と、 推定した前記ユーザの数を推定ユーザ数情報として前記情報処理装置に送信する送信手段と、 前記第１データベースに記憶されている一定期間の前記プローブ情報を解析し、解析結果に基づいて前記計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報を特定する特定手段と、 特定された前記計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報に基づいて、前記第２データベースの記憶内容を更新する更新手段とを具備し、 前記特定手段は、前記一定期間の前記プローブ情報に含まれる時刻情報をもとに、各携帯端末の検知時刻を求め、求めた検知時刻が所定条件を満たす場合に、前記携帯端末の端末識別情報を前記計測対象から外し、 前記情報処理装置は、 前記解析装置から送信される前記推定ユーザ数情報を表示する表示手段を備える、ユーザ数推定システム。」 第４　引用文献、引用発明等 １．引用文献１（福崎 雄生，他，“Ｗｉ－Ｆｉパケット人流センシングにおける統計的実数解析”） 原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献１には、図面とともに次の事項が記載されている（下線は、当審において付与した。） ア．「３．人流のリアルタイム解析システム概要 本論文では実環境で人流のリアルタイム解析を行う際に，解析対象領域内に存在する人の実数を推定する手法について提案するが，ここではその前提となる人流解析システムの概要について説明する．人流解析システムは図１に示すとおり，時刻同期された複数台のＷｉ－Ｆｉパケットセンサとクラウドストレージサーバで構成され，Ｗｉ－Ｆｉ対応機器から定期的に送信されるＰｒｏｂｅ ＲｅｑｕｅｓｔフレームをＷｉ－Ｆｉパケットセンサで観測し，ＭＡＣアドレスを一方向性ハッシュ関数によって暗号化することで匿名化した識別子であるＡＭＡＣアドレスに変換した後にＶＰＮによるセキュアな通信路を通じてサーバにアップロードする．人の分布や流量を把握するための人流リアルタイム解析処理はクラウドストレージサーバ上の人流解析処理系で行われる． 人流解析処理系では（ａ）パーソントリップデータの抽出と，（ｂ）パーソントリップデータを基にした分布および流量の把握という２つの処理を行う．（ａ）に関しては，まずＡＭＡＣアドレスを識別子としてＷｉ－Ｆｉ対応機器ごとに観測データを集約し，Ｐｒｏｂｅ ＲｅｑｕｅｓｔフレームのＲＳＳＩ値が最大のＷｉ－Ｆｉパケットセンサの近傍にいるという判定により人と共に移動するＷｉ－Ｆｉ対応機器（以下，移動端末と呼ぶ）の位置を求める．求めた位置情報を時系列順に繋ぐことで各Ｗｉ－Ｆｉ対応機器のパーソントリップデータを作成する．次に抽出したパーソントリップデータ群を基にして移動端末の分布や流量を把握する．・・・（中略）・・・加えて，各センサに注目し，ある時間における滞留者数を求め，さらにはその滞留者達がどこから移動して来てどこへ移動して行ったかというデータを集約する．」（９ページ左欄９行～右欄１５行） イ．「４．１　観測データの純化 本人流解析手法では解析対象領域内において，移動端末のみを解析対象とする．しかし，近年のＷｉ－Ｆｉ対応機器の普及は著しく，テレビやプリンタにもＷｉ－Ｆｉ機能が搭載されるまでに至っている．このため，特定の場所に備え付けられたＷｉ－Ｆｉ対応機器（以下，固定端末と呼ぶ）もＰｒｏｂｅ　Ｒｅｑｕｅｓｔフレームを送信している場合がある．さらに，予備調査ではＷｉ－Ｆｉパケットセンサと携帯端末を最大で１８８ｍ離してもＰｒｏｂｅ Ｒｅｑｕｅｓｔを観測できるという結果を得ており，例えばある建物内を解析対象にした場合に，その建物の付近を偶然通りかかったＷｉ－Ｆｉ対応機器（以下，近傍通過端末と呼ぶ）を観測してしまう．そこで，Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサの観測データから固定端末と近傍通過端末のデータを取り除き純化を行う。 ４．１．１　固定端末の除去 固定端末は特定の場所に備え付けられていると定義していることから，長期間観測されていて，かつ観測位置にばらつきがない端末を固定端末と判定する． ・・・（中略）・・・ ４．１．２　近傍通過端末の除去 観測データ中，時間的に連続して観測されず突発的にのみ検知される端末を，観測対象領域付近を偶発的に通過した近傍通過端末として判別する．解析対象領域内のセンサ設置位置とＷｉ－Ｆｉパケットセンサの受信可能距離を加味した上で，解析対象領域付近を通過しただけの携帯端末が観測されうる最長の時間を見積もる．見積もった時間よりも観測時間が短い端末は近傍通過端末として判別し除去を行う．」（１０ページ左欄下から４行～右欄３４行） ウ．「５．１　複合商業施設における実証実験 約２ヶ月間（６５日間），複合商業施設内に複数台のＷｉ－Ｆｉパケットセンサを設置し，Ｐｒｏｂｅ Ｒｅｑｕｅｓｔフレームを収集した．」（１１ページ左欄９行～１２行） エ．「５．２　Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサ観測データの純化 Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサ観測ログの純化にかかる評価について述べる． ５．２．１ 固定基地局の判定 ・・・（中略）・・・したがって，２週間の観測ログにおいて観測位置の標準偏差が２０ｍ以下で，１時間毎の観測の有無を集計した結果が２００回以上である端末を固定端末と判定する． ５．２．２ 近傍通過端末の判定 ・・・（中略）・・・そのため，ある時点で観測された移動端末が，５分経過後にも観測されている場合には入館者とみなし，他方５分経過後に観測が存在せず単発にしか観測できていない端末については近傍通過端末と判断する．」（１１ページ左欄１５行～右欄１８行） オ．「５．３　滞留者数の判定 ・・・（中略）・・・ 同様にしてＰｒｏｂｅ　Ｒｅｑｕｅｓｔフレームの観測ログからも滞留者数を算出する．そこで，ある日にある端末が一番最初に観測された時刻を入館時刻とし，一番最後に観測された時刻を退館時刻と考える．そして１時間経過毎の累積入館数と累積退館数の差分を滞留者数とみなす．」（１２ページ左欄１行～右欄３行） 前記ア．～オ．によれば、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているといえる。 ＜引用発明＞ 「解析対象領域内に存在する人の実数を推定するための人流解析システムであって（前記ア．）、 時刻同期された複数台のＷｉ－Ｆｉパケットセンサとクラウドストレージサーバで構成され（前記ア．）、 Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサは、Ｗｉ－Ｆｉ対応機器から定期的に送信されるＰｒｏｂｅ Ｒｅｑｕｅｓｔフレームを観測し，ＭＡＣアドレスを一方向性ハッシュ関数によって暗号化することで匿名化した識別子であるＡＭＡＣアドレスに変換した後にクラウドストレージサーバにアップロードし（前記ア．）、 クラウドストレージサーバは、人の分布や流量を把握するための人流リアルタイム解析処理を行い、加えて、ある時間における滞留者数を求め（前記ア．）、 人流解析は、解析対象領域内において、人と共に移動するＷｉ－Ｆｉ対応機器（移動端末）のみを解析対象とし（前記イ．）、長期間観測されていて，かつ観測位置にばらつきがない端末を特定の場所に備え付けられたＷｉ－Ｆｉ対応機器（固定端末）と判定し（前記イ．）、また、解析対象領域付近を通過しただけの携帯端末が観測されうる最長の時間を見積もり、見積もった時間よりも観測時間が短い端末は、その建物の付近を偶然通りかかったＷｉ－Ｆｉ対応機器（近傍通過端末）として判別して（前記イ．）、Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサの観測データから固定端末と近傍通過端末のデータを取り除き（前記イ．）、 複合商業施設の実証実験では、 複合商業施設内に複数台のＷｉ－Ｆｉパケットセンサを設置し、Ｐｒｏｂｅ Ｒｅｑｕｅｓｔフレームを収集し（前記ウ．）、 ２週間の観測ログにおいて観測位置の標準偏差が２０ｍ以下で，１時間毎の観測の有無を集計した結果が２００回以上である端末を固定端末と判定し（前記エ．）、 ある時点で観測された移動端末が，５分経過後にも観測されている場合には入館者とみなし，他方５分経過後に観測が存在せず単発にしか観測できていない端末については近傍通過端末と判断し（前記エ．）、 ある日にある端末が一番最初に観測された時刻を入館時刻とし，一番最後に観測された時刻を退館時刻と考え、１時間経過毎の累積入館数と累積退館数の差分を滞留者数とみなして、Ｐｒｏｂｅ　Ｒｅｑｕｅｓｔフレームの観測ログから滞留者数を算出する（前記オ．）、 人流解析システム。」 ２．引用文献２（特開２００５－２３４９４７号公報） 原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献２には、図面とともに次の事項が記載されている（下線は、当審において付与した。） ア．「【０００１】 本発明は、通過する人の数を計数する人数計数装置に関するものである。」 イ．「【００１４】 図１は、本発明の第１実施形態に係る人数計数装置のブロック図である。図１において、破線で囲んでいる部分が本実施形態にかかる人数計数装置１０１である。１はコンピュータであって、制御部１１、記憶部１２、操作部１３、および表示部１４から構成されている。・・・（中略）・・・２は動画像を撮像する監視用カメラである。この監視用カメラ２は、店舗、駅、施設等のような特定場所の通路に向けて設置されていて、通路を通過する人を撮像して、撮像した画像をコンピュータ１に出力する。」 ウ．「【００１５】 ３はハードディスクから構成されている第１記憶装置であって、特定者データベース３０を格納している。この特定者データベース３０には、特定者の顔の特徴を示す顔データが予め記憶される。なお、特定者としては、通過人数の計数を行う特定場所を頻繁に通過することが予め分かっていて、通過人数から除外したい人物を設定する。具体例を挙げると、店舗であれば店員、空港や駅といった交通機関であれば当該交通機関の係員、遊園地やテーマパークといった施設であれば当該施設のスタッフ等である。４はハードディスクから構成されている第２記憶装置であって、通過者データベース４０を格納している。この通過者データベース４０には、制御部１１が監視用カメラ２で撮像された画像から抽出した顔データが記憶される。」 エ．「【００２０】 図４は、特定者データベース３０への特定者の顔データの登録手順を示すフローチャートである。なお、本手順は、例えば前述の表示部１４に登録開始ボタン（図示省略）が表示され、当該登録開始ボタンが前述の操作部１３により操作されたときに、コンピュータ１の制御部１１が実行する。図４において、前述の顔画像入力装置５がコンピュータ１に接続された後、登録開始ボタンが操作されると、制御部１１は、特定者を撮像した画像のデータを顔画像入力装置５から取得する（ステップＳ１）。次に、制御部１１は、取得した画像データより顔を検出する（ステップＳ２）。この顔の検出には、肌色検出による方法、背景画像との差分を抽出する方法、パターンマッチングから顔らしさを抽出する方法など、公知の方法が用いられる。顔を検出すると、制御部１１は、顔画像から目、鼻、口、耳等の特徴点を検出し、検出した各特徴点についてそれらの形状や位置に関する特徴量を抽出する（ステップＳ３）。この特徴量の抽出も、目、鼻、口、耳等の濃淡画像からテンプレートマッチングにより特徴量を抽出する方法など、公知の方法を用いて行うことができる。特徴量を抽出すると、制御部１１は、当該特徴量を特定者の顔データとして特定者データベース３０に記憶させて登録して（ステップＳ４）、処理を終了する。」 オ．「【００２２】 図５において、例えば上述した計数開始ボタンが操作されると、制御部１１は、通過者データベース４０の記憶内容をクリア（全消去）し（ステップＳ１１）、記憶部１２の通過人数カウンタＣ１の示す値をクリア（０に初期化）する（ステップＳ１２）。この後、制御部１１は、監視用カメラ２から出力される画像データを取得し（ステップＳ１３）、取得した画像データより通過者の顔を検出する（ステップＳ１４）。顔を検出すると、制御部１１は、検出した顔をトラッキングし（ステップＳ１５）、トラッキングして取得できた静止画像である顔画像から目、鼻、口、耳等の特徴点を検出し、検出した各特徴点についてそれらの形状や位置に関する特徴量を抽出する（ステップＳ１６）。・・・（中略）・・・ 【００２３】 上記のように特徴量を抽出すると、制御部１１は、抽出した特徴量と特定者データベース３０に記憶されている特定者の特徴量３２（図２）とを照合して（ステップＳ１７）、今回の通過者が特定者であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。ここで、抽出した特徴量と特定者データベース３０の特徴量３２とが一致すると、制御部１１は、特定者であると判断する（ステップＳ１８：ＹＥＳ）。このように判断すると、制御部１１は、次の通過者を処理するためにステップＳ１３へ移行し、再びステップＳ１３～ステップＳ１８を上述した手順で実行する。 【００２４】 一方、ステップＳ１８で、抽出した特徴量と特定者データベース３０の特徴量３２とが一致しなければ、制御部１１は、特定者ではないと判断する（ステップＳ１８：ＮＯ）。このように判断すると、制御部１１は、抽出した特徴量と通過者データベース４０に記憶されている既に通過した人（以下、既通過者という）の特徴量４２（図３）とを照合して（ステップＳ１９）、今回の通過者と同一人物が既通過者の中に居るか否かを判定する（ステップＳ２０）。ここで、抽出した特徴量と通過者データベース４０の特徴量４２とが一致しなければ、制御部１１は、同一人物は居ないと判断する（ステップＳ２０：ＮＯ）。・・・（中略）・・・このように判断すると、制御部１１は、通過人数カウンタＣ１の示す値に１を加算し（ステップＳ２１）、抽出した特徴量を通過者の顔データとして通過者データベース４０に記憶させて保存する（ステップＳ２３）。このとき、通過者データベース４０には、図３に示したように通過者の特徴量４２とともに、保存番号４１、通過日時４３、およびＩＤ番号４４が記憶される。 【００２５】 上記に対して、ステップＳ２０で、抽出した特徴量と通過者データベース４０の特徴量４２とが一致すると、制御部１１は、同一人物が居ると判断する（ステップＳ２０：ＹＥＳ）。このように判断すると、制御部１１は、今回抽出した特徴量に関連付けて同一人物検出フラグを立てる（ステップＳ２２）。なお、同一人物検出フラグを立てる領域は、通過者データベース４０に設けてもよいし、制御部１１に内蔵されたメモリまたは記憶部１２に設けてもよい。同一人物検出フラグを立てると、制御部１１は、抽出した特徴量を通過者の顔データとして通過者データベース４０に記憶させて保存する（ステップＳ２３）。このときにも、通過者データベース４０には、図３に示したように通過者の特徴量４２とともに、保存番号４１、通過日時４３、およびＩＤ番号４４が記憶される。 【００２６】 特徴量を保存すると、制御部１１は、通過人数の計数を終了するか否かを判断する（ステップＳ２４）。ここで、例えば上述した計数終了ボタンが未だ操作されていなければ、制御部１１は、通過人数の計数を終了しないと判断し（ステップＳ２４：ＮＯ）、次の通過者を処理するためにステップＳ１３へ移行して、再びステップＳ１３～ステップＳ２４を上述した手順で実行する。そして、ステップＳ１３～ステップＳ２４を何回か繰り返し実行した後に、ステップＳ２４で、計数終了ボタンが操作されていると、制御部１１は、通過人数の計数を終了すると判断し（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、処理を終了する。 【００２７】 上記のように処理を終了した後、制御部１１は、このときの通過人数カウンタＣ１の示す値を特定場所の通過人数として前述の表示部１４に表示させて通知する。」 前記ア．～オ．によれば、引用文献２には、次の発明（以下、「引用文献２発明」という。）が記載されているといえる。 ＜引用文献２発明＞ 「通過する人の数を計数する人数計数装置において（【０００１】）、 制御部１１を有するコンピュータ１と（【００１４】）、 店舗、駅、施設の通路に向けて設置され、通路を通過する人を撮像して、撮像した画像をコンピュータ１に出力する監視用カメラ２と（【００１４】）、 特定者データベース３０を格納した第１記憶装置と（【００１５】）、 監視用カメラ２で撮像された画像から抽出した顔データが記憶される通過者データベース４０を格納した第２記憶装置と（【００１５】）、 を備え、 特定者データベース３０には、通過人数の計数を行う特定場所を頻繁に通過することが予め分かっていて、通過人数から除外したい人物の顔の特徴を示す顔データが予め記憶され、当該人物は、店舗であれば店員、空港や駅といった交通機関であれば当該交通機関の係員、遊園地やテーマパークといった施設であれば当該施設のスタッフであり（【００１５】）、 制御部１１は、 登録開始ボタンが操作されると、特定者を撮像した画像のデータを顔画像入力装置５から取得し（ステップＳ１、【００２０】）、 取得した画像データより顔を検出し（ステップＳ２、【００２０】）、 顔画像から特徴量を抽出し（ステップＳ３、【００２０】）、 当該特徴量を特定者の顔データとして特定者データベース３０に登録し（ステップＳ４、【００２０】）、 また、計数開始ボタンが操作されると（ステップＳ１１、【００２２】）、 監視用カメラ２から出力される画像データを取得し（ステップＳ１３、【００２２】）、 取得した画像データより、通過者の顔を検出して特徴量を抽出し（ステップＳ１４～Ｓ１６、【００２２】）、 抽出した特徴量と特定者データベース３０に記憶されている特定者の特徴量３２とを照合して、通過者が特定者であるか否かを判定し（ステップＳ１７～Ｓ１８、【００２３】）、 特定者であると判断すると、次の通過者を処理するためにステップＳ１３へ移行し、再びステップＳ１３～ステップＳ１８を実行し（【００２３】）、 特定者ではないと判断すると、抽出した特徴量と通過者データベース４０に記憶されている既通過者の特徴量４２とを照合して、今回の通過者と同一人物が既通過者の中に居るか否かを判定し（ステップＳ１９～Ｓ２０、【００２４】）、 同一人物は居ないと判断すると、通過人数カウンタＣ１の示す値に１を加算し（ステップＳ２１、【００２４】）、抽出した特徴量を通過者の顔データとして通過者データベース４０に記憶し（ステップＳ２３、【００２４】）、 同一人物が居ると判断すると、今回抽出した特徴量に関連付けて同一人物検出フラグを立て（ステップＳ２２、【００２５】）、抽出した特徴量を通過者の顔データとして通過者データベース４０に記憶させ（ステップＳ２３、【００２５】）、 特徴量を保存すると、通過人数の計数を終了するか否かを判断し（ステップＳ２４）、通過人数の計数を終了しないと判断すると、次の通過者を処理するためにステップＳ１３へ移行して、再びステップＳ１３～ステップＳ２４を実行する（【００２６】）、 人数計数装置。」 第５　対比・判断 １．本願発明１について （１）対比 次に、本願発明１と引用発明とを対比する。 ・引用発明の「人と共に移動するＷｉ－Ｆｉ対応機器（移動端末）」は、施設内にいる人の移動端末を含むから、本願発明１の「施設における各ユーザが所持する移動可能な携帯端末」に相当する。 ・引用発明は、複合商業施設の実証実験において、ある端末が一番最初に観測された時刻を入館時刻とし，一番最後に観測された時刻を退館時刻と考え、１時間経過毎の累積入館数と累積退館数の差分を滞留者数とするものであるから、上記滞留者数は、施設のユーザの数といえる。 また、滞留者数は、滞留者が所持する携帯端末を観測して、その数から推定された数といえる。 したがって、移動端末の１時間経過毎の累積入館数と累積退館数の差分から滞留者数を求めることは、本願発明１の「施設における各ユーザが所持する移動可能な携帯端末の数を計測することで、前記施設のユーザの数を推定する」ことといえる。 以上のことから、引用発明の、複合商業施設に設けられた、移動端末を観測して滞留者数を求める人流解析システムは、本願発明１の「施設における各ユーザが所持する移動可能な携帯端末の数を計測することで、前記施設のユーザの数を推定するシステム」に相当する。 ・ 引用発明のＷｉ－Ｆｉパケットセンサは、人と共に移動するＷｉ－Ｆｉ対応機器（移動端末）からＰｒｏｂｅ　Ｒｅｑｕｅｓｔ（プローブ要求）を受信するから、本願発明１の「携帯端末からプローブ要求を受信する受信手段」に相当する。 ・引用発明の「Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサの観測データ」は、「ＭＡＣアドレスを一方向性ハッシュ関数によって暗号化することで匿名化した識別子であるＡＭＡＣアドレス」を含むから、本願発明１の「前記携帯端末の識別情報を含むプローブ情報」に相当する。 ・引用発明の観測データは、受信したプローブ要求をもとに生成されたといえるから、この観測データを生成する手段は、本願発明１の「受信した前記プローブ要求をもとに、前記携帯端末の識別情報を含むプローブ情報を生成するプローブ情報生成手段」に相当する。 ・引用発明の「近傍通過端末」は、「解析対象領域付近を通過しただけの携帯端末」であり、そのデータは観測データから取り除かれるから、本願発明１の「計測対象から外すべき携帯端末」に相当する。 ・引用発明の、Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサの観測データから近傍通過端末のデータを取り除くことと、本願発明１の「前記第１データベースに登録されたプローブ情報の中から、前記第２データベースに登録された端末識別情報と一致する端末識別情報を有するプローブ情報を除いて」は、「プローブ情報の中から、計測対象から外すべき携帯端末のプローブ情報を除いて」の点で共通する。 また、引用発明の「ある日にある端末が一番最初に観測された時刻を入館時刻とし，一番最後に観測された時刻を退館時刻と考え」て、「１時間経過毎の累積入館数と累積退館数の差分」を求めることは、１時間経過毎に、ある端末を一番最初に観測したプローブ情報の数、一番最後に観測したプローブ情報の数を累積して、その差分に当たるプローブ情報の数を計測することといえる。 したがって、引用発明の「Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサの観測データ」から「近傍通過端末のデータを取り除き」、「１時間経過毎の累積入館数と累積退館数の差分」を求める手段と、本願発明１の「前記第１データベースに登録されたプローブ情報の中から、前記第２データベースに登録された端末識別情報と一致する端末識別情報を有するプローブ情報を除いてプローブ情報の数を計測する計測手段」は、「前記プローブ情報の中から、計測対象から外すべき携帯端末のプローブ情報を除いてプローブ情報の数を計測する計測手段」の点で共通する。 ・引用発明の「１時間経過毎の累積入館数と累積退館数の差分を滞留者数とみなす」手段は、１時間経過毎に、ある端末を一番最初に観測したプローブ情報の数、一番最後に観測したプローブ情報の数を累積して、その差分に当たるプローブ情報の数を、施設におけるユーザの数と推定することといえるから、本願発明１の「計測したプローブ情報の数を前記施設におけるユーザの数と推定する推定手段」に相当する。 ・引用発明の「解析対象領域付近を通過しただけの携帯端末が観測されうる最長の時間を見積もり、見積もった時間よりも観測時間が短い端末は、その建物の付近を偶然通りかかったＷｉ－Ｆｉ対応機器（近傍通過端末）として判別」する手段と、本願発明１の「前記第１データベースに記憶されている一定期間の前記プローブ情報を解析し、解析結果に基づいて前記計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報を特定する特定手段」は、「前記プローブ情報を解析し、解析結果に基づいて前記計測対象から外すべき携帯端末を特定する特定手段」の点で共通する。 ・引用発明の「解析対象領域付近を通過しただけの携帯端末が観測されうる最長の時間を見積もり、見積もった時間よりも観測時間が短い端末は、その建物の付近を偶然通りかかったＷｉ－Ｆｉ対応機器（近傍通過端末）として判別して、Ｗｉ－Ｆｉパケットセンサの観測データから固定端末と近傍通過端末のデータを取り除」く手段は、観測データが「見積もった時間よりも観測時間が短い」という所定条件を満たす場合に、携帯端末を計測対象から外す手段といえる。 したがって、引用発明の上記手段と、本願発明１の「前記特定手段は、前記一定期間の前記プローブ情報に含まれる時刻情報をもとに、各携帯端末の検知時刻を求め、求めた検知時刻が所定条件を満たす場合に、前記携帯端末の端末識別情報を前記計測対象から外す」は、「前記特定手段は、プローブ情報が所定条件を満たす場合に、前記携帯端末を前記計測対象から外す」の点で共通する。 したがって、本願発明１と引用発明との一致点・相違点は次の通りである。 ＜一致点＞ 「施設における各ユーザが所持する移動可能な携帯端末の数を計測することで、前記施設のユーザの数を推定するシステムであって、 携帯端末からプローブ要求を受信する受信手段と、 受信した前記プローブ要求をもとに、前記携帯端末の識別情報を含むプローブ情報を生成するプローブ情報生成手段と、 前記プローブ情報の中から、計測対象から外すべき携帯端末のプローブ情報を除いてプローブ情報の数を計測する計測手段と、 計測したプローブ情報の数を前記施設におけるユーザの数と推定する推定手段と、 前記プローブ情報を解析し、解析結果に基づいて前記計測対象から外すべき携帯端末を特定する特定手段と、 とを具備し、 前記特定手段は、プローブ情報が所定条件を満たす場合に、前記携帯端末を前記計測対象から外す、ユーザ数推定システム。」 ＜相違点１＞ 本願発明１は、「前記携帯端末の前記プローブ情報を記憶する第１データベース」を具備するのに対し、引用発明は、移動端末の観測データを記憶するためのデータベースを備えていない点。 ＜相違点２＞ 本願発明１は、「前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報の入力を受け付ける受付手段」を具備するのに対し、引用発明は当該受付手段を備えていない点。 ＜相違点３＞ 本願発明１は、「前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき前記携帯端末の前記端末識別情報を記憶する第２データベース」を具備するのに対し、引用発明は当該第２データベースを備えていない点。 ＜相違点４＞ 「前記プローブ情報の中から、計測対象から外すべき携帯端末のプローブ情報を除いてプローブ情報の数を計測する計測手段」が、本願発明１では、「前記第１データベースに登録されたプローブ情報の中から、前記第２データベースに登録された端末識別情報と一致する端末識別情報を有するプローブ情報を除」くものであるのに対し、引用発明では、プローブ情報（観測データ）が、「第１データベースに登録された」ものではなく、また、除かれるプローブ情報は、「ある時点で観測された移動端末」が「５分経過後に観測が存在せず単発にしか観測できていない」ときの、観測された単発のプローブ情報（観測データ）であり、「前記第２データベースに登録された端末識別情報と一致する端末識別情報を有するプローブ情報」ではない点。 ＜相違点５＞ 特定手段によって解析されるプローブ情報が、本願発明１では「前記第１データベースに記憶されている一定期間の前記プローブ情報」であるのに対し、引用発明では、「第１データベースに記憶されている一定期間」のものではない点。 また、特定手段が、本願発明１では「端末識別情報」を特定するのに対し、引用発明では、「端末識別情報」を特定しているかどうか不明である点。 ＜相違点６＞ 本願発明１は、「特定された前記計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報に基づいて、前記第２データベースの記憶内容を更新する更新手段」を具備するのに対し、引用発明は当該更新手段を備えていない点。 ＜相違点７＞ 「プローブ情報が所定条件を満たす場合」が、本願発明１では「前記一定期間の前記プローブ情報に含まれる時刻情報をもとに、各携帯端末の検知時刻を求め、求めた検知時刻が所定条件を満たす場合」であるのに対し、引用発明では「ある時点で観測された移動端末」が，「５分経過後に観測が存在せず単発にしか観測できていない」という所定条件を満たす場合である点。 また、この条件を満たす場合に、計測対象から外すものが、本願発明１では「前記携帯端末の端末識別情報」であるのに対し、引用発明では「近傍通過端末」である点。 （２）判断 まず、上記相違点４について検討する。 引用発明において、近傍通過端末について取り除かれる観測データは、「ある時点で観測された移動端末」が「５分経過後に観測が存在せず単発にしか観測できていない」と判別されたときの、その単発の観測データであり、観測データの中から近傍通過端末のＡＭＡＣアドレスに該当するものを取り除くものではない。 すなわち、複合商業施設の入館者と判別されたときの観測データは、たとえ、近傍通過端末のＡＭＡＣアドレスに該当したとしても、取り除かれない。 一方、本願発明１は、「前記携帯端末の前記プローブ情報を記憶する第１データベース」を設け、「前記第１データベースに登録されたプローブ情報の中から、前記第２データベースに登録された端末識別情報と一致する端末識別情報を有するプローブ情報を除」くものである。 したがって、本願発明１と引用発明とでは、取り除く対象となるプローブ情報が異なっており、相違点４に係るプローブ情報を除くことは、引用発明において示唆されていない。また、引用文献２発明はプローブ情報を利用するものではなく、この点は、引用文献２発明においても示唆もされていない。 したがって、相違点４に係る構成は、引用発明及び引用文献２発明に基づいて容易に想到し得るものではない。 次に、上記相違点３について検討する。 引用発明の近傍通過端末は、建物の付近を偶然通りかかった携帯端末であり、その端末識別情報は、観測中に偶然取得されるものである。したがって、近傍通過端末の端末識別情報を記憶するデータベースを設けたとしても、観測を開始する前に、近傍通過端末の端末識別情報を記憶させることはない。 一方、本願発明１の第２のデータベースは、「前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき前記携帯端末の前記端末識別情報を記憶する」ものである。 したがって、引用発明に、近傍通過端末の端末識別情報を記憶するデータベースを設けたとしても、相違点３に係る第２データベースを容易に想到し得ない。 また、本願発明１の第２のデータベースは、「携帯端末」を対象とするものであるから、引用発明において、「固定端末」の端末識別情報を記憶するデータベースを設けたとしても、相違点３に係る第２データベースを容易に想到し得ない。 さらに、引用文献２発明の特定者データベースは、通過人数の計数を行う特定場所を頻繁に通過することが予め分かっていて、通過人数から除外したい人物の顔の特徴を示す顔データを予め記憶するものであり、計測対象から外すべき携帯端末の端末識別情報を記憶するものではない。したがって、相違点３に係る第２データベースは引用文献２発明にも示されていない。また、引用発明における近傍通過端末のユーザは、引用文献２発明の特定者に該当しないから、近傍通過端末のユーザを通過人数の計数から除くために引用文献２発明の特定者データベースを適用する動機もない。 したがって、他の相違点１，２、５－７について判断するまでもなく、本願発明１は、当業者であっても引用発明、引用文献２発明に基づいて容易に発明できたものであるとはいえない。 ２．本願発明２について 本願発明２も、本願発明１の「前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき前記携帯端末の前記端末識別情報を記憶する第２データベース」と同一の構成を備えるものであるから、本願発明１と同じ理由により、当業者であっても、引用発明、引用文献２発明に基づいて容易に発明できたものとはいえない。 ３．本願発明３について 本願発明３は、本願発明１の各手段を検知端末と解析装置とに備えるとともに、解析装置から送信される推定ユーザ数情報を表示する表示手段を備える情報処理装置を付加した発明であり、本願発明１の「前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき前記携帯端末の前記端末識別情報を記憶する第２データベース」に対応する構成を備えるものであるから、本願発明１と同様の理由により、当業者であっても、引用発明、引用文献２発明に基づいて容易に発明できたものとはいえない。 第６　原査定について 審判請求時の補正による本願発明１－３は、「前記計測を開始する前に、計測対象から外すべき前記携帯端末の前記端末識別情報を記憶する第２データベース」及び対応する構成を備えるものであるから、当業者であっても、拒絶査定において引用された引用文献１、２に基づいて容易に発明できたものとはいえない。 したがって、原査定の理由を維持することはできない。 第７　むすび 以上のとおり、原査定の理由によっては、本願を拒絶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。