2021-017870

第１ 手続の経緯

本願は、平成３０年２月２７日の出願であって、令和３年２月２２日付けで拒絶理由通知がされ、令和３年４月１５日に意見書と手続補正書が提出され、令和３年１０月２０日付けで拒絶査定（原査定）がされ、これに対し、令和３年１２月２４日に審判請求書と手続補正書が提出され、令和４年３月１４日に前置報告書による報告がされたものである。

第２ 原査定の概要

原査定（令和３年１０月２０日付け拒絶査定）の概要は次のとおりである。

本願請求項１ないし１４に係る発明は、以下の引用文献１及び２に記載された発明に基いて、その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者（以下、「当業者」という。）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１ 特開２０１７－１３４５８２号公報

引用文献２ 特表２０１４－５０３８９４号公報

第３ 本願発明

本願請求項１ないし９に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」ないし「本願発明９」という。）は、令和３年１２月２４日に提出された手続補正書に係る手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１ないし９に記載された事項により特定される発明であり、そのうち本願発明１は以下のとおりの発明である。

「 各々が個人である複数の対象の各々に対応する複数のノードが、前記複数の対象の類似性に応じて連結されたグラフ情報と、一の企業において重要な貢献を行った個人である一の対象に関する対象情報を、前記一の企業とは異なる企業におけるプロジェクトの組織編成を行うユーザが利用する端末装置から取得する取得部と、

前記取得部により取得された前記グラフ情報の前記複数のノードのうち、所定の基準に基づいて決定された前記グラフ情報の検索の起点となる起点ノードを起点として、前記グラフ情報を検索することにより、前記複数の対象のうち、前記一の対象である前記一の企業において重要な貢献を行った前記個人に類似する対応対象を抽出する検索部と、

前記検索部により抽出された前記対応対象である人が前記一の企業において重要な貢献を行った前記個人に類似する人材であることを示す情報を、前記プロジェクトの組織編成を行う前記ユーザが利用する前記端末装置に送信する提供部と、

を備えたことを特徴とする情報処理装置。」

なお、本願発明２ないし７は、本願発明１を減縮した発明であり、本願発明８は、本願発明１に対応する方法の発明であり、本願発明９は、本願発明１に対応するプログラムの発明であり、いずれも本願発明１とはカテゴリ表現が異なるだけの発明である。

第４ 引用文献、引用発明等

１ 引用文献１について

（２）引用発明

前記（１）より、特に下線部に着目すれば、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認められる。

「 グラフインデックス保持部０１０１と、未探索ノード保持部０１０２と、起点選択部０１０３と、クエリ取得部０１０４と、判断部０１０５と、未探索ノード追加部０１０６と、を有するグラフインデックス探索装置０１００であって、

グラフインデックス保持部０１０１は、複数のベクトルデータをノードとし、近傍にあるノード間をエッジにより接続してなるグラフインデックスを保持する機能を有し、

ベクトルデータは前述した画像や音声から抽出した特徴量などがあり、また、水位や潮位、地震動（地面の動き）、大気中のＣＯ２やＰＭ２．５の濃度分布など数値で表現されるものすべてであり、

未探索ノード保持部０１０２は、未探索ノードを保持するための機能を有し、

起点選択部０１０３は、前記グラフインデックスのノードから起点を選択して未探索ノードに追加する機能を有し、起点の選択はランダムに行ってもよいし、何らかのインデックスを用いて行ってもよく、

クエリ取得部０１０４は、クエリとなるベクトルデータを取得する機能を有し、

判断部０１０５は、前記未探索ノードから順次ノードを選択し、選択されたノードが選択されたノードにエッジで接続された近傍ノードとクエリとの関係が所定の関係にあるか判断する（範囲判定）機能を有し、

当該近傍ノードとクエリとの関係とは、クエリとなるベクトルデータを中心として所定の距離（ベクトル空間における距離）範囲（検索範囲）内に当該近傍ノードが存在するか否かといった関係であり、

検索処理において、ノードを辿ることによりクエリに類似するノードを検索し、検索の終了は、検索範囲を狭めていき、探索範囲内に対象となる未探索ノードが存在しなくなったことを条件とするなどして終了する、

グラフインデックス探索装置０１００。」

２ 引用文献２について

原査定の拒絶の理由に引用された引用文献２には、図面とともに次の事項が記載されている。

「【００１５】

ステップ２２０で、類似サーチエンジン１３０は、現在の患者の情報１１０（又は関連するこのサブセット）を用いて、過去の患者のデータベース１４０をサーチする。そして、類似する過去の患者を見つける。すなわち、特徴（例えば、歳、状況、医療の履歴等）が、現在の患者と類似している過去の患者である。

【００１６】

ステップ２２０で、サーチが行われているとき、現在の患者と過去の患者は、特徴の集合として表される。各々は、患者個人の特徴である。特徴としては、例えば、癌のタイプなど、現在の患者の情報に関連して上述したいかなるものであってもよい。量的な特徴は、二進の値で表現される。例えば、検討中の特徴が糖尿病である場合、もし現在の患者が糖尿病でない場合は、０の値が付与され、糖尿病であれば１の値が付与される。複数の特徴を持つ場合には、例えば、取り得る値は、同じスケールで表現される。例えば、患者が、４つの異なる外形のある病変のタイプを持つ場合、この病変に対応する特徴に対して、病変の形状に依存して、所定の０．２５、０．５０、０．７５、又は１がアサインされる。

【００１７】

…（中略）…

【００１８】

例えば、例示的なサーチにおいて、Ｋ個の特徴を有する場合、各特徴は、１からＫまでの特徴インデクスｋによって識別できる。そして、各特徴は、重みｗｋを持つことができる。これは、比較において、その特定の特徴に対して与えられる。１つの例としては、全てのｗｋの合計が１に等しくなるようにする。現在の患者と、所定の過去の患者との間の類似度は、各特徴との間の差に基づいて、かつ特徴の重みに基づいて、「距離メトリック」として表される。この距離メトリックは、ユークリッド距離、シティーブロック距離、マハラノビスの距離、又はこの計算に適したその他のいかなるメトリック、に基づいて計算されてもよい。１つの例示的実施形態において、現在の患者ｉと、過去の患者ｊとの距離は、以下のように計算できる。…（以下省略）」

３ 引用文献３について

前置報告書において提示された引用文献３（国際公開第２０１０／０２６９００号）には、図面とともに次の事項が記載されている。

「[0008] また、例えば、人間関係を使って類似の興味を有する人物が検索される場合、「人物Ａとグラフ構造上での関係で近くに位置し、かつ、興味範囲が類似の人物」を探すよりも、「人物Ａとグラフ構造上での関係で遠くに位置し、かつ、興味範囲が類似の人物」を探す方が、意外な発見やセレンディピティ（掘り出し物）につながることが多い。なぜなら、「人物Ａとグラフ構造上での関係で近くに位置し、かつ、興味範囲が類似の人物」は既に人物Ａと知り合いであったり、人物Ａと似たような経験や知識を持っている可能性が高い。これに対し、「人物Ａとグラフ構造上での関係で遠くに位置し、かつ、興味範囲が類似の人物」は、人物Ａとは周囲の人間関係や環境が異なるため、異なる経験や知識をもっている可能性が高いからである。」

第５ 対比・判断

１ 本願発明１について

（１）対比

本願発明１と引用発明とを対比する。

ア 引用発明の「ベクトルデータ」は、「画像や音声から抽出した特徴量などがあり、また、水位や潮位、地震動（地面の動き）、大気中のＣＯ２やＰＭ２．５の濃度分布など数値で表現されるものすべて」であり、「画像」、「音声」等の“対象”の特徴を示す情報であるから、当該“対象”と同一視することができる。

また、引用発明における「複数のベクトルデータをノードとし、近傍にあるノード間をエッジにより接続してなるグラフインデックス」において、「グラフインデックス」は、「複数のベクトルデータ」の各々に対応したものであり、かつ、「近傍」の関係にある「ノード」間を「エッジ」で「接続」すなわち“連結”してなる「グラフ」形式の情報である。

そして、「近傍」の関係にある複数の「ノード」は、“類似性”に応じて「接続」（“連結”）されているといえ、また、そのような「ノード」に対応する「ベクトルデータ」と同一視できる複数の“対象”も“類似性”を有しているといえる。

よって、引用発明の「グラフインデックス」と、本願発明１の「各々が個人である複数の対象の各々に対応する複数のノードが、前記複数の対象の類似性に応じて連結されたグラフ情報」とは、「複数の対象の各々に対応する複数のノードが、前記複数の対象の類似性に応じて連結されたグラフ情報」である点において共通する。

イ 引用発明の「グラフインデックス保持部０１０１」は、「グラフインデックス」を保持する機能を有しており、保持している以上、どこかから「グラフインデックス」を取得していることは自明である。

ウ 引用発明の「クエリ取得部０１０４」は、「クエリとなるベクトルデータ」を取得する機能を有したものである。

そして、前記「クエリとなるベクトルデータ」は、上記アを参酌すれば、“一の対象に関する対象情報”といい得るものである。

エ 上記イ及びウを総合すると、引用発明の「グラフインデックス保持部０１０１」及び「クエリ取得部０１０４」と、本願発明１の「各々が個人である複数の対象の各々に対応する複数のノードが、前記複数の対象の類似性に応じて連結されたグラフ情報と、一の企業において重要な貢献を行った個人である一の対象に関する対象情報を、前記一の企業とは異なる企業におけるプロジェクトの組織編成を行うユーザが利用する端末装置から取得する取得部」とは、「複数の対象の各々に対応する複数のノードが、前記複数の対象の類似性に応じて連結されたグラフ情報と、一の対象に関する対象情報を、取得する取得部」である点において共通する。

オ 引用発明の「判断部０１０５は、前記未探索ノードから順次ノードを選択し、選択されたノードが選択されたノードにエッジで接続された近傍ノードとクエリとの関係が所定の関係にあるか判断する（範囲判定）機能を有し」及び「検索処理において、ノードを辿ることによりクエリに類似するノードを検索し、検索の終了は、検索範囲を狭めていき、探索範囲内に対象となる未探索ノードが存在しなくなったことを条件とするなどして終了する」との構成によれば、「判断部０１０５」は、「未探索ノード」を「検索」の起点として、探索範囲内に対象となる未探索ノードが存在しなくなった等の条件を満たすまで、順次、範囲判定に基づいてノードを選択することによりノードを辿り、「クエリに類似するノードを検索」する「検索処理」を行うものであり、当該「検索処理」は、上記アを参酌すれば、本願発明１の「グラフ情報の検索」に相当する。

引用発明の「判断部０１０５は、前記未探索ノードから順次ノードを選択し、」及び「起点選択部０１０３は、前記グラフインデックスのノードから起点を選択して未探索ノードに追加する機能を有し、起点の選択はランダムに行ってもよいし、何らかのインデックスを用いて行ってもよく」との構成によれば、「未探索ノード」は、前記「検索処理」の「起点」となる「ノード」（“起点ノード”）であるから、本願発明１の「グラフ情報の検索の起点となる起点ノード」に相当する。

また、引用発明において、「起点」の選択、すなわち、“起点ノード”の選択は、「何らかのインデックスを用いて」行われる場合を含むから、本願発明１の「所定の基準に基づいて決定」することに含まれる。

また、引用発明の「クエリに類似するノードを検索」することは、本願発明１の「前記一の対象」「に類似する対応対象を抽出する」ことに相当する。

よって、上記エを参酌すれば、引用発明の「起点選択部０１０３」及び「判断部０１０５」と、本願発明１の「前記取得部により取得された前記グラフ情報の前記複数のノードのうち、所定の基準に基づいて決定された前記グラフ情報の検索の起点となる起点ノードを起点として、前記グラフ情報を検索することにより、前記複数の対象のうち、前記一の対象である前記一の企業において重要な貢献を行った前記個人に類似する対応対象を抽出する検索部」とは、「前記取得部により取得された前記グラフ情報の前記複数のノードのうち、所定の基準に基づいて決定された前記グラフ情報の検索の起点となる起点ノードを起点として、前記グラフ情報を検索することにより、前記複数の対象のうち、前記一の対象に類似する対応対象を抽出する検索部」である点において共通する。

カ 引用発明の「グラフインデックス探索装置０１００」は、後述する相違点を除いて本願発明１の「情報処理装置」に相当する。

（２）一致点、相違点

前記（１）より、本願発明１と引用発明との間には、次の一致点、相違点があるといえる。

・一致点

「 複数の対象の各々に対応する複数のノードが、前記複数の対象の類似性に応じて連結されたグラフ情報と、一の対象に関する対象情報を、取得する取得部と、

前記取得部により取得された前記グラフ情報の前記複数のノードのうち、所定の基準に基づいて決定された前記グラフ情報の検索の起点となる起点ノードを起点として、前記グラフ情報を検索することにより、前記複数の対象のうち、前記一の対象に類似する対応対象を抽出する検索部と、

を備えたことを特徴とする情報処理装置。」

・相違点

（相違点１）

「対象」が、本願発明１においては、「個人」であるのに対し、引用発明の「ベクトルデータ」は、「画像や音声から抽出した特徴量などがあり、また、水位や潮位、地震動（地面の動き）、大気中のＣＯ２やＰＭ２．５の濃度分布など数値で表現されるものすべて」としているものの、「個人」に関する特徴量などであることを具体的に特定していない点。

（相違点２）

「一の対象に関する対象情報」が、本願発明１においては、「一の企業において重要な貢献を行った個人である一の対象に関する対象情報」であるのに対し、引用発明の「クエリとなるベクトルデータ」はそのような構成を備えていない点。

（相違点３）

本願発明１においては、「一の対象に関する対象情報」を「前記一の企業とは異なる企業におけるプロジェクトの組織編成を行うユーザが利用する端末装置」から取得するのに対し、引用発明の「クエリとなるベクトルデータ」については、その取得元を具体的に特定していない点。

（相違点４）

本願発明１においては、「検索部」は、「前記一の対象である前記一の企業において重要な貢献を行った前記個人に類似する対応対象を抽出する」ものであるのに対し、引用発明の「判断部０１０５」は、そのような処理を行うことを具体的に特定していない点。

（相違点５）

本願発明１は、「前記検索部により抽出された前記対応対象である人が前記一の企業において重要な貢献を行った前記個人に類似する人材であることを示す情報を、前記プロジェクトの組織編成を行う前記ユーザが利用する前記端末装置に送信する提供部」を備えるのに対し、引用発明は、当該構成を具体的に特定していない点。

（３）相違点についての判断

事案に鑑みて、相違点２ないし５についてまとめて先に検討する。

本願発明１の相違点２ないし５に係る構成によれば、本願発明１は、「前記一の企業とは異なる企業におけるプロジェクトの組織編成を行うユーザが利用する端末装置」から「一の企業において重要な貢献を行った個人である一の対象に関する対象情報」を取得し、「前記一の対象である前記一の企業において重要な貢献を行った前記個人に類似する対応対象」を抽出して、「抽出された前記対応対象である人が前記一の企業において重要な貢献を行った前記個人に類似する人材であることを示す情報を、前記プロジェクトの組織編成を行う前記ユーザが利用する前記端末装置に送信する」という一連のまとまった技術思想を有するものといえる。

引用文献２に記載されているように、患者の特徴集合間の距離に基づいて特徴が現在の患者と類似している過去の患者の検索を行うこと、及び、引用文献３に記載されているように、グラフ構造に基づいて興味範囲が類似する人物又は類似しない人物を検索することは、本願出願時における周知技術といえる。

しかしながら、引用文献１ないし３のいずれにも、本願発明１の上記技術思想に対応する事項は記載も示唆もされていないから、仮に、引用発明に、引用文献２及び３に記載された周知技術を適用し得るとしても、引用発明の「ベクトルデータ」が「個人」の特徴を示す情報となるに留まり、本願発明１の相違点２ないし５に係る構成には到達しない。

加えて、「個人」の特徴を示す情報を検索に用いるシステムにおいて、相違点２ないし５に係る本願発明１の構成が、本願出願時における周知技術であったとも認められない。

したがって、相違点１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、引用発明に基づいて、引用文献２及び３に記載された周知技術を参酌することにより容易に発明をすることができたものとはいえない。

２ 本願発明２ないし７について

本願発明２ないし７は、本願発明１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、引用発明に基づいて、引用文献２及び３に記載された周知技術を参酌することにより容易に発明をすることができたものとはいえない。

３ 本願発明８及び９について

本願発明８は、本願発明１に対応する方法の発明であり、本願発明９は、本願発明１に対応するプログラムの発明であり、いずれも本願発明１の相違点２ないし５に係る構成に対応する技術事項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、引用発明に基づいて、引用文献２及び３に記載された周知技術を参酌することにより容易に発明をすることができたものとはいえない。

第６ むすび

以上のとおり、本願発明１ないし９は、当業者であっても、引用発明に基づいて、引用文献２及び３に記載された周知技術を参酌することにより容易に発明をすることができたものとはいえない以上、当業者が引用文献１及び２に記載された発明に基いて容易に発明をすることができたものとはいえない。

したがって、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。