2022-008562

特願２０１９－５３８８８「情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム」拒絶査定不服審判事件〔令和２年９月２４日出願公開、特開２０２０－１５４１７８〕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 第１ 手続の経緯 本願は、平成３１年３月２０日の出願であって、その手続の経緯は次のとおりである。 令和２年１２月２８日付け：拒絶理由通知書 令和３年 ３月１１日 ：意見書、手続補正書の提出 同年 ８月 ４日付け：拒絶理由通知書（最後） 同年１０月 ７日 ：意見書、手続補正書の提出 令和４年 ３月 ３日付け：令和３年１０月７日の手続補正についての 補正の却下の決定 同年 ３月 ３日付け：拒絶査定 同年 ６月 ６日 ：審判請求書、手続補正書の提出 （同年 ８月３０日 ：前置報告書） 同年１０月１７日 ：上申書の提出 第２ 本願発明 本願の請求項１～６に係る発明は、令和４年６月６日になされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１～６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ところ、請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。 〔本願発明〕 ユーザの唾液を採取して抽出される前記ユーザの遺伝子に基づいて遺伝解析した結果であるゲノム情報の中から、前記ユーザの音声器官の形状に関するゲノム情報を取得する取得部と、 教師ユーザの音声の解析結果である音響特徴および言語特徴を示す音声情報を教師とし、前記教師ユーザの音声器官の形状に関するゲノム情報を素性とする機械学習によって、音声の音響特徴および言語特徴に関する指標を出力するモデルを生成して記憶部に記憶する生成部と、 前記取得部によって取得された前記ユーザの音声器官の形状を示すゲノム情報を前記記憶部に記憶された前記モデルに入力し、前記モデルから出力される前記指標に基づいて当該ユーザの音響特徴および言語特徴を示す音声情報を推定する推定部と を備えることを特徴とする情報処理装置。 第３ 原査定の拒絶の理由 拒絶査定における拒絶の理由（令和３年８月４日付け拒絶理由通知書に記載した、令和３年３月１１日付け手続補正書の特許請求の範囲の請求項１～６に対する理由）のうち、本願発明の実施可能要件についての理由には、次のものが含まれる。 理由１．（実施可能要件）この出願は、発明の詳細な説明の記載が下記の点で、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。 記 ・・・「教師ユーザの音声特徴に関するゲノム情報」及び「教師ユーザの身体的特徴に関するゲノム情報」をどのように取得するのか、発明の詳細な説明に記載されておらず、本願出願時の技術常識を考慮しても不明である。 例えば、本願の【００３８】に「「ゲノム情報」は、例えば、ユーザＵの唾液等を採取して抽出されるユーザＵの遺伝子に関する情報であり、例えば、ユーザＵの健康リスクに関する情報や、ユーザＵの体質、身体的特徴に関する情報、ユーザＵの塩基配列やアミノ酸配列等の遺伝暗号に関する情報が含まれる。なお、ゲノム情報は、他の検査機関で生成されたゲノム情報を含んでもよい。」と記載されているように、「ゲノム情報」自体には様々な情報が含まれ得るが、上記「、ユーザＵの唾液等を採取して抽出されるユーザＵの遺伝子に関する情報」から、当該「ユーザの身体的特徴に関するゲノム情報」及び当該「教師ユーザの身体的特徴に関するゲノム情報」をどのように取得するのか不明である。 第４ 当審の判断 本願発明の「情報処理装置」は、「取得部と」「生成部と」「推定部と」「を備える」ものであり、前記「取得部」は、「ユーザの唾液を採取して抽出される前記ユーザの遺伝子に基づいて遺伝解析した結果であるゲノム情報の中から、前記ユーザの音声器官の形状に関するゲノム情報を取得する」ものである。 そこで、発明の詳細な説明が、本願発明の情報処理装置の取得部が「ユーザの唾液を採取して抽出される前記ユーザの遺伝子に基づいて遺伝解析した結果であるゲノム情報の中から、前記ユーザの音声器官の形状に関するゲノム情報を取得する」ことについて、本願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。）が実施できる程度に明確かつ十分に記載されたものであるか、検討する。 上記「ユーザの唾液を採取して抽出される前記ユーザの遺伝子に基づいて遺伝解析した結果であるゲノム情報の中から、前記ユーザの音声器官の形状に関するゲノム情報を取得する」ことに関して、発明の詳細な説明には次の記載がある。 なお、下線は当審が付したものである。 「【００１０】 まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理プログラムにより実現される情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、例えば、挿管により音声を発することができないユーザ（以下、対象ユーザと記載する）の音声特徴を示す音声情報を推定する情報処理方法を情報処理装置が実行する場合について説明する。 【００１１】 なお、対象ユーザは、音声を発するユーザであってもよく、情報処理装置に音声情報が登録されていないユーザであればよい。また、図１に示す情報処理では、事前に、音声を発することができるユーザ（以下、教師ユーザと記載する）のゲノム情報および音声情報に基づいて、対象ユーザの音声情報を推定するための話者モデルを生成するモデル生成処理が実行される。 【００１２】 まず、モデル生成処理までの一連の処理について説明する。具体的には、図１に示すように、まず、教師ユーザは、解析機関に対して遺伝解析の解析依頼を行う（Ｓ１）。例えば、教師ユーザは、解析依頼時に、唾液や血液等を解析機関へ提供する。 【００１３】 つづいて、解析機関は、教師ユーザから採取した唾液や血液等により遺伝解析を行う（Ｓ２）。そして、実施形態に係る情報処理装置は、解析機関から遺伝解析の結果として、教師ユーザのゲノム情報を取得する（Ｓ３）。 【００１４】 ゲノム情報には、例えば、ユーザの健康リスクに関する情報や、ユーザの体質、身体的特徴に関する情報等が含まれる。なお、ゲノム情報には、例えば、ユーザの塩基配列やアミノ酸配列等の遺伝暗号に関する情報が含まれてもよい。 【００１５】 なお、情報処理装置は、解析機関からゲノム情報を取得する場合に限らず、ユーザから直接唾液や血液を採取して、遺伝解析を行い、ゲノム情報を取得したり、ユーザがすでに保有しているゲノム情報をユーザから解析機関を経ずに直接取得してもよい。 【００１６】 つづいて、実施形態に係る情報処理装置は、教師ユーザの音声特徴を示す音声情報を取得する（Ｓ４）。音声情報は、マイク等により入力された音声を解析した解析結果、例えば、音声の周波数特性等の音響特徴や音素の配列に関する言語特徴等を含む情報である。なお、音声情報は、マイク等により集音された音声そのものであってもよい。 【００１７】 なお、図１では、一の教師ユーザからゲノム情報および音声情報を取得する場合を示しているが、複数の教師ユーザからゲノム情報および音声情報を取得することが好ましい。これにより、後段のモデル生成処理により生成されるモデルの精度を高めることができる。 【００１８】 つづいて、実施形態に係る情報処理装置は、取得したゲノム情報および音声情報を用いてモデル生成処理を実行し、音声情報を推定するためのモデル（以下、話者モデルと記載する）を生成する（Ｓ５）。 【００１９】 具体的には、実施形態に係る情報処理装置は、教師ユーザの音声情報を教師とし、教師ユーザのゲノム情報を素性とする機械学習によって、音声特徴に関する指標を出力する話者モデルを生成するモデル生成処理を実行する。 【００２０】 次に、対象ユーザの音声情報を推定する一連の処理について説明する。具体的には、まず、対象ユーザは、解析機関に対して遺伝解析の解析依頼を行う（Ｓ６）。つづいて、解析機関は、対象ユーザから採取した唾液や血液等により遺伝解析を行う（Ｓ７）。そして、実施形態に係る情報処理装置は、解析機関から遺伝解析の結果として、対象ユーザのゲノム情報を取得する（Ｓ８）。 【００２１】 つづいて、実施形態に係る情報処理装置は、対象ユーザのゲノム情報に基づいて、対象ユーザの音声情報を推定する推定処理を実行する（Ｓ９）。具体的には、実施形態に係る情報処理装置は、取得したゲノム情報を話者モデルに入力して、モデルから出力された指標に基づいて対象ユーザの音声情報を推定する。」 「【００３３】 図３に示すように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。 【００３４】 通信部２は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０や機関端末１００との間で情報の送受信を行う。 【００３５】 記憶部４は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部４は、ユーザ情報４０と、モデル情報４１とを記憶する。 【００３６】 ユーザ情報４０は、ユーザＵの情報であるユーザ情報を含む。図４は、ユーザ情報の一例を示す図である。ユーザ情報は、例えば、ゲノム情報や音声情報の取得時に生成される。 【００３７】 図４に示すように、ユーザ情報には、「ユーザＩＤ」、「属性」、「ゲノム情報」および「音声情報」といった項目を含む。 【００３８】 「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別情報である。「属性」は、ユーザＵの属性に関する情報であり、例えば、デモグラフィック属性や、サイコグラフィック属性を含む。「ゲノム情報」は、例えば、ユーザＵの唾液等を採取して抽出されるユーザＵの遺伝子に関する情報であり、例えば、ユーザＵの健康リスクに関する情報や、ユーザＵの体質、身体的特徴に関する情報、ユーザＵの塩基配列やアミノ酸配列等の遺伝暗号に関する情報が含まれる。なお、ゲノム情報は、他の検査機関で生成されたゲノム情報を含んでもよい。「音声情報」は、ユーザＵの音声特徴を示す音声情報であり、例えば、ユーザＵの入力音声を解析した解析結果や、入力音声そのものが含まれる。」 「【００４２】 制御部３は、取得部３０と、生成部３１と、推定部３２と、受付部３３と、処理部３４とを備える。 【００４３】 取得部３０は、ユーザＵの各種情報を取得する。取得部３０は、例えば、ゲノム情報や、音声情報を取得する。また、取得部３０は、ゲノム情報や音声情報を取得したユーザＵに関するユーザ情報である属性情報等を取得する。取得部３０は、取得したゲノム情報、音声情報および属性情報等をユーザ情報４０として記憶部４に記憶する。 【００４４】 生成部３１は、取得部３０によって取得されたユーザＵ（教師ユーザ）のゲノム情報および音声情報に基づいて機械学習のモデルを生成する。具体的には、生成部３１は、教師ユーザの音声情報を教師とし、教師ユーザのゲノム情報を素性とする機械学習によって、音声特徴に関する指標を出力する話者モデルを生成する。 【００４５】 例えば、生成部３１は、機械学習として、ニューラルネットワークを用いる場合、ゲノム情報および音声情報に基づいて、ニューラルネットワークにおける各重みを学習する。 【００４６】 より具体的には、生成部３１は、教師ユーザの音声情報を目的変数（教師）とし、ゲノム情報およびユーザ情報から抽出される各特徴情報を説明変数（素性）とする回帰モデルを学習モデルとして求めることができる。 【００４７】 ゲノム情報から抽出される特徴情報には、例えば、ユーザＵの音声器官の形状等に関する情報や、ユーザＵの音声の周波数特性に関する情報、ユーザＵの体格や体質に関する情報等がある。また、ユーザ情報から抽出される特徴情報には、ユーザＵの出身地や、過去の居住地、居住期間、年齢、性別等の属性に関する情報等が含まれる。 【００４８】 また、話者モデルから出力される指標には、例えば、音声の周波数特性を示すスコアや、音声の抑揚を示すスコア、音声の強弱を示すスコア、音素の配列を示すスコア等が含まれる。なお、生成部３１は、上記のスコア毎に話者モデルを生成してもよく、全てのスコアを総合したスコアを出力する１つの話者モデルを生成してもよい。」 上記記載によれば、 情報処理装置の制御部の取得部は、対象ユーザから採取した唾液等により遺伝解析を行った解析機関から遺伝解析の結果として、対象ユーザのゲノム情報を取得（【００１３】、【００２０】、【００３３】、【００４２】、【００４３】）し、取得したゲノム情報をユーザ情報として記憶部に記憶する（【００３５】、【００３７】、【００４３】）ものであり、 「ゲノム情報」は、例えば、ユーザの唾液等を採取して抽出されるユーザの遺伝子に関する情報であり、例えば、ユーザの健康リスクに関する情報や、ユーザの体質、身体的特徴に関する情報、ユーザの塩基配列やアミノ酸配列等の遺伝暗号に関する情報が含まれる（【００１４】、【００３８】）ものであり、 ゲノム情報は、他の検査機関で生成されたゲノム情報を含んでもよい（【００１３】、【００３８】）ものであり、 ゲノム情報から抽出される特徴情報を説明変数（素性）とする回帰モデルを学習モデルとして求め（【００４６】）、ゲノム情報から抽出される特徴情報には、例えば、ユーザＵの音声器官の形状等に関する情報がある（【００４７】） という事項自体は示されているといえる。 しかしながら、本件明細書には、ゲノム情報から「ユーザの音声器官の形状等に関する情報」を抽出するための具体的方法については、示されていない。 また、本件明細書には、ゲノム情報と音声器官の形状等との間に相関関係があることを示す統計情報や、前記相関関係の存在を裏付けるような学習モデルの性能評価結果も記載されていないし、当該抽出するための方法や相関関係が技術常識であるとも認められない。 よって、発明の詳細な説明の記載を参照しても、当業者は、本願発明の情報処理装置の取得部において「ユーザの唾液を採取して抽出される前記ユーザの遺伝子に基づいて遺伝解析した結果であるゲノム情報の中から、前記ユーザの音声器官の形状に関するゲノム情報を取得する」ことを実施することはできない。 したがって、発明の詳細な説明は、上記「ユーザの唾液を採取して抽出される前記ユーザの遺伝子に基づいて遺伝解析した結果であるゲノム情報の中から、前記ユーザの音声器官の形状に関するゲノム情報を取得する取得部」を備える情報処理装置の構成を有する本願発明について、当業者が実施できる程度に明確かつ十分に記載されたものではない。 なお、審判請求人は、令和３年１０月７日付け意見書の「〔３〕拒絶理由に対する意見」の「・実施可能要件について」において、次の主張を行っている。 「審査官殿は、「ユーザＵの唾液等を採取して抽出されるユーザＵの遺伝子に関する情報」から、当該「ユーザの身体的特徴に関するゲノム情報」及び当該「教師ユーザの身体的特徴に関するゲノム情報」をどのように取得するのか不明である、と認定しています。 この点に関して、公知技術を利用して取得可能と考えます。 例えば、ジーンクエスト社の遺伝子解析サービス（「https://genequest.jp/dnatest/」参照）等の各種遺伝子解析機関のサービスを利用して取得可能と考えます。 従って、本願は実施可能要件を満たすと考えます。」 しかしながら、当該ＵＲＬのウェブサイト（令和４年１２月１２日検索）には、 「サービス 申し込んで、届いたキットを返送するだけ。 あなたの遺伝子を解析します。 生活習慣病などの疾患リスクや体質の特徴など３００項目以上の遺伝情報が得られます。」 などと記載されているが、ゲノム情報から「ユーザの音声器官の形状等に関する情報」を抽出できることは示されていない。 なお、上記ウェブサイトからリンクされているジーンクエストＡＬＬのウェブサイト（https://genequest.jp/dnatest/all/）には、検査（解析）項目が以下のとおり列挙されているが、「音声器官の形状等に関する情報」は存在しない。 「健康リスク 循環器・心臓 ２型糖尿病 高血圧症 妊娠糖尿病 脳卒中 腹部大動脈瘤 脳動脈瘤 心筋梗塞 慢性骨髄性白血病 脳梗塞 食後高血糖 心臓発作 冠動脈疾患 アテローム性動脈硬化 冠動脈の石灰化リスク 深部静脈血栓症（エコノミークラス症候群） 末梢動脈疾患 心房細動 大動脈弁の石灰化リスク 鉄欠乏性貧血 アテローム血栓性脳梗塞 ラクナ梗塞 脳・神経 群発頭痛 脳卒中 片頭痛 ナルコレプシー 脳動脈瘤 不眠症 真性過眠症 むずむず脚症候群 脳梗塞 過食症 職業性ジストニア 片頭痛（前兆なし） 本態性振戦 アテローム血栓性脳梗塞 ラクナ梗塞 消化器 慢性Ｂ型肝炎 Ｃ型肝炎誘発肝硬変 下行結腸癌（大腸癌） 十二指腸潰瘍 潰瘍性大腸炎 非アルコール性脂肪性肝疾患 慢性Ｃ型肝炎 上咽頭癌 Ｂ型肝炎ウイルス性肝細胞癌 Ｃ型肝炎ウイルス性肝細胞癌 大腸癌 びまん性胃癌 食道扁平上皮癌 胆嚢癌 胃潰瘍 バレット食道 妊娠性肝臓内胆汁うっ滞 セリアック病（グルテン過敏性腸症） 泌尿器・生殖器 腎臓結石 腎臓病 膀胱癌 前立腺癌 腎癌 膵臓癌 精巣腫瘍 漿液性卵巣癌 勃起不全（ＥＤ） 非閉塞性無精子症 女性器の慢性痛 多嚢胞性卵巣症候群 糖尿病性腎症 妊娠性高血圧腎症 女性の性機能不全 乏精子症 肺・呼吸器 肺癌 肺気腫 肺腺癌 喘息 シリカ誘発性塵肺症（珪肺症） 肺扁平上皮癌 ＣＯＶＩＤ－１９重症化(呼吸不全) 内分泌・代謝 ２型糖尿病 円形脱毛症 骨粗鬆症 男性型脱毛症 妊娠糖尿病 肥満 非アルコール性脂肪性肝疾患 甲状腺癌 バセドウ病 甲状腺機能低下症 痛風 痛風（腎排泄低下型） 痛風（腎負荷型） メタボリックシンドローム 目・耳・鼻・口（感覚器） 加齢黄斑変性 花粉症アレルギー性鼻炎 屈折異常 非常に強い近視 緑内障 角膜乱視 慢性歯周炎 原発性閉塞隅角緑内障 糖尿病性網膜症 円錐角膜 正常眼圧緑内障 骨・関節 関節リウマチ 腰痛 骨粗鬆症 髄膜腫 変形性関節症 腰部椎間板症（椎間板ヘルニア） 顎関節症 思春期の脊椎側弯症 広範囲慢性疼痛 関節リウマチ患者における股関節骨折リスク アキレス腱炎 膝の靭帯損傷 皮膚 アトピー 円形脱毛症 男性型脱毛症 黒色腫 皮膚基底細胞癌 重度のニキビ ケロイド体質 加水分解小麦アレルギー（化粧品） 感染 慢性Ｂ型肝炎 ＨＩＶ感染後の病態特性 慢性Ｃ型肝炎 マラリア合併症 デング熱 Ｂ型肝炎ウイルス性肝細胞癌 Ｃ型肝炎ウイルス性肝細胞癌 慢性歯周炎 デングショック症候群 ヒトパピローマウイルス（ＨＰＶ）感受性 重度のニキビ 黄色ブドウ球菌感染症 インフルエンザ感受性 ＳＡＲＳ感染後の症状 ＣＯＶＩＤ－１９重症化(呼吸不全) ＣＯＶＩＤ－１９重症化(炎症反応) がん 下行結腸癌（大腸癌） 髄膜腫 肺癌 肺腺癌 膀胱癌 前立腺癌 肺扁平上皮癌 腎癌 上咽頭癌 膵臓癌 黒色腫 慢性骨髄性白血病 Ｂ型肝炎ウイルス性肝細胞癌 Ｃ型肝炎ウイルス性肝細胞癌 精巣腫瘍 大腸癌 びまん性胃癌 食道扁平上皮癌 胆嚢癌 漿液性卵巣癌 皮膚基底細胞癌 甲状腺癌 その他 アトピー 花粉症アレルギー性鼻炎 肥満 睡眠時無呼吸症候群 メタボリックシンドローム 猫アレルギー 肉離れ 食物アレルギー ＜速報版＞新型コロナワクチン副反応 ピーナッツアレルギー 加水分解小麦アレルギー（化粧品） セリアック病（グルテン過敏性腸症） 体質 運動・ダイエット ＢＭＩ（体格指数） 腰のくびれ（ウエスト/ヒップ比） 運動習慣 除脂肪体重 甘み摂取傾向 運動の効果 食事に対する自制力 短距離選手タイプ 総コレステロールレベル インスリン抵抗性 内臓脂肪と皮下脂肪の割合 体脂肪率 ベタインレベル 運動とトリグリセリド（中性脂肪）値 ＢＭＩと血圧 ダイエット（食欲調節） ダイエット（脂質代謝） ダイエット（脂肪産生） ダイエット（基礎代謝） ダイエット（糖への応答） 筋肉の柔軟性 持久力 登山家タイプ 筋肉線維の構成 筋損傷の重症度 カフェインによる運動パフォーマンス向上 ニンジンの摂取頻度とＢＭＩ スキンケア 色素斑（しみ・そばかす・ほくろ） 肌の明るさ 日焼け 肌の光老化 肌のバリア機能（経表皮水分蒸散量） 体臭 汗のかきやすさ 体格・発育 寛骨（股関節）の大きさ 胸囲（胸の大きさ） 骨密度 身長 脊椎骨のサイズ 頭囲（幼児） 眼の色 出生時体重 歯の発達 ９５歳以上まで生きる可能性 短距離選手タイプ 親知らず 加齢に伴う肺機能の低下 垂直Ｃｕｐ／Ｄｉｓｃ比（緑内障の指標） 上腕周囲 リン濃度（骨代謝の指標） １秒量（肺機能の指標） １秒率（肺機能の指標） 握力 筋肉の柔軟性 筋肉線維の構成 能力 海馬容積 尿内のアスパラガス臭をかぎ分ける能力 言語的短期記憶 非言語ＩＱ 記憶力（エピソード記憶） 匂いの感知 痛みの感じやすさ 試行錯誤学習（学習能力） 聴力 匂いの感じやすさ(ブルーチーズ) 匂いの感じやすさ(リンゴ) 塩味感受性 旨味感受性 ムーニー顔テスト（顔知覚能力） 数学能力 聴覚を司る脳部位の大きさ コントラスト感度 乗り物酔い ストレスと認知機能 英単語の読み書き/発音能力 持久力 登山家タイプ 睡眠不足と判断能力 美容・体質 テロメア長（細胞の寿命に関連） パルミトレイン酸値（不飽和脂肪酸の血中濃度） 胸囲（胸の大きさ） 毛髪の色（黒髪とブロンド） 色素斑（しみ・そばかす・ほくろ） 髪のカール オレイン酸値 髪の太さ 肌の明るさ 瞼のたるみ 肌のバリア機能（経表皮水分蒸散量） 福耳（耳たぶの大きさ） 耳たぶの付きかた 立ち耳 健康指標 γ－ＧＴ（肝機能の指標） カルシウム値（血中濃度） テロメア長（細胞の寿命に関連） ヘモグロビン値（血中濃度） ホモシステイン値（血中濃度） マグネシウム値（血中濃度） ＡＬＰ値（肝機能の指標） Ａ／Ｇ比（肝機能の指標） 尿酸値 鉄分値（血中濃度） 血中非アルブミンレベル（タンパク質） 葉酸値（血中濃度） アディポネクチンレベル（糖尿病に関連） ステアリン酸値 リパーゼ（膵臓機能の指標） 血清クレアチニン値（腎機能の指標） 血中尿素窒素値（腎機能の指標） 喘息の指標（気道反応性） 肺機能の指標（努力性肺活量） ＣＡ１９－９（癌のバイオマーカー） ＣＥＡ（癌のバイオマーカー） ＡＦＰ（癌のバイオマーカー） 甲状腺ホルモンレベル（血中濃度） 甲状腺刺激ホルモンレベル 糖化ヘモグロビン値（血中濃度） Ｌｐ－ＰＬＡ２活性 トリグリセリド値（血中濃度） ヘマトクリット値（血中濃度） レジスチンレベル（血中濃度） 血中ＣＤＴ値（飲酒量の指標） 総トランスフェリン値 血中ＭＰＯレベル（冠動脈疾患の指標） ビリルビンレベル（肝機能の指標） フィブリノーゲンレベル（血中濃度） 血清ＩｇＡレベル 血清ＩｇＧレベル 血清ＩｇＭレベル 血清アルブミンレベル 血清セレンレベル 血清総タンパク質レベル 血清ＳＴ２レベル（心血管疾患の指標） ＰＳＡレベル（前立腺異常のバイオマーカー） 非対称性ジメチルアルギニンレベル（血中濃度） 血清パラオキソナーゼ活性 血漿β２－マイクログロブリンレベル ＡＳＴ値（肝機能の指標） 対称性ジメチルアルギニンレベル（血中濃度） フェリチンレベル（血中濃度） クレアチンキナーゼレベル（血中濃度） 目・鼻・耳 角膜曲率 角膜の厚み 鼻筋の高さ 眼の色 虹彩（瞳）のパターン 強度近視 耳垢のタイプ 聴力 眼圧 近視の指標（角膜から網膜までの長さ） 前房深度（緑内障の指標） 福耳（耳たぶの大きさ） 耳たぶの付きかた 立ち耳 循環器・血液 ヘモグロビン値（血中濃度） 血圧 高トリグリセリド血症 網膜血管の太さ ＨＤＬ（善玉）コレステロール ＬＤＬ（悪玉）コレステロール 心膜脂肪量（心臓周囲の脂肪量） ＰＲ間隔（心電図の特徴） Ｐ波の間隔（心電図の特徴） ＱＲＳ間隔（心電図の特徴） ＱＴ間隔（心電図の特徴） 心拍数 寒冷昇圧試験による血圧の上昇 夜間の脈圧 足首と上腕の血圧比 左心室壁の厚さ トリグリセリド値（血中濃度） 血小板数 血小板容積 血清ＳＴ２レベル（心血管疾患の指標） 酸化ＬＤＬコレステロールレベル（血中濃度） プロトロンビン時間（凝血機能の指標） トロンボプラスチン時間（凝血機能の指標） アルコールと血圧 起立時の血圧の変化 ＢＭＩと血圧 塩分と血圧 栄養・食習慣 アルコールとニコチンの共依存 アルコール依存 ニコチン依存 パルミトレイン酸値（不飽和脂肪酸の血中濃度） ビタミンＢ１２値（血中濃度） ビタミンＤ値（血中濃度） ビタミンＥ値（血中濃度） レチノール値（血中濃度） 飲酒量 虫歯 カフェイン摂取量 甘み摂取傾向 食事に対する自制力 アルコール赤面反応 苦味の感じやすさ 乳糖耐性 オレイン酸値 空腹時血糖値 リノール酸値（血中濃度） エイコサジエン酸値（血中濃度） アラキドン酸値（血中濃度） α－リノレン酸（血中濃度） エイコサペンタエン酸（ＥＰＡ）値（血中濃度） ドコサヘキサエン酸（ＤＨＡ）値（血中濃度） 塩味感受性 旨味感受性 血中ＣＤＴ値（飲酒量の指標） 総トランスフェリン値 アルコールと血圧 食事と脂質 塩分と血圧 ダイエット（食欲調節） パクチーの味の感じ方 カフェイン過敏症（カフェインによる不安惹起） ビフィズス菌の存在量 二日酔い 悪酔いしやすさ βカロテン値（血中濃度） 食の好み（白ワイン） 魚の摂取頻度 朝の胃の動き 紅茶の消費量 カフェインによる運動パフォーマンス向上 ニンジンの摂取頻度とＢＭＩ 免疫 ＣＲＰ値（炎症反応の指標） 胎性ヘモグロビンの永続性 結核症感受性 ノロウイルス耐性 アレルギー感受性 白血球数 好塩基球数（白血球） 好酸球数（白血球） 好中球数（白血球） 単球数（白血球） Ｅ－セレクチンレベル 血清ＩＬ－１８レベル 性格 忍耐力 経済・政治の関心 試行錯誤学習（学習能力） 好奇心 ストレスと認知機能 情緒安定性 外向性 協調性 開拓性 勤勉性 結婚初期の夫婦関係満足感 その他 メタンフェタミン依存（覚醒剤） 人差し指と薬指の長さ 初経 閉経 光くしゃみ反応 性ホルモン制御 耳垢のタイプ 就寝時刻 睡眠の質 腎洞脂肪 ムーニー顔テスト（顔知覚能力） 蚊に刺されやすさ 朝型・夜型」 よって、ゲノム情報から「ユーザの音声器官の形状等に関する情報」が各種遺伝子解析機関のサービスを利用して取得可能であるとは認められない。 第５ むすび 以上のとおり、本願は、発明の詳細な説明が、当業者が本願発明の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載されたものでないから、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしておらず、本願は拒絶されるべきものである。 よって、結論のとおり審決する。