2022-021099

第２ 本願発明

本願の請求項１～５に係る発明は、令和５年１２月２５日提出の手続補正書で補正された特許請求の範囲の請求項１～５に記載された事項により特定されるものであり、そのうち請求項１に係る発明は、次のとおりのものである。なお、令和５年１２月２５日提出の手続補正書でする補正を、以下、「本件補正」という。

「【請求項１】

所定事業者が収集した所定の条件を満たすユーザのユーザ情報に基づいて、所定事業者により指定された素性の組み合わせごとに、異なる複数のモデルを生成する生成部と、

前記生成部により生成された、前記素性の組み合わせごとの複数のモデルに関する情報を、所望者に提供する提供部と、

前記提供部により提供された複数のモデルを用いて算出された前記所望者が収集した所定の条件を満たすユーザ情報に基づくスコアであって、当該複数のモデルの各々から算出されたスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて、前記素性を評価する評価部と、

を有することを特徴とする情報処理装置。」

第３ 当審の拒絶の理由の概要

当審の令和５年１０月１９日付け拒絶理由通知の理由は、概略、次のとおりのものである。

「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。」

第４ 当審の判断

１ 実施可能要件について

特許法第３６条第４項第１号が実施可能要件を定める趣旨は、明細書の発明の詳細な説明に、当業者がその実施をすることができる程度に発明の構成等が記載されていない場合には、発明が公開されていないことに帰し、発明者に対して特許法の規定する独占的権利を付与する前提を欠くことになるからであると解される。

そして、物の発明における発明の実施とは、その物の生産、使用等をする行為をいうから（同法第２条第３項第１号）、物の発明について上記の実施可能要件を充足するためには、当業者が、明細書の発明の詳細な説明の記載及び出願当時の技術常識とに基づいて、過度の試行錯誤を要することなく、その物を製造し、使用することができる程度の記載があることを要する。

このため、本件明細書の発明の詳細な説明の記載及び出願当時の技術常識とに基づいて、過度の試行錯誤を要することなく、その物を製造し、使用することができる程度の記載があるか否かについて、検討する。

２ 発明の詳細な説明に記載された事項

本件補正後の請求項１の「所定事業者が収集した所定の条件を満たすユーザのユーザ情報に基づいて、所定事業者により指定された素性の組み合わせごとに、異なる複数のモデルを生成する生成部」について、発明の詳細な説明には次の事項が記載されている。なお、下線は、当審で付与した。

「【課題を解決するための手段】

【０００６】

本願に係る情報処理装置は、所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する生成部と、前記生成部により生成されたモデルに関する情報を、所望者に提供する提供部と、前記提供部により提供されたモデルを用いて算出された前記所望者が収集したユーザ情報に基づくスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて前記素性を評価する評価部と、を有することを特徴とする。」

「【００１５】

ここで、所望者サーバ１０の所望者側が運営する所定のサービス（以下、適宜、「第１サービス」とする）と、情報処理装置１００及び所定事業者サーバ２００の所定事業者側が運営する所定のサービス（以下、適宜、「第２サービス」とする）とは異なり、所定事業者側は、第１サービスとは異なるサービスを提供するものとする。また、第１サービス及び第２サービスのユーザに関する情報とは、例えば、検索、ショッピング、決済等の各種ユーザの履歴に関する情報である。なお、第２サービスのユーザの履歴のほうが、第１サービスのユーザの履歴よりも多くの種類、及び、多くのユーザに関する情報が含まれるものとする。」

「【００１７】

図２は、実施形態に係る情報処理システム１の情報処理の一例を示す図である。情報処理装置１００は、事業者Ｕ１１が所望するモデルに関する情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、事業者Ｕ１１から指定されたモデルに関する情報を取得する。情報処理装置１００は、例えば、事業者Ｕ１１が、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとしたい場合には、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとする旨の情報を取得する。情報処理装置１００は、モデルに関する情報として、例えば、事業者Ｕ１１がモデルを所望する目的に関する情報や、モデルの名称に関する情報を取得する。

【００１８】

情報処理装置１００は、モデルの生成に用いる属性に関する情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、事業者Ｕ１１から指定された属性に関する情報を取得する。例えば、事業者Ｕ１１が、デモグラフィック情報を属性として指定した場合には、情報処理装置１００は、デモグラフィック情報を取得する。なお、デモグラフィック情報には、例えば、年齢や性別等、複数種別の属性を示す情報が含まれるものとする。情報処理装置１００は、事業者Ｕ１１から年齢と性別とが指定された場合には、年齢と性別とに基づくデモグラフィック情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、複数種別の属性について、それぞれ所定の条件を満たすか否かに基づいて、ワンホットエンコーディングを実行する。これにより、情報処理装置１００は、指定された属性で、ユーザごとにワンホットエンコーディングを行うことができるため、ユーザのターゲティングを適切に行うことができる。

【００１９】

情報処理装置１００は、取得された情報に基づいて、指定された属性を素性の対象とするモデルであって、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとするためのモデルを生成する（ステップＳ１０２）。ここで、情報処理装置１００は、所定事業者サーバ２００から送信されたユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。具体的には、情報処理装置１００は、所定事業者サーバ２００を管理する所定事業者が収集したユーザ情報のうち、事業者Ｕ１１が所望するモデルに関する情報に基づいて特定された、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。また、情報処理装置１００は、指定された属性に基づいて異なるモデルを生成する。例えば、事業者Ｕ１１が、デモグラフィック情報と、位置情報とを指定した場合には、情報処理装置１００は、デモグラフィック情報と位置情報とを素性の対象とするモデルを生成する。なお、生成されたモデルを用いて所定事業者側のデータに基づいて算出されるスコアが、ターゲットエンコーディングのスコアである。

【００２０】

ここで、情報処理装置１００は、例えば、事業者Ｕ１１により３以上の複数の属性が指定された場合には、属性の組み合わせごとに異なる複数のモデルを生成してもよい。例えば、事業者Ｕ１１により、素性１乃至３が指定されたものとする。この場合、情報処理装置１００は、素性１及び２に基づくモデルと、素性２及び３に基づくモデルとを生成してもよい。

【００２１】

情報処理装置１００は、生成されたモデルに関する情報を所望者サーバ１０に送信する（ステップＳ１０３）。そして、所望者サーバ１０は、生成された各モデルを用いて各ユーザのスコアを算出する（ステップＳ１１）。具体的には、所望者サーバ１０は、所望者サーバから提供された情報に基づいて、各モデルに入力することにより各ユーザのスコアを算出する。例えば、生成されたモデルがモデルＡ及びＢであり、ユーザＡ乃至Ｃに対してスコアを算出した場合の一例が、「ユーザＡ：モデルＡスコア０．８、モデルＢスコア０．６」、「ユーザＢ：モデルＡスコア０．７、モデルＢスコア０．５」、「ユーザＣ：モデルＡスコア０．８、モデルＢスコア０．９」である。また、所望者サーバ１０は、各ユーザのコンバージョン結果を判定する（ステップＳ１２）。例えば、ユーザＡ乃至Ｃが、コンバージョンに至ったか否かを判定する。ここでは、モデルが、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとすることから、ユーザＡ乃至Ｃが、冷蔵庫を購入したか否かを判定する。このように、情報処理装置１００は、冷蔵庫を購入したか否か、車を手放したか否か、富裕層のユーザであったか否かといった、所定の行動又は状態などに関するユーザ情報に対するコンバージョン結果を判定する。なお、判定は、例えば、所定の期間内に購入されたか否かに基づいて行われてもよい。」

「【００５０】

（生成部１３２）

生成部１３２は、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、所望者により指定された属性を素性の対象とするモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとしたい旨の情報を受け付けた場合には、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとするためのモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、所定事業者サーバ２００から提供された情報に基づいて特定された、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。」

「【００６９】

〔７．効果〕

上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、生成部１３２と、提供部１３３と、評価部１３５とを有する。生成部１３２は、所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する。提供部１３３は、生成部１３２により生成されたモデルに関する情報を、所望者に提供する。評価部１３５は、提供部１３３により提供されたモデルを用いて算出された所望者が収集したユーザ情報に基づくスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて、素性を評価する。」

「

［図：0001408623000001.jpg］

」（【図４】）

３ 検討

（１）発明の詳細な説明の上記２の記載から、次の事項が把握できる。

すなわち、本願の発明の詳細な説明には、

情報処理装置１００は、モデルに関する情報として、事業者Ｕ１１がモデルを所望する目的に関する情報や、モデルの名称に関する情報を取得し、

情報処理装置１００は、事業者Ｕ１１から指定された属性に関する情報を取得し、

情報処理装置１００は、複数種別の属性について、それぞれ所定の条件を満たすか否かに基づいて、ワンホットエンコーディングを実行し、

情報処理装置１００（の生成部１３２）は、取得された情報に基づいて、指定された属性を素性の対象とするモデルであって、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとするためのモデルを生成ことであって、情報処理装置１００（の生成部１３２）は、所定事業者サーバ２００を管理する所定事業者が収集したユーザ情報のうち、事業者Ｕ１１が所望するモデルに関する情報に基づいて特定された、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報に基づいて、モデルを生成すること、

が記載されている。

（２）このうち、本件補正後の請求項１の「所定事業者が収集した所定の条件を満たすユーザのユーザ情報に基づいて、所定事業者により指定された素性の組み合わせごとに、異なる複数のモデルを生成する生成部」における、生成部が「所定事業者が収集した所定の条件を満たすユーザのユーザ情報に基づいて」、「モデルを生成する」ことに対応するものとして、発明の詳細な説明には、生成部１３２は、「情報処理装置１００（の生成部１３２）は、所定事業者サーバ２００を管理する所定事業者が収集したユーザ情報」のうち、「事業者Ｕ１１がモデルを所望する目的に関する情報や、モデルの名称に関する情報」である「事業者Ｕ１１が所望するモデルに関する情報」に基づいて特定された、「冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報」に基づいてモデルを生成することが記載される。

すなわち、事業者Ｕ１１から、「冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとする旨の情報を取得」した場合、「情報処理装置１００（の生成部１３２）は、所定事業者サーバ２００を管理する所定事業者が収集したユーザ情報のうち」から、「冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報」を、何らかの基準で特定した上で、特定されたユーザ情報を利用してモデルを生成する必要がある。

（３）しかしながら、発明の詳細な説明には、モデルを生成するためのユーザ情報について、「情報処理装置１００（の生成部１３２）は、所定事業者サーバ２００を管理する所定事業者が収集したユーザ情報」のうちから、「冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報」をどのようにして特定するのか記載されていない。

すなわち、発明の詳細な説明には、「冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報」について、冷蔵庫を購入する「可能性が高い」とする程度についての定義や、どの程度のものであれば冷蔵庫を購入する「可能性が高い」とされる判断目安について説明されていない。

このため、「所定事業者サーバ２００を管理する所定事業者が収集したユーザ情報」のうちから、「冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報」を特定できないため、モデルを生成することはできない。

そうすると、本件補正後の請求項１の「所定事業者が収集した所定の条件を満たすユーザのユーザ情報に基づいて、所定事業者により指定された素性の組み合わせごとに、異なる複数のモデルを生成する生成部」について、発明の詳細な説明の記載では、「所定の条件」がどのような条件であるのか理解できず、さらに、「所定の条件を満たす」とは、技術的にどのような状況・状態を意味するのか理解できないため、当業者が実施することはできない。

（４）このように、生成部１３２によりモデルを生成するために用いられるユーザ情報をどのようにして特定するかについて、当業者が、明細書の発明の詳細な説明の記載及び出願当時の技術常識とに基づいて、過度の試行錯誤を要することとなる。

よって、本件補正後の請求項１の「所定事業者が収集した所定の条件を満たすユーザのユーザ情報に基づいて、所定事業者により指定された素性の組み合わせごとに、異なる複数のモデルを生成する生成部」に対応する発明の詳細な説明の記載は、その発明の属する技術分野における通常の知識を有する者がその実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものでない。

（５）審判請求人の意見書における主張について

ア 審判請求人は、令和５年１２月２５日提出の意見書で、次のように主張する。

「 例えば、段落００１９には、「ここで、情報処理装置１００は、所定事業者サーバ２００から送信されたユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。具体的には、情報処理装置１００は、所定事業者サーバ２００を管理する所定事業者が収集したユーザ情報のうち、事業者Ｕ１１が所望するモデルに関する情報に基づいて特定された、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。」といった記載があります。このような記載から、「所定事業者が、把握しているユーザ、すなわち、冷蔵庫を購入したユーザ（言い換えると、所定の条件を満たすユーザ）のユーザ情報を提供し、このようなユーザ情報に基づき、モデルを生成する」といった、補正後の請求項１に関する処理を、当業者は直接的かつ当然に導き出すことができるものであると考えます。」

「 補正後の請求項１における「生成部」は、「所定事業者が収集した所定の条件を満たすユーザのユーザ情報に基づいて、所定事業者により指定された素性の組み合わせごとに、異なる複数のモデルを生成する」点が明確です。

また、上述しましたように、本願明細書において、「所定事業者が、把握している冷蔵庫を購入したユーザ（言い換えると、所定の条件を満たすユーザ）のユーザ情報を提供し、このようなユーザ情報に基づき、モデルを生成する」という処理が記載されていることは、当業者であれば、直接的に理解することができます。」

イ 審判請求人の上記主張について検討をする。

発明の詳細な説明の【００１９】の「生成されたモデルを用いて所定事業者側のデータに基づいて算出されるスコアが、ターゲットエンコーディングのスコアである」、【００２１】の「モデルが、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとする」との記載から、生成されたモデルの「スコア」は、冷蔵庫を購入する可能性が高いかどうかを示すものであり、仮に、冷蔵庫を購入したユーザのユーザ情報に基づきモデルを生成する場合、このモデルの生成には、冷蔵庫を購入したことを示す情報を含むユーザ情報のみを用いることになり、学習時（トレーニング時）において、モデルは、不均衡データによる学習が行われて、必ず冷蔵庫を購入したことを示すスコアを出力するように調整（フィードバック）されることになるから、適切なモデルが生成できないことは技術常識である。また、発明の詳細な説明には、「冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報」として「冷蔵庫を購入したユーザのユーザ情報」に基づき、モデルを生成するという、審判請求人が主張する構成に関する記載はない。

したがって、審判請求人の上記主張を採用することはできない。

４ 結論

よって、この出願の発明の詳細な説明は、当業者が請求項１～５に係る発明を実施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。

第５ むすび

以上のことから、この出願の発明は、詳細な説明の記載が、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。

よって、結論のとおり審決する。