2022-700756

特許第７０６７４８５号発明「情報処理システム、顧客特定装置、情報処理方法及びプログラム」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。

結 論 特許第７０６７４８５号の請求項１、６～８に係る特許を維持する。

理 由 第１ 手続の経緯 特許第７０６７４８５号（以下「本件特許」という。）の請求項１～８に係る特許についての出願は、２０１７年（平成２９年）９月６日（優先権主張２０１６年（平成２８年）１２月２２日）を国際出願日とする出願であって、令和４年５月６日にその特許権の設定登録がされ、令和４年５月１６日に特許掲載公報が発行された。その後、請求項１、６～８に係る特許に対し、令和４年８月２日に特許異議申立人笹井栄治（以下「特許異議申立人」という。）は、特許異議の申立てを行った。 第２ 本件発明 特許第７０６７４８５号の請求項１、６～８に係る発明（以下「本件発明１、６～８」という。）は、その特許請求の範囲の請求項１、６～８に記載された事項により特定される次のとおりのものである。 「【請求項１】 カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段と、 取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段と、 選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段と、 特定された前記人物に対して決済処理を行う決済手段と、 を有する情報処理システム。 【請求項６】 カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段と、 取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段と、 選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段と、 前記特定手段により特定された前記決済処理を行う人物に対する該人物を識別する情報を精算装置に通知する通知手段と、 を有する顧客特定装置。 【請求項７】 コンピュータが、 カメラにより生成された顔の画像を取得し、 取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択し、 選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定し、 特定された前記人物に対して決済処理を行う、 情報処理方法。 【請求項８】 コンピュータを、 カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段、 取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段、 選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段、 特定された前記人物に対して決済処理を行う決済手段、 として機能させるプログラム。」 第３ 申立理由の概要 特許異議申立人は、主たる証拠として甲第１号証及び従たる証拠として甲２号証を提出し、請求項１、６～８に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであるから、請求項１、６～８に係る特許を取り消すべきものである旨主張する。 〔甲各号証一覧〕 甲第１号証：特開２０１６－１２６７４９号公報 甲第２号証：特開２００６－２４４２７９号公報 第４ 当審の判断 １．甲第１号証及び甲２号証に記載された事項及び発明 （１）甲第１号証 甲第１号証には、以下の事項が記載されている（下線は当審が付した。）。 ア「【００２５】 次に、第１の実施形態に係る情報処理システムにおける各装置の処理機能について概略的に説明する。 図３Ａは、第１の実施形態に係る情報処理システムによる処理機能を説明するための図である。なお、図３Ａに示す各部は、各装置内のプロセッサがメモリに記憶したプログラムを実行することにより実現する処理機能である。 また、以下に説明する第１の実施形態では、情報処理システムを利用する各顧客は、通常、予め会員登録しておくことを前提とする。センタサーバ１０１は、顧客の会員情報を会員ＤＢ１０１ａに登録する登録部２０１を有する。登録部２０１は、プロセッサ１１１がメモリ１１２に記憶した登録処理用のプログラムを実行することにより実現する処理機能である。登録部２０１は、会員ごとの会員登録情報を取得し、取得した会員登録情報の全てあるいは一部を会員情報として会員ＤＢ１０１ａに登録する。 【００２６】 会員情報は、当該会員の登録用の顔情報（登録顔情報）Ｒｆ、および、当該会員の登録個人情報（登録情報）Ｒｉを含む。登録顔情報Ｒｆは、顔認証処理に用いる情報である。登録顔情報Ｒｆは、当該会員の顔画像そのものであっても良いし、顔認証処理に用いる当該会員の顔の特徴量であっても良い。また、登録情報Ｒｉは、当該会員の氏名、性別、年齢、住所、電話番号、メールアドレス、会員ＩＤ、および、決済情報などの個人情報を含む。決済情報は、たとえば、金額の決済に利用可能なクレジット決済情報あるいは金額の決済に利用可能な会員ポイント情報などの情報である。」 イ「【００２８】 店舗において、来店確認部２１１は、顧客の入店を確認する。来店確認部２１１は、処理の開始、即ち、顔画像の撮影を行うタイミングを与えるトリガーを発生する。来店確認部２１１は、店舗の入口に設け、入店する人物を検知するゲート（入館ゲート）で構成しても良い。また、来店確認部２１１は、第１カメラ１０４を明示的に設置し、来店した顧客自身が押す撮影ボタンで構成しても良い。また、来店確認部２１１は、入口付近に設置したカメラが継続的に撮影する画像から画像認識処理により人物あるいは顔を検出するものであっても良い。 【００２９】 第１カメラ１０４は、来店確認部２１１が来店を確認すると、撮影部２２１により入店する顧客（来店者）の顔を含む画像を撮影する。第１カメラ１０４は、来店者の顔を撮影した画像（撮影画像）データを店舗サーバ１０２へ供給する。第１カメラ１０４は、撮影した画像のうち顔が含まれる画像データのみを店舗サーバ１０２へ供給しても良い。また、第１カメラ１０４は、撮影した画像のうち顔領域の画像を切り出した顔画像データを店舗サーバ１０２へ供給しても良い。なお、顔情報は、撮影画像から抽出される情報である。このため、第１カメラ１０４が店舗サーバ１０２へ供給する情報は、顔情報を含む情報である。 【００３０】 店舗サーバ１０２は、画像取得部２３０により、カメラＩ／Ｆ１２４を介して第１カメラ１０４が撮影した撮影画像（顔情報を含む情報）を取得する。画像取得部２３０は、プロセッサ１２１に制御されるカメラＩ／Ｆ１２４により実現する。また、顔抽出部２３１は、画像取得部２３０により取得した第１カメラ１０４の撮影画像から来店者の顔情報Ｃｆを抽出する。顔抽出部２３１は、プロセッサ１２１がプログラムを実行することにより実現する。顔抽出部２３１は、第１カメラ１０４の撮影画像から抽出した来店者の顔情報Ｃｆを顔認証部２３２へ供給するとともに、来店者ＤＢ１０２ａに記憶する。 ・・・中略・・・ 【００３２】 登録顔情報取得部２３４は、会員ＤＢ１０１ａが記憶する登録顔情報Ｒｆをセンタサーバ１０１から取得する。登録顔情報取得部２３４は、プロセッサ１２１がネットワークＩ／Ｆ１２３を介してセンタサーバ１０１と通信することにより実現する処理機能である。登録顔情報取得部２３４は、センタサーバ１０１から登録顔情報Ｒｆを取得し、顔認証部２３２へ供給する。例えば、登録顔情報取得部２３４は、センタサーバ１０１へ登録顔情報Ｒｆを問い合わせ、問合せに対する応答としてセンタサーバ１０１から顔認証の対象とする登録顔情報Ｒｆを取得する。 【００３３】 顔認証部２３２は、顔抽出部２３１から供給される来店者の顔情報Ｃｆと登録顔情報取得部２３４が取得する会員の顔情報（登録顔情報）Ｒｆとの顔照合による顔認証処理を行う。顔認証部２３２は、プロセッサ１２１がメモリ１２２に記憶した顔認証用のプログラムを実行することにより実現する処理機能である。顔認証部２３２の顔認証処理は、特定のアルゴリズムに限定されるものではない。 ・・・中略・・・ 【００３５】 例えば、顔認証処理は、複数の顔の特徴的な部位（例えば、目、鼻、口などの特徴点）の相対的な位置を示す特徴量（顔の特徴量）を顔情報として照合するものであっても良い。顔の特徴量を用いて顔認証を行う場合、会員ＤＢ１０１ａ及び来店者ＤＢ１０２ａは、会員の顔情報Ｒｆ及び来店者の顔情報Ｃｆとして顔の特徴量を記憶しても良い。顔の特徴量は、人間が一瞥して個人を特定できる情報ではない。このため、顔情報として顔の特徴量をＤＢに登録することにより、個人情報保護などのセキュリティ性が向上できる。 ・・・中略・・・ 【００３７】 登録情報取得部２３５は、センタサーバ１０１から特定の会員の登録情報Ｒｉを取得する。登録情報取得部２３５は、プロセッサ１２１がネットワークＩ／Ｆ１２３を介してセンタサーバ１０１と通信することにより実現する処理機能である。登録情報取得部２３５は、顔認証部２３２の顔認証処理によって来店者の顔画像と一致した（同定した）登録顔情報Ｒｆに対応する会員の登録情報Ｒｉを取得する。登録情報取得部２３５は、取得した会員（来店者と同定した会員）の登録情報Ｒｉと当該来店者の顔情報Ｃｆとを１人の来店者情報として来店者ＤＢ１０２ａに記憶する。これにより、来店者ＤＢ１０２ａは、来店者ごとの来店者情報として、来店者の顔情報Ｃｆと当該来店者と同定した会員の登録情報Ｒｉとを記憶する。 ウ「【００３８】 また、店舗内の決済コーナーにおいて、決済開始部２４１は、決済対象者を検出する。決済開始部２４１は、決済処理の開始、即ち、決済対象者の顔を撮影するタイミングを与えるトリガーを発生する。決済開始部２４１は、決済コーナーの入口あるいは決済端末１０３の手前に設けたゲートにより、決済しようとする人物を検知するように構成しても良い。また、決済開始部２４１は、第２カメラ１０５を明示的に設置し、決済を行いたい顧客自身が押す撮影ボタンで構成しても良い。また、決済開始部２４１は、決済コーナーの入口あるいは決済端末１０３付近に設置したカメラが撮影した画像から決済対象者を検出するものであっても良い。 【００３９】 第２カメラ１０５は、撮影部２５１により商品等の購入代金を精算する利用者（決済対象者）の顔を撮影する。第２カメラ１０５は、たとえば、決済開始部２４１が決済対象者を検知すると、決済対象者の顔を含む画像を撮影する。第２カメラ１０５は、決済対象者の顔を撮影した画像（撮影画像）データを決済端末１０３へ供給する。第２カメラ１０５は、撮影した画像のうち顔が含まれる画像のみを決済端末１０３へ供給しても良い。また、第２カメラ１０５は、撮影した画像のうち顔領域の画像を所定のサイズに切り出した画像データを決済端末１０３へ供給しても良い。なお、顔情報は、撮影画像から抽出される情報である。このため、第２カメラ１０５が決済端末１０３へ供給する情報は、顔情報を含む情報である。 決済端末１０３は、画像取得部２６０により第２カメラ１０５が撮影した撮影画像（顔情報を含む情報）を取得する。画像取得部２６０は、プロセッサ１３１が制御するカメラＩ／Ｆ１３４により実現する。顔抽出部２６１は、画像取得部２６０が取得した画像から顔情報を抽出し、抽出した顔情報を顔認証部２６２へ供給する。顔抽出部２６１は、プロセッサ１３１がプログラムを実行することにより実現する機能である。また、顔抽出部２６１は、取得した画像に含まれる顔画像から算出する顔の特徴量（顔認証に用いる特徴量）を決済対象者の顔情報として顔認証部２６２へ供給しても良い。 【００４０】 顔認証部２６２は、顔抽出部２６１から供給される決済対象者の顔情報と来店者ＤＢ１０２ａが記憶する来店者の顔情報Ｃｆとの顔照合による顔認証処理を行う。顔認証部２６２は、プロセッサ１３１がメモリ１３２に記憶した顔認証用のプログラムを実行することにより実現する処理機能である。顔認証部２６２の顔認証処理は、特定のアルゴリズムに限定されるものではない。ただし、店舗サーバ１０２の顔認証部２３２と決済端末１０３の顔認証部２６２は、原則として同じアルゴリズムで顔認証を行うものである。 ・・・中略・・・ 【００４３】 決済部２６３は、第２カメラ１０５が撮影した購入者に対して決済処理を行う。決済部２６３は、顔認証部２６２から顔認証の結果を取得する。決済部２６３は、顔認証部２６２の顔認証によって決済対象者が特定の来店者であることが認証できた場合、当該来店者の来店者情報の登録情報Ｒｉを取得する。決済部２６３は、取得した登録情報Ｒｉを用いて通常処理として決済処理を実行する。」 エ 上記摘記事項ア～ウ及び図３Ａの記載から、予め会員登録された顧客のうち、第１カメラ１０４の撮影画像を用いて同定した来店者の顔の特徴量である顔情報Ｃｆと登録情報Ｒｉとを来店者ＤＢ１０２ａに記憶しておき、決済端末１０３では、第２カメラ１０５が撮影した画像から画像取得部２６０により決済対象者の顔情報を含む撮影画像を取得し、当該撮影画像から顔抽出部２６１により顔情報を抽出し、顔認証部２６２により当該顔情報と来店者ＤＢ１０２ａが記憶する来店者の顔情報Ｃｆとの顔認証を行って、決済対象者が特定の来店者であることが認証できた場合に、決済部２６３により決済処理を実行すると認められる。 以上の摘記事項ア～ウ及び認定事項エ並びに図２及び図３Ａの記載から、特に第２カメラ１０５、決済端末１０３及び来店者ＤＢ１０２ａに注目すると、甲第１号証には次の発明（以下「甲１発明」、「甲１ａ発明」、「甲１ｂ発明」、「甲１ｃ発明」という。）が記載されていると認められる。 ［甲１発明］ 第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得する画像取得部２６０と、 取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する顔抽出部２６１と、 抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証する顔認証部２６２と、 認証された前記決済対象者に対して決済処理を行う決済部２６３と、 を有する情報処理システム。 ［甲１ａ発明］ 第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得する画像取得部２６０と、 取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する顔抽出部２６１と、 抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証する顔認証部２６２と、 前記顔認証部２６２により認証された前記決済対象者の登録情報Ｒｉを来店者ＤＢ１０２ａから取得する決済部２６３と、 を有する情報処理システム。 ［甲１ｂ発明］ プロセッサ１３１が、 第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得し、 取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出し、 抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証し、 認証された前記決済対象者に対して決済処理を行う、 情報処理方法。 ［甲１ｃ発明］ プロセッサ１３１を、 第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得する画像取得部２６０、 取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する顔抽出部２６１、 抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証する顔認証部２６２、 認証された前記決済対象者に対して決済処理を行う決済部２６３、 として機能させるプログラム。 （２）甲第２号証 甲第２号証には、以下の事項が記載されている（下線は当審が付した。）。 ア「【技術分野】 【０００１】 この発明は、動画像である映像から顔画像を検出し、その顔画像を人物毎にグループ化する画像分類装置に関するものである。 ・・・中略・・・ 【発明の開示】 【発明が解決しようとする課題】 【０００４】 従来の画像分類装置は以上のように構成されているので、映像に登場している人物毎に、その顔画像をグループ化することができる。しかし、登場人物の誰が主人公であるかを推定することができず、主人公の画像検索を実施することができないなどの課題があった。 【０００５】 この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、映像に登場している人物の中で、最も出現頻度が高い人物を特定することができる画像分類装置を得ることを目的とする。」 イ「【００１２】 次に動作について説明する。 まず、フレーム抽出部１は、動画像である映像を入力すると、その映像の中からフレーム画像を抽出する処理を実施する（ステップＳＴ１）。 顔画像検出部２は、フレーム抽出部１がフレーム画像を抽出すると、そのフレーム画像から人物の顔画像を検出する処理を実施する（ステップＳＴ２）。 ・・・中略・・・ 【００１４】 特徴量抽出部３は、顔画像検出部２が顔画像を検出すると、その顔画像の特徴量を抽出する処理を実施する（ステップＳＴ３）。 ここで、顔画像の特徴量は、顔の類似度を求めるための別の“Ｒｅｃｔａｎｇｌｅ Ｆｅａｔｕｒｅ”を用いて抽出されるものである。 フレーム抽出部１、顔画像検出部２及び特徴量抽出部３は、上述したステップＳＴ１～ＳＴ３の処理を繰り返し実施することにより、映像の全体から顔画像を検出して、その顔画像の特徴量を抽出する（ステップＳＴ４）。 【００１５】 画像分類部４は、上記のようにして、特徴量抽出部３が顔画像の特徴量を抽出すると、特徴量抽出部３により抽出された全ての顔画像の特徴量を比較して、人物毎に顔画像をグループ化する処理を実施する。 即ち、画像分類部４の類似度計算部５は、特徴量抽出部３により抽出された顔画像の特徴量を用いて、全ての顔画像間の類似度を計算する処理を実施する（ステップＳＴ１１）。 顔画像間の類似度は、例えば、下記の式（１）を用いて求めることができる。 ・・・中略・・・ 【００１８】 主人公推定部７は、画像分類部４が人物毎に顔画像をグループ化すると、同一グループに分類された顔画像の画像数から各登場人物の出現頻度を求める（ステップＳＴ１３）。 例えば、グループ（１）に属する顔画像の画像数が“３”、グループ（２）に属する顔画像の画像数が“４”、グループ（３）に属する顔画像の画像数が“５”であれば、グループ（１）～（３）に係る人物の出現頻度を下記のように計算する。 グループ（１）に係る人物の出現頻度 ＝［３／（３＋４＋５）］×１００％＝２５％ グループ（２）に係る人物の出現頻度 ＝［４／（３＋４＋５）］×１００％＝３３％ グループ（３）に係る人物の出現頻度 ＝［５／（３＋４＋５）］×１００％＝４２％ 【００１９】 主人公推定部７は、グループ（１）～（３）に係る人物の出現頻度を計算すると、グループ（１）～（３）に係る人物の出現頻度を比較し、最も出現頻度が高い人物が主人公であると推定する（ステップＳＴ１４）。 この例では、グループ（３）に係る人物の出現頻度が最も高いので、グループ（３）に係る人物が主人公であると推定する。 【００２０】 以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、顔画像検出部２により検出された全ての顔画像を相互に比較して、人物毎に顔画像をグループ化する画像分類部４を設け、その画像分類部４により同一グループに分類された顔画像の画像数から最も出現頻度が高い人物を特定するように構成したので、映像に登場している人物の中で、最も出現頻度が高い人物（主人公）を特定することができるようになり、その結果、主人公の画像検索を実施することが可能になるなどの効果を奏する。」 ウ 上記摘記事項ア～イの記載から、動画像からフレーム画像を抽出し、当該フレーム画像から検出された顔画像から抽出された特徴量に基づいて人物毎に顔画像をグループ化し、グループに係る人物の出現頻度が高い人物を主人公と推定する技術が記載されていると認められる。 ２．対比・判断 （１）本件発明１について ア．対比 本件発明１と甲１発明とを対比する。 （ア）甲１発明の「第２カメラ１０５」は、本件発明１の「カメラ」に相当する。 そして、甲１発明の「第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得する画像取得部２６０」は、本件発明１の「カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段」に相当する。 （イ）甲１発明の「取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する」ことは、本件発明１の「取得した前記画像内の人物を抽出」することに相当する。 そして、甲１発明の「取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する顔抽出部２６１」は、本件発明１の「取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段」に、「取得した前記画像内の人物を抽出する手段」である限りで一致する。 （ウ）甲１発明の「来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａ」は、本件発明１の「顔の特徴量が登録されたデータベース」に相当する。 そして、甲１発明の「抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証する顔認証部２６２」は、顔抽出部２６１によって抽出された決済対象者の顔情報と、来店者ＤＢ１０２ａに記憶された顔の特徴量という情報とに基づき顔認証処理を行い、決済対象者を特定しているから、本件発明１の「選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段」に、「抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段」である限りで一致する。 （エ）甲１発明の「認証された前記決済対象者」は、本件発明１の「特定された前記人物」に相当し、同様に、「決済部２６３」は「決済手段」に相当する。 そうすると、本件発明１と甲１発明とは、次の一致点１で一致し、相違点１で相違する。 ＜一致点１＞ カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段と、 取得した前記画像内の人物を抽出する手段と、 抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段と、 特定された前記人物に対して決済処理を行う決済手段と、 を有する情報処理システム。 ＜相違点１＞ 「取得した前記画像内の人物を抽出する手段」に関し、本件発明１では、「複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段」であるのに対し、甲１発明では、顔抽出部２６１が複数の人物を抽出した場合について特定されておらず、 また、本件発明１では、「特定手段」が選択手段により「選択された前記人物が含まれる前記画像」に基づき人物を特定するのに対し、甲１発明では、「顔認証部２６２」は「抽出された決済対象者の顔情報」により人物を認証するものであり、「選択された前記人物」とは特定されていない点。 イ．判断 上記相違点１について検討する。 甲第２号証には、上記１．（２）ウに示したとおり、動画像からフレーム画像を抽出し、当該フレーム画像から検出された顔画像から抽出された特徴量に基づいて人物毎に顔画像をグループ化し、グループに係る人物の出現頻度が高い人物を主人公と推定する技術が記載されている。当該技術は、特許異議申立人が主張するように、画像処理の技術分野に属し、本件発明１に関連する技術分野と一応いえるものの、画像処理の技術分野は多くの技術が含まれる大きなくくりの分野であるから、技術分野の関連性のみをもって甲第２号証に記載された技術を甲１発明に適用する動機があったとはいえない。 そして、甲第２号証に記載された技術の目的は、動画像に登場する複数の人物から主人公を推定することであって、甲１発明のように、決済処理を行う人物を選択することとは目的が異なる。 そもそも、甲１発明は、第２カメラ１０５により撮影された画像から複数の人物が抽出されることを想定するものではない。 そうすると、甲第２号証に記載された主人公を推定するための技術を、甲１発明に適用することが当業者にとって容易であるとはいえない。仮に適用できたとしても、主人公ではなく決済処理を行う人物を選択できるという効果が予測できるともいえない。 よって、本件発明１は、甲１発明及び甲第２号証に記載された技術的事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （２）本件発明６について ア．対比 本件発明６と甲１ａ発明とを対比する。 （ア）甲１ａ発明の「第２カメラ１０５」は、本件発明６の「カメラ」に相当する。 そして、甲１ａ発明の「第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得する画像取得部２６０」は、本件発明６の「カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段」に相当する。 （イ）甲１ａ発明の「取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する」ことは、本件発明６の「取得した前記画像内の人物を抽出」することに相当する。 そして、甲１ａ発明の「取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する顔抽出部２６１」は、本件発明６の「取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段」に、「取得した前記画像内の人物を抽出する手段」である限りで一致する。 （ウ）甲１ａ発明の「来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａ」は、本件発明６の「顔の特徴量が登録されたデータベース」に相当する。 そして、甲１ａ発明の「抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証する顔認証部２６２」は、顔抽出部２６１によって抽出された決済対象者の顔情報と、来店者ＤＢ１０２ａに記憶された顔の特徴量という情報とに基づき顔認証処理を行い、決済対象者を特定しているから、本件発明１の「選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段」に、「抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段」である限りで一致する。 （エ）甲１ａ発明の「前記顔認証部２６２により認証された前記決済対象者の登録情報Ｒｉ」は、本件発明６の「前記特定手段により特定された前記決済処理を行う人物に対する該人物を識別する情報」に相当し、同様に、「決済部２６３」は、機能的にみて、「精算装置」に相当する。 そして、甲１ａ発明の「決済部２６３」は「前記顔認証部２６２により認証された前記決済対象者の登録情報Ｒｉを来店者ＤＢ１０２ａから取得する」ものであるので、来店者ＤＢ１０２ａは登録情報Ｒｉを決裁部２６３に通知する手段を備えているといえ、本件発明６の「該人物を識別する情報を精算装置に通知する通知手段」を備えているといえる。 （オ）甲１ａ発明の「情報処理システム」は、本件発明６の「顧客特定装置」に、「情報処理システム」である限りで一致する。 そうすると、本件発明６と甲１ａ発明とは、次の一致点２で一致し、相違点２で相違する。 ＜一致点２＞ カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段と、 取得した前記画像内の人物を抽出する手段と、 抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段と、 前記特定手段により特定された前記決済処理を行う人物に対する該人物を識別する情報を精算装置に通知する通知手段と、 を有する情報処理システム。 ＜相違点２＞ 「取得した前記画像内の人物を抽出する手段」に関し、本件発明６では、「複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段」であるのに対し、甲１ａ発明では、顔抽出部２６１が複数の人物を抽出した場合について特定されておらず、 また、本件発明６では、「特定手段」が選択手段により「選択された前記人物が含まれる前記画像」に基づき人物を特定するのに対し、甲１ａ発明では、「顔認証部２６２」は「抽出された決済対象者の顔情報」により人物を認証するものであり、「選択された前記人物」とは特定されておらず、 本件発明６は「顧客特定装置」であるのに対して、甲１ａ発明は「情報処理システム」である点。 イ．判断 相違点２について検討すると、相違点２は上記相違点１と実質的に同じであるから、上記（１）イ．に示したと同様の理由で、甲１ａ発明を、相違点２に係る本件発明６の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たこととはいえない。 よって、本件発明６は、甲１ａ発明及び甲第２号証に記載された技術的事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （３）本件発明７について ア．対比 本件発明７と甲１ｂ発明とを対比する。 （ア）甲１ｂ発明の「プロセッサ１３１」は、本件発明７の「コンピュータ」に相当する。 （イ）甲１ｂ発明の「第２カメラ１０５」は、本件発明７の「カメラ」に相当する。 そして、甲１ｂ発明の「第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得」することは、本件発明７の「カメラにより生成された顔の画像を取得」することに相当する。 （ウ）甲１ｂ発明の「取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出」することは、本件発明７の「取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択」することに、「取得した前記画像内の人物を抽出」することである限りで一致する。 （エ）甲１ｂ発明の「来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａ」は、本件発明７の「顔の特徴量が登録されたデータベース」に相当する。 そして、甲１ｂ発明の「抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証」することは、顔抽出部２６１によって抽出された決済対象者処理の顔情報と、来店者ＤＢ１０２ａに記憶された顔の特徴量という情報とに基づき顔認証処理を行い、決済対象者を特定しているから、本件発明７の「選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定」することに、「抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定」することである限りで一致する。 （オ）甲１ｂ発明の「認証された前記決済対象者に対して決済処理を行う」ことは本件発明７の「特定された前記人物に対して決済処理を行う」ことに相当する。 そうすると、本件発明７と甲１ｂ発明とは、次の一致点３で一致し、相違点３で相違する。 ＜一致点３＞ コンピュータが、 カメラにより生成された顔の画像を取得し、 取得した前記画像内の人物を抽出し、 抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定し、 特定された前記人物に対して決済処理を行う、 情報処理方法。 ＜相違点３＞ 「取得した前記画像内の人物を抽出」することに関し、本件発明７では、「複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択」するのに対し、甲１ｂ発明では、複数の人物を抽出した場合について特定されておらず、 また、本件発明７では、「選択された前記人物が含まれる前記画像」に基づき人物を特定するのに対し、甲１ｂ発明では、「抽出された決済対象者の顔情報」により人物を認証するものであり、「選択された前記人物」とは特定されていない点。 イ．判断 相違点３について検討すると、相違点３は上記相違点１と実質的に同じであるから、上記（１）イ．に示したと同様の理由で、甲１ｂ発明を、相違点３に係る本件発明７の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たこととはいえない。 よって、本件発明７は、甲１ｂ発明及び甲第２号証に記載された技術的事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （３）本件発明８について ア．対比 本件発明８と甲１ｃ発明とを対比する。 （ア）甲１ｃ発明の「プロセッサ１３１」は、本件発明８の「コンピュータ」に相当する。 （イ）甲１ｃ発明の「第２カメラ１０５」は、本件発明８の「カメラ」に相当する。 そして、甲１ｃ発明の「第２カメラ１０５により撮影された決済対象者の顔を含む撮影画像を取得する画像取得部２６０」は、本件発明８の「カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段」に相当する。 （ウ）甲１ｃ発明の「取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する」ことは、本件発明８の「取得した前記画像内の人物を抽出」することに相当する。 そして、甲１ｃ発明の「取得した前記撮影画像から決済対象者の顔情報を抽出する顔抽出部２６１」は、本件発明８の「取得した前記画像内の人物を抽出し、複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段」に、「取得した前記画像内の人物を抽出する手段」である限りで一致する。 （エ）甲１ｃ発明の「顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａ」は、本件発明８の「顔の特徴量が登録されたデータベース」に相当する。 そして、甲１ｃ発明の「抽出された決済対象者の顔情報と、来店者の顔の特徴量が記憶された来店者ＤＢ１０２ａの顔情報Ｃｆとの顔認証処理を行い、決済対象者が特定の来店者であることを認証する顔認証部２６２」は、顔抽出部２６１によって抽出された決済対象者の顔情報と、来店者ＤＢ１０２ａに記憶された顔の特徴量という情報とに基づき顔認証処理を行い、決済対象者を特定しているから、本件発明８の「選択された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段」に、「抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段」である限りで一致する。 （オ）甲１ｃ発明の「認証された前記決済対象者」は本件発明８の「特定された前記人物」に相当し、同様に、「決済部２６３」は「決済手段」に相当する。 そうすると、本件発明８と甲１ｃ発明とは、次の一致点４で一致し、相違点４で相違する。 ＜一致点４＞ コンピュータを、 カメラにより生成された顔の画像を取得する取得手段、 取得した前記画像内の人物を抽出する手段、 抽出された前記人物が含まれる前記画像と、顔の特徴量が登録されたデータベース情報とに基づき、当該人物を特定する特定手段、 特定された前記人物に対して決済処理を行う決済手段、 として機能させるプログラム。 ＜相違点４＞ 「取得した前記画像内の人物を抽出する手段」に関し、本件発明８では、「複数の人物が抽出された場合、所定の時間帯の間に前記カメラで撮影された頻度が最も高い人物及び時間が最も長い人物の少なくともいずれか一方を、決済処理を行う人物として選択する選択手段」であるのに対し、甲１ｃ発明では、顔抽出部２６１が複数の人物を抽出した場合について特定されておらず、 また、本件発明８では、「特定手段」が選択手段により「選択された前記人物が含まれる前記画像」に基づき人物を特定するのに対し、甲１ｃ発明では、「顔認証部２６２」は「抽出された決済対象者の顔情報」により人物を認証するものであり、「選択された前記人物」とは特定されていない点。 イ．判断 相違点４について検討すると、相違点４は上記相違点１と実質的に同じであるから、上記（１）イ．に示したと同様の理由で、甲１ｃ発明を、相違点４に係る本件発明８の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たこととはいえない。 よって、本件発明８は、甲１ｃ発明及び甲第２号証に記載された技術的事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 第５ むすび 第４のとおりであるから、特許異議の申立ての理由及び証拠によっては、請求項１、６～８に係る特許を取り消すことはできない。 また、他に請求項１、６～８に係る特許を取り消すべき理由を発見しない。 よって、結論のとおり決定する。