2023-017562

特願２０２１－１８３３９９「機器制御システム」拒絶査定不服審判事件〔令和４年２月１日出願公開、特開２０２２－２０７７７〕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、２０１８年（平成３０年）７月１３日（優先権主張平成２９年７月１４日、平成２９年７月１４日）を国際出願日とする出願である特願２０１９－５２９８０８号の一部を令和３年１１月１０日に新たな特許出願としたものであって、その手続は以下のとおりである。 令和５年 １月２３日付け：拒絶理由通知 令和５年 ３月２９日 ：意見書、手続補正書の提出 令和５年 ７月１９日付け：拒絶査定 令和５年１０月１７日 ：審判請求書、手続補正書の提出 令和６年 ９月２７日付け：拒絶理由通知（以下、「当審拒絶理由」という。） 令和６年１１月２８日 ：意見書、手続補正書の提出 第２ 本願発明１ 本願の請求項１ないし請求項３に係る発明は、令和６年１１月２８日の手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし請求項３に記載された事項により特定されるものであるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明１」という。）は、以下のとおりのものである。 「空調機（１０６２）と、 前記空調機と同じ部屋に設置され、未処理音声データ（ＳＤ）を取得する音声入力部（１０６４）と、 前記未処理音声データに含まれる運転音を所定の解析手法により解析することによって、前記空調機の異常の有無または異常の内容に関する判定結果（ＲＥ）を導出する運転音解析部（１０１６）と、 前記未処理音声データの第１前処理として、前記未処理音声データから人間の声の周波数帯域に係る成分を抽出することによって第１処理後音声データを取得する第１前処理部（１０１１）と、 前記第１処理後音声データからユーザの指令（ＣＭ）を抽出する指令抽出部（１０１４）と、 前記指令に基づいて前記空調機を制御する制御部（１０１７）と、 前記運転音を、前記空調機から送られる運転情報（ＯＩ）と関連付けて蓄積する運転音データ蓄積部（１０１５）と、 を備え、 前記運転音解析部は、前記運転音データ蓄積部に過去に蓄積された前記運転音データと、最新の前記運転音データとを解析することによって、前記判定結果（ＲＥ）を導出し、 前記制御部（１０１７）は、 前記判定結果（ＲＥ）が正常のとき、前記空調機の制御を行い、 前記判定結果（ＲＥ）が異常のとき、正常時とは異なる前記空調機の制御を行う、 管理システム（１０９０）。」 第３ 当審拒絶理由における拒絶の理由 当審拒絶理由における拒絶の理由は、大略、次のとおりのものである。 （進歩性）この出願の請求項１ないし請求項３に係る発明は、その優先日前に日本国内又は外国において、頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった下記の引用文献１及び引用文献２に記載された発明に基いて、その優先日前に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２０１０－１３４３６７号公報 引用文献２：特開２０１５－１１１２５３号公報 第４ 引用文献 １．引用文献１ 引用文献１には、「電気機器」に関し、以下の記載事項及び図示事項がある（下線は、当審が付したものである。以下同様。）。 （１）「【０００１】 本発明は、空気調和機などの電気機器の故障検出を音声認識により行う技術に関する。」 （２）「【０００９】 本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、音声に基づいて故障を検出することのできる電気機器を得るものである。また、音声に基づいてユーザーの快適性を向上させつつ、省エネルギーで運転することのできる電気機器を得るものである。」 （３）「【００１２】 実施の形態１． 本実施の形態１では、天井カセット型の室内機と室外機を有し、リモコンによって操作可能な空気調和機１００を例に説明する。 図１は、本発明の実施の形態１に係る空気調和機１００のハードウェア構成を示す図である。図１において、空気調和機１００は、スピーカー１と、マイク２と、制御装置３と、表示部４と、室内の温度を測定する温度センサー５を備える。また、空気調和機１００は、外部機器であるＰＣ３００と接続可能である。 【００１３】 スピーカー１は、本発明の音声出力手段に相当し、制御装置３に制御されて所定の警報音や警報メッセージなどを出力する。スピーカー１は、空気調和機１００の室内機、またはリモコンなどに設けることができる。 【００１４】 マイク２は、本発明の音声取得手段に相当し、音声を音声信号の形で取り込んで制御装置３へ出力する。マイク２は、室内機、室外機、またはリモコンなどの分離型の装置に、複数台が設けられている。また、マイク駆動装置１３（アクチュエータ）により設置方向や設置位置を設定でき、マイク２の音声取得方向を変えることができる。 【００１５】 図２は、天井カセット型の室内機の外観模式図であり、マイク２の設置例を示している。図２（Ａ）では、マイク２は、制御装置３が収納された電気品ボックス１０３の下部に３台取り付けている。このように電気品ボックス１０３の近傍に設置することで、マイク２と制御装置３との配線を容易にすることができる。また、図２（Ｂ）では、室内機の筐体１０１の四隅に１台ずつマイク２を設置している。このようにマイク２間の距離を離して設置することで、後述するように音源の方向をより正確に検出することができる。」 （４）「【００１８】 図３は、ＭＰＵ９の機能ブロック及びＲＯＭ１１に格納された音声データベース３０の構成を示す図である。図３において、ＭＰＵ９は、デジタル化された音声信号を解析して音声認識の対象とする音声信号を特定する音響分析部２０、音響分析部２０が分析した音声信号に所定の音声認識アルゴリズムを適用して特徴量を抽出する特徴量・補足計算部２１、特徴量・補足計算部２１の出力結果に基づいて音声認識を行う音声認識部２３、音響分析部２０の出力結果に基づいて音源の方向を特定する音声到達方向特定部２２、音声認識部２３の認識結果及び音声到達方向特定部２２の特定結果に基づいて故障診断を行う故障診断部２４、及び、ＲＯＭ１１に格納された音声データベース３０の更新を行うデータベース更新部２５を備える。 【００１９】 音響分析部２０は、音声信号を解析して、音声認識の対象とする音声入力区間を特定する。具体的には、まず、所定区間ごとに音声信号を取り込み、音声信号の振幅値または電力値（以下、音声レベルという）を所定のサンプリングタイムで積算し、この積算量を一つ前の区間のそれと比較し、差分が音声認識開始用の閾値を超えた区間を音声認識開始区間とする。そして、音声認識開始区間から一連の複数区間を音声入力区間とし、この音声入力区間に取得した音声信号を、音声認識処理のために特徴量・補足計算部２１へ送る。なお、音圧レベルにより音声入力区間を定めるのではなく、周波数領域で音声入力区間を定めてもよい。 【００２０】 特徴量・補足計算部２１は、音声認識部２３の認識アルゴリズムに応じて、音響分析部２０により出力された音声信号の特徴量の抽出や他の補足計算を行う。処理内容は音声認識アルゴリズムにより異なる。例えば、音声認識アルゴリズムとしてＨＭＭ（ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅｌ：隠れマルコフモデル）を用いる場合、メルケプストラム分析により、入力音声から音響特徴量として、メルケプストラム、このメルケプストラムの動的特徴量（メルケプストラムの時間領域での変化量）、及びｌｏｇパワーの動的特徴量などの特徴ベクトルを抽出する。そして、得られた特徴ベクトル等の信号を、音声認識部２３に出力する。」 （５）「【００２５】 音声データベース３０は、音声認識を行う際の音声認識パターン３１を格納している。音声認識パターン３１は、音声認識部２３にて音声認識を行うときに認識対象となる音声の特徴量である。正常音声パターン３２は、空気調和機１００が正常運転を行うときに生じる運転動作音のパターンである。異常音声パターン３３は、空気調和機１００を構成する部材（例えば、ファンなど）に異常が生じた状態で空気調和機１００を運転したときの運転音の音声パターンである。なお、運転モードや各種設定によって運転動作音が異なる場合には、運転モードや各種設定ごとに正常音声パターン３２及び異常運転パターン３３を格納する。正常音声パターン３２と異常音声パターン３３は、後述するデータベース更新部２５により所定のタイミングで更新される。また、音声パターン初期値３４は、正常音声パターン３２及び異常音声パターン３３の初期値である。 【００２６】 音声認識部２３は、特徴量・補足計算部２１が抽出した特徴量と、音声データベース３０に記憶された音声認識パターン３１とに基づいて音声認識を行う。音声認識は、種々の方法で行うことができるが、例えば、「音声情報処理」（古井貞煕著、森北出版株式会社）の第５章に記載されている方式を用いることで実現することができる。 例えば音声認識アルゴリズムとしてＨＭＭを用いる場合、音声データベース３０に認識対象となる音声をＨＭＭとして表現しておき、このＨＭＭが、実際に取得された音声の特徴ベクトル列を生成する確率を計算し、最も高い確率で出力するＨＭＭを認識結果とする。 【００２７】 なお、音声認識を行う前に、音声信号の周波数分離を行い、認識対象とすべき音声と同様の周波数を持つ音声信号のみを抽出する。このようにすることで、音声認識対象からノイズを除去することができ、誤認識を防ぐことができる。周波数分離は、ＭＰＵ９の機能で行ってもよいが、フィルタで行うこともできる。この場合、デジタルフィルタなどを設け、周波数ごとに、音声、振動、ノイズなどを分離することができる。 【００２８】 故障診断部２４は、音声認識部２３の音声認識結果と、音声到達方向特定部２２が特定した音源の方向に基づいて、故障診断を行う。故障診断においては、経年変化に伴う異常推定も行う。なお、故障診断の詳細については後述する。 【００２９】 データベース更新部２５は、音声認識部２３の認識結果、及び、故障診断部２４の認識結果に基づいて音声データベース３０の更新を行う。データベースの更新には、空気調和機１００を据え付けたときに行う初期更新と、所定タイミングで行う通常更新とがある。 まず、初期更新について説明する。初期状態において、音声データベース３０には所定の運転動作音が音声認識パターン３１として初期登録されている。初期更新では、空気調和機１００を据え付けたときに行う試運転の運転動作音を、正常音声パターン３２として追加で登録する。このとき、暖房、冷房、送風などの運転モードや、強風、弱風などの各種設定を組み合わせて試運転し、各設定ごとの運転動作音を登録する。運転動作音は、空気調和機１００の据え付け環境の周囲の材質、配管長、周辺の騒音などの据え付け条件によって差異が生じるが、空気調和機１００の据え付け環境において音声データベース３０の更新を行うことで、より正確な音声認識及び故障診断を行うことができる。なお、試運転での運転動作音が、音声データベース３０に初期登録されている正常音声パターン３２と一致しない場合には、異常が生じているものと判定して報知動作を行うこともできる。」 （６）「【００３１】 次に、音声データベース３０の通常更新について説明する。通常更新は、音声認識や故障診断を行ったタイミングで行う。データベース更新部２５は、音声認識部２３が認識した運転動作音を、空気調和機１００の運転モードや各種設定などの情報とともに、音声認識パターン３１として音声データベース３０に追加登録する。このとき、正常運転時の運転動作音は正常音声パターン３２として登録する。また、故障診断により故障と判断された場合の運転動作音は、異常音声パターン３３として登録する。このように、空気調和機１００の運転中に実際に取得した運転動作音に基づいて音声データベース３０を更新することで、音声認識の精度を向上させることができる。なお、通常更新においては、認識した運転動作音の音声データを、ログとして格納することもできる。このようにすることで、後述する故障診断における経年変化による故障推定を容易に行うことができる。」 （７）「【００３３】 図５は、上記のように構成された空気調和機１００の故障診断の動作フローである。 故障診断を開始すると、ＭＰＵ９は、マイク２、フィルタ、アンプ、Ａ／Ｄ・Ｄ／Ａコンバーター７を介して音声信号を取得する（Ｓ１２１）。次に、音響分析を行い、音声認識の対象とする音声信号を特定する（Ｓ１２２）。続けて、音声認識部２３の音声認識アルゴリズムに応じた特徴量の抽出等を行う（Ｓ１２３）。次に、音声認識部２３の音声認識アルゴリズムにより、取得した音声が何の音声であるか、音声認識を行う（Ｓ１２４）。また、音声到達方向を特定する（Ｓ１２５）。なお、図５では音声認識を行った後に音声到達方向を特定するものとして記載しているが（Ｓ１２４、Ｓ１２５）、両処理は平行して行うこともできる。 【００３４】 そして、音声認識結果と音声到達方向に基づき、故障診断を行う（Ｓ１２６）。異常があれば（Ｓ１２７）、故障箇所を特定し（Ｓ１３１）、表示部４またはスピーカー１等により異常を報知する（Ｓ１３２）。故障診断で異常が無ければ（Ｓ１２７）、経年劣化診断を行う（Ｓ１２８）。経年劣化診断では、音声認識結果と音声パターン初期値３４と対比し、経年変化により徐々に劣化していないか判断する（Ｓ１２８）。経年変化が正常範囲を超えている場合には異常が生じていると判断し（Ｓ１２９）、故障箇所を特定して（Ｓ１３１）、スピーカー１や表示部４等を用いて異常を報知する（Ｓ１３２）。なお、故障による異常か経年変化による異常かで報知方法を変えれば、異常内容をユーザーに分かりやすく伝えることができる。また、経年変化が正常の範囲内であれば（Ｓ１２９）、そのデータを最新の正常運転音として音声データベース３０の正常音声パターン３２に記憶する（Ｓ１３０）。」 （８）「【００３６】 次に、故障診断処理について詳細に説明する。 故障診断処理においては、音声認識部２３による音声認識結果に基づいて、故障が生じているか否か診断する。例えば、音声認識部２３がＨＭＭによる音声認識を行う場合、音声データベース３０に認識対象となる音声をＨＭＭとして表現しておき、このＨＭＭが、実際に取得された音声の特徴ベクトル列を生成する確率を計算し、最も高い確率で出力するＨＭＭを認識結果とするが、この認識結果が正常音声パターン３２を示す場合には、故障が生じていないと判断することができる。また、認識結果が正常音声パターン３２を示す場合であっても、その確率が所定の閾値以下である場合には、故障が生じていると診断することもできる。故障診断を行う際の閾値等は、空気調和機１００の設置環境や据え付け年数等に応じて任意に設定することができる。 そして、取得された運転動作音が異常であると診断した場合には、音声到達方向特定部２２が特定した音源の方向に基づいて、異常箇所を特定する。例えば、室内機の中央方向が音源となっている場合には、その方向にある部品等に異常が生じていると判断する。このように、音源の方向を故障診断に利用することで、より精度の高い故障判定を行うことができる。また、特定した故障箇所を報知すれば、使用者や修理担当者が故障箇所や故障原因を容易に特定することができる。 【００３７】 なお、認識した音声が正常であると判断した場合でも、音源の方向が、本来なら音がほとんど鳴らないような箇所である場合には、その箇所に異常が生じていると判断することもできる。 また、故障診断では、音声認識部２３で認識した音声によって診断を行うが、この音声は周波数分離がなされている。このため、周波数ごとに診断することができるので、より詳細な故障診断が可能である。 【００３８】 次に、経年変化による故障推定の動作について説明する。前述の通り、音声データベース３０の正常音声パターン３２は、故障診断を行って正常であると判定されると更新される（図５のステップＳ１３０参照）。したがって、音声データベース３０の正常音声パターン３２は徐々に変化していくので、経年変化により徐々に劣化が生じている場合にはその変化を把握するのが困難である。例えば、空気調和機１００に設置されている除塵フィルタなどは、時間とともに徐々に汚れていくが、正常音声パターン３２も定期的に更新されていくので、除塵フィルタの汚れに伴う音声の変化を把握するのが困難である。このため、経年変化による故障推定においては、音声パターン初期値３４と、現在認識した音声パターンとを比較し、差分を検出する。そして、差分が所定の閾値を超えている場合には、経年劣化が生じているものと判断する。このようにすることで、徐々に生じる劣化を検出することができる。」 （９）「【００５３】 実施の形態３． 本実施の形態３では、音声認識結果に基づいて空調制御を行うとともに、音声入力による操作が可能な空気調和機２００を例に説明する。なお、本実施の形態３において、前述の実施の形態１と同様の構成要素には同じ番号を付している。 【００５４】 図７は、本実施の形態３に係る空気調和機２００のハードウェア構成を示す図である。本実施の形態３では、任意の方向に超音波を発生させることのできる超音波送信器１４を備える点が、前述の実施の形態１と異なる。 【００５５】 図８は、本実施の形態３に係るＭＰＵ９の機能ブロック及びＲＯＭ１１に格納された音声データベース６０と活動データベース７０の構成を示す図である。図８において、ＭＰＵ９は、音響分析部２０、特徴量・補足計算部２１、音声認識部２３、音声到達方向特定部２２、音声認識部２３の認識結果及び音声到達方向特定部２２の特定結果に基づいて人体の活動領域や活動量を検知する人体検知部８２、データベース更新部８３、空気調和機２００の運転動作を制御する空調制御部８５、及び、図示しないリモコンなどからの操作指示を受け付けて運転信号に変換する操作Ｉ／Ｆ（インターフェース）８４を備える。 【００５６】 音声データベース６０は、音声認識を行う際の音声認識パターン６１を格納している。音声認識パターン６１には、生活音声パターン６２と操作音声パターン６３の２種類がある。生活音声パターン６２は、空気調和機２００の設置環境におけるユーザーの代表的な生活音の特徴量である。例えば、オフィスなどに設置される空気調和機２００の場合は、生活音声パターン６２として、マウスのクリック音、キーボードの打鍵音、電話の呼び出し音、などを格納する。また、操作音声パターン６３は、音声による操作を行うための音声パターンが格納されている。例えば、「拍手２回」で所定の操作を行う場合には、拍手を２回行ったときの音声パターンが格納されている。 【００５７】 活動データベース７０は、空気調和機２００が据え付けられた環境における、日時とその日時におけるユーザーの活動エリア、活動量などを活動パターン７１として格納している。ユーザーは、予め活動データベース７０を設定しておくことができる。また、ユーザーの活動状況に応じて、学習により活動データベース７０を更新することもできる。活動データベース７０は、２４時間、１週間、１ヶ月などの所定期間内において、いつ、どこで、どのような活動をユーザーが行うかを示す情報であるといえる。 【００５８】 音声認識部２３は、特徴量・補足計算部２１が抽出した特徴量に基づき、音声データベース６０を参照して、音声を特定する。音声認識の結果は、人体検知部８２に出力されるとともに、認識した音声が操作音声である場合には、操作Ｉ／Ｆ８４へ出力する。なお、音声認識方法は、前述の実施の形態１と同様である。」 （１０）「【００６３】 空調制御部８５は、操作Ｉ／Ｆ８４からの入力信号に基づいて、冷暖房などの空調制御を行う。このとき、活動データベース７０を参照してユーザーの活動エリアを把握し、ユーザーの活動エリアに対して選択的に空調を行うようにする。例えば、ユーザーの活動エリアに対して涼感を与えるようスイングで風を送るよう制御する。あるいは、ユーザーの活動エリア以外には、空調を行わないように制御する。なお、空調動作については後述する。」 （１１）「【００７３】 次に、音声による操作方法について説明する。 取得した音声が音声操作信号であると認識された場合、操作Ｉ／Ｆ８４を介して空調制御部８５に音声操作信号が伝達される。空調制御部８５は、音声操作信号の音源方向と活動データベース７０を参照して、この音声操作信号がユーザーの活動エリアから発せられたものか否か判断し、活動エリアからの音声操作のみ受け付ける。そして、スピーカー１からの音声出力あるいは表示部４による表示により、音声操作の確認を行い、ユーザーから所定の反応があった場合に音声操作を実行する。また、予め音声操作が可能なエリアを設定しておき、このエリア以外からの音声操作は受け付けないようにしてもよい。例えば、拍手２回で音声操作機能を起動し、その後拍手１回で設定温度を上げる、という設定の場合には、音声認識の結果と音源方向とで音声操作を受け付けるか否か判断する。このようにすることで、音声操作の誤認識を防ぐことができる。」 （１２）「【００７６】 このように、本実施の形態３に係る空気調和機２００によれば、音声認識結果と音源方向に基づいて空間認識及び人体検知を行い、空間認識結果と人体検知結果に基づいて空調制御を行うようにした。このため、ユーザーの快適性を向上させつつ、省エネルギーで運転することができる。 【００７７】 なお、上記説明では、空気調和機を例に説明したが、本発明に係る電気機器は様々な機器に適用可能である。例えば、空気清浄機、加湿器、除湿機、換気扇、テレビなどのＡＶ機器に適用することもできる。また、冷蔵庫に適用し、音声認識により冷蔵庫扉の開閉回数を把握して開閉が多い場合には設定温度を下げる、あるいは扉入口のエアーカーテンを作動させる、警告を行う、などの制御が可能である。 また、音声認識によりユーザーの活動時間帯を把握し、活動時間帯以外には運転能力を落とす、液晶などの表示装置を待機状態や停止状態にする、などの運転制御を行うことができる。 また、音声認識により故障箇所を検出できるので、例えば電話による修理相談などもスムーズに行えてユーザーの満足度を向上させることができるとともに、修理担当者の作業効率も向上させることができる。」 （１３）「【図１】 ［図：0001421963000001.jpg］ 」 （１４）「【図３】 ［図：0001421963000002.jpg］ 」 （１５）「【図５】 ［図：0001421963000003.jpg］ 」 （１６）「【図７】 ［図：0001421963000004.jpg］ 」 （１７）「【図８】 ［図：0001421963000005.jpg］ 」 これら記載事項及び図示事項を総合し、整理すると、引用文献１には以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。 「空気調和機１００と、 前記空気調和機１００の室内機の筐体に設置され、音声を取り込むマイク２と、 前記音声を解析して音声認識の対象とする音声信号を特定する音響分析部２０と、音声信号の特徴量を抽出する特徴量・補足計算部２１と、前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量に基づいて音声認識を行う音声認識部２３と、前記音声認識部２３の前記音声認識結果に基づいて、異常箇所を特定し、詳細な故障診断が可能な、故障診断を行う故障診断部２４と、 前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量に基づき音声データベース６０を参照して操作音声を特定する音声認識部２３と、 前記操作音声に基づいて前記空気調和機１００を空調制御する空調制御部８５と、 前記音声認識部２３が認識した運転動作音を、前記空気調和機１００の運転モードや各種設定などの情報とともに音声データベース３０に追加登録するデータベース更新部２５と、 を備え、 前記音声認識部２３は、前記データベース更新部２５により更新された音声データベース３０に格納された前記音声認識パターン３１と、前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量とに基づいて音声認識を行い、前記故障診断部２４は故障診断を行い、 前記故障診断で異常がない場合は最新の正常運転音として音声データベース３０に記憶し、 前記故障診断で異常がある場合は異常を報知する、 電気機器。」 ２．引用文献２ 引用文献２には、「サーバ、発話制御方法、発話装置、発話システムおよびプログラム」に関し、以下の記載事項及び図示事項がある。 （１）「【００３７】 〔制御部の構成〕 次に、サーバ２０の備える制御部２０２の構成について、図１を参照して説明する。制御部２０２は、図１に示すように、音声検出部２２１（抽出部）、音量判定部（音量判定手段）２２２、音声認識部（認識確度判定手段）２２３、確度判定部（認識確度判定手段）２２４、及び、返答制御部（回答送信手段、回答方針切替手段）２２５を備えている。 【００３８】 （音声検出部） 音声検出部２２１は、掃除ロボット１０から送信される音データから、音声データを検出（抽出）する。換言すれば、音声検出部２２１は、外部から受信した音データから、人間の発する音声の周波数帯域を抽出することによって、後述する音量判定部２２２において判定対象となる音データ（音声データ）を生成する抽出手段として機能する。 【００３９】 音声検出部２２１における、音データから音声データを検出する方法としては、例えば、音データから人間の発する音声の周波数帯域（例えば、１００Ｈｚ以上かつ１ｋＨｚ以下の周波数帯域）を抽出することによって音声データを検出する方法を挙げることができる。この場合には、音声検出部２２１は、音データから人間の発する音声の周波数帯域を抽出するために、例えば、バンドパスフィルタ、又は、ハイパスフィルタ及びローパスフィルタを組み合わせたフィルタなどを備えていればよい。 【００４０】 音声検出部２２１は、音データから検出した音声データを、音量判定部２２２、及び、音声認識部２２３に供給する。」 （２）「【０１８０】 本発明は、掃除ロボット、冷蔵庫、電子レンジ、パーソナルコンピュータ、及び、テレビジョン受像機などの音声の入出力機能を備えた家電、及び、これらの家電を制御するサーバに好適に利用することができる。」 （３）「【図１】 ［図：0001421963000006.jpg］ 」 これら記載事項及び図示事項を総合し、整理すると、引用文献２には以下の事項（以下、「引用文献２の記載事項」という。）が記載されている。 「音声検出部２２１は、外部から受信した音データから、人間の発する音声の周波数帯域を抽出することによって、音量判定部２２２において判定対象となる音声データを生成する抽出手段として機能すること。」 第５ 本願発明１と引用発明との対比・判断 １．対比 本願発明１と引用発明とを対比する。 後者の「空気調和機１００」は、その機能、構成及び技術的意義からみて前者の「空調機」に相当する。 後者の「マイク２」は、その機能、構成及び技術的意義からみて前者の「音声入力部」に相当する。また、後者の「前記空気調和機１００の室内機の筐体に設置され」ることは、空気調和機１００の室内機が設けられる部屋に設置されることであるから、前者の「前記空調機と同じ部屋に設置され」ることに相当する。そして、後者の「音声を取り込む」ことは、何らかの装置による処理がなされる前の音声にかかるデータを取得することであるから、前者の「未処理音声データを取得する」こと、に相当する。 そうすると、後者の「前記空気調和機１００の室内機の筐体に設置され、音声を取り込むマイク２」は、前者の「前記空調機と同じ部屋に設置され、未処理音声データを取得する音声入力部」に相当する。 後者の「前記音声を解析して音声認識の対象とする音声信号を特定する音響分析部２０と、音声信号の特徴量を抽出する特徴量・補足計算部２１」における「音声信号を特定する」こと及び「音声信号の特徴量を抽出する」ことにおける「音声」は、「音声」に含まれる運転音に係る音声信号を特定し、特徴量を抽出することであるから、前者の「前記未処理音声データに含まれる運転音」に相当する「音声」を含むものと解される。 また、後者の「前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量に基づいて音声認識を行う音声認識部２３と、前記音声認識部２３の前記音声認識結果に基づいて、異常箇所を特定し、詳細な故障診断が可能な、故障診断を行う故障診断部」における、「前記特徴量に基づいて音声認識を行う」こと、及び「前記音声認識結果に基づいて、異常箇所を特定し、詳細な故障診断が可能な、故障診断を行う」ことは、音声信号の特徴量を所定の手法により解析し、その結果に基づいて空気調和機１００の異常の有無または異常の内容に関する故障診断を行うものであるから、前者の「運転音を所定の解析手法により解析することによって、前記空調機の異常の有無または異常の内容に関する判定結果を導出する」こと、に相当する。 そして、後者の「音響分析部２０」、「特徴量・補足計算部２１」、「音声認識部２３」及び「故障診断部２４」のそれぞれを合わせると、前者の「運転音解析部」に相当する。 そうすると、後者の「前記音声を解析して音声認識の対象とする音声信号を特定する音響分析部２０と、音声信号の特徴量を抽出する特徴量・補足計算部２１と、前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量に基づいて音声認識を行う音声認識部２３と、前記音声認識部２３の前記音声認識結果に基づいて、異常箇所を特定し、詳細な故障診断が可能な、故障診断を行う故障診断部」は、前者の「前記未処理音声データに含まれる運転音を所定の解析手法により解析することによって、前記空調機の異常の有無または異常の内容に関する判定結果を導出する運転音解析部」に相当する。 後者の「音声信号の特徴量を抽出する特徴量・補足計算部２１」は、第４、１．、（９）（引用文献１の段落【００５３】ないし【００５８】）の記載から、何らかの処理がなされる前の音声から、音声認識部２３で音声データベース６０を参照するための特徴量に係るデータを取得するものであるから、前者の「未処理音声データの第１前処理として、前記未処理音声データから人間の声の周波数帯域に係る成分を抽出することによって第１処理後音声データを取得する第１前処理部（１０１１）」とは、「未処理音声データの第１前処理として、前記未処理音声データから第１処理後音声データを取得する第１前処理部」という限りで一致するものを含んでいる。 後者の「操作音声」は、その機能、構成及び技術的意義からみて前者の「ユーザの指令」に相当する。同様に、後者の「特定する」は、前者の「抽出する」に相当する。 そして、後者の「前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量に基づき音声データベース６０を参照して操作音声を特定する」ことは、特徴量から操作音声を特定することであるから、前者の「前記第１処理後音声データからユーザの指令を抽出する」ことに相当する。 そうすると、後者の「前記前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量に基づき音声データベース６０を参照して操作音声特定する音声認識部２３」は、前者の「前記第１処理後音声データからユーザの指令を抽出する指令抽出部」に相当する。 後者の「空調制御」は、その機能、構成及び技術的意義からみて前者の「制御」に相当する。同様に、後者の「空調制御部８５」は、前者の「制御部」に相当する。 そうすると、後者の「前記操作音声に基づいて前記空気調和機１００を空調制御する空調制御部８５」は、前者の「前記指令に基づいて前記空調機を制御する制御部」に相当する。 後者の「前記音声認識部２３が認識した運転動作音」は、音響分析部２０で音声に含まれる運転音に係る音声信号を特定し、特徴量・補足計算部２１で特徴量が抽出された運転動作音であるから、前者の「前記運転音」に相当する。また、後者の「前記空気調和機１００の運転モードや各種設定などの情報とともに音声データベース３０に追加登録する」ことは、運転動作音を空気調和機１００の運転情報と関連付けて音声データベース３０に蓄積することであるから、前者の「前記空調機から送られる運転情報と関連付けて蓄積する」ことに相当する。 そうすると、後者の「前記音声認識部２３が認識した運転動作音を、前記空気調和機１００の運転モードや各種設定などの情報とともに音声データベース３０に追加登録するデータベース更新部２５」は、前者の「前記運転音を、前記空調機から送られる運転情報と関連付けて蓄積する運転音データ蓄積部」に相当する。 後者の「前記データベース更新部２５により更新された音声データベース３０に格納された前記音声認識パターン３１」は、第４、１．、（５）（引用文献１の段落【００２５】）及び第４、１．、（６）（引用文献１の段落【００３１】）の記載から、運転動作音のパターンである音声認識パターン３１であって、データベース更新部２５により音声データベース３１に過去に追加登録された音声認識パターン３１といえるから、前者の「前記運転音データ蓄積部に過去に蓄積された前記運転音データ」に相当する。そして、後者の「特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量」は、前者の「最新の前記運転音データ」に相当する。同様に、後者の「音声認識を行」うことは、前者の「解析する」ことに相当し、後者の「故障診断を行う」ことは、前者の「判定結果を導出する」ことに相当する。 そして、「音響分析部２０」、「特徴量・補足計算部２１」、「音声認識部２３」及び「故障診断部２４」のそれぞれを合わせると、前者の「運転音解析部」に相当する。 そうすると、後者の「前記音声認識部２３は、前記データベース更新部２５により更新された音声データベース３０に格納された前記音声認識パターン３１と、前記特徴量・補足計算部２１が抽出した前記特徴量とに基づいて音声認識を行い、前記故障診断部２４は故障診断を行う」ことは、前者の「前記運転音解析部は、前記運転音データ蓄積部に過去に蓄積された前記運転音データと、最新の前記運転音データとを解析することによって、前記判定結果を導出する」ことに相当する。 後者の「前記故障診断で異常がない場合」は、その機能、構成及び技術的意義からみて、前者の「前記判定結果が正常のとき」に相当する。同様に、後者の「前記故障診断で異常がある場合」は、前者の「前記判定結果が異常のとき」に相当する。そして、後者の「最新の正常運転音として音声データベース３０に記憶」することは、最新の運転音データを最新の正常運転音として音声データに記憶して空調機の正常運転に係る制御をすることであるから、前者の「前記空調機の制御を行」うことに相当する。同様に、後者の「異常を報知する」ことは、空調機が通常とは異なることを報知する制御を行うことであるから、前者の「正常時とは異なる前記空調機の制御を行う」ことに相当する。 そうすると、後者の「前記故障診断で異常がない場合は最新の正常運転音として音声データベース３０に記憶し、前記故障診断で異常がある場合は異常を報知する」ことと前者の「前記制御部（１０１７）は、前記判定結果（ＲＥ）が正常のとき、前記空調機の制御を行い、前記判定結果（ＲＥ）が異常のとき、正常時とは異なる前記空調機の制御を行う」こととは、「前記判定結果が正常のとき、前記空調機の制御を行い、前記判定結果が異常のとき、正常時とは異なる前記空調機の制御を行う」ことという限りで一致する。 後者の「電気機器」は、その機能、構成及び技術的意義からみて前者の「管理システム」に相当する。 そうすると、両者は、 「 空調機と、 前記空調機と同じ部屋に設置され、未処理音声データを取得する音声入力部と、 前記未処理音声データに含まれる運転音を所定の解析手法により解析することによって、前記空調機の異常の有無または異常の内容に関する判定結果を導出する運転音解析部と、 前記未処理音声データの第１前処理として、前記未処理音声データから第１処理後音声データを取得する第１前処理部と、 前記第１処理後音声データからユーザの指令を抽出する指令抽出部と、 前記指令に基づいて前記空調機を制御する制御部と、 前記運転音を、前記空調機から送られる運転情報と関連付けて蓄積する運転音データ蓄積部と、 を備え、 前記運転音解析部は、前記運転音データ蓄積部に過去に蓄積された前記運転音データと、最新の前記運転音データとを、解析することによって、前記判定結果を導出し、 前記判定結果が正常のとき、前記空調機の制御を行い、 前記判定結果が異常のとき、正常時とは異なる前記空調機の制御を行う 管理システム。」である点で一致し、次の２点で相違する。 ［相違点１］ 「第１前処理部」に関し、前者は、「前記未処理音声データから人間の声の周波数帯域に係る成分を抽出する」のに対し、後者は、かかる事項を備えていない点。 ［相違点２］ 「前記判定結果が正常のとき、前記空調機の制御を行い、前記判定結果が異常のとき、正常時とは異なる前記空調機の制御を行う」制御に関し、前者は、「制御部」において行うのに対し、後者は、かかる制御をどの構成により行うかが不明な点。 ２．判断 上記相違点１について検討する。 引用文献２の技術事項は、「未処理音声データから人間の声の周波数帯域に係る成分を抽出すること」という技術事項を開示するものといえる。 そして、引用発明と引用文献２の技術事項とは、いずれも電気機器に関する技術である点で共通する。また、引用文献２の技術事項は、音声を認識する機器に関するものであって、作用・機能も引用発明と共通する。 そうすると、引用発明における操作音声の認識において、引用文献２の技術事項を適用することは、当業者であれば容易に想到し得たことである。 上記相違点２について検討する。 引用発明において、前記空気調和機１００は、空調制御部８５（「制御部」に相当）において空調制御される。そして、空気調和機１００を正常運転する際の制御は、空調制御部８５にて行われることは明らかである。したがって、「制御部」が、「判定結果が正常のとき、空調機の制御を行」うことは、引用発明も備えているか、引用発明に示唆されているといえる。 また、空気調和機が異常の時、空気調和機の制御部において正常時と異なる制御を行うことは、例示するまでもない慣用手段にすぎない。そうすると、引用発明において、「故障診断で異常がある場合は異常を報知する」制御を、当該慣用手段を踏まえて空調制御部８５で行うようにすることは、当業者であれば容易になし得たことである。 また、本願発明１は、全体としてみても引用発明及び引用文献２の技術事項から予測し得ない格別な効果を奏するものではない。 したがって、本願発明１は、引用発明及び引用文献２の技術事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。 ３．審判請求人の主張について 審判請求人は、令和６年１１月２８日の意見書において次のとおり主張している。 「上記発明特定事項（Ｇ）について、本願発明では、制御部１０１７は、判定結果ＲＥに応じて、以下の動作を行います（段落００９１）。 ・判定結果ＲＥが正常のとき、空調機１０６２の制御を行う。 ・判定結果ＲＥが異常のとき、正常時とは異なる空調機１０６２の制御を行う。 本願発明は、このような特徴的な構成により、空調機の異常が検出されたか否かに応じて空調機の制御内容を異ならせることができます。つまり、空調機の異常の有無に応じて、空調機を適切に制御することができる、という有利な効果があります。 引用文献１では、音声認識部２３による音声認識結果に基づいて、空気調和機１００に故障が生じているか否か診断します（段落００３６）。取得された運転動作音が異常であると診断した場合には、音声到達方向特定部２２が特定した音源の方向に基づいて、異常箇所を特定します。異常があると診断した場合は、スピーカー１や表示部４等を用いて異常を報知します（段落００３４）。しかし、引用文献１には、本願の発明特定事項（Ｇ）に相当する、故障診断後の空気調和機の制御に関する開示や示唆はありません。」 しかしながら、上記「１．対比」で述べたとおり、発明特定事項（Ｇ）に係る事項は、引用発明も備えている。 したがって、審判請求人の上記主張は当を得ない。 第６ むすび 以上のとおり、本願発明は特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないから、他の請求項に係る発明について検討するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。 よって、結論のとおり審決する。