2023-700746

特許第７２０９７６６号発明「業務活動分析装置、業務活動分析方法、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７２０９７６６号の請求項１、９及び１０に係る特許を維持する。

理 由 第１ 手続の経緯 特許第７２０９７６６号（以下、「本件特許」という。）の請求項１、９及び１０に係る特許についての出願は、平成２８年１１月４日に出願された特願２０１６－２１６０４１の一部を、令和３年５月１１日に特許法第４４条１項の規定に基づき分割して新たな出願としたものであって、令和５年１月１２日に特許権の設定登録がされ、令和５年１月２０日に特許掲載公報が発行された。 そして、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許に対して、令和５年７月１８日に特許異議申立人 中野雅房（以下、「申立人」という。）により特許異議の申立てがされた。 その後の手続の経緯は、次のとおりである。 令和５年１０月 ４日付け：取消理由通知書 令和５年１２月 ４日 ：特許権者による意見書の提出 令和５年１２月２５日付け：取消理由通知書（決定の予告） 令和６年 ２月１５日 ：特許権者による意見書の提出 令和６年 ３月１４日 ：申立人による上申書の提出 第２ 本件特許の請求項１、９及び１０に係る発明 本件特許の請求項１、９及び１０に係る発明（以下、それぞれ「本件発明１」、「本件発明９」及び「本件発明１０」という。）は、それぞれ、その特許請求の範囲の請求項１、９及び１０に記載された事項により特定される以下のとおりのものである。 【請求項１】 業務における従業員及び／又は組織の活動を分析する業務活動分析装置であって、 分析の対象となる情報を少なくとも二以上収集する収集手段と、 少なくとも二以上の前記情報に基づく分析結果である指標情報を少なくとも二以上生成する一次分析手段と、 少なくとも二以上の前記指標情報に基づく分析結果である分析結果情報を生成する二次分析手段と、 を備え、 前記収集手段が、 前記従業員及び／又は組織の業務内容にもとづく業務情報を収集する業務情報収集手段と、 前記従業員及び／又は組織が業務に使用する設備に設けたセンシング装置から前記設備に関する情報及び／又は前記設備の利用者に関する情報を収集する設備情報収集手段と、 前記従業員が所持する個人情報取得装置から前記従業員に関する情報を収集する個人情報収集手段と、 の少なくとも一又は二以上を備え、 一の前記分析結果情報を生成するために用いた前記指標情報が、他の前記分析結果情報を生成するために用いることができるように構成した ことを特徴とする、業務活動分析装置。 【請求項９】 コンピュータを用いて業務における従業員及び／又は組織の活動を分析する業務活動分析方法であって、 分析の対象となる情報を少なくとも二以上収集するステップと、 少なくとも二以上の前記情報に基づく分析結果である指標情報を少なくとも二以上生成するステップと、 少なくとも二以上の前記指標情報に基づく分析結果である分析結果情報を生成するステップと、 を備え、 前記分析の対象となる情報を少なくとも二以上収集するステップが、 前記従業員及び／又は組織の業務内容にもとづく業務情報を収集するステップと、 前記従業員及び／又は組織が業務に使用する設備に設けたセンシング装置から前記設備に関する情報及び／又は前記設備の利用者に関する情報を収集するステップと、 前記従業員が所持する個人情報取得装置から前記従業員に関する情報を収集するステップと、 の少なくとも一又は二以上を備え、 一の前記分析結果情報を生成するために用いた前記指標情報が、他の前記分析結果情報を生成するために用いることができるように構成した ことを特徴とする、業務活動分析方法。 【請求項１０】 コンピュータに請求項９記載の方法を実行させるプログラム。 第３ 取消理由通知（決定の予告）に記載した取消理由について １ 取消理由の概要 本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許に対して、当審が令和５年１２月２５日付けの取消理由通知（決定の予告）において特許権者に通知した取消理由の要旨は、次のとおりである。 （１）本件発明１、本件発明９及び本件発明１０は、甲第２号証に記載された発明であって、特許法第２９条第１項３号に該当するから、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許は、特許法第２９条第１項の規定に違反してされたものである。 （２）本件発明１、本件発明９及び本件発明１０は、甲第２号証に記載された発明に基づいて、本件特許出願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が容易に発明をすることができたものであるから、本件特許の請求項１、９及び１０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。 （３）よって、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許は、取り消されるべきものである。 ２ 引用文献の記載 （１）甲第２号証について ア 甲第２号証の記載事項 取消理由で通知した甲第２号証（特開２０１０－２１７９３９号公報）には、次のとおりの記載がある（下線は当審において付した。）。 「（前略）・・・ 【００１１】 本発明の目的は、ホワイトカラー業務の特徴に合致した有効な指標を定義すること、すなわち、ユーザの業務の質を考慮した指標を定義することである。 ・・・（中略）・・・ 【００１８】 以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。 【００１９】 本発明における解析システムの位置づけと機能を明らかにするため、まずビジネス顕微鏡システムについて説明する。ここで、ビジネス顕微鏡とは、人間に装着したセンサノードでその人間の状況を観測し、組織アクティビティとして人物間の関係性と現在の組織の像を図示して組織の改善に役立てるためのシステムである。また、センサノードで取得される対面検出・行動・音声等に関するデータを、総称して広く組織ダイナミクスデータと呼ぶ。 【００２０】 図１（ａ）、図１（ｂ）、図１（ｃ）は一つの実施形態であるビジネス顕微鏡システムの構成要素を示す説明図であり、図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。名札型センサノード（ＴＲ）から、基地局（ＧＷ）を経由し、組織ダイナミクスデータを格納するセンサネットサーバ（ＳＳ）、組織ダイナミクスデータの解析を行なうアプリケーションサーバ（ＡＳ）、閲覧者に解析結果を出力するクライアント（ＣＬ）までの一連の流れを示す。 【００２１】 本システムは、名札型センサノード（ＴＲ）、基地局（ＧＷ）、組織センサネットサーバ（ＳＳ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）によって構成されている。 【００２２】 図１（ａ）に示すアプリケーションサーバ（ＡＳ）は、センシングデータを解析及び処理する。クライアント（ＣＬ）からの依頼を受けて、又は、設定された時刻に自動的に、解析アプリケーションが起動する。解析アプリケーションは、図１（ｂ）に示すセンサネットサーバ（ＳＳ）に依頼を送って、必要なセンシングデータを取得する。さらに、解析アプリケーションは、取得したデータを解析し、解析されたデータをクライアント（ＣＬ）に返す。あるいは、解析アプリケーションは、解析されたデータをそのまま解析結果テーブル（Ｅ）に記録しておいてもよい。 【００２３】 解析アプリケーションは、チーム変換処理（ＣＴ１）、積極性解析（ＣＳ）、集中時間解析（ＣＪ）である。 【００２４】 アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）、記憶部（ＡＳＭＥ）及び制御部（ＡＳＣＯ）を備える。 【００２５】 送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）及びクライアント（ＣＬ）との間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＡＳＳＲ）は、クライアント（ＣＬ）から送られてきたコマンドを受信し、センサネットサーバ（ＳＳ）にデータ取得依頼を送信する。さらに、送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）からセンシングデータを受信し、解析したデータをクライアント（ＣＬ）に送信する。 【００２６】 記憶部（ＡＳＭＥ）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析のための設定条件及び解析したデータを格納する。具体的には、記憶部（ＡＳＭＥ）は、時間記録（Ｄ）、解析条件（ＡＳＭＪ）、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）、解析パラメータ（Ｇ）、端末情報－氏名対応表（ＡＳＭＴ）、解析結果テーブル（Ｅ）、一般情報テーブル（Ｆ）を格納する。 時間記録（Ｄ）は、解析を始める時刻、解析済みの時刻などが記録され、ここに記録されている時刻をもとに、解析が行なわれる。 ・・・（中略）・・・ 【００３１】 解析結果テーブル（Ｅ）は、チーム変換処理（ＣＴ１）、積極性解析（ＣＳ）、集中時間解析（ＣＪ）によって、解析されたデータを格納するためのデータベースである。 【００３２】 一般情報テーブル（Ｆ）は、チーム変換処理（ＣＴ１）、積極性解析（ＣＳ）、集中時間解析（ＣＪ）を行なう際に、ユーザ名やグループ名を記録しておくテーブルである。 【００３３】 制御部（ＡＳＣＯ）は、中央処理部ＣＰＵ（図示省略）を備え、データの送受信の制御及びセンシングデータの解析を実行する。具体的には、ＣＰＵ（図示省略）が記憶部（ＡＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＡＳＣＣ）、チーム変換処理（ＣＴ１）、積極性解析（ＣＳ）、集中時間解析（ＣＪ）が実行される。 【００３４】 通信制御（ＡＳＣＣ）は、有線又は無線によるセンサネットサーバ（ＳＳ）及びクライアントデータ（ＣＬ）との通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御（ＡＳＣＣ）は、データの形式変換、及び、データの種類別に行き先の振り分けを実行する。 【００３５】 チーム変換処理（ＣＴ１）は、積極性解析（ＣＳ）や集中時間解析（ＣＪ）から出力した個人の指標からチームの指標に変換する処理である。 【００３６】 積極性解析（ＣＳ）は、時間記録（Ｄ）に記載されている時刻になったら起動し、積極性解析（ＣＳ）を実行する。積極性解析（ＣＳ）では、１分動作検出処理（ＣＳ１Ａ）、対面補完処理（ＩＭ）、５分対面検出処理（ＣＳ５Ｉ）、積極性処理（ＣＳＳ）、積極性精度向上処理（ＣＳＫ）、積極性統合処理（ＣＳＴ）を行ない、解析した結果を解析結果テーブル（Ｅ）に格納する。さらに、解析済みの時刻を時間記録（Ｄ）に記載する。 【００３７】 集中時間解析（ＣＪ）は、時間記録（Ｄ）に記載されている時刻になったら起動し、集中時間解析（ＣＪ）を実行する。集中時間解析（ＣＪ）では、１分対面検出処理（ＣＪ１Ｍ）、対面補完処理（ＩＭ）、５分動作検出処理（ＣＪ５Ａ）、集中時間処理（ＣＪＪ）、集中時間精度向上処理（ＣＪＫ）、集中時間統合処理（ＣＪＴ）を行ない、解析した結果を解析結果テーブル（Ｅ）に格納する。さらに、解析済みの時刻を時間記録（Ｄ）に記載する。 ・・・（中略）・・・ 【００３９】 図１（ａ）に示すクライアント（ＣＬ）は、クライアントユーザ（ＵＳ）との接点となって、データを入出力する。クライアント（ＣＬ）は、入出力部（ＣＬＩＯ）、送受信部（ＣＬＳＲ）、記憶部（ＣＬＭＥ）及び制御部（ＣＬＣＯ）を備える。 ・・・（中略）・・・ 【００４４】 制御部（ＣＬＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、通信の制御、クライアントユーザ（ＵＳ）からの解析条件の入力、及び、解析結果をクライアントユーザ（ＵＳ）に提示するための描画等を実行する。具体的には、ＣＰＵは、記憶部（ＣＬＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＣＬＣＣ）、解析条件設定（ＣＬＩＳ）、描画設定（ＣＬＴＳ）、表示（ＣＬＤＰ）の処理を実行する。 ・・・（中略）・・・ 【００４８】 表示（ＣＬＤＰ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から取得した解析結果を描画設定情報（ＣＬＭＴ）に記載されている形式にもとづいて表示画面を生成する。例えば、描画設定情報（ＣＬＭＴ）には知識創造行動バランス表示（ＣＬ２Ｍ）等が格納されている。このとき必要であれば、表示（ＣＬＤＰ）は、表示されている人物の氏名等の属性も表示する。作成された表示結果は、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）等の出力装置を介してクライアントユーザ（ＵＳ）に提示される。ドラッグ＆ドロップ等の操作によって、クライアントユーザ（ＵＳ）が表示位置を微調整することもできる。 【００４９】 図１（ｂ）に示す基地局（ＧＷ）は、図１（ｃ）に示す名札型センサノード（ＴＲ）とセンサネットサーバ（ＳＳ）を仲介する役目を持つ。無線の到達距離を考慮して、居室・職場等の領域をカバーするように複数の基地局（ＧＷ）が配置される。基地局（ＧＷ）は、送受信部（ＧＷＳＲ）、記憶部（ＧＷＭＥ）、時計（ＧＷＣＫ）及び制御部（ＧＷＣＯ）を備える。 【００５０】 送受信部（ＧＷＳＲ）は、名札型センサノード（ＴＲ）からの無線信号を受信し、センサネットサーバ（ＳＳ）への有線又は無線による送信を行う。さらに、送受信部（ＧＷＳＲ）は、無線を受信するためのアンテナを備える。 ・・・（中略）・・・ 【００６０】 図１（ｂ）に示すセンサネットサーバ（ＳＳ）は、全ての名札型センサノード（ＴＲ）から集まったデータを管理する。具体的には、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）から送られてくるデータをデータベースに格納し、また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）からの要求に基づいてセンシングデータを送信する。さらに、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）からの制御コマンドを受信し、その制御コマンドから得られた結果を基地局（ＧＷ）に返信する。 【００６１】 センサネットサーバ（ＳＳ）は、送受信部（ＳＳＳＲ）、記憶部（ＳＳＭＥ）及び制御部（ＳＳＣＯ）を備える。時刻同期管理（ＧＷＣＤ）がセンサネットサーバ（ＳＳ）で実行される場合、センサネットサーバ（ＳＳ）は時計も必要とする。 ・・・（中略）・・・ 【００６３】 記憶部（ＳＳＭＥ）は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置によって構成され、少なくとも、パフォーマンステーブル（ＢＢ）、データ形式情報（ＳＳＭＦ）、データテーブル（ＢＡ）及び端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）を格納する。さらに、記憶部（ＳＳＭＥ）は、制御部（ＳＳＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納してもよい。更に、記憶部（ＳＳＭＥ）には、端末ファームウェア登録部（ＴＦＩ）において格納された名札型センサノードの更新された端末ファームウェア（ＳＳＭＷ）を一時的に格納する。 【００６４】 パフォーマンステーブル（ＢＢ）は、名札型センサノード（ＴＲ）から又は既存のデータから入力された、組織や個人に関する評価（パフォーマンス）を、時刻データと共に記録するためのデータベースである。パフォーマンステーブル（ＢＢ）は、図２（ａ）のパフォーマンステーブル（ＢＢ）と同じものである。 ・・・（中略）・・・ 【００６６】 データテーブル（ＢＡ）は、各名札型センサノード（ＴＲ）が取得したセンシングデータ、名札型センサノード（ＴＲ）の情報、及び、各名札型センサノード（ＴＲ）から送信されたセンシングデータが通過した基地局（ＧＷ）の情報等を記録しておくためのデータベースである。加速度、温度等、データの要素ごとにカラムが作成され、データが管理される。また、データの要素ごとにテーブルが作成されてもよい。どちらの場合にも、全てのデータは、取得された名札型センサノード（ＴＲ）のＩＤである端末情報（ＴＲＭＴ）と、取得された時刻に関する情報とが関連付けて管理される。 ・・・（中略）・・・ 【００６８】 制御部（ＳＳＣＯ）は、中央処理部ＣＰＵ（図示省略）を備え、センシングデータの送受信やデータベースへの記録・取り出しを制御する。具体的には、ＣＰＵが記憶部（ＳＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＳＳＣＣ）、端末管理情報修正（ＳＳＴＦ）及びデータ管理（ＳＳＤＡ）等の処理を実行する。 ・・・（中略）・・・ 【００７１】 データ管理（ＳＳＤＡ）は、記憶部（ＳＳＭＥ）内のデータの修正・取得及び追加を管理する。例えば、データ管理（ＳＳＤＡ）によって、センシングデータは、タグ情報に基づいてデータの要素別にデータベースの適切なカラムに記録される。センシングデータがデータベースから読み出される際にも、時刻情報及び端末情報に基づいて必要なデータを選別し、時刻順に並べ替える等の処理が行われる。 【００７２】 センサネットサーバ（ＳＳ）が、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを、データ管理（ＳＳＤＡ）によってパフォーマンステーブル（ＢＢ）及びデータテーブル（ＢＡ）に整理して記録することが、図２（ａ）における組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）に相当する。 【００７３】 パフォーマンス入力（Ｃ）は、パフォーマンスを示す値を入力する処理である。ここで、パフォーマンスとは、何らかの基準に基づいて判定される主観的又は客観的な評価である。例えば、所定のタイミングで、名札型センサノード（ＴＲ）を装着した人物は、その時点における業務の達成度、組織に対する貢献度及び満足度等、何らかの基準に基づく主観的な評価（パフォーマンス）の値を入力する。所定のタイミングとは、例えば、数時間に一度、一日に一度、又は、会議等のイベントが終了した時点であってもよい。名札型センサノード（ＴＲ）を装着した人物は、その名札型センサノード（ＴＲ）を操作して、又は、クライアント（ＣＬ）のようなパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を操作して、パフォーマンスの値を入力することができる。あるいは、手書きで記入された値が後にまとめてＰＣで入力されてもよい。本実施の形態では、図２に示すような名札型センサノードからレイティングとして人（ＳＯＣＩＡＬ）、行（ＩＮＴＥＬＬＥＣＴＵＡＬ）、心（ＳＰＩＲＩＴＵＡＬ）、体（ＰＨＹＳＩＣＡＬ）、知（ＥＸＥＣＵＴＩＶＥ）のパフォーマンスを入力できる例を示している。入力されたパフォーマンス値は、解析処理に用いられる。それぞれの問いの意味は、人は「豊かな人間関係（協力・共感）をつくれましたか」、行は「やるべきことを実行できましたか」、心は「仕事にやりがい、充実を感じましたか」、体は「体に配慮（休養・栄養・運動）できましたか」、知「新しい知（気づき、知識）を得ましたか」である。 【００７４】 組織に関するパフォーマンスは、個人のパフォーマンスから算出されてもよい。売上高又はコスト等の客観的なデータ、及び、顧客のアンケート結果等の既に数値化されているデータが、パフォーマンスとして定期的に入力されてもよい。生産管理等におけるエラー発生率等のように、自動で数値が得られる場合、得られた数値が自動的にパフォーマンスの値として入力されてもよい。さらに、国民総生産（ＧＮＰ）などの経済指標を入力してもかまわない。パフォーマンス入力部から入力されたパフォーマンスは、パフォーマンステーブルに格納される。 【００７５】 図１（ｃ）は、センサノードの一実施例である名札型センサノード（ＴＲ）の構成を示しており、名札型センサノード（ＴＲ）は人間の対面状況を検出するための複数の赤外線送受信部（ＡＢ）、装着者の動作を検出するための三軸加速度センサ（ＡＣ）、装着者の発話と周囲の音を検出するためのマイク（ＡＤ）、名札型センサノードの裏表検知のための照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）、温度センサ（ＡＥ）の各種センサを搭載する。搭載するセンサは一例であり、装着者の対面状況と動作を検出するために他のセンサを使用してもよい。 ・・・（中略）・・・ 【００７９】 センサによって検出したセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）はセンサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって、記憶部（ＳＴＲＧ）に格納される。センサデータ（ＳＥＮＳＤ）は通信制御部（ＴＲＣＣ）によって送信パケットに加工され、送受信部（ＴＲＳＲ）によって基地局（ＧＷ）に対し送信される。 ・・・（中略）・・・ 【０１０１】 図２（ａ）、図２（ｂ）、図２（ｃ）、図２（ｄ）、図２（ｅ）は、一つの実施形態であるビジネス顕微鏡システムにおいて実行される処理の全体の流れを示しており、図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。複数の名札型センサノード（ＴＲＡ、ＴＲＢ、～、ＴＲＩ、ＴＲＪ）による組織ダイナミクスデータの取得（Ａ）から、センサデータの解析である積極性解析（ＣＳ）と集中時間解析（ＣＪ）を行ない、その解析結果を知識創造行動バランス表示（ＣＬ２Ｍ）にて可視化を行ない、可視化結果は知識創造行動バランス（ＨＡ）として表示されるという、一連の流れを示している。 ・・・（中略）・・・ 【０１０５】 加速度センサ（ＡＣ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）の加速度（すなわち、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）を装着している人物Ａ（図示省略）の加速度）を検出する。赤外線送受信器（ＡＢ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）の対面状態（すなわち、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）が他の名札型センサノードと対面している状態）を検出する。なお、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）が他の名札型センサノードと対面していることは、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）を装着した人物Ａが、他の名札型センサノードを装着した人物と対面していることを示す。マイク（ＡＤ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）の周囲の音、温度センサ（ＡＥ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲＡ）の周囲の温度を検出する。 ・・・（中略）・・・ 【０１０９】 各名札型センサノードは、常時（又は短い間隔で繰り返し）センサ類によるセンシングを実行する。そして、各名札型センサノードは、取得したデータ（センシングデータ）を、所定の間隔で無線によって送信する。データを送信する間隔は、センシング間隔と同じであってもよいし、センシング間隔より大きい間隔であってもよい。このとき送信されるデータには、センシングした時刻と、センシングした名札型センサノードの固有の識別子（ＩＤ）が付与される。データの無線送信をまとめて実行するのは、送信による電力消費を抑えることによって、人が装着したままで、名札型センサノード（ＴＲ）の使用可能状態を長時間維持するためである。また、全ての名札型センサノードにおいて同一のセンシング間隔が設定されていることが、後の解析のためには望ましい。 無線によって各名札型センサノードから送信されたデータは、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）において収集され、データベースに格納される。データテーブル（ＢＡ）は名札型センサノードから得られたセンサデータを格納する。 【０１１０】 ユーザＩＤ（ＢＡＡ）はユーザの識別子、取得時間（ＢＡＢ）は名札型センサノード（ＴＲ）が受信した時刻、基地局（ＢＡＣ）は名札型センサノード（ＴＲ）と通信を行った基地局、加速度センサ（ＢＡＤ）は加速度センサ（ＡＣ）のセンサデータ、ＩＲセンサ（ＢＡＥ）は赤外線送受信器（ＡＢ）のセンサデータ、音センサ（ＢＡＦ）はマイク（ＡＤ）のセンサデータ、温度（ＢＡＧ）は温度センサ（ＡＥ）のセンサデータ、気づき（ＢＡＨ）は気づき（ＡＦＢ）ボタンの押下の有無、感謝（ＢＡＩ）は感謝（ＡＦＣ）ボタンの押下の有無、正味（ＢＡＪ）は正味（ＡＦＡ）ボタンの押下の有無を示している。 ・・・（中略）・・・ 【０１１４】 積極性解析（ＣＳ）はユーザの積極的な活動の解析を行う。組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）のデータテーブル（ＢＡ）を入力とし、センサデータから対面時の積極的な行動の指標を求める解析を行う。積極性解析（ＣＳ）の処理全体の流れを図２（ｂ）、図２（ｃ）を用いて説明する。 【０１１５】 データテーブル（ＢＡ）に格納されているセンサデータから対面に関する特徴量を求める処理として、５分対面検出処理（ＣＳ５Ｉ）と動作に関する特徴量を求める処理として１分動作検出処理（ＣＳ１Ａ）を行う。 【０１１６】 ５分対面検出処理（ＣＳ５Ｉ）について説明する。対面検出の入力はデータテーブル（ＢＡ）のＩＲセンサ（ＢＡＥ）である。ユーザ毎に誰と対面したのかを検出する。検出する際には、指定した時刻の区間毎に求めることが望ましく、５分対面検出処理（ＣＳ５Ｉ）では分析幅を５分間として指定している。 ・・・（中略）・・・ 【０１２３】 次に、１分動作検出処理（ＣＳ１Ａ）について説明する。動作検出の入力はデータテーブル（ＢＡ）の加速度センサ（ＢＡＤ）である。ユーザ毎に動作リズムを検出する。検出する際には、指定した時刻の区間毎に求めることが望ましく、１分動作検出処理（ＣＳ１Ａ）では分析幅を１分間として指定している。動作リズムとは、加速度センサ（ＢＡＤ）から動きの周波数を求めたものである。対面中には積極的な場合と消極的な場合があり、それを区別して検出する必要がある。そこで、本実施形態では、５分対面検出処理（ＣＳ５Ｉ）の分析幅より短い１分間を選択している。なお、対面中の積極、消極を区別して検出することができれば、他の分析幅を用いてもよい。 【０１２４】 抽出した結果を解析結果テーブル（Ｅ）の１分間毎の動作テーブル（ＥＡ１Ａ）に格納する。ユーザを１レコードとして、１分間区切りで、時系列順に２４時間分の特徴量を代入する。 ・・・（中略）・・・ 【０１２６】 次に、積極性処理（ＣＳＳ）について説明する。積極性処理（ＣＳＳ）は対面時の積極性を判定する処理である。入力は１日における修正後の５分間毎の対面テーブル（ＥＡ５ＩＭ）と１分間毎の動作テーブル（ＥＡ１Ａ）である。ユーザ毎に時系列に並べて、同時刻の対面と動作を比較することにより求める。具体的には、対面している場合の動作の特徴量である動作リズムから対面時の積極性を判定する。 ・・・（中略）・・・ 【０１３５】 このように、対面中の積極的な行動の割合を算出し、一部の積極的な行動の割合に基づいて対面積極度を求めることにより、日常的な行動バランスの性質を知ることが可能となる。 【０１３６】 ユーザＩＤ０００１の人物について具体的に説明すると、中間のグループ（ＣＳＫ１Ｉ）の平均値（ＣＳＫ２Ｆ）を求める。（ＣＳＫ２）は対面アクティブ度をまとめたテーブルである。ユーザＩＤ（ＣＳＫ２Ａ）はユーザのＩＤ、積極性（ＣＳＫ２Ｂ）は積極性の指標、対面アクティブ（ＣＳＫ２Ｃ）は対面アクティブ度の指標、有効日数（ＣＳＫ２Ｄ）は分析に用いた日数、全日数（ＣＳＫ２Ｅ）はデータを取得した日数である。 ・・・（中略）・・・ 【０１３８】 積極性統合処理（ＣＳＴ）は、全ユーザの（ＣＳＫ２）をまとめる処理であり、積極性テーブル（ＥＡＢ）は積極性統合処理の結果を示し、解析結果テーブル（Ｅ）に格納される。ユーザＩＤ（ＥＡＡ）はユーザのＩＤ、積極性（ＥＡＢ）は積極性の指標、対面アクティブ（ＥＡＢＡ）は対面アクティブ度の指標、有効日数（ＥＡＢＢ）は分析に用いた日数、全日数（ＥＡＢＣ）はデータを取得した日数である。この積極性テーブル（ＥＡＢ）に全ユーザ分を記入後に、積極性解析（ＣＳ）が終了する。 【０１３９】 次に、図２（ａ）に示す集中時間解析（ＣＪ）について説明する。集中時間解析（ＣＪ）は、ユーザに集中して作業を行っているか否かを判定する。組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）のデータテーブル（ＢＡ）を入力とし、センサデータから集中している行動の指標を求める解析を行う。集中時間解析（ＣＪ）の処理全体の流れを示したものが図２（ｄ）、図２（ｅ）である。 【０１４０】 データテーブル（ＢＡ）に格納されているセンサデータから対面に関する特徴量を求める処理として１分対面検出処理（ＣＳ１Ｉ）と動作に関する特徴量を求める処理として５分動作検出処理（ＣＳ５Ａ）を実行する。 【０１４１】 まず、１分対面検出処理（ＣＳ１Ｉ）について説明する。対面検出の入力はデータテーブル（ＢＡ）のＩＲセンサ（ＢＡＥ）である。ユーザ毎に誰と対面したのかを検出する。検出する際には、指定した時刻の区間毎に求めることが望ましく、１分対面検出処理（ＣＳ１Ｉ）では分析幅を１分間として指定している。対面は集中している時に他者からの割り込みを検知するために用いるため、５分動作検出処理（ＣＳ５Ａ）の時間幅より短い１分間とした。抽出した結果を解析結果テーブル（Ｅ）の１分間毎の対面テーブル（ＥＡ１Ｉ）に格納する。ユーザを１レコードとして、１分間区切りで、時系列順に２４時間分の特徴量を代入する。 ・・・（中略）・・・ 【０１４６】 次に、５分動作検出処理（ＣＳ５Ａ）について説明する。動作が変化するときに名札型センサノードの動きが小刻みに動くため、行動が大きな値になりやすい。このような変化点を求めるのではなく、集中している時間帯の動作そのものを求めるためには、このような値をはずれ値として省く必要がある。分析幅が短いと変化点の影響を受けやすくなるため、分析時間幅を長くする。そこで、集中時間解析においては、動作の分析幅を５分間とした。１例として５分幅を用いたが、集中している時間帯の動作そのものを求めることができれば、他の分析幅でもかまわない。 【０１４７】 動作検出の入力はデータテーブル（ＢＡ）の加速度センサ（ＢＡＤ）である。ユーザ毎に動作リズムを検出する。検出する際には、指定した時刻の区間毎に求めることが望ましく、５分動作検出処理（ＣＳ５Ａ）では分析幅を５分間として指定している。動作リズムとは、加速度センサ（ＢＡＤ）から動きの周波数を求めたものである。 抽出した結果を解析結果テーブル（Ｅ）の５分間毎の動作テーブル（ＥＡ５Ａ）に格納する。ユーザを１レコードとして、５分間区切りで、時系列順に２４時間分の特徴量を代入する。 ・・・（中略）・・・ 【０１５０】 集中時間処理（ＣＪＪ）はユーザの集中を判定する処理である。入力は１日における修正後の修正後の１分間毎の対面テーブル（ＥＡ１ＩＭ）と５分間毎の動作テーブル（ＥＡ５Ａ）である。ユーザ毎に時系列に並べて、同時刻の対面と動作を比較することにより求める。 ・・・（中略）・・・ 【０１６２】 集中時間統合処理（ＣＪＴ）は、全ユーザの（ＣＪＫ２）をまとめる処理であり、集中度テーブル（ＥＡＣ）は集中時間統合処理の結果を示し、解析結果テーブル（Ｅ）に格納される。ユーザＩＤ（ＥＡＡ）はユーザのＩＤ、集中度（ＥＡＣ）は集中時間の指標、集中時間（ＥＡＣＡ）は集中継続時間の指標、有効日数（ＥＡＣＢ）は分析に用いた日数、全日数（ＥＡＣＣ）はデータを取得した日数である。 【０１６３】 この集中時間テーブル（ＥＡＣ）に全ユーザ分を記入後に、集中時間解析（ＣＪ）が終了する。 【０１６４】 上述した積極性解析（ＣＳ）及び集中時間解析（ＣＪ）の解析結果を用いて、図２（ａ）に示す知識創造行動バランスを表示する処理について説明する。図２（ａ）に示す積極性・集中度テーブル（ＥＡ）は解析結果テーブル（Ｅ）に格納されており、積極性解析（ＣＳ）の出力である積極性テーブル（ＥＡＢ）と集中時間解析（ＣＪ）の出力である集中度テーブル（ＥＡＣ）を組合したものである。積極性テーブル（ＥＡＢ）と集中度テーブル（ＥＡＣ）は積極性・集中度テーブル（ＥＡ）に格納する際には、同じユーザを１レコードとする。 ・・・（中略）・・・ 【０１６６】 その表示結果の１例が知識創造行動バランス（ＨＡ）である。縦軸は積極性（ＥＡＢ）の対面時アクティブ度（ＨＡＡ）、集中度（ＥＡＣ）の集中継続時間（ＨＡＢ）である。ユーザＩＤ０００１のデータ（ＨＡＣ）は、対面アクティブ度０．５、集中継続時間２２の座標にプロットされる。 知識創造行動バランス（ＨＡ）は、知識創造行動の指標として対面アクティブ度と集中継続時間を用いて、それらのバランスを表示したものである。（ＨＡ）において右上に位置した場合には、個人作業時には長い時間集中し、コミュニケーション時には積極的であるという意味で、メリハリのある業務スタイルが出来ている理想的な状態であるといえる。一方、右下に位置している場合は個人作業には十分に時間が取れているが、コミュニケーションが受動的になっている。 ・・・（中略）・・・ 【０１６９】 また、知識創造行動バランス（ＨＡ）は、積極性（ＥＡＢ）と集中度（ＥＡＣ）を２次元マップ上へユーザに理解しやすい表記方法で表現することが重要であるため、これが満たされるならば、知識創造行動バランス（ＨＡ）の表示構成と異なってもかまわない。知識創造行動バランス表示（ＣＬ２Ｍ）は、知識創造行動バランス（ＨＡ）を出力した後に終了する。 【０１７０】 また、図２は個人別の知識創造行動バランスであったが、これは個人だけでなくチーム別へ表示することも可能である。図３は、チーム別の知識創造行動バランスを示すものである。チーム別の知識創造行動バランスは、図２（ａ）の積極性・集中度テーブル（ＥＡ）を用いて求める。 【０１７１】 チーム変換処理（ＣＴ１）は個人別の積極性・集中度テーブル（ＥＡ）をチーム別の積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）に変換する処理である。変換には一般情報テーブル（Ｆ）のチーム／ユーザ対応表（ＦＣ）を用いるチーム／ユーザ対応表（ＦＣ）は、チームＩＤ（ＦＢＡ）と、そのチームに属しているユーザを示すユーザＩＤ（ＦＢＢ）が記載されている。 【０１７２】 個人からチームへの変換方法は、チームＩＤ（ＦＢＡ）に属しているユーザＩＤ（ＦＢＢ）の積極性・集中度テーブル（ＥＡ）を参照し、それぞれの平均値を求めて解析結果テーブル（Ｅ）の積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）に格納する。個人からチームへの変換方法として、上記の処理を採用しているが、公知の処理方法を用いてもかまわない。 【０１７３】 積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）は１チームを１レコードとして格納するテーブルである。テーブル形式は積極性・集中度テーブル（ＥＡ）と同じである。 【０１７４】 知識創造行動バランス表示（ＣＬ２Ｍ）の表示結果の１例が知識創造行動バランス（ＨＢ）である。縦軸は積極性（ＥＡＭＢ）の対面時アクティブ度（ＨＢＡ）、集中度（ＥＡＭＣ）の集中継続時間（ＨＢＢ）である。チーム０００１ＩＤ（ＨＢＣ）のデータは、対面アクティブが０．５３５、集中継続時間３２の座標にプロットされる。 ・・・（中略）・・・ 【０１８０】 このように、組織を構成する個人あるいはチームの知識創造行動バランスを表示することにより、個人作業とコミュニケーションあるいはチーム作業とチーム同士のコミュニケーション、のバランスのよい業務スタイルを確立するために活用することができる。 ・・・（後略）」 「 ［図：0001409129000001.jpg］ 」 「 ［図：0001409129000002.jpg］ 」 「 ［図：0001409129000003.jpg］ 」 「 ［図：0001409129000004.jpg］ 」 「 ［図：0001409129000005.jpg］ 」 イ 甲第２号証に記載されている発明 上記アより、甲第２号証には、次の発明（以下、「甲２発明」という。）が記載されているといえる。 （甲２発明） ホワイトカラー業務の特徴に合致した有効な指標を定義すること、すなわち、ユーザの業務の質を考慮した指標を定義するために（【００１１】）、人間に装着したセンサノードでその人間の状況を観測し、組織アクティビティとして人物間の関係性と現在の組織の像を図示して組織の改善に役立てるためのシステムであり（【００１９】）、システムは、名札型センサノード（ＴＲ）、基地局（ＧＷ）、組織センサネットサーバ（ＳＳ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）によって構成され（【００２１】）、 名札型センサノード（ＴＲ）は、対面状態を検出する赤外線送受信器（ＡＢ）と、加速度センサ（ＡＣ）と、周囲の音を検出するマイク（ＡＤ）と、周囲の温度を検出する温度センサ（ＡＥ）を搭載し（【００７５】、【０１０５】、図１（ｃ））、センサによって検出したセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）は、基地局（ＧＷ）に対し送信されるものであり（【００７９】）、 基地局（ＧＷ）は、名札型センサノード（ＴＲ）とセンサネットサーバ（ＳＳ）を仲介する役目を持ち（【００４９】、図１（ｂ））、 センサネットサーバ（ＳＳ）は、全ての名札型センサノード（ＴＲ）から集まったデータを管理し（【００６０】）、記憶部（ＳＳＭＥ）、制御部（ＳＳＣＯ）を備え（【００６１】、図１（ｂ））、 記憶部（ＳＳＭＥ）は、パフォーマンステーブル（ＢＢ）とデータテーブル（ＢＡ）を格納し（【００６３】）、 パフォーマンステーブル（ＢＢ）は、組織や個人に関する評価（パフォーマンス）を記録するためのデータベースであり（【００６４】）、パフォーマンスの値は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を操作して入力することができ（【００７３】）、組織に関するパフォーマンスは、個人のパフォーマンスから算出されてもよいし、売上高又はコスト等の客観的なデータ、及び、顧客のアンケート結果等の既に数値化されているデータが、パフォーマンスとして定期的に入力されてもよく、入力されたパフォーマンスは、パフォーマンステーブルに格納され（【００７４】）、 データテーブル（ＢＡ）は、各名札型センサノード（ＴＲ）が取得したセンシングデータ、名札型センサノード（ＴＲ）の情報、及び、各名札型センサノード（ＴＲ）から送信されたセンシングデータが通過した基地局（ＧＷ）の情報等を記録しておくためのデータベースであり、加速度、温度等、データの要素ごとにカラムが作成され（【００６６】）、ユーザＩＤ（ＢＡＡ）はユーザの識別子、加速度センサ（ＢＡＤ）は加速度センサ（ＡＣ）のセンサデータ、ＩＲセンサ（ＢＡＥ）は赤外線送受信器（ＡＢ）のセンサデータ、音センサ（ＢＡＦ）はマイク（ＡＤ）のセンサデータ、温度（ＢＡＧ）は温度センサ（ＡＥ）のセンサデータを示しており（【０１１０】、図２（ａ））、 制御部（ＳＳＣＯ）はデータ管理（ＳＳＤＡ）等の処理を実行し（【００６８】）、 データ管理（ＳＳＤＡ）は、記憶部（ＳＳＭＥ）内のデータの修正・取得及び追加を管理し、例えば、データ管理（ＳＳＤＡ）によって、センシングデータは、タグ情報に基づいてデータの要素別にデータベースの適切なカラムに記録され（【００７１】）、センサネットサーバ（ＳＳ）が、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを、データ管理（ＳＳＤＡ）によってパフォーマンステーブル（ＢＢ）及びデータテーブル（ＢＡ）に整理して記録することが、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）に相当し（【００７２】）、 アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、記憶部（ＡＳＭＥ）、制御部（ＡＳＣＯ）を備え（【００２４】、図１（ａ））、 記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析結果テーブル（Ｅ）、一般情報テーブル（Ｆ）を格納し（【００２６】）、 解析結果テーブル（Ｅ）は、チーム変換処理（ＣＴ１）、積極性解析（ＣＳ）、集中時間解析（ＣＪ）によって、解析されたデータを格納するためのデータベースであり（【００３１】）、積極性・集中度テーブル（ＥＡ）を格納し（【０１６４】）、また、チーム別の積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）を含み（【０１７１】、【０１７２】）、 積極性・集中度テーブル（ＥＡ）は、積極性テーブル（ＥＡＢ）と集中度テーブル（ＥＡＣ）を組合せたものであり（【０１６４】）、 チーム別の積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）は、積極性・集中度テーブル（ＥＡ）と同じテーブル形式で１チームを１レコードとして格納するテーブルであり（【０１７３】）、 一般情報テーブル（Ｆ）は、チーム変換処理（ＣＴ１）、積極性解析（ＣＳ）、集中時間解析（ＣＪ）を行なう際に、ユーザ名やグループ名を記録しておくテーブルであり（【００３２】）、さらにチーム／ユーザ対応表（ＦＣ）を含み（【０１７１】）、 制御部（ＡＳＣＯ）によって、通信制御（ＡＳＣＣ）、チーム変換処理（ＣＴ１）、積極性解析（ＣＳ）、集中時間解析（ＣＪ）が実行され（【００３３】）、 チーム変換処理（ＣＴ１）は、積極性解析（ＣＳ）や集中時間解析（ＣＪ）から出力した個人の指標からチームの指標に変換する処理であり（【００３５】）、チームＩＤ（ＦＢＡ）に属しているユーザＩＤ（ＦＢＢ）の積極性・集中度テーブル（ＥＡ）を参照し、それぞれの平均値を求めて解析結果テーブル（Ｅ）のチーム別の積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）に格納し（【０１７２】）、 積極性解析（ＣＳ）は、ユーザの積極的な活動の解析を行い、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）のデータテーブル（ＢＡ）を入力とし（【０１１４】）、５分対面検出処理（ＣＳ５Ｉ）、１分動作検出処理（ＣＳ１Ａ）を行い（【００３６】、【０１１５】）、積極性テーブル（ＥＡＢ）は積極性の指標で、積極性解析（ＣＳ）の出力であり（【０１３８】、【０１６４】）、 ５分対面検出処理（ＣＳ５Ｉ）は、データテーブル（ＢＡ）のＩＲセンサ（ＢＡＥ）を入力とし、ユーザ毎に誰と対面したのかを検出し（【０１１６】）、 １分動作検出処理（ＣＳ１Ａ）は、データテーブル（ＢＡ）の加速度センサ（ＢＡＤ）を入力とし、ユーザ毎に動作リズムを検出し（【０１２３】）、 集中時間解析（ＣＪ）は、ユーザに集中して作業を行っているか否かを判定し、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）のデータテーブル（ＢＡ）を入力とし（【０１３９】）、１分対面検出処理（ＣＪ１Ｍ）、５分動作検出処理（ＣＪ５Ａ）を行い（【００３７】、【０１４０】）、集中度テーブル（ＥＡＣ）は集中時間の指標で、集中時間解析（ＣＪ）の出力であり（【０１６２】、【０１６４】）、 １分対面検出処理（ＣＳ１Ｉ）は、データテーブル（ＢＡ）のＩＲセンサ（ＢＡＥ）を入力とし、ユーザ毎に誰と対面したのかを検出し（【０１４１】）、 ５分動作検出処理（ＣＳ５Ａ）は、データテーブル（ＢＡ）の加速度センサ（ＢＡＤ）を入力とし、ユーザ毎に動作リズムを検出し（【０１４６】、【０１４７】）、 クライアント（ＣＬ）は、制御部（ＣＬＣＯ）を備え（【００３９】、図１（ａ））、 制御部（ＣＬＣＯ）は、表示（ＣＬＤＰ）の処理を実行し（【００４４】）、 表示（ＣＬＤＰ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から取得した解析結果を、描画設定情報（ＣＬＭＴ）に記載されている知識創造行動バランス表示（ＣＬ２Ｍ）に基づいて表示画面を生成し（【００４８】）、表示結果の１例である知識創造行動バランス（ＨＡ）では、縦軸を積極性（ＥＡＢ）の対面時アクティブ度（ＨＡＡ）、横軸を集中度（ＥＡＣ）の集中継続時間（ＨＡＢ）として、ユーザのデータ（ＨＡＣ）がその対面アクティブ度と集中継続時間に対応した座標にプロットされ、知識創造行動バランス（ＨＡ）は対面アクティブ度と集中継続時間を用いて、それらのバランスを表示したものであり、知識創造行動バランス（ＨＡ）において右上に位置した場合には、メリハリのある業務スタイルが出来ている理想的な状態であるといえ、右下に位置している場合は個人作業には十分に時間が取れているが、コミュニケーションが受動的になっているといえ（【０１６６】、図２（ａ）、図３）、チーム別の知識創造行動バランスを表示することも可能であり、チーム別の知識創造行動バランスは、積極性・集中度テーブル（ＥＡ）を用いて求め（【０１７０】）、表示結果の１例が知識創造行動バランス（ＨＢ）であり、縦軸は積極性（ＥＡＭＢ）の対面時アクティブ度（ＨＢＡ）、横軸を集中度（ＥＡＭＣ）の集中継続時間（ＨＢＢ）とし、積極性（ＥＡＭＢ）とチームのデータ（ＨＢＣ）がその対面アクティブ度と集中継続時間に対応した座標にプロットされる（【０１７４】、図３）、 システム。 ３ 対比及び判断 （１）本件発明１について ア 対比 本件発明１と甲２発明と対比すると、次のことがいえる。 （ア）甲２発明の「ユーザの業務」は、本件発明１の「業務」に相当する。 甲２発明の「ユーザ」は、ホワイトカラー業務に係るものであることを踏まえると、従業員の一種であることは自明であるから、本件発明１の「従業員」に相当する。 甲２発明の「組織」は、本件発明１の「組織」に相当する。 甲２発明の「人間の状況」及び「組織アクティビティ」は、本件発明１の「活動」に相当する。 甲２発明の「積極性解析（ＣＳ）」が積極的な活動の解析を行い積極性の指標（「積極性（ＥＡＢ）」）を出力すること、「集中時間解析（ＣＪ）」がユーザに集中して作業を行っているか否かを判定し集中時間の指標（「集中度（ＥＡＣ）」）を出力することは、本件発明１の「活動を分析する」に含まれる。 甲２発明の「名札型センサノード（ＴＲ）、基地局（ＧＷ）、組織センサネットサーバ（ＳＳ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）によって構成され」、上記事項を備える「システム」は、それらが一体となって目的を達成する「装置」であるから、本件発明１の「業務における従業員及び／又は組織の活動を分析する業務活動分析装置」に相当する。 （イ）甲２発明のセンサネットサーバ（ＳＳ）のデータテーブル（ＢＡ）に関して、「ＩＲセンサ（ＢＡＥ）」（赤外線送受信器（ＡＢ）のセンサデータ）と「加速度センサ（ＢＡＤ）」（加速度センサ（ＡＣ）のセンサデータ）は、積極性解析（ＣＳ）及び集中時間解析（ＣＪ）における検出処理の入力となる情報であるから、ともに本件発明１の「分析の対象となる情報」に相当する。そして、甲２発明の「ＩＲセンサ（ＢＡＥ）」と「加速度センサ（ＢＡＤ）」を合わせたものは、本件発明１の「少なくとも二以上」の「分析の対象となる情報」に相当する。 そうすると、甲２発明のセンサネットサーバ（ＳＳ）の「データ管理（ＳＳＤＡ）」は、ＩＲセンサ（ＢＡＥ）と加速度センサ（ＢＡＤ）に係るデータテーブル（ＢＡ）を含む記憶部（ＳＳＭＥ）内のデータの修正・取得及び追加を管理するものであるから、本件発明１の「分析の対象となる情報を少なくとも二以上収集する収集手段」に相当する。 （ウ）上記（イ）で示したように、甲２発明の「ＩＲセンサ（ＢＡＥ）」と「加速度センサ（ＢＡＤ）」を合わせたものは、本件発明１の「少なくとも二以上」の「分析の対象となる情報」に相当する。また、甲２発明の「積極性（ＥＡＢ）」と「集中度（ＥＡＣ）」は、「積極性（ＥＡＢ）」は積極性の指標であり、「集中度（ＥＡＣ）」は集中時間の指標であるから、ともに本件発明１の「指標情報」に相当する。そして、甲２発明の「積極性（ＥＡＢ）」と「集中度（ＥＡＣ）」を合わせたものは、本件発明１の「少なくとも二以上」の「指標情報」に相当する。 また、甲２発明のアプリケーションサーバ（ＡＳ）に係る「積極性解析（ＣＳ）」及び「集中時間解析（ＣＪ）」は、二つの情報（ＩＲセンサ（ＢＡＥ）と加速度センサ（ＢＡＤ））を入力することで二つの指標情報（積極性（ＥＡＢ）と集中度（ＥＡＣ））を生成するから、本件発明１の「少なくとも二以上の前記情報に基づく分析結果である指標情報を少なくとも二以上生成する一次分析手段」に相当する。 （エ）甲２発明の「表示（ＣＬＤＰ）」は、本件発明１の「二次分析手段」に相当するものではない。その理由は、次のａ～ｃのとおりである。 ａ 甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」について 上記（ウ）で示したように、甲２発明の「積極性（ＥＡＢ）」と「集中度（ＥＡＣ）」を合わせたものは、本件発明１の「少なくとも二以上」の「指標情報」に相当する。また、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は、縦軸を積極性（ＥＡＢ）に基づく値とし、横軸を集中度（ＥＡＣ）に基づく値として、ユーザのデータ（ＨＡＣ）がプロットされたものであるから、二以上の指標情報（積極性（ＥＡＢ）と集中度（ＥＡＣ））に基づく情報といえる。そして、「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は、少なくとも二以上の指標情報（積極性（ＥＡＢ）と集中度（ＥＡＣ））に基づく「表示結果の一例」であるから、一見すると、本件発明１の「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」に相当するものであると考えられる。しかしながら、特許権者の令和６年２月１５日提出の意見書における、「分析結果情報も、指標情報と同様に「情報」として表記された構成であり・・・本特許の出願時の技術常識において、コンピュータによる分析処理の入出力の対象とすることができる「情報」とは、具体的には何らかの「値」であることは当業者であれば明白である・・・「分析結果情報」も「値」として生成されると解釈するのが適切である」（第４ページ第７～第５ページ第３行）との主張、及び「「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は、・・・バランスを表示するもの（具体的には、ユーザのデータが右上に位置した場合には「メリハリのある業務スタイルができている理想的な状態である」といえ、右下に位置している場合は「個人作業には十分に時間が取れているが、コミュニケーションが受動的になっている」といえるもの）・・・は情報処理の結果ではない。積極性（ＥＡＢ）及び集中度（ＥＡＣ）を見た人間が行う解釈、すなわち「人間の精神活動」である。 本件特許発明の「分析結果情報」に相当するというためには、・・・コンピュータによる分析処理の結果として生成されていなければならない」（第５ページ第８～２１行）との主張を踏まえれば、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」から、「メリハリのある業務スタイルが出来ている理想的な状態である」や、「個人作業には十分に時間が取れているが、コミュニケーションが受動的になっている」という状況が把握できるとしても、それらは人間が行う解釈であり、「知識創造行動バランス（ＨＡ）」自体は「コンピュータによる分析処理の結果」として生成される何らかの「値」ではない、つまり「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」ではないことから、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は、本件発明１の「分析結果情報」に相当するものではない。 よって、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」と本件発明１の「少なくとも二以上の前記指標情報に基づく分析結果である分析結果情報」は、「少なくとも二以上の前記指標情報に基づく結果情報」である点で共通し、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」といえない点で相違する。 ｂ 甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」について 甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」も、積極性・集中度テーブル（ＥＡ）を用いて求められたものであり、積極性・集中度テーブル（ＥＡ）は積極性テーブル（ＥＡＢ）と集中度テーブル（ＥＡＣ）を組合せたものであることを踏まえると、二以上の指標情報（積極性（ＥＡＢ）及び集中度（ＥＡＣ））に基づく情報であるといえる。しかし、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」は、二以上の指標情報（積極性（ＥＡＢ）と集中度（ＥＡＣ））のチーム毎の平均値が対応する座標にプロットされた「表示結果の一例」にすぎず、上記ａと同様のことがいえるため、「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」に相当するものといえない。よって、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」と本件発明１の「少なくとも二以上の前記指標情報に基づく分析結果である分析結果情報」は、「少なくとも二以上の前記指標情報に基づく結果情報」である点で共通し、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」が「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」といえない点で相違する。 ｃ 甲２発明の「表示（ＣＬＤＰ）」について 甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」と本件発明１の「分析結果情報」との対比、及び甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」と本件発明１の「分析結果情報」との対比は上記ａ、ｂに示したとおりである。また、甲２発明の「表示（ＣＬＤＰ）」は、「知識創造行動バランス（ＨＡ）」及び「知識創造行動バランス（ＨＢ）」の表示画面の生成に係るものである。そうすると、甲２発明の「表示（ＣＬＤＰ）」と本件発明１の「少なくとも二以上の前記指標情報に基づく分析結果である分析結果情報を生成する二次分析手段」は、「少なくとも二以上の前記指標情報に基づく結果情報を生成する手段」である点で共通し、甲２発明の「表示（ＣＬＤＰ）」は、「コンピュータによる分析処理」の結果として「値」を生成するものではないから、「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」を生成する「分析手段」といえない点で相違する。 （オ）甲２発明のパフォーマンステーブル（ＢＢ）に記録される「組織や個人に関する評価（パフォーマンス）」は、本件発明１の「前記従業員及び／又は組織の業務内容にもとづく業務情報」に相当する。 そして、甲２発明のセンサネットサーバ（ＳＳ）の「データ管理（ＳＳＤＡ）」が、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを「パフォーマンステーブル（Ｂ）」に整理して記録することは、「組織や個人に関する評価（パフォーマンス）」を収集しているといえるから、本件発明１の「前記従業員及び／又は組織の業務内容にもとづく業務情報を収集する業務情報収集手段」に相当する。 （カ）甲２発明の「名札型センサノード（ＴＲ）」は、人間に装着したセンサノードであり、装着された人間に係る情報を取得することは明らかであるから、本件発明１の「前記従業員が所持する個人情報取得装置」に相当する。また、甲２発明の名札型センサノード（ＴＲ）によって取得されるデータテーブル（ＢＡ）の「各名札型センサノード（ＴＲ）が取得したセンシングデータ」は、その名札型センサノード（ＴＲ）が装着された人間に関する情報であることは自明であるから、本件発明１の「従業員に関する情報」に相当する。 そして、甲２発明のセンサネットサーバ（ＳＳ）の「データ管理（ＳＳＤＡ）」が、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを「データテーブル（ＢＡ））」に整理して記録することは、「各名札型センサノード（ＴＲ）が取得したセンシングデータ」を収集しているといえるから、本件発明１の「前記従業員が所持する個人情報取得装置から前記従業員に関する情報を収集する個人情報収集手段」に相当する。 （キ）上記（オ）に示したように、甲２発明の「データ管理（ＳＳＤＡ）」が、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを「パフォーマンステーブル（ＢＢ）」に整理して記録することは、本件発明１の「業務情報収集手段」に相当する。また、上記（カ）に示したように、甲２発明の「データ管理（ＳＳＤＡ）」が、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを「データテーブル（ＢＡ））」に整理して記録することは、本件発明１の「個人情報収集手段」に相当する。 よって、甲２発明のセンサネットサーバ（ＳＳ）の「データ管理（ＳＳＤＡ）」は、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを、「パフォーマンステーブル（ＢＢ）」に整理して記録すること及び「データテーブル（ＢＡ）」に整理して記録することの二つを行うから、本件発明１の「業務情報収集手段」と「個人情報収集手段」を「備え」る「収集手段」に相当する。 （ク）上記（エ）ａで示したように、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は、「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」といえない点を除き、本件発明１の（一の）「結果情報」に対応する。また、甲２発明の「積極性（ＥＡＢ）」と「集中度（ＥＡＣ）」を合わせたものは、上記（ウ）で示したように、本件発明１の「指標情報」に相当する。そして、甲２発明の「積極性（ＥＡＢ）」及び「集中度（ＥＡＣ）」は、「知識創造行動バランス（ＨＡ）」を生成するために用いられるものであるから、「分析」結果情報を生成するために用いたものではない点を除き、本件発明１の（一の）「結果情報」を「生成するために用いた」「指標情報」に対応する。 また、上記（エ）ｂで示したように、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」は、「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」といえない点を除き、本件発明１の（他の）「結果情報」に対応する。そして、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」の縦軸に係る積極性（ＥＡＭＢ）と横軸に係る集中度（ＥＡＭＣ）は、チーム別の積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）に基づくものであることは自明であり、チーム別の積極性・集中度テーブル（ＥＡＭ）は積極性・集中度テーブル（ＥＡ）を参照して格納されたものであり、積極性・集中度テーブル（ＥＡ）は、積極性テーブル（ＥＡＢ）と集中度テーブル（ＥＡＣ）を組合せたものであるから、結局、甲２発明の「積極性（ＥＡＢ）」及び「集中度（ＥＡＣ）」は、「知識創造行動バランス（ＨＡ）」と「知識創造行動バランス（ＨＢ）」の両方を生成するために用いるものといえる。 そうすると、甲２発明の「積極性（ＥＡＢ）」及び「集中度（ＥＡＣ）」に基づいて「知識創造行動バランス（ＨＡ）」及び「知識創造行動バランス（ＨＢ）」を生成することは、本件発明１の「一の前記分析結果情報を生成するために用いた前記指標情報が、他の前記分析結果情報を生成するために用いることができるように構成した」と、「一の前記結果情報を生成するために用いた前記指標情報が、他の前記結果情報を生成するために用いることができるように構成した」点において共通し、結果情報が「分析」結果情報ではない点で相違する。 （ケ）一点及び相違点 上記（ア）～（ク）から、本件発明１と、甲２発明の一致点及び相違点は、次のとおりである。 ［一致点］ 業務における従業員及び／又は組織の活動を分析する業務活動分析装置であって、 分析の対象となる情報を少なくとも二以上収集する収集手段と、 少なくとも二以上の前記情報に基づく分析結果である指標情報を少なくとも二以上生成する一次分析手段と、 少なくとも二以上の前記指標情報に基づく結果情報を生成する手段と、 を備え、 前記収集手段が、 前記従業員及び／又は組織の業務内容にもとづく業務情報を収集する業務情報収集手段と、 前記従業員が所持する個人情報取得装置から前記従業員に関する情報を収集する個人情報収集手段と、 を備え、 一の前記結果情報を生成するために用いた前記指標情報が、他の前記結果情報を生成するために用いることができるように構成した 業務活動分析装置。 ［相違点１］ 本件発明１は、「少なくとも一又は二以上を備え」る「収集手段」として、「前記従業員及び／又は組織が業務に使用する設備に設けたセンシング装置から前記設備に関する情報及び／又は前記設備の利用者に関する情報を収集する設備情報収集手段」を「備え」るのに対し、甲２発明は「設備情報収集手段」を「備え」ていない点。 ［相違点２］ 本件発明１は、「少なくとも二以上の前記指標情報に基づく分析結果である分析結果情報を生成する二次分析手段」を備えるのに対し、甲２発明の「表示（ＣＬＤＰ）」は、指標情報を対応する座標にプロットすることによって、表示結果である「知識創造行動バランス（ＨＡ）」及び「知識創造行動バランス（ＨＢ）」を生成するものであるが、「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」を生成する「分析手段」とはいえない点。 ［相違点３］ 本件発明１は、「一の前記分析結果情報を生成するために用いた前記指標情報が、他の前記分析結果情報を生成するために用いることができるように構成した」ものであるのに対し、甲２発明の結果情報は「分析」結果情報とはいえない点。 イ 判断 事案に鑑み、相違点２及び相違点３について検討する。 まず、相違点２及び相異点３は実質的なものであるから、本件発明１は甲２発明ではない。 また、本件発明１は、「一の前記分析結果情報を生成するために用いた前記指標情報が、他の前記分析結果情報を生成するために用いることができる」構成により、一の分析結果を生成するために用いた指標情報を他の分析結果を生成するためにも用いるように構成することで、分析結果の処理を向上させるものである。それに対し、甲２発明は、上記２（１）イに示したように、「ホワイトカラー業務の特徴に合致した有効な指標を定義すること、すなわち、ユーザの業務の質を考慮した指標を定義する」ことに主眼を置いたものであり、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」及び「知識創造行動バランス（ＨＢ）」をコンピュータで分析して「分析結果情報」とすることについて、甲第２号証において記載も示唆もない。よって、本件発明１は、甲２発明から当業者が容易に想到し得るものではない。 さらに、仮に甲第２号証の「知的創造行動バランス（ＨＡ）」及び「知的創造行動バランス（ＨＢ）」の生成において用いた「１分対面検出処理」や「５分動作検出処理」の結果を、甲第２号証の別の実施形態で用いることができたとしても、上記３（１）ア（エ）に示したとおり「知的創造行動バランス（ＨＡ）」及び「知的創造行動バランス（ＨＢ）」が本件発明１の「分析結果情報」に相当するものとはいえない以上、「知識創造行動タペストリ（ＨＣ）」及び「組織エネルギー流（ＨＥ）」は、「一の前記分析結果情報を生成するために用いた前記指標情報」を用いて生成された「他の前記分析結果情報」に相当するものとはいえない。 （２）本件発明９及び本件発明１０について 「業務分析方法」の発明である本件発明９は、「業務分析装置」の発明である本件発明１と、実質的にカテゴリー表現が異なるのみの発明である。 また、「プログラム」の発明であり、本件発明９を引用する本件発明１０も、「業務分析装置」の発明である本件発明１と、実質的にカテゴリー表現が異なるのみの発明である。 そうすると、上記（１）と同様の理由により、本件発明９及び本件発明１０は、甲第２号証に記載された発明ではなく、もしくは甲第２号証に記載された発明から当業者が容易に想到し得るものではない。 （３）申立人の主張について 令和６年３月１４日に提出された上申書において申立人は、同年２月１５日付けで特許権者から提出された意見書における主張、すなわち、「指標情報」と「分析結果情報」の異同、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は本願発明の「分析結果情報」に該当しない、及び甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」の指標情報は「チーム単位の積極性（ＥＡＢ）及び集中度（ＥＡＣ）」である、との主張について、当業者の一般的な理解にも、本願明細書の記載にも基づかない独自のものであり、また、本件発明の特許請求の範囲の記載にもない独自の限定を付加したものであるから妥当ではなく、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許は取り消されるべきであると主張する。 しかしながら、上記（１）ア（エ）で示したとおり、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＡ）」は本件発明１の「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」とはいえず、甲２発明の「知識創造行動バランス（ＨＢ）」も本件発明１の「指標情報に基づく分析結果」である「分析結果情報」とはいえない。 そして、上記（１）イで判断したとおり、本件発明１は甲２発明ではなく、また、甲２発明から当業者が容易に想到し得るものでもないから、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許は、取り消されるべきものであるとはいえず、申立人の上記主張は、当該判断に影響を及ぼすものではない。 したがって、申立人の主張は採用できない。 （４）小括 したがって、令和５年１２月２５日付けの取消理由通知（決定の予告）により、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許を取り消すことはできない。 第４ 取消理由通知（決定の予告）において採用しなかった特許異議申立理由について １ 申立理由の概要 本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許に対して、当審が令和５年１２月２５日付け取消理由通知（決定の予告）において採用しなかった特許異議申立理由の要旨（下記（１））と証拠方法（下記（２））は、次のとおりである。 （１）申立理由１（甲第１号証に基づく新規性及び進歩性） 本件発明１、本件発明９及び本件発明１０は、甲第１号証に開示された発明であって、特許法第２９条第１項３号に該当するから、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許は、特許法第２９条第１項の規定に違反してされたものである。 また、本件発明１、本件発明９及び本件発明１０は、甲第１号証に開示された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、本件特許の請求項１、９及び１０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。 したがって、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許は、取り消されるべきものである。 （２）証拠方法 甲第１号証：（合田徳夫，人間行動ビッグデータを社会実装可能にする“ビジネス顕微鏡（Ｒ）”，生産と技術，一般社団法人生産技術振興協会，２０１５年，第６７巻，第２号，ｐ．４６－５２）（当審注：（Ｒ）は○の中にＲ、以下同様） ２ 当審の判断 （１）甲第１号証の記載事項 甲第１号証には、次の記載がある（下線は当審において付した。）。 「１．はじめに 近年、センサは小型化及び高精度化しており、今まで取得出来なかったようなデータが短期間で大量に収集出来るようになってきています。また、それらデータをコンピュータで一気に分析することで、今まで気が付かなかった知見を得ることが出来るようになってきています。いわゆる“ビッグデータ”です。 ユニークなビッグデータを扱うものとして、人集団のコミュニケーションを定量・分析するツール、“ビジネス顕微鏡（Ｒ）”が（株）日立製作所中央研究所で研究開発され、（株）日立ハイテクノロジ－ズから製品化されています。ビジネス顕微鏡（Ｒ）を用いてデータを取得・分析することで、今まで定性的にしか語られていなかった人集団内のコミュニケーションを、ネットワークとして可視化及び定量化することが出来ます。更に、ビジネス顕微鏡（Ｒ）の分析結果に従い、組織全体を活性化するための施策を打つことも可能です。意外な施策で受注率や売上を向上させるなど、ビジネス分野ではすでに多くの実績を出しています。 ビジネス分野では多くの実績のあるビジネス顕微鏡（Ｒ）ですが、人集団や組織を研究対象にしているアカデミック領域においても、新しい研究手法を確立できるポテンシャルを秘めていると思われます。特に、教育学や心理学などで使用実績が増えており、学会発表や論文などで実績を上げつつあります。 本稿では、ビジネス顕微鏡（Ｒ）について、その概要と適用事例、今後の可能性についてご紹介したいと思います。」 「２．ビジネス顕微鏡（Ｒ）の概要 ビジネス顕微鏡（Ｒ）の主要な構成要素は名札型センサ（図１）で、ＩＤカードのように首にかけるなど、体に装着して使用します。重さは３５グラム程度ですので、長時間装着していても苦にはなりません。小学生や幼稚園児に装着してもらい、登校から下校までの一日の活動データを取得した実績もあります。 名札型センサ内の主要な構成要素は、赤外線センサと加速度センサです。名札型センサの上部の黒い部分に赤外線センサが格納されていて、赤外線を出しています。ビジネス顕微鏡（Ｒ）を装着している人同士が対面すると、お互いの赤外線センサが反応し、対面相手の名札型センサのＩＤ番号を内蔵メモリに記録します。これにより、いつ誰と対面していたかがデータとして残ります。ただし、赤外線センサの反応距離は約２～３ｍですので、それ以上離れている場合は対面データとしては残りません。また、加速度センサでは、体の動きの３軸方向（前後、左右、上下）の加速度を内蔵メモリに記録します。この加速度データから体のリズム周波数を計算します。 赤外線センサで取得した対面データと加速度センサから計算されるリズム周波数を併せて総合的に判断することで、「自ら発言している」「相手の会話を聞いている」「対面しているだけ」などを自動で判定します。条件にもよりますが、８０～９０％は正確に判定できます。 多くの人に協力してもらいデータを長期間取得するための重要なポイントは、データ取得の被験者に対し、ビジネス顕微鏡（Ｒ）を使うことで余計な負担を掛けないことです。ビジネス顕微鏡（Ｒ）は、この点もよく考慮されているツールです。図２に名札型センサが５０個の場合のシステム構成例を示します。名札型センサは専用クレイドルに挿し充電しますが、充電と同時に基地局パソコンへのデータ転送も自動で行います。このため、名札型センサをつけてデータを取得する被験者は、データ取得時に自分の名札型センサをクレイドルから抜き装着し、データ取得終了時に名札型センサをクレイドルに戻すだけです。 データ取得やデータ転送のために、パソコンなどのＩＴ機器を使って何か特別な作業や操作を行う必要は全くありません。このため、小学生や幼稚園児でもデータ取得が出来るのです。」 「３．ビジネス顕微鏡（Ｒ）による行動分析 名札型センサで取得したデータを、基地局パソコンにインストールされている専用プログラムで処理すると、被験者毎に行動分析結果が出力されます。図３に主要なものを示します。 「時間の使い方」では、名札型センサの装着者の一日の活動内容が日毎に表示されます。“対面（双方向）”、“対面（ピッチャー）”、“対面（キャッチャー）”、“対面（同席）”、“デスクワーク”、“作業その他”、“外出”の７種で分類されます。双方向はお互いに会話を積極的にやりとりしていること、ピッチャーは話し手であること、キャッチャーは聞き手であることを表しています。このように、コミュニケーションの質を定量化及び分類してくれます。 「対面コミュニケーション」では、「時間の使い方」からコミュニケーションの部分だけが抜き出され、コミュニケーションが多い順に対面相手がランキングされて表示されます。双方向、ピッチャー、キャッチャーといったコミュニケーションの質を含め、その定量的な時系列変化も表示されます。 「ライフログ」では、加速度センサの各方向の加速度値や対面人数などが時系列で表示されます。 「Ｎステップネットワーク」では、各被験者を中心にしたネットワーク図がそれぞれ描かれます。被験者（赤）を中心に、１ステップで対面している相手（青）と２ステップで対面している相手（緑）が描かれます。 また、これらの行動分析結果を、ＣＳＶファイルで出力することも可能です。対面データと加速度センサのデータなので、ＣＳＶファイルの数値データだけを見ていると、非常に素朴なデータということが分かります。ただし、素朴なデータということは、レゴブロックのように自由に組み合わせを考え、自分が持っている仮説を説明するための指標を作ることが出来るということです。教育学などでの研究においても、ＣＳＶファイルの数値を用いて仮説検証などを行っています。 このようなデータをもとに、組織内のコミュニケーションネットワークを詳細に描いた一例が、図４になります。色がついたノードは個人を表し、その横の数字はＩＤ番号を表わします。また、ノードを結ぶ線は２人の間にコミュニケーションがあることを意味し、２人のコミュニケーション量が多いほど、線が太くなるように表されています。 組織内コミュニケーションをネットワークとして可視化できるようになると、「組織内のどこでコミュニケーションが密なのか、疎なのか」「部署間でコミュニケーションがどの程度取れているのか」など感覚的・定性的に感じていたことを、定量的に把握することが可能になります。このような効果が、ビジネス顕微鏡（Ｒ）を用いて人集団のコミュニケーションデータを取得する大きなメリットです。 ・・・（後略）」 「 ［図：0001409129000006.jpg］ 」 「 ［図：0001409129000007.jpg］ 」 「 ［図：0001409129000008.jpg］ 」 （２）本件発明１について 申立人は、本件発明１は、甲第１号証に記載された発明であるし、甲第１号証に記載された発明に基づ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と主張する。 しかしながら、甲第１号証に記載された事項は、上記（１）のとおりであるところ、甲第１号証には、上記第３の３（１）アの［相違点１］～［相違点３］に係る構成は記載されていないし、その構成が周知技術であるということもできない。 そうすると、本件発明１と、甲第１号証に記載された発明を対比すると、少なくとも、上記第３の３（１）アの［相違点１］～［相違点３］に係る構成で相違することとなる。 したがって、本件発明１は、甲第１号証に記載された発明であるとはいえないし、甲第１号証に記載された発明に基づ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ともいえない。 （３）本件発明９及び本件発明１０について 本件発明９及び本件発明１０は、本件発明１と、実質的にカテゴリー表現が異なるのみの発明である。 そうすると、上記（２）と同様の理由により、本件発明９及び本件発明１０は、甲第１号証に記載された発明ではなく、もしくは甲第１号証に記載された発明から当業者が容易に想到し得るものではない。 （４）小括 したがって、申立人の主張する申立理由１によっては、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許を取り消すことはできない。 第５ むすび したがって、本件特許の請求項１、９及び１０に係る特許は、取消理由通知に記載した取消理由及び特許異議申立書に記載された特許異議申立理由によっては、取り消すことはできない。 また、他に本件特許の請求項１、９及び１０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。