2025-700350

第２ 訂正の適否について

合議体は、本件訂正請求を認めると判断する。その具体的理由は以下のとおりである。

１ 訂正請求の内容

本件訂正請求は、本件特許の明細書及び特許請求の範囲を、訂正請求書に添付した訂正明細書及び訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項１～７について訂正することを求めるものであり、その訂正の内容は、次のとおりである。なお、下線は訂正箇所を示す。

（１）訂正事項１

特許請求の範囲の請求項１に

「画像を取得する画像取得部と、」

と記載されているのを、

「前記建築材料から所定の距離だけ離れた位置で撮影することを指示するメッセージを含む操作画面を、撮影装置に表示するメッセージ表示部と、

前記撮影装置で撮影した画像を取得する画像取得部と、」に訂正する。

また、請求項１の記載を引用する請求項２も、同様に訂正する。

（２）訂正事項２

特許請求の範囲の請求項３に

「前記一の建築材料に関する前記複数のサンプル画像は、第１の光を前記一の建築材料に照射した状態で前記一の建築材料を撮影した画像である第１の照明画像と、前記第１の光の色温度とは異なる色温度を有する第２の光を前記一の建築材料に照射した状態で前記一の建築材料を撮影した画像である第２の照明画像とを含む、請求項２に記載の情報出力システム。」

と記載されているのを、

「建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、

画像を取得する画像取得部と、

前記画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、

前記建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含み、

前記学習済みモデルは、一の建築材料に関する互いに異なる複数のサンプル画像の各々を問題データとし、前記一の建築材料を特定する情報を正解データとした、教師あり学習により構築されたものであり、

前記一の建築材料に関する前記複数のサンプル画像は、第１の光を前記一の建築材料に照射した状態で前記一の建築材料を撮影した画像である第１の照明画像と、前記第１の光の色温度とは異なる色温度を有する第２の光を前記一の建築材料に照射した状態で前記一の建築材料を撮影した画像である第２の照明画像とを含む、情報出力システム。」

に訂正する。

また、請求項３の記載を引用する請求項４～５も、同様に訂正するものと

認められる。

（３）訂正事項３

特許請求の範囲の請求項６に

「前記学習済みモデルはニューラルネットワークを含む、請求項１に記載の情報出力システム。」

と記載されているのを、

「建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、

画像を取得する画像取得部と、

前記画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、

前記建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含み、

前記学習済みモデルはニューラルネットワークを含む、情報出力システム。」

に訂正する。

（４）訂正事項４

特許請求の範囲の請求項７に

「前記情報出力システムは、撮影装置をさらに備え、

前記撮影装置は、

画像を撮影する撮影部と、

前記撮影部にて撮影した画像を前記画像取得部に送信する送信部と、

前記出力部にて出力した情報を受信する受信部とを含む、請求項１に記載の情報出力システム。」

と記載されているのを、

「建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、

画像を取得する画像取得部と、

前記画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、

前記建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含み、

前記情報出力システムは、撮影装置をさらに備え、

前記撮影装置は、

画像を撮影する撮影部と、

前記撮影部にて撮影した画像を前記画像取得部に送信する送信部と、

前記出力部にて出力した情報を受信する受信部とを含む、情報出力システム。」

に訂正する。

（５）訂正事項５

明細書の段落【００１３】に

「本発明の一の局面に従う情報出力システムは、建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、画像を取得する画像取得部と、画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含む。」

と記載されているのを、

「本発明の一の局面に従う情報出力システムは、建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、建築材料から所定の距離だけ離れた位置で撮影することを指示するメッセージを含む操作画面を、撮影装置に表示するメッセージ表示部と、撮影装置で撮影した画像を取得する画像取得部と、画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含む。」

に訂正する。

（６）訂正事項６

明細書の段落【００１５】に

「上記情報出力システムにおいて好ましくは、一の建築材料に関する複数のサンプル画像は、第１の光を一の建築材料に照射した状態で一の建築材料を撮影した画像である第１の照明画像と、第１の光の色温度とは異なる色温度を有する第２の光を一の建築材料に照射した状態で一の建築材料を撮影した画像である第２の照明画像とを含む。」

と記載されているのを、

「本発明の他の局面に従う情報出力システムは、建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、画像を取得する画像取得部と、画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含み、学習済みモデルは、一の建築材料に関する互いに異なる複数のサンプル画像の各々を問題データとし、一の建築材料を特定する情報を正解データとした、教師あり学習により構築されたものであり、一の建築材料に関する複数のサンプル画像は、第１の光を一の建築材料に照射した状態で一の建築材料を撮影した画像である第１の照明画像と、第１の光の色温度とは異なる色温度を有する第２の光を一の建築材料に照射した状態で一の建築材料を撮影した画像である第２の照明画像とを含む。」

に訂正する。

（７）訂正事項７

明細書の段落【００１９】に

「上記情報出力システムにおいて好ましくは、学習済みモデルはニューラルネットワークを含む。」

と記載されているのを、

「本発明のさらに他の局面に従う情報出力システムは、建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、画像を取得する画像取得部と、画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含み、学習済みモデルはニューラルネットワークを含む。」

に訂正する。

（８）訂正事項８

明細書の段落【００２０】に

「上記情報出力システムにおいて好ましくは、情報出力システムは、撮影装置をさらに備え、撮影装置は、画像を撮影する撮影部と、撮影部にて撮影した画像を画像取得部に送信する送信部と、出力部にて出力した情報を受信する受信部とを含む。」

と記載されているのを、

「本発明のさらに他の局面に従う情報出力システムは、建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、画像を取得する画像取得部と、画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含み、情報出力システムは、撮影装置をさらに備え、撮影装置は、画像を撮影する撮影部と、撮影部にて撮影した画像を画像取得部に送信する送信部と、出力部にて出力した情報を受信する受信部とを含む。」

に訂正する。

（９）訂正事項９

明細書の段落【００２１】に

「本発明の他の局面に従う情報出力システムの制御プログラムは、壁紙である建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムの制御プログラムであって、画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップにて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力ステップとをコンピューターに実行させるものであり、建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含む。」

と記載されているのを、

「本発明のさらに他の局面に従う情報出力システムの制御プログラムは、壁紙である建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムの制御プログラムであって、画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップにて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力ステップとをコンピューターに実行させるものであり、建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含む。」

に訂正する。

２ 訂正の適否についての判断

（１）訂正事項１について

ア 訂正の目的について

訂正事項１に係る訂正は、訂正前の情報出力システムの構成に対して、「前記建築材料から所定の距離だけ離れた位置で撮影することを指示するメッセージを含む操作画面を、撮影装置に表示するメッセージ表示部」を備えるとの構成を付加して限定するとともに、訂正前の「画像を取得する画像取得部」との構成について、当該「画像」が「前記撮影装置で撮影した」ものである旨の記載を付加して限定するものであるから、実質上特許請求の範囲を拡張するものではなく、変更するものでもない。

したがって、訂正事項１に係る訂正は、特許法１２０条の５第２項ただし書１号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とする訂正である。

イ 新規事項の追加の有無について

本件特許の訂正前の明細書の段落【００６４】、【００３１】を参照すれば、訂正事項１に係る訂正は、本件特許の訂正前の明細書等に記載した事項の範囲内においてしたものである。

したがって、訂正事項１に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第５項の規定に適合する。

ウ 特許請求の範囲の拡張又は変更について

訂正事項１に係る訂正は、上記アのとおりの構成を付加して限定するものであるから、実質上特許請求の範囲を拡張するものではなく、変更するものでもない。

したがって、訂正事項１に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第６項の規定に適合する。

エ 独立特許要件について

訂正事項１が対象とする請求項１～２は、特許異議の申立てがされた請求項であるから、特許法第１２０条の５第９項で読み替えて準用する同法第１２６条第７項で規定する独立特許要件は課されない。

（２）訂正事項２～４について

ア 訂正の目的について

訂正事項２は、訂正前の請求項３の記載が訂正前の請求項２の記載を引用するものであったところ、請求項間の引用関係を解消し、請求項２の記載を引用しないものとし、独立形式請求項へ改めるための訂正である。同様に、訂正事項３～４は、請求項間の引用関係を解消し、請求項１の記載を引用しないものとし、独立形式請求項へ改めるための訂正である。

したがって、訂正事項２～４に係る訂正は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号に規定する、他の請求項の記載を引用する請求項の記載を当該他の請求項の記載を引用しないものとすることを目的とする訂正である。

イ 新規事項の追加の有無並びに特許請求の範囲の拡張又は変更について

訂正事項２～４に係る訂正は、何ら実質的な内容の変更を伴うものではないから、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合する。

したがって、訂正事項２に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合する。

ウ 独立特許要件について

訂正事項２～４に係る訂正は、上記アのとおり、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号を目的とするものであるから、同条第９項で読み替えて準用する同法第１２６条第７項で規定する独立特許要件は課されない。

（３）訂正事項５～９について

ア 訂正の目的について

訂正事項５～９は、上記訂正事項１～４に係る訂正に伴い特許請求の範囲の記載と明細書の記載との整合を図るための訂正である。したがって、訂正事項５～９は特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。

イ 新規事項の追加の有無について

訂正事項５～９は、上記訂正事項１～４に係る訂正に伴い特許請求の範囲の記載と明細書の記載との整合を図るための訂正であって、上記訂正事項１～４と同様に、本件特許の明細書等に記載した事項の範囲内においてしたものである。

したがって、訂正事項５～９に係る訂正は、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第５項の規定に適合する。

ウ 特許請求の範囲の拡張又は変更について

訂正事項５～９は、明細書を対象とした訂正であるから、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第６項に規定の要件は課されない。

エ 独立特許要件について

訂正事項５～９に係る訂正は、上記アのとおり、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号を目的とするものであるから、同条第９項で読み替えて準用する同法第１２６条第７項で規定する独立特許要件は課されない。

（４）訂正の適否についての小括

以上のとおりであるから、本件訂正請求は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号、第３号及び第４号に掲げる事項を目的とするものであり、かつ、同条第９項において準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合する。また、同法第１２０条の５第９項で読み替えて準用する同法第１２６条第７項で規定する独立特許要件は課されない。

したがって、特許請求の範囲を、訂正請求書に添付された特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１～２〕、〔３～５〕、６、７について訂正することを認める。

第３ 訂正後の本件特許発明

本件訂正請求により訂正された請求項１及び２に係る発明（以下「本件特許発明１」及び「本件特許発明２」という。）は、訂正特許請求の範囲の請求項１及び２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】

建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、

前記建築材料から所定の距離だけ離れた位置で撮影することを指示するメッセージを含む操作画面を、撮影装置に表示するメッセージ表示部と、

前記撮影装置で撮影した画像を取得する画像取得部と、

前記画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、

前記建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報、建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ ＲｅｓｏｕｒｃｅＬｏｃａｔｏｒ）のうち少なくともいずれか１つを含む、情報出力システム。

【請求項２】

前記学習済みモデルは、一の建築材料に関する互いに異なる複数のサンプル画像の各々を問題データとし、前記一の建築材料を特定する情報を正解データとした、教師あり学習により構築されたものである、請求項１に記載の情報出力システム。」

第４ 取消理由通知書に記載した取消理由について

１ 取消理由の概要

当審において令和７年７月３１日付けで特許権者に通知した取消理由は、以下のとおりである。

（１）本件特許発明１は、下記甲第１号証に記載された発明であって、特許法２９条１項３号に掲げる発明であるから、請求項１に係る特許は、特許法２９条１項の規定に違反してされたものである。

（２）本件特許発明１～２は、下記甲第１号証に記載された発明並びに下記甲第５号証及び甲第６号証に記載された技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、本件特許発明１～２についての特許は、特許法２９条２項の規定に違反してされたものである。

２ 証拠方法

３ 甲号証の記載

特許異議申立の証拠方法として提出された甲第１号証から甲第６号証（以下「甲１」などという。）には、それぞれ以下の事項が記載されている。

（１）甲１（特開２０２１－１１１２０９号公報）

ア 甲１の摘記

本願の出願前に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、甲１（令和３年８月２日出願公開。）には、次の記載がある。（下線は当審において付与した。下記（２）から（６）において同様。）

「【０００４】

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、建築物を構成する資材に関する情報を簡易な操作で表示できる情報表示装置、情報表示方法及びプログラムを提供することにある。」

「【００１１】

図１は、本実施形態に係る情報表示装置１０の構成の一例を示す図である。情報表示装置１０は、例えば携帯機器（スマートフォン、タブレット、ノートＰＣなど）であり、カメラ１４０とディスプレイ１２０を備える。建築物を構成する資材の画像をカメラ１４０で撮影すると、情報表示装置１０は、撮影した画像をインターネットなどのネットワーク９を介して既製品情報提供サーバ２０に送信する。既製品情報提供サーバ２０は、情報表示装置１０から受信した画像に基づいて、画像に写された資材と類似している既製品を検索し、検索により見つかった１以上の既製品の情報を情報表示装置１０に送信する。情報表示装置１０は、既製品情報提供サーバ２０から受信した１以上の既製品の情報をディスプレイ１２０に表示する。これにより、実物の資材をカメラ１４０で撮影するだけの簡単な操作により、撮影した資材に類似する既製品の情報を表示することが可能となる。

・・・途中省略・・・

【００１３】

続きを表示（全20行）

図１に示す情報表示装置１０は、通信部１１０と、ディスプレイ１２０と、入力部１３０と、カメラ１４０と、インターフェース部１５０と、測位部１５５と、記憶部１６０と、処理部１７０とを有する。

・・・途中省略・・・

【００２４】

処理部１７０は、上述した情報表示処理の実行に関連する構成要素として、画像取得部１７１と、情報取得部１７２と、表示処理部１７３と、既製品情報記録部１７４と、履歴記録部１７５と、設計用データ登録部１７６とを有する。

【００２５】

［画像取得部１７１］

画像取得部１７１は、カメラ１４０により撮影された画像（以下、「撮影画像」と記す場合がある。）を取得する処理を行う。例えば、画像取得部１７１は、後述する検索結果表示画面４０（図２）を表示する場合、カメラ１４０の撮影画像を周期的に取得する。

【００２６】

［情報取得部１７２］

情報取得部１７２は、画像取得部１７１において撮影画像が取得されると、取得された撮影画像に基づいて、撮影画像に写された資材（建築物を構成する資材）に類似する１以上の既製品の情報を取得する。例えば情報取得部１７２は、画像取得部１７１において撮影画像が周期的に取得される度に、取得された撮影画像に基づいて、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品の情報を取得する。

【００２７】

例えば情報取得部１７２は、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品の情報を、既製品情報提供サーバ２０（図１）から取得する。

【００２８】

既製品情報提供サーバ２０は、与えられた撮影画像に基づいて、撮影画像に写された資材に類似する既製品を検索する画像検索処理を実行する。既製品情報提供サーバ２０は、画像検索処理により見つかった既製品（撮影画像に写された資材に類似する既製品）の情報を、情報表示装置１０に提供する。例えば既製品情報提供サーバ２０は、様々な既製品の画像を深層学習などの手法により機械学習させることで構成された識別器を備える。既製品情報提供サーバ２０は、与えられた撮影画像に対する識別器の出力に基づいて、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品を特定する。

【００２９】

例えば情報取得部１７２は、既製品情報提供サーバ２０に対し、撮影画像に写された資材に類似する既製品の情報の提供を求める情報提供要求を送信する。既製品情報提供サーバ２０は、情報表示装置１０から情報提供要求を受信すると、情報提供要求に含まれる撮影画像について画像検索処理を行い、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品を特定する。そして既製品情報提供サーバ２０は、特定した既製品の情報（メーカー名、型名、単価など）を情報表示装置１０に送信する。情報取得部１７２は、情報提供要求に応答した既製品情報提供サーバ２０から、画像検索処理により検索された１以上の既製品の情報を取得する。」

「【００３２】

情報取得部１７２は、後述する検索結果表示画面４０（図２）において表示される１以上の既製品の中から１つの既製品を選択することを求めるユーザの指示が入力部１３０により入力されると、当該１つの既製品に関する詳細情報を取得する。例えば情報取得部１７２は、ユーザの指示により選択された既製品の詳細情報の提供を要求する情報提供要求を既製品情報提供サーバ２０に対して送信し、この情報提供要求に応答した既製品情報提供サーバ２０から、選択された既製品の詳細情報を取得する。」

「【００３５】

表示処理部１７３は、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品の情報が情報取得部１７２において取得されると、当該１以上の既製品の情報を表示する検索結果表示画面４０（図２）を生成する。検索結果表示画面４０は、本発明における第１既製品表示画面の一例である。」

「【００３９】

表示処理部１７３は、検索結果表示画面４０（図２）やお気に入り一覧表示画面６０（図３）を表示しているとき、入力部１３０から入力されるユーザの指示に応じて情報取得部１７２により既製品の詳細情報が取得されると、取得された詳細情報を表示する詳細表示画面５０（図２）を生成する。詳細表示画面５０は、本発明における第２既製品表示画面の一例である。」

「【００５０】

［検索結果表示画面４０］

図２の右上側に示す検索結果表示画面４０は、初期画面３０のボタン３０２（図２）や、お気に入り一覧表示画面６０のボタン６０２（図３）、閲覧履歴表示画面７０のボタン７０２（図３）、ＢＩＭ登録画面８０のボタン８０２（図４）がタッチされた場合に表示される。検索結果表示画面４０の上側の領域には、カメラ１４０で撮影中の画像４３０がリアルタイムに表示される。画像４３０の下側には、それぞれ既製品の情報（メーカー名、型番、単価）を表示する３つの領域４１１～４１３が縦に並んで配置される。この例において、既製品はカーペットである。３つの領域４１１～４１３の横には、それぞれ類似度を表す図形４２１～４２３が表示される。図形４２１～４２３の中心に類似度の数値（パーセント）が配置され、数値の周りに円環形状のインジケータが配置される。円環形状のインジケータは、類似度が大きいほど閉じた円の形状に近づく。」

「【００５５】

［詳細表示画面５０］

図２の左下側に示す詳細表示画面５０は、検索結果表示画面４０の領域４１１がタッチされた場合に表示される画面であり、メーカーＡ製の型番ａａａａの既製品に関する詳細情報を示す。他方、図２の右下側に示す詳細表示画面５０は、検索結果表示画面４０の領域４１２がタッチされた場合に表示される画面であり、メーカーＢ製の型番ｂｂｂｂの既製品に関する詳細情報を示す。

【００５６】

詳細表示画面５０の上側の領域には、既製品のサンプル画像５２０が表示され、サンプル画像５２０の下側の領域５１１には、既製品に関する詳細なテキストの情報が表示される。領域５１１の更に下側には、カタログサイトへ移行するためのボタン５０１と、設計用データ登録部１７６による設計データの登録を実行するためのボタン５０２と、既製品情報記録部１７４による情報の記録（お気に入りの記録）を実行するためのボタン５０３と、ＳＮＳへの記事の投稿を実行するためのボタン５０４とが配置される。サンプル画像５２０の左上隅には、詳細表示画面５０の表示を終了して検索結果表示画面４０に戻るためのボタン５０５が表示される。」

「【０１０７】

上述した実施形態では、既製品情報提供サーバ２０から既製品の情報を取得しているが、本発明の他の実施形態では、情報表示装置１０において既製品情報提供サーバ２０と同等な画像検索処理を行い、撮影画像に移された資材に類似する既製品の情報を取得してもよい。」

「【図１】

［図：0001435185000001.jpg］

【図２】

［図：0001435185000002.jpg］

」

ウ 甲１発明

上記イから、甲１には、次の発明（以下「甲１発明」という。）が記載されていると認められる。

＜甲１発明＞

情報表示装置１０、既製品情報提供サーバ２０、インターネットなどのネットワーク９を構成として備えた、建築物を構成する資材に関する情報を表示するシステムであって、（上記イ（ア））

情報表示装置１０は、通信部１１０と、ディスプレイ１２０と、入力部１３０と、カメラ１４０と、インターフェース部１５０と、測位部１５５と、記憶部１６０と、処理部１７０とを有し、

処理部１７０は、画像取得部１７１と、情報取得部１７２と、表示処理部１７３と、既製品情報記録部１７４と、履歴記録部１７５と、設計用データ登録部１７６とを有し、（上記イ（イ））

画像取得部１７１は、カメラ１４０により撮影された画像を取得する処理を行い、（上記イ（ウ））

情報取得部１７２は、画像取得部１７１において撮影画像が取得されると、既製品情報提供サーバ２０に対し、撮影画像に写された資材に類似する既製品の情報の提供を求める情報提供要求を送信し、情報提供要求に応答した既製品情報提供サーバ２０から、画像検索処理により検索された１以上の既製品の情報を取得し、（上記イ（エ））

表示処理部１７３は、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品の情報が情報取得部１７２において取得されると、当該１以上の既製品の情報を表示する検索結果表示画面４０を生成し、そして、検索結果表示画面４０を表示しているとき、入力部１３０から入力されるユーザの指示に応じて情報取得部１７２により既製品の詳細情報が取得されると、取得された詳細情報を表示する詳細表示画面５０を生成し、（上記イ（カ））

詳細表示画面５０には、既製品のサンプル画像５２０や既製品に関する詳細なテキストの情報やカタログサイトへ移行するためのボタン５０１等が表示され、（上記イ（キ））

ここで、既製品情報提供サーバ２０は、様々な既製品の画像を深層学習などの手法により機械学習させることで構成された識別器を備え、情報表示装置１０から情報提供要求を受信すると、情報提供要求に含まれる撮影画像に対する識別器の出力に基づいて画像検索処理を行い、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品を特定し、特定した既製品の情報（メーカー名、型名、単価など）を情報表示装置１０に送信するものである、（上記イ（オ））

建築物を構成する資材に関する情報を表示するシステム。

（２）甲２（撮れば分かる！建材・家具検索アプリ「Pic Archi（ビックアーキ）」を提供開始）

ア 甲２の摘記

本願の出願前に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、甲２（下記（ア）に記載された日付から、２０２０年４月１７日に公開されたものと推認される。）には、次の記載がある。

（ア）「

［図：0001435185000003.jpg］

」

（イ）「

［図：0001435185000004.jpg］

」

（ウ）「

［図：0001435185000005.jpg］

」

（エ）「

［図：0001435185000006.jpg］

」

ウ 甲２発明

上記イから、甲２には、次の発明（以下「甲２発明」という。）が記載されていると認められる。

＜甲２発明＞

建材・家具検索に関する情報を出力する情報処理出力システムであって、（上記イ（ア））

撮影装置で撮影した画像を取得する画像取得部と、（上記イ（イ））

前記画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習やディープラーニング（深層学習）などの技術を活用して、前記画像取得部にて取得した画像の建材・家具と同一・類似商品に関する情報を出力する出力部とを備え、（上記イ（ウ））

商品の詳細ページからは、メーカーのデジタルカタログや、BIM（Building Information Modeling）オブジェクトのプラットフォームを目指す建築建材総合検索サイト「Arch-LOG（アークログ）」の商品ページに遷移することも可能である情報出力システム（上記イ（エ））

（３）甲３（スマホで撮影→AIで検索→BMIへ！梓設計の「Pic Archi」を試してみた）

ア 甲３の摘記

本願の出願前に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、甲３（下記（ア）に記載された日付から、２０２０年６月３日に公開されたものと推認される。）には、次の記載がある。

（ア）「

［図：0001435185000007.jpg］

」

（イ）「

［図：0001435185000008.jpg］

」

（ウ）「

［図：0001435185000009.jpg］

」

（エ）「

［図：0001435185000010.jpg］

［図：0001435185000011.jpg］

［図：0001435185000012.jpg］

」

（オ）「

［図：0001435185000013.jpg］

」

ウ 甲３発明

上記イから、甲３には、次の発明（以下「甲３発明」という。）が記載されていると認められる。

＜甲３発明＞

建材などの製品の型番やバリエーション、価格を表示する情報出力システムであって、（上記イ（ア））

撮影装置で撮影した画像を取得する画像取得部と、（上記イ（イ））

前記画像取得部にて取得した画像を入力として、画像認識の学習済みアルゴリズムを搭載したシステムを使って、建材などの製品の型番やバリエーション、価格を表示する出力部とを備え、（上記イ（ウ））

製品の型番やバリエーション、価格が表示されるとともに、製品の紹介サイトに飛んでさらに細かい情報を得ることができる、情報出力システム（上記イ（エ））

（４）甲４（国際公開第２０１１／０７８１７４号）

ア 甲４の摘記

本願の出願前に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、甲４（２０１１年６月３０日国際公開。）には、次の記載がある。

「[0010] 本発明に係る態様における検索支援システムによれば、商品画像データが蓄積されているデータベースと、入力画像データに対して、当該入力画像データの画像についての特徴を示す画像特徴情報と同一又は類似した画像特徴情報の商品画像データを前記データベースから取得する検索部と、日時に関する日時情報、場所に関する場所情報、状況に関する状況情報のうち少なくとも１つを含む検索条件を設定する条件設定部と、を有し、前記検索部は、前記条件設定部によって設定された前記検索条件をもとに、前記商品画像データの検索を行い、前記検索部によって取得された商品画像データと共に、当該商品画像データに対応する商品と異なる他の商品に関する情報を出力することができる。」

「[0021] ＜第１の実施形態＞

以下、本発明の一実施形態による検索支援システムを、図面を参照して説明する。図１は本実施形態による検索支援システムの構成例を示すブロック図である。

この図において、検索支援システムは、検索サーバ１と、インターネットなどからなる情報通信網Ｉを介して上記検索サーバ１に接続されるユーザ端末２とを有している。

ここで、ユーザ端末２は、ユーザの有する端末であり、それぞれユーザ固有のユーザ識別情報により識別される。

以下、本実施形態においては、ユーザが検索したい対象物として、ファッション商品、服、靴、ネックレス、帽子などの商品の検索及び購買を例にとり説明する。なお、本実施形態では、ファッション商品、服、靴、ネックレス、帽子などの商品に限られず、電化製品、家具、絵画など、インターネット又はネットワークを介して検索できる対象物に適用することも可能である。また、本実施形態における対象物とは、一例として、商品、物品、電化製品、家具、絵画、店舗や会社を含む建物、植物、動物、不動産（マンションの外観、内装、間取り、などを含む）、風景、などが挙げられる。」

「[0030] 次に、図１及び図４を用いて、本実施形態における検索支援システムの動作を説明する。図４は、本実施形態における検索支援システムの動作例を説明するフローチャートである。以下の説明において、種類判定部１２を設けた場合について説明する。種類判定部１２を設けない場合、種類判定部１２の処理がフローチャートから省かれることになる。

ユーザがユーザ端末２に接続されているカラースキャナなどにより雑誌などから気に入った服を着ているモデルの画像を読み取り、あるいはデジタルカメラにより撮影する、あるいはインターネットから画像をダウンロードする（ステップＳ１）。

そして、ユーザは、読み取った画像、撮影した画像、或いはダウンロードした画像を、入力画像データとしてユーザ端末２に入力し、この入力画像データに複数の種類の商品の有無により（ステップＳ２）、検索したい商品の画像の領域を選択するか否かを判定する。なお、上記の入力画像データは、予めユーザ端末２に記憶されていてもよいし、外部の端末に記憶されていてもよい。」

「[0032] ユーザ端末２は、ユーザが入力した入力画像データ（画像選択を行ったデータを含む）と、用途情報とを、自身のユーザ識別情報とともに、検索依頼信号として情報通信網Ｉを介して検索サーバ１へ送信する（ステップＳ４）。

（中略）

[0038] 次に、検索部１３は、検索された商品の商品識別情報を抽出ファイルから読み出し、この商品識別情報に対応する商品の商品情報（商品名、商品の価格、商品画像データ販売店舗、ＵＲＬ、店舗の電話番号及び住所のうち少なくとも一つを含む情報）を商品テーブルから読み出し、送受信部１７を介してユーザのユーザ端末２へ送信する（ステップＳ１０）。ここで、一例として、送受信部１７は、検索依頼信号がユーザ端末２から送信される時に付加されるユーザ端末２のネットワーク上のアドレスを読み出し、このアドレスに対して上記商品情報を送信する。

そして、ユーザ端末２は商品販売検索サーバ１から送信された、検索結果の商品名、画像データ、店舗及び価格の情報を表示画面に表示する。

なお、上述のステップＳ５においては、検索サーバ１は、データベース１６におけるユーザ登録テーブルにおいて、検索依頼信号に含まれるユーザ識別情報が上記ユーザ登録テーブルに登録されていることが検出された場合のみ、検索依頼信号に含まれる入力画像データをもとにデータベース１６から検索対象の商品画像データを抽出するようにしてもよい。また、検索サーバ１は、検索依頼信号に含まれるユーザ識別情報が上記ユーザ登録テーブルに登録されていないことを検出した場合、例えば、ユーザ識別情報に基づくユーザ登録が必要である旨をユーザ端末２に対して送信するようにすればよい。」

ウ 甲４発明

上記イから、甲４には、次の発明（以下「甲４発明」という。）が記載されていると認められる。

不動産（マンションの外観、内装、間取り、などを含む）等を検索の対象物とする検索支援システムであって、（上記イ（ア））

検索支援システムは、検索サーバ１と、ユーザ端末２とを有しており、（上記イ（イ））

ユーザは、デジタルカメラにより撮影した入力画像データをユーザ端末２に入力し、（上記イ（ウ））

ユーザ端末２は、ユーザが入力した入力画像データを商品販売検索サーバ１へ送信し、商品販売検索サーバ１は、検索された商品の商品情報（商品名、商品の価格、商品画像データ販売店舗、ＵＲＬ、店舗の電話番号及び住所のうち少なくとも一つを含む情報）を商品テーブルから読み出し、ユーザ端末２へ送信し、ユーザ端末２は、商品販売検索サーバ１から送信された商品情報を表示画面に表示する、（上記イ（エ））

検索支援システム

（５）甲５（特開２０１７－１０７４４３号公報）

ア 甲５の摘記

本願の出願前に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、甲５（平成２９年６月１５日出願公開。）には、次の記載がある。

「【００３０】

図３（ｂ）に示すように、建築要素情報記憶部２５には、工事現場における各工程において用いられる建築要素に関する建築要素管理データ２５０が記録される。この建築要素管理データ２５０は、建築工事における各工程で用いられる建築要素が決まった場合に記録される。建築要素管理データ２５０は、工程、建築要素に関するデータを含んで構成される。」

「【００３８】

（教師データ作成処理）

まず、図４、図６を用いて、教師データ作成処理を説明する。

ここでは、管理サーバ２０の制御部２１は、学習用画像の特定処理を実行する（ステップＳ１-１）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、管理者端末３０に対して、学習用画像の入力要求を出力する。この場合、管理者端末３０を用いて、教師データの作成に用いる学習用画像を入力する。本実施形態では、学習用画像として、建築要素（被写体）を含む工事現場を撮影した複数の撮影画像（例えば、数万枚の画像）を用いる場合を想定する。各学習用画像には、被写体を特定する建築要素に関する情報が関連付けられている。この場合、学習処理部２１２は、管理者端末３０から取得した学習用画像をメモリに仮記憶する。

ここでは、図６（ａ）に示すように、学習用画像（１）～（ｎ）を用いる場合を想定する。」

「【００４２】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、特徴量のクラスタリング処理を実行する（ステップＳ１-３）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、公知のＫ-ｍｅａｎｓ法を用いて、算出したすべての特徴量を用いてクラスタリングを行なう。Ｋ-ｍｅａｎｓ法では、クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数ｋ個に分類するための非階層型クラスタリングのアルゴリズムである。本実施形態では、撮影画像数、複数画素毎の特徴量数に応じた特徴点を用いて、複数のクラスタを生成する。

【００４３】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、辞書の作成処理を実行する（ステップＳ１-４）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、生成した各クラスタの中心（代表的特徴量）を特定する。そして、学習処理部２１２は、特定したすべての代表的特徴量を記録したコードブック２２０を辞書記憶部２２に記録する。

続きを表示（全16行）

図６（ｃ）では、クラスタＡ～Ｄを生成した場合を想定する。

【００４４】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、学習用画像毎に以下の処理を繰り返す。

ここでは、管理サーバ２０の制御部２１は、ヒストグラムの作成処理を実行する（ステップＳ１-５）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、辞書記憶部２２に記録されたコードブック２２０に含まれる特徴量と、学習用画像に含まれる特徴量とを比較する。そして、学習処理部２１２は、各クラスタの含有量を示したヒストグラムを生成する。

図６（ｄ）では、学習用画像（１）～（ｎ）において、各クラスタＡ～Ｄの成分を表わすヒストグラムが生成されている。

【００４５】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、ラベリング処理を実行する（ステップＳ１-６）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、各学習用画像のヒストグラムに対して、学習用画像に関連付けられた建築要素をラベルとして付与して仮記録する。

【００４６】

ここでは、図６（ｅ）に示すように、学習用画像（１）～（ｎ）において、共通する建築要素（ラベルα～γ）がグループ分けされる。そして、学習用画像（１）～（ｎ）のヒストグラムからなる各グループに属する教師データが生成される。

以上の処理を、すべての学習用画像についての処理を終了するまで繰り返す。

【００４７】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、教師データの出力処理を実行する（ステップＳ１-７）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、ラベルリングされたヒストグラムを、教師データとして、教師情報記憶部２３に記録する。」

「【００５２】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、分割領域の建築要素の特定処理を実行する（ステップＳ２-５）。具体的には、制御部２１の識別部２１４は、教師情報記憶部２３に記録された教師データ２３０を用いて、生成したヒストグラムが属するグループを特定する。例えば、サポートベクターマシン（support vector machine,ＳＶＭ）を用いてグループを特定する。そして、識別部２１４は、特定したグループの建築要素（ラベル）を特定する。

以上の処理を、すべての分割領域について終了するまで繰り返す。」

「【００７３】

上記実施形態では、特徴量を用いて、工事現場における工程を判定した。工程の判定方法は、これに限定されるものではない。例えば、ディープラーニング（深層学習）を利用して、工程を特定するようにしてもよい。ここでは、多数の画像からなる教師データを用いて学習処理を実行し、学習処理によって生成されたモデルを用いて、工程を特定する。

【００７４】

（学習処理）

続きを表示（全15行）

まず、図８（ａ）を用いて、学習処理を説明する。

ここでは、管理サーバ２０の制御部２１は、教師データの特定処理を実行する（ステップＳ３-１）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、管理者端末３０に対して、学習用画像の入力要求を出力する。この場合、管理者端末３０を用いて、教師データ（学習用画像、検証用画像）を入力する。本実施形態では、学習用画像として、建築要素（被写体）を撮影した複数の撮影画像（例えば、数万枚の画像）を用いる場合を想定する。各学習用画像、検証用画像には、被写体を特定する建築要素に関する情報が関連付けられている。この場合、学習処理部２１２は、管理者端末３０から取得した学習用画像、検証用画像をメモリに仮記憶する。

【００７５】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、ディープラーニング処理を実行する（ステップＳ３-２）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、入力層、中間層（隠れ層）、出力層に含まれる複数のノードを結合する。なお、中間層は、必要に応じて複数階層を設けることが可能である。本実施形態では、入力層には、各学習用画像に含まれる画素を用いる。また、出力層の各ノードには、建築要素を用いる。そして、入力層のノードから出力層のノードを結びつける中間層のノード、結合からなるモデル（建築要素判定モデル）を生成する。

【００７６】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、検証処理を実行する（ステップＳ３-３）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、ディープラーニング処理により生成した建築要素判定モデルに、検証用画像を適用して、建築要素を算出する。次に、学習処理部２１２は、算出した建築要素が、検証用画像に関連付けられていた建築要素と一致するかどうかを判定する。そして、学習処理部２１２は、すべての検証用画像において、建築要素が一致しなかった割合（エラーレート）を算出する。

【００７７】

次に、管理サーバ２０の制御部２１は、学習は完了かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３-４）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、算出したエラーレートと、予め定められた収束条件とを比較する。そして、エラーレートが収束条件を満たした場合には、学習は完了したと判定する。

【００７８】

学習は完了でないと判定した場合（ステップＳ３-４において「ＮＯ」の場合）、管理サーバ２０の制御部２１は、ディープラーニング処理（ステップＳ３-２）を再実行する。

一方、学習は完了と判定した場合（ステップＳ３-４において「ＹＥＳ」の場合）、管理サーバ２０の制御部２１は、モデルの出力処理を実行する（ステップＳ３-５）。具体的には、制御部２１の学習処理部２１２は、ディープラーニング処理により生成した建築要素判定モデルを、学習済みモデルとして工程判定部２１３に供給する。工程判定部２１３は、この学習済みモデルを記憶する。」

イ 甲５の記載事項

上記アの記載を参照すると、甲５には、建築要素を撮影した撮影画像を学習用画像とし、学習用画像に建築要素に関する情報を関連付けた教師データを使用して、建築要素判定モデルを生成する技術について記載されているといえる。

（６）甲６（特開２０２１－１４０４４５号公報）

ア 甲６の摘記

本願の出願前に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、甲６（令和３年９月１６日出願公開。）には、次の記載がある。

「【００８０】

推論モデル構築部１５３は、仮想画像セット生成部１５２により生成された仮想画像セットを少なくとも含む訓練データ１４３を用いた機械学習を所定のニューラルネットワークに適用して、建築物の計測データから建築部材のデータを特定するための推論モデルを構築するように構成されている。制御部１１は、推論モデル構築部１５３により構築された推論モデルを記憶部１４に保存する（推論モデル１４４）。推論モデル構築部１５３は、例えば、プロセッサ及び記憶装置を含むハードウェアと、推論モデル構築ソフトウェアとの協働によって実現される。」

「【００９１】

訓練データ１４３は、前述したように仮想画像セットを少なくとも含んでいる。訓練データ１４３は、仮想画像以外のデータを更に含んでいてもよい。例えば、訓練データ１４３は、任意の物の撮影画像、人の撮影画像などを含んでいてもよい。物の撮影画像の例として、建築部材の画像、梯子や脚立などの道具の画像がある。また、人の画像の例として、建築現場における作業者の画像がある。また、訓練データ１４３は、実体建築物の他の計測データ（スキャンデータ、点群データなど）を含んでいてもよい。また、データ拡張、データオーギュメンテーションなどの技術を用いて、訓練データの個数を増加させてもよい。」

「【００９５】

推論モデルを構築するための訓練手法は任意であってよいが、例えば、教師あり学習、教師なし学習、及び強化学習のいずれか、又は、いずれか２以上の組み合わせであってよい。典型的には、入力画像に最終出力のラベルが付された訓練データを用いて教師あり学習が実施される。また、ニューラルネットワーク１５３Ｂの特定のユニットに処理が集中しないようにするために、学習処理部１５３Ａは、幾つかのユニットをランダムに選んで無効化し、残りのユニットを用いて学習を行ってもよい（ドロップアウト）。」

イ 甲６の記載事項

上記アの記載を参照すると、甲６には、建築部材の画像を含む入力画像に最終出力のラベルが付された訓練データを用いて、教師あり学習を実施して推論モデルを構築する技術について記載されているといえる。

４ 判断

上記１に挙げた理由（甲１に基づく新規性及び進歩性の欠如）について、以下検討する。

（１）本件特許発明１について

ア 対比

本件特許発明１と甲１発明とを対比する。

（ア）「建築材料を特定する情報を出力する情報出力システム」について

甲１発明の「建築物を構成する資材に関する情報」は、撮影画像に写された資材に類似する既製品の情報（メーカー名、型名、単価など）であり、これらの情報は、本件特許発明１の「建築材料を特定する情報」に相当する。また、甲１発明の「情報を表示する」ことは、本件特許発明１の「情報を出力する」ことに相当する。

してみると、甲１発明の「建築物を構成する資材に関する情報を表示するシステム」は、「建築材料を特定する情報を出力する情報出力システム」と称し得るものである。

（イ）「メッセージ表示部」について

甲１発明は「メッセージ表示部」を備えるか否か不明な点において、本件特許発明１と相違する。

（ウ）「画像取得部」について

甲１発明の「カメラ１４０」は、本件特許発明１の「撮影装置」に相当する。

そして、甲１発明の「画像取得部１７１」は、カメラ１４０により撮影された画像を取得する処理を行うものであるから、本件特許発明１の「撮影装置で撮影した画像を取得する画像取得部」に相当する。

（エ）「出力部」について

甲１発明の「撮影画像」は、本件特許発明１の「画像取得部にて取得した画像」に相当し、甲１発明の「様々な既製品の画像を深層学習などの手法により機械学習させることで構成された識別器」は、本件特許発明１の「機械学習により生成された学習済みモデル」に相当し、上記「特定した既製品の情報（メーカー名、型名、単価など）」は、本件特許発明１の「画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報」に相当する。

また、上記「画像取得部にて取得した画像」は、画像検索処理を行うために用いるのであるから、本件特許発明１の「入力として」用いられるものであり、上記「画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報」は、画面に表示されるものであるから、本件特許発明１の「出力する」ものである。

そして、甲１発明の「既製品情報提供サーバ２０」は、「情報表示装置１０から情報提供要求を受信すると、情報提供要求に含まれる撮影画像に対する識別器の出力に基づいて画像検索処理を行い、撮影画像に写された資材に類似する１以上の既製品を特定し、特定した既製品の情報（メーカー名、型名、単価など）を情報表示装置１０に送信する」ものであり、甲１発明の「情報取得部１７２」は、当該「既製品情報提供サーバ２０」の「識別器」を利用する処理、つまり、機械学習により生成された学習済みモデルを用いた処理、を行うものといえるから、当該当該「情報取得部１７２」及び当該「情報取得部１７２」が取得した情報を使用する「表示処理部１７３」は、両者が相俟って、「機械学習により生成された学習済みモデルを用い」て画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力するものといえる。

そうすると、甲１発明の「情報取得部１７２」及び「表示処理部１７３」は、本件特許発明１の「前記画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部」に相当する。

（オ）「前記建築材料を特定する情報は・・・１つを含む、」について

甲１発明の「既製品の情報（メーカー名、型番、単価など）」は、本件特許発明１の「建築材料の製品を特定する情報」に相当する。

以上のことから、甲１発明と本件特許発明１は「前記建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報を含む」点で一致する。

一方、本件特許発明１においては、「建築材料を特定する情報」として、選択的記載ではあるものの「建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）」が「建築材料の製品を特定する情報」以外のものとして記載されており、甲１発明においては係る事項について記載されていない点で文言上相違する。

イ 一致点及び相違点

上記アによれば、本件特許発明１と甲１発明との一致点及び相違点は、次のとおりである。

＜一致点＞

「建築材料を特定する情報を出力する情報出力システムであって、

撮影装置で撮影した画像を取得する画像取得部と、

前記画像取得部にて取得した画像を入力として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記画像取得部にて取得した画像に関連する建築材料を特定する情報を出力する出力部とを備え、

前記建築材料を特定する情報は、建築材料の製品を特定する情報を含む、情報出力システム。」

＜相違点１＞

本件特許発明１は「前記建築材料から所定の距離だけ離れた位置で撮影することを指示するメッセージを含む操作画面を、撮影装置に表示するメッセージ表示部」を含むのに対し、甲１発明はそのような機能を含むか明らかでない点。

＜相違点２＞

本件特許発明１においては、「建築材料を特定する情報」として、選択的記載ではあるものの「建築材料の購入方法、および建築材料を販売するウェブサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）」が「建築材料の製品を特定する情報」以外のものとして記載されており、引用発明においては係る事項について記載されていない点。

ウ 相違点に関する判断

上記相違点１について検討する。

甲２～甲６には、上記３（２）～（６）のとおりの事項が記載されているものの、少なくとも「前記建築材料から所定の距離だけ離れた位置で撮影することを指示するメッセージを含む操作画面を、撮影装置に表示するメッセージ表示部」については、甲２～甲６のいずれにも記載も示唆もされていない。また、甲１発明並びに甲２～甲６に記載の技術的事項に基づき、当該相違点１の構成とすることが、当業者にとって容易に想到し得たことであるともいえない。

また、上記相違点１の構成とすることで、建築材料までの距離に起因する建築材料の見え方の変化（つまり、撮影される画像の変化）を小さくすることができ、その結果、出力部にて出力する情報の精度を向上することができ、利便性を向上することができるという格別顕著な作用効果を奏するものである。

エ 小括

以上のとおりであるから、本件特許発明１は、甲１発明と同一ではなく、甲１発明及び甲２～甲６に記載の技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものともいえない。

（２）本件特許発明２について

本件特許発明２は、本件特許発明１の構成を全て含むから、上記（１）イに示した相違点に係る構成を有する。

したがって、上記（１）に示したのと同様の理由により、本件特許発明２についても、甲１発明と同一ではなく、甲１発明及び甲２～甲６に記載の技術的事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものともいえない。

（３）特許異議申立人の主張について

特許異議申立人は、令和７年１２月２２日提出の意見書において、本件特許の請求項６～８に係る発明について縷々主張する。

しかしながら、請求項６～８は、特許異議の申立てがされていない請求項であるから、当審において審理することができない（特許法第１２０条の２第２項）。したがって、当該主張自体失当である。

５ 甲１に基づく新規性及び進歩性の欠如についての小括

以上のとおり、本件特許発明１は、甲１に記載された発明ではないから、本件特許発明１についての特許は、特許法第２９条第１項の規定に違反してされたものではない。また、本件特許発明１～２は、甲１に記載された発明及び甲２～６に記載の技術的事項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ないから、本件特許発明１～２についての特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものとはいえない。

したがって、甲１に基づく申立理由は、いずれも成り立たない。

第５ 取消理由通知書において採用しなかった特許異議申立理由について

特許異議申立人は、特許異議申立書（１１頁）において、本件特許発明１は、甲１、甲２、甲３及び甲４に基づき進歩性が無い旨、主張する。

当該主張が、いずれの証拠の発明を主引用発明とし、いかなる組み合わせにより進歩性が無いと主張するものなのか不明であるが、少なくとも、甲１～甲４には、前記第４の４（１）イに記載した相違点１の構成について記載も示唆もされていないから、いずれを組み合わせたとしても、当該相違点１の構成とすることが当業者にとって容易に想到し得たことであるとはいえない。

したがって、甲１～甲４に基づく理由も成り立たない。

第６ むすび

以上のとおりであるから、請求項１～２に係る本件特許は、特許異議の申立ての理由及び特許異議申立人の提出した証拠によっては取り消すことはできず、他に請求項１～２に係る本件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。