【請求項13】
「A」ウェブサーバが提供するクラウドコンピューティングによる会計処理を行うための会計処理方法であって，
「B」前記ウェブサーバが，ウェブ明細データを取引ごとに識別するステップと，
「C」前記ウェブサーバが，各取引を，前記各取引の取引内容の記載に基づいて，前記取引内容の記載に含まれうるキーワードと勘定科目との対応づけを保持する対応テーブルを参照して，特定の勘定科目に自動的に仕訳するステップと，
「D」前記ウェブサーバが，日付，取引内容，金額及び勘定科目を少なくとも含む仕訳データを作成するステップとを含み，作成された前記仕訳データは，ユーザーが前記ウェブサーバにアクセスするコンピュータに送信され，前記コンピュータのウェブブラウザに，仕訳処理画面として表示され，前記仕訳処理画面は，勘定科目を変更するためのメニューを有し，
「E」前記対応テーブルを参照した自動仕訳は，前記各取引の取引内容の記載に対して，複数のキーワードが含まれる場合にキーワードの優先ルールを適用し，優先順位の最も高いキーワードにより，前記対応テーブルの参照を行う
「F」ことを特徴とする会計処理方法。

被告方法は，摘要の記載に基づいて，記載に含まれうるキーワードと勘定科目とを対応づけておき，これを参照するが（構成ｃ），当該対応づけは，教師あり学習の成果として生成された対応づけを表すデータとして記憶されている（構成ｇ）から，被告方法においては，摘要の記載に含まれうるキーワードと勘定科目との対応づけを表すデータを参照して，勘定科目の自動付与がされている。このことは，被告が提供するサービスについて原告が行った動作確認の結果（甲6，8，9）から明らかである。

…被告製品の本件機能は，いわゆる機械学習を利用して，入力された取引内容に対応する勘定科目をコンピュータが「推測」するものである。機械学習とは，「コンピュータにヒトのような学習能力を獲得させるための技術の総称」といわれており，コンピュータが，データ識別等の判断に必要なアルゴリズムを，事前に取り込まれる学習データから自律的に生成し，新たなデータについてこれを適用して予測を行う技術のことをいう。
被告は，これまでのサービスの提供を通じて自らが保有する莫大な数の実際の仕訳情報の中から抽出した膨大なデータを，学習データとして利用することで（すなわち，既に正解が判明している大量の取引データをコンピュータに入力して学習させることで），新たな取引についても，より高い確率で適切な勘定科目に仕訳することができるようなアルゴリズムをコンピュータに自律的に生成させ，これを本件機能に用いているのである。このアルゴリズムは，極めて複雑な多数の数式の組み合わせから構成されるものであって，キーワードと勘定科目の「対応テーブル」を参照するなどというものではないし，そもそもキーワードと勘定科目が対応づけられたテーブルなど保持していない。

…複合語を入力した場合に出力される勘定科目の推定結果が，上記組み合わせ前の語を入力した場合に出力される勘定科目の各推定結果のいずれとも合致しない例（本取引⑥⑦⑭ ）が存在することが認められる。例えば，本取引⑦において，「商品店舗チケット」の入力に対し勘定科目の推定結果として「仕入高」が出力されているが，「商品店舗チケット」を構成する「商品」，「店舗」及び「チケット」の各単語を入力した場合の出力である「備品・消耗品費」，「福利厚生費」及び「短期借入金」（本取引①ないし③）のいずれとも合致しない。

また，…摘要の入力が同一であっても，出金額やサービスカテゴリーを変更すると，異なる勘定科目の推定結果が出力される例（本取引⑮ないし⑱）が存在することが認められる。

さらに，…「鴻働葡賃」というような通常の日本語には存在しない語を入力した場合であっても，何らかの勘定科目の推定結果が出力されていること（本取引⑲ないし㉒）が認められる。

以上のような被告による被告方法の実施結果によれば，原告による被告方法の実施結果を十分考慮しても，被告方法が上記アのとおりの本件発明13における「取引内容の記載に複数のキーワードが含まれる場合には，キーワードの優先ルールを適用して，優先順位の最も高いキーワード1つを選び出し，それにより取引内容の記載に含まれうるキーワードについて対応する勘定科目を対応づけた対応テーブル（対応表のデータ）を参照することにより，特定の勘定科目を選択する」という構成を採用しているとは認めるに足りず，かえって，被告が主張するように，いわゆる機械学習を利用して生成されたアルゴリズムを適用して，入力された取引内容に対応する勘定科目を推測していることが窺われる。
なぜならば，被告方法において，仮に，取引内容の記載に含まれうるキーワードについて対応する勘定科目を対応づけた対応テーブル（対応表のデータ）を参照しているのであれば，複合語を入力した場合に出力される勘定科目の推定結果が組み合わせ前の語による推定結果のいずれとも合致しないことや，摘要の入力が同一なのに出金額やサービスカテゴリーを変更すると異なる勘定科目の推定結果が出力されることが生じるとは考えにくいし，通常の日本語には存在しない語をキーワードとする対応テーブル（対応表のデータ）が予め作成されているとは考えにくいからそのような語に対して何らかの勘定科目の推定結果が出力されることも不合理だからである。

本件においては，原告から「被告が本件機能につき行った特許出願にかかる提出書類一式」を対象文書とする平成29年4月14日付け文書提出命令の申立てがあったため，当裁判所は，被告に対し上記対象文書の提示を命じた上で，特許法105条1項但書所定の「正当な理由」の有無についてインカメラ手続を行ったところ，上記対象文書には，被告製品及び被告方法が構成要件1C，1E，13C，13E，14C又は14Eに相当又は関連する構成を備えていることを窺わせる記載はなかったため，秘密としての保護の程度が証拠としての有用性を上回るから上記「正当な理由」が認められるとして，上記文書提出命令の申立てを却下したものである。