［AI関連発明］作物生育ステージ判定システム（特許6638121）

（登録例２１）

 【請求項１】
  作物生育ステージ判定システムのサーバ装置であって、
  作物の形状を抽出可能に撮影した画像情報を複数入力する第１の画像入力部と、
  上記第１の画像入力部で入力した複数の画像情報それぞれについて当該作物の生理的な発育程度を表す生育ステージの情報を入力するステージ情報入力部と、
  上記第１の画像入力部で入力した複数の画像情報と上記ステージ情報入力部で入力した生育ステージを示す情報とに基づいて、作物の画像と生育ステージとの対応付けの深層学習を行なって学習済モデルを構築する学習部と、
  生育ステージの不明な作物の形状を抽出可能に撮影した画像情報を入力する第２の画像入力部と、
  上記第２の画像入力部で入力した画像情報に対し、上記学習部で構築した学習済モデルに基づいて生育ステージを判定するステージ判定部と、
  上記ステージ判定部で判定した生育ステージの情報を出力する出力部と、
を備える作物生育ステージ判定システムのサーバ装置。

　国際調査報告で新規性、進歩性なしと判断されたのに対応した自発補正を行い、拒絶理由を受けることなく特許になった。上申書における出願人の主張は以下のとおりである。

　引例１は、農作物中の収穫部分自体の色及びサイズから収穫時期を判定するものであるが、判断となる基準が異なる。引例２は、NDVI（色情報）を用いて成育ステージの分類を行っているが、これは葉色の変化を捉えているので太陽光の影響や葉の表裏で反射強度が異なることが誤判定の原因となり、不適切な方法である。本願は色の情報を排除して（（注）クレーム上、排除されていないのでは？？）、作物の個体の形状から成育ステージを判断するようにしたものであり、何を対象として学習し分類するかが異なっている。

　

　おそらく引例との差異はあるのだろうと思われる。ただし、作物の個体の形状から成育ステージを判定することは、農家の人が通常行っていることであろう。にもかかわらず、そうした証拠がなければ特許になるという例である。

　作物の形状から成育ステージを判断したことが新しい？ため特許になったと分類されようか。