【事件の表示】
　特許第６５５４１９８号発明「ごみ質の推定システムおよびそのごみ質の推定システムを用いたクレーン運転制御システム」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６５５４１９８号の特許請求の範囲を訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１−３〕について訂正することを認める。
　特許第６５５４１９８号の請求項１ないし３に係る特許を維持する。
【理　由】
第１　手続の経緯
　特許第６５５４１９８号（以下、「本件特許」という。）の請求項１ないし３に係る特許は、平成３０年　３月１６日に特許出願され、令和元年　７月１２日にその特許権の設定登録（特許掲載公報の発行日：令和元年　７月３１日）がされ、これに対して令和２年　１月３１日に特許異議申立人　新井誠一（以下、「申立人」という。）により、本件特許の請求項１ないし３に係る特許について特許異議の申立てがされたものである。
そして、その後の手続は以下のとおりである。
　　・令和２年　６月１１日付け取消理由通知（発送日：令和２年　６月１
　　　６日）
　　・令和２年　８月　６日に特許権者による意見書及び訂正請求書の提出
　　・令和２年　９月２４日に申立人による意見書の提出
　　・令和２年１２月１０日付け訂正拒絶理由通知（発送日：令和２年１２
　　　月１６日）
　　・令和２年１２月２５日に特許権者による意見書及び令和２年　８月　
　　　６日付け訂正請求書（以下、単に「訂正請求書」という。）に添付さ
　　　れた訂正特許請求の範囲についての手続補正書の提出
第２　訂正の請求について
１　令和２年１２月２５日付け手続補正書による補正について
（１）補正の適否の判断
　訂正事項１の補正は、請求項１に追加する「ごみ質教師データ」の記載について、
「ごみの組成の濃度またはごみの量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）」とあったのを、
「ごみの組成の濃度または量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）」と補正するものである。
　そこで、訂正事項１の補正が訂正請求書の要旨を変更するものであるか検討すると、訂正請求書の「訂正事項の「前記ごみ質教師データが、ごみの組成の濃度またはごみの量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）」は、明細書の段落の０００９の『「ごみ質教師データ」は、例えば、ごみの組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度あるいは量』に基づいている。」（４頁１２行ないし１５行）との記載によれば、訂正事項１は、本件特許の願書に添付した明細書の段落【０００９】における「『ごみ質教師データ』は、例えば、ごみの組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度あるいは量」との記載と同一の内容を追加する意図があったことは明らかである。
　そうすると、訂正事項１の補正は、訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲の請求項１において、「ごみ質教師データ」の記載について、「ごみの組成の濃度またはごみの量」との誤記を本来記載すべき「ごみの組成の濃度または量」とするものであり、軽微な瑕疵の補正と認められるから、訂正請求書の要旨を変更するものではない。
（２）小括
　したがって、令和２年１２月２５日付け手続補正書による補正は、訂正請求書の要旨を変更するものではなく、これを認める。
２　訂正の請求の趣旨
　令和２年１２月２５日付け手続補正書により補正された訂正請求書による訂正の請求（以下、「本件訂正請求」という。）の趣旨は、本件特許の特許請求の範囲を、訂正請求書に添付した訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項１ないし３について訂正すること（以下、「本件訂正」という。）を求めるものである。
３　本件訂正の内容
（１）訂正事項１
　特許請求の範囲の請求項１に記載の「ごみ質の推定システム」において、
「ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有し、」とあるのを、
「ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有し、
　
前記入力データが、
　　
評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を少なくとも含み（ただし、入力データから水分指標および波長に対する輝度値ヒストグラムを除く。）、
　
および/または、
　
前記ごみ質教師データが、
　　
ごみの組成の濃度または量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）、
に訂正する（下線部は、訂正箇所を示す。）。
４　訂正の目的の適否、新規事項の有無、及び特許請求の範囲の拡張・変更の存否
（１）訂正の目的について
　訂正事項１は、請求項１の「ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データ」について「評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を少なくとも含み（ただし、入力データから水分指標および波長に対する輝度値ヒストグラムを除く。）」という特定事項を追加するもの、および／または、請求項１の「ごみ質教師データ」について「ごみの組成の濃度またはごみの量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）」という特定事項を追加するものであるから、特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
　したがって、訂正事項１は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に掲げる「特許請求の範囲の減縮」を目的とするものである。
（２）願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面（以下、「特許明細書等」という。）に記載した事項の範囲内の訂正であること
　特許明細書等の明細書の段落【０００９】には、
「上記『ごみ質教師データ』は、例えば、ごみの組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度あるいは量、発熱量などである。」
と記載されており、また、段落【００１１】には、
「前記撮像部がスペクトルカメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは吸光度の面積率算出システム）は、 
　スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに吸光度を基準としてスペクトル二値化画像を生成するスペクトル二値化画像生成部と、
　　各評価エリアのそれぞれの波長ごとに対して閾値以上（または以下）の面積を計算し、評価エリアに対する面積率を算出する面積率算出部と、を有してもよい。この場合、入力データは、面積率である。
　前記撮像部がスペクトルカメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは吸光度平均値算出システム）は、
　スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに各評価エリア内の吸光度の平均値を算出する吸光度平均値算出部を有してもよい。この場合、入力データは「吸光度平均値」である。
　前記撮像部が可視カメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは混合度評価システム）は、
　画像データを所定の処理をして各評価エリアのごみの混合度を評価する混合度評価部を有してもよい。この場合、入力データは、混合度である。
　入力データは、面積率、吸光度平均値、混合度の内１種または２種以上であってもよい。」
と記載されており、訂正事項１の訂正後の内容が記載されている。
　したがって、訂正事項１は、特許明細書等に記載した事項の範囲内においてされたものであり、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ものである。
（３）実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正ではないこと
　訂正事項１は、訂正前の請求項１における「ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データ」および／または「ごみ質教師データ」を限定するものであるから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものには該当しない。
　したがって、訂正事項１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ものである。
５　一群の請求項について
　本件訂正請求は、請求項１−３という一群の請求項について請求されたものであるから、特許法第１２０条の５第４項の規定に適合するものである。
６　まとめ
　以上のとおり、訂正事項１は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に掲げる事項を目的とするものであり、かつ、同条第９項で準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合し、また、本件訂正請求は、特許法第１２０条の５第４項の規定に適合するから、結論のとおり訂正後の請求項〔１−３〕について訂正することを認める。
第３　特許異議の申立てについて
１　訂正後の本件特許発明
　本件特許の請求項１ないし３に係る発明（以下、順に「本件特許発明１」ないし「本件特許発明３」という。）は、それぞれ本件訂正後の特許請求の範囲の請求項１ないし３に記載された以下の事項により特定されるとおりのものである。
「【請求項１】
　ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有し、
　前記入力データが、
　　評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を少なくとも含み（ただし、入力データから水分指標および波長に対する輝度値ヒストグラムを除く。）、
　および/または、
　前記ごみ質教師データが、
　　ごみの組成の濃度または量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）、
　前記投入ごみ質推定モデル生成部は、
　　燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め設定されている時間遅れ量に基づいて、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成する、または、
　　投入口へ投入したごみの量と、燃焼炉に供給したごみの量から、特定の投入されたごみが燃焼炉に供給されたタイミングを算出することで、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成する、ごみ質の推定システム。
【請求項２】
　ごみピット表面が撮像された画像データから投入ごみの入力データを作成する入力データ作成部を有する、請求項１に記載のごみ質の推定システム。
【請求項３】
　請求項１または２に記載のごみ質の推定システムで生成された投入ごみ質推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
　投入されるごみの入力データを前記投入ごみ質推定モデルに入力し、ごみ質を推定するごみ質推定部と、
　前記投入ごみ質推定モデルから出力された推定ごみ質に応じて、クレーンを自動制御する自動運転制御部を有する、クレーン運転制御システム。」
２　取消理由の概要
　令和２年　６月１１日付けで特許権者に通知した取消理由の概要は、以下のとおりである。なお、当該取消理由は、本件特許異議申立において申し立てられたすべての特許異議申立理由を含んでいる。
　取消理由（拡大先願）
　本件特許の請求項１ないし３に係る発明は、その出願の日前の特許出願であって、その出願後に出願公開がされた下記の先の特許出願の願書に最初に添付された明細書又は図面に記載された発明と同一であり、しかも、この出願の発明者がその出願前の特許出願に係る上記の発明をした者と同一ではなく、またこの出願の時において、その出願人が上記特許出願の出願人と同一でもないので、特許法第２９条の２の規定により特許を受けることができないから、その発明に係る特許は取り消すべきものである。
＜甲号証一覧＞
　甲第１号証（以下、「甲１」という。）：特願２０１８−４６８６７号（特開２０１９−１５８２５６号公報）
　甲第２号証（以下、「甲２」という。）：特願２０１７−１５３８６１号（特開２０１９−３２１２３号公報）
３　甲１
（１）甲１の記載
　本件特許出願の出願前に特許出願がされ、その出願後に出願公開がされた甲１には、「ごみ質推定システム及び方法、並びに、ごみ貯蔵設備」に関して次のような記載がある（下線は、理解の一助のために当審が付与したものである。）。 
ア
「【０００１】
　
本発明は、ごみ焼却炉に供給されるごみのごみ質を推定する技術に関する。
イ
「【００２８】
〔第１実施形態〕
　次に、図面を参照して本発明の第１実施形態を説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係るごみ質推定システム７が適用されるごみ焼却プラント１００の一例を示す概略図である。
【００２９】
　図１に示すごみ焼却プラント１００は、ごみを貯蔵するごみ貯蔵設備３と、ごみを焼却する焼却炉１と、焼却炉１の排熱を回収するボイラ２と、ボイラ２で回収された焼却炉１の排熱を利用して発電を行う発電設備８とを備える。ごみ貯蔵設備３及び発電設備８は焼却プラント１００に隣接して設けられてもよい。
【００３０】
〔ごみ貯蔵設備３〕
　ごみ貯蔵設備３には、焼却炉１に隣設されて、焼却炉１で処理されるごみを一時的に貯蔵するピット６０が設けられている。ピット６０の上方には、ピット６０内のごみを焼却炉１へ投入するクレーン６が設けられている。クレーン６は、ピット６０のごみを焼却炉１へ搬送する搬送装置の一例である。クレーン６は、走行レール６１、走行レール６１上を走行するガーダ６２、ガーダ６２を横行するトロリ６３、トロリ６３にワイヤロープを介して昇降可能に支持されたバケット６４、及び、クレーン６の動作を制御するクレーン制御装置６５を備える。バケット６４は、ガーダ６２の走行、トロリ６３の横行、及びワイヤロープの巻き上げ・巻き下げの組み合わせにより、ピット６０上の任意の位置へ移動することができる。但し、クレーン６は、上記構成に限定されない。」
ウ
「【００３９】
〔ごみ質推定システム７〕
　上記のように焼却プラント１００は自動燃焼制御されるが、
安定した燃焼制御を実現するためには、焼却炉１に供給されるごみのごみ質（特に、発熱量）を均質化させることが望ましい。そこで、本実施形態に係る焼却プラント１００のごみ貯蔵設備３は、ごみ質推定システム７を備える。ごみ質推定システム７は、ピット６０に堆積しているごみ（以下、「堆積ごみ」と称する）のごみ質を推定する。
【００４０】
　
図２は、ごみ質推定システム７の構成を示すブロック図である。図２に示すごみ質推定システム７は、水分量評価部７１と、多様性評価部７２と、ごみ質推定部７３とを含む。
【００４１】
〔水分量評価部７１〕 
　
水分量評価部７１は、ごみの水分量を評価する水分指標を求める処理を行う。水分量評価部７１は、撮像装置９１（第１撮像装置）と、水分指標演算装置９２とを含む。
【００４２】
　
撮像装置９１は、ピット６０の堆積ごみの表面を撮像するカメラ９３と、カメラ９３の撮像範囲に光を照射する照明装置９４とを含む。
この撮像装置９１により、水の吸収帯（吸収波長領域）の分光画像（以下、「水分評価画像」と称する）と、水の非吸収帯（非吸収波長領域）の分光画像（以下、「参照画像」と称する）とを得る。
エ
「【００５１】
　
水分指標演算装置９２は、撮像装置９１で生成された水分評価画像と参照画像とを含む画像データを取得し、画像データから水分指標を算出する。水分指標は、ごみ質の評価指標のうちの一種である。
オ
「【００６５】
〔ごみ質推定部７３〕
　図６に示すように、ピット６０内（又は、ピット６０内の所定領域）は、平面視において仮想的に格子状に区画され、ｍ個（ｍは実数）のセルが規定されている。各セルのサイズは、クレーン６のバケット６４が一掴みできる大きさに設定されている。水分指標演算装置９２は、一つのセルを一つの評価範囲とし、各セルについて水分指標を求める。同様に、多様性指標演算装置９７は、各セルについて多様性指標を求める。
【００６６】
　
ごみ質推定部７３は、ごみ質推定装置９０を含む。ごみ質推定装置９０ は、いわゆるコンピュータであって、ＣＰＵ等の演算処理部、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部を有している（いずれも図示せず）。記憶部には、演算処理部が実行するプログラム、各種固定データが記憶されている。演算処理部は、外部装置とのデータ送受信を行う。ごみ質推定装置９０では、記憶部に記憶されたプログラム等のソフトウェアを演算処理部が読み出して実行することにより、各セルのごみ質を推定する処理と、各セルを分類する処理とが行われる。
【００６７】
　
図５は、上のグラフが焼却炉１に間欠的に投入されたごみの水分指標を表し、下のグラフが蒸気流量計３９で計測された主蒸気流量に基づく推定発熱量の時間変化を表し、上下のグラフの横軸（時間）は対応している。
投入されたごみの水分指標の値の平均値を、標準値とする。図５の上下のグラフを比較すると、水分指標の値が標準値より小さいごみが投入されておよそΔＴが経過してから推定発熱量のピークが表れる。また、水分指標の値が標準値より大きいごみが投入されておよそΔＴが経過してから推定発熱量のボトムが表れる。ΔＴは、投入されたごみが燃焼するまでのタイムラグに相当する。
カ
「【００７０】
　例えば、
ごみ質推定装置９０は、相関式を利用して水分指標から推定発熱量を求める。更に、ごみ質推定装置９０は、水分指標及び多様性指標の組み合わせと発熱量との関係に基づいて、この推定発熱量を補正する。ごみ質推定装置９０の記憶部には、水分指標及び多様性指標の組み合わせと発熱量との関係についての大量のデータが記憶されている。
ごみ質推定装置９０には、このデータを利用して演算を行う数学モデルが予め記憶されている。ごみ質推定装置９０は、この数学モデルを用いて、各セルの水分指標及び多様性指標の組み合わせからごみ質を推定し、
【００７１】
　図６に例示するごみ質マップは、ｍ個のセルのごみ質推定結果をマッピングしたものである。このようなごみ質マップを用いて、焼却炉１へごみ質の均質化されたごみの投入を行うことができる。また、このようなごみ質マップを用いて、ピット６０内の堆積ごみのごみ質の均質化を行うことができる。
【００７２】
〔ごみ質マップの利用例〕
　例えば、搬出装置としてのクレーン制御装置６５は、ごみ質マップを取得し、ごみ質マップを利用して焼却炉１へのごみの投入順序を決定することにより、ごみ質の均質化されたごみの投入を実現する。クレーン制御装置６５は、投入ホッパ１２及びシュート１３にあるごみの平均発熱量に基づいて、投入ホッパ１２及びシュート１３にあるごみの平均ごみ質が標準クラスに近づくように次にごみを取り出すべきセルのクラスを決定する。投入ホッパ１２及びシュート１３にあるごみの平均発熱量は、過去所定回数に投入されたごみのクラスに基づいて推定することができる。続いて、クレーン制御装置６５は、ごみ質マップを利用して決定したクラスに分類されたセルを特定し、その中から一つのセルを選択する。そして、クレーン制御装置６５は、選択されたセルのごみが投入ホッパ１２へ供給されるようにクレーン６を動作させる。」 
キ
「【００８５】
〔変形例１〕
　次に、上記第１実施形態の変形例１を説明する。
第１実施形態に係るごみ質推定システム７では、ごみ質推定装置９０が評価範囲の水分指標及び多様性指標に基づいて当該評価範囲のごみ質を推定するのに対し、変形例１では、ごみ質推定装置９０が評価範囲の水分指標に基づいて当該評価範囲のごみ質を推定する。
ク
「【０１０３】
　
焼却炉１において、投入ホッパ１２にごみが投入されたタイミングから、そのごみの持つ発熱量が蒸気流量計３９で検出される主蒸気流量に表れるタイミングまでのタイムラグΔｔ１は、実験又はシミュレーションにより知ることができる。
【０１０４】
　
また、ごみ質推定システム７’は、ごみが投入されてからΔｔ１が経過したときの主蒸気流量を燃焼制御装置１０（又は蒸気流量計３９）から取得する。主蒸気流量は、ごみの発熱量の指標となる。ごみ質推定システム７’のごみ質推定装置９０は、ごみのごみ質の推定に利用した水分指標及び多様性指標の組み合わせと、そのごみの実際の発熱量との関係を、記憶部に記憶する。これにより、水分指標及び多様性指標の組み合わせと発熱量との関係についてのデータが更新され、そのデータの精度を向上させることができる。
ケ
「 
」（図１）
コ
「
」（図２）
サ
「
」（図５）
（２）甲１に記載された事項
　上記（１）の記載された事項から、甲１には次の事項が記載されていると認められる。
ア
　ごみ質推定装置は、ピットの堆積ごみの表面が撮像された画像データから作成された、ピット内を区画した各セルの水分指標と、それと関係づけられたごみの発熱量を用いてコンピュータの演算処理により、ごみ質を推定する数学モデルを生成するごみ質推定装置を有する（段落【００４２】、【００５１】、【００７０】、【００８５】、【０１０４】）。
イ
　ごみ質推定装置は、燃焼炉の投入ホッパにごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め実験またはシミュレーションにより知られているタイムラグに基づいて、水分指標とそのごみの実際の発熱量との関係づけを行って（すなわち、発熱量と水分指標との時間的対応付けを行って）、水分指標と発熱量との関係についてのデータを更新し、このデータを利用してごみ質を推定する数学モデルを生成する（段落【００６７】、【００７０】、【０１０３】、【０１０４】）。
ウ
　ごみ質推定システムは、撮像装置によりピットの堆積ごみの表面を撮像することで得られた、水の吸収帯（吸収波長領域）の分光画像である水分評価画像と水の非吸収帯（非吸収波長領域）の分光画像である参照画像とを含む画像データから水分指標を算出する水分指標演算装置を有する（段落【００４２】、【００５１】）。
エ
　ごみ質推定装置は記憶部を有し、ごみ質推定システムで生成されたごみ質を推定する数学モデルを記憶する（段落【００６６】、【００７０】）。
オ
　ごみ質推定装置は、ピット内の各セルの堆積ごみの水分指標を、ごみ質を推定する数学モデルに入力し、ごみ質を推定する（段落【００７０】）。
カ
　クレーン制御装置は、ごみ質を推定する数学モデルから出力されたごみ質推定結果に応じて、クレーンの動作を制御する（段落【００３０】、【００７２】）
（３）甲１に記載された発明
　上記（１）及び（２）より、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。
「ピットの堆積ごみの表面が撮像された画像データから作成された、ピット内を区画した各セルの水分指標と、ごみの発熱量を用いてコンピュータの演算処理により、ごみ質を推定する数学モデルを生成するごみ質推定装置を有し、
　ピット内を区画した各セルの水分指標は、撮像装置によりピットの堆積ごみの表面を撮像することで得られた、水の吸収帯（吸収波長領域）の分光画像である水分評価画像と水の非吸収帯（非吸収波長領域）の分光画像である参照画像とを含む画像データから算出されるものであり、
　ごみ質推定装置は、
　　焼却炉の投入ホッパに投入してから燃焼が開始されるまでの、予め実験またはシミュレーションにより知られているタイムラグに基づいて、発熱量と水分指標との時間的対応づけを行って、ごみ質を推定する数学モデルを生成する、ごみ質推定システム。」
４　甲２
（１）甲２の記載
　本件特許出願の出願前に特許出願がされ、その出願後に出願公開がされた甲２には、「発熱量推定方法、発熱量推定装置、及びごみ貯蔵設備」に関して次のような記載がある（下線は、理解の一助のために当審が付与したものである。）。
ア
「【０００１】
　
本発明は、ごみ焼却炉に供給されるごみの発熱量を推定する技術に関する。
イ
「【０００７】
　
ごみ質のなかでも、とりわけ発熱量はごみ焼却炉の運転制御に重要である。
ウ
「【００２３】
　次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は、ごみ焼却プラント１００の全体的な構成を示す概略図である。この焼却プラント１００は、本発明の一実施形態に係る発熱量推定方法が適用されるごみ貯蔵設備３を含んでいる、又は、ごみ貯蔵設備３に隣設されている。
【００２４】
　図１に示すように、ごみ焼却プラント１００は、ごみを貯蔵するごみ貯蔵設備３と、ごみを焼却する焼却炉１と、焼却炉１の排熱を回収するボイラ２とを備えている。更に、ごみ焼却プラント１００は、ボイラ２で回収された焼却炉１の排熱を利用して発電を行う蒸気タービン８４及び発電機８５を備えている。
【００２５】
〔ごみ貯蔵設備３〕
　ごみ貯蔵設備３は、焼却炉１に隣設されて、焼却炉１で処理されるごみを一時的に貯蔵するピット６０が設けられている。ピット６０の上方には、ピット６０内のごみを焼却炉１へ投入するクレーン６が設けられている。クレーン６は、ピット６０のごみを焼却炉１へ搬送する搬送装置の一例である。クレーン６は、走行レール６１、走行レール６１上を走行するガーダ６２、ガーダ６２を横行するトロリ６３、トロリ６３ にワイヤロープを介して昇降可能に支持されたバケット６４、及び、クレーン６の動作を制御するクレーン駆動装置６５を備えている。バケット６４は、ガーダ６２の走行、トロリ６３の横行、及びワイヤロープの巻き上げ・巻き下げの組み合わせにより、ピット６０上の任意の位置へ移動することができる。なお、クレーン６は、上記構成に限定されず、公知の構成のクレーン６を採用することができる。」 
エ
「【００４０】
　
図１及び図２に示すように、貯蔵設備３は、ピット６０に対応して設けられた発熱量推定装置７を備えている。発熱量推定装置７は、ピット６０の堆積ごみの発熱量を推算する発熱量演算部７１と、クレーン６の動作を制御するクレーン制御部７２とを有する。
オ
「【００４２】
　
発熱量推定装置７は、いわゆるコンピュータであって、プロセッサと、メモリ及び通信インターフェイスなどとを備えている（いずれも図示略）。メモリは、各種のＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクなどによって実現されてよい。メモリには、プロセッサによって実行される、ＯＳ、各種の制御プログラム、並びにプロセッサによって読み出される各種データを格納する。
の通信手段を利用して、燃焼制御装置１０、クレーン駆動装置６５、カメラ６６などとデータを送受信する。
【００４３】
　
発熱量推定装置７のプロセッサは、メモリに記憶されている各種のプログラムを実行することによって、発熱量演算部７１及びクレーン制御部７２として機能するための各種処理を実行する。
【００４４】
　
発熱量推定装置７は、ピット６０又はクレーン６に設置された単数又は複数のカメラ６６から、ピット６０の堆積ごみの表面の撮像画像を取得する。
【００４５】
　また、
発熱量推定装置７は、燃焼制御装置１０から所定の発熱量評価値を取得する。
【００４６】
　
発熱量評価値とは、クレーン６による一掴みのごみを焼却炉１で焼却したときの発熱量の絶対値又は相対値と相関関係のある値である。本実施形態では、発熱量評価値として、ごみ焼却プラント１００の運転制御に利用されるプロセスデータのうち、ごみの燃焼によって得られた熱量の絶対値又は相対値と相関関係のあるプロセスデータを利用している。このようなプロセスデータには、蒸気流量計３９で検出されたボイラ２の主蒸気量、温度センサ３８で検出された焼却炉１からボイラ２へ流入する燃焼排ガスの温度、燃焼制御装置１０からフィーダ４１へ出力されるごみ供給量指令値、発電機８５の発電量などがある。
【００４７】
　続いて、図３〜６を用いて、発熱量推定装置７の発熱量演算部７１による発熱量推定処理の流れを説明する。
発熱量推定装置７は、発熱量推定処理として、学習処理と、学習処理の前処理と、発熱量演算処理とを行う。
【００４８】
　図５に示すように、
ピット６０内（又は、ピット６０内の所定領域）は、平面視において仮想的に格子状に区画され、ｍ個のセルが規定されている。各セルのサイズは、クレーン６のバケット６４が一掴みできる大きさに設定されている。
【００４９】
　初めに、発熱量推定装置７は、前処理を行う。図３に示すように、
発熱量推定装置７は、或る時刻Ｔαにピット６０の堆積ごみの表面の撮像画像を取得する（ステップＳ１）。
【００５０】
　また、
発熱量推定装置７は、上記時刻Ｔαの堆積ごみにおいて、或るセルのごみの発熱量評価値を取得する（ステップＳ２）。
【００５１】
　ここでは、
発熱量評価値として、蒸気流量計３９で検出された主蒸気量を利用する。
【００５２】
　
ごみが焼却炉１の主燃焼室１４へ供給されてから、そのごみの燃焼によって生じた熱量が主蒸気量に表れるまでの時間Δｔは、実験により、また、シミュレーションにより、求めることができる。例えば、時刻Ｔαの堆積ごみのうち、或るセルのごみの燃焼によって得られた熱量は、当該或るセルのごみが主燃焼室１４へ供給されてから時刻Δｔが経過したときの主蒸気量に表れる。従って、時刻Ｔαの堆積ごみを各セルから一掴みずつ時間差で焼却炉１へ投入し、或るセルのごみが主燃焼室１４へ供給されてから時刻Δｔが経過したときに検出された主蒸気量を、時刻Ｔαの堆積ごみの前記或るセルの発熱量評価値として利用することができる。
【００５３】
　次に、
発熱量推定装置７は、堆積ごみの撮像画像から各セルの輝度値ヒストグラムを作成する（ステップＳ３）。
【００５４】
　続いて、発熱量推定装置７は、ｍ個のセルを、ｎ個のラベルＬi（i=１・・・ｎ）にクラス分類する（ステップＳ４）。このクラス分類の結果は大きく偏りがでることがある。ここで、セルがどのラベルＬに分類されるかは、そのセルの輝度値ヒストグラムに基づいて、所定の分類基準に従って決定される。分類基準は、例えば、輝度値ヒストグラムの、黒色系の画素量の割合、白色系の画素量の割合、黒色系の画素量の偏り、白色系の画素量の偏りなどのうち、少なくとも１つであってよい。
【００５５】
　続いて、
発熱量推定装置７は、取得した発熱量評価値と関連付けられたセルが分類されたラベルＬNに発熱量評価値ｘNを与える（ステップＳ５）。
【００５６】
　発熱量推定装置７は、処理回数Ｎが所定のクラスタ数ｋより１少ない数となるまで（ステップＳ６でＮＯ）、ステップＳ１〜ステップＳ５の処理を繰り返し、処理回数Ｎが所定のクラスタ数ｋより１少ない数となれば（ステップＳ６でＹＥＳ）、前処理を終了する。クラスタ数ｋは任意の実数であるが、例えば、発熱量評価値（又は発熱量）の高い方から高質ごみクラス、基準ごみクラス、及び低質ごみクラスの各クラスを設定するために、クラスタ数ｋを３としてよい。
【００５７】
　
発熱量推定装置７は、前処理が終わると、学習処理を開始する。
【００５８】
　続いて、発熱量推定装置７は、ｋ‐平均法を用いて、それまでに発熱量評価値が与えられた総数で（ｋ−１＋α）個のラベルＬ群をｋ個のクラスタに分類する、クラスタ分析を行う（ステップＳ７）。ここで「α」は学習回数を表し、前処理を含めた処理回数Ｎとの関係では「Ｎ＝ｋ−１＋α」が成立する。なお、本実施形態ではクラスタ分析にｋ‐平均法を用いているが、クラスタ分析のアルゴリズムはｋ‐平均法に限らず、例えば、統計的なクラスタ分析手法や、ニューラルネットワークなどを用いて（ｋ−１＋α）個のラベルＬ群をｋ個にクラスタ分析してもよい。」
カ
「【００６０】
　以上のステップＳ１’〜Ｓ５’，Ｓ７の処理で、発熱量推定装置７は学習１回目のクラスタ分析結果を得る。そして、発熱量推定装置７は、ステップＳ１’〜Ｓ５’，Ｓ７を学習処理の１サイクルとして繰り返し、複数のクラスタ分析結果を得る。通常、クラスタ分析結果ごとに、各クラスタの持つ領域（即ち、クラスタに割り当てられたラベルの発熱量評価値の範囲）は異なる。そこで、得られたクラスタ分析結果の重み付けを行う。
【００６１】
　発熱量推定装置７は、クラスタ分析結果が得られるごとに重みｖを算出する（ステップＳ８）。」
キ
「【００６３】
　発熱量推定装置７は、学習回数αが２回目以降である場合には（ステップＳ９でＹＥＳ）、前回（α−１回目）までのクラスタ分析結果の重みの累計値Ｗ（α−１）に、今回（α回目）のクラスタ分析結果の重みｖ（α，ｐ，Ｌi）を加えて正規化を行い、今回のクラスタ分析結果の重みの累計値Ｗ（α）を更新する（ステップＳ１０）。
　　Ｗ（α）＝Ｗ（α−１）＋ｖ（α，ｐ，Ｌi）
【００６４】
　そして、この重みの累計値Ｗを用いることにより、或るラベルＬi（i＝１，・・・，ｎ） がどのクラスタに割り当てられる確率が最も高いかを判断することができる。つまり、或るラベルＬiについて、求めた或るクラスタの重みの累計値Ｗは、その或るクラスタに前記或るラベルＬiが分類される「期待値」と規定することができる。従って、或るセルがラベルＬiに分類された場合、ラベルＬiに関して最大の重みの累計値Ｗを持つクラスタが、ラベルＬiが振り分けられる期待値の最も高いクラスタとなる。そして、そのクラスタの発熱量評価値の平均値をごみの発熱量に換算したものが、上記の或るセルの推定発熱量である。
【００６５】
　各ラベルについての重みの累計値Ｗの正確性は、クラスタ分析結果の数、即ち、学習回数αに対応して増加する。
発熱量推定装置７は、以上の学習処理で得られた重みの累計値Ｗやクラスタの範囲を用いて発熱量演算処理を行う。
【００６６】
　
先ず、発熱量推定装置７は、カメラ６６から或る時刻Ｔβのピット６０の堆積ごみの表面の撮像画像を取得する（ステップＳ１１）。次に、発熱量推定装置７は、取得した撮像画像から、対象セルの輝度値ヒストグラムを作成する（ステップＳ１２）。続いて、発熱量推定装置７は、対象セルの輝度値ヒストグラムに基づいて、セルをいずれかのラベルに分類する（ステップＳ１３）。続いて、発熱量推定装置７は、対象セルが分類されたラベルの各クラスタの重みの累計値Ｗを期待値として求め（ステップＳ１４）、最も期待値の大きいクラスタを、対象セルが分類されたラベルが割り当てられるクラスタと決定する（ステップＳ１５）。なお、クラスタは、前述の重みの累計値Ｗを求める処理におけるクラスタと対応している。そして、発熱量推定装置７は、決定したクラスタの発熱量評価値の平均値をごみの発熱量に換算して、対象セルの推定発熱量を求める。
ク
「【００７６】
　また、上記実施形態に係るごみ貯蔵設備３は、焼却炉１に供給されるごみを貯蔵するピット６０と、ピット６０のごみを焼却炉１へ搬送する搬送装置であるクレーン６と、ピット６０内のごみを撮像するカメラ６６と、カメラ６６の撮像画像を利用してピット６０内のごみの発熱量を推算する発熱量推定装置７とを備えている。
【００７７】
　そして、
上記実施形態に係る発熱量推定装置７は、
Ｂ１）焼却炉１に供給されるごみを貯蔵するピット６０内のごみの撮像画像を取得し、
Ｂ２）撮像画像を所定の複数のセルに分割し、セルの各々について撮像画像の輝度値ヒストグラムを作成し、
Ｂ３）輝度値ヒストグラムに基づいてセルの各々を所定の分類基準によって複数のラベルに分類し、
Ｂ４）セルのうち或るセルについて、そのセルのごみを焼却炉で焼却したときの発熱量を直接的又は間接的に表す発熱量評価値を取得し、
Ｂ５）複数のラベルのうち前記或るセルが分類されたラベルに取得した発熱量評価値を与え、
Ｂ６）以上のＢ１）〜Ｂ５）を繰り返して得られた、発熱量評価値が与えられたラベル群を発熱量評価値に基づいて所定の数のクラスタにクラスタ分析し、
Ｂ７）クラスタ分析の結果から、クラスタの各々についてラベルごとの出現率を任意の補正値により数値化した重みを求めるように構成されている。
更に、発熱量推定装置７は、以上を繰り返して得られる重みの累計値を期待値と規定し、複数のラベルのうち任意のラベルについてクラスタの期待値をそれぞれ求め、期待値が最も高いクラスタの発熱量評価値に基づいて任意のラベルに分類されるセルのごみの発熱量を推算するように構成されている。なお、発熱量推定装置７の以上の各処理は、発熱量演算部７１によって行われる。
ケ
「 
」（図１）
コ
「 
」（図２）
サ
「 
」（図３）
シ
「 
」（図４）
ス
「 
」（図７）
（２）甲２に記載された事項
　上記（１）の記載された事項から、甲２には次の事項が記載されていると認められる。
ア
　発熱量推定装置は、ピットの堆積ごみの表面の撮像画像から作成された、ピット内を区画した各セルの輝度値ヒストグラムと、ごみの発熱量評価値とを用いてクラスタ分析を含む学習処理により、ごみの発熱量を推定するラベルごとの各クラスタの重みの累計値（期待値）に基づく推定モデルを生成する発熱量演算部を有する（段落【００４０】、【００４７】、【００４９】、【００５０】、【００５３】〜【００５８】、【００６０】、【００６１】、【００６３】〜【００６５】、【００７７】）。
イ
　発熱量評価値として利用されるデータは、ごみ焼却プラントの運転制御に利用されるプロセスデータのうち、ごみの燃焼によって得られた熱量の絶対値又は相対値と相関関係のあるプロセスデータであって、ボイラの主蒸気量、焼却炉からボイラへ流入する燃焼排ガスの温度、燃焼制御装置からフィーダへ出力されるごみ供給量指令値、発電機の発電量などである（段落【００４６】）。
ウ
　時刻Ｔαの堆積ごみの発熱量評価値は、時刻Ｔα、時刻Ｔαの撮像画像と関連付けられており、ここで、ごみが焼却炉の主燃焼室へ供給されてから、そのごみの燃焼によって生じた熱量が主蒸気量に表れるまでの時間Δｔは、実験またはシミュレーションにより求めることができ、時刻Ｔαの堆積ごみを焼却炉へ投入して主焼却室へ供給されてから時間Δｔが経過したときに検出された主蒸気量が時刻Ｔαの堆積ごみの発熱量評価値として利用される。
　すなわち、発熱量演算部は、燃焼炉にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め実験またはシミュレーションより求められる時間Δｔに基づいて、時刻Ｔαの堆積ごみの発熱量評価値と時刻Ｔαの撮像画像との時間的対応付け（すなわち時刻Ｔαの堆積ごみの発熱量評価値と時刻Ｔαの撮像画像から作成される輝度値ヒストグラムとの時間的対応付け）を行って重みの累計値（期待値）に基づく推定モデルを生成する（段落【００５０】、【００５２】、【００７７】）
エ
発熱量推定装置の発熱量演算部は、ピットの堆積ごみの表面の撮像画像から輝度値ヒストグラムを作成する（段落【００６６】、【００７７】）。
オ
　発熱量推定装置はメモリを有し、発熱量推定装置のプロセッサは、メモリに記憶されている各種のプログラムを実行することによって発熱量演算部として機能するための各種処理を実行する。
　ここで、発熱量演算部は、発熱量演算部で生成された重みの累計値（期待値）に基づく推定モデルを用いてごみの発熱量を推定する処理を行うから、当該処理を実行するためのプログラムとして、発熱量演算部で生成された重みの累計値（期待値）に基づく推定モデルがメモリに記憶されている（段落【００４２】、【００４３】、【００７７】）。
カ
　発熱量演算部は、堆積ごみの撮像画像の輝度値ヒストグラムを、発熱量演算部で生成された重みの累計値（期待値）に基づく推定モデル（すなわち、対象セルの輝度値ヒストグラムに基づいてセルをいずれかのラベルに分類し、対象セルが分類されたラベルの各クラスタの重みの累計値を期待値として求め、最も期待値の大きいクラスタを対象セルが分類されたラベルが割り当てられるクラスタと決定し、決定したクラスタの発熱量評価値の平均値をごみの発熱量に換算して、対象セルの推定発熱量を求める推定モデル）に入力し、堆積ごみの発熱量を推定する（段落【００６５】、【００６６】、【００７７】）。
キ
　クレーン制御部は、発熱量演算部が求めた堆積ごみの推定発熱量に基づいて、クレーン駆動装置を介してクレーンの動作を制御する（段落【００４０】、【００６８】）。
（３）甲２に記載された発明
　上記（１）及び（２）より、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。
「ピットの堆積ごみの表面の撮像画像から作成された、ピット内を区画した各セルの輝度値ヒストグラムと、ごみの発熱量評価値とを用いてクラスタ分析を含む学習処理により、ごみの発熱量を推定する重みの累計値（期待値）に基づく推定モデルを生成する発熱量演算部を有し、
　発熱量評価値は、ごみ焼却プラントの運転制御に利用されるプロセスデータのうち、ごみの燃焼によって得られた熱量の絶対値又は相対値と相関関係のあるプロセスデータであって、ボイラの主蒸気量、焼却炉からボイラへ流入する燃焼排ガスの温度、燃焼制御装置からフィーダへ出力されるごみ供給量指令値、発電機の発電量などを含んでおり、
　発熱量演算部は、
焼却炉にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め実験またはシミュレーションにより求められる時間Δｔに基づいて、発熱量評価値と撮像画像から作成される輝度値ヒストグラムとの時間的対応付けを行って重みの累計値（期待値）に基づく推定モデルを生成する、発熱量推定装置。」
５　判断
（１）甲１号証について
　ア　本件特許発明１について
　本件特許発明１と甲１発明とを、その機能、構造または技術的意義を考慮して対比する。
　甲１発明における「ピットの堆積ごみの表面が撮像された画像データ」は、本件特許発明１における「ごみピット表面が撮像された画像データ」に、
　甲１発明における「コンピュータの演算処理」は、本件特許発明１における「知的情報処理技術」に、
　甲１発明における「ごみ質を推定する数学モデル」は、本件特許発明１における「ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデル」に、
　甲１発明における「ごみ質推定装置」は、本件特許発明１における「投入ごみ質推定モデル生成部」に、
　甲１発明における「焼却炉の投入ホッパに投入してから燃焼が開始されるまでの、予め実験またはシミュレーションにより知られているタイムラグ」は、本件特許発明１における「燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め設定されている時間遅れ量」に、
　甲１発明における「ごみ質推定システム」は、本件特許発明１における「ごみ質の推定システム」に、それぞれ相当する。
　そして、甲１発明における「ピット内を区画した各セルの水分指標」は、ごみ質を推定するためにごみ質推定装置に入力されるものであるから、「投入ごみの入力データ」といえる。
　また、甲１発明における「ごみの発熱量」は、ごみ質を推定する数学モデルを生成するためにごみ質の指標として用いられるものであるから、「ごみ質教師データ」といえる。
　したがって、両者は、
「ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有し、
　前記投入ごみ質推定モデル生成部は、
　　燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め設定されている時間遅れ量に基づいて、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成する、ごみ質の推定システム。」
の点で一致し、以下の点で相違する。
＜相違点１＞
　「投入ごみの入力データ」または「ごみ質教師データ」に関して、本件特許発明１では、「前記入力データが、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を少なくとも含み（ただし、入力データから水分指標および波長に対する輝度値ヒストグラムを除く。）、および/または、前記ごみ質教師データが、ごみの組成の濃度または量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）、」としているのに対し、甲１発明では、投入ごみの入力データとして「撮像装置によりピットの堆積ごみの表面を撮像することで得られた、水の吸収帯（吸収波長領域）の分光画像である水分評価画像と水の非吸収帯（非吸収波長領域）の分光画像である参照画像とを含む画像データから算出される」「ピット内を区画した各セルの水分指標」を、また、ごみ質教師データとして「ごみの発熱量」を用いる点。
　以下、上記相違点１について検討する。 
　ごみ質を推定するにあたって、投入ごみの入力データとして、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を用いること、および、ごみ質の指標として、ごみの組成の濃度または量を用いることのいずれも、本願出願時前から広く知られていた周知技術や慣用技術であるとはいえない。
　そのため、上記相違点１は、課題解決のための具体化手段における微差とはいえない。
　よって、上記相違点１は、課題解決のための具体化手段における微差とはいえないから、甲１発明と本件特許発明１とが実質的に同一であるとはいえない。　
イ　本件特許発明２ないし３について
　本件特許の請求項２ないし３において、請求項１を引用しており、本件特許発明２ないし３は、本件特許発明１の発明特定事項を全て含むものである。
　そして、上記アの本件特許発明１についての検討を踏まえると、本件特許発明２ないし３は、甲１発明との間に少なくとも上記相違点１を有しているから、本件特許発明２ないし３についても、甲１発明と実質的に同一であるとはいえない。
（２）甲２号証について
　ア　本件特許発明１について
　本件特許発明１と甲２発明とを、その機能、構造または技術的意義を考慮して対比する。
　甲２発明における「ピットの堆積ごみの表面の撮像画像」は、本件特許発明１における「ごみピット表面が撮像された画像データ」に、
　甲２発明における「クラスタ分析を含む学習処理」は、本件特許発明１における「知的情報処理技術」に、
　甲２発明における「ごみの発熱量」は、本件特許発明１における「ごみ質」に、
　甲２発明における「重みの累計値（期待値）に基づく推定モデル」は、本件特許発明１における「投入ごみ質推定モデル」に、
　甲２発明における「発熱量演算部」は、本件特許発明１における「投入ごみ質推定モデル生成部」に、
　甲２発明における「焼却炉にごみを投入してから燃焼が開始されるまで」は、本件特許発明１における「燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまで」に、
　甲２発明における「予め実験またはシミュレーションにより求められる時間Δｔ」は、本件特許発明１における「予め設定されている時間遅れ量」に、それぞれ相当する。
　そして、甲２発明における「ピット内を区画した各セルの輝度値ヒストグラム」は、ごみ質であるごみの発熱量を推定するために、発熱量推定装置に入力されるものであるから、「投入ごみの入力データ」といえる。
　また、甲２発明における「発熱量評価値」は、ごみ質を推定する推定モデルを生成するためにごみ質の指標として用いられるものであるから、「ごみ質教師データ」といえる。
　また、甲２発明における「発熱量推定装置」は、ごみ質であるごみの発熱量を推定するものであるから、「ごみ質の推定システム」といえる。
　したがって、両者は、
「ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有し、
　前記投入ごみ質推定モデル生成部は、
　　燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め設定されている時間遅れ量に基づいて、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成する、ごみ質の推定システム。」
の点で一致し、以下の点で相違する。
＜相違点２＞
　「投入ごみの入力データ」または「ごみ質教師データ」に関して、本件特許発明１では、「前記入力データが、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を少なくとも含み（ただし、入力データから水分指標および波長に対する輝度値ヒストグラムを除く。）、および/または、前記ごみ質教師データが、ごみの組成の濃度または量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）、」としているのに対し、甲２発明では、投入ごみの入力データとして「ピット内を区画した各セルの輝度値ヒストグラム」を、また、ごみ質教師データとして「ごみ焼却プラントの運転制御に利用されるプロセスデータのうち、ごみの燃焼によって得られた熱量の絶対値又は相対値と相関関係のあるプロセスデータであって、ボイラの主蒸気量、焼却炉からボイラへ流入する燃焼排ガスの温度、燃焼制御装置からフィーダへ出力されるごみ供給量指令値、発電機の発電量などを含」む「発熱量評価値」を用いる点。
　以下、上記相違点２について検討する。 
　ごみ質を推定するにあたって、投入ごみの入力データとして、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を用いること、および、ごみ質の指標として、ごみの組成の濃度または量を用いることのいずれも、本願出願時前から広く知られていた周知技術や慣用技術であるとはいえない。
　そのため、上記相違点２は、課題解決のための具体化手段における微差とはいえない。
　よって、上記相違点２は、課題解決のための具体化手段における微差とはいえないから、甲２発明と本件特許発明１とが実質的に同一であるとはいえない。　
イ　本件特許発明２ないし３について
　本件特許の請求項２ないし３において、請求項１を引用しており、本件特許発明２ないし３は、本件特許発明１の発明特定事項を全て含むものである。
　そして、上記アの本件特許発明１についての検討を踏まえると、本件特許発明２ないし３は、甲２発明との間に少なくとも上記相違点２を有しているから、本件特許発明２ないし３についても、甲２発明と実質的に同一であるとはいえない。
（３）まとめ
　以上のとおりであるから、請求項１ないし３に係る特許は、特許法第２９条の２の規定に違反してされたものではない。
第４　むすび
　以上のとおりであるから、令和２年　６月１１日付けの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した特許異議申立理由によっては、請求項１ないし３に係る特許を取り消すことはできない。
　また、他に請求項１ないし３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。
【異議決定日】
令和３年１月２２日（２０２１．１．２２）
【訂正の要旨】
審決（決定）の【理由】欄参照。
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】
　ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有し、
　
前記入力データが、
　
評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度の面積率、評価エリアごとのスペクトル画像データから求められる吸光度平均値、画像データから求められる評価エリアのごみの混合度の内、１種または２種以上を少なくとも含み（ただし、入力データから水分指標および波長に対する輝度値ヒストグラムを除く。）、
　
および／または、
　
前記ごみ質教師データが、
　
ごみの組成の濃度または量を少なくとも含み（ただし、ごみ質教師データから発熱量を除く。）、
　前記投入ごみ質推定モデル生成部は、
　燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め設定されている時間遅れ量に基づいて、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成する、または、
　投入口へ投入したごみの量と、燃焼炉に供給したごみの量から、特定の投入されたごみが燃焼炉に供給されたタイミングを算出することで、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成する、ごみ質の推定システム。
　【請求項２】
　ごみピット表面が撮像された画像データから投入ごみの入力データを作成する入力データ作成部を有する、請求項１に記載のごみ質の推定システム。
　【請求項３】
　請求項１または２に記載のごみ質の推定システムで生成された投入ごみ質推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
　投入されるごみの入力データを前記投入ごみ質推定モデルに入力し、ごみ質を推定するごみ質推定部と、
　前記投入ごみ質推定モデルから出力された推定ごみ質に応じて、クレーンを自動制御する自動運転制御部を有する、クレーン運転制御システム。