【事件の表示】
　平成　９年特許願第５０７７１２号「コンピュータ援用疾病診断方法」拒絶査定不服審判事件〔平成　９年　２月１３日国際公開、ＷＯ９７／０５５５３、平成１１年　４月２７日国内公表、特表平１１−５０４７３９〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯 
　本願は、１９９６年７月２５日（優先権主張１９９５年７月２５日、米国、１９９６年５月３日、米国）を国際出願日とする出願であって、平成１３年１月３０日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年５月１４日に拒絶査定に対する審判請求がなされ、当審において、平成１８年１月１０日付けで拒絶理由が通知され、同年７月１８日付けで意見書とともに手続補正書が提出されたものである。
　 
２．本願発明
　本願発明は、平成１８年７月１８日付け手続補正書により補正された、その特許請求の範囲の請求項１乃至４０に記載された、以下のとおりのものである。
「【請求項１】患者における、疾病の検診、疾病の診断、疾病の予後診断、または、疾病の有無、重篤度の決定もしくは罹患の可能性の決定に用いられる、コンピュータ援用ニューラルネットワークの訓練方法であって、
　（１）疾病過程に関係した患者のデータを選択し、
　（２）選択された患者のデータの各々、および、線形または非線形の組み合わせが、異なる診断群の患者データを分離するための判別力を有するか否かを、計算機により統計的に試験し、
　（３）前記選択された患者のデータの線形または非線型の組み合わせにより、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を生成し、かつ、これらの二次的入力のうち、前記判別力を示すもののみを選択する、
　患者データを前処理するステップと、
　前記導出された二次的入力を用いて、前記コンピュータ援用ニューラルネットワークを訓練するステップと、
を有する方法。
【請求項２】患者における、疾病の検診、疾病の診断、疾病の予後診断、または、疾病の有無、重篤度の決定もしくは罹患の可能性の決定に用いられる、コンピュータ援用ニューラルネットワークの訓練方法であって、
　前記コンピュータ援用ニューラルネットワークにおけるコネクションウエイトを無作為化し、
　ある疾病に罹患した患者のグループから、前記疾病に関連する患者のデータを得て、
（１）疾病過程に関係した患者のデータを選択し、
（２）選択された患者のデータの各々、および、線形または非線形の組み合わせが、異なる診断群の患者データを分離するための判別力を有するか否かを、計算機により統計的に試験し、
（３）前記選択された患者のデータの線形または非線型の組み合わせにより、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を生成し、かつ、これらの二次的入力のうち、前記判別力を示すもののみを選択する、こと
　を含む前処理方法により、前記患者のデータを前処理して、
　前処理された患者のデータまたは導出された二次的入力を作成し、
　前記の前処理された患者のデータ、または個々の患者からの導出された二次的入力を、入力変数として連続的に、入力を通して前記ニューラルネットワークに導入することによって前記ネットワークを訓練し、
　前記ニューラルネットワークから、ニューラルネットワーク診断を示すか、または前記疾病の有無または重篤度に相当する、出力値を得て、
　前記ニューラルネットワークからの前記出力値と実際の診断とを比較し、
　前記ニューラルネットワーク診断と前記実際の診断とが一致しなかった場合、前記コネクションウエイトを調節し、
　前記の前処理された患者のデータ、または前記患者グループ中の患者からの導出された二次的入力を、入力変数として、入力を通して前記ニューラルネットワークに導入し、
　前記ニューラルネットワークから第二の出力値を得て、
　前記ニューラルネットワークからの前記第二の出力値と前記実際の診断とを比較し、そして、前記ニューラルネットワーク診断と前記実際の診断とが一致しなかった場合、前記コネクションウエイトを調節し、
　前記の前処理された患者のデータ、または前記グループ中の多の患者からの導出された二次的入力を前記ニューラルネットワークに導入し、新たな第二の出力値を得て、この新たな第二の出力値と前記実際の診断とを比較し、随意に前記コネクションウエイトを調節するために、前記ステップを繰り返し、そして、随意に、分類誤差に関する判定限界を確立することを含む方法。
【請求項３】請求項１に記載の訓練方法により訓練された訓練済みコンピュータ援用ニューラルネットワークを含むコンピュータを含む装置。
【請求項４】疾病の検診、疾病の診断、疾病の予後診断、または、疾病の有無、重篤度、もしくは罹患の可能性の決定の為のコンピュータ援用システムであって、
　患者データファイルを受信し、処理する計算ステーションを含み、該計算ステーションは、前記患者データファイルを処理し、そして前記疾病の有無、重篤度、または罹患の可能性に相当する出力値を生成するための、請求項１に記載の訓練方法により訓練された訓練済みコンピュータ援用ニューラルネットワークを含むコンピュータ援用システム。
【請求項５】前記計算ステーションと通信する通信ステーションをさらに含む請求項４記載のコンピュータ援用システムであって、
　前記通信ステーションは、前記患者データファイルを前記計算ステーションに送信して、前記訓練済みニューラルネットワークに導入し、
　前記訓練済みニューラルネットワークからの前記出力値を、結果データファイルに保存し、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションからの結果データファイルを受信する、
　コンピュータ援用システム。
【請求項６】前記通信ステーションと通信する遠隔コンピュータをさらに含む請求項５に記載のコンピュータ援用システムであって、
　前記遠隔コンピュータは、患者データを通信ステーションに送信し、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションに前記患者データファイルを送信する前に、前記患者のデータを前記患者データファイルに保存し、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションから受信した前記結果データファイルを、前記遠隔コンピュータに送信する、
　コンピュータ援用システム。
【請求項７】前記通信ステーションと通信する、第一の遠隔コンピュータおよび第二の遠隔コンピュータをさらに含む請求項５記載のコンピュータ援用システムであって、
　前記第一の遠隔コンピュータは、患者データを前記通信ステーションに送信し、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションに前記患者データファイルを送信する前に、前記患者のデータを前記患者データファイルに保存し、そして、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションから受信した前記結果データファイルを、前記第二の遠隔コンピュータに送信する、
　コンピュータ援用システム。
【請求項８】複数の遠隔コンピュータをさらに含む請求項５記載のコンピュータ援用システムであって、前記通信ステーションは、前記結果データファイルを他の場所に送信する、コンピュータ援用システム。
【請求項９】前記計算ステーションは、１より多い訓練済みニューラルネットワークを含む、請求項４記載のコンピュータ援用システム。
【請求項１０】第二の訓練済みニューラルネットワークをさらに含む、請求項４記載のコンピュータ援用システムであって、
　前記訓練済みニューラルネットワークによって生成された前記出力値は、前記第二の訓練済みニューラルネットワークに導入され、その第二のニューラルネットワークは前記疾病の有無、重篤度又は罹患の可能性に相当する第二の出力値を生成する、
　コンピュータ援用システム。
【請求項１１】前記計算ステーションと通信する通信ステーションをさらに含む、請求項１０記載のコンピュータ援用システムであって、
　前記通信ステーションは、前記患者データファイルを前記訓練済みニューラルネットワークに導入するため、前記計算ステーションに送信し、
　前記第二の訓練済みニューラルネットワークからの前記第二の出力値は、結果データファイルに保存され、そして、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションからの前記結果データファイルを受信する、
　コンピュータ援用システム。
【請求項１２】前記通信ステーションと通信する遠隔コンピュータをさらに含む請求項１１記載のコンピュータ援用システムにおいて、
　前記遠隔コンピュータは、前記通信ステーションに患者のデータを送信し、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションに前記患者データファイルを送信する前に、前記患者のデータを前記患者データファイルに保存し、そして、
　前記通信ステーションは、前記計算ステーションから受信した前記結果データファイルを、前記遠隔コンピュータに送信する、
　コンピュータ援用システム。
【請求項１３】前記通信ステーションと通信する第二の遠隔コンピュータをさらに含み、該第二の遠隔コンピュータは、前記計算ステーションからの前記結果データファイルを受信する、
　請求項１２記載のコンピュータ援用システム。
【請求項１４】前記患者のデータが、患者のバイオマーカーおよび患者の人口統計学的データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】前記患者のデータが、人口統計学的データ、電気的診断データ、画像的診断データ、組織学的診断データ、生物学的液体中のバイオマーカーの濃度、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】前記疾病が、骨粗鬆症、骨減少症、乳癌、卵巣癌、大腸癌、前立腺癌および精巣癌からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】前記疾病が前立腺癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＰＡＰ，ＰＳＡ，ＣＫ−ＭＢ，ＣＫ−ＭＭ，ＣＫ−ＢＢ、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】前記疾病が骨粗鬆症であって、前記患者のデータが、患者の年齢、血清カルシウム、血清リン酸塩、エストラジオール、プロゲステロン、ＡＬＰ、ＡＬＰアイソエンザイム１、ＡＬＰアイソエンザイム２、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】前記疾病が卵巣癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＡ１２５、ＣＡ１２５ＩＩ、ＤＭ／７０Ｋ、ＭＣＳＦ、ＯＶＸＩ、ＣＡ７−２４、ＣＡ１９−９、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】前記疾病が乳癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＥＡ、ＣＡ１５−３(登録商標)、ＨＥＲ２／ｎｅｕ、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】前記疾病が精巣癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＡＦＰ、ＨＣＧ−Ｂｅｔａ、ＣＡ１５−３(登録商標)、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】前記疾病が大腸癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＡ１９．９、ＣＥＡ、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】前記患者のデータが、患者のバイオマーカーおよび患者の人口統計学的データを含む、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項２４】前記患者のデータが、人口統計学的データ、電気的診断データ、画像的診断データ、組織学的診断データ、生物学的液体中のバイオマーカーの濃度、またはそれらの組み合わせである、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項２５】前記疾病が、骨粗鬆症、骨減少症、乳癌、卵巣癌、大腸癌、前立腺癌および精巣癌からなる群から選択される、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項２６】前記疾病が前立腺癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＰＡＰ、ＰＳＡ、ＣＫ−ＭＢ、ＣＫ−ＭＭ、ＣＫ−ＢＢ、またはそれらの組み合わせである、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項２７】前記疾病が骨粗鬆症であって、前記患者のデータが、患者の年齢、血清カルシウム、血清リン酸塩、エストラジオール、プロゲステロン、ＡＬＰ、ＡＬＰアイソエンザイム１、ＡＬＰアイソエンザイム２、またはそれらの組み合わせである、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項２８】前記疾病が卵巣癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＡ１２５、ＣＡ１２５ＩＩ、ＤＭ／７０Ｋ、ＭＣＳＦ、ＯＶＸＩ、ＣＡ７−２４、ＣＡ１９−９、またはそれらの組み合わせである、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項２９】前記疾病が乳癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＥＡ、ＣＡ１５−３(登録商標)、ＨＥＲ２／ｎｅｕ、またはそれらの組み合わせである、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項３０】前記疾病が精巣癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＡＦＰ、ＨＣＧ−Ｂｅｔａ、ＣＡ１５−３(登録商標)、またはそれらの組み合わせである、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項３１】前記疾病が大腸癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＡ１９．９、ＣＥＡ、またはそれらの組み合わせである、請求項４に記載のコンピュータ援用システム。
【請求項３２】前記患者のデータが、患者のバイオマーカーおよび患者の人口統計学的データを含む、請求項３に記載の装置。
【請求項３３】前記患者のデータが、人口統計学的データ、電気的診断データ、画像的診断データ、組織学的診断データ、生物学的液体中のバイオマーカーの濃度、またはそれらの組み合わせである、請求項３に記載の装置。
【請求項３４】前記疾病が、骨粗鬆症、骨減少症、乳癌、卵巣癌、大腸癌、前立腺癌および精巣癌からなる群から選択される、請求項３に記載の装置。
【請求項３５】前記疾病が前立腺癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＰＡＰ、ＰＳＡ、ＣＫ−ＭＢ、ＣＫ−ＭＭ、ＣＫ−ＢＢ、またはそれらの組み合わせである、請求項３に記載の装置。
【請求項３６】前記疾病が骨粗鬆症であって、前記患者のデータが、患者の年齢、血清カルシウム、血清リン酸塩、エストラジオール、プロゲステロン、ＡＬＰ、ＡＬＰアイソエンザイム１、ＡＬＰアイソエンザイム２、またはそれらの組み合わせである、請求項３に記載の装置。
【請求項３７】前記疾病が卵巣癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＡ１２５、ＣＡ１２５ＩＩ、ＤＭ／７０Ｋ、ＭＣＳＦ、ＯＶＸＩ、ＣＡ７−２４、ＣＡ１９−９、またはそれらの組み合わせである、請求項３に記載の装置。
【請求項３８】前記疾病が乳癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＥＡ、ＣＡ１５−３(登録商標)、ＨＥＲ２／ｎｅｕ、またはそれらの組み合わせである、請求項３に記載の装置。
【請求項３９】前記疾病が精巣癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＡＦＰ、ＨＣＧ−Ｂｅｔａ、ＣＡ１５−３(登録商標)、またはそれらの組み合わせである、請求項３に記載の装置。
【請求項４０】前記疾病が大腸癌であって、前記患者のデータが、患者の年齢、ＬＡＳＡ−Ｐ(登録商標)、ＣＡ１９．９、ＣＥＡ、またはそれらの組み合わせである、請求項３に記載の装置。」
　
３．当審で通知した拒絶理由の概要
　当審では、以下に示す平成１２年３月１４日付け手続補正書の特許請求の範囲の記載に対して、その概要を以下に示す拒絶理由を通知した。
　
［平成１２年３月１４日付け手続補正書の特許請求の範囲の記載］
「１．患者における、疾病の検診、疾病の診断、疾病の予後診断、または、疾病の有無、重篤度の決定もしくは罹患の可能性の決定に用いられる、コンピュータ援用ニューラルネットワークの訓練方法であって、
　(1)疾病過程に関係した患者のデータを選択し、(2)線形および／または非線形の組み合わせで個々に選択された患者のデータの前記疾病の有無または重篤度を示す判別力を統計的におよび／または計算的に試験し、(3)統計的、数学的もしくは計算的なツール、および／または専門家の知識を適用して、前記初期の、または変換された患者のデータの線形または非線形の組み合わせである、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を導出し、(4)前記患者のデータまたは導出された二次的入力のうち、判別力を示すもののみを選択することによって、患者のデータを前処理すること、および
　前記の前処理された患者のデータまたは導出された二次的入力を用いて、前記コンピュータ援用ニューラルネットワークを訓練することを含む方法。
２．患者における、疾病の検診、疾病の診断、疾病の予後診断、または、疾病の有無、重篤度の決定もしくは罹患の可能性の決定に用いられる、コンピュータ援用ニューラルネットワークの訓練方法であって、
　前記コンピュータ援用ニューラルネットワークにおけるコネクションウエイトを無作為化し、
　ある疾病に罹患した患者のグループから、前記疾病に関連する患者のデータを得て、
　(1)疾病過程に関係した患者のデータを選択し、(2)線形および／または非線形の組み合わせで個々に選択された患者のデータの前記疾病の有無または重篤度を示す判別力を統計的におよび／または計算的に試験し、(3)統計的、数学的もしくは計算的なツール、および／または専門家の知識を適用して、前記初期の、または変換された患者のデータの線形または非線形の組み合わせである、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を導出し、(4)前記患者のデータまたは導出された二次的入力のうち、判別力を示すもののみを選択することを含む前記処理方法により、前記患者のデータを前処理して、前処理された患者のデータまたは導出された二次的入力を作成し、
　前記の前処理された患者のデータ、または個々の患者からの導出された二次的入力を、入力変数として連続的に、入力を通して前記ニューラルネットワークに導入することによって前記ネットワークを訓練し、
　前記ニューラルネットワークから、ニューラルネットワーク診断を示すか、または前記疾病の有無または重篤度に相当する、出力を得て、
　前記ニューラルネットワークからの前記出力値と実際の診断とを比較し、
　前記ニューラルネットワーク診断と前記実際の診断とが一致しなかった場合、前記コネクションウエイトを調節し、
　前記の前処理された患者のデータ、または前記患者グループ中の患者からの導出された二次的入力を、入力変数として、入力を通して前記ニューラルネットワークに導入し、
　前記ニューラルネットワークから第二の出力値を得て、
　前記ニューラルネットワークからの前記第二の出力値と前記実際の診断とを比較し、そして、前記ニューラルネットワーク診断と前記実際の診断とが一致しなかった場合、前記コネクションウエイトを調節し、
　前記の前処理された患者のデータ、または前記グループ中の他の患者からの導出された二次的入力を前記ニューラルネットワークに導入し、新たな第二の出力値を得て、この新たな第二の出力値と前記実際の診断とを比較し、随意に前記コネクションウエイトを調節するために、前記ステップを繰り返し、そして、
　随意に、分類誤差に関する判定限界を確立することを含む方法。
　
（以下、省略）」
　
［当審で通知した拒絶理由の概要］
「［理由１］
　本件出願は、明細書及び図面の記載が下記の点で不備のため、特許法第３６条第６項第１号及び第２号に規定する要件を満たしていない。
　　　　　　　　　　　　　　　　　記　
１．特許法第３６条第６項第２号に規定する要件について
（１）請求項１及び２の記載に対して
　請求項１及び２の「(1)疾病過程に関係した患者のデータを選択し、(2)線形および／または非線形の組み合わせで個々に選択された患者のデータの前記疾病の有無または重篤度を示す判別力を統計的におよび／または計算的に試験し、(3)統計的、数学的もしくは計算的なツール、および／または専門家の知識を適用して、前記初期の、または変換された患者のデータの線形または非線形の組み合わせである、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を導出し、(4)前記患者のデータまたは導出された二次的入力のうち、判別力を示すもののみを選択すること」との記載は、意味が明りょうでなく、発明を特定することができない。
　すなわち、
(a)上記記載には、「および」、「および／または」、「または」、「もしくは」等の接続詞が多く使われていて、何と何とが接続関係にあって、何に係るのか、明りょうでない。
(b)「判別力を統計的におよび／または計算的に試験し」との記載において、「統計的におよび／または計算的に試験し」とは、どのような手法をいうのか、明りょうでない。
(c)「統計的、数学的もしくは計算的なツール」とは、どのようなツールをいうのか、明りょうでない。
(d)「統計的、数学的もしくは計算的なツール」により、どのようにして、二次的入力を導出するのか、明りょうでない。
　
（２）請求項３乃至４８の記載について
　請求項３乃至４８の全ての請求項は、結果的に請求項１を引用しているので、同様の理由により、意味が明りょうでなく、発明を特定することができない。
　
　したがって、請求項１乃至４８の記載は、特許を受けようとする発明が明確でなく、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。　
（以下、省略）」
　
４．審判請求人の主張の概要
　審判請求人（以下、「請求人」という。）は、平成１８年７月１８日付けの手続補正書（以下、「手続補正書」という。）により特許請求の範囲を「２．本願発明」に記載のとおり補正するとともに、平成１８年７月１８日付けの意見書（以下、「意見書」という。）において、以下のように主張している。
『【意見の内容】
Ｉ．拒絶理由通知書の要点
　平成１８年１月１７日付（発送日）の拒絶理由通知書は、以下のとおりご説示されております。
[理由１]
　本願出願は、明細書及び図面の記載が不備のため、特許法第３６条第６項第１号及び第２号に規定する要件を満たしていない。
（中略）
II．本件発明が特許されるべき理由
１．理由１について
（１）特許法第３６条第６項第２号に規定する要件について
　ご指摘に係る請求項１及び２の該当個所は、この意見書と同時に提出した手続補正書により、
「（２）選択された患者のデータの各々、および、線形または非線形の組み合わせが、異なる診断群の患者データを分離するための判別力を有するか否かを、計算機により統計的に試験し、
（３）前記選択された患者のデータの線形または非線型の組み合わせにより、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を生成し、かつ、これらの二次的入力のうち、前記判別力を示すもののみを選択する」
と補正いたしました。
　従って、特許を受けようとする発明は明確であると確信いたします。より詳細には以下の通りです。
（ア）指摘事項(a)について
　旧請求項１，２にあった「および／または」の接続詞は前記補正書により削除致しました。
（イ）指摘事項(b)について
　「統計的におよび／または計算的に試験し」の箇所は、「計算機により統計的に試験し」と補正しました。この補正により発明特定事項の意味は明確になったと確信いたします。
　ご指摘の「手法」は、患者データまたはそれらの組み合わせの「判別力」（すなわち患者データ或いはこれらの線形または非線型組み合わせと、診断症状との相関関係の強さ）を、「患者データ」の分布図（すなわち画像表示）を用いて求めるものです。
　この点は出願当初明細書の第４２頁４行乃至５行に、「科学的データの可視表示技法を使用して、非線形的組合せや変換をガイド（案内）する。」と記載されていることから理解されます。
（ハ）指摘事項(c)について
　ご指摘の「ツール」は前記補正書により削除しました。
（ニ）指摘事項(d)について
　「二次的入力」は、平成１３年９月２０日付けの補正書（理由補充）でもご説明致しましたように、Fig. 25Aに記載されているような「患者のデータの線形または非線型の組み合わせ」です。
　これらの組み合わせは、測定値と診断症状との相関関係に関する臨床知識、或いは、測定値と診断症状値とを座標軸とする座標空間における患者データの分布図（すなわち画像表示）により導出されるものです。
　この点は、出願当初明細書の第４３頁５行乃至１０行に、「例えば、非線形の式で組合せた二つの入力は、分類のためのさらに明示的情報を提供する。この式を用いて計算された値である入力値を付加することにより、トレーニングが一層容易になる。生物医学および臨床科学分野における専門的知識（例えば、いくつかの種類の変換または組合せは、生物学的に「もっともらしい」か否か）やパターン分類における経験が使用される。例えば、標本を入力変数空間で見ることによって、標本分布における複雑さを推定（する）」と記載されていることから理解されます。
　とくに「画像表示」を利用する点は、出願当初明細書の第４３頁１４行乃至１８行に「科学的データの可視化表示は、二次的入力の構築および評価をする上でのガイダンス（案内）を得るために広く使用されている。例えば、カラーコーディング（色分け）および座標変換によって、三次元以上でのデータのビューイング（観察）が可能となる。このことは、入力変数空間における標本の分布や前処理工程の構築を理解するのに役立つ。」と記載されています。
（以下、省略）』
　
５．当審の判断
　当審においての上記拒絶理由に対して、請求人は、手続補正書により上記「２．本願発明」に記載されたとおりの補正を行った。
　そして、補正前後の請求項の記載、及び意見書の記載からみて、補正後の請求項１及び２は、補正前の請求項１及び２にそれぞれ対応するものと認められる。
　そこで、補正後の請求項１及び２の記載により、上記拒絶理由で指摘した事項が解消したか否かについて、以下に検討する。
　
（１）上記拒絶理由により「(b)「判別力を統計的におよび／または計算的に試験し」との記載において、「統計的におよび／または計算的に試験し」とは、どのような手法をいうのか明りょうでない。」と指摘したところ、請求人は、「選択された患者のデータの各々、および、線形または非線形の組み合わせが、異なる診断群の患者データを分離するための判別力を有するか否かを、計算機により統計的に試験し」と補正した。
　しかしながら、補正後の「選択された患者のデータの各々、および、線形または非線形の組み合わせが、異なる診断群の患者データを分離するための判別力を有するか否かを、計算機により統計的に試験し」との記載では、「選択された患者のデータの各々、および、線形または非線形の組み合わせ」が「異なる診断群の患者データを分離するための判別力を有するか否か」を「計算機」によりどのように「統計的に試験」することにより判断するのか具体的に記載されておらず、不明であるので、請求項１及び２に係る発明は明確とはいえない。
　次に、発明の詳細な説明を参酌して以下検討する。
　出願当初明細書の第４１頁２５行乃至４２頁４行には、「判別力の試験」に関して、次のように記載している。
「ｂ．判別力の試験
　選択した入力が、個別にまた線形的や非線形的な組合せで有する判別力の統計的解析を、トレーニングセットから得た試験データを使用して行う。使用するソフトウエアの種類には、市販の統計パッケージ（例えばMath Works, Inc.のMatLabＴＭ, StatSoft, Inc.のStatistira for Windows release 4.5など）や入力数値の非線形組合せおよび変換による層別化解析のためＨｏｒｕｓスタッフが開発したプログラムが含まれる。」
　上記記載より、「判別力の試験」には、上記のソフトウエアが使用されることが認められるが、上記ソフトウエアがどのようなものであって、上記ソフトウエアに「患者データ」をどのように入力し、どのように処理することにより、判別力の試験がなされるのかについては不明であるので、発明の詳細な説明を参酌しても、請求項１及び２に係る発明は明確とはいえない。
　
　結局、拒絶理由通知で指摘したところの(b)の点は、依然として解消していない。
　
　この点について、請求人は、意見書で
『指摘事項(b)について
　「統計的におよび／または計算的に試験し」の箇所は、「計算機により統計的に試験し」と補正しました。この補正により発明特定事項の意味は明確になったと確信いたします。
　ご指摘の「手法」は、患者データまたはそれらの組み合わせの「判別力」（すなわち患者データ或いはこれらの線形または非線型組み合わせと、診断症状との相関関係の強さ）を、「患者データ」の分布図（すなわち画像表示）を用いて求めるものです。
　この点は出願当初明細書の第４２頁４行乃至５行に、「科学的データの可視表示技法を使用して、非線形的組合せや変換をガイド（案内）する。」と記載されていることから理解されます。』
と主張するが、出願当初明細書の第４２頁４行乃至５行に記載された「科学的データの可視表示技法を使用して、非線形的組合せや変換をガイド（案内）する。」とのことは、「患者データ」を具体的にどのように計算機により統計的に試験することにより得られるのか不明であるので、この点を参酌しても、請求項１及び２に係る発明が明確とはいえない。
　したがって、請求人の上記主張を参酌しても、上記判断を覆すことはできない。
　
（２）上記拒絶理由により「(c)「統計的、数学的もしくは計算的なツール」とは、どのようなツールをいうのか、明りょうでない。(d)「統計的、数学的もしくは計算的なツール」により、どのようにして、二次的入力を導出するのか、明りょうでない。」と指摘したところ、請求人は、「統計的、数学的もしくは計算的なツール」を削除して、「前記選択された患者のデータの線形または非線型の組み合わせにより、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を生成し」と補正した。
　しかしながら、「統計的、数学的もしくは計算的なツール」を削除し、「前記選択された患者のデータの線形または非線型の組み合わせにより、前記ニューラルネットワークへの二次的入力を生成し」との記載だけでは、「患者のデータ」の「線形」または「非線形」のデータをどのように組合せることにより、「二次的入力」を生成するのかという具体的処理が一層不明となることは明らかである。
　
　結局、拒絶理由通知で指摘したところの(c)及び(d)の点は、依然として解消していない。
　
　この点について、請求人は、意見書で
『（ハ）指摘事項(c)について
　ご指摘の「ツール」は前記補正書により削除しました。
（ニ）指摘事項(d)について
　「二次的入力」は、平成１３年９月２０日付けの補正書（理由補充）でもご説明致しましたように、Fig. 25Aに記載されているような「患者のデータの線形または非線型の組み合わせ」です。
　これらの組み合わせは、測定値と診断症状との相関関係に関する臨床知識、或いは、測定値と診断症状値とを座標軸とする座標空間における患者データの分布図（すなわち画像表示）により導出されるものです。
　この点は、出願当初明細書の第４３頁５行乃至１０行に、「例えば、非線形の式で組合せた二つの入力は、分類のためのさらに明示的情報を提供する。この式を用いて計算された値である入力値を付加することにより、トレーニングが一層容易になる。生物医学および臨床科学分野における専門的知識（例えば、いくつかの種類の変換または組合せは、生物学的に「もっともらしい」か否か）やパターン分類における経験が使用される。例えば、標本を入力変数空間で見ることによって、標本分布における複雑さを推定（する）」と記載されていることから理解されます。
　とくに「画像表示」を利用する点は、出願当初明細書の第４３頁１４行乃至１８行に「科学的データの可視化表示は、二次的入力の構築および評価をする上でのガイダンス（案内）を得るために広く使用されている。例えば、カラーコーディング（色分け）および座標変換によって、三次元以上でのデータのビューイング（観察）が可能となる。このことは、入力変数空間における標本の分布や前処理工程の構築を理解するのに役立つ。」と記載されています。』
と主張するが、請求人の上記主張からでは、本願の明細書において、「測定値と診断症状との相関関係の分布図」、「画像表示」を利用することは、理解できるが、それらを具体的にどのように処理することにより「二次的入力」を生成するのかという点については、記載されてなく、不明であり、請求項１及び２に係る発明が明確であるとはいえない。
　したがって、請求人の上記主張を参酌しても、上記判断を覆すことはできない。
　
　以上のとおり、特許請求の範囲の請求項１及び２の記載では、請求項１及び２に記載された発明が明確であるとは認められず、また、結果的に請求項１を引用する請求項３乃至４０に記載された発明も明確であるとは認められないので、本件出願は、特許法第３６条第６項第２号に規定された要件を満たしていない。
　
６．むすび
　以上のように、本件出願は、特許法第３６条第６項第２項の規定を満たしていないから、特許を受けることができない。
　
　よって、結論のとおり審決する。