【事件の表示】
　特願２００６−１７０６６７「カオス・ニューラルネットワークを用いた暗号化システム及び復号システム」拒絶査定不服審判事件〔平成１８年　９月２８日出願公開、特開２００６−２５９７７５〕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．手続の経緯と本願発明 
　本願は、平成１１年１１月１１日に出願した特願平１１−３２１４４４号の一部を平成１８年６月２０日に新たな特許出願としたものであって、平成１９年４月１０日付けで拒絶理由通知がなされ、同年７月４日付けで手続補正がなされたが、同年８月１３日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年１０月４日に審判請求がなされたものである。
　そして、その請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、平成１９年７月４日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものと認める。
　
「暗号化システムであって、
　暗号化対象のテキストを記憶した平文記憶部と、
　３つ以上のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含む、初期値鋭敏性を有し、浮動小数点により演算を行うカオス・ニューラルネットワークと、
　前記カオス・ニューラルネットワークを構成するニューロンの１つから得た、遷移ごとに整数化した一方向性及びハッシュ性を有する出力と、前記平文記憶部から１文字づつ順次読み出した文字とを演算する演算部と、
　前記演算した結果の暗文を記憶する暗文記憶部とを備え、
　前記カオス・ニューラルネットワークに初期値として与える外部入力を暗号化の鍵とすることを特徴とする暗号化システム。」
　
２．引用文献
（２−１）原査定の拒絶の理由に引用された特開平４−３３５７３０号公報（以下、「引用文献１」という。）には、図面とともに次の事項が記載されている。
　
（ア）「【０００６】
【作用】本発明のランダム暗号化通信方式において、送信側の第１の乱数発生手段は初期値とカオス方程式を用いて完全な乱数を発生する。暗号手段は前記第１の乱数発生手段から発生された乱数を用いて前記送信情報を暗号情報化する。受信側の第２の乱数発生手段は前記送信側の初期値と同じ初期値とカオス方程式を用いて前記送信側で発生された乱数に同期して完全な乱数を発生する。暗号復元手段は前記第２の乱数発生手段から発生された乱数を用いて受信した暗号情報を元の送信情報に復元する。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。図１は本発明のランダム暗号化方式を適用した通信システムの一実施例を示したブロック図である。１は情報を暗号化して送信する送信機、２は暗号情報を受信して元の情報に復元する受信機、３は送信機１と受信機２を接続する回線である。送信機１は平文等の送信情報を格納するメモリ１１、情報を暗号化する暗号化部１２、暗号化情報を回線３上に送出する送信部１３及び暗号化部１２に初期値を与える初期値発生部１４を有している。受信機２は回線３上の暗号化情報を受信する受信部２１、受信した暗号情報を元の情報に復元する暗号復元部２２及び復元した情報を格納するメモリ２３を有している。」
　
（イ）「【００１１】次に上記暗号鍵作成部１２１又は２２１の動作原理について詳述する。ｘｎ＋１　＝４ｘｎ　（１−ｘｎ　）…（１）は最も簡単なカオス方程式を示している。但し、ｎは自然数である。暗号鍵作成部１２１又は２２１は前記カオス方程式を用いて１バイト単位でランダムなビット情報を作り、このビット情報を暗号鍵と称し、これを用いて上記の如く平文が暗号化される。暗号鍵作成部１２１、２２１に与えられる初期値ｘ０　を前記（１）に示したカオス方程式に代入すると、次々とｘ１　、ｘ２　…の値が得られ、これらの値は完全にランダムな値を取って、即ちカオス的な振る舞いをする。但し、０＜ｘ０　＜１とする。ここで、暗号化する平文のバイト数を求め、例えばこれが１バイトであるならば、前記ｘ１、ｘ２、ｘ３の小数点８桁の値を取って、それぞれの桁の数値が０〜４の時その桁を０とし、５〜９の時その桁を１として８ビットの符号列を作る。例えば、ｘ０＝０．５２７１５６３４であったとし、これを（１）に示したカオス方程式に代入してｘ１、ｘ２、ｘ３　…を順次求める。この場合、ｘ１　＝０．９９７０５０１３、ｘ２　＝０．０１１７６４６７となる。次に、前記ｘ１、ｘ２の各桁を構成する数値が０〜４なら“０”、５〜９なら“１”に変換して８ビットの符号列を作る。即ち、ｘ１から１１１０１０００が生じ、ｘ２から０００１１０１１が作られて、これらを暗号鍵と称する。
【００１２】このようにして作られた暗号鍵は送信機側では論理回路１２２において送信すべき平文との排他的論理和がとられて、前記平文を暗号化する。上記の例についてこの暗号化についての具体例を述べると、平文が００１１０１０１であった場合に暗号鍵が１１１０１０００であったとすると、これら両者の排他的論理和をとった結果は１１０１１１０１となり、これが前記平文の暗号になる。このようにして作られた暗号は送信部１３を介して受信部２１に送られ、更にこの受信部２１から暗号復元部２２に送られる。暗号復元部２２の暗号鍵作成部２２１は送信機の暗号鍵作成部１２１で作られた暗号鍵と同一の暗号鍵を作成し、これを論理回路２２２に供給する。論理回路２２２では前記暗号鍵と受信機２１にて受信された暗号との排他的論理和をとって平文が復元される。上記の例でいうと暗号が１１０１１１０１の時、暗号鍵は１１０１０００であって、両者の排他的論理和をとると００１１０１０１となり、平文が復元される。尚、ある平文を暗号化した場合の暗号鍵と、こうして作成された暗号から平文を復元する際に用いられる暗号鍵は同一である。
【００１３】図４は上記した送信機１と送信機２からの通信手順を上記（１）に示したカオス方程式から求められる数値に対応づけて示した図である。まず、送信機１から初期値ｘ０を受信機２に送る。次に送信機１で作られた数値ｘ１を元にして平文１バイト目を暗号文にして、これを受信機２に送る。受信機２では受信機２で作られた数値ｘ１を元にして受信した暗号文を復元して１バイト目の平文を得る。以下同様である。
【００１４】本実施例によれば、送信する平文を暗号化する際にカオス方程式から作成される完全な乱数を使用しているため、暗号に所定のパタ−ンが生じることをなくすことができ、前記カオス方程式と初期値（毎回変わる）を知らない限り、暗号が解読されることを防止することができる。更に、本例では最も簡単なカオス方程式を用いているため、暗号化速度が早く、通信効率を上げることができる。」
　
（ウ）「【図４】」には、初期値ｘ０を入力とするカオス方程式から、時系列的に順次出力されるカオス的な振る舞いをするランダムな値ｘｉ（ｉ＝１、２、３、・・・）で、暗号化対象の平文を格納したメモリから１バイトづつ順次読み出した平文のｉ番目のバイトを暗号化して、平文の暗号文を作成し、前記暗号文を送信する様子が記載されている。
　
　ここで、（ア）の段落【０００６】における記載「本発明のランダム暗号化通信方式において、送信側の第１の乱数発生手段は初期値とカオス方程式を用いて完全な乱数を発生する。」からすると、引用文献１には、初期値とカオス方程式を用いる暗号化システムについて記載されていると解される。
　
　そして、（ア）の段落【０００７】における記載「送信機１は平文等の送信情報を格納するメモリ１１、・・・（中略）・・・を有している。」及び（イ）の段落【００１１】における記載「次に上記暗号鍵作成部１２１又は２２１の動作原理について詳述する。ｘｎ＋１　＝４ｘｎ　（１−ｘｎ　）…（１）は最も簡単なカオス方程式を示している。但し、ｎは自然数である。暗号鍵作成部１２１又は２２１は前記カオス方程式を用いて１バイト単位でランダムなビット情報を作り、このビット情報を暗号鍵と称し、これを用いて上記の如く平文が暗号化される。暗号鍵作成部１２１、２２１に与えられる初期値ｘ０　を前記（１）に示したカオス方程式に代入すると、次々とｘ１　、ｘ２　…の値が得られ、これらの値は完全にランダムな値を取って、即ちカオス的な振る舞いをする。」からすると、前記暗号化システムは、暗号化対象の平文を格納したメモリと、初期値を入力とし演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる値を順次出力するカオス方程式を備えると解される。
　なお、引用文献１の実施例に１例として挙げられたカオス方程式「ｘｎ＋１　＝４ｘｎ　（１−ｘｎ　）」は、初期値鋭敏性を有するロジスティック写像であるから、引用文献１記載のカオス方程式として、初期値鋭敏性を有するカオス方程式を想定していると解される。
　
　そして、（イ）における記載「前記ｘ１　、ｘ２　の各桁を構成する数値が０〜４なら“０”、５〜９なら“１”に変換して８ビットの符号列を作る。」及び（ウ）における「【図４】」に関する説明から、前記暗号化システムは、初期値を入力とする前記カオス方程式から得た、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データを８ビットの符号列（すなわち、８ビットの２進数）にした出力と、暗号化対象の平文を格納したメモリから１バイトづつ順次読み出した平文の１バイトデータとから所定の演算を行うことで暗号化するための手段（以下「暗号化手段」という。）と、暗号化した結果の暗号文を送信する送信部とを備えると解される。
　
　なお、（イ）の段落【００１４】における記載「本実施例によれば、送信する平文を暗号化する際にカオス方程式から作成される完全な乱数を使用しているため、暗号に所定のパタ−ンが生じることをなくすことができ、前記カオス方程式と初期値（毎回変わる）を知らない限り、暗号が解読されることを防止することができる。」からすると、前記カオス方程式に入力される初期値は、暗号／復号化に用いられるパラメータであって、暗号通信を行う送信側と受信側のみが知るものであるから、一種の暗号／復号化のための共通鍵であると解される。
　
　よって、上記（ア）〜（ウ）の記載、及び関連する図面を参酌すると、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明１」という。）が記載されているものと認められる。 
　
　暗号化システムであって、
　暗号化対象の平文を格納したメモリと、
　初期値を入力とし演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式を備え、
　前記カオス方程式から得た、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データを２進数化した出力と、前記メモリから１バイトづつ順次読み出した平文の１バイトデータとを所定の演算を行う暗号化手段と、
　前記所定の演算をした結果の暗号文を送信する送信部とを備え、
　前記カオス方程式に対して入力される初期値を暗号化の共通鍵とすることを特徴とする暗号化システム。
　
（２−２）原査定の拒絶の理由に引用された刊行物（カオス・ニューラルネットワークの最小構成，電子情報通信学会技術報告，Ｖｏｌ．９８　Ｎｏ．６７３（ＮＣ９８−１０７），１９９９年３月１８日，ｐ．６７−７４）には、次の事項が記載されている。 
 　 
（エ）「これに対し我々は，ホップフィールドネットワークや誤差逆伝搬学習則等で用いる，通常のニューロンモデルを用いてネットワークを構成し，外部入力値が一定の場合でも，カオス応答する場合があることを報告している［１１］〜［１７］，［２３］．我々はこれをカオス・ニューラルネットワークと呼んでいる［１７］．
　本研究では，ニューロン数が３個からなるＡＮＮにおいて，カオス応答が得られることを見出し，また，それがカオス・ニューラルネットワークの最小構成であることを数学的に証明したので報告する．
２．ニューロンモデル
　本研究で用いたニューロンモデルを図１に示す．本研究では，誤差逆伝搬学習則やホップフィールドネットワークで一般的に用いられるニューロンモデルを用いた．非線形関数としてはｓｉｇｍｏｉｄ関数を用いた．・・・（中略）・・・
　
３．ネットワークモデル
３．１基本ネットワーク（２ＮＮ）
　ニューロンモデルによっては単一のニューロンで振動が発生する場合もあるが，本研究で用いたモデルでは自己回帰結合がないため，単一のニューロンで振動は発生しない．出力が振動するネットワークの最小構成として，ニューロン数が２個のネットワークを考える（図２）．　・・・（中略）・・・
　
３．２　３ニューロンネットワータ（３ＮＮ）
　３．１で示した基本ＮＮを基本構成要素として含む，ニューロン３個から成るネットワークを示す（図３）．尚，網掛けの部分は，３．１で示した基本ＮＮである．
　このネットワーク（以下３ＮＮ）も，重み係数ｗ１３，ｗ３２と，基本ＮＮの種類によりその挙動が異なると考えられる．
よって，重み係数の正負と基本ＮＮの組み合わせそれぞれについて検討を加えた．
　
４．計算機実験
　それぞれのネットワークについて，計算機シミュレーションを行った結果を示す．このとぎに用いた概念について簡単に記す．
　入出力特性図は，各ＮＮで等しい外部入力値Ｉを入力し続けたときの，ニューロンの出力を表している．初期の不安定な状態を除くため，１０００回繰り返した後からプロットしている．
　入出力特性図で，点の密度が高い部分が見受けられる場合がある．この部分では，ＮＮが特異な挙動をしていると考えられる．この時のネットワークの振る舞いを明らかにするために，リアプノフ指数とポアンカレ切断面を用いた［３］，［２４］〜［３２］．
　ポアンカレ切断面は，ニューロン１の出力の時系列データを時系列データに埋め込むことにより，アトラクタの再構成を行った．描かれたアトラクタにより，ネットワークの振る舞いを判定した（表２）．
　リアプノフ指数とは，カオスの基本的性質である引き延ばしの程度を表す指標である．本研究では，計算機により近接軌道の離れ方を求めることによった［２６］，［３２］．
それぞれの図は，ニューロン１の出力に関するものである．」（６８頁左欄１８行目〜６９頁右欄下から７行目。）
　
（オ）「図３　３ニューロンネットワーク」には、Ｎ１（ニューロン１）とＮ２（ニューロン２）を相互に接続した基本構成を含む３つのニューロンで構成されたカオス・ニューラルネットワークの構成図が記載されている。
　
（カ）「
・例２：ｗ
１３
＞０，ｗ
３２
＜０の場合
　
　　　　　│Ｗ１１　Ｗ１２　Ｗ１３│　│　０　　１０　３６．８│
　重み係数│Ｗ２１　Ｗ２２　Ｗ２３│＝│−１０　　０　　　０　│
　　　　　│Ｗ３１　Ｗ３２　Ｗ３３│　│　０　−１０　　　０　│
　
　しきい値　θ１＝θ２＝θ３＝０
　
　入出力特性図を図９に，リアプノフ指数を図１０に，外部入力値が−０．１８７９４の時のポアンカレ切断面を図１１，図１１の拡大図を図１２，図１２の拡大図を図１３，図１３の拡大図を図１４に示す．
　入出力特性図で，点の密度の高い部分が見られる．この部分について考える．図１０より，リアプノフ指数の最大値は約０．０５（外部入力値−０．１８８近傍）である．ここでのポアンカレ切断面は折り畳み構造が見られ，また，自己相似（フラクタル）的な構造であることがわかる．よって，ニューロン１の出力はカオスである．」（７０頁右欄下から５行目〜７１頁右欄２行目。）
　
（キ）「６．むすび
　・・・（中略）・・・ニューロン数が３個のネットワークにおいては，出力がカオスとなる構成が存在することを計算機実験により明らかにした．さらに，ニューロン数２個のネットワークの振動発生機構及び最大の振動周期について数学的に記述した．この結果，通常用いられるニューロン３個構成されたネットワークに一定の入力がある場合，出力がカオスとなる最小構成は，ニユーロン３個から成るＡＮＮであることを明らかにした．」（７４頁左欄４行目〜１７行目。）
　
　ここで、（エ）における記載「出力が振動するネットワークの最小構成として，ニューロン数が２個のネットワークを考える（図２）．　・・・（中略）・・・　３．１で示した基本ＮＮを基本構成要素として含む，ニューロン３個から成るネットワークを示す（図３）．」、（オ）における「図３　３ニューロンネットワーク」の構成図の説明「Ｎ１（ニューロン１）とＮ２（ニューロン２）を相互に接続した基本構成を含む３つのニューロンで構成されたカオス・ニューラルネットワーク」、及び（キ）における記載「ニューロン数が３個のネットワークにおいては，出力がカオスとなる構成が存在することを計算機実験により明らかにした．」からすると、引用文献２には、３つ（すなわち、３つ以上）のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含み、前記基本構成と接続された少なくとも１つのニューロンを含む、カオス・ニューラルネットワークについて記載されている。
　なお、（エ）における記載「それぞれの図は，ニューロン１の出力に関するものである．」、（オ）における「図３　３ニューロンネットワーク」の構成図の説明「Ｎ１（ニューロン１）とＮ２（ニューロン２）を相互に接続した基本構成を含む３つのニューロンで構成されたカオス・ニューラルネットワーク」、（カ）における記載「入出力特性図で，点の密度の高い部分が見られる．この部分について考える．図１０より，リアプノフ指数の最大値は約０．０５（外部入力値−０．１８８近傍）である．・・・（中略）・・・よって，ニューロン１の出力はカオスである．」からすると（リアプノフ指数が正の値をとれば、初期値鋭敏性を有することを意味する）、前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成のニューロンの１つ（ニューロン１）が初期値鋭敏性を有すると解される。
　
　そして、（エ）における記載「入出力特性図は，各ＮＮで等しい外部入力値Ｉを入力し続けたときの，ニューロンの出力を表している．」及び「ポアンカレ切断面は，ニューロン１の出力の時系列データを時系列データに埋め込むことにより，アトラクタの再構成を行った．描かれたアトラクタにより，ネットワークの振る舞いを判定した（表２）．」並びに（カ）における記載「入出力特性図で，点の密度の高い部分が見られる．この部分について考える．図１０より，リアプノフ指数の最大値は約０．０５（外部入力値−０．１８８近傍）である．ここでのポアンカレ切断面は折り畳み構造が見られ，また，自己相似（フラクタル）的な構造であることがわかる．よって，ニューロン１の出力はカオスである．」からすると、前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成の各ニューロンに外部入力値を入力することで、前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成のニューロンの１つ（ニューロン１）から、時系列的にカオス的な振る舞いをする値をとる時系列データを出力すると解される。
　なお、カオス的な振る舞いをする値がランダムな値であることは、当業者にとって自明である。
　そして、引用文献２記載のカオス・ニューラルネットワークの外部入力値xと、ニューロン１の出力値ｙとの関係は、引用文献２記載のカオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成のニューロンの１つ（ニューロン１）が有している初期値鋭敏性により、初期値（外部入力値）が微少に異なる場合、その振る舞いの時間発展が全く異なったものとなる。また、系がカオスである場合、非常に近い軌道を通る状態の間には相関がなく、出力値から外部入力値を推定するのは困難であるといえる。よって、出力値yから外部入力値ｘを求めるのは困難である。
　さらに、ニューロン１の出力値に注目すると、その出力値は同一の値をとることがあると考えられる。よって、外部入力値xと出力値yは一対一写像ではなく、一対多写像であるといえる。よって、引用文献２記載のカオス・ニューラルネットワークの外部入力値xと、ニューロン１の出力値yの関数y=ｆ(x)は、一方向性関数ｆであるといえる。
　
　また、引用文献２記載のカオス・ニューラルネットワークの遷移回数xと，出力値yの関数y＝ｆ（x）について考えると、以下のことが成立する。
（i）xを入力してy＝f（x）を出力する多項式時間アルゴリズムが存在する（遷移回数だけ繰り返せばよい）。
（ii）出力yから、y＝f（x）を満たすxを求めるのは困難である（ｆ-1の困難性）。
　
　よって、（i），（ii）より、y＝f（x）（遷移回数xとニューロンの出力y）は、一方向性ハッシュ関数である。
　
　よって、上記（エ）〜（キ）の記載及び図面を参照すると、引用文献２には、次の発明（以下、「引用発明２」という。）が記載されているものと認められる。 
　
　３つ（すなわち、３つ以上）のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含み、前記基本構成と接続された少なくとも１つのニューロンを含む、初期値鋭敏性を有するカオス・ニューラルネットワークであって、
　前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成の各ニューロンに外部入力値を入力することで、前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成のニューロンの１つ（ニューロン１）から、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値であって、一方向性及びハッシュ性を有する時系列データを出力することを特徴とするカオス・ニューラルネットワーク。
　
３．対比
　ここで、本願発明と引用発明１とを比較する。 
　引用発明１の「平文」、「格納」、及び「メモリ」は、それぞれ、本願発明の「テキスト」、「記憶」、及び「平文記憶部」に相当する。
　また、引用発明１の「暗号文」、「初期値」及び「暗号化の共通鍵」は、本願発明の「暗文」、「初期値として与える外部入力」及び「暗号化の鍵」に相当する。
　また、引用発明１の「メモリから１バイトづつ順次読み出した平文の１バイトデータ」は、本願発明の「平文記憶部から１文字づつ順次読み出した文字」に相当する。
　また、引用発明１の「所定の演算」及び「所定の演算を行う暗号化手段」は、本願発明の「演算」及び「演算する演算部」に相当する。
　
　そして、引用発明１の「初期値を入力とし演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式」と本願発明の「３つ以上のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含む、初期値鋭敏性を有し、浮動小数点により演算を行うカオス・ニューラルネットワーク」とはともに、外部入力を入力として演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式である点で共通する。
　また、引用発明１の「カオス方程式から得た、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データを２進数化した出力」と本願発明の「カオス・ニューラルネットワークを構成するニューロンの１つから得た、遷移ごとに整数化した一方向性及びハッシュ性を有する出力」とはともに、カオス方程式から得た、遷移ごとに整数化した出力である点で共通する。
　また、引用発明１の「カオス方程式に対して入力される初期値」と本願発明の「カオス・ニューラルネットワークに初期値として与える外部入力」とはともに、カオス方程式に初期値として与える外部入力である点で共通する。
　また、引用発明１の「暗号文を送信する送信部」と本願発明の「暗文を記憶する暗文記憶部」とはともに、暗文を処理する処理部である点で共通する。
　よって、本願発明と引用発明１とは、以下の点で一致し、また、相違している。
　
（一致点）
　暗号化システムであって、
　暗号化対象のテキストを記憶した平文記憶部と、
　外部入力を入力として演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式と、
　前記カオス方程式から得た、遷移ごとに整数化した出力と、前記平文記憶部から１文字づつ順次読み出した文字とを演算する演算部と、
　前記演算した結果の暗文を処理する処理部とを備え、
　前記カオス方程式に初期値として与える外部入力を暗号化の鍵とすることを特徴とする暗号化システム。
　
（相違点１）
　「外部入力を入力として演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式」について、本願発明は「３つ以上のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含む、初期値鋭敏性を有し、浮動小数点により演算を行うカオス・ニューラルネットワーク」であるのに対して、引用発明１は「初期値を入力とし演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式」である点。
　
（相違点２）
　本願発明の「演算部」は、「カオス・ニューラルネットワークを構成するニューロンの１つから得た、遷移ごとに整数化した一方向性及びハッシュ性を有する出力」と、前記平文記憶部から１字づつ読み出した文字とを演算するのに対して、引用発明１の「暗号化手段」は、「カオス方程式から得た、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データを２進数化した出力」と、平文を格納したメモリから１バイトづつ順次読み出した平文の１バイトデータとを所定の演算を行う点。
　
（相違点３）
　本願発明は「カオス・ニューラルネットワークに初期値として与える外部入力」を暗号化の鍵とするのに対して、引用発明１は、「カオス方程式に対して入力される初期値」を暗号化の共通鍵とする点。
　
（相違点４）
　本願発明は、演算した結果の暗文を記憶する「暗文記憶部」を備えるのに対して、引用発明１は、所定の演算をした結果の暗号文を送信する「送信部」を備える点。
　
４．判断
　相違点１〜相違点３について検討する。
　引用発明１における「初期値を入力とし演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式」は、前記「カオス方程式に対して入力される初期値」を入力することで、「時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データ」であるカオス系列を出力するものであって、初期値鋭敏性を有するものである。
　そして、引用発明２の「３つ（すなわち、３つ以上）のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含み、前記基本構成と接続された少なくとも１つのニューロンを含む、初期値鋭敏性を有するカオス・ニューラルネットワーク」も、「前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成の各ニューロンに外部入力値」を入力することで、「時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値であって、一方向性及びハッシュ性を有する時系列データ」を出力し、初期値鋭敏性を有するものである。
　よって、引用発明１における「初期値を入力とし演算を行い、時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値を順次出力する、初期値鋭敏性を有するカオス方程式」と引用発明２における「３つ（すなわち、３つ以上）のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含み、前記基本構成と接続された少なくとも１つのニューロンを含む、初期値鋭敏性を有するカオス・ニューラルネットワーク」とは、ともに初期値鋭敏性を有し、外部入力値を入力することで、カオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データを出力するカオス方程式である点において、両者は技術的に共通の分野に属するものといえる。
　その際に、引用発明１におけるカオス方程式から得た「時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データ」と引用発明２のカオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成のニューロンの１つ（ニューロン１）から出力される「時系列的にカオス的な振る舞いをするランダムな値であって、一方向性及びハッシュ性を有する時系列データ」とが対応し、引用発明１におけるカオス方程式に対して入力される「初期値」と、引用発明２におけるカオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成の各ニューロンに対して入力される「外部入力値」とが対応すると認められる。
　してみると、引用発明１において、初期値を入力してカオス的な振る舞いをするランダムな値をとる時系列データを得ることを目的とする、初期値鋭敏性を有する「カオス方程式」として、引用発明２の「３つ（すなわち、３つ以上）のニューロンで構成され、その内の２つのニューロンを相互に接続した基本構成を少なくとも１つ含み、前記基本構成と接続された少なくとも１つのニューロンを含む、初期値鋭敏性を有するカオス・ニューラルネットワーク」を採用し、その際にカオス関数を計算するとき、浮動小数点演算を行うことは、当業者にとって周知の常套手段であること（備考：特開平９−２８８５６５号公報の段落【０１４７】における記載「カオス生成部２０は、所定の言語で記述されたプログラムを浮動小数点演算装置を用いて実行することにより実現できる。」や、特開平９−１１６５３３号公報の段落【０１２６】における記載「前述したように、カオス生成部２１は、所定の言語で記述されたプログラムを浮動小数点演算装置を用いて実行することにより実現できる。」を参照。）を勘案すると、前記カオス・ニューラルネットワークにおいて、浮動小数点により演算を行うものとして、引用発明１の「暗号化手段」を前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成のニューロンの１つ（すなわち、カオス・ニューラルネットワークを構成するニューロンの１つ）から得た、時系列的に（すなわち遷移ごとに）一方向性及びハッシュ性を有する出力を２進数化（すなわち整数化）した出力と、暗号化対象の平文を格納したメモリから１バイトづつ順次読み出した平文の１バイトデータとを所定の演算を行う「暗号化手段」とし、引用発明１の「暗号化の共通鍵」を前記カオス・ニューラルネットワークを構成する２つのニューロンを相互に接続した基本構成の各ニューロン（すなわち、カオス・ニューラルネットワーク）に初期値として与える「外部入力値」とするように構成することは、当業者であれば容易に想到し得たことである。
　よって、相違点１〜相違点３は格別のものではない。
　
　相違点４について検討する。
　本願の出願の日前の平成４年７月１日に頒布された刊行物である特開平４−１８４４７６号公報に、
「（従来の技術）
　コンピュータや情報通信の普及によって情報の機密保持の重要性が近年高まっている。特に磁気ディスク装置などのファイル記憶装置に記憶された情報の場合の機密保持の方法としてはいわゆるパスワードによる方法が一般的であった。・・・（中略）・・・しかし、この方法ではなんらかの方法でパスワードが漏れた場合には全く意味が無くなってしまう。この欠点を解決する方法として最近では記憶媒体に書き込む情報を鍵情報とよばれる秘密の情報列とを一定の規則によって暗号化して書き込み、これを読出す場合には鍵情報を使って復号化する方法が用いられるようになった。」（３頁右下欄１行目〜１８行目。）と記載されているように、機密保持のために、情報を鍵情報で暗号化して記憶装置に記憶する暗号化システムは当業者にとって周知である。
　よって、引用発明１における暗号化システムを機密保持のために、平文を鍵情報で暗号化して記憶装置に記憶するシステムに適用することは、当業者であれば、適宜なし得たことである。
　よって、相違点４は格別のものではない。 
　
　上記で検討したごとく、相違点１〜相違点４はいずれも格別のものではなく、そして、本願発明の構成によってもたらされる効果も、当業者であれば当然に予測可能なものに過ぎず格別なものとは認められない。
　
　よって、本願発明は、上記引用発明１、引用発明２、及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明できたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により、特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
５．結び
　以上のとおり、本願発明は、本願の特許出願前に日本国内又は外国において、頒布された刊行物に記載された発明に基いて、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、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　よって、上記結論のとおり、審決する。