【事件の表示】
　特願２００１−２１５９１７「工業プロセスの監視方法及び監視システム」拒絶査定不服審判事件〔平成１４年　３月２２日出願公開、特開２００２−　８２７１３〕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
　本件出願（以下「本願」という。）は、平成１３年７月１６日（パリ条約による優先権主張　２０００年７月１５日　米国）を出願日とする出願であって、平成１６年１２月２１日付で拒絶査定がなされ、これに対し、平成１７年４月４日に拒絶査定不服審判の請求がなされるとともに、平成１９年６月８日付の当審拒絶理由に対し平成２０年１月２５日付で手続補正がなされたものである。
　
２．特許請求の範囲の記載内容
　平成２０年１月２５日付の手続補正書により補正された特許請求の範囲のには、以下のように記載されている。
「　　【請求項１】
　プロセッサを有してなるシステムにおいて実行される、複数のプロセス変数を有する工業プロセスの監視方法であって、
　前記工業プロセスからプロセス変数についてのプロセスリアルタイムデータを得るステップと、
　前記プロセスリアルタイムデータから、前記工業プロセスと関連性のある特徴である関連特徴を選択するステップと、
　前記工業プロセスの動作コンディションを当該動作コンディションの確度に応じてクラス分類した動作コンディションクラス分類と関連特徴との相関関係に関して学習された診断用ニューラルネットワークを提供するステップと、
　前記選択した関連特徴を前記診断用ニューラルネットワークに入力して対応する動作コンディションクラス分類を得るステップと、
　動作コンディションの二次元表現を含んだ知識ベースを提供するステップと、
　動作コンディションクラス分類と前記知識ベースの二次元ポイントとの相関関係に関して学習されたプロジェクションニューラルネットワークを提供するステップと、
　前記得られた動作コンディションクラス分類を前記プロジェクションニューラルネットワークに入力して前記知識データベースの二次元ポイントに変換するステップと、
　前記知識ベースに前記二次元ポイントを表示するステップと、
を有する方法。
　　【請求項２】
　前記変換した二次元ポイントのプロセス軌跡を生成するステップと、当該プロセス軌跡を軌跡データベースに格納するステップとを有する請求項１記載の方法。
　　【請求項３】
　前記軌跡データベースに格納されたプロセス軌跡から作成されたプロセス挙動モデルと、現在時におけるプロセス軌跡とから前記プロセスの未来の動作コンディションを予測するステップを有する請求項２記載の方法。
　　【請求項４】
　前記知識ベースは、デカルトプロット上に配置された動作コンディションの二次元表現であり、前記二次元ポイントは、前記デカルトプロット上の座標のセットである請求項１記載の方法。
　　【請求項５】
　前記プロセスリアルタイムデータを変数データベースに格納するステップを有する請求項１記載の方法。
　　【請求項６】
　前記工業プロセスが最適化されるように、前記知識ベースに表示される動作コンディションに対応して調整処置を行う請求項１記載の方法。
　　【請求項７】
　前記工業プロセスは、炭化水素の製造プロセスである請求項１記載の方法。
　　【請求項８】
　前記動作コンディションは、互いに関連する動作コンディションを含み、これら関連する動作コンディションは、前記知識ベース上で互いに近接した配置となっている、請求項１記載の方法。
　　【請求項９】
　複数のプロセス変数を有する工業プロセスの監視システムであって、
　前記工業プロセスからプロセス変数についてのプロセスリアルタイムデータを得るためのセンサ部材と、
　前記プロセスリアルタイムデータを受けて、当該プロセスリアルタイムデータから前記工業プロセスと関連性のある特徴である関連特徴を選択するプロセッサユニットと、
　前記工業プロセスの動作コンディションを当該動作コンディションの確度に応じてクラス分類した動作コンディションクラス分類と関連特徴との相関関係に関して学習された診断用ニューラルネットワークと、
　動作コンディションの二次元表現を含んだ知識ベースと、
　動作コンディションクラス分類と前記知識ベースの二次元ポイントとの相関関係に関して学習されたプロジェクションニューラルネットワークとを有し、
　前記プロセッサユニットはさらに、前記選択した関連特徴を前記診断用ニューラルネットワークに入力して対応する動作コンディションクラス分類を得ると共に、前記得られた動作コンディションクラス分類を前記プロジェクションニューラルネットワークに入力して前記知識データベースの二次元ポイントに変換し、および前記知識ベースに前記二次元ポイントを表示する、システム。
　　【請求項１０】
　前記プロセッサユニットは、前記二次元ポイントのプロセス軌跡に生成し、更に、前記プロセス軌跡を格納する軌跡データベースを有する請求項９記載のシステム。
　　【請求項１１】
　前記プロセッサユニットは、前記軌跡軌跡データベースに格納されたプロセス軌跡から作成されたプロセス挙動モデルと、現在時におけるプロセス軌跡とから前記プロセスの未来の動作コンディションを予測する、請求項１０記載のシステム。
　　【請求項１２】
　前記動作コンディションは、互いに関連する動作コンディションを含み、これら関連する動作コンディションは、前記知識ベース上で互いに近接した配置となっている、請求項９記載のシステム。」
　
３．平成１９年６月８日付の当審拒絶理由の概要
　平成１９年６月８日付の当審拒絶理由のうち、特許法第３６条第４項の規定に関するものは下の（１）及び（２）のとおりである。
（１）「プロジェクションニューラルネットワーク」が「動作コンディションクラス分類」を「知識データベースの二次元ポイント」に変換する際のその変換に関する技術的な内容が、当業者が実施をすることができる程度に明確かつ十分に本願の発明の詳細な説明に記載されているとは認められない。
（２）「二次元表現を含んだ知識ベース」や「知識データベースの二次元ポイント」の技術的な内容が、当業者が実施をすることができる程度に明確かつ十分に本願の発明の詳細な説明に記載されているとは認められない。一般にデータベースとはデータが「次元」なる観念とは無関係に蓄積されたものであり、そのデータベースに「二次元」なる観念がいかに導入されているのか、本願の発明の詳細な説明から明確かつ十分に把握することができない。
　
４．判断
　請求項１−１２に係る発明の必須の構成である「知識ベースの二次元ポイント」及び「プロジェクションニューラルネットワーク」に関して、発明の詳細な説明及び図面には、次の事項が記載されている。
・「【０００８】
…これらの特徴は、その後、動作コンディションのクラス分類が得られるように用いられ、このクラス分類は、その後、プロセスコンディションに対応した二次元ポイント(ｘ、ｙ)に変換あるいは融合される。プロセスコンディションは、例えば、時間に対する生成物、動作プロセスコンディション等である。その後、現在時における状態あるいはポイント、リアルタイムデータ値及び履歴的レジストリまたはデータベースを用いて、プロセスの現在時における軌跡が生成され、この軌跡は、その後、軌跡データベースに格納される。上述の二次元ポイントは、知識ベースに、デカルト平面上で表示または描画され、この平面では、相異なるプロセスコンディションの論理配置に対応する領域のマップが表示される。時間に対するそれぞれのポイントによって、軌跡が形成され、この軌跡は、その後好適には、異常な状況を検出するため及びプロセスの推定される新たな状態の決定のために解析される。
【０００９】
　集められた総変数データから抽出されるクリティカルなデータは、好適には、その後、例えば主成分分析を通じて、適切でない特徴、あるいはクリティカルなデータとは関連性のない特徴を同定して廃棄することで決定される。残りの関連性のある特徴は、その後、プロセッサへの入力となり、このプロセッサは、好適には、診断用ニューラルネットワークを含む。診断用ニューラルネットワークでは、その後、これらの特徴を、監視される種々の動作コンディションとして、各コンディションにおいてそのようなコンディションが存在するか否かの指標となる確実性の度合いに応じてクラス分類する。このプロセスコンディションのクラス分類は、その後、好適には上述のクラス分類に対応する知識ベースにおける二次元ポイントを決定するためのプロジェクションニューラルネットワーク(projection neural network:投影ニューラルネットワーク)に入力される。このポイントは、その後、プロセスを監視するオペレータに視認されるように知識ベースに表示される。好適には、ディスプレイ上に、当該ディスプレイの監視を更に容易とするために、表示される状態の移動がプロセスの変化のタイプの指標となり得るようにすることで、関連するコンディションを知識ベース上に論理的配置によって位置表示させることが好ましい。例えば、ポンプのコンポーネントに関する問題を表す領域は、好適には、ポンプ故障を表す領域に近接した位置とすることが好ましい。この場合、問題がより重大となるにつれて、知識ベースにおけるポイントをつなげるとポンプ故障領域に向かっていくようになる。
　勿論、特定のプロセスに対しての知識ベースは、プロセスの熟知性及びノウハウに基づいて構築され得るものであり、各プロセス毎に異なる。」
　
・「【００１０】
…新たな変数値がデータベースに取り入れられると、本発明のシステムは、新たな二次元ポイントを生成し、これらのポイントを現在時におけるプロセス軌跡に取り入れる。本発明に係るシステムは、更に、監視されるプロセスの挙動モデルの決定に用いることもできる。
　入手された上述の軌跡及び挙動モデルを用いて、本発明のシステムの知識ベースモデル又はプロセスは、システムによりプロセスから得られる関連するリアルタイム変数プロセスにおけるリアルタイムの現在時における状態の決定に用いられ、また、未来の推定状態の予測、好適にはそのプロセスにおける未来の推定される一連の状態の予測、にも用いられる。
　プロセス軌跡の現在時におけるポイントは、全軌跡及び時間に対してのプロセスの未来の推定状態とともに、本発明に係るシステムによって解析され、実際のプロセスコンディションにおけるいずれの逸脱も、システムによって検出される。検出された逸脱は、好適には、オペレータの注意を喚起するようにされ、例えば、勧告信号(advisory signal)を通じて注意を喚起し、オペレータがその逸脱に対して調査及び応対を行うことができるようにする。
【００１１】
　本発明によれば、逸脱が検出されると、好適には、その逸脱のタイプおよびその原因が判定されるように、かつ、この情報を勧告信号に含ませるように、現在の軌跡に関する各既知の軌跡を解析するための数学的及び知識ベースのモデルをプログラムする。
　予測された未来の状態は、また、使用されているポンプの異常や過剰なガスあるいは水が生成される等のプロセスの異常を早期に表示して実際に異常が発生する前に調整処置をとることができるように、予測された未来の状態それ自体の監視を行うことが利点のある情報である。」
　
・「【００１２】
　図示されるステップF2は、診断用ニューラルネットワークへの関連特徴の入力を示す。この診断用ニューラルネットワークは、関連特徴を入力として、動作コンディションクラス分類を出力として、両者の相関関係を求めるように学習され、あるいは相関関係に関して学習がなされている。このクラス分類は、好適には、種々の発生しうるコンディション(Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｎ)及びそのようなコンディションが発生する確度(likelihood)についての対応確率に対応する一連の識別子である。従って、診断用ニューラルネットワークにより、リアルタイムで各動作コンディションに対して決定された重み付けが与えられる。図において、２つの典型的なコンディションがその確度とともに示されており、具体的には、低負荷コンディションは確度３０％、砂だけのコンディション(プレインサンドコンディション：plain sand condition)は５０％の確度として示される。この情報は、図のＦ３に示されるようにプロジェクションニューラルネットワークに送られ、当該プロジェクションニューラルネットワークによって、コンディションクラス分類に対応する知識ベースにおけるポイントＰの座標に変換される。このポイントＰは、知識ベースにプロットされるか、またはデカルト平面マップ（Ｗ）に表示された場合、特定のプロセスの逸脱もしくは診断を表す。従って、本発明によれば、等式Ｗ＝Ｆ３(Ｆ２(Ｆ１(Ｘ)))は、図による表示(Ｗ)の構築処理を示し、これにより、オペレータは、異常な状況を迅速に検出することが可能となる。ベクトル(Ｘ)は、３つの関数の合成を通じて処理されるプロセス変数の全ての値を含む。これらの関数は、特徴抽出(Ｆ１)、動作コンディションクラス分類(Ｆ２)、及び次元落としあるいはグラフィックビューア(graphic viewer:図での表示)(Ｆ３)である。関数の合成による出力は、上述の二次元空間(Ｗ)に表されるポイント(ｘ,ｙ)であり、これは、上述のように知識ベースである。
　本発明に係るシステム及び方法は、プロセス最適化工業、プロセスの現在状態の決定及び未来の状態の予測、及び大量のデータや情報ヒエラルキーをユーザーフレンドリーな手法で取り扱う場合におけるそれぞれの既存の問題を解決するものであることは非常に明瞭である。
【００１３】
　更に、本発明によれば、数学的又は知識ベースのモデルが構築されるプロセッサまたはプロセッサ群には、変数からクリティカルなデータを抽出して次元落としを実行することのできるニューラルネットワークあるいは主成分解析(principal component analysis :PCA)を含むようにでき、また、クリティカルなデータを直行系の独立した変数に変換するためのコーネン(Kohonen)クラスタリングマップ及びその他のクラスタリングマップを含むようにすることもできる。
　更に、本発明に係るシステム及び方法によれば、連続的にプロセスの軌跡を格納することで、本発明に係るシステム及び方法の数学的モデルあるいは知識ベースのモデルに対して未来の挙動の予測正確性を大きく向上するために用いられるエキスパート軌跡データベースを構築することができる。」
　
・【図１】には、動作コンディションクラス分類の確度の具体例として「低負荷　３０％」及び「サンドプレイン５０％」が示されているとともに動作コンディションクラス分類に関するデータが「プロジェクションニューラルネットワーク」により「知識ベース」上に変換されることが示されている。同様に、３つのコンディション「サンド」、「ノーマル」及び「低負荷」が「知識ベース」内の升目にそれぞれ配置されていることが示されるとともに「知識ベースの二次元ポイント」が「ノーマル」の升目であることが示されている。
　
　上記記載事項及び図示内容によれば、「動作コンディションクラス分類」及びその「確度」が、「プロジェクションニューラルネットワーク」による変換で「知識ベースの二次元ポイント」に変換されることは窺えるものの、発明の詳細な説明に、その関連性が「知識ベースの二次元ポイント」にどのように変換されるのかが明確に記載されているとはいえない。その結果、平成１９年１２月１２日付の意見書を参酌しても、当業者が変換後の「知識ベースの二次元ポイント」に関する技術内容を把握可能であるとは認めることができない。
　しかも、発明の詳細な説明において、「プロジェクションニューラルネットワーク」の変換アルゴリズムが明らかにされているわけでもなく、その上、上記の通り「プロジェクションニューラルネットワーク」による変換後の「知識ベースの二次元ポイント」に関する技術内容も把握できないことから、「プロジェクションニューラルネットワーク」に関する技術内容についても当業者が把握可能であるとは認めることができない。
　そして、発明の詳細な説明の記載において、請求項１−１２に係る発明の必須の構成である「知識ベースの二次元ポイント」及び「プロジェクションニューラルネットワーク」に関する技術内容は当業者が把握可能であるとは認められないのであるから、発明の詳細な説明の記載は、当業者が請求項１−１２に係る発明の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものであるとは認められない。
（なお、「知識ベース」について、本願においては異なる表現として「知識データベース」も使用しているが、「４．判断」の記載においては、「知識ベース」で統一した。）
　
５．むすび　
　以上のとおりであるから、本願は平成１４年改正前特許法第３６条第４項に規定する要件を満たしていないので、拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。