【事件の表示】
　特願２００４−３３３３４９号「患者の気道での流れ制限を検出するための呼吸装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　４月２１日出願公開、特開２００５−１０３３１１号〕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、平成７年５月１６日（パリ条約による優先権主張１９９４年５月２０日、米国）を国際出願日とする特願平７−５３０３６０号の一部を平成１６年１１月１７日に新たな特許出願としたものであって、平成１８年１１月９日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成１９年２月１９日に拒絶査定不服審判の請求がなされたものであり、その後、平成２１年２月２日付けで特許請求の範囲についての手続補正がなされたものである。
　 
２．本願発明
　本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成２１年２月２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に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。 
「患者の気道での流れ制限を検出するための呼吸装置であって、
　入口と、入口と患者の気道との間に位置決めされた抵抗要素とを有し、患者の気道と流体連通する鼻取付具と、
　該抵抗要素と患者の気道との間の所定位置で該鼻取付具と流体連通し、患者への周囲空気の吸気流波形を表す第１のデータ値を発生させるように形成されたセンサと、
　第１のデータ値が患者の流れ制限を示すか否かを決定し、かつ、第１のデータ値が患者の流れ制限示しているか否かを表す第２のデータ値を発生させるように形成されたマイクロプロセッサと、
　前記センサによって発生された第１のデータ値、及び該マイクロプロセッサによって発生された第２のデータ値を記憶するように形成されたコンピュータメモリとを備えていることを特徴とする装置。」 
　 
３．引用刊行物 
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願優先日前に頒布された刊行物である米国特許第５２４５９９５号明細書（以下、「引用刊行物」という。）には、図面とともに、以下の事項が記載されている。
（ア）「The present invention relates to the diagnosis and treatment of partial or complete upper airway occlusion, a condition where the upper airway collapses, particularly under the reduced pressure generated by inhalation.　This is most likely to happen during unconsciousness, sleep or anaesthesia.A particular application of the present invention is to the diagnosis and/or treatment of snoring and sleep apnea.　Sleep apnea is characterized by complete occlusion of the upper airway passage during sleep while snoring is characterized by partial occlusion.」（第１欄第１４行〜２４行） 『この発明は、部分的または完全な上部気道閉塞の、上部気道が特に吸入によって発生する減圧下で陥没する状態での診断および治療に関する。これは、無意識、睡眠あるいは麻酔中に起こりやすい。この発明の特定用途は、いびきと睡眠無呼吸の診断および（または）治療である。睡眠無呼吸は睡眠中の上部気道の完全な閉塞によって特徴づけられ、一方いびきは部分的な閉塞によって特徴づけられる。』（『』内は当審における仮訳。以下、同じ。）
（イ）「The patient is connected to a positive pressure air supply by means of a nose mask or nasal prongs.」（第１欄第３６行〜３７行） 『患者は、鼻マスクか鼻プロングによる陽圧の空気供給手段に接続される。』 
（ウ）「The present inventors have recognized the detection of the noise of snoring or more particularly snoring patterns as a reliable parameter for detecting apneas as well as the imminent onset of apneic episodes.　Characteristic snoring patterns can be associated with various sleep conditions including apnea and in fact in most (perhaps 95%) of sleep apnea sufferers, distinctive snoring patterns closely precede apneic episodes as will be later discussed.　Characteristic patterns of other respiratory parameters such as rate of breathing, inhaled/exhaled air volume and inhaled/exhaled air flow rate, obtainable from the same pressure transducer as snoring patterns, can also be used for detecting apneas as well as the imminent onset of apneic episodes.　Any one parameter or combination of parameters may be used for detecting apneas or other breathing disorders, as well as the imminent onset of apneas or other breathing disorders.」（第４欄第２８行〜４５行） 『本発明の発明者は、無呼吸の発作の切迫した徴候と同様に無呼吸の検出のために、いびきの雑音あるいは特定のいびきをかくパターンの検出を信頼できるパラメータとして認識している。特定のいびきをかくパターンは、無呼吸を含む様々な睡眠条件に関係している。また、実際、特殊ないびきをかくパターンは、後で議論されるように、ほとんど(恐らく95%)の睡眠無呼吸患者に緊密に無呼吸に先行する。いびきのパターンと同様に、同じ圧力変換器から入手可能である、吸気／呼気の流量や吸気／呼気の流量速度、呼吸の割合のような他の呼吸のパラメータの特有のパターンも、無呼吸の発作の切迫した徴候と同様に無呼吸の検出のために使用することができる。1つのどんなパラメータあるいはパラメータの組み合わせも、無呼吸あるいは他の呼吸疾患の切迫した徴候と同様に無呼吸あるいは他の呼吸疾患を検出するために使用されてもよい。』 
（エ）「In another embodiment of the diagnostic device the microphone output is fed through an amplifier or filter to differentiate normal breathing sounds from those indicative of snoring, and the intensities and time pattern of the differentiated sounds are recorded.　Further, in a embodiment of the diagnostic device the frequency and duration of airway occlusions are calculated by preprogrammed processing of the detected signal, the processed signal is recorded as a time chart or a table interpreted by the physician.」（第５欄第３７行〜４６行） 『診断の装置の別の具体化例では、正常な呼吸する音といびきを区別するために、マイクロホン出力はアンプかフィルタに供給され、また、区別された音の強度および時間パターンが記録される。さらに、診断の装置の具体化例では、気道閉塞の周波数および持続の検知された信号は、あらかじめプログラムされた処理によって計算され、処理された信号は、内科医によって解釈される、タイムチャート、あるいは、テーブルとして記録される。』 
（オ）「FIG. 9 shows the different pressure waves generated by the extraneous high frequency noise associated with air flow from the blower and the pressure waves of interest indicative of snoring and breathing and the composite wave comprising the contribution of all sources of pressure wave;」（第８欄第２３行〜２８行） 『図9は、送風機からの気流に関連した外来の高周波雑音によって生成された差圧の圧力波、いびきと呼吸に関連する圧力波、および圧力波のすべての源の寄与を含む複合波を示す;』 
（カ）「FIG. 1a illustrates a snoring detection device 10 comprising a microphone 11, in sound communication with the container 12 of a nose mask.Air, being inhaled by the patient, enters the nasal passageways 14 through the opening 13 in the nose mask 12 and is exhaled in the reverse direction.　As the airway extends from the source of snoring sounds within the patient's body, through the nasal passages 14 and out of the opening 13 in the nasal mask, the microphone 11 is ideally located to take advantage of the natural stethoscope formed by the enclosed airway.　Hence the snoring and breathing sounds are focused and concentrated by this arrangement.　Alternatively, the microphone 11 may be located within, or attached externally of, a nasal prong device as illustrated in FIG. 1b.　The detection device 10 can be used in a diagnostic device or a feedback control.　In the case of the detection device 10 being used in diagnostic equipment there is connected to the microphone 11 an electronic processor/recorder which records signals from the microphone 11 either on a time basis or after preprogrammed processing so as to record for example tables of indexes such as the number of apneic episodes, their duration, etc.
The recorded data can then be reviewed by the physician for diagnosis.」（第８欄第４７行〜第９欄第２行） 『図1aは、鼻マスクのコンテナ12と音的に接続されたマイクロホン11を含む、いびき検出装置10を例示する。患者によって吸入される空気は、鼻マスク12の中で開口13によって鼻の通路14に入り、逆方向に吐き出される。気道が、患者の体の内のいびきの音の源から鼻の通路14および鼻のマスク中の開口13に伸びるとともに、マイクロホン11は囲まれた気道によって形成された自然な聴診器を利用するために理想的に配置される。従って、いびきや呼吸する音は、この配置によって集中される。また、マイクロホン11は内蔵されるか、あるいは外部的に付加される(図1bの中で例示されるような鼻プロング装置)。検出装置10は、診断の装置あるいはフィードバック制御の中で使用することができる。ある診断の設備の中で使用されている検出装置10の場合には、時間方式に、あるいは予めプログラムされた処理の後に、マイクロホン11からの信号をレコード(例えば無呼吸の数、それらの持続などのようなインデックスのテーブル)として記録する、電子プロセッサ/レコーダーをマイクロホン11に接続する。その後、診断のために内科医は記録されたデータを調査することができる。』 
（キ）「FIG. 7 illustrates a pressure detection device comprising a pressure sensor, in pressure communication with the container of a nose mask.　Air, being inhaled by the patient, enters the nasal passageways through the opening in the nose mask and is exhaled in the reverse direction.
The pressure sensor is ideally located to detect both pressure waves generated by the patient snoring or by variations in the respiration rate or pattern of the patient.　Hence the snoring sounds and breathing variations are captured and concentrated by this arrangement.　Alternatively, the pressure sensor may be located within or attached externally to a nasal prong device.
　The detection device can be used in a diagnostic device or a feedback control.In the case of the detection device being used in diagnostic equipment there is connected to the pressure sensor a computing system as shown in FIG. 12 which analyses and records signals from the pressure sensor in a data store.　These signals can be stored on a real time basis or after further processing in the form of indexes such as the number of apneic episodes, the number of hypopneas, their duration, etc.　The recorded data can then be reviewed by a physician for diagnosis.」（第１２欄第５４行〜第１３欄第９行）『図7は、鼻マスクの容器との圧力的に接続された圧力センサを含む圧力検出装置を例示する。患者によって吸入される空気は、鼻マスクの穴によって鼻の通路に入り、逆方向に吐き出される。圧力センサは、患者いびき、あるいは患者の呼吸速度かパターンにおける変化により生成された両方の圧力波を検知するために理想的に配置される。従って、いびきの音および呼吸の変化は、この配置によって捕らえられ集中される。さらに、圧力センサは内蔵されるか、あるいは鼻プロング装置に外部的に付けられる。検出装置は、診断の装置あるいはフィードバック制御の中で使用することができる。
　ある診断の設備の中で使用されている検出装置の場合には、圧力センサに図12の中で示されるようなコンピューティング・システムを接続し、分析し、またデータ・ストアに圧力センサからの信号を記録する。これらの信号は、リアル・タイム方式で、あるいは、無呼吸の数、呼吸低下の数、それらの持続などのようなインデックスの形で、一層の処理の後に格納することができる。その後、診断のために内科医は記録されたデータを調査することができる。』
（ク）「FIG. 9 shows the sources of pressure waves detected by the pressure sensor.　The high frequency wind noise is generated by the air blower and is extraneous for the purposes of interpreting the condition of the patient.　Pressure waves at a frequency of 30 to 50 Hz are indicative of snoring and could be detected by using a particular embodiment of the pressure sensor in the form of a microphone.　Disturbances in breathing pattern are detected at a very low frequency relating to breathing rate of approximately 0.5 Hz.　The output of the sensor is a composite of the pressure waves generated by all these sources.
　FIG. 10 Shows a schematic electronic circuit which first amplifies the output of the pressure sensor before passing it through a series of filters to separate the pressure waves at the frequencies of interest.　The high frequency wind noise is eliminated and signals indicative of snoring and breathing are obtained.　The breathing signal is further processed to give information on breathing rate, flow rate and volume per breath.」（第１３欄第１０行〜２９行） 『図9は、圧力センサによって検出された圧力波の源を示す。高周波風切音は送風機によって生成され、患者の状態を解釈する目的には無関係である。30〜50Hzの周波数の圧力波はいびきを示し、圧力センサを特別の具体化としてマイクロホンの形で使用することにより検出することができた。呼吸パターン中の乱れは、およそ0.5Hzの呼吸数に関係のある超低周波で検知される。センサの出力は、これらのすべての生成された圧力波の合成物である。
　図10は、所望の周波数で圧力波を分離するために一連のフィルタを通して渡す前に、圧力センサの出力を最初に増幅する概要の電子回路を示す。高周波風切音は除去され、いびきと呼吸を示す信号が得られる。呼吸信号は1呼吸当たりの呼吸速度、流量速度および流量についての情報を与えるためにさらに処理される。』 
（ケ）「Part A of FIG. 2a is indicative of normal breathing, part B indicates soft to moderate snoring, part C shows constant loud snoring and part E shows periods of silence punctuated by snoring.　In section D of the chart of FIG. 2a, it can be seen that the breathing sound intensity rises and falls.　This is indicative of obstructive hypopnea, a condition in which the breath-by-breath intensity decreases progressively, and then increases.　In this pattern the decreasing intensity of the snoring occurs when the upper airway is almost, but not entirely, sucked closed by strong inspiratory efforts.　This pattern is a pre-apneic pattern.
　The following part E is therefore quickly interpreted by a skilled physician as being indicative of sleep apnea, with periods of airway occlusion which terminate with one or more loud breathing sounds followed by further occlusions.
　The correlation between snoring patterns and arterial oxygen is shown in FIG. 2b.
Clearly the snoring patterns are an accurate parameter for detecting imminent apneic episodes, and more importantly periods of low oxygen supply to the brain and other organs.」（第１３欄第４３行〜６４行） 『図2aの部分Aは、正常な呼吸を示し、部分Bは適度ないびきを示し、部分Cは一定の大きないびきを示し、および部分Eはいびきが中断した静寂の期間を示す。図2aの図表の部分Dで、呼吸音強度が上昇し低下することは理解される。これは、呼吸低下、呼吸毎の強度が次第に減少する条件および次に増加を示す。このパターンでは、上部の気道がほとんど、しかし完全にではなく、強い吸気の努力によって吸い込まれて閉じられたとき、いびきかきの減少する強度が生じる。このパターンは「前無呼吸の」パターンである。
　したがって、次の部分Eは、さらなる閉塞が後続する、一回以上の大きな呼吸音で終了する気道閉塞の期間を伴う、睡眠無呼吸を示すとして、ベテラン医師によって速やかに解釈される。
　いびきをかくパターンおよび動脈中の酸素の間の相関性は図2bの中で示される。明白に、いびきをかくパターンは、切迫した無呼吸の徴候を検出するための正確なパラメータであり、また、より重要なことには、脳および他の器官に供給する低酸素の期間を検出するための正確なパラメータである。』 
（コ）「FIG. 8 shows the volume of air inhaled (or exhaled) by the patient with each breath as determined by the volume integrator from the breathing signal filtered from the pressure sensor.
Part A of FIG. 8 shows normal breathing, while Part B shows shallow breathing or hypoventilation.　A decreasing pattern of air volume inspired by the patient can be indicative of the imminent onset of apnea or can be undesirable as the patient's arterial oxygen level falls below an acceptable level.
　FIG. 10 shows how the processing system can be set up to respond when the average volume of a predefined number of the most recent breaths falls below the volume of a predefined long term average volume for that patient.
　FIG. 11 shows how the computing system can accept and analyze any or all of the processed signals from the pressure sensor and using the signal, alone or by comparison with control data for that patient, control the speed of the blower to vary the pressure of the air delivered to the patient's nose mask.
　FIG. 13 shows an example of how the signal indicative of snoring alone is received by the computing system and the computing system increases pressure in accordance with predefined procedure.
　Thus, the recorded information derived from the signal of the pressure sensor can be used for diagnostic purposes, such as initial diagnosis of sleep apnea or hypopnea, without the need for the patient to stay overnight in an observation facility, the sound and breathing patterns can be analyzed by a programmed microprocessor or computing system as shown in FIG.12 so as to record tables of indexes such as number of hypopneas and/or apneic episodes, their duration and time of occurrence.」（第１３欄第６５行〜第１４欄第３０行） 『図8は、圧力センサからのフィルタされた呼吸信号から、ボリューム積分器によって決定された患者によって吸入された(あるいは吐き出した)１呼吸毎の空気量を示す。図8の部分Aは、正常な呼吸を示し、部分Bは浅い呼吸あるいは低換気を示す。患者によって吸い込まれる空気量の減少するパターンは、無呼吸の発作の切迫した徴候を示すことができるか、あるいは患者の動脈中の酸素レベルが適正水準より下に低下し、不適当になることを示すことができる。
　図10は、あらかじめ定められた数の最も最近の呼吸の平均空気量が、その患者のためのあらかじめ定められた長期平均空気量の空気量以下に落ちる場合に答えるためにどのように処理システムをセット・アップすることができるか示す。
　図11は、コンピューティング・システムが、圧力センサからの処理された信号のうちのどれか一つあるいはすべてをどのように受理し分析することができるか、そして、その患者のための信号を単独であるいはコントロール・データとの比較によって使用すると、患者の鼻マスクに供給された大気の圧力を変えるように送風機の速度をコントロールすることができるか示す。
　図13は、コンピューティング・システムによって単独のいびきをかくことを示す信号がどのように受け取られるか、そして、コンピューティング・システムがあらかじめ定められた手順に従って、どのように圧力を増加するのかの例を示す。したがって、圧力センサの信号に由来した記録情報は、患者が診断設備の中に一晩とどまる必要なしに、睡眠無呼吸または呼吸低下の最初の診断のような診断の目的に使用することができ、音および呼吸パターンは、呼吸低下、無呼吸の回数、それらの持続および発生の時間のようなインデックスをテーブルに記録するために、図12の中で示されるようなプログラムされたマイクロプロセッサかコンピューティング・システムによって分析することができる。』 
（サ）「FIG. 12 illustrates in block form the circuitry of the feedback system.　A pressure detection apparatus is provided either integral with or attached to the CPAP mask worn by the patient.　The electrical signals from the pressure transducer are amplified and filtered to provide pressure waves of the desired frequencies indicative of snoring and breathing.　The pressure wave indicative of breathing is further processed to generate signals indicative of flow rate, volume and breathing rate.　Any or all signals are fed to a computing system which analyses the signals for deviation from predetermined values or patterns.　The computing system may itself calculate control values of patterns for each patient based on moving average values or such values or patterns will be pre-programmed into the computing system.
　Where signals deviate from predetermined values or patterns the computer system generates a signal which is sent to the feedback speed controller on the blower motor.」（第１７欄第３行〜２２行） 『図12は、ブロック図形式でフィードバックシステムの回路を例示する。圧力検出装置は、患者が着用していたCPAPマスクに内蔵されるかあるいは取り付けられている。圧力変換器からの電気的信号はいびきと呼吸を示す所望の周波数の圧力波を提供するために増幅されフィルターにかけられる。呼吸を示す圧力波は、流量速度、流量および呼吸速度を示す信号を生成するためにさらに処理される。どれか一つあるいはすべての信号が、前もって定義した値あるいはパターンからの偏差を分析するコンピューティング・システムに供給される。コンピューティング・システムは、それ自体で移動平均値あるいはそのような値に基づいて各患者に対するパターンのコントロール値を計算してもよいし、そうでなければそのような値またはパターンはコンピューティング・システムにあらかじめプログラムされるだろう。
　信号が前もって定義した値あるいはパターンに反する場合に、コンピュータ・システムは、送風機モータ上のフィードバック速度調整器へ送られる信号を生成する。』 
（シ）ＦＩＧ．７には、患者の気道と流体連通する鼻マスクを設け、鼻マスクの入口と患者の気道との間に位置決めされたオリフィスとを有し、該オリフィスと患者の気道との間の所定位置で該鼻マスクと流体連通した差圧圧力センサを設けた点が示されている。
（ス）ＦＩＧ．８には、圧力センサからの信号を処理して得られた、患者によって吸入された空気量の波形が示されている。
　また、上記記載事項（キ)及び（コ）の記載より、「データ・ストアに圧力センサからの信号を記録する」及び「呼吸低下、無呼吸の回数、それらの持続および発生の時間のようなインデックスをテーブルに記録する」ので、圧力センサからの信号、及び該マイクロプロセッサによって発生された呼吸低下あるいは無呼吸のデータを記憶するように形成された記憶手段が設けられていることは自明である。
　また、上記記載事項（コ）の記載より、圧力センサの信号を処理して患者の吸入された呼吸の空気量波形のデータを得られるのであるから、当該圧力センサの信号が患者の吸入された空気量波形に関するデータであることは明らかであり、また、そのようなデータに基づいてマイクロプロセッサが分析により呼吸低下あるいは無呼吸を判断するので、マイクロプロセッサは患者の吸入された呼吸の空気量波形に関するデータが患者の呼吸低下あるいは無呼吸を示すか否かを決定し、かつ、患者の吸入された呼吸の空気量波形に関するデータが患者の呼吸低下あるいは無呼吸を示しているか否かを表すデータを発生させるように形成されている点は自明である。
　
　以上の記載事項及び図示内容を総合すると、上記引用刊行物には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。 
　「患者の気道での呼吸低下あるいは無呼吸を検出するための診断装置であって、
　入口と、入口と患者の気道との間に位置決めされたオリフィスとを有し、患者の気道と流体連通する鼻マスクと、
　該オリフィスと患者の気道との間の所定位置で該鼻マスクと流体連通し、患者の吸入された呼吸の空気量波形に関するデータを発生させるように形成された圧力センサと、
　患者の吸入された呼吸の空気量波形に関するデータが患者の呼吸低下あるいは無呼吸を示すか否かを決定し、かつ、患者の吸入された呼吸の空気量波形に関するデータが患者の呼吸低下あるいは無呼吸を示しているか否かを表すデータを発生させるように形成されたマイクロプロセッサと、
　前記圧力センサからの信号、及び該マイクロプロセッサによって発生された呼吸低下あるいは無呼吸のデータを記憶するように形成された記憶手段を有する診断装置。」
　
４．対比・判断 
　本願発明と引用発明を対比すると、その機能及び構成からみて、引用発明の「呼吸低下あるいは無呼吸」は本願発明の「流れ制限」に、「診断装置」は「呼吸装置」に、「患者の気道での呼吸低下あるいは無呼吸を検出するための診断装置」は「患者の気道での流れ制限を検出するための呼吸装置」に、「オリフィス」は「抵抗要素」に、「鼻マスク」は「鼻取付具」に、「入口と、入口と患者の気道との間に位置決めされたオリフィスとを有し、患者の気道と流体連通する鼻マスク」は「入口と、入口と患者の気道との間に位置決めされた抵抗要素とを有し、患者の気道と流体連通する鼻取付具」に、「圧力センサ」は「センサ」に、「呼吸低下あるいは無呼吸のデータ」は「第２のデータ値」に、「マイクロプロセッサによって発生された呼吸低下あるいは無呼吸のデータ」は「マイクロプロセッサによって発生された第２のデータ値」に、及び「記憶手段」は「コンピュータメモリ」に、それぞれ相当する。 
　また、後者の「患者の吸入された呼吸の空気量波形に関するデータ」と前者の「患者への周囲空気の吸気流波形を表す第１のデータ値」とは、「患者への周囲空気の吸気流波形に関するパラメータを表す第１のデータ値」の概念で共通する。
　また、後者の「圧力センサからの信号」は、前者の「センサによって発生された第１のデータ値」に相当する。
　
　そうすると、両者は
「患者の気道での流れ制限を検出するための呼吸装置であって、
　入口と、入口と患者の気道との間に位置決めされた抵抗要素とを有し、患者の気道と流体連通する鼻取付具と、
　該抵抗要素と患者の気道との間の所定位置で該鼻取付具と流体連通し、患者への周囲空気の吸気流波形に関するパラメータを表す第１のデータ値を発生させるように形成されたセンサと、
　第１のデータ値が患者の流れ制限を示すか否かを決定し、かつ、第１のデータ値が患者の流れ制限示しているか否かを表す第２のデータ値を発生させるように形成されたマイクロプロセッサと、
　前記センサによって発生された第１のデータ値、及び該マイクロプロセッサによって発生された第２のデータ値を記憶するように形成されたコンピュータメモリとを備えている装置。」
の点で一致しており、以下の点で相違している。 
　
（相違点） 
　本願発明は、センサで発生させる第１のデータ自体が患者への周囲空気の吸気流波形を表すのに対し、引用発明は、センサが圧力センサであり、その発生させるデータが、直接に吸気流波形を表すものではない点。
　
　上記相違点について検討する。  
（相違点について） 
　上記記載事項（ウ）から、吸気の流量単独でも、無呼吸等の検出に利用できることが示唆されているので、センサを、直接流量波形の測定ができるものとし、上記相違点に係る本願発明の発明特定事項のようにすることは当業者が容易に想到し得たことである。
　
　そして、本願発明による効果も、引用発明から当業者が予測し得た程度のものであって、格別のものとはいえない。  
　 
　よって、本願発明は、引用発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。 
　 
５．むすび 
　以上のとおり、本願発明は、引用発明に基いて、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、結論のとおり審決する。