【事件の表示】
　特願２００１−２７２１１３「カオス・ニューラルネットワークを用いた乱数生成システム」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　３月１４日出願公開、特開２００３−　７６２７２〕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１３年９月７日の出願であって、平成１８年１月２７日付けで拒絶理由通知がなされ、同年４月１１日付けで手続補正がなされたが、同年４月２８日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年６月２９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１８年４月１１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。
　
　「カオス・ニューラルネットワークを用いた乱数生成システムであって、
　複数のニューロンで構成され、２つのニューロンを相互に接続した基本構成を含む、小数点数による出力を有するカオス・ニューラルネットワークと、
　該カオス・ニューラルネットワークからの出力である小数点数の仮数部の下位ビットを取り出す乱数出力部と
　を備えることを特徴とする乱数生成システム。」
　
２．引用文献
　
Ａ．原査定の拒絶の理由に引用された刊行物「川村暁，外３名，“カオス・ニューラルネットワークを用いた暗号系の基本的性質”，情報処理学会研究報告２０００−ＣＳＥＣ−１１，日本，社団法人情報処理学会，２０００年９月８日，Ｖｏｌ．２０００，Ｎｏ．８０，ｐ．３１〜３６」（以下、「引用文献」という。）には以下の事項が記載されている。（注意：下線は便宜上、当審にて付与したもの。） 
　
（ア）「２．２　カオス・ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）
　本稿で用いたニューロンモデルでは，単一のニューロンでは出力は振動しない．出力が振動する最も基本的なネットワークを図２．２に示す．我々はこれを基本振動ネットワーク（以下，基本振動ＮＮ）と定義している．
　基本振動ＮＮを含む，ニューロン数ｎ個のＮＮへ拡張した構成を図２．３に示す．このネットワークは，以下の要素により特徴づけられる．
　・基本振動ＮＮの種類
　・ニューロン数
　・ニューロン間の重み係数
　我々は，この構成のネットワークにおいてカオス応答するＮＮが存在することを明らかにしており，そのようなネットワークをＣＮＮと定義している．」（３２頁左欄下から４行目〜右欄１１行目）
　
（イ）「図２．１　ニューロンモデル」、「図２．２　基本振動ＮＮ」、及び「図２．３　ネットワークモデル」には、
複数のニューロンで構成され、２つのニューロンを相互に接続した基本構成を含む、カオス・ニューラルネットワーク
　
（ウ）「２．３　ＣＮＮＣｉｐｈｅｒ
　本節では，ＣＮＮＣｉｐｈｅｒの構成法を示す．ＣＮＮＣｉｐｈｅｒは，暗号化鍵と復号鍵が同一で，平文メッセージユニットを一文字ずつ暗号化する逐次型慣用暗号系である．
　本暗号系の概要を図２．６と式（２．４），式（２．５）に示す．ここで，平文集合をＰ，暗号文集合をＣ，鍵集合をＫ，ＣＮＮのニューロンｍの出力時系列をＹｍとする．
　　暗号化：Ｃ＝Ｐ◇Ｙｍ　………（２．４）
　　復　号：Ｐ＝Ｃ◇Ｙｍ　………（２．５）
　ここで◇は演算子であり，論理演算や算術演算等の操作を表わす．」（３３頁左欄１行目〜１３行目）
　
（エ）「表３．５　実験に用いた計算機環境」には、カオス・ニューラルネットワークが扱う変数の型がｄｏｂｌｅ型（６４ビット浮動小数点型）であること（すなわち、６４ビット浮動小数点型による出力を有するカオス・ニューラルネットワーク）が記載されている。（３５頁左上欄）
　
（オ）「ＣＮＮＣｉｐｈｅｒについて考えてみると，
・暗号化に使用したＣＮＮと，同様の系を用いない限り，暗号を解読できない．
・カオスの予測の困難性および計算機能力の現状から，適切に選択されたＣＮＮの出力するカオスを再現する事は非常に困難である．
といえる．適切に選択されたＣＮＮと同様のカオスを取り出すことは非常に困難であり，また，カオスの長期間予測は非常に困難であることから，ＣＮＮを共有するもの以外，本暗号系を破ることはできないと考えられる．（付録参照）
　他方，一方向性関数から暗号学的に安全な疑似乱数が構築できることが示されている．ＣＮＮを用いて一方向性関数が構築できることから，
ＣＮＮは疑似乱数生成器と見なせる
　
（カ）「ＣＮＮは，情報量的に複雑なカオスであることを明らかにした．
　さらに，ＣＮＮの性質から，ＣＮＮＣｉｐｈｅｒの計算量的安全性について，予備的考察を行った．
　今後の課題は，ＣＮＮの出力値の統計的解析と，ＣＮＮＣｉｐｈｅｒのより詳細な安全性評価を行うことである．」（３６頁左欄２１行目〜２７行目。）
　
　（ア）及び（イ）における記載からすると、
　引用文献には、複数のニューロンで構成され、２つのニューロンを相互に接続した基本構成を含む、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。
　
　そして、（ウ）、（エ）及び（オ）における記載からすると、
　前記カオス・ニューラルネットワークは、６４ビット浮動小数点型による出力を有するものであって、カオス・ニューラルネットワークからの出力を取り出す擬似乱数生成器とみなせる。
　
  よって、（ア）〜（オ）における記載及び関連する図面からすると、引用文献には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているものと認められる。 
　
　カオス・ニューラルネットワークを用いた擬似乱数生成システムであって、
　複数のニューロンで構成され、２つのニューロンを相互に接続した基本構成を含む、６４ビット浮動小数点型による出力を有するカオス・ニューラルネットワークと、
　該カオス・ニューラルネットワークからの出力を取り出す擬似乱数生成器と
　を備えることを特徴とする擬似乱数生成システム。
　
３．対比
　ここで、本願発明と引用発明とを比較する。
　引用発明の「擬似乱数」及び「６４ビット浮動小数点型」は、それぞれ、本願発明の「乱数」及び「小数点数」に相当する。
　
　そして、引用発明の「擬似乱数生成器」と、本願発明の「乱数出力部」とは、ともに、カオス・ニューラルネットワークからの出力を取り出す点で一致する。
　以上から、本願発明と引用発明とは、以下の点で一致し、また、相違している。
　
（一致点）
　カオス・ニューラルネットワークを用いた乱数生成システムであって、
　複数のニューロンで構成され、２つのニューロンを相互に接続した基本構成を含む、小数点数による出力を有するカオス・ニューラルネットワークと、
　該カオス・ニューラルネットワークからの出力を取り出す乱数出力部と
　を備えることを特徴とする乱数生成システム。
　
（相違点）
　本願発明の「乱数出力部」は、カオス・ニューラルネットワークからの出力である小数点数の仮数部の下位ビットを取り出すのに対して、引用発明の「擬似乱数生成器」が、カオス・ニューラルネットワークからの出力である６４ビット浮動小数点型による出力の仮数部の下位ビットを取り出すかどうか不明な点。
　
４．判断
　相違点について検討する。
　本願の出願の日前の平成１１年７月１５日に頒布された刊行物である「渡辺裕明，外１名，”テント写像に基づいた擬似乱数生成法”，情報処理学会論文誌，１９９９年７月１５日，Ｖｏｌ４０　Ｎｏ．７，ｐ２８４３〜２８５０」（注意：下線は便宜上、当審にて付与したもの。）に
「単純なパラメーターで性質の良い乱数列を得るための試みの１つとして，カオスに基づいた生成法が提案されている．これらの研究では，カオスを持つ数列の生成源としてロジスティック写像が採用されている．」（２８４３頁右欄５行目〜９行目。）
「ロジスティック写像を一様乱数列の生成源とするための方法として，１）写像により得られた数列を一様乱数列に直接変換する方法，２）ある閾値を用いて１ビットのベルヌイ試行列を得る方法，３）得られた実数列の仮数部の一部のビット列を一様乱数列と見なす方法が提案されている．」（２８４５頁左欄下から２行目〜右欄４行目。）、
「ロジスティック写像により得られた値をＩＥＥＥ７５４標準の倍精度実数で表現し，仮数部の一部であるビット列を乱数列として取り出し，このビット列の一様性と乱雑さについて統計的検定を実施し，高速に発生可能な一様乱数発生法としての検討を行った．その結果，仮数部の上位ビットは混ぜ合わされるビット数が少ないために偏りがあることが分かり，仮数部の下位３２ビットから得られる系列は頻度検定と最大値検定に合格したことが示された」（２８４６頁左欄６行目〜１４行目。）
と記載されているように、
　カオスに基づく乱数生成法において、得られた値をＩＥＥＥ７５４標準の倍精度実数（すなわち、６４ビット浮動小数点型）で表現し，仮数部の下位のビット列を取り出す方法は、当業者にとって、周知の技術である。
　してみると、カオスに基づく乱数生成法である引用発明のカオス・ニューラルネットワークからの出力においても、上記周知の技術を適用し、６４ビット浮動小数点型による出力の仮数部の下位ビットを取り出すことで、擬似乱数を生成するようにすることは、当業者であれば容易に想到し得たことである。
　よって、相違点は格別のものではない。
　
　上記で検討したごとく、相違点は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。
　
５．請求人の主張について
　請求人は、平成１８年７月２８日付け手続補正書（方式）の審判請求書の請求の理由の補正において
　
　「本願の請求項１に係る発明は、「特異なカオス応答をするカオス・ニューラルネットワーク」である「複数のニューロンで構成され、２つのニューロンを相互に接続した基本構成を含む、小数点数による出力を有するカオス・ニューラルネットワーク」を用いて、「カオス特有の偏りを取り除く操作」である「カオス・ニューラルネットワークからの出力である小数点数の仮数部の下位ビットを取り出す」ようにしたものである。
　これにより、「一様性に優れ真性乱数と区別できない乱数を生成することができる」という効果が得られるのである。
　この性質は、発明者らが、引用文献１を発表した後に見出したものであり、これらの性質が乱数発生システムに適したものであることを認めたので、ここではじめて本発明の乱数発生システムに想到することができたのである。
　そして、ロジスティック写像の擬似乱数発生に関する周知例１，２やＭ系列符号の擬似乱数発生に関する引用文献２が存在していても、これらの記載の事項を「特異なカオス応答をするカオス・ニューラルネットワーク」である「複数のニューロンで構成され、２つのニューロンを相互に接続した基本構成を含む、小数点数による出力を有するカオス・ニューラルネットワーク」には適用できず、実験をして始めて分かるものなのである。」と主張する。
　
　しかしながら、前記「４．判断」で示したとおり、カオスに基づく乱数生成法において、得られた値をＩＥＥＥ７５４標準の倍精度実数（すなわち、６４ビット浮動小数点型）で表現し，仮数部の下位のビット列を取り出す方法が、当業者にとって、周知の技術であることからすると、当業者であれば、ＣＮＮ（カオス・ニューラルネットワーク）の出力である６４ビット浮動小数点型の仮数部の下位ビット列を取り出すことで、乱数を生成できることは、予想し得たことであり、また、ＣＮＮ（カオス・ニューラルネットワーク）の出力である６４ビット浮動小数点型の仮数部の下位ビット列を実験をして評価することも、適宜なし得たことである。
　
　よって、請求人の主張は失当であり、採用することはできない。
　
６．結び
　以上のとおり、本願発明は、引用文献に記載の発明及び周知技術に基いて、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。