【事件の表示】
　特願２００３−３７９２７３「モデル選択計算装置，動的モデル選択装置，動的モデル選択方法およびプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　６月　２日出願公開、特開２００５−１４１６０１〕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】
 第１．手続の経緯
　本願は、平成１５年１１月１０日の出願であって、平成２０年２月２６日付けで拒絶理由通知がなされ、同年４月２８日付で手続補正がなされるとともに意見書が提出されたが、平成２１年４月３０日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年８月１２日に審判請求がなされるとともに同日付けで手続補正がなされたものである。そして、平成２１年１１月１６日付けで審査官から前置報告がなされ、同年１１月２９日付けで当審より審尋がなされたが、回答がなかったものである。
　
第２．補正却下の決定
［補正却下の決定の結論］
　平成２１年８月１２日付けの手続補正を却下する。
　
［理由］
１．補正の内容
　平成２１年８月１２日付けの手続補正（以下、「本件補正」という。）の内容は、平成２０年４月２８日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された発明
「【請求項１】
時系列データを入力として、前記時系列データの発生確率モデルとしての複数個の相異なる予測分布を各時刻においてそれぞれ記憶する予測分布記憶手段と、
前記時系列データを読み込み、該時系列データからパラメータを推定することによって特定時刻における予測分布を推定し、前記予測分布記憶手段に格納された前記予測分布を更新する予測分布更新手段と、
出力モデル系列の候補を記憶するモデル系列記憶手段と、
前記時系列データを読み込み、前記予測分布記憶手段から前記予測分布を読み込み、前記モデル系列記憶手段から前記モデル系列の候補を読み込み、前記時系列データと前記予測分布と前記モデル系列の候補とから、前記モデル系列内の所定の時刻の確率モデルと前記予測分布のモデルが一致するように前記モデル系列記憶手段の内容を更新するモデル系列更新手段と、
前記モデル系列記憶手段からモデル系列の候補を読み込み、該モデル系列候補の中から前記時系列データの符号長とモデル系列自体の符号長の総和を最小化するようなモデル系列を計算し、これを最適モデル系列として出力する最適モデル系列計算手段と、
を備えることを特徴とするモデル選択計算装置。」（以下、「補正前の発明」と言う。）を、
　
「【請求項１】
測定された時系列データを入力として、前記時系列データの発生確率モデルとしての複数個の相異なる予測分布を各時刻においてそれぞれ記憶する予測分布記憶手段と、
前記時系列データを読み込み、該時系列データから前記モデルのパラメータを推定することによって特定時刻における学習された分布から予想されるデータの出現分布である予測分布を推定し、前記予測分布記憶手段に格納された前記予測分布を更新する予測分布更新手段と、
複数の前記モデルを、前記モデルの前記パラメータの形で記憶するモデル系列記憶手段と、
複数の前記モデル間の遷移確率が与えられた場合に、前記時系列データを読み込み、前記予測分布記憶手段から前記予測分布を読み込み、前記モデル系列記憶手段から前記モデル系列の候補を読み込み、前記時系列データと前記予測分布と前記モデル系列の候補とから、前記モデル系列内の所定の時刻の確率モデルと前記予測分布のモデルが一致するように前記モデル系列記憶手段内の前記パラメータを更新するモデル系列更新手段と、
複数のモデル間の遷移確率が与えられた場合に、前記モデル系列記憶手段からモデル系列の候補を読み込み、該モデル系列候補の中から前記時系列データの符号長とモデル系列自体の符号長の総和を最小化するようなモデル系列を計算し、これを最適モデル系列として出力する最適モデル系列計算手段と、
を備えることを特徴とするモデル選択計算装置。」（以下、「補正後の発明」と言う。）に補正することを含むものである。
　
２．補正の適否
（１）新規事項の有無
　本件補正により、「モデル系列記憶手段」が記憶する内容が、「出力モデル系列の候補を記憶する」から「複数の前記モデルを、前記モデルの前記パラメータの形で記憶する」という「予測分布更新手段」が推定する「モデルのパラメータ」の形で記憶するものに補正された。
　　
　そこで、まず、「予測分布更新手段」が推定する「パラメータ」について、願書に最初に添付した明細書にどのように記載されているか検討する。
　明細書の発明の詳細な説明には、（注：下線は、当審にて便宜上付与したもの。）
　「【００７９】
そして、
予測分布更新手段３１
　【００８０】
以下でより具体的に説明する。
　【００８１】
Ｋ個の確率モデルｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）があるとする。時系列データｘｎ＝ｘ1，…，ｘｎがこの順に逐次的に与えられるとする。現在の時点をｎとする。
予測分布更新手段３１
あらゆる予測分布推定方式であってよい。例えば、最尤推定法とする
　【００８２】
このとき、時系列データｘｎの同時確率は、数１で与えられる。
　【００８３】
　　【数１】
　Ｐ（ｘｎ）＝ΣΠＰｔ（ｋｔ｜ｋｔ−１,ｘｔ−１）Ｐ（ｘｔ｜θｋi（ｔ−１））
　（なお、数式の上において、下添字ｋｎ付きのΣ記号についてはΣ、ｔ＝１からｎまでの総乗記号についてはΠ、ハット付きのθ記号についてはθで、それぞれ表現した。）
　」と記載されており、そして、「最尤推定法」とは、尤度を「手持ちの観測データのもとで，あるパラメーター値が得られる確率」とみなして (つまり尤度が未知パラメーターの関数とみなして)，尤度を最大化するようなパラメーター値を探索する推定方法であることを考慮すると、「予測分布更新手段」は、各確率モデルｋに、時系列データｘを使用して最尤推定法を適用することにより、数１の確率分布Ｐ（ｘ｜θ）の「パラメータθ」の値を推定するものである。
　
　なお、この点については、請求人も平成２０年４月２８日付け意見書において、「予測分布更新手段３１は、過去のデータから数１のパラメータθの値を推定し、この値を数１に代入して予測分布を計算しています。」として、予測分布更新手段がパラメータθの値を推定するものであることを認めている。
　
　次に、「モデル系列記憶手段」の記憶するものとして、発明の詳細な説明には、
「【００８７】
　　【数３】
　ｌ（ｘｎ：ｋｎ）＝Σ−logPｔ（ｋｔ｜ｋｔ−１,ｘｔ−１）＋Σ−logP（ｘｔ｜θｋi（ｔ−１））
（なお、数式の上において、ｔ＝１からｎまでのΣ記号についてはΣ、ハット付きのθ記号についてはθで、それぞれ表現した。）
　【００８８】
モデル系列更新手段３３およびモデル系列記憶手段３４は、数３を最小化する最適モデル系列ｋｎを逐次的に計算して出力するための手段である。
モデル系列記憶手段３４は、最適モデル系列の候補として必要な数のモデル系列およびそれぞれのモデル系列についての数３の値を記憶する
　段落【００８１】の「「時点ｔ−１までのモデル系列ｋｔ−１＝ｋ1，…，ｋｔ−１」との記載を考慮すると、モデル系列記憶手段の記憶する「モデル系列」とは、確率モデルを指定するインデックスｋの時間系列を指すものである。
　この点についても、請求人は、平成２０年４月２８日付け意見書において、「モデル系列とは確率モデルを指定するインデックス(例えば段落００８１に記載のｋ）の時間系列のことであり、モデル系列の計算を行う数１を使って計算できる数３の式を最小化するｋの時間系列として得られます。」として認めている。
　
　そして、モデル系列記憶手段の記憶するそれぞれのモデル系列についての「数３の値」とは、段落【００８４】「ここで、Σの添え字ｋｎは、全てのｋｎの組み合わせについて和をとることを意味する。
また、ｘｔの確率は、各時点ｔの予測分布記憶手段３２に記憶されている予測分布を用いて計算される。このとき、
−ｌｏｇ
２
Ｐ（ｘ
ｎ
）は、ｘ
ｎ
を符号化するときの符号長
　【００８５】
　　【数２】　
　−logP（ｘｎ）＜min（Σ−logPｔ（ｋｔ｜ｋｔ−１,ｘｔ−１）＋Σ−logP（ｘｔ｜θｋi（ｔ−１）））
（なお、数式の上において、ｔ＝１からｎまでのΣ記号についてはΣ、ｋｎの下添字付きのｍｉｎについてはｍｉｎで、ハット付きのθ記号についてはθで、それぞれ表現した。）
　【００８６】
したがって、
数３
　
　してみると、願書に最初に添付した明細書には、「モデル系列記憶手段」が、確率モデルを指定するインデックスｋの時間系列およびそれぞれについての【数３】の計算結果の値ｌ（ｘｎ：ｋｎ）を記憶することは記載されているものの、複数のモデルを、予測分布更新手段が推定するパラメータθの形で記憶することについては何ら記載されておらず、また、当該事項は、願書に最初に添付した明細書又は図面の記載から自明な構成であるとも認められない。
　
　したがって、本件補正は、願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内においてなされたものではないから、特許法第１７条の２第３項の規定に適合していない。
　
（２）補正の目的要件
　前記「出力モデル系列の候補を記憶するモデル系列記憶手段」を「複数の前記モデルを、前記モデルの前記パラメータの形で記憶するモデル系列記憶手段」に変更する補正は、特許請求の範囲の減縮でないことは明白であり、「複数の前記モデルを、前記モデルの前記パラメータの形で記憶するモデル系列記憶手段」が明細書に記載されていないのであるから、誤記の訂正（本来その意であることが明細書、特許請求の範囲又は図面の記載などから明らかな字句・語句の誤りを、その意味内容の字句・語句に正すこと）でないことも明白であり、明りょうでない記載の釈明でないことも明白である。
　したがって、上記補正は特許法第１７条の２第４項のいずれの規定にも適合していない。
　
３．結語
　以上のとおり、本件補正は、平成１４年法律第２４号改正附則第３条第１項によりなお従前の例によるとされる同法による改正前の特許法第１７条の２第３項の規定に違反するので、同法第１５９条第１項において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。 
　
第３．本願について
１．本願明細書
　平成２１年８月１２日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので、本願の特許請求の範囲は、平成２０年４月２８日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲（以下、「本願特許請求の範囲」という。）に記載された事項により特定されるものである。そして、本願の発明の詳細な説明および図面は、願書に最初に添付した明細書の発明の詳細な説明および図面により特定されるものである。
　
２．原審の拒絶理由
　原審における平成２０年２月２６日付けの拒絶理由の概要は以下のとおりである。
　
「１．（省略）
２．この出願は、発明の詳細な説明の記載が下記の点で、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　
３．この出願は、特許請求の範囲の記載が下記の点で、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。
　
　　　　　　記
［理由１］（省略）
［理由２］
（１）発明の詳細な説明の段落【００７９】−【００８４】には、「予測分布更新手段３１は、予測分布記憶手段３２より現在の予測分布を読み込み、データｘを使用して予測分布記憶手段３２に記憶されている予測分布の内容を書き換える」及び「Ｋ個の確率モデルｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）があるとする。時系列データｘｎ＝ｘ1，…，ｘｎがこの順に逐次的に与えられるとする。現在の時点をｎとする。予測分布更新手段３１は、各確率モデルｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）を推定するためのあらゆる予測分布推定方式であってよい。例えば、最尤推定法とする。」と記載されているものの、これらの記載を参酌しても、「予測分布更新手段」が「入力データ」及び「予測分布」とをそれぞれ具体的にどのように用いて、「予測分布記憶手段の内容」をどのように更新するのか不明であるから、結局、当該「予測分布更新手段」の具体的な実現方法が技術的に不明である。
　
（２）発明の詳細な説明の段落【００７７】の記載「モデル系列更新手段３３は、予測分布記憶手段３２より現在の予測分布を読み込み、これらの予測分布を用いてデータｘを発生した確からしさを計算する。また、モデル系列記憶手段３４に記憶されているモデル系列とこれらの確からしさとを用いて、現時点で最適モデル系列の候補となるモデル系列を計算し、モデル系列記憶手段３４の内容を書き換える」において、「予測分布」を具体的にどのように用いて、どのようにして「データｘを発生した確からしさを計算」し得るのか不明である。また、「モデル系列」とはどのようなデータであるのか不明であり、また、「モデル系列」を計算する際に、「モデル系列記憶手段３４に記憶されているモデル系列」と前記「確からしさ」とをそれぞれどのように用いるのかも不明である。
　
（３）発明の詳細な説明の段落【００９２】には、「モデル系列更新手段３３は、モデル系列記憶手段３４に記憶されているｋｔ−１＝ｋ’（ｋ’＝１，…，Ｋ）となるＫ個のモデル系列およびそれぞれのモデル系列についてのＳ（ｋ’，ｔ−１）の値を読み込み、これらを用いて数４に従って時刻ｔでｋｔ＝ｋとなる最適なモデル系列およびＳ（ｋ，ｔ）を計算し、モデル系列記憶手段３４の内容を書き換える。」と記載されているが、当該処理において、「モデル系列記憶手段３４の内容」、すなわち「モデル系列記憶手段３４に記憶されているｋｔ−１＝ｋ’（ｋ’＝１，…，Ｋ）となるＫ個のモデル系列およびそれぞれのモデル系列についてのＳ（ｋ’，ｔ−１）の値」を具体的にどのように「書き換える」のか不明である。
　
（以下、省略）」
　
　
３．当審の判断
　そこで、上記拒絶理由について検討する。
　
３−１．「理由２」の（１）について
　まず、本願特許請求の範囲の請求項１に記載された発明特定事項「予測分布」、「予測分布更新手段」が明細書でどのように記載されているかについて詳細に検討する。
　（注：下線は当審にて便宜上付与したもの）
　
　発明の詳細な説明には、概略動作として「【００７７】
次に、モデル系列更新手段３３は、予測分布記憶手段３２より現在の
予測分布
予測分布
そして、予測分布更新手段３１は、予測分布記憶手段３２より現在の
予測分布
予測分布
　
　ここで、予め予測分布記憶手段に記憶されている「予測分布」とはそもそも如何なるものかについて発明の詳細な説明には記載されていない。そこで、「予測分布更新手段」により、書き換えられる「予測分布」が如何に導出されるかについて検討する。
　
　「予測分布更新手段」について、発明の詳細な説明には、概略として、「【００７９】
そして、予測分布更新手段３１は、予測分布記憶手段３２より現在の予測分布を読み込み、データｘを使用して予測分布記憶手段３２に記憶されている予測分布の内容を書き換える（ステップＳ１４）。」と記載され、具体的には、
「【００８１】
Ｋ個の確率モデルｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）があるとする。時系列データｘｎ＝ｘ1，…，ｘｎがこの順に逐次的に与えられるとする。現在の時点をｎとする。
予測分布更新手段
最尤推定法
条件付確率Ｐ
ｔ
（ｋ
ｔ
＝ｋ｜ｋ
ｔ−１
，ｘ
ｔ−１
）が既知
　【００８２】
このとき、時系列データｘｎの同時確率は、数１で与えられる。
　【００８３】
　　【数１】
　Ｐ（ｘｎ）＝ΣΠＰｔ（ｋｔ｜ｋｔ−１,ｘｔ−１）Ｐ（ｘｔ｜θｋi（ｔ−１））
　（なお、数式の上において、下添字ｋｎ付きのΣ記号についてはΣ、ｔ＝１からｎまでの総乗記号についてはΠ、ハット付きのθ記号についてはθで、それぞれ表現した。）
　【００８４】
ここで、Σの添え字ｋｎは、全てのｋｎの組み合わせについて和をとることを意味する。また、ｘｔの確率は、各時点ｔの予測分布記憶手段３２に記憶されている
予測分布
　なお、この点について、平成２０年４月２８日付け意見書において、請求人は、「予測分布更新手段３１は、過去のデータから数１のパラメータθの値を推定し、この値を
数１に代入して予測分布を計算
　予測分布を導き出す処理として、「予測分布」とは、数１にパラメータθを代入するとしても、Ｐ（ｘｔ｜θｋi（ｔ−１））の計算により導かれるものなのか、時系列データｘｎの同時確率であるＰ（ｘｎ）そのものとして導かれるものか不明で、予測分布とは、いかなる処理によって算出されるものか依然として不明である。
　よって、「予測分布更新手段」は如何に「予測分布」を導出するか不明で、その後如何に、予測分布記憶手段に記憶されている予測分布の内容を書き換えるかについても具体的に記載されておらず、どのような処理をしているか不明である。
　
　以上で検討したとおり、発明特定事項「予測分布」、「予測分布更新手段」は、演算内容や処理内容が具体的に記載されておらず、当業者がその実施ができる程度に明確かつ十分に記載されていない。
　
　
３−２．「理由２」の（２）、（３）について
　本願特許請求の範囲の請求項１に記載された発明特定事項「モデル系列更新手段」について明細書でどのように記載されているか詳細に検討する。
　（注：下線は便宜上、当審にて付与した。）
　
　発明の詳細な説明には、「【００７３】
図２は、図１の動的モデル選択装置の
概略動作を表すフロー図
　【００７４】
まず、データが読み込まれる前に、複数個の相異なる予測分布をそれぞれ記憶するための予測分布記憶手段３２に格納されている各予測分布が初期化される（ステップＳ１０）。
　【００７５】
次に、新たなデータｘが入力される度に、以下のように動作をする。
　【００７６】
まず、データｘが予測分布更新手段３１および
モデル系列更新手段
【００７７】
次に、
モデル系列更新手段
モデル系列更新手段は、
（Ａ）予測分布記憶手段３２より現在の予測分布を読み込み、これらの予測分布を用いてデータｘを発生した確からしさを計算すること、
（Ｂ）モデル系列記憶手段３４に記憶されているモデル系列と前記確からしさとを用いて、現時点で最適モデル系列の候補となるモデル系列を計算し、モデル系列記憶手段３４の内容を書き換えること、が記載されている。
　
　そこで、まず、モデル系列更新手段が、上記（Ａ）の処理を具体的に如何に行うかについて、発明の詳細な説明にどのように記載されているかについて検討する。
　
　ここで、発明の詳細な説明は、数式の説明が主で、上記ステップＳ１２として明確に「モデル系列更新手段」が行う範囲とその処理内容がわかるような具体的な記載はされていない。
　
　唯一の「予測分布記憶手段」に記憶されている「予測分布」に関する記載としては、「予測分布更新手段」が各確率モデルｋを推定する処理を行う記載につづく以下の部分がある。
「【００８１】
Ｋ個の確率モデルｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）があるとする。時系列データｘｎ＝ｘ1，…，ｘｎがこの順に逐次的に与えられるとする。現在の時点をｎとする。
予測分布更新手段
最尤推定法
条件付確率Ｐ
ｔ
（ｋ
ｔ
＝ｋ｜ｋ
ｔ−１
，ｘ
ｔ−１
）が既知
　【００８２】
このとき、時系列データｘｎの同時確率は、数１で与えられる。
　【００８３】
　　【数１】
　Ｐ（ｘｎ）＝ΣΠＰｔ（ｋｔ｜ｋｔ−１,ｘｔ−１）Ｐ（ｘｔ｜θｋi（ｔ−１））
　（なお、数式の上において、下添字ｋｎ付きのΣ記号についてはΣ、ｔ＝１からｎまでの総乗記号についてはΠ、ハット付きのθ記号についてはθで、それぞれ表現した。）
　【００８４】
ここで、Σの添え字ｋｎは、全てのｋｎの組み合わせについて和をとることを意味する。また、
ｘ
ｔ
の確率
予測分布記憶手段
予測分布
　
　しかしながら、仮に、「モデル系列更新手段」が、この「
ｘ
ｔ
の確率
予測分布記憶手段
予測分布
ｘ
ｔ
の確率
　さらに、「
ｘ
ｔ
の確率
　
　次に、モデル系列更新手段が、上記（Ｂ）の処理を具体的に如何に行うかについて、発明の詳細な説明にどのように記載されているかについて検討する。
　
　発明の詳細な説明には、具体的な処理として、「【００８６】
したがって、
数３
【００８７】
　　【数３】
　ｌ（ｘｎ：ｋｎ）＝Σ−logPｔ（ｋｔ｜ｋｔ−１,ｘｔ−１）＋Σ−logP（ｘｔ｜θｋi（ｔ−１））
（なお、数式の上において、ｔ＝１からｎまでのΣ記号についてはΣ、ハット付きのθ記号についてはθで、それぞれ表現した。）
　【００８８】
モデル系列更新手段
モデル系列更新手段
数３
「【００９０】
例えば、Ｐｔ（ｋｔ＝ｋ｜ｋｔ−１，ｘｔ−１）＝Ｐ（ｋｔ＝ｋ｜ｋｔ−１）が成り立つときには、ViterbiによるViterbiアルゴリズム（Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm, IEEE Transactions on Information Theory, 13, pp:260-267, 1967）を用いて、モデル系列記憶手段３４において、各時点でＫ個のモデル系列のみを記憶しながら、数３を最小化する最適モデル系列ｋｎをＯ（Ｋ２ｎ）の計算量で逐次的に効率良く計算することができる。このとき、
モデル系列更新手段
【００９１】
　【数４】
S（ｋ，ｔ）＝ｍｉｎ｛Ｓ（ｋ’，ｔ−１）−ｌｏｇＰ（ｘｔ｜θｋ（ｔ−１）））−ｌｏｇＰｔ（ｋ｜ｋ’）｝（なお、数式の上において、下添字ｋ’付きのｍｉｎについてはｍｉｎ、ハット付きθについてはθで、それぞれ表現した。）
【００９２】
すなわち、
モデル系列更新手段
Ｓ（ｋ’，ｔ−１）の値を読み込み
数４に従って
書き換える
　「モデル系列更新手段」は、
（あ）モデル系列記憶手段３４に記憶されているモデル系列およびそれぞれのモデル系列についての数３の値を読み込み、これらを用いて現時点で最適モデル系列の候補として
必要な数
数３
（い）モデル系列記憶手段３４に記憶されているｋｔ−１＝ｋ’（ｋ’＝１，…，Ｋ）となるＫ個のモデル系列およびそれぞれのモデル系列についての
Ｓ（ｋ’，ｔ−１）の値を読み込み
数４に従って
書き換える
　
　しかし、実際に如何なる計算によりモデル系列を算出しているのか不明で、具体的に如何にモデル系列記憶手段の内容を書き換えるかも不明である。
　この点に関して、請求人は、平成２０年４月２８日付け意見書において、「モデル系列とは確率モデルを指定するインデックス(例えば段落００８１に記載のｋ）の時間系列のことであり、モデル系列の計算を行う数１を使って計算できる数３の式を最小化するｋの時間系列として得られます。」と述べている。
　そして、段落【００９０】には、「例えば、Ｐｔ（ｋｔ＝ｋ｜ｋｔ−１，ｘｔ−１）＝Ｐ（ｋｔ＝ｋ｜ｋｔ−１）が成り立つときには、ViterbiによるViterbiアルゴリズム（Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm, IEEE Transactions on Information Theory, 13, pp:260-267, 1967）を用いて、モデル系列記憶手段３４において、各時点でＫ個のモデル系列のみを記憶しながら、数３を最小化する最適モデル系列ｋｎをＯ（Ｋ２ｎ）の計算量で逐次的に効率良く計算することができる。このとき、
モデル系列更新手段
　また、「数４において、Ｓ（ｋ，ｔ）は、時刻ｔでｋｔ＝ｋとなるモデル系列の中で最適な系列についての数３の値を表す」ものだとしても、「モデル系列記憶手段」が具体的に行う演算処理として、数３と数４のどちらの処理を行うものであるのかも不明である。
　
　以上で検討したとおり、発明特定事項「モデル系列更新手段」は、演算内容や処理内容が具体的に記載されておらず、当業者がその実施ができる程度に明確かつ十分に記載されていない。
　
　したがって、前記原審における平成２０年２月２６日付けの拒絶理由の「理由２」の「（１）、（２）、（３）」において指摘したとおり、「本願特許請求の範囲」の請求項１に記載の発明は、発明の詳細な説明において、依然として当業者が実施できる程度に明確かつ十分に記載していないから、この出願は、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　
　
４．むすび
　以上のとおり、本願は、その明細書の発明の詳細な説明の記載が、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件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。