【事件の表示】
　平成　３年特許願第１４１７５６号「熱負荷予測装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　４年１２月１７日出願公開、特開平　４−３６５１０１］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、本願発明の要旨
　本願は、平成３年６月１３日の出願であって、その発明要旨の要旨は、手続補正書によって補正された明細書及び図面の記載からみて、その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られる。
「蓄熱設備より冷水を温水として熱消費機器に供給される熱負荷を予測する熱負荷予測装置において、前記蓄熱設備より熱消費機器に供給される送水流量及ひ送還水温度を検出する検出手段と、この検出手段により検出された送水流量及び送還水温度を熱負荷データとして蓄える熱負荷実績データ記憶手段と、過去の気象データ及び曜日等熱負荷を変動させる要因データと翌日の気象情報及び曜日を入力する入力手段と、前記熱負荷実績データ記憶手段より過去の熱負荷データを取込むと共に、前記入力手段より要因データを取込んでこれら各データを離散値のパターンで表現する第１のパターン作成手段と、前記入力手段より翌日の気象情報及ひ曜日を取込んでパターンを作成する第２のパターン作成手段と、前記第１のパターン作成手段により作成された要因データパターン及び熱負荷データを取込んで前記要因データパターンを入力とし、熱負荷パターンに対応する各パターンの確信度を出力するニューラルネットワークの重み係数を学習させるニューラルネットワークよる予測モデル学習手段と、この予測モデル学習手段より得られる重み係数と前記第２のパターン作成手段で作成された翌日の気象情報及び曜日のパターン名とから、ニューラルネットワークの演算に従って出力層の各パターンの確信度を演算し、出力層の各パータンの確信度の最大値を示すパターンを翌日の熱負荷パターンとして予測する予測手段と、この予測手段により予側されたパターン予測値が取込まれ、このパターン予測値を熱負荷予側値に変換して前記蓄熱設備を制御する予測熱負荷変換手段とを備えたことを特徴とする熱負荷予測装置。」
　
２．引用刊行物
　これに対して、原審の拒絶査定で周知例として引用された特開平３−１３４７０３号公報（以下「引用刊行物１」と言う）には、「需要パターン予測方法及びプラント運転方法」に関して以下のことが記載されている。
　本発明は、水需要や下水処理場の流入量など１日あるいは１週間を単位とする需要パターンを予測する方法及び、これら予測結果に基づいき供給プラントの運転方法を制御する方法に関する。（第１頁下右欄１１行〜同１４行）
　本発明では、過去の実績に基づく需要パターン予測をニューラルネット（神経回路モデル）で行うことを特徴とする。（略）そこで、まず、ニューラルネットに過去の複数時点での外乱因子と実績需要パターンとを学習させる。（略）次に学習済みニューラルネットの入力層に当日の外乱因子予測値を入力して出力層に当日の需要パターンを出力させるようにした。（第２頁上左欄２０行〜同上右欄１９行）
　第１図において（略）、ポンプ２２の運転データである流量の時系列データは、予測運転制御装置８０の中の履歴パターンデータファイル７１Ｆに順次記憶される。（略）流量信号２２Ｑの時系列は、１時間ごとの積算量を２２ＱとしてＱ（ｔ，ｉ）（ここで、ｔ：日、ｉ：時間）を記憶する。一方、オペレータは（略）天気、曜日、平均気温、最高気温、代表時間での気温、日射量、イベントの有無やその程度などを外乱信号４６Ｇとして、予測運転制御装置８０の中の履歴パターンデータファイル７１Ｆに入力する。（略）このようにして、流量信号２２Ｑと外乱信号４６Ｇは履歴パターンデータファイル７１Ｆに順次記憶される。履歴パターンデータファイル７１Ｆの中から自動的にまたは交信手段４６からの指示７１Ｓにより、流量信号２２Ｑの選択されたデータ列Ｑと乱信号４６Ｇの選択されたデータ列Ｇとが各々学習用ニューラルネット７１に出力される。これらＱとＧを用いて学習が実行され、実行結果７１Ｓ１と７１Ｓ２とが予測ニューラルネット７２に出力される。予測ニューラルネット７２では実行結果７１Ｓ１と７１Ｓ２を受けると共に、履歴パターンデータファイル７１Ｆの中から予測に必要な流量信号２２Ｑのデータ列と外乱信号４６Ｇのデータ列とを選択して予測に使用する。予測結果は予測信号７２Ｓとして交信手段４６に表示すると共に、運転制御工程７５に出力する。運転制御工程７５は予測信号７２Ｓを受けて流量目標信号７５Ｓをポンプ２２に出力して流量を制御する。（第２頁下右欄１２行〜第３頁上右欄１７行）
　次に、（２）の予測ニューラルネット７２による予測行程を説明する。（略）第８図に示すように、まず入力層７１０に入力パターンとして、当日（ｔ＝０）を基準に設定した変数値Ｙ（Ｇの当日予測値と、ＱとＧとの前日、前々日の値）を入力する。次に、（略）出力層７３０に需要パターンが出力パターンとして出力される。（第５頁下右欄２行〜第同１６行）
　同じく引用された特開平２−１１５６４６号公報（以下「引用刊行物２」と言う）には、「熱消費機器で消費された熱負荷データを検出する熱負荷検出手段と、前記熱負荷検出手段で検出された過去の熱負荷データを記憶する熱負荷データ記憶手段と、最高温度、最低温度等、前記熱消費機器で消費される熱負荷を変動させる要因データをインプットする手段と、前記過去の熱負荷データ及び前記熱負荷を変動させる要因データから自己回帰モデルにより翌日消費される熱負荷を推定する熱負荷推定手段と、を備えたことを特徴とする熱負荷予測装置（特許請求の範囲）」が記載されている
　
３．対比・判断
　本願請求項１記載のもの（以下「前者」と言う）と引用刊行物記載のもの（以下「後者」と言う）を比較すると、前者の「熱負荷」と後者の「流量」は共に制御量であり、後者の「運転データである流量の時系列データを、予測運転制御装置８０の中の履歴パターンデータファイル７１Ｆに順次記憶する」動作及び「オペレータが（略）天気、曜日、平均気温、最高気温、代表時間での気温、日射量、イベントの有無やその程度などを外乱信号４６Ｇとして、予測運転制御装置８０の中の履歴パターンデータファイル７１Ｆに入力する」動作は運転データ及び外乱データの離散化であり、また、後者の「外乱信号」及び「当日」は前者の「要因データ」「翌日」に相当するものである。また、前者にはポンプ２２の運転データを記憶する手段（前者の「熱負荷実績データ記憶手段」に相当する手段）は明示されていないが、プラント等からの測定データを処理・利用するためには測定データを記憶しておく必要があることは当然のことであるから、両者は
「装置の制御量を検出する検出手段と、この検出手段により検出された制御量を制御量データとして蓄える制御量実績データ記憶手段と、過去の気象データ及び曜日等制御量を変動させる要因データと翌日の気象情報及び曜日を入力する入力手段と、前記制御量実績データ記憶手段より過去の制御量データを取込むと共に、前記入力手段より要因データを取込んでこれら各データを離散値のパターンで表現する第１のパターン作成手段と、前記入力手段より翌日の気象情報及ひ曜日を取込んでパターンを作成する第２のパターン作成手段と、前記第１のパターン作成手段により作成された要因データパターン及び制御量データを取込んで前記要因データパターンを入力とし、制御量パターンに対応するニューラルネットワークの重み係数を学習させるニューラルネットワークよる予測モデル学習手段と、この予測モデル学習手段より得られる重み係数と前記第２のパターン作成手段で作成された翌日の気象情報及び曜日のパターとから、ニューラルネットワークの演算に従って出力層の出力により装置を制御することを特徴とする制御量予測装置。」
である点で一致し、以下の２点で相違する。
　相違点１．対象に関して、前者の制御量は熱負荷データであり、蓄熱設備より熱消費機器に供給される送水流量及ひ送還水温度を検出する検出手段を設け、この検出手段により検出された送水流量及び送還水温度を熱負荷データとしているのに対して、後者は水需要や下水処理場の流入量を対照しており、ポンプ２２の運転データである流量を制御量としている点。
　相違点２．前者のニューラルネットワークは、要因データパターンを入力し制御量（熱負荷）パターンに対応する各パターンの確信度を出力するものであり、出力された各パターンの確信度の最大値を示すパターンを制御量（熱負荷）予側値に変換して装置（蓄熱設備）を制御する構成である対して、後者は要因データパターンを入力しその要因データパターンに対応する制御量（流量）予測値を直接出力するものである点。
　なお、本願請求項１の記載では、予測モデル学習手段を「第１のパターン作成手段により作成された要因データパターン及び熱負荷データを取込んで前記要因データパターンを入力とし、熱負荷パターンに対応する各パターンの確信度を出力するニューラルネットワークの重み係数を学習させるニューラルネットワークよる予測モデル学習手段」とし、予測手段を「予測モデル学習手段より得られる重み係数と前記第２のパターン作成手段で作成された翌日の気象情報及び曜日のパターン名とから、ニューラルネットワークの演算に従って出力層の各パターンの確信度を演算し、出力層の各パータンの確信度の最大値を示すパターンを翌日の熱負荷パターンとして予測する予測手段」としている。この記載では予測モデル学習手段では、「要因データパターン」と熱負荷パターンの関係を学習しているのに対して、予測手段では翌日の「気象情報及び曜日のパターン名」から各熱負荷パターンの確信度を演算し出力することとなる。しかし、本願明細書の発明の詳細な説明および図面の記載から、本願のニューラルネットワークの予測モデル学習手段と予測手段の入力は同じものでなければならないことは明らかである。そのため、本願請求項１の記載の「気象情報及び曜日のパターン名」は「要因データパターン」と同じものと解釈した。
　
　各相違点を検討する
　相違点１に関して、引用刊行物２に示されるように、過去の熱負荷データと熱負荷を変動させる要因データから、翌日に消費される熱負荷を推定すめことはすでに行われていることである。してみれば、天候、曜日等の要因で変動する水量を予測する引用刊行物１記載の技術を、同じく天候、曜日等の要因で変動する熱負荷の予測に適用することに格別の技術力を要するとは認められない。その際、「過去の熱負荷データ」を熱源とし供給された温水或いは冷水と回収され温水或いは冷水の温度から検出するようにすることにも格別のものは見いだせない。
　相違点２に関して、入力された入力パターンを解析しその結果を出力するニューラルネットワークの構成として、ニューラルネットワークの入力段に入力される入力パターンが分類される番号の各々をニューラルネットワークの出力段の各ニューロンに割り振っておき、入力された入力パターンに対してこの入力パターンが分類されるべき番号が割り振られた出力段のニューロンが最も高い確信度を出力するように学習する構成は周知のものである（例えば、特開平１−１１４８９９号公報、特開平１−２３３５７９号公報、特開平２−２３９３６１号公報）。ニューラルネットワークを用いた制御において、制御対象に対す制御のパターンが予め固定的に決定された複数のパターンの中から選択すれば足るものであれば、使用するニューラルネットワークは上記周知のニューラルネットワークで良いこととは明らかである。そして、引用刊行物２に記載されような熱負荷の予測は高度な精度を要しないことは明らかであり、本願において熱負荷の予測に前記周知のニューラルネットワークを採用し「要因データパターンを入力し熱負荷パターンに対応する各パターンの確信度を出力するものであり、出力された各パターンの確信度の最大値を示すパターンを熱負荷予側値に変換して蓄熱設備を制御する構成」としたことは、当業者にとって軽微な設計上の選択的事項にすぎないものと認めらる。
　
４．結び
　以上のとおり、本願の特許請求の範囲の請求項１に記載された発明は、引用刊行物１、２に記載されたもの、および周知の事項に基づいて当業者が容易に発明することができたものと認められるから、本願は、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。