【事件の表示】
　平成　１年特許願第　３３６１０号「監視診断装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　２年　８月２７日出願公開、特開平　２−２１３９４３］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．手続きの経緯及び本願発明の要旨
　本願は、平成元年２月15日の出願であって、請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という）の要旨は、平成10年２月６日付け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、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。
「診断対象となる装置の動作状態を計測するために、該装置に取り付けられた別々の機能の状態を監視するための複数のセンサから出力される計測量を入力することにより該装置の装置状態を監視して診断する監視診断装置において、前記センサの各々の出力である計測量の特徴を抽出して特徴量として出力する特徴抽出機構と、該特徴抽出機構の出力である特徴量と、前記診断対象の装置に関する知識を用いて前記装置の装置状態の推論を行う推論機構を有する監視診断装置」
　
２．引用例記載の発明
　これに対して、原審において引用された「電気学会研究会資料金属産業研究会、MID-88-6〜11、1988年7月22日、社団法人電気学会、p.33〜42」（以下、「引用例」という）には、次の事項が記載されている。
(a) 「高炉は、巨大かつ複雑で、まだ、炉況・炉熱を直接計測することは出来ない。また、炉況・炉熱を間接的に示すセンサーもノイズを含んでいるため、センサ・データの解釈は”あいまいさ”を含んだものとなっている。高炉炉内では気体・固体・液体の三相の反応が同時に進行しているため、センサデータの推移が炉況・炉熱を判断する重要な情報となっている。FIG.1にセンサ設置状況を示す。炉体には操業管理を目的とした温度計、圧力計、ガス分析計、レベル計などの汎用センサーや、炉内を直接観察することを目的とした専用センサーが設置され、その数は１０００点を超えている。」（第33頁第30行〜第34頁第５行）
(b) 「4.1エキスパートシステムの構成
　Fig.2にシステムの構成を示す。本システムはセンサデータの収集とそれを推論用データとするための前処理を行う制御用コンピュータ、知識ベースを利用して炉熱を推論するＡＩプロセッサー、および推論結果から炉況・炉熱の制御を行う分散形ディジタル計装装置から構成される。ＡＩプロセッサーは、ＬＩＳＰ言語をベースとしたエキスパートシステム支援ソフトウェアツール（ＡＩツール）と、知識を解釈する推論エンジンを持っている。また、制御用コンピュータはセンサデータの前処理のほか、従来から開発・利用されてきたデータの解析や数式モデルによる炉況・炉熱診断機能を持っている。本システムは、スリップや吹き抜けなど異常炉況を予知する「異常炉況予知システム」と、溶銑温度で代表される炉熱を制御する「炉熱制御システム」から構成されていて、「異常炉況予知」は２分周期、「炉熱制御システム」は２０分周期で推論制御が行われている。」（第35頁第11行〜第36頁第７行）
(c) 「Fig.3に推論機構を示す。ＡＩツール（ESHELL）は黒板（BB:Black Board）モデルによる推論の管理機能を持っている。ＢＢの周りにはセンサの属性や機能でユニット化された知識源（KS:Knowledge Source）が存在し、推論の段階に応じて、その時に必要なＫＳが選択、実行できるようになっている。これにより常時すべてのルールを検索する手間が省け、推論の効率を向上させることができた。制御用コンピュータで収集されたセンサデータは推論の事実データに変換され、推論領域に送られる。推論領域条では制御用コンピュータのリアルタイムスケジューラ機能から「推論制御ＫＳ」が起動されて、推論が始まる。今あるＫＳに課せられた炉熱に関する中間結論がフレームやＬＩＳＰ関数で定義された知識を参照して導き出されたとき、この中間結論と次にどのＫＳを使用すべきかという情報がＢＢ上に書込まれる。そして、ＢＢ上の情報に基づいて次のＫＳが起動され、そのＫＳがその中に含まれるプロダクションルールを評価し、さらに次のＫＳを決定し起動させる。」（第36頁第９行〜第37頁第３行）
(d)「センサから得られる計測データは、原料の装入による疑似周期的変動や多くの外乱を含んでいる。専門家はセンサデータの時系列的な変化を記録紙から感覚的に判断している。計測データのパターン化とは、これをコンピュータ上で実現する事である。これは制御用コンピュータで実行され、センサ信号の平滑化と平滑化されたデータから推論用データを作成する機能からなっている。Fig.4にセンサデータの平滑化の例を示す。センサ信号の平滑化は１分周期で収集した時系列データに統計的処理を施す手法で行っている。同じセンサでも、異常炉況と炉熱の推論では専門家の視点が異なるため、平滑化の方法も異なる。例えば異常炉況予知システムではスリップなどの異常現象が発生する前の特異な挙動を捕らえることを目的とした処理がなされる。Fig.5は異常炉況に使うパターン化の例を示したものである。」（第37頁第６行〜同第17行）
(e)Fig.4には「センサデータの平滑化（一時処理例）」として、炉頂ガス温度の計測データを平滑化したグラフが示されており、また、Fig.5には「センサデータのパターン化（二次処理）」として、センサ名毎にセンサデータから推論用データ（傾きの比較、レベルの比較、バラツキの比較、積分量の比較）を作成するための処理例について示されているものと認められる。（Fig.4及びFig.5）
　ここで、引用例に記載された事項(a)〜(e)をまとめる。
　上記事項(a)〜(c)の記載から、引用例には高炉制御のためのエキスパートシステムについて記載されているものと認められ、また、炉体には操業管理を目的とした温度計、圧力計、ガス分析計、レベル計などの汎用センサや、炉内を直接観察することを目的とした専用センサが設置され、該センサから得られた計測データから、知識ベースに基づいて炉況・炉熱を所定の周期で推論することが記載されており、具体的にはセンサデータの収集とそれを推論用データとするための前処理を行う制御用コンピュータ、知識ベースを利用して炉熱を推論するＡＩプロセッサー、および推論結果から炉況・炉熱の制御を行う分散形ディジタル計装装置から構成されることが記載されている。また、上記事項(d)及び(e)には、上記制御用コンピュータが、センサから得られる計測データを平滑化し、該平滑化されたデータから推論用データを作成する機能を備えていることが記載されている。
　したがって、引用例には次の構成を有する発明（以下、「引用例記載の発明」という。）が記載されているものと認められる。
　高炉に設置された各種センサから得られた計測データから、高炉の炉況・炉熱を所定の周期で推論するエキスパートシステムにおいて、前記各種センサから得られた計測データを平滑化し、該平滑化されたデータから推論用データを作成する制御用コンピュータと、該制御用コンピュータから得られた推論用データと、知識ベースにより高炉の炉況・炉熱を推論するＡＩプロセッサーを有するエキスパートシステム
　
３．本願発明と引用例記載の発明との対比
　引用例記載の発明の各種センサは、高炉の動作状態を計測して監視するためのものであることは明らかであり、また、このエキスパートシステムは、該センサから出力される計測データにより前記高炉の炉況・炉熱を所定の周期で推論するもの、すなわち高炉の状態を監視診断する装置であることも自明である。
　したがって、本願発明と引用例記載の発明とは、
　診断対象となる装置の動作状態を計測するために、該装置に取り付けられた別々の機能の状態を監視するための複数のセンサから出力される計測量を入力することにより該装置の装置状態を監視して診断する監視診断装置
である点で一致し、
(i)本願発明が「前記センサの各々の出力である計測量の特徴を抽出して特徴量として出力する特徴抽出機構」を有するのに対し、引用例記載の発明では「前記各種センサから得られた計測データを平滑化し、該平滑化されたデータから推論用データを作成する制御用コンピュータ」である点、また、
(ii)本願発明が「該特徴抽出機構の出力である特徴量と、前記診断対象の装置に関する知識を用いて前記装置の装置状態の推論を行う推論機構」を有するのに対し、引用例記載の発明では「該制御用コンピュータから得られた推論用データと、知識ベースにより高炉の炉況・炉熱を推論するＡＩプロセッサー」である点で相違するものと認められる。
　
４．相違点についての判断
・相違点(i)について
　引用例記載の発明の推論用データは、上記事項(d)及び(e)に記載されているように、各種センサから得られた計測データを平滑化した後、推論のための基礎データとすべく加工処理したデータである。そして、該加工処理はセンサの種類すなわちデータの種類に応じて、傾きの比較、レベルの比較、バラツキの比較、積分量の比較等の処理を行っており、これはその時系列データの状態を最もよく表現できるように加工処理するものであることは当業者ならば自明であるから、引用例記載の発明における「推論データ」も、本願発明でいう計測量の特徴を抽出した「特徴量」であると認められる。
　したがって、引用例記載の発明の「前記各種センサから得られた計測データを平滑化し、該平滑化されたデータから推論用データを作成する制御用コンピュータ」は、本願発明の「前記センサの各々の出力である計測量の特徴を抽出して特徴量として出力する特徴抽出機構」と同等のものであり、格別の差異は認められない。
（なお、審判請求人は平成10年２月６日付け意見書において、「引用例のこれらの記載から、引用例では、特徴量の抽出をセンサ信号を平準化することにより行い、またこの平準化は１つのセンサから収集された時系列データを使って行われていることがわかる。一方本願発明では、これらの特徴量の抽出は、別々の機能を監視するための複数のセンサからの出力を用いて行っており、これらのセンサからの計測量から特徴を抽出し特徴量の出力を行っている。…（中略）…本願発明のこのような構成により、別の機能の監視データをも考慮して特徴抽出することができるという引用例にはない特別の効果があるといえる。」と主張している。しかしながら、請求項１には「センサの各々の出力である計測量の特徴を抽出して特徴量として出力する」としか記載されておらず、この記載からはセンサの各々の出力である計測量の特徴をセンサ毎に抽出することと解釈するのが妥当である。また、仮に審判請求人が述べているように、上記請求項１の記載がセンサの各々の出力である計測量の全てを考慮して、例えば１つの特徴を抽出するものを含むとしても、上記解釈も当然含むことは明らかである。したがって、審判請求人の上記主張は失当である。）
・相違点(ii)について
　上記相違点(i)で述べたように、引用例記載の発明の「推論用データ」は、本願発明でいう「特徴量」であり、また、引用例記載の発明の知識ベースには、高炉の炉況・炉熱を推論するための知識が格納されていることは明らかであるから、引用例記載の発明の「該制御用コンピュータから得られた推論用データと、知識ベースにより高炉の炉況・炉熱を推論するＡＩプロセッサー」は、本願発明の「該特徴抽出機構の出力である特徴量と、前記診断対象の装置に関する知識を用いて前記装置の装置状態の推論を行う推論機構」と同等のものであり、格別の差異は認められない。
　
５．むすび
　以上のとおりであるから、本願発明は引用例に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものと認められ、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。