【事件の表示】
　特願２００８−　１５４９８「グリッド環境におけるデータ及びタスクインスタンスの分散」拒絶査定不服審判事件〔平成２０年　９月１８日出願公開，特開２００８−２１７７６６〕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２０年１月２５日（パリ条約による優先権主張２００７年２月２８日　アメリカ合衆国）の出願であって，
　平成２０年１月２５日付けで審査請求がなされ，平成２２年１２月２８日付けで審査官により拒絶理由が通知され，これに対して平成２３年３月３０日付けで意見書が提出されると共に手続補正がなされたが，平成２３年８月２日付けで審査官により拒絶査定がなされ，これに対して平成２３年１１月８日付けで審判請求がなされたものである。
　
第２．本願発明について
　本願の請求項１３に係る発明（以下，これを「本願発明」という）は，平成２３年３月３０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１３に記載された次のとおりのものである。
　
「実行されるべきタスクインスタンスを判定する段階と，
　前記タスクインスタンスの実行と関連付けられると共に，グリッドネットワークの初期ノードに格納されたデータパーティションを判定する段階と，
　前記タスクインスタンスを実行するのに必要とされる処理資源を有する前記グリッドネットワークの処理ノード，及び前記データパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノードを判定する段階と，
　前記データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける実行時間が，前記初期ノードに残存するデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける実行時間より少ないか否かに関して，比較を実行する段階と，
　前記タスクインスタンスを前記処理ノードに展開する段階と，
　前記データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間が，前記初期ノードに残存するデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間より少ない場合，前記データパーティションを前記初期ノードから前記データノードに移動する段階と
を含むことを特徴とする方法。」
　
第３．引用刊行物に記載の発明
　一方，原審が，平成２２年１２月２８日付けの拒絶理由に引用した，本願の第１国出願前に既に公知である，「Ming Tang ., Bu-Sung Lee, Xueyan Tang, Chai-Kiat Yeo，The impact of data replication on job scheduling performance in the Data Grid，Future Generation Computer Systems，Elsevier Science，２００６年　２月，Vol.22.No.3，P.254-268」（以下，これを「引用刊行物」という）には，関連する図面と共に，次の事項が記載されている。
　
Ａ．「The Data Grid architecture supporting data replication and job scheduling is shown in Fig. 1. The Data Grid consists of a set of domains, and each domain contains a replica server and many computing sites. The replica server provides storage for the replicas, and the computing site offers computational resources for the jobs. A computing site or replica server is generally colled a node. All modes in a domain are served by a local area network (LAN)， typically the network bandwidth between each two nodes in a domain is in the range from 10 to 100Mbps. 」(２５６頁左欄１４行〜２４行)
（データの複製と，ジョブのスケジューリングをサポートする，データ・グリッド・アーキテクチャが，図１に示されている。データ・グリッドは，いくつかのドメインから成り，それぞれのドメインは，複製サーバと，いくつかのコンピューティング・サイトとを含んでいる。複製サーバは，複製のための格納手段を備え，コンピューティング・サイトは，ジョブのための計算資源を提供する。コンピュータ・サイト，或いは，複製サーバは，普通，ノードと呼ばれる。ドメイン内の全てのノードは，一般的に，ドメイン内の２つのノードの間のネットワーク帯域幅が１０〜１００Ｍｂｐｓの範囲内である，ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）が施設される。当審にて訳出。以下，同じ。）
　
Ｂ．「If a computing site and a replica server are in the same domain, the replica server is defined as the computing site’s Primary Replica Server (PRS) and all the other replica servers are the computing site’s Secondary Replica Server (SRS).
Grid schedulers assign jobs to the computing sites based on particular strategies.」（２５６頁右欄５行〜１１行）
（もし，コンピューティング・サイトと，複製サーバとが，同じドメインに存在していれば，その複製サーバは，そのコンピューティング・サイトの第１複製サーバ（ＰＲＳ）として，そして，他の全ての複製サーバは，そのコンピューティング・サイトの第２複製サーバとして定義される。
　グリッド・スケジューラは，個別の戦略において，コンピューティング・サイトにジョブを割り付ける。）
　
Ｃ．「On the contrary, dynamic replication takes into consideration the changes of the Grid environment, and it automatically creates new replicas for popular data files or move the replicas to other sites when necessary to improve the performance.」（２５７頁右欄３行〜７行）
（反対に，動的複製は，グリッド環境の変化を考慮に入れ，そして，パフォーマンスを良くするために必要なときに，人気のあるデータ・ファイルのため新しい複製を自動的に生成するか，或いは，他のサイトに，その複製を移動する。）
　
Ｄ．「It is believed that the popular data in the past phase will remain popular in the near future. Thus, the dynamic data replication algorithms discussed in this paper determine the popular data by analyzing the data access history. Let FID be the abbreviation for File ID, and NOA for number of accesses.」(２５７頁右欄１９行〜２４行)
（過去の段階において人気のデータは，近未来においても人気が残っていると思われている。それ故，本論文で検討した，動的データ複製アルゴリズムは，データ・アクセス履歴を解析することによって，人気のデータを決定する。ＦＩＤは，ファイルＩＤの，そして，ＮＯＡは，アクセス数の略語とする。）
　
Ｅ．「In the centralized dynamic data replication infrastructure, there is a replication master running in the system. Every PRS collects the records of data accesses that are initiated by the computing sites in its domain. When it is time to replicate data, all PRS send the collated historical information to the replication master. The master aggregates and summarizes the values of NOA for each FID. The aggregation results are stored in the access history table H, which is maintained by the master. Each record h in H indicates the number of accesses NOA(h) for data FID(h) for the whole system in the past session.
 The centralized dynamic data replication algorithm is invoked by the replication master, which commands the replica servers to carry out the replication.」（２５７頁右欄４４行〜２５８頁左欄１２行）
（集中型動的データ複製基盤においては，そのシステムにおいて，稼働している複製マスタが存在する。あらゆるＰＲＳは，そのドメインにおいて，コンピューティング・サイトによって開始された，データ・アクセスの記録を収集する。データを複製する時は，全てのＰＲＳは，収集した履歴情報を，複製マスタに送信する。マスタは，それぞれのＦＩＤのためにＮＯＡの値を合計し，要約する。合計の結果は，マスタによって維持される，アクセス履歴テーブルＨに格納される。Ｈ内の記録ｈのそれぞれは，過去のセッションにおける，全てのシステムのための，データＦＩＤ（ｈ）についての，アクセス数ＮＯＡ（ｈ）を示している。
　集中型動的データ複製アルゴリズムは，複製サーバに，複製を実施することを命令する，複製マスタによって起動される。）
　
Ｆ．「4.1.1. Response-time oriented replica placement method (RTPlace) 
 The computing sites with higher CPU speed can finish more jobs in a given duration. This results in the sites accessing data files more frequently. The computing capability of domain w is defined as Cw =Σ  (w)Ci,and the computing capability of all domains is CW =  ΣCw. We can assume that the data request rate from domain w is proportional to its computing capability. Let θ be the factor that measures the proportional relationship between the computing capability and the data request rate for any domain. Then the data request rate from domain w can be denoted by Q(w) = θ ・ Cw. Let Probｆ be the request probability for data f, then the request rate from domain w for data f can be denoted 
by Q(w, f ) = Probｆ ・ Q(w) = θ ・ Probｆ ・ Cw.
　In the system, every computing site always accesses the replica that offers the highest available bandwidth. All computing sites in the same domain should have equivalent bandwidth to a specified replica server. Let Bw,j be the bandwidth capacity from any node in domain w to replica server j. Let Rｆ be the set of replica servers that contains the replicas or the original copy of data f. The bandwidth capacity for any node in domain w accessing data f can be defined as AB(w, f ) = maxｊ∈Rｆ Bw,j. The average response time of all requests for data f in the system can be defined as:
Avg Resp Time (f ) =ΣQ(w,f )・Sizeｆ／AB(w,f )／ΣQ(w, f )
                   w∈W                       w∈W
= Sizeｆ／CW・ΣCw／maxｊ∈Ｒｆ Bw,j
           w∈W
As Sizeｆ／CW
is constant, we only need to consider
 ΣCw／maxｊ∈RｆBw,j
w∈W
to get the minimal average response time for data f. 
　Let Rｆ be the set of servers that contains the replicas created in the current session or the original copy of data f. To create one more replica for data file f, the replica placement strategy will evaluate every candidate replica server x, which has enough storage and x /∈ Rｆ . Attempt to let x be the chosen replica server and calculate the value of:
　Y(f, x) =ΣCw／maxｊ∈Ｒｆ∪xBw,j
　　　　　 w∈W
Select replica server ^x to minimize function Y and let it be the location of the new replica for data f. If file f already exists in server ^x, just stamp the replica’s creation time as the current replication session, so that it will be treated as a newly created one. Otherwise, transfer data f to server ^x from a replica server that stores f and offers the highest transfer bandwidth. Let Rｆ ← Rｆ ∪ ^x.」（２５８頁右欄１行〜２５９頁左欄８行，なお，特許庁のシステムの都合上，数式等の表記を一部変更している。以下，同じ。）
（4.1.1.応答時間重視複製配置方法（ＲＴＰｌａｃｅ）
　より高速なＣＰＵ速度を備えるコンピューティング・サイトは，与えられた継続時間内で，より多くのジョブを仕上げることができる。これは，そのサイトが，より頻繁に，データファイルにアクセスすることをもたらす。ドメインｗの計算能力は，Cw =Σ  (w)Ciとして，定義され，そして，全てのドメインの計算能力は，CW =  ΣCwとして，定義される。我々は，ドメインｗからのデータ要求率は，計算能力に比例すると仮定することができる。θを，任意のドメインの計算能力と，データ要求率との間の比例関係を測る係数とする。そうすると，ドメインｗからのデータ要求率は， Q(w) = θ ・ Cwとして表される。Ｐｒｏｂｆを，データｆについての要求確率とする。そうすると，データｆについての，ドメインｗからの要求率は， Q(w, f ) = Probｆ ・ Q(w) = θ ・ Probｆ　・ Cw.と表すことができる。
　そのシステムにおいて，あらゆるコンピューティング・サイトは，常に，利用できる最高の帯域幅を提供する複製に，アクセスする。同じドメイン内の全てのコンピューティング・サイトは，特定の複製サーバへの等しい帯域幅を有するはずである。 Bw,jを，ドメイン内のあらゆるノードから，複製サーバｊへの帯域幅の容量とする。 Rｆを，データｆのオリジナル・コピー，或いは，複製を含む，一組み複製サーバとする。データｆにアクセスする，ドメインｗ内のあらゆるノードについての帯域幅容量は， AB(w, f ) = maxｊ∈Ｒｆ Bw,jとして，定義することができる。そのシステム内のデータｆについての，全てのリクエストの平均応答時間は：
Avg Resp Time (f ) =ΣQ(w,f )・Sizeｆ／AB(w,f )／ΣQ(w, f )
                   w∈W                       w∈W
= Sizeｆ／CW・ΣCw／maxｊ∈Ｒｆ Bw,j
           w∈W
として定義することができる。
Sizeｆ／CWが，一定であるとき，データｆについての，平均最小応答時間を得るためには，
ΣCw／maxｊ∈RｆBw,j
w∈W
のみ考慮すればよい。
　 Rｆを，データｆのオリジナル・コピー，或いは，現在のセッションにおいて生成された複製を含む，１組のサーバとする。データ・ファイルｆの１以上の複製を生成するために，複製配置戦略は，十分な格納手段を有し，かつ，Rｆに含まれない，候補複製サーバｘを，評価する。選択された複製サーバをｘとし，値：
　Y(f, x) =ΣCw／maxｊ∈Ｒｆ∪xBw,j
　　　　　 w∈W
を計算することを試みる。関数Ｙを最小にする複製サーバ^xを選択し，それを，データｆについての，新しい複製の場所とする。もし，ファイルｆが，サーバ^xに，既に存在していれば，それが，新たに生成された一つとして扱われるよう，単に，複製生成時間を，現在の複製セッションであるとする。そうでなければ，ｆを格納し，最高の転送帯域幅を提供する，複製サーバから，サーバ^xに，データｆを転送する。 Rｆ ← Rｆ ∪ ^xとする。）
　
Ｇ．「The jobs are moldable. Each job is scheduled to a single computing site, and it runs on all processors in the site.」（２６０頁左欄７行〜９行）
（ジョブは，ぴったりにすることができる。それぞれのジョブは，一つのコンピューティング・サイトでスケジュールされ，それは，そのサイト内の全てのプロセッサで動作する。）
　
Ｈ．「For each job submission, the user needs to estimate the computational cost and specify the input data file. The job computational cost is the execution time when the job runs on a benchmark computer, and it is also called the benchmark execution time. Let BTk be the user estimated computational cost and f(k) be the input data file for job k. 
　The job scheduling heuristics are classified into batch mode and online mode [15]. 」（２６０頁左欄１４行〜２２行）
（それぞれのジョブ依頼のために，ユーザは，計算コストを評価し，入力データ・ファイルを指定する。ジョブ計算コストは，ジョブがベンチマーク・コンピュータ上で動作する時の，実行時間であり，ベンチマーク実行時間とも呼ばれる。BTkを，ユーザに評価された計算コストとし， f(k)を，ジョブｋのための，入力データとする。
　ジョブ・スケジューリングの発見的問題解決法は，バッチ・モードと，オンライン・モードとに分類される［15］。）
　
Ｉ．「5.1. Shortest turnaround time (STT)
　For each incoming job, the shortest turnaround time (STT) heuristic estimates the turnaround time on every computing site and assigns the job to the site that provides the shortest turnaround time. The estimated turnaround time of job k running in computing site i is denoted by
TTk,i = max{QT(i), DT(f (k), i)} + ETk,i    (1)
where QT(i) is the queuing time, DT(f(k),i) the data transfer time and ETk,i is the job execution time.
　As every job’s actual execution time is unknown to the scheduler, it is hard to accurately predict the queuing time for the new job in a computing site.
　Assume that every job in the queue executes immediately after the previous job completes, that is, the data transmission does not delay the job start time. Thus, the newjob queuing time in computing site i can be approximated as QT(i) =（ΣBTjob）／Ci,　 where Queue(i) is the set of jobs in the queue of site i. 
　If job k’s input data file f(k) is in computing site i’s data cache, then DT(f(k), i) = 0. Otherwise, let Rf(k) be the set of replica servers that have data file f(k), and BW(i,j) be the available bandwidth between computing site i and replica server j. The data file downloading time can be estimated as
 DT(f (k), i) =（Sizeｆ (k)  ）／maxｊ∈Ｒｆ（ｋ）BW(i,j) .
　Let the benchmark computer’s computing capability be normalized as one, then the execution time in Eq. (1) for job k running in computing site i can be estimated as ETk,i =BTk/Ci.」（２６０頁左欄４０行〜右欄２４行）
（5.1.1.　最短応答時間（STT）
　入力されるジョブそれぞれのために，最短応答時間（STT）発見的問題解決法は，全てのコンピューティング・サイト上の応答時間を評価し，最短応答時間を提供する，サイトに，ジョブを割り付ける。コンピューティング・サイトｉにおいて動作する，ジョブｋの，評価された応答時間は，
　TTk,i = max{QT(i), DT(f (k), i)} + ETk,i    (1)
と表示される。ここで，QT(i)は，待ち時間， DT(f(k),i)は，データ転送時間，そして，ETk,iは，ジョブの処理時間である。
　全ての待ち行列中のジョブは，前のジョブが完了すると，直ちに処理されると仮定する。即ち，データ伝送は，ジョブのスタート時間を，遅らせない。それ故，コンピューティング・サイトｉにおける，新しいジョブの待ち時間は，QT(i) =（ΣBTjob）／Ciと，見積もることができる。ここで，Queue(i)は，サイトｉの待ち行列中の，一連のジョブである。
　もし，ジョブｋの入力データ・ファイル f(k)が，コンピューティング・サイトｉのデータ・キャッシュ中に存在すれば，そのとき，DT(f(k), i) = 0である。そうでなければ， Rf(k)を，データ・ファイルf(k)を有する，複製サーバの組，BW(i,j) を，コンピューティング・サイトｉと，複製サーバｊとの間の，利用可能帯域幅とする。データ・ファイル・ダウンロード時間は，
　DT(f (k), i) =（Sizeｆ (k)  ）／maxｊ∈Ｒｆ（ｋ）BW(i,j)
として，評価される。
　ベンチマーク・コンピュータの計算能力を，１として正規化すると，そのとき，コンピューティング・サイトｉにおいて動作する，ジョブｋのための，等式（１）における，処理時間は，ETk,i =BTk/Ciとして，評価することができる。）
　
Ｊ．
　
　
　（２５６頁左欄Fig.1）
　
１．上記Ａの「The Data Grid architecture supporting data replication and job scheduling is shown in Fig. 1. The Data Grid consists of a set of domains, and each domain contains a replica server and many computing sites. The replica server provides storage for the replicas, and the computing site offers computational resources for the jobs.（データの複製と，ジョブのスケジューリングをサポートする，データ・グリッド・アーキテクチャが，図１に示されている。データ・グリッドは，いくつかのドメインから成り，それぞれのドメインは，複製サーバと，いくつかのコンピューティング・サイトとを含んでいる。複製サーバは，複製のための格納手段を備え，コンピューティング・サイトは，ジョブのための計算資源を提供する。）」と言う記載，及び，上記Ａの「 A computing site or replica server is generally colled a node.（コンピュータ・サイト，或いは，複製サーバは，普通，ノードと呼ばれる。）」という記載，並びに，上記Ｊに引用したＦｉｇ．１に示されている内容から，
　引用刊行物には，
「データ・グリッドにおいて，それぞれが，複製のための格納資源を備える，ノードである複製サーバと，ジョブのための計算資源を提供する，ノードであるコンピューティング・サイトとを含む複数のドメインからなり，データの複製と，ジョブ・スケジューリングとをサポートする，データ・グリッド」
　が記載されていることが読み取れる。
　
２．上記Ｂの「If a computing site and a replica server are in the same domain, the replica server is defined as the computing site’s Primary Replica Server (PRS) and all the other replica servers are the computing site’s Secondary Replica Server (SRS).
　Grid schedulers assign jobs to the computing sites based on particular strategies（もし，コンピューティング・サイトと，複製サーバとが，同じドメインに存在していれば，その複製サーバは，そのコンピューティング・サイトの第１複製サーバ（ＰＲＳ）として，そして，他の全ての複製サーバは，そのコンピューティング・サイトの第２複製サーバとして定義される。
　グリッド・スケジューラは，個別の戦略において，コンピューティング・サイトにジョブを割り付ける。）」という記載から，
「コンピューティング・サイトと同じドメインに存在する複製サーバは，前記コンピューティング・サイトに対する第１複製サーバであり，他の複製サーバは，前記コンピューティング・サイトに対する第２複製サーバである」ことが読み取れ，
　また，上記Ｆの「In the system, every computing site always accesses the replica that offers the highest available bandwidth.（そのシステムにおいて，あらゆるコンピューティング・サイトは，常に，利用できる最高の帯域幅を提供する複製に，アクセスする。）」という記載等から，引用刊行物に記載の「グリッド・ネットワーク」も，１つの「システム」であることは明らかであるので，これらのことと，上記１．において検討した事項から，
　引用刊行物には，
「それぞれが，複製のための格納資源を備える，ノードである複製サーバであって，コンピューティング・サイトと同じドメインに存在する複製サーバは，前記コンピューティング・サイトに対する第１複製サーバであり，他の複製サーバは，前記コンピューティング・サイトに対する第２複製サーバである複製サーバと，ジョブのための計算資源を提供する，ノードであるコンピューティング・サイトとを含む複数のドメインからなるグリッド・ネットワーク・システムにおいて，データの複製と，ジョブ・スケジューリングとをサポートする方法」が記載されていることが読み取れる。
　
３．上記Ｄの「the dynamic data replication algorithms discussed in this paper determine the popular data by analyzing the data access history. Let FID be the abbreviation for File ID, and NOA for number of accesses.（本論文で検討した，動的データ複製アルゴリズムは，データ・アクセス履歴を解析することによって，人気のデータを決定する。ＦＩＤは，ファイルＩＤの，そして，ＮＯＡは，アクセス数の略語とする。）」という記載，上記Ｅの「there is a replication master running in the system. Every PRS collects the records of data accesses that are initiated by the computing sites in its domain. When it is time to replicate data, all PRS send the collated historical information to the replication master. The master aggregates and summarizes the values of NOA for each FID. The aggregation results are stored in the access history table H, which is maintained by the master.（そのシステムにおいて，稼働している複製マスタが存在する。あらゆるＰＲＳは，そのドメインにおいて，コンピューティング・サイトによって開始された，データ・アクセスの記録を収集する。データを複製する時は，全てのＰＲＳは，収集した履歴情報を，複製マスタに送信する。マスタは，それぞれのＦＩＤのためにＮＯＡの値を合計し，要約する。合計の結果は，マスタによって維持される，アクセス履歴テーブルＨに格納される。）」という記載における「そのシステム」とは上記１．及び，２．において検討した，「コンピュータ・サイト」と，「複製サーバ」とを含む「複数のドメイン」から構成される「システム」であることは明らかであるから，このこと，及び，上記Ｅの「The centralized dynamic data replication algorithm is invoked by the replication master, which commands the replica servers to carry out the replication.（集中型動的データ複製アルゴリズムは，複製サーバに，複製を実施することを命令する，複製マスタによって起動される。）」という記載，並びに，上記１．及び，２．において検討した事項から，
「複製マスタが，前記システム内で稼働し，前記複製マスタは，前記第１複製サーバが収集した，データ・アクセスの履歴を収集し，前記履歴を解析して，人気のデータを決定する」ことが読み取れ，ここで，「人気のデータ」とは，上記Ｄ，及び，Ｅの記載から，「アクセス履歴」が多いデータ，即ち，「良くアクセスされるデータ」，或いは，「良く使用されるデータ」を意味することは明らかであるから，上記Ｄ，及び，Ｅの記載事項，及び，上記１．及び，２．で検討した事項から，
「複製マスタは，ドメインに存在する第１複製サーバが収集した，データ・アクセスの履歴を収集し，前記履歴を解析して，良く使用されるデータを決定する」ものであること，即ち，
“複製マスタが，前記システム内で稼働し，前記複製マスタは，前記第１複製サーバが収集した，データ・アクセスの履歴を収集し，前記履歴を解析して，良く使用されるデータを決定する”ものであることが読み取れる。
　
４．上記Ｆの「In the system, every computing site always accesses the replica that offers the highest available bandwidth. （そのシステムにおいて，あらゆるコンピューティング・サイトは，常に，利用できる最高の帯域幅を提供する複製に，アクセスする。）」という記載，及び，上記Ｇの「 Each job is scheduled to a single computing site, and it runs on all processors in the site.（それぞれのジョブは，一つのコンピューティング・サイトでスケジュールされ，それは，そのサイト内の全てのプロセッサで動作する。）」という記載，並びに，上記Ｈの「For each job submission, the user needs to estimate the computational cost and specify the input data file. （それぞれのジョブ依頼のために，ユーザは，計算コストを評価し，入力データ・ファイルを指定する。）」という記載と，上記１.〜３．において検討した事項から，
　引用刊行物に記載された「データ・グリッド・アーキテクチャ」において，
「ジョブは，コンピューティング・サイトに，グリッド・スケジューラによってスケジューリングされ，ジョブ依頼のために，コンピューティング・サイトの計算コストが評価され，入力データ・ファイルが指定される。前記コンピューティング・サイトは，常に，利用できる最高の帯域幅を提供する複製に，アクセスする」ものであることが読み取れる。
　
５．上記Ｆの「Let Rｆ be the set of servers that contains the replicas created in the current session or the original copy of data f. To create one more replica for data file f, the replica placement strategy will evaluate every candidate replica server x, which has enough storage and x /∈ Rｆ . Attempt to let x be the chosen replica server and calculate the value of:
　Y(f, x) =ΣCw／maxｊ∈Ｒｆ∪xBw,j
　　　　　 w∈W
Select replica server ^x to minimize function Y and let it be the location of the new replica for data f. If file f already exists in server ^x, just stamp the replica’s creation time as the current replication session, so that it will be treated as a newly created one. Otherwise, transfer data f to server ^x from a replica server that stores f and offers the highest transfer bandwidth.（ Rｆを，データｆのオリジナル・コピー，或いは，現在のセッションにおいて生成された複製を含む，１組のサーバとする。データ・ファイルｆの１以上の複製を生成するために，複製配置戦略は，十分な格納手段を有し，かつ，Rｆに含まれない，候補複製サーバｘを，評価する。選択された複製サーバをｘとし，値：
　Y(f, x) =ΣCw／maxｊ∈Ｒｆ∪xBw,j
　　　　 w∈W
を計算することを試みる。関数Ｙを最小にする複製サーバ^xを選択し，それを，データｆについての，新しい複製の場所とする。もし，ファイルｆが，サーバ^xに，既に存在していれば，それが，新たに生成された一つとして扱われるよう，単に，複製生成時間を，現在の複製セッションであるとする。そうでなければ，ｆを格納し，最高の転送帯域幅を提供する，複製サーバから，サーバ^xに，データｆを転送する。）」という記載のうち，関数Ｙを最小にする，Ｒｆに含まれない，データ・ファイルｆを格納する，新たな候補サーバｘを選択するということは，応答時間が最小となる，新たな候補サーバｘを選択することに他ならず，加えて，上記引用のＦの記載内容から，候補サーバｘの選択される条件として，該ｘが，データ・ファイルｆを格納するに十分な格納手段を有することも含まれることが読み取れるので，上記１．〜４．において検討した事項も踏まえると，該「データ・ファイルｆ」は，上記３．において検討した「よく使用されるデータ」を含むものである。
　よって，上記引用の記載から，
“複製配置戦略は，コンピュータ・サイトがアクセスする，良く使用されるデータを格納するのに十分な格納手段を有し，コンピュータ・サイトへの応答時間が最小となるものである，新たな候補サーバｘを選択し，前記選択されたサーバｘに，前記データが存在しない場合，前記データを格納し，最高の転送帯域幅を提供する他の複製サーバから，前記サーバｘに，前記データが転送される”ことが読み取れる。
　
６．上記２．に引用した上記Ｂの記載内容から，
「グリッド・スケジューラが，コンピューティング・サイトにジョブを割り付ける」ことが読み取れ，
　上記Ｉの「For each incoming job, the shortest turnaround time (STT) heuristic estimates the turnaround time on every computing site and assigns the job to the site that provides the shortest turnaround time. （入力されるジョブそれぞれのために，最短応答時間（STT）発見的問題解決法は，全てのコンピューティング・サイト上の応答時間を評価し，最短応答時間を提供する，サイトに，ジョブを割り付ける。）」という記載と，上記１．において検討した事項から，
「ジョブが，ジョブ・スケジューラによって，最短応答時間を提供する，コンピューティング・サイトに割り付けられる」ことが読み取れ，同じく，上記Ｉの「If job k’s input data file f(k) is in computing site i’s data cache, then DT(f(k), i) = 0. Otherwise, let Rf(k) be the set of replica servers that have data file f(k), and BW(i,j) be the available bandwidth between computing site i and replica server j.（もし，ジョブｋの入力データ・ファイル f(k)が，コンピューティング・サイトｉのデータ・キャッシュ中に存在すれば，そのとき，DT(f(k), i) = 0である。そうでなければ， Rf(k)を，データ・ファイルf(k)を有する，複製サーバの組，BW(i,j) を，コンピューティング・サイトｉと，複製サーバｊとの間の，利用可能帯域幅とする。）」という記載から，
“コンピューティング・サイトがアクセスする，複製サーバの選択には，コンピューティング・サイトと，複製サーバとの間の利用可能帯域幅が考慮される”ことが読み取れ，これは即ち，“ジョブを処理するコンピュータ・サイトに対して，最も速くデータを転送できる複製サーバが選ばれる”ことを意味していることは明らかである。
　
　よって，上記１．〜６．において検討した事項から，引用刊行物には，次の発明（以下，これを「引用発明」という）が記載されているものと認める。
　
　それぞれが，複製のための格納資源を備える，ノードである複製サーバであって，コンピューティング・サイトと同じドメインに存在する前記複製サーバは，前記コンピューティング・サイトに対する第１複製サーバであり，他の前記複製サーバは，前記コンピューティング・サイトに対する第２複製サーバである前記複製サーバと，ジョブのための計算資源を提供する，ノードであるコンピューティング・サイトとを含む複数のドメインからなるグリッド・ネットワーク・システムにおいて，データの複製と，ジョブ・スケジューリングとをサポートする方法において，
　複製マスタが，前記システム内で稼働し，前記複製マスタは，前記第１複製サーバが収集した，データ・アクセスの履歴を収集し，前記履歴を解析して，良く使用されるデータを決定する段階と，
　複製配置戦略が，コンピュータ・サイトがアクセスする，良く使用されるデータを格納するのに十分な格納手段を有し，コンピュータ・サイトへの応答時間が最小となるものである，新たな候補サーバｘを選択し，前記選択されたサーバｘに，前記データが存在しない場合，前記データを格納し，最高の転送帯域幅を提供する他の複製サーバから，前記サーバｘに，前記データが転送される段階と，
　グリッド・スケジューラが，前記コンピューティング・サイトにジョブを割り付ける段階であって，ジョブ依頼のために，コンピューティング・サイトの計算コストが評価され，入力データ・ファイルが指定される段階と
　ジョブが，ジョブ・スケジューラによって，最短応答時間を提供する，コンピューティング・サイトに割り付けられる段階と，
　ジョブを処理するコンピュータ・サイトに対して，最も速くデータを転送できる複製サーバが選ばれる段階と，
　を有する，データの複製と，ジョブ・スケジューリングとをサポートする方法。
　
第４．本願発明と引用発明との対比
１．引用発明における「ジョブ」が，
　本願発明における「実行されるべきタスクインスタンス」に相当し，
　引用発明においても，「グリッド・スケジューラ」が，「コンピュータ・サイト」に，「ジョブ」を割り付けているのであるから，該「グリッド・スケジューラ」によって，実行すべき「ジョブ」が判定されていることは明らかである。
　
２．引用発明において，「グリッド・スケジューラ」によって指定される「入力データ・ファイル」とは，「ジョブ」を，「コンピュータ・サイト」において実行する際に用いられるデータであって，該データは，「複製マスタ」によって決定された「良く使用されるデータ」，或いは，該データを含むものであって，該「良く使用されるデータ」は，「複製サーバ」に格納されているものであるから，
　引用発明における「入力データ・ファイル」，或いは，「良く使用されるデータ」が，
　本願発明における「データパーティション」に相当する。
　そして，引用発明において，「入力データ・ファイルが指定される」のは，「ジョブ」を実行するために，「コンピュータ・サイト」が使用する，「複製サーバ」に格納された「良く使用されるデータ」，或いは，同じく，「複製サーバ」に格納された他のデータを指定することを意味していることは明らかであるから，
　引用発明における「入力データ・ファイルが指定される」と，
　本願発明における「タスクインスタンスの実行と関連付けられると共に，グリッドネットワークの初期のノードに格納されたデータパーティションを判定する段階」とは，
“タスクインスタンスの実行に用いられるデータパーティションを判定する段階”である点で共通する。
　
３．引用発明における「コンピュータ・サイト」は，「ジョブのための計算機資源を提供する」ものであるから，
　本願発明における「タスクインスタンスを実行するのに必要とされる処理資源を有する前記グリッドネットワークの処理ノード」に相当し，
　引用発明における「候補サーバｘ」は，「良く使用されるデータを格納するのに十分な格納手段を有し，コンピュータ・サイトへの応答時間が最小となるものである」から，
　本願発明における「前記データパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノード」と，
“タスクインスタンスに関連付けられるデータパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノード”である点で共通する。
　
４．引用発明において，「コンピューティング・サイトの計算コストが評価され」ることによって，「ジョブ」を実行する「コンピュータ・サイト」が決定されることになるので，
　このことが，
　本願発明における「タスクインスタンスを実行するのに必要とされる処理資源を有する前記グリッドネットワークの処理ノード」を「判定する段階」に相当し，
　引用発明において，「コンピュータ・サイトがアクセスする，良く使用されるデータを格納するのに十分な格納手段を有し，コンピュータ・サイトへの応答時間が最小となるものである，新たな候補サーバｘを選択」することは，“コンピュータ・サイトがアクセスする，良く使用されるデータを格納するのに十分な格納手段を有する，新たな候補サーバｘを選択”することを含むものであるから，
　本願発明における「前記データパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノードを判定する段階」と，
“タスクインスタンスに関連付けられるデータパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノードを判定する段階”である点で共通する。
　
５．引用発明の「最短応答時間を提供するコンピュータ・サイト」における「最短応答時間」とは，上記Ｉの記載から，「コンピュータ・サイト」が，「ジョブ」の処理を受け付けてから，結果を返すまでの時間であると解されるので，これは，本願発明における「タスクインスタンスの前記処理ノードにおける実行時間」に相当する。
　引用発明においては，「良く使用されるデータ」が，「コンピュータ・サイト」への応用時間が速い「サーバｘ」に転送されるが，これは，「コンピュータ・サイト」が，前記「データ」を使用して「ジョブ」を処理する場合に，「コンピュータ・サイト」の「応答時間」が最速になるような，“データ応答速度”を有する「サーバｘ」に，前記「データ」を転送することを意味しているので，このとき，候補となる「サーバｘ」について，“データ応答速度”，即ち，“コンピュータ・サイトの応答速度”の比較が行われていることは明らかである。
　よって，引用発明における「複製配置戦略が，コンピュータ・サイトがアクセスする，良く使用されるデータを格納するのに十分な格納手段を有し，コンピュータ・サイトへの応答時間が最小となるものである，新たな候補サーバｘを選択」することと，
　本願発明における「前記データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける実行時間が，前記初期ノードに残存するデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける実行時間より少ないか否かに関して，比較を実行する段階」とは，
“何れのデータノードにデータパーティションを有する場合が，処理ノードにおけるタスクインスタンスの実行時間が少ないかを比較する段階”である点で共通する。
　
６．引用発明における「グリッド・スケジューラが，前記コンピューティング・サイトにジョブを割り付ける段階」が，
　本願発明における「前記タスクインスタンスを前記処理ノードに展開する段階」に相当する。
　
７．引用発明において，「選択されたサーバｘに，前記データが存在しない場合，前記データを格納し，最高の転送帯域幅を提供する他の複製サーバから，前記サーバｘに，前記データが転送される段階」は，「コンピュータ・サイト」の「応答時間」が最速となる「サーバ」に，「コンピュータ・サイト」が，「ジョブ」の実行に用いる「データ」を転送することを含むものであるから，
　本願発明における「データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間が，前記初期ノードに残存するデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間より少ない場合，前記データパーティションを前記初期ノードから前記データノードに移動する段階」とは，
“データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間がより少ないデータノードに，データパーティションを移動する段階”である点で共通する。
　
　以上１．〜７．において検討した事項から，本願発明と，引用発明との，一致点，及び，相違点は，次のとおりである。
　
［一致点］
　実行されるべきタスクインスタンスを判定する段階と，
　前記タスクインスタンスの実行に用いられるデータパーティションを判定する段階と，
　前記タスクインスタンスを実行するのに必要とされる処理資源を有するグリッドネットワークの処理ノード，及び前記タスクインスタンスに関連付けられるデータパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノードを判定する段階と，
　何れのデータノードにデータパーティションを有する場合が，処理ノードにおけるタスクインスタンスの実行時間が少ないかを比較する段階と，
　前記タスクインスタンスを前記処理ノードに展開する段階と，
　データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間がより少ないデータノードに，データパーティションを移動する段階とを含む方法。
　
［相違点１］
“タスクインスタンスの実行に用いられるデータパーティションを判定する段階”に関して，
　本願発明においては，「グリッドネットワークの初期ノードに格納されたデータパーティションを判定する段階」であるのに対して，
　引用発明においては，「初期ノード」についての言及がない点。
　
［相違点２］
“タスクインスタンスに関連付けられるデータパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノードを判定する段階”に関して，
　本願発明においては，「前記データパーティションを格納するのに必要とされるメモリ資源を有する前記グリッドネットワークのデータノードを判定する段階」における，「前記データパーティション」が，「グリッドネットワークの初期ノードに格納されたデータパーティション」であるのに対して，引用発明においては，そのような限定がない点。
　
［相違点３］
“何れのデータノードにデータパーティションを有する場合が，処理ノードにおけるタスクインスタンスの実行時間が少ないかを比較する段階”に関して，
　本願発明においては，“データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの処理ノードにおける実行時間が，初期ノードに残存するデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける実行時間より少ないか否かに関して，比較を実行する段階”であるのに対して，
　引用発明においては，“複数のサーバｘ間において，最速のものを比較判定する”ことは，読み取れるが，「初期サーバ」との比較ではない点。
　
［相違点４］
“データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間がより少ないデータノードに，データパーティションを移動する段階”に関して，
　本願発明においては，“データノードにおけるデータパーティションを有するタスクインスタンスの処理ノードにおける実行時間が，初期ノードに残存するデータパーティションを有するタスクインスタンスの前記処理ノードにおける前記実行時間より少ない場合，前記データパーティションを前記初期ノードから前記データノードに移動する段階”であるのに対して，
　引用発明においては，「初期ノード」から移動させるという点について言及されていない点。
　
第５．当審の判断
１．［相違点１］，及び，［相違点２］について
　引用発明においても，「複製配置戦略」によって選択される，応答速度が最速となる「候補サーバｘ」に対して，データを転送する「複製サーバ」が存在し，該「複製サーバ」に格納されるデータは，「良く使用されるデータ」が含まれており，該「良く使用されるデータ」は，「コンピュータ・サイト」が，「ジョブ」を実行する際に，指定されて用いられるものでもあり，該「複製サーバ」は，“タスクインスタンスに関連付けられる，データパーティション”であって，「データノード」に送信されるデータを格納していることになるので，機能としては，本願発明の「初期ノード」と，ほぼ同等である。
　よって，引用発明における「複製サーバ」を，「初期ノード」という呼称を与えて使用することは，当業者が適宜なし得る事項である。
　よって，相違点１，及び，相違点２は，格別のものではない。
　
２．［相違点３］，及び，［相違点４］について
　引用発明においても，上記Ｉに「　For each incoming job, the shortest turnaround time (STT) heuristic estimates the turnaround time on every computing site and assigns the job to the site that provides the shortest turnaround time. The estimated turnaround time of job k running in computing site i is denoted by
TTk,i = max{QT(i), DT(f (k), i)} + ETk,i    (1)
where QT(i) is the queuing time, DT(f(k),i) the data transfer time and ETk,i is the job execution time.
（入力されるジョブそれぞれのために，最短応答時間（STT）発見的問題解決法は，全てのコンピューティング・サイト上の応答時間を評価し，最短応答時間を提供する，サイトに，ジョブを割り付ける。コンピューティング・サイトｉにおいて動作する，ジョブｋの，評価された応答時間は，
　TTk,i = max{QT(i), DT(f (k), i)} + ETk,i    (1)
と表示される。ここで，QT(i)は，待ち時間， DT(f(k),i)は，データ転送時間，そして，ETk,iは，ジョブの処理時間である。）」と記載されているように，“ジョブの処理に対する応答速度の評価”を行っている。
　引用発明においては，該評価の結果を，“ジョブを割り当てるためのコンピュータ・サイトを選択する”ために用いているが，引用発明においては，同時に，「第５．当審の判断」の「１．［相違点１］，及び，［相違点２］について」において検討したように，“コンピュータ・サイトへのデータ転送の応答速度が最速となる候補サーバｘを，上記Ｉの記載にもある「データ転送時間」を基準に評価している”ことは，上記Ｆの「Let Rｆ be the set of servers that contains the replicas created in the current session or the original copy of data f. To create one more replica for data file f, the replica placement strategy will evaluate every candidate replica server x, which has enough storage and x /∈ Rｆ . （Rｆを，データｆのオリジナル・コピー，或いは，現在のセッションにおいて生成された複製を含む，１組のサーバとする。データ・ファイルｆの１以上の複製を生成するために，複製配置戦略は，十分な格納手段を有し，かつ，Rｆに含まれない，候補複製サーバｘを，評価する）」という記載内容から，明らかであるから，引用発明において，前記「候補サーバｘ」を選択するということは，“コンピュータ・サイトの応答時間が最小となるような，データ供給が可能な，候補サーバｘ”を選択することに他ならない。
　そして，上記Ｆの記載内容から，引用発明は，“選択された候補サーバｘに，良く使用されるデータ，即ち，コンピュータ・サイトが，ジョブの処理に用いるデータがなかった場合，該データを有する複製サーバから，前記データを転送する”構成を有しており，前記「選択された候補サーバｘ」は，前記「データ」を格納するのに「十分な格納手段」を有し，前記「複製サーバ」，即ち，上記「第５．当審の判断」の「１．［相違点１］，及び，［相違点２］について」において検討した，「初期ノード」の，前記「コンピュータ・サイト」に対する，“データ転送の応答速度”は，前記「選択された候補サーバｘ」よりも遅いことは明らかであるから，引用発明においても，
“選択されたサーバｘが，ジョブを実行するのに用いられるデータを有し，前記データを用いて，コンピュータ・サイトがジョブを処理する応答速度と，初期ノードが，前記データを有し，前記データを用いて，コンピュータ・サイトがジョブを処理する応答速度とを比較し”，“前記サーバｘが，前記データを有していた方が，応答速度が速ければ，前記データを，前記サーバｘに移動させる”ことが行われている。
　ここで，引用発明は，「コンピュータ・サイト」において，「ジョブ」を処理するタイミングより前に，該処理に用いる「データ」を，「選択されたサーバｘ」に移動させる態様を含むものであるが，上記検討の引用発明の構成であれば，「コンピュータ・サイト」において，「ジョブ」を処理する時点で，「候補サーバｘ」の選択と，「データ」の移動とを行うよう構成することは，当業者が適宜なし得る事項である。
　よって，相違点３，及び，相違点４は，格別のものではない。
　上記で検討したごとく，［相違点１］〜［相違点４］はいずれも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，当業者であれば容易に予測できる程度のものであって，格別なものとは認められない。
　
第６．むすび
　したがって，本願発明は，本願の特許出願前に日本国内又は外国において頒布された刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となっ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であるので，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。