【事件の表示】
　平成　５年特許願第１６８０９１号「大小比較計算ネットワーク及び計算ユニット並びにそれらを用いたファジィ推論装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　７年　１月３１日出願公開、特開平　７−　２８６４８］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、本願発明
　本願は、平成５年７月７日の出願であって、その請求項１ないし３に係る発明は、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ないし３に記載されたとおりのものであるところ、その請求項１に記載された発明（以下、本願発明１という。）は次のとおりである。
『複数（３以上の自然数）の入力に対して最小値を出力するｍｉｎ計算ユニットであって、本計算ユニットを含む計算ネットワークにおける結合リンクの重みをバックプロパゲーション学習する場合において、逆伝播する一般化誤差として、出力側の一般化誤差を入力側の最小値が入力された入力の個数で割った値を、最小値が入力された各入力結合リンクに逆伝搬することを特徴としたｍｉｎ計算ユニット。』
２．引用例
　これに対して、当審における、平成１２年５月２３日付けで通知した拒絶の理由に引用した本願出願前に頒布された刊行物である　清水透、山本茂史著“大小比較ネットワークを用いたファジィ・ニューラルネットによるｍｉｎ演算−台形型Ｍ．Ｆ．ファジィルールの同定”　第９回ファジィシステムシンポジウム講演論文集（１９９３，５）Ｐ．４２９〜４３２（以下、引用例という。）には、ｍｉｎ計算ネットワークの発明に関して、次の事項が記載されている。
　［１．まえがき］に、メンバーシップ関数（Ｍ．Ｆ．）を台形型、ａｎｄ演算をｍｉｎとしたファジィ構造化ニューラルネット（Ｆ．Ｎ．Ｎ．）において、バックプロパゲーション（ＢＰ）学習を行うこと、シグモイド関数の傾きを極端に大きくした０−１近似関数を用いて、従来のＦ．Ｎ．Ｎ．と同様の演算ユニットからなる大小比較ネットワークによりｍｉｎ演算、ｍａｘ演算を実現し、ＢＰ学習を可能とした旨記載されている。
　［３．大小比較ネットワーク］の項には、入力Ａ、入力Ｂが入力され、図３、図４に示すような構造で結合した計算ネットワークで、ｍｉｎ演算、ｍａｘ演算を近似することについて記載され、［３．２ｍｉｎ計算ネットワークの一般化誤差］の項には、ｍｉｎ計算ネットワークの一般化誤差と出力の関係が、近似的に（３．１５）式と（３．１６）式の関係、つまりｍｉｎ計算ネットワークは、入力層に入力される入力値に差がある場合は、入力値が小さい方のリンクに出力層の一般化誤差を、同じ場合は両方のリンクに出力層の一般化誤差の１／２を、逆伝搬することになると記載されている。
　［４．ファジィ・ニューラルネットワークの構造］の項には、入力のｍｉｎを出力するＥ層の◇印の各ユニット（大小比較ネットワーク）を含むファジィ・ニューラルネットワークについて図６に示されている。
　［５．１一般化誤差の計算］の項には、学習にＢＰ法を用い、結合重みの更新式や一般化誤差δの計算式の説明がされ、［５．２誤差伝搬の性質］の項には、（５．１３）、（５．１４）式より、Ｅ層の一般化誤差δＫ Ｅ は、多数リンクされているＤ層のユニットの内、最小の出力ＯＪ Ｄ を出力するユニットのみに逆伝搬されること、すなわち、一つのルールにおいて、一つの入力データは、最小の合致度を与えるＭ．Ｆ．のみを学習せしめる旨記載されている。
３．対比
　本願発明１と引用例に記載されたｍｉｎ計算ネットワークの発明とを対比すると、引用例のｍｉｎ計算ネットワークは、入力Ａ、入力Ｂの複数の入力に対して最小値が出力される図３に示すような構造で結合したｍｉｎ計算ネットワークであるので、本願発明１の『複数の入力に対して最小値を出力するｍｉｎ計算ユニットであって、』に対応する要件を備えている。
　また、引用例のｍｉｎ計算ネットワークは、例えば図６の入力のｍｉｎを出力するＥ層の◇印の各ユニット（大小比較ネットワーク）のように接続され、この各ユニットを含むファジィ・ニューラルネットワークにおいて、学習にＢＰ法を用い、結合重みの更新式や一般化誤差δの計算式に基いた学習がされるので、本願発明１の『本計算ユニットを含む計算ネットワークにおける結合リンクの重みをバックプロパゲーション学習する場合において、』に対応する要件を備えている。　
　また、引用例のｍｉｎ計算ネットワークは、入力層に入力される入力値に差がある場合は、入力値が小さい方のリンクに出力層の一般化誤差を、同じ場合は両方のリンクに出力層の一般化誤差の１／２を、逆伝搬し、この点は、入力側の最小値が入力された入力の個数が１の場合はδ／１が、該個数が２の場合はδ／２が逆伝搬されると言い換えることができるので、引用例のｍｉｎ計算ネットワークは、本願発明１の『 逆伝播する一般化誤差として、出力側の一般化誤差を入力側の最小値が入力された入力の個数で割った値を、最小値が入力された各入力結合リンクに逆伝播する』に対応する要件を備えている。
  したがって、本願発明１と引用例に記載された発明とは 
『複数の入力に対して最小値を出力するｍｉｎ計算ユニットであって、本計算ユニットを含む計算ネットワークにおける結合リンクの重みをバックプロパゲーション学習する場合において、逆伝播する一般化誤差として、出力側の一般化誤差を入力側の最小値が入力された入力の個数で割った値を、最小値が入力された各入力結合リンクに逆伝播することを特徴としたｍｉｎ計算ユニット』である点で一致し、次の点で相違している。
相違点： 複数の入力に関して、本願発明１のｍｉｎ計算ユニットは、複数（３以上の自然数）であるのに対し、引用例の ｍｉｎ計算ネットワークは、複数（２）である点。
４．当審の判断
　 入力結合リンクが複数（３以上の自然数）の計算ユニットは、例えば、廣田薫・生駒哲一著“ニューラルネットワークを用いたＦｕｚｚｙ逆問題の近似解法及び精度の改良”［法政大学工学部研究集報Ｖｏｌ．２６，Ｎｏ．８（法政大学工学部平成２年２月２８日発行）Ｐ．１３７〜１４６、特にＦｉｇ．２、Ｆｉｇ．３のような多入力１出力の演算要素］にみられるように既知であって、多入力の数など場合に応じて接続される演算要素と認められるので、複数（３以上の自然数）の入力を要する場合に、引用例のｍｉｎ計算ネットワークを連結するなどして、全体のｍｉｎ計算ネットワークに対する入力結合リンクが複数（３以上の自然数）の ｍｉｎ計算ネットワークとすることは当業者が容易になし得ることと認められる。
　そして、この場合の逆伝播する一般化誤差についてみると、一般化誤差はｍｉｎ計算ネットワークについて、引用例の（３．１５）式、（３．１６）式、ないし（５．１３）式に従って逆伝搬することになるので、複数（３以上の自然数）の入力に対し、ｍｉｎ計算ネットワークの連結の実体に基づいて、最小値が入力された入力の個数やパターンに応じて逆伝搬することになる。連結の実体としては、平成９年１月１７日付け審判請求理由補充書に添付の別図（３入力の場合が示されている）や前記平成１２年５月２３日付けで通知した拒絶の理由において言及の４、８、１６入力トーナメント型の連結の場合などがあり、これらの連結の場合の最小値の入力のパターンと逆伝播する一般化誤差との関係における傾向は大体同様であることがうかがわれる。例えば、４入力の２−１トーナメント型の連結で、入力結合リンクが複数（自然数４）の ｍｉｎ計算ネットワークでは、４入力のうち最小値が入力された入力の個数が１、２、４の場合、それぞれ 、出力側の一般化誤差δを入力側の最小値が入力された入力の個数１、２、４で割った値δ／１、δ／２、δ／４を、その最小値が入力された各入力結合リンクに逆伝播することになり、４入力のうち最小値が入力された入力の個数が３の場合、出力側の一般化誤差δを入力側の最小値が入力された入力の個数と連結の実体に基いて値δ／２、δ／４、δ／４を、その最小値が入力された各入力結合リンクに分配して逆伝播することになる。この最小値が入力された入力の個数が３の場合、連結の実体を反映するので、出力側の一般化誤差δを入力側の最小値が入力された入力の個数３で割った近似値であるところのδ／３を、その最小値が入力された３つの入力結合リンクに分配して逆伝播することにはならない。
　しかしながら、一般に、実体を正確に反映させることのほかに、実用上問題のない程度の近似値を用いて試行する手法は周知であり、少なくとも前記連結の場合を全体としてみると、おおよそ（近似的に）逆伝播する一般化誤差として、出力側の一般化誤差を入力側の最小値が入力された入力の個数で割った値を最小値が入力された各入力結合リンクに逆伝播するとみることができるから、入力が複数（３以上の自然数）のｍｉｎ計算ネットワークにおいて、連結の実体を反映しない一般化誤差の部分があるとしても、前記近似値を用いて試行する手法をその部分に採用し、出力側の一般化誤差δを入力側の最小値が入力された入力の個数で割った値として逆伝播することは、前記周知の手法を参酌することにより当業者が適宜採用し得ることと認められる。
５．むすび
　したがって、本願発明１は、引用例に記載された発明に基いて、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。