【事件の表示】
　特願２００６−５５３２３８「潤滑油組成物の高速大量処理審査方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１７年　９月　１日国際公開、ＷＯ２００５／０７９２８０、平成１９年　８月２３日国内公表、特表２００７−５２３９７６〕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・本願発明
　本願は，２００５年２月１０日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００４年２月１３日　米国）を国際出願日する出願であって，その請求項１〜３０に係る発明は，平成２６年１月１７日付け手続補正書の特許請求の範囲に記載された事項により特定されるものであり，そのうち請求項１の記載は次のとおりである。
「【請求項１】
　潤滑油組成物試料をプログラム制御下でハイスループット処理によりスクリーニングする方法であって，下記の工程からなる方法：
　（ａ）少なくとも一種の潤滑粘度の基油と少なくとも一種の潤滑油添加剤について分子モデリングを行って，試験対象となる主たる潤滑油組成物試料候補を調製するための少なくとも一種の潤滑粘度の基油の主たる候補と少なくとも一種の潤滑油添加剤の主たる候補との組み合わせを決定する工程，
　（ｂ）複数の試験容器内にて，複数の主たる潤滑油組成物試料候補を，（ｉ）主要量の少なくとも一種の潤滑粘度の基油と（ii）少量の少なくとも一種の潤滑油添加剤とをそれぞれ互いに異なるパーセンテージにてプログラム制御下に組み合わせて調製する工程，
　（ｃ）各試料の堆積物生成を，基板の一方の端部を予め決めた第一温度に，また基板の反対側端部を予め決めた第二温度に加熱し，基板を試料と接触させ，そして基板上に堆積物が生成した温度を決定して，各試料についての堆積物生成データとする工程，そして
　（ｄ）工程（ｃ）の結果を自動的に出力する工程。」（以下，「本願発明」という。）
　
第２　当審が通知した拒絶理由の概要
　当審において平成２５年９月１３日付け拒絶理由通知書で通知した理由１は，
「１）この出願は，発明の詳細な説明の記載について下記の点で，特許法第３６条第４項第１項に規定する要件を満たしていない。」というものであって，より具体的には，次のとおりである。
「請求項１…の発明特定事項である『（ａ）少なくとも一種の潤滑粘度の基油と少なくとも一種の潤滑油添加剤について分子モデリングを行って』について，本願…明細書【００５７】の記載では
「例えば，化合物の遷移状態，結合の長さ，結合角，双極子モーメント，疎水性等のような因子を含む計算を実施することができる。」 
としているが，『化合物の遷移状態，結合の長さ，結合角，双極子モーメント，疎水性等のような因子』に関しては，仮に，提示されているソフトウェアで計算できるとしても，それらで算出された物理・化学データと，例えば，酸化防止機能との関連付けや分散・清浄機能との関連づけなど各種添加成分に期待する機能との間の関連づけがなされなければ，分子モデリングによる候補組成物の選択はできないものと考えられるところ，そのような関連付けに関して何らかの教示を与える記載はなされていないし，また，そのような関連付けに関して技術常識があるものともいえない。
　したがって，本願発明の詳細な説明の記載は，当業者が実施できるように明確かつ十分に記載されているものとすることができない。」
　
第３　当審の判断
　本願明細書の発明の詳細な説明の記載が，本願発明を当業者が実施することができるように明確かつ十分に記載されているか否かについて検討する。
　本願発明の（ａ）工程は，
「（ａ）少なくとも一種の潤滑粘度の基油と少なくとも一種の潤滑油添加剤について分子モデリングを行って，試験対象となる主たる潤滑油組成物試料候補を調製するための少なくとも一種の潤滑粘度の基油の主たる候補と少なくとも一種の潤滑油添加剤の主たる候補との組み合わせを決定する工程」である。
　すなわち，ここでは，分子モデリングを行って，試験対象となる主たる潤滑油組成物試料候補を調製するための潤滑粘度の基油の主たる候補と潤滑油添加剤の主たる候補との組み合わせを決定するものである。
　分子モデリングとは，通常，個々の分子における，分子内の各構成原子間の結合状態に応じて，各原子間の結合の長さや結合角，或いは，双極子モーメントや電子状態などをコンピューターにより計算して，例えば化合物の安定な三次元構造を特定したり，他の分子との相互作用を予測したりし，その結果を利用して新たな分子設計をするものと解される。
　本願発明は，このような分子モデリングを行って，「どの化合物が可能性のある中心的な候補組成物となるかを判断する」（段落【００５７】）というものであるが，そのような判断を行うにあたっては，明細書には詳細な記載はないものの，例えば，潤滑油添加剤として使用される各化合物について，分子モデリングにより算出される主として数値で表現される物理的又は化学的な性質や状態と，潤滑油添加剤として期待される機能（例えば，酸化防止剤ならば酸化防止機能，分散剤ならば分散機能）との相関性に基づいて，それぞれの化合物を対比して，その結果どの化合物を潤滑油添加剤として中心的な候補とすべきかを選択することになるものと解される。
　しかしながら，このような相関性について，明細書の記載を検討しても，具体的に何ら記載されておらず，中心的な候補組成物を判断するために必要な基準が示されていないと言わざるを得ない。
　すなわち，明細書【００５７】において，
「例えば，化合物の遷移状態，結合の長さ，結合角，双極子モーメント，疎水性等のような因子を含む計算を実施することができる。これは，例えばアクセルリス(Accelrys)社（カリフォルニア州サンディエゴ）製のクアンタム・メカニックス(Quantum Mechanics)のような公知のソフトウェアを使用して実施することができる。」
と『化合物の遷移状態，結合の長さ，結合角，双極子モーメント，疎水性等のような因子を含む計算を実施することができる』ソフトウェアに関して提示されていて，
さらに，同【００５８】において，
「次に，別のソフトウェアを使用して実験のデータを解析し，そしてそのデータを化合物の構造および／または化合物処理条件および／または反応条件と相関させることができる。そのような相関関係はしばしば，アクセルリス社（カリフォルニア州サンディエゴ）製のＱＳＡＲソフトウェア（定量的構造活性相関）と呼ばれている。次に，ソフトウェアによりそのようなＱＳＡＲプログラムを使用して，それ以後の化合物テスト・ライブラリを更なる審査に向けて設計することができる。」
と相関性の解析に使用するソフトウェアについては提示されているものではある。
　しかしながら，そもそも，相関性に関するデータ解析をしたとしても，必ず分子モデリングに有効な程度の相関性をもったデータが特定されるとは限らず，何れのデータも有意差があるといえる程度の相関性が認められない場合や，不十分な程度の相関性しか見いだせない場合もあることから，実際にデータ解析をして何らかの相関性を見いだせたことが記載されているならばともかく，そのような実例或いはそれに代わる実例に繋がると評価できる具体例が示されていない明細書の記載では，当業者にとって，分子モデリングに有効な程度の何らかの相関性あるデータが特定できるのかについて，何らの教示を与えるものでもない。
　さらに，【００５９】において，
「そのようなＱＳＡＲプログラムの使用によって審査の効率を高めることができる。より多くのデータが集まるにつれて，これらＱＳＡＲプログラムは化合物ライブラリを発展させる効率がもっと良くなり，所望の化合物を見つける確率も高まる。例えば，後述するように解析した化合物を種々の潤滑油組成物に配合することができ，その後，例えば回帰及び解析技術により，アクセルリス社（カリフォルニア州サンディエゴ）製のＣ2−ＱＳＡＲなど公知のソフトウェアを使用して更に解析することができる。このように，分子モデリングから得られたデータの確認を遂行することができ，次いでこのデータもデータ収集装置に保存することができる。このようにして，当該分野の熟練者が考えた新規な化合物を，化合物の実際の合成に先立ってＱＳＡＲソフトウェアで調べてその活性度を予測することができる。さらに，そのようなソフトウェアツールを利用して，合成を考えている可能な化合物の一覧表に当該分野の熟練者が成功する確率が高い順に優先順位を付けることが可能である。」
と記載されているものの，これらの記載は実際に行ったことに基づく記載とはいえず，単なる期待や願望を超える程度の，当業者にとって実現可能性を想起させるに値する記載であるとはいえないものである。
　また，本願発明における堆積物生成データを用いた相関性に関しては，明細書【００８８】〜【００９０】に，以下の記載がなされている。
「【００８８】
　潤滑油組成物の識別点とそれから得られた堆積物生成の分析データとを相関させるのに，関係データベース・ソフトウェアを使用することができる。多数の市販の関係データベース・ソフトウェア・プログラムが，例えばオラクル(Oracle)，トリポス(Tripos)，ＭＤＬ，オックスフォード・モレキュラー(Oxford Molecular)（「ケミカル・デザイン」），ＩＤＢＳ（「アクティビティ・ベース」），および他のソフトウェア業者から入手できる。
【００８９】
　関係データベース・ソフトウェアは，上述した方法の過程で得られたデータを管理するための好ましいタイプのソフトウェアである。しかし，上述した組成物の各々の「メモリマップ」を作製して，その情報を堆積物生成測定値から得られた情報と相関させることができる任意のソフトウェアを使用することができる。このタイプのソフトウェアも当該分野の熟練者にはよく知られている。
【００９０】
　以上の記述には数多くの詳細事項が含まれているが，これら詳細事項は，本発明を限定するものとみなすべきではなく，単に本発明の好ましい態様の例示とみなすべきである。例えば，上述したもの以外の堆積物生成傾向試験を使用して，複数の異なる潤滑油組成物試験試料の堆積物生成データを与えることができる。当該分野の熟練者であれば，添付した特許請求の範囲で規定したように本発明の範囲および真意内でその他多数の態様を考えつくであろう。」
　しかしながら，これらの記載では，分子モデリングで算出される各種データの中から，堆積物生成データと相関する特定データが選択できたとするものでもなく，そもそも，実際に堆積物生成データを測定して得られた具体的なデータすら示されていないのでは，本願明細書の記載に基づいて発明を実施する当業者に対して，データ収集から始めて，その結果仮に容易に相関性のあるデータが特定できるのであればともかく，技術的にはそのような状況は考えがたく，添加剤の種類やデータ測定の条件について幾多の試行錯誤を要するものといえることから，堆積物生成データについても，分子モデリングを用いて，『主たる候補』を決定するために必要な相関性に関して，当業者が容易に理解できるように記載されているものとすることができない。
　よって，本願明細書の発明の詳細な説明の記載は，本願発明の特に（ａ）工程に関して，当業者が容易に実施できるように明確かつ十分に記載されているものとすることができない。
　
第４　むすび
　以上のとおり，本願は，特許法第３６条第４項第１項に規定する要件を満たしているとすることができないので，拒絶をすべきものである。
　よって，結論のとおり審決する。