【事件の表示】
　平成４年特許願第１７４０７１号「学習制御装置」拒絶査定に対する審判事件［平成６年１月２８日出願公開、特開平６−１９５０８号］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】手続きの経緯等
　本願は、平成４年７月１日の出願であって、当審における拒絶の理由に対して提出された平成１１年１１月１５日付の手続補正書により全文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に記載されたとおりの「学習制御装置」に関するものである。
【２】当審における拒絶理由
　当審において、平成１１年８月２６日付で次のとおりの拒絶の理由を通知した。
「本件出願は、明細書及び図面の記載が下記の点で不備のため、特許法第３６条第４項及び第５、６項に規定する要件を満たしていない。
　　　　　　　　　　　　　　記
１、特許請求の範囲の記載については、以下の点について明瞭でないために、各請求項の発明の構成が明確でない。
（１）各請求項中の「制御対象の現在……入力または前記制御対象の特性変化を表す（示す）信号」のうちの「制御対象の特性変化を表す（示す）信号」について、発明の詳細な説明において具体例による説明がないので、どのようなものとみればよいのか、分からない。（この信号として例えばどのようなものがあるのかを、詳細に説明する必要がある。）
　また「または」という表現からすると、この信号のみが入力する場合があることになるが、それに関する詳細な説明がない。
（なおこの「または」は「および」とすべきではないか？）
（２）図１によれば第２のモジュール６に、また図５によれば第４のモジュール６ａに、それぞれ「Ｕｆｂ＋Ｕｆｆ」の信号が入力しているが、各請求項の記載ではこの信号が入力信号として含まれているのか否かが明瞭でない。（この信号が学習制御上必要でなく、含まれていなくともよいとすれば、発明の詳細な説明においてそれについての言及が必要である。）
……（以下、(3)〜(11)省略）……
２、発明の詳細な説明の記載については、以下の点で本願発明を容易に実施しうる程度に記載していない。（なお指摘は段落毎に行うが、補正或いは再補正がある場合は補正或いは再補正された段落について指摘する。）
　　　……（以下、(1)〜(4)省略）……
（５）補正段落【０００９】について
１）図１（請求項１参照）においてモジュール５は、Ｎo.１、Ｎo.２、Ｎo.３から成るものとされているが、「モジュール５のそれぞれのユニット」（２カ所）とはどのようなものか、明瞭でない。（モジュールＮo.１、Ｎo.２、Ｎo.３のそれぞれを、ユニットと称しているのか？　そうであれば名称の使用に整合性がないことになる。或いはそれぞれが複数のユニットから成るのか？　そうであれば、各モジュールに複数の線形ネットワークが存在することになるが、それでよいのか？）  （「ユニット」という表現は、【００３２】【００３３】にもある点に、要注意。）
２）「線形ネットワーク」と「ニューラルネットワーク」とは、どのように相違するものか、明瞭でない。
　　　……（以下、3)〜(6)7)省略）……
（７）補正段落【００１５】について
１）前段の「モジュール６ａには視覚性パターンが２値信号で入力される」とあるが、この２値信号がどのように制御に関与するのかについての説明がなく、不明である。
　　　……（以下、2)〜4)省略）……
（８）再補正段落【００１８】の【数５】における「Ｓｉ」については、補正段落【００１９】に、「モジュール６への入力信号と内部パラメータの関数である」（なお、「６」は「６ａ」の誤記？）とされているだけで、具体的にこれがどのように決められるのか、説明がなく、分からない。
　　　……（以下、(9)〜(16)省略）……。」
【３】審判請求人の対応
　審判請求人は、当審における前記拒絶の理由に対して、意見書及び手続補正書を提出し、明細書の補正を行なうとともに前記指摘した事項について概要以下のように主張している。
（１）「（２）拒絶理由通知書の１−（１）でご指摘されました「制御対象の特性変化を表わす（示す）信号」は段落番号００１５および図５に示した視覚性パターン（図５のｖ）に相当します。視覚性パターンの変化は操作対象の特性変化を表わし、それは対象の入・出力である現在・過去の操作力・動きの信号（図５のｘ）とは異なります。また、この信号は、図１と図５の比較から明らかなように、ある場合とない場合の両方において学習が行なわれるため、請求項１では「または」という表現を用いたものであります。
　１−（２）でご指摘されました事項は次のとおりです。図１における第２のモジュール６に入力されるＵfb＋Ｕffの信号は、制御対象への入力（あるいはその一部）をなしており、各請求項では、「前記制御対象の現在および過去の出力と入力」という表現を用いています。なお、請求項に記載されていますように、この入力は制御対象の特性変化を表わす十分な信号が、図１のモジュール６あるいは図５のモジュール６ａに与えられている場合には必ずしも必要ではありません。したがいまして、上記１−（１）で説明しました「または」を用いています。なお、この点を明確にするために、段落番号０００９に補足説明を加えました。」
（２）「２−（８）に関して、Ｓiはモジュール６ａの出力であり、実施例の場合モジュール６は、視覚性パターンと制御対象への入出力信号を入力として持つニューラルネットワークなどによって構成されています。このニューラルネットワークのパラメータ（すなわちモジュール６ａの内部パラメータ）を第（８）式に従って調整し学習を行ないます。」
【４】当審の判断
（１）前記拒絶の理由の1-(1)及び(2)項で指摘した事項について検討する。
(a)本願発明において、その目的課題及び効果に係わる記載を参酌すると、
(a-1)「従来、制御対象の逆モデル（逆キネマティクスモデル，逆ダイナミクスモデル）を学習によって獲得し、目標どおりの動作をさせる方法がいくつか提案されている。それらの方法においては、制御対象の持つ特性が学習の間に変化しないあるいは変化が遅いことを前提としており、「操作物体の変化」や「外部条件の変化」などにより制御対象の特性が短時間にドラスティックに変化する場合に、それらの学習制御方法をそのまま適用することが困難なことがある。また、従来行なわれていた制御パラメータを高速に変化させることで制御対象の特性変化に対応させる方法は、安定に動作しないことがあるという問題点がある。」（段落【0002】参照）
(a-2)「それゆえに、この発明の主たる目的は、従来困難であった制御に影響を及ぼす特性が短時間に変化するような性質を持ちかつ未知の非線形性などを含む制御対象に対して、制御対象の変動に合わせて安定なフィードフォワード制御を実現することのできるような学習制御装置を提供することである。」（段落【0003】参照）
(a-3)「たとえば、視覚的パターンなどのような情報が制御対象の特性変動に関する情報を含んでいるかが厳密にわからない場合や、何種類かの情報が制御対象の特性変動に関する情報を含んでいる場合も、必要な情報がそれらの中から引出されて使用されるように学習されるため、複数の情報源を用いた信頼のできる制御対象の特性変動知識からシステムの安定化を図ることも可能である。」（段落【0035】参照）
との記載が認められ、これによれば、本願発明にあっては、「学習」機能を持つことを前提構成としているものと認められる。
（なお、当該「学習」機能の構成が、モジュール(6)及びモジュール(6a)により達成されるものであることの推測はできるものの、これが具体的にどのように構成されるものであるのか、本願明細書（出願当初の明細書を含め）に何ら開示されておらず当該構成が明確でない（当審における前記拒絶の理由全般参照）ことが認められる。）
(b)明細書の補正内容（要部）
(b-1)特許請求の範囲について、
「【請求項１】制御対象の特性とその特性変化を学習しながら制御する学習制御装置であって、
　それぞれが内部パラメータを調整する学習機能を有し、前記制御対象の出力に対する目標値を入力として受ける複数の第１のモジュールと、前記制御対象の現在および過去の出力と入力または前記制御対象の特性変化を表わす信号を入力として受ける第２のモジュールとを含み、前記第２のモジュールの出力により前記第１のモジュールの出力を調節し、調節後の複数の信号の和を前記制御対象の入力の一部として出力する第１の制御手段、および
　前記制御対象の出力と前記制御対象の出力に対する目標値とから前記制御対象への入力の誤差を演算して前記第１の制御手段の出力に対する誤差信号として前記制御対象にその入力の一部として与えるとともに、前記第１の制御手段の各モジュールに与えて内部パラメータを変化させる第２の制御手段を備え、
　前記第１の制御手段は、前記誤差信号に基づいて前記第１および第２のモジュールにおける内部パラメータを調節してその誤差信号を減少させることにより、前記制御対象の出力をその制御対象の出力の目標値に近づけるように制御することを特徴とする、学習制御装置。
　【請求項２】制御対象の特性とその特性変化を学習しながら制御する学習制御装置であって、
　それぞれが内部パラメータを調整する学習機能を有し、前記制御対象の出力に対する目標値を入力として受ける複数の第３のモジュールと、前記制御対象の現在および過去の出力と入力または前記制御対象の特性変化を示す信号を入力として受ける第４のモジュールとを含み、前記第４のモジュールの出力により、前記第３のモジュールの出力を調節し、調節後の複数の信号の和を前記制御対象の入力の一部として出力する第３の制御手段、および
　前記制御対象の出力と前記制御対象の出力に対する目標値とから前記制御対象への入力の誤差を演算した結果に所定の時刻前の制御対象への入力を加えた信号を目標信号として前記制御対象にその入力の一部として与えるとともに、前記第３の制御手段に与えて内部パラメータを変化させる第４の制御手段を備え、
　前記第３の制御手段は、前記誤差信号に基づいて前記第３および第４のモジュールにおけるパラメータを調節し、該第３の制御手段の出力と前記目標値との差を減少させることにより、前記制御対象の出力を該制御対象の出力の目標値に近づけるように制御することを特徴とする、学習制御装置。」と補正し、
(b-2)段落【0009】において、
「さらに、目標値ｘd1，ｘd2，ｘd3は複数のモジュール５にも与えられる。モジュール５は、３個のモジュールからなり、それぞれたとえば３個の入力層と１個の出力層とを有する２層のニューラルネットワークが用いられ、それぞれの出力は第２のモジュール６の出力で重み付けすることにより調節され、制御対象２への入力の一部となる。このモジュール６には、制御対象２の現在および過去の出力と入力を表わす信号が入力として与えられる。すなわち、フィードバック制御器１の出力ｕfbと複数のモジュール５の出力ｕffとの和が制御対象２の現在の入力としてモジュール６に与えられ、制御対象２の出力の動作量ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3が過去の出力としてモジュール６に与えられる。
　なお、制御対象２の特性変化を表わす十分な信号がモジュール６あるいは５に与えられている場合には、必ずしも制御対象２の現在および過去の出力と入力を表わす信号は必要とされるわけではない。
　モジュール５とモジュール６は第１の制御手段１１を構成する。このモジュール６はモジュール５のそれぞれの出力を制御する。モジュール６は、たとえば４個の入力層と３０個の中間層と３個の出力層を有する３層のニューラルネットワークが用いられる。目標値ｘd1，ｘd2，ｘd3はさらに制御対象用前向き制御器７にも与えられる。制御対象用前向き制御器７は操作対象４を含まない制御対象２の前向き制御だけを個別に行なう。」と補正し、
(b-3)段落【0015】において、
「図５において、フィードバック制御器１と制御対象２と操作対象４とモジュール５は図１の実施例と同じであり、モジュール６ａには視覚性パターンが２値信号で入力される。この視覚性パターンは、操作対象の特徴を表わしたパターン（図５に示した例は２次元の白黒パターン）を元にどの操作対象かを判別し、学習によって適切な第３のモジュール５の選択を行なうことにより、制御対象２を目標に従って動かす制御信号を出力することに関与している。なお、図１に示した実施例では、制御対象用前向き制御器７を設け、この制御対象用前向き制御器７で直接制御対象２を制御するようにしたが、図５に示した実施例では、そのような制御対象用前向き制御器７を設けず、制御対象２と操作対象４がまとめて学習制御される。
　なお、図５においてα，β，γは各操作対象につけた名称である。モジュール５およびモジュール６ａは前述の実施例と同様にして、勾配法で学習を行なうが、その際モジュール６ａの出力は後述の第（８）式となるように構成し、モジュール５の出力とモジュール６ａの出力は後述の第（９）式で構成する。そして、パラメータの調整は後述の第（１０）式を最大化するように行なうが、これをたとえば勾配法で記述すると、次の第（４）式および第（５）式となる。」と補正し、
(b-4)段落【0019】において、
「第（８）式において、ｓi はモジュール６ａの出力であり、図５の実施例の場合、モジュール６ａは、視覚性パターンと制御対象への入出力信号を入力として、ニューラルネットワークのパラメータすなわちモジュール６ａの内部パラメータを第（８）式に従って調整し、学習を行なう。また、個々のモジュール５の出力ｕi をモジュール６ａの出力ｇi で重み付け加算した値を次の第（９）式のようにｕffとする。」と補正している。
(c)検討
　以下、前記した「学習」機能に係る構成について、上記補正により前記拒絶の理由で指摘した事項が補正等により明確となっているか否かについて検討する。
(c-1)補正された明細書を参酌すると、特許請求の範囲の請求項において規定される構成は、第４のモジュール(6a)は「制御対象の現在および過去の出力および入力
または
　しかしながら、発明の詳細な説明の欄には、この「第４のモジュール(6a)」に入力される信号が
「制御対象の特性変化を表わす（示す）信号」（意見書(2)記載、参照）のみによる構成において、この信号の具体的構成である「視覚性パターン」は、段落【0015】で「この視覚性パターンは、操作対象の特徴を表わしたパターン（図５に示した例は２次元の白黒パターン）を元にどの操作対象かを判別し、
学習によって適切な第３のモジュール５の選択を行なう
　また、発明の詳細な説明の欄における「視覚性パターン」（第５図のｖ）により、仮に第４のモジュール(6a)による「学習」機能が必要でないものとするならば、当該「学習」がその他のどの構成要素により達成され、かつそのための具体的構成がどのようなものであるのか、本願明細書に何ら開示されていない。
(c-2)この点について、段落【0009】で、「なお、制御対象２の特性変化を表わす十分な信号がモジュール６あるいは５に与えられている場合には、必ずしも制御対象２の現在および過去の出力と入力を表わす信号は必要とされるわけではない。」と補正する記載からも、当該「学習」がその他のどの構成要素により達成されるのか明らかにされておらず、不明のままである。
　さらに段落【0016】において「図５の実施例の場合、モジュール６ａは、
視覚性パターンと制御対象への入出力信号を入力として
視覚性パターンと制御対象への入出力信号を入力
(c-3)まとめ
　以上のように、本願の特許請求の範囲の請求項に係る構成の記載と発明の詳細な説明における記載は、相互に矛盾乃至意味不明な記載が認められることから、当該「学習」機能が具体的にどのようなものであるのか明確に把握することができない。
　したがって、この点に係る特許請求の範囲の記載では、その「学習」機能の構成がどのように構成されるものであるのか確定することができず、依然としてその構成が不明確のままである。
(c-4)審判請求人の主張について
　審判請求人は、前記意見書において「この信号は、図１と図５の比較から明らかなように、ある場合とない場合の両方において学習が行なわれるため、請求項１では「または」という表現を用いたものであります。」、「請求項に記載されていますように、この入力は制御対象の特性変化を表わす十分な信号が、図１のモジュール６あるいは図５のモジュール６ａに与えられている場合には必ずしも必要ではありません。したがいまして、上記１−（１）で説明しました「または」を用いています。」と主張しているが、補正された本願明細書における記載内容により裏付けられるものではなく、相互に矛盾する記載が認められること、「学習」機能に係る具体的構成が明確でないことは前記したとおりであるから、当該請求人の主張は採用することができない。
（２）同じく、拒絶の理由の2-(5)及び(8)項で指摘した事項においても、発明の詳細な説明の欄の記載に係る点において、前記検討したのと同様の理由により、「学習」機能に係る構成は当業者が容易に実施しうる程度に記載されていないものであり、この点においても依然として拒絶の理由が解消されているものとは認められない。
　なお、この点に係る審判請求人の主張は、前記したように「Ｓiはモジュール６ａの出力であり、実施例の場合モジュール６は、視覚性パターンと制御対象への入出力信号を入力として持つニューラルネットワークなどによって構成されています。このニューラルネットワークのパラメータ（すなわちモジュール６ａの内部パラメータ）を第（８）式に従って調整し学習を行ないます。」であるが、この主張に則する補正によっても、本願発明においてはニューラルネットワークによりどのような学習がなされるのかが明確になっておらず、依然として不明のままであるから、当該主張は採用することができない。
【５】まとめ
　以上のとおりであって、本願明細書における記載は、依然としてその発明の構成が明確であるものとはいえず、また特許を受けようとする発明がその詳細な説明に記載したものともいえないものであるから、本件出願は特許法第３６条第４項及び第５、６項に規定する要件を満たしていない。
　したがって、本願は当審における上記拒絶の理由によって拒絶されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。