【事件の表示】
　特許第６５５４１４８号発明「廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、方法、及びデータ構造」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。
【結　論】
　特許第６５５４１４８号の請求項１ないし１０に係る特許を維持する。
【理　由】
第１　手続の経緯
　特許第６５５４１４８号（以下、「本件特許」という。）の請求項１〜１０に係る特許についての出願は、平成２９年７月３１日に出願され、令和元年７月１２日にその特許権の設定登録がされ、令和元年７月３１日に特許掲載公報が発行された。本件特許異議の申立ての経緯は、次のとおりである。
・令和２年１月３０日に特許異議申立人である山田　宏基（以下、「申立人」という。）による請求項１〜１０に係る特許に対する特許異議の申立て
・令和２年４月２２日付けで取消理由通知
・令和２年６月２３日に特許権者による意見書の提出
第２　本件特許の特許請求の範囲及び本件発明
　本件特許の特許請求の範囲の記載は、次のとおりである。そして、本件特許の請求項１〜１０に係る発明（以下、それぞれ順に「本件発明１」〜「本件発明１０」といい、総称して「本件発明」という。）は、当該特許請求の範囲の請求項１〜１０に記載された事項により特定されるとおりのものである。
「【請求項１】
　ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備え、
　前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される、
ことを特徴とする装置。
【請求項２】
　前記推定部は、さらに
　前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力し、
　出力された廃棄物の質を表す値を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成する、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
　前記装置は、さらに
　前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部を備える、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
　前記クレーン制御装置に対する指示は、クレーンに対し前記ごみピット内の廃棄物を移動させる指示であり、前記燃焼制御装置に対する指示は、焼却炉に投入された廃棄物を燃焼させるのに必要な指示である、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
　前記廃棄物の質を表す値は、前記廃棄物の燃えやすさを示す指標である、請求項１から４のいずれか１項に記載の装置。
【請求項６】
　前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた前記教師データを生成する、教師データ生成部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の装置。
【請求項７】
　前記教師データを用いた学習によって、前記モデルを構築するモデル構築部
をさらに備えたことを特徴とする請求項６に記載の装置。
【請求項８】
　廃棄物処理プラントシステムであって、
　ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、
　前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部と
を備える、システム。
【請求項９】
　廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定する方法であって、
　ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得するステップ
を備え、
　前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される、
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
　請求項９に記載の方法を、前記廃棄物処理プラントに備えられたプロセッサに実行させるためのプログラム。」
第３　特許異議申立理由の概要
　申立人は、証拠方法として以下の甲第１号証〜甲第１２号証を提出し、特許異議申立書（以下、「申立書」という。）において、概略次の特許異議申立理由を主張する。
１　申立理由１
　本件特許の請求項１〜１０に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、その特許は同法第１１３条第２号の規定により取り消されるべきものである。
２　申立理由２
　本件特許の請求項１〜１０に係る特許は、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してされたものであり、その特許は同法第１１３条第４号の規定により取り消されるべきである。
＜証拠方法＞
　甲第１号証：特開２０１１−２７３４９号公報
　甲第２号証：特開２０１７−１０９１６１号公報
　甲第３号証：特開昭６０−２０７０２２号公報
　甲第４号証：特開昭６４−４９８１５号公報
　甲第５号証：特開２０００−３５６３３６号公報
　甲第６号証：藤吉　誠　ほか３名，「ごみ焼却プラント運営事業における画像認識技術の活用」と題する文献，Ｈｉｔｚ技報，Ｖｏｌ．７５，Ｎｏ．２，２０１４年１２月１５日発行，
　甲第６号証の２：Ｈｉｔｚ技報の紹介ページ，日立造船株式会社のＷｅｂサイト，＜https://www.hitachizosen.co.jp/technology/hitz-report/＞
　甲第７号証：特開２０１７−４９８０１号公報
　甲第８号証：特開平７−１６０６６１号公報
　甲第９号証：”特許・実用新案審査ハンドブックの付属書Ｂ”，「第１章　コンピュータソフトウエア関連発明」，特許庁，２０１９年１月，第３２〜３４頁
　甲第９号証の２：”「特許・実用新案審査ハンドブック」の改訂について”と題する特許庁のＷｅｂページ，特許庁 調整課 審査基準室，平成３０年３月１４日，＜https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/handbook_shinsa/h3003.html＞
　甲第１０号証：”特許・実用新案審査ハンドブックの付属書Ａ”，「進歩性に関する事例集」，特許庁，２０１９年１月，第１２２〜１２７頁
　甲第１０号証の２：”「特許・実用新案審査ハンドブック」の改訂について”と題する特許庁のＷｅｂページ，特許庁 調整課 審査基準室，平成３１年１月３０日，＜https://www.jpo.go.jp/system/laws/rule/guideline/patent/handbook_shinsa/kaitei/handbook_shinsa_h3101.html＞
　甲第１１号証：特開２００７−１２６２４６号公報
　甲第１２号証：特開２０１５−２２４８２２号公報
　なお、甲第１号証〜甲第１２号証を、以下、それぞれ「甲１」〜「甲１２」という。
第４　取消理由の概要
　当審において、請求項１〜１０に係る特許に対して通知した取消理由の概要は、次のとおりである。
　本件発明１〜１０は、以下のとおり、本件特許の出願前に日本国内又は外国において、頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった甲１、２、７、８及び１１に記載された発明ないし技術事項に基いて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者（以下、「当業者」という。）が容易に発明をすることができたものであるから、本件特許の請求項１〜１０に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであり、同法第１１３条第２号に該当し、取り消すべきものである。
１　甲１を主引用例とした理由
（１）取消理由１−１
　本件発明１は、甲１に記載された発明及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（２）取消理由１−２
　本件発明２は、甲１に記載された発明及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（３）取消理由１−３
　本件発明３は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（４）取消理由１−４
　本件発明４は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（５）取消理由１−５
　本件発明５は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（６）取消理由１−６
　本件発明６は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（７）取消理由１−７
　本件発明７は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（８）取消理由１−８
　本件発明８は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明、甲１に記載された事項及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（９）取消理由１−９
　本件発明９は、甲１に記載された発明及び甲２に記載された事項に基いて、又は、甲１に記載された発明及び甲２、甲８に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（１０）取消理由１−１０
　本件発明１０は、甲１に記載された発明、甲２に記載された事項及び甲７に例証される周知技術に基いて、又は、甲１に記載された発明、甲２、甲８に例証される周知技術及び甲７に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
２　甲２を主引例とした理由
（１）取消理由２−１
　本件発明１は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（２）取消理由２−２
　本件発明２は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（３）取消理由２−３
　本件発明３は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（４）取消理由２−４
　本件発明４は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（５）取消理由２−５
　本件発明５は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（６）取消理由２−６
　本件発明６は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（７）取消理由２−７
　本件発明７は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（８）取消理由２−８
　本件発明８は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（９）取消理由２−９
　本件発明９は、甲２に記載された発明及び甲１に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（１０）取消理由２−１０
　本件発明１０は、甲２に記載された発明、甲２、甲８に例証される周知技術及び甲７に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
３　甲１１を主引用例とした理由
（１）取消理由３−１
　本件発明１は、甲１１に例証される周知発明及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（２）取消理由３−２
　本件発明２は、甲１１に例証される周知発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（３）取消理由３−３
　本件発明３は、甲１１に例証される周知発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（４）取消理由３−４
　本件発明４は、甲１１に例証される周知発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（５）取消理由３−５
　本件発明５は、甲１１に例証される周知発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（６）取消理由３−６
　本件発明６は、甲１１に例証される周知発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（７）取消理由３−７
　本件発明７は、甲１１に例証される周知発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（８）取消理由３−８
　本件発明８は、甲１１に例証される周知発明、甲１に記載された事項及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（９）取消理由３−９
　本件発明９は、甲１１に例証される周知発明及び甲２に記載された事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（１０）取消理由３−１０
　本件発明１０は、甲１１に例証される周知発明、甲２に記載された事項及び甲７に例証される周知技術に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
第５　当審の判断
１　各甲号証について
（１）甲１について
ア　甲１の記載
　甲１には、次の記載がある。なお、下線は当審で付したものであり、「・・・」は記載の省略を示す（以下、同様。）。
「【０００１】
　
本発明は、燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理システム、処理方法およびこれらを用いた燃焼炉の燃焼制御システムに関し、特に、ごみ焼却炉に供給される廃棄物等組成変動の激しい燃焼対象物に対し、燃焼炉に供給する前に貯留されるピットにおける攪拌処理等の均一化を図る処理システム、処理方法およびこれらを用いた燃焼炉の燃焼制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
　ごみ処理施設などにおいて処理される
廃棄物は、種々雑多な物質が混在するために、廃棄物の性質（ごみ質）はさまざまな要因により安定せず、変動が激しい。
【０００３】
　こうした燃焼炉の安定した燃焼制御を実現するために、
（i）燃焼炉に供給される燃焼対象物の量と質を把握し、それに対応した燃焼炉の運転条件（燃焼温度や空気供給量などの条件）を制御する方法、あるいは
（ii）予め燃焼炉に供給される燃焼対象物を所定量貯留し、攪拌して均一化することによって、安定した量と質の燃焼対象物を燃焼炉に供給する方法
などが提案され、実用化されている。
【０００４】
　例えば、前者については、図８に例示するような流動式の焼却装置を挙げることができる。給じん量を正確に予測、測定すると共に、ごみの性状をも判別できる算出機構を有し、それにより給じん量、二次空気量等を制御できるように、給じん機１０１と、該給じん機のごみの出口部１０５と流動床式焼却炉１０３のごみの供給口とを結ぶシュート部１０２を有し、
前記給じん機１０１のごみの出口部１０５からごみの落下する様子を観察できる位置に取り付けたテレビカメラ１０４の画像をリアルタイムで処理し、ごみの落下量１１３又はこれと発熱量１１４を算出し、算出した信号により、ごみの給じん量、二次空気量、流動空気量を制御１１５することができる
【０００５】
　また、後者については
、ごみピット内に投入されるごみを、そのごみ質を色調にて捉えてクレーンを制御することにより、ごみ質の均一化を図る
２台一対のカメラ２０２ａ、２０２ｂのステレオ視による視差を利用してごみピットＰ内に堆積したごみ高さを計測するごみ高さ計測手段と、ごみ高さ計測手段により計測されたごみ高さの情報をごみ高さマップとして記憶するごみ高さ記憶手段と、ごみ高さの情報よりごみの色調を判別して記憶するごみ色調記憶手段とを備え、ごみ色調マップに基づいてごみピットＰ内の異質ごみＧａを特定し、異質ごみＧａを攪拌するようにクレーン２０１が制御される
・・・
【０００７】
　しかしながら、上記従来技術には、次のような課題があった。すなわち、焼却装置に投入される直前の給じん量を正確に予測、測定すると共に、ごみの性状をも判別し、給じん量、二次空気量等を制御する方法においては、ごみの性状がある程度均一な場合には、高い制御機能を発揮することができるが、ごみの性状が非常に不安定で大きな変動のある場合には、十分な制御ができず、焼却炉内の燃焼状態が不安定になり、安定した燃焼制御は困難であった。
【０００８】
　また、ご
み焼却炉ピットでのごみ高さおよび色調により、監視し、攪拌操作を行う方法にあっては、特定の時間におけるごみ高さおよび色調の情報、つまり表面情報のみを基に操作が行われる
・・・
【００１０】
　
本発明の目的は、
燃焼炉に供給される燃焼対象物が組成変動の激しい場合であっても、安定した燃焼制御が可能な燃焼対象物の供給が可能な処理システム、処理方法およびこれらを用いた燃焼炉の燃焼制御システムを提供すること
「【００１２】
　
本発明は、燃焼炉に供給される燃焼対象物を貯留するピットと、該ピットに燃焼対象物を投入する投入口と、貯留された燃焼対象物を攪拌する攪拌手段と、貯留された燃焼対象物を燃焼炉に移送する移送手段と、蓄積される燃焼対象物を投入口からピット内まで撮影する画像モニタと、を備えた燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理システムであって、
（ａ）ピットに投入される燃焼対象物全体または個別の量および質を含む投入物情報および前記画像モニタからの画像情報を入力し、
（ｂ）前記投入口近傍の瞬時の画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、前記投入物情報を基に、投入された燃焼対象物の個別の大きさあるいは量および質を含む瞬時の燃焼対象物情報を推算し、
（ｃ）投入口からピット内への経路の連続する所定時間の画像情報を基に、特定された燃焼対象物の位置を検出し、該燃焼対象物の落下軌跡を推算し、
（ｄ）ピット内を所定の領域に区分し、前記投入物情報、瞬時の燃焼対象物情報および燃焼対象物の落下軌跡を基に、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ａを推算し、
（ｅ）該質の分布状態Ａにおいて、区分された領域間の差が所定の範囲外となった場合に、前記攪拌手段を駆動させ、ピット内の燃焼対象物を攪拌し、
（ｆ）前記量の分布状態Ａにおいて、蓄積された燃焼対象物の全体または特定の領域の量および質が所定の範囲内にあるときに、前記移送手段を駆動させ、該燃焼対象物を燃焼炉に移送する
演算処理部を備えることを特徴とする。
【００１３】
　また、
本発明は、予めピットに貯留された後に燃焼炉に供給される燃焼対象物を処理する方法であって、該ピットに投入される燃焼対象物全体または個別の量および質を含む投入物情報、およびピットへの投入口からピット内まで撮影された燃焼対象物の画像情報を基に、
（ｂ）前記投入口近傍の瞬時の画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、前記投入物情報を基に、投入された燃焼対象物の個別の大きさあるいは量および質を含む瞬時の燃焼対象物情報を推算し、
（ｃ）投入口からピット内への経路の連続する所定時間の画像情報を基に、特定された燃焼対象物の位置を検出し、該燃焼対象物の落下軌跡を推算し、
（ｄ）ピット内を所定の領域に区分し、前記投入物情報、瞬時の燃焼対象物情報および燃焼対象物の落下軌跡を基に、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ａを推算し、
（ｅ）該質の分布状態Ａにおいて、区分された領域間の差が所定の範囲外となった場合にピット内の燃焼対象物を攪拌し、
（ｆ）前記量の分布状態Ａにおいて、蓄積された燃焼対象物の全体または特定の領域の量および質が所定の範囲内にあるときに燃焼対象物を燃焼炉に移送する
ことを特徴とする。
・・・
【００１５】
ここで、
画像情報に対する「２値化」とは、各画素を固定のしきい値と比較してその大小により白と黒のみで画像を作成することをいい、例えば廃棄物を燃焼対象物とする場合に、家庭用ごみ袋特有の色彩から、他のごみやピットの壁等との色彩と区別し、他の要素を排除した画像情報を得ることができる。画像情報に対する「マスク処理」とは、画像等の一部領域の変化のみを見たいとき、対象としたい一部領域を該画像等から切り出すことをいい、切り出した画像の２値化処理を行うことにより、対象領域の特定の燃焼対象物のみの画像情報を得ることができる。画像情報に対する「ノイズ除去処理」とは、主として２値画像処理において適用される代表的な演算処理として、「膨張」と「縮退」を行うことをいい、例えば乱れた白黒画像において、切れている成分を接続するためには、廃棄物を示す黒い部分を膨張させてから縮退を行い、細かい帯状部分を切断する場合には、背景となる白い領域を膨張させてから縮退を行い、また光の加減でできる細かい成分を除去するには、「膨張」と「縮退」を繰り返し行うことによって、ノイズを除去することができる。画像情報に対する「ラベリング処理」とは、画像上の画素の集合に番号をつけ、画素を分類する処理のことであり、ラベリングされた領域ごとに区別して処理することができ、ラベリングされた領域の情報（個数、面積、形状）をまとめることで、画像情報を小さくし効率よい作業ができる。「区分された領域」とは、ピット内を平面上に一定間隔に区分された領域をいい、蓄積された燃焼対象物の量および質の不均一性を判断する単位として用いられる。
【００１６】
　また、
本発明は、上記燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理システムまたは処理方法であって、ピット内の特定時間における画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂを推算し、該特定時間における前記分布状態Ａと対比して、区分された領域間の量または／および質の差が所定の範囲外となった場合に、前記燃焼対象物の落下軌跡の補正を行い、補正された分布状態Ａを推算することを特徴とする。
【００１７】
　上記のように、本発明に係る燃焼対象物の処理システムまたは処理方法においては、投入物情報および画像情報を基に、いくつかの推算処理を行う。このとき、各情報の中には所定の割合で不確定要素があり、推算結果の誤差要因となる。例えば廃棄物を燃焼対象物とする場合に、投入物情報におけるごみ質として設定した比重が実際に袋内のごみと異なることがあり、推算された落下軌跡にズレが生じたり、既にピット内にあるごみに衝突して蓄積位置が移動し、その分布状態が変化することがある。また、実際に袋内のごみ質との相違は、設定した発熱量の誤差となる。本発明は、ピット内の特定時間における画像情報から、こうした変動や誤差による影響を補正することによって、より実態に近い分布状態を推算できるようにしたものである。
【００１８】
　
本発明は、上記いずれかの燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理システムまたは処理方法を用いた燃焼炉の燃焼制御システムであって、ピット内に蓄積された燃焼対象物に対して前記本処理システムまたは処理方法において推算された、量および質の分布状態Ａを基に、燃焼炉に供給された燃焼対象物の発熱量を推算し、該燃焼炉の燃焼制御の指標の１つとする
「【００２２】
　＜本発明に係る燃焼対象物の処理システム＞
　
本発明に係る燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理システム（以下「本処理システム」という）は、ストーカ式ごみ焼却炉（燃焼炉に相当し、以下「焼却炉」という）に供給される廃棄物（燃焼対象物に相当）を貯留する廃棄物ピット（ピットに相当）と、該ピットに燃焼対象物を投入する投入口と、貯留された燃焼対象物を攪拌する攪拌手段と、貯留された廃棄物を燃焼炉に移送する移送手段と、蓄積される廃棄物を投入口からピット内まで撮影する画像モニタと、ピット内の廃棄物を撹拌する手段と、該廃棄物を燃焼炉に移送する手段と、入力された所定の情報を基に所定の演算・推算を行い撹拌手段および移送手段を駆動させる演算処理部を備える。
【００２３】
　 〔本処理システムの構成〕
　
図１は、本処理システムの概略全体構成例を示す。各所から収集・搭載された廃棄物Ｇが、ごみ収集車Ｃから投入口１を介してピット２内に投入される。このとき、予め投入される廃棄物Ｇの投入量およびごみ質を含む投入物情報を各ごみ収集車Ｃごとに得ることができる。投入された廃棄物Ｇは、ピット上部に設けられた画像モニタ３によって、投入口１からピット２内に移動する状態がリアルタイムに撮影され、廃棄物Ｇの画像情報を得ることができる。貯留された廃棄物Ｇは、ごみ質が均一となるように撹拌機４（撹拌手段に相当）によって撹拌された後、クレーン５によって捕集され、ホッパ６（クレーン５と合せ、移送手段に相当）によって燃焼炉（図示せず）に供給される。このとき、撹拌機４、クレーン５およびホッパ６の作動は、演算処理部７に入力された投入物情報および画像情報を基に演算・推算された出力信号によって制御される。
【００２４】
　ここで、
収集された廃棄物Ｇは、バラバラの分散されたごみについては、例えば破砕ごみや剪定ごみ（落ち葉、剪定枝などの植物ごみ）、汚泥などは、画像情報から投入されるごみの形状や色などを識別し、ごみの種類を判定することができる。
本処理システムでは、袋体単位で、ごみ質を特定し比重または発熱量等の投入物情報を設定することができる。従って、投入されたごみの総重量や総容積とともに、投入された廃棄物Ｇのごみ質や発熱量を推算することができる。
画像情報として、こうした袋体の色や模様を認識することによって、ごみ質の区分および分布状態の推算を行うことができる。従って、これらが混在する廃棄物Ｇが投入された場合において、袋体単位で廃棄物Ｇの分布状態を推算することによって、分散状態のごみの分布状態と同等の推算が可能となり適切な攪拌処理を行い、均一な廃棄物Ｇを燃焼炉に供給することができる。
【００２５】
　このとき、
水分を多く含む家庭ごみの場合は低い発熱量であり、紙類を多く含む事務系ごみの場合は安定した略一定の発熱量となり、高い発熱量のプラスチックなどが多く含まれる商業系ごみの場合は高い発熱量となる。従って、予めごみの種類ごとの平均発熱量をデータベース化しておくことによって、投入された廃棄物の発熱量および燃焼炉に供給される廃棄物の発熱量を推算することが可能となり、こうした情報によって、燃焼炉に供給される廃棄物Ｇの供給量やごみ質を制御し最適条件での燃焼条件を実現することが可能となる。
・・・
【００２７】
　なお、図１においては、攪拌機４を別途設けた構成例を示したが、
ごみ質が比較的均一で、攪拌の必要性の少ない場合には、攪拌機４を設けずにクレーン５によって攪拌操作を行うようにしてもよい。
【００２８】
　また、
画像モニタ３は、投入口１からピット２内の状態がカラー情報としてリアルタイムに撮影できるものであれば、位置や数量などに特に制限はない
【００２９】
　〔本処理システムの処理操作について〕
　
本処理システムは、演算処理部７によって、以下の処理操作が制御される。
（ａ）ピットに投入される廃棄物全体または個別の量および質を含む投入物情報、および前記画像モニタからの画像情報を入力する。
（ｂ）前記投入口近傍の瞬時の画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、前記投入物情報を基に、投入された廃棄物の個別の大きさあるいは投入量およびごみ質を含む瞬時の廃棄物情報を推算する。
（ｃ）投入口からピット内への経路の連続する所定時間の画像情報を基に、特定された廃棄物の位置を検出し、該廃棄物の落下軌跡を推算する。
（ｄ）ピット内を所定の領域に区分し、前記投入物情報、瞬時の廃棄物情報および廃棄物の落下軌跡を基に、蓄積された廃棄物の量およびごみ質の分布状態Ａを推算する。
（ｅ）該質の分布状態Ａにおいて、区分された領域間の差が所定の範囲外となった場合に、前記攪拌手段を駆動させ、ピット内の廃棄物を攪拌する。
（ｆ）前記量の分布状態Ａにおいて、蓄積された廃棄物の全体または特定の領域の量および質が所定の範囲内にあるときに、前記移送手段を駆動させ、該廃棄物を燃焼炉に移送する。
【００３０】
　次に、本処理システムの各処理操作について、図２〜図６に基づき詳述する。図２は、入力される投入物情報（車両情報）と画像情報を始点として、ピット内の攪拌制御および燃焼炉の燃焼制御に至る本処理システムの処理操作の概要を例示する。
画像情報の処理内容は、投入される廃棄物の画像処理、廃棄物の堆積分布の画像処理、ピット内の廃棄物の画像処理からなり、これらに車両情報データとごみ発熱量データベースが用いられる。投入物情報と画像情報に基づき、投入される個々の燃焼対象物の移動・貯留状態を推算し、ピット内の燃焼対象物全体としての分布状態の把握および均一な分布状態を形成する攪拌操作を設定することができる。
【００３１】
　（ａ）投入物情報および画像情報の入力ピットに投入される廃棄物全体または個別の量および質を含む投入物情報、および前記画像モニタからの画像情報が、演算処理部７に入力される。ここで、投入物情報および画像情報は、少なくとも、以下の情報を有する。
（ａ−１）
投入物情報（車両情報） 具体的には、図２に示すように、車両情報として、特定の収集車Ｃに係る業者名、ごみ収集エリア、収集ごみの種類として袋体入りか否か、家庭用ごみ・事務系ごみ・商業系ごみの種別および袋体入りの場合の識別方法（各々の色や模様等）、積載したごみの容積、積載したごみの重量の情報が入力される。
（ａ−２）
投入ごみの画像情報 具体的には、図３に示すように、特定の投入口１近傍の画像情報（複数の投入口の場合は、各投入口ごとの画像）が入力される。
（ａ−３）
ピット内ごみの画像情報 具体的には、図３に示すように、投入されたごみが堆積されたピット２内の画像情報が入力される。特定時間における個々の領域にあるごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別することができる。また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物Ｇのごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算することができる。
【００３２】
　（ｂ）投入口近傍の瞬時の画像情報に基づく瞬時の燃焼対象物情報の推算
　
動画像を切り出した静止画像を画像情報として処理し、収集車Ｃから投入されるごみ袋体の数や色、形状などを、認識する。つまり、瞬時の画像情報を、以下に示す２値化、マスク処理、ノイズ処理、ラベリング処理するとともに、ごみ袋体の面積、個数、色を把握する。
ごみ袋体の色や表面の模様からは、廃棄物の種類、つまり、家庭ごみ、事務系ごみを判断する。さらに、落ち葉、剪定枝などの植物ごみは袋の色傾向（緑色）から判断する。また袋体ごみではない、破砕ごみや剪定ごみ、汚泥などは、投入されるごみの形状や色などを識別し、ごみの種類を判定する。ここで、ごみ種類ごとの平均発熱量をデータベース化しておき、収集されるごみ収集車Ｃの積載重量、収集エリアなどの情報も利用して、画像処理によりごみ種類と量が分かった段階で、投入ごみの発熱量を算出する。
【００３３】
　具体的には、
図４に示すように、投入口１近傍の瞬時の画像情報に対して、以下のように、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理、およびラベリング処理を行い、識別された廃棄物Ｇの個別の大きさあるいは投入量を推算し、さらに投入物情報およびごみ発熱量データベースを基に、発熱量等ごみ質を含む瞬時の廃棄物情報を推算する。
・・・
【００３４】
　（ｃ）投入口からピット内への廃棄物の落下軌跡の推算
　
図５および図６に示すように、投入口１からピット２内への経路の連続する所定時間の画像情報を基に、特定された廃棄物Ｇの位置を検出し、廃棄物Ｇの落下軌跡を求め、堆積位置を推算する。
【００３５】
　また、上記においては、廃棄物Ｇを点あるいは均等な円として、ごみ袋体Ｇ１〜Ｇ３を捉えたが、実際には種々の形状を有することから、各時間の画像情報からごみ袋体Ｇ１〜Ｇ３の重心位置を求めて、その重心位置の移動を追跡することによって、各ごみ袋体Ｇ１〜Ｇ３に対する投入口１からピット２内への落下軌跡を推算することができる。具体的には、図５（Ｅ）に示すように、以下のステップの操作処理を行う。
・・・
【００３６】
　（ｄ）ピット内に蓄積された廃棄物の量およびごみ質の分布状態Ａの推算
　
ピット内を所定の領域に区分し、（ａ）投入物情報、（ｂ）瞬時の廃棄物情報および（ｃ）廃棄物の落下軌跡を基に、蓄積された廃棄物の量およびごみ質の分布状態Ａを推算する。
（ｄ−１）収集車Ｃからの廃棄物Ｇの各ごみ袋体あるいは各種のごみ単体について、瞬時の廃棄物情報およびその落下軌跡からピット２内の平面位置を推算することができる。これによって、瞬時の２次元の廃棄物Ｇの分布状態を得ることができる。
（ｄ−２）２次元の分布状態を順次経過時間に対応させて蓄積させることによって、堆積した廃棄物Ｇの３次元の分布状態を得ることができる。つまり、個々の廃棄物Ｇの堆積位置や堆積高さおよび堆積広がりを求めることができ、蓄積された廃棄物Ｇの量および質の分布状態Ａを推算することができる。投入されたごみの体積、比重、種類などの要素が、分布状態Ａを構成する。
【００３７】
　
このとき、特定時間におけるピット２内に堆積された廃棄物Ｇの画像情報（廃棄物Ｇの表面上の分布情報）に対して、上記（ｂ）と同様、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂを推算することができる。
このときの分散状態Ｂを、該特定時間における上記分布状態Ａと対比して、区分された領域間の量または／および質の差が所定の範囲外となった場合に、前記燃焼対象物の落下軌跡の補正を行い、補正された分布状態Ａを推算することが好ましい。
本処理システムにおいては、ピット内の特定時間における画像情報から、こうした変動や誤差による影響を補正することによって、より実態に近い分布状態を推算できる。
【００３８】
　（ｅ）ピット内の廃棄物の攪拌
　
質の分布状態Ａにおいて、区分された領域間の差が所定の範囲外となった場合に、攪拌機４を駆動させ、ピット２内の廃棄物Ｇを攪拌する。
【００３９】
　（ｆ）ピット内の廃棄物の燃焼炉への移送
　
量の分布状態Ａにおいて、蓄積された廃棄物Ｇの全体または特定の領域の量および質が所定の範囲内にあるときに、クレーン５およびホッパ６を駆動させ、廃棄物Ｇを燃焼炉に移送する。
「
」
イ　上記アの記載から認められること
　甲１の段落００３７に記載された、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂの推算は、特定時間におけるピット２内に堆積された廃棄物Ｇの画像情報（廃棄物Ｇの表面上の分布情報）に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理、およびラベリング処理が行われるところ、甲１における段落００１５の「区分された領域」についての記載、及び段落００３１の「（ａ−３）」の記載によれば、投入された燃焼対象物であるごみの廃棄物が堆積されたピット内の画像情報が入力され、特定時間におけるピット内を平面上に一定間隔に区分された領域の個々の領域にあるごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算するものであることが認められる。
ウ　甲１に記載された発明及び技術事項
（ア）甲１発明１
　上記アの記載（特に、段落０００１、００１０、００１２、００１５、００１６及び００２２〜００３７並びに図１〜６の記載）によれば、甲１には次の事項からなる発明（以下、「甲１発明１」という。）が記載されているものと認める。
「ピットに投入される燃焼対象物全体または個別の量および質を含む投入物情報および蓄積される燃焼対象物を投入口からピット内まで撮影する画像モニタからの画像情報を入力し、
　前記投入口近傍の瞬時の画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、前記投入物情報を基に、投入された燃焼対象物の個別の大きさあるいは量および質を含む瞬時の燃焼対象物情報を推算し、
　投入口からピット内への経路の連続する所定時間の画像情報を基に、特定された燃焼対象物の位置を検出し、該燃焼対象物の落下軌跡を推算し、
　ピット内を所定の領域に区分し、前記投入物情報、瞬時の燃焼対象物情報および燃焼対象物の落下軌跡を基に、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ａを推算し、
　ピット内の特定時間における画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂを推算し、該特定時間における前記分布状態Ａと対比して、区分された領域間の量または／および質の差が所定の範囲外となった場合に、前記燃焼対象物の落下軌跡の補正を行い、補正された分布状態Ａを推算する
演算処理部を備え、
　前記蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂの推算は、投入された燃焼対象物であるごみの廃棄物が堆積されたピット内の画像情報が入力され、特定時間におけるピット内を平面上に一定間隔に区分された領域の個々の領域にあるごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算するものである、
燃焼対象物の処理システム。」
（イ）甲１発明２
　上記アの記載（特に、段落０００１、００１０、００１３、００１５、００１６及び００２２〜００３７並びに図１〜６の記載）によれば、甲１には次の事項からなる発明（以下、「甲１発明２」という。）が記載されているものと認める。
「予めピットに貯留された後に燃焼炉に供給される燃焼対象物を処理する方法であって、該ピットに投入される燃焼対象物全体または個別の量および質を含む投入物情報、およびピットへの投入口からピット内まで撮影された燃焼対象物の画像情報を基に、
　前記投入口近傍の瞬時の画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、前記投入物情報を基に、投入された燃焼対象物の個別の大きさあるいは量および発熱量等のごみ質を含む瞬時の燃焼対象物情報を推算し、
　投入口からピット内への経路の連続する所定時間の画像情報を基に、特定された燃焼対象物の位置を検出し、該燃焼対象物の落下軌跡を推算し、
　ピット内を所定の領域に区分し、前記投入物情報、瞬時の燃焼対象物情報および燃焼対象物の落下軌跡を基に、蓄積された燃焼対象物の量およびごみ質の分布状態Ａを推算し、
　ピット内の特定時間における画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および発熱量等のごみ質の分布状態Ｂを推算し、該特定時間における前記分布状態Ａと対比して、区分された領域間の量または／および質の差が所定の範囲外となった場合に、前記燃焼対象物の落下軌跡の補正を行い、補正された分布状態Ａを推算する方法において、
　前記蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂの推算は、投入された燃焼対象物であるごみの廃棄物が堆積されたピット内の画像情報が入力され、特定時間におけるピット内を平面上に一定間隔に区分された領域の個々の領域にあるごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算するものである、
燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理方法。」
（ウ）甲１の技術事項１
　上記アの記載（特に、段落００２７、００３６及び００３８並びに図１の記載）によれば、甲１には次の事項（以下、「甲１の技術事項１」という。）が記載されているものと認める。
「ピット内に蓄積された廃棄物のごみ質の分布状態（推論マップ）に基づいて、区分された領域間の差が所定の範囲外となった場合に、クレーン５を駆動させ、ピット２内の廃棄物Ｇを攪拌すること、及び、蓄積された廃棄物Ｇの全体または特定の領域の量および質が所定の範囲内にあるときに、クレーン５およびホッパ６を駆動させ、廃棄物Ｇを燃焼炉に移送すること。」
（エ）甲１の技術事項２
　上記アの記載（特に、段落００２４及び００３２の記載）によれば、甲１には次の事項（以下、「甲１の技術事項２」という。）が記載されているものと認める。
「ごみ質は発熱量に換算でき、発熱量が大きいことは、廃棄物が燃えやすいこと。」
（オ）甲１の技術事項３
　上記アの記載（特に、段落００２８及び００３１の記載）によれば、甲１には次の事項（以下、「甲１の技術事項３」という。）が記載されているものと認める。
「ピット内のごみの廃棄物を画像モニタにより撮像すること。」
（カ）甲１の技術事項４
　上記アの記載（特に、段落０００１〜０００５、０００８、００１０、００１５、００２２〜００２５、００２７〜００２９、００３１、００３４及び００３６〜００３９並びに図１〜３及び６の記載）によれば、甲１には次の事項（以下、「甲１の技術事項４」という。）が記載されているものと認める。
「特定時間におけるピット２内を平面上に一定間隔に区分された領域の個々の領域について、ごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物Ｇのごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算すること。」
（２）甲２について
ア　甲２の記載
「【請求項１】
　
廃棄物を搬送する搬送手段と、当該搬送手段で搬送される廃棄物の映像を撮像する撮像装置と、
前記廃棄物を素材毎に選別する制御部とを備えた廃棄物の選別システムであって、
　
前記制御部は、前記撮像装置で撮像された廃棄物の画像データを画像処理する画像処理部と、該画像処理した画像データに前記判別素材入力部で入力された廃棄物の素材情報を紐付けし、これを選別教師データとして教師データ記憶部に記憶する選別教師データ生成部
を備えた
「【０００１】
　本発明は、一般廃棄物又は産業廃棄物の選別システム及びその選別方法に関し、特に、解体処理した住宅や施設あるいは災害瓦礫などの
廃棄物を選別する廃棄物選別システム及びその選別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
　近年、資源の有効活用の観点から、廃棄物をリサイクル可能な資源として再利用することが求められている。そのためには、一般家庭などから出されるゴミの分別化が義務付けられており、テレビや冷蔵庫等の家電製品の場合はリサイクル法により処理が義務づけられている。一方、住宅や施設を解体処理した際に発生する廃棄物や、災害時に発生する瓦礫などの
廃棄物には、木材、金属類、ガラス類、プラスチック類などが混在した状態
「【０００８】
　非特許文献１に開示された選別ロボットにおいては、導入された選別ロボットの人工知能の能力に応じた選別は可能なものである。また、特許文献１の廃棄物の選別システムは、液晶ディスプレイなど特定の電化製品の選別処理を効率化するための技術であって、選別対象である液晶ディスプレイの構成部品や、分解した部品、変形した部品、破損した部品の形状データを形状データ記憶部に予め登録している。しかし、選別対象として特定の電化製品に限定しない場合、例えば、
住宅を解体した際の瓦礫や災害によって発生する瓦礫などの分別は、木材、プラスチック、紙、サイディング、石膏ボードや繊維など選別対象が多く、解体処理した廃棄物の形状や大きさも種々異なり、対比処理部での対比として予め登録する形状データが膨大である。このため、
自動選別の精度も低くなるものである。
【０００９】
　いずれにしても、
人工知能により廃棄物を選別する際の選別精度は、その選別装置或いは選別ロボットに搭載される人工知能の知能程度によって決まる
廃棄物、特に、災害瓦礫等の廃棄物は多種多様な素材が混在するものであり、その種類も地域によって差異があり、固定的な選別アルゴリズムでは必ずしも満足のいく選別結果は得られないことがある。
【００１０】
　本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、
多種多様な素材が混在する瓦礫や建築物を解体処理した廃棄物であっても効率良く選別することができる廃棄物の選別システムおよびその選別方法を提供することを目的とする
各ユーザや地域に応じた的確な廃棄物の素材による選別が可能となる学習効果の高い廃棄物の選別システムおよびその選別方法を提供する
【課題を解決するための手段】
【００１１】
　
本発明の廃棄物の選別システムは、廃棄物を搬送する搬送手段と、当該搬送手段で搬送される廃棄物の映像を撮像する撮像装置と、
前記廃棄物を素材毎に選別する制御部とを備えた廃棄物の選別システムであって、
　
前記制御部は、前記撮像装置で撮像された廃棄物の画像データを画像処理する画像処理部と、該画像処理した画像データに前記判別素材入力部で入力された廃棄物の素材情報を紐付けし、これを選別教師データとして教師データ記憶部に記憶する選別教師データ生成部
を備えた
「【００２２】
　本発明の廃棄物の選別システムは、搬送手段上を搬送される廃棄物を、撮像装置で撮像された画像データ及び各種センサからの計測データに基づいて、その素材別に選別する際に、作業者が特定の廃棄物の素材情報を指定することによって、作業者が指定した素材情報が撮像装置で撮像された画像データ及び各種センサからの計測データと紐付けされて、選別教師データとして記憶部に記憶される。この選別教師データは、本発明の選別システムが廃棄物を選別する際の教師データとして利用され、学習データとして蓄積され、日々学習して高精度化される。この選別教師データは、瓦礫或いは住宅の解体によって生じる廃棄物をコンベアで搬送して選別する毎に、画像データや各種センサからの計測データに紐づけて記憶される。このように、作業者が素材を指定することにより、形状や大きさ、色調、色彩などが異なる種々の廃棄物に対する選別教師素材データを極めて効率的に収集・構築することができ、廃棄物選別の基礎データとすることができる。
【００２３】
　また、本発明は、日々の選別操作を実行しながら、機械学習部の学習機能によって選別教師素材データの選別精度の向上を図ることもできるように、
撮像装置で撮像された廃棄物の画像データ及び各種センサからの計測データに基づいて廃棄物の素材を判定する素材判定部に機械学習部を備えることにより、コンベアを流れる廃棄物の素材を判定する精度を向上することができる
「【００２９】
　実施例１の
廃棄物選別システムでは、コンベア２０上の廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・を摘み上げて選別するロボットアーム５０と、撮像装置群１０（ＲＧＢカメラ１１、Ｘ線カメラ１２、近赤外線カメラ１３、３Ｄカメラ１４）で撮像した各画像データを画像処理する画像処理部４１、選別教師データ生成部４２、機械学習部４３、選別処理部４４、選別教師データ記憶部４５などを備えた制御部４０（図２）を主要な構成部としている。
【００３０】
　本実施例１においては、
選別対象である廃棄物は、木材、プラスチック、紙、サイディング、石膏ボードや繊維、ガラス、鉄系金属、非鉄金属など多種多様な素材が混在する
【００３１】
　
撮像装置群１０は、コンベア２０上により搬送されてきた廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の形状及び色彩画像を撮影するＲＧＢカメラ１１、廃棄物のＸ線透過画像を撮影するＸ線カメラ１２、廃棄物の近赤外線画像を撮影する近赤外線カメラ１３、廃棄物の３次元画像を撮影する３Ｄカメラ１４等から成り、コンベア２０で搬送される廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・は、それぞれのカメラ１１〜１４でそれぞれの画像が撮像され
「【００３７】
　本実施例１の
廃棄物選別システムの作業者は、モニタ３０の中央部に表示されるＲＧＢカメラ１１で撮像されたメイン画面１１Ａに表示される画像１Ａ、及び重量センサ１５により計測され計算されて表示部２２に表示される廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の数値データから、コンベア２０上の廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の素材を判断し、作業者が判断した素材に該当する入力部２１を選択することによって、廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の素材を指定する。
【００３８】
　
この判別素材入力部２１を選択したことにより出力される素材判別信号は、選別処理部４４と教師データ生成部４２に入力され、選別処理部４４によってロボットアーム５０を駆動して廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・を素材別に選別する。
【００３９】
　
制御部４０の選別教師データ生成部４１は、前記各カメラ１１〜１４で撮像された画像データ及び重量センサ１５で取得した数値的なデータを紐付けするとともに、前記入力部２１（判別素材入力部６０）からの入力によって作業者が指定した素材情報を紐付けし、これらを教師データＤ（図１）として教師データ記憶部４５に記憶する。なお、教師データＤは、機械学習部４３により学習を実施するようにプログラミング処理される。この学習方法として、誤差逆伝播法による最適化手法を用いた畳み込みニューラルネットワークにより機械学習を実施するように構成されている。これにより、撮像装置群１０（１１〜１４）で撮像される廃棄物１の画像１１Ａ〜１４Ａから、その素材を認識するようにデータベース化される。
「【００４４】
　
この廃棄物選別システムの作業者は、モニタ３０に表示される画像１１Ａ，１２Ａ，１３Ａ，１４Ａ及び、廃棄物Ｗの重量、体積、比重の各データを確認し、選別対象の廃棄物Ｗの素材を判断し、その素材に該当する入力部２１を押して廃棄物Ｗの素材を指定する（ステップＳ６）。
【００４５】
　ステップＳ６におい
て廃棄物Ｗの素材が指定されると、選別教師データ生成部４２は、各カメラ１１〜１４で撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａと重量センサ１５等で取得した計測データに対して作業者が指定した素材情報を紐付けし（ステップＳ８）、これを教師データＤとして深層学習による機械学習を実施し（ステップＳ９）、撮像装置群１０（１１〜１４）で撮像される画像１１Ａ〜１４Ａ及び計測データと指定された素材とが認識されて記憶部３４に記憶される
「【００４８】
　本実施例１は、このような、従来から行われている廃棄物Ｗを遠隔操作で選別を指示する選別システムにおいて、廃棄物Ｗの素材を判別して指定するシステムを組み合わせることによって、
各カメラ１１〜１４で撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａと重量センサ１５等で取得したデータとが素材情報と自動的に紐付けされ、選別教師データＤを作成することができる。教師データＤはコンベア２０に供給される廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・を、本システムを操作する作業者が素材を指定する毎に学習を実施し、制御部４０が撮像装置群１０（１１〜１４）で撮像される画像１１Ａ〜１４Ａ及び計測データに紐付けられて廃棄物の素材と関連付けられて認識されて教師データ記憶部４５に記憶され、データベース化される。
「【００５０】
　前記実施例１は、遠隔操作による選別システム１００において、教師データＤを記憶部４５に記憶しながらも、モニタ３０に表示される画像１１Ａ，１２Ａ，１３Ａ，１４Ａ及び、廃棄物Ｗの重量、体積、比重の各データを確認し、選別対象の廃棄物Ｗの素材を判断し、その素材に該当する入力部２１を押して廃棄物Ｗの素材を指定する（ステップＳ６）例を示したが、本実施例２では、
操作者による素材判別の情報は入力しながらも、より記憶部４５に格納される教師データＤに基づいて廃棄物Ｗを人工知能によって自動選別する
「【００５３】
　本実施例２の制御部４０は、図５のブロック図に示すよう、
前記各カメラ１１〜１４で撮像された画像データと記憶部３４に格納された選別教師データとを比較して廃棄物１の素材を判定する素材判定部５５を備える
「【００５５】
　本実施例２における
素材判定部４６は、機械学習部４３の学習結果によって各カメラ１１〜１４で撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａから廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の素材を判定する
この素材判定部４６での廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の素材の判定は、機械学習部４３の学習結果が十分であれば精度が高く判別できるが、学習結果が不十分な場合は判別の精度が低くなる。そこで、所定の判別精度（例えば、判別精度８５％）以上の場合は判別可とし、それ以下の場合は判別否とすることができる。
【００５６】
　この判定において、
ステップ２０で判別可であり、例えば「木材」と判定された場合、選別教師データ生成部３１によって画像データに素材情報を紐付けし（ステップＳ２１）、これを教師データＤとして深層学習による機械学習を実施して（ステップＳ２２）、撮像装置１０で撮像される画像１Ａの素材を認識して記憶部３４に記憶する（ステップＳ２３）。
【００５７】
次に、
ステップＳ２０において、廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の素材の判定が否と判断された場合（ステップ２０で「否」）を考える。このような場合には、例えば、モニタ３０上で警告表示あるいは警報音によって作業者に報知することも可能である。このように廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の素材が判定され得ないと判断された場合、作業者によるモニタ３０の廃棄物Ｗの画像１１Ａ〜１４Ａや表示部２２の情報を確認して作業者の判断で素材を判定して入力部２１を選択押圧して廃棄物Ｗの素材を指定する（ステップＳ２５）。このように、作業者が廃棄物Ｗの素材を指定すると、その作業者からの判別指示が優先して、ロボットアーム５０による廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の選別処理が実行される（ステップＳ２４）。また、ステップＳ２５において、廃棄物Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３・・・の素材が指定されると、ステップＳ２１において、制御部４０の選別教師データ生成部４２によって画像データ１１Ａ〜１４Ａ及び計測情報に素材判別情報が紐付され、この後は、教師データＤとして学習を実施して撮像装置群１０で撮像される画像１１Ａ〜１４Ａの素材認識を学習して教師データ記憶部４５に記憶する（ステップＳ２２、Ｓ２３）。
「【００６０】
　以上、本発明の実施例１及び２について詳述したが、本発明は前記実施例に限定さるものではなく、種々の変形実施が可能である。例えば、上述した実施例では、建築物を解体処理した際に発生する廃棄物あるいは瓦礫の選別システムに適用した場合を例として説明したが、これに限らず
一般家庭から排出されるゴミあるいは家電製品を選別するシステムに適用してもよい。その際、深層学習の最適化手法やネットワーク構成は、学習対象に依存するため、一般家庭のゴミや家電製品など、選別する廃棄物の種類に最適なものを適用すればよい。
「
」
イ　甲２に記載された発明及び技術事項
（ア）甲２発明１
　上記アの記載によれば、甲２には次の事項からなる発明（以下、「甲２発明１」という。）が記載されているものと認める。
「コンベア２０上の廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａと素材情報を紐付けした教師データＤを用いた機械学習部４３による機械学習を実施して学習結果が記憶部に記憶され、撮像された画像データと前記記憶部に格納された学習結果とを比較して、前記廃棄物の素材を判定する素材判定部を備え、前記教師データＤは、所定の判別精度以上の場合は、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａに素材情報を紐付けし、所定の判別精度以下の場合は、作業者が廃棄物の素材を指定すると、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａ及び重量センサ１５等で取得した計測データに対して作業者が指定した素材情報を紐付けされるようにした廃棄物選別システム。」
（イ）甲２発明２
　上記アの記載によれば、甲２には次の事項からなる発明（以下、「甲２発明２」という。）が記載されているものと認める。
「廃棄物の素材を判定する方法であって、
　コンベア２０上の廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａと素材情報を紐付けした教師データＤを用いた機械学習部４３による機械学習を実施して学習結果が記憶部に記憶され、撮像された画像データと前記記憶部に格納された学習結果とを比較して、前記廃棄物の素材を判定するステップを備え、
　前記教師データＤは、所定の判別精度以上の場合は、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａに素材情報を紐付けし、所定の判別精度以下の場合は、作業者が廃棄物の素材を指定すると、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａ及び重量センサ１５等で取得した計測データに対して作業者が指定した素材情報を紐付けされるようにした方法。」
（ウ）甲２の技術事項１
　上記アの記載によれば、甲２には次の事項（以下、「甲２の技術事項１」という。）が記載されているものと認める。
「廃棄物選別システムの制御部において、コンベア２０上の廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａと素材情報を紐付けした教師データＤを用いた機械学習部４３による機械学習を実施して学習結果が記憶部に記憶され、撮像された画像データと前記記憶部に格納された学習結果とを比較して、前記廃棄物の素材を判定する素材判定部を備え、前記教師データＤは、所定の判別精度以上の場合は、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａに素材情報を紐付けし、所定の判別精度以下の場合は、作業者が廃棄物の素材を指定すると、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａ及び重量センサ１５等で取得した計測データに対して作業者が指定した素材情報を紐付けされるようにしたこと。」
（エ）甲２の技術事項２
　上記アの記載（特に、段落００３９、００４５、００５６及び００５７並びに図３及び４の記載）によれば、甲２には次の事項（以下、「甲２の技術事項２」という。）が記載されているものと認める。
「廃棄物選別システムの制御部において、廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａに対応した教師データＤを生成する選別教師データ生成部を備えること。」
（３）甲７について
　甲７には、次の記載がある。
「【０００１】
　本発明は、運転支援システム、運転支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
　発電所やゴミ焼却所のプラントは制御装置による自動運転を行うことが多い。例えば、特許文献１には、プラントの運転状態を評価する管理値として、正常状態の変動範囲を示す管理値、正常状態から警報状態の境界を示す管理値、警報状態から停止状態の境界を示す管理値を設定し、これらの管理値によってプラントの運転状態を評価し、自動運転を行う装置が開示されている。
【０００３】
　しかし、現実にはプラントの制御を全て自動化することは難しい。例えば、
ゴミ焼却プラントでは、入力となるゴミの中身、ゴミの投入量が一定でないことにより炉内の燃焼状態が刻々と変化する。このような変化に対し、例えば、燃焼状態の指標となる状態量をセンサーで検出し、その検出値に応じた操作を自動で行うといった制御を行う場合、その自動制御が実際の燃焼状態の変化に追い付かない恐れがある。そのため、プラントの運転員が運転状態を総合的に判断し、運転状態の変化を予測して自動制御が働く前に操作介入し安定したプラントの運転を行っている。
・・・
【０００６】
　そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる運転支援システム、運転支援方法及びプログラムを提供することを目的としている。」
「【００２１】
　プラント１０Ａには、プラントの機器を手動で操作するための操作盤１１Ａ、プラントの機器を自動で制御する制御装置１２Ａ、ＤＣＳ（distributed control system）１３Ａ、プラントの運転状態を検出するためのセンサー１４Ａが備えられている。履歴情報作成装置１５Ａは、操作盤１１Ａ、制御装置１２Ａ、ＤＣＳ１３Ａからプラントに備えられた図示しない機器（例えば、タンク、ボイラ、ガスタービンなど）に対して行われた操作の種類と操作量の情報を取得し、操作履歴情報ＤＢ１６Ａに保存する。また、履歴情報作成装置１５は、
ＤＣＳ１３Ａおよび機器や配管などに設けられたセンサー１４Ａが検出した状態量の情報を取得し、運転履歴情報ＤＢ１７Ａに保存する。
これら通信装置１８Ａが所定の時間間隔で運転支援装置２０に送信する各種状態量の情報を総称して運転状態情報と呼ぶ。
通信装置１８Ａは、操作履歴情報ＤＢ１６Ａに保存された情報（操作履歴情報と呼ぶ）と、運転履歴情報ＤＢ１７Ａに保存された情報（運転履歴情報と呼ぶ）とを例えば１日に１回、運転支援装置２０へ送信する。
「【００２３】
　運転支援装置２０は、１つ又は複数のプラント１０（例えば、プラント１０Ａ、プラント１０Ｂ）から運転状態情報、操作履歴情報、運転履歴情報を受信して、それらのプラントの運転を支援する情報を生成する。例えば、
ゴミ焼却プラントの場合、ゴミの投入量やゴミの中身などに応じて、同じプラントでも運転方法を調整する場合がある。通常、このような調整は、運転状態情報や経験による総合的な判断に基づいて、熟練した運転員によって行われる場合が多い。本実施形態の運転支援装置２０は、プラント１０Ａなどから受信した操作履歴情報、運転履歴情報を用いて熟練した運転員が身に着けているノウハウを形式知化し、経験の浅い運転員であってもそのノウハウを活用できるよう操作提案情報を生成する。
「【００３９】
　操作提案ルール生成部２０５は、「設定１」の条件を記憶部２１２から読み出して、操作履歴情報ＤＢ２１４から「操作Ａ」が記録されている時刻を抽出する。
操作提案ルール生成部２０５は、抽出した時刻の１時間前から「操作Ａ」が行われた時刻までの運転履歴情報のうち「回転数」、「出力」、「温度」の各項目の値を運転履歴情報ＤＢ２１３から読み出す。
。図５の１行目のデータは、操作提案ルール生成部２０５がこのようにして生成した過去介入履歴情報である。
操作提案ルール生成部２０５は、介入操作の情報と運転履歴情報から算出した比較用情報とを対応付けて図５の１行目に例示する過去介入履歴情報を生成する。
「【００４３】
　次に操作提案ルール生成部２０５は、
このようにして生成した過去介入履歴情報に基づいて、プラントの運転状態情報のうちどの監視対象項目がどのような値になったときに、介入操作が行われているかを統計的手法、機械学習などにより算出する。
「【００４５】
　例えば、Ｎｏｘ濃度が「ｇ１」（ｐｐｍ）以上の場合、アンモニア流量を増加させるようバルブ開度を調整し、逆に、Ｎｏｘ濃度が「ｇ１」（ｐｐｍ）未満の場合、アンモニア流量を減少させるようバルブ開度を調整するよう自動制御されているとする。しかしながら、
ゴミの投入量、ゴミの種類、ゴミ焼却炉への空気の流入量、季節、気温などの変動によってＮｏｘ濃度は増減し、より細やかにアンモニア流量を調整しなければ、例えばプラントに課せられているＮｏｘ濃度の規制量を満たすことができない。
この運転員の介入操作が記録された過去介入履歴情報を介入操作履歴ＤＢ２１５から読み出して、機械学習などにより介入操作を行うルールを割り出す。
「【００６６】
　なお、上述した
運転支援システムにおける各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを運転支援システムのコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。
（４）甲８について
　甲８には、次の記載がある。
「【請求項１】　
自動学習により最新教師データを追加学習する自己成長型のニューラルネットワークを構築して、複数の入力パラメータから出力予測値を算出する想起を行うニューラルネットワークにおいて、制御結果に基づいて教師データを抽出し、当該教師データを前記各入力パラメータのパターン毎に分類し、それぞれのデータベースを構成する
・・・
【請求項８】　ニューラルネットワークを用いてプラント制御装置の複数のプラント入力パラメータからプラント出力予測値を算出して表示することにより、
プラントを管理するオペレータに対してプラント運転支援を行うことが可能なプラント運転支援装置
ニューラルネットワークの自動追加学習構築により最新教師データを追加学習する自己成長型のニューラルネットワークとし
・・・
【請求項１１】　前記請求項８のプラント運転支援装置において、
前記ニューラルネットワークは、さらに、過去のプラント運転の入力及び出力を記憶する運転履歴データベースを備えている
「【００１０】そこで、
本発明では、ニューラルネットワーク再構築のための教師データを物理的制御結果に基ずいて行い、有効な教師データを自動抽出することにより自己成長型のネットワークの再構築が可能であり、常に有効で信頼性の高いニューラルネットワークの構築が現実の装置でも実現可能なニューラルネットワークの教師データ自動抽出方法と、それを用いたニューラルネットワークシステムを提供することを目的とする。
「【００１５】
【作用】前記
本発明で提案した本発明のニューラルネットワークの教師データ自動抽出方法、及び、それを用いたニューラルネットワークシステムによれば、
有効な教師データを自動抽出することにより自己成長型のネットワークの再構築が可能
オペレータなどの入力処理や操作を介することなく、ニューラルネットワークの教師データの自動抽出が可能になることから、ニューラルネットワークの自動学習をメンテナンスフリーで実用レベルで行うことが可能となる。
「【００１７】
【実施例】本発明の実施例を説明する前に、まず、本発明になる自己成長型ニューラルネットワークの構築について要約して説明すると、ニューラルネットワークの教師データの自動抽出において、上記の諸問題を解決する手段として、物理的な制御結果の善し悪しを判定するロジック（判定値を設定するなど）を用いることにより、
制御結果の良好な制御時のデータを教師データとして自動抽出し、自己成長型のネットワークを構築する手段を提案する
「【００２２】以下、本発明の実施例について添付の図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に詳細に説明する
実施例は、本発明を、オペレータによる判断を必要とするプロセスの運転管理において、知能的支援の手法としてニューラルネットワークを用いた場合の支援システムに適用した一例である。従って、本発明は、ニューラルネットワークを用いた各種の支援システム、特に、オペレータが介在する各種プロセス、例えば、浄水処理プロセス、下水処理プロセス、化学反応プロセス、バイオプロセス、原子力発電プロセス、株価・為替などの金融プロセスなどにも適用することができる。
【００２３】
図１は、本発明の一実施例になるプラント運転支援システムを、浄水処理プロセスの運転管理に適用した場合の全体構成を示したブロック図である。
・・・
【００２６】次に、
プロセスのオペレータに対して運転管理支援を行う知能的運転管理支援システム、すなわち、支援システム２００について説明する。
（１）ニューラルネット応用支援システム（ニューロシステム）２３０
（２）画像処理手段１７０
（３）運転履歴データベース１８０
（４）教師データベース１８５
特に、本発明の特徴部分を構成しているニューロシステム２３０は、さらに、教師データ抽出手段２７０と、学習手段２８０と、定量的ガイダンス及び表示手段（ガイダンス表示手段）３８０と、ニューラルネットベース４００とからなる。
【００２７】以上に述べた構成において、ニューロシステム２３０は、まず、過去の履歴データの内、有効と思われるデータを運転履歴データベース１８０から、制御結果の好適であったデータを教師データとして自動抽出する。この抽出した教師データを学習手段２５０においてニューラルネットにより学習し、想起を行う。この学習後のニューラルネットの役割は、想起によって運転管理に必要な定量的ガイダンスを求め、結果をニューラルネットベース４００に送ることである。また、ここで抽出された知識は、ガイダンス表示手段３８０を介して、表示手段１９０に送られる。この表示手段１９０では、定量的ガイダンスと抽出知識とをそのＣＲＴ画面上に表示する。
・・・
【００３０】
オペレータは、表示手段１９０のＣＲＴ画面上に表示されたガイダンスを参考に、操作量の必要と認められる変更等を、キーボード１９５を通して、制御手段１５０に入力する。制御手段１５０は、キーボード１９５から入力された入力データに従って、プロセスの各機器を制御する。
「【００３３】次に、本実施例のニューロシステム２３０を、オペレータが介在するプロセスの一つである浄水プロセスで運用する場合を例にとり、本発明の特徴をなす学習手段２５０の動作を、その構成と共に、具体的に説明する。まず、
本実施例の浄水プラントでは、流入水質や計測器の特性が経時的に変化するため、これに応じて凝集剤注入方法も変化する。一方、この状況変化に対応して、ニューラルネットワークが臨機応変に追加学習していけば、自己成長性を有する運転支援が行えることとなる。
【００３４】運用前の段階では、新規ニューラルネットを構築する（ステップ２６０）。次に、実機運用後（自動学習）の段階では、教師データの抽出を行い（ステップ２７０）、学習手段による学習を行なう（ステップ２８０）。その後、ガイダンス周期か否かを判定し（ステップ３７０）、判定の結果、ガイダンス周期になっていれば（Ｙｅｓ）、ガイダンス内容を表示し（ステップ３８０）、再び、教師データの抽出を行うステップ２７０へ戻る。他方、ガイダンス周期になっていなければ（Ｎｏ）、ガイダンス内容の表示を行わずに教師データの抽出を行うステップ２７０へ戻ることとなる。
【００３５】なお、この浄水プロセスでの運用手順の考え方は、以下の通りである。
１．処理が良好で、しかも、過去の運転履歴と大きく矛盾しないデータのみをネットワークに反映させる。
２．過去の運転履歴を尊重しつつ、新たなデータを最も強く反映させる。
３．メンテナンスフリーで自動学習する。
すなわち、ことような考え方により、プラントデータ群の構造変化に適応して、常に、最適な予測ガイダンスを行うことである。」
「【００６２】以上に述べたように、従来のニューラルネットワークシステムでは、教師データの抽出などにオペレータへの煩わしい操作などが存在したことから、実用レベルでのニューラルネットワークの自動学習が困難であったが、上述した手段により、
教師データを自動抽出することによって、オペレータの操作量の低減および実用レベルでのニューラルネットワークの自動学習が可能
【００６３】さらに、センサ入力状況変化に応じて多重系の教師データベースに分類格納しその変化に応じた教師データベースを選択することによって、高効率なネットワークの再構築が可能となり、ハードウェアへの負担も軽減できる。その結果、ニューラルネットワークの自動追加学習による予測算出の長所を最大限に発揮することができ、プラント運転支援システムとして高い信頼性を有する予測ガイダンスを提供できるプラント運転支援システムを構築することができる。
【００６４】
【発明の効果】以上の詳細な説明からも明らかなように、
本発明になるニューラルネットワークの教師データ自動抽出方法とそれを用いたニューラルネットワークシステム、並びに、プラント運転支援装置によれば、ニューラルネットワーク再構築のための教師データを、物理的制御結果を反映しながら効率良く自動抽出することを可能にしたことにより、ニューラルネットワークの自動学習を現実の装置でも実現可能とすることにより、効率良くかつ平均想起誤差の少ない予測を実現する自己成長型のニューラルネットワークを、オペレータの手を煩わすことなく構築することを可能とし、さらには、これにより、常に最適な想起予測を行い、定量的で誤差の少ない予測ガイダンスを行うことにより信頼性の高い予測ガイダンスを行うことの可能なニューラルネットワークの手法を用いたプラント運転支援装置を実現することが出来るという優れた効果を発揮する。
（５）甲１１について
ア　甲１１の記載
　甲１１には、次の記載がある。
「【０００１】
　
本発明は、ごみ処理工場用自動クレーンの制御装置に関し、特に、ごみピット内に異質ごみが搬入された場合、この異質ごみを色調により検知して一般ごみと均一に混ぜ込むようクレーンに攪拌指示を出し、ごみ質の均一化を図るようにしたごみ処理工場用自動クレーンの制御装置に関する
【背景技術】
【０００２】
　
従来、例えば、ごみ焼却処理工場等において、ごみピット内に家庭等から回収してきた都市ごみ（一般ごみ）と、これと異質にするごみ特に限定されるものではないが、例えば、粗大ごみとが投入され、これら一般ごみと異質ごみとを一緒にして焼却炉に投入し焼却処理するようにしている。
　また、このごみピットには、ごみを投入するための搬入扉がピットの大きさに応じて複数配設されており、これら一般ごみと異質ごみとはそれぞれ任意の搬入扉から直接投入されるが、粗大ごみは回収された後、破砕機等により焼却しやすい大きさに細かく破砕した後、搬入扉からごみピット内に投入するようにしている。
【０００３】
　ところで、ごみピット内に投入される異質ごみは、通常はある程度の量が一度にごみピット内へ投入されるため、投入された箇所にかたまった状態で堆積されるので、クレーンにより定量のごみを掴む場合、この異質ごみの堆積部分にバケットが着床すると、この異質ごみのみを焼却炉内に投入されるようになり、これによりごみ焼却炉内における異質ごみの比率が高くなってその燃焼温度が一般ごみ焼却時と比べて大きく変化するとともに、排ガスの性状も変わり、ダイオキシン等の有害ガスや物質が発生するようになり、環境問題等が発生することもある。
　そこで、
ごみ焼却炉内に投入するごみ質の均一化を図るため、ごみピット内に投入された一般ごみと異質ごみとを周期的或いは定期的にクレーンを用いて攪拌するようにしている。このごみの攪拌操作としては、クレーンの操作者が目視により一般ごみの堆積部分と異質ごみの体勢部分とを予め識別してクレーンのバケットの掴み動作と移動操作によりピット内にてごみの積み上げ、溝堀り、所謂積み替えを行うことでごみの攪拌を行うようにしている。
イ　甲１１に記載された発明
（ア）甲１１発明１
　上記アの記載によれば、甲１１には次の事項からなる発明（以下、「甲１１発明１」という。）が記載されているものと認める。
「ごみピット内に貯留されるごみをクレーンの操作者の目視により一般ごみの堆積部分と異質ごみの堆積部分とを予め識別して、クレーンのバケットの掴み動作と移動操作によりピット内にてごみの積み上げ、溝堀り、所謂積み替えを行うことでごみの攪拌を行うようにしたごみ処理工場用クレーンの制御装置。」
（イ）甲１１発明２
　上記アの記載によれば、甲１１には次の事項からなる発明（以下、「甲１１発明２」という。）が記載されているものと認める。
「ごみピット内に貯留されるごみをクレーンの操作者の目視により一般ごみの堆積部分と異質ごみの体勢部分とを予め識別するステップと、
　クレーンのバケットの掴み動作と移動操作によりピット内にてごみの積み上げ、溝堀り、所謂積み替えを行うことでごみの攪拌を行うステップを備えるごみ処理工場用クレーンの制御方法。」
（６）甲１２について
　甲１２には、次の記載がある。
「【０００６】
投入される廃棄物の質（廃棄物の種類、水分率、発熱量）が変動した場合には、この変動により焼却状況の変化が現れ、その結果炉内温度、排ガス酸素濃度が変化する。上述したような制御ロジックでは、炉内温度、排ガス酸素濃度の変化が検知されて初めて廃棄物の質の変動が検知され、この変動に応じた燃焼制御が開始される。」
　なお、甲３〜甲６の２は、技術動向を示すために引用された文献であり（申立書４５〜４７頁）、本件発明１〜１０の構成を示すものではないため、記載を省略した。
　また、甲９〜甲１０の２は、甲１に記載された発明と甲２に記載された技術事項の組み合わせについて参考とする情報を示す文献であり、本件発明１〜１０の構成を示すものではないため、記載を省略した。
２　甲１を主引用例とした取消理由（取消理由１−１〜１−１０）について
（１）本件発明１について（取消理由１−１について）
ア　対比
　本件発明１と甲１発明１とを対比する。
・後者の「ピット」は、前者の「ごみピット」に、同様に、「演算処理部」は「推定部」に、「燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理システム」は「装置」に、それぞれ相当する。
・後者の「蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂの推算」について、後者の「燃焼対象物であるごみの廃棄物」は、前者の「廃棄物」に相当し、後者の「投入された燃焼対象物であるごみの廃棄物が堆積されたピット内の画像情報」は、前者の「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータ」に相当する。
　また、後者の「発熱量」は、前者の「質を表す値」に相当する。
　そして、後者の「演算処理部」が一部に有する「ピット内の特定時間における画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂを推算」する機能について、「投入された燃焼対象物であるごみの廃棄物が堆積されたピット内の画像情報が入力され、特定時間におけるピット内を平面上に一定間隔に区分された領域の個々の領域にあるごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算する」態様は、前者の「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する」態様に、「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する」という限りにおいて一致する。
　したがって、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する機能を有する推定部を備える装置。」
［相違点１Ａ−１］
　推定部が、ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得するための手法に関し、本件発明１では、「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」を用いるものであって、「前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される」のに対して、甲１発明１では、「演算処理部」が一部に有する「ピット内の特定時間における画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂを推算」する機能について、「ごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算する」ものであり、「蓄積された燃焼対象物の量および発熱量等のごみ質の分布状態Ｂを推算」する機能以外に、「ピットに投入される燃焼対象物全体または個別の量および質を含む投入物情報および蓄積される燃焼対象物を投入口からピット内まで撮影する画像モニタからの画像情報を入力」する機能や「ピット内を所定の領域に区分し、前記投入物情報、瞬時の燃焼対象物情報および燃焼対象物の落下軌跡を基に、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ａを推算」する機能も含み、また、「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」を用いるものではない点。
イ　判断
（ア）検討１
　甲１発明１では、ピット内のごみの表面情報のみを基に得られるごみ等の情報には問題があることを課題としており（段落０００８）、このような課題を解決するために、演算処理部が、投入物情報および投入口からピット内まで撮影する画像モニタからの画像情報を入力する機能、これらの情報を基に、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ａを推算する機能を有することを前提としている。
　したがって、甲１発明１において、これらの機能を排除して、上記相違点１Ａ−１に係る本件発明１の構成に変更することは、阻害要因があるといえる。
　一方、甲２には、上記１（２）イ（ウ）のとおりの甲２の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、甲２の技術事項１は、廃棄物の選別のためにコンベア１上で搬送される個別の廃棄物Ｗを対象としたものであり、甲１発明１のようにピット内に堆積されたごみの廃棄物を対象とするものではないから、甲１発明１に甲２の技術事項１を適用することはできない。
　そして、本件発明１は、上記相違点１Ａ−１に係る構成を備えることで、「本技術によると、新しい画像データが入力されたときに、それに対応する正しい値（廃棄物の質を表す値）を出力するよう構築されたモデルを用いて、新たな画像データに対応する廃棄物の質を推定する。従って、廃棄物の新しい画像データを収集して、これらの画像データを学習モデルに入力することで、新しい画像データに対応する廃棄物の質の推定を行うことができる。さらに、色調が近くても質が異なる廃棄物や、一定の色調を持たなくても質が同じ廃棄物が、ピット３内に混在していても、色調のみから廃棄物の質を推定する場合と比較して、より高い精度で廃棄物の質を推定することができる。また、本技術によると、学習モデルを用いて機械的に廃棄物の質の推定を行うので、熟練の作業者がいなくても、廃棄物の質の推定を行うことができる、あるいはこれまで廃棄物の質を目視で行っていた作業員の判断の確からしさをサポートすることができる。さらに、新しい画像データとそれに対応するプロセスデータを用いて定期的に追加学習、再学習を行うことで、経年による廃棄物の質の変化に対応することもできる。」（本件特許明細書の段落００４５）という所期の効果（以下、「本件発明の効果」という。）を奏するものである。
　したがって、本件発明１は、甲１発明１及び甲２の技術事項１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はない。
（イ）検討２
　検討１と同様に、甲１発明１において、投入物情報および投入口からピット内まで撮影する画像モニタからの画像情報を入力する機能、これらの情報を基に、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ａを推算する機能を排除して、上記相違点１Ａ−１に係る本件発明１の構成に変更することは、阻害要因があるといえる。
　一方、甲２（特に、段落０００１、０００２、０００８〜００１１、００２３、００２９〜００３１、００３７〜００３９、００４４、００４５、００４８、００５０、００５３、００５５及び００６０並びに図１〜６）及び甲８（特に、請求項１、８及び１１、段落００１０、００１５、００１７、００３３〜００３５及び００６２〜００６４並びに図２）に記載されているように、「状態データを入力として出力値を求める装置において、状態データに対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、新たな状態データを入力して、前記新たな状態データに対応する出力値を取得する推定部を備えること」は、本件特許の出願前に周知技術（以下、「周知技術１」という。）といえる。
　しかしながら、甲２には、コンベア１上で搬送される個別の廃棄物Ｗの選別に関する技術が記載され、また、甲８には、浄水処理プロセス等のオペレータが介在する各種プロセスにおいて、プロセスのオペレータに対して運転管理支援を行う技術が記載されており、周知技術１は、甲１発明１のようにピット内に堆積されたごみの廃棄物を対象とするものではないから、甲１発明１に、周知技術１を適用することはできない。
　そうすると、甲１発明１において、周知技術１を適用し、上記相違点１Ａ−１に係る本件発明１の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものとはいえない。
　そして、本件発明１は、上記相違点１Ａ−１に係る構成を備えることで、本件発明の効果を奏するものである。
　したがって、本件発明１は、甲１発明１及び周知技術１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はない。
（２）本件発明２について（取消理由１−２について）
　本件発明２は、本件発明１の発明特定事項を全て含むものである。
　そうすると、上記（１）の検討を踏まえると、本件発明２は、甲１発明１及び甲２の技術事項１に基いて、又は、甲１発明１及び周知技術１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はない。
（３）本件発明３について（取消理由１−３について）
　甲１には、上記１（１）ウ（ウ）で示した甲１の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、本件発明３は、本件発明２の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）及び（２）の検討を踏まえると、甲１発明１、甲１の技術事項１及び甲２の技術事項１に基いて、又は、甲１発明１、甲１の技術事項１及び周知技術１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はない。
（４）本件発明４について（取消理由１−４について）
　甲１には、上記１（１）ウ（ウ）で示した甲１の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、本件発明４は、本件発明３の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（３）の検討を踏まえると、甲１発明１、甲１の技術事項１及び甲２の技術事項１に基いて、又は、甲１発明１、甲１の技術事項１及び周知技術１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はない。
（５）本件発明５について（取消理由１−５について）
　甲１には、上記１（１）ウ（エ）で示した甲１の技術事項２が記載されている。
　甲１発明１は、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂの推算において、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態や発熱量の分布状態を推算するところ、甲１の技術事項２によれば、甲１発明１においても、廃棄物の燃えやすさを示す指標を取得し得るものである。
　しかしながら、本件発明５は、本件発明１ないし４のいずれかの発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（４）の検討を踏まえると、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２及び甲２の技術事項１に基いて、又は、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２及び周知技術１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はない。
（６）本件発明６について（取消理由１−６について）
　甲２には、上記１（２）イ（エ）で示した甲２の技術事項２が記載されている。
　また、上記（１）イ（イ）で示した周知技術１においても、状態データに対応した教師データを生成する教師データ生成部を備えることは明らかである。
　しかしながら、本件発明６は、本件発明１ないし５のいずれかの発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（５）の検討を踏まえると、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲２の技術事項１及び甲２の技術事項２に基いて、又は、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２及び周知技術１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はない。
（７）本件発明７について（取消理由１−７について）
　上記１（２）イ（ウ）で示した甲２の技術事項１においても、廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａに対応した教師データＤを用いた機械学習を実施して学習結果を得る機械学習部４３（モデル構築部）を備えている。
　また、上記（１）イ（イ）で示した周知技術１においても、教師データを用いた学習によって、モデルを構築するモデル構築部を備えることは明らかである。
　しかしながら、本件発明７は、本件発明６の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（６）の検討を踏まえると、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲２の技術事項１及び甲２の技術事項２に基いて、又は、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２及び周知技術１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はない。
（８）本件発明８について（取消理由１−８について）
ア　対比
　本件発明８と甲１発明１とを、上記（１）アの検討を踏まえて対比すると、後者の「燃焼対象物の処理システム」は、前者の「廃棄物処理プラントシステム」に相当し、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「廃棄物処理プラントシステムであって、
　ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する機能を有する推定部を備えるシステム。」
［相違点８Ａ−１］
　本件発明８では、「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部とを備える」のに対して、甲１発明１では、「ピット内の特定時間における画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および質の分布状態Ｂを推算」する機能について、「投入された燃焼対象物であるごみの廃棄物が堆積されたピット内の画像情報が入力され、特定時間におけるピット内を平面上に一定間隔に区分された領域の個々の領域にあるごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算する」機能を有する「演算処理部」を備えるものであり、「蓄積された燃焼対象物の量および発熱量等のごみ質の分布状態Ｂを推算」する機能以外の機能も含み、また、「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」を用いるものではない点。
（イ）判断
　上記相違点８Ａ−１に係る本件発明８の構成は、上記相違点１Ａ−１に係る本件発明１の構成の一部である「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」に、本件発明２及び３の構成を組み合わせたものと同様であるから、上記（１）ないし（３）の検討を踏まえると、甲１発明１において、甲１の技術事項１及び甲２の技術事項１を適用、又は甲１の技術事項１及び周知技術１を適用し、上記相違点８Ａ−１に係る本件発明８の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものとはいえない。
　そして、本件発明８は、上記相違点８Ａ−１に係る構成を備えることで、本件発明の効果を奏するものである。
　したがって、本件発明８は、甲１発明１、甲１の技術事項１及び甲２の技術事項１に基いて、又は、甲１発明１、甲１の技術事項１及び周知技術１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はない。
（９）本件発明９について（取消理由１−９について）
ア　対比
　本件発明９と甲１発明２とを、上記（１）アの検討を踏まえて対比する。
　後者の「燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理方法」における「蓄積された燃焼対象物の量および発熱量等のごみ質の分布状態Ｂを推算」することは、「堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算するもの」であるから、前者の「廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定する」ことに相当する。
　そして、後者の「予めピットに貯留された後に燃焼炉に供給される燃焼対象物を処理する方法」は、前者の「廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定する方法」に、「廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定することを含む方法」という限りにおいて一致する。
　そうすると、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定することを含む方法であって、
　ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得するステップ
を備える方法。」
［相違点９Ａ−１］
　本件発明９では、「廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定する方法であって」、「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得するステップを備え、前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される」のに対して、甲１発明−２では、「予めピットに貯留された後に燃焼炉に供給される燃焼対象物を処理する方法であって」、「ピット内の特定時間における画像情報に対して、２値化処理、マスク処理、ノイズ除去処理およびラベリング処理を行い、蓄積された燃焼対象物の量および発熱量等のごみ質の分布状態Ｂを推算」する処理が、「投入された燃焼対象物であるごみの廃棄物が堆積されたピット内の画像情報が入力され、特定時間におけるピット内を平面上に一定間隔に区分された領域の個々の領域にあるごみ層表面の色やごみ層の粒度の分布を識別し、また、ごみ層の種類あるいは予め設定された袋体のごみ質から、堆積された廃棄物のごみ質の分布状態、さらにはごみの重量およびごみ発熱量データベースを基に発熱量の分布状態を推算するもの」であり、「蓄積された燃焼対象物の量および発熱量等のごみ質の分布状態Ｂを推算」する処理以外の処理も含み、また、「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」を用いるものではない点。
イ　判断
　上記相違点９Ａ−１は、上記（１）アで示した相違点１Ａ−１と、カテゴリーの違いはあるものの、ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する手法に関し、実質的に同じ内容の相違点である。
　したがって、上記（１）の検討を踏まえると、本件発明９は、甲１発明２及び甲２の技術事項１に基いて、又は、甲１発明２及び周知技術１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はない。
（１０）本件発明１０について（取消理由１−１０について）
　甲７（特に、段落００６６）に記載されているように、所定のステップを含む方法をプログラム化し、プロセッサに実行させることは、本件特許の出願前に周知技術（以下、「周知技術２」という。）である。
　しかしながら、本件発明１０は、本件発明９の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（９）の検討を踏まえると、甲１発明２、甲２の技術事項１及び周知技術２に基いて、又は、甲１発明２、周知技術１及び周知技術２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はない。
３　甲２を主引用例とした取消理由（取消理由２−１〜２−１０）について
（１）本件発明１について（取消理由２−１について）
ア　対比
　本件発明１と甲２発明１とを対比する。
・後者の「廃棄物Ｗ」は、前者の「廃棄物」に相当し、同様に、「画像データ１１Ａ〜１４Ａ」は「画像のデータ」に、「教師データＤ」は「教師データ」に、「機械学習部４３による機械学習」は「学習」に、「学習結果」は、「構築されたモデル」に、「素材判定部」は「推定部」に、「作業者が指定した素材情報」は「作業者が廃棄物の質を分類したラベル」に、「廃棄物選別システム」は「装置」に、それぞれ相当する。
・後者の「コンベア２０上の廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａと素材情報を紐付けした教師データＤを用いた機械学習部４３による機械学習を実施して学習結果が記憶部に記憶され、撮像された画像データと前記記憶部に格納された学習結果とを比較して、前記廃棄物の素材を判定する」ことは、前者の「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する」ことに、「廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する」という限りにおいて一致する。
・後者において、「所定の判別精度以上の場合」に、「選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａに素材情報を紐付け」るのは、廃棄物選別システムの運転により自動的に選別した際に行われることから、後者の「前記教師データＤは、所定の判別精度以上の場合は、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａに素材情報を紐付けし、所定の判別精度以下の場合は、作業者が廃棄物の素材を指定すると、選別教師データ生成部によって撮像された画像データ１１Ａ〜１４Ａ及び重量センサ１５等で取得した計測データに対して作業者が指定した素材情報を紐付けされるようにした」ことは、前者の「前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される、こと」に、「前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される、こと」という限りにおいて一致する。
　したがって、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備え、
　前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される装置。」
［相違点１Ｂ−１］
　「廃棄物」に関し、本件発明１では、「ごみピット内に貯留される廃棄物」であるのに対して、甲２発明１では、「コンベア２０上の廃棄物Ｗ」であり、ごみピット内に貯留されるものではない点。
イ　判断
　甲２発明１は、コンベア２０上の個別の廃棄物Ｗを撮像して、画像データに基づいて廃棄物の素材を判定するものである。
　一方、甲１には、上記１（１）ウ（オ）で示した甲１の技術事項３が記載されている。
　甲１の技術事項３における撮像するピット内の廃棄物は、個々の廃棄物ではなく、廃棄物同士が重なり合うものであるから、甲２発明１に適用した場合には、重なって撮像できない廃棄物については、素材を判定することができない。
　さらに、甲１の技術事項３は、ピット内の廃棄物は燃焼させるものであるから、素材を判定する必要もない。
　そうすると、甲２発明１に、甲１の技術事項３を適用することはできない。
　そして、本件発明１は、上記相違点１Ｂ−１に係る構成を備えることで、本件発明の効果を奏するものである。
　したがって、本件発明１は、甲２発明１及び甲１の技術事項３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はない。
（２）本件発明２について（取消理由２−２について）
　甲１には、上記１（１）ウ（カ）で示した甲１の技術事項４が記載されている。
　しかしながら、本件発明２は、本件発明１の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）の検討を踏まえると、甲２発明１、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４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はない。
（３）本件発明３について（取消理由２−３について）
　甲１には、上記１（１）ウ（ウ）で示した甲１の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、本件発明３は、本件発明２の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）及び（２）の検討を踏まえると、甲２発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４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はない。
（４）本件発明４について（取消理由２−４について）
　甲１には、上記１（１）ウ（ウ）で示した甲１の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、本件発明４は、本件発明３の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（３）の検討を踏まえると、甲２発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４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はない。
（５）本件発明５について（取消理由２−５について）
　甲１には、上記１（１）ウ（エ）で示した甲１の技術事項２が記載されている。
　しかしながら、本件発明５は、本件発明１ないし４のいずれかの発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（４）の検討を踏まえると、甲２発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４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はない。
（６）本件発明６について（取消理由２−６について）
　甲２発明１においても、廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａに対応した教師データＤを生成する選別教師データ生成部を備えているといえる。
　しかしながら、本件発明６は、本件発明１ないし５のいずれかの発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（５）の検討を踏まえると、甲２発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４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はない。
（７）本件発明７について（取消理由２−７について）
　甲２発明１においても、廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａに対応した教師データＤを用いた機械学習を実施して素材毎の選別データを得る機械学習部４３（モデル構築部）を備えているといえる。
　しかしながら、本件発明７は、本件発明６の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（６）の検討を踏まえると、甲２発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４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はない。
（８）本件発明８について（取消理由１−８について）
ア　対比
　本件発明８と甲２発明１とを、上記（１）アの検討を踏まえて対比すると、後者の「廃棄物選別システム」は、前者の「廃棄物処理プラントシステム」に相当し、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「廃棄物処理プラントシステムであって、
　廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備えるシステム。」
［相違点８Ｂ−１］
　「廃棄物」に関し、本件発明８では「ごみピット内に貯留される廃棄物」であるのに対して、甲２発明１では、「コンベア２０上の廃棄物Ｗ」であり、ごみピット内に貯留されるものではない点。
［相違点８Ｂ−２］
　本件発明８では、「廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」に、「廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部とを備える」のに対して、甲２発明１では、「廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａと素材情報を紐付けした教師データＤを用いた機械学習部４３による機械学習を実施して学習結果が記憶部に記憶され、撮像された画像データと前記記憶部に格納された学習結果とを比較して、前記廃棄物の素材を判定する素材判定部を備え」るものであって、廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部を備えるものではない点。
イ　判断
［相違点８Ｂ−１について］
　上記（１）イの検討を踏まえると、甲２発明１において、甲１の技術事項３を適用し、上記相違点８Ｂ−１に係る本件発明８の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たことではない。
［相違点８Ｂ−２について］
　上記相違点８Ｂ−２に係る本件発明８の構成は、本件発明２及び３の構成を組み合わせたものと同様であるから、上記（２）及び（３）の検討を踏まえると、甲２発明１に甲１の技術事項１、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４を適用し、上記相違点８Ｂ−２に係る本件発明８の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たことではない。
　そして、本件発明８は、上記相違点８Ｂ−１及び８Ｂ−２に係る構成を備えることで、本件発明の効果を奏するものである。
　したがって、本件発明８は、甲２発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項３及び甲１の技術事項４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。
（９）本件発明９について（取消理由２−９について）
ア　対比
　本件発明９と甲１発明２とを、上記（１）アの検討を踏まえて対比すると、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「廃棄物処理プラントの廃棄物の質を推定する方法であって、
　廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得するステップ
を備え、
　前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される方法。」
［相違点９Ｂ−１］
　「廃棄物」に関し、本件発明９では、「ごみピット内に貯留される廃棄物」であるのに対して、甲２発明２では、「コンベア２０上の廃棄物Ｗ」であり、ごみピット内に貯留されるものではない点。
イ　判断
　上記相違点９Ｂ−１は、上記（１）アで示した相違点１Ｂ−１と、カテゴリーの違いはあるものの、実質的に同じ内容の相違点である。
　したがって、上記（１）イの検討を踏まえると、本件発明９は、甲２発明２及び甲１の技術事項３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はない。
（１０）本件発明１０について（取消理由２−１０について）
　上記２（１０）の検討で周知技術２として示したように、所定のステップを含む方法をプログラム化し、プロセッサに実行させることは、本願の出願前に周知の技術である。
　しかしながら、本件発明１０は、本件発明９の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（９）の検討を踏まえると、甲２発明２、甲１の技術事項３及び周知技術２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はない。
４　甲１１を主引用例とした取消理由（取消理由３−１〜３−１０）について
（１）本件発明１について（取消理由３−１について）
ア　周知発明１
　甲１１には、上記１（５）イ（ア）で示した甲１１発明１が記載されているところ、甲１の段落０００２及び０００３に記載されているように従来技術であるから、甲１１発明１は、本件特許の出願前において、周知の発明（以下、「周知発明１」という。）と認める。
イ　対比
　本件発明１と周知発明１とを対比する。
・後者の「ごみピット」は、前者の「ごみピット」に相当し、同様に、「廃棄物」は「廃棄物」に、「ごみ処理工場用クレーンの制御装置」は「装置」に、それぞれ相当する。
・後者の「ごみピット内に貯留される廃棄物をクレーンの操作者の目視により一般ごみの堆積部分と異質ごみの堆積部分とを予め識別して、クレーンのバケットの掴み動作と移動操作によりピット内にてごみの積み上げ、溝堀り、所謂積み替えを行うことでごみの攪拌を行うようにした」ことは、前者の「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備え、前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される、こと」に、「ごみピット内に貯留される廃棄物の画像から廃棄物の質を識別可能にされた」という限りにおいて一致する。
　したがって、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「ごみピット内に貯留される廃棄物の画像から廃棄物の質を識別可能にされた装置。」
［相違点１Ｃ−１］
　廃棄物の質を識別する手段について、本件発明１では、「撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」に、「撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備え」、「前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値」と、「廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される」のに対して、周知発明１では、「クレーンの操作者の目視により」識別するものであって、推定部は備えていない点。
ウ　判断
　甲２には、上記１（２）イ（ウ）で示した甲２の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、甲２の技術事項１は、廃棄物の選別のためにコンベア１上で搬送される個別の廃棄物Ｗを対象としたものであり、周知発明１のようにごみピット内に貯留されるごみ全体を対象とし、個別のごみを対象とするものではないから、周知発明１に甲２の技術事項１を適用することはできない。
　そして、本件発明１は、上記相違点１Ｃ−１に係る構成を備えることで、本件発明の効果を奏するものである。
　したがって、本件発明１は、周知発明１及び甲２の技術事項１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はない。
（２）本件発明２について（取消理由３−２について）
　甲１には、上記１（１）ウ（カ）で示した甲１の技術事項４が記載されている。
　しかしながら、本件発明２は、本件発明１の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）の検討を踏まえると、周知発明１、甲１の技術事項４及び甲２の技術事項１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はない。
（３）本件発明３について（取消理由３−３について）
　甲１には、上記１（１）ウ（ウ）で示した甲１の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、本件発明３は、本件発明２の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）及び（２）の検討を踏まえると、周知発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項４及び甲２の技術事項１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はない。
（４）本件発明４について（取消理由３−４について）
　甲１には、上記１（１）ウ（ウ）で示した甲１の技術事項１が記載されている。
　しかしながら、本件発明４は、本件発明３の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（３）の検討を踏まえると、周知発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項４及び甲２の技術事項１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はない。
（５）本件発明５について（取消理由３−５について）
　甲１には、上記１（１）ウ（エ）で示した甲１の技術事項２が記載されている。
　しかしながら、本件発明５は、本件発明１ないし４のいずれかの発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（４）の検討を踏まえると、周知発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項４及び甲２の技術事項１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はない。
（６）本件発明６について（取消理由３−６について）
　甲２には、上記１（２）イ（エ）で示した甲２の技術事項２が記載されている。
　しかしながら、本件発明６は、本件発明１ないし５のいずれかの発明特定事項を全て含むものであるから、上記（１）ないし（５）の検討を踏まえると、周知発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項４、甲２の技術事項１及び甲２の技術事項２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はない。
（７）本件発明７について（取消理由３−７について）
　上記１（２）イ（ウ）で示した甲２の技術事項１においても、廃棄物Ｗを撮像した画像データ１１Ａ〜１４Ａと素材情報を紐付けした教師データＤを用いた機械学習を実施して学習結果を得る機械学習部４３（モデル構築部）を備えている。
　しかしながら、本件発明７は、本件発明６の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（６）の検討を踏まえると、周知発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項４、甲２の技術事項１及び甲２の技術事項２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はない。
（８）本件発明８について（取消理由３−８について）
ア　対比
　本件発明８と周知発明１とを、上記ア（イ）の検討を踏まえて対比すると、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「廃棄物処理プラントシステムであって、
　ごみピット内に貯留される廃棄物の画像から廃棄物の質を識別可能にされたシステム。」
［相違点８Ｃ−１］
　廃棄物の質を識別する手段について、本件発明８では、「撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」に、「撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部」を備えているのに対して、周知発明１では、「クレーンの操作者の目視により」識別するものであって、推論マップを生成する推定部を備えておらず、さらに、本件発明８では、「前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部」を備えるのに対して、周知発明１では、推論マップに基づいて指示を生成する指示部は備えていない点。
（イ）判断
　上記相違点８Ｃ−１に係る本件発明８の構成は、上記相違点１Ｃ−１に係る本件発明１の構成の一部である「撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」に、本件特許の請求項２及び３に記載された事項を合わせたものと同様であるから、上記（１）ないし（３）の検討を踏まえると、周知発明１において、甲１の技術事項１、甲１の技術事項４及び甲２の技術事項１を適用し、上記相違点８Ｃ−１に係る本件発明８の構成とすることは、当業者が容易に想到し得たものとはいえない。
　そして、本件発明８は、上記相違点８Ｃ−１に係る構成を備えることで、本件発明の効果を奏するものである。
　したがって、本件発明８は、周知発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項４及び甲２の技術事項１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はない。
（９）本件発明９について（取消理由３−９について）
ア　周知発明２
　甲１１には、上記１（５）イ（イ）で示した甲１１発明２が記載されているところ、甲１の段落０００２及び０００３に記載されているように従来技術であるから、甲１１発明２は、本件特許の出願前において、周知の発明（以下、「周知発明２」という。）と認める。
イ　対比
　本件発明９と周知発明２とを対比する。
・後者の「ごみピット」は、前者の「ごみピット」に相当し、同様に、「廃棄物」は「廃棄物」に相当する。
・後者の「ごみピット内に貯留される廃棄物をクレーンの操作者の目視により一般ごみの堆積部分と異質ごみの体勢部分とを予め識別するステップと、クレーンのバケットの掴み動作と移動操作によりピット内にてごみの積み上げ、溝堀り、所謂積み替えを行うことでごみの攪拌を行うステップを備える」ことは、前者の「ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得するステップを備え、前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される、こと」に、「ごみピット内に貯留される廃棄物の画像から廃棄物の質を識別するステップを備える」という限りにおいて一致する。
・後者の「ごみ処理工場用クレーンの制御方法」は、「ごみピット内に貯留される廃棄物をクレーンの操作者の目視により一般ごみの堆積部分と異質ごみの体勢部分とを予め識別するステップ」を備えることによって、廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定しているから、前者の「廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定する方法」に相当する。
　したがって、両者の間で以下の一致点及び相違点が認められる。
［一致点］
「廃棄物処理プラントのごみピット内に貯留される廃棄物の質を推定する方法であって、
　ごみピット内に貯留される廃棄物の画像から廃棄物の質を識別するステップを備える方法。」
［相違点９Ｃ−１］
　廃棄物の質を識別する手段について、本件発明９では「撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル」に、「撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得するステップを備え」、「前記教師データは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値」と、「廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される」のに対して、周知発明２では、「クレーンの操作者の目視により」識別するものである点。
ウ　判断
　上記相違点９Ｃ−１は、上記（１）イで示した相違点１Ｃ−１と、カテゴリーの違いはあるものの、実質的に同じ内容の相違点である。
　したがって、上記（１）ウの検討を踏まえると、本件発明９は、周知発明２及び甲２の技術事項１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はない。
（１０）本件発明１０について（取消理由３−１０について）
　上記２（１０）の検討で周知技術２として示したように、所定のステップを含む方法をプログラム化し、プロセッサに実行させることは、本願の出願前に周知の技術である。
　しかしながら、本件発明１０は、本件発明９の発明特定事項を全て含むものであるから、上記（９）の検討を踏まえると、周知発明２、甲２の技術事項１及び周知技術２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はない。
５　取消理由通知に採用しなかった特許異議申立理由について
（１）申立理由１（特許法第２９条第２項）について
　申立理由１の請求項１ないし４及び６ないし１０に係る特許についての理由は、取消理由１−１ないし１−４、１−６ないし１−１０、２−１ないし２−４、２−６ないし２−１０、３−１ないし３−４及び３−６ないし３−１０において採用されたものである。
　そこで、申立理由１の請求項５に係る特許についての理由を検討する。
　甲１２には、上記１（６）の記載によれば、次の事項（以下、「甲１２の技術事項」という。）が記載されているものと認める。
「投入される廃棄物の質（廃棄物の種類、水分率、発熱量）が変動した場合には、この変動により焼却状況の変化が現れ、その結果炉内温度、排ガス酸素濃度が変化すること。」（以下、「甲１２の技術事項」という。）が認められる。
　しかしながら、上記２（５）の検討を踏まえると、本件発明５は、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲２の技術事項１及び甲１２の技術事項に基いて、又は、甲１発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、周知技術１及び甲１２の技術事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　また、上記３（５）の検討を踏まえると、本件発明５は、甲２発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項３、甲１の技術事項４及び甲１２の技術事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　さらに、上記４（５）の検討を踏まえると、本件発明５は、周知発明１、甲１の技術事項１、甲１の技術事項２、甲１の技術事項４、甲２の技術事項１及び「甲１２の技術事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　したがって、申立理由１の請求項５に係る特許についての理由によっては、本件発明５が、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とすることができない。
　なお、甲３〜甲６の２及び甲９〜甲１０の２の記載を検討したが、上述した取消理由１−１ないし１−１０、２−１ないし２−１０及び３−１ないし３−１０の検討並びにこれら取消理由に採用されなかった申立理由１の検討に変わりはない。
（２）申立理由２（特許法第３６条第６項第２号）について
ア　申立人の主張
　申立人は、特許異議申立書６２頁５ないし２３行において、次の主張をする。
「構成要件１Ａには『ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデル』と記載されている。一方、構成要件１Ｂには『前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する』と記載されている。
　しかしながら、機械学習における教師データとは、モデルに入力するデータに対して、モデルが出力すべき正解データを対応付けたものである。構成要件１Ａの『画像に対応付けられた教師データ』との記載では、画像とは別に教師データが存在することになり、意味不明である。
　同様の理由により、構成要件１Ｃおよび１Ｄにおける『前記教師データは、…収集される』も意味不明である。
　したがって、本件発明１は不明確であり、同様の記載を含む本件発明８、９、ならびに本件発明１の構成要素を全て含む本件発明２−７、１０も不明確である。
　したがって、本件発明１−１０は、同法第３６条第６項第２号の規定に違反して特許されたものであり、その特許は同法第１１３条第４号の規定により取り消されるべきものである。」
イ　当審の判断
　「教師データ」とは、本件特許の請求項１に記載されているように、「廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて特定された廃棄物の特性を示す値と、前記ごみピット内の廃棄物の画像データを元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方から収集される」ものであって、画像データとは別のものであることが明らかであるので、前記申立人の主張は、採用することができない。
　したがって、本件特許の請求項１ないし１０の記載は、特許を受けようとする発明が明確である。
６　まとめ
　以上のとおりであるから、本件特許の請求項１ないし１０に係る特許は、取消理由１−１ないし１−１０、２−１ないし２−１０及び３−１ないし３−１０並びに申立理由１を検討しても、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであるとはいえず、同法第１１３条第２号に該当しないから、取り消すことができない。
　また、本件特許の請求項１ないし１０に係る特許は、申立理由２を検討しても、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してされたものではなく、その特許は同法第１１３条第４号に該当しないから、取り消すことができない。
第６　むすび
　したがって、請求項１ないし１０に係る特許は、取り消し理由通知に記載した取消理由及び特許異議申立書に記載された特許異議申立理由によっては、取り消すことができない。
　また、他に請求項１ないし１０に係る特許を取り消すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
令和２年９月４日（２０２０．９．４）