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　平成１０年特許願第５３９０８５号「前選択と棄却クラスによる確実な識別」拒絶査定不服審判事件〔平成１０年　９月１７日国際公開、ＷＯ９８／４０８２５、平成１４年　１月１５日国内公表、特表２００２−５０１６３７〕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．手続の経緯と本願発明
　本願は、平成１０年３月１０日（パリ条約による優先権主張外国庁受理１９９７年３月１０日、独国）を国際出願日とする出願であって、平成１１年９月１日付けで国内書面が提出され、平成１２年２月１４日付けで手続補正がなされ、平成１８年１２月２８日付けで拒絶理由通知がなされ、平成１９年１１月２０日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、平成２０年２月２５日付けで審判請求がなされ、同年３月２６日付けで手続補正がなされ、同年７月９日付けで審査官により前置報告がなされ、平成２１年８月２７日付けで当審より拒絶理由通知がなされ、平成２２年３月１日付けで意見書が提出されるとともに手続補正がなされたものである。
　
　そして、その特許請求の範囲の請求項１ないし請求項１５に係る発明（以下、「本願発明１」ないし「本願発明１５」という。）は、平成２２年３月１日付けの手続補正書により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ないし請求項１５に記載された次のとおりのものである。
　
「１．　サンプルを少なくとも１つの実際の目標クラスに分類する方法であって、前記サンプルは情報内容を有し、分類されるべきサンプルの前記内容は、第１および第２の情報部分に実際に分離され、前記第１の情報部分は必要情報を含み、前記第２の情報部分は十分情報を含み、前記方法は、
　（ａ）　前記必要情報部分を使用して、最初は不正確でありかつ実質的に限られた数のクラスに関する前選択を行う段階と、
　（ｂ）　前記前選択の後に、前記実際の目標クラスの１つに関して、前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別を行う段階と
を含み、
　本方法は計算装置と入力装置と出力装置とを備えた装置の計算装置が行うことを特徴とする方法。
　２．　少なくとも高い確率で棄却されるべきであるサンプルの最初の関係付けに対して利用可能なクラスとして準備される棄却クラスを具備し、事前の知識の結果として、前記棄却クラスに学習によって組み入れられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
　３．　前記棄却クラスは、個々の方法の段階の他のクラスに関して同等に分類されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
　４．　前記棄却クラスは、前記第２の方法の段階において提供され、かつ、前記目標クラスの１つに関して同等に分類されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
　５．　第１の数のサンプルが存在し、一部のみが前記棄却クラスに学習によって組み入れられ、その結果、第２の数のサンプルが生じ、第２の数のサンプルの最適化された結果を取得し、それによって、前記棄却クラスに属しない第３の数のサンプルが、前記第１および第２の数のサンプル内に存在し、前記第３の数は前記第２の数より小さく、前記第２の数は前記第１の数より小さいことを特徴とする請求項２に記載の方法。
　６．　前記第２の方法の段階を開始する前に、明確に分類する識別のクラスに関連付けることができないサンプルの代表的断面を使用して、事前の知識が、棄却クラスに、学習によって組み入れられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
　７．　サンプルの前記代表的断面は、確実に棄却されるべきサンプルであることを特徴とする請求項６に記載の方法。
　８．　識別段階の目標クラス内に少なくとも２つの部分量を有し、個々の棄却クラスは、各部分量に対して、事前に学習または規定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
　９．　前記部分量の１つは、最終分類としての個々の目標クラスへのその後の識別に対して可能性のあるクラスの限定に関する前記不正確な前選択に関することを特徴とする請求項８に記載の方法。
　１０．　前記必要情報によって、分類の問題が、著しく低い等級の依然として必要な識別の問題へと下げられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
　１１．　前記識別は、前記十分情報部分のみを評価することによる、前記不正確な前選択の検証であることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
　１２．　計算装置と入力装置と出力装置とを備えた装置であって、前記計算装置は、サンプルを少なくとも１つの実際の目標クラスに分類するために動作するようにプログラムされており、前記サンプルは情報内容を有し、分類されるべきサンプルの前記内容は、第１および第２の情報部分に実際に分離され、前記第１の情報部分は必要情報を含み、前記第２の情報部分は十分情報を含み、前記プログラムは、
　（ｉ）　前記必要情報部分を使用して、最初は不正確でありかつ実質的に限られた数のクラスに関する前選択を行う段階と、
　（ii）　前記前選択の後に、前記実際の目標クラスの１つに関して、前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別を行う段階と
を含む装置。
　１３．　第１の情報部分を伴う第１の分類ユニットと十分情報部分を伴う識別ユニットとを提供するために、必要情報と十分情報とを分離する情報分割装置を備え、前記２つの部分は、分類されるべきサンプルの全情報よりも小さいことを特徴とする請求項１２に記載の装置。
　１４．　前記少なくとも１つの目標クラスのほかに、棄却クラスが記憶領域として規定され、前記棄却クラスは、機能的に前記目標クラスと等価であるが、前記目標クラスに関係付けられない全てのサンプルを含むために、より大きいことを特徴とする請求項１２に記載の装置。
　１５．　前記少なくとも１つの目標クラスのほかに、棄却クラスが記憶領域として規定され、前記棄却クラスは、階層的に前記目標クラスと等価であるが、前記目標クラスに関係付けられない全てのサンプルを含むために、より大きいことを特徴とする請求項１２に記載の装置。」
　
　
第２．当審の拒絶理由
　平成２１年８月２７日付けで当審から通知した拒絶の理由の概要は、次のとおりである。
　
「１．この出願は、特許請求の範囲の記載が下記の点で、特許法第３６条第６項第１号及び第２号に規定する要件を満たしていない。
 　
 　　　　　　　　　　　　　　　　　記
　
　……（中略）……
 (１２−１)請求項１２及び請求項１３の「棄却クラス（１０）が記憶領域として規定され、」の記載は意味不明である。すなわち、「記憶領域」とはハードウェアである記憶装置の領域を指すと考えられ、分類すべきサンプルの「棄却クラス」とは異質なものと認められるので、該「棄却クラス」が「記憶領域として規定され」るとは如何なる態様を意味するのか不明である。。
 　よって、請求項１２及び請求項１３に係る発明は明確でない。
 　 
 (１２−２)請求項１２の「前記棄却クラスは機能的に目標クラスと等価である」及び請求項１３の「棄却クラスは階層的に目標クラスと等価である」とは、如何なる意味であるのか、本願の明細書を参照しても不明である。
 　よって、請求項１２及び請求項１３に係る発明は明確でない。
 　なお、「機能的に」等価であることと、「階層的に」等価であることとは、何が異なるのか不明である。
　……（中略）……
３．この出願の下記の請求項に係る発明は、その出願前日本国内又は外国において頒布された下記の刊行物に記載された発明に基いて、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が容易に発明をすることができたものであるから、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。
　
 　　　　　　　　　　　　　　　　　記
　
 　　　　　　　　　　　引　用　文　献　等　一　覧
 　　　　　　　　１．特開昭６４−０２６２８５号公報
 　　　　　　　　２．特開昭６３−１０３３８４号公報
　
・請求項　　：１
・引用文献等：１、２
・備考
　……（中略）……
・請求項　　：１０ 
・引用文献等：１、２ 
・備考 
 　本願の請求項１０に係る発明は、同請求項１に係る発明を装置発明として表現したにすぎないものであるから、請求項１について記載したと同じ理由により、当業者が容易に想到し得たものと認められる。 
　……(以下、省略)……」
　
　
第３．拒絶理由の１について
　前記平成２２年３月１日付けの手続補正書により特許請求の範囲が補正され、結果、請求項数が１３から１５に増加した。このため、前記補正前の請求項１２及び１３は、前記補正後の請求項１４及び１５に、それぞれ対応している。
　そこで、前記平成２１年８月２７日付けの拒絶理由通知書の拒絶理由１のおいて、前記補正前の請求項１２及び１３に対して通知した点が、前記平成２２年３月１日付けの手続補正書により特許請求の範囲が補正されたことによって、解消しているかどうかについて以下に検討する。
　
１．補正後の請求項１４について
　前記補正後の請求項１４には、前記のとおり、
「前記少なくとも１つの目標クラスのほかに、棄却クラスが記憶領域として規定され、前記棄却クラスは、機能的に前記目標クラスと等価であるが、前記目標クラスに関係付けられない全てのサンプルを含むために、より大きいことを特徴とする請求項１２に記載の装置。」
と記載されている。
　
　前記記載において、「棄却クラス」とは、審判請求人が平成２２年３月１日付けの意見書の「Ｂ．理由２（記載不備）について」の項において「(6) 棄却クラスは、個人データセットのうち、識別クラス以外の部分を指し、しばしば、「その他」と示されます。」と主張するとおり、データセットの一つであると認められる。
　これに対して、「記憶領域」について、平成１１年９月１日付けで提出された明細書の翻訳文（以下、「本願明細書」という。）には何らの記載もない。したがって、前記「記憶領域」の語は、一般的な技術用語として解するほかない。すなわち、前記「記憶領域」とは、ハードウェアである記憶装置の領域を指すと認められる。
　してみれば、データセットの一つである前記「棄却クラス」と、ハードウェアである記憶装置の領域を指す前記「記憶領域」とは、その技術的な意義をまったく異にする異質なものである。そして、「棄却クラスが記憶領域として規定され」というように、前記「棄却クラス」が、技術的な意義をまったく異にする「記憶領域」として規定されるとは、どのような技術的事項を表しているのか、不明である。
　
　なお、本願明細書には、第４頁の下から第３行目から末行に「たとえば認識されるべきマイヤー夫人またはマイヤー氏も、（音声上の）下部選択「マイヤー」に該当し、分類上では混同されることがあるからである。そのあとの話者認識によってはじめて明白な整合が行われる。そこで例１では、話者認識で、音声上「マイヤー」のように聞こえるすべての非「マイヤー」を前もって選りわけるために必要な情報領域を書き換える。」と記載されている。ここで、前記『非「マイヤー」』が「棄却クラス」であるとしても、前記記載は、棄却クラスを前もって選りわけるために必要な情報領域を書き換えるというにすぎないものである。
　また、本願明細書の第６頁第７〜１１行に「必要情報領域によって、まだ不正確で多く（の前選択）ではあるが、きわめて限られた数のクラスに関する前選択が行われる。まだ不正確な前選択を、実際の目標クラスに関して具体的にする（的確に示す）ために、前選択のあと、充分情報領域で識別が行われる。」と記載されている。しかしながら、この記載は、「必要情報領域」及び「充分情報領域」の「前選択」及び「識別」における利用方法を総括したにすぎないものである。
　よって、本願明細書の記載を参酌しても、前記「棄却クラスが記憶領域として規定され」とは、どのような技術的事項を表しているのか、不明である。
　
　したがって、前記補正前の請求項１２について指摘した、拒絶理由の１の理由(１２−１)の点は、依然として不明である。
 　よって、前記補正後の請求項１４に係る本願発明１４は明確でない。
 　 
２．補正後の請求項１５について
　前記補正後の請求項１５には、前記のとおり、
「前記少なくとも１つの目標クラスのほかに、棄却クラスが記憶領域として規定され、前記棄却クラスは、階層的に前記目標クラスと等価であるが、前記目標クラスに関係付けられない全てのサンプルを含むために、より大きいことを特徴とする請求項１２に記載の装置。」
と記載されている。
(１)「棄却クラスが記憶領域として規定され」の記載について
　前記「１．補正後の請求項１４について」において述べたと同じ理由により、「棄却クラスが記憶領域として規定され」との構成が、どのような技術的事項を表しているのか、不明である。
　
　したがって、前記補正前の請求項１２について指摘した、拒絶理由の１の理由(１２−１)の点は、依然として不明である。
 　よって、前記補正後の請求項１５に係る本願発明１５は明確でない。
　
(２)「前記棄却クラスは、階層的に前記目標クラスと等価である」の記載について
　前記補正後の請求項１５が引用する補正後の請求項１２には、「前記前選択の後に、前記実際の目標クラスの１つに関して、前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別を行う」と記載されている。
　したがって、同項において「目標クラス」は、「前記前選択の後」に「前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別」されるものである。
　してみれば、前記補正後の請求項１４において、「前記棄却クラスは、機能的に前記目標クラスと等価である」との構成は、「前記前選択の後」に「前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別」されるという「機能」を「識別クラス」が持つことと「等価」に、前記「棄却クラス」は「前記前選択の後」に「前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別」されるという「機能」を持つ、と考えられる。
　しかしながら、上記のように考えたとしても、前記補正後の請求項１５には「前記棄却クラスは、階層的に前記目標クラスと等価である」と記載されていることから、棄却クラスが「階層的に」目標クラスと等価であるとは、いかなる技術的事項を表しているのか、不明である。
　以上の点は、本願明細書の記載を参酌しても不明である。
　
　したがって、前記補正前の請求項１２について指摘した、拒絶理由の１の理由(１２−２)の点は、依然として不明である。
 　よって、前記補正後の請求項１５に係る本願発明１５は明確でない。
　
３．小括
　以上のとおり、本願は、前記補正後の請求項１４及び請求項１５の記載が、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。
　
　
第４．拒絶理由の３について
　拒絶理由３の対象であった前記補正前の請求項１は、前記補正後の請求項１に対応している。
　そして、前記平成２２年３月１日付けの手続補正書により特許請求の範囲が補正され、結果、請求項数が１３から１５に増加した結果、拒絶理由３の対象であった前記補正前の請求項１０は、前記補正後の請求項１２に対応していると認められる。
　そこで、前記補正後の請求項１及び１２に係る本願発明１及び本願発明１２が、当業者が容易に発明をすることができたかどうかについて、以下に検討する。
　
１．引用発明
　当審からの平成２１年８月２７日付けの拒絶理由通知で「文献１」として引用された刊行物である特開昭６４−０２６２８５号公報（以下、「引用文献」という。）には、図面とともに以下の記載がある。（下線は、便宜上、当審において付したものである。）
　
Ａ．「一般に、人工的文字認識においては、認識の対象となる画像は、文字、その他の図形などであり、いずれの画像も多種多様のパターンを有している。例えば、画像として文字を例にとれば、ひらがな、カタカナ、漢字、アルファベット、数字など、その種類は多種に渡っている。またこれらの各文字については、書体の整っている印刷文字から手書き文字まであるから、非常に多様性に冨んでいる。」（第４頁上左欄１４第行〜同頁上右欄第１行）
　
Ｂ．「この様に多種多様のパターンを有する画像を人工的に認識するには、一般的に云って、
入力画像から得られる画像信号に関する前処理のプロセス
前処理によって得られる画像信号に基づいて入力画像の特徴を抽出し、その入力画像がどのクラスに属するかを明らかにするクラス分類（粗分類）のプロセス
クラス分類された入力画像とそのクラスに属する参照画像との間でパターン整合等の相関演算に基づく類似度の判定を行って入力画像を認識するプロセス
　
Ｃ．「この
クラス分類及び類似度の判定の各プロセスを行う画像認識装置
　
イメージセンサにより撮像された入力画像は、デジタル変換、雑音除去、ひずみ補正等の前処理を施されてメモリに一旦記憶され
　
Ｄ．「そして、特徴抽出を行うために、例えば、メモリを所望のようにアドレスすることによって多数の方向軸への射影をシリアルに行い、これにより
入力画像に関する大局的な特徴を抽出する
得られた特徴データをクラス分類辞書に記録されている参照画像のデータと比較することにより入力画像の属するクラスを判定する。このプロセスでは、完全にクラス分類が目的で、認識を行うための参照文字の候補を順位づける様な情報は得られない
　
Ｅ．「次に、
入力画像がクラス分類された後は、入力画像と認識辞書中のそのクラスに属する全ての参照画像とをパターン整合することにより、入力画像がどの参照画像と同じであるか、あるいは非常に類似しているかを判定して最終的に画像の同定を行う。
　ディジタル処理による相関演算では計算量が膨大となる」（第４頁下右欄第１１行〜第５頁上左欄第３行）
　
　
ａ．Ｂの「前処理によって得られる画像信号に基づいて入力画像の特徴を抽出し、その入力画像がどのクラスに属するかを明らかにするクラス分類（粗分類）のプロセスと、クラス分類された入力画像とそのクラスに属する参照画像との間でパターン整合等の相関演算に基づく類似度の判定を行って入力画像を認識するプロセス」、Ｅの「入力画像がどの参照画像と同じであるか、あるいは非常に類似しているかを判定して最終的に画像の同定を行う。」から、引用文献には、
　入力画像がどの参照画像と同じであるかを判定をする方法、
が記載されている。
　
ｂ．Ｂの「入力画像から得られる画像信号に関する前処理のプロセス」、Ｃの「イメージセンサにより撮像された入力画像は、デジタル変換、雑音除去、ひずみ補正等の前処理を施されてメモリに一旦記憶され」から、引用文献には、
　イメージセンサにより撮像された入力画像にデジタル変換等の前処理を施すプロセス、
が記載されている。
　
ｃ．Ｂの「前処理によって得られる画像信号に基づいて入力画像の特徴を抽出し、その入力画像がどのクラスに属するかを明らかにするクラス分類（粗分類）のプロセス」、Ｄの「入力画像に関する大局的な特徴を抽出する」及び「得られた特徴データをクラス分類辞書に記録されている参照画像のデータと比較することにより入力画像の属するクラスを判定する。このプロセスでは、完全にクラス分類が目的で、認識を行うための参照文字の候補を順位づける様な情報は得られない」の各記載において、「得られた特徴データ」とは「抽出」した「大局的な特徴」のデータのことであること、「参照画像のデータ」とは「参照画像」の大局的な特徴の「データ」のことであることは、明らかである。
　したがって、Ｂ及びＤの前記記載から、引用文献には、
　前記前処理が施された入力画像から大局的な特徴を抽出し、前記入力画像の大局的な特徴とクラス分類辞書に記録されている参照画像の大局的な特徴とを比較することにより、認識を行うための参照画像の候補を順位づけるものではないが、前記入力画像がどのクラスに属するかを明らかにする粗分類のプロセス、
が記載されていると解される。
　
ｄ．Ｂの「クラス分類された入力画像とそのクラスに属する参照画像との間でパターン整合等の相関演算に基づく類似度の判定を行って入力画像を認識するプロセス」、Ｅの「入力画像がクラス分類された後は、入力画像と認識辞書中のそのクラスに属する全ての参照画像とをパターン整合することにより、入力画像がどの参照画像と同じであるか、あるいは非常に類似しているかを判定して最終的に画像の同定を行う。このパターン整合に基づく類似度の判定は相関演算が基本となっている。」の各記載において、前記「パターン整合」とは、入力画像のパターンと参照画像のパターンとをパターン整合することを意味すると認められる。
　したがって、Ｂ及びＥの前記記載から、引用文献には、
　前記粗分類により前記入力画像がどのクラスに属するか明らかにした後に、前記入力画像のパターンと前記明らかにされたクラスに属するすべての参照画像のパターンとをパターン整合をすることにより、前記入力画像が前記明らかにされたクラスに属するどの参照画像と同じであるかを判定して最終的に前記入力画像を同定する認識のプロセス、
が記載されていると解される。
　
ｅ．そして、Ｃの「クラス分類及び類似度の判定の各プロセスを行う画像認識装置」から、Ｂの「クラス分類（粗分類）のプロセス」及び「類似度の判定を行って入力画像を認識するプロセス」は、「画像認識装置」が行うものである。
　また、「イメージセンサにより撮像された入力画像は、デジタル変換、雑音除去、ひずみ補正等の前処理を施されてメモリに一旦記憶され」から、前記「クラス分類（粗分類）のプロセス」及び「類似度の判定を行って入力画像を認識するプロセス」で「分類」及び「判定」される入力画像は、「イメージセンサにより撮像された」ものである。したがって、前記「クラス分類（粗分類）のプロセス」及び「類似度の判定を行って入力画像を認識するプロセス」を行う「画像認識装置」は、「イメージセンサ」を備えていると解される。
　したがって、引用文献には、
　クラス分類（粗分類）のプロセスと入力画像を認識するプロセスは、イメージセンサを備える画像認識装置が行う、
ことが記載されていると解される。
　
　ａ〜ｅから、引用文献には、次の発明(以下、「引用発明」という。)が記載されている。
　
　入力画像がどの参照画像と同じであるかを判定をする方法であって、前記方法は、
　イメージセンサにより撮像された入力画像にデジタル変換等の前処理を施すプロセスと、
　前記前処理が施された入力画像から大局的な特徴を抽出し、前記入力画像の大局的な特徴とクラス分類辞書に記録されている参照画像の大局的な特徴とを比較することにより、認識を行うための参照画像の候補を順位づけるものではないが、前記入力画像がどのクラスに属するかを明らかにする粗分類のプロセスと、
　前記粗分類により前記入力画像がどのクラスに属するか明らかにした後に、前記入力画像のパターンと前記明らかにされたクラスに属するすべての参照画像のパターンとをパターン整合をすることにより、前記入力画像が前記明らかにされたクラスに属するどの参照画像と同じであるかを判定して最終的に前記入力画像を同定する認識のプロセスと、
を含み、
　前記粗分類のプロセスと前記認識のプロセスは、前記イメージセンサを備える画像認識装置が行う、
ことを特徴とする入力画像がどの参照画像と同じであるかを判定をする方法。
　
２．本願発明１と引用発明との対比
ａ．引用発明の「前処理が施された入力画像」は「デジタル変換等の前処理」によりデータ化された「入力画像」であり、「画像認識装置」が行う「方法」における「粗分類のプロセス」及び「認識のプロセス」の処理対象である。したがって、引用発明においては、結局、「イメージセンサにより撮像され」て「前処理を施」された「入力画像」が、「どの参照画像と同じであるかを判定」していることになる。
　よって、引用発明の「前処理が施された入力画像」は、本願発明１の「方法」の処理対象である「分類されるべきサンプル」に相当する。
　ところで、本願明細書の第１頁第１７〜２２行には、
「下記の説明が、各請求項に述べられた技術的構想を理解するのに役立つはずである。
　ｎ個のクラスの識別（または分類）：
      上記の代表的サンプリングによって、いわゆる学習過程でｎ個のクラスを形成したあと、未知のサンプルを特定のクラスに組入れることを「識別」という。」、
と記載されている。
　すなわち、本願明細書において、「識別」と「分類」とは同義であり、前記「識別」または「分類」とは、サンプルを特定のクラスに組入れることであると定義されている。この定義と本願発明１の「サンプルを少なくとも１つの実際の目標クラスに分類する」との構成とを照らし合わせると、本願発明１の「実際の目標クラス」は、「サンプル」が「分類」ないし「識別」により「組入れ」られる「特定のクラス」であることは明らかである。してみれば、本願発明１において、「目標クラス」とは、「サンプル」が「分類」ないし「識別」により組み入れられる対象のことである、と認められる。
　したがって、引用発明の「判定」は、本願発明１の「分類」及び「識別」に相当する。そして、引用発明における「同じである」と「判定」される「参照画像」は、少なくとも１つであることは明らかであり、本願発明１の「少なくとも１つの実際の目標クラス」に相当する。
　以上から、引用発明の「入力画像がどの参照画像と同じであるかを判定をする方法」は、本願発明１の「サンプルを少なくとも１つの実際の目標クラスに分類する方法」に相当する。
　
ｂ．さて、引用発明において、「前処理が施された入力画像」は「デジタル変換等の前処理」によりデータ化された「入力画像」であるから、当然に、データとして情報内容を有していると認められる。
　そして、この情報内容を有する「前処理が施された入力画像」から「大局的な特徴」という情報が「抽出」される。
　一方、引用発明において、「入力画像のパターン」という情報も、前記「前処理が施された入力画像」から抽出生成されることは、技術常識を勘案すれば明らかである。
　また、引用発明において、データ化された「前処理が施された入力画像」がデータとして元々有していた情報内容のうち、「大局的な特徴」という情報は「粗分類のプロセス」で用いられ、「入力画像のパターン」という情報は「認識のプロセス」で用いられる。したがって、前記「大局的な特徴」という情報、及び、前記「入力画像のパターン」という情報は、それぞれ、前記「粗分類のプロセス」及び前記「認識のプロセス」の前に、前記「前処理が施された入力画像」から抽出生成するものであることは明らかである。
　すなわち、前記「大局的な特徴」という情報及び前記「入力画像のパターン」という情報は、別々の「プロセス」で使用するために、「前処理が施された入力画像」がデータとして元々有していた情報内容から分離されるものであると認められる。
　以上から、引用発明における、前記データ化された「前処理が施された入力画像」がデータとして元々有していた情報内容は、本願発明１の「サンプルの情報内容」に相当する。
　そして、引用発明において、「前処理が施された入力画像」がデータとして元々有していた情報内容から分離される前記「大局的な特徴」及び前記「入力画像のパターン」は、それぞれ、本願発明１における「サンプルの前記内容」から「実際に分離」される「第１の情報部分」及び「第２の情報部分」に相当する。
　
ｃ．引用発明において、「明らかにされたクラスに属するすべての参照画像のパターンとをパターン整合をする」ことから、「クラス分類辞書」における「クラス」には、複数の参照画像が属していることは明らかである。
　そして、「粗分類のプロセス」において、「前記入力画像の大局的な特徴とクラス分類辞書に記録されている参照画像の大局的な特徴とを比較する」ことにより「前記入力画像がどのクラスに属するかを明らかにする」ことができるのであるから、「クラスに属するすべての参照画像」は同じ「大局的な特徴」を有しており、引用発明の前記「クラス」は、同じ「大局的な特徴」を有する複数の「参照画像」の集合であると認められる。
　したがって、「前記入力画像の大局的な特徴とクラス分類辞書に記録されている参照画像の大局的な特徴とを比較することにより」、「前記入力画像がどのクラスに属するかを明らかにする」とは、前記「入力画像の大局的な特徴」とクラス分類辞書に記録されているあるクラスに属する「参照画像の大局的な特徴」とが一致するときに、入力画像が当該クラスに属することが明らかになる、ことを意味することは明らかである。
　ところで、引用発明は、「認識のプロセス」で「最終的に前記入力画像を同定する」前に、「粗分類のプロセス」によって、「入力画像」が属する「クラス」を特定している。すなわち、入力画像があるクラスに属する参照画像のいずれかと同じであるときは、前提として、まず、入力画像が当該クラスに属することが必要であるという事実に基づいて、引用発明は前記「入力画像」を「粗分類」するものである、と認められる。
　以上から、引用発明は、「入力画像」がある「クラスに属する参照画像」のいずれかと同じであるためには、まず、「入力画像の大局的な特徴」とクラス分類辞書に記録されている当該クラスに属する「参照画像の大局的な特徴」とが一致する必要があることに基づいて、「入力画像」を「粗分類」するものである。
　ここで、前記「入力画像」がある「クラスに属する参照画像」のいずれかと同じであるためには、「入力画像の大局的な特徴」とクラス分類辞書に記録されている当該クラスに属する「参照画像の大局的な特徴」とが一致する必要があるという関係を数学的に云えば、“「入力画像の大局的な特徴」とクラス分類辞書に記録されているあるクラスに属する「参照画像の大局的な特徴」とが一致する”という命題が成り立つことは、“「入力画像が前記明らかにされたクラスに属する」いずれかの「参照画像と同じである」”という命題が成り立つことの必要条件である、ということである。
　したがって、引用発明において、「入力画像の大局的な特徴」が、「明らかにされたクラス」に属する「参照画像の大局的な特徴」と同じであることは、「入力画像」が前記「明らかにされたクラス」に属するいずれかの「参照画像と同じである」ための必要条件であり、よって、前記「入力画像の大局的な特徴」は当該必要条件を示す情報である、と認められる。
　
　これに対して、本願発明１においては、「サンプル」が有する「情報内容」の「必要情報」の「部分」を「使用」して「実質的に限られた数のクラスに関する前選択を行う」ものであり、前記「サンプル」が有する「情報内容」の「十分情報」の「部分」を「使用」して、「前記実際の目標クラスの１つ」に関して、前記「前選択を具体的にするため」に「識別を行う」ものである。すなわち、「サンプル」が「前選択を具体的に」して「実際の目標クラスの１つ」であると「識別」されるには、まず、前記「サンプル」が有する「情報内容」の「必要情報」の「部分」を「使用」して、前記「サンプル」が「前選択」されることが必要である。
　したがって、本願発明１において、「サンプル」が有する「情報内容」が「必要情報」を「含」むことは、前記「サンプル」が「前記実際の目標クラスの１つ」に「識別」すなわち「分類」されるための必要条件であると認められる。そして、平成２２年３月１日付けの意見書の「Ｂ．理由２（記載不備）について」の項において「(2) 「必要部分」は「必要条件を示す情報部分」を意味します。」と主張している。
　以上から、引用発明の「入力画像の大局的な特徴」と、本願発明１の「必要情報」ないし「必要情報部分」は、いずれも、「サンプルを少なくとも１つの実際の目標クラスに分類する」ための必要条件を示す情報部分である。よって、引用発明の「入力画像の大局的な特徴」は、本願発明１の「必要情報」ないし「必要情報部分」に相当する。
　
　ところで、本願発明１の「必要情報」ないし「必要情報部分」ついて、本願明細書には、第６頁第３〜１１行の「本発明」を総括する記載において、特に第６頁第６〜７行に「第１領域は必要情報を含み」と記載され、「第１の情報部分は必要情報を含」むことを示している。
　しかし、具体的な実施例としては、本願明細書には第２頁第２０〜２５行に、
「本発明による方法は、分類の質の向上に役立つ。
（ａ）  第１段階では、ｎ個のクラスの識別が行われ、これは与えられた情報を二重利用することによって、より良く解決される。さらに、試験サンプルの情報内容を、クラスの所属について必要部分と充分部分に分ける。必要部分によって、問題となる部分の前選択（前分類）を行うことができる。」と記載されている。
　すなわち、前記具体的な実施例においては、試験サンプルが有する情報内容を、必要部分と十分部分とに分け、そのうち、必要部分によって前選択を行うものである。すなわち、試験サンプルが有する情報内容から分けられた第１の情報部分が「必要部分」である。
　したがって、本願発明１において、「前記第１の情報部分は必要情報を含み」との構成は、「第１の情報部分」が「必要情報」であるという態様を含む概念であることは明らかである。
　以上から、引用発明において、「大局的な特徴」が、ｂのとおり本願発明１の「第１の情報部分」に相当するとともに、本願発明１の「必要情報」ないし「必要情報部分」に相当することは、本願発明１の「前記第１の情報部分は必要情報を含」むことに相当する。
　
ｄ．引用発明において、「認識を行うための参照画像の候補を順位づけるものではない」とは、前記「粗分類のプロセス」において行う「大局的な特徴」の「比較」は、「参照画像の候補を順位づける」という「認識」においては正確なものではない、ということである。したがって、引用発明の「認識を行うための参照画像の候補を順位づけるものではない」は、本願発明１の「最初は不正確であ」ることに相当する。
　また、引用発明においては、「前記入力画像がどのクラスに属するかを明らかにする」ことで、「認識のプロセス」において「パターン整合」すべき「参照画像」の数が、前記「明らか」にされた「クラス」に属する「参照画像」の数に限られるものである。そして、引用発明の「粗分類」とは、「認識のプロセス」の前に該「認識のプロセス」で「パターン整合」する「参照画像」を粗分類するということであるから、本願発明１の「前選択」に相当する。
　引用発明の「前記入力画像がどのクラスに属するかを明らかにする粗分類」は、「入力画像の大局的な特徴」を使用して行われるものである。
　以上から、引用発明の「前記前処理が施された入力画像から大局的な特徴を抽出し、前記入力画像の大局的な特徴とクラス分類辞書に記録されている参照画像の大局的な特徴とを比較することにより、認識を行うための参照画像の候補を順位づけるものではないが、前記入力画像がどのクラスに属するかを明らかにする粗分類のプロセス」は、本願発明１の「前記必要情報部分を使用して、最初は不正確でありかつ実質的に限られた数のクラスに関する前選択を行う段階」に相当する。
　
ｅ．引用発明において、「前記入力画像のパターンと前記明らかにされたクラスに属するすべての参照画像のパターンとをパターン整合をすることにより、前記入力画像が前記明らかにされたクラスに属するどの参照画像と同じであるかを判定して」いる。これは、「前記入力画像のパターンと前記明らかにされたクラスに属する」いずれかの「参照画像のパターン」とが「パターン整合」するときに、前記入力画像が当該いずれかの「参照画像」と「同じである」と「判定」することを意味していることは明らかである。
　そして、この関係を数学的に云えば、“「前記入力画像のパターン」と前記「明らかにされたクラスに属する」いずれかの「参照画像のパターン」とが「パターン整合」する”という命題が成り立つことは、“「入力画像」が前記「明らかにされたクラスに属する」当該いずれかの「参照画像」と「同じである」”という命題が成り立つことの十分条件である、ということである。
　すなわち、引用発明において、「入力画像のパターン」が、前記「明らかにされたクラスに属する」いずれかの「参照画像のパターン」と「整合」することは、前記「入力画像」が前記「明らかにされたクラスに属する」当該いずれかの「参照画像」と「同じである」ための十分条件であり、前記「入力画像のパターン」は当該十分条件を示す情報である、と認められる。
　
　これに対して、本願発明１の「十分情報部分」とは、「実際の目標クラスの１つに関して、前記最初は不正確である前選択を具体的にするため」に、すなわち、前記「前選択を具体的にする」ことでサンプルを「実際の目標クラスの１つ」に「分類」するために、「識別」に「使用」される情報である。すなわち、本願発明１において、「サンプル」が、「情報内容」の「十分情報」の「部分」を有することは、前記「サンプル」が「前記実際の目標クラスの１つ」に「識別」すなわち「分類」されるための十分条件であると認められる。そして、平成２２年３月１日付けの意見書の「Ｂ．理由２（記載不備）について」の項において「(2) ……「充分部分」は「十分条件を示す情報部分」を意味します。」と主張するとともに、平成２２年３月１日付けでなされた手続補正により、「充分情報」ないし「充分情報部分」は、「十分情報」ないし「十分情報部分」と補正されている。
　以上から、引用発明の「入力画像のパターン」と、本願発明１の「十分情報」ないし「十分情報部分」は、いずれも、「サンプルを少なくとも１つの実際の目標クラスに分類する」ための十分条件を示す情報部分である。よって、引用発明の「入力画像のパターン」は、本願発明１の「十分情報」ないし「十分情報部分」に相当する。
　
　そして、前記ｃで述べた通り本願発明１の「前記第１の情報部分は必要情報を含み」との構成は「第１の情報部分」が「必要情報」であるという態様を含む概念であることと同様に、本願発明１において、「前記第２の情報部分は十分情報を含み」との構成は、「第２の情報部分」が「十分情報」であるという態様を含む概念であると認められる。
　したがって、引用発明の「入力画像のパターン」が、前記ｂのとおり本願発明１の「第２の情報部分」に相当するとともに、本願発明１の「十分情報」ないし「十分情報部分」に相当することは、本願発明１の「前記第２の情報部分は十分情報を含」むことに相当する。
　
ｆ．引用発明の「前記粗分類により前記入力画像がどのクラスに属するか明らかにした後に」は、本願発明１の「前記前選択の後に」に相当する。
　また、引用発明における「前記入力画像のパターンと前記明らかにされたクラスに属するすべての参照画像のパターンとをパターン整合をする」ことは、「入力画像がどのクラスに属するか明らかにした」という、「最終的に前記入力画像を同定する」うえでは正確ではなかった前記「粗分類」を、「入力画像が前記明らかにされたクラスに属するどの参照画像と同じであるかを判定して最終的に前記入力画像を同定する」という処理により具体化する、ということである。
　そして、引用発明の「認識のプロセス」は、「同じである」と「判定」される「参照画像」を「入力画像のパターン」を利用して特定するプロセスである、ということができる。
　以上から、引用発明の「前記粗分類により前記入力画像がどのクラスに属するか明らかにした後に、前記入力画像のパターンと前記明らかにされたクラスに属するすべての参照画像のパターンとをパターン整合をすることにより、前記入力画像が前記明らかにされたクラスに属するどの参照画像と同じであるかを判定して最終的に前記入力画像を同定する認識のプロセス」は、本願発明１の「前記前選択の後に、前記実際の目標クラスの１つに関して、前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別を行う段階」に相当する。
　
ｇ．引用発明の「画像認識装置」と、本願発明１の「装置」とは、装置である点で一致する。
　そして、引用発明の「イメージセンサ」は、前記「画像認識装置」の入力装置である。したがって、引用発明の「画像認識装置」が「イメージセンサを備える」ことと、本願発明１の「装置」が「計算装置と入力装置と出力装置とを備えた」こととは、装置が入力手段を備えた点で共通する。
　また、本願発明１において、「本発明」とは、「前記必要情報部分を使用して、最初は不正確でありかつ実質的に限られた数のクラスに関する前選択を行う段階」と「前記前選択の後に、前記実際の目標クラスの１つに関して、前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別を行う段階」を「含」むものである。したがって、引用発明において、「前記粗分類のプロセスと前記認識のプロセス」は「画像認識装置が行う」ことと、本願発明１において、「本方法」は「装置の計算装置が行う」こととは、本方法は装置が行う点で共通する。
　
　
　以上ａ〜ｇから、本願発明１と引用発明とは、以下の点で、一致し、また、相違している。
（一致点）
　サンプルを少なくとも１つの実際の目標クラスに分類する方法であって、前記サンプルは情報内容を有し、分類されるべきサンプルの前記内容は、第１および第２の情報部分に実際に分離され、前記第１の情報部分は必要情報を含み、前記第２の情報部分は十分情報を含み、前記方法は、
　（ａ）　前記必要情報部分を使用して、最初は不正確でありかつ実質的に限られた数のクラスに関する前選択を行う段階と、
　（ｂ）　前記前選択の後に、前記実際の目標クラスの１つに関して、前記最初は不正確である前選択を具体的にするために、前記十分情報部分を使用して識別を行う段階と
を含み、
　本方法は入力手段を備えた装置が行うことを特徴とする方法。
　
（相違点１）
　本願発明１の「装置」は「計算装置と入力装置と出力装置とを備え」ているのに対して、引用発明の「画像認識装置」は「イメージセンサを備える」ものの、計算装置と出力装置とを備えているかどうかは不明である点。
　
（相違点２）
　本願発明１においては、「本方法」は「装置の計算装置が行う」のに対して、引用発明においては、「前記方法」は「画像認識装置が行う」点。
　
　
３．本願発明１についての判断
相違点１及び相違点２について
　引用発明は、「粗分類のプロセス」及び「認識のプロセス」を「画像認識装置が行う」ものである。
　しかしながら、前記「粗分類のプロセス」及び「認識のプロセス」を行うものであることから、引用発明の「画像認識装置」は、ソフトウェアによる処理として、すなわち、前記「画像認識装置」全体の処理として、２つの「プロセス」を実行すると解される。
　
　ところで、引用文献には、
「上記画像認識装置は、ＣＰＵから成るメインプロセッサ１０と、正規化処理の施された入力画像（入力文字）のデータを記憶する規格化個別文字メモリ１１と、光学的なプロセスを含む画像認識処理を行うための光学的画像認識手段と、入力画像のデジタルパターンデータと多数の参照文字のデジタルパターンデータとのデジタル相関演算を行うための電子的画像認識手段と、画像認識された文字を出力するための認識文字出力手段２４とから構成されている。(第６頁上左欄第１６行〜同頁上右欄第５行)」と、
また、
「上記１次認識データ出力装置１６は、入力画像の射影特徴を抽出するための射影演算ユニット１２と、入力画像に含まれる基本形状特徴（即ち入力画像の局所的特徴）を抽出するための第１の光相関演算ユニット１３と、これらのユニット１２、１３から抽出された特徴を参照画像に関する所定のデータと比較する第１のベクトル識別ユニット１４と、この識別ユニット１４に参照画像に関するデータを転送するデータベース１５とから構成されている。また上記２次認識データ出力装置２９は、射影演算ユニット１２からの射影特徴データを参照画像に関する所定のデータと比較する第２のベクトル識別ユニット２５と、この識別ユニットに参照画像に関するデータを転送するデータベース２６と、入力画像のパターンと参照画像のパターンとの相関演算（即ち文字相関演算）をパターン整合により光学的に行う第２の光相関演算ユニット２７と、この演算ユニット２７に参照画像に関するデータを転送するデータベース２８とから構成されている。(第６頁下左欄第１４行〜同頁下右欄第１３行)」と、
それぞれ記載されている。
　
　すなわち、「画像認識装置」を、ＣＰＵや画像認識された結果を出力するための出力手段を有する、いわゆるコンピュータとして構成するものでありながら、「入力画像に含まれる基本形状特徴（即ち入力画像の局所的特徴）を抽出するための第１の光相関演算ユニット１３」及び「入力画像のパターンと参照画像のパターンとの相関演算（即ち文字相関演算）をパターン整合により光学的に行う第２の光相関演算ユニット２７」を、専用の計算を行うユニットとして備えるとの事項が記載されている。
　前記２つの記載は、引用文献においては、引用発明とは異なる箇所に記載されたものであり、したがって、引用発明とは異なる発明に関する記載である。
　しかしながら、前記事項が同じ文献に記載されている以上、引用発明の「画像認識装置」に、入力手段としての「イメージセンサ」のほかに、画像認識された結果を出力するための出力手段を備えさせるとともに専用の計算を行うユニットを備えさせ、そして、前記専用の計算を行うユニットに「粗分類のプロセス」及び「認識のプロセス」を行わせることは、当業者が容易に想到し得たものと認められる。
　
　以上から、相違点１及び相違点２は格別のものではない。
　
４．本願発明１２についての判断
　本願発明１２は、本願発明１を装置発明として表現したにすぎないものであるから、前記「３．本願発明１についての判断」の項において記載したと同じ理由により、当業者が容易に想到し得たものと認められる。
　
５．審判請求人の主張
　審判請求人は、平成２２年３月１日付けで提出された意見書において、
「本願発明の「必要情報」は「必要条件を示す情報」を意味し、本願発明の「充分情報」は「十分条件を示す情報」を意味します。
　これに対して、「必要条件」および「十分条件」といった数学的概念を用いた分類方法
は、引例１、２の何れにも開示・示唆されていません。」
と主張している。
　
　しかしながら、引用発明は、「前記入力画像が前記明らかにされたクラスに属するどの参照画像と同じであるかを判定して最終的に前記入力画像を同定する」ために、「入力画像の大局的な特徴」と「入力画像のパターン」という２つの情報を用いるものである。
　そして、前記「入力画像の大局的な特徴」を用いて「入力画像」を「粗分類」した「後」に、前記「入力画像のパターン」を用いて「入力画像」を「同定」するものである。
　してみれば、引用発明において、前記「入力画像の大局的な特徴」及び前記「入力画像のパターン」を、最終的に前記入力画像を同定する」ための、それぞれ、必要条件を示す情報及び十分条件を示す情報として用いられていることは、前記「２．本願発明１と引用発明との対比」の項のｃ及びｅにおいて述べたように、引用文献に明示の記載がなくても明らかであると認められる。
　
　したがって、前記「「必要条件」および「十分条件」といった数学的概念を用いた分類方法」が「示唆」されていないという主張は失当であり、これを採用することはできない。
　
６．小括
　以上のとおり、本願発明１及び本願発明１２は、引用文献に記載された発明から、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。
　
　
第５．むすび
　したがって、本願は、前記補正後の請求項１４及び請求項１５の記載が、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。
　また、本願発明１及び本願発明１２は、引用文献に記載された発明から、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。