【事件の表示】
　特願２００２−　２３９４２「混載輸送計画立案装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　８月　５日出願公開、特開２００３−２２１１２２〕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  
　本件出願（以下、「本願」という。）は、平成１４年１月３１日の出願であって、平成１９年１２月２１日付けで拒絶理由が通知され、平成２０年３月６日付けで意見書及び手続補正書が提出されたが、平成２０年７月９日付けで拒絶査定がなされ、平成２０年８月１４日に同拒絶査定に対する審判請求がなされ、平成２０年８月２８日に審判請求書の請求の理由を補正する手続補正がなされたものである。 
　 
　 
第２．本願発明について 
１．本願発明 
　本願の請求項１ないし３に係る発明は、平成２０年３月６日付け手続補正書により補正された明細書及び出願当初の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に記載された事項によって特定されたとおりのものと認められるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりである。 
　「【請求項１】
　複数の出荷地で製品を積み込んで輸送する計画を立案する混載輸送計画立案装置であり、
　輸送車両毎に混載可能な製品の組合せパターンを記憶している混載可能製品組合せパターン記憶手段と、
　第１出荷地で出荷を待っている製品群を記憶している第１出荷製品群記憶手段と、
　第２出荷地で出荷を待っている製品群を記憶している第２出荷製品群記憶手段と、
　混載可能製品組合せパターン記憶手段と、第１出荷製品群記憶手段と、第２出荷製品群記憶手段の記憶内容を参照して、輸送車両が各出荷地で積載する製品群の組合せパターンを抽出する出荷製品群組合せパターン抽出手段と、
　出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から第１出荷地と第２出荷地のうちの１つの出荷地の在庫製品数が最小となる組合せパターンを選択する出荷製品群組合せパターン選択手段を備えている混載輸送計画立案装置。」
　 
２．引用文献 
（１）引用文献１ 
　原査定の拒絶の理由に引用された特開平７−３３４７９７号公報（以下、「引用文献１」という。）には、次の事項が図面と共に記載されている。（なお、下線は、当審で付与した。） 
　 
　（ア）「【特許請求の範囲】
【請求項１】  
複数の出荷地点
荷ごとにどの出荷地点からどの入荷地点へどれだけの荷量を運搬するかを示す情報
入荷地点を同じくして出荷地点を異にする組合せ
前記第２手段で入力された組合せについて、前記第１手段で算出された総荷量を集計する第３手段と、
前記第２手段で入力された組合せについて、最低運搬回数の最大値を算出する第４手段と、
荷運搬車両の運搬能力
前記第３手段で集計された総荷量と前記第５手段で入力された運搬能力とから運搬回数を算出する第６手段と、
前記第６手段で算出された運搬回数と前記第４手段で算出された最低運搬回数とを比較する第７手段とを備え、
前記第７手段で、前者が後者以上とされたときには前記第２手段で入力された組合せに基づいてルートを決定し、前者が後者未満とされたときには前記第２手段で新たな組合せが再度入力されることを特徴とする荷運搬車両のルート決定装置。」（【特許請求の範囲】の【請求項１】）
　
　（イ）「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば自動車生産系といった大規模生産系における物流の合理化技術に関する。例えば自動車生産系では、図１に例示するように、
エンジン工場Ｆ１がエンジンを出荷し、ミッション工場Ｆ２がミッションを出荷するなど極めて多くの出荷地点が存在している
出荷地点Ｆ１，Ｆ２…と入荷地点Ｔ１，Ｔ２…の間は、荷運搬車両、例えばトラック等で荷物が運搬される
【０００２】
【従来の技術】どこからどこへ何をいつ運搬するかを示す情報が多数与えられたときに、どの車両にどの運搬を担当させるかを決定するために、特開平３−３７７６１号公報に開示されている技術が提案されている。この技術は出荷地点と入荷地点によって１つのトリップを作成し、そのトリップをトラックの一台一台に割付けてゆく手法を採用する。そして割付け可能な候補を全部算出し、すべての候補について評価してゆき、最適評価値をもたらす割付けに基づいて運搬計画を決定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この手法では、トリップとトラックが１：１に割付けられ、混載を前提としたルートが算出されない。ここでいう混載とは、一台の荷運搬車両が２以上の出荷地点で荷を積んだあとに一つの入荷地点に運搬することやあるいは一台の荷運搬車両が２以上の入荷地点に荷を運搬することをいう。この混載を考慮に入れないと、積載率の向上が図れないし、また稼動率も充分に向上させることができない。しかるに従来の技術では、混載しないという前提のなかで好ましい運搬計画を立案するにすぎない。より合理的な計画を決定するためには混載を前提としなければならない。
【０００４】本発明の一つの課題は、
混載の可能性を検討したうえで最適な運搬計画が算出される装置を実現しようとするものである
　
　（ウ）「【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の一つの手段は、図１に模式的に示されているように、
複数の出荷地点Ｆ１，Ｆ２…から複数の入荷地点Ｔ１，Ｔ２…へ複数の荷運搬車両で荷を運搬する荷運搬車両群のルート決定装置
入荷地点Ｔを同じくして出荷地点Ｆを異にする組合せを入力する第２手段１２
荷運搬車両の運搬能力を入力する第５手段１５
　
　（エ）「【０００６】
【作用】第１手段１１では、荷ごとに与えられている運搬情報、すなわちその荷（品番）をどの出荷地点Ｆからどの入荷地点Ｔへどれだけの荷量Ｖを運搬するかを示す情報に基づいて、出荷地点Ｆと入荷地点Ｔの組合せ（Ｆ，Ｔ）ごとに総荷量ＶＴが算出される。例えば品番１の荷が出荷地点Ｆ１から入荷地点Ｔ１へ１ｍ3 運搬され、品番２の荷も出荷地点Ｆ１から入荷地点Ｔ１へ２ｍ3 運搬される場合、出荷地点Ｆ１から入荷地点Ｔ１に運搬される総荷量は１ｍ3 ＋２ｍ3 ＝３ｍ3 となる。
【０００７】
第２手段１２は、入荷地点を同じくして出荷地点を異にする組合せを入力する
【０００８】第２手段１２で１つの組合せが入力されると、第３手段１３で総荷量が集計される。今第２手段で（Ｆ１，Ｔ１）の組合せが入力されていれば、（Ｆ１→Ｔ１）の総荷量が集計値とされ、
（Ｆ１，Ｔ１）と（Ｆ２，Ｔ１）の組合せが入力されていれば、（Ｆ１→Ｔ１）と（Ｆ２→Ｔ１）の各総荷量の合計で集計値とされる。後者の場合には、Ｆ１→Ｆ２→Ｔ１あるいはＦ２→Ｆ１→Ｔ１の順でルートが選ばれたときにＴ１に運搬される合計総荷量が集計される
　
　（オ）「【０００９】さて第４手段１４は最低納入回数を算出する。例えば第２手段１２で（Ｆ１，Ｔ１）が入力されており、Ｆ１→Ｔ１間は品番１の荷と品番２の荷が運搬される場合に、品番１の荷は１日あるいは１直といった稼動単位毎に最低４回納入され、品番２の荷は最低６回納入される必要がある場合、その最低運搬回数のうちの最大値（この例の場合、６回）が算出される。同様に第２手段１２で（Ｆ１，Ｔ１）と（Ｆ２，Ｔ１）の組合せが入力されており、Ｆ１→Ｔ１の最低運搬回数が８回でＦ２→Ｔ１の最低運搬回数が９回であれば、その最大値（この場合、９回）が算出される。
【００１０】第５手段１５は荷運搬車両の運搬能力を入力する。第６手段１６は、第３手段で集計された総荷量の集計値（ＶＴＴ）と前記第５手段で入力された運搬能力から運搬回数を算出する。ここで運搬回数は［集計値／運搬能力］の式で算出される。ここで［  ］は切り上げた整数値を示している。第７手段１７は、第６手段で算出された回数と第４手段で算出された最低運搬回数とを比較する。
【００１１】前者が後者以上であれば第２手段で指定した組合せに基づいてルートを決定する。例えば第２手段で（Ｆ１，Ｔ１）が入力され、（Ｆ１，Ｔ１）の運搬回数が（Ｆ１，Ｔ１）の最低運搬回数以上であれは、Ｆ１→Ｔ１のルートが決定される。一方、前者が後者未満であれば、例えば第２手段で（Ｆ１，Ｔ１）が入力されており、第６手段で算出されたＦ１→Ｔ１間の運搬回数が（Ｆ１，Ｔ１）の最低運搬回数未満のときは、第２手段で新たな組合せが再入力される。
【００１２】図１は、
第２手段１２で、入荷地点を同じくして出荷地点を異にする（Ｆ１，Ｔ１）と（Ｆ２，Ｔ１）の組合せが再入力された場合
（Ｆ１，Ｔ１）と（Ｆ２，Ｔ１）の組合せで運搬すると、すなわちＦ１とＦ２で混載してＴ１に運搬するようにすると、最低運搬回数の要請が満せるようになる
【００１３】このようにして、
出荷地点で混載することで、最低運搬回数を満すことのできるルートが見出される。しかも第６手段で算出される運搬回数は必要最小限であり、積載率も高く維持される
　
　（カ）「【００２４】
【実施例】図３は、本装置を構成するシステム構成を示している。図中
３２はメインコンピュータを示し、入荷先の本社に置かれている
メインコンピュータ３２にはデータベース３９が付設されており、各種データが記憶されている
　
　（キ）「【００２５】
図４はデータベース３９に購入計画として記憶されている情報を示し、この情報には荷（品番）ごとに、その荷をどの出荷地点Ｆからどの入荷地点Ｔへ１日あたりどれだけの荷量を購入するかを示している
【００２６】この購入計画では図４の(1) と(2) に示すように、品番が変われば、出荷地点と入荷地点が等しくとも別のデータとして扱われ、(3) と(4) に示すように、入荷地点が変われば他が等しくとも別のデータとして扱われ、また(5) と(6) に示すように、出荷地点が変われば他が等しくても別のデータとして扱われる。また入荷地点や出荷地点は工場単位にすることもできるし、各工場に複数の入出荷場があれば、各入出荷場ごとに入荷地点や出荷地点をとってもよい。
【００２７】本実施例の場合、各工場間の運搬ルートと運行ダイヤを決定することを目的としており、工場単位に入荷地点、出荷地点としている。工場内の入出荷場間の運搬ルート等を定めるときには入出荷場ごとに出荷地点や入荷地点とする。
【００２８】図４に示す購入計画に基づいて、メインコンピュータ３２は出荷地点と入荷地点の組合せごとに総荷量を算出する。例えば図４の(1) と(2) に示すように、Ｆ１→Ｔ１間にＡ１とＡ２の荷が運搬されるときには、Ａ１の荷量とＡ２の荷量を合計してＦ１→Ｔ１間の総荷量を算出する。このようにして算出される総荷量のデータは図５に示すＦ−Ｔ荷量としてメインコンピュータ３２のＲＡＭに記憶される。
【００２９】このようにして算出されたＦ，Ｔ荷量は図６の形式で入出力装置３１に表示され、オペレータに総荷量が知らされる。図６は図５のＦ，Ｔ荷量をマトリクス形式で表現したものであり、横方向にチェックしていくと、１つの入荷地点についてどの出荷地点からどれだけの総荷量が運搬されるかが一目で認識できる。図８はこの装置による処理内容を示しており、上記の処理はステップ８１で実行される。
【００３０】さて図３のデータベースには、最低運搬回数のデータが記憶されている。この最低運搬回数は図４の購入計画の１つ１つに付与されている。図４は、Ａ１の荷がＦ１からＴ１へ１直あたりＢ１ｍ3 運搬されることを示している。この場合、
入荷地点Ｔ１の収容スペースによっては、一度にＢ１ｍ
3
 運搬されると収容できないことがある
【００３１】今図４の(1) と(2) に示すように、Ｆ１→Ｔ１間で品番Ａ１とＡ２が運搬され、Ａ１の最低運搬回数がＤ１であり、Ａ２の最低納入回数がＤ２である場合、Ｆ１とＴ１間の最低運搬回数はＤ１とＤ２の最大値となる。例えばＤ１＜Ｄ２である場合にＤ１を最低運搬回数とすると、Ａ２の荷が収容しきれなくなるからである。図５のＦ−Ｔ荷量の表中、右欄の最低運搬回数はこのようにして算出されたものである。なおこの処理はメインコンピュータ３２で実行される。」（公報の段落【００２５】ないし【００３１】）
　
　（ク）「【００３２】図８のステップ８２はオペレータが入出力装置３１を使用して混載可能なグループを指定する。例えば出荷地点Ｆ１とＦ２は近接し、Ｆ３が遠く離れていると、Ｆ１とＦ２は１つのグループとしＦ３は他のグループとされる。同様に入荷地点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３が近接し、Ｔ４，Ｔ５が近接し、Ｔ１〜Ｔ３とＴ４〜Ｔ５が遠く離れていると、Ｔ１とＴ２とＴ３で１つのグループとし、Ｔ４とＴ５で他のグループとする。
【００３３】図８のステップ８３はオペレータが入出力装置３１に表示されている図６の表から、荷量の大きいＦとＴを指定する処理を示している。最初はＦとＴを１つ指定し（この場合混載しない）、次に後述のステップ９６で入荷地点を同じくして出荷地点を異にする組合せ（この場合混載する）を検討する。これについては後述する。
【００３４】さて図８のステップ８３でＦとＴが指定されると、次にオペレータが入出力装置３１から車種を指定する。このときオペレータは
データベース３９に記憶されている車両情報
ここでいう車種とは運搬能力の相違を示しており、例えば４トン車とか２トン車といった車種が指定される
【００３５】ステップ８３でＦとＴが指定され、ステップ８４で車種が指定されると、次にステップ８５で運搬回数が算出される。例えばステップ８３でＦ１とＴ１が指定されると、図５ないし図６からその総荷量がＣ１，１であることがわかることからその総荷量Ｃ１，１を車両の運搬能力で除して運搬回数を算出する。この場合小数点以下は切り上げて運搬回数を算出する。なお重量の面から計算した運搬回数の方が多ければ、多い方の値を運搬回数とする。」（公報の段落【００３２】ないし【００３５】）
　
　（ケ）「【００４５】さてステップ８３で指定したＦとＴ間では、車種を変更しても最低運搬回数の要請を満たすことができないとき、高い積載率が得られないとき、あるいは台数と荷量がマッチせず高い稼動率が得られないときには
ステップ９６で混載候補を指定する
【００４６】
この場合、入荷地点（例えばＴ１）を同じくして出荷地点を異にする組合せ（例えばＦ１→Ｔ１，Ｆ２→Ｔ１）をオペレータが指定する
この場合、Ｆ１→Ｆ２→Ｔ１ないしＦ２→Ｆ１→Ｔ１のルートをとることによって、最低運搬回数の要請が満され、満足のゆく積載率と稼動率が得られると、ステップ９９にまで進み、一方どこかでうまくゆかないと再度ステップ９６に戻る。これを繰返すうちに混載の可能性を考慮にいれたうえで、最適のルートが決定される。なお図８のステップ９６では、ステップ８２で指定されたグループ内で混載の可能性が検討される
【００４７】またこの実施例の場合、図９の(1) に示すように、まず混載しないルートについて検討し（これは図８のステップ８３に対応する）、次にステップ９６で混載の可能性を検討する。このとき、図９の(2) に示すように、
まず入荷地点を同じくして出荷地点を異にする組合せについて検討し
【００４８】この実施例の場合、図９(2) の検討が可能であることによって請求項１の発明を具現化しており、図９(3) の検討が可能であることによって請求項２の発明を具現化している。
【００４９】図１０〜図１４は前記した処理手順によって得られる結果の一例を示している。まず図１０は図６に対応するＴ別のＦ−Ｔ荷量の一例を示している。また図１０は図７に対応するＴ別の最低納入回数を示している。そして図１２は車種別の運搬能力を示している。
【００５０】さてまず図８のステップ８３で、最大荷量を持つＦとＴ、この場合Ｆ１−Ｔ１の２２．６が指定される（図１３の１３１と１３２）。次にステップ８４でこの場合４トン車が指定される。するとステップ８５で運搬回数が算出される（図３の１３３）。算出された回数（この場合５回）はＦ１−Ｔ１間の最低運搬回数（図１１参照）と比較される（図８のステップ８６、図１３の１３４）。この場合、ステップ８６で算出された運搬回数が最低運搬回数であり、ステップ８８以後の処理が実行される。
【００５１】そこでステップ８８で積載率が算出される（図１３の１３５）。この例の場合９０．４％となり、これは良好な積載率であり、ステップ８９がイエスとなる。そしてステップ９０で順序の指定がなされるが、この場合Ｆ１−Ｔ１が指定されており、順序は一義に決定される。さてステップ９１でサイクルタイムが算出される。この場合Ｆ１−Ｔ１間の運搬であることが指定されていることから荷の種類と荷量も決っており、それから荷積時間や荷降時間が算出される。この他Ｆ１−Ｔ１間の走行時間も知られており、これらの時間を用いて、Ｆ１で荷を積み、Ｔ１へ走行し、Ｔ１で荷を降ろし、Ｆ１へ戻るまでのサイクルタイムが算出される。図１３の１３６では、このようにして算出されたサイクルタイムが９０分であったことを例示している。次にステップ９２で台数を算出する。このとき、延運搬時間が９０分×５回の４５０分であることと、トラックの１直あたりの稼動時間が５１０分であることを用い、前者を後者で除する。図１３の１３７では０．８８台が算出されたことを例示している。この場合、小数点以下の端数が充分に大きく、ステップ９３，９５はともにノーとなり、ステップ９７で小数点以下を切上げて必要台数を１台とする。そしてステップ９８で稼動率を算出する。図１３の１３８では８８．２％の稼動率が得られることを例示している。この場合、ステップ９３と９５が用意されているために、ステップ９８で算出される稼動率は必ず良好なものとなる。」（公報の段落【００４５】ないし【００５１】）
　
　（コ）「【００５６】次にステップ９２で台数を算出する。この場合１４０分のサイクルタイムを７回実施する必要があり、トラック１台の稼動時間が５１０分であるところから、１．９２台という数が算出される（図３の１４９）。１．９２台という数の端数は充分に大きく、ステップ９３と９５がいずれもノーとなり、荷量と運搬能力がよくマッチしていることが確認される。そこでステップ９７で端数を切上げて台数とし、ステップ９８で稼動率を算出する。この結果、９６．１％という稼動率が得られる（図１３の１５０）。以上によって
Ｆ２→Ｔ１とＦ３→Ｔ１を一組にして運搬すると、最低運搬回数と積載率と稼動率をともに良好なものとできることがわかる
【００５７】この場合はＦ２→Ｔ２の１９．１の荷量が指定され（図１３の１５１と１５２）、運搬回数が算出され（１５３）、最低運搬回数と比較され（１５４）、最低運搬回数以上であるために積載率が算出され（１５５）、サイクルタイムが算出され（１５６）、台数が算出される。この場合、１．０２という値が算出される。この場合、端数が０．０２台であり、最初はステップ９４で修正する。修正しても端数が消せないと次にステップ９６で混載を検討する。この場合、入荷地点Ｔ２を同じくして出荷地点Ｆ２，Ｆ３を異にする組合せが指定され（図１３の１５９）、以後荷量が集計され（１６０）、運搬回数が算出され（１６１）、最低運搬回数と比較され（１６２）、積載率を算出し（１６３）、サイクルタイムを算出し（１６４）、再度台数を算出する（１６５）。この結果、１．７６台となり、今度は荷量と運搬能力がほぼマッチしているため、稼動率を算出し、Ｆ２→Ｔ２，Ｆ３→Ｔ２を一組とし運搬することを決定する。」（公報の段落【００５６】及び【００５７】）
　 
　上記記載事項（ア）ないし（コ）によると、引用文献１には、次の（サ）ないし（セ）の事項が記載されていることが分かる。  
　 
　（サ）上記記載事項（ア）ないし（コ）及び図面から、引用文献１には、複数の出荷地点Ｆ１，Ｆ２…から荷を運搬する運搬計画を算出する混載運搬計画算出装置が記載されていることが分かる。
　
　（シ）上記記載事項（オ）、（キ）、（ク）、（ケ）及び図面から、引用文献１に記載された混載運搬計画算出装置において、荷運搬車両の車種別に混載可能な荷の運搬能力を記憶しているデータベース３９を備えていることが分かる。
　
　（ス）上記記載事項（イ）ないし（キ）及び図面から、引用文献１に記載された混載荷混載運搬計画算出装置において、出荷地点Ｆ１で出荷される荷がデータベース３９により記憶されていることが分かる。同様に、出荷地点Ｆ２で出荷される荷についてもデータベース３９により記憶されていることが分かる。
　
　（セ）上記記載事項（カ）ないし（ケ）及び図面から、引用文献１に記載された混載運搬計画算出装置において、データベース３９に記憶された車種別に混載可能な荷の運搬能力と、出荷地点Ｆ１で出荷される荷と、出荷地点Ｆ２で出荷される荷の記憶内容を参照して、荷運搬車両が各出荷地で積載する荷の組合せを抽出する出荷荷群組合せ抽出手段を備えていることが分かる。
　
　（ソ）上記記載事項（ケ）、（コ）及び図面から、引用文献１に記載された混載運搬計画算出装置において、出荷荷群組合せ抽出手段で抽出された荷の組合せの中から、積載率が良好であり稼働率が良好である組合せが、評価値が最も高い組合せとして選択される出荷荷群組合せ選択手段を備えていることが分かる。
　
　
　そうすると、引用文献１には、  
　「複数の出荷地点Ｆ１，Ｆ２…から荷を運搬する運搬計画を算出する混載運搬計画算出装置であり、
　荷運搬車両の車種別に混載可能な荷の運搬能力を記憶しているデータベース３９と、
　出荷地点Ｆ１で出荷を待っている荷を記憶しているデータベース３９と、
　出荷地点Ｆ２で出荷を待っている荷を記憶しているデータベース３９と、
　データベース３９に記憶された車種別に混載可能な荷の運搬能力と、出荷地点Ｆ１で出荷される荷と、出荷地点Ｆ２で出荷される荷の記憶内容を参照して、荷運搬車両が各出荷地で積載する荷の組合せを抽出する出荷荷群組合せ抽出手段と、
　出荷荷群組合せ抽出手段で抽出された荷の組合せの中から、評価値が最も高い組合せが選択される出荷荷群組合せ選択手段を備えている混載運搬計画算出装置。」
　という発明（以下、「引用文献１に記載された発明」という。）が記載されている。  
　 
（２）引用文献２ 
　原査定の拒絶の理由に引用された特開２００１−３１５９１８号公報（以下、「引用文献２」という。）には、次の事項が図面と共に記載されている。（なお、下線は、当審で付与した。） 
　 
　（ア）「【特許請求の範囲】
【請求項１】  
期間内に配送する自動車群とその自動車群の配送先群を対にして記憶している期間内出荷情報ファイル
その期間内に利用可能な
自動車積載車両群とその種類
配送先間の距離を記憶している配送先情報ファイル、
自動車が属するグループ間の大小関係を記憶している大小情報ファイル、
自動車積載車両の種類ごとに、その自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群のうち、最大グループで代表されるグループ群を記憶している積載情報ファイル
上記各情報ファイルに記憶されている情報を制約条件として、最小台数の自動車積載車両でかつ最小の総走行距離で、その期間内に配送する自動車群をその配送先群に配送できる配送計画を探索する
最適解探索装置
【請求項２】  
前記積載情報ファイルが、同時に積載可能なグループ群を複数個記憶している
【請求項３】  前記期間内出荷情報ファイルは、当該期間を含むより長期の期間内に配送する自動車群から、納期までの余裕に基づく優先度と出荷場内での自動車の並び順に基づく優先度を総合した総優先度に基づいて、総優先度の高い自動車群が選択されて記憶されていることを特徴とする請求項1に記載の自動車の配送計画作成装置。
【請求項４】  配送する自動車群をその納期と対にして記憶している納期情報ファイル、
その自動車の出荷場内での並び順を記憶している並び順情報ファイル
自動車積載車両に同時積載可能な自動車群を記憶している積載情報ファイル
同時積載する自動車群の候補を生成する候補生成手段
生成された候補について、納期までの余裕に基づく優先度と出荷場内での並び順に基づく優先度と積載率に基づく優先度から総優先度を算出する手段、
算出された総優先度に基づいて、自動車積載車両に同時に積載する自動車群を決定する決定手段とを有する自動車の配送計画作成装置。」（【特許請求の範囲】）
　
　（イ）「【０００１】
【発明の属する技術分野】  本発明は、
複数の自動車を自動車積載車両によって出荷場から配送先に配送するにあたって、自動車積載車両にどの自動車を組合せて積載して配送するかを決定する技術
【０００２】
【従来の技術】  例えば、図１に示すように、１６箇所の配送先に１６台の自動車を２台の自動車積載車両で配送する場合を考える。この場合、例えば図（Ａ）に例示するルート１０のように配送すると、ルート１０で配送しなければならない8台の自動車を１台の自動車積載車両に積載できないので、２台の自動車積載車両では配送できないものが、図（Ｂ）のルート１２とルート１３で配送するようにすると、両ルートともにそのルートで配送しなければならない8台の自動車を１台の自動車積載車両に積載することができるために２台の自動車積載車両で配送することができる場合がある。
自動車の台数が同じでも、車種によって、1台の自動車積載車両に積載できたり積載できなかったりする
【０００３】同じ配送先に複数の自動車を配送することがあるために、配送ルートと積載自動車群は一対一に対応せず、例えば、図２に示すように、配送先２３に自動車Ａと自動車Ｂの２台を配送するときに、ルート２１で自動車Ａを配送してルート２２で自動車Ｂを配送すると、ルート２１で配送しなければならない自動車群（自動車Ａを含む）を１台の自動車積載車両に積載できないものが、ルート２１で自動車Ｂを配送してルート２２で自動車Ａを配送するようにすると、両ルートともにそのルートで配送しなければならない自動車群を１台の自動車積載車両に積載することができて２台の自動車積載車両で配送することができるようになる場合がある。
【０００４】あるいは、明日が配送納期の自動車群に明後日が配送納期の自動車群の一部を付け加えて明日に配送する場合に、その一部の自動車群を的確に選択すると少ない自動車積載車両で効率的な配送ができるのに、その一部の選択を誤ったために多くの自動車積載車両を使って配送しなければならないことがおこる。あるいは自動車出荷場から出荷する自動車群の出荷順序を的確に選択すると、自動車出荷場から目的自動車を取出す作業が楽に進むのに対し、その出荷順序の選択を誤ったために目的自動車を自動車出荷場から取出す作業に手間取るといった問題がおこる。例えば、図３に例示するように、出荷場に並んでいる７台の自動車（先頭から順に１番、２番という）から、最初の自動車積載車両に、１番、２番、４番、５番を積載し、２台目の自動車積載車両に、３番、６番、７番を積載する場合と、最初の自動車積載車両に、３番、４番、５番、７番を積載し、２台目の自動車積載車両に、１番、２番、６番を積載する場合を比較すると、前者の場合には目的自動車を楽に取出せるのに対し、後者では取出作業に長時間を要してしまう。
【０００５】
効率的な配送作業を実行するためには、どの自動車積載車両にどの自動車群を積載してどの配送先に配送するのかを合理的に決定する必要がある
【０００６】
配送計画をコンピュータで算出する技術
　
　（ウ）「【０００７】
【発明が解決しようとする課題】  
自動車積載車両に積載する自動車の種類数は多く、種類毎に複雑な形状をしており、種類ごとに形状を記憶しておく知識ベースを利用する技術では、推論過程に時間がかかりすぎて実用的に許される時間内に合理的な配送計画を推論することができない
　
　（エ）「【０００８】
【課題を解決するための手段と作用】  
本発明では、自動車積載車両に積載する自動車の種類数が極めて膨大な数に上るところを、少数のグループに分類し、配送計画の立案と評価をグループ単位で扱う。さらに本発明では、自動車積載車両に同時積載可能なグループの組合せを予め記憶しておき、そのデータベースを利用することで解の探索時間の短縮化を図る
【０００９】本発明の自動車の配送計画作成装置は、期間内に配送する自動車群とその自動車群の配送先群を対にして記憶している期間内出荷情報ファイルと、その期間内に利用可能な自動車積載車両群とその種類を記憶している自動車積載車両情報ファイルと、配送先間の距離を記憶している配送先情報ファイルと、自動車が属するグループ間の大小関係を記憶している大小情報ファイルと、自動車積載車両の種類ごとにその自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群のうちの最大グループで代表されるグループ群を記憶している積載情報ファイルと、上記各情報ファイルに記憶されている情報を制約条件として、最小台数の自動車積載車両でかつ最小の総走行距離で、その期間内に配送する自動車群をその配送先群に配送できる配送計画を探索する最適解探索装置を有する。
【００１０】前記したように、サイズが大きいグループから順にＡ，Ｂ，Ｃ・・・となっている場合、Ａ，Ｂ，Ｃの組合せが同時に積載可能であれば、Ａ，Ｂ，ＤやＡ，Ｂ，Ｅの組合せも同時積載可能であるとして、積載情報ファイルにはＡ，Ｂ，ＤやＡ，Ｂ，Ｅのグループ群は記憶されず、Ａ，Ｂ，Ｃのグループ群のみが記憶されている。最適解探索装置には、各種の最適解探索アルゴリズムが利用可能であるが、中でも遺伝アルゴリズムを用いた最適化手法（例えば朝倉書店から出版されているシステム制御学会編で、三宮信夫・喜多  一・玉置  久・岩本貴司が著作している）が好ましい。但し，本発明の最適化手法は、既知の最適解探索手法の任意のものが利用でき、上記のものに限定されるものではない。またここでいう最適解探索装置は、準最適解を探索するものであってもよい。
【００１１】上記の装置によると、積載情報ファイルに例えばＡ，Ｂ，Ｄのグループ群が記憶されている場合に、図１の（Ａ）のルート１０のための自動車積載車両に、Ａ，Ｂ，Ｃの自動車を積載して配送する計画（これでは積載できない）は考慮対象から外され、代って、（Ｂ）に示すルート１２のための自動車積載車両にＡ，Ｃ，Ｄのグループが割当てられ、ルート１３のための自動車積載車両にＡ，Ｂ，Ｅのグループが割当てられる計画（これなら積載可能である）を考慮対象として最適配送計画が探索される為に、（Ａ）ではなく（Ｂ）に示される配送計画が探索される。このために、最小の自動車積載車両で最小の走行距離という条件を満たしながら、実際に実行可能な配送計画が探索される。」（公報の段落【０００８】ないし【００１１】）
　
　（オ）「【００１３】
前記積載情報ファイルが、同時に積載可能なグループ群を複数個記憶していることが好ましい
　
　（カ）「【００１６】この発明の他の一つの配送計画作成装置は、
配送する自動車群をその納期と対にして記憶している納期情報ファイルと、その自動車の出荷場内での並び順を記憶している並び順情報ファイルと、自動車積載車両に同時積載可能な自動車群を記憶している積載情報ファイルと、同時積載する自動車群の候補を生成する候補生成手段
算出された総優先度に基づいて自動車積載車両に同時に積載する自動車群を決定する決定手段
　
　（キ）「【００２０】
【実施例】図４は配送計画作成装置の第１実施例の機能ブロック図を示す。
この配送計画作成装置はパーソナルコンピュータ装置で構成され
この配送計画作成装置は自動車の出荷場に設置され、作成した配送計画を出力して出荷作業者に指示する
この出力例から自動車を自動車積載車両に積載する作業者は、１回目の配送に出発する自動車積載車両Ｘに自動車Ａ１，Ａ３，Ｂ１，Ｃ３の４台を積載すればよいことがわかり
【００２１】
この配送計画作成装置（装置本体はパーソナルコンピュータ）は、自動車製造社の社内ネットワークシステムによって受注と生産と出荷に関する情報を集約している大型コンピュータに接続されており、その大型コンピュータから自己の出荷場から出荷する自動車群で１週間以内に配送納期となるもののリストを入手して納期情報ファイル４０に記憶する
【００２２】
またこの配送計画作成装置は、自動車の出荷場における自動車の並びの順序を記憶する並び順情報ファイル４８を持つ。この情報ファイル４８の記憶内容の一例が図８に示され、この場合、出荷場の並び列（これをヤードという）５２０には、先頭から順にＡ１，Ｂ１，Ｂ２，Ａ２，Ｃ１の順で５台の自動車が並び、それに続くヤード５２１に先頭から順に自動車Ｂ３，Ｃ２が並んでいることを示す。この情報ファイル４８には、配送計画作成期間の開始時の並び順が少なくとも記憶されており、後で説明する配送計画が作成された場合には、その配送計画に従って自動車が取出されていくものとしてその並び順のデータが更新されていく。自動車の取出しと並行して新しい自動車がヤードに並べられていく場合には、新たにヤードに加えられる自動車が付加えられる位置を考慮して並び順のデータが更新されていく
　
　（ク）「【００３１】
この配送計画作成装置は、自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群の情報を有する。これが積載情報ファイル４４に記憶されている。図１３はその一例を示す。この場合、種類ｘの自動車積載車両は、Ｎ３を３台とＮ２を１台、又は、Ｎ３とＭ３とＬ１を各１台、又は、Ｎ２を３台とＬ２を２台、それぞれ同時に積載可能であることを示している
　
　（ケ）「【００３８】
この配送計画作成装置には、最適解の探索装置４９が組み込まれている。この最適解探索装置４９は、与えられた目標を与えられた制約条件のなかで達成する解のなかから最適解を探索するものであり、通常は解の適性を評価する為に評価関数を用いる
　
　（コ）「【００３９】図１４は、最適解（この場合最適配送計画）探査過程を模式的に示すものであり、最初に期間内出荷情報ファイル４１に記憶されている自動車群をその配送先の方向ごとに分類する。例えば出荷場から１０度の広がりを持つ範囲内に存在する配送先に配送する自動車群を一つの分類とする。次に、自動車積載車両（キャリアカー）を方向ごとに割り付ける。例えば真北から東に３０度まではＸで配送し、３０度から５０度まではＹで配送し、５０度から７５度まではＺで配送するといった割付けの候補を算出する。次に、配送先都合情報を参酌して、その候補の割り付けで配送可能か否かを判別する。例えば、配送先００１には大型の自動車積載車両が接近できないのに配送先００１に大型の自動車積載車両が割当てられていれば、それを探索の候補から外す。Ｓ２２で配送先の都合に適い、Ｓ２３でその自動車積載車両に積載可能な自動車群がその地域に存在し、しかも、その自動車積載車両に積載する自動車が最低台数以上ある場合には、それを解の候補として残し、ステップＳ２５で与えられた地域に与えられた積載車両で配達する場合に必要な走行距離と走行時間を算出する（Ｓ２５）。
【００４０】ステップＳ２６は、配送作業に投入するすべての自動車積載車両についてステップＳ２５で算出された走行距離と時間を積算して総走行距離と総走行時間を求める。ステップＳ２７は、解の好ましさを判別するものであり、いままでに得られた割当てよりもより少ない台数の自動車搬送車両で配送できるか、あるいは、いままでの割当てと同じ台数の自動車積載車両が必要とされるけれども総走行距離が短かくなる割当てであれば、最良の計画であるとして登録する（Ｓ２８）。
【００４１】投入する自動車積載車両の担当範囲を変えながら何度も上記の処理を繰り返し（Ｓ３０）、所定回数繰り返し実行したなかで最適な割付け、即ち、どの自動車積載車両でどの地域に配送するかを決める配送計画が決定される。自動車積載車両と担当地域の割付けの候補を生成するにあたって遺伝的アルゴリズムを利用することが有用であり、この方法を用いると、ステップＳ２９の繰り返し回数のなかで最適割付がほぼ確実に見出される。
【００４２】図５と図６はこのようにして得られた配送計画を示す。自動車積載車両Ｘの１回目の配送時に、配送先００１、００３、００４、００６を割付けることで、最小の自動車積載車両台数でかつ最小の総走行距離で配送できることが確認されている。
【００４３】このようにして算出される配送計画は実行可能なものであり、図５に示す計画では
自動車Ａ１，Ａ３，Ｂ１，Ｃ３を同時に積載する
　
　（サ）「【００４５】上記の実施例は、多くの配送先が存在し、各配送先については少数の自動車を配送する場合に適している。これに対して、例えば、出荷場から配送センターに数多くの自動車を配送する場合には、図１６に示すように、納期までの余裕が少なく、出荷場から取出しやすく、自動車積載車両に効率的に積載できる自動車から優先的に配送することが合理的である。このために、図７で示した納期までの余裕から評価した評価点と、並びヤード内の並び順から評価した評価点の他に、積載率を加えた総合評価点から優先的に配送する自動車を選択する。例えば、図１７と図１８の評価点が付与されている自動車群の配送が予定されているとする。そして利用可能な自動車積載車両には、図１９の左欄に示すグループ群を同時に積載できるとする。この場合、最初にどの自動車を選択して優先的に配送するかを決める必要がある。この実施例では、最大に積載したときの総台数（この場合は５台）に対して実際に積載する台数の百分比を積載率とする。そして積載率に前記した二つの評価点を加えた総評価点が最大となる自動車群を優先的に配送することにする。この場合、総評価点が１７４点となるＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３を優先して配送する。この技術によると、納期に間に合い、出荷場から容易に取出せ、効率的に自動車を積載できる状態で、配送作業を持続することができる。」（公報の段落【００４５】）
　
　上記記載事項（ア）ないし（サ）によると、引用文献２には、次の（シ）ないし（ソ）の事項が記載されていることが分かる。  
　 
　（シ）上記記載事項（ア）ないし（サ）及び図面から、引用文献２には、出荷場で自動車を積載して配送する計画を算出する自動車の配送計画作成装置が記載されていることが分かる。
　
　（ス）上記記載事項（ア）ないし（サ）及び図面から、引用文献２に記載された自動車の配送計画作成装置は、自動車積載車両毎に混載可能な自動車の組合せパターンを記憶している積載情報ファイル４４を備えていることが分かる。
　
　（セ）上記記載事項（ア）ないし（サ）及び図面から、引用文献２に記載された自動車の配送計画作成装置は、出荷場で出荷を待っている自動車群を記憶している並び順情報ファイル４８を備えていることが分かる。
　
　（ソ）上記記載事項（ア）ないし（サ）及び図面から、引用文献２に記載された自動車の配送計画作成装置において、積載情報ファイル４４と並び順情報ファイル４８を参照して、その自動車積載車両に積載可能な自動車群を探索する探索手段（最適解探索装置４９のＳ２３）と、該探索手段により探索された自動車群の中から総合評価点が最高となる自動車群を選択する選択手段（最適解探索装置４９のＳ３１）とを備えていることが分かる。
　 
　そうすると、引用文献２には、  
　「出荷場で自動車を積載して配送する計画を算出する自動車の配送計画作成装置であり、
　自動車積載車両毎に混載可能な自動車の組合せパターンを記憶している積載情報ファイル４４と、
　出荷場で出荷を待っている自動車群を記憶している並び順情報ファイル４８と、
　積載情報ファイル４４と並び順情報ファイル４８を参照して、その自動車積載車両に積載可能な自動車群を探索する探索手段と、
　該探索手段により探索された自動車群の中から総合評価点が最高となる自動車群を選択する選択手段とを備えている配送計画作成装置。」
　という発明（以下、「引用文献２に記載された発明」という。）が記載されている。
　
　
３．対比  
　本願発明と引用文献１に記載された発明を対比すると、引用文献１に記載された発明における「複数の出荷地点Ｆ１，Ｆ２…」は、その技術的意義からみて、本願発明における「複数の出荷地」に相当し、以下同様に、「荷」は「製品」に、「運搬する運搬計画」は「積み込んで輸送する計画」に、「算出する」は「立案する」に、「荷運搬車両の車種別」は「輸送車両毎」に、「出荷荷群組合せ抽出手段」は「出荷製品群組合せパターン抽出手段」に、「出荷荷群組合せ選択手段」に、それぞれ相当する。 
　また、引用文献１に記載された発明における「データベース３９」のうち、「車種別に混載可能な荷の運搬能力を記憶している部分」は、その技術的意義からみて、本願発明における「混載可能製品組合せパターン記憶手段」に相当し、以下同様に、「出荷地点Ｆ１で出荷される荷を記憶している部分」は「第１出荷製品群記憶手段」に、「出荷地点Ｆ２で出荷される荷を記憶している部分」は「第２出荷製品群記憶手段」に、それぞれ相当する。
　また、引用文献１に記載された発明における「荷運搬車両の車種別に混載可能な荷の荷量」は、「輸送車両毎に混載可能な製品の荷量」である限りにおいて、本願発明における「輸送車両毎に混載可能な製品の組合せパターン」に相当する。
　また、引用文献１に記載された発明における「出荷荷群組合せ抽出手段で抽出された荷の組合せの中から、評価値が最も高い組合せが選択される出荷荷群組合せ選択手段」は、「出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から第１出荷地と第２出荷地のうち評価値が最も高い組合せパターンを選択する出荷製品群組合せパターン選択手段」である限りにおいて、本願発明における「出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から第１出荷地と第２出荷地のうち１つの出荷地のうちの１つの出荷地の在庫製品数が最小となる組合せパターンを選択する出荷製品群組合せパターン選択手段」に相当する。
　 
　してみると、本願発明と引用文献１に記載された発明とは、
　「複数の出荷地で製品を積み込んで輸送する計画を立案する混載輸送計画立案装置であり、
　輸送車両毎に混載可能な製品の荷量を記憶している混載可能製品組合せパターン記憶手段と、
　第１出荷地で出荷を待っている製品群を記憶している第１出荷製品群記憶手段と、
　第２出荷地で出荷を待っている製品群を記憶している第２出荷製品群記憶手段と、
　混載可能製品組合せパターン記憶手段と、第１出荷製品群記憶手段と、第２出荷製品群記憶手段の記憶内容を参照して、輸送車両が各出荷地で積載する製品群の組合せパターンを抽出する出荷製品群組合せパターン抽出手段と、
　出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から評価値が最も高い組合せパターンを選択する出荷製品群組合せパターン選択手段を備えている混載輸送計画立案装置。」
　である点で一致し、次の（１）及び（２）の点で相違している。  
　（１）本願発明においては、輸送車両毎に混載可能な製品の「組合せパターン」を記憶しているのに対し、引用文献１に記載された発明においては、輸送車両毎に混載可能な製品の「運搬能力」を記憶している点（以下、「相違点１」という。）。 
　（２）「出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から第１出荷地と第２出荷地のうち評価値が最も高い組合せパターンを選択する」に関して、本願発明においては、出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から「第１出荷地と第２出荷地のうちの１つの出荷地の在庫製品数が最小となる組合せパターンを選択する」のに対し、引用文献１に記載された発明においては、出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から「評価値が最も高い組合せを選択する」のではあるが、「第１出荷地と第２出荷地のうちの１つの出荷地の在庫製品数が最小となる組合せパターンを選択する」のかどうか、明らかではない点（以下、「相違点２」という。）。 
　
　
４．当審の判断 
　＜相違点１について＞  
　前記第２．２．（２）において検討したとおり、引用文献２には、 
　　「出荷場で自動車を積載して配送する計画を算出する自動車の配送計画作成装置であり、
　自動車積載車両毎に混載可能な自動車の組合せパターンを記憶している積載情報ファイル４４と、
　出荷場で出荷を待っている自動車群を記憶している並び順情報ファイル４８と、
　積載情報ファイル４４と並び順情報ファイル４８を参照して、その自動車積載車両に積載可能な自動車群を探索する探索手段と、
　該探索手段により探索された自動車群の中から総合評価点が最高となる自動車群を選択する選択手段とを備えている配送計画作成装置。」
　という発明が記載されている。
　
　ここで、引用文献２に記載された発明における「出荷場」は、その技術的意義からみて、本願発明における「出荷地」に相当し、以下同様に、「自動車」は「製品」に、「配送する」は「輸送する」に、「計画を算出する」は「計画を立案する」に、「配送計画作成装置」は「混載輸送計画立案装置」に、「自動車積載車両」は「輸送車両」に、「積載情報ファイル４４」は「混載可能製品組合せパターン記憶手段」に、「自動車群」は「製品群」に、「並び順情報ファイル４８」は「出荷製品群記憶手段」に、「探索する」は「抽出する」に、「探索手段」は「出荷製品群組合せパターン抽出手段」に、「自動車群」は「組合せパターン」に、「選択手段」は「出荷製品群組合せパターン選択手段」に、それぞれ相当する。
　してみると、引用文献２に記載された発明は、本願発明の用語を用いると、
　「複数の出荷地で製品を積み込んで輸送する計画を立案する混載輸送計画立案装置であり、
　
輸送車両毎に混載可能な製品の組合せパターンを記憶している混載可能製品組合せパターン記憶手段
　出荷地で出荷を待っている製品群を記憶している出荷製品群記憶手段と、
　
混載可能製品組合せパターン記憶手段と、第１出荷製品群記憶手段との記憶内容を参照して、輸送車両が各出荷地で積載する製品群の組合せパターンを抽出する出荷製品群組合せパターン抽出手段
　出荷製品群組合せパターン抽出手段で抽出された組合せパターンの中から総合評価点が最高となる組合せパターンを選択する出荷製品群組合せパターン選択手段を備えている混載輸送計画立案装置。」
　と書き換えることができる。（下線は当審で付した。） 
　そして、引用文献１に記載された発明と引用文献２に記載された発明は、共に、「混載輸送計画立案装置」に係る発明である。 
　してみれば、引用文献１に記載された発明に、引用文献２に記載された発明を適用することにより、上記相違点１に係る本願発明の発明特定事項を得る程度のことは、当業者が容易に想到することができたものである。
　
　＜相違点２について＞
　一般的に、出荷地のスペースが小さいとき等に在庫製品数を最小にするようにすることは、周知の技術（以下、単に「周知技術」という。たとえば、引用文献１の段落【０００１】、特開平４−３０３３０６号公報の段落【００１８】、特開平８−２５８９１９号公報の段落【００３３】、特開２０００−５３２１８号公報の段落【０００２】等の記載を参照。）である。
　してみると、たとえば、第１出荷地と第２出荷地のうちの1つの出荷地のスペースが小さいとき等に、当該出荷地の在庫製品数を最小にするように輸送計画を立案する程度のことは、当業者が適宜なし得る設計的事項にすぎない。　  
　してみれば、引用文献１に記載された発明において、第１出荷地と第２出荷地のうちの１つの出荷地に、上記周知技術を適用することにより、上記相違点２に係る本願発明の発明特定事項を得る程度のことは、当業者が容易に想到することができたものである。
　 
　また、本願発明を全体としてみても、その作用効果は、引用文献１に記載された発明、引用文献２に記載された発明及び上記周知技術から当業者が予測できる範囲のものである。  
　  
　したがって、本願発明は、引用文献１に記載された発明、引用文献２に記載された発明及び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３．むすび  
　以上のとおり、本願発明は、引用文献１に記載された発明、引用文献２に記載された発明及び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。  
　よって、結論のとおり審決する。