【事件の表示】
　特願２００１−１９６３７８「事例ベース推論方法および事例ベース推論装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年　１月１７日出願公開、特開２００３−　１５８７７〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯
　
　本願は、平成１３年６月２８日の出願であって、平成１５年１２月２５日付けで拒絶の理由が通知され、平成１６年４月１２日付けで手続補正がなされた後、同年５月２４日付けで拒絶の理由が通知され、同年７月３０日付けで手続補正がなされたところ、当該平成１６年７月３０日付け手続補正について同年９月６日付けで補正の却下の決定がなされるとともに、同日付けで拒絶査定がなされた。これに対し、平成１６年１０月１４日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同年１１月１０日付けで手続補正がなされたものである。
　
２．平成１６年１１月１０日付け手続補正についての補正の却下の決定
　
［補正の却下の決定の結論］
　平成１６年１１月１０日付け手続補正を却下する。
　
［理由］
（１）本件補正
　１．手続の経緯で述べたとおり、上記平成１６年７月３０日付け手続補正は同年９月６日付けの補正の却下の決定により却下された。したがって、上記平成１６年１１月１０日付け手続補正（以下、「本件手続補正」という。）は、平成１６年４月１２日付け手続補正（以下、「手続補正１」という。）による補正後の明細書及び図面をその補正の対象とするものである。
　
　そして、本件手続補正は、手続補正１により補正された特許請求の範囲（以下、この特許請求の範囲の請求項を「補正前の請求項」といい、更に本件手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項を「補正後の請求項」という。）の記載を補正する補正事項を含んでおり、本件手続補正により、特許請求の範囲の請求項１は、次のとおりに補正された。
　
「監視対象から得られたプロセスデータを自動的に定性化処理して得られた定性化データに対して所定の推論をなす事例ベース推論方法であって、
　前記プロセスデータから一定期間毎の上方向および下方向の各波高率ならびに変動率を算出する手順と、
　前記各波高率および変動率が各閾値を超えているか否か判定し、上方向の波高率が当該閾値を超えていれば、上方向に突辺が発生したものと判断し、下方向の波高率が当該閾値を超えていれば、下方向に突辺が発生したものと判断し、変動率が当該閾値を超えていれば、方向指標により示される方向に変化するものと判断する手順と、
　前記判定結果に基づいてプロセスデータの定性化データを作成する手順と、
　前記作成された定性化データの変化パターンと、各過去事例の事例データの変化パターンとの類似度を算出する手順と、
　所定値以上の類似度を有する事例データを全て抽出する手順と、
　前記抽出された事例データ中から類似度の高い事例データを数例選出する手順とを含み
、
　前記上方向および下方向の各波高率ならびに変動率が下記式（１）〜（３）により算出されることを特徴とする事例ベース推論方法。
　　αU＝ｘmax（ＴＳn）÷ａｖｅ．ｘ（ＴＳn）　　　　　　　（１）
　　αD＝ｘmin（ＴＳn）÷ａｖｅ．ｘ（ＴＳn）　　　　　　　（２）
　　β＝σｘ（ＴＳn）÷ａｖｅ．ｘ（ＴＳn）　　　　　　　　（３）
　ここに、
　　ｘmax（ＴＳn）：期間ＴＳnにおけるｘ（ｔ）の最大値
　　ｘmin（ＴＳn）：期間ＴＳnにおけるｘ（ｔ）の最小値
　　ａｖｅ．ｘ（ＴＳn）：期間ＴＳnにおけるｘ（ｔ）の平均値
　　σｘ（ＴＳn）：期間ＴＳnにおけるｘ（ｔ）の偏差値
　　ｘ（ｔ）：任意の時刻ｔにおけるプロセスデータの値
　　ＴＳn：時刻ｔn-1とそれ以前の所定時刻ｔn+1との期間
　　ｎ：１、２、・・・」
　
　上記補正後の請求項１は、補正前の請求項１に対応するものであって、本件手続補正による請求項１に係る補正は、以下の２つの補正を含む。
　
［本件補正１］
　補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である、「前記選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否か判定する手順」及び「前記判定結果に基づいて新たな事例データを登録する手順」を削除する補正。
　
［本件補正２］
　補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「前記プロセスデータから一定期間毎の波高率および変動率を算出する手順」及び「前記波高率および変動率に基づいて前記各期間における突辺の有無およびその方向を判定する手順」を、それぞれ、「前記プロセスデータから一定期間毎の上方向および下方向の各波高率ならびに変動率を算出する手順」、「前記各波高率および変動率が各閾値を超えているか否か判定し、上方向の波高率が当該閾値を超えていれば、上方向に突辺が発生したものと判断し、下方向の波高率が当該閾値を超えていれば、下方向に突辺が発生したものと判断し、変動率が当該閾値を超えていれば、方向指標により示される方向に変化するものと判断する手順」とし、更に、「上方向および下方向の各波高率ならびに変動率」が、上記式（１）〜（３）により算出されるものであると限定する補正。
　
（２）本件補正１についての判断
　上記本件補正１は、補正前の請求項１における直列的に記載された発明特定事項の一部である、「前記選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否か判定する手順」及び「前記判定結果に基づいて新たな事例データを登録する手順」を削除するものであるから、特許請求の範囲の限縮にはあたらない。
　
　また、補正前の請求項１において、「前記選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否か判定する手順」及び「前記判定結果に基づいて新たな事例データを登録する手順」の記載は、いずれも明りょうであるから、本件補正１は、明りょうでない記載の釈明にもあたらない。
　なお、この点に関連し、原審において平成１６年５月２４日付けで通知した拒絶の理由の２．（２）では、「前記選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否か判定する手順」において、定性化データを新たに事例データとして登録するか否かを判定する際に、「選出された事例データ」がどのように利用されるのか不明である旨指摘している。しかし、仮に、この点が不明りょうであったとしても、明りょうでない記載の「釈明」とは、それらの不明りょうさを正して「その記載本来の意味内容」を明らかにすることであるから、「前記選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否か判定する手順」を自体を削除することは、その記載本来の意味内容を明らかにしておらず、明りょうでない記載の釈明にはあたらない。また、前記拒絶の理由の対象でなく、その記載自体明りょうである「前記判定結果に基づいて新たな事例データを登録する手順」まで削除することが、明りょうでない記載の釈明の範囲を超えていることは明らかである。
　
　更に、本件補正１が、請求項の削除又は誤記の訂正に該当しないことは明らかである。
　
　したがって、本件補正１は、平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項に規定するいずれの要件も満たしておらず、本件補正１を含む本件手続補正も、平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項に規定する要件を満たしていないから、本件手続補正は、特許法第１５９条第１項の規定において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
（３）本件補正２についての判断
　（２）で本件補正１について検討したとおり、本件手続補正は、特許法第５３条第１項の規定により却下すべきものであるが、念のため、本件補正２の適否について検討する。
　
（ア）本件補正２
　上記本件補正２は、補正前の請求項１に記載した発明を特定するために必要な事項である「前記プロセスデータから一定期間毎の波高率および変動率を算出する手順」及び「前記波高率および変動率に基づいて前記各期間における突辺の有無およびその方向を判定する手順」を更に限定的な記載に補正するとともに、波高率および変動率について、上記数式（１）〜（３）による限定を加えるものであって、平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　
　そこで、補正後の請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」という。）が特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか（平成１８年改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に適合するか）について以下に検討する。
　
（イ）引用発明
［引用発明１］
　原査定の拒絶の理由に引用された特開平２−２８１１０６号公報（以下、「引用文献１」という。）には、図面とともに以下の事項が記載されている。
　
Ａ．「〔産業上の利用分野〕
　この発明は、例えば発電プラントなど複数の装置により構成されたプラントにおいて、異常の発生箇所と原因を推定しガイドするプラントの異常診断装置に関するものである。」（１頁左下欄１６行〜２０行）
　
Ｂ．「〔従来の技術〕
　第５図は例えば特願昭６３−１２０９１６号明細書に記載された従来のプラントの異常診断装置を示す構成図である。
　第５図において、（１）は電子計算機であり、発電プラント（２）よりプロセス量を読み込むプロセス入力部（３）と、そのプロセス量より異常を検出する異常検出部（４）と、異常検出部（４）において検出された異常事象とプロセス入力部（３）において入力されたデータとから異常箇所と異常原因を推論する異常原因推論部（５）と、プラントの構成装置毎に作成した正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象間の因果関係の知識とから構成される知識ベース（６）と、ＣＲＴ表示装置（７）へ発生事象、故障箇所・原因、対応処置などを出力する処理を行なう表示処理部（８）とからなる。」（１頁右下欄１行〜１６行）
　
Ｃ．「次に動作について説明する。プロセス入力部（３）では、発電プラント（２）よりデータを入力するとともに定量的なプロセス値を異常原因推論部（５）で使用する「ゆっくり増加」、「一定」などの定性的なデータに変換する。異常検出処理部（４）では、プロセス入力部（３）で入力処理されたプロセス量を監視し、正常範囲から逸脱した場合に異常が発生したことを検出する。異常原因推論部（５）は異常検出処理部（４）で異常が検出された場合動作し、検出された異常事象及び定性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行ないその推論結果は表示処理部（８）により表示処理されＣＲＴ表示装置（７）に表示される。異常原因の推論は知識ベース（６）に蓄積されたプラントの構成装置毎に作成された正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象間の因果関係の知識により行なわれる。」（２頁左上欄７行〜同頁右上欄３行）
　
　よって、上記Ａ〜Ｃの記載事項及び関連する図面を参照すると、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明１」という。）が記載されていると認められる。
　
「プラントより読み込まれたプロセス量をプロセス入力部により定性的なデータに変換し、検出された異常事象及び定性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行うプラントの異常診断装置における推論方法」
　
［引用発明２］
　当審において新たに発見された特開平１０−２７５０８６号公報（以下、「引用文献２」という。）には、図面とともに以下の事項が記載されている。なお、本願明細書の段落【００１２】における従来技術の説明において例示された「特開平１０−２７５０８２号公報」は、「特開平１０−２７５０８６号公報」の誤りであって、引用文献２を示すものと認められる。
　
Ｄ．「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的には事例ベース推論（case-based reasoning）に関し、より具体的には、事例ベース推論システムから発生された一致の信頼性尺度を推定するシステム及び方法に関する。」
　
Ｅ．「【０００９】・・・（中略）・・・本発明の更にもう１つの目的は、信頼性尺度の推定を用いて、誤動作した機械から発生されたエラー・ログ（エラー記録ファイル）を解析するシステム及び方法を提供することにある。」
　
Ｆ．「【００１３】
【実施例】図１は、本発明の第１の実施例に従った事例ベース推論システム１０のブロック図である。事例ベース推論システム１０は、新規事例１２のパラメータと、事例ベース１４に記憶されている複数の既存事例のパラメータとの間にどの程度近接した一致が存在しているかに関する信頼性尺度を推定する。事例ベース１４内の複数の既存事例の各々は、これらの既存事例のパラメータが、他の既存事例のパラメータに対してどの程度類似しているかを表す情報を有している。検索ユニット１６が、事例ベースから、新規事例に対して所定の類似度閾値の範囲内にある類似性尺度を有している既存事例を検索する。類似度対信頼度マッピング・ユニット１８が、検索された既存事例の各々における類似性尺度を、その既存事例が新規事例にどの程度近接して一致しているかに関する信頼性尺度に対してマッピングする。最良の信頼性尺度を有している既存事例についての報告が、一覧２０に作成される。類似度対信頼度マッピング・ユニット１８が、検索された既存事例の各々において類似性尺度を信頼性尺度に対してマッピングした後に、セレクタ・ユニット２２が、この新規事例を事例ベース１４に追加すべきか否かを決定する。」
　
　よって、上記Ｄ〜Ｆの記載事項及び関連する図面を参照すると、引用文献２には、次の発明（以下、「引用発明２」という。）が記載されていると認められる。
　
「誤動作した機械から発生されたエラー・ログを解析する事例ベース推論システムであって、新規事例に対して所定の類似度閾値の範囲内にある類似性尺度を有している既存事例を検索し、検索された既存事例の中から最良の信頼性尺度を有している既存事例についての報告を一覧として作成し、新規事例を事例ベースに追加すべきか否かを決定する事例ベース推論システム」
　
［引用発明３］
　原審において平成１５年１２月２５日付けで通知した拒絶の理由で引用され、本願出願前に頒布された、杉松啓充・堀聡共著，“事例ベース推論を用いた診断支援システム”，人工知能学会全国大会論文集，社団法人人工知能学会，１９９３年，第７回，ｐ．７４７−７５０（以下、「引用文献３」という。）には、以下の事項が記載されている。
　
Ｇ．「近年、ＣＢＲ（Ｃａｓｅ−ｂａｓｅｄ　Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ）を用いた診断システムがいろいろな方面において開発されている。今回、我々が試作した診断支援システムＤｏｃｔｏｒは、このＣＢＲを家電製品などの多機種量産製品の故障診断に応用したものである。」（７４７頁左欄２行〜７行）
　
Ｈ．「本章では、Ｄｏｃｔｏｒのシステム構成について述べる。・・・（中略）・・・
　
４．機種別事例ベース（ＢｙＴｙｐｅ　ｃａｓｅｂａｓｅ）より、Ｔａｒｇｅｔ　ｃａｓｅに類似した事例を検索する。修理に有効な事例を検索する（Ｂｒｏｗｓｉｎｇ　ｍｏｄｕｌｅ）。また、検索された事例をＰｏｓｉｔｉｖｅＣａｓｅ　ｆｉｌｅに出力する。
　
５．類似事例を「修理処置」及び「交換部品」別にソートし有効度が高い方から１０件の故障候補を表示する（Ｓｏｒｔ　ｍｏｄｕｌｅ）（機種固有な交換部品の部品番号も一緒に教示する）。」（７４７頁右欄２行〜７４８頁左欄３行）
　
　よって、上記Ｇ，Ｈの記載からして、引用文献３には、次の発明（以下、「引用発明３」という。）が記載されていると認められる。
　
「事例ベース推論を用いた診断支援システムであって、Ｔａｒｇｅｔ　ｃａｓｅに類似した事例を検索し、類似事例をソートして、有効度が高い方から１０件の故障候補を表示する診断支援システム」
　
（ウ）対比
　本願補正発明と引用発明１とを比較すると、引用発明１の「プラント」、「プロセス量」、「定性的なデータ」は、それぞれ、本願補正発明の「監視対象」、「プロセスデータ」、「定性化データ」にそれぞれ相当する。
　
　また、引用発明１の「プロセス入力部」における処理は、プラントからのプロセス量の読み込みに応じて自動的に行われているものと考えられるから、引用発明１において「プロセス入力部により定性的なデータに変換」することは、本願補正発明において「自動的に定性化処理」することに相当する。
　
　更に、引用発明１において、「定性的なプロセス量」は「定性的なデータ」と同義であり、引用発明１において「検出された異常事象及び定性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行う」場合には、少なくとも定性的なデータが用いられているのであるから、引用発明１の「検出された異常事象及び定性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行う」ことは、定性的なデータ（本願補正発明の「定性化データ」に相当）を用いた所定の推論であって、本願補正発明の「定性化データに対して所定の推論をなす」ことに相当する。
　
　したがって、両者は、
「監視対象から得られたプロセスデータを自動的に定性化処理して得られた定性化データに対して所定の推論をなす推論方法」
である点で一致し、以下の点で相違している。
　
［相違点１］
　本願補正発明は、事例ベース推論方法であって、定性化データの変化パターンと、各過去事例の事例データの変化パターンとの類似度を算出して、所定値以上の類似度を有する事例データを全て抽出し、抽出された事例データ中から類似度の高い事例データを数例選出するのに対し、引用発明１における推論は事例データの類似度に基づくものではない点。
　
［相違点２］
　本願補正発明は、プロセスデータの定性化データを、上記式（１）〜（３）によりプロセスデータから一定期間毎の上方向および下方向の各波高率ならびに変動率を算出して、各波高率および変動率が各閾値を超えているか否か判定し、上方向の波高率が当該閾値を超えていれば、上方向に突辺が発生したものと判断し、下方向の波高率が当該閾値を超えていれば、下方向に突辺が発生したものと判断し、変動率が当該閾値を超えていれば、方向指標により示される方向に変化するものと判断した結果に基づいて作成するのに対し、引用発明１では、定性的なデータへの変換の具体的手法が明らかでない点。
　
（エ）当審の判断
　以下、上記各相違点について検討する。
　
［相違点１について］
　監視対象装置の異常原因の推論において、新たな事例データと過去事例の事例データの類似度を算出して、所定値以上の類似度を有する事例データを全て抽出し、抽出された事例データの中から類似度の高い事例データを数例選出する事例ベース推論を行うことは、引用発明２及び引用発明３に見られるように周知（引用発明２及び引用発明３のいずれも類似度に基づく２段階の事例の絞り込みを行っている。）である。また、引用発明１における「定性的なデータ」は、上記Ｃの記載において「ゆっくり増加」、「一定」などが例示されているように、プロセス量の変化パターンを表すものと言える。
　したがって、上記周知技術と同様、監視対象装置の異常原因の推論を行う引用発明１において、プロセス量の変化パターンを表すデータである定性的なデータを用いた推論の手法として、上記周知の事例ベース推論を採用し、定性化データの変化パターンと、各過去事例の事例データの変化パターンとの類似度を算出して、所定値以上の類似度を有する事例データを全て抽出し、抽出された事例データ中から類似度の高い事例データを数例選出する事例ベース推論を行うようにすることは、当業者が容易に想到し得たことである。
　
［相違点２について］
　装置の異常監視を行う際に、一定期間毎の波高率や変動率などの統計値データを用いることは、特開２０００−１４６７６２号公報（特に、段落【００１１】における波高率の記載を参照）、特開昭６２−３２３２７号公報（特に、２頁左下欄９行〜同頁右下欄９行における波高率の記載を参照）、特開平９−１８９６４４号公報（特に段落【００１６】における変動率の記載を参照）に開示されているように周知である。
　また、波高率の具体的計算方法として、最大値又は最小値等のピーク値を平均値で除算することにより求めることは、上記２０００−１４６７６２号公報及び上記特開昭６２−３２３２７号公報に開示されているように周知であり、変動率を偏差値に基づいて求めることも、特開平９−２５３８１７号公報（段落【０００５】乃至【００１０】において、不規則変動が大きくなることを分散値又は標準偏差を用いて検出することの記載がある。）ように周知である。
　したがって、これらの周知技術に基づき、引用発明１における監視対象データとして、本願補正発明における上記式（１）〜（３）と同様の具体的な計算式に基づき求められる一定期間毎の波高率や変動率を採用し、これらの値に基づき、波高率が閾値を超えることにより、上方向又は下方向の大きなピーク値（本願補正発明の「突辺」に相当）が存在したと判断し、変動率が閾値を超えることにより、所定期間における初期値と最終値の差などの何らかの指標により示される所定方向への大きな変化があったものと判断して、定性的なデータへの変換を行うようにすることは、当業者が容易になし得たことである。
　
　そして、本願補正発明の作用効果も、引用発明１及び周知技術から当業者が容易に予測できる範囲のものである。
　
　したがって、本願補正発明は、引用発明１及び周知技術に基づいて、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、特許出願の際に独立して特許を受けることができないものである。
　
（オ）小括
　以上のとおり、本件補正２を含む本件手続補正は、平成１８年改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので、特許法第１５９条第１項の規定において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
（４）むすび
　以上のとおり、本件手続補正は、平成１８年改正前特許法第１７条の２第４項に規定する要件を満たしていないか、又は、同法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項の規定に違反するので、特許法第１５９条第１項の規定において読み替えて準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　
３．本願発明について
　
（１）本願発明
　平成１６年１１月１０日付けの手続補正は上記のとおり却下され、平成１６年７月３０日付けの手続補正もまた、平成１６年９月６日付けの補正の却下の決定により却下されているので、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１６年４月１２日付け手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載された、次のとおりのものである。
　
「監視対象から得られたプロセスデータを自動的に定性化処理して得られた定性化データに対して所定の推論をなす事例ベース推論方法であって、
　前記プロセスデータから一定期間毎の波高率および変動率を算出する手順と、　前記波高率および変動率に基づいて前記各期間における突辺の有無およびその方向を判定する手順と、
　前記判定結果に基づいてプロセスデータの定性化データを作成する手順と、
　前記作成された定性化データの変化パターンと、各過去事例の事例データの変化パターンとの類似度を算出する手順と、
　所定値以上の類似度を有する事例データを全て抽出する手順と、
　前記抽出された事例データ中から類似度の高い事例データを数例選出する手順と、
　前記選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否か判定する手順と、
　前記判定結果に基づいて新たな事例データを登録する手順
とを含んでいることを特徴とする事例ベース推論方法。」
　
（２）引用発明
　上記引用文献１乃至３、及びその記載事項は、前記２．（３）（イ）に記載したとおりである。
　
（３）対比
　前記２．（３）（ウ）で検討したのと同様、引用発明１の「プラント」、「プロセス量」、「定性的なデータ」、「プロセス入力部により定性的なデータに変換」、「検出された異常事象及び定性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行う」は、それぞれ、本願補正発明の「監視対象」、「プロセスデータ」、「定性化データ」、「自動的に定性化処理」、「定性化データに対して所定の推論をなす」ことに相当する。
　
　したがって、両者は、
「監視対象から得られたプロセスデータを自動的に定性化処理して得られた定性化データに対して所定の推論をなす推論方法」
である点で一致し、以下の点で相違している。
　
［相違点１］
　本願発明は、事例ベース推論方法であって、定性化データの変化パターンと、各過去事例の事例データの変化パターンとの類似度を算出して、所定値以上の類似度を有する事例データを全て抽出し、抽出された事例データ中から類似度の高い事例データを数例選出するのに対し、引用発明１における推論は事例データの類似度に基づくものではない点。
　
［相違点２］
　本願発明は、選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否か判定するのに対し、引用発明１では、新たな事例データの登録は行っていない点。
　
［相違点３］
　本願発明は、プロセスデータの定性化データを、プロセスデータから一定期間毎の波高率および変動率を算出し、前記波高率および変動率に基づいて前記各期間における突辺の有無およびその方向を判定した結果に基づいて作成するのに対し、引用発明１では、定性的なデータへの変換の具体的手法が明らかでない点。
　
（４）当審の判断
　以下、上記各相違点について検討する。
　
［相違点１について］
　前記２．（３）（エ）における相違点１についての検討と同様の理由により、引用発明１において、定性化データの変化パターンと、各過去事例の事例データの変化パターンとの類似度を算出して、所定値以上の類似度を有する事例データを全て抽出し、抽出された事例データ中から類似度の高い事例データを数例選出する事例ベース推論を行うようにすることは、当業者が引用発明２及び引用発明３により例示される周知技術に基づき容易に想到し得たことである。
　
［相違点２について］
　引用発明２においては、最良の信頼性尺度を有している既存事例についての報告を一覧として作成した上で、新規事例を事例ベースに追加すべきか否かを決定することも行われているから、引用発明１において、上記引用発明２及び引用発明３により例示される周知技術を適用する際に、引用発明２と同様、選出された事例データに基づいて、前記定性化データを新たに事例データとして登録するか否かの判定を併せて行うようにすることに格別の困難性は認められない。
　
［相違点３について］
　前記２．（３）（エ）における相違点２についての検討において記載したとおり、装置の異常監視を行う際に、一定期間毎の波高率や変動率などの統計値データを用いることは周知であるから、引用発明１における監視対象データとして、一定期間毎の波高率や変動率を採用し、これらの値に基づき、前記各期間における突辺の有無およびその方向を判定し、定性的なデータへの変換を行うようにすることは、当業者が容易になし得たことである。
　
　そして、本願発明の作用効果も、引用発明１及び周知技術から当業者が容易に予測できる範囲のものである。
　
（５）むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用発明１及び周知技術に基づいて、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。