【事件の表示】
　平成　９年特許願第５１５５３９号「残留炭化水素質材料の物理的性質を予測する方法」拒絶査定不服審判事件〔平成　９年　４月２４日国際公開、ＷＯ９７／１４９５３、平成１１年１１月２４日国内公表、特表平１１−５１３７９４〕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】
Ｉ．手続の経緯
　本件出願は、１９９６年（平成８年）１０月１７日（パリ条約による優先権主張１９９５年（平成７年）１０月１８日、ヨーロッパ特許庁（ＥＰ））を国際出願日とする国際出願である。
　本件出願について、平成１５年９月３０日付け手続補正書によって補正された明細書の記載に基づいて、平成１７年１月４日（発送日）に拒絶理由が通知されたものの、それに対する意見書の提出がなかったため、平成１７年９月２０日に拒絶査定の謄本の送達がなされ、この査定に対し、平成１７年１２月１９日に拒絶査定不服の審判が請求されるとともに、平成１８年１月１８日に手続補正がされたものである。
　
II．平成１８年１月１８日付け手続補正についての補正却下の決定
〔補正却下の決定の結論〕
　平成１８年１月１８日付け手続補正（以下、「本件補正」という。）を却下する。
〔理由〕
１．本件補正の目的
　本件補正は、明細書についてするもので、本件補正中、特許請求の範囲についてする補正は、平成１５年９月３０日付け手続補正書によって補正された特許請求の範囲に記載された「残留炭化水素質材料」を「原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料」に限定するとともに、測定に際して測定対象を「透過セル入れた」と限定し、さらに、「慣用の」を「従来の」に、「（近）赤外スペクトル」を「近赤外スペクトル」に補正して、拒絶理由で指摘された不明りょうな記載について補正を行うものであり、平成１８年改正前の特許法第１７条の２第４項第２号及び同第４号に掲げる、特許請求の範囲の減縮、及び、明りょうでない記載の釈明を目的とするものである。
　そこで、本件補正後の特許請求の範囲に記載されている発明特定事項により特定される発明が、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否か、すなわち、平成１８年改正前の特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第５項に規定する要件を満たすか否か、を請求項１に係る発明（以下、「本願補正発明」という。）について、以下に検討する。
　
２．本願補正発明
　本願補正発明は、次のとおりのものである。
「【請求項１】原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料の物理的性質を予測するに際し：
（ａ）１群の異なる品質の原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料を選択し；
（ｂ）従来の測定により原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料の物理的性質を決定し；
（ｃ）透過セルに入れた原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料の近赤外スペクトルを測定し；
（ｄ）スペクトル領域にて波長の範囲を選択すると共に、これら波長にて測定された吸光値を多変量統計分析もしくはニューラルネットワークのための入力として使用し；
（ｅ）得られた吸光値を多変量統計分析もしくはニューラルネットワークにより上記（ｂ）にて決定された物理的性質と相関させ、予想モデルを作り；次いで
（ｆ）この予想モデルを未知の物理的性質の原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料につき同じ条件下にて得られた近赤外スペクトルに適用して、未知の原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料の物理的性質を得る
ことを特徴とする原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料の物理的性質を予測する方法。」
　
３．引用文献
ａ）引用例１
　原査定の拒絶の理由に引用された、本件出願前に頒布された刊行物である、国際公開第９４／１７３９１号（以下、「引用例」という。）には、以下の技術的事項の記載がある。（なお、以下に摘示する技術的事項の記載は、引用例に対応する日本国特許出願の公表公報である特表平８−５０５９４４号公報（以下、「対応公表公報」という。）に基づいた。）
ア）対応公表公報、【特許請求の範囲】の欄
「１．測定した（Ｎ．）Ｉ．Ｒ．スペクトル吸光度から炭化水素製品の物理特性データを決定するために適用されるニューラルネットワークソースのデータ処理及び最適化方法であって、ａ）広範なソースから多数の炭化水素製品試料集合の（Ｎ．）Ｉ．Ｒスペクトルを測定し；ｂ）このようにして得られた（Ｎ．）Ｉ．Ｒ．スペクトルの上音（倍音）領域を選択し；ｃ）各（Ｎ．）Ｉ．Ｒ．スペクトルで幾つかの個別波長を選択し、幾つかの該波長を吸収データに変換し、該吸収データをニューラルネットワークへの入力として使用し；ｄ）入力及び既知の出力即ち炭化水素製品に対する（近）赤外データ及びその関連物理特性データの反復提示により全データセットに関してニューラルネットワークを訓練して両データ関係を学習し、訓練データのために標準的な方法で測定される実際の関連物理特性データに対する予測性能を監視し、かくして吸光度値を前記関連物理特性と相関させ；ｅ）段階ｄ）の学習期間の後に調整されるようなネットワークの１組の相互接続重み値及び偏倚値を生成し；ｆ）ネットワークアルゴリズムを用いて、前記調整値を、未知の物理特性データを有する炭化水素製品について同一条件で測定される（近）赤外スペクトルに適用する段階からなることを特徴とする方法。」
イ）対応公表公報、第８頁第３行から第６行
「一般に、ニューラルネットワークは、学習期間中に入力変数と出力変数との相関が検索されるシステムと定義することができる。この学習期間に十分な例が提供された後に、ニューラルネットワークは任意の入力に対して適切な出力を生成し得る。」
ウ）対応公表公報、第８頁第１９行から第２４行
「以下では、本発明を特にガソリンのオクタン価の予測に関して説明するが、本発明がこれに限定されず、蒸気圧、密度、セタン価等の予測のためにも使用できることは当業者には自明であろう。本発明によれば、種々の未精製供給原料や中間体の製油工程に係わる、広範なソースからの多数の（有利には少なくとも１００個の）ガソリン試料集合の（近）赤外（（Ｎ．）Ｉ．Ｒ．）スペクトルを測定する。」
エ）対応公表公報、第１０頁第３行から第６行
「ニューラルネットワークは、入力及び既知の出力即ちガソリンの赤外データ及びそのオクタン価の反復提示により全データセットに関して訓練され、両データの関係を学習する。標準エンジン法によって測定される実際のオクタン価データに対する予測性能を監視する。」
オ）対応公表公報、第１０頁第１８行から第２３行
「ネットワークの重み及び偏倚を保存し、これを使用して、赤外吸光度測定値を含む入力データを分析し、パターンをガソリンのオクタン価と相関させることができる。従って、（Ｎ．）Ｉ．Ｒ．データからオクタン価を記載するためにネットワークアルゴリズムを使用する予測では、訓練され、妥当性検査セットに対する試験に合格した重要なパラメータは、ノード間の相互接続重み、及び隠れたノードや出力ノードでの偏倚である。」
　
　これらの記載から、引用例１には、
「炭化水素製品の物理特性データの予測に関し、
Ａ）少なくとも１００個の炭化水素製品試料集合について、
Ｂ）（近）赤外スペクトルで幾つかの個別波長の吸収データに変換し、該吸収データをニューラルネットワークへの入力として使用し、
Ｃ）炭化水素製品に対する（近）赤外線の吸収データ、及び、標準的な方法（例えば、標準エンジン法）によって測定された実際の物理特性データの反復提示により、全データセットに関してニューラルネットワークを訓練して両データ関係を学習し、
Ｄ）段階Ｃ）の学習期間の後に調整されるようなネットワークの１組の相互接続重み値及び偏倚値を生成し、
Ｅ）ネットワークアルゴリズムを用いて前記調整値を未知の物理特性データを有する炭化水素製品について同一条件で測定される（近）赤外スペクトルに適用して、炭化水素製品の物理特性データを予測する段階からなることを特徴とする方法。」の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
　
４．対比
（４−１）本願補正発明と引用発明との対比
　そこで、本願補正発明と、引用発明とを対比する。
　引用発明の（い）「物理特性データ」、（ろ）「少なくとも１００個の試料集合」、（は）「（近）赤外スペクトル」は、それぞれ、本願補正発明の（い’）「物理的性質」、（ろ’）「１群の異なる品質の材料」、（は’）「近赤外スペクトル」に相当することは明らかである。
　そして、引用例における未知試料の測定時には、「赤外吸光度測定値を含む入力データを分析してガソリンのオクタン価と相関させる」（前記３．ａ）エ）参照）ことからして、引用発明の「（近）赤外スペクトルで幾つかの個別波長を吸収データに変換する」ことは、本願補正発明の「透過近赤外スペクトルを測定する」ことに対応するので、引用発明の「Ｂ）（近）赤外スペクトルで幾つかの個別波長の吸収データに変換し、該吸収データをニューラルネットワークへの入力として使用」することは、本願補正発明の「透過近赤外スペクトルを測定し；（ｄ）スペクトル領域にて波長の範囲を選択すると共に、これら波長にて測定された吸光値をニューラルネットワークのための入力として使用」することに対応する。
　ここで、引用発明の「標準エンジン法」は、従来のオクタン価測定法の一種であり、「測定された実際の物理特性データの反復提示により、全データセットに関してニューラルネットワークを訓練して両データ関係を学習し、Ｄ）段階Ｃ）の学習期間の後に調整されるようなネットワークの１組の相互接続重み値及び偏倚値を生成」することは、ニューラルネットワークの定義（前記３．ａ）イ）参照）からして、実際の物理特性データと全データセットとを相関させてモデル化することを意味することが明らかであるので、引用発明の「Ｃ）炭化水素製品に対する（近）赤外線の吸収データ、及び、標準的な方法（例えば、標準エンジン法）によって測定された実際の物理特性データの反復提示により、全データセットに関してニューラルネットワークを訓練して両データ関係を学習し、Ｄ）段階Ｃ）の学習期間の後に調整されるようなネットワークの１組の相互接続重み値及び偏倚値を生成」するというプロセスは、本願補正発明の「（ｅ）得られた吸光値を多変量統計分析もしくはニューラルネットワークにより上記（ｂ）にて決定された物理的性質と相関させ、予想モデルを作」るプロセスに対応する。
　また、本願補正発明の「原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料」は、「炭化水素材料」の一種であり、引用発明と本願補正発明とは、「炭化水素材料」を測定対象とする点で共通する。
　してみると、両者は、
「炭化水素材料の物理的性質を予測するに際し：
（ａ）１群の異なる品質の炭化水素材料を選択し；
（ｂ）従来の測定により炭化水素材料の物理的性質を決定し；
（ｃ）炭化水素材料の透過近赤外スペクトルを測定し；
（ｄ）スペクトル領域にて波長の範囲を選択すると共に、これら波長にて測定された吸光値を多変量統計分析もしくはニューラルネットワークのための入力として使用し；
（ｅ）得られた吸光値を多変量統計分析もしくはニューラルネットワークにより上記（ｂ）にて決定された物理的性質と相関させ、予想モデルを作り；次いで
（ｆ）この予想モデルを未知の物理的性質の炭化水素材料につき同じ条件下にて得られた近赤外スペクトルに適用して、未知の炭化水素材料の物理的性質を得る
ことを特徴とする炭化水素材料の物理的性質を予測する方法。」という点で一致し、以下の点で相違する。
（４−２）相違点
　透過近赤外スペクトルの測定に際し、本願補正発明では、炭化水素材料を「透過セル」に入れて測定するとしているのに対し、引用発明は、そのような構成を具備していない点。（以下、「相違点１」という。）
　炭化水素材料が、本願補正発明では「原油残渣、残留燃料油またはビチューメン材料」であるのに対し、引用発明は、「炭化水素材料」と一般化しており、本願補正発明で特定する材料への適用について明示していない点。（以下、「相違点２」という。）
　
５．判断
　そこで、上記相違点について検討する。
（５−１）周知技術
　ここで、アスファルテンを含有する炭化水素材料の物理的性質の測定手法に関し、以下の技術的事項は、本件出願前、当業者に周知の事項である。
ａ）特開昭６２−２３３７５９号公報
「光の吸収と分散を観察してアスファルテンを含有する残留燃料の凝集状態を測定するには、近赤外線光が適しており、燃料油サンプルが導入される測定用光学的セルでは、光学セルの一方に配置された光源からの近赤外線放射が、燃料サンプルを横断して、光学セルの他方の配置された光トランジスタに入射する。」（第６頁左上欄、第８頁右上欄から第９頁左上欄、及び、図２ｂ参照）
ｂ）特開平１−１１３６６０号公報
「原油、燃料油又は残留蒸留物の成分であるアスファルテンを含む石油製品の凝集限界点を決定するため、近赤外伝達光ファイバーと検出光ファイバーを備える測定セルを用いて、試料を透過した近赤外線を測定する。」（特許請求の範囲、第２頁左下欄、第４頁右上欄から同左下欄、及び、図１参照）
（５−２）相違点１についての検討
　試料をセルに入れるとともに、前記セルの一方から光を照射し、他方で透過光を測定することは吸光分析装置の基本的構成であり、その際、セルを透過セルとすることは当然の事項である。そして、上記周知技術ａ）、ｂ）においても、試料をセルに入れて測定を行うとともに、セルを光が透過していることから、炭化水素材料の近赤外線吸光分析において、試料を「透過セル」に入れて測定を行うことに格別の創作性を見出すことはできない。
（５−３）相違点２についての検討
　アスファルテンを含有する炭化水素材料に対し、近赤外線を照射し、その透過光を測定することによって物理的性質を決定することは、上記周知技術ａ），ｂ）に見られるように、当業者に従来周知の技術的事項である。そして、審判請求人も自認するとおり、また、上記周知技術ｂ）からも示唆されるとおり、アスファルテンを含有する炭化水素材料として、残留残渣、残留燃料油、ビチューメン材料は、周知の材料にすぎない。
　してみると、透過近赤外線を利用して物理的性質の予測を行う引用発明を、従来から透過近赤外線を用いて物理的性質の測定を行うことが周知である、アスファルテンを含有する炭化水素材料の物理的性質の予測のために適用するとともに、アスファルテンを含有する炭化水素材料を、残留残渣、残留燃料油またはビチューメン材料とする程度のことは、当業者が容易に想到し得る事項にすぎない。
　そして、本願補正発明が奏する作用効果も、引用発明、および、上記の周知技術から、当業者が予測できる範囲のものである。
　よって、本願補正発明は、引用発明、および、上記の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。
　
６．本件補正についての結び
　以上のとおり、本願補正発明は、特許法第２９条第２項の規定により、特許出願の際独立して特許を受けることができないものであるから、本件補正は、平成１８年改正前の特許法第１７条の２第５項で準用する同法第１２６条第５項に規定する要件を満たさないものであり、特許法第１５９条第１項で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。
　
III．本願発明について
１．本願発明
　平成１８年１月１８日付け手続補正は、上記のとおり却下されたので、本願の特許請求の範囲に記載された発明は、平成１５年９月３０日付け手続補正書によって補正された、請求項１ないし請求項４に記載されたとおりのものであるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりのものである。
「残留炭化水素質材料の物理的性質を予測するに際し：
（ａ）１群の異なる品質の残留炭化水素質材料を選択し；
（ｂ）慣用の測定により残留炭化水素質材料の物理的性質を決定し；
（ｃ）残留炭化水素質材料の（近）赤外スペクトルを測定し；
（ｄ）スペクトル領域にて波長の範囲を選択すると共に、これら波長にて測定された吸光値を多変量統計分析もしくはニューラルネットワークのための入力として使用し；
（ｅ）得られた吸光値を多変量統計分析もしくはニューラルネットワークにより上記（ｂ）にて決定された物理的性質と相関させ、予想モデルを作り；次いで
（ｆ）この予想モデルを未知の物理的性質の残留炭化水素質材料につき同じ条件下にて得られた（近）赤外スペクトルに適用して、未知の残留炭化水素質材料の物理的性質を得る
ことを特徴とする残留炭化水素質材料の物理的性質を予測する方法。」
　
２．引用文献
　原査定の拒絶の理由で引用された引用文献、および、その記載事項は、前記「II．〔理由〕３．」に記載したとおりである。
　
３．対比・判断
　本願発明は、実質的に、上記「II．〔理由〕２．」で検討した本願補正発明の、「残留残渣、残留燃料油、ビチューメン材料」を「残留炭化水素質材料」と一般化するとともに、測定対象を「透過セル入れた」との限定的事項を削除したものに相当する。
　そうすると、本願発明の発明特定事項をすべて含み、更に、残留炭化水素質材料を特定するとともに、他の発明特定事項を付加したものに相当する本願補正発明が、「II．〔理由〕５．」に記載したとおり、引用発明、ならびに、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以上、本願発明も、同様の理由により、引用発明、ならびに、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。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、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ものである。
　したがって、その余の請求項に係る発明について論及するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。