【事件の表示】
　特願２０１７−　９３８８７「データ監視装置、データ監視方法及びデータ監視プログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年１１月２９日出願公開、特開２０１８−１９１２１７、請求項の数（５）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本願は、平成２９年５月１０日の出願であって、その手続の経緯は、概略、以下のとおりである。
　　平成３０年　８月２２日付け：拒絶理由通知
　　平成３０年１０月１１日　　：意見書・手続補正書の提出
　　平成３１年　３月１５日付け：拒絶査定（以下、「原査定」という。）
　　令和　元年　６月　６日　　：審判請求書、手続補正書の提出
　　令和　２年　９月１５日付け：拒絶理由通知（以下、「当審拒絶理由」
　　　　　　　　　　　　　　　　という。）
　　令和　２年１０月２８日　　：意見書・手続補正書の提出
第２　原査定の概要
　原査定の概要は、次のとおりである。
　本願請求項１−６に係る発明は、本願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以下の引用文献Ａに記載された発明及び周知技術（引用文献ＢないしＦ）に基いて、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、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。
　　　　　　　　　引用文献等一覧
Ａ．特開２０１４−１３８２７１号公報
Ｂ．特開２０１６−２０８５１６号公報
Ｃ．米国特許出願公開第２００２／０１２３８６５号明細書
Ｄ．尾花弘章、ほか、脳波の周波数解析に基づく力覚タスクの分類、電気学会研究会資料、日本、一般社団法人電気学会、２０１３年　３月１８日、pp.19-24
Ｅ．特開２０１７−２２５９３号公報
Ｆ．特開平９−２３１３６６号公報
第３　当審拒絶理由の概要
　当審拒絶理由の概要は次のとおりである。
（理由１）本願請求項１−６、８−１１に係る発明は、本願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以下の引用文献１に記載された発明及び引用文献２及び３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から、特許法２９条２項の規定により特許を受けることができない。
（理由２）本願請求項１−４に係る発明は、特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない。
　　　　　　　　　引用文献等一覧
１．特開２０１５−８８０７９号公報
２．尾花弘章　他、脳波の周波数解析に基づく力覚タスクの分類、電気学会研究会資料、２０１３年３月１８日、pp.19-24（拒絶査定時の引用文献Ｄ）
３．特開２０１２−２５６３１１号公報
４．Markus M. Breunig、 et al.、”LOF: identifying density-based local outliers”、Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data、２０００年５月１５日、pp.93-104
５．特開平０９−２３１３６６号公報（拒絶査定時の引用文献Ｆ）
６．特開２０１４−１８３４９５号公報
第４　本願発明
　令和２年１０月２８日に提出された手続補正書によって補正（以下、「本件補正」という。）された請求項１に係る発明（以下、「本願発明１」という。また、請求項２−５に係る発明を「本願発明２」−「本願発明５」という。）は、以下のとおりである。（下線部が補正箇所である。）
「　　【請求項１】
　定期的に記録された数値デー
タの
　前記検出部により前記外れ値を検出した場合に、前記数値データの推移と類似する、過去に取得された前記数値データを抽出する抽出部と、
　前記抽出部により抽出された前記数値データに基づいて、前記数値データの今後の推移を予測する予測部と
、
を
　前記検出部は
、
　
１）前記数値デー
、
　
２）前記数値データをフーリエ変換して周波数成分を算出する算出部、
　
３）前記周波数成分について主成分分析を行って前記周波数成分の次元削減を行う削減部、
　
４）次元削減が行われた前記周波数成分について所定の周期にわたって所定の数値範囲に収まる場合に平常時の前記数値データとして学習用データに分類する分類部、及び、
　
５）前記学習用データの平均及び分散に基づいて前記数値データを標準化する標準化部、を備え
　
前
　データ監視装置。」
　また、本願発明２−５の概要は、以下のとおりである。
　本願発明２−３は、本願発明１を減縮した発明である。
　本願発明４、５は、それぞれ、本願発明１に対応する、「データ監視方法」、「データ監視プログラム」の発明である。
第５　引用文献の記載及び引用発明等
１　引用文献１記載事項、引用発明１
（１）引用文献１記載事項
　引用文献１には、以下の記載がある（下線は、当審が付加した。以下同様。）。
ア　段落【００１８】−段落【００３６】
「【００１８】
　本発明は、工場、商業施設、工事現場などで使用される機械設備の稼働率を維持・向上するため、機械設備の健康状態を示す指標である性能・品質レベルを把握し、機械設備の稼働継続可能時間（ＲＵＬ）を診断する方法などを提供するものである。そのために、センサデータ、稼働情報、イベント情報、設備負荷、作業報告書などに関する情報を用いて、機械設備の異常度の進展を推測し、機械設備の性能レベルを分類し、機械設備の稼働継続可能時間を評価する。すなわち、センサデータ、イベント情報はもちろんのこと、稼働情報、設備負荷といった時系列データも用いるものである。また、過去の故障事例からなる作業報告書に関する情報も扱う。
　　　　　・・・（中略）・・・
【００２２】
　図１に示した異常測度１０１は異常の度合を示す指標であるが、代わりに機械設備の性能や品質の劣化の度合を示す指標として捉えることもできる。例えば、性能としては、ガスエンジンの燃費が悪くなることや、プレス機の対象加工品の精度が劣化することを指し、機械設備が有する機能以外の出力形態や、機械設備が製造する製品などの出来具合などに関連する量や質的な変数が対応する。
　また、閾値１０２を超える故障発生や性能劣化の限界時期１０３までの残された時間を、ＲＵＬ１０４と呼ぶ。ここで、
「ＲＵＬ」はＲｅｍａｉｎｉｎｇ　Ｕｓｅｆｕｌ　Ｌｉｆｅ
【００２３】
　図２は、本発明において、遠隔監視により、ヘルスマネージメント又は異常診断の対象となる機械設備の一例を示すものである。図２に示すように、監視対象となる機械設備は、病院に設置されるＭＲＩ（核磁気共鳴イメージング）やＸ線ＣＴ（コンピュータ断層装置）などの医療診断装置１０５ａ、工場や大規模商業施設などに設置されるガスエンジン・ガスタービンなどの発電設備１０５ｂ、鉱山や工事現場などで稼働するショベルやダンプトラックなどの建設機械１０５ｃ、屋外に設置される風力発電や太陽光発電などの発電設備１０５ｄなどがあり、多くの機械設備が遠隔監視の対象になる。図示していないが、鉄道、飛行機、船舶なども遠隔監視の対象になる。工場内のプレス機やドリル穴あけ装置などの加工設備、またロボットなどからなる組み立て設備も遠隔監視の対象となる。以下、医療診断装置１０５ａ、発電設備１０５ｂなどを総称して、適宜に機械設備１０５と呼ぶ。
【００２４】
　これらの機械設備１０５は、複数のセンサを装備しており、機械設備１０５の各所において、各種のセンサデータを出力するように構成されている。
監視センタに設置されたヘルスマネージメントシステム又は異常診断システムは、機械設備１０５から出力されるセンサデータ及び機械設備１０５に関する環境データを、インターネット網を介して収集し、分析することにより、２４時間体制で、機械設備１０５に異常予兆が発生していないか、
などを監視し
【００２５】
［ヘルスマネージメントシステムの構成］
　次に、図３を参照して、本発明の第１実施形態に係るヘルスマネージメントシステムの構成について説明する。　図３に示すように、
ヘルスマネージメントシステム（異常診断システム）１は、時系列データ取得部１１と、時系列データベース記憶部１２と、健康状態予測部１３と、ＲＵＬ予測部１４と、出力部１５とを備え
【００２６】
　
時系列データ取得部１１は、インターネット網などを介して、監視対象である機械設備１０５
から出力される多次元のセンサデータと、機械設備１０５の設置環境を表す環境データとを取得する手段である。センサデータ及び環境データは、取得時刻
と対応付けられた時系列データとして取り扱われる。時系列データ取得部１１は、取得した最新の、すなわち現在の時系列データを、取得するごとに時系列データベース記憶部１２に順次に記憶させることで蓄積するとともに、現在の時系列データを健康状態予測部１３に出力
【００２７】
　時系列データベース記憶部１２は、時系列データ取得部１１から入力した時系列データのデータベースである時系列データベースを記憶するものである。また、時系列データベース記憶部１２に記憶される時系列データベースは、健康状態予測部１３及びＲＵＬ予測部１４によって過去の時系列データとして適宜に参照される。
【００２８】
　なお、
時系列データベース記憶部１２に、新たに取得した時系列データを追加する場合は、不図示の評価手段によって、データとしての妥当性（異常ではないこと、既に時系列データベースに格納されているデータとの類似性から新規追加の是非）を評価した後に蓄積され、正常状態における過去の時系列データとして活用できる形態になって
　また、監視対象が複数である場合は、時系列データは、監視対象の単位となる各機械設備１０５に対応付けて記憶される。
　　　　　・・・（中略）・・・
【００３３】　
　また、本明細書において、
「異常」とは、機械設備が安定稼働する条件をはずれたもの、
と定義
　また、「設備状態」は、機械設備が正常、異常を問わずに、任意の状態について定量化される状態量であるのに対して、性能や品質を示す「健康状態」は、原則として、正常な状態（設備状態）の範囲で稼働している機械設備について定量化される状態量である。　なお、以降の説明では、特に断らない限り、健康状態を示す指標である「性能」や「品質」を代表して、単に「性能」と呼ぶ。
【００３４】
　ＲＵＬ予測部１４は、健康状態予測部１３から健康状態の時系列データを入力し、入力した健康状態の時系列データを用いて、ＲＵＬの予測値を算出する。ＲＵＬ予測部１４は、算出したＲＵＬの予測結果を出力部１５に出力する。　なお、ＲＵＬ予測部１４の詳細な構成については後記する。　
【００３５】　
　
出力部１５は、ＲＵＬ予測部１４からＲＵＬの予測結果を入力するとともに、時系列データベース記憶部１２から設備状態や健康状態、あるいは異常測度や性能測度に影響が大きなセンサデータ１２ａを入力し、入力した時系列センサデータ１２ａや健康状態などを示す時系列データの波形を表示
【００３６】
　次に、図４〜図６を参照して、データの一例について説明する。
　まず、図４にセンサデータ及びイベントデータの例を示す。図４に示すように、監視対象の機械設備である発電設備１０５ｂや建設機械１０５ｃから出力される多次元のセンサデータ１２ａ及びイベントデータ１２ｂを、時系列データ取得部１１によって取得する。ここでは図示を省略しているが、イベントデータ１２ｂ以外の環境データである稼働データ１２ｃ、負荷データ１２ｄ及び保守履歴データ１２ｅも取得対象である。」
イ　段落【００４０】
「【００４０】　
［設備状態・健康状態の定量化方法］
　次に、設備状態や健康状態を定量化する方法について説明する。
　設備状態や健康状態の定量化には、回帰手法や認識手法などを用いることができる。以下に、いくつかの手法について順次に説明する。
　なお、設備状態や健康状態の定量化は、図３に示した健康状態予測部１３によって行われる処理である。」
ウ　段落【００５４】−段落【００５９】
「【００５４】
（第２の定量化手法）
　次に、図８を参照（適宜図３参照）して、設備状態の第２の定量化手法として、認識手法の一つであるｋ−ＮＮ（ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ　Ｎｅｉｇｈｂｏｒ；ｋ−近傍）法について説明する。
　第２の定量化手法においても、設備状態の定量化を行うために、多次元のセンサデータ及び環境データをからなる過去データを学習データとして用いる。
【００５５】
　図８は、ｋ−ＮＮ法により、観測データｑの近傍のｋ個の学習データを選択する様子を示したものである。図８は、観測データｑ（黒三角「▲」で示す）の近傍に２つのクラスタＡ及びクラスタＢがある場合を示している。図８において、クラスタＡの属するメンバである学習データｘＡを黒丸「●」で示し、クラスタＢの属するメンバである学習データｘＢを黒四角「■」で示している。　
【００５６】　
　
ｋ−ＮＮ法によれば、まず、観測データｑの最近傍のｋ個の学習データを選択
　なお、ｋの個数は適宜に定めることができる。
【００５７】　
　
ｋ−ＮＮ法において、観測データｑが分類されたクラスタＢの重心（代表値）を始点とし、観測データｑの位置を終点とする多次元ベクトルを考えた場合に、当該多次元ベクトルは、正常状態から異常状態に向かう多次元ベクトルとして定義することができ
　従って、当該多次元ベクトルの始点位置によって設備状態を定量化することができる。また、
多次元ベクトルの長さは、正常状態からの乖離度を示す異常測度として用いることができ
【００５８】　
　また、ｋ−ＮＮ法において、選択した学習データｘ（ｘＡ、ｘＢ）を観測データｑが属するクラスタを選択するために用いるのではなく、選択した学習データの重心を算出するために用いるようにしてもよい。そして、算出した重心を、設備状態を示すものとして用いるようにすることができる。　例えば、図８において示した学習データｘＡ、ｘＢが、Ａ、Ｂ２つのクラスタではなく、１つのクラスタに属するものとする。そして、選択した学習データ（図８の場合は、５個の学習データｘ（ｘＡ、ｘＢ））の重心を始点とし、観測データｑの位置を終点とする多次元ベクトルを、正常状態から異常状態に向かう多次元ベクトルと定義して用いることができる。　
【００５９】　
　なお、
ｋ−ＮＮ法を時系列データに適用するという意味で、所定の期間についての複数の過去の時系列データをベクトル化して１つのベクトルデータとして取り扱い、時間軌跡を予測の対象に
エ　段落【００８０】−段落【０１２０】
「【００８０】　
［健康状態予測部及びＲＵＬ予測部の構成］
　次に、図１７を参照（適宜図３参照）して、第１実施形態における健康状態予測部１３及びＲＵＬ予測部１４の詳細な構成について説明する。
　
健康状態予測部１３は、類似時系列データ選択部１３１と、第１識別部１３３ａと、第２識別部１３３ｂと、
とを備えて
ヘルスマネージメントシステム１は、異常予兆検知部１６を備え
【００８１】　
　
類似時系列データ選択部１３１は、時系列データ取得部１１から現在の時系列データである観測データを入力し、時系列データベース記憶部１２に記憶されている過去データから、観測データと類似するデータを選択
　
類似時系列データ選択部１３１は、選択した過去データを、第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂに出力
【００８２】　
　
第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂは、それぞれ類似時系列データ選択部１３１から観測データ
及び過去データを入力し、
前記した
ｋ−ＮＮ法
などの認識手法を用いて、正常状態から異常状態に向かう多次元ベクトルを算出し、その始点データによって設備状態及び健康状態を定量化
　　　　　・・・（中略）・・・
【００９０】　
　ここで、図１８を参照（適宜図１７参照）して、第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂの詳細な構成について説明する。
　
第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂは、何れも同様の構成をしており、
トレンド抽出部１３３２と、学習データ選択部１３３３と、識別器１３３４とを備えて
【００９１】　
　センサデータ１２ａ、イベントデータ１２ｂ、稼働データ１２ｃ、負荷データ１２ｄ、保守履歴データ１２ｅなどの時系列データは、残差ベクトルなどの多次元ベクトルの始点データの分布として表わされる設備状態分布や健康状態分布の基礎データになる。ショベルを例にとると、冷却水温度やその蓄積値は、機械設備の状態に相当する。しかし、蓄積冷却水温度は、性能劣化に結び付いている可能性がある。しかしながら、機械設備の生まれ（部品の違い、組立ての違い）、機械設備の育ち（稼働環境、人為的要素）が違う訳で、そのような機械設備に対し、その性能（健康状態）をうまく表現することは難しい。そこで、性能の劣化の要因を検討するのではなく、結果としての性能という外的評価を教師として与え、学習させていく。性能グロスから入り、学習の結果、要因も出力する。　
【００９２】　
　
特徴変換部１３３１は、多次元のセンサデータを含む観測データ及び過去データに特徴変換を前処理として施すものであ
　
特徴変換の手法の例
主成分分析（ＰＣＡ）、
ウェーブレット（Ｗａｖｅｌｅｔ）変換などが代表的なものであ
　
主成分分析を通して時系列データの次元数を削減し、３次元以下にすることで、高次の残差ベクトルの始点の振舞を、視覚的に画像表示することが可能とな
ウェーブレット変換を通して、残差ベクトルの始点の分布を観察すると、状態変化をより分かりやすく顕在化できる場合があ
　　　　　・・・（中略）・・・
【００９９】　
　図１８に戻って、識別部１３３の構成について説明を続ける。
　トレンド抽出部１３３２は、特徴変換部１３３１から特徴変換された観測データ及び過去データを入力し、特徴変換された観測データ及び過去データから、更にトレンド成分を抽出して、識別器１３３４で多次元ベクトルを算出するための観測データ及び過去データであるベクトルデータの成分として付加するものである。
トレンド抽出部１３３２は、トレンド成分を付加した、観測データについては識別器１３３４に出力し、過去データについては学習データ選択部１３３３に記憶させ
　　　　　・・・（中略）・・・
【０１０４】
　識別器１３３４は、トレンド抽出部１３３２から観測データを入力するとともに、学習データ選択部１３３３から学習データを入力し、前記した回帰手法や認識手法などにより、観測データに対応する残差ベクトルなどの、正常状態から異常状態に向かう多次元ベクトルを算出するものである。
　識別器１３３４は、第１識別部１３３ａ又は第２識別部１３３ｂの出力として、過去データについての多次元ベクトルの始点データを、対応する第１始点データ記憶部１３４ａ又は第２始点データ記憶部１３４ｂに出力する。更に、
識別器１３３４が第１識別部１３３ａの構成である場合は、観測データについての、多次元ベクトルの始点データを健康状態推定部１３８に出力し
　　　　　・・・（中略）・・・
【０１２０】
　また、
異常予兆検知部１６は、第１識別部１３３ａから異常測度を入力し、異常測度が所定の閾値を超えた場合に異常予兆ありと判定し、閾値以下の場合に異常予兆なしと判定することにより、異常予兆の有無を検知するものである
（２）引用発明１
　よって、上記ア〜エを関連図面に照らし、下線部に着目すれば、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いえる。
「監視センタに設置されたヘルスマネージメントシステム又は異常診断システムは、機械設備１０５から出力されるセンサデータ及び機械設備１０５に関する環境データを、インターネット網を介して収集し、分析することにより、２４時間体制で、機械設備１０５に異常予兆が発生していないかなどを監視し（段落【００２４】）、
　ヘルスマネージメントシステム（異常診断システム）１は、時系列データ取得部１１と、時系列データベース記憶部１２と、健康状態予測部１３と、ＲＵＬ予測部１４と、出力部１５とを備え（段落【００２５】）、
　時系列データ取得部１１は、インターネット網などを介して、監視対象である機械設備１０５から出力される多次元のセンサデータと、機械設備１０５の設置環境を表す環境データとを取得する手段であり、センサデータ及び環境データは、取得時刻と対応付けられた時系列データとして取り扱われ、時系列データ取得部１１は、取得した最新の、すなわち現在の時系列データを、取得するごとに時系列データベース記憶部１２に順次に記憶させることで蓄積するとともに、現在の時系列データを健康状態予測部１３に出力し、（段落【００２６】）、
　時系列データベース記憶部１２に、新たに取得した時系列データを追加する場合は、データとしての妥当性（異常ではないこと、既に時系列データベースに格納されているデータとの類似性から新規追加の是非）を評価した後に蓄積され、正常状態における過去の時系列データとして活用できる形態になっており（段落【００２８】）、
　「異常」とは、機械設備が安定稼働する条件をはずれたものと定義し（段落【００３３】）、
　出力部１５は、ＲＵＬ（Remaining Useful Life）予測部１４からＲＵＬの予測結果を入力するとともに、時系列データベース記憶部１２から設備状態や健康状態、あるいは異常測度や性能測度に影響が大きなセンサデータ１２ａを入力し、入力した時系列センサデータ１２ａや健康状態などを示す時系列データの波形を表示し（段落【００２２】、段落【００３５】）、
　ｋ−ＮＮ法によれば、まず、観測データｑの最近傍のｋ個の学習データを選択し（段落【００５６】）、
　ｋ−ＮＮ法において、観測データｑが分類されたクラスタＢの重心（代表値）を始点とし、観測データｑの位置を終点とする多次元ベクトルを考えた場合に、当該多次元ベクトルは、正常状態から異常状態に向かう多次元ベクトルとして定義することができ、多次元ベクトルの長さは、正常状態からの乖離度を示す異常測度として用いることができ（段落【００５７】）、
　ｋ−ＮＮ法を時系列データに適用するという意味で、所定の期間についての複数の過去の時系列データをベクトル化して１つのベクトルデータとして取り扱い、時間軌跡を予測の対象にし（段落【００５９】）、
　健康状態予測部１３は、類似時系列データ選択部１３１と、第１識別部１３３ａと、第２識別部１３３ｂとを備えており、ヘルスマネージメントシステム１は、異常予兆検知部１６を備えており（段落【００８０】）、
　類似時系列データ選択部１３１は、時系列データ取得部１１から現在の時系列データである観測データを入力し、時系列データベース記憶部１２に記憶されている過去データから、観測データと類似するデータを選択し、類似時系列データ選択部１３１は、選択した過去データを、第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂに出力し（段落【００８１】）、
　第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂは、それぞれ類似時系列データ選択部１３１から観測データ及び過去データを入力し、前記したｋ−ＮＮ法などの認識手法を用いて、正常状態から異常状態に向かう多次元ベクトルを算出し、その始点データによって設備状態及び健康状態を定量化し（段落【００８２】）、
　第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂは、何れも、特徴変換部１３３１と、トレンド抽出部１３３２と、学習データ選択部１３３３と、識別器１３３４とを備えており（段落【００９０】）、
　特徴変換部１３３１は、多次元のセンサデータを含む観測データ及び過去データに特徴変換を前処理として施すものであり、特徴変換の手法の例として、主成分分析（ＰＣＡ）、ウェーブレット（Wavelet）変換などが代表的なものであり、主成分分析を通して時系列データの次元数を削減し、３次元以下にすることで、高次の残差ベクトルの始点の振舞を、視覚的に画像表示することが可能となり、独立成分分析やウェーブレット変換を通して、残差ベクトルの始点の分布を観察すると、状態変化をより分かりやすく顕在化できる場合があり（段落【００９２】）、
　トレンド抽出部１３３２は、トレンド成分を付加した、観測データについては識別器１３３４に出力し、過去データについては学習データ選択部１３３３に記憶させ（段落【００９９】）、
　識別器１３３４が第１識別部１３３ａの構成である場合は、多次元ベクトルの長さを異常測度として異常予兆部検知部１６に出力し（段落【０１０４】）、
　異常予兆検知部１６は、第１識別部１３３ａから異常測度を入力し、異常測度が所定の閾値を超えた場合に異常予兆ありと判定し、閾値以下の場合に異常予兆なしと判定することにより、異常予兆の有無を検知するものである（段落【０１２０】）、
ヘルスマネージメントシステム（異常判断システム）。」
２．引用文献６記載事項、引用発明２
（１）引用文献６記載事項
ア　段落【００１６】−段落【００５３】
「【００１６】
図２は、本実施例の伝送装置の構成の一例を示すブロック図である。制御カード１０のＣＰＵ２０は、図示しない記憶部に格納されたプログラムに基づき各種プロセスとなる機能を実行する。
　　　　　・・・（中略）・・・
【００４１】
統計トラフィックＤＢ３１は、ＣＬ−ＬＩＵカード１１Ａ〜１１Ｅのトラフィック監視部１１１から収集したトラフィック量を受信して格納する。つまり、
統計トラフィックＤＢ３１は、方路１６毎に収集されたトラフィック量が、統計データとして蓄積されて
　　　　　・・・（中略）・・・
【００４８】
次に、実施例１の
伝送装置
【００４９】
［トラフィック監視処理］
各ＣＬ−ＬＩＵカード１１のトラフィック監視部１１１は、それぞれ接続されている方路１６のトラフィック量を監視して収集し、収集したトラフィック量を１分毎に制御カード１０に送信
【００５０】
［異常トラフィック検出処理］
制御カード１０の計算部２１は、予測グラフ生成時刻、すなわち１０分毎に異常トラフィックが発生しているか否か判定
【００５１】
［異常トラフィックの増減パラメータ算出処理］
計算部２１は、ステップＳ１２で
異常トラフィックを検出すると
【００５２】
［類似パターンの増減パラメータ抽出処理］
パターン抽出部２３は、異常トラフィックの増減パラメータに基づいて、新たに異常予測グラフを生成するか否か判定する。
パターン抽出部２３は、新たに異常予測グラフを生成する場合には、統計トラフィックＤＢ３１から、異常トラフィックの増減パラメータと同一又は類似するパターンの増減パラメータを求め
パターン抽出部２３は、求めた同一又は類似するパターンの増減パラメータを、類似パターンの増減パラメータとして１つ以上を抽出する（ステップＳ１４）
【００５３】
［予測グラフ生成処理］
予測グラフ生成部２４は、ステップＳ１４で、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出した場合には、当該増減パラメータに基づいて異常予測グラフを生成する
（２）引用文献６に記載された引用発明２
　よって、上記アを関連図面に照らし、下線部に着目すれば、引用文献６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いえる。
「統計トラフィックＤＢ３１は、方路１６毎に収集されたトラフィック量が、統計データとして蓄積されており（段落【００４１】）、
　各ＣＬ−ＬＩＵカード１１のトラフィック監視部１１１は、それぞれ接続されている方路１６のトラフィック量を監視して収集し、収集したトラフィック量を１分毎に制御カード１０に送信し（段落【００４９】）、
制御カード１０の計算部２１は、予測グラフ生成時刻、すなわち１０分毎に異常トラフィックが発生しているか否か判定し（段落【００５０】）、
　異常トラフィックを検出すると（段落【００５１】）、
　パターン抽出部２３は、新たに異常予測グラフを生成する場合には、統計トラフィックＤＢ３１から、異常トラフィックの増減パラメータと同一又は類似するパターンの増減パラメータを求め、パターン抽出部２３は、求めた同一又は類似するパターンの増減パラメータを、類似パターンの増減パラメータとして１つ以上を抽出する（ステップＳ１４）（段落【００５２】）、
　予測グラフ生成部２４は、ステップＳ１４で、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出した場合には、当該増減パラメータに基づいて異常予測グラフを生成する（段落【００５３】）、
　伝送装置。」
３．周知技術
（１）周知技術１について
　引用文献２の特に、「３．２　特徴抽出について」（２１−２２頁）を参照すると、データ解析において、数値データをフーリエ変換して周波数成分を算出し、算出した周波数成分について主成分分析を行い、情報圧縮（本願発明の「次元削減」に対応）を行うことが記載されている（以下、「周知技術１」という。）。
（２）周知技術２について
　引用文献３（段落【０００６】）、引用文献４（本願発明の従来技術として例示されている非特許文献１である。特にセクション４参照）を参照すると、外れ値の検出方法として、データｘのｋ近傍距離÷周辺のデータｋ個のｋ近傍距離の平均値｝を、データｘのＬＯＦとして求め、ＬＯＦ（本願発明の孤立度に相当）が大きいものを外れ値として検出することは周知技術である（以下、「周知技術２」という。）。
第６　当審の判断
１　本願発明１について
（１）引用発明１に基づく進歩性欠如
ア　対比
　本願発明１と引用発明１とを対比する。
（ア）引用発明１の「時系列データ取得部１１」は、「インターネット網などを介して、監視対象である機械設備１０５から出力される多次元のセンサデータと、機械設備１０５の設置環境を表す環境データとを取得する手段」であり、監視目的の時系列で取得されるセンサデータや環境データが通常、定期的に記録される数値データであることは技術常識であるから、引用発明１の「センサデータや環境データ」は、「定期的に記録される数値データ」に相当する。
　また、引用発明１の「第１識別部１３３ａ」は、「時系列データ取得部１１」から入力される「現在の時系列データである観測データ」を入力して、ｋ−ＮＮ法などの認識手法を用いて多次元ベクトルを算出しており、引用発明１の「異常予兆検知部１６」は、当該「第１識別部１３３ａ」から「異常測度を入力し、異常測度が所定の閾値を超えた場合に異常予兆ありと判定し、閾値以下の場合に異常予兆なしと判定することにより、異常予兆の有無を検知するものであり」、「「異常」とは、機械設備が安定稼働する条件をはずれたものと定義し」ているから、引用発明１の「異常予兆検知部１６」は、「定期的に記録される数値データの外れ値を検出する検出部」であるといえる。
（イ）引用発明１の「類似時系列データ選択部１３１」は、「時系列データ取得部１１から現在の時系列データである観測データを入力し、時系列データベース記憶部１２に記憶されている過去データから、観測データと類似するデータを選択し」ており、当該「類似時系列データ１３１」は常に類似するデータを選択しており、「前記検出部により前記外れ値が検出された場合に」も当該「選択」は行われている。
　したがって、引用発明１の「類似時系列データ選択部１３１」は、本願発明１の「前記検出部により前記外れ値を検出した場合に、前記数値データの推移と類似する、過去に取得された前記数値データを抽出する抽出部」に相当する。
（ウ）引用発明１は、「ｋ−ＮＮ法によれば、まず、観測データｑの最近傍のｋ個の学習データを選択し」、「ｋ−ＮＮ法を時系列データに適用するという意味で、所定の期間についての複数の過去の時系列データをベクトル化して１つのベクトルデータとして取り扱い、時間軌跡を予測の対象にし」ており、「センサデータ及び環境データは、取得時刻と対応付けられた時系列データとして取り扱われ」いるから、時系列データであるセンサデータ及び環境データ（数値データに相当）の最近傍の学習データに基づいて前記時系列データであるセンサデータ及び環境データ（数値データに相当）の今後の推移を予測していると認められる。
　また、引用発明１においては、「時系列データベース記憶部１２に記憶されている過去データから、観測データと類似するデータを選択し、類似時系列データ選択部１３１は、選択した過去データを、第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂに出力し、」、「第１識別部１３３ａ及び第２識別部１３３ｂは、何れも、特徴変換部１３３１と、トレンド抽出部１３３２と、学習データ選択部１３３３と、識別器１３３４とを備えており」、「トレンド抽出部１３３２は、トレンド成分を付加した、観測データについては識別器１３３４に出力し、過去データについては学習データ選択部１３３３に記憶させ」ているから、引用発明１の「学習データ」は、類似時系列データ選択部１３１により抽出された数値データであると認められる。
　したがって、引用発明１は、類似時系列データ選択部（前記抽出部といえる）により抽出された数値データに基づいて、前記数値データの今後の推移を予測していると認められ、当該予測を行う処理部も当然備えられていると認められる。
　よって、引用発明１は、本願発明１の「前記抽出部により抽出された前記数値データに基づいて、前記数値データの今後の推移を予測する予測部」と「前記抽出部により抽出された前記数値データに基づいて、前記数値データの今後の推移を予測する予測部」を備えている点で一致している。
（エ）引用発明１の「センサデータや環境データ」を取得する「時系列データ取得部１１」は、本願発明１の
「検出部」に備えられる
（オ）引用発明１の「第１識別部１３３ａ」は、類似時系列データ選択部１３１から観測データ及び過去データを入力し、ｋ−ＮＮ法などの認識手法を用いて、正常状態から異常状態に向かう多次元ベクトルを算出し、その始点データによって設備状態及び健康状態を定量化しており、多次元ベクトルの長さを異常測度として異常予兆部検知部１６に出力しており、「第１識別部１３３ａ」は、多次元のセンサデータを含む観測データ及び過去データに前処理として主成分分析（ＰＣＡ）、ウェーブレット（Wavelet）変換などの特徴変換を施すものであり、観測データとは、センサデータ及び環境データであるから、数値データに主成分分析、ウェーブレット変換などの前処理を施して、前処理された数値データに基づいて異常測度を出力するものであると認められる。
　ここで、ウェーブレット（Wevelet）変換が、周波数成分を算出する変換処理であることは技術常識であり、ウェーブレット（Wevelet）変換して周波数成分を算出する場合、その手段として算出部は当然備えられていると認められるから、引用発明１は、数値データを変換して、周波数成分を算出する算出部を含んでいるといえる。
　よって、引用発明１の「異常予兆検知部１６」は、本願発明１の「前記数値データをフーリエ変換して周波数成分を算出する算出部」を備えた「前記検出部」と、「前記数値データを変換して、周波数成分を算出する算出部」を備えた「前記検出部」である点で共通している。
（カ）引用発明１の「特徴変換部１３３１」は、「特徴変換の手法の例として、主成分分析（ＰＣＡ）、ウェーブレット（Wavelet）変換などが代表的なものであり、主成分分析を通して時系列データの次元数を削減し」ているから、引用発明１の「特徴変換部１３３１」は、本願発明１の「検出部」に備えられた「前記周波数成分について主成分分析を行って前記周波数成分の次元削減を行う削減部」と「主成分分析を行い、次元削減を行う削減部」である点で一致している。
（キ）引用発明１の「時系列データベース記憶部１２」は、「新たに取得した時系列データを追加する場合は、データとしての妥当性（異常ではないこと、既に時系列データベースに格納されているデータとの類似性から新規追加の是非）を評価した後に蓄積され、正常状態における過去の時系列データとして活用できる形態になって」いるから、本願発明の「次元削減が行われた前記周波数成分について所定の周期にわたって所定の数値範囲に収まる場合に平常時の前記数値データとして学習用データに分類する分類部」と「平常時の前記数値データとして学習用データに分類する分類部」である点で共通している。
（カ）引用発明１の「ヘルスマネージメントシステム又は異常診断システム」は、「機械設備１０５から出力されるセンサデータ及び機械設備１０５に関する環境データを、インターネット網を介して収集し、分析することにより、２４時間体制で、機械設備１０５に異常予兆が発生していないかなどを監視し」ているから、データ監視装置といえる。
　よって、引用発明１の「ヘルスマネージメントシステム（異常判断システム）」は、引用発明１の「データ監視装置」と「データ監視装置」である点で一致している。
　以上から、本願発明１と引用発明１とは、以下の点において一致、及び相違する。
［一致点］
「　定期的に記録される数値データの外れ値を検出する検出部と、
　前記検出部により前記外れ値を検出した場合に、前記数値データの推移と類似する、過去に取得された前記数値データを抽出する抽出部と
　前記抽出部により抽出された前記数値データに基づいて、前記数値データの今後の推移を予測する予測部と、
　前記数値データを取得する取得部と
を備え、
　前記検出部は、
　前記数値データを変換して、周波数成分を算出する算出部、
　主成分分析を行い、次元削減を行う削減部、
　平常時の前記数値データとして学習用データに分類する分類部、を備えた
データ監視装置。」
［相違点１］
　本願発明１の「検出部」が「数値データを取得する取得部」を備えているのに対し、引用発明１には、そのようなことが特定されていない点。
［相違点２］
　本願発明１の「周波数成分を算出する算出部」の変換処理として、フーリエ変換を用いているのに対して、引用発明１では、ウェーブレット変換を用いている点。
［相違点３］
　本願発明１は、「削除部」において「前記周波数成分」について主分分析を行っているのに対して、引用発明１では、そのようなことが特定されていない点。
［相違点４］
　本願発明１は、「
次元削減が行われた前記周波数成分について所定の周期にわたって所定の数値範囲に収まる場合に
［相違点５］
　本願発明１は、「前記学習用データの平均及び分散に基づいて前記数値データを標準化する標準化部」を備えているのに対して、引用発明１では、そのようなことが特定されていない点。
［相違点６］
　本願発明１が「前記数値データの相対的な孤立度合いに基づいて前記数値データの外れ値を検出する」のに対して、引用発明１では、そのようなことが特定されていない点
イ．判断
　事案に鑑みて、相違点４について先に検討を行う。
　また、相違点４における「次元削減が行われた前記周波数成分」に関する相違点であるため、相違点２及び３と併せて検討する。
　引用発明１は、特徴変換部の例として、次元削減を行う「主成分分析」や周波数成分を算出する「ウェーブレット変換」が例示されており、「主成分分析を通して時系列データの次元数を削減し、３次元以下にすることで、高次の残差ベクトルの始点の振舞を、視覚的に画像表示することが可能となり、独立成分分析やウェーブレット変換を通して、残差ベクトルの始点の分布を観察すると、状態変化をより分かりやすく顕在化できる場合がある」旨示唆されている。
　そして、引用文献２に記載されているとおり、特徴量抽出の方法として、フーリエ変換後に主成分分析を行うことは、上記「第５」の「３．（１）」の周知技術１であるから、引用発明１において周知技術１を採用して、相違点２、３の構成を備えることは、当業者が容易に想到し得たものである。
　しかしながら、引用発明１は、学習データを分類する際に「次元削減が行われた前記周波数成分」を用いることや、当該「次元削減が行われた前記周波数成分が
所定の周期にわたって所定の数値範囲に収まる場合に
次元削減が行われた前記周波数成分について所定の周期にわたって所定の数値範囲に収まる場合に
　してみると、当業者であっても、引用発明１及び周知技術に基いて、本願発明１の相違点４に係る構成とすることは、容易に発明できたものとはいえない。
　したがって、他の相違点について判断するまでもなく、本願発明１は、当業者であっても、引用発明１及び周知技術に基いて、容易に発明できたものとはいえない。
（２）引用発明２に基づく進歩性欠如
ア．対比
　本願発明１と引用発明２とを対比する。
（ア）引用発明２の「トラフィック監視部１１１」は、収集したトラフィック量を１分毎に制御カード１０に送信していることから、「１分毎に」「収集されたトラフィック量」は、本願発明１の「定期的に記録される数値データ」に相当する。
　そして、引用発明２の「制御カード１０の計算部２１」は、当該トラフィック量について、異常トラフィックが発生しているか否かを判定していることから、本願発明１の「定期的に記録される数値データの外れ値を検出する検出部」である点で一致している。
（イ）引用発明２の「統計トラフィックＤＢ３１」は、方路１６毎に収集されたトラフィック量が、統計データとして蓄積されているから、統計トラフィックＤＢ３１に蓄積されたデータは過去のデータであると認められる。
　そして、引用発明２の「パターン抽出部」は、「異常トラフィックを検出すると」「統計トラフィックＤＢ３１から、異常トラフィックの増減パラメータと同一又は類似するパターンの増減パラメータを求め、パターン抽出部２３は、求めた同一又は類似するパターンの増減パラメータを、類似パターンの増減パラメータとして１つ以上を抽出し」ており、異常トラフィックを検出した場合（外れ値を検出した場合に相当）に、統計トラフィックＤＢ（過去データ）から類似したパターン（類似する推移といえる）を抽出するものであると認められる。
　よって、引用発明２の「パターン抽出部」は、本願発明１の「前記検出部により前記外れ値を検出した場合に、前記数値データの推移と類似する、過去に取得された前記数値データを抽出する抽出部」と一致している。
（ウ）引用発明２の「予測グラフ生成部２４」は、「パターン抽出部２３は、求めた同一又は類似するパターンの増減パラメータを、類似パターンの増減パラメータとして１つ以上を抽出する（ステップＳ１４）」で、１つ以上の類似パターンの増減パラメータを抽出した場合には、当該増減パラメータに基づいて異常予測グラフを生成しており、数値データの今後の推移を予測する予測部であるといえる。
　また、（イ）において検討したとおり、引用発明２の「パターン抽出部２３」は、「前記検出部により前記外れ値を検出した場合に、前記推知データの推移と類似する、過去に取得された前記数値データを抽出する抽出部」といえるから、引用発明２の「予測グラフ生成部２４」は、本願発明１の「前記抽出部により抽出された前記数値データに基づいて、前記数値データの今後の推移を予測する予測部」と一致している。
（エ）上記（ア）において検討したとおり、引用発明２の「トラフィック監視部１１１」は、１分毎に収集されたトラフィック量が記録されているといえるから、本願発明１の「検出部」に備える「前記数値データを取得する取得部」と本願発明１の「前記数値データを取得する取得部」である点で共通している。
（オ）引用発明２の「伝送装置」は、トラフィックの監視を行っていることから、本願発明１の「データ監視装置」と「データ監視装置」である点で一致している。
　以上から、本願発明１と引用発明２とは、以下の点において一致、及び相違する。
［一致点］
「　定期的に記録される数値データの外れ値を検出する検出部と、
　前記検出部により前記外れ値を検出した場合に、前記数値データの推移と類似する、過去に取得された前記数値データを抽出する抽出部と
　前記抽出部により抽出された前記数値データに基づいて、前記数値データの今後の推移を予測する予測部と、
　前記数値データを取得する取得部と
を備えた、
　データ監視装置。」
［相違点１］
　本願発明１の「検出部」が「数値データを取得する取得部」を備えているのに対し、引用発明２には、そのようなことが特定されていない点。
［相違点２］
　本願発明１の「検出部」が、「　２）前記数値データをフーリエ変換して周波数成分を算出する算出部、　３）前記周波数成分について主成分分析を行って前記周波数成分の次元削減を行う削減部、」を備えているのに対し、引用発明２には、そのようなことが特定されていない点。
［相違点３］
　本願発明１の「検出部」が、「４）次元削減が行われた前記周波数成分について所定の周期にわたって所定の数値範囲に収まる場合に平常時の前記数値データとして学習用データに分類する分類部」を備えているのに対して、引用発明２にはそのようなことが特定されていない点。
［相違点４］
　本願発明１の「検出部」が「５）前記学習用データの平均及び分散に基づいて前記数値データを標準化する標準化部」を備えているのに対し、引用発明２にはそのようなことが特定されていない点。
［相違点５］
　本願発明１が、「前記数値データの相対的な孤立度合いを示す指標に基づいて前記数値データの外れ値を検出する」のに対して、引用発明２には、そのようなことが特定されていない点。
イ．判断
　事案に鑑みて、相違点３について先に、検討を行う。
　引用文献１−６には、「次元削減が行われた前記周波数成分について所定の周期にわたって所定の数値範囲に収まる場合に平常時の前記数値データとして学習用データに分類する分類部」を備えることは記載されておらず、本願出願時に周知技術であるともいえない。
　してみると、当業者であっても、引用発明２及び周知技術に基いて、本願発明１の相違点３に係る構成とすることは、容易に発明できたものとはいえない。
　したがって、他の相違点について判断するまでもなく、本願発明１は、当業者であっても、引用発明２及び周知技術に基いて、容易に発明できたものとはいえない。
（３）小括
　（１）、（２）において検討したとおり、本願発明１は、当業者であっても、引用文献１−６に記載された技術に基いて、容易に発明できたものとはいえない。
２．本願発明２−５について
　上記「第４」のとおり、本願発明２−３は本願発明１を減縮した発明であり、本願発明４−５は、それぞれ、本願発明１に対応する、「データ監視方法」、「データ監視プログラム」の発明であるから、本願発明２−５はいずれも本願発明１の上記相違点に係る構成と実質的に同一の構成を備えるものである。
　よって、本願発明１と同じ理由により、本願発明２−５も、当業者であっても、引用文献１−６に記載された技術に基いて、容易に発明できたものとはいえない。
第７　原査定についての判断
　本件補正で補正された請求項１−５は、上記「第６」のとおり、本願発明１の上記相違点に係る構成を備えるものであり、当該構成は、原査定における引用文献Ａ−Ｆには記載されておらず、本願出願日前における周知技術でもないので、本願発明１−５は、当業者であっても、原査定における引用文献Ａ−Ｆに記載された発明に基いて、容易に発明できたものとはいえない。
　したがって、原査定の理由を維持することはできない。
第８　その他の当審拒絶理由についての判断
１．当審拒絶理由（特許法第３６条第６項第１号）について
　当審では、補正前の請求項１−４について、請求項１に係る発明の「数値データの外れ値を検出する検出部」に関して、「周波数成分の次元削減を行う削減部」が、当該検出部の構成要素ではない様態を含むが、発明の詳細な説明（図２及びその関連する記載）によれば、検出部の一部の構成として、削減部があることのみが記載されており、補正前の本願発明１−４が発明の詳細な説明に記載されたものではない、との拒絶の理由を通知している。
　しかしながら、令和２年１０月２８日の手続補正において、補正前の請求項１−４に対応する補正後の請求項１−３に「　前記
検出部は、
削減部
を備え
第９　むすび
　以上のとおり、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり審決する。