【事件の表示】
　特願２０１７−　５３３３０「ニューラルネットワーク、ネットワーク学習装置、ネットワーク学習システム、ネットワーク学習方法およびプログラム」拒絶査定不服審判事件〔平成３０年１０月　４日出願公開，特開２０１８−１５６４５１〕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 
　本願は，平成２９年３月１７日の出願であって，その手続の経緯は以下のとおりである。
　平成３０年　９月１２日　　：出願審査請求書の提出
　令和　１年１０月２５日付け：拒絶理由通知
　令和　１年１２月２７日　　：意見書，手続補正書の提出
　令和　２年　６月　１日付け：拒絶査定
　令和　２年　９月　８日　　：審判請求書，手続補正書の提出
　令和　２年１１月２４日　　：前置報告
第２　令和２年９月８日にされた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］ 
　令和２年９月８日にされた手続補正（以下，「本件補正」という。）を却下する。 
［理由］ 
１　本件補正について（補正の内容） 
（１）本件補正後の特許請求の範囲の記載 
　本件補正により，特許請求の範囲の請求項１の記載は，次のとおり補正された。（下線部は，補正箇所である。以下，この特許請求の範囲に記載された請求項１を「補正後の請求項１」という。） 
「　　【請求項１】　
入力信号を入力し、前記入力信号とは異なる出力信号を出力するニューラルネットワークであって、
前記
前記出力信号に対応する
前記
前記入力信号を前記第１信号にエンコードし、前記第１信号を前記入力信号にデコードする
に対応する前記
前記出力信号に対応する前記教師信号を前記第２信号にエンコードし、前記第２信号から前記出力信号に対応する前記教師信号をデコードする
（２）本件補正前の特許請求の範囲 
　本件補正前の，令和１年１２月２７日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１の記載は次のとおりである。（以下，この特許請求の範囲に記載された請求項１を「補正前の請求項１」という。） 
「　　【請求項１】
　入力信号をより低次元の第１信号に変換する第１ネットワークと、前記第１信号を教師信号より低次元である第２信号に変換する第２ネットワークと、前記第２信号を出力信号に変換する第３ネットワークと、を含み、
　前記第１ネットワークは、前記第１信号から前記入力信号を生成するオートエンコーダのエンコード部分により生成され、
　前記第２ネットワークは、前記第１信号を入力とし、前記第２信号を教師信号とするトレーニングデータを用いたトレーニングにより生成され、
　前記第３ネットワークは、教師信号を第２信号に変換し、第２信号から教師信号を生成するオートエンコーダのデコード部分により生成される、
　ニューラルネットワーク。」 
２　補正の適否
　本件補正は，補正前の請求項１に記載された発明を特定するために必要な事項である，「ニューラルネットワーク」について，「入力信号を入力し、前記入力信号とは異なる出力信号を出力する」との限定を付加し，同じく補正前の請求項１に記載された発明を特定するために必要な事項である，「教師信号」について，「前記出力信号に対応する」との限定を付加するとともに，補正前の請求項１における「前記第１信号から前記入力信号を生成するオートエンコーダ」との記載を，「前記入力信号を前記第１信号にエンコードし、前記第１信号を前記入力信号にデコードするオートエンコーダ」との記載に変更し，補正前の請求項１における「第２信号を教師信号とするトレーニングデータ」との記載を「第２信号に対応する前記教師信号とするトレーニングデータ」との記載に変更し，補正前の請求項１における「教師信号を第２信号に変換し、第２信号から教師信号を生成するオートエンコーダ」との記載を，「前記出力信号に対応する前記教師信号を前記第２信号にエンコードし、前記第２信号から前記出力信号に対応する前記教師信号をデコードするオートエンコーダ」との記載に変更するものである。
　そして，補正前の請求項１に記載された発明と，補正後の請求項１に記載される発明の産業上の利用分野及び解決しようとする課題が同一であるから，本件補正は，特許法１７条の２第５項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，本件補正後の請求項１に記載される発明（以下「本件補正発明」という。）が同条第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に適合するか（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）について，以下，検討する。
（１）本件補正発明 
　本件補正発明は，上記「１（１）」に記載された下記のとおりのものである（再掲）。 
「　入力信号を入力し、前記入力信号とは異なる出力信号を出力するニューラルネットワークであって、　前記入力信号をより低次元の第１信号に変換する第１ネットワークと、前記第１信号を前記出力信号に対応する教師信号より低次元である第２信号に変換する第２ネットワークと、前記第２信号を前記出力信号に変換する第３ネットワークと、を含み、　前記第１ネットワークは、前記入力信号を前記第１信号にエンコードし、前記第１信号を前記入力信号にデコードするオートエンコーダのエンコード部分により生成され、　前記第２ネットワークは、前記第１信号を入力とし、前記第２信号に対応する前記教師信号とするトレーニングデータを用いたトレーニングにより生成され、　前記第３ネットワークは、前記出力信号に対応する前記教師信号を前記第２信号にエンコードし、前記第２信号から前記出力信号に対応する前記教師信号をデコードするオートエンコーダのデコード部分により生成される、
　ニューラルネットワーク。」
（２）引用文献の記載事項
ア　原査定の拒絶の理由で引用された，本願の出願日前に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引用文献である，特開平６−２６６６９１（平成６年９月２２日出願公開。以下，「引用文献」という。）には，関連する図面とともに，以下の技術的事項が記載されている。
（当審注：下線は，参考のために当審で付与したものである。以下同様。） 
Ａ　「【０００５】図３は、恒等写像型ニューラルネットの構成例を示すものである。この
恒等写像型ニューラルネットは全５層から構成され、
入力層と出力層のユニット数は同じで、第３層のユニット数は入力層および出力層のユニット数より少ない。
同一の画像や情報を入力データおよび教師出力データとして用いることにより、入力層のユニット数の次元で表現される入力画像や情報が、第３層のより少ないユニット数の次元で表現可能となる
Ｂ　「【００１０】
【実施例】以下、本発明を実施例により詳細に説明する。図１は本発明の
ニューラルネット
入力データ圧縮ニューラルネット１０、入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０、出力データ圧縮ニューラルネット３０によって構成される。入力データ圧縮ニューラルネット１０は、
恒等写像型ニューラルネットである。入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０は、
一般写像型ニューラルネットである。出力データ圧縮ニューラルネット３０は、
恒等写像型ニューラルネットである。
Ｃ　「【００１３】以上のようにして、図４のステップ２０２での学習が終わると、次に
入力データ圧縮ニューラルネット１０の層１０３の出力が入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０の層１０６に入力されるように全結合する
入力データを入力データ圧縮ニューラルネット１０に入力し、層１０３で得られる入力圧縮データを入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０の入力データとし、この入力データに対応する出力データ（教師データ）を出力データ圧縮ニューラルネット３０に入力し、層１１０で得られる出力圧縮データを入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０の教師出力データとして、入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０の学習を行う
【００１４】以上により
学習が終了するので、次に入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０の層１０７と出力データ圧縮ニューラルネット３０の層１１１を
全結合し
層１０１、１０２、１０３、１０６、１０７、１１１、および１１２からなる全７層のニューラルネットが構成される。
Ｄ　「【００１６】次に本実施例の
動作例
・・・（中略）・・・
【００１７】
図１０は、
２４次元で表現される入力データと、この入力に対して入力データ圧縮ニューラルネット１０から出力される１２次元の入力圧縮データと、この入力圧縮データに対して入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０から出力される１２次元の出力圧縮データと、この出力圧縮データに対して出力データ圧縮ニューラルネット３０から出力される２４次元の実際の出力データと、図９(Ｂ)に示した正解の出力データとを示したものである。同図に示されているように、実際の出力データは正しい出力データと、全ての入力データに対してよい一致を見ている。」
Ｅ　「図１
」
 
Ｆ　「図３
」
Ｇ　「図１０
」
　上記図１０及びＤの記載から，動作例では，“
２４次元で表現される入力データと，この入力に対して入力データ圧縮ニューラルネットから出力される１２次元の入力圧縮データと，この入力圧縮データに対して入出力圧縮データ写像ニューラルネットから出力される１２次元の出力圧縮データと，この出力圧縮データに対して出力データ圧縮ニューラルネットから出力される２４次元の実際の出力データ
入力データの値と実際の出力データの値が異なる
イ　引用文献に記載の技術的事項について検討する。
（ア）上記Ｂの，特に下線部の記載に注目すると，引用文献１には，以下の技術的事項が記載されているといえる。
「入力データ圧縮ニューラルネット，入出力圧縮データ写像ニューラルネット，出力データ圧縮ニューラルネットによって構成されるニューラルネットであって，
　前記入力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットであり，
　前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットは一般写像型ニューラルネットであり，
　前記出力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットである。」
（イ）上記Ａの，特に下線部の記載に注目すると，引用文献１には，以下の技術的事項が記載されているといえる。
「恒等写像型ニューラルネットは全５層から構成され，入力層と出力層のユニット数は同じで，第３層のユニット数は入力層および出力層のユニット数より少ないものであり，同一の画像や情報を入力データおよび教師出力データとして用いることにより，入力層のユニット数の次元で表現される入力画像や情報が，第３層のより少ないユニット数の次元で表現可能となる。」
（ウ）上記Ｃの，特に下線部の記載に注目すると，引用文献１には，以下の技術的事項が記載されているといえる。
「入力データ圧縮ニューラルネットの層１０３の出力が入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０６に入力されるように全結合され，入力データを前記入力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１０３で得られる入力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの入力データとし，この入力データに対応する出力データ（教師データ）を出力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１１０で得られる前記出力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの教師出力データとして，前記入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０の学習を行い，
　前記学習が終了すると，次に前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０７と前記出力データ圧縮ニューラルネットの層１１１を全結合し，層１０１，１０２，１０３，１０６，１０７，１１１，および１１２からなる全７層のニューラルネットが構成される。」
ウ　上記イの検討から，引用文献１には次の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されているといえる。 
「入力データ圧縮ニューラルネット，入出力圧縮データ写像ニューラルネット，出力データ圧縮ニューラルネットによって構成されるニューラルネットであって，
　前記入力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットであり，
　前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットは一般写像型ニューラルネットであり，
　前記出力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットであり，
　前記恒等写像型ニューラルネットは全５層から構成され，入力層と出力層のユニット数は同じで，第３層のユニット数は入力層および出力層のユニット数より少ないものであり，同一の画像や情報を入力データおよび教師出力データとして用いることにより，入力層のユニット数の次元で表現される入力画像や情報が，第３層のより少ないユニット数の次元で表現可能となるものであり，
　前記入力データ圧縮ニューラルネットの層１０３の出力が前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０６に入力されるように全結合され，入力データを前記入力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１０３で得られる入力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの入力データとし，この入力データに対応する出力データ（教師データ）を前記出力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１１０で得られる前記出力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの教師出力データとして，前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの学習を行い，
　前記学習が終了すると，次に前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０７と前記出力データ圧縮ニューラルネットの層１１１を全結合し，層１０１，１０２，１０３，１０６，１０７，１１１，および１１２からなる全７層のニューラルネットが構成される，
　ニューラルネット。」
（３）対比 
ア　本件補正発明と引用発明とを対比する。
（ア）引用発明の「ニューラルネット」は，「入力データ圧縮ニューラルネット，入出力圧縮データ写像ニューラルネット，出力データ圧縮ニューラルネットによって構成される」「層１０１，１０２，１０３，１０６，１０７，１１１，および１１２からなる全７層のニューラルネット」であるから，前記「層１０１」に入力データが入力され，前記「層１１１」から出力データが出力されるものであり，ニューラルネット，入力データ，出力データは，それぞれ，ニューラルネットワーク，入力信号，出力信号といえる。
　よって，本件補正発明と引用発明とは，“入力信号を入力し，出力信号を出力するニューラルネットワーク”である点で一致している。
（イ）引用発明の「ニューラルネット」は，「入力データ圧縮ニューラルネット，入出力圧縮データ写像ニューラルネット，出力データ圧縮ニューラルネットによって構成される」「層１０１，１０２，１０３，１０６，１０７，１１１，および１１２からなる全７層のニューラルネット」であるところ，「入力データ圧縮ニューラルネットの層１０３の出力が前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０６に入力されるように全結合され」，「前記学習が終了すると，次に前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０７と前記出力データ圧縮ニューラルネットの層１１１を全結合」するものである。
　すなわち，引用発明の「ニューラルネット」は，入力データが入力データ圧縮ニューラルネットの層１０１に入力され，入力データ圧縮ニューラルネットの層１０３の出力が入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０６に入力され，入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０７の出力が出力データ圧縮ニューラルネットの層１１１に入力され，出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１１２から出力データが出力されるものであって，また，入力データ圧縮ニューラルネットの層１０３の出力は，入力信号が変換された第１信号であるといえ，入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０７の出力は，前記第１信号が変換された第２信号であるといえる。
　してみると，引用発明の「入力データ圧縮ニューラルネットの層１０１〜層１０３」，「入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０６〜層１０７」，「出力データ圧縮ニューラルネットの層１１１〜層１１２」は，それぞれ，“入力信号を第１信号に変換する第１ネットワーク”，“前記第１信号を第２信号に変換する第２ネットワーク”，“前記第２信号を出力信号に変換する第３ネットワーク”であるといえる。
　よって，本件補正発明と引用発明とは，“入力信号を第１信号に変換する第１ネットワークと，前記第１信号を第２信号に変換する第２ネットワークと，前記第２信号を前記出力信号に変換する第３ネットワーク”を含む点点で一致している。
（ウ）引用発明の「恒等写像型ニューラルネット」は，「全５層から構成され，入力層と出力層のユニット数は同じで，第３層のユニット数は入力層および出力層のユニット数より少ないものであり，同一の画像や情報を入力データおよび教師出力データとして用いることにより，入力層のユニット数の次元で表現される入力画像や情報が，第３層のより少ないユニット数の次元で表現可能となるもの」である。
　すなわち，引用発明の「全５層から構成」される「恒等写像型ニューラルネット」は，「同一の画像や情報を入力データおよび教師出力データとして用いる」ものであるから，入力データと同一の画像や情報を教師出力データとして学習した後は，第５層からの出力データは第１層への入力データと同一となる“オートエンコーダ”といえるものであり，さらに，引用発明では，「入力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットであり」としていることから，引用発明の「入力データ圧縮ニューラルネット」は“オートエンコーダ”であるといえる。
　そして，引用発明の「入力データ圧縮ニューラルネット」の層１０３の出力は，上記（イ）で検討したとおり，入力データが変換された第１信号といえるから，引用発明の「入力データ圧縮ニューラルネットの層１０１〜層１０３」は，“入力信号を第１信号にエンコードし，前記第１信号を前記入力信号にデコードするオートエンコーダのエンコード部分”であるといえる。
　よって，上記（イ）の検討も踏まえると，本件補正発明と引用発明とは，“第１ネットワークは，入力信号を第１信号にエンコードし，前記第１信号を前記入力信号にデコードするオートエンコーダのエンコード部分により生成され”る点で一致している。
（エ）引用発明は，「前記入力データ圧縮ニューラルネットの層１０３の出力が前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０６に入力されるように全結合され，入力データを前記入力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１０３で得られる入力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの入力データとし，この入力データに対応する出力データ（教師データ）を前記出力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１１０で得られる前記出力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの教師出力データとして，前記入出力圧縮データ写像ニューラルネット２０の学習を行」うものである。
　ここで，上記（イ）で検討したとおり，「入力データ圧縮ニューラルネットの層１０３の出力」は，入力信号が変換された第１信号であるといえ，「入出力圧縮データ写像ニューラルネットの層１０７の出力」は，前記第１信号が変換された第２信号であるといえるから，「この入力データに対応する出力データ（教師データ）を前記出力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１１０で得られる前記出力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの教師出力データとして，前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの学習を行」うことは，入力データに対応する出力データの出力圧縮データを第２信号の教師信号として，入出力圧縮データ写像ニューラルネットの学習を行うことを示すものであるから，入出力圧縮データ写像ニューラルネットが，第２信号に対応する教師信号とするトレーニングデータを用いたトレーニングにより生成されるといえる。
　よって，上記（イ）の検討も踏まえると，本件補正発明と引用発明とは，“第２ネットワークは，第１信号を入力とし，第２信号に対応する教師信号とするトレーニングデータを用いたトレーニングにより生成され”る点で一致している。
（オ）上記（ウ）で検討したとおり，引用発明の「全５層から構成」される「恒等写像型ニューラルネット」は， “オートエンコーダ”といえるところ，引用発明では，「出力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットであり」としていることから，引用発明の「出力データ圧縮ニューラルネット」は“オートエンコーダ”であるといえる。
　そして，引用発明は，「この入力データに対応する出力データ（教師データ）を前記出力データ圧縮ニューラルネットに入力し，層１１０で得られる前記出力圧縮データを前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの教師出力データとして，前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットの学習を行」うものであるから，引用発明の「層１１０で得られる前記出力圧縮データ」は，学習後の入出力圧縮データ写像ニューラルネットの出力データである第２信号であるといえ，引用発明の「出力データ圧縮ニューラルネットの層１１１〜層１１２」は，“出力信号に対応する教師信号を第２信号にエンコードし，前記第２信号を前記出力信号に対応する前記教師信号にデコードするオートエンコーダのデコード部分”であるといえる。
　よって，上記（イ）の検討も踏まえると，本件補正発明と引用発明とは，“第３ネットワークは，出力信号に対応する教師信号を第２信号にエンコードし，前記第２信号から前記出力信号に対応する前記教師信号をデコードするオートエンコーダのデコード部分により生成される”点で一致している。
イ　上記（ア）〜（オ）の検討から，本件補正発明と引用発明とは，以下の点で一致し，また，以下の点で相違する。
＜一致点＞
「　入力信号を入力し，出力信号を出力するニューラルネットワークであって，
　前記入力信号を第１信号に変換する第１ネットワークと，前記第１信号を第２信号に変換する第２ネットワークと，前記第２信号を前記出力信号に変換する第３ネットワークと，を含み，
　前記第１ネットワークは，前記入力信号を前記第１信号にエンコードし，前記第１信号を前記入力信号にデコードするオートエンコーダのエンコード部分により生成され，
　前記第２ネットワークは，前記第１信号を入力とし，前記第２信号に対応する前記教師信号とするトレーニングデータを用いたトレーニングにより生成され，
　前記第３ネットワークは，前記出力信号に対応する前記教師信号を前記第２信号にエンコードし，前記第２信号から前記出力信号に対応する前記教師信号をデコードするオートエンコーダのデコード部分により生成される，
　ニューラルネットワーク。」
＜相違点１＞
　本件補正発明は，「入力信号とは異なる」出力信号を出力するニューラルネットワークであるのに対して，引用発明には，そのような特定がなされていない点。
＜相違点２＞
　本件補正発明は，第１信号が「入力信号より低次元」であり，第２信号が「出力信号に対応する教師信号より低次元である」のに対して，引用発明は，そのような特定がなされていない点。
（４）当審の判断 
　上記相違点について検討する。
ア　＜相違点１＞について
　引用発明の「入出力圧縮データ写像ニューラルネット」は，恒等写像型ニューラルネットではなく「一般写像型ニューラルネット」であるところ，「一般写像型ニューラルネット」は，入力データを学習に応じた出力データに変換して出力するものであって，恒等写像型ニューラルネットとは異なり，入力データと出力データが同じであることを前提としたニューラルネットではない。
　さらに，上記（２）Ｇに示される図１０の記載から，引用発明の動作例では，“入力データの値と実際の出力データの値が異なる”ことが読み取れることから，引用発明の，入力データ圧縮ニューラルネット，入出力圧縮データ写像ニューラルネット，出力データ圧縮ニューラルネットによって構成されるニューラルネットは，一般写像型ニューラルネットである前記入出力圧縮データ写像ニューラルネットを備えることにより，入力データとは異なる出力データを出力することができるものと認められる。
　よって，引用発明の，入力データ圧縮ニューラルネット，入出力圧縮データ写像ニューラルネット，出力データ圧縮ニューラルネットによって構成されるニューラルネットを，「入力信号とは異なる」出力信号を出力するニューラルネットとすることは，引用発明の上記動作例に基づいて，当業者であれば適宜なし得る事項であると認められる。
イ　＜相違点２＞について
　引用発明は，「入力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットであり」，「出力データ圧縮ニューラルネットは恒等写像型ニューラルネットであり」，さらに，「前記恒等写像型ニューラルネットは全５層から構成され，入力層と出力層のユニット数は同じで，第３層のユニット数は入力層および出力層のユニット数より少ないもの」であるところ，上記（２）Ｇに示される図１０の記載から，引用発明の動作例では，“２４次元で表現される入力データと，この入力に対して入力データ圧縮ニューラルネットから出力される１２次元の入力圧縮データと，この入力圧縮データに対して入出力圧縮データ写像ニューラルネットから出力される１２次元の出力圧縮データと，この出力圧縮データに対して出力データ圧縮ニューラルネットから出力される２４次元の実際の出力データ”が読み取れる。
　してみると，引用発明は，全５層からなる恒等写像型ニューラルネットの第３層のユニット数が入力層および出力層のユニット数より少ないことにより，その動作例では，２４次元で表現される入力データを，より低次元である１２次元の入力圧縮データに変換し，かかる１２次元の入力圧縮データを，２４次元の実際の出力データより低次元である１２次元の出力圧縮データに変換することができるものと認められ，ここで，前記「入力圧縮データ」，「出力圧縮データ」は，それぞれ本件補正発明の「第１信号」，「第２信号」に対応するものである。
　してみると，引用発明において，入力信号を「より低次元の」第１信号に変換し，前記第１信号を「出力信号に対応する教師信号より低次元である」第２信号に変換するとすることは，引用発明の上記動作例に基づいて，当業者であれば適宜なし得る事項であると認められる。
ウ　小括
　上記ア及びイで検討したとおり，＜相違点１＞及び＜相違点２＞に係る構成は，引用発明に基づいて，当業者が容易に想到し得たものであり，そして，これらの相違点を総合的に勘案しても，本件補正発明の奏する作用効果は，引用発明の奏する作用効果から予測される範囲内のものにすぎず，格別顕著なものということはできない。 
　したがって，本件補正発明は，引用発明に基づいて，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，特許出願の際独立して特許を受けることができない。
３　本件補正についてのむすび 
　よって，本件補正は，特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に違反するので，同法第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。 
　よって，上記補正の却下の決定の結論のとおり決定する。 
第３　本願発明について 
１　本願発明の認定 
　令和２年９月８日にされた手続補正は，上記のとおり却下されたので，本願の請求項に係る発明は，令和１年１２月２７日にされた手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１〜９に記載された事項により特定されるものであるところ，その請求項１に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，その請求項１に記載された事項により特定される，上記「第２[理由]１（２）」に記載された下記のとおりのものである（再掲）。 
「　入力信号をより低次元の第１信号に変換する第１ネットワークと、前記第１信号を教師信号より低次元である第２信号に変換する第２ネットワークと、前記第２信号を出力信号に変換する第３ネットワークと、を含み、
　前記第１ネットワークは、前記第１信号から前記入力信号を生成するオートエンコーダのエンコード部分により生成され、
　前記第２ネットワークは、前記第１信号を入力とし、前記第２信号を教師信号とするトレーニングデータを用いたトレーニングにより生成され、
　前記第３ネットワークは、教師信号を第２信号に変換し、第２信号から教師信号を生成するオートエンコーダのデコード部分により生成される、
　ニューラルネットワーク。」 
２　原査定の拒絶の理由 
　原査定の拒絶の理由は，本願発明は，本願の出願日前に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下記の引用文献Ａ（上記「引用文献」に対応）に記載された技術に基づいて，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，というものである。 
Ａ．特開平６−２６６６９１号公報
３　引用文献
　原査定の拒絶の理由に引用された，引用文献Ａ，及びその記載事項は，上記「第２[理由]２（２）」に記載したとおりである。 
４　対比・判断 
（１）本願発明は，上記「第２[理由]２（１）」で検討した本件補正発明の「ニューラルネットワーク」について，「入力信号を入力し、前記入力信号とは異なる出力信号を出力する」との限定を削除し，本件補正発明の「教師信号」について，「前記出力信号に対応する」との限定を削除するとともに，本件補正発明の「前記入力信号を前記第１信号にエンコードし，前記第１信号を前記入力信号にデコードするオートエンコーダ」との記載を，「前記第１信号から前記入力信号を生成するオートエンコーダ」との記載に変更し，本件補正発明の「第２信号に対応する前記教師信号とするトレーニングデータ」との記載を「第２信号を教師信号とするトレーニングデータ」との記載に変更し，本件補正発明の「前記出力信号に対応する前記教師信号を前記第２信号にエンコードし，前記第２信号から前記出力信号に対応する前記教師信号をデコードするオートエンコーダ」との記載を，「教師信号を第２信号に変換し，第２信号から教師信号を生成するオートエンコーダ」との記載に変更するものである。
（２）そうすると，上記「第２[理由]２（３）」における検討内容を踏まえると，本願発明と引用発明とは，以下の点で一致し，また，以下の点で相違する。
＜一致点＞
「　入力信号を第１信号に変換する第１ネットワークと，前記第１信号を第２信号に変換する第２ネットワークと，前記第２信号を出力信号に変換する第３ネットワークと，を含み，
　前記第１ネットワークは，前記第１信号から前記入力信号を生成するオートエンコーダのエンコード部分により生成され，
　前記第２ネットワークは，前記第１信号を入力とし，前記第２信号を教師信号とするトレーニングデータを用いたトレーニングにより生成され，
　前記第３ネットワークは，教師信号を第２信号に変換し，第２信号から教師信号を生成するオートエンコーダのデコード部分により生成される，
　ニューラルネットワーク。」
＜相違点ａ＞
　本願発明は，第１信号が「入力信号より低次元」であり，第２信号が「教師信号より低次元である」のに対して，引用発明は，そのような特定がなされていない点。
（３）上記＜相違点ａ＞に関して，第１信号が「入力信号より低次元」である点は，上記「第２[理由]２（３）イ」における＜相違点２＞と同一であり，第２信号が「教師信号より低次元である」点は，上記＜相違点２＞の，第２信号が「出力信号に対応する教師信号より低次元である」点から「出力信号に対応する」との限定を削除したものにすぎない。
　してみると，上記＜相違点ａ＞は，上記「第２[理由]２（４）」における＜相違点２＞で検討したとおり，格別のものではなく，本願発明は，上記引用発明に基づいて，当業者が容易に発明をすることができたものである。
第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から，その余の請求項に係る発明について検討するまでもなく，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。