【事件の表示】
　平成　５年特許願第３４２０３６号「ニューラルネットワーク使用方法」拒絶査定に対する審判事件［平成　６年１２月２２日出願公開、特開平　６−３４８６７９］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・本願発明
　
　本願は、平成５年１２月１４日の出願（パリ条約による優先権主張　１．平成４年１２月１４日、アメリカ合衆国，　２．平成５年１１月１７日、アメリカ合衆国）であって、その請求項１に係る発明（以下、本願発明という。）は、明細書及び図面の記載からみて、本願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と認める。
「　ニューラルネットワークを使用してプロセスにおける１以上の変数のセットを制御して１以上の品質属性のセットによって特徴づけられる製品を生成する方法において、
　前記品質属性のセットと前記変数のセットの間の関係を反映する１以上のプロセスサインのセットを識別するステップと、
　前記プロセスサインを測定して記録を形成するステップと、
　前記記録から前記ニューラルネットワークへデータを送るステップと、
　前記データに基づいて前記ネットワークを使用して前記変数のセットを制御するステップとからなることを特徴とするニューラルネットワーク使用方法。　」
　
２．引用例記載の発明
　
（引用例の記載事項）
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された欧州特許出願公開第４４３２４９号（１９９１）（以下、引用例という。）には、ニューラルネットワークを用いてプロセス変量の調整を行う製品の製造方法について、図面と共に次の事項が記載されていると認められる。
（１）「　製造方法の調整を不経済な計算を行うことなく実施する方法は、次のニューラルネットワークを用いると可能となる。即ち、プロトタイプのサンプリングを行う処理手順と連結してニューラルネットワークを用いネットワークの構成をセットする。この処理手順では、プロセス変量の所望の調整をプロトタイプのサンプルに対し経験的に求め、次にこのプロトタイプを用いてニューラルネットワークの構成を決める。
　その結果経験的に得られたニューラルネットワークの構成を用いてプロセス変量の調整を行う。こうして製造方法は修正される。フォトリソグラフィのマスクの製造例で説明すると、代表的特性を有するプロトタイプのマスクと、そのようなマスクで見出された構成を用いてニューラルネットワークをプログラムする。その結果得られたニューラルネットワークを形成する構成を次に用いて製造処理手順を調整し、即ち散乱電子の結果の露光を修正する。　」（公報第２頁第４３行〜第５２行）
（２）「　第１の、そしてもし存在すれば後続のマトリックスの交叉部のインピーダンス手段が、入力データで行われた変換を決め、さらにニューラルネットワークの出力を決める。これらのインピーダンス手段は最終的に行われる演算のプロトタイプのサンプルを用いることによりセットされる。驚くべきことに、プロトタイプのサンプルを用いることによりインピーダンス値が確立すると、
所望の製造技術が適応されるいずれのサンプルについてもニューラルネットワークが用いられることが可能となる。但しこれは演算の未調整パラメータが未修正のままである場合においてである。例えば、マスクの電子ビーム露光において、もしビーム加速エネルギー及び電子感光材料と下部材料を含む基板材料が同一である場合、プロトタイプのサンプルを用いニューラルネットワークのインピーダンス値を確立すると、露光されるいずれのパターンについても演算を行うことができる。
　こうして、演算を行っている材料と演算の未調整パラメータ、例えば、基板の電子感光材料と露光エネルギーがもし同じならば、他のパターンについてプロトタイプにより確立されたニューラルネットワークを使用することが可能となる。　」（公報第３頁第２７行〜第３７行）
（３）「　反復計算処理手順は散乱強度分布を計算し、それを所望のパターンと比較することにより行われる。散乱した結果の分布と所望の分布との差はエラーである。エラーに等しい線量を入射画像から減算し、エラーがマスクの所望の規格未満、例えば２％未満になるまで反復を継続する。３２，４００ピクセルのテストパターンについての各反復、即ち３２，４００集合の入力データでは、毎秒命令百万のスピードのコンピュータで行うとして約１時間を必要とする。
　一般に反復４回が必要とされるので、この計算時間は、本発明のように、プロトタイプのサンプルを確立するだけに使用しない限り不経済であることは明白である。
　本実施例では、散乱の９５％が半径１．２５μｍの接点内で起こり、用いられるピクセルサイズは１／８μｍであることから、露光点回りの有意のピクセルのアレイは１９×１９マトリックスにより表わされる（即ち、中心ピクセル　プラス　各外方に９ピクセル）。
　従って、このサンプルに対するニューラルネットワークは３６１の入力を有しなければならない。（他のサンプルは電子の散乱範囲が異なるので異なるサイズのアレイを必要とする。）この入力数は、もし全て同時に行われるとすると、煩雑なものとなる。しかし、ディジタル・シフト・レジスタを用いることにより、もっと有効な処理が取扱可能となる。入力データは、その各々が１９ビット長である１９ワードのディジタル　アレイに対応するシフトレジスタのアレイによりニューラルネットワークにロードされる。　」（公報第４頁第２２行〜第３７行）
（４）「　これら可変重み付けはプロトタイプのサンプルに対し、先に説明した反復処理で確立された同じ解答をマトリックスが与えるまで、可変インピーダンスを変調することにより確立される。このように、経験的過程を経てニューラルネットワークパラメータは確定される。
　実際のフォトマスクの線量調整因子を求める間、先に確立したインピーダンス値を有するニューラルネットワークを用いる。
　各ピクセルに要する線量は、調整線量に対応するニューラルネットワークの出力で先に確立したニューラルネットワークの入力に、そのピクセルの回りの１９×１９マトリックスの値をロードすることにより求められる。この初めに計算したピクセルに隣接する次のピクセルは、１９のシフトレジスタの各個に新しいピクセルをシフトすることにより計算されるが、これは図５に示されるように、入力パターンにおける１ピクセルのシフトに対応するものである。
　この処理は全ての調整因子が得られるまで続けられる。３２，０００ピクセルを有するアレイに対するこの測定時間は、代表例として、分析法について４時間と言われるのに比べると、１３秒である。次にこうして求めた調整値を用いて、プロトタイプのサンプルの計算に指定の所定の正確さを有する所望のフォトマスクが製造されるように露光過程を制御する。　」（公報第４頁第５４行〜第５頁第９行）
　
　上記記載事項（１），（２）からみて、引用例の製品の製造方法は、例えば、フォトリソグラフィのマスク製造に適用され、プロトタイプのマスクのサンプルに対して電子ビームの所望の露光調整を経験的に求め、このサンプルを用いてニューラルネットワークのパラメータを調整し、所望のマスクを製造するために、調整されたニューラルネットワークを用いて電子ビームの露光調整を行うものであると認められる。
　また、上記記載事項（３），（４）からみて、引用例のニューラルネットワークを用いた電子ビームの露光調整は、マスクの感光材料の散乱強度分布が所望の分布となるよう露光点毎に電子ビームの線量が調整されることにより実現され、具体的には、所望のプロトタイプのサンプルを識別して、サンプルデータをサンプリングした後に、「各ピクセルに要する線量は、調整線量に対応するニューラルネットワークの出力で先に確立したニューラルネットワークの入力に、そのピクセルの回りの１９×１９マトリックスの値をロードすることにより求められる。」の記載から、プロトタイプの各露光点回りのサンプルデータをニューラルネットワークに入力して、散乱強度分布が所望の規格となるように各露光点の電子ビームの線量を調整しているものと認められる。
　そして、引用例に記載のものでは、ニューラルネットワークに入力されるプロトタイプの各露光点回りのサンプルデータに応じて各露光点の電子ビームの線量が調整され、それに伴い散乱強度分布が変化するため、プロトタイプの各露光点回りのサンプルデータのセットが、マスクの散乱強度分布と各露光点の電子ビームの線量のセットとの間の関係を反映していると見ることができるから、引用例には、
　
「　ニューラルネットワークを使用してフォトリソグラフィのマスク製造プロセスにおける各露光点の電子ビームの線量のセットを制御して、散乱強度分布によって特徴づけられる製品を生成する方法において、
　前記散乱強度分布と前記各露光点の電子ビームの線量のセットの間の関係を反映する所望のプロトタイプの各露光点回りのサンプルのセットを識別するステップと、
　前記プロトタイプのサンプルデータを取得するステップと、
　前記プロトタイプの各露光点回りのサンプルデータを前記ニューラルネットワークへ送るステップと、
　前記サンプルデータに基づいて前記ネットワークを使用して前記各露光点の電子ビームの線量を制御するステップとからなることを特徴とするニューラルネットワーク使用方法。　」（以下、「引用例に記載された発明」という。）が記載されていると認められる。
　
３．本願発明と引用例に記載された発明との対比
　
　本願発明と引用例に記載された発明を対比する。
　引用例に記載された発明の「各露光点の電子ビームの線量のセット」はプロセス変量の一実施例として記載され、製品を製造する過程でニューラルネットワークにより制御されることから、本願発明の「１以上の変数のセット」に相当する。また、引用例に記載された発明の「散乱強度分布」は、基板の電子感光材料に電子ビームの露光を行うことにより生成された電子ビーム散乱強度の分布状態であり、この分布状態により溶解、除去の処理がなされてマスクパターンが生成されることから、所望の散乱強度分布との差が所望の規格未満であることが要求されている。すなわち、引用例に記載された発明の「散乱強度分布」は、製品の品質を特徴づける１つの指標であるから、本願発明の「１以上の品質属性のセット」に相当する。
　そして、本願発明の「プロセスサイン」と引用例に記載された発明の「プロトタイプの各露光点回りのサンプルデータ」は、ともにプロセスにおける品質属性と変数の間の関係を反映し、ニューラルネットワークにより変数を制御するために必要となるデータ（以下、「プロセスデータ」という。）であるという点で一致することから、
　
　両者は
「　ニューラルネットワークを使用してプロセスにおける１以上の変数のセットを制御して１以上の品質属性のセットによって特徴づけられる製品を生成する方法において、
　前記品質属性のセットと前記変数のセットの間の関係を反映する１以上のプロセスデータのセットを識別するステップと、
　前記プロセスデータを取得するステップと、
　前記ニューラルネットワークへプロセスデータに関連するデータを送るステップと、
　前記プロセスデータに関連するデータに基づいて前記ネットワークを使用して前記変数のセットを制御するステップとからなることを特徴とするニューラルネットワーク使用方法。　」
である点で一致し、以下の点で相違する。
　
（相違点）　
（１）本願発明の製品の品質属性とプロセスにおける変数の間の関係を反映するプロセスデータは、例えばプラズマ放射のような製品の生成時に測定されるプロセスサイン、即ち、生成時の測定データであるのに対して、引用例に記載された発明のプロセスデータは、予め取得したプロトタイプの各露光点回りのサンプルデータである点。
（２）本願発明のプロセスデータ（本願発明では「プロセスサイン」）は測定されて記録が形成され、該記録からニューラルネットワークにデータが送られるのに対し、引用例に記載された発明のプロセスデータ（引用例に記載の発明では「プロトタイプの各露光点回りのサンプルデータ」）の記録については、特に記載がない点。
　
４．当審の判断
　
　上記相違点について検討する。
　
（１）プラズマエッチングプロセスにおいて、エッチングの終点を確実に検出するためにプラズマスペクトルを製品の生成時に測定し、この生成時の測定データに基づいてエッチングの時間を制御することは、例えば、特開平４−３０４６３１号公報、特開平４−２２９６２０号公報に記載されているように本願出願前に周知の技術手段であり、予め取得したプロトタイプの各露光点回りのサンプルデータに代えて周知の技術手段である生成時の測定データを採用して、本願発明の構成のようにすることは当業者が容易に推考できたものであるから、上記相違点（１）を格別のものとは認めることはできない。
（２）本願発明の記録に関する明細書の記載事項からみて、この記録の意味は一般的に知られた、例えばメモリ等周知の記録手段を用いて形成されるものであることは明らかである。引用例に記載の発明では、プロセスデータとして、予め取得したプロトタイプの各露光点回りのサンプルデータをニューラルネットワークに入力しており、すべての露光点回りのプロトタイプのサンプルデータの中から必要なサンプルデータを抽出していることから、周知の記録手段を用いて、本願発明のように、プロセスデータの記録を形成し、該記録からニューラルネットワークに必要なデータを送るようにすることは当業者が容易に推考できたものであるから、上記相違点（２）を格別のものとは認めることはできない。
　
　よって、本願発明と引用例に記載された発明との上記相違点は、周知の技術手段に基いて、当業者が容易に推考できた程度のものと認められる。
　
５．むすび
　
　したがって、本願発明は、引用例に記載された発明及び周知の技術思想に基いて、当業者が容易に推考できたものと認められるから、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。