【事件の表示】
　平成　８年特許願第１４５４５２号「ファジィモデル構築方法および装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　９年１２月１６日出願公開、特開平　９−３２５８８９］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．手続きの経緯　
　
本件審判請求に係る特許出願は、平成８年６月７日になされたものであって、平成１３年８月２３日付で拒絶理由が通知され、平成１４年１月８日付で拒絶査定の謄本が送達され、これに対して同年２月７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３月１１日付けで手続補正がなされたものである。
　　
２．平成１４年３月１１日付の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１４年３月１１日付の手続補正を却下する。
　
［理由］
（１）本件補正発明の認定
　本件補正により、本件審判請求に係る特許出願の特許請求の範囲の請求項１は、
　
　後件部がメンバシップ関数と入力と出力の関係を表す数式で記述されるファジルールであって、
　入力と出力のデータの組み合わせを格納するデータ格納手段を持ち、入力データが与えられたとき、前記データ格納手段のデータ組み合わせ条件とファジィルールの前件部に前記入力データを当てはめて得られる情報を用いて、出力の誤差を最小化するメンバシップ関数を選定し、該メンバシップ関数に対応した数式を導出してファジルール後件部に当てはめることを特徴とするファジィモデル構築装置。
　
と補正された。
　
（なお、「ファジルール」は「ファジィルール」の誤記であると認める。）
　
（２）補正内容の検討
　
　本件補正によって、「後件部がメンバシップ関数と入力と出力の関係を表す数式で記述されるファジィルール」という事項が発明特定事項に含まれるようになった。
　
　しかしながら、願書に最初に添付した明細書の段落００１３「以下ルールのＩｆ以下を前件部、Ｔｈｅｎ以下を後件部と称する」という記載や願書に最初に添付した明細書の図３のルール格納部３０１の記載からすると、ファジィルールの後件部は入力と出力の関係を表す数式で記述されるものではあるが、メンバーシップ関数と入力と出力の関係を表す数式で記述されるものではない。
　また、ファジィ推論に関する技術常識を参酌しても、願書に最初に添付した明細書及び図面の記載から、ファジィルールがメンバシップ関数と入力と出力の関係を表す数式で記述されるものであることを導くことはできない。
　さらに、その他、本件請求に関する特許出願の願書の最初に添付した明細書又は図面の記載を精査しても、当該補正が願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内のものであることを裏付ける記載は存在しない。
　
　したがって、本件補正は、願書に最初に添付した明細書又は図面に記載した事項の範囲内のものではない。
　
　してみれば、本件補正は、特許法第１７条の２第３項の規定に違反するものであり、特許法第１５９条第１項で準用する特許法第５３条第１項の規定により却下されるべきものである。
　
　
３．本件発明について
　
（１）本件発明の認定
　平成１４年３月１１日付の手続補正は上記のとおり却下されたので、本件出願の請求項１に係る発明（以下、「本件発明」という。）は、本件明細書の特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される、以下のとおりのものである。
　
　後件部が入力と出力の関係を表す数式で記述されるファジィルールとメンバシップ関数からなるファジィモデルと、入力と出力のデータの組み合わせを格納するデータ格納手段と、外部から入力されたファジィルールの前件部の情報を用いて、該データ格納手段のデータを良好に近似する後件部の数式とメンバシップ関数を導出することを特徴とするファジィモデル構築装置。
　
ここで、
・「ファジィモデル」は数式で記述されるファジィルールとメンバシップ関数という数学的な記述そのものであり、
・「外部から入力されたファジィルールの前件部の情報を用いて、該データ格納手段のデータを良好に近似する後件部の数式とメンバシップ関数を導出する」という記載は「良好に」という程度が不明確な表現を含む方法的な記載であって、
いずれもファジィモデル構築装置という物の発明に関する発明特定事項の記載として適切とは言えないものの、
　
本件明細書段落００１３の、
　
「記憶手段１０２はルール格納部３０１，メンバシップ関数格納部３０２，・・・からなり、それぞれファジィルール，メンバシップ関数、・・・が格納されている。」
　
「Ｓ2-1ではイニシャル処理として、ユーザがマンマシン手段112から設定したルールの前件部に対して、メンバシップ関数の初期値を適当に決定する。・・・さらにメンバシップ関数格納部３０２の各入力のメンバシップ関数の初期値を適当に決定する。」
　
「Ｓ2-3 では誤差算出手段１０５を起動し、確定したファジィモデルでデータ格納手段１０７を近似したときのモデル誤差を算出する。以上の結果を記憶手段102に蓄えた後、Ｓ2-4〜Ｓ2-10 でルールおよびメンバシップ関数の最適化を行う。
　まずＳ2-4 でメンバシップ関数修正手段１０３を起動し、メンバシップ関数格納部３０２のメンバシップ関数を修正する。Ｓ2-5 では、再度、後件部導出手段１０４を起動し、修正したメンバシップ関数に対応した後件部のモデル式を算出し、新たなルールを決定する。次にＳ2-6 で、同様に誤差算出手段１０５を起動し、新たなルール，メンバシップ関数に対応したモデル誤差を算出する。Ｓ2-7では、状態更新手段１０６を起動し、記憶手段１０２のファジィモデルと新たなファジィモデルの優劣を比較した後、この結果にしたがって、記憶手段１０２に登録すべきファジィモデルを決定する。すなわち新たなファジィルールに対応したモデル誤差が記憶手段１０２に格納されているモデル誤差より小さい場合には、新たなルールとメンバシップ関数およびモデル誤差を記憶手段１０２に登録する。そうでない場合には、記憶手段１０２を更新する処理は行わない。Ｓ2-8 で最適化処理の終了を判定し、終了していない場合にはＳ2-4〜Ｓ2-7の処理を繰り返す。」
　
という記載から見て、本件発明であるファジィモデル構築装置の一例として、
　
・発明特定事項「ファジィモデル」の例として、ファジィモデル構築装置がファジィルールとメンバシップ関数を格納するための格納部、すなわちルール格納部３０１とメンバシップ関数格納部３０２を備えているもの、
　
・発明特定事項「外部から入力されたファジィルールの前件部の情報を用いて、該データ格納手段のデータを良好に近似する後件部の数式とメンバシップ関数を導出する」の例として、ルールの前件部に対してメンバシップ関数の初期値を決定するためユーザから入力されたファジィルールの前件部の情報と、データ格納手段のデータから、後件部の数式とメンバシップ関数を該データを満たすように最適化すること、
　
が含まれるものと認める。
　
（２）引用文献記載の発明の認定
　
　原査定の拒絶の理由に引用された、特開平５−１２００１８号公報（以下、引用文献という）には以下のことが記載されている。
　
（ア）「【課題を解決するための手段】与えられた入出力データを記憶しておく入出力データ記憶部と、入出力データ記憶部に格納されているデータに対しファジィ推論を行うファジィ推論演算部と、ファジィ推論に用いる推論規則を記憶している推論規則記憶部と、前期推論規則の前件部に用いるメンバーシップ関数を記憶している前件部記憶部と、前期推論規則の後件部に用いる関数のパラメータを記憶している後件部記憶部と、ファジィ推論演算部の出力と入出力データ記憶部に格納されている出力データとの誤差を計算する誤差演算部と、誤差演算部の出力から遺伝アルゴリズムによる演算を行なう遺伝アルゴリズム演算部と、遺伝アルゴリズム演算部の出力にしたがって推論規則記憶部に格納されている推論規則と前件部記憶部に格納されているメンバーシップ関数の少なくとも一方を調整する前件部調整部と、ファジィ推論演算部の出力と入出力データ記憶部に記憶されている入出力データから降下法による演算を行う降下法演算部と、降下法演算部の出力にしたがって後件部記憶部に記憶されている後件部の関数のパラメータを調整する後件部調整部を備えたことを特徴とするファジィ推論装置である。
　本発明は前記した構成により、遺伝アルゴリズムと降下法を用いてファジィ推論の推論規則を自動的に構築する。遺伝アルゴリズムや降下法はいずれも非線形計画法の最適化手法であり、評価関数を最適にするような解を探索できる。この最適解の探索機能により、専門家から得られた入出力データから最適な前件部のメンバーシップ関数や後件部のパラメータを決定する。」
（第３頁左欄４７行から第５０行、同右欄第１８行から第４１行）
　
（イ）「図１は、本発明の第一の実施例におけるファジィ推論装置の構成図を示すものである。図１の１は専門家から得られた入出力データを記憶している入出力データ記憶部、２はファジィ推論に用いる推論規則を記憶している推論規則記憶部、３は推論規則の前件部に用いるメンバーシップ関数の形状データを記憶している前件部記憶部、４は推論規則の後件部に用いる関数の数式及びそのパラメータを記憶している後件部記憶部、５はファジィ推論の演算を行うファジィ推論演算部、６はファジィ推論演算部５の出力と入出力データ記憶部１から出力されるデータとの誤差を計算する誤差演算部、７は遺伝アルゴリズムによる演算を行う遺伝アルゴリズム演算部、８は遺伝アルゴリズム演算部７の出力にしたがって推論規則記憶部２に記憶されている推論規則と前件部記憶部３に記憶されているメンバーシップ関数を調整する前件部調整部、９は降下法による演算を行う降下法演算部、１０は降下法演算部９の出力にしたがって後件部記憶部４に格納された後件部の関数のパラメータを調整する後件部調整部である。」
（第３頁右欄第４３行から第４頁左欄第９行、第４頁右欄第１行から第２行）
　
（ウ）「以上のように構成された実施例のファジィ推論装置について、その動作を説明する。
　推論規則記憶部２に記憶されているファジィ推論の推論規則は、入力をx1,x2,...,xm、出力をyとすると、次のように表現できる。
　
Rulei:If x1=Ai1 and x2=Ai2 and .....and xm=Aim Then y=fi(x1,x2,...xm)
(i=0,...n)
　
ただし、i は推論規則番号、Ai1, Ai2,...,Aim は前件部のメンバーシップ関数、fi(x1,x2,...,xm)は後件部の関数を示す。また、nは推論規則数、mは入力変数の数を示す。本実施例では、後件部の関数を次式の線形関数とする。
　
fi=Σpij*xj+pi0
（Σの範囲はj=1からm）
　
前件部のメンバーシップ関数Aijの形状データは前件部記憶部３に、後件部の線形関数式の係数pij,(i=1,...,n,j=0,...,m)は後件部記憶部４にそれぞれ記憶されている。このとき、i番目の推論規則の適合度μiと推論結果yiは次式で計算できる。（中略）デファジィフィケーション演算として重心演算を採用すると、総合推論結果yは次式で計算できる。
　
ｙ＝Σｙi／Σμi
（Σの範囲は分子分母ともi=１からn）
　
（中略）
ファジィ推論の推論規則に用いられているメンバーシップ関数や後件部の関数は、目標とする制御仕様や希望する入出力関係を満たすように決定されなければならない。しかし、推論規則やメンバーシップ関数を自動的に決定するための手法は確立されておらず、従来は設計者による試行錯誤の実験や専門家へのインタビューにより、設計者が直接ファジィ推論規則の記述を行っていた。このためファジィ推論は、その設計に長い時間が必要であるという課題と、最適な設計が困難であるという課題を持っていた。これらの課題を解決するため、本発明では遺伝アルゴリズムと降下法を用いて、最適な推論規則を自動的に生成するファジィ推論装置を提供する。」
（第４頁右欄第２行から右欄第７行、第４頁左欄第１０行から同頁右欄第２２行）
　
（エ）「本発明では、遺伝アルゴリズムを用いて適応度E(sr)を最大にする、つまりAIC規準を最も小さくするような推論規則の個数とメンバーシップ関数の中心の位置を決定する。具体的な本実施例の動作手順を図１の構成図と図４・図５のフローチャートを用いて説明する。
[Step a1] 遺伝アルゴリズム演算部７で第０世代(t=0)の個体群S(t)を構成している各個体sr(t),r=1,...,R を乱数により決定する。具体的には（数１７）の条件のため、各個体sr(t)におけるLj2...LjG-1を、乱数により0か1の値に設定する。
[Step a2] 各個体sr(t)の内容から前件部のメンバーシップ関数の形状を求め、降下法による学習を行い後件部を学習させ、選択確率Psr(t)を求める。この部分のアルゴリズムの詳細を図５のフローチャートで説明する。
[Step b1] 遺伝アルゴリズム演算部７で個体番号rを1に初期化する。
[Step b2] 前件部調整部８は遺伝アルゴリズム演算部７内の個体sr(t)の内容から、推論規則の個数と前件部のメンバーシップ関数の形状を求め、推論規則記憶部２に格納されている推論規則と前件部記憶部に格納されているメンバーシップ関数Aijを変更する。また、このとき後件部調整部１０は後件部記憶部４に格納されている後件部の各パラメータpijを0に初期化する。
[Step b3] 遺伝アルゴリズム演算部７内の変数である入出力データ番号pを1に初期化する。
[Step b4] 遺伝アルゴリズム演算部７は入出力データ番号pを入出力データ記憶部１に出力する。入出力データ記憶部１は、遺伝アルゴリズム演算部７から出力された番号の入出力データを検索し出力する。ファジィ推論演算部５では、入出力データ記憶部１から出力されたp番目の入力データ(x1p,...,xmp)に対して、（数８）〜（数１１）を用いてファジィ推論を行い、各推論規則の適合度μipと推論結果ypを計算する。
[Step b5] 降下法演算部９で、ファジィ推論演算部３で計算された推論結果yp、適合度μipと、入出力データ記憶部１から出力された出力データyrpから、降下法を用いて後件部のパラメータの調整方向を求める。計算された調整方向から後件部調整部１０は後件部記憶部４に記憶されている後件部の関数の各パラメータを変更する。
以下、この降下法による後件部の調整アルゴリズムを詳細に説明する。降下法演算部９はファジィ推論の推論結果ypと入出力データのyprから、降下法にしたがって、チューニングパラメータpijの調整方向を計算する。降下法も遺伝アルゴリズムと同じく非線形計画法のひとつであり、目的関数を最小とする解を求めることができる。
（中略）
このアルゴリズムを行うことにより、推論規則の良さを表す規準(AIC)を最適にするような推論規則をもとめることができる。したがって、このアルゴリズムにより推論規則が学習された後は、ファジィ推論演算部５に入出力データ記憶部１に格納されているデータ以外の入力データが入ったときでも、最適な推論結果を出力することができる。
以上のように、本実施例によれば、専門家から得られた入出力データから自動的に最適な推論規則の数と前件部のメンバーシップ関数の形状を遺伝アルゴリズムによりもとめることができる。したがって、設計者は、試行錯誤による推論規則の記述をする事なく、入出力データを用意するだけで最適なファジィ推論を行うことができる。
なお、本実施例では、遺伝アルゴリズムとして、最も簡単な構成のものを用いたが、交叉や突然変異以外の遺伝作用素を用いた手法や、突然変異の発生確率を世代とともに変化させる方式などを用いても良い。また、遺伝アルゴリズムの適応度としてAICを用いたが、不遍性規範等の他の評価関数を用いてもよい。また、前件部のメンバーシップ関数として、本実施例では三角形型のメンバーシップ関数を用いたが、他の形状であってもよい。
（第６頁左欄第１２行から第７頁右欄第４４行より抜粋）
　
ここで、
・（ア）（イ）の記載から見て、引用文献記載の発明においては、
専門家から得られた入出力データを記憶している入出力データ記憶部１と、ファジィ推論に用いる推論規則を記憶している推論規則記憶部２、前件部に用いるメンバーシップ関数の形状データを記憶している前件部記憶部３と、後件部に用いる関数の数式及びそのパラメータを記憶している後件部記憶部４と、前件部記憶部３に記憶されているメンバーシップ関数を調整する前件部調整部８と、後件部記憶部４に格納された後件部の関数のパラメータを調整する後件部調整部１０を備えており、
　
・（ウ）の記載から見て、引用文献記載の発明においては、推論規則は
ルール（規則）i:If x1=Ai1 and x2=Ai2 and .....and xm=Aim Then y=fi(x1,x2,...xm)
(i：推論規則番号、Ai1,Ai2,..Aim：前件部のメンバシップ関数、fi：後件部の関数)
ただし、
fi=Σpij*xj+pi0
（Σの範囲はj=1からm、pijがパラメータ）
という、後件部が入力と出力の関係を表す数式で記憶されている、
　
ものと認められる。
　
また、（エ）の記載から見て、引用文献記載の発明においては、
・前件部メンバーシップ関数の初期値と後件部関数のパラメータの初期値を内部で生成し、入出力データ記憶部１の入力データを与えてファジィ推論を行って推論結果ypを計算し、このypと入出力データ記憶部から出力された出力データyrpから後件部関数のパラメータを最適化し、最終的に前件部メンバーシップ関数の最適化を行う
　
ものと認められる。
　
以上の点から見て、上記引用文献には
　
ファジィ推論に用いる、後件部が入力と出力の関係を表す数式で記述される推論規則を記憶している推論規則記憶部と、
メンバシップ関数を記憶しておく前件部記憶部と、
与えられた入出力のデータを記憶しておく入出力データ記憶部と、
後件部の関数のパラメータを調整する後件部調整部と、前件部記憶部に記憶されているメンバーシップ関数を調整する前件部調整部とを備え、
内部で生成されるファジィルールの前件部メンバーシップ関数の初期値の情報と、入出力データ記憶部のデータから、後件部調整部及び前件部調整部によって後件部の関数のパラメータと前件部のメンバーシップ関数を最適化する、
ことを特徴とするファジィモデル構築装置。
　
という発明が記載されているものと認める。
　
（３）本件発明と引用文献記載の発明の対比と判断
　以上の本件発明の認定、及び引用文献記載の発明の認定に基づき、本件発明と引用文献記載の発明とを対応付けると、
　
　引用文献記載の発明における「推論規則記憶部」「前件部記憶部」が本件発明における「ファジィモデル」の一態様である「ルール格納部３０１とメンバシップ関数格納部３０２」に、引用文献記載の発明における「入出力データ記憶部」が本件発明における「データ格納手段」にそれぞれ相当する。
　
　さらに、引用文献記載の発明における、
「ファジィルールの前件部の初期値の情報と、入出力データ記憶部のデータから、後件部調整部及び前件部調整部によって後件部の関数のパラメータと前件部のメンバーシップ関数を最適化する」ことは、
　本件発明における、
　「ファジィルールの前件部の情報を用いて、該データ格納手段のデータを良好に近似する後件部の数式とメンバシップ関数を導出する」ことの一例である、
　「ルールの前件部に対してメンバシップ関数の初期値を決定するためユーザから入力されたファジィルールの前件部の情報と、データ格納手段のデータから、後件部の数式とメンバシップ関数を該データを満たすように最適化すること、
に相当する。
　
　以上の対応関係に基づき本件発明と引用文献記載の発明とを対比すると、
　
・本件発明においてはファジィルールの前件部の情報が外部から入力されるのに対して、引用文献記載の発明においてはファジィルールの前件部の情報は内部で一度生成される点、
　
において相違するものの、その余の点においては一致する。
　
　そして、ファジィルールの前件部の情報は一度何らかの形で定義されなければならないのだから、この情報を外部から入力するのか、内部から発生させるのかは当業者が必要に応じてなし得る設計的選択事項にすぎない。
　
　してみると、引用文献記載の発明におけるファジィルールの前件部の初期値の情報を外部から入力するように構成することで本件発明を想到することは当業者にとって格別の困難性を要するものではない。
　
４．結び　
　
　以上のとおり、本件発明は、引用文献記載の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を受けることができない。　
　
　よって、結論のとおり審決する。