【事件の表示】
　特願２００９−２６５３２３「振動体の異常診断装置及び異常診断方法」拒絶査定不服審判事件〔平成２３年　６月　２日出願公開、特開２０１１−１０７０９３〕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２１年１１月２０日を出願日とする出願であって，平成２５年１０月２４日付けで拒絶理由が通知され，同年１２月２４日に意見書の提出及び手続補正がなされ，平成２６年３月２７日付けで拒絶査定がなされ，同年６月２７日に拒絶査定不服審判の請求がなされたものである。
　
第２　本願発明
　本願の請求項１〜１０に係る発明は，平成２５年１２月２４日付け手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１〜１０に記載された事項により特定されるとおりのものと認められるところ，そのうちの請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は，次のとおりである。
　
「　　【請求項１】
　振動体に接触して，前記振動体から発生する振動を第１の音の波形に変換するセンサと，
　前記第１の音の波形をウェーブレット変換により第２の音の波形に変換する変換手段と，
　前記第２の音の波形から入力データを抽出する抽出手段と，
　前記入力データに対して，自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ　Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐ）モデルを適用することにより，正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する作成手段と，
　前記マップ上に前記入力データを配置した際の位置が前記正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより，前記振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する診断手段とを有し，
　前記センサは，
　中空状の筒部と，
　前記筒部の一端に設けられた針部であって，前記針部の先端が前記振動体に接触可能な針部と，
　前記筒部内に設けられ，前記針部を介して伝達される前記振動体の振動によって前記筒部内に発生する音を検出するマイク部とを有し，
　前記針部の軸方向と前記筒部の軸方向がなす角度は，０〜５°の範囲内である振動体の異常診断装置。」
　
第３　引用刊行物およびその記載事項（下線は当審により付与した。）
（１）本願の出願前に頒布され，原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である特開２００８−４０６８４号公報（以下，「刊行物１」という。）には，「信号識別装置の学習方法」について次の事項が記載されている。　
（１−ア）
「【技術分野】
【０００１】
　本発明は，振動成分を含む対象信号を競合学習型ニューラルネットワークを用いて分類する信号識別装置において，競合学習型ニューラルネットワークを適正に学習させる信号識別装置の学習方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
　従来から，ニューラルネットワーク（ニューロコンピュータ）の分類機能を利用することにより，振動成分を含む対象信号を分類する技術が知られている。この種の技術は，音声の認識や機器が正常に動作しているか機器に異常が生じているかを判定する異常監視装置などに用いられている。たとえば，この種の技術を採用した異常監視装置では，機器の動作音や機器の振動をセンサ部（トランスデューサ）により電気信号に変換してセンサ部の出力を対象信号に用い，対象信号について複数個のパラメータからなる特徴量を抽出し，この特徴量をニューラルネットワークで分類する技術が種々提案されている。
【０００３】
　ニューラルネットワークには種々の構成が知られており，たとえば，
競合学習型ニューラルネットワーク（自己組織化マップ＝ＳＯＭ）を用いて特徴量のカテゴリを分類する
【０００４】
　学習モードでは，教師信号を用いずに学習データを与える。学習データにカテゴリを与えておけば，出力層のニューロンにカテゴリを対応付けることができ，同種のカテゴリに属するニューロンからなるクラスタを形成することができる。したがって，
学習モードでは，出力層のニューロンのクラスタにカテゴリを示すクラスタリングマップを対応付け
【０００５】
　検査モードでは，分類しようとする特徴量（入力データ）を学習済みの競合学習型ニューラルネットワークに与え，クラスタリングマップにおいて発火したニューロンが属するクラスタのカテゴリをクラスタリングマップに照合することによって，入力データのカテゴリを分類することができる（たとえば，特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００４−３５４１１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
　ところで，競合学習型ニューラルネットワークでは，教師信号を用いていないから，学習モードにおいて入力される学習データのカテゴリの精度により，検査モードの際のカテゴリの分類の精度が決定される。すなわち，学習モードにおいて使用する学習データとして適正なものを採用する必要があるが，学習データの選別には適切な基準が存在しない。したがって，競合学習型ニューラルネットワークにおける出力層の１つのニューロンが複数のカテゴリの学習データで発火する場合が生じる。言い換えると，適切な学習データを用いて学習しなければ，発火したときにカテゴリを決定できないニューロンが出力層に含まれるという問題が生じる。
【０００７】
　本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり，その目的は，競合学習型ニューラルネットの学習に用いる学習データを適正化することにより，信号識別装置のカテゴリの分類精度を高める信号識別装置の学習方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
　請求項１の発明は，
振動成分を含む対象信号を取り込む信号入力部と，対象信号について複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴抽出部と，特徴抽出部により抽出した特徴量を入力データとし学習データを用いてあらかじめ学習したカテゴリに従って入力データを分類する競合学習型ニューラルネットワークと，各競合学習型ニューラルネットワークによる分類結果を出力する出力部と，特定のカテゴリに分類されることが期待される複数個のデータからなるデータセットのうち学習データとして採用するデータを選択する学習データ選択部とを備える信号識別装置
　
（１−イ）
「【００１２】
　本発明の方法によれば，競合学習型ニューラルネットワークにおける出力層のすべてのニューロンをそれぞれ単一のカテゴリに分類するように学習データが設定され，カテゴリの分類精度を高めることができるという利点がある。また，定量的な評価により各ニューロンに適正なカテゴリを付与することができるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
　以下に説明する実施形態では，機器の動作によって得られる対象信号の特徴量によって機器の動作が正常か異常かを判別する異常監視装置に本発明の技術を採用する例を示す。つまり，信号識別装置として異常監視装置を例示する。また，機器としてはモータのような動力源を備える設備機器を想定するが，機器の種類はとくに問わない。
【００１４】
　本実施形態で説明する信号識別装置は，図１に示すように，教師なしの競合学習型ニューラルネットワーク（以下，単に「ニューラルネット」と呼ぶ）１を用いている。ニューラルネット１は，図２に示すように，それぞれ入力層１１と出力層１２との２層からなり，出力層１２の各ニューロンＮ２が入力層１１のすべてのニューロンＮ１とそれぞれ結合された構成を有している。ニューラルネット１は，逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが，専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。
【００１５】
　ニューラルネット１の動作には，学習モードと検査モードとがあり，学習モードにおいて適宜の学習データを用いて学習した後に，検査モードにおいて実際の対象信号から生成した特徴量（入力データ）のカテゴリを分類する。
【００１６】
　すなわち，入力層１１のニューロンＮ１と出力層１２のニューロンＮ２との結合度（重み係数）は可変であり，学習モードにおいて，学習データをニューラルネット１に入力することによりニューラルネット１を学習させ，入力層１１の各ニューロンＮ１と出力層１２の各ニューロンＮ２との重み係数を決める。言い換えると，出力層１２の各ニューロンＮ２には，入力層１１の各ニューロンＮ１との間の重み係数を要素とする重みベクトルが対応付けられる。したがって，重みベクトルは入力層１１のニューロンＮ１と同数の要素を持ち，入力層１１に入力される特徴量のパラメータの個数と重みベクトルの要素の個数とは一致する。
【００１７】
　一方，
検査モードでは，
【００１８】
　出力層１２のニューロンＮ２には，たとえば６×６個の領域を有する２次元のクラスタリングマップ５の各領域に一対一に対応付けられている。したがって，
学習モードにおいて，クラスタリングマップ５の各領域に学習データのカテゴリを対応付け
入力データにより発火したニューロンＮ２に対応するカテゴリをクラスタリングマップ５により知ることができるから，クラスタリングマップ５はニューラルネット１による分類結果を出力する出力部として機能する
【００１９】
　
クラスタリングマップ５の各領域（実質的には出力層１２の各ニューロンＮ２）には後述する手順でカテゴリを対応付ける。
ニューラルネット１で分類すべきカテゴリは正常と異常との２種類とし
【００２０】
　したがって，出力層１２のニューロンＮ２のうち同種のカテゴリに属する学習データに対応して発火したニューロンＮ２は，クラスタリングマップ５上で近い位置に集まりニューロンＮ２の集合からなるクラスタを形成する。学習モードでニューラルネット１ａ，１ｂに与えられる学習データは学習データ記憶部６に格納されており，必要に応じて学習データ記憶部６から読み出されてニューラルネット１に与えられる。
【００２１】
　ところで，ニューラルネット１により分類する対象信号は，機器Ｘから得られる電気信号であって，たとえば，機器Ｘの動作音を検出するマイクロホン２ａと，
機器Ｘの動作時に生じる振動を検出する振動センサ２ｂ
【００２２】
　
センサ部２で得られた電気信号である対象信号は，
【００２３】
　
特徴抽出部３では，機器Ｘが発生する対象信号から同じ条件で特徴量を抽出するために，
対象信号の切り出し（セグメンテーション）を行った後，適宜の単位時間ごとの信号に分割し，単位時間毎に特徴量を抽出する。
【００２４】
　説明を簡単にするために，ここでは，
セグメンテーションを行った後の対象信号の振動成分から複数の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）を抽出し，各周波数成分を特徴量
ＦＦＴ（高速フーリエ変換）
を用い
　
【図１】
  
　上記（１−ア）〜（１−イ）の記載を参照すると，上記刊行物１には，
　「機器Ｘの動作時に生じる振動を検出し対象信号を取り込む振動センサ２ｂを有するセンサ部２と，
センサ部２で得られた対象信号をセグメンテーションを行って，振動成分からＦＦＴ（高速フーリエ変換）を用いて複数の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）を抽出し，特徴量として抽出する特徴抽出部３と，
学習モードにおいて，クラスタリングマップ５の各領域に学習データとしての特徴量を正常と異常の２種類のカテゴリを対応付け，検査モードでは，入力データとしての特徴量により発火したニューロンＮ２に対応するカテゴリをクラスタリングマップ５により知り，出力する出力部として機能する競合学習型ニューラルネットワーク（自己組織化マップ＝ＳＯＭ）と，
特定のカテゴリに分類されることが期待される複数個のデータからなるデータセットのうち学習データとして採用するデータを選択する学習データ選択部と，
を備える信号識別装置。」（以下，「引用発明」という。）
　
（２）本願の出願前に頒布され，原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である特許第３５９４４７７号公報（以下，「刊行物２」という。）には，「異音検査装置」について次の事項が記載されている。
（２−ア）
「【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は，
ニューラルネットワークを用いる
異音検査装置
　
（２−イ）
「【００３０】
ここで実際の回転機１の発生音の検出手段２における信号および，この信号の特徴量データの解析について説明する
ここでは特徴量データを時間周波数解析の一手法としてのウェーブレット解析により得ることとする。
　
（２−ウ）
「【００３６】
また，上記実施の形態１においては，時間周波数解析によるデータを特徴量データとしたが，これに限られることはなく，時系列解析により，例えば，単位時間毎の周波数成分の標準偏差，ピーク数，および，変動幅など複数の特徴量データを特徴量データとして解析するようにしてよい。次に，この場合の解析結果の一例を示す。」
　
（２−エ）
「【００３８】
また，
他の解析方法として，周波数解析により，単位周波数毎の振幅を特徴量データとして解析するようにしてもよく，この場合，特徴量データは例えば，高速フーリエ変換
を用いることにより，単位周波数毎のスペクトル振幅として求めればよい。
　
（３）本願の出願前に頒布され，原査定の拒絶の理由に引用された刊行物である実願昭　５７−８６３４３号（実開昭５８−１８７７３９号）のマイクロフィルム（以下，「刊行物３」という。）には，「振動計」について次の事項が記載されている。
（３−ア）
「３．考案の詳細な説明
　本考案はスチームトラップ等の弁の作動に伴う
振動や回転軸の振動を検出して，作動の良否等を確認する
　
（３−イ）
「本考案の振動計の構成は次の通りである。被検出物に当てる検出針をプローブのケーシングにゴム等の弾性部材を介して取り付ける。圧電素子を用いた超音波マイクロフォンで検出針の振動を電気的振動に変換し，その電気的信号を増幅してメータの針を振らせたり，スピーカを鳴らせたりする。
　
検出針の先端をスチームトラップ等の弁のケーシングや回転軸の軸受け部分等の被検出物に当てる
被検出物の振動が検出針に伝わる。検出針の振動は超音波マイクロフォンの圧電素子に作用し，
　
（３−ウ）
「図示の実施例を詳細に説明する。
第１図にプローブの断面を示す。ケーシングは筒１の両端に先端部材２と後端部材８を堅く嵌め合せて形成する。
　検出針の内部材３の他端部に環状溝を形成して合成ゴムで作った支持部材１８の中央の孔に嵌め込む。・・・支持部材１８には円筒形状のソケット部１９を形成し，超音波マイクロフォンのケーシング１６を密接して嵌め込む。マイクロフォンは端板１７の中央に円筒形状の台２２，板形状の圧電素子１４，円錐台形状の共振部材１５を互いに接着して固定し，素子１４の両面を導線で端子１２，１３に連結したものである。検出針の内部材３の端面を共振部材１５の対面する端面に接着する。・・・端子１２，１３は導線１０，１１でコネクタ９に連結する。」（第３頁末行〜第５頁１３行）
　
（３−エ）
　第１図からは「筒１の」「先端部材２」に設けられた「検出針」の軸方向と「筒１」の軸方向が同じである様子が見て取れる。
　第１図
  
　
第４　対比・判断
　本願発明と引用発明とを対比する。
　
ア　引用発明の「機器Ｘ」は「動作時に」「振動」が「生じる」のであるから，本願発明の「振動体」に相当する。
　そして，引用発明の「対象信号」は，「機器Ｘの動作時に生じる振動を検出し」「振動センサ２ｂ」から「生じる」信号であるから，「振動センサ２ｂ」が「検出し」た「機器Ｘの動作時に生じる振動」を変換したものといえ，本願発明の「第１の音の波形」は，「振動体から発生する振動」を変換したものであるから，「振動の電気信号波形」を意味していることは明らかであるので，引用発明の「対象信号」は，本願発明の「第１の音の波形」に相当し，引用発明の「振動センサ２ｂ」は，本願発明の「センサ」に相当する。
イ　引用発明の「特徴抽出部３」は，「対象信号の振動成分からＦＦＴ（高速フーリエ変換）を用いて複数の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）を抽出」するのであるから，「対象信号」の「変換手段」を内在しているといえる。
　また，「対象信号」は，「特徴量」として，競合学習型ニューラルネットワーク（自己組織化マップ＝ＳＯＭ）へ入力されるので「入力データ」といえる。
　そうすると，引用発明の「対象信号の振動成分からＦＦＴ（高速フーリエ変換）を用いて複数の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）を抽出し，特徴量として抽出する特徴抽出部３」と，
本願発明の「前記第１の音の波形をウェーブレット変換により第２の音の波形に変換する変換手段と，
　前記第２の音の波形から入力データを抽出する抽出手段」とは，
「前記第１の音の波形を第２の音の波形に変換する変換手段と，
　前記第２の音の波形から入力データを抽出する抽出手段」の点で共通する。
　
ウ　引用発明の「競合学習型ニューラルネットワーク（自己組織化マップ＝ＳＯＭ）」は，「学習モード」と，「検査モード」を備え，「学習モード」は「クラスタリングマップ５の各領域に学習データとしての特徴量を正常と異常の２種類のカテゴリを対応付け」しているので，本願発明の「正常状態領域及び異常状態領域を有するマップ」を作成しているといえ，
「検査モード」は「入力データとしての特徴量により発火したニューロンＮ２に対応するカテゴリをクラスタリングマップ５により知り，出力」するのであり，「入力データとしての特徴量」に対応する「カテゴリ」である「正常」か「異常」かを知るのであるから，「機器Ｘ」の状態を「診断する」といえる。
　そうすると，引用発明の「学習モードにおいて，クラスタリングマップ５の各領域に学習データとしての特徴量を正常と異常の２種類のカテゴリを対応付け，検査モードでは，入力データとしての特徴量により発火したニューロンＮ２に対応するカテゴリをクラスタリングマップ５により知り，出力する出力部として機能する競合学習型ニューラルネットワーク（自己組織化マップ＝ＳＯＭ）」は，本願発明の「前記入力データに対して，自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ　Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐ）モデルを適用することにより，正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する作成手段と，
　前記マップ上に前記入力データを配置した際の位置が前記正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより，前記振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する診断手段」に相当するといえる。
　
エ　引用発明の「信号識別装置」は，「機器Ｘの動作時に生じる振動を検出し」「正常と異常の２種類のカテゴリ」を出力するのであるから，本願発明の「振動体の異常診断装置」に相当する。
　そうすると，本願発明と引用発明とは，
　「振動体に接触して，前記振動体から発生する振動を第１の音の波形に変換するセンサと，
　前記第１の音の波形を第２の音の波形に変換する変換手段と，
　前記第２の音の波形から入力データを抽出する抽出手段と，
　前記入力データに対して，自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ　Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐ）モデルを適用することにより，正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する作成手段と，
　前記マップ上に前記入力データを配置した際の位置が前記正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより，前記振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する診断手段とを有する
　振動体の異常診断装置。」で一致し，次の点で相違している。
　
（相違点１）
　第１の音の波形を第２の音の波形に変換する変換手段について，本願発明では「ウェーブレット変換により第２の音の波形に変換する」のに対して，引用発明では対象信号をセグメンテーションを行ってＦＦＴ（高速フーリエ変換）により複数の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）に変換する点。
　
（相違点２）
　センサについて，本願発明が「中空状の筒部と，
　前記筒部の一端に設けられた針部であって，前記針部の先端が前記振動体に接触可能な針部と，
　前記筒部内に設けられ，前記針部を介して伝達される前記振動体の振動によって前記筒部内に発生する音を検出するマイク部とを有し，
　前記針部の軸方向と前記筒部の軸方向がなす角度は，０〜５°の範囲内である」のに対して，引用発明は，そのような特定をしていない点。
　
（１）相違点１についての検討
　刊行物２の上記項摘記事項（２−イ）には，「ここでは特徴量データを時間周波数解析の一手法としてのウェーブレット解析により得ることとする。」と検査対象物（回転機）の発生音の検出手段における信号の特徴量データの解析手法として，「ウェーブレット解析」が記載されている。
　また，刊行物２の上記項摘記事項（２−エ）には，「他の解析方法として，周波数解析により，単位周波数毎の振幅を特徴量データとして解析するようにしてもよく，この場合，特徴量データは例えば，高速フーリエ変換・・・を用いることにより，単位周波数毎のスペクトル振幅として求めればよい。」と他の解析手法として高速フーリエ変換を用いることも記載されているから，ニューラルネットワークを用いる異音検査装置においてウェーブレット解析も高速フーリエ変換も適宜選択される解析手法として記載されているといえる。
　そうすると，引用発明の「対象信号をセグメンテーションを行って」「ＦＦＴ（高速フーリエ変換）」により行う変換に代えて刊行物２に記載された「ウェーブレット変換」を採用し，相違点１に記載の本願発明の構成とすることは，当業者が容易に想到するものといえる。
　
（２）相違点２についての検討
　刊行物３の上記摘記事項（３−エ）の記載「筒１の先端部材２に設けられた検出針３の軸方向と筒１の軸方向が同じである様子が見て取れる。」から，検出針３の軸方向と筒１の軸方向のなす角度は，ほぼ０°であるといえる。
　さらに，刊行物３の上記項摘記事項（３−イ）に「本考案の振動計・・・検出針の先端をスチームトラップ等の弁のケーシングや回転軸の軸受け部分等の被検出物に当てると，被検出物の振動が検出針に伝わる。検出針の振動は超音波マイクロフォンの圧電素子に作用」することが記載されていることから，刊行物３には，相違点２に記載の本願発明の構成に相当する構成を備えた振動計が記載されているといえる。
　そして，刊行物３の振動計も，本願発明と同様に「振動や回転軸の振動を検出して，作動の良否等を確認する」ためのものである。
　してみると，引用発明のセンサを具体化するにあたって上記刊行物３に記載のものを採用して，相違点２に記載の本願発明の構成とすることは当業者が容易に想到するものといえる。
（３）そして，本願発明の効果も，刊行物１〜３の記載事項から，当業者が予測し得る範囲のものであり，格別顕著なものといえない。　　
　
（４）したがって，本願発明は，引用発明及び刊行物２，３の記載事項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ものである。　　
　
第５　まとめ　　
　以上のとおり，本願発明は，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から，その他の請求項について言及するまでもなく，本願は拒絶されるべきものである。　　
　よって，結論のとおり審決する。