【事件の表示】
　平成　４年特許願第３２２３２７号「空調負荷予測方法」拒絶査定に対する審判事件［平成　６年　５月２７日出願公開、特開平　６−１４７５９８］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４年１１月９日の出願であって、その請求項１に係る発明は、平成１３年２月１６日付けの手続補正書によって補正された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（以下、「本願発明」という。）。
　
「制御される空調機器及び周囲環境に関する過去のある時点までの実績データを、非線形要素の形でそのまま教師信号として入力層とし、前記過去のある時点以降のその制御される空調機器の空調負荷を出力層として、ニューラルネットワークで学習を行い予測モデルを作成する第１のステップと；前記第１のステップで得られた予測モデルに、その制御される空調機器及び周囲環境に関する当日の実績データを、非線形要素の形でそのまま入力して、その制御される空調機器の翌日の空調負荷を予測する第２のステップと；から成ることを特徴とする、空調負荷予測方法。」
　
２．引用例
（１）原査定の拒絶の理由に引用した特開平４−１５４４１号公報（以下、「引用例」という。）には、図面とともに、次の記載がある。
　
・「次に、以上のように構成した熱負荷予測システムの作用について説明する。
　第１図において、入力装置（プロセスインターフェース）４を介して入力される熱負荷検出値は、演算処理装置１１の熱負荷記憶手段である熱負荷実績手段２１に蓄えられる。また、この熱負荷実積手段２１に蓄えられた過去の熱負荷実績と関連づけて、入出力装置（マンマシンインターフェース）６を介して入力された気象実績が、演算処理装置１１の気象実績手段２２に蓄えられる。
　次に、この熱負荷実績手段２１に蓄えられた熱負荷実績２１、および気象実績手段２２に蓄えられた気象実績２２は、熱負荷パターン分類手段１２によって各々数十種類のパターンに分類される。そして、この分類された熱負荷パターンおよび気象パターンは、それぞれ熱負荷パターン手段２３および気象パターン手段２４に蓄えられる。」（第４頁左上欄第１３行−右上欄第９行）
　
・「次に、予測モデル作成手段１３では、上述の指標により分類された熱負荷パターンおよび分類された気象・曜日に関するパターンに基づいて、予側モデルが学習される。
　まず、ニューラルネットワークの構造は、気象実績および曜日に関するパターンを入力層のニューロンとし、分類された熱負荷パターンに対応してパターン番号を出力層のニューロンとする。また、入力層と出力層の間に中間層をもつ３層のニューラルネットワークとする。
　ニューラルネットワークの各層各ニューロン間の重み係数の学習は、バックプロパゲーション法を使用して行なう。そして、この学習の結果得られた重み係数が、予測モデル２５として記憶される。」（第５頁左上欄第１１行−右上欄第５行）
　
・「次に、熱負荷パターン予測手段１４では、翌日の熱負荷パターンが以下のようにして予測される。
　すなわち、翌日の熱負荷パターンは、入出力装置（マンマシンインターフェース）６により入力された気象予報２６と、予測モデル２５に記臆された重み係数とから、ニューラルネットワークの演算にしたがって出力層の各パターン（各ニューロン）の値を演算し、出力層の各ニューロンの値の最大値を示すパターンが、翌日の熱負荷予測パターンとして選択される。そして、この予測された熱負荷パターン２７は、入出力装置（マンマシンインターフェース）６を介して出力装置（ＣＲＴ）７へ出力される。」（第６頁右上欄第４−１６行）
　
　したがって、引用例１には、次の発明が記載されているものと認められる。
　
「気象実績をパターン化して入力層とし、その制御される空調機器の熱負荷実績のパターン番号を出力層として、ニューラルネットワークで学習を行い予測モデルを作成する第１のステップと；前記第１のステップで得られた予測モデルに気象予報を入力して、その制御される空調機器の翌日の熱負荷のパターンを予測する第２のステップと；から成ることを特徴とする、空調負荷予測方法。」（以下、「引用例発明」という。）。
　
３．対比
　本願発明と引用例発明とを対比すると、引用例発明の「気象実績」は本願発明の「周囲環境に関する過去のある時点までの実績データ」に相当し、以下同様に、「その制御される空調機器の熱負荷実績」は「前記過去のある時点以降のその制御される空調機器の空調負荷」に、また、「熱負荷」は「空調負荷」にそれぞれ相当する。
　
　また、引用例発明において、「気象実績をパターン化」したものは、学習のための「教師信号」といえるし、「気象予報」は「周囲環境に関する予報データ」といえる。
　
　したがつて、両者は、
　
　「周囲環境に関する過去のある時点までの実績データを教師信号として入力層とし、前記過去のある時点以降のその制御される空調機器の空調負荷を出力層として、ニューラルネットワークで学習を行い予測モデルを作成する第１のステップと；前記第１のステップで得られた予測モデルに、周囲環境に関するデータを入力して、その制御される空調機器の翌日の空調負荷を予測する第２のステップと；から成ることを特徴とする、空調負荷予測方法。」
　
の点で一致し、次の点で相違する。
　
［相違点１］本願発明では、予測モデルを作成する第１のステップにおいて、学習のための各実績データを「非線形要素の形でそのまま」入力層とするとともに、空調負荷実績そのものを出力層とし、また、空調負荷を予測する第２のステップにおいて、予測のための各データを「非線形要素の形でそのまま」入力するとともに、空調負荷そのものを予測するのに対して、
引用例発明では、予測モデルを作成する第１のステップにおいて、学習のための各実績データを「パターン化して」入力層とするとともに、空調負荷実績のパターン番号を出力層とし、また、空調負荷を予測する第２のステップにおいて、予測のための各データを入力するとともに、空調負荷のパターンを予測する点。
　
［相違点２］本願発明では、周囲環境に関するデータに加えて、予測モデルを作成する第１のステップにおいて、「制御される空調機器に関する過去のある時点までの実績データ」を教師信号として入力層とし、空調負荷を予測する第２のステップにおいて、「制御される空調機器に関する当日の実績データ」を入力するのに対して、
引用例発明では、予測モデルを作成する第１のステップにおいて、周囲環境に関するデータのみを教師信号として入力層とし、空調負荷を予測する第２のステップにおいて、これを入力する点。　
　
［相違点３］空調負荷を予測する第２のステップにおいて、本願発明では、「周囲環境に関する当日の実績データを入力」するのに対して、
引用例発明では、「周囲環境に関する予報データを入力」する点。
　
４．判断
　上記相違点について検討する。
　
　相違点１について
　ニューラルネットワークにおいて、各データを「パターン化」することなく、「非線形要素の形でそのまま」用いること、
　すなわち、学習のための各実績データを「パターン化」することなく、「非線形要素の形でそのまま」入力層又は出力層とし、また、予測のための各データを「パターン化」することなく、「非線形要素の形でそのまま」入力し、かつ、予測値を「パターン化」することなく、予測値そのものを得ることは、従来周知である（例えば、特開平３−２３５６２１号公報を参照のこと。なお、この公報のものは、各データを正規化しているが、この正規化は「相関解析」を行うものでなく、学習のための単なる前処理であり、各データを「非線形要素の形でそのまま」用いているといえる。）。
　
　したがって、各データを「パターン化」することなく、「非線形要素の形でそのまま」用い、相違点１における本願発明の構成を得ることは、当業者が容易に想到し得たものである。
　
　相違点２について
　予測モデルを作成する第１のステップ、及び、空調負荷を予測する第２のステップにおいて、周囲環境に関するデータに加えて、制御される空調機器に関する実績データを用い、相違点２に係る本願発明の構成を得ることは、当業者が必要に応じて適宜なし得た設計事項である（周知例としてあげた、上記特開平３−２３５６２１号公報にも「需要実績値」を用いることが記載されている（請求項１参照）。）。
　
　なお、引用例発明において、「制御される空調機器に関する実績データ」も、学習のための「教師信号」といえる。　
　
　相違点３について
　翌日の空調負荷を予測するのに、「周囲環境に関する予報データを入力」することに代えて、「周囲環境に関する当日の実績データを入力」することは、当業者が必要に応じて適宜なし得た設計事項である。  
　
　そして、本願発明の作用効果も、引用例及び周知技術から当業者が予測できた範囲のものである。
　
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、周知技術に基づいて、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。