【事件の表示】
　特願２００８−３１４５８１「マルチコア・プロセッサ上での自律型ワークロード分配のための方法、装置、およびシステム」拒絶査定不服審判事件〔平成２１年　７月　９日出願公開、特開２００９−１５１７７４〕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
　
　本件審判請求に係る出願（以下，「本願」という。）は，平成２０年１２月１０日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００７年１２月１９日（以下，「優先日」という），米国）を出願日とする出願であって，平成２３年１０月１１日付けで審査請求がなされ，平成２５年７月５日付けで拒絶理由通知（同年７月９日発送）がなされ，これに対して同年１０月８日付けで意見書が提出されると共に同日付けで手続補正がなされたが，同年１１月２５日付けで拒絶査定（同年１２月３日謄本送達）がなされたものである。　
　これに対して，「原査定を取り消す。この出願の発明は特許すべきものであるとの審決を求める。」との請求の趣旨で，平成２６年４月３日付けで審判請求がなされると共に同日付けで手続補正がなされ，同年５月２８日付けで審査官により特許法第１６４条第３項に定める報告（前置報告）がなされた。　
　
　
第２　平成２６年４月３日付け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２６年４月３日付けの手続補正を却下する。
　
 ［理由］ 
　
 １．補正の内容
　
　平成２６年４月３日付けの手続補正（以下，「本件補正」という。）の内容は，平成２５年１０月８日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１乃至１２の記載
　
「　　【請求項１】
　マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法であって，
　前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するステップと，
　前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するステップと，
　前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるステップと，
を含む，方法。
　　【請求項２】
　前記格納が，対応するアプリケーションの制御ブロック内である，請求項１に記載の方法。
　　【請求項３】
　前記アプリケーションが前記マルチプロセッサ・システムにかけるリソース・ロードを取得するステップをさらに含み，
　前記リソース・ロードに基づいて前記アプリケーションの実行を割り当てる，請求項１に記載の方法。
　　【請求項４】
　前記リソース・ロードが，単精度または倍精度の浮動小数点演算，メモリ使用量，および，単一または複数のサイクルを使用する命令のうちの，少なくとも１つを分析することによって取得される，請求項３に記載の方法。
　　【請求項５】
　前記マルチプロセッサ・システムが性能モニタを備え，
　前記測定するステップが，前記マルチプロセッサ・システムの前記性能モニタによって実行される，
請求項１に記載の方法。
　　【請求項６】
　前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサのうちの少なくとも１つのプロセッサが，複数のコアを備え，
　前記測定するステップが，前記少なくとも１つのプロセッサの前記複数のコア上で実行する間に，アプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するステップを含み，
　前記測定に基づいて前記複数のコアの性能を特徴付けるステップと，
　前記少なくとも１つのプロセッサの前記複数のコアの性能に関する特徴付け情報を格納するステップと，
をさらに含む，請求項１に記載の方法。
　　【請求項７】
　マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための装置であって，
　前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するための手段と，
　前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するための手段と，
　前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるための手段と，
を備える，装置。
　　【請求項８】
　前記格納が，対応するアプリケーションの制御ブロック内である，請求項７に記載の装置。
　　【請求項９】
　前記アプリケーションが前記マルチプロセッサ・システムにかけるリソース・ロードを習得するための手段をさらに備え，
　前記リソース・ロードに基づいて前記アプリケーションの実行を割り当てる，請求項７に記載の装置。
　　【請求項１０】
　前記リソース・ロードが，単精度または倍精度の浮動小数点演算，メモリ使用量，および，単一または複数のサイクルを使用する命令のうちの，少なくとも１つを分析することによって取得される，請求項９に記載の装置。
　　【請求項１１】
　前記マルチプロセッサ・システムが性能モニタを備え，
　前記測定することが，前記マルチプロセッサ・システムの前記性能モニタによって実行される，
請求項７に記載の装置。
　　【請求項１２】
　複数のプロセッサ・コアと，
　自動ワークロード分配システムを格納するメモリであって，前記自動ワークロード分配システムが，前記マルチコア・プロセッサによって実行可能な，
　　マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するための命令と，
　　前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するための命令と，
　　前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるための命令と
　を備える，メモリと，
を備える，マルチコア・プロセッサ・システム。」（以下，この特許請求の範囲に記載された請求項を「補正前の請求項」という。）
　
を，
　
「　　【請求項１】
　
複数のコアを備えたプロセッサを含む
　前記マルチプロセッサ・システムの
前記複数のコアを備えた
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　前記
ハードウェア利用統計
　前記
ハードウェア利用統計
プロセッサのコア性能データ
性能データ
コア
を含む，方法。
　　【請求項２】
　前記
ハードウェア利用統計
　　【請求項３】
　
複数のコアを備えたプロセッサを含む
　前記マルチプロセッサ・システムの
前記複数のコアを備えた
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　前記
ハードウェア利用統計
　前記
ハードウェア利用統計
プロセッサのコア性能データ
性能データ
コア
を備える，装置。
　　【請求項４】
　前記
ハードウェア利用統計
３
　　【請求項５】
　複数のプロセッサ・コア
を備えたマルチコア・プロセッサ
　自動ワークロード分配システムを格納するメモリであって，前記自動ワークロード分配システムが，前記マルチコア・プロセッサによって実行可能な，
　　
前記マルチコア・プロセッサ
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　　前記
ハードウェア利用統計
　　前記
ハードウェア利用統計
コア・プロセッサのコア性能データ
性能データ
コア
　を備える，メモリと，
を備える，マルチコア・プロセッサ・システム。」（当審注：下線は，出願人が付与したものである。以下，この特許請求の範囲に記載された請求項を「補正後の請求項」という。）　
　
に補正するものである。
　
　
２．補正内容の分析　
　
　本件補正後の請求項１乃至５と，本件補正前の請求項１乃至１２とを比較すると，平成２６年４月３日付け審判請求書において出願人が説明するとおり，本件補正後の請求項１，２，３，４，５はそれぞれ，本件補正前の請求項１，４，７，１０，１２に対応するものであり，本件補正前の請求項２，３，５，６，８，９，１１は削除されたと認める。
　
（１）本件補正後の請求項１に係る補正は，下記の補正事項１乃至５よりなるものである。
　
＜補正事項１＞　
　本件補正前の請求項１の
「マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法」との記載を，
「
複数のコアを備えたプロセッサを含む
　
＜補正事項２＞　
　本件補正前の請求項１の
「前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するステップ」との記載を，
「前記マルチプロセッサ・システムの
前記複数のコアを備えた
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　
＜補正事項３＞　
　本件補正前の請求項１の
「前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するステップ」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
　
＜補正事項４＞　
　本件補正前の請求項１の
「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較する」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
プロセッサのコア性能データ
　
＜補正事項５＞　
　本件補正前の請求項１の
「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるステップ」との記載を，
「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する
性能データ
コア
　
（２）本件補正後の請求項２に係る補正は，下記の補正事項６よりなるものである。
　
＜補正事項６＞　
　本件補正前の請求項４の
「前記リソース・ロードが，単精度または倍精度の浮動小数点演算，メモリ使用量，および，単一または複数のサイクルを使用する命令のうちの，少なくとも１つを分析することによって取得される」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
　
（３）本件補正後の請求項３に係る補正は，下記の補正事項７乃至１１よりなるものである。
　
＜補正事項７＞　
　本件補正前の請求項７の
「マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための装置」との記載を，
「
複数のコアを備えたプロセッサを含む
　
＜補正事項８＞　
　本件補正前の請求項７の
「前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するための手段」との記載を，
「前記マルチプロセッサ・システムの
前記複数のコアを備えた
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　
＜補正事項９＞　
　本件補正前の請求項７の
「前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するための手段」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
　
＜補正事項１０＞　
　本件補正前の請求項７の
「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較する」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
プロセッサのコア性能データ
　
＜補正事項１１＞　
　本件補正前の請求項７の
「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるための手段」との記載を，
「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する
性能データ
コア
　
（４）本件補正後の請求項４に係る補正は，下記の補正事項１２よりなるものである。
　
＜補正事項１２＞　
　本件補正前の請求項１０の
「前記リソース・ロードが，単精度または倍精度の浮動小数点演算，メモリ使用量，および，単一または複数のサイクルを使用する命令のうちの，少なくとも１つを分析することによって取得される」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
　
（５）本件補正後の請求項５に係る補正は，下記の補正事項１３乃至１７よりなるものである。
　
＜補正事項１３＞　
　本件補正前の請求項１２の
「複数のプロセッサ・コア」との記載を，
「複数のプロセッサ・コア
を備えたマルチコア・プロセッサ
　
＜補正事項１４＞　
　本件補正前の請求項１２の
「マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するための命令」との記載を，
「
前記マルチコア・プロセッサ
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　
＜補正事項１５＞　
　本件補正前の請求項１２の
「前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するための命令」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
　
＜補正事項１６＞　
　本件補正前の請求項１２の
「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較する」との記載を，
「前記
ハードウェア利用統計
コア・プロセッサのコア性能データ
　
＜補正事項１７＞　
　本件補正前の請求項１２の
「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるための命令」との記載を，
「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する
性能データ
コア
　
（６）その他の補正は，補正事項１８よりなるものである。
　
＜補正事項１８＞　
　本件補正前の請求項２，３，５，６，８，９，１１を削除する補正。　
　
　そして，上記補正事項１乃至１８を含む本件補正は，願書に最初に添付した明細書，特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内においてなされており，特許法第１７条の２第３項の規定に適合している。
　
　
３．目的要件
　
　本件補正は，上記「第２　１．」のとおり本件審判の請求と同時にする補正であり，特許請求の範囲についてする補正をしようとするものであるから，本件補正が，特許法１７条の２第５項の規定を満たすものであるか否か，すなわち，本件補正が，特許法第１７条の２第５項に規定する請求項の削除，特許請求の範囲の減縮（特許法第３６条第５項の規定により請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって，その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の当該請求項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ものに限る），誤記の訂正，或いは，明りょうでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る）の何れかを目的としたものであるかについて，補正事項ごとに以下に検討する。　
　
（１）補正事項１，７について　
　本件補正前の発明特定事項である「マルチプロセッサ・システム内」を「
複数のコアを備えたプロセッサを含む
　
（２）補正事項２，８について　
　本件補正前の発明特定事項である「前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上」を「前記マルチプロセッサ・システムの
前記複数のコアを備えた
　また，本件補正前の発明特定事項である「実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定する」を「実行中のアプリケーションによる
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　
（３）補正事項３，９，１５について　
　本件補正前の発明特定事項である「前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納する」を「前記
ハードウェア利用統計
　
（４）補正事項４，１０，１６について　
　本件補正前の発明特定事項である「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較する」を「前記
ハードウェア利用統計
プロセッサのコア性能データ
　
（５）補正事項５，１１，１７について　
　本件補正前の発明特定事項である「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てる」を「前記アプリケーションの処理消費属性に対応する
性能データ
コア
　また，請求項の削除，誤記の訂正，或いは，明りょうでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る）のいずれにも該当しない。
　
（６）補正事項６，１２について　
　本件補正前の発明特定事項である「前記リソース・ロードが，単精度または倍精度の浮動小数点演算，メモリ使用量，および，単一または複数のサイクルを使用する命令のうちの，少なくとも１つを分析することによって取得される」を「前記
ハードウェア利用統計
　
（７）補正事項１３について　
　本件補正前の発明特定事項である「複数のプロセッサ・コア」を「複数のプロセッサ・コア
を備えたマルチコア・プロセッサ
　
（８）補正事項１４について　
　本件補正前の発明特定事項である「マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上」を「
前記マルチコア・プロセッサ
　また，本件補正前の発明特定事項である「実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定する」を「実行中のアプリケーションによる
ハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得
　
（９）補正事項１８について　
　本件補正前の請求項２，３，５，６，８，９，１１を削除する補正は，請求項の削除を目的とするものであることは明らかである。
　
（１０）小結
　
　以上のとおり，上記補正事項１，２，４，７，８，１０，１３，１４，１６の目的は限定的減縮，上記補正事項２，３，６，８，９，１２，１４，１５の目的は不明瞭な記載の釈明，上記補正事項１８の目的は請求項の削除であるものの，上記補正事項５，１１，１７の目的は請求項の削除，限定的減縮，誤記の訂正，不明瞭な記載の釈明の何れにも該当しないものである。　
　
　してみると，本件補正は，特許法第１７条の２第５項第１号の請求項の削除，同条同項第２号の特許請求の範囲の減縮（第３６条第５項の規定により請求項に記載した発明を特定するために必要な事項を限定するものであって，その補正前の当該請求項に記載された発明とその補正後の当該請求項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ものに限る。），同条同項第３項の誤記の訂正，同条同項第４項の明りょうでない記載の釈明（拒絶理由通知に係る拒絶の理由に示す事項についてするものに限る。）を目的とするものに限られるものではない。
　
　したがって，本件補正は，特許法第１７条の２第５項の規定に違反する。　
　
　
４．独立特許要件
　
　以上のように，本件補正は，限定的減縮を目的とする上記補正事項１，２，４，７，８，１０，１３，１４，１６を含むものである。そこで，限定的減縮を目的として補正された本件補正後の請求項１，３，５に記載された発明が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（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項の規定に適合するか）以下に検討する。
　
４−１．特許法第３６条（記載要件）について　
　
（１）本件補正後の請求項１，３，５の発明特定事項である「前記ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データを有するコアにアプリケーションの実行を割り当てる」は，ハードウェア利用統計とプロセッサのコア性能データとのいかなる比較処理を意味しているのか，両者の単なる大小関係を判定するための比較処理を意味しているのか，両者の差異を所定の数式で評価することを意味しているのか特定することができず，また，当該比較処理の結果をどのようにしてコアへのアプリケーションの実行割り当て処理に利用しているのか，当該比較処理の結果とアプリケーションの実行割り当て処理との関係も不明確である。
　この点に関し，本願明細書の発明の詳細な説明の段落【００１６】〜【００１７】には，
「【００１６】
　システム内でアプリケーションが最初に実行された際に，コア上の性能モニタがシステム使用の特徴を測定する。モニタは，たとえば，単精度または倍精度の浮動小数点演算，メモリ使用量（Ｌ１，Ｌ２，または主メモリのアクセス），単一または複数のサイクルを使用する命令，および他のアイテムを分析する。性能モニタは，ステップ２３０で，アプリケーションがシステムにかけるリソース・ロードを取得する。ステップ２４０で，アプリケーションあるいはサブルーチンまたはスレッドにタグが付けられ，性能データは格納される。性能モニタ・データは性能モニタ１８０から抽出される。ハードウェア性能データは，オペレーティング・システム／ハイパーバイザ／クラスタ・スケジューラによって使用するために，スレッドのコア・データ構造内に格納される。（ハードウェア性能データは，プロセッサのコアの性能を特徴付けるためにも使用可能であり，特徴付け情報はプロセッサ上に格納することができる。）スケジューラは，ステップ２５０で，スレッドの制御データ構造内に格納されたハードウェア利用統計と，システム上のプロセッサに関する特徴とを比較する。オペレーティング・システムまたはハイパーバイザは，ステップ２６０で，ハードウェア機能をソフトウェア測定の処理消費属性のワークロードに最も良く合致させる，適切なコアに，スレッドを割り当てる。
【００１７】
　データは，プロセッサまたはコア上のワークロードを知的に組み合わせるためにスケジューラによって使用されることもできる。たとえば，自動ワークロード分配は，メモリに頻繁にアクセスするスレッドと共に，同じコアまたはプロセッサ上のキャッシュからのデータにアクセスするスレッドを実行することが，より効率的であるものと決定する場合がある。データは，キャッシュ待ち時間性能を，様々な待ち時間およびサイズを備えたキャッシュに合致させるために使用することもできる。」
との記載があるが，この記載からは「ハードウェア利用統計」と，「プロセッサのコア性能データ」との比較処理がいかなるものか，当該比較処理の結果とコアへのアプリケーションの実行割り当て処理との関係がいかなるものであるか，を具体的に把握することはできないことから，発明特定事項である「前記ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データを有するコアにアプリケーションの実行を割り当てる」の意味は発明の詳細な説明を参酌しても明確に把握し得ないものである。
　してみると，本件補正後の請求項１，３，５に係る発明は，明確でない。
　また，このため，本件補正後の発明の詳細な説明は，請求項１，３，５に係る発明について，当業者がその実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものではない。
　
（２）小結
　
　よって，本件補正後の発明の詳細な説明及び特許請求の範囲の記載は，特許法第３６条第４項第１号，同条第６項第２号に規定する要件を満たしておらず，本件補正後の請求項１，３，５に係る発明は，特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
　
４−２．特許法第２９条第２項（進歩性）について　
　
（１）本件補正発明
　
　本件補正後の請求項１に記載された発明（以下，「本件補正発明」という。）は，上記平成２６年４月３日付け手続補正書により補正された明細書及び図面の記載からみて，その特許請求の範囲の請求項１に記載された以下のとおりのものと認める。　
　
「複数のコアを備えたプロセッサを含むマルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法であって，
　前記マルチプロセッサ・システムの前記複数のコアを備えたプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得するステップと，
　前記ハードウェア利用統計を格納するステップと，
　前記ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データを有するコアにアプリケーションの実行を割り当てるステップと，
を含む，方法。」　
　
（２）引用文献
　
（２−１）引用文献１に記載されている技術的事項及び引用発明　
　
　本願優先日前に頒布され，原審の拒絶査定の理由である上記平成２５年７月５日付けの拒絶理由通知において引用された，特開２００３−６１７５号公報（平成１５年１月１０日出願公開，以下，「引用文献１」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。）
　
Ａ　「【請求項１】
複数のプロセッサを含み，該複数のプロセッサの少なくとも一部にはそれぞれ当該プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段をそれぞれ有する計算機システムにおいて，実行するプロセスを前記複数のプロセッサのいずれかに割り付けるスケジューリング方法であって，
前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，当該プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取すること，
前記計算機上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択すること，
との手順を有するプロセススケジューリング方法。
　
Ｂ　「【０００７】
本発明は，従来技術で解決されていない上記課題の解決し，異なる性能特性を持つプロセッサが混在する計算機や，異なる性能特性を持つ計算機が混在するクラスタシステムにおける高度なプロセススケジューリング方式を提供する。
…（中略）…
【０００９】
計算機システムに含まれる複数のプロセッサの少なくも一部に，当該プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段を設け，前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，当該プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取し，前記計算機上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する。前記プロセッサ動作特性としては，例えばプログラム実行時間に占めるメモリアクセス待ち時間の比率，プログラム実行中におけるメモリアクセス量が使用可能である。一例では，前記計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記メモリアクセス待ち時間の比率又は前記メモリアクセス量が大きい順に，各プロセスをキャッシュ容量が大きいプロセッサに優先して割り付ける。また別の例では，前記計算機上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記メモリアクセス待ち時間の比率が大きい順に，各プロセスをメモリアクセスレイテンシが小さいプロセッサに優先して割り付ける。
【００１０】また，前記計算機上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記メモリアクセス量に基づき，各ノードに割り付ける１以上のプロセスのメモリアクセス量合計が，当該ノードのメモリアクセス性能を超えない様に優先して割り付ける。」　　
　
Ｃ　「【００１３】前記性能測定手段を制御して，各プロセスのメモリアクセス量の変化を採取し，計算機システム内の各プロセッサに割り付けられる各プロセスについて，タイムスライスの開始時間を異なる時刻に設定し，タイムスライスを同時に開始した場合と比較し同時に動作中のプロセスのメモリアクセス量合計が計算機のメモリアクセス性能を超過することに伴う性能低下を抑える。この様な，プロセッサ動作特性の変化に基づくプロセススケジューリングを効率良く実現するために，前記プロセッサは，当該プロセッサ内で生じる複数の事象の中から特定の事象の生起回数をカウントする性能測定データレジスタと，前記性能測定レジスタで測定する事象を指示するための，性能測定制御レジスタの組からなる性能測定回路を１以上有し，前記性能測定回路は，前記計算機のメモリ上に設けた性能測定用領域に性能測定データレジスタの値を順次格納していくことにより，特定の事象のタイムスライス内での変化を採取可能とする性能測定方式を実現する。
そして，前記性能測定手段を制御して採取した各プロセスのプロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録し，次に当該プロセスを実行する際に，前記ファイルシステムに記録した当該プロセスのプロセッサ動作特性に基づき，当該プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する方法や，前記プロセッサの一部が性能測定手段を持たない場合でも，性能測定手段を有する前記プロセッサでプロセスを実行した際に採取したメモリアクセス特性に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択可能とする。
　
Ｄ　「【００１８】
各計算機（１１０−１，…，１１０−ｍ）は，各々プロセッサ１１（１２０−１１）〜１Ｎ１（１２０−１Ｎ１），プロセッサ２１（１２０−２１）〜２Ｎ２（１２０−２Ｎ２），…，プロセッサｍ１（１２０−ｍ１〜１２０−ｍＮｍ）を有する。各プロセッサ（１２０−１１，…，１２０−ｍＮｍ）は，各々性能測定手段（１３０−１１，…，１３０−ｍＮｍ）を持ち，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測できる。
　
Ｅ　「【００３２】
図３は，クラスタスケジューラ（２５０）及びクラスタノードスケジューラ（２４０−１〜２４０−３）が保持するプロセッサ特性情報である。本実施の形態例において，プロセッサ特性情報はクラスタノード（計算機）番号，計算機内のノード番号，プロセッサ番号で示されるプロセッサのキャッシュ容量，メモリアクセスレイテンシを保持する。本実施の形態例では，説明の便宜上プロセッサ（２２０−１１〜２２０−３４）のコア部分の動作周波数，演算器の数等は全て同じとしておりプロセッサ特性情報に記載していないが，プロセッサ特性情報にこれらを含めて記載することも可能である。
　
Ｆ　「【００５２】図９のプロセッサ動作特性推測値を元に，図１０のプロセススケジューリング方法に従って，以下の様にメモリアクセス待ち時間比率を最小化する。　
（１）　
クラスタスケジューラ（２５０）は，メモリアクセス待ち時間比率の低減能力の高いプロセッサから順にプロセスを割り当てる。本実施の形態例では，メモリアクセス待ち時間比率の低減能力の高いプロセッサ順は，キャッシュ２ＭＢ，メモリアクセスレイテンシ２００ｎｓのプロセッサ（２２０−２１，２２０−２２），キャッシュ１ＭＢ，メモリアクセスレイテンシ２００ｎｓのプロセッサ（２２０−１１，２２０−１２），キャッシュ１ＭＢ，メモリアクセスレイテンシ４００ｎｓのプロセッサ（２２０−３１〜２２０−３４）である。
（２）　キャッシュ２ＭＢ，メモリアクセスレイテンシ２００ｎｓのプロセッサ（２２０−２１，２２０−２２）の割り当て時，クラスタスケジューラ（２５０）はこれらのプロセッサにおける各プロセスＡＰ１〜ＡＰ８のプロセッサ動作特性推測値及び実測値（図９）を比較し，メモリアクセス待ち時間比率の最も高いＡＰ３，ＡＰ５を選択する。この時，メモリアクセス待ち時間比率に加えて，当該計算機に割り当てる全プロセスのメモリアクセス量の推測値及び実測値が，図５のクラスタノード特性情報で示される当該計算機のメモリアクセススループットと比較しなるべく超過しない様に選択する。　
…（中略）…
（６）　各クラスタノードスケジューラ（２４０−１〜２４０−３）は，（５）でクラスタスケジューラ（２５０）から割り当てられた各プロセスを自計算機内の各プロセッサ（２２０−１１〜２２０−３４）に割り付ける。複数ノードを持つ計算機３では，各プロセッサ（２２０−３１〜２２０−３４）へのプロセス割り付け時に図４に示したノード当たりのメモリアクセス性能を考慮する。すなわち，プロセスＡＰ１，ＡＰ２，ＡＰ４，ＡＰ７を各プロセッサ（２２０−３１〜２２０−３４）の割り付けにおいて，ノード当たりのメモリアクセススループットが０．５ＧＢ／ｓであることを考慮し，ＡＰ１，ＡＰ２を異なるノードに配置する。」　
　
　ここで，上記引用文献１に記載されている事項を検討する。　
　
（ア）上記Ａの「複数のプロセッサを含み，該複数のプロセッサの少なくとも一部にはそれぞれ当該プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段をそれぞれ有する計算機システムにおいて，実行するプロセスを前記複数のプロセッサのいずれかに割り付けるスケジューリング方法であって，…（中略）…との手順を有するプロセススケジューリング方法。」との記載，上記Ｂの「本発明は，従来技術で解決されていない上記課題の解決し，異なる性能特性を持つプロセッサが混在する計算機や，異なる性能特性を持つ計算機が混在するクラスタシステムにおける高度なプロセススケジューリング方式を提供する。」との記載からすると，異なる性能特性を持つ複数のプロセッサを含み，プロセッサ動作特性を採取する性能測定手段を有する計算機システムにおけるプロセススケジューリング方法が読みとれるから，引用文献１には，
“複数のプロセッサを含み，前記複数のプロセッサの少なくとも一部にはそれぞれ前記プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段をそれぞれ有する計算機システムにおいて，実行するプロセスを前記複数のプロセッサのいずれかに割り付けるスケジューリング方法”
が記載されていると解される。
　
（イ）上記Ａの「前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，当該プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取すること」との記載，上記Ｂの「計算機システムに含まれる複数のプロセッサの少なくも一部に，当該プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段を設け，前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，当該プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取し，前記計算機上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する。前記プロセッサ動作特性としては，例えばプログラム実行時間に占めるメモリアクセス待ち時間の比率，プログラム実行中におけるメモリアクセス量が使用可能である。」との記載，上記Ｄの「各計算機（１１０−１，…，１１０−ｍ）は，各々プロセッサ１１（１２０−１１）〜１Ｎ１（１２０−１Ｎ１），プロセッサ２１（１２０−２１）〜２Ｎ２（１２０−２Ｎ２），…，プロセッサｍ１（１２０−ｍ１〜１２０−ｍＮｍ）を有する。各プロセッサ（１２０−１１，…，１２０−ｍＮｍ）は，各々性能測定手段（１３０−１１，…，１３０−ｍＮｍ）を持ち，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測できる。」との記載からすると，性能測定手段はプロセスを実行するプロセッサについて，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測して，プロセッサ動作特性を採取すると解されるから，引用文献１には，
“プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスのプロセッサ動作特性を採取する”手順
が記載されていると解される。
　
（ウ）上記Ｃの「そして，前記性能測定手段を制御して採取した各プロセスのプロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録し，次に当該プロセスを実行する際に，前記ファイルシステムに記録した当該プロセスのプロセッサ動作特性に基づき，当該プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する方法や，前記プロセッサの一部が性能測定手段を持たない場合でも，性能測定手段を有する前記プロセッサでプロセスを実行した際に採取したメモリアクセス特性に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択可能とする。」との記載からすると，性能測定手段を制御して採取した各プロセスのプロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録することが読みとれるから，引用文献１には，
“採取した各プロセスのプロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録する”手順
が記載されていると解される。
　
（エ）上記Ａの「前記計算機上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択すること」との記載からすると，計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスのプロセッサ動作特性に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択すると解される。
　また，上記Ｂの「一例では，前記計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記メモリアクセス待ち時間の比率又は前記メモリアクセス量が大きい順に，各プロセスをキャッシュ容量が大きいプロセッサに優先して割り付ける。また別の例では，前記計算機上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記メモリアクセス待ち時間の比率が大きい順に，各プロセスをメモリアクセスレイテンシが小さいプロセッサに優先して割り付ける。」との記載，上記Ｆの「クラスタスケジューラ（２５０）は，メモリアクセス待ち時間比率の低減能力の高いプロセッサから順にプロセスを割り当てる。本実施の形態例では，メモリアクセス待ち時間比率の低減能力の高いプロセッサ順は，キャッシュ２ＭＢ，メモリアクセスレイテンシ２００ｎｓのプロセッサ（２２０−２１，２２０−２２），キャッシュ１ＭＢ，メモリアクセスレイテンシ２００ｎｓのプロセッサ（２２０−１１，２２０−１２），キャッシュ１ＭＢ，メモリアクセスレイテンシ４００ｎｓのプロセッサ（２２０−３１〜２２０−３４）である。」との記載からすると，各プロセスをプロセッサに割り付ける際には，各プロセスのプロセッサ動作特性のほかに各プロセッサのキャッシュ容量やメモリアクセスレイテンシといった特性も参酌しているといえる。
　そうすると，上記Ｅの「図３は，クラスタスケジューラ（２５０）及びクラスタノードスケジューラ（２４０−１〜２４０−３）が保持するプロセッサ特性情報である。本実施の形態例において，プロセッサ特性情報はクラスタノード（計算機）番号，計算機内のノード番号，プロセッサ番号で示されるプロセッサのキャッシュ容量，メモリアクセスレイテンシを保持する。本実施の形態例では，説明の便宜上プロセッサ（２２０−１１〜２２０−３４）のコア部分の動作周波数，演算器の数等は全て同じとしておりプロセッサ特性情報に記載していないが，プロセッサ特性情報にこれらを含めて記載することも可能である。」との記載から，プロセッサのキャッシュ容量，メモリアクセスレイテンシ等はプロセッサ特性情報として管理されていることから，各プロセスのプロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する態様が読みとれるから，引用文献１には，
“計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスのプロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する”手順
が記載されていると解される。
　
　以上，（ア）乃至（エ）で指摘した事項から，引用文献１には，次の発明（以下，「引用発明」という。）が記載されているものと認める。
　
「複数のプロセッサを含み，前記複数のプロセッサの少なくとも一部にはそれぞれ前記プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段をそれぞれ有する計算機システムにおいて，実行するプロセスを前記複数のプロセッサのいずれかに割り付けるスケジューリング方法であって，
　前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取すること，
　採取した各プロセスの前記プロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録すること，
　前記計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択すること，
との手順を有するプロセススケジューリング方法。」　
　
　
（２−２）引用文献２に記載されている技術的事項及び引用文献２発明　
　
　本願優先日前に頒布され，原審の拒絶査定の理由である上記平成２５年７月５日付けの拒絶理由通知において引用された，国際公開２００７／３８５３０号（２００７年４月５日国際公開，以下，「引用文献２」という。訳には，パテントファミリーである特表２００９−５１０６１８号公報を参照した。）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。）
　
Ｇ　「
Figure 1 illustrates the structure of an example many-core processor 100. Processor 100 comprises an 8-by-8 array of cores (e.g., core 110) sitting on a two- dimensional (2D) interconnect fabric 130.
訳；　「【０００８】
　
図１は，例示的な多コア・プロセッサ１００の構造を示している。プロセッサ１００は，二次元（2D）相互接続ファブリック１３０上に座するコア（たとえばコア１１０）の8×8のアレイを有する。
　
Ｈ　「
Figure 6 shows another example computing system 600 where a many-core processor may be used. System 600 may comprise multiple processors such as processor 0 620A. One or more processors in system 600 may have many cores. The many-core processor(s) may have a dynamic profiling apparatus to build a dynamic profile for each core. Dynamic profiles may be built through periodic testing initiated by the dynamic profiling apparatus itself or through tests initiated by the OS. Each dynamic profile may include information on a core's maximum operating frequency, power consumption, power leakage, functional correctness, and other parameters. The dynamic profile may also include the trending information of these parameters. 
…（中略）…
Figure 8 shows a block diagram of one example system 800 that uses a dynamic profile of each core in a many-core processor to improve the effectiveness of executing a task. System 800 may comprise dynamic profiles 810 for all of the cores in the many-core processor, a core binning module 820, a task controller 830, a reconfigurator 840, and a performance and power manager 850. Dynamic profiles 810 may be built and refreshed by a dynamic profiling apparatus as described in Figure 2. 
The dynamic profiles may be stored in a designated section of a memory shared by the cores in the many-core processor. The dynamic profiles are accessible by the OS.
訳；　「【００２６】
　
図６は，多コア・プロセッサが使用されうるもう一つの例示的なコンピューティング・システム６００を示している。システム６００は，プロセッサ０　６２０Ａのような複数プロセッサを含みうる。システム６００内の一つまたは複数のプロセッサは多数のコアを有しうる。多コア・プロセッサ（単数または複数）は，各コアについて動的プロファイルを構築するための動的プロファイリング装置を有しうる。動的プロファイルは，動的プロファイリング装置自身によって開始される定期的な試験を通じて，あるいはOSによって開始される試験を通じて構築されうる。各動的プロファイルは，コアの最大動作周波数，電力消費，電力リーク，機能的な正しさおよび他のパラメータについての情報を含みうる。動的プロファイルはまた，これらのパラメータの傾向情報をも含みうる。
…（中略）…
【００２８】
　図８は，タスク実行の効率を改善するために多コア・プロセッサ中の各コアの動的プロファイルを使う例示的なシステム８００のブロック図を示している。システム８００は，多コア・プロセッサ中のコアすべてについての動的プロファイル８１０，コア・ビン分けモジュール８２０，タスク・コントローラ８３０，再構成器８４０およびパフォーマンスおよび電力マネージャ８５０を有しうる。動的プロファイル８１０は，図２に記載されたような動的プロファイリング装置によって構築およびリフレッシュされうる。
動的プロファイルは，多コア・プロセッサ内のコアによって供給されるメモリの指定されたセクション内に保存されうる。動的プロファイルはOSによってアクセス可能である。
　
Ｊ　「
Task allocator 830 as shown in Figure 8 may allocate and/or dynamically reallocate tasks to cores based on the current dynamic profiles of cores.
In another embodiment, the OS may analyze the task to determine its requirements. Based on the requirements of each task, the task allocator may assign the task to core(s) with corresponding characteristics or a combination of different cores so that the task's requirements can be met.
…（中略）…
Performance and power manager 850 as shown in Figure 8 may re-allocate a task to a different combination of cores or rebalance the same set of cores in response to a changing environment. Moving a system from electrical power to battery power is one example where a re-allocation of tasks to cores that are less leaky and consume less power may be necessary. An increase in system load due to a high number of power hungry applications may also necessitate rebalancing of the workload among the cores. Thus, system and environment factors need to be considered in the dynamic management of the cores, in addition to the core profiles themselves. Techniques that balance voltage, frequency, body bias for a uni-core processor with performance requirements may be applied to a many-core environment with the additional optimization variable of number of available cores. For example, a speed stepping technique may be used to rebalance cores allocated to a task in response to a changing situation, in which case a core's speed may be reduced or increased by reducing or increasing its voltage supply, respectively; and a core's power consumption may be reduced by lower its operating speed and/or its voltage supply.」（第１２頁１１行−第１３頁２１行）
訳；　「【００３２】
　
図８に示されるようなタスク割り当て器８３０は，コアの現在の動的プロファイルに基づいて，タスクをコアに割り当て，および／または動的に再割り当てしうる。
もう一つの実施形態では，OSがタスクを解析してその要求を判別してもよい。各タスクの要求に基づいて，タスク割り当て器はタスクを，対応する特性をもつコア（単数または複数）に，あるいはタスクの要求が満たされるような異なるコアの組み合わせに割り当てうる。
…（中略）…
【００３４】
　図８に示されるようなパフォーマンスおよび電力マネージャ８５０は，変化する環境に応じて，タスクをコアの異なる組み合わせに割り当て直し，あるいは同じセットの諸コアを再バランスしうる。電源電力からバッテリー電力にシステムを移行することは，タスクを，よりリークが少なく，より消費電力が少ないコアに割り当て直すことが必要となりうる例である。多数の電力ハングリーなアプリケーションに起因するシステム負荷の増大も，コア間での作業負荷の再バランスを必要とすることがありうる。こうして，コア・プロファイル自身に加えて，システムおよび環境の因子が，コアの動的管理において考慮される必要がある。パフォーマンス要求をもつ単一コア・プロセッサについて電圧，周波数，ボディ・バイアスをバランスさせる技法は，利用可能なコアの数の追加的な最適化変数とともに，多コア環境に適用されうる。たとえば，スピード段階変化（stepping）技法は，変化する状況に応じてタスクに割り当てられるコアを再バランスさせるために使用されうる。この場合，コアのスピードが，その電圧供給を下げるか上げるかすることにより，それぞれ下げるか上げるかされうる。そしてコアの電力消費は，その動作スピードおよび／またはその電圧供給を下げることによって低下させられうる。」　
　
Ｋ　「
Figure 10 shows a flowchart of one example process 1000 for using a dynamic profile of each core in a many-core processor to improve the effectiveness of executing a task. Process 1000 may be executed after dynamic profiles of cores in the many-core processor have been built. At block 1010, a task may be received by the OS. At block 1020, the OS may analyze the task to determine its requirements (e.g., performance and power requirements). One example approach to determining a task's requirements is to look at data to be processed by the task. For example, if there is a large amount of data is to be processed in real time, the task probably needs fast cores. In some situations, the OS might not need to analyze the task to determine its requirements because these requirements are pre-characterized based on some predetermined task categories (e.g., mobile application to be powered by batteries may be pre-characterized as one that requires low power consumption). At block 1030, cores in the many-core processor may be grouped into different bins based on the cores' dynamic profiles as well as the task's requirements. In one embodiment, the binning process at this block may be partly or entirely performed before a task is even received.
At block 1040, the task may be allocated to cores whose characteristics may enable them to satisfy the requirements of the task.
訳；　「【００３６】
　
図１０は，タスク実行の効率を改善するために多コア・プロセッサ中の各コアの動的プロファイルを使うための例示的なプロセス１０００のフローチャートを示している。プロセス１０００は，多コア・プロセッサ中のコアの動的プロファイルが構築されたのちに実行されうる。ブロック１０１０では，タスクがOSによって受領されうる。ブロック１０２０では，OSはタスクを解析してその要求（たとえばパフォーマンスおよび電力上の要求）を判別しうる。タスクの要求を判別するある例示的な手法は，タスクによって処理されるべきデータを見ることである。たとえば，リアルタイムで処理されるべき大量のデータがあれば，そのタスクはおそらく高速コアを必要とする。状況によっては，タスクの要求が何らかの所定のタスク・カテゴリーに基づいて事前に特徴付けられているため，OSがタスクの要求を判別するためにタスクを解析する必要はないこともありうる（たとえば，バッテリーを電源とするモバイル・アプリケーションは，低電力消費を要求するものとして事前に特徴付けされうる）。ブロック１０３０では，多コア・プロセッサ中のコアが，コアの動的プロファイルおよびタスクの要求に基づいて，異なる複数のビンにグループ化されうる。ある実施形態では，このブロックでのビン分けプロセスは，タスクが受け取られさえしないうちに部分的または完全に実行されうる。
【００３７】
　
ブロック１０４０では，タスクがそのタスクの要求を満たせるような特性をもつコアに割り当てられうる。
　
　ここで，上記引用文献２に記載されている事項を検討する。　
　
（オ）上記Ｇの「図１は，例示的な多コア・プロセッサ１００の構造を示している。プロセッサ１００は，二次元（2D）相互接続ファブリック１３０上に座するコア（たとえばコア１１０）の8×8のアレイを有する。」との記載からすると，「多コア・プロセッサ」は，１つが複数のコアを有する構造となるプロセッサであると解され，また，上記Ｈの「図６は，多コア・プロセッサが使用されうるもう一つの例示的なコンピューティング・システム６００を示している。システム６００は，プロセッサ０　６２０Ａのような複数プロセッサを含みうる。システム６００内の一つまたは複数のプロセッサは多数のコアを有しうる。」との記載からすると，「コンピューティング・システム」は，多数のコアを有するプロセッサ，すなわち「多コア・プロセッサ」を複数含む態様をとり得ることが読みとれる。
　また，上記Ｊの「図８に示されるようなタスク割り当て器８３０は，コアの現在の動的プロファイルに基づいて，タスクをコアに割り当て，および／または動的に再割り当てしうる。」との記載からすると，「多コア・プロセッサ」における各コアの動的プロファイルに基づいて，タスクを各コアに割り当てる方法が記載されていると解されるから，引用文献２には，
“複数の多コア・プロセッサを含むコンピューティング・システムにおけるタスク割り当て方法”
が記載されていると解される。
　
（カ）上記Ｈの「多コア・プロセッサ（単数または複数）は，各コアについて動的プロファイルを構築するための動的プロファイリング装置を有しうる。動的プロファイルは，動的プロファイリング装置自身によって開始される定期的な試験を通じて，あるいはOSによって開始される試験を通じて構築されうる。各動的プロファイルは，コアの最大動作周波数，電力消費，電力リーク，機能的な正しさおよび他のパラメータについての情報を含みうる。動的プロファイルはまた，これらのパラメータの傾向情報をも含みうる。」との記載からすると，各コアについての「動的プロファイル」は，動的プロファイリング装置，あるいは，ＯＳが試験を通じて構築する性能，特性に関するデータであることが読みとれる。
　また，上記Ｈの「動的プロファイルは，多コア・プロセッサ内のコアによって供給されるメモリの指定されたセクション内に保存されうる。動的プロファイルはOSによってアクセス可能である。」との記載からすると，各コアの「動的プロファイル」は多コア・プロセッサ内のメモリの保存され，当該「動的プロファイル」はＯＳがアクセス可能であると解されることから，引用文献２には，
“動的プロファイリング装置，あるいはＯＳが，各コアの動的プロファイルを構築して，ＯＳがアクセス可能となるように保存”する態様
が記載されていると解される。
　
（キ）上記Ｊの「図８に示されるようなタスク割り当て器８３０は，コアの現在の動的プロファイルに基づいて，タスクをコアに割り当て，および／または動的に再割り当てしうる。」，「もう一つの実施形態では，OSがタスクを解析してその要求を判別してもよい。」との記載からすると，コアの現在の動的プロファイルに基づいて，タスクをコアに割り当てるために，OSがタスクを解析してその要求を判別することが読みとれる。
　また，上記Ｋの「図１０は，タスク実行の効率を改善するために多コア・プロセッサ中の各コアの動的プロファイルを使うための例示的なプロセス１０００のフローチャートを示している。プロセス１０００は，多コア・プロセッサ中のコアの動的プロファイルが構築されたのちに実行されうる。ブロック１０１０では，タスクがOSによって受領されうる。ブロック１０２０では，OSはタスクを解析してその要求（たとえばパフォーマンスおよび電力上の要求）を判別しうる。タスクの要求を判別するある例示的な手法は，タスクによって処理されるべきデータを見ることである。」との記載からすると，ＯＳは受領したタスクについて解析し，そのパフォーマンスおよび電力上の要求を判別すると解されることから，引用文献２には，
“ＯＳが，受領したタスクを解析して，前記タスクのパフォーマンスおよび電力上の要求を判別”する態様
が記載されていると解される。
　
（ク）上記Ｊの「図８に示されるようなタスク割り当て器８３０は，コアの現在の動的プロファイルに基づいて，タスクをコアに割り当て，および／または動的に再割り当てしうる。」，「各タスクの要求に基づいて，タスク割り当て器はタスクを，対応する特性をもつコア（単数または複数）に，あるいはタスクの要求が満たされるような異なるコアの組み合わせに割り当てうる。」との記載からすると，タスク割り当て器が，各コアの現在の動的プロファイルに基づいて各タスクをコアに割り当てるところ，各タスクの要求も考慮して対応する特性をもつコアに割り当てを行っているといえる。
　そうすると，上記Ｋの「ブロック１０３０では，多コア・プロセッサ中のコアが，コアの動的プロファイルおよびタスクの要求に基づいて，異なる複数のビンにグループ化されうる。ある実施形態では，このブロックでのビン分けプロセスは，タスクが受け取られさえしないうちに部分的または完全に実行されうる。…（中略）…ブロック１０４０では，タスクがそのタスクの要求を満たせるような特性をもつコアに割り当てられうる。」との記載からみて，各コアの現在の動的プロファイル，及び各タスクの要求に基づいて，各タスクを対応する特性をもつコアに割り当てることが読みとれるから，引用文献２には，
“タスク割り当て器が，各コアの現在の動的プロファイル，及び各タスクの要求に基づいて，各タスクを対応する特性をもつコアに割り当てる”態様
が記載されていると解される。
　
　以上，（オ）乃至（ク）で指摘した事項から，引用文献２には，次の発明（以下，「引用文献２発明」という。）が記載されているものと認める。
　
「複数の多コア・プロセッサを含むコンピューティング・システムにおけるタスク割り当て方法であって，
　動的プロファイリング装置，あるいはＯＳが，各コアの動的プロファイルを構築して，ＯＳがアクセス可能となるように保存し，
　ＯＳが，受領したタスクを解析して，前記タスクのパフォーマンスおよび電力上の要求を判別し，
　タスク割り当て器が，各コアの現在の前記動的プロファイル，及び各タスクの前記要求に基づいて，各タスクを対応する特性をもつコアに割り当てる，タスク割り当て方法。」　
　
　
（３）対比
　
　本件補正発明と引用発明とを対比する。
　
（３−１）引用発明の「計算機システム」は複数のプロセッサを含み，各プロセッサがプロセスを実行するところ，本件補正発明の「マルチプロセッサ・システム」は複数のコアを備えたプロセッサを含み，各コアがアプリケーションを実行するものであり，引用発明の「プロセッサ」と本件補正発明の「コア」は“実行ユニット”とみることができるから，引用発明の「計算機システム」と本件補正発明の「マルチプロセッサ・システム」とは，“複数の実行ユニットを含むマルチプロセッサ・システム”である点で共通しているといえる。　
　また，本件補正発明の「自動ワークロード分配」は，プロセッサ内のコアにアプリケーションの実行を割り付けるスケジューリングのことであり，本件補正発明の「アプリケーション」は引用発明の「プロセス」に相当することも明らかである。
　そうすると，引用発明の「複数のプロセッサを含み，前記複数のプロセッサの少なくとも一部にはそれぞれ前記プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段をそれぞれ有する計算機システムにおいて，実行するプロセスを前記複数のプロセッサのいずれかに割り付けるスケジューリング方法」と，本件補正発明の「複数のコアを備えたプロセッサを含むマルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法」とは，後記する点で相違するものの，“複数の実行ユニットを含むマルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法”である点で共通しているといえる。
　
（３−２）引用発明では，「前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスのプロセッサ動作特性を採取する」ところ，「前記プロセス」が実行される際にプロセッサ動作特性が採取されると解されるから，引用発明の「前記プロセス」と本件補正発明の「前記マルチプロセッサ・システムの前記複数のコアを備えたプロセッサ上で実行中のアプリケーション」とは，“前記マルチプロセッサ・システムの前記複数の実行ユニット上で実行するアプリケーション”である点で共通しているといえる。
　また，引用発明では，プロセスが実行される際に「プロセッサ動作特性」が採取されるところ，ここでの「プロセッサ動作特性」とは，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等，各プロセッサがプロセスを実行する際のハードウェア利用に係る動作特性データであると解されることから，引用発明のプロセスの「プロセッサ動作特性」と本件補正発明のアプリケーションによる「ハードウェア利用統計」とは上位概念では，アプリケーションによる“ハードウェア利用に係るデータ”で共通するといえる。
　そうすると，引用発明の「前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取する」手順と，本件補正発明の「前記マルチプロセッサ・システムの前記複数のコアを備えたプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得するステップ」とは，後記する点で相違するものの，“前記マルチプロセッサ・システムの前記複数の実行ユニット上で実行するアプリケーションによるハードウェア利用に係るデータを取得するステップ”である点で共通しているといえる。
　
（３−３）引用発明では，「採取した各プロセスの前記プロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録する」ところ，「各プロセスのプロセッサ動作特性」をファイルシステム上に格納しているとみることができることは明らかである。
　また，上記（３−２）の検討のとおり，引用発明のプロセスの「プロセッサ動作特性」と本件補正発明のアプリケーションによる「ハードウェア利用統計」とは上位概念では，アプリケーションによる“ハードウェア利用に係るデータ”で共通するといえるから，引用発明の「採取した各プロセスの前記プロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録する」手順と，本件補正発明の「前記ハードウェア利用統計を格納するステップ」とは，後記する点で相違するものの，“前記ハードウェア利用に係るデータを格納するステップ”である点で共通しているといえる。　
　
（３−４）引用発明では，各プロセスを割り付ける計算機システム上の実行ユニットは「プロセッサ」であり，「プロセッサ特性情報」は実行ユニットである各プロセッサのハードウェア性能データとみることができるところ，本件補正発明では，各アプリケーションを割り当てる実行ユニットはプロセッサの「コア」であり，「コア性能データ」は実行ユニットの性能データであると解されることから，引用発明の「プロセッサ特性情報」と本件補正発明の「コア性能データ」とは，“実行ユニット性能データ”である点で共通しているといえる。　
　また，本件補正発明では，「ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データを有するコアにアプリケーションの実行を割り当てる」ところ，「アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データ」は，アプリケーションの実行負荷に対応するコア性能データとみることができ，上記「４−１．特許法第３６条（記載要件）について」で検討したとおり，「ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較する」とはどのような比較処理を特定しているか明確ではないものの，本件補正発明は，上位概念では，ハードウェア利用統計と，プロセッサのコア性能データとに基づきコアにアプリケーションの実行を割り当てているといえる。
　一方，引用発明では，各プロセスのプロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，プロセッサに各プロセスを割り付けると解されるところ，プロセスの実行負荷に対応したプロセッサ特性情報を有するプロセッサに各プロセスを割り付けていることは明らかである。
　そうすると，引用発明の「前記計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する」手順と，本件補正発明の「前記ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データを有するコアにアプリケーションの実行を割り当てるステップ」とは，後記する点で相違するものの，“前記ハードウェア利用に係るデータと，実行ユニット性能データとに基づき，前記アプリケーションの実行負荷に対応する性能データを有する実行ユニットにアプリケーションの実行を割り当てるステップ”である点で共通しているといえる。
　
　以上から，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） 
　
「複数の実行ユニットを含むマルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法であって，　
　前記マルチプロセッサ・システムの前記複数の実行ユニット上で実行するアプリケーションによるハードウェア利用に係るデータを取得するステップと，
　前記ハードウェア利用に係るデータを格納するステップと，
　前記ハードウェア利用に係るデータと，実行ユニット性能データとに基づき，前記アプリケーションの実行負荷に対応する性能データを有する実行ユニットにアプリケーションの実行を割り当てるステップと，
を含む，方法。」　
　
（相違点１）　
　
　自動ワークロード分配を行うシステム構成に関し，本件補正発明は，「複数のコアを備えたプロセッサを含むマルチプロセッサ・システム」であるのに対して，引用発明は，「複数のプロセッサを含」む「計算機システム」である点。
　
（相違点２）　
　
　アプリケーションによるハードウェア利用に係るデータの取得に関し，本件補正発明は，「プロセッサ上で実行中のアプリケーションによるハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得」し，「格納する」のに対して，引用発明は，「プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取」し，「ファイルシステム上に記録する」点。
　
（相違点３）　
　
　実行ユニットへのアプリケーションの実行の割り当てに関して，本件補正発明は，「ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データを有するコアにアプリケーションの実行を割り当てる」のに対して，引用発明は，「計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する」点。
　
　
（４）当審の判断
　
　上記相違点１乃至３について検討する。
　
（４−１）相違点１および相違点３について
　
　本件補正発明では，「ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する性能データを有するコアにアプリケーションの実行を割り当てる」ところ，上記「４−１．特許法第３６条（記載要件）について」で検討したとおり，「ハードウェア利用統計を前記プロセッサのコア性能データと比較する」とはどのような比較処理を特定しているか明確ではないが，文言どおりの，ハードウェア利用統計のデータとプロセッサのコア性能データを定量的に比較することを意味すると認定して以下検討する。
　
　引用発明は計算機システムが複数のプロセッサを含み，各プロセッサが実行ユニットとしてプロセスを実行するところ，引用文献２発明のような，複数の多コア・プロセッサを含むコンピューティング・システムにおいて，タスク割り当て器が，各コアの現在の動的プロファイル，及び各タスクの要求に基づいて，各タスクを対応する特性をもつコアに割り当てる旨の技術が本願優先日前には公知であった。
　また，引用発明では，各プロセスのプロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，プロセッサに各プロセスを割り付けるところ，引用文献１の上記Ｆの記載からみて，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等が異なる各プロセスのプロセッサ動作特性を考慮して，複数のプロセッサの中から最適なプロセッサ特性情報を有するプロセッサを選択して各プロセスを割り付けていることから，その過程において各プロセスのプロセッサ動作特性とプロセッサ特性情報とを定量的に比較するなどして，両者の組合せを作成しているといえる。
　そして，引用発明と，引用文献２発明とは，プロセス（タスク）の実行負荷と実行ユニットの特性を考慮して，適切な実行ユニットにプロセス（タスク）を割り当てることを課題としている点で共通していることは明らかである。
　そうすると，引用発明において，上記引用文献２発明を適用し，プロセスの実行ユニットをプロセッサ内のコアとして，適宜，コアの特性情報をコアの動作特性と比較することにより，プロセスの実行負荷に対応する動作特性を有するコアにプロセスの実行を割り当てること，すなわち，相違点１および相違点３に係る構成とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
　
　よって，相違点１および相違点３は格別なものではない。　
　
（４−２）相違点２について
　
　引用発明は，プロセッサでプロセスを実行する際に性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスのプロセッサ動作特性を採取し，ファイルシステム上に記録するところ，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等はプロセッサについてのプロセス実行負荷に対応したデータであると解され，実行ユニットについてのハードウェア利用に係るデータにほかならない。
　また，複数の多コア・プロセッサを含むコンピューティング・システムにおいて，各コアにタスクを割り当てて実行する旨の技術は，例えば，引用文献２（上記Ｊ参照）に記載されるように本願優先日前には当該技術分野の周知技術であった。
　そうすると，引用発明において，上記周知技術を適用し，プロセスの実行ユニットをプロセッサ内のコアとして，適宜，各コアについてプロセス実行負荷に対応したハードウェアの利用度を測定し，ハードウェア利用統計を取得し，格納すること，すなわち，相違点２に係る構成とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
　
　よって，相違点２は格別なものではない。　
　
（４−３）小結
　
　上記で検討したごとく，相違点１乃至３は格別のものではなく，そして，本件補正発明の奏する作用効果は，上記引用発明及び当該技術分野の周知技術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，上記引用発明，引用文献２発明及び当該技術分野の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り，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。
　
　
４−３．中結
　
　上記４−１．のとおり，本件補正後の発明の詳細な説明及び特許請求の範囲の記載は，特許法第３６条第４項第１号，同条第６項第２号に規定する要件を満たしておらず，本件補正後の請求項１，３，５に係る発明は，この理由によって特許出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
　上記４−２．のとおり，本件補正後の請求項１に係る発明は，その出願前に日本国内又は外国において頒布された刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基づいて，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出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
　したがって，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。
　
　
５．結び
　
　上記３．のとおり，本件補正は，特許法第１７条の２第５項の規定に違反するので，同法第１５９条第１項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。
　
　上記４．のとおり，本件補正は，仮に特許法第１７条の２第５項第２号に掲げる事項を目的としたものであるとしても，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，上記補正却下の決定の結論のとおり決定する。　
　
　
第３　本件審判請求の成否について
　
１．本願発明の認定　
　
　平成２６年４月３日付けの手続補正は上記のとおり却下されたので，本件補正後の請求項１に対応する本件補正前の請求項に係る発明（以下，「本願発明」という。）は，平成２５年１０月８日付けの手続補正により補正された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。
　
「　マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法であって，
　前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するステップと，
　前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するステップと，
　前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるステップと，
を含む，方法。」
　
２．引用文献に記載されている技術的事項及び引用発明の認定　
　
　原査定の拒絶の理由に引用された，引用発明は，前記「第２　平成２６年４月３日付けの手続補正についての補正却下の決定」の「４．独立特許要件」の「４−２．特許法第２９条第２項（進歩性）について」の「（２）引用文献」に記載したとおりである。
　
３．対比　
　
　本願発明と引用発明とを対比する。
　
（１）引用発明の「計算機システム」は複数のプロセッサを含み，各プロセッサがプロセスを実行することから，引用発明の「計算機システム」は本願発明の「マルチプロセッサ・システム」に相当するといえる。　
　また，本願発明の「自動ワークロード分配」は，プロセッサにアプリケーションの実行を割り付けるスケジューリングのことであり，本願発明の「アプリケーション」は引用発明の「プロセス」に相当することも明らかである。
　そうすると，引用発明の「複数のプロセッサを含み，前記複数のプロセッサの少なくとも一部にはそれぞれ前記プロセッサのプログラム実行中におけるプロセッサ動作特性を採取する性能測定手段をそれぞれ有する計算機システムにおいて，実行するプロセスを前記複数のプロセッサのいずれかに割り付けるスケジューリング方法」と，本願発明の「マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法」とは， “マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法”である点で共通しているといえる。
　
（２）引用発明では，プロセスが実行される際に「プロセッサ動作特性」が採取されるところ，ここでの「プロセッサ動作特性」とは，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等，各プロセッサがプロセスを実行する際のハードウェア利用に係る動作特性データであると解されることから，引用発明のプロセスの「プロセッサ動作特性」と本願発明のアプリケーションによる「システム使用の特徴」とは上位概念では，アプリケーションによる“ハードウェア利用に係る特性”で共通するといえる。
　そうすると，引用発明の「前記プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取する」手順と，本願発明の「前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定するステップ」とは，後記する点で相違するものの，“前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるハードウェア利用に係る特性を取得するステップ”である点で共通しているといえる。
　
（３）引用発明では，「採取した各プロセスの前記プロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録する」ところ，「各プロセスのプロセッサ動作特性」をファイルシステム上に格納しているとみることができ，また，上記（２）の検討のとおり，引用発明のプロセスの「プロセッサ動作特性」と本願発明のアプリケーションによる「システム使用の特徴」とは上位概念では，アプリケーションによる“ハードウェア利用に係る特性”で共通するといえるから，引用発明の「採取した各プロセスの前記プロセッサ動作特性をファイルシステム上に記録する」手順と，本願発明の「前記マルチプロセッサ・システムの前記プロセッサ上での前記アプリケーションによるシステム使用の特徴に関するデータを格納するステップ」とは，後記する点で相違するものの，“前記ハードウェア利用に係る特性に関するデータを格納するステップ”である点で共通しているといえる。　
　
（４）引用発明では，各プロセスを割り付ける計算機システム上の実行ユニットは「プロセッサ」であり，「プロセッサ特性情報」は実行ユニットである各プロセッサのハードウェアに関する特徴とみることができるところ，引用発明の「プロセッサ特性情報」は本願発明の「プロセッサに関する特徴」に相当するといえる。　
　また，本願発明では，「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てる」ところ，「アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴」は，アプリケーションの実行負荷に対応するプロセッサに関する特徴とみることができ，本願発明は上位概念では，システム使用の特徴に関するデータと，プロセッサに関する特徴とに基づきプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てているといえる。
　一方，引用発明では，各プロセスのプロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，プロセッサに各プロセスを割り付けると解されるところ，プロセスの実行負荷に対応したプロセッサ特性情報を有するプロセッサに各プロセスを割り付けていることは明らかである。
　そうすると，引用発明の「前記計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する」手順と，本願発明の「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるステップ」とは，後記する点で相違するものの，“前記ハードウェア利用に係る特性に関するデータと，前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴とに基づき，前記アプリケーションの実行負荷に対応する前記プロセッサに関する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるステップ”である点で共通しているといえる。
　
　以上から，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）　
　
「マルチプロセッサ・システム内での自動ワークロード分配のための方法であって，　
　前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサ上で実行中のアプリケーションによるハードウェア利用に係る特性を取得するステップと，
　前記ハードウェア利用に係る特性に関するデータを格納するステップと，
　前記ハードウェア利用に係る特性に関するデータと，前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴とに基づき，前記アプリケーションの実行負荷に対応する前記プロセッサに関する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てるステップと，
を含む，方法。」　
　
（相違点１）　
　
　アプリケーションによるハードウェア利用に係る特性の取得に関し，本願発明は，「プロセッサ上で実行中のアプリケーションによるシステム使用の特徴を測定」し，「格納する」のに対して，引用発明は，「プロセッサのいずれかでプロセスを実行する際に前記性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスの前記プロセッサ動作特性を採取」し，「ファイルシステム上に記録する」点。
　
（相違点２）　
　
　プロセッサへのアプリケーションの実行の割り当てに関して，本願発明は，「データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てる」のに対して，引用発明は，「計算機システム上で実行中若しくは実行可能な各プロセスの前記プロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，各プロセスを割り付けるプロセッサを優先的に選択する」点。
　
４．当審の判断
　
　上記相違点１および２について検討する。
　
（１）相違点１について
　
　引用発明は，プロセッサでプロセスを実行する際に性能測定手段を制御して，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等プロセッサ内部で発生する種々の事象を計測し，前記プロセスのプロセッサ動作特性を採取し，ファイルシステム上に記録するところ，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等はプロセッサについてのプロセス実行負荷に対応したデータであると解され，プロセッサについてのハードウェア利用に係る特性にほかならない。
　そして，プロセス実行負荷を評価するために，システム使用の特徴を測定することは，当該技術分野の周知技術であった。
　そうすると，引用発明において，上記周知技術を適用し，適宜，各プロセッサについてプロセス実行負荷に対応したシステム使用の特徴を測定し，格納すること，すなわち，相違点１に係る構成とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
　
　よって，相違点１は格別なものではない。　
　
（２）相違点２について
　
　本願発明では，「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較することにより，前記アプリケーションの処理消費属性に対応する特徴を有するプロセッサにアプリケーションの実行を割り当てる」ところ，「前記データを前記マルチプロセッサ・システムのプロセッサに関する特徴と比較する」が特定する事項は，文言どおりの，システム使用の特徴に関するデータとプロセッサに関する特徴を定量的に比較することを意味すると認定して以下検討する。
　
　引用発明では，各プロセスのプロセッサ動作特性およびプロセッサ特性情報に基づき，プロセッサに各プロセスを割り付けるところ，引用文献１の上記Ｆの記載からみて，メモリアクセス待ち時間，メモリアクセス量等が異なる各プロセスのプロセッサ動作特性を考慮して，複数のプロセッサの中から最適なプロセッサ特性情報を有するプロセッサを選択して各プロセスを割り付けていることから，その過程において各プロセスのプロセッサ動作特性とプロセッサ特性情報とを定量的に比較するなどして，両者の組合せを作成しているといえる。
　そうすると，引用発明において，適宜，プロセッサの特性情報をプロセッサの動作特性と比較することにより，プロセスの実行負荷に対応する動作特性を有するプロセッサにプロセスの実行を割り当てること，すなわち，相違点２に係る構成とすることは，当業者が容易に想到し得たことである。
　
　よって，相違点２は格別なものではない。　
　
（３）小結
　
　上記で検討したごとく，相違点１および２は格別のものではなく，そして，本願発明の奏する作用効果は，上記引用発明及び当該技術分野の周知技術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，本願発明は，上記引用発明，当該技術分野の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。
　
５．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。