【事件の表示】
　平成１０年特許願第５４５７５１号「程度の異なるドメイン知識を有する複数のインテリジェント・エージェントを使用してコンピュータ・タスクのパフォーマンスを最適化するための装置および方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１０年１０月　１日国際公開、ＷＯ９８／４３１９０、平成１２年　８月１５日国内公表、特表２０００−５１０６２８〕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
　本願の手続の経緯は次のとおりである。
出願　　　　　　　　　平成１０年３月１２日（優先権主張１９９７年３月　　　　　　　　　　　２１日、米国）
拒絶理由の通知　　　　平成１３年３月６日
意見書、補正書の提出　平成１３年９月４日
拒絶査定　　　　　　　平成１３年１０月１６日
同　謄本送達　　　　　平成１３年１０月３０日
審判請求　　　　　　　平成１４年１月２８日
補正書の提出　　　　　平成１４年１月２８日
　
２．平成１４年１月２８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１４年１月２８日付けの手続補正を却下する。
［理由］
（１）補正後の本願発明
　前記手続補正により、特許請求の範囲の請求項１乃至請求項２０について、次のとおり補正された。
　
Ａ．請求項１、請求項１０、及び、請求項１８において「程度の異なるドメイン知識を有する多数のインテリジェント・エージェントから選択…（中略）…インテリジェント・エージェントを選択する」とあるのを
「ドメイン知識の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントから選択…（中略）…インテリジェント・エージェントを選択し、選択されないインテリジェント・エージェントを保持させる」に補正。
Ｂ．請求項２の「前記インテリジェント・エージェントを適応させるように選択する」を
「適応するように前記インテリジェント・エージェントを選択する」に補正。
Ｃ．請求項５の「目的基準の値と一致させる」「として前記目的基準」を、それぞれ
「目的基準の値と比較する」「として、前記目的基準」に補正。
Ｄ．請求項７の「知識がそれに委ねられた自律性」を
「知識の自律性」に補正。
Ｅ．請求項１５の「知識が、それに委ねられた自律性」を
「知識の自律性」に補正。
　
　前記Ａ．の補正は、「多数のインテリジェント・エージェントから選択する」ものを、「複数のインテリジェント・エージェントから選択する」ものであるが、複数とは、２以上のものを指し、２から多数に満たないまでのものと多数のものを範囲に含むものであるから、前記補正は、「多数のインテリジェント・エージェントから選択する」ものに、２から多数未満のインテリジェント・エージェントから選択するものまで範囲を拡げるものであり、特許請求の範囲の減縮を目的とするものとは認められない。
　したがって、前記補正は、特許請求の範囲の減縮を目的とするものと認められず、特許法第１７条の２第４項第２号の規定に適合しない。
　
　仮に、前記Ａ．の補正が特許請求の範囲の減縮を目的とするものであると認められる場合、本件補正後の前記請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」という。）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５項において第４項２号の場合に準用する同法第１２６条第４項の規定に適合するか）について検討する。
　前記の本願補正発明は、次の事項により特定されるものである。
　
「中央処理装置と、記憶装置と、目的基準を保持するデータベースとを含むコンピュータ・システムでインテリジェント・エージェントを使用してコンピュータ・タスクを処理する方法であって、
　（ａ）データベースに保持された目的基準に基づいて、記憶装置に保持され、ドメイン知識の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントから選択できる構成とされ、かつ共通のコンピュータ・タスクを処理するように構成されたインテリジェント・エージェントを選択し、選択されないインテリジェント・エージェントを保持させるステップと、
　（ｂ）選択されたインテリジェント・エージェントに前記コンピュータ・タスクを処理させるステップとを含む方法。」
　
（２）引用例の発明
　原審の拒絶の理由に引用された、本願優先権主張日前に頒布された刊行物である、加瀬・外２名著、「エージェント記述言語ＡＤＩＰＳ／Ｌのためのプログラミング支援環境の開発」第５４回（平成９年前期）情報処理学会全国大会講演論文集（２）、1997年3月14日、p．2−337〜2−338（以下「引用例１」という。）には、次の事項が記載されている。
「
１．はじめに
　情報化社会の発展と共にその利用環境が複雑化し利用者要求もさらなる多様化の方向にある中で，それらの要求に全て応えられるシステムの開発が期待されている．本稿ではADIPSフレームワーク[1]というエージェント化の枠組みを利用して，要求する分散処理システムを開発するための支援環境の開発を目的としている．ADIPSフレームワークの枠組みを利用することにより分散処理システム(以下システム)開発の効率化・知識再利用の促進などの効果が期待できる．
　
２．ADIPSフレームワーク概要
　ADIPSフレームワークは利用者要求駆動による自律的なシステムの構築を可能にするエージェント化のための枠組みであり，そのシステムは階層的関係を持つマルチエージェントシステムとして実現される．ADIPSフレームワークは動作環境・リポジトリ・開発環境という3種類のサブシステムから構成され，これらはネットワークやワークステーションからなるプラットフォーム上の分散システムとして実現される．マルチエージェントシステムの構成要素であるADIPS工-ジェントは組織エージェントとプリミティブエージェントの2つに分類される．AIDIPSエージェント間の協調プロトコルは契約ネットプロトコルに組織再構成のプロトコルを加えた拡張契約ネヅトプロトコルを用いている．
　
３．エージェント開発とエージェントプログラミング
　ADIPSエージェント開発モデルはADIPS利用環境とADIPS開発環境からなる．ADIPS利用環境は利用者がシステムの運用を行う環境であり利用者と動作環境からなる．動作環境では，利用者の要求したサービスを提供するインスタンスエージェントの組織であるシステムと，秘書エージェントが動作する．ADIPS開発環境は開発者が部品エージェントを作成する環境であり，開発者・開発支援環境・開発支援エージェント動作環境・リポジトリからなる．開発支援環境ではブラウザやエディタなどの支援ツールが提供される[2]．開発支援エージェント動作環境には開発支援エージェントが存在する．リポジトリには開発者の作成した部品エージェントがクラスエージェントとして格納されている．
　ADIPSエージェントをリポジトリに格納することをADIPSエージェントのプログラミングと呼び，エージェント化のために必要な機能仕様や運用法に関する知識を記述することをエージェントプログラミングと呼ぶ．プリミティブエージェントの開発は対象となる計算機プロセスについてその機能仕様や運用知識を記述することであり，組織エージェントの開発はADIPSエージェントに対する運用知識の記述である．本論文では組織エージェント開発の支援を対象とする．エージェントプログラミングにおけるシステム開発プロセスを示したものが図1である，このとき提供するサービスを組織エージェントとして開発する場合は組織エージェントプログラミングプロセス(図2)にしたがって開発を行う．ADIPSフレームワークにおけるシステム開発は計算機プロセスに関する知識の共有と再利用を可能にすることを特徴としている．このことにより効率的にシステム開発を行うことができる．
　
４．エージェント記述言語
　エージェント記述言語DIPS/LはADIPSフレームワークに基づいて分散処理システム・これを構成するサブシステム・計算機プロセスをエージェント化するためのエージェントプログラミング言語である．AIDIPS/Lによるエージェント化は計算機プロセスなどの設計知識・運用知識をエージェントの領域知識ベースDKに記述することで実現される．ADIPS/Lはスクリプト言語でありこのスクリプトを記述することによりエージェントプログラミングを行う．
　
５．プログラミング支援環境の設計と実装
　エージェント記述言語ADIPS/Lを用いたエージェントプログラミングを支援するためのプログラミング支援環境として、本支援環境で実現する機能およびインタフェースは，1)目的とする機能を提供するADIPSエージェントがリポジトリ内にあるか検索を行う機能，2)組織エージェントの領域知識DKを記述するためのエディタ，3)ADIPSエージェント一覧および機能仕様を表示するブラウザ，4)検索結果を開発者に提示するブラウザ，である．特に1)と4)を実現することにより開発者は，要求する機能を提供する再利用可能なADIPSエージェントが存在するかどうかを確認，もしくは複数存在する場合にはそれらの中から最も適切なADIPSエージェントを探すことができるようになる．1)および4)の機能についてもう少し述べる．
　1)の機能では再利用可能なADIPSエージエントの検索を実現するために，契約ネットプロトコルのタスク通知受け取り機能を利用する．4)では検索結果表示のために，タスク通知に対して各ADIPSエージェントからの入札メッセ-ジの内容が確認できる機能と，検索されたADIPSエージェントがどのような機能を有しているか確認するための機能を実現する．
　本支援環境はUNIX上で開発を行い，それぞれ1)ADIPSエージェント検索ツール，2)スクリプト記述エディタ，3)ADIPSエージェント一覧表示ブラウザ，4)検索結果表示ブラウザとしてそれぞれ実装され，実装言語にはTcl/Tkを使用している．ADIPSエージェントの検索は，ADIPSエージェント一覧表示ブラウザから機能仕様の入力を行い，ADIPSエージェント検索ツールを介して開発支援エージェント動作環境へ渡され処理が行われる．その結果は検索結果表示ブラウザで確認する．
　
６．おわりに
　ADIPSフレームワークに基づいてエージェントを開発するためのエージェント記述言語であるADIPS/Lを対象にした組織エージェントのプログラミング支援環境の開発を行った．図3に開発されたプログラミング支援環境を示す．本支援環境ではADIPSエージェントの検索を行いながら組織エージェントの開発を行っていくことでエージェントプログラミングの支援を行っている．これによりADIPSエージェントを利用するという形での知識再利用の実現・効率化ができ，またリポジトリの共有による開発者間の知識共有も可能となる．これによりエージェント開発の負担が軽減され知識の再利用を促進することが期待できる．」
　
　図１には、ADIPSシステム開発プロセスについて、設計仕様Ｘの作成をし、そのサービスを実現する部品エージェントがすでにリポジトリにあるか判断し、あればエージェントの運用・保守がされ、なければエージェントプログラミングプロセスでプログラミングされ、そのプログラミングされたエージェントの運用・保守がされる流れが示されている。
　
（Ａ）３．の記載を参照すると、ADIPS利用環境は、利用者がシステムの運用を行う環境で、利用者と動作環境からなり、動作環境では、利用者の要求したサービスを提供するインスタンスエージェントの組織であるシステムと、秘書エージェントが動作する旨記載されていることから、エージェントを使用して利用者の要求したサービスの処理を行いサービスを提供する運用についての方法が読み取れる。前記システムとは、少なくとも、中央処理装置と、記憶装置とを含むコンピュータ・システムであることは技術的常識であり、４．の記載を参照すると、機能仕様や運用知識がエージェントの領域知識ベースに記述されてエージェント化されているから、前記システムには領域知識ベースを含む。
　前記利用者の要求したサービスを処理して提供することは、コンピュータからみると前記要求に応じてコンピュータ・タスクを処理することに相当する。
　前記のようにエージェントは機能仕様や運用知識がエージェントの領域知識ベースに記述されてエージェント化されており、知識ベースは、事実の羅列であるデータベースに対して、専門家のノウハウなどの、ルールと呼ばれる一般的な知識をも格納したデータベースであり、また、エージェントとは、コンピュータシステム内において自律的に動作し、各種の判断や作業を人間に代って行うサブシステムのこと（例えば、特開平８−１３７６９７号公報第２頁右欄２９行〜３３行を参照）であるから、引用例１のエージェントとは、本来的にインテリジェント・エージェントといえる。
　これらを踏まえると、引用例１には、中央処理装置と、記憶装置と、データベース（エージェントのドメイン知識ベース）とを含むコンピュータ・システムでインテリジェント・エージェントを使用して利用者の要求したサービスを処理する方法が示されている。
（Ｂ）３．の記載を参照すると、リポジトリには、開発者の作成した部品エージェントがクラスエージェントとして格納されており、図１と４．と５．の記載を参照すると、設計仕様Ｘに基づいて、目的とする機能を提供するエージェントがリポジトリ内にあるか検索を行うことから、前記設計仕様Ｘは、領域知識ベースに機能仕様や運用知識が記述されたエージェントの中から、前記目的とする機能を提供するエージェントを検索するための、検索条件、目的基準に相当すると解されるとともに、
　前記設計仕様Ｘ（検索条件、目的基準）に基づく検索結果として、目的とする（要求する）機能を提供するエージェントがリポジトリ内に複数存在する場合には、それらの中から最も適切なエージェントを探すものであることから、エージェントには、前記設計仕様Ｘ（検索条件、目的基準）に該当するエージェントであって、適切の程度が異なる別々のエージェント、つまり、これら別々のエージェントの知識が異なり、領域知識（ドメイン知識）の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントである場合が読み取れる（なお、前記複数のエージェントの知識については、同一目的を達成するために立場の異なる複数の人達が交渉を行なって問題を解決する手法があることに着目し、異なる知識を有する複数のエージェントを備える、本願優先権主張日前に周知の技術（例えば、特開平４−２７９９３５号公報【０００５】段落、特開平５−１７４０００号公報【０００６】【００１０】段落）を参照）。
　さらに、５．の記載を参照すると、検索結果を開発者に提示するブラウザがあり、検索されたADIPSエージェントがどのような機能を有しているか確認でき、それらの中から最も適切なエージェントを探すことができる旨記載されていることから、検索結果表示をみてそれらの中から適切なエージェントの選択がされることが読み取れ、且つ、選択されないエージェントはリポジトリに格納されたままであることも読み取れる。
　これらを踏まえると、引用例１には、設計仕様Ｘに基づいて、記憶装置に格納され、領域知識（ドメイン知識）の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントから選択できる構成、および、要求する機能（コンピュータからみて共通のコンピュータ・タスク）を処理するように構成されたインテリジェント・エージェントを選択し、選択されないインテリジェント・エージェントを格納させる構成が示されている。
（Ｃ）エージェントの運用において、前記最も適切なエージェントにより要求するサービスを実現することが、３．の記載と図１から見て取れる。
　したがって、引用例１には、次の発明が記載されていると認められる。（以下、「引用例１の発明」という。）
　
「中央処理装置と、記憶装置と、データベース（エージェントのドメイン知識ベース）とを含むコンピュータ・システムでインテリジェント・エージェントを使用して利用者の要求したサービスを処理する方法であって、
　設計仕様Ｘに基づいて、記憶装置に保持され、ドメイン知識の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントから選択できる構成とされ、かつ目的とする（要求する）機能を提供するように構成されたインテリジェント・エージェントを選択し、選択されないインテリジェント・エージェントを保持させるステップと、
　選択されたインテリジェント・エージェントに前記利用者の要求を処理させるステップとを含む方法。」
　
（３）対比
　本願補正発明と引用例１の発明とを対比すると、
　引用例１の発明の「利用者の要求したサービスを処理する」は、コンピュータからみて「コンピュータ・タスクを処理する」ことであり、これらの構成に実質的な差異はなく、
　引用例１の発明の「設計仕様Ｘ」は、（Ｂ）で述べたように、図１と４．と５．の記載から、設計仕様Ｘに基づいて、目的とする機能を提供するエージェントがリポジトリ内にあるか検索され、あれば（ＹＥＳの場合）当該エージェントは運用・保守されるものであるから、目的のエージェントを検索（選択）する基準とみることができ、よって、この「設計仕様Ｘ」は、本願補正発明の「目的基準」に基づいてエージェントが選択されるところの「目的基準」に相当し、
　また、引用例１の発明の「かつ目的とする（要求する）機能を提供するように構成された」は、前記のように、複数のインテリジェント・エージェントは、同じ要求、目的に対する機能を提供するものであるから、共通の要求、目的に対するものであり、本願補正発明の「かつ共通のコンピュータ・タスクを処理するように構成された」と実質的な差異はない。
　したがって、本願補正発明と引用例１の発明とは、次の構成を有する発明である点で一致し、そして、次の点で相違している。
〈一致点〉
「中央処理装置と、記憶装置と、データベース（知識ベース）とを含むコンピュータ・システムでインテリジェント・エージェントを使用してコンピュータ・タスクを処理する方法であって、
　（ａ）目的基準に基づいて、記憶装置に保持され、ドメイン知識の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントから選択できる構成とされ、かつ共通のコンピュータ・タスクを処理するように構成されたインテリジェント・エージェントを選択し、選択されないインテリジェント・エージェントを保持させるステップと、
　（ｂ）選択されたインテリジェント・エージェントに前記コンピュータ・タスクを処理させるステップとを含む方法。」
　
〈相違点〉データベースと、目的基準に基づいて、ドメイン知識の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントから選択できる構成に関して、本願補正発明は、目的基準を保持するデータベースであるとともに、データベースに保持された目的基準に基づくのに対し、引用例１の発明は、知識ベースではあるが、目的基準を保持することは記載されておらず、データベースに保持された目的基準に基づくことも記載されていない点。
　
（４）〈相違点〉についての当審判断
　目的基準を保持するデータベースは、本願の優先権主張日前に周知の技術である。例えば、特開平５−２１６６７２号公報【０００６】〜【０００８】段落には、「【０００６】…（中略）…与えられた問題を解決する際に、一つのエージェントだけでは問題解決を行なうことができず、他のエージェントの協力が必要であることを意味している。…（中略）…
【０００７】黒板モデルは、問題の解決に必要な専門知識を記述した複数の知識源、この知識源から得られる結果を記述する共通のデータベースである黒板、及び制御部から構成されている。
【０００８】上記複数の知識源は、それぞれ部分的な問題解決を行なうことができ、黒板を通じてのみ情報交換を行なうことができる。知識源は、動作条件と行動との対で表わされており、黒板に対し条件に適合する情報が書込まれると行動を引起こし、黒板の仮説を更新する。制御部では、常に黒板の状況を監視しており、黒板に書込まれた情報の信頼性を元に各々の時点で適切な知識源を起動するようにスケジューリングを行なっている。・・・」と記載され、データベースである黒板に、目的基準に相当する条件に適合する情報が書き込まれる（保持する）技術が記載されており、
　また、【００２８】〜【００３０】段落には「【００２８】…（中略）…つまり、問題解決の行き詰まりは、問題解決用知識１２のすべてを利用しても候補がない場合、あるいは評価の結果最適なものが一つにならない場合の２通りに分類されて検出される。ここで、問題解決用知識１２は、問題の種類毎に分類され、さらに、各種類毎に、「問題解決用の知識」と「行き詰まりを解消する知識」に分類されている。
【００２９】通常は、推論機構１１において、例えば大きな問題の中の小さな問題解決に行き詰まっても、今まで利用した問題解決用の知識とは異なる解決基準の問題解決用の知識を利用して問題解決処理を進めることができる。
【００３０】例えば、推論機構１１におけるある問題解決の過程において、対応する問題解決用の知識にまったく候補がなく、行き詰まってしまった場合には、予め行き詰まり解消用の知識として候補洗い出しの基準が異なる知識が存在すれば、その知識に基づいて候補の選択基準を変更することにより解の候補を上げることができる。」と記載されており、
　各種類毎に、「問題解決用の知識」と「行き詰まりを解消する知識」に分類された知識は、異なる解決基準の問題解決用の知識であるから、前記分類された知識（特に分類）は、解決基準であり、解決基準も目的基準も知識と対応している点では格別な差異はなく、且つ、これらの知識はデータベースと解されることから、目的基準をデータベースに保持する技術が示されている。
　また、目的基準が、データベースに保持された目的基準であることは、本願の優先権主張日前に周知の技術である。例えば、前記特開平５−２１６６７２号公報【０００６】〜【０００８】段落には、協調的なものではあるが、一つのエージェントが他のエージェントと協力する旨、及び、問題の解決に必要な専門知識を記述した複数の知識源があり、知識源は、動作条件と行動との対で表わされ、黒板に対し条件に適合する情報が書込まれると行動を引起こす旨記載されており、これらの記載から、データベースである黒板に保持された目的基準（条件）に基づいて、複数のエージェントのうちのエージェントが選択されて行動し、協調する技術が読み取れ、
　あるいは、【００２８】〜【００３０】段落には、推論機構１１において、問題解決に行き詰まっても、今まで利用した問題解決用の知識とは異なる解決基準の問題解決用の知識を利用して問題解決処理を進める旨記載されているから、問題解決用の知識を有するエージェントとこのエージェントとは異なる問題解決用の知識を有するエージェントが存在し、解決基準に基づいて異なる解決基準の問題解決用の知識のエージェントが選択されることと技術的に同義の技術が示され、さらに、予め行き詰まり解消用の知識として候補洗い出しの基準が異なる知識が存在すれば、その知識に基づいて候補の選択基準を変更することから、知識には候補洗い出しの基準、候補の選択基準といった各種の基準が存在し、各種の基準において目的に関する基準（目的基準）は通常のもののうちと認められるので、知識（データベース）に保持された目的基準といえるものが読み取れる。
　引用例１の発明の、データベースと、目的基準（設計仕様Ｘ、機能仕様）に基づいて、ドメイン知識の程度が異なる複数のインテリジェント・エージェントから選択できる構成について、目的基準を保持するデータベースとするとともに、データベースに保持された目的基準に基づくようにすることは、前記周知の技術を参酌することにより当業者が容易になし得ることである。　
　そして、本願補正発明によって得られる作用効果も、前記引用例１の記載及び前記周知の事項から当然予想される範囲内のものであり、格別顕著なものとは認められない。
　
　したがって、本願補正発明は、引用例１に記載された発明及び前記周知事項に基いて、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。
　
（５）むすび
　以上のとおり、本件補正は、特許請求の範囲の減縮を目的とするものとは認められないから、特許法第１７条の２第４項第２号の規定に適合せず、たとえ、減縮を目的とするものであるとしても、特許法第１７条の２第５項において、第４項第２号の場合に準用するとしている同法第１２６条第４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．本願発明について
（１）平成１４年１月２８日付の手続補正は前記のとおり却下された。
　本願の請求項１に係る発明（以下、同項記載の発明を「本願発明」という。）は、平成１３年９月３日付の手続補正書の特許請求の範囲の請求項１に記載されたとおりの次の事項により特定されるものである。
「中央処理装置と、記憶装置と、目的基準を保持するデータベースとを含むコンピュータ・システムでインテリジェント・エージェントを使用してコンピュータ・タスクを処理する方法であって、
　（ａ）データベースに保持された目的基準に基づいて、記憶装置に保持され、程度の異なるドメイン知識を有する多数のインテリジェント・エージェントから選択できる構成とされ、かつ共通のコンピュータ・タスクを処理するように構成されたインテリジェント・エージェントを選択するステップと、
　（ｂ）選択されたインテリジェント・エージェントに前記コンピュータ・タスクを処理させるステップとを含む方法。」
（２）引用例
　引用例とその記載事項、及び周知事項は、前記２．の（２）、（４）に記載したとおりである。
（３）対比・判断
　本願発明は、前記２．の（１）乃至２．の（４）で検討した本願補正発明から、補正前の特許請求の範囲の請求項１における、インテリジェント・エージェントの数について、多数を複数にする限定（または拡張）と、インテリジェント・エージェントを選択するステップにおいて、選択されないインテリジェント・エージェントを保持させる限定と、を省いたものであり、エージェントの数が多数のものは、引用例１の複数存在するものと格別な技術思想上の差異はなく、そうすると、本願発明の構成要件を全て含み、さらに他の構成要件を付加したものに相当する本願補正発明が、前記２．の（２）乃至（４）に記載したとおり、引用例１の発明及び前記周知技術に基いて、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、本願発明も、同様の理由により、引用例１及び前記周知技術に基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。
　
（４）むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１に記載された発明、及び、周知技術に基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。