【事件の表示】
　平成　５年特許願第２２５７４５号「臨床検査結果用表示装置」拒絶査定不服審判事件〔平成７年３月３１日出願公開、特開平７−８５１６８〕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・本件発明
　この出願は、平成５年９月１０日（特願５−２２５７４５号）の出願であって、平成１４年１月７日付けで拒絶査定され、審判請求された後の平成１７年８月９日に拒絶理由通知がなされ、平成１７年１０月６日付けで意見書が提出された。
　この出願の請求項１に係る発明は平成１３年１２月１３日付けの手続補正書によって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に記載された次のとおりのものと認める。（以下、「本件発明」という。）
「検体試料を分析する分析装置に接続され、分析装置で得られた各種の測定データに基づいて臨床検査上有益な検査結果情報を求めて表示する臨床結果用表示装置であって、
検体試料を分析して得られた測定データを取り込む入力手段と、
入力された測定データ及びデータ処理プログラムを記憶する記憶手段と、
データ処理プログラムによって各種データを処理するデータ処理手段と、
検査結果情報ごとに、前記入力された測定データから必要な測定データを選択し、選択した測定データに基づいてメンバシップ関数を用いたファジイ演算機能又はシグモイド関数を用いたニューラルネットワークによりその検査結果情報が成立する確からしさの程度を表す正規化データを計算する計算手段と、検査結果情報と対応させて前記確からしさの程度を表す正規化データを表示する表示手段とを備えたことを特徴とする臨床検査結果用表示装置。」
　
［２］当審が通知した拒絶の理由に引用した刊行物に記載された事項
刊行物１；特開平４−２９５３４７号公報
「【請求項１】ファジィ論理を用いた病型分類装置であって、検査項目別に高い、低い、中などのメンバシップ関数を記憶する手段と、病型毎に当該病型に属するために必要な前提条件をルールの型で記述した病型分類ルールを記憶する手段と、病型分類に必要な各種検査項目の検査値を入力する手段と、前記メンバシップ関数をもとに、入力された検査値が高い、低い、中などの度合を表わすグレード値を求める手段と、前記求めたグレード値を前記病型分類ルールの前提条件に代入して当該ルールを成立する度合を求める手段と、当該ルールが成立する度合からその病型に属する可能性を数値で出力する手段とを有することを特徴とする病型分類装置。」
　
「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、健康診断や診察で行われる臨床検査において、各種検査値を自動判定し、検査値の異常の程度から可能性のある疾患群を出力して、医者の診断に役立てる病型分類装置に関するものである。」
　
「【００１０】
【実施例】図１は本発明の病型分類装置の一実施例のブロック図を示す。本病型分類装置は検査値入力部１、メンバシップ関数メモリ部２、グレード値計算部３、病型分類ルールメモリ部４、ルール計算部５、判定部６及び分類結果出力部７で構成される。
【００１１】メンバシップ関数メモリ部２には、検査項目毎に、該検査項目の検査値を変数とする複数のメンバシップ関数をあらかじめ蓄えておく。複数のメンバシップ関数とは、検査値が低いらしさを表わすもの、高いらしさを表わすもの、中らしさを表わすものなどである。
図２にメンバシップ関数の例を示す。図２において、横軸が検査値ｘであり、縦軸は「らしさ」の度合を表わすグレードとよばれる値である。グレードは閉区間［０，１］の値をとる。」
　
「【００１３】病型分類に必要な各種検査項目の検査値は検査値入力部１から入力される。検査値入力部１はキーボード、フロッピィディスク、オンライン接続された端末、あるいは検査機器それ自体等、何でもよい。図４（ａ）に入力の具体例を示す。」
　
「【００１４】グレード値計算部３は、入力された検査値とメンバシップ関数メモリ部２に蓄えられているメンバシップ関数から、各検査項目毎に、その検査値が低いらしさ（Ｌ）、中らしさ（Ｎ）、高いらしさ（Ｈ）の度合を表わすグレード値を求める。例えば、図２が尿酸（ＵＡ）のメンバシップ関数であるとし、入力された尿酸値が図４（ａ）より９．７であると、グレード値はそれぞれＵＡ＿Ｌ＝０．００、ＵＡ＿Ｎ＝０．００、ＵＡ＿Ｈ＝０．９５となる。」
　
「【００１５】ルール計算部５では、病型分類ルールメモリ部４に蓄えられている各ルールの前提条件のリストにグレード値計算部３で求められたグレード値を代入して、各ルールの成立する度合を求める。例えば、図３の分類１のルールについては、前提条件として、ＵＡ＿Ｈ、ＮＡ＿Ｈ、ＣＬ＿Ｈ、ＡＬＢ＿Ｈの各グレード値を代入し、該ルールの成立する度合を求める。ここでは、もっとも小さいグレード値を選択して、その値を該ルールの成立する度合とする。」
　
「【００１６】判定部６では、ルール計算部５で求められた各ルールの成立する度合のうち、成立する度合の値の大きいルールを選択して、そのカテゴリ名とその成立する度合の値を分類結果出力部７に出力する。図４（ａ）の入力例に対する出力例を図４（ｂ）に示す。なお、図４（ｂ）では、図３に示す全部のカテゴリのルールの成立する度合を表示している。図４（ｂ）から明らかなように、そのカテゴリの可能性が高いときは１に近い値、可能性が低いときは０に近い値、判定不能のときは０．５に近い値となり、きめ細かい病型分類結果出力が得られる。」
　
刊行物２；特開平３−９２６２号公報
「第１図は、実施例尿検査装置の構成を示すブロック図である。・・・で計測された尿糖値ｘ１、尿ｐＨｘ２、尿比重ｘ３は、それぞれファジイ処理部４に入力される。
　ファジイ処理部４は、ファジイ推論を実行するものであり・・・ファジイ推論を実行するようにプログラムされたバイナリイ・タイプのコンピュータによっても実現できるのは言うまでもない。
　ファジイ処理部４には、表示器５が接続されており、計測された尿糖値ｘ１、尿ｐＨｘ２、尿比重ｘ３と共に、推論された糖尿病危険度ｙが表示される。」（２頁左上欄３行−右上欄５行）
　
刊行物３；特開平４−２０５１６３号公報
「１．情報を入力する入力層、想起結果を出力する出力層、これら両層の間にある１段以上の中間層を有して、入力情報に基づく目的情報を想起し出力するニューラルネットワークにおいて、前記入力情報を定性評価するファジイ定性評価手段を設け、入力情報ごとに１以上の定性評価値を前記入力層に与えるようにしたことを特徴とするニューラルネットワーク。
　２．請求項１において、前記ファジイ定性評価手段は、経験や実験等による先験的情報によって予め定められ評価値が０．０〜１．０のメンバーシップ関数を有することを特徴とするニューラルネットワーク。」（特許請求の範囲）
　
「入力層ニューロン出力値、すなわち学習パターンの評価値集合の各入力値と・・・、それらの総和を演算し、総和に対する非線形関数（ここではシグモイド関数）を演算し、中間層ニューロンの出力値を求める。」（５頁右上欄１３−１８行）
　
刊行物４；特開平２−３７４２０号公報
「（１）所定のファジイ推論規則にしたがう演算をそれぞれ行なう複数の個別推論部と、これらの個別推論部の推論結果を統合する総合推論部とを備えたファジイ演算装置において、複数の個別推論部および総合推論部のうちの少なくともいずれか１つの推論結果をメンバーシップ関数の形で表示する表示装置を備えていることを特徴とするファジイ演算装置。」（特許請求の範囲）
　
「したがって、入力電圧よりも低い基準電圧をもつコンパレータから出力信号が発生し、この出力信号によって対応する発光ダイオードが点灯されるので、下側に位置する発光ダイオードから順に点灯することになる。
　表示器３３における他の列の発光ダイオードも同じようにそれぞれｒ個のコンパレータによって発光制御される。この結果、表示器３３には点灯した発光ダイオードによって、推論結果を表わす電圧分布が表示されることになる（図中斜線で示した発光ダイオードが点灯している）。」（３頁右下欄１７行−４頁左上欄８行）
　
［３］対比・判断
　本件発明の「検査結果情報」の意味するところは必ずしも明確ではないので本件明細書の記載を参酌すると、明細書には、
「【０００５】
・・・すなわち、検体試料を分析して得られた測定データを設定された閾値と比較し２値化して判定条件に対応する検査結果情報（フラグ／メッセージ）を表示する場合には、
　１）フラグ／メッセージに対して中間的な表示ができない。すなわち、確からしさが表現できないという問題がある。
　２）同一検体におけるフラグ／メッセージの出現の再現性の問題がある。」、
「【０００８】
　本発明は以上の問題を考慮してなされてたもので、臨床検査において、検体試料を分析して得られた測定データから所望の測定データを選択し正規化し表示し、その表示と検査結果情報（フラグ／メッセージ）を対応させて表示すること、さらに分析者の経験・知識を導入することができる臨床検査結果用表示装置を提供するものである。」
と記載されており、「検査結果情報」とは、検体試料を分析して得られた測定データから所望の測定データを選択してデータ処理したものを判定条件により判定した結果の情報（フラグ／メッセージ）であることが認められる。　
　そうすると、刊行物１では病型の分類について記載されているが、「病型分類に必要な各種検査項目の検査値は検査値入力部１から入力される。検査値入力部１はキーボード、フロッピィディスク、オンライン接続された端末、あるいは検査機器それ自体等、何でもよい。図４（ａ）に入力の具体例を示す。」（【００１３】）の記載によれば、病型ごとに必要な各種検査項目の検査値は検体試料を分析する分析装置から得られる各種の臨床検査データであり、その測定データをデータ処理したものを判定部で判定しているから、その判定条件で判定した結果の情報（すなわち、病型分類）は、「検査結果情報」であると認めることができる。
　したがって、本件発明と刊行物１に記載された発明とは、
「検体試料を分析する分析装置に接続され、分析装置で得られた各種の測定データに基づいて臨床検査上有益な検査結果情報を求めて出力する臨床結果用装置であって、
検体試料を分析して得られた測定データを取り込む入力手段と、
入力された測定データ及びデータ処理プログラムを記憶する記憶手段と、
データ処理プログラムによって各種データを処理するデータ処理手段と、
を備える臨床結果用装置。」で一致し、次の点で相違する。
　
相違点１；本件発明は、「検査結果情報ごとに、前記入力された測定データから必要な測定データを選択し、選択した測定データに基づいてメンバシップ関数を用いたファジイ演算機能又はシグモイド関数を用いたニューラルネットワークによりその検査結果情報が成立する確からしさの程度を表す正規化データを計算する計算手段」を備えているのに対し、刊行物１に記載された発明では、「病型分類ごとに、入力された測定データから必要な測定データを選択し、選択した測定データに基づいてメンバシップ関数を用いてグレード値を求める手段と求めたグレード値を病型分類ルールの前提条件に代入してルールが成立する度合いを求める手段」を備えている点。
　
相違点２；本件発明は、「検査結果情報と対応させて確からしさの程度を表す正規化データを表示する表示手段」を備えているのに対し、刊行物１に記載された装置は、「病型分類と対応させて病型に属する可能性を数値で出力する手段」を備えている点。
　
　相違点１について、
　前記のとおり、刊行物１において分析装置から得られる各種の測定データをデータ処理したものを判定部で判定した結果の情報（病型分類）は検査結果情報であると認められるから、「病型分類ごとに、入力された測定データから必要な測定データを選択し」は、「検査結果情報ごとに、前記入力された測定データから必要な測定データを選択し」とみることができる。
　そして、刊行物１に記載されたデータ処理は、測定データにメンバシップ関数を適用して閉区間［０，１］の値をとるグレード値を求めた後で、そのグレード値を分類ルールの前提条件に代入してルールが成立する度合いを求めているが、「【００１６】・・・そのカテゴリ名とその成立する度合の値を分類結果出力部７に出力する。図４（ａ）の入力例に対する出力例を図４（ｂ）に示す。なお、図４（ｂ）では、図３に示す全部のカテゴリのルールの成立する度合を表示している。図４（ｂ）から明らかなように、そのカテゴリの可能性が高いときは１に近い値、可能性が低いときは０に近い値、判定不能のときは０．５に近い値となり、きめ細かい病型分類結果出力が得られる。」の記載と図４（ｂ）の右側の数値が示しているように、ルールが成立する度合いも閉区間［０，１］の値をとるものであるから、選択した測定データに基づいてメンバシップ関数を用いたファジイ演算機能によりその検査結果情報が成立する確からしさの程度を表す正規化データと認めることができ、相違点１に係る本件発明の構成（選択的に記載されたうちのメンバシップ関数を用いたファジイ演算機能によりその検査結果情報が成立する確からしさの程度を表す正規化データを計算する手段）を当業者は容易に得ることができる。
　加えて、シグモイド関数を用いたニューラルネットワークにより確からしさの程度を表す正規化データを計算することは刊行物３に記載されているように公知の技術であるから、相違点１に係る本件発明の構成（選択的に記載されたうちのシグモイド関数を用いたニューラルネットワークによりその検査結果情報が成立する確からしさの程度を表す正規化データを計算する手段計算する手段）も当業者は容易に得ることができる。
　
　相違点２について、
　刊行物１に記載された装置は、「健康診断や診察で行われる臨床検査において、各種検査値を自動判定し、検査値の異常の程度から可能性のある疾患群を出力して、医者の診断に役立てる病型分類装置」に関するものであるから（【０００１】参照）、医者等が図４（ｂ）に示される装置の出力情報を見ることができるように、周知慣用の表示手段（例えば、刊行物２や刊行物４に記載された表示手段））を備えていることは当然のことであって、前記のとおり、刊行物１の図４（ｂ）に示される病型分類は検査結果情報と認めることができ、それらの右側の数値は、選択した測定データに基づいてファジイ演算機能によりその検査結果情報が成立する確からしさの程度を表す正規化データと認めることができるのであるから、当業者は相違点２に係る本件発明の構成を容易に得ることができる。
　
　そして、本件の明細書に記載された作用効果は刊行物１から刊行物４に記載された事項や周知慣用技術から当業者が容易に想到しうるものであって格別のものではない。
　
［４］結論
　以上のとおりであるから、本件の請求項１に係る発明は、刊行物１から刊行物４に記載された発明および周知慣用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と認められ、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ず、請求項２に係る発明についての検討・判断を示すまでもなく、この出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。