【事件の表示】
　平成１０年特許願第２２４７６６号「雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　２月２５日出願公開、特開２０００−　５６８３５〕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．手続きの経緯・本願発明
　本願は、平成１０年８月７日の出願であって、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１６年５月２４日付の手続補正書によって補正された明細書および図面の記載からみて、本願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ものと認める。
　「現在までの降雨量を計測する降雨量計測部と、
　将来の降雨量を予測する降雨量予測部と、
　対象施設に流入する現在までの雨水流入量を計測する流入量計測部と、
　降雨量から雨水流入量を求めるための非線形予測モデルと、降雨量計測部によって計測された現在までの降雨量と流入量計測部によって計測された対象施設に流入する現在までの雨水流入量とに基づいて非線形予測モデルの次数及び係数パラメータを決定する変数決定部と、を有するモデル同定部と、
　モデル同定部によって決定された非線形予測モデルに従って、降雨量予測部によって予測された将来の降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測する流入量予測部と、
を備え、
　非線形予測モデルは、Ｂｌｏｃｋ−ｏｒｉｅｎｔｅｄモデルである
ことを特徴とする雨水流入量予測装置。」
　
２．引用刊行物記載の発明
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された特開平５−１３４７１５号公報（平成５年６月１日公開、以下「引用例１」という。）には、「ニューラルネットワーク応用雨水流入量予測装置」に関する発明が開示されており、そこには、図面とともに次の事項が記載されている。
　「【請求項１】雨水排水を目的とする下水道ポンプ場または処理場等のポンプ施設に対し、レーダ雨量計を用いてニューラルネットワークによりポンプ運転支援のための雨水流入量を予測する雨水流入量予測装置において、前記レーダ雨量計からの観測値をメッシュ形状の降雨強度に換算し、当該換算した降雨開始から等時間間隔で離散的な積算雨量データを学習用入力データとして蓄えると共に、前記ポンプ施設の水位計およびポンプ運転による吐出量から前記ポンプ施設に流入する雨水流入量を演算し、当該演算した降雨開始から等時間間隔で離散的な雨水流入量を学習用出力データとして蓄える学習用実績情報入力手段と、
前記学習用実績情報入力手段により蓄えられた学習用入力データである積算雨量データ、および学習用出力データである雨水流入量に基づいて、バックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの重み係数を学習し、当該学習済みの重み係数を蓄える予測モデル構築手段と、
前記予測モデル構築手段に蓄えられた学習済みの重み係数を用いて、前記学習用実績情報入力手段により入力される降雨当日の降雨分布実績である積算雨量データと前降雨実績である判定値とから、ニューラルネットワークにより雨水流入量を予測する流入量予測手段と、
前記流入量予測手段により予測された雨水流入量を出力する出力手段と、
を備えてなることを特徴とするニューラルネットワーク応用雨水流入量予測装置。」（特許請求の範囲）、
　「【００１７】図１において、下水道流域には、その降雨を観測して観測値（電力量）を出力するレーダ雨量計１が設置されている。また、ポンプ場には、その水位を計測して計測値を出力する水位計２、およびポンプ運転によるポンプ場からの吐出量を計測して計測値を出力する流量計３が設置されている。
【００１８】一方、ニューラルネットワーク応用流入量予測装置４は、降雨分布実績演算装置４１と、前降雨実績判別装置４２と、学習用入力データ保存装置４３と、雨水流入量演算装置４４と、学習用出力データ保存装置４５と、ニューラルネットワーク学習装置４６と、学習済重み係数保存装置４７と、ニューラルネットワーク予測装置４８と、出力手段である雨水流入量表示装置４９と、学習起動スイッチ４０とから成っている。
【００１９】なお、降雨分布実績演算装置４１、前降雨実績判別装置４２、学習用入力データ保存装置４３、雨水流入量演算装置４４、学習用出力データ保存装置４５から学習用実績情報入力手段を構成し、またニューラルネットワーク学習装置４６、学習済重み係数保存装置４７から予測モデル構築手段を構成している。
【００２０】ここで、降雨分布実績演算装置４１は、レーダ雨量計１からの観測値を、メッシュ形状の積算雨量に換算するものである。また、前降雨実績判別装置４２は、一定の判別基準に基づいて前降雨の流入量への影響の有無を判別するものである。さらに、学習用入力データ保存装置４３は、降雨分布実績演算装置４１により演算された降雨開始から等時間間隔で離散的な積算雨量データと、前降雨実績判別装置４２により判別された判別値とを、学習用入力データとして蓄えるためのものである。
【００２１】一方、雨水流入量演算装置４４は、水位計２および流量計３からの計測値を基に、ポンプ施設に流入する雨水流入量を演算するものである。また、学習用出力データ保存装置４５は、雨水流入量演算装置４４により演算された雨水流入量を、学習用出力データとして蓄えるためのものである。
【００２２】一方、ニューラルネットワーク学習装置４６は、学習用入力データ保存装置４３および学習用出力データ保存装置４５により蓄えられた、学習用入力データである積算雨量データと判別値、および学習用出力データである雨水流入量に基づいて、バックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの重み係数を学習するものである。また、学習済重み係数保存装置４７は、ニューラルネットワーク学習装置４６による学習済みの重み係数を蓄えるためのものである。さらに、ニューラルネットワーク予測装置４８は、学習済重み係数保存装置４７に蓄えられた学習済みの重み係数を用いて、降雨分布実績演算装置４１により入力される降雨当日の降雨分布実績である積算雨量データと前降雨実績である判別値とから、ニューラルネットワークにより雨水流入量を予測するものである。さらにまた、雨水流入量表示装置４９は、ニューラルネットワーク予測装置４７により予測された雨水流入量を表示出力するためのものである。」、
　「【００５１】また、上記実施例では、一定の判別基準に基づいて前降雨の流入量への影響の有無を判別する前降雨実績判別装置４２を備え、この前降雨実績判別装置４２により判別された判別値を、降雨分布実績演算装置４１により演算された降雨開始から等時間間隔で離散的な積算雨量データと共に学習用入力データとして学習用入力データ保存装置４３に蓄える場合について説明したが、この前降雨実績判別装置４２を備えることは、本発明に必ずしも必要不可欠なことではない。」
　これらの記載事項によると、引用例１には、「レーダ雨量計からの観測値を、メッシュ形状の積算雨量に換算する降雨分布実績演算装置、降雨分布実績演算装置により演算された降雨開始から等時間間隔で離散的な積算雨量データを、学習用入力データとして蓄える学習入力データ保存装置、水位計および流量計からの計測値を基にポンプ施設に流入する雨水流入量を演算する雨水流入量演算装置、雨水流入力演算装置により演算された雨水流入量を学習用出力データとして蓄える学習用出力データ保存装置とからなる学習用実績情報入力手段と、学習用入力データ保存装置および学習用出力データ保存装置により蓄えられた、学習用入力データと学習用出力データに基づいて、バックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの重み係数を学習するニューラルネットワーク学習装置、学習済みの重み係数を蓄える学習済重み係数保存装置とからなる予測モデル構築手段と、学習済重み係数保存装置に蓄えられた学習済みの重み係数を用いて、降雨分布実績演算装置により入力される降雨当日の降雨分布である積算雨量データから、ニューラルネットワークにより雨水流入量を予測するニューラルネットワーク予測装置と、を備えた雨水流入量予測装置。」の発明（以下、「引用例１記載の発明」という。）が記載されていると認められる。
　
　また、同じく引用された特開平９−１９０２２７号公報（平成９年７月２２日公開、以下「引用例２」という。）には、「ポンプ場流入予測支援装置」に関する発明が開示されており、そこには図面とともに次の事項が記載されている。
　「【請求項１】ポンプ場へ至る幹線から分岐し流域内の部分流域に分布する枝線を介し前記流域内の雨水等の水を収集し、収集した水を前記幹線を介して前記ポンプ場へ導き前記ポンプ場への流入量を予測するポンプ場流入予測支援装置において、
前記流域の降雨量を所定降雨量予測式に従い予測する降雨量予測装置と、
前記部分流域の汚水量を予測する汚水量予測装置と、
前記降雨量予測装置で予測した降雨量と前記汚水量予測装置で予測した汚水量とが入力され所定流出解析手法により前記枝線から前記幹線へ流入する横流入量を演算する流出量演算装置と、
前記ポンプ場の水位と前記幹線内の水位とが等しくなる位置をつなぎ位置とし、幹線内における前記つなぎ位置より上流部分と下流部分とで異なるモデル式を用い前記幹線内の流量および水位を演算する幹線内流量・水位演算装置と、を備えることを特徴とするポンプ場流入予測支援装置。」（特許請求の範囲）、
　「【０００５】従来において、雨水ポンプの運転は、将来の降雨量を予測しないで行われていた。すなわち、ポンプ運転者が制御場の窓から外の天候を観察し、出現した黒雲（雨雲）を見て経験により得られた勘に従って行っていたり、現在の降雨量を複数個設置した地上雨量計や、レーダ雨量計を用いて測定し、現在までの降雨量から相関法等で降雨の移動方向を求め、その移動方向を外挿して将来の降雨量を予測し、ＲＲＬ法等の流出解析法でその降雨量を入力としてポンプ場への流入量を演算し、その結果をもとに、雨水ポンプの運転を行っていた。」
　
　また、同じく引用された特開平９−１３４２０４号公報（平成９年５月２０日公開、以下「引用例３」という。）には、「適応的同定方法とそれを用いた制御方法」に関する発明が開示されており、そこには図面とともに次の事項が記載されている。
　「【０００４】以上の問題を解決する方法として、本件出願の発明者は、上述したような数学モデルが得られていない場合でも、制御モデルを同定可能にする方法と装置を提案している（たとえば、特願平７−１６０２７９号、「制御モデル設計方法とその装置」を参照されたい）。この制御モデル設計装置は、制御対象のプロセスモデルを同定する同定装置と、同定結果に基づいてコントローラにＰＩＤ制御パラメータを設定するＰＩＤ制御パラメータ設定部とを有している。同定装置は数学モデルなしに、制御対象の伝達関数をむだ時間と分母を多項式、分子も多項式とおき、制御対象の入出力としてのこれら操作量と制御対象の出力に一致するような伝達関数のむだ時間、多項式の次数、多項式の係数を決定する。ＰＩＤ制御パラメータ設定部は同定して結果に基づいて、ＰＩＤ制御パラメータを決定し、コントローラに設定する。コントローラはＰＩＤ制御演算を行って操作量を制御対象に印加する。」
　
３．対比
　本願発明と引用例１記載の発明を対比すると、後者における「レーダ雨量計からの観測値を、メッシュ形状の積算雨量に換算する降雨分布実績演算装置」は、前者における「現在までの降雨量を計測する降雨量計測部」に、また、後者における「水位計および流量計からの計測値を基にポンプ施設に流入する雨水流入量を演算する雨水流入量演算装置」は、前者における「対象施設に流入する現在までの雨水流入量を計測する流入量計測部」に、それぞれ相当する。また、ニューラルネットワークを用いたモデルは非線形のモデルであるから、後者における「学習用入力データ保存装置および学習用出力データ保存装置により蓄えられた、学習用入力データと学習用出力データに基づいて、バックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの重み係数を学習するニューラルネットワーク学習装置、学習済みの重み係数を蓄える学習済重み係数保存装置とからなる予測モデル構築手段」と前者における「降雨量から雨水流入量を求めるための非線形予測モデルと、降雨量計測部によって計測された現在までの降雨量と流入量計測部によって計測された対象施設に流入する現在までの雨水流入量とに基づいて非線形予測モデルの次数及び係数パラメータを決定する変数決定部と、を有するモデル同定部」とは、「降雨量から雨水流入量を求めるための非線形予測モデルと、降雨量計測部によって計測された現在までの降雨量と流入量計測部によって計測された対象施設に流入する現在までの雨水流入量とに基づいて非線形予測モデルのパラメータを決定する変数決定部と、を有するモデル同定部」である点で共通する。また、後者における「学習済重み係数保存装置に蓄えられた学習済みの重み係数を用いて、降雨分布実績演算装置により入力される降雨当日の降雨分布である積算雨量データから、ニューラルネットワークにより雨水流入量を予測するニューラルネットワーク予測装置」と前者における「モデル同定部によって決定された非線形予測モデルに従って、降雨量予測部によって予測された将来の降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測する流入量予測部」とは「モデル同定部によって決定された非線形予測モデルに従って、降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測する流入量予測部」である点で共通する。
　したがって両者は、「現在までの降雨量を計測する降雨量計測部と、対象施設に流入する現在までの雨水流入量を計測する流入量計測部と、降雨量から雨水流入量を求めるための非線形予測モデルと、降雨量計測部によって計測された現在までの降雨量と流入量計測部によって計測された対象施設に流入する現在までの雨水流入量とに基づいて非線形予測モデルのパラメータを決定する変数決定部と、を有するモデル同定部と、モデル同定部によって決定された非線形予測モデルに従って、降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測する流入量予測部と、を備えた雨水流入量予測装置」である点で一致し、次の各点において相違する。
　
［相違点１］
　本願発明においては、降雨量予測部を備えており、流入量予測部は、降雨量予測部によって予測された将来の降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測しているのに対し、引用例１記載の発明においては、降雨量予測部を備えておらず、降雨当日の降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測している点。
［相違点２］
　本願発明においては、非線形予測モデルは「Ｂｌｏｃｋ−ｏｒｉｅｎｔｅｄモデル」であり、変数決定部は非線形予測モデルの次数及び係数パラメータを決定するものであるのに対し、引用例１記載の発明においては、非線形予測モデルはニューラルネットワークを用いたモデルであり、ニューラルネットワーク学習装置はバックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの重み係数を学習するものである点。
　
４．当審の判断
　相違点１について、降雨量予測装置を備え、降雨量予測装置で予測した降雨量を用いて流入量を予測することは引用例２に記載されており、引用例１記載の発明において、降雨当日の降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測する代わりに、降雨量予測装置で予測した降雨量に基づいて対象施設に流入する将来の雨水流入量を予測する程度のことは、当業者にとって容易に想到しうることにすぎない。
　相違点２について、「Ｂｌｏｃｋ−ｏｒｉｅｎｔｅｄモデル」自体は非線形システムを表現するモデルとして周知であり、また、雨水流入量を予測するモデルとして用いることを阻害する要因も特にないので、非線形予測モデルとして該モデルを採用することが、当業者にとって格別に想到困難なことであるとは認められない。また、本願発明において、「Ｂｌｏｃｋ−ｏｒｉｅｎｔｅｄモデル」を採用するに際し、格別な工夫が限定されているとも認められず、作用、効果においても、「Ｂｌｏｃｋ−ｏｒｉｅｎｔｅｄモデル」を用いることにより予測される作用、効果以上の、格別なものがあるとも認められない。また、非線形モデルを同定するに際し、次数及び係数パラメータを決定することは引用例３に記載されており、当業者にとって、適宜なし得ることにすぎない。
　そして、本願発明の構成によってもたらされる効果も、引用例１、引用例２、引用例３に記載されたもの及び周知技術から当業者が予測し得る程度のものである。
　
５．むすび
　したがって、本願発明は、引用例１、引用例２、引用例３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ので、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。