【事件の表示】
　特願２００８−５４２５１５「送信用のメッセージを形成するデータを選択するコンピュータに実装される方法、装置及びコンピュータ可読記憶媒体」拒絶査定不服審判事件〔平成１９年　７月１２日国際公開、ＷＯ２００７／０７９２９１、平成２１年　５月１４日国内公表、特表２００９−５１９６２３〕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１８年１１月２１日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００５年１１月２２日、米国）を国際出願日とする出願であって、平成２０年５月２１日に特許法第１８４条の５第１項に規定する国内書面が提出されるとともに、同年７月２２日付けで特許法第１８４条の４第１項に規定する国際出願日における明細書、請求の範囲、図面（図面の中の説明に限る）及び要約の日本語による翻訳文が提出され、同年８月７日付けで手続補正がなされ、平成２１年１１月１８日付けで手続補正がなされ、同年１２月２５日付けで拒絶理由通知がなされ、平成２２年３月８日付けで手続補正がなされたが、同年６月１日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年９月８日に審判請求がなされるとともに同日付けで手続補正がなされたものである。そして、同年１１月３０日付けで審査官から前置報告がなされ、平成２３年４月２２日付けで当審より審尋がなされたものである。
　そして、特許請求の範囲は、平成２２年９月８日付け手続補正書により補正された明細書、及び特許請求の範囲の記載からみて、その特許請求の範囲に記載された以下のとおりのものと認める。
　
「【請求項１】
　実体の集合と関連付けられた送信用のメッセージを形成するデータを選択するコンピュータに実装される方法であって、
　前記実体の集合Ｕと、前記集合Ｕの部分集合である対象集合Ｐと、前記集合Ｕの部分集合の集合である集合体ＣＳ（Ｕ）と、前記対象集合Ｐに対するｆ＋冗長の被覆ＣＶ＝ＣＶ（ｆ，Ｐ）を構築する際に許容されるフリーライダーの正の最大数ｆとを表す第１のコンピュータ・データを取得する工程であって、
　前記被覆ＣＶ（ｆ，Ｐ）は、前記集合体ＣＳ（Ｕ）の要素である０以上の集合Ｓにより、前記集合Ｓの和が、前記対象集合Ｐ、および集合Ｒ＝Ｕ＼Ｐのうち多くともｆ個の実体を含むように構成され、前記選択されるデータは、前記被覆ＣＶの前記要素に関連付けられたデータ片である工程（１）と、
　Ｒの内、少なくとも０かつ多くともｆ個の実体を、権限を保有しないユーザであってブロードキャストを復号可能なフリーライダーとして決定するフリーライダー割当を行う工程（２）と、
　前記ｆ＋冗長の被覆を用いて、前記データによって形成される前記メッセージを生成し、前記メッセージを送信する工程（３）と
を有し、
　前記工程（２）は、
　前記集合体ＣＳ（Ｕ）の要素である少なくとも１つの部分集合ｖ及びｆｖ＜ｆである少なくとも１つの正数ｆｖについて、ｖに対するｆｖ＋冗長の被覆のコストを求める工程であって、任意の被覆に対するコストは、定数ではない前記被覆内の要素数に関する非減少関数である工程を含み、
　ｖに対する前記ｆｖ＋冗長の被覆のコストを求める工程は、
　ｖの部分集合であり、かつ前記集合体ＣＳ（Ｕ）の要素である、互いに素である空集合ではない部分集合ｘ１，ｘ２，．．．を特定する工程（２Ａ）と、
　０以上の整数ｆ１，ｆ２，．．．の数の組（ｆ１，ｆ２，．．．）を２つ以上選択する工程であって、各組に含まれる前記数の和はｆｖ以下であり、各組は、ｉ＝１，２，．．．である各ｉについて、ｖに対するｆｖ＋冗長の被覆を取得するための多くともｆｉ人のフリーライダーのｘｉへの割当候補を示す工程（２Ｂ）と、
　前記組から、対応する割当候補が、ｖに対するｆｖ＋冗長の被覆のコストであって、最適性コストを超えない組を選択する工程であって、最適性コストとは、最小コストに対して、所定の最適性関係を有するコストである工程（２Ｃ）と、
を含み、
　前記工程（２）では、
　前記工程（２Ｃ）において選択された組から提示された前記割当候補を、前記フリーライダーに割り当てることを特徴とする方法。
　　【請求項２】
　最適コストは、前記最小コストに等しいコストであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
　　【請求項３】
　最適コストは、εが所定の正の定数である場合、前記最小コストの多くとも（１＋ε）倍のコストであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
　　【請求項４】
　要素ｖ、ｘ１およびｘ２は、それぞれ合流点であり、前記合流点は、
　　（ａ）ＣＳ（Ｕ）において、各々がＲの要素を備える少なくとも２つの直下の子を有するか、または
　　（ｂ）Ｒの要素である単一の実体から構成されるか、
のいずれかを満たすような体系ＣＳ（Ｕ）の要素であり、
　ＣＳ（Ｕ）の任意の要素ｅ１がＣＳ（Ｕ）の他の要素ｅ２の真部分集合であり、かつ、真部分集合としてｅ１を含みかつｅ２の真部分集合であるような要素ｅ３がＣＳ（Ｕ）に存在しないならば、ｅ１は、ｅ２の直下の子と呼ばれ、
　工程（２Ａ）は、ｖの真部分集合である少なくとも２つの合流点を探索し、前記探索の結果、ｘ１およびｘ２を検出する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
　　【請求項５】
　ｘ１およびｘ２の少なくとも一方が、ｖの直下の子ではないことを特徴とする請求項４に記載の方法。
　　【請求項６】
　ＣＳ（Ｕ）は、ｘ１およびｖ間にいずれの合流点を含まず、ｘ２およびｖ間にもいずれの合流点も含まず、
　ＣＳ（Ｕ）の要素ｅ１が、ＣＳ（Ｕ）の要素ｅ２またはｅ３のいずれか一方の真部分集合であり、かつ、ｅ２またはｅ３の他方がｅ１の真部分集合であるならば、ｅ１は、ｅ２およびｅ３の間にあることを特徴とする請求項４に記載の方法。
　　【請求項７】
　工程（２Ａ）〜（２Ｃ）は、複数の正数ｆｖに対して行われ、
　前記被覆ＣＶ（ｆ，Ｐ）の最適性コストを与える数ｆｖを選択する工程を
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
　　【請求項８】
　請求項１に記載の方法を実行するように構成された装置であって、
　前記（２）の動作を実行するように構成された１つ又は複数の演算装置を有するコンピュータ・システムを備えることを特徴とする装置。
　　【請求項９】
　コンピュータ・システムが請求項１に記載の方法を実行するための１つ以上のコンピュータ命令を備えることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
　　【請求項１０】
　請求項４に記載の方法を実行するように構成された装置であって、
　前記（２）の動作を実行するように構成された１つ又は複数の演算装置を有するコンピュータ・システムを備えることを特徴とする装置。
　　【請求項１１】
　コンピュータ・システムが請求項４に記載の方法を実行するための１つ以上のコンピュータ命令を備えることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。」
　
２．原査定の拒絶理由 
　平成２１年１２月２５日付けで通知された拒絶理由は、次のとおりである。 
　 
「　　　　　　　　　　　　　　　　理　由
　・・・（中略）・・・
Ｂ．この出願は、明細書の記載が下記の点で、特許法第３６条第４項に規定する要件を満たしていない。
　　　　　　　　　　　　　　　　　記
（ａ）請求項１に記載の発明は「（２Ｃ）前記組から、対応する割当候補が、ｖに対するｆｖ＋冗長の被覆の最適性コストとなる組を選択する工程」を含み、「（２Ｃ）最適性コストとは、最小コストに対して、所定の最適性関係を有するコスト」である。
　一方、発明の詳細な説明の記載を参照すれば、最適性コストに関係し、「配列ｃを出力するアルゴリズムＭｉｎＳｕｍ（（ａｉ），（ｂｉ），ε）が存在することは、当業者には明らかであろう。」（１４２段落）、「この場合に対するアルゴリズムは、本技術分野ではすでに周知されており、［１６］にも含まれる。」（１４６段落）と記載されている。
　しかしながら、本願明細書に［１６］として記載の文献には、アルゴリズムＭｉｎＳｕｍに関して、パラメータεを用いるアルゴリズムは開示されていない。
してみれば、本願明細書の記載に基づき、「配列ｃを出力するアルゴリズムＭｉｎＳｕｍ（（ａｉ），（ｂｉ），ε）」について、パラメータεを設定可能なアルゴリズムが周知であるとは認められない。
　そうすると、「最適コストは、前記最小コストに等しいコストである」ことを特定する請求項２を除く請求項１，３−９，１３−１８に係る発明について、本願明細書は、当業者が実施できる程度に明確かつ十分に記載がされていない。
　
（ｂ）請求項１に記載の発明は「（２Ａ）ｖの部分集合であり、かつ前記集合体ＣＳ（Ｕ）の要素である、互いに素である空集合ではない部分集合ｘ１，ｘ２，．．．を特定する工程」及び「（２Ｂ）０以上の整数ｆ１，ｆ２，．．．の２つ以上の数（ｆ１，ｆ２，．．．）の
組を選択する工程」を含むものである。
　一方、発明の詳細な説明の記載を参照すれば、部分集合ｘ１，ｘ２，．．．について、ｘ１，ｘ２の２つの部分集合を用いること、０以上の整数ｆ１，ｆ２，．．．の組について、ｆ１，ｆ２の２つの整数からなる組を用いることは記載されているものの、それぞれ、３つ以上の部分集合、３つ以上の整数からなる組を用いる態様については、「例えば、ｋ進体系を「２値化」、すなわち、ｋ次数のノードをｋ個の葉を有する木に置換することにより、本技術をｋ進体系に適用できる。」（２３１段落）、
「さらに、非二分木を、２値化すら行わずに利用する実施形態もある。」（２３６段落）との記載以上の具体的な記載はない。
　そして、これら３つ以上の部分集合、３つ以上の整数からなる組を用いる態様においては、「ＭｉｎＳｕｍアルゴリズム」（１３６−１５０段落）についても、３以上の態様に応じたアルゴリズムを用いる必要があると解されるところ、前記のように、３以上の態様について具体的な記載はないから、本願明細書の記載に基づき、３以上の態様に応じたＭｉｎＳｕｍアルゴリズムが周知であるとは認められない。
　そうすると、請求項１−１８に係る発明について、本願明細書は、当業者が実施できる程度に明確かつ十分に記載がされていない。
　・・・（後略）」
（備考：上記拒絶理由通知において「特許法第３６条第４項に規定する要件」との記載は、明らかに「特許法第３６条第４項第１号に規定する要件」の誤記であるから、上記拒絶理由における「理由Ｂ」の「特許法第３６条第４項に規定する要件」を「特許法第３６条第４項第１号に規定する要件」と読み替える。）
　
３．当審の判断 
　前記拒絶理由の「理由Ｂ」の「（ａ）」及び「（ｂ）」において挙げた理由が解消したか否かについて検討する。
　
（１）「（ａ）」について
　発明の詳細な説明を参照すると、発明の詳細な説明には、
「【０１３３】
　一実施形態においては、計算量を削減することと引き換えに、最小よりも大きな被覆を許容する。最小の被覆の大きさをｓｍｉｎとする。
　　【数５２】
　　　…
　【０１３４】
である何らかの数に対して、以下を満たすように、被覆の大きさｓεを求めることができるかもしれない。
　　【数５３】
　　　…
　【０１３５】
一実施形態においては、ε＞０ならば、このような被覆は、付録２のステップ３または付録３のステップ４において必要な計算量を削減する。これについては、このすぐ後に説明するＭｉｎＳｕｍ問題を考察する中で説明する。
　【０１３６】
　ＭｉｎＳｕｍ問題
　上述した式（５）の最小値は、公知のＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを使って求めることができる。実際、ある定ノードｖについて、以下のように値を定める。
　　【数５４】
　　　…
　【０１３７】
このとき、ｊ＝ｆＬおよびｉ＝ｆｖとすると、（５）の最小値は、以下の式で表すことができる。
　　【数５５】
　　　…
　【０１３８】
｛ａｉ｝および｛ｂｉ｝のそれぞれがｉの減少（すなわち、非増加）列である場合に、このような最小値を求めるのが、いわゆる公知のＭｉｎＳｕｍ問題である。本発明の場合には、各ノードｖに対して、Ｔ（ｖ，ｆｖ）．ｓｉｚｅの値はｆｖの減少関数である（必ずしも、厳密な減少関数である必要はない。言い換えれば、この関数は、非増加関数である）。実際、ｆｖは許容可能なフリーライダー数の上限値であり、最小被覆の大きさは、該上限値の緩和に従い、（非厳密な意味で）減少する。
　　【数５６】
　　　…
　【０１３９】
とし、かつ
　　【数５７】
　　　…
　【０１４０】
が整数列であり、該整数列は、全てのｉについて、｜ａｉ−ａｉ−１｜および｜ｂｉ−ｂｉ−１｜が、所定の範囲Ａによって規定される、とする。
　　【数５８】
　　　…
　【０１４１】
を満たす全てのｉについて、
　　【数５９】
　　　…
　【０１４２】
を満たすような配列ｃを出力するアルゴリズムＭｉｎＳｕｍ（（ａｉ），（ｂｉ），ε）が存在することは、当業者には明らかであろう。ａｉおよびｂｉが、（８）で規定するものであるならば、ｃ［ｉ］＝ｆＬｍｉｎ（ｉ＝ｆｖであり、自明ながらｆＬｍｉｎの値はｆｖによって決まる）である。ｃ［ｉ］の算出に要する時間計算量は、範囲Ａに関する増加関数である。
　【０１４３】
　定理
　　【数６０】
　　　…
　【０１４４】
ならば、ＭｉｎＳｕｍの時間計算量は
　　【数６１】
　　　…
　【０１４５】
である。
　【０１４６】
　証明：
　この場合に対するアルゴリズムは、本技術分野ではすでに周知されており、［１６］にも含まれる。このアルゴリズムは、［１５］に記載の技術の直接的なアプリケーションである。完全を期すために、ここに該アルゴリズムを説明する。（尚、本発明は、これ以外の任意のＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを用いて実現可能であり、以下に記載するものでなくてもよく、本定理で与えられる時間計算量範囲を満たさなくてもよい。）
　本アルゴリズムは、ｄ次元空間における、赤い点の集合と青い点の集合間の全重要対を探し出すサブルーチンを使用する。ｉ∈［ｄ］を満たす全てのｉについてｐｉ＜ｑｉが成り立つならば、および成り立つ場合に限り、赤い点ｐ＝（ｐ１，．．．，ｐｄ）および青い点ｑ＝（ｑ１，．．．，ｑｄ）は重要対を成す。ここで、［ｄ］は１以上ｄ以下の全て
の整数の集合を指す。以下に、［１５］の補題２．１を示す。
　【０１４７】
　補題４
　ｄ次元空間上に、ｎ個の赤または青の点が与えられた場合、ｃε＝２ε／（２ε−１）
とすると、ε∈（０，１）を満たす任意の定数εについて、Ｋ個の重要対の検出を
　　【数６２】
　　　…
　【０１４８】
の時間で行うことができる。
　【０１４９】
　本補題のＭｉｎＳｕｍ応用については、［１６］に示されている。十分に微小な定数δについて、ｄ＝δｌｏｇ（ｍ１＋ｍ２）とする。この考え方により、２つの点集合｛ｐｉ｝および｛ｑｊ｝が定義される。すなわち、
　　　｛ｐｉ＝（ａｉ−ａｉ−ｄ，ａｉ−ａｉ−ｄ＋１，．．．，ａｉ−ａｉ＋ｄ）｜全てのｉ｝
　　　｛ｑｉ＝（ｂｊ＋ｄ，−ｂｊ，ｂｊ＋ｄ−１−ｂｊ，．．．，ｂｊ−ｄ−ｂｊ）｜
全てのｊ｝。
　【０１５０】
　次に、両集合間に重要対を算出する。ａｉ−ａｉ′＜ｂｋ−ｉ′−ｂｋ−ｉならば、およびその場合に限り、ａｉ＋ｂｋ−ｉ＜ａｉ′＋ｂｋ−ｉ′であるため、（ｐｉ，ｑｋ−ｉ）という重要対が得られるならば、ａｉ＋ｂｋ−ｉ＝ｍｉｎｉ＝ｄ，．．．，ｉ＋ｄ（ａｉ′＋ｂｋ−ｉ）′である。一般的な摂動法により、任意のｉ′≠ｉ″に対してａｉ′＋ｂｋ−ｉ′≠ａｉ″＋ｂｋ−ｉ″が成り立つことが保証できる。これにより、多くともＯ（（ｍ１＋ｍ２）ｍｉｎ（ｍ１，ｍ２）／ｄ）＝Ｏ（ｍ１ｍ２／ｄ）個の重要対が存在しうることが導かれ、よって、補題４より、δを十分に微小な定数とすると、これらの全ての対は、Ｏ（ｍ１ｍ２／ｌｏｇ（ｍ１＋ｍ２））の時間で探し出すことができる。最後に、わずかＯ（ｍｉｎ（ｍ１，ｍ２）／ｄ）個の期間、すなわち重要対によって与えられる期間の最小値をとることにより、ＭｉｎＳｕｍはその配列ｃの各エントリを出力できる。従って、合計時間は、所望のＯ（ｍ１ｍ２／ｌｏｇ（ｍ１＋ｍ２））となる。」、及び
「【０２０１】
  フリーライダーの最適または略最適な集合を算出する方法
  付録１０に、ＭｅｅｔｉｎｇＰｏｉｎｔｓおよびＭｉｎＳｕｍをサブルーチンとして利用するＦｒｅｅｒｉｄｅｒ−Ａｐｐｒｏｘメソッドを示す（上述のＭｉｎＳｕｍの節を参照）。ここで、（１０）において、ε＝０の時、ＭｉｎＳｕｍアルゴリズムは、
【数７７】
　　　…
【０２０２】
の時間で、正確な解を生むことを付言したい。ε＞０を許容すれば、（１０）の解はもはや最適ではない（ただし、ほぼ最適であるかもしれない）が、より高速なアルゴリズムを得ることができるかもしれない。
【０２０３】
  整数ｉおよび任意の木Ｓについて、ｏｐｔ（ｉ，Ｓ）が、多くともｉ人のフリーライダーを木Ｓに割り当てる際の最適なコスト（最小被覆の大きさ）を表すとする。
【０２０４】
  ここで、近似エラーについて簡単に説明する。最適な割当コストの多くとも（１＋ε）倍のコストを伴うフリーライダーの割当が目的であると想定されたい。Ｒに対するシュタイナー木Ｔ内の任意の単純路が、多くともｍｉｎ（ｒ，ｌｏｇｎ）の長さを有することは明らかである。付録１０のステップ２において実行されるように、
【数７８】
　　　…
【０２０５】
とおく。動的計画法における各ステップについて、パラメータε′を用いてＭｉｎＳｕｍを呼び出すならば、Ｆｒｅｅｒｉｄｅｒ−Ａｐｐｒｏｘによって求められた最終的な割当数が、最適な数の多くとも（１＋ε′）倍であると証明できる。」と記載されている。
　
　しかしながら、前記発明の詳細な説明には、段落【０１３６】に「上述した式（５）の最小値は、公知のＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを使って求めることができる。」、段落【０１３８】に「｛ａｉ｝および｛ｂｉ｝のそれぞれがｉの減少（すなわち、非増加）列である場合に、このような最小値を求めるのが、いわゆる公知のＭｉｎＳｕｍ問題である。」、段落【０１４２】に「…を満たすような配列ｃを出力するアルゴリズムＭｉｎＳｕｍ（（ａｉ），（ｂｉ），ε）が存在することは、当業者には明らかであろう。」、段落【０１４４】に「…ならば、ＭｉｎＳｕｍの時間計算量は　…」、段落【０１４６】に「この場合に対するアルゴリズムは、本技術分野ではすでに周知されており、［１６］にも含まれる。このアルゴリズムは、［１５］に記載の技術の直接的なアプリケーションである。」、段落【０１５０】に「…よって、補題４より、δを十分に微小な定数とすると、これらの全ての対は、Ｏ（ｍ１ｍ２／ｌｏｇ（ｍ１＋ｍ２））の時間で探し出すことができる。最後に、わずかＯ（ｍｉｎ（ｍ１，ｍ２）／ｄ）個の期間、すなわち重要対によって与えられる期間の最小値をとることにより、ＭｉｎＳｕｍはその配列ｃの各エントリを出力できる。従って、合計時間は、所望のＯ（ｍ１ｍ２／ｌｏｇ（ｍ１＋ｍ２））となる。」、段落【０２０１】に「付録１０に、ＭｅｅｔｉｎｇＰｏｉｎｔｓおよびＭｉｎＳｕｍをサブルーチンとして利用するＦｒｅｅｒｉｄｅｒ−Ａｐｐｒｏｘメソッドを示す（上述のＭｉｎＳｕｍの節を参照）。」、段落【０２０５】に「動的計画法における各ステップについて、パラメータε′を用いてＭｉｎＳｕｍを呼び出すならば、Ｆｒｅｅｒｉｄｅｒ−Ａｐｐｒｏｘによって求められた最終的な割当数が、最適な数の多くとも（１＋ε′）倍であると証明できる。」と記載しているに過ぎず、ＭｉｎＳｕｍアルゴリズムにおいてパラメータεを設定可能なアルゴリズムＭｉｎＳｕｍ（（ａｉ），（ｂｉ），ε）について、どのように実現するのか、その具体的な構成について記載はなく、当業者が実施できる程度に明確かつ充分に記載したものでない。
　
　そして、本願の請求項１に係る発明は「最適性コストを超えない組を選択する」ものであって、その「最適性コスト」とは、請求項１に記載のとおり「最小コストに対して、所定の最適性関係を有するコスト」であって、請求項３に記載のとおり「εが所定の正の定数である場合、前記最小コストの多くとも（１＋ε）倍のコストである」ことを含むものである。
　してみると、最適コストが「最小コストに等しいコストであること」と限定する請求項２を除く、「最適性コスト」が「εが所定の正の定数である場合、前記最小コストの多くとも（１＋ε）倍のコストである」態様を含む請求項１、請求項３〜１１に係る発明について、発明の詳細な説明は、当業者が実施できる程度に明確かつ充分に記載したものでない。
　
　なお、請求人は、平成２２年９月８日付け審判請求書の「請求の理由」の「３．３　理由Ｂについて」の「３．３．１　（ａ）について」において、
「（１）　拒絶査定において、審査官殿は、「配列ｃを出力するアルゴリズムＭｉｎＳｕｍ（（ａｉ），（ｂｉ），ε）についてパラメータεを設定可能なアルゴリズムが開示されているとは認められないから、そのようなアルゴリズムが周知の技術であるとは認められない」との見解を示されています。 
 （２）　この点に関して、本願明細書の［０１３６］〜［０１４９］段落において記載されているアルゴリズムＭｉｎＳｕｍは、いわゆる当業者が実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載されていると考えます。 
 （３）　まず、本願明細書の当該段落の内容や、文献［１５］の内容は、アルゴリズムＭｉｎＳｕｍを実施するために必須ではありません。［０１４４］段落に記載されているような比較的単純なアルゴリズムＭｉｎＳｕｍを用いることも可能です。 
 　また、本願の請求項１は、［０１３６］〜［０１４９］段落において記載されているようなアルゴリズムＭｉｎＳｕｍに限定していないと考えます。［０１４６］段落には、「本発明は、これ以外の任意のＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを用いて実現可能であり、以下に記載するものでなくてもよく、本定理で与えられる時間計算量範囲を満たさなくてもよい」とも記載されています。 
 （４）　例えば、［０１４０］段落に記載されているアルゴリズムＭｉｎＳｕｍは、当業者であれば、公知技術に基づいて実施することができると考えます。具体的には、当業者は、全てのiについて、(aj+bi-j) for all jによる全ての値を計算します。次いで、当業者は、c[i]=jを満たす値jを選択し、当該段落に記載された式（１０）が満たすことを確認します。 
 （５）　或いは、当業者は、式（１０）を満たすc[i]を計算（with ε=0）し、式（１０）( with any ε0)を満たすc[i]を求めることもできます。また、当業者は、このような知見に基づいて、複雑な実験をすることなく計算方法の最適化を図り得ると考えます。」（４頁５行目〜５頁１行目）と主張する。
　しかしながら、［０１４０］段落には、アルゴリズムＭｉｎＳｕｍの具体的なアルゴリズムは何ら開示されておらず、［０１４６］段落にも、「これ以外の任意のＭｉｎＳｕｍアルゴリズム」の具体的なアルゴリズムは何ら開示されておらず、また［０１４４］段落には、単にＭｉｎＳｕｍアルゴリズムの時間計算量のオーダーが記載されているに過ぎず、具体的なアルゴリズムは何ら開示されていない。また、他の記載を参照しても、上記したように、単に「上述した式（５）の最小値は、公知のＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを使って求めることができる。」、「…を満たすような配列ｃを出力するアルゴリズムＭｉｎＳｕｍ（（ａｉ），（ｂｉ），ε）が存在することは、当業者には明らかであろう。」等と記載するに留まり、ＭｉｎＳｕｍアルゴリズムとしてパラメータεが設定可能であるアルゴリズムについて、それを具体的にどのようにして実現するのかという点は一切記載がない。
　したがって、本願の発明の詳細な説明は、依然として、最適コストが「最小コストに等しいコストであること」と限定する請求項２を除く、「最適性コスト」が「εが所定の正の定数である場合、前記最小コストの多くとも（１＋ε）倍のコストである」態様を含む請求項１、請求項３〜１１に係る発明について、発明の詳細な説明は、当業者が実施できる程度に明確かつ充分に記載したものでない。　
　よって、「理由Ｂ」の「（ａ）」で指摘した拒絶理由は依然として解消していない。
　
（２）「（ｂ）」について
　発明の詳細な説明を参照すると、発明の詳細な説明には、
「【０１３６】
　ＭｉｎＳｕｍ問題
　上述した式（５）の最小値は、公知のＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを使って求めることができる。」、
「【０２０１】
  フリーライダーの最適または略最適な集合を算出する方法
  付録１０に、ＭｅｅｔｉｎｇＰｏｉｎｔｓおよびＭｉｎＳｕｍをサブルーチンとして利用するＦｒｅｅｒｉｄｅｒ−Ａｐｐｒｏｘメソッドを示す（上述のＭｉｎＳｕｍの節を参照）。ここで、（１０）において、ε＝０の時、ＭｉｎＳｕｍアルゴリズムは、
【数７７】
　　　…
【０２０２】
の時間で、正確な解を生むことを付言したい。ε＞０を許容すれば、（１０）の解はもはや最適ではない（ただし、ほぼ最適であるかもしれない）が、より高速なアルゴリズムを得ることができるかもしれない。
【０２０３】
  整数ｉおよび任意の木Ｓについて、ｏｐｔ（ｉ，Ｓ）が、多くともｉ人のフリーライダーを木Ｓに割り当てる際の最適なコスト（最小被覆の大きさ）を表すとする。
【０２０４】
  ここで、近似エラーについて簡単に説明する。最適な割当コストの多くとも（１＋ε）倍のコストを伴うフリーライダーの割当が目的であると想定されたい。Ｒに対するシュタイナー木Ｔ内の任意の単純路が、多くともｍｉｎ（ｒ，ｌｏｇｎ）の長さを有することは明らかである。付録１０のステップ２において実行されるように、
【数７８】
　　　…
【０２０５】
とおく。動的計画法における各ステップについて、パラメータε′を用いてＭｉｎＳｕｍを呼び出すならば、Ｆｒｅｅｒｉｄｅｒ−Ａｐｐｒｏｘによって求められた最終的な割当数が、最適な数の多くとも（１＋ε′）倍であると証明できる。」、
「【０２３１】
  以上、完全二分木−部分木手法を対象にした、最適なフリーライダー集合の算出方法を提示してきたが、同じ技術を他の木類似体系および非木類似体系に適用可能であることは、当業者には理解されるであろう。例えば、ｋ進体系を「２値化」、すなわち、ｋ次数のノードをｋ個の葉を有する木に置換することにより、本技術をｋ進体系に適用できる。同様に、Ｎａｏｒ，ＮａｏｒおよびＬｏｔｓｐｉｅｃｈの部分木−差分法（Ｓｕｂｓｅｔ−Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｍｅｔｈｏｄ）およびＳｈａｍｉｒおよびＨａｌｅｖｙの部分木階層化差分法（Ｌａｙｅｒｅｄ  Ｓｕｂｓｅｔ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｍｅｔｈｏｄ）に適用してもよい。主な変形箇所は動的計画法ステップ法になるが、この際、結合ノードに関連付けられた鍵が含まれるようにする点にのみ、注意が必要である。」、
「【０２３６】
  本発明は、前述の、および下記の付録に含まれる実施形態に限定されない。本発明は、特定の時間計算量範囲を満たすアルゴリズム、および特定のデータ値の利用に何ら限定されない。たとえば、パラメータｆＬｍｉｎは、ｆＲｍｉｎ＝ｆｖ−ｆＬｍｉｎに置き換えることができる。さらに、非二分木を、２値化すら行わずに利用する実施形態もある。このような実施形態の幾つかにおいては、各ノードｖについて、Ｔ（ｖ）に対する最適またはほぼ最適な被覆を提供するために、ｖの直下の子を根とする部分木ごとに、最適またはほぼ最適な被覆が求められる。…」、
「【０２４３】
  Ａ．ｖの部分集合であり、かつ系ＣＣ（Ｕ）の要素である、空集合ではない互いに素の部分集合ｘ１，ｘ２，．．．を決定する工程。例えば、付録２のステップ３において、ｘ１はＬ（ｖ）内の全ユーザ（葉ノード）の集合であり、またｘ２はＲ（ｖ）内の全ユーザの集合である。付録１０においては、ｘ１はＴ（ｘ）内の全ユーザの集合であり、またｘ２はＴ（ｙ）内の全ユーザの集合である。
【０２４４】
  Ｂ．０以上の整数ｆ１，ｆ２，．．．の２つ以上の組（ｆ１，ｆ２，．．．）を選択する工程。各組に含まれる数の和はｆｖ以下であり、各組は、ｉ＝１，２，．．．である各ｉについて、ｖに対するｆｖ＋冗長の被覆を取得するための多くともｆｉ人のフリーライダーのｘｉへの割当候補を示す。例えば、付録２においてｆ１＝ｆＬおよびｆ２＝ｆＶ−ｆＬである。付録１０のステップ（４ｄ）においては、ｆ１およびｆ２は、ＭｉｎＳｕｍが最小（またはほぼ最小）の和Ａｘ［ｆ１］＋Ａｙ［ｆ２］を求めるときに用いるインデックスである。また、付録２および１０において、ｆ１およびｆ２の全ての組み合わせについて、ｆ１＋ｆ２＝ｆｖとされているが、一実施形態においては、数ｆ１，ｆ２，．．．の和はｆｖより小さいことがある。」と記載されている。
　
　そして、本願の請求項１に係る発明の「ｖに対する前記ｆｖ＋冗長の被覆のコストを求める工程」は、
「ｖの部分集合であり、かつ前記集合体ＣＳ（Ｕ）の要素である、互いに素である空集合ではない部分集合ｘ１，ｘ２，．．．を特定する工程（２Ａ）と、
　０以上の整数ｆ１，ｆ２，．．．の数の組（ｆ１，ｆ２，．．．）を２つ以上選択する工程であって、各組に含まれる前記数の和はｆｖ以下であり、各組は、ｉ＝１，２，．．．である各ｉについて、ｖに対するｆｖ＋冗長の被覆を取得するための多くともｆｉ人のフリーライダーのｘｉへの割当候補を示す工程（２Ｂ）と、
　前記組から、対応する割当候補が、ｖに対するｆｖ＋冗長の被覆のコストであって、最適性コストを超えない組を選択する工程であって、最適性コストとは、最小コストに対して、所定の最適性関係を有するコストである工程（２Ｃ）と、」を含むものである。
　してみると、請求項１〜１１に係る発明は、３つ以上の部分集合及び３つ以上の整数からなる組を用いる態様を含むものである。
　
　しかしながら、発明の詳細な説明における前記記載
「【０１３６】
　ＭｉｎＳｕｍ問題
　上述した式（５）の最小値は、公知のＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを使って求めることができる。」、
「【０２０１】
  フリーライダーの最適または略最適な集合を算出する方法
  付録１０に、ＭｅｅｔｉｎｇＰｏｉｎｔｓおよびＭｉｎＳｕｍをサブルーチンとして利用するＦｒｅｅｒｉｄｅｒ−Ａｐｐｒｏｘメソッドを示す（上述のＭｉｎＳｕｍの節を参照）。　　　…」からすると、３つ以上の部分集合、及び３つ以上の整数からなる組においても、ＭｉｎＳｕｍアルゴリズムを用いることが示唆されているが、３つ以上の部分集合及び３つ以上の整数からなる組を用いてｆｖ＋冗長の被覆を求めるために、ＭｉｎＳｕｍアルゴリズムをどのように実現するのか、その具体的な構成についての記載はなく、また、３つ以上の部分集合及び３つ以上の整数からなる組を用いてｆｖ＋冗長の被覆を求めるために、どのように実現するのか、その具体的な構成についても記載はない。
　以上のように、３つ以上の部分集合及び３つ以上の整数からなる組を用いる態様を含む請求項１〜１１に係る発明について、発明の詳細な説明は、当業者が実施できる程度に明確かつ充分に記載したものでない。
　
　なお、請求人は、平成２２年３月８日付け意見書の「２　理由Ｂについて」の「２．２．　拒絶理由Ｂの（ｂ）」において、
「本願明細書では、２つの整数列{aj},{bj}について詳細に記載されており、３つの整数列{aj}, {bj}, {xj}については詳細に記載されていないようにも思われますが、当業者であれば、３つの整数列のケースは２つの整数列のケースから容易に想到可能です。
　例えば、３つの整数列{aj}, {bj}, {xj}として下記を想定します。:
　am1  am1−1 …a10
　bm2  bm2−1 …b1 0
　xm3   xm3−1 …x10
　MinSumアルゴリズムは、以下のように、ε 0であって、下記のようなc[i] and d[i]を探索する必要があります。
　ac[i]  + xd[i] + bi-c[i]-d[i] (1+ε) minj1,j2 (aj1+ xj2+ bi - j1 - j2)       
    (E1)
　これは、２つの整数列のMinSumアルゴリズムを用いて行うことができます。具体的には、j2を固定し、そして、xj2 を固定します。ここで以下の２つの数列を想定します。
　{aj+xj2} and {bj-j2}
　これらは非増加整数列です。よって、本願明細書に記載のMinSumアルゴリズムは、以下のように、c[i]を探索するために適用できます。
　ac[i]  + xj2 + bi-c[i]- j2 (1+ε) minj1 (aj1+ xj2+ bi - j1 - j2)
　c[i]はj2に依存するため、c[i]=c[i, j2]であり:
　ac[i,j2]  + xj2 + bi-c[i,j2]- j2   (1+ε) minj1 (aj1+ xj2+ bi - j1 - j2)     
      (E2)
　ここで、式(E2)の不等式の左右両方について最小値をとると:
　minj2 (ac[i,j2]  + xj2 + bi-c[i,j2]- j2 )  (1+ε) minj1,j2 (aj1+ xj2+ bi - j1 - j2)     (E3)
　不等式の左側において、j2=Jのいくつかの最小値が得られます。
　minj2 (ac[i,j2]  + xj2 + bi-c[i,j2]- j2 ) = ac[i,J]  +xJ + bi-c[i,J]- J 
　従いまして、(E3)は下記のように書き換えることができます。
　ac[i,J]  + xJ + bi-c[i,J]- J (1+ε) minj1,j2 (aj1+ xj2+ bi - j1 - j2)        
           (E4)
　c[i] and d[i] を以下のように定義します。
　c[i]=c[i,J]                                                           (E5)
　d[i]=J
　これらを式 (E4)に代入すると、式(E1)が得られます。
　その結果、３つの整数列に対するMinSumアルゴリズムは、以下のようになります。
　1. 固定された各j2について、式(E2)のc[i,j2]を決定するために２つの数についてMinSumアルゴリズムを使用する。
　2.最小のminj2 (ac[i,j2]  + xj2 + bi-c[i,j2]- j2 )を達成するj2 のJ を決定する。
　3. 式(E5)でc[i] and d[i]を決定する。 
　３つよりも大きい場合についても、同様になります。上記は当業者であれば明細書の記載から自明であると思量します。」（３頁１０行目〜最下行目）と主張する。
　しかしながら、前記意見書において述べる事項は、本願の明細書に開示されたものでなく、また当該事項が当業者にとって自明の事項（すなわち、本願の明細書に接した当業者であれば、だれもが、その事項についてそこに記載されているのと同然であると理解される事項）であるとする根拠もないから、前記意見書の主張は採用することはできない。
　
　また、請求人は、平成２２年９月８日付け審判請求書の「請求の理由」の「３．３　理由Ｂについて」の「３．３．２　（ｂ）について」において、
「（１）　拒絶査定において、審査官殿は、「３以上の態様に応じたＭｉｎＳｕｍアルゴリズムが周知であるとは認められない」との見解を示されています。 
 （２）　上述しましたように、３以上の態様に応じたＭｉｎＳｕｍアルゴリズムは、本願発明を実施するために必須ではありません。このため、３以上の態様に応じたＭｉｎＳｕｍアルゴリズムが周知であるか否かは、本願発明の実施可能要件には影響を与えないと考えます。」（５頁３行目〜８行目）と主張する。
　しかしながら、請求項１〜１１に係る発明は、３つ以上の部分集合及び３つ以上の整数からなる組を用いる態様を含むものである以上、ＭｉｎＳｕｍアルゴリズムについても当然に、３つ以上の部分集合及び３つ以上の整数からなる組を用いる態様に応じたアルゴリズムを用いる必要がある。
　そして、そのような３つ以上の部分集合及び３つ以上の整数からなる組を用いる態様に応じたアルゴリズムについての具体的な構成が開示されていない以上、本願の発明の詳細な説明は、前記請求項１〜１１に係る発明について、当業者が実施できる程度に明確かつ充分に記載したものでない。
　よって、「理由Ｂ」の「（ｂ）」で指摘した拒絶理由は依然として解消していない。
　
　以上のとおりであるから、本件出願は、「理由Ｂ」の指摘事項「（ａ）」及び「（ｂ）」に係る拒絶理由が依然として解消しておらず、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　
第４．むすび 
　以上のとおり、本願の出願は、発明の詳細な説明の記載が特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　
　よって、結論のとおり審決する。