【事件の表示】
　特願２０１２−５４３８６２「分光データのマルチチャネル処理を用いて、特に食品を分析する方法および分光分析機器」拒絶査定不服審判事件〔平成２３年　７月　７日国際公開、ＷＯ２０１１／０８０４０８、平成２５年　４月２５日国内公表、特表２０１３−５１４５３０〕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
　本願は、２０１０年１２月　８日（パリ条約による優先権主張２００９年１２月１６日　仏国、２０１０年３月２６日　仏国）を国際出願日とする出願であって、平成２６年４月２８日付けで拒絶理由が通知され、同年９月８日に意見書が提出されるとともに同日付けで手続補正がなされたが、平成２７年１月３０日付けで拒絶査定がされ、これに対して、同年６月５日に拒絶査定不服審判の請求がなされ、同時に誤訳訂正書による補正がなされたものである。
第２　平成２７年６月５日付け誤訳訂正書による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２７年６月５日付け誤訳訂正書による補正（以下、「本件補正」という。）を却下する。
［理由］
１　本件補正について
　本件補正は、補正前の特許請求の範囲（すなわち平成２６年９月８日付け手続補正書のもの）の請求項１の記載を、以下のとおり、補正後の特許請求の範囲の請求項１のものに補正する事項を含むものである（下線は補正箇所を示す）。
（補正前）
「【請求項１】
　多重統計モデルに基づいて分光データを分析する方法を実施して少なくとも１つのサンプルを分光分析する方法であって、
　ａ）個々の波長をもつ複数の励起光放射によって、分析対象の前記サンプルまたは各サンプル（Ｅ）を照明することと、
　ｂ）個々のスペクトルが個々の励起光放射に対応する前記サンプルまたは各サンプルの前面蛍光スペクトルを捕捉することと、
　ｃ）捕捉した蛍光スペクトルを前処理することと、
　ｄ）蛍光励起ローディングベクトル、および、発光ローディングベクトルによって識別された前記多重統計モデルを、前処理されたスペクトルに適用することにより、スコアベクトルをサンプル毎に計算することと、
　ｅ）前記サンプルまたは各サンプルの品質指標の少なくとも１つ、または、前記スコアベクトルに基づいて、前記サンプルまたは各サンプルに対して行われる方法を特徴付けるパラメータを決定することと、
を含み、
　前記励起光放射間の平均スペクトルギャップが、少なくとも１００ｎｍのスペクトル範囲に亘って少なくとも５０ｎｍであることを特徴とする方法。」
（補正後）
「【請求項１】
　多重統計モデルに基づいて分光データを分析する方法を実施して
複雑かつ高度に散乱性である
　ａ）個々の波長をもつ複数の励起光放射によって、分析対象の前記サンプルまたは各サンプル（Ｅ）を照明することと、
　ｂ）個々のスペクトルが個々の励起光放射に対応する前記サンプルまたは各サンプルの前面蛍光スペクトルを捕捉することと、
　ｃ）捕捉した蛍光スペクトルを前処理することと、
　ｄ）蛍光励起ローディングベクトル、および、発光ローディングベクトルによって識別された前記多重統計モデルを、前処理されたスペクトルに適用することにより、スコアベクトルをサンプル毎に計算することと、
　ｅ）前記スコアベクトルに基づいて、
前記サンプルもしくは各サンプルの少なくとも１つの品質指標、または、
もしくは
を含み、
　前記励起光放射間の平均スペクトルギャップが、少なくとも１００ｎｍのスペクトル範囲に亘って少なくとも５０ｎｍであることを特徴とする方法。」
　すると、本件補正は、補正前の特許請求の範囲の請求項１に係る発明の発明特定事項である「少なくとも１つのサンプル」について「複雑かつ高度に散乱性である」点、及び、「前記サンプルまたは各サンプルの品質指標の少なくとも１つ」「を決定すること」について（「前記サンプルまたは各サンプルに対して行われる方法を特徴付けるパラメータを決定すること」と同じく）「前記スコアベクトルに基づいて」いる点を限定することを含むものである。
　よって、本件補正による特許請求の範囲の補正は、補正前の特許請求の範囲の請求項１に係る発明の限定的減縮を目的とするものを含むことから、特許法第１７条の２第５項第２号に掲げる事項を目的とするものを含むものであるといえる。
２　独立特許要件違反についての検討
　そこで、次に、本件補正後の特許請求の範囲の請求項１に係る発明（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６項において準用する特許法第１２６条第７項の規定に違反しないか）について検討する。
（１）　本願補正発明の解釈について
　本願補正発明における「ローディングベクトル」でいう「ベクトル」の意味について検討する。
　本願の翻訳文の【００９６】−【００９７】において、「「ローディング」ベクトルＢおよびＣ」について「カトリ・ラオテンソル積」（【００８１】−【００８２】）が定義されている。カトリ・ラオテンソル積が、２つの行列間の演算であることは技術常識であるから、本願補正発明における「ローディングベクトル」でいう「ベクトル」とは、行列の意味を含むものと解釈される（この解釈は、「Ｂ」及び「Ｃ」（【００７９】）が添字を２つずつ有する「ｂｊｆ」及び「ｃｋｆ」（【００７６】）を要素とする旨を示す、「ＢＪＫおよびＣＫＦは、励起および発光「ローディング」ベクトル（それぞれ、ＪＦ個およびＫＦ個の要素を含む）」（【００８０】）の記載にも裏付けられる）。
（２）　引用例及び周知例
ア　引用例
　原査定の拒絶の理由に引用され、本願の優先権主張の日前に頒布された刊行物である［HART,S.J. 外１名，“Light emitting diode excitation emission matrix fluorescence spectroscopy”，ANALYST，Volume 127，２００２年，Pages 1693-1699］（以下、「引用例」という。）には、次の事項が記載されている（下線は当審において付加したものである）。
（１ａ）「An excitation emission matrix (EEM) fluorescence instrument has been developed using a linear array of light emitting diodes (LED). The wavelengths covered extend from the upper UV through the visible spectrum: 370-640 nm. Using an LED array to excite fluorescence emission at multiple excitation wavelengths is a low-cost alternative to an expensive high power lamp and imaging spectrograph. The LED-EEM system is a departure from other EEM spectroscopy systems in that LEDs often have broad excitation ranges which may overlap with neighboring channels. The LED array can be considered a hybrid between a spectroscopic and sensor system, as the broad LED excitation range produces a partially selective optical measurement. The instrument has been tested and characterized using fluorescent dyes: limits of detection (LOD) for 9,10-bis(phenylethynyl)-anthracene and rhodamine B were in the mid parts-per-trillion range; detection limits for the other compounds were in the low parts-per-billion range (  5 ppb). The LED-EEMs were analyzed using parallel factor analysis (PARAFAC), which allowed the mathematical resolution of the individual contributions of the mono- and dianion fluorescein tautomers a priori. Correct identification and quantitation of six fluorescent dyes in two to six component mixtures (concentrations between 12.5 and 500 ppb) has been achieved with root mean squared errors of prediction (RMSEP) of less than 4.0 ppb for all components.」（要約）
（当審訳：励起発光マトリクス（ＥＥＭ）蛍光装置が、発光ダイオード（ＬＥＤ）のリニアアレイを使用して開発された。カバーする波長は、近ＵＶから可視スペクトル：３７０〜６４０ｎｍにわたる。高価な高出力ランプ及びイメージング分光器の代替として、複数の励起波長で蛍光発光を励起するためにＬＥＤアレイを使用することにより、低コストとなる。ＬＥＤがしばしば、隣接するチャネルと重複し得る幅広い励起範囲を持っている点で、他のＥＥＭ分光システムからＬＥＤ−ＥＥＭシステムとは異なっている。ＬＥＤの広い励起範囲が部分的に選択的な光学的測定を生成するため、ＬＥＤアレイは、分光とセンサシステムとの間のハイブリッドとみなせる。機器は試験され、蛍光色素を用いて特徴づけられた：９，１０−ビス（フェニルエチニル）−アントラセンおよびローダミンＢの検出限界（ＬＯＤ）は、中間ｐｐｔ範囲であり；他の化合物の検出限界は、低ｐｐｂ（＜５ｐｐｂ）であった。ＬＥＤ−ＥＥＭは、並列因子分析（ＰＡＲＡＦＡＣ）を用いて分析され、モノおよびジアニオンフルオレセイン互変異性体の個々の寄与の数学的な分離が、アプリオリに可能となった。２〜６の成分の混合物（１２．５と５００ｐｐｂの間の濃度）の６つの蛍光色素の正確な同定および定量は、すべての成分について４．０ｐｐｂ未満の二乗平均平方根予測誤差（ＲＭＳＥＰ）で達成された。）
（１ｂ）「Fluorescence excitation emission matrix (EEM) spectroscopy has long been known as a powerful method for complex mixture analysis.1-3 The ability to easily collect full emission spectra for several excitation wavelengths, has generally required expensive and complex instrumentation. The multi-way characteristics of EEM data enable the extraction of the salient chemical features. As a consequence, mathematical resolution of analytes is possible, even in the presence of unknown interferences, which is known as the second-order advantage.4 While a conventional fluorimeter can be used to collect EEM data, the process is neither quick nor automated. Furthermore, its size prevents use in applications where field portability is desired. For this reason, many research groups have developed alternative instrumentation for performing EEM spectroscopy.5-10 The light source most commonly used for single measurement EEM spectroscopy is a lamp and spectrograph which have been rotated to vertically illuminate the sample cell with wavelength dispersed light.5-7 The vertical illumination serves to allow the resulting spatially separated fluorescence spectra to be collected by a second spectrograph. Most commonly, a charge coupled device (CCD)11 is used to image the resulting two-dimensional EEM spectrum. Other light sources have been utilized including a rapid scanning dye laser system,3 and a laser Raman shifter system for remote EEM collection.12-14 
 In this paper, we describe a new method of single measurement EEM spectroscopy which is based upon an array of light emitting diodes (LED). The array of LEDs is focused into a sample cuvette, creating spatially separated excitation spots. Fluorescence from analytes in solution is collected at right angles by another lens, which images the fluorescent spots onto the entrance of a spectrograph with a CCD camera for detection. The broad emission spectrum of LEDs permits continuous coverage over a large excitation range with a limited number of LEDs, allowing excitation of all analytes with absorption within the LED’s excitation range. From a sensors standpoint, LEDs can be viewed as multiple partially selective instrumental elements. These individual components, when combined, provide a more complete spectroscopic picture of the chemical puzzle. The success of low excitation resolution LED-EEM spectroscopy demonstrates that it is not always necessary to have high excitation wavelength resolution. In fact, the method performs well irrespective of the overlapping excitation wavelength regions. Unique excitation information is generated for even heavily overlapped excitation ranges. Each analyte may then be uniquely excited by each LED, thereby, conserving the multi-way characteristics of the data common to all EEM methods. This knowledge affords many concessions in the development of a spectroscopic sensor system: reduced size, cost, complexity, without sacrificing analytical performance.」（第１６９３ページ左下欄第２行−右下欄第１７行）
（当審訳：
蛍光励起発光マトリクス（ＥＥＭ）分光法
複雑な混合物の分析のための
複数の励起波長に対する完全な発光スペクトルを簡単に収集する
　この論文において我々は、発光ダイオード（ＬＥＤ）アレイに基づくＥＥＭ分光法の新たな単一測定法を示す。
ＬＥＤアレイはサンプルキュベットに結像され、
溶液中のアナライトからの蛍光が直角方向で
収集され、
低い励起分解能でのＬＥＤ−ＥＥＭ分光法
（１ｃ）「Fig. 2 LED output intensities as a function of wavelength, (a) 370 nm, (b) 430 nm, (c) 470 nm, (d) 505 nm, (e) 530 nm, (f) 590 nm, and (g) 636 nm.」（第１６９５ページ左欄）
（当審訳：図２　（ａ）
３７０ｎｍ，
４３０ｎｍ，
４７０ｎｍ，
５０５ｎｍ，
５３０ｎｍ，
５９０ｎｍ，
６３６ｎｍの波長の
（１ｄ）「The data were collected using a 400 MHz Pentium PC and analyzed using PARAFAC code written in Matlab (The Mathworks, Natick, MA) based upon the theory described above.30 The only preprocessing required was the removal of cosmic noise spikes, which was accomplished by calculating the derivative spectrum at each excitation wavelength and finding inflection points greater than 3σ, whereσ equals the standard deviation of the derivative spectrum, and replacing them with the mean of the surrounding 10 points.」（第１６９６ページ左欄第５行−第１３行）
（当審訳：データは、４００ＭＨｚＰｅｎｔｉｕｍＰＣを使用して収集し、上記の理論３０に基づいてＭａｔｌａｂ（Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ，Ｎａｔｉｃｋ，ＭＡ）で記述された
ＰＡＲＡＦＡＣ
を使用して分析した
必要な前処理
（１ｅ）　「A solution of a scattering standard, glycogen, 0.11% in water, was used to measure light scatter to quantify excitation stability in between analyte measurements. Four single analyte standard solutions of differing concentrations were prepared for each dye as well as 18 prediction samples containing between two and six dyes. Three replicate EEMs were collected for each sample. In addition, 50 replicate blank spectra (ethanol) were also measured throughout the data collection.
 Figures of merit were calculated according to convention. Sensitivity was defined as the slope of the least squares fit of the data, the limit of detection (LOD) was determined as 3σb, where σb is the standard deviation of the predicted concentration of the respective analyte in the blanks. The root mean squared errors of calibration (RMSEC) and prediction (RMSEP) for each analyte were calculated according to Eqn. (1), 
where K is the number of standards or unknowns, ck and c^k are the true and estimated concentrations of the analyte in the kth standard or unknown.」（第１６９６ページ左欄第２３行−第４１行）
（当審訳：散乱標準の溶液としてグリコーゲン０．１１％水を用いて光散乱を測定し、アナライト測定間の励起の安定性を定量する。各色素について、単一アナライトの４つの異なる濃度の標準液と、２〜６の色素を含む１８個の
予測サンプル
について
ＥＥＭを収集する
　性能指数は、常法にしたがって計算した。
感度はデータの最小二乗フィッティングにおける傾き
各アナライトに対する
二乗平均平方根予測誤差（ＲＭＳＥＰ）
計算され
ここで、Ｋは標準又は未知のものの番号であり、ｃｋ及びｃ＾ｋは、ｋ番目の標準又は未知のものの、真の及び
推定された濃度
（１ｆ）　「Parallel factor analysis (PARAFAC) has become a popular method for EEM analysis and been employed for decomposition of multi-linear data arrays since it was developed by R. A. Harshman.31 Trilinear data is the most common example of multi-linear data being generated and examined today. With the increasing number of analytical instruments capable of producing this type of data,32,33 application of multi-linear decomposition methods, such as PARAFAC, is growing. Mathmatically, the trilinear model is expressed as in eqn. (2),
where xijk is the ijkth element of the I×J×K three-way data array X, a^ir, b^IRjr and c^kr are the ith, jth and kth row of the rth column of the estimated factor loading matrices A^, B^ and C^, R is the rank the model and eijk is the error in the model. The PARAFAC algorithm decomposes trilinear data in to R sets of triads, which make up the matrices A^, B^ and C^ with the dimensions I×R, J×R and K×R, respectively. The matrices A^ , B^ and C^ are iteratively estimated using an alternating least squares (ALS) procedure until convergence. Convergence is achieved when the difference between successive estimates of A^ , B^ and C^ is sufficiently small that the model is nearly identical for subsequent iterations. The uncorrected correlation coefficient34 was employed as the convergence criterion, with convergence being defined as when the difference between successive iterations was less than 10-9. A detailed explanation of the PARAFAC algorithm may be found in a tutorial by R. Bro.35」（第１６９６ページ左欄第４３行−右欄第１０行。表記の都合上、「＾」付きの文字は、「＾」を後置して示すことがある（以下、同様。）。また、上記「b^IRjr」は、（２）式から、「b^jr」の誤記と認める。）
（当審訳：
並列因子分析（ＰＡＲＡＦＡＣ）
ＥＥＭ分析のため
トリリニアモデル
のように表され、ここで、ｘ
ｉｊｋ
はＩ×Ｊ×Ｋの３元データ配列Ｘのｉｊｋ番目の要素、ａ＾
ｉｒ
，ｂ＾
ｊｒ
，ｃ＾
ｋｒ
は、推定された因子ローディング行列Ａ＾，Ｂ＾，Ｃ＾のｒ番目の行のｉ番目，ｊ番目，ｋ番目の列、Ｒはモデルのランク、ｅ
ｉｊｋ
はモデルの誤差である
ＰＡＲＡＦＡＣアルゴリズムは、トリリニアデータを、
分解して
行列Ａ＾，Ｂ＾，Ｃ＾にまとめる。
（１ｇ）「In traditional EEM spectroscopy, the excitation resolution is often quite high; there is no redundancy in the excitation wavelengths from channel to channel. In contrast, excitation wavelength regions can overlap when using LEDs, due to their broad wavelength ranges. This is especially true when trying to maximize excitation spectral coverage. The excitation overlap in LED-EEM spectroscopy need only be reduced as required to resolve analytes of interest. As we will show, even closely related analytes are distinguishable using a general purpose LED array which included some spectrally overlapped excitation wavelengths. A more specific selection of LEDs can be used to better resolve a particular sample. This is analogous to moving or selecting a different grating in an excitation spectrograph.」（第１６９６ページ右欄第３３行―第４６行）
（当審訳：従来のＥＥＭ分光分析において、励起の分解能は、しばしば非常に高い。チャネルからチャネルへの励起波長に冗長性がない。対照的に、ＬＥＤを用いると、それらの広い波長範囲のため、励起波長領域が重複しうる。励起スペクトル範囲を最大化しようとすれば、これは特に当てはまる。対象のアナライトを分析するために必要であるときだけ、ＬＥＤ−ＥＥＭ分光法における励起のオーバーラップを縮小すればよい。我々が示すように、密接に関連した検体でも、いくつかのスペクトルの重なりの励起波長を含む汎用ＬＥＤアレイを使用して識別できる。ＬＥＤは、特定のサンプルをよりよく分析するために、さらに特定される。これは、励起分光器において格子を動かしたり異なる格子を選択したりすることに似ている。）
（１ｈ）「To further characterize and test the instrument, two to six component mixtures of dyes in ethanol were measured and analyzed. The ability of the system to resolve a wide variety of components and closely related species is well demonstrated using these two to six component samples. The dyes were chosen to illustrate the range of molecules detectable using an LED array EEM instrument, but also to show the ability to resolve overlapping spectra. The resolved excitation and emission profiles of the six components are given in Fig. 6. The full emission wavelength range is used, and several components are significantly overlapped: rhodamine B and fluorescein, and 9,10-bis(phenylethynyl)-anthracene and fluorescein. In Fig. 6a, there is significant excitation overlap, with rhodamine B and safranin O having almost identical LED excitation and emission spectra. However, the slight differences in the LED-excitation and emission spectra allow resolution and quantitation of both rhodamine B and safranin O. The effect of the broad LED wavelength range can be seen in the resolved excitation profiles of the six components. The excitation spectra of the dyes are weighted with respect to the LEDs with the broadest excitation ranges (470 nm, 73 nm FWHM and 505 nm, 47 nm FWHM).
 The figures of merit for the analysis of both the single component standards and multi-component mixtures are listed in Table 2. The PARAFAC resolved concentration profiles were used to build the calibration curves for quantitation described in Table 2. The total fluorescein concentration should be proportional to both the monoanion and dianion tautomers. However, fluorescein was quantified using only the predicted fluorescence of the monoanion due to the better linearity and sensitivity for this species. The RMSEC and correlation coefficient (r2) show that the instrument is capable of precise calibration with RMSEC better than 4 ppb and r2 values greater than 0.98. The LOD were less than 4 ppb with the best cases being in the mid ppt range. The quantitative capabilities of the instrument are good as given by the RMSEP. The RMSEP were less than 4 ppb for all analytes and were in the sub ppb range for 9,10-bis(phenylethynyl)-anthracene and rhodamine B.」（第１６９７ページ右欄第２５行−第１６９８ページ左欄第１６行）
（当審訳：さらに機器を特徴付け、試験するために、エタノール中の２〜６成分の色素の複数の混合物を測定し分析した。様々な成分及び密接に関連する種を分離するシステムの能力は、これらの２〜６成分の
複数のサンプルを用いて
分離された
励起および発光プロファイル
　単一成分標準との多成分混合物の両方の分析に関する性能指数を表２に示す。
ＰＡＲＡＦＡＣで分離された濃度プロファイル
定量用検量線を作成するのに用いられ
（１ｉ）「Fig. 6 PARAFAC model of the 6 components using 8 factors: resolved (a) excitation and (b) emission spectra.」（第１６９８ページ中段）
（当審訳：図６　８因子を用いた６成分の
ＰＡＲＡＦＡＣモデル：分離された（ａ）励起スペクトル及び（ｂ）発光スペクトル
（１ｊ）　「
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
（第１６９８ページ下段）
（当審訳：表２　色素の基準と未知のものとの定量に関する性能指数
――――――――――――――――――――――――――――――
アナ　　濃度範囲　感度　　　ＬＯＤ　ＲＭＳＥＣａ　ＲＭＳＥＰｂ
ライト（ｐｐｂ）（カウント（ｐｐｂ）（ｐｐｂ）　（ｐｐｂ）　　ｒ２
　　　　　　　　　毎ｐｐｂ）
――――――――――――――――――――――――――――――
…）
（１ｋ）　「An inexpensive, low electrical power light source consisting of individual LEDs has been developed for multi-way fluorescence applications using long wavelength UV and visible excitation light. The instrument was capable of resolving completely overlapped spectra of two anionic forms of fluorescein. Quantitative analysis was achieved with RMSEP values less than 4 ppb for all samples. Using LEDs often means lower excitation resolution and sometimes overlap in the excitation dimension due to the broad wavelength range (14-73 nm FWHM). However, the continuous wavelength coverage and unique excitation properties of each LED allows excitation of all analytes in the spectral range and full resolution of complex mixtures. The extent to which excitation and emission resolution or other parameters can be sacrificed while maintaining the requisite analytical information warrants further study.」（第１６９８ページ左欄第１８行−右欄第２行）
（当審訳：個々のＬＥＤからなる安価な、低電力光源が、長波長ＵＶ及び可視励起光を用いる多元蛍光用途のために開発された。装置は、フルオレセインの２つのアニオン型の完全に重複したスペクトルを分離することができた。定量分析は、すべての試料について４ｐｐｂ未満のＲＭＳＥＰ値で達成された。ＬＥＤを使用することは、多くの場合、より低い励起解像度を意味し、広い波長範囲（１４〜７３ｎｍＦＷＨＭ）のため、励起次元で重複することがある。しかし、各ＬＥＤの連続波長範囲と独特の励起特性により、スペクトル範囲内の全てのアナライトの励起と複雑な混合物の完全な分離とが可能となる。
必要な分析情報を維持しながら、励起および発光の分解能やその他のパラメータをどの程度犠牲にできるかは、今後の研究による。
（１ｌ）　「Future research will possibly focus on developing a fiber optically coupled version of the LED-EEM instrument for front surface measurement of opaque samples such as soil, crude oil,40 biomass, or tissue. This type of instrument may also be useful in endoscopic evaluations of certain cancers.41 Other future directions include the development of a combined light source using a small inexpensive lamp source with filters for deep UV excitation and LEDs for visible through NIR excitation. Further studies of the sensor approach to EEM spectroscopy will shed light on the limitations and instrumental simplifications possible without sacrificing essential analytical capabilities」（第１６９８ページ右欄第１６行−第２７行）
（当審訳：
今後の研究では、土壌、原油
４０
、バイオマス、または組織など
イ　引用発明
（ア）　上記（１ｊ）の表２の「濃度範囲（ｐｐｂ）」及び「感度（カウント毎ｐｐｂ）」、（１ｈ）の「性能指数を表２に示す。」及び「表２に記載の定量用検量線」、（１ｅ）の「性能指数は、常法にしたがって計算した。感度はデータの最小二乗フィッティングにおける傾きと定義された。」の各記載から、
定量用検量線は、カウントから濃度を定量するものである
（イ）　上記（ア）を踏まえて上記（１ａ）ないし（１ｌ）の記載を総合すると、引用例１には、
「複数の励起波長に対する完全な発光スペクトルを簡単に収集する、複雑な混合物の分析のための蛍光励起発光マトリクス（ＥＥＭ）分光法において、
　３７０ｎｍ，４３０ｎｍ，４７０ｎｍ，５０５ｎｍ，５３０ｎｍ，５９０ｎｍ，６３６ｎｍの波長のＬＥＤアレイがサンプルキュベットに結像され、
　溶液中のアナライトからの蛍光が、ＬＥＤ励起スポットに対して直角方向で収集され、
　ＥＥＭ分析のための並列因子分析（ＰＡＲＡＦＡＣ）について、
　ＰＡＲＡＦＡＣを使用して分析するのに必要な前処理を行い、
のように表されるトリリニアモデルで、ＰＡＲＡＦＡＣアルゴリズムにより、トリリニアデータを分解して、行列Ａ＾，Ｂ＾，Ｃ＾にまとめ、ここで、ｘｉｊｋはＩ×Ｊ×Ｋの３元データ配列Ｘのｉｊｋ番目の要素、ａ＾ｉｒ，ｂ＾ｊｒ，ｃ＾ｋｒは、推定された因子ローディング行列Ａ＾，Ｂ＾，Ｃ＾のｒ番目の行のｉ番目，ｊ番目，ｋ番目の列、Ｒはモデルのランク、ｅｉｊｋはモデルの誤差であり、
　複数のサンプルを用いて、ＰＡＲＡＦＡＣにより、励起プロファイル、発光プロファイル、及び濃度プロファイルが分離され、ＰＡＲＡＦＡＣで分離された濃度プロファイルは、感度をデータの最小二乗フィッティングにおける傾きとする定量用検量線を作成するのに用いられ、
　定量用検量線は、カウントから濃度を定量するものであり、
　予測サンプルについてＥＥＭを収集し、各アナライトに対する二乗平均平方根予測誤差（ＲＭＳＥＰ）が、推定された濃度から計算される、
　低い励起分解能でのＬＥＤ−ＥＥＭ分光法。」
の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
ウ　周知例１
　原査定の拒絶の理由に引用され、本願の優先権主張の日前に頒布された刊行物である［SEDECKA,J. 外１名，“Fluorescence Spectroscopy and Chemometrics in the Food Classification - a Review”，Czech Journal of Food Sciences，２００７年，Volume 25，Number 4，Pages 159-173］（以下、「周知例１」という。）には、次の事項が記載されている（下線は当審において付加したものである）。
（周１ａ）　「This review deals with the last few years’ articles on various fluorescence techniques (conventional, excitation-emission matrix, and synchronous fluorescence spectroscopy) as a tool for the classification of food samples. Chemometric methods as principal component analysis, hierarchical cluster analysis, parallel factor analysis, and factorial discriminate analysis are briefly reminded. The respective publications are then listed according to the food samples: dairy products, eggs, meat, fish, edible oils, and others.」（要約）
（当審訳：このレビューは、食品サンプルの分類のためのツールとして、様々な蛍光技術（従来法、
励起発光マトリクス
平行因子分析
（周１ｂ）　「
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」（第１６０ページ右欄中部）
（当審訳：図１。直角及び前面蛍光分光法）
（周１ｃ）　「
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」（第１６０ページ下部）
（当審訳：表１。
食物の分類のため
――――――――――――――――――――――――――――
食物サンプル　蛍光技術　多成分分析技術　参照
――――――――――――――――――――――――――――
…
肉　前面（１８０°）　ＥＥＭ，ＰＣＡ，ＰＬＳ，ＰＡＲＡＦＡＣ　メラー他（２００３）
…）
（周１ｄ）　「In most of the fluorescence studies, bilinear model as two-way PCA has been used, i.e., PCA is applied separately to each excitation or emission wavelength, where it gives one score matrix and one leading matrix for each excitation or emission wavelength. A trilinear model PARAFAC (parallel factor analysis) ideally decomposes the fluorescence landscapes (excitation emission matrices) presented in a three-way array into trilinear components according to the number of fluorophores present in the samples (Bro 1997). PARAFAC gives one score matrix and two leading matrixes. The retrieved scores and loadings can then be directly related to the relative concentrations (scores) and the fluorescence characteristics of the present fluorophores. Thus, the excitation and emission loadings can be used in interpretation and identification of the fluorescence phenomena found. It means that, where PCA gives the abstract latent variables, PARAFAC produces the true understanding phenomena (Munck et al. 1998).」（第１６１ページ右欄第４９行−第１６２ページ左欄第１９行。ここで、上記「leading matrix」は、因子分析の技術常識から「loading matrix」の誤記であると認める。）
（当審訳：ほとんどの蛍光研究では、２元ＰＣＡとしてバイリニアモデルが用いられる。すなわち、ＰＣＡが各励起又は発光波長に別々に適用され、各励起又は発光波長に対して１つのスコア行列と１つのローディング行列を与える。
トリリニアモデルのＰＡＲＡＦＡＣ（平行因子分析）は、
３元アレイで現れている
励起発光マトリクス
を、複数のサンプル
分解する
１つのスコア行列と２つのローディング行列とが与えられる。得られたスコア及びローディングは、直接、相対濃度（スコア）及び存在する蛍光体の蛍光特性に関連づけられる。
エ　周知例２
　本願の優先権主張の日前に頒布された刊行物である［Moeller,J.K.S. 外４名，“Monitoring chemical changes of dry-cured Parma ham during processing by surface autofluorescence spectroscopy.”，Journal of Agricultural and Food Chemistry，２００３年，Volume 51，Number 5，Pages 1224-1230］（以下、「周知例２」という。なお、表記の都合上、スラッシュ付きｏを「oe」と表記した。）には、次の事項が記載されている（下線は当審において付加したものである）。
（周２ａ）　「The main objective of the present study was to evaluate surface autofluorescence spectroscopy as a means to measure age-related quality indexes of Parma ham during processing. Moreover, an explorative application of multiway chemometric methods for autofluorescence landscapes ranging from raw meat to matured hams was used to characterize pure fluorophores in meat samples. In addition, two- and three-way regression methods were applied to autofluorescence data to predict ham age at various processing stages and to search for interdependencies with chemical and sensory properties.」（第１２２５ページ左欄第１０行−第１９行）
（当審訳：本研究の主な目的は、
処理中のパルマハムについて月齢に関する品質指標を測定する手段として表面自己蛍光分光法を評価する
（周２ｂ）　「Measurement of Autofluorescence. Fluorescence spectroscopy was measured using a BioView instrument (Delta Light and Optics, Lyngby, Denmark). The instrument was equipped with a fiber optics measuring probe giving an open-end 180° measuring geometry. The instrument used a pulsed xenon lamp for excitation, and a surface area of 〜6 mm in diameter was sampled in each measurement. The sensor was connected to a multichannel fluorescence detector, and 15 excitation and emission filters (each having bandwidths of 20 nm) were employed, measuring excitation from 270 to 550 nm at 20 nm intervals. Accordingly, emission spectra were recorded from 310 to 590 nm at 20 nm intervals. The emission wavelengths were shifted by 40 nm from each excitation wavelength applied.」（第１２２５ページ右欄第３行−第１４行）
（当審訳：自家蛍光の測定。蛍光分光法はＢｉｏＶｉｅｗ装置（デルタライトアンドオプティクス、リンビー、デンマーク）を用いて測定された。
装置は、光ファイバ測定プローブを備え、開放端１８０°測定ジオメトリーとなっている。
（周２ｃ）「Data Analysis. The scope of the data analysis was to explore fluorescence landscapes originating from dried ham for hidden or underlying information and to relate the age of dried ham samples to their fluorescence, chemical, and sensory data. This was fulfilled by fitting a PARAFAC (PARallel FACtor analysis) model to fluorescence data from all types of samples and running bilinear or multiway PLS regression analyses correlating fluorescence data to sample age or chemical/sensory data, respectively. 
 A three-way array of the fluorescence spectra was used for PARAFAC, which is similar to the bilinear principal component analysis (PCA) or singular value decomposition (SVD), that is, a decomposition method designed for multiway data to reduce dimensionality and extract underlying phenomena (17). As in PCA, where a score and a loading vector represent each principal component, each component or factor in PARAFAC consists of one score and two loading vectors (in a three-way data analysis), which represent the three modes of the original data. The PARAFAC modeling was performed using an algorithm in the N-way toolbox (18) and MATLAB (Mathworks, Natick, MA, version 6.1, release 12.1), in which several criteria can be defined for the PARAFAC model, for example, orthogonality, unimodality, and non-negativity, the latter being most appropriate when fluorescence data are handled. Data were not preprocessed in the three-way analysis of fluorescence data, meaning that neither centering nor scaling was carried out. There were 67 meat samples in the data used for PARAFAC modeling, so the dimensions of the original data array was 67 × 15 × 15 (samples × emission × excitation). The data array was reduced to 67 × 13 × 11 by excluding the two lowest emission wavelengths (350 nm) and the four highest excitation wavelengths (470 nm), which contained only a few observations. PARAFAC models with increasing numbers of components were calculated, and the resulting core consistency, which is a measure of data fitting of the model (ideal 100% and generally regarded as acceptable down to 50%), was evaluated (19). The number of components was also evaluated by a split-half test in which the 67 samples were divided into two parts, and two PARAFAC models were fitted to each data subset.
 To relate sample age to fluorescence data, partial least-squares (PLS) regression analysis was performed on the three-way data array, unfolded matrix, and PARAFAC scores using full cross-validation. In bilinear PLS regression analysis of a matrix X containing the independent data and a dependent variable Y, factors will be extracted from X to maximize the covariance to the dependent variable, and this principle can also be applied with multiway data arrays, which is named N-PLS. An additional regression analysis was made by adding chemical and sensory parameters to the unfolded two-way fluorescence data, after preliminary tests showed that regression models of unfolded data were better compared to N-PLS regression models using the three-way array of fluorescence data. The unfolded fluorescence data matrix was mean-centered and autoscaled prior to PLS regression, which employed full cross-validation.」（第１２２５ページ右欄第２５行−第１２２７ページ左欄第３５行）
（当審訳：データ分析。データ分析の目的は、隠された、見えない情報のために、乾燥ハムから生じる蛍光特性を探索し、その乾燥ハムサンプルの月齢を、蛍光、化学的、および知覚データに関連付けることにあった。これは、ＰＡＲＡＦＡＣ（並列因子分析）モデルを、すべてのタイプのサンプルからの蛍光データに当てはめ、蛍光データをサンプル月齢または化学的／知覚的データに相関させるバイリニアまたは多方向ＰＬＳ回帰分析を実行することによって達成された。
　蛍光スペクトルの３方向アレイがＰＡＲＡＦＡＣに用いられた。
ＰＡＲＡＦＡＣにおける各成分または因子は、（３方向データ分析において）１つのスコアベクトル及び２つのローディングベクトルからなり、これらは元データの３つのモードを表す。
　サンプル月齢を蛍光データに関連付けるために、部分的最小二乗（ＰＬＳ）回帰分析が、完全交差検証を用いて、３方向データ配列、展開された行列、及びＰＡＲＡＦＡＣスコアについて行われた。独立したデータを含む行列Ｘと従属変数ＹとのバイリニアＰＬＳ回帰分析では、因子は、従属変数への共分散を最大化するように、Ｘから抽出されるところ、この原理はまた、
多方向データ配列にも適用され、Ｎ−ＰＬＳと呼ばれる。
（周２ｄ）「
Figure 2 PARAFAC solution with non-negativity in all modes for reduced fluorescence landscapes (13 × 11) of 67 samples ranging from raw meat to Parma ham at different process stages: (a) scores for all samples; (b) loadings in emission mode; (c) loadings in excitation mode corresponding to resolved emission and excitation profiles of fluorophores as estimated by the five-component PARAFAC solution. Scores represent an estimate of the amount of each component in the samples, and the numerical values of scores for every component indicate the portion of variance explained relative to the total variance in all data.」（第１２２６ページ）
（当審訳：生肉から異なる処理段階のパルマハムまでの６７サンプルの、減縮された蛍光特性（１３×１１）についての、全モードを非負としたＰＡＲＡＦＡＣ解：（ａ）全サンプルのスコア；（ｂ）発光モードのローディング；（ｃ）励起モードのローディング。５成分のＰＡＲＡＦＡＣ解で推定されて分離された蛍光体の発光及び励起プロファイルに対応する。スコアは複数のサンプルにおける各成分の推定量を示し、各成分に対するスコアの数値は、全データの総寄与に対する因子寄与率を示す。）
オ　周知例３
　本願の優先権主張の日前に頒布された刊行物である［AIRADO-RODRIGUEZ,D. 外３名，“Usefulness of Fluorescence Excitation-Emission Matrices in Combination with PARAFAC, as Fingerprints of Red Wines”，Journal of Agricultural and Food Chemistry，２００９年２月１２日，Volume 57，Number 5，Pages 1711-1720］（以下、「周知例３」という。）には、次の事項が記載されている（下線は当審において付加したものである）。
（周３ａ）　「The possibility of using front-face fluorescence spectroscopy to characterize red wines was investigated, and a tentative identification of their main fluorescent components was attempted. Fifty-seven red wine samples from different origins were included in the present study. Their fluorescence excitation-emission matrices (EEMs) were registered directly on 3-mL aliquots of untreated samples. The assayed excitation and emission ranges were 245-340 and 300-500 nm, respectively. The set of 57 EEMs was analyzed by means of parallel factor analysis (PARAFAC). Thus, the spectral excitation and emission profiles of possible “pure” fluorescence components (PARAFAC loadings) and the relative contribution of each component to the individual EEMs (PARAFAC scores) were obtained. The red wine system contained four main fluorescence components, and the excitation and emission loadings had maxima at the wavelength pairs 260/380, 275/323, 330/410, and 280/364 nm, respectively. A tentative identification of fluorophores was done by matching PARAFAC score values with HPLC measurements on the same 57 samples, as well as fluorescence measurements on pure compounds typically present in red wine. It was found that the third component was highly correlated with concentrations of catechin and epicatechin. When the PARAFAC score values were plotted against each other, they did to some extent discriminate the wines according to origin (country) and grape variety.」（要約）
（当審訳：
赤ワインを特徴付けるために前面蛍光分光法を使用
ありうる“純粋な”蛍光成分の励起および発光スペクトルプロファイル（ＰＡＲＡＦＡＣローディング）および個々のＥＥＭへの各成分の相対的寄与（ＰＡＲＡＦＡＣスコア）が得られた。
第３成分はカテキンおよびエピカテキンの濃度と強く相関することがわかった。ＰＡＲＡＦＡＣスコア値を互いに対してプロットすると、産地（国）および品種に応じてワインをある程度区別できた。
（周３ｂ）　「The interest in studying the chemical composition of wine is prompted by its importance for assessing wine quality. It is important to develop fast analytical methods without sample pretreatment. During recent years, customers have been raising their demands for the quality of wine, and the quality has correspondingly been improved by the wine industry. There is a growing need for efficient tools to handle and address the chemical analysis of wines in order to automate the production and stabilize the quality. Tools that allow classification of wine depending on the region of origin, grape variety, or winemaking process can be helpful for this industry. Fast tools for detection of fraud in the wine industry would be helpful.
Three-dimensional fluorescence spectroscopy has proven to be very useful for nondestructive analysis of complex food matrices, for either authenticity, quality classification, or detailed chemical characterization (1). The technique involves successive acquisition of excitation or emission spectra at multiple emission or excitation wavelengths, respectively. The resulting emission-excitation data matrix (EEM) provides a total intensity profile of the sample over the range of scanned excitation and emission wavelengths. This technique is fast, noninvasive, sensitive, and relatively low-cost. Fluorescence spectroscopy can provide information about fluorescent molecules and their environment in biological and food samples and is reported to be 100-1000 times more sensitive than spectrophotometric techniques (2).
 Conventional right-angle fluorescence is the most common optical setup used for transparent and diluted solutions. Front-face fluorescence, however, can be recorded directly on the surface of turbid or solid intact samples. The front-face illumination angle may vary between 30° and 60°. Thus, fluorophores such as riboflavin, chlorophyll, tryptophan, tyrosin, phenylalanine, NADH, collagenous connective tissue, and various oxidation products can be detected and quantified nondestructively (1).」（第１７１１ページ左欄第２行−第１７１２ページ左欄第２行）
（当審訳：ワインの化学組成を研究する興味は
ワインの品質を評価する
原産地、ブドウ品種、またはワイン醸造工程によってワインの分類を可能にするツール
　三次元蛍光スペクトルは、複雑な食物マトリックスの非破壊分析において、真正性、品質分類、または詳細な化学的特徴付け（１）のために非常に有用であることが証明されている。この技術は、励起または発光スペクトルを連続的に、それぞれ複数の発光又は励起波長で取得することを含む。結果としての、発光励起データ行列（ＥＥＭ）は、スキャンした励起および発光の波長範囲にわたる試料の全強度プロファイルを提供する。この技術は、迅速で、非侵襲で、敏感で、比較的低コストである。蛍光分光法は、生物学的及び食品試料中の蛍光分子とその環境に関する情報を提供することができ、分光光度法（２）より１００〜１０００倍敏感であると報告されている。
　
従来の直角蛍光は透明な希釈液に使用される最も一般的な光学装置である。前面蛍光は、しかしながら、混濁状又は固体そのままのサンプルの表面で直接記録できる。
（周３ｃ）　「PARAFAC Analysis. When a sample produces a J × K matrix (a second-order tensor), such as an EEM (J = number of emission wavelengths, K = number of excitation wavelengths), the corresponding set obtained by “stacking” all of the registered matrices is a three-way array. Appropriate dimensions of such a box are I × J × K (I = number of samples). As EEMs follow a trilinear model, the three-way array can be written as a sum of tensor product of three vectors for each fluorescent component. If An, Bn, and Cn collect the relative concentration (I × 1), emission (J × 1), and excitation (K × 1) profiles for component n, respectively, the data cube 
F
where 
indicates the tensor product, N is the total number of fluorescent components, and 
E
F
 A characteristic property of 
F
 The PARAFAC analysis was performed in Matlab ver. 7.1.0 (The Mathworks Inc., Natick, MA) by use of the PLS_Toolbox (Eigenvector Research Inc., Wenatchee, WA).
 To model the set of fluorescence data, the EEMs of the 57 samples were arranged in a three-dimensional structure of size 57 × 398 × 20 (samples × number of emission wavelengths × number of excitation wavelengths). This array was decomposed by PARAFAC using different number of components. In all cases, non-negative constraints for the resolved profiles for all modes were applied. This was done to obtain a realistic solution, because concentrations and spectral values are positive.」（第１７１５ページ左欄第１３行−右欄第２０行）
（当審訳：ＰＡＲＡＦＡＣ分析。ＥＥＭ（Ｊ＝発光波長数、Ｋ＝励起波長数）のように試料がＪ×Ｋ行列（二次テンソル）を生成するとき、登録された行列の全てを「積み重ねる」ことによって得られた対応するセットは、三元アレイである。このようなボックスの適切な次元は、Ｉ×Ｊ×Ｋ（Ｉ＝サンプルの数）である。ＥＥＭはトリリニアモデルに従うため、三元アレイは、各蛍光成分についての３つのベクトルのテンソル積の和として書くことができる。Ａｎ，Ｂｎ，Ｃｎがそれぞれ相対濃度（Ｉ×１）、発光（Ｊ×１）、および励起（Ｋ×１）のプロファイルを各成分ｎについて収集したとすると、データキューブ
Ｆ
と書け（２０，２１）、ここで、
はテンソル積を示し、Ｎは、蛍光成分の合計数であり、
Ｅ
Ｆ
　Ｆの特徴的な性質は、それが一意のスペクトルプロファイル（ＢおよびＣ）、及び、Ｉの混合物中の個々の成分の相対濃度（Ａ）へのアクセスを提供し、分解できることであり、個々の成分が化学的に知られているか否かによらない。これは、いわゆる二次利点（「二次」は単一サンプルのデータ行列のテンソル次数を意味し、対照的に、「三次」はＩ個のサンプルの行列から生成されたキューブを意味する。）の基礎をなす。
　ＰＡＲＡＦＡＣ解析は、ＰＬＳ＿Ｔｏｏｌｂｏｘ（アイゲンベクトルリサーチ社、ウェナチー、ＷＡ）を用いて、Ｍａｔｌａｂ　ｖｅｒ．７．１．０（マスワークス社、ナティック、ＭＡ）で行った。
　蛍光データセットをモデル化するために、５７サンプルのＥＥＭは、サイズ５７×３９８×２０（サンプル×発光波長の数×励起波長の数）の三次元構造に配置した。この配列は、成分の異なる数を用いてＰＡＲＡＦＡＣにより分解された。すべての場合において、すべてのモードについて分離されたプロファイルに対する非負制約が適用された。濃度およびスペクトル値が正であるので、現実的な解を得るべく、このように行われた。）
（３）　本願補正発明と引用発明との対比
ア
（ア）　引用発明の「ＰＡＲＡＦＡＣ」の「トリリニアモデル」は、「Ｉ×Ｊ×Ｋの３元データ配列Ｘ」を扱うから、多元的（多重方向的）なモデルである。しかも、当該「ＰＡＲＡＦＡＣ」により「分離された濃度プロファイル」について「データの最小二乗フィッティング」がされることから、「ＰＡＲＡＦＡＣ」は統計学的なデータとしての「濃度プロファイル」を分離するものとなっている。
　よって、引用発明の「ＰＡＲＡＦＡＣ」は、本願補正発明の「多重統計モデル」に相当する。
（イ）　引用発明の「ＰＡＲＡＦＡＣ」で分析される「ＥＥＭ」は「複数の励起波長に対する完全な発光スペクトル」であるから、当該「ＥＥＭ」による「トリリニアデータ」は、分光学的なデータである。よって、引用発明の「トリリニアデータ」は、本願補正発明の「分光データ」に相当する。
（ウ）　上記（ア）及び（イ）から、引用発明の、「ＰＡＲＡＦＡＣ」に基づいて「トリリニアデータ」を「分析する」ことは、本願補正発明の「多重統計モデルに基づいて分光データを分析する方法を実施」することに相当する。
（エ）　引用発明の「複雑な混合物」である「サンプル」と、本願補正発明の「複雑かつ高度に散乱性である少なくとも１つのサンプル」とは、「複雑である少なくとも１つのサンプル」の点で共通する。
（オ）　引用発明において、「予測サンプルについてＥＥＭを収集し、各アナライトに対する」「濃度」を「推定」する「ＬＥＤ−ＥＥＭ分光法」は、本願補正発明の「サンプルを分光分析する方法」に相当する。
イ
（ア）　引用発明の「３７０ｎｍ，４３０ｎｍ，４７０ｎｍ，５０５ｎｍ，５３０ｎｍ，５９０ｎｍ，６３６ｎｍの波長」が、本願補正発明の「個々の波長」に相当する。
（イ）　引用発明の「ＬＥＤ励起スポット」とは、「ＬＥＤアレイ」を構成する複数の「ＬＥＤ」からの光によって形成されるものである。よって、引用発明の「ＬＥＤ励起スポット」は、本願補正発明の「複数の励起光放射」に相当する。
（ウ）　引用発明において、「ＬＥＤ励起スポット」は、上記「ＬＥＤアレイ」からの「励起」光が「サンプル」を照射する箇所である。よって、引用発明の「３７０ｎｍ，４３０ｎｍ，４７０ｎｍ，５０５ｎｍ，５３０ｎｍ，５９０ｎｍ，６３６ｎｍの波長のＬＥＤアレイがサンプルキュベットに結像され」ることで「サンプル」（である「溶液」）に「ＬＥＤ励起スポット」が形成されることは、本願補正発明の「ａ）個々の波長をもつ複数の励起光放射によって、分析対象の前記サンプルまたは各サンプル（Ｅ）を照明すること」に相当する。
ウ　引用発明において、「複数の励起波長に対する完全な発光スペクトル」である「ＬＥＤ−ＥＥＭ」における各「区域」は、「各ＬＥＤに対応する」「発光スペクトル」となっている。よって、引用発明において、各「区域」が「各ＬＥＤに対応する」、「サンプル」からの「蛍光」を「ＬＥＤ励起スポットに対して直角方向で収集」して「発光スペクトル」を求めることと、本願補正発明の「ｂ）個々のスペクトルが個々の励起光放射に対応する前記サンプルまたは各サンプルの前面蛍光スペクトルを捕捉すること」とは、「ｂ）個々のスペクトルが個々の励起光放射に対応する前記サンプルまたは各サンプルの蛍光スペクトルを捕捉すること」の点で共通する。
エ　上記ウから、引用発明において、「ＬＥＤ−ＥＥＭ」について「ＰＡＲＡＦＡＣを使用して分析するのに必要な前処理を行」うことは、本願補正発明の「ｃ）捕捉した蛍光スペクトルを前処理すること」に相当する。
オ
（ア）　引用発明の「ＰＡＲＡＦＡＣ」は「トリリニアデータを分解して」、「推定された因子ローディング行列Ａ＾，Ｂ＾，Ｃ＾」に「まとめ」る一方、「励起プロファイル、発光プロファイル、及び濃度プロファイルが分離され」るのであるから、「因子ローディング行列Ａ＾，Ｂ＾，Ｃ＾」は「励起プロファイル、発光プロファイル、及び濃度プロファイル」を示すものである。
　よって、引用発明における「励起プロファイル」に対応する「因子ローディング行列」及び「発光プロファイル」に対応する「因子ローディング行列」は、それぞれ本願補正発明の（蛍光励起ローディング行列の意味での）「蛍光励起ローディングベクトル」及び（発光ローディング行列の意味での）「発光ローディングベクトル」に相当する。
（イ）　引用発明では、「予測サンプルについてＥＥＭを収集し」ていることから、「二乗平均平方根予測誤差」を計算するための「推定された濃度」とは、「予測サンプルについて」のものである。そして、「濃度」を「推定」するためには、「カウントから濃度を定量する」「定量用検量線」が必要である。
　ここで、引用発明の「定量用検量線」は、「ＰＡＲＡＦＡＣで分離された濃度プロファイル」から作成されている一方、「ＰＡＲＡＦＡＣにより、励起プロファイル、発光プロファイル、及び濃度プロファイルが分離され」るのであるから、「定量用検量線」を作成したときには、「濃度プロファイル」とともに、「励起プロファイル、発光プロファイル」も分離されている。
　してみれば、引用発明の「定量用検量線」の引数となる「カウント」とは、「定量用検量線」を作成したときの「励起プロファイル、発光プロファイル」に対応する両「因子ローディング行列」によって「ＥＥＭ」から分離される「濃度プロファイル」が示すものである。
　よって、引用発明において「予測サンプルについて」「濃度」を「推定」するときには、「予測サンプルについて」「収集」された「ＥＥＭ」について、「定量用検量線」を作成したときの「励起プロファイル、発光プロファイル」に対応する両「因子ローディング行列」に基づく「ＰＡＲＡＦＡＣ」により、「予測サンプルについて」の「カウント」を求めることとなる。
　ここで、各「予測サンプルについて」「収集」された「ＥＥＭ」とは、「サンプル」数を１（「トリリニアモデル」の「Ｉ」、「Ｊ」、「Ｋ」のうち、「サンプル」数に対応するものが１）とした「３元データ配列Ｘ」（すなわち２元データ配列）であるから、当該「ＥＥＭ」を上記両「因子ローディング行列」で分解して得られる、上記「カウント」を与える「因子ローディング行列」は、「Ｒ」行１列のベクトルとなる。
　以上から、引用発明における、各「予測サンプルについて」の「カウント」を与える「因子ローディング行列」は、本願補正発明の「スコアベクトル」に相当する。
（ウ）　上記（ア）及び（イ）から、引用発明において、「励起プロファイル、発光プロファイル」に対応する「因子ローディング行列」に基づく「ＰＡＲＡＦＡＣ」に基づいて、「必要な前処理を行」った各「予測サンプルについて」「収集」された「ＥＥＭ」を分析することにより、各「予測サンプルについて」の「カウント」を与える「因子ローディング行列」を求めることは、本願補正発明の、「ｄ）蛍光励起ローディングベクトル、および、発光ローディングベクトルによって識別された前記多重統計モデルを、前処理されたスペクトルに適用することにより、スコアベクトルをサンプル毎に計算すること」に相当する。
（４）　本願補正発明と引用発明の一致点
　そうすると、本願補正発明と引用発明とは、 
「多重統計モデルに基づいて分光データを分析する方法を実施して複雑である少なくとも１つのサンプルを分光分析する方法であって、
　ａ）個々の波長をもつ複数の励起光放射によって、分析対象の前記サンプルまたは各サンプル（Ｅ）を照明することと、
　ｂ）個々のスペクトルが個々の励起光放射に対応する前記サンプルまたは各サンプルの蛍光スペクトルを捕捉することと、
　ｃ）捕捉した蛍光スペクトルを前処理することと、
　ｄ）蛍光励起ローディングベクトル、および、発光ローディングベクトルによって識別された前記多重統計モデルを、前処理されたスペクトルに適用することにより、スコアベクトルをサンプル毎に計算することと、
を含む、方法。」　 
の点で一致する。
（５）　本願補正発明と引用発明の相違点
　本願補正発明と引用発明とは次の点で相違する。
（相違点１）　サンプル及び捕捉される蛍光スペクトルについて、本願補正発明では、サンプルが「高度に散乱性」であり、蛍光スペクトルが「前面蛍光スペクトル」であるのに対し、引用発明では、サンプルが「溶液」であり、蛍光スペクトルが「ＬＥＤ励起スポットに対して直角方向で収集され」る点。
（相違点２）　本願補正発明では「スコアベクトルに基づいて、前記サンプルもしくは各サンプルの少なくとも１つの品質指標、または、前記サンプルもしくは各サンプルに対して行われる方法を特徴付けるパラメータを決定する」のに対し、引用発明は、その点を有しない点。
（相違点３）　励起光放射について、本願補正発明では「平均スペクトルギャップが、少なくとも１００ｎｍのスペクトル範囲に亘って少なくとも５０ｎｍである」のに対し、引用発明では「低い励起分解能」であって「３７０ｎｍ，４３０ｎｍ，４７０ｎｍ，５０５ｎｍ，５３０ｎｍ，５９０ｎｍ，６３６ｎｍの波長」である点。
（６）　当審の判断
ア　相違点１について
　引用例１には、上記（１ｌ）に、「今後の研究では、土壌、原油４０、バイオマス、または組織などの不透明なサンプルの前面測定のために、ファイバを光学結合した型のＬＥＤ−ＥＥＭ機器の開発に注力していく」なる動機付けが記載されている。これらの「不透明なサンプル」は、「アナライトからの蛍光」が「直角方向で収集」可能な、引用発明の「溶液」「サンプル」に比して明らかに光散乱性が高い。また、「ＥＥＭ」における「前面測定」が前面蛍光スペクトルの測定を意味することは、技術常識に過ぎない（必要があれば上記（周１ｂ）、（周１ｃ）、（周２ｂ）、及び（周３ｃ）を参照のこと）。
　よって、引用発明において、上記動機付けにしたがって、ＥＥＭ分光法を、不透明な（「高度に散乱性である」）サンプルの前面測定（「前面蛍光スペクトルを捕捉すること」）に適用することにより、上記相違点１に係る本願補正発明の構成を想到することは、当業者が容易になし得たことである。
イ　相違点２について
（ア）　周知例１（上記（周１ａ）〜（周１ｄ））、周知例２（上記（周２ａ）〜（周２ｄ））、及び周知例３（上記（周３ａ）〜（周３ｃ））によれば、
「複数の食品サンプルの前面蛍光スペクトルから励起発光マトリクス（ＥＥＭ）を得て、ＰＡＲＡＦＡＣによって分析して、スコア行列におけるサンプルごとのスコアに基づいて、上記食品サンプルを分類する指標を決定すること」
が、本願の優先権主張の日前より周知技術であった。
　当該周知技術において、「食品サンプルを分類する指標」が、本願補正発明の「品質指標」に相当する。
　また、スコア行列は複数のサンプルのスコア全体を示すものであるから、サンプルごとのスコアは、当該サンプルに対応するベクトル（本願補正発明の「スコアベクトル」に相当する。）としてスコア行列に含まれている。
（イ）　ここで、引用例の上記（１ｌ）の「不透明なサンプル」としては、「土壌、原油４０、バイオマス、または組織など」と幅広い種類のものが挙げられている。そして、励起発光マトリクスをＰＡＲＡＦＡＣにより分析することが、食品サンプルを含む種々のサンプルの分析に利用できることが技術常識である（不透明な食品サンプルで得られた前面蛍光スペクトルによる励起発光マトリクスをＰＡＲＡＦＡＣにより分析する例として、上記（周１ｃ）、（周１ｄ）、（周２ｃ）及び（周３ａ）を参照）。
　よって、上記「土壌、原油４０、バイオマス、または組織など」の「など」に食品が含まれると理解することは、上記技術常識を知る当業者にとってごく自然なことである。
　すると、上記アのとおり、引用発明のＥＥＭ分光法を不透明なサンプルに適用するに際し、当該不透明なサンプルとして食品サンプルを選択する動機が、十分に存在する。
（ウ）　上記（ア）及び（イ）から、引用発明のＥＥＭ分光法を、上記周知技術のように食品サンプルに適用し、各「予測サンプルについて」の「カウント」を与える「因子ローディング行列」（「スコアベクトル」）に基づいて、食品サンプルを分類する指標（品質指標）を決定することにより、上記相違点２に係る本願補正発明の構成を想到することは、当業者が容易になし得たことである。
ウ　相違点３について
　引用発明の「低い励起分解能」を示す「３７０ｎｍ，４３０ｎｍ，４７０ｎｍ，５０５ｎｍ，５３０ｎｍ，５９０ｎｍ，６３６ｎｍの波長」では、平均スペクトルギャップが、２６６ｎｍのスペクトル範囲に亘って、約４４ｎｍ（＝２６６ｎｍ／６ギャップ）となっている。
　しかしながら、引用例では、「従来のＥＥＭ分光分析において、励起の分解能は、しばしば非常に高い。」（上記（１ｇ））点を踏まえて、「低い励起分解能でのＬＥＤ−ＥＥＭ分光法が成功したことで、励起波長分解能は必ずしも高くなくてよいことが示される。実際、この方法は励起波長領域の重複にほぼ関係なく機能する。」（上記（１ｂ））ことに着目し、「必要な分析情報を維持しながら、励起および発光の分解能やその他のパラメータをどの程度犠牲にできるかは、今後の研究による。」（上記（１ｋ））のとおり、必要な分析情報を維持しながら、励起波長分解能をさらに犠牲にしてみる（低くする）ことが示唆されている。
　しれみれば、引用発明において、分析対象と必要な分析情報とに応じて、「３７０ｎｍ，４３０ｎｍ，４７０ｎｍ，５０５ｎｍ，５３０ｎｍ，５９０ｎｍ，６３６ｎｍの波長」（２６６ｎｍのスペクトル範囲に亘って、約４４ｎｍの平均スペクトルギャップ）よりも「低い励起分解能」として、同一のスペクトル範囲に亘って、例えば５０ｎｍ以上の平均スペクトルギャップとすることにより、上記相違点３に係る本願補正発明の構成を想到することは、当業者が容易になし得たことである。
エ　本願補正発明の奏する作用効果
　上記ウに関連して、本願補正発明における「平均スペクトルギャップが…少なくとも５０ｎｍ」なる事項による効果について検討する。
　本願の翻訳文では、当該効果について、「本発明の場合、１画素当たり２０ｎｍ、さらには、１画素当たり５０ｎｍより下の非常に低いスペクトル励起分解能で、２から６個のスペクトルしか捕捉されない。これにもかかわらず、多重モデルのためのパラメータの適切な選定、および／または、データの適切な前処理は、予測誤差を完全に許容できる値、典型的に、１５％より下まで、または、さらに１０％より下まで制限することを可能にする。」（【００３８】）と記載されている。してみれば、本願の翻訳文の「平均スペクトルギャップが、少なくとも１００ｎｍのスペクトル範囲に亘って少なくとも２０ｎｍ（好ましくは、少なくとも５０ｎｍ）である」（【００１３】）のとおり、上記効果は、平均スペクトルギャップが少なくとも２０ｎｍあれば達成されるのであり、「５０ｎｍ」に臨界的意義を有しない。
　しかも、引用例によれば、「従来のＥＥＭ分光分析において、励起の分解能は、しばしば非常に高い。」（上記（１ｇ））点を踏まえて、「低い励起分解能でのＬＥＤ−ＥＥＭ分光法」（上記（１ｂ））としたにもかかわらず、「すべての成分について４．０ｐｐｂ未満の二乗平均平方根予測誤差（ＲＭＳＥＰ）で達成された」（上記（１ａ））と、（本願の上記【００３８】で示された）１０％をはるかに下回る４ｐｐｂの予測誤差を実現している。
　よって、上記効果は、引用発明における約４４ｎｍの平均スペクトルギャップの励起波長分解能を、上記ウのとおり、分析対象と必要な分析情報とに応じて、５０ｎｍ以上の平均スペクトルギャップの励起波長分解能へと低くするにあたり、当業者が予測し得る程度のものである。
　以上から、本願補正発明によってもたらされる作用効果は、引用例、及び周知例１〜３に記載された事項から当業者が予測し得る程度のものである。
オ　まとめ
　してみると、本願補正発明は、引用発明、引用例に記載された事項、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。
（７）　むすび
　以上のとおり、本願補正発明は、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ということができないから、本件補正は、特許法第１７条の２第６項で準用する同法第１２６条第７項の規定に違反するものであり、同法第１５９条第１項で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。
第３　本願発明について
１　本願発明
　本件補正は、上記のとおり却下されたので、本願の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成２６年　９月　８日付け手続補正書の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とおりのものである。（上記「第２　平成２７年６月５日付け誤訳訂正書による補正についての補正却下の決定」の「１　本件補正について」の記載を参照。）
２　引用例及び周知例
　原査定の拒絶の理由に示された引用例の記載事項及び引用発明、周知例１〜３の記載事項については、上記「第２　平成２７年６月５日付け誤訳訂正書による補正についての補正却下の決定」の「２　独立特許要件違反についての検討」の「（２）　引用例及び周知例」に記載したとおりである。
３　対比・判断
　本願発明は、上記「第２　平成２７年６月５日付け誤訳訂正書による補正についての補正却下の決定」の「１　本件補正について」を踏まえると、本願発明は、本願補正発明から、「少なくとも１つのサンプル」について「複雑かつ高度に散乱性である」点、及び、「前記サンプルまたは各サンプルの品質指標の少なくとも１つ」「を決定すること」について「前記スコアベクトルに基づいて」いる点を省いたものである。
　そうすると、本願発明の発明特定事項を全て含み、さらに他の発明特定事項を付加したものに相当する本願補正発明が、上記「第２　平成２７年６月５日付け誤訳訂正書による補正についての補正却下の決定」の「２　独立特許要件違反についての検討」の「（６）　当審の判断」に記載したとおり、引用発明、引用例に記載された事項、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、本願発明も、同様の理由により、引用発明、引用例に記載された事項、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。
　４　むすび
　以上のとおりであるから、本願発明は、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。
　したがって、その余の請求項に係る発明について論及するまでもなく、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。