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　平成　６年特許願第２４７３７５号「ポテンシャル関数のパラメータ最適化装置」拒絶査定不服審判事件〔平成　８年　４月３０日出願公開、特開平　８−１１０９０２〕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
　本願は、平成６年１０月１３日の出願であって、平成１４年１１月１４日付で拒絶査定がなされ、これに対し、同年１２月２６日付で拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、平成１５年１月２７日付で手続補正がなされたものである。また、当審において、平成１６年７月２７日付で審尋がなされ、これに対し、同年１０月４日付で回答書が提出されたものである。
　
２．平成１５年１月２７日付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１５年１月２７日付の手続補正を却下する。
［理由］
（１）本件手続補正
　平成１５年１月２７日付手続補正（以下、「本件手続補正」という。）により、特許請求の範囲の請求項１は、
「記憶している実験データをもとに科学計算の基礎となるモデル式のパラメータを設定するパラータ最適化装置であって、
　実験データを記憶した実験データ記憶部と、
　乱数で発生させたパラメータセットと前記実験データ記憶部に記憶されている実験データとを所定の計算式の項目に代入してそれぞれ適応度Ｆを算出する算出処理を行うと共に、該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度もしくは算出回数が所定回数に満たない場合、パラメータセットの選択、交叉および突然変異の処理を行い、次の世代のパラメータセットを生成し算出処理を繰り返すと共に、該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度もしくは算出回数が所定回数を満たす場合は適応度Ｆの値が一番良いパラメータセットとして抽出する適応度算出部と、
　前記適応度算出部により抽出されたパラメータセットの解について、非線型最小二乗法によって最適化を行ってパラメータセットの値を出力する非線型最小二乗法演算部と
を備えたことを特徴とするポテンシャル関数のパラメータ最適化装置。」
と補正された。
　
　本件手続補正は、補正前の請求項２に対し、
ａ．「パラメータ最適化装置」を、「ポテンシャル関数のパラメータ最適化装置」と、
ｂ．「該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度に満たなければ、」を、「該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度もしくは算出回数が所定回数に満たない場合、」と、
ｃ．「該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度に達していればパラメータセットの値を解として出力する適応度算出部と」を、「該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度もしくは算出回数が所定回数を満たす場合は適応度Ｆの値が一番良いパラメータセットとして抽出する適応度算出部」と、
ｄ．「前記適応度算出部により出力されたパラメータセットの解について、非線型最小二乗法によって最適化を行ってパラメータセットの値を出力する非線型最小二乗法演算部」を、「前記適応度算出部により抽出されたパラメータセットの解について、非線型最小二乗法によって最適化を行ってパラメータセットの値を出力する非線型最小二乗法演算部」と、
それぞれ補正したものである。
　
（２）本件手続補正に対する判断
　本件手続補正について検討する。補正事項ｂの「所定適応度もしくは算出回数が所定回数に満たない場合」とすることは、「所定適応度に満たなければ」という記載に、「算出回数が所定回数に満たない場合」という記載を択一的に付加するものであり、下位概念化するものではない。よって、本件手続補正は、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当しない。また、特許法第１７条の２第４項のその他の各号に掲げられたいずれの事項を目的とするものでもない。補正事項ｃにおいても同様である。
　
（３）むすび
　以上のとおりであるから、本件手続補正は、特許法第１７条の２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。
　よって、上記補正却下の決定の結論のとおり決定する。
　
３．本願発明
（１）対象となる本願発明
　平成１５年１月２７日付の手続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１４年１０月２８日付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、その特許請求の範囲の請求項１に記載された次の事項により特定されるものである。
　
「記憶している実験データをもとに科学計算の基礎となるモデル式のパラメータを設定するパラータ最適化装置であって、
　実験データを記憶した実験データ記憶部と、
　乱数で発生させたパラメータセットと前記実験データ記憶部に記憶されている実験データとを所定の計算式の項目に代入してそれぞれ適応度Ｆを算出する算出処理を行うと共に、該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度に満たなければ、パラメータセットの選択、交叉および突然変異の処理を行い、次の世代のパラメータセットを生成し算出処理を繰り返し、一方、該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度に達していればパラメータセットの値を解として出力する適応度算出部と
を有することを特徴とするパラメータ最適化装置。」
　
（２）引用例
　拒絶の理由に引用された特開平６−２６６４０７号公報（以下、「引用例１」という。）には、図面と共に、以下の事項が記載されている。
　
 Ａ．「【００１４】以上のように、各パラメータを２進数の中の複数桁に対応させた個体で表わし、２個の個体の数列の組換えおよび個体の数値の１部を変化させて新しい個体を作り、適応度の高い個体がより多く形成される集団を作るようにしたので、効率良く最適解を導出し、解の収束が悪い場合は解領域の拡張を行なうことにより短時間で効率良く最適解を得ることができる。」
（３頁左欄８行−１４行）
　
Ｂ．「【００１６】図１において、１は記録部であり、後で詳細に説明するように、個体および適応度を記録する。２はシミュレーション実行部であり、ＮＯｘ解析モデルに従ってシミュレーションを実行する。３は適応度算出部であり適応度の算出を行なう。４は選択部であり、記録部１に記録されている個体の選択を行なう。５は交叉部であり、選択部４で選択された個体の数列の組換えを行って新らたな個体を作る。６は突然変異部であり、個体の数列の一部を変化させて新らたな個体を作る。７は評価部であり、適応度が決められた規準値内に入ったか否かの評価を行なう。８は入力部、９はプロセッサ（ＣＰＵ）であり、全ての処理を実行する。」
（３頁左欄２１行−３２行）
　
Ｃ．「【００１７】燃焼シミュレーションシステムは燃焼システムを数式モデルで表現してシミュレーションが行なわれる。図３はシミュレーションシステムを数式モデルで表現した具体例であり、ボイラにＡ，Ｂ，ＣおよびＤ段の４つの給炭機が設置されており、通常運転時は全ての給炭機を使用するが、電力需要の変化にともなって、３段，２段と台数切換えを行って発電出力を調整した場合のＮＯｘ発生量、Ｏ2 発生量、Ａ段給炭量およびＤ段給炭量を数式モデル化した場合を示している。
【００１８】このように数式モデル化した場合、数式モデルに含まれるパラメータは、
（１）ＴＩＭＥ２：Ｄ段給炭量設定からのむだ時間
（２）ＴGCALT ：Ａ〜Ｃ段給炭遅れ時間
（３）ＴGCALD ：Ｄ段給炭遅れ時間
（４）ＴNOx ：ＮＯｘ分析計遅れ時間
（５）ＴQ2：Ｏ2 分析遅れ時間
（６）ＴNOxD：ＮＯｘむだ時間
（７）ＴO2D ：Ｏ2 むだ時間
の７つであり、これらのパラメータの決定を行う。
【００１９】そこで、個体を２進数で表わし、上記７つのパラメータは２進数で表わされる個体の特定の複数桁に対応させる。すなわち図４で示す具体例の場合は、個体を２進数６桁で表わした場合を示しており、下２桁はパラメータＴＩＭＥ２に、中２桁はパラメータＴGCALT に、上２桁はパラメータＴGCALD に対応させた場合を示している。」
（３頁左欄３３行−右欄１２行）
　
Ｄ．「【００２１】
処理Ｓ１　処理Ｓ１では、個体の初期集団を入力部８より入力して記録部１に記録する。
処理Ｓ２　処理Ｓ２では、シミュレーション実行部２は、処理Ｓ１で入力した初期集団の各々の個体を読出し、設定された数式モデルに従って、シミュレーションを実行する。
【００２２】
処理Ｓ３　処理Ｓ３では、適応度算出部３は処理Ｓ２で実行されたシミュレーション結果に対して適応度を算出する。すなわち、個体ｉに対する適応度ｆi は実機による試験データと処理Ｓ２で実行されたシミュレーション結果との誤差をＥi(t)とすると、
　ｆi ＝｛（ｔ＝ｔ1 ，ｔ2 ）Ｅi(t)｝ …（１）
ただし、｛（ｉ＝１，３）ｘi ｝はｘ1 ＋ｘ2 ＋ｘ3 を表わすものとする
ｔ1 ：比較区間の開始時刻
ｔ2 ：比較区間の終了時刻
で表わされる誤差の総和の逆数として算出する。
【００２３】このようにして算出された個体ｉの適応度ｆi は記録部１の図示しないメモリに個体ｉに対応させて記録する。
処理Ｓ４　処理Ｓ４では、評価部７は処理Ｓ３で算出された適応度が或る規格値以上になった場合は処理を終了し、規格値以内である場合は処理Ｓ５に移る。
【００２４】
処理Ｓ５　処理Ｓ５では、新しい個体を作るための選択を行なう。個体の選択は適応度の良い親からは適応度の良い子孫が生じるという原理に基づいて、適応度に比例して適応度の良い個体がより多く選択されるよう選択を行なう。すなわち、個体ｉの選択される確率をPselectiとすると、
　Pselecti＝ｆi ／Σｆi …（２）
なる選択確率が与えられ、選択確率が与えられたとき０〜１の区間で乱数を発生させて、どの個体とどの個体を選択するかを決定する。
【００２５】
処理Ｓ６　処理Ｓ６では、交叉部５は処理Ｓ５で選択された２個の個体の交叉、すなわち、数列の組換えを行なう。交叉の具体例を図５を参照して説明する。図５において、親−１および親−２は処理Ｓ５で選択された２個の個体である。これに対して図５で示すようにマスクを用意する。マスクのビットが０のときは、子−１には親−１の数値を移し、マスクのビットが１のときは、子−１に親−２の数値を移す。子−２に対しては子−１と逆を行なう。
【００２６】このようにして、子−１および子−２なる個体を新らたに作って記録部１に記録する。記録が完了すると、処理Ｓ２に移ってシミュレーションを実行し、処理Ｓで適応度の算出を行い、処理Ｓ６で評価を行なう処理が繰返えされる。
【００２７】繰返し回数が或る回数に達しても適応度が或る規格値以内に入らない場合は、前記処理Ｓ６の交叉に代えて処理Ｓ７の突然変異の実行を行なわす。
処理Ｓ７　処理Ｓ７では、突然変異部６は記録部１より読出された個体の数列の一部を変化させて記録部１に記録する。なお、突然変異を行なう場合は、選択部４よりの個体の選択は、エリート個体は保存されるように、選択の対象から除外する。すなわち、適応度が良い個体は除外して、その他の個体の中から選択される。
【００２８】突然変異処理が行なわれ、記録部１に記録されると、処理Ｓ２に移り、処理Ｓ２〜処理Ｓ７が繰返えされ、処理Ｓ４での評価が規定値内に入ったとき処理を終了する。以上、本発明の一実施例について説明したが、本発明はこの実施例に限定されるものではなく、その発明の主旨に従った各種変形が可能である。」
（３頁右欄２５行−４頁右欄４行）
　
　上記記載Ｃにおいて、燃焼シミュレーションは数式モデルによって表現されることが開示されている。よって、引用例１に示される燃焼シミュレーションは数式モデルを基礎としている。また、記載Ｄの処理Ｓ３には、実機による試験データをもとに誤差を求める点が開示されており、後に、遺伝的アルゴリズムを用いてパラメータを調整するから、実機による試験データをもとにパラメータを決定していることは明らかである。
　
　してみると、引用例１には、
「実機による試験データをもとに燃焼シミュレーションの基礎となる数式モデルのパラメータを決定するパラメータ調整装置であって、
　入力された初期集団の各々の個体を読出し、設定された数式モデルにしたがって、シミュレーションを実行し、その結果と前記実機による試験データとの誤差からそれぞれ適応度ｆｉを算出する処理Ｓ３を行うと共に、該処理によって算出された適応度ｆｉがある規格値以内である場合は、個体の選択、交叉および突然変異の処理Ｓ５−７を行い、子−１及び子−２なる個体を新たに作って算出処理を繰り返し、一方、該算出処理によって算出された適応度ｆｉがある規格値以上になった場合は処理を終了する適応度算出部と
を有することを特徴とするパラメータ調整装置。」
の発明（以下「引用例１発明」という。）が記載されていると認められる。
　
（３）対比
　本願発明（以下「前者」という。）と引用例１発明（以下「後者」という。）とを対比するに、後者の「実機による試験データ」は前者の「実験データ」に、以下、同様に、「個体」は、「パラメータセット」に、「数式モデル」は、「モデル式」に、「決定」は、「設定」に、「調整」は、「最適化」に、「適応度ｆｉを算出する処理」は、「適応度Ｆを算出する算出処理」に、「個体の選択、交叉および突然変異の処理Ｓ５−７」は、「パラメータセットの選択、交叉および突然変異の処理」に、「子−１及び子−２なる個体を新たに作って」は、「次の世代のパラメータを生成し」に、それぞれ相当する。また、後者の「燃焼シミュレーション」は前者の「科学計算」に含まれる。また、後者の、適応度が「ある規格値以内である場合は」は、前者の「所定適応度に満たなければ」に相当する。同様に、後者の、「適応度ｆｉがある規格値以上になった場合は」は、前者の「所定適応度に達していれば」に相当する。
　
　してみると、両者は、
「実験データをもとに科学計算の基礎となるモデル式のパラメータを設定するパラメータ最適化装置であって、
　パラメータセットと実験データに基づいてそれぞれ適応度Ｆを算出する算出処理を行うと共に、該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度に満たなければ、パラメータセットの選択、交叉および突然変異の処理を行い、次の世代のパラメータセットを生成し算出処理を繰り返し、一方、該算出処理によって算出された適応度Ｆが所定適応度に達していれば所定の処理をする適応度算出部と
を有することを特徴とするパラメータ最適化装置。」
で一致し、以下の各点で相違する。
　
相違点１
　前者は「実験データを記憶した実験データ記憶部」を有するのに対し、後者は前記構成が明示されていない点。
　
相違点２
　パラメータセットと実験データに基づいてそれぞれ適応度Ｆを算出する算出処理として、前者は、「乱数で発生させたパラメータセットと実験データとを所定の計算式の項目に代入して」いるのに対し、後者では、入力した個体を数式モデルに代入してシミュレーションを実行し、その結果と実機試験データとを適応度の計算式の項目に代入している点。
　
相違点３
　適応度Ｆが所定適応度に達していれば実行する所定の処理が、前者は、「パラメータセットの値を解として出力する」のに対し、後者では、処理を終了する点。
　
（４）判断
　上記各相違点について検討する。
　
相違点１について
　後者においても、実験データを用いて適応度を算出しているのであるから、該算出のために実験データを何らかの形で記憶していることは当業者であれば常識的に首肯し得ることであり、また、コンピュータが記憶部を有することは、コンピュータの技術分野では極めて周知である。よって、後者において、「実験データを記憶した実験データ記憶部」を備えることは、当業者であれば容易に想到しうる事項である。
　
相違点２について
　パラメータセットが乱数で発生されることは遺伝的アルゴリズムの分野では周知技術である（例えば、安居院猛、長尾智晴「ジェネティックアルゴリズム」、１９９４年７月５日初版２刷発行、株式会社昭晃堂、９頁参照）から、パラメータセットを入力部で初期集団（初期値）として入力するか、乱数で発生させて入力するかは当業者にとって設計事項である。よって、後者において、「乱数で発生させたパラメータセットと実験データとを所定の計算式の項目に代入する」ことは、当業者であれば容易に想到しうる事項である。
 　
相違点３について
　引用例１の記載Ａには、「最適解を得ることができる」と記載されていることから、何らかの方法でパラメータセットの最適解を出力していることは明らかである。よって、後者においても「パラメータセットの最適解を出力する」ことは、当業者であれば容易に想到しうる事項である。
　
　以上から、引用例１発明及び周知技術から本願発明とすることは当業者にとって容易に想到しうる事項である。
　そして、本願発明の作用効果も、引用例１及び周知技術から当業者が予測できる範囲のものである。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１発明に基づいて、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。