【事件の表示】
　平成　６年特許願第　９３６４２号「シミュレーション方法およびそれに用いる装置」拒絶査定不服審判事件〔平成　７年１０月２７日出願公開、特開平　７−２８１７１４〕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４月６日の出願であって、平成１５年５月１３日付で拒絶査定がなされ、これに対し、同年６月１６日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに、同年７月１１日付で手続補正がなされたものである。
　
２．　平成１５年７月１１日付の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７月１１日付の手続補正を却下する。
［理由］
　（１）　補正後の本願発明
　　本件補正により、特許請求の範囲の請求項１は、
「【請求項１】　数式モデル部とニューラルネットワーク部とを備えるシミュレーション装置を用いてプラントのシミュレーションをなすシミュレーション方法であって、
　
前記数式モデル部による状態量推定値と実機の状態量との差異が、同数式モデル部による状態量推定値と相関が強いものとされ、
前記
　該ニューラルネットワーク部により少なくとも前記主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力の補償量を得
て、該補償量により前記主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力の現時点値を補償して出力する
　　と補正された。
　　上記補正は、請求項１に記載された発明の構成の全部について、「前記数式モデル部による状態量推定値と実機の状態量との差異が、同数式モデル部による状態量推定値と相関が強いものとされ、」と限定するとともに、「該補償量により前記主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力の現時点値を補償して出力する」と限定するものであって、特許法第１７条の２第３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する。
　　そこで、本件補正後の前記請求項１に記載された発明（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４項において準用する同法第１２６条第３項の規定に違反しているものでないか）について以下に検討する。
　
　（２）　引用例等
　（２）−１　引用例
　　原査定の拒絶の理由に引用された特開平５−１２７７０６号公報（平成５年５月２５日公開、以下「引用例」という。）には、図面とともに、特に下記（イ）〜（ハ）の記載がある。
　　（イ）「【００１２】
　　【実施例】　以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。なお、図１ないし図１３において、図１５および図１６と同一部分には同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。
　　【００１３】　図１において、２は制御対象をモデル化して模擬した回路（本明細書では、これをモデル化シミュレータという）、３はニューラルネットワーク、４は比較演算回路、５は誤差演算回路である。また、ｅは実機制御量ｂと模擬制御量ｄの誤差でニューラルネットワークの学習信号、ｈはモデル化シミュレータ出力、ｉはニューラルネットワーク出力である。
　　【００１４】　図２は時系列信号を扱えるニューラルネットワークの構成例を示すものであり、ニューラルネットワーク３は、入力する操作量ｇを順次微分する複数個の微分回路３−１と、複数個のニューロン３−２と、これらの微分回路およびニューロンを接続するシナプス結合３−３とからなる。同図中、ｇ0は操作量ｇの０次微分値（操作量ｇと同じ）、ｇ1は操作量ｇの１次微分値、ｇnは操作量ｇのｎ次微分値である。また、図３はニューロン３−２の詳細を示すもので、Ｔ10，Ｔ11，…Ｔ1nはシナプス荷重を示している。
　　【００１５】　上述のように構成した本発明のニューラルネット型シミュレータにおいては、予め測定しておいた目標値ａと実機制御量ｂを制御装置１の比較演算回路１−１と誤差演算回路５に与え、シミュレーションを行いながら、バックプロパゲーション（逆伝搬）学習則などにより、ニューラルネットワーク３の学習を行う。学習を始めたばかりの時点では、ニューラルネットワーク３の出力が零になるように予め設定されているので、モデル化シミュレータ２によりシミュレーションされた出力が模擬制御量ｄとして出力され、誤差演算回路５により実機制御量ｂと模擬制御量ｄの誤差が演算され、この誤差ｅがニューラルネットワーク３に入力される。学習が繰り返されると、ニューロン３−２のシナプス荷重Ｔ10，Ｔ11，…Ｔ1nの値が調整され、ニューラルネットワーク３は、誤差ｅが次第に小さくなるように出力をするようになる。
　　【００１６】　このようにして十分に学習をさせた後、シナプス荷重Ｔ10〜Ｔ1nの値を固定すると、モデル化シミュレータ２のみでは精度が不充分であったものが、ニューラルネットワーク３の出力による補正が掛けられることにより、正確なシミュレーションが行なえるようになる。また、モデル化シミュレータ２により、設計データで制御対象をモデル化していることにより、実機制御量ｂのデータが全制御範囲に亙っては存在しない場合においても、シミュレータのシミュレーションモデルに不連続性が発生することはなく、制御装置１の全制御範囲に亙ったシミュレーションを行うことが可能である。
　　【００１７】　以上述べた通り、本発明によると、モデル化シミュレータの出力をニューラルネットワークで修正することにより、より実機に近い正確なシミュレーションができる。また、ニューラルネットワークによりモデル化シミュレータ出力を修正するようにしていることから、実機データが全運転範囲に亙っては存在しない場合においてもシミュレーションが可能であり、その効果は非常に大である。」、
　　（ロ）「【００２３】　図８は、ニューラルネットワーク３の入力としてモデル化シミュレータ２の出力ｈを使用した例であり、その作用、効果は図１の実施例とほぼ同様である。」、
　　（ハ）「【００３９】
　　【発明の効果】　　以上述べたように、本発明によると、モデル化シミュレータの出力をニューラルネットワークで修正することにより、実機に近い正確なシミュレーションを行うことができる。また、ニューラルネットワークによりモデル化シミュレータの出力を修正するようにしていることから、実機データが全運転範囲に亙って存在しない場合においても、シミュレーションが可能であり、その効果は非常に大きい。」。
　
　　（ニ）　上記記載において、以下のことがいえる。
　　　ａ．実機制御量ｂと模擬制御量ｄの差である学習信号ｅは、ニューラルネットワークの学習時のみ用いる信号である。（段落００１６、図８）
　　　ｂ．「モデル化シミュレータの出力（ｈ）」は、常に現時点の出力（値）を扱っていることが明らかである。
　　　ｃ．時系列信号を扱える「ニューラルネットワーク」（段落００１４）において、時系列信号を入力するということは、現時点の値を定期的に順次入力することに外ならない。
　　　ｄ．モデル化シミュレータの出力（ｈ）にニューラルネットワークの出力（ｉ、補正量）を加えて、モデル化シミュレータ出力（ｈ）を補正している（段落００１６）が、この演算に用いられる出力は何れも現時点の値である。
　　（ホ）　以上によれば、引用例には、
　　「モデル化シミュレータとニューラルネットワークとを備えるシミュレーション装置を用いてプラントのシミュレーションをなすシミュレーション方法であって、
　　前記モデル化シミュレータにより得られた出力をニューラルネットワークに時系列的に入力可能であって、モデル化シミュレータにより得られた出力の現時点値を入力し、
　　該ニューラルネットワークにより、モデル化シミュレータにより得られた出力の補正量を得て、該補正量により前記モデル化シミュレータにより得られた出力の現時点値を補正して出力するシミュレーション方法。」
　　との発明（以下「引用発明」という。）が記載されていると認めることができる。
　　なお、特にプラントとの限定はないが同様のシミュレーション方法の発明が、原査定の拒絶の理由に引用された特開平４−２１３７５２号公報に記載されている。
　
　（２）−２　周知例
　　原査定の拒絶査定時に周知例として挙げた文献の内、以下の文献は、火力発電所、発電プラント、ゴミ焼却施設等の何れもボイラを備えて蒸気を発生させる燃焼プラントとして共通している。そして、これらの燃焼プラントにおいて、下記の記載事項によれば、「ボイラを備えた燃焼プラントにおいて、シミュレーションを行う際、ニューラルネットワークを用いる」ことは周知といえる（以下「周知技術１」という）。
　　ａ．特開平２−２０６７２１号公報
　　　この公報には、プラント（火力発電電所等）のシミュレーションに、ニューラルネットを用いる点が記載されている。
　　ｂ．特開平４−１６１７１１号公報
　　　この公報には、ゴミ焼却施設（ボイラを備えている）において、ニューラルネットワークを用いた燃焼状況診断装置が記載されている。
　　ｃ．特開平４−２９９７０４号公報
　　　この公報には、発電等のプラントのシミュレーション装置として、ニューラルネットを用いる点（段落０００２，０００４，００３４参照）が記載されている。
　　ｄ．特開平５−２６５５０７号公報
　　　この公報には、ボイラ設備における先行制御信号を作成するために、ニューラルネットワークを用いる点（段落００３８）が記載されている。
　　ｅ．特開平５−１４３１０８号公報
　　　この公報には、火力プラント制御システムにおけるシミュレーションにニューラルネットワークを用いる点が記載されている。（段落００１５，００２５〜００２８）
　
　（３）　対比
　　そこで、本願補正発明と引用発明とを比較すると、引用発明の「ニューラルネットワーク」、「補正（量）」は、本願補正発明の「ニューラルネットワーク部」、「補償（量）」にそれぞれ相当する。また、引用発明の「モデル化シミュレータ」は、本願補正発明の「数式モデル部」と、プラントの特性を模擬する「シミュレータ」という点で共通し、さらに、引用発明のモデル化シミュレータにより得られた「出力」は、本願補正発明の数式モデル部により算出された「少なくとも主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力」と、シミュレータにより得られた「シミュレータ出力」という点で共通するから、両者は、
　　「シミュレータとニューラルネットワーク部とを備えるシミュレーション装置を用いてプラントのシミュレーションをなすシミュレーション方法であって、
　前記シミュレータにより得られたシミュレータ出力をニューラルネットワーク部に時系列的に入力し、またはシミュレータにより得られたシミュレータ出力の現時点値を入力し、
　該ニューラルネットワーク部により前記シミュレータ出力の補償量を得て、該補償量により前記シミュレータ出力の現時点値を補償して出力するシミュレーション方法。」
　　の点で一致し、以下の点で相違している。
［相違点１］
　　シミュレーション装置に備えられるシミュレータに関し、本願補正発明は、それが「数式モデル部」であるのに対して、引用発明は、「モデル化シミュレータ」である点。
［相違点２］
　　本願補正発明は、「数式モデル部による状態量推定値と実機の状態量との差異が、同数式モデル部による状態量推定値と相関が強いものとされ」と規定しているのに対し、引用発明ではこのような関係が不明である点。
　［相違点３］　
　　シミュレータ出力に関し、本願補正発明は、それが「少なくとも主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力」であるのに対して、引用発明は具体的には不明である点。
　
　（４）　判断
　［相違点１］について
　　　この種のシミュレーション方法において、数式モデルを用いて対象を模擬することは適宜なされる技術であり、その「シミュレータ」を、数式モデルによって算出する「数式モデル部」とすることは設計的事項である。また、これをニューラルネットワークと組み合わせることも普通に存在する技術である（例えば、前掲の特開平４−２１３７５２号公報の外、特開平５−２９３５１６号公報、特開平３−２８６３８８号公報など参照）。
　
　［相違点２］について
　　本願補正発明においては、「数式モデル部による状態量推定値と実機の状態量との差異が、同数式モデル部による状態量推定値と相関が強いものとされ」と規定されているが、そもそも、数式モデルとは、それが適用されるプラント等の実際の状態にできる限りマッチさせるべく作成されるものであるから、「数式モデル部による状態量推定値」と「実機の状態量」との間に差異が存在すること自体は避けられないとして、この差異が、「数式モデル部による状態量推定値」と、ある相関を有することになるであろうことは一般的に考えられるところである。
　　そして、本願補正発明は、「相関が強い」とするものであるが、この「強い」とは、相対的な程度を表わすものであって、本願明細書のいずれをみても、その程度について触れるところがなく、基準を示さずして「強い」といったとしても、格別の意味を持つものではない。
　　なお、引用発明のものにおいても、「数式モデル」を採用した場合であって、上記のように「相関が強い」ときには、より有効にその効果を奏するであろうことが容易に予測可能である。
　
　［相違点３］について
　　ボイラを備えた燃焼プラントにおいて、シミュレーションを行う際、ニューラルネットワークを用いることは上記周知技術１（上記２．（２）−２ａ〜ｄ参照）に記載したように周知であるから、一般的なプロセスに関する引用発明を上記周知の燃焼プラントに適用することは、これを阻害する格別の要因も存在せず、当業者が容易になし得るものである。さらに、上記周知例の燃焼プラントにおいて、そのシミュレートする値としてボイラや燃焼炉に関する代表的な値である主蒸気流量、炉内ガス温度、ドラム圧力等を設定することも、当業者が適宜行えるほどのものである。
　
　　そして、本願補正発明の作用効果も、引用例及び上記周知技術から当業者が予測できる範囲のものである。
　　したがって、本願補正発明は、引用例に記載された発明、及び周知技術１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出願の際独立して特許を受けることができないものである。
　
　（５）むすび
　　以上のとおり、本件補正は、特許法第１７条の２第４項において準用する同法第１２６条第３項の規定に違反しているものと認められるので、特許法第１５９条第１項において準用する同法第５３条第１項の規定により却下を免れない。
　
３．　本願発明について
　平成１５年７月１１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ないし６に係る発明は、平成１４年１１月１４日付手続補正書の特許請求の範囲の請求項１ないし６に記載された構成にあるところ、請求項４に係る発明（以下「本願発明４」という。）は、以下のとおりのものである。
　「【請求項４】　前記ニューラルネットワーク部のニューラルネットワークが、入力層と、少なくとも一層の中間層と、出力層とを備え、
　前記入力層、中間層および出力層は複数の処理ユニットからなり、
　前記各処理ユニットは、前層および次層の間で学習により定められる重み値を持ったリンクで結合されるとともに、学習により定められるしきい値を持ったしきい値関数を有することを特徴とする請求項１、２または３記載のシミュレーション方法。」。
　なお、請求項４において引用する請求項の内、請求項１に係る発明（以下「本願発明１」という。）は以下のとおりである。
　「【請求項１】　数式モデル部とニューラルネットワーク部とを備えるシミュレーション装置を用いてプラントのシミュレーションをなすシミュレーション方法であって、
　数式モデル部により算出された少なくとも主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力をニューラルネットワーク部に時系列的に入力し、または数式モデル部により算出された少なくとも主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力の現時点値を入力し、
　該ニューラルネットワーク部により少なくとも前記主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力の補償量を得ることを特徴とするシミュレーション方法。」。
　
　（１）引用例等
　（１）−１　引用例及び周知例
　　原査定の拒絶の理由に引用された引用例と周知例、及びそれらの記載事項は、前記「２．（２）」に記載したとおりである。
　（１）−２　周知例２
　　また、同じく原査定の拒絶査定時に挙げられた周知例の内、次のｅ、ｆの文献には、
　
　　ｅ．特開平５−１４３１０８号公報（前記２．（２）−２−ｅと同じ文献）
「【００４０】
　・・・　順システム・モデル関数Ｆ（Ｚ）は、図７に示す多層（ｍ層）のニューラル・ネットワークにより構築する。」
「【００４５】
　ここで、ｕj（ｋ）　　　　：第ｋ層の第ｊユニットへの入力の総和
　　　　　ｖj（ｋ）　　　　：第ｋ層の第ｊユニットの出力
　　　　　ｗij（ｋ−１，ｋ）：第（ｋ−１）層の第ｉユニットから第ｋ層の第ｊユニットへの結合の重み係数
　　　　　ｆ　　　　　　　　：各ユニットの入出力関係を与える関数（入出力関数）
　ニューラル・ネットワークの第一層は、入力層であり、第一層のユニットの出力は、ニューラル・ネットワークへの入力信号となる。・・・」
　
　　ｆ．特開平３−２４８０１５号公報
　「特徴抽出装置８は、たとえば、第２図に示すように入力層（第１層）２１，中間層（第２層）２２，出力層（第３層）２３の３層からなるいわゆるニユーラルネットワークにより構成される計算装置である。
　これらの各入力層２１，中間層２２，出力層２３は、図中円で示すような複数のユニットを含み、各ユニットの出力は、以下に示す式で表されるように、入力信号に重み付けした値の総和の関数として与えられる。また、結合係数と呼ばれる重みは、事前の訓練によって学習される。・・・（中略）・・・この中で、結合係数Ｗｋ−１ｊｋｉとしきい値ｈｋｉは事前に典型的な特徴量パターンを与えることによって学習させる。」（公報３頁左下欄９行〜右下欄１２行）
　との記載がある。
　上記記載中の［結合係数］と［結合の重み係数」及び「しきい値」と「各ユニットの入出力関係を与える関数（入出力関数）」は、同義語と認められるから、ニューラルネットワークとして、「入力層と、中間層と、出力層とを備え、
　前記入力層、中間層および出力層は複数の処理ユニットからなり、
　前記各処理ユニットは、前層および次層の間で学習により定められる重み値を持ったリンクで結合されるとともに、学習により定められるしきい値を持ったしきい値関数を有するもの」は、周知の技術と認められる（以下「周知技術２」という）。
　
　（２）対比・判断
　　本願発明４と引用発明を対比すると、本願発明４で引用する本願発明１における構成との対比と、請求項４において限定されている構成との対比と分けられる。
　（２）−１　本願発明１における構成について
　　本願発明１は、前記２．で検討した本願補正発明から、その限定事項である「前記数式モデル部による状態量推定値と実機の状態量との差異が、同数式モデル部による状態量推定値と相関が強いものとされ、」との前記［相違点２］に係る構成を省き、「該補償量により前記主蒸気流量、炉内ガス温度およびドラム圧力の現時点値を補償して出力すること」との構成を省いたものである。
　　そうすると、引用発明と対比したときの相違点は、前記「２．（３）」の［相違点１］、［相違点３］であり、その相違点についての判断は、前記「２．（４）」に記載したとおりである。
　
　（２）−２　請求項４において限定されている構成について
　　本願の請求項４において限定されている構成と引用発明を対比すると、引用発明が請求項４において限定されている構成を備えていない点で相違することとなる（相違点４）。
　　しかしながら、請求項４において限定されているニューラルネットワークの具体的構成は、前記周知技術２（３．（１）−２参照）のように周知の構成であって、引用発明におけるニューラルネットワークを具体化する際、当業者が困難なく採用できる技術である。
　
　　そして、本願発明４により得られる効果も、引用例に記載された発明及び周知技術より予測し得る範囲である。
　　
　（３）むすび
　　以上のとおり、本願発明４は、引用例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から、特許法第２９条第２項の規定により特許をすることができないものである。
　よって、結論のとおり審決する。