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特許第６０８４２２４号発明「気象再現方法及び気象再現装置」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。

【結　論】 特許第６０８４２２４号の請求項に係る特許を維持する。

【理　由】 第１　手続の経緯 特許第６０８４２２４号の請求項１－１０に係る特許についての出願は、２０１２年（平成２４年）１０月１１日（優先権主張　２０１２年７月３１日　日本国）を国際出願日とする出願であって、平成２９年２月３日にその特許権の設定登録がされ、その後、その特許に対し、特許異議申立人により特許異議の申立てがされたものである。 第２　本件発明 特許第６０８４２２４号の請求項１－１０に係る発明（以下、それぞれ、「本件特許発明１」－「本件特許発明１０」という。）は、それぞれ、その特許請求の範囲の請求項１－１０に記載された事項により特定されるとおりのものであり、そのうち、本件特許発明１、２は、以下のとおりのものである。 「　　【請求項１】 屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現方法であって、 時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも風向データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを選択し、 前記気象情報のセットの各々を入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成し、 前記第１狭域気象情報のセットのうち、前記配置場所を含む領域を対象とする第２狭域気象情報のセットを選択し、 前記空気利用装置の配置方向を決定するために、前記第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データを用いて、最も累積頻度が高くなる風向を算定し、 前記算定した風向に基づいて、風上にある前記空気利用装置の排出部により排出したガスを、風下にある前記空気利用装置の吸込み部が吸い込まないように、前記領域に前記空気利用装置を配置する配置図を生成することを特徴とする気象再現方法。 【請求項２】 屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現方法であって、 時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも風向データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを選択し、 前記気象情報のセットの各々を入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成し、 前記第１狭域気象情報のセットのうち、前記配置場所を含む領域を対象とする第２狭域気象情報のセットを選択し、 前記空気利用装置の配置方向を決定するために、前記第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データを用いて、最も累積頻度が高くなる風向を算定し、 前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定し、 前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定することを含むことを特徴とする気象再現方法。」 第３　申立理由の概要 特許異議申立人は、証拠方法として以下の甲第１～第４号証（以下、それぞれ「甲１」～「甲４」という。）を提出し、本件特許発明１、６は、甲１に記載された発明に基づいて、本件特許発明２、７は、甲１に記載された発明及び甲２の記載事項に基づいて、本件特許発明３、８は、甲１に記載された発明及び甲２－３の記載事項に基づいて、本件特許発明４、９は、甲１に記載された発明及び甲２－４の記載事項に基づいて、本件特許発明５、１０は、甲１に記載された発明及び甲１－４の記載事項に基づいて、それぞれ、当業者であれば容易に発明をすることができたものであるから、請求項１－１０に係る特許は、特許法第２９条第２項の規定に違反してされたものであるので、取り消されるべきものである旨主張している。 甲第１号証：嶋田健司、藤永崇志、石原孟、「風力発電のための地域気象モデルと非線形風況予測モデルを用いた風況予測」、日本風工学会、第１９回風工学シンポジウム論文集、２００７年３月１３日 甲第２号証：Ｔａｎｉａ　Ｓｉｍｏｎｅｔｔｉ、Ｄｏｍｉｎｉｑｕｅ　Ｇａｄｅｌｌｅ、Ｒａｊｅｅｖ　Ｎａｎｄａ、”ＵＳＩＮＧ　ＣＦＤ　ＡＮＤ　ＤＹＮＡＭＩＣ　ＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮ　ＴＯＯＬＳ　ＦＯＲ　ＴＨＥ　ＤＥＳＩＧＮ　ＡＮＤ　ＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮ　ＯＦ　ＬＮＧ　ＰＬＡＮＴＳ”、２４ｔｈ　Ｗｏｒｌｄ　Ｇａｓ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　２００９、５－９　Ｏｃｔｏｂｅｒ　２００９ 甲第３号証：大塚清敏、斎藤隆雄、片岡浩人、川口彰久、「風況予測モデルＷｉｎｄ　Ｍａｐｐｅｒの開発－モデルの概要と検証計算－」、大林組技術研究所報、Ｎｏ．６８、２００４年１２月 甲第４号証：Ｂｒｉａｎ　Ｖｉｎｅｒ、”Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｏｆ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ａｎｄ　ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌ　ｅｆｆｅｃｔｓ　ｏｎ　ｐｏｌｌｅｎ　ｓｈｅｄ，ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ，ａｎｄ　ｖｉａｂｉｌｉｔｙ”、Ｉｏｗａ　Ｓｔａｔｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、２０１０ 第４　甲各号証の記載 （１）甲１について 甲１には、以下の記載がある（下線は当審にて付与した。以下同様。）。 ア　「１．はじめに 我が国におけるウィンドファームは欧米のように比較的なだらかな場所に建設されるのとは異なり、山岳地や半島のような急峻な地形であることが少なくない。このような場合、風車はその尾根に沿って線状に配置されることが多いため、数十基規模の大規模なウィンドファームになると、正確な風況予測のために複数の観測ポイントで統計データ取得のための観測が行われることがある。一方、近年ではメソスケールの気象モデルが進歩し、これらを風力発電の風況解析に取り込む手法が可能になってきている。本論文では半島状の尾根上にあるウィンドファームを対象とし、複数の地上観測データから予測される風速値の整合性に関する問題点とそれを解決する方法として、石原らによって開発された力学統計的局所化手法 (DSD : Dynamical Statistical Down scaling)1)を適用し、予測の改善を行った例について報告する。」（第１２７頁１－９行目） イ　「２．対象としたウィンドファームと風の特性 検討の対象としたウィンドファームは愛媛県伊方町に建設中の三崎ウィンドパークである。図１に同ウィンドファームの地形図と風車の配置を示す。同ウィンドファームは佐田岬のほぼ突端に位置し周囲を海（伊予灘、宇和海、速水瀬戸）で囲まれている。同ウィンドファームには半島の尾根上に沿って１０００ｋｗ級の風車が２０基建設予定となっている。」（第１２７頁１０行目－第１２８頁３行目） ウ　「３．解析方法 風況解析は通常の地上観測データを用いた手法（解析法Ｉ）および、力学統計的局所化手法を用いた手法（解析法ＩＩ）により行った。以下に解析法ＩＩの概要について述べる。 （１）地域気象モデルＲＡＭＳの概要 地域気象モデルＲＡＭＳ（Ｒｅｇｉｏｎａｌ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）は、風速、仮温位、エクスナー関数、混合比を従属変数とする質量保存則、運動量保存則、熱力学方程式、水分の保存則を数値的に解き、初期条件、境界条件の下で従属変数の時間変化を求める。ＲＡＭＳでは熱力学方程式の変数として、Ｔｒｉｐｏｌｉ　ａｎｄ　Ｃｏｔｔｏｎ２）によって提案された水の相変化に関わらず保存される物理量である液相・固相の相当温位（ｉｃｅ－ｌｉｑｕｉｄ　ｐｏｔｅｎｔｉａｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）を用いる。…また、計算領域として解像度と範囲の異なる２つ以上の格子をネスティングさせ、双方向ネスティング４）により、互いに計算結果を反映させながら、解析を行った。 本研究では、メソスケールの現象を忠実に再現するため、図３に示す４段ネスティングを採用した。表－１に本研究で用いた各グリッドの解析領域を示す。グリッド１は西日本全域を含む８００ｋｍ×８００ｋｍの領域で、格子間隔８ｋｍである。その内側のグリッド２は周防灘から豊後水道を含む格子間隔４ｋｍの２００ｋｍ×２００ｋｍの領域、グリッド３は佐田岬周辺の４０ｋｍ×４０ｋｍの領域であり、格子間隔２ｋｍとなっている。最も細かい格子間隔１ｋｍのグリッドは三崎ウィンドパーク近傍の１２ｋｍ×１２ｋｍの領域である。…また初期条件としては、水平解像度０．５度、鉛直１５層（１０００、９２５、８５０、７００、５００、３００、２５０、２００、１５０、１００、７０、５０、３０、１０ｈＰａの各気圧面）、時間間隔６時間の分解能を持つヨーロッパ中期気象予報センター（ＥＣＭＷＦ）の全球モデルの２００１年５月～２００２年３月の客観解析データ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ　Ａｒｃｈｉｖｅ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ　Ｌｅｖｅｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｄａｔａ）を用いた。さらに側面および上面の境界条件としては、解析期間における６時間毎の客観解析データから境界条件データを作成し、境界における同化データとして連続的に計算に取り込んだ。ＲＡＭＳによる解析の結果は、１０分平均値として保存し、以下の解析に用いた。 （２）非線形モデルＭＡＳＣＯＴの概要 微細な地形の効果を考慮するために、本研究では非線形局所風況予測モデルＭＡＳＣＯＴ５）を用いた。ＭＡＳＣＯＴはレイノルズ平均非圧縮ナビエストークス方程式に基づく非線形モデルで、風速、圧力、乱流統計量を従属変数とする質量保存則、運動量保存則、乱流統計量の保存則を数値的に解くことにより、風向別の風速の増減、風向変化を求める。単純地形上の流れ解析においては様々な乱流モデルが検討されてきたが、実地形上の流れは単純地形上とは異なり複雑であるため、乱流モデルの違いによる予測精度の違いは顕著ではない。このため本研究では最も実績のある標準ｋ－εモデルを用いた。方程式の離散化に際しては任意傾斜角を持つ地形に対応可能な一般座標系を採用し、質量及び運動量の保存則を満足する有限体積法が用いられている。また数値解法には安定性の高い半陰解法ＳＩＭＰＬＥ法を、大規模連立方程式の解法には残差切除法を用いた。また、連綿と連なる実際の地形の一部を取り出して数値解析を行うために上流に付加領域を、周囲に体積を保存する緩衝領域を設けることにより、これらの影響を最小限にしている。地表面の境界条件としては粗度長により対数則を用いて求めた剪断力を地表面第１セルに与えた。本手法では熱的影響を無視できると仮定し風速比・風向が地形・地表面粗度のみに依存するとしている。 （３）解析法ＩＩの流れ 図４に解析法ＩＩの流れを示す。まず、全球モデルの客観解析値を初期・境界条件とし、メソスケール気象モデルＲＡＭＳを用い、３２０日間にわたり時系列解析を行うことにより、水平１ｋｍ程度の解像度を持つ３２０日分の時系列風速データを得る。この風速データには海陸風、山谷風などの局地循環、大気成層による局地風、水平スケール１ｋｍ以上の地形や地表面粗度変化による影響が含まれている。また３２０日分の１０分ごとのデータが求められているため、風況の月変化も再現されている。このように得られた風には１ｋｍ以下のスケールの詳細地形の影響は含まれていない。次にメソスケール気象モデルにより求めた３２０日間の風速・風向の時系列データを統計処理することにより、風速・風向別の出現頻度、すなわち風況を求める。本研究ではメソスケール気象モデルによって求めた風況を地域風況と呼ぶ。最後に水平解像度１ｋｍ以下のスケールの微細地形の影響を取り入れるため、マイクロスケールモデルとして非線形風況予測モデルＭＡＳＣＯＴを用い、地域風況を微細地形の効果を考慮に入れた局所風況に変換する。この際、微細地形の効果は風向のみに依存すると仮定し、ＭＡＳＣＯＴを用いた定常解析により微細地形の影響を風向別に評価する。本手法における解析ケースは１６風向に対応する１６ケースのみとなり、マイクロスケールモデルを条件付ネスティングするＨａｙａｓｈｉ　ｅｔ　ａｌ．６）の手法に比べ、解析時間は大幅に短縮される。 地域風況にはメソスケール気象モデルによって解像可能な１ｋｍ程度の水平解像度を有する粗い地形の効果が含まれている。この粗い地形の効果を取り除き、さらに実際の微細地形の効果を反映させるために本研究では標準実風況変換手法１）を用いる。 図５はその概念図である。まず、メソスケール気象モデルで用いた１ｋｍ程度の水平解像度を持つ粗い地形と地表面粗度を用いて非線形風況予測モデルＭＡＳＣＯＴによる気流解析を行うことにより、地域風況から１ｋｍ程度のスケールの地形や地表面粗度の影響を取り除くことにより粗度一様・地形平坦な上流領域での風況を求める。このようにして求めた仮想的な上流領域での風況を標準風況と呼ぶ。標準風況には海陸風、山谷風などの局所循環の効果は含まれているが、微細地形の効果は含まれていない。次に１０ｍ～５０ｍ程度の水平解像度を持つ地形と地表面粗度を用いてＭＡＳＣＯＴによる解析を行い、標準風況を微細地形の効果を含む局所風況へと変換する。このようにして求められた局所風況には海陸風、山谷風などの局地循環の影響が含まれると同時に、流れの剥離、地形による風向の変化なども考慮されたものとなっている。また、計算時間は従来のネスティングに比べて大幅に短縮されると同時に時間的に間欠的なサンプリングを行わないことで、月別の局所風況に対しても精度の高い予測が可能である。以上、紙面の都合により解析方法の概要のみ述べたが、詳細については文献１）を参照されたい。」（第１２８頁１６行目－第１３０頁１４行目） エ　上記ア－ウの下線部の記載を総合すると、甲１には、以下の発明（以下、「甲１発明」という。）が記載されている。 「風車が建設予定となっているウィンドファームに関する風力発電の風況解析方法であって、 地域気象モデルＲＡＭＳを用い、３２０日間にわたり時系列解析を行うことにより、水平１ｋｍ程度の解像度を持つ３２０日分の時系列風速データを得て、 次にメソスケール気象モデルにより求めた３２０日間の風速・風向の時系列データを統計処理することにより、風速・風向別の出現頻度、すなわち風況を求め、 ここで、メソスケール気象モデルによって求めた風況を地域風況と呼び、 最後に水平解像度１ｋｍ以下のスケールの微細地形の影響を取り入れるため、マイクロスケールモデルとして非線形風況予測モデルＭＡＳＣＯＴを用い、地域風況を微細地形の効果を考慮に入れた局所風況に変換する方法であり、 ここで、地域気象モデルＲＡＭＳは、風速、仮温位、エクスナー関数、混合比を従属変数とする質量保存則、運動量保存則、熱力学方程式、水分の保存則を数値的に解き、初期条件、境界条件の下で従属変数の時間変化を求めるものであり、 計算領域として解像度と範囲の異なる２つ以上の格子をネスティングさせ、双方向ネスティングにより、互いに計算結果を反映させながら、解析を行い、メソスケールの現象を忠実に再現するため、４段ネスティングを採用し、 初期条件としては、水平解像度０．５度、鉛直１５層時間間隔６時間の分解能を持つヨーロッパ中期気象予報センター（ＥＣＭＷＦ）の全球モデルの２００１年５月～２００２年３月の客観解析データを用い、 客観解析データから境界条件データを作成して行なわれるものであり、 また、非線形局所風況予測モデルＭＡＳＣＯＴは、レイノルズ平均非圧縮ナビエストークス方程式に基づく非線形モデルで、風向別の風速の増減、風向変化を求めるものである、 風力発電の風況解析方法。」 （２）甲２には、第６頁第３行－第７頁第９行の記載からみて、「ＣＦＤとダイナミックシミュレーションを用いてガスタービンとエアクーラーとを備えるＬＮＧ生産プラントの設計を最適化する方法であって、ＬＮＧ生産プラントでは、ＬＮＧ生産能力は冷却能力と直結しており、この冷却能力は周囲空気温度に依存するとの知見から、エアクーラープルーム及び排気スタックのようなソースからの熱風のガスタービンやエアクーラーの入口への再循環が、ガスタービンとエアクーラーに与える影響を評価する」という技術的事項が記載されている。 （３）甲３には、「２．１．１　Ｗｉｎｄ　ＭａｐｐｅｒとＬＡＷＥＰＳとの相違」（第２頁左欄第１８行－同欄４１行）の記載からみて、「風車建設候補地点や候補地域内での風況観測データを用いて、気象モデル及び工学的計算流体力学モデルによる計算結果を風向毎に補正する」という技術的事項が記載されている。 （４）甲４には、図４．２及び図４．１１及びその説明の記載からみて、「花粉の拡散シミュレーションにおいて、地形の影響を考慮してシミュレーションを行う」という技術的事項が記載されている。 第５　対比・判断 （１）本件特許発明１について ア　対比 本件特許発明１と甲１発明とを対比する。 （ア）　甲１発明の「風車」は、本件特許発明１の「屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を動力源として利用する空気利用装置」に相当し、甲１発明の「風況解析方法」は、本件特許発明１の「気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現方法」に相当する。 （イ）　甲１発明の「初期条件」が風向データを含むことは明らかであるから、甲１発明の「初期条件としては、水平解像度０．５度、鉛直１５層時間間隔６時間の分解能を持つヨーロッパ中期気象予報センター（ＥＣＭＷＦ）の全球モデルの２００１年５月～２００２年３月の客観解析データを用い」ることは、本件特許発明１の「時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも風向データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを選択」することに相当する。 （ウ）　甲１発明の「地域気象モデルＲＡＭＳ」は、「質量保存則、運動量保存則」「水分の保存則」といった保存則すなわち微分方程式を「数値的に解き、初期条件、境界条件の下で従属変数の時間変化を求める」ものであるから、本件特許発明１の「地域気象モデルＲＡＭＳを用い、３２０日間にわたり時系列解析を行うことにより、水平１ｋｍ程度の解像度を持つ３２０日分の時系列風速データを得」ることは、本件特許発明１の「前記気象情報のセットの各々を入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成」することに相当する。 （エ）　したがって、上記（ア）－（ウ）から、甲１発明と本件特許発明１とは、次の一致点で一致し、次の相違点で相違する。 ＜一致点＞ 「屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を動力源として利用する空気利用装置に関する気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現方法であって、 時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも風向データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを選択し、 前記気象情報のセットの各々を入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成する、 気象再現方法」 ＜相違点＞ ＜相違点１＞ 本件特許発明１が、「前記第１狭域気象情報のセットのうち、前記配置場所を含む領域を対象とする第２狭域気象情報のセットを選択し、前記空気利用装置の配置方向を決定するために、前記第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データを用いて、最も累積頻度が高くなる風向を算定」するのに対して、甲１発明には、そのような「選択」及び「算定」を行っているかどうかが特定されていない点。 ＜相違点２＞ 本件特許発明１が、「前記算定した風向に基づいて、風上にある前記空気利用装置の排出部により排出したガスを、風下にある前記空気利用装置の吸込み部が吸い込まないように、前記領域に前記空気利用装置を配置する配置図を生成する」のに対し、甲１発明には、配置図を生成することすら特定されていない点。 イ　判断 事案に鑑み、上記相違点２について検討する。 相違点２に係る本件特許発明１の構成は、甲３及び４には記載も示唆もされていない。 また、甲２には、ガスタービンとエアクーラーの排気からの熱風がこれらの入口へ再循環することが、ガスタービンとエアクーラーに影響を与えることが記載されているが、風力発電の分野において、風上にある空気利用装置（風車）の排出部（風下側）により排出したガス（風車を通り抜けた空気）を、風下にある空気利用装置（風車）の吸込み部（風上側）が吸い込まないとの条件を課すことが、本願優先日前において、周知の技術的事項であったとも認められないから、甲１発明において、甲２記載の技術的事項を参照する動機付けはない。 したがって、相違点１について検討するまでもなく、本件特許発明１は、上記甲１発明及び甲２－４に記載された技術的事項から当業者が容易に想到しうるものではない。 特許異議申立人は、当該相違点２について、「風力発電所全体の発電量を増加させるためには、複数の風力発電用装置が風向に対して直線的に並ばないこと、すなわち、複数の風力発電用装置のそれぞれが直接風を受けるように風力発電用装置を設置することが重要である。実際に世界各地で設置されている複数の風力発電用装置は、この考え方に従って複数の風力発電装置を設置している」と主張している。 しかしながら、特許異議申立人は、当該主張を裏付ける証拠を提出しておらず、また、仮に上記特許異議申立人が主張するような事項が当業者間に周知の技術的事項であると認められるとしても、そのことから、ただちに「風上にある前記空気利用装置の排出部により排出したガスを風下にある前記空気利用装置の吸込み部が吸い込まない」との条件を課すことが当業者に周知の技術的事項であったとはいえない。 したがって、かかる主張は理由がない。 （２）本件特許発明２について ア　対比 本件特許発明２と甲１発明とを対比すると、甲１発明の「非線形局所風況予測モデルＭＡＳＣＯＴ」が本件特許発明２の「３次元の流体力学式で演算」することに相当するといえるから、両者は、上記（１）イにおける＜一致点＞で一致し、上記（１）イにおける＜相違点１＞及び、次の＜相違点２’＞で相違する。 ＜相違点２’＞ 本件特許発明２が「前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定し、前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定する」のに対し、甲１発明には、「前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定し、前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定する」ことが特定されていない点。 イ　判断 事案を鑑みて、上記相違点２’について検討する。 甲１発明は、風力発電の風車に関するものであって、風力発電の風車が「温められた空気」を「吐き出」すものではないことは技術常識であるから、甲１発明において、相違点２’に係る本件特許発明２の構成を採用しようとすることは、全く想定できない。 したがって、上記相違点１について検討するまでもなく、本件特許発明２は、上記甲１発明及び甲２－４に記載された技術的事項から当業者が容易に想到しうるものではない。 特許異議申立人は、当該相違点２’について、「本件特許の明細書の段落【００３０】～【００３４】において『空気利用装置』として、エアフィンクーラー、ガスタービン、風力発電機が挙げられていることから、風力発電所に関する発明である甲１発明と、ＬＮＧプラントに関する甲２記載事項は技術分野に共通性があることは、本件特許発明の発明者も認識していることである。したがって、甲１発明の風力発電用装置を広く空気利用装置として考えた場合において、甲２記載事項を甲１発明に適用して…処理部を設けることは当業者であれば容易に想到しうることである」と主張している。 しかしながら、甲１発明の「風車」と甲２に記載された「ＬＮＧプラント」とは、温められた空気を吐き出すか否かで大きく相違するものであるから、甲１発明に甲２の記載事項を適用することは、当業者であれば容易に想到しうることであるとはいえない。 したがって、かかる主張は理由がない。 （３）本件特許発明３－５について 本件特許発明３－５は、本件特許発明１又は２を更に減縮したものであるから、上記（１）又は（２）と同様の理由により、甲１発明及び甲１－４に記載された技術的事項から当業者が容易に想到しうるものではない。 （４）本件特許発明６－１０について 本件特許発明６は、上記相違点２に係る本件特許発明１の構成である「前記算定した風向に基づいて、風上にある前記空気利用装置の排出部により排出したガスを、風下にある前記空気利用装置の吸込み部が吸い込まないように、前記領域に前記空気利用装置を配置する配置図を生成する」処理部を備える装置の発明であるから、上記（１）と同様の理由により、甲１発明及び甲１－４に記載された技術的事項から当業者が容易に想到しうるものではない。 本件特許発明７は、上記相違点２’に係る本件特許発明２の構成である「第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定し、前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定する」処理部を備える装置の発明であるから、上記（２）と同様の理由により、甲１発明及び甲１－４に記載された技術的事項から当業者が容易に想到しうるものではない。 本件特許発明８－１０は、本件特許発明６又は７を更に減縮したものであるから、上記（１）又は（２）と同様の理由により、甲１発明及び甲１－４に記載された技術的事項から当業者が容易に想到しうるものではない。 （５）小括 以上のとおり、本件特許発明１－１０は、甲１発明及び甲１－４に記載された技術的事項から当業者が容易に発明をすることができたものではない。 第６　むすび したがって、特許異議の申立ての理由及び証拠によっては、請求項１－１０に係る特許を取り消すことはできない。 また、他に請求項１－１０に係る特許を取り消すべき理由を発見しない。 よって、結論のとおり決定する。