2024-700346

特許第７３６３５８９号発明「塗装品質予測装置および学習済みモデルの生成方法」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７３６３５８９号の特許請求の範囲を、訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１、４〕、８について訂正することを認める。 特許第７３６３５８９号の請求項１ないし１０に係る特許を維持する。

理 由 第１．手続の経緯 特許第７３６３５８９号の請求項１ないし１０に係る特許（以下、「本件特許」という。）についての出願は、令和２年３月４日に出願されたものであって、その後の手続の概要は、次のとおりである。 令和５年 ８月３１日付け：特許査定 同年１０月１０日 ：特許権の設定登録 同年１０月１８日 ：特許掲載公報の発行 令和６年 ４月１６日 ：特許異議の申立て （特許異議申立人 森本 美奈による 特許異議申立書の提出） 同年 ７月３０日付け：取消理由通知 同年１０月 ４日 ：訂正請求書、意見書の提出（特許権者） 同年１０月２５日付け：手続補正指令書（方式） 同年１１月 ８日 ：手続補正書（方式）の提出 同年１２月１０日付け：訂正請求があった旨の通知 なお、上記令和６年１２月１０日付けの訂正請求があった旨の通知に対して、特許異議申立人（以下、「申立人」という。）からは、応答がなされなかった。 第２．特許異議申立ての理由の概要及び証拠方法について １．特許異議申立ての理由の概要 申立人による特許異議申立ての理由の概要は以下のとおりと認められる。 （１）理由１ 本件特許発明１及び８は、甲第１号証及び甲第２号証に記載された発明であり、特許法第２９条第１項第３号に該当し、特許を受けることができないものであるから、請求項１及び８に係る特許は、同法第１１３条第２号に該当し、取り消すべきものである。（特許異議申立書第４６頁ないし第５４頁） （２）理由２ 本件特許発明１ないし１０は、甲第１号証ないし甲第５号証に記載されたそれぞれの発明を主引用発明とし、当該主引用発明及び甲第１号証ないし甲第１６号証に記載され事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであり、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ものであるから、請求項１ないし１０に係る特許は、同法第１１３条第２号に該当し、取り消すべきものである。（特許異議申立書第５４頁ないし第７４頁） （３）理由３ 本件特許発明１ないし１０は、以下のアないしウの点において、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしておらず、請求項１ないし１０に係る特許は、同法第１１３条第４号に該当し、取り消すべきものである。（特許異議申立書第７４頁ないし第７９頁） ア．「学習済みモデル」について （ア）本件特許発明１ないし４における「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」との構成は、明確でない。 （イ）本件特許発明２ないし４における「前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部」との構成は、明確でない。 （ウ）本件特許発明５ないし７における「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」との構成は、明確でない。 （エ）本件特許発明５ないし７における「前記学習済みモデルを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する算出部」との構成は、明確でない。 （オ）本件特許発明８、９における「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」との構成は、明確でない。 （カ）本件特許発明１０における「前記教師データを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件が入力された場合に塗色のばらつきを出力する学習済みモデルを生成するステップ」との構成は、明確でない。 イ．「塗膜の表面の平滑性」について 本件特許発明２ないし４、９における「その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性」及び「塗膜の表面の平滑性」について、「その塗料」が、「中塗り塗料」、「ベース塗料」及び「クリア塗料」のうちのいずれの塗料を指すのか、さらに、いずれの塗料の「塗膜の表面の平滑性」を意味するのか明確でない。 ウ．「被塗装物の面の向き」について 本件特許発明１、４、８における「被塗装物の面の向き」との構成は、明確でない。 （４）理由４ 本件特許発明１ないし１０は、以下のア、イの点において、特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしておらず、請求項１ないし１０に係る特許は、同法第１１３条第４号に該当し、取り消すべきものである。（特許異議申立書第７９頁ないし第８２頁） ア．「塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」について （ア）本件特許発明１ないし４の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」及び「前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部」について、学習プログラム・計算手法・アルゴリズム等としてどのようなものを用いれば、塗膜の平滑性を算出し得るのかが立証されているとはいえず、発明の詳細な説明の記載に基づき、前記課題が解決できることが明らかにされているとはいえない。 （イ）本件特許発明８、９の「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」及び「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」について、学習プログラム・計算手法・アルゴリズム等としてどのようなものを用いれば、塗膜の平滑性を算出し得るのかが立証されているとはいえず、発明の詳細な説明の記載に基づき、前記課題が解決できることが明らかにされているとはいえない。 イ．「塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」について （ア）本件特許発明５ないし７の「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」及び「前記学習済みモデルを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する算出部」について、学習プログラム・計算手法・アルゴリズム等としてどのようなものを用いれば、複数の被塗装物における塗色のばらつきを算出し得るのかが立証されているとはいえず、発明の詳細な説明の記載に基づき、前記課題が解決できることが明らかにされているとはいえない。 （イ）本件特許発明１０の「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとを含む教師データを取得するステップ」及び「前記教師データを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件が入力された場合に塗色のばらつきを出力する学習済みモデルを生成するステップ」について、学習プログラム・計算手法・アルゴリズム等としてどのようなものを用いれば、複数の被塗装物における塗色のばらつきを算出し得るのかが立証されているとはいえず、発明の詳細な説明の記載に基づき、前記課題が解決できることが明らかにされているとはいえない。 （５）理由５ 本件特許発明１ないし１０の「学習」について、本件特許明細書の発明の詳細な説明の記載は、「学習プログラム」により行われると一般的・抽象的に記載されているだけであり、学習プログラム・計算手法・アルゴリズム等の詳細について、具体的にどのような構成とするのかが何ら記載されていないため、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしておらず、請求項１ないし１０に係る特許は、同法第１１３条第４号に該当し、取り消すべきものである。（特許異議申立書第８２頁ないし第８３頁） ２．証拠方法 甲第１号証：特開２０１９－２１７４３１号公報 甲第２号証：特開平７－１１２１４８号公報 甲第３号証：特開２０００－２４６１６７号公報 甲第４号証：特表２００８－５０９４８６号公報 甲第５号証：特開２００４－１１８５８０号公報 甲第６号証：特開平１－６３０７６号公報 甲第７号証：特開平３－２６２５６９号公報 甲第８号証：特開平３－１２７６５９号公報 甲第９号証：「塗装便覧」、産業図書株式会社、昭和３２年１１月１５日、７０１ページ～７２３ページ 甲第１０号証：特開２０１８－１３０６７３号公報 甲第１１号証：「今日からモノ知りシリーズ トコトンやさしい 塗料の本」、株式会社日刊工業新聞社、２００８年４月１５日、７０ページ～７１ページ 甲第１２号証：特開平８－１１７６５６号公報 甲第１３号証：「塗料の研究 Ｎｏ．１４８」、関西ペイント株式会社発行、平成１９年９月２８日、２ページ～９ページ 甲第１４号証：特開２００９－２０４６２２号公報 甲第１５号証：特開２０１６－１５５３４２号公報 甲第１６号証：特開２００４－３２９９８６号公報 第３．令和６年７月３０日付けの取消理由通知書に記載した取消理由について 当審が令和６年７月３０日付けで特許権者に通知した取消理由（以下「取消理由」という。）は、次のとおりである。 「（明確性）本件特許は、明細書、特許請求の範囲及び図面の記載が下記の点で不備のため、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してなされたものである。 記 ●理由（明確性） ・請求項１、４、８ 請求項１の「被塗装物の面の向き」とは、本件明細書の段落００３２の記載「塗装方向（被塗装物の面の向き）」及び「「塗装方向」は、被塗装物の面が鉛直方向と直交するように配置された被塗装物に対する塗装であるか、被塗装物の面が水平方向と直交するように配置された被塗装物に対する塗装であるかを示すものである。」によれば、「被塗装物の面が鉛直方向と直交するように配置された被塗装物に対する塗装であるか、被塗装物の面が水平方向と直交するように配置された被塗装物に対する塗装であるかを示すもの」であると認められる。 また、本件明細書の段落００２４、００５９、００６５、００９１等の記載によれば、本願における「被塗装物」には、少なくとも、車体のボディやバンパ等、曲面あるいは複数の面を有する製品を含むものと認められるところ、そのような「被塗装物の面」が水平方向と直交する、あるいは鉛直方向と直交するように「被塗装物」が配置されるとは、「被塗装物」のどの面を基準して「水平方向」又は「垂直方向」と直交する配置と判断するものであるのか不明であって、本件明細書及び図面の記載並びに本願出願時の技術常識を考慮しても、「被塗装物の面の向き」の具体的な技術内容が明確ではない。 したがって、請求項１の記載は、第三者の利益が不当に害されるほどに不明確であるから、請求項１に係る発明は明確ではない。 そして、同様の理由により、請求項８、及び、請求項１を引用する請求項４に係る発明は、明確ではない。 以上のとおり、本件特許の請求項１、４、８に係る特許は、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してされたものであるから、同法第１１３条第４号に該当し取り消すべきものである。」 第４．訂正請求について １．訂正の趣旨 令和６年１１月８日提出の手続補正書により補正された同年１０月４日提出の訂正請求書（以下、上記補正された訂正請求書を「本件訂正請求書」という。）による訂正の請求の趣旨は、「特許第７３６３５８９号の特許請求の範囲を、本訂正請求書に添付した訂正特許請求の範囲のとおり、本件訂正後の請求項１、４、８について訂正することを求める。」（訂正請求書第１頁）というものである。 ２．訂正の内容 上記訂正請求による訂正（以下、「本件訂正」という。）の内容は、次のとおりである（下線は当審で付与した。以下同様である。） （１）訂正事項１ 特許請求の範囲の請求項1に「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含む」と記載されているのを、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」に訂正する。（請求項１の記載を引用する請求項４も同様に訂正する。） （２）訂正事項２ 特許請求の範囲の請求項８に「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含む」と記載されているのを、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」に訂正する。 ３．一群の請求項について 本件訂正前の請求項４は、請求項１を引用しているものであって、訂正事項１によって訂正される請求項１に連動して訂正されるものである。 したがって、本件訂正前の請求項１、４に対応する本件訂正後の請求項１、４は、特許法第１２０条１２０条の５第４項に規定する一群の請求項である。 ４．訂正の適否についての判断 （１）訂正事項１ ア．訂正の目的について 訂正事項１は、本件訂正前の請求項１に記載された「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含む」と事項について、「当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」とすることにより、明確化するためのものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。 イ．願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること 願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面（以下、「本件特許明細書等」という。）における、段落００３１の「具体例として、生データ２０ａの１つのレコードには以下の項目が含まれ、生データ２０ａは多数のレコードによって構成されている。」、段落００３２の「（ｄ１）塗装方向（被塗装物の面の向き）…項目（ｄ１）～（ｄ３）は、「塗装時条件」に含まれる項目である。」との記載によると、「塗料の塗装時の条件」としては、「被塗装物の面の向き」が、「鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」ことを含むことが記載されているといえる。 したがって、訂正事項１は、本件特許明細書等の記載に基づくものであるから、本件特許明細書等のすべての記載を総合することにより導かれる技術的事項との関係において、新たな技術的事項を導入するものではない。 よって、当該訂正事項１は、本件特許明細書等に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項に適合するものである。 ウ．実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正ではないこと 訂正事項１は、上記ア及びイのとおり、本件訂正前の請求項１に記載された「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含む」との事項を本件特許明細書等に記載した事項の範囲内において限定するものであり、カテゴリーや対象、目的を変更するものではない。 したがって、訂正事項１は、実質的に特許請求の範囲を拡張し又は変更するものには該当せず、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第６項に適合する。 （２）訂正事項２ ア．訂正の目的について 訂正事項２は、本件訂正前の請求項８に記載された「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含む」と事項について、「当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」とすることにより、明確化するためのものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。 イ．本件特許明細書等に記載した事項の範囲内の訂正であること 上記（１）イで説示したとおり、本件特許明細書等には、「塗料の塗装時の条件」として、「被塗装物の面の向き」が、「鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」ことを含むことが記載されているといえる。 したがって、訂正事項２は、本件特許明細書等の記載に基づくものであるから、本件特許明細書等のすべての記載を総合することにより導かれる技術的事項との関係において、新たな技術的事項を導入するものではない。 よって、当該訂正事項２は、本件特許明細書等に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項に適合するものである。 ウ．実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正ではないこと 訂正事項２は、上記ア及びイのとおり、本件訂正前の請求項１に記載された「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含む」との事項を本件特許明細書等に記載した事項の範囲内において限定するものであり、カテゴリーや対象、目的を変更するものではない。 したがって、訂正事項２は、実質的に特許請求の範囲を拡張し又は変更するものには該当せず、特許法第１２０条の５第９項で準用する同法第１２６条第６項に適合する。 （３）独立特許要件について 本件特許異議の申立ては、本件訂正前の請求項１ないし１０についてなされているので、訂正事項１に係る請求項１、及び、訂正事項２に係る請求項８には、訂正の適否の要件として、特許法１２０条の５第９項で読み替えて準用する同法１２６条７項の独立特許要件は課されない。 ５．訂正請求についての結論 以上のとおりであるから、訂正事項１、２に係る本件訂正は、特許法第１２０条の５第２項ただし書３号に掲げる事項を目的とするものであり、かつ、同条９項で準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合するものである。 したがって、本件特許の特許請求の範囲を、本件訂正請求書に添付した訂正特許請求の範囲のとおり、本件訂正後の請求項〔１、４〕、８について訂正することを認める。 第５．本件特許発明 本件訂正の請求が認められたことにより、本件特許の請求項１ないし１０に係る発明は、本件訂正請求書に添付した訂正特許請求の範囲の請求項１ないし１０に記載された事項によって特定される次のとおりのものである。（以下、「本件特許発明１」ないし「本件特許発明１０」という。） 「【請求項１】 塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備え、 塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかであることを特徴とする塗装品質予測装置。 【請求項２】 塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備え、 前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、 前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むことを特徴とする塗装品質予測装置。 【請求項３】 請求項２に記載の塗装品質予測装置において、 前記ベース塗料の特性は、そのベース塗料の材料に基づいて算出されることを特徴とする塗装品質予測装置。 【請求項４】 請求項１～３のいずれか１つに記載の塗装品質予測装置において、 前記学習済みモデルは、塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の測定結果を複数の波長領域に分解して得られる各波長領域の値との関係が学習されていることを特徴とする塗装品質予測装置。 【請求項５】 塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する算出部とを備えることを特徴とする塗装品質予測装置。 【請求項６】 請求項５に記載の塗装品質予測装置において、 塗色のばらつきは、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系における各値のばらつきを含むことを特徴とする塗装品質予測装置。 【請求項７】 請求項５または６に記載の塗装品質予測装置において、 塗料に関する情報は、塗料の見本色を含むことを特徴とする塗装品質予測装置。 【請求項８】 塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備え、 塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかであることを特徴とする学習済みモデルの生成方法。 【請求項９】 塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備え、 前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、 前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むことを特徴とする学習済みモデルの生成方法。 【請求項１０】 塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件が入力された場合に塗色のばらつきを出力する学習済みモデルを生成するステップとを備えることを特徴とする学習済みモデルの生成方法。」 第６．当審の判断 １．取消理由について 本件特許発明１の「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」との記載の（「塗料の塗装時の条件」に含まれる）「被塗装物の面の向き」との事項について、塗装方向を被塗装物の面の向きに置き換えて表すことは、本件特許出願時の技術常識といえることからすると、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合に規定される塗装方向である塗装時の条件を、その際の被塗装物の面の向きに置き替えて規定し、同様に、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合に規定される塗装方向である塗装時の条件を、その際の被塗装物の面の向きに置き替えて規定するものであると解するのが相当である。 したがって、本件特許発明１について、特許請求の範囲の記載だけではなく、願書に添付した明細書及び図面の記載を考慮し、また、当業者の出願時における技術常識を基礎として、特許請求の範囲の記載が、第三者の利益が不当に害されるほどに不明確であるとはいえない。 そして、同様の理由により、本件特許発明４、８は、不明確であるとはいえない。 ２．特許異議申立ての理由１、２について （１）甲号証の記載事項 ア．甲第１号証 甲第１号証の記載によれば、甲第１号証には、次の（ア）、（イ）の発明（以下、それぞれ「甲１ａ発明」、「甲１ｂ発明」という。）が記載されていると認められる。（以下、甲第１号証ないし甲第１６号証を「甲１」ないし「甲１６」という。） （ア）甲１ａ発明 「スプレーガンの種類、塗料の吐出量、塗料を霧化するための霧化エアーの圧力、噴霧された塗料を所定のパターンにするためのパターンエアーの圧力、噴霧する塗料の種類、塗料の色、塗料の粘度、スプレーガンとワークとの距離等をスプレー条件とし（請求項２、段落００３２）、 スプレーガンから噴霧される粒子の初速、粒子速度、粒子径分布、噴霧パターンを含む噴霧情報をスプレー条件ごとに多数作成して、現実の噴霧情報のデータベースを作成し（請求項１、段落００３３、００７３）、 次に、データベース化された現実の噴霧情報について、バーチャルな空間で再現するために必要なバーチャルの噴霧情報を算出することで、バーチャルの噴霧情報のデータベースを作成し（請求項１、段落００４２、００７３）、 作成されたバーチャルの噴霧情報のデータベースを用いてバーチャルな空間でワークの塗装を再現する塗装シミュレーション方法であって（請求項３、段落００４３）、 スプレー条件を設定し、設定したスプレー条件に対応したバーチャルの噴霧情報をバーチャルの噴霧情報のデータベースから呼び出し（請求項３、段落００４５）、 呼び出したバーチャルの噴霧情報を用いて、スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する（請求項３、段落００２５、００２８、００４７）、 塗装シミュレーション方法を実施するためのシステム。」 （イ）甲１ｂ発明 「スプレーガンの種類、塗料の吐出量、塗料を霧化するための霧化エアーの圧力、噴霧された塗料を所定のパターンにするためのパターンエアーの圧力、噴霧する塗料の種類、塗料の色、塗料の粘度、スプレーガンとワークとの距離等をスプレー条件とし（請求項２、段落００３２）、 スプレーガンから噴霧される粒子の初速、粒子速度、粒子径分布、噴霧パターンを含む噴霧情報をスプレー条件ごとに多数作成して、現実の噴霧情報のデータベースを作成し（請求項１、段落００３３、００７３）、 次に、データベース化された現実の噴霧情報について、バーチャルな空間で再現するために必要なバーチャルの噴霧情報を算出することで、バーチャルの噴霧情報のデータベースを作成する（請求項１、段落００４２、００７３）、方法であって、 作成されたバーチャルの噴霧情報のデータベースは、スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する塗装シミュレーションに用いられる（請求項３、段落００２５、００２８、００４３）、 方法。」 イ．甲第２号証 甲２の記載によれば、甲２には、次の（ア）、（イ）の発明（以下、それぞれ「甲２ａ発明」、「甲２ｂ発明」という。）が記載されていると認められる。 （ア）甲２ａ発明 「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡を設定する塗装軌跡設定手段と（請求項５、段落００５９）、 塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報が入力されるデータ入力手段と（請求項５、段落００６７）、 塗装軌跡設定手段によって設定された塗装軌跡と、データ入力手段に入力された各種情報とに基づいて、塗装に関する各種制御変数を設定する制御変数設定手段と（請求項５、段落００６７ないし００８４）、 制御変数設定手段によって設定された各種制御変数に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行い、該シミュレーション結果に基づいて塗装ロボットの適切な塗装動作プログラムを設定する塗装ロボットシミュレーション手段と（請求項５、段落００６０、００６１）、 塗装ロボットシミュレーション手段によって設定された塗装動作プログラムに従って塗装ロボットの塗装動作を制御するロボット制御手段とが設けられ（請求項５）、 制御変数設定手段が、塗料の塗着効率を算出した上で、該塗着効率に基づいて所定の塗装面の塗料膜厚を検出するようになっていて（請求項６、段落００６５ないし００８６）、 塗料ロボットシミュレーション手段が、制御変数設定手段によって検出された塗料膜厚と、上記所定の塗装面の傾きとに基づいて、垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行うようになっている（請求項６、段落００６０ないし００６２、０１００）、 塗装制御装置。」 （イ）甲２ｂ発明 「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡を設定し（請求項５、段落００５９）、 塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報を入力し（請求項５、段落００６７）、 上記設定された塗装軌跡と、上記入力された各種情報とに基づいて、塗装に関する各種制御変数を設定し（請求項５、段落００６７ないし００８４）、 上記設定された各種制御変数に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行い、該シミュレーション結果に基づいて塗装ロボットの適切な塗装動作プログラムを設定し（請求項５、段落００６０、００６１）、 上記設定された塗装動作プログラムに従って塗装ロボットの塗装動作を制御する方法であって（請求項５）、 塗装に関する各種制御変数を設定においては、塗料の塗着効率を算出した上で、該塗着効率に基づいて所定の塗装面の塗料膜厚を検出するようになっていて（請求項６、段落００６５ないし００８６）、 上記検出された塗料膜厚と、上記所定の塗装面の傾きとに基づいて、垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う（請求項６、段落００６０ないし００６２、０１００）、 方法。」 ウ．甲第３号証 甲３の記載によれば、甲３には、次の（ア）、（イ）の発明（以下、それぞれ「甲３ａ発明」、「甲３ｂ発明」という。）が記載されていると認められる。 （ア）甲３ａ発明 「霧化される塗料粒子の平均粒子径、粒子速度、及び塗着粘度などの特性値と、仕上り肌のパラメ－タとの間の関係式を作成し（段落００１１）、 仕上り肌のパラメ－タは、塗膜面の品質（特に塗膜の平滑性）を評価する計測器によって測定・算出される値であり（段落０００８）、 塗料条件・塗装条件（これらをまとめて「変動塗装条件」と言うことがある）や塗装環境条件と上記特性値との間の関係式を作成し（段落００１１）、 塗装環境条件が変動した際、塗装ブ－ス雰囲気の温湿度を検出するセンサ－からのフィ－ドバック信号と、他の塗装条件を入力し（段落００１３）、 この変動時の仕上り肌パラメ－タ値を、塗装環境条件が変動する前の標準の仕上り肌パラメ－タ値に近づけるよう塗装条件を調整し、その結果に基づく塗装条件に制御する（段落００１３）、 シミュレーション装置（段落００１３）。」 （イ）甲３ｂ発明 「霧化される塗料粒子の平均粒子径、粒子速度、及び塗着粘度などの特性値と、仕上り肌のパラメ－タとの間の関係式を作成し（段落００１１）、 仕上り肌のパラメ－タは、塗膜面の品質（特に塗膜の平滑性）を評価する計測器によって測定・算出される値であり（段落０００８）、 塗料条件・塗装条件（これらをまとめて「変動塗装条件」と言うことがある）や塗装環境条件と上記特性値との間の関係式を作成する（段落００１１）、 方法。」 エ．甲第４号証 甲４の記載によれば、甲４には、次の（ア）、（イ）の発明（以下、それぞれ「甲４ａ発明」、「甲４ｂ発明」という。）が記載されていると認められる。 （ア）甲４ａ発明 「塗料などの化学混合物の色でない特性を予測するシステムであって（請求項１０、段落０００１）、 ａ）２種類以上の成分を含有する化学混合物配合を入れるための入力装置と（請求項１０）、 ｂ）混合成分量の変化と、任意の環境およびプロセス変数とに対する前記化学混合物の前記測定された特性応答を予測するために予め学習されたニューラルネットワークと（請求項１０）、 ｃ）前記入力を用いて前記ネットワークへ入れられた前記新たな混合物配合の前記予測された特性を表示する出力装置と（請求項１０）、を含み、 前記ニューラルネットワークは、入力および出力層の少なくとも２層の処理要素を含み、入力の変化に対する化学混合物の応答をシミュレートするように予め学習させられており（段落００１３）、 処理要素間の結合重み付けは、化学混合物（入力）の成分と、混合物の測定された特性（出力）との間の関係に関する情報を含むものであり、この情報は、混合物成分の変化に対する化学混合物の最終特性を予測するのに用いるものであり（段落００１３）、 化学混合物の特性は、粘度や、オレンジピールを含む（段落００３３）、 ことを特徴とするシステム。」 （イ）甲４ｂ発明 「入力および出力層の少なくとも２層の処理要素を含むニューラルネットワークにおいて（段落００１３）、 塗料などの化学混合物の混合成分量の変化と、任意の環境およびプロセス変数とに対する前記化学混合物の前記測定された特性応答を予測するように学習する方法であって（請求項１０、段落０００１、００１３）、 処理要素間の結合重み付けは、化学混合物（入力）の成分と、混合物の測定された特性（出力）との間の関係に関する情報を含むものであり、この情報は、混合物成分の変化に対する化学混合物の最終特性を予測するのに用いるものであり（段落００１３）、 化学混合物の特性は、粘度や、オレンジピールを含む（段落００３３）、 ことを特徴とする方法。」 オ．甲第５号証 甲５の記載によれば、甲５には、次の（ア）、（イ）の発明（以下、それぞれ「甲５ａ発明」、「甲５ｂ発明」という。）が記載されていると認められる。 （ア）甲５ａ発明 「階層的ネットワークモデルを利用して新規塗装色のための「塗料組成と塗装条件」の組合せを算出する塗料組成／塗装条件算出システムであって（段落００１８ないし００２０）、 上記階層的ネットワークモデルは、塗装色／塗料組成／塗装条件データベースを基にして構築したものであり（段落００４２）、「塗料組成と塗装条件」のデータを入力し、出力層において、塗装色の各要素（色相、彩度、・・・肌、ムラ）の値が出力され（段落００４２）、 上記「肌」は、塗装表面の平滑性の程度を定義する（段落００１９）、 塗料組成／塗装条件算出システム。」 （イ）甲５ｂ発明 「新規塗装色のための「塗料組成と塗装条件」の組合せを算出する塗料組成／塗装条件算出システムに用いられる階層的ネットワークモデルを（段落００１８ないし００２０）、 塗装色／塗料組成／塗装条件データベースを基にして（段落００４２）、 「塗料組成と塗装条件」のデータを入力し、出力層において、塗装色の各要素（色相、彩度、・・・肌、ムラ）の値が出力されるように（段落００４２）、構築する方法であって、 上記「肌」は、塗装表面の平滑性の程度を定義する（段落００１９）、 方法。」 カ．甲第６号証 甲６の記載によれば、甲６には、次の事項が記載されていると認められる。 「塗装面の平滑度が大きい程塗装面の凹凸の度合いが小さくて、良好な塗装面となる。また、塗装面の品質を阻害するものとして、塗料の“ダレ”がある。このダレは、重力を受けることによって塗布された塗料が下方に流動することにより生じ、１回に塗布する塗料の膜厚が大きい程“ダレ”を生じやすくなる。この“ダレ”の原因は、つまるところ重力の影響であるため、被塗物のうち上下方向に伸びる、すなわちいわゆる縦面において生じやすいものとなる。」（第１頁右欄第１３行ないし第２頁左上欄第７行） キ．甲第７号証 甲７の記載によれば、甲７には、次の事項が記載されていると認められる。 「垂直状態の塗装面において、各種の溶剤を用いる塗料または溶剤を含まない粉体塗料を噴霧塗装などによって被塗物に塗料を付着させた場合、塗料が所定の硬さの塗装膜に硬化するまでは、溶剤によりまたは低分子量の塗料用樹脂の軟化により常に下方へ塗料成分が流れ落ちようとする。そして、従来、塗装膜を硬化させる方法は熱風による加熱や、赤外線による加熱などを用いているために、硬化にかなりの時間を必要としているため、塗料成分の微視的な下方流れにより、塗膜表面に無数の波打ち（凹凸、ゆず肌）が生じ、所定の硬さの塗装膜に硬化したときに、それらの波打ちが残った状態の塗装膜となる。そのため、たとえば、自動車用車体などの塗装は通常、ドア、フェンダーなどの垂直面は塗面の平滑性が、フード、ルーフなどの水平面の平滑性に比べて劣るのが一般的である。」（第１頁右欄第１０行ないし第２頁左上欄第７行） ク．甲第８号証 甲８の記載によれば、甲８には、次の事項が記載されていると認められる。 「自動車塗膜における理想的な塗膜表面は、いわゆる「鏡面」であるところ、鏡面の塗膜を大成するために許も簡便な方法としては、塗料粘度を低くして小さい粒径で塗装することが考えられる。ところが、自動車の外板形状は、大きく分けて水平面１と垂直面２とから構成されていることから、前述したように低粘度の塗料を塗布すると垂直面２で塗料の流れ、いわゆる「タレ」が生じてしまう。そのため、粘度を水平面１の平滑性が向上するように低粘度とすれば、垂直面２に「タレ」が発生する虞れがあり、これとは逆に、垂直面２の「タレ」を考慮した粘度に調整すれば、水平方面１の平滑性が低下するという問題点があった。」（第２頁左上欄第８行ないし同左下欄第１０行） ケ．甲第９号証 甲９の記載によれば、甲９には、次の事項が記載されていると認められる。 「乗用車ボデーの面の粗度は、上塗りスプレの吹付角、吹付距離、塗装濃度、エア圧の影響が大きい。」（第７０９頁、第７１０頁） コ．甲第１０号証、甲第１１号証 甲１０の記載及び甲１１の記載によれば、甲１０及び甲１１には、それぞれに次の事項が記載されていると認められる。 「自動車の塗装において、塗料として、中塗り塗料、ベース塗料およびクリア塗料を含むものを用いること、及び、自動車用塗料により形成された塗膜を、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むものとすること。」（甲１０請求項１、同段落０００１、甲１１第７１頁） サ．甲第１２号証 甲１２の記載によれば、甲１２には、次の事項が記載されていると認められる。 「塗装表面の凹凸波形の長波長領域に対応したパワースペクトルと、塗装表面の凹凸波形の中波長領域に対応したパワースペクトルと、塗装表面の凹凸波形の短波長領域に対応したパワースペクトルを含むパワースペクトルを用い、塗膜の微粒化度を評価すること（塗装品質解析を行うこと）。」（請求項６、段落００１４） シ．甲第１３号証 甲１３の記載によれば、甲１３には、次の事項が記載されていると認められる。 「塗膜の仕上がり性を数値評価する手法の一つとして塗膜表面の凹凸を波長解析して評価する方法があること、塗膜表面の凹凸を様々な波長を有する合成波で表現した場合、長波長成分が肌感に、短波長成分がツヤ感に、そして中間波長成分がムラ感やウジ感に相当すること、例えば、自動車用クリヤー塗膜の仕上がり性を定量的に評価するのにはBYK Gardner社製のWave Scanという装置が各波長領域における凹凸の振幅（高さ）に相当する数値を算出できるため、仕上がり性評価手法として非常に有効な装置であること。」（第３頁左欄） ス．甲第１４号証 甲１４の記載によれば、甲１４には、次の事項が記載されていると認められる。 「生産部門でのロット品の補正調色」を塗装品について行うことが記載されている。ロット品の補正調色は、同一の塗料・塗装条件であっても、ロット内／ロット間で発生する塗色のばらつきを修正するために行う作業であること。」（段落００１８、００７１） セ．甲第１５号証 甲１５の記載によれば、甲１５には、次の事項が記載されていると認められる。 「色ムラ検出ステップにおいて、検査パターンのＬａｂ色分布情報から、検査パターンの色ムラに関連するパラメータとして、検査パターンの所定方向における色差のばらつきを検出すること。」（請求項１ないし請求項４、段落００３４ないし００３６） ソ．甲第１６号証 甲１６の記載によれば、甲１６には、次の事項が記載されていると認められる。 「塗料に関する情報として、塗料の見本色に関する情報が含まれること」（請求項１、段落０００２） （２）新規性・進歩性欠如について 申立人は、特許異議申立書において、甲１、甲２のそれぞれに基づく新規性欠如（上記第２．１（１）理由１）、及び、甲１ないし甲５のそれぞれに基づく進歩性欠如（第６．１（２）理由２）を主張しているところ、以下、本件特許発明１ないし１０について、甲１ないし甲５のそれぞれに基づく新規性及び／又は進歩性の有無について検討する。 ア．甲第１号証に基づく新規性・進歩性について （ア）本件特許発明１ ａ．対比 甲１ａ発明の「スプレーガンの種類、塗料の吐出量、塗料を霧化するための霧化エアーの圧力、噴霧された塗料を所定のパターンにするためのパターンエアーの圧力、噴霧する塗料の種類、塗料の色、塗料の粘度、スプレーガンとワークとの距離等をスプレー条件」は、塗料の特性及び当該塗料をスプレーを用いて塗装する際の条件であるといえるから、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 甲１ａ発明の「塗装シミュレーション方法を実施するためのシステム」は、「スプレー条件を設定し、設定したスプレー条件に対応したバーチャルの噴霧情報」を用いて、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」という、塗装品質を予測するシステムであるといえる。そうすると甲１ａ発明と本件特許発明１とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装品質を予測する「塗装品質予測装置」で共通する。 以上によると、本件特許発明１と甲１ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装品質を予測する塗装品質予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲１）１－１ 本件特許発明１における塗装品質の予測では、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ものであるのに対して、甲１ａ発明では、「設定したスプレー条件に対応したバーチャルの噴霧情報」に基づいて、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」するものである点。 ・相違点（甲１）１－２ 本件特許発明１の「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ことにおいて、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」のに対して、甲１ａ発明の「スプレー条件」には、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲１）１－１について ｉ．本件特許発明１における「学習済みモデル」とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」を入力とし、「その条件で塗装された塗膜の表面の平滑性」を出力として、両者の関係を学習したモデルであるといえる。 ここで、本件特許出願時の技術常識によると、「学習済みモデル」とは、入力データと出力データとの関係を直接的に学習したモデルであって、入力データと出力データとの因果関係に基づく解析を行うことなく、入力データから出力データを得ることができるものであるといえることからすると、本件特許発明１における「学習済みモデル」は、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」との間の因果関係に基づく解析を行うことなく、入力データである上記「…塗装時の条件」から出力データである「…塗膜の表面の平滑性」を得ることができるものであると解するのが相当である。 これに対して甲２、甲３、甲６ないし甲１６には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて「塗膜の表面の平滑性を算出する」ことについては、記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲１）１－１は、形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲１）１－１に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲２、甲３、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉ．甲４、５には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ことが記載されているといえるところ、甲４、５に記載された上記事項は、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」ことに関するものではなく、甲１ａ発明の「塗装品質を予測する」ことに係る構成である「設定したスプレー条件に対応したバーチャルの噴霧情報」を用いて、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」との構成に代えて、甲４、５に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲１）１－１は形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲１）１－１に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲４ないし甲５に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉｉ.以上のとおりであるから、本件特許発明１の相違点（甲１）１－１に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲１）１－２について 甲２ないし１６には、「塗膜の表面の平滑性を算出する」ための「塗料の塗装時の条件」が「被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」ことは記載されておらず、当該事項は、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 仮に、甲２ないし甲１６のいずれかにおいて、上記事項が記載されているとしても、甲１ａ発明、及び、当該記載事項に基づいて、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」際に、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」とすることは、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲１）１－２は形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲１）１－２に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、相違点（甲１）１－１、相違点（甲１）１－２は、実質的な相違点であるから、本件特許発明１は、甲１に記載された発明ではない。 そして、上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （イ）本件特許発明２ ａ．対比 本件特許発明２と甲１ａ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装品質を予測する塗装品質予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲１）２－１ 本件特許発明２と甲１ａ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲１）１－１と同様の事項で相違する。 ・相違点（甲１）２－２ 本件特許発明２における塗装品質の予測では、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」のに対して、甲１ａ発明は、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲１）２－１について 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明２の相違点（甲１）２－１に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲１）２－２について 甲１０、甲１１には、「自動車の塗装において、塗料として、中塗り塗料、ベース塗料およびクリア塗料を含むものを用いること、及び、自動車用塗料により形成された塗膜を、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むものとすること。」が記載されているところ、塗装品質の予測において当該事項を用いることについては記載されていない。また、他の甲号証には、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」ことは記載されておらず、塗装品質の予測において当該事項を用いることは、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 したがって、本件特許発明２の上記相違点（甲１）２－２に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明２は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ウ）本件特許発明３、４ 本件特許発明３、４は、本件特許発明１または２を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明３、４は、上記（ア）または（イ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明３、４は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （エ）本件特許発明５ ａ．対比 甲１ａ発明の「スプレーガンの種類、塗料の吐出量、塗料を霧化するための霧化エアーの圧力、噴霧された塗料を所定のパターンにするためのパターンエアーの圧力、噴霧する塗料の種類、塗料の色、塗料の粘度、スプレーガンとワークとの距離等をスプレー条件」は、塗料に関する情報及び当該塗料をスプレーを用いて塗装する際の条件であるといえるから、本件特許発明５の「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 甲１ａ発明の「塗装シミュレーション方法を実施するためのシステム」は、「スプレー条件を設定し、設定したスプレー条件に対応したバーチャルの噴霧情報」を用いて、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」という、塗装品質を予測するシステムであるといえる。そうすると甲１ａ発明と本件特許発明５とは、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装品質を予測する「塗装品質予測装置」で共通する。 以上によると、本件特許発明５と甲１ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装品質を予測する塗装品質予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲１）５－１ 本件特許発明５における塗装品質の予測では、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ものであるのに対して、甲１ａ発明では、「設定したスプレー条件に対応したバーチャルの噴霧情報」を用いて、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」ものである点。 ｂ．判断 上記相違点（甲１）５－１について検討する。 ｉ．甲２ないし１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ことは記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。したがって、本件特許発明５の上記相違点（甲１）５－１に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲２ないし甲１６のいずれかにおいて、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ことが記載されているとしても、当該事項は、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」に関するものではなく、甲１ａ発明の「塗装品質を予測する」ことに係る構成である「設定したスプレー条件に対応したバーチャルの噴霧情報」を用いて、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」との構成に代えて、当該事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明５の上記相違点（甲１）５－１に係る構成は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明５は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （オ）本件特許発明６、７ 本件特許発明６、７は、本件特許発明５を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明６、７は、上記（エ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明６、７は、甲１ａ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （カ）本件特許発明８ ａ．対比 甲１ｂ発明の「スプレーガンの種類、塗料の吐出量、塗料を霧化するための霧化エアーの圧力、噴霧された塗料を所定のパターンにするためのパターンエアーの圧力、噴霧する塗料の種類、塗料の色、塗料の粘度、スプレーガンとワークとの距離等をスプレー条件」は、塗料の特性及び当該塗料をスプレーを用いて塗装する際の条件であるといえるから、本件特許発明８の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲１ｂ発明の「バーチャルの噴霧情報のデータベース」は、スプレー条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報であるといえるところ、本件特許発明８と甲１ｂ発明とは、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件」に基づいた塗装に係る予測を行うための情報を生成する方法である点で共通する。 以上によると、本件特許発明８と甲１ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報の生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲１）８－１ 本件特許発明８は、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」であるのに対して、甲１ｂ発明では、当該事項が特定されていない点。 ・相違点（甲１）８－２ 本件特許発明８と甲１ｂ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲１）１－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲１）８－１について ｉ．本件特許発明８における「学習済みモデル」とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」を入力とし、「その条件で塗装された塗膜の表面の平滑性」を出力として、両者の関係を学習したモデルであるといえる。 ここで、本件特許出願時の技術常識によると、「学習済みモデル」とは、入力データと出力データとの関係を直接的に学習したモデルであって、入力データと出力データとの因果関係に基づく解析を行うことなく、入力データから出力データを得ることができるものであるといえることからすると、本件特許発明８における「学習済みモデル」は、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」との間の因果関係に基づく解析を行うことなく、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」を得ることができるものであると解するのが相当である。 これに対して甲２、甲３、甲６ないし甲１６には、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」については、記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、本件特許発明８の上記相違点（甲１）８－１に係る構成は、甲１ｂ発明、及び、甲２、甲３、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉ．甲４、５には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」が記載されているといえるところ、甲４、５に記載された上記事項は、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」ことに関するものではなく、甲１ｂ発明の「塗装に係る予測を行う」ことに係る構成である「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」ために用いられる「バーチャルの噴霧情報のデータベース」に代えて、甲４、５に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明８の上記相違点（甲１）８－１に係る構成は、甲１ｂ発明、及び、甲４ないし甲５に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉｉ.以上のとおりであるから、本件特許発明８の上記相違点（甲１）８－１は、形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲１）８－１に係る構成は、本件特許発明８に係る相違点（甲１）８－１の構成は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲１）８－２について 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明８の相違点（甲１）８－２に係る構成は、形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲１）８－２に係る構成は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、相違点（甲１）８－１、相違点（甲１）８－２は、実質的な相違点であるから、本件特許発明８は、甲１に記載された発明ではない。 そして、上記ｂで説示したとおり、本件特許発明８は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （キ）本件特許発明９ ａ．対比 本件特許発明９と甲１ｂ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報の生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲１）９－１ 本件特許発明９と甲１ｂ発明とは、上記（カ）で説示した相違点（甲１）８－１と同様の事項で相違する。 ・相違点（甲１）９－２ 本件特許発明９と甲１ｂ発明とは、上記（イ）で説示した相違点（甲１）２－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲１）９－１について 上記（カ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲１）９－１に係る構成は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ａ）相違点（甲１）９－２について 上記（イ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲１）９－２に係る構成は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、本件特許発明９は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ク）本件特許発明１０ ａ．対比 甲１ｂ発明の「スプレーガンの種類、塗料の吐出量、塗料を霧化するための霧化エアーの圧力、噴霧された塗料を所定のパターンにするためのパターンエアーの圧力、噴霧する塗料の種類、塗料の色、塗料の粘度、スプレーガンとワークとの距離等をスプレー条件」は、塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件であるといえるから、本件特許発明１０の「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件」に相当する。 甲１ｂ発明の「バーチャルの噴霧情報のデータベース」は、スプレー条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報であるといえるところ、本件特許発明１０と甲１ｂ発明とは、「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件」に基づいた塗装に係る予測を行うための情報を生成する方法である点で共通する。 以上によると、本件特許発明１０と甲１ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報の生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲１）１０－１ 本件特許発明１０は、「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとを含む教師データを取得するステップ」と、「前記教師データを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件が入力された場合に塗色のばらつきを出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」であるのに対して、甲１ｂ発明は、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 ｉ．甲２ないし１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」については記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。したがって、本件特許発明１０の上記相違点（甲１）１０－１に係る構成は、は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲２ないし甲１６のいずれかにおいて、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」が記載されているとしても、当該事項は、「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」に関するものではなく、甲１ｂ発明の「塗装に係る予測」を行うことに係る構成である「スプレーガンからワークに向けて噴霧されてワークに塗着していく塗料粒子を表示部に再現する」ために用いられる「バーチャルの噴霧情報のデータベース」に代えて、甲２ないし１６に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明１０の上記相違点（甲１）１０－１に係る構成は、は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１０は、甲１ｂ発明、及び、甲２ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 イ．甲第２号証に基づく新規性・進歩性について （ア）本件特許発明１ ａ．対比 甲２ａ発明の「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」は、塗料の特性及び塗装ロボットが当該塗料を塗装する際の条件であるといえるから、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲２ａ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」を算出し、当該「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」とに基づいて「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」ようになっている、塗装状態の予測を行う「塗装制御装置」であるといえる。 よって、甲２ａ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」塗装状態予測装置であるといえるところ、甲２ａ発明と本件特許発明１とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装状態を予測する「塗装状態予測装置」で共通する。 以上によると、本件特許発明１と甲２ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装状態を予測する塗装状態予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲２）１－１ 本件特許発明１における塗装状態の予測では、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ものであるのに対して、甲２ａ発明では、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」ものである点。 ・相違点（甲２）１－２ 本件特許発明１の「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ことにおいて、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」のに対して、甲２ａ発明の「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」には、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲２）１－１について ｉ．本件特許発明１における「学習済みモデル」とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」を入力とし、「その条件で塗装された塗膜の表面の平滑性」を出力として、両者の関係を学習したモデルであるといえる。 ここで、本件特許出願時の技術常識によると、「学習済みモデル」とは、入力データと出力データとの関係を直接的に学習したモデルであって、入力データと出力データとの因果関係に基づく解析を行うことなく、入力データから出力データを得ることができるものであるといえることからすると、本件特許発明１における「学習済みモデル」は、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」との間の因果関係に基づく解析を行うことなく、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」を得ることができるものであると解するのが相当である。 これに対して甲１、甲３、甲６ないし１６には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて「塗膜の表面の平滑性を算出する」ことについては、記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲２）１－１は、形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲２）１－１に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３、甲６ないし１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉ．甲４、５には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ことが記載されているといえるところ、甲４、５に記載された上記事項は、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」ことに関するものではなく、甲２ａ発明の「塗装状態を予測する」構成である「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」構成として、甲４、５に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲２）１－１は形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲２）１－１に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲４ないし甲５に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉｉ．以上のとおりであるから、本件特許発明１の相違点（甲２）１－１に係る構成は、形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲２）１－１に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲２）１－２について 甲１、甲３ないし１６には、「塗膜の表面の平滑性を算出する」ための「塗料の塗装時の条件」が「被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」ことは記載されておらず、当該事項は、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 仮に、甲１、甲３ないし甲１６のいずれかにおいて、上記事項が記載されているとしても、甲２ａ発明、及び、当該記載事項に基づいて、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」際に、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」とすることは、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲２）１－２は形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲２）１－２に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、相違点（甲２）１－１、相違点（甲２）１－２は、実質的な相違点であるから、本件特許発明１は、甲２に記載された発明ではない。 そして、本件特許発明２は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （イ）本件特許発明２ ａ．対比 本件特許発明２と甲２ａ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装状態を予測する塗装状態予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲２）２－１ 本件特許発明２と甲２ａ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲２）１－１と同様の事項で相違する。 ・相違点（甲２）２－２ 本件特許発明２における塗装品質の予測では、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」のに対して、甲２ａ発明は、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲２）２－１について 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明２の相違点（甲２）２－１に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲２）２－２について 甲１０、甲１１には、「自動車の塗装において、塗料として、中塗り塗料、ベース塗料およびクリア塗料を含むものを用いること、及び、自動車用塗料により形成された塗膜を、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むものとすること。」が記載されているところ、塗装品質の予測において当該事項を用いることについては記載されていない。また、また、他の甲号証には、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」ことは記載されておらず、塗装品質の予測において当該事項を用いることは、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 したがって、本件特許発明２の上記相違点（甲２）２－２に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、本件特許発明２は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ウ）本件特許発明３、４ 本件特許発明３、４は、本件特許発明１または２を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明３、４は、上記（ア）または（イ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明３、４は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （エ）本件特許発明５ ａ．対比 甲２ａ発明の「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」は、本件特許発明５の「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲２ａ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」を算出し、当該「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」とに基づいて「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」ようになっている、塗装状態の予測を行う「塗装制御装置」であるといえる。 よって、甲２ａ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」塗装状態予測装置であるといえるところ、甲２ａ発明と本件特許発明５とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装状態を予測する「塗装状態予測装置」で共通する。 以上によると、本件特許発明５と甲２ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装状態を予測する塗装状態予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲２）５－１ 本件特許発明５における塗装品質の予測では、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ものであるのに対して、甲２ａ発明では、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」ものである点。 ｂ．判断 上記相違点（甲２）５－１について検討する。 ｉ．甲１、甲３ないし１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ことは記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、本件特許発明５の上記相違点（甲２）５－１に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲１、甲３ないし甲１６のいずれかにおいて、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ことが記載されているとしても、当該事項は、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」ことに関するものではなく、甲２ａ発明の「塗装状態を予測する」ことに係る構成である「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」との構成に代えて、当該事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明５の上記相違点（甲２）５－１に係る構成は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明５は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （オ）本件特許発明６、７ 本件特許発明６、７は、本件特許発明５を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明６、７は、上記（エ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明６、７は、甲２ａ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （カ）本件特許発明８ ａ．対比 甲２ｂ発明の「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」は、塗料の特性及び塗装ロボットが当該塗料を塗装する際の条件であるといえるから、本件特許発明８の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲２ｂ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」を算出し、当該「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」とに基づいて「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」方法であるといえる。 よって、甲２ｂ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」塗装状態予測方法であるといえるところ、甲２ｂ発明と本件特許発明８とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装状態を予測することに係る方法で共通する。 以上によると、本件特許発明８と甲２ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うことに係る方法」 【相違点】 ・相違点（甲２）８－１ 本件特許発明８は、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」であるのに対して、甲２ｂ発明では、当該事項が特定されていない点。 ・相違点（甲２）８－２ 本件特許発明８と甲２ｂ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲２）１－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲２）８－１について 甲２、甲３、甲６ないし甲１６には、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」を備えた「学習済みモデルの生成方法」については、記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、本件特許発明８の上記相違点（甲２）８－１に係る構成は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉ．甲４、５には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」が記載されているといえるところ、甲２ｂ発明の「塗装に係る予測を行うことに係る方法」において、甲４、５に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明８の上記相違点（甲２）８－１に係る構成は、甲２ｂ発明、及び、甲４ないし甲５に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉｉ.以上のとおりであるから、本件特許発明８の上記相違点（甲２）８－１は、形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲２）８－１に係る構成は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲２）８－２について 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明８の相違点（甲２）８－２に係る構成は、形式的なものではなく実質的なものであって、かつ、当該相違点（甲２）８－２に係る構成は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、相違点（甲２）８－１、相違点（甲２）８－２は、実質的な相違点であるから、本件特許発明８は、甲１に記載された発明ではない。 そして、上記ｂで説示したとおり、本件特許発明８は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （キ）本件特許発明９ ａ．対比 本件特許発明９と甲２ｂ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うことに係る方法」 【相違点】 ・相違点（甲２）９－１ 本件特許発明９と甲２ｂ発明とは、上記（カ）で説示した相違点（甲２）８－１と同様の事項で相違する。 ・相違点（甲２）９－２ 本件特許発明９と甲２ｂ発明とは、上記（イ）で説示した相違点（甲２）２－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲２）９－１について 上記（カ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲２）９－１に係る構成は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ａ）相違点（甲２）９－２について 上記（イ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲２）９－２に係る構成は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、本件特許発明９は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ク）本件特許発明１０ ａ．対比 甲２ｂ発明の「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」は、本件特許発明１０の「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲２ｂ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」を算出し、当該「塗料膜厚」と「所定の塗装面の傾き」とに基づいて「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」方法であるといえる。 よって、甲２ｂ発明は、「塗装ロボットのワークに対する塗装軌跡」及び「塗装ロボットによる塗装に関する既知の各種情報」に基づいて、「垂直面での塗装タレ限界を基準にしてタレが生ずるか否かを評価し、該評価に基づいて塗装ロボットの塗装動作のシミュレーションを行う」塗装状態予測方法であるといえるところ、甲２ｂ発明と本件特許発明１０とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装状態を予測することに係る方法で共通する。 以上によると、本件特許発明１０と甲２ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うことに係る方法」 【相違点】 ・相違点（甲２）１０－１ 本件特許発明１０は、「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとを含む教師データを取得するステップ」と、「前記教師データを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件が入力された場合に塗色のばらつきを出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」であるのに対して、甲２ｂ発明では、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 ｉ．甲１、甲３ないし１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」については記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。したがって、本件特許発明１０の上記相違点（甲２）１０－１に係る構成は、は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲１、甲３ないし１６のいずれかにおいて、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」が記載されているとしても、甲２ｂ発明の「塗装に係る予測を行うことに係る方法」において、当該事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明１０は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１０は、甲２ｂ発明、及び、甲１、甲３ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 ウ．甲第３号証に基づく進歩性について （ア）本件特許発明１ ａ．対比 甲３ａ発明の「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」は、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲３ａ発明の「シミュレーション装置」は、「塗装環境条件が変動する前の標準の仕上り肌パラメ－タ値に近づけるよう塗装条件を調整」するために、「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」を用いて、塗装品質に係る「仕上り肌のパラメ－タ値」を算出するものであるといえる。 そうすると甲３ａ発明と本件特許発明１とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装品質を予測する「塗装品質予測装置」で共通する。 以上によると、本件特許発明１と甲３ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装品質を予測する塗装品質予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲３）１－１ 本件特許発明１における塗装品質の予測では、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ものであるのに対して、甲３ａ発明では、「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」を用いて、塗装品質に係る「仕上り肌のパラメ－タ値」を算出するものである点。 ・相違点（甲３）１－２ 本件特許発明１の「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ことにおいて、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」のに対して、甲１ａ発明の「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」には、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲３）１－１について ｉ．本件特許発明１における「学習済みモデル」とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」を入力とし、「その条件で塗装された塗膜の表面の平滑性」を出力として、両者の関係を学習したモデルであるといえる。 ここで、本件特許出願時の技術常識によると、「学習済みモデル」とは、入力データと出力データとの関係を直接的に学習したモデルであって、入力データと出力データとの因果関係に基づく解析を行うことなく、入力データから出力データを得ることができるものであるといえることからすると、本件特許発明１における「学習済みモデル」は、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」との間の因果関係に基づく解析を行うことなく、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」を得ることができるものであると解するのが相当である。 これに対して甲１、甲２、甲６ないし甲１６には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて「塗膜の表面の平滑性を算出する」ことについては、記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲３）１－１に係る構成は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉ．甲４、５には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ことが記載されているといえるところ、甲４、５に記載された上記事項は、「塗装環境条件が変動する前の標準の仕上り肌パラメ－タ値に近づけるよう塗装条件を調整」することに関するものではなく、甲３ａ発明に、甲４、５に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲３）１－１に係る構成は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲３）１－２について 甲１、甲２、甲４ないし甲１６には、「塗膜の表面の平滑性を算出する」ための「塗料の塗装時の条件」が「被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」ことは記載されておらず、当該事項は、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 仮に、甲１、甲２、甲４ないし甲１６のいずれかにおいて、上記事項が記載されているとしても、甲３ａ発明、及び、当該記載事項に基づいて、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」際に、「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」とすることは、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 したがって、本件特許発明１の上記相違点（甲３）１－２に係る構成は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （イ）本件特許発明２ ａ．対比 本件特許発明２と甲３ａ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装状態を予測する塗装状態予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲３）２－１ 本件特許発明２と甲１ａ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲３）１－１と同様の事項で相違する。 ・相違点（甲３）２－２ 本件特許発明２における塗装品質の予測では、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」のに対して、甲３ａ発明は、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲３）２－１について 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明２の相違点（甲３）２－１に係る構成は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲３）２－２について 甲１０、甲１１には、「自動車の塗装において、塗料として、中塗り塗料、ベース塗料およびクリア塗料を含むものを用いること、及び、自動車用塗料により形成された塗膜を、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むものとすること。」が記載されているところ、塗装品質の予測において当該事項を用いることについては記載されていない。また、他の甲号証には、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」ことは記載されておらず、塗装品質の予測において当該事項を用いることは、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 したがって、上記相違点（甲３）２－２に係る構成は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、本件特許発明２は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ウ）本件特許発明３、４ 本件特許発明３、４は、本件特許発明１または２を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明３、４は、上記（ア）または（イ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明３、４は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （エ）本件特許発明５ ａ．対比 甲３ａ発明の「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」は、本件特許発明５の「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲３ａ発明の「シミュレーション装置」は、「塗装環境条件が変動する前の標準の仕上り肌パラメ－タ値に近づけるよう塗装条件を調整」するために、「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」を用いて、塗装品質に係る「仕上り肌のパラメ－タ値」を算出するものであるといえる。 そうすると甲３ａ発明と本件特許発明５とは、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、塗装品質を予測する「塗装品質予測装置」で共通する。 以上によると、本件特許発明５と甲３ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件に基づいて、塗装品質を予測する塗装品質予測装置」 【相違点】 ・相違点（甲３）５－１ 本件特許発明５における塗装品質の予測では、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ものであるのに対して、甲３ａ発明では、「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」を用いて、塗装品質に係る「仕上り肌のパラメ－タ値」を算出するものである点。 ｂ．判断 上記相違点（甲３）５－１について検討する。 ｉ．甲１、甲２、甲４ないし甲１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ことは記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。したがって、本件特許発明５の上記相違点（甲３）５－１に係る構成は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲１、甲２、甲４ないし甲１６いずれかにおいて、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて、「塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ことが記載されているとしても、当該事項は、「塗装環境条件が変動する前の標準の仕上り肌パラメ－タ値に近づけるよう塗装条件を調整」することに関するものではなく、甲３ａ発明に、甲４、５に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、上記相違点（甲３）５－１に係る構成は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、上記ｂで説示したとおり、本件特許発明５は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （オ）本件特許発明６、７ 本件特許発明６、７は、本件特許発明５を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明６、７は、上記（エ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明６、７は、甲３ａ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （カ）本件特許発明８ ａ．対比 甲３ｂ発明の「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」は、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲３ｂ発明の「霧化される塗料粒子の平均粒子径、粒子速度、及び塗着粘度などの特性値と、仕上り肌のパラメ－タとの間の関係式」及び「塗料条件・塗装条件や塗装環境条件と上記特性値との間の関係式」を作成することは、「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」に基づいた塗装に係る予測を行うための情報であるといえるところ、本件特許発明８と甲３ｂ発明とは、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件」に基づいた塗装に係る予測を行うための情報を生成する方法である点で共通する。 以上によると、本件特許発明８と甲３ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報の生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲３）８－１ 本件特許発明８は、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」であるのに対して、甲３ｂ発明では、当該事項が特定されていない点。 ・相違点（甲３）８－２ 本件特許発明８と甲３ｂ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲３）１－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲３）８－１について ｉ．本件特許発明８における「学習済みモデル」とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」を入力とし、「その条件で塗装された塗膜の表面の平滑性」を出力として、両者の関係を学習したモデルであるといえる。 ここで、本件特許出願時の技術常識によると、「学習済みモデル」とは、入力データと出力データとの関係を直接的に学習したモデルであって、入力データと出力データとの因果関係に基づく解析を行うことなく、入力データから出力データを得ることができるものであるといえることからすると、本件特許発明８における「学習済みモデル」は、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」との間の因果関係に基づく解析を行うことなく、上記「…塗装時の条件」と「…塗膜の表面の平滑性」を得ることができるものであると解するのが相当である。 これに対して甲１、甲２、甲４ないし甲１６には、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」については、記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、本件特許発明８の上記相違点（甲３）８－１に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉ．甲４、５には、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」が記載されているといえるところ、甲４、５に記載された上記事項は、「塗装環境条件が変動する前の標準の仕上り肌パラメ－タ値に近づけるよう塗装条件を調整」することに関するものではなく、甲３ｂ発明に、甲４、５に記載された上記事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、本件特許発明８の上記相違点（甲３）８－１に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲４ないし甲５に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｉｉｉ.以上のとおりであるから、上記相違点（甲３）８－１に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲３）８－２について 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明８の相違点（甲３）８－２に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明８は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （キ）本件特許発明９ ａ．対比 本件特許発明９と甲３ｂ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報の生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲３）９－１ 本件特許発明９と甲３ｂ発明とは、上記（カ）で説示した相違点（甲３）８－１と同様の事項で相違する。 ・相違点（甲３）９－２ 本件特許発明９と甲３ｂ発明とは、上記（イ）で説示した相違点（甲３）２－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 （ａ）相違点（甲３）９－１について 上記（カ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲３）９－１に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 （ｂ）相違点（甲３）９－２について 上記（イ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲３）９－２に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、本件特許発明９は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ク）本件特許発明１０ ａ．対比 甲３ｂ発明の「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」は、本件特許発明１０の「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲３ｂ発明の「霧化される塗料粒子の平均粒子径、粒子速度、及び塗着粘度などの特性値と、仕上り肌のパラメ－タとの間の関係式」及び「塗料条件・塗装条件や塗装環境条件と上記特性値との間の関係式」を作成することは、「塗料条件・塗装条件」及び「塗装環境条件」に基づいた塗装に係る予測を行うための情報であるといえるところ、本件特許発明１０と甲３ｂ発明とは、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件」に基づいた塗装に係る予測を行うための情報を生成する方法である点で共通する。 以上によると、本件特許発明１０と甲３ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件に基づいた塗装に係る予測を行うための情報の生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲３）１０－１ 本件特許発明１０は、「塗料に関する情報と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとを含む教師データを取得するステップ」と、「前記教師データを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件が入力された場合に塗色のばらつきを出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えた「学習済みモデルの生成方法」であるのに対して、甲３ｂ発明では、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 ｉ．甲１、甲２、甲４ないし甲１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」については記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、上記相違点（甲３）１０－１に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲１、甲２、甲４ないし甲１６のいずれかにおいて、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」が記載されているとしても、甲３ｂ発明において、当該事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、上記相違点（甲３）１０－１に係る構成は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１０は、甲３ｂ発明、及び、甲１、甲２、甲４ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 エ．甲第４号証に基づく進歩性について （ア）本件特許発明１ ａ．対比 甲４ａ発明の「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」は、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲４ａ発明は、「前記化学混合物の前記測定された特性応答を予測するために予め学習されたニューラルネットワーク」を用い、「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」に基づいて、「オレンジピール」を含む「化学混合物の最終特性を予測する」ものといえるところ、甲４ａ発明の上記「ニューラルネットワーク」と「オレンジピール」は、それぞれ本件特許発明１の「学習済みモデル」と「塗膜の表面の平滑性」に相当する。 そうすると甲４ａ発明と本件特許発明１とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備え」る塗装品質予測装置で共通する。 以上によると、本件特許発明１と甲４ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備える、 塗装品質予測装置。」 【相違点】 ・相違点（甲４）１－１ 本件特許発明１の「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」のに対して、甲４ａ発明の「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」には、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６には、「塗膜の表面の平滑性を算出する」ための「塗料の塗装時の条件」が「被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」ことは記載されておらず、当該事項は、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 仮に、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６のいずれかにおいて、上記事項が記載されているとしても、甲４ａ発明において、当該事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、上記相違点（甲４）１－１に係る構成は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （イ）本件特許発明２ ａ．対比 本件特許発明２と甲４ａ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備える、塗装品質予測装置。」 【相違点】 ・相違点（甲４）２－１ 本件特許発明２における塗装品質の予測では、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」のに対して、甲４ａ発明は、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 甲１０、甲１１には、「自動車の塗装において、塗料として、中塗り塗料、ベース塗料およびクリア塗料を含むものを用いること、及び、自動車用塗料により形成された塗膜を、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むものとすること。」が記載されているところ、塗装品質の予測において当該事項を用いることについては記載されていない。また、他の甲号証には、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」ことは記載されておらず、塗装品質の予測において当該事項を用いることは、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 したがって、上記相違点（甲４）２－１に係る構成は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 本件特許発明２は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ウ）本件特許発明３、４ 本件特許発明３、４は、本件特許発明１または２を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明３、４は、上記（ア）または（イ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明３、４は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （エ）本件特許発明５ ａ．対比 甲４ａ発明の「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」は、本件特許発明５の「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲４ａ発明は、「混合成分量の変化と、任意の環境およびプロセス変数とに対する前記化学混合物の前記測定された特性応答を予測するために予め学習されたニューラルネットワーク」を用い、「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」に基づいて、「オレンジピール」を含む「化学混合物の最終特性を予測する」ものといえるところ、甲４ａ発明の上記「ニューラルネットワーク」は、本件特許発明５の「学習済みモデル」に相当する。 また、甲４ａ発明の「オレンジピール」を含む「化学混合物の最終特性」と、本件特許発明５の「複数の被塗装物における塗色のばらつき」とは、「被塗装物の塗装状態」で共通する。 そうすると甲４ａ発明と本件特許発明５とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から被塗装物の塗装状態を算出する算出部とを備え」る塗装品質予測装置で共通する。 以上によると、本件特許発明５と甲４ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から被塗装物の塗装状態を算出する算出部とを備える、塗装品質予測装置。」 【相違点】 ・相違点（甲４）５－１ 本件特許発明５において算出される被塗装物の塗装状態は、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」であるのに対して、甲４ａ発明において算出される被塗装物の塗装状態は、「化学混合物の最終特性」である点。 ｂ．判断 上記相違点（甲４）５－１について検討する。 ｉ．甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」を算出することについて記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、上記相違点（甲４）５－１に係る構成は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６のいずれかにおいて「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」を算出することが記載されているとしても、甲４ａ発明の「化学混合物の最終特性」として、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、上記相違点（甲４）５－１に係る構成は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明５は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （オ）本件特許発明６、７ 本件特許発明６、７は、本件特許発明５を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明６、７は、上記（エ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明６、７は、甲４ａ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （カ）本件特許発明８ ａ．対比 甲４ｂ発明の「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」は、本件特許発明８の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲４ｂ発明は、「入力および出力層の少なくとも２層の処理要素を含むニューラルネットワーク」において、「オレンジピール」を含む「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」に対する「オレンジピール」を含む「混合物の測定された特性（出力）」を予測するように学習するものといえるところ、甲４ｂ発明の上記「ニューラルネットワーク」と「オレンジピール」とは、本件特許発明８の「学習済みモデル」と「塗膜の表面の平滑性」に相当する。 そうすると、甲４ｂ発明は、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えているといえる。 以上によると、本件特許発明８と甲４ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備える、 学習済みモデルの生成方法。」 【相違点】 ・相違点（甲４）８－１ 本件特許発明８と甲４ｂ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲４）１－１と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明８の相違点（甲４）８－１に係る構成は、甲４ｂ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明８は、甲４ｂ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （キ）本件特許発明９ ａ．対比 本件特許発明９と甲４ｂ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「 塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備えた、 学習済みモデルの生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲４）９－１ 本件特許発明９と甲４ｂ発明とは、上記（イ）で説示した相違点（甲４）２－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 上記（イ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲４）９－１に係る構成は、甲４ｂ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、相違点（甲４）９－１は、実質的な相違点であるから、本件特許発明９は、甲４に記載された発明ではない。 そして、本件特許発明９は、甲４ｂ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ク）本件特許発明１０ ａ．対比 甲４ｂ発明の「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」は、本件特許発明１０の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲４ｂ発明は、「入力および出力層の少なくとも２層の処理要素を含むニューラルネットワーク」において、「化学混合物（入力）の成分」及び「任意の環境およびプロセス変数」に対する「オレンジピール」を含む「混合物の測定された特性（出力）」を予測するように学習するものといえるところ、甲４ｂ発明の上記「ニューラルネットワーク」は、本件特許発明１０の「学習済みモデル」と「塗膜の表面の平滑性」に相当する。 また、甲４ｂ発明の「オレンジピール」を含む「化学混合物の最終特性」と、本件特許発明１０の「複数の被塗装物における塗色のばらつき」とは、「被塗装物の塗装状態」で共通する。 そうすると、甲４ｂ発明は、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に被塗装物の塗装状態を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えているといえる。 以上によると、本件特許発明１０と甲４ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「 塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に被塗装物の塗装状態を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備えた、 学習済みモデルの生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲４）１０－１ 本件特許発明１０と甲４ｂ発明とは、上記（エ）で説示した相違点（甲４）５－１と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 上記（エ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明１０の相違点（甲４）１０－１に係る構成は、甲４ｂ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１０は、甲４ｂ発明、及び、甲１ないし甲３、甲５ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 オ．甲第５号証に基づく進歩性について （ア）本件特許発明１ ａ．対比 甲５ａ発明の「塗料組成と塗装条件」は、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲５ａ発明の「階層的ネットワークモデル」は、「塗料組成と塗装条件」のデータを入力し、出力層において、塗装色の各要素（色相、彩度、・・・肌、ムラ）の値が出力されるものであるといえるところ、甲５ａ発明の上記「階層的ネットワークモデル」と、塗装色の要素である「肌」の値とは、本件特許発明１の「学習済みモデル」と、「塗膜の表面の平滑性」に相当する。 そうすると甲５ａ発明と本件特許発明１とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備え」る塗装品質予測装置で共通する。 以上によると、本件特許発明１と甲５ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備える、 塗装品質予測装置。」 【相違点】 ・相違点（甲５）１－１ 本件特許発明１の「塗料の塗装時の条件は、被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」のに対して、甲５ａ発明の「塗料組成と塗装条件」には、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６には、「塗膜の表面の平滑性を算出する」ための「塗料の塗装時の条件」が「被塗装物の面の向きを含み、当該塗料の塗装時の条件は、鉛直方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのか、水平方向と直交するように配置された面に対して塗装する場合の当該面の向きであるのかのいずれかである」ことは記載されておらず、当該事項は、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 仮に、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６のいずれかにおいて、上記事項が記載されているとしても、甲５ａ発明において、当該事項を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、上記相違点（甲５）１－１に係る構成は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （イ）本件特許発明２ ａ．対比 本件特許発明２と甲５ａ発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する算出部とを備える、塗装品質予測装置。」 【相違点】 ・相違点（甲５）２－１ 本件特許発明２における塗装品質の予測では、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」のに対して、甲５ａ発明は、当該事項が特定されていない点。 ｂ．判断 甲１０、甲１１には、「自動車の塗装において、塗料として、中塗り塗料、ベース塗料およびクリア塗料を含むものを用いること、及び、自動車用塗料により形成された塗膜を、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含むものとすること。」が記載されているところ、塗装品質の予測において当該事項を用いることについては記載されていない。また、他の甲号証には、「前記塗料は、中塗り塗料と、ベース塗料と、クリア塗料とを含み、前記塗膜は、中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」ことは記載されておらず、塗装品質の予測において当該事項を用いることは、本件特許出願時の技術常識であるともいえない。 したがって、上記相違点（甲５）２－１に係る構成は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明２は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ウ）本件特許発明３、４ 本件特許発明３、４は、本件特許発明１または２を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明３、４は、上記（ア）または（イ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明３、４は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （エ）本件特許発明５ ａ．対比 甲５ａ発明の「塗料組成と塗装条件」は、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲５ａ発明の「階層的ネットワークモデル」は、「塗料組成と塗装条件」のデータを入力し、出力層において、塗装色の各要素（色相、彩度、・・・肌、ムラ）の値が出力されるものであるといえるところ、甲５ａ発明の上記「階層的ネットワークモデル」は、本件特許発明５の「学習済みモデル」に相当する。 また、甲５ａ発明の塗装色の要素である「肌」又は「ムラ」の値と、本件特許発明５の「複数の被塗装物における塗色のばらつき」とは、「被塗装物の塗装状態」で共通する。 そうすると甲５ａ発明と本件特許発明５とは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から被塗装物の塗装状態を算出する算出部とを備え」る塗装品質予測装置で共通する。 以上によると、本件特許発明５と甲５ａ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態との関係が学習された学習済みモデルと、 前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から被塗装物の塗装状態を算出する算出部とを備える、塗装品質予測装置。」 【相違点】 ・相違点（甲５）５－１ 本件特許発明５において算出される被塗装物の塗装状態は、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」であるのに対して、甲５ａ発明において算出される被塗装物の塗装状態は、塗装色の要素である「肌」又は「ムラ」の値である点。 ｂ．判断 上記相違点（甲５）５－１について検討する。 ｉ．甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６には、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」を算出することについて記載されているとはいえず、また、当該事項は、本件特許出願時における技術常識ともいえない。 したがって、上記相違点（甲５）５－１に係る構成は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｉｉ．仮に甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６のいずれかにおいて「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」に基づいて、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」を算出することが記載されているとしても、甲５ａ発明の塗装色の要素である「肌」又は「ムラ」の値に代えて、「複数の被塗装物における塗色のばらつき」を採用すべき動機付けは認められない。 したがって、上記相違点（甲５）５－１に係る構成は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明５は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （オ）本件特許発明６、７ 本件特許発明６、７は、本件特許発明５を直接又は間接的に引用するものであるから、本件特許発明６、７は、上記（エ）で説示した相違点に係る構成を備えている。 したがって、本件特許発明６、７は、甲５ａ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （カ）本件特許発明８ ａ．対比 甲５ｂ発明の「塗料組成と塗装条件」は、本件特許発明８の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲５ｂ発明は、「階層的ネットワークモデル」を、「「塗料組成と塗装条件」のデータを入力し、出力層において、塗装色の各要素（色相、彩度、・・・肌、ムラ）の値が出力される」ように学習する方法といえるところ、甲５ｂ発明の上記「階層的ネットワークモデル」と塗装色の要素である「肌」の値とは、本件特許発明８の「学習済みモデル」と、「塗膜の表面の平滑性」に相当する。 そうすると、甲５ｂ発明は、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えているといえる。 以上によると、本件特許発明８と甲５ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備える、 学習済みモデルの生成方法。」 【相違点】 ・相違点（甲５）８－１ 本件特許発明８と甲５ｂ発明とは、上記（ア）で説示した相違点（甲５）１－１と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 上記（ア）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明８の相違点（甲５）８－１に係る構成は、甲５ｂ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明８は、甲５ｂ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （キ）本件特許発明９ ａ．対比 本件特許発明９と甲５発明を対比すると、一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「 塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に塗膜の表面の平滑性を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備えた、 学習済みモデルの生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲５）９－１ 本件特許発明９と甲５ｂ発明とは、上記（イ）で説示した相違点（甲５）２－２と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 上記（イ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明９の相違点（甲５）９－１に係る構成は、甲５ｂ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 以上のとおり、本件特許発明９は、甲５ｂ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （ク）本件特許発明１０ ａ．対比 甲５ｂ発明の「塗料組成と塗装条件」は、本件特許発明１の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」に相当する。 そして、甲５ｂ発明は、「階層的ネットワークモデル」を、「「塗料組成と塗装条件」のデータを入力し、出力層において、塗装色の各要素（色相、彩度、・・・肌、ムラ）の値が出力される」ように学習する方法といえるところ、甲５ｂ発明の上記「階層的ネットワークモデル」は、本件特許発明１０の「学習済みモデル」に相当する。 また、甲５ｂ発明の塗装色の要素である「肌」又は「ムラ」の値と、本件特許発明５の「複数の被塗装物における塗色のばらつき」とは、「被塗装物の塗装状態」で共通する。 そうすると、甲５ｂ発明は、「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態とを含む教師データを取得するステップ」と「前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に被塗装物の塗装状態を出力する学習済みモデルを生成するステップ」とを備えているといえる。 以上によると、本件特許発明１０と甲５ｂ発明との一致点及び相違点は次のとおりである。 【一致点】 「塗料の特性と、その塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された被塗装物の塗装状態とを含む教師データを取得するステップと、 前記教師データを用いて、塗料の特性および塗装時の条件が入力された場合に被塗装物の塗装状態を出力する学習済みモデルを生成するステップとを備えた、 学習済みモデルの生成方法」 【相違点】 ・相違点（甲５）１０－１ 本件特許発明１０と甲５ｂ発明とは、上記（エ）で説示した相違点（甲５）５－１と同様の事項で相違する。 ｂ．判断 上記（エ）ｂで説示したとおりであるから、本件特許発明１０の相違点（甲５）１０－１に係る構成は、甲５ｂ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に想到することができたものとはいえない。 ｃ．小括 上記ｂで説示したとおり、本件特許発明１０は、甲５ｂ発明、及び、甲１ないし甲４、甲６ないし甲１６に記載された事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 （３）まとめ 以上のとおりであるから、本件特許発明１、８に係る発明は、甲１あるいは甲２に記載された発明ではない。 そして、本件特許発明１ないし１０に係る発明は、甲１ないし甲５に記載されたそれぞれの発明を主引用発明とし、当該主引用発明及び甲１ないし甲１６に記載され事項に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものではない。 したがって、上記第２．１（１）及び（２）の特許異議申立ての理由１、２には理由がない。 ３．特許異議申立ての理由３について （１）「学習済みモデル」について 本件特許発明１ないし４、８，９の「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」と「塗膜の表面の平滑性」との関係が学習された「学習済みモデル」について、所定の入力データに対する出力を学習したモデルを生成し、当該モデルを用いて入力データに対する出力を算出することは、本件特許出願時の技術常識といえるところ、「塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」は、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件」と「塗膜の表面の平滑性」との関係を、任意の学習プログラム・計算手法・アルゴリズムに基づいて学習したものである解されることからすると、不明確であるとはいえない。 また、上記技術常識を踏まえれば、上記本件特許発明の「前記学習済みモデルを用いて、塗料の特性および塗装時の条件から塗膜の表面の平滑性を算出する」ことは、不明確であるとはいえない。 そして、同様の理由により、本件特許発明５ないし７、１０の「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件」と「複数の被塗装物における塗色のばらつき」との関係が学習された「学習済みモデル」、及び、「前記学習済みモデルを用いて、塗料に関する情報および塗装時の条件から塗色のばらつきを算出する」ことは、不明確であるとはいえない。 （２）「塗膜の表面の平滑性」について 本件特許発明２ないし４、９の「塗膜」は、「中塗り塗膜と、前記中塗り塗膜上に形成されるベース塗膜と、前記ベース塗膜上に形成されるクリア塗膜とを含む」ものであることからすると、塗膜の表面は「クリア塗膜」によって形成されるものであると解される。 しがたって、本件特許発明２ないし４、９における「その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性」及び「塗膜の表面の平滑性」は、不明確であるとはいえない。 （３）「被塗装物の面の向き」について 請求項１、４、８の「被塗装物の面の向き」については、上記１で説示したとおりであるから、不明確であるとはいえない。 （４）まとめ 以上のとおりであるから、本件特許発明１ないし１０は、特許請求の範囲の記載だけではなく、願書に添付した明細書の記載を考慮し、また、当業者の出願時における技術常識を基礎として、特許請求の範囲の記載が、第三者の利益が不当に害されるほどに不明確であるとはいえない。 したがって、上記第２．１（３）の特許異議申立ての理由３には理由がない。 ４．特許異議申立ての理由４について （１）「塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」について 本件特許明細書の段落０００５、０００６の記載によると、発明が解決しようとする課題は、「被塗装物に対して塗装が行われる前に塗装品質を予測すること」を可能とすることであり、また、同段落０００７ないし００１０、００１７、００１９等の記載によると、当該課題を解決するための手段は、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて「塗膜の表面の平滑性」を算出すること、あるいは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を生成することであると認められる。 そして、本件特許発明１ないし４、８、９では、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を用いて「塗膜の表面の平滑性」を算出すること、あるいは、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係が学習された学習済みモデル」を生成することが特定されているところ、上記本件特許発明は、発明の詳細な説明に記載された上記課題解決手段が反映されたものであるから、発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できると認識できる範囲内のものである。 （２）「塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」について 上記（１）において説示したとおり、本件特許明細書に記載された発明が解決しようとする課題は、「被塗装物に対して塗装が行われる前に塗装品質を予測すること」を可能とすることであるところ、同段落００１１ないし００１５、００１８、００１９等の記載によると、当該課題を解決するための手段は、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて「塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつき」を算出すること、あるいは、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を生成することであると認められる。 そして、本件特許発明５ないし７、１０では、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を用いて「塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつき」を算出すること、あるいは、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係が学習された学習済みモデル」を生成することが特定されているところ、上記本件特許発明は、発明の詳細な説明に記載された上記課題解決手段が反映されたものであるから、発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できると認識できる範囲内のものである。 （３）まとめ 以上のとおりであるから、本件特許発明１ないし１０は、発明の詳細な説明に記載された上記課題解決手段が反映されたものであり、発明の詳細な説明の記載により当業者が当該発明の課題を解決できると認識できる範囲内のものであるから、発明の詳細な説明に記載されたものである。 したがって、上記第２．１（４）の特許異議申立ての理由４には理由がない。 ５．特許異議申立ての理由５について 本件特許明細書の発明の詳細な説明には、段落００４５ないし００５３において、「塗料の特性およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された塗膜の表面の平滑性との関係」を学習することについて、具体的な技術内容が記載されており、また、段落００８１ないし００８９において、「塗料に関する情報およびその塗料の塗装時の条件と、その塗料がその条件で塗装された複数の被塗装物における塗色のばらつきとの関係」を学習することについて、具体的な技術内容が記載されている。 よって、本件特許明細書の発明の詳細な説明には、当業者が、当該発明の詳細な説明の記載及び出願時の技術常識に基づき、過度の試行錯誤を要することなく、本件特許発明１ないし１０を実施することができる程度の記載があるといえる。 したがって、発明の詳細な説明は、当業者が、本件特許発明１ないし１０を実施することができる程度に明確かつ十分に記載されたものである。 よって、上記第２．１（５）の特許異議申立ての理由５には理由がない。 第７．むすび 以上のとおりであるから、取消理由通知に記載した取消理由、及び、特許異議申立書に記載した特許異議申立の理由によっては、本件請求項１ないし１０に係る特許を取り消すことはできない。 また、他に本件請求項１ないし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。