［AI関連発明］スクリーニング方法（特開2019-16359）

 （拒絶例６）

【請求項１】 　コンピュータ端末が、インターネットを介してデータベースにアクセスする工程と、 　該データベースからデータをダウンロードして該コンピュータ端末に保存する工程と、 　ディープラーニングにより、正しい答えを出せるように学習させた人工知能を搭載した コンピュータに、少なくとも１つのマイクロアレイデータを含む、前記コンピュータ端末が該ダウンロードしたデータをアップロードして読みこませる工程と、 　該人工知能を搭載したコンピュータに、該コンピュータ端末が質問を送信する工程と、 　該人工知能を搭載したコンピュータからの該質問に対する解を該コンピュータ端末が受信する工程と を有することを特徴とする、医薬候補物質をスクリーニングする方法。

　本発明で使用できるデータベースは、生物学、生命科学、医学、歯学、薬学、化学、物理学、数学、統計学、の論文、テキストブック、専門書、及び、辞書等であり、要するに、IBMのWATSONのように大量の質問と答をインプットして学習させ、そのコンピュータに質問を送信して解を得るというものである。本明細書にも、WATOSONを好適に使用できるとある。

　拒絶理由通知書では主引例としてWATSONによるがん治療薬の候補タンパク質を見つける方法の発明が引用された。

　上記の補正後クレームと引例との相違点として、以下が認定された。

＜相違点１＞

　請求項１に係る発明では、データベースからデータをダウンロードして保存し、該データを、人工知能を搭載したコンピュータに読み込ませ、該人工知能を搭載したコンピュータに質問を行い該質問に対する解を受信するのにコンピュータ端末を用いるのに対して、引用文献１に記載された発明では、それが明示されない点。

＜相違点２＞

　請求項１に係る発明では、人工知能を搭載したコンピュータに読み込ませるデータが少なくとも１つのマイクロアレイデータを含むのに対して、引用文献１に記載された発明では、それが明示されない点。

＜相違点１＞に関しては、設計事項にすぎないとされた。これは当然であろう。

＜相違点２＞に関しては、創薬や医療のためにＤＮＡマイクロアレイを用いた遺伝子情報（

マイクロアレイデータに相当）を用いることが極めて有用であることは、本願出願時において周知であり、主引例に周知技術を採用して相違点２に係る構成とすることは当業者が容易になし得たとされた。

　ダウンロードしたデータに、マイクロアレイデータを含む、としか特定しておらず、マイクロアレイデータを含むことが発明にどう寄与しているのか記載されていなから、マイクロアレイデータが周知である以上、容易想到であるという結論は妥当である。