(57)【要約】      （修正有）【課題】システム復旧のための自動化された機械学習に基づくチケット解決方法を提供する。【解決手段】方法は、チケットデータベース記録を用いて、特徴に特化した分類器モデルを訓練及び試験する。分類器モデルは、機械学習に基づいた分類モデルを含む。方法は、解決済みチケット解法データベース記録を用いて、特徴に特化した解法モデルを訓練及び試験する。解法モデルは、機械学習に基づいた解法モデルを含む。方法は、特徴に関連した問題を示すチケットを含むチケット問い合わせを受け取ることと、試験された分類器モデルを用いて、問題を表す問題文を生成することと、試験された解法モデルへ問題文を送ることと、試験された解法モデルを用いて問題文に対する解を予測することとを含む。解は、チケットを解決するための指示を含む。方法は、解の確実性特性に基づいて、問題を解決するためにシステムにおいて解を実装し、必要に応じて、システムを回復する。【選択図】図１
2020102211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動化されたチケット解決の方法であって、
システムの複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含む特徴に特化した分類器モデルを、チケットデータベース記録の第１部分を用いて訓練することと、
前記チケットデータベース記録の第２部分を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを試験することと、
前記システムの前記複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含む特徴に特化した解法モデルを、解決済みチケット解法データベースデータの第１部分を用いて訓練することと、
前記解決済みチケット解法データベースデータの第２部分を用いて前記特徴に特化した解法モデルを試験することと、
前記システムの問題を示し且つ前記複数の特徴の中の１以上の特徴に関連しているチケットを含むチケット問い合わせを受け取ることと、
前記チケット問い合わせの前記１以上の特徴に関連した、前記問題を表す問題文を、前記試験された特徴に特化した分類器モデルを用いて生成することと、
前記生成された問題文を前記特徴に特化した解法モデルへ送ることと、
前記特徴に特化した解法モデルを用いて前記生成された問題文に対する解を予測して、該予測された解が、前記チケットを解決するための指示の組と、前記予測された解の１以上の確実性特性とを含むようにすることと、
前記確実性特性に基づいて、前記予測された解を前記システムにおいて実装して前記問題を解決することと
を有する方法。
【請求項２】
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接受け取られるか、あるいは、
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接からアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）を経由して受け取られる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴に特化した分類器モデルを訓練することより前に、前記チケットデータベース記録の前記第１部分を準備することを更に有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記予測された解のリスクを計算することを更に有し、
前記予測された解がリスク閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、前記問題を解決するよう自動的に実装される、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記チケットデータベース記録は、手動入力されたチケットに応答して１以上の顧客サービスエージェントによって収集される前記システムに関連した管理顧客サービス部門からの分類情報を含み、該分類情報は、顧客情報、課金情報、チケットとして発せされた問題情報、影響範囲情報、報告者人物情報、チケットログ情報、タイムスタンプ情報、前記問題情報に関する他の詳細情報、及び前記チケットに関連した添付のうちの１以上又は組み合わせを含み、
前記解決済みチケット解法データベースデータは、前記管理顧客サービス部門からの解法情報を含み、該解法情報は、チケットデータベース内の記録に対する解を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記確実性特性は、リスク及び信頼度を含み、
当該方法は、前記チケットデータベース記録及び前記解決済みチケット解法データベースデータに基づいて前記予測された解の前記リスク及び前記予測された解の前記信頼度を計算することを更に有し、
前記計算されたリスクがリスク閾値を上回ること及び前記計算された信頼度が信頼閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、人による行為なしで自動的に実装され、
前記計算されたリスクが前記リスク閾値を下回ること及び前記計算された信頼度が前記信頼閾値を下回ることに応答して、前記予測された解は、少なくとも部分的に人の行為を通じて又は前記人の指示の下で実装される、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記予測された解及び前記生成された問題文を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを再訓練することを更に有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記チケットにおいて前記１以上の特徴を検出することと、
前記チケットの前記検出された特徴に対応する前記特徴に特化した分類器モデルの１つへ前記チケットを送ることと
を更に有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記チケットデータベース記録の前記第１部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約７０％であり、
前記チケットデータベース記録の前記第２部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約３０％である、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の特徴は、優先度、モジュール、割り当て、割り当てグループ、及び影響範囲のうちの１以上又は組み合わせを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
システムの複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含む特徴に特化した分類器モデルを、チケットデータベース記録の第１部分を用いて訓練することと、
前記チケットデータベース記録の第２部分を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを試験することと、
前記システムの前記複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含む特徴に特化した解法モデルを、解決済みチケット解法データベースデータの第１部分を用いて訓練することと、
前記解決済みチケット解法データベースデータの第２部分を用いて前記特徴に特化した解法モデルを試験することと、
前記システムの問題を示し且つ前記複数の特徴の中の１以上の特徴に関連しているチケットを含むチケット問い合わせを受け取ることと、
前記チケット問い合わせの前記１以上の特徴に関連した、前記問題を表す問題文を、前記試験された特徴に特化した分類器モデルを用いて生成することと、
前記生成された問題文を前記特徴に特化した解法モデルへ送ることと、
前記特徴に特化した解法モデルを用いて前記生成された問題文に対する解を予測して、該予測された解が、前記チケットを解決するための指示の組と、前記予測された解の１以上の確実性特性とを含むようにすることと、
前記確実性特性に基づいて、前記予測された解を前記システムにおいて実装して前記問題を解決することと
を有する動作を実行するよう又は該実行を制御するよう１以上のプロセッサによって実行可能なプログラミングコードが符号化されている非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接受け取られるか、あるいは、
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接からアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）を経由して受け取られる、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記動作は、前記特徴に特化した分類器モデルを訓練することより前に、前記チケットデータベース記録の前記第１部分を準備することを更に有する、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記動作は、前記予測された解のリスクを計算することを更に有し、
前記予測された解がリスク閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、前記問題を解決するよう自動的に実装される、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記チケットデータベース記録は、手動入力されたチケットに応答して１以上の顧客サービスエージェントによって収集される前記システムに関連した管理顧客サービス部門からの分類情報を含み、該分類情報は、顧客情報、課金情報、チケットとして発せされた問題情報、影響範囲情報、報告者人物情報、チケットログ情報、タイムスタンプ情報、前記問題情報に関する他の詳細情報、及び前記チケットに関連した添付のうちの１以上又は組み合わせを含み、
前記解決済みチケット解法データベースデータは、前記管理顧客サービス部門からの解法情報を含み、該解法情報は、チケットデータベース内の記録に対する解を含む、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記確実性特性は、リスク及び信頼度を含み、
前記動作は、前記チケットデータベース記録及び前記解決済みチケット解法データベースデータに基づいて前記予測された解の前記リスク及び前記予測された解の前記信頼度を計算することを更に有し、
前記計算されたリスクがリスク閾値を上回ること及び前記計算された信頼度が信頼閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、人による行為なしで自動的に実装され、
前記計算されたリスクが前記リスク閾値を下回ること及び前記計算された信頼度が前記信頼閾値を下回ることに応答して、前記予測された解は、少なくとも部分的に人の行為を通じて又は前記人の指示の下で実装される、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記動作は、前記予測された解及び前記生成された問題文を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを再訓練することを更に有する、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記動作は、
前記チケットにおいて前記１以上の特徴を検出することと、
前記チケットの前記検出された特徴に対応する前記特徴に特化した分類器モデルの１つへ前記チケットを送ることと
を更に有する、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記チケットデータベース記録の前記第１部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約７０％であり、
前記チケットデータベース記録の前記第２部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約３０％である、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記複数の特徴は、優先度、モジュール、割り当て、割り当てグループ、及び影響範囲のうちの１以上又は組み合わせを含む、
請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で議論される実施形態は、システム復旧のための自動化された機械学習に基づくチケット解決に関係がある。
【背景技術】
【０００２】
チャットボット及び／又はチケット投稿システムは、コンピュータシステムにおける問題を調停、更新、及び解決するために実装されることがある。一般に、ユーザは、問題追跡システムに対して手動でチケットを投稿し得る。従来のチケット投稿システムでは、チケットは投稿されてから、コンピュータシステムを修復するために手動で評価及び解決される。例えば、技術代表者は、チャット、電話呼び出し、電子メール、オンライン投稿システムを通じて手動又は自動でチケットを受け取ることができ、チケットプロセッサによって問題に対する適切な解を決定する。技術代表者及び／又はチケットプロセッサは次いで、解を実装するか、あるいは、解を実装するためにユーザと連携し得る。
【０００３】
本明細書で請求される対象は、記載されているような環境でしか動作しない実施形態又は任意の欠点を解消する実施形態に制限されない。むしろ、この背景は、本明細書で記載されるいくつかの実施形態が実施され得る技術分野の一例を説明するためにのみ与えられている。
【発明の概要】
【０００４】
実施形態の態様に従って、自動化されたチケット解決の方法は、特徴に特化した分類器モデルを、チケットデータベース記録の第１部分を用いて訓練することを含んでよい。前記特徴に特化した分類器モデルは、システムの複数の特徴の中の１以上の特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含んでよい。当該方法は、前記チケットデータベース記録の第２部分を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを試験することを含んでよい。当該方法は、特徴に特化した解法モデルを、解決済みチケット解法データベース記録の第１部分を用いて訓練することを含んでよい。前記特徴に特化した解法モデルは、前記システムの前記複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含んでよい。当該方法は、前記解決済みチケット解法データベース記録の第２部分を用いて前記特徴に特化した解法モデルを試験することを含んでよい。当該方法は、チケット問い合わせを受け取ることを含んでよい。該チケット問い合わせは、前記システムの問題を示し且つ前記複数の特徴の中の１以上の特徴に関連しているチケットを含んでよい。当該方法は、前記チケット問い合わせを代表する問題文を、前記試験された特徴に特化した分類器モデルを用いて生成することを含んでよい。前記問題文は、前記チケット問い合わせの前記１以上の特徴に関連付けられてよい。当該方法は、前記生成された問題文を前記特徴に特化した解法モデルへ送ることを含んでよい。当該方法は、前記特徴に特化した解法モデルを用いて前記生成された問題文に対する解を予測することを含んでよい。該予測された解は、前記チケットを解決するための指示の組及び／又は前記予測された解の１以上の確実性特性を含んでよい。当該方法は、前記予測された解を前記システムにおいて実装して前記システム内の前記問題を解決することを含んでよい。前記予測された解を実装することは、前記確実性特性に基づいてよい。
【０００５】
実施形態の目的及び利点は、少なくとも、特許請求の範囲で特に指し示されている要素、特徴、及び組み合わせによって、実現及び達成されるだろう。上記の概要及び下記の詳細な説明は両方とも、例及び説明であって、請求される本発明の限定ではないことが理解されるべきである。
【０００６】
例となる実施形態は、添付の図面の使用を通じて更なる特定及び詳細をもって記載及び説明される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】例となる動作環境のブロック図を表す。
【図２】図１の動作環境において実装し得るモデル開発プロセスを例示する。
【図３】図１の動作環境において実装し得る解予測プロセスを例示する。
【図４Ａ】図１の動作環境において実装され得る準備モジュールの例を表す。
【図４Ｂ】図１の動作環境において実装され得る準備モジュールの更なる例を表す。
【図５】図１の動作環境において実装され得る実装プロセスを例示する。
【図６】図１の動作環境において実装され得るデータを例示する。
【図７】自動化されたチケット解決のために構成されるコンピュータシステムの例のブロック図である。
【図８Ａ】自動化されたチケット解決の方法の例のフローチャートである。
【図８Ｂ】自動化されたチケット解決の方法の例のフローチャートである。
【０００８】
全ては、本開示で記載される少なくとも１つの実施形態に従う。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
チケット投稿システムは、コンピュータシステムにおける問題を調停及び解決するように実装され得る。従来のチケット投稿システムでは、ユーザがチケットを投稿することができ、次いで、チケットは手動で評価及び解決される。例えば、技術代表者は、チケットを受け取り、問題文を手動で決定し、問題に対する適切な解を手動で決定し得る。次いで、技術代表者は、解を実装するか、あるいは、解を実装するためにユーザと連携し得る。現在、そのようなシステムは、チケットを解決するために、人に基づいた手動による問題識別といった資源及び時間を相当に費やしている。
【００１０】
従って、本開示で記載される実施形態は、自動化されたチケット解決システムに関する。自動化されたチケット解決システムは、これまでは技術代表者によって行われており、旧来のコンピュータシステムが実行することができなかったタスクの１つ以上を実行する。解決システムは、自動的に又は少なくとも部分的に自動的にコンピュータシステムにおける問題を解決するために使用される機械学習に基づいたモデルを構築及び開発するよう構成されてよい。解決システムは、チケットデータベース及び／又は解決済みチケット解法データベースからのデータに基づいてモデルの組を開発してよい。解決システムは、データの一部に基づいてモデルを訓練し、次いで、データの他の部分に基づいてモデルを試験してよい。モデルが訓練及び試験された後、解決システムは次いで、コンピュータシステムから提起される新たなチケット問い合わせに対処してよい。例えば、解決システムは、コンピュータシステムからチケット問い合わせを受け取り、モデルを使用して、チケット問い合わせの問題を表す問題文を決定してよい。解決システムは次いで、問題に対する解を予測してよい。
【００１１】
解決システムは次いで、解を実装してよい。解は、少なくとも部分的に解の１以上の確実性特性に基づいて、実装されてよい。例えば、解の確実性特性が閾値を下回ることに応答して、解の実装は、少なくとも部分的に人によって又は人の監督の下で、実行されてよい。解の確実性特性が閾値を上回ることに応答して、解は、解決システムによって自動的に実装されてよい。
【００１２】
例えば、解決システムによる自動実装は、コンピュータシステムの１以上の機能の動作を制御するよう構成されるコンピュータシステムへの１以上の電子コマンドの通信を含んでよい。コンピュータシステムへ送られた電子コマンドは、コンピュータシステムの動作状態を変更してよい。電子コマンドに由来する動作状態の変更の例には、システム復旧、ドメイン固有システム復旧、ドメイン固有リセット、システムリセット、ソフトウェア又はソフトウェア更新の推奨及び／又はインストール、コンピュータシステムへの特定の入力系列を実装すること、などがある。
【００１３】
従って、解決システムは、コンピュータシステムで起こる問題に対する技術的解決法を提供し得る。技術的解決法は、自動的に又は少なくとも部分的に自動的に、機械学習に基づいたモデルを用いて問題を決定し、機械学習に基づいたモジュールを用いて問題文に対する解を予測し、解を実装することを含んでよい。本開示で記載される実施形態は、問題文決定及び解予測に関連した資源の消費を低減する。更に、本開示の実施形態は、技術的課題のために関連したダウンタイムを低減し、コンピュータシステムの技術的機能性を改善する。
【００１４】
これら及び他の実施形態は、添付の図を参照して記載される。図中、同じ番号は、別なふうに記載されない限りは、同じ機能及び構造を示す。
【００１５】
図１は、本明細書で記載される少なくとも１つの実施形態に従って配置される、例となる動作環境１００のブロック図を表す。動作環境１００は、コンピュータシステム１１５におけるネットワーキング問題のような、コンピュータシステム内の問題を自動的に又は少なくとも部分的に自動的に解決するために使用される機械学習に基づいたモデルを構築及び開発するよう構成される自動チケット解決システム（解決システム）１１０を含んでよい。解決システム１１０は、チケットデータベース（チケットＤＢ）１２８及び解決済みチケット解法データベース（ＲＴＳ−ＤＢ）１３１からのデータに基づいてモデルの組を開発するチケット解決モジュール１３２を含んでよい。解決システム１１０は、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１からのデータの一部に基づいてモデルを訓練してよい。解決システム１１０は次いで、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１からのデータの他の部分に基づいてモデルを試験してよい。
【００１６】
モデルが訓練及び試験された後、解決システム１１０は次いで、コンピュータシステム１１５から提起される新たなチケット問い合わせに対処してよい。例えば、解決システム１１０は、コンピュータシステム１１５からチケット問い合わせを受け取ってよい。解決システム１１０は次いで、チケット問い合わせの問題を表す問題文を決定するために、且つ、問題に対する解を予測するために、モデルを使用してよい。
【００１７】
いくつかの実施形態で、解決システム１１０は、ふた組のモデルを構築及び開発してよい。第１のモデルの組は分類器モデルを含んでよく、第２のモデルの組は解法モデルを含んでよい。分類器モデルは、問題文を決定するよう構成されてよい。解法モデルは、解を予測するよう構成されてよい。
【００１８】
解決システム１１０は次いで、解を実装してよい。解の実装は、リスク及び信頼度のような１以上の確実性特性に基づいてよい。解決システム１１０は、確実性特性を計算し、確実性特性を閾値と比較してよい。解の確実性特性が閾値を下回ることに応答して、解の実装は、少なくとも部分的に人によって又は人の監督の下で、実行されてよい。解の確実性特性が閾値を上回ることに応答して、解は、解決システム１１０によって自動的に実装されてよい。解の自動実装は、人による手動の行為があってもなくてもよい。
【００１９】
例えば、解決システム１１０による自動実装は、コンピュータシステム１１５への１以上の電子コマンドの通信を含んでよい。電子コマンドは、コンピュータシステム１１５の１以上の機能の動作を制御するよう構成されてよい。特に、コンピュータシステム１１５へ送られた電子コマンドは、コンピュータシステムの動作状態を変更してよい。電子コマンドに由来する動作状態の変更の例には、システム復旧、ドメイン固有システム復旧、ドメイン固有リセット、システムリセット、ソフトウェア又はソフトウェア更新の推奨及び／又はインストール、コンピュータシステム１１５への特定の入力系列を実装すること、などがある。
【００２０】
従って、いくつかの実施形態で、解決システム１１０は、コンピュータシステム１１５で起こる問題に対する技術的解決法を提供し得る。技術的解決法は、自動的に又は少なくとも部分的に自動的に、機械学習に基づいたモデルを用いて問題を決定し、機械学習に基づいたモジュールを用いて問題文に対する解を予測し、解を実装することを含んでよい。いくつかの従来のシステムでは、問題文及び解は、人間である代表者により手動で決定された。よって、本開示で記載される実施形態は、そのような従来のシステムに対して、コンピュータ技術の改善を提供する。本開示で記載される実施形態は、問題文決定及び解予測に関連した資源の消費を低減する。更に、本開示の実施形態は、技術的課題のために関連したダウンタイムを低減し、コンピュータシステム１１５の技術的機能性を改善する。
【００２１】
図１の動作環境１００は、解決システム１１０、チケットＤＢ１２８、ＲＴＳ−ＤＢ１３１、及びコンピュータシステム１１５を含んでよい。解決システム１１０、チケットＤＢ１２８、ＲＴＳ−ＤＢ１３１、及びコンピュータシステム１１５又はそれらのある組み合わせは、ネットワーク１２４を介して、情報及びデータを通信してよい。ネットワーク１２４、チケットＤＢ１２８、ＲＴＳ−ＤＢ１３１、及びコンピュータシステム１１５の夫々は、以下で簡単に記載される。
【００２２】
ネットワーク１２４は、動作環境１００の構成要素（例えば、１１０、１１５、１２８、及び１３１）のいずれかの間の信号の通信のために構成された如何なる通信ネットワークも含んでよい。ネットワーク１２４は、有線又は無線であってよい。ネットワーク１２４は、スター形、トークリング構成、又は他の適切な構成を含む多数の構成を有してよい。更に、ネットワーク１２４は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（例えば、インターネット）、及び／又は他の相互接続されたデータパスを含んでよく、それらにわたって複数のデバイスが通信し得る。いくつかの実施形態で、ネットワーク１２４は、ピア・ツー・ピアネットワークを含んでよい。ネットワーク１２４はまた、多種多様な通信プロトコルでのデータの通信を可能にし得る電気通信ネットワークの部分を含んでも、あるいは、それに結合されてもよい。
【００２３】
いくつかの実施形態で、ネットワーク１２４は、データを送信及び受信するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワーク、Ｚ−Ｗａｖｅ（登録商標）通信ネットワーク、Ｉｎｓｔｅｏｎ（登録商標）通信ネットワーク、ＥｎＯｃｅａｎ（登録商標）通信ネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉ通信ネットワーク、ＺｉｇＢｅｅ通信ネットワーク、ＨｏｍｅＰｌｕｇ通信ネットワーク、電力回線通信（Power-Line  Communication）（ＰＬＣ）通信ネットワーク、ＭＱＴＴ（Message  Queue  Telemetry  Transport）通信ネットワーク、ＭＱＴＴ−Ｓ（MQTT-Sensor）通信ネットワーク、ＣｏＡＰ（Constrained  Application  Protocol）通信ネットワーク、ＲＥＳＴ  ＡＰＩ（Representational  State  Transfer  Application  Protocol  Interface）通信ネットワーク、ＸＭＰＰ（eXtensible  Messaging  and  Presence  Protocol）通信ネットワーク、セルラー通信ネットワーク、任意の同様の通信ネットワーク、又はそれらの任意の組み合わせを含むか、又は含むよう構成される。ネットワーク１２４で通信されるデータには、ＳＭＳ（Short  Messaging  Service）、ＭＭＳ（Multimedia  Messaging  Service）、ＨＴＴＰ（HyperText  Transfer  Protocol）、直接データ接続、ＷＡＰ（Wireless  Application  Protocol）、電子メール、ＳＥＰ（Smart  Energy  Profile）、ＥＣＨＯＮＥＴ  Ｌｉｔｅ、ＯｐｅｎＡＤＲ、又はネットワーク１２４、チケットＤＢ１２８、ＲＴＳ−ＤＢ１３１、及びコンピュータシステム１１５により実装され得る任意の他のプロトコルを介して通信されるデータが含まれ得る。
【００２４】
チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１は、如何なるメモリ又はデータストレージも含んでよく、それらは、本開示の他の場所で説明されるメモリ７１２に類似し得る。チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１は、動作環境１００内の他の構成要素がチケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１と通信し得るように、ネットワーク通信機能を含んでよい。例えば、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１は、チケットＤＢデータ及び／又はＲＴＳ−ＤＢデータにアクセスすることを解決システム１１０に可能に又は許容し得る。例えば、解決システム１１０は、ネットワーク１２４を介してチケットＤＢデータ及び／又はＲＴＳ−ＤＢデータにアクセスしてよく、チケットＤＢデータ及び／又はＲＴＳ−ＤＢデータを使用してモデルを訓練及び試験してよい。
【００２５】
いくつかの実施形態で、チケットＤＢデータは分類情報を含んでよく、これは、管理顧客サービス部門から起こってよい。例えば、チケットＤＢデータは、コンピュータシステム１１５に関連するか又はそこで発生する分類情報を含んでよい。特に、チケットＤＢデータは、手動入力されたチケットに応答して１以上の顧客サービスエージェント又は手動チケットシステムによって収集されてよい。例えば、コンピュータシステム１１５は、ユーザ１６３と手動で相互作用するよう構成されてよい。解決システム１１０のインストール前に、ユーザ１６３がチケット問い合わせを投稿し、投稿されたチケット問い合わせに対する解を受け取ると、チケットＤＢデータは生成され得る。チケットＤＢデータは分類情報を含んでよく、これは更に、顧客情報、課金情報、チケットとして発せられた問題情報、影響範囲情報、問題タイプ、報告者人物情報、チケットログ情報、タイムスタンプ情報、問題情報に関する他の詳細情報、チケットに関連した添付、又はそれらの組み合わせを含んでよい。
【００２６】
ＲＴＳ−ＤＢデータは解法情報を含んでよい。チケットＤＢデータと同様に、ＲＴＳ−ＤＢデータは、管理顧客サービス部門からの解法情報を含んでよい。ＲＴＳ−ＤＢデータは、チケットＤＢ１２８内の記録に対する解を含む解法情報を含んでよい。チケットＤＢデータ及びＲＴＳ−ＤＢデータのいくつかの更なる詳細は、図６を参照して提供される。
【００２７】
表されている実施形態では、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１は、解決システム１１０とは別なものとして表されている。いくつかの実施形態で、解決システム１１０は、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１を含んでもよい。これら及び他の実施形態では、解決システム１１０は、電気バス又は他の直接電気接続を経由してチケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１と通信してよい。
【００２８】
コンピュータシステム１１５は、動作環境１００の構成要素の１つ以上とデータ及び情報を通信するよう構成されるハードウェアに基づいたコンピュータデバイスを含んでよい。コンピュータシステム１１５は、チケットインターフェイス１１９及び／又はＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７のようなアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）を含んでよい。
【００２９】
チケットインターフェイス１１９は、ユーザ１６３から入力を受け取るよう構成されるグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）又は他の適切なインターフェイスを含んでよい。例えば、チケットインターフェイス１１９は、ユーザ１６３によって選択され得るグラフィカル情報を含んでも、あるいは、ユーザ１６３によって提供された情報を受け取るよう構成されてもよい。チケットインターフェイス１１９は、ユーザ１６３から情報を受け取り、それに基づいてチケット問い合わせを生成するよう構成されてよい。チケット問い合わせは、コンピュータシステム１１５又は他のシステムの問題に関連したデータ及び情報を含んでよい。いくつかの実施形態で、チケット問い合わせは、「私のパスワードをリセットするのを助けて下さい」（Help  Resetting  My  Password）又は「アプリケーション応答なし」（Non-Responsive  Application）といったテキストを含んでよい。他の実施形態では、チケット問い合わせは、何らかの更なる情報を含んでよく、これは、特定のサービス要求に関連してよい。
【００３０】
いくつかの実施形態で、チケットインターフェイス１１９は、チケット問い合わせを解決システム１１０へ送ってよい。例えば、チケットインターフェイス１１９は、チケット問い合わせを解決システム１１０に対してネットワーク１２４を経由して送ってよい。
【００３１】
ＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７は、コンピュータシステム１１５で実装されてよい。ＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７は、チケットインターフェイス１１９が解決システム１１０と通信することを可能にし得る。例えば、ＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７は、ユーザ１６３によって提供された情報を、解決システム１１０によって受け入れられる特定のフォーマットでフォーマットし直してよい。
【００３２】
ＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７の実装は、コンピュータシステム１１５内であってよく、このとき、解決システム１１０は、コンピュータシステム１１５により遠隔で実装される。例えば、コンピュータシステム１１５は、第１エンティティにより所有されるか、又はそれと関連付けられ得る。解決システム１１０は、第２エンティティにより所有されるか、又はそれと関連付けられ得る。第１エンティティは、チケット解決サービスを提供する第２エンティティと契約を結んでよい。チケット解決サービスを提供するために、第２エンティティは、コンピュータシステム１１５にＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７をインストールしてよい。
【００３３】
図１の実施形態では、コンピュータシステム１１５は、解決システム１１０と別個に表されている。いくつかの実施形態で、コンピュータシステム１１５は、解決システム１１０とともに含まれてもよい。例えば、コンピュータシステム１１５及び解決システム１１０は、単一のシステム１５２に含まれてよい。これら及び他の実施形態で、解決システム１１０は、ネットワーク１２４によってではなく、少なくとも部分的に電子バスを介して、コンピュータシステム１１５と直接通信してよい。
【００３４】
解決システム１１０は、ハードウェアに基づいたコンピュータデバイスを含んでよい。解決システム１１０は、ネットワーク１２４を介して動作環境１００の他の構成要素と通信するよう構成されてよい。解決システム１１０は、チケット解決モジュール１３２（以降、「解決モジュール１３２」）を含んでよい。解決モジュール１３２は、自動チケット解決に対して１以上のプロセスを実装するか又はその実装を制御するよう構成されてよい。
【００３５】
一般に、解決モジュール１３２は、１以上の自動化されたチケット解決プロセスを実装するよう構成されてよい。一般に、解決モジュール１３２は、モデルを構築及び開発するよう構成されてよい。例えば、解決モジュール１３２は、モデルを訓練するよう構成されてよい。いくつかの実施形態で、モデルは、特徴に特化した分類器モデルと、特徴に特化した解法モデルを含んでよい。これら及び他の実施形態で、解決モジュール１３２は、チケットＤＢ１２８からのチケットＤＢデータの第１部分を用いて、特徴に特化した分類器モデルを訓練するよう構成されてよい。特徴に特化した分類器モデルは、コンピュータシステム１１５の１以上の特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含んでよい。コンピュータシステム１１５の特徴には、コンピュータシステム１１５のカテゴリ、クラス、特性、コンポーネント、又は組織的サブコンポーネントが含まれ得る。例えば、特徴は、チケット問い合わせで表されている問題の優先度、コンピュータシステム１１５のモジュール、問題が解決のために転送される割り当て（例えば、個人）、問題が解決のために転送される割り当てグループ、問題によってもたらされるコンピュータシステム１１５の影響範囲、又はそれらの何らかの組み合わせを含んでよい。従って、コンピュータシステム１１５の特徴に特化した分類器モデルは、モジュールに特化した分類器モデル、優先度に特化した分類器モデル、及び割り当てに特化した分類器モデルを含んでよい。モジュールに特化した分類器モデルは、チケット問い合わせを受け取るよう構成されてよい。モジュールに特化した分類器モデルは、チケット問い合わせの問題を解決するコンピュータシステム１１５のモジュールを含む問題文を生成してよい。他のモデルは同様に動作し得る。
【００３６】
解決モジュール１３２は次いで、特徴に特化した分類器モデルを試験してよい。解決モジュール１３２は、チケットＤＢデータの第２部分を用いて、特徴に特化した分類器モデルを試験してよい。特徴に特化した分類器モデルの試験は、訓練されたモデルによって生成される問題文がチケットＤＢデータの問題文と一致することを確かにし得る。いくつかの実施形態で、チケットＤＢデータの第１部分は、チケットＤＢデータの総量のうちの約７０％、約７５％、約８０％、約８５％、又は他の適切なパーセンテージであってよい。相応して、チケットＤＢデータの第２部分は、チケットＤＢデータの総量のうちの約３０％、約２５％、約２０％、約１５％、又は他の適切なパーセンテージであってよい。
【００３７】
解決モジュール１３２は、特徴に特化した解法モデルを訓練してよい。上述されたように、ＲＴＳ−ＤＢ１３１の解決済みチケット解法データベースデータ又は記録の第１部分は、特徴に特化した解法モデルを訓練するために使用されてよい。特徴に特化した解法モデルは、コンピュータシステム１１５の特徴の１つ以上に関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含んでよい。解決モジュール１３２は次いで、解決済みチケット解法データベースデータの第２部分を用いて、特徴に特化した解法モデルを試験してよい。特徴に特化した分類器モデルと同様に、ＲＴＳ−ＤＢデータの第１部分は、ＲＴＳ−ＤＢデータの総量のうちの約７０％、約７５％、約８０％、約８５％、又は他の適切なパーセンテージであってよい。相応して、ＲＴＳ−ＤＢデータの第２部分は、ＲＴＳ−ＤＢデータの総量のうちの約３０％、約２５％、約２０％、約１５％、又は他の適切なパーセンテージであってよい。
【００３８】
解決モジュール１３２は、チケット問い合わせを受け取ってよい。先に紹介されたように、チケット問い合わせは、コンピュータシステム１１５における問題を示すチケットを含んでよい。チケット問い合わせの問題は、コンピュータシステム１１５の特徴の１つ以上に関連してよい。例えば、問題は、特定の特徴に関連（例えば、コンピュータシステム１１５の特定のモジュールに又はコンピュータシステム１１５の特定の影響範囲に関連）してよい。
【００３９】
解決モジュール１３２は、問題文を生成してよい。例えば、問題文は、試験された特徴に特化した分類器モデルによって生成されてよい。問題文は、チケット問い合わせの問題を代表してよい。問題文は、チケット問い合わせに含まれるか又はそれによって関係していると見なされるコンピュータシステム１１５の１以上の特徴と関連付けられてよい。生成された問題文は、特徴に特化した分類器モデルから、特徴に特化した解法モデルへ送られてよい。
【００４０】
解決モジュール１３２は、生成された問題文に対する解を予測してよい。例えば、特徴に特化した解法モデルは、生成された問題文に基づいて解を予測してよい。予測された解は、チケットを解決するための指示の組を含んでよい。更に、予測された解は、予測された解の１以上の確実性特性を含んでもよい。
【００４１】
解決モジュール１３２は、予測された解をコンピュータシステム１１５において実装してよい。予測された解は、問題を解決するために実装されてよい。実装は、確実性特性に基づいてよい。例えば、確実性特性は、リスク及び信頼度を含んでよく、これらは、チケットＤＢデータ及びＲＴＳ−ＤＢデータに基づいて解決モジュール１３２によって予測されてよい。解決モジュール１３２は、リスク及び信頼度を夫々、リスク閾値及び信頼閾値と比較してよい。計算されたリスクがリスク閾値を上回ること及び計算された信頼度が信頼閾値を上回ることに応答して、予測された解は、人間である代表者による行為なしで自動的に実装されてよい。計算されたリスクがリスク閾値を下回ること及び／又は計算された信頼度が信頼閾値を下回ることに応答して、予測された解は、少なくとも部分的に人の行為を通じて又は人の指示の下で、実装されてよい。解決モジュール１３２は、予測された解及び生成された問題文を用いて、特徴に特化した分類器モデル及び／又は特徴に特化した解法モデルを再訓練してもよい。
【００４２】
本開示にわたって記載されている解決モジュール１３２、チケットインターフェイス１１９、ＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７、及びそれらの１以上のコンポーネント又はモジュールは、プロセッサ、マイクロプロセッサ（例えば、１以上の動作を実行するか又はその実行を制御する。）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むハードウェアを用いて実装されてよい。いくつかの他の事例では、解決モジュール１３２、チケットインターフェイス１１９、ＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７、及び１以上のコンポーネント又はモジュールは、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実装されてよい。ソフトウェアでの実装は、コンピュータシステム（例えば、解決システム１１０）のハードウェアに含まれ得るような１以上のトランジスタ又はトランジスタ素子の急速な活性化及び不活性化を含んでよい。更に、ソフトウェアにより定義される命令が、トランジスタ内の情報に対して作用してよい。ソフトウェア命令の実装は、少なくとも一時的に電子経路を再構成し、コンピュータハードウェアを変形し得る。
【００４３】
本開示の適用範囲から逸脱せずに、動作環境１００に対して、変更、追加、及び削除が行われてよい。例えば、動作環境１００は、１以上のチケットＤＢ１２８、１以上のＲＴＳ−ＤＢ１３１、１以上のコンピュータシステム１１５、１以上の解決システム１１０、又はそれらの任意の組み合わせを含んでよい。更に、本明細書で記載される実施形態における様々なコンポーネント及びサーバの分離は、分離が全ての実施形態で起こることを示すことを意図していない。例えば、チケットＤＢ１２８、ＲＴＳ−ＤＢ１３１、及びコンピュータシステム１１５は、解決システム１１０と一体化されてよい。更に、記載されるコンポーネント及びサーバは、一般的に、単一のコンポーネント又はサーバにおいて一体化されても、あるいは、複数のコンポーネント又はサーバに分離されてもよいことが、本開示の利点とともに理解され得る。
【００４４】
図２は、図１の動作環境１００で実装し得るモデル開発プロセス２００を例示する。図２のモデル開発プロセス２００は、図１の解決システム１１０、チケットＤＢ１２８、及びＲＴＳ−ＤＢ１３１を含んでよい。モデル開発プロセス２００において、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１は、解決システム１１０と直接に通信するように示されている。いくつかの実施形態で、チケットＤＢ１２８及び／又はＲＴＳ−ＤＢ１３１は、図１のネットワーク１２４のような通信ネットワークを経由して解決システム１１０と通信するよう構成されてもよい。
【００４５】
解決モジュール１３２は、チケット分類モジュール２０５及びチケットリゾルバモジュール２０３を含んでよい。チケット分類モジュール２０５は、ＴＤＢデータ２１１及び２１７を受け取り、分類器モデル２０９を構築するよう構成されてよい。分類器モデル２０９は、チケット問い合わせを受け取り、それに基づいて問題文を生成するよう構成される。チケットリゾルバモジュール２０３は、ＲＴＳ−ＤＢデータ２１３及び２１９を受け取るよう構成されてよい。解法モデル２１５は、ＲＴＳ−ＤＢデータ２１３及び２１９に基づいて構築されてよい。解法モデル２１５は、問題文を受け取り、問題文に対する解を生成し、コンピュータシステム（例えば、図１の１１５）において解を実装するよう構成されてよい。
【００４６】
モデル開発プロセス２００において、チケットデータベース教師データ（ＴＤＢ教師データ）２１１が、解決システム１１０によって受信又はアクセスされてよい。例えば、解決システム１１０は、チケットＤＢ１２８からのＴＤＢ教師データ２１１にアクセスしてよい。ＴＤＢ教師データ２１１は、チケットＤＢ１２８に記憶されているチケットＤＢデータの第１部分を含む。ＴＤＢ教師データ２１１は、分類器データ準備モジュール（分類器準備モジュール）２０２によって受け取られてよい。分類器準備モジュール２０２は、分類器モデル２０９を訓練する前に、ＴＤＢ教師データ２１１を準備するよう構成されてよい。
【００４７】
分類器準備モジュール２０２は、ＴＤＢ教師データ２１１が分類器モデル２０９を訓練するために使用され得るようにＴＤＢ教師データ２１１を修正又は変更してよい。例えば、分類器準備モジュール２０２は、ＴＤＢ教師データ２１１からテキストを抽出し、次いでＴＤＢ教師データ２１１をクリーニングするよう構成されてよい。単語の出現頻度（term  frequency）−逆文書頻度（inverse  document  frequency）（ＴＦＩＤＦ）のような数値統計が分類器準備モジュール２０２によって実施されてよい。追加的に、又は代替的に、分類器準備モジュール２０２は、ＴＤＢ教師データ２１１の部分をグループ分けしてよい。分類器準備モジュール２０２はその場合に、ＴＤＢ教師データ２１１の部分をベクトル化してよい。ベクトル化されたＴＤＢ教師データ２１１は次いで、分類器モデル２０９へ送られてよい。
【００４８】
チケット分類モジュール２０５は、準備されたデータを用いて、特徴に特化した分類器モデル（分類器モデル）２０９を訓練してよい。分類器モデル２０９は、図１のコンピュータシステム１１５のようなシステムの１以上の特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含んでよい。例えば、コンピュータシステム１１５の特徴は、いくつかの実施形態において、優先度、モジュール、割り当て、タイプ、割り当てグループ、及び影響範囲を含んでよい。分類器モデル２０９は、従って、優先度に特化した分類器モデル、モジュールに特化した分類器モデル、割り当てに特化した分類器モデル、割り当てグループに特化した分類器モデル、及び影響範囲に特化した分類器モデルを含んでよい。
【００４９】
いくつかの実施形態において、分類器モデル２０９は、１以上の機械学習アルゴリズムを用いて訓練されてよい。機械学習アルゴリズムのいくつかの例には、線形サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）アルゴリズム、非線形ＳＶＭアルゴリズム、サポートベクトルクラスタリング（ＳＶＣ）アルゴリズム、などを含み得るＳＶＭ学習アルゴリズムが含まれ得る。追加的に、又は代替的に、機械学習アルゴリズムには、単純ベイズ
（外1）
2020102211.tif 000003
分類器又は他の適切な条件付き確率モデルが含まれ得る。分類器モデル２０９による使用に適し得るいくつかのアルゴリズムの若干の更なる詳細は、その全文を参照により本願に援用されるPedregosa,  Fabian,  et  al.  “Scikit-learn:  Machine  learning  in  Python”,  Journal  of  Machine  Learning  Research  12  Oct.  (2011):  2825-2830で与えられている。
【００５０】
分類器モデル２０９が訓練された後、ＴＤＢ試験データ２１７が、チケットＤＢ１２８からアクセス又は受信されてよい。いくつかの実施形態で、ＴＤＢ試験データ２１７は、分類器準備モジュール２０２によって受け取られてよい。他の実施形態では、ＴＤＢ試験データ２１７は、分類器モデル２０９へ直接送られてもよい。分類器準備モジュール２０２は、ＴＤＢ試験データ２１７が分類器モデル２０９を試験するために使用され得るようにＴＤＢ試験データ２１７を準備してよい。チケット分類モジュール２０５は、準備されたＴＤＢ試験データを用いて、分類器モデル２０９を試験してよい。
【００５１】
ＴＤＢ教師データ２１１は、チケットＤＢデータの第１部分を含んでよく、ＴＤＢ試験データ２１７は、チケットＤＢデータの第２部分を含んでよい。いくつかの実施形態で、第１部分は、チケットＤＢデータの総量のうちの約７０％であり、チケットＤＢデータの第２部分は、チケットＤＢデータの総量のうちの約３０％である。他の実施形態では、第１部分及び第２部分は、他の適切な分割を含んでもよい。
【００５２】
モデル開発プロセス２００において、ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３が、解決システム１１０によって受信又はアクセスされてよい。例えば、解決システム１１０は、ＲＴＳ−ＤＢ１３１からのＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３にアクセスしてよい。ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３は、ＲＴＳ−ＤＢ１３１に記憶されているＲＴＳ−ＤＢデータの第１部分を含んでよい。ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３は、解データ準備モジュール（解準備モジュール）２０７によって受け取られてよい。解準備モジュール２０７は、解法モデル２１５を訓練する前に、ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３を準備するよう構成されてよい。
【００５３】
解準備モジュール２０７は、分類器準備モジュール２０２と類似し得る。例えば、解準備モジュール２０７は、ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３が解法モデル２１５を訓練するために使用され得るようにＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３を修正又は変更してよい。例えば、解準備モジュール２０７は、ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３に対してテキスト抽出、テキストクリーニング、数値統計適用、などを行うよう構成されてよい。追加的に、又は代替的に、解準備モジュール２０７は、ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３の部分をグループ分けしてよい。解準備モジュール２０７はその場合に、ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３の部分をベクトル化してよい。ベクトル化されたＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３は次いで、解法モデル２１５へ送られてよい。
【００５４】
チケットリゾルバモジュール２０３は、準備されたデータを用いて、特徴に特化した解法モデル（解法モデル）２１５を訓練してよい。解法モデル２１５は、図１のコンピュータシステム１１５のようなシステムの１以上の特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含んでよい。分類器モデル２０９と同様に、コンピュータシステム（例えば、１１５）は、優先度、モジュール、割り当て、タイプ、割り当てグループ、及び影響範囲を含む特徴を有してよい。解法モデル２１５は、従って、優先度に特化した解法モデル、モジュールに特化した解法モデル、割り当てに特化した解法モデル、割り当てグループに特化した解法モデル、及び影響範囲に特化した解法モデルを含んでよい。
【００５５】
いくつかの実施形態において、解法モデル２１５は、１以上の機械学習アルゴリズムを用いて訓練されてよい。機械学習アルゴリズムのいくつかの例は、先に与えられている。
【００５６】
解法モデル２１５が訓練された後、ＲＴＳ−ＤＢ試験データ２１９が、ＲＴＳ−ＤＢ１３１からアクセス又は受信されてよい。いくつかの実施形態で、ＲＴＳ−ＤＢ試験データ２１９は、解準備モジュール２０７によって受け取られてよい。他の実施形態では、ＲＴＳ−ＤＢ試験データ２１９は、解法モデル２１５へ直接送られてもよい。解準備モジュール２０７は、ＲＴＳ−ＤＢ試験データ２１９が解法モデル２１５を試験するために使用され得るようにＲＴＳ−ＤＢ試験データ２１９を準備してよい。チケットリゾルバモジュール２０３は、準備されたＲＴＳ−ＤＢ試験データを用いて、解法モデル２１５を試験してよい。
【００５７】
ＲＴＳ−ＤＢ教師データ２１３は、ＲＴＳ−ＤＢデータの第１部分を含んでよく、ＲＴＳ−ＤＢ試験データ２１９は、ＲＴＳ−ＤＢデータの第２部分を含んでよい。いくつかの実施形態で、第１部分は、ＲＴＳ−ＤＢデータの総量のうちの約７０％であり、ＲＴＳ−ＤＢデータの第２部分は、ＲＴＳ−ＤＢデータの総量のうちの約３０％である。他の実施形態では、第１部分及び第２部分は、他の適切な分割を含んでもよい。
【００５８】
図３は、図１の動作環境１００で実装し得る解予測プロセス３００を例示する。図３の解予測プロセス３００は、図１の解決システム１１０、チケットＤＢ１２８、及びコンピュータシステム１１５を含んでよい。解予測プロセス３００において、チケットＤＢ１２８及びコンピュータシステム１１５は、解決システム１１０と直接に通信するように示されている。いくつかの実施形態で、チケットＤＢ１２８及び／又はコンピュータシステム１１５は、図１のネットワーク１２４のような通信ネットワークを経由して解決システム１１０と通信するよう構成されてもよい。
【００５９】
解予測プロセス３００において、解決システム１１０は、コンピュータシステム１１５からチケット問い合わせ３０９を受け取ってよい。チケット問い合わせ３０９は、コンピュータシステム１１５における問題を示すチケットを含んでよい。問題は、コンピュータシステム１１５の機能の１つ以上に関係があり得る。チケット問い合わせ３０９は、チケットインターフェイス１１９から直接受け取られてよい。チケットインターフェイス１１９は、ライブユーザチケットインターフェイス又はＧＵＩを含んでよい。追加的に、又は代替的に、チケット問い合わせ３０９は、チケットインターフェイス１１９からＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７を経由して受け取られてもよい。例えば、ユーザ１６３は、チケットインターフェイス１１９を介してコンピュータシステム１１５に情報を入力してよい。チケットインターフェイス１１９に入力された情報は、チケット問い合わせ３０９を生成するために使用されてよい。次いで、チケット問い合わせ３０９は、コンピュータシステム１１５から解決システム１１０へ送られてよい。チケット問い合わせ３０９は、直接に又はＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７を経由して通信されてよい。追加的に、又は代替的に、チケットインターフェイス１１９に入力された情報は、ＲＥＳＴ  ＡＰＩ１１７を介して解決システム１１０へ送られてもよい。チケット問い合わせ３０９は、解決システム１１０で生成され得る。
【００６０】
チケット問い合わせ３０９は、分類器モジュール３０７によって受け取られてよい。分類器モジュール３０７は、チケット問い合わせ３０９のチケットからコンピュータシステム１１５の特徴を検出するよう構成されてよい。特徴の検出は、チケット問い合わせ３０９のテキスト及び／又はチケット問い合わせ３０９のサマリ情報の解析に基づいてよい。分類器モジュール３０７は、チケット又はそれから得られた情報を、特徴に特化した分類器モデル２０９へ送るよう構成されてよい。特に、分類器モジュール３０７は、チケットの検出された特徴に対応する特徴に特化した分類器モデル２０９へチケットを送ってよい。例えば、分類器モジュール３０７は、優先度特徴及びモジュール特徴がチケットに関係しているか又はそれに含まれ得ることを検出する可能性がある。分類器モジュール３０７は、従って、第１特徴モデル３０１であってよい優先度に特化した分類器モデルと、第２特徴モデル３０３であってよいモジュールに特化した分類器モデルとへチケットを送ってよい。
【００６１】
チケットを受け取ったチケット分類器モデル２０９の１つ以上は、チケットの問題を表す問題文３１１を生成するよう構成されてよい。例えば、問題文３１１は、第１特徴モデル３０１及び第２特徴モデル３０３によって生成されてよい。問題文３１１は、チケット問い合わせの特徴に特有であるか又はそれと関連付けられてよい。例えば、上記の例を参照すると、問題文３１１は、コンピュータシステム１１５の優先度特徴及びモジュール特徴に関係があるか又はそれらと関連付けられてよい。
【００６２】
チケット分類モジュール２０５は、特徴に特化した解法モデル（図３中“解法モデル”）２１５へ問題文３１１を送ってよい。解法モデル２１５は、問題文３１１に対する解３１７を予測するよう構成されてよい。解３１７は、コンピュータシステム１１５の特徴の１つ以上に関係があるか又はそれらと関連付けられてよい。例えば、解法モデル２１５は、第１特徴モデル３０２及び第２特徴モデル３０２のような複数の特徴に特化したモデルを含んでよい。上述されたように、問題文３１１は、コンピュータシステム１１５の特徴の１つ以上に関係があるか又はそれらと関連付けられてよい。解３１７を生成するために使用される解法モデル２１５の中の特定のモデルは、対応する特徴に対して構築される特徴に特化したモデル（例えば、３０２及び３０４）であってよい。例えば、問題文３１１は、優先度特徴及びモジュール特徴に関係があるか又はそれらを暗示してよい。従って、解法モデル２１５の中の優先度に特化した解法モデル及びモジュールに特化した解法モデルが、解３１７を予測してよい。
【００６３】
解３１７は、チケット又はその問題を解決するための指示の組３０６及び／又は１以上の確実性特性３０８を含んでよい。指示の組３０６は、コード、命令、サブルーチン、人が読むことができる命令、などの特定の部分を含んでよい。確実性特性３０８は、解決システム１１０がチケットの問題を解決するための指示の組３０６の有効性において解決システム１１０が有している信頼度を反映してよい。いくつかの実施形態で、確実性特性３０８は、ＴＤＢデータ２１１／２１７（又は上記のＲＴＳ−ＤＢデータ）に基づいてよい。例えば、ＴＤＢデータ２１１／２１７が、ＴＤＢデータ２１１／２１７内の問題と同じか又は類似している問題に対して以前に実施されたまさにその指示の組３０６を含む場合に、確実性特性３０８は、指示の組３６が問題を解決するだろうとの高度な確実性を反映し得る。しかし、ＴＤＢデータ２１１／２１７が指示の組３０６に類似したものを含まず且つ／あるいはチケットの問題がＴＤＢデータ２１１／２１７で見つけられない場合には、確実性特性３０８は、指示の組３６が問題を解決するだろうとの低度の確実性を反映し得る。
【００６４】
図４Ａ及び４Ｂは、図１の動作環境１００で実装され得る準備モジュール２０２／２０７の例を説明する。準備モジュール２０２／２０７は、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１とともに表されている。準備モジュール２０２／２０７は、分類器準備モジュール２０２及び解準備モジュール２０７を含んでよい。
【００６５】
図４Ａで、準備モジュール２０２／２０７は、入力としてＴＤＢデータ２１１／２１７（又はＲＴＳ−ＤＢデータ）を受け取り、準備されたデータ４０４を出力してよい。準備されたデータ４０４を生成するために、抽出、クリーニング、及び１以上の数値統計がＴＤＢデータ２１１／２１７に対して適用されてよい。従って、図４Ａの準備モジュール２０２／２０７は、テキスト抽出モジュール４１４、テキストクリーニングモジュール４１６、及びＴＦＩＤＦモジュール４１８を含んでよい。テキスト抽出モジュール４１４は、ＴＤＢデータ２１１／２１７からテキストを抽出するよう構成されてよい。例えば、ＴＤＢデータ２１１／２１７は、チケットサマリ４０２を含んでよい。テキスト抽出モジュール４１４は、チケットサマリ４０２をパースし、それからテキストを抽出してよい。次いで、テキストクリーニングモジュール４１６は、抽出されたテキストをクリーニングしてよい。例えば、テキストクリーニングモジュール４１６は、ストップワードを削除すること、及び文字を時制に変換すること、などを行ってよい。次いで、ＴＦＩＤＦモジュール４１８は、ＴＤＢデータ２１１／２１７の部分において重要であるワードを生成するようにＴＦＩＤＦを適用してよい。従って、準備されたデータ４０４は、ＴＦＩＤＦモジュール４１８によって出力されたワードの組を含んでよい。準備されたデータ４０４は、モデル２０９／２１５へ送られてよく、それらにおいて、上述されたように、モデルを訓練及び／試験するために使用されてよい。
【００６６】
図４Ｂで、準備モジュール２０２／２０７は、入力としてＴＤＢデータ２１１／２１７（又はＲＴＳ−ＤＢデータ）を受け取り、ベクトル化されたデータ４２４を出力してよい。ベクトル化されたデータ４２４は、ＴＤＢデータ２１１／２１７の一部を表すベクトルを含んでよい。図４Ｂの実施形態で、準備モジュール２０２／２０７は、グループモジュール４３０及びベクトル化モジュール４３２を含んでよい。グループモジュール４３０は、ＴＤＢデータ２１１／２１７の特徴をグループ分けするよう構成されてよい。グループモジュール４３０は、ＴＤＢデータ２１１／２１７に含まれ得る特徴４２２についてのデータに少なくとも部分的に基づいてよい。例えば、グループモジュール４３０は、特定の特徴によってＴＤＢデータ２１１／２１７の一部をグループ化してよい。ベクトル化モジュール４３２は、そのグループの記述に対してベクトル化アルゴリズムを適用してよい。従って、ベクトル化されたデータ４２４は、そのグループについての記述の数値（又はベクトル）表現を含んでよい。ベクトル化されたデータ４２４は、モデル２０９／２１５へ送られてよく、それらにおいて、上述されたように、モデルを訓練及び／試験するために使用されてよい。
【００６７】
図５は、図１の動作環境１００で実装され得る実装プロセス５００を例示する。図５は、コンピュータシステム１１５、チケットＤＢ１２８、及びＲＴＳ−ＤＢ１３１とインターフェイス接続されているチケット解決システム１１０を表す。図５には、チケット解決モジュール１３２のチケットリゾルバモジュール２０３の詳細な図が表されている。例えば、チケットリゾルバモジュール２０３は、確実性特性モジュール５０６を含む。
【００６８】
確実性特性モジュール５０６は、１以上の確実性特性を計算するよう構成されてよい。いくつかの実施形態で、確実性特性モジュール５０６は、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１のデータに基づいて、確実性特性を計算してよい。
【００６９】
例えば、解３１７は、指示の組３０６を含んでよい。解３１７とチケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１のデータ内の以前の解との間の対応が、確実性特性を決定づけ得る。
【００７０】
図５の実施形態では、確実性特性は、リスク及び信頼度を含んでよい。従って、確実性特性モジュール５０６は、信頼度計算モジュール５０２及びリスク計算モジュール５０４を含んでよい。他の実施形態では、１以上の確実性特性が確実性特性に含まれてよい。
【００７１】
信頼度計算モジュール５０２は、解３１７の信頼度を計算するよう構成されてよい。信頼度は、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１からのデータを少なくとも部分的に用いて計算されてよい。例えば、信頼度は、信頼度の式：
ConfidenceRate(value,class)＝１／（１＋ｅｘｐ（Y×BDvalue＋Y））
に従って計算されてよい。この式において、クラス（class）に対する所与の値（value）の信頼度が計算される。BDvalueは、クラスまでの選択された値の距離を表す。Yは、この式で最適化され得る固定値である。信頼度の式の若干の更なる詳細は、その全文を参照により本願に援用されるPlatt,  John,  “Probabilistic  outputs  for  support  vector  machines  and  comparisons  to  regularized  likelihood  methods”,  Advances  In  Large  Margin  Classifiers  10.3  (1999):  61-74で見つけられ得る。
【００７２】
リスク計算モジュール５０４は、解３１７のリスクを計算するよう構成されてよい。リスクは、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１からのデータ（例えば、チケットＤＢデータ２１１／２１７及びＲＴＳ−ＤＢデータ２１３／２１９）を少なくとも部分的に用いて計算されてよい。例えば、リスクは、リスクの式：
Risk(value,class)＝（ConfidenceRate(value,class)／１００）×impact
に従って計算されてよい。リスクの式において、impactは決定の効果を示す。Confidenceは、上記の式と一致する。
【００７３】
信頼度計算モジュール５０２は、計算されたリスクをリスク閾値と比較するよう構成されてよい。追加的に、又は代替的に、信頼度計算モジュール５０２は、計算された信頼度を信頼閾値と比較するよう構成されてよい。計算されたリスクがリスク閾値を上回ること及び計算された信頼度が信頼閾値を上回ることに応答して、解３１７は、人による行為なしで自動的に実装されてよい。例えば、解３１７は、コンピュータシステム１１５へ送られてよい。解３１７は、コンピュータシステム１１５によって提起されたチケットの問題を解決するためにコンピュータシステム１１５で自動的に実装されてよい。
【００７４】
計算されたリスクがリスク閾値を下回ること及び計算された信頼度が信頼閾値を下回ることに応答して、解３１７は、人により支援される解決モジュール（支援型モジュール）５０８へ送られてよい。支援型モジュール５０８は、人間である代表者５１０によって制御されるか又はその者と関連付けられてよい。次いで、代表者５１０は、解３１７をコンピュータシステム１１５へ送ってよい。その場合に、解３１７の実装は、少なくとも部分的に代表者５１０の行為を通じて又は代表者５１０の指示の下で、実装されてよい。例えば、代表者５１０は、コンピュータシステム１１５での指示の組３０６の実装を監督してよい。追加的に、又は代替的に、代表者５１０は、指示の組３０６を実装するために１以上の行為を行うことがある。
【００７５】
分類器モデル２０９及び／又は解法モデル２１５は、解３１７の実装に続いて再訓練されてよい。例えば、解３１７及び問題文３１１（図３に図示あり。）は、分類器モデル２０９及び／又は解法モデル２１５を訓練するために使用されてよい。解３１７及び問題文３１１は、本開示の他の場所で記載される、ＴＤＢデータ２１１／２１７及びＲＴＳ−ＤＢデータ２１３／２１９を用いて訓練及び試験することと同様に、分類器モデル２０９及び／又は解法モデル２１５を訓練及び／又は試験し得る新しいデータ及び記録を表してよい。
【００７６】
図６は、図１の動作環境１００で実装され得るデータ６００を例示する。図６のデータ６００は、チケットＤＢ１２８及びＲＴＳ−ＤＢ１３１のようなチケットＤＢ及び／又はＲＴＳ−ＤＢからアクセスされるデータの一部であってよい。例えば、データ６００は、機械学習に基づいたモデルを訓練及び試験するために使用されてよい。図６の実施形態で、データ６００は、スプレッドシートで編成されている。他の実施形態では、データ６００は、他の適切な機械可読な記録において編成されてもよい。
【００７７】
データ６００は、複数の列（６０２、６０４、６０６，６０８、６１０，６１２及び６１４）に分けられてよい。第１列６０２の情報は、識別のために使用されてよい。例えば、図６の‘ID’は、チケットに割り当てられたインデックス番号（例えば、英数字、数字、など）であってよい。第２列６０４は、問題が解決されたかどうかを示してよい。第２列６０４において、ステータスは‘終了’（closed）である。他のデータ６００では、他のステータスは対応中（open）、保留中（pending）、などを含んでよい。第３列６０６及び第４列６０８は、夫々、サマリ及び説明であってよい。サマリ及び説明は、問題について記載するテキストを含んでよく、機械学習に基づいたモデルを訓練及び試験する際に使用されてよい。第５列６１０、第６列６１２、及び第７列６１４は、チケットの問題によって暗示されるか又はそれに関係があるコンピュータシステムの特徴の１つを表してよい。例えば、００１０とインデックス付けされたチケットは、‘Service_Type’であるタイプを有してよく、中度の優先度を有してよく、且つ、‘内部通信モジュール’（internal  comm.  module）と呼ばれるコンピュータシステムのモジュールと関連付けられてよい。
【００７８】
データ６００は、機械学習に基づいたモデルの訓練及び／又は試験中に使用されてよい。例えば、データ６００に基づいて、第３列６０６及び第４列６０８のテキストと列６１０、６１２及び６１４の特徴との間の関係は、確定されてよい。データ６００におけるこの及び他の関係は、機械学習に基づいたモデルを訓練するために使用されるデータセットとなる。
【００７９】
図７は、本開示の少なくとも１つの実施形態に従う自動化されたチケット解決のために構成されたコンピュータシステム７００の例を表す。コンピュータシステム７００は、例えば、図１の動作環境１００において実装されてよい。コンピュータシステム７００の例は、自動チケット解決システム１１０を含んでよい。コンピュータシステム７００は、１以上のプロセッサ７１０と、メモリ７１２と、通信ユニット７１４と、ユーザインターフェイスデバイス７１６と、及びチケット解決モジュール１３２を含むデータストレージ７０４とを含んでよい。
【００８０】
プロセッサ７１０は、様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む如何なる適切な特別目的又は汎用のコンピュータ、コンピューティングエンティティ、又は処理装置も含んでよく、如何なる適用可能なコンピュータ可読記憶媒体でも記憶されている命令を実行するよう構成されてよい。例えば、プロセッサ７１０は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、あるいは、プログラム命令を解釈及び／若しくは実行するよう並びに／又はデータを処理するよう構成されたあらゆる他のデジタル若しくはアナログ回路を含んでもよい。
【００８１】
図７では単一のプロセッサとして表されているが、プロセッサ７１０は、より一般的には、本開示で記載される任意の数の動作を個別的又は集合的に実行するよう構成された任意の数のプロセッサを含んでよい。更に、プロセッサ７１０の１つ以上は、１以上の異なる電子デバイス又はコンピュータシステムに存在してよい。いくつかの実施形態で、プロセッサ７１０は、メモリ７１２、データストレージ７０４、又はメモリ７１２及びデータストレージ７０４に記憶されているプログラム命令を解釈及び／又は実行し且つ／あるいはデータを処理してよい。いくつかの実施形態で、プロセッサ７１０は、データストレージ７０４からプログラム命令をフェッチし、プログラム命令をメモリ７１２にロードしてよい。プログラム命令がメモリ７１２にロードされた後、プロセッサ７１０はプログラム命令を実行してよい。
【００８２】
メモリ７１２及びデータストレージ７０４は、コンピュータ実行可能命令又はデータ構造を搬送するか又は記憶しているコンピュータ可読記憶媒体を含んでよい。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサ７１０のような汎用又は特別目的のコンピュータによってアクセスされ得る如何なる利用可能な媒体も含んでよい。例として、限定なしで、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ若しくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス（例えば、固体状態メモリデバイス）、又はコンピュータ実行可能命令若しくはデータ構造の形で所望のプログラムコードを搬送若しくは記憶するために使用され得且つ汎用若しくは特別目的のコンピュータによってアクセスされ得るあらゆる他の記憶媒体を含む有形又は非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含んでよい。上記の組み合わせも、コンピュータ可読記憶媒体の適用範囲内に含まれてよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、プロセッサ７１０に特定の動作又は動作群を実行させるよう構成された命令及びデータを含んでよい。
【００８３】
通信ユニット７１４は、通信を受信及び送信するよう構成された１以上のハードウェア部品を含んでよい。いくつかの実施形態で、通信ユニット７１４は、数ある通信ハードウェアデバイスの中でもとりわけ、アンテナ、有線ポート、及び変調／復調ハードウェアの中の１つ以上を含んでよい。特に、通信ユニット７１４は、コンピュータシステム７００の外から通信を受信するよう且つ通信をプロセッサ７１０へ与えるよう又はプロセッサ７１０から他のデバイス若しくはネットワーク（例えば、図１の１２４）へ通信を送るよう構成されてよい。
【００８４】
ユーザインターフェイスデバイス７１６は、ユーザから入力を受けるよう及び／又はユーザへ出力を供給するよう構成された１以上のハードウェア部品を含んでよい。いくつかの実施形態で、ユーザインターフェイスデバイス７１６は、数あるハードウェアデバイスの中でもとりわけ、スピーカ、マイクロホン、ディスプレイ、キーボード、タッチスクリーン、又はホログラフィック投影の中の１つ以上を含んでよい。
【００８５】
チケット解決モジュール１３２は、データストレージ７０４に記憶されているプログラム命令を含んでよい。プロセッサ７１０は、チケット解決モジュール１３２をメモリ７１２にロードして、チケット解決モジュール１３２を実行するよう構成されてよい。代替的に、プロセッサ７１０は、チケット解決モジュール１３２をメモリ７１２にロードせずに、データストレージ７０４から１行ずつチケット解決モジュール１３２を実行してよい。チケット解決モジュール１３２を実行するとき、プロセッサ７１０は、本開示の他の場所で記載される参加確認プロセスを実行するよう構成されてよい。
【００８６】
本開示の適用範囲から逸脱することなしに、コンピュータシステム７００に対して変更、追加、又は削除が行われてよい。例えば、いくつかの実施形態で、コンピュータシステム７００は、ユーザインターフェイスデバイス７１６を含まなくてもよい。いくつかの実施形態で、コンピュータシステム７００の異なる構成要素は、物理的に分離していてもよく、如何なる適切なメカニズムによっても通信上結合されてよい。例えば、データストレージ７０４は、プロセッサ７１０と、メモリ７１２と、通信ユニット７１４とを含むサーバから分離しているストレージデバイスの部分であってよく、サーバの通信ユニット７１４は、ストレージデバイスへ通信上結合される。本明細書で記載される実施形態は、以下で更に詳細に論じられるように、様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む特別目的又は汎用のコンピュータの使用を含んでよい。
【００８７】
図８Ａ及び８Ｂは、本開示の少なくとも１つの実施形態に従う自動化されたチケット解決の方法８００の例のフローチャートである。方法８００は、図１の動作環境１００のような動作環境で実行されてよい。いくつかの実施形態において、方法８００は、図１を参照して記載されるチケット解決システム１１０によってプログラム可能に実行されてよい。いくつかの実施形態において、自動チケット解決システム１１０又は他のコンピュータシステムは、コンピュータシステム及び／又はチケット解決システム１１０に方法８００を実行させるよう又はその実行を制御させるよう１以上のプロセッサ（例えば、図７のプロセッサ７１０）によって実行可能であるプログラミングコード又は命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読媒体（例えば、図７のメモリ７１２）を含んでも、あるいは、それへ通信上結合されてもよい。追加的に、又は代替的に、チケット解決システム１１０は、チケット解決システム１１０又は他のコンピュータシステムに方法８００を実行させるよう又はその実行を制御させるようコンピュータ命令を実行するように構成される、本開示の他の場所で記載されるプロセッサ７１０を含んでもよい。別個のブロックとして表されているが、図８の様々なブロックは、所望の実施に応じて、更なるブロックに分けられても、より少ないブロックへとまとめられても、あるいは削除されてもよい。
【００８８】
方法８００は、ブロック８０２から開始してよく、ブロック８０２で、データが準備されてよい。例えば、チケットＤＢデータ及び／又は解決済みチケット解法データベースデータは、準備されたデータがモデルを訓練及び／又は試験するために使用され得るように準備されてよい。いくつかの実施形態において、チケットＤＢデータの第１部分が、特徴に特化した分類器モデルを訓練する前に準備されてよい。データを準備することは、１以上のステップを含んでよい。例えば、データを準備することは、データからテキストを抽出することと、ストップワードを除くことによってデータをクリーニングすることと、文字を小文字に変更することとを含んでよい。データにとって重要であるワードの組は、単語の出現頻度（term  frequency）−逆文書頻度（inverse  document  frequency）（ＴＦＩＤＦ）又は他の適切な数値統計を用いて生成されてよい。
【００８９】
ブロック８０４で、特徴に特化した分類器モデルが訓練されてよい。分類器モデルは、チケットＤＢデータの第１部分を用いて訓練されてよい。分類器モデルは、システムの１以上の特徴に関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含んでよい。チケットＤＢデータは、手動入力されたチケットに応答して１以上の顧客サービスエージェントによって収集されるシステムに関連した管理顧客サービス部門からの分類情報を含んでよい。分類情報は、顧客情報、課金情報、チケットとして発せられた問題情報、影響範囲情報、報告者人物情報、チケットログ情報、タイムスタンプ情報、問題情報に関する他の詳細情報、チケットに関連した添付、又はそれらの組み合わせを含んでよい。いくつかの実施形態において、特徴は、優先度、モジュール、割り当て、割り当てグループ、影響範囲、又はそれらの何らかの組み合わせを含んでよい。
【００９０】
ブロック８０６で、特徴に特化した分類器モデルは、チケットＤＢデータの第２部分を用いて試験されてよい。いくつかの実施形態で、チケットＤＢデータの第１部分は、チケットＤＢデータの総量のうちの約５０％、約６０％、約７０％、約８０％、又は他の適切なパーセンテージであってよい。相応して、チケットＤＢデータの第２部分は、チケットＤＢデータの総量のうちの約７０％、約７５％、約８０％、約８５％、又は他の適切なパーセンテージであってよい。
【００９１】
ブロック８０８で、特徴に特化した解法モデルが訓練されてよい。特徴に特化した解法モデルは、解決済みチケット解法データベースデータの第１部分を用いて訓練されてよい。特徴に特化した解法モデルは、システムの１以上の特徴に関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含んでよい。解決済みチケット解法データベースデータは、管理顧客サービス部門からの解法情報を含んでよい。解法情報はチケットＤＢ内の記録に対する解を含んでよい。例えば、解決済みチケット解法データベースデータは、チケットＤＢデータが記憶及び／又はアクセスされ得るチケットＤＢからの解法情報を含んでよい。
【００９２】
ブロック８１０で、特徴に特化した解法モデルは試験されてよい。特徴に特化した解法モデルは、解決済みチケット解法データベースデータの第２部分を用いて試験されてよい。いくつかの実施形態において、解決済みチケット解法データベースデータの第１部分は、解決済みチケット解法データベースデータの総量のうちの約７０％、約７５％、約８０％、約８５％又は他の適切なパーセンテージであってよい。相応して、解決済みチケット解法データベースデータの第２部分は、解決済みチケット解法データベースデータの総量のうちの約３０％、約２５％、約２０％、約１５％又は他の適切なパーセンテージであってよい。
【００９３】
ブロック８１２で、チケット問い合わせが受け取られてよい。チケット問い合わせはチケットを含んでよい。チケットは、システム内の問題を示してよい。チケットは、特徴の１つ以上に関連してよい。チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接受け取られてよい。追加的に、又は代替的に、チケット問い合わせは、ＲＥＳＴ  ＡＰＩのようなＡＰＩを経由してライブユーザチケットインターフェイスから受け取られてもよい。ブロック８１４で、特徴がチケットから検出されてよい。ブロック８１６で、チケットは、特徴に特化した分類器モデルの１つ以上へ送られてよい。例えば、チケットは、チケットの検出された特徴に対応する特徴に特化した分類器モデルへ送られてよい。
【００９４】
ブロック８１８で、問題文が生成されてよい。問題文は、チケット問い合わせ及び／又はその問題を表すように生成されてよい。問題文は、試験された特徴に特化した分類器モデルを用いて生成されてよい。問題文は、チケット問い合わせの１以上の特徴と関連付けられてよい。ブロック８２０で、生成された問題文は、特徴に特化した解法モデルへ送られてよい。ブロック８２２で、生成された問題文に対する解が予測されてよい。生成された問題文に対する解は、特徴に特化した解法モデルを用いて予測されてよい。予測された解は、チケットを解決するための指示の組を含んでよい。更に、予測された解は、予測された解の１以上の確実性特性を含んでもよい。確実性特性は、いくつかの実施形態において、リスク及び／又は信頼度を含んでよい。
【００９５】
ブロック８２４で、予測された解のリスクが計算されてよい。予測された解のリスクは、チケットＤＢデータ及び／又は解決済みチケット解法データベースデータに基づいて計算されてよい。ブロック８２６で、予測された解の信頼度が計算されてよい。予測された解の信頼度は、チケットＤＢデータ及び／又は解決済みチケット解法データベースデータに基づいて計算されてよい。
【００９６】
ブロック８２８で、予測された解がシステムにおいて実装されてよい。予測された解は、システム内の問題を解決するようにシステムにおいて実装されてよい。予測された解の実装は、少なくとも部分的に確実性特性に基づいてよい。例えば、いくつかの実施形態において、予測された解がリスク閾値を下回ることに応答して、予測された解は、問題を解決するように自動的に実装される。確実性特性がリスク及び信頼度を含むいくつかの実施形態では、計算されたリスクがリスク閾値を上回ること及び計算された信頼度が信頼閾値を上回ることに応答して、予測された解は、人による行為なしで自動的に実装されてよい。更に、これら及び他の実施形態で、計算されたリスクがリスク閾値を下回ること及び計算された信頼度が信頼閾値を下回ることに応答して、予測された解は、少なくとも部分的に人の行為を通じて又は人の指示の下で、実装されてよい。
【００９７】
ブロック８３０で、特徴に特化した分類器モデルは再訓練されてよい。いくつかの実施形態において、特徴に特化した分類器モデルは、予測され高い及び／又は生成された問題文を用いて再訓練されてよい。例えば、予測された解及び／又は生成された問題文は、特徴に特化した分類器モデルを訓練及び／又は試験するために使用されてよい。その上、いくつかの実施形態において、特徴に特化した解法モデルは再訓練されてよい。例えば、特徴に特化した解法モデルは、予測された解及び／又は生成された問題文を用いて再訓練及び／又は再試験されてよい。再訓練に続いて、方法８００は、ブロック８０６、８１０、８１４、８１６、８１８、８２０、８２２、８２４、８２６、８２８、８３０のうちの１つ以上又はそれらの組み合わせへ進んでよい。
【００９８】
当業者に明らかなように、本明細書で開示されるこの及び他のプロシージャ及び方法について、プロセス及び方法で実行される機能は、異なる順序で実施されてもよい。更に、説明されているステップ及び動作は、単に例として与えられており、ステップ及び動作のいくつかは、開示される実施形態から外れることなしに、任意であっても、より少ないステップ及び動作へとまとめられても、あるいは、更なるステップ及び動作へと拡張されてもよい。
【００９９】
本明細書で記載される実施形態は、以下で更に詳細に論じられるように、様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む特別目的又は汎用のコンピュータの使用を含んでよい。
【０１００】
本明細書で記載される実施形態は、コンピュータ実行可能命令又はデータ構造を搬送するか又は記憶しているコンピュータ可読媒体を用いて実施されてよい。そのようなコンピュータ可読媒体は、汎用の又は特別目的のコンピュータによってアクセスされ得る如何なる利用可能な媒体であってもよい。例として、限定なしに、そのようなコンピュータ可読媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能なプログラム可能リードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク型リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）若しくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス（例えば、固体状態メモリデバイス）、又はコンピュータ実行可能命令若しくはデータ構造の形で所望のプログラムコードを搬送若しくは記憶するために使用され得且つ汎用の若しくは特別目的のコンピュータによってアクセスされ得る何らかの他の記憶媒体を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含んでよい。上記の組み合わせも、コンピュータ可読媒体の適用範囲内に含まれてよい。
【０１０１】
コンピュータ実行可能命令は、例えば、汎用のコンピュータ、専用のコンピュータ、又は専用の処理デバイス（例えば、１以上のプロセッサ）に特定の機能又は機能群を実行させる命令及びデータを含んでよい。構造的特徴及び／又は方法論的動作に特有の言語で対象は記載されてきたが、添付の特許請求の範囲で定義される対象は、上記の具体的な特徴又は動作に必ずしも限られないことが理解されるべきである。むしろ、上記の具体的な特徴及び動作は、特許請求の範囲を実施する形態の例として開示されている。
【０１０２】
本明細書で使用されるように、「モジュール」又は「コンポーネント」との語は、モジュール若しくはコンポーネントの動作を実行するよう構成された具体的なハードウェア実装及び／又は、コンピュータシステムの汎用ハードウェア（例えば、コンピュータ可読媒体、処理デバイス、など）によって記憶及び／又は実行され得るソフトウェアオブジェクト若しくはソフトウェアルーチンを指し得る。いくつかの実施形態において、本明細書で記載される異なるコンポーネント、モジュール、エンジン、及びサービスは、（例えば、別個のスレッドとして）コンピュータシステムで実行するオブジェクト又はプロセスとして実装されてよい。本明細書で記載されるシステム及び方法のいくつかは、ソフトウェア（汎用ハードウェアによって記憶及び／又は実行されるもの）で実施されるものとして概して記載されているが、具体的なハードウェア実装、又はソフトウェアと具体的なハードウェア実装との組み合わせも可能であり、考えられている。本明細書中、「コンピューティングエンティティ」は、本明細書で先に定義されている任意のコンピュータシステム、又はコンピュータシステムで実行される任意のモジュール若しくはモジュールの組み合わせであってよい。
【０１０３】
本明細書で挙げられている全ての例及び条件付き言語は、当該技術の促進に発明者によって寄与される概念及び発明を読者が理解するのを助ける教育上の目的を意図され、そのような、具体的に挙げられている例及び条件に制限されないと解釈されるべきである。本発明の実施形態が詳細に記載されてきたが、様々な変更、置換、及び修正が、本発明の精神及び適用範囲から逸脱することなしにそれらに対して行われ得ることが理解されるべきである。
【０１０４】
上記の実施形態に加えて、以下の付記を開示する。
（付記１）
自動化されたチケット解決の方法であって、
システムの複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含む特徴に特化した分類器モデルを、チケットデータベース記録の第１部分を用いて訓練することと、
前記チケットデータベース記録の第２部分を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを試験することと、
前記システムの前記複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含む特徴に特化した解法モデルを、解決済みチケット解法データベースデータの第１部分を用いて訓練することと、
前記解決済みチケット解法データベースデータの第２部分を用いて前記特徴に特化した解法モデルを試験することと、
前記システムの問題を示し且つ前記複数の特徴の中の１以上の特徴に関連しているチケットを含むチケット問い合わせを受け取ることと、
前記チケット問い合わせの前記１以上の特徴に関連した、前記問題を表す問題文を、前記試験された特徴に特化した分類器モデルを用いて生成することと、
前記生成された問題文を前記特徴に特化した解法モデルへ送ることと、
前記特徴に特化した解法モデルを用いて前記生成された問題文に対する解を予測して、該予測された解が、前記チケットを解決するための指示の組と、前記予測された解の１以上の確実性特性とを含むようにすることと、
前記確実性特性に基づいて、前記予測された解を前記システムにおいて実装して前記問題を解決することと
を有する方法。
（付記２）
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接受け取られるか、あるいは、
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接からアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）を経由して受け取られる、
付記１に記載の方法。
（付記３）
前記特徴に特化した分類器モデルを訓練することより前に、前記チケットデータベース記録の前記第１部分を準備することを更に有する、
付記１に記載の方法。
（付記４）
前記予測された解のリスクを計算することを更に有し、
前記予測された解がリスク閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、前記問題を解決するよう自動的に実装される、
付記１に記載の方法。
（付記５）
前記チケットデータベース記録は、手動入力されたチケットに応答して１以上の顧客サービスエージェントによって収集される前記システムに関連した管理顧客サービス部門からの分類情報を含み、該分類情報は、顧客情報、課金情報、チケットとして発せされた問題情報、影響範囲情報、報告者人物情報、チケットログ情報、タイムスタンプ情報、前記問題情報に関する他の詳細情報、及び前記チケットに関連した添付のうちの１以上又は組み合わせを含み、
前記解決済みチケット解法データベースデータは、前記管理顧客サービス部門からの解法情報を含み、該解法情報は、チケットデータベース内の記録に対する解を含む、
付記１に記載の方法。
（付記６）
前記確実性特性は、リスク及び信頼度を含み、
当該方法は、前記チケットデータベース記録及び前記解決済みチケット解法データベースデータに基づいて前記予測された解の前記リスク及び前記予測された解の前記信頼度を計算することを更に有し、
前記計算されたリスクがリスク閾値を上回ること及び前記計算された信頼度が信頼閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、人による行為なしで自動的に実装され、
前記計算されたリスクが前記リスク閾値を下回ること及び前記計算された信頼度が前記信頼閾値を下回ることに応答して、前記予測された解は、少なくとも部分的に人の行為を通じて又は前記人の指示の下で実装される、
付記１に記載の方法。
（付記７）
前記予測された解及び前記生成された問題文を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを再訓練することを更に有する、
付記１に記載の方法。
（付記８）
前記チケットにおいて前記１以上の特徴を検出することと、
前記チケットの前記検出された特徴に対応する前記特徴に特化した分類器モデルの１つへ前記チケットを送ることと
を更に有する、
付記１に記載の方法。
（付記９）
前記チケットデータベース記録の前記第１部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約７０％であり、
前記チケットデータベース記録の前記第２部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約３０％である、
付記１に記載の方法。
（付記１０）
前記複数の特徴は、優先度、モジュール、割り当て、割り当てグループ、及び影響範囲のうちの１以上又は組み合わせを含む、
付記１に記載の方法。
（付記１１）
システムの複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた分類モデルを含む特徴に特化した分類器モデルを、チケットデータベース記録の第１部分を用いて訓練することと、
前記チケットデータベース記録の第２部分を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを試験することと、
前記システムの前記複数の特徴の中の１特徴に夫々関連している２以上の機械学習に基づいた解法モデルを含む特徴に特化した解法モデルを、解決済みチケット解法データベースデータの第１部分を用いて訓練することと、
前記解決済みチケット解法データベースデータの第２部分を用いて前記特徴に特化した解法モデルを試験することと、
前記システムの問題を示し且つ前記複数の特徴の中の１以上の特徴に関連しているチケットを含むチケット問い合わせを受け取ることと、
前記チケット問い合わせの前記１以上の特徴に関連した、前記問題を表す問題文を、前記試験された特徴に特化した分類器モデルを用いて生成することと、
前記生成された問題文を前記特徴に特化した解法モデルへ送ることと、
前記特徴に特化した解法モデルを用いて前記生成された問題文に対する解を予測して、該予測された解が、前記チケットを解決するための指示の組と、前記予測された解の１以上の確実性特性とを含むようにすることと、
前記確実性特性に基づいて、前記予測された解を前記システムにおいて実装して前記問題を解決することと
を有する動作を実行するよう又は該実行を制御するよう１以上のプロセッサによって実行可能なプログラミングコードが符号化されている非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１２）
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接受け取られるか、あるいは、
前記チケット問い合わせは、ライブユーザチケットインターフェイスから直接からアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）を経由して受け取られる、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１３）
前記動作は、前記特徴に特化した分類器モデルを訓練することより前に、前記チケットデータベース記録の前記第１部分を準備することを更に有する、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１４）
前記動作は、前記予測された解のリスクを計算することを更に有し、
前記予測された解がリスク閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、前記問題を解決するよう自動的に実装される、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１５）
前記チケットデータベース記録は、手動入力されたチケットに応答して１以上の顧客サービスエージェントによって収集される前記システムに関連した管理顧客サービス部門からの分類情報を含み、該分類情報は、顧客情報、課金情報、チケットとして発せされた問題情報、影響範囲情報、報告者人物情報、チケットログ情報、タイムスタンプ情報、前記問題情報に関する他の詳細情報、及び前記チケットに関連した添付のうちの１以上又は組み合わせを含み、
前記解決済みチケット解法データベースデータは、前記管理顧客サービス部門からの解法情報を含み、該解法情報は、チケットデータベース内の記録に対する解を含む、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１６）
前記確実性特性は、リスク及び信頼度を含み、
前記動作は、前記チケットデータベース記録及び前記解決済みチケット解法データベースデータに基づいて前記予測された解の前記リスク及び前記予測された解の前記信頼度を計算することを更に有し、
前記計算されたリスクがリスク閾値を上回ること及び前記計算された信頼度が信頼閾値を上回ることに応答して、前記予測された解は、人による行為なしで自動的に実装され、
前記計算されたリスクが前記リスク閾値を下回ること及び前記計算された信頼度が前記信頼閾値を下回ることに応答して、前記予測された解は、少なくとも部分的に人の行為を通じて又は前記人の指示の下で実装される、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１７）
前記動作は、前記予測された解及び前記生成された問題文を用いて前記特徴に特化した分類器モデルを再訓練することを更に有する、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１８）
前記動作は、
前記チケットにおいて前記１以上の特徴を検出することと、
前記チケットの前記検出された特徴に対応する前記特徴に特化した分類器モデルの１つへ前記チケットを送ることと
を更に有する、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１９）
前記チケットデータベース記録の前記第１部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約７０％であり、
前記チケットデータベース記録の前記第２部分は、前記チケットデータベース記録の総量のうちの約３０％である、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２０）
前記複数の特徴は、優先度、モジュール、割り当て、割り当てグループ、及び影響範囲のうちの１以上又は組み合わせを含む、
付記１１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【符号の説明】
【０１０５】
１００                  動作環境
１１０                  自動チケット解決システム
１１５，７００          コンピュータシステム
１２４                  ネットワーク
１２８                  チケットデータベース
１３１                  解決済みチケット解法データベース
１３２                  チケット解決モジュール
１６３                  ユーザ
２００                  モデル開発プロセス
２０２                  分類器データ準備モジュール
２０３                  チケットリゾルバモジュール
２０５                  チケット分類モジュール
２０７                  解データ準備モジュール
２０９，３０１，３０３  特徴に特化した分類器モデル
２１１                  ＴＤＢ教師データ
２１３                  ＲＴＳ−ＤＢ教師データ
２１５，３０２，３０４  特徴に特化した解法モデル解法モデル
２１７                  ＴＤＢ試験データ
２１９                  ＲＴＳ−ＤＢ試験データ
３００                  解予測プロセス
３０６                  指示の組
３０７                  分類器モジュール
３０８                  確実性特性
３０９                  チケット問い合わせ
３１１                  問題文
３１７                  解
４０２                  チケットサマリ
４０４                  準備されたデータ
４１４                  テキスト抽出モジュール
４１６                  テキストクリーニングモジュール
４１８                  ＴＦＩＤＦモジュール
４２２                  特徴のデータ
４２４                  ベクトル化されたデータ
４３０                  グループモジュール
４３２                  ベクトル化モジュール
５０２                  信頼度計算モジュール
５０４                  リスク計算モジュール
５０６                  確実性特性モジュール
５０８                  人間支援型解決モジュール
５１０                  代表者
６００                  データ
７０４                  データストレージ
７１０                  プロセッサ
７１２                  メモリ
７１４                  通信ユニット
７１６                  ユーザインターフェイスデバイス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
2020102211.tif 000009
【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
2020102211.tif 000012
【図８Ｂ】
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