【手続補正書】
【提出日】平成15年7月16日(2003.7.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
セットの項目のサブセットを動的に識別する方法であって、該項目に対して複数の選択者が同様の類似点を有し、それぞれの該項目は組み合わせの属性を有し、該方法は、
（ａ）グループの選択者のそれぞれに対するディスプレイのために第一グループ項目のサブセットを提示するステップであって、該第一グループ項目のそれぞれが特定の組み合わせの属性を有する、ステップと、
（ｂ）グループ選択者の少なくとも幾人かによって提示された項目のサブセットに対して表わされた項目選好を示すデータをキャプチャするステップと、
（ｃ）該キャプチャされたデータに応じて第二グループ項目を選択するステップと、
（ｄ）各属性間の類似点を有する該第二グループ項目のサブセットを識別するステップと
をも含む、方法。
【請求項２】
停止基準が満足されるまで、ステップ（ａ）〜（ｄ）を繰り返すステップをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
表わされた項目選好の間の類似性を有するグループ選択者のサブセットを識別するステップをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ステップ（ａ）は、ユニバース（ｕｎｉｖｅｒｓｅ）項目のそれぞれ全てのディスプレイのために提示するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ステップ（ｂ）は、前記グループ選択者の少なくとも幾人かによって提示された項目のサブセットに対して表わされた相対的な項目選好を示すデータをキャプチャするステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ステップ（ｂ）は、前記グループ選択者の少なくとも幾人かによって提示された項目の少なくともいくつかに割り当てられた格付けを示すデータをキャプチャするステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
それぞれの選択者からの前記キャプチャされたデータを正規化するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ステップ（ｃ）は、進化的アルゴリズムを使用して、前記キャプチャされたデータに応じる第二グループ項目を選択するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ａ）は、第一グループ選択者に対するディスプレイのために第一グループ項目を提示するステップを包含するステップであって、それぞれの項目は、セットのメリット（ｍｅｒｉｔ）属性のおよびセットの生殖属性を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記項目に対する前記キャプチャされたデータに応じるフィットネススコアおよび前記項目の生殖属性を、前記第一グループ項目のそれぞれに対して決定するステップをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
複数の前記第一グループ項目のフィットネススコアを含む正規化された該フィットネススコアベクトルを作成するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
フィットネス比例アルゴリズムを使用して、生殖親として、前記第一グループ項目の一つを選択するステップをさらに包含する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記生殖親は、ルーレットホイールアルゴリズムを使用して選択される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記生殖親は、Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓａｍｐｌｉｎｇアルゴリズムを使用して選択される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
交配相手および生殖親の生殖属性に応じてそれぞれの該生殖親に対して該交配相手を選択するステップをさらに包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
ステップ（ｃ）は、それぞれの交配生殖親ペアの前記メリット属性に組み換えオペレータを付与することによって新しい項目を選択することを包含する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記組み換えオペレータは、交叉オペレータである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記第二グループ項目のそれぞれに対して複数の生殖類似性のファクタを決定するステップをさらに含むステップであって、該複数の類似性のファクタのそれぞれは、該第二グループ項目の該一つの項目および各他の項目の該生殖属性の類似性を表わす、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
ステップ（ｄ）は、前記第二グループ項目のサブセットを識別するステップを包含するステップであって、該項目のそれぞれ一つは、該サブセットのそれぞれの他の項目に関して、所定の閾値より小さい生殖類似性ファクタを有する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
商品形態に対する消費者のそれぞれのグループに相対的類似点を決定し、商品またはその一部を含み、組み合わせの属性を有する方法であって、該方法は、
ａ）グループの消費者の少なくとも幾人かにグループの商品形態を提示するステップであって、該商品形態のそれぞれが特定の組み合わせ属性を有する、ステップと、
ｂ）該グループの消費者の該少なくとも幾人かが該提示された商品形態のサブセットに対する選好を表わすことを有効にするステップと、
ｃ）該グループの消費者の該少なくとも幾人かによって表わされる該選好を示すデータをキャプチャするステップと、
ｄ）新しい属性または新しい組み合わせの属性を有する形を含む派生されたグループの商品形態を生成するためにコンピュータプログラムに該データを入力するステップであって、該生成は、該キャプチャデータによって影響される、ステップと、
ｅ）該派生されたグループの商品形態を消費者の該グループの該少なくとも幾人かに提示するステップと、
ｆ）商品形態に対して該消費者またはグループの消費者の相対的な類似点を示すデータを収集するためにステップｂ）からステップｅ）を繰り返すステップと
を包含する、方法。
【請求項２１】
代替的な組み合わせの商品属性に対する消費者の選好の調査を推進する種々の派生された商品形態を生成するために、前記キャプチャされたデータが条件付けられるか、または前記コンピュータプログラムが条件付けられる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
一人またはサブセットの消費者の前記選好を適合するセットの商品属性に収束する派生された商品形態を生成するために、前記キャプチャされたデータは条件付けられ、または前記コンピュータプログラムは構成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
対応する複数のサブセットの消費者の前記選好に適合する複数のセットの商品属性に収束する派生された商品形態を生成するために、前記キャプチャされたデータは条件付けられ、または前記コンピュータプログラムは構成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
前記コンピュータプログラムは、派生されたグループの商品形態を生成するために遺伝的または進化的計算技術を利用する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】
前記コンピュータプログラムは、前記グループの消費者の少なくとも一つの表わされた該選好から派生された商品形態の属性の重み付けコンジョイント分析評価を利用する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２６】
選択者によって選好される複数の商品形態のどれかを決定する方法であって、該商品形態のそれぞれは、複数の代替的属性を含み、該方法は、
ａ）セットの商品形態を該選択者に提示するステップであって、該商品形態のそれぞれが特定の組み合わせの属性を有する、ステップと、
ｂ）該選択者が該提出された商品形態のサブセットに対する選好を表わすことを有効にするステップと、
ｃ）該選択者によって表わされた該選好を示すデータをキャプチャするステップと、
ｄ）新しい属性または新しい組み合わせの属性を有する形態を含む、派生されたセットの商品形態を生成するためのコンピュータプログラムに該データを入力するステップであって、商品形態の該生成はキャプチャされたデータに影響される、ステップと、
ｅ）該派生されたグループの商品形態の少なくとも一部分を該選択者に提示するステップと、
ｆ）停止基準が満足されるまでステップｂ）からステップｅ）を繰り返すステップと
を包含する、方法。
【請求項２７】
前記選択者は、一人の人、一グループの人々、マシン学習システム、神経網、統計モデル、またはエクスパートシステムのような人の代用となるもの、またはこれらの組み合わせである、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
選択された商品形態に基づく商品を前記選択者またはサブセットの選択者にセールを行う、さらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
前記選択された商品形態に基づく商品は、前記停止基準が満足された後、前記選択者またはサブセットの選択者に配送するために生産される、請求項２６に記載の方法。
【請求項３０】
前記選択された商品形態に基づく前記商品は、前記停止基準が満足される前に存在する、請求項２６に記載の方法。
【請求項３１】
前記選択者は複数の人々を含み、該複数の人々またはそのサブグループの前記選好を示すデータを、選択者またはサブセットの選択者に提示するさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項３２】
複数のユニットの選択された商品形態を生産するさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項３３】
グループの商品形態は、電子ネットワークを介して前記選択者に提示される、請求項２６に記載の方法。
【請求項３４】
ステップａ）の前に、前記商品またはその範囲の属性を識別し、該属性または属性の範囲を表わすためにコードを決定し、または、該コードと属性提示の関係を決定する、さらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項３５】
前記選択者はグループの人々であり、該グループの人に提示された派生されたグループの商品形態は、該グループの一人以上の他の人々によって表わされた前記選好を示すデータを使用して生成される、請求項２６に記載の方法。
【請求項３６】
前記プログラムは、遺伝的アルゴリズム演算、遺伝的プログラミング、コンジョイント分析、生成文法、ランダム属性のジェネレータ、遺伝的計算技術、進化的計算技術、またはこれらの組み合わせを使用して、前記派生されたグループの商品形態を生成する、請求項２６に記載の方法。
【請求項３７】
前記プログラムは、前記派生されたセットの商品形態の少なくとも一部分を生成するためにセットの商品属性から選択する、請求項２６に記載の方法。
【請求項３８】
前記プログラムは、前記派生されたセットの商品形態またはその要素を生成するために、属性を作成または修正する関数を利用する、請求項２６に記載の方法。
【請求項３９】
上記ステップｅ）の前に前記派生されたグループの商品形態から生成された商品形態を削除し、または、前記派生されたグループの商品形態に前もって取り入れられた商品形態を再び取り入れるさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項４０】
派生されたグループの商品形態の生成を前もって選択された属性を含む商品形態に制限するさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項４１】
選択者またはそのサブセットの選択者が、派生されたグループの商品形態の生成を選択者によって選ばれた属性を含む商品形態に制限することを、許可させるさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項４２】
前記選択者を含む前記人々のサブセットから取得されるデータは、前記派生されたグループの商品形態の前記生成の不均衡な影響でもって供給される、請求項２６に記載の方法。
【請求項４３】
派生された商品形態の前記生成を制限するために前記選択者と関連する属性の選好情報またはデモグラフィック情報の少なくとも一部分を使用するステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項４４】
前記取得された属性の選好情報は、前記買物客が進んで前記商品に対して支払を望む価格の範囲、選択者のボディサイズ情報、商品スタイル情報、色の選好、材料の選好能仕様または選択者の所望の商品の機能のリストである、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
商品属性は美観に関するものである、請求項２６に記載の方法。
【請求項４６】
商品属性は機能である、請求項２６に記載の方法。
【請求項４７】
商品属性は前記選択者によって、視覚的に、聴覚的に、触覚的に、経口的にまたは鼻音（ｎｏｓａｌｌｙ）で感知される、請求項２６に記載の方法。
【請求項４８】
前記商品は、物品、サービス、メニューまたは計画である、請求項２６に記載の方法。
【請求項４９】
前記選択者が、好み属性を有する前記派生された商品形態を豊かにするために前記コンピュータプログラムにおいて前記商品の属性が好まれることを可能にするさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項５０】
前記停止基準は、
ｇ）前記選択者またはサブセットの選択者によってなされる購入決定と、
ｈ）ステップｂ）〜ｅ）の所定の繰り返しの数のサイクリングと、
ｉ）前記選択者を含む複数の人々による属性の一致条件（ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ  ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）に到達することと、
ｊ）該選択者を含む人々による個々の評価の所定の数に到達することと、
ｋ）前記方法の所定の持続時間の経過と、
ｌ）監督者の介入と、
ｍ）時間内に所定のポイントへの到達と、
ｎ）該選択者を含む人によって判断された商品形態の出現における改良の欠如と、
ｏ）監督者によって判断された商品形態の出現における改良の欠如と、
ｐ）該選択者によって表わされた前記選好を示す入力データとして使用するコンピュータプログラムまたはサブルーチンによって判断された商品形態の出現における改良の欠如と、
ｑ）異なる属性または組み合わせの属性に対する該選択者のサブセット間の明確な選好の識別と、
ｒ）該選択者を含む人による特定の商品形態の選択と、または、
ｓ）該新生の商品形態の間の相違点の欠如と、または、
ｔ）その組み合わせ
である、請求項２６に記載の方法。
【請求項５１】
一人または対応する複数の人々によって選好された一つまたは複数の商品形態の決定を可能にするためにステップｂ）〜ｅ）を十分多くの回路の繰り返しを行うステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項５２】
前記選択者またはサブセットの選択者についてのデータを収集し、そして、該選択者またサブセットの選択者によって選好される前記商品形態と該データを相関させるさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項５３】
前記選択者またはサブセットの選択者についての前記データは、該選択者の心の状態を示すデータであり、または、デモグラフィックデータである、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記選択者またはサブセットの選択者によって表わされた前記データは、公称上のデータであり、該データは、前記提示された商品形態の該選択者による所定のカテゴリの分類を示すものであり、提示された商品形態の中の選好の順序を示す順序データであり、商品形態の一つまたはサブセットに対する選好であり、商品形態に与えられる格付けを含む主要なデータであり、実用的な投票データであり、選択者またはサブセットの選択者によって作られる商品形態の属性の改変であり、所定の商品形態に対する該選択者の選好における該選択者、またはサブセットの選択者の信頼性の表示、または、それらの組み合わせである、請求項２６に記載の方法。
【請求項５５】
ステップｃ）の後、前記データは、監督者によって条件づけられ、または前記コンピュータプログラムは、監督者によって所望される商品形態への収束を推進するために構成される、請求項２６に記載の方法。
【請求項５６】
前記データは条件付けられ、また、前記コンピュータプログラムは、前記処理を加速するために、それによる停止基準に達するために必要なサイクルの数を減らすように構成される、請求項２６に記載の方法。
【請求項５７】
前記コンピュータプログラムは、並列にまたは直列に実行する複数のプログラムを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項５８】
ステップｄ）の前に、総計のランキングを示すデータを取得するために前記選択者を含む複数の人々からデータを総計するステップを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項５９】
前記選択者は一人の人を含み、前記処理は、該人の選択または選択者として従事した他人の選択の履歴の少なくとも一部を示すデータを該人に提示するさらなるステップを包含する、請求項２６に記載の方法。
【請求項６０】
グループの選好を決定する方法であって、
ｕ）グループの人々の個体要素による選択のための一つまたは一連の選好の選択肢を電子的に提示するステップと、
ｖ）多数の該個体要素を含む第一グループの人々のメンバーがセットの提示された選択肢に電子的に応答した後に、該第一グループの選好の傾向を決定するために該メンバーの選択を要約するステップと、
ｗ）個体のメンバーによる選択に対する該決定された選好の傾向を適応させるために変えられた選好の選択肢の異なった一つまたは一連の多数の選択を電子的に提示するステップと、
ｘ）多数の個体のメンバーを含む第二のグループが、変えられた選択肢に電子的に応答した後、洗練された選好の傾向を決定するために該第二のメンバーの選択を要約するステップと
を含む、方法。
【請求項６１】
商品の多数の形態の中でどれかを決定する装置であって、該形態のそれぞれは複数の代替の属性を有し、該形態は一人以上の人々を含む選択者によって選好される、該装置は、
グループの商品形態を選択者に提示するための端末であって、商品形態のそれぞれは、特定の組み合わせの属性のを有する、端末と、
該選択者が選好する該提示された商品形態のサブセットに対するその選好を示すデータをログすることを有効にさせる該端末に対する入力と、
該端末から中央コンピュータへのデータリンクと、
複数の生成の派生されたグループの商品形態を生成するためにコンピュータによって実行可能なプログラムであって、商品形態の該生成は、該選択者から該リンクを介して受け取られた該データによって影響され、
該派生されたグループの商品形態を選択者に該データリンクを介して提示し、
該派生されたグループの商品形態は、新しい属性および新しい組み合わせの属性を有する形態を含む、プログラムと
を含む、装置。
【請求項６２】
複数の端末を介してリンクされたサーバにプログラムが常駐するネットワークを含む、請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
前記ネットワークは、インターネット、イントラネットまたはエクストラネットである、請求項６２に記載の装置。
【請求項６４】
前記端末は、コンピュータ、テレビジョン、電話またはパーソナルデジタルアシスタントである、請求項６１に記載の装置。
【請求項６５】
前記選択者はグループの人々であり、前記装置は複数の端末を含み、そして該グループの人に提示された派生されたグループの商品形態は、該グループの一人以上の他の人々によって表わされた該選好を示すデータを使用して生成される、請求項６１に記載の装置。
【請求項６６】
前記プログラムは、前記派生されたグループの商品形態を生成するために、遺伝的アルゴリズム演算、遺伝的プログラミング演算、コンジョイント分析演算、生成文法演算、ランダム属性のジェネレータ、または、進化的戦略演算を実行する、請求項６１に記載の装置。
【請求項６７】
前記プログラムは、前記派生されたセットの商品形態を組み立てるためにセットの商品属性から選択する、請求項６１に記載の装置。
【請求項６８】
前記プログラムは、前記派生されたセットの商品形態を生成するために属性を変更するために変化され得る関数を利用する、請求項６１に記載の装置。
【請求項６９】
前記入力は、選択者が生成された商品形態を削除すること、または前記派生されたグループの商品形態の生成間の新しい商品形態を導入することを可能にさせるための手段を含む、請求項６１に記載の装置。
【請求項７０】
前記入力または前記プログラムは、所定の選択された属性を含む商品形態に対して派生されたグループの商品形態の生成の制限を課する事を可能にするための手段を含む、請求項６１に記載の装置。
【請求項７１】
前記入力は、前記選択者が該選択者によって選好される属性を含む商品形態に、派生されたグループの商品形態の生成を制限することを可能にする、請求項６１に記載の装置。
【請求項７２】
前記入力は、前記選択者からの選好情報を取得するための手段を含み、前記プログラムは、派生された商品形態の前記生成を制限するために該選好情報の少なくとも一部を使用する、請求項６１に記載の装置。
【請求項７３】
前記端末は、商品属性を前記選択者に、視覚的に、聴覚的に、触覚的に、経口的にまたは鼻音にて該端末で提示する、請求項６１に記載の装置。
【請求項７４】
前記端末は、前記選択者が前記商品の属性を特定することを可能にするための手段を含む、請求項６１に記載の装置。
【請求項７５】
前記選択者によって選好される複数の商品形態を格納するための手段をさらに含む、請求項６１に記載の装置。
【請求項７６】
選択者に対して選択された商品形態のセールをもたらすための電子手段をさらに含む、請求項６１に記載の装置。
【請求項７７】
商品の多数の形態の中のいずれかを決定するためのコンピュータ上で動作可能なソフトウェアであって、該形態は複数の代替的属性を有し、この形態は一人以上を含む選択者によって選好され、該装置は、
選択者にグループの商品形態を端末上に提示するコードであって、該商品形態のそれぞれが特定の組み合わせの属性を有する、コードと、
選択者が提示された商品形態のサブセットに対するその選好を示すデータを有効にするコードと、
該端末から中央コンピュータにデータを伝送するためのコードと、
該コンピュータで実行されるプログラムであって、該プログラムは、複数の生成の派生されたグループの商品形態の生成のためであり、該商品形態の生成が該選択者から受け取った該データによって影響され、および端末で選択者に該派生されたグループの商品形態を提示するためのものであり、
該派生されたグループの商品形態は新しい属性または新しい組み合わせの属性を有する形態を含むプログラムと
を含む、装置。
【請求項７８】
選好を示す前記データは、提示された商品形態と、以前から存在している商品、消費者によって選好される商品または消費者に人気がある商品との間として、選好を示すデータを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項７９】
選好を示す前記データは、選択者の選好表現において選択者の前記信頼性を示すデータを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項８０】
派生された商品形態の生成の戦略または選好された商品形態に対する収束の歩調の制御において、選択者の信頼を示すデータを使用するさらなるステップを含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
共有された類似点を有するグループの人々に対するメンバー候補を識別する自動化された方法であって、該方法は、
ａ）セットの選択肢をグループの参加者に提示するステップであって、該選択肢のそれぞれが特定の組み合わせの属性を有する、ステップと、
ｂ）該参加者またはサブセットの参加者が、提示された選択肢のサブセットに対する選好を表わすことを有効にさせるステップと、
ｃ）該参加者またはサブセットの参加者により表現された該選好を示すデータをキャプチャするステップと、
ｄ）新しい属性または新しい組み合わせの属性を有する選択肢を含む派生されたセットの選択肢を生成するためにコンピュータプログラムに該データを入力するステップであって、該属性の生成は、該キャプチャされたデータによって影響される、ステップと
ｅ）該派生されたグループの属性の少なくとも一部を参加者に提示するステップと、
ｆ）一つの選択肢またはセットの選択肢に対する共有された類似点を有するグループの人々が、認識されるまでステップｂ）からステップｅ）を繰り返すステップと
を含む方法。
【請求項８２】
ステップｄ）において生成された前記セットの商品はまた、人によって特定された少なくとも一つの商品形態を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項８３】
代替的な属性を含む潜在的に多数の形態を有する商品を設計する方法であって、該方法は、
ａ）グループの商品形態を複数の人々のそれぞれに電子的に提示するステップであって、該商品形態のそれぞれが特定の組み合わせの属性を有する、ステップと、
ｂ）該人が該提示された商品形態のサブセットに対する選好を表現することを有効にさせるステップと、
ｃ）該人によって表わされた該選好を示すデータをキャプチャするステップと、
ｄ）新しい属性または新しい組み合わせの属性を有する形態を含む派生されたグループの商品形態を生成するためのコンピュータプログラムに該データを入力するステップであって、該属性の生成は、該キャプチャされたデータによって影響されるステップと
ｅ）該派生されたグループの商品形態を複数の人々に提示するステップと、
ｆ）停止基準が満足されるまで、ステップｂ）からステップｅ）を繰り返すステップと
を含む、方法。
【請求項８４】
選択された商品形態に基づいて、複数のユニットの商品を生産するさらなるステップを含む、請求項８３に記載の方法。
【請求項８５】
選択された商品形態に基づいて、一人以上の前記人々に商品のセールを行うさらなるステップを含む、請求項８３に記載の方法。
【請求項８６】
人に提示された派生されたグループの商品形態は、一人以上の他の人々によって表わされた前記選好を示すデータを使用して生成される、請求項８３に記載の方法。
【請求項８７】
前記商品属性は、前記人々によって、視覚的に、聴覚的に、触覚的にまたは鼻音で感知される、請求項８３に記載の方法。
【請求項８８】
前記人々によって、選好される一つまたは複数の商品形態の決定を可能にするために十分な回数、ステップｂ）〜ｅ）を繰り返すステップを含む、請求項８３に記載の方法。
【請求項８９】
前記人の心の状態を示すデータまたは該人々からのデモグラフィックデータを取得し、および前記データと商品形態選好と相関するさらなるステップを含む、請求項８８に記載の方法。
【請求項９０】
少なくとも一人の前記人は、職業的なデザイナーである、請求項８３に記載の方法。
【請求項９１】
グループの人々の前記選好と、サービス、物品、または計画の設計との間の類似点の計算され自動化された最大化が行われるための方法であって、該方法は、
停止基準が満足されるまで、サービス、物品、または計画の選択肢の生成および評価のサイクルを繰り返すステップを含み、
それぞれのサイクルにおける該生成および評価は、変えられたセットの物品、サービスまたは計画の選択肢を生産し、
それぞれの生成ステップは、第１ステップを除いて、その入力として該評価ステップの出力を使用し、
それぞれの評価ステップは、その入力として該生成ステップの出力を使用する、方法。
【請求項９２】
前記停止基準は、グループの選好の人々でもって提示された個体または、グループのサービス、物品または計画の集合である、請求項９１に記載の方法。
【請求項９３】
サイクルの前記評価ステップは、複数の人々、エキスパートシステム、または神経網によって行われ、それによって前記停止基準が満足される際の時間を短縮する、請求項９１に記載の方法。
【請求項９４】
前記生成ステップは、遺伝的または進化的計算技術を使用して、物品、サービス、または計画の選択肢を生成するためのコンピュータプログラムによって行われる、請求項９１に記載の方法。
【請求項９５】
サイクルの前記評価ステップは、特定の人の選好をシミュレートするために訓練された神経網によって実施される、請求項９１に記載の方法。
【請求項９６】
サイクルの評価ステップは、複数の別の評価プログラムによって実施される、請求項９１に記載の方法。
【請求項９７】
複数のサイクルを含み、該サイクルにおいて、人は該サイクルの少なくとも一部での前記評価を実施する方法であって、該方法は、該サイクルでの前記選択および評価を示すデータを格納することおよび評価エンジンを含む神経網を訓練するためのデータを使用するステップをさらに含む、請求項９１に記載の方法。
【請求項９８】
商品のコンピュータ支援進化的設計のための自動化された方法であって、該方法において選択者と前記設計オブジェクトとの間の類似点は、停止基準が満足されるまで、代替的な設計のコンピュータプログラム駆動の生成および該選択肢の選択者駆動の評価のサイクルの繰り返しを介して増加される、方法。
【請求項９９】
潜在的な多数の代替的な属性を含む計画において一致に達する方法であって、該方法は、
ａ）グループの計画の選択肢を複数の参加している人々のそれぞれに電子的に提示するステップであって、それぞれの該計画は、特定の組み合わせの属性を有する、ステップと、
ｂ）該人が該提示された計画の選択肢のサブセットに対する選好を表現することを有効にさせるステップと、
ｃ）該人々によって、表現される該選好を示すデータをキャプチャするステップと、
ｄ）新しい属性または、新しい組み合わせの属性を有する計画を含む派生されたグループの計画選択肢を生成するためのコンピュータプログラムに該データを入力するステップであって、属性の該生成は、該キャプチャされたデータによって影響される、ステップと、
ｅ）該派生されたグループの計画選択肢を複数の参加している人々に提示するステップと、
ｆ）一致条件が達成されるまでステップｂ）からステップｅ）を繰り返すステップと
を包含する、方法。
【請求項１００】
インターネット、イントラネット、またはエクストラネットを含むネットワーク上で提示するステップを包含する、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０１】
監督者によって選好される計画選択肢を生成し、前記人々に監督者の選好の計画の属性を選択するように仕向けるために該人々に該計画選択肢を提示するさらなるステップとを包含する、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０２】
派生されたグループの計画選択肢の生成をあらかじめ選択された属性を含む計画選択肢に制限するさらなるステップを包含する、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０３】
代替的な属性を含む多数の同様の商品形態の間から商品の選択を推進するための方法であって、該方法は、
ａ）グループの商品形態を買物客に電子的に提示するステップであって、該商品形態のそれぞれが特定の組み合わせの属性を有する、ステップと
ｂ）該買物客が該提示された商品形態のサブセットに対する選好を表わすことをを有効にさせるステップと、
ｃ）該買物客によって表わされた該選好を示すデータをキャプチャするステップと、
ｄ）新しい属性または新しい組み合わせの属性を有する形態を含む派生されたグループの商品形態を生成するためコンピュータプログラムに該データを入力するステップであって、該商品形態の生成は、該キャプチャされたデータによって影響される、ステップと
ｅ）該派生されたグループの商品形態を該買物客に提示するステップと、
ｆ）停止基準が満足されるまで、ステップｂ）からステップｅ）を繰り返すステップと
を含む、方法。
【請求項１０４】
前記停止基準は、前記買物客による購入のための特定の選好された商品形態の選択である、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０５】
前記買物客は、特定の商品形態を選択し、前記方法は、停止基準が満足された後、組み立てられた該特定の商品形態を有し、かつ該買物客に該商品を売るさらなるステップを包含する、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０６】
前記プログラムは、前記派生されたグループの商品形態を生成するために既存の商品形態から選択し、前記買物客は、該既存の商品形態を選択し、該方法は、該買物客に該既存の商品形態を売るさらなるステップを包含する、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０７】
商品形態の前記提示は、インターネット、イントラネット、エクストラネットを含む電子ネットワークを介してなされる、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０８】
前記プログラムは、遺伝的アルゴリズム演算、遺伝的プログラミング、コンジョイント分析、生成文法、ランダム属性のジェネレータ、遺伝的計算技術、進化的計算技術、またはこれらの組み合わせを使用して、該派生された前記グループの商品形態を生成する、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０９】
前記買物客が該買物客によって選好された属性を含む商品形態に派生されたグループの商品形態の生成を制限することをを可能にさせるさらなるステップを含む、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１１０】
ステップｂ）の前に前記買物客からの属性選好情報を取得し、派生された商品形態の前記生成を制限するために該属性選好情報の少なくとも一部を使用するさらなるステップを包含する、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１１１】
前記買物客からの属性選好情報を取得するさらなるステップを包含する方法であって、該属性選好情報は、該買物客が進んで前記商品に支払を望む価格の範囲、買物客のボディサイズ情報、商品スタイル情報、色の選好、材料の選好能仕様または買物客の所望される商品の機能のリストである、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１１２】
派生されたグループの商品形態を生成するための前記コンピュータプログラムは、利用可能な商品形態への前記選択者の選好を形成し、およびセールを促進するために該利用可能な商品形態を生成するためにプログラムされている、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１１３】
前記商品は、物品またはサービスである、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１１４】
前記洗練された選好の傾向に適応するために、変更される異なるセットの一つまたは一連の選好の選択肢を電子的に提示するさらなるステップと、
複数の個体のメンバーを含む第３のグループが、該変更された選択肢に電子的に応答した後、より洗練された選好の傾向を決定するために該第三のメンバーの選択を要約するさらなるステップと
を包含する請求項１１１に記載の方法。
【請求項１１５】
選好の傾向を決定するために、選択を要約するステップは、遺伝的または、進化的計算アルゴリズムを使用して派生されたグループの選好の選択肢を発生するためのコンピュータプログラムによってなされる、請求項１１１に記載の方法。
【請求項１１６】
前記選択肢は、インターネット、イントラネット、またはエクストラネットを介して提示される、請求項１１１に記載の方法。
【請求項１１７】
共有の類似点を有するグループの人々に対してのメンバー候補を識別することに対する自動化された方法であって、
ａ）セットの選択肢をグループの参加者に提示するステップであって、該選択肢のそれぞれは特定の組み合わせの属性を有する、ステップと、
ｂ）該参加者またはサブセットの参加者が、該提示された選択肢のサブセットに対する選好を表現することを有効にさせるステップと、
ｃ）該参加者またはサブセットの参加者によって表わされた該選好を示すデータをキャプチャするステップと、
ｄ）新しい属性または新しい組み合わせの属性を有する選択肢を含む派生されたセットの選択肢を生成するためにコンピュータプログラムにデータを入力するステップであって、該属性の該生成は、該キャプチャされたデータによって影響される、ステップと
ｅ）該派生されたグループの属性の少なくとも一部を参加者に提示するステップと、
ｆ）ひとつの選択肢またはセットの選択肢に対する共有の類似点を有するグループの人々が識別されるまでステップｂ）からｅ）を繰り返すステップと
を含む、自動化された方法。