(57)【要約】【課題】資産のいくつかの部分が、それらに対応するリスクエクスポージャを有意義に特徴付けるために使用できる、住所または代表的な地理的境界を有さない。【解決手段】単一の固定された住所またはロケーションでは指定できないネットワークまたは可動資産のための、リスクエクスポージャモデルが開発される。複数の地理的表現ポイントを使用する資産マップが、部分資産の物理的ロケーションを識別するために使用される。地理的、地質的、政治的、および人口動態的なベースラインデータも、地理的表現ポイントを使用して同様に表される。各地理的表現ポイントに関連付けられたメタデータが、その地理的ロケーションにおける資産またはベースライン特徴に関する詳細を識別するために使用される。その後、リスクエクスポージャ値が、部分資産のロケーションに関連付けられたリスクにさらされている部分資産に固有の地理的表現ポイントを使用して計算される。【選択図】図３
2014179093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク資産のエクスポージャ値を決定するためのコンピュータ実施方法であって、
第１の地理的表現を使用して、前記ネットワーク資産を表現するステップであって、前記第１の地理的表現は、前記ネットワーク資産の部分を表現する、ステップと、
第１のメタデータを前記第１の地理的表現に関連付けるステップであって、前記メタデータは、前記ネットワーク資産の前記部分のロケーションおよび第１の特徴付けタイプを提供する、ステップと、
第２の地理的表現を使用して、ベースラインを表現するステップであって、前記第２の地理的表現は、ベースライン特徴を表現する、ステップと、
第２のメタデータを前記第２の地理的表現に関連付けるステップであって、前記メタデータは、前記ベースライン特徴のロケーションおよび第２の特徴付けタイプを記述する、ステップと、
前記第１の地理的表現と前記第２の地理的表現の間の一致を表現する地理的表現ポイントを生成するステップと、
前記第１のメタデータおよび前記第２のメタデータに応答して、第１の特徴付け値を計算するステップと、
前記特徴付け値を資産値に適用することによって、前記地理的表現ポイントについての前記エクスポージャ値を計算するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
ユーザ定義の特徴付け値を使用して、第２の特徴付け値を計算するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記地理的表現ポイントは、可変解像度グリッドの部分に対応することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２の特徴付けタイプは、リスクタイプであり、前記特徴付け値は、リスク値であり、前記ベースライン特徴によってもたらされるリスクが他のベースライン特徴と比べて高いことを示す前記リスクタイプに応答して、解像度を高めるために可変解像度グリッドを使用するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記地理的表現は、線分であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記地理的表現は、多角形であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
重み付け関数が、前記地理的表現ポイントに適用されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記重み付け関数は、資産値の関数であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記地理的表現ポイントについての前記リスクエクスポージャ値を計算するステップは、前記地理的表現ポイントについて、システムで決定され、ユーザで定義された合成重み関数（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ−ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ａｎｄ  ｕｓｅｒ−ｄｅｆｉｎｅｄ  ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を計算するステップと、各地理的表現ポイントのための前記合成重み関数を前記資産値に適用するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
メモリ内にロードされたときに、
第１の地理的表現を使用して、ネットワーク資産を表現するステップであって、前記第１の地理的表現は、前記ネットワーク資産の部分を表現する、ステップと、
第１のメタデータを前記第１の地理的表現に関連付けるステップであって、前記メタデータは、前記ネットワーク資産の前記部分のロケーションおよび第１の特徴付けタイプを提供する、ステップと、
第２の地理的表現を使用して、ベースラインを表現するステップであって、前記第２の地理的表現は、ベースライン特徴を表現する、ステップと、
第２のメタデータを前記第２の地理的表現に関連付けるステップであって、前記メタデータは、前記ベースライン特徴のロケーションおよび第２の特徴付けタイプを記述する、ステップと、
前記第１の地理的表現と前記第２の地理的表現の間の一致を表現する地理的表現ポイントを生成するステップと、
前記第１のメタデータおよび前記第２のメタデータに応答して、第１の特徴付け値を計算するステップと、
前記特徴付け値を資産値に適用することによって、前記地理的表現ポイントについての前記エクスポージャ値を計算するステップと
を含む方法をプロセッサに実行させる命令を含むコンピュータ可読媒体
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１１】
ユーザ定義の特徴付け値を使用して、第２の特徴付け値を計算するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記部分資産の解像度を高めるために可変解像度グリッドを使用するステップと、前記部分資産を記述するために使用される地理的表現ポイントの数を増加させるステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記第２の特徴付けタイプは、リスクタイプであり、前記特徴付け値は、リスク値であり、前記ベースライン特徴によってもたらされるリスクが他の前記ベースライン特徴と比べて高いことを示す前記リスクタイプに応答して、前記ベースライン特徴の解像度を高めるために可変解像度グリッドを使用し、前記ベースライン特徴を記述するために使用される地理的表現ポイントの数を増加させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記地理的表現は、線分であることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記地理的表現は、多角形であることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
重み付け関数が、各地理的表現ポイントに適用されることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
前記重み付け関数は、資産値の関数であることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
各地理的表現ポイントについての前記リスクエクスポージャ値を計算するステップは、すべての地理的表現ポイントにわたって、各地理的表現ポイントについて、システムで決定され、ユーザで定義された合成重み関数を計算するステップと、各地理的表現ポイントのための各合成重み関数を前記資産値に適用するステップとを含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１９】
メモリにロードされたときに、
第１の地理的表現を使用して、ネットワーク資産を表現するステップであって、前記第１の地理的表現は、前記ネットワーク資産の部分を表現する、ステップと、
第１のメタデータを前記第１の地理的表現に関連付けるステップであって、前記メタデータは、前記ネットワーク資産の前記部分のロケーションおよび第１の特徴付けタイプを提供する、ステップと、
第２の地理的表現を使用して、ベースラインを表現するステップであって、前記第２の地理的表現は、ベースライン特徴を表現する、ステップと、
第２のメタデータを前記第２の地理的表現に関連付けるステップであって、前記メタデータは、前記ベースライン特徴のロケーションおよび第２の特徴付けタイプを記述する、ステップと、
前記第１の地理的表現と前記第２の地理的表現の間の一致を表現する地理的表現ポイントを生成するステップと、
前記第１のメタデータおよび前記第２のメタデータに応答して、第１の特徴付け値を計算するステップと、
前記特徴付け値を資産値に適用することによって、前記地理的表現ポイントについての前記エクスポージャ値を計算するステップと
を含む方法をプロセッサに実行させる命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体上に記憶されることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
ユーザ定義の特徴付け値を使用して、第２の特徴付け値を計算するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
前記部分資産の解像度を高めるために可変解像度グリッドを使用するステップと、前記部分資産を記述するために使用される地理的表現ポイントの数を増加させるステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
前記第２の特徴付けタイプは、リスクタイプであり、前記特徴付け値は、リスク値であり、前記ベースライン特徴によってもたらされるリスクが他の前記ベースライン特徴と比べて高いことを示す前記リスクタイプに応答して、前記ベースライン特徴の解像度を高めるために可変解像度グリッドを使用し、前記ベースライン特徴を記述するために使用される地理的表現ポイントの数を増加させるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
前記地理的表現は、線分であることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
前記地理的表現は、多角形であることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
重み付け関数が、各地理的表現ポイントに適用されることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記重み付け関数は、資産値の関数であることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
各地理的表現ポイントについての前記リスクエクスポージャ値を計算するステップは、すべての地理的表現ポイントにわたって、各地理的表現ポイントについて、システムで決定され、ユーザで定義された合成重み関数を計算するステップと、各地理的表現ポイントのための各合成重み関数を前記資産値に適用するステップとを含むことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態は、一般に、鉄道システムなど、大規模な施設または資産の地理的に分散した部分の間で、資源を分配するためのシステムおよび方法に関する。より詳細には、本開示の実施形態は、資産の地理的表現ポイント（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｐｏｉｎｔ）を使用する、地理的に分散した資産のための資源配分およびリスクモデリングに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの地方自治体、政府部署、および民間企業は、全国または全世界の複数の都市に所在する工場など、様々なロケーションに所在する資産を有する。様々な理由で、これらのロケーションのリスク、およびそのような施設間での資源の配分を検討することが重要になり得る。そのような地理的に分散する施設は、それらがカバーするエリア（例えば、ファストフードチェーンの中西部地域（ｔｈｅ  Ｍｉｄｗｅｓｔ  ｒｅｇｉｏｎ）のレストラン）に基づいて、またはそれらが定義するネットワーク（例えば、電力供給会社のネットワーク）に基づいて、考えることができる。
【０００３】
具体的な一例として、陸上輸送を供給する会社は、輸入品および製品を各港から内陸の目的地まで運搬するために、全国の複数の港にトラクタトレーラ（ｔｒａｃｔｏｒ−ｔｒａｉｌｅｒｓ）を提供する。時間とともに変化する、ある数の輸送資産（例えば、トラクタトレーラ、貨物トレーラ、積み込み機材、修理機材）を港に供給するのには、数々の理由が存在する。各港に供給される資産は、様々な理由のいずれかのために異なり、一定のままのこともあれば、または一定のままでないこともある。例えば、１組の港において労働紛争が起きている場合、貨物船の到着港の変更に合わせて、輸送資産を別の港に臨機応変に移動させ、労働問題が解決したならば、それらを元の港に戻す必要があることがある。
【０００４】
別の例では、公益事業会社は、荒れ模様の天気の潜在的な影響を予測し、有限の資金および／または資源による制約の中で、適切な対処を判断しようと試みることがある。この制約のため、公益事業会社は、風または雪による倒木など、様々な問題を被るリスクが最も高い、そのネットワーク内のエリアを特定しようと努力する。こうした状況において、公益事業会社は、事態に対処するために使用される予備機材（例えば、柱、電線、変圧器）の最適な組み合わせを決定し、（地理的サービスエリア全域のおそらくは５０ヶ所ほどの）多数の中間準備エリアに予備機材を適切に分配しようと試みる。同様に、公益事業会社は、サービスエリア内の数千マイルに及ぶ道路に沿って予防保守を実行するようにサードパーティ（例えば樹木サービス請負業者）に依頼するために、限られた資金を最適に利用しようと努力する。
【０００５】
別の例として、ファストフードレストランチェーンは、全国に数百のロケーションを有することがある。会社の本社は、様々な要因に基づいて、各食品を各レストランにどれだけ供給すべきかを決定しなければならない。
【０００６】
そのような決定は、多種多様な状況においても行われる。例えば、援助団体（例えば、赤十字、ＦＥＭＡ）は、様々な倉庫に様々な災害救援品のストックを維持している。ハリケーンなど、深刻な天気事象が予報された場合、（例えば、影響を受ける可能性が低いエリア内の）１つの倉庫から（例えば、影響を受ける可能性が高いエリアにより近い）別の倉庫に供給品を移動したほうが有利なことがある。この逆も直観的に明らかであろうが、いくつかの状況では、特に、現在のロケーションに残しておいては供給品が大災害による危険にさらされる脅威が存在する場合、影響を受ける可能性が高いエリアから遠くに供給品を移動させることが重要なこともある。
【０００７】
鉄道または市営交通当局の活動について考える。どこに運転機材を保管し、予備機材（レール、鉄道車両、および変圧器など）を準備しておくべきかを知ることは、２０１２年に熱帯性低気圧サンディの結果として、ニューヨーク地下鉄システムに影響を与えた高潮など、大災害の事態において運休時間を短縮するために必須であり得る。
【０００８】
他の業界でも、類似のモデリングおよびプランニングを同様に使用することができる。保険業界は、様々な被保険物に対する大災害の影響をモデル化しようとするであろう。その業界では、複数のレイヤの保険会社が、しばしば重なり合う保障範囲を有し、すべてが、限度（例えば上限）および他の制約を有する。さらに、大災害は、ランダムに分散するものではあるが、まとまって襲ってくることもあるため、エクスポージャ（ｅｘｐｏｓｕｒｅ）が異常に高く思えることがある。加えて、大災害によっては、単独ではなく、代わりに、つながりを有する傾向があり、例えば、（ａ）天候パターンが１つのシーズン中に複数のサイクロン性の事象を発生させる、（ｂ）大規模地震が津波および数々の余震を伴う、（ｃ）テロリストの襲撃は孤立しておらず、いくつかの組織的攻撃の１つとして計画されるなどである。鉄道システムなどの被保険資産の連続的な地理的分布は、いろいろとプランニングを複雑にし、そのため、モデリングに対する関心が、保険業界では特に大きい。
【０００９】
地理空間ロケーションを決定すること、および、どのようにしたら資源（例えば、電線または列車レール）を最良に配分し、地理的に多様な資産にできるかを決定することは、従来はジオコーディング（ｇｅｏｃｏｄｉｎｇ）およびオペレーションズリサーチ（ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  ｒｅｓｅａｒｃｈ）の組み合わせとして達成されていた。ジオコーディングは、住所または緯度／経度座標などのロケーション情報を、検討中の各資産（例えば、各ファストフードレストラン）の表現として使用する。オペレーションズリサーチは、資産の配分を最適化する手段として、ロケーション情報を含む、数々の要因を利用する。
【００１０】
しかし、すべての資産が、この方法で容易に記述され、または最適化されるわけではない。鉄道、電力会社の送電線、ならびにガスおよび石油パイプラインなどは、地理的範囲にわたって連続的に分布しており、いずれにせよ、構成部分のロケーションに対応する従来の物理的な住所を有さないことが多い。インフラストラクチャの値などの、多くの変数は、「最適化」されるようには意図されておらず、むしろ、ただ割り当てられているだけである。
【００１１】
例えば、ニューヨーク市地下鉄システムは、２４前後の鉄道基地を有するほか、２４前後の路線上には２００マイルを超える線路を有する。これらの鉄道基地のいくつかは、関連する切り換え装置および制御装置のすべてとともに、数十の線路を有する。したがって、大災害後に基地の作業を復旧させるために近くで必要とされる予備機材の数量は、システムの路線セグメントのためのものよりも、基地のためのもののほうが数桁大きくなり得る。しかし、ファストフードレストランのグループについての食品配送要件と異なり、ニューヨーク地下鉄システムが必要とする資源の分配は、（離散的ではなく）連続的な地理的分布に基づいている。
【００１２】
今度は、ニューヨーク地下鉄システムなど、連続的な地理的分布を有する資産に対する保険の観点を検討する。コンピュータ化モデルを使用して、保険業者は、同じ大災害の一環として、特定のロケーションおよび財産タイプについての損失の確率の評価に基づいて価格リスクを探すとともに、１つのロケーションから別のロケーションへと、損失が関連する度合いに従ったリスクのポートフォリオを管理する。これらの確率論的（推計学的）な大災害モデルは、限定することなく、地震、地震火災、熱帯低気圧（ハリケーン、台風、およびサイクロン）、非常に強い熱帯低気圧（暴風）、高潮、河川氾濫、竜巻、雹を伴う嵐、テロリズム、ならびに他のタイプの大災害を含む。これらの大災害モデルは、危険特性の高度に局所化された変化を記述する詳細な地理的データベースの他、損害インベントリ（ｐｒｏｐｅｒｔｙ  ａｎｄ  ｃａｓｕａｌｔｙ  ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）、建築ストック、および保険エクスポージャ情報を獲得したデータベースにも基づいて構築される。
【００１３】
これらのモデルを使用するモデリングシステムは、保険市場（および他の分野）の大災害マネージャ、アナリスト、保険業者、およびその他が、リスクエクスポージャ（ｒｉｓｋ  ｅｘｐｏｓｕｒｅ）データを獲得し、個別アカウントまたはポートフォリオのリスクを分析し、リスクアグリゲート（ｒｉｓｋ  ａｇｇｒｅｇａｔｅ）をモニタリングし、事業戦略を定めることを可能にする。典型的な大災害モデリングシステムは、個々のロケーション、境界で区切られた特定のロケーションまたはエリアについてのエクスポージャ情報を含む、地理的モデルを核にして構築される。これらの関心ロケーションまたはエリアは、一般に、例えば、所番地、ＺＩＰコードを含む郵便番号境界、都市（または他の行政的）境界、選挙区または国勢調査区境界、類似の境界で区切られた地理的細分区域を使用して定義される。
【００１４】
これらのタイプの方法（例えば、郵便境界、都市、地方自治体、建物ＩＤ、またはＺＩＰコード）を使用して、ロケーションまたはエリアを定義した場合の難点は、資産のいくつかの部分が、それらに対応するリスクエクスポージャを有意義に特徴付けるために使用できる、住所または代表的な地理的境界を有さないことがあることである。実際に、資産のいくつかの部分（例えば、列車車両、機関車、貨物）は、それ自体が可動性を有することができ、ロケーションが固定されていない。
【００１５】
ロケーションまたはエリアを定義するためのこれらのタイプの方法の別の難点は、それらが、資産のより良い地理空間表現を提供する、異なる解像度を選択するための柔軟性を、システムまたはユーザに許容しないことである。加えて、地理的エリア全体のリスクを特徴付ける単一のロケーションを特定することが非常に難しいこともある。
【００１６】
これらの難点および他の難点が存在する。固定されたロケーションを有するが対応する従来型の住所を有さない部分資産（ａｓｓｅｔ  ｐｏｒｔｉｏｎ）の場合、ＺＩＰコードなどの代用物の使用は、きわめて貧弱な資産配分およびモデリング結果をもたらすことがある。可動性のある部分資産の場合、資産が単一の地理的ロケーションにあることを仮定するモデリングは、いずれか特定の大災害に対する実際のエクスポージャをやはり貧弱にしか表すことができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１７】
【特許文献１】米国特許第８２２９７６６号明細書
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１Ａ】一実施形態による、部分資産または下位資産（ｓｕｂ−ａｓｓｅｔ）を含む鉄道システムの一部であるネットワーク資産の概略図である。
【図１Ｂ】一実施形態による、可変解像度グリッド（ｖａｒｉａｂｌｅ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｇｒｉｄ）を使用して分析された複数の下位資産を有するネットワーク資産の図である。
【図２Ａ】一実施形態による、ベースラインマップ（ｂａｓｅｌｉｎｅ  ｍａｐ）に重ねあわされ、それによって、ベースライン特徴（ｂａｓｅｌｉｎｅ  ｆｅａｔｕｒｅ）との関連で資産を示す組み合わせマップ（ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｍａｐ）を生成する、ネットワーク資産マップ（ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｓｓｅｔ  ｍａｐ）の図である。
【図２Ｂ】一実施形態による、ネットワーク資産とベースライン特徴との交わり（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）を特徴付ける地理的表現ポイントを使用した図である。
【図３】一実施形態による、ネットワーク資産マップ、ベースラインマップ、およびそれらに関連付けられたメタデータを使用して、リスクエクスポージャ値を計算するための方法のフロー図である。
【図４Ａ】一実施形態による、リスクエクスポージャ値を計算するためのシステムのネットワーク環境を示す図である。
【図４Ｂ】一実施形態による、リスクエクスポージャ値を計算するためのシステムのシステムアーキテクチャを示す図である。
【図５】一実施形態による、機械可読媒体から命令を読み取り、それらをプロセッサ（またはコントローラ）で実行できる例示的な機械の構成要素を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本明細書で説明される実施形態は、ネットワークであるか、または可動性を有し、したがって、住所または単一のロケーションでは指定できない資産についてのリスクエクスポージャモデルを開発するための、方法およびシステムを含む。本明細書で説明される実施形態は、分散資産の部分資産を供給するための、または部分資産にサービスするための、資源配分モデリングにも適用することができる。本明細書のモデルおよびシステムは、ネットワークまたは可動資産の分散性を記述するために、資産マップを使用する。資産マップは、ネットワーク資産の部分の物理ロケーション（または可動資産の場合は可能な物理ロケーション）を識別するために、複数の地理的表現（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）（点、線、境界で区切られた領域）を使用して、資産を特徴付ける。各地理的表現ポイントには、その地理的ロケーションにおける部分資産に関する詳細を記述する、メタデータが関連付けられる。メタデータの例は、部分資産の地理的座標（例えば、ＧＰＳ座標、緯度／経度）、資産容量、資産フローまたは方向性、他の部分資産内における、および他の部分資産との資産接続性、ならびに部分資産タイプ（例えば、ネットワーク、送電網変電所、橋、トンネル、貯蔵場所、保守）などを含む。
【００２０】
モデルおよびシステムは、ネットワークまたは可動部分資産が配置されている状況（ｃｏｎｔｅｘｔ）を記述する、ベースラインマップも含む。例えば、ベースラインマップは、公共インフラストラクチャ（例えば、道路、橋）、私有インフラストラクチャ（例えば、送電網要素）、自然景観の地物（例えば、水路、洪水帯、地震断層）、ならびに政治的境界、人口密度、人口動態、および他の類似の情報など、一般にＧＩＳマップに記述される情報を含むことができる。資産と同様に、ベースラインマップのこれらの特徴も、特徴を特徴付けるメタデータによって記述することができる。
【００２１】
資産マップおよびベースラインマップは、部分資産と（地理的地物または部分資産の物理的環境などの）ベースライン特徴によって提示されるリスクとの交わりを識別し、それによって、交わりならびに交わった資産およびベースライン特徴に関連付けられたメタデータを使用して、資産に対する（「リスクエクスポージャ」とも呼ばれる）リスクを定量化するとともに、リスクエクスポージャ値（すなわち、大災害がもたらす資産の破壊または損傷によって１つまたは複数の当事者が被り得る潜在的な財務負債）を定めるために、協調的に使用される。これらの交わりは、本開示では「ポイント」と呼ばれる。
【００２２】
本開示では、「地理的表現」および／または「地理空間表現」という用語が、資産および／またはベースライン特徴の物理的外形を捉える、多角形、単一線分もしくは折れ線、点、または他の幾何学的構造を総称的に言い表すために使用される。「マップ」という用語は、単に説明に便利であるために使用される。データからマップを生成することは必ずしも必要ではないこと、および以下で説明される方法およびシステムは、図式的または視覚的に表現されたデータばかりでなく、他の形式のデータを使用しても、リスクエクスポージャ値を決定できることが理解されよう。
【００２３】
本明細書で説明される方法およびシステムは、広いエリアに分散した個別資産（例えば、地理的領域全体に分散するチェーンに属する１組のレストラン）の需要および消費を予想することによって、サプライチェーン管理のためにも使用することができる。使用されるカテゴリは、限定することなく、人員配置、資源および資産（例えば予備機材）配分、保守スケジューリングおよび遂行、立地計画およびビジネスケース支援（特に、重大なインフラ障害が営業を中断させ得る、大規模な商業施設および工業施設）、企業の災害計画および対処、ならびに限られた資源または時間依存の資源の配分を伴う他の類似のシナリオの分析を含む。
【００２４】
ネットワークおよび可動資産の地理的表現ポイント  
図１Ａは、その物理的インフラストラクチャが（例えば、路床および／または建物に）局所化されており、地理的エリアにわたって分散もしているので、この例ではネットワーク資産と呼ばれる、鉄道システム１００の一部の概略図である。鉄道システムは、（一括して鉄道システム１００の「下位資産」と呼ばれる）少なくとも１つのレール１０４と、操車場１０８と、保守施設１１２と、乗客乗降場１１６とを含む。
【００２５】
示される鉄道システム１００の様々な例示的な構成要素は、全体としての鉄道システム１００の資産に含まれる、下位資産タイプの多様性を示しており、時間と地理的ロケーションの両方に依存した、下位資産の値（したがって、リスクエクスポージャ値）の変化も示すことができる。例えば、操車場１０８の値、同様に、保守施設１１２の値は、複数の列車がこれらのロケーションの一方に同時に存在する場合、はるかに高くなる。それに対応して、この場合、リスクエクスポージャ値もより高くなるが、その理由は、大災害が起こった場合、操車場１０８の物理的構造に複数の列車を加えた財務損失は、操車場の物理的構造のみの財務損失よりも大きいからである。同様に、乗客乗降場１１６の値は、列車が乗客乗降場に停まっており、乗降場自体にも物品が集まっている場合、より高くなる。これは、物品を積んだ列車が、単なる空の倉庫のようになった乗降場を残して出発した後の、乗客乗降場１１６の値と対照的である。操車場１０８の例におけるように、リスクエクスポージャ値は、列車が乗客乗降場１１６に停まっており、乗降場に物品があふれている場合、より高くなる。
【００２６】
あるいは、列車という資産と操車場１０８という資産は、本明細書で説明される方法およびシステムを使用して、別個の資産として扱うことができる。すなわち、本明細書の方法およびシステムは、可動資産に適用することができるので、列車のリスクエクスポージャ値は、そのロケーションの関数として決定および／または計算することができ、操車場１０８という資産とは別に維持することもできる。
【００２７】
時間と地理的ロケーションの両方の関数としての値およびリスクのこれらの変化を説明するために、可変解像度グリッドおよび地理的表現ポイントという、本開示の２つの特徴が使用される。
【００２８】
可変解像度グリッドは、資産の値、特定のマップロケーションにおける資産の密度、および／または資産の全範囲またはあるエリアに局所化された状態の関数であるリスクのレベルに比例した詳細さのレベルを、資産マップおよび／またはベースラインマップに提供するために使用することができる。言い換えると、可変解像度グリッドは、地理的グリッド上のエクスポージャの特定の集中に焦点を当てて、大災害が原因となる予想される損害額を決定するための方法を提供する。可変解像度グリッドの他の実施形態は、ユーザ選択可能な「一様解像度グリッド（ｕｎｉｆｏｒｍ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｇｒｉｄ）」、ユーザ選択可能な（グリッドではない）線間隔、分散資産の地理的表現ポイントとともに使用されるユーザ選択可能な規則的間隔、および他の類似の形状を含む。図１Ｂは、図１Ａの鉄道システム１００に対する可変解像度グリッドの適用を示している。この場合、グリッドの最も細かい解像度１２０は、資産値および／または資産リスクの密度が最も高い資産、この場合は操車場１０８のところに見られる。可変解像度グリッドおよびそれらの適用については、その全体が参照により組み込まれる、文献（例えば特許文献１参照）で説明されている。
【００２９】
図２Ｂに示された塗り潰した円として示される地理的表現ポイントは、資産（この場合は鉄道システム）の地理的表現とベースライン特徴との間の交わりを表すために使用される。これらの地理的表現ポイントを使用する利点は、２つある。第１に、資産のネットワーク性をベースラインデータ（例えば、地理的地物、公共インフラストラクチャ、および地質学的地物）に一致させることができ、それによって、ネットワーク資産の特定の地理的ロケーションに対して地理的に固有のリスク要因を特定することができる。これは、図２Ａ、図２Ｂ、および図３に関連してより詳細に説明される。第２に、地理的表現ポイントの各々は、関連するメタデータを有することができ、メタデータは、資産の特性を定量化するために使用でき、または地理的表現ポイントに関連付けられたリスクエクスポージャ値を定量化するために他の情報とともに使用できる、資産（または下位資産）タイプ、ロケーション、および他の特性を定量化する。第３に、地理的表現ポイントの数、およびそれらの間の間隔は、部分資産どうしの交わりの密度、およびベースライン特徴によってもたらされるリスクに比例する。
【００３０】
ベースラインマップおよびリスクエクスポージャ値決定方法  
図２Ａは、この例では、資産および／または下位資産にリスクをもたらし得る地質学的地物を示しているベースラインマップ上に重ね合わされた、図１Ａの鉄道システム１００の部分を含む、組み合わせマップ２００の概略図である。この例の組み合わせマップ２００は、図１Ａの下位資産ばかりでなく、河川２０４および河川の周囲の２０年洪水帯（２０−ｙｅａｒ  ｆｌｏｏｄ  ｚｏｎｅ）２０８も示している。
【００３１】
示されるように、河川２０４が操車場１０８のそばを流れており、橋、および資産の他の部分と比べて重要なインフラストラクチャのロケーションが示されている。公的に利用可能なＧＩＳデータベースを使用して入手可能な２０年洪水帯２０８を組み合わせマップ２００に追加することで、下位資産に対する異なるレベルの洪水リスクが示される。すなわち、操車場１０８および保守施設１１２は、河川２０４の周囲の２０年洪水帯２０８内にあるために、それを反映して、洪水帯の外にある乗客乗降場１１６と比べて、より高い洪水リスク（したがって、より高いリスクエクスポージャ値）を有している。
【００３２】
図２Ｂは、部分資産の地理的表現とベースライン特徴との交わりを示す、１組の地理的表現ポイント２１２を示している。上で説明したように、各ポイントは、リスクおよびロケーションなどを含む、部分資産および交わるベースライン特徴を記述するメタデータをユーザに提供する。やはり上で説明したように、組２１２に属する地理的表現ポイントの間の間隔は、もたらされるリスク、資産の密度、および／または資産値の関数として変化する。
【００３３】
図３は、組み合わせマップを生成し、地理的表現ポイント、それらに関連付けられたメタデータ、およびベースラインマップの特徴に関連付けられたメタデータを使用して、リスクエクスポージャ値を計算するための方法３００を示している。上で図１Ａにおいて説明したように、ネットワーク資産の地理的表現（点、多角形、直線、折れ線など）のマップ（またはネットワーク資産のロケーション、特徴などに対応し、それらを特徴付けるデータ）が、３０４において識別される。マップは、部分資産の離散ロケーションを反映して、ネットワーク資産の様々な下位資産および構成要素の地理的ロケーションおよび／または座標を含む。そのポイントにおけるネットワークの部分を記述し、特徴付け、または識別するメタデータが、ネットワークマップの地理的表現に関連付けられる。
【００３４】
資産またはその部分にリスクをもたらし得る資産の環境を特徴付ける、様々な地理的、地質学的、政治的、および／または他の特徴を記述するベースラインマップが、３０８において識別される。上で説明したように、ベースラインマップは、ベースライン特徴の物理的外形、およびベースライン特徴によって資産にもたらされるリスク要因を記述するために、地理的表現（点、多角形、直線、折れ線など）、および関連付けられたメタデータも使用する。図２に示される例に戻ると、河川２０４の経路を描くために、ベースラインマップでは折れ線を使用することができ、２０年洪水帯２０８の限界を識別するために、ベースラインマップでは１つまたは複数の多角形を使用することができる。河川２０４を表す線に関連付けられたメタデータは、例えば、河川の線分の地理的終点、その平均流量、その洪水時流量、その洪水頻度、および他の類似のリスク要因を含むことができる。同様に、２０年洪水帯を表す多角形に関連付けられたメタデータは、洪水頻度、洪水帯内のロケーションの関数としての洪水確率、典型的な洪水日付、地元の救急サービスからの距離、および他の類似の情報を含むことができる。
【００３５】
ネットワークマップとベースラインマップ（または非グラフィカルデータ）は、組み合わせマップを形成するために、３１２において重ね合わされる（または組み合わせ分析および他の使用のために、他の方法で互いに関連付けられる）。資産とベースライン特徴の両方を示す組み合わせマップは、その後、３１６において、資産（またはその部分）の地理的表現と近くのベースライン特徴との交わりである地理的表現ポイントを生成するために使用される。リスクエクスポージャ値が計算されるのは、部分資産とリスクとのこれらの交わりに対してである。
【００３６】
いくつかの例では、ネットワークマップまたはベースラインマップの一方または両方とともに、複数の可変解像度グリッドが使用される。文献（例えば特許文献１参照）で説明され、参照により本明細書に組み込まれるような、可変解像度グリッドは、正当な場合は、資産またはベースライン特徴に追加の細部を提供するための方法を提供する。例えば、いくつかの資産は、値の離散的な集中を有することができ（例えば操車場１０８）、いくつかのベースライン特徴は、リスクの離散的な集中を有することができる（例えば２０年洪水源２０８）。可変解像度グリッドを使用して、これらの離散ロケーションのための追加のメタデータをサポートすれば、正確なリスクエクスポージャ値を生成するのに役立つ。さらに、追加の細部が必要としない資産またはベースライン特徴に対して、そのようなメタデータを欠いた可変解像度グリッドを使用すれば、計算リソースの効率的な使用が促進される。
【００３７】
一般に、地理的表現ポイントに関連付けられたメタデータは、（例えば、ＧＰＳ座標系、緯度および経度を使用する）地理的座標系、および／または政治的座標系（例えば所番地）などの、１つまたは複数の座標系におけるポイントのロケーションを記述する。地理的表現ポイントのメタデータは、ポイントによって表現される資産または下位資産を記述する情報も含む。この情報は、限定することなく、資産および／または下位資産の所有者および／または運営者、（操車場１０８の例において説明されたような、時間の関数としての値も含むことができる）値、資産の説明またはタイプ、資産の構成（例えば、レール、建物、保守機材）、ならびに資産値を定量化するために使用される他の類似のデータを含む。他の例では、メタデータは、資産値を含まず、それは、別途供給される。
【００３８】
３１６において交わりの地理的表現ポイントが生成されると、資産（またはその部分）とベースライン特徴の両方に関連付けられたメタデータが取り出される。これらのデータは、（保険業界データ、もしくは運送業者（ｃｏｍｍｏｎ  ｃａｒｒｉｅｒ）データベースなどの）民間情報源、または（政府出資のＧＩＳデータベースなどの）公的情報源から取り出すことができる。情報源に係わらず、これらのデータは、資産マップおよびベースライン特徴に基づいて、資産の値を定量化し、リスク要因を確定するために使用される。その後、これらは、３２４においてリスクエクスポージャ値を計算するために使用される。
【００３９】
リスクエクスポージャ値の計算は、３２４において従来の方法を使用して実行される。例えば、一実施形態では、ユーザは、持続時間、頻度、年間もしくはシーズン中の時期、資産タイプ、ベースライン特徴タイプ、リスクタイプを表す重み係数、または他の類似のリスクもしくは値係数を割り当てる。これらの重み係数は、資産または特徴の一方または両方を記述するメタデータが存在しない場合にそれを補償するために使用される。その後、これらの様々な重みは、地理的表現ポイントに関連付けられた最終的な重み係数を計算するために乗算される。その後、最終的な重み係数は、交わりの地理的表現ポイントに関連付けられたリスクエクスポージャ値を決定するために、資産（または部分資産）値と乗算される。
【００４０】
このようにして、リスクエクスポージャ値は、実際にリスクにさらされている、ネットワークまたは分散資産の部分のみに割り当てられ、資産全体（または資産の必要以上に大きな部分）に不正確に分配されることはない。この方法の利点は、リスクエクスポージャ値が、ネットワーク資産、または他の方法では単一の固定された住所に割り当て可能ではない資産の特定の下位資産または部分により正確に関連付けられることである。方法３００の態様は、ネットワーク資産（鉄道システム１００）に関連して、すでに上で提供されている。別の特定の応用は、列車車両またはトラックで輸送される物品などの、可動性のある資産に対するものである。物品に対するリスクエクスポージャは、輸送車両のロケーション、年間の時期、ルート、輸送にかかる時間などの関数として変化し得る。例えば、ハリケーンシーズン中に船によって沿岸エリアを輸送される物品に対するリスクエクスポージャは、年間の同じ時期に内陸の河川または湖を輸送される同じ物品よりも大きくなり得る。
【００４１】
リスク値決定システムおよびシステム環境  
図４Ａは、方法３００を実行するために使用される、システム環境４００の一例を示している。システム環境４００は、図４Ｂにおいて詳細に説明されるリスクエクスポージャシステム４０４と、ネットワーク４０８と、ベースラインデータベース４１２と、資産データベース４１６とを含む。
【００４２】
ネットワーク４０８は、リスクエクスポージャシステム４０４と、ベースラインデータベース４１２および資産データベース４１６などの他の情報源との間の通信を可能にするように構成される。ネットワーク４０８は、有線および無線通信システムを使用する、ローカルエリアおよび／またはワイドエリアネットワークの任意の組み合わせを含むことができる。一実施形態では、ネットワーク４０８は、標準的な通信技術および／またはプロトコルを使用する。したがって、ネットワーク４０８は、イーサネット（登録商標）、８０２．１１、マイクロ波アクセス用の世界的相互運用性（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ  Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ａｃｃｅｓｓ：ＷｉＭＡＸ）、３Ｇ、４Ｇ、ＣＤＭＡ、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの技術を使用するリンクを含むことができる。同様に、ネットワーク４０８上で使用されるネットワークプロトコルは、マルチプロトコルラベルスイッチング（ＭＰＬＳ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ），ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、シンプルメール転送プロトコル（ＳＭＴＰ）、およびファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）を含むことができる。ネットワーク４０８上で交換されるデータは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）または拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）を含む、技術および／または形式を使用して表すことができる。加えて、リンクのすべてまたは一部は、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）、トランスポートレイヤセキュリティ（ＴＬＳ），およびインターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）などの、従来の暗号化技術を使用して、暗号化することができる。
【００４３】
ベースラインデータベース４１２は、資産が配置される環境を記述し、および特徴付けるための、公的および／または民間情報源によって収集された、地理的、地質学的、政治的、および人口動態的データを含む。ベースラインデータベース４１２、およびその中の情報は、上で説明されたベースライン特徴に関する情報を求めて、リスクエクスポージャシステム４０４によってアクセスすることができる。
【００４４】
一例では、ベースラインデータベース４１２は、グラフィック形式（すなわちマップ）にレンダリング可能なデータを提供でき、ベースライン特徴によってもたらされるリスクを定量化するために、リスクエクスポージャシステム４０４によってさらに使用できるメタデータも提供できる、ＧＩＳデータベースである。例えば、いくつかのメタデータは、（河川２０４などにおける）水位の季節変動、（例えば、トラックによって輸送される腐敗しやすい貨物に対するリスクエクスポージャを定量化するために使用される）交通パターン、犯罪率、および他の方法でリスクエクスポージャに影響し得るデータを含む。数々のメタデータ要素は、複数の次元（高さ、幅、深さ、直径、外周）で示される資産または資産の特徴のサイズまたは位置、構造／組成（コンクリート、金属、プラスチック、光ファイバ）、季節別の稼動能力、資産に関連付けられた最小または最大動作限界（例えば、容積、圧力、周波数、流量）、壊れやすさ、代替ルート、年齢、耐用年数、ロケーションの精度、フローの方向（例えば、一方向または双方向）、所有ステータス（部分所有または完全所有）、商品または貨物タイプ、識別名、地政学的言及、および他の情報を含むことができる。
【００４５】
資産データベース４１６は、資産またはその部分にもたらされるリスクを定量化するために、リスクエクスポージャシステム４０４によって使用されるデータを記憶する。資産データベース４１６に記憶されるデータは、限定することなく、ＧＰＳ座標、資産の緯度／経度、資産タイプ（例えば、可動、ネットワーク、送電網変電所、列車車両、発送物品）、および他の特性を含む、上で説明されたメタデータを含む。
【００４６】
図４Ｂは、上で説明したように、部分資産のリスクエクスポージャ値を計算するために使用されるリスクエクスポージャシステム４０４のシステムアーキテクチャを示している。リスクエクスポージャシステム４０４のシステムアーキテクチャは、資産データベース４２０と、ローカルベースラインデータベース４２４と、クエリエンジン４２８と、組み合わせマップ生成器４３２と、リスク要因データベース４３６と、リスクエクスポージャ値計算器４４０とを含む。
【００４７】
資産データベース４２０は、分散しており、別の方法で単一の固定された所番地に関連付けられていない、ネットワーク資産、可動資産、または他の資産に関連付けられた、メタデータを記憶する。上で説明したように、資産を記述し、資産データベース４２０内に記憶されたメタデータは、様々な部分資産または下位資産の地理空間表現、資産の様々な部分の互いとの、および資産全体に対する関係または接続、タイプ、ならびにリスクエクスポージャ値の計算のために使用される他の類似の特性またはデータを含む。以下で説明される他のデータベースと同様に、資産データベース４２０は、データを記憶し、取り出すために使用される、リレーショナルデータベース、または他のタイプのデータ記憶システムとすることができる。
【００４８】
資産データベース４２０と同様に、ローカルベースラインデータベース４２４は、ベースライン特徴およびその特徴が部分資産にもたらすリスクを特徴付けるデータを記憶する。上で説明されたベースラインデータベース４１２が、２０年洪水帯の地理的限界を文書化している政府のＧＩＳデータベースなどの、サードパーティによって運営される外部データベースである場合、ローカルベースラインデータベース４２４は、リスクエクスポージャシステム４０４が、ベースラインデータベース４１２とは別に、システム４０４によって識別され、またはシステム４０４内に記録された、ベースラインリスクに関する情報を記録し、それにアクセスすることを可能にする。例えば、再び図２を参照すると、鉄道操作場１０８が、河川２０４に関する、ベースラインデータベース４１２内に記憶されたデータによって示されるよりも頻繁に洪水に見舞われることが分かった場合、このデータは、リスクエクスポージャ値計算で使用するために、ローカルベースラインデータベース４２４に記憶することができる。
【００４９】
公的に知られたリスクの理解を高める私的な観察をローカルベースラインデータベース４２４に記憶できるばかりでなく、リスクエクスポージャシステム４０４の運用者に私的に知られたリスクも、ローカルベースラインデータベース内に記録することができる。例えば、資産自体に固有のリスク（例えば、化学薬品の撒き散らし、爆発、盗難、放火）を、ローカルベースラインデータベース４２４に入力して、リスクエクスポージャ値の計算に使用することができる。同様に、他のリスクのリスクエクスポージャ値を悪化させる、リスクの近接ロケーションを識別することができる。すなわち、有害廃棄物、化学薬品、または他の揮発性有害物質の存在は、内在リスクを有し、別々ではあるが関連するリスクのリスクエクスポージャ値も高める。例えば、有害廃棄物を搬送する列車の脱線は、ベニヤ板を搬送する列車よりも大きな被害を引き起こす。
【００５０】
クエリエンジン４２８は、ベースラインデータベース４１２および資産データベース４１６など、リスクエクスポージャシステム４０４の外部のデータ源と通信するように構成される。一例では、クエリエンジン４２８は、リスクエクスポージャシステム４０４と、例えばベースラインデータベース４１２および資産データベース４１６との間で、データを交換するための機能を提供する、アプリケーションプログラミングインターフェース（「ＡＰＩ」）である。
【００５１】
組み合わせマップ生成器４３２は、特定の資産に関するデータを資産データベース４２０から受け取り、資産の地理位置に近接する範囲のベースライン特徴についてのデータもローカルベースラインデータベース４２４から受け取る。組み合わせマップ生成器４３２は、資産およびベースライン特徴に関連するが、システム４０４の外部に記憶されているデータもクエリエンジン４２８から受け取ることができる。組み合わせマップ生成器４３２は、部分資産または下位資産とベースライン特徴との交わりを識別し、それによって、特定の部分資産または下位資産に関連する特定のベースライン特徴からリスク要因を関連付ける。上で説明したように、これの利点は、部分資産に固有のリスクを、資産全体に包括的にではなく、部分に関連付けることである。組み合わせマップ生成器は、任意選択的に、地理的、地質学的、人口動態的、または政治的マップ上に、部分資産およびベースライン特徴のグラフィック表現に加えて、それらの交わりのグラフィック表現も生成することができる。さらに、組み合わせマップ生成器４３２は、可変解像度グリッドまたはベースラインマップを使用せずに、地理的表現ポイントを生成することができ、代わりに、始点と終点との間に規則的な間隔で、資産の地理的表現ポイントを生成する。
【００５２】
リスク要因データベース４３６は、関連するリスクに重みを提供することによって、ベースライン特徴によってもたらされる資産に対するリスク要因を定量化するために、組み合わせマップ生成器４３２と関連させて使用される。これらの重みは、各ポイントに関連付けられたメタデータを使用して、地理的表現ポイントを差別化するために使用される。すなわち、重みは、ある程度は、各ポイントに割り当てられたリスクエクスポージャ値を決定するために使用される。
【００５３】
実施環境に応じて、様々な重み付け方式が、様々な実施形態において使用される。重みは、ユーザによって提供されるルール、資産値、または条件を使用して、および／またはメタデータから自動的に重みを推測して、様々な地理的表現ポイントに適用することができる。例えば、河川を横断する列車レールに関連付けられた地理的表現ポイントは、めったに使用されない、または地理的に遠い道路を横断するレールよりも高い重みを有することができる。別の例では、配送遅延が原因で事業の運営が中断されるリスクは、配送ポイントに対する遅延のロケーション、遅延時に悪化する下流業務が被る影響、および他の要因に基づいて、重み付けすることができる。また、メタデータの質および量は変動するので、重みは、メタデータが見当たらない場合の代用物として、または地理的表現ポイントの代わりに資産値に適用されるような、既存のメタデータに対するオーバライド（ｏｖｅｒｒｉｄｅ）として使用することができる。上で説明したように、地理的表現ポイントに関連付けられた複数の重みは、ポイントに単一の重みを提供するために、乗算することができる。
【００５４】
その後、リスクエクスポージャ値計算器４４０が、資産データベース４２０内に記憶されたメタデータ、様々な重み係数、ローカルベースラインデータベース４２４、およびリスク要因データベース４３６を使用して、リスクエクスポージャ値を計算する。計算には、１つは組み合わせマップ生成器４３２から、１つはリスク要因データベース４３６からの２組の重みと、資産データベース４２０からの資産の値とが必要とされる。一実施では、４３６からの重みが、最初に資産値に対して適用され、地理的表現ポイントのグループまたはタイプに対して、暫定的な資産値割り当てが行われる。その後、グループまたはタイプ内の個々のポイントの重みが、暫定的な資産値に適用され、その結果、各ポイントのリスクエクスポージャ値が生成される。いくつかの実施形態では、正規化ポイントの上下に重みの良好な動的範囲を許容する、動的に決定される正規化ポイントなど、何らかの正規化されたレベルに対する重みが提供される。用途に応じて、重み係数は、複数の形式（通貨、パーセント、時間など）を取る、システムへの入力として提供することができ、そのような状況では共通形式への変換が必要とされ得ることを当業者は理解されよう。他の環境では、複数の形式を直接的にサポートすることができる（例えば、正規化ポイントは、マイルとキロメートルの両方で指定して、どちらかの形式で供給され得る個々の測定値を変換する必要性を回避することができる）。
【００５５】
サプライチェーン管理の例  
説明されるシステムおよび方法は、ネットワークの部分または要素が、変化する入力および／または出力を有する他の状況にも適用することができる。例えば、個別レストランロケーションは、季節、地理、客層、ロケーション、または公共／商業インフラストラクチャへの依存、ならびに供給業者および客へのおよび／またはそれらからのアクセスを含む、他の要因の関数として変化する、原材料ニーズを有し得る。上で説明されたシステムおよび方法は、個別ロケーションの特定のニーズおよび／またはパターンを記述するメタデータを記録し、ロケーションに供給品を適切に提供するために使用することができる。
【００５６】
地理的に分散したレストランのネットワークにおける１組の個別レストランの例を続けると、ある特定のレストランは、気候的に暖かいエリアの、高速道路アクセスポイントの近くに位置していることがある。高速道路に近いというそのロケーションのため、そのレストランは、いくつかの供給品を、同じネットワーク内のレストランではあるが、町の中心部に位置する他のレストランとは異なる割合で消費する。各々は、交通インフラストラクチャへのアクセスが異なるため、補給の機会も異なる。例えば、高速道路に近いレストランは、店内で食事をする客をより多くもてなす町の中心部のレストランよりも、食品のドライブスルーデリバリのために使用される材料をより多く消費することがある。高速道路に近いレストランは、高速道路で工事が行われる場合、営業上、町の中心部のレストランよりもはるかに大きく変化を被る。同様に、町の中心部のレストランは、住民に近いことを考えると、停電の後でより速やかに電力が回復する可能性が、高速道路に近いレストランよりもはるかに高い。
【００５７】
上で説明されたシステムおよび方法を使用して、異なるレストランによって様々な供給品が消費されるパターンを記述するメタデータを、資産データベース４２０内に記憶することができる。例えば、様々な供給品の品番、それらの消費率、年間の時期の関数としての消費率の変化、地元供給品、および他の類似の情報を、資産データベース４２０内に記憶することができる。同様に、供給に対するリスク、平均配送時間、運送業者コストおよび配送不能率、停電の影響を、ローカルベースラインデータベース４２４内に記憶することができる。
【００５８】
その後、システムの他の要素が、上で説明されたのと実質的に同様に機能して、発送忘れのリスクエクスポージャ値ばかりでなく、レストランを過剰供給する、またはレストランで過剰在庫を抱えるリスクエクスポージャ値を決定する。その後、これらの競合する要因は、注文調達および発送プロセス、ならびにオンサイト発電などの他の事業計画プロセスにおいてバランスが図られる。
【００５９】
コンピューティングデバイス  
図５は、機械可読媒体から命令を読み、それらをプロセッサ（またはコントローラ）で実行できる例示的な機械の構成要素を示すブロック図である。具体的には、図５は、例示的にコンピュータシステム５００の形式を取る機械の図表現を示しており、コンピュータシステム５００内では、本明細書で説明される方法のいずれか１つまたは複数を機械に実行させるために、命令５２４（例えばソフトウェア）を実行することができる。代替実施形態では、機械は、スタンドアロンデバイスとして動作し、または他の機械に接続（例えばネットワーク接続）することができる。ネットワーク接続配備の場合、機械は、サーバ−クライアントネットワーク環境では、サーバマシンもしくはクライアントマシンの資格で動作することができ、またはピアツーピア（もしくは分散）ネットワーク環境では、ピアマシンとして動作することができる。
【００６０】
機械は、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、セルラフォン、スマートフォン、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチもしくはブリッジ、またはその機械が取るアクションを指定する（順次的もしくは他の方法の）命令５２４を実行可能な任意の機械とすることができる。さらに、１つの機械しか示されていないが、「機械」という用語は、本明細書で説明される方法のいずれか１つまたは複数を実行するために、単独でまたは共同して命令５２４を実行する、機械の任意の集まりも含むと解釈すべきである。
【００６１】
例示的なコンピュータシステム５００は、バス５０８を介して互いに通信するように構成された、プロセッサ５０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つもしくは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つもしくは複数の無線周波数集積回路（ＲＦＩＣ）、またはこれらの任意の組み合わせ）、メインメモリ５０４、およびスタティックメモリ５０６を含む。コンピュータシステム５００は、グラフィックス表示ユニット５１０（例えば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタ、またはブラウン管（ＣＲＴ））をさらに含むことができる。コンピュータシステム５００は、やはりバス５０８を介して通信するように構成された、英数字デバイス５１２（例えば、キーボード）、カーソル制御デバイス５１４（例えば、マウス、トラックボール、ジョイスティック、運動センサ、または他のポインティング器具）、記憶ユニット５１６、信号生成デバイス５１８（例えば、スピーカ）、およびネットワークインターフェースデバイス５２０も含むことができる。
【００６２】
記憶ユニット５１６は、本明細書で説明される方法または機能のいずれか１つまたは複数を具体化する命令５２４（例えばソフトウェア）が記憶される、機械可読媒体５２２を含む。命令５２４（例えばソフトウェア）は、コンピュータシステム５００によるそれの実行中は、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ５０４内に、またはプロセッサ５０２内（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）に存在することもでき、メインメモリ５０４およびプロセッサ５０２も、機械可読媒体を構成する。命令５２４（例えばソフトウェア）は、ネットワークインターフェースデバイス５２０によって、ネットワーク５２６を介して送信または受信することができる。
【００６３】
例示的な一実施形態では、機械可読媒体５２２は単一の媒体として示されているが、「機械可読媒体」という用語は、命令（例えば命令５２４）を記憶できる、単一の媒体、あるいは複数の媒体（例えば、集中もしくは分散データベース、または関連キャッシュおよびサーバ）を含むと解釈すべきである。「機械可読媒体」という用語は、機械によって実行され、本明細書で開示される方法のいずれか１つまたは複数を機械に実行させる命令（例えば命令５２４）を記憶可能な任意の媒体も含むと解釈すべきである。「機械可読媒体」という用語は、固体メモリ、光媒体、および磁気媒体の形態を取るデータリポジトリを含むが、それに限定されない。
【００６４】
リスクエクスポージャシステム４０４、ならびにその構成要素である資産データベース４２０、ローカルベースラインデータベース４２４、クエリエンジン４２８、組み合わせマップ生成器４３２、リスク要因データベース４３６、およびリスクエクスポージャ値計算器４４０は、様々な実施形態において、上で説明されたコンピュータ５００のように構成された１つまたは複数のコンピュータを使用して実施される。処理要件に基づいて、そのようなコンピュータの共通の１つの上で、いくつかの様々な構成要素を実施することができ、またはそのような構成要素の１つもしくは複数を実施するために、そのようなコンピュータのいくつかが連携して動作することができることを当業者は理解されよう。
【００６５】
他の留意事項  
特定の実施形態が説明されたが、本明細書で説明された本発明の主旨から逸脱しない変更が当業者には明らかであることを理解されたい。本発明の範囲は、本明細書で説明された特定の実施形態に限定されない。本発明の他の実施形態、使用、および利点は、本明細書の検討および本明細書で開示された実施形態の実施から当業者に明らかになろう。
【００６６】
本明細書の実施形態が、いくつかの可能な実施形態に関して、特に詳細に説明された。他の実施形態でも本発明が実施され得ることを当業者は理解されよう。構成要素の命名、項目の大文字表記、属性、データ構造、または他の任意のプログラミングもしくは構造的態様は、強制的でも、または重要でもなく様々な実施形態を実施するメカニズムは、異なる名称、形式、またはプロトコルを有することができる。さらに、システムは、説明されたようなハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって、またはもっぱらハードウェア要素によって、実施することができる。また、本明細書で説明された様々なシステム構成要素間への機能の特定の分配は、例示的なものにすぎず、強制的ではなく、単一のシステム構成要素によって実行される機能は、代わりに複数の構成要素によって実行することができ、複数の構成要素によって実行される機能は、代わりに単一の構成要素によって実行することができる。
【００６７】
上で説明されたいくつかの部分は、情報に施される操作のアルゴリズムおよびシンボル表現の観点から、実施形態の特徴を提示した。これらのアルゴリズムによる説明および表現は、データ処理分野の当業者が、自らの仕事の内容を同分野の他の当業者に最も効果的に伝えるために使用する手段である。これらの操作は、機能的に説明されるにしろ、または論理的に説明されるにしろ、コンピュータプログラムによって実施されることが理解される。さらに、一般性を失うことなく、操作のこれらの配列をモジュールと呼ぶこと、または機能名によって呼ぶことが、時には便利であることも分かっている。
【００６８】
特に別段の指摘がない限り、上述の説明から明らかなように、説明のどこであろうとも、「決定する」などの用語を利用する説明は、コンピュータシステムメモリもしくはレジスタ、または他のそのような情報記憶、伝送、もしくは表示デバイス内で、物理的（電子的）量として表現されるデータを操作および変換する、コンピュータシステムまたは類似の電子コンピューティングデバイスのアクションおよびプロセスに言及していることが理解される。
【００６９】
説明される実施形態のいくつかの態様は、本明細書ではアルゴリズムの形式で説明されるプロセスステップおよび命令を含む。本明細書で開示される様々なプロセスステップおよび命令は、ソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアで具体化することができ、ソフトウェアで具体化される場合、リアルタイムネットワークオペレーティングシステムによって使用される異なるプラットフォーム上に存在するようにダウンロードすること、および異なるプラットフォームから操作することができることに留意されたい。
【００７０】
説明される実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関連する。この装置は、様々な目的のために特別に構成することができ、またはコンピュータによってアクセス可能であり、コンピュータプロセッサによって実行可能である、コンピュータ可読媒体上に記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に起動もしくは再構成される汎用コンピュータを含むことができる。そのようなコンピュータプログラムは、フロッピディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスクを含む任意のタイプのディスク、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気もしくは光カード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または電子的命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体などの、しかし、それらに限定されない、コンピュータ可読記憶媒体内に記憶することができ、各々は、コンピュータシステムバスに結合される。さらに、本明細書において言及されるコンピュータは、単一のプロセッサを含むことができ、またはコンピューティング能力を高めるために、複数プロセッサ設計を利用するアーキテクチャとすることができる。
【００７１】
加えて、説明される実施形態は、いずれか特定のプログラミング言語を参照して説明されてはいない。本明細書で説明されるような教示を実施するために、様々なプログラミング言語を使用できることが理解される。
【００７２】
説明される実施形態は、数々のトポロジに基づいた多種多様のコンピュータネットワークシステムによく適している。当技術分野では、大規模ネットワークの構成および管理は、インターネットなどのネットワークを介して異種のコンピュータおよび記憶デバイスに通信可能に結合される記憶デバイスおよびコンピュータを含む。
【００７３】
最後に、本明細書で使用される言葉づかいは、主に読み易さおよび教示目的のために選択されており、本発明の主題を詳述または制限するために選択されていないことがあることに留意されたい。したがって、本開示は、本発明の範囲を説明することを意図しており、限定することは意図していない。
【図１Ａ】
2014179093.tif 000003
【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【外国語明細書】
2014179093000001.pdf