【手続補正書】
【提出日】平成29年9月14日(2017.9.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のフライト（複数可）に対する運賃クラス利用可能性を推測する方法であって、
（ａ）そのフライト（複数可）に対する観察可能でライブの予約可能な価格を受け取ることであって、その価格情報はそれらのフライトに対する完全な運賃クラス情報を伴っていない、受け取ることと、
（ｂ）前記観察可能でライブの予約可能な価格を、記憶データ、たとえば有効な旅程データ、運賃データたとえばＦＲＯＰデータ、および税金／追加料金データから計算される価格の組と比較することと、
（ｃ）前記観察可能でライブの予約可能な価格においてどの運賃クラスを用いたかを決定することを、前記観察可能でライブの予約可能な価格に最も厳密にマッチングする前記計算された価格においてどの運賃クラスを用いたかを決定することによって行なうことと、を含む方法。
【請求項２】
前記記憶データを、キャッシュされたこれまでに得られたライブの予約可能な価格から得ることができる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
特定のフライト（複数可）に対する特定の運賃に適用される前記適用可能なルールまたは制限の一部または全部が運賃クラスによって規定され、前記運賃クラスには、クラス・コード、たとえばＣ（ビジネス正規運賃）またはＹ（エコノミー正規運賃）、運賃タイプ、たとえばファースト・クラスまたはエコノミー；カテゴリ、たとえば適格性、最低滞在日数、途中下車、またはペナルティのうちの１または複数が含まれる請求項１〜２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
推測した運賃クラス価格が各推測した運賃クラス利用可能性に付属している請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
ステップ（ｃ）には前記推測した運賃クラス利用可能性をサーバに送ることが含まれる前記請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記サーバは航空会社サーバである請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ステップ（ｂ）には、ルールを用いて、前記記憶データから計算される価格の組におけるパターンを分析することが含まれる請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
ステップ（ｂ）における前記記憶データから計算される価格の組を計算することには、過去の価格から統計モデルを構築することと、欠落している見積もり候補を特定することと、前記統計モデルに基づいて見積もり候補を価格設定することと、が含まれる請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記統計モデルに対する入力には逆向き経路同等物が含まれる請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれかの方法を実行するように構成されたサーバ。
【請求項１１】
非一時的な記憶媒体上で具体化されるコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ上で実行されると、特定のフライト（複数可）に対する運賃クラス利用可能性を推測するように配置され、前記コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ上で実行されると、
（ａ）そのフライト（複数可）に対する観察可能でライブの予約可能な価格を受け取ることであって、その価格情報はそれらのフライトに対する完全な運賃クラス情報を伴っていない、受け取ることと、
（ｂ）前記観察可能でライブの予約可能な価格を、記憶データ、たとえば有効な旅程データ、運賃データたとえばＦＲＯＰデータ、および税金／追加料金データから計算される価格の組と比較することと、
（ｃ）前記観察可能でライブの予約可能な価格においてどの運賃クラスを用いたかを決定することを、前記観察可能でライブの予約可能な価格に最も厳密にマッチングする前記計算された価格においてどの運賃クラスを用いたかを決定することによって行なうことと、を行なうように配置されているコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１２】
どの運賃クラスが利用可能であるかを推測する方法であって、
（ｉ）コンピュータ・サーバによって、物品またはサービスに対する価格たとえば航空運賃とともにそれら物品またはサービスを規定するパラメータに対する要求を受け取るステップと、
（ｉｉ）前述のステップ（ｉ）に対する任意の時点において、不完全な過去の価格データセットから見積もり価格を決定することを、そのデータセットにおけるパターンを分析することによって行なうように、１または複数のプロセッサを構成するステップと、
（ｉｉｉ）前記パラメータを満たす前記物品またはサービスに対する前記要求価格に対する見積もりを計算するように、１または複数のプロセッサを構成することと、
（ｉｖ）前記要求を運賃価格に対する配信システムへ送るステップと、
（ｖ）前記配信システムから前記配信システムの運賃価格を受け取るステップと、
（ｖｉ）ステップ（ｉｉｉ）から得た前記要求価格に対する前記計算見積もりを、ステップ（ｖ）で受け取った前記配信システムの運賃価格と比較して、運賃クラス利用可能性を推測するステップと、
（ｖｉｉ）前記推測した運賃クラス利用可能性をコンピューティング・デバイスに与えるステップと、を含む方法。
【請求項１３】
それら物品またはサービスを規定する前記パラメータには、行為タイプ、たとえば航空運賃、ホテル予約、鉄道運賃；日付範囲；目的地；起点；所望の天候条件；星評価；キーワード；任意の他のユーザ定義の好みのうちの１または複数が含まれる前記請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
見積もり価格の決定を、見積もり価格を推測するか、導き出すか、または予測することによって行なう請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
ステップ（ｉｉ）に、
（ａ）過去の価格見積もりをコンピュータ・データ・ストアから得ることと、
（ｂ）前記過去の価格見積もりをカテゴリによってグループ分けすることと、
（ｃ）各グループに対する統計データを導き出すことと、
（ｄ）コンピュータ上に、各グループに対して、前記導き出された統計データを含む分類器を記憶することと、
（ｅ）記憶した分類器を用いて、前記要求価格が対応するグループを特定することと、
が含まれる請求項１２〜１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
ステップ（ｉｉｉ）には、前記要求価格に対する見積もりの組を指定された日付範囲に渡って計算することを、前記特定したグループに対応する前記記憶した分類器から得られる統計データを用いて行なうことが含まれる前記請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記配信システムは世界配信システムである請求項１２〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
推測した運賃クラス価格が各推測した運賃クラス利用可能性に付属している請求項１２〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
ステップ（ｖｉｉ）には、前記推測した運賃クラス利用可能性をサーバへ送ることが含まれる請求項１２〜１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
ステップ（ｉｉ）には、ルールを用いて前記データセットにおけるパターンを分析することが含まれる請求項１２〜１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
ステップ（ｉｉ）には、価格の確率モデルを生成する単純ベイズ分類器機械学習アプローチが含まれ、そのモデルを用いて観察されない価格を予測する請求項１２〜２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
ステップ（ｉｉ）には、過去の価格から統計モデルを構築することと、欠落している見積もり候補を特定することと、前記統計モデルに基づいて見積もり候補を価格設定することと、が含まれる請求項１２〜２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
前記価格見積もりの組にキャッシュされた運賃価格を含むステップが含まれる請求項１２〜２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
前記価格には航空運賃価格が含まれるか、または前記価格には鉄道運賃価格が含まれるか、または前記価格には貸し自動車価格が含まれるか、または前記価格にはホテル価格が含まれる請求項１２〜２３のいずれかに記載の方法。