【手続補正書】
【提出日】平成29年2月20日(2017.2.20)
【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】
個人に関するデータを解析するためのデータ解析システムであって、
個人に関する入力データを作成するための物理的コンピュータベースのデータ生成器と、
前記データ生成器に応答する物理的なコンピュータプロセッサであって、パターン認識ソフトウェアを含むデータ解析エンジンとして構成され、前記入力データを操作及び変換し、出力データを生成するように構成され、前記パターン認識ソフトウェアは自己組織化マップアルゴリズムを含み、前記出力データはコードベクトルを含む、当該コンピュータプロセッサと、
前記コンピュータプロセッサの一部として構成された出力モジュールであって、パーソナルマップの形式で前記個人に前記出力データを提供し、前記マップが前記個人の人生経験に関するその個人のパーソナルデータを含む前記個人のパーソナルマップであり、前記マップは、前記コードベクトルを表すノードを含み、各ノードは、関連付けられるコードベクトルから導出される特定の属性又はパラメータを表す、当該出力モジュールと、
前記パーソナルマップを記憶するために前記コンピュータプロセッサと関連付けられたストレージモジュールと、
前記コンピュータプロセッサと通信し、前記個人がそのパーソナルマップを個人設定できるように、前記個人によってアクセス可能であるツールモジュールと、
を含み、
前記パーソナルマップは、前記個人に利用しやすい経験の範囲を拡大するために、(a)他の興味のある対象からのレスポンス、および、(b)グローバルデータベースにおけるあるサブセットからのデータ、の少なくとも１つにより拡充され、
前記コンピュータプロセッサは、パターン認識ソフトウェアを使用して、異なるポイントを前記パーソナルマップ上にプロット可能とし、個人が特定の行動指針に従うことによってどんな結果が生じるかを予測できるように前記パーソナルマップ上での動きを可能にするべく、予測能力を提供するよう構成されている、
データ解析システム。
【請求項２】
前記コンピュータプロセッサが、少なくとも前記入力データにクラスタ解析を行って参照データを作り出すように構成され、
クラスタ解析の前記形式が、非線形、多変量の次元縮小である、
請求項１に記載のデータ解析システム。
【請求項３】
前記非線形、多変量の次元縮小が、前記参照データをまとめて行列にし、まとめられた参照データから前記個人の前記パーソナルマップが生成されるように、前記自己組織化マップアルゴリズム（ＳＯＭ）を使用する、請求項２に記載のデータ解析システム。
【請求項４】
前記コンピュータプロセッサの前記データ解析エンジンの機能が、前記入力データを前記コンピュータプロセッサによって処理される解析ファイルに変換するように構成され、
前記解析ファイルが、前記コンピュータプロセッサによって処理されて前記出力データを生成する入力変数を含む、
請求項１〜３のいずれか一項に記載のデータ解析システム。
【請求項５】
前記マップを三次元マッピングの二次元表現として提示する、請求項１〜４のいずれか一項に記載のデータ解析システム。
【請求項６】
前記コンピュータプロセッサが、
(a)少なくとも２人の個人から供給される入力データに基づいてグループマップを生成するか、
(b)それぞれがコミュニティのメンバである複数の個人から供給される入力データに基づいてコミュニティマップを生成するか、
(c)個人がグローバルマップ上で行動指針を計画することを可能にするように、データベースから前記グローバルマップを生成するか、
のうち、
少なくとも１つを行うよう構成された、請求項１〜５のいずれか一項に記載のデータ解析システム。
【請求項７】
前記個人が前記グローバルマップにアクセスすることを可能にするためにソーシャルメディアネットワークを使用するように構成され、
前記コンピュータプロセッサが、ウェブ対応ツール及び解析機能を含んで、個人が情報を共有し、他のウェブアメニティにアクセスすることを可能にする、請求項６に記載のデータ解析システム。
【請求項８】
前記コンピュータプロセッサが、個人が前記グローバルマップへの前記入力データをカスタマイズして、特定の興味情報を含む部分母集団マップを生成可能に構成され、前記個人が前記部分母集団マップにアクセスして、前記特定の興味情報が関係する前記特定の興味との関連で進捗状況を評価し追跡可能とされた、請求項６又は請求項７に記載のデータ解析システム。
【請求項９】
個人に関するデータを解析する方法であって、
パターン認識ソフトウェアを含むデータ解析エンジンとして構成された物理的なコンピュータプロセッサに個人に関する入力データを提供するステップであって、前記パターン認識ソフトウェアは自己組織化マップアルゴリズムを含む、当該入力データを提供するステップと、
前記コンピュータプロセッサを使用して前記入力データを操作及び変換し、出力データを提供するステップであって、前記出力データはコードベクトルを含む、当該出力データを提供するステップと、
前記出力データをパーソナルマップの形式に変換するために前記コンピュータプロセッサを使用し、前記マップを記憶するステップであって、前記マップが、前記個人の人生経験に関するその個人のパーソナルデータを含む前記個人のパーソナルマップであり、前記マップは、前記コードベクトルを表すノードを含み、各ノードは、関連付けられるコードベクトルから導出される特定の属性又はパラメータを表し、前記パーソナルマップは、前記個人に利用しやすい経験の範囲を拡大するために、(a)他の興味のある対象からのレスポンス、および、(b)グローバルデータベースにおけるあるサブセットからのデータ、の少なくとも１つにより拡充される、当該記憶するステップと、
各個人がそのパーソナルマップを個人設定することを可能にするツールを提供するステップであって、前記コンピュータプロセッサは、パターン認識ソフトウェアを使用して、異なるポイントを前記パーソナルマップ上にプロット可能とし、個人が特定の行動指針に従うことによってどんな結果が生じるかを予測できるように前記パーソナルマップ上での動きを可能にするべく、予測能力を提供するよう構成されている、当該ツールを提供するステップと、
を含む、方法。
【請求項１０】
前記マップ上に新しい回答をプロットし、前記コンピュータプロセッサを使用して前記マップを更新することによって、前記マップを定期的に更新するステップと、
前記マップを更新するとき、前記個人によって以前に追加された前記マップの個人設定を保持するステップと、
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ツールのウェブベースの選択を使用して前記マップを個人設定するステップ、
を含む、請求項９又は請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記マップが、個人マップであり、
前記方法は、
(a)複数の個人の前記個人マップを結合してグループマップを形成することを望むグループのメンバからの入力データを結合することによって前記グループマップを生成して、前記コンピュータプロセッサが、前記入力データを結び付け、結合して、前記グループマップを出力するか、
(b)それぞれがコミュニティのメンバである複数の個人の前記入力データからコミュニティマップを生成するか、
(c)複数の個人がグローバルマップにアクセスして、その個人の状況を、その入力データが前記グローバルマップに寄与している他の個人の状況と比較可能にするよう、前記個人の前記入力データから前記グローバルマップを生成するか、
のうち、
少なくとも１つを行うステップ、
を含む、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記グローバルマップにアクセスするためにソーシャルメディアネットワークを使用するステップ、
を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記コンピュータプロセッサのウェブ対応ツール及び解析機能を使用して、個人が情報を共有し、他のウェブアメニティにアクセスすることを可能にするステップ、
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記グローバルマップへの前記入力データをカスタマイズすることによって、特定の興味情報を含む部分母集団マップを生成するステップと、
前記個人が前記部分母集団マップにアクセスして、前記特定の興味情報が関係する前記特定の興味との関連で進捗状況を評価し、追跡することを可能にするステップと、
を含む、請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の方法。