(57)【要約】タスク割り当てシステムにおいて、タスク割り当て方策の予期される実績を推定するための技術が開示される。一つの特定の実施形態において、技術は、方法として実現され得、該方法は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、サンプルに基づいて、方策の予期される実績を決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、予期される実績を出力することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、予期される実績に基づいて、タスク割り当てシステムの実績を最適化することとを含む。
2019530029.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績を出力することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重複する履歴エージェントタスク割り当てを含む複数のサンプルを決定することによって、該複数の履歴エージェントタスク割り当てを、前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、オーバーサンプリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記サンプルにおいてバイアスを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記バイアスは、前記サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、または該サンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記予期される実績を決定することは、
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセット、および該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットに区分することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該第一のサブセットに基づいて、前記方策を生成することと
をさらに含み、
前記サンプルは、該ホールドアウトサブセットのサブセットであり、
前記予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記方策と異なるエージェントをタスクとペアリングするための第二の方策に起因する履歴エージェントタスク割り当てを、前記ホールドアウトサブセットにおいて、過剰出現させることをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記予期される実績を決定することは、複数のホールドアウトサブセットに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数のホールドアウトサブセットに基づいて、前記予期される実績と関連付けられる標準誤差を決定することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記サンプルは、該サンプルの予期される実績と前記方策のピーク実績との間の実績差の量と関連付けられることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のうちの少なくとも一つの重み付けを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該重み付けに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績を出力することと
を含み、
該方策の該予期される実績は、タスク割り当てシステムが該方策を使用するように構成される場合、該タスク割り当てシステムの実績が最適化され得ることを実証する、方法。
【請求項１３】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも一つの重み付けは、ゼロまたはイプシロンである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、サンプルにおいてバイアスを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記バイアスは、エージェントのサブセットの過剰な重み付け、またはタスクタイプのサブセットの過剰な重み付けに起因する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記予期される実績を決定することは、サンプルにおける少なくとも二つの重み付けされたペアリングに対応する少なくとも二つの重み付けされた結果を組み合わせることを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
システムであって、該システムは、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含み、該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、
該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように構成される、システム。
【請求項１９】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重複する履歴エージェントタスク割り当てを含む複数のサンプルを決定することによって、該複数の履歴エージェントタスク割り当てをオーバーサンプリングするようにさらに構成される、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記サンプルにおいてバイアスを決定することと、
前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
を行うようにさらに構成される、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記バイアスは、前記サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、または該サンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因する、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記予期される実績を決定することは、前記複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含む、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２４】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセット、および該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットに区分することと、
該第一のサブセットに基づいて、前記方策を生成することと
を行うようにさらに構成され、
前記サンプルは、該ホールドアウトサブセットのサブセットであり、
前記予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２５】
製造品であって、該製造品は、
非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、
該媒体上に記憶される命令と
を含み、該命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、
複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、
該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる、製造品。
【請求項２６】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項２５に記載の製造品。
【請求項２７】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重複する履歴エージェントタスク割り当てを含む複数のサンプルを決定することによって、該複数の履歴エージェントタスク割り当てをオーバーサンプリングするようにさらに動作させられる、請求項２５に記載の製造品。
【請求項２８】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記サンプルにおいてバイアスを決定することと、
前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
を行うようにさらに動作させられる、請求項２５に記載の製造品。
【請求項２９】
前記バイアスは、前記サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、または該サンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因する、請求項２８に記載の製造品。
【請求項３０】
前記予期される実績を決定することは、前記複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含む、請求項２５に記載の製造品。
【請求項３１】
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の好ましいタスク割り当て方策の各々に対して、適合度を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該好ましいタスク割り当て方策に対して、閾値適合度を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てのサブセットに基づいて、予期される実績を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績を出力することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を含む、方法。
【請求項３２】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記好ましいタスク割り当て方策に対して、適合度の複数の閾値を決定すること
をさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記好ましいタスク割り当て方策の達成の種々の程度で、該好ましいタスク割り当て方策の実績の相関を決定すること
をさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記予期される実績は、前記実績の相関にも基づく、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して生成される第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てに基づいて、前記実績の相関を分析することと
をさらに含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての第一の日付範囲と異なる第二の日付範囲をカバーする、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされ、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、異なるタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされた、請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てから、履歴エージェントタスク割り当てのうちのいくつかを含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３９】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々と異なる、請求項３５に記載の方法。
【請求項４０】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記好ましいタスク割り当て方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項３１に記載の方法。
【請求項４１】
複数の履歴エージェントタスク割り当ては、履歴エージェントタスク割り当てのスーパーセットのホールドアウトセットである、請求項３１に記載の方法。
【請求項４２】
前記閾値適合度内にある複数の履歴エージェントタスク割り当ての前記サブセットは、ホールドアウトセットのサンプルである、請求項３１に記載の方法。
【請求項４３】
システムであって、該システムは、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含み、該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
複数の好ましいタスク割り当て方策の各々に対して、適合度を決定することと、
該好ましいタスク割り当て方策に対して、閾値適合度を決定することと、
該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てのサブセットに基づいて、予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように構成される、システム。
【請求項４４】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策に対して、適合度の複数の閾値を決定するようにさらに構成される、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策の達成の種々の程度で、該好ましいタスク割り当て方策の実績の相関を決定するようにさらに構成される、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
前記予期される実績は、前記実績の相関にも基づく、請求項４５に記載のシステム。
【請求項４７】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策を使用して生成される第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てに基づいて、前記実績の相関を分析することと
を行うようにさらに構成される、請求項４６に記載のシステム。
【請求項４８】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての第一の日付範囲と異なる第二の日付範囲をカバーする、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされ、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、異なるタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされた、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５０】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てから、履歴エージェントタスク割り当てのうちのいくつかを含む、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５１】
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々と異なる、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５２】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記好ましいタスク割り当て方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項４３に記載のシステム。
【請求項５３】
複数の履歴エージェントタスク割り当ては、履歴エージェントタスク割り当てのスーパーセットのホールドアウトセットである、請求項４３に記載のシステム。
【請求項５４】
前記閾値適合度内にある複数の履歴エージェントタスク割り当ての前記サブセットは、ホールドアウトセットのサンプルである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
製造品であって、該製造品は、
非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、
該媒体上に記憶される命令と
を含み、該命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、
第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
複数の好ましいタスク割り当て方策の各々に対して、適合度を決定することと、
該好ましいタスク割り当て方策に対して、閾値適合度を決定することと、
該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てのサブセットに基づいて、予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる、製造品。
【請求項５６】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策に対して、適合度の複数の閾値を決定するようにさらに動作させられる、請求項５５に記載の製造品。
【請求項５７】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策の達成の種々の程度で、該好ましいタスク割り当て方策の実績の相関を決定するようにさらに動作させられる、請求項５６に記載の製造品。
【請求項５８】
前記予期される実績は、前記実績の相関にも基づく、請求項５７に記載の製造品。
【請求項５９】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策を使用して生成される第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てに基づいて、前記実績の相関を分析することと
を行うようにさらに動作させられる、請求項５８に記載の製造品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の参照）
本国際特許出願は、２０１７年７月１０日に出願された米国特許出願第１５／６４５，２７７号、および、２０１７年７月１３日に出願された米国特許出願第１５／６４８，７８８号に対する優先権を主張し、各米国特許出願は、本明細書において完全に記述されているかのように、その全体が本明細書において参照によって援用される。
【０００２】
（開示の分野）
本開示は、概して、タスク割り当てシステムにおける実績に関し、より具体的に、タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て方策の予期される実績を推定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
（開示の背景）
典型的なタスク割り当てシステムは、ある期間に有限数のタスクを有限数の労働者（「エージェント」）に割り当てる。タスク割り当てシステムの一つの例は、コンタクトセンター（例えば、コールセンター）である。コールセンターにおいて、有限数のエージェントは、所与のシフトの間または他の期間に利用可能であり、有限数の発信者は、シフトの間にコールセンターに電話をかけてくる。電話をかける様々な必要性および理由を有する各発信者は、コールセンターエージェントのうちの一人に割り当てられるタスクを表す。
【０００４】
典型的なタスク割り当て方策は、どのタスクがどのエージェントに割り当てられるかを決定する。典型的には、タスク割り当て方策は、あるタイプのエージェントがあるタイプのタスクでよりよく実績を出すという洞察に由来し、これらのエージェントは、これらの洞察に基づいて特定のタスクを割り当てられる。コールセンターの例において、洞察は、販売に熟練したエージェントが、購入することを求める発信者の販売待ち行列に優先的に割り当てられるべきである一方で、技術的サポートに熟練したエージェントは、技術的問題のソリューションを求める発信者の技術的サポート待ち行列に優先的に割り当てられるべきであるというものであり得る。
【０００５】
典型的なタスク割り当て方策は、いくつかの事例において、典型的なタスク割り当てシステムの実績を向上させることに効果的であり得るが、他の事例においては、それらは、最良の場合で実績に実質的な影響を有さないか、最悪の場合で実績を低下させることもある。典型的には、典型的なタスク割り当て方策が効果的でないこともある事例は、異なるタイプのタスクに割り当てられるエージェントの比較優位性を説明しないものである。
【０００６】
上記に鑑みると、タスク割り当てシステムにおけるある期間にわたる有限数のタスクの有限数のエージェントへの割り当てのための異なるタスク割り当て方策の予期される実績の推定を可能にするシステムの必要性があり得ることが理解され得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（開示の概要）
タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て方策の予期される実績を推定するための技術が、開示される。一つの特定の実施形態において、技術は、方法として実現され得、該方法は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、サンプルに基づいて方策の予期される実績を決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、予期される実績を出力することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、予期される実績に基づいてタスク割り当てシステムの実績を最適化することとを含む。
【０００８】
この特定の実施形態の他の様態に従って、タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり得、方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当て得る。
【０００９】
この特定の実施形態の他の様態に従って、方法は、複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重複する履歴エージェントタスク割り当てを含む複数のサンプルを決定することによって、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てをオーバーサンプリングすることをさらに含み得る。
【００１０】
この特定の実施形態の他の様態に従って、方法は、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、サンプルにおいてバイアスを決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、予期される実績においてバイアスを考慮することをさらに含み得る。
【００１１】
この特定の実施形態の他の様態に従って、バイアスは、サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、またはサンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因し得る。
【００１２】
この特定の実施形態の他の様態に従って、予期される実績を決定することは、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含み得る。
【００１３】
この特定の実施形態の他の様態に従って、方法は、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセットおよび第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットに区分することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、第一のサブセットに基づいて方策を生成することとをさらに含み得、サンプルは、ホールドアウトサブセットのサブセットであり、予期される実績を決定することは、ホールドアウトサブセットに基づく。
【００１４】
この特定の実施形態の他の様態に従って、方法は、ホールドアウトサブセットにおいて、エージェントを方策と異なるタスクとペアリングするための第二の方策に起因する履歴エージェントタスク割り当てを過剰出現させることをさらに含み得る。
【００１５】
この特定の実施形態の他の様態に従って、予期される実績を決定することは、複数のホールドアウトサブセットに基づき得る。
【００１６】
この特定の実施形態の他の様態に従って、方法は、複数のホールドアウトサブセットに基づいて、予期される実績に関連付けられる標準誤差を決定することをさらに含み得る。
【００１７】
この特定の実施形態の他の様態に従って、サンプルは、サンプルの予期される実績と方策のピーク実績との間の実績差の量に関連付けられ得る。
【００１８】
別の特定の実施形態において、技術は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含むシステムとして実現され得、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、上記の方法におけるステップを実行するように構成される。
【００１９】
別の特定の実施形態において、技術は、製造品として実現され得、該製造品は、非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、媒体上に記憶される命令とを含み、該命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、上記の方法におけるステップを実行するように少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる。
【００２０】
別の特定の実施形態において、技術は、方法として実現され得、該方法は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて複数のうちの少なくとも一つの重み付けを決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、重み付けに基づいて方策の予期される実績を決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、予期される実績を出力することとを含む方法であって、方策の予期される実績は、タスク割り当てシステムが方策を使用するように構成される場合、タスク割り当てシステムの実績が最適化され得ることを実証する。
【００２１】
この特定の実施形態の他の様態に従って、タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり得、方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる。
【００２２】
この特定の実施形態の他の様態に従って、少なくとも一つの重み付けは、ゼロまたはイプシロンであり得る。
【００２３】
この特定の実施形態の他の様態に従って、方法は、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、サンプルにおいてバイアスを決定することと、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、予期される実績においてバイアスを考慮することとをさらに含み得る。
【００２４】
この特定の実施形態の他の様態に従って、バイアスは、エージェントのサブセットの過剰な重み付け、またはタスクタイプのサブセットの過剰な重み付けに起因し得る。
【００２５】
この特定の実施形態の他の様態に従って、予期される実績を決定することは、サンプルにおける少なくとも二つの重み付けされたペアリングに対応する少なくとも二つの重み付けされた結果を組み合わせることを含む。
【００２６】
別の特定の実施形態において、技術は、システムとして実現され得、該システムは、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含み、少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、上記の方法におけるステップを実行するように構成される。
【００２７】
別の特定の実施形態において、技術は、製造品として実現され得、該製造品は、非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、媒体上に記憶される命令とを含み、命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、上記の方法におけるステップを実行するように少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる。
【００２８】
本開示は、ここで、添付の図面に示されるような特定の実施形態を参照して、より詳細に説明される。本開示は、下記で特定の実施形態を参照して説明されるが、本開示は、その特定の実施形態に限定されないということが理解されるべきである。本明細書において説明されるような本開示の範囲内にあり、かつそれに関して本開示が著しく有用なものであり得る、付加的な実装、修正および実施形態、ならびに他の使用分野を、本明細書における教示へのアクセスを有する当業者は、認識するであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
本開示のより完全な理解を容易にするために、ここで、同じ要素が同じ番号を用いて参照される、添付の図面が参照される。これらの図面は、本開示を限定すると解釈されるべきでなく、例証に過ぎないことが意図される。
【００３０】
【図１】図１は、本開示の実施形態に従う、タスク割り当てシステムのブロック図を示す。
【図２】図２は、本開示の実施形態に従う、コンタクトセンターのブロック図を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当てモデルの概略図を表す。
【図３Ｂ】図３Ｂは、本開示の実施形態に従う、コンタクトペアリングモデルの概略図を表す。
【図４Ａ】図４Ａは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｃ】図４Ｃは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｄ】図４Ｄは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｅ】図４Ｅは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｆ】図４Ｆは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｇ】図４Ｇは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｈ】図４Ｈは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｉ】図４Ｉは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｊ】図４Ｊは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図４Ｋ】図４Ｋは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定の概略図を示す。
【図５】図５は、本開示の実施形態に従う、タスク割り当てペイアウトマトリックスの概略図を示す。
【図６Ａ】図６Ａは、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法のフロー図を示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法のフロー図を示す。
【図７】図７は、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法のフロー図を表す。
【図８】図８は、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法のフロー図を表す。
【図９】図９は、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法のフロー図を表す。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
典型的なタスク割り当てシステムは、ある期間に有限数のタスクを有限数の労働者（「エージェント」）に割り当てる。タスク割当システムの一つの例は、コンタクトセンター（例えば、コールセンター）である。コールセンターにおいて、有限数のエージェントは、所与のシフトの間または他の期間に利用可能であり、有限数の発信者が、シフトの間にコールセンターに電話をかけてくる。電話をかける様々な必要性および理由を有する各発信者は、コールセンターエージェントのうちの一人に割り当てられるタスクを表す。
【００３２】
典型的なタスク割り当て方策は、どのタスクがどのエージェントに割り当てられるかを決定する。典型的には、タスク割り当て方策は、あるタイプのエージェントがあるタイプのタスクでよりよく実績を出すという洞察に由来し、これらのエージェントは、これらの洞察に基づいて特定のタスクを割り当てられる。コールセンターの例において、洞察は、販売に熟練したエージェントが、購入することを求める発信者の販売待ち行列に優先的に割り当てられるべきである一方で、技術的サポートに熟練したエージェントは、技術的問題のソリューションを求める発信者の技術的サポート待ち行列に優先的に割り当てられるべきであるというものであり得る。
【００３３】
典型的なタスク割り当て方策は、いくつかの事例において、典型的なタスク割り当てシステムの実績を向上させることに効果的であり得るが、他の事例においては、それらは、最良の場合で実績に実質的な影響を有さないか、最悪の場合で実績を低下させることもある。典型的には、典型的なタスク割り当て方策が効果的でないこともある事例は、異なるタイプのタスクに割り当てられたエージェントの比較優位性を説明しないものである。比較優位性の一般的な説明は、例えば、本明細書において参照によって援用される、ＣｏｗｅｎおよびＴａｂａｒｒｏｋによるＭｏｄｅｒｎ  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ：Ｍｉｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓ、第二版（２０１１年）のｐｐ．１６−１９に見出され得る。
【００３４】
上記に鑑みると、タスク割り当てシステムにおけるある期間での有限数のタスクの有限数のエージェントへの割り当てのための異なるタスク割り当て方策の予期される実績の推定を可能にするシステムの必要性があることが理解され得る。
【００３５】
図１は、本開示の実施形態に従う、タスク割り当てシステム１００のブロック図を示す。本明細書における説明は、一つ以上のモジュールを含み得るタスク割り当てシステムにおいて予期される実績を推定するためのシステムならびに方法のネットワーク要素、コンピューター、および／または構成要素を説明する。本明細書において使用される場合、「モジュール」という用語は、コンピューティングソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、および／またはそれらの様々な組み合わせを指すと理解され得る。しかし、モジュールは、ハードウェア、ファームウェア上に実装されないソフトウェア、または非一時的プロセッサー読み取り可能な記録可能記憶媒体上に記録されないソフトウェアとして解釈されるべきでない（すなわち、モジュール自体は、ソフトウェアでない）。モジュールは、例示的であることが留意される。モジュールは、様々な用途をサポートするために、組み合わせられ、統合され、分離され、および／または複製され得る。さらに、特定のモジュールにおいて実施されるように本明細書において説明される機能は、特定のモジュールにおいて実施される機能の代わりに、または特定のモジュールにおいて実施される機能に加えて、一つ以上の他のモジュールにおいて、および／または一つ以上の他のデバイスによって、実施され得る。また、モジュールは、互いにローカルまたはリモートである複数のデバイスおよび／または他の構成要素にわたって実装され得る。追加的に、モジュールは、一つのデバイスから移動させられて別のデバイスに追加され得、および／または両方のデバイス内に含まれ得る。
【００３６】
図１に示されるように、タスク割り当てシステム１００は、タスク割り当てモジュール１１０を含み得る。タスク割り当てシステム１００は、スイッチ、または様々なエージェントの間でタスクを割り当てることを助けるための他のタイプのルーティングハードウェアおよびソフトウェアを含み得、そのルーティングハードウェアおよびソフトウェアは、待ち行列もしくは切り替え構成要素、または他のインターネットベース、クラウドベースもしくはネットワークベースのハードウェアもしくはソフトウェアソリューションを含む。
【００３７】
タスク割り当てモジュール１１０は、入ってくるタスクを受信し得る。図１の例において、タスク割り当てシステム１００は、所与の期間にｍ個のタスク、タスク１３０Ａ〜１３０ｍを受信する。ｍ個のタスクの各々は、サービスまたは他のタイプのタスク処理のために、タスク割り当てシステム１００のエージェントに割り当てられ得る。図１の例において、ｎ人のエージェント、エージェント１２０Ａ〜１２０ｎが、所与の期間に利用可能である。ｍおよびｎは、任意の１以上の大きい有限の整数であり得る。コンタクトセンターなどの現実世界のタスク割り当てシステムにおいて、シフトの間にコンタクトと対話するために、コンタクトセンターにログインしている数十人のエージェント、数百人のエージェントなどがあり得、コンタクトセンターは、シフトの間に、数十のコンタクト、数百のコンタクト、数千のコンタクト（例えば、コール）などを受信し得る。
【００３８】
「Ｌ０」環境として知られる、いくつかの環境において、ｍ個のタスクのうちの一つ（例えば、タスク１３０Ａ）が、エージェントへの割り当てに対して準備ができた状態であり得、ｎ人のエージェントのうちの一人（例えば、エージェント１２０Ａ）が、割り当てられるタスクを受信する準備ができた状態であり得る。Ｌ０環境において、利用可能なタスクまたはエージェントの選択はなく、タスク割り当て方策は、タスク１３０Ａをエージェント１３０Ａに割り当て得る。
【００３９】
「Ｌ１」環境として知られる、他の環境において、ｍ個のタスクのうちの一つ（例えば、タスク１３０Ａ）が、エージェントへの割り当てに対して準備ができた状態であり得、複数のエージェント（例えば、エージェント１２０Ａおよび１２０Ｂ）が、割り当てられるタスクを受信する準備ができた状態であり得る。Ｌ１環境において、複数の利用可能なエージェントの間での選択があり、タスク割り当て方策は、タスク１３０Ａをエージェント１２０Ａまたは１２０Ｂのいずれかに割り当て得る。
【００４０】
「Ｌ２」環境として知られる、さらに他の実施形態において、複数のタスク（例えば、タスク１３０Ａおよび１３０Ｂ）が、エージェントへの割り当てに対して準備ができた状態であり得、ｎ人のエージェントのうちの一人（例えば、エージェント１２０Ａ）が、割り当てられるタスクを受信する準備ができた状態であり得る。Ｌ２環境において、複数の利用可能なタスクの間での選択があり、タスク割り当て方策は、タスク１３０Ａまたは１３０Ｂのいずれかをエージェント１２０Ａに割り当て得る。
【００４１】
「Ｌ３」環境として知られる、さらに他の環境において、複数のタスク（例えば、タスク１３０Ａおよび１３０Ｂ）が、エージェントへの割り当てに対して準備ができた状態であり得、複数のエージェント（例えば、エージェント１２０Ａおよび１２０Ｂ）が、割り当てられるタスクを受信する準備ができた状態であり得る。Ｌ３環境において、複数の利用可能なエージェントおよびタスクの間での選択があり、タスク割り当て方策は、（例えば、一連の割り当てまたは単一のバッチ割り当てにおいて）利用可能なタスクのうちのいくつかまたはすべてを利用可能なエージェントのうちのいくつかまたはすべてとペアリングし得る。
【００４２】
これらの環境Ｌ０〜Ｌ３、およびそれらの間の様々な移行は、コンタクトセンターのコンテクストに関して、例えば、本明細書において参照によって援用される米国特許出願第１５／３９５，４６９号において詳細に説明される。
【００４３】
いくつかの実施形態において、タスク割り当て方策モジュール１４０は、タスク割り当てシステム１００に通信可能に結合され得る、および／またはタスク割り当てシステム１００において動作するように構成され得る。タスク割り当て方策モジュール１４０は、個別のタスクを個別のエージェントに割り当てる（例えば、コンタクトをコンタクトセンターエージェントとペアリングする）ために、一つ以上のタスク割り当て方策（または「ペアリング方策」）を実装し得る。
【００４４】
様々な異なるタスク割り当て方策が、考案され得、タスク割り当て方策モジュール１４０によって実装され得る。いくつかの実施形態において、先入れ／先出し（「ＦＩＦＯ」）方策が、実装され得、例えば、（Ｌ１環境において）最も長い時間待っているエージェントは、次に利用可能なタスクを受信する、または、（Ｌ２環境において）最も長い時間待っているタスクは、次に利用可能なタスクに割り当てられる。他のＦＩＦＯおよびＦＩＦＯのような方策は、個別のタスクまたは個別のエージェントに固有の情報に頼ることなく、割り当てを行い得る。
【００４５】
他の実施形態において、タスク割り当てに対してより実績の高いエージェントを優先するために使用され得る実績ベースルーティング（ＰＢＲ）方策が、実装され得る。ＰＢＲのもとでは、例えば、利用可能なエージェントの間で最も実績が高いエージェントが、次に利用可能なタスクを受信する。他のＰＢＲおよびＰＢＲのような方策は、特定のエージェントについての情報を使用するが、特定のタスクまたはエージェントについての情報に頼ることなく、割り当てを行い得る。
【００４６】
さらに他の実施形態において、行動ペアリング（ＢＰ）方策が、特定のタスクおよび特定のエージェントの両方についての情報を使用して、タスクをエージェントに最適に割り当てるために使用され得る。対角線モデルＢＰ方策またはネットワークフローＢＰ方策などの様々なＢＰ方策が、使用され得る。これらのタスク割り当て方策および他のものは、コンタクトセンターのコンテクストに関して、例えば、本明細書において参照によって援用される米国特許第９，３００，８０２号および米国特許出願第１５／５８２，２２３号において詳細に説明される。
【００４７】
いくつかの実施形態において、履歴割り当てモジュール１５０は、タスク割り当てモジュール１１０および／またはタスク割り当て方策モジュール１４０などの他のモジュールを介して、タスク割り当てシステム１００に通信可能に結合され得る、および／またはタスク割り当てシステム１００において動作するように構成され得る。履歴割り当てモジュール１５０は、既に行われたエージェントタスク割り当てについての情報を監視、記憶、検索および／または出力することなどの様々な機能に責任を有し得る。例えば、履歴割り当てモジュール１５０は、所与の期間におけるタスク割り当てについての情報を収集するために、タスク割り当てモジュール１１０を監視し得る。履歴タスク割り当ての各記録は、エージェント識別子、タスクおよび／またはタスクタイプ識別子ならびに結果情報などの情報を含み得る。
【００４８】
いくつかの実施形態において、およびいくつかのコンテクストに対して、付加的な情報が記憶され得る。例えば、コールセンターのコンテクストにおいて、履歴割り当てモジュール１５０は、コールが開始した時間、コールが終了した時間、ダイヤルされた電話番号および発信者の電話番号についての情報も記憶し得る。別の例では、ディスパッチセンター（例えば、「技術者派遣」）のコンテクストにおいて、履歴割り当てモジュール１５０は、運転者（すなわち、フィールドエージェント）がディスパッチセンターを出発する時間、勧められたルート、取られたルート、推定される移動時間、実際の移動時間、顧客の場所で顧客のタスクを処理することに費やされた時間の量についての情報も記憶し得る。
【００４９】
いくつかの実施形態において、履歴割り当てモジュール１５０は、ある期間（例えば、先週、先月、昨年など）にわたる履歴割り当てのセットに基づいて、ペアリングモデルまたは同様のコンピュータープロセッサー生成モデルを生成し得、ペアリングモデルまたは同様のコンピュータープロセッサー生成モデルは、タスク割り当てモジュール１１０に対してタスク割り当ての勧めまたは命令を行うために、タスク割り当て方策モジュール１４０によって使用され得る。他の実施形態において、履歴割り当てモジュール１５０は、履歴割り当て情報をタスク割り当て方策モジュール１４０または予期される実績推定モジュール１６０などの別のモジュールに送り得、ペアリングモデルおよび／またはペアリングモデルに基づくペアリング方策を生成する。
【００５０】
いくつかの実施形態において、予期される実績推定モジュール１６０は、タスク割り当てモジュール１１０および／または履歴割り当てモジュール１５０などの他のモジュールを介して、タスク割り当てシステム１００に通信可能に結合され得る、および／またはタスク割り当てシステム１００において動作するように構成され得る。予期される実績推定モジュール１６０は、例えば、履歴割り当てモジュール１５０から受信され得る履歴割り当て情報を使用して、（例えば、ペアリングモデルとともに）タスク割り当て方策の予期される実績を推定し得る。予期される実績を推定するための技術、ならびに予期される実績推定モジュール１６０によって様々なタスク割り当て方策および様々なコンテクストに対して実施される他の機能は、後のセクションにおいて、本開示全体を通じて説明される。
【００５１】
いくつかの実施形態において、予期される実績推定モジュール１６０は、推定され予期される実績を出力し得るか、または別様に報告もしくは使用し得る。推定され予期される実績は、タスク割り当て方策の質を評価し、例えば、異なるタスク割り当て方策（もしくは異なるペアリングモデル）が使用されるべきであるかどうかを決定するために使用され得るか、または、タスク割り当てシステム１００が最適化されるか、もしくは別様にタスク割り当て方策を使用するように構成される場合、タスク割り当てシステム１００内で達成され得る予期される全体的な実績（もしくは実績の向上）を予測するために使用され得る。
【００５２】
上述の通り、様々なコンテクストが、コンタクトセンターおよびディスパッチセンターを含むがこれに限定されないタスク割り当てシステム１００に類似する実施形態を使用し得る。コンタクトセンターに関する一つのそのような例は、図２を参照して以下に説明される。
【００５３】
図２は、本開示の実施形態に従う、コンタクトセンター２００のブロック図を示す。コンタクトセンター２００は、それが、コンタクトセンターにおいてタスク（すなわち、「コンタクト」）をエージェントに割り当てるための特殊化されたコンテクストである限りにおいて、タスク割り当てシステム１００（図１）に類似する。インバウンドの環境において、コンタクトは、電話をかけるか、または別様に（例えば、ライブテキストチャット、ビデオチャット、電子メール、ソーシャルメディアを介して）コンタクトセンター２００のスイッチまたは他の構成要素に接続し得る。アウトバウンドの環境において、コンタクトは、電話をかけ得るか（もしくは、電話をかけ直し得るか）、または別様にアウトバウンドのダイヤラーもしくはコンタクトセンター２００の他の構成要素を介して接続され得、同時にまたはその後、エージェントに割り当てられ得る。
【００５４】
タスク割り当てシステム１００と類似して、コンタクトセンター２００は、ｎ人のエージェント２２０Ａ〜２２０ｎおよび所与の期間にわたるエージェントへの割り当てのために着信するｍ個のコンタクト２３０Ａ〜２３０ｍを有する。スイッチ２１０、またはＰＢＸ／ＡＣＤもしくはロードバランサーなどの類似するルーティング構成要素が、個別のコンタクトを個別のエージェントに接続し得る。
【００５５】
タスク割り当てモジュール１４０に類似して、コンタクトペアリング方策モジュール２４０（例えば、ＢＰモジュールおよび／またはベンチマーキングモジュール）は、コンタクトペアリング方策に従って、スイッチ２１０に対して、ペアリングの勧めまたは命令を行い得る。
【００５６】
履歴割り当てモジュール１５０と類似して、履歴コンタクトペアリングモジュール２５０は、既に行われたエージェントコンタクトペアリングについての情報を監視、記憶、検索および／または出力し得る。履歴コンタクトペアリングモジュール２５０は、スイッチ２１０に対してタスク割り当ての勧めまたは命令を行うために、コンタクトペアリング方策モジュール２４０によって使用され得るペアリングモデルを生成し得る。他の実施形態において、履歴コンタクトペアリングモジュール２５０は、ペアリング方策との使用のためのペアリングモデルを生成するために、コンタクトペアリング方策モジュール２４０または予期される実績推定モジュール１６０などの別のモジュールに履歴割り当て情報を送り得る。以下で詳細に説明される図３Ａおよび図３Ｂは、簡易化されたタスク割り当てシステムのためのそのようなペアリングモデルの例を表す。
【００５７】
図３Ａは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当てモデル３００Ａの概略図を表す。タスク割り当てモデル３００Ａは、三人のエージェントａ０〜ａ２および三つのタスクタイプｔ０〜ｔ２とともに、例示の目的で、単純なタスク割り当てシステムをモデル化する。いくつかの実施形態において、エージェントおよび／またはタスクタイプは、エージェントまたはタスクタイプについてのいくつかの情報に従って、順序付けられ得る（例えば、対角線ＢＰモデル）。他の実施形態において、エージェントおよびタスクタイプは、特定の順序付けなしにモデルにおいて現われ得る（例えば、ペイアウトマトリックスまたはネットワークフローＢＰモデル）。
【００５８】
タスク割り当てモデル３００Ａにおいて、各セルは、特定のタスクタイプｔｉの特定のエージェントａｋとの可能な割り当てを表す。各セルは、エージェントおよびタスクタイプに対する対話項（機能）ｇ（ａｋ，ｔｉ）を含む。例えば、タスクタイプｔ１のエージェントａ２への割り当ては、ｇ（ａ２，ｔ１）の対話項を有するように示される。任意の所与の対話項の特定の機能的定義は、使用されるタスク割り当て方策、タスク割り当てシステムに対するコンテクスト、タスク割り当てモデル３００Ａを構築するために使用される所与のエージェントおよびタスクタイプのために利用可能なデータなどに依存する。
【００５９】
いくつかの実施形態において、対話項は、特定のペアリングのコストまたは値を表し得る（例えば、販売待ち行列における予期される変換率、顧客サポート待ち行列における予期される顧客満足格付け、ディスパッチセンターにおける技術者派遣の予期されるコストなど）。各場合において、予期される価値は、エージェントおよびタスクのタイプについての情報の組み合わせを使用して、推定され得るか、または別様に決定され得る。
【００６０】
図３Ｂは、本開示の実施形態に従う、コンタクトペアリングモデル３００Ｂの概略図を表す。タスク割り当てモデル３００Ａ（図３Ａ）と同様に、コンタクトペアリングモデル３００Ｂは、三人のエージェントａ０〜ａ２、およびコンタクトセンターのコンテクストにおけるタスクであり得る三つのコンタクトタイプｃ０〜ｃ２とともに、例示の目的で、単純なコンタクトセンターをモデル化する。コンタクトペアリングモデル３００Ｂの各セルは、個別のエージェントおよびコンタクトタイプの各可能なペアリングに対する対話項の値を示す。コンタクトペアリングモデル３００Ｂは、例えば、本明細書において参照によって以前に援用された米国特許第９，３００，８０２号において説明されるように、対角線ＢＰ方策に適し得る。
【００６１】
対角線モデルと一貫して、好ましいペアリングは、コンタクトペアリングモデル３００Ｂを通る「ｙ＝ｘ」４５°対角線の同等物に沿って存在し、すなわち、ａ０とｃ０、ａ１とｃ１およびａ２とｃ２である。対角線に沿って見出されるこれらのセルの各々は、１と評価される対話項を有するように示される。
【００６２】
いくつかの状況において、エージェント（Ｌ１）またはコンタクト（Ｌ２）の最適な選択は、すべてのコンタクト（Ｌ１）に対して好ましいエージェントを選択するために、またはすべてのエージェント（Ｌ２）に対して好ましいコンタクトを選択するために、必ずしも利用可能でない。限定された選択を有する状況において、ペアリング方策は、最良の利用可能な選択肢を選択し得る。例えば、コンタクトペアリングモデル３００Ｂにおいて示されるような次に最良のペアリングは、ｙ＝ｘ対角線の比較的近くにあるセルにある。これらのセルの各々は、０．５と評価される対話項を有するように示される。理想的な対角線のペアからさらにより遠くに移動すると、最も好ましくないペア、ａ０とｃ2およびａ2とｃ０があり、それらの両方は、０と評価される対話項を有する。
【００６３】
コンタクトセンターに対するコンタクトペアリングモデル３００Ｂなどのペアリングモデルは、タスク割り当てシステムに対する一つの例のコンテクストである。上述の他のコンテクストには、ディスパッチセンターから技術者派遣でディスパッチされる修理技術者、およびコンサルティング会社によって特定のプロジェクトを課されたコンサルティングアソシエイトが含まれる。コンテクストのより多くの例は、エージェント（例えば、保険金請求査定人）へのケース割り当て（例えば、保険金請求）、および小売店において個別の店員とのペアリングのために小売顧客を認識することを含む。これらのコンテクストは、例のタスク割り当てシステムとして役に立ち、本開示の実施形態は、これらのコンテクストに限定されない。
【００６４】
タスク割り当てモデル３００Ａおよびコンタクトペアリングモデル３００Ｂと違い、典型的な仕事割り当て方策は、潜在的に単純な直観に基づいて、労働者（または「エージェント」）をタスクに割り当てる。例えば、コンタクトセンターにおいて、タスクは、エージェントの実績（例えば、ＰＢＲ）に基づいて、エージェントに割り当てられ得る。同様に、修理技術者は、移動ルートの長さを最小化するように計算された移動ルートを割り当てられ得る。別の例として、コンサルティング会社は、アソシエイトの在職期間に基づいて、アソシエイトを特定のプロジェクトに割り当て得る。
【００６５】
これらの場合すべてにおいて、欠けているものは、全体的なシステム内における残りの労働者およびタスクに対する個別の労働者の個別のタスクへの割り当ての影響の評価である。例えば、コンタクトセンター環境において、実績の高いエージェントへのあるタスクの割り当ては、実績の高いまたは実績の低いエージェントに割り当てられるタスクのタイプを十分に考慮せずに、異なるタスクを実績の低いエージェントに割り当てることを必要とし得る。全体として、コンタクトセンター全体の実績は、低減させられ得る。同様に、あるルートを修理技術者に割り当てることは、他のルートの他の修理技術者への割り当てをもたらし得、その結果、全体的なシステム実績は低減させられ得る。
【００６６】
その結果、個別のエージェントは、実際に、割り当てられたタスクでよく実績を出し得るが、残余のタスクを割り当てられた別のエージェントは、著しくより悪く実績を出し得る。直観に反して、各タスク割り当てを独立して最適化することを試みることは、実際は、それを増加させるというよりむしろ、タスク割り当てシステムの全体的な実績を低下させ得る。
【００６７】
本開示の実施形態は、タスク割り当て方策の実績をより正確に推定するための技術を提供する。技術は、任意の個別の割り当てられたタスクの場合に、実績を最適化するというよりもむしろ、全体的なシステム実績を最適化するために、ある期間にわたる後続の割り当ての累積効果を考慮する態様で、タスクをエージェントに割り当てる。例えば、タスク割り当て方策は、他のエージェントを他のタスクのタイプに使用する間に、いくつかのエージェントをいくつかのタスクのタイプに使用する比較優位性に影響を与え得る。
【００６８】
図４Ａ〜４Ｋは、実績推定を推定するためのいくつかの技術に踏み込んだタスク割り当て方策のための予期される実績推定の概略図を示す。これらの例は、主に、異なる条件下でのタスク割り当てシステムにおいて対角線モデルＢＰ方策の予期される実績を推定することを表す。技術は、予期される実績を推定し、方策を検証するために、履歴タスク割り当てデータを使用する。
【００６９】
具体的には、以下により詳細に説明されるように、図４Ａ〜４Ｃは、履歴割り当てデータを使用して対角線ＢＰモデルの予期される実績を推定するための検証技術を例示する。図４Ｅおよび４Ｆは、根底にある履歴割り当てデータにおいてエージェント選択バイアスがある場合、図４Ａ〜４Ｃを参照して説明される推定技術の正確度を向上させるための技術に関する以下の説明を伴う。図４Ｇおよび４Ｈは、根底にある履歴割り当てデータにおいてタスク選択バイアスがある場合、図４Ａ〜Ｃを参照して説明される推定技術の正確度を向上させるための技術に関する以下の説明を伴う。図４Ｉおよび４Ｊは、検証されるタスク割り当て方策の推定され予期される実績を根底にある履歴割り当てデータをもたらしたタスク割り当て方策と比較する技術に関する以下の説明を伴う。最後に、図４Ｋは、検証されるタスク割り当て方策の推定され予期される実績の現実世界の予期を向上させるために、根底にある履歴割り当てデータに見出される選択の自由の分布を視覚化する技術に関する以下の説明を伴う。
【００７０】
図４Ａは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ａの概略図を示す。このタスク割り当てシステムにおいて、任意の有限数のエージェントおよびタスクタイプがあり得る。ＢＰ方策対角線モデルのもとでは、各エージェントは、０と１との間のエージェントパーセンタイルランキングを割り当てられ得、各タスクタイプは、０と１との間のタスクパーセンタイルランキングを割り当てられ得る。対角線ＢＰ方策が理想的な選択とともにピーク実績で動作することが予期される理想的または最適なペアリングが、ｙ＝ｘに沿って破線の対角線（すなわち、タスクパーセンタイルがエージェントパーセンタイルと等しい線）として示される。
【００７１】
履歴割り当てデータが、受信され得る。予期される実績推定４００Ａの概略図において、履歴割り当ての各々は、グラフ上に示される。文字「Ｏ」で示される点は、望ましい結果を有したペアリングを表し、文字「Ｘ」で示される点は、望ましくない結果を有したペアリングを表す。例えば、コンタクトセンターの販売待ち行列において、「Ｏ」は、販売が行われた履歴タスクを示し得、「Ｘ」は、販売が行われなかった履歴タスクを示し得る（二項の結果変数）。他の例において、多項または連続結果変数が、使用され得る。
【００７２】
タスク割り当てシステムが、ＦＩＦＯペアリング方策または別の本質的にランダムなもしくは比較的一様に分布するペアリング方策を使用する場合、履歴割り当てのセットは、予期される実績推定４００Ａなどのグラフ中に比較的一様に分布され得る。すなわち、ＦＩＦＯのもとでは、所与のタイプに対するタスクが、略等しい利用でエージェントのうちの任意のものに割り当てられ得るという等しい確率がある。いくつかの履歴割り当てが、対角線の近くに現われ得る（対角線ＢＰ方策のもとでの好ましいペアリング）一方で、他の履歴割り当ては、対角線からより遠くに現われ得る（好ましくないペアリング）などである。
【００７３】
予期される実績推定４００Ａにおいて、２９個の履歴割り当てのフルセットが、示される。セットは、望ましい結果（Ｏ）を有する１２個のペアリングおよび望ましくない結果（Ｘ）を有する１７個のペアリングを含む。いくつかの実施形態において、ベースラインまたは根底にあるタスク割り当て方策（例えば、この例におけるＦＩＦＯ）の推定され予期される実績は、１２／２９≒４１％のように、セット内に見出される望ましい結果の割合として計算され得る。
【００７４】
対角線ＢＰ方策は、パーセンタイルランキングにおいて最も類似するエージェントと優先的にタスクをペアリングすることによって、他のペアリング方策を向上させることを求め、その結果、これらのペアがチャート上にプロットされた場合、それらは、ｙ＝ｘ対角線（すなわち、タスクパーセンタイル＝エージェントパーセンタイル）のできるだけ近くに存在するであろう。
【００７５】
いくつかの実施形態において、タスク割り当て方策の予期される実績は、履歴割り当てデータを使用して、推定され得る（例えば、検証され得る）。いくつかの実施形態において、検証は、ペアリングモデルを構築するために使用されるものと同じ履歴割り当てを使用して、実施され得る。他の実施形態において、履歴割り当ての一つのセットは、ペアリングモデルを構築するために使用され得、履歴割り当ての異なるセットは、モデルを検証するために使用され得る。
【００７６】
履歴割り当てデータでタスク割り当て方策を検証するための洞察は、履歴割り当てを生み出した根底にあるペアリング方策の代わりに、検証されるペアリング方策をタスク割り当てシステムに稼働させている場合に、どのくらいの確率でそれが起きたのかに応じて、履歴割り当てのセットが、サンプリングされ（または、重み付けされるなどし）得るというものである。
【００７７】
対角線ＢＰ方策の場合に、いくつかの実施形態において使用され、図４Ｂおよび４Ｃによって例示される検証技術の便利な幾何学表現がある。すなわち、履歴ペアリングが理想的な対角線の近くに存在すればするほど、検証される対角線ＢＰ方策を使用してそのような履歴ペアリングがより高い確率で起こる。区分が、履歴割り当てを対角線からある距離を超えるサンプルから除外するために確立され得る。
【００７８】
良い対角線ペアリングモデルのために、サンプルに対する許容距離（閾値距離または閾値「適合度」）が対角線のより近くに近づく場合、比例してより望ましい結果がサンプル内にあるべきである。図４Ａは、履歴ペアリングの検証セット全体を示し、図４Ｂは、比較的大きいサンプル（対角線から比較的遠くにある許容／閾値距離）を示し、図４Ｃは、比較的狭いサンプル（対角線から比較的短い許容／閾値距離）を示す。
【００７９】
図４Ｂは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｂの概略図を示す。予期される実績推定４００Ｂにおいて、履歴タスクのプロットが再び示され、対角線から指定された距離を超える二つの領域は、グレーで表示される。予期される実績推定４００Ｂにおいて、残りのサンプルは、望ましい結果（Ｏ）を有する１０個のペアリングを含む２１個の履歴割り当てを含む。それゆえ、理想的なピーク実績からのこの距離を考慮に入れた対角線ＢＰ方策の推定され予期される実績は、１０／２１≒４８％であると決定され得る。
【００８０】
予期される実績推定４００Ａ（図４Ａ）を参照して示される≒４１％の根底にある実績を≒４８％の予期される実績と比較すると、根底にある方策に比べて、この対角線ＢＰ方策によって提供される予期される改善（または、予期される「向上」）は、約１７％であり得る。この予期される向上の推定は、このタスク割り当てシステムにおいて利用可能な（限定された）選択の典型的な量が、ペアリングのこの比較的広いバンド中に分布するペアリングをもたらす傾向があることを想定する。
【００８１】
図４Ｃは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｃの概略図を示す。予期される実績推定４００Ｃは、予期される実績推定４００Ｂ（図４Ｂ）より狭いペアリングのバンド（すなわち、サンプルに含まれる対角線からより短い許容距離）を表し、除外される領域は、より大きい。予期される実績推定４００Ｃにおいて、１２個の履歴割り当てのサブセットは、望ましい結果（Ｏ）を有する八つのペアリングを含む。それゆえ、対角線ＢＰ方策の推定され予期される実績は、８／１２≒６７％であると決定され得るか、（より限定されていない）選択のこの量に対する根底にある方策と比べて約６３％の向上であると決定され得、それは、この比較的狭いバンド中に分布するペアリングをもたらす傾向にある。
【００８２】
図４Ａ〜４Ｃの例において、サンプリングに対するバンドが狭くなる場合、予期される実績は、増加し、根底にあるタスク割り当て方策（例えば、ＦＩＦＯ）と比べて、タスク割り当てシステムの実績を最適化するために、またはそれを別様に増加させるために、この対角線ＢＰモデルが、効果的であり得るという指標である。
【００８３】
いくつかの実施形態において、任意に多くのサンプルが、フルセットで始まり、対角線から微小の距離で終わる対角線から異なる距離で測定され得る。
【００８４】
バンドが狭くなり、（すべてのペアリングに対して、理想的で最適な選択を有するピーク実績を表す）対角線の辺りの微小のバンドのより近くに近づく場合、ますます多くの履歴タスクが、対角線ＢＰ方策がおそらく行われていないペアリングである（対角線により近い好ましいペアリングから遠すぎる）として除外される。この効果は、図４Ａ〜４Ｃにおいて明らかであり、図４Ａは、２９個の履歴割り当て（フルセット）を含み、図４Ｂは、２１個の履歴割り当てをサンプリングし、図４Ｃは、１２個のみをサンプリングした。
【００８５】
図４Ｄは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｄの概略図を示す。予期される実績推定４００Ｄは、予期される実績（例えば、望ましい結果のサンプルサイズに対する比率）を閾値適合度の種々の異なる程度に対してプロットする場合の相関曲線を示す。相関曲線は、左上近くで始まり、右下に向かって落ち、閾値適合度が好ましいタスク割り当て方策に向かって狭くなる場合、サンプルの実績が増加する（例えば、タスクを対角線の近くに存在するエージェントとペアリングする）ことを示す。
【００８６】
ＢＰタスク割り当て方策を使用した現実世界のタスク割り当てシステムにおいて、実際のタスク割り当ては、ペアリング空間中に見出され得、多くのペアリングは、最適な対角線の比較的近くにあり、他のペアリングは、最適な対角線から比較的遠くにある。閾値適合度の種々の程度における割り当ての分布は、ＢＰタスク割り当て方策がどのくらい良くピーク実績を達成するかを推定することを助け得る。現実世界のこの分布（例えば、ＢＰ「オン」データ）を予期される実績推定４００Ｄと比較することは、全体的な予期される実績のますます正確な推定を可能にし得る。いくつかの実施形態において、予期される実績は、適合度の種々の程度にわたるサンプルの実績の単純平均であり得る。他の実施形態において、予期される実績は、適合度の種々の程度にわたるサンプルの実績の加重平均であり得、タスク割り当てシステムが好ましいペアリング方策（例えば、ＢＰ方策）を使用している場合、「オン」データの収集において見出されるペアリングの分布に応じて重み付けされ得る。他の実施形態において、他の処方が、予期される実績推定４００Ｄの相関曲線を使用して、タスク割り当てシステムにおいて予期される実績または向上を推定するために、適用され得る。
【００８７】
ますます多くの履歴タスクが、ますます狭いサンプルから除外される場合、推定される向上を決定するために利用可能なデータの量は、低下するため、推定の正確度も低下する。実際に、いくつかの十分に狭いバンドにおいて、履歴割り当てデータのうちのすべてが、除外され得、定義されない（「０／０」の）予期される実績を有する空のサンプルをもたらす。
【００８８】
その結果として、テストされた各バンドに対して予期される実績推定（例えば、標準誤差）の予期される正確度を計算することは、いくつかの実施形態において有益であり得る。これらの実施形態において、正確度または誤差情報は、所与の予期される実績推定の信頼性を評価することを助けるために、利用可能であろう。
【００８９】
上記のように、これらの実施形態において、任意に多数の推定及び正確度／誤差測定は、ますます狭いバンドに踏み込み、何も残らなくなるまでバンドが最適なペアリングにますます近づく場合、ますます多くの履歴タスクを除外することによって、行われ得る。
【００９０】
図４Ａ〜４Ｃにおいて示される例は、履歴データの単一のセットを使用した。いくつかの実施形態において、この検証プロセスは、履歴データの任意に多くの異なるセットに対して繰り返され得る。いくつかの実施形態において、一つ以上の履歴割り当てセットの各々は、ペアリング方策を作成するために使用される「トレーニングセット」と完全にまたは少なくとも部分的に異なる「ホールドアウトセット」または「検証セット」であり得る。他の実施形態において、履歴割り当てセットのうちのいくつかまたはすべては、ペアリング方策を作成するために使用される履歴割り当てのより大きいセットから取られる「インサンプル」であり得る。
【００９１】
いくつかの実施形態において、ホールドアウトセットまたはインサンプルセットのいずれかに対して、これらのサンプルは、単一の履歴割り当てを複数のサンプルにわたって複数回数えて、オーバーサンプリングされ得、そのようなオーバーサンプリング技術が、より正確な予期される実績推定を決定するために役立つ状況に対して行われる。単純化した例に対して、ホールドアウトセットがＡ〜Ｅとラベル付けされた五つの履歴割り当てを含む場合、第一のサンプルは、履歴割り当てＡ、ＢおよびＣを含み得、第二のサンプルは、履歴割り当てＢ、ＣおよびＤを含み得、第三のサンプルは、履歴割り当てＣ、ＤおよびＥを含み得るなどである。この例において、履歴割り当てＢは、オーバーサンプリングされ、少なくとも第一および第二のサンプルに含まれる。別の例において、例えば、閾値適合度を狭めるためにオーバーサンプリングする場合、第一の（最も大きい）サンプルは、履歴割り当てＡ〜Ｅを含み得、第二の（より小さい）サンプルは、履歴割り当てＢ〜Ｄを含み得るなどであり、最も小さいサンプルに対しては、履歴割り当てＢのみを含み得る。
【００９２】
本開示の実施形態は、Ｋ分割法（ｋ−ｆｏｌｄ）、ランダム法（ｒａｎｄｏｍ）、タイム法（ｔｉｍｅ）、ランダムタイム法（ｒａｎｄｏｍ  ｔｉｍｅ）、無作為ローリング法（ｒａｎｄｏｍ  ｒｏｌｌｉｎｇ）、オフデータ法（ｏｆｆ  ｄａｔａ）、トレーンオン／オフ法（ｔｒａｉｎ  ｏｎ／ｏｆｆ）、トレーンオフ法（ｔｒａｉｎ  ｏｆｆ）、リフト曲線法（ｌｉｆｔ  ｃｕｒｖｅ）などの様々な異なる検証技術のうちの一つ以上を使用し得る。いくつかの実施形態において、検証技術は、コールセンターシステム環境における時間に基づく変化に対する正規化も含み得る。一般化されたＫ分割検証技術およびこれらの他の技術のうちのいくつかは、例えば、ＪａｍｅｓらによるＡｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ（２０１３年）ｐｐ．２９−３３および１７６−８６、ならびにＨａｓｔｉｅらによるＴｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇの第二版（２００８）のｐｐ．２１９−５７において詳細に説明され、上記の文献は、本明細書において参照によって援用される。
【００９３】
先行する例において、根底にあるタスク割り当て方策は、ＦＩＦＯであり得、それは、可能なペアリングの空間中に比較的一様に分布した履歴割り当てをもたらした。しかし、いくつかのタスク割り当てシステムにおいて、異なるタスク割り当て方策が、用いられ得、利用バイアスをエージェントおよび／またはタスクに導入する。図４Ｅおよび４Ｆは、ＰＢＲに起因するエージェント利用バイアスの例を示し、図４Ｇおよび４Ｈは、タスク優先順位付け方策（例えば、コールセンターにおける優先されたまたは「ＶＩＰ」コールルーティング）に起因するタスク利用バイアスの例を示す。
【００９４】
図４Ｅは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｄの概略図を示す。この例において、履歴割り当てのうちのほとんどは、より高いパーセンタイルランキングを有するエージェントの辺りのグラフの右側に向かって集まっている。この例において、エージェントパーセンタイルは、エージェント実績に比例し、このエージェント利用バイアスは、履歴割り当てに対する根底にあるペアリング方策としてＰＢＲを使用したことに起因する。他の実施形態またはコンタクトセンター環境において、パーセンタイルは、実績以外のメトリックに対応し得る。例えば、エージェントパーセンタイルは、エージェントの全体的な実績（例えば、生成される収益の額）に関わらず、コールの結果に影響を与える各エージェントの能力に比例し得る。
【００９５】
その結果として、より低いパーセンタイルでは、エージェントに利用可能な比例して少ないデータがある。よって、修正されないままである場合、このバイアスは、図４Ｆを参照して以下に説明されるように、予期される実績推定を歪ませ得る、または偏らせ得る。
【００９６】
図４Ｆは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｅの概略図を示す。予期される実績推定４００Ｅは、予期される実績推定４００Ｄと同じ履歴割り当てを表し、対角線からより遠くにあるバンドの外側の領域は、除外されている。
【００９７】
履歴割り当てを含むサブセットは、偏った分布も有し、より高いランキングのエージェントに向かって歪んでいる。このバンドに対して予期される実績を推定する単純な手法は、合計１１個の履歴エージェントタスクのうち、九つの望ましい結果があることに気づくことであろう。しかし、これらの望ましい結果のうちの多くは、より実績の高いエージェントの辺りで集まっているため、非現実的に高い予期される実績推定につながり得る。
【００９８】
それゆえ、いくつかの実施形態において、予期される実績は、所与のスライス内で見出される履歴割り当ての数に応じ比例して、履歴割り当ての各垂直スライスを重み付けすることによってより正確に推定され得る。この方法（すなわち、「エージェントパーセンタイル修正」または「ＡＰ修正」）で履歴割り当てのサブセットを重み付けし直すことは、バイアスを根底にあるＰＢＲ方策から削除し得、予期される実績のより正確な推定をもたらす。
【００９９】
図４Ｇは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｆの概略図を示す。この例において、履歴割り当てのうちのほとんどは、より高いパーセンタイルランキングを有するエージェントの辺りのグラフの上部に向かって集まっている。この例において、タスク利用バイアスは、履歴割り当てに対する根底にあるペアリング方策として、このタスク優先順位付け方策を使用したことに起因する。
【０１００】
その結果として、より低いパーセンタイルでは、タスクに利用可能な比例して少ないデータがある。よって、修正されないままである場合、このバイアスは、図４Ｈを参照して以下に説明されるように、予期される実績推定を歪ませ得る、または偏らせ得る。
【０１０１】
図４Ｈは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｇの概略図を示す。予期される実績推定４００Ｇは、予期される実績推定４００Ｆと同じ履歴割り当てを表し、対角線からより遠くにあるバンドの外側の領域は、除外されている。
【０１０２】
履歴割り当てを含むサブセットは、偏った分布も有し、より高いランキングのタスクに向かって歪んでいる。このバンドに対して予期される実績を推定する単純な手法は、合計１１個の履歴エージェントタスクのうち、九つの望ましい結果があることに気づくことである。しかし、これらの望ましい結果のうちの多くは、より実績の高いエージェントの辺りに集まっているため、非現実的に高い予期される実績推定につながり得る。
【０１０３】
それゆえ、いくつかの実施形態において、予期される実績は、所与のスライス内に見出される履歴割り当ての数に応じ比例して、履歴割り当ての各水平スライスを重み付けすることによってより正確に推定され得る。この方法（すなわち、「タスクパーセンタイル修正」もしくは「ＴＰ修正」、または、コンタクトセンターのコンテクストに対しては、「コンタクトパーセンタイル修正」もしくは「ＣＰ修正」）で履歴割り当てのサブセットを重み付けし直すことは、根底にあるタスク／コンタクト優先順位付け方策からバイアスを削除し得、予期される実績のより正確な推定をもたらす。
【０１０４】
いくつかの実施形態において、根底にあるタスク割り当て方策が、検証において、タスク割り当て方策と比べてどのくらい良く（またはどのくらい悪く）実績を最適化するかを測定することは、役立ち得る。図４Ｉおよび４Ｊは、対角線ＢＰペアリング方策に適用される一つのそのような技術の例を表す。
【０１０５】
図４Ｉは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｈの概略図を示す。ｘ軸は、「ピーク実績の実現」とラベル付けされ、原点に近い「高い」から右側の「低い」に進む。対角線ＢＰモデルに対して、ピーク実績の高い実現は、理想的で最適な対角線に比較的近い履歴割り当てをサンプリングすることを示し、仮説上のピーク実績が、達成され得る。ピーク実績の低い実現は、対角線からより遠くに広がるより広いバンドにおいて履歴割り当てをサンプリングすることを示す。
【０１０６】
ｙ軸は、「サンプルサイズ」とラベル付けされ、原点に近い０から上部のｎ（ここでは、ｎ個の履歴割り当てのフルセットのサイズ）に進む。対角線ＢＰモデルに対して、サンプルサイズは、バンドサイズがますます小さくなる場合、減少する。バンドサイズが、対角線に沿ってピーク実績に近づく場合、サンプルサイズは、やがて０まで落ちる。バンドサイズが低い実績に近づく場合、サンプルサイズは、やがてｎに到達し、履歴割り当てのセット全体を包含する。
【０１０７】
根底にあるタスク割り当て方策がＦＩＦＯであり、それにより履歴割り当てが各バンド中に比較的平等に分布し得る場合、幅がピーク実績に向かって低下すると、サンプルサイズがバンドの幅の二乗に比例して低下するという事実が、しばしばあり得る。そのようなものとして、ＦＩＦＯは、タスク割り当てシステム内のベースライン実績レベルを表す中立の方策である。予期される実績推定４００Ｈにおいて、破線の曲線は、各サンプルサイズに対するこのベースライン実績レベルを表す。
【０１０８】
この例において、実線の曲線は、サンプルサイズがピーク実績（比較的狭いバンド）の比較的高い実現に対して急に増加するように、破線のベースライン実績曲線の「上で曲がる」。これらの環境において、履歴割り当ては、対角線のより近くに比例して集まっているように思われ得る。これらの環境において、履歴割り当てを生成した根底にある方策は、検証されるタスク割り当て方策と比べる場合、ピーク実績の比較的高い実現を既に達成し得る。よって、根底にある（既存の）方策に対する予期される向上は、ＦＩＦＯと比べて、比較的低いものであり得る。
【０１０９】
図４Ｊは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｉの概略図を示す。予期される実績推定４００Ｉは、予期される実績推定４００Ｈ（図４Ｉ）と類似するが、この例において、曲線は、サンプルサイズがピーク実績（比較的狭いバンド）の比較的高い実現に対してゆっくりと増加するように、破線のベースライン実績曲線の「下で曲がる」。これらの環境において、履歴割り当ては、対角線のより遠くの領域に比例して集まっているように思われ得る。これらの環境において、履歴割り当てを生成した根底にある方策は、ＦＩＦＯより悪く実績を出し得、それは、ランダム法よりも悪く実績を出す方策と数学的に同等であり得る。よって、根底にある（既存の）方策に対する予期される向上は、ＦＩＦＯと比べて、比較的高いものであり得る。
【０１１０】
いくつかの実施形態において、どのバンドまたはどのバンドの範囲が「現実世界」のタスク割り当てシステムを最も高い確率でモデル化するかを推定すること、またはそれを別様に予測することは、役立ち得る。現実世界のタスク割り当てシステムにおいて、タスク割り当てシステムは、待ちタスクの要求を満たすための利用可能なエージェントの供給が常に変動する場合、経時的に可能な選択の種々の程度を経験する。選択の現実世界の分布は、おそらく、理想的で最適な選択（ピーク実績）と完全に制約され限定された選択（例えば、常に１対１、または「Ｌ０」）との間のどこかでピークになる。
【０１１１】
図４Ｋは、検証されるタスク割り当て方策の推定され予期される実績の現実世界の予期を向上させるために、根底にある履歴割り当てデータに見出される選択の自由の分布を視覚化する技術を例示する。
【０１１２】
図４Ｋは、本開示の実施形態に従う、タスク割り当て方策の予期される実績推定４００Ｊの概略図を示す。これらの実施形態において、選択の種々の程度の分布または頻度についての情報は、履歴割り当て情報と関連付けられ得、バンドまたはバンドの範囲は、他のバンド／サンプルより密接に現実世界のタスク割り当てシステムをモデル化するために決定され得る。このバンドまたはバンドの範囲を識別したので、これらの実施形態は、識別されるバンドまたはバンドの範囲に対する推定され予期される実績および／または標準誤差を最も起こりそうな予期される実績として出力し得る。
【０１１３】
いくつかの実施形態において、労働要員の勧めが、エージェントの人員配置を増加または低下させることにより、エージェントまたはタスクをそれぞれ選択するためのペアリング方策に利用可能な選択の平均的な量を増加させるために行われ得る。いくつかの実施形態において、ペアリング方策は、利用可能な選択の量があまりにも低いと考えられる場合、ペアリングを遅らせ得、より多くのタスクおよび／またはエージェントのための時間が、ペアリングに対して準備できた状態であることを可能にする。
【０１１４】
先行する例は、対角線ＢＰ方策を主に議論した。いくつかの実施形態において、予期された実績は、ネットワークフローＢＰ方策などの他のタイプのＢＰ方策に対して推定され得る。
【０１１５】
図５は、開示の実施形態に従う、タスク割り当てペイアウトマトリックス５００の概略図を示す。タスク割り当てモデル３００Ａ（図３Ａ）およびコンタクトペアリングモデル３００Ｂ（図３Ｂ）に類似して、ペイアウトマトリックス５００は、三人のエージェントａ０〜ａ２および三つのタスクタイプｔ０〜ｔ２を示す。各セルは、所与のエージェントおよびタスクタイプ割り当てに対する対話項ｇ（ａｉ,ｔｋ）の値を含む。
【０１１６】
この例において、三つの好ましいペアリングは、１の予期値を有し、対角線に沿って存在し、他のより好ましくないペアリングは、０．５または０の予期値を有する。コンタクトペアリングモデル３００Ｂ（図３Ｂ）の例と違い、ペアリングの予期値は、ペアリングが対角線からより遠くになる場合、一貫しては低下しない。例えば、エージェントａ２に対するタスクｔ１のペアリング（０の予期値）は、エージェントａ２に対するタスクｔ２のペアリング（０．５の予期値）より対角線に近い。
【０１１７】
いくつかの実施形態において、対角線ペアリング方策は、依然として、タスク割り当てペイアウトマトリックス５００の非常に簡易化された例示的な例などの環境に対してさえ、傑出した実績の改善および均衡のとれたエージェント利用を提供し得る。他の実施形態において、ネットワークフロー（または線形計画法）ベースのＢＰ方策などの異なるペアリング方策が、より優れた実績の最適化を提供し得る一方で、例えば、タスク割り当てペイアウトマトリックス５００に類似の環境に対して、エージェント利用の所望の均衡を依然として達成し、対角線までのペアリングの距離が短くなる（すなわち、適合度がより近くなる）場合、タスク割り当てペイアウトマトリックス５００には、エージェントおよびタスクの順序付けが予期値の一貫した増加を提供しない。タスク割り当てペイアウトマトリックス５００は、例えば、本明細書において参照によって以前に援用された米国特許出願第１５／５８２，２２３号において説明されるネットワークフローＢＰ方策とともに、使用され得る。
【０１１８】
対角線ＢＰ方策と同様に、ネットワークフローＢＰ方策も、履歴割り当てデータを使用して検証され得る。しかし、対角線ＢＰ方策における対角線からの距離のような、ネットワークフローＢＰ方策に対する幾何学的類似がないので、これらの検証技術は、それらが図４Ａ〜４Ｈにおいて例示されたように、図において容易に例示されない。いくつかの実施形態において、履歴割り当ては、理想的または最適な選択の量を考慮に入れると、ネットワークフローＢＰ方策のピーク実績への一つ以上の近似において、繰り返しサンプリング（またはオーバーサンプリング）され得る。例えば、履歴割り当てサンプルサイズ３（または４以上）が、決定され得る。
【０１１９】
例えば、履歴割り当てのサンプルは、望ましい結果を有するｔ２に対するａ０の好ましいペアリング、望ましい結果を有するｔ１に対するａ１の好ましくないペアリング、望ましくない結果を有するｔ０に対するａ２の好ましくないペアリングを含み得る。このサンプルの根底にある実績は、サンプルにおける望ましい結果の割合、または２／３≒６７％として決定され得る。
【０１２０】
サンプルサイズ３におけるような３の選択を考慮に入れると、ネットワークフロー５００Ｂに従う、好ましくないペアリングは、除外され得る。その結果として、望ましい結果を有する一つの履歴割り当てであるｔ１に対するａ１のみが、サンプルに存在するか、１／１＝１００％である。
【０１２１】
これらの実施形態において、任意の一つのサンプルにおいて利用可能なデータの量は、フルセットにおいて見出され得る数十または何千の履歴割り当てと対照的に、非常に制約される（例えば、三つの履歴割り当てのみ）。よって、履歴割り当てを繰り返しサンプリングすることにより、好ましいペアリングの頻度および望ましい結果を有したものの重み付けされた割合を決定することは、特に重要であり得る。
【０１２２】
対角線ＢＰ方策と同様に、根底にある方策が既に部分的に最適化されるかどうかを決定すること、ならびに／または履歴割り当てデータにおけるエージェントおよび／もしくはタスクの過剰出現またはバイアスを修正することは、役立ち得る。
【０１２３】
技術は、作成され検証されるタスク割り当て方策のタイプによって、詳細には変わり得る（例えば、ネットワークフローＢＰ方策検証技術と比べた対角線ＢＰ方策検証技術）が、これらの技術は、履歴割り当てデータをサンプリングまたは重み付けすることを伴い得る。いくつかの実施形態において、これらの技術は、繰り返されるサンプリング、オーバーサンプリング、バイアス修正、ピーク実績または最適な選択に向けての近似、予期される実績推定、予期される向上推定（根底にある履歴実績との比較）、正確度／誤差測定、予期される現実世界の向上推定（例えば、利用可能な選択の根底にある分布との比較）などを伴い得る。図６Ａ〜９は、上述の様々な予期される実績推定方法のためのフロー図を表す。
【０１２４】
図６Ａは、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法６００Ａのフロー図を示す。ブロック６１０において、予期される実績推定方法６００Ａは、開始し得る。
【０１２５】
ブロック６１０において、複数の履歴割り当てが受信され得る。いくつかの実施形態において、複数の履歴割り当ては、履歴割り当てモジュール１５０（図１）または履歴コンタクトペアリングモジュール２５０（図２）などの履歴割り当てモジュールから受信され得る。いくつかの実施形態において、複数の履歴割り当ては、タスク割り当て（ペアリング）モデルまたはタスク割り当て（ペアリング）方策を築き、生成し、構築し、訓練し、改良し、または別様で決定するためにも使用された複数の履歴割り当てのインサンプルであり得る。他の実施形態において、複数の履歴割り当ては、モデル構築のために使用されなかった履歴割り当てを含むアウトサンプル（ホールドアウトセット、検証セットなど）である。複数の履歴割り当てを受信した後、予期される実績推定方法６００Ａは、ブロック６２０Ａに進み得る。
【０１２６】
ブロック６２０Ａにおいて、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づく複数の履歴割り当てのサンプルが、決定され得る。いくつかの実施形態において、サンプルは、予期される実績推定モジュール１６０（図１および２）などの予期される実績推定モジュールによって決定され得る。いくつかの実施形態において、サンプルは、複数の履歴割り当てを分析し、タスク割り当て方策を使用して十分に高い確率で起こった履歴割り当てをサンプルに含み、十分に高い確率で起こらなかった履歴割り当てをサンプルから除外することによって決定され得る。例えば、対角線ＢＰ方策の場合、バンド内または対角線から指定された距離に存在するペアリングを含む。複数の履歴割り当てのサンプルをペアリング方策に基づいて決定した後、予期される実績推定方法６００Ａは、ブロック６３０Ａに進み得る。
【０１２７】
ブロック６３０Ａにおいて、サンプルに基づくペアリング方策の予期される実績は、決定され得る。いくつかの実施形態において、予期される実績の決定または推定は、サンプルにおける履歴ペアリングの合計数に対する望ましい結果（例えば、二項変数に対する正の結果または多項もしくは連続変数に対する十分に正の結果）の割合として計算され得る。他の実施形態において、予期される実績推定は、（例えば、ＰＢＲのもとでの）エージェントのサブセットの過剰出現または（例えば、タスク優先順位付け方策のもとでの）タスクタイプのサブセットの過剰出現などの根底にある履歴割り当てデータに存在し得るバイアスを考慮するように、修正または別様に調整され得る。いくつかの実施形態において、予期される実績推定は、履歴割り当てのうちのいくつかがオーバーサンプリングされ得る（例えば、サンプル決定技術に従って、同じサンプル内で複数回数えられる）頻度を考慮し得る。ペアリング方策の予期される実績を決定した後、予期される実績推定方法６００Ａは、ブロック６４０に進み得る。
【０１２８】
ブロック６４０において、決定されるまたは推定され予期される実績は、出力され得る。いくつかの実施形態において、予期される実績推定モジュール１６０は、推定され予期される実績をタスク割り当てモジュール１１０（図１）、スイッチ２１０（図２）またはタスク割り当てシステム内の別の構成要素またはモジュールに出力（ｏｕｔ）し得るか、または別様にタスク割り当てシステムに通信可能に結合され得る。
【０１２９】
いくつかの実施形態において、ブロック６３０において決定される推定され予期される実績を出力した後、予期される実績推定方法６００Ａは、ブロック６２０に戻り、異なるサンプルを決定し得る。他の実施形態において、予期される実績推定方法６００Ａは、ブロック６１０に戻り、異なる複数の履歴割り当て（例えば、異なるインサンプルまたは異なるホールドアウトセット）を受信し得る。他の実施形態において、予期される実績推定方法６００Ａは、終了し得る。
【０１３０】
図６Ｂは、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法６００Ｂのフロー図を示す。予期される実績推定方法６００Ｂは、履歴割り当てが、サンプルにおいて含まれるまたは除外される代わりに、重み付けされ得る以外は、予期される実績推定方法６００Ａに類似する。
【０１３１】
予期される実績推定方法６００Ｂは、ブロック６１０で開始し得る。ブロック６１０において、複数の履歴割り当てが、予期される実績推定方法６００Ａにおいてのように、受信され得る。複数の履歴割り当てを受信した後、予期される実績推定方法６００Ｂは、ブロック６２０Ｂに進み得る。
【０１３２】
ブロック６２０Ｂにおいて、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づく複数の履歴割り当てのうちの少なくとも一つの重み付けが、決定され得る。いくつかの実施形態において、重み付けは、ブロック６１０において受信される履歴割り当てのうちのすべてに割り当てられ得る。いくつかの実施形態において、ゼロの重み付けは、履歴割り当てのうちのいくつかに割り当てられ得る。これらの実施形態において、ゼロの重みは、予期される実績推定方法６００Ａのブロック６２０Ａ（図６Ａ）におけるような、履歴ペアリングをサンプルから除外することに類似し得る。いくつかの実施形態において、重み付けは、履歴割り当てが検証されるペアリング方策のもとで起こったであろう可能性を示し得る。複数の履歴割り当てのうちの少なくとも一つの重み付けを決定した後、予期される実績推定方法６００Ｂは、ブロック６３０Ｂに進み得る。
【０１３３】
ブロック６３０Ｂにおいて、重み付けに基づく方策の予期される実績が、決定され得る。例えば、予期される実績は、重み付けされた履歴割り当ての各々と関連付けられた値の加重平均として計算され得る。予期される実績推定方法６００Ａのブロック６３０Ａにおいてのように、予期される実績推定は、例えば、根底にある履歴割り当てデータにおけるバイアスを修正するなど、様々な実施形態および状況において調整され得る。予期される実績を決定した後、予期される実績推定方法６００Ｂは、ブロック６４０に進み得る。
【０１３４】
ブロック６４０において、予期される実績は、予期される実績推定方法６００Ａにおいてのように、出力され得る。様々な実施形態において、予期される実績推定方法６００Ｂは、次の複数の履歴割り当てのために、ブロック６１０に戻り得るか、次の重み付け決定のために、６２０Ｂに戻り得るか、または予期される実績推定方法６００Ｂは、終了し得る。
【０１３５】
図７は、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法７００のフロー図を表す。予期される実績推定方法７００は、ブロック７１０で開始し得る。
【０１３６】
ブロック７１０において、複数の履歴割り当てが、受信され得る。複数の履歴割り当てを受信した後、予期される実績推定方法７００は、ブロック７２０に進み得る。
【０１３７】
ブロック７２０において、複数の履歴割り当ては、トレーニングサブセットおよび検証サブセット（ホールドアウトサブセット、アウトサンプル）に区分され得る。複数の履歴割り当てを区分した後、予期される実績推定方法７００は、ブロック７３０に進み得る。
【０１３８】
ブロック７３０において、ペアリング方策が、トレーニングサブセットに基づいて生成され得る。例えば、履歴割り当ては、タスク割り当てシステム内で自動的にパターンを識別するために使用され得、および／または、履歴割り当ては、ペアリングモデルまたはペイアウトマトリックスのための値／コストを計算するために使用され得る。ペアリング方策を生成した後、予期される実績推定方法７００は、ブロック７４０に進み得る。
【０１３９】
ブロック７４０において、ペアリング方策の予期される実績は、検証サブセットに基づいて、決定され得る。いくつかの実施形態において、予期される実績は、予期される実績推定方法６００Ａおよび６００Ｂ（例えば、検証セットのサンプルまたは重み付けをそれぞれ決定すること；サンプルまたは重み付けに基づいて予期される実績をそれぞれ決定すること；および、いくつかの実施形態において、履歴割り当てデータを繰り返しサンプリングまたは重み付けすること）などの本明細書において説明される検証技術のうちの任意のものを使用して決定され得る。ペアリング方策の予期される実績を決定した後、予期される実績推定方法７００は、ブロック７５０に進み得る。
【０１４０】
ブロック７５０において、予期される実績が、出力され得る。予期される実績を出力した後、いくつかの実施形態は、ブロック７２０に戻り、次の検証セットを取得し得るか、またはブロック７４０に戻り、検証サブセットに基づいて、次の予期される実績を決定し得る。他の実施形態において、予期される実績推定方法７００は、終了し得る。
【０１４１】
図８は、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法８００のフロー図を表す。予期される実績推定方法８００は、それが、ブロックのうちのいくつかを複数の検証セットに対して繰り返し得る実施形態を明示的に記載する以外は、予期される実績推定方法７００（図７）に類似する。ブロック８１０において、予期される実績推定方法８００は、開始し得る。
【０１４２】
ブロック８１０において、複数の履歴割り当てが、受信され得る。複数の履歴割り当てを受信した後、予期される実績推定方法８００は、ブロック８２０に進み得る。ブロック８２０において、複数の履歴割り当ては、トレーニングサブセットおよび検証サブセットに区分され得る。複数の履歴割り当てを区分した後、予期される実績推定方法８００は、ブロック８３０に進み得る。ブロック８３０において、ペアリング方策の予期される実績は、検証セットに基づいて決定され得る。予期される実績を決定した後、予期される実績推定方法８００は、ブロック８４０に進み得る。
【０１４３】
ブロック８４０において、次の検証サブセットのための方法の一部を繰り返すかどうかについて決定が行われ得る。そうである場合、予期される実績推定方法８００は、例えば、ブロック８２０に戻り、次の検証サブセットおよび／または次のトレーニングサブセットを区分し、ブロック８３０に戻り、次の検証サブセットに基づいて予期される実績を決定し得る。そうでない場合、予期される実績推定方法８００は、ブロック８５０に進み得る。
【０１４４】
ブロック８５０において、複数の検証サブセットのうちの少なくとも二つに対する組み合わせられた予期される実績（例えば、平均的な予期される実績または加重平均の予期される実績）が、出力され得る。組み合わせられた予期される実績を出力した後、予期される実績推定方法８００は、終了し得る。
【０１４５】
図９は、本開示の実施形態に従う、予期される実績推定方法９００のフロー図を表す。予期される実績推定方法９００は、図４Ａ〜４Ｈおよび５Ａ〜５Ｂを参照して説明されるプロセスに類似し、サンプルは、理想的なピーク方策の増加する近似（例えば、対角線ＢＰ方策に対する漸次的に狭いバンドまたはネットワークフローＢＰ方策に対する漸次的に増加するサンプルサイズ）における予期される実績を推定するために繰り返し決定される。ブロック９１０において、予期される実績推定方法９００は、開始し得る。
【０１４６】
ブロック９１０において、複数の履歴割り当てが、受信され得る。複数の履歴割り当てを受信した後、予期される実績推定方法９００は、ブロック９２０に進み得る。
【０１４７】
ブロック９２０において、複数の履歴割り当てのサンプルが、ペアリング方策のピーク実績と比べた実現の程度（例えば、対角線ＢＰ方策に対する特定のバンドサイズもしくは対角線からの距離、またはネットワークフローＢＰ方策に対する特定のサンプルサイズ）に基づいて決定され得る。サンプルを決定した後、予期される実績推定方法９００は、ブロック９３０に進み得る。
【０１４８】
ブロック９３０において、ペアリング方策の予期される実績が、以前に説明された技術の任意のものを使用して、サンプルに基づいて決定され得る。予期される実績を決定した後、予期される実績推定方法９００は、ブロック９４０に進み得る。
【０１４９】
ブロック９４０において、次の実現の程度に対して繰り返されるかどうかについて決定が行われ得る。そうである場合、予期される実績推定方法９００は、ブロック９２０に戻り、次の実現の程度（例えば、対角線ＢＰ方策におけるより狭いバンド、またはネットワークフローＢＰ方策におけるより大きいサンプルサイズ）に基づいて、次のサンプルを決定し、ブロック９３０に進み、この次のサンプルおよび次の実現の程度に基づいて、別の予期される実績を決定し得る。そうでない場合、予期される実績推定方法９００は、ブロック９５０に進み得る。
【０１５０】
ブロック９５０において、複数のサンプル、およびピーク実績と比べた予期される実現の程度に基づく予期される実績は、出力され得る。例えば、チャートが、ｘ軸上の実現の各程度に対して、ｙ軸に沿って推定され予期される実績をプロットして提供され得る。他の実施形態において、予期される実績推定は、組み合わされ得る（例えば、平均または加重平均）。他の実施形態において、ピーク実績の「現実世界」の実現の決定は、推定され得、現実世界の実現の程度における予期される実績は、出力され得る。予期される実績を出力した後、予期される実績推定方法９００は、終了し得る。
【０１５１】
この時点で、上記で説明されたような本開示に従う、タスク割り当てシステムにおいて予期される実績を推定することは、入力データの処理および出力データの生成をある程度伴い得るということに留意されるべきである。この入力データ処理および出力データ生成は、ハードウェアまたはソフトウェアにおいて実装され得る。例えば、上記で説明されたような本開示に従うタスク割り当てシステムにおいて予期される実績を推定することと関連付けられる機能を実装するための、予期される実績推定モジュール、または類似もしくは関連した回路において、特定の電子部品が採用され得る。代替的に、命令に従って動作する一つ以上のプロセッサーが、上記で説明されたような本開示に従うタスク割り当てシステムにおいて予期される実績を推定することと関連付けられる機能を実装し得る。もしそのようである場合、そのような命令が一つ以上の非一時的プロセッサー読み取り可能な記憶媒体上（例えば、磁気ディスクまたは他の記憶媒体）に記憶され得るか、または一つ以上の搬送波に組み込まれた一つ以上の信号を介して一つ以上のプロセッサーに送信され得ることは、本開示の範囲内にある。
【０１５２】
本開示は、本明細書において説明された特定の実施形態によって範囲が限定されるものでない。実際に、本開示の他の様々な実施形態および本開示への修正は、本明細書において説明されたものに加えて、上記の説明および添付の図面から当業者に明白になるであろう。従って、そのような他の実施形態および修正は、本開示の範囲内に該当するように意図される。また、本開示は、本明細書において、少なくとも一つの特定の目的のための少なくとも一つの特定の環境における少なくとも一つの特定の実装の文脈で説明されたが、本開示の有用性は、それに限定されないことと、本開示は、任意の数の目的のための任意の数の環境において有益に実装され得ることとを、当業者は認識するであろう。従って、下記に規定される特許請求の範囲は、本明細書において説明されるような本開示の全体の幅広さおよび趣旨に鑑みて解釈されるべきである。
【図１】
2019530029.tif 000003
【図２】
2019530029.tif 000004
【図３Ａ】
2019530029.tif 000005
【図３Ｂ】
2019530029.tif 000006
【図４Ａ】
2019530029.tif 000007
【図４Ｂ】
2019530029.tif 000008
【図４Ｃ】
2019530029.tif 000009
【図４Ｄ】
2019530029.tif 000010
【図４Ｅ】
2019530029.tif 000011
【図４Ｆ】
2019530029.tif 000012
【図４Ｇ】
2019530029.tif 000013
【図４Ｈ】
2019530029.tif 000014
【図４Ｉ】
2019530029.tif 000015
【図４Ｊ】
2019530029.tif 000016
【図４Ｋ】
2019530029.tif 000017
【図５】
2019530029.tif 000018
【図６Ａ】
2019530029.tif 000019
【図６Ｂ】
2019530029.tif 000020
【図７】
2019530029.tif 000021
【図８】
2019530029.tif 000022
【図９】
2019530029.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成30年11月27日(2018.11.27)
【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】
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成される少なくとも一つのスイッチが、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該タスク割り当てシステムに通信可能に結合されかつ該タスク割り当てシステムにおいて動作するように構成される少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセットと、該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットとに区分することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、エージェントをタスクとペアリングするための方策に従って該複数の履歴エージェントタスク割り当てをサンプリングすることによって該複数の履歴エージェントタスク割り当てのサンプルを決定することであって、該方策は、該第一のサブセットに基づいて生成され、該サンプルは、該ホールドアウトサブセットのサブセットである、ことと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することであって、該予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、ことと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該方策に基づく該タスク割り当てシステムにおけるエージェントとタスクとのペアリングにおいて使用するために該予期される実績を出力することと
を含み、
該タスク割り当てシステムの実際の実績は、該予期される実績に基づいて該方策を使用することによって最適化される、方法。
【請求項２】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該複数の履歴エージェントタスク割り当てをオーバーサンプリングすることをさらに含み、該オーバーサンプリングされた複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つは、複数のサンプルの各々に含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、前記サンプルにおいてバイアスを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記バイアスは、前記サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、または該サンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記予期される実績を決定することは、
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、前記複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記方策と異なるエージェントをタスクとペアリングするための第二の方策に起因する履歴エージェントタスク割り当てを、前記ホールドアウトサブセットにおいて、過剰出現させることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記予期される実績を決定することは、複数のホールドアウトサブセットに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のホールドアウトサブセットに基づいて、前記予期される実績と関連付けられる標準誤差を決定することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記サンプルは、該サンプルの予期される実績と前記方策のピーク実績との間の実績差の量と関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成される少なくとも一つのスイッチが、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該タスク割り当てシステムに通信可能に結合されかつ該タスク割り当てシステムにおいて動作するように構成される少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセットと、該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットとに区分することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、エージェントをタスクとペアリングするための方策に従って該複数の履歴エージェントタスク割り当てを重み付けすることによって該複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重み付けを決定することであって、該方策は、該第一のサブセットに基づいて生成される、と、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該重み付けに基づいて、該方策の予期される実績を決定することであって、該予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、ことと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該方策に基づく該タスク割り当てシステムにおけるエージェントとタスクとのペアリングにおいて使用するために該予期される実績を出力することと
を含み、
該タスク割り当てシステムの実際の実績は、該予期される実績に基づいて該方策を使用して最適化される、方法。
【請求項１２】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも一つの重み付けは、ゼロまたはイプシロンである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、サンプルにおいてバイアスを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記バイアスは、エージェントのサブセットの過剰な重み付け、またはタスクタイプのサブセットの過剰な重み付けに起因する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記予期される実績を決定することは、サンプルにおける少なくとも二つの重み付けされたペアリングに対応する少なくとも二つの重み付けされた結果を組み合わせることを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
システムであって、該システムは、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合されかつ該タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成される少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含み、該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
該タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成されるスイッチにおいて、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセットと、該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットとに区分することと、
エージェントをタスクとペアリングするための方策に従って該複数の履歴エージェントタスク割り当てをサンプリングすることによって該複数の履歴エージェントタスク割り当てのサンプルを決定することであって、該方策は、該第一のサブセットに基づいて生成され、該サンプルは、該ホールドアウトサブセットのサブセットである、ことと、
該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することであって、該予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、ことと、
該方策に基づく該タスク割り当てシステムにおけるエージェントとタスクとのペアリングにおいて使用するために該予期される実績を出力することと
を行うように構成され、
該タスク割り当てシステムの実際の実績は、該予期される実績に基づいて該方策を使用することによって最適化される、システム。
【請求項１８】
製造品であって、該製造品は、
非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、
該媒体上に記憶される命令と
を含み、
該命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合されかつ該タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成される少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、
該タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成されるスイッチにおいて、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセットと、該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットとに区分することと、
エージェントをタスクとペアリングするための方策に従って該複数の履歴エージェントタスク割り当てをサンプリングすることによって該複数の履歴エージェントタスク割り当てのサンプルを決定することであって、該方策は、該第一のサブセットに基づいて生成され、該サンプルは、該ホールドアウトサブセットのサブセットである、ことと、
該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することであって、該予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、ことと、
該方策に基づく該タスク割り当てシステムにおけるエージェントとタスクとのペアリングにおいて使用するために該予期される実績を出力することと
を行うように該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させ、
該タスク割り当てシステムの実際の実績は、該予期される実績に基づいて該方策を使用することによって最適化される、製造品。
【請求項１９】
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合されかつ該タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成される少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、好ましいタスク割り当て方策を検証するために、該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々に対して、好ましいタスク割り当て方策に対する適合度を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々に対して、該好ましいタスク割り当て方策に対する閾値適合度を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当てのサブセットに基づいて、該好ましいタスク割り当て方策を使用して該タスク割り当てシステムの予期される実績を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該好ましいタスク割り当て方策に基づく該タスク割り当てシステムにおけるエージェントとタスクとのペアリングにおいて使用するために該予期される実績を出力することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該タスク割り当てシステムのスイッチにおいて、該予期される実績に基づいてエージェントとタスクとの間の関係を確立し、該好ましいタスク割り当て方策に起因する該タスク割り当てシステムについての第一の量の実績向上を実現することであって、該タスク割り当てシステムの実際の実績は、該予期される実績に基づいて、該検証された好ましいタスク割り当て方策を使用することによって最適化される、ことと
を含む、方法。
【請求項２０】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、前記好ましいタスク割り当て方策に対する適合度の複数の閾値を決定すること
をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、前記好ましいタスク割り当て方策の達成の種々の程度で、該好ましいタスク割り当て方策の実績の相関を決定すること
をさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記予期される実績は、前記実績の相関にも基づく、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して生成される第二の複数の履歴エージェント−タスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーが、該第二の複数の履歴エージェント−タスク割り当てに基づいて、前記実績の相関を分析することと
をさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記第二の複数の履歴エージェント−タスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての第一の日付範囲と異なる第二の日付範囲をカバーする、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記第二の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々は、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされ、前記第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々は、異なるタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされた、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記第二の複数の履歴エージェント−タスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当てから、履歴エージェント−タスク割り当てのうちのいくつかを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記第二の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々は、前記第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々と異なる、請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターシステムであり、前記好ましいタスク割り当て方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数の履歴エージェント−タスク割り当ては、履歴エージェント−タスク割り当てのスーパーセットのホールドアウトセットである、請求項１９に記載の方法。
【請求項３０】
前記閾値適合度内にある前記複数の履歴エージェント−タスク割り当ての前記サブセットは、ホールドアウトセットのサンプルである、請求項１９に記載の方法。
【請求項３１】
システムであって、該システムは、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合されかつ該タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成される少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含み、該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当てを受信することと、
好ましいタスク割り当て方策を検証するために、該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々に対して、好ましいタスク割り当て方策に対する適合度を決定することと、
該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々に対して、該好ましいタスク割り当て方策に対する閾値適合度を決定することと、
該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当てのサブセットに基づいて、該好ましいタスク割り当て方策を使用して該タスク割り当てシステムの予期される実績を決定することと、
該好ましいタスク割り当て方策に基づく該タスク割り当てシステムにおけるエージェントとタスクとのペアリングにおいて使用するために該予期される実績を出力することと、
該タスク割り当てシステムのスイッチにおいて、該予期される実績に基づいてエージェントとタスクとの間の関係を確立し、該好ましいタスク割り当て方策に起因する該タスク割り当てシステムについての第一の量の実績向上を実現することであって、該タスク割り当てシステムの実際の実績は、該予期される実績に基づいて、該検証された好ましいタスク割り当て方策を使用することによって最適化される、ことと
を行うようにさらに構成される、システム。
【請求項３２】
製造品であって、該製造品は、
非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、
該媒体上に記憶される命令と
を含み、
該命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合されかつ該タスク割り当てシステムにおいてタスク割り当て動作を実行するように構成される少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、
第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当てを受信することと、
好ましいタスク割り当て方策を検証するために、該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々に対して、好ましいタスク割り当て方策に対する適合度を決定することと、
該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当ての各々に対して、該好ましいタスク割り当て方策に対する閾値適合度を決定することと、
該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェント−タスク割り当てのサブセットに基づいて、該好ましいタスク割り当て方策を使用して該タスク割り当てシステムの予期される実績を決定することと、
該好ましいタスク割り当て方策に基づく該タスク割り当てシステムにおけるエージェントとタスクとのペアリングにおいて使用するために該予期される実績を出力することと、
該タスク割り当てシステムのスイッチにおいて、該予期される実績に基づいてエージェントとタスクとの間の関係を確立し、該好ましいタスク割り当て方策に起因する該タスク割り当てシステムについての第一の量の実績向上を実現することであって、該タスク割り当てシステムの実際の実績は、該予期される実績に基づいて、該検証された好ましいタスク割り当て方策を使用することによって最適化される、ことと
を行うように該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる、製造品。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
別の特定の実施形態において、技術は、製造品として実現され得、該製造品は、非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、媒体上に記憶される命令とを含み、命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、上記の方法におけるステップを実行するように少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績を出力することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を含む、方法。
（項目２）
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重複する履歴エージェントタスク割り当てを含む複数のサンプルを決定することによって、該複数の履歴エージェントタスク割り当てを、前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、オーバーサンプリングすることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記サンプルにおいてバイアスを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記バイアスは、前記サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、または該サンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因する、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記予期される実績を決定することは、
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセット、および該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットに区分することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該第一のサブセットに基づいて、前記方策を生成することと
をさらに含み、
前記サンプルは、該ホールドアウトサブセットのサブセットであり、
前記予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記方策と異なるエージェントをタスクとペアリングするための第二の方策に起因する履歴エージェントタスク割り当てを、前記ホールドアウトサブセットにおいて、過剰出現させることをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記予期される実績を決定することは、複数のホールドアウトサブセットに基づく、項目１に記載の方法。
（項目１０）
前記複数のホールドアウトサブセットに基づいて、前記予期される実績と関連付けられる標準誤差を決定することをさらに含む、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記サンプルは、該サンプルの予期される実績と前記方策のピーク実績との間の実績差の量と関連付けられることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１２）
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のうちの少なくとも一つの重み付けを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該重み付けに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績を出力することと
を含み、
該方策の該予期される実績は、タスク割り当てシステムが該方策を使用するように構成される場合、該タスク割り当てシステムの実績が最適化され得ることを実証する、方法。
（項目１３）
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
少なくとも一つの重み付けは、ゼロまたはイプシロンである、項目１２に記載の方法。
（項目１５）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、サンプルにおいてバイアスを決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
をさらに含む、項目１２に記載の方法。
（項目１６）
前記バイアスは、エージェントのサブセットの過剰な重み付け、またはタスクタイプのサブセットの過剰な重み付けに起因する、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記予期される実績を決定することは、サンプルにおける少なくとも二つの重み付けされたペアリングに対応する少なくとも二つの重み付けされた結果を組み合わせることを含む、項目１２に記載の方法。
（項目１８）
システムであって、該システムは、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含み、該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、
該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように構成される、システム。
（項目１９）
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、項目１８に記載のシステム。
（項目２０）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重複する履歴エージェントタスク割り当てを含む複数のサンプルを決定することによって、該複数の履歴エージェントタスク割り当てをオーバーサンプリングするようにさらに構成される、項目１８に記載のシステム。
（項目２１）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記サンプルにおいてバイアスを決定することと、
前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
を行うようにさらに構成される、項目１８に記載のシステム。
（項目２２）
前記バイアスは、前記サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、または該サンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因する、項目２１に記載のシステム。
（項目２３）
前記予期される実績を決定することは、前記複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含む、項目１８に記載のシステム。
（項目２４）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てを履歴エージェントタスク割り当ての第一のサブセット、および該第一のサブセットと異なる履歴エージェントタスク割り当てのホールドアウトサブセットに区分することと、
該第一のサブセットに基づいて、前記方策を生成することと
を行うようにさらに構成され、
前記サンプルは、該ホールドアウトサブセットのサブセットであり、
前記予期される実績を決定することは、該ホールドアウトサブセットに基づく、項目１８に記載のシステム。
（項目２５）
製造品であって、該製造品は、
非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、
該媒体上に記憶される命令と
を含み、該命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、
複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
エージェントをタスクとペアリングするための方策に基づいて、複数のサンプルを決定することと、
該サンプルに基づいて、該方策の予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる、製造品。
（項目２６）
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、項目２５に記載の製造品。
（項目２７）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記複数の履歴エージェントタスク割り当てのうちの少なくとも一つの重複する履歴エージェントタスク割り当てを含む複数のサンプルを決定することによって、該複数の履歴エージェントタスク割り当てをオーバーサンプリングするようにさらに動作させられる、項目２５に記載の製造品。
（項目２８）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記サンプルにおいてバイアスを決定することと、
前記予期される実績において該バイアスを考慮することと
を行うようにさらに動作させられる、項目２５に記載の製造品。
（項目２９）
前記バイアスは、前記サンプルにおけるエージェントのサブセットの過剰出現、または該サンプルにおけるタスクタイプのサブセットの過剰出現に起因する、項目２８に記載の製造品。
（項目３０）
前記予期される実績を決定することは、前記複数の履歴エージェントタスク割り当ての複数のサンプルを決定することを含む、項目２５に記載の製造品。
（項目３１）
方法であって、該方法は、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、複数の好ましいタスク割り当て方策の各々に対して、適合度を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該好ましいタスク割り当て方策に対して、閾値適合度を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てのサブセットに基づいて、予期される実績を決定することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績を出力することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を含む、方法。
（項目３２）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記好ましいタスク割り当て方策に対して、適合度の複数の閾値を決定すること
をさらに含む、項目３１に記載の方法。
（項目３３）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記好ましいタスク割り当て方策の達成の種々の程度で、該好ましいタスク割り当て方策の実績の相関を決定すること
をさらに含む、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
前記予期される実績は、前記実績の相関にも基づく、項目３３に記載の方法。
（項目３５）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して生成される第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てに基づいて、前記実績の相関を分析することと
をさらに含む、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての第一の日付範囲と異なる第二の日付範囲をカバーする、項目３５に記載の方法。
（項目３７）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされ、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、異なるタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされた、項目３５に記載の方法。
（項目３８）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てから、履歴エージェントタスク割り当てのうちのいくつかを含む、項目３５に記載の方法。
（項目３９）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々と異なる、項目３５に記載の方法。
（項目４０）
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記好ましいタスク割り当て方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、項目３１に記載の方法。
（項目４１）
複数の履歴エージェントタスク割り当ては、履歴エージェントタスク割り当てのスーパーセットのホールドアウトセットである、項目３１に記載の方法。
（項目４２）
前記閾値適合度内にある複数の履歴エージェントタスク割り当ての前記サブセットは、ホールドアウトセットのサンプルである、項目３１に記載の方法。
（項目４３）
システムであって、該システムは、
タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを含み、該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
複数の好ましいタスク割り当て方策の各々に対して、適合度を決定することと、
該好ましいタスク割り当て方策に対して、閾値適合度を決定することと、
該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てのサブセットに基づいて、予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように構成される、システム。
（項目４４）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策に対して、適合度の複数の閾値を決定するようにさらに構成される、項目４３に記載のシステム。
（項目４５）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策の達成の種々の程度で、該好ましいタスク割り当て方策の実績の相関を決定するようにさらに構成される、項目４４に記載のシステム。
（項目４６）
前記予期される実績は、前記実績の相関にも基づく、項目４５に記載のシステム。
（項目４７）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策を使用して生成される第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てに基づいて、前記実績の相関を分析することと
を行うようにさらに構成される、項目４６に記載のシステム。
（項目４８）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての第一の日付範囲と異なる第二の日付範囲をカバーする、項目４７に記載のシステム。
（項目４９）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記好ましいタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされ、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、異なるタスク割り当て方策を使用して、ペアリングされた、項目４７に記載のシステム。
（項目５０）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ては、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てから、履歴エージェントタスク割り当てのうちのいくつかを含む、項目４７に記載のシステム。
（項目５１）
前記第二の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々は、前記第一の複数の履歴エージェントタスク割り当ての各々と異なる、項目４７に記載のシステム。
（項目５２）
前記タスク割り当てシステムは、コンタクトセンターであり、前記好ましいタスク割り当て方策は、コンタクトをコンタクトセンターエージェントに割り当てる、項目４３に記載のシステム。
（項目５３）
複数の履歴エージェントタスク割り当ては、履歴エージェントタスク割り当てのスーパーセットのホールドアウトセットである、項目４３に記載のシステム。
（項目５４）
前記閾値適合度内にある複数の履歴エージェントタスク割り当ての前記サブセットは、ホールドアウトセットのサンプルである、項目５３に記載のシステム。
（項目５５）
製造品であって、該製造品は、
非一時的プロセッサー読み取り可能な媒体と、
該媒体上に記憶される命令と
を含み、該命令は、タスク割り当てシステムに通信可能に結合された少なくとも一つのコンピュータープロセッサーによって、該媒体から読み取り可能であるように構成され、それによって、
第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
複数の好ましいタスク割り当て方策の各々に対して、適合度を決定することと、
該好ましいタスク割り当て方策に対して、閾値適合度を決定することと、
該閾値適合度内にある該第一の複数の履歴エージェントタスク割り当てのサブセットに基づいて、予期される実績を決定することと、
該予期される実績を出力することと、
該予期される実績に基づいて、該タスク割り当てシステムの実績を最適化することと
を行うように該少なくとも一つのコンピュータープロセッサーを動作させる、製造品。
（項目５６）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策に対して、適合度の複数の閾値を決定するようにさらに動作させられる、項目５５に記載の製造品。
（項目５７）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策の達成の種々の程度で、該好ましいタスク割り当て方策の実績の相関を決定するようにさらに動作させられる、項目５６に記載の製造品。
（項目５８）
前記予期される実績は、前記実績の相関にも基づく、項目５７に記載の製造品。
（項目５９）
前記少なくとも一つのコンピュータープロセッサーは、
前記好ましいタスク割り当て方策を使用して生成される第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てを受信することと、
該第二の複数の履歴エージェントタスク割り当てに基づいて、前記実績の相関を分析することと
を行うようにさらに動作させられる、項目５８に記載の製造品。
【国際調査報告】
2019530029.tif 000024
2019530029.tif 000025