(57)【要約】      （修正有）【課題】状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装システムおよび方法を提供する。【解決手段】サービスに対するリクエストがコールセンター１４を介して受け付けられ、ユーザへ、コール分配装置１７によりサービスプロバイダが割り当てられる。ユーザの状況は、ユーザと関連付けられるセンサを介して追跡される。ユーザによりサービス中に行われる活動は、状況２３に基づいて判定され、特定された活動と関連する１つ以上の推奨がユーザへ提供される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装システムであって、
サービスに対するリクエストと、
中央処理装置、前記リクエストを受け付ける入力ポート、および、出力ポートを備えるサーバであって、前記中央処理装置は、
前記リクエストをユーザへ割り当てること、
前記ユーザの状況を前記ユーザと関連付けられるセンサを介して追跡すること、
前記ユーザの活動を前記サービス中に前記状況に基づいて特定すること、
前記ユーザへ前記特定された活動と関連する１つ以上の推奨を提供すること、
を行うよう構成される、サーバと、
を備える、コンピュータ実装システム。
【請求項２】
前記中央処理装置は、
前記ユーザから前記推奨のうちの少なくとも１つの選択を受け付けること、
を行うよう、さらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記中央処理装置は、
前記ユーザ選択の推奨と関連する１つ以上の資料を特定すること、
前記資料を前記ユーザへ提供すること、
を行うよう、さらに構成される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記資料は、マニュアル、本、図、命令セット、および、画像のうちの少なくとも１つを備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記中央処理装置は、
前記ユーザの前記活動を、各々が活動と関連付けられる１つ以上の状況モデルにアクセスすることにより判定し、前記ユーザの前記状況を前記状況モデルと比較し、前記ユーザ状況と最も類似している前記状況モデルのうちの１つ以上と関連付けられる前記活動を選択すること、
を行うよう、さらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装方法であって、
サービスに対するリクエストを、コールセンターを介して受け付けること、
前記リクエストをユーザへ割り当てること、
前記ユーザの状況を前記ユーザと関連付けられるセンサを介して追跡すること、
前記ユーザの活動を前記サービス中に前記状況に基づいて特定すること、
前記ユーザへ前記特定された活動に関連する１つ以上の推奨を提供すること、
を備える、コンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記ユーザから前記推奨のうちの少なくとも１つの選択を受け付けること、
をさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザ選択の推奨に関連する１つ以上の資料を特定すること、
前記資料を前記ユーザへ提供すること、
をさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記資料は、マニュアル、本、図、命令セット、および、画像のうちの少なくとも１つを備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザの前記活動を判定することであって、
各々が活動と関連付けられる１つ以上の状況モデルにアクセスすること、
前記ユーザの前記状況を前記状況モデルと比較すること、
前記ユーザ状況と最も類似する前記状況モデルのうちの１つ以上と関連付けられる前記活動を選択すること、
を備える、判定すること、
をさらに備える、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、一般的に、状況を監視することに関し、具体的には、状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートホンおよびタブレットなどのモバイルコンピューティングデバイスの使用が増加するのに伴い、多くの会社は、モバイルデバイスの使用を自社のビジネスモデルに組み込むことにより顧客の満足感および経験を向上させる手法を模索している。具体的には、モバイルデバイスは、ユーザおよびユーザの周囲に関する有益な情報を収集することができ、例えば、ビジネスプロセスの向上および最適化および自動プロセスを介するサービスにより、ユーザ経験を向上させる複数の手法に利用され得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
例えば、カリフォルニア州サンフランシスコのウーバーテクノロジー社（Ｕｂｅｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｉｎｃ．）は、モバイルデバイスを介する金銭の授受を使用して人々の移動を最適化する。ウーバーのユーザは、自身のモバイルデバイスを介して乗車の予定を入れ、各々の乗車がウーバーのドライバーに割り当てられる。各々のウーバーのドライバーは行われた乗車の数に基づいて支払いを受けるため、ほとんどのドライバーは出来るだけ速く乗客を搬送して搬送する乗客の総数を増やしたいと望み、結果として、移動の効率および乗客の満足感が向上する。しかしながら、ウーバーは、例えば、ドライバーまたは乗客の要求を予測し、その要求を満たすことにより、乗客およびドライバーの行動を考慮または追跡してサービスをさらに最適化することはできない。
【０００４】
さらに、ケーブル会社などの他のビジネスは、サービスチケットをドライバーへ、ドライバーがチケットの近くにいるかに関わらず、または、ドライバーが正規の修理を行うための正しい部品を有しているかを考慮せずに、ドライバーの稼働可能性に基づいて割り当てる。したがって、ケーブル会社のクライアントは、場合によってはドライバーが町の一方の端から他方へ移動する間、または、別のドライバーが修理用の正規部品を持ってくる間、待たなければならない。したがって、そのような会社は、自社のドライバーの要求を予測して効率的かつ完全なサービスを提供することができず、結果として、会社のクライアントの不満および落胆が生じる可能性がある。
【０００５】
したがって、ユーザのニーズを予測すること、および、情報およびリソースを適切な時期に提供してユーザの要求を遂行することを含む、ユーザの活動および状況を追跡および特定してビジネスの提案を最適化する手法に対する要求がある。好ましくは、状況ベースのサービス最適化は、提供されるサービスのユーザ効率性および削減コストを改善する。
【０００６】
ビジネスサービスを最適化するために、ユーザの状況的な情報が収集および処理され、サービスリクエストを遂行しようとする間にユーザにより行われる活動を含む、ユーザの状況的な周囲環境を判定する。特定された活動に基づいて、活動を行うユーザを支援する１つ以上の推奨が活動モデルのセットから特定され、ユーザへ提供される。推奨は、ユーザのサービスリクエスト完遂を支援する情報およびリソースを含み得る。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施形態は、状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装システムおよび方法を提供する。サービスに対するリクエストはコールセンターを介して受け付けられ、ユーザへ割り当てられる。ユーザの状況は、ユーザと関連付けられるセンサを介して追跡される。ユーザによりサービス中に行われる活動は状況に基づいて判定され、特定された活動と関連する１つ以上の推奨がユーザへ提供される。
【０００８】
本発明のさらなる他の実施形態は、本発明を実行するために検討された最適なモードを図示して本発明の実施形態が記載されている、以下の詳細な説明から当業者に容易に明らかになるであろう。理解されるように、本発明は、他の実施形態および異なる実施形態が可能であり、いくつかの詳細は、全てが本発明の精神および範囲から逸脱することなく、様々な明白な点において修正が可能である。したがって、図および詳細な説明は、本質的に例示として見なされ、限定とは見なされない。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、１つの実施形態による、状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装システムを示すブロック図である。
【図２】図２は、１つの実施形態による、状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装方法を示すフロー図である。
【図３】図３は、例として、ユーザの活動を判定するプロセスを示すフロー図である。
【図４】図４は、例として、推奨を特定するプロセスを示すフロー図である。
【図５】図５は、例として、遠隔支援を提供するプロセスを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
ますます競争が激しくなっている今日の市場において、会社は、ビジネスの効率性および顧客満足度を高めて競争相手に対する利点を維持または獲得するために、種々の手法に重点を置いている。モバイルデバイスの使用が拡大していることに基づいて、これらの会社の多くは、モバイルデバイスを組み込むサービスまたはプロセスの提案を試みている。しかしながら、これらの新しいサービスは、ユーザの状況を考慮して満足感の要求を予測または特定することにより、さらに最適化され得る。必要に応じて適切な時期に情報およびリソースを提供するために、コンテンツベースのサービス最適化が実装され得る。
【００１１】
ユーザのニーズを予測することでビジネスサービスの効率性を高めることができ、結果として、より高い顧客満足度が得られる可能性がある。図１は、１つの実施形態による、状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装システム１０を示すブロック図である。顧客（図示せず）は、サービスに対するリクエストを提示する。サービスは、他のビジネスも含め、修理会社、ケーブル会社、携帯電話会社、相乗りビジネス、および、店舗など、リクエストが提示される会社の種類によって決まり得る。
【００１２】
リクエストは、他の通信方法も含め、音声、テキストメッセージ、または、電子メールを介して、コールセンター１４により受け付けられ得る。受け付けられると、リクエストは、サービスプロバイダへコール分配装置１７を介して分配するためにサーバ１６へ転送されてよく、または、代替的に、リクエストは独立した自動コール分配装置（図示せず）へ転送されてよい。サーバ１６は、コールセンターから離れて配置され、インターネットなどのインターネットワーク１５を介してアクセス可能であってよく、または、コールセンター内に局所的に格納されてよい。さらに、サーバ１６は、コール分配装置１７、状況追跡装置１８、活動特定装置１９、推奨装置２０、および、遠隔支援装置２１を含み得る。
【００１３】
リクエストが割り当てられるサービスプロバイダまたはユーザは、スマートホン１１、スマートウォッチ１２、および、グーグル社により製造されるグーグルグラスなどの頭部装着型コンピューティングデバイス１３を含む、１つ以上のコンピューティングデバイスと関連付けられ得る。以降、「サービスプロバイダ」および「ユーザ」という用語は、他に明示されない限り、同等の意図される意味と交換可能に使用される。コンピューティングデバイスの各々は、場所、加速度、移動追跡、在庫、および、ユーザの現在の周囲に関する他の種類のデータのうちの１つ以上を含む、サービスプロバイダのための状況データ２３を収集し得る。状況データ２３は、コンピューティングデバイス内部のセンサを介して、または、音声または映像記録を介して、収集され得る。
【００１４】
収集されると、状況データ２３は、状況追跡装置１８へ各コンピューティングデバイスにより、サーバ１６と相互接続されるデータベース２２に保存するために個々に転送され得る。さらに、活動特定装置１９は、データ２３にアクセスして、現時点で行われているユーザの１つ以上の活動を特定する。１つの実施形態において、活動は活動認識および意味的モデリングの組み合わせを使用して特定され得る。具体的には、低レベルの活動は、状況データ自体から直接的に判定されることができ、一方で高レベルの活動は、活動モデルを使用して低レベルの活動のうちの１つ以上に基づいて特定され得る。さらに、活動の特定は、図３を参照して詳細に記載される。特定されると、ユーザの活動は、データベース２２において活動ログ２５に保存され得る。
【００１５】
続いて、推奨装置２０は、ユーザの要求をリクエストの遂行前または遂行中に、特定されたユーザ活動に基づいて予測することができ、割り当てられたリクエストを完遂するためにユーザへ提供される１つ以上の推奨を特定し得る。判定されると、推奨は選択および実行のためにユーザへ送信され得る。推奨は、各々がサービスプロバイダにより行われる１つ以上のタスクを含み得る。各タスクは、仕様書、マニュアル、訓練資料、または、特定のリクエストの少なくとも一部を完遂するために書かれたプロシージャなど、サービス資料２６に付随し得る。サービス資料２６は、データベース２２に保存され、データベース２２からアクセスされ得る。さらに、推奨の一部として、または、推奨に加えて、遠隔支援装置２１により、ユーザは、専門家からリアルタイムの援助を受けて、問題を段階ごとに解決するために既知のプロシージャを行い得る。さらに、遠隔支援は、図５を参照して以下に詳細に記載される。
【００１６】
モバイルコンピューティングデバイスおよびサーバは、各々が、本明細書に開示される実施形態を行うために１つ以上のモジュールを含み得る。モジュールは、ソースコードとして従来のプログラミング言語で書かれるコンピュータプログラムまたはプロシージャとして実装されることができ、中央処理装置による実行のためにオブジェクトまたはバイトコードとして提示される。代替的に、さらに、モジュールは、集積回路または焼き付きの読み出し専用メモリコンポーネントのいずれかとして、ハードウェアに実装されることができ、クライアントおよびサーバの各々は、専用コンピュータとして動作し得る。例えば、モジュールがハードウェアとして実装される場合、特定のハードウェアがデータ品質評価を行うことに特化し、他のコンピュータは使用され得ない。追加的に、モジュールが読み出し専用メモリコンポーネントに焼き付けられると、読み出し専用メモリを保存するコンピュータは、他のコンピュータが行えないデータ品質評価を行うことに特化するようになる。ソースコードおよびオブジェクトおよびバイトコードの様々な実装は、フロッピーディスク、ハードドライブ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、および、類似の保存媒体など、コンピュータ可読保存媒体に保持され得る。他の物理的なハードウェアコンポーネントを含め、他の種類のモジュールおよびモジュール機能が可能である。
【００１７】
顧客リクエストのサービスを行いながらサービスプロバイダの要求を予測することで、サービスプロバイダにアドバイスを提供することによりビジネスの効率性が向上し得る。図２は、１つの実施形態による、状況的に関連するサービスを提供するためのコンピュータ実装方法３０を示すフロー図である。サービスを求める顧客は、リクエストを組織のコールセンターへ、通話、インスタントメッセージ、ＳＭＳテキストメッセージ、または、電子メールを介して提示し（ブロック３１）、リクエストはサービスプロバイダへ分配される（ブロック３２）。リクエストは、顧客の名前、住所、および、顧客番号を伴って行われるサービスを含み得る。リクエストに他のデータ項目が含まれていてもよい。
【００１８】
組織は、サービスを提供する会社、または、サービスを実施するためにサービスプロバイダを単に組織化して派遣する会社であり得る。例えば、修理サービスを提供するケーブル会社は、修理リクエストの受け付け、および、ケーブル会社が雇用するサービスプロバイダへの分配が行われる、コールセンターを管理する。代替的に、２つ以上の別個のケーブル会社、または、異なるサービスを提案する会社が、コールセンターを管理する状況ベースのサービス最適化に同意して、受け付けられるリクエストを、会社の雇用者ではなく状況ベースのサービス最適化と関連付けられるサービスプロバイダへ割り当て得る。
【００１９】
リクエストが割り当てられるサービスプロバイダは、稼働可能性、場所、経験、または、顧客によるリクエストに基づいて選択され得る。リクエストをサービスプロバイダへ割り当てるための他の要因も可能である。サービスプロバイダの状況は、状況データを収集することにより、および、状況データに基づいて行われる１つ以上の活動を特定することにより、判定される（ブロック３３）。サービスプロバイダの状況追跡は、継続的に、所定の時間に、または、不規則に、起こり得る。さらに、状況データに基づくユーザ活動の特定は、図３を参照して以下に詳細に記載される。
【００２０】
特定されると、ユーザ活動は、サービスプロバイダによる支援の要求を判定または予測するために使用され得る（ブロック３４）。有効な要求が存在しない場合、さらなるユーザの活動が監視され（ブロック３３）、支援が提供され得るか、および、いつ支援が提供され得るか判定する。しかしながら、支援またはアドバイスが必要な場合、または、サービスプロバイダにとって有用である場合、１つ以上の推奨が特定（ブロック３５）、および、提供され得る（ブロック３６）。推奨の各々は、サービスプロバイダの活動と類似する、以前のユーザによる１つ以上の活動と共通して行われたタスクを特定することに基づいて、選択され得る。さらに、推奨の選択は、図４を参照して以下に詳細に記載される。しかしながら、ユーザの要求を遂行するために特定され得る推奨がない場合、遠隔支援は、知識のある個人との通信を開始して提供され得る（ブロック３８）。さらに、遠隔支援は、図５を参照して以下に記載される。
【００２１】
推奨または遠隔支援を提供すると、サービスプロバイダがサービスリクエストを完遂したか判定がなされる（ブロック３７）。完遂した場合、コンテンツベースのサービス最適化は、サービスプロバイダに別のリクエストが割り当てられるまで終了する。代替的に、サービスプロバイダは、サービスプロバイダの交代が終了するまで監視され続ける。しかしながら、まだリクエストが遂行されていない場合、サービスプロバイダの状況は追跡され続け、さらなる支援が提供され得るか判定される。
【００２２】
さらなる実施形態において、１つ以上のサービスプロバイダの状況追跡はリクエストの割り当て前に行われ、どのサービスプロバイダがリクエストを受けるのに最良の候補であるか判定し得る。例えば、上記で特定された例に戻ると、ケーブル会社へ提示されるサービスリクエストは、新しいモデムおよびケーブルボックスの設置を含む。リクエスト時に待機している全てのサービスプロバイダの状況が追跡され、各サービスプロバイダの活動が判定され得る。状況データおよび活動に基づいて、リクエストを割り当てるのに最良のサービスプロバイダとしての判定がなされる。最良のサービスプロバイダは、トラックにモデムおよびケーブルボックスを在庫している個人、または、稼働可能なサービスプロバイダであってよいが、最初に別のサービスプロバイダからモデムおよびケーブルボックスを受け取る必要があってもよい。
【００２３】
ユーザの活動を判定および追跡することは、迅速な支援および解決策を提供するためにリアルタイムでユーザのあらゆる要求を予測するのに役立つ。そのような活動の特定は、ユーザの周囲に関して収集されるデータに基づいて行われ得る。図３は、例として、ユーザの活動を判定するプロセス４０を示すフロー図である。状況データは、ユーザと関連付けられるモバイルコンピューティングデバイスに包含されるセンサから収集される（ブロック４１）。モバイルデバイスは、他の種類のモバイルコンピューティングデバイスも含め、スマートホン、スマートウォッチ、および、頭部装着型のコンピューティングデバイスのうちの１つ以上を含み得る。モバイルデバイスの各々は、複数のセンサを含んでよく、他の種類のデータも含め、速度、場所、加速度、物理的な移動、視線、物体の有無、在庫、景観、および、交通量を含む状況データを測定し得る。さらに、映像および音声データが、状況データと共に使用するために記録され得る。
【００２４】
ユーザにより行われている１つ以上の低レベルの活動は、状況データから直接的に特定され得る（ブロック４２）。各々の低レベルの活動は、ユーザにより行われている未加工の行動を表す。例えば、加速度計がゼロの測定値を提供する場合、ユーザは静止していて異なる場所へ加速も移動もしていないと判定される。しかしながら、異なるセンサでは、ユーザの移動を、モバイルデバイスのうちの１つにあるボタンを押すことにより特定してよい。その後、低レベルの活動は活動モデルのセットと比較され（ブロック４３）、モデルの高レベルの活動を判定する（ブロック４４）。高レベルの活動は、ユーザにより行われている特定の行動を、検出された未加工の行動に基づいて表す。例えば、上記の例に戻ると、ユーザは静止しているが、モバイルデバイス上で実施されている何らかの作業を示してよい、モバイルデバイスのボタン選択という点で移動している。コンピュータ使用を追跡するデータと組み合わせて、ユーザの活動は、電子メールで送信を押していると判定される。
【００２５】
１つの実施形態において、各々の高レベルの活動は、１つ以上の未加工の行動を含むモデルとして保存され、特定の高レベルの活動を特定し得る。ユーザの検出された未加工の行動に最も類似するモデルは、ユーザにより行われていると特定される高レベルの活動として特定および選択される。各活動モデルは、ユーザの肩書およびスキルセットに関する背景情報も含め、ユーザにより経時的に行われる行動に基づいて、特定のユーザに焦点を置き得る。代替的に、活動モデルは、ユーザと同等または類似の肩書およびスキルを有するユーザの集団に基づき得る。１つの実施形態において、低レベルの活動は、各々がユーザと関連付けられるモバイルデバイスにより検出されてよく、一方で高レベルの活動は、遠隔サーバにより活動モデルを使用して判定され得る。
【００２６】
さらなる実施形態において、分配された活動の検出は、ユーザにより行われる活動を特定するために使用され得る。分配された活動の検出は、典型的にサーバにより要求される処理の一部をオフセットするのに役立ち、結果として、高頻度のデータを使用して活動をより速く正確に特定し得る。最初に、状況データは、ユーザごとに１つ以上のモバイルコンピューティングデバイスを介して収集される。特徴がデータから抽出され、特徴ベクトルを生成する。その後、特徴ベクトルは、モバイルコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに保存される１つ以上の活動モデルと比較され、類似の測定がモデルごとに判定される。モデルのうちの１つが特徴ベクトルに対する所定の類似性を満たす場合、当該のモデルと関連付けられる活動の特定ラベルが特徴ベクトルに割り当てられる。しかしながら、どのモデルも類似性を満たさない場合、ユーザは、活動ラベルを特徴ベクトルにより表される活動へ割り当てるようリクエストされ、活動ラベルは、新しいモデルを訓練するために特徴ベクトルと共にサーバへ転送される。訓練されると、サーバは、新しいモデルを起動のためにモバイルコンピューティングデバイスへ転送する。分配された活動の検出は、２０１６年７月６日に申請された係属中の共通の米国特許出願第１５／２０３，７６４号「分配された活動の検出のためのコンピュータ実装システムおよび方法（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」（整理番号２０１５０４４８ＵＳ０１）に、さらに詳細に記載されている。
【００２７】
サービスプロバイダにより行われている活動が特定されると、推奨が提供され、顧客リクエストの遂行中に行われている活動で支援し得る。１つ以上の推奨が、より容易または速く完遂させるために行われ得る全ての可能なタスクを検討することにより、特定され得る。図４は、例として、推奨を特定するプロセス５０を示すフロー図である。タスクモデルのセットが特定される（ブロック５１）。各タスクモデルは、高レベルの活動前、活動中、または、活動後に行われるために頻繁に実施または推奨される複数のタスクを有する高レベルな活動により提示される。例えば、モデムを設置する活動と関連付けられるタスクは、ユーザが読むために指示のセットを提供すること、サービスプロバイダに顧客の古いモデムと関連付けられる任意のドライバーを取り外させること、および、顧客により使用されるオペレーティングシステムを取得するようサービスプロバイダに依頼することを含み得る。１つの実施形態において、タスクモデルは、機械学習のために機器を訓練するために使用され得る。訓練されると、ユーザの特定された活動は機器に入力され、特定されたユーザ活動に基づいて、および、類似の活動を行う際にはユーザの以前のタスクに基づいて、タスクを採点する（ブロック５２）。タスクの採点は、混合モデル推奨装置を使用して、２００９年３月１９日に発行された係属中の共通の米国特許出願第２００９／００７７０５７号（Ｄｕｃｈｅｎｅａｕｔら）に記載されるように行われ得る。続いて、最高得点のタスクが、サービスプロバイダへ推奨として提供されるよう選択される（ブロック５３）。
【００２８】
受信されると、サービスプロバイダは、実施のために１つ以上のタスクを選択し得る。タスクは、アドバイス、電子マニュアル、フォーラムおよび情報、提案、および、連絡情報を提供することを含んでよく、その後、サービスプロバイダにより作業され得る。１つの実施形態において、さらに、タスクは、遠隔の専門家へ、例えば、他のサービスプロバイダ、領域の専門家、および、管理から直接的にアクセス可能とすることを含み得る。図５は、例として、遠隔支援を提供するプロセス６０を示すフロー図である。遠隔支援は、サービスプロバイダを、リクエストの完遂および遂行に関する高レベルの知識を有する個人と結び付ける（ブロック６１）。結び付けられると、サービスプロバイダと関連付けられるモバイルコンピューティングデバイスのうちの１つ以上から収集される映像または音声データは、支援を提供するために１人以上の個人へリアルタイムで転送される（ブロック６２）。映像または音声データにおいて提供される情報に基づいて、支援する個人は、フィードバック、アドバイス、または、命令をサービスプロバイダへ提供し得る（ブロック６３）。１つの実施形態において、遠隔支援は、２０１３年１２月５日に発行された係属中の共通の米国特許出願第２０１３／０３２５９７０号（Ｒｏｂｅｒｔｓら）に記載されるように行われ得る。追加的に、遠隔支援は推奨タスクとして提案されてよく、または、代替的に、サービスプロバイダが推奨タスクのうちの１つ以上を行った後にリクエストを遂行し得ないままである場合、当該のサービスプロバイダに対してのみ稼働可能であってよい。
【００２９】
さらに、適正な実生活支援が、２０１６年７月６日に申請された係属中の共通の米国特許出願第１５／２０３，７２７号「状況的に関連するタスクの推奨を適切なユーザへ提供するためのコンピュータ実装システムおよび方法（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ  Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｌｙ  Ｒｅｌｅｖａｎｔ  Ｔａｓｋ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｑｕａｌｉｆｉｅｄ  Ｕｓｅｒｓ）」（整理番号２０１４１５８５ＵＳ０１）に、さらに詳細に記載されるように、推奨または遠隔支援を提供することに加えて、または、その代わりに、サービスプロバイダまたは他の個人へ提供され得る。具体的には、ユーザにより行われる動作を含むユーザの状況を特定すると、推奨は選択的にユーザへ提供されてよく、１人以上の適正な個人に、状況がリクエストを伴ってユーザを支援するために通知される。例えば、ユーザが、危険な化学物質が使用されるタンパク質精製を行うと特定される。ユーザは、継続的に生成プロセスを通して監視され、さらに、ユーザが危険な化学物質をこぼすことを含むユーザの活動が特定される。こぼす動作に基づいて、推奨がユーザへ提供され、ユーザは化学物質を洗浄した経験がないため、こぼした物質を洗浄せずに部屋を放置する。さらに、化学物質の正しい洗浄に関する知識および経験を有する個人の群が特定され、こぼしたことが通知される。１人以上の個人が、こぼした物質を洗浄するために提案または選択され得る。
【００３０】
さらに、活動が特定されると、活動の予測結果が、２０１６年７月６日に申請された係属中の共通の米国特許出願第１５／２０３，７４０号「活動結果をユーザの関心に基づいて予測するためのコンピュータ実装システムおよび方法（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｏｕｔｃｏｍｅ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｕｓｅｒ  Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ）」（整理番号２０１４１５８７ＵＳ０１）に詳細に記載されるように、判定され得る。例えば、サービスプロバイダにより行われる活動を特定すると、サービスプロバイダおよび遠隔の専門家の間の結び付きが、遠隔の専門家がサービスプロバイダへ支援を提供し得るようになされる。この結び付きの間、サービスプロバイダの動作が監視され、焦点となるサービスプロバイダの対象を判定する。判定された焦点の対象に基づいて、サービスの完遂の結果が判定され、必要であれば、さらなる支援がサービスプロバイダへ、予測結果に基づいて提供され得る。
【００３１】
状況ベースのサービス最適化はケーブル会社に関して上述されたが、他のビジネスにより提案されるサービスが、他の産業も含め、旅行、医療および歯科医療、自動車レンタルおよび修理、司法、および、法執行産業などにおいて、状況ベースのサービス最適化を使用して最適化され得る。
【００３２】
さらなる実施形態において、ハイブリッドの分配請求および納付システムが、状況ベースのサービス最適化で実装され得る。ユーザまたはサービスプロバイダは、基本的な給与の支払いを受けることができ、タスクにかかった時間、または、サービスプロバイダが最初のリクエストに応えた後に再度のリクエストがなされたかなど、所定の基準にしたがって、事象ごとの支払いで補完され得る。事象ごとの支払いに基づいてサービスプロバイダに支払うのみなど、他の請求および納付の選択肢が可能である。
【００３３】
さらなる実施形態において、部品の追跡が行われ得る。部品の追跡により、ユーザは、機器またはサービス部品を、他のユーザまたは倉庫からなど、他の場所から見つけて入手できる。さらに、車両またはドローンが、状況ベースのサービス最適化により最適化された場所および配送を伴って、ユーザと場所との間で部品を迅速に移動させるために利用され得る。１つの例において、必要な部品は、以前のサービス記録を取り出すことにより判定されてよく、その後、確実に部品が正しい場所へ分配される。
【図１】
2018005905.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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