(57)【要約】  人間が直面するさまざまな意思決定機会を評価するシステム及び方法である。ここにおいて、人間には時間経過とともに異なる行動をとる機会があり、各期間の出来事の状態及びとられる行動によって、その時に人間が受ける報酬又は利益が影響され、その行動が次の期間の出来事の状態に影響する可能性がある。
2014524063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ支援意思決定システムであって、
（ａ）プロセッサと、
（ｂ）ユーザ入力インタフェースと、
（ｃ）ユーザ出力デバイスと、
（ｄ）前記プロセッサによって実行され、意思決定機会を評価するプログラムであって、
（Ａ）データベース及び／又はユーザからの前記ユーザ入力インタフェースを介した関連情報の入力の促進、
（Ｂ）入力の確認、エラーのチェック、及び入力エラーの訂正の促進、
（Ｃ）前記関連情報からの次の要素の生成：（ｉ）とり得る業績を説明する一組の状態、（ｉｉ）意思決定者がとり得る一組の行動、（ｉｉｉ）現在の状態とユーザがとる特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（ｉｖ）それぞれのとり得る行動及び状態に関連付けられた利益及び費用を表現する報酬関数、（ｖ）現在と将来に受ける利益の相対的な選好を表現する割引係数、及び（ｖｉ）事象の順序を規定する時間指数、
（Ｄ）関数方程式への前記要素の定式化、
（Ｅ）前記関数方程式を解くこと、及び
（Ｆ）前記ユーザ出力デバイスを介したユーザへの意思決定助言の提示、
を行う前記プログラムと、
を備えるコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項２】
それぞれの前記状態の価値はとり得る行動の具体的なマップに基づいて再帰的に決定され、現在の報酬と予想される割引将来価値との合計を最大化する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項３】
それぞれの前記状態の価値はとり得る行動の具体的なマップに基づいて再帰的に決定され、現在の費用と経費と不利益と予想される将来の費用と経費と不利益の割引価値の合計を最小化する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項４】
前記状態空間は、有限個の状態の離散的なリストである、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項５】
前記状態空間は、実数直線上の１つの区間であるか、又は、１つ又は複数の離散的なリストと実数直線上の区間との組み合わせである、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項６】
前記割引係数は、人が受けとめるお金の時間的価値；対象となる人、事業、又は、問題に関するリスク；市場金利；有価証券の利率又は金融契約の利率；に基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項７】
前記分析エンジンは、遷移関数又は遷移行列に依存する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項８】
データ処理システムに工程を実施させる指示がコード化されたコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記工程は、
（Ａ）データベース及び／又はユーザからのユーザ入力インタフェースを介した関連情報の入力を促進するステップと、
（Ｂ）入力を確認し、エラーをチェックし、かつ入力エラーの訂正を促進するステップと、
（Ｃ）前記関連情報からの次の要素を生成するステップと：（ｉ）とり得る業績を説明する一組の状態、（ｉｉ）意思決定者がとり得る一組の行動、（ｉｉｉ）現在の状態とユーザがとる特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（ｉｖ）それぞれのとり得る行動及び状態に関連付けられた利益及び費用を表現する報酬関数、（ｖ）現在と将来に受ける利益の相対的な選好を表現する割引係数、及び（ｖｉ）事象の順序を規定する時間指数、
（Ｄ）関数方程式へ前記要素を定式化するステップと、
（Ｅ）前記関数方程式を解くステップと、及び
（Ｆ）ユーザ出力デバイスを介してユーザへ意思決定助言を提示するステップと、を備えるコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項９】
迅速再帰分析を用いて人の意思決定を援助する方法であって、
プロセッサ、ユーザ入力デバイス、及びユーザ出力デバイスを有するユーザコンピュータを介して、ユーザが解くべき問題を選択するステップと、
選択された問題に関連付けられた少なくとも１つの状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記状態は、前記ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものである、前記提供するステップと、
ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップであって、ユーザに定義された状態の妥当性が確認されない場合に、ユーザが追加情報を提供できる、前記確認するステップと、
選択された問題に関連付けられた少なくとも１つの行動を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記行動は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものである、前記提供するステップと、
選択された問題に関連付けられたとり得る報酬を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記とり得る報酬は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものであり、選択された問題に関連付けられた可能性のある利益である、前記提供するステップと、
選択された問題に関連付けられた割引係数を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記割引係数は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものである、前記提供するステップと、
選択された問題に関連付けられた時間指数を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記時間指数は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものであり、選択された問題に関連付けられた時間で表現される、前記提供するステップと、
前記行動、前記報酬、前記割引係数、及び前記時間指数の妥当性を確認するステップであって、妥当性が確認されない場合に、ユーザが追加情報を提供できる、前記確認するステップと、
選択された問題の解法を選択するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップと、
選択された問題の解を決定するために、選択された解法を用いて問題を解くステップと、
選択された問題の解を出力デバイス上でユーザに提供するステップと、を備える、意思決定を援助する方法。
【請求項１０】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、あらかじめ定義された状態又はユーザに定義された状態を選択する選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１１】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、選択された問題に関連付けられた成長率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するユーザ選択可能な選択肢をさらに備え、ユーザがユーザ入力デバイスを用いて成長率を指示するとともに、前記成長率は選択された問題に関連付けられた成長率係数である、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１２】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、選択された問題に関連付けられた割引率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップをさらに備え、ユーザがユーザ入力デバイスを介して割引率を指示するとともに、前記割引率は選択された問題に関連付けられた減少率係数である、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１３】
行動を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、あらかじめ定義された行動又はユーザに定義された行動を選択する選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１４】
選択された問題に関連付けられたとり得る報酬を定義するユーザ選択可能な選択肢は、報酬行列をセットアップするステップをさらに備え、状態及び行動の各組合せに関連付けられた報酬を決定する、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１５】
時間、行動の組、及び／又は状態の組について報酬の成長経路の形状を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１６】
ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップは、ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップによってそれが適切であると決定されると、ユーザに追加入力するように要求するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１７】
遷移確率行列の形式で表現される遷移確率関数を生成するステップをさらに備える、請求項１４に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１８】
前記遷移確率行列の大きさ、平均、及び、分散を定義するとともに、前記大きさ、前記平均、及び、前記分散によって前記遷移確率関数を調整する、ユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供する、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１９】
前記遷移確率行列の適合性チェックを実施することによって、前記遷移確率行列の妥当性を確認するステップをさらに備える、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２０】
収束チェックを実施することによって、前記遷移確率行列及び前記報酬行列の妥当性を確認するステップをさらに備える、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２１】
前記遷移確率行列及び前記報酬行列の妥当性を確認するステップは、テンション（又はトレードオフ）チェックを実施するステップをさらに備える、請求項２０に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２２】
前記解法は、政策反復法及び価値関数反復法を含む集合から選択される、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２３】
選択された問題の解は、現在の報酬と予想される割引将来価値との合計を最大化する、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【発明の詳細な説明】
【参照による取り込み】
【０００１】
本願は、２０１１年６月２日に出願された米国仮特許出願第６１／４９２，７０７号の利益を主張するものであり、その内容を本明細書に引用するものとする。
【技術分野】
【０００２】
本開示は、意思決定の分野、特に逐次的意思決定モデルを用いた方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
投資家、経営者、官僚、起業家、金融業者、及び個人は、確実には予測できない将来の出来事の効果を検討する必要のある意思決定を日常的にしている。それらの意思決定の大部分は、財政的な意思決定、すなわち、購入や投資に多額の資金を使う行動を伴うものであり、将来の利益の動向を予測しつつ行われる。この種の意思決定は、「不確実性のもとでの投資」と呼ばれることがあり、そのような意思決定のごく一部分のみが「投資」と呼ばれる。
【０００４】
過去３０年間に渡って、コンピュータソフトウェア、ハードウェア、及びネットワークは、将来の出来事及び将来の意思決定についての不確実性を伴う、投資機会並びに他の経済及び事業の情勢を分析する能力を飛躍的に向上させてきた。この目的に用いられる標準的なツールは、米国全土及び世界中において、スプレッドシートである。これによって、将来の収入又は支出の具体的な動向の純現在価値を直接計算できるようになり、かつ初期の支払金との比較ができるようになる。
【０００５】
投資評価の一般的ツールである、スプレッドシートを用いた割引キャッシュフロー（ＤＣＦ）分析は、非対称リスク及び現実的選択肢が存在する多期間の意思決定問題の評価に使用した場合には完全に失敗する。この失敗はよく知られており、経営者は、キャッシュフロー分析が機能するまで、一般に直感を用いてキャッシュフロー計画を調整する。監査証拠によれば、多くの組織がＤＣＦモデルを「使用」しているものの、実際には、経験、本能的直観、又は経験的な常識にしたがって意思決定している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
標準的なＤＣＦ分析には、利用可能な情報の大部分を無視してしまう、かつ、経営者及び投資家が利用可能な柔軟性（多くの場合「現実的選択肢」と呼ばれる）を明示的に考慮できない、という２つの問題がある。
【０００７】
標準的なＤＣＦ分析の弱点を補うために、一般的にその場限りの様々な調整が行われる。しかしながら、これらの欠陥、特に事業、個人、及び、方針の問題におけるこれらの欠陥に適切に対処するスプレッドシートに代わる商業的に利用可能な代替策は存在しない。より洗練された対策、例えばモンテ・カルロ意思決定ツリー分析、金融選択肢モデル、及び、これらの方法の変化及び／又は組合せにも欠陥がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
さまざまな意思決定機会に関する助言又は提案及び／若しくは評価を提供するコンピュータ支援意思決定システム及び方法が本明細書において開示される。
【０００９】
本明細書において開示される態様又は実施例において、コンピュータ支援意思決定システムは、プロセッサと、ユーザ入力インタフェースと、ユーザ出力デバイスと、プロセッサによって実行されデータベース及び／又はユーザ入力からの情報に基づいて意思決定機会を評価するプログラムと、を含む。プログラムは、以下のものを促進する。すなわち、プログラムは、データベース及び／又はユーザからユーザ入力インタフェースを介した関連情報の入力；入力エラーの妥当性の確認、チェック及び訂正；入力から関数方程式を定式化するために用いられる要素の生成；関数方程式を解いて、ユーザ出力デバイスを介したユーザへの助言の提供、を促進する。入力情報から生成される要素は、以下の（１）〜（６）を含む。すなわち、要素は、（１）とり得る業績を説明する一組の状態、（２）意思決定者がとり得る一組の行動、（３）現在の状態と意思決定者がとる特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（４）とり得る各行動及び各状態に関連づけられた利益及び費用を表現する報酬関数、（５）現在と将来に受ける利益の相対的な選好を表現する割引係数、及び（６）事象の特別な順序を規定する時間指数を含む。
【００１０】
本明細書において開示される態様又は実施例において、コンピュータ読み取り可能な媒体が提供される。コンピュータ読み取り可能な媒体は、データ処理システムに以下の処理工程を実行させるようにコード化される。処理工程は、ユーザ又はデータベースからの情報の取得；入力エラーの妥当性の確認、チェック及び訂正；入力から関数方程式を定式化するために用いられる要素の生成；関数方程式を解くこと；ユーザの意思決定工程を支援するためのユーザへの出力の提供を含む。ユーザ又はデータベースから取得される情報は、以下の（１）〜（６）を含む。すなわち、情報は、（１）とり得る業績を説明する一組の状態、（２）意思決定者がとり得る一組の行動、（３）現在の状態と特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（４）これらのとり得る行動及び状態に関連付けられた利益及び費用を表現する報酬関数、（５）現在と将来に受ける利益の相対的な選好を表現する割引係数、及び（６）事象の順序を規定する時間指数を含む。
【００１１】
本明細書で開示される態様又は実施例において、迅速再帰分析を用いた個人の意思決定を支援する方法が提供される。この方法は、プロセッサとユーザ入力デバイスとユーザ出力デバイスとを有するユーザコンピュータを介して、ユーザによって解決すべき問題を選択するステップを含む。この方法の工程は、選択された問題に関連付けられた状態を定義するためのユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、ユーザがユーザ入力デバイスを介して状態を指示する、提供するステップと、ユーザが定義した状態の妥当性を確認するステップであって、ユーザが定義した状態の妥当性が確認されない場合にユーザが追加情報を提供できる、確認するステップと、選択された問題に関連付けられた行動を定義するためのユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、ユーザがユーザ入力デバイスを介して行動を指示する、提供するステップと、選択された問題に関連付けられたとり得る報酬を定義するためのユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、ユーザがユーザ入力デバイスを介してとり得る報酬を指示するとともにとり得る報酬が選択された問題に関連付けられたとり得る利益である、提供するステップと、選択された問題に関連付けられた割引係数を定義するためのユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、ユーザがユーザ入力デバイスを介して割引係数を指示する、提供するステップと、選択された問題に関連付けられた時間指数を定義するためのユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、ユーザがユーザ入力デバイスを介して時間指数を指示するとともに時間指数が選択された問題に関連付けられた期間で表現される、提供するステップと、行動、報酬、割引係数、及び時間指数の妥当性を確認するステップであって、妥当性が確認されない場合にユーザが追加情報を提供する、確認するステップと、選択された問題を解決する解法を選択するためのユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップと、選択された問題の解を決定するために選択された解法を用いて問題を解決するステップと、出力デバイス上に選択された問題の解をユーザに提供するステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】意思決定助言を提供する方法を実行するための分析エンジンによって使用される要素を示すブロック図である。
【図２】本明細書において開示される方法を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す要素を評価し、かつ意思決定助言を生成するためのソフトウェアプログラムを実行するコンピュータシステムのブロック図である。
【図４】解決すべき問題を説明するステップを示す図である。
【図５】経済的な問題の例を示す図である。
【図６】経済的な問題のための成長及び割引率の選択の例を示す図である。
【図７】経済的な問題のための状態及び行動の選択の例を示す図である。
【図８】経済的な問題のための報酬の選択の例を示す図である。
【図９】経済的な問題のための入力情報の妥当性の確認の例を示す図である。
【図１０】経済的な問題のための報酬行列の生成の例を示す図である。
【図１１】経済的な問題のための遷移確率行列のセットアップの例を示す図である。
【図１２】経済的な問題のための遷移確率行列の生成の例を示す図である。
【図１３】経済的な問題のための遷移確率行列のチェックの例を示す図である。
【図１４】経済的な問題のための遷移確率行列の収束及びテンションのチェックの例を示す図である。
【図１５】経済的な問題のための解法アルゴリズムの選択の例を示す図である。
【図１６】図３の経済的な問題の例の解法アルゴリズムの報告の例を示すブロック図である。
【図１７】ディスプレイ画面などのユーザ出力インタフェースに表示できる報告の例である。
【図１８】本明細書で説明したシステム及びプロセスの応用例を示す図であり、エネルギー又は資源消費に関する情報を評価し、助言を提供するための応用例を示す。
【図１９】本明細書で説明したシステム及びプロセスの応用例を示す図であり、脅威又はリスク評価に関する情報を評価し、助言を提供するための評価の応用例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本明細書において説明するシステム及び方法を用いて評価されうる機会は、以下のものを含む：
（ａ）将来価値が明確ではない場合に、家又は車など、大きな買い物をするか否か、
（ｂ）株式、債券、又は投資期間の配当若しくは利益の将来価値が明確ではない有価証券などの金融商品への金融投資をするか否か、
（ｃ）職場に留まるか、又はより多くの教育若しくは技術を身に付けるために職場を離れて後日職場に復帰するかなどの行動方針をとるか否か、
（ｄ）他の会社の経営支配権の購入に資金の拠出を必要とし、結果として生じる利益がその会社の成功にかかっている場合であって、収益が明確ではなく、経営の意思決定が支配権の将来価値をコントロールし若しくは大きく影響する場合に、その会社の経営支配権を取得するなどのビジネス判断をするか否か、
（ｅ）代替策によれば所有者に利益を分配し、又は将来使うために利益を保持できる場合に、生産能力を高め、製品を改良し、収入を増加させるために、事業会社の利益を留保するか否か、又は、
（ｆ）市場、価格、技術革新、若しくは他の関連する要因について追加の情報を取得するために、投資又は他の経済的な援助を延期するか否か。
【００１４】
迅速再帰技術によって、本質的に個人的で、ビジネスに関連した、方針に関連した、又は、定型の構造で説明できる他の型式の問題である、意思決定が促進される。
【００１５】
本明細書において開示されるシステム及び方法は、プロセッサ３０を有するコンピュータ機器２０（図３参照）、ユーザ入力インタフェース４０、及び出力インタフェース５０、のうちのいくつかを用いて実行される。これらは、記載するように、意思決定機会を評価するプログラムを実行できる。使用されるコンピュータ機器として、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット、携帯情報端末（ＰＤＡ）などがある。プログラムは、ローカルな記憶装置（例えば、ハードディスク）に存在してもよいし、構内通信網、広域通信網、仮想私設網、又は、他の通信網を通じてアクセスするものであってもよい。
【００１６】
図３に示すコンピュータシステム１０は、例示であり、プロセッサ３０が、ユーザインタフェースを含む他のコンピュータシステムと関連して特別な構成になっている必要があることを意味するものではない。ユーザインタフェースは、別の装置であってもよく、コンピュータ２０に組み込まれる装置であってもよい。例えば、コンピュータ２０は、内部プロセッサ３０と、ユーザ入力インタフェース４０及びユーザ出力インタフェース５０の両方として作動するタッチスクリーンと、を備えるスマートフォンとすることもできる。ユーザインタフェースの他の例としては、キーボード、マウス、及び、ユーザがコンピュータ機器に対して情報を伝達できる他の何らかの型式の装置を含む。コンピュータ機器への伝達方法は、有線、無線、「クラウド」、又は他の伝達方法とすることができる。
【００１７】
本明細書において開示されるシステム及び方法で使用されるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体で提供され、例えば、データ記録ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク（ＢＤ）（登録商標）等）、ハードドライブ、フラッシュドライブ、又は、プロセッサで実行される命令を記録できる他の何らかのコンピュータ読み取り可能な媒体である。
【００１８】
図１は、分析エンジン２００によって使用される情報を生成する要素１００、１１０、１２０、１３０、１４０、及び１５０を示すブロック図である。分析エンジン２００は、この情報を各状態の価値評価及びその状態においてとり得る複数の行動のランクキングに変換する。分析エンジンからの出力は、出力エンジン２１０を通じてフィルタリングされてもよく、出力エンジン２１０はユーザ出力インタフェース５０を介して分析エンジンからの結果を提供する。
【００１９】
図２は、本明細書において開示される方法を説明するフローチャートである。この方法は、相対する状態１００、とり得る１組の行動１１０、報酬関数１２０、遷移確率関数１３０、割引係数１４０、及び、時間指数１５０を説明する状態についての情報又はデータなどの入力を受けるステップ３００を含む。データ又は情報は、特定の問題、又は問題、ユーザの入力値、若しくは初期値のタイプに関連付けられたデータベースから取得される。その後、ステップ３０５において、要素１００、１１０、１２０、１３０、１４０、及び１５０が生成される。妥当性の確認テスト及びエラーのチェックを、ステップ３１０で実施することが可能であり、エラーが発見された場合には、任意に追加の入力（矢線３０７で示す）を要求することができる。次に、意思決定ソフトウェアプログラムは、ステップ３２０において問題を関数方程式と呼ばれる数学的表現に定式化することができる。ステップ３３０において、所定の分析手法を用いて定式化された問題が解決される。結果は、ステップ３４０においてユーザに提供される。
【００２０】
ユーザから入力を受けるステップは、ユーザ入力デバイス又はユーザコンピュータシステムに接続された一種のユーザインタフェース４０によって実行される。解決すべき問題の種類に応じて、様々な種類の入力データが提供される。ユーザには、スクリーン上又は聴覚出力などによるユーザディスプレイデバイスにユーザ選択可能な選択肢が提供される。ユーザ選択可能な選択肢によって、表現する問題の選択ができるようになる。ユーザ選択可能な選択肢によって、ユーザは、選択される問題、すなわち、とり得る状態、行動、報酬、確率、割引率、又は時間指数、を定義するために必要な情報の入力を促されてもよい。ユーザが提供した情報は、行列の形式に、又は、効率よく計算できる他の形式にして記憶されてもよい。
【００２１】
ユーザが提供した入力は、意思決定ソフトウェアプログラムによって妥当性が確認されるとともに、エラーがチェックされる。例えば、意思決定ソフトウェアプログラムは、ポップアップスクリーン、エラーメッセージなどによって、ユーザがデータ入力を訂正するように促すことができる。他の例では、意思決定ソフトウェアプログラムは、自動的にデータを訂正することもできる。
【００２２】
プログラムは、ユーザによって提供された情報を使って、選択された解決すべき問題をセットアップする。例えば、意思決定ソフトウェアプログラムは、問題を関数方程式と呼ばれる特別な形式の数学的表現に定式化できる。特別な形式の関数方程式は、多くの形式で表現できる。例えば、離散的な状態又は行動についてのマルコフ決定問題、連続的な状態又は行動についての価値関数方程式、又はベルマン方程式などがあるが、これらに限定されるものではない。
【００２３】
妥当性確認テストは、１回又は複数回実施することができる。例えば、データの妥当性確認テストを実施することができる。さらに、データの適合性（単位、規模、次元、大きさ、周期など）を評価することができる。問題のテンション又はつり合いを評価することができる。さらに、問題に対する解を得ることが可能であることを証明する基準に問題が適合するか否か、及び、解法アルゴリズムが収束するか否か、を決定することができる。
【００２４】
定式化された問題は、関数方程式を解くためにあらかじめ設定された分析技術を用いて評価される。関数方程式を解くために、価値関数反復法、政策反復法、求根アルゴリズム、又は他の数値技術などの様々な形式の分析技術が実用化されている。一例では、１つ又は複数の数値技術を、意思決定問題を解くために適用することができる。
【００２５】
定式化された問題に関する助言がユーザに提供される。例えば、ユーザコンピュータシステム１０に接続されたディスプレイ装置５０上で助言を表示することができる。解は、各状態についてのユーザの価値と、各状態に関連付けられて推薦される行動の方針と、を含む。
【００２６】
評価することのできる意思決定の例として、家、車、金融商品などを購入するか否か、がある。この方法は、購入若しくは行動を延期できたり、行動をそのままの方針で続けたり、又は、さもなければ、身を売ったり、骨休めしたり、若しくは、将来に購入若しくは具体的な行動をとる義務から抜け出したりといった複数の選択肢がユーザにあることを前提としている。
【００２７】
図４に示すように、問題、又は、とられる予定の意思決定、又は、すでに提供されている記録データの類型を最初に説明する初期選択肢をユーザに提示することができる。ユーザは、解くべき問題の形式を選択するように促される、つまり、投資をする、不動産を購入する、取引を継続する、売却する、などの選択を促されることができる。その他の状態には、収入及び利益が含まれる。「状態空間」は、人間に影響を与えることができる、現在の状態及び未来の状態を表現することができる。図５を参照すると、ディスプレイ画面の一例として、解決すべき問題としてユーザが「ある事業会社に投資するか否か」という選択肢を選択するか否かという、とり得る状態が図示されている。
【００２８】
ユーザは、意思決定過程に関連するとり得る行動についての情報を提供するように要求されることができる。とり得る行動の集合は、「行動空間」と呼ばれる。行動は、ユーザがとることのできる経路を表現する。図６を参照すると、このユーザが、この例では、ある期間にわたって、成長率及び割引率を表現するさらなるデータを入力するように促される。成長率及び割引率についての情報を含むことによって、問題の数学的な境界を確定できるため、問題を迅速に解決することができる。
【００２９】
図７を参照すると、報酬又は遷移確率の点において解決すべき問題をさらに定義することを促す画面表示がユーザに提供されることができる。
【００３０】
ユーザによって提供された状態及び行動の情報は、行列などにまとめられる。行列の大きさは、状態及び行動の数に基づいて決められる。たとえば、３つの状態の入力と４つの行動の入力の場合には、対応する３×４行列に一に格納される。
【００３１】
見込みの報酬関数は、解決すべき問題に関連付けられた見込みの報酬又は業績のユーザの評価に基づいて生成され、ユーザの考え方をモデルに取り入れる。有利なことに、図８に示す報酬関数のセットアップの例では、複数の行動を同時に評価することができる。報酬関数には柔軟性があり、行動空間からの要素及び状態空間からの要素のとり得るそれぞれの組み合わせについて、ユーザに関係のある利益を表現する。
【００３２】
行動空間と状態空間の組み合わせにおいて、プログラムは、非対称で、パラメトリックではなく、典型的ではなく、かつ、他の形式のリスクを含んでいる問題などを解決する。問題には、リスクのない割合又はありふれた所定の統計モデルは必要ないかもしれない。さらに、経済的な意思決定の一例において、報酬関数には標準的な経済の選択肢である契約条件以外の選択肢を考慮する柔軟性がある。報酬関数は、行列の形式で表現できるが、他の形式を検討することもできる。
【００３３】
ユーザは、状態の情報、行動の選択、割引率の情報、時間の情報などを最初に入力する。他のタイプの報酬パラメータには、希望する報酬のタイプ、基本報酬、又は、利用できる代替的な報酬などがある。ユーザは、直線的成長、指数関数的成長、二次関数的成長、又は他の何らかの経路などの、行動の組、及び／若しくは状態の組、及び／又は時間に関する報酬の成長経路の形式を選択するように促されることができる。さらに、ユーザは、最小の報酬又は最大の報酬などの、可能性のある報酬の限度についての情報を提供するように促されることができる。この手法では、ユーザによって提供される基準報酬の数、及び、報酬関数を構成する他のパラメータを採用することもできる。基準報酬が既知であれば、つぎに代替的な報酬を決定することができる。
【００３４】
ユーザによって入力された状態、行動、及び報酬関数の情報の正確性を確認するために、妥当性チェックが実施されて、問題の解を求めることができることが保証される。図９に例を示す。例えば、データは、値が予め設定しておいた限度、すなわち上限値及び下限値、の範囲内にあるか否か確かめるためにチェックされることができる。他の例では、データは、無限解を避けるために、特定の値がゼロを超えることを確かめるためにチェックされることができる。利用可能な解法を用いて定義された問題が解ける見込みであるか否か評価するために、収束チェックが用いられることができる。定義された問題がユーザの現在の報酬価値と期待される割引将来価値又は割引将来報酬との間で、トレードオフするか否かを評価するために、テンション又はトレードオフチェックが用いられることができる。
【００３５】
データを用いて、解決すべき問題に対する報酬行列が生成される（図１０）。報酬行列は、多次元の行列であり、状態、行動、及び他の関連するパラメータに対応する複数の行及び列を含むことができる。報酬関数は、繰り返し法によって生成される。
【００３６】
遷移確率関数は、ユーザの入力に基づいて定義される（図１１）。この関数は、行動空間内の具体的な行動の発生に基づいて、既知の将来状態となる可能性を決定する。この手法は、ユーザが遷移確率関数に組み込まれる知識を持っていることを前提とすることができる。遷移確率関数は、数学的には行列の形式で表現することができる。
【００３７】
図１２には、遷移確率関数の一例を示す。ユーザは、状態及びとり得る行動の数によって決まる行列の大きさなどの特定の情報を提供するように要求されることができる。ユーザは、あらかじめ設定したスキュー又はスラント（つまり、スキューは右又は左を意味する）などの、あらかじめ設定した分布への影響を選択するように促されることができる。ユーザは、また、狭い、広いなどのあらかじめ設定した分布の分散又は広がりの形式を選択するように促されることもできる。
【００３８】
遷移行列は、標準的な行列の例では図１２に示すように、ユーザによって提供された遷移入力に基づいて生成される。この手法は、生成された遷移行列の適合性チェックを実行することができる（図１３）。例えば、この手法は、行列の値をあらかじめ定められた基準に照らしてチェックすることができる。あらかじめ定められた基準の一例として、定義された問題が離散的であることがある。
【００３９】
図１４を参照すると、収束チェック及びテンションチェックの一例が実施されている。収束チェック及びテンションチェック（又はトレードオフチェック）によって、問題の解決可能性が評価される。チェックの型式には、報酬の上限及び下限又は範囲が含まれる。さらなるチェックの型式には、割引関数がゼロよりも大きいか否か、かつ、1よりも小さいか否か、がある。有利なことに、データの妥当性は、この手法の途中の様々な段階でチェックされ、又は、いずれの計算も実行される前にチェックされることができる。
【００４０】
将来に対して相対的に現在の利益を受ける選好を表現する割引関数が、この手法において決定され、かつ、使用されることができる。
【００４１】
ユーザは、時間指数を決定することができる。時間指数は、行動空間からどの程度の頻度で行動が実行されるか、どの程度の頻度で報酬が受けられるか、かつ、どの程度の頻度で状態が変化するか、を表現する。
【００４２】
遷移確率関数は、状態、行動、報酬関数、割引率、及び、時間指数を用いて定義される。図１２には遷移確率関数を示す。
【００４３】
図１５には、解法アルゴリズムを示す。ユーザが解法アルゴリズムを選択することができ、また、手法によって自動的に解法アルゴリズムが選択されるようにもできる。解法アルゴリズムの選択に影響する要因には、解決すべき問題の大きさ、解が離散的か否か、及び、報酬行列の特性がある。解法アルゴリズムの例には、政策反復法、割引キャッシュフローモデル、価値関数反復法、又は他の公式がある。分析は、状態空間の各要素についてすべてのとり得る行動にわたって、ユーザに対する価値を最大化しようとする。分析エンジンは、関数方程式を解くために一組の計算を実行する。分析エンジンは、現在の報酬と予想される割引将来価値との合計を最大化することができる。ここにおいて、問題は価値関数の問題として説明される。もう一つの方法として、最小化問題の例として、最小値を目標とすることもできる。
【００４４】
ユーザは、問題の解をどのように受け取るかを選択することができる。例えば、図１６に示すように、ユーザには、報告の選択肢を表示する画面を提供することができる。例えば、画像、文字、又は音声などの出力は、図１６に示すように、ユーザディスプレイデバイス上でユーザに提供される。出力は、関数方程式の解をユーザに提供できるフォーマットで、可能であれば、状態、報酬、割引、及びとり得る行動に基づいた解の比較を提供できるフォーマットで提供することができる。ユーザに提供される解は、様々なとり得る状態及び結果についての情報を提供するという理由で、予言的なものである。
【００４５】
図１７は、ユーザ出力インタフェースに表示され、そうでなければ、提供され得る（例えば、印刷される）報告又は助言の一例である。
【００４６】
本方法を実行する工程の順序は、例示的なものであり、この意思決定手法の全体から逸脱することなく、特定の工程の順序を変更することができる。
【００４７】
本明細書において開示した方法を用いた意思決定の他の例には、脅威又はリスク評価（図１９）、エネルギー効率投資分析（図１８）、及び経済分析がある。開示された意思決定のシステム及び方法は、どのようなタイプの問題にも適用可能であり、ここで説明された問題は単なる例示である。
【００４８】
上述した教示に鑑みると、本開示の多くの改良及び変更が可能である。したがって、添付の特許請求の範囲の範囲内において、本開示は具体的に説明した以外で実行することができる。
【図１】
2014524063.tif 000003
【図２】
2014524063.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2014524063.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2014524063.tif 000014
【図１３】
2014524063.tif 000015
【図１４】
2014524063.tif 000016
【図１５】
2014524063.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
2014524063.tif 000019
【図１８】
2014524063.tif 000020
【図１９】
2014524063.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成24年10月20日(2012.10.20)
【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】
コンピュータ支援意思決定システムであって、
（ａ）プロセッサと、
（ｂ）ユーザ入力インタフェースと、
（ｃ）ユーザ出力デバイスと、
（ｄ）前記プロセッサによって実行され、ある対象について利用可能な意思決定機会を評価するプログラムであって、
（Ａ）ユーザからの前記ユーザ入力インタフェースを介した情報の入力の促進であって、（ｉ）解決すべき問題の選択、（ｉｉ）選択された問題の対象について利用可能な少なくとも１つの状態の定義、（ｉｉｉ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの行動の定義、（ｉｖ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な報酬の定義、（ｖ）選択された前記問題に関連付けられた割引率及び成長率の定義、及び（ｖｉ）期間で表現される時間指数の定義を含む、前記促進、
（Ｂ）ユーザから入力された少なくとも１つの値があらかじめ設定しておいた限度の範囲内であるか否かを決定することによる、ユーザから入力された値の妥当性の確認およびチェック、
（Ｃ）前記関連情報からの次の要素の生成：（ｉ）とり得る業績を説明する一組の状態、（ｉｉ）意思決定者がとり得る一組の行動、（ｉｉｉ）現在の状態とユーザがとる特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（ｉｖ）それぞれのとり得る行動及び状態に関連付けられた利益及び費用を表現する報酬関数、（ｖ）前記成長率及び前記割引率から決定された割引係数、及び（ｖｉ）事象の順序を規定する時間指数、
（Ｄ）関数方程式への前記要素の定式化、
（Ｅ）前記関数方程式を解くこと、及び
（Ｆ）前記ユーザ出力デバイスを介したユーザへの意思決定助言の提示、
を行う前記プログラムと、
を備えるコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項２】
それぞれの前記状態の価値はとり得る行動の具体的なマップに基づいて再帰的に決定され、現在の報酬と予想される割引将来価値との合計を最大化する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項３】
それぞれの前記状態の価値はとり得る行動の具体的なマップに基づいて再帰的に決定され、現在の費用と経費と不利益と予想される将来の費用と経費と不利益の割引価値の合計を最小化する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項４】
前記状態空間は、有限個の状態の離散的なリストである、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項５】
前記状態空間は、実数直線上の１つの区間であるか、又は、１つ又は複数の離散的なリストと実数直線上の区間との組み合わせである、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項６】
前記割引係数は、お金の時間的価値；対象となる人、事業、又は、問題に関するリスク；市場金利；有価証券の利率又は金融契約の利率；に基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項７】
前記分析エンジンは、遷移関数又は遷移行列に依存する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項８】
データ処理システムにある対象について利用可能な意思決定機会を評価する工程を実施するデータ処理システムによって実装可能な命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記工程は、
（Ａ）ユーザからのユーザ入力インタフェースを介した情報の入力を促進するステップであって、（ｉ）解決すべき問題の選択、（ｉｉ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの状態の定義、（ｉｉｉ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの行動の定義、（ｉｖ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な報酬の定義、（ｖ）選択された前記問題に関連付けられた割引率及び成長率の定義、及び（ｖｉ）期間で表現される時間指数の定義を含む、前記促進するステップと、
（Ｂ）ユーザから入力された少なくとも１つの値があらかじめ設定しておいた限度の範囲内であるか否かを決定することによる、ユーザから入力された値の妥当性の確認およびチェックするステップと、
（Ｃ）前記関連情報からの次の要素を生成するステップと：（ｉ）とり得る業績を説明する一組の状態、（ｉｉ）意思決定者がとり得る一組の行動、（ｉｉｉ）現在の状態とユーザがとる特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（ｉｖ）それぞれのとり得る行動及び状態に関連付けられた利益及び費用を表現する報酬関数、（ｖ）前記成長率及び前記割引率から決定された割引係数、及び（ｖｉ）事象の順序を規定する時間指数、
（Ｄ）関数方程式へ前記要素を定式化するステップと、
（Ｅ）前記関数方程式を解くステップと、及び
（Ｆ）ユーザ出力デバイスを介してユーザへ意思決定助言を提示するステップと、を備えるコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項９】
迅速再帰分析を用いて人の意思決定を援助する方法であって、
プロセッサ、ユーザ入力デバイス、ユーザ出力デバイス、及びある対象について利用可能な意思決定機会を評価するプロセッサによって実装可能な命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体を有するコンピュータを提供するステップと、
（ａ）選択された問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記状態は、前記ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものである、前記提供するステップと、
（ｂ）ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップであって、ユーザに定義された状態の妥当性が確認されない場合に、追加情報を提供するようにユーザを促す、前記確認するステップと、
（ｃ）選択された問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの行動を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記行動は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものである、前記提供するステップと、
（ｄ）前記対象について利用可能なとり得る報酬を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記とり得る報酬は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものであり、選択された問題に関連付けられた可能性のある利益である、前記提供するステップと、
（ｅ）選択された問題に関連付けられた割引率及び成長率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記割引率及び前記成長率は、ユーザ入力デバイスを介してユーザに選択されたものである、前記提供するステップと、
（ｆ）選択された問題の前記対象について利用可能な時間指数を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記時間指数は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものであり、選択された問題に関連付けられた時間で表現される、前記提供するステップと、
（ｇ）前記行動、前記報酬、前記割引率、前記成長率、及び前記時間指数の妥当性を確認するステップであって、妥当性が確認されない場合に、ユーザが追加情報を提供できる、前記確認するステップと、
（ｈ）選択された問題の解法を選択するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップと、
（ｉ）選択された問題の解を決定するために、選択された解法を用いて問題を解くステップと、
（ｊ）選択された問題の解を出力デバイス上でユーザに提供するステップと、を備える、意思決定を援助する方法。
【請求項１０】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、あらかじめ定義された状態又はユーザに定義された状態を選択する選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１１】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、選択された問題に関連付けられた成長率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するユーザ選択可能な選択肢をさらに備え、ユーザがユーザ入力デバイスを用いて成長率を指示するとともに、前記成長率は選択された問題に関連付けられた成長率係数である、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１２】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、選択された問題に関連付けられた割引率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップをさらに備え、ユーザがユーザ入力デバイスを介して割引率を指示するとともに、前記割引率は選択された問題に関連付けられた減少率係数である、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１３】
行動を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、あらかじめ定義された行動又はユーザに定義された行動を選択する選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１４】
選択された問題に関連付けられたとり得る報酬を定義するユーザ選択可能な選択肢は、報酬行列をセットアップするステップをさらに備え、状態及び行動の各組合せに関連付けられた報酬を決定する、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１５】
時間、行動の組、及び状態の組について報酬の期待される成長経路の形状の少なくとも１つを定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１６】
ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップは、ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップによってそれが適切であると決定されると、ユーザに追加入力するように要求するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１７】
遷移確率行列の形式で表現される遷移確率関数を生成するステップをさらに備える、請求項１４に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１８】
前記遷移確率行列の大きさ、平均、及び、分散を定義するとともに、前記大きさ、前記平均、及び、前記分散によって前記遷移確率関数を調整する、ユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供する、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１９】
前記遷移確率行列の適合性チェックを実施することによって、前記遷移確率行列の妥当性を確認するステップをさらに備える、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２０】
収束チェックを実施することによって、前記遷移確率行列及び前記報酬行列の妥当性を確認するステップをさらに備える、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２１】
前記遷移確率行列及び前記報酬行列の妥当性を確認するステップは、テンション（又はトレードオフ）チェックを実施するステップをさらに備える、請求項２０に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２２】
前記解法は、政策反復法及び価値関数反復法を含む集合から選択される、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２３】
選択された問題の解は、現在の報酬と予想される割引将来価値との合計を最大化する、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【手続補正書】
【提出日】平成26年4月25日(2014.4.25)
【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】
コンピュータ支援意思決定システムであって、
（ａ）ユーザ入力インタフェースと、
（ｂ）ユーザ出力デバイスと、
（ｃ）ある対象について利用可能な意思決定機会を評価するようプログラムされたプロセッサであって、
（Ａ）ユーザからの前記ユーザ入力インタフェースを介した情報の入力の促進であって、（ｉ）解決すべき問題、（ｉｉ）選択された問題の対象について利用可能な少なくとも１つの状態、（ｉｉｉ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの行動、（ｉｖ）選択された前記問題に関連付けられた報酬、（ｖ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な割引率及び成長率、及び（ｖｉ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な期間で表現される時間指数のユーザの選択の促進を含む、前記促進、
（Ｂ）ユーザから入力された少なくとも１つの値があらかじめ設定しておいた限度の範囲内であるか否かを決定することによる、ユーザから入力された値の妥当性の確認およびチェック、及び前記問題が解決可能か否かを決定するための収束チェックであって、（ａ）報酬関数が、状態及び行動の全ての組み合わせについて、無限大より小さい実数である上限より少ない報酬を生成するか否かを評価し、（ｂ）割引指数が１よりも小さい実数であるか否かを評価する、前記収束チェックの実行、
（Ｃ）前記関連情報からの次の要素の生成：（ｉ）とり得る業績を説明する一組の状態、（ｉｉ）意思決定者がとり得る一組の行動、（ｉｉｉ）現在の状態とユーザがとる特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（ｉｖ）それぞれのとり得る状態及び行動の組み合わせに関連付けられた利益及び費用を表現する報酬関数、（ｖ）前記成長率及び前記割引率から決定された割引係数、及び（ｖｉ）事象の順序を規定する時間指数、
（Ｄ）関数方程式への前記要素の定式化、
（Ｅ）前記関数方程式を解くこと、及び
（Ｆ）前記ユーザ出力デバイスを介したユーザへの意思決定助言の提示であって、前記意思決定助言は、（ａ）価値に対する各状態からのマッピングから成る価値関数の表現、及び（ｂ）価値を最大化する行動に対する各状態のマッピングから成るコンパニオン政策関数の表現を含む、前記提示、
を行う前記プログラムと、
を備えるコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項２】
それぞれの前記状態の価値はとり得る行動の具体的なマップに基づいて再帰的に決定され、現在の報酬と予想される割引将来価値との合計を最大化する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項３】
それぞれの前記状態の価値はとり得る行動の具体的なマップに基づいて再帰的に決定され、現在の費用、経費又は不利益と予想される将来の費用、経費又は不利益の割引価値との合計を最小化し、前記収束チェックは、前記報酬関数が、状態及び行動の全ての組み合わせについて、負の無限大より大きい実数である下限より多い報酬を生成するか否かを決定することを含む、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項４】
前記状態空間は、有限個の状態の離散的なリストである、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項５】
前記状態空間は、実数直線上の１つの区間であるか、又は、１つ又は複数の離散的なリストと実数直線上の区間との組み合わせである、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項６】
前記割引係数は、お金の時間的価値；対象となる人、事業、又は、問題に関するリスク；市場金利；有価証券の利率又は金融契約の利率；に基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項７】
前記プログラムされたプロセッサは、遷移確率関数の表現である遷移確率行列に依存する、請求項１に記載のコンピュータ支援意思決定システム。
【請求項８】
プロセッサに読み込まれると、ある対象について利用可能な意思決定機会を評価する工程を実施する命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記工程は、
（Ａ）ユーザからのユーザ入力インタフェースを介した情報の入力を促進するステップであって、（ｉ）解決すべき問題、（ｉｉ）選択された前記問題の対象について利用可能な少なくとも１つの状態、（ｉｉｉ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの行動、（ｉｖ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な報酬、（ｖ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な割引率及び成長率、及び（ｖｉ）選択された前記問題の前記対象について利用可能な期間で表現される時間指数のユーザの選択の促進を含む、前記促進するステップと、
（Ｂ）ユーザから入力された少なくとも１つの値があらかじめ設定しておいた限度の範囲内であるか否かを決定することによる、ユーザから入力された値の妥当性の確認およびチェックし、前記問題が解決可能か否かを決定するための収束チェックであって、（ａ）報酬関数が、状態及び行動の全ての組み合わせについて、無限大より小さい実数である上限より少ない報酬を生成するか否かを評価し、（ｂ）割引指数が１よりも小さい実数であるか否かを評価する、前記収束チェックを実行するステップと、
（Ｃ）前記関連情報からの次の要素を生成するステップと：（ｉ）とり得る業績を説明する一組の状態、（ｉｉ）意思決定者がとり得る一組の行動、（ｉｉｉ）現在の状態とユーザがとる特定の行動とに基づいて将来に起こる特定の状態の可能性を表現する遷移確率関数、（ｉｖ）それぞれのとり得る行動及び状態に関連付けられた利益及び費用を表現する報酬関数、（ｖ）前記成長率及び前記割引率から決定された割引係数、及び（ｖｉ）事象の順序を規定する時間指数、
（Ｄ）関数方程式へ前記要素を定式化するステップと、
（Ｅ）前記関数方程式を解くステップと、及び
（Ｆ）ユーザ出力デバイスを介してユーザへ意思決定助言を提示するステップであって、前記意思決定助言は、（ａ）価値に対する各状態からのマッピングから成る価値関数の表現、及び（ｂ）価値を最大化する行動に対する各状態のマッピングから成るコンパニオン政策関数の表現を含む、前記提示するステップと、を備えるコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項９】
ユーザ入力デバイス、ユーザ出力デバイス、及びある対象について利用可能な意思決定機会を評価する命令を含むプロセッサを有するコンピュータシステムで実行される、迅速再帰分析を用いて人の意思決定を援助する方法であって、
（ａ）選択された問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの状態を定義し、ユーザに解決すべき問題を選択させる選択肢をユーザに提供するように前記コンピュータシステムを使用するステップであって、前記状態は、前記ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものである、前記提供するステップと、
（ｂ）前記コンピュータシステムが、ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップであって、ユーザに定義された状態の妥当性が確認されない場合に、前記プロセッサが、追加情報を提供するようにユーザを促す、前記確認するステップと、
（ｃ）前記コンピュータシステムが、選択された問題の前記対象について利用可能な少なくとも１つの行動を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記行動は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものである、前記提供するステップと、
（ｄ）前記コンピュータシステムが、前記対象について利用可能なとり得る報酬を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記とり得る報酬は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものであり、選択された問題に関連付けられた可能性のある利益である、前記提供するステップと、
（ｅ）前記コンピュータシステムが、選択された問題の対象について利用可能な割引率及び成長率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記割引率及び前記成長率は、ユーザ入力デバイスを介してユーザに選択されたものである、前記提供するステップと、
（ｆ）前記コンピュータシステムが、選択された問題の前記対象について利用可能な時間指数を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップであって、前記時間指数は、ユーザ入力デバイスを介してユーザから指示されたものであり、選択された問題に関連付けられた時間で表現される、前記提供するステップと、
（ｇ）前記コンピュータシステムが、前記状態、前記行動、前記報酬、前記割引率、前記成長率、及び前記時間指数の妥当性を確認するステップであって、妥当性が確認されない場合に、追加情報を提供するようにユーザを促し、前記問題が解決可能か否かを決定するための収束チェックを実行し、該収束チェックは、ａ）報酬関数が、状態及び行動の全ての組み合わせについて、無限大より小さい実数である上限より少ない報酬を生成するか否かを評価し、（ｂ）割引指数が１よりも小さい実数であるか否かを評価する、前記確認するステップと、
（ｈ）前記コンピュータシステムが、選択された問題の解法を選択するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップと、
（ｉ）前記コンピュータシステムが、選択された問題の解を決定するために、選択された解法を用いて問題を解くステップと、
（ｊ）前記コンピュータシステムが、選択された問題の解を出力デバイス上でユーザに提供するステップと、を備える、意思決定を援助する方法。
【請求項１０】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、あらかじめ定義された状態又はユーザに定義された状態を選択する選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１１】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、選択された問題に関連付けられた成長率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するユーザ選択可能な選択肢をさらに備え、ユーザがユーザ入力デバイスを用いて成長率を指示するとともに、前記成長率は選択された問題に関連付けられた成長率係数である、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１２】
状態を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、選択された問題に関連付けられた割引率を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップをさらに備え、ユーザがユーザ入力デバイスを介して割引率を指示するとともに、前記割引率は選択された問題に関連付けられている、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１３】
行動を定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップは、あらかじめ定義された行動又はユーザに定義された行動を選択する選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１４】
選択された問題に関連付けられたとり得る報酬を定義するユーザ選択可能な選択肢は、報酬行列をセットアップするステップをさらに備え、状態及び行動の各組合せに関連付けられた報酬を決定する、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１５】
時間、行動の組、及び状態の組について報酬の期待される成長経路の形状の少なくとも１つを定義するユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１６】
ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップは、ユーザに定義された状態の妥当性を確認するステップによってそれが適切であると決定されると、ユーザに追加入力するように要求するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１７】
遷移確率行列の形式で表現される遷移確率関数を生成するステップをさらに備える、請求項１４に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１８】
前記遷移確率行列の大きさ、平均、及び、分散を定義するとともに、前記大きさ、前記平均、及び、前記分散によって前記遷移確率関数を調整する、ユーザ選択可能な選択肢をユーザに提供する、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項１９】
前記遷移確率行列の適合性チェックを実施することによって、前記遷移確率行列の妥当性を確認するステップをさらに備える、請求項１７に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２０】
テンションチェックを実施するステップをさらに備える、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２１】
前記解法は、政策反復法及び価値関数反復法を含む集合から選択される、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【請求項２２】
選択された問題の解は、現在の報酬と予想される割引将来価値との合計を最大化し、又は、現在の費用、経費又は不利益と将来の費用、経費又は不利益の割引価値との合計を最小化する、請求項９に記載の意思決定を援助する方法。
【国際調査報告】
2014524063.tif 000022