(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューター実行可能命令を実行するときに１つ以上のプロセッサーによって実行されるコンピューター実装方法であって、前記コンピューター実装方法が、履歴データー集合の今後の値または過去の値に対して予測値を一層精度高く予想する能力を、インターフェースが向上させることを可能にするように、前記インターフェースを制御し、前記コンピューター実装方法が、
予測値を予想することができる履歴データー集合をデーターベースに格納するアクトと、
複数の補助データー集合を前記データーベースに格納するアクトと、
前記１つ以上のプロセッサーが、前記データーベースに格納された前記複数の補助データー集合から、前記履歴データー集合と前記複数の補助データー集合の各々との間における相関強度に基づいて、１つ以上の閾値条件に一致する１つ以上の補助データー集合を識別するアクトと、
前記閾値条件に一致したことに基づいて、ユーザー・インターフェースにおいて、前記識別された補助データー集合の内少なくとも一部を選択のために提示するアクトと、
選択のために前記ユーザー・インターフェースにおいて提示された前記補助データー集合からの少なくとも１つの選択に基づいて、前記１つ以上のプロセッサーが、前記ユーザー・インターフェースにおいて、前記履歴データー集合と前記選択された少なくとも１つの補助データー集合との組み合わせから導き出された予測データー集合を提示するアクトと、
予想方法を決定するアクトと、
前記履歴データー集合のみに基づいて予想することに比較して、前記予測値の精度を向上させるように、前記予測値に対する予想を改良するために、前記１つ以上のプロセッサーが、前記決定された予想方法を前記予測データー集合に適用するアクトと、
追加の補助データー集合を繰り返し識別するアクトと、
前記追加の補助データー集合の指示を前記ユーザー・インターフェースにおいて与え、前記追加の補助データー集合からの少なくとも１つの選択を可能にするアクトと、
少なくとも１つの追加の補助データー集合を選択するアクトと、
前記選択した追加の補助データー集合に基づいて、前記予測データー集合を更新するアクトと、
を含む、コンピューター実装方法。
【請求項２】
請求項１記載のコンピューター実装方法であって、更に、前記履歴データー集合のデーター値間隔と一致させるために、前記識別された１つ以上の補助データー集合の内前記少なくとも１つのデーター値間隔を修正することによって、前記識別された１つ以上の補助データー集合の内少なくとも１つを、前記履歴データーと揃えるアクトを含む、コンピューター実装方法。
【請求項３】
請求項１記載のコンピューター実装方法において、少なくとも１つの閾値条件が、前記識別された補助データー集合の少なくとも１つの時間ずれバージョンに基づき、前記少なくとも１つの補助データー集合の前記時間ずれバージョンが、前記履歴データー集合に関して時間的にずれる、コンピューター実装方法。
【請求項４】
請求項１記載のコンピューター実装方法において、前記１つ以上の補助データー集合を識別するアクトが、複数の補助データー集合を、各々、同じ値集合に基づいて、しかし異なるタイム・ラインに基づいて識別するアクトを含む、コンピューター実装方法。
【請求項５】
請求項１記載のコンピューター実装方法において、１つ以上の補助データー集合を識別するアクトが、異なる集計方法に基づいて、各々同じ補助データー集合の異なるバージョンである複数の補助データー集合を識別するアクトを含む、コンピューター実装方法。
【請求項６】
請求項４記載のコンピューター実装方法において、追加の補助データー集合を識別するアクトが、前記識別された補助データー集合の１つ以上と高い相関を有する追加の補助データー集合を識別することによって実行される、コンピューター実装方法。
【請求項７】
請求項１記載のコンピューター実装方法であって、更に、見かけ上関連があるように思われる追加の補助データー集合が実際には大して関連がないときに、関連があるように見え得る前記追加の補助データー集合を識別するのを防止するために、前記履歴データー集合に対して高いランダム相関の確率を有する補助データー集合を排除するアクトを含む、コンピューター実装方法。
【請求項８】
コンピューター実行可能命令を収容するコンピューター読み取り可能媒体を含むコンピューター・プログラム製品であって、前記コンピューター実行可能命令が処理システムの１つ以上のプロセッサーによって実行されると、前記処理システムに、履歴データー集合の今後の値または過去の値に対して予測値を一層精度高く予想する能力を、インターフェースが向上させることを可能にするように、前記インターフェースを制御するコンピューター実装方法を実装させ、前記コンピューター実装方法が、
予測値を予想することができる履歴データー集合をデーターベースに格納するアクトと、
複数の補助データー集合を前記データーベースに格納するアクトと、
前記１つ以上のプロセッサーが、前記データーベースに格納された前記複数の補助データー集合から、前記履歴データー集合と前記複数の補助データー集合の各々との間における相関強度に基づいて、１つ以上の閾値条件に一致する１つ以上の補助データー集合を識別するアクトと、
前記閾値条件に一致したことに基づいて、ユーザー・インターフェースにおいて、前記識別された補助データー集合の内少なくとも一部を選択のために提示するアクトと、
選択のために前記ユーザー・インターフェースにおいて提示された前記補助データー集合からの少なくとも１つの選択に基づいて、前記１つ以上のプロセッサーが、前記ユーザー・インターフェースにおいて、前記履歴データー集合と前記選択された少なくとも１つの補助データー集合との組み合わせから導き出された予測データー集合を提示するアクトと、
予想方法を決定するアクトと、
前記履歴データー集合のみに基づいて予想することに比較して、前記予測値の精度を向上させるように、前記予測値に対する予想を改良するために、前記１つ以上のプロセッサーが、前記決定された予想方法を前記予測データー集合に適用するアクトと、
追加の補助データー集合を繰り返し識別するアクトと、
前記追加の補助データー集合の指示を前記ユーザー・インターフェースにおいて与え、前記追加の補助データー集合からの少なくとも１つの選択を可能にするアクトと、
少なくとも１つの追加の補助データー集合を選択するアクトと、
前記選択した追加の補助データー集合に基づいて、前記予測データー集合を更新するアクトと、
を含む、コンピューター・プログラム製品。
【請求項９】
計算システムであって、
１つ以上のプロセッサーを有する処理システムと、
予測値を予想することができる履歴データー集合と、複数の補助データー集合とを格納するデーターベースと、
ユーザー・インターフェースを設けるディスプレイと、
コンピューター実行可能命令を収容するコンピューター読み取り可能媒体を含むコンピューター・プログラム製品と、
を含み、前記コンピューター実行可能命令が処理システムの１つ以上のプロセッサーによって実行されると、前記処理システム１０４に、履歴データー集合の今後の値または過去の値に対して予測値を一層精度高く予想する能力を、インターフェース１０６が向上させることを可能にするように、前記インターフェースを制御するコンピューター実装方法を実装させ、前記コンピューター実装方法が、
予測値を予想することができる履歴データー集合をデーターベースに格納するアクトと、
複数の補助データー集合を前記データーベースに格納するアクトと、
前記１つ以上のプロセッサーが、前記データーベースに格納された前記複数の補助データー集合から、前記履歴データー集合と前記複数の補助データー集合の各々との間における相関強度に基づいて、１つ以上の閾値条件に一致する１つ以上の補助データー集合を識別するアクトと、
前記閾値条件に一致したことに基づいて、ユーザー・インターフェースにおいて、前記識別された補助データー集合の内少なくとも一部を選択のために提示するアクトと、
選択のために前記ユーザー・インターフェースにおいて提示された前記補助データー集合からの少なくとも１つの選択に基づいて、前記１つ以上のプロセッサーが、前記ユーザー・インターフェースにおいて、前記履歴データー集合と前記選択された少なくとも１つの補助データー集合との組み合わせから導き出された予測データー集合を提示するアクトと、
予想方法を決定するアクトと、
前記履歴データー集合のみに基づいて予想することに比較して、前記予測値の精度を向上させるように前記予測値に対する予想を改良するために、前記１つ以上のプロセッサーが、前記決定された予想方法を前記予測データー集合に適用するアクトと、
追加の補助データー集合を繰り返し識別するアクトと、
前記追加の補助データー集合の指示を前記ユーザー・インターフェースにおいて与え、前記追加の補助データー集合からの少なくとも１つの選択を可能にするアクトと、
少なくとも１つの追加の補助データー集合を選択するアクトと、
前記選択した追加の補助データー集合に基づいて、前記予測データー集合を更新するアクトと、
を含む、計算システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[0001]  コンピューターおよび計算システムは、近代生活の殆どあらゆる面に影響を及ぼしてきた。コンピューターは、一般に、仕事、リクレーション、健康管理、輸送、娯楽、家事管理等に関与する。
【０００２】
[0002]  データー予想(data forecasting)は、データー集合の過去のデーター点を分析し、同じデーター集合に対する今後のデーター点の値を予測しようとするコンピューター化方法に関する。例えば、システムが、過去のガソリン価格に対するデーター点を有するデーター集合を検査するのでもよい。過去のデーター点に基づいて、アルゴリズムは今後のガソリン価格を予測しようとすることができる。
【０００３】
[0003]  データー予想は、通例、履歴データーを準備し、システムの訓練および検査を定め、予想目標(forecast target)を定め、そして殆どの場合、１つ以上の予想アルゴリズムおよびパラメーター構成の明示的な選択を行うという手作業の複雑なプロセスを必要とする。予想動作は、履歴データーが、データー・フォーマットおよび完全性を含み、予想アルゴリズムによって消費されるように正しく準備されていると想定する。
【０００４】
[0004]  データー予想の統計的分析は、関連データー集合(related dataset)を調べることによって、改良することができる。例えば、予想アルゴリズムが他の関連データー集合にアクセスすることができれば、更に精度が高いガソリン価格の予測(prediction)を行うことができるであろう。例えば、過去の平均気温が過去のガソリン価格に相関付けられるかもしれない。このように、過去のガソリン価格および過去の平均気温の双方を使用することにより、今後のガソリン価格の予測を一層正しく得ることができる。通例、関連データー集合の履歴データーだけが、目標データー集合を予測するために使用されることはない。逆に、関連データー集合に対する今後のデーターも使用される。システムは、関連データー集合が過去において目標データー集合とどのように相関したか分析することができ、今後も同じ相関を想定して、システムは、目標データー集合の予想を調節するために、関連データー集合の今後のデーターを使用することができる。
【０００５】
[0005]  ある場合には、ユーザーが関連データー集合の今後のデーターを知るまたは計画することもあり得る。例えば、会社が広告予算または販売力を計画することができる。または、天候の例では、気象予想を使用することができる。他の場合において、関連データー集合に対する今後のデーターがないときには、システムは最初に要素を予測し、次いで目標データー集合の予想においてそれを使用することができる。
【０００６】
[0006]  しかしながら、予想精度を高めるために、他のどのデーター集合を使用すべきか判断するのが難しい場合もあり得る。実際、最近の予想では、相関があるデーター集合の選択は単なる手作業のプロセスではなく、予想を改良するためにどの追加のデーターベースを使用すべきかについて知識を有するいわゆる「専門家」の小集団に、手作業のプロセスが限定されるのが通例である。したがって、この結果、分析が人間の能力によって限定され、非常に費用がかかり、実行するのに多大な時間を要することになる。
【０００７】
[0007]  本明細書において特許請求する主題は、何らかの欠点を解決する実施形態にも、以上で説明したような環境においてのみ動作する実施形態にも限定されない。むしろ、この背景は、本明細書において説明する実施形態を実施することができる１つの実証的技術エリアを例示するために提示したに過ぎない。
【発明の概要】
【０００８】
[0008]  本明細書において例示する一実施形態は、計算環境において実施することができる方法を含む。この方法は、履歴データー集合に対するデーター値を予測する予測データーを提供するアクトを含む。予測データーは、履歴データー集合に対する今後の値、または履歴データー集合に対する過去の値のいずれかを予測する。更に、この方法は、ユーザーを識別し(identify for)、このユーザーに、評価することができる補助データー集合を選択させ、予測評価を履歴データー集合と共に使用して、予測データーの精度を高めることによって、予測データーの精度向上を促進する。この方法は、ユーザー・インターフェースをユーザーに提供するアクトを含む。ユーザー・インターフェースは、１つ以上の補助データー集合を識別する。履歴データー集合に対する閾値条件を満たす補助データー集合に基づいて、補助データー集合をユーザーに識別する。補助データー集合は、ユーザー・インターフェースにおいて、ユーザーによって選択可能である。更に、この方法は、補助データー集合から１つ以上を選択するユーザー入力を、ユーザー・インターフェースにおいて受けるアクトも含む。更に、この方法は予測データー集合をユーザーに表示するアクトを含む。予測データー集合は、履歴データー集合に対して今後のデーター値または過去のデーター値のいずれかを予測する。履歴データー集合および１つ以上の選択された補助データー集合の予測評価によって、予測データー集合を決定する。
【０００９】
[0009]  この摘要は、詳細な説明において以下で更に説明する概念から選択したものを、簡略化した形態で紹介するために設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求する主題の範囲を判断するときに補助として使用されることを意図するのでもない。
【００１０】
[0010]  以下に続く説明では、更に他の特徴および利点について明記する。これらは、部分的にその説明から明白であり、または本明細書における教示の実施によって習得することもできる。本発明の特徴および利点は、添付する特許請求の範囲において特定的に指摘される手段(instrument)および組み合わせによって実現し収得することができる。本発明の特徴は、以下の説明および添付する特許請求の範囲から一層完全に明白となるであろう。また、以降に説明するように、本発明の実施によって習得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
[0011]  以上で挙げた利点や特徴およびその他の利点や特徴を得ることができる仕組み(manner)を説明するために、以上で端的に説明した主題の更に特定的な説明を、添付図面に例示する具体的な実施形態を参照することによって行う。これらの図面は典型的な例を図示するに過ぎず、したがってその範囲を限定すると考えてはならないことを理解した上で、更に具体的にそして詳細に、添付図面の使用を通じて、実施形態について説明する(described and explained)。
【図１】図１は、予測データーを提供するシステムを示す。
【図２】図２は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図３】図３は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図４】図４は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図５】図５は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図６】図６は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図７】図７は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図８】図８は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図９】図９は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図１０】図１０は、データー予測システムにおいて使用されるユーザー・インターフェースのスクリーン・ショットを示す。
【図１１】図１１は、予測したデーターを提供する方法を示す。
【図１２】図１２は、予測したデーターを提供する方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
[0024]  本明細書における実施形態は、データー予測を容易にするために種々の特徴を有することができる。データー予測とは、本明細書において使用する場合、データー値を予測することに関係する。データー値の予測は、今後の結果を予測するための前向き型（即ち、予想）で実行することができ、または過去の結果を予測するための後ろ向き型（即ち、推算(hindcasting)）で実行することができる。
【００１３】
[0025]  本明細書におけるある実施形態は、リアル・タイム対話型データー予測システムを実現することができる。例えば、ユーザーは、過去のデーター点、どのくらい先まで（または遡って）予想（または推算）を実行すべきかを定める予測期間、予測に影響を及ぼす可能性がある循環的影響(cyclical effect)を定める周期性(seasonality)、データー集合を評価するためにどの補助データー集合を使用するか等のような、種々のパラメーターを調節することができる。本システムは、ユーザー入力を使用して、自動的にリアル・タイム様式で、今後のデーターまたは過去のデーターを予測することができる。
【００１４】
[0026]  加えてまたは代わりに、本システムは自動的にデーター集合を分析のために準備する機能を含むこともできる。例えば、実施形態は、失われたデーター点をデーター集合に追加し、奇形データー(malformed data)を訂正し、そしてそれ以外でも予測分析のためにデーター集合を自動的に準備することができる。
【００１５】
[0027]  加えてまたは代わり、本システムは、一定の予測パラメーターを自動的に選択する機能を含むこともできる。例えば、多くの場合、予測機能を実行するために選択することができる多数の異なる予測アルゴリズムがある。実施形態は、１組のアルゴリズムから特定のアルゴリズムを識別し、この選択したアルゴリズムにデーター集合を供給するように構成することができる。代替例または追加例では、本システムは自動的に周期性を選択するように構成することができる。更に他の例では、実施形態は、所与のデーター集合に対する予測の精度を高めるために使用する補助データー集合を自動的に選択することができる。実施形態は、補助データー集合に対する調節にも対処することができる。調節は、その場限りの１回だけの調節であってもよい。あるいはまたは加えて、ポリシーを使用して調節を行うこともできる。例えば、既定の集合または新たに定められた集合からポリシーを選択することができる。例えば、ポリシーは、データー完了ポリシー、ゼロ充填ポリシー(zero fill policies)、線形補間ポリシー、カレンダーに基づくポリシー等を含むことができる。注記すべきこととして、実施形態は、ユーザーが、ポリシーに基づく自動選択を無視することを許してもよい。
【００１６】
[0028]  代わりにまたは加えて、本システムは、所与のデーター集合を評価するときに使用することができる補助データー集合を提案する機能を含むことができる。この場合、ユーザーは、１つ以上の提案された補助データー集合を選択して、１つ以上の補助データー集合のコンテキストにおいてデーター集合を評価することが、評価対象のデーター集合にどのように影響を及ぼすか観察することができる。補助データー集合は、本システムによって、１つ以上の条件に基づいて決定することができる。例えば、補助データー集合および主題の(subject)データー集合との間における相関強度に基づいて、本システムによって補助データー集合を識別することができる。ある実施形態では、追加の補助データー集合が、既に識別されている補助データー集合に対して高い相関強度を有することに基づいて、この追加の補助データー集合を識別することができる。ある実施形態では、該当する条件が発生するために、追加の補助データー集合が識別され続けることもあり得る。
【００１７】
[0029]  これより図１を参照して、データー予測システム１００を示す。データー予測システム１００は、データー集合におけるデーターを表示するように構成されたディスプレイ１０２を含む。図示する例では、ディスプレイ１０２は、データー点のグラフ表現を表示しているところが示されている。ディスプレイ１０２は処理システム１０４に結合されている。ある実施形態は、図１に示すコンポーネントの全てが１つのシステムに含まれて実現することができる。例えば、これらのコンポーネントは、ワシントン州、ＲｅｄｍｏｎｄのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＥｘｃｅｌ（登録商標）のような、表計算プログラムに含まれてもよい。
【００１８】
[0030]  処理システム１０４は、例えば、コンピューター・システムを、予測データーを生成するためデーター集合にアクセスしこのデーター集合に対して処理を行うように構成される特殊目的計算システムに構成することによって実現することができる。ある実施形態では、これは、予想機能(feature)を種々のコンピューター・プログラムに追加することによって遂行することができる。例えば、ある実施形態では、予測機能(prediction functionality)は、ワシントン州、ＲｅｄｍｏｎｄのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＥｘｃｅｌ（登録商標）表計算ソフトウェアの一部として実装されるＰｏｗｅｒ  Ｖｉｅｗにおける対話型機能として実現することができる。既存のデーター・モデルおよび／または既存の報告を強化する(enhance)ために、予測機能を一緒に実装することができる。処理システム１０４は、データーにアクセスし、データーをフォーマットし、新たなデーターを生成し、データーの種々の表現を表示するためにディスプレイ１０２を制御するように構成することができる。ある実施形態では、処理システムはいわゆる「クラウド・サービス」として実現することもできる。
【００１９】
[0031]  処理システム１０４は、ディスプレイ１０２、およびキーボード、マウス、タッチスクリーン、動きセンサ、カメラ等のような種々の周辺デバイスを使用して、ユーザー・インターフェース１０６を実装するように構成することができる。これによって、ディスプレイ１０２上に表示されるデーターまたは制御手段とユーザーが対話処理することを可能にし、次いで予測動作を実行するときに考慮に入れることができる。
【００２０】
[0032]  更に、図１はデーターベース１０８も示す。データーベースは、処理システム１０４に結合され、実際多くの場合、処理システム１０４に統合する。あるいは、図示するデーターベース１０８は様々なデーターベースを表すこともでき、その一部は処理システム１０４に対してローカルであることができ、更にその一部は処理システム１０４からリモートである(more remote)であることができる。データーベースは、種々のローカル、リモート、および／または分散形態を取ることができる。以下で詳しく論ずるように、データーベース１０４は種々のデーター集合を含む。具体的には、データーベースは、予測動作が実行される種々のデーター集合（データー集合１１０によって代表される）を含む。また、データーベースは、分析対象のデーター集合１１０に適用される予測アルゴリズムを強化するために使用することができる種々の補助データー集合（１１２で示す）も含む。
【００２１】
[0033]  このように、処理システム１０４はデーター集合１１０にアクセスすることができる。処理システム１０４は、データー集合１１０の表現をディスプレイ１０２に、種々のユーザー・インターフェース・エレメントと共に表示させることができる。ユーザーは、ユーザー・インターフェース１０６と対話処理することによって、データー集合１１０の表現と対話処理することができる。例えば、ユーザーは手作業で既存のデーター点を調節し、予測に対して周期性（即ち、予測される循環的要素）を設定し、データー集合１１０に適用される予測プロセスにおいて使用される１つ以上の補助データー集合をデーター集合１１２の中から選択する等を行うことができる。次いで、処理システム１０４によって、データーの予想または推算というような予測を行うために、ユーザー入力を考慮に入れて、予測アルゴリズムを実装することができる。
【００２２】
[0034]  これより図２〜図１０を参照して、種々の実施形態のユーザー体験および機能を例示するために、様々なスクリーン・ショットを示す。
[0035]  図２は、米国における自動車事故死亡者数を文書化するデーター集合（例えば、データー集合１１０）をディスプレイ１０２（図１参照）上に表示した、図式表現２００を示す。このデーター集合は、２０１３年２月までのデーターを含む。２０１３年２月以降の将来において発生する予想死亡者数が望まれることがあり得る。図示する例では、ユーザー・インターフェース１０６は、ユーザーが図式表現２００と対話処理すること、またはユーザー・インターフェース１０６内において利用可能な種々のその他のノブおよび設定と対話処理することを可能にする。図２は予想ハンドル２０２を示す。予想ハンドル２０２は、ユーザーによって選択可能であり、ユーザーによって、予想が望まれる時点までドラッグすることができる。例えば、図３は、ハンドル２０２を所望の日付け位置にドラッグすることによって作成された予測時間期間２０４を示す。次いで、処理システム１０６によって、しかるべき予想アルゴリズムを使用して、しかるべき予想データー２０６が作成される。このように、予想動作は、既存の報告をフォーマットすることによって容易に実現することができる。
【００２３】
[0036]  これより図４を参照して、種々のユーザー選択可能な選択肢を示す。具体的には、ユーザーには種々の選択肢を提示することができ、予測データーをどのように生成するかおよび／または報告するか制御するために種々の選択肢を選択することができるとよい。例えば、２０８に示すように、ユーザーがデーター予測に使用されるデーター範囲を選択できるのでもよい。具体的には、ユーザーは、データー予測アルゴリズムへの入力として使用されることが望まれる日付けを選択する。
【００２４】
[0037]  ２１０に示すように、ユーザーは特定のデーター予測方法を選択することができる。図示する例では、ユーザーには線形回帰方法または最良適合法が提示される。
[0038]  ２１２に示すように、ユーザーは周期性を選択することができる。周期性はデーター集合の循環的性質(cyclical nature)を定める。例えば、販売データーについて、１年には、ある種の商品またはサービスが多く（または少なく）消費される一定の期間があるので、年間周期性があることが予期される。図示する例では、周期性は、毎時、毎日、毎週、毎月、毎季節、毎年、または何らかのその他のしかるべき期間のような選択肢をユーザーに選択させることができるスライダーによって選択することができる。
【００２５】
[0039]  ２１４に示すように、処理システム１０４はユーザーに種々の提案予想要素を提示することができる。予想要素は、所与のデーター集合１１０に対する予測の精度を高めるのに役立つことができる補助データー集合１１２である。具体的には、補助データー集合は、予測アルゴリズムにおいて、予測の精度を高めるのに役立つ入力として使用することができる。予想要素は、基礎のデーター集合に対して何らかの相関要素によって関係付けられるデーター集合、またはそれ以外で基礎データー集合に関係付けられるデーター集合であってもよい。例えば、補助データー集合は、基礎データー集合１１０と同様に変化するデーターを有するのでもよい。補助データー集合が基礎データー集合に近接して追跡する程、補助データー集合は基礎データー集合に一層相関付けられる。例えば、図４に示すように、失業率に関するデーターを含む補助データー集合は、米国における自動車事故死亡者数についての基礎データー集合に対して６７％の相関がある。走行車両マイル数に関するデーターを有するデーター集合は、基礎データー集合に対して５６％の相関がある。ガロン当たりのドルを単位とするガソリン価格に関するデーターを有するデーター集合は、基礎データー集合に対して１０％の相関がある。このように、ユーザーは、任意の予測の精度を高めるために、予想要素（即ち、補助データー集合）から１つ以上を選択して基礎データーと共に評価することができる。
【００２６】
[0040]  更に、図４は、２１６において、実施形態が、予測データーをある数の標準偏差内に示すか否かユーザーに選択させることができることも示す。ユーザーが予測データーを標準偏差と共に表示することを選択した場合、可能な予測データー点の包絡線が示される。代わりにまたは加えて、種々の他の予想品質指標(quality metrics)も使用することができる。例えば、ある実施形態は、平均絶対スケーリング誤差を示す包絡線、または何らかの他の誤差指標を表示することができる。
【００２７】
[0041]  実施形態は、多数の異なる面(aspect)を自動化するように構成することができる。例えば、実施形態は、該当する日付け範囲、予測方法、周期性、補助要素データー集合、標準偏差等を提案する、および／または自動的に設定することができる。ユーザーは、これらの設定を無視することができ、またはデーター集合１１０における実際のデーター点を無視することができる。
【００２８】
[0042]  このような機能を示す図５に参照を向ける。例えば、図５は時点２１８を示し、ここでユーザーがデーター点を選択し、このデーター点を新たな位置までドラッグして仮説データーを作成する。注記すべきこととして、データー集合１１０からの元のデーターは、仮説データーと共に表示され続ける。しかしながら、予想データー２０６は、データー集合１１０からの変化していない他のデーターと併せて、任意の仮説データーに基づく。
【００２９】
[0043]  仮説データーを追加することができる様々な方法がある。例えば、ユーザー・インターフェース１０６が単にユーザーがデーター点（または１組のデーター点）を「掴む」こと、そしてデーター点（または１組のデーター点）を動かすことを可能にするのでもよい。図示する例では、近隣のグラフ・データーが線形線適合動作において調節され、グラフの仮説部分を作成する。代替実施形態では、２２０に示すように、点を選択することができる。実施形態は、選択された点についての情報を示すポップアップ・ウィンドウ２２２のような、ユーザー・インターフェース・エレメントを含むことができる。加えてまたは代わりに、実施形態は、２２４に示すような、編集ユーザー・インターフェース・エレメントを含むこともできる。編集ユーザー・インターフェース・エレメントは、ユーザーが手作業で点２２０に対して具体的な値を入力することを可能にする。ユーザーが編集ユーザー・インターフェース・エレメント２２４において新たな値を入力すると、グラフ上で点が調節され、仮説点を求めるために、しかるべき線適合または曲線適合が実行される。しかしながら、実際の履歴データーも維持され、必要に応じて、仮説データーと共に表示される。
【００３０】
[0044]  注記すべきこととして、実施形態は実際の履歴データーを仮説データーと共に、双方共維持することができる。つまり、ユーザーはサンドボックスのように(sandboxed fashion)データー集合１１０からのデーターを操作することができ、仮説データーが適用されたときの予測データーに対する影響を見るために、ユーザーが種々の「ｗｈａｔ−ｉｆ」演算を実行することができる間、元の履歴データーを維持することを可能にする。
【００３１】
[0045]  実施形態は、多数の要素を考慮に入れることによって、予想品質を高めることができる。先に注記したように、データー予測を実行するときに考慮に入れるべき要素（補助データー集合１１２のような）。
【００３２】
[0046]  予測アルゴリズムを改良するために補助データー集合のような外部要素を使用するとき、考慮する必要があると考えられる様々な要素がある。第１に、該当する要素を識別する必要がある。第２に、要素を適正に予測アルゴリズムに適用できるような方法で、この要素をフォーマットする必要がある。
【００３３】
[0047]  図１に示すように、要素は補助データー集合１１２として識別されている。この特定的な例では、データー集合は、これらを相関付けさせる何らかの相関要素を有すると考えられる。例えば、補助データー集合におけるデーターは、経時的に、主データー集合１１０と同様のデーター・パスを辿るのでもよい。補助データー集合におけるデーターが近接して主データー集合１１０を追跡する程、補助データー集合は主データー集合１１０に一層相関付けられる。このように、既知のデーター集合におけるデーターがどのくらい近接して主データー集合１１０におけるデーターを追跡するか判定することによって、既知のデーター集合を主データー集合と相関付けることができる。既知のデーター集合におけるデーターが近接して主データー集合１１０を追跡する程、これら２つのデーター集合は一層相関付けられる。これは、相関要素によって示すことができる。ある実施形態では、この相関付け形式(faction)は、確率、生のスコア、調節後のスコア、または何らかの他の相関の指示であってもよい。ここではデーター集合を例示したが、予測アルゴリズムに適用するために他の要素を識別することも可能であることは認められてしかるべきである。
【００３４】
[0048]  次いで、主データー集合１１０に高く相関付けることができる要素データー集合またはその他の要素を、選択のためにユーザーに提示することができる。例えば、図４は、２１４において、ユーザーによって選択することができる多数の要素を示す。図６は、１つの要素が選択されたときを示す。この例では、図６は、主データー集合の表現２２６、およびユーザーによって選択された補助データー集合の表現２２８を示す。予想データー２０６は、主データー集合１１０からのデーターを補助データー集合からのデーターと共に評価することによって改良される。つまり、ユーザーは推奨リストからまたは直接データー表現から選択することによって、考慮すべき異なる要素を、対話処理によって適用し可視化することができる。
【００３５】
[0049]  注記すべきこととして、相関付けは、データー集合の種々のバージョンに対して判定することができる。例えば、ある要素がデーター集合におけるデーター値に影響を及ぼすが、時間をずらすと(time shifted manner)影響を及ぼさない場合について検討する。例えば、販売を追跡するデーター集合、および支払われる税金を追跡する他のデーター集合について検討する。これら２つのデーター集合を相関付けることができるが、これらは時間をずらすとそのようになることが可能であり、一時点における大量販売の結果、未来の数ヶ月後における他のある時点において高額の税金が生ずることになる。実施形態は、何らかの時間ずれに基づいて相関を判定することができる。更に、実施形態は、補助データー集合の時間ずれバージョンである多数の異なるデーター集合からユーザーが１つ以上を選択することを可能にすることもできる。このように、ユーザーは１組の異なるデーター集合から選択することができる。この１組は同じデーター集合の異なる時間ずれバージョンで構成される。
【００３６】
[0050]  実施形態は、予測アルゴリズムを実行するときに考慮に入れるべき要素の候補として、データー・モデルから最も適した要素(top adequate factor)を提案することができる。これらの要素は、主データー集合１１０のための目標予測に対するそれらの相関強度に基づいて並び替えることができる。実施形態は、見かけ上関連がありそうな要素が、実際に関連がないときに使用されるのを防止するために、高いランダム相関の確率を有する要素を排除する(filter)ことができる。これは、例えば、ｔ−検査のｐ−値を評価することによって行うことができる。
【００３７】
[0051]  システムの要素推奨コンポーネントが、要素提案を最適化することができる。例えば、実施形態は、要素に対して予測データーまたは今後のデーターを生成することによってというように、データー生成によって最適化することができる。あるいはまたは加えて、各要素データー集合を、例えば、総和、平均、最大、最小等のような異なる集計方法を使用して評価することもできる。このように、同じ補助データー集合の異なるバージョンを作成することができ、各バージョンは異なる様式で集計されている。これらの集計は異なる相関強度を有することができる。あるいはまたは加えて、先に説明したように、異なるオフセットで利用可能な時間列(time column)の組み合わせに対して最適化を行うことができる。つまり、要素データーを異なる時間列と対にすることによって、同じデーター集合に対して異なる補助データー集合を作成することができる。要素が生成されるとき、実施形態は、性能について最適化するために、関係付けられた集計結果に基づいて、特定の集計形式を省くことができる。
【００３８】
[0052]  加えて、実施形態は追加の要素を識別する機能を含むことができる。例えば、実施形態は種々のデーター集合にアクセスすることができ、新たに識別したデーター集合と主データー集合１１０との間で相関指標を計算することができるのでもよく、またはデーター集合に対して予め計算された相関指標にアクセスすることができるのでもよい。ある実施形態では、他の補助データー集合と高く相関付けられたデーター集合を識別することによって、追加の補助データー集合を識別することができる。例えば、第１補助データー集合が主データー集合１１０と高く相関付けられること、そして第２補助データー集合が第１補助データー集合と高く相関付けられることが分かる場合、実施形態は、主データー集合１１０のための予測アルゴリズムと共に使用するために、第２補助データー集合を提案することができる。加えて、予測アルゴリズムの精度高める際に使用する新たなデーター集合を、関連データー集合の連鎖(chains of related datasets)を発見することによって、識別し続けることができる。
【００３９】
[0053]  ある実施形態では、データー集合マーケット(dataset market)を使用することもできる。例えば、種々のデーター集合を格納する情報センターを、処理システム１０４によってアクセス可能にするのでもよい。データー集合マーケットは、データー集合を蓄積し、データー集合間の相関を計算し、更にそれ以外でデーター集合を管理することができる。所与のデーター集合に対する予測を改良することが望まれる場合、ユーザーはデーター集合マーケットを調べて、予測アルゴリズムにおいて使用することができる補助データー集合を求めることができる。
【００４０】
[0054]  補助データー集合を予測アルゴリズムに適用するとき、主データー集合１１０のための予測アルゴリズムに適用可能になる前に、補助データーを調整する(condition)何らかの必要性がある場合もある。具体的には、補助データー集合が欠損データーまたは奇形データーを有するおそれがある。あるいはまたは加えて、補助データー集合が、主データー集合１１０と一致する形態でないおそれもある。例えば、主データー集合が、毎週収集されるデーター点を有するが、補助データーは毎月しか収集されないデーター点を有する場合もある。あるいは、主データー集合が年間周期性を有するが、補助データー集合は月間周期性を有するという場合もある。
【００４１】
[0055]  実施形態は、補助データー集合を自動的に調整するための機能を含むことができる。例えば、実施形態は欠損データー点を供給し、データーをスムージングし、またはそれ以外で、主データー集合１１０のための予測アルゴリズムと共に使用されるデーターを調整することができる。加えて、データー点をしかるべき時点に外挿補間して、補助データー集合に相応しいデーター点頻度および周期性を持たせて、主データー集合１１０のための予測アルゴリズムにおいて使用することもできる。
【００４２】
[0056]  このように、実施形態は自動的に予測のための要素データーを準備することができる。これは、データーを完結および解明し、および／または時間範囲、形式、フォーマット等を揃えることによってというようにして、このデーターを目標の主データー集合に揃えることによって行うことができる。
【００４３】
[0057]  実施形態は、データー・モードを改良するために、システムに対して内部であれ外部であれ、コンポーネントを検索することができる。ある実施形態は、性能について最適化するために、データー型および入手可能な時間値対のような時系列適性判断基準による検索を省くことができる。
【００４４】
[0058]  先に注記したように、実施形態は、グラフ上で示す標準偏差の数をユーザーに選択させることによって、予測された結果の包絡線を示す機能を含むことができる。具体的には、２１６に示す制御手段が、ユーザーに、示す予想結果の範囲を選択させる。図７に示すように、ユーザーは１つの標準偏差を選択した。これによって、包絡線２３０が表示され、予測されたデーター点に対する１つの標準偏差を示す。
【００４５】
[0059]  加えてまたは代わりに、実施形態は、推算(hindcasting)をサポートすることができる。推算は、予測アルゴリズムの有効性を判断するために使用されることが多い。これは、予測結果における信頼性を得るために使用することができる。具体的には、推算とは遡及予想方法である。即ち、一旦予想データーが得られたなら、この予想データーを使用して推算を実行し、後ろ向きのデーター点を生成して、推算が正当な結果を与えるか否か確かめることによって、予測アルゴリズムの有効性を判断することができる。あるいは、実施形態は、少ない履歴データーを使用して、予想データーを生成することができる。つまり、２か月の推算を行うには、最後の２か月がない履歴データーに基づいて予想を行うことによって、実行することができる。
【００４６】
[0060]  本明細書における実施形態は、対話型推算体験を実現することができる。一例では、一旦予想が得られ可視化されたなら、図８に示すように、最後の履歴データー点（即ち、最新の実際の履歴データー点）上で、推算ハンドル２３２を使用する準備ができる。
【００４７】
[0061]  図９に示すように、推算結果２３４を生成し表示することができる。
[0062]  図１０に示すように、推算結果２３４はリアル・タイムで動的に更新される。これは、誤差マージン表現を更新することを含んでもよい。推算結果は、実際の履歴データーに沿って反映させることができる。ユーザーは、推算ハンドル２３２を時間的に前方または後方に動かすことができ、動的分析および逆戻り(rollback)能力、対話型ストーリーテリング(interactive storytelling)、および生の推算共有(live hindcast sharing)をサポートすることができる。
【００４８】
[0063]  これより、以下の論述では、実行することができる多数の方法および方法アクトについて述べる。この方法アクトは一定の順序で論じられるか、またはフロー・チャートにおいて特定の順序で現れるように示されるが、具体的に述べられていなければ、特定の順序付けは求められない。何故なら、１つのアクトは、このアクトが実行される前に完了する他のアクトに依存するからである。
【００４９】
[0064]  これより図１１を参照して、方法１１００を示す。方法１１００は、計算環境において実施することができる。方法１１００は、予測データーを提供するアクトを含む。方法１１００は、履歴データー集合をユーザーに提示するアクト（アクト１１０２）を含む。例えば、先に図５において示したように、履歴データーを示すグラフがユーザーに提示される。
【００５０】
[0065]  更に、方法１１００は、履歴データー集合をユーザーに提示するのと同時に、履歴データー集合に基づく仮説データー集合をユーザーに提示するアクト（アクト１１０４）も含む。例えば、図５に示すように、ユーザーには履歴データーおよび仮説データーの双方が提示される。仮説データーは、例えば、履歴データーからの逸脱を表す点２１８として示されている。しかしながら、点２１８が得られた元となる履歴データーは、点２１８と共に表示され続ける。
【００５１】
[0066]  更に、方法１１００は、仮説データー集合に基づいて、予測データー集合をユーザーに提示するアクト（アクト１１０６）も含む。例えば、図５は、少なくとも履歴データーおよび仮説データーの一部を入力として取り込んだ予測アルゴリズムを使用して生成された予想データー２０６を示す。例えば、予測アルゴリズムは、アルゴリズムが仮説データーを使用する点２１８を除いて全ての履歴データーを使用することができる。
【００５２】
[0067]  方法１１００は、仮説データー集合が、今後のデーター値を予測する予想データー集合である場合に実施することができる。これは、予想データー２０６によって図５において示されている。
【００５３】
[0068]  方法１１００は、仮説データー集合が、過去のデーター値を予測する推算データー集合である場合に実施することができる。推算の例を図９および図１０に示す。このように、予想データーが仮説データーに基づく場合、推算も仮説データーに基づく。
【００５４】
[0069]  更に、方法１１００は、履歴データー集合を仮説データー集合に変化させるために、ユーザーから、履歴データー集合と相互作用する入力を受けるアクトも含むことができる。図５および付随する説明において例示するように、これは、ユーザーが既存の履歴データー点を新たな仮説値にドラッグし、仮説データー点値を入力する（ポップアップ・ウィンドウ２２２を使用して示すように）等によって、行うことができる。
【００５５】
[0070]  更に、方法１１００は、異常なデーター点を訂正する、欠損データー点を供給する、データー型を標準化する（例えば、文字列を数値に変換する）等のようなアクションを実行するために、履歴データーを自動的に浄化する(cleans) アクトも含むことができる。例えば、ある実施形態では、この方法は、更に、平均、線適合アルゴリズム、具体的な値等を指定するユーザー入力を受けることによって、追加のデーター点をどのように加えるかについてのユーザー入力を受けるアクトを含むことができる。これは、自動的に欠落または奇形データー点を生成するため、あるいは欠落または奇形データー点のためにユーザー指定値を追加するために使用することができる。
【００５６】
[0071]  方法１１００は、履歴データー集合に基づく仮説データー集合をユーザーに提示するアクトが、仮説データー集合を履歴データー集合に対して視覚的に対比するアクトを含む場合に実施することができる。例えば、異なる陰影、線幅、色等が、履歴および仮説データー集合を区別するために使用することができる。
【００５７】
[0072]  方法１１００は、仮説データー集合に基づいてユーザーに予測データー集合を提示するアクトが、ユーザーによって選択された時間期間にわたって予測するアクトを含む場合に実施することができる。例えば、図２に示すように、ユーザーはハンドル２０２と対話処理して、このハンドルをドラッグすることによって時間期間を指定することができる。あるいは、このハンドルを拡大して、左／右矢印を有することができ、ユーザーはこの矢印をクリックすることができる。更に他の代わりのジェスチャまたは追加のジェスチャもサポートすることができる。例えば、ハンドル２０２上におけるダブル・クリックは、予想をリセットするために使用することができる。データー・ボックス、スライダー、または他のエレメントのような、他のユーザー・インターフェース・エレメントも、ユーザーに時間期間を指定させるために供給することができる。
【００５８】
[0073]  方法１１００は、仮説データー集合に基づいてユーザーに予測データー集合を提示するアクトが、自動的に選択された時間期間にわたって予測するアクトを含む場合に実施することができる。例えば、ある実施形態は、年、月、週、日、時間、分等の時間期間のような、一般に好まれる時間期間を生成することができるのでもよい。このような実施形態では、ユーザーが自動選択を無視することができる場合もある。
【００５９】
[0074]  これより図１２を参照して、方法１２００を示す。方法１２００は計算環境において実施することができる。方法１２００は、履歴データー集合に対してデーター値を予測する予測データーを提供するアクトを含む。予測データーは、履歴データー集合に対する今後の値、または履歴データー集合に対する過去の値のいずれかを予測する。更に、方法１２００は、ユーザーを識別し、履歴データーと共に予測評価を使用して、評価することができる補助データー集合をユーザーに選択させて予測データーの精度を高めることによって、予測データーの精度向上を促進する。
【００６０】
[0075]  この方法は、ユーザー・インターフェースをユーザーに設けるアクト（アクト１２０２）を含む。このユーザー・インターフェースは、１つ以上の補助データー集合を識別する。履歴データー集合に対する閾値条件を満たす補助データー集合に基づいて、補助データー集合をユーザーに識別する。補助データー集合は、ユーザー・インターフェースにおいてユーザーによって選択可能である。例えば、図４は、２１４において、ユーザーは異なる要素データー集合の中から選択することができ、次いで予測アルゴリズムと共に使用してデーターを予想または推算することができることを示す。
【００６１】
[0076]  更に、方法１２００は、ユーザー・インターフェースにおいて、補助データー集合から１つ以上を選択するユーザー入力を受けるアクト（アクト１２０４）を含む。例えば、ユーザーは、２１４に示すインターフェースを使用してデーター集合を選択することができる。
【００６２】
[0077]  更に、方法１２００は、予測データー集合をユーザーに表示するアクト（アクト１２０６）も含む。予測データー集合は、履歴データー集合に対して、今後のデーター値または過去のデーター値のいずれかを予測する。予測データー集合は、履歴データー集合および１つ以上の選択された補助データー集合の予測評価によって決定される。
【００６３】
[0078]  更に、方法１２００は、１つ以上の補助データー集合の内の少なくとも１つのデーター値間隔を修正して履歴データー集合のデーター値間隔と一致させることによって、１つ以上の補助データー集合の内少なくとも１つを、履歴データー集合と整列させる(align)アクトも含むことができる。例えば、実施形態は、データー値に対して日間、週間、月間、または何らかの他の間隔を双方のデーター集合に持たせるために、データー点を供給または除去することができる。
【００６４】
[0079]  方法１２００は、少なくとも１つの閾値条件が補助データー集合の時間ずれバージョン、即ち、履歴データー集合に関して時間的にずれたバージョンに基づく場合に実施することができる。例えば、補助データー集合は履歴データー集合と相関があるが、補助データー集合がある時間値だけずらされたときだけであるとしてもよい。あるいは、補助データー集合の方が高い時間粒度を有する場合（例えば、「主」データー集合が月単位であるのに対して、補助データーが日単位である）、「主」データー集合と同じ時間粒度に集計することができる。逆方向は、恐らくこの方が一般的でなく有用でないが、可能である。補助データー集合の方が低い時間粒度を有する場合（例えば、「主」データー集合が日単位であるのに対して、補助データー集合が月単位である）、「主」データー集合の同じ時間粒度に（等しくまたは等しくなく）「分割する」ことができる。
【００６５】
[0080]  方法１２００は、更に、追加の補助データー集合を繰り返し識別するアクトを含むことができる。方法１２００は、ユーザー・インターフェースにおいて追加の補助データー集合の指示を与え、ユーザーに追加の補助データー集合を選択させ、更に追加の補助データー集合がユーザーによって選択されたときに、予測データー集合を更新するアクトを含むことができる。このように、例えば、システムは補助データー集合と履歴データー集合との間に相関が発見されたとき、これらの相関がある閾値に一致するのであれば、補助データー集合を動的に更新することができる。ある実施形態では、追加の補助データー集合を識別するアクトは、既に識別されている補助データー集合と高い相関を有する追加の補助データー集合を識別することによって実行される。このように、例えば、第１補助データー集合が第２補助データー集合に高く相関付けれ、第２補助データー集合が履歴データー集合に高く相関付けられる場合、履歴データー集合のための予測アルゴリズムを改良するために、第１補助データー集合を補助データー集合として提供することができる。
【００６６】
[0081]  更に、以上の方法は、１つ以上のプロセッサーと、コンピューター・メモリーのようなコンピューター読み取り可能媒体とを含むコンピューター・システムによって実施することができる。具体的には、コンピューター・メモリーは、コンピューター実行可能命令を格納し、このコンピューター実行可能命令が１つ以上のプロセッサーによって実行されると、以上の実施形態において列挙したアクトのような、種々の機能を実行させる。
【００６７】
[0082]  本発明の実施形態は、以下で更に詳しく論ずるような、コンピューター・ハードウェアを含む特殊目的または汎用コンピューターを含むあるいは利用することができる。また、本発明の範囲内の実施形態は、コンピューター実行可能命令および／またはデーター構造を搬送または格納するための物理コンピューター読み取り可能媒体およびその他のコンピューター読み取り可能媒体も含む。このようなコンピューター読み取り可能媒体は、汎用または特殊目的コンピューター・システムによってアクセスすることができる任意の入手可能な媒体とすることができる。コンピューター実行可能命令を格納するコンピューター読み取り可能媒体は、物理記憶媒体である。コンピューター実行可能命令を搬送するコンピューター読み取り可能媒体は、送信媒体である。つまり、一例として、そして限定ではなく、本発明の実施形態は、少なくとも２つの全く異なる種類のコンピューター読み取り可能媒体、即ち、物理コンピューター読み取り可能記憶媒体、および送信コンピューター読み取り可能媒体を含むことができる。
【００６８】
[0083]  物理コンピューター読み取り可能記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたはその他の光ディスク・ストレージ（ＣＤ、ＤＶＤ等のような）、磁気ディスク・ストレージまたはその他の磁気記憶デバイス、あるいは所望のプログラム・コード手段をコンピューター実行可能命令の形態で格納するまたはデーター構造を格納するために使用することができ、汎用または特殊目的コンピューター・システムによってアクセスすることができる任意の他の媒体を含む。
【００６９】
[0084]  「ネットワーク」とは、コンピューター・システムおよび／またはモジュールおよび／またはその他の電子デバイス間における電子データーの移送を可能にする１つ以上のデーター・リンクとして定義される。情報がネットワークまたは他の通信接続（ハードワイヤ接続、ワイヤレス、あるいはハードワイヤ接続またはワイヤレスの組み合わせ）を介してコンピューターに転送または提供されるとき、コンピューターがこの接続を適切に送信媒体と見なす。送信媒体は、所望のプログラム・コード手段をコンピューター実行可能命令の形態で搬送するため、またはデーター構造を搬送するために使用することができ、汎用または特殊目的コンピューターによってアクセスすることができるネットワークおよび／またはデーター・リンクを含むことができる。以上のことの組み合わせも、コンピューター読み取り可能媒体の範囲に含まれる。
【００７０】
[0085]  更に、種々のコンピューター・システム・コンポーネントに到達すると、コンピューター実行可能命令の形態のプログラム・コード手段またはデーター構造を自動的に送信コンピューター読み取り可能媒体から、物理コンピューター読み取り可能記憶媒体に（またはその逆に）転送することができる。例えば、ネットワークまたはデーター・リンクを介して受信したコンピューター実行可能命令またはデーター構造を、ネットワーク・インターフェース・モジュール（例えば、「ＮＩＣ」）内にあるＲＡＭにバッファすることができ、次いで最終的にコンピューター・システムのＲＡＭに、および／またはコンピューター・システムにおいて揮発性でない(less volatile)コンピューター読み取り可能物理記憶媒体に転送することができる。つまり、コンピューター読み取り可能物理記憶媒体は、送信媒体も利用するコンピューター・システム・コンポーネントに（または送信媒体を主に利用するコンピューター・システム・コンポーネントにも）含むことができる。
【００７１】
[0086]  コンピューター実行可能命令は、例えば、命令およびデーターを含み、汎用コンピューター、特殊目的コンピューター、または特殊目的処理デバイスに、一定の機能または一群の機能を実行させる。コンピューター実行可能命令は、例えば、バイナリー、アセンブリ言語のような中間フォーマット命令、またはソース・コードでもよい。以上、構造的特徴および／または方法論的アクトに特定的な文言で主題について説明したが、添付する特許請求の範囲において定められる主題は、以上で説明した特徴やアクトに必ずしも限定されないことは理解されよう。逆に、説明した特徴やアクトは、特許請求の範囲を実現する形態例として開示されたまでである。
【００７２】
[0087]  多くのタイプのコンピューター・システム構成を有するネットワーク計算環境において本発明を実施できることが、当業者には認められよう。コンピューター・システム環境には、パーソナル・コンピューター、デスクトップ・コンピューター、ラップトップ・コンピューター、メッセージ・プロセッサー、ハンドヘルド・デバイス、マルチプロセッサー・システム、マイクロプロセッサー・ベースまたはプログラマブル消費者用電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピューター、メインフレーム・コンピューター、移動体電話機、ＰＤＡ、ページャー、ルーター、スイッチ等が含まれる。また、本発明は分散型システム環境において実施することもでき、この場合、ネットワークを通じてリンクされたローカルおよびリモート・コンピューター・システム（ハードワイヤ接続データー・リンク、ワイヤレス・データー・リンク、またはハードワイヤ接続およびワイヤレス・データー・リンクの組み合わせによって）が双方共タスクを実行する。分散型システム環境では、プログラム・モジュールはローカルおよびリモート双方のメモリー記憶デバイスに配置することができる。
【００７３】
[0088]  あるいはまたは加えて、本明細書において説明した機能は、少なくとも部分的に、１つ以上のハードウェア・ロジック・コンポーネントによって実行することができる。例えば、そして限定ではなく、使用することができるハードウェア・ロジック・コンポーネントの例証的なタイプには、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定プログラム集積回路（ＡＳＩＣ）、特定プログラム標準製品（ＡＳＳＰ）、システム・オン・チップ・システム（ＳＯＣ）、複合プログラマブル・ロジック・デバイス（ＣＰＬＤ）等が含まれる。
【００７４】
[0089]  本発明は、その主旨や特性から逸脱することなく、他の具体的な形態で具体化することもできる。説明した実施形態は、あらゆる観点で、限定的ではなく例示的として見なされるものとする。したがって、本発明の範囲は、以上の説明ではなく、添付する特許請求の範囲によって示される。特許請求の範囲の均等の意味および範囲に該当する全ての変更は、その範囲内に含まれるものとする。
【図１】
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【図２】
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【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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