【手続補正書】
【提出日】平成25年1月11日(2013.1.11)
【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】
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定するための方法であって、
該方法は、
１つ以上のコンピュータにより、特定のスキルに対する必要性、該発信者の購入履歴データ、該発信者の人口統計データまたは心理学的データを含む一組の発信者の各々に対する発信者データを識別する行為と、
該１つ以上のコンピュータにより、スキルデータ、人口統計データまたは心理学的データを含む一組のエージェントに対するエージェントデータを識別する行為と、
該１つ以上のコンピュータにより、パターン適合アルゴリズムを介して、ペアリング方式において、該一組の発信者からの一人の発信者の該発信者データと、該一組のエージェント内のエージェントに関連付けられたエージェントデータとを比較することにより、該一人の発信者との各適合に対する収益発生に対する潜在性を決定する行為と、
該１つ以上のコンピュータにより、少なくとも部分的に該パターン適合アルゴリズムの結果に基づいて、該一組のエージェント内の該エージェントのうちの一人に、該発信者がルート指定されるようにする行為と
を含む、方法。
【請求項２】
前記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、前記一人の発信者は、前記１つ以上のコンピュータにより、該待ち行列内の順番を外してルート指定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パターン適合アルゴリズムによると前記エージェントへの最良適合を有する前記一組の発信者内の所定の発信者は、前記１つ以上のコンピュータにより、該エージェントにルート指定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
所定の発信者に対する保留閾値を超えた場合に、前記１つ以上のコンピュータにより、待ち行列の順番に基づいて、該発信者を次の応対可能なエージェントと適合させるように動作する、待ち行列に該所定の発信者を追加することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記パターン適合アルゴリズムによって使用するために、前記１つ以上のコンピュータにより、前記一組の発信者に費用関数を適用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定するためのシステムであって、
該システムは、
１つ以上のコンピュータにより、特定のスキルに対する必要性、該発信者の購入履歴データ、該発信者の人口統計データまたは心理学的データを含む一組の発信者の各々に対する発信者データを識別することと、
該１つ以上のコンピュータにより、スキルデータ、人口統計データまたは心理学的データを含む一組のエージェントに対するエージェントデータを識別することと、
該１つ以上のコンピュータにより、パターン適合アルゴリズムを介して、ペアリング方式において、該一組の発信者からの一人の発信者の該発信者データと、該一組のエージェント内のエージェントに関連付けられたエージェントデータとを比較することにより、該一人の発信者との各適合に対する収益発生に対する潜在性を決定することと、
該１つ以上のコンピュータにより、少なくとも部分的に該パターン適合アルゴリズムの結果に基づいて、該一組のエージェント内の該エージェントのうちの一人に、該発信者がルート指定されるようにすることと
を行うための論理を用いて構成されている１つ以上のコンピュータを含む、システム。
【請求項７】
前記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、前記一人の発信者は、前記１つ以上のコンピュータにより、該待ち行列内の順番を外してルート指定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記パターン適合アルゴリズムによると前記エージェントへの最良適合を有する前記一組の発信者内の所定の発信者は、前記１つ以上のコンピュータにより、該エージェントにルート指定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
所定の発信者に対する保留閾値を超えた場合に、待ち行列の順番に基づいて、該発信者を次の応対可能なエージェントと適合させるように動作する、待ち行列に該所定の発信者を追加するための論理を用いて構成されている前記１つ以上のコンピュータをさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記保留閾値は、期間、前記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記保留閾値は、ユーザによって調整可能であり、該保留閾値の変化に応じて、１つ以上の出力性能変数の推定値の表示をもたらす論理を用いて構成されている前記１つ以上のコンピュータをさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
一組の着信発信者に費用関数を適用するための論理を用いて構成されている前記１つ以上のコンピュータをさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１４】
前記一組の発信者内の所定の発信者が、該一組の発信者内の所定数の他の発信者によってスキップされた場合に、該所定の発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定するための論理を用いて構成されている前記１つ以上のコンピュータをさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１５】
前記発信者が該発信者に対する多様な予測保留時間よりも長く保留されている場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定するための論理を用いて構成されている前記１つ以上のコンピュータをさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
それぞれのそのようなコンピュータプログラムは、好ましくは、記憶媒体またはデバイスが、説明される手順を行なうようにコンピュータによって読み出される時に、コンピュータを構成および操作するための汎用または専用プログラム可能コンピュータによって可読である、記憶媒体またはデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、または磁気ディスケット）上に記憶される。システムはまた、コンピュータプログラムを伴って構成される、コンピュータ可読記憶媒体として実装され得、その場合、そのように構成された記憶媒体は、特定かつ所定の方式でコンピュータを動作させる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、
待ち行列内の一組の発信者のうちの少なくとも１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
該発信者データに基づいて、該一組の発信者のうちの別の発信者のために、該待ち行列の先頭の発信者をスキップすることと
を含む、方法。
（項目２）
上記発信者データは、人口統計データおよび心理学的データの一方または両方を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が１回スキップされた場合、該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目１に記載の方法。
（項目４）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が２回スキップされた場合、該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目１に記載の方法。
（項目５）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が所定の回数スキップされた場合、該待ち行列の先頭の該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目１に記載の方法。
（項目６）
上記発信者をスキップすることは、さらに、上記発信者データを、エージェントと関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目１に記載の方法。
（項目７）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目６に記載の方法。
（項目８）
上記発信者データとエージェントデータとは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して比較される、項目６に記載の方法。
（項目９）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を該エージェントにルート指定することとを含む、項目６に記載の方法。
（項目１０）
上記待ち行列の先頭の上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該待ち行列の先頭の該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１１）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
コールセンター環境において、発信者をエージェントにルート指定する装置であって、
待ち行列内の一組の発信者のうちの少なくとも１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
該発信者データに基づいて、該一組の発信者のうちの別の発信者のために、該待ち行列の先頭の発信者をスキップすることと
をもたらす論理を含む、装置。
（項目１３）
上記発信者データは、人口統計データおよび心理学的データの一方または両方を含む、項目１２に記載の装置。
（項目１４）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が１回スキップされた場合、該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目１２に記載の装置。
（項目１５）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が２回スキップされた場合、該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目１２に記載の装置。
（項目１６）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が所定の回数でスキップされた場合、該待ち行列の先頭の該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目１２に記載の装置。
（項目１７）
上記発信者をスキップすることは、さらに、上記発信者データを、エージェントと関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目１２に記載の装置。
（項目１８）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目１７に記載の装置。
（項目１９）
上記発信者データとエージェントデータとは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して比較される、項目１７に記載の装置。
（項目２０）
比較することはさらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目１７に記載の装置。
（項目２１）
上記待ち行列の先頭の上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該待ち行列の先頭の該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目１２に記載の装置。
（項目２２）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目２１に記載の装置。
（項目２３）
方法を実行するコンピュータ可読命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、以下の行為：
待ち行列内の一組の発信者のうちの少なくとも１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
該発信者データに基づいて、該一組の発信者のうちの別の発信者のために、該待ち行列の先頭の発信者をスキップすることと
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目２４）
上記発信者データは、人口統計データおよび心理学的データの一方または両方を含む、項目２３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２５）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が１回スキップされた場合、該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目２３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２６）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が２回スキップされた場合、該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目２３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７）
上記待ち行列の先頭の上記発信者が所定の回数でスキップされた場合、該待ち行列の先頭の該発信者は、次の応対可能なエージェントにルート指定される、項目２３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２８）
上記発信者をスキップすることは、さらに、上記発信者データを、エージェントと関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目２３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２９）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目２８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目３０）
上記発信者データとエージェントデータとは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して比較される、項目２８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目３１）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目２８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目３２）
上記待ち行列の先頭の上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該待ち行列の先頭の該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目２３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目３３）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目３２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目３４）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、該方法は以下の行為：
待ち行列内の一組の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
該発信者データに基づいて、該発信者を該待ち行列内の異なる位置に割り込ませることであって、該発信者データは、人口統計データおよび心理学的データの一方または両方を含む、ことと
を含む、方法。
（項目３５）
上記発信者は、上記待ち行列内において、少なくとも１人の他の発信者よりも前方に移動させられる、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
上記発信者は、上記待ち行列内において、少なくとも１人の他の発信者よりも後方に移動させられる、項目３４に記載の方法。
（項目３７）
上記発信者を割り込ませることは、さらに、上記発信者データを、エージェントと関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目３４に記載の方法。
（項目３８）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目３７に記載の方法。
（項目３９）
上記発信者データとエージェントデータとは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して比較される、項目３７に記載の方法。
（項目４０）
比較することはさらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目３７に記載の方法。
（項目４１）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目３４に記載の方法。
（項目４２）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目４１に記載の方法。
（項目４３）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目４１に記載の方法。
（項目４４）
上記待ち行列の中の一組の発信者に費用関数を適用することをさらに含む、項目３７に記載の方法。
（項目４５）
コールセンター環境において、発信者をエージェントにルート指定する装置であって、
待ち行列の中の一組の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
該発信者データに基づいて、該発信者を該待ち行列内の異なる位置に割り込ませることであって、該発信者データは、人口統計データおよび心理学的データの一方または両方を含む、ことと
をもたらす論理を含む、装置。
（項目４６）
上記発信者は、上記待ち行列の中で、少なくとも１人の他の発信者よりも前方に移動させられる、項目４５に記載の装置。
（項目４７）
上記発信者は、上記待ち行列の中で、少なくとも１人の他の発信者よりも後方に移動させられる、項目４５に記載の装置。
（項目４８）
上記発信者を割り込ませることはさらに、上記発信者データを、エージェントと関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目４５に記載の装置。
（項目４９）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目４８に記載の装置。
（項目５０）
上記発信者データとエージェントデータとは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して比較される、項目４８に記載の装置。
（項目５１）
比較することはさらに、パターン適合アルゴリズムを介して上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目４８に記載の装置。
（項目５２）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目４５に記載の装置。
（項目５３）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目５２に記載の装置。
（項目５４）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目５２に記載の装置。
（項目５５）
上記待ち行列の中の一組の発信者に費用関数を適用する論理をさらに含む、項目４５に記載の装置。
（項目５６）
方法を実行するコンピュータ可読命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、下記の行為：
待ち行列の中の一組の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
該発信者データに基づいて、該発信者を該待ち行列内の異なる位置に割り込ませることであって、該発信者データは、人口統計データおよび心理学的データの一方または両方を含む、ことと
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目５７）
上記発信者は、上記待ち行列において、少なくとも１人の他の発信者よりも前方に移動させられる、項目５６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目５８）
上記発信者は、上記待ち行列において、少なくとも１人の他の発信者よりも後方に移動させられる、項目５６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目５９）
上記発信者を割り込ませることは、さらに、上記発信者データを、エージェントと関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目５６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６０）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目５９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６１）
上記発信者データとエージェントデータとは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して比較される、項目５９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６２）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目５９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６３）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目５６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６４）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目６３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６５）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目６３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６６）
上記待ち行列内の一組の発信者に、費用関数を適用する命令をさらに含む、項目５６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目６７）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、
待ち行列内の複数の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
待ち行列の順番を外して、該待ち行列から該発信者をルート指定することと
を含む、方法。
（項目６８）
上記発信者は、上記識別された発信者データに基づいて、エージェント、発信者の別の待ち行列、または発信者のプールにルート指定される、項目６７に記載の方法。
（項目６９）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目６８に記載の方法。
（項目７０）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目６７に記載の方法。
（項目７１）
上記待ち行列から上記発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目６７に記載の方法。
（項目７２）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目７１に記載の方法。
（項目７３）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目７１に記載の方法。
（項目７４）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記発信者データを上記エージェントデータと比較することを含む、項目７１に記載の方法。
（項目７５）
上記発信者を、上記所望の対話の最高可能性を有する上記エージェントにルート指定することをさらに含む、項目７４に記載の方法。
（項目７６）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目６７に記載の方法。
（項目７７）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目７６に記載の方法。
（項目７８）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目７６に記載の方法。
（項目７９）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能であり、該保留閾値の変化に応じて、１つ以上の出力性能変数の推定値の表示をもたらす論理をさらに含む、項目７６に記載の方法。
（項目８０）
上記一組の着信発信者に、費用関数を適用することをさらに含む、項目６７に記載の方法。
（項目８１）
コールセンター環境において、発信者をエージェントにルート指定する装置であって、
待ち行列内の複数の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
待ち行列の順番を外して、該待ち行列から該発信者をルート指定することと
をもたらす論理を含む、装置。
（項目８２）
上記発信者は、上記識別された発信者データに基づいて、エージェント、発信者の別の待ち行列、または発信者のプールにルート指定される、項目８１に記載の装置。
（項目８３）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目８２に記載の装置。
（項目８４）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目８１に記載の装置。
（項目８５）
上記待ち行列から上記発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目８１に記載の装置。
（項目８６）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目８５に記載の装置。
（項目８７）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目８５に記載の装置。
（項目８８）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記発信者データを上記エージェントデータと比較することを含む、項目８５に記載の装置。
（項目８９）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目８８に記載の装置。
（項目９０）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目８１に記載の装置。
（項目９１）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目９０に記載の装置。
（項目９２）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目９０に記載の装置。
（項目９３）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能であり、該保留閾値の変化に応じて、１つ以上の出力性能変数の推定値の表示をもたらす論理をさらに含む、項目９０に記載の装置。
（項目９４）
上記一組の着信発信者に、費用関数を適用する論理をさらに含む、項目８１に記載の装置。
（項目９５）
方法を実行するコンピュータ可読命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、以下の行為：
待ち行列内の複数の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
待ち行列の順番を外して、該待ち行列から該発信者をルート指定することと
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目９６）
上記発信者は、上記識別された発信者データに基づいて、エージェント、発信者の別の待ち行列、または発信者のプールにルート指定される、項目９５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目９７）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目９６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目９８）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目９５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目９９）
上記待ち行列から上記発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づく、項目９５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１００）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目９９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０１）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目９９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０２）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記発信者データを上記エージェントデータと比較することを含む、項目９９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０３）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目１０２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０４）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目９５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０５）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１０４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０６）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目１０４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０７）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能であり、該保留閾値の変化に応じて、１つ以上の出力性能変数の推定値の表示をもたらす論理をさらに含む、項目１０４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０８）
上記一組の着信発信者に、費用関数を適用する命令をさらに含む、項目９５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０９）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、
発信者と関連する少なくとも１つの発信者データに基づいて、発信者のプールから１人の発信者をルート指定することを含む、方法。
（項目１１０）
上記発信者は、エージェントにルート指定されるか、発信者の別のプールに入れられるか、または発信者の待ち行列に入れられる、項目１０９に記載の方法。
（項目１１１）
上記発信者のプールの発信者は、時系列的に順序付けられない、項目１０９に記載の方法。
（項目１１２）
上記発信者のプールの発信者は、時系列的にルート指定されない、項目１０９に記載の方法。
（項目１１３）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目１０９に記載の方法。
（項目１１４）
上記待ち行列から上記発信者をルート指定することはさらに、上記発信者データを、エージェントと関連するエージェントデータと比較することに基づく、項目１０９に記載の方法。
（項目１１５）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目１１４に記載の方法。
（項目１１６）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目１１４に記載の方法。
（項目１１７）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することを含む、項目１１４に記載の方法。
（項目１１８）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定することをさらに含む、項目１１７に記載の方法。
（項目１１９）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目１０９に記載の方法。
（項目１２０）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１１９に記載の方法。
（項目１２１）
コールセンター環境において、発信者をエージェントにルート指定する装置であって、該装置は、
発信者と関連する少なくとも１つの発信者データに基づいて、発信者のプールから１人の発信者をルート指定すること
をもたらす論理を含む、装置。
（項目１２２）
上記発信者は、エージェントにルート指定されるか、発信者の別のプールに入れられるか、または発信者の待ち行列に入れられる、項目１２１に記載の装置。
（項目１２３）
上記発信者のプールの発信者は、時系列的に順序付けられない、項目１２１に記載の装置。
（項目１２４）
上記発信者のプールの発信者は、時系列的にルート指定されない、項目１２１に記載の装置。
（項目１２５）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目１２１に記載の装置。
（項目１２６）
上記待ち行列から上記発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目１２１に記載の装置。
（項目１２７）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目１２６に記載の装置。
（項目１２８）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目１２６に記載の装置。
（項目１２９）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することを含む、項目１２６に記載の装置。
（項目１３０）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目１２９に記載の装置。
（項目１３１）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目１２１に記載の装置。
（項目１３２）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１３１に記載の装置。
（項目１３３）
発信者と関連する少なくとも１つの発信者データに基づいて、発信者のプールから１人の発信者をルート指定することを含む方法を、実行するコンピュータ可読命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３４）
上記発信者は、エージェントにルート指定されるか、発信者の別のプールに入れられるか、または発信者の待ち行列に入れられる、項目１３３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３５）
上記発信者のプールの発信者は、時系列的に順序付けられない、項目１３３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３６）
上記発信者のプールの発信者は、時系列的にルート指定されない、項目１３３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３７）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目１３３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３８）
上記待ち行列から上記発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づく、項目１３３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３９）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目１３８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１４０）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目１３８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１４１）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することを含む、項目１３８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１４２）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目１４１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１４３）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目１３３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１４４）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、
一組の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することであって、該発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、ことと、
該識別された発信者データに基づいて、該一組の発信者のうちの１人の発信者をルート指定させることと
を含む、方法。
（項目１４５）
発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づく、項目１４４に記載の方法。
（項目１４６）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目１４５に記載の方法。
（項目１４７）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、上記待ち行列内の順番を外してルート指定される、項目１４４に記載の方法。
（項目１４８）
上記発信者は、上記待ち行列内の新しい位置にルート指定される、項目１４７に記載の方法。
（項目１４９）
上記発信者は、少なくとも１人の他の発信者よりも先に、上記待ち行列内の新しい位置へ前方にルート指定される、項目１４７に記載の方法。
（項目１５０）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、第２の待ち行列にルート指定される、項目１４４に記載の方法。
（項目１５１）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、発信者のプールにルート指定される、項目１４４に記載の方法。
（項目１５２）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、該待ち行列内の順番を外して、エージェントにルート指定される、項目１４４に記載の方法。
（項目１５３）
上記一組の発信者は、発信者のプール内にある、項目１４４に記載の方法。
（項目１５４）
上記発信者は、待ち行列にルート指定される、項目１５３に記載の方法。
（項目１５５）
上記発信者は、第２のプールにルート指定される、項目１５３に記載の方法。
（項目１５６）
上記発信者は、エージェントにルート指定される、項目１５３に記載の方法。
（項目１５７）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目１４４に記載の方法。
（項目１５８）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１５７に記載の方法。
（項目１５９）
コールセンター環境において、発信者をエージェントにルート指定する装置であって、
一組の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別する論理であって、該発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、論理と、
該識別された発信者データに基づいて、該一組の発信者のうちの１人の発信者をルート指定させる論理と
を含む、装置。
（項目１６０）
上記発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づく、項目１５９に記載の装置。
（項目１６１）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目１６０に記載の装置。
（項目１６２）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、該待ち行列内の順番を外してルート指定される、項目１５９に記載の装置。
（項目１６３）
上記発信者は、上記待ち行列内の新しい位置にルート指定される、項目１６２に記載の装置。
（項目１６４）
上記発信者は、少なくとも１人の他の発信者よりも先に、上記待ち行列内の新しい位置へ前方にルート指定される、項目１６２に記載の装置。
（項目１６５）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、第２の待ち行列にルート指定される、項目１５９に記載の装置。
（項目１６６）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、発信者のプールにルート指定される、項目１５９に記載の装置。
（項目１６７）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、該待ち行列内の順番を外して、エージェントにルート指定される、項目１５９に記載の装置。
（項目１６８）
上記一組の発信者は、発信者のプールの中にある、項目１５９に記載の装置。
（項目１６９）
上記発信者は、待ち行列にルート指定される、項目１６８に記載の装置。
（項目１７０）
上記発信者は、第２のプールにルート指定される、項目１６８に記載の装置。
（項目１７１）
上記発信者は、エージェントにルート指定される、項目１６８に記載の装置。
（項目１７２）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目１５９に記載の装置。
（項目１７３）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１７２に記載の装置。
（項目１７４）
方法を実行するコンピュータ可読命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、以下の行為：
一組の発信者のうちの１人の発信者に対する発信者データを識別することであって、該発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、ことと、
該識別された発信者データに基づいて、該一組の発信者のうちの１人の発信者をルート指定させることと
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１７５）
発信者をルート指定することは、さらに、上記発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することに基づいている、項目１７４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１７６）
上記発信者データとエージェントデータとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目１７５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１７７）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、該待ち行列内の順番を外してルート指定される、項目１７４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１７８）
上記発信者は、上記待ち行列内の新しい位置にルート指定される、項目１７７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１７９）
上記発信者は、少なくとも１人の他の発信者よりも先に、上記待ち行列内の新しい位置へ前方にルート指定される、項目１７７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８０）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、第２の待ち行列にルート指定される、項目１７４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８１）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、発信者のプールにルート指定される、項目１７４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８２）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、上記待ち行列内の順番を外して、エージェントにルート指定される、項目１７４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８３）
上記一組の発信者は、発信者のプールの中にある、項目１７４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８４）
上記発信者は、待ち行列にルート指定される、項目１８３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８５）
上記発信者は、第２のプールにルート指定される、項目１８３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８６）
上記発信者は、エージェントにルート指定される、項目１８３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８７）
上記発信者に対する保留閾値を超えた場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目１７４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８８）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１８７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１８９）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、該方法は以下の行為：
一組の着信発信者のうちの少なくとも１人の発信者に対する発信者データを識別することと、
該一組の発信者のうちの該少なくとも１人の発信者に対する該発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することと、
該比較することに基づいて、該一組の発信者のうちの１人の発信者をエージェントにルート指定させることと
を含む、方法。
（項目１９０）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、該待ち行列内の順番を外してルート指定される、項目１８９に記載の方法。
（項目１９１）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目１８９に記載の方法。
（項目１９２）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することを含む、項目１８９に記載の方法。
（項目１９３）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定することをさらに含む、項目１９２に記載の方法。
（項目１９４）
上記発信者に対する保留閾値を超える場合に、上記発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目１８９に記載の方法。
（項目１９５）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目１９４に記載の方法。
（項目１９６）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目１９４に記載の方法。
（項目１９７）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能であり、該保留閾値の変化に応じて、１つ以上の出力性能変数の推定値を該ユーザに表示することをさらに含む、項目１９４に記載の方法。
（項目１９８）
上記発信者が所定の時間量にわたって保留される場合、待ち行列の順番に基づいて、該発信者を次の応対可能なエージェントと適合させるように動作する、待ち行列に該発信者を追加することをさらに含む、項目１８９に記載の方法。
（項目１９９）
上記一組の着信発信者に、費用関数を適用することをさらに含む、項目１８９に記載の方法。
（項目２００）
上記発信者が、上記一組の発信者の中の所定数の他の発信者によってスキップされた場合、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目１８９に記載の方法。
（項目２０１）
上記発信者が、該発信者に対する多様な予測保留時間よりも長く保留された場合、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目１８９に記載の方法。
（項目２０２）
ペアリング方式において、上記一組の発信者のうちの上記少なくとも１人の発信者に対する上記発信者データを、複数のエージェントに関連するエージェントデータと比較することと、該比較することに基づいて、該一組の発信者のうちの複数の発信者を該複数のエージェントにルート指定させることとをさらに含む、項目１８９に記載の方法。
（項目２０３）
発信者をコールセンターのエージェントにルート指定する方法であって、該方法は、
着信発信者をプールすることと、
該着信発信者のプールからの少なくとも１人の発信者をエージェントにルート指定することであって、該少なくとも１人の発信者は、該発信者の保留時間に関する順番を外してルート指定される、ことと
を含む、方法。
（項目２０４）
上記発信者は、上記少なくとも１人の発信者に関連する発信者データに基づいてルート指定される、項目２０３に記載の方法。
（項目２０５）
パターン適合アルゴリズムを介して、エージェントデータを発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとをさらに含む、項目２０３に記載の方法。
（項目２０６）
所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、エージェントデータを発信者データと比較することをさらに含む、項目２０３に記載の方法。
（項目２０７）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定することをさらに含む、項目２０６に記載の方法。
（項目２０８）
上記発信者に対する保留閾値を超える場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目２０３に記載の方法。
（項目２０９）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、該方法は以下の行為：
パターン適合アルゴリズムを介して、一組の発信者のうちの少なくとも１人の発信者に対する発信者データと、エージェントに対するエージェントデータとを比較することと、
該パターン適合アルゴリズムに基づいて、該一組の発信者のうちの１人の発信者を該エージェントにルート指定させることと
を含む、方法。
（項目２１０）
上記パターン適合アルゴリズムによると上記エージェントへの上記一組の発信者の最良適合を有する上記発信者は、該エージェントにルート指定される、項目２０９に記載の方法。
（項目２１１）
所望の対話出力および上記パターン適合アルゴリズムに従った、上記エージェントへの上記一組の発信者の最良適合を有する上記発信者は、該エージェントにルート指定される、項目２０９に記載の方法。
（項目２１２）
上記発信者が所定の時間量にわたって保留される場合に、待ち行列の順番に基づいて、該発信者を次の応対可能なエージェントと適合させるように動作する、待ち行列に該発信者を追加することをさらに含む、項目２０９に記載の方法。
（項目２１３）
上記パターン適合アルゴリズムによって使用するために、上記一組の着信発信者に費用関数を適用することをさらに含む、項目２０９に記載の方法。
（項目２１４）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する装置であって、該装置は、
該発信者のうちの少なくとも１人に関連する発信者データと、エージェントに関連するエージェントデータとの比較に基づいて、一組の発信者のうちの１人の発信者をエージェントにルート指定させる論理を含む、装置。
（項目２１５）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、該待ち行列内の順番を外してルート指定される、項目２１４に記載の装置。
（項目２１６）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２１７）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、エージェントデータを発信者データと比較することを含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２１８）
上記発信者を、上記所望の対話の最高可能性を有する上記エージェントにルート指定することをさらに含む、項目２１７に記載の方法。
（項目２１９）
上記発信者に対する保留閾値を超える場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２２０）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２２１）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目２１４に記載の装置。
（項目２２２）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能であり、該保留閾値の変化に応じて、１つ以上の出力性能変数の推定値の表示をもたらす論理をさらに含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２２３）
上記一組の着信発信者に費用関数を適用する論理をさらに含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２２４）
上記発信者が所定の時間量にわたって保留される場合、待ち行列の順番に基づいて、該発信者を次の応対可能なエージェントと適合させるように動作する、待ち行列に該発信者
を追加する論理をさらに含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２２５）
上記発信者が、上記一組の発信者の中の所定数の他の発信者によってスキップされた場合、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２２６）
上記発信者が、該発信者に対する多様な予測保留時間よりも長く保留された場合、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する論理をさらに含む、項目２１４に記載の装置。
（項目２２７）
方法を実行するコンピュータ可読命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、以下の行為：
一組の発信者のうちの少なくとも１人に対する発信者データを識別することと、
該一組の発信者のうちの各発信者に対する該発信者データを、エージェントに関連するエージェントデータと比較することと、
該比較することに基づいて、該一組の発信者のうちの１人の発信者をエージェントにルート指定させることと
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目２２８）
上記一組の発信者は、待ち行列の中にあり、上記発信者は、該待ち行列内の順番を外してルート指定される、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２２９）
比較することは、さらに、パターン適合アルゴリズムを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することと、最良適合発信者を上記エージェントにルート指定することとを含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３０）
比較することは、所望の対話の予測される可能性を反映するコンピュータモデルを介して、上記エージェントデータを上記発信者データと比較することを含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３１）
上記発信者を、上記所望の対話の最高の可能性を有する上記エージェントにルート指定することをさらに含む、項目２３０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３２）
上記発信者に対する保留閾値を超える場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定することをさらに含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３３）
上記一組の着信発信者に費用関数を適用する命令をさらに含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３４）
上記発信者に対する保留閾値を超える場合に、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３５）
上記保留閾値は、期間、上記発信者が他の発信者によってスキップされる回数、または多様な予測保留時間のうちの１つ以上を含む、項目２３４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３６）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能である、項目２３４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３７）
上記保留閾値は、ユーザによって調整可能であり、該保留閾値の変化に応じて、１つ以上の出力性能変数の推定値の表示をもたらす命令をさらに含む、項目２３４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３８）
上記一組の着信発信者に費用関数を適用する命令をさらに含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２３９）
上記発信者が所定の時間量にわたって保留される場合、待ち行列の順番に基づいて、該発信者を次の応対可能なエージェントと適合させるように動作する、待ち行列に該発信者を追加する命令をさらに含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２４０）
上記発信者が、上記一組の発信者の中の所定数の他の発信者によってスキップされた場合、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２４１）
上記発信者が、該発信者に対する多様な予測保留時間よりも長く保留された場合、該発信者を次の応対可能なエージェントにルート指定する命令をさらに含む、項目２２７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２４２）
コールセンタールーティング環境において、発信者をエージェントにルート指定する方法であって、該方法は以下の行為：
エージェントに対する少なくとも１つのエージェントデータを決定することと、
一組の発信者からの少なくとも１人の発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定することと、
該エージェントデータおよび該発信者データに基づいて、該一組の発信者からの少なくとも１人の発信者を、該エージェントに適合させることと
を含む、方法。
（項目２４３）
上記エージェントデータは、人口統計または心理学的データを含む、項目２４２に記載の方法。
（項目２４４）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目２４２に記載の方法。
（項目２４５）
上記エージェントデータは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、結婚歴、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、項目２４２に記載の方法。
（項目２４６）
上記発信者データは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、結婚歴、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、項目２４２に記載の方法。
（項目２４７）
上記エージェントデータと上記発信者データとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目２４２に記載の方法。
（項目２４８）
上記パターン適合アルゴリズムは、適応相関アルゴリズムを含む、項目２４７に記載の方法。
（項目２４９）
上記エージェントデータと発信者データとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較され、上記適合させることは、最適な対話の可能性を増大させる、項目２４２に記載の方法。
（項目２５０）
上記パターン適合アルゴリズムは、適応相関アルゴリズムを含む、項目２４９に記載の方法。
（項目２５１）
上記最適な対話は、向上した収益発生、減少した費用、または向上した顧客満足度のうちの１つを含む、項目２４９に記載の方法。
（項目２５２）
上記エージェントデータと上記発信者データとに対する最適な対話の可能性の相互関係を示すことによって、上記パターン適合アルゴリズムを訓練することをさらに含み、該エージェントデータおよび該発信者データは、発信者とエージェントとの間の少なくとも１つの履歴連絡から決定される、項目２４９に記載の方法。
（項目２５３）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列を含む、項目２４２に記載の方法。
（項目２５４）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列を含み、該一組の発信者のうちの１人の発信者は、上記適合させることに応じて、該待ち行列の中で少なくとも１人の他の発信者よりも前方に移動させられる、項目２４２に記載の方法。  
（項目２５５）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列の中にあり、上記適合させることに基づいて、上記発信者の接続優先順位を増加させることをさらに含む、項目２４２に記載の方法。
（項目２５６）
コールセンター環境において、発信者をエージェントにルート指定する装置であって、該装置は、
エージェントに対する少なくとも１つのエージェントデータを決定することと、
一組の発信者からの少なくとも１人の発信者に対する少なくとも１つの発信者データを決定することと、
該エージェントデータおよび該発信者データに基づいて、該一組の発信者からの少なくとも１人の発信者を、該エージェントに適合させることと
をもたらす論理を含む、装置。
（項目２５７）
上記エージェントデータは、人口統計または心理学的データを含む、項目２５６に記載の装置。
（項目２５８）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目２５６に記載の装置。
（項目２５９）
上記エージェントデータは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、結婚歴、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、項目２５６に記載の装置。
（項目２６０）
上記発信者データは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、結婚歴、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、項目２５６に記載の装置。
（項目２６１）
上記エージェントデータと上記発信者データとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目２５６に記載の装置。
（項目２６２）
上記パターン適合アルゴリズムは、適応相関アルゴリズムを含む、項目２６１に記載の装置。
（項目２６３）
上記エージェントデータと発信者データとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較され、上記適合させることは、最適な対話の可能性を増大させる、項目２５６に記載の装置。
（項目２６４）
上記パターン適合アルゴリズムは、適応相関アルゴリズムを含む、項目２６３に記載の装置。
（項目２６５）
上記最適な対話は、向上した収益発生、減少した費用、または向上した顧客満足度のうちの１つを含む、項目２６３に記載の装置。
（項目２６６）
上記エージェントデータおよび上記発信者データに対する最適な対話の可能性の相互関係を示すことによって、上記パターン適合アルゴリズムを訓練することをさらに含み、該エージェントデータおよび該発信者データは、発信者とエージェントとの間の少なくとも１つの履歴連絡から決定される、項目２６３に記載の装置。
（項目２６７）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列を含む、項目２５６に記載の装置。
（項目２６８）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列を含み、該一組の発信者のうちの１人の発信者は、上記適合させることに応じて、該待ち行列の中で少なくとも１人の他の発信者よりも前方に移動させられる、項目２５６に記載の装置。
（項目２６９）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列の中にあり、上記適合させることに基づいて、該発信者の接続優先順位を増加させることをさらに含む、項目２５６に記載の装置。
（項目２７０）
方法を実行するコンピュータ可読命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、以下の行為：
エージェントに対して、少なくとも１つのエージェントデータを決定することと、
一組の発信者からの少なくとも１人の発信者に対して、少なくとも１つの発信者データを決定することと、
該エージェントデータおよび該発信者データに基づいて、該一組の発信者からの少なくとも１人の発信者を、該エージェントに適合させることと
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７１）
上記エージェントデータは、人口統計または心理学的データを含む、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７２）
上記発信者データは、人口統計または心理学的データを含む、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７３）
上記エージェントデータは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、結婚歴、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７４）
上記発信者データは、人口統計データを含み、該人口統計データは、性別、人種、年齢、教育、アクセント、所得、国籍、民族性、市外局番、郵便番号、結婚歴、仕事の状態、または信用度の得点のうちの１つを含む、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７５）
上記エージェントデータと上記発信者データとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較される、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７６）
上記パターン適合アルゴリズムは、適応相関アルゴリズムを含む、項目２７５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７７）
上記エージェントデータと発信者データとは、パターン適合アルゴリズムを介して比較され、上記適合させることは、最適な対話の可能性を増大させる、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７８）
上記パターン適合アルゴリズムは、適応相関アルゴリズムを含む、項目２７７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２７９）
上記最適な対話は、向上した収益発生、減少した費用、または向上した顧客満足度のうちの１つを含む、項目２７７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２８０）
上記エージェントデータと上記発信者データとに対する最適な対話の可能性の相互関係を示すことによって、上記パターン適合アルゴリズムを訓練することをさらに含み、該エージェントデータおよび該発信者データは、発信者とエージェントとの間の少なくとも１つの履歴連絡から決定される、項目２７７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２８１）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列を含む、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２８２）
上記一組の発信者は、発信者の待ち行列を含み、該一組の発信者のうちの１人の発信者は、上記適合させることに応じて、該待ち行列の中で少なくとも１人の他の発信者よりも前方に移動させられる、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目２８３）
上記発信者は、発信者の待ち行列の中にあり、上記適合させることに基づいて、該発信者の接続優先順位を増加させることをさらに含む、項目２７０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。