(57)【要約】エージェントエンジンは、定義工程を備えている。定義工程は、目的、及び一組の構成要素を記憶するライブラリと関連付けられたデータセットを定義するように動作可能である。構成要素は、予めプログラムされたアプリケーション、目標、アルゴリズム、関数、及びデータ・セット定義、及びエージェント生成工程の内の少なくとも１つを備える。エージェント生成工程は、ライブラリからの少なくとも１つの構成要素を備える、少なくとも１つのエージェントを定義するように動作可能である。少なくとも生成されたエージェントの１つは、目標に関係した機能を実行するように定義される。
2006506702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
定義工程と、
一組の要素を記憶するライブラリと、
エージェント生成工程とを備え、
前記定義工程が、目標と関連付けられたデータセットを定義するように動作可能であり、
前記要素が、事前にプログラムされたアプリケーション、オブジェクト、アルゴリズム、関数、及びデータセットの定義の内の少なくとも１つを備え、
前記エージェント生成工程が、前記ライブラリからの少なくとも１つの要素を備える少なくとも１つのエージェントを定義するように動作可能であり、少なくとも１つの生成されたエージェントが前記目標に関係した関数を実行するように定義される
ことを特徴とするエージェントエンジン。
【請求項２】
第１の生成されたエージェントから第２の生成されたエージェントに対するデータ供給工程を更に備え、
前記データ供給工程が、前記第１のエージェントによって生成されたデータを前記第２のエージェントに渡すように動作可能であり、
渡されたデータが、前記目標に関係した規則及びデータ定義の内の１つに対して学習アルゴリズムを適用するように前記第２のエージェントによって使用可能である
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項３】
前記目標が、経営目標である
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項４】
前記目標が、企業の主体に関係した目標である
ことを特徴とする請求項３に記載のエージェントエンジン。
【請求項５】
フィルタアプリケーション、データ集積器、結合アプリケーション、分析器、モデラ、及び作動装置の内の少なくとも１つを備える生成されたエージェントを更に有する
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項６】
メモリシステムを更に備え、
前記メモリシステムが、生成されたエージェントから作成された結果を記憶するように動作可能である
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項７】
値または値の範囲を有するキー性能インジケータを定義するように動作可能なデータ供給工程を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項８】
前記キー性能インジケータが、生成されたエージェントに関する、目標と関連付けられたデータセットを定義する
ことを特徴とする請求項７に記載のエージェントエンジン。
【請求項９】
性能を向上させるために生成されたエージェントが修正され得るか否かをデータ供給から決定するためのフィードバックループを更に備える
ことを特徴とする請求項２に記載のエージェントエンジン。
【請求項１０】
少なくとも２つのエージェントが、経営目標を実行するために生成される
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項１１】
規則、動作、及び生成されたエージェントの内の少なくとも１つに対する修正及び補強の内の１つを決定するためのデータ相関の要素を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項１２】
少なくとも１つの生成されたエージェントが、規則及びキー性能インジケータの内の少なくとも１つを修正するための実行可能コードを備える
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項１３】
生成されたエージェントに対する修正は、異なるサイクルの間に作成された、生成されたエージェントの実行結果の比較の一部分に基づいている
ことを特徴とする請求項１２に記載のエージェントエンジン。
【請求項１４】
生成されたエージェントの完成の程度を評価するためのファジィ論理アルゴリズムを更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェントエンジン。
【請求項１５】
完成の程度を評価することが、異なるデータセットを比較すること、絶対的な真の動作を定義すること、相対的な真の動作を定義すること、及び生成されたエージェントを発展させることの内の少なくとも１つを有する
ことを特徴とする請求項１４に記載のエージェントエンジン。
【請求項１６】
少なくとも１つの段階が、関連付けられる生成されたエージェントを有する複数個の段階を備え、
前記複数個の段階の内の少なくとも１つが、目標、目標と関連付けられた少なくとも１つのキー性能インジケータ（ＫＰＩ）、規則、及びＫＰＩと関連付けられたパラメータを定義するように動作可能であり、
前記複数個の段階の内の少なくとも１つが、フィルタ処理するか、分析するか、または定義されたデータセットに基づいて動作するように動作可能であり、
前記複数個の段階の内の少なくとも１つが、他の段階からの結果を評価すると共に、その結果が目標を満たす程度を決定するように動作可能であり、
前記複数個の段階の内の少なくとも１つが、ＫＰＩ及び生成されたエージェントの内の少なくとも１つを修正するように動作可能であり、
前記複数個の段階の内の少なくとも１つが、規則及び生成されたエージェントの内の少なくとも１つに対する修正を学習すると共に決定するように動作可能である
ことを特徴とするエージェントエンジン構造システム。
【請求項１７】
前記複数個の段階の内の少なくとも１つが、規則及びエージェントの内の少なくとも１つに対する修正が成功するか否かを決定するための、及び生成されたエージェントの出力に基づいてシステムを修正するための学習システムを備える
ことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
事前にプログラムされた要素のライブラリを更に備え、
前記要素が、目標、ＫＰＩ、アルゴリズム、関数、及びオブジェクトの内の少なくとも１つを備える
ことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
生成されたエージェントに関する、データセット及び事前にプログラムされた要素の内の少なくとも１つを生成するように動作可能である定義ウィザードを更に備える
ことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
目標を定義する処理と、
前記目標に関連付けられた少なくとも１つのＫＰＩを定義する処理と、
規則、アルゴリズム、または関数の内の少なくとも１つを関連付けられる前記ＫＰＩと連結する処理と、
分析されるべきデータを定義する処理と、
前記目標に対するデータを評価する処理と、
前記ＫＰＩ、前記規則、前記アルゴリズム、及び前記関数の内の少なくとも１つが前記目標を満足させる程度を決定する処理と、
関連付けられる前記ＫＰＩ、前記規則、前記アルゴリズム、及び前記関数の内の少なくとも１つを修正する処理と
を有することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項２１】
修正の効果を分析する処理と、
関連付けられる前記ＫＰＩ、前記規則、前記アルゴリズム、及び前記関数の内の少なくとも１つを更に修正する処理とを更に備える
ことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記目標に対するデータを反復して評価する
ことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記目標に対するデータを反復して評価することが、最高であると考えられる結果に到達するまで継続する
ことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
装置によって実行されたとき、
目標を定義し、
前記目標に関連付けられた少なくとも１つのＫＰＩを定義し、
規則、アルゴリズム、または関数の内の少なくとも１つを関連付けられる前記ＫＰＩと連結し、
分析されるべきデータを定義し、
前記目標に対するデータを評価し、
前記ＫＰＩ、前記規則、前記アルゴリズム、及び前記関数の内の少なくとも１つが前記目標を満足させる程度を決定し、
関連付けられる前記ＫＰＩ、前記規則、前記アルゴリズム、及び前記関数の内の少なくとも１つを修正する
ことになる命令を記憶した記憶媒体を有することを特徴とする商品。
【請求項２５】
装置によって実行されたとき、
修正の効果を分析し、
関連付けられる前記ＫＰＩ、前記規則、前記アルゴリズム、及び前記関数の内の少なくとも１つを更に修正する
ことになる命令を更に記憶した記憶媒体を有することを特徴とする請求項２４に記載の商品。
【請求項２６】
装置によって実行されたとき、
前記目標に対するデータを反復して評価する
ことになる命令を更に記憶した記憶媒体を有することを特徴とする請求項２４に記載の商品。
【請求項２７】
少なくとも１つの段階が、関連付けられる生成されたエージェントを有する複数個の段階を備え、
前記複数個の段階の内の第１の段階が、目標を定義するように動作可能であり、
前記複数個の段階の内の第２の段階が、目標と関連付けられたキー性能インジケータ（ＫＰＩ）、規則、及び目標と関連付けられたアルゴリズムの内の少なくとも１つを実行するように動作可能であり、
前記複数個の段階の内の第３の段階が、前記複数個の段階の内の少なくとも１つから出力を受信すると共に、規則及びアルゴリズムの修正と補強との内の少なくとも１つを決定するように動作可能である
ことを特徴とするエージェントエンジンシステム。
【請求項２８】
前記複数個の段階の内の第２の段階が、フィルタ処理するか、分析するか、または定義されたデータセットに基づいて動作するように更に動作可能である
ことを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記複数個の段階の内の第３の段階が、出力が目標を満足させる程度を決定するように更に動作可能であると共に、ＫＰＩ及び生成されたエージェントの内の少なくとも１つを修正するように更に動作可能である
ことを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３０】
前記複数個の段階の内の第３の段階が、規則及びアルゴリズムの内の少なくとも１つに対する修正が成功したか否かを決定するように更に動作可能である
ことを特徴とする請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
事前にプログラムされた要素のライブラリを更に備え、
前記要素が、目標、ＫＰＩ、アルゴリズム、関数、及びオブジェクトの内の少なくとも１つを備える
ことを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項３２】
前記複数個の段階の内の第１の段階が、定義ウィザードを更に備え、
前記定義ウィザードが、生成されたエージェントに関する、データセット及び事前にプログラムされた要素を生成するように動作可能である
ことを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この記述は、コンピュータ技術の分野に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、２００２年１１月１３日に出願されると共に、その全体が参照することによってここに組み込まれる米国の仮特許出願60/426,246号に対して優先権を主張する。
【０００３】
エージェント（“プロキシ”）は、１つ以上の特定の関数を実行すると共に、同様にそれらの関数のエージェントの性能から学習するためにも使用されることができるコンピュータプロセッサによって実行可能なコードのセットに関連する。学習は、その後の動作を実行しているときにエージェントに対して改良が実行されるか否かを決定するために使用されることができる、エージェントに含まれる能力に関連する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に、プログラマによって、エージェントの生成はマニュアルで行われる。プログラマは、入力基準のセット、及び出力基準のセットを与えられると共に、その場合、（例えば入力基準／出力基準に対応する）指定された関数を実行するためのエージェントプログラムを作成する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の特徴によれば、エージェントエンジンは、定義工程（definition process）と、一組の要素を記憶するライブラリと、エージェント生成工程（agent generator process）とを備え、前記定義工程が、目標と関連付けられたデータセットを定義するように動作可能であり、前記要素が、事前にプログラムされたアプリケーション、オブジェクト、アルゴリズム、関数、及びデータセットの定義の内の少なくとも１つを備え、前記エージェント生成工程が、前記ライブラリからの少なくとも１つの要素を備える少なくとも１つのエージェントを定義するように動作可能であり、少なくとも１つの生成されたエージェントが前記目標に関係した関数を実行するように定義される。
【０００６】
ここに示されるのは、目標を達成するために使用されることができる設定可能なソフトウェア構造を備えるエージェントエンジン（ＡＥ）工程及びシステムである。例えば、その目標は、企業の主体、政府の主体、軍の主体等の関数に関係したデータの分析と関係がある可能性がある。ＡＥ工程は、経営目標を成し遂げるために必要な異なる関数を実行するために使用可能な、１つ以上の生成されたエージェントを備えることができる。
【０００７】
ここに使われるように、用語“キーパフォーマンスインジケータ”（ＫＰＩ：Key Performance Indicator）は、データセットの性能指標（例えば、値、または値の範囲）に関連する。ＫＰＩは、生成されたエージェントの出力に基づいて、生成されたエージェントの性能を決定するために、例えばエージェントのその後の性能を向上させるための生成されたエージェントに対する可能な修正を決定するために、同様に使用されることができる。
【０００８】
ここに使われるように、用語“目標”、または“経営目標”は、交換可能に使用されることができる。目標は、ＡＥが達成すると予測されるタスク、またはゴールに関連する。“ドメイン”は、目標に関連するか、もしくは目標の更に広い分野に関連することができる。代表的な目標、及びドメインは、経営目標、知能目標、決定支援目標、必要とされる情報目標、及び／または性能目標を含むが、しかしそれらに制限されない。時々、例の説明を容易にするために、目標は経営目標と呼ばれる。
【０００９】
特に、定義されない限り、ここに使用されている全ての技術的な、及び科学的な用語は、本発明が属する技術における当業者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。ここに示されたそれらに対する同様の、もしくは同等の方法及び構成要素が本発明の実践またはテストに使用されることができるが、適当な方法及び構成要素が以下で説明される。全ての出版物、特許出願、特許、及びここに言及された他の参照文献は、それらの全体を参照することによって組み込まれる。矛盾がある場合には、定義を含む現在の仕様が管理されることになる。更に、構成要素、方法、及び例は、実例となるだけで、それに制限されることはない。
【００１０】
発明の他の特徴、及び利点は、以下の詳細な記述から、及び請求項から明白になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、経営目標に関係する出力データを生成するために定義されたデータセットに対して１つ以上の関数を実行するように構成されたエージェントを生成するために使用されることができるエージェントエンジン１０（ＡＥ）の実施例を示す。一実施例において、エージェントエンジン１０は、特定の経営目標を評価するために使用されることができるエージェントで駆動された工程を生成するために、利用者に比較的シンプルな仕組みを供給する複数段階の構造を提供する。エージェントエンジン１０は、生成されたエージェントを構成するためにエージェントエンジン１０が使用することができる、事前に定義された“基本的要素”（例えば、実行可能コード、規則をベースにしたフィルタ、オブジェクト指向のプログラム等）のライブラリ２５を備える。エージェントエンジン１０によって出力される生成されたエージェントは、利用者の経営目標に一致していると共に、利用者の経営目標を解決するのに有益な出力（例えば結果）を生成するために遂行（例えば実行）されることができる。エージェントエンジンは、利用者または企業の主体の入力、例えば経営目標、一組のデータ入力及び／または所望の出力に基づいて、エージェントを生成するために使用されることができる。
【００１２】
一実施例において、それぞれ生成されたエージェントは、例えば、生成されたエージェントの実行を始める、止める、及び／または制御するために、別の工程またはエージェントからの介入及び／または命令を要求せずに、生成されたエージェントが自発的に実行されることができるように実装される。
【００１３】
一実施例において、エージェントエンジン１０は、経営目標に関係した特定の関数を実行するために、各層が１つ以上の生成されたエージェントを備えることができる複数階層の構造を備える。従って、複数段階の構造は、複数段階の学習を可能にする。同様に、複数階層の構造の一実施例において、データ、及び／または命令は、ある段階から次の段階に渡されることができる。第１の段階から第２の段階に渡されたデータ、及び／または命令は、第２の段階のエージェント等に含まれる学習コードによって使用可能にされることができる。
【００１４】
１つの一般的な特徴において、エージェントエンジンは、目標の定義、規則、ＫＰＩ、もしくは生成されたエージェントを単一の、または分散された外部システムと関係づける関数呼び出しの使用を通じてドメイン特有になるようにカスタマイズされることができる構造に関連する。別の一般的な特徴において、ＡＥは、分散情報システムのいわゆる知的な（例えば学習）性能監視を実行することができる。
【００１５】
更にもう一つの一般的な特徴において、ＡＥは、ドメイン単独であると共に、再帰的感知、及びパラメータ、及び規則の発展によって決定される、知的で分析的な認識の能力を有することができるアプリケーションとして実装されることができる。ＡＥは、部分的及び／または全体的な仕事、組織的及び／またはシステム性能監視、問題解析、最適化、そして、自動化された意思決定または決定の支援に対する多目的の論理プラットフォームを提供するために使用されることができる。ＡＥは、ビジネス工程、改良のための戦術的及び戦略的データ、意思決定、そして効果的な操作上の規則変更または促進動作に操作上の相互参照をつけることができる。ＡＥは、その後の影響解析、及び規則の補強または修正、及び／または利用者警報に関する相関分析、及び原因分析を通じて、因果関係を学習することができる。ＡＥは、どのように規則を適応させるか（例えば、値または値の範囲）、またはある規則の適用（適性）を学習することができる。ＡＥは、同様に、それによってＡＥが更に良い関連性を作ることを可能にする情報、分析、及び決定の間に存在する“隠された”相互依存性を発見するために使用されることができる。ＡＥは、同様に、発展させられたエージェント及び／または規則のセットの成功を評価する能力を備えることができると共に、同様に、離散的時間期間における部分的最適化対全体的最適化のような潜在的な問題を決定する能力を備えることができる。
【００１６】
ＡＥの代表的な使用は、データ出力、及び／または利用者に対する分析を提供すること、生成されたエージェントの性能を監視すること、警報を出力すること及び／または動作を実施すること、及び“CRM”、“CRM Analytics”、“SCM”、“SCM Analytics”、“ERP systems”、及び“BW systems”のような他のプログラムへ連結することを含む。
【００１７】
「ＡＥの構造」
図１は、エージェントエンジン工程１０の実施例を描写する。エージェントエンジン１０は、受信された経営目標に関するエージェント工程を生成するために使用される定義ウィザード工程（definition wizard process）２０を備える。定義ウィザード工程２０は、同様に、あるエージェントから出力されたデータを別のエージェントに関係づけるために使用されることができるインタフェースサブ工程（interface sub-process）（図示せず）を備えることができ、そのような場合、経営目標を達成するために、複数のエージェントが生成される。図１で描写された実施例において、エージェントエンジン１０は、エージェント工程を生成するために使用可能な関数の要素のライブラリ２５を備えており、例えば、ライブラリは、事前に定義された規則、アルゴリズム、ＫＰＩ、オブジェクト、及び経営目標を備えることができる。動作中、ウィザード工程２０は、受信された経営目標を達成するために、エージェント工程内の１つ以上のライブラリ１１０の要素を備えることができる。エージェントエンジン１０は、同様に、生成されたエージェントに対する入力データセットを定義するために使用されることができるデータ供給コネクタ工程（data feed connector process）６０を備える。
【００１８】
本実施例において、エージェントエンジン１０は、同様に、ウィザード工程によって生成されたエージェントからの結果を、それぞれ実行するため、修正／学習するため、及び記憶するために使用される３つのサブ工程３０、サブ工程４０、及びサブ工程５０を備えている。更に詳細には、メインのサブ工程３０は、ＫＰＩ及び関連付けられた目標に対するデータ入力を文脈に当てはめると共に、経路を定め、フィルタ処理し、及び／または比較するフィルタアルゴリズム３１を備えることができる。メインのサブ工程３０は、同様に、生成されたエージェントに対するデータ供給の感知と解釈のためのセンサ（図示せず）を備えることができる。メインのサブ工程３０は、同様に、データを集めて、相関関係を持たせるためのデータ集積及び結合部（data aggregator and association）３２を備えることができる。メインのサブ工程３０は、同様に、データを分析するための分析器３４と、データ及び／または規則を向上させるためのモデラ（modeler）３６とを備えることができる。更に詳細には、メインのサブ工程３０は、生成されたエージェントによって実行された規則を向上させる（例えば、修正する）動作を実行することができる。しかしながら、ＡＥが再帰的、及び発展的な方法において動作することができること、例えば、規則及び／またはデータセットの定義がＡＥの構造のいくつかの段階において修正されることを認識する必要がある。メインのサブ工程３０は、一般的に、検出されたデータ基準に応えて変化することができるある動作規則のように事前に定義される、及び／または発展させられた規則及び規則のパラメータを評価する（例えば学習する）ため動作を実行する。ＡＥシステムの修正能力は、以前の反復からのデータ出力の分析に基づいて、これらの定義された規則を修正するための動作を実行することができる。
【００１９】
図２Ａは、経営目標に関するエージェント工程を生成するために使用されることができる定義ウィザード工程２０を描写する。工程２０は、経営目標の受信処理（７０）、ライブラリ２５から経営目標へのＫＰＩ連結処理（８０）、ＫＰＩに対する実行可能コードセグメント（例えば事前に定義されたオブジェクト、関数、またはライブラリ２５からのアルゴリズム）連結処理（９０）を備える。工程２０は、複数のエージェントを生成するために何度も繰り返されることができ、各エージェントは、経営目標に関係した特定の関数を実行する。工程２０は、同様に、受信された経営目標に関連付けられたパラメータ決定処理（７５）を備えることができ、パラメータは、生成されたエージェントの適切なＫＰＩ及び／またはビジネスオブジェクトを決定するために使用可能である。
【００２０】
図２Ｂは、ウィザード工程２０によって生成されたエージェントに関する入力データセットを定義するために使用することができるデータ供給コネクタ工程６０を描写する。データ供給コネクタ工程６０は、受信された経営目標に関する、または連結されたオブジェクトに関係した入力データセット定義処理（６１）を備える。定義処理（６１）は、ＳＱＬ照会（６４）、リモート関数呼び出し（６６）、及び／またはＸＭＬ文書（６８）のような、一組の事前に定義されたデータセット定義及び／またはアプリケーションの間の選択処理を備えることができる。
【００２１】
図３は、利用者、または企業の主体に関する経営目標を達成するために実行されることができるマルチ階層化構造１１０を備えるエージェントエンジン１００の一実施例を描写する。それぞれの階層１２０、階層１３０、階層１４０、階層１５０、及び階層１６０は、エージェントの生成動作、エージェントの実行、及び／または学習工程の実行の内の１つ以上を備えることができる。マルチ階層化構造１１０は、同様に、構造１１０の第１の階層における第１のエージェントから第２の階層における第２のエージェントまでのデータ及び／または命令の可能な通過を描写する、データ供給１２１、データ供給１２２、データ供給１３１、データ供給１３２、データ供給１４１、データ供給１４２、データ供給１５１、及びデータ供給１５２の内の１つ以上を備えることができる。例えば、通過したデータ及び／または命令は、第２のエージェントによって使用可能であるか、または規則の修正を決定するために使用可能である。データ供給１２１、データ供給１２２、データ供給１３１、データ供給１３２、データ供給１４１、データ供給１４２、データ供給１５１、及びデータ供給１５２は、アプリケーションプログラミングインタフェース、または“ＡＰＩ”の代わりを務めることができる。
【００２２】
一実施例において、工程２０は、ＡＥシステムのための複数のエージェントを生成すると共に、連結することができる。例えば、工程２０は、ＡＥ構造の別の関数段階において単一のエージェント、または複数のエージェントと対話する、ＡＥ構造の第１の段階に関する単一のエージェントを生成することができる。このケースにおいて、ＡＥ構造は、各々が、定義されると共に発展的な関係において別のエージェントと対話する多数のエージェント（各段階における少なくとも１つのエージェント）を生成すると共に実行するように実施されることができる。別の実施例において、少なくとも２つの段階の関数をＡＥエンジンに組み込む単一のエージェントが生成されることができる。
【００２３】
エージェントエンジン１００の第１の階層（または段階）１２０は、アプリケーション階層（Application Layer）１２５と呼ばれる（同様に、システム定義階層（System Definition Layer）とも呼ばれる）。この段階で、経営目標、すなわち答えられるべき質問が受信される（及び／または定義される）。同様に、この段階で、パラメータの最初のセットが受信される（及び／または決定される）と共に、ウィザード工程２０は、生成されたエージェントに関するあらゆるＫＰＩ、オブジェクト、及び規則を定義するために実行される。アプリケーション階層１２５は、定義ウィザードサブ工程（definition wizard sub-process）２０（図２Ａを参照）と、複数のエージェントが経営目標を達成するために生成されるような場合に、１つのエージェントから別のエージェントへ出力されるデータを関係づけることができるインタフェースウィザードサブ工程（interface wizard sub-process）（１２２）とを備えることができる。インタフェースウィザードサブ工程（１２２）は、目標の定義において、及びＫＰＩと規則とパラメータのカスタマイズ化において援助することができる。第１の階層１２０は、同様に、規則及び最適化ライブラリ（Rule and Optimization library）１２４を備えることができる。
【００２４】
エージェントエンジン１００の第２の階層１３０は、メインシステム階層１３５と呼ばれることができる。メインシステム階層１３５は、データ供給の感知と解釈のためのセンサ１３３を備えることができる。メインシステム階層１３５は、同様に、データを集めて、相関関係を持たせるためのデータ集積及び連携部１３４を備えることができる。メインシステム階層１３５は、同様に、ＫＰＩ及び目標に対する感知されたデータ入力を文脈に当てはめると共に、経路を定め、フィルタ処理し、及び／または比較する実行可能コード、データを分析するための分析器１３６、及び規則を修正する／向上させるためのモデラ１３７を備えることができる。メインシステム階層１３５は、同様に、実行動作を決定するための設計／決定要素１３８、及び１つ以上の生成されたエージェントの実行をもたらす実行部１３９を備えることができる。（エージェントエンジン１００が、フィードバックに基づいて生成されたエージェントに対するフィードバック、及び改良を部分的にベースにするか、または継続していることを認識する必要がある。）従って、フィードバック（例えば結果）が最初に生成されたエージェントに対する改良を決定するために利用可能であるように、エージェントエンジン１００によって作られた、生成されたエージェントは、何度も実行されることができる。
【００２５】
エージェントエンジン１００の第３の階層１４０は、一次的規則及びパラメータ階層（Primary Rule and Parameter Layer）１４５と呼ばれる。この階層は、一般的に規則、及びパラメータの保守を実行するために使用可能なコードを備える。更に詳細には、３番目の階層１４０は、エージェントエンジン１００の１回以上の反復の後で、感知された、及び／または集められたデータ入力が、事前に定義された、または発展させられた限界範囲（バッチ等によって、リアルタイムの処理の間にデータ入力が生成され得る）内の性能、及び／または経営目標値に帰着するか否かを決定するためのコードを備えることができる。第３の階層１４０は、同様に、生成されたエージェント（または、生成された規則）に対する修正が、エージェントエンジン１００を向上させるのに必要とされるか否かを決定するために、ＫＰＩ１４４、規則１４２、及び／またはアルゴリズム１４６を備えると共に使用することができる。エージェントエンジン１００は、同様に、生成されたエージェントに対して決定された修正に基づいて実行されるべき動作の決定処理を備えることができる。例えば、決定された動作は、利用者警報、またはデータ入力とＫＰＩとの間の矛盾の根拠を作成する（例えば、ＫＰＩと関連付けられた期待値、または値の範囲の間の矛盾を決定する）ことを含むことができる。矛盾の根拠は、ファジィ論理プログラム（fuzzy logic program）１４７、及び／または統計的工程制御（Statistical Process Control：ＳＰＣ）プログラム１４５のようなプログラムを使用することによって決定されることができる。（ＳＰＣは、統計的工程解析を可能にする標準偏差を使用する統計的評価機構に関連し、例えば、時間の経過と共にＫＰＩ値の発展の監視を可能にする。）
【００２６】
エージェントエンジン１００の第４の階層１５０は、規則及びパラメータ修正／強化階層（Rule and Parameter Modification/Reinforcement Layer）１５５と呼ばれることができる。第４の階層１５０は、規則及びパラメータの修正、及び／または補強を決定するためのコードを備える。階層１５０は、規則１６２、アルゴリズム１６４、及び／または、最適化及び効用関数１６３（生成されたエージェントの修正、補強、及び／または保守に関する）を備えることができる。階層１５０は、生成されたエージェントに含まれるオブジェクト、及び／または生成されたエージェントと関係があるＫＰＩ定義を改良することを本質的に意図している。
【００２７】
一実施例において、階層１５０の関数がデータ出力の複数のセットを用いて実行されることができるように、構造１１０に含まれる階層の内の１つ以上は反復的方式で実行され、それによって、時間の経過と共に、経営目標及びそれに関連付けられたＫＰＩを向上させる。従って、エージェントエンジン１００、及び構造１１０は、１つ以上の生成されたエージェントによって作られた追加の情報に適応することによって、時間の経過と共に修正、及び／または補強の決定を向上させるために使用されることができる。エージェントエンジン１００及び／または構造１１０のキーとなる前提の内の１つは、エージェントエンジン１００工程の再帰的性質である。エージェントエンジン１００は、例えば、あらゆる静的仮定よりむしろその環境（今後、ＫＰＩ、規則、及びパラメータを維持する、補強する、修正するための能力を備える必要性）の性質の変更を考察することによって、「動的である」と考えられることができる。従って、エージェントエンジン工程１００は、その環境から学習するのと同様に、環境に反応する（例えば自身を修正する）能力を備えて適応できる知的なシステムを可能にする。
【００２８】
エージェントエンジン１００は、相関及び学習システム階層（Correlation and Learning System Layer）１６５と呼ばれることができる第５の階層１６０を備える。階層１６０は、時間の経過と共にＫＰＩ、規則、動作、因果関係、及びそれらの相対的効果を分析するために使用されることができる規則及びアルゴリズム１７２を備えることができる。階層１６０の主要な目的は、ある規則、及び／またはそれらの関連するパラメータを伴う動作のアプリケーション（例えば、生成されたエージェント）と、それらが最初の、または発展させられたＫＰＩ値（または値の範囲）を満たしている程度との間のパターン、及び相互依存性を確認して、評価することである。更に多くの詳細において、アプリケーションの間の相関を確認した後の階層１６０は、規則、動作、及び／または確認された相関に基づいて関連づけられたパラメータを補強する、維持する、及び／または修正するように階層１５０に指示するために、データ及び／または命令１５２を渡すことができる。
【００２９】
メタ−メタシステム（meta-meta systems）のいくつかの階層を造る追加の修正及び学習システム階層があっても良いと考えられる。各階層の追加に関して、エンジンは、分析の更に深い段階、及び独自に学習された動作に影響を及ぼすことができる。更に、追加のメタ論理階層（meta-logic layers）に関して、ＡＥの更に低い段階における規則及び動作と同様に、人は、異なる経営目標、ＫＰＩの間の関係及び相互依存性を分析し、それらを確認すると共に、それらを意志決定者に見える状態にする、及び／または、規則及びパラメータの最適化のための動作パラメータを更に低い段階の階層に供給することができる。それは、同様に、更に低い段階の分析の最適性／相対的な適性を有効とし、従って、部分的最適化対全体的最適化の問題に対する応答を与えることができる。
【００３０】
「ＡＥの要素」
マルチ階層構造の知的なエージェントの工程を達成するために、ＡＥシステムは、それらの内のいくつかが図７、図８、及び図９で示される下記のライブラリ７１８と、定義ウィザード７１２と、データ供給コネクタ／変換器７５２と、フィルタ装置７４４、データ集積及び結合分析器７４６、動作に関するモデラ７４８、及び／または作動装置、発展的な規則保守、及び修正、及び学習に関するマルチ階層のメタ論理階層７６０、８１０、９１０、メモリシステム、及び／または議事録（journal）を備えることができるメインシステム７４０との内の１つ以上を備えることができる。
【００３１】
これらの目的のためのライブラリは、情報のソースである。これらのライブラリは、一般的テンプレート、産業の一般的テンプレート、及びＡＥシステムにおける使用のためのテンプレートウィザードの形式であり得る。一般的テンプレートは、目標（例えば経営目標、文脈上の情報の比較、キーワード、シナリオ、及び一般の特徴に基づく反復動作のような前の場合に対する一般の特徴の分析）、ＫＰＩ（例えば難しい定義、状態のソフトな定義、及び／または量的な限界範囲）、標準の規則−ドメインの特定の規則、及び、標準の動作テンプレートを備えることができる。産業の一般的テンプレートは、経営目標、ＫＰＩ、標準の規則、及び標準の動作テンプレートを備えることができる。ライブラリを備えるテンプレートウィザードは、経営目標、ＫＰＩ、規則（例えば、結合規則、解析規則、動作規則、しきい値規則、及びファジィ論理規則）、データマッピング規則、データ結合クラスタリング規則（data association clustering rules）、分析テンプレート、データ相関規則、アルゴリズム、及び標準の動作テンプレートを備えることができる。ライブラリのテンプレートは、事前にプログラムされ得るか、またはプログラム可能であり得る。
【００３２】
定義ウィザード（Definition Wizards）は、ＡＥ工程のあらゆるステップをカスタマイズする際に利用者を支援するために使用されることができるアプリケーションである。同一基準の利用者インタフェースを備える定義ウィザードは、目標の定義を可能にするためのステップ毎のドメインアプリケーション命令を提供する。更に、ウィザードは、性能インジケータ定義に対する目標のカスタマイズを支援することができる。ビジネスオブジェクト定義、データ供給定義、データ結合規則定義、データ相関規則定義、アルゴリズム定義、分析的構成定義、しきい値定義（例えばＫＰＩ、ＡＥに渡された発展的な学習制御の程度、及び自動化された動作に関するしきい値、及び利用者警報）、ファジィ論理定義、自動化した意思決定しきい値定義、自動化した動作定義、利用者警報定義、単純な言語知能の主題定義に対する性能インジケータは、テンプレートを通してデータ供給に対してマッピングされる（割り付けられる）と共に、その場合に、利用者に警報を、もしくはあるステージにおいて、どのようにＡＥが情報を分析したかに関しての要約を伴う情報報告を提供するために、ＡＥによって相関関係を持たせられ、かつ文脈に当てはめられると共に分析される。それにより、人間の読み手は、彼に集められた情報、及び彼に伝えられた知能分析をたどることができ、そしてどのようにＡＥによってデータが分析されるかを定義する利用者に対する情報／知能供給の定義は、それらの関連する分析された比較ユーティリティを伴う動作の異なる方向の提示を有することができる利用者に提示される。
【００３３】
再び図１を参照すると、データ供給コネクタ／変換装置（Data Feed Connector/Translator）６０は、ＡＥの環境に応じた様々な方法で実行されることができる。例えば、データ供給コネクタ／変換装置は、ＡＥの情報要件をリモート関数呼び出しに変換するテーブル、ＳＱＬ照会、またはＸＭＬ照会要求、またはＢＡＰＩのようなプラグインを備えることができる。
【００３４】
マルチ階層のメタ論理階層７６０、８１０、９１０（図７を参照）は、発展の規則保守、修正のために使用されることができると共に、学習は、成功及び相対的な規則の適性に基づいて規則を有効にする、発展させる、もしくは補強する規則の成功を検査するために使用されることができる。
【００３５】
メインシステム階層３０（図３を参照）は、１つ以上の工程を備えることができる。各メインシステム階層工程は、ドメイン特有であり得るか、及び／またはライブラリの要素からの特定の関数を使用するか、もしくは、ウィザード工程２０によって定義されるものである。メインシステムは、（単純なＫＰＩ比較、進化的なＫＰＩ比較、統計的な工程管理、及びファジイ論理フィルタリングと分析のような機能に対する）フィルタ機構と、（アルゴリズム、及び階層型リレーショナルデータベースのような）データ集積及び結合手段と、分析器と、（ゲーム理論の分析器、効用関数、及び目標を与えられた関連した効用／適性関数による動作分析の複数のコースのような）動作に関するモデラと、（利用者警報、定義に基づく数字及び／または簡単な言葉で提示された決定支援分析、利用者により定義された自動化された動作、他のシステムに対する自動化された動作、規則の保守、補強、及び／または修正のような自動化された動作、及び他の工程の誘発のような機能に対する）作動装置とを備え、作動装置は、同様に、条件、文脈上の情報、及び相互依存性を拡張する性能を確認することができる；収入強化能力、及び／または工程改善、及び歴史的データとそれらの相互依存とに基づく決定のあり得る影響を定量化することができる；資源配分、警報、または要処置事項を推薦する、及び／または発表するような動作に優先順位をつけると共に、自動的に決定を実行することができる；実行規則、またはパラメータの変更を実施することができる；及び、サービス、及び／または財政上の影響パラメータに従って優先順位をつけることができる。
【００３６】
メモリシステム階層（或いは、図１において示されるサブ工程５０）は、例えば、情報がＡＥ工程１０の反復の間でのみ保持されるような短期間の記憶データ保存のために使用可能な工程を備えることができる。短期間の記憶は、外部のデータ供給を通じて取得された現在のシステムの状態データの維持／記憶を備えることができる。このメモリは、同様に、次の反復まで、外部の供給及び適用された関連する動作規則のようなデータを維持する。メモリサブ工程５０は、同様に、例えば、学習及び修正階層によって修正に対して現在適用できるＫＰＩ及び規則題目のような、いわゆる中期のデータを記憶する能力を備えることができる。一実施例において、結合メモリは、動作のための外部のデータに適用された規則のような外部のデータとシステムデータとの間のデータの関連性の監査証跡を記憶するために使用することができる。これは、例えば、学習階層が動作規則の相対的な成功率を分析するために結合メモリを使用するように、学習の必要条件として説明されることができる。メモリサブ工程５０は、例えば、データ及び／またはデータに適用された規則の監査証跡、及び学習システム階層１６５による分析後の規則アプリケーションの相対的な成功率のような、いわゆる長期のデータを記憶する能力を備えることができる。
【００３７】
例えば以下に示すようなデータの異なる種類は、ＡＥによって使用されるメモリの様々なセグメントに様々な継続期間で記憶されることができる。
前の状態（短期間）；
前の状態の履歴（長期のメモリ）；
最初のＫＰＩ (長期のメモリ)；
発展させられたＫＰＩ（短期及び長期のメモリ）；
ＫＰＩの履歴（長期のメモリ）；
最初の規則のセット（短期及び長期のメモリ）；
修正された規則のセット（短期及び長期のメモリ）；
規則のセットの履歴（長期のメモリ）；
統計的工程制御（ＳＰＣ）パラメータ（短期のメモリ−フィルタ）；
ファジィ論理パラメータ（短期から長期のメモリ−フィルタ）；及び、
データ結合及び集積、そして連結した規則のアプリケーション（短期及び中期のメモリ）。
メモリシステムを作成することに対する１つの可能なアプローチは、神経回路網（Neural Networks）を経由することができる。
【００３８】
ＡＥシステムは、システムの状態の記録を保持するために議事録を備えると共に、実施された修正と同様に、例えばＡＥシステムの履歴の記録を分析することができる。学習システムは、比較的長期のデータ分析、相関、動作、及びトレンド分析に関するデータを調べるために、議事録を使用することができる。ＡＥは、なぜそれがシステムを修正したかを理由の利用者に通告するために、議事録を使用することができる。
【００３９】
ここに示されたＡＥの論理及び構造上の要素の実施例に加えて、ＡＥが異なる方法で実行され得ることに留意すべきである。例えば、ＡＥは、異なる階層または分散型構造形式を有する単一のデータベースを備えることができ、それによって、説明された異なったモジュールは、独立型の機能的なモジュールとなり、説明されるように論理によって相互接続される。更に、全ての機能的、及び論理的モードは、相互依存していると共に、時間の経過と共に再帰によって連結されることができる。
【００４０】
「一般的属性」
ＡＥの生成されたエージェントは、問題空間の特定の規則、アルゴリズム、及び最適化ライブラリ、及び（最も良い実践、または業界標準、または競争による最も良い実践方法、または性能インジケータに基づいて）事前にプログラムされた標準によって促進された関連する目標定義の使用を通じて、及び／または利用者がプログラム可能なウィザードを通じて定義されることができる。
【００４１】
ＡＥは、同様に、メタ論理階層を表す学習システムのマルチ階層型の発展的な修正及び補強によって再帰的に向上される一次的アプリケーション規則セットを備えることができる。
【００４２】
ＡＥは、以下の関数、プロパティ、または動作の内の１つ以上を利用することによって、カスタマイズされることができるか、もしくは適応されることができる。
分散処理システムからのデータの再帰的感知及び集積；
データと（明白、かつ隠された）データ相互依存及び相互関係との結合、文脈付け、及び相関；
続いて起こるキー性能インジケータ（Key Performance Indicator）の発展による入力データの再帰的分析；及び、
有益であるとして分析される場合、規則の補強または修正；
統計的工程制御、及びファジィ論理フィルタを使用するデータの再帰的フィルタリング；
データの再帰的適性分類；
メタ推論階層（Meta-reasoning layers）;
ＡＥによって以前に適用された動作の成功段階の再帰的測定／評価、すなわち“ｔ＝１”における以前の動作がどのように“ｔ＝２”におけるシステム状態を変更したか、−もし以前の動作がシステム状態を更に大きく評価された有用なものに変更した場合、その場合に環境条件に連結された動作は補強され、−もしそうでない場合、動作は修正されることになる；
経験からの学習−補強、または修正を実施されたシステム；
利用者指導−補強、または修正を強要された利用者；
隠された関係の相関及び分析−その状態、オブジェクト、及び事象がある経営目標に影響を与える−更なる分析及び／または利用者警報のためのビジネスオブジェクトの自動化された連結；
それ自身の性能を分析すると共に、それ自身のパラメータを向上させるＡＥの能力；
実施された動作の結果に関して続いて起こる成功分析による自動化された動作能力；
ＡＥ自身の動作の成功の推論に基づくＡＥの学習能力；
利用者によって−例えば更に大きい重要性、またはシナプスの重み付け定義をパラメータに割り当てることによって、もしくは制限を定義することによって養成されることができるＡＥの生得の学習能力。
【００４３】
再び図２Ａ及び図２Ｂを参照すると、ウィザード工程２０は、適切な事前にプログラムされたテンプレートが経営目標を達成するデータセット及び／または実行可能コードを定義するために使用され得るように、利用者からの経営目標受信処理（７０）、及び／またはパラメータ決定処理（７５）を備える。ウィザード工程２０は、同様に、補助的な目標に、例えば、経営目標を決定する（例えば定義する）、及び／または目標を補足するために使用され得る、利用者、または決定している追加の情報からの問い合わせのような、問い合わせ（図示しない）を含むことができる。
【００４４】
代表的状況において、利用者は、（それが同様に並列に処理される経営目標の組み合わせであるか、またはその目標が外部システムによって定義される）特定の経営目標を入力することができる。この場合、利用者は、“在庫に束縛された資本を減少させる”という経営目標を達成するために、ＡＥがエージェントを生成することを望むことができる。これは、一般の経営目標（例えば問題）であり、従って、“在庫に束縛された資本を減少させる”という経営目標は、ライブラリ２５における利用可能な経営目標テンプレートの要素と対応することができると共に、エージェントを生成するとき、定義ウィザード２０によって使用されることができる。
【００４５】
別の例において、利用者は、“製品在庫に束縛された資本を減少させると共に、及び製品に対する在庫水準（単一の注文処理倉庫サイト（single fulfillment warehouse site）に関するＳＫＵレベル）を検査する”という目標を入力することができる。この場合、ＡＥは、データ入力として、倉庫における物理的な在庫日数と在庫所有権に関連する論理的な在庫水準という２種類の在庫を使用することができるエージェントを生成することができる。更に、ＡＥは、企業の小売店だけでなく企業の倉庫の両方において遅く動く在庫を検出するために使用されることができるエージェントを生成することができる。もし遅く動く商品が確認される場合、ＡＥは、遅く動く商品の販売を奨励するために、販売促進工程を備えることができる。更に、ＡＥは、もしサプライチェーン（supply chain）が速く動く品目を備えると決定される場合、品切れが小売店で発生しないことを保証すると共に、需要における商品の連続的な収入生成を保証するために、“引き寄せる”オーダ（pull order）を発行するエージェントを生成することができる。
【００４６】
在庫に束縛された資本を最小限にすることの問題は、資本が在庫に束縛される範囲をその達成が決定するいくつかの補助的な目標、及び要因を備えている。この例において、経営目標に関係した補助的な目標は、以下のように特徴付けられることができる。
【００４７】
会社が小売業者に提供する融資限度−決済は通常後で実施されるので、滅多に物理的在庫品の運搬と適合しない；
サプライヤが企業に申し出る融資限度−滅多に企業の倉庫への物理的在庫品の運搬と適合しない；
倉庫における、しかし同様に小売店レベルにおける製品ライン品目による在庫品回転率−所有権の観点からだけでなく物理的である；
資本コスト；
オーダが、小売業者に対する注文処理倉庫によってだけでなく、サプライヤによって実行される速度、及び小売業者が製品を棚に持って来る速度；及び、
サプライチェーンの対応の程度（サプライヤが約束通り配達するための最小／最大範囲）。
ＡＥは、この対応の現実のパターンを規定することができると共に、事前に定義され、その後で発展的な供給者配達性能基準とパターンに基づく自動再オーダを実施することができる。
【００４８】
エージェントエンジン工程（この場合在庫に束縛された資本を最小限にすること）を使用する生成されたエージェントを改良するために、ＡＥは、ウィザード工程２０の性能の中で以下のようなパラメータを決定する必要がある。
【００４９】
小売店に対する重要な補給を危険にさらさずに緩衝在庫を最小限にする条件；
例えば、品目特有の奨励金、または限界に近く割引かれる遅く動く品目と速く動く品目との組み合わせ、及び／または大量に割引かれる遅い動く品目のみのいずれかを含む販売促進パックを通じて販売促進を実施することによって、過剰在庫を小売店に入れる条件；
過剰在庫を、異なる消費者行動／人口統計を有する小売店に入れる条件；
更に効果的なオーダパターン、及びサプライヤ性能評価のような、サプライチェーンの同期化を向上させる方法；及び、
共同経営者のＥＲＰシステム、ＥＰＯＳシステム、スマートシェルフ（smart shelve）等への接続性のような、リアルタイム、または定期的（例えば、毎日）に現実の消費量パターンを読み取る方法。
【００５０】
一度、経営目標（及び、あらゆる補助的な目標）が定義された（７０）場合、目標に関するオブジェクトが識別され得る（８０）と共に、関係（例えば、論理、及び／または規則を使用する）に割り付けられる（mapped）。以下のオブジェクトは、現在の例においてマッピング（mapping：割り付け）を必要とするオブジェクトのタイプの例である。サプライヤオブジェクト、顧客オブジェクト、商品オブジェクト、販売注文オブジェクト、購入注文オブジェクト、及び請求書オブジェクト。
【００５１】
キー性能インジケータは、目標に対して連結される（９０）ことができる。ＫＰＩは、ビジネスオブジェクトの情報に関係する。ＫＰＩは、利用者への質問を説明することによって定義されることができる。それらの質問に対する利用者応答は、データが情報源を明らかにされる必要があるビジネスオブジェクトに関係することができる。例えば、現在の例において、以下のような代表的問題が利用者に提示されることができる。
【００５２】
注文を出す時間から倉庫において商品を受け取るまでの実際のリードタイム範囲はどのくらいか？。
商品を注文処理倉庫から小売店の棚に置くまでの実際のリードタイム範囲はどのくらいか？。
購入された商品の支払いはいつか？。
売られた商品の支払いはいつか？。
商品が動くのはどのくらい速いか？。
商品が動くのはどのくらい遅いか？。
在庫品として保持している商品のコストはどのくらいか？。
資本のコストはどのくらいか？
各商品に関する輸送原価要素はどのくらいか？。
【００５３】
上述の質問は、同様にビジネスオブジェクトと関係があり得るＫＰＩに変換されることができる。一度ビジネスオブジェクトとの関係が決定されれば、データ供給６２は、例えばリモート関数呼び出し６４、ＳＱＬ照会６６、またはＸＭＬ文書６８を使用することにより定義されることができる（６１）。
【００５４】
図４Ａ及び図４Ｂは、“在庫に束縛された資本を減少させる”という経営目標を達成するために、ビジネスオブジェクトだけでなくＫＰＩの定義及びマッピング（割り付け）を用いて実現されたＡＥに関する例のテンプレートである。
【００５５】
一度、ＫＰＩが、利用者、もしくは標準のテンプレートの取り込みのいずれかによって割り付けられれば（例えば、特定の経営目標に割り付けられた標準のＫＰＩを関係づけること）、利用者は、標準のＫＰＩ値の定義を確認することができる。もし、既にそれらが定義されていた（例えば、標準値定義は、業界標準または競争によるそのクラスで最高のＫＰＩ値の特色をなす）場合、現存するＫＰＩ値を修正するか、及び／または新しいＫＰＩ値を入力する。例えばもし利用者が、現存する値は初期ＫＰＩ値として値（または値の範囲）を制限するか、または選択することに気づいている場合、利用者は、同様に、ＫＰＩ値定義を変更するか否かを選択することができ、それによってＡＥの性能の中での修正を可能にする。もし利用者がＫＰＩ値の最初の定義を選択する場合、ＡＥは、ＫＰＩと連結された経営目標が向上され得るように、それらの最初のＫＰＩ値を向上させることを目的として、検出されたデータ入力に基づいてＫＰＩ範囲を続いて修正することができる。
【００５６】
ＫＰＩは、ビジネスオブジェクト３４０と一般的に関係がある。例えば、いかに速い商品が動いているかを立証しようと試みるＫＰＩは、商品、及び顧客注文（或いは、ＥＰＯＳまたはスマートシェルフを通る商品の消費量の感知）のような組み合わせの情報を必要とすることができる。
【００５７】
会社が、小売店における在庫品を（収入の損失を引き起こす）品切れ状態とせずに、小売店における在庫品補充を時間内にどのように速く達成するかを決定するために定義されるＫＰＩの例において、追加の情報を提供するのに必要とされるオブジェクトは、“サプライヤ対応、及び輸送リードタイムに関する情報を交互に必要とする、発注から注文処理倉庫までのリードタイム；及び注文処理倉庫から小売店までのリードタイムの提供”であり得る。
【００５８】
これらの情報の要求は、特定のビジネスオブジェクト情報に割り付けられることができると共に、ライブラリ２５に含まれることができる。
【００５９】
一度必要とされるビジネスオブジェクトが確認されたならば、各経営目標によって要求されているデータセットが確認される３５０。ビジネスオブジェクトに関係したデータは、外部アプリケーションから情報を呼び出すと共に、データをＡＥに取り込むリモート関数を定義することによって、“CRM”、“ERP”、“BW”、及び／または“SCM”アプリケーションのような外部アプリケーションから取得されることができる。これは、定義された目標に応じて外部アプリケーションからのＡＥに対するデータ入力を定義する。
【００６０】
外部のデータを取り込む方法は、リモート関数呼び出し、ＳＱＬ照会、ＸＭＬ照会、ＢＡＰＩ（ビジネスアプリケーションプログラミングインタフェース：Business Application Programming Interface）、ビジネスオブジェクト、他の種類の照会関数とフォーマット、及び定義するプラグインを含む。
【００６１】
「メインシステム階層１３５」
メインシステム階層１３５において、ＡＥは、複数の動作を実行するために使用されることができるコードを備えることができる。例えば、メインシステム階層は、定義された目標に基づく感知データを備えることができる。目標は、利用者によって定義された目標であり得るか、もしくは、それらは、例えばこの場合は、ＡＥが異なるアプリケーションと、提供するサービス、またはそれらのアプリケーションに対する同期調整及び／または知能関数との間で（または横断して）階層化されたアプリケーションとして機能する、システムの目標であり得る。更に、ＡＥは、ＢＡＰＩを通じて他のアプリケーションと連結されることができる。
【００６２】
メインシステム階層１３５において、ＡＥは、データがＡＥに関係するようにデータを変換すると共に、割り付けることができ、例えば異なる速度−空間に関するデータセットの間の集積及び結合によって外部のデータ供給の準備を行う。しかしながら、ＡＥ定義、ＡＥのデータ構造フォーマット、及び外部アプリケーションの外部データベースのデータ構造フォーマットに応じて、追加のデータ変換、及びマッピング（mapping：割り付け）が必要とされる可能性がある。
【００６３】
ＡＥは、同様に、（例えば、メインシステム階層１３５の一部として、図３を参照）データ結合及び相関の関数を実行することができる。これらの関数のゴールは、大きなデータセットにおける無条件の変数の特定の値の間に関係または結合を検出することである。これは、多くの“データマイニング（data mining）”プロジェクトにおける（及び、“テキストマイニング（text mining）と言われる関連の補助的なカテゴリにおける）一般のタスクである。データマイニング及びテキストマイニングは、“商品Ａと、多くの場合同様に商品Ｂ、または商品Ｃをオーダする顧客”、または“自らの責任ある決定（initiative）Ｘに関して積極的なことを言っており、同様に頻繁に問題Ｙに関しても不平を言っているが、問題Ｚに満足な従業員”のような、大きなデータセットにおいて隠されたパターンを明らかにするために、分析家及び研究者によって使用される工程を参照する。いわゆるアプリオリアルゴリズム（A-priori algorithm）（Agrawal and Swami, 1993; Agrawal and Srikant, 1994; Han and Lakshmanan, 2001; Witten and Frank, 2000を参照）の実装によって、人は、検出のための事前に定義されたしきい値に基づいて、そのような結合のための莫大なデータセットを急速に処理することが可能となる。あるデータセット、または複数のデータセットにおいて、分析の目的は、データポイントの間の結合を発見すること、すなわちデータポイント及び、最も大きい（共通の）頻度かまたは他のそのようなパターンで現れる異なるデータポイントの共起性を識別する結合規則を得ることである。
【００６４】
ファジイ論理アルゴリズムは、同様に、例えば、相関の周波数分析と共にファジィ論理を使用する相関分析（Correlation Analysis）達成するために適用されることができる。一実施例において、ファジィ論理は、周波数分析と共に、及び／または感知状態分析（sensed condition analysis）と共に適用されることができる。この場合、分析は、シナプスの重み付け補強（例えばニューラルネットワーク使用の場合）、及び／または他の種類の補強アルゴリズムを決定するために適用されることができる。
【００６５】
クロス集計表、及び、特に複数回答テーブル（Multiple Response tables）は、同様に、データを分析するために使用されることができる。しかしながら、この場合に、唯一のデータ分析のように、データにおいて異なる品目（カテゴリ）の数が非常に大きい（及び、前もって分からない）とき、及び重要な結合規則の“階乗の程度”が前もって分からないとき、その場合に、これらの図表作成の容易さは、使用することができないくらい厄介であるか、または単に適切でない可能性がある。関連付け規則（Association Rules）で与えられた先天的なアルゴリズム（priori algorithm）は重要な関係（“クロス集計表”)（すなわち、ほとんどゼロのものを含んでいない、まばらでないクロス集計表）を自動的に検出するだけではなく、重要な関連付け規則を含むテーブルの階乗の程度も決定する。
【００６６】
ＡＥは、単純な無条件の変数、２つに分かれる変数、及び／または複数の応答変数を分析するために使用されることができる。例えば、ＡＥは、利用者に、データの現在の異なったカテゴリの数、または重要な関連付けの最大の階乗の程度かまたは複雑さに関するどんな先の知識も指定することを要求せずに関連付け規則を決定するために、アルゴリズムを使用することができる。ある意味では、アルゴリズムは、テーブルに関する次元の数、または各次元に関するカテゴリの数を指定することを必要とせずにクロス集計表を組み立てるために使用されることができる。従って、この技術は、特に巨大なデータベースのデータマイニング、及びテキストマイニングに良く適している。
【００６７】
更に、ＡＥは、再帰的、及び動的な方法においてデータ結合、及び相関を実行するために使用可能なエージェントを生成するために使用されることができる。データの集積、結合、及び相関メカニズムは、相互依存のデータを集める、結合する、及び／または相関関係を持たせるアルゴリズムの形をとることができる。データの集積、結合／相関のための論理は、同様に、必要とされたデータの集積、結合、及び／または相関を規定するためにインデックスを付けることができるリレーショナルデータベースを使用すると定義されることができる。
【００６８】
データの集積、結合、及び相関の１つの目的は、それらの結合においてＡＥによって評価されることができるデータの相関関係、及び／または相互依存を確認することである。相互依存のデータの間のこの関係は、目標を効果的に分析すると共に改良するために、望ましい。
【００６９】
データの結合、及び相関は、ＫＰＩと連結される、及び究極的に経営目標と連結されるビジネスオブジェクトによって駆動されることができる。例えば、もし経営目標、及びその結果生じるＫＰＩが“顧客アカウント”と言われるビジネスオブジェクトが分析されるべきであることを示す場合、データ結合モデルは、ビジネスオブジェクト“顧客アカウント”に関係するデータに関連づけられることができる。更なる詳細において、オンラインウェブサイト（例えば、コンピュータネットワークによって提供される）によって使用される“顧客アカウント”のための現存するメカニズムは、同様の顧客プロファイルに適合する特別な顧客、または他の顧客にとって興味がある本のカテゴリを検査することができる。結合、及び相関のメカニズムは、以下に関する能力を備えることができる。
【００７０】
利用者警報、もしくは自動化された動作（顧客に警報を出すための情報供給のような）、もしくは意思決定のために開発されることができる定義された経営目標に関連があるデータ関係を強調する。これは主としてトップダウンアプローチ、すなわち、目標の定義からデータの関連付けを駆動することである； 
ＫＰＩ、及び経営目標に関係したデータの結合の検証、修正を供給する；
利用者に対する情報供給のために、ＡＥがデータの結合、及び相関そのものを確認するボトムアップアプローチを作成する。この場合、これは事前に定義されない。この前提から、新しいＡＥの目標の定義（例えば、それは消費パターンに関連する）を作成し、続いて（例えば、消費者の消費パターンか購入の振舞いにおける変化に基づいて）時間の経過と共にデータの関連付けと相関関係の変化として発展する新しいＫＰＩマップを作成することが可能であるべきである；
ある自動化された動作を駆動する；及び、
定義されＡＥで分析されたデータの関係と相互依存との間の差異を比較すると共に強調することによって警報を作成する。
【００７１】
メインシステム階層１３５は、同様に、文脈付けを行うことができる生成されたエージェントを備えることができる。更なる詳細において、ＡＥは、経営目標の最適化関数を形成するために、データを文脈付けることができる。データの集積、及び相関に関する場合において、テンプレートの定義を目的とするこの決定された定義は、例えば、同様に、関連しているデータマイニング動作か、または論理的なデータの関連付け及び／または文脈付けに索引をつけるリレーショナルデータベースを続いて駆動するデータの関連付け及び／または文脈付けアルゴリズムを通じて達成されることができる。アルゴリズムは、部分的に重なるものと異種の存在論との間の意味の相互運用性を可能にするために意味を取り決め得ることが知られている。アルゴリズムは、異種の存在論の間の差異を調和させることができるか、または異なる存在論の概念の間のマッピング（mappings：割り付け）を検索することができる。現在のアルゴリズムは、３つのメインステップから成る。
（i）自然言語処理により存在論において発生するラベルの言語の意味を計算すること。
（ii）文脈を考察することによるそのような言語的意味の文脈付け、すなわちラベルが発生する存在論。
（iii）それらの間で可能な適合を発見するために、２つの存在論の文脈的な言語の意味を比較すること。
【００７２】
メインシステム階層１３５は、同様に、解析結果、利用者役割一般警報（user role-generic alerts）、自動化された動作、または主体（利用者、または他の情報システムであり得る）に対するあらゆる種類の使用可能な知能のようなＡＥの出力を提供するルーティング関数を実行するために使用可能なコードを備えることができる。ルーティング関数は、ＡＥが埋め込まれることになる、すなわちＡＥが適用されると共に、ＡＥが関連づけられるか、または統合されるべき他の情報システムを伴うドメインに非常に依存している。例えば、ルーティング関数は、ＡＥがどちらのシステムからどの入力を受信することになるか、ＡＥがどのような動作を実行することを要求されるか、どの出力が要求されるか、及び他の主体（人及びシステム）に対する様式はどれか、に関してはいくつかのマッピング（mapping：割り付け）を必要とする可能性がある。例えば、このルーティングは、システム統合によって、もしくは、ビジネスコネクタタイプの構造基盤を用いて達成されることができる。ルーティングに関する別の例は、動作のために感知され分析された利用者に対する情報をＡＥに提示するか、及び／またはＡＥの意志決定に関してユーザにとって目に見える推理を行う、ユーザインタフェースのドメイン特有の定義を必要とする。
【００７３】
メインシステム階層１３５は、同様に、フィルタリング関数（filtering function）を実行するために使用可能なコードを備えることができる。フィルタリング関数は、ＡＥが、事前に定義した、もしくは発展させられた、もしくは自動的に分析されたレンジ限界の範囲外となるデータまたはデータセットにのみ作用することを保証することができる。これは、データの複雑さのレベルを減少させると共に、性能を増加させることができる。しかしながら、もしデータがこれらの範囲のいずれかの中に収まる場合、更に高水準の規則保守システムは、観測された結果が、ＫＰＩが許容できる範囲限界の中に収まるものであるとき、以前に適用された関連する規則の成功しているアプリケーションを補強するために、その論理、及び規則に基づいて、これらのＫＰＩ制限の範囲内に収まるデータを、成功（成功の度合いに関して規則を取り入れる可能性を有する）として解釈することになる。例えば、単純な事前に定義された範囲比較において、ＡＥは、ＫＰＩ範囲限界を検査すると共に、以前のＡＥ動作または外部アプリケーション動作が成功したか否か、及び／またはどの程度成功しかたを解釈することができる。事前に定義された範囲定義は、例えば、企業が、最初の本当のデータの検知、またはそれのバッチの後で、ＫＰＩの初期の状態を知りたがっている可能性があるので、同様に、最初の訓練方法として供給することができる。最初の結果の後で、ＫＰＩはその場合に発展させられることができる。
【００７４】
発展させられたＫＰＩ範囲と比較すると、ＡＥは、ＫＰＩと連結されたデータセットの再帰的な分析に基づいてＫＰＩ範囲限界を発展させるために使用可能なコードを備えることができる。ＡＥは、データセットに関して実施された以前の動作を比較すると共に関係づけ、そして、これらを検証のための適切なＫＰＩパラメータと連結することによって、以前のＡＥに実施された動作、または（外部システムまたは他の主体によって）外部から実施された動作の相対的な成功を検査することができる。結果として、ＫＰＩ範囲が満たされたかどうかに応じて、ＡＥは、以前の意思決定及び／または動作を補強することができるか、及び／またはＫＰＩ範囲限界を補強するかもしくは修正することができる。この補強が発生するかどうかは、同様に、ＡＥの内在する規則システムにおける定義に依存している可能性がある。一般的に、しかしながら、もし動作が現存するＫＰＩ範囲を有効とした後でデータが感知された場合、意思決定だけでなくＫＰＩ範囲の両方が補強される。もしＫＰＩ範囲限界が満たされない場合、ＫＰＩ限界は修正されることができるか、または、もし利用者が許可する場合、ＡＥは、（意思決定のパラメータを修正することのような）その意思決定のモデルを示して修正するか、及び／またはＡＥのドメインアプリケーションに応じた利用者警報を作成することになる。
【００７５】
一次的規則及びパラメータ保守階層（Primary Rule and Parameter Maintenance Layer）１４５（図３を参照）は、例えば、統計的工程解析を可能にする（例えば、時間の経過と共にＫＰＩ値の発展の監視を可能にする）標準偏差を使用する統計的評価メカニズムである統計的工程制御（Statistical Process Control：ＳＰＣ）を備えることができる。ＡＥは、ＳＰＣフィルタが適用されたグラフ表示、及び定義されたＫＰＩ範囲外となるＫＰＩ値に作用するＡＥを描写する図５（従来技術）において“Jeffery T. Luftig”博士により示されるように、時間の経過と共にＫＰＩの発展の分散を監視することができる。これは、ＫＰＩの動作に関して工程を監視する例外を大いに自動化する。この場合、ＡＥは、ＳＰＣチャートの最小限度以下、もしくは最大限度以上のいずれかとなる検出されたＫＰＩ値にだけ作用する。ＳＰＣの上限を越えているそれらのＫＰＩ値が、即座に上述の平均性能に関与する規則の補強を作成することができ、それにより下限以下になるＫＰＩ値が、利用者警報または必要とされる規則修正動作を即座に作成することができるので、これは、ＡＥのために役に立つ。もちろん、人は、どちらか一方の場合において、動作がそのような特質の単一の発生に関して影響を受けるかどうか、もしくは、多くのＳＰＣ限界違反が規則を補強する、もしくは修正するのに必要であるかどうかを定義することができる。
【００７６】
メインシステム階層１３５は、同様に、ファジイ論理フィルタを利用することができる。一例として、アドレスがワールドワイドウェブ（world wide web：ＷＷＷ）ウェブサイトの内の１つであるウェブサイトは、“programcpp.com”であると共に、不正確で、曖昧な、もしくは漠然とした情報を表すために使用される手段としてファジイ論理を説明する。それは、ブール論理の定義から外れる概念に対する操作を実行するために使用される。それは、‘完全に真の’状態と‘完全に間違った’状態との間の中間値を処理するために拡張された従来のブール論理の上位集合である。それは、1965年にカリフォルニア大学バークレー校の教授である“Lotfi Zadeh”博士によって、真の世界の不確実性をモデル化するための手段として導入された。
【００７７】
ファジイ論理の有用性の１つの例は、階層的なＫＰＩの状態にある（例えば図４Ａを参照）。更に高水準のＫＰＩは、部分集合として他のＫＰＩを備えることができる。経営目標を満足させるために、重要なＫＰＩは論理学上最も経営目標に近いＫＰＩである。もし更に低い段階のＫＰＩの１つ以上がその範囲以下になるとしても、更に高水準のＫＰＩ値は、潜在的な問題を示しながらも、まだ最適か、もしくは範囲内であり得ると共に、しかしながら、まだ他の更に低い段階のＫＰＩは、更に高水準のＫＰＩに実際に平均以上及びその限界値内で機能させる名目価値以上で機能することができる。それが同様に結合的に従属しているので、上述のように、ＫＰＩは階級的に従属している必要がない。表１に示す以下の例、及び表２に示すテーブル１、表３に示すテーブル２は、可能なシナリオを説明する。
【００７８】
【表１】
2006506702.tif 000003
【００７９】
【表２】
2006506702.tif 000004
【００８０】
【表３】
2006506702.tif 000005
【００８１】
いくつかのアプリケーションにおいて、ＡＥは、どの程度経営目標が、もしくはどの程度引数または規則が、“真”または“偽”として評価されることができるかを規定することを必要とする可能性がある。これは、ａ）異なるデータセットを比較することによって、ｂ）絶対的、そして相対的な真の操作を定義することによって、及びｃ）記述を時間の経過と共に量及び品質において発展させるデータサンプルとして評価するＡＥの能力を発展させることによって、ファジィ論理アルゴリズムのアプリケーションを通じて実行されることができる。
【００８２】
一次的規則及びパラメータ保守階層１４５（図３を参照）は、関連するデータが、例えばお互いに対する、及び／または更に高水準の規則、ＫＰＩ、及び／または究極の経営目標に対する相対的な影響のレベルまたは程度を決定することに関連付けられるレベル、または程度を決定するために、ファジイ論理１４７を備えることができる。
【００８３】
ファジイ論理１４７は、更に、データセットの間の“真”の絶対的、もしくは相対的な程度を規定するために使用されることができ、それによって絶対的な“真”を構成するものに関してファジイ論理が養成される必要がある可能性がある。例えば、もしＡＥがサンプルデータセットからの記述を評価することであった場合、それは以下と同種である。記述目標（Statement objective）:“人が年老いているかどうかに関して評価する”。ＡＥは、以下のようなデータサンプルを備えている。“１才の少年、１３才の少女、及び１８才の男性”。
【００８４】
上述のデータセットのサンプルを与えられて、ＡＥは、このデータセットに基づいて、“１８才の男性”が年老いていると評価して決定することができる。しかしながら、もし更に“４５才の女性、及び７８才の男性”という２つのデータポイントが上述のセットに加えられた場合、その場合には“７８才の男性”が年老いている。“年老いている”の定義は、データセットに依存するようになる。ＡＥシステムの使用は、そのような目標を更に客観的に評価することができる。例えば、ＡＥシステムは、ＡＥがファジィ論理定義／アルゴリズムを用いて“養成される”ことによって必要とされる可能性がある、（“年老いている”の異なる程度だけでなく）“年老いている”を構成するものの定義を備えることができる。この場合、ファジィ論理の定義は、データセットの“知的な”評価にとって必要である可能性がある。更に、ファジイ制御の規則の構造基盤は、ＡＥが、時間の経過と共に利用可能なデータセットサンプルの増加として更によくデータセットを評価することを学習するか、もしくはそれらの“真”の程度に関する記述に関して評価されることができるパターンを開発するように、再帰的に発展させられることができる。
【００８５】
ファジイ論理１４７（図３を参照）は、同様に、複数の変数データ、もしくは複数のデータセットを評価するために使用されることができる。ＡＥが専念することができるいくつかの目標は、ファジィ論理と結合するデータセットの評価を必要とする可能性がある。評価の関連する、もしくは集積された結果は、更なる分析か動作のいずれかのために使用されることができる単一のしきい値を決定することができる。例えば、もしＡＥが、（規則を誘発すること、もしくは利用者警報を駆動すること、もしくは命令、もしくはアルゴリズムの補強のような）動作のための記述を評価するのに必要とされる、７つのデータ入力を有する以下のデータセットを評価することであった場合、以下のテーブル３からテーブル６は、ファジイ論理アプリケーションとブール論理アプリケーションとの間の差異を示す。
【００８６】
【表４】
2006506702.tif 000006
【００８７】
【表５】
2006506702.tif 000007
【００８８】
【表６】
2006506702.tif 000008
【００８９】
【表７】
2006506702.tif 000009
【００９０】
上述のテーブルは、ブール論理及びファジイ論理に基づく異なる評価を示す。
【００９１】
ブール論理が同じ結果を達成するのにいくつかの評価を必要とするのに対して、ファジイ論理は、引数の“真”の程度を評価するために使用されることができる。ファジイ論理は、様々なソースからのデータ入力を結び付けると共に、それらの結合に基づく“真”の程度を規定することができる。
【００９２】
更に、ファジイ論理は、分析、及び動作決定のために使用されることができる。ファジィ論理は、記述が“真”として保持される程度に基づいて自己保持されるしきい値パラメータを定義するために使用されることができる。それは、ファジイ論理パラメータが、あるしきい値以上か、あるしきい値と同じか、またはあるしきい値以下かに応じて、分析または意思決定に関する自動化された動作を実施するために使用されることができる。
【００９３】
メインシステム階層１３５は、感知されたデータ（図３におけるセンサ１３３を参照）入力を備えることができると共に、それらを以下の方法においてＫＰＩ及び／または目標と比較することができる。
（個々の、もしくは組み合わせにおける）ＫＰＩとデータ入力との直接比較；
ＡＥのＫＰＩマップ定義に続く事前の分析及びマッピング（mapping：割り付け）の後のデータ入力の比較；及び
ファジイ論理クラスタリング技術（Fuzzy Logic clustering techniques）及び／または組み合わせの効果に関するファジイ論理分析を使用するファジイ論理を通じて事前分析をたどること。
【００９４】
メインシステム階層１３５は、同様に、データを分析するために使用されることができる。例えば、一度データがある種の動作を必要とするとしてフィルタ処理されると共に識別されたならば、ＡＥの分析システム、及び／または外部の専門的な分析的システムのいずれかを通じて、（ドメイン、及び分析の所望の有効範囲に応じて）分析が実行されることができる。一般的に、この一次的アプリケーション階層段階においてＡＥによって実行された分析は、事前に定義された、及び／または発展させられたＫＰＩの範囲限界の中で適合／機能しないデータ入力を扱う。
【００９５】
実行されるべき分析は、アプリケーションドメインに非常に従属的である可能性があり、従って、ＡＥは、オペレーティングシステムによって取り込まれると共に、利用されることができる標準の分析技術、規則、及びアルゴリズムを有するライブラリを備えることができる。事前に定義された目標及びＫＰＩテンプレートに連結されると共に、関係づけられる分析のためのテンプレートを取り込むことが、同様に可能である。目標及びＫＰＩテンプレートのような、これらの分析的テンプレートは、それらの規則またはパラメータ定義に関して修正されることができる。
【００９６】
以下の分析的テンプレート、及び規則ライブラリドメインは、利用可能なテンプレートの例である。
統計的分析;
ファジィ論理分析;
適応神経ファジィ制御分析（Adaptive Neural Fuzzy Control Analysis）;
連合的データ分析;
相関データ分析;
発展的分析−ＡＥによって以前に適用された動作、または規則修正の実施に関する以前の反復及び分析（成功／実用性レベル）に対する最後の反復におけるデータの比較分析；
（テンプレート、もしくはカスタマイズされた規則を通じて）事前に定義された規則に基づいた分析；
分析的アルゴリズム;
適応論理ネットワーク;
ニューラルネットワークを適応分類器として使用する新規性検出のためのニューラルネットワークの取り込み；
因果分析；及び、
どんな種類の問題／目標、及びどのデータ入力が受信され、どの目的のためにどんな分析過程を経るかを定義する定義システム。
これは、続いて起こる意思決定の選択によって実行される分析の間のリンクを必要とする可能性がある。
【００９７】
分析的な定義システムによって定義されたように、目標に応じて、追加の分析動作は、データ、及び／または規則を向上させる（例えば発展させる）ために、ＡＥに備えられることができる。改良は、様々な改良アルゴリズムを利用することができる。改良は、改良を定義するために使用される規則の呼出しを含むことができると共に、動作に翻訳できる。
【００９８】
メインシステム階層１３５は、一連の情況に基づいて機能する最も良い動作を決定するために使用可能なコードを備えることができる。最も良い動作を決定する方法は、以下を含む。
最も良い動作のためのモデル化、及びシミュレーション；
効用解析；
ゲーム理論分析;
以前の経験からの学習、例えば、以前の分析の効果を学習することに基づく分析；
アルゴリズムの使用；
利用者動作、及び／または利用者確認のための利用者への分析の表示；
動作のため、及び利用者確認のための提案を伴う利用者への分析の表示；及び、
最良動作に関する自動化された決定。
【００９９】
メインシステム段階は、同様に、決定した動作を実施することができる。ＡＥシステムによって実施されることができる動作の種類は、以下を含むことができる。
利用者警報；
規則修正；
自動化された動作；
他のシステムに対する命令；
適用できる場合、プロセスの反復。
【０１００】
「第３及び第４の階層」
図３において示されたように、ＡＥの階層１４５、及び階層１５５は、修正階層であると考えられることができる。いくつかの実施例において、修正階層１４５、及び修正階層１５５は、１つの階層、または２を超える階層を備えることができる。
【０１０１】
修正階層１４５、及び修正階層１５５は、いわゆる学習システム階層と、メモリ／ライブラリ階層との間の中間の工程として実行されることができる。修正階層は、一度学習システムが修正の必要性を確認するならば、発展的なＫＰＩ、及び規則、及びメモリシステムにおけるアルゴリズムのアプリケーションの修正を管理するために使用されることができる。修正階層は、同様に、成功した規則を補強すると共に、ＳＰＣ、及びファジイ論理フィルタを維持するために使用されることができる。それは、規則の発展、及びアプリケーションに関する規則セット、及び／またはＫＰＩの発展に関する規則セットを、一度それらが学習システムによって始動されるならば、維持すると共に管理することができる。修正階層は、学習システムと非常に対話的であると考えられることができ、例えば、学習システム階層は、規則、ＫＰＩ、及び／またはパラメータにおけるあらゆる変化に関して“通知される”ことができる。
【０１０２】
規則修正階層１５５は、メインシステム階層１３５からのデータに対して規則セット、及び／またはＫＰＩを適用するために使用可能なコード（例えば生成されたエージェント）を備えることができる。規則修正階層１５５は、同様に、ＳＰＣ及びファジイ論理パラメータの保守を実行することができる。規則修正階層１５５は、同様に、関連づけられると共に集められるように感知されたデータ入力が事前に定義された、もしくは発展させられた限界範囲内にある目標値に帰着するかどうかに関する検査を備えることができると共に、その場合に、どの動作を実行するべきかを決定することができる。規則修正階層１５５は、同様に、成功した結果（例えば、出力）を生成する、生成されたエージェント（例えば、アプリケーション）の規則セットを補強することができる。もし以前の規則アプリケーションが不成功であった場合、規則修正階層１５５は、同様に、第２の修正システム階層によって、どちらの規則を適用するかに関して検査することができる。規則修正階層１５５は、同様に、実行されたあらゆる修正に関する動作−効果分析（すなわち、以前の動作の効果は何であったか）を実行することができる。
【０１０３】
図６Ａ及び図６Ｂにおいて描写されたように、ＡＥは、データ入力がＫＰＩ値の範囲内に収まるか、もしくは範囲外になる程度６３０を計算することができる。例えば、シナリオは、全てのＫＰＩ値６２０が満たされると共に、目標６１０が満足される（もしＫＰＩが完全に目標に割り付けられる（mapped）場合、論理的に従うべきである）ということである。ＡＥは、更なる参照のためのＫＰＩ６２０の間の観察結果と同様に、ＫＰＩ６２０と目標６１０との間の関係の品質に関する観察結果６５０を生成することができる。ファジィ論理を使用する階層は、目標がどの程度満たされたか６４０を決定することができる。もし目標が比較的高い程度で満たされた場合、この結果を引き起こした規則及びＫＰＩ範囲は、同時に、または追加の反復の後のいずれかにおいて同様の結果を生み出す、ＫＰＩ範囲を狭くするオプションによって補強されることができる。もし、目標が成功の中位から高位の程度で満たされた場合、ＡＥは、あらゆる修正が行われる前に、関連する規則及びＫＰＩ限界範囲を補強するために、次の反復を待つことができる。もし目標が更に低い程度で満たされた場合、ＡＥは、時間の経過と共にこの行動を監視することができ、あるステージにおいて、規則及び／またはＫＰＩ範囲に手を加えることができる。ある状況において、ＫＰＩはそれによって更に厳しくなることができる。例えば、もしＫＰＩが、注文が出された日付から倉庫への在庫品の引き渡しのリードタイムに関するサプライヤ性能に関係する場合、ＡＥは、このＫＰＩを更に厳しくすると共に、自動化された動作として、（電子メール、及び／または電子レターによって）自動的にサプライヤにリードタイム要求が短縮されたということを通知することができる。これは、同様に、その場合に手動でこの動作を実施すると共に、この動作をＡＥに確認する企業利用者に対する警報によって達成されることができる。
【０１０４】
一実施例において、いくつかのＫＰＩは満たされることができ、一方他のものは満たされないが、しかしＡＥシステムの目標は満足される。例えば、ファジイ論理を使用する階層は、どの程度その目標が満たされたかを決定することができる。ＡＥは、期待値を下回るＫＰＩと関連付けられる規則もしくはデータを調査することができると共に、規則またはＫＰＩ限界が改正される必要があるかどうか、及び／またはどのような動作が実施されるべきであるかを決定することができる。この工程の間に、ＡＥは、その様々なメモリにおいて、この状況と関係がある何らかの規則が存在するか否か、及び特別なＫＰＩが期待値を下回っている場合に何をするかを調べることができる。後の質問に対する応答は、利用者警報、この目的に関する新しい規則を定義するための利用者への要求、または、自身及び／または周囲のシステムに対する更なる命令の形をとることができる。
【０１０５】
別の例において、ＫＰＩによって出力された結果は成功すると決定されることができ、一方別のものは成功しないと決定されることができ、従ってその目標は満足されないと考察される。この場合、ＡＥは、目標が満足されなかった程度を決定することができる。この程度は、ＡＥがどんな種類の動作を実行するべきであるかの分類機構として役立つことができる。例えば、もし目標がほんの僅かに満足されていなかった場合、その場合に、ＡＥはあらゆる動作を実行する前に、１回以上の反復の後まで待つことができる。あるいは、ＡＥが、目標を満たすためにこの限界の不具合にさえも作用することになる場合において、目標は必須であるとして分類されることができる。
【０１０６】
もしいくつかのＫＰＩが満たされるが、しかしその目標が、目標と連結された他のＫＰＩは、目標に連結されたＫＰＩの結合の結果が満たされない目標をもたらす程度に対して期待値を下回っているという事実によって満たされていない場合、ＡＥは、（ハードコードされる、もしくはソフトコードされる、もしくは利用者に定義される）次の動作オプションを利用することができる。
【０１０７】
新しい規則定義を要求するか、及び／または利用者警報の作成のような自動化された動作を実施し、満たされない目標をもたらす期待値を下回るＫＰＩに関与する状態及び原因を検査し、それに従ってユーザに通知すると共に、もし規則が存在している場合、自動化された動作を実施する。自動化された動作は、製造業者への要求、営業戦力、動作に関する管理に対する警報、事前に定義された“もし−その場合に（if-then）”規則、もしくは同様な状況の過去において効果的動作であると証明されたものに関してメモリを検査することによって、ＡＥに学習された規則のいずれかに基づいて状況を改善することができる、規則の自動化された改訂の実施、及び／または再注文スケジュールの修正、サプライヤ分類の修正、発注の修正、トラックから航空速達便への輸送手段の変更等のような外部システムにおける動作の実施を含む。
【０１０８】
図７は、マルチ階層化されたＡＥ構造に備えられることができる工程の要素の構成図を描写する。関数手段７１０（７１２、７１４、７１６、７１８、７２０）は、ＡＥによって目標７３０、及びあらゆる補助的な目標を定義するために使用される。メインオペレーティングシステム段階７４０において、ＡＥは、フィルタ処理７４４及び分析処理７４６を通じて、目標にオブジェクト、規則、及びＫＰＩ７４２を連結すると共に割り付け、データを獲得すると共に変換し、データを処理し、そして情報を抽出し、そして最も良い動作７４８を決定すると共に、最終的に動作７５０を実施することができる。この工程を通して、ＡＥは、それを利用可能にする関数手段７１０を利用する。データを処理することと同様に、ＡＥは、再帰的方法による一次的メタ論理階層において、目標、ＫＰＩ及びそれらのパラメータ、解析ルール及びそれらのパラメータ、フィルタ規則及びそれらのパラメータ、意思決定の規則及びそれらのパラメータ、そして実行されるべきあらゆる動作を評価する。ＡＥは、目標を達成する途中でこれらのステップの一部もしくは全部を補強するか、もしくは維持するか、もしくは修正するかどうかを考察する。補強するか、維持するか、もしくは修正するかの決定は、目標が満足されている程度によって影響を受ける。例えば、規則は、更に目標に近い結果を生成するために修正されることになる。
【０１０９】
規則及びパラメータ階層１５５（図３を参照）の関数は、１つの階層以上に分配されることができると共に、発展的かつ選択的な方法における複数のＫＰＩ、及び規則セットの異なる種類を管理するために使用されることができる。
学習システムに加えて、一次的修正階層で集められた情報に基づいて、それは、修正を実行することと同様に、どちらの規則及びＫＰＩをいつ修正するかを決定することができる。規則及びパラメータ階層１５５は、ＫＰＩ及び外部のデータ供給に対して適用された規則のセットの成功を分析するためのコードを備えることができる。
【０１１０】
規則及びパラメータ階層１５５は、目標と、ＫＰＩと、規則と、パラメータと、ＡＥの規則枠組の適応、例えば一次段階最適化、及び成功評価プロセス、及び動作プロセスを制御する規則及びパラメータを時間の経過と共に駆動する相互依存パターン発展とを分析して、評価するのと同様に、最初のもしくは発展させられたＫＰＩ、規則、及び／または規則に関連付けられたパラメータに、修正、補強、もしくは動作の維持を実施するために使用されることができる。二次的修正段階は、新しいデータの相互依存マップのマッピング（mapping：割り付け）を誘発すること（例えば、データ関係が特定されるときの、相関アルゴリズム、またはシナプスの重み付けのアルゴリズム（synaptic weight algorithm）と同様の関係の重み付けに基づく自己組織化マッピング（self-organizing mapping）を生成することができる。更に、ＡＥが時間の経過と共に何が成功して何が成功しなかったかに関して学習するとき、それは、同様に、時間の経過と共に、データセットの相互依存性/相互関係を決定することができる。図８は、二次的修正システム８１０と一次的修正システム８２０との可能な対話の例を描写する。一次的修正システムは、再帰的に各々の目標Ａ、目標Ｂ、目標Ｃ、及び目標Ｎ８３０を処理する。二次的修正システムは、一次的修正システムの再帰的動作から収集された情報を考慮する目標の間の関係、相互依存、及び相関を考察することができる。
【０１１１】
メタ論理階層の使用は、時間の経過と共に目標、及びＫＰＩを向上させるために使用されることができる。これにより、ＡＥは、新しい情報に適応することによって、動作、意思決定、及びサポート情報供給を向上させることができる。ＡＥの二次的修正システムの役割を考慮して、新しいデータマップ、テンプレート、ＫＰＩ関係、及びデータセットの相互依存及び相互関係を制御する規則は、定義されるか、または再定義されて、結果８４０に入力されることができる。この手続きによって、全体的な最適化８５０が達成されることができる。
【０１１２】
相関及び学習システム階層１６５（図３参照）は、各反復後の、もしくは複数回の反復後の全体のシステムを分析するためのコードを備えることができる。これは、動的な全体的システムの分析を可能にする。学習システム階層は、部分的な、及び全体的な各反復の後で、規則アプリケーションの成功を分析することができる。学習システム階層は、修正システムによって適用された規則が、規則、及びその結果として起こる体系的疎通（systemic canalization）の原因とならないことを保証するために、進化論のアルゴリズム（Evolutionary Algorithms）、及び遺伝学のアルゴリズム（Genetic Algorithms：ＧＡ）を適用することができる。学習システム階層は、効用関数、及びゲーム理論のアプローチを使用するある規則のコスト利益を分析することができ、時間の経過と共にＳＰＣ発展を分析すると共に、ファジイ論理パラメータの妥当性を検査し、全体的な分析の後で実施／廃棄規則を与え、そして、規則の成功を評価し、かつそれらの効用を決定する。
【０１１３】
相関及び学習システム階層１６５は、一つは一次的学習システムとして、もう一つは二次的学習システムとして、２つの階層に分割されることができる。一次的学習システムは、次の反復における現実のデータフィードバックによって、モデル化された動作結果を比較して、分析して、保持することができる。それは、学習システムの分析に基づいて一次的／二次的修正システムに修正要求を供給するかもしれない。それは、同様に、パターン認識に関して二次的学習システムを供給することができる。
【０１１４】
相関及び学習システム階層１６５では、関係（隠された、もしくは別の）、相互依存性、及び相関分析は、様々なＫＰＩ、フィルタ、意思決定の動作、動作、及び／または目標の間で探究される。更に、この段階では、ＡＥは、即時の目標と他の目標との間の関係と相互依存、ドメイン、及び即時の目標に対するそれらの可能な効果を考えることができる。ＡＥは、同様に、例えば相関分析によって因果関係を学習することができる。工程、または動作が１つの状態から別の状態へ動くので、異なる段階（一次的なもの、二次的なもの、三次的なもの等）の事象は、工程の流れに影響を与える。ＡＥは、実行されるべき工程の有効性を決定するマルチ階層化された因果関係を理解することを学習することによって環境に適応する。ＡＥシステムは、工程に影響を与えるためのオプションを学習する。
【０１１５】
相関及び学習システム階層１６５は、システムによって規則アプリケーションの適切な成功を分析すると共に、成功した規則の補強と、不成功の規則の廃棄を導くために使用されることができる。相関及び学習システム階層１６５は、情報を第２の修正システムに直接供給することができる。相関及び学習システム階層１６５は、実用性の分析、及び適性の分析を実行することができると共に、アルゴリズムを用いてそれらを結合させることができる。補強が所望しない規則の疎通をもたらす可能性があるので、相関及び学習システム階層１６５は、同様に、遺伝的アルゴリズムを導入すると共に、それらを第２の修正システムに供給し、そしてそれらの相対的な成功を検査することができる。効果的学習は、十分に人間の脳のように首尾よく発展するために、一定の実験を必要とする可能性がある。
【０１１６】
ＡＥシステムは、規則、及び／または生成されたエージェントを修正すると共に、次の出力（例えば、結果）に基づくそれらの修正を評価する能力を備えている。更に、ＡＥシステムは、どちらのＫＰＩ（修正されるか、あるいは他の方法）が特別な目標と最もよく関連付けられたかを学習すると共に、関係／結合を学習するのと同様に、（それらの関連するパラメータによって）規則、及び／または動作のどちらが定義されたＫＰＩを満たすことになるかを、時間の経過と共に学習することができる。
【０１１７】
図９、図１０Ａ、及び図１０Ｂは、それぞれ、学習システムのいくつかの分析工程、及び進歩的でかつ反復の本質の図である。図１１、及び図１２は、単純化されたＡＥ工程の代表的な一覧を描写する。ＡＥ工程がそれを忠実に認知に関するシステムにすることを学習することはＡＥの能力である。
【０１１８】
図１３は、ＡＥシステムを使用する代表的なシナリオを描写する。この例において、その目標は、“小売店の達成−遅く動く品目の自動検出、及び販売を促進するパック構成／価格決定及び店への配送の自動実施”と説明されることができる。
【０１１９】
テーブル７は、ＡＥシステムの構築に使用されることができる資源を備えるＡＥの構造基盤に関する代表的なマップを示す。
【０１２０】
【表８】
2006506702.tif 000010
【０１２１】
【表９】
2006506702.tif 000011
【０１２２】
【表１０】
2006506702.tif 000012
【０１２３】
【表１１】
2006506702.tif 000013
【０１２４】
上述のように、ＡＥシステムは、統合されると共に自動化された発展的な方法における戦略的、戦術的、及び操作上のＫＰＩに対するリアルタイムビジネスデータを集めて、連結して、分析して、改良することができる。例えば、ＡＥシステムは、ビジネス工程、及び操作上の実行規則を変える戦略的、及び戦術的な目標“b”を満足させることと同様に、感知された実行性能に基づく戦略的、及び戦術的な目標への変更を強調することができる。
【０１２５】
ＡＥは、新しい情報を考慮してそれ自身の規則、ＫＰＩ、及びパラメータを適応させる知的なビジネス論理エンジンと呼ばれることができる。この新しい情報は、データソースから追加のデータとして供給されるか、利用者からインプットするか、またはＡＥ自身の工程によって生成されることができる。
【０１２６】
ＡＥは、部分的操作パラメータと全体的操作パラメータとを比較することにより取得される成功の評価を通じて、ビジネスの操作パラメータ及び関連するビジネス規則の相対的な適性を有効にすると共に、戦略的目標に使用できると断定することができる。それは、同様に、変化する経営環境に適応すると共に、ビジネス工程の疎通を妨げることができる。
【０１２７】
ＡＥは、複雑な経営環境において隠された可能性があると共に、複数連結されたパラメータの規則実施の基準を形成するために、それらの隠された関係に相関関係を持たせる可能性がある、非常に上出来のビジネス操作パラメータを明らかにすることができる。
【０１２８】
「他の実施例」
本発明がそれの詳細な記述と共に示される一方、前述の記述は、説明することを意図し、付加された請求項の範囲によって定義される本発明の範囲を制限しないと理解されるべきである。他の特徴、利点、及び修正は、付加された請求項の範囲内にある。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】ＡＥの実施例を示す図である。
【図２Ａ】ウィザード工程の実施例を示す図である。
【図２Ｂ】データコネクタ工程の実施例を示す図である。
【図３Ａ】ＡＥの実施例を示す図である。
【図３Ｂ】ＡＥの実施例を示す図である。
【図４Ａ】ＫＰＩに対する目標のマッピング（mapping：割り付け）の実施例を示す図である。
【図４Ｂ】ビジネスオブジェクトに対するＫＰＩのマッピング（mapping：割り付け）の実施例を示す図である。
【図５】ＫＰＩ対時間の監視、及び反応の従来技術のチャートを示す図である。
【図６Ａ】ＡＥ構造の実施例を示す図である。
【図６Ｂ−１】ＡＥ構造の実施例を示す図である。
【図６Ｂ−２】ＡＥ構造の実施例を示す図である。
【図７Ａ】ＡＥの実施例の要素を示す図である。
【図７Ｂ】ＡＥの実施例の要素を示す図である。
【図８Ａ】ＡＥの実施例の要素を示す図である。
【図８Ｂ】ＡＥの実施例の要素を示す図である。
【図９Ａ】ＡＥの実施例に備えられる可能性がある代表的な工程を描写する図である。
【図９Ｂ】ＡＥの実施例に備えられる可能性がある代表的な工程を描写する図である。
【図１０Ａ】ＡＥの実施例に備えられる可能性がある代表的な工程を描写する図である。
【図１０Ｂ−１】ＡＥの実施例に備えられる可能性がある代表的な工程を描写する図である。
【図１０Ｂ−２】ＡＥの実施例に備えられる可能性がある代表的な工程を描写する図である。
【図１１Ａ】ＡＥの代表的な実施例を描写する図である。
【図１１Ｂ】ＡＥの代表的な実施例を描写する図である。
【図１２Ａ】ＡＥの代表的な実施例を描写する図である。
【図１２Ｂ】ＡＥの代表的な実施例を描写する図である。
【図１３Ａ】ＡＥシステムの実施例の代表的な使用を描写する図である。
【図１３Ｂ】ＡＥシステムの実施例の代表的な使用を描写する図である。
【符号の説明】
【０１３０】
１０    エージェントエンジン
２５    ライブラリ
２０    定義ウィザード工程
３０、４０、５０    サブ工程
３１    フィルタアルゴリズム
３２    データ集積及び結合部
３４    分析器
３６    モデラ（modeler）
６０    データ供給コネクタ工程
１００    エージェントエンジン
１１０    マルチ階層化構造
１２０    第１の階層
１２１、１２２、１３１、１３２、１４１、１４２、１５１、１５２    データ供給
１２２    インタフェースウィザードサブ工程
１２４    規則及び最適化ライブラリ
１２５    アプリケーション階層
１３０    第２の階層
１３３    センサ
１３４    データ集積及び連携部
１３５    メインシステム階層
１３６    分析器
１３７    モデラ
１３８    設計／決定要素
１３９    実行部
１４０    第３の階層
１４２    規則
１４４    ＫＰＩ
１４５    一次的規則及びパラメータ階層
１４６    アルゴリズム
１４７    ファジィ論理プログラム
１５０    第４の階層
１５５    パラメータ修正／強化階層
１６０    第５の階層
１６２    規則
１６４    アルゴリズム
１６３    最適化及び効用関数
１６５    相関及び学習システム階層
１７２    規則及びアルゴリズム
６１０    目標
６２０    ＫＰＩ
６５０    観察結果
７１２    定義ウィザード
７１８    ライブラリ
７４０    メインシステム
７４４    フィルタ装置
７４６    データ集積及び結合分析器
７４８    動作に関するモデラ
７５２    データ供給コネクタ／変換器
７６０、８１０、９１０    マルチ階層のメタ論理階層
【図１】
2006506702.tif 000014
【図２Ａ】
2006506702.tif 000015
【図２Ｂ】
2006506702.tif 000016
【図３Ａ】
2006506702.tif 000017
【図３Ｂ】
2006506702.tif 000018
【図４Ａ】
2006506702.tif 000019
【図４Ｂ】
2006506702.tif 000020
【図５】
2006506702.tif 000021
【図６Ａ】
2006506702.tif 000022
【図６Ｂ−１】
2006506702.tif 000023
【図６Ｂ−２】
2006506702.tif 000024
【図７Ａ】
2006506702.tif 000025
【図７Ｂ】
2006506702.tif 000026
【図８Ａ】
2006506702.tif 000027
【図８Ｂ】
2006506702.tif 000028
【図９Ａ】
2006506702.tif 000029
【図９Ｂ】
2006506702.tif 000030
【図１０Ａ】
2006506702.tif 000031
【図１０Ｂ−１】
2006506702.tif 000032
【図１０Ｂ−２】
2006506702.tif 000033
【図１１Ａ】
2006506702.tif 000034
【図１１Ｂ】
2006506702.tif 000035
【図１２Ａ】
2006506702.tif 000036
【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
2006506702.tif 000038
【図１３Ｂ】
2006506702.tif 000039
【国際調査報告】
2006506702.tif 000040
2006506702.tif 000041
2006506702.tif 000042
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2006506702.tif 000046