(57)【要約】      （修正有）【課題】実験を生成および評価するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】システム１０は、デファイナ・モジュール１２と、設計モジュール１４と、実行モジュール１６と、分析モジュール１８と、学習リポジトリ２０とを含む。システム１０は、通信ネットワーク２２と、ディスプレイ２４とをさらに含む。デファイナ・モジュール１２は、学習リポジトリ２０に連結されて、複数の事業目標２６を定義するように構成される。デファイナ・モジュール１２は、複数の事業目標２６に基づいて一つ以上の仮説２８を生成するようにさらに構成される。複数の事業目標２６の例には、組織内での収入漏出の原因、顧客の購買パターン、値上げの売り上げに対する影響、販売促進因子の識別などが含まれる。デファイナ・モジュール１２は、一つ以上の仮説２８に関連付けられた複数の実験３０を計画するようにさらに構成される。【選択図】図１
2016045928.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実験を生成および評価するためのシステムであって、
学習データを格納するように構成された学習リポジトリと、
複数の事業目標を定め、前記複数の事業目標に基づいて一つ以上の仮説を生成するように構成されたデファイナ・モジュールであって、前記デファイナ・モジュールは、前記一つ以上の仮説に関連付けられた複数の実験を計画するようにさらに構成される、前記デファイナ・モジュールと、
前記一つ以上の仮説に基づいて、前記複数の実験の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータを決め、前記複数の実験の各々の妥当性確認を行うように構成された設計モジュールと、
前記複数の実験を実行するように構成された実行モジュールと、
前記複数の実験の結果を分析し、出力データを生成するように構成された分析モジュールと、
前記学習リポジトリ、前記デファイナ・モジュール、前記設計モジュール、前記実行モジュール、および前記分析モジュールに連結された通信ネットワークであって、前記通信ネットワークは、前記学習リポジトリ、前記デファイナ・モジュール、前記設計モジュール、前記実行モジュール及び前記分析モジュールとの間の情報の流れを容易にするよう構成される、前記通信ネットワークと、
を含むシステム。
【請求項２】
前記学習データは、一つ以上の実行済み実験に関連付けられた過去のデータを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記デファイナ・モジュール、前記設計モジュール、前記実行モジュール、および前記分析モジュールの各々は、前記学習リポジトリからの学習データを用いて、前記複数の実験を定め、前記複数の実験の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータを決め、前記複数の実験を実行し、前記複数の実験の前記結果を分析する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の事業目標は、一つ以上の実行済み実験に関連付けられた過去のデータに基づいて、ユーザによって定められる、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記デファイナ・モジュールは、複数のタイムスロットを有する学習スケジュールを決めるようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記実行モジュールは、前記学習スケジュールに従って前記複数の実験を実行するよう構成される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数の実験の各々に関連付けられた前記一つ以上の実験パラメータは、実験の型、前記実験に関連付けられた因子の数、サンプル・サイズ、前記実験を実施するコスト、またはこれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記設計モジュールは、前記実験の成功度を判定するための指標を見積もり、それぞれの仮説の妥当性確認を行うようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記実験の型は、事前選択実験、無作為化実験、設計因子実験、一部実施因子実験、中心複合実験、Ｐｌａｃｋｅｔｔ−Ｂｕｒｍａｎ実験、またはこれらの組合せを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記実行モジュールは、前記複数の実験の前記実行を追跡し、前記複数の実験の結果に基づいて一つ以上の実験パラメータを変更するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記実行モジュールは、前記複数の実験に対する品質チェックを行うようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記分析モジュールは、ユーザに対するロールアウト・シナリオを生成するためのオプチマイザおよびシミュレータをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムのユーザに出力データを伝達するためのディスプレイをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記出力データは、前記実験の前記結果、前記実験の前記結果に基づく一つ以上の事業戦略、またはそれらの組み合せを表す一つ以上のダッシュボードを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記デファイナ・モジュール、前記設計モジュール、前記実行モジュール、および前記分析モジュールの各々は、前記実験を生成および評価するため、他のモジュールの少なくとも一つからインプットを受信するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
実験を生成および評価するためのコンピュータ実装される方法であって、
学習リポジトリの学習データにアクセスするステップと、
デファイナ・モジュールによって、複数の事業目標を定め、前記複数の事業目標に基づいて一つ以上の仮説を生成するステップと、
前記デファイナ・モジュールによって、前記一つ以上の仮説に関連付けられた複数の実験を計画するステップと、
設計モジュールによって、前記一つ以上の仮説に基づいて、前記複数の実験の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータを決めるステップと、
実行モジュールによって、前記複数の実験を実行するステップと、
分析モジュールによって、前記複数の実験の結果を分析し、出力データを生成するステップと、
を含む方法。
【請求項１７】
前記事業目標を定めるステップ、前記実験を計画するステップ、前記実験を実行するステップおよび前記実験の前記結果を分析するステップのうちの少なくとも一つは、前記学習リポジトリに格納された前記学習データからのインプットを用いて行われる、請求項１６に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項１８】
前記設計モジュールによって前記複数の実験の各々の妥当性確認を行うステップをさらに含む、請求項１６に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項１９】
一つ以上の実行済み実験に関連付けられた過去のデータを前記学習データとして格納するステップをさらに含む、請求項１６に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項２０】
前記複数の実験の前記結果に基づいて、一つ以上の事業戦略を決めるステップをさらに含む、請求項１６に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項２１】
請求項１６から２０のいずれか一項に記載の前記方法を行うまたは行わせるための、プロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能命令が格納されている、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、実験を生成および評価するためのシステムおよび方法に関し、さらに具体的には、ビジネス戦略の有効性を評価するための実験を計画する（ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ）ためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビジネス組織においては、意思決定のためおよび実行可能なアクションに対する方向性を設定するために、しばしば戦略が用いられる。この意思決定プロセスへの主要なインプットには、意思決定を行う人々の直観および過去の経験が含まれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、混乱させる因子が多く存在するため、過去の経験が時として的外れであったり、直感が間違っていることが判明したりすることがある。ビジネス組織は、こういった短所を、それらの決定を遡って再び取り組むことによって補っている。かかる決定の繰り返しが戦略の展開および実施を遅れさせることがある。
【０００４】
さらに、実施に長い遅れが生じたことを受けて、これら戦略の成功度を測定および査定することは冗漫であり、このことが結局は事業の採算性に影響を及ぼす。また、知見したことを、使い尽くせるような洞察およびビジネス戦略に転換することは難しい課題でもある。しかして、構造化され、かつ予測可能な方法論の欠如は、組織が効果的なビジネス戦略を絶えず策定することを困難にする。
【０００５】
したがって、意思決定の全体的な精度および速度を向上するための、効率的な分析技法を使った費用効果のある実験システムの実装が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
簡潔に言うと、本発明の一態様によって、実験を生成および評価するためのシステムが提供される。本システムは、学習データを格納するように構成された学習リポジトリと、複数の事業目標を定め、それら複数の事業目標に基づいて一つ以上の仮説を生成するように構成されたデファイナ・モジュールとを含む。このデファイナ・モジュールは、該一つ以上の仮説に関連付けられた複数の実験を計画するようにさらに構成される。また、本システムは、一つ以上の仮説に基づいて、複数の実験の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータを決め、複数の実験の各々の妥当性確認を行う（ｖａｌｉｄａｔｅ）ように構成された設計モジュールと、これら複数の実験を実行するように構成された実行モジュールとを含む。本システムは、複数の実験の結果を分析して出力データを生成するように構成された分析モジュールと、学習リポジトリ、デファイナ・モジュール、設計モジュール、実行モジュール、および分析モジュールに連結された通信ネットワークと、をさらに含む。この通信ネットワークは、学習リポジトリと、デファイナ・モジュールと、設計モジュールと、実行モジュールと、分析モジュールとの間の情報の流れを容易にするように構成される。
【０００７】
別の態様によって、実験を生成および評価するためのコンピュータ実装される方法が提供される。本方法は、学習リポジトリの学習データにアクセスするステップと、デファイナ・モジュールによって複数の事業目標を定め、それら複数の事業目標に基づいて一つ以上の仮説を生成するステップとを含む。また、本方法は、デファイナ・モジュールによって、一つ以上の仮説に関連付けられた複数の実験を計画するステップと、設計モジュールによって、一つ以上の仮説に基づいて、複数の実験の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータを決めるステップと、を含む。本方法は、実行モジュールによって、複数の実験を実行するステップと、分析モジュールによって、複数の実験の結果を解析し、出力データを生成するステップとをさらに含む。
【０００８】
さらに別の態様によって、一時的ではないコンピュータ可読媒体が説明される。いくつかの例示的な一時的ではないコンピュータ可読媒体には、コンピュータ・システム中で実験を生成および評価するための様々な方法を行うまたは行わせるための、該媒体に格納されプロセッサによって実行が可能なコンピュータ実行可能命令を含めることができる。例示的な方法には、デファイナ・モジュールによって複数の事業目標を定め、該複数の事業目標に基づいて一つ以上の仮説を生成するために、学習データを格納している学習リポジトリにアクセスする要求を含めることができる。この要求は、コンピュータ・システムのプロセッサで実行される命令に関連付けることができる。この命令は、一つ以上の仮説と関連付けられた複数の実験を計画し、該一つ以上の仮説に基づいて、複数の実験の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータを決める命令である。複数の実験は、実行モジュールによって実行することができ、それら複数の実験の結果は、分析モジュールによって分析することができ、出力データを生成することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の上記および他の特徴、態様及び利点は、以下の詳細な説明を、添付の図面を参照しながら読むことによってより良く理解されよう。これら図面全体を通して、同じ符号は同様な要素を表す。
【図１】本技法の態様によって実装された、実験を生成および評価するためのシステムの一実施形態のブロック図である。
【図２】本技法の態様によって実装された、デファイナ・モジュールの一実施形態のブロック図である。
【図３】本技法の態様によって実装された、設計モジュールの一実施形態のブロック図である。
【図４】本技法の態様によって実装された、実行モジュールの一実施形態のブロック図である。
【図５】本技法の態様によって実装された、分析モジュールの一実施形態のブロック図である。
【図６】本技法の態様によって実装された、実験を生成および評価する一方法の例示的な流れ図である。
【図７】本技法の態様によって実装された、図１のシステムによって生成された例示的な実験を示すスクリーンショットである。
【図８】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対応する例示的な学習データを示すスクリーンショットである。
【図９】本技法の態様によって実装された、図８の学習データに関する例示的な詳細を示すスクリーンショットである。
【図１０】本技法の態様によって実装された、図１のシステムによって生成された実験に対する例示的なカレンダービューを示すスクリーンショットである。
【図１１】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な「状況・複雑化・問い（Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ−Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｑｕｅｓｔｉｏｎ））」マトリックス・テンプレートを示す画面ショットである。
【図１２】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な因子マップ・テンプレートを示すスクリーンショットである。
【図１３】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な仮説マトリックス・テンプレートを示すスクリーンショットである。
【図１４】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な実験パラメータを示すスクリーンショットである。
【図１５】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な反応を示すスクリーンショットである。
【図１６】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な反応の生成を示すスクリーンショットである。
【図１７】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な因子を示すスクリーンショットである。
【図１８】本技法の態様によって実装された、図１７の設計因子に対する例示的な相互作用を示すスクリーンショットである。
【図１９】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的なサンプル・サイズ決定を示すスクリーンショットである。
【図２０】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的なサンプル割り当てを示すスクリーンショットである。
【図２１】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的なサンプル・リストを示すスクリーンショットである。
【図２２】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な設計妥当性確認を示すスクリーンショットである。
【図２３】本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な設計妥当性確認のプロットの比較を示すスクリーンショットである。
【図２４】本技法の態様によって実装された、実験を生成し評価するためのシステムを実装するのに用いられる、例示的な汎用コンピューティング・デバイスのブロック図である。
【図２５】実験の生成および評価をコンピュータ・システム中に実装するために用いることができる例示的なコンピュータ・プログラム製品を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明は、実験を生成および評価するためのシステムおよび方法を提供する。例示的な諸実施形態および図面を用いて、実験を生成および評価するための本システムおよび方法をおよび方法を説明する。本明細書における「一実施形態」、「或る実施形態」、「或る例示的な実施形態」への言及は、説明されるその実施形態が、或る特定の特徴、構造、または特性を含み得ることを示すが、あらゆる実施形態が、必ずしもその特定の特徴、構造、または特性を含むとは限らない。また、かかる語句は必ずしも同一の実施形態に言及しているわけではない。さらに、或る実施形態に関連して、或る特定の特徴、構造、または特性が述べられた場合、明示的に記されているかどうかを問わず、他の実施形態に対して、かかる特徴、構造、または特性を反映させることは当業者の知るところであると思量される。
【００１１】
図１は、本技法による、実験を生成および評価するためのシステム１０のブロック図である。システム１０は、デファイナ・モジュール１２と、設計モジュール１４と、実行モジュール１６と、分析モジュール１８と、学習リポジトリ２０とを含む。システム１０は、通信ネットワーク２２と、ディスプレイ２４とをさらに含む。各コンポーネントについて、以下でさらに詳しく説明する。
【００１２】
デファイナ・モジュール１２は、学習リポジトリ２０に連結されて、複数の事業目標２６を定義するように構成される。デファイナ・モジュール１２は、複数の事業目標２６に基づいて一つ以上の仮説２８を生成するようにさらに構成される。複数の事業目標２６の例には、組織内での収入漏出の原因、顧客の購買パターン、値上げの売り上げに対する影響、販売促進因子の識別などが含まれる。デファイナ・モジュール１２は、一つ以上の仮説２８に関連付けられた複数の実験３０を計画するようにさらに構成される。
【００１３】
一実施形態において、複数の事業目標２６は、ユーザによって、一つ以上の実行済みの実験に関連付けられた過去のデータに基づいて定められる。本明細書で用いる用語「ユーザ」は、自然人および「ユーザ」として活動する他のエンティティの両方を言及し得る。例には、団体、組織、企業、チーム、または人々の他のグループが含まれる。デファイナ・モジュール１２は、複数の実験に対する複数のタイムスロットを有する学習スケジュール３２を決めるようにさらに構成される。
【００１４】
設計モジュール１４は、学習リポジトリ２０に連結されて、一つ以上の仮説２８に基づいて複数の実験３０の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータ３４を決め、複数の実験３０の各々の妥当性確認を行う（ｖａｌｉｄａｔｅ）ように構成される。複数の実験３０の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータ３４の例は、以下に限らないが、実験の型、実験に関連付けられた因子の数、それら因子のサンプル・サイズ、実験を実施するコスト、またはこれらの組合せを含み得る。実験の型の例は、以下に限らないが、事前選択実験、無作為化実験、設計因子実験、一部実施因子実験、中心複合実験、プラケット−バーマン（Ｐｌａｃｋｅｔｔ−Ｂｕｒｍａｎ）実験、またはこれらの組合せを含み得る。
【００１５】
例示的な一実施形態において、設計モジュール１４は、実験３０の成功度（ｓｕｃｃｅｓｓ  ｏｆ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ）を判定するための指標を見積もり、それぞれの仮説２８の妥当性確認を行うようにさらに構成される。別の例示的な実施形態において、設計モジュール１４は、複数の事業目標２６に基づいて、複数の実験３０の優先順位を付け、および／または一つ以上の仮説２８を単一の実験に組合せるようにさらに構成される。
【００１６】
実行モジュール１６は、学習リポジトリ２０に連結されて、複数の実験３０を実行するように構成される。この実施形態において、実行モジュール１６は、デファイナ・モジュール１２によって決められた学習スケジュール３２に従って複数の実験３０を実行するように構成される。実行モジュール１６は、複数の実験３０の実行を追跡し、複数の実験３０の結果に基づいて一つ以上の実験パラメータ３４を変更するようにさらに構成される。一実施形態において、複数の実験３０は、初期データに基づいて終了することができる。実行モジュール１６は、複数の実験３０に対する品質チェックを行うようにさらに構成される。
【００１７】
分析モジュール１８は、学習リポジトリ２０に連結されて、複数の実験３０の結果を分析し、出力データ３６を生成するように構成される。出力データ３６の例は、以下に限らないが、実験の結果、実験の結果に基づく一つ以上の事業戦略、またはこれらの組合せを表す、一つ以上のダッシュボードを含み得る。一実施形態において、分析モジュール１８は、ユーザに対するダッシュボードおよびロールアウト・シナリオを生成するためのオプチマイザおよびシミュレータ（図示せず）をさらに含む。
【００１８】
この実施形態において、デファイナ・モジュール１２、設計モジュール１４、実行モジュール１６、および分析モジュール１８の各々は、実験を生成および評価するために、他のモジュールの少なくとも一つからインプットを受信するようにさらに構成される。
【００１９】
学習リポジトリ２０は、デファイナ・モジュール１２、設計モジュール１４、実行モジュール１６、および分析モジュール１８に連結されて、学習データ３８を格納するように構成される。一実施形態において、学習データ３８は、一つ以上の実行済みの実験に関連付けられた過去のデータを含む。学習データ３８の例は、顧客データ、クライアント・データ、事業目標データ、仮説およびコンポーネント質問データ、分析データ、予算データなど、組織／企業に関連付けられたデータを含み得る。デファイナ・モジュール１２、設計モジュール１４、実行モジュール１６、および分析モジュール１８は、学習リポジトリ２０からの学習データ３８を用いて、複数の実験３０を定めること、複数の実験３０の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータ３４を決めること、複数の実験３０を実行すること、および複数の実験３０の結果を分析することなど、いくつかのオペレーションを行う。
【００２０】
相互接続ネットワーク２２などの通信ネットワーク２２は、学習リポジトリ２０と、デファイナ・モジュール１２と、設計モジュール１４と、実行モジュール１６と、分析モジュール１８とに連結されて、学習リポジトリ２０と、デファイナ・モジュール１２と、設計モジュール１４と、実行モジュール１６と、分析モジュール１８との間の情報の流れを容易にするように構成される。
【００２１】
ディスプレイ２４は、分析モジュール１８に連結されて、システム１０のユーザに出力データ３６を伝達するように構成される。この実施形態において、ディスプレイ２４は、複数の実験３０の結果を、ロールアウト・ダッシュボード４０および分析ダッシュボード４２など様々なフォーマットで伝達する。上記で説明した、実験を生成および評価するための本システム１０は、計画された複数の実験３０を、ユーザのレビューのために提示するようにさらに構成される。デファイナ・モジュール１２、設計モジュール１４、実行モジュール１６、および分析モジュール１８が動作する態様について、以下にさらに詳しく説明する。
【００２２】
図２は、図１のシステムのデファイナ・モジュール１２の一例のブロック図である。前述したように、デファイナ・モジュール１２は、複数の事業目標２６を定め、該複数の事業目標２６に基づいて一つ以上の仮説２８を生成するように構成される。例示的な一実施形態において、デファイナ・モジュール１２は、構造化された方式で学習データ３８を収集するように設計されたデータ収集フレームワーク（図示せず）を用いて、一つ以上の仮説２８を生成する。このデータ収集フレームワークの一例が、２０１３年１月７日出願のインド国特許出願番号第１６０／ＣＨＥ／２０１３号、名称「Ｄａｔａ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｔｏｏｌ（データ管理システムおよびツール）」に記載されており、この出願は本明細書に組み込まれる。このデータ収集フレームワークは、学習データ３８の十分且つ効果的な収集を的確に確実に重視するものであり、複数の事業目標２６の正確な表現およびスコーピングをもたらす。
【００２３】
一例において、データ収集フレームワークは、「状況・複雑化・問い（ＳＣＱ：Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ−Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｑｕｅｓｔｉｏｎ）」インターフェース、因子マップ・インターフェース、および仮説インターフェースを含む。これらのインターフェースはデータ収集フレームワークによって用いられ、それらフレームワークそれぞれのテンプレートにデータ投入が行われ（後述する図９、１０、１１で説明する）、ユーザが定めた複数の事業目標２６に対する関連学習データ３８と照合される。ＳＣＱインターフェースは、ユーザから受信された複数の事業目標２６に基づいて、対応するＳＣＱテンプレートにデータ投入し、複数の事業目標２６に関連する、現在状態、望ましいソリューション、および現在状態と望ましいソリューションとの間のギャップを表現する。記入済みのＳＣＱテンプレートは、次いで、因子マップ・テンプレートを仕上げるため因子マップ・インターフェースによって用いられる。因子マップ・テンプレートは、ユーザが定めた複数の事業目標２６に、直接的にまたは間接的に寄与する様々な因子を含む。特定の諸実施形態において、ユーザは、複数の事業目標２６の性質に応じて影響のある因子を追加または削除して因子マップを変更することができる。
【００２４】
仮説インターフェースは、特定された複数の事業目標２６に対する仮説マトリックスを決め、一つ以上の仮説２８を生成することによって、対応する仮説テンプレートにデータ投入する。示された実施形態において、複数の事業目標２６に対して生成された一つ以上の仮説２８は、それぞれ参照番号２８−Ａ、２８−Ｂ、２８−Ｃ、および２８−Ｄで表される仮説１〜４を含む。デファイナ・モジュール１２は、仮説テンプレートを使って、一つ以上の仮説２８に関連付けられた複数の実験３０を計画するように構成される。例えば、デファイナ・モジュール１２によって計画された複数の実験３０は、それぞれ、参照番号３０−Ａ、３０−Ｂ、および３０−Ｃで表される実験１〜３を含む。任意の数の仮説および実験を企画することが可能である。デファイナ・モジュール１２は、複数の実験３０に対する複数のタイムスロットを有する学習スケジュール３２を決めるようにさらに構成される。設計モジュール１４が動作する態様については以下でさらに詳しく説明する。一部の例において、学習スケジュール３２は、システム１０のユーザの作業カレンダーに組み込むことが可能である。
【００２５】
図３は、本技法の態様によって実装された、設計モジュール１４の一実施形態のブロック図である。この実施形態において、複数の実験３０は、システム１０のユーザによって提供されるインプットに基づいて定められる（参照番号５２で表されている）。設計モジュール１４は、ユーザが、所定の実験の型から、実験に対する適切な設計を識別することを可能にする。例示的な一実施形態において、この実験の型には、事前選択テストおよび対照実験（参照番号５４で表されている）、無作為化テストおよび対照実験（参照番号５６で表されている）、設計因子実験（参照番号５８で表されている）、中心複合実験、Ｐｌａｃｋｅｔｔ−Ｂｕｒｍａｎ実験、またはこれらの組合せが含まれる。
【００２６】
前述したように、設計モジュール１４は、一つ以上の仮説２８に基づいて、複数の実験３０の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータ３４を決めるように構成される。例えば、設計モジュール１４は、実験のためのサンプル・サイズ６０を決めるように構成されることができる。さらに、これら複数の実験３０に対し、最適設計６２を決めることが可能である。参照番号６４で表されているように、実験に対するサンプル割り当てが行われ、サンプル割り当て基準は変更する（参照番号６６で表されている）ことができる。設計モジュール１４は、学習スケジュール３２を仕上げるために、複数の実験３０の各々に対し（参照番号６８で表されているように）サンプリングのロバスト性の妥当性確認を行うようさらに構成される。
【００２７】
図４は、本技法の態様によって実装された、実行モジュール１６の一実施形態のブロック図である。実行モジュール１６は、デファイナ・モジュール１２によって決められた学習スケジュール３２に従って、複数の実験の実施（参照番号７２で表されている）を容易にする。実行モジュール１６は、複数の実験３０に対する品質テスト（参照番号７４で表されている）を行うようさらに構成される。示された実施形態において、実行モジュール１６は、結果の欠損値および外れ値を分析する（参照番号７６で表されている）ことによって品質テストを行う。
【００２８】
実行モジュール１６は、複数の実験３０に対する早期の読み取り７８を識別するようにさらに構成される。示された実施形態において、実行モジュール１６は、一つ以上の実行済み実験に対する結果を、予期されシミュレートされた出力と比較すること（参照番号８０で表されている）によって早期の読み取りを識別するように構成される。
【００２９】
実行モジュール１６は、複数の実験３０に対し適応性のある実験計画８２を生成するようさらに構成される。示された実施形態において、実行モジュール１６は、実行の過程で、早期の読み取りに基づき、サンプル・サイズなど一つ以上の実験パラメータ３４を変更することによって（参照番号８４で表されている）、適応性のある実験計画を生成する。
【００３０】
図５は、本技法の態様によって実装された、分析モジュール１８の一実施形態のブロック図である。前述したように、分析モジュール１８は、複数の実験３０の結果の分析（参照番号９２で全体が表されている）を行い、出力データ３６を生成するよう構成される。分析モジュール１８は、出力データ３６をシステム１０のユーザに伝達するためのディスプレイ２４を含む。
【００３１】
一実施形態において、出力データ３６は、実験の結果、実験の結果に基づく一つ以上の事業戦略、またはそれらの組合せを表す一つ以上のダッシュボードを含む。一実施形態において、分析モジュール１８は、分析ダッシュボード９４、および出力データ３６をシステム１０のユーザに伝達するためのロールアウト・ダッシュボード９６を含む。出力データ３６を表す他のフォーマットを構想することも可能である。分析モジュール１８は、ユーザに対するロールアウト・ソリューション９８を生成するためのオプチマイザおよびシミュレータ（図示せず）をさらに含む。複数の実験３０が生成および評価される手法について以下にさらに詳しく説明する。
【００３２】
図６は、本技法の態様によって実装された、実験を生成および評価する一方法の例示的なフローチャート１００である。このプロセスの各ステップを以下に説明する。
【００３３】
ブロック１０２で、学習リポジトリ２０の学習データ３８へのアクセスが行われる。一実施形態において、学習データ３８は、一つ以上の実行済みの実験に関連付けられた過去のデータを含む。学習データ３８の例は、顧客およびクライアントのデータ、事業目標データ、仮説およびコンポーネント質問データ、分析データ、外部データ、予算データなどを含み得る。
【００３４】
ブロック１０４で、複数の事業目標２６が、デファイナ・モジュール１２によって定められ、複数の事業目標２６に基づいて一つ以上の仮説２８が生成される。複数の事業目標２６の例には、収入漏出の原因、顧客の購買パターン、値上げの売り上げに対する影響、販売促進因子の識別などが含まれる。一実施形態において、複数の事業目標２６は、ユーザによって、一つ以上の実行済み実験に関連付けられた過去のデータに基づいて定められる。
【００３５】
ブロック１０６で、デファイナ・モジュール１２によって、一つ以上の仮説２８に関連付けられた複数の実験３０が計画される。実験の型の例には、以下に限らないが、事前選択実験（ｐｒｅ−ｓｅｌｅｃｔｅｄ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）、無作為化実験（ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）、設計因子実験（ｄｅｓｉｇｎ  ｆａｃｔｏｒｉａｌ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）、一部実施因子実験（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｆａｃｔｏｒｉａｌ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）、中心複合実験（ｃｅｎｔｒａｌ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）、Ｐｌａｃｋｅｔｔ−Ｂｕｒｍａｎ実験（Ｐｌａｃｋｅｔｔ−Ｂｕｒｍａｎ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）、またはこれらの組合せを含めることができる。
【００３６】
ブロック１０８で、設計モジュール１４によって、一つ以上の仮説２８に基づいて、複数の実験３０の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータ３４が決められる。複数の実験３０の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータ３４の例は、以下に限らないが、実験の型、実験に関連付けられた因子の数、サンプル・サイズ、実験を実施するコスト、またはこれらの組合せを含み得る。複数の実験３０の各々は、設計モジュール１４によってさらに妥当性が確認される。
【００３７】
ブロック１１０で、複数の実験３０が実行モジュール１６によって実行される。一実施形態において、複数の実験３０は、デファイナ・モジュール１２によって決められた学習スケジュール３２に従って実行される。
【００３８】
ブロック１１２で、複数の実験３０の結果が分析モジュール１８によって分析され、出力データ３６が生成される。一実施形態において、複数の実験３０の結果に基づいて、一つ以上の事業戦略が決められる。
【００３９】
一実施形態において、事業目標を定めること、実験を計画すること、実験を実行すること、実験の結果を分析すること、のうちの少なくとも一つが、学習リポジトリ２０に格納された学習データ３８からのインプットを用いて行われる。
【００４０】
実験を生成および評価するための前述のシステム１０および方法は、ユーザが複数の実験を生成および評価することを可能にするためのいくつかのユーザ・インターフェースを実装する。関連するインターフェースのいくつかを以下にさらに詳しく説明する。
【００４１】
図７は、図１のシステム１０によって生成された例示的な実験を表す画面１２０である。画面１２０は、テーブルビュー（ｔａｂｌｅ  ｖｉｅｗ）（ラジオボタン１２２）またはカレンダービュー（ｃａｌｅｎｄａｒ  ｖｉｅｗ）（ラジオボタン１２４）を使って、学習リポジトリに存在する実験および事業目標のリストを閲覧するためのオプションを提供する。示された実施形態において、「テーブルビュー」オプション（ラジオボタン１２２）を選択すると、実験（セル１２６）および事業目標（セル１２８）のリスト（ｌｉｓｔ  ｏｆ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ）が表形式で表示される。図１のシステムによって生成される実験の例には、マーケティングの有効性（ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ）（セル１３０）、価格テスト（ｐｒｉｃｅ  ｔｅｓｔ）（セル１３２）などが含まれる。同様に、事業目標の例には、Ｐｒｉｃｅ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ（値下げ）（セル１３４）、ＩｎｃｒｅａｓｅＨＨＳｐｅｎｄ（店舗の顧客の支出を示す）（セル１３６）、ＩｎｃｒｅａｓｅＳｐｅｎｄＶｉｓｉｔ（店舗の顧客の訪問回数を示す）（セル１３８）、Ｌａｂｏｒ＿Ｄａｙ（労働者の日）（当該年の特定の日の売り上げ／収入を示す）（セル１４０）など、一つ以上の商品の売り上げに関する目標が含まれる。
【００４２】
また、テーブルビュー（ラジオボタン１２２）は、各実験および事業目標に対する最終変更日時に関するフィールド（セル１４２）を含む。さらに、画面１２０は、計画（ｐｌａｎ）（セル１４４）、設計（ｄｅｓｉｇｎ）（セル１４６）、実行（ｅｘｅｃｕｔｅ）（セル１４８）、および測定（ｍｅａｓｕｒｅ）（セル１５０）など、各実験および事業目標に関する一つ以上のフェーズを表示する。加えて、各フェーズにおける各実験および事業目標に対する一つ以上の状態が、色分けされた図（参照番号１４４−Ａ、１４６−Ａ、１４８−Ａ、１５０−Ａによって示されている）を用いて示されており、実験の当該特定フェーズへの直接リンクとして機能している。この色は、例えば、当該フェーズが開始されていない（例、赤色で表示される）かどうか、部分的に実施されている（例、オレンジ色で表示される）かどうか、あるいは完了している（例、緑色で表示される）かどうかなど、実験のフェーズのステータスを示す。また、画面１２０は、各実験に関する、実験の開始日および終了日（ｓｔａｒｔ  ｄａｔｅ、ｅｎｄ  ｄａｔｅ）（セル１５４）、説明（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）（例えば、仮説、処理因子、反応（ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ、ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｆａｃｔｏｒｓ、ｒｅｓｐｏｎｓｅ））（セル１５６）などの詳細を提示する、実験サマリーウィンドウ枠（ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ  ｓｕｍｍａｒｙ  ｐａｎｅ）１５２を含む。さらに、画面１２０には、目標、主要課題、実験、生成日、最終変更日（ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ、  ｋｅｙ  ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ，  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ、  ｄａｔｅ  ｃｒｅａｔｅｄ、  ｄａｔｅ  ｌａｓｔ  ｍｏｄｉｆｉｅｄ）など、事業目標の要約を示す事業目標サマリーウィンドウ枠（ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｓｕｍｍａｒｙ  ｐａｎｅ）１５８も提示される。画面１２０に提示されるタブ１６０をクリックすると、以下の図８で説明するように、当該実験に対応する学習データを見ることができる。
【００４３】
図８は、図７で定められた実験に対応する例示的な学習データを表す画面１７０である。この例において、学習データは、「ｅメール・キャンペーンだけによって平均家計支出が７５０ドル増加する（Ａｖｅｒａｇｅ  ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ  ｓｐｅｎｄ  ｉｎｃｒｅａｓｅｓ  ｂｙ  ７５０＄  ｄｕｅ  ｔｏ  ｅ−ｍａｉｌ  ｃａｍｐａｉｇｎｓ  ａｌｏｎｅ）」（セル１７２）、「パンフレットは平均家計支出を５００ドル増加させる（Ｐａｍｐｈｌｅｔｓ  ｉｎｃｒｅａｓｅ  ａｖｅｒａｇｅ  ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ  ｓｐｅｎｄ  ｂｙ  ５００＄）」（セル１７４）、「ｅメール・キャンペーンは、高年齢顧客に比べると若年齢顧客の間での店舗売り上げを増加させる（ｅ−ｍａｉｌ  ｃａｍｐａｉｇｎｓ  ｉｎｃｒｅａｓｅ  ｓｔｏｒｅ  ｓａｌｅｓ  ａｍｏｎｇｓｔ  ｙｏｕｎｇ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ  ｍｏｒｅ  ａｓ  ｃｏｍｐａｒｅｄ  ｔｏ  ｏｌｄｅｒ  ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ）」（セル１７６）などを含む。かかる学習データは、以前に実行された実験の結果に対応し得る。また、学習データは、画面１７０に提示された検索フィールド１７８でキーワードを指定することによって、学習リポジトリの中から検索することができる。検索された学習データに関する詳細は、そのデータ上をクリックすることによって得ることが可能である。例えば、学習データ「ｅメール・キャンペーンだけによって平均家計支出が７５０ドル増加する」（セル１７２）をクリックすると、画面１７０は、図９に表されたような別のポップアップ画面１８０に移行する。このポップアップ画面１８０に提示される、学習データに関する様々な詳細は、事業目標（ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）（セル１８２）、リンクされた実験（ｌｉｎｋｅｄ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ）（セル１８４）、優先順位（ｐｒｉｏｒｉｔｙ）（セル１８６）、重要度（ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）（セル１８８）、予定表（ｔｉｍｅｌｉｎｅ）（セル１９０）、および注記（ｎｏｔｅｓ）（セル１９２）を含む。
【００４４】
図１０は、図１のシステム１０によって生成された実験の例示的なカレンダービューを表す画面２００である。画面１２０の「カレンダービュー（Ｃａｌｅｎｄａｒ  Ｖｉｅｗ）」オプション（ラジオボタン１２４）を選択すると、画面はカレンダービュー画面２００に移行する。画面２００は、ユーザが複数の実験（ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ）（セル２０６）および事業目標（図示せず）を閲覧するのを助ける、「実験ビュー（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ  Ｖｉｅｗ）」２０２および「事業目標ビュー（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  Ｖｉｅｗ）」２０４に対するタブを含む。この例において、マーケティングの有効性実験などの実験を選択すると、ポップアップ・ウィンドウ２０８を用いて、対応する事業目標（例えばＬａｂｏｒ＿Ｄａｙ）が表示される。また、画面２００は、複数のタイムスロットを備えたカレンダー・フォーマットで、各実験（例えばマーケティングの有効性実験）に対する学習スケジュール（セル２１０）を表示する。しかして、実験のほか、その実験に関連付けられた事業目標は、この例示画面２００を用い様々なフォーマットで閲覧することができる。
【００４５】
図１１は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な「状況・複雑化・問い（ＳＣＱ）」マトリックス・テンプレート２２１を表す画面２２０である。示された実施形態において、事業目標は、現在状態（ｃｕｒｒｅｎｔ  ｓｔａｔｅ）（セル２２２）、望ましいソリューションまたは将来の望ましい状態（ｄｅｓｉｒｅｄ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｏｒ  ｆｕｔｕｒｅ  ｄｅｓｉｒｅｄ  ｓｔａｔｅ）（セル２２４）、および事業目標の現在状態と望ましいソリューションとの間のギャップ（ｇａｐ）（セル２２６）を用いて表される。画面２２０は、ユーザが、望ましい状態を達成するために回答が必要な、事業目標の現在状態と望ましい状態との間のギャップに関する複数の問い（ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）（セル２２８）を入力することを可能にする。
【００４６】
この例示的な実施形態において、画面２２０は、労働者の日の休日シーズンの間にマーケット・シェアを増大するためのキャンペーンを導入するための実験に対する詳細を示している。セル２２２は、マーケティング・チャネルを通してキャンペーンを張るための、ユーザの意図などの状況または現在状態に関する既知の事実を含む。かかる既知の事実が、事業目標の現在状態を数値化し、入力フィールド２２２−Ａを用いて入力される。
【００４７】
さらに、セル２２６は、特定された事業目標に対するギャップ／複雑化因子の詳細を含む。本事例において、事業目標に対する複雑化因子は、チャネルの有効性を促進する因子に関する知識の欠如である。これらの事実は、入力フィールド２２６−Ａを用いて入力される。将来の望ましい状態に関する事実は、入力フィールド２２４−Ａを用いて、セル２２４中にリストされる。例えば、本例の実験では、このユーザが、労働者の日のシーズンの間にマーケット・シェアを獲得することが期待されている。
【００４８】
さらに、ギャップに関する問い（セル２２８）が、入力フィールド２２８−Ａを用いて入力される（Ｋｅｙｅｄ  ｉｎ）。この事例では、セル２２８は、チャネルの有効性に影響する因子は何か、などの問いを含む。当業者には当然のことだが、問題定義フェーズでは様々な他の問いを立てることができる。
【００４９】
図１２は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な因子マップ・テンプレート２３１を表す画面２３０である。本事例において、画面２３０は、マーケティング有効性実験に影響を与える複数の因子を含む。これらの因子は、システムのユーザによって識別されてもよい。本事例では、ユーザによって識別されたチャネルの有効性の因子２３２は、店舗の属性（ｓｔｏｒｅ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）２３４、競争相手（ｃｏｍｐｅｔｉｔｏｒ）２３６、外部因子（ｅｘｔｅｒｎａｌ  ｆａｃｔｏｒｓ）２３８、およびマーケティング（ｍａｒｋｅｔｉｎｇ）２４０などの因子カテゴリにさらに分類される。さらに、店舗属性因子カテゴリ２３４は、店舗レイアウト、商品、共同経営者など、様々なサブ因子を含む。ユーザは、因子の包括的リストを生成することができる。かかる因子のリストは、画面２３０に提示されたタブ「追加（Ａｄｄ）」（タブ２４２）および「削除（Ｄｅｌｅｔｅ）」（タブ２４４）を用いて、定期的または周期的ベースで更新することができる。さらに、因子マップの自動書式設定および適切な視覚化を助けるために、画面２３０には書式設定（ｆｏｒｍａｔｔｉｎｇ）（タブ２４６）オプションも提示されている。加えて、ユーザは、ナビゲータ（ｎａｖｉｇａｔｏｒ）・アクション（タブ２４８）を用いて、ズームインおよびズームアウト機能を含め、容易なナビゲーションを可能にするサブナビゲーション・ウィンドウ２５０にアクセスすることができる。
【００５０】
図１３は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な仮説マトリックス（ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  ｍａｔｒｉｘ）・テンプレート２６１を伴う画面２６０である。仮説マトリックス・テンプレート２６１は、事業目標に基づく一つ以上の仮説を含む。前述の事例に戻って参照すると、この仮説画面２６０は、ここではマーケティングの有効性実験に関する一つ以上の仮説（ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）（セル２６２）を含む。一つ以上の仮説の例は、いろいろあるが、「パンフレットを使ったマーケティングは売り上げの増加をもたらす（ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｐａｍｐｈｌｅｔｓ  ｃａｕｓｅｓ  ａｎ  ｉｎｃｒｅａｓｅ  ｉｎ  ｓａｌｅｓ）」（セル２６４）、「マーケティングの頻度の増加は売り上げの増加をもたらす（ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ  ｔｈｅ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｏｆ  ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  ｃａｕｓｅｓ  ｉｎｃｒｅａｓｅ  ｉｎ  ｓａｌｅｓ）」（セル２６６）などを含み得る。この例示的な実施形態において、画面２６０には、各個別の仮説および／または仮説のグループ（セル２７０）のどちらかに対し優先順位を割り当てるための追加のセル２６８を含めることができる。さらに、各仮説に対応して、一つ以上の関連するコンポーネント質問（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）（セル２７２）が立てられ、それらコンポーネント質問に関連付けられたデータ要素が識別される。これらのデータ要素は、ユーザによって、タブ２７４を介して追加することができる。例示の仮説に対応する例示的なコンポーネント質問には、「パンフレットを使ったマーケティングによる売り上げの増加はどうであるか？（Ｗｈａｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｉｎｃｒｅａｓｅ  ｉｎ  ｓａｌｅｓ  ｄｕｅ  ｔｏ  ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｐａｍｐｈｌｅｔｓ？）」（セル２７６）などが含まれる。さらに、「仮説の追加（Ａｄｄ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）」タブ２７８を用いて、仮説マトリックス・テンプレートに仮説を追加することができる。また、ユーザは、仮説を選択し、「学習データへの追加（Ａｄｄ  ｔｏ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｄａｔａ）」タブ２８０を介して学習リポジトリで利用可能な学習データにその仮説を追加することが可能である。
【００５１】
図１４は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な実験パラメータを表す画面２９０である。画面２９０は、ユーザが実験２９１を説明するための説明（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）フィールド２９２を含む。加えて、基準実験コスト（ｂａｓｅ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ  ｃｏｓｔ）（セル２９４）、開始日（ｓｔａｒｔ  ｄａｔｅ）（セル２９６）、および終了日（ｅｎｄ  ｄａｔｅ）（セル２９８）など一つ以上の実験パラメータを特定することができる。さらに、対応する事業目標（ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ）（セル３００）およびデータセット（ｄａｔａｓｅｔｓ）（セル３０２）を追加または削除することが可能である。また、画面２９０は、ユーザが、「仮説の選択（Ｓｅｌｅｃｔ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）」タブ３０４を用いて、事業目標の各々に対し一つ以上の仮説を選択することを可能にする。実験に関する仮説およびコンポーネント質問は、ウィンドウ枠３０６を使って表示される。本事例であるマーケティングの有効性実験に対しては、Ｌａｂｏｒ＿Ｄａｙおよびｓｔｏｒｅ＿ｄｅｔａｉｌｓ（店舗詳細）が、それぞれ事業目標およびデータセットとして加えられる。「ｅメールを使ったキャンペーンは売り上げの増加をもたらす」などの対応する仮説およびコンポーネント質問が、ウィンドウ枠３０８を使って表示される。
【００５２】
図１５は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な応答（ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ）３１１を表す画面３１０である。画面３１０は、実験２９１に対する連続的な応答（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ）（セル３１２）および分類別応答（ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ）（セル３１４）を表示する。示された実施形態では、マーケティングの有効性実験に対する連続的な応答が表形式で表示される。連続的な応答３１２は、一つ以上の応答（セル３１６）（例えばＳａｌｅｓＰｅｒＭｏｎｔｈ（月当たり売り上げ））と、単位（ｕｎｉｔ）（セル３１８）、現在値／基準値（ｃｕｒｒｅｎｔ  ｖａｌｕｅ／ｂａｓｅｌｉｎｅ）（セル３２０）、標準偏差（ｓｔａｎｄａｒｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）（セル３２２）、検出可能な差（ｄｅｔｅｃｔａｂｌｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）（セル３２４）、検出力（ｐｏｗｅｒ）（セル３２６）、有意性（ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）（セル３２８）、サンプリング単位（ｓａｍｐｌｅ  ｕｎｉｔ）（セル３３０）など、対応する反応パラメータの値とを含む。連続的な応答３１２は、応答がサンプリング単位間で異なっているかどうかを示すためのセル（セル３３２）をさらに含む。同様に、前述の反応パラメータの全てに対する分類別反応３１４を取得することができる。さらに、応答タブ３１１をクリックすると、図１６に示されるように、画面３１０にポップアップ・ウィンドウ枠３４０が出現し、ユーザが新規の反応を生成することを可能にする。サンプリング単位（ｓａｍｐｌｅ  ｕｎｉｔ）（セル３４２）、データセット（ｄａｔａｓｅｔ）（セル３４４）、リンクされた変数（ｌｉｎｋｅｄ  ｖａｒｉａｂｌｅ）（セル３４６）、および応答名（ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｎａｍｅ）（セル３４８）など、応答に関する様々な詳細をポップアップ・ウィンドウ３４０に特定することができる。
【００５３】
図１７は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な因子（ｆａｃｔｏｒｓ）３５１を伴う画面３５０である。画面３５０は、実験に関する分類別因子（ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  ｆａｃｔｏｒｓ）（セル３５２）および連続的な因子（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｆａｃｔｏｒｓ）（セル３５４）を表示する。一般に、分類別因子（セル３５２）は、限定された通常は固定された数の実行可能な値、の一つを取ることができる因子を含み、一方、連続的な因子（セル３５４）は、連続的ベースで変化し得る値を有する因子を含む。示された実施形態において、分類別因子（セル３５２）の例には、ｅメール（ｅｍａｉｌ）（セル３５６）、パンフレット（ｐａｍｐｈｌｅｔ）（セル３５８）などが含まれる。様々な他のパラメータを構想することも可能である。さらに、全ての利用可能な仮説のリストからの一つ以上の仮説は、各因子に関連付けられた事業目標をクリックすることによって、その各因子に対しリンク付けおよび／またはリンク解除することができる。また、分類別因子に関する詳細が、因子の型（ｔｙｐｅ）（セル３６０）、レベル（ｌｅｖｅｌｓ）（セル３６２）、サンプル当たりコスト（ｐｅｒ  ｓａｍｐｌｅ  ｃｏｓｔ）（セル３６４）を含む表形式で特定される。画面３５０は、ユーザに、サンプリング単位に対する因子のレベルの変更を可能にするかどうかを特定するオプション（セル３６６）を、さらに提供する。
【００５４】
図１８は、本技法の態様によって実装された、図１７の因子３５１に対する例示的な交互作用（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ）３７１を示す画面３７０である。示された実施形態において、複数の因子に関連する交互作用３７１は、各因子に対する効果（ｅｆｆｅｃｔ）（セル３７２）および重要度（ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）（セル３７４）を用いて表される。因子の重要度は、個別にあるいは組合せ方式で割り当てることができる。本事例については、因子ｅメールおよびパンフレットの重要度（セル３７６）が個別に（セル３７８）割り当てられている。加えて、これらの因子の効果は、組み合わされて（セル３８０）重要度を割り当てられている（セル３８２）。インタラクションの画面３７０は、ユーザに対し、例えば、無作為化比較（ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ  ｃｏｎｔｒｏｌｓ）（タブ３８４）、無作為化テスト（ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ  ｔｅｓｔｓ）（タブ３８６）、および無作為化テスト・比較（ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ  ｔｅｓｔ  ａｎｄ  ｃｏｎｔｒｏｌ）（タブ３８８）など、実験の型を選ぶための複数の設計選択肢を提供する。他の設計オプションを考案することも可能である。
【００５５】
図１９は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的なサンプル・サイズ（ｓａｍｐｌｅ  ｓｉｚｅ）３９１の決定の詳細を示すスクリーンショット３９０である。ここで、サンプル・サイズは、複数の因子の効果（ｅｆｆｅｃｔ）（セル３９２）、基準実験コスト（ｂａｓｅ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ  ｃｏｓｔ）（セル３９４）、および応答（ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ）（セル３９６）など、様々なパラメータに基づいて決められる。実験のためのサンプル・サイズは、「サンプル・サイズの計算」タブ３９８を用いて見積もることが可能である。見積もられたサンプル・サイズは、「設計結果（Ｄｅｓｉｇｎ  Ｒｅｓｕｌｔ）」ウィンドウ枠４００を使って表示することができる。一つ以上の設計結果が表形式で表示され、設計型（ｄｅｓｉｇｎ  ｔｙｐｅ）（セル４０２）、サンプリング単位（ｓａｍｐｌｅ  ｕｎｉｔｓ）（セル４０４）、サンプル・サイズ（ｓａｍｐｌｅ  ｓｉｚｅ）（セル４０６）、コスト（ｃｏｓｔ）（セル４０８）、および主効果の精度（ｍａｉｎ  ｅｆｆｅｃｔ  ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）（セル４１０）など、様々な結果パラメータが示される。
【００５６】
これらの設計結果は、反応への影響における因子の効果を見出すためさらに用いることができる。ユーザは、コストおよびサンプル・サイズの基準に基づいて適切な設計を選択することができ、後でのステップのために選択した設計を保存することも可能である。設計結果は、「設計の保存（Ｓａｖｅ  Ｄｅｓｉｇｎ）」タブ４１２を用いて保存することができる。さらに、「実験サマリー（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ  Ｓｕｍｍａｒｙ）」ウィンドウ枠４１４は、開始日（ｓｔａｒｔ  ｄａｔｅ）および終了日（ｅｎｄ  ｄａｔｅ）（セル４１６）、説明（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）（セル４１８）、設計結果（ｄｅｓｉｇｎ  ｒｅｓｕｌｔｓ）（セル４２０）、処理因子（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｆａｃｔｏｒｓ）（セル４２２）、および応答（ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ）（セル４２４）などの主要属性をハイライトしながら、設計された実験のサマリーを提示する。
【００５７】
図２０は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的なサンプル割り当て（ｓａｍｐｌｅ  ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ）４３１の詳細を示す画面４３０である。ユーザによって保存された設計結果は、因子３５１の複数の処理組み合せを含み、これらは画面４３０を使って表示される。本明細書で用いられる、因子の処理組み合せは、或る実験に割り当てることが可能な因子の組み合せを含む。本事例において、処理組み合せ（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）ウィンドウ枠４３２は、ユーザが店舗に対し使用可能な処理についての詳細を提示し、選択された因子の処理組み合せを用いる各種の処理実行（セル４３４）に特定の数の店舗を割り当てる。例えば、処理実行１（セル４３６で表される）に対して選択された因子の処理組み合せ（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）（セル４３８）は、「ｅメール：適用なし｜パンフレット：適用なし」（Ｅｍａｉｌ：  Ｎｏｔ  Ｇｉｖｅｎ  ｜  Ｐａｍｐｈｌｅｔ：  Ｎｏｔ  Ｇｉｖｅｎ）（セル４４０）であり、サンプル・サイズ（ｓａｍｐｌｅ  ｓｉｚｅ）（セル４４２）は約２３の店舗（セル４４４）であり、対応するコスト（ｃｏｓｔ）（セル４４６）は約０ドル（セル４４８）である。サンプル割り当ては、サンプルＩＤ変数（ｓａｍｐｌｅ  ＩＤ  ｖａｒｉａｂｌｅ）（４５６）として各店舗に対する識別子（例えば店舗番号（Ｓｔｏｒｅ＿Ｎｕｍｂｅｒ））を保持する列と共に、データセット（ｄａｔａｓｅｔ）（セル４５４）（例えばｓｔｏｒｅ＿ｄｅｔａｉｌｓ）を介して利用可能な店舗のリスト（セル４５２）を含む、「サンプリング・オプション（Ｓａｍｐｌｉｎｇ  Ｏｐｔｉｏｎｓ）」ウィンドウ枠４５０を用いて達成することができる。さらに、「サンプル割り当て（Ａｓｓｉｇｎ  Ｓａｍｐｌｅｓ）」タブ４５８を用いて、処理実行の各々に対し、店舗を重複することなく特定の店舗を特定の実行番号／処理組み合せに自動的に割り当てる、対応する命令が実行される。
【００５８】
図２１は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的なサンプル・リストの詳細を表す画面４６０である。前述したように、ユーザは、画面４３０中の「サンプル割り当て（Ａｓｓｉｇｎ  Ｓａｍｐｌｅｓ）」タブ４５８を用いてサンプルを割り当てることができる。サンプル割り当てが完了したならば、ユーザは、「出力のビュー（Ｖｉｅｗ  Ｏｕｔｐｕｔ）」タブ４６２を用いて、出力を見ることができる。この事例において、ポップアップ・ウィンドウ４６４には、各処理実行（セル４６８）に割り当てられておりサンプルＩＤ変数（ｓａｍｐｌｅ  ＩＤ  ｖａｒｉａｂｌｅ）（４５６）（例えばＳｔｏｒｅ＿Ｎｕｍｂｅｒ）によって識別される、サンプル（店舗）のリスト（セル４６６）が表示される。さらに、ポップアップ・ウィンドウ４６４に含まれている対照インジケータ（ｃｏｎｔｒｏｌ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）（セル４７０）を、テストおよび対照設計（ｔｅｓｔ  ａｎｄ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｄｅｓｉｇｎｓ）（例えば、１つだけの因子と２つのレベルとを有する設計）に用いてテストおよび対照の実行（ｔｅｓｔ  ａｎｄ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｒｕｎｓ）を示すことができる。本実施例について、選択された実験は、（複数の因子を含む）多変量実験であり、したがって、各々の実行は単なる一つの処理（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）（セル４７２）である。さらに、ユーザには、「ＣＳＶとしてダウンロード（Ｄｏｗｎｌｏａｄ  ａｓ  ＣＳＶ）」タブ４７４を介して、サンプル・リスト（セル４６６）を、カンマ区切り（ＣＳＶ：ｃｏｍｍａ−ｓｅｐａｒａｔｅｄ  ｖａｌｕｅｓ）ファイルとしてダウンロードするオプションが提供され、このタブは、ユーザが実験を物理的に実行するため用いることができる。
【００５９】
図２２は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な設計妥当性確認（ｄｅｓｉｇｎ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）４８１の詳細を含む画面４８０である。作動中、サンプル割り当てが完了すると、ユーザは、画面４８０を使って、各処理実行に対する各種の共変量（応答に影響する因子）に亘って変化する応答を見て、これら因子の間の類似性を理解することができる。ユーザは、データを包含するデータセット（ｄａｔａｓｅｔ）（セル４８４）と、比較対象の実行の数を示す実行数（ｒｕｎ  ｎｕｍｂｅｒ）（セル４８６）と、応答変数（ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｖａｒｉａｂｌｅｓ）（セル４８８）（例えば売上げ）と、共変量（ｃｏｖａｒｉａｔｅｓ）（セル４９０）（例えば人口）と、集合（ａｇｇｒｅｇａｔｅ）関数（セル４９２）（例えば平均値）と、を含むウィンドウ枠４８２を使って、インプットをプロットする選択をすることが可能である。加えて、日付変数（ｄａｔｅ  ｖａｒｉａｂｌｅ）（セル４９４）、開始日（ｓｔａｒｔ  ｄａｔｅ）（セル４９６）、終了日（ｅｎｄ  ｄａｔｅ）（セル４９８）、およびビンの数（ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｂｉｎｓ）（セル５００）を特定することもできる。さらに、ユーザは、「グラフのプロット（Ｐｌｏｔ  Ｇｒａｐｈ）」タブ５０２を用いて、各実行に対するプロット（例えば、処理実行（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｒｕｎ）１に対するプロット５０４、および処理実行（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｒｕｎ）２に対するプロット５０６）を見ることができる。各プロットには、その特定の実行に割り当てられたサンプル間での人口の分布を示す共変量のヒストグラムを含めることが可能である。さらに、各プロットは、例えば、特定の人口幅内にある各店舗の売り上げの平均値など、各ビンに対する反応の集合関数値を示す（参照番号５０８および５１０で示されている）。加えて、ユーザは、「比較対象の追加（Ａｄｄ  ｔｏ  Ｃｏｍｐａｒｅ）」チェックボックス５１２を用いプロットを選択することによって比較することが可能であり、「比較する（Ｃｏｍｐａｒｅ）」タブ５１４をクリックすることにより、画面４８０は、以下に説明するポップアップ画面に移行する。
【００６０】
図２３は、本技法の態様によって実装された、図７で定められた実験に対する例示的な設計妥当性確認のプロットの比較を示す画面５２０である。「比較する（Ｃｏｍｐａｒｅ）」タブ５１４を起動すると、画面４８０を用いてプロットされた設計妥当性確認プロットが比較のために並べて表示される。示された実施形態において、ユーザは、処理実行（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｒｕｎ）４、１、２、３、（参照番号５２２、５２４、５２６、５２８によって示される）に対するプロットを並べて観察し、比較することができる。
【００６１】
図２４は、本技法の態様によって実装された、実験を生成および評価するためのシステムを実装するのに用いられる、例示的な汎用コンピューティング・デバイスのブロック図６００である。ごく基本的な構成６０２において、コンピューティング・システム６００は、通常、一つ以上のプロセッサ６０４およびシステム・メモリ６０６を含む。メモリ・バス６０８は、プロセッサ６０４とシステム・メモリ６０６との間の通信のために用いることができる。
【００６２】
所望の構成に応じて、プロセッサ６０４は、以下に限らないが、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ（μＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、またはこれらの任意の組合せを含め、任意の種類とすることができる。プロセッサ６０４には、レベル１キャッシュ６１０およびレベル２キャッシュ６１２など一つ以上のレベルのキャッシング、プロセッサ・コア６１４、およびレジスタ６１６を含めることができる。例示的なプロセッサ・コア６１４は、算術演算処理ユニット（ＡＬＵ：ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ：ｆｌｏａｔｉｎｇ  ｐｏｉｎｔ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号処理コア（ＤＳＰ  Ｃｏｒｅ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｃｏｒｅ）、またはこれらの任意の組合せを含み得る。また、例示的なメモリ・コントローラ６１８は、プロセッサ６０４と併せ使用することもでき、一部の実装では、メモリ・コントローラ６１８をプロセッサ６０４の内蔵部分とすることもできる。
【００６３】
所望の構成に応じて、システム・メモリ６０６は、任意のもの（ＲＯＭ、フラッシュ・メモリなど）、またはそれらの任意の組み合わせとすることが可能である。システム・メモリ６０６は、オペレーティング・システム６２０と、実験を生成および評価するためのアルゴリズム６２６を含むアプリケーション６２２と、学習データ６２８を含むプログラム・データ６２４とを含むことができる。
【００６４】
実験を生成および評価するためのアルゴリズム６２６は、プログラム・データ６２４に格納された学習データ６２８を用いて、複数の実験を定め、該複数の実験の各々に関連付けられた一つ以上の実験パラメータを決め、複数の実験を実行し、複数の実験の結果を分析するように構成される。図２４には、内側の破線内のこれらコンポーネントによって前述の本基本構成６０２が示されている。
【００６５】
コンピューティング・システム６００には、追加の特色または機能、ならびに基本構成６０２と任意の必要なデバイスおよびインターフェースとの間の通信を容易にするための追加のインターフェースを持たせることが可能である。例えば、ストレージ・インターフェース・バス６３８を介した、基本構成６０２と一つ以上のデータ・ストレージ・デバイス６３２との間の通信を容易にするために、バス／インターフェース・コントローラ６３０を用いることができる。データ・ストレージ・デバイス６３２は、リムーバブル・ストレージ・デバイス６３４、非リムーバブル・ストレージ・デバイス６３６、またはこれらの組合せとすることが可能である。
【００６６】
リムーバブル・ストレージおよび非リムーバブル・ストレージ・デバイスの例には、いくつか挙げると、フレキシブル・ディスク・ドライブおよびハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ：ｈａｒｄ−ｄｉｓｋ  ｄｒｉｖｅ）などの磁気ディスク・デバイス、コンパクト・ディスク（ＣＤ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ）ドライブまたはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）ドライブなどの光ディスク・ドライブ、ソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ：ｓｏｌｉｄ  ｓｔａｔｅ  ｄｒｉｖｅ）、およびテープ・ドライブが含まれる。コンピュータ・ストレージ媒体の例には、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラム・モジュール、または他のデータなどの情報のストレージのための任意の方法または技術で実装された、揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含めることができる。
【００６７】
システム・メモリ６０６、リムーバブル・ストレージ・デバイス６３４、および非リムーバブル・ストレージ・デバイス６３６は、コンピュータ・ストレージ媒体の例である。コンピュータ・ストレージ媒体には、以下に限らないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージまたは他の磁気ストレージ・デバイス、あるいは、所望の情報を格納するため使用でき、コンピューティング・システム６００がアクセス可能な任意の他の媒体が含まれる。かかる任意のコンピュータ・ストレージ媒体はコンピューティング・システム６００の一部とすることもできる。
【００６８】
また、コンピューティング・システム６００は、様々なインターフェース・デバイス（例えば、出力デバイス６４２、周辺機器インターフェース６５０、および通信デバイス６５８）から基本構成６０２への、バス／インターフェース・コントローラ６３０を介した通信を推進するためのインターフェース・バス６４０を含むことができる。例示の出力デバイス６４２は、グラフィックス処理ユニット６４４およびオーディオ処理ユニット６４６を含み、これらユニットは、一つ以上のＡ／Ｖポート６４８を介し、ディスプレイまたはスピーカなど様々な外部デバイスと通信するように構成することができる。
【００６９】
例示の周辺機器インターフェース６５０は、シリアル・インターフェース・コントローラ６５２またはパラレル・インターフェース・コントローラ６５４を含み、これらコントローラは、一つ以上のＩ／Ｏポート６５６を介して、入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなど）または他の周辺デバイス（例えば、プリンタ、スキャナなど）などの外部デバイスと通信するように構成することが可能である。例示の通信デバイス６５８は、ネットワーク・コントローラ６６０を含み、該コントローラは、一つ以上の通信ポート６６４を介し、ネットワーク通信リンクを通して、一つ以上の他のビジネス・コンピューティング・デバイス６６２との通信を容易にするように構成することができる。
【００７０】
このネットワーク通信リンクは、通信媒体の一例であり得る。通信媒体は、一般に、搬送波または他の伝送メカニズムなど変調データ信号の、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラム・モジュール、または他のデータによって具現化することができ、任意の情報送達媒体を含み得る。「変調データ信号」とは、信号の特性の一つ以上が信号に情報をコードするように設定または変更された信号とすることができる。例であって限定ではないが、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、および音響、無線周波数（ＲＦ：ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、マイクロウェーブ、赤外線（ＩＲ：ｉｎｆｒａｒｅｄ）および他の無線媒体などの無線媒体を含み得る。本明細書で用いる用語、コンピュータ可読媒体は、ストレージ媒体および通信媒体の両方を含み得る。
【００７１】
コンピューティング・システム６００は、携帯電話、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄａｔａ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、パーソナル・メディア・プレーヤ・デバイス、無線ウェブ閲覧デバイス、パーソナル・ヘッドセット・デバイス、特定用途デバイス、または前述の機能のいずれかを含むハイブリッド・デバイスなど、スモール・フォーム・ファクタの携帯（または移動）電子デバイスの一部として実装することができる。なお、コンピューティング・システム６００は、ラップトップ・コンピュータ、および非ラップトップ・コンピュータ構成の両方を含め、パーソナル・コンピュータとして実装することも可能である。
【００７２】
図２５は、本明細書に記載の少なくとも一部の実施形態によって構成された、実験の生成および評価をコンピュータ・システム中に実装するために用いることができる例示的なコンピュータ・プログラム製品７００を示す。プログラム製品７００には信号担持媒体７０２を含めることができる。信号担持媒体７０２には、一つ以上の命令７０４を含めることができ、該命令は、例えばプロセッサによる実行に応じて、図１〜２４に関連して上記で説明した特徴を提供することができる。しかして、例えば、システム６００を参照すると、プロセッサ６０４は、媒体７０２によってシステム７００に伝送されその後実行される命令７０４に応じて、図２４に示された一つ以上のブロックに表されるオペレーションに着手する、または着手させることができる。
【００７３】
いくつかの実装において、信号担持媒体７０２は、以下に限らないが、ハード・ディスク・ドライブ、コンパクト・ディスク（ＣＤ）、デジタル・ビデオ・ディスク（ＤＶＤ）、デジタル・テープ、メモリなど、非一時的コンピュータ可読媒体７０６を包含し得る。いくつかの実装では、信号担持媒体７０２は、以下に限らないが、メモリ、読み取り／書き込み（Ｒ／Ｗ：ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）ＣＤ、Ｒ／Ｗ  ＤＶＤなどの記録可能媒体７０８を包含し得る。いくつかの実装では、信号担持媒体７０２は、以下に限らないが、デジタルおよび／またはアナログ通信媒体（例えば、光ファイバ・ケーブル、導波路、有線通信リンク、無線通信リンク等）などの通信媒体７１０を包含し得る。しかして、例えば、プログラム製品７００は、ＲＦ信号担持媒体７０２によって、システム６００の一つ以上のモジュールに伝送することができ、この信号担持媒体７０２は、無線通信媒体７１０（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に適合する無線通信媒体）によって伝送される。
【００７４】
当業者なら理解するように、一般に、本明細書で用いられる、特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の請求請求の範囲の本文）の中で用いられる用語は、通常、「オープン」タームとして意図されている（例えば、用語「含めて（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は「含むが、それに限らない」と解釈されるべきであり、用語「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、「少なくとも・・・を有する」と解釈されるべきであり、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は「含むが、それに限らない」と解釈されるべきである、など）。当業者ならさらに理解するように、提示された請求項の記述で特定の数が意図されている場合、かかる意図は、その請求項中に明示で記述されることになり、そういった記述が無い場合、かかる意図は存在しない。
【００７５】
例えば、理解の助力として、本明細書に添付された特許請求の範囲が、請求記述対象を導入するため、導入語句「少なくとも一つの」および「一つ以上の」の使用を包含することがある。しかしながら、かかる語句の使用については、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」（或る）を使った請求記述対象の導入が、かかる導入請求記述対象を包含する何らか特定の請求項を、たとえ、同じその請求項が導入語句「一つ以上の」または「少なくとも一つの」および「ａ」または「ａｎ」などの不定冠詞を含む場合であっても、かかる記述対象を一つだけ包含する実施形態に限定することを含蓄すると解釈されるべきではない（例えば、「ａ」および／または「ａｎ」は、「少なくとも一つの」または「一つ以上の」を意味すると解釈すべきである）。同じことは、請求記述対象を導入するのに使われた定冠詞の使用についても当てはまる。さらに、たとえ、導入された請求記述対象の特定の数が明示で記載されている場合であっても、当業者は、かかる記述が、少なくとも記述された数であることを意味すると解釈すべきことを認識していよう（例えば、他の修飾詞なしの「２つの記述対象」というだけの記述は、少なくとも２つの記述対象、または２つ以上の記述対象を意味する）。
【００７６】
本明細書でいくつかの実施形態の特定の特徴だけを示し、説明してきたが、当業者には多くの修改および変更が思い浮かぶであろう。したがって、添付の特許請求の範囲は、それら全ての修改および変更を本発明の真髄に含まれるものとして網羅するように意図されているものと理解されたい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図４】
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【図５】
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【外国語明細書】
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