(57)【要約】  少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を導出するためのシステム及び方法であって、本方法は、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集することと、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理することと、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、任意選択的に、追加の前兆データを処理するために収集ステップ及び処理ステップへ戻ることと、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成することと、を含む。
2016532949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を導出するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集することと、
前記前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前記前兆データを処理することと、
前記処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、
前記予測子の将来的変化を予測する際の前記重大変化シグナルの値を決定するために前記重大変化シグナルを査定することと、
前記査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの前記重大変化属性を生成することと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記データソースは感知プロセス及び／又は学習プロセスの使用によって識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記学習プロセスは、人間行動及び／又は人間学習を中心としたヒューリスティックスを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記前兆データの前記処理は精選プロセスを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記特性は、動向把握、計測、事象の計数、ソースの計数、順序の指摘、連続性の評価、相互作用の検出、及び結合集約からなるグループの中から選択される少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記精選プロセスは、時間、速度、量、多様性、及び前記データソースの評価の真実性からなるグループの中から選択される少なくとも１つの特性について前記前兆データを処理する、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記重大変化属性は、リスク、マーケティング、販売、及び他の隣接属性からなるグループの中から選択される少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
追加の前兆データを処理するために前記収集ステップ及び前記処理ステップへ戻ること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
将来における少なくとも１つの予測子の変化を予測するための方法であって、前記方法は、
対象となる帰結を予測するために使用される少なくとも１つの予測子を生成することと、
前記予測子の将来的変化を予測し、その結果として対象となる前記帰結の変化が得られる少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと
を含む、方法。
【請求項１０】
前記予測子の対応する変化により対象となる前記帰結の予測を変更すること、をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を生成するコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、
プロセッサであって、
少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集し、
前記前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前記前兆データを処理し、
前記処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成し、
前記予測子の将来的変化を予測する際の前記重大変化シグナルの値を決定するために前記重大変化シグナルを査定し、
前記査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの前記重大変化属性を生成する、プロセッサ
を備える、コンピュータシステム。
【請求項１２】
前記データソースは感知プロセス及び／又は学習プロセスの使用によって識別される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記学習プロセスは、人間行動及び／又は人間学習を中心としたヒューリスティックスを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記前兆データの前記処理は精選プロセスを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記特性は、動向把握、計測、事象の計数、ソースの計数、順序の指摘、連続性の評価、相互作用の検出、及び結合集約からなるグループの中から選択される少なくとも１つである、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記精選プロセスは、時間、速度、量、多様性、及び前記データソースの評価の真実性からなるグループの中から選択される少なくとも１つの特性について前記前兆データを処理する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記重大変化属性は、リスク、マーケティング、販売、及び他の隣接属性からなるグループの中から選択される少なくとも１つである、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
追加の前兆データを処理するために前記収集ステップ及び前記処理ステップへ戻ること、をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
プロセッサを制御するための命令を含む記憶媒体であって、前記プロセッサは、
少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集し、
前記前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前記前兆データを処理し、
前記処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成し、
前記予測子の将来的変化を予測する際の前記重大変化シグナルの値を決定するために前記重大変化シグナルを査定し、
前記査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの前記重大変化属性を生成する、
記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は一般に、リスク、機会、及びその他の取引上の帰結の従来の予測子の変動を予測するための重大変化の使用に関する。特に、本開示は、構造化データ及び非構造化データからの前兆事象及び傾向の検出、認識、限定、評価、合成、連係、推論、及びスコアリングを介して実行可能な洞察を生成するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
将来的帰結に関する予測が対象となるモデリングにおける時間を使用した観測データ及び性能データの分離は十分に確立されている。これらの事例においては、モデルは２つの時間指定、即ち、観測期間及び性能期間からなる履歴データを用いてモデルが教育される（例えば、係数、適合など）。
【０００３】
予測のための属性の使用は解析の分野において十分に確立されている。利用可能な尺度及び対象となる帰結の間での関連付けを利用するために因果関係を突き止める必要はない。因果関係の推定は、重大変化には必要とされていない。ランダムな関連付け検出より優れていることが本発明の最低限の目標である。
【０００４】
したがって、予測モデルで使用される属性の変化が、営利企業の属性の評価の変化を導出する。（予測子としての）属性の将来的変化への洞察は貴重であり、この洞察が本開示の主題である。
【０００５】
本開示は、営利企業との収益性の高い活動を可能とするために、リスク又は機会を評価する際に一般に利用される事業属性及びそれら事業属性の前兆の変化を予想する体系化された洞察及びその他の洞察を生成する新しい分析的ソリューションの作成に関する。それらの洞察は、営利企業に関連する取引上のリスク及びマーケティングの用途に共通の意思決定支援のための、予測モデリング、プロファイリング、セグメント化、市場サイジング、ポートフォリオ管理、探査、及びあらゆる十分に確立された高度な解析において活用され得る。
【０００６】
本開示はまた多くのさらに別の利点も提供し、これらの利点は後述される際に明らかになるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示のシステム及び方法は、実行可能な洞察フィードバックの生成を、事後の事象情報及び徴候によって供給される現在のスコアカードベースのパラダイム以上の、「前兆データ」の実行可能な洞察への合成へと進める。この合成は、構造化データ及び非構造化データからの前兆事象及び傾向の検出、認識、限定、評価、合成、連係、及びスコアリングを含む。
【０００８】
前兆データは、所定の基準、推論アルゴリズム若しくは再帰的アルゴリズム、又は決定行列に従って「重大」であると裁定されるデータであるが、「直接トリガ」、帰結、特定の事業体若しくは自然人、又はそれ以外の実行可能な認識される事業事象への、予見できる、又は直接帰することができるつながりを独立して有していない場合もあるという点において、それ自体で「実行可能」である場合も、そうでない場合もあるデータである。
【０００９】
直接トリガは、先行技術において、スコアカード又は分析的ソリューションへ供給されるはずの事業事象又は徴候である。直接トリガの例は、破産宣告、支払条件の不履行事件、信用状発行依頼、又は従業員の雇用である。
【００１０】
本開示において「重大変化」として定義される前兆データの例は、それだけに限らないが、ある特定のクラスの仕入先との接触の増加、事業によって提供される信用条件の変化、企業ウェブサイト更新頻度の変化、又は企業の役職保持者による記事の発表を含み得る。
【００１１】
少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を導出するための方法が考案され、本方法は、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集することと、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理することと、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、任意選択的に、追加の前兆データを処理するために前述の収集ステップ及び処理ステップへ戻ることと、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成することと、を含む。
【００１２】
データソースは、好ましくは、感知プロセス及び／又は学習プロセスの使用によって識別される。学習プロセスは、人間行動及び／又は人間学習並びにその他の弁別方法を中心としたヒューリスティックスを含む。
【００１３】
前兆データの処理は、好ましくは、精選プロセスを含む。精選プロセスは、時間、速度、量、多様性、及びデータソースの評価の真実性からなるグループの中から選択される少なくとも１つの特性について前兆データを処理する。この特性は、動向把握、計測、事象の計数、ソースの計数、順序の指摘、連続性の評価、相互作用の検出、及び結合又は集約からなるグループの中から選択される少なくとも１つである。重大変化属性は、リスク、マーケティング、販売、又は他の隣接属性からなるグループの中から選択される少なくとも１つである。
【００１４】
将来における少なくとも１つの予測子の変化を予測するための方法であって、本方法は、対象となる帰結を予測するために使用される少なくとも１つの予測子を生成することと、予測子の将来的変化を予測し、その結果として対象となる帰結の変化が得られる少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、を含む。本方法は、予測子の対応する変化により対象となる帰結の予測を変更すること、をさらに含む。
【００１５】
少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を生成するコンピュータシステムであって、本システムは、プロセッサであって、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集し、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理し、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成し、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成する、プロセッサ、を備える、コンピュータシステムである。
【００１６】
プロセッサを制御するための命令を含む記憶媒体であって、プロセッサは、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集し、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理し、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成し、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成する、記憶媒体である。
【００１７】
本開示の更なる目的、特徴、及び利点は、添付の図面及び以下の詳細な説明を参照することによって理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】重大変化が従来の予測子の変化、即ち予測子の将来的変化を予測し、よって、予測される帰結に影響を及ぼす本開示のプロセスの概略図である。
【図２】重大変化がどのように予測子の将来的変化をもたらすか、及び重大変化が機会及びリスクの帰結に及ぼす作用の例の概略図である。
【図３】ある期間にわたるデータの採集から、そうしたデータの精選、精選されたデータの分析／合成を経て、最終的に重大変化属性の生成に至る本開示によるプロセスフローの概略図である。
【図４】ある期間にわたるデータの採集から、そうしたデータの精選、精選されたデータの分析／合成を経て、最終的に重大変化属性の生成に至る本開示によるプロセスフローの概略図である。
【図５】本開示のプロセスフローを実行するために使用されるコンピュータシステムのブロック図である。
【図６】本開示によるプロセスの論理フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
感知され、体系化される営利企業又は団体の集合体に関する事象が洞察（即ち重大変化）へと合成され得る。
【００２０】
従来の予測子及び予測子の変化を予想する洞察を準備する必要がある。多くの状況において、予測子の変化は、営利企業についての重大変化が発生した後でようやく顕在化し得る。営利企業との奏功する（収益性の高い）関わりは、多くの場合、それらの予測子の変化の前に講じられる方策を必要とする。
【００２１】
出力は、新しく収集されたデータ変化を、未処理の、又は要約された形の、観測され、精選されたデータ、及びデータの履歴変化と組み合わせたものになり、これらのデータが相まって、重大変化として顕在化し得る。よって、データ変化が発生する際には、１つ又は複数の営利企業に関する潜在的な新しい重大変化出力が生じ得る。
【００２２】
この必要を満たすために、本開示は、属性及び属性から導出される洞察の形で、分析的に導出される出力（即ち重大変化）を作成する。例えば、出力は、セグメントと予想される別のセグメントへの移行のベクトルの組み合わせとすることができる。他の類似した洞察も可能であるが、全てが重大変化出力と見なされる。
【００２３】
本開示は、予測が、帰結自体のみならず、帰結の従来の予測子、及び、おそらくは、予測子以前の出来事の変化にも基づくという点で、先行技術からは予期さない、意義深く新しい試みである。
【００２４】
いくつかの属性の変化が二重の役割を果たし、重大変化と従来の予測子の両方として作用することになる。この観察は、これらの変化の使用を、他の変化のコンテキストにおいて、重大変化と見なされ得る洞察の生成から除外するものではない。
【００２５】
属性のどの変化が、単独で、又は組み合わせとして、経時的に、重大変化、及び従来の予測子の変動を予測する際のそれらの変化の値を構成するか判定するために分析が必要とされる。各個別の属性変化及び属性変化の集合体を評価してそれらを重大変化として限定するために、時間ベースの関連付け解析が利用されることになる。
【００２６】
重大変化の定義と相対的予測性はいずれも、それらの関連するものが、リスク、機会、又は別の隣接する帰結セットであっても、対象となる帰結にある程度まで依存することになる。
【００２７】
想定されるセグメント化及び関連付けられる規範的措置が本開示の成果の顕在化であるが、それらは、本開示に割り当てられ得る使用例に関して限定的ではない。
【００２８】
１つ又は複数の重大変化が、そうした営利企業との関わりにおける収益性を改善する関わりに対して規定される措置又は戦略を定義するために使用され得る。これらの変化は事例別のものであり、必ずしも分析に先行して十分に理解されるとは限らず、定義のための特別な分析を必要とする場合もある。
【００２９】
（重大変化の例）
以下の例は、１つは販売及びマーケティングの例（機会）であり、１つは債務不履行（リスク）の例であり、本開示から利用可能な洞察の構築と使用の両方を理解する手段として提示されている。本開示は、新しいデータ属性として発見され、精選され、記録される、ある期間にわたる事業体又は事業体のグループに関する事象を必要とする。これらの履歴属性の分析が、リスク及び機会の評価と関連付けられる、まだ顕在化していない変化を予測する数学的関数をもたらす。
【００３０】
分析は、記録される事象の連続に基づく、以下のような時間ベースの属性の導出を含むことになる。
・動向把握
・計測
・事象の計数
・ソースの計数
・順序の指摘
・連続性の評価
・相互作用の検出
・結合
・集約
・その他
追加的な分析が関連付け、何らかの因果関係、何らかの否定を見つけ、これらが洞察を生成し、事業体の評価についての見通しを変更する尺度（スコア、指数、データなど）として要約される。
【００３１】
関数を策定するための分析が完了すると、それらの関数を活用するソリューションが作成される。ソリューションは、警告、スコアリング属性の作成、又はセグメント化とすることができる。本開示によって使用可能とされるソリューションのセットは、本明細書に記載されるソリューションだけに限定されず、本開示を確立するために確定される必要はない。本開示の本質は、従来定義されてきたリスク評価及び機会評価の予測子を予想する洞察を作成するためのプロセスである。
【００３２】
（機会の例）
事象は、ある期間にわたって順次に、又は同時に発生し、それらの事象は様々な方法によって感知され得る。事象詳細の何らかの体系化が典型的には生成される。例えば、ある事業が設立される日に、以下に示すように、その事象のデータレコードが生じ得る。また以下には後続の事象も示されており、それらの事象もやはり、各々、独自の体系化タイプを有し得る。例えば、企業間信用（ＴＣ）は、企業間信用における追加金額、追加の企業間信用範囲、事業の最初の企業間信用の様相などとすることができる。体系化は、確立された数学的処理が施され得る形態への変換が可能である限り、様々（名目的、区間、順序など）とすることができる。
・ＢＯ＝開業
・ＴＣ＝追加の企業間信用
・ＪＰ１＝第１の欠員募集期間カウント
・ＪＰ２＝第２の欠員募集期間カウント
・ＳＯ＝新サイトオープン
・Ｏｂｓ＝モデル教育のための観測期間
・ＣＳ＝年間売上高の変化（増加）、観測後の日付
【００３３】
観測期間は、分析において使用するための既知の事象と「未知の」事象との分割を提供する。未知の事象は、観測日が分析日より早いアーカイブが使用されるため、実際には知られている。
【００３４】
【表１】
2016532949.tif 000003
【００３５】
分析時の１つの所見は、ある事業グループについて、
１．当該事業は開業から６ヵ月以内に企業間信用を追加する、
２．当該事業は雇用において増加傾向を有する、
３．当該事業は開業から１年以内に新しい事業所をオープンする、
という事象の全てが発生する場合には、これらの事業の「規模」は、年間売上期間において、これらの事象が起こらず、或いは異なる順序又はタイムスパンで起こる事業についてよりも頻繁に拡大する傾向にある、とすることができる。従来の予測ソリューションは、販売機会（需要）を評価する際に事業の規模を利用するため、これらの結果は、これらの事業についての将来的見通しが増加する需要を含むという重大変化洞察をもたらす（図２、需要の将来的変化を参照）。この例から作成され得る１つの可能なソリューションは、事業規模増大の確証の前に増加する需要の見通しを有する事業グループを識別する事業セグメント化を使用可能とすることである。
【００３６】
（リスクの例）
この場合もやはり、事象は、ある期間にわたって順次に、又は同時に発生し、それらの事象は様々な方法によって感知され得る。
・ＲＳ＝支出の低減
・ＤＳ＝景況感の下落
・ＰＥ＝特許失効
・Ｏｂｓ＝モデル教育のための観測期間
・ＳＰ＝支払即時性の変化（低下）、観測後の日付
【００３７】
【表２】
2016532949.tif 000004
【００３８】
分析時の１つの所見は、ある事業グループについて、
１．この事業についての重要な特許が失効する、
２．景況感分析が投資家間でのこの事業に関する悲観論を示す、
３．当該事業の信用債務の支払がより遅くなり始める、
という事象の全てが発生する場合には、これらの事業についての見通しは、将来的支払行動に関して、これらの事象が起こらず、或いは異なる順序又はタイムスパンで起こる事業についてよりも頻繁に悪化する傾向にある、とすることができる。従来の予測ソリューションは、債務不履行の確率を評価する際に支払行動の悪化を利用するため、これらの結果は、これらの事業についての将来的見通しが不履行の危険性の増大を含むという重大変化洞察をもたらす（図２、償却リスクの変化を参照）。
【００３９】
この例から作成され得る１つの可能なソリューションは、信用支払行動についての監視リストに記載されるべきである事業グループを識別する事業セグメント化を使用可能とすることである。
【００４０】
重大変化シグナルの存在が重要となるだけでなく、タイミング及び順序も適用可能な解釈及び使用例に影響を及ぼし得る。
【００４１】
重大変化シグナルはある事象が事業において発生したことを示すことができるが、いくつかの重大変化シグナルの相互作用は、事業環境へのより重大な洞察をもたらし得る。特許失効は、事業についての市場パフォーマンスの将来的下落を意味し得る。しかし、特許失効の直後に事業支出の低減が続くことは、財務上の問題を意味し得る。重大変化シグナルの存在は重要な情報を提供するが、これらのシグナルは孤立して発生しているわけではない。発生間の時間とシグナルが発生する順序は、シグナルの存在そのもの以上ではないにせよ、それと同じだけの情報を提供する。
【００４２】
例えば、ＸＹＺ社についての予測モデルは、ＸＹＺ社のＩＴオフィス製品についての支出傾向を予測するために使用され得る。従来の予測モデルは、ＸＹＺ社の業種、規模、及び信用度に関する情報を利用する。このモデルはおそらく、ある特定の業種がＩＴオフィス製品についてより高い傾向を有することを示すであろう。例えば、理髪店はＩＴオフィス製品について低い支出傾向を有し、中央銀行はより高い支出傾向を有する。大規模な会社はおそらく、小規模な会社より高い支出傾向を有するであろう。その理由はおそらく、全てのことが等しいとすると、従業員２００人の会社は、従業員１０，０００人の会社よりも、コンピュータの台数が少なくて済むということになるであろう。最終的には、より高い信用を有する会社が、信用が低い会社よりも多く支出する可能性が高くなる。より高い信用を有する会社はＩＴオフィス製品を購入する財力を有することになり、信用が低い会社は、概して、そうした財力を有し得ない。
【００４３】
予測子（例えば、業種、規模、信用度など）のうちの１つの変化は、支出傾向の変化を示し得る。ＸＹＺ社が従業員５０人から従業員１５０人になる場合、ＩＴオフィス製品の必要の増加が生じることになる。この従業員１００人の増加は標準予測モデルに入力され、他の全ての予測子が一定のままであるという条件で、ＩＴオフィス製品への支出傾向の増加を出力する。
【００４４】
本開示による重大変化プロセスにおける洞察の重要性を例示すると、ＩＴオフィス製品についての支出傾向の増加は従業員数の増加の後に初めて発生することが分かる。会社が新しい従業員を雇い入れ、それら従業員に、ＩＴオフィス製品といった必要な作業用品を提供した後で初めて、モデルは、会社がより多くのＩＴオフィス製品を必要としていることを示すことになる。重大変化プロセスは、新しい従業員が働き始める前に、ＩＴオフィス製品の支出傾向の変化を予想することを可能にし、来るべき販売機会に対するＩＴオフィス製品販売行動を可能にすることになる。重大変化プロセスは、重大変化シグナルを使用して、ＸＹＺ社の従業員数の変化を予測し、よって、ＩＴオフィス製品の支出傾向の変化の予測を可能にする。従業員数の変化は、株式公開、債券発行、欠員募集、及び合併買収活動によって予測され得る。ＸＹＺ社が株式を発行し、次いで、先行する各年におけるよりも多くの新しい欠員募集を開始する場合の可能な事象の連続は、従業員数の著しい増加を予測するために使用され得る。その情報は、ＩＴオフィス製品の支出傾向の将来的増加を予測するために使用されることになり、そのため、ＩＴオフィス製品の販売業者は、ＸＹＺ社がＩＴオフィス製品を購入することが必要になるという洞察に対処することができる。
【００４５】
データ採集のための発見プロセスは、発見及び学習技術を介してデータソースを識別することを伴う。これらの技術は、重大変化プロセスにおいて有益となり得るデータを系統的に識別し、精選することになる。データソースは、永続的であり、繰り返し供給源とされてもよく、短い使用サイクルの一時的なものであってもよい。データ採集は、感知技術が発見するデータの規則的な処理及び調達を伴うことになる。
【００４６】
精選プロセスは、採集データの取得及び初期処理の開始を伴う。データは、多くの特性を評価するプロセスを経ることになる。これらの特性は、特に、動向把握、計測、計数、結合、集約、及び連続性の評価を含み得る。これらの初期プロセスは、更なる処理のためのデータを作成すると同時に、真実性及び優先度についての検査も行うことになる。
【００４７】
分析段階及び合成段階は、予測に役立つことになるシグナルの策定を伴う。シグナルは、対象となる変数との関係について査定されることになる。値を有するそれらのシグナルは、次いで、以下の段階に渡されることになる。
【００４８】
最終段階は、分析段階からシグナルを取得し、重大変化プロセスについての最終予測子を作成することになる。予測子は、重大変化属性バケットのうちの１つ又は複数、即ち、リスク、マーケティング、又は他の隣接属性において使用されることになる。
【００４９】
図５は、本発明の使用のためのシステム５００のブロック図である。システム５００は、ネットワーク３９３０、例えばインターネットに結合されたコンピュータ５０５を含む。
【００５０】
コンピュータ３９０５は、ユーザインターフェース５１０、プロセッサ５１５、及びメモリ５２０を含む。コンピュータ５０５は、汎用マイクロコンピュータ上に実装され得る。コンピュータ５０５は図５ではスタンドアロンデバイスとして表されているが、コンピュータ５０５はスタンドアロンデバイスだけに限定されず、代わりに、ネットワーク５３０を介して他のデバイス（不図示）に結合され得る。
【００５１】
プロセッサ５１５は、命令に応答し、命令を実行する論理回路で構成されている。
【００５２】
メモリ５２０はデータ、及びプロセッサ５１５の動作を制御するための命令を記憶する。メモリ５２０は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ハードドライブ、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、又はそれらの組み合わせとして実装され得る。メモリ５２０の構成要素のうちの１つがプログラムモジュール５２５である。
【００５３】
プログラムモジュール５２５は、本明細書で記述されている方法を実行するようにプロセッサ５１５を制御するための命令を含む。例えば、プログラムモジュール５２５の実行の結果として、プロセッサ５１５は、少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集することと、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理することと、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、任意選択的に、追加の前兆データを処理するために収集ステップ及び処理ステップへ戻ることと、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成することと、によって導出する。
【００５４】
「モジュール」という用語は、本明細書では、独立型構成要素として、又は複数の下位構成要素の統合された構成として具現化され得る機能的動作を表すのに使用される。よって、プログラムモジュール５２５は、単一のモジュールとして、又は相互に協調して動作する複数のモジュールとして実装され得る。さらに、プログラムモジュール５２５は、本明細書では、メモリ５２０内にインストールされており、したがって、ソフトウェアとして実装されているものして説明されているが、プログラムモジュール５２５は、ハードウェア（例えば電子回路）、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせのいずれかとして実装され得る。
【００５５】
ユーザインターフェース５１０は、ユーザがプロセッサ５１５に情報及びコマンド選択を伝えることを可能にするための、キーボードや音声認識サブシステムといった入力デバイスを含む。またユーザインターフェース５１０は、ディスプレイやプリンタといった出力デバイスも含む。マウス、トラックボール、又はジョイスティックといったカーソル制御装置が、ユーザがプロセッサ５１５に追加情報及びコマンド選択を伝えるためにディスプレイ上でカーソルを操作することを可能にする。
【００５６】
プロセッサ５１５は、ユーザインターフェース５１０に、本明細書で記述されている方法の実行の結果を出力する。あるいは、プロセッサ５１５は出力を、ネットワーク５３０を介してリモートデバイス（不図示）へ送ることもできる。
【００５７】
プログラムモジュール５２５はすでにメモリ５２０にロードされているものとして指示されているが、プログラムモジュール５２５は、後でメモリ５２０にロードするために記憶媒体５３５上で構成されていてもよい。記憶媒体５３５は、プログラムモジュール５２５を有形の形式で記憶する任意の従来の記憶媒体とすることができる。記憶媒体５３５の例は、フロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク、磁気テープ、読取専用メモリ、光記憶媒体、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）・フラッシュ・ドライブ、ディジタル多用途ディスク、又はＺＩＰドライブを含む。あるいは、記憶媒体５３５は、リモート記憶システムに位置し、ネットワーク５３０を介してコンピュータ５０５に結合される、ランダム・アクセス・メモリ、又は他のタイプの電子記憶とすることもできる。
【００５８】
図６は、本開示による一実施形態の論理フロー図であり、ここでシステム６００は最初に、プロセスに、有用な既存のソース及び新しく作成されたソースを認識させるために、感知技術及び学習技術を使用して様々なデータソース入力からデータを発見する（６０１）。これらのデータソースは、内部／外部、永続的／一時的とすることができ、また、一般に入手可能なものとすることも、独自のものとすることもできる。システムは、次いで、精選ステップ６０３に進む前に、データソースが新しいデータ又は更新されたデータを含むかどうか判定する（６０２）。新しいデータでない場合には、システムは６０１に戻る。新しいデータが検出される場合には、システムは新しいデータを精選する（６０３）、即ち、新しいデータを操作する。データ操作は、それだけに限らないが、動向把握、計測、事象の計数、ソースの計数、順序の指摘、連続性の評価、相互作用の検出、結合、集約などを含む。重大変化シグナル値を生成する全ての操作が、更なる検査のために分析され、合成されることになる。精選は、６０２からの新しいデータ及び更新されたデータを、６０８からの履歴データと併せて使用することになる。６０４で少なくとも１つの新しい重大変化シグナルがない場合には、システムはステップ６０１に戻る。６０４で少なくとも１つの新しい重大変化シグナルが生成される場合には、システムは引き続き、重大変化シグナルを分析し、合成する（６０５）。
【００５９】
分析及び合成ステップ６０５は、従来の予測子の変化を予測する際の信号の値を決定する。予測力を提供する重大変化シグナルは、その場合、重大変化属性を構成することになり、従来の予測子の変化を予測するために適用されることになる。ステップ６０６において従来の予測子についての予測力を提供する少なくとも１つの重大変化属性がない場合、システムはステップ６０１に戻る。しかし、ステップ６０６が、少なくとも１つの属性が従来の予測子についての予測力を提供すると判定する場合、システムは引き続き、例えば、スコアリングや導出データ資産を計算する（６０７）。即ち、属性が、スコア及び他の導出データ資産の計算において使用されることになる。６０７からのそうしたスコア及び他の導出データ資産は、履歴データ、派生データ、メタデータ、出力、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを生成することになる。そうした記憶されたデータが精選プロセス６０３に戻り、それによって、新しいデータ及び更新されたデータについて生成を行うことになる。
【００６０】
発明者らは、本発明によるいくつかの実施形態を図示し、説明したが、これらの実施形態には、当業者に明らかな多数の変更の余地があり得ることが明確に理解されるべきである。したがって、発明者らは、図示され、説明された詳細だけに限定されることを望まず、添付の特許請求の範囲内に含まれる全ての変更及び改変を示すことを意図する。
【図１】
2016532949.tif 000005
【図２】
2016532949.tif 000006
【図３】
2016532949.tif 000007
【図４】
2016532949.tif 000008
【図５】
2016532949.tif 000009
【図６】
2016532949.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成27年5月26日(2015.5.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は一般に、リスク、機会、及びその他の取引上の帰結の従来の予測子の変動を予測するための重大変化の使用に関する。特に、本開示は、構造化データ及び非構造化データからの前兆事象及び傾向の検出、認識、限定、評価、合成、連係、推論、及びスコアリングを介して実行可能な洞察を生成するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
将来的帰結に関する予測が対象となるモデリングにおける時間を使用した観測データ及び性能データの分離は十分に確立されている。これらの事例においては、モデルは２つの時間指定、即ち、観測期間及び性能期間からなる履歴データを用いてモデルが教育される（例えば、係数、適合など）。
【０００３】
予測のための属性の使用は解析の分野において十分に確立されている。利用可能な尺度及び対象となる帰結の間での関連付けを利用するために因果関係を突き止める必要はない。因果関係の推定は、重大変化には必要とされていない。ランダムな関連付け検出より優れていることが本発明の最低限の目標である。
【０００４】
したがって、予測モデルで使用される属性の変化が、営利企業の属性の評価の変化を導出する。（予測子としての）属性の将来的変化への洞察は貴重であり、この洞察が本開示の主題である。
【０００５】
本開示は、営利企業との収益性の高い活動を可能とするために、リスク又は機会を評価する際に一般に利用される事業属性及びそれら事業属性の前兆の変化を予想する体系化された洞察及びその他の洞察を生成する新しい分析的ソリューションの作成に関する。それらの洞察は、営利企業に関連する取引上のリスク及びマーケティングの用途に共通の意思決定支援のための、予測モデリング、プロファイリング、セグメント化、市場サイジング、ポートフォリオ管理、探査、及びあらゆる十分に確立された高度な解析において活用され得る。
【０００６】
本開示はまた多くのさらに別の利点も提供し、これらの利点は後述される際に明らかになるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示のシステム及び方法は、実行可能な洞察フィードバックの生成を、事後の事象情報及び徴候によって供給される現在のスコアカードベースのパラダイム以上の、「前兆データ」の実行可能な洞察への合成へと進める。この合成は、構造化データ及び非構造化データからの前兆事象及び傾向の検出、認識、限定、評価、合成、連係、及びスコアリングを含む。
【０００８】
前兆データは、所定の基準、推論アルゴリズム若しくは再帰的アルゴリズム、又は決定行列に従って「重大」であると裁定されるデータであるが、「直接トリガ」、帰結、特定の事業体若しくは自然人、又はそれ以外の実行可能な認識される事業事象への、予見できる、又は直接帰することができるつながりを独立して有していない場合もあるという点において、それ自体で「実行可能」である場合も、そうでない場合もあるデータである。
【０００９】
直接トリガは、先行技術において、スコアカード又は分析的ソリューションへ供給されるはずの事業事象又は徴候である。直接トリガの例は、破産宣告、支払条件の不履行事件、信用状発行依頼、又は従業員の雇用である。
【００１０】
本開示において「重大変化」として定義される前兆データの例は、それだけに限らないが、ある特定のクラスの仕入先との接触の増加、事業によって提供される信用条件の変化、企業ウェブサイト更新頻度の変化、又は企業の役職保持者による記事の発表を含み得る。
【００１１】
少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を導出するための方法が考案され、本方法は、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集することと、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理することと、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、任意選択的に、追加の前兆データを処理するために前述の収集ステップ及び処理ステップへ戻ることと、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成することと、を含む。
【００１２】
データソースは、好ましくは、感知プロセス及び／又は学習プロセスの使用によって識別される。学習プロセスは、人間行動及び／又は人間学習並びにその他の弁別方法を中心としたヒューリスティックスを含む。
【００１３】
前兆データの処理は、好ましくは、精選プロセスを含む。精選プロセスは、時間、速度、量、多様性、及びデータソースの評価の真実性からなるグループの中から選択される少なくとも１つの特性について前兆データを処理する。この特性は、動向把握、計測、事象の計数、ソースの計数、順序の指摘、連続性の評価、相互作用の検出、及び結合又は集約からなるグループの中から選択される少なくとも１つである。重大変化属性は、リスク、マーケティング、販売、又は他の隣接属性からなるグループの中から選択される少なくとも１つである。
【００１４】
将来における少なくとも１つの予測子の変化を予測するための方法であって、本方法は、対象となる帰結を予測するために使用される少なくとも１つの予測子を生成することと、予測子の将来的変化を予測し、その結果として対象となる帰結の変化が得られる少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、を含む。本方法は、予測子の対応する変化により対象となる帰結の予測を変更すること、をさらに含む。
【００１５】
少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を生成するコンピュータシステムであって、本システムは、プロセッサであって、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集し、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理し、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成し、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成する、プロセッサ、を備える、コンピュータシステムである。
【００１６】
プロセッサを制御するための命令を含む記憶媒体であって、プロセッサは、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集し、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理し、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成し、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成する、記憶媒体である。
【００１７】
本開示の更なる目的、特徴、及び利点は、添付の図面及び以下の詳細な説明を参照することによって理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】重大変化が従来の予測子の変化、即ち予測子の将来的変化を予測し、よって、予測される帰結に影響を及ぼす本開示のプロセスの概略図である。
【図２】重大変化がどのように予測子の将来的変化をもたらすか、及び重大変化が機会及びリスクの帰結に及ぼす作用の例の概略図である。
【図３】ある期間にわたるデータの採集から、そうしたデータの精選、精選されたデータの分析／合成を経て、最終的に重大変化属性の生成に至る本開示によるプロセスフローの概略図である。
【図４】ある期間にわたるデータの採集から、そうしたデータの精選、精選されたデータの分析／合成を経て、最終的に重大変化属性の生成に至る本開示によるプロセスフローの概略図である。
【図５】本開示のプロセスフローを実行するために使用されるコンピュータシステムのブロック図である。
【図６】本開示によるプロセスの論理フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
感知され、体系化される営利企業又は団体の集合体に関する事象が洞察（即ち重大変化）へと合成され得る。
【００２０】
従来の予測子及び予測子の変化を予想する洞察を準備する必要がある。多くの状況において、予測子の変化は、営利企業についての重大変化が発生した後でようやく顕在化し得る。営利企業との奏功する（収益性の高い）関わりは、多くの場合、それらの予測子の変化の前に講じられる方策を必要とする。
【００２１】
出力は、新しく収集されたデータ変化を、未処理の、又は要約された形の、観測され、精選されたデータ、及びデータの履歴変化と組み合わせたものになり、これらのデータが相まって、重大変化として顕在化し得る。よって、データ変化が発生する際には、１つ又は複数の営利企業に関する潜在的な新しい重大変化出力が生じ得る。
【００２２】
この必要を満たすために、本開示は、属性及び属性から導出される洞察の形で、分析的に導出される出力（即ち重大変化）を作成する。例えば、出力は、セグメントと予想される別のセグメントへの移行のベクトルの組み合わせとすることができる。他の類似した洞察も可能であるが、全てが重大変化出力と見なされる。
【００２３】
本開示は、予測が、帰結自体のみならず、帰結の従来の予測子、及び、おそらくは、予測子以前の出来事の変化にも基づくという点で、先行技術からは予期さない、意義深く新しい試みである。
【００２４】
いくつかの属性の変化が二重の役割を果たし、重大変化と従来の予測子の両方として作用することになる。この観察は、これらの変化の使用を、他の変化のコンテキストにおいて、重大変化と見なされ得る洞察の生成から除外するものではない。
【００２５】
属性のどの変化が、単独で、又は組み合わせとして、経時的に、重大変化、及び従来の予測子の変動を予測する際のそれらの変化の値を構成するか判定するために分析が必要とされる。各個別の属性変化及び属性変化の集合体を評価してそれらを重大変化として限定するために、時間ベースの関連付け解析が利用されることになる。
【００２６】
重大変化の定義と相対的予測性はいずれも、それらの関連するものが、リスク、機会、又は別の隣接する帰結セットであっても、対象となる帰結にある程度まで依存することになる。
【００２７】
想定されるセグメント化及び関連付けられる規範的措置が本開示の成果の顕在化であるが、それらは、本開示に割り当てられ得る使用例に関して限定的ではない。
【００２８】
１つ又は複数の重大変化が、そうした営利企業との関わりにおける収益性を改善する関わりに対して規定される措置又は戦略を定義するために使用され得る。これらの変化は事例別のものであり、必ずしも分析に先行して十分に理解されるとは限らず、定義のための特別な分析を必要とする場合もある。
【００２９】
（重大変化の例）
以下の例は、１つは販売及びマーケティングの例（機会）であり、１つは債務不履行（リスク）の例であり、本開示から利用可能な洞察の構築と使用の両方を理解する手段として提示されている。本開示は、新しいデータ属性として発見され、精選され、記録される、ある期間にわたる事業体又は事業体のグループに関する事象を必要とする。これらの履歴属性の分析が、リスク及び機会の評価と関連付けられる、まだ顕在化していない変化を予測する数学的関数をもたらす。
【００３０】
分析は、記録される事象の連続に基づく、以下のような時間ベースの属性の導出を含むことになる。
・動向把握
・計測
・事象の計数
・ソースの計数
・順序の指摘
・連続性の評価
・相互作用の検出
・結合
・集約
・その他
追加的な分析が関連付け、何らかの因果関係、何らかの否定を見つけ、これらが洞察を生成し、事業体の評価についての見通しを変更する尺度（スコア、指数、データなど）として要約される。
【００３１】
関数を策定するための分析が完了すると、それらの関数を活用するソリューションが作成される。ソリューションは、警告、スコアリング属性の作成、又はセグメント化とすることができる。本開示によって使用可能とされるソリューションのセットは、本明細書に記載されるソリューションだけに限定されず、本開示を確立するために確定される必要はない。本開示の本質は、従来定義されてきたリスク評価及び機会評価の予測子を予想する洞察を作成するためのプロセスである。
【００３２】
（機会の例）
事象は、経時的に、順次に、又は同時に発生し、それらの事象は様々な方法によって感知され得る。事象詳細の何らかの体系化が典型的には生成される。例えば、ある事業が設立される日に、以下に示すように、その事象のデータレコードが生じ得る。また以下には後続の事象も示されており、それらの事象もやはり、各々、独自の体系化タイプを有し得る。例えば、企業間信用（ＴＣ）は、企業間信用における追加金額、追加の企業間信用範囲、事業の最初の企業間信用の様相などとすることができる。体系化は、確立された数学的処理が施され得る形態への変換が可能である限り、様々（名目的、区間、順序など）とすることができる。
・ＢＯ＝開業
・ＴＣ＝追加の企業間信用
・ＪＰ１＝第１の欠員募集期間カウント
・ＪＰ２＝第２の欠員募集期間カウント
・ＳＯ＝新サイトオープン
・Ｏｂｓ＝モデル教育のための観測期間
・ＣＳ＝年間売上高の変化（増加）、観測後の日付
【００３３】
観測期間は、分析において使用するための既知の事象と「未知の」事象との分割を提供する。未知の事象は、観測日が分析日より早いアーカイブが使用されるため、実際には知られている。
【００３４】
【表１】
2016532949.tif 000011
【００３５】
分析時の１つの所見は、ある事業グループについて、
１．当該事業は開業から６ヵ月以内に企業間信用を追加する、
２．当該事業は雇用において増加傾向を有する、
３．当該事業は開業から１年以内に新しい事業所をオープンする、
という事象の全てが発生する場合には、これらの事業の「規模」は、年間売上期間において、これらの事象が起こらず、或いは異なる順序又はタイムスパンで起こる事業についてよりも頻繁に拡大する傾向にある、とすることができる。従来の予測ソリューションは、販売機会（需要）を評価する際に事業の規模を利用するため、これらの結果は、これらの事業についての将来的見通しが増加する需要を含むという重大変化洞察をもたらす（図２、需要の将来的変化を参照）。この例から作成され得る１つの可能なソリューションは、事業規模増大の確証の前に増加する需要の見通しを有する事業グループを識別する事業セグメント化を使用可能とすることである。
【００３６】
（リスクの例）
この場合もやはり、事象は、経時的に、順次に、又は同時に発生し、それらの事象は様々な方法によって感知され得る。
・ＲＳ＝支出の低減
・ＤＳ＝景況感の下落
・ＰＥ＝特許失効
・Ｏｂｓ＝モデル教育のための観測期間
・ＳＰ＝支払即時性の変化（低下）、観測後の日付
【００３７】
【表２】
2016532949.tif 000012
【００３８】
分析時の１つの所見は、ある事業グループについて、
１．この事業についての重要な特許が失効する、
２．景況感分析が投資家間でのこの事業に関する悲観論を示す、
３．当該事業の信用債務の支払がより遅くなり始める、
という事象の全てが発生する場合には、これらの事業についての見通しは、将来的支払行動に関して、これらの事象が起こらず、或いは異なる順序又はタイムスパンで起こる事業についてよりも頻繁に悪化する傾向にある、とすることができる。従来の予測ソリューションは、債務不履行の確率を評価する際に支払行動の悪化を利用するため、これらの結果は、これらの事業についての将来的見通しが不履行の危険性の増大を含むという重大変化洞察をもたらす（図２、償却リスクの変化を参照）。
【００３９】
この例から作成され得る１つの可能なソリューションは、信用支払行動についての監視リストに記載されるべきである事業グループを識別する事業セグメント化を使用可能とすることである。
【００４０】
重大変化シグナルの存在が重要となるだけでなく、タイミング及び順序も適用可能な解釈及び使用例に影響を及ぼし得る。
【００４１】
重大変化シグナルはある事象が事業において発生したことを示すことができるが、いくつかの重大変化シグナルの相互作用は、事業環境へのより重大な洞察をもたらし得る。特許失効は、事業についての市場パフォーマンスの将来的下落を意味し得る。しかし、特許失効の直後に事業支出の低減が続くことは、財務上の問題を意味し得る。重大変化シグナルの存在は重要な情報を提供するが、これらのシグナルは孤立して発生しているわけではない。発生間の時間とシグナルが発生する順序は、シグナルの存在そのもの以上ではないにせよ、それと同じだけの情報を提供する。
【００４２】
例えば、ＸＹＺ社についての予測モデルは、ＸＹＺ社のＩＴオフィス製品についての支出傾向を予測するために使用され得る。従来の予測モデルは、ＸＹＺ社の業種、規模、及び信用度に関する情報を利用する。このモデルはおそらく、ある特定の業種がＩＴオフィス製品についてより高い傾向を有することを示すであろう。例えば、理髪店はＩＴオフィス製品について低い支出傾向を有し、中央銀行はより高い支出傾向を有する。大規模な会社はおそらく、小規模な会社より高い支出傾向を有するであろう。その理由はおそらく、全てのことが等しいとすると、従業員２００人の会社は、従業員１０，０００人の会社よりも、コンピュータの台数が少なくて済むということになるであろう。最終的には、より高い信用を有する会社が、信用が低い会社よりも多く支出する可能性が高くなる。より高い信用を有する会社はＩＴオフィス製品を購入する財力を有することになり、信用が低い会社は、概して、そうした財力を有し得ない。
【００４３】
予測子（例えば、業種、規模、信用度など）のうちの１つの変化は、支出傾向の変化を示し得る。ＸＹＺ社が従業員５０人から従業員１５０人になる場合、ＩＴオフィス製品の必要の増加が生じることになる。この従業員１００人の増加は標準予測モデルに入力され、他の全ての予測子が一定のままであるという条件で、ＩＴオフィス製品への支出傾向の増加を出力する。
【００４４】
本開示による重大変化プロセスにおける洞察の重要性を例示すると、ＩＴオフィス製品についての支出傾向の増加は従業員数の増加の後に初めて発生することが分かる。会社が新しい従業員を雇い入れ、それら従業員に、ＩＴオフィス製品といった必要な作業用品を提供した後で初めて、モデルは、会社がより多くのＩＴオフィス製品を必要としていることを示すことになる。重大変化プロセスは、新しい従業員が働き始める前に、ＩＴオフィス製品の支出傾向の変化を予想することを可能にし、来るべき販売機会に対するＩＴオフィス製品販売行動を可能にすることになる。重大変化プロセスは、重大変化シグナルを使用して、ＸＹＺ社の従業員数の変化を予測し、よって、ＩＴオフィス製品の支出傾向の変化の予測を可能にする。従業員数の変化は、株式公開、債券発行、欠員募集、及び合併買収活動によって予測され得る。ＸＹＺ社が株式を発行し、次いで、先行する各年におけるよりも多くの新しい欠員募集を開始する場合の可能な事象の連続は、従業員数の著しい増加を予測するために使用され得る。その情報は、ＩＴオフィス製品の支出傾向の将来的増加を予測するために使用されることになり、そのため、ＩＴオフィス製品の販売業者は、ＸＹＺ社がＩＴオフィス製品を購入することが必要になるという洞察に対処することができる。
【００４５】
データ採集のための発見プロセスは、発見及び学習技術を介してデータソースを識別することを伴う。これらの技術は、重大変化プロセスにおいて有益となり得るデータを系統的に識別し、精選することになる。データソースは、永続的であり、繰り返し供給源とされてもよく、短い使用サイクルの一時的なものであってもよい。データ採集は、感知技術が発見するデータの規則的な処理及び調達を伴うことになる。
【００４６】
精選プロセスは、採集データの取得及び初期処理の開始を伴う。データは、多くの特性を評価するプロセスを経ることになる。これらの特性は、特に、動向把握、計測、計数、結合、集約、及び連続性の評価を含み得る。これらの初期プロセスは、更なる処理のためのデータを作成すると同時に、真実性及び優先度についての検査も行うことになる。
【００４７】
分析段階及び合成段階は、予測に役立つことになるシグナルの策定を伴う。シグナルは、対象となる変数との関係について査定されることになる。値を有するそれらのシグナルは、次いで、以下の段階に渡されることになる。
【００４８】
最終段階は、分析段階からシグナルを取得し、重大変化プロセスについての最終予測子を作成することになる。予測子は、重大変化属性バケットのうちの１つ又は複数、即ち、リスク、マーケティング、又は他の隣接属性において使用されることになる。
【００４９】
図５は、本発明の使用のためのシステム５００のブロック図である。システム５００は、ネットワーク５２０、例えばインターネットに結合されたコンピュータ５０５を含む。
【００５０】
コンピュータ５０５は、ユーザインターフェース５１０、プロセッサ５１５、及びメモリ５２５を含む。コンピュータ５０５は、汎用マイクロコンピュータ上に実装され得る。コンピュータ５０５は図５ではスタンドアロンデバイスとして表されているが、コンピュータ５０５はスタンドアロンデバイスだけに限定されず、代わりに、ネットワーク５２０を介して他のデバイス（不図示）に結合され得る。
【００５１】
プロセッサ５１５は、命令に応答し、命令を実行する論理回路で構成されている。
【００５２】
メモリ５２５はデータ、及びプロセッサ５１５の動作を制御するための命令を記憶する。メモリ５２５は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ハードドライブ、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、又はそれらの組み合わせとして実装され得る。メモリ５２５の構成要素のうちの１つがプログラムモジュール５３０である。
【００５３】
プログラムモジュール５３０は、本明細書で記述されている方法を実行するようにプロセッサ５１５を制御するための命令を含む。例えば、プログラムモジュール５３０の実行の結果として、プロセッサ５１５は、少なくとも１つの予測子の将来的変化を予測するためにある期間にわたって重大変化属性を、少なくとも１つのデータソースから前兆データを収集することと、前兆データの少なくとも１つの特性を評価することによって前兆データを処理することと、処理された前兆データから少なくとも１つの重大変化シグナルを生成することと、予測子の将来的変化を予測する際の重大変化シグナルの値を決定するために重大変化シグナルを査定し、任意選択的に、追加の前兆データを処理するために収集ステップ及び処理ステップへ戻ることと、査定された重大変化シグナルから少なくとも１つの重大変化属性を生成することと、によって導出する。
【００５４】
「モジュール」という用語は、本明細書では、独立型構成要素として、又は複数の下位構成要素の統合された構成として具現化され得る機能的動作を表すのに使用される。よって、プログラムモジュール５３０は、単一のモジュールとして、又は相互に協調して動作する複数のモジュールとして実装され得る。さらに、プログラムモジュール５３０は、本明細書では、メモリ５２５内にインストールされており、したがって、ソフトウェアとして実装されているものして説明されているが、プログラムモジュール５３０は、ハードウェア（例えば電子回路）、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせのいずれかとして実装され得る。
【００５５】
ユーザインターフェース５１０は、ユーザがプロセッサ５１５に情報及びコマンド選択を伝えることを可能にするための、キーボードや音声認識サブシステムといった入力デバイスを含む。またユーザインターフェース５１０は、ディスプレイやプリンタといった出力デバイスも含む。マウス、トラックボール、又はジョイスティックといったカーソル制御装置が、ユーザがプロセッサ５１５に追加情報及びコマンド選択を伝えるためにディスプレイ上でカーソルを操作することを可能にする。
【００５６】
プロセッサ５１５は、ユーザインターフェース５１０に、本明細書で記述されている方法の実行の結果を出力する。あるいは、プロセッサ５１５は出力を、ネットワーク５２０を介してリモートデバイス（不図示）へ送ることもできる。
【００５７】
プログラムモジュール５３０はすでにメモリ５２５にロードされているものとして指示されているが、プログラムモジュール５３０は、後でメモリ５２５にロードするために記憶媒体５３５上で構成されていてもよい。記憶媒体５３５は、プログラムモジュール５３０を有形の形式で記憶する任意の従来の記憶媒体とすることができる。記憶媒体５３５の例は、フロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク、磁気テープ、読取専用メモリ、光記憶媒体、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）・フラッシュ・ドライブ、ディジタル多用途ディスク、又はＺＩＰドライブを含む。あるいは、記憶媒体５３５は、リモート記憶システムに位置し、ネットワーク５２０を介してコンピュータ５０５に結合される、ランダム・アクセス・メモリ、又は他のタイプの電子記憶とすることもできる。
【００５８】
図６は、本開示による一実施形態の論理フロー図であり、ここでシステム６００は最初に、プロセスに、有用な既存のソース及び新しく作成されたソースを認識させるために、感知技術及び学習技術を使用して様々なデータソース入力からデータを発見する（６０１）。これらのデータソースは、内部／外部、永続的／一時的とすることができ、また、一般に入手可能なものとすることも、独自のものとすることもできる。システムは、次いで、精選ステップ６０３に進む前に、データソースが新しいデータ又は更新されたデータを含むかどうか判定する（６０２）。新しいデータでない場合には、システムは６０１に戻る。新しいデータが検出される場合には、システムは新しいデータを精選する（６０３）、即ち、新しいデータを操作する。データ操作は、それだけに限らないが、動向把握、計測、事象の計数、ソースの計数、順序の指摘、連続性の評価、相互作用の検出、結合、集約などを含む。重大変化シグナル値を生成する全ての操作が、更なる検査のために分析され、合成されることになる。精選は、６０２からの新しいデータ及び更新されたデータを、６０８からの履歴データと併せて使用することになる。６０４で少なくとも１つの新しい重大変化シグナルがない場合には、システムはステップ６０１に戻る。６０４で少なくとも１つの新しい重大変化シグナルが生成される場合には、システムは引き続き、重大変化シグナルを分析し、合成する（６０５）。
【００５９】
分析及び合成ステップ６０５は、従来の予測子の変化を予測する際の信号の値を決定する。予測力を提供する重大変化シグナルは、その場合、重大変化属性を構成することになり、従来の予測子の変化を予測するために適用されることになる。ステップ６０６において、従来の予測子についての予測力を提供する少なくとも１つの重大変化属性がない場合、システムはステップ６０１に戻る。しかし、ステップ６０６が、少なくとも１つの属性が従来の予測子についての予測力を提供すると判定する場合、システムは引き続き、例えば、スコアリングや導出データ資産を計算する（６０７）。即ち、属性が、スコア及び他の導出データ資産の計算において使用されることになる。６０７からのそうしたスコア及び他の導出データ資産は、履歴データ、派生データ、メタデータ、出力、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを生成することになる。そうした記憶されたデータが精選プロセス６０３に戻り、それによって、新しいデータ及び更新されたデータについて生成を行うことになる。
【００６０】
発明者らは、本発明によるいくつかの実施形態を図示し、説明したが、これらの実施形態には、当業者に明らかな多数の変更の余地があり得ることが明確に理解されるべきである。したがって、発明者らは、図示され、説明された詳細だけに限定されることを望まず、添付の特許請求の範囲内に含まれる全ての変更及び改変を示すことを意図する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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