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特許6644475人間の観察結果をアナリティクスデータに統合するためのコンピュータで実現されるシステムおよび方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6644475
(24)【登録日】2020年1月10日
(45)【発行日】2020年2月12日
(54)【発明の名称】人間の観察結果をアナリティクスデータに統合するためのコンピュータで実現されるシステムおよび方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/06 20120101AFI20200130BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/06 324
【請求項の数】9
【全頁数】28
(21)【出願番号】特願2015-83874(P2015-83874)
(22)【出願日】2015年4月16日
(65)【公開番号】特開2015-210821(P2015-210821A)
(43)【公開日】2015年11月24日
【審査請求日】2018年4月16日
(31)【優先権主張番号】14/265,333
(32)【優先日】2014年4月29日
(33)【優先権主張国】US
(73)【特許権者】
【識別番号】519169410
【氏名又は名称】コンデュエント ビジネス サーヴィシズ リミテッド ライアビリティ カンパニー
(74)【代理人】
【識別番号】100094569
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 伸一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100103610
【弁理士】
【氏名又は名称】▲吉▼田 和彦
(74)【代理人】
【識別番号】100109070
【弁理士】
【氏名又は名称】須田 洋之
(74)【代理人】
【識別番号】100067013
【弁理士】
【氏名又は名称】大塚 文昭
(74)【代理人】
【識別番号】100086771
【弁理士】
【氏名又は名称】西島 孝喜
(74)【代理人】
【識別番号】100109335
【弁理士】
【氏名又は名称】上杉 浩
(74)【代理人】
【識別番号】100120525
【弁理士】
【氏名又は名称】近藤 直樹
(74)【代理人】
【識別番号】100139712
【弁理士】
【氏名又は名称】那須 威夫
(72)【発明者】
【氏名】マーク・ジェフリー・ステフィック
(72)【発明者】
【氏名】クレッグ・エルダーショウ
(72)【発明者】
【氏名】ルー・ジア
(72)【発明者】
【氏名】パイ・リウ
(72)【発明者】
【氏名】タニグチ・マキコ
(72)【発明者】
【氏名】スレヤ・タルカン
(72)【発明者】
【氏名】フランシスコ・エデュアルド・トレス
(72)【発明者】
【氏名】エドワード・ウー
(72)【発明者】
【氏名】ピーター・ジャーヴィス
【審査官】
小山 和俊
(56)【参考文献】
【文献】
特開２０１１−１９２０７８（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特表２００７−５０４５７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２０１０−２１８４５９（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２０１３−１３７７７９（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開平１０−２１４１１３（ＪＰ，Ａ）
【文献】
米国特許出願公開第２００９／０３０７１８９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】
特開２０１３−１９６６２４（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２０１４−０５２９２２（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）
Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの観察結果をオペレーショナルデータに統合するためのコンピュータで実現される方法であって、
データベースにおいて注を維持するステップであって、各々の注は、ユーザから受信され、主観的な観察結果を備える、維持するステップと、
タグをカテゴリーで編成するために前記タグの分類を維持することと、
客観的な性質のワークフローデータを備えるオペレーショナルデータを定義するステップと、
前記注の各々をタグの１つ以上に関連づけ、さらに、前記タグに関連づけられた前記注を前記データベースにおいて維持するステップと、
前記ワークフローデータについて前記注を検索するための基準を定義し、前記ワークフローデータの各々のためのクエリを形成するステップと、
前記基準に基づいて前記ワークフローデータのための前記タグに関連づけられた前記注を選択するために前記クエリを実行するステップであって、前記注に関連づけられた前記タグの各々のための前記カテゴリーの各々を前記ワークフローデータの前記クエリとマッチすることを含む、クエリを実行するステップと、
前記クエリにマッチしたカテゴリーに基づいて統合のための前記注を選択するステップと、
前記選択された注を前記ワークフローデータに統合するステップと、
前記ワークフローデータを前記統合された注とともにディスプレイに表示するステップと
を備え、前記ステップがコンピュータによって実行される、方法。
データベースにおいて注を維持するステップであって、各々の注は、ユーザから受信され、主観的な観察結果を備える、維持するステップと、
タグをカテゴリーで編成するために前記タグの分類を維持することと、
客観的な性質のワークフローデータを備えるオペレーショナルデータを定義するステップと、
前記注の各々をタグの１つ以上に関連づけ、さらに、前記タグに関連づけられた前記注を前記データベースにおいて維持するステップと、
前記ワークフローデータについて前記注を検索するための基準を定義し、前記ワークフローデータの各々のためのクエリを形成するステップと、
前記基準に基づいて前記ワークフローデータのための前記タグに関連づけられた前記注を選択するために前記クエリを実行するステップであって、前記注に関連づけられた前記タグの各々のための前記カテゴリーの各々を前記ワークフローデータの前記クエリとマッチすることを含む、クエリを実行するステップと、
前記クエリにマッチしたカテゴリーに基づいて統合のための前記注を選択するステップと、
前記選択された注を前記ワークフローデータに統合するステップと、
前記ワークフローデータを前記統合された注とともにディスプレイに表示するステップと
を備え、前記ステップがコンピュータによって実行される、方法。
【請求項2】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記注の各々の要約を生成することと、
前記注の前記要約を利用することとを備え、前記利用することは、
前記要約に基づいて前記タグの前記カテゴリーを編成するために前記注の傾向を分析することと、
前記注の前記要約とマッチする前記ワークフローデータを識別することとの少なくとも１つを備える、方法。
前記注の各々の要約を生成することと、
前記注の前記要約を利用することとを備え、前記利用することは、
前記要約に基づいて前記タグの前記カテゴリーを編成するために前記注の傾向を分析することと、
前記注の前記要約とマッチする前記ワークフローデータを識別することとの少なくとも１つを備える、方法。
【請求項3】
前記タグの前記分類は、有向グラフ、階層、およびリストのリストの少なくとも１つとして編成される、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
請求項３に記載の方法であって、さらに、
互いに関連する前記カテゴリーの１つ以上を認識することと、
前記関連するカテゴリーより上のカテゴリーを新たなカテゴリーとして自動で作成することとを備える、方法。
互いに関連する前記カテゴリーの１つ以上を認識することと、
前記関連するカテゴリーより上のカテゴリーを新たなカテゴリーとして自動で作成することとを備える、方法。
【請求項5】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記注が作成された日付、時刻、および場所、前記ユーザの識別子、および前記ユーザの作業活動の少なくとも１つの情報を備える各々の注に対する予め定義されたタグを提供することを備える、方法。
前記注が作成された日付、時刻、および場所、前記ユーザの識別子、および前記ユーザの作業活動の少なくとも１つの情報を備える各々の注に対する予め定義されたタグを提供することを備える、方法。
【請求項6】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記注に関連づけるために前記ユーザによって選択するための予め定義されたタグを提供することと、
前記注に関連づけるために前記ユーザによって手動でタグを入力するためのユーザインターフェース上のフィールドを提供することとの少なくとも１つを備える、方法。
前記注に関連づけるために前記ユーザによって選択するための予め定義されたタグを提供することと、
前記注に関連づけるために前記ユーザによって手動でタグを入力するためのユーザインターフェース上のフィールドを提供することとの少なくとも１つを備える、方法。
【請求項7】
前記注は、テキスト、ピクチャ、ビデオ、アニメーション、および音声記録の少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
前記注は、前記注の作成時刻、場所、タイトル、前記ユーザの名前、コメント、優先順位、除外要求、および前記注の目的の少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項9】
請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記タグが前記注に関連づけられた際の前記注の受信者を識別することと、
前記タグに関連づけられた前記注を前記識別された受信者に回送することとを備える、方法。
前記タグが前記注に関連づけられた際の前記注の受信者を識別することと、
前記タグに関連づけられた前記注を前記識別された受信者に回送することとを備える、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、一般的にデータ管理に関し、具体的には、ユーザの観察結果をアナリティクスデータに統合するためのコンピュータで実現されるシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【0002】
政府、病院、銀行、会社、および大学といった、複雑な業務状況においてサービスを行う組織は、膨大な量の日々のトランザクションを処理する。それらの大規模な日常業務に加えて、組織、特に、モバイルワーカーまたは複数の現場の従業員を有する、都市交通および公衆安全組織を含む地方自治体や病院のような組織は日常的に、さまざまな不慣れな事象および状況を司ることを要求される。たとえば、地方自治体は、市町村の開発、観光、公共事業、公園およびレクリエーション、警察、火災、緊急サービス、交通、住宅供給、等といったさまざまな機能における役割を果たす。同様に、病院によって提供されるサービスは、患者毎に大きく異なる。しかしながら、組織のための現在のオペレーティングシステムは、すべてのビジネス業務を記録し、分類することはできない。そのような複雑なビジネス業務を管理するために、組織のためのオペレーティングシステムは、変化する環境を十分に考慮した幅広い動作を含まなければならない。
【0003】
一般に、組織のオペレーティングシステムは、音声およびテキストメッセージングシステム、ワークフローシステム、データアナリティクス、および構造化文書収集といった、４つのカテゴリーの情報システムに分割され、各々のシステムは、利点と欠点を有する。まず、音声およびテキストメッセージングシステムは、組織において情報を伝え、活動を調整する。電子メール、ボイスメール、およびテキストメッセージは普通、典型的にはメッセージの受信者を指定することによって組織内の個人間でメッセージを送受するように設計される。かくして、メッセージに関する情報は普通、送信者と受信者との間でのみ共有される。たとえ送信者と受信者との間のメッセージの文脈が１つのメッセージスレッドにおけるメッセージの交換中にシフトしたとしても、同一の個人のみがそのメッセージスレッドに関与する。そのメッセージスレッドに新たな受信者を手動で追加することまたは個人のグループを受信者として指定することが、組織内の他の個人とメッセージ情報を共有する代替案であり得るが、それはオペレーティングシステムとしての十分なソリューションではない。さらに、メッセージ情報は、データとして処理されることができないので、組織の活動を支援するためのデータアナリティクスのようなさらなる処理を困難にする。
【0004】
次に、ワークフローシステムは、組織の日常のルーチン業務を組織の個人による使用のためにアクセス可能なプラットフォームに結集する。ワークフローシステムは、組織内の各個人が一連のタスクを効率的に処理および管理できるよう、組織のルーチン業務をより小さなタスクに分ける。しかしながら、ワークフローシステムはルーチンタスクの容易化のみのために設計されているので、ワークフローシステムは、可変的で複雑な環境に応答するのに適していない。換言すると、複雑な環境に応答し、人間の観察結果をワークフローシステムに統合するための、詳細で段階的な決定ガイダンスを準備することは、ワークフローシステムの容量を超える。
【0005】
さらに、データアナリティクスは、データを収集して統計的に処理することにより、データにおけるパターンを提示する。データアナリティクスは、普通、視覚化を用いて、データをレビューし、計画することにより、組織をそれらの進行中の業務において誘導し得る。しかしながら、データアナリティクスは、定量的であり、一般的に、拡張可能で文脈的な非構造化情報を統合しない。
【0006】
最後に、文書収集は、文書およびメタデータをデータベースに格納することを含み、ファイルレポジトリを提供する。レポジトリに格納されたデータは、探索機能を使用することによって得られ得る。しかしながら、可変的なタイプの文書およびメタデータのために、探索機能の一般性は難儀である。たとえば、カレンダー、スプレッドシート、およびイベント計画は、特別なページタイプを有する。さらに、データベースにおける可変的なタイプのデータ間のデータアナリティクスを行うことは、成功しそうにない。かくして、各々の現在のオペレーティングシステムは、組織がそれらの複雑な業務を管理するには不十分である。
【0007】
構造化電子メールシステムが、Ｍａｌｏｎｅ ｅｔ ａｌ．， “Ｔｈｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｌｅｎｓ： Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｈａｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ，” Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＣＭ， Ｖｏｌ． ３０， Ｎｏ． ５， ｐ． ３９０−４０２， Ｍａｙ １９８６ ａｎｄ Ｌａｉ ｅｔ ａｌ．， “Ｏｂｊｅｃｔ Ｌｅｎｓ： Ａ ‘Ｓｐｒｅａｄｓｈｅｅｔ’ ｆｏｒ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｗｏｒｋ，” ＡＣＭ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｏｆｆｉｃｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｖｏｌ． ６， Ｎｏ． ４， ｐ． ３３２−３５３， Ｏｃｔｏｂｅｒ １９８６に開示されている。定型文的な種類の会話のみといった電子メールは、データ要素にアクセスし、データ要素を処理するコンピュータシステムのために構造化される。
【0008】
Ｈｅｅｒ ｅｔ ａｌ．， “Ｖｏｙａｇｅｒｓ ａｎｄ Ｖｏｙｅｕｒｓ： Ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，” Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＣＭ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｈｕｍａｎ Ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ （ＣＨＩ）， Ａｐｒｉｌ ２８−Ｍａｙ ３， ２００７， Ｓａｎ Ｊｏｓｅ， ＣＡにおいて説明されているように、コメントがアナリティクスに組み込まれ得る。Ｓｅｎｓｅ．ｕｓは、コラボレーティブな視覚化のためのシステムであり、米国国勢調査データのためのウェブベースの予備的な分析のフレームワークを提供する。Ｓｅｎｓｅ．ｕｓは、データについての意見によるコメントスレッド会話によるコラボレーションをサポートする。コメントは、アナリティクスデータと結び付けられるが、データの一部にはならない。同様に、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ， ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｂｙ Ｇｏｏｇｌｅ， Ｉｎｃ．， Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｖｉｅｗ， ＣＡは、視覚化されたアナリティクスデータにユーザによるコメントを添付することを可能にするが、コメントは、アナリティクスデータとは分離したままにされる。
【0009】
進行中の組織の業務を管理し、発展させるために、可変的な非構造化データを編成し、アナリティクスデータに組み込むことに対するニーズが存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
人々とコンピュータの両方により読み取られて処理され得る注または注釈として、個人の観察結果および情報といった組織の通常的な業務のフレームワーク外のデータを収集し、アナリティクスデータに統合することができる、反映的なアナリティクスシステムは、システムレベルの知識を生成し、客観的データおよび主観的データを含む組織におけるすべての活動を考慮した業務の意思決定を容易にする。システムは、処理を誘導するために注にタグを追加し、ユーザの現在の活動についての注および他の文脈的な情報の時刻および場所のようなさまざまな情報をオートフィルすることができる。システムはさらに、アナリティクスの文脈における注を表示し、注のストリームから傾向および他の集約された結論を計算して、注からの情報を分析および検索することができる、インテリジェントプロセッサを含む。
【課題を解決するための手段】
【0011】
一実施形態は、ユーザの観察結果をオペレーショナルデータに統合するためのコンピュータで実現される方法を提供する。データベースは注を維持し、注は各々、ユーザから受信され、主観的な観察結果を備える。客観的な性質のワークフローデータを含むオペレーショナルデータが定義される。注の各々は、タグの１つ以上に関連づけられる。タグに関連づけられた注がさらに、データベースにおいて維持される。注を検索するための基準がワークフローデータのために定義され、ワークフローデータの各々のためのクエリが形成される。タグに関連づけられた注を選択するためのクエリが、選択された注がワークフローデータに統合され得るよう、基準に基づいてワークフローデータおよびアナリティクスデータのために実行される。統合された注を有するワークフローデータがディスプレイに表示される。
【0012】
さらなる実施形態は、ユーザの観察結果をアナリティクスデータに統合するためのコンピュータで実現される方法を提供する。組織におけるトランザクションを動作させるための構造化データを含む客観的な性質の組織のワークフローデータが維持される。データベースは注釈を維持し、各々の注釈は、作成者として組織に属するユーザから受信され、主観的な観察結果を備える。注釈の各々は、タグの１つ以上とタグ付けされる。タグ付けされた注釈は、構造化データの各々に対するタグ付けされた注釈の関連性を決定することにより、構造化データの中に埋め込まれる。構造化データのデータ処理が行われ、埋め込まれたタグ付けされた注釈を有する処理された構造化データに基づいたアナリティクスデータが、ユーザインターフェース上で視覚化される。
【0013】
本発明のさらなる他の実施形態が、本発明を実現するために意図された最良の形態を説明することにより本発明の実施形態が説明される、以下の詳細な説明から、当業者に容易に明らかになるであろう。理解されるように、本発明は、他の実施形態および異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細は、さまざまな明らかな点における変更がすべて本発明の精神および範囲から逸脱することなく可能である。したがって、図面および詳細な説明は、限定的なものではなく本質的に例示的なものとみなされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【発明を実施するための形態】
【0015】
ユーザの観察結果によって反映されたアナリティクスデータを得ることは、組織がそれらの進行中の日常業務をより効率的に管理することを支援する。図１は、一実施形態に係る、ユーザの観察結果をアナリティクスデータに統合するためのコンピュータで実現されるシステム１０を示す機能ブロック図である。政府および病院のような組織１１は、組織におけるさまざまな役割のために多くの従業員を雇用する。従業員の一部は、彼らの役割を行うための複数の現場で、およびモバイルで、勤務している。それらのモバイルワーカー１２−１５は、デスクトップ１２、ポータブル１３、またはモバイル１４、１５のコンピュータによる有線または無線接続を使用して、インターネットのような広域公衆データ通信ネットワーク１７にわたって組織サーバ１６にリモートでアクセスすることができる。
【0016】
組織サーバ１６は、図３を参照して後にさらに説明されるように、トランザクションおよび他の組織固有の事項のすべてを動作させるために必要な大規模な組織のオペレーティングデータ（図示せず）を管理する。モバイルワーカー１２−１５は、彼らが彼らのタスクを行いながら、ワークフローデータインターフェース２０によって、組織サーバ１６に相互接続されたデータベース１９に格納されたワークフローデータ１８にアクセスし得る。ワークフローデータ１８は、ウェブインターフェース２１、２２またはダッシュボードアプリケーションのようなモバイルアプリケーション２３、２４ならびに他のタイプのユーザインターフェースによって、モバイルワーカー１２−１５のコンピュータに提供され得る。ワークフローデータ１８は、組織において日常的に行われるルーチンおよび通常的なタスクを管理するために使用され、大部分は客観的な定量化データを含む。たとえば、都市交通システムに関するワークフローデータ１８は、駐車違反データ、進行中の工事のデータ、および交通渋滞データを含み得る。別の例として、公衆安全組織に関するワークフローデータ１８は、事故データおよび召喚状データを含み得る。他のタイプのワークフローデータ１８が可能である。
【0017】
モバイルワーカー１２−１５はワークフローデータ１８にアクセスしながら、彼らは、コンピュータ１２−１５を介してユーザインターフェース２１−２４により、ワークフローデータ１８に向けられた注または注釈２５を作成し得る。モバイルワーカー１２−１５からの注２５は、図４を参照して後にさらに説明されるように、ワークフローデータ１８に関する主観的な観察結果および見解を含み得る。注モジュール２６が、ワークフローデータインターフェース２０によってモバイルワーカー１２−１５から受信された注２５を認識し、データベース１９に注２５を格納する。さらに、図６を参照して後にさらに説明されるように、注２５は、それらがワークフローデータインターフェース２０によって作成される際にタグ付けされる。タグモジュール２７が、時刻および場所のデータ、注２５を作成するモバイルワーカー１２−１５の識別子、モバイルワーカー１２−１５の作業活動といった、注２５に関連づけられたタグ２８を自動で作成し得る。さらに、タグモジュール２７は、モバイルワーカー１２−１５によって行われた作業活動に最良にマッチする、または注２５の性質または文脈を最良に記述する選択についての予め定義されたタグ２８をモバイルワーカー１２−１５に提供し得る。さらなる実施形態において、タグ２８は、注２５の目的、優先順位、および注２５において記述された事項の長さを示すためにモバイルワーカー１２−１５によって手動で入力され得る。自動タグ、予め定義されたタグ、および手動で入力されたタグはすべて、データベース１９において維持される。他のタイプのタグが可能である。
【0018】
タグ２８に関連づけられた注２５は、図８を参照して後にさらに説明されるように、タグ付けされた注２９として維持され、ワークフローデータ１８の基準３０に基づいてワークフローデータ１８に統合される。基準モジュール３１が、各々のワークフローデータ１８のためにデータベース１９に格納された基準を識別し、ワークフローデータ１８に関連するタグ付けされた注２９を選択する。続いて、統合モジュール３２が、タグ付けされた注２９を関連するワークフローデータ１８とペアにし、タグ付けされた注２９をワークフローデータ１８の一部として統合する。表示モジュール３３が、タグ付けされた注２９に関連づけられたワークフローデータ１８を、ユーザインターフェース２１−２４での表示のために送信する。さらなる実施形態では、タグ付けされた注２９は、ワークフローデータ１８に集約され、アナリティクスのために処理され得る。アナリティクス処理により、ワークフローデータ１８およびタグ付けされた注２９は、アナリティクスモジュール３４によって、統計的な定量的なデータのようなアナリティクスデータ３５を得るために分析される。アナリティクスデータ３５は、図１０−１２を参照して後にさらに説明されるように、モバイルワーカー１２−１５によって使用されるコンピュータのディスプレイで、地図、時系列、チャート、テーブル、および他の構造として示され得る。
【0019】
各々のコンピュータ１２−１５は、基本的な処理装置、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークインターフェース、および公知の揮発性ストレージといった、汎用プログラマブルコンピューティングデバイスにおいて従来から見出されるコンポーネントを含むが、他のコンポーネントが可能である。加えて、コンピュータ１２−１５およびワークフローサーバ１８、アナリティクスサーバ１９、およびワークフローデータインターフェース２０は各々、本明細書に開示される実施形態を実現するための１つ以上のモジュールを含み得る。モジュールは、従来のプログラミング言語でソースコードとして書かれたコンピュータプログラムまたは手順として実現され得、オブジェクトまたはバイトコードとして中央処理装置による実行のために提示されるか、または、それ自体が中央処理装置によりオブジェクト、バイト、またはインタークレジットコードとして実行される言語インタプリタによって、従来の解釈されたプログラミング言語のインタークレジットでインタークレジットソースコードとして書かれる。あるいは、モジュールはまた、集積回路として、または読み取り専用メモリコンポーネントに焼き込まれるか、のいずれかで、ハードウェアで実現され得る。ソースコードおよびオブジェクトバイトコードのさまざまな実現は、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードドライブ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、および同様の記憶媒体といった、コンピュータ可読記憶媒体上で保持され得る。他のタイプのモジュールおよびモジュール機能だけでなく、他の物理ハードウェアコンポーネントが可能である。
【0020】
リアルタイムのユーザの観察結果およびインテリジェンスを組織のオペレーティングシステムに統合することは、進行中の業務のために必要な個人化された知識の考慮を可能にする。図２は、一実施形態に係る、ユーザの観察結果をアナリティクスデータに統合するためのコンピュータで実現される方法４０を示す流れ図である。組織において、組織を運営するために必要なルーチンタスクおよびトランザクションが、しばしば、組織のオペレーティングシステムによりデジタルで管理される。組織のオペレーティングシステムは、ビジネスプロセスの標準的で企業規模の収集物であり得、ワークフロー管理システムのような複雑なビジネスプログラムを実行し得る。ワークフロー管理システムは、ワークフローとして配列されたタスクの定義されたシーケンスを監視するためのソフトウェアシステムである。ワークフロー管理システムは、組織内の個人または個人のグループのための各々のタスクを定義し、そのタスクに関する進行中の処理を監視する。ワークフローデータが、ワークフローデータにアクセスしている組織内の個人のために定義され、タスクを行うためにウェブインターフェースアプリケーションまたはモバイルアプリケーションのようなユーザインターフェースによって個人のために表示され得る（ステップ４１）。
【0021】
典型的なワークフロー管理システムは、組織における複数のレベルのタスクおよび個人を制御することができる。例として、図３は、図２の方法における使用のための組織のワークフロー５０を示す処理の流れ図である。この例では、エージェント５１、スーパーバイザー５３、およびマネージャー５５を含む、３つのレベルの個人が、組織のワークフローに関与する。エージェント５１が、個別のタスクを動作させている５２。エージェント５１は典型的に、スーパーバイザー５３がタスク５４をレビューできるよう、動作が完了すると、組織のワークフローによって彼らのスーパーバイザー５３に彼らのタスクの実績を報告する。マネージャーおよびディレクター５５が、組織を監督し、組織における活動の責任をまとめて担う。マネージャー５５は典型的に、任意の傾向またはマネージャー５５による速やかな対処を要求するアクションの過程を確認するために、統計的に処理されたデータをレビューする５６。続いて、マネージャー５５は、組織にとって有益なある特定の成果を達成するために目標を計画し得る５７。スーパーバイザー５３が、マネージャー５５から計画について通知され、エージェント５１が行うさらなる計画５８を作成する。このように、組織のワークフローが円滑に管理され得る。
【0022】
図２を再び参照すると、注および注釈が、オペレーティングシステムのユーザから得られ、オペレーティングシステムに相互接続されたデータベースにおいて維持され得る（ステップ４２）。注および注釈は、組織内の個人によって、彼らが行っている各々のタスクに関するコメントおよび追加の見解を提供するために使用され得る。注は、彼らがウェブインターフェースアプリケーションまたはモバイルアプリケーションのようなユーザインターフェースによってワークフローデータをレビューおよび更新する際に、オペレーティングシステムに入力され得る。図４は、図２の方法における使用のための注６０の例を示す機能ブロック図である。注６０は、テキスト６１、ピクチャ６２、アニメーション６３、ビデオ６４、および音声記録６５といった、さまざまな形態で提供され得る。個人は、テキスト６１を使用して注６０の目的および詳細を記述し得、また、関連するピクチャ６２、アニメーション６３、ビデオ６４、および音声記録６５をアップロードし得る。オペレーティングシステムのユーザがユーザインターフェースを介して注を作成する際、１つ以上のタグが注に関連づけられ得る（ステップ４３）。タグは、図６を参照して後にさらに説明されるように、さまざまな手法で各々の注に関連づけられ得る。タグは一般的に、カテゴリーに分類される。かくして、タグ付けにより、注が、タグの分類に基づいてカテゴライズされ得る（ステップ４４）。タグの分類は、図７を参照して後にさらに説明される。各々のワークフローデータは、注を検索するための基準を指定し得る。各々のワークフローデータのための注が基準をタグとマッチすることによって選択され得、選択された注がワークフローデータに統合される（ステップ４５）。ワークフローデータへの注の統合が行われると、注は、ワークフローデータの文脈において表示され得る。さらに、ワークフローデータに統合された注が、アナリティクスを得るために処理され得る（ステップ４６）。このように、注は、オペレーティングシステムに直接統合され、レイヤー構造で編成される。さらに、オペレーティングシステムは、ユーザの観察結果および見解をシステムに反映させることを可能にする。加えて、組織内のオペレータによる注釈は、組織における実際の業務のさらなる洞察を提供し得、組織が組織の業務を適切に解釈し、レビューし、計画することを可能にする。
【0023】
注および注釈は、その活動がしばしば、急速に変化する環境に起因して通常的な業務およびルーチン業務を超える、都市交通システム、公衆安全組織、および病院のような組織内のオペレータによって最良に使用され得る。例示的なシナリオが説明に役立ち得る。【表1】
【0024】
このシナリオによると、Ｂａｙ Ｃｉｔｙ警察署のエージェントであるＪａｃｋｓｏｎ巡査が、遅延の説明のための注を残すことにより、遅延したけん引イベントの記録を取っている。注は、図４を参照して前にさらに説明されたように、テキストメッセージの他にさまざまな形式の情報を伝達することができる。例として、図５は、注を作成するためのモバイルインターフェース７０を例として示す図である。注７１が、Ｊａｃｋｓｏｎ巡査により、上述されたシナリオにおいて示された車の事故に関する彼の職務報告書に関連して作成される。注７１は、注７１の目的を記述するためのタイトル７２を含み得る。一実施形態において、注は、彼の職務報告書をレビューするスーパーバイザーまたはマネージャーのような特定の人物７３、またはさらには別の巡査にも向けられ得る。注を向ける他の種類の人物が可能である。この例では、注７１は、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎ ＃４７に向けられている。注７１は、注７１のさらなる詳細を提供するために書かれた情報をユーザが入力するためのフィールド７４を含む。さらに、個人は、注７１上にピクチャ７５をアップロードすることができ、また、撮影されたピクチャ７５の時刻７６を示す。Ｊａｃｋｓｏｎ巡査は、注７１にさらなる詳細を提供するために、車の事故現場で２つのピクチャ７５を各々午前７時５５分と午前８時２５分に撮影している。さらに、注は、オペレータによって行われた活動の場所７７を含み得る。最後に、タグ７８が、ノート７１において指定され得る。図６は、図２の方法における使用のための注にタグを関連づけるためのルーチン８０を示す流れ図である。必要な情報がすべて注に入力されると（ステップ８１）、タグが指定される。注が作成されるのに沿ってタグが自動で入力され得る（ステップ８２）。そのような自動タグは、作者のアイデンティティ、現在の活動、場所、および時刻を含み得る。他のタイプの自動タグが可能である。さらに、注の作成者により、タグが、標準化されたタグの収集物から選択され得る（ステップ８３）。図５を再び参照すると、予め定義されたタグがプルダウン選択７９によって提供され得、１つ以上のタグ７８が単一の注のために選択され得る。予め定義されたタグは、事故、停電、道路の補修、工事現場、過剰なハンディキャップステッカー、等を含み得る。さらなる実施形態において、注の作成者は、予め定義されたタグに加えて、またはその代わりに、タグを手動で指定し得る（ステップ８４）。このように、注は、１つ以上のタグに関連づけられることができ（ステップ８５）、関連づけられたタグに基づいて注を識別および追跡するのに役立ち得る。タグは、関連の時刻、優先順位、イベントに関連する特定のグループ、または注が送達され得る個人さえも指定することができる。他のタイプのタグが可能である。
【0025】
オントロジでカテゴライズされたタグは、オペレーティングシステムにおけるタグの維持を単純化することができる。オントロジは、有向グラフ、階層、リストのリスト、ならびに他の形式のオントロジとして編成され得る。図７は、図２の方法における使用のためのタグ９０のオントロジを例として示す機能ブロック図である。例として、Ｂａｙ Ｃｉｔｙ警察署における交通課のタスクに関連するタグの階層が示されている。タグの階層９０は、親カテゴリータグ９１−９５と子カテゴリータグ９６−１０８を示す。子カテゴリータグ９６−１０８は、各々の親カテゴリータグ９１−９５をさらに分類する。一実施形態では、子カテゴリータグは、孫カテゴリーならびにさらなる子孫へとさらにカテゴライズされ得る。さらに、図２０を参照して後にさらに説明されるように、新たな種類のイベントおよび観察結果が出現すると、新たなタグが経時的にオントロジに基づいて容易に作成され得る。
【0026】
タグに関連づけられた注は、タグの分類に基づいてカタログ化され得る。タグ付けされた注をワークフローデータの一部と関係付けるために、各々のワークフローデータは、注を検索するための基準を維持する。図８は、図２の方法における使用のためのワークフローデータへの注を検索するためのルーチン１１０を示す流れ図である。各々のワークフローデータが、注を検索するための基準を定義する（ステップ１１１）。基準は、子カテゴリータグのような、オペレーティングシステム上で維持された特定の予め定義されたタグを含み得る。あるいは、基準は、タグの分類における親カテゴリータグを示すのみであり得る。さらに、基準は、領域内の特定の場所、時刻範囲における特定の時刻、データ範囲における特定の日付、または組織内の特定の人物、ならびに他のタイプの基準を指定し得る。基準が定義されると、定義された基準は、注を選択するためのクエリへと形成される（ステップ１１２）。クエリは、タグのリストとマッチされ得る（ステップ１１３）。たとえば、クエリが、「遅延けん引」、「第４チーム」、「第４９週」、および「取締り」といった４つのタグを含む場合、「遅延けん引」および「第４チーム」のタグに関連づけられたＪａｃｋｓｏｎ巡査によって作成された注だけでなく、タグがクエリにおけるタグの一部を含む他の注が選択され得る。クエリは、親カテゴリータグのようなタグのカテゴリーにマッチされ得る（ステップ１１４）。たとえば、クエリは、（図７においてそれぞれ１０３、１０４、および９４として示された）「大雪」および「洪水」のサブカテゴリーを含む「異常気象」タグを含み得る。あるいは、クエリは、テキスト、イメージ、音声記録、ならびにそれらが関連する注の他のコンテンツを含む、注のコンテンツとマッチされ得る。注が各々のワークフローデータのために選択されると、タグを有する注が、ワークフローデータに統合される（ステップ１１５）。注は、ワークフローデータにおけるいくつかの場所に潜在的に統合され得る。
【0027】
オペレーティングシステムは、各々の統合された注をワークフローデータの一部として認識し、関連づけられたタグに基づいて注をカテゴライズする。かくして、ワークフローデータのアナリティクスを行う際、統合された注がまず、ワークフローデータのデータとして識別され、続いて、カウントされ、組み合わせられ、フィルタにかけられ、回送され、注の文脈が関連する特定のアナリティクスにおいて表示され得る。例示的なシナリオは、統合された注がどのように利用され、レビューのためにオペレーティングシステムのワークフローデータ上に表示されるかを示すのに役立ち得る。【表2】
【0028】
シナリオによると、Ｊａｃｋｓｏｎ巡査によって作成された注が、Ｊａｃｋｓｏｎ巡査の活動のシフトレビューおよびアナリティクス上に現れる。図９は、チームにおける各々のエージェントのシフトをレビューするためのテーブルアナリティクス１２０のウェブページを例として示すスクリーンショットである。
【0029】
例として、ウェブページ１２０は、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎ １２２のために表示されたシフト１２１をレビューするためのアナリティクスを示す。構造化データが、第４チームにおける召喚状に関する各々の巡査の実績１２３、巡回区域の平均１２４、注１２５、および承認１２６を示す。スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎ １２２は、彼女のインターフェースで２つの承認１２７、１２８を確認することができる。彼女が「遅延けん引」の承認１２７の１つをクリックすると、承認要求１２９が個別のウィンドウとして表示される。いずれの承認要求も、普通、例外の理由を提供するために注が付けられなくてはならない。このケースにおいて、承認要求１２９は、午前８時３５分にＪａｃｋｓｏｎ巡査によって作成された注に関連づけられている。スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎは、別個のウィンドウ１２９における「承認」アイコン１３０または「拒絶」アイコン１３１をクリックすることによって、要求を承認するか拒絶するかのいずれかのアクションを起こすことができる。スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎはさらに、要求についての任意のさらなる情報または注を入力するために、「注を追加」アイコン１３２をクリックすることによって、要求に対する注を作成するオプションを有し得る。要求を承認することにより、要求に関連づけられた注はさらに、「承認された例外」のデータまたは「承認されたレッカー車」についてのデータとして分類およびカウントされ、もはや「承認要求」のデータとは関連づけられない。承認されているか否かのいずれにしても、いつどこでイベントが発生したのか、どの巡査が承認要求に関与しているか、といったデータが保持および追跡され得る。
【0030】
さらなる実施形態では、アナリティクスが、地図、時系列、チャート、および他の構造として示され得る。図１０は、各々のエージェントの全体的な実績をレビューするための地図および時系列アナリティクスのウェブページ１４０を例として示すスクリーンショットである。ウェブページ１４０は、Ｊａｃｋｓｏｎ巡査のシフト活動を示す。Ｊａｃｋｓｏｎ巡査の活動は、地図ビュー１４１、時系列ビュー１４２、および要約ビュー１４５において確認され得る。時系列ビュー１４２では、大量の時間が、彼の職務ステータスにおける「ＴＴ（レッカー車）」イベント１４３に割り当てられている。レッカー車イベントが一般的に約２０分を要することを知っているので、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎは、ＴＴ１４３のアイコンをクリックして、このＴＴイベントに関しＪａｃｋｓｏｎ巡査によって作成された別個のウィンドウ１４４における注の説明を確認し得る。かくして、たとえ例外承認のためにＪａｃｋｓｏｎ巡査によって行われた要求がない場合でも、時系列における大きな時間スロットといった注が、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎのために依然として表示され得る。
【0031】
同様に、テーブルは、アナリティクスのさらなる詳細を提供し得る。図１１は、特定のタスクについての各々のエージェントの実績をレビューするためのテーブルアナリティクスのウェブページ１５０を例として示すスクリーンショットである。テーブル１５１は、第４チームの実績の要約を、特にけん引イベントに着目して表示している。１つの列１５２において、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎは、けん引活動のチームの要約を確認し、２件のレッカー車イベントを除き、２１件のレッカー車イベントが２０分以内に完了したことを見出し得る。次の列１５３において、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎは、４件の例外的なケースがあるが、１件のイベントのみが６０分を超える時間を要していることを確認し得る。さらなる次の列１５４は、前の週に６０分を超える１件のレッカー車イベントがあったことを示す。
【0032】
反映的なアナリティクスシステムは、レビューするためだけでなく、注を考慮して計画するためにアナリティクスを提供し得る。典型的には、アナリティクスは、レビューおよび計画するために組織内の個人にとって意味のあるデータにおける、ある特定のパターンまたは傾向を得るために、定量的な客観的データの統計処理を実現する。タグを利用して注をワークフローデータに統合することにより、典型的には主観的な定性データを含む統合された注はさらに、計画のためにワークフローデータに利用され、表示され得る。例示的なシナリオが説明に役立つであろう。【表3】
【0033】
計画インターフェースにおける注は、アナリティクスデータの解釈と予想を供給し、定量的データと定性データの両方を考慮して今後の計画を立てるようマネージャーまたはディレクターを誘導し得る。図１３は、図１２のテーブルアナリティクスにおける使用のための注を表示するウェブページ１８０を例として示すスクリーンショットである。マネージャーまたはディレクターは、各々の注をクリックすることによって、召喚状の不足の説明のための注をレビューし得る（図１２の１７０）。たとえば、気象としてタグ付けされた２つとイベントのためにタグ付けされた他の２つとを含む、２０１３年１月の４つの注１８１が、１８２−１８５として示され得る。各々の注の要約がリスト１８２−１８５として提供され、このリストの１つ１８６をクリックすることにより、さらなる詳細が表示される１８６。注は、注の作成者Ｄａｖｅ Ｄａｖｉｓ、作成の日付、タイトル、コメント、ピクチャ、およびタグ１８７を含む。タグ１８７は「気象」および「召喚状計画」を含むので、注は、召喚状計画インターフェースにおいて適切に表示され得る（図１２における１６０）。このように、注によって導入された主観的な観察結果は、マネージャーまたはディレクターがより少ない召喚状の理由を考慮するための定量的データを供給し得る。
【0034】
アナリティクスはまた、組織の業績を全体的に診断し、主観的データと客観的データの両方を考慮して組織における活動の優先順位を修正するために行われ得る。例示的なシナリオが説明に役立ち得る。【表4-1】
【表4-2】
【表4-3】
【0035】
例示的なシナリオの例によると、市内の傾向が、駐車監視員、市民、および警察からの入力を含むワークフローデータからオペレーティングシステムによって生成される。図１４は、傾向を表示するウェブページ１９０を例として示すスクリーンショットである。傾向１９１は、事故および二重駐車違反１９３を含む３つの傾向１９２を示す。事故および二重駐車違反１９３の傾向を選択することによって、詳細な要約１９４が注１９５とともに示される。各々の注１９６は、注１９６の作成者からのコメントを含み得、自動タグが日付、時間、および場所の情報を指定し得る。図１５は、注を有する事故および二重駐車の傾向を表示するための地図および時系列アナリティクスのウェブページ２００を例として示すスクリーンショットである。地図インターフェースは、時系列ビュー２０１および地図ビュー２０２を示し、時系列ビュー２０１および地図ビュー２０２において、増加した事件の傾向２０３、２０４を示す。円２０４の中の各点は、１つの事故を表し、バブル２０５の中の数字は、近くのエリアの召喚状の数を表す。マネージャーのＭａｎｄｙは、火曜日と木曜日２０９の午前９時３０分から午前１０時３０分２０８に二重駐車規制を取り締まることに対する高い優先順位２０７を設定するために、注２０６を作成し得る。優先順位、日付、時間、および場所の情報がタグ付けされ２０７−２０９、マネージャーのＭａｎｄｙが属するグループ、優先順位のレベルによって指定されたグループ、および各々のタグが指定するグループ、といったグループ内の個人に注を自動で回送し得る。他のタイプの自動回送が可能である。
【0036】
注が回送された特定の個人は、注にさらなる情報およびタグを追加することができる。図１６は、図１５の注に応答する注を有する事故および二重駐車の傾向を表示するための地図のアナリティクスのウェブページ２１０を例として示すスクリーンショットである。注２１１は、注２１１と新たなタグ２１３、２１４とをレビューしている人物による追加コメントのフィールドを提供する。この例示的なシナリオにおいて、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎは、マネージャーのＭａｎｄｙによって作成された注をレビューし、二重駐車の取締りの増加の要求に応答する。スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎは、タグ２１３、２１４およびコメント２１２により、巡回区域５で勤務しているＯｌｉｖｅｒ巡査に命令する。図１７は、図１６の注に応答する注を有する事故および二重駐車の傾向を表示するための地図のアナリティクスのウェブページ２２０を例として示すスクリーンショットである。この例においてもまた、Ｏｌｉｖｅｒ巡査が、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎから特別な任務を行うよう促されており、フィールド２２２において彼の任務が完了したことを示すために、スーパーバイザーのＳｗａｎｓｏｎとマネージャーのＭａｎｄｙからのコメントを含む注のスレッドに応答する注２２１を追加する。Ｏｌｉｖｅｒ巡査もまた、より広い乗降専用ゾーンの必要性を推論する注を起動し得る。
【0037】
最初の注の作成者は、彼女が注を発行した後の任意の時間に注とアナリティクスを追跡およびレビューし得る。図１８は、事故および二重駐車の傾向をレビューするための地図のアナリティクスのウェブページ２３０を例として示すスクリーンショットである。時系列アナリティクス２３１は、召喚状の数の増加および事故件数の減少２３２を表示する。同様に、地図のアナリティクス２３３は、召喚状の増加および自己の減少を示すことにより、エリア２３４における事故の減少を表示する。この例示的なシナリオは、組織が組織内のマネージャーのようなトップレベルの個人によってどのように誘導され得るかを示し、組織内のスーパーバイザーおよびエージェントによって行われた誘導に応答する活動が、マネージャーによるレビューのために追跡および表示され得る。
【0038】
概要として、人間の観察結果に基づいた注をアナリティクスのためのデータに統合することは、典型的にはデータベース外であり、かつデータとして組み込まれるには無理のある日常活動に関する、組織内におけるより良好に通知された意思決定をサポートする。この反映的なアナリティクスシステムの能力は、組織のための企業ソフトウェアのさらなる発展であり、「スマートシティ」としての地方自治体、「スマートホスピタル」としての病院、等といった、広範な応用可能性を示すであろう。反映的なアナリティクスシステムが適用される環境の他の例が可能である。具体的には、交通および駐車取締りシステムにおいて、反映的なアナリティクスシステムは、疑わしいまたは偽の免許証の増加する数、故障したまたは破損したメーター、色あせた、読みづらくなった、または損傷した標識、道路の危険要因、近日中の工事計画、近隣および会社の変化、巡回区域の大きさに関するフィードバック、エリア内の危険度に関する観察結果、エリア内で使用中のハンディキャップステッカーの数、および路外駐車の価格の改定を含む、人間の観察結果を統合するために、多くのシチュエーションにおいて力強い価値を証明するであろう。他のタイプの人間の観察結果が可能である。
【0039】
反映的なアナリティクスシステムに統合された注はタグを利用して編成および管理されるので、注は、容易に探索およびアクセスされ得る。図１９は、データベースから注を探索するためのウェブページ２４０を例として示すスクリーンショットである。組織内のいずれの個人も、データベースに格納された注を検索するために探索インターフェース２４０を使用することができる。探索は、フィールド２４１にテキストを入力し、そのテキストを含む探索クエリを実行することによって行われ得る。探索クエリの実行は、テキストをタグまたはタグのカテゴリーとマッチすることによって行われ得る。注を検索する他の方法が可能である。基本的な探索機能に加えて、探索の結果２４２は、フィルタ２４３によってフィルタにかけられ得る。フィルタ２４３は、探索の時間範囲、組織内の作成者の地位またはレベル、シフトの時間、領域、班またはグループ、または注の本体、注のタグ、注の作者、および注のコメンテータといった探索エリアの限定に基づいて、探索結果２４２を限定し得る。他のタイプのフィルタが可能である。探索結果２４２は、注の要約、作成の時刻および日付、注に関連づけられたタグ、ならびに他の情報を示し得る。
【0040】
タグは一般的に、反映的なアナリティクスシステムによって管理される。経時的に、反映的なアナリティクスシステムは、各々のタグの使用をレビューし、タグを追加および削除し、図７において上述されたタグの分類を変更し得る。図２０は、スーパータグを作成する方法を示す流れ図２５０である。スーパータグまたはカテゴリーは、新たな種類のイベントまたは観察結果が見出された場合に経時的に作成され得る。例示的なシナリオは、オントロジにおける新たなタグを作成することを示す。【表5】
【表6】
【0041】
本発明はその実施形態を参照して具体的に示され説明されているが、当業者は、形式と詳細における上記のおよび他の変更が本発明の精神および範囲から逸脱せずに実施形態において行われ得ることを理解するであろう。