▶ ブランコ テクノロジー グループ アイピー オイの特許一覧
(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】
(24)【登録日】2024-09-09
(45)【発行日】2024-09-18
(54)【発明の名称】蓄積された診断レポートに基づく診断テストの優先順位付け
(51)【国際特許分類】
G06F 11/34 20060101AFI20240910BHJP
G06F 11/30 20060101ALI20240910BHJP
【ＦＩ】
G06F11/34 152
G06F11/30 140D
【請求項の数】
19
(21)【出願番号】P 2021570437
(86)(22)【出願日】2020-04-14
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2022-08-12
(86)【国際出願番号】 FI2020050240
(87)【国際公開番号】W WO2020240076
(87)【国際公開日】2020-12-03
【審査請求日】2023-04-05
(31)【優先権主張番号】20195439
(32)【優先日】2019-05-27
(33)【優先権主張国・地域又は機関】FI
(73)【特許権者】
【識別番号】519100952
【氏名又は名称】ブランコ テクノロジー グループ アイピー オイ
【氏名又は名称原語表記】ＢＬＡＮＣＣＯ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＧＲＯＵＰ ＩＰ ＯＹ
(74)【代理人】
【識別番号】110002907
【氏名又は名称】弁理士法人イトーシン国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】ファブリティウス，ミッコ
【審査官】北川 純次
(56)【参考文献】
【文献】特開２００１－３１２３７５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－２０６８５０（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２００８／１２０５５２（ＷＯ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２００３／０００５１０７（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ １１／３０－１１／３４
Ｇ０６Ｆ １１／０７
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
診断レポートデータベース（１０３）に、複数のコンピューティングデバイスのそれぞれに関する１つ以上の診断レポートであって、各診断レポートが前記複数のコンピューティングデバイスのうちの１つのコンピューティングデバイスに対して行われた１つ以上の診断テストの結果及び当該コンピューティングデバイスを特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータのセットを含む１つ以上の診断レポートを保持すること（２０１）と、リモートコンピューティングシステム（１０１）によって、第２のコンピューティングデバイス（１２４）を特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットを、通信ネットワーク（１１０）を介して、第１のコンピューティングデバイス（１２１）から受信すること（２０４）と、
前記受信（２０４）に応答して、リモートコンピューティングシステム（１０１）によって、１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、前記診断レポートデータベース（１０３）に保持された複数の診断レポートにおけるデバイスパラメータの複数のセットと、を比較し（２０４）、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に関連する１つ以上の診断レポートを見つけることと、
前記リモートコンピューティングシステム（１０１）によって、１つ以上の診断テストが前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に対して行われた時の前記１つ以上の診断テストの結果を、統計的分析を使用することにより、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に関連する前記１つ以上の診断レポートにおける１つ以上の診断テストの結果に基づいて、予測すること（２０５）と、
前記リモートコンピューティングシステム（１０１）によって、前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）のユーザが前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）を診断するための適切な診断テストを選択するのをガイドするために、前記予測の結果を、前記通信ネットワーク（１１０）を介して前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）に送信すること（２０６）と、を含むことを特徴とする方法。
【請求項2】
前記予測の結果は、前記１つ以上の診断テストのそれぞれが前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に対して行われた時の前記１つ以上の診断テストのそれぞれによって得られたポジティブ診断の予測確率及び／又は前記第２のコンピューティングデバイスの、不具合がある可能性が最も高い１つ以上のコンポーネントに関する情報を少なくとも含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記リモートコンピューティングシステム（１０１）によって、前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）から前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）についての診断レポートを受信したこと（７０２）に応答して、前記リモートコンピューティングシステム（１０１）によって、前記診断レポートを前記診断レポートデータベース（１０３）に記憶すること（７０３）を含み、前記診断レポートは、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に対して行われた１つ以上の診断テストの結果と、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）を特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、１つ以上のデバイスパラメータの前記複数のセットと、の前記比較は、１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットについて、ベクトルの各要素が特定のデバイスパラメータ又は多数のデバイスパラメータによって定義された前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の特定の特徴を表す数値を有するベクトルを、前記第１のセットにおける少なくとも１つのデバイスパラメータに基づいて生成すること（３０４）と、
前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）と関連付けられた前記ベクトルと、前記複数の診断レポートにおけるデバイスパラメータの前記複数のセットに基づいて前記複数のコンピューティングデバイスのうちの１つ以上のコンピューティングデバイスについて生成された１つ以上の対応するベクトルと、を比較すること（３０５）と、を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載された方法。
【請求項5】
１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、デバイスパラメータの前記複数のセットと、の前記比較は、さらに、１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットに基づいて、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）のデバイスカテゴリを識別すること（３０３）を含み、前記ベクトルがどのように生成されるかは、前記識別されたデバイスカテゴリによることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項6】
１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、１つ以上のデバイスパラメータの前記複数のセットと、の前記比較は、さらに、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）と同じデバイスカテゴリに関連付けられた１つ以上のベクトルのうちの１つ以上が、予め定義された基準に従って前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の前記ベクトルに一致するかどうかを判定することと、
前記予め定義された基準に従って１つ以上の一致が発見されたことに応答して、当該１つ以上の一致するベクトルと関連付けられた１つ以上の診断レポートを、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）用の分類クラスターとして選択すること（３０７）と、を含み、前記方法はさらに、
前記分類クラスターの前記選択（３０７）に応答して、前記分類クラスターに基づいて、前記１つ以上の診断テストの予測を行うこと（３０８）を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項7】
１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、１つ以上のデバイスパラメータの前記複数のセットと、の前記比較（２０４）は、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の１つ以上のコンポーネントのそれぞれについて、前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）から受信した、１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットに基づいて、１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの第２のセットを決定すること（４０３）と、
前記診断レポートデータベース（１０３）から１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの１つ以上の第２のセットに対する一致を検索すること（４０４）と、
１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの第２のセットの少なくとも１つに対する少なくとも１つの一致が発見（４０５）されたことに応答して、少なくとも１つの一致が発見された１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの各第２のセットについて、前記１つ以上の対応する一致と関連付けられた１つ以上の診断レポートを、当該コンポーネント用のコンポーネント固有の分類クラスターとして選択すること（４０６）と、を含み、前記方法は、さらに、
１つ以上のコンポーネント用の、１つ以上のコンポーネント固有の分類クラスターの前記選択（４０６）に応答して、前記１つ以上のコンポーネント固有の分類クラスターに基づいて、前記１つ以上の診断テストの結果の予測を行うこと（４０７）を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項8】
１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、１つ以上のデバイスパラメータの前記複数のセットと、の前記比較（２０４）は、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の１つ以上のコンポーネントのそれぞれについて、１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットに基づいて、コンポーネントカテゴリを識別すること（５０３）と、
前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の前記１つ以上のコンポーネントのそれぞれについて、１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、前記１つ以上の識別されたコンポーネントカテゴリとに基づいて、コンポーネント固有のベクトルの各要素が特定のデバイスパラメータ又は多数のデバイスパラメータによって定義された前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の当該コンポーネントの特定の特徴を表す数値を有する、コンポーネント固有のベクトルを生成すること（５０４）と、
前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に関連付けられた各コンポーネント固有のベクトルと、前記複数の診断レポートにおける１つ以上のデバイスパラメータの前記複数のセットに基づいて前記複数のコンピューティングデバイスのうち１つ以上のコンピューティングデバイスについて生成された１つ以上の対応するコンポーネント固有のベクトルと、を比較すること（５０５）と、を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項9】
１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、１つ以上のデバイスパラメータの前記複数のセットと、の前記比較（２０４）は、さらに、前記１つ以上のコンピューティングデバイスについて生成された前記１つ以上のコンポーネント固有のベクトルのうちの１つ以上が、予め定義された基準に従って、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の１つ以上のコンポーネント固有のベクトルのうちの前記１つに一致するかどうかを判定すること（５０６）と、
前記予め定義された基準に従って１つ以上の一致が発見されたことに応答して、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）の前記１つ以上のコンポーネントのそれぞれについて、当該１つ以上の一致するコンポーネント固有のベクトルに関連付けられた１つ以上の診断レポートを、コンポーネント固有の分類クラスターとして選択すること（５０７）と、
１つ以上のコンポーネント固有の分類クラスターの前記選択に応答して、前記１つ以上のコンポーネント固有の分類クラスターにおける診断レポートに基づいて、前記１つ以上の診断テストの結果の予測をコンポーネント固有に行うこと（５０８）と、含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に関連付けられた任意のベクトルと、前記複数の診断レポートに基づいて生成された前記１つ以上の対応するベクトルと、の前記比較（２０４）は、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）のベクトルと前記１つ以上の対応するベクトルとの差を定量化する距離メトリックの値を算出することを含み、前記予め定義された基準は、前記距離メトリックに対する予め定義された上限閾値を含むことを特徴とする請求項６、８または９に記載の方法。
【請求項11】
前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）によって取得された１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセット及び／又は各診断レポートに含まれる１つ以上のデバイスパラメータの各セットは、対応するコンピューティングデバイスの製造業者、前記対応するコンピューティングデバイスのモデル、前記対応するコンピューティングデバイスのオペレーティングシステム及び前記対応するコンピューティングデバイスのログ履歴の少なくとも一部、のうちの１つ以上に関する情報を含むことを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の方法。
【請求項12】
前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）によって取得された１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセット及び／又は各診断レポートに含まれる１つ以上のデバイスパラメータの各セットは、対応するコンピューティングデバイスの使用年数又は前記対応するコンピューティングデバイスの有効年数のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から１１のいずれかに記載の方法。
【請求項13】
請求項１から１２のいずれかに記載の方法を行うための手段を有するリモートコンピューティングシステム（１０１）。
【請求項14】
前記リモートコンピューティングシステム（１０１）は、クラウドベースのシステムである及び／又は前記診断レポートデータベース（１０３）は、クラウドベースのデータベースであることを特徴とする請求項１３に記載のリモートコンピューティングシステム（１０１）。
【請求項15】
コンピューティングデバイスによって実行されると、前記コンピューティングデバイスに請求項１から１２のいずれかに記載の方法を行わせる命令を記憶した、非一時的なコンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項16】
請求項１３または１４に記載のリモートコンピューティングシステム（１０１）と、１つ以上の第１のコンピューティングデバイス（１２１）と、を有し、前記１つ以上の第１のコンピューティングデバイス（１２１）のそれぞれは、
第１のコンピューティングデバイス（１２１）に電気的に接続された第２のコンピューティングデバイス（１２４）を特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットを、前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）のメモリ（１２５）から取得すること（２０２、６０１）と、
１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットを、通信ネットワーク（１１０）を介して、前記リモートコンピューティングシステム（１０１）に送信すること（２０３、６０２）と、
前記１つ以上の診断テストが第２のコンピューティングデバイス（１２４）に対して行われた時の前記１つ以上の診断テストの予測結果を、前記通信ネットワーク（１１０）を介してリモートコンピューティングシステム（１０１）から受信したこと（６０３）に応答して、受信した情報をユーザに対して前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）のディスプレイ（１２３）を介して表示すること（２０７、６１０）と、
前記第１のコンピューティングデバイス（１２１）のユーザ入力デバイス（１２２）を介した１つ以上の診断テストの選択を確認するユーザ入力を受信したこと（２０８、６０６）に応答して、前記１つ以上の選択された診断テストを前記第２のコンピューティングデバイス（１２４）に対して行わせること（２０９、６０７）と、を行うための手段を有することを特徴とするシステム（１００）。
【請求項17】
前記１つ以上の第１のコンピューティングデバイス（１２１）のそれぞれの前記手段は、さらに、前記１つ以上の選択された診断テストの終了に応答して、前記１つ以上の診断テストに関する診断レポートを生成し（６０８）、前記診断テストに関する前記診断レポートは、少なくとも、１つ以上のデバイスパラメータの前記第１のセットと、各診断テストの少なくとも診断を含む前記１つ以上の診断テストの結果と、を含み、
前記診断レポートを、前記通信ネットワーク（１１０）を介して前記リモートコンピューティングシステム（１０１）に送信する（６０９）よう構成されていることを特徴とする請求項１６に記載のシステム（１００）。
【請求項18】
前記１つ以上の第１のコンピューティングデバイス（１２１）のそれぞれは、ラップトップ及びデスクトップコンピュータのうちの１つであり、及び／又は前記１つ以上の第１のコンピューティングデバイス（１２１）の少なくとも１つに電気的に接続された各第２のコンピューティングデバイス（１２４）は、モバイルデバイスであることを特徴とする請求項１６または１７に記載のシステム（１００）。
【請求項19】
さらに、１つ以上の第２のコンピューティングデバイス（１２４）を有し、各第２のコンピューティングデバイス（１２４）は、少なくとも１つのメモリ（１２５）を有し、前記１つ以上の第１のコンピューティングデバイス（１２１）のうちの１つに電気的に接続されていることを特徴とする請求項１６から１８のいずれかに記載のシステム（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、コンピューティングデバイスを診断することに関するものであり、特に、コンピューティングデバイスのための診断テストの優先順位付けを行う手段を提供することに関する。
【背景技術】
【0002】
背景技術の以下の説明は、本発明以前に関連技術に知られていなかったが本発明によって提供される洞察、発見、理解若しくは開示、又は開示との関連性を包含し得る。ここに開示された幾つかのそのような貢献は、具体的に以下に指摘し得るが、本発明の開示が包含する他のそのような貢献は、それらの文脈から明らかとなるであろう。
【0003】
モバイルデバイスの異なるコンポーネントの故障を検出するためにモバイルデバイスを診断する際に、例えば、診断するモバイルデバイスのモデルやメーカーに関わらず、各モバイルデバイスに同じ一連の診断テストを行うことがよくある。この総当たり形式の手法は、当該の一連の診断テストが、利用できる関連する診断テストをすべて含んでいる場合は、各モバイルデバイスを診断する確実な方法であるかもしれないが、ほとんどの場合においては、最も目的にかなった又は時間効率の良い解決方法ではない。モバイルデバイスの故障確率は、モバイルデバイスの種類、モデル及び使用年数等の様々なデバイス固有の要因に依存し得る。さらに厄介な問題は、モバイルデバイスの幾つかのコンポーネントは、他のコンポーネントより壊れやすいかもしれないので、ある時点で故障して交換や修理が必要となる可能性がより高くなることである。この各コンポーネントの故障の見込みは、デバイス固有の特性でもあるかもしれない。よって、あるモバイルデバイスについては、行うべき一連の診断テストのうち幾つかの診断テストは、首尾よく診断を行うために非常に重要であると考えられるかもしれないが、他の診断テストは、余分、又は少なくとも過剰であるかもしれない。上記の要因のすべて、又は、少なくとも幾つかが、モバイルデバイスの診断テストを行う際に考慮されれば、各モバイルデバイスのテストに要する時間を大幅に短縮することができるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
一態様によると、独立クレームの主題が提供される。実施形態は、従属クレームにおいて定義されている。
【0005】
実施の１つ以上の例が、添付図面と下記明細書においてさらに詳細に記載されている。他の特徴は、明細書及び図面から、またクレームから明らかであろう。
【0006】
以下、添付図面を参照して、好適な実施形態によって本発明をさらに詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下の実施形態は例示である。本明細書は、数箇所において「一実施形態」、「１つの実施形態」又は「幾つかの実施形態」に言及している場合があるが、これは、このような各言及が同じ実施形態に対するものであること、又は特徴が１つの実施形態のみに適用されることを必ずしも意味していない。異なる実施形態の１つの特徴を組み合わせて他の実施形態を提供してもよい。さらに、「具備する」及び「含む」という語は、記載された実施形態が言及された特徴のみによって構成されることに限定されないと理解されるべきであり、これらの実施形態は、具体的に言及されていない特徴／構造も包含してもよい。
【0009】
本発明の実施形態を適用し得る通信システムの構成が図１に示されている。図１は、幾つかのエレメント及び機能的エンティティのみを示す簡略化したシステム構成を示し、そのエレメント及びエンティティのすべては論理的ユニットであり、その実装は図示されたものと異なっていてもよい。図１に示した接続は、論理的接続であり、実際の物理的接続は異なっていてもよい。システムが他の機能及び構造を具備してもよいことは、当業者には明らかである。
【0010】
図１は、通信ネットワーク１１０を介して、１つ以上のローカルシステム１２０，１３０に接続されたリモートコンピューティングシステム１０１を含むシステム１００を示している。各ローカルシステム１２０，１３０は、少なくとも第１のコンピューティングデバイス１２１を含んでおり、この第１のコンピューティングデバイス１２１は、第１のインターフェース１２６を介して第２のコンピューティングデバイス１２４に接続されるとともに、第２のインターフェース１２７を介して通信ネットワーク１１０に接続されている（図１においては、簡略化のためローカルシステム１２０についてのみ示す）。幾つかの実施形態においては、１つ以上のローカルシステム１２０，１３０のうち少なくとも幾つかにおける第１のコンピューティングデバイス１２１は、第１のインターフェース１２６を介して２つ以上の第２のコンピューティングデバイス１２４に同時に接続されてもよい。
【0011】
第１のコンピューティングデバイス１２１は、制御された方法で、第２のコンピューティングデバイス１２４に対して複数の診断テストを行うこと、又は行わせることが可能なコンピューティングデバイスである。上記診断テストを行う、又は診断テストを第２のコンピューティングデバイス１２４自身に行わせることできるようにするため、第１のコンピューティングデバイス１２１は、例えば、第２のコンピューティングデバイス１２４に記憶された情報（例えば、デバイス情報及び／又は１つ以上の診断テストの結果）にアクセスし、情報（例えば、デバイスパラメータ、又は生成された診断レポート）を、第２のインターフェース１２７を使用して通信ネットワーク１１０を介してリモートコンピューティングシステム１０１に送信し、情報（例えば、第２のコンピューティングデバイスに対して行われた時の１つ以上の診断テストの予測結果、又は、それがないこと及び／又は他の診断情報）を、リモートコンピューティングシステム１０１から、通信ネットワーク１１０を介して第２のインターフェース１２７を使用して受信し、第２のコンピューティングデバイス１２４に対して１つ以上の診断テストを実行するよう構成されていてもよい。第２のコンピューティングデバイス１２４に対する１つ以上の診断テストの実行は、具体的には、第２のコンピューティングデバイス１２４に１つ以上の診断テストを実行し、１つ以上の診断テストの結果を第１のコンピューティングデバイス１２４に返信するよう命令若しくは指令を行うこと、又は第２のコンピューティングデバイス１２４を対象とする１つ以上の診断テストを（第２のコンピューティングデバイス１２４が１つ以上の診断テストの実行の際に主に受動的役割を有している状態で）第１のコンピューティングデバイス１２１を使用して実行することを含んでいてもよい。幾つかの実施形態においては、これら２つの選択肢の組み合わせも可能である。さらに、第１のコンピューティングデバイス１２１は、第１のコンピューティングデバイス１２１のユーザに、例えば、診断テストに関連する情報を入力する手段を提供する、少なくとも１つのユーザ入力デバイス１２２を具備してもよい。少なくとも１つのユーザ入力デバイス１２２は、例えば、キーボード、タッチスクリーン、マウス、タッチパッド、及び／又は音声により起動される制御装置を含んでいてもよい。第１のコンピューティングデバイス１２１は、さらに、ディスプレイ１２３を具備し、このディスプレイ１２３により、ユーザが診断テストの実行を監視できるようにしてもよい。第１のインターフェース１２６は、第１のコンピューティングデバイス１２１によって、少なくとも（１つ又は複数の）診断テストを行う際に、第２のコンピューティングデバイス１２４から（又は具体的には、そのメモリ１２５から）デバイス情報及び／又は１つ以上の診断テストの結果を取得するために使用されてもよい。第１のコンピューティングデバイス１２１は、第１のインターフェース１２６を介して、第２のコンピューティングデバイス１２４に、ワイヤ又は、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）－ＵＳＢケーブル、ＵＳＢ－ミニＵＳＢケーブル、若しくはＵＳＢ－マイクロＵＳＢケーブル等のケーブルを使用するか、ドッキングステーションを使用するか又は無線で（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を介して）接続されてもよい。第１のコンピューティングデバイス１２１は、第１のコンピューティングデバイス１２１のユーザ又は操作者に第２のコンピューティングデバイス１２４の診断をガイドするための専用の診断クライアントソフトウェアを実行するよう構成されていてもよい。
【0012】
第２のコンピューティングデバイス１２４は、第１のコンピューティングデバイス１２１を使用して診断されるコンピューティングデバイスである。第２のコンピューティングデバイス１２４は、１つ以上のメモリを具備していてもよい。第１のコンピューティングデバイス１２１は、ユーザ又は操作者によって能動的に操作されてもよいが、第２のコンピューティングデバイス１２４は、以下に述べる幾つかの実施形態によるプロセス中に、第１のコンピューティングデバイス１２１を介して（つまり、第２のコンピューティングデバイス１２４の、任意の可能なユーザ入力デバイスを介してではなく）ユーザ入力を受信するためだけに（又は少なくともほとんどの部分が）構成されていてもよい。幾つかの実施形態においては、診断テストの幾つかは、第２のコンピューティングデバイス１２４のユーザ入力デバイスを介して直接ユーザが入力することを要求してもよい（例えば、プッシュボタン、タッチセンサ、指紋センサ、スピーカ又はスクリーンのテスト動作）。
【0013】
第１及び第２のコンピューティングデバイス１２１，１２４のそれぞれは、携帯型の、又は、非携帯型のコンピューティングデバイス（器具、装置）のことを言う。採用され得るコンピューティングデバイスには、ハードウェア又はソフトウェアにおける加入者識別モジュール（ＳＩＭ）を備えた又は備えていない状態で動作する無線モバイル通信デバイスを含み、これには、それらに限定されるものではないが、以下の種類のデバイス、例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タッチスクリーンコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ハンドセット、電子読書デバイス、タブレット、ゲーム機、ノートブック、マルチメディアデバイス、センサ、アクチュエータ、ビデオカメラ、車、ウェアラブルコンピュータ、遠隔測定器具、及び遠隔モニタリング器具等を含む。第１及び第２のコンピューティングデバイス１２１，１２４は、同じ種類、又は異なる種類のコンピューティングデバイスであってよい。典型的な非限定的実施形態においては、第１のコンピューティングデバイス１２１は、デスクトップコンピュータ又はラップトップであってもよく、第２のコンピューティングデバイス１２４は、モバイルデバイス（例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ、又はラップトップ）であってもよい。全体として、第２のコンピューティングデバイス１２４は、第１のコンピューティングデバイス１２１に電気的に接続されてもよい任意のコンピューティングデバイスであってよい。
【0014】
第２のコンピューティングデバイス１２４は、複数の異なるコンポーネント（又は部品）を含んでいてもよく、その動作が診断されてもよい。例えば、上記複数のコンポーネントは、以下の種類又はカテゴリのうちの１つ以上のコンポーネントを１つ以上含んでいてもよい：タッチセンサ、スピーカ、スクリーン、コネクタ、近接センサ、マイク、ライト（例えば、ＬＥＤライト）、心拍モニタ、ヘッドフォンジャック、ヘッドセット、フロントカメラ、バックカメラ、プッシュボタン、指紋センサ、近距離通信（ＮＦＣ）コンポーネント、受信スピーカ、バッテリ、温度センサ、気圧計、振動モータ、コンパス、カメラフラッシュ、オートフォーカス、自動回転センサ、及び赤外線センサ。これら複数のコンポーネントは、同じ種類の１つ以上のコンポーネントを含んでいてもよい。各診断テストは、同じ及び／又は異なるカテゴリの１つのコンポーネント、又は多数のコンポーネントの動作を同時に診断してもよい。
【0015】
幾つかの実施形態において、第１のコンピューティングデバイス１２１と第２のコンピューティングデバイス１２４は、１つの装置の部品であってもよく、又は、第２のコンピューティングデバイス１２４は、第１のコンピューティングデバイス１２１内に含まれていてもよい。言い換えると、第１及び第２のコンピューティングデバイスは、（先に述べた互いに容易に着脱可能であるものとは異なり）互いに固定されていてもよい。例えば、第２のコンピューティングデバイス１２４は、第１のコンピューティングデバイス１２１のメモリ又は記憶装置に対応していてもよい。
【0016】
通信ネットワーク１１０は、１つ以上の無線ネットワークを具備してもよく、ここで、一つの無線ネットワークは、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ＬＴＥ（登録商標）、４Ｇ、５Ｇ、及びその次世代等の任意のモバイルシステム、及びＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線ローカルエリアネットワークに基づいていてもよい。さらに、通信ネットワーク１１０は、１つ以上の固定ネットワーク及び／又はインターネットを含んでいてもよい。
【0017】
リモートコンピューティングシステム１０１は、通信ネットワーク１１０を介して接続された第１のコンピューティングデバイス１２１から、第２のコンピューティングデバイスに関連する情報（例えば、コンピューティングデバイスを特徴付ける、１つ以上のデバイスパラメータ等のデバイス情報）を受信し、受信した情報を分析し、分析結果（例えば、予測された診断結果及び／又は他の診断ガイダンス情報）を、通信ネットワーク１１０を介して第１のコンピューティングデバイス１２１に送信するよう構成されたデバイスである。上記分析は、具体的には、リモートコンピューティングシステム（図１には図示せず）の診断分析ユニット又は診断分析装置によって実行されてもよく、及び／又はリモートコンピューティングシステムに接続又は含まれる診断レポートデータベース１０３に記憶された情報に基づいていてもよい。診断レポートデータベース１０３は、第１のコンピューティングデバイス（すなわち、第１のコンピューティングデバイス１２１及び／又は他の対応する装置）によって、第２のコンピューティングデバイス（すなわち、第２のコンピューティングデバイス１２４及び／又は他の対応する装置）に対して行われた診断テストの結果を記載した複数の診断レポートを少なくとも含んでいてもよい。これについては、更なる実施形態に関連して後に詳述する。
【0018】
リモートコンピューティングシステム１０１によって第１のコンピューティングデバイス１２１に送信される他の診断ガイダンス情報は、例えば、リモートコンピューティングシステム１０１の診断レポートデータベースに保持されている第２のコンピューティングデバイス１２４に関する情報を含んでいてもよい。このような情報は、例えば、その動作中に第２のコンピューティングデバイス１２４によって（又は具体的には、第２のコンピューティングデバイス１２４上で実行されている専用ユーザアプリケーションによって）与えられたエラー又は警告に関連していてもよい。これに加えて又は代替として、他の診断情報は、第２のコンピューティングデバイスの製造業者によって示された公称値又は基準値、及び／又は複数のコンピューティングデバイスに対して行われた診断テストに関する更なる統計的情報を含んでいてもよい。
【0019】
リモートコンピューティングシステム１０１は、第１のコンピューティングデバイス１２１から見て、リモートサーバー又はサーバーと等しく呼ばれてもよい。言い換えると、第１のコンピューティングデバイス１２１とリモートコンピューティングシステムは、クライアントとサーバーの関係を形成していると見なされてもよい。同様に、第１のコンピューティングデバイス１２１は、ローカルクライアント又はクライアントと等しく呼ばれてもよい。
【0020】
一実施形態によると、第１のコンピューティングデバイス１２１は、ＵＳＢハブを使用してＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）インターフェース１２６を介して、多数の第２のコンピューティングデバイス１２４に接続される。この実施形態によると、第１のコンピューティングデバイスのＵＳＢポートの数は、第１のコンピューティングデバイスによって取り扱われる第２のコンピューティングデバイスの数よりも少なくてもよいという利点がある。一実施形態によると、ＵＳＢハブは、１０ポートのＵＳＢハブである。
【0021】
リモートコンピューティングシステム１０１は、完全に又は部分的にクラウドベースであってもよい。つまり、リモートコンピューティングシステム１０１は、少なくとも１つのコンピューティングクラウドであってもよいし、又は少なくとも１つのコンピューティングクラウドを具備してもよい。具体的には、診断分析ユニット及び／又は診断レポートデータベースは、クラウドベースであってもよい。
【0022】
以下に述べる実施形態は、コンピューティングデバイス（例えば、図１の第２のコンピューティングデバイス１２４）を診断するプロセスを容易化する及び／又は迅速化しようとするものである。診断対象のコンピューティングデバイスは、具体的には、スマートフォン又はタブレットコンピュータ等のモバイル（コンピューティング）デバイスであってよいが、実施形態はモバイルデバイスに限定されない。スマートフォン又はタブレットコンピュータ等の従来のモバイルデバイスは、多くのコンポーネント（例えば、フロントカメラ及び／又はバックカメラ、スクリーン、及びタッチセンサ）を具備しており、これらはモバイルコンピューティングデバイスの耐用年数中に故障する可能性がある。モバイルコンピューティングデバイスの１つ以上のコンポーネントが正しく動作しているかどうかを判定するためにモバイルデバイスに対して異なる診断テストを行ってもよい。コンピューティングデバイスを完全に診断するためには、多数の異なる診断テストを行わなければならない可能性があり、これはかなりの時間がかかる可能性がある。１つのモバイルデバイスの診断に必要な時間を、診断の質を大幅に妥協することなく（すなわち、コンポーネントの故障を見逃すことなく）削減できれば、有利であろう。特定のコンポーネントが故障する見込みは、少なくともコンポーネントの種類とモバイルデバイスの使用年数によって異なる。例えば、少なくとも使用年数が１年のモバイルデバイスについては、スクリーンが正常に動作しない確率は比較的高いかもしれないが、マイクに問題がある確率はほとんどゼロに近いかもしれない。よって、モバイルデバイスの診断の際に、スクリーンの状態又はコンディションを診断するための診断テストの実施は、マイクの状態又はコンディションを診断するための診断テストの実施よりも優先されるべきである。言い換えると、マイクに対する診断テストは、比較的安全にスキップしてもよいが、スクリーンに対する診断テストは、おそらくスキップすべきではない。しかしながら、この原則はほとんどの場合には当てはまるかもしれないが、特定のモデルのモバイルデバイスのマイクは、たいていのマイクよりもかなり故障する可能性が高いことが知られているかもしれないので、その特定のモデルに対してはマイクに対する診断テストを行うべきである。特定のモバイルデバイスに対してどの診断テストを行うべきかに関して情報に基づいた決定を行うために各デバイスの各コンポーネントの故障確率に影響する種々の要因のすべてをユーザが追跡するには多大な労力を要するであろう。実施形態では、モバイルデバイスとその故障確率に関する適切な統計的情報を提供することによりこの意思決定を容易にする。
【0023】
図２は、第２のコンピューティングデバイスに対して行われる少なくとも１つの診断テストについての予測結果に関する情報をユーザに提供し、第１のコンピューティングデバイスを使用して診断を行うための実施形態による信号伝達を示している。図示されたプロセスは、図１のシステム１０１を使用して実行されてもよい。図示されたプロセス（及びそれに続く図示されたプロセスも）は、１つの第２のコンピューティングデバイスに対して作用する第１のコンピューティングデバイスについて述べているが、他の実施形態においては、多数の第２のコンピューティングデバイスが第１のコンピューティングデバイスによって同じように同時に（すなわち、並行して）取り扱われてもよい。
【0024】
図２を参照すると、まず、ブロック２０１において、リモートコンピューティングシステムは、複数のコンピューティングデバイスに関する複数の診断レポートを診断レポートデータベースに保持すると想定する。各診断レポートは、複数のコンピューティングデバイスのうち１つのコンピューティングデバイスに対して行われた１つ以上の診断テストの結果及び上記コンピューティングデバイスを特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータのセットを含む。複数のコンピューティングデバイスのうち１つのコンピューティングデバイスに対して行われた１つ以上の診断テストの上記結果は、特定のコンピューティングデバイスに対して行われた１つ以上の診断テスト（又はプロセス）と、上記１つ以上の診断テストのそれぞれの成果（又は診断）と、に関する情報を少なくとも含んでいてもよい。診断テストの成果に関する情報は、その診断テストがポジティブ診断又はネガティブ診断を示した（すなわち、そのコンピューティングデバイスの、関連する１つ又は複数のコンポーネントの正常な動作又は故障を示した）か否かを少なくとも示してもよい。幾つかの実施形態においては、診断テストの成果に関する情報は、検出された故障（例えば、エラーコードという形で）及び／又はその診断テストの継続時間に関する更なる情報も提供してもよい。１つ以上の診断レポートが複数のコンピューティングデバイスのそれぞれについて保持されてもよい。任意のコンピューティングデバイスについての１つ以上のデバイスパラメータのセットは、例えば、コンピューティングデバイスの製造業者、モデル、製造の年又は日付、国際移動体装置識別番号（ＩＭＥＩ）若しくは他の機器識別子、ハードウェア情報（例えば、コンポーネント情報）、少なくとも１つのメモリの種類及び／又は容量、オペレーティングシステム、ログ履歴の少なくとも一部、及び／又はコンピューティングシステムの使用年数、のうちの１つ以上を含んでいてもよい。考えられるデバイスパラメータの、より包括的なリストを図２についての記述の後に提供する。
【0025】
第１のコンピューティングデバイスが、メッセージ２０２において、第１のコンピューティングデバイスに電気的に接続された第２のコンピューティングデバイスを特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットを、第２のコンピューティングデバイスのメモリから取得すると、ユーザが第２のコンピューティングデバイスを診断するための診断テストを選択するのをガイドするプロセスが開始する。メッセージ２０２における取得は、第１及び第２のコンピューティングデバイス間の接続の確立に応答して（例えば、ＵＳＢケーブル又はその他のケーブルによる２つのデバイスの接続に応答して）開始されてもよい。一実施形態によると、第２のコンピューティングデバイスのメモリから１つ以上のデバイスパラメータを取得することに加え、第１のコンピューティングデバイスは、リモートコンピューティングシステムから１つ以上の更なるデバイスパラメータも取得し、これらのパラメータは、データベースに保持される。一実施形態によると、上記更なるデバイスパラメータは、診断レポートが診断レポートデータベースに保持されているのと同じリモートコンピューティングシステムに保持される。
【0026】
第１のセットにおける１つ以上のデバイスパラメータは、診断レポートの内容に関連して上記に述べたように定義されてもよい。上記取得は、具体的には、第１のコンピューティングデバイスよって、デバイスパラメータのリクエストを第２のコンピューティングデバイスに送信すること、及び第２のコンピューティングデバイスにおけるそのリクエストの受信に応答して、第２のコンピューティングデバイスによって、１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットを、第２のコンピューティングデバイスのメモリから取得し、それらを第２のコンピューティングデバイスから第１のコンピューティングデバイスに送信することを具備していてもよい。メッセージ２０２における取得後、第１のコンピューティングデバイスは、メッセージ２０３において、第２のコンピューティングデバイスを特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータの第１のセット（又は少なくともその中のサブセット）を、通信ネットワークを介してリモートコンピューティングシステムに送信する。１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットは、第２のコンピューティングデバイスに対する１つ以上の診断テストの結果を予測するための別のリクエスト内で、又は第１のコンピューティングデバイスの通常の報告動作の一部として送信されてもよい。幾つかの代替の実施形態においては、第２のコンピューティングデバイスが１つ以上の自身のデバイスパラメータを（通信ネットワークを介して）リモートコンピューティングシステムに送信してもよい。幾つかの実施形態においては、ブロック２０２における取得は、第２のコンピューティングデバイスの第１のコンピューティングデバイスへの電気的な接続に応答して、自動的に開始されてもよい。
【0027】
ブロック２０４において、通信ネットワークを介して第１のコンピューティングデバイスから、第２のコンピューティングデバイスを特徴付ける（又は定義付ける）１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットの受信したことに応答して、リモートコンピューティングシステムは、ブロック２０４において、１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットと、診断レポートデータベースに保持されている複数の診断レポートに含まれるデバイスパラメータの複数のセットと、を比較する。具体的には、リモートコンピューティングシステムは、第１のセットと複数のセットのそれぞれとを比較し、第２のコンピューティングデバイスに関連する１つ以上の診断レポートを見つけてもよい。一致するデバイスパラメータを有する診断レポートは、それらが第２のコンピューティングデバイスと同じ、又は同様のコンピューティングデバイスに対応しているため、第２のコンピューティングデバイスに関連する（適用できる又は該当する）と考えられる。よって、上記比較は、複数の診断レポートから第１のセットにおける１つ以上のデバイスパラメータと一致するものを検索することを含んでいてもよい。一致は、完全一致、及び／又は、近接若しくは部分一致である（例えば、ある診断レポートにおいて与えられた少なくとも幾つかのデバイスパラメータが、第１のセットにおける１つ以上のデバイスパラメータに一致するか、又はある診断レポートにおいて与えられたデバイスパラメータの全てのセットと、１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットとが、ある程度相互に関連している）ことを要してもよい。上記比較においては各デバイスパラメータに対し異なる重要度又はウエートが適用されてもよい。例えば、スマートフォンである第２のコンピューティングデバイスに対する容認できる部分的一致は、同じモデルで、１年以内の同じ使用年数であるが、クロックレートが高いプロセッサを有しているスマートフォンであり得る。言い換えると、上記比較において、コンピューティングデバイスのモデル及びコンピューティングデバイスの使用年数というデバイスパラメータに対してより大きなウエートを適用し、一方、プロセッサのクロックレートというデバイスパラメータにはより小さいウエートを適用してもよい。一実施形態による比較工程をさらに詳しく図３に関連して説明する。
【0028】
ブロック２０４における比較、又はより具体的には、１つ以上の関連する診断レポートの結果に基づいて、リモートコンピューティングシステムは、ブロック２０５において、第２のコンピューティングデバイスに対して１つ以上の診断テストが行われた時のその１つ以上の診断テストの結果を、統計的分析を使用することによって、１つ以上の関連する診断レポートにおける１つ以上の診断テストの結果に基づいて予測する。この予測は、第２のコンピューティングデバイスに対して１つ以上の診断テストが行われた時のその１つ以上の診断テストのそれぞれについてのポジティブ（すなわち、好ましい）診断の予測確率（すなわち、各診断テストが第２のコンピューティングデバイスの対応するコンポーネントにおける故障、不具合、又は破損を示すことができない確率）を少なくとも査定することを含んでいてもよい。１つ以上の関連する診断レポートが、完全に一致するコンピューティングデバイスに関する診断レポートだけでなく、第２のコンピューティングデバイスに部分的にしか一致していない１つ以上のコンピューティングデバイスも含んでいる場合は、不一致の程度が予測において考慮されてもよい。例えば、予測において、完全又は高度に一致する診断レポートが、中程度に一致している診断レポートよりも重視されてもよい。
【0029】
全体として、第２のコンピューティングデバイスに対して行われた時の１つ以上の診断テストの予測結果は、その診断テストの結果から導き出した１つ以上の統計的メトリックを、各診断テストについて含んでいてもよい。上記１つ以上の統計的メトリックは、例えば、ポジティブ診断の上記予測確率及び１つ以上の関連する不確実性メトリック（例えば、その予測が基づく診断レポートの数）を含んでいてもよい。
【0030】
幾つかの実施形態においては、リモートコンピューティングシステムは、ブロック２０５において、最も不具合がある可能性がある第２のコンピューティングデバイスの１つ以上のコンポーネントを、１つ以上の関連する診断レポートに基づいて予測する。この予測は、各診断テストが特定のコンポーネント又は特定のグループのコンポーネントの機能に関する情報を提供してもよいため、１つ以上の診断テストについてのポジティブ診断の上記予測確率に基づいていてもよい。典型的に不具合があると考えられる１つ以上のコンポーネントは、少なくとも１つの診断テストが予め定義された閾値を下回る予測確率を有するポジティブ診断を提供すると予測される予め定義された数のコンポーネント又は全てのコンポーネントを含むよう定義されてもよい。
【0031】
最近のモバイルデバイスは、例えば、多数のマイク及び／又は多数のスピーカ等の、同じ種類のコンポーネントのグループを含んでいることがある。一実施形態によると、スピーカに対する診断テストは、スピーカのグループ全体、またはその中のサブグループの機能に関する情報を提供する。例えば、その診断テストは、すべてのスピーカ、可聴音を生成するスピーカのみ、又はマイクとして（「逆に」）機能するスピーカのみ、に関する情報を提供してもよい。一実施形態によると、診断テストは、特定のスピーカの機能に関する情報を提供する。例えば、診断テストは、通話中に電気信号を可聴音に変換するよう設計されたフロントスピーカの機能に関する情報を提供してもよい。
【0032】
リモートコンピューティングシステムは、ブロック２０５において一旦予測をすると、メッセージ２０６において、第１のコンピューティングデバイスのユーザが、第２のコンピューティングデバイスを診断するための適切な診断テスト選択するのをガイドするため、その予測の結果を、通信ネットワークを介して第１のコンピューティングデバイスに送信する。予測の結果は、第２のコンピューティングデバイスに対し１つ以上の診断テストが行われた時のその１つ以上の診断テストのそれぞれについてのポジティブ診断の予測確率に関する情報、及び／又は第２のコンピューティングデバイスの不具合が起こる可能性が高い１つ以上のコンポーネントに関する情報を少なくとも含んでいてもよい。予測の結果は、さらに、確率を予測するために使用された情報及び各確率予測がどれくらい信頼できるかに関する情報（例えば、いくつの診断レポートが関連していると考えられ、したがって予測に使用されたか）のいずれかを含んでいてもよい。幾つかの実施形態においては、第１のコンピューティングデバイスに送信された予測の結果は、特定の診断テストが行われるべきであるかどうかに関する推奨を含んでいてもよい。このような推奨は、例えば、ある診断テストについてポジティブ診断の確率が予め定義された閾値を下回る場合に、第１のコンピューティングデバイスに送信された情報に含まれていてもよい。
【0033】
幾つかの実施形態においては、ポジティブ診断の確率（すなわち、成功率）の代わりに、ネガティブ診断の確率（すなわち、故障率）が（ブロック２０５において）算出され、（ブロック２０６において）第１のコンピューティングデバイスに送信されてもよい。
【0034】
第１のコンピューティングデバイスは、ブロック２０７において、少なくとも予測の結果（及び場合によっては他の診断ガイダンス情報）を受信し、次に（又は結果的に）、ブロック２０７において、上記情報を、ユーザに対して第１のコンピューティングデバイスのディスプレイを介して表示する。１つ以上の診断テストに関する予測の結果を第１のコンピューティングデバイスに提供し、それらを第１のコンピューティングデバイスのユーザに対して表示することにより、どの診断テストを（もしあるなら）、第１のコンピューティングデバイスを使用して第２のコンピューティングデバイスを診断するために行うべきかに関する決定が容易になる。具体的には、表示された情報に基づき、ユーザは、第２のコンピューティングデバイスの様々な特性（すなわち、デバイスパラメータ）を考慮して、どの診断テストがネガティブ診断を出す可能性が低いかを決定してもよく、したがって、診断を行う時間が限られている場合は、比較的安全にスキップすることができる。
【0035】
第１のコンピューティングデバイスは、第１のコンピューティングデバイスのユーザ入力デバイスを介した１つ以上の診断テストの選択を確認するユーザ入力を受信したことに応答して、メッセージ２０９において、第２のコンピューティングデバイスを診断するための、１つ以上の選択された診断テストを行わせる。
【0036】
幾つかの実施形態においては、１つ以上の選択された診断テスト（又はそれらのうちの少なくとも１つ）が、メッセージ２０９において、以下のように行われてもよい。まず、第１のコンピューティングデバイスは、第２のコンピューティングデバイスによって少なくとも１つの診断テストを行うため及び上記少なくとも１つの診断テストの結果を第１のコンピューティングデバイスに折り返し報告するための診断テストプログラム（又は単に命令）を生成する。そして、第１のコンピューティングデバイスは、上記診断テストプログラムを第２のコンピューティングデバイスに送信する。第２のコンピューティングデバイスには、特定の診断ソフトウェアを事前にインストールする必要はない。第２のコンピューティングデバイスは、上記診断テストプログラムを受信したことに応答して、その診断テストプログラムを実行する。その診断テストプログラムの実行は、完全に自動化されてもよいし、又は１つ以上の段階において、第２のコンピューティングデバイスのユーザ入力デバイス（例えば、タッチスクリーン、プッシュボタン、又は加速度センサ）を介したユーザ入力を必要としてもよい。例えば、診断テストプログラムが、スピーカの診断に関係している場合は、第２のコンピューティングデバイスは、基準音が発せられると、ユーザにこの基準音が聞こえるかを確認するよう促してもよい。別の例を挙げると、第２のコンピューティングデバイスのプッシュボタン（例えば、ホームキー）の診断は、ユーザにこのプッシュボタンを押すよう要求してもよい。診断テストプログラムは、第２のコンピューティングデバイスに、診断テストプログラムによって定義された少なくとも１つの診断テストの結果を第１のコンピューティングデバイスに送信するよう命令する。診断テストプログラムに従って、結果は、上記少なくとも１つの診断テストの完了後に自動的に送信されてもよい。代替として、ユーザは、まず、第２のコンピューティングデバイスによって、送信を承認するよう促され、第２のコンピューティングデバイスのユーザ入力デバイスを介してユーザが承認をしたこの場合にのみ応答して、結果が送信されてもよい。幾つかの実施形態においては、診断テスト毎に、別個の診断テストプログラムが生成されてもよく、一方別の実施形態においては、１つ以上の選択された診断テストのすべてが、１つの診断テストプログラムによってカバーされてもよい。
【0037】
幾つかの代替の実施形態においては、１つ以上の診断テストの選択及び上記１つ以上の診断テストの実施は、ブロック２０７において受信された情報に基づいて（例えば、異なる診断テストの成功率に基づいて）自動的に行われてもよい。よって、このような実施形態においては、少なくともブロック２０８は省略される。
【0038】
実施形態によるプロセスによれば、１つ以上の診断テストの予測結果に関するデバイス固有の情報（及び場合によっては他の診断ガイダンス情報）が第１のコンピューティングデバイスのユーザに提供されるので、診断テストの選択の決定は、ユーザの専門知識のみに依存しないため、第１のコンピューティングデバイスのユーザは、診断テストの選択に関して、より多くの情報に基づいた、より目的にかなった決定を行うことが可能であるという利点がある。第１のコンピューティングデバイスのユーザが、１つ以上の診断テストの予測結果に関するデバイス固有の情報を入手できない場合は、ユーザは、極めて重要な診断テストの実施をスキップすることによって第２のコンピューティングデバイスのいずれかのコンポーネントにおける故障を見逃す危険を回避するために、第２のコンピューティングデバイスに対して利用できる診断テストをそれぞれ行わなければならないであろう。言い換えると、実施形態によれば、ネガティブ診断の見逃しの可能性を最小限にする方法で、診断テストを行う際の時間節約が可能になる。
【0039】
幾つかの実施形態においては、第１のコンピューティングデバイスによって取得された１つ以上のデバイスパラメータ及び／又は各診断レポートに含まれている１つ以上のデバイスパラメータは、問題のデバイスに関する以下のハードウェア関連情報のうち１つ以上を含んでいてもよい：製造業者名、名称、モデル、製造年、又は月日、デバイスの識別子、ＩＭＥＩ、シリアルナンバー、内部モデル、シャーシの種類、ルート化（すなわち、ルート化されている／ルート化されていない）、コンピューティングデバイスのプロセッサの（クロック）速度、コンピューティングデバイスのプロセッサの製造業者、コンピューティングデバイスのプロセッサのモデル、コンピューティングデバイスの１つ以上のメモリの少なくとも幾つかに関する情報、及びコンピューティングデバイスのログ履歴の少なくとも一部。
【0040】
１つ以上のデバイスパラメータに含まれる、コンピューティングデバイスのシャーシの種類に関する情報は、例えば、シャーシのフォームファクタ、シャーシの材質及び／又はシャーシの製造業者に関する情報を含んでいてもよい。一実施形態によると、シャーシの種類に関する情報は、シャーシが一部又は全部がプラスチック製又は金属製であるかどうかを示す。一実施形態によると、シャーシの種類に関する情報は、シャーシが特別なカバー、保護層、コーティング、表面処理によって補強されているかどうかを示す。
【0041】
コンピューティングデバイスの１つ以上のメモリの少なくとも幾つかに関する情報は、例えば、そのデバイスの１つ以上のメモリのそれぞれ又は幾つかの名称、上記１つ以上のメモリのそれぞれ又は幾つかの容量（例えば、メガバイトで示される）、上記１つ以上のメモリのそれぞれ又は幾つかの種類、上記１つ以上のメモリのそれぞれ又は幾つかのシリアルナンバー、上記１つ以上のメモリのそれぞれ又は幾つかの販売業者、及び／又は上記１つ以上のメモリからの状態監視情報を含んでいてもよい。一実施形態によると、状態監視情報は、コンピューティングデバイスのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）又は埋め込みマルチメディアコントローラ（ｅＭＭＣ）ドライブの、内蔵 Ｓ．Ｍ．Ａ．Ｒ．Ｔ． （セルフモニタリング・アナリシス・アンド・リポーティング・テクノロジー）システムによって検出される指標を含んでいてもよい。一実施形態によると、状態監視情報は、上記１つ以上のメモリにおける不良メモリユニット（ブロック又はセクタ）の数又は割合に関する情報を含んでいてもよい。
【0042】
幾つかの実施形態においては、第１のコンピューティングデバイスによって取得された１つ以上のデバイスパラメータ及び／又は各診断レポートに含まれている１つ以上のデバイスパラメータは、さらに、問題のデバイスに関する以下のソフトウェア関連の情報の１つ以上を含んでいてもよい：オペレーティングシステムの名称、オペレーティングシステムのバージョン、診断テスト（１つ又は複数）を行うために使用されるソフトウェア、診断テスト（１つ又は複数）を行うために使用されるソフトウェアのバージョン、及び診断テスト（１つ又は複数）を行うために使用されるソフトウェアのソース又は販売業者。
【0043】
幾つかの実施形態においては、第１のコンピューティングデバイスによって取得された１つ以上のデバイスパラメータ及び／又は各診断レポートに含まれている１つ以上のデバイスパラメータは、コンピューティングデバイスの使用年数及び／又はコンピューティングデバイスの有効年数（例えば、コンピューティングデバイスのログ履歴の少なくとも一部又はそのコンピューティングデバイスのバッテリの容量劣化に基づいて査定される）を含んでいてもよい。明らかに、ほとんど新品のスマートフォン（又は他のコンピューティングデバイス）は、３年使用した同じスマートフォンよりも故障する確率はかなり低い。よって、コンピューティングデバイスの（有効）年数は、１つ以上の関連する診断レポートを決定する（ブロック２０４において）際、及び１つ以上の診断テストの結果を予測する（ブロック２０５において）際に、非常に重要な要因であるかもしれない。全体として、有効年数は、コンピューティングデバイスの性能が（新品のコンピューティングデバイスの最適な性能と比較して）どれくらい劣化したかを定量化するメトリックとして定義されてもよい。有効年数は、コンピューティングデバイスが、その耐用年数の間にどのくらい酷使されたかを示すものであってもよい。使用年数及び／又は有効年数は、年、月、日、及び、場合によっては負ではない整数で表されてもよい。
【0044】
第１のコンピューティングデバイスにより取得された１つ以上のデバイスパラメータ及び／又は各診断レポートに含まれている１つ以上のデバイスパラメータは、そのコンピューティングデバイスの使用履歴を、追加的に、または代替的に含んでいてもよい。一実施形態によると、コンピューティングデバイスの使用履歴に関する情報は、そのコンピューティングデバイスのログ履歴の少なくとも一部に含まれている。例えば、使用履歴は、そのコンピューティングデバイスがどのくらい活発に、及びどのような種類のタスクに対して使用されたかを明らかにしてもよい。この情報は、重要であるかもしれない。なぜなら、時折の通話のみに使用されたスマートフォンは、音楽再生、ビデオチャット、モバイルアクセスポイントの設定、及び拡張現実に基づくゲーム等の様々な負荷の大きいタスクのために広く使用されたスマートフォンと比べて、破損の可能性が低いからである。このような使用履歴の差は、コンピューティングデバイスの有効年数の差としてもおそらく目に見えるであろう。
【0045】
一実施形態によると、上記ログ履歴の少なくとも一部は、メモリログの少なくとも一部、コンピューティングデバイスにインストールされたアプリケーションのログ、バッテリ充電ログ及び／又はバッテリ温度ログである。一実施形態によると、メモリログは、コンピューティングデバイスの１つ以上のメモリにおける不良メモリユニット（ブロック又はセクタ）の数又は割合に関する情報を含んでいてもよい。一実施形態によると、バッテリ充電ログは、モバイルデバイスのバッテリが何回充電及び／又は放電されたかに関する情報を含む。一実施形態によると、バッテリ温度ログは、バッテリがさらされた最高温度及び最低温度、及びさらされた時間の長さに関する情報を含む。
【0046】
図３は、第２のコンピューティングデバイスについての１つ以上の診断テストの予測結果に関する情報をユーザに提供するために、一実施形態によるリモートコンピューティングシステムによって行われるプロセスを示している。図示されたプロセスは、図２のブロック２０１，２０４，２０５、及びメッセージ２０６においてリモートコンピューティングシステムによって行われるプロセスの代替である。図示されたプロセスは、図１のリモートコンピューティングシステム１０１によって行われてもよい。特に記載のない限り、先の実施形態に関して与えた定義は、ここでも適用されてもよいものとする。
【0047】
図２と同様に、まず、ブロック３０１において、リモートコンピューティングシステムは、複数の診断レポートを診断レポートデータベースに保持するものと想定する。リモートコンピューティングシステムは、ブロック３０２において、第２のコンピューティングデバイスを特徴付ける１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットに関する情報を、通信ネットワークを介して第１のコンピューティングデバイスから受信する。ブロック３０１及び３０２は、図２のブロック２０１，２０４（「受信」のみ）に対応してもよい。
【0048】
図３に示す実施形態においては、図２のブロック２０４に関して説明した比較が、ブロック３０３から３０７に分割される。前処理段階において、リモートコンピューティングシステムは、ブロック３０３において、第１のコンピューティングデバイスから受信した１つ以上のデバイスパラメータに基づいて、第２のコンピューティングデバイスのデバイスカテゴリを識別する。デバイスカテゴリは、デバイスパラメータのうちの１つであってもよく、又は１つ以上のデバイスパラメータに基づいて識別されてもよい。使用可能なデバイスカテゴリは、例えば、携帯電話（又はスマートフォン）、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、大容量記憶媒体、スマートウォッチ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、モバイルインターネットデバイス、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯型ゲーム機、計算機、及びパーソナルナビゲーションデバイス、又は上記カテゴリの任意のサブセットを含んでいてもよい。１つの実施形態においては、使用できるデバイスカテゴリは、モバイルデバイスと、デスクトップコンピュータと、ラップトップである。
【0049】
幾つかの実施形態においては、デバイスカテゴリは、より限定的に定義されてもよい。例えば、デバイスカテゴリは、ある製造業者に固有のものであってもよい。つまり、サムスン社のスマートフォンとアップル社のスマートフォンは、異なるデバイスカテゴリとして定義されてもよい。その他のデバイスパラメータ（例えば、メモリの種類、オペレーティングシステム）に基づく同様の限定が他の実施形態において適用されてもよい。
【0050】
リモートコンピューティングシステムは、ブロック３０４において、第１のセットにおける１つ以上のデバイスパラメータのうち少なくとも１つと、識別されたデバイスカテゴリとに基づいてベクトルを生成する。具体的には、識別されたデバイスカテゴリに基づき、第１のセットからの１つ以上のデバイスパラメータの特定のサブセットが、ベクトルの要素として選択される。各ベクトルの各要素は、第２のコンピューティングデバイスの特定の特徴又は複数の特徴に対応する（割り当てられる）数値を有していてもよい。それをもとにベクトルが生成される少なくとも１つ以上のデバイスパラメータのうちの少なくとも１つは、識別されたカテゴリに属する第２のコンピューティングデバイスを診断するために適切又は重要であると考えられるデバイスパラメータのみを含んでいてもよい。ベクトルの各要素は、デバイスパラメータに直接対応してもよいし、又は１つ以上のパラメータに基づいて生成されてもよい（例えば、そのデバイスパラメータが数値を有していない場合及び／又は要素を生成するために多数のデバイスパラメータが使用される場合）。
【0051】
非常に単純な例を挙げると、スマートフォン用のベクトルは、製造業者、モデル、メモリの容量を記述する３つの値を含んでいてもよい。第２のコンピューティングデバイスが、例えば、アップル社の、６４ギガバイトのメモリを搭載したｉＰｈｏｎｅ（登録商標）８である場合は、第２のコンピューティングデバイスについて生成されたベクトルは［１１１］であってよい。言い換えると、「アップル社」がベクトルの最初の要素の１という数値に割り当てられてもよく、「ｉＰｈｏｎｅ８」がベクトルの２番目の要素の１という数値に割り当てられてもよく、「６４ギガバイト」がベクトルの３番目の要素の１という数値に割り当てられてもよい。この方式においては、ベクトル［１１２］は、例えば、アップル社、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）８、１２８ギガバイトに対応してもよく、ベクトル［１２２］は、例えば、アップル社、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）９、１２８ギガバイトに対応してもよい。
【0052】
リモートコンピューティングシステムは、ブロック３０５において、第２のコンピューティングデバイスに関連付けられたベクトルと、複数の診断レポートにおける１つ以上のデバイスパラメータの１つ以上のセットに基づいて複数のコンピューティングデバイスのうち１つ以上のコンピューティングデバイスに対して生成された１つ以上の対応するベクトルとを、比較する。ここで、この１つ以上のコンピューティングデバイスは、具体的には、第２のコンピューティングデバイスと同じデバイスカテゴリのコンピューティングデバイスであってもよい。１つ以上の対応するベクトルは、第２のコンピューティングデバイス用のベクトルの生成後（又はそれと同時に）生成されてもよい。代替として、１つ以上の対応するベクトルのそれぞれが先に（すなわち、図３のプロセスを行う前に）、例えば、リモートコンピューティングシステムがその特定のコンピューティングデバイスに関する診断レポートを受信したときに、生成されてもよい。生成されたベクトルは、診断レポートデータベース内に保持されてもよい。
【0053】
幾つかの実施形態においては、ブロック３０５における比較は、具体的には、第２のコンピューティングデバイスのベクトルについて、第２のコンピューティングデバイスのベクトルと、（同じデバイスカテゴリの）他のコンピューティングデバイスの、対応する１つ以上のベクトルと、の差（又は距離）を定量化する距離メトリックの値を算出することを含んでいてもよい。距離メトリックは、下記の式を用いて算出されてもよいユークリッド距離ｄであってもよい。
【0054】
【数1】
【0055】
ここで、ｉは、指標であり、ｎは、各ベクトルにおける要素数、ｑ＝［ｑ１、ｑ２…ｑｎ］は、複数の診断レポートと関連付けられた１つ以上のコンピューティングデバイスのうちの１つのベクトルであり、ｐ＝［ｐ１、ｐ２...ｐｎ］は、第２のコンピューティングデバイスのベクトルである。ユークリッド距離の代わりに、２つのベクトルの差を他の（距離）メトリックを用いて定量化してもよい。例えば、重み付きユークリッド距離が使用されてもよい。重み付きユークリッド距離ｄｗは、以下の式を用いて定義されてもよい。
【0056】
【数2】
【0057】
ここで、ｗｉは、各ベクトル要素について（つまり各指標ｉについて）別々に定義されてもよい重み係数である。３つの要素のベクトルの上記の例を参照すると、製造業者（つまり、最初の要素）は、例えば、最も大きい重み係数を有していてもよく、メモリの容量（つまり、３番目の要素）は、最も小さい重み係数を有していてもよい。その他の実施形態においては、距離メトリックとして、標準化されたユークリッド距離が使用されてもよい。
【0058】
幾つかの実施形態においては、ブロック３０４におけるベクトル生成は、識別されたデバイスカテゴリに依存しなくてもよいが、ブロック３０５における比較は、識別されたデバイスカテゴリの１つ以上のコンピューティングデバイスについてのみ行われるようにしてもよい。
【0059】
ブロック３０５における比較に基づき、リモートコンピューティングシステムは、ブロック３０６において、予め定義された基準に従って、第２のコンピューティングデバイスと同じデバイスカテゴリに関連付けられた１つ以上のベクトルのうち１つ以上が、第２のコンピューティングデバイスのベクトルに一致するか否かを判定する。具体的には、予め定義された基準は、第２のコンピューティングデバイスのベクトルと、一致するベクトルとの間の距離メトリックの値が予め定義された（上限）閾値未満であるべきであることを定義してもよい。
【0060】
ブロック３０６において一致が見つけられなければ、リモートコンピューティングシステムは、ブロック３１０において、任意の診断テストの結果の予測の失敗に関する情報を、通信ネットワークを介して、第１のコンピューティングデバイスに送信してもよい。幾つかの実施形態においては、ブロック３１０は省略してもよい。
【0061】
ブロック３０６において、予め定義された基準に従った１つ以上の一致が見つかった場合は、リモートコンピューティングシステムは、ブロック３０７において、上記１つ以上の一致する（第２のコンピューティングデバイスのベクトルに一致する）ベクトルに関連付けられた１つ以上の診断レポートを、第２のコンピューティングデバイス用の分類クラスターとして選択する。幾つかの実施形態においては、分類クラスターは、各診断テストについて別々に定義されてもよい。分類クラスターは、第２のコンピューティングデバイスの対応するデバイスパラメータに、関連するデバイスパラメータが十分高度に一致する診断レポートのセットを表している。分類クラスター（単数又は複数）は、図２のブロック２０４に関連して述べた１つ以上の関連する診断レポートに対応してもよい。
【0062】
リモートコンピューティングシステムは、ブロック３０８において、統計的分析を用いて、分類クラスターにおける１つ以上の診断レポートに基づき、第２のコンピューティングデバイスに対する１つ以上の診断テストの結果を予測する。予測は、図２に関連して説明したものと同様に行われてもよいが、この場合において、ブロック３０８における予測は、分類クラスターに限定され、各関連する診断レポートに含まれる診断情報の代替として、またはそれに加えて、分類クラスターに関連付けられたベクトルに基づいていてもよいことが異なっている。
【0063】
また、図２の実施形態と同様に、リモートコンピューティングシステムが、ブロック３０８において、第２のコンピューティングデバイスに対する１つ以上の診断テストの結果の予測を一旦行うと、リモートコンピューティングシステムは、メッセージ３０９において、その予測の結果に関する情報 （例えば、各診断テストについてのネガティブ診断又はポジティブ診断の確率及び／又は不具合の可能性が最も高い１つ以上のコンポーネントに関する情報）を、通信ネットワークを介して、第１のコンピューティングデバイスに送信する。
【0064】
幾つかの実施形態においては、ブロック３０３（つまり、デバイスカテゴリの識別）に関連して説明した前処理を省略してもよい。それに続くブロック３０６から３０９における分析は、それらの場合、第２のコンピューティングデバイスと複数の診断レポートとに関連付けられたデバイスカテゴリに関係なく行われてもよい。つまり、第２のコンピューティングデバイスと同じデバイスカテゴリ（例えば、スマートフォン）に対応する診断レポートのみを分析する代わりに、複数の診断レポート（及び対応するベクトル）すべてがブロック３０６から３０９に関わっていてもよい。
【0065】
図４は、第２のコンピューティングデバイスに対する１つ以上の診断テストの予測結果に関する情報をユーザに提供する別の代替プロセスを示している。図示されたプロセスは、図２のブロック２０１，２０４，２０５、及びメッセージ２０６において、リモートコンピューティングシステムによって行われるプロセス、及び図３のプロセスの代替である。図示されたプロセスは、図１のリモートコンピューティングシステム１０１によって行われてもよい。特に記載のない限り、先の実施形態に関して与えた定義は、ここでも適用されてもよい。
【0066】
図４を参照すると、最初のブロック４０１及び４０２は、図３のブロック３０１及び３０２に対応していてもよい。よって簡潔にするためここでは解説しない。リモートコンピューティングシステムは、ブロック４０２において、１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットを受信したことに応答して、ブロック４０３において、第２のコンピューティングデバイスの１つ以上のコンポーネントのそれぞれについて、第１のコンピューティングデバイスから受信した、１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットに基づき、コンポーネント固有の１つ以上のデバイスパラメータの第２のセットを決定する。各第２のセットは、第１のセットのサブセットであってもよい。各第２のセットにおける１つ以上の、コンポーネント固有のデバイスパラメータは、例えば、コンポーネントの製造業者及び／又はコンポーネントのモデルを含んでいてもよい。さらに、各第２のセットにおける１つ以上の、コンポーネント固有のデバイスパラメータは、そのコンポーネントの種類による、１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータを含んでいてもよい。例えば、問題のコンポーネントが、フロントカメラ又はバックカメラである場合、対応する第２のセットにおける、１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータは、カメラの解像度及び／又は光学式手ぶれ補正（ＯＩＳ）への対応（または非対応）、又は単にカメラの製造業者を含んでいてもよい。別の例として、問題のコンポーネントが、マスメディアドライブ（例えば、ＨＤＤ又はＳＳＤ）である場合は、１つ以上のデバイス固有のデバイスパラメータは、Ｓ．Ｍ．Ａ．Ｒ．Ｔ．（セルフモニタリング・アナリシス・アンド・リポーティング・テクノロジー）監視システム対応であることを含んでいてもよい。幾つかのデバイスパラメータ（例えば、満の年で表示された、第１のコンピューティングデバイスの使用年数及び／又は有効年数）は、コンポーネント固有のデバイスパラメータの第２のセットのすべて、又はほとんどに含まれていてもよい。
【0067】
そして、リモートコンピューティングシステムは、ブロック４０４において、診断レポートデータベースから、１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの第２のセットのうち１つ以上との一致を検索する。１つ以上のコンポーネント固有のパラメータの第２のセットによって定義された特定のコンポーネントのこの検索は、デバイスカテゴリ等の、コンピューティングデバイスのその他の特徴又は特性のすべてを無視してもよい。従って、スマートフォンのバックカメラを定義する、１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの第２のセットとの一致は、例えば、同じ、若しくは類似のバックカメラを有するスマートフォンと関連付けられた１つ以上の診断レポート及び／又は同じ若しくは類似のバックカメラを有するタブレットコンピュータと関連付けられた１つ以上の診断レポートを含んでいてもよい。その一致は、完全一致及び／又は略一致若しくは部分的一致であること要していてもよい。各第２のセットにおける各デバイスパラメータに対して、異なる重要度又はウエートが適用されてもよい。
【0068】
ブロック４０５において、１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの第２のセットの少なくとも１つとの、少なくとも１つの一致が見つかった場合、リモートコンピューティングシステムは、ブロック４０６において、少なくとも１つの一致が見つかった１つ以上のコンポーネント固有のデバイスパラメータの各第２のセットのそれぞれについて、１つ以上の対応する一致と関連付けられた１つ以上の診断レポートを、上記コンポーネント用の、コンポーネント固有の分類クラスターとして選択する。続いて、リモートコンピューティングシステムは、ブロック４０７において、１つ以上のコンポーネント固有の分類クラスターに基づいて、１つ以上の診断テストの結果を予測する。分類クラスターについてのコンポーネント固有の定義とは別に、予測は、図３のブロック３０９に関連して説明したように行われてもよい。さらに、ブロック４０８及び４０９に関連する動作は、図３のブロック３０９及び３１０に関連して説明した動作に対応していてもよい。
【0069】
図５は、第２のコンピューティングデバイスに対する１つ以上の診断テストの予測結果に関する情報をユーザに提供する別のプロセスを示している。このプロセスにおいては、図４と同様に、予測は、デバイスレベルだけでなく、コンポーネントレベルで行われる。図４と対照的に、図５のプロセスは、図３と同様に、ベクトルを生成するという概念も採用している。よって、図５のプロセスは、図３と図４に示された実施形態の組み合わせであると考えられてもよい。図示されたプロセスは、図２のブロック２０１，２０４，２０５、及びメッセージ２０６において、リモートコンピューティングシステムによって行われるプロセス、及び図３のプロセスの代替である。図示されたプロセスは、図１のリモートコンピューティングシステム１０１によって行われてもよい。特に記載のない限り、先の実施形態に関して与えた定義は、ここでも適用されてもよい。
【0070】
図５を参照すると、最初のブロック５０１及び５０２は、図３のブロック３０１及び３０２に対応していてもよい。よって簡潔にするためここでは解説しない。図５のプロセスの基本的な考え方は、図３のプロセスをコンポーネントレベルで（デバイスレベルではなく）適用することである。よって、リモートコンピューティングシステムは、ブロック５０２において１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットを受信したことに応答して、ブロック５０３において１つ以上のデバイスパラメータの第１のセットに基づき、第２のコンピューティングデバイスの１つ以上のコンポーネントのそれぞれのコンポーネントカテゴリ（例えば、スクリーン、バックカメラ、又はタッチセンサ）を識別する。その後、リモートコンピューティングシステムは、ブロック５０４において、１つ以上のデバイスパラメータの第１のセット及び１つ以上の識別されたコンポーネントカテゴリに基づき、上記１つ以上のコンポーネントのそれぞれについてコンポーネント固有のベクトルを生成する。各コンポーネント固有のベクトルの各要素は、第２のコンピューティングデバイスの特定のコンポーネントの特定の特徴又は複数の特徴に対応する（又は割り当てられる）数値を有していてもよい。コンポーネント固有のベクトルがそれに基づいて生成される、１つ以上のデバイスパラメータのうち上記少なくとも１つは、第２のコンピューティングデバイスのその特定のコンポーネントを診断するために適切である又は重要であると考えられるデバイスパラメータのみを含んでいてもよい。コンポーネント固有のベクトルの各要素は、デバイスパラメータに直接対応していてもよいし、又は、１つ以上のデバイスパラメータに基づいて生成されてもよい（例えば、その１つ以上のデバイスパラメータが数値を有していない場合及び／又はその要素を生成するために複数のデバイスパラメータが使用されている場合）。幾つかのデバイスパラメータ（例えば、第２のコンピューティングデバイスの使用年数及び／又は有効年数）が生成された１つ以上の、コンポーネント固有のベクトルのすべて又はほとんどに含まれていてもよい。
【0071】
リモートコンピューティングシステムは、ブロック５０５において、第２のコンピューティングデバイスの、１つ以上のコンポーネント固有のベクトルと、複数の診断レポートにおける１つ以上のデバイスパラメータの１つ以上のセットに基づいて、複数のコンピューティングデバイスのうち１つ以上のコンピューティングデバイスの、１つ以上のコンポーネントについて生成された、１つ以上の対応するコンポーネント固有のベクトルと、を比較する。上記１つ以上の対応するコンポーネント固有のベクトルは、予め生成され（図５のプロセスを行う前に）診断レポートデータベースに記憶されてもよい。代替として、上記１つ以上の対応するコンポーネント固有のベクトルは、複数の診断レポート（又は具体的には、それに記憶されたドライブパラメータ）に基づいて、図５のブロック５０４と５０５の間で生成されてもよい。比較は、図３のブロック３０５に関連して説明したのと同様に、距離メトリックを用いて行われてもよい（この場合、距離メトリックは各コンポーネントについて定義されるが）。よって、図４のステップ４０４と対照的に、ブロック５０５におけるコンポーネント固有の比較は、第２のコンピューティングデバイスの、１つ以上の特定のデバイスパラメータに完全に一致するコンピューティングデバイスだけでなく、第２のコンピューティングデバイスに（特定のコンポーネントに関して）十分類似しているコンピューティングデバイスも考慮してもよい。
【0072】
ブロック５０５における比較に基づき、リモートコンピューティングシステムは、ブロック５０６において、１つ以上のコンピューティングデバイスについて生成された１つ以上の、コンポーネント固有のベクトルのうちの１つ以上が、予め定義された基準に従って、第２のコンピューティングデバイスの１つ以上のコンポーネント固有のベクトルに一致するかどうかを判定する。図３と同様に、予め定義された基準は、第２のコンピューティングデバイスの各コンポーネント固有のベクトルと、一致するコンポーネント固有のベクトルとの間の距離メトリックの値が、予め定義された（上限）閾値未満であるべきであることを定義してもよい。具体例を挙げると、これは、例えば、コンピューティングデバイスのカメラを特徴付けるベクトルを比較する際に、完全に同じ仕様を有するバックカメラだけでなく、（大きな重み係数と関連付けられた）同じ製造業者の、（小さい重み係数と関連付けられた）解像度等の十分類似した仕様の任意のバックカメラも（又は任意のフロント又はバックカメラでも）一致すると考えることを意味していてもよい。
【0073】
ブロック５０６において、第２のコンピューティングデバイスのいずれのコンポーネントに対しても一致が見つけられない場合は、リモートコンピューティングシステムは、ブロック５１０において、いずれの診断テストの結果の予測も失敗であることに関する情報してもよい。幾つかの実施形態においては、ブロック５１０は省略してもよい。
【0074】
ブロック５０６において、第２のコンピューティングデバイスの少なくとも１つのコンポーネントに対して少なくとも１つの一致が見つかった場合は、リモートコンピューティングシステムは、図４のブロック４０６から４０８に対応してもよいブロック５０７から５０９のプロセスを行う。
【0075】
図６は、一実施形態による第１のコンピューティングデバイスによって行われるプロセスを示しており、このプロセスは、リモートコンピューティングデバイスによって提供される１つ以上の診断テストの予測結果に関する情報によって導かれて、第１のコンピューティングデバイスに電気的に接続された第２のコンピューティングデバイスを診断するために行われる。図示のプロセスは、図２のメッセージ２０２，２０３，２０９及びブロック２０７と２０８において、第１のコンピューティングデバイスにより行われるプロセスの代替である。図示のプロセスは、図１の第１のコンピューティングデバイス１２１によって行われてもよい。特に記載のない限り、先の実施形態に関して与えた定義は、ここでも適用されてもよい。
【0076】
図６を参照すると、図示されたプロセスは、多くの点において、図１の第１のコンピューティングデバイスによって行われるプロセスに対応している。ブロック６０１，６０２に関する動作は、図２のメッセージ２０２及び２０３に関連して説明したように行われてもよい。ブロック６０３において、第２のコンピューティングデバイスを診断するための１つ以上の診断テストの予測の結果（及び場合によっては他の診断ガイダンス情報）を通信ネットワークを介してリモートコンピューティングシステムから受信したことに応答して、第１のコンピューティングデバイスは、ブロック６１０において、受信した情報に関する情報を第１のコンピューティングデバイスのディスプレイを介してユーザに対して表示する。受信した情報（又は少なくともその一部）も、第１のコンピューティングデバイスに接続された、又は含まれる、データベースに記憶されてもよい。予測の結果は、図２に関連して説明したように定義されてもよい。ブロック６０４において、いかなる診断テストの結果の予測も失敗であることに関する情報を受信したことに応答して、第１のコンピューティングデバイスは、ブロック６０５において、その失敗に関する情報を、ユーザに対し、第１のコンピューティングデバイスのディスプレイを介して表示する。ブロック６０３及び６０４において、いずれの情報も受信しなかった場合（例えば、予め定義されたタイムリミット内に）は、プロセスは、ブロック６０５／６１０（すなわち、表示）をスキップして、直接ブロック６０６に進んでもよい。
【0077】
ブロック６０６において、第１のコンピューティングデバイスのユーザ入力デバイスを介して１つ以上の診断テストの選択を確認するユーザ入力を受信したことに応答して、第１のコンピューティングデバイスは、ブロック６０７において、選択された診断テストを第２のコンピューティングデバイスに対して行わせる。ブロック６０７は、図２のメッセージ２０９に関連して説明したように行われてもよい。第１のコンピューティングデバイスは、ブロック６０７において、各診断テストの結果を記録（又は記憶）もしてよい。理想的な場合においては、ユーザは、少なくとも１つの診断テストについての予測結果（例えば、ネガティブ診断又はポジティブ診断の確率）により導かれた、診断テストに関する選択をしてもよい。しかしながら、ブロック６０３において、予測結果が受信されなかった場合は、ユーザは、純粋に自身の専門知識のみに基づいて選択を行わなければならないかもしれない。ユーザは、任意の（可能性のある）予測結果の受信を待つことなく、診断テスト（単数又は複数）の選択を行い、診断テスト（単数又は複数）を始めることができるようにしてもよい。
【0078】
１つ以上の選択された診断テストの終了に応答して、第１のコンピューティングデバイスは、ブロック６０８において、第２のコンピューティングデバイスに対して行われた１つ以上の診断テストに関する診断レポートを生成する。診断レポートは、図２に関して上記に説明したように定義されてもよい。つまり、診断レポートは、第２のコンピューティングデバイスの１つ以上のデバイスパラメータと１つ以上の診断テストの結果とを少なくとも含んでもよい。各診断テストの結果は、その診断テストの成果又は診断（すなわち、そのコンポーネントが正常に作動しているか、又はコンポーネントが故障しているか若しくは正常に作動してないか）に関する情報を、少なくとも含んでいてもよい。第１のコンピューティングデバイスは、診断テストの成果又は診断に関する情報に加えて、診断テストの継続時間及び／又は診断テストによって生成された生データの少なくとも一部等の、１つ以上の更なる診断テスト特性を、診断レポートに含めてもよい。
【0079】
幾つかの代替の実施形態において、第１のコンピューティングデバイスが診断レポートを生成する代わりに、第２のコンピューティングデバイスが、第２のコンピューティングデバイスに対して行われた１つ以上の診断テストに基づいて診断レポートを生成し、その後生成された診断レポートを第１のコンピューティングデバイスに送信してもよい。
【0080】
最後に、ブロック６０９において、第１のコンピューティングデバイスは、生成された診断レポートを、通信ネットワークを介して、リモートコンピューティングシステムに送信する。幾つかの実施形態においては、ブロック６０９における送信は、第１のコンピューティングデバイスのユーザ入力デバイスを介して、その送信を要求する（又はユーザが、第２のコンピューティングデバイスによって送信を確認するように明示的に促された場合に、その送信を確認する）ユーザ入力を受信した場合にのみ行ってもよい。
【0081】
図７は、リモートコンピューティングシステムを用いて診断レポートデータベースを保持するための単純なプロセスを示している。リモートコンピューティングシステムは、図１のリモートコンピューティングシステム１０１であってもよく、診断レポートデータベースは、図１の診断レポートデータベース１０３であってもよい。図示されたプロセスは、リモートコンピューティングシステムに関する図２から図５のプロセスのいずれか、又はこれらのプロセスの一部と並行して行われてもよい。
【0082】
先の実施形態と同様に、ブロック７０１において、リモートコンピューティングシステムは、複数の診断レポートを診断レポートデータベースに保持するものと想定する。ブロック７０２において、第２のコンピューティングデバイスに対して行われた１つ以上の診断テストに関する診断レポートを、通信ネットワークを介して第１のコンピューティングデバイスから受信したことに応答して、リモートコンピューティングシステムは、ブロック７０３において、受信した診断レポートを診断レポートデータベースに記憶する。幾つかの実施形態においては、リモートコンピューティングシステムは、また、診断レポートの受信に成功したことを確認する通知を、通信ネットワークを介して第１のコンピューティングデバイスに送信してもよい。
【0083】
幾つかの実施形態においては、第１のコンピューティングデバイスは、図２から図７に関して説明したプロセスのいずれかを、第１のコンピューティングデバイス（つまり、同一の第１のコンピューティングデバイス）に電気的に接続された多数の第２のコンピューティングデバイスに対して同時に行うよう構成されていてもよい。
【0084】
以下においては、第１のコンピューティングデバイスの操作者の観点から実施形態についての使用例について述べる。
１．診断技術者であるＲａｉｍｏが、リユースの可能性を見積もるために診断を要する１バッチ分の携帯電話を受け取る。彼は、納入品に、様々な製造業者の異なるモデルの携帯電話が何十台も入っていることを確認する。
２．Ｒａｉｍｏは、納入品を、専用のモバイルデバイス診断アプリケーションを備え、クラウドベースのリモートコンピューティングシステムにアクセスできる彼の診断ワークステーション（すなわち、第１のコンピューティングデバイス）の隣に運ぶ。
３．Ｒａｉｍｏは、（第２のコンピューティング）デバイスを電源につなぎ、そのデバイスが、診断ワークステーションのスクリーン上のユーザインターフェースにおいて、どのように表示されるかを確認する。彼は、接続されたデバイスのそれぞれが、前処理状態になるのを確認する。
４．しばらくして、Ｒａｉｍｏは、デバイスが、クラウドベースのリモートコンピューティングシステムから、どのように予測データを受信し始めるかを確認する。彼は、診断テスト毎に（少なくとも）予測された成功率をユーザインターフェースで確認する。
５．クラウドベースのリモートコンピューティングシステムによって提供された推定値は、１台の携帯電話を除いて、有望であると思える。その携帯電話ついてのメトリックが、そのデバイスのディスプレイについての故障の見積もりが非常に高いことを示す。
６．Ｒａｉｍｏは、その電話に手動検査を行い、ディスプレイの診断テストを実行する。確かに、そのデバイスのディスプレイは、完全には機能していない。よって、彼は、そのデバイスをさらなる処理のため脇に置いておく。
７．残りのバッチは有望であるように見えるため、Ｒａｉｍｏは、幾つかのデバイスをランダムに選び、それらに対してのみ完全な診断（すなわち、診断テストの完全なセット）を実行する。
８．それらのデバイスは、すべてが良好であるため、Ｒａｉｍｏは、そのバッチの処理に満足しプロセスを前進させる。
１．診断技術者であるＲａｉｍｏが、リユースの可能性を見積もるために診断を要する１バッチ分の携帯電話を受け取る。彼は、納入品に、様々な製造業者の異なるモデルの携帯電話が何十台も入っていることを確認する。
２．Ｒａｉｍｏは、納入品を、専用のモバイルデバイス診断アプリケーションを備え、クラウドベースのリモートコンピューティングシステムにアクセスできる彼の診断ワークステーション（すなわち、第１のコンピューティングデバイス）の隣に運ぶ。
３．Ｒａｉｍｏは、（第２のコンピューティング）デバイスを電源につなぎ、そのデバイスが、診断ワークステーションのスクリーン上のユーザインターフェースにおいて、どのように表示されるかを確認する。彼は、接続されたデバイスのそれぞれが、前処理状態になるのを確認する。
４．しばらくして、Ｒａｉｍｏは、デバイスが、クラウドベースのリモートコンピューティングシステムから、どのように予測データを受信し始めるかを確認する。彼は、診断テスト毎に（少なくとも）予測された成功率をユーザインターフェースで確認する。
５．クラウドベースのリモートコンピューティングシステムによって提供された推定値は、１台の携帯電話を除いて、有望であると思える。その携帯電話ついてのメトリックが、そのデバイスのディスプレイについての故障の見積もりが非常に高いことを示す。
６．Ｒａｉｍｏは、その電話に手動検査を行い、ディスプレイの診断テストを実行する。確かに、そのデバイスのディスプレイは、完全には機能していない。よって、彼は、そのデバイスをさらなる処理のため脇に置いておく。
７．残りのバッチは有望であるように見えるため、Ｒａｉｍｏは、幾つかのデバイスをランダムに選び、それらに対してのみ完全な診断（すなわち、診断テストの完全なセット）を実行する。
８．それらのデバイスは、すべてが良好であるため、Ｒａｉｍｏは、そのバッチの処理に満足しプロセスを前進させる。
【0085】
図８は、図１に示すリモートコンピューティングシステム１０１等のリモートコンピューティングシステムに関して上記に説明した機能を行うよう構成された装置８０１を示す。装置は、電子回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｉｅｓ）を備えた電気デバイスであってもよい。装置は、１つの別個のネットワークエンティティ又は複数の別個のエンティティであってよい。装置は、少なくとも１つのプロセッサ等の制御回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）８２０と、コンピュータプログラムコード（ソフトウェア）８３１を含む少なくとも１つのメモリ８３０とを含んでいてよく、少なくとも１つのメモリとコンピュータプログラムコード（ソフトウェア）は、少なくとも１つのプロセッサとともに、上記に説明したリモートコンピューティングシステムの実施形態のうちのいずれか１つを装置に実行させるよう構成されている。装置は、上記の実施形態に関連して説明した、少なくとも診断レポートデータベースを含んでいてもよい少なくとも１つのデータベース８３２を含んでていてもよい。
【0086】
メモリ８３０は、先の実施形態において述べたように、診断レポートデータベースに対応していてもよいデータベース８３２を含んでいてもよい。メモリ８３０は、また、実施形態による上記の診断テスト予測機能に関連していてもよい、又は関連していなくてもよい他のデータベースを含んでいてもよい。
【0087】
図８を参照すると、制御回路８２０は、少なくとも、診断プロファイラー回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）８２１を含んでいてもよい。診断プロファイラー回路８２１は、例えば、図２のブロック２０１，２０４，２０５、及びメッセージ２０６の少なくとも幾つか、及び／又は図３から図５及び図７のブロックのいずれかを行うよう構成されていてもよい。
【0088】
図９は、図１の第１のコンピューティングデバイス１２１等の第１のコンピューティングデバイスに関連して上記に説明した機能を行うよう構成されている装置９０１を示す。装置は、電子回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｉｅｓ）を有する電子デバイスであってもよい。その装置は、別個のネットワークエンティティ又は複数の別個のエンティティであってよい。その装置は、少なくとも１つのプロセッサ等の制御回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）９２０と、コンピュータプログラムコード（ソフトウェア）９３１を含む少なくとも１つのメモリ９３０とを備え、少なくとも１つのメモリとコンピュータプログラムコード（ソフトウェア）は、少なくとも１つのプロセッサによって、上記に説明した第１のコンピューティングデバイスの実施形態のうちのいずれか１つを装置に実行させるよう構成されている。装置９０１は、図１の第１のコンピューティングデバイス１２１と同様に、ユーザ入力デバイス及び／又はディスプレイ（図９においては図示せず）を含んでいてもよい。
【0089】
メモリ９３０は、例えば、装置９０１に電気的に接続された１つ以上の（第２の）コンピューティングデバイスの１つ以上のデバイスパラメータに関する情報、通信ネットワークを介してリモートコンピューティングシステムから受信した予測結果、及び／又は装置によって生成された１つ以上の診断レポートを含むデータベース９３２を含んでいてもよい。メモリ９３０は、提示された実施形態のうちのいずれかによる第１のコンピューティングデバイスの機能に関連していてもよい、又は関連していなくてもよい他のデータベースも含んでいてもよい。
【0090】
図９を参照すると、制御回路９２０は、診断分析回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）９２１を含んでいてもよく、この診断分析回路は、提示された実施形態のいずれかによって、診断対象の（第２の）コンピューティングデバイスのデバイスパラメータ（単数又は複数）を取得し、リモートコンピューティングシステムとの通信に基づいて、第２のコンピューティングデバイスに関する予測診断結果をユーザに提供し、診断レポートを生成してリモートコンピューティングシステムに送信する、第１のコンピューティングデバイスの機能を提供するよう構成されている。制御回路は、さらに、選択された診断テスト（単数又は複数）を行うよう構成された診断回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）９２２を含んでいてもよい。例えば、診断分析回路９２１は、図２のメッセージ２０２，２０３及び／又はブロック２０７，２０８の少なくとも幾つか及び／又は図６の、ブロック６０７以外のブロックのいずれかを行うよう構成されていてもよい。さらに、診断回路９２２は、図２の少なくともメッセージ２０９及び／又は図６のブロック６０７を行うよう構成されていてもよい。その他の実施形態において、制御回路９２０は、３つ以上に分割されていてもよい、又は単に１つの単体の回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）であってもよい。
【0091】
図８及び図９に関して説明した装置８０１，９０１は、１つ以上の通信プロトコルによる通信接続を実現するハードウェア及び／又はソフトウェアを有する（通信）インターフェース８１０，９１０をさらに含んでいてもよい。通信インターフェースは、通信ネットワークを介して通信する通信性能を装置に与えて、通信、例えば、図８の装置８０１の場合は、１つ以上の（第１の）コンピューティングデバイスとの通信、図９の装置９０１の場合は、リモートコンピューティングシステムとの通信を可能にしてもよい。図９の装置９０１の場合、通信インターフェース９１０が、例えば、図１に関連して述べた任意の手段を用いて、１つ以上の第２のコンピューティングデバイスへの接続を提供してもよい。
【0092】
通信インターフェース８１０，９１０は、増幅器、フィルタ、周波数変換器、（復）変調器、エンコーダ回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）／デコーダ回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、及び１つ以上のアンテナ等の標準の周知のコンポーネントを含んでいてもよい。
【0093】
図８及び図９に関して説明した装置８０１，９０１のメモリ８３０，９３０は、半導体ベースのメモリデバイス、フラッシュメモリ、磁気メモリデバイス及びシステム、光学メモリデバイス及びシステム、固定メモリ及び着脱メモリ等の任意の適切なデータ記憶技術を用いて実装されてもよい。
【0094】
本願明細書で使用される場合、「回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）」という用語は、以下の１つ以上、又はすべてを指してもよい：（ａ）ハードウェアのみの回路実装（アナログ及び／又はデジタル回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）のみにおける実装等）及び（ｂ）ハードウェア回路及びソフトウェアの組み合わせ、例えば（該当する場合）：（ｉ）アナログ及び／又はデジタルハードウェア回路（単数又は複数）とソフトウェア／ファームウェアの組み合わせ、及び（ｉｉ）ハードウェアプロセッサ（単数又は複数）の任意の部分と、ソフトウェア（携帯電話またはサーバー等の装置にさまざまな機能を実施させるために協働するデジタル信号プロセッサ（単数又は複数）、ソフトウェア、及びメモリ（単数又は複数）を含む）との組み合わせ、及び（ｃ）マイクロプロセッサ（単数又は複数）又はマイクロプロセッサ（単数又は複数）の一部等の、ハードウェア回路（単数又は複数）及び又はプロセッサ（単数又は複数）であって、動作にソフトウェア（例えばファームウェア）を必要とするが、動作に必要ない場合はソフトウェアが存在しない場合もあるもの。
【0095】
回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）のこの定義は、何れの請求項も含め、本願明細書におけるこの用語の全ての使用に適用される。さらなる例として、本願明細書で使用されているように、回路という用語は、ハードウェア回路若しくはプロセッサ（または多数のプロセッサ）、又はハードウェア回路の一部若しくはプロセッサの一部、及びその（またはそれらの）付属のソフトウェア及び／又はファームウェアのみの実装もカバーする。回路という用語は、例えば、特定のクレーム要素に適用可能な場合は、モバイルデバイス用のベースバンド集積回路若しくはプロセッサ集積回路、又はサーバー、セルラーネットワークデバイス、又は他のコンピューティングデバイス若しくはネットワークデバイス内の同様の集積回路もカバーする。
【0096】
一実施形態においては、図２から図７に関して説明したプロセスのうち少なくとも幾つかは、説明したプロセスのうち少なくとも幾つかを行うための対応する手段を有する装置によって行われてもよい。プロセスを行うための手段の例として、以下のうち少なくとも１つ、つまり、検出器、プロセッサ（デュアルコアプロセッサ及びマルチコアプロセッサを含む）、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、受信機、送信機、エンコーダ、デコーダ、メモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ソフトウェア、ファームウェア、ディスプレイ、ユーザインターフェース、ディスプレイ回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、ユーザインターフェース回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、ユーザインターフェースソフトウェア、ディスプレイソフトウェア、回路、アンテナ、アンテナ回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、及び回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）の少なくとも１つを含んでいてもよい。一実施形態においては、少なくとも１つのプロセッサ、メモリ、及びコンピュータプログラムコードが、図２から図７の実施形態のいずれか１つによる１つ以上の動作、又は複数の動作を行うための（処理）手段を形成するか、又はそれらを行うためのコンピュータプログラムコード部分を有していてもよい。
【0097】
プロセスを行うための手段に関してさらに述べると、本明細書に説明した技術及び方法は、ハードウェア（１つ以上のデバイス）、ファームウェア（１つ以上のデバイス）、ソフトウェア（１つ以上のモジュール）、又はそれらの組み合わせにおいて実装されてもよい。ハードウェア実装の場合、実施形態の装置（単数又は複数）は、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣｓ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＰＳｓ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤｓ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤｓ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡｓ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本明細書に説明した機能を行うよう設計された他の電子ユニット、又はこれらの組み合わせにおいて実装されてもよい。ファームウェア又はソフトウェアの場合て、本明細書に説明した機能を行う少なくとも１つのチップセット（手順、機能等）のモジュール介して実装を行うことができる。ソフトウェアコードは、メモリユニットに記憶され、プロセッサによって実行されてもよい。メモリユニットは、プロセッサ内、またはプロセッサ外部に実装されてもよい。後者の場合、メモリユニットは、当技術分野においてよく知られているように、様々な手段を介して、プロセッサに通信可能に連結することができる。さらに、本明細書に説明したシステムのコンポーネントは、それに関して述べた様々な態様の達成を容易にするために、追加のコンポーネントによって再配置及び／又は補完されてもよく、それらは、当業者が理解するように、任意の図で示した厳密な構成に限定されない。
【0098】
また、説明した実施形態は、コンピュータプログラム又はその一部によって定義されるコンピュータプロセスの形態で行われてもよい。図２から図７に関連して説明した方法の実施形態は、対応する命令を含むコンピュータプログラムの少なくとも一部を実行することによって行われてもよい。コンピュータプログラムは、ソースコード形式、オブジェクトコード形式、又は何らかの中間形式であってよく、何らかの種類のキャリアに記憶されてもよい。このキャリアは、プログラムを運ぶことができる任意のエンティティ又はデバイスであってよい。例えば、コンピュータプログラムは、コンピュータ又はプロセッサによって読み取り可能なコンピュータプログラム配布媒体に記憶されてもよい。コンピュータプログラム媒体は、例えば、記録媒体、コンピュータメモリ、読み取り専用メモリ、電気キャリア信号、電気通信信号、及び、ソフトウェア配布パッケージ等であってよいが、それらに限定されるものではない。コンピュータプログラム媒体は、非一時的媒体であってよい。図示され、説明された実施形態を行うためのソフトウェアのコーディングは、十分当業者の技術範囲内である。
【0099】
本発明を、添付の図面による例を参照して上記に説明したが、本発明はそれに限定されず、添付の請求項の範囲内で幾つかの形で変形可能であることは明らかである。よって、すべての用語及び表現は、広く解釈されるべきであり、それらは、実施形態を例示することを意図したものであり、限定するものではない。技術が進歩するにつれて、本発明の概念が様々な方法で実現可能であることは当業者には明らかであろう。さらに、説明した実施形態は、他の実施形態と様々な方法で組み合わせられてもよいが必須ではないことは当業者には明らかである。
【0100】
技術が進歩するにつれて、本発明の概念が様々な方法で実現可能であることは当業者には明らかであろう。本発明及びその実施形態は、上記の例に限定されず、請求項の範囲内で変更されてもよい。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】