特表 2023-533334 情報技術サービス管理システムにおける警告優先順位づけ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-08-02

(54)【発明の名称】情報技術サービス管理システムにおける警告優先順位づけ

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20230726BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023501351

(86)(22)【出願日】2021-07-08

(85)【翻訳文提出日】2023-02-27

(86)【国際出願番号】 US2021040921

(87)【国際公開番号】W WO2022011161

(87)【国際公開日】2022-01-13

(31)【優先権主張番号】16/926,500

(32)【優先日】2020-07-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】515156946

【氏名又は名称】サービスナウ， インコーポレーテッド

【氏名又は名称原語表記】ＳｅｒｖｉｃｅＮｏｗ，Ｉｎｃ．

【住所又は居所原語表記】２２２５ Ｌａｗｓｏｎ Ｌａｎｅ， Ｓａｎｔａ Ｃｌａｒａ， Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ ９５０５４，Ｕ．Ｓ．Ａ．

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】レーマン・ヤーロン

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC12

(57)【要約】

複数の相関関係を決定し、複数の相関関係を決定することは、複数の情報技術および運用管理警告ならびに情報技術サービス管理報告データから抽出された第１の複数の特徴に機械学習モデルを適用することによることを含み。複数の相関関係のうちの各相関関係は、複数の情報技術および運用管理警告のうちの対応する１つと情報技術サービス管理報告データのうち少なくとも１つの対応する一部分の間の相関関係である。情報技術サービス管理報告データは、少なくとも１つの緊急性指標を含む。決定された複数の相関関係および少なくとも１つの緊急性指標に少なくとも部分的に基づき情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストを生成する。情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストは、警告の相対的優先順位に少なくとも部分的に基づいて系統立てられる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

方法であって、
複数の相関関係を決定し、前記複数の相関関係を決定することは、複数の情報技術および運用管理警告ならびに情報技術サービス管理報告データから抽出された第１の複数の特徴に機械学習モデルを適用することを含み、前記複数の相関関係のうちの各前記相関関係は、前記複数の情報技術および運用管理警告のうちの対応する１つと前記情報技術サービス管理報告データのうち少なくとも１つの対応する一部分の間の相関関係であり、前記情報技術サービス管理報告データは、少なくとも１つの緊急性指標を含み、
前記決定された複数の相関関係および前記少なくとも１つの緊急性指標に少なくとも部分的に基づき、情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストを生成することを備え、情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストは、前記情報技術および運用管理警告の相対的優先順に少なくとも部分的に基づき系統立てられている、方法。

【請求項2】

請求項１に記載の方法であって、情報技術および運用管理警告の前記優先順位づけリストは、前記情報技術サービス管理報告データのうちのより高い緊急性部分と相関関係がある前記情報技術および運用管理警告の中の警告が、前記情報技術サービス管理報告データのうちのより低い緊急性部分と相関関係がある前記情報技術および運用管理警告の中の別の警告よりも高い優先度を割り当てられるように系統立てられている、方法。

【請求項3】

請求項２に記載の方法であって、前記少なくとも１つの緊急性指標は、ユーザが体験した対応する情報技術サービス管理問題の重大さ、および前記対応する情報技術サービス管理問題が前記ユーザに与える影響度のうち少なくとも一方に基づく、方法。

【請求項4】

請求項１に記載の方法であって、前記情報技術サービス管理報告データは、複数のチケットを含み、各前記チケットは、ユーザが体験した対応する情報技術サービス管理問題のテキスト記述を含む、方法。

【請求項5】

請求項４に記載の方法であって、さらに、
前記複数のチケットを少なくとも１つの束に束ね、前記複数のチケットを少なくとも１つの束に束ねることは、前記複数のチケットのうち２つの前記チケットごとに意味類似度スコアを決定することを備え、前記意味類似度スコアは、前記複数のチケットの前記テキスト記述から抽出された第３の複数の特徴に機械学習モデルを適用することにより決定される、
備える方法。

【請求項6】

請求項５に記載の方法であって、前記意味類似度スコアは、前記複数のチケットのメタデータに基づき重み付けされ、前記複数のチケットは、前記重み付き類似度スコアに基づき束ねられる、方法。

【請求項7】

請求項１に記載の方法であって、前記情報技術サービス管理報告データは、ユーザが体験した問題に対する複数の解決に関連する解決データを含み、前記解決のうちの１つの前記解決に関連する前記解決データの少なくとも一部分は、前記１つの解決のテキスト記述を含む、方法。

【請求項8】

請求項１に記載の方法であって、さらに、
前記複数の相関関係に基づき前記複数の情報技術および運用管理警告のうち少なくとも１つの第１の情報技術および運用管理警告を強化することを備え、前記少なくとも１つの第１の情報技術および運用管理警告は、前記情報技術サービス管理報告データのうち少なくとも１つの相関関係がある一部分から得られたデータを用いて強化される、
方法。

【請求項9】

請求項１に記載の方法であって、前記機械学習モデルは、過去の情報技術および運用管理警告ならびに過去の情報技術サービス管理報告データから抽出された第２の複数の特徴に基づき訓練される、方法。

【請求項10】

請求項１に記載の方法であって、前記少なくとも１つの緊急性指標の各々は、ユーザが体験した対応する情報技術サービス管理問題からなる、方法。

【請求項11】

システムであって、
１つまたは複数のプロセッサであって、
複数の相関関係を決定し、前記複数の相関関係を決定することは、複数の情報技術および運用管理警告ならびに情報技術サービス管理報告データから抽出された第１の複数の特徴に機械学習モデルを適用することを含み、前記複数の相関関係のうちの各前記相関関係は、前記複数の情報技術および運用管理警告のうちの対応する１つと前記情報技術サービス管理報告データのうち少なくとも１つの対応する一部分の間の相関関係であり、前記情報技術サービス管理報告データは、少なくとも１つの緊急性指標を含み、
前記決定された複数の相関関係および前記少なくとも１つの緊急性指標に少なくとも部分的に基づき、情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストを生成するように構成されている１つまたは複数のプロセッサと、前記情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストは、前記情報技術および運用管理警告の相対的優先順位に少なくとも部分的に基づき系統立てられており、
前記１つまたは複数のプロセッサのうち少なくとも１つに結合され、前記１つまたは複数のプロセッサのうち前記少なくとも１つに命令を提供するメモリと
を備えるシステム。

【請求項12】

請求項１１に記載のシステムであって、情報技術および運用管理警告の前記優先順位づけリストは、前記情報技術サービス管理報告データのうちのより高い緊急性部分と相関関係がある前記情報技術および運用管理警告の中の警告が、前記情報技術サービス管理報告データのうちのより低い緊急性部分と相関関係がある前記情報技術および運用管理警告の中の別の警告よりも高い優先順位を割り当てられるように系統立てられている、システム。

【請求項13】

請求項１２に記載のシステムであって、前記少なくとも１つの緊急性指標は、ユーザが体験した対応する情報技術サービス管理問題の重大さ、および前記対応する情報技術サービス管理問題が前記ユーザに与える影響度のうち少なくとも一方に基づく、システム。

【請求項14】

請求項１１に記載のシステムであって、前記情報技術サービス管理報告データは、複数のチケットを含み、各前記チケットは、ユーザが体験した対応する情報技術サービス管理問題のテキスト記述を含む、システム。

【請求項15】

請求項１４に記載のシステムであって、前記１つまたは複数のプロセッサは、さらに、
前記複数のチケットを少なくとも１つの束に束ねるように構成され、前記複数のチケットを束ねることは、前記前記複数のチケットのうち２つのチケットごとに意味類似度スコアを決定することをさらに備え、前記意味類似度スコアは、前記複数のチケットの前記テキスト記述から抽出された第３の複数の特徴に機械学習モデルを適用することにより決定される、システム。

【請求項16】

請求項１５に記載のシステムであって、前記意味類似度スコアは、前記複数のチケットのメタデータに基づき重み付けされ、前記複数のチケットは、前記重み付き類似度スコアに基づき束ねられる、システム。

【請求項17】

請求項１１に記載のシステムであって、前記情報技術サービス管理報告データは、ユーザが体験した問題に対する複数の解決に関連する解決データを含み、前記解決のうちの１つの解決に関連する前記解決データの少なくとも一部分は、前記１つの解決のテキスト記述を含む、システム。

【請求項18】

請求項１１に記載のシステムであって、前記１つまたは複数のプロセッサは、さらに、
前記複数の相関関係に基づき前記複数の情報技術および運用管理警告のうち少なくとも１つの第１の情報技術および運用管理警告を強化するように構成され、前記少なくとも１つの第１の情報技術および運用管理警告は、前記情報技術サービス管理報告データのうち少なくとも１つの相関関係がある一部分から得られたデータを用いて強化される、システム。

【請求項19】

請求項１１に記載のシステムであって、前記機械学習モデルは、過去の情報技術および運用管理警告ならびに過去の情報技術サービス管理報告データから抽出された第２の複数の特徴に基づき訓練されてきた、システム。

【請求項20】

非一時的コンピュータ可読媒体の中に具体化されコンピュータプログラム製品であって、
複数の相関関係を決定するためのコンピュータ命令と、前記複数の相関関係を決定は、複数の情報技術および運用管理警告ならびに情報技術サービス管理報告データから抽出された第１の複数の特徴に機械学習モデルを適用することを含み、前記複数の相関関係のうちの各前記相関関係は、前記複数の情報技術および運用管理警告のうちの対応する１つと前記情報技術サービス管理報告データのうち少なくとも１つの対応する一部分の間の相関関係であり、前記情報技術サービス管理報告データは、少なくとも１つの緊急性指標を含み、
前記決定された複数の相関関係および前記少なくとも１つの緊急性指標に少なくとも部分的に基づき、情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストを生成するためのコンピュータ命令と、を備え、前記情報技術および運用管理警告の優先順位づけリストは、前記情報技術および運用管理警告の相対的優先順位に少なくとも部分的に基づき系統立てられている、コンピュータプログラム製品。

【発明の詳細な説明】

【背景技術】

【0001】

既存の情報技術サービス管理（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、ＩＴＳＭ）システムは、潜在的問題を検出したとき、情報技術および運用管理（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、ＩＴＯＭ）監視システムが生成した警告を利用する。ネットワーク構成要素間の通信量が急速に増大することが原因で、正常な運用中に生成されてよいＩＴＯＭ警告の数は、適切に対処することが実行不可能である可能性がある。具体的には一般的組織は、日々何万もの警告が発生することがあり、警告の数は、人間の運用者が手作業で取り扱うことが事実上不可能である。このため、警告に自動的に対処するための解決手段が開発されてきた。

【0002】

ＩＴＯＭ警告は、問題が発生した可能性が高いと判断するために有用であるが、各警告は問題の原因（すなわち、警告をトリガした事象または誤った設定）に関する情報を何も提供しない。それに加えて、同じ事象が多数の警告をトリガすることがある。これらの警告は、追加の各警告が重要な新しい情報を提供しないように、類似することがある。さらに、いくつかの警告は、修復する必要がある根本的問題点をその他の方法で示さない、普通ではない活動によりトリガされることがある。その結果、過剰な数の、情報が少ない警告が存在することがある。

【0003】

以下の詳細な記述および添付図面で本発明のさまざまな実施形態について開示する。

【図面の簡単な説明】

【0004】

【図1】開示するさまざまな実施形態について記述するために利用するネットワーク図である。

【0005】

【図2】ある実施形態による、情報技術および運用管理（ＩＴＯＭ）警告を優先順位づけするための方法を例示するフローチャートである。

【0006】

【図3】ある実施形態による、データ準備のための方法を例示するフローチャートである。

【0007】

【図4A】ＩＴＳＭ警告をチケットと相関させる機械学習を例示するフローチャートの例である。

【図4B】ＩＴＳＭ警告を解決データと相関させる機械学習を例示するフローチャートの例である。

【0008】

【図5】ある実施形態による警告プライオリタイザ（ｐｒｉｏｒｉｔｉｚｅｒ）の概略図である。

【0009】

【図6】警告およびチケットを作成するための実施形態を例示するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本発明は、処理として、装置として、システムとして、物質の構成物として、コンピュータ可読記憶媒体に具体化されたコンピュータプログラム製品として、ならびに／またはプロセッサに結合されているメモリに記憶されている、および／もしくはプロセッサに結合されているメモリにより提供される命令を実行するように構成されているプロセッサなどのプロセッサとしを含む、さまざまな方法で実装できる。本明細書では、これらの実装形態、または本発明がとってよい任意の他の形態を技法と呼ぶことがある。一般に、開示する処理のステップの順序を本発明の範囲内で変えてよい。特に指定のない限り、タスクを遂行するように構成されていると記述されるプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、所与の時間にタスクを遂行するように一時的に構成されている一般的構成要素として、またはタスクを遂行するように製造された特有の構成要素として実装されてよい。本明細書で使用するとき、「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成されている１つもしくは複数の機器、回路、および／または処理コアを指す。

【0011】

本発明の原理を例示する添付図と共に、本発明の１つまたは複数の実施形態の詳細な記述を以下に提供する。そのような実施形態に関連して本発明について記述するが、本発明はどの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲だけにより限定され、本発明は、数多くの代替形態、修正形態、および均等形態を包含する。本発明を十分に理解できるように、以下の記述では数多くの特有の詳細について示す。これらの詳細は、例示するために提供され、本発明は、これらの特有の詳細の一部またはすべてなしに特許請求の範囲に従って実施されてよい。明確にするために、本発明に関係がある技術分野で公知の技術的題材について、本発明を不必要に不明瞭にしないように、詳細には記述していない。

【0012】

本開示のいくつかの実施形態は、一般に、情報技術サービス管理（ＩＴＳＭ）システムで警告に効率的に対処することに関し、より具体的にはＩＴＳＭシステムから得られるデータに基づき情報技術および管理（ＩＴＯＭ）警告に優先順位づけすることに関する。

【0013】

図６は、警告およびチケット作成を例示するフローチャートの例６００である。根本原因６１０は、影響６２０－１～６２０－Ｑ（Ｑは１以上の値を有する整数である）を引き起こし、影響６２０－１～６２０－Ｑのいずれか（またはそれらの任意の組合せ）の結果、徴候６３０－１～６３０－Ｒ（Ｒは１以上の値を有する整数である）が得られる。徴候６３０は、１つまたは複数のシステム内部で明らかになる。徴候６３０に対する反応は，典型的にはＩＴＯＭ監視システムが警告６４０を生成することを含む。同時に、徴候６３０はユーザ体験に影響を及ぼし、それによりユーザ体験および苦情６５０が得られる。それに応答して、影響を受けたユーザはＩＴＳＭシステムを介して苦情を提出し、それによりチケット６６０を生成させる。その結果、最終的に同じ根本原因により従来の監視システムが問題点を検出することになるだけではなく、ＩＴＳＭシステム内部で問題点を報告することにもなる。

【0014】

ノイズを抑制するために警告を分析してよい。これにより、警告の状況認識を提供する集約された警告に基づき、前後関係の情報を追加してよい。たとえば、警告で示されたウエブ・サーバ・エラー応答の率は、率の増大が存在するときに追跡され報告される。ＩＴＯＭ警告をさらに優先順位づけするための、および／またはＩＴＳＭ警告間のノイズを抑制するための、他の改善された解決手段が望ましい。したがって、これらの難題を克服する解決手段を提供することが有利である。

【0015】

本明細書で開示するある種の実施形態は、情報技術サービス管理（ＩＴＳＭ）システムから得られるデータに基づき情報技術および運用管理（ＩＴＯＭ）警告を優先順位づけするための方法を含む。方法は、複数のＩＴＯＭ警告およびＩＴＳＭ報告データから抽出された第１の複数の特徴に機械学習モデルを適用することによることを含む、複数の相関関係を決定するステップであって、複数の相関関係のうちの各相関関係は、複数のＩＴＯＭ警告のうち対応する１つとＩＴＳＭ報告データのうち少なくとも１つの対応する一部分の間の相関関係であり、ＩＴＳＭ報告データは、少なくとも１つの緊急性指標を含むステップと、決定された複数の相関関係および少なくとも１つの緊急性指標に少なくとも部分的に基づき、ＩＴＯＭ警告の相対的優先順位に少なくとも部分的に基づき系統立てられた、ＩＴＯＭ警告の優先順位づけリストを生成するステップと、を備える。

【0016】

本明細書で開示するある種の実施形態はまた、記憶している非一時的コンピュータ可読媒体であって、処理回路に処理を実行させ、処理は、複数のＩＴＯＭ警告およびＩＴＳＭ報告データから抽出された第１の複数の特徴に機械学習モデルを適用することによることを含む、複数の相関関係を決定し、複数の相関関係のうちの各相関関係は、複数のＩＴＯＭ警告のうち対応する１つとＩＴＳＭ報告データのうち少なくとも１つの対応する一部分の間の相関関係であり、ＩＴＳＭ報告データは、少なくとも１つの緊急性指標を含み、決定された複数の相関関係および少なくとも１つの緊急性指標に少なくとも部分的に基づき、ＩＴＯＭ警告の相対的優先順位に少なくとも部分的に基づき系統立てられた、ＩＴＯＭ警告の優先順づけリストを生成する非一時的コンピュータ可読媒体を含む。

【0017】

本明細書で開示するある種の実施形態はまた、情報技術サービス管理（ＩＴＳＭ）システムから得られるデータに基づき情報技術および運用管理（ＩＴＯＭ）警告を優先順位づけするためのシステムを含む。システムは、複数のＩＴＯＭ警告およびＩＴＳＭ報告データから抽出された第１の複数の特徴に機械学習モデルを適用することによることを含む、複数の相関関係を決定し、複数の相関関係のうちの各相関関係は、複数のＩＴＯＭ警告のうち対応する１つとＩＴＳＭ報告データのうち少なくとも１つの対応する一部分の間の相関関係であり、ＩＴＳＭ報告データは、少なくとも１つの緊急性指標を含むように構成され、かつ決定された複数の相関関係および少なくとも１つの緊急性指標に少なくとも部分的に基づき、ＩＴＯＭ警告の相対的優先順位に少なくとも部分的に基づき系統立てられた、ＩＴＯＭ警告の優先順位づけリストを生成するように構成されている１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサのうち少なくとも１つに結合された、１つまたは複数のプロセッサのうち少なくとも１つに命令を提供するように構成されているメモリとを備える。

【0018】

本明細書で開示する実施形態は、本明細書の革新的教示の多くの有利な使用法の例でしかないことに留意することは重要である。一般に、本出願の明細書で行う陳述は、特許請求するさまざまな実施形態のいずれかを必ずしも制限するものではない。その上、いくつかの陳述は、いくつかの創意に富む特徴に当てはまることがあるが、他の特徴に当てはまらないことがある。一般に特にことわらない限り、単数要素は、一般性を失うことなく複数であってよく、逆もまた同様である。図面では、同様の数字は、いくつかの図を通して類似要素を指す。

【0019】

開示するさまざまな実施形態は、情報技術サービス管理（ＩＴＳＭ）システムで情報技術および運用管理（ＩＴＯＭ）警告を優先順位づけするためのシステムおよび方法を含む。開示する実施形態は、ＩＴＯＭ警告とＩＴＳＭ活動を相関させるため、およびこれらの相関関係に基づき脅威を優先順位づけするための技法を提供する。脅威の優先順位は冗長な、またはその他の点で情報が少ないＩＴＯＭ警告を除去するステップを含んでよく、それによりノイズを低減し、脅威に対してより効率的に応答できるようにする。

【0020】

開示する実施形態はまた、ＩＴＯＭ警告の対処に関連してよいＩＴＳＭ情報を用いてＩＴＯＭ警告を強化できるようにする。具体的には、開示する実施形態は、ＩＴＳＭ活動とＩＴＯＭ警告の間の相関関係を提供するので、相関関係があるＩＴＳＭ活動の情報を使用してＩＴＯＭ警告を強化してよい。開示する実施形態は、既存のＩＴＳＭ環境の中に、その環境の範囲内で作業の流れに影響を与えることなく実装されてよい。

【0021】

ある実施形態では、警告を優先順位づけするためにＩＴＯＭ警告（本明細書では以後、警告）とＩＴＳＭ活動を相関させる。より具体的には、ＩＴＳＭ報告データの一部分を警告と相関させ、ＩＴＳＭ報告データの各一部分と相関させた警告との間の重み付き原因を決定する。重み付き原因に基づき警告を優先順位づけする。優先順位から、たとえば優先順位づけられた警告の順序づけ（すなわち、因果関係で結びつけられる可能性が最も高いから最も低いまで順序づけられた）リストを得てよい。優先順位は、関係のない警告を除去することにより、ノイズを抑制するようにしきい値以下の重み付き原因を有する警告を除去するステップをさらに含んでよい。

【0022】

他の実施形態では、重み付き因果関係は、２段階の機械学習処理を使用して決定され、各段階は、機械学習モデルを適用するステップを含む。特徴は第１段階の結果から抽出され、第２段階の機械学習モデルに入力される。第１段階の機械学習モデルは警報、およびチケット、解決情報、または両方の形をとるＩＴＳＭ活動を含む入力を使用する。第１段階の結果は、警報と対応する相関関係があるＩＴＳＭ活動の対を含む。第２段階の機械学習モデルは、相関関係がある対、および警告とＩＴＳＭ活動の間の相関度を示す１つまたは複数の特徴を含む入力を使用する。

【0023】

図１は、開示するさまざまな実施形態について記述するために利用するネットワーク図の例１００を示す。ネットワーク図の例１００では、ユーザ機器１２０、警告発生器１３０－１～１３０－Ｎ（本明細書では以後、個々に警告発生器１３０と呼び、集合的に警告発生器１３０と呼ぶ）、情報技術管理システム（ＩＴＳＭ）データ供給源１４０－１～１４０－Ｍ（本明細書では以後、個々にＩＴＳＭデータ供給源１４０と呼び、集合的にＩＴＳＭデータ供給源１４０と呼ぶ）、および警告プライオリタイザ１５０は、ネットワーク１１０を介して通信可能に接続される。

【0024】

ネットワーク１１０は無線、携帯、または有線のネットワーク、ローカル・エリア・ネットワーク（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ、ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＡＮ）、メトロ・エリア・ネットワーク（ｍｅｔｒｏ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ、ＭＡＮ）、インターネット、ワールドワイドウエブ（ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ｗｅｂ、ＷＷＷ）、類似のネットワーク、およびそれらの組合せであってよいが、それらに限定されない。

【0025】

ユーザ機器（ｕｓｅｒ ｄｅｖｉｃｅ、ＵＤ）１２０はパーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレットコンピュータ、スマートホン、装着可能なコンピューティング機器、または優先順位づけられた警告を受信および表示することができる任意の他の機器であってよいが、それらに限定されない。

【0026】

警告発生器１３０は、ＩＴＯＭ問題点を示す警告を発生させるように構成される。警告は、たとえば問題点のタイプ、警告発生時間、（既知の問題点に関する）問題点識別子、影響を受ける実体（たとえば、徴候を示す機器またはシステム）、それらの組合せなどのデータを含むが、それらに限定されない。警告発生器１３０はＩＴＳＭ監視システム、組織のネットワーク内に展開されたシステム（すなわち、パーソナルコンピュータ、サーバなどのような、ＩＴＳＭシステムのために監視されるシステム）などを含んでよいが、それらに限定されない。警告発生器１３０が監視する環境の範囲内で出現する事象に応答して警告を発生させてよい。

【0027】

ＩＴＳＭデータ供給源１４０は、ＩＴＳＭ活動データの供給源を含む。ＩＴＳＭ報告データはチケット、解決データ、または両方を含む。このために、ＩＴＳＭデータ供給源１４０は、ＩＴＳＭシステム（たとえば、ＳｅｒｖｉｃｅＮｏｗ（登録商標）、ＢＭＣ Ｒｅｍｅｄｙなど）、チケットリポジトリ、または両方を含んでよいが、それらに限定されない。

【0028】

チケットは、たとえばユーザ提出報告問題点に基づき（たとえば、ユーザからの電子メール、ユーザとの通話、ウエブポータルを介して提供されたユーザ入力などに基づき）作成されてよい。各チケットは、少なくとも問題点のテキスト記述を含む。問題点は事象（たとえば、警告発生器１５０のうちの１つが警告を発生させた事象）を示してよい。

【0029】

解決データは、ＩＴ専門家による問題点の解決に関係があるデータを含む。そのような解決データは、脅威の根本原因の識別、問題点のテキスト記述、影響を受ける実体のテキスト記述、問題点を解決するために行うステップ（すなわち、問題を修復するために行うステップ）のテキスト記述、問題点の相対的重大さを表す重大さ値などを含んでよいが、それらに限定されない。

【0030】

いくつかの実装形態では、チケットは、本明細書で記述するように、警告プライオリタイザ１５０により束ねられて解決データ結びつけられてよい。束ねられたチケットおよび解決データは、ＩＴＳＭ活動とＩＴＳＭ警告の間の相関関係を識別するために訓練された機械学習モデルへの入力として利用されてよい。

【0031】

警告プライオリタイザ１５０は、本明細書で記述するように警告を優先順位づけするように構成される。上記で指摘するように、警告はしばしば、チケットまたは解決データと同じ根本原因の結果であると識別されてきた。それに加えて、チケットおよび解決データは、根本原因を識別するステップ、問題がどれだけ緊急であるか判断するステップ、または両方に関連してよい追加情報／指標を含む。より具体的には、チケットおよび解決データは、警告に反映されない、ユーザへの影響に関係がある情報を含む。したがって、ＩＴＳＭ報告データは、警告と相関関係があってよく、警告の内容だけに基づいて警告を優先順位づけすることによるよりも正確に自動化システムにより警告を優先順位づけするために使用されてよい。

【0032】

ＩＴＳＭ報告データと相関関係がある警告を優先順位づけする利益に関する限定しない例として、根本原因は、ウエブサーバとそのデータベースの間の通信を遮断する故障であってよい。その結果、ウエブサーバにログインしようと試みる少なくとも何人かのユーザは、ログインに失敗する。ログインに失敗するこれらのユーザは、この問題をＩＴ専門家に報告し、報告データに関してチケットが作成される。同時に、別のウエブサーバに関する徴候（たとえば、通信速度低下）は警告をトリガする。ＩＴ専門家は問題を解決し、または問題が解決されたことを他の方法で理解し、情報を示す解決データを作成してよい。警告とチケットの間の関係を確認することにより、その後の警告はそのチケット以後、より正確に優先順位づけされてよい。

【0033】

警告プライオリタイザ１５０は、警告発生器１３０およびＩＴＳＭデータ供給源１４０からそれぞれ得られる警告およびＩＴＳＭ報告データを受信または取り出して、警告とＩＴＳＭ報告データの組との間の相関関係を決定するように構成される。警告プライオリタイザ１５０は、ＩＴＳＭ報告データを使用して警告を強化するようにさらに構成されてよい。警告プライオリタイザ１５０はまた、警告優先順位に関する通知を生成し、たとえばユーザ機器１２０に送信するように構成されてよい。

【0034】

図１は、単なる例のために警告発生器１３０を例示すること、ならびに開示する実施形態の範囲を逸脱することなく、警告発生器１３０に加えて、または警告発生器１３０の代わりに、他の警告供給源（たとえば、警告を記憶するデータベース）を利用してよいことに留意されたい。

【0035】

さらにまた、図１に示す警告プライオリタイザ１５０の導入は単なる例であること、ならびに他の導入が可能であることに留意されたい。たとえば、警告プライオリタイザ１５０は、物理的システムまたは仮想機械であってよく、クラウド、または組織の構内に導入されてよい。

【0036】

図２は、ある実施形態による、ＩＴＯＭ警告に優先順位づけするための方法を例示するフローチャートの例２００である。ある実施形態では、方法は警告プライオリタイザ１５０により遂行される。

【0037】

Ｓ２１０で、警告およびＩＴＳＭ報告データを得る。実装形態の例では、警告発生器（たとえば、図１の警告発生器１３０）から警告を受信し、ＩＴＳＭ報告データは、ＩＴＳＭデータ供給源（たとえば図１のＩＴＳＭデータ供給源１４０）から取り出したチケット、解決データ、または両方を含む。ＩＴＳＭ報告データは、ユーザが体験した問題についての、そのような問題の解決についての、またはそれの組合せについてのテキスト記述を含む。

【0038】

任意選択のＳ２２０では、Ｓ２１０で得たデータを準備する。ある実施形態では、Ｓ２２０は、得たデータの中のテキストをクリーンにするステップ、チケットを束ねるステップ、チケットを解決データに結びつけるステップ、またはそれらの組合せを含む。

【0039】

図３は、ある実施形態による、データ準備のための方法を例示するフローチャートの例Ｓ２２０である。

【0040】

Ｓ３１０で、データ内のテキストをクリーンにする。クリーンにするステップは、語幹処理（ｓｔｅｍｍｉｎｇ）、余分な空白の除去、綴り間違いの補正、ストップワード除去、同義語変換（たとえば、「Ｘ分」、「永久に」、または「長時間」を単に「時間」に変換する）を含んでよいが、それらに限定されない。クリーンにするステップは所定の辞書、シソーラス、または両方に基づいてよい。クリーンにするステップにより、より大きな１組の問題の中で問題を一意に識別する可能性が高い情報だけを含む、問題のテキスト記述を得てよい。このために、クリーンにするステップは、文章を構築するために一般に使用される言葉、またはその他の方法で問題に関する情報を提供しない言葉を除去する。

【0041】

Ｓ３２０で、チケットに関して意味類似度スコアを決定する。各意味類似度スコアは、チケットのうちの２つの間の類似度を示し、したがって、類似度に基づきチケットを束ねるために使用されてよい。ある実施形態では、Ｓ３１０は、テキストの過去の収集物から導出した特徴に基づき訓練された機械学習モデルを使用して、チケットの対ごとに意味類似度スコアを導出するステップを含む。

【0042】

より具体的には、ある実施形態では、Ｓ３２０は、チケットから導出した特徴に機械学習モデルを適用するステップを含む。抽出された特徴は、問題について記述するテキストの一部分を含み、影響を受ける実体の名前または他の識別子、徴候の影響（たとえば、「遅い」など、システム性能に及ぼす影響）について記述する形容詞、影響を受けることがある活動について記述する動詞（たとえば、「ロードする」）、それらの組合せなどを含んでよいが、それらに限定されない。過去のチケットから抽出された特徴を使用して機械学習モデルを訓練する。

【0043】

限定しない例として、徴候についての以下のテキスト記述は、同じ徴候を表してよく、影響を受けるシステムの名前、システム性能に与える影響に関する同じ形容詞の使用、およびシステム活動を表す形容詞と動詞の間の概念的関係を含む共通の特徴により識別されてよい。以下の問題記述は同じ徴候を表す。
１）「システムは非常に遅くロードしており、何も購入できない」
２）「システムＡはすべてのチームメンバーに関して非常に遅い」
３）「システムＡがロードするのに５分～１０分の間かかる」
４）「システムＡは永久にロードする」

【0044】

これらの問題記述は、Ｓ３１０に関して上記で論じたようにクリーンにされてよく、その結果、特徴が抽出される以下のテキスト記述が得られる。
１）「システム ロード 遅い 購入できない」
２）「システムＡ 遅い チームメンバー」
３）「システムＡ ロードにかかる時間」
４）「システムＡ ロードする 時間」

【0045】

これらのチケットは、共通テキスト部分「システムＡ」、「遅い」、および［「ロードする」＋時間項目］に基づき機械学習モデルを介して意味的に類似すると判断されてよい。

【0046】

Ｓ３３０で、意味類似度スコアは、限定するわけではないがチケットメタデータで指示された特性など、チケットの１つまたは複数の他の特性に基づき重み付けされてよい。そのような特性は、たとえば時間（すなわち、接近した時間に作成されたチケットは類似する可能性がより高い）、影響を受ける１つまたは複数のシステム、影響を受ける１人または複数人のユーザなどを含んでよい。このために、ある実施形態では、Ｓ３３０は、チケット特性に関して所定の規則を使用して意味類似度スコアそれぞれに重みを決定するステップを含む。チケットメタデータを使用して、類似するテキストが実際に同じ問題を表すかどうかをさらに示す前後関係の情報を提供することにより、意味類似度スコア決定の精度を改善してよい。限定しない例として、１年離れて作成されたチケットに出現するテキストの同一部分は、非常に低く重み付けされてよい。

【0047】

Ｓ３４０で、意味類似度スコアおよび重みに基づき最終類似度スコアを決定する。

【0048】

Ｓ３５０で、最終類似度スコアに基づき、類似するチケットを束ねる。ある実施形態では、各チケットは、しきい値を超える共通最終類似度スコアをそれぞれ有する他のチケットと一緒に束ねる（すなわち、チケットの対がしきい値を超える類似度スコアを有する場合、対のチケットを一緒に束ねる）。

【0049】

警告は、２つ以上の可能な根本原因を示すことがあり、したがって、ユーザに影響を及ぼしユーザにより報告される２つ以上のタイプの問題に関係があることが確認されている。その結果、異なる問題、または同じ問題の変形形態を表すことがあるチケットを束ねるステップは、単一チケットに各警告を結びつけるよりも正確に警告を優先順位づけできるようにする。

【0050】

Ｓ３６０で、束ねられたチケットは解決データに結びつけられる。ある実施形態では、チケットは、Ｓ３２０に関して記述する機械学習モデルのように訓練された機械学習モデルを使用して（すなわち、テキスト記述から抽出された同じ特徴のうち少なくともいくつかを使用して）その中のテキスト記述に基づき解決データに結びつけられてよい。すなわち、影響を受ける実体の名前、徴候の影響について記述する形容詞、および影響を受ける活動について記述する動詞などの共通するテキスト特徴を使用して、類似度スコアに基づきチケットを解決データに結びつけてよい。

【0051】

図３は、チケットを束ねるステップ、および束ねられたチケットを解決データに結びつけるステップに関して記述するが、いくつかの実施形態は、チケットを束ねるステップもチケットを解決データに結びつけるステップもなしにデータを準備してよいことを留意されたい。

【0052】

図２に戻ると、Ｓ２３０で、相関関係のために使用する特徴を抽出する。特徴は、たとえばチケットに関係がある特徴、解決に関係がある特徴、または両方を含む。チケットに関係がある特徴および解決に関係がある特徴の例について図４Ａおよび図４Ｂに関して以下で記述する。ある実施形態では、抽出された特徴の少なくともいくつかは、警告およびＩＴＳＭ報告データに基づき決定されてよい。たとえば、同時発生の数は、ＩＴＳＭ報告データが作成されているしきい期間の範囲内で警告が出現した回数として決定されてよい。

【0053】

Ｓ２４０で、警告とＩＴＳＭ報告データの間の相関関係を決定する。ある実施形態では、Ｓ２４０は、訓練される機械学習モデルへの入力として抽出された特徴を使用して、過去の警告およびＩＴＳＭ活動に基づき警告とＩＴＳＭ報告データの間の相関関係を決定するステップを含む。機械学習モデルを訓練して、ＩＴＳＭ報告データのうち相関関係がある各一部分が各警告の原因になる程度を示す原因度を出力し、ＩＴＳＭ報告データの相関関係がある各部分は、警告、およびＩＴＳＭ報告データのうち相関関係がある一部分が関係する尤度を表す。相関関係は、警告とチケットの間、警告と多数のチケット（たとえば、チケットの束）の間、警告と解決データに結びつけられた１つもしくは複数のチケットの間、または警告と解決データの間の相関関係であってよい。

【0054】

図４Ａおよび図４Ｂは、機械学習モデルを訓練して、それぞれチケットと警告の間、および解決データと警告の間の相関関係を決定するフローチャートの例である。

【0055】

図４Ａは、チケットに関係がある特徴に基づき相関関係モデルを訓練するステップを示す。図４Ａでは、チケットに関係がある特徴４１０は、相関関係モデル４３０Ａを訓練するために機械学習アルゴリズム４２０Ａに入力される。時間近接性特徴４１１は、警告生成とチケット作成の間の時間の長さを示す。チケットなしの警告の確率特徴４１２は、対応するチケットが（たとえば、所定の期間の範囲内に）続くことなく警告が出現する確率を示す。属性間の類似度特徴４１３は、警告属性（すなわち、警告に含まれる測定値）とチケット属性（たとえば、チケットが作成された問題を報告したユーザ、エラーコードなどの問題記述で言及された影響を受ける実体、テキスト記述内のキーワードなど）の間の類似度、チケットの数、または両方を示す。警告に結びつけられた別個のチケットの数特徴４１４は、警告に結びつけられた、関係があるチケットの数を示す。特徴４１４は、たとえば警告と相関関係があるチケットの束の中の別個のチケットの数に基づき決定されてよい。

【0056】

図４Ｂは、チケットに関係がある特徴に基づき相関関係モデルを訓練するステップを示す。図４Ｂでは、解決データに関係がある特徴４４０は、相関関係モデル４３０Ｂを訓練するために機械学習アルゴリズム４２０Ｂに入力される。同時発生特徴４４１は、解決手段および警告が（たとえば、しきい期間の範囲内に）一緒に出現した回数を示す。独立発生率特徴４４２は、解決および警告が別個に出現した（たとえば、一方が、しきい期間の範囲内に他方が出現することなく出現する）回数を示す。テキスト類似度特徴４４３は、解決内のテキスト記述が警告内のテキスト記述に対する整合度を示す。警告に関する相関関係の数特徴４４４は、その警告と相関関係があった解決の数を示す。同時活動警告特徴４４５の数は、当該の警告が活動状態にある任意の時点に活動状態にある他の警告の数を示す。問題影響特徴４４６は、解決に関係がある問題（たとえば、解決のテキスト記述に示された問題）の重大度を示す。問題影響特徴４４６は、たとえば重大度の数値表現であってよい（すなわち、高い重大さを有する問題は１～１０のスケールで９として表現されてよい）。

【0057】

図４Ａおよび図４Ｂは、それぞれチケットおよび解決データ用の機械学習モデルを別個に訓練することを示すが、その機械学習モデルを訓練して、本開示の範囲を逸脱することなく警告と、チケットと解決データの組合せとの間の相関関係を決定してよいことに留意されたい。このために、実装形態の例では、訓練中に図４Ａと図４Ｂの両方から得られる入力を同じ機械学習アルゴリズムに提供してよい。そのような実装形態は、たとえば、チケットが解決データに結びつけられたときに、またはそうではない場合チケットと解決データの両方に関係がある特徴を使用することにより機械学習モデルの精度を改善するために、使用されてよい。

【0058】

任意選択のＳ２５０で、警告は、警告それぞれの相関関係があるチケットに関係があるデータを用いて強化される。強化データは、ＩＴＳＭ報告データの１つもしくは複数の一部分またはそこへのポインタ、１つもしくは複数のチケットから得られる（たとえば、チケットの束の中から選択された代表的チケットから得られる）テキストデータ、相関関係があるＩＴＳＭ報告データの重大度、警告と、相関関係があるチケットとの間の関係に関係がある統計情報などを含んでよいが、それらに限定されない。限定しない例として、警告に関する強化データは、「この警告が出現する時間の８５％で、極めて重要な影響を示す重大度を有する１０以上のチケットが続き、最近のチケットの例が、チケット１へのリンク（ＬｉｎｋＴｏＴｉｃｋｅｔ１）、チケット２へのリンク（ＬｉｎｋＴｏＴｉｃｋｅｔ２）である」ことを示すテキストデータを含んでよい。

【0059】

Ｓ２６０で、決定された相関関係に基づき警告の優先順位づけリストを生成する。警告の優先順位づけリストは、最高の優先順位から最低の優先順位まで系統立てられた警告を含み、警告のすべてまたはサブセット（たとえば、上位１０の最高優先順位の警告）を含んでよい。ある実施形態では、警告は、ＩＴＳＭ報告データの相関関係がある一部分が示す相対的緊急性に基づき系統立てられてよい。緊急性は、たとえば、ＩＴＳＭ報告データにより表された問題の重大さ、ユーザに及ぼす影響度、両方などに基づいてよい。

【0060】

Ｓ２７０で、警告の優先順位づけリストに基づき通知を生成する。通知は、警告の優先順序づけリストまたはその一部分（たとえば、優先順位で所定の数の上位警告）を含んでよいが、それに限定されない。

【0061】

図５は、ある実施形態による警告プライオリタイザ１３０の概略図である。警告プライオリタイザ１３０は、メモリ５２０に結合した処理回路５１０、記憶領域５３０、およびネットワークインタフェース５４０を含む。ある実施形態では、警告プライオリタイザ１３０の構成要素は、バス５５０を介して通信可能に接続されてよい。

【0062】

処理回路５１０は、１つまたは複数のハードウェア論理構成要素および回路として実現されてよい。たとえば、限定することなく、使用できる例示的タイプのハードウェア論理構成要素は、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、ＡＳＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｓｔａｎｄａｒｄ ｐｒｏｄｕｃｔ）、システム・オン・チップ・システム（ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－ｃｈｉｐ、ＳＯＣ）、グラフィックス処理ユニット（ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ、ＧＰＵ）、テンソル・プロセッシング・ユニット（ｔｅｎｓｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ、ＴＰＵ）、汎用マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル・シグナル・プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）など、または計算、もしくは他の情報操作を遂行できる任意の他のハードウェア論理構成要素を含む。

【0063】

メモリ５２０は揮発性（たとえば、ＲＡＭなど）、不揮発性（たとえば、ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、またはそれらの組合せであってよい。

【0064】

一構成では、本明細書で開示する１つまたは複数の実装形態を実装するためのソフトウェアは、記憶領域５３０に記憶されてよい。別の構成では、メモリ５２０は、そのようなソフトウェアを記憶するように構成される。ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、または別様に呼ばれようと任意のタイプの命令を意味するように広範囲に解釈されるものとする。命令は（たとえば、ソース・コード・フォーマット、バイナリ・コード・フォーマット、実行可能コードフォーマット、または任意の他の適切なコードフォーマットの）コードを含んでよい。命令は、処理回路５１０により実行されたとき、本明細書で記述するさまざまな処理を処理回路５１０に遂行させる。

【0065】

記憶領域５３０は、磁気的記憶領域、光学的記憶領域などであってよく、たとえばフラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ、ＤＶＤ）、または所望の情報を記憶するために使用できる任意の他の媒体として実現されてよい。

【0066】

ネットワークインタフェース５４０は、警告プライオリタイザ１３０がたとえば警告およびＩＴＳＭ報告データを得るためにＩＴＳＭデータ供給源１４０および警告発生器１５０と通信できるようにする。さらに、ネットワークインタフェース５４０は、警告プライオリタイザ１３０がたとえば警告の優先順位づけリスト、通知などを送信するためにユーザ機器１２０と通信できるようにする。

【0067】

本明細書で記述する実施形態は、図５に例示する特有のアーキテクチャに限定されず、開示する実施形態の範囲を逸脱することなく他のアーキテクチャを同様に使用してよいことを理解されたい。

【0068】

本明細書で開示するさまざまな実施形態は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組合せとして実装できる。その上、ソフトウェアは、好ましくは部品から、またはある種の機器および／もしくは機器の組合せから構成されるプログラム記憶装置またはコンピュータ可読媒体上に有形に具体化されたアプリケーションプログラムとして実装される。アプリケーションプログラムは、任意の適切なアーキテクチャを備える機械にアップロードされ、その機械により実行されてよい。好ましくは、機械は１つまたは複数の中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ、「ＣＰＵ」）、メモリ、および入出力インタフェースなどのハードウェアを有するコンピュータプラットフォーム上に実装される。コンピュータプラットフォームはまた、オペレーティングシステムおよびマイクロ命令コードを含んでよい。本明細書で記述するさまざまな処理および機能は、ＣＰＵにより、そのようなコンピュータまたはプロセッサが明示的に示されていようといまいと実行されてよいマイクロ命令コードの一部、またはアプリケーションプログラムの一部、またはそれらの任意の組合せであってよい。それに加えて、さまざまな他の周辺ユニットは、追加データ記憶領域および印刷ユニットなどのコンピュータプラットフォームに接続されてよい。その上、非一時的コンピュータ可読媒体は、一時的伝播信号を除き任意のコンピュータ可読媒体である。

【0069】

本明細書で記載するすべての例および条件付言語は、開示する実施形態の原理、および本発明者が本技術分野を発展させるのに寄与する概念を読み手が理解するのを手助けする教育上の目的のためにあり、そのような具体的に記載された例および条件に限定することがないと解釈されるべきである。その上、開示する実施形態の原理、様態、および実施形態だけではなく、それらの特有の例についても本明細書で記載するすべての陳述は、それらの構造的均等物も機能的均等物も包含するものとする。それに加えて、そのような均等物は、現在公知の均等物だけではなく、将来開発される均等物も、すなわち、構造に関わりなく同じ機能を遂行する、開発される任意の要素も含むことが意図される。

【0070】

本明細書で「第１の」、「第２の」などのような呼称を使用する要素への任意の言及は、一般にこれらの要素の量または順序を限定しないことを理解されたい。むしろこれらの呼称は、一般に２つ以上の要素または要素の実例の間を区別する好都合な方法として本明細書で使用する。その結果、第１の要素および第２の要素への言及は、この場合２つの要素だけが採用されてよいことも、第１の要素が何らかの手法で第２の要素に先行しなければならないことも意味しない。また特に指定のない限り、１組の要素は１つまたは複数の要素を備える。

【0071】

本明細書で使用するとき、項目のリストが続く「のうち少なくとも１つ」という語句は、列挙する項目のいずれも個々に利用できること、または列挙する項目のうち２つ以上の任意の組合せを利用できることを意味する。たとえば、システムは「Ａ、Ｂ、およびＣのうち少なくとも１つ」を含むと記述された場合、Ａだけ、Ｂだけ、Ｃだけ、２つのＡ、２つのＢ、２つのＣ、３つのＡ、ＡとＢの組合せ、ＢとＣの組合せ、ＡとＣの組合せ、ＡとＢとＣの組合せ、２つのＡとＣの組合せ、Ａと３つのＢと２つのＣの組合せ、および２つのＢと３つのＣの組合せを含む可能性がある。

【0072】

前述の実施形態について、理解を明確にするためにある程度詳細に記述してきたが、本発明は、提供した詳細に限定されない。本発明を実装する代替方法が多く存在する。開示する実施形態は例示的であり、制限的ではない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】