特表 2024-531208 タスク決定システム中での提案の受け入れのための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】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-08-29

(54)【発明の名称】タスク決定システム中での提案の受け入れのためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240822BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024508495

(86)(22)【出願日】2022-08-12

(85)【翻訳文提出日】2024-03-27

(86)【国際出願番号】 US2022074914

(87)【国際公開番号】W WO2023019248

(87)【国際公開日】2023-02-16

(31)【優先権主張番号】63/232,439

(32)【優先日】2021-08-12

(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】523371584

【氏名又は名称】ヨハナ・エルエルシー

(74)【代理人】

【識別番号】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(72)【発明者】

【氏名】マツオカ、ヨーキー

(72)【発明者】

【氏名】ビスワナタン、ニティン

(72)【発明者】

【氏名】リウ、リンイン

(72)【発明者】

【氏名】デミン、ベンジャミン

(72)【発明者】

【氏名】ファン・デア・リンデン、グウェンドリン・ダブリュ．

(72)【発明者】

【氏名】シベレコグル、デフネ

(72)【発明者】

【氏名】ワーナー、デイビッド・エル．

(72)【発明者】

【氏名】パターソン、ショーン

【テーマコード（参考）】

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L050CC11

(57)【要約】

タスク決定システム中での提案の受け入れのためのシステムおよび方法が提供される。タスク決定システムは、タスクに関連する通信セッションを通してメッセージのセットをリアルタイムで受信する。メッセージのセットは、タスクの完了のための提案のセットに対する応答を識別するためにリアルタイムで処理される。応答に基づいて、タスク決定システムは、タスクを完了するために実行可能な１つまたは複数の提案タスクを生成する。タスク決定システムは、タスクを完了するために、１つまたは複数の提案タスクに従って１つまたは複数の行為を実施する。タスク決定システムは、これらの行為と、タスクと、提案のセットに対する応答とに基づいて、メンバープロファイルをリアルタイムで更新する。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

メッセージのセットが交換されるとき、メンバーと代理との間でメッセージの前記セットをリアルタイムで受信することと、ここにおいて、メッセージの前記セットは、タスクに関連する通信セッションを通して交換される、
前記通信セッションを通して通信された提案のセットに対する応答を自動的に識別するために、メッセージの前記セットをリアルタイムで処理することと、ここにおいて、提案の前記セットは、前記タスクに関連するタスクタイプと前記メンバーに関連するメンバープロファイルとに基づいて自動的に生成される、
前記タスクを完了するために実行可能な１つまたは複数の提案タスクを生成することと、ここにおいて、前記１つまたは複数の提案タスクは、提案の前記セットに対する前記応答に基づいて生成される、
前記１つまたは複数の提案タスクに従って１つまたは複数の行為を実施することと、ここにおいて、前記１つまたは複数の行為が実施されたとき、前記応答に従って前記タスクが完了される、
前記１つまたは複数の行為と、前記タスクと、提案の前記セットに対する前記応答とに基づいて、前記メンバープロファイルをリアルタイムで更新することと
を備える、コンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記応答は、受け入れられた提案を含み、前記１つまたは複数の提案タスクは、前記受け入れられた提案を使用して生成される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項3】

前記提案は、サードパーティエンティティに対応する受け入れられた提案を含み、
前記コンピュータ実装方法は、前記１つまたは複数の提案タスクに従って行為を実施するために前記サードパーティエンティティと自動的に調整することをさらに備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項4】

前記応答は、提案の前記セットに対する逆提案を含み、
前記コンピュータ実装方法は、前記逆提案が前記タスクに関して受け入れ可能であるかどうかを決定するために、前記逆提案を分析することをさらに備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項5】

提案の前記セットは、前記タスクに対応する完了したタスクテンプレートを受信することに応答して、リアルタイムで自動的に生成される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項6】

提案の前記セットは、ベンダーのセットに関連付けられ、ここにおいて、ベンダーの前記セットは、前記タスクに類似する他のタスクの以前の実施と前記メンバープロファイルとに基づいて自動的に選択され、前記応答は、前記タスクの実施のためのベンダーの前記セットからのベンダーの選択を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。

【請求項7】

前記応答は、提案の前記セットの拒否を示し、
前記コンピュータ実装方法は、提案の新しいセットを生成することをさらに備え、ここにおいて、提案の前記新しいセットが生成されたとき、提案の前記新しいセットは、前記通信セッションを通して通信される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項8】

システムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
命令を記憶するメモリと
を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されたことの結果として、前記システムに、
メッセージのセットが交換されるとき、メンバーと代理との間でメッセージの前記セットをリアルタイムで受信することと、ここにおいて、メッセージの前記セットは、タスクに関連する通信セッションを通して交換される、
前記通信セッションを通して通信された提案のセットに対する応答を自動的に識別するために、メッセージの前記セットをリアルタイムで処理することと、ここにおいて、提案の前記セットは、前記タスクに関連するタスクタイプと前記メンバーに関連するメンバープロファイルとに基づいて自動的に生成される、
前記タスクを完了するために実行可能な１つまたは複数の提案タスクを生成することと、ここにおいて、前記１つまたは複数の提案タスクは、提案の前記セットに対する前記応答に基づいて生成される、
前記１つまたは複数の提案タスクに従って１つまたは複数の行為を実施することと、ここにおいて、前記１つまたは複数の行為が実施されたとき、前記応答に従って前記タスクが完了される、
前記１つまたは複数の行為と、前記タスクと、提案の前記セットに対する前記応答とに基づいて、前記メンバープロファイルをリアルタイムで更新することと
を行わせる、システム。

【請求項9】

前記応答は、受け入れられた提案を含み、前記１つまたは複数の提案タスクは、前記受け入れられた提案を使用して生成される、請求項８に記載のシステム。

【請求項10】

前記提案は、サードパーティエンティティに対応する受け入れられた提案を含み、
前記命令はさらに、前記システムに、前記１つまたは複数の提案タスクに従って行為を実施するために前記サードパーティエンティティと自動的に調整させる、請求項８に記載のシステム。

【請求項11】

前記応答は、提案の前記セットに対する逆提案を含み、
前記命令はさらに、前記システムに、前記逆提案が前記タスクに関して受け入れ可能であるかどうかを決定するために、前記逆提案を分析させる、請求項８に記載のシステム。

【請求項12】

提案の前記セットは、前記タスクに対応する完了したタスクテンプレートを受信することに応答して、リアルタイムで自動的に生成される、請求項８に記載のシステム。

【請求項13】

提案の前記セットは、ベンダーのセットに関連付けられ、ここにおいて、ベンダーの前記セットは、前記タスクに類似する他のタスクの以前の実施と前記メンバープロファイルとに基づいて自動的に選択され、前記応答は、前記タスクの実施のためのベンダーの前記セットからのベンダーの選択を含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項14】

前記応答は、提案の前記セットの拒否を示し、
前記命令はさらに、前記システムに、提案の新しいセットを生成させ、ここにおいて、提案の前記新しいセットが生成されたとき、提案の前記新しいセットは、前記通信セッションを通して通信される、請求項８に記載のシステム。

【請求項15】

実行可能命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記実行可能命令は、コンピュータシステムによって実行されたことの結果として、前記コンピュータシステムに、
メッセージのセットが交換されるとき、メンバーと代理との間でメッセージの前記セットをリアルタイムで受信することと、ここにおいて、メッセージの前記セットは、タスクに関連する通信セッションを通して交換される、
前記通信セッションを通して通信された提案のセットに対する応答を自動的に識別するために、メッセージの前記セットをリアルタイムで処理することと、ここにおいて、提案の前記セットは、前記タスクに関連するタスクタイプと前記メンバーに関連するメンバープロファイルとに基づいて自動的に生成される、
前記タスクを完了するために実行可能な１つまたは複数の提案タスクを生成することと、ここにおいて、前記１つまたは複数の提案タスクは、提案の前記セットに対する前記応答に基づいて生成される、
前記１つまたは複数の提案タスクに従って１つまたは複数の行為を実施することと、ここにおいて、前記１つまたは複数の行為が実施されたとき、前記応答に従って前記タスクが完了される、
前記１つまたは複数の行為と、前記タスクと、提案の前記セットに対する前記応答とに基づいて、前記メンバープロファイルをリアルタイムで更新することと
を行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項16】

前記応答は、受け入れられた提案を含み、前記１つまたは複数の提案タスクは、前記受け入れられた提案を使用して生成される、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項17】

前記提案は、サードパーティエンティティに対応する受け入れられた提案を含み、
前記実行可能命令はさらに、前記コンピュータシステムに、前記１つまたは複数の提案タスクに従って行為を実施するために前記サードパーティエンティティと自動的に調整させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項18】

前記応答は、提案の前記セットに対する逆提案を含み、
前記実行可能命令はさらに、前記コンピュータシステムに、前記逆提案が前記タスクに関して受け入れ可能であるかどうかを決定するために、前記逆提案を分析させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項19】

提案の前記セットは、前記タスクに対応する完了したタスクテンプレートを受信することに応答して、リアルタイムで自動的に生成される、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項20】

提案の前記セットは、ベンダーのセットに関連付けられ、ここにおいて、ベンダーの前記セットは、前記タスクに類似する他のタスクの以前の実施と前記メンバープロファイルとに基づいて自動的に選択され、前記応答は、前記タスクの実施のためのベンダーの前記セットからのベンダーの選択を含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項21】

前記応答は、提案の前記セットの拒否を示し、
前記実行可能命令はさらに、前記コンピュータシステムに、提案の新しいセットを生成させ、ここにおいて、提案の前記新しいセットが生成されたとき、提案の前記新しいセットは、前記通信セッションを通して通信される、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
[0001]本特許出願は、その開示が参照により本明細書に組み込まれる、２０２１年８月１２日に出願された米国仮特許出願第６３／２３２，４３９号の優先権の利益を主張する。

【背景技術】

【0002】

[0002]本開示は、概して、タスクの決定および委任とそれらのタスクに関連する要件を満たすための提案の受け入れとに関する。一例では、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、メンバーの利益のために実施され得るタスクを実施するための提案をメンバーが受け入れることを可能にするために使用され得る。さらに、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、メンバーの利益のためにタスクを実施するための提案の受け入れのために自動調整を与えるために使用され得る。

【発明の概要】

【0003】

[0003]開示する実施形態は、メンバーの利益のために行為が実施され得るように、様々なタスクのために生成される受け入れられた提案を処理するためのフレームワークを提供し得る。いくつかの実施形態によれば、コンピュータ実装方法が提供される。コンピュータ実装方法は、メンバーと代理との間でメッセージのセットを、メッセージのセットが交換されるときにリアルタイムで受信することを備える。メッセージのセットは、タスクに関連する通信セッションを通して交換される。コンピュータ実装方法は、通信セッションを通して通信された提案のセットに対する応答を自動的に識別するために、メッセージのセットをリアルタイムで処理することをさらに備える。提案のセットは、タスクに関連するタスクタイプと、メンバーに関連するメンバープロファイルとに基づいて自動的に生成される。コンピュータ実装方法は、タスクを完了するために実行可能な１つまたは複数の提案タスクを生成することをさらに備える。１つまたは複数の提案タスクは、提案のセットに対する応答に基づいて生成される。コンピュータ実装方法は、１つまたは複数の提案タスクに従って１つまたは複数の行為を実施することをさらに備える。１つまたは複数の行為が実施されたとき、応答に従ってタスクが完了される。コンピュータ実装方法は、１つまたは複数の行為と、タスクと、提案のセットに対する応答とに基づいて、リアルタイムでメンバープロファイルを更新することをさらに備える。

【0004】

[0004]いくつかの実施形態では、応答は、受け入れられた提案を含む。さらに、１つまたは複数の提案タスクは、受け入れられた提案を使用して生成される。

【0005】

[0005]いくつかの実施形態において、提案は、サードパーティエンティティに対応する受け入れられた提案を含む。さらに、コンピュータ実装方法は、１つまたは複数の提案タスクに従って行為を実施するためにサードパーティエンティティと自動的に調整することをさらに備える。

【0006】

[0006]いくつかの実施形態では、応答は、提案のセットに対する逆提案を含む。コンピュータ実装方法は、逆提案がタスクに関して受け入れ可能であるかどうかを決定するために、逆提案を分析することをさらに備える。

【0007】

[0007]いくつかの実施形態では、提案のセットは、タスクに対応する完了したタスクテンプレートを受信することに応答して、リアルタイムで自動的に生成される。

【0008】

[0008]いくつかの実施形態では、提案のセットは、ベンダーのセットに関連付けられる。ベンダーのセットは、タスクおよびメンバープロファイルに類似する他のタスクの以前の実施に基づいて自動的に選択される。さらに、応答は、タスクの実施のためのベンダーのセットからのベンダーの選択を含む。

【0009】

[0009]いくつかの実施形態では、応答は、提案のセットの拒否を示す。コンピュータ実装方法は、提案の新しいセットを生成することをさらに備える。提案の新しいセットが生成されたとき、提案の新しいセットは、通信セッションを通して通信される。

【0010】

[0010]一実施形態では、システムは、１つまたは複数のプロセッサと、命令を含むメモリとを備え、命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行された結果として、本明細書で説明されるプロセスをシステムに実施させる。別の実施形態では、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、その上に実行可能な命令を記憶し、実行可能な命令は、コンピュータシステムの１つまたは複数のプロセッサによって実行された結果として、本明細書で説明されるプロセスをコンピュータシステムに実施させる。

【0011】

[0011]本開示の様々な実施形態が以下で詳細に論じられる。特定の実装形態が論じられるが、これは、例示のみの目的で行われることを理解されたい。当業者であれば、他の構成要素および構成が、本開示の趣旨および範囲から離れることなしに使用され得ることを認識されよう。したがって、以下の説明および図面は、例示的であって、限定的なものとして解釈されるべきではない。本開示の完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細について説明される。しかしながら、いくつかの事例では、説明を不明瞭にすることを回避するために、よく知られているまたは従来の詳細について説明されない。本開示における一実施形態または実施形態への言及は、同じ実施形態または任意の実施形態への言及であり得、そのような言及は、実施形態のうちの少なくとも１つを意味する。

【0012】

[0012]「一実施形態」または「実施形態」への言及は、実施形態に関連して説明される特有の特徴、構造、または特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。本明細書の様々な場所における「一実施形態」という句の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指しているとは限らず、他の実施形態を相互に含まない別個のまたは代替の実施形態を指しているとも限らない。その上、他の実施形態によってではなく、いくつかの実施形態によって示され得る、様々な特徴について説明される。

【0013】

[0013]本明細書で使用される用語は、概して、本開示のコンテキスト内で、および各用語が使用される特定のコンテキストにおいて、当技術分野におけるそれらの通常の意味を有する。代替的な文言および類義語は、本明細書で説明される用語のうちのいずれか１つまたは複数のために使用され得、用語が本明細書で詳述または説明されるか否かに特別な重要性が置かれるべきでない。いくつかの場合には、いくつかの用語のための類義語が提供される。１つまたは複数の類義語の詳述が他の類義語の使用を除外しない。本明細書で説明されるあらゆる用語の例を含む本明細書の任意の場所での例の使用は、例示的なものにすぎず、本開示またはあらゆる例示的な用語の範囲および意味をさらに限定することは意図されていない。同様に、本開示は、本明細書で与えられる様々な実施形態に限定されない。

【0014】

[0014]本開示の範囲を限定する意図なしに、本開示の実施形態による機器、装置、方法およびそれらの関係する結果の例が以下で与えられる。タイトルまたはサブタイトルが読者の便宜のために例において使用され得、いかなる場合も、これは、本開示の範囲を限定するべきでないことに留意されたい。別段に定義されていない限り、本明細書で使用される技術的なおよび科学的な用語は、本開示が関係する当業者によって一般に理解されるものとしての意味を有する。矛盾する場合、定義を含めて、本開示が優先することにする。

【0015】

[0015]本開示の追加の特徴および利点は、以下の説明に記載され、部分的には説明から明らかになるか、または本明細書に開示される原理の実践によって知られ得る。本開示の特徴および利点は、特に添付の特許請求の範囲において指摘される機器および組合せによって実現および取得され得る。本開示のこれらおよび他の特徴は、以下の説明および添付の特許請求の範囲からより完全に明らかになるか、または本明細書に記載される原理の実践によって知られ得る。

【0016】

[0016]例示的な実施形態が、以下の図を参照しながら詳細に説明される。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】[0017]様々な実施形態による、タスク容易化サービスが代理をメンバーに割り当て、それを通して、メンバーのために実施可能な様々なタスクが、代理および／または１つもしくは複数のサードパーティサービスによる実施のために推奨され得る環境の例示的な例を示す図。

【図2】[0018]少なくとも１つの実施形態による、代理および／またはサードパーティサービスによる実施のためにメンバーに推奨され得る１つまたは複数のタスクを識別するためにタスク関連のデータがメンバーエリアから収集およびアグリゲートされる環境の例示的な例を示す図。

【図3】[0019]少なくとも１つの実施形態による、代理および／または１つもしくは複数のサードパーティサービスによるメンバーのためのタスクの実施をタスク調整システムが割り当て、監視する環境の例示的な例を示す図。

【図4】[0020]少なくとも１つの実施形態による、提案を生成し、生成された提案とのメンバーの対話を監視するためのプロセスの例示的な例を示す図。

【図5】[0021]少なくとも１つの実施形態による、タスクに関係する提案が生成される環境の例示的な例を示す図。

【図6】[0022]少なくとも１つの実施形態による、プロジェクトと、タスク構成要素と、提案オプションと、提案テンプレートと、提案推奨との間の関係が示される環境の例示的な例を示す図。

【図7】[0023]少なくとも１つの実施形態による、プロジェクトと、タスクと、提案と、提案推奨との間の関係が示される環境の例示的な例を示す図。

【図8】[0024]少なくとも１つの実施形態による、ランク付けされた提案がメンバーに通信される環境の例示的な例を示す図。

【図9A】[0025]少なくとも１つの実施形態による、提案応答がメンバーから受け入れられ、処理される環境の例示的な例を示す図。

【図9B】少なくとも１つの実施形態による、提案応答がメンバーから受け入れられ、処理される環境の例示的な例を示す図。

【図10A】[0026]少なくとも１つの実施形態による、複数のベンダーを含む提案応答が、メンバーから受け入れられ、処理される環境の例示的な例を示す図。

【図10B】少なくとも１つの実施形態による、複数のベンダーを含む提案応答が、メンバーから受け入れられ、処理される環境の例示的な例を示す図。

【図11】[0027]少なくとも１つの実施形態による、提案応答が受け入れられ、タスク容易化サービスのシステムによって処理される環境の例示的な例を示す図。

【図12】[0028]少なくとも１つの実施形態による、提案応答が受け入れられ、タスク容易化サービスの機械学習サブシステムによって処理される環境の例示的な例を示す図。

【図13】[0029]少なくとも１つの実施形態による、提案応答を受け入れ処理するためのプロセスの例示的な例を示す図。

【図14】[0030]少なくとも１つの実施形態による、提案が比較され、ランク付けされる環境の例示的な例を示す図。

【図15】[0031]少なくとも１つの実施形態による、好適な提案および代替提案がメンバーに通信される環境の例示的な例を示す図。

【図16】[0032]少なくとも１つの実施形態による、提案および関連するプロジェクトがメンバーに通信される環境の例示的な例を示す図。

【図17】[0033]少なくとも１つの実施形態による、提案応答を受け入れ、タスク容易化サービスのシステムを更新するためのプロセスの例示的な例を示す図。

【図18】[0034]少なくとも１つの実施形態による、通信された提案がメンバーによって受信される環境の例示的な例を示す図。

【図19】[0035]少なくとも１つの実施形態による、通信された提案がメンバーによって受信される環境の例示的な例を示す図。

【図20】[0036]少なくとも１つの実施形態による、タスク容易化サービスの機械学習サブシステムが提案の受け入れを受諾し、処理する環境の例示的な例を示す図。

【図21】[0037]少なくとも１つの実施形態による、テンプレートが受け入れられた提案から生成される環境の例示的な例を示す図。

【図22】[0038]少なくとも１つの実施形態による、メンバーとの通信が処理される環境の例示的な例を示す図。

【図23】[0039]様々な実施形態による、互いに電気通信している様々な構成要素を含むコンピューティングシステムアーキテクチャを示す図。

【発明を実施するための形態】

【0018】

[0040]添付の図では、同様の構成要素および／または特徴は、同じ参照ラベルを有することができる。さらに、同じタイプの様々な構成要素は、参照ラベルと、それの後にダッシュと、同様の構成要素同士を区別する第２のラベルとを続けることによって、区別され得る。第１の参照ラベルのみが本明細書において使用される場合、説明は、第２の参照ラベルにかかわらず、同じ第１の参照ラベルを有する同様の構成要素のうちのいずれにも適用可能である。

【0019】

[0041]さらに、添付の図面では、同様の構成要素および／または特徴は、前に説明された構成要素を再度言及し得る。たとえば、構成要素および／または特徴は、「．．．（少なくとも図１に関して本明細書で説明される代理１０６と同じである）代理４０６．．．」として説明され得る。そのような言及は、「．．．（少なくとも図１に関して本明細書で説明される代理１０６と同じである）代理７０６．．．」などの後の再言及が、代理１０６に関して説明される構成要素および／または特徴と代理４０６に関して説明される構成要素および／または特徴とが両方とも、代理７０６の構成要素および／または特徴に組み込まれ、逆もまた同じであることを示すという点で双方向である。

【0020】

[0042]以下の説明では、説明の目的で、いくつかの発明実施形態の完全な理解を与えるために具体的な詳細が記載される。ただし、様々な実施形態は、これらの具体的な詳細なしに実施され得ることが明らかであろう。図および説明は限定するものではない。「例示的」という単語は、本明細書では、「例、事例、または例示の働きをすること」を意味するために使用する。「例示的」として本明細書に記載されるいかなる実施形態または設計も、必ずしも他の実施形態または設計よりも好ましいか、または有利であると解釈されるべきではない。

【0021】

[0043]開示する実施形態は、メンバーの利益のために行為が実施され得るように、様々なタスクのために生成される受け入れられた提案を処理するためのフレームワークを提供し得る。このフレームワークを通して、メンバーは、時間とともに、メンバーの選好および行動に関して学習し得る代理が割り当てられ得る。それらの選好および行動は、次いで、タスクを実施するための提案を推奨するために使用され得、提案は、受け入れられると、メンバーの代わりに実施され得る行為を案内するために使用され、それによって、タスクを達成するためのメンバーの認知負荷を低減し得る。さらに、代理がメンバーとの関係を時間とともに進展するにつれて、代理はまた、特にメンバーの選好に対する提案をキュレーションし、メンバーのキュレーションされた経験を提案し、メンバーによって受け入れられ得る、メンバーが個人の目標および望みを達成するのを支援するための行為を提案することができる。

【0022】

[0044]図１は、様々な実施形態に従って、タスク容易化サービス１０２が代理１０６をメンバー１１８に割り当て、それを通して、メンバー１１８のために実施可能な様々なタスクが、代理１０６および／または１つもしくは複数のサードパーティサービス１１６による実施のために推奨され得る環境１００の例示的な例を示す。タスク容易化サービス１０２は、これらのメンバーのためにこれらのタスクの実施を調整することができる代理１０６にタスクを識別して委任することによって、メンバーの家の中および周りで様々なタスクを実施する際のメンバーおよびメンバーの家族に対する認知負荷を低減するように実装され得る。一実施形態において、メンバー１１８は、コンピューティングデバイス１２０（たとえば、ラップトップコンピュータ、スマートフォンなど）を介して、メンバー１１８への代理１０６の割当てのためのオンボーディングプロセスを開始し、メンバー１１８のために実施可能なタスクの識別を開始するために、タスク容易化サービス１０２に要求を提出し得る。たとえば、メンバー１１８は、タスク容易化サービス１０２によって与えられ、コンピューティングデバイス１２０にインストールされたアプリケーションを介して、タスク容易化サービス１０２にアクセスし得る。追加または代替として、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２にアクセスし、オンボーディングプロセスを開始し得るインターフェースを提示するかまたは場合によっては利用可能にするように構成された１つまたは複数のウェブサイトをホストするウェブサーバ（図示せず）を維持し得る。

【0023】

[0045]オンボーディングプロセス中に、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８の識別情報を収集することがあり、この識別情報は、代理１０６を識別し、メンバー１１８に割り当てるために、代理割当てシステム１０４によって使用され得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に対して、メンバー１１８が、メンバー１１８のための代理１０６を選択するために代理割当てシステム１０４によって使用可能な識別情報を与え得る調査またはアンケートを与え得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に、メンバーの家族の構成（たとえば、メンバーの自宅の住民の数、メンバーの自宅の子供の数、メンバーの自宅のペットの数およびタイプなど）、メンバーの自宅の物理的なロケーション、メンバー１１８の何らかの特別な要求または要件（たとえば、物理的または感情的な障害など）などに関する詳細な情報を与えるように促し得る。いくつかの例では、メンバー１１８は、人口統計情報（たとえば、年齢、民族性、人種、書かれた／話された言語など）を与えるように促され得る。メンバー１１８はまた、メンバー１１８にとって関心があり得る可能な体験を識別するために使用され得る、任意の個人的関心または趣味を示すように促され得る（本明細書でさらに詳細に説明される）。

【0024】

[0046]一実施形態では、メンバーの識別情報、ならびに異なるカテゴリのタスクを他者に委任する際のメンバーの快適さまたは関心のレベルに関連する任意の情報は、メンバー１１８に割り当てられ得る代理１０６を識別するために、タスク容易化サービス１０２の代理割当てシステム１０４に与えられる。代理割当てシステム１０４は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク容易化サービス１０２のコンピュータシステム上に実装されるアプリケーションもしくは他の実行可能コードとして実装され得る。代理割当てシステム１０４は、一実施形態では、メンバーの識別情報、メンバーの快適さのレベルまたはタスクを他者に委任することへの関心に関する任意の情報、およびオンボーディングプロセス中に取得された任意の他の情報を、生産的な方法でメンバー１１８と対話および通信するのに好適であり得る代理を識別するように構成された分類またはクラスタリングアルゴリズムへの入力として使用する。

【0025】

[0047]代理割当てシステム１０４が、メンバー１１８のアシスタントまたはコンシェルジュとして働くようにメンバー１１８に割り当てられ得る代理１０６のセットを識別すると、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８に割り当てされ得る特定の代理を識別するために、代理１０６のセットの各代理に対応するデータを評価し得る。たとえば、代理割当てシステム１０４は、メンバーの人口統計情報と代理の人口統計情報との間の類似性の程度またはベクトルに従って、代理のセット１０６の各代理をランク付けし得る。たとえば、メンバーと特定の代理とが類似した背景を共有する場合（たとえば、同じ都市の出席した大学、同じ出身地からのものである、特定の関心を共有するなど）、代理割当てシステム１０４は、類似していない背景を有し得る他の代理と比較して、特定の代理をより高くランク付けし得る。同様に、メンバーおよび特定の代理が互いに地理的に近接している場合、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８からさらに離れていることがある他の代理と比較して、特定の代理をより高くランク付けし得る。各ファクタは、いくつかの例では、メンバーと代理との間の肯定的な長期関係の構築に関するファクタの影響に基づいて重み付けされ得る。

【0026】

[0048]一実施形態では、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８に割り当てられ得る代理を選択するために、代理のセット１０６のランキングを使用する。たとえば、代理割当てシステム１０４は、最も高くランク付けされた代理を選択し、タスクを識別および推奨することと、タスクの解決を調整することと、場合によっては、メンバー１１８の要求に対処することを確実にするためにメンバーと通信することとにメンバー１１８を関与させるための代理の利用可能性を決定し得る。選択された代理が利用不可能である（たとえば、代理が１人または複数の他のメンバーとすでに関与しているなど）場合、代理割当てシステム１０４は、前述のランキングに従って別の代理を選択し、メンバー１１８を関与させるためにこの代理の利用可能性を決定し得る。このプロセスは、メンバー１１８に関与するために利用可能な代理が代理のセット１０６から識別されるまで繰り返され得る。

【0027】

[0049]一実施形態では、代理割当てシステム１０４は、各代理の利用可能性に対応する情報に基づいて、代理のセット１０６から代理を選択し得る。たとえば、代理割当てシステム１０４は、代理のセット１０６から第１の利用可能な代理を自動的に選択し得る。いくつかの例では、代理割当てシステム１０４は、メンバーの識別情報に対応する１つまたは複数の基準を満たす第１の利用可能な代理を自動的に選択し得る。たとえば、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８の地理的な近さの範囲内にあり、メンバー１１８の背景と同様の背景を共有するなどの利用可能な代理を自動的に選択し得る。

【0028】

[0050]一実施形態では、メンバー１１８に関連するデータは、メンバー１１８に対応するメンバープロファイルを作成するためにタスク容易化サービス１０２によって使用される。上述のように、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８がメンバー１１８に関連する識別情報を与え得る調査またはアンケートをメンバー１１８に与え得る。この調査またはアンケートに対してメンバー１１８によって与えられた応答は、メンバー１１８に対応する初期メンバープロファイルを生成するためにタスク容易化サービス１０２によって使用され得る。一実施形態では、代理割当てシステム１０４が代理をメンバー１１８に割り当てると、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に、メンバー１１８に対応する新しいメンバープロファイルを生成するように促し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、上述のオンボーディングプロセス中に以前に与えられた情報を補足するために使用され得る質問のセットを含む調査またはアンケートをメンバー１１８に与え得る。たとえば、調査またはアンケートを通して、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に、家族、重要な日付（たとえば、誕生日など）、食事制限などに関する追加の情報を与えるように促し得る。メンバー１１８によって与えられた応答に基づいて、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に対応するメンバープロファイルを更新し得る。

【0029】

[0051]一実施形態では、代理割当てシステム１０４が特定の代理をメンバー１１８に割り当てると、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８および特定の代理にペアリングを通知する。さらに、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８と割り当てられた代理との間のチャットセッションまたは他の通信セッションを確立して、メンバー１１８と代理との間の通信を促し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２によって与えられ、コンピューティングデバイス１２０にインストールされたアプリケーションを介して、またはタスク容易化サービス１０２によって与えられるウェブポータルを通して、メンバー１１８は、チャットセッションまたは他の通信セッションを介して、割り当てられた代理とメッセージを交換し得る。同様に、代理は、代理がメンバー１１８とメッセージを交換し得るインターフェースを備えることがある。

【0030】

[0052]いくつかの例では、メンバー１１８は、割り当てられた代理とのチャットセッションを開始するか、または場合によっては再開し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２によって与えられるアプリケーションを介して、またはタスク容易化サービス１０２によって与えられるウェブポータルを通して、メンバーは、代理と通信するために、チャットセッションまたは他の通信セッションを介して代理にメッセージを送信し得る。メンバー１１８は、メンバー１１８が特定のタスクまたはプロジェクトの支援を望むことを示すメッセージを代理に提出し得る。例示的な例として、メンバー１１８は、メンバー１１８が来月のバヤモンへの今度の移動に関して代理の支援を望むことを示すメッセージを代理に提出することができる。代理は、タスク容易化サービス１０２によって与えられるインターフェースを介して、提出されたメッセージを提示され得る。したがって、代理は、メッセージを評価し、メンバー１１８を支援するために実施される対応するタスクを生成し得る。たとえば、代理は、タスク容易化サービス１０２によって与えられるインターフェースを介して、タスクテンプレートにアクセスすることがあり、このタスクテンプレートを通して、代理は、タスクまたはプロジェクトに関する情報を与えることがある。情報は、メンバー１１８に関連する情報（たとえば、メンバー名、メンバーアドレスなど）と、タスク自体の様々なパラメータ（たとえば、割り当てられた予算、タスクの完了のための時間枠など）とを含み得る。タスクのパラメータはさらに、任意のメンバー選好（たとえば、好ましいブランド、好ましいサードパーティサービス１１６など）を含み得る。いくつかの例では、情報は、メンバー１１８に関連するメンバープロファイルを通して与えられ得る。たとえば、代理は、メンバー１１８に関係する情報を取得するためにメンバー１１８に関連するメンバープロファイルにアクセスし得る。一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバープロファイルを使用してタスクテンプレートを自動的にポピュレートすることができる。

【0031】

[0053]一実施形態では、代理は、タスクの完了のための１つまたは複数の提案を生成するために必要とされ得る任意の追加のタスクパラメータを動的におよびリアルタイムに識別するために、メンバー１１８と代理との間で交換された１つまたは複数のメッセージで指定されたタスクについてメンバー１１８から得られた情報をタスク容易化サービス１０２のタスク推奨システム１１２に与えることができる。タスク推奨システム１１２は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク容易化サービス１０２のコンピュータシステム上に実装されるアプリケーションもしくは他の実行可能コードとして実装され得る。タスク推奨システム１１２は、一実施形態では、代理が、（たとえば、メンバー１１８によって利用されるアプリケーションまたはウェブポータルなどを介して）タスクに対応する通信セッションを介してメンバーに提示され得、メンバー１１８の利益のために代理および／または１つもしくは複数のサードパーティサービス１１６によって完了され得るタスクを生成し得るインターフェースを代理に与える。たとえば、代理は、タスクの名前、メンバーによって与えられるタスクの任意の既知のパラメータ（たとえば、予算、時間枠、実施されるタスク操作など）などを与えることがある。例示的な例として、メンバー１１８がメッセージ「やあ、ラッセル、２カ月後の私たちのバヤモンへの引っ越しを手伝うことができますか（can you help with our move to Bayamon in 2 months）」と送信した場合、代理はメッセージを評価し、「バヤモンへの引っ越し（Move to Bayamon）」と題するタスクを生成し得る。このタスクについて、代理は、メンバー１１８によって示されるように、タスクの完了のための時間枠が２カ月であることを示し得る。さらに、代理は、代理自体の知識を通してまたはメンバープロファイルのレビューを通して決定されるメンバーに関する代理に知られている追加情報を追加し得る。たとえば、代理は、任意の好ましい引っ越し会社、任意の予算上の制約などを示し得る。

【0032】

[0054]一実施形態では、代理は、タスクの完了のためにメンバーに提示され得る提案の作成に追加のメンバー入力が必要であるかどうかを決定するために、生成されたタスクをタスク推奨システム１１２に与え得る。タスク推奨システム１１２は、たとえば、タスクのための付加的パラメータと、提案の生成のためにメンバー１１８から要求され得る任意の付加的情報とを自動的に識別するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して、ユーザデータストレージ１０８からのメンバー１１８に対応する生成されたタスクおよび情報を処理し得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、タスクに対して自動的に完了され得る任意の追加のパラメータと、タスクを定義するためにメンバー１１８に要求され得る任意の追加の情報とを識別するために、生成されたタスクと、メンバー１１８に対応する情報（たとえば、メンバープロファイル）と、他の同様の状況にあるメンバーに対して実施されたタスクに対応する履歴データとを、機械学習アルゴリズムまたは人工知能への入力として使用し得る。たとえば、タスクが別の都市への今後の移動に関連する場合、タスク推奨システム１１２は、機械学習のアルゴリズムまたは人工知能を利用して、同様の状況にあるメンバー（たとえば、メンバー１１８の同一の地理的領域内のメンバー、同様のタスク委任感受性を有するメンバー、同様のタスクを行ったメンバーなど）を識別し得る。メンバー１１８のために生成されたタスクと、ユーザデータストレージ１０８に記憶されたメンバープロファイルからのメンバー１１８の特性と、これらの同様の状況にあるメンバーに対応するデータとに基づいて、タスク推奨システム１１２は、タスクのための付加的パラメータを与え得る。例示的な例として、上述のタスク「バヤモンへの引っ越し」の場合、タスク推奨システム１１２は、タスクに関する推奨される予算、メンバー１１８が承認し得る１つまたは複数の引っ越し企業（正のフィードバックを伴う同様の状況にある他のメンバーによって使用される）などを与え得る。代理は、これらの追加のパラメータを検討し、タスクに含めるためにこれらのパラメータのうちの１つまたは複数を選択し得る。

【0033】

[0055]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、タスクのための提案推奨を生成するためにサードパーティサービス１１６に関するタスクデータ記憶装置１１０中の情報（たとえば、タスク調整システム１１４によって生成され、タスクデータ記憶装置１１０中に記憶された情報）を使用することができる。たとえば、タスクと同じまたは類似の１つまたは複数の以前のタスクに対する以前の実施が、タスクを実施するようにタスク容易化サービス１０２に関連する特定のサードパーティまたは他のエンティティを推奨することの好適性を決定するために使用され得る。そのような好適性は、本明細書では「好適性メトリック」と呼ばれる場合があり、本明細書では、メンバーに提示され得るタスク容易化サービスからの任意の推奨の好適性を指すために使用され得る。同様に、サードパーティサービス１１６に関する他の情報が、タスクを実施するためにタスク容易化サービス１０２に関連する特定のサードパーティまたは他のエンティティを推奨する好適性を決定するために使用され得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２に関連するサードパーティまたは他のエンティティのロケーションをタスクが実施されることになるロケーション（たとえば、メンバーの自宅）と比較することは、タスクを実施するためにタスク容易化サービス１０２に関連するそのサードパーティまたは他のエンティティを推奨する好適性を決定するために使用され得る。同様に、予算の検討がタスクを実施する決定ファクタである場合、タスク推奨システム１１２は、タスクを実施するためにタスク容易化サービス１０２に関連する特定のサードパーティまたは他のエンティティを推奨する好適性を決定するためにタスクデータ記憶装置１１０中に記憶されたタスク容易化サービス１０２に関連するそのサードパーティまたは他のエンティティの前のおよび／または現在の料金を使用し得る。

【0034】

[0056]いくつかの実施形態では、タスク容易化サービス１０２に関連する特定のサードパーティまたは他のエンティティに関連するパラメータは、タスクを実施するためにタスク容易化サービス１０２に関連するそのサードパーティまたは他のエンティティを推奨する好適性を決定するためにタスク容易化サービス１０２に関連する他のサードパーティおよび他のエンティティの同様のパラメータに対して比較され得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２に関連する特定のサードパーティまたは他のエンティティに関連するコストは、タスク容易化サービス１０２に関連する他のサードパーティまたは他のエンティティに関連するコストと比較して、タスクを実施するためにタスク容易化サービス１０２に関連するそのサードパーティまたは他のエンティティを推奨する好適性を決定するためにタスク推奨システム１１２によって使用され得る。別の例では、タスク容易化サービス１０２に関連する特定のサードパーティまたは他のエンティティに関連するコストは、タスク容易化サービス１０２に関連するすべての他のサードパーティまたは他のエンティティの平均コストと比較して、タスクを実施するためにタスク容易化サービス１０２に関連するそのサードパーティまたは他のエンティティを推奨する好適性を決定するためにタスク推奨システム１１２によって使用され得る。一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、タスクを実施するためにおよび／またはそのタスクのための提案推奨を与えるためにタスク容易化サービス１０２に関連する特定のサードパーティまたは他のエンティティの好適性を決定するためにタスク調整システム１１４と調整することができる。

【0035】

[0057]タスク推奨システム１１２が、追加のメンバー入力がタスクに必要であると決定した場合、タスク推奨システム１１２は、タスクに関してメンバー１１８に提示され得る質問の推奨を代理に与え得る。「バヤモンへの引っ越し」タスクの例に戻ると、タスク推奨システム１１２が、メンバーの家の１つまたは複数のパラメータ（たとえば、平方フィート数、部屋の数など）をタスクについて理解することが重要であると決定した場合、タスク推奨システム１１２は、これらの１つまたは複数のパラメータを与えるようにメンバー１１８に促す推奨を代理に与えることがある。代理は、タスク推奨システム１１２によって与えられた推奨を検討し、プロジェクトまたはタスクに対応するタスクに固有のインターフェースを介して、メンバー１１８に追加のタスクパラメータを与えるように促し得る。このプロセスは、特定のタスクを定義するためにメンバー１１８に与えられるプロンプトの数を低減することがあり、それによって、メンバー１１８に対する認知負荷を低減する。場合によっては、タスクに関してメンバー１１８に提示され得る質問の推奨を代理に与えるのではなく、タスク推奨システム１１２は、プロジェクトまたはタスクに対応するタスクに固有のインターフェースを介してこれらの質問をメンバー１１８に自動的に提示し得る。たとえば、メンバーの自宅の面積に関係する質問がタスクのために必要とされるとタスク推奨システム１１２が決定する場合、タスク推奨システム１１２は、プロジェクトまたはタスクに対応するタスクに固有のインターフェースを介して、メンバーの自宅の面積を与えるように自動的にメンバー１１８を促し得る。

【0036】

[0058]一実施形態では、代理が、メンバー１１８からおよび／またはタスク推奨システム１１２（たとえば、同様の状況にあるメンバーのために実施されたタスクの評価を介して得られたタスクパラメータ、メンバー１１８に関連するメンバープロファイルから得られるタスクパラメータなど）を通して必要なタスク関連情報を取得すると、代理は、タスクの解決に関する１つまたは複数の提案を生成するためにタスク容易化サービス１０２のタスク調整システム１１４を利用することができる。タスク調整システム１１４は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク容易化サービス１０２のコンピュータシステム上に実装されるアプリケーションもしくは他の実行可能コードとして実装され得る。いくつかの例では、代理は、上述のように、代理およびタスク推奨システム１１２によって識別された１つまたは複数のタスクパラメータに従って、メンバー１１８のためのタスクの実施のために使用され得る１つまたは複数のサードパーティサービス１１６および／またはリソース（たとえば、小売業者、レストラン、ウェブサイト、ブランド、商品のタイプ、特定の商品など）を識別するために、タスク調整システム１１４によって維持されるリソースライブラリを利用し得る。提案は、タスクの完了のための時間枠、タスクの完了のために従事されるべき任意のサードパーティサービス１１６またはタスク容易化サービス１０２に関連する他のエンティティ（もしあれば）の識別、タスクの完了のための予算推定、タスクの完了のために使用されるべきリソースまたはリソースのタイプなどを指定し得る。代理は、提案を進めるか、またはタスクを完了するための代替提案を与えるために、メンバー１１８からの応答を求めて、プロジェクトまたはタスクに対応するタスクに固有のインターフェースを介してメンバー１１８に提案を提示し得る。

【0037】

[0059]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、代理がメンバー１１８に提案を与えるべきかどうかに関する推奨を代理に与え、定義されたタスクの完了に関して代理に委ねるオプションをメンバーに与えることができる。たとえば、タスクの追加のパラメータを識別するためにメンバーおよびタスク関連情報をタスク推奨システム１１２に与えることに加えて、代理は、メンバー１１８にタスクの完了のための１つまたは複数の提案を提示し、タスクの完了のために代理に委ねるオプションを提示または省略するために、その推奨をタスク推奨システム１１２に示し得る。タスク推奨システム１１２は、上述の推奨を生成するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を利用し得る。タスク推奨システム１１２は、タスクの完了のための１つまたは複数の提案の提示を推奨すべきかどうかと、タスクの完了のために代理に委ねるオプションをメンバー１１８に提示すべきかどうかを決定するために、代理によって与えられた情報と、ユーザデータストレージ１０８からの同様の状況にあるメンバーについてのデータ、およびタスクデータストレージ１１０からの同様のタスクに対応するタスクデータ（たとえば、提出されたタスクと同様のパラメータを有するタスク、同様の状況にあるメンバーのために実施されるタスクなど）とを利用し得る。

【0038】

[0060]代理が、タスクの完了のために代理に委ねるオプションをメンバーが提示されるべきであると決定した場合、代理は、チャットセッションを介してこのオプションをメンバーに提示し得る。オプションは、メンバーがオプションのその承認を示すために選択し得るボタンまたは他のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）要素の形態で提示され得る。たとえば、メンバーは、タスクの実施に関連するすべての決定を代理に委ねるオプションをメンバーに与えるために、「Ｒｕｎ Ｗｉｔｈ Ｉｔ」ボタンを提示され得る。メンバー１１８がそのオプションを選択した場合、代理は、メンバー１１８に代わってタスクの完了のために代理によって選択された提案を提示することがあり、提案に従ってタスクの実施および完了のために１つまたは複数のサードパーティサービス１１６との調整に進むことがある。したがって、メンバー１１８がタスクの完了のために特定の提案を選択することを可能にするのではなく、代わりに、代理がメンバー１１８に代わって特定の提案を選択し得る。提案は、どのようにタスクが完了されるべきかをメンバー１１８が検証するために、メンバー１１８に依然として提示され得る。タスクの完了のためにメンバー１１８の代わりに代理によって取られた任意のアクションは、タスクデータストレージ１１０内のタスクに対応するエントリに記録され得る。代替的に、メンバー１１８がオプションを拒絶し、代わりに、代理がタスクの完了のために１つまたは複数の提案を与えることを示す場合、代理は、上記で説明されたように、１つまたは複数の提案を生成し得る。

【0039】

[0061]一実施形態において、代理は、メンバー１１８に対して、メンバーの心を緊急の事柄から遠ざけ、メンバー自身およびメンバーの家族により多くの時間を費やすように訴求し得る１つまたは複数のキュレーションされた体験を推奨し得る。上述のように、オンボーディングプロセス中に、メンバー１１８は、メンバー１１８が楽しいと感じるその興味または趣味のいずれかを示すように促され得る。さらに、代理がチャットセッションにわたってメンバー１１８との対話を継続すると、代理は、メンバー１１８に、その関心に関する追加の情報を自然な方法で与えるように促し得る。たとえば、代理は、メンバー１１８に「今週末は何をしますか？」と尋ねることがある。メンバー応答に基づいて、代理は、メンバーの選好を示すようにメンバー１１８に対応するメンバープロファイルを更新し得る。したがって、時間とともに、代理およびタスク容易化サービス１０２は、メンバーの関心および趣味のより深い理解を進展させることがある。

【0040】

[0062]一実施形態において、タスク容易化サービス１０２は、タスク容易化サービス１０２が動作する各地理的市場において、メンバーが利用可能であり得る体験のセットを生成する。各利用可能な体験について、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に代わって体験を計画するためにメンバー１１８から必要とされる情報と、メンバー１１８に提示されたときに体験推奨の提案がどのように見えるかのスケルトンとの両方を含むテンプレートを生成することができる。これは、代理が、体験と関連するタスクの定義を完了することをより容易にし得る。いくつかの例では、テンプレートは、旅行ガイド、食品およびレストランガイド、評判の良い出版物などの高品質の推奨を与える様々なソースからのデータを組み込むことができる。

【0041】

[0063]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、周期的に（たとえば、毎月、隔月など）、またはトリガイベント（たとえば、設定された数のタスクが行われること、メンバー要求など）に応答して、メンバー１１８に推奨され得る体験のセットを選択する。メンバー１１８がそれの代わりにキュレーションされることを望む経験に対応する特定の経験推奨をメンバー１１８が選択する場合、タスク推奨システム１１２または代理は、選択された経験推奨のキュレーションに関係する１つまたは複数の新しいタスクを生成し得る。

【0042】

[0064]メンバー１１８のためにタスクを完了するための上述のプロセスと同様に、代理は、選択された体験のキュレーションのための１つまたは複数の提案を生成することができる。たとえば、代理は、とりわけ、体験のための日／時間のリスト、体験のための可能な会場（たとえば、公園、映画館、ハイキングトレイルなど）のリスト、可能な食事オプションおよび対応する価格のリスト、食事の配達または受取りのためのオプションなどを与える提案を生成し得る。提案における様々なオプションは、選択された体験に対応するタスク特有のインターフェースを介して、メンバー１１８に提示され得る。

【0043】

[0065]提案に提示された様々なオプションに対するメンバーの応答に基づいて、代理は、体験のためのキュレーションプロセスを開始していることを示し得る。さらに、代理は、メンバー１１８に関連し得る体験に関連する情報を与え得る。たとえば、メンバー１１８が週末のピクニックのために選択されたレストランから食べ物をピックアップするオプションを選択した場合、代理は、食べ物をピックアップするためのメンバーの家からレストランまでの詳細な運転指示（これは、メンバー１１８が配達オプションを選択した場合には提示されない）と、レストランから選択された会場までの詳細な運転指示と、駐車情報と、注文されるべき食べ物のリストと、食べ物の注文の合計価格とを与えることがある。メンバー１１８は、この提案を検討することがあり、提案を受け入れるかどうかを決定し得る。メンバー１１８が提案を受け入れた場合、代理は、選択された体験をキュレーションするために様々なタスクを実施することに進み得る。

【0044】

[0066]メンバー１１８が、タスクの実施を代理に従うことを望むことを示すために、特定のタスクに対する特定の提案を選択するか、または特定のタスクに関連するボタンもしくは他のＧＵＩ要素を選択すると、タスクがサードパーティサービス１１６を使用して完了される場合、代理は、メンバー１１８の利益に関するタスクの完了のために１つまたは複数のサードパーティサービス１１６と調整し得る。たとえば、代理は、タスクの実施のために１つまたは複数のサードパーティサービス１１６を識別し、連絡するために、タスク容易化サービス１０２のタスク調整システム１１４を利用し得る。上述のように、タスク調整システム１１４は、タスク容易化サービス１０２のメンバーの代わりにタスクの実施に利用可能であり得るサードパーティサービス１１６および他のエンティティに関連する詳細な情報を含むリソースライブラリを含み得る。たとえば、リソースライブラリ内のサードパーティサービスに関するエントリは、サードパーティサービスに関する連絡先情報、サードパーティサービスによって与えられるサービスまたは商品に関する任意の利用可能な価格シート、サードパーティサービスによって与えられる商品および／またはサービスのリスト、営業時間、メンバーの異なるカテゴリによる評価またはスコアなどを含み得る。代理は、タスクを実施することになる１つまたは複数のサードパーティサービスを識別し、タスクの実施の推定コストを決定するために、リソースライブラリに問い合わせ得る。いくつかの例では、代理は、タスクの完了の見積りを取得し、メンバー１１８のためにタスクの実施を調整するために、１つまたは複数のサードパーティサービス１１６に連絡し得る。

【0045】

[0067]いくつかの例では、リソースライブラリは、タスク容易化サービス１０２と関連付けられるか、または提携し得る、タスク容易化サービス１０２のメンバーに代わって様々なタスクを実施するように契約される他のサービスおよび他のエンティティに対応する詳細な情報をさらに含み得る。これらの他のサービスおよび他のエンティティは、タスク容易化サービス１０２と合意したレートでサービスまたは商品を与えることがある。したがって、代理が、リソースライブラリからこれらの他のサービスまたは他のエンティティのいずれかを選択する場合、代理は、タスクの完了のための特定のパラメータ（たとえば、価格、利用可能性、必要とされる時間など）を決定することが可能であり得る。

【0046】

[0068]一実施形態では、所与のタスクについて、代理は、タスク容易化サービス１０２と提携する１つまたは複数のサードパーティサービスおよび他のサービス／エンティティを識別するために、リソースライブラリに問い合わせることができ、リソースライブラリにタスクの完了のための見積りを求める。たとえば、新たに作成されたタスクについて、代理は、これらの１つまたは複数のサードパーティサービスと他のサービス／エンティティとに仕事の申し出を送信し得る。仕事の申し出は、完了されるべきタスクの様々な特性（たとえば、タスクの範囲、メンバー１１８またはタスクが完了されるべき場所のおよその地理的ロケーション、所望の予算など）を示し得る。タスク容易化サービス１０２によって与えられるアプリケーションまたはウェブポータルを通して、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティは、仕事の申し出を検討し、タスクの完了のための見積りを提出するか、または仕事の申し出を断るべきかを決定し得る。サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティが仕事の申し出を拒絶することを選択した場合、代理は、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティが仕事の申し出を断ったことを示す通知を受信し得る。代替的に、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティが、タスクを行うために入札することを選択する（たとえば、仕事の申し出を受諾する）場合、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティは、タスクの完了のための見積りを提出し得る。この見積りは、タスクの完了のための推定コスト、タスクの完了に必要な時間、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティがタスクの実施を開始するために利用可能である推定日などを示し得る。

【0047】

[0069]代理は、タスクの完了のための異なる提案を生成するために、サードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティからの任意の与えられた見積りを使用し得る。これらの異なる提案は、完了されるべき特定のタスクに対応するタスク特有のインターフェースを通してメンバー１１８に提示され得る。メンバー１１８が、タスク固有のインターフェースを通して提示された提案のセットから特定の提案を選択した場合、代理は、タスクの完了のために選択されたことを示すために、選択された提案に関連する見積りを提出したサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティに通知を送信し得る。したがって、代理は、本明細書でより詳細に説明されるように、タスクの完了のためにサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティと調整するために、タスク調整システム１１４を利用し得る。

【0048】

[0070]場合によっては、タスクが代理１０６によって完了される場合、代理１０６は、タスクの実施のために代理１０６によって利用され得る任意のリソースを識別するために、タスク容易化サービス１０２のタスク調整システム１１４を利用し得る。リソースライブラリは、タスクの実施に利用可能な異なるリソースに関する詳細な情報を含み得る。例示的な例として、代理１０６がメンバーの家のためのフィルタのセットを購入するタスクを課された場合、代理１０６は、メンバー１１８が許容可能な、メンバー１１８によって許容された提案に対応する品質および／または価格のフィルタを販売し得る小売業者を識別するために、リソースライブラリに問い合わせ得る。さらに、代理１０６は、ユーザデータストレージ１０８から、タスクを完了するために代理１０６によって必要とされる任意のリソースに対する支払いを行うために使用され得るメンバー１１８の利用可能な支払情報を取得し得る。上述の例を使用すると、代理１０６は、メンバーの家で使用されることになるフィルタのセットの小売業者との購入を完了するために、ユーザデータストレージ１０８からメンバー１１８の支払情報を取得し得る。

【0049】

[0071]一実施形態では、タスク調整システム１１４は、タスクの実施のために代理に代わって１つまたは複数のサードパーティサービス１１６および／またはリソースを選択するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用する。たとえば、タスク調整システム１１４は、タスクに関連する選択された提案またはパラメータ（たとえば、メンバー１１８が、タスクがどのように実施されるべきかを決定するために代理に従った場合）と、機械学習アルゴリズムまたは人工知能への入力として類似のタスクに対応するタスクデータストレージ１１０からの履歴タスクデータとを利用し得る。機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、出力として、メンバー１１８に対して高い満足度の確率でタスクを実施し得る、タスク容易化サービス１０２と提携する１つもしくは複数のサードパーティサービス１１６および／または他のエンティティのリストを生成し得る。タスクが代理１０６によって実施される場合、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、出力として、メンバー１１８に対して高い満足度の確率でタスクを実施するために代理１０６によって使用され得るリソース（たとえば、小売業者、レストラン、ブランドなど）のリストを生成し得る。

【0050】

[0072]いくつかの例では、タスクが、選択された提案において与えられる推定に従って、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティによって完了されることができない場合、メンバー１１８は、特定のタスクをキャンセルするか、または場合によってはタスクに変更を行うオプションを与えられ得る。たとえば、タスクを実施するための新しい推定コストが、選択された提案で指定された最大量を超える場合、メンバー１１８は、提案で指定された予算内でタスクを実施するための代替のサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティを見つけるように代理に求めることがある。同様に、タスクの完了のための時間枠が、提案に示される時間枠内にない場合、メンバー１１８は、元の時間枠内のタスクの実施のための代替のサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティを見出すように代理に求め得る。メンバーの介入は、対応する機械学習アルゴリズムまたは人工知能を再トレーニングし、定義された提案パラメータ内でタスクを実施し得るサードパーティサービス１１６または他のサービス／エンティティをより良好に識別するために、タスク推奨システム１１２およびタスク調整システム１１４によって記録され得る。

【0051】

[0073]一実施形態では、代理がタスクの実施のために１つもしくは複数のサードパーティサービス１１６または他のサービス／エンティティと契約すると、タスク調整システム１１４は、これらのサードパーティサービス１１６または他のサービス／エンティティによるタスクの実施を監視し得る。たとえば、タスク調整システム１１４は、タスクの実施のための時間枠、タスクの実施に関連するコスト、タスクの実施に関する任意のステータス更新などに関して、サードパーティサービス１１６または他のサービス／エンティティによって与えられる任意の情報を記録し得る。タスク調整システム１１４は、この情報を、実施されているタスクに対応するタスクデータストレージ１１０内のデータレコードに関連付けることがある。サードパーティサービス１１６または他のサービス／エンティティによって与えられるステータス更新は、タスク容易化サービス１０２によって与えられるアプリケーションまたはウェブポータルを介してメンバー１１８および代理に自動的に与えられ得る。

【0052】

[0074]一実施形態では、タスクが代理１０６によって実施される場合、タスク調整システム１１４は、代理１０６によるタスクの実施を監視することができる。たとえば、タスク調整システム１１４は、タスクの代理の実施に関する、代理１０６とメンバー１１８との間の任意の通信をリアルタイムで監視し得る。これらの通信は、タスクの実施に関する任意のステータス更新、タスクを実施する際に代理１０６が負った任意の購入または費用、タスクの完了のための時間枠などを示す代理１０６からのメッセージを含み得る。タスク調整システム１１４は、代理１０６からのこれらのメッセージを、実施されているタスクに対応するタスクデータストレージ１１０内のデータレコードに関連付けることがある。

【0053】

[0075]上述のように、タスクが完了すると、メンバー１１８は、タスクの完了に関するフィードバックを与えるように促され得る。たとえば、メンバー１１８は、タスクの実施における選択されたサードパーティサービス１１６の実施および専門性に関するフィードバックを与えるように促され得る。さらに、メンバー１１８は、代理によって与えられた提案の品質に関して、またタスクの実施がタスクに関連する基礎をなす問題に対処したかどうかに関して、フィードバックを与えるように促され得る。メンバー１１８によって与えられる応答を使用して、タスク容易化サービス１０２は、タスクのより良好な識別、提案のより良好な生成、メンバー１１８および他の同様の状況にあるメンバーのためにタスクを完了するためのサードパーティサービス１１６のより良好な識別、メンバー１１８のためにタスクを実施するために代理１０６に与えられ得るリソースのより良好な識別などを与えるために、タスク推奨システム１１２およびタスク調整システム１１４によって利用される機械学習アルゴリズムまたは人工知能をトレーニングまたは場合によっては更新し得る。

【0054】

[0076]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、提案とのメンバーの対話に基づいてリアルタイムでメンバープロファイルとリソースライブラリとを自動的に更新し得る。たとえば、提案が提示されたプロジェクトまたはタスクに関連するチャットセッションまたは他の通信セッションを通して、提案が許容できないこと（たとえば、いかなる魅力的なオプションも含まないこと、提示されたオプションのための魅力的な推奨を含まないことなど）をメンバー１１８が示す場合、タスク推奨システム１１２は、特定のタスクまたはプロジェクトに関する与えられた提案がメンバー１１８によって歓迎されなかったことを示すためにメンバープロファイルを更新し得る。したがって、同様のプロジェクトまたはタスクについて、代理は、メンバープロファイルを検討し、与えられた提案オプションおよび／または提案推奨が同様のプロジェクトまたはタスクのための新しい提案オプションおよび／または提案推奨のためのベースとして使用されるべきでないと容易に決定し得る。代替的に、メンバー１１８が、プロジェクトまたはタスクに関連する提案オプションのための特定の提案推奨を選択し、メンバー１１８が、この提案推奨に関する正のフィードバックを与える場合、タスク推奨システム１１２は、特定のタスクまたはプロジェクトに関する与えられた提案がメンバー１１８によって歓迎されなかったことと、メンバー１１８によって選択された提案推奨が将来同様のプロジェクトまたはタスクのために使用され得ることとを示すためにメンバープロファイルを更新し得る。同様のプロジェクトおよびタスクについて、他の代理が、これらの同様のプロジェクトおよびタスクに関連する提案オプションに好適であり得る提案推奨を容易に識別することが可能であり得るように、これらの更新もリソースライブラリに伝搬され得る。

【0055】

[0077]本明細書で説明されるプロセスに関して、代理１０６によって実施される様々な動作は、追加または代替として、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して実施され得ることに留意されたい。たとえば、代理１０６がメンバー１１８に代わって経時的にタスクを実施するか、または場合によってはタスクの実施を調整するとき、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６および／またはサードパーティサービス１１６によるこれらのタスクの実施に関連するメンバーフィードバックに従って、メンバープロファイルを連続的および自動的に更新し得る。一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、メンバーのプロファイルがある時間期間（たとえば、６カ月、１年など）にわたって、またはタスクのセット（たとえば、２０個のタスク、３０個のタスクなど）にわたって更新された後、代理対話を用いてまたは用いずに、メンバーのプロファイルの様々な属性（たとえば、メンバー代理通信に対応する履歴データ、代理実施および提示されたタスク／提案に対応するメンバーフィードバックなど）に基づいて、新しいタスクを自動的および動的に生成するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を利用し得る。タスク推奨システム１１２は、新しいタスクに必要とされる任意の追加情報を取得し、これらのタスクの実施のためにメンバー１１８に提示され得る提案を自動的に生成するために、メンバー１１８と自動的に通信し得る。代理１０６は、会話が肯定極性を維持する（たとえば、メンバー１１８がタスク推奨システム１１２または他のボットとの対話に満足しているなど）ことを確実にするために、タスク推奨システム１１２とメンバー１１８との間の通信を監視し得る。会話が否定極性を有する（たとえば、メンバー１１８がフラストレーションを表明している、タスク推奨システム１１２またはボットがメンバーの応答または質問を処理することができない、など）と代理１０６が決定した場合、代理１０６は、会話に介入し得る。これは、代理１０６が、任意のメンバーの懸念に対処し、メンバー１１８に代わって任意のタスクを行うことを可能にし得る。

【0056】

[0078]したがって、これらのシステムおよび環境が、エージェントまたは他の自動化されたシステムと対話するユーザの知識をほとんど有しない場合がある自動化された顧客サービスシステムおよび環境とは異なり、タスク推奨システム１１２は、システムとのメンバーの自動的な対話または代理１０６との対話に基づいて、また経時的にメンバー１１８の代わりに実施されるタスクに基づいて、メンバー１１８に関する最新の履歴情報を与えるためにメンバープロファイルを継続的に更新することができる。メンバー１１８またはシステムが代理１０６と対話するにつれて、また、タスクが経時的にメンバー１１８のために考案され、提案され、実施されるにつれて、自動的および動的に更新され得る、この履歴情報は、メンバー１１８のクエリ、要求、および／または目標に対する適切なまたはインテリジェントな応答を予測し、識別し、提示するために、タスク推奨システム１１２によって使用され得る。

【0057】

[0079]図２は、少なくとも１つの実施形態による、代理２１０および／またはサードパーティサービス２１６による委任および実施のためにメンバーに推奨され得る１つまたは複数のタスクを識別するために、タスク関連のデータがメンバーエリア２０２から収集およびアグリゲートされる環境２００の例示的な例を示す。環境２００では、メンバーは、コンピューティングデバイス２２０（たとえば、ラップトップコンピュータ、スマートフォンなど）を介して、メンバーの利益のために実施され得る１つまたは複数のタスクを識別するためにメンバーに割り当てられた代理２１０にタスク関連のデータを送信し得る（コンピューティングデバイス２２０は、少なくとも図１に関して本明細書で説明されるコンピューティングデバイス１２０と同じである）。たとえば、一実施形態では、メンバーは、実施のために代理２１０に委任することをメンバーが望む１つまたは複数のタスクを手動で入力することができる。タスク容易化サービス２１８は、メンバーにタスク容易化サービス２１８によって与えられるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、代理２１０に委任され得るか、あるいはメンバーのタスクのリストに追加され得るタスクの手動入力２０４のためのタスクテンプレートを与え得る。

【0058】

[0080]一実施形態では、メンバーに与えられたタスクテンプレートは、タスク容易化サービス２１８によって識別されるおよびメンバーに関連するメンバープロファイルにおいて定義されているメンバーの特性に従って特別に調整され得る。メンバープロファイルまたはモデルは、会話する際に、メンバーにタスクおよび提案を推奨する際に、およびメンバーのためにタスクを実施する際にメンバーにどのように接近するのが最適であるのかを決定するために代理２１０によって使用され得るメンバーの属性のセットを定義し得る。これらのメンバー属性に基づいて、タスク容易化サービス２１８は、タスクテンプレートから特定のフィールドを省略し得る。

【0059】

[0081]メンバーが、コンピューティングデバイス２２０を介してまたはタスク容易化サービス２１８によって与えられたインターフェースを通して、メンバーに対する利益のために実施されることになるタスクに対応する完了したタスクテンプレートを提出する場合、メンバーに割り当てられた代理２１０は、完了したタスクテンプレートを取得し、メンバーのためにどのようにタスクを実施するのが最適であるのかについて決定するためにタスクの評価を開始し得る。たとえば、代理２１０は、完了したタスクテンプレートを評価し、完了したタスクテンプレート中にメンバーによって与えられたタスク関連の詳細に対応するメンバーのための新しいタスクを生成し得る。さらに、（たとえば、メンバーとの対話からの、メンバープロファイルからのなどの）メンバーについての代理の知識に基づいて、代理２１０は、メンバーのためにタスクをどのように実施するのが最適であるのかについて決定するために使用され得る追加情報をメンバーに促すのかどうかを決定し得る。たとえば、メンバーは、メンバーの雨樋を清掃させることをメンバーが望むことを示したが、雨樋がいつ清掃されなければならないのかを示さなかった場合、代理２１０は、メンバーの雨樋の清掃のための時間枠に関して照会するために新たに作成されたタスクに関連するアクティブ通信セッションを介してメンバーと通信し得る。別の例として、メンバーが、タスクの実施のための特定の予算なしにタスクを提出し、代理２１０が（たとえば、メンバープロファイル、メンバーについての個人的知識などに基づいて）メンバーが予算にこだわることを知っている場合、代理２１０は、タスクの実施のためにどんな予算でなければならないのかを決定するためにメンバーと通信し得る。これらの通信に応答して取得されたあらゆる情報は、メンバープロファイルを補足するために使用され得、したがって、将来のタスクについて、この新たに取得された情報が、メンバーへの追加のプロンプトを必要とすることなしにメンバープロファイルから自動的に取り出され得る。

【0060】

[0082]一実施形態では、メンバーは、コンピューティングデバイス２２０を介して、メンバーのために実施され得るタスクを識別するために使用され得る１つまたは複数のユーザの記録２０６を提出することができる。たとえば、メンバーは、タスク容易化サービス２１８に、タスクが作成され得るメンバーエリア２０２内の問題を示し得るメンバーエリア２０２の１つまたは複数のデジタル画像をアップロードし得る。例示的な例として、メンバーは、修理を必要とする壊れた幅木の画像をキャプチャし得る。別の例示的な例として、メンバーは、詰まった雨樋の画像をキャプチャし得る。代理２１０は、これらのデジタル画像を取得し、アップロードされたデジタル画像中に表される問題を解決するために実施され得る１つまたは複数のタスクを手動で識別し得る。たとえば、代理２１０が壊れた幅木を示すデジタル画像を受信する場合、代理２１０は、壊れた幅木の修理に対応する新しいタスクを生成し得る。同様に、代理２１０が詰まった雨樋を示すデジタル画像を受信する場合、代理２１０は、メンバーの雨樋の清掃に対応するタスクを生成し得る。

【0061】

[0083]１つまたは複数のユーザの記録２０６は、タスクが生成され得る可能な問題に対応するメンバーエリア２０２内のオーディオおよび／またはビデオ記録をさらに含み得る。これらのオーディオおよび／またはビデオ記録は、メンバーの利益のために実施され得るあらゆる任意のタスクを識別するために代理２１０によって検討され得る。上記で説明された壊れた幅木の例を使用して、メンバーは、「我々は家を販売する準備しているので、私はすぐにこの幅木を修理させることを望む」と示しながら壊れた幅木を強調するビデオを記録し得る。したがって、このビデオは、壊れた幅木に関係する問題とメンバーがメンバーの自宅を販売するために短い時間枠内で幅木を修理させることの緊急度のレベルとを強調し得る。

【0062】

[0084]一実施形態では、代理２１０は、タスク容易化サービス２１８によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介してメンバーに提示される所与のタスクの完了のための１つまたは複数の提案を生成することができる。提案は、所与のタスクを調査する間に代理２１０によって作成および／または収集され得るメンバーに提示される（本明細書では「推奨」とも呼ばれる）１つまたは複数のオプションを含み得る。いくつかの例では、代理２１０は、これらの１つまたは複数の提案を生成するために使用され得る１つまたは複数のテンプレートを与えられ得る。たとえば、タスク容易化サービス２１８は、異なるタスクタイプのための提案テンプレートを維持し得、それによって、特定のタスクタイプのための提案テンプレートは、タスクタイプに関連する様々なデータフィールドを含み得る。例示的な例として、誕生会を計画することに関連するタスクの場合、代理２１０は、イベントプランニングに対応する提案テンプレートを利用し得る。イベントプランニングに対応する提案テンプレートは、会場オプション、ケータリングオプション、エンターテインメントオプションなどに対応するデータフィールドを含み得る。

【0063】

[0085]一実施形態では、提案テンプレート内のデータフィールドは、どんな情報が提案中でメンバーに提示されるかについて決定する能力を代理２１０に与えるためにオンまたはオフにトグルされ得る。たとえば、パーティのためにボールルームジャンプハウスをレンタルすることに関連するタスクの場合、対応する提案テンプレートは、レンタル会社のロケーション／住所、レンタル会社の業務時間および利用可能性、推定コスト、レンタル会社の評価／レビューなどに対応するデータフィールドを含み得る。代理２１０は、メンバーの選好についての代理の知識に基づいて、これらのデータフィールドのいずれかをオンまたはオフにトグルし得る。たとえば、代理２１０は、メンバーとの関係を確立しており、それによって、代理２１０がメンバーのタスクのために評判が良い会社を選択するのをメンバーが信用することを代理２１０が高信頼度で知っている場合、代理２１０は、提案テンプレートから対応する会社のための評価／レビューに対応するデータフィールドをオフにトグルし得る。同様に、メンバーが提案の目的でレンタル会社のロケーション／住所に関心がないことを代理２１０が知っている場合、代理２１０は、提案テンプレートから対応する会社のためのロケーション／住所に対応するデータフィールドをオフにトグルし得る。いくつかのデータフィールドが提案テンプレート内でオフにトグルされ得るが、代理２１０は、本明細書でより詳細に説明されるように、提案のリソースライブラリを補足するためにタスク容易化サービス２１８によって使用され得る追加情報を与えるためにこれらのデータフィールドを完了し得る。

【0064】

[0086]一実施形態では、タスク容易化サービス２１８は、提案中でメンバーに提示され得るデータフィールドに関する代理２１０のための推奨を生成するために機械学習アルゴリズムまたは人工知能を利用する。たとえば、タスク容易化サービス２１８は、機械学習アルゴリズムまたは人工知能への入力として、メンバーに関連するメンバープロファイルまたはモデル、メンバーのための履歴タスクデータ（たとえば、前に完了したタスク、提案が与えられたタスクなど）、および提案が生成されているタスクに対応する情報（たとえば、タスクのタイプまたはカテゴリなど）を使用し得る。機械学習アルゴリズムまたは人工知能の出力は、提案テンプレートのどのデータフィールドがオンまたはオフにトグルされなければならないのかを定義し得る。たとえば、メンバープロファイルまたはモデル、メンバーのための履歴タスクデータ、および提案が生成されているタスクに対応する情報の評価に基づいて、メンバーが会社の評価／レビューに関係する情報を閲覧することにも会社のロケーション／住所に関係する情報を閲覧することにも関心がない可能性があるとタスク容易化サービス２１８が決定する場合、タスク容易化サービス２１８は、提案テンプレートからこれらのデータフィールドを自動的にオフにトグルし得る。タスク容易化サービス２１８は、いくつかの例では、提案中でメンバーにこれらのデータフィールドを提示する能力を代理２１０に与えるためにこれらのデータフィールドをオンにトグルするオプションを保持し得る。たとえば、タスク容易化サービス２１８が、特定の会社からのバルーンジャンプハウスのレンタルのための推定コストに対応するデータフィールドを自動的にオフにトグルしたが、メンバーが、関与する可能なコストへの関心を表した場合、代理２１０は、推定コストに対応するデータフィールドをオンにトグルし得る。

【0065】

[0087]いくつかの例では、提案がメンバーに提示されるとき、タスク容易化サービス２１８は、機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするために使用され得るデータを取得するために代理２１０および提案とのメンバーの対話を監視し得る。たとえば、代理２１０は、機械学習アルゴリズムまたは人工知能によって生成された推奨に基づいて特定の会社のためのいかなる評価／レビューなしに提案を提示し、メンバーは、（たとえば、代理２１０へのメッセージを通して、特定の会社のための評価／レビューを閲覧する提案中のオプションの選択を通してなど）メンバーが特定の会社の評価／レビューに関心があることを示す場合、タスク容易化サービスは、同様のタスクまたはタスクタイプのために選択された会社の評価／レビューの提示を推奨する可能性を増加させるために機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするためにこれらのフィードバックを利用し得る。

【0066】

[0088]一実施形態では、タスク容易化サービス２１８は、（少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク調整システム１１４と同じである）タスク調整システム２１４を介して、特定の提案テンプレートの１つまたは複数のデータフィールドを自動的にポピュレートするために使用され得るリソースライブラリを維持する。リソースライブラリは、特定のタスクもしくはタスクタイプに関係する提案または、そうでない場合、特定のタスクもしくはタスクタイプに関連付けられる提案のために代理によって前に使用された会社および／または製品に対応するエントリを含み得る。たとえば、ワシントン州リンウッドの近くで屋根を修理することに関係するタスクに関する提案を代理２１０が生成するとき、タスク調整システム２１４は、タスクのために代理２１０によって選択される屋根工事業者に関連する情報を取得し得る。タスク調整システム２１４は、リソースライブラリ中に屋根工事業者に対応するエントリを生成し、「屋根の修理」および「ワシントン州リンウッド」にこのエントリを関連付け得る。したがって、ワシントン州リンウッドの近く（たとえば、ワシントン州エヴェレット）に位置するメンバーのための屋根を修理することに対応するタスクを別の代理が受信する場合、他の代理は、ワシントン州リンウッドの近くの屋根工事業者についてリソースライブラリに問い合わせ得る。リソースライブラリは、クエリに応答して、代理２１０によって前に選択された屋根工事業者に対応するエントリを戻し得る。他の代理がこの屋根工事業者を選択する場合、タスク調整システム２１４は、リソースライブラリから屋根工事業者のために利用可能な情報で提案テンプレートのデータフィールドを自動的にポピュレートし得る。

【0067】

[0089]代理２１０は、提案テンプレートを介して、タスクの完了のために使用され得る会社および／または製品のための追加の提案オプションを生成し得る。たとえば、特定の提案について、代理２１０は、代理２１０がタスクの完了のための推奨している会社または製品に対応し得る推奨されるオプションを生成し得る。さらに、追加のオプションまたは選択肢をメンバーに与えるために、代理２１０は、タスクを完了し得る他の会社または製品に対応する追加のオプションを生成することができる。いくつかの例では、メンバーが代理２１０にタスクの完了に関する意思決定を委任したことを代理２１０が知っている場合、代理２１０は、推奨されるオプションの外の追加の提案オプションの生成を控え得る。しかしながら、代理２１０は、メンバーに、タスクのステータスに関する情報をメンバーに欠かさないようにするためにタスクの完了のために選択された提案オプションを依然として提示し得る。

【0068】

[0090]一実施形態では、代理２１０が提案テンプレートの使用を介して提案を定義することを完了すると、タスク容易化サービス２１８は、タスク容易化サービス２１８によって与えられたアプリケーションまたはウェブポータルを通してメンバーに提案を提示し得る。いくつかの例では、代理２１０は、提案が特定のタスクのために準備されたことおよび提案がタスク容易化サービス２１８によって与えられたアプリケーションまたはウェブポータルを介したレビューの準備ができていることを示すためにメンバーに通知を送信し得る。メンバーに提示される提案は、提案が準備されたタスク、ならびにメンバーに与えられている１つまたは複数のオプションの表示を示し得る。たとえば、提案は、推奨される提案オプションと特定のタスクのために代理２１０によって準備された他のオプション（もしあれば）とへのリンクを含み得る。これらのリンクにより、メンバーは、アプリケーションまたはウェブポータルを介して代理２１０によって準備された１つまたは複数のオプションの間をナビゲートすることが可能になり得る。

【0069】

[0091]提案オプションごとに、メンバーは、代理２１０によって選択された会社（たとえば、タスク容易化サービス２１８に関連するサードパーティサービスもしくは他のサービス／エンティティ）または製品に対応する情報と、提案テンプレートを介した代理２１０による提示のために選択されたデータフィールドに対応する情報とを提示され得る。たとえば、メンバーの自宅の屋根検査に関連するタスクの場合、代理２１０は、特定の屋根工事業者（たとえば、提案オプション）のために、屋根工事業者のための１つまたは複数のレビューまたは証言、メンバーのタスク完了時間枠の対象となる屋根工事業者の料金および利用可能性（もしあれば）、屋根工事業者のウェブサイト、屋根工事業者の連絡先情報、任意の推定コスト、およびメンバーがタスクのためにこの特定の屋根工事業者を選択しなければならない場合における代理２１０の次のステップの表示を提示し得る。いくつかの例では、メンバーは、特定の提案に関連するどんな詳細またはデータフィールドがアプリケーションまたはウェブポータルを介して提示されるのかを選択し得る。たとえば、提案オプションごとに推定総額をメンバーが提示され、提案オプションごとに推定総額を検討することにメンバーが関心がない場合、メンバーは、アプリケーションまたはウェブポータルを介して提案からこの特定のデータフィールドをオフにトグルし得る。代替的に、各提案オプションに関するさらなる詳細（たとえば、追加のレビュー、追加の会社または製品情報など）を検討することにメンバーが関心がある場合、メンバーは、このさらなる詳細が提案を介して提示されることを要求し得る。

【0070】

[0092]一実施形態では、与えられた提案とのメンバーの対話に基づいて、タスク容易化サービス２１８は、どんな情報がメンバーに提示されなければならないのかと、どんな情報が同様のタスクまたはタスクタイプの場合に同様の状況にあるメンバーに提示されなければならないのかとを決定または推奨するために使用される機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングすることができる。上記のように、タスク容易化サービス２１８は、提案中でメンバーに提示され得るデータフィールドに関する代理２１０のための推奨を生成するために機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用し得る。タスク容易化サービス２１８は、特定のタスクに関する提案で提示される情報に関するメンバーの選好を決定するために提案とのメンバーの対話を監視または追跡し得る。さらに、タスク容易化サービス２１８は、メンバーの選好をさらに識別するために提案に関係するメンバーと代理２１０との間で交換されるあらゆるメッセージを監視または追跡し得る。たとえば、提案中に指定される会社の各々によって提供されるサービスに関するさらなる情報を参照することをメンバーが望むことを示すメッセージをメンバーが代理２１０に送る場合、タスク容易化サービス２１８は、メンバーが特定のタスクまたはタスクタイプに関連する会社によって提供されるサービスに関する追加情報を参照したいと望み得ると決定し得る。いくつかの例では、タスク容易化サービス２１８は、メンバーの選好を識別するために代理２１０によって与えられた提案に関するメンバーからのフィードバックを要請し得る。提案に関する代理２１０とのメンバーの対話または提案自体とのメンバーの対話を通して得られるこのフィードバックおよび情報は、メンバーにおよび同様のタスクまたはタスクタイプの場合に提案中で同様の状況にあるメンバーに提示されなければならない情報のためのより正確なまたはより改善された推奨を与えるために機械学習アルゴリズムまたは人工知能を再トレーニングするために使用され得る。

【0071】

[0093]いくつかの例では、メンバーに提示される各提案は、各提案オプションに関連するあらゆるコストを指定し得る。これらのコストは、関連するタスクまたはプロジェクトの要件に基づいて異なるフォーマットで提示され得る。たとえば、タスクまたはプロジェクトが航空券の購入に対応する場合、対応する提案のための各提案オプションは、航空券の固定価格を提示し得る。別の例示的な例として、代理２１０は、提案オプションごとに、選択されたオプション（たとえば、「パーティのためにハロウィン装飾に最高１５０ドルを費やすつもり」）に従ってタスクの完了のために予算を与えることができる。さらに別の例示的な例として、支払いスケジュールが関与し得るタスクまたはプロジェクトについて、タスクまたはプロジェクトに関係する提案のための提案オプションは、これら提案オプションの各々のための支払いスケジュール（たとえば、「最初の協議のための１００ドルと後に続くサービスのための３００ドル」、「会場を予約するための１，５００ドルの前金とイベント後の１，５００ドルの使用料」など）を指定し得る。

【0072】

[0094]メンバーが、タスクまたはプロジェクトのための特定の提案オプションを受け入れる場合、代理２１０は、メンバーが特定の提案オプションのための提示されたコストとあらゆる関連する税および料金との支払いに同意していることを保証するためにメンバーと通信し得る。いくつかの例では、提案オプションが静的な支払額（たとえば、固定価格、「最高Ｘドル」、静的な額をもつ段階的な支払いスケジュールなど）を用いて選択される場合、提案オプションの履行に必要な実際の支払額が最初に提示された静的な支払額を超えてしきい値割合または額を超える場合、メンバーは、代理２１０によって通知され得る。たとえば、メンバーが選択された提案オプション中に指定されているコストの１２０％より多く費やす必要があり得ると代理２１０が決定する場合、代理２１０は、提案オプションを進める前に支払額を再確認するようにメンバーに通知を送信し得る。

【0073】

[0095]一実施形態では、提示された提案からの提案オプションをメンバーが受け入れる場合、タスク容易化サービス２１８は、提示された提案に関連するタスクを実行状態に移動し、代理２１０は、選択された提案オプションに従って提案を実行することに進むことができる。たとえば、代理２１０は、メンバーによって受け入れられた提案において定義されているパラメータに従ってタスクの実施を調整するために１つまたは複数のサードパーティサービス２１６に連絡し得る。

【0074】

[0096]一実施形態では、代理２１０は、メンバーによって受け入れられた提案において定義されているパラメータに従ってタスクの実施の調整を支援するためにタスク調整システム２１４を利用する。たとえば、サードパーティサービス２１６との調整が自動的に実施され得る場合（たとえば、サードパーティサービス２１６が発注、スケジューリング、支払いのための自動化されたシステムを与えるなど）、タスク調整システム２１４は、選択された提案オプションに従ってタスクの実施を調整するためにサードパーティサービス２１６と直接対話し得る。タスク調整システム２１４は、代理２１０に任意の情報（たとえば、確認、発注ステータス、予約ステータスなど）を与え得る。代理２１０は、次に、タスク容易化サービス２１８にアクセスするためにメンバーによって利用されるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、またはサードパーティサービス２１６が選択された提案オプションに従ってタスクの実施を開始したことを示すために他の通信方法（たとえば、電子メールメッセージ、テキストメッセージなど）を通して、メンバーにこの情報を与え得る。一実施形態では、代理２１０がメンバーのためにタスクを実施している場合、代理２１０は、タスク容易化サービス２１８によって与えられたアプリケーションまたはウェブポータルを介してメンバーにタスクの代表の実施に関するステータス更新を与え得る。

【0075】

[0097]タスクが完了すると、メンバーは、メンバーによって選択された提案オプションに従ってタスクを実施した代理２１０、および／またはサードパーティサービス２１６の実施に関するフィードバックを与え得る。たとえば、メンバーは、タスクの完了に関するメンバーのフィードバックを示すために特定のタスクに関する通信セッションを介して代理２１０と１つまたは複数のメッセージを交換し得る。一実施形態では、タスク容易化サービスは、提案オプションのためのタスク容易化サービス２１８によって与えられる推奨、サードパーティサービス２１６もしくは他のサービス／エンティティ、および／または同様のタスクの完了のために実施され得るプロセスを改善するためにメンバーによって与えられたフィードバックを処理するために機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用する。

【0076】

[0098]図３は、少なくとも１つの実施形態による、タスク調整システム３１４が、代理３０６および／または１つもしくは複数のサードパーティサービス３１６によるメンバー３１２の利益のためにタスクの実施を割り当て、監視する環境３００の例示的な例を示す。環境３００では、代理３０６は、メンバー３１２のためにタスクの完了に関する提案を生成するためにタスク調整システム３１４の提案作成サブシステム３０２にアクセスし得る。提案作成サブシステム３０２は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク調整システム３１４のコンピュータシステム上に実装されたアプリケーションもしくは他の実行可能コードとして実装され得る。代理３０６が、メンバー３１２からおよび／またはタスク推奨システム（たとえば、同様の状況にあるメンバーのために実施されたタスクの評価を介して得られたタスクパラメータなど）を通して必要なタスク関連情報を取得すると、代理３０６は、タスクの解決に関する１つまたは複数の提案を生成するために提案作成サブシステム３０２を利用することができる。

【0077】

[0099]上記のように、提案は、所与のタスクを調査する間に代理３０６によって作成および／または収集され得るメンバー３１２に提示される１つまたは複数のオプションを含み得る。いくつかの例では、代理３０６は、提案作成サブシステム３０２を介して、これらの１つまたは複数の提案を生成するために使用され得る１つまたは複数のテンプレートにアクセスし得る。たとえば、提案作成サブシステム３０２は、タスクデータストレージ３１０内でまたは内部的に、異なるタスクタイプのための提案テンプレートを維持し得、それによって、特定のタスクタイプのための提案テンプレートは、タスクタイプに関連する様々なデータフィールドを含み得る。タスクデータストレージ３１０は、リソースライブラリに関連付けられ得る。このリソースライブラリは、異なるタスクの完了のための新しい提案の作成のために様々な提案テンプレートを維持し得る。

【0078】

[0100]一実施形態では、提案テンプレート内のデータフィールドは、どんな情報が提案中でメンバー３１２に提示されるかについて決定する能力を代理３０６に与えるためにオンまたはオフにトグルされ得る。代理３０６は、メンバーの選好についての代理の知識に基づいて、テンプレート内のこれらのデータフィールドのいずれかをオンまたはオフにトグルし得る。たとえば、代理３０６は、メンバー３１２との関係を確立しており、それによって、代理３０６がメンバーのタスクのために評判が良い会社を選択するのをメンバーが信用することを代理３０６が高信頼度で知っている場合、代理３０６は、提案テンプレートから対応する会社のための評価／レビューに対応するデータフィールドをオフにトグルし得る。同様に、メンバー３１２が提案の目的で会社のロケーション／住所に関心がないことを代理３０６が知っている場合、代理３０６は、提案テンプレートから対応する会社のためのロケーション／住所に対応するデータフィールドをオフにトグルし得る。いくつかのデータフィールドが提案テンプレート内でオフにトグルされ得るが、代理３０６は、タスク調整システム３１４によって維持された提案のリソースライブラリを補足するために提案作成サブシステム３０２によって使用され得る追加情報を与えるためにこれらのデータフィールドを完了し得る。

【0079】

[0101]一実施形態では、提案作成サブシステム３０２は、提案中でメンバー３１２に提示され得るデータフィールドに関する代理３０６のための推奨を生成するために機械学習アルゴリズムまたは人工知能を利用する。提案作成サブシステム３０２は、機械学習アルゴリズムまたは人工知能への入力として、ユーザデータストレージ３０８からのメンバー３１２に関連するメンバープロファイルまたはモデルと、タスクデータストレージ３１０からのメンバー３１２のための履歴タスクデータと、提案が生成されているタスクに対応する情報（たとえば、タスクタイプまたはカテゴリなど）とを使用し得る。機械学習アルゴリズムまたは人工知能の出力は、提案テンプレートのどのデータフィールドがオンまたはオフにトグルされなければならないのかを指定し得る。提案作成サブシステム３０２は、いくつかの例では、代理３０６のために、提案中でメンバー３１２にこれらのデータフィールドを提示する能力を代理３０６に与えるためにこれらのデータフィールドをオンにトグルするオプションを維持し得る。たとえば、提案作成サブシステム３０２が、タスクの完了のための推定コストに対応するデータフィールドを自動的にオフにトグルしたが、メンバー３１２が、関与する可能なコストへの関心を表した場合、代理３０６は、推定コストに対応するデータフィールドをオンにトグルし得る。

【0080】

[0102]代理３０６がメンバー３１２に関する新しい提案を生成すると、代理３０６は、メンバー３１２に提案と任意の対応する提案オプションとを提示し得る。さらに、提案作成サブシステム３０２は、メンバープロファイルに関連するユーザデータストレージ３０８中に新しい提案を記憶し得る。いくつかの例では、提案がメンバー３１２に提示されるとき、提案作成サブシステム３０２は、機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするために使用され得るデータを取得するために代理３０６および提案とのメンバーの対話を監視し得る。たとえば、代理３０６は、提案作成サブシステム３０２によって生成された推奨に基づいて特定の会社のためのいかなる評価／レビューなしに提案を提示し、メンバー３１２は、（たとえば、代理３０６へのメッセージを通して、特定の会社のための評価／レビューを閲覧する提案中のオプションの選択を通してなど）メンバーが特定の会社の評価／レビューに関心があることを示す場合、提案作成サブシステム３０２は、同様のタスクまたはタスクタイプのために選択された会社の評価／レビューの提示を推奨する可能性を増加させるために機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするためにこのフィードバックを利用し得る。

【0081】

[0103]上記のように、タスク調整システム３１４は、特定の提案テンプレートの１つまたは複数のデータフィールドを自動的にポピュレートするために使用され得るリソースライブラリを維持する。リソースライブラリは、特定のタスクもしくはタスクタイプに関係する提案または、そうでない場合、特定のタスクもしくはタスクタイプに関連付けられる提案のために代理によって前に使用された会社および／または製品に対応するエントリを含み得る。たとえば、ワシントン州リンウッドの近くで屋根を修理することに関係するタスクに関する提案を代理３０６が生成するとき、提案作成サブシステム３０２は、タスクのために代理３０６によって選択される屋根工事業者に関連する情報を取得し得る。提案作成サブシステム３０２は、リソースライブラリ中に屋根工事業者に対応するエントリを生成し、「屋根の修理」および「ワシントン州リンウッド」にこのエントリを関連付け得る。したがって、ワシントン州リンウッドの近くに位置するメンバーのための屋根を修理することに対応するタスクを別の代理が受信する場合、他の代理は、ワシントン州リンウッドの近くの屋根工事業者についてリソースライブラリに問い合わせ得る。リソースライブラリは、クエリに応答して、代理３０６によって前に選択された屋根工事業者に対応するエントリを戻し得る。他の代理がこの屋根工事業者を選択する場合、提案作成サブシステム３０２は、リソースライブラリから屋根工事業者のために利用可能な情報で提案テンプレートのデータフィールドを自動的にポピュレートし得る。

【0082】

[0104]一実施形態では、代理３０６は、タスクの完了のために見積りを要請するタスク容易化サービスと提携した１つまたは複数のサードパーティサービスおよび他のサービス／エンティティを識別するためにリソースライブラリに問い合わせることができる。たとえば、新たに作成されたタスクのために、代理３０６は、これらの１つまたは複数のサードパーティサービス３１６および他のサービス／エンティティに仕事の申し出を送信し得る。仕事の申し出は、完了されるべきタスクの様々な特性（たとえば、タスクの範囲、メンバー３１２のまたはタスクが完了されるべき場所のおよその地理的ロケーション、所望の予算など）を示し得る。タスク容易化サービスによって与えられたアプリケーションまたはウェブポータルを通して、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティは、仕事の申し出を検討し、タスクの完了のために見積りを提出すべきかまたは仕事の申し出を拒絶すべきかを決定し得る。サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティが仕事の申し出を拒否することを選択する場合、代理３０６は、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティが仕事の申し出を拒絶したことを示す通知を受信し得る。代替的に、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティがタスクを実施するために入札することを選択する（たとえば、仕事の申し出を受け入れる）場合、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティは、タスクの完了のために見積りを提出し得る。この見積りは、タスクの完了のための推定コスト、タスクの完了に必要な時間、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティがタスクの実施を開始するために利用可能である推定日などを示し得る。

【0083】

[0105]代理３０６は、タスクの完了のために異なる提案オプションを生成するためにサードパーティサービス３１６および／または他のサービス／エンティティからの任意の与えられた見積りを使用し得る。これらの異なる提案オプションは、完了されるべきである特定のタスクに対応するタスクに固有のインターフェースを通してメンバー３１２への提案として提示され得る。タスクに固有のインターフェースを通して提示された提案オプションのセットから特定の提案オプションをメンバー３１２が選択する場合、代理３０６は、それがタスクの完了のために選択されたことを示すために選択された提案オプションに関連する見積りを提出したサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティに通知を送信し得る。

【0084】

[0106]上記のように、代理３０６は、提案テンプレートを介して、タスクの完了のために使用され得る会社および／または製品のための追加の提案オプションを生成し得る。たとえば、特定の提案について、代理３０６は、代理３０６がタスクの完了のための推奨している会社または製品に対応し得る推奨されるオプションを生成し得る。さらに、追加のオプションまたは選択肢をメンバー３１２に与えるために、代理３０６は、タスクを完了し得る他の会社または製品に対応する追加のオプションを生成することができる。いくつかの例では、メンバー３１２が代理３０６にタスクの完了に関する意思決定を委任したことを代理３０６が知っている場合、代理３０６は、推奨されるオプションの外の追加の提案オプションの生成を控え得る。しかしながら、代理３０６は、メンバー３１２に、タスクのステータスに関する情報をメンバー３１２に欠かさないようにするためにタスクの完了のために選択された提案オプションを依然として提示し得る。

【0085】

[0107]代理３０６が提案テンプレートの使用を介して提案を定義することを完了すると、代理３０６は、タスク容易化サービスによって与えられたアプリケーションまたはウェブポータルを通してメンバー３１２に提案を提示し得る。いくつかの例では、代理３０６は、提案が特定のタスクのために準備されたことおよび提案がタスク容易化サービスによって与えられたアプリケーションまたはウェブポータルを介したレビューの準備ができていることを示すためにメンバー３１２に通知を送信し得る。メンバー３１２に提示される提案は、提案が準備されたタスク、ならびにメンバー３１２に与えられている１つまたは複数のオプションの表示を示し得る。たとえば、提案は、推奨される提案オプションと特定のタスクのために代理３０６によって準備された他のオプション（もしあれば）とへのリンクを含み得る。これらのリンクにより、メンバー３１２は、アプリケーションまたはウェブポータルを介して代理３０６によって準備された１つまたは複数のオプションの間をナビゲートすることが可能になり得る。いくつかの例では、代理３０６は、電子メール、テキストメッセージを介してなど、他の通信チャネルを介してメンバー３１２に提案を送信し得る。

【0086】

[0108]提案オプションごとに、メンバーは、代理３０６によって選択された会社または製品に対応する情報と提案作成サブシステム３０２を介した代理３０６による提示のために選択されたデータフィールドに対応する情報とを提示され得る。いくつかの例では、メンバー３１２は、特定の提案に関連するどんな詳細またはデータフィールドがアプリケーションまたはウェブポータルを介して提示されるのかを選択し得る。たとえば、提案オプションごとに推定総額をメンバー３１２が提示され、提案オプションごとに推定総額を検討することにメンバー３１２が関心がない場合、メンバー３１２は、アプリケーションまたはウェブポータルを介して提案からこの特定のデータフィールドをオフにトグルし得る。代替的に、各提案オプションに関するさらなる詳細（たとえば、追加のレビュー、追加の会社または製品情報など）を検討することにメンバー３１２が関心がある場合、メンバー３１２は、このさらなる詳細が提案を介して提示されることを要求し得る。

【0087】

[0109]上記のように、与えられた提案とのメンバーの対話に基づいて、提案作成サブシステム３０２は、どんな情報がメンバー３１２に提示されなければならないのかと、どんな情報が同様のタスクまたはタスクタイプの場合に同様の状況にあるメンバーに提示されなければならないのかとを決定または推奨するために使用される機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングし得る。提案作成サブシステム３０２は、特定のタスクに関する提案で提示される情報に関するメンバーの選好を決定するために提案とのメンバーの対話を監視または追跡し得る。さらに、提案作成サブシステム３０２は、メンバーの選好をさらに識別するために提案に関係するメンバー３１２と代理３０６との間で交換されるあらゆるメッセージを監視または追跡し得る。いくつかの例では、提案作成サブシステム３０２は、メンバーの選好を識別するために代理３０６によって与えられた提案に関するメンバー３１２からのフィードバックを要請し得る。提案に関する代理３０６とのメンバーの対話または提案自体とのメンバーの対話を通して得られるこのフィードバックおよび情報は、メンバー３１２におよび同様のタスクまたはタスクタイプの場合に提案中で同様の状況にあるメンバーに提示されなければならない情報のためのより正確なまたはより改善された推奨を与えるために機械学習アルゴリズムまたは人工知能を再トレーニングするために使用され得る。提案作成サブシステム３０２は、提案中でメンバー３１２に提示されなければならない情報のための推奨を決定する際に使用するためにユーザデータストレージ３０８内のメンバープロファイルまたはモデルを更新するために代理３０６とのメンバーの対話を通して得られるフィードバックおよび情報をさらに使用し得る。

【0088】

[0110]いくつかの例では、メンバー３１２に提示される各提案は、各提案オプションに関連するあらゆるコストを指定し得る。これらのコストは、関連するタスクまたはプロジェクトの要件に基づいて異なるフォーマットで提示され得る。たとえば、タスク容易化サービスに関連するサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティによるタスクの実施に提案が対応する場合、提案は、代理３０６からの仕事の申し出に応答してサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティによって提出される見積りを含み得る。見積りは、タスクの異なる態様に関連するあらゆるコストならびにタスクの実施のために必要とされ得るあらゆる追加の料金（たとえば、税、材料コストなど）を示し得る。メンバー３１２が、タスクまたはプロジェクトのための特定の提案オプションを受け入れる場合、代理３０６は、メンバーが特定の提案オプションのための提示されたコストとあらゆる関連する税および料金との支払いに同意していることを保証するためにメンバー３１２と通信し得る。いくつかの例では、提案オプションが静的支払額を用いて選択される場合、提案オプションの履行に必要な実際の支払額が最初に提示された静的支払額を超えてしきい値割合または額を超える場合、メンバー３１２は、代理３０６によって通知され得る。

【0089】

[0111]一実施形態では、提示された提案からの提案オプションをメンバー３１２が受け入れる場合、タスク調整システム３１４は、提示された提案に関連するタスクを実行状態に移動し、代理３０６は、選択された提案オプションに従って提案を実行することに進むことができる。たとえば、代理３０６は、メンバー３１２によって受け入れられた提案において定義されているパラメータに従ってタスクの実施を調整するためにタスク容易化サービスに関連する１つまたは複数のサードパーティサービス３１６および／または他のサービス／エンティティに連絡し得る。代替的に、代理３０６がメンバー３１２のためにタスクを実施することになっている場合、代理３０６は、メンバー３１２によって受け入れられた提案において定義されているパラメータに従ってタスクの実施を開始し得る。

【0090】

[0112]一実施形態では、代理３０６は、メンバー３１２によって受け入れられた提案において定義されているパラメータに従ってタスクの実施の調整を支援するためにタスク調整システム３１４のタスク監視サブシステム３０４を利用する。タスク監視サブシステム３０４は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク調整システム３１４のコンピュータシステム上に実装されたアプリケーションもしくは他の実行可能コードとして実装され得る。サードパーティサービス３１６との調整が自動的に実施され得る場合（たとえば、サードパーティサービス３１６が発注、スケジューリング、支払いのための自動化されたシステムを与えるなど）、タスク監視サブシステム３０４は、選択された提案オプションに従ってタスクの実施を調整するためにサードパーティサービス３１６と直接対話し得る。タスク監視サブシステム３０４は、代理３０６にサードパーティサービス３１６からのあらゆる情報を与え得る。代理３０６は、次に、タスク容易化サービスにアクセスするためにメンバーによって利用されるアプリケーションまたはウェブポータルを介してメンバー３１２にこの情報を与え得る。代替的に、代理３０６は、サードパーティサービス３１６が選択された提案オプションに従ってタスクの実施を開始したことを示すために他の通信方法（たとえば、電子メールメッセージ、テキストメッセージなど）を介してメンバー３１２に情報を送信し得る。

【0091】

[0113]一実施形態では、タスク監視サブシステム３０４は、メンバー３１２のために代理３０６および／またはサードパーティサービス３１６によるタスクの実施を監視することができる。さらに、タスクが完了すると、メンバー３１２は、メンバー３１２によって選択された提案オプションに従ってタスクを実施した代理３０６および／またはタスク容易化サービスに関連するサードパーティサービス３１６もしくは他のサービス／エンティティの実施に関するフィードバックを与え得る。たとえば、メンバー３１２は、タスクの完了に関するそれのフィードバックを示すためにタスクに固有のチャットセッションまたは他の通信チャネルを介して代理３０６と１つまたは複数のメッセージを交換し得る。一実施形態では、タスク監視サブシステム３０４は、提案作成サブシステム３０２にフィードバックを与え、これは、提案オプションのために提案作成サブシステム３０２によって与えられる推奨、サードパーティサービス３１６もしくは他のサービス／エンティティ、ならびに／または同様のタスクの完了のために実施され得るプロセスを改善するためにメンバー３１２によって与えられたフィードバックを処理するために機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用し得る。たとえば、メンバーが特定のタスクについてサードパーティサービス３１６または他のサービス／エンティティによって与えられた結果に満足していないことを提案作成サブシステム３０２が検出する場合、提案作成サブシステム３０２は、サードパーティサービス３１６が同様のタスクのためにおよび同様の状況にあるメンバーに推奨される可能性を低減するために機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするためにこのフィードバックを利用し得る。別の例として、メンバーが特定のタスクのために代理３０６によって与えられた結果に喜んでいることを提案作成サブシステム３０２が検出する場合、提案作成サブシステム３０２は、同様のタスクのためにおよび／または同様の状況にあるメンバーのために代理によって実施される動作を補強するために機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするためにこのフィードバックを利用し得る。

【0092】

[0114]
[0115]図４は、少なくとも１つの実施形態による、提案を生成し、生成された提案とのメンバーの対話を監視するためのプロセス４００の例示的な例を示す。プロセス４００は、タスク容易化サービスの１つまたは複数のシステム（たとえば、そのすべてが少なくとも図１に関して本明細書で説明される、タスク容易化サービス１０２のタスク推奨システム１１２およびタスク調整システム１１４）によって実施され得る。ステップ４０２において、タスク容易化サービスのシステムは、特定のタスクに関する提案を生成したいという要求を受信し得る。要求は、メンバーのためにタスクを実施するためにメンバーから認証を受信していることがある代理によって提出され得る。たとえば、代理が、メンバーからおよび／またはタスク推奨システム（たとえば、同様の状況にあるメンバーのために実施されたタスクの評価を介して得られたタスクパラメータなど）を通して必要なタスク関連情報を取得すると、代理は、本明細書で説明されるようにタスクの解決に関する１つまたは複数の提案を生成するためにタスク容易化サービスのシステムを利用することができる。

【0093】

[0116]ステップ４０４において、タスク容易化サービスのシステムは、代理にタスクタイプに対応する提案テンプレートを与える。提案テンプレートは、タスク容易化サービスによって代理に与えられたユーザインターフェースを介して与えられ得る。上記のように、提案は、所与のタスクを調査する間に代理によって作成および／または収集され得るメンバーに提示される１つまたは複数のオプションを含み得る。いくつかの例では、代理は、タスク推奨システムを介して、これらの１つまたは複数の提案を生成するために使用され得る１つまたは複数のテンプレートにアクセスし得る。たとえば、タスク推奨システムは、異なるタスクタイプのための提案テンプレートを維持し得、それによって、特定のタスクタイプのための提案テンプレートは、タスクタイプに関連する様々なデータフィールドを含み得る。本明細書で説明されるように、一実施形態では、タスク推奨システムは、代理に提案テンプレート（たとえば、タスクタイプに対応する提案テンプレート）を与えるためにタスク容易化サービスのタスク調整システムおよび／または他のシステムとインターフェースすることができる。

【0094】

[0117]ステップ４０６において、タスク容易化サービスのシステムは、提案が特定のタスクについてメンバーに提示され得るように、特定のタスクについて代理によって生成された提案を記録し得る。たとえば、タスク調整システムは、メンバープロファイルを生成および維持し、異なるタスクタイプのためのおよび異なるメンバーのための個別化された提案テンプレートを定義するために使用される上述の機械学習アルゴリズムまたは人工知能のさらなるトレーニングのために提案とのメンバーの対話が記録され得るようにタスクデータストレージに提案を追加し得る。さらに、タスク調整システムは、上記で説明されたように、ユーザデータストレージ中のメンバーエントリに関連してユーザデータストレージ中に提案を記憶し得る。

【0095】

[0118]ステップ４０８において、タスク容易化サービスのシステムは、可能な将来の提案テンプレートの修正を識別するために提案とのメンバーの対話を監視し得る。上記のように、提案がメンバーに提示されるとき、タスク調整システムは、特定のメンバーのための提案テンプレートを定義するために利用される機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするために使用され得るデータを取得するために代理とおよび提案とのメンバーの対話を監視し得る。たとえば、代理は、タスク調整システムによって生成された推奨に基づいて特定の会社のためのいかなる評価／レビューなしに提案を提示し、メンバーは、（たとえば、代理へのメッセージを通して、特定の会社のための評価／レビューを閲覧する提案中のオプションの選択を通してなど）メンバーが特定の会社の評価／レビューに関心があることを示す場合、タスク調整システムは、同様のタスクまたはタスクタイプのために選択された会社の評価／レビューの提示を推奨する可能性を増加させるために機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするためにこのフィードバックを利用し得る。

【0096】

[0119]図５は、少なくとも１つの実施形態による、個々のタスクまたはプロジェクトに関連するタスクに関係する提案が生成される環境５００の例示的な例を示す。環境５００では、プロジェクト５０２は、少なくとも図１に関して説明されたタスク容易化サービス１０２などのタスク容易化サービスに関連する代理５０６によって受信され得る。プロジェクト５０２はメンバー５１８に関連付けられ得る。一実施形態では、プロジェクト５０２またはプロジェクトの提案（たとえば、新しいプロジェクトを生成することに関する提案）は、メンバー５１８からのメッセージに応答して直接生成される。たとえば、メンバー５１８は、「私は、私の親の記念日の週末のためのプロジェクトを開始する必要がある」と述べるメッセージを代理５０６に送信し得、これは、代理５０６および／またはタスク容易化サービスのシステムに記念日の週末を計画するためのプロジェクトを開始させ得る。メンバー５１８によって送信されるメッセージは、より少ない情報（たとえば、「私は、週末のお出かけを計画するためにプロジェクトを開始する必要がある」）を含み得る。代替的に、メンバー５１８によって送信されるメッセージは、より多くの情報（たとえば、「私は、５月２０日の週末に私の親の記念日の週末を計画するためにプロジェクトを開始する必要がある」）を含み得る。メンバー５１８によって送信されるメッセージは、非常に詳細な情報（たとえば、「私は、ワインテイスティングおよびサプライズ活動で５月２０日の週末に私の親の記念日の週末を計画するためにプロジェクトを開始する必要がある」）を含み得る。いくつかの例では、メンバー５１８によって送信されるメッセージは、情報を含まないことがある（たとえば、「私は、プロジェクトを開始する必要がある」）。

【0097】

[0120]いくつかの実施形態では、メッセージは、代理および／またはタスク推奨システム５１２に、記念日の週末を計画するためのプロジェクトに関する様々な程度の最初の情報でプロジェクトを開始させ得る。いくつかの実施形態では、（本明細書では「プロジェクトの提案」とも呼ばれる）提案されたプロジェクトが、次いで、検証のためにメンバー５１８に提示されて戻される。たとえば、代理５０６またはタスク推奨システム５１２は、メンバー５１８が提案されたプロジェクトを提示され得るプロジェクトに固有のインターフェースを作成し得る。このプロジェクトに固有のインターフェースは、タスク容易化サービスによって与えられるアプリケーションまたはウェブポータルを通して提示され得る。いくつかの実施形態では、たとえば、代理５０６が、メンバー５１８の認知負荷を低減することを望む場合、代理５０６が、プロジェクト５０２のためのタスクおよび提案を生成することを開始するのに十分な情報を有する場合、および／または代理５０６が、メンバー５１８が（たとえば、メンバー選好および／または前のメンバーの行動の観察を含むメンバープロファイルの評価を通して）プロジェクトの提案を検証することを望まないことを知っている場合、提案されたプロジェクトは、メンバーに提示されない。

【0098】

[0121]いくつかの例では、メンバー５１８は、単数のタスクを開始することを代理５０６に要求するかまたは、それを行うためにメッセージを提出し得ることに留意されたい。たとえば、メンバー５１８は、メンバー５１８の利益のために単数のタスクの作成および実施を要求するために（タスク容易化サービスによって与えられた既存のチャットセッションまたは他の通信チャネルを通すなどして）代理５０６にメッセージを送信し得る。例示的な例として、メンバー５１８が「私は、私の車両を修理するために整備士を見つけるのに助けを借りられるとありがたい」というメッセージを送信する場合、代理５０６は、メンバーの車両を修理するために整備士との予約のスケジューリングに関係する単数のタスクを作成したいという要求としてこのメッセージを解釈し得る。したがって、これらのプロジェクトを完了するために完了される必要がある様々なタスクを備え得るプロジェクトとは反対に、単数のタスクは、いかなるプロジェクトとも無関係に実施され得る。

【0099】

[0122]上記のように、メンバー５１８はまた、特定のタスクカテゴリまたはタイプに対応するタスクテンプレートを介してタスク関連のデータを手動で与えることができる。このタスクテンプレートを通して、メンバー５１８は、タスクまたはプロジェクトのための名前、タスクまたはプロジェクトの説明、タスクまたはプロジェクトの実施のための時間枠などを与え得る。いくつかの例では、メンバー５１８に与えられたタスクテンプレートは、タスク容易化サービスによって識別されるメンバー５１８の特性と選択されたタスクテンプレートに関連する特定のタスクカテゴリまたはタイプに対応する特性とに従って特別に調整され得る。メンバー５１８がタスクまたはプロジェクトの作成および実施を要求する場合、タスク容易化サービスは、メンバー５１８が、それぞれ、提案されたタスクまたはプロジェクトを提示され得るタスクに固有のまたはプロジェクトに固有のインターフェースを生成し得る。

【0100】

[0123]一実施形態では、プロジェクトの提案は、プロジェクト５０２のためのタスクおよび提案を生成することを進める前の、プロジェクト５０２に関連するタスクの各々についての承認のためにメンバー５１８にプロジェクトの提案を送るべきかどうかに関するタスク容易化サービスのシステムによる推奨を含むことができる。そのような承認は、必要な場合、プロジェクトの提案をプロジェクト（たとえば、プロジェクト５０２）にする。そのような推奨は、メンバーの表明または直観した選好に基づき得るか、（たとえば、メンバーが常にプロジェクトの提案を検討することを希望する、またはメンバーがプロジェクトの提案を検討することを決して望まない）メンバーの行動履歴に基づき得るか、（たとえば、メンバーが確定申告書類作成ＣＰＡであり、４月５日である）メンバーの現在の認知負荷に基づき得るか、（たとえば、メンバーが毎年自身の親のための記念日の週末を計画する）プロジェクトの共通性に基づき得るか、またはメンバー５１８に関連するメンバープロファイルから得られるこれらおよび他のそのようなファクタの組合せに基づき得る。一実施形態では、代理５０６は、たとえば、代理５０６とメンバー５１８との間の過去の対話に基づいてメンバー５１８にプロジェクトの提案を提示すべきかどうかに関する決定を行う。

【0101】

[0124]いくつかの実施形態では、承認のためにメンバーに提案されたプロジェクトを提示すべきかどうかの推奨は、プロジェクトの提案に関連する予測可能性の程度に基づく。たとえば、メンバーが代理にプロジェクトを開始するように依頼する場合、メンバーは、代理がプロジェクトを進めることになり、したがって、追加の承認が必要とされないことがあることを当然予測することができる。逆に、プロジェクトの提案が、メンバーと代理との間のメッセージの分析からタスク容易化サービスのシステムによって自動的に生成される場合、メンバーは、プロジェクトに対応する提案が間近に迫っていることを予測する理由はほとんどないことがあり、したがって、承認ステップの推奨は、より可能性が高いことがある。

【0102】

[0125]いくつかの実施形態では、代理は、プロジェクトの提案のための承認を求めるべきかどうかに関する推奨を受け入れる（すなわち、代理は、推奨に従うことを決定し、推奨されるときは提案されたプロジェクトのための承認を求めることを進めるか、または推奨されないときは検証を進めない）。いくつかの実施形態では、代理は、プロジェクトの提案のための承認を求めるべきかどうかに関する推奨を拒否する（すなわち、代理は、推奨に従わないことを決定し、推奨されないときは提案されたプロジェクトのための承認を求めることを進めるか、または推奨されるときに提案されたプロジェクトのための承認を求めないことを進める）。タスク推奨システム５１２の推奨を受け入れるかまたはそれを拒否する代理による決定は、プロジェクトの提案のためのメンバーからの承認を求めるべきかどうかに関する将来の推奨を通知するためにタスク推奨システム５１２によって使用され得る。推奨を受け入れるかまたはそれを拒否する代理による決定は、メンバー５１８のための、プロジェクトもしくはタスクのタイプのための、システム全体のための、またはこれらの将来の推奨の組合せのための将来の推奨を通知するために使用され得る。

【0103】

[0126]一実施形態では、プロジェクトの提案は、メンバー５１８と代理５０６との間の他のメッセージのコンテキストおよび／または分析から生成される。たとえば、メンバー５１８は、「私の親は、数週間のうちに彼らの２５回目の記念日がある」と述べるメッセージ、続いて「私は、彼らのために実際に何かを計画しなければならない」と述べる別のメッセージを代理５０６に送信して、タスク推奨システム５１２に、記念日の週末を計画するプロジェクトを開始することを推奨させ得る。プロジェクトを開始する推奨は、次いで、タスク推奨システム５１２によって代理５０６に提示され得、代理５０６は、次いで、承認のためにメンバー５１８に提案されたプロジェクトを提示し得る。いくつかの実施形態では、たとえば、代理５０６が、メンバー５１８の認知負荷を低減することを望む場合、代理５０６が、プロジェクト５０２のためのタスクおよび提案を生成することを開始するのに十分な情報を有する場合、および／または代理５０６が、上記で説明されたものなどのファクタによってメンバー５１８がプロジェクトの提案を検証することを望まないかまたはそうする必要がないことを知っている場合、提案されたプロジェクトは、メンバーに戻って提示されない。

【0104】

[0127]一実施形態では、プロジェクトの提案は、メンバー５１８に関連する他の情報からタスク推奨システム５１２によって自動的に生成される。たとえば、タスク容易化サービスは、メンバー５１８に関連するメンバープロファイル内に、メンバーの親、彼らの名前、年齢、および結婚式の日付を示す情報を有し得る。そのような情報は、（たとえば、面接の質問を通して）メンバーから直接収集され得るか、上記で説明されたようにメンバーと代理との間で交換される前のメッセージから収集され得るか、（たとえば、前年の記念日を計画する）前のプロジェクトおよび／もしくはタスクから収集され得るか、または他の情報源（たとえば、公開データ、祖先のデータ、または他のそのような情報源）から収集され得る。たとえば、代理５０６が、メンバー５１８の認知負荷を低減することを望む場合、代理５０６が、プロジェクト５０２のためのタスクおよび提案を生成することを開始するのに十分な情報を有する場合、および／または代理５０６が、上記で説明されたものなどのファクタによってメンバー５１８がプロジェクトの提案を検証することを望まないかまたはそうする必要がないことを知っている場合、プロジェクトを開始する推奨は、次いで、タスク推奨システム５１２によって代理５０６に提示され得、代理５０６は、次いで、承認のためにメンバー５１８に提案されたプロジェクトを提示し得るか、またはメンバーに戻って提示されないことがある。

【0105】

[0128]一実施形態では、プロジェクトの提案は、メンバー５１８に関する知識に基づいて代理５０６によって生成される。たとえば、代理は、まったく無関係な会話および／または無関係なプロジェクトもしくはタスクに関する会話（たとえば、「私の記念日であるので、その日は窓清掃員を入れるために在宅することはできない。あなたは、私の父母が同じ記念日を有することを知らなかったのか？我々はそれをそのように計画しなかった。偶然にすぎない。」）に基づいてメンバーの親が近づきつつある記念日を有することを知り得る。メンバーに関するそのような情報は、メンバー５１８に関連するメンバープロファイル中に記憶されないことがある。代替的に、そのような情報は、代理の個人用ノートに対応するセクション内のメンバープロファイル内に示され得る。これらの個人用ノートは、代理５０６にしか可視でないことがあり、したがって、メンバー５１８が、その中の何らかのメンバー情報を追加、除去、あるいは修正するためにメンバープロファイルにアクセスする場合、代理の個人用ノートは、メンバー５１８への提示から省略され得る。上記のプロジェクトの提案の場合と同様に、代理５０６は、次いで、たとえば、メンバーの認知負荷、代理がプロジェクトに関するタスクおよび提案を生成することを開始するのに十分な情報を有すること、および／または上記で説明されたものなどのファクタによってメンバー５１８がプロジェクトの提案を承認することを望まないかまたはそうする必要がないことを代理５０６が知っていることに基づいて承認のためにメンバー５１８に提案されたプロジェクトを提示すべきかどうかを決定し得る。

【0106】

[0129]いくつかの実施形態では、タスク推奨システム５１２は、承認のためにメンバー５１８にプロジェクトの提案を送るべきかどうかに関する推奨を生成すること、メンバー５１８と代理５０６との間の他のメッセージのコンテキストおよび／または分析から生成されるプロジェクトの提案を生成すること、メンバーに関連する他の情報からプロジェクトの提案を生成すること、プロジェクトテンプレート、提案オプション、提案推奨、ならびに／またはこれらの推奨および／もしくは提案の各々の態様を生成することを行うために機械学習または人工知能技法を実装する。そのような機械学習または人工知能技法は、関係するファクタを識別し、メンバー５１８に関係し得る提案および／または推奨を生成するためにタスク推奨システム５１２によって使用され得る。たとえば、タスク推奨システム５１２は、（たとえば、メンバー、提案、推奨などに関連するｎ次元のパラメータ空間中の）１つまたは複数の関係するパラメータに基づいて同様の推奨および／またはパラメータを識別するためにクラスタリングアルゴリズムを実装し得る。いくつかの例では、複数のメンバー、推奨、および／または提案の特性のデータセットは、様々な提案およびタスクに関してタスク容易化サービスと対話し得る異なるタイプのメンバーが推奨および／または提案を生成するための方法を識別するためにクラスタリングアルゴリズムを使用して分析され得る。本明細書では、サンプルメンバーデータセットを使用してトレーニングされ得る例示的なクラスタリングアルゴリズムについて説明される。機械学習アルゴリズムの出力に基づいて、タスク推奨システム５１２は、本明細書で説明される承認を求めるためのプロジェクトの提案および／または推奨を生成し得る。企図されるように、そのような機械学習および／または人工知能技法およびそれらの結果の使用は、メンバー５１８と代理５０６との間の不要な対話の数を低減し得、したがって、メンバーの必要に調整されたプロジェクト５０２を生成するプロセスをより良く調整し得る。

【0107】

[0130]企図されるように、いくつかの実施形態では、プロジェクトの提案および／または処理を進める前にメンバーにプロジェクトの提案を送るべきかどうかに関する推奨は、本明細書で説明される方法および／または他のそのような方法の組合せによって生成され得る。たとえば、代理は、メンバー５１８のためのイベントが近づいていることを知り得、タスク推奨システム５１２は、近づきつつある記念日に関する警報を送り得、メンバー５１８と代理５０６との間の前のメッセージのコンテキストは、メンバー５１８がその親のためのサプライズのお出かけを計画したいことを示し得る。これらの要素の組合せは、次いで、上記で説明されたものなどのファクタに基づいて承認のためにメンバー５１８に次いで提示されることも提示されないこともあるプロジェクトの提案を生成するために使用され得る。

【0108】

[0131]プロジェクト５０２が、たとえば、上記で説明された方法のうちの１つまたは複数によって開始されると、代理５０６は、次いで、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始し得る。いくつかの実施形態では、プロジェクトは、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要な情報の定義された最小セットを有する。プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要な情報の定義された最小セットの例は、限定されないことがあるが、日付、ロケーション、および予算を含み得る。企図されるように、異なるプロジェクトおよび／または異なるタスクは、プロジェクトに１つまたは複数のタスクを関連付けることを開始するために必要な情報の異なる定義された最小セットを有し得る。たとえば、記念日の週末を計画するプロジェクトに１つまたは複数のタスクを関連付けることを開始するために必要とされる情報（すなわち、情報の定義された最小セット）の範囲および性質は、外国への引っ越しを計画するプロジェクトのために必要とされる情報の範囲および性質とは異なり、どちらも、車を点検させ、新しいタイヤを設置させるプロジェクトのために必要とされる情報の範囲および性質とは異なる。

【0109】

[0132]一実施形態では、タスク推奨システム５１２は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するためにどの追加情報が必要とされるのかを決定することができる。そのような決定は、本明細書で説明されるように、プロジェクトのためのテンプレートおよび／またはプロジェクトに関連する可能なタスクのためのテンプレートに基づき得る。そのような決定はまた、メンバーに関連する前のタスク（たとえば、メンバーは、前の記念日の週末のためのプロジェクトを有している、またはメンバーは、前の週末のお出かけのためのプロジェクトを有している、またはメンバーは、その親のための前のサプライズのためのプロジェクトを有している）および／またはメンバー５１８に関連するメンバープロファイルから得られる情報に基づき得る。そのような決定はまた、メンバー５１８に関連するか、または他のメンバーに関連する同様のタスク（たとえば、メンバー５１８のための誕生日の週末のプロジェクトまたは別のメンバーのための記念日の週末）に基づき得る。

【0110】

[0133]一実施形態では、代理５０６は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するためにどの追加情報が必要とされるのかを決定する。そのような決定は、やはり、本明細書で説明されるように、プロジェクトのためのテンプレートおよび／またはプロジェクトに関連する可能なタスクのためのテンプレートに基づき得る。そのような決定はまた、メンバーに関連する前のタスク（たとえば、メンバーは、前の記念日の週末のためのプロジェクトを有している、またはメンバーは、前の週末のお出かけのためのプロジェクトを有している、またはメンバーは、その親のための前のサプライズのためのプロジェクトを有している）に基づき得る。そのような決定はまた、メンバー５１８に関連するか、または他のメンバーに関連する同様のタスク（たとえば、メンバー５１８のための誕生日の週末のプロジェクトまたは別のメンバーのための記念日の週末）に基づき得る。この決定はまた、代理５０６がメンバー５１８に関して有する個人的知識または経験に基づき得る。一実施形態では、タスク推奨システム５１２は、プロジェクトに１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要な追加情報を取得するために使用され得るメンバープロファイルの部分を自動的に識別することができる。たとえば、代理がレストランに出かけた晩に対応するテンプレートを選択する場合、タスク推奨システム５１２は、代理５０６によって選択されるテンプレート内の１つまたは複数のフィールドをポピュレートするために使用され得るメンバーの食事の選好および制限に対応するあらゆる情報を識別するためにメンバープロファイルを自動的に処理し得る。

【0111】

[0134]一実施形態では、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するためにどの追加情報が必要とされるのかの決定は、これらのおよび／または他のそのような技法の組合せによって行われる。たとえば、タスク推奨システム５１２は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要とされる追加情報のいくつかを決定し得、代理５０６は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要とされる追加情報のいくつかを決定し得、他の技法（たとえば、外部データベース、環境ファクタ、人口統計など）は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要とされる追加情報のいくつかを決定し得る。

【0112】

[0135]プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するためにどの追加情報が必要とされるのか（たとえば、情報の定義された最小セット）が決定されると、追加情報が収集され得る。一実施形態では、代理５０６は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要とされ得る追加情報を収集する。たとえば、代理は、どの週末が記念日に当たるのか、親が何をしたいのか、予算がいくらか、親がどこに住んでいるのか、彼らがどのくらい遠くに旅行にいきたい可能性があるかなどに関する追加情報を収集し得る。いくつかの例では、代理５０６は、メンバー５１８に関連するメンバープロファイルの手動評価を通してこの追加情報を取得し得る。一実施形態では、タスク推奨システム５１２は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けるために使用され得るメンバープロファイルの部分を自動的に識別し得る。代理５０６は、関連付けが正確に実施されることを保証するためにメンバープロファイルのこれらの自動的に識別された部分を検討し得る。代理５０６が、（メンバー１１８についての代理の個人的知識などに基づいて）タスク推奨システム５１２によって自動的に識別された情報に何らかの変更を行う場合、タスク推奨システム５１２は、これらの変更を組み込むためにメンバープロファイルを自動的に更新するためにこれらの変更を使用し得る。いくつかの例では、代理５０６によって行われた変更の結果としてメンバープロファイルに変更が行われることになる場合、タスク推奨システム５１２は、メンバープロファイルへの提案された変更が正確であることを検証するようにメンバー５１８を促し得る。メンバー５１８は、提案された変更が不正確であることを示すか、またはメンバー５１８が代替の変更を与える場合、タスク推奨システム５１２は、メンバー５１８によって示された正確な情報を反映するために関連付けとメンバープロファイルとを自動的に更新し得る。

【0113】

[0136]メンバーが「私は、私の親の記念日の週末のためのプロジェクトを開始する必要がある」と述べるメッセージを送る例では、代理５０６は、それはどの週末であるのか、親が何をしたいのか、予算がいくらか、親がどこに住んでいるのか、彼らがどのくらい遠くに旅行にいきたい可能性があるのか、および／または他のそのような情報を決定する必要があり得る。一実施形態では、代理５０６は、追加情報を要求するメッセージをメンバー５１８に送る。しかしながら、企図されるように、追加情報についてのそのような要求は、メンバーの認知負荷を不必要に増加させることがあり、追加情報を直接要求することを最小化することは有用であり得る。

【0114】

[0137]一実施形態では、代理５０６は、プロジェクトについての欠落した情報の一部または全部を決定するためにタスク推奨システム５１２を使用する。たとえば、上記で説明されたように、メンバープロファイル中に記憶されたメンバー５１８に関連するデータは、欠落した情報（記念日はどの週末であるのか、親が何をしたいのか、予算がいくらか、親がどこに住んでいるのか、彼らがどのくらい遠くに旅行にいきたい可能性があるのか、および／または他のそのような情報）の１つまたは複数の要素を決定するために使用され得る。さらに、メンバーと代理との間の前の会話の分析から直観される他の情報は、欠落した情報の１つまたは複数の他の要素を決定するために使用され得、および／または欠落した情報の決定された要素を検証するために使用され得る。そのような既知の欠落した情報は、本明細書では「プロジェクトパラメータ」と呼ばれることがある。たとえば、プロジェクトパラメータがプロジェクト５０２に関連する特定のタスク５０４に直接関係するとき、そのような既知の欠落した情報は、本明細書では「タスクパラメータ」と呼ばれることもある。企図されるように、本明細書で説明されるものなどタスク容易化サービスの他のシステムは、プロジェクト５０２についての欠落した情報を識別し、取得するために使用され得る。

【0115】

[0138]プロジェクトがより少ない情報（たとえば、「私は、週末のお出かけを計画するためにプロジェクトを開始する必要がある」）を最初に含む例では、代理５０６は、プロジェクトについてのより多くの欠落した情報を有し得、いくつかの実施形態では、限定はしないが、直接メンバー５１８に情報を要請すること、メンバー５１８に関連するメンバープロファイルを検討すること、または外部データソースを見ることを含む追加のソースを使用し得る。前の例で上記で説明された技法（たとえば、メンバープロファイル中に記憶されたメンバーに関連するデータおよび／またはメンバーと代理との間の前の会話の分析から直観される情報）はまた、メンバーから直接要請される情報の量を低減または除去するために使用され、それによって、メンバーの認知負荷を最小化し得る。

【0116】

[0139]プロジェクトがさらなる情報（たとえば、「私は５月２０日の週末の私の親の記念日の週末を計画するためにプロジェクトを開始する必要がある」）を最初に含む例またはプロジェクトが、情報のより完全なセットからタスク推奨システム５１２によっておよび／またはメンバー５１８によって生成される例では、プロジェクトに関連するあらゆる欠落した情報はまた、限定はしないが、メンバー５１８に直接情報を要請することおよび／またはメンバー５１８に関連するメンバープロファイルを検討することを含む追加のソースを使用し得る。前の例で上記で説明された技法（たとえば、メンバープロファイル中に記憶されたメンバーに関連するデータおよび／またはメンバーと代理との間の前の会話の分析から直観される情報）はまた、メンバーから直接要請される情報の量を低減または除去するために使用され得る。

【0117】

[0140]メンバーによって送信されたメッセージは、ほとんど情報を含まない例（たとえば、「私は、プロジェクトを開始する必要がある」）では、代理は、メンバー５１８に直接情報を要請することで開始し、次いで、メンバー５１８にその後直接要請される情報の量を最小化しながらできるだけ多くの欠落した情報を決定するためにその要請された情報を使用し、それによって、メンバー５１８の認知負荷を少なくとも軽減し得る。いくつかの例では、メンバー５１８からの情報のこの要請を通して取得されるあらゆる情報は、メンバープロファイルを補足するために使用され得る。たとえば、メンバー５１８が、その親の記念日のためのプロジェクトを開始する必要があることを示し、その親に関する詳細な情報が与えられている場合、代理５０６は、メンバーの親に関するこの詳細な情報を含めるためにメンバー５１８に関連するメンバープロファイルを更新し得る（メンバープロファイル内に存在しない場合）。

【0118】

[0141]一実施形態では、タスク推奨システム５１２は、メンバープロファイルをポピュレートするために情報の代理の要請へのメンバーの応答を自動的に処理することができる。たとえば、タスク推奨システム５１２は、プロジェクト５０２を補足し、メンバープロファイルを更新するために使用され得るあらゆる情報を識別するために、自動的にリアルタイムで、メンバー５１８と代理５０６との間で交換されるメッセージを監視することができる。たとえば、タスク推奨システム５１２は、プロジェクト５０２および／またはメンバープロファイルを補足するために使用され得るあらゆる情報を識別するためにメンバー５１８からの受信されたメッセージまたは他の通信を評価するために自然言語処理（ＮＬＰ）または他の人工知能を利用し得る。いくつかの例では、タスク推奨システム５１２は、プロジェクト５０２およびメンバープロファイルを補足するために使用され得る情報を識別するためにＮＬＰまたは他の人工知能をトレーニングするためにメンバーと代理との間で交換されるメッセージに対応する履歴データを利用し得る。

【0119】

[0142]これらの例の各々は、メンバーの親のための記念日の週末を計画するプロジェクトのためのものであり、したがって、各々は、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要な情報の同じ定義された最小セットを有することに留意されたい。プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要な情報の定義された最小セットは、プロジェクトの性質および範囲に基づく。しかしながら、例の各々は、与えられた情報の異なるセットで開始するので、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要な情報の定義された最小セットを満たすために情報が収集されるプロセスは示される異なる例で異なり得る。また、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを開始するために必要な情報の定義された最小セットは、プロジェクト５０２に１つまたは複数のタスク５０４を関連付けることを完了するために必要とされる情報のすべてではないことがあることに留意されたい。たとえば、代理５０６は、たとえば、メンバーの母親が特殊な食事要件を有する（たとえば、彼女が絶対菜食主義である）ことを知ることなしに記念日の週末のためのプロジェクトに１つまたは複数のタスクを関連付けることを開始することが可能であり得る。記念日の週末を計画するプロジェクトに関連するタスク（またはタスク構成要素）は、親のための特殊な記念日の夕食を計画することであり得る。提案生成プロセスの後で、そのタスクは、絶対菜食主義のレストランでの親のための特殊な記念日の夕食を計画するタスクによって置き換えられ得る。

【0120】

[0143]プロジェクト５０２を完了するためにメンバー５１８に代わって代理５０６および／あるいはタスク容易化サービスと提携するサードパーティサービス５１６の１つもしくは複数のサードパーティまたは他のサービス／エンティティによって実施されることになるタスクを定義することを開始するのに十分な情報を用いて、代理５０６は、プロジェクト５０２を完了するために実施されるべきタスク５０４を定義することを開始することができる。一実施形態では、代理５０６は、タスクを定義し、これらのタスクの完了のための１つまたは複数の提案オプションを生成することを開始する。一実施形態では、提案オプションは、プロジェクト５０２を完了するためにメンバー５１８に代わって代理および／あるいはタスク容易化サービスと提携したサードパーティサービス５１６の１つもしくは複数のサードパーティおよび／または他のサービス／エンティティによって実施されることになるタスク５０４を定義する。そのような実施形態では、提案オプションとタスク５０４との間に「１対１の」関係があり得る（すなわち、１つの提案オプションは、１つのタスクに対応する）か、または提案オプションとタスク５０４との間に「１対多の」関係があり得る（すなわち、１つの提案オプションは、複数のタスクに対応する）か、または提案オプションとタスクとの間に「多対１の」関係があり得る（すなわち、複数の提案オプションは、単一のタスクに対応する）。

【0121】

[0144]一実施形態では、プロジェクト５０２に関連する提案オプションは、提案オプションを満たし、プロジェクト５０２を完了するためにメンバーに代わって代理５０６および／あるいはタスク容易化サービスと提携した１つもしくは複数のサードパーティサービス５１６および／または他のサービス／エンティティによって実施されることになるタスク５０４のための推奨である１つまたは複数の提案推奨を受信する。一実施形態では、提案推奨は、タスク推奨システム５１２から代理５０６によって取得される。一実施形態では、提案推奨は、タスク推奨システム５１２からの情報を使用して代理５０６によって生成される。一実施形態では、提案推奨は、タスク容易化サービスと提携した１つもしくは複数のサードパーティサービス５１６および／または他のサービス／エンティティからの情報を使用して代理５０６によって生成される。

【0122】

[0145]一実施形態では、提案推奨は、タスク推奨システム５１２によって与えられたタスクリソース（たとえば、どちらも少なくとも図１に関して本明細書で説明されるユーザデータ記憶装置１０８およびユーザデータ記憶装置１１０）からの情報を使用して代理５０６によって生成される。一実施形態では、提案推奨は、これらのおよび他のそのような情報源の組合せを使用して代理５０６によって生成される。一実施形態では、提案推奨は、これらのおよび他のそのような情報源の組合せを使用して副代理５２２によって生成される。そのような実施形態では、副代理は、下級代理であり得るか、または別の代理であり得るか、または本明細書で説明されるものなどの機械学習または人工知能アルゴリズムを使用して提案推奨を生成するように構成されたボットであり得る。

【0123】

[0146]いくつかの例では、代理５０６は、異なるサードパーティサービス５１６、タスク容易化サービスと提携した他のサービス／エンティティ、およびプロジェクト５０２の特定のタイプまたはカテゴリのために実施され得るタスクに対応する情報を取得するためにタスク容易化サービスによって維持されたリソースライブラリを使用し得る。たとえば、リソースライブラリ中のサードパーティサービスのためのエントリは、サードパーティサービスのための連絡先情報、サードパーティサービスによって提供されるサービスまたは商品のためのあらゆる利用可能な価格シート、サードパーティサービスによって提供される商品および／またはサービスのリスト、営業時間、異なるカテゴリのメンバーによる評価またはスコアなどを含み得る。代理５０６は、タスクを実施し、タスクの実施のために推定コストを決定することになっている１つまたは複数のサードパーティサービスを識別するためにリソースライブラリに問い合わせ得る。いくつかの例では、代理は、タスクの完了のための見積りを取得し、メンバー５１８の利益のためにタスクの実施を調整するために１つまたは複数のサードパーティサービス５１６に連絡し得る。

【0124】

[0147]いくつかの例では、リソースライブラリは、タスク容易化サービスに関連するかまたはそれと提携し、タスク容易化サービスのメンバーに代わって様々なタスクを実施する契約をした他のサービスおよび他のエンティティに対応する詳細な情報をさらに含み得る。これらの他のサービスおよび他のエンティティは、タスク容易化サービスと合意された料金でそれらのサービスまたは商品を与え得る。したがって、代理５０６が、リソースライブラリからこれらの他のサービスまたは他のエンティティのいずれかを選択する場合、代理５０６は、タスクの完了のために特定のパラメータ（たとえば、価格、利用可能性、必要とされる時間など）を決定することが可能であり得る。

【0125】

[0148]一実施形態では、プロジェクト５０２に関連する所与のタスクについて、代理５０６は、タスクの完了のために見積りを要請するタスク容易化サービスと提携した１つまたは複数のサードパーティサービス５１６および他のサービス／エンティティを識別するためにリソースライブラリに問い合わせることができる。たとえば、新たに作成されたタスクのために、代理５０６は、これらの１つまたは複数のサードパーティサービス５１６および他のサービス／エンティティに仕事の申し出を送信し得る。仕事の申し出は、完了されるべきタスクの様々な特性（たとえば、タスクの範囲、メンバー５１８のまたはタスクが完了されるべき場所のおよその地理的ロケーション、所望の予算など）を示し得る。タスク容易化サービスによって与えられたアプリケーションまたはウェブポータルを通して、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティは、仕事の申し出を検討し、タスクの完了のために見積りを提出すべきかまたは仕事の申し出を拒絶すべきかを決定し得る。サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティが仕事の申し出を拒否することを選択する場合、代理５０６は、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティが仕事の申し出を拒絶したことを示す通知を受信し得る。代替的に、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティがタスクを実施するために入札することを選択する（たとえば、仕事の申し出を受け入れる）場合、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティは、タスクの完了のために見積りを提出し得る。この見積りは、タスクの完了のための推定コスト、タスクの完了に必要な時間、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティがタスクの実施を開始するために利用可能である推定日などを示し得る。代理は、タスクの完了のために異なる提案を生成するためにサードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティからの任意の与えられた見積りを使用し得る。

【0126】

[0149]一実施形態では、提案推奨が受信および／または生成されると、代理５０６は、提案推奨を使用して１つまたは複数の提案５０８を作成する。提案は、提案オプションの各々のための提案推奨を含み得る。一実施形態では、提案推奨および／または提案は、本明細書で説明される基準の数に従ってランク付けされる。たとえば、提案推奨は、ソーシャルメディアサイトから取得された情報に基づいて、タスク容易化サービスによって、代理５０６によって、コスト、人口統計、ロケーション、もしくは他のそのような基準に基づいて、またはこれらのおよび／または他の基準の組合せによってランク付けされ得る。同様に、一実施形態では、提案は、ランク付けされ、および／または好適なものとしてマークされる。提案のランキングは、提案推奨のランキングのアグリゲーションに基づき得るか、または、本明細書で説明されるものなどの他のランキング基準を使用してランク付けされ得る。

【0127】

[0150]一実施形態では、提案５０８のうちの１つまたは複数は、ランキングおよび／または好適な指定有りでまたは無しでメンバー５１８に送られる。一実施形態では、提案５０８のうちの１つまたは複数は、メンバー５１８に通信され、提案を受け入れるためのプロセスが開始される。

【0128】

[0151]本明細書で説明されるプロセスについて、代理５０６によって実施される様々な動作は、追加または代替として、本明細書で説明されるものなどの１つまたは複数の機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して実施され得ることに留意されたい。たとえば、代理５０６および／またはタスク推奨システム５１２は、時間とともにメンバー５１８に代わって提案を生成し、提案を推奨し、タスクを調整し、および／またはタスクを実施するので、タスク推奨システム５１２は、（たとえば、代理５０６、タスク推奨システム５１２、および／またはタスク容易化サービスと提携したサードパーティサービス５１６もしくは他のサービス／エンティティによる）提案の生成、提案の推奨、タスクの調整、および／またはタスクの実施に関係するフィードバックに従ってメンバープロファイルを連続的で自動的に更新し得る。

【0129】

[0152]一実施形態では、タスク推奨システム５１２は、メンバー５１８に関連するメンバープロファイルがある時間期間（たとえば、６カ月、一年など）にわたってまたは提案、提案推奨、およびタスクのセット（たとえば、２０個のタスク、３０個のタスクなど）を超えて更新された後、代理の対話有りでまたは無しでメンバープロファイルの様々な属性（たとえば、メンバーと代理間の通信に対応する履歴データ、代理の実施および提示されたタスク／提案／推奨に対応するメンバーのフィードバックなど）に基づいて自動的におよび動的に新しい提案、提案推奨、および／またはタスクを生成するために機械学習アルゴリズムおよび／または人工知能技法を利用し得る。タスク推奨システム５１２は、新しいプロジェクトおよびタスクに必要なあらゆる追加情報を取得し、これらのプロジェクトおよびタスクの実施のためにメンバー５１８に提示され得る提案を自動的に生成するためにメンバー５１８と自動的に通信し得る。代理５０６はまた、会話が肯定極性を維持すること（たとえば、メンバー５１８がタスク推奨システム５１２、タスク容易化サービスの他のシステム、代理５０６、副代理５２２、タスク容易化サービスに関連する他のボットとのそれの対話に満足していることなど）を保証するためにタスク推奨システム５１２とメンバー５１８との間の通信を監視し得る。代理５０６は、会話が否定極性を有していること（たとえば、メンバー５１８がフラストレーションまたは不満を表していること、タスク推奨システム５１２がメンバーの応答または依頼を処理することができないことなど）を決定する場合、代理５０６は、会話に介入し得る。これにより、代理５０６は、あらゆるメンバーの問題に対処し、メンバー５１８に代わってあらゆるタスクを実施することが可能になり、肯定極性を回復し得る。

【0130】

[0153]したがって、自動化されたカスタマサービスシステムおよび環境がエージェントまたは他の自動化されたシステムと対話するユーザについての知識をほとんど有しないことがあるこれらのシステムおよび環境とは異なり、タスク推奨システム５１２は、メンバーのシステムとの対話および／または代理５０６との対話に基づいて、ならびに時間とともにメンバー５１８に代わって生成される提案、推奨される提案、および実施されるタスクに基づいてメンバー５１８に関する最新の履歴情報を与えるためにメンバープロファイルを連続的に更新することができる。メンバー５１８および／またはタスク容易化サービスのシステムが代理５０６と対話するにつれておよびタスクが、時間とともにメンバー５１８のために考案され、提案され、推奨され、実施されるにつれて自動的で動的に更新され得るこの履歴情報は、メンバー５１８のクエリ、要求、および／または目標への適切なまたはインテリジェントな応答を予期し、識別し、提示するためにタスク推奨システム５１２によって使用され得る。

【0131】

[0154]図６は、少なくとも１つの実施形態による、プロジェクトと、タスクと、提案オプションと、提案テンプレートと、提案推奨との間の関係が示される環境６００の例示的な例を示す。一実施形態では、プロジェクトと、タスクと、提案オプションと、提案テンプレートと、提案推奨との間の関係は、提案をランク付けするために使用され、次いで、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、メンバーに通信される。一実施形態では、プロジェクト６０２（たとえば、メンバーの親のための結婚記念日の週末を計画するプロジェクト）は、タスク６０４およびタスク６０６などの１つまたは複数の（本明細書ではタスク構成要素とも呼ばれる）タスクに関連付けられ、それらは、次に、それぞれ、提案オプション６０８および提案オプション６１０に関連付けられる。そのような実施形態では、提案オプション６０８と提案オプション６１０とは、プロジェクト６０２のために生成または選択される提案テンプレート６１６の要素である。

【0132】

[0155]ここでは複数のタスクとともに示されるが、いくつかの実施形態では、プロジェクト６０２は、単一のタスク（たとえば、タスク６０４）のみを有する。たとえば、メンバーの車を点検させる計画は、整備士によって車を点検させることに対応する単一のタスクしか含まないことがある。そのような実施形態では、プロジェクトは単一のタスクを有し得るか、またはプロジェクトと単一のタスクとは同じであり得る（すなわち、関係を「有する」のではなく、プロジェクトはタスク「であり」、タスクはプロジェクト「である」）。そのような実施形態では、タスクは、プロジェクトから独立して存在し得、したがって、本明細書で説明されるようにプロジェクトに関連する提案を提示するのではなく、提案は、単一のタスクのために提示され得る。そのような実施形態では、単一のタスクは、メンバーのために（またはそれに代わって）実施されるべき複数のタスクのうちの１つであり得る。そのような単一のタスクは、マルチタスクに関連付けられる１つまたは複数のタスクをも含み得る「やることリスト」フォーマットで一緒にグループ化され得る。

【0133】

[0156]一実施形態では、タスク（たとえば、タスク６０４）は、本明細書で使用される提案テンプレート６１６の要素である提案オプション６０８に関連付けられる。たとえば、メンバーの親のための記念日の週末を計画するプロジェクト６０２の場合、プロジェクトのためのタスクを定義するために使用される提案テンプレート６１６は、ホテルでの２晩の滞在のための提案オプション（たとえば、提案オプション６０８）と、ワインテイスティングのための提案オプション（たとえば、提案オプション６１０）と、レストランでの夕食のための提案オプション（例示的な環境６００に図示せず）と、サプライズ活動のための提案オプション（やはり、例示的な環境６００に図示せず）とを含み得る。この例では、各提案オプションは、プロジェクトの要素である関連するタスクを有し得、したがって、ホテルでの２晩の滞在のための提案オプションは、ホテルを予約するための関連するタスクを有し得、ワインテイスティングのための提案オプションは、適切なワイナリーを発見する関連するタスクを有し得、夕食のための提案オプションは、レストランを見つけ、予約する関連するタスクを有し得、サプライズ活動のための提案オプションは、サプライズ活動を決定し、スケジュールする関連するタスクを有し得る。

【0134】

[0157]一実施形態では、提案オプションは、複数のタスクに関連付けられる。たとえば、夕食のための提案オプションは、レストランを見つける関連するタスクとレストランに予約する別の関連するタスクとを有し得る。別の実施形態では、提案オプションに関連するタスクは、複数のサブタスクを有する。たとえば、夕食のための提案オプションは、レストランを見つけ、予約する関連するタスクを有し得、そのタスクは、複数のサブタスク（たとえば、レストランを見つること、予約すること、駐車場の予約をすること、特別料理を決定すること、レストランが特別な食事の要件のための料理を有することを保証することなど）を有し得る。

【0135】

[0158]一実施形態では、タスク（たとえば、タスク６０６）は、提案推奨６１２および提案推奨６１４などの１つまたは複数の提案推奨を有する。たとえば、タスク６０６（たとえば、メンバーの親のための記念日の週末のためのワインテイスティングを見つけるタスク）は、記念日の週末が行われることになる場所の近くの２つの異なるワイナリーを訪問するために提案推奨６１２および提案推奨６１４などの１つまたは複数の提案推奨を有し得る。企図されるように、いくつかのタスクの場合およびいくつかのロケーションでは、（たとえば、ナパバレーでのワインテイスティングのためのワイナリーの位置を特定する）提案推奨のための多くのオプションがあり得、他のタスクの場合、他のロケーションでは、（たとえば、唯一のオプションがバンジージャンプであるロケーションでサプライズ活動をスケジュールする）ただ１つの提案推奨しかないことがある。また企図されるように、いくつかのタスク場合およびいくつかのロケーションでは、提案推奨のための好適なオプションがないことがある。

【0136】

[0159]図７は、少なくとも１つの実施形態による、プロジェクトと、タスクと、提案と、提案推奨との間の関係が示される環境７００の例示的な例を示す。図７に示されているように、（プロジェクト７０２に関連する複数のタスクを有するまたは単一のタスクであり得る）プロジェクトの場合、提案７０４は、本明細書で説明されるシステムおよび方法を使用して生成および通信され得る。提案７０４は、１つまたは複数の提案推奨（たとえば、提案推奨７０８および提案推奨７１０）を含み得、ここで、提案推奨は、プロジェクトに関連するタスクの各々を対象とする提案推奨を含む。図７に示されていないが、各提案推奨は、プロジェクトのタスクに対応し得、各タスクは、本明細書で説明されるように、提案テンプレートに関連する提案オプションから生成される。

【0137】

[0160]一実施形態では、１つまたは複数の代替提案７０６－１～７０６－Ｎがプロジェクト７０２のために生成される。たとえば、メンバーの親の記念日の週末中の夕食のための場所を見つけるタスクの場合、２つの異なるレストランオプションが提案推奨として利用可能であり得る。そのような例では、１つの提案（たとえば、提案７０４）は、第１のレストランのための提案推奨を含み得、１つの提案（たとえば、１つまたは複数の代替提案７０６－１～７０６－Ｎの代替提案）は、第２のレストランのための提案推奨を含み得る。したがって、各代替提案７０６－１～７０６－Ｎは、プロジェクト７０２に関連する特定のタスクまたはタスクのセットの完了のための異なるオプションに対応し得る。これらの異なるオプションは、プロジェクト７０２に関連する特定のタスクまたはタスクのセットの完了のための提案７０４で提示される推奨されるオプションの可能な代替として働き得る。

【0138】

[0161]提案７０４が、１つまたは複数の提案推奨（たとえば、提案推奨７０８および提案推奨７１０）を含み、ここで、提案推奨は、プロジェクトのタスクの各々を対象とする提案推奨を含むのと同様に、１つまたは複数の代替提案７０６－１～７０６－Ｎの代替提案は、１つまたは複数の提案推奨（たとえば、提案推奨７１２および提案推奨７１４）を含み、ここで、提案推奨はまた、プロジェクトに関連するタスクの各々を対象とする提案推奨を含む。

【0139】

[0162]一実施形態では、提案推奨は、２つ以上の提案の部分としてメンバーに提示され得る。たとえば、提案７０４は、提案推奨７０８および提案推奨７１０を含み、１つまたは複数の代替提案７０６－１～７０６－Ｎの代替提案は、提案推奨７１２と提案推奨７１４とを含む。点線７１６は、提案推奨７１０と提案推奨７１４とが同じ提案推奨であるインジケータである。例示的な例として、提案７０４は、「ワイナリーＡ」でワインテイスティングに参加する提案推奨（たとえば、提案推奨７０８）と「レストランＺ」で夕食をとる提案推奨（たとえば、提案推奨７１０）とを含み得、１つまたは複数の代替提案７０６の代替提案は、「ワイナリーＢ」でワインテイスティングに参加する提案推奨（たとえば、提案推奨７１２）を含み得るが、「レストランＺ」で夕食をとる提案推奨（たとえば、提案推奨７１４）をも含み得る。この例では、提案推奨７１０と提案推奨７１４とは同じであるが、異なる提案中にある。

【0140】

[0163]一実施形態では、提案推奨のうちの１つまたは複数は、好適な推奨として指定される。好適な推奨は、たとえば、メンバーの選好についての代理の知識に基づいて提案の生成中に代理によってそのように指定され得る。好適な推奨はまた、たとえば、好適な推奨に関連するサードパーティの１つまたは複数の正のレビューによりそのように指定され得る。好適な推奨はまた、タスク容易化サービスのシステムによってそのように指定され得る。好適な推奨はまた、企図されるように、限定はしないが、ロケーション、利用可能なサービスの範囲、販売促進の検討（たとえば、スポンサー付きの推奨）、人口統計、政治的な提携、またはこれらのおよび極めて多くの他のファクタの組合せを含む１つまたは複数の他のファクタに基づいてそのように指定され得る。いくつかの実施形態では、好適な推奨は、本明細書で説明されるものなどの機械学習または人工知能アルゴリズムを使用し、上記で説明されたファクタのうちの１つまたは複数に基づいてそのように指定される。

【0141】

[0164]一実施形態では、提案７０４および任意の代替提案７０６－１～７０６－Ｎならびに任意の対応する提案推奨とのメンバーの対話に基づいて、好適な推奨を指定するために実装される機械学習または人工知能アルゴリズムは、異なる提案に好適な推奨をより正確に指定するためにトレーニングされ得る。たとえば、（図３に関して上記で説明された）提案作成サブシステム３０２は、特定のタスクまたはタスクのセットのためのこれらの提案に提示される情報に関するメンバーの選好を決定するためにメンバーに提示される異なる提案とのメンバーの対話を監視または追跡し得る。さらに、提案作成サブシステム３０２は、メンバーの選好をさらに識別するために異なる提案および対応する提案推奨に関係するメンバーと代理との間で交換されるあらゆるメッセージを監視または追跡し得る。いくつかの例では、提案作成サブシステム３０２は、メンバーの選好を識別するために代理によって与えられた提案に関するメンバーからのフィードバックを要請し得る。異なる提案に関する代理とのメンバーの対話および提案自体とのメンバーの対話を通して得られるこのフィードバックおよび情報は、メンバーおよび他の同様の状況にあるメンバーに提示される提案のための好適な推奨をより正確に指定するために機械学習または人工知能アルゴリズムを再トレーニングするために使用され得る。代理とのメンバーの対話を通して得られるこのフィードバックおよび情報は、好適な推奨を決定する際に使用するためのメンバーに関連するメンバープロファイルまたはモデルを更新するために使用され得る。

【0142】

[0165]図８は、少なくとも１つの実施形態による、ランク付けされた提案がメンバーに通信される環境８００の例示的な例を示す。一実施形態では、提案作成サブシステム８０２は、本明細書で説明されるシステムおよび方法を使用して提案８１２を生成する。一実施形態では、提案作成サブシステム８０２は、少なくとも図１に関連して本明細書で説明されるタスク調整システム１１４の構成要素である。一実施形態では、提案作成サブシステム８０２は、少なくとも図１に関連して本明細書で説明されるタスク推奨システム１１２の構成要素として実装される。

【0143】

[0166]本明細書で説明されるように、提案作成サブシステム８０２は、（機械学習サブシステム８１４として図８に示されている）提案８１２を生成するために、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを利用する。提案作成サブシステム８０２は、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルへの入力として、メンバープロファイルまたはメンバーおよび／またはメンバープロファイルに関連するモデル、メンバーの履歴タスクデータ、および提案が生成されているタスクに対応する情報（すなわち、タスクパラメータ）を使用し得る。一実施形態では、提案が生成されたとき、提案作成サブシステム８０２は、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルをさらにトレーニングするために使用され得るデータを取得するために、タスク容易化サービスとの対話をリアルタイムで監視する。たとえば、提案が提案作成サブシステム８０２によって生成され、代理８０４が他の要素よりも提案のいくつかの要素を推奨する場合、提案作成サブシステム８０２は、好適な提案要素を推奨する可能性を高めるように、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルをさらにトレーニングするために、このフィードバックを利用し得る。

【0144】

[0167]上記で説明されたように、提案作成サブシステム８０２が提案８１２を生成するとき、提案８１２の提案推奨の一部または全部は、提案推奨アルゴリズムを使用する機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを使用して生成され得る。一実施形態では、提案推奨は、提案推奨の好適性の１つまたは複数の表示を含む。提案推奨の好適性のそのような表示（本明細書では、提案推奨のための「好適性メトリック」とも呼ぶ）は、本明細書に説明されるものなどの機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを使用して、提案作成サブシステム８０２によって自動的に生成され得る。

【0145】

[0168]一実施形態では、代理８０４は、提案８１２を受信し、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）され得るように提案のランキングを調整する。一実施形態では、代理８０４は、ランク付けされた提案８１６を生成するために、提案８１２をランク付けする。一実施形態では、代理８０４は、たとえば、高い好適性メトリックを有する提案が、より低い好適性メトリックを有する提案よりも高くランク付けされ得るように、好適性メトリックを使用してランク付けされた提案８１６を生成するために、提案８１２をランク付けする。一実施形態では、代理は、好適性メトリックを使用してランク付けされた提案８１６を生成するために、提案（たとえば、提案８１２のうちの１つ）から提案推奨を選択し、および／または提案８１２のうちの１つまたは複数の代替提案から提案推奨を選択する。

【0146】

[0169]一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６のランク付けアルゴリズムは、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）され得るように提案を自動的にランク付けするために使用される。一実施形態では、ランク付けアルゴリズムは、たとえば、高い好適性メトリックを有する提案が、より低い好適性メトリックを有する提案よりも高くランク付けされ得るように、好適性メトリックを使用してランク付けされた提案８１６を生成するために、提案８１２をランク付けする。一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、少なくとも図２３に関連して本明細書で説明されるコンピューティングデバイス２３０２などのコンピュータシステムを使用して実装される。一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、アプリケーションとして、またはタスク容易化サービスのコンピュータシステム上に実装される他の実行可能コードとして実装される。

【0147】

[0170]一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）され得るように、提案を自動的にランク付けするために、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルであり得る提案ランク付けアルゴリズムを実装する。一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、提案をランク付けするために、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルへの入力として、メンバープロファイルまたはメンバープロファイルのモデルを使用する。一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、提案をランク付けするために、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルへの入力として、プロジェクトおよび／またはタスクデータを使用する。一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、提案をランク付けするために、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルへの入力として、メンバー８１８および／または他のメンバーについて以前に生成された提案からのデータを使用する。一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、提案をランク付けするために、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルへの入力として、少なくとも図１に関して本明細書で説明されたサードパーティサービス１１６などのサードパーティサービス、および／またはタスク容易化サービスに関連する他のサービス／エンティティから取得されたデータを使用する。提案ランク付けサブシステム８０６は、メンバープロファイル、プロジェクトおよび／もしくはタスクデータ、以前に生成された提案からのデータ、サードパーティサービスデータ、ならびに／またはユーザデータ８０８およびタスクデータ８１０などのデータストアからの他のそのようなデータを取得し得る。

【0148】

[0171]図８に示されているように、提案ランク付けサブシステム８０６は、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）され得るように提案をランク付けするために、機械学習サブシステム８１４を使用し得る。一実施形態では、機械学習サブシステム８１４は、提案ランク付けサブシステム８０６の構成要素である。一実施形態では、機械学習サブシステム８１４は、少なくとも図１に関連して本明細書で説明されるタスク推奨サービス１０２の構成要素である。一実施形態では、機械学習サブシステム８１４は、たとえば、サービス２３２６などのサービスとして動作し、コンピューティングデバイス２３２４などのコンピューティングデバイス上で動作する、サードパーティサービスであるが、その両方は、少なくとも図２３に関連して本明細書に説明される。一実施形態では、機械学習サブシステム８１４は、少なくとも図２３に関連して本明細書で説明されるコンピューティングリソースプロバイダ２３２８などのコンピューティングリソースプロバイダによって提供されるサービスである。そのような実施形態では、機械学習サブシステム８１４は、少なくとも図２３に関連して本明細書に説明される、システム２３３０および／またはシステム２３３２などのシステム上で動作していることがある。

【0149】

[0172]提案ランク付けアルゴリズムを実装し、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）され得るように提案をランク付けするために、どのように提案ランク付けサブシステム８０６が機械学習サブシステム８１４を使用し得るかの例示的な例では、親の記念日の週末のためのプロジェクトは、ワインテイスティングの週末のための第１の提案と、異なるワインテイスティングの週末のための第２の提案と、スキーの週末の第３の提案とを含み得る。第１の提案は、２晩の滞在、ワインテイスティング、および夕食のための好適な提案推奨を含んでもよく、好ましくないサプライズ活動のための推奨を含んでもよい。第２の提案は、ワインテイスティングおよびサプライズ活動についての好適な提案推奨を含んでもよく、推奨されない夕食およびサプライズ活動についての推奨を含んでもよい。第３の提案（スキーの週末のための）は、２晩の滞在、スキーエリア、夕食、およびサプライズ活動のための好適な推奨を含んでもよいが、スキーの週末自体が、メンバーおよび／またはメンバーの親によって好まれない場合がある。この例では、提案ランク付けアルゴリズムは、ワインテイスティングの週末の提案をスキーの週末よりも高くランク付けしてもよく、ワインテイスティングの週末の第１の提案（３つの好適な提案推奨を有する）を、第１の提案よりも低いが第３の提案（スキーの週末）よりも高いワインテイスティングの週末の第２の提案（２つの好適な提案推奨を有する）よりも高くランク付けしてもよい。

【0150】

[0173]一実施形態では、代理８０４は、提案ランク付けサブシステム８０６の出力を受信し、メンバー８１８に通信するための提案（すなわち、ランク付けされた提案８１６）を選択する。たとえば、代理８０４は、提案および／または提案推奨の各々を検査し、１つまたは複数の好適性メトリックに基づいて、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、１つまたは複数の提案を選択または選択解除し得る。いくつかの事例では、代理８０４は、メンバー８１８の自身の個人的知識（たとえば、メンバーの選好の以前の知識、代理８０４とメンバー８１８との間で交換された以前の通信、メンバー８１８に関連するメンバープロファイルの検査など）に基づいて、関連する提案を選択または選択解除することがある。一実施形態では、上記で説明された提案ランク付けアルゴリズムを動的に更新するために、関連する提案の代理の選択または選択解除が使用され得る。たとえば、代理８０４が、高い好適性メトリックを有しない、および／または提案ランク付けアルゴリズムによって高くランク付けされなかった特定の提案を選択する場合、提案ランク付けサブシステム８０６は、提案ランク付けアルゴリズムが、代理８０４に提示された提案を正確にランク付けしていない可能性があるという表示として、このフィードバックを使用し得る。したがって、提案ランク付けサブシステム８０６は、類似のプロジェクトおよび／またはタスクについて、類似の提案がより高くランク付けされるように、提案ランク付けアルゴリズムを更新し得る。別の例示的な例として、代理８０４が、高い好適性メトリックを有する、および／または提案ランク付けアルゴリズムによって高くランク付けされた特定の提案を選択する場合、提案ランク付けサブシステム８０６は、提案ランク付けアルゴリズムを強化するために、このフィードバックを使用し得る。

【0151】

[0174]一実施形態では、特定のプロジェクトまたはタスクについてメンバー８１８に通信され得る提案のセットのランキングをリアルタイムで動的に更新するために、関連する提案の代理の選択または選択解除が使用され得る。上述のように、代理８０４が、高い好適性メトリックを有しない、および／または提案ランク付けアルゴリズムによって高くランク付けされなかった特定の提案を選択する場合、提案ランク付けサブシステム８０６は、類似のプロジェクトおよび／またはタスクについて、類似の提案がより高くランク付けされるように、提案ランク付けアルゴリズムを更新するために、このフィードバックを使用し得る。新たに更新された提案ランク付けアルゴリズムは、提案のセットの新しいランキングを動的にリアルタイムで提供するために、特定のプロジェクトまたはタスクについての提案のセットを再び処理し得る。

【0152】

[0175]いくつかの事例では、代理が特定のプロジェクトまたはタスクについての１つまたは複数の提案（任意の対応する提案推奨を含む）を修正する場合、提案のセットについての新しいランキングを提供するために、提案ランク付けアルゴリズムは、特定のプロジェクトまたはタスクについての提案のセット（修正された１つまたは複数の提案を含む）を動的にリアルタイムで処理し得る。たとえば、代理が追加の好適な提案推奨を含むように提案を修正する場合、提案ランク付けアルゴリズムは、追加の好適な提案推奨を含む修正された提案の結果として、修正された提案がより高いランキングを有し得るように、提案のセットについてのランキングを動的にリアルタイムで更新し得る。別の例示的な例として、代理が特定の提案推奨をもはや好ましくないものとして指定する場合、提案ランク付けアルゴリズムは、もはや好ましくない提案推奨を含む提案が、他の好適な提案推奨を依然として含む他の提案と比較してより低くランク付けされ得るように、提案のセットのランキングを動的にリアルタイムで更新し得る。したがって、異なるタスクおよびプロジェクトに対して、代理によって、または本明細書に説明されるシステムによって、提案に変更が行われると、提案ランク付けアルゴリズムは、これらの異なるタスクおよびプロジェクトと関連する提案に対する対応する提案ランキングを動的にリアルタイムで更新し得る。

【0153】

[0176]一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、提案（すなわち、ランク付けされた提案８１６）を選択し、代理８０４に代わってメンバー８１８に自動的に通信するために、提案選択アルゴリズムを実装する。一実施形態では、提案選択アルゴリズムは、本明細書で説明される機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルとして実装される。一実施形態では、提案ランク付けサブシステム８０６は、メンバー８１８に通信するための提案（すなわち、ランク付けされた提案８１６）を自動的に選択するために、メンバープロファイル、プロジェクトまたはタスクデータ、以前に生成された提案からのデータ、ならびに／またはサードパーティサービスおよび／もしくはタスク容易化サービスに関連する他のサービス／エンティティから取得されたデータなどのデータを、提案選択アルゴリズムへの入力として使用する。企図され得るように、提案ランク付けサブシステム８０６は、ユーザデータストア８０８およびタスクデータストア８１０からデータを取得し得る。一実施形態では、提案選択アルゴリズムは、機械学習サブシステム８１４によって実装される。一実施形態では、提案選択アルゴリズムは、タスク容易化サービスの別の構成要素によって実装される。

【0154】

[0177]いくつかの事例では、提案選択アルゴリズムは、提案および／または提案推奨に関連する好適性メトリックと、提案ランク付けサブシステム８０６によって提供される対応するランクとを自動的に処理し、これらの提案および／または提案推奨のうちのどれがメンバー８１８に通信されるべきかを識別するように構成され得る、古典的アルゴリズムを使用して実装され得る。たとえば、提案選択アルゴリズムは、最も高いランキングを有する設定された数の提案を自動的に選択してもよく、ここで、設定された数は、（代理８０４によって示される、メンバー８１８に関連するメンバープロファイル内で定義されるものなどの）メンバーの選好に基づいて決定され得る。いくつかの事例では、提案選択アルゴリズムは、各提案の合計スコアを計算するために、提案に関連する個々のランキングおよび個々の好適性メトリックの各々に重みを適用し得る。提案のセットについての合計スコアは、メンバー８１８への提示のためにどの提案が選択されるべきかを選択するために使用され得る。

【0155】

[0178]一実施形態では、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）されたとき、ランク付けされた提案８１６は、代理８０４に提供されたフォーマットから、メンバー８１８に提案を通信するのに適したフォーマットに再フォーマットされる。一実施形態では、代理８０４および／または提案ランク付けサブシステム８０６がランク付けされた提案８１２を生成することを可能にするために提案８１２とともに提供される情報は、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）される前に、ランク付けされた提案８１６から除去される。たとえば、提案作成サブシステム８０２は、様々なサービスプロバイダの内部ランキング、様々な提案に関連する専門家の連絡先情報、または他のそのような情報などの情報を含み得る。そのような例では、ランク付けされた提案８１６が、代理８０４に提供されるフォーマットから、メンバー８１８に提案を通信する（８２０）のに適したフォーマットに再フォーマットされるとき、その情報が、ランク付けされた提案８１６から除去され得る。一実施形態では、ランク付けされた提案８１６は、代理８０４によって再フォーマットされる。一実施形態では、ランク付けされた提案８１６は、タスク推奨システムのシステム（またはサブシステム）によって自動的に再フォーマットされる。

【0156】

[0179]一実施形態では、提案通信プロセスに関連する１つまたは複数のアルゴリズムは、提案がランク付けおよび／または選択されたときに更新される。たとえば、本明細書で説明されるように、提案作成サブシステム８０２に関連する提案推奨アルゴリズムは、提案ランキングおよび／または提案選択に基づいて更新され得る。企図され得るように、提案が提案推奨アルゴリズムによって生成され、その提案が高くランク付けされず、および／またはメンバー８１８に通信するためのランク付けされた提案として選択されない場合、提案推奨アルゴリズムの機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルは、その提案が良好な推奨ではなかったことを反映するように更新され得る。同様に、提案が提案推奨アルゴリズムによって生成され、その提案が高くランク付けされ、および／またはメンバー８１８に通信するためのランク付けされた提案として選択される場合、提案推奨アルゴリズムの機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルは、その提案が良好な推奨であったことを反映するように更新され得る。

【0157】

[0180]同様に、提案ランキングアルゴリズムは、提案がメンバー８１８に通信するためのランク付けされた提案として選択されないとき、提案ランク付けアルゴリズムの機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルが、提案が良好な推奨ではなかったことを反映するように更新され得、提案がメンバー８１８に通信するためのランク付けされた提案として選択されたとき、提案推奨アルゴリズムの機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルが、提案が良好な推奨であったことを反映するように更新され得る。一実施形態では、代理８０４は、ランク付けされた提案がメンバー８１８に通信される前に、ランク付けされた提案の最終的な検証を提供する。そのような実施形態では、提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、および／または提案選択アルゴリズムは、代理８０４によるこの最終的な検証に基づいて更新され得る。

【0158】

[0181]一実施形態では、提案ランク付けアルゴリズムは、たとえば、提案８１２が提案作成サブシステム８０２から受信されたとき、提案ランク付けアルゴリズムが、リアルタイムで更新され得るように、動的に、連続的に、およびリアルタイムで更新される。同様に、提案８１２が提案ランク付けサブシステム８０６によってランク付けされたとき、提案ランク付けアルゴリズムは、リアルタイムで更新され得る。企図され得るように、提案８１２および／またはランク付けされた提案８１６が（たとえば、提案選択アルゴリズムを使用して）選択されるとき、ランク付けされた提案８１６がメンバー８１８に通信（８２０）される前に代理８０４がランク付けされた提案８１６の最終的な検証を提供するとき、および／またはランク付けされた提案がメンバー８１８に通信（８２０）されるとき、提案ランク付けアルゴリズムは、リアルタイムで更新され得る。一実施形態では、提案ランク付けアルゴリズムは、図８に示された、本明細書で説明されるプロセス中に提案ランク付けアルゴリズムが数回更新され得るように、連続的におよび／または動的に更新される。そのような実施形態では、提案ランク付けアルゴリズムは、図８に示された、本明細書で説明されるプロセスのステップ中に２回以上更新され得る。たとえば、提案８１２が提案ランク付けサブシステムによってランク付けされるとき、提案をランク付けするために複数のステップが始められ得る。提案ランク付けアルゴリズムが連続的および／または動的に更新される、そのような例および実施形態では、提案ランク付けアルゴリズムは、数回（すなわち、提案をランク付けするために始められる複数のステップのうちの１つまたは複数の間に）更新され得る。

【0159】

[0182]提案推奨アルゴリズム、および提案ランク付けアルゴリズムは、タスク容易化サービスに関連する異なるメンバーへの通信のために異なる提案が生成およびランク付けされるとき、リアルタイムで更新され得ることに留意されたい。たとえば、提案推奨アルゴリズム、および提案ランク付けアルゴリズムは、メンバー８１８および他のメンバーに関連する異なるタスク／プロジェクトについての異なる提案を、リアルタイムで同時に、連続的に生成およびランク付けし得る。さらに、提案が異なるメンバーに通信されるとき、提案推奨アルゴリズム、および提案ランク付けアルゴリズムをリアルタイムで動的に更新するために、これらの提案のランク付けおよび選択に対応する任意のフィードバックが使用され得、その結果、同時にリアルタイムで処理されている他のタスク／プロジェクトについて、提案推奨アルゴリズム、および提案ランク付けアルゴリズムは、正確な結果（たとえば、提案、ランキングなど）を提供し得る。

【0160】

[0183]一実施形態では、ランク付けされた提案をメンバーに通信するために使用されるシステムおよび方法に関して本明細書で説明される他のアルゴリズムも、動的に、連続的に、リアルタイムで更新される。たとえば、提案作成サブシステム８０２が（本明細書で上記に説明されたように）提案推奨アルゴリズムを使用して提案８１２を生成するとき、提案推奨アルゴリズムは、リアルタイムで、提案８１２を生成するために提案作成サブシステム８０２によって提案推奨アルゴリズムが使用されるときに更新され得る。同様に、提案推奨アルゴリズムは、たとえば、提案推奨アルゴリズムが、本明細書で説明される提案生成のためのプロセス中に数回更新され得るように、連続的におよび／または動的に更新され得る。したがって、提案作成サブシステム８０２が、提案推奨アルゴリズムを使用して提案８１２を生成し、（本明細書で説明されるように）提案を生成するために複数のステップが始められるとき、提案推奨アルゴリズムは、提案を生成するために始められる複数のステップ中に数回（すなわち、動的に、連続的に、およびリアルタイムで）更新され得る。

【0161】

[0184]動的に、連続的に、およびリアルタイムで更新され得る他のアルゴリズムの別の例では、提案ランク付けサブシステム８０６が、（本明細書で上記に説明されたように）提案を選択するための提案選択アルゴリズムを実装するとき、提案選択アルゴリズムはまた、リアルタイムで、および提案を選択するために提案選択アルゴリズムが提案ランク付けサブシステム８０６によって使用されるときに更新され得る。同様に、提案選択アルゴリズムはまた、提案選択アルゴリズムが提案選択のためのプロセス中に数回更新され得るように、連続的および／または動的に更新され得る（たとえば、提案ランク付けサブシステム８０６が提案８１２を選択するとき、提案選択アルゴリズムは、提案を選択するために始められるステップ中に数回更新され得る）。

【0162】

[0185]一実施形態では、代理８０４は、本明細書に記載されるタスク容易化サービスに関連するアプリケーションを使用して、提案８１２および／またはランク付けされた提案８１６と対話する。一実施形態では、提案８１２およびランク付けされた提案８１６は、ネットワーク２３２２などのネットワークを介して代理８０４に通信され、コンピューティングデバイス２３０２などのコンピューティングデバイス上で動作するアプリケーションを使用して表示されるが、これらの両方は、少なくとも図２３に関連して本明細書で説明される。提案８１２および／またはランク付けされた提案８１６を表示するために使用されるアプリケーションは、本明細書でより詳細に説明される。提案作成サブシステム８０２、機械学習サブシステム８１４、提案ランク付けサブシステム８０６、ユーザデータ８０８、タスクデータ８１０、代理８０４、および／またはタスク容易化サービスの他のシステムの間の対話はまた、様々なコンピューティングデバイス上で動作し、本明細書で説明されるものなどの様々なネットワークを使用して通信されるアプリケーションによって容易化され得る。

【0163】

[0186]一実施形態では、ランク付けされた提案８１６は、メンバー８１８に通信される（８２０）。本明細書で説明されるように、一実施形態では、ランク付けされた提案８１６は、ネットワーク２３２２などのネットワークを介してメンバー８１８に通信され（８２０）、コンピューティングデバイス２３０２などのコンピューティングデバイス上で動作するアプリケーションを使用して表示されるが、これらの両方は、少なくとも図２３に関連して本明細書で説明される。ランク付けされた提案８１６を表示するために使用されるアプリケーションは、本明細書でより詳細に説明される。

【0164】

[0187]一実施形態では、提案８１２は、代理８０４によるランク付け、選択、または再フォーマット無しで、また本明細書で説明されるものなどのシステムまたは方法によるいかなるランク付け、選択、または再フォーマットも無しで、メンバー８１８に直接送られる。一実施形態では、ランク付けされた提案８１６は、提案ランク付けサブシステム８０６によってランク付けされ、代理８０４によるいかなる選択または再フォーマットも無しで、また本明細書で説明されるものなどのシステムまたは方法によるいかなる選択または再フォーマットも無しで、メンバー８１８に直接送られる。一実施形態では、ランク付けされた提案は、提案選択アルゴリズムを使用して選択され、代理８０４によるいかなる再フォーマットも無しで、また本明細書で説明されるものなどのシステムまたは方法によるいかなる再フォーマットも無しで、メンバー８１８に送られる。一実施形態では、（たとえば、提案作成サブシステム８０２による）提案生成からメンバー８１８へのランク付けされた提案通信８２０までの提案通信プロセスは、本明細書で説明されるものなどのタスク推奨サービスのシステムおよびサブシステムによって管理される自動プロセスである。

【0165】

[0188]企図され得るように、（たとえば、提案作成サブシステム８０２による）提案生成からメンバー８１８へのランク付けされた提案通信８２０までの提案通信プロセスは、本明細書で説明されるものなどのタスク推奨サービスのシステムおよびサブシステムによって管理される自動プロセスであり、したがって、代理８０４によって実施される様々な動作は、追加または代替として、本明細書に説明されるものなどの１つまたは複数の機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して実施され得る。たとえば、提案が時間とともに生成、推奨、ランク付け、選択、および再フォーマットされるとき、タスク容易化サービスのシステムは、提案の生成、提案の推奨、提案のランク付け、提案の選択、および提案の再フォーマット、ならびにタスクの調整および／またはタスクの実施に関係するフィードバックに従って、メンバー８１８に関連するメンバープロファイルを連続的で自動的に更新し得る。

【0166】

[0189]一実施形態では、メンバー８１８に関連するメンバープロファイルがある時間期間にわたってまたは提案のセットにわたって更新された後、提案作成サブシステム８０２および／または提案ランク付けサブシステム８０６の要素は、代理８０４の対話の有無にかかわらず、メンバープロファイルの様々な属性に基づいて、新しい提案、提案ランキング、提案選択、および／または提案フォーマットを自動的で動的に生成するために、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを利用する。一実施形態では、提案作成サブシステム８０２および／または提案ランク付けサブシステム８０６は、プロジェクトに必要な情報を取得するためにメンバー８１８と自動的に通信し、提案に関連するタスクを実施するためにメンバー８１８に提示され得る提案を自動的に生成、ランク付け、選択、およびフォーマットすることができる。代理８０４はまた、本明細書で説明されるように、会話が肯定極性を維持することを確実にするために、タスク容易化サービスのシステムおよびサブシステム（たとえば、提案作成サブシステム８０２および／または提案ランク付けサブシステム８０６）とメンバー８１８との間の通信を監視し得る。これにより、代理８０４は、あらゆるメンバーの問題に対処し、メンバー８１８に代わってあらゆるタスクを実施することが可能になり、会話への肯定極性を回復し得る。

【0167】

[0190]本明細書で説明されるように、メンバー選好（動的に進化するメンバー選好を含む）は、新しい提案、提案ランキング、提案選択、および／または提案フォーマットを自動的で動的に生成し、また、新しい提案を生成し、提案をランク付けし、提案を選択し、および／または提案をフォーマットするために使用される様々なアルゴリズムを動的に、連続的に、およびリアルタイムで更新するために、提案作成サブシステム８０２、提案ランク付けサブシステム８０６、および／または機械学習サブシステムによって使用され得る。たとえば、様々なタスクを実施する際のメンバーおよびその家族の認知負荷を低減するために、ランク付けされた提案８１６は、メンバーが提案を評価するのに必要な最小量の情報のみとともにメンバー８１８に通信（８２０）され得、それによって、メンバーに無関係の情報を過度に負わせず、したがって、メンバーの認知負荷を低減する。そのような例では、ランク付けされた提案８１６は、提案推奨、提案ランキング、代替提案、および／またはメンバー８１８によって要求された場合にメンバーに通信される他のそのような情報についての詳細とともに、広くメンバーに通信８２０されるようにフォーマットされ得る（たとえば、「あなたの親の記念日の週末には、私たちはワインテイスティングの週末を提案する」）。そのような例では、ランク付けされた提案８１６を、それらがメンバー８１８に広く通信される（８２０）ようにフォーマットすることは、持続的なメンバーの好みの結果であり得、またはメンバーがタスクのパラメータを定義するときに提案生成への最小限の関与を指定する結果であり得、またはメンバー８１８が現在非常に忙しいことを代理８０４が知っている結果であり得、またはメンバーがこのプロジェクトおよび／もしくは提案推奨のための最小限の情報を好むであろうと決定するタスク容易化サービスの他のシステムおよび／もしくはサブシステムの結果であり得る。企図され得るように、メンバーの選好は、動的に進化することがあり、メンバーに対する認知負荷を低減する一態様は、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムが、これらの進化する選好に動的に応答および／または予測することである。

【0168】

[0191]したがって、これらのシステムがエージェントまたは他の自動化されたシステムと対話するユーザの知識をほとんど有しない場合がある自動化されたカスタマサービスシステムおよび環境とは異なり、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステム（たとえば、提案作成サブシステム８０２および／または提案ランク付けサブシステム８０６）は、メンバー８１８に関する最新の情報を与えるために、メンバープロファイルを連続的に更新することができる。この最新の情報は、タスク容易化サービスのシステムおよび／もしくはサブシステムとのメンバーの対話、ならびに／または代理８０４との対話に基づき得る。この最新の情報はまた、生成された提案、推奨された提案、選択された提案、および／または時間とともにメンバー８１８に代わって実施されるタスクに基づき得る。この情報は、メンバー８１８がタスク容易化サービスのシステムおよび／もしくはサブシステムと対話するとき、ならびに／または代理８０４と対話するとき、自動的で動的に更新され得る。この情報はまた、メンバー８１８に対して提案が時間とともに生成され、推奨され、選択され、フォーマットされ、実施されるとき、自動的で動的に更新され得、この履歴情報は、メンバー８１８のクエリ、要求、および／または目標に対する適切なまたはインテリジェントな応答を予測し、識別し、提示するために、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステム（たとえば、提案作成サブシステム８０２および／または提案ランク付けサブシステム８０６）によって使用され得る。

【0169】

[0192]図９Ａおよび図９Ｂは、少なくとも１つの実施形態による、提案応答がメンバー９１８から取得され、処理される環境９００の例示的な例を示す。一実施形態では、タスク容易化サービス９０２のシステムは、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、ランク付けされた提案９１０のセットを生成する。一実施形態では、メンバー９１８が、通信されたランク付けされた提案９１０を受信したとき、メンバー９１８は、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、通信されたランク付けされた提案９１０を受け入れる、拒否する、および／または部分的に受け入れるための１つまたは複数の行為を実施する。一実施形態では、メンバー９１８は、コンピューティングデバイス９２０上で動作するアプリケーション（図９Ａおよび図９Ｂには図示せず）を使用して、またはコンピューティングデバイス９２０上に実装されたブラウザアプリケーションを使用してアクセス可能なウェブポータルを通して、ランク付けされた提案９１０を受信する。一実施形態では、ランク付けされた提案９１０は、ネットワーク２３２２などのネットワークを介してメンバー９１８に通信され、コンピューティングデバイス２３０２などのコンピューティングデバイス上で動作するアプリケーションを使用して表示されるが、これらの両方は、少なくとも図２３に関して本明細書で説明される。ランク付けされた提案９１０を表示するために使用されるアプリケーションは、本明細書でより詳細に説明される。

【0170】

[0193]一実施形態では、メンバー９１８は、メンバー９１８に通信されたランク付けされた提案９１０からの１つまたは複数の提案のメンバーの受け入れを示し得る提案応答９２２のセットを提供するために、アプリケーションまたはウェブポータルを使用する。したがって、提案応答９２２のセットは、１つまたは複数の受け入れられた提案９１２を含み得る。上記で説明された「親の記念日の週末」の例を使用すると、メンバー９１８は、受け入れられた提案である３つの好適な推奨とともに、「ワインテイスティングの週末」に関して推奨された（または最高ランクの）提案を受け入れることがある。企図され得るように、メンバー９１８は、他のランク付けされた提案９１０のうちの１つまたは複数を受け入れられた提案として選択することもある。一実施形態（以下で説明される）では、メンバー９１８は、ランク付けされた提案９１０のうちの２つ以上を受け入れられた提案として選択することができる。そのような実施形態では、メンバーは、提案のうちの２つ（またはそれを以上）が受け入れ可能な提案９１２であることを示し得る。そのような実施形態では、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は、提案応答９２２のセットからの受け入れられた提案９１２を分析して、タスク調整システム９０６、および／またはタスク容易化サービス９０２と提携するサードパーティサービス９０８もしくは他のサービス／エンティティを使用してメンバーの代わりに提案のうちのどれが選択され、タスクが実施され得るかを決定するために、本明細書で説明されるものなどの技法を使用し得る。

【0171】

[0194]タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は、限定はしないが、タスク容易化サービス９０２によって実装され、本明細書で説明される様々なシステムおよび対応するサブシステムを含む。一実施形態では、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は、機械学習サブシステム９２６を使用して、どの提案が実施のために選択されるかを決定するために、受け入れられた提案９１２のセット中の複数の受け入れられた提案を分析する。たとえば、図９Ｂに示されるように、機械学習サブシステム９２６は、ステップ９３０において、通信が通信セッションを通して交換されるとき、メンバー９１８と代理９０４との間のプロジェクト固有またはタスク固有の通信セッションを通して、メンバー９１８からの提案応答９２２のセットを、これらの提案応答９２２が通信されるときにリアルタイムで受信し得る。

【0172】

[0195]一実施形態では、機械学習サブシステム９２６は、メンバー９１８に通信されたランク付けされた提案９１０に対する応答を検出するために、プロジェクト固有またはタスク固有の通信セッションを通してメンバー９１８と代理９０４との間で交換される任意のメッセージが交換されるときに、これらのメッセージをリアルタイムで処理するために、ＮＬＰアルゴリズムなどの機械学習アルゴリズムまたは他の人工知能を実装する。機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、本明細書で説明されるように、同様の状況にあるメンバーに関連する以前に生成および実施されたプロジェクトまたはタスクに対応する履歴データ、ならびに、これらのメンバーと、任意の通信された提案およびこれらの通信された提案に対する応答に対応する代理との間で交換されたメッセージを使用して、メンバー９１８（およびタスク容易化サービスに関連する他のメンバー）によって通信された提案応答９２２を自動的にリアルタイムで識別し、これらの提案応答９２２に基づいて、どの行為が実施され得るかを決定するためにトレーニングされ得る。

【0173】

[0196]たとえば、機械学習サブシステム９２６は、通信セッションを通してメンバー９１８によって通信される任意の提案応答９２２を自動的にリアルタイムで検出するために、機械学習アルゴリズムまたは他の人工知能を使用し得る。いくつかの事例では、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、ランク付けされた提案９１０が特定のプロジェクトまたはタスクのためにメンバー９１８に通信されたとき、自動的に起動され得る。さらに、ステップ９３２において、機械学習サブシステム９２６は、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を通して、提案応答９２２のセットを評価し、ステップ９３４において、提案応答９２２からの任意の受け入れられた提案９１２を自動的に識別し得る。

【0174】

[0197]機械学習サブシステム９２６は、ステップ９３６において、ランク付けされた提案９１０がすべてメンバー９１８によって拒否されたかどうかを決定することがある。たとえば、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して、機械学習サブシステム９２６は、ランク付けされた提案９１０のメンバーの拒否の任意の表示を識別するように、提案応答９２２を自動的にリアルタイムで処理し得る。たとえば、メンバー９１８が、プロジェクト固有またはタスク固有の通信セッションを通して、「私はこれらの提案のいずれも好きではない」と代理９０４に通信する場合、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、メンバー９１８が以前に提供されたランク付けされた提案９１０を拒否したことを検出するように、この通信を自動的に処理し得る。

【0175】

[0198]例示的な例として、受け入れられた提案９１２のセットは、空集合であり得る（すなわち、提案応答９２２は、ランク付けされた提案９１０のいずれも受け入れられていないことを示す）。そのような実施形態では、メンバー９１８は、ランク付けされた提案のいずれも受け入れ可能でないことを見出し得る。たとえば、メンバー９１８は、彼らの親がもはやワインを飲まず、スキーを好まないという情報（タスク容易化サービス９０２が利用可能ではない）を有し得る。そのような実施形態では、機械学習サブシステム９２６は、ステップ９３８において、この更新された情報（すなわち、以前に提示されたランク付けされた提案９５０のいずれも受け入れ可能ではなかったこと）に基づいて、メンバー９１８のためのランク付けされた提案９１０の新しいセットを生成し得る。一実施形態では、ランク付けされた提案の新しいセットを生成するために、機械学習サブシステム９２６は、プロジェクトまたはタスクに対するランク付けされた提案の新しいセットを自動的に生成するために、図８に関して上記で説明された提案推奨アルゴリズムおよび提案ランク付けアルゴリズムを使用し得る。いくつかの例では、機械学習サブシステム９２６は、ランク付けされた提案９１０のメンバーの拒否を、上述の提案推奨アルゴリズムおよび提案ランク付けアルゴリズムへの入力として使用して、これらの拒否された提案が新しいランク付けされた提案９５０のために選択される可能性を低減するか、またはこれらの拒否された提案が新しいランク付けされた提案９５０内で高くランク付けされないことを確実にし得る。いくつかの事例では、ランク付けされた提案９１０のメンバーの拒否は、上記で説明されたように、提案推奨アルゴリズムおよび提案ランク付けアルゴリズムを動的に再トレーニングするために使用され得る。たとえば、ランク付けされた提案９１０の提供されたセットのメンバーの拒否は、提案推奨アルゴリズムおよび提案ランク付けアルゴリズムを動的にトレーニングして、これらのランク付けされた提案９１０が類似のタスクおよび／または類似の状況にあるメンバーに対して選択されるおよび／または高くランク付けされる可能性を低減するために使用され得る。

【0176】

[0199]一実施形態では、メンバー９１８は、ランク付けされた提案９１０からの提案（たとえば、拒否された提案９１４）のセットを拒否するために、アプリケーションまたはウェブポータルを使用する。たとえば、メンバー９１８は、第２のワインテイスティングの週末を拒否し得、スキーの週末も拒否し得る（および、第１のワインテイスティングの週末を受け入れ得る）。一実施形態では、拒否された提案９１４のセットは空集合である（すなわち、ランク付けされた提案９１０のいずれも拒否されない）。いくつかの実施形態では（たとえば、受け入れられた、または部分的に受け入れられた提案がない場合）、これは、すべての提案が受け入れ可能であることの表示であり得、タスク容易化サービス９０２は、複数の受け入れられた提案を分析し、提案のうちのどれが実施のために選択され得るか（たとえば、提案のうちのどれが選択され得、タスクが、タスク調整システム９０６および／またはサードパーティサービス９０８を使用して、メンバーに代わって実施され得るか）を決定するために、機械学習サブシステム９２６を使用し得る。

【0177】

[0200]一実施形態では、メンバー９１８は、ランク付けされた提案９１０からの提案のセット（たとえば、部分的に受け入れられた提案９１６のセット）を部分的に受け入れるために、アプリケーションまたはウェブポータルを使用する。一実施形態では、部分的に受け入れられた提案は、メンバーが提案の提案推奨のうちの１つまたは複数を受け入れ、提案の提案推奨のうちの１つまたは複数を拒否する提案である。たとえば、メンバーがレストラン、ワイナリー、およびサプライズ活動を好むが、２晩の滞在のための提案されたロケーションを好まない場合、第１のワインテイスティングの週末は、メンバー９１８によって部分的に受け入れられ得る。そのような例では、メンバー９１８は、別の提案（たとえば、第２のワインテイスティングの週末からの２晩の滞在）から要素を選択し得るか、または、メンバー９１８は、２晩の滞在のための異なるロケーションを提案し得る。そのような例では、部分的に受け入れられた提案（たとえば、修正された提案推奨を含む第１のワインテイスティングの週末）は、本明細書では、プロジェクトの「逆提案」と呼ばれ得る。したがって、ステップ９４０において、機械学習サブシステム９２６が、ランク付けされた提案９１０のすべてが拒否されたとは限らないと決定した場合、機械学習サブシステム９２６は、メンバー９１８が、メンバー９１８に通信されたランク付けされた提案９１０のセットに１つまたは複数の逆提案を通信したかどうかを決定することがある。

【0178】

[0201]一実施形態では、逆提案は、タスク容易化サービス９０２に通信され得、ここで、機械学習サブシステム９２６は、ステップ９４２において、逆提案に応答してどの行為が始められるべきかを決定するために逆提案を分析し得る。一実施形態では、代理９０４は、逆提案に応答してどの行為が始められるべきかを決定するために、逆提案を分析する。一実施形態では、逆提案が受け入れ可能である場合、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は、メンバー９１８に逆提案の受け入れを通信することができる。一実施形態では、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は、メンバー９１８の認知負荷を低減するために、逆提案を受け入れ、逆提案の受け入れを通信することなく実施のために逆提案を選択することができる。

【0179】

[0202]タスク容易化サービス９０２は、メンバー９１８に対するランク付けされた提案９５０の新しいセットを自動的に生成し、受け入れられた提案を分析して、受け入れられた提案のうちのどれが実施のために選択され得るかを決定し、任意の受信された逆提案を分析するために、本明細書で説明される機械学習サブシステム９２６を実装し得るが、タスク容易化サービス９０２は、代替的に、これらの動作を実施するために、１つまたは複数の古典的なアルゴリズムを利用し得ることに留意されたい。たとえば、メンバー９１８が、タスク容易化サービス９０２によって提供されたランク付けされた提案９１０を拒否した場合、タスク容易化サービス９０２は（１つまたは複数の古典的なアルゴリズムの使用を通して）、ランク付けされた提案９１０の拒否につながった可能性がある任意の提案推奨を省略する提案の新しいセットを生成するために、メンバー９１８によって提供された任意のフィードバックを、彼らの提案応答において自動的にリアルタイムで使用し得る。別の例示的な例として、メンバー９１８が、受け入れられた提案９１２のセットを含む提案応答を提出する場合、タスク容易化サービス９０２は、１つまたは複数の古典的なアルゴリズムの使用を通して、それらの割り当てられたランクに従って、受け入れられた提案９１２のセットを検討し、実施のために、受け入れられた提案９１２のセットからの１つまたは複数の提案を選択し得る。選択される提案の数は、メンバーの選好に基づいて、または場合によっては、メンバー９１８に関連するメンバープロファイルに定義されるように決定され得る。別の例示的な例として、１つまたは複数の古典的なアルゴリズムは、上述のリソースライブラリを使用して受信された逆提案を自動的にリアルタイムで分析して、メンバーの逆提案が実施のために実現可能であるかどうかを決定するために使用され得る。たとえば、メンバー９１８が２晩の滞在のための異なるロケーションを提案する場合、１つまたは複数の古典的なアルゴリズムは、異なるロケーションが２晩の滞在のために利用可能であるかどうかを決定するために、リソースライブラリに問い合わせ得る。この問合せに基づいて、タスク容易化サービス９０２は、逆提案が受け入れられ得るかどうかを決定することがある。

【0180】

[0203]メンバー９１８が、通信されたランク付けされた提案９１０を受け入れ、拒否し、および／または部分的に受け入れるための１つまたは複数の行為を実施するとき、受け入れられた提案９１２のセット、拒否された提案９１４のセット、および／または部分的に受け入れられた提案９１６のセットは、提案応答９２２のセットとしてタスク容易化サービス９０２に通信され得る。一実施形態では、メンバー９１８は、ランク付けされた提案９１０のセットのうちのどの提案が受け入れられ、拒否され、および／または部分的に受け入れられたかに関する表示として、提案応答９２２のセットをタスク容易化サービス９０２に提供する。本明細書で使用される、提案応答９２２のセットは、複数の受け入れ、拒否、および／または部分的な受け入れを含む提案応答（すなわち、単数形で）とも呼ばれ得る。たとえば、ランク付けされた提案のセットは、２つは受け入れられ、３つは拒否され、１つは部分的に受け入れられる６つのランク付けされた提案を有することがある。この例では、これらは、セット中に６つのメンバーを有する「提案応答のセット」と呼ばれることがあるか、または、提案応答がセット中に６つのメンバーを有する提案応答のセットと均等である「提案応答」と呼ばれることがある。すなわち、単数形の「提案応答」は、一般性を失うことなく、１つまたは複数の提案応答を指し得る。

【0181】

[0204]一実施形態では、メンバー９１８は、受け入れられた提案９１２のセットをタスク容易化サービス９０２に通信し、他の提案の拒否は、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４によって決定され得る。たとえば、メンバー９１８が、第１のセカンドワインテイスティングの週末が受け入れられたことを通信し、第２のワインテイスティングの週末またはスキーの週末に関する情報を通信しない（すなわち、提案を拒否することも、部分的に受け入れることもない）場合、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は（たとえば、本明細書で説明される機械学習サブシステム９２６を使用して）、第１のワインテイスティングの週末の受け入れと、他の提案に関する情報の欠如とに基づいて、第２のワインテイスティングの週末およびスキーの週末が拒否されることを決定し得る。

【0182】

[0205]一実施形態では、メンバー９１８は、受け入れられた提案９１２のセットに加えて、部分的に受け入れられた提案９１６のセットをタスク容易化サービス９０２に通信し、他の提案の拒否は、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４によって仮定され得る。たとえば、メンバー９１８が、第１のワインテイスティングの週末が受け入れられたことを通信し、第２のワインテイスティングの週末が部分的に受け入れられたことを通信するが、スキーの週末に関するいかなる情報も通信しない（すなわち、スキーの週末の提案を拒否することも、部分的に受け入れることもない）場合、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は（たとえば、本明細書で説明される機械学習サブシステム９２６を使用して）、第１のワインテイスティングの週末の受け入れ、第２のワインテイスティングの週末の部分的な受け入れと、スキーの週末の提案に関する情報の欠如とに基づいて、スキーの週末が拒否されることを決定し得る。企図され得るように、第１のワインテイスティングの週末の受け入れと、第２のワインテイスティングの週末の部分的な受け入れは、メンバーが２つ以上の提案の受け入れ、および／または部分的な受け入れを通信する状況と同様であり、したがって、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は、複数の受け入れられた提案を分析し（たとえば、本明細書で説明される機械学習サブシステム９２６を使用して）、提案のうちのどれが実施のために選択され得るかを決定するために、本明細書で説明されるものなどの技法を使用し得る。

【0183】

[0206]一実施形態では、メンバー９１８は、拒否された提案９１４のセットをタスク容易化サービス９０２に通信し、他の提案の受け入れは、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４によって仮定され得る。たとえば、メンバー９１８が、第２のワインテイスティングの週末およびスキーの週末が拒否されることを通信し、第１のワインテイスティングの週末の受け入れまたは部分的な受け入れを通信しない場合、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は（たとえば、本明細書で説明される機械学習サブシステム９２６を使用して）、第１のワインテイスティングの週末が、第２のワインテイスティングの週末およびスキーの週末の拒否に基づいて受け入れられることを決定することがあり、第１のワインテイスティングの週末が実施のために選択され得ることを決定することがある。

【0184】

[0207]一実施形態では、メンバー９１８は、受け入れられた提案９１２のセット、拒否された提案９１４のセット、および／または部分的に受け入れられた提案９１６のセットをタスク容易化サービス９０２に通信する。このような実施形態では、提案のいずれかの受け入れ、拒否、および／または部分的な受け入れは、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４によって仮定されないことがある。たとえば、メンバー９１８は、第１のワインテイスティングの週末を受け入れ、第２のワインテイスティングの週末およびスキーの週末を拒否し、いかなる提案も部分的には受け入れないこともあり得る。この例では、提案のすべてが受け入れられたか、または拒否されたかのいずれかであり、複数の受け入れられた、および／または部分的に受け入れられた提案が存在しないので、タスク容易化サービス９０２のシステムおよび／またはサブシステム９２４は、第１のワインテイスティングの週末がさらなる分析なしに実施のために選択され得ると決定することがある。

【0185】

[0208]ステップ９４４において、機械学習サブシステム９２６は、受け入れられたおよび／または部分的に受け入れられた提案のセットに従って、プロジェクトまたはタスクを完了するために実施され得る提案タスクのセットを生成し得る。たとえば、本明細書でより詳細に説明されるように、機械学習サブシステム９２６は、提案応答９２２（たとえば、プロジェクトまたはタスクの完了のための選択された提案）と、特定のプロジェクトまたはタスクに関連付けられたパラメータとに基づいて、提案タスクを生成するように動的にトレーニングされる提案タスク生成アルゴリズムを実装し得る。提案タスク生成アルゴリズムは、サンプルタスクパラメータのデータセットおよびサンプル提案タスクのデータセットを使用して動的にトレーニングされ得る。たとえば、タスクパラメータは、割り振られた予算、タスクの完了のための時間枠、好適なブランド、タスク容易化サービスと提携する好適なサードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティ、ならびに他のタスクパラメータなどのタスクパラメータのサンプルデータセットを含み得る。提案タスク生成アルゴリズムをトレーニングするために使用されるサンプルタスクパラメータおよび提案タスクのデータセットは、実際のタスク（たとえば、以前に提案されたタスク）、仮説的、理論的、および／もしくは理想化されたタスクのセットから、または実際のタスクと仮説的、理論的、および／もしくは理想化されたタスクとの組合せから生成され得る。生成された提案タスクは、本明細書で説明されるように、実行のためにタスク調整システム９０６に通信され得る。

【0186】

[0209]一実施形態では、本明細書で説明される提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案選択アルゴリズム、および／または本明細書で説明される任意の他のアルゴリズムに関連する機械学習モデルは、ステップ９４６において、タスク容易化サービス９０２に通信された受け入れられた提案９１２のセット、拒否された提案９１４のセット、および／または部分的に受け入れられた提案９１６のセットに応答して更新される。たとえば、受け入れられた提案９１２のセットのうちの受け入れられた提案は、受け入れられた提案が良好な推奨であり、良好にランク付けされ、適切に選択されたことを示すものとして、提案推奨アルゴリズム、提案ランキングアルゴリズム、および／または提案選択アルゴリズムに関連する機械学習モデルによって使用され得る。

【0187】

[0210]図１０Ａおよび図１０Ｂは、少なくとも１つの実施形態による、複数のベンダーに関連する提案応答がメンバーから受け入れられ、処理される環境１０００の例示的な例を示す。一実施形態では、タスク容易化サービス１００２のシステムおよび／またはサブシステム１００４は、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、１つまたは複数のベンダー１０１０を含むランク付けされた提案のセットを生成する。例示的な例では、造園サービスを実施するためのプロジェクトは、１つまたは複数のベンダー１０１０を含む３つのランク付けされた提案を含むことがあり、ここで、提案は、異なるベンダーを除いて、ほとんどの点で同じである。異なるベンダーは、タスク容易化サービス１００２と提携する１つまたは複数のサードパーティサービス１００８および／または他のサービス／エンティティを含み得る。

【0188】

[0211]ベンダーを含むランク付けされた提案１０１０は、第１の造園企業（たとえば、第１のベンダー）に関する提案推奨を含む第１の提案と、第２の造園企業（たとえば、第２のベンダー）に関する提案推奨を含む第２の提案と、第３の造園企業（たとえば、第３のベンダー）に関する提案推奨を含む第３の提案とを含み得る。一実施形態では、第１のベンダー、第２のベンダー、および第３のベンダーは、本明細書で説明されるシステムおよび方法を使用して、タスク容易化サービス１００２のシステムおよび／またはサブシステム１００４によって、タスク容易化サービス１００２と提携するサードパーティサービス１００８および／または他のサービス／エンティティから選択される。一実施形態では、タスク容易化サービス１００２のシステムおよび／またはサブシステム１００４は、機械学習サブシステム１００６を使用して、タスク容易化サービス１００２と提携するサードパーティサービス１００８および／または他のサービス／エンティティからベンダーを選択する。一実施形態では、図１０Ａおよび図１０Ｂに示されているように、機械学習サブシステム１００６は、異なるプロジェクトおよびタスクについてベンダーを推奨するように動的にトレーニングされたベンダー推奨アルゴリズム１０３０を実装する。

【0189】

[0212]ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、サンプルおよび／またはライブベンダーデータと、タスク容易化サービス１００２に関連する異なるメンバーに対応するサンプルメンバーデータと、異なるメンバーに対して実施された異なるプロジェクトおよび／またはタスクに対応するサンプルタスクデータと、異なるプロジェクトおよび／またはタスクに対応する提案のセットとを、提案のセットからのメンバー選択とともに備えるデータセットを使用して動的にトレーニングされ得る。たとえば、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０を動的にトレーニングするために使用されるデータセット内のデータポイントは、特定のメンバーに対して実施されているサンプルタスクと、サンプルタスクに対してメンバーに提示される提案のセットとを示すことがある。提案のセットは各々、サンプルタスクを実施し得る特定のベンダーに関連付けられ得る。データポイントは、サンプルタスクの実施のための提案のセットからの特定の提案の選択をさらに示すことがある。いくつかの事例では、所与のサンプルタスクおよび対応するメンバーについてのデータポイントは、選択された提案に対応するベンダーの実施に対応する任意のフィードバック（たとえば、肯定的、否定的、中間など）をさらに含み得る。データセットの評価を通して、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、異なるプロジェクト／タスク、メンバー、およびベンダーの間の相関を識別するようにトレーニングされることがあり、その結果、これらの相関に基づいて、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、異なるプロジェクトおよびタスクに対してメンバーに提案され得る異なるベンダーに対するベンダー推奨を自動的に生成し得る。ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、顧客評価、サービスのコスト、利便性、メンバーへの近接度、メンバー選好、および／または他のそのようなファクタなどの特定のベンダー属性に基づいて、これらの相関をさらに識別し得る。

【0190】

[0213]図１０Ｂに示されているように、タスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１００４は、メンバー１０１８の代わりに実施されるプロジェクトまたはタスクに対応するタスクパラメータのセットを送信し得る。これらのタスクパラメータは、タスクまたはプロジェクトに割り振られた予算、タスクまたはプロジェクトの完了のための時間枠、任意の好適なブランド、タスク容易化サービス１００２と提携する任意の好適なサードパーティサービス１００８および／または他のサービス／エンティティ、メンバー１０１８に関連するメンバープロファイルなどを含み得る。したがって、ステップ１０３２において、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、メンバー１０１８に代わって実施されるタスクまたはプロジェクトに対応するタスクパラメータを受信することがある。

【0191】

[0214]ステップ１０３４において、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、ベンダー１０１０を含むランク付けされた提案のセットを通してメンバーに推奨することがあるベンダーのセットを識別するために、特定のプロジェクトおよびタスクに対して利用可能なベンダーに対応するデータと、タスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１００４によって提供されるタスクパラメータとを評価し得る。たとえば、取得されたタスクパラメータを使用して、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、メンバー１０１８にとって満足のいく方法でタスクまたはプロジェクトを実施することがある１つまたは複数のベンダーを識別するために、タスク容易化サービス１００２によって維持されるリソースライブラリに自動的に問い合わせ得る。上述のように、リソースライブラリ中のタスク容易化サービス１００２と提携するサードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティのエントリは、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティの連絡先情報、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティによって提供されるサービスまたは商品のための任意の利用可能な価格シート、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティによって提供される商品および／またはサービスのリスト、営業時間、ロケーション、異なるカテゴリのメンバーによる評価またはスコアなどを含み得る。ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、タスクまたはプロジェクトの実施のためにメンバー１０１８に推奨され得るベンダーのセットを識別するために、メンバー１０１８に関連するメンバープロファイルに従って、リソースライブラリからの任意の識別されたベンダーを自動的にリアルタイムで評価し得る。

【0192】

[0215]ステップ１０３６において、リソースライブラリから取得され、メンバー１０１８の代わりにタスクまたはプロジェクトを実施し得るベンダーのセットに対応するデータの評価に基づいて、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、タスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１００４に提供され得るベンダー推奨のセットを生成し得る。たとえば、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、タスクまたはプロジェクトの実施のために推奨され得る１つまたは複数のベンダーを識別するように、好感度の様々な表示に従って、リソースライブラリを通して識別されるベンダーのセットを評価し得る。好感度の表示は、メンバー１０１８に関連するメンバープロファイルを通して定義され得る。たとえば、メンバー１０１８に関連するメンバープロファイルは、最小のフィードバック評価（たとえば、５つ星のうち少なくとも４．５の星、昨年内に否定的なレビューがないなど）を有するベンダーの選好を示すことがある。別の例として、メンバープロファイルは、メンバーの自宅から一定の距離内（たとえば、１０マイル内、２５マイル内など）に位置するベンダーの選好を示すことがある。また別の例として、メンバープロファイルは、タスクまたはプロジェクトの実施に関する料金がメンバーの定義された予算の一定のパーセンテージ内にある（たとえば、メンバーの提案された予算の１０％を超えない、メンバーの提案された予算を超えないなど）ベンダーに対する選好を示し得る。好感度のこれらの表示を使用した識別されたベンダーの評価を通して、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、これらの表示に従って、より高いレベルの高感度を有するベンダーが、より低いレベルの好感度を有するベンダーよりも高くランク付けされるように、識別されたベンダーを自動的にリアルタイムでランク付けし得る。

【0193】

[0216]一実施形態では、タスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１００４によって提供されるタスクパラメータは、特定のタスクまたはプロジェクトのためにメンバー１０１８に通信される提案の数を示す。したがって、この数に基づいて、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、ベンダーの上述のランキングに従って、いくつかのベンダー推奨を生成し得る。ベンダー推奨の数は、メンバー１０１８に通信される提案の数に等しい場合がある。いくつかの事例では、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０によって識別されたベンダーのセットのランキングを、タスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１００４に提供し得る。これは、タスク容易化サービスおよびサブシステム１００４が、特定のタスクまたはプロジェクトのためにメンバー１０１８に通信されるべきベンダー１０１０とともに、どのベンダーがランク付けされた提案のセットに含まれるべきかを選択するために、ベンダーのセットのランキングを評価することを可能にし得る。

【0194】

[0217]一実施形態では、メンバー１０１８が、ベンダー１０１０を含む通信されたランク付けされた提案を受信したとき、メンバー１０１８は、ベンダー１０１０を含む通信されたランク付けされた提案を受け入れ、拒否し、および／または部分的に受け入れるための１つまたは複数の行為を実施する。一実施形態では、メンバー１０１８は、コンピューティングデバイス１０２０上で動作するアプリケーションを使用して、またはコンピューティングデバイス１０２０上に実装されたブラウザアプリケーションを使用してアクセス可能なウェブポータルを通して、ベンダー１０１０を含むランク付けされた提案を受信する。一実施形態では、ベンダー１０１０を含むランク付けされた提案は、ネットワーク２３２２などのネットワークを介してメンバー１０１８に通信され、コンピューティングデバイス２３０２上で動作するアプリケーションを使用して表示されるが、これらの両方は、少なくとも図２３に関して本明細書で説明される。ベンダー１０１０を含むランク付けされた提案を表示するために使用されるアプリケーションは、本明細書でより詳細に説明される。

【0195】

[0218]一実施形態では、メンバー１０１８は、ベンダー１０１０を含むランク付けされた提案からの１つまたは複数の提案を受け入れるために、アプリケーションまたはウェブポータルを使用する。たとえば、メンバー１０１８は、提案推奨１０１２（すなわち、第１の造園会社によって実施される作業を有すること）を受け入れることがあるか、または提案推奨１０１４（すなわち、第２の造園会社によって実施される作業を有すること）を受け入れることがあるか、または提案推奨１０１６（すなわち、第３の造園会社によって実施される作業を有すること）を受け入れることがある。企図され得るように、メンバー１０１８は、少なくとも図９Ａおよび図９Ｂに関して説明されるシステムおよび方法を使用して、１つもしくは複数の提案を受け入れることがあり、１つもしくは複数の提案を拒否することがあり、および／または、１つもしくは複数の提案を部分的に受け入れることがある。

【0196】

[0219]メンバー１０１８が、ベンダー１０１０を含む通信されたランク付けされた提案を受け入れ、拒否し、および／または部分的に受け入れるための１つまたは複数の行為を実施するとき、受け入れられた提案のセット、拒否された提案のセット、および／または部分的に受け入れられた提案のセットは、選択されたベンダーを含む提案応答１０２２のセットとしてタスク容易化サービス１００２に返信され得る。一実施形態では、タスク容易化サービス１００２のシステムおよび／またはサブシステム１００４は、たとえば、機械学習サブシステム１００６を使用してベンダー推奨アルゴリズム１０３０を更新するために、選択されたベンダーを含む提案応答１０２２のセットを使用する。たとえば、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０は、ステップ１０３８において、選択されたベンダーを含む提案応答１０２２を受信することがあり、提案応答１０２２は、ステップ１０４０において、選択されたベンダーを含む提案応答１０２２中で通信されるベンダー選択に従って、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０を再トレーニングするために使用され得る。たとえば、受け入れられた造園家は、その造園家が将来推奨される可能性がより高くなるように、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０を更新するために使用され得る。同様に、拒否された造園家は、その造園家が将来推奨される可能性がより低くなるように、ベンダー推奨アルゴリズム１０３０を更新するために使用され得る。

【0197】

[0220]タスク容易化サービス１００２は、異なるプロジェクトおよび／またはタスクに関する異なるベンダーを推奨するためにベンダー推奨アルゴリズム１０３０を実装し得るが、タスク容易化サービス１００２は、代替的に、これらの動作を実施するために１つまたは複数の古典的なアルゴリズムを利用し得ることに留意されたい。たとえば、１つまたは複数の古典的なアルゴリズムは、特定のプロジェクトに対応するランク付けされた提案のセットに関して、類似のプロジェクトのための他のメンバー間の好感度の既知の評価または他の表示に従って、ベンダーの対応するセットを選択するように実装され得る。たとえば、上述の造園の例に戻ると、タスク容易化サービス１００２が、メンバー１０１８に代わって実施される造園プロジェクトに関する３つの異なる提案を生成する場合、タスク容易化サービス１００２は、本明細書で説明されるリソースライブラリに自動的にリアルタイムで問い合わせて、類似の造園プロジェクトに関して最高の評価または好感度の他の表示を有する３つの造園会社を選択するために、古典的なアルゴリズムを使用し得る。

【0198】

[0221]図１１は、少なくとも１つの実施形態による、提案応答が受け入れられ、タスク容易化サービスのシステムによって処理される環境１１００の例示的な例を示す。図１１に示される例では、機械学習サブシステム１１１０は、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、タスク容易化サービス１１０２に関連する様々なサービスからの情報でトレーニングされ、更新される。たとえば、機械学習サブシステム１１１０は、サンプルおよび／またはライブデータを使用してトレーニングされ、タスク容易化サービス１１０２のシステムおよび／またはサブシステムからデータを受信した結果として更新され得る。

【0199】

[0222]本明細書で説明されるように、機械学習サブシステム１１１０は、本明細書で説明されるものなどの１つまたは複数のアルゴリズム（たとえば、提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案選択アルゴリズム、ベンダー推奨アルゴリズム、タスク推奨アルゴリズム、提案タスク生成アルゴリズム、および／または他のそのようなアルゴリズム）を実装するために使用され得る。また、本明細書で説明されるように、機械学習サブシステム１１１０は、サンプルデータおよび／または実際のデータを使用して、機械学習、人工知能システム、および／または計算モデルを使用して動的にトレーニングされ得る、上述のアルゴリズムを実装するために使用され得る。

【0200】

[0223]一実施形態では、機械学習サブシステム１１１０は、また少なくとも図８に関して本明細書で説明されるシステムおよび方法を使用して、ランク付けされた提案１１１２を使用して更新される。たとえば、ランク付けされた提案１１１２は、本明細書で説明されるように、提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案選択アルゴリズム、および／またはベンダー推奨アルゴリズムを更新するために、機械学習サブシステム１１１０によって使用され得る。

【0201】

[0224]一実施形態では、機械学習サブシステム１１１０は、また少なくとも図９Ａおよび図９Ｂに関して本明細書で説明されるシステムおよび方法を使用して、提案応答１１０８（少なくとも図９Ａおよび図９Ｂに関して本明細書で説明される提案応答９２２と同じである）を使用して更新される。たとえば、提案応答１１０８は、本明細書で説明されるように、たとえば、提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案選択アルゴリズム、および／またはベンダー推奨を更新するために、機械学習サブシステム１１１０によって使用され得る。

【0202】

[0225]一実施形態では、機械学習サブシステム１１１０は、メンバー１１０６と代理１１０４との間の通信１１２８を使用して、これらの通信が交換されるときにリアルタイムで更新される。一実施形態では、機械学習サブシステム１１１０は、メンバー１１０６とタスク容易化サービス１１０２のシステムおよびサブシステムとの間の通信を使用して、これらの通信が交換されるときにリアルタイムで更新される。一実施形態では、メンバー１１０６と代理１１０４との間の通信１１２８および／またはメンバー１１０６とタスク容易化サービス１１０２のシステムおよびサブシステムとの間の通信は、これらの通信が本明細書で説明される様々なアルゴリズム（たとえば、提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案選択アルゴリズム、および／またはベンダー推奨アルゴリズム）を更新するために交換されるときに、機械学習サブシステム１１１０によってリアルタイムで使用され得る。

【0203】

[0226]一実施形態では、機械学習サブシステム１１１０は、タスク容易化サービス１１０２の様々なシステムおよびサブシステムからのデータを使用して更新される。たとえば、提案ランク付けサブシステム１１１４からのデータは、本明細書で説明される様々なアルゴリズムを更新するために、機械学習サブシステム１１１０によって使用され得る。別の例では、提案作成サブシステム１１１６からのデータは、本明細書で説明される様々なアルゴリズムを更新するために、機械学習サブシステム１１１０によって使用され得る。別の例では、タスク調整システム１１１８からのデータは、本明細書で説明される様々なアルゴリズムを更新するために、機械学習サブシステム１１１０によって使用され得る。別の例では、タスク推奨システム１１２０からのデータは、本明細書で説明される様々なアルゴリズムを更新するために、機械学習サブシステム１１１０によって使用され得る。

【0204】

[0227]一実施形態では、他のシステム、サブシステム、サービス、およびデータソースからのデータは、本明細書で説明されるように、限定はしないが、サードパーティサービス１１２６と、ユーザデータ１１２２と、タスクデータ１１２４とを含む、本明細書で説明される様々なアルゴリズムを更新するために、機械学習サブシステム１１１０によって使用され得る。

【0205】

[0228]図１２は、少なくとも１つの実施形態による、提案応答が受け入れられ、タスク容易化サービスの機械学習サブシステム１２０２によって処理される環境１２００の例示的な例を示す。一実施形態では、機械学習サブシステム１２０２は、少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２に関連する様々なサービスからの情報で更新される。一実施形態では、機械学習サブシステム１２０２は、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、リアルタイムで動的にトレーニングおよび更新される（たとえば、機械学習サブシステム１２０２は、サンプルおよび／またはライブデータを使用してトレーニングされ、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムからのデータを受信した結果として更新される）。

【0206】

[0229]少なくとも図１１に関して本明細書で説明されるように、機械学習サブシステム１２０２は、提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案選択アルゴリズム、ベンダー推奨アルゴリズム、タスク推奨アルゴリズム、提案タスク生成アルゴリズム、および／または他のそのようなアルゴリズムなどの１つまたは複数のアルゴリズムを実装する。また、本明細書で説明されるように、機械学習サブシステム１２０２は、機械学習、人工知能システム、および／または計算モデルを使用して、これらのアルゴリズムを実装する。さらに、機械学習サブシステム１２０２は、サンプルデータおよび／または実際のデータを使用して、そのようなアルゴリズムをリアルタイムでトレーニングし得る。たとえば、機械学習サブシステム１２０２は、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムから受信した情報を使用して、この情報が取得されるとき、そのようなアルゴリズムをリアルタイムで動的に更新し得る。

【0207】

[0230]一実施形態では、機械学習サブシステム１２０２は、ランク付けされた提案１２０６からの情報で更新される。機械学習サブシステム１２０２は、追加または代替として、タスク容易化サービスに関連するメンバーによって提供される提案応答１２０８を使用して更新され得る。たとえば、ランク付けされた提案１２０６および／または提案応答１２０８からの情報は、本明細書で説明される様々なアルゴリズムを更新するために、機械学習サブシステム１２０２によって使用され得る。

【0208】

[0231]一実施形態では、機械学習サブシステム１２０２は、メンバーと代理１２０４との間の通信が交換されるときに、これらの通信を使用してリアルタイムで更新される。加えて、機械学習サブシステム１２０２は、メンバーとタスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１２１０との間の通信を使用して、これらの通信が交換されるときにリアルタイムで更新され得る。たとえば、これらの通信がメンバーと代理１２０４ならびに／またはタスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１２１０との間で交換されるとき、機械学習サブシステム１２０２は、本明細書で説明される様々なアルゴリズムをリアルタイムで更新し得る。一実施形態では、機械学習サブシステム１２０２は、本明細書で説明される様々なタスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１２１０からのデータを使用して更新される。

【0209】

[0232]図１２に示される例では、機械学習サブシステム１２０２は、ステップ１２１２において新しいデータを最初に要求および／または受信することによって更新される。たとえば、機械学習サブシステム１２０２は、ランク付けされた提案１２０６のセットが上述の提案作成サブシステムによって生成されるとき、新しいデータをリアルタイムで受信することがある。そのような例では、タスク容易化サービスは、ランク付けされた提案１２０６が生成されるとき、機械学習サブシステム１２０２をリアルタイムで更新し得る。別の例では、機械学習サブシステム１２０２は、要求されたデータが受信されるとき、要求されたデータが機械学習サブシステム１２０２を更新するために使用され得るように、（上記で説明されたように）タスク調整システム１１４および／またはタスク推奨システム１１２にデータを要求し得る。

【0210】

[0233]図１２に示される例では、機械学習サブシステム１２０２は、ステップ１２１４において、要求および／または受信されたデータが新しいデータであるかどうかを決定し得る。企図され得るように、要求されたおよび／または受信されたデータは、複数のソースから（たとえば、タスク容易化サービスの複数のシステムおよび／またはサブシステムから）受信され得る。したがって、ステップ１２１２において受信および／または要求されたデータは、たとえば、データが以前に受信された場合、新しいデータではないことがある。一実施形態では、機械学習サブシステム１２０２が、要求および／または受信されたデータが新しいデータではないと決定する場合（「いいえ」の分岐）、機械学習サブシステム１２０２は、ステップ１２１２において、新しいデータの要求および／または受信し続けることがある。一実施形態では、機械学習サブシステム１２０２が、要求および／または受信されたデータが新しいデータであると決定する場合（「はい」の分岐）、機械学習サブシステム１２０２は、ステップ１２１６で、本明細書で説明される様々なアルゴリズムおよび／または計算モデルを更新し得る。いくつかの事例では、機械学習サブシステム１２０２は、新しいデータが受信されるとき、リアルタイムでこれらのアルゴリズムおよび／または計算モデルを動的に更新し得る。上述のように、新しいデータは、メンバーと代理１２０４ならびに／または１つもしくは複数のタスク容易化サービスシステムおよびサブシステム１２１０との間で交換される通信を含み得る。したがって、機械学習サブシステム１２０２は、これらの通信が交換されるときに、タスク容易化サービスによって実装される様々なアルゴリズムおよび計算モデルをリアルタイムで動的に更新することがある。

【0211】

[0234]機械学習サブシステム１２０２は、ステップ１２１２において、上述のソースから新しいデータを要求および／または受信し続けることがある。図１２で説明されるプロセスに関連する様々な動作は、新しいデータが受信され、本明細書で説明される様々なアルゴリズムおよび計算モデルを更新するために利用されるとき、リアルタイムで機械学習サブシステム１２０２によって同時に実施され得ることに留意されたい。たとえば、機械学習サブシステム１２０２が、本明細書で説明される様々なアルゴリズムおよび計算モデルを更新しているとき、機械学習サブシステム１２０２は、本明細書で説明される様々なデータソースから新しいデータを同時に要求および受信し、受信されたデータが、様々なアルゴリズムおよび計算モデルをさらに更新するために使用され得る新しいデータを含むかどうかを決定し得る。さらに、機械学習サブシステム１２０２が更新されるプロセスは、並行して（たとえば、各々が個々の要求されたおよび／または受信されたデータに応答する複数の更新「スレッド」を用いて）実施されることがあり、たとえば、少なくとも図２３に関して本明細書で説明されるコンピューティングリソースプロバイダ２３２８などのコンピューティングリソースプロバイダからの仮想マシンを使用して実施されることがあり、および／またはいくつかの他の方法を使用して実施されることがある。加えて、機械学習サブシステム１２０２が更新される（たとえば、ステップ１２１２、１２１４、および１２１６において）プロセスは、再入可能（たとえば、それが明示的に連続的に再開する）として図１２に示されているが、機械学習サブシステム１２０２が更新されるプロセスは、ステップ１２１２への戻りが生じない非再入可能プロセスとして実装され得る。

【0212】

[0235]図１３は、少なくとも１つの実施形態による、提案応答を受け入れ処理するためのプロセス１３００の例示的な例を示す。少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２などのタスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、図１３に示される例示的なプロセス１３００を実施し得る。

【0213】

[0236]例示的なプロセス１３００のステップ１３０２において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、本明細書で説明されるシステムおよび方法を使用して、タスクの提案推奨を自動的に生成し得る。一実施形態では、提案推奨を生成するために、（上記で説明された）提案作成サブシステムは、サンプルタスクパラメータおよび対応する提案推奨のデータセットを使用して提案推奨アルゴリズムをトレーニングする。たとえば、タスクパラメータは、割り振られた予算、タスクの完了のための時間枠、好適なブランド、好適なサードパーティサービスおよび／またはタスク容易化サービスと提携する他のサービス／エンティティ、ならびに他のタスクパラメータなどのタスクパラメータのサンプルデータセットを含み得る。提案推奨アルゴリズムをトレーニングするために使用されるサンプルタスクパラメータのデータセットは、実際のタスク（たとえば、前に提案されたタスク）から生成され得、またはタスクの仮想的、理論的、および／もしくは理想化されたセットから生成され得、または実際のタスクと仮想的、理論的、および／もしくは理想化されたタスクとの組合せから生成され得る。提案推奨アルゴリズムをトレーニングするために使用される対応する提案推奨は、実際の提案推奨（たとえば、以前に提示された提案からの推奨）から生成されることがあるか、または提案推奨の仮説的、理論的、および／もしくは理想化されたセットから生成されることがあるか、または実際の提案推奨と、仮説的、理論的、および／もしくは理想化された提案推奨との組合せから生成され得る。いくつかの事例では、提案推奨は、タスクまたはプロジェクトが実施されている特定のメンバーに関連する代理によって生成され得る。たとえば、代理は、タスク推奨システムによって提供されるタスクリソース（たとえば、どちらも少なくとも図１に関して本明細書で説明される、ユーザデータ記憶装置１０８およびユーザデータ記憶装置１１０、リソースライブラリなど）からの情報を使用して提案推奨を生成し得る。提案推奨は、追加または代替として、これらおよび他のそのようなデータソースの組合せを使用して副代理によって生成され得る。

【0214】

[0237]例示的なプロセス１３００のステップ１３０４において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、提案のセットを提供する。本明細書で説明されるように、提案のセットは、少なくとも図３に関して本明細書で説明される提案作成サブシステム３０２などの提案作成サブシステムによって提供され得る。本明細書で説明されるように、提案のセットは、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、提案作成サブシステムによって提供され得る。

【0215】

[0238]例示的なプロセス１３００のステップ１３０６において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、提案のセットに対する応答を受信する。提案のセットに対する応答は、１つまたは複数の提案の受け入れ、１つまたは複数の提案拒否、１つまたは複数の部分的な提案の受け入れ、および／または他のそのような提案応答を含み得る。タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、メンバーが提案のセットに対する応答を提供したかどうかを決定するために、メンバーと代理との間の特定のタスクまたはプロジェクトのためのタスク固有またはプロジェクト固有の通信セッションをリアルタイムで監視し得る。たとえば、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、メンバーが提供された提案のセットに対する応答を通信したかどうかを決定するために、メンバーと代理との間の任意のメッセージを、これらのメッセージが交換されるときに動的にリアルタイムで処理し得る。追加または代替として、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、メンバーが提案のセットに対する応答を提供したかどうかを決定するために、リアルタイムで、タスク容易化サービスとの任意のメンバーの通信を監視し得る。

【0216】

[0239]例示的なプロセス１３００のステップ１３０８において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、取得された提案応答を使用して提案タスクを生成する。本明細書で説明されるように、タスク調整システム１１４は、図１で説明されたように、応答および提案タスク生成アルゴリズムを使用して提案タスクを生成することができる。提案タスクは、上記で説明されたように、応答において受け入れられた提案の行為を遂行するためにメンバーに代わって実施されるタスクである。一実施形態では、これらの提案タスクを生成するために、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、提案タスクを自動的に生成するように、提案タスク生成アルゴリズムをトレーニングすることができる。提案タスク生成アルゴリズムは、サンプルタスクパラメータのデータセットおよびサンプル提案タスクのデータセットを使用して動的にトレーニングされ得る。たとえば、タスクパラメータは、割り振られた予算、タスクの完了のための時間枠、好適なブランド、タスク容易化サービスと提携する好適なサードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティ、ならびに他のタスクパラメータなどのタスクパラメータのサンプルデータセットを含み得る。提案タスク生成アルゴリズムをトレーニングするために使用されるサンプルタスクパラメータおよび提案タスクのデータセットは、実際のタスク（たとえば、以前に提案されたタスク）、仮説的、理論的、および／もしくは理想化されたタスクのセットから、または実際のタスクと仮説的、理論的、および／もしくは理想化されたタスクとの組合せから生成され得る。

【0217】

[0240]いくつかの事例では、提案タスクは、１つまたは複数の古典的なアルゴリズムまたはプロセスを使用して生成されることがあり、それによって、これらの古典的なアルゴリズムまたはプロセスは、提供された提案応答と提案自体に対応する詳細とに基づいて、提案タスクを自動的に生成するために実行され得る。たとえば、提供された提案応答と提案に対応する詳細とに基づいて、古典的なアルゴリズムまたはプロセスは、提案応答に従って、特定のプロジェクトのために実施され得るタスクのセットを識別するために、タスク容易化サービスによって実装されるリソースライブラリに自動的に問い合わせ得る。リソースライブラリは、異なる提案および提案推奨について、これらの異なる提案および提案推奨に対応するプロジェクトを実現するために実施され得る異なるタスクのリポジトリを維持することがある。これらの異なるタスクは、異なる提案および提案推奨に関するこれらのタスクの過去の実施に基づいて、（本明細書で説明される）タスク容易化サービスによって実装される代理ならびに／または様々なシステムおよびサブシステムによってポピュレートされ得る。したがって、リソースライブラリから、古典的なアルゴリズムまたはプロセスは、特定のプロジェクトのための提案応答に従って実施され得る任意のタスクを自動的に識別し得る。

【0218】

[0241]例示的なプロセス１３００のステップ１３１０において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、応答において受け入れられた提案の行為を達成するために、メンバーに代わって実施される提案タスクの行為を実施する。たとえば、メンバーのための造園作業を実施するためにある造園家を雇うための受け入れられた提案は、造園家に連絡し、作業をスケジューリングし、作業を検証し、メンバーの代わりに造園家に支払うための提案タスクを含み得る。企図され得るように、受け入れられた提案のための提案タスクは、プロジェクトの過程にわたって実行され得る複数のタスクを含み得る。

【0219】

[0242]上述のように、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、特定のプロジェクトの提案推奨を動的にリアルタイムで生成し、提供された提案に対する応答に基づいて実施され得るタスクを生成するために、それぞれ、提案推奨アルゴリズムおよび／または提案タスク生成アルゴリズムを実装し得る。一実施形態では、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、応答、提案のセット、タスク、およびタスクに関連するパラメータを使用して、提案推奨アルゴリズムを更新することができる。たとえば、受け入れられない提案は、後続の推奨が、（たとえば、同様のプロジェクトおよび／またはそのメンバーに対して）その提案を推奨する可能性が低くなるように、提案推奨アルゴリズムを更新するために使用されることがある。同様に、受け入れられた提案は、後続のランキングが、（たとえば、同様のプロジェクトに対して、および／またはそのメンバーに対して、および／または同様の状況にあるメンバーに対して）その提案を高くランク付けする可能性がより高くなるように、提案ランク付けアルゴリズムを更新するために使用されることがある。企図され得るように、提案に関する追加のファクタ（たとえば、提案が推奨されるかどうか）は、本明細書で説明されるように、推奨アルゴリズムの更新への追加の入力を提供し得る。

【0220】

[0243]加えて、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムが提案タスク生成アルゴリズムを実装する場合、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、行為、タスク、およびタスクに関連するパラメータを使用して、提案タスク生成アルゴリズムを更新し得る。たとえば、上記で説明されたように、造園家を雇うタスクは、複数の提案タスクを有し得る。この例では、提案タスク生成アルゴリズムは、実施された行為、タスクを達成する際に行為がどのくらい成功したか、いずれかの行為が失敗したかどうか、いずれかの行為が無関係であったかどうか、および他のそのようなファクタに基づいて更新され得る。企図され得るように、提案、プロジェクト、タスク、ベンダーなどに関する追加のファクタは、本明細書で説明されるように、提案タスク生成アルゴリズムの更新への追加の入力を提供し得る。

【0221】

[0244]図１４は、少なくとも１つの実施形態による、提案が比較され、ランク付けされる環境１４００の例示的な例を示す。一実施形態では、コンピューティングデバイス１４０２は、アプリケーション１４０４を表示するために使用される。一実施形態では、代理は、コンピューティングデバイス１４０２を介してタスク容易化サービスのシステムと対話する。アプリケーション１４０４は、タスク容易化サービスのシステムから取得された、メンバーから取得された、タスク容易化サービスと提携したサードパーティサービスもしくは他のサービス／エンティティから取得された、および／または他のソースから取得された情報を搬送するために、限定はしないが、アイコン、テキスト、ボタン、ドロップダウンリスト、ラジオボタン、チェックボックス、およびビジュアルキャンバスを含むユーザインターフェース要素を表示し得る。アプリケーション１４０４は、代理から情報を取得し、タスク容易化サービスのシステムに、メンバーに、タスク容易化サービスと提携するサードパーティサービスもしくは他のサービス／エンティティに、および／または他の情報加入者に取得された情報を与えるためにこれらのユーザインターフェース要素を使用し得る。

【0222】

[0245]一実施形態では、アプリケーション１４０４は、コンピューティングデバイス１４０２（たとえば、すべて少なくとも図２３に関して本明細書で説明されるコンピューティングデバイス２３０２、コンピューティングデバイス２３２４、またはコンピューティングリソースプロバイダ２３２８に関連するコンピューティングデバイス）に関連付けられるネットワークインターフェース（たとえば、少なくとも図２３に関して本明細書で説明されるネットワークインターフェース２３２０）を介して取得された情報を受信する。一実施形態では、アプリケーション１４０４は、コンピューティングデバイス１４０２に関連付けられたネットワークインターフェースを介して代理から取得された情報を与える。

【0223】

[0246]アプリケーション１４０４のユーザインターフェース要素は、限定はしないが、代理に対応する識別子と、メンバーの識別子と、プロジェクトの識別子とを含む情報を指定する情報バー１４０６を表示するために使用され得る。一実施形態では、プロジェクトは、複数のタスクと複数の提案とを含む。代替的に、場合によっては、プロジェクトは、個々のタスクを含み得、ここで、プロジェクト識別子は、プロジェクトの識別子であり得るか、個々のタスクの識別子であり得るか、または複数のソースからのタスクを含む集約プロジェクト（たとえば、本明細書で説明される「やることリスト」集約プロジェクト）の識別子であり得る。一実施形態では、プロジェクトはタスクを含まない（すなわち、空のプロジェクトである）。

【0224】

[0247]一実施形態では、アプリケーション１４０４のユーザインターフェース要素は、限定はしないが、プロジェクトの名前とプロジェクトのステータスとを含む情報を指定するタイトルバー１４０８を表示するために使用される。タイトルバー１４０８を通して提供されるプロジェクトの名前は、プロジェクトの短い記述的タイトル（たとえば、「親の記念日の週末」）であり得る。いくつかの事例では、プロジェクトの名前は、タスク容易化サービスのシステムによって割り当てられたデフォルト名であり得る。プロジェクトに割り当てられた名前がデフォルト名である場合、プロジェクトは、タイトルバー１４０８に表示されることもあるプロジェクトの短い記述を含むこともある。一実施形態では、プロジェクトのステータスは、タスク容易化サービスのシステムによって記憶され得る可能なステータスのリストから選択される。たとえば、プロジェクトのプロジェクトステータスは、「オープン」、「クローズ」、「アクティブ」、「非アクティブ」、「順調」、「遅延」、これらおよび／または他のそのようなステータスの組合せであり得る。プロジェクトステータスは、いくつかの事例では、あらかじめ定義されたリストから選択され得る。代替的に、プロジェクトステータスは、たとえば、プロジェクトステータスを定義するためにアプリケーション１４０４のユーザインターフェース要素を使用する代理によって使用され得る自由形式のフィールドを通して定義され得る。

【0225】

[0248]一実施形態では、アプリケーション１４０４のユーザインターフェース要素は、第１の提案１４１０を表示するために使用される。図１４に示す例では、第１の提案１４１０は、提案タイトル（たとえば、「ワインテイスティングの週末＃１」）と、提案オプション（たとえば、「２晩の滞在」、「ワインテイスティング」など）と、提案オプションのための提案推奨のセット（たとえば、「２晩の滞在」のための「ワインコテージ」、「ワインテイスティング」のための「ワイナリー」、「夕食」のための「良いレストラン」、および「サプライズ活動」のための「バンジージャンプ」）とを含む。第１の提案１４１０は、特定の提案推奨が高い好適性メトリックを有するかどうかについての表示をさらに含み得る。たとえば、図１４に示されているように、高い好適性メトリックを有する提案推奨は、高い好適性メトリックを示すために使用され得るチェックマークまたは他のバイナリインジケータとともに、アプリケーション１４０４を通して図式的に表され得る。いくつかの事例では、特定の提案推奨が高い好適性メトリックを有するかどうかに対応するバイナリインジケータを提供するのではなく、タスク容易化サービスは、アプリケーション１４０４を通して、その中に提供される提案推奨のそれぞれに対する好適性メトリックを示し得るスコアまたは他のスカラー値を提供し得る。たとえば、提案推奨は、特定の範囲（たとえば、０～１００）内の好適性スコアを割り当てられ得、ここで、より高い値は、提案に対する提案推奨のより高い好適性を示し得る。

【0226】

[0249]提案推奨は、提案推奨が提案オプションに適している場合、たとえば、提案推奨に関連するエンティティのレビューと、（提案が準備されているメンバーに関連するメンバープロファイルにおいて定義される）メンバー選好と、他のそのようなファクタとに基づいて、高い好適性メトリックを有し得る。たとえば、第１の提案１４１０は、「ワインコテージ」、「ワイナリー」、および「良いレストラン」に関する高い好適性メトリック（チェックマークまたは他の値によって示される）を有し得るが、「バンジージャンプ」に関する高い好適性メトリックを有しないことがある。「バンジージャンプ」の低い好適性は、メンバーの親のうちの１人が高さ、他のコンテキストを通してメンバーについて知られ得る何かを恐れていることに起因し得、プロジェクトを定義するときにメンバーによって指定されるパラメータに起因し得、および／またはメンバーに関連付けられるメンバープロファイルによるものであり得る。一実施形態では、好適性メトリックは、数（たとえば、０～１０、０～１００など）によって、評価（たとえば、１つから５つの星）によって、パーセンテージによって、または何らかの他のそのような表示を使用して示され得る。

【0227】

[0250]一実施形態では、第１の提案１４１０は、提案をテンプレートとして保存するためのボタン１４１２を含む。提案がテンプレートとして保存される場合、提案テンプレートを構築するために、提案の要素が使用され得る。新しいテンプレートは、代理、他の代理、および／または他のメンバーによるその後の使用のために、タスク容易化サービスによってリソースライブラリ内に記憶され得る。提案がテンプレートとして保存されるとき、提案推奨アルゴリズムは、問題の提案が良好な推奨であったことを示し、その提案および／またはその推奨につながった意思決定プロセスを選好するように更新され得る。一実施形態では、第１の提案１４１０は、提案を破棄するためのボタン１４１４を含む。提案が破棄されたとき、提案推奨アルゴリズムは、問題の提案が良好な推奨ではなかったことを示し、その提案および／またはその推奨につながった意思決定プロセスを回避するように更新され得る。一実施形態では、第１の提案１４１０は、提案を好適なものとしてマークするためのチェックボックス１４１６を含む。提案が好適なものとしてマークされるとき、タスク容易化サービスのアルゴリズム（たとえば、タスク推奨アルゴリズム）は、問題の提案が良好な推奨であったことを示し、その提案および／またはその推奨につながった意思決定プロセスを選好するように更新され得る。

【0228】

[0251]一実施形態では、アプリケーション１４０４のユーザインターフェース要素は、第２の提案１４１８および第３の提案１４２０を表示するために使用される。第２の提案１４１８は、異なる提案推奨を有するが、ワインテイスティングの週末のための提案でもある（たとえば、「ワインテイスティングの週末＃２」）。第２の提案１４１８は、「２晩の滞在」のための異なる提案推奨と、「夕食」のための異なる提案推奨と、「サプライズ活動」のための異なる提案推奨を有し得る。図１４に示されているように、第２の提案１４１８のための異なる提案推奨は、異なる好適性メトリックを有し、第２の提案１４１８は、好適な提案ではない。第２の提案１４１８の異なる好適性メトリックおよび／または異なる選好は、第２の提案１４１８の異なる好適性メトリックおよび／または異なる選好に基づいて、提案推奨アルゴリズムを更新するためにも使用され得ることに留意されたい。一実施形態では、提案推奨アルゴリズムを更新するために、個々の推奨の好適性メトリックが使用される。たとえば、提案推奨アルゴリズムを更新するために、（たとえば、メンバープロファイルおよび／またはタスクパラメータに基づく）「サプライズ活動」のための「ホワイトウォーターラフティング」の高い好適性メトリックが使用され得る。同様に、提案推奨アルゴリズムを更新するために、「ＯＫレストラン」に関する低い好適性メトリック（たとえば、傑出したレビューよりも少ないことに基づく）も使用され得る。

【0229】

[0252]図１４に示されているように、第１の提案１４１０および第２の提案１４１８は、どちらも、ワインテイスティングの週末のためのものであって、どちらも、（下向き矢印によって示されるように）拡大図で示される。対照的に、第３の提案１４２０は、（横向きの矢印によって示されるように）折り畳まれたビューで示され、「スキーの週末」に関するものである。この異なるタイプの提案（すなわち、「スキーの週末」に関する）は、たとえば、「親の記念日の週末」のためにメンバーによって指定されたタスクパラメータがワインテイスティングの要件を含まなかった場合に生成され得る。対照的に、「親の記念日の週末」のためにメンバーによって指定されたタスクパラメータがワインテイスティングの要件を含んでいた場合、「スキーの週末」についての提案は、良好な提案ではない場合がある。そのような提案は、問題の提案が良好な推奨ではなかったことを示し、その提案および／またはその推奨につながった意思決定プロセスを回避するように、提案推奨アルゴリズムを更新するために使用され得る。

【0230】

[0253]図１５は、少なくとも１つの実施形態による、好適な提案および代替提案がメンバーに通信される環境１５００の例示的な例を示す。一実施形態では、メンバー１５０２は、少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２などのタスク容易化サービスから１つまたは複数の提案を受信する。一実施形態では、タスク容易化サービスから受信される１つまたは複数の提案は、少なくとも図８に関して本明細書で説明されるランク付けされた提案８１６などのランク付けされた提案である。

【0231】

[0254]図１５に示す例では、メンバー１５０２は、好適な提案１５０４と、代替提案１５０６と、代替提案１５０８とを受信する。図１５に示す例では、好適な提案１５０４は、３つの好適な提案推奨と、好ましくない１つの提案推奨とを有する。代替提案１５０６は、２つの好適な提案推奨と、好ましくない２つの提案推奨とを有する。さらに、代替提案１５０８は、１つの好適な提案推奨と、好ましくない３つの提案推奨とを有する。企図され得るように、図１５に示された例は、好適な提案１５０４が第１の提案１４１０の抽象化されたビューを示し、代替提案１５０６が第２の提案１４１８の抽象化されたビューを示し、代替提案１５０８が第３の提案１４２０の抽象化されたビューを示し得るという点で、図１４に示された例の異なる表現と見なされ得る。

【0232】

[0255]たとえば、好適な提案１５０４は、提案を好適なものとしてマークするためのチェックボックス１４１６を含む類似の第１の提案１４１０の結果として選好される。同様に、好適な提案１５０４は、類似の第１の提案１４１０と同様に、「ワインコテージ」、「ワイナリー」、および「良いレストラン」に関して高い好適性メトリックを有する（すなわち、提案推奨が好適なことを示した）が、「バンジージャンプ」に関して高い好適性メトリックを有しない（すなわち、提案推奨が好適なことを示さなかった）、３つの好適な提案推奨と、好ましくない１つの提案推奨とを有する。代替提案１５０６は、類似の第２の提案１４１８と同様に、「ワイナリー」および「ホワイトウォーターラフティング」に関して高い好適性メトリックを有する（すなわち、提案推奨が好適なことを示した）が、「ホテルビーノ」および「ＯＫレストラン」に関して高い好適性メトリックを有しない（すなわち、提案推奨が好適なことを示さなかった）、２つの好適な提案推奨と、好ましくない２つの提案推奨とを有する。第３の提案１４２０の詳細は、代替提案１５０８も好ましくないので、類似の第３の提案１４２０が好ましくないことを除いて、図１４には示していない。

【0233】

[0256]図１５に示す例は、好適な提案１５０４の好適な提案推奨と、代替提案１５０６の好適な提案推奨とが、破線１５１０によって示すように、同じであることを示す。これは、図１４に示される第１の提案１４１０および第２の提案１４１８にもある「ワイナリー」の提案推奨に類似している。

【0234】

[0257]図１６は、少なくとも１つの実施形態による、特定のプロジェクトのための提案がメンバーに通信される環境１６００の例示的な例を示す。図１６に示す例では、タスク容易化サービス１６０２は、ランク付けされた提案１６０６をプロジェクト仕様１６０４と組み合わせて、プロジェクトおよび提案１６０８を含むフォーマットされたパッケージにし、その結果、プロジェクトおよび提案１６０８を含むフォーマットされたパッケージが、メンバー１６１０に提示され得る。

【0235】

[0258]一実施形態では、プロジェクトおよび提案１６０８を含むフォーマットされたパッケージは、複数の保留中のプロジェクトを有するメンバーが、決定がコンテキストから明らかでない場合があるという仮定に基づいて、ランク付けされた提案がそれらの保留中のプロジェクトのうちのどれに応答するかを決定することができるようにフォーマットされる。たとえば、「親の記念日の週末プロジェクトに関して、私たちは、ワインテイスティングの週末のための第１の提案と、異なるワインテイスティングの週末のための第２の提案と、スキー週末のための第３の提案とを有する」ことをメンバー１６１０に示すプロジェクトおよび提案１６０８を含むフォーマットされたパッケージは、単に提案を提示するよりも明確であり得る。企図され得るように、限定はしないが、本明細書で説明するものを含む、メンバー１６１０への提案の通信をフォーマットする他の方法は、本開示の範囲内にあると見なされ得る。たとえば、タスク容易化サービス１６０２は、特定のプロジェクトのためのプロジェクト固有のインターフェースを生成し得る。このプロジェクト固有のインターフェースを通して、タスク容易化サービス１６０２は、メンバー１６１０に、プロジェクト仕様１６０４および１つまたは複数のランク付けされた提案１６０６を提示し得る。したがって、タスク容易化サービス１６０２によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを通して、メンバー１６１０は、異なるプロジェクトまたはタスクをメンバー１６１０のために実施されるべき他のプロジェクトまたはタスクから分離し得る特定のインターフェースを通して、異なるプロジェクトまたはタスクにアクセスすることが可能であり得る。

【0236】

[0259]図１７は、少なくとも１つの実施形態による、提案応答を受け入れ、タスク容易化サービスのシステムを更新するためのプロセス１７００の例示的な例を示す。少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２などのタスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、図１７に示される例示的なプロセス１７００を実施し得る。

【0237】

[0260]例示的なプロセス１７００のステップ１７０２において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、少なくとも図８に関して本明細書で説明されるランク付けされた提案８１６などのランク付けされた提案を生成し通信する。例示的なプロセス１７００のステップ１７０４において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、提案応答のセットを受信する。提案応答のセットは、（少なくとも図９Ａおよび図９Ｂに関して本明細書で説明された）提案応答９２２と同様であり得る。追加または代替として、提案応答のセットは、（少なくとも図１０Ａおよび図１０Ｂに関して本明細書で説明された）選択されたベンダーを含む提案応答１０２２などのベンダー選択を示す提案応答を含み得る。

【0238】

[0261]例示的なプロセス１７００のステップ１７０６において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、受信された提案応答のセットのうちの第１の提案応答および／または選択されたベンダーを含む提案応答を選択する。例示的なプロセス１７００のステップ１７０８において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、本明細書で説明されるように、選択された提案応答が受け入れられたか、拒否されたか、または部分的に受け入れられたかを決定する。

【0239】

[0262]例示的なプロセス１７００のステップ１７１０において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、選択された提案の受け入れ、拒否、および／または部分的な受け入れに基づいて、タスク容易化サービスのアルゴリズムを更新し得る。たとえば、受信された提案応答に基づいて、タスク容易化サービスは、提案作成サブシステムの提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案ランク付けサブシステムの提案選択アルゴリズム、ベンダー推奨アルゴリズム、タスク推奨アルゴリズム、提案タスク生成アルゴリズム、および／または本明細書で説明されるタスク容易化サービスによって実装される任意の他のアルゴリズムを更新し得る。

【0240】

[0263]例示的なプロセス１７００のステップ１７１２において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、選択された提案が受け入れられたかどうかを決定する。示した例では、ステップ１７１２において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムが、選択された提案が受け入れられたと決定した場合（「はい」の分岐）、例示的なプロセス１７００は、以下で詳細に説明されるステップ１７１６に進む。一実施形態では、本明細書で説明されるものなどの部分的に受け入れられた提案はまた、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムに、選択された提案が受け入れられたかどうかを決定させ、例示的なプロセス１７００を、以下で詳細に説明されるステップ１７１６に進ませることができる。

【0241】

[0264]一実施形態（図１７には図示せず）では、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、選択された提案が受け入れられた場合、ステップ１７１６には進まず、代わりにステップ１７１４に進む（以下で詳細に説明される）。そのような実施形態では、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、本明細書で説明されるように、複数の受け入れられた提案および／または複数の部分的に受け入れられた提案を受信するように構成される。たとえば、本明細書で説明される親の記念日の週末の例を使用して、メンバーは、本明細書で説明されるように、メンバーの代わりに、受け入れられた提案のうちのどれを実施のために選択すべきかを決定するために、ワインテイスティングの週末の提案の両方を受け入れ、代理ならびに／またはタスク容易化サービスのシステムおよび／もしくはサブシステムに従うことがある。したがって、そのような実施形態では、受け入れられたおよび／または部分的に受け入れられた提案は、図１７に示される例示的なプロセスの終了を引き起こさないことがある。

【0242】

[0265]ステップ１７１２において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムが、選択された提案が受け入れられなかったと決定した場合（「いいえ」の分岐）、例示的なプロセス１７００は、ステップ１７１４に進む。複数の受け入れおよび／または部分的な受け入れが容認される実施形態（上記で説明された）では、例示的なプロセス１７００は、選択された提案が受け入れられたか、受け入れられなかったか（すなわち、拒否されたか）、または部分的に受け入れられたかどうかにかかわらず、ステップ１７１４に進む。例示的なプロセス１７００のステップ１７１４において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、提案応答中に任意の追加の提案が存在するかどうかを決定する。ステップ１７１４において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムが、提案応答中にさらなる提案が存在すると決定した場合（「はい」の分岐）、例示的なプロセス１７００は、提案応答のセットの次の提案応答、および／または上記で説明された選択されたベンダーを含む提案応答を選択するために、ステップ１７０６に戻る。ステップ１７１４において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムが、提案応答中に提案が残っていないと決定した場合（「いいえ」の分岐）、例示的なプロセス１７００はステップ１７１６に進む。

【0243】

[0266]例示的なプロセス１７００のステップ１７１６において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、限定はしないが、例示的なプロセス１７００のステップ１７１０に関して説明されるアルゴリズムを含む、選択された提案のすべての受け入れ、拒否、および／または部分的な受け入れに基づいて、タスク容易化サービスのアルゴリズムをさらに更新し得る。例示的なプロセス１７００のステップ１７１８において、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、メンバーに代わって実施のために選択された提案に関連する様々なタスクを実施するために、タスク容易化サービスと提携する１つもしくは複数のサードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティと調整する。タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、対応する受け入れられた提案に従って様々なタスクが実施されることを確実にするために、タスク容易化サービスと提携するこれらのサードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティを監視し得る。いくつかの事例では、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、タスク容易化サービスと提携する識別されたサードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティが、受け入れられた提案に関連する様々なタスクを実施すべきことを示すために、メンバーに割り当てられた代理に通知を送信し得る。したがって、代理は、対応する受け入れられた提案に従って様々なタスクが実施されることを確実にするために、これらのサードパーティサービスおよび／または他のサービス／エンティティと調整し得る。

【0244】

[0267]図１８は、少なくとも１つの実施形態による、通信された提案がメンバーによって受信される環境１８００の例示的な例を示す。一実施形態では、提案は、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、メンバーに通信される。一実施形態では、コンピューティングデバイス１８０２は、アプリケーション１８０４を表示するために使用される。一実施形態では、メンバーは、コンピューティングデバイス１８０２を介してタスク容易化サービスのシステムと対話する。一実施形態では、アプリケーション１８０４は、タスク容易化サービスのシステムから取得され、メンバーに提示される情報を伝達するために、本明細書で説明されるものなどのユーザインターフェース要素を表示する。

【0245】

[0268]一実施形態では、アプリケーション１８０４は、コンピューティングデバイス１８０２（たとえば、すべて少なくとも図２３に関して本明細書で説明されるコンピューティングデバイス２３０２、コンピューティングデバイス２３２４、またはコンピューティングリソースプロバイダ２３２８に関連するコンピューティングデバイス）に関連付けられるネットワークインターフェース（たとえば、少なくとも図２３に関して本明細書で説明されるネットワークインターフェース２３２０）を介して取得された情報を受信する。一実施形態では、アプリケーション１８０４は、コンピューティングデバイス１８０２に関連付けられたネットワークインターフェースを介して代理から取得された情報を与える。

【0246】

[0269]一実施形態では、アプリケーション１８０４のユーザインターフェース要素は、限定はしないが、代理の識別子と、メンバーの識別子と、現在のプロジェクトの識別子と、プロジェクトのタイトルとを含む情報を指定する情報バー１８０６を表示するために使用される。一実施形態では、アプリケーション１８０４のユーザインターフェース要素は、メンバーに通信される１つまたは複数の提案を表示するために使用される。図１８に示す例では、アプリケーション１８０４のユーザインターフェース要素は、好適な提案１８０８と、第１の代替提案１８１０と、第２の代替提案１８１２とを表示するために使用される。図１８に示す例では、提案の各々（たとえば、好適な提案１８０８、第１の代替提案１８１０、および第２の代替提案１８１２）は、提案オプションと対応する提案推奨とを含む。一実施形態では、表示された提案は、限定はしないが、提案推奨に関する追加の詳細を取得するためのボタンと、提案を受け入れるためのボタンと、提案を拒否するためのボタンと、次の提案を見るためのボタンと、他のそのようなユーザインターフェース要素とを含む、様々な他のユーザインターフェース要素を含む。これらのユーザインターフェース要素についての追加の詳細は、図１９に関して以下で説明される。一実施形態では、アプリケーション１８０４のユーザインターフェース要素は、たとえば、好適な提案１８０８を選好するために使用されるファクタに関する情報などのプロジェクトに関する追加情報を取得するために使用され得る。

【0247】

[0270]図１９は、少なくとも１つの実施形態による、通信された提案がメンバーによって受信される環境１９００の例示的な例を示す。図１９に示す例では、図１８に関して説明された提案（たとえば、好適な提案１８０８、第１の代替提案１８１０、および／または第２の代替提案１８１２）についての追加の詳細が提示される。好適な提案１９０２（図１８に関して説明される好適な提案１８０８と同じである）は、本明細書で説明される提案オプションおよび対応する提案推奨（たとえば、「２晩の滞在」の提案オプションのために「ワインコテージ」に滞在する提案推奨）を含む。

【0248】

[0271]一実施形態では、好適な提案１９０２は、提案推奨および／または提案オプションについてのさらなる詳細を取得するためのボタン１９０４を含む。たとえば、メンバーが、提案推薦（たとえば、「２晩の滞在」の提案オプションのために「ワインコテージ」に滞在する提案推奨）についてのさらなる詳細を取得するためのボタン１９０４を押した場合、限定はしないが、ワインコテージのロケーションと、ワインコテージのレビューと、他のそのような情報とを含む追加情報が、メンバーのために表示され得る。一実施形態では、好適な提案１９０２は、提案を受け入れるためのボタン１９０６と、提案を拒否するためのボタン１９０８と、次の提案を表示するためのボタン１９１０とを含む。提案を受け入れるためのボタン１９０６は、たとえば、提案がメンバーによって受け入れられたという情報をタスク容易化サービスに返すことがある。同様に、提案を拒否するためのボタン１９０８は、たとえば、提案がメンバーによって受け入れられないという情報をタスク容易化サービスに返すことがある。次の提案を表示するためのボタン１９１０は、たとえば、提案を受け入れることも、拒否することもしなくてよいが、代わりに、後の受け入れまたは拒否のために提案を保存し得る。企図され得るように、メンバーが提案を受け入れるかまたは拒否する動作は、本明細書で説明されるものなどの推奨、ランク付け、および選択アルゴリズムを更新するために、タスク容易化サービスの要素によって使用され得る。

【0249】

[0272]一実施形態では、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、提案および／または提案推奨に関する追加情報をメンバーに要請することができる。たとえば、メンバーが好適な提案１９０２を受け入れるためにボタン１９０６を使用するとき、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、なぜその提案が受け入れられたかに関する追加情報をメンバーに要請し得る。同様に、メンバーが好適な提案１９０２を拒否するためにボタン１９０８を使用するとき、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、なぜその提案が拒否されたかに関する追加情報をメンバーに要請し得る。

【0250】

[0273]一実施形態では、この追加情報は、代理によって要請される。一実施形態では、この追加情報は、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステム（たとえば、提案作成サブシステム、提案ランク付けサブシステム、機械学習サブシステム、および／またはタスク容易化サービスの他のそのようなシステムおよび／またはサブシステム）によって自動的に要請される。一実施形態では、この追加情報は、そのような情報を要請するのに専用のシステムによって要請される。企図され得るように、この追加情報は、（たとえば、好適な提案１９０２を受け入れるためにボタン１９０６を使用することによって、または好適な提案１９０２を拒否するためにボタン１９０８を使用することによって）メンバーが提案を受け入れるかまたは拒否するかの決定に加えて、本明細書で説明されるものなどの推奨、ランキング、および選択アルゴリズムを更新するために、タスク容易化サービスの要素によって使用され得る。また企図され得るように、この追加情報は、本明細書で説明されるものなどの推奨、ランキング、および選択アルゴリズムを更新するために、メンバーが提案を受け入れるかまたは拒絶するかの決定の代わりに、タスク容易化サービスの要素によって使用され得る。

【0251】

[0274]一実施形態では、追加情報は、メンバーと代理との間の対話から、メンバーとタスク容易化サービスのシステムおよび／もしくはサブシステムとの間の対話から、メンバーと様々なサードパーティサービスとの間の対話から、代理とタスク容易化サービスのシステムおよび／もしくはサブシステムとの間の対話から、代理と様々なサードパーティサービスとの間の対話から、および／または他のそのような対話から、自動的に、連続的に、動的に、および／またはリアルタイムで抽出され得る。企図され得るように、メンバーは、（たとえば、メンバーに対する認知負荷を低減するために）そのような要請をオプトアウトするか、またはそのような要請をオプトインし得る。また企図され得るように、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、変化するメンバー選好および／または変化するメンバー認知負荷（たとえば、メンバーが非常に忙しいとき）に基づいて、そのような追加情報を要請すべきかどうかを動的に決定し得る。

【0252】

[0275]図２０は、少なくとも１つの実施形態による、タスク容易化サービスの機械学習サブシステムが提案の受け入れを受諾し、処理する環境２０００の例示的な例を示す。図２０に示される例では、プロジェクトおよび提案２００２は、プロジェクト２００４（たとえば、本明細書で説明される親の記念日の週末プロジェクト）と、本明細書で説明される３つの提案２００６～２０１０とを含む。図２０に示される例では、３つの提案は、提案２００６と、提案２００８と、提案２０１０とを含む。企図され得るように、図２０に示される例は、図１８に示された例に類似しており、ここで、提案２００６は、好適な提案１８０８（すなわち、第１のワインテイスティングの週末に関する）に類似しており、提案２００８は、第１の代替提案１８１０（すなわち、第２のワインテイスティングの週末に関する）に類似しており、提案２０１０は、第２の代替提案１８１２（すなわち、スキーの週末に関する）に類似している。

【0253】

[0276]図２０に示される例では、メンバーは、本明細書で説明されるシステムおよび方法を使用して、提案２００６を受け入れるかまたは拒否する（２０１４）ことができる。図２０に示される例では、メンバーはまた、提案２００８を受け入れるかまたは拒否し（２０１６）、提案２０１０を受け入れるかまたは拒否する（２０１８）ことができる。実施形態（図２０には図示せず）では、メンバーはまた、本明細書で説明されるシステムおよび方法も使用して、提案２００６、提案２００８、および／または提案２０１０を部分的に受け入れることができる。

【0254】

[0277]本明細書で説明されるように、提案（たとえば、提案２００６、提案２００８、および／または提案２０１０）の受け入れ、拒否、および／または部分的な受け入れは、本明細書で説明されるものなどのタスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２０２４によって実施される計算モデルおよび／またはアルゴリズム（たとえば、提案推奨アルゴリズム、提案ランク付けアルゴリズム、提案ランク付けサブシステムの提案選択アルゴリズム、ベンダー推奨アルゴリズム、タスク推奨アルゴリズム、提案タスク生成アルゴリズム、および／またはタスク容易化サービスによって実施される任意の他のアルゴリズム）を更新するために、機械学習サブシステム２０２０によって使用され得る。

【0255】

[0278]一実施形態では、受け入れられたおよび／または部分的に受け入れられた提案は、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、メンバーに代わって実施するために、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２０２４によって選択され得る。たとえば、少なくとも図１８に関して本明細書で説明される親の記念日の週末の例を使用して、メンバーは、提案２００６（すなわち、第１のワインテイスティングの週末のための好適な提案１８０８）を受け入れ、提案２００８（すなわち、第２のワインテイスティングの週末のための第１の代替提案１８１０）を拒否し、提案２０１０（すなわち、スキーの週末のための第２の代替提案１８１２）を拒否することがある。そのような例では、第１のワインテイスティングの週末は、メンバーに代わって実施するために、タスク容易化サービスおよび／またはサブシステム２０２４のシステムおよび／またはサブシステムによって選択され得る。

【0256】

[0279]別の例では、メンバーは、提案２００６（すなわち、第１のワインテイスティングの週末のための好適な提案１８０８）を拒否し、提案２００８（すなわち、第２のワインテイスティングの週末のための第１の代替提案１８１０）を拒否し、提案２０１０（すなわち、スキーの週末のための第２の代替提案１８１２）を受け入れることがある。そのような例では、スキーの週末は、メンバーに代わって実施するために、タスク容易化サービスおよび／またはサブシステム２０２４のシステムおよび／またはサブシステムによって選択され得る。

【0257】

[0280]別の例では、メンバーは、提案２００６（すなわち、第１のワインテイスティングの週末のための好適な提案１８０８）を拒否し、提案２００８（すなわち、第２のワインテイスティングの週末のための第１の代替提案１８１０）を部分的に受け入れ、提案２０１０（すなわち、スキーの週末のための第２の代替提案１８１２）を部分的に受け入れることがある。そのような例では、第２のワインテイスティングの週末の要素は、タスク容易化サービスおよび／またはサブシステム２０２４のシステムおよび／またはサブシステムによってスキーの週末の要素と組み合わされることがあり、この組み合わされた提案は、メンバーに代わって実施のために選択され得る。

【0258】

[0281]別の例では、メンバーは、提案２００６（すなわち、第１のワインテイスティングの週末のための好適な提案１８０８）を受け入れ、提案２００８（すなわち、第２のワインテイスティングの週末のための第１の代替提案１８１０）を受け入れ、提案２０１０（すなわち、スキーの週末のための第２の代替提案１８１２）も受け入れることがある。そのような例では、第２のワインテイスティングの週末の要素は、メンバーに代わって、どの提案が実施のために選択され得るかを決定し得る。

【0259】

[0282]別の例では、メンバーは、提案２００６に応答せず（すなわち、第１のワインテイスティングの週末のための好適な提案１８０８を受け入れることも拒否することもないことがある）、提案２００８に応答せず（すなわち、第２のワインテイスティングの週末のための第１の代替提案１８１０を受け入れることも拒否することもないことがある）、提案２０１０（すなわち、スキーの週末のための第２の代替提案１８１２）を拒否することがある。そのような例では、タスク容易化サービスおよび／またはサブシステム２０２４のシステムおよび／またはサブシステムは、メンバーに代わって、提案２００６および提案２００８のうちのいずれが実施のために選択され得るかを決定し得る。企図され得るように、そのような決定は、提案２００６の要素のうちのいくつかを含み得、提案２００８の要素のうちのいくつかを含み得る。

【0260】

[0283]図２１は、少なくとも１つの実施形態による、テンプレートが受け入れられた提案から生成される環境２１００の例示的な例を示す。一実施形態では、コンピューティングデバイス２１０２は、アプリケーション２１０４を表示するために使用される。一実施形態では、代理は、コンピューティングデバイス２１０２を介してタスク容易化サービスのシステムと対話する。一実施形態では、アプリケーション２１０４は、タスク容易化サービスのシステムから取得された情報、メンバーから取得された情報、タスク容易化サービスと提携するサードパーティサービスもしくは他のサービス／エンティティから取得された情報、および／または他のソースから取得された情報を伝達するために、本明細書で説明されるものなどのユーザインターフェース要素を表示する。一実施形態では、アプリケーション２１０４は、代理から情報を取得し、タスク容易化サービスのシステムに、メンバーに、タスク容易化サービスと提携するサードパーティサービスもしくは他のエンティティ／サービスに、および／または他の情報加入者に取得された情報を与えるためにそれらユーザインターフェース要素を使用する。

【0261】

[0284]一実施形態では、アプリケーション２１０４は、コンピューティングデバイス２１０２（たとえば、すべて少なくとも図２３に関して本明細書で説明されるコンピューティングデバイス２３０２、コンピューティングデバイス２３２４、またはコンピューティングリソースプロバイダ２３２８に関連するコンピューティングデバイス）に関連付けられるネットワークインターフェース（たとえば、少なくとも図２３に関して本明細書で説明されるネットワークインターフェース２３２０）を介して取得された情報を受信する。一実施形態では、アプリケーション２１０４は、コンピューティングデバイス２３０２に関連付けられたネットワークインターフェースを介して代理から取得された情報を与える。

【0262】

[0285]一実施形態では、アプリケーション２１０４のユーザインターフェース要素は、受け入れられた提案２１０６（たとえば、第１のワインテイスティングの週末のための受け入れられた提案）を表示するために使用される。一実施形態では、アプリケーション２１０４のユーザインターフェース要素は、本明細書で説明されるものなどのシステムおよび方法を使用して、受け入れられた提案からテンプレートを生成するためのボタン２１０８を含む。一実施形態では、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムは、たとえば、本明細書で説明されるものなどの機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを使用して、受け入れられた提案からテンプレートを生成するために、受け入れられた提案を処理し得る。一実施形態では、代理は、受け入れられた提案からテンプレートを生成するために、タスク容易化サービスのシステムおよび／またはサブシステムと対話し得る。一実施形態では、アプリケーション２１０４のユーザインターフェース要素は、たとえば、タスク容易化サービスの他のテンプレートを作成、削除、および／または更新するために使用され得る他の提案（すなわち、他の受け入れられた提案、拒否された提案、および／または部分的に受け入れられた提案）を検討するためのボタン２１１０を表示するために使用される。

【0263】

[0286]図２２は、少なくとも１つの実施形態による、メンバーとの通信が処理される環境２２００の例示的な例を示す。一実施形態では、代理２２０４によって実施される動作は、１つまたは複数の機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを使用して部分的におよび／または完全に実施される。たとえば、代理２２０４がメンバー２２１２に代わってタスクを実施するか、またはさもなければタスクの実施を調整するとき、タスク容易化サービス２２０２は、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを更新し得る。

【0264】

[0287]一実施形態では、代理２２０４がメンバー２２１２に代わってタスクを実施するか、またはさもなければタスクの実施を調整するとき、タスク容易化サービス２２０２は、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを連続的に更新する。たとえば、メンバー２２１２がタスク容易化サービス２２０２のシステムと通信するとき、タスク容易化サービス２２０２は、対話の過程の間に、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを連続的に更新し得る。

【0265】

[0288]一実施形態では、代理２２０４がメンバー２２１２に代わってタスクを実施するか、またはさもなければタスクの実施を調整するとき、タスク容易化サービス２２０２は、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを動的に更新する。たとえば、メンバー２２１２に代わってタスクが実施されるとき、タスクを実施するベンダーは、タスク容易化サービス２２０２に定期的な更新を提供することがあり、タスク容易化サービス２２０２は、ベンダーからの各更新時に、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを動的に更新し得る。

【0266】

[0289]一実施形態では、代理２２０４がメンバー２２１２に代わってタスクを実施するか、またはさもなければタスクの実施を調整するとき、タスク容易化サービス２２０２は、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを自動的に更新する。たとえば、メンバーのために提案が生成されたとき、タスク容易化サービス２２０２は、提案生成プロセスの一部として、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを自動的に更新し得る。

【0267】

[0290]一実施形態では、代理２２０４がメンバー２２１２に代わってタスクを実施するか、またはさもなければタスクの実施を調整するとき、タスク容易化サービス２２０２は、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルをリアルタイムで更新する。たとえば、メンバー２２１２が提案を受け入れたとき、タスク容易化サービス２２０２は、更新を遅延させるのではなく、提案の受け入れが提供された時点で、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを更新し得る。

【0268】

[0291]一実施形態では、タスク容易化サービス２２０２は、タスク容易化サービス２２０２の機械学習サブシステム２２０６を使用して、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを更新する。一実施形態では、機械学習サブシステム２２０６は、機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを実装するように構成されたタスク容易化サービス２２０２の構成要素である。一例では、機械学習サブシステム２２０６は、サンプルおよび／またはライブデータを使用して機械学習モデルをトレーニングするために様々なアルゴリズムを使用し得る。加えて、機械学習サブシステム２２０６は、新しいデータが受信されるとき、機械学習モデルを更新し得る。別の例では、機械学習サブシステム２２０６は、様々な人工知能システムをトレーニングおよび／もしくは更新するか、または様々な計算モデルを生成、トレーニングおよび／もしくは更新することがある。たとえば、メンバー２２１２のプロファイルの計算モデルは、メンバー２２１２について新しい情報が受信されるとき、機械学習サブシステム２２０６によって生成、トレーニング、および／または更新され得る。

【0269】

[0292]一実施形態では、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルが、ある時間期間（たとえば、６カ月、１年など）にわたっておよび／またはタスクのセット（たとえば、２０個のタスク、３０個のタスクなど）にわたって更新された後、タスク容易化サービス２２０２のシステム（たとえば、タスク推奨システム）は、新しいタスクを連続的に、自動的に、動的に、リアルタイムで生成するために、１つまたは複数の機械学習アルゴリズム、人工知能システム、および／または計算モデルを利用する。たとえば、タスク推奨システムは、代理対話が有りまたは無しで、メンバーのプロファイルの様々な属性（たとえば、メンバー代理通信に対応する履歴データ、代理実施および提示されたタスク／提案に対応するメンバーフィードバックなど）に基づいて新しいタスクを生成することがある。一実施形態では、タスク容易化サービス２２０２のシステム（たとえば、タスク推奨システム）は、必要とされる任意の追加情報を取得するためにメンバー２２１２と自動的に通信することができ、これらのタスクの実施のためにメンバー２２１２に提示され得る提案を生成することもできる。

【0270】

[0293]図２２に示される例では、メンバー２２１２とタスク容易化サービス２２０２との間の通信は、タスク容易化サービス２２０２内の１つまたは複数のエンティティにルーティングされ得る。図２２に示される例は、通信ルータ２２１４（説明では「ルータ」と呼ばれる）を示すが、企図され図２２に示されるように、ルータ２２１４は、エンティティ間の通信をルーティングするための１つまたは複数の技法の抽象表現である。したがって、メンバー２２１２からタスク容易化サービス２２０２への通信は、タスク容易化サービスの１つまたは複数のエンティティにルーティングされることがあり、タスク容易化サービス２２０２の１つまたは複数のエンティティからの通信は、メンバー２２１２に戻るようにルーティングされ得る。

【0271】

[0294]図２２に示される例では、代理２２０４は、通信が代理２２０４にルーティングされ（２２１６）、またタスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８にルーティングされ（２２１８）得るので、対話が本明細書で説明される肯定極性を維持することを確実にするために、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８とメンバー２２１２との間の通信を監視することができる。たとえば、メンバー２２１２がタスク推奨システムと対話している場合、代理２２０４は、メンバー２２１２が対話に満足しているかどうかを決定することができる。会話が否定極性を有する（たとえば、メンバー２２１２が対話に満足していない）と代理２２０４が決定した場合、代理２２０４は、対話を改善するために介入することがある。

【0272】

[0295]同様に、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８とメンバー２２１２との間の他の対話は、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８とメンバー２２１２との間の対話を監視するように構成されることがあるメンバー通信サブシステム２２２２にルーティングされることがある（２２２０）。一実施形態では、メンバー通信サブシステム２２２２は、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８とメンバー２２１２との間の対話を（たとえば、ルータ２２１４を使用して）遮断するように構成され得る。そのような実施形態では、すべてのそのような対話は、メンバー２２１２とメンバー通信サブシステム２２２２との間でルーティングされ得（２２２０）、メンバー通信サブシステム２２２２とタスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８との間でルーティングされ得る（２２２４）。そのような実施形態では、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８とメンバー２２１２との間の対話は、直接ルーティングされないことがある（２２１８）。そのような実施形態では、代理２２０４は、（たとえば、対話を代理２２０４にルーティングする（２２１６）ことによって）対話が上記で説明されたように肯定極性を維持することを確実にするために、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８とメンバー２２１２との間の対話を依然として監視し得る。

【0273】

[0296]一実施形態では、代理２２０４は、代理２２０４とメンバー２２１２との間の対話に基づいて変化するメンバー選好を示すメンバーのプロファイルを更新するために、機械学習サブシステム２２０６と対話することができる。一実施形態では、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８は、たとえば、提案が受け入れられるかまたは拒否されたとき、メンバーのプロファイルを更新するために、機械学習サブシステム２２０６と対話することができる。加えて、図２２に示されるように、タスク容易化サービス２２０２とメンバー２２１２との間の対話は、メンバー通信サブシステム２２２２と機械学習サブシステム２２０６との間でさらにルーティングされ得る（２２２６）。したがって、提案が作成されるとき、メンバーのプロファイルを更新するために、メンバー２２１２と、たとえば、提案作成サブシステムとの間の対話が使用され得る。

【0274】

[0297]したがって、システムおよび環境がエージェントおよび／または他の自動化されたシステムと対話するユーザの知識をほとんどまたはまったく有し得ない自動化された顧客サービスシステムおよび環境とは異なり、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８は、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを、連続的に、動的に、自動的に、および／またはリアルタイムで更新することができる。たとえば、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８は、本明細書で説明される機械学習サブシステム２２０６を使用して、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを更新することができる。したがって、タスク容易化サービスシステムおよび／またはサブシステム２２０８は、タスク容易化サービス２２０２とのメンバーの自動対話に基づいて、代理２２０４とのメンバーの対話に基づいて、および／または時間とともにメンバー２２１２に代わって実施されるタスクに基づいて、メンバーに関する最新の情報を提供するために、メンバー２２１２のプロファイルおよび／またはメンバー２２１２のプロファイルの計算モデルを更新することができる。この情報はまた、メンバー２２１２のためにタスクおよび／または提案が作成され、提案され、実施されるとき、連続的に、自動的に、動的に、および／またはリアルタイムで更新され得る。この情報はまた、（たとえば、メンバー２２１２のクエリ、要求、および／または目標に応じて）メンバー２２１２との適切なまたは知的な対話を予期し、識別し、提示するために、タスク容易化サービス２２０２によって使用され得る。

【0275】

[0298]図２３は、様々な実施形態による、互いに電子通信している様々な構成要素を含むコンピューティングシステムアーキテクチャ２３００を示す。図２３に示されている例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ２３００は、いくつかの実装形態による、バスなどの接続２３０６を使用して互いに電子通信している様々な構成要素を有するコンピューティングデバイス２３０２を含む。例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ２３００は、接続２３０６を使用して様々なシステム構成要素と電子通信し、システムメモリ２３１４を含む処理ユニット２３０４を含む。いくつかの実施形態では、システムメモリ２３１４は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、限定はしないが、本明細書で説明されるメモリを含む他のそのようなメモリ技術とを含む。いくつかの実施形態では、例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ２３００は、プロセッサ２３０４と直接接続された、プロセッサ２３０４に極めて近接した、またはプロセッサ２３０４の一部として統合された、高速メモリのキャッシュ２３０８を含む。システムアーキテクチャ２３００は、プロセッサ２３０４による迅速なアクセスのために、メモリ２３１４および／または記憶デバイス２３１０からキャッシュ２３０８にデータをコピーすることができる。このようにして、キャッシュ２３０８は、データを待つことによるプロセッサ２３０４中でのプロセッサの遅延を減少または除去する性能の向上を与えることができる。本明細書で説明されるものなどのモジュール、方法およびサービスを使用して、プロセッサ２３０４は、様々な行為を実施するように構成され得る。いくつかの実施形態では、キャッシュ２３０８は、たとえば、レベル１（Ｌ１）キャッシュとレベル２（Ｌ２）キャッシュとを含む複数のタイプのキャッシュを含み得る。メモリ２３１４は、本明細書ではシステムメモリまたはコンピュータシステムメモリと呼ばれることがある。メモリ２３１４は、いろいろな時に、オペレーティングシステムの要素、１つもしくは複数のアプリケーション、オペレーティングシステムまたは１つもしくは複数のアプリケーションに関連するデータ、またはコンピューティングデバイス２３０２に関連する他のそのようなデータを含み得る。

【0276】

[0299]他のシステムメモリ２３１４も、使用のために利用可能であり得る。メモリ２３１４は、異なる性能特性をもつ、複数の異なるタイプのメモリを含むことができる。プロセッサ２３０４は、任意の汎用プロセッサと、プロセッサ２３０４ならびに専用プロセッサを制御するように構成された、ストレージデバイス２３１０中に記憶されたサービス２３１２などの１つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェアサービスとを含むことができ、ここで、ソフトウェア命令は、実際のプロセッサ設計に組み込まれる。プロセッサ２３０４は、複数のコアまたはプロセッサ、コネクタ（たとえば、バス）、メモリ、メモリコントローラ、キャッシュなどを含んでいる完全な自己完結型のコンピューティングシステムであり得る。いくつかの実施形態では、複数のコアをもつそのような自己完結型のコンピューティングシステムは対称的である。いくつかの実施形態では、複数のコアをもつそのような自己完結型のコンピューティングシステムは非対称的である。いくつかの実施形態では、プロセッサ２３０４は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）、またはこれらのおよび／もしくは他のタイプのプロセッサの組合せであり得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ２３０４は、コア、１つまたは複数のレジスタ、および論理演算装置（ＡＬＵ）、浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ）、デジタルシステム処理（ＤＳＰ）ユニット、またはこれらのおよび／もしくは他のそのような処理ユニットの組合せなどの１つまたは複数の処理ユニットなどの複数の要素を含むことができる。

【0277】

[0300]コンピューティングシステムアーキテクチャ２３００とのユーザ対話を可能にするために、入力デバイス２３１６は、スピーチのためのマイクロフォン、ジェスチャまたはグラフィカル入力のためのタッチセンシティブスクリーン、キーボード、マウス、モーション入力、ペン、および他のそのような入力デバイスなど、任意の数の入力機構を表すことができる。出力デバイス２３１８はまた、限定はしないが、モニタ、スピーカ、プリンタ、触覚デバイス、および他のそのような出力デバイスを含む当業者に知られているいくつかの出力機構のうちの１つまたは複数であり得る。いくつかの事例では、マルチモーダルシステムは、ユーザが、コンピューティングシステムアーキテクチャ２３００と通信するために複数のタイプの入力を提供することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、入力デバイス２３１６および／または出力デバイス２３１８は、たとえば、本明細書で説明されるネットワークインターフェース２３２０などの通信インターフェースなどの遠隔接続デバイスを使用してコンピューティングデバイス２３０２に結合され得る。そのような実施形態では、通信インターフェースは、付属の入力デバイス２３１６および／または出力デバイス２３１８から受信された入力および出力を統制および管理することができる。企図されるように、任意の特有のハードウェア構成上で動作することに対する制限はなく、したがって、ここでの基本的特徴は、他のハードウェア構成、ソフトウェア構成、またはファームウェア構成が開発されるにつれて、それらで容易に代用され得る。

【0278】

[0301]いくつかの実施形態では、ストレージデバイス２３１０は、不揮発性記憶装置または不揮発性メモリとして説明され得る。そのような不揮発性メモリまたは不揮発性記憶装置は、磁気カセット、フラッシュメモリカード、固体メモリデバイス、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、およびそれらのハイブリッドなど、コンピュータによってアクセス可能であるデータを記憶することができるハードディスクまたは他のタイプのコンピュータ可読媒体であり得る。

【0279】

[0302]上記で説明されたように、ストレージデバイス２３１０は、限定はしないが、様々な実施形態において本明細書で説明される方法、プロセス、機能、システム、およびサービスを含む１つまたは複数の機能を実施するようにプロセッサ２３０４を制御または構成することができるサービス２３１２などのハードウェアサービスおよび／またはソフトウェアサービスを含むことができる。いくつかの実施形態では、ハードウェアサービスまたはソフトウェアサービスは、モジュールとして実装され得る。例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ２３００に示されているように、ストレージデバイス２３１０は、システム接続２３０６を使用してコンピューティングデバイス２３０２の他の部分に接続され得る。一実施形態では、機能を実施するサービス２３１２などのハードウェアサービスまたはハードウェアモジュールは、プロセッサ２３０４、接続２３０６、キャッシュ２３０８、ストレージデバイス２３１０、メモリ２３１４、入力デバイス２３１６、出力デバイス２３１８などの必要なハードウェア構成要素とともに、本明細書で説明される機能など機能を実行することができる非一時的コンピュータ可読媒体中に記憶されたソフトウェア構成要素を含むことができる。

【0280】

[0303]タスク容易化サービス（たとえば、少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２）の開示されるシステムおよびサービスは、例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ２３００の１つまたは複数の構成要素を使用する、図２３に示されている例示的なコンピューティングシステムなどのコンピューティングシステムを使用して実施され得る。例示的なコンピューティングシステムは、プロセッサ（たとえば、中央処理ユニット）と、メモリと、不揮発性メモリと、インターフェースデバイスとを含むことができる。メモリは、データおよび／または１つまたは複数のコードセット、ソフトウェア、スクリプトなどを記憶し得る。コンピュータシステムの構成要素は、バスを介してまたは何らかの他の知られているまたは好都合のデバイスを通して一緒に結合され得る。

【0281】

[0304]いくつかの実施形態では、プロセッサは、たとえば、プロセッサ２３０４などのプロセッサを使用してコードを実行することによって本明細書で説明されるタスク容易化サービス（たとえば、少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２）に関連する提案を通信するための方法およびシステムの一部または全部を実行するように構成され得、ここにおいて、コードは、本明細書で説明されるように、メモリ２３１４などのメモリ中に記憶される。ユーザデバイス、プロバイダサーバもしくはシステム、データベースシステム、または他のそのようなデバイス、サービスもしくはシステムのうちの１つまたは複数は、本明細書で説明される例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ２３００の１つまたは複数の構成要素を使用する図２３に示されている例示的なコンピューティングシステムなどのコンピューティングシステムの構成要素の一部または全部を含み得る。企図されるように、そのようなシステムの変形形態は本開示の範囲内にあると見なされ得る。

【0282】

[0305]本開示は、任意の好適な物理的形態をとるコンピュータシステムを企図する。限定ではなく例として、コンピュータシステムは、組込み型コンピュータシステム、システムオンチップ（ＳＯＣ）、（たとえば、コンピュータオンモジュール（ＣＯＭ）またはシステムオンモジュール（ＳＯＭ）などの）シングルボードコンピュータシステム（ＳＢＣ）、デスクトップコンピュータシステム、ラップトップもしくはノートブックコンピュータシステム、タブレットコンピュータシステム、ウェアラブルコンピュータシステムもしくはインターフェース、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータシステムのメッシュ、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、サーバ、またはこれらのうちの２つまたはそれ以上の組合せであり得る。適切な場合、コンピュータシステムは、コンピューティングリソースプロバイダ２３２８に関連して本明細書で説明されるように、ユニタリーであるかまたは分散された、複数のロケーションにわたる、複数の機械にわたる、および／あるいは１つまたは複数のネットワーク中の１つまたは複数のクラウド構成要素を含み得るクラウドコンピューティングシステム中に存在する１つまたは複数のコンピュータシステムを含み得る。適切な場合、１つまたは複数のコンピュータシステムは、実質的な空間的または時間的限定なしに本明細書で説明または例示されている１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実施し得る。限定ではなく例として、１つまたは複数のコンピュータシステムは、リアルタイムでまたはバッチモードで本明細書で説明または例示されている１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実施し得る。１つまたは複数のコンピュータシステムは、適切な場合、異なる時間にまたは異なるロケーションで本明細書で説明または例示されている１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実施し得る。

【0283】

[0306]プロセッサ２３０４は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）マイクロプロセッサ、ＡＭＤｌ（登録商標）マイクロプロセッサ、Ｍｏｔｏｒｏｌａｌ（登録商標）マイクロプロセッサ、または他のそのようなマイクロプロセッサなどの従来のマイクロプロセッサであり得る。「機械可読（記憶）媒体」または「コンピュータ可読（記憶）媒体」という用語がプロセッサによってアクセス可能である任意のタイプのデバイスを含むことを、当業者は認識されよう。

【0284】

[0307]メモリ２３１４は、たとえば、コネクタ２３０６などのコネクタまたはバスによってプロセッサ２３０４に結合され得る。本明細書で使用されるコネクタ２３０６などのコネクタまたはバスは、コンピューティングデバイス２３０２内の構成要素の間でデータを転送する通信システムであり、いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスの間でデータを転送するために使用され得る。コネクタ２３０６は、データバス、メモリバス、システムバス、または他のそのようなデータ転送機構であり得る。そのようなコネクタの例は、限定はしないが、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、パラレルＡＴアタッチメント（ＰＡＴＡ）バス（たとえば、統合ドライブエレクトロニクス（ＩＤＥ）もしくは拡張ＩＤＥ（ＥＩＤＥ）バス）、または様々なタイプの周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）バス（たとえば、ＰＣＩ、ＰＣＩｅ、ＰＣＩ－１０４など）を含む。

【0285】

[0308]メモリ２３１４は、限定はしないが、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、同期ダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、および他のタイプのＲＡＭを含むＲＡＭを含むことができる。ＤＲＡＭは、誤り訂正符号（ＥＥＣ）を含み得る。メモリはまた、限定はしないが、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュメモリ、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、および他のタイプのＲＯＭを含むＲＯＭを含むことができる。メモリ２３１４はまた、読取り専用記憶媒体（たとえば、ＣＤ ＲＯＭおよびＤＶＤ ＲＯＭ）または別の記憶媒体（たとえば、ＣＤまたはＤＶＤ）を含む磁気または光学データ記憶媒体を含むことができる。メモリは、ローカルであるか、リモートであるか、または分散され得る。

【0286】

[0309]上記で説明されたように、コネクタ２３０６（またはバス）はまたプロセッサ２３０４を、不揮発性メモリまたは記憶装置を含み得、ドライブユニットをも含み得るストレージデバイス２３１０に結合することができる。いくつかの実施形態では、不揮発性メモリまたは記憶装置は、磁気フロッピー（登録商標）もしくはハードディスク、磁気光ディスク、光ディスク、ＲＯＭ（たとえば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、もしくはＥＥＰＲＯＭ）、磁気もしくは光学カード、または別の形態のデータのための記憶装置である。このデータの一部は、直接メモリアクセスプロセスによって、コンピュータシステム中のソフトウェアの実行中にメモリに書き込まれ得る。不揮発性メモリまたは記憶装置は、ローカルであるか、リモートであるか、または分散され得る。いくつかの実施形態では、不揮発性メモリまたは記憶装置は随意である。企図されるように、コンピューティングシステムは、メモリ中で利用可能なすべての適用可能なデータを用いて作成され得る。典型的なコンピュータシステムは、通常、少なくとも１つのプロセッサと、メモリと、メモリをプロセッサに結合するデバイス（たとえば、バス）とを含むことになる。

【0287】

[0310]ソフトウェアおよび／またはソフトウェアに関連するデータは、不揮発性メモリおよび／またはドライブユニットに記憶され得る。いくつかの実施形態では（たとえば、大きいプログラムの場合）、メモリ中にプログラムおよび／またはデータ全体を常時記憶することが可能でないことがある。そのような実施形態では、プログラムおよび／またはデータは、たとえば、ストレージデバイス２３１０などの追加のストレージデバイスからメモリ内外に移動され得る。それにもかかわらず、ソフトウェアが稼働するために、必要な場合、処理に適したコンピュータ可読ロケーションに移動され、説明のために、そのロケーションは、本明細書ではメモリと呼ばれることを理解されたい。ソフトウェアが実行のためにメモリに移動されたときでも、プロセッサは、ソフトウェアに関連する値を記憶するためにハードウェアレジスタと、理想的には、実行を高速化するように働くローカルキャッシュとを利用することができる。本明細書で使用されるソフトウェアプログラムは、そのソフトウェアプログラムが「コンピュータ可読媒体において実装される」と呼ばれるとき、任意の知られているまたは好都合なロケーション（不揮発性記憶装置からハードウェアレジスタまで）に記憶されると仮定される。プログラムに関連する少なくとも１つの値がプロセッサによって読取り可能なレジスタに記憶されるとき、プロセッサは、「プログラムを実行するように構成される」と見なされる。

【0288】

[0311]接続２３０６はまた、ネットワークインターフェース２３２０などのネットワークインターフェースデバイスにプロセッサ２３０４を結合することができる。インターフェースは、限定はしないが、モデムまたは本明細書で説明されるものを含む他のそのようなネットワークインターフェースのうちの１つまたは複数を含むことができる。ネットワークインターフェース２３２０が、コンピューティングデバイス２３０２の部分であると見なされ得るか、またはコンピューティングデバイス２３０２とは別個のものであり得ることを諒解されよう。ネットワークインターフェース２３２０は、アナログモデム、統合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）モデム、ケーブルモデム、トークンリングインターフェース、衛星送信インターフェース、または他のコンピュータシステムにコンピュータシステムを結合するための他のインターフェースのうちの１つまたは複数を含むことができる。いくつかの実施形態では、ネットワークインターフェース２３２０は、１つまたは複数の入力および／または出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含むことができる。入出力デバイスは、限定ではなく例として、入力デバイス２３１６などの入力デバイスおよび／または出力デバイス２３１８などの出力デバイスを含むことができる。たとえば、ネットワークインターフェース２３２０は、キーボードと、マウスと、プリンタと、スキャナと、ディスプレイデバイスと、他のそのような構成要素とを含み得る。本明細書では、入力デバイスと出力デバイスとの他の例について説明される。いくつかの実施形態では、通信インターフェースデバイスは、完全で別個のコンピューティングデバイスとして実装され得る。

【0289】

[0312]動作中、コンピュータシステムは、ディスクオペレーティングシステムなどのファイル管理システムを含むオペレーティングシステムソフトウェアによって制御され得る。関連するファイル管理システムソフトウェアをもつオペレーティングシステムソフトウェアの一例は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステムのファミリおよびそれらの関連するファイル管理システムである。それの関連するファイル管理システムソフトウェアをもつオペレーティングシステムソフトウェアの別の例は、限定はしないが、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティングシステムおよびそれらの関連するファイル管理システムの様々なタイプおよび実装形態を含むＬｉｎｕｘオペレーティングシステムおよびそれの関連するファイル管理システムである。ファイル管理システムは、不揮発性メモリおよび／または駆動ユニット中に記憶され得、データを入力および出力することと、不揮発性メモリおよび／または駆動ユニット上にファイルを記憶することを含むメモリ中にデータを記憶することとをオペレーティングシステムが行うために必要とされる様々な行為を実行することをプロセッサに行わせることができる。企図されるように、たとえば、ＭａｃＯＳ（登録商標）、他のタイプのＵＮＩＸ（登録商標）オペレーティングシステム（たとえば、ＢＳＤ（登録商標）および派生物、Ｘｅｎｉｘ（登録商標）、ＳｕｎＯＳ（登録商標）、ＨＰ－ＵＸ（登録商標）など）、モバイルオペレーティングシステム（たとえば、ｉＯＳ（登録商標）および変形形態、Ｃｈｒｏｍｅ（登録商標）、Ｕｂｕｎｔｕ Ｔｏｕｃｈ（登録商標）、ｗａｔｃｈＯＳ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ １０ Ｍｏｂｉｌｅ（登録商標）、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標）ＯＳなど）、およびリアルタイムオペレーティングシステム（たとえば、ＶｘＷｏｒｋｓ（登録商標）、ＱＮＸ（登録商標）、ｅＣｏｓ（登録商標）、ＲＴＬｉｎｕｘなど）などの他のタイプのオペレーティングシステムは、本開示の範囲内であると見なされ得る。企図されるように、本明細書に記載するオペレーティングシステム、モバイルオペレーティングシステム、リアルタイムオペレーティングシステム、言語、およびデバイスの名前は様々な関連するエンティティの登録商標、サービスマーク、または設計であり得る。

【0290】

[0313]いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス２３０２は、ネットワークインターフェース２３２０などの接続を使用してネットワーク２３２２を介してコンピューティングデバイス２３２４などの１つまたは複数の追加のコンピューティングデバイスに接続され得る。そのような実施形態では、コンピューティングデバイス２３２４は、コンピューティングデバイス２３０２上で動作するプログラムおよび／またはサービスの制御下でまたはそれに代わって１つまたは複数の機能を実施するために１つまたは複数のサービス２３２６を実行し得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス２３２４などのコンピューティングデバイスは、限定はしないが、プロセッサ２３０４などのプロセッサと、接続２３０６などの接続と、キャッシュ２３０８などのキャッシュと、ストレージデバイス２３１０などのストレージデバイスと、メモリ２３１４などのメモリと、入力デバイス２３１６などの入力デバイスと、出力デバイス２３１８などの出力デバイスとを含むコンピューティングデバイス２３０２に関して説明された構成要素のタイプのうちの１つまたは複数を含み得る。そのような実施形態では、コンピューティングデバイス２３２４は、コンピューティングデバイス２３０２に関して本明細書で説明された機能などの機能を実行することができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス２３０２は、コンピューティングデバイス２３２４などの複数のコンピューティングデバイスに接続され得、その各々は、同じく、コンピューティングデバイス２３２４などの複数のコンピューティングデバイスに接続され得る。そのような実施形態は、本明細書では分散コンピューティング環境と呼ばれることがある。

【0291】

[0314]ネットワーク２３２２は、インターネット、イントラネット、エクストラネット、セルラーネットワーク、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、衛星ネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、バーチャルプライベートネットワーク（ＶＰＮ）、公衆交換電話網、赤外線（ＩＲ）ネットワーク、モノのインターネット（ＩｏＴネットワーク）、または任意の他のそのようなネットワークもしくはネットワークの組合せを含む任意のネットワークであり得る。ネットワーク２３２２を介した通信は、ワイヤード接続、ワイヤレス接続、またはそれらの組合せであり得る。ネットワーク２３２２を介した通信は、限定はしないが、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、開放型システム間相互接続（ＯＳＩ）モデルの様々なレイヤ中のプロトコル、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、ユニバーサルプラグアンドプレイ（ＵＰｎＰ）、ネットワークファイルシステム（ＮＦＳ）、サーバメッセージブロック（ＳＭＢ）、共通インターネットファイルシステム（ＣＩＦＳ）、および他のそのような通信プロトコルを含む様々な通信プロトコルを介して行われ得る。

【0292】

[0315]ネットワーク２３２２を介した通信は、コンピューティングデバイス２３０２内に、コンピューティングデバイス２３２４内に、またはコンピューティングリソースプロバイダ２３２８内に本明細書ではコンテンツと呼ばれることもある情報を含むことができる。情報は、コンピューティングデバイス２３０２などのコンピューティングデバイスのユーザに与えられ得るテキスト、グラフィックス、オーディオ、ビデオ、触覚、および／または任意の他の情報を含み得る。一実施形態では、情報は、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、カスケーディングスタイルシート（ＣＳＳ）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、ならびに他のそのようなプロトコルおよび／または構造化言語などの転送プロトコルを使用して配信され得る。情報は、最初に、コンピューティングデバイス２３０２によって処理され、視覚、音、嗅覚、味覚、触覚、または他のそのような機構を介して知覚可能である形態を使用してコンピューティングデバイス２３０２のユーザに提示され得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク２３２２を介した通信は、サーバとして構成されたコンピューティングデバイスによって受信および／または処理され得る。そのような通信は、ＰＨＰハイパーテキストプリプロセッサ（「ＰＨＰ」）、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）、Ｒｕｂｙ、Ｐｅｒｌ（登録商標）および変形形態、Ｊａｖａ、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、または別のそのようなサーバ側の処理言語を使用して送信および受信され得る。

【0293】

[0316]いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス２３０２および／またはコンピューティングデバイス２３２４は、本明細書で説明されるネットワークインターフェース（たとえば、ネットワークインターフェース２３２０）などのネットワークインターフェースを使用してネットワーク２３２２を介してコンピューティングリソースプロバイダ２３２８に接続され得る。そのような実施形態では、（本明細書では「コンピューティングリソースプロバイダ環境」内にとも呼ばれる）コンピューティングリソースプロバイダ２３２８内にホストされる１つまたは複数のシステム（たとえば、システム２３３０およびシステム２３３２）は、コンピューティングデバイス２３０２および／またはコンピューティングデバイス２３２４上で動作するプログラムおよび／またはサービスの制御下でまたはそれに代わって１つまたは複数の機能を実施するために１つまたは複数のサービスを実行し得る。システム２３３０およびシステム２３３２などのシステムは、コンピューティングデバイス２３０２および／またはコンピューティングデバイス２３２４上で動作するプログラムおよび／またはサービスの制御下でまたはそれに代わって１つまたは複数の機能を実施するためにコンピュータコードを実行するために本明細書で説明されるコンピューティングデバイスなどの１つまたは複数のコンピューティングデバイスを含み得る。

【0294】

[0317]たとえば、コンピューティングデバイス２３０２のためのデータの量がストレージデバイス２３１０の容量を超えるとき、たとえば、コンピューティングリソースプロバイダ２３２８は、コンピューティングデバイス２３０２のためのデータを記憶するためにシステム２３３０上で動作するサービスを与え得る。別の例では、コンピューティングリソースプロバイダ２３２８は、最初に、システム２３３２上に仮想マシン（ＶＭ）をインスタンス化し、システム２３３２上に記憶されたデータにアクセスするためにそのＶＭを使用し、そのデータに対して１つまたは複数の動作を実施し、コンピューティングデバイス２３０２にそれらの１つまたは複数の動作の結果を与えるためにサービスを与え得る。そのような動作（たとえば、データの記憶およびＶＭのインスタンス化）は、本明細書では「クラウド中で」、「クラウドコンピューティング環境内で」、または「ホストされた仮想マシン環境内で」動作することと呼ばれることがあり、コンピューティングリソースプロバイダ２３２８は、本明細書では「クラウド」と呼ばれることもある。そのようなコンピューティングリソースプロバイダの例は、限定はしないが、Ａｍａｚｏｎ（登録商標）ウェブサービス（ＡＷＳＲ）、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔのＡｚｕｒｅ（登録商標）、ＩＢＭ Ｃｌｏｕｄ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ（登録商標）、オラクルＣｌｏｕｄ（登録商標）などを含む。

【0295】

[0318]コンピューティングリソースプロバイダ２３２８によって与えられるサービスは、限定はしないが、データアナリティクス、データストレージ、アーカイブストレージ、ビッグデータストレージ、（様々なスケーラブルＶＭアーキテクチャを含む）仮想コンピューティング、ブロックチェーンサービス、コンテナ（たとえば、アプリケーションカプセル化）、データベースサービス、（サンドボックス開発環境を含む）開発環境、ｅコマースソリューション、ゲームサービス、メディアおよびコンテンツ管理サービス、セキュリティサービス、サーバレスホスティング、仮想現実（ＶＲ）システム、および拡張現実（ＡＲ）システムを含む。そのようなサービスを容易にする様々な技法は、限定はしないが、仮想マシン、仮想ストレージ、データベースサービス、システムスケジューラ（たとえば、ハイパーバイザ）、リソース管理システム、様々なタイプの短期、中間、長期、およびアーカイバルストレージデバイスなどを含む。

【0296】

[0319]企図されるように、システム２３３０およびシステム２３３２などのシステムは、コンピューティングデバイス２３０２および／またはコンピューティングデバイス２３２４に代わって、またはそれの制御下で様々なサービス（たとえば、サービス２３１２またはサービス２３２６）のバージョンを実装し得る。様々なサービスのそのようは実装されたバージョンは、たとえば、サービスがたとえばシステム２３３０上で実行しているときにサービス２３１２がコンピューティングデバイス２３０２上で実行しているようにコンピューティングデバイス２３０２のユーザに見え得るように１つまたは複数の仮想化技法を伴い得る。同じく企図され得るように、コンピューティングリソースプロバイダ２３２８環境内で動作する様々なサービスは、環境内の様々なシステムの間に分散され、ならびにコンピューティングデバイス２３２４および／またはコンピューティングデバイス２３０２上に部分的に分散され得る。

【0297】

[0320]クライアントデバイス、ユーザデバイス、コンピュータリソースプロバイダデバイス、ネットワークデバイス、および他のデバイスは、特に、１つまたは複数の集積回路、入力デバイス、出力デバイス、データ記憶デバイス、および／またはネットワークインターフェースを含むコンピューティングシステムであり得る。集積回路は、特に、たとえば、本明細書で説明されるものなど、１つまたは複数のプロセッサ、揮発性メモリ、および／または不揮発性メモリを含むことができる。入力デバイスは、たとえば、限定はしないが、本明細書で説明される入力デバイスを含むキーボード、マウス、キーパッド、タッチインターフェース、マイクロフォン、カメラ、および／または他のタイプの入力デバイスを含むことができる。出力デバイスは、たとえば、限定はしないが、本明細書で説明される出力デバイスを含むディスプレイスクリーン、スピーカ、触覚フィードバックシステム、プリンタ、および／または他のタイプの出力デバイスを含むことができる。ハードドライブまたはフラッシュメモリなどのデータ記憶デバイスは、コンピューティングデバイスが、一時的にまたは永続的にデータを記憶することを可能にすることができる。ワイヤレスまたはワイヤードインターフェースなどのネットワークインターフェースは、コンピューティングデバイスがネットワークと通信することを可能にすることができる。コンピューティングデバイスの例（たとえば、コンピューティングデバイス２３０２）は、限定はしないが、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、タブレット、スマートフォン、携帯情報端末、デジタル自宅アシスタント、ウェアラブルデバイス、スマートデバイス、ならびにこれらおよび／または他のそのようなコンピューティングデバイスの組合せ、ならびにコンピューティングデバイスが組み込まれているおよび／または仮想的に実装されている機械および装置を含む。

【0298】

[0321]本明細書で説明された技法はまた、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。そのような技法は、汎用コンピュータ、ワイヤレス通信デバイスハンドセット、またはワイヤレス通信デバイスハンドセットおよび他のデバイスにおける適用を含む複数の用途を有する集積回路デバイスなど、様々なデバイスのいずれかにおいて実装され得る。モジュールまたは構成要素として説明された特徴は、集積論理デバイスに一緒に、または個別であるが相互運用可能な論理デバイスとして別個に実装され得る。ソフトウェアにおいて実装される場合、技法は、命令を含むプログラムコードを備えるコンピュータ可読データ記憶媒体であって、命令は、実行された場合に、上述した方法のうちの１つまたは複数を実行する、コンピュータ可読データ記憶媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。コンピュータ可読データ記憶媒体は、パッケージング材料を含み得るコンピュータプログラム製品の一部を形成し得る。コンピュータ可読媒体は、本明細書で説明されたものなど、メモリまたはデータ記憶媒体を備え得る。本技法は、追加または代替として、伝搬信号または電波など、命令またはデータ構造の形態でプログラムコードを搬送または通信し、コンピュータによってアクセスされ、読み取られ、および／または実行され得るコンピュータ可読通信媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。

【0299】

[0322]プログラムコードは、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブル論理アレイ（ＦＰＧＡ）、あるいは他の等価の集積回路またはディスクリート論理回路など、１つまたは複数のプロセッサを含み得るプロセッサによって実行され得る。そのようなプロセッサは、本開示で説明された技法のいずれかを実施するように構成され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械であり得る。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、または、任意の他のそのような構成としても実装され得る。したがって、本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、上記の構造のいずれか、上記の構造の任意の組合せ、あるいは本明細書で説明された技法の実装に好適な任意の他の構造または装置を指し得る。さらに、いくつかの態様では、本明細書で説明される機能は、中断されたデータベース更新システムを実装するために構成された専用のソフトウェアモジュールまたはハードウェアモジュール内に与えられ得る。

【0300】

[0323]本明細書で使用する「機械可読媒体」という用語および「機械可読記憶媒体」、「コンピュータ可読媒体」、および「コンピュータ可読記憶媒体」という等価の用語は、限定はしないが、命令および／またはデータを記憶、包含、または搬送することが可能なポータブルなまたはポータブルでないストレージデバイス、光ストレージデバイス、取外し可能なまたは取外し不可能なストレージデバイス、および様々な他の媒体を含む媒体を指す。コンピュータ可読媒体は、データがそこに記憶され得る非一時的媒体を含み得、それは、ワイヤレスにまたはワイヤード接続を介して伝搬する搬送波および／または一時的電子信号を含まない。非一時的媒体の例は、限定はしないが、磁気ディスクまたはテープ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの光記憶媒体、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ、メモリまたはメモリデバイスを含み得る。

【0301】

[0324]機械可読媒体または機械可読記憶媒体は、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、あるいは命令、データ構造、またはプログラムステートメントの任意の組合せを表し得る、コードおよび／または機械実行可能命令をその上に記憶していることがある。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリ内容をパスおよび／または受信することによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合され得る。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信などを含む、任意の好適な手段を介してパス、フォワーディング、または送信され得る。機械可読記憶媒体、機械可読媒体、またはコンピュータ可読（記憶）媒体のさらなる例は、限定はしないが、特に、揮発性および不揮発性メモリデバイス、フロッピーおよび他のリムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、光ディスク（たとえば、ＣＤ、ＤＶＤなど）などの記録可能タイプ媒体と、デジタルおよびアナログ通信リンクなどの送信タイプ媒体とを含む。

【0302】

[0325]企図されるように、本明細書の例は、単一の媒体として機械可読媒体または機械可読記憶媒体を示すかまたは言及し得るが、「機械可読媒体」および「機械可読記憶媒体」という用語は、命令の１つまたは複数のセットを記憶する単一の媒体または複数の媒体（たとえば、集中もしくは分散データベースならびに／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含むものと解釈されるべきである。「機械可読媒体」および「機械可読記憶媒体」という用語はまた、システムが実行するための命令のセットを記憶、符号化、または搬送することが可能であり、システムに本明細書で開示する方法またはモジュールのうちの任意の１つまたは複数を実行させる任意の媒体を含むものとする。

【0303】

[0326]本明細書における詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号表現に関して提示され得る。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野の当業者によって、自身の仕事の本質を他の当業者に最も効果的に伝達するために使用される手段である。アルゴリズムは、本明細書では、および一般には、所望の結果をもたらす自己無撞着な一連の動作であると想到される。動作は、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必ずしも必要とは限らないが、これらの量は、記憶、転送、結合、比較、および他の方法で操作されることが可能な電気信号または磁気信号の形態をとる。主に一般的な用法という理由で、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、項、数、などと呼ぶことが時々便利であることがわかっている。

【0304】

[0327]ただし、これらおよび同様の用語のすべては、適切な物理量に関連付けられるべきものであり、これらの量に適用される便利なラベルにすぎないことに留意されたい。別段に明記されていない限り、以下の説明から明らかなように、説明全体にわたって、「処理する」または「計算する」または「算出する」または「決定する」または「表示する」または「生成する」などの用語を利用する説明は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタまたは他のそのような情報記憶、送信もしくはディスプレイデバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換するコンピュータシステムまたは同様の電子コンピューティングデバイスの行為およびプロセスを指すことを諒解されたい。

【0305】

[0328]個々の実装形態は、フローチャート、流れ図、データフロー図、構造図、またはブロック図として示されるプロセス（たとえば、図１３に示されている、タスクの新しい提案推奨を生成することと、タスクを実現するために実施され得る提案タスクを生成することとを行うための例示的なプロセス１３００）として説明される場合があることにも留意されたい。フローチャート、流れ図、データフロー図、構造図、またはブロック図は、動作を逐次的なプロセスとして説明し得るが、動作の多くは、並行してまたは同時に実施され得る。さらに、動作の順序は並べ替えられ得る。図に示されているプロセスは、それの動作が完了したときに終了されるが、図に含まれていない追加のステップを有し得る。プロセスは、方法、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応し得る。プロセスが関数に対応するとき、それの終了は呼出し関数またはメイン関数への関数の復帰に対応することができる。

【0306】

[0329]いくつかの実施形態では、本明細書で説明されるアルゴリズムなどのアルゴリズムの１つまたは複数の実装形態は、機械学習または人工知能アルゴリズムを使用して実装され得る。そのような機械学習または人工知能アルゴリズムは、教師つき、教師なし、強化、または他のそのようなトレーニング技法を使用してトレーニングされ得る。たとえば、データのセットは、監視およびフィードバック（たとえば、教師なしトレーニング技法）なしにデータのセットの異なる要素の間の相関を識別するために様々な機械学習アルゴリズムのうちの１つを使用して分析され得る。機械学習データ分析アルゴリズムはまた、潜在的な相関を識別するためにサンプルまたはライブデータを使用してトレーニングされ得る。そのようなアルゴリズムは、ｋ平均クラスタリングアルゴリズム、ファジーｃ平均（ＦＣＭ）アルゴリズム、期待値最大化（ＥＭ）アルゴリズム、階層クラスタリングアルゴリズム、ノイズのあるアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング（ＤＢＳＣＡＮ）アルゴリズムなどを含み得る。機械学習または人工知能アルゴリズムの他の例は、限定はしないが、遺伝的アルゴリズム、バックプロパゲーション、強化学習、決定木、ライナー分類、人工ニューラルネットワーク、異常検出などを含む。より一般的には、機械学習または人工知能方法は、回帰分析、次元削減、メタ学習、強化学習、ディープラーニング、ならびに他のそのようなアルゴリズムおよび／または方法を含み得る。企図されるように、「機械学習」および「人工知能」という用語は、これらの分野の間の重複の程度により頻繁に互換的に使用され、開示される技法およびアルゴリズムの多くは同様の手法を有する。

【0307】

[0330]教師つきトレーニング技法の一例として、データのセットは、データのセットのメンバーの間の相関の識別を容易にするために機械学習モデルのトレーニングのために選択され得る。機械学習モデルは、機械学習モデルに供給されるサンプル入力に基づいて、機械学習モデルがデータのセットのメンバーの間の正確な相関を生成しているのかどうかを決定するために評価され得る。この評価に基づいて、機械学習モデルは、機械学習モデルが所望の相関を識別する可能性を高めるために修正され得る。機械学習モデルは、機械学習アルゴリズムまたは人工知能アルゴリズムによって与えられた相関の効力に関するシステムのユーザからのフィードバック（すなわち、監視）を要請することによってさらに動的にトレーニングされ得る。機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、相関を生成するためのアルゴリズムを改善するためにこのフィードバックを使用し得る（たとえば、フィードバックは、より正確な相関を与えるために機械学習アルゴリズムまたは人工知能をさらにトレーニングするために使用され得る）。

【0308】

[0331]本明細書で説明されるフローチャート、流れ図、データフロー図、構造図またはブロック図の様々な例は、ハードウェア、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、またはそれらの任意の組合せによって実装され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェアまたはマイクロコードで実装されるとき、必要な動作を実施するためのプログラムコードまたはコードセグメント（たとえば、コンピュータプログラム製品）は、本明細書で説明されるものなどのコンピュータ可読または機械可読記憶媒体（たとえば、プログラムコードまたはコードセグメントを記憶するための媒体）に記憶され得る。集積回路中に実装されるプロセッサが、必要な動作を実施し得る。

【0309】

[0332]本明細書で開示される実装形態に関連して説明される、様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せとして実装され得る。ハードウェアとソフトウェアとのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップが、概して、それらの機能に関して上記で説明された。そのような機能がハードウェアとして実装されるのか、ソフトウェアとして実装されるのかは、特定の適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。当業者は、説明された機能を特定の適用例ごとに様々な方法で実装し得るが、そのような実装の決定は、本開示の範囲からの逸脱を生じるものと解釈されるべきではない。

【0310】

[0333]しかしながら、本明細書で提示されるアルゴリズムおよびディスプレイは、任意の特定のコンピュータまたは他の装置に本質的に関係しないことに留意されたい。様々な汎用システムは、本明細書の教示に従ってプログラムとともに使用され得るか、またはいくつかの例の方法を実施するためにより特殊な装置を構築するのに便利であることがわかり得る。様々なこれらのシステムのために必要とされる構造が以下の説明から明らかになるであろう。さらに、技法は、任意の特定のプログラミング言語を参照しながら説明されず、したがって、様々な例は、様々なプログラミング言語を使用して実装され得る。

【0311】

[0334]様々な実装形態では、システムは、スタンドアロンデバイスとして動作するか、または他のシステムに接続（たとえば、ネットワーク化）され得る。ネットワーク化された展開では、システムは、クライアントサーバネットワーク環境におけるサーバまたはクライアントシステムの容量で、あるいはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境におけるピアシステムとして動作し得る。

【0312】

[0335]システムは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ（たとえば、ｉＰａｄ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｓｕｒｆａｃｅ（登録商標）、Ｃｈｒｏｍｅｂｏｏｋ（登録商標）など）、ラップトップコンピュータ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、モバイルデバイス（たとえば、セルラー電話、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、およびＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）デバイス、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標）など）、ウェアラブルデバイス、埋込みコンピュータシステム、電子ブックリーダ、プロセッサ、電話、ウェブ機器、ネットワークルータ、スイッチまたはブリッジ、あるいはそのシステムによってとられるべきアクションを指定する命令のセット（連続またはそれ以外）を実行することが可能な任意のシステムであり得る。システムはまた、コンピュータデバイス２３０２などの別のコンピュータデバイス上にホストされ得る上述のデバイスのうちの１つの仮想バージョンなどの仮想システムであり得る。

【0313】

[0336]概して、本開示の実装形態を実装するために実行されるルーチンは、オペレーティングシステムの部分または特定のアプリケーション、構成要素、プログラム、オブジェクト、モジュールまたは「コンピュータプログラム」と呼ばれる一連の命令として実装され得る。コンピュータプログラムは一般に、コンピュータ中の１つまたは複数の処理ユニットまたはプロセッサによって読み取られ、実行されたときに、コンピュータに、本開示の様々な態様に関与する要素を実行するために動作を実行させる、コンピュータ中の様々なメモリおよび記憶デバイス中のいろいろな時点での１つまたは複数の命令セットを備える。

【0314】

[0337]さらに、完全に機能するコンピュータおよびコンピュータシステムの文脈で例を説明したが、様々な例が様々な形態のプログラムオブジェクトとして分散されることが可能であること、および分散に実際に影響を及ぼすために使用される特定のタイプの機械またはコンピュータ可読媒体にかかわらず本開示が等しく適用されることを、当業者は諒解されよう。

【0315】

[0338]いくつかの状況では、バイナリ１からバイナリ０への、またはその逆の状態の変化などの、メモリデバイスの動作は、たとえば、物理的変換などの変換を備え得る。特定のタイプのメモリデバイスでは、そのような物理的変換は、異なる状態または物への物品の物理的変換を備え得る。たとえば、限定はしないが、いくつかのタイプのメモリデバイスの場合、状態の変化は、電荷の累積および蓄積、あるいは蓄積された電荷の解放を伴い得る。同様に、他のメモリデバイスでは、状態の変化は、磁気方位の物理的変化もしくは変換または結晶状からアモルファスへのもしくはその逆の分子構造の物理的変化もしくは変換を備え得る。上記は、メモリデバイスにおけるバイナリ１のバイナリ０へのまたはその逆への状態の変化が物理的変換などの変換を備え得る、すべての例の網羅的なリストになるように意図されていない。むしろ、上記は説明のための例として意図されている。

【0316】

[0339]記憶媒体は、一般に、非一時的であるか、または非一時的デバイスを備え得る。このコンテキストでは、非一時的記憶媒体は、有形であるデバイスを含み得、これは、デバイスが具体的な物理的形態を有することを意味するが、デバイスはそれの物理的状態を変化し得る。したがって、たとえば、非一時的は、状態のこの変化にもかかわらず有形にとどまるデバイスを指す。

【0317】

[0340]上記の説明および図面は、例示的なものであり、主題を開示される正確な形態に限定または制限するものと解釈されるべきではない。多くの修正および変更が、上記の開示に照らして可能であり、本明細書に記載の実施形態のより広い範囲から逸脱することなくそれに行われ得ることを当業者には諒解されよう。開示の完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細について説明される。しかしながら、いくつかの事例では、説明を不明瞭にすることを回避するために、よく知られているまたは従来の詳細について説明されない。

【0318】

[0341]本明細書で使用される「接続された」、「結合された」という用語またはそれの任意の変形態は、システムのモジュールに適用されるときに、２つまたはそれ以上の要素の間での直接的または間接的な任意の接続または結合を意味し、要素間の接続の結合は、物理的、論理的、またはそれらの任意の組合せであり得る。さらに、「本明細書で（herein）」、「上記で（above）」、「以下で（below）」という用語、および同様の意味の用語は、本明細書で使用されるとき、本明細書の任意の特定の部分ではなく、本明細書を全体として指すものとする。文脈が許せば、単数または複数を使用する、上記の発明を実施するための形態における用語は、それぞれ複数または単数をも含み得る。２つまたはそれ以上の項目のリストに関する「または（or）」という用語は、リスト中の項目のうちのいずれか、リスト中の項目のうちのすべて、またはリスト中の項目の任意の組合せという用語の解釈のうちのすべてをカバーする。

【0319】

[0342]本明細書で使用される「１つの（a）」および「１つの（an）」および「その（the）」および他のそのような単数形の指示対象は、本明細書に別段に指示されていないか、またはコンテキストによってはっきり否定されていない限り、単数と複数の両方を含むと解釈されるべきである。

【0320】

[0343]本明細書で使用される「備える（comprising）」、「有する（having）」、「含む（including）」、および「含んでいる（containing）」という用語は、別段に指示されていないか、またはコンテキストによってはっきり否定されていない限り、開放型であると解釈されるべきである（たとえば、「含む（including）」は、「限定はしないが、含む（including, but not limited to）」と解釈されるべきである）。

【0321】

[0344]本明細書で使用されるように、値の範囲の具陳は、別段に指示されていないか、またはコンテキストによってはっきり否定されていない限り、範囲内に入るそれぞれ別個の値を個々に言及することの短縮された方法として働くものである。したがって、範囲のそれぞれ別個の値は、それが本明細書に個々に記載されたかのように本明細書に組み込まれる。

【0322】

[0345]本明細書で使用されるように、「セット」（たとえば、「アイテムのセット」）および「サブセット」（たとえば、「アイテムのセットのサブセット」）という用語の使用は、別段に指示されていないか、またはコンテキストによってはっきり否定されていない限り、１つまたは複数のメンバーを含む非空コレクションとして解釈されるべきである。さらに、別段に指示されていないか、またはコンテキストによってはっきり否定されていない限り、対応するセットの「サブセット」という用語は、対応するセットの真部分集合を必ずしも示すとは限らないが、サブセットとセットとは同じ要素を含み得る（すなわち、セットとサブセットとは同じであり得る）。

【0323】

[0346]本明細書で使用されるように、「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つ」などの接続的な文言の使用は、別段に指示されていないか、またはコンテキストによってはっきり否定されていない限り、Ａ、Ｂ、およびＣのうちの１つまたは複数（たとえば、セット｛Ａ、Ｂ、Ｃ｝の以下の非空サブセットのうちのいずれか１つ、すなわち、｛Ａ｝、｛Ｂ｝、｛Ｃ｝、｛Ａ，Ｂ｝、｛Ａ，Ｃ｝、｛Ｂ，Ｃ｝、または｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝）を示すものとして解釈されるべきである。したがって、「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つ」などの接続的な文言は、Ａのうちの少なくとも１つ、Ｂのうちの少なくとも１、およびＣのうちの少なくとも１つの要件を暗示しない。

【0324】

[0347]本明細書で使用されるように、例または例示的な文言（たとえば、「など」または「一例として」）の使用は、実施形態をより明確に示すものであり、別段の主張がない限り範囲に限定を課さない。本明細書中のそのような文言は、任意の非請求の要素が本開示において説明され、主張される実施形態の実施のために必要とされることを示すものとして解釈されてはならない。

【0325】

[0348]本明細書で使用されるように、構成要素がいくつかの動作を実施する「ように構成される」ものとして説明される場合、そのような構成は、たとえば、動作を実施するように電子回路または他のハードウェアを設計することによって、動作を実施するようにプログラマブル電子回路（たとえば、マイクロプロセッサ、または他の好適な電子回路）をプログラムすることによって、あるいはそれらの任意の組合せで達成され得る。

【0326】

[0349]開示される主題が、以下に示されていない他の形態および様式で具現され得ることを、当業者は諒解されよう。第１の（first）、第２の（second）、上部の（top）および下部の（bottom）などの関係を示す用語の使用は、もしあれば、１つのエンティティまたはアクションを、そのようなエンティティまたはアクションの間のいかなるそのような実際の関係または順序を必ずしも必要とするかまたは暗示することなしに、別のものと区別するためにのみ使用されることを理解されたい。

【0327】

[0350]プロセスまたはブロックが所与の順序で提示されているが、代替実装形態は、異なる順序で、ステップを有するルーチンを実施するか、またはブロックを有するシステムを採用し得、いくつかのプロセスまたはブロックは、代替または部分組合せを提供するために削除、移動、追加、再分割、置換、結合、および／または修正され得る。これらのプロセスまたはブロックの各々は、様々な異なる方法で実装され得る。また、プロセスまたはブロックは、時々連続して実施されているように示されているが、これらのプロセスまたはブロックは、代わりに並行して実施され得るか、または異なる時間に実施され得る。さらに、本明細書において言及された任意の特定の数は例にすぎず、代替実装形態は、異なる値または範囲を採用し得る。

【0328】

[0351]本明細書で提供される開示の教示は、必ずしも上記で説明されたシステムに限らず他のシステムに適用され得る。上記で説明された様々な例の要素および行為は、さらなる例を与えるために組み合わされ得る。

【0329】

[0352]添付の出願書類中にリストされ得るものを含む上記で言及された任意の特許および出願および他の参考文献は、参照により本明細書に組み込まれる。本開示の態様は、必要な場合、本開示のまたさらなる例を与えるために上記で説明された様々な参考文献のシステム、機能、および概念を採用するために修正され得る。

【0330】

[0353]これらおよび他の変更は、上記の発明を実施するための形態に照らして本開示に行われ得る。上記の説明がいくつかの例について説明し、企図される最良の態様について説明するが、文章中でいかに詳述されているように見えたとしても、教示は多くの方法で実施され得る。システムの詳細は、本明細書で開示される主題によって依然として包含されるが、それの実装詳細において大幅に変動し得る。上記のように、本開示のいくつかの特徴または態様について説明するときに使用される特定の用語は、その用語が関連付けられる開示の任意の特定の特性、特徴、または態様に制限されるように、その用語が本明細書で再定義されていることを暗示するものととられるべきではない。概して、以下の特許請求の範囲において使用される用語は、上記の発明を実施するための形態セクションがそのような用語を明示的に定義しない限り、本明細書において開示される特定の実装形態に本開示を制限するものと解釈されるべきではない。したがって、本開示の実際の範囲は、開示される実装形態だけでなく、特許請求の範囲の下で本開示を実施または実装するすべての等価な方法をも包含する。

【0331】

[0354]本開示のいくつかの態様がいくつかの請求項の形式で以下に提示されているが、発明者は、任意の数の請求項の形式で本開示の様々な態様を企図する。米国特許法１１２条（ｆ）の下で扱われることを意図するあらゆる請求は、「ための手段（means for）」という用語で開始するものになる。したがって、出願人は、本開示の他の態様のためのそのような追加の請求項の形式を遂行するために本出願を出願した後に追加の請求項を追加する権利を留保する。

【0332】

[0355]本明細書において使用される用語は、概して、本開示のコンテキスト内で各用語が使用される特定のコンテキストにおいて当技術分野におけるそれらの通常の意味を有する。本開示について説明するために使用されるいくつかの用語は、本開示の説明に関して実務家に追加の案内を与えるために上記でまたは本明細書の他の場所で説明される。便宜上、いくつかの用語は、たとえば、大文字化、イタリック体、および／または引用符を使用して強調され得る。強調の使用は、用語の範囲および意味に対して影響を及ぼさず、用語の範囲および意味は、それが強調されているか否かにかかわらず、同じコンテキストにおいて同じである。同じ要素が２つ以上の方法で説明され得ることが諒解されよう。

【0333】

[0356]したがって、代替的な文言および同義語が本明細書で説明される用語のうちのいずれか１つまたは複数について使用され得、また、用語が本明細書で詳述または説明されるか否かにいかなる特別な重要性も置かれるべきではない。いくつかの用語のための類義語が与えられる。１つまたは複数の類義語の詳述が他の類義語の使用を除外しない。本明細書で説明されるあらゆる用語の例を含む本明細書の任意の場所での例の使用は、例示的なものにすぎず、本開示またはあらゆる例示された用語の範囲および意味をさらに限定することは意図されない。同様に、本開示は、本明細書で与えられる様々な例に限定されない。

【0334】

[0357]本開示の範囲をさらに限定する意図なしに、本開示の例による機器、装置、方法およびそれらの関連する結果の例を以下に与える。タイトルまたはサブタイトルが読者の便宜のために例中で使用され得、いかなる場合も、これは、本開示の範囲を限定するべきでないことに留意されたい。別段に定義されていない限り、本明細書で使用されるすべての技術的なおよび科学的な用語は、本開示が関係する当業者によって一般に理解されるものと同じ意味を有する。矛盾する場合、定義を含めて、本開示が優先することにする。

【0335】

[0358]本明細書のいくつかの部分は、情報に対する動作のアルゴリズムおよび記号表現に関して例について説明する。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野の当業者によって、自身の仕事の本質を他の当業者に効果的に伝達するために一般的に使用される。これらの動作は、機能的に、計算量的に、または論理的に説明されているが、コンピュータプログラムまたは等価な電気回路、マイクロコードなどによって実装されると理解される。さらに、一般性を失うことなく、モジュールとして動作のこれらの構成に言及することが時々好都合であることもわかっている。説明された動作およびそれらの関連するモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組合せで具現され得る。

【0336】

[0359]本明細書で説明されるステップ、動作、またはプロセスのいずれかは、単独でまたは他のデバイスと組み合わせて、１つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェアモジュールを用いて実施または実装され得る。いくつかの例では、ソフトウェアモジュールは、コンピュータプログラムコードを含んでいるコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラムオブジェクトで実装され、これにより、説明されたステップ、動作、またはプロセスのうちのいずれかまたはすべてを実行するためのコンピュータプロセッサによって実行され得る。

【0337】

[0360]例はまた、本明細書における動作を実行するための装置に関し得る。この装置は、必要とされる目的のために特別に構築され得る、および／またはコンピュータ中に記憶されたコンピュータプラグラムにより選択的に起動もしくは再構成される汎用コンピューティングデバイスを備え得る。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステムバスに結合され得る非一時的、有形コンピュータ可読記憶媒体または電子命令を記憶するのに好適な任意のタイプの媒体中に記憶され得る。さらに、本明細書に記載の任意のコンピューティングシステムは、単一のプロセッサを含み得るか、または増加した計算能力のための複数のプロセッサ設計を採用するアーキテクチャであり得る。

【0338】

[0361]例はまた、本明細書で説明されるコンピューティングプロセスによって生成されるオブジェクトに関係し得る。そのようなオブジェクトは、コンピューティングプロセスから生じる情報を備えてもよく、この情報は、非一時的有形コンピュータ可読記憶媒体上に記憶され、本明細書で説明されるコンピュータプログラムオブジェクトまたは他のデータの組合せの任意の実装形態を含んでもよい。

【0339】

[0362]本明細書において使用される言語は、読みやすさおよび指導上の目的で主に選択されてきており、主題を線引きしまたは制限するために選択されてきていない場合がある。したがって、本開示の範囲が、この詳細な説明によってではなく、本明細書に基づく出願上に公表された特許請求の範囲によって限定されることが意図される。したがって、例の開示は、以下の特許請求の範囲に記載されている主題の範囲の限定ではなく、説明のためのものであることが意図される。

【0340】

[0363]コンテキスト接続システムのためのシステムおよび構成要素の様々な実装形態の完全な理解を与えるために具体的な詳細が前の説明で与えられた。しかしながら、上記で説明された実装形態がこれらの具体的な詳細なしに実施され得ることを当業者は理解されよう。たとえば、回路、システム、ネットワーク、プロセス、および他の構成要素は、実施形態を不要な詳細で不明瞭にしないように、ブロック図の形式において構成要素として示され得る。他の事例では、実施形態を不明瞭にすることを回避するために、よく知られている回路、プロセス、アルゴリズム、構造、および技法が不要な詳細なしに示され得る。

【0341】

[0364]本技術の上記の詳細な説明は、例示および説明のために提示された。それは、網羅的なものでも、開示された形態そのものに本技術を限定するものでもない。上記の教示に照らして、多くの修正形態および変形形態が可能である。本技術の原理およびそれの実際的適用例について最良に説明し、他の当業者が、様々な実施形態において、企図された特定の用途に好適であるような様々な修正を加えて本技術を最良に利用することを可能にするために、説明される実施形態が選定された。本技術の範囲が特許請求の範囲によって定義されることが意図される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10A】

【図10B】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【国際調査報告】