特表 2024-534850 タスク容易化サービスに委任されるタスクを処理する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】2024-09-26

(54)【発明の名称】タスク容易化サービスに委任されるタスクを処理するためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0631 20230101AFI20240918BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0631

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024513227

(86)(22)【出願日】2022-09-07

(85)【翻訳文提出日】2024-02-27

(86)【国際出願番号】 US2022076004

(87)【国際公開番号】W WO2023039388

(87)【国際公開日】2023-03-16

(31)【優先権主張番号】63/241,136

(32)【優先日】2021-09-07

(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】パターソン、ショーン

(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】ボーリュー、マリア

【テーマコード（参考）】

5L010

【Ｆターム（参考）】

5L010AA06

(57)【要約】

タスク容易化サービスのためのタスクを委任するためのシステムおよび方法は、タスクのための委任インジケータを受信することと、委任インジケータを受信したことに応答してタスクのための通信ポリシーを決定することとを含む。通信ポリシーは、概して、タスク容易化サービスとサービスのメンバーとの間の通信を抑止する。委任されたタスクを完了するための提案の生成と欠落したタスクデータの予測とはまた、タスク容易化サービスの態様によって容易にされる。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザに関連するタスクのための委任インジケータを受信することと、ここにおいて、前記委任インジケータは、前記ユーザがタスク容易化サービスによる完了のために前記タスクを委任することに対応する、
前記委任インジケータを受信することに応答して前記タスクのための通信ポリシーを決定することと、ここにおいて、前記通信ポリシーは、前記委任インジケータを受信する前と比較して前記ユーザに関連するコンピューティングデバイスへの通信の送信を抑止する、
を備えるコンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記通信ポリシーは、前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイスへの通信の前記送信を妨げることによって通信の前記送信を抑止する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項3】

通信の前記送信は、前記タスク容易化サービスの代理に対応するコンピューティングデバイスから前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスへのものである、および前記通信ポリシーは、前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスへの通信の送信を許可する前に前記代理に対応する前記コンピューティングデバイスにおいて確認を要求することによって通信の前記送信を抑止する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項4】

前記タスクのパラメータのための欠損を識別することと、
パラメータ予測モデルを使用して前記パラメータのための前記欠損値を予測することと、ここにおいて、前記パラメータ予測モデルは、前記ユーザの過去の活動に基づいて更新される、
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】

前記タスクのパラメータのための欠損を識別することと、
前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイスと前記タスク容易化サービスの代理に関連するコンピューティングデバイスとのうちの１つに前記タスクの前記パラメータのための前記値についての要求を送信することと
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6】

提案推奨システムを使用して前記タスクの完了のために提案を生成すること、ここにおいて、前記提案を生成することは、前記提案推奨システムに前記タスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含む、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7】

提案推奨システムを使用して前記タスクの完了のために提案を生成すること、ここにおいて、前記提案を生成することは、前記提案推奨システムに前記タスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含む、およびここにおいて、前記提案推奨システムは、前記タスクのためのパラメータ値の前記セットに基づいて提案テンプレートを選択する、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8】

前記タスクの完了の後に、前記タスクの完了に対応するフィードバックを前記ユーザから受信することと、
前記ユーザから受信された前記フィードバックに基づいて前記タスク容易化サービスのモデルを更新することと
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9】

前記通信ポリシーは第１の通信ポリシーであり、前記コンピュータ実装方法は、
前記タスクのための取消しインジケータを受信することと、ここにおいて、前記取消しインジケータは、前記タスクが前記タスク容易化サービスによる完了のためにもはや委任されないことになることを示す、
前記取消しインジケータを受信したことに応答して前記タスクのための第２の通信ポリシーを決定することと、前記第２の通信ポリシーは、前記第１の通信ポリシーよりも寛容である、
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10】

１つまたは複数のデータプロセッサと、
命令を含んでいる非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のデータプロセッサによって実行されたとき、前記１つまたは複数のデータプロセッサに、
ユーザに関連するタスクのための委任インジケータを受信することと、ここにおいて、前記委任インジケータは、前記ユーザがタスク容易化サービスによる完了のために前記タスクを委任することに対応する、
前記委任インジケータを受信することに応答して前記タスクのための通信ポリシーを決定することと、ここにおいて、前記通信ポリシーは、前記委任インジケータを受信する前と比較して前記ユーザに関連するコンピューティングデバイスへの通信の送信を抑止する、
を含む動作を実施させる、コンピューティングデバイス。

【請求項11】

前記通信ポリシーは、前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイスへの通信の前記送信を妨げることによって通信の前記送信を抑止する、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項12】

通信の前記送信は、前記タスク容易化サービスの代理に対応するコンピューティングデバイスから前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスへのものである、および前記通信ポリシーは、前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスへの通信の送信を許可する前に前記代理に対応する前記コンピューティングデバイスにおいて確認を要求することによって通信の前記送信を抑止する、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項13】

前記動作は、
前記タスクのパラメータのための欠損を識別することと、
パラメータ予測モデルを使用して前記パラメータのための前記欠損値を予測することと、ここにおいて、前記パラメータ予測モデルは、前記ユーザの過去の活動に基づいて更新される、
をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項14】

前記動作は、
前記タスクのパラメータのための欠損を識別することと、
前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイスと前記タスク容易化サービスの代理に関連するコンピューティングデバイスとのうちの１つに前記タスクの前記パラメータのための前記値についての要求を送信することと
をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項15】

前記動作は、提案推奨システムを使用して前記タスクの完了のために提案を生成すること、ここにおいて、前記提案を生成することは、前記提案推奨システムに前記タスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含む、をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項16】

前記動作は、提案推奨システムを使用して前記タスクの完了のために提案を生成すること、ここにおいて、前記提案を生成することは、前記提案推奨システムに前記タスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含む、およびここにおいて、前記提案推奨システムは、前記タスクのためのパラメータ値の前記セットに基づいて提案テンプレートを選択する、をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項17】

前記動作は、
前記タスクの完了の後に、前記タスクの完了に対応するフィードバックを前記ユーザから受信することと、
前記ユーザから受信された前記フィードバックに基づいて前記タスク容易化サービスのモデルを更新することと
をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項18】

前記通信ポリシーは第１の通信ポリシーである、および前記動作は、
前記タスクのための取消しインジケータを受信することと、ここにおいて、前記取消しインジケータは、前記タスクが前記タスク容易化サービスによる完了のためにもはや委任されないことになることを示す、
前記取消しインジケータを受信したことに応答して前記タスクのための第２の通信ポリシーを決定することと、前記第２の通信ポリシーは、前記第１の通信ポリシーよりも寛容である、
をさらに含む、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項19】

命令を含む、非一時的機械可読記憶媒体中に有形に具備されたコンピュータプログラム製品であって、前記命令は、コンピューティングデバイスに、
ユーザに関連するタスクのための委任インジケータを受信することと、ここにおいて、前記委任インジケータは、前記ユーザがタスク容易化サービスによる完了のために前記タスクを委任することに対応する、
前記委任インジケータを受信することに応答して前記タスクのための通信ポリシーを決定することと、ここにおいて、前記通信ポリシーは、前記委任インジケータを受信する前と比較して前記ユーザに関連するコンピューティングデバイスへの通信の送信を抑止する、
を含む動作を実施させるように構成された、コンピュータプログラム製品。

【請求項20】

前記通信ポリシーは、前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイスへの通信の前記送信を妨げることによって通信の前記送信を抑止する、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項21】

通信の前記送信は、前記タスク容易化サービスの代理に対応するコンピューティングデバイスから前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスへのものである、および前記通信ポリシーは、前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスへの通信の送信を許可する前に前記代理に対応する前記コンピューティングデバイスにおいて確認を要求することによって通信の前記送信を抑止する、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項22】

前記動作は、
前記タスクのパラメータのための欠損を識別することと、
パラメータ予測モデルを使用して前記パラメータのための前記欠損値を予測することと、ここにおいて、前記パラメータ予測モデルは、前記ユーザの過去の活動に基づいて更新される、
をさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項23】

前記動作は、
前記タスクのパラメータのための欠損を識別することと、
前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイスと前記タスク容易化サービスの代理に関連するコンピューティングデバイスとのうちの１つに前記タスクの前記パラメータのための前記値についての要求を送信することと
をさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項24】

前記動作は、提案推奨システムを使用して前記タスクの完了のために提案を生成すること、ここにおいて、前記提案を生成することは、前記提案推奨システムに前記タスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含む、をさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項25】

前記動作は、提案推奨システムを使用して前記タスクの完了のために提案を生成すること、ここにおいて、前記提案を生成することは、前記提案推奨システムに前記タスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含む、およびここにおいて、前記提案推奨システムは、前記タスクのためのパラメータ値の前記セットに基づいて提案テンプレートを選択する、をさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項26】

前記動作は、
前記タスクの完了の後に、前記タスクの完了に対応するフィードバックを前記ユーザから受信することと、
前記ユーザから受信された前記フィードバックに基づいて前記タスク容易化サービスのモデルを更新することと
をさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項27】

前記通信ポリシーは第１の通信ポリシーである、ここにおいて、前記動作は、
前記タスクのための取消しインジケータを受信することと、ここにおいて、前記取消しインジケータは、前記タスクが前記タスク容易化サービスによる完了のためにもはや委任されないことになることを示す、
前記取消しインジケータを受信したことに応答して前記タスクのための第２の通信ポリシーを決定することと、前記第２の通信ポリシーは、前記第１の通信ポリシーよりも寛容である、
をさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
[0001]本出願は、その内容全体がすべての目的のために参照により本明細書に完全に組み込まれる、２０２１年９月７日に出願された米国仮特許出願第６３／２４１，１３６号に関し、その優先権を主張する。

【0002】

[0002]本開示は、一般に、タスクの決定および委任に関する。一例では、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、タスク容易化サービスへのタスクの委任に応答して提案を生成することと、タスク容易化サービスのための通信ポリシーを修正することとを行う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、タスク容易化サービスのユーザから受信された委任命令を処理するための手法を提供し得る。タスク容易化サービスは、ユーザに代わってタスクの完了を追跡し、容易にする。タスク容易化サービスは、いくつかのタスクを完了するためにユーザと連携し得るが、ユーザはまた、完了のためにタスク容易化サービスにタスクを委任し得る。タスクが委任されるとき、（タスク容易化サービスの代わりを務める代理を含み得る）タスク容易化サービスは、ユーザとの低減された対話で委任されたタスクの一部または全部を完了し得る。場合によっては、委任されたタスクは、完全に定義されないことがある。そのような場合、タスク容易化サービスは、タスクを完了するために必要な何らかの欠落した情報を決定するために予測モデル、履歴データ、ユーザ選好、および他のデータを使用し得る。タスク容易化サービスは、ユーザが、タスクを委任解除し、タスク容易化サービスとユーザとの間の増加した対話を必要とする通信ポリシーを復帰させることを許可するための機能をさらに含む。

【0004】

[0004]本開示の一態様では、コンピュータ実装方法が提供される。本方法は、ユーザに関連するタスクのための委任インジケータを受信すること、ここで、委任インジケータは、ユーザがタスク容易化サービスによる完了のためにタスクを委任することに対応する、を含む。本方法は、委任インジケータを受信することに応答してタスクのための通信ポリシーを決定することをさらに含む。通信ポリシーは、委任インジケータを受信する前と比較してユーザに関連するコンピューティングデバイスへの通信の送信を抑止する。

【0005】

[0005]いくつかの実施形態では、通信ポリシーは、ユーザに関連するコンピューティングデバイスへの通信の送信を妨げることによって通信の送信を抑止する。

【0006】

[0006]いくつかの実施形態では、通信の送信は、タスク容易化サービスの代理に対応するコンピューティングデバイスからユーザに対応するコンピューティングデバイスへのものである。そのような実施形態では、通信ポリシーは、ユーザに対応するコンピューティングデバイスへの通信の送信を許可する前に代理に対応するコンピューティングデバイスにおいて確認を要求することによって通信の送信を抑止し得る。

【0007】

[0007]いくつかの実施形態では、本方法は、タスクのパラメータのための欠損を識別することと、パラメータ予測モデルを使用してパラメータのための欠損値を予測することと、ここにおいて、パラメータ予測モデルは、ユーザの過去の活動に基づいて更新される、をさらに含む。

【0008】

[0008]いくつかの実施形態では、本方法は、コンピューティングデバイスとタスク容易化サービスの代理に関連するコンピューティングデバイスとのうちの１つにタスクのパラメータのための値についての要求を送信することとをさらに含む。

【0009】

[0009]いくつかの実施形態では、本方法は、提案推奨システムを使用してタスクの完了のために提案を生成することをさらに含む。提案を生成することは、提案推奨システムにタスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含み得る。

【0010】

[0010]いくつかの実施形態では、本方法は、提案推奨システムを使用してタスクの完了のために提案を生成することをさらに含む。提案を生成することは、提案推奨システムにタスクのためのパラメータ値のセットを与えることを含み得、ここで、提案推奨システムは、タスクのためのパラメータ値のセットに基づいて提案テンプレートを選択する。

【0011】

[0011]いくつかの実施形態では、本方法は、タスクの完了の後に、タスクの完了に対応するフィードバックをユーザから受信することと、ユーザから受信されたフィードバックに基づいてタスク容易化サービスのモデルを更新することとをさらに含む。

【0012】

[0012]いくつかの実施形態では、通信ポリシーは第１の通信ポリシーであり、本方法は、タスクのための取消しインジケータを受信することと、ここで、取消しインジケータは、タスクがタスク容易化サービスによる完了のためにもはや委任されないことになることを示す、をさらに含む。いくつかの実施形態では、本方法は、取消しインジケータを受信したことに応答してタスクのための第２の通信ポリシーを決定すること、第２の通信ポリシーは、第１の通信ポリシーよりも寛容である、をさらに含む。

【0013】

[0013]本開示の別の態様では、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含み、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。別の態様では、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。

【0014】

[0014]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。

【0015】

[0015]「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。

【0016】

[0016]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。

【0017】

[0017]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。

【0018】

[0018]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。

【0019】

[0019]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】

【0020】

【図1】[0020]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】[0021]少なくとも１つの実施形態による、代理割当てシステムがメンバーのためのオンボーディングプロセスを実施し、メンバー属性および代理属性に基づいてメンバーに代理を割り当てる環境の例示的な例を示す図。

【図3】[0022]少なくとも１つの実施形態による、代理またはサードパーティサービス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4】[0023]少なくとも１つの実施形態による、タスク推奨システムがメンバーのために実施されることになるタスクの推奨を生成し、ランク付けする環境の例示的な例を示す図。

【図5】[0024]少なくとも１つの実施形態による、新しいタスクと、どんなタスクがメンバーに提示されることになるのかを決定するために使用され得るタスクのランキングを生成するためのプロセスの例示的な例を示す図。

【図6】[0025]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7】[0026]タスク容易化サービスがタスク容易化サービスに関連する代理の裁量でメンバーのコンピューティングデバイスにおいて委任制御を選択的に有効化する環境の例示的な例を示す図。

【図8】[0027]タスク容易化サービスが代理無しでメンバーのコンピューティングデバイスにおいて委任制御を選択的に有効化する環境の例示的な例を示す図。

【図9】[0028]メンバーのコンピューティングデバイスにおける委任制御がタスクを委任するためにアクティブ化される環境の例示的な例を示す図。

【図10】[0029]タスク委任サービスがタスクのための委任確認を処理する環境の例示的な例を示す図。

【図11】[0030]タスク委任サービスが欠落したタスクパラメータ値の予測を含む委任されたタスクのための提案を生成する環境の例示的な例を示す図。

【図12A】[0031]タスクの委任に応答して通信ポリシーを更新することとタスクのための提案を生成することとを行う方法を示すフローチャート。

【図12B】タスクの委任に応答して通信ポリシーを更新することとタスクのための提案を生成することとを行う方法を示すフローチャート。

【図13】[0032]タスクの委任に応答してタスク容易化サービスの代理とメンバーとの間でのタスクのための通信を抑止するための方法を示すフローチャート。

【図14】[0033]委任され、完了したタスクのためのメンバーのフィードバックに応答したタスク容易化サービスのモデルの更新を示すフローチャート。

【図15】[0034]タスクの委任を取り消すための方法を示すフローチャート。

【図16】[0035]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】

【0021】

[0036]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。

【0022】

[0037]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。

【0023】

[0038]開示される実施形態は、メンバーのために実施され得るタスクを識別および推奨するためのフレームワークを含み得る。このフレームワークを通して、メンバーは、メンバーの認知負荷を低減するために実施され得るタスクを推奨するために使用され得る、メンバーの選好および行動について時間とともに学習し得る代理を割り当てられ得る。本開示の実施形態は、メンバーに関して収集された過去の活動、人口統計情報、および他のデータに基づいてメンバーのユーザインターフェースにおいて委任制御を選択的に有効化し得る。有効化された委任制御がメンバーによってアクティブ化されるとき、対応するタスクはタスクが完了のために代理またはサードパーティに委任されることになることを示すために更新あるいは修正され得る。特に、タスクを委任することは、タスクを完了する際にメンバーの関与の必要を低減し、利益の中でも、メンバーの認知的負荷を低減する。

【0024】

[0039]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１２０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。

【0025】

[0040]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）。いくつかの例では、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に、メンバー１１８が支援を望むか、または場合によっては代理および／またはサードパーティなどの別のエンティティに委任することを望む任意のタスクを指定するように促し得る。

【0026】

[0041]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、代理および／またはサードパーティなどの他者にタスクを委任する際の信頼のレベルまたは他の尺度を示すようにメンバー１１８を促し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、メンバーの日々の生活に関連し得るタスクの初期カテゴリを識別するために、オンボーディングプロセス中にメンバー１１８によって提出された識別情報を利用し得る。場合によっては、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に関連し得るタスクのカテゴリを識別するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を利用することができる。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、１つまたは複数のベクトル（たとえば、地理的ロケーション、人口統計情報、タスクを他者に委任する可能性、家族構成、家庭構成など）に基づいて、同様に状況にあるメンバーを識別するために、クラスタリングアルゴリズムを実装し得る。場合によっては、サンプルメンバー（たとえば、テスターなど）によって与えられるタスク容易化サービス１０２によって与えられるプロンプトに対する応答に対応する入力メンバー特性のデータセットは、タスク容易化サービス１０２と対話し得る異なるタイプのメンバーを識別するために、クラスタリングアルゴリズムを使用して分析され得る。メンバーに関連し得るタスクのカテゴリを識別するために、サンプルメンバーデータセット（たとえば、履歴メンバーデータ、仮説メンバーデータなど）を使用してメンバーを分類するように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。メンバーの識別情報を使用して生成された機械学習アルゴリズムの出力に基づいて、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に、機械学習アルゴリズムによって与えられるタスクのカテゴリに対応するタスクを委任する際の快適レベルに関する応答を与えるように促し得る。これは、メンバー１１８に与えられるプロンプトの数を低減し、メンバーの要求に対してプロンプトをより良好に調整し得る。

【0027】

[0042]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。たとえば、代理１０６は、人口統計および他の識別情報、地理的ロケーション、異なるカテゴリのタスクを処理する際の体験、異なるカテゴリのメンバーと通信する際の体験などを含む（限定はしないが）様々な基準に基づいてプロファイリングされ得る。分類またはクラスタリングアルゴリズムを使用して、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８のために対処される必要があり得る任意のタスクに対処しながら、メンバー１１８との肯定的な長期関係を進展させる可能性がより高い可能性がある代理１０６のセットを識別し得る。

【0028】

[0043]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に割り当てら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。たとえば、代理とのメンバー対話に対応する履歴データに基づいて、代理割当てシステム１０４は、異なるファクタとこれらの対話の極性（たとえば、正、負など）との間の相関を識別し得る。これらの相関（またはその欠如）に基づいて、代理割当てシステム１０４は、各ファクタに重みを適用し得る。

【0029】

[0044]いくつかの例では、識別された代理のセット１０６の各代理に、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対応する様々なファクタに対応するスコアを割り当てられ得る。たとえば、各ファクタは、ファクタに割り当てられた重みに対応するスコアの可能な範囲を有し得る。例示的な例として、代理スコアを得るために使用される様々なファクタは各々、１～１０の可能なスコアを有し得る。しかしながら、各ファクタに割り当てられた重みに基づいて、可能なスコアは、より大きい重みを有するファクタが、より小さい重みを有するファクタと比較してより高い重み係数を乗算され得るように、重み係数を乗算され得る。結果は、メンバー１１８と代理との間の一致を決定する際のファクタの重要性または関連性に対応する異なるスコアリング範囲のセットである。様々なファクタについて決定されたスコアは、代理のセット１０６の各代理についてのコンポジットスコアを取得するためにアグリゲートされ得る。これらのコンポジットスコアは、代理１０６のセットのランキングを作成するために使用され得る。

【0030】

[0045]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。いくつかの例では、前述の代理スコアを取得するために使用されるファクタとして、代理可用性が使用され得、それによって、利用不可能であるか、または場合によっては新しいメンバー１１８を収容するために十分な帯域幅を有していない代理は、より低い代理スコアを割り当てられ得る。したがって、利用不可能な代理は、メンバー１１８への割当てのために利用可能であり得る他の代理よりも低くランク付けされ得る。

【0031】

[0046]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（たとえば、そのプロファイルがメンバープロファイルに最も一致する代理など）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。

【0032】

[0047]一実施形態では、代理１０６は、メンバー１１８と自動的に関与し、対話するように構成され得るボットなどの自動プロセスとなり得る。たとえば、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８の代理１０６として機能し得るメンバープロファイルおよびボットを生成するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能への入力として、オンボーディングプロセス中にメンバー１１８によって与えられる応答を利用し得る。ボットは、本明細書で説明されるように、タスクおよび提案を生成するためにメンバー１１８と自律的にチャットすること、任意の承認された提案に従ってメンバー１１８に代わってタスクを実施することなどを行うように構成され得る。ボットは、メンバープロファイルにおいて定義されるメンバー１１８のパラメータまたは特性に従って構成され得る。ボットが経時的にメンバー１１８と通信するとき、ボットは、メンバー１１８とのボットの対話を改善するように更新され得る。

【0033】

[0048]オンボーディングプロセス中に収集されたメンバー１１８に関連付けられたデータと、選択された代理に対応する任意のデータとは、ユーザデータストア１０８に記憶され得る。ユーザデータストア１０８は、タスク容易化サービス１０２の各メンバー１１８に対応するエントリを含み得る。エントリは、対応するメンバー１１８の識別情報と、メンバー１１８に割り当てられた代理に対応する識別子または他の情報とを含み得る。本明細書でより詳細に説明されるように、ユーザデータストア１０８内のエントリは、経時的に行われたメンバー１１８と割り当てられた代理との間の通信に対応する履歴データをさらに含み得る。たとえば、メンバー１１８がチャットセッションまたはストリームを介して代理１０６と対話するとき、チャットセッションまたはストリームを介して交換されるメッセージは、ユーザデータストア１０８に記録され得る。

【0034】

[0049]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。

【0035】

[0050]いくつかの例では、メンバープロファイルは、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などを通して、メンバー１１８にアクセス可能であり得る。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１１８は、メンバープロファイル内の任意の情報を追加、除去、または編集し得る。メンバープロファイルは、いくつかの例では、メンバー、メンバーの家族、メンバーの家などに対応する様々なセクションに分割し得る。これらのセクションの各々は、オンボーディングプロセス中に収集されたメンバー１１８に関連するデータと、メンバー１１８への代理の割当て後にメンバー１１８に与えられた調査またはアンケートに対する任意の応答とに基づいて補足され得る。さらに、各セクションは、メンバープロファイルを拡張するために使用され得る追加の情報を与えるためにメンバー１１８が使用し得る追加の質問またはプロンプトを含み得る。たとえば、メンバープロファイルを通して、メンバー１１８は、タスクの完了を容易にするために、任意の外部アカウント（たとえば、クレジットカードアカウント、小売業者アカウントなど）にアクセスするために使用され得る任意の認証情報を与えるように促され得る。

【0036】

[0051]一実施形態において、メンバープロファイル内の特定の情報は、メンバー１１８または代理から隠され得る。たとえば、代理が、様々なタスクの完了を通してメンバー１１８との関係を進展させるにつれて、代理は、メンバー１１８についてのメモ（たとえば、メンバーの特異性、メンバーに関する任意のフィードバックなど）を与えるように、メンバープロファイルを修正し得る。したがって、メンバー１１８がメンバーのメンバープロファイルにアクセスするとき、これらのメモは、メンバー１１８がこれらのメモを検討することができないように、または場合によっては、代理１１８またはタスク容易化サービス１０２によってメンバーに利用不可能であると指定されたメンバープロファイルの任意のセクションにアクセスすることができないように隠され得る。

【0037】

[0052]本明細書にさらに詳細に説明されるように、メンバー１１８に割り当てられた代理は、代理と共有される情報および／またはメンバー１１８に関する代理自身の観察に基づいて、メンバープロファイル内の情報を追加または場合によっては修正し得る。さらに、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に代わってタスクを作成または実施するときに、メンバープロファイルの関連部分を自動的に表面化し得る。たとえば、代理がメンバー１１８の食事のプランニングに関するタスクを生成している場合、タスク容易化サービス１０２は、食事のプランニングに文脈的に関連し得るメンバープロファイルの部分を自動的に識別し、メンバープロファイルのこれらの部分（たとえば、食事の選好、食事制限など）を代理に表面化し得る。いくつかの例では、代理がメンバー１１８に代わってタスクを作成または実施するための追加の情報を必要とする場合、代理は、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通してメンバー１１８に追加の情報を共有させる代わりに、メンバープロファイルの特定の部分を更新するようにメンバー１１８を招待し得る。

【0038】

[0053]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。

【0039】

[0054]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またはウェブポータルを介して、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が来月のデンバー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し得る。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、タスク生成フォームにアクセスすることがあり、このタスク生成フォームを通して、代理は、タスク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。

【0040】

[0055]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かつ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、チャットセッションを通して（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などを介して）メンバーに提示され、メンバー１１８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代理が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か月後の私たちのデンバー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 Denver in 2 months）」と送信した場合、代理はメッセージを評価し、「デンバーへの引っ越し（Move to Denver）」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ヶ月であることを示し得る。さらに、代理は、メンバーについて代理が知っている追加の情報を追加し得る。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。

【0041】

[0056]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、タスクを生成するために使用され得るメンバー１１８に対応するメンバープロファイルからの任意の関連情報を代理に与える。たとえば、代理が「デンバーへの引っ越し」と題する新しいタスクを生成した場合、タスク推奨システム１１２は、新しいタスクが新しい都市または他の場所への引っ越しに対応すると決定し得る。したがって、タスク推奨システム１１２は、タスクに関連し得るメンバープロファイルの部分（たとえば、メンバーの自宅の物理的なロケーション、メンバーの自宅の住民の数、メンバーの自宅の平方フィート数および部屋の数など）を識別するために、メンバープロファイルを処理し得る。タスク推奨システム１１２は、代理がこの情報を使用して新しいタスクを生成することを可能にするために、メンバープロファイルのこれらの部分を代理に自動的に表面化することがある。代替的に、タスク推奨システム１１２は、新しいタスクの作成のためにタスクテンプレート内の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、この情報を自動的に使用し得る。

【0042】

[0057]一実施形態では、代理は、メンバー１１８の代わりに実施され得る新しいタスクを生成するために使用され得るタスクテンプレートを取得するために、タスク容易化サービス１０２によって維持されるリソースライブラリにアクセスすることができる。リソースライブラリは、異なるタスクカテゴリ（たとえば、車両保守タスク、ホーム保守タスク、家族関連イベントタスク、介護タスク、体験関連タスクなど）に対応する異なるタスクテンプレートのためのリポジトリとして機能し得る。タスクテンプレートは、メンバー１１８のために実施され得るタスクを定義するために使用され得る複数のタスク定義フィールドを含み得る。たとえば、車両保守タスクに対応するタスク定義フィールドは、メンバーの車両の型およびモデル、車両の使用年数、最後に車両を保守した時に対応する情報、車両に関連するあらゆる報告された事故、車両に関連するあらゆる問題の説明などを定義するために使用され得る。したがって、リソースライブラリに維持される各タスクテンプレートは、タスクテンプレートに関連するタスクカテゴリに固有のフィールドを含み得る。場合によっては、代理は、タスクテンプレートのためのカスタムフィールドをさらに定義してよく、それを通して、代理は、タスクを定義し、完了する際に有用であり得る追加の情報を供給し得る。これらのカスタムフィールドは、代理が将来タスクテンプレートを取得して同様のタスクを作成する場合に、これらのカスタムフィールドが代理に利用され得るように、タスクテンプレートに追加され得る。

【0043】

[0058]場合によっては、代理がリソースライブラリから特定のタスクテンプレートを選択した場合、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８に対応するメンバープロファイルの関連部分を自動的に識別し得る。たとえば、各テンプレートは、上述のように、特定のタスクカテゴリに関連付けられ得る。さらに、メンバープロファイルの異なる部分は、同様に、タスクテンプレートの代理選択に応答して、タスク推奨システム１１２がメンバープロファイルの関連部分を識別し得るように、異なるタスクカテゴリに関連付けられ得る。メンバープロファイルのこれらの関連部分から、タスク推奨システム１１２は、選択されたタスクテンプレートの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情報を自動的に取得し得る。たとえば、メンバー１１８が、２０２０年のスバル アウトバックを運転していることをメンバープロファイルに示しており、この情報がメンバーの車両に対応するメンバープロファイルの一部に示されている場合、タスク推奨システム１１２は、メンバーの車両のメーカー、モデル、および年に対応するタスクテンプレート内のフィールド（たとえば、「メーカー＝スバル」、「モデル＝アウトバック」、「年＝２０２０年」など）をポピュレートするために、メンバープロファイルからこの情報を自動的に取得し得る。これは、新しいタスクのためのタスクテンプレートをポピュレートするために代理が実施する必要があるデータ入力の量を低減し得る。

【0044】

[0059]一実施形態では、代理によって選択されたタスクテンプレートに基づいて、タスク推奨システム１１２は、タスクの作成のために代理がメンバープロファイルのどの部分にアクセスし得るかを自動的に決定する。たとえば、代理が、リソースライブラリから、車両保守タスクに対応するタスクテンプレートを選択する（たとえば、テンプレートのタスクカテゴリが「車両保守」として指定される）場合、タスク推奨システム１１２は、車両保守タスクに関連し得るメンバープロファイルの１つまたは複数の部分（たとえば、メンバーの車両の型およびモデル、車両の使用年数、最後に車両を保守した時に対応する情報など）を識別するために、メンバープロファイルを処理し得る。タスク推奨システム１１２は、メンバープロファイルのこれらの関連部分を代理に提示する一方で、代理によって選択されたタスクカテゴリに関連しないことがあるメンバープロファイルの任意の他の部分を隠し得る。これは、代理が、情報を特に必要とすることなく、メンバープロファイルからの任意の情報にアクセスすることを防止し、それによって、メンバーの情報の露出を低減させ得る。

【0045】

[0060]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、ユーザデータストア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、ユーザデータストア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「デンバーへの引っ越し」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。

【0046】

[0061]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。「デンバーへの引っ越し」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、チャットセッションを介して、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、チャットセッション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、タスク推奨システム１１２が、メンバーの家の平方フィート数に関する質問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、チャットセッションを介して、メンバーの家の平方フィート数を与えるようにメンバー１１８に自動的に促し得る。一実施形態では、これらの質問に応答してメンバー１１８によって与えられる情報は、将来のタスクのために、新しいタスクを定義するために代理および／またはタスク推奨システム１１２がこの情報を容易に利用可能であり得るように、メンバープロファイルを自動的に補足するために使用され得る。

【0047】

[0062]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、タスクに対応する特定のチャットまたは他の通信セッションを自動的に生成する。タスクに対応するこの特定のチャットまたは他の通信セッションは、メンバー１１８と代理との間で以前に確立されたチャットセッションとは別個であり得る。このタスク固有のチャットまたは他の通信セッションを通して、メンバー１１８および代理は、特定のタスクに関連するメッセージを交換し得る。たとえば、このタスク特有のチャットまたは他の通信セッションを通して、代理は、タスクの１つまたは複数のパラメータを決定するために必要とされ得る情報を求めてメンバー１１８を促し得る。同様に、メンバー１１８が特定のタスクに関連する質問を有する場合、メンバー１１８は、タスク固有のチャットまたは他の通信セッションを通してこれらの質問を与えることがある。タスク固有のチャットまたは他の通信セッションの実装は、これらのタスク特有のチャットまたは他の通信セッション内の通信が対応するタスクに関連することを確実にしながら、他のチャットまたは通信セッションを通して交換されるメッセージの数を低減させ得る。

【0048】

[0063]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を通して必要なタスク関連情報（たとえば、同様の状況にあるメンバーに対して実施されたタスクの評価を介して蓄積されたタスクパラメータなど）を取得すると、代理は、タスクの解決のための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を利用し得る。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（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、チャットセッションを介してメンバー１１８に提案を提示し得る。

【0049】

[0064]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、ユーザデータストア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ア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。

【0050】

[0065]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、タスクデータストア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。

【0051】

[0066]タスク推奨システム１１２は、一実施形態では、オプションの提示のために代理に推奨を行う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トレーニングする際に使用するために、タスクの完了のために代理に従うオプションを提示されることに対するメンバーの応答を記録する。たとえば、代理がメンバー１１８にオプションを提示することを選択した場合、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８がオプションを選択したか、または申し出を断ってタスクに関連する１つもしくは複数の提案の提示を要求したかを記録し得る。同様に、代理が、代理に従うオプションを提示せずに、１つまたは複数の提案を提示することを選択した場合、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８がこれらの１つまたは複数の提案の提示に満足したかどうか、または代理がメンバーの代わりに提案を選択することを要求したかどうかを記録し、したがって、タスクの完了のために代理に従うことがある。これらのメンバー応答は、タスクに対応するデータ、代理のアクション（たとえば、オプションの提示、提案の提示など）、およびタスク推奨システム１１２によって与えられる推奨とともに、機械学習アルゴリズムまたは人工知能をトレーニングおよび／または強化する際にタスク推奨システム１１２によって使用するために、タスクデータストア１１０内に記憶され得る。

【0052】

[0067]一実施形態では、代理は、メンバー特性と、タスク履歴と、他のファクタとに基づいて、１つまたは複数のタスクを提案し得る。たとえば、メンバー１１８がチャットセッションを介して代理と通信するとき、代理は、メンバーの認知負荷を低減するために実施され得る任意のタスクを識別するために、メンバー１１８からの任意のメッセージを評価し得る。例示的な例として、メンバー１１８が、チャットセッションを通して、メンバーの配偶者の誕生日が迫っていることを示す場合、代理は、メンバーの配偶者の誕生日を見越してメンバー１１８に推奨され得る１つまたは複数のタスクを開発するために、メンバー１１８のその知識を利用し得る。代理は、ケーキの購入、花の注文、メンバー１１８のための固有の旅行体験の設定などのタスクを推奨し得る。いくつかの実施形態では、代理は、メンバー入力なしにタスク提案を生成することができる。たとえば、オンボーディングプロセスの一部として、メンバー１１８は、タスク容易化サービス１０２に、メンバーのカレンダ、メンバーのパーソナルフィットネスデバイス（たとえば、フィットネストラッカー、通信能力を有する運動器具など）、メンバーの車両データなどの１つまたは複数のメンバーリソースへのアクセスを与えることがある。これらのメンバーリソースから収集されたデータは、代理によって監視されてもよく、代理は、メンバー１１８のためのタスク提案を生成するために、データを構文解析し得る。

【0053】

[0068]一実施形態では、代理とのチャットセッションにわたってメンバー１１８から収集されたデータは、完了のためにメンバー１１８に提示され得る１つまたは複数のタスクを識別するために、タスク推奨システム１１２によって評価され得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８から受信されたメッセージまたは他の通信を評価して意図を識別するために、自然言語処理（ＮＬＰ）または他の人工知能を利用し得る。意図は、メンバー１１８が解決していることを望む問題に対応し得る。意図の例は、（たとえば）トピック、感情、複雑さ、および緊急度を含むことができる。トピックは、限定はしないが、主題、製品、サービス、技術的問題、使用上の質問、苦情、購入要求などを含むことができる。意図は、たとえば、（たとえば、キーワード、文構造、繰り返されたワード、句読文字および／または非冠詞ワードを識別することによる）メッセージの意味解析、（たとえば、１つまたは複数のカテゴリを選択している）ユーザ入力、ならびに／あるいはメッセージ関連の統計値（たとえば、タイピングスピードおよび／または応答レイテンシ）に基づいて決定され得る。意図は、メンバー１１８に推奨され得る可能なタスクを識別するために、ＮＬＰアルゴリズムまたは他の人工知能によって使用され得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、識別された意図に基づいて、メンバー１１８が解決したい新しいタスクまたは他の問題を検出するために、ＮＬＰまたは他の人工知能を使用してメンバー１１８からの任意の着信メッセージを処理し得る。場合によっては、タスク推奨システム１１２は、可能なタスクを識別するようにＮＬＰまたは他の人工知能をトレーニングするために、タスクデータストア１１０からの履歴タスクデータおよび対応するメッセージを利用し得る。タスク推奨システム１１２が、メンバー１１８に推奨し得る１つまたは複数の可能なタスクを識別する場合、タスク推奨システム１１２は、これらの可能なタスクを代理に提示することがあり、代理は、チャットセッションを介してメンバー１１８と共有され得るタスクを選択し得る。

【0054】

[0069]一実施形態において、タスク推奨システム１１２は、メンバーの認知負荷を低減するために、完了のためにメンバー１１８に提示され得る可能なタスクのリストを生成することができる。たとえば、異なるメンバーソース（たとえば、パーソナルフィットネスまたはバイオメトリックデバイス、ビデオおよびオーディオ記録など）から収集されたデータの評価に基づいて、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８のために完了され得るタスクの初期セットを識別し得る。さらに、タスク推奨システム１１２は、外部ファクタに基づいて追加および／または代替のタスクを識別することができる。たとえば、タスク推奨システム１１２は、メンバーの地理的ロケーションに基づいて季節的タスク（たとえば、葉の収集、雨桶の清掃など）を識別することができる。別の例として、タスク推奨システム１１２は、メンバーの地理的領域内の他のメンバーのために実施されたタスク、および／または、場合によっては同様の状況にある（たとえば、メンバー１１８と１つまたは複数の特性を共有する）タスクを識別し得る。たとえば、メンバーの近隣の範囲内の様々なメンバーが、冬の間、メンバーの雨桶を清掃してもらっているか、または車道を閉鎖されている場合、タスク推奨システム１１２は、これらのタスクがメンバー１１８のために実施され得、完了のためにメンバー１１８に訴求し得ると決定し得る。

【0055】

[0070]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、タスクの初期セットと、ユーザデータストア１０８からのメンバー固有のデータ（たとえば、特性、人口統計、ロケーション、推奨および提案に対する過去の応答など）と、ユーザデータストア１０８からの同様の状況にあるメンバーに対応するデータと、メンバー１１８およびタスクデータストア１１０からの他の同様の状況にあるメンバーのために以前に実施されたタスクに対応する過去のデータとを、実施のためにメンバー１１８に推奨され得るタスクのセットを識別するために、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することができる。たとえば、タスクの初期セットは、雨桶清掃に関連するタスクを含むことがあるが、メンバーの選好に基づいて、メンバー１１８は、このタスクを自分自身で実施することを好むことがある。したがって、機械学習アルゴリズムまたは人工知能（たとえば、メンバー１１８に推奨され得るタスクのセット）の出力は、このタスクを省略し得る。さらに、メンバー１１８に推奨され得るタスクのセットに加えて、機械学習アルゴリズムまたは人工知能の出力は、上述のように、識別されたタスクごとに、メンバー１１８がタスクの実施のために代理に従いたいことを示すために選択し得るボタンまたは他のＧＵＩ要素の提示のための推奨を指定し得る。

【0056】

[0071]メンバー１１８に推奨され得るタスクのセットのリストは、どのタスクが、タスク特有のインターフェース（たとえば、これらのタスクに固有の通信セッションなど）を通してメンバー１１８に提示され得るかに関する最終決定のために、代理に与えられ得る。一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８が、サードパーティサービス１１６の実施および／またはサードパーティサービス１１６との調整のために代理に委任するタスクを選択する可能性に基づいて、タスクのセットのリストをランク付けし得る。代替的に、タスク推奨システム１１２は、各タスクの完了の緊急性のレベルに基づいて、タスクのセットのリストをランク付けし得る。緊急性のレベルは、メンバー特性（たとえば、特定のタスクまたはタスクのカテゴリのメンバー自身の優先順位付けに対応するデータ）および／またはタスクが実施されない場合のメンバー１１８に対する潜在的リスクに基づいて決定され得る。たとえば、メンバーの家の中の一酸化炭素検出器の交換または設置に対応するタスクは、一酸化炭素フィルタがメンバーの安全にとってより重要であり得るので、冷蔵庫給水器フィルタの交換に対応するタスクよりも高くランク付けされ得る。別の例示的な例として、メンバー１１８がメンバーの車両の保守にかなりの重要性を置く場合、タスク推奨システム１１２は、車両保守に関連するタスクを他のタイプの保守に関連するタスクよりも高くランク付けし得る。さらに別の例示的な例として、タスク推奨システム１１２は、今度の誕生日に関連するタスクを、今度の誕生日の後に完了し得るタスクよりも高くランク付けし得る。

【0057】

[0072]代理は、タスク推奨システム１１２によって推奨されたタスクのセットを検討し、これらのタスクに対応するタスク固有のインターフェースを介してメンバー１１８に提示するために、これらのタスクのうちの１つまたは複数を選択し得る。さらに、上述のように、代理は、タスクの実施を代理に従うオプションをタスクに提示すべきかどうかを（たとえば、タスクの実施を代理に委ねるメンバーの選好を示すボタンまたは他のＧＵＩ要素によって）決定し得る。いくつかの例では、１つまたは複数のタスクは、タスク推奨システム１１２によって生成されたランキングに従ってメンバー１１８に提示され得る。代替的に、１つまたは複数のタスクは、タスク優先順位付けのためのメンバー自身の選好に関する代理の理解に従って提示され得る。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通して、メンバー１１８は、代理の支援によって実施され得る１つまたは複数のタスクを選択するために、これらのタスクに関連するタスク特有のインターフェースのいずれかにアクセスし得る。代替的に、メンバー１１８は、メンバー１１８がむしろ個人的に実施するであろう、またはメンバー１１８が場合によっては実施することを望まない、任意の提示されたタスクを却下し得る。

【0058】

[0073]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、代理対話なしにタスク固有のインターフェースを介してメンバー１１８に提示するためのタスクのうちの１つまたは複数を自動的に選択し得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、タスク推奨システム１１２によって以前にランク付けされたタスクのセットのリストからどのタスクが、タスク特有のインターフェースを通してメンバー１１８に提示され得るかを選択するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を利用し得る。例示的な例として、タスク推奨システム１１２は、ユーザデータストア１０８からのメンバー１１８に対応するメンバープロファイル（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を含むことができる）と、メンバー１１８のために現在進行中のタスクと、機械学習アルゴリズムまたは人工知能への入力としてのタスクのセットのリストとを使用し得る。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出力は、タスクのセットのリストのどのタスクが、これらのタスク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に自動的に提示されるべきかを示し得る。メンバー１１８がこれらの新たに提示されたタスクと対話するとき、タスク推奨システム１１２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して、メンバー１１８および他の同様の状況にあるメンバーにどのタスクを提示すべきかをより良好に決定するために、これらの対話を記録し、これらの対話を使用し得る。

【0059】

[0074]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、実施のために代理に委任するタスクのメンバー選択に関するデータを収集するために、メンバー１１８と代理との間のチャットセッションと、タスク容易化サービス１０２とによって与えられ、メンバー１１８の代わりに実施され得る異なるタスクに関連するタスク固有のインターフェースとのメンバーの対話とを監視することができる。たとえば、タスク推奨システム１１２は、各タスクに対応する極性または感情を決定するために、チャットセッションにわたって代理によってメンバー１１８に提示されたタスクに対応するメッセージと、これらのタスクに対応するタスク固有のインターフェースとの任意の対話（たとえば、任意のタスク固有の通信セッション、特定のタスクに関連する議論のメンバー作成など）を処理し得る。たとえば、メンバー１１８が、代理へのメッセージにおいて、車両保守に対応するいずれのタスク推奨も受信しないことを好むことを示す場合、タスク推奨システム１１２は、否定極性または感情を車両保守に対応するタスクのせいにし得る。代替的に、メンバー１１８が、代理への委任のために雨桶清掃に関係するタスクを選択し、および／またはこのタスクの推奨が素晴らしいアイデアであったことを代理へのメッセージ中で示す場合、タスク推奨システム１１２は、肯定極性または感情をこのタスクのせいにし得る。一実施形態において、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８およびタスク容易化サービス１０２の他の同様の状況にあるメンバーに提示し得るタスク推奨を生成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または強化するために、メンバー１１８に推奨されるタスクに対するこれらの応答を使用することができる。

【0060】

[0075]一実施形態において、メンバー１１８のために実施され得るタスクを推奨することに加えて、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。

【0061】

[0076]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。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、タスク容易化サービスのメンバーにとって関心があり得る固有のおよび／または時間制限された体験機会を識別するために、各地理的市場内の様々な組織と提携し得る。さらに、キュレーションを必要としない体験（たとえば、ハイキング、散策など）に対して、タスク容易化サービス１０２は、そのメンバーに訴求し得る各地理的市場内の人気のある体験を識別し得る。タスク容易化サービス１０２によって収集された情報は、タスク推奨システム１１２および様々な代理１０６がアクセス可能なリソースライブラリまたは他のリポジトリに記憶され得る。

【0062】

[0077]一実施形態では、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。一実施形態では、代理が、体験と関連するタスクの作成のための特定のテンプレートを選択する場合、タスク推奨システム１１２は、テンプレートをポピュレート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、代理がレストランの夕方に対応するテンプレートを選択した場合、タスク推奨システム１１２は、代理によって選択されたタスクテンプレート内の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、メンバーの食事選好および制限に対応する任意の情報を識別するように、メンバープロファイルを自動的に処理し得る。

【0063】

[0078]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。たとえば、メンバー１１８に推奨され得るタスクの識別と同様に、タスク推奨システム１１２は、出力として、メンバー１１８に推奨され得る体験のセットを取得するために、少なくとも、ユーザデータストア１０８からの利用可能な体験のセットおよびメンバーの選好を、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。タスク推奨システム１１２は、場合によっては、代理の代わりにチャットセッションを介して、または体験のセットの各々に対応するタスク固有のインターフェースを通して、この体験のセットをメンバー１１８に提示し得る。各体験推奨は、体験の説明とメンバー１１８によって負担され得る任意の関連コストとを指定し得る。さらに、提示された各体験推奨について、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８のための体験のキュレーションを要求するために、メンバー１１８によって選択可能であり得るボタンまたは他のＧＵＩ要素を与え得る。

【0064】

[0079]メンバー１１８が、その代わりにキュレーションしたい体験に対応する特定の体験推奨を選択した場合、タスク推奨サービス１１２または代理は、選択された体験推奨のキュレーションに関連する１つまたは複数の新しいタスクを生成し得る。たとえば、メンバー１１８が週末ピクニックに関する体験推奨を選択した場合、タスク推奨システム１１２または代理は、メンバー１１８がタスクの完了の進捗を評価し得るように、新しいタスクをメンバーのタスクリストに追加し得る。さらに、代理は、選択された体験に関連するタスクの完了のための提案を決定する際に代理を支援するために、選択された体験に関連する詳述された質問をメンバー１１８に尋ね得る。たとえば、メンバー１１８が週末ピクニックのキュレーションに関する体験推奨を選択した場合、この情報は、すべてのパーティについて週末ピクニックをキュレーションし、適切なサードパーティサービス１１６および週末ピクニックのための可能な会場を識別するように代理を誘導し得るので、代理は、参加する成人および子供の数に関してメンバー１１８に尋ね得る。メンバー１１８によって与えられる応答は、同様の体験および関連タスクについて、これらの応答が、体験のキュレーションのために使用され得る情報を自動的に取得するために使用され得るように、メンバープロファイルを更新するために使用され得る。

【0065】

[0080]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、体験に特有のチャットまたは通信セッション（たとえば、特定の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、また、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に提示され得る。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。

【0066】

[0081]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。

【0067】

[0082]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。

【0068】

[0083]一実施形態では、所与のタスクについて、代理は（たとえば、タスク容易化サービスによって与えられるウェブポータルまたはアプリケーションを通して）、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。

【0069】

[0084]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。

【0070】

[0085]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、ユーザデータストア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の利用可能な支払い情報を取得し得る。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、ユーザデータストア１０８からメンバー１１８の支払い情報を取得し得る。

【0071】

[0086]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ア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１つまたは複数のサードパーティサービス１１６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。上述のように、リソースライブラリは、各サードパーティサービス１１６について、タスク容易化サービス１０２のメンバーによって決定されたサードパーティサービス１１６の満足度に関連する評価またはスコアを含み得る。さらに、リソースライブラリは、タスク容易化サービス１０２のメンバーによって決定される各リソース（たとえば、小売業者、レストラン、ブランド、商品、材料など）の満足度に関連する評価またはスコアを含み得る。たとえば、タスクが完了すると、代理は、メンバー１１８のために、タスクを完了する際のサードパーティサービスの実施に関する評価またはスコアを与えるようにメンバー１１８を促し得る。別の例として、タスクが代理１０６によって実施される場合、代理は、代理の実施およびタスクの完了のために代理によって利用されるリソースに関するレーティングまたはスコアを与えるようにメンバー１１８に促し得る。各評価またはスコアは、タスク調整システム１１４が、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して、同様の状況にあるメンバーのための同様のタスクに関して、サードパーティサービスの実施または代理によって利用されるリソースの満足度に基づいて、タスクの実施に対する満足度の可能性を決定し得るように、評価またはスコアを与えたメンバーに関連付けられる。タスク調整システム１１４は、タスクの実施のために推奨されるサードパーティサービス１１６および／またはリソースのリストを生成することがあり、それによって、リストは、各識別されたサードパーティサービスおよび／またはリソースに割り当てられた満足度の可能性（たとえば、スコアまたは他のメトリック）に従ってランク付けされ得る。

【0072】

[0087]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および／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。

【0073】

[0088]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ア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。

【0074】

[0089]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ア１１０内のデータレコードに関連付けることがある。

【0075】

[0090]場合によっては、代理は、メンバー１１８の代わりに１つもしくは複数のサードパーティサービス１１６によって与えられたサービスおよび／もしくは商品に対する支払い、またはタスクの完了のために代理によって行われた購入に対する支払いを自動的に行うことがある。たとえば、オンボーディングプロセス中に、メンバー１１８は、サードパーティサービス１１６に支払いを行うために、またはメンバー１１８のために代理１０６によって行われる購入のために、代理によって使用され得る支払い情報（たとえば、クレジットカード番号および関連情報、デビットカード番号および関連情報、銀行情報など）を与え得る。したがって、メンバー１１８は、代理１０６および／またはサードパーティサービス１１６がメンバー１１８のためのタスクの実施を開始することを可能にするために、いかなる支払い情報を与えることも必要とされないことがある。これは、タスクの実施を管理するためのメンバー１１８に対する認知負荷をさらに低減し得る。

【0076】

[0091]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、提案の作成、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および／または他のサービス／エンティティの識別、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。

【0077】

[0092]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ヶ月、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。

【0078】

[0093]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。

【0079】

[0094]図２は、少なくとも１つの実施形態による、代理割当てシステム１０４がメンバー１１８のためのオンボーディングプロセスを実施し、メンバー属性および代理属性に基づいてメンバー１１８に代理１０６を割り当てる環境２００の例示的な例を示す。環境２００では、タスク容易化サービスにアカウントを作成するためのオンボーディングプロセスを開始するためのメンバー１１８からの要求に応答して、タスク容易化サービスの代理割当てシステム１０４は、メンバープロファイルを作成するために使用され得るメンバー１１８に関する情報を収集し、メンバープロファイルに基づいてメンバー１１８に提示され得る可能なタスクを識別するために、１つまたは複数のオンボーディングプロンプトをメンバー１１８に送信し得る。たとえば、図２に示されているように、メンバー１１８は、その要求を、代理割当てシステム１０４のメンバーオンボーディングサブシステム２０２に提出し得る。メンバーオンボーディングサブシステム２０２は、コンピュータシステムを使用して、または代理割当てシステム１０４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。

【0080】

[0095]一実施形態では、代理割当てシステム１０４のメンバーオンボーディングサブシステム２０２は、メンバー１１８のメンバープロファイルを生成するために使用され得るメンバー１１８に関する初期情報を蓄積するためにメンバー１１８に与えられ得る１つまたは複数の質問を選択する。たとえば、メンバーオンボーディングサブシステム２０２は、最初に、メンバー１１８に関する基本的な人口統計情報を与えるようにメンバー１１８に促し得る。例示的な例として、メンバーオンボーディングサブシステム２０２は、メンバー１１８に、その物理的住所、年齢、世帯の他のメンバー（たとえば、配偶者、子供、他の扶養家族など）に関する情報、任意の関心または趣味に関する情報、世帯内で話される言語などを与えるように促し得る。さらに、メンバーオンボーディングサブシステム２０２は、特定のカテゴリのタスク（たとえば、清掃タスク、修理タスク、保守タスクなど）の委任に関する快適レベルを示すようにメンバー１１８に促し得る。いくつかの例では、メンバーオンボーディングサブシステム２０２は、メンバー１１８の認知負荷を取り除くために、メンバー１１８が他のメンバーに委任する際にどのような初期タスクに関心があるかを示すようにメンバー１１８に促し得る。

【0081】

[0096]メンバーオンボーディングサブシステム２０２は、メンバー１１８のメンバープロファイルを生成するプロセスを開始するために、これらの初期プロンプトに対する応答をメンバーモデリングサブシステム２０４に与え得る。メンバーモデリングサブシステム２０４は、コンピュータシステムを使用して、または代理割当てシステム１０４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。一実施形態では、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバー１１８のメンバープロファイルを生成するために使用可能な追加の情報を取得するためにメンバー１１８に提出され得る追加のプロンプトを識別するようにトレーニングされた機械学習アルゴリズムまたは人工知能を実装し得る。さらに、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、メンバー１１８と対話するのに最適であり得る代理を識別し、メンバーの選好および行動に従ってメンバー１１８のための様々なタスクを実施するのに使用され得るメンバー１１８のメンバープロファイルを生成するために、メンバー１１８に提出された様々なプロンプトに応答してメンバー１１８によって与えられた応答と、ユーザデータストア１０８からの他のメンバーデータとを使用するように構成され得る。

【0082】

[0097]例示的な例として、メンバー１１８が、メンバーオンボーディングサブシステム２０２からの初期プロンプトに応答して、メンバー１１８に関する基本情報を与える場合、メンバーモデリングサブシステム２０４は、１つまたは複数のベクトル（たとえば、地理的ロケーション、人口統計情報、タスクを他者に委任する可能性、家族構成、家庭構成など）に基づいて、同様の状況にあるメンバーを識別するために、分類またはクラスタリングアルゴリズムを使用して、与えられた情報を処理し得る。場合によっては、サンプルメンバー（たとえば、テスターなど）によって与えられるメンバーオンボーディングサブシステム２９２によって与えられるプロンプトに対する応答に対応する入力メンバー特性のデータセットは、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。さらに、実際のメンバーがオンボーディングプロセスを完了すると、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバー１１８などのオンボーディングメンバーのメンバータイプをより正確に予測するために、クラスタリングアルゴリズムを再トレーニングし、および／または異なるメンバータイプに対応する様々なクラスタを調整し得る。

【0083】

[0098]一実施形態では、オンボーディングプロセス中にメンバー１１８によって与えられる初期応答に基づくメンバー１１８の初期分類に基づいて、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバー１１８を特定のメンバータイプまたは分類に属するものとしてより良好に分類するために使用可能な追加の情報を取得するために、メンバー１１８に与えられ得る追加の質問またはプロンプトを識別し得る。例示的な例として、メンバーモデリングサブシステム２０４が、メンバー１１８が、類似基本特性をメンバー１１８と共有する、メンバーの特定のクラスに属し得ることを決定する場合、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバー１１８がこれらのメンバーとより多く共有するかどうかを決定するために使用され得る、付加的質問またはプロンプトを識別するように、メンバーの特定のクラス内のメンバーに対応するメンバープロファイルを評価し得る。たとえば、特定のクラス内の有意な数のメンバーが、タスクが行われる特定のタイプの車両を有する場合、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバーの車両に関連する質問が、メンバー１１８のための可能性として考えられるタスクを識別する際に高度に関連し得ることを決定し得る。別の例示的な例として、特定のクラスのメンバーが、彼ら自身の造園を扱うことを好むことが知られている場合、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバー１１８に対して他人への造園タスクの委任を推奨すべきかどうかと、そのような推奨が与えられ得る頻度とを決定する際に、メンバーの造園の選好に関連する質問が極めて関連し得ると決定することがある。メンバーオンボーディングに対するこの調整されたアプローチは、メンバー１１８が、無関係または不要な質問を含み得る無数の質問に応答するための面倒なプロセスに従事する負担を軽減し得る。

【0084】

[0099]メンバー１１８によってメンバーオンボーディングサブシステム２０２に与えられた応答に基づいて、メンバーモデリングサブシステム２０４は、経時的にタスクおよび提案を識別してメンバー１１８に推奨するために使用され得るメンバー１１８のメンバープロファイルまたはモデルを生成し得る。メンバープロファイルまたはモデルは、メンバー１１８にタスクおよび提案を推奨する際に、また、メンバー１１８のためにタスクを実施する際に、会話においてメンバー１１８にアプローチする最良の方法を決定するために、代理によって使用され得るメンバー１１８の属性のセットを定義し得る。これらの属性は、特定のカテゴリのタスクを他者に委任する際の、または特定のカテゴリのタスク自体を実施する際のメンバーの行動または選好の測度を含み得る。たとえば、メンバーモデリングサブシステム２０４によって決定されるメンバー属性は、メンバー１１８が実施するタスクの異なるカテゴリを他者に委任する確率に対応するスコアまたは他のメトリックを与え得る。別の例として、メンバー属性は、タスク（委任されている場合）の完了のための提案とともに提示される、または単に別の人がメンバー１１８を決定することを可能にする、メンバーの選好の指示を与え得る。他のメンバー属性は、メンバー１１８が予算、ブランド認識、レビュー（たとえば、レストランレビュー、製品レビューなど）、定時性、応答速度などに関心があるかどうかを示し得る。メンバー属性は、上述のオンボーディングプロセス中に与えられるメンバー１１８に関する基本情報をさらに含み得る。

【0085】

[0100]一実施形態では、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバープロファイルを補完するために、および／または任意の以前に追加された情報を修正するために使用され得る、追加情報を与えるために、メンバー１１８がメンバープロファイルにアクセスすることを可能にする。たとえば、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、メンバー１１８は、メンバー１１８が彼らのメンバープロファイルにアクセスするために使用され得るリンクまたは他の対話型要素を与えられることがある。メンバープロファイル内で、メンバー１１８は、メンバープロファイル内の任意の情報を追加、除去、または編集し得る。上述のように、メンバープロファイルは、個人人口統計、家族構成、家庭構成、支払い情報などの異なるメンバー特性に対応する様々なセクションに分割し得る。メンバーモデリングサブシステム２０４は、オンボーディングプロセス中にメンバーモデリングサブシステム２０４によって与えられるプロンプトに対するメンバーの以前に与えられた応答と、オンボーディングプロセス中にメンバー１１８に与えられる調査またはアンケートに対するメンバー１１８によって与えられる任意の応答とに基づいて、これらの様々なセクションの要素を自動的にポピュレートし得る。メンバープロファイルの各セクションは、メンバープロファイルを拡張するために使用され得る追加の情報を与えるためにメンバー１１８が使用し得る追加の質問またはプロンプトをさらに含み得る。

【0086】

[0101]いくつかの例では、メンバー１１８は、メンバープロファイルの１つまたは複数のセクションまたはサブセクションを、これらの１つまたは複数のセクションまたはサブセクションがメンバー１１８以外の代理または任意の他のエンティティに見えないように、プライベートであると指定し得る。たとえば、メンバー１１８は、メンバー１１８に割り当てられた代理が支払い情報を閲覧することができないように、１つまたは複数の支払い方法に関連する支払い情報が隠されるべきであることを示し得る。しかしながら、支払い情報は、支払い情報が代理に公開されることなく、支払い処理のために（たとえば、サードパーティサービスの支払いなどのために）タスク容易化サービスによって利用され得る。

【0087】

[0102]上述のように、メンバープロファイル内のある情報は、メンバー１１８から隠され得る。たとえば、メンバー１１８と割り当てられた代理との間の関係が進展するにつれて、割り当てられた代理は、メンバー１１８に関する個人的メモを追加し得る。これらの個人的メモは、メンバー１１８に関連しなくてもよく、したがって、メンバー１１８から隠され得る。したがって、メンバー１１８がメンバープロファイルにアクセスするとき、代理によってのみアクセス可能であると指定された任意のセクションまたはサブセクションは、メンバー１１８から自動的に隠され得る。

【0088】

[0103]一実施形態において、メンバーモデリングサブシステム２０４は、メンバー１１８に割り当てられ得る代理を識別するために、識別されたメンバー属性をメンバー－代理ペアリングサブシステム２０６に与える。メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、コンピュータシステムを使用して、または代理割当てシステム１０４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。メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８に割り当てられ得る代理１０６のセットから代理を選択し、メンバー１１８がタスクを識別しメンバー１１８のためにタスクを実施するのを支援し、場合によっては、メンバー１１８の日常生活における認知負荷を低減するために、与えられたメンバー属性を使用し得る。

【0089】

[0104]一実施形態において、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８と識別された代理との間の肯定的な関係の高い可能性を与え得るメンバー１１８に割り当てられ得る代理または代理のセットを識別するために、与えられたメンバー属性を入力として利用する機械学習アルゴリズムまたは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、教師なし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、入力メンバー属性および代理属性のデータセットは、異なるタイプのメンバーと代理との間の相関を識別するために、クラスタリングアルゴリズムを使用して分析され得る。逆に、入力されたメンバー属性および代理属性のデータセットはまた、互いにあまり適していないメンバーのタイプおよび代理のタイプを識別するために、クラスタリングアルゴリズムを使用して分析され得る。潜在的ペアリングを識別するために、サンプルメンバー属性および代理属性（たとえば、履歴データ、仮説データなど）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。メンバー属性および代理データストア２０８からのデータを入力として使用して生成される機械学習アルゴリズムの出力に基づいて、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８に割り当てられ得る代理１０６のグループから１人または複数の代理を識別し得る。

【0090】

[0105]代理データストア２０８は、タスク容易化サービスに関連する代理のグループ１０６の各代理についてのエントリを含み得る。代理に対応するエントリは、代理の様々な特性を指定し得る。これらの特性は、メンバー１１８のオンボーディング中にメンバーオンボーディングサブシステム２０２によって収集されたものと同様であり得る。たとえば、代理についての特性は、代理の物理的な住所、年齢、世帯の他のメンバーに関する情報（たとえば、配偶者、子供、他の扶養家族など）、任意の関心または趣味に関する情報、世帯で話される言語などを含み得る。さらに、特定の代理に対応する代理データストア２０８内のエントリは、タスク容易化サービスの他のメンバーに関する代理の実施を示し得る。本明細書でより詳細に説明されるように、タスク容易化サービスは、代理の実施を監視し、割り当てられた代理とのメンバーの関係に関するメンバーフィードバックを求めることがある。与えられたフィードバックおよび代理の実施の評価に基づいて、タスク容易化サービスは、メンバーとの関係および支援に関する代理の実施を決定し得る。代理の実施に関連する１つまたは複数のメトリックは、代理データストア２０８内の代理のエントリに追加され得る。たとえば、エントリは、エントリに関連する特定の代理についての各メンバー－代理ペアリングに関する実施スコアを指定し得る。例示的な例として、代理が、特定のメンバーと肯定的な関係を有し、メンバーの認知負荷を低減するのに役立った場合、ペアリングは、高い実施スコアを割り当てられ得る。代替的に、代理が特定のメンバーと中立または否定的な関係を有していた場合、ペアリングは、より低いスコアを割り当てられ得る。代理データストア２０８からのこれらの実施スコアと代理特性とは、メンバー１１８に割り当てられ得る１人または複数の代理を識別するために、メンバー属性を有する入力としてメンバー－代理ペアリングサブシステム２０６によって使用され得る。

【0091】

[0106]メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６が、メンバー１１８に割り当てられ得る代理のセットを識別すると、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８への割当てのために、１人または複数の代理から代理を選択し得る。たとえば、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８と代理のセットの各代理との間のありそうな互換性に対応する確率または他のメトリックに従って、代理のセットをランク付けし得る。代理のセットのランキングに基づいて、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理のセットから最も高くランク付けされた代理を選択し、その代理が割当てに利用可能であるかどうかを決定し得る。たとえば、代理データストア２０８から、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理が、現在、しきい値数の他のメンバーに割り当てられているか、または場合によっては、割当てに利用不可能であるか（たとえば、休暇中など）を決定し得る。選択された代理が利用不可能である場合、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理の識別されたセットから代替代理を選択し、代替代理の利用可能性を識別し得る。代理が選択されると、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、その代理をメンバー１１８に割り当て、その割当てを示すために、代理データストア２０８内のその代理に対応するエントリを更新し得る。

【0092】

[0107]一実施形態では、メンバー１１８への割当てのために代理を選択し得る代理の初期セットを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するのではなく、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理のグループ１０６から利用可能な代理を選択することができる。たとえば、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８への割当てに利用可能な代理のグループ１０６から代理を識別し、その代理をメンバー１１８に割り当てることがある。上述のプロセスと同様に、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６が代理を選択すると、メンバー代理ペアリングサブシステム２０６は、割当てを記録するために、代理データストア２０８内の選択された代理に対応するエントリを更新し得る。

【0093】

[0108]場合によっては、代理が選択され得る代理の初期セットを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するのではなく、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理１０６のグループから第１の利用可能な代理を自動的に選択し得る。場合によっては、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバーの識別情報に対応する１つまたはそれを上回る基準に基づいて、代理１０６のグループを自動的に絞り込み得る。たとえば、メンバー１１８がワシントン州シアトルに位置する場合、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８に割り当てられ得る代理のプールがワシントン州シアトルの地理的な近接位置内（たとえば、シアトルから１００マイル以内、シアトルから２００マイル以内など）に位置する代理を含むように、代理１０６のグループを自動的に絞り込むことがある。別の例として、メンバー１１８が子供を有する場合、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理のプールが子供も有する代理を含むように、代理のグループ１０６を絞り込むことがある。識別されたプールから、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８に割り当てるための第１の利用可能な代理を自動的に選択し得る。

【0094】

[0109]一実施形態では、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が代理に委任することを望む１つまたは複数のタスクに関する情報をメンバーオンボーディングサブシステム２０２に与えることができる。メンバーオンボーディングサブシステム２０２は、この情報をメンバーモデリングサブシステム２０４に与えることができ、メンバーモデリングサブシステムは、上述のメンバー属性に加えて、メンバー１１８がタスクの実施のために代理に委任することを望むタスクに関連するパラメータを識別するために、この情報を使用し得る。たとえば、これらのタスクに関係するパラメータは、これらのタスクの性質（たとえば、雨桶清掃、一酸化炭素検出器の設置、パーティのプランニングなど）、これらのタスクの完了のための緊急度のレベル（たとえば、タイミング要件、期限、今度のイベントに対応する日付など）、これらのタスクの完了のための任意のメンバー選好などを指定し得る。これらのパラメータは、メンバーモデリングサブシステム２０４によって識別されたメンバー属性に加えて、メンバー１１８への割当てのために代理を選択し得る代理の初期セットを識別するために、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され得る。代替的に、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、これらの特定のタスクパラメータに関連付けられ得る１人または複数の代理（たとえば、そのようなタスクを扱うことに熟練した代理、肯定的なメンバーフィードバックを有する類似のタスクを以前に行った代理など）を識別するために、代理データストア２０８に問い合わせ得る。メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８に割り当てるために、識別された１人または複数の代理から利用可能な代理を選択し得る。

【0095】

[0110]代理がメンバー１１８に割り当てられると、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８の連絡先情報（たとえば、電話番号、電子メールアドレスなど）を代理に与え、オンボーディングプロセスを完了するためにメンバー１１８との連絡を開始するように代理に命令し得る。たとえば、タスク容易化サービスによって代理に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、代理は、メンバー１１８に対応する情報（たとえば、名前、人口統計情報、家族情報、自宅情報など）、およびメンバー１１８との通信セッションを開始する命令を受信し得る。これは、選択された代理が、メンバー１１８との関係を開始し、メンバー１１８の代わりに実施するために代理に委任され得るタスクを識別し始めることを可能にし得る。場合によっては、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理とメンバー１１８との間の通信セッションを確立し得る。たとえば、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、代理とメンバー１１８との間のチャットセッションを開始してもよく、それによって、メンバー１１８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介して、選択された代理と通信し得る。さらに、代理は、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使用して、チャットセッションを介してメンバー１１８と通信し得る。

【0096】

[0111]一実施形態では、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８を代理のセット１０６のうちの別の代理に再割当てすべきかどうかを決定するために、メンバー１１８と割り当てられた代理との間の関係をさらに監視することができる。たとえば、メンバー１１８は、割り当てられた代理とのその関係に関するフィードバックを与えるように、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６によって（周期的に、および／またはトリガイベントに応答して）促され得る。例示的な例として、代理がメンバー１１８のための特定のタスクを完了したとき、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、完了したタスクに関連する代理の実施に関するフィードバックを与えるようにメンバー１１８を促し得る。別の実施例として、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、特定の時間間隔（たとえば、毎月、隔月など）で、メンバー１１８に、割り当てられた代理とのメンバーの関係に関するフィードバックを与えるように促し得る。場合によっては、メンバー１１８は、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６によって促されることなく、いつでも、割り当てられた代理とのメンバーの関係に関するフィードバックを与え得る。たとえば、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を介して、メンバー１１８は、評価のためにメンバー代理ペアリングサブシステム２０６に与えられ得るフィードバックフォームを手動で生成し得る。

【0097】

[0112]一実施形態では、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８に新しい代理を割り当てるかどうかを決定するために、メンバー１１８によって与えられたフィードバックを利用し得る。たとえば、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバー１１８と割り当てられた代理との間の関係についての関係スコアを決定するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して、取得されたフィードバックを処理し得る。機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、教師あり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、入力フィードバック、既知のメンバーおよび代理の属性、ならびに結果として生じる関係スコアのデータセットが、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たサンプル入力に基づいて、機械学習モデルが正確な関係スコアを生成している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結果を生成する可能性を増加させるように修正され得る。機械学習モデルはさらに、代理再割当てのために機械学習アルゴリズムまたは人工知能によって与えられる評価および関係スコアに関して、タスク容易化サービスの代理および管理者からのフィードバックを求めることによって動的にトレーニングされ得る。たとえば、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６が、特定のメンバー－代理ペアリングに対する関係スコアに基づいて（たとえば、関係スコアが閾値を下回るなど）、メンバーが新しい代理を割り当てられるべきであると決定する場合、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバーに割り当てられ得る新しい代理を選択し得る。さらに、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、新しい関係に対応するメンバーからの新しいフィードバックを取得し得る。機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、このペアリングのための新しい関係スコアを決定し、この新しい関係スコアが、代理再割当てをもたらした以前の関係スコアを上回る改善を表すかどうかを決定するために、このフィードバックを使用し得る。この決定は、新しい代理をメンバーに割り当てるかどうかを決定するために使用され得るより正確な関係スコアを与えるために、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。

【0098】

[0113]一実施形態では、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関係をよりよく理解し、割り当てられた代理によって実施され得る技法をよりよく識別して、メンバー１１８とのその関係を改善するために、メンバー１１８と割り当てられた代理との間で交換されるメッセージをリアルタイムで処理することができる。たとえば、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８の様々な属性または特異性を決定するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用してメンバー１１８と割り当てられた代理との間で交換されるメッセージを処理し得る。例示的な例として、メンバー１１８が、任意の自動車タスク（たとえば、保守アポイントメントのスケジューリング、オイルおよびフィルタの購入など）を個人的に処理することを好むことを代理に示す場合、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、代理１０６が代理１０６および／またはサードパーティサービスへの自動車タスクの委任を推奨すべきでないことを示すようにメンバープロファイルを更新し得る。場合によっては、メンバー１１８と割り当てられた代理との間で交換されたメッセージに基づいて、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、メンバー１１８の任意の人格属性と、会話中のメンバー１１８に接近する際に代理１０６に有用であり得るメンバー１１８の任意の気質または奇癖とを示し得る、メンバー１１８の行動プロファイルを生成し得る。場合によっては、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、メンバー１１８に接近し、それとコミュニケーションするためのメンバーの行動プロファイルに基づいて、１つまたは複数の推奨を生成し得る。

【0099】

[0114]一実施形態では、代理割当てシステム１０４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任意の追加の情報を取得するために、メンバー１１８と割り当てられた代理との間で交換されるメッセージをリアルタイムでさらに処理することができる。たとえば、メンバー１１８が、通信チャネルを介した代理との会話中に、新しい家族がメンバーの家に移動したことを表す場合、代理割当てシステム１０４は、メンバープロファイルを更新し、この新しい家族に対応する情報を追加することができることを決定するために、このメッセージを自動的かつリアルタイムに処理し得る。したがって、代理割当てシステム１０４は、メンバープロファイルの適切なセクション（たとえば、メンバーの家族に関連するセクション）を自動的に更新するために、メンバー１１８によって与えられた情報を使用し得る。

【0100】

[0115]いくつかの例では、代理割当てシステム１０４は、メンバープロファイルに追加された情報に基づいて、追加の情報がメンバー１１８から要求され得るかどうかを決定し得る。メンバーの家への新しい家族の紹介に関連する上記の例に戻ると、代理割当てシステム１０４は、新しい家族に関する追加の情報を得るためにメンバー１１８に提出され得る質問またはプロンプトを推奨するかどうかを決定し得る。たとえば、メンバー１１８がこの新しい家族に対応する名前および他の識別情報を示していない場合、代理割当てシステム１０４は、新しい家族の名前および他の識別情報（たとえば、「新しい家族の名前は何ですか？」、「新しい家族はどのくらい古いか？」、「新しい家族は何らかの食事制限があるか？」など）を得るために使用され得る質問またはプロンプトを推奨し得る。これらの推奨は、代理に与えられることがあり、代理は、通信セッションを介してこれらの質問またはプロンプトをメンバー１１８に通信し得る。

【0101】

[0116]図３は、少なくとも１つの実施形態による、代理１０６および／またはサードパーティサービス１１６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３０２から収集およびアグリゲートされる環境３００の例示的な例を示す。環境３００では、メンバーは、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１０６にタスク関連のデータを送信し得る。たとえば、一実施形態では、メンバーは、実施のために代理１０６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１０２は、メンバーに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、代理１０６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３０４のためのオプションを与え得る。

【0102】

[0117]メンバーがタスクの手動入力３０４のためのオプションを選択する場合、タスク容易化サービス１０２は、アプリケーションまたはウェブポータルのインターフェースを介して、メンバーがタスクに関係する様々な詳細を入力し得るタスクテンプレートを与え得る。タスクテンプレートは、メンバーが、タスクのための名前、タスクの説明（たとえば、「私は、今度の嵐の前に雨樋を清掃させる必要がある」、「私は、塗装工に化粧室を補修塗りさせることを望む」など」）、タスクの実施のための時間枠（たとえば、特定の締め切り日、日付範囲、緊急度のレベルなど）、タスクの実施のための予算（たとえば、無制限の予算、特定の最大額など）などを与え得る様々なフィールドを含み得る。

【0103】

[0118]いくつかの例では、メンバーがタスクの手動入力３０４のためのオプションを選択する場合、タスク容易化サービス１０２は、新しいタスクを生成するために使用され得る異なるタスクテンプレートをメンバーに与え得る。上記のように、タスク容易化サービスは、異なるタスクカテゴリ（たとえば、車両保守タスク、自宅保守タスク、家族関連イベントタスク、介護タスク、体験関連タスクなど）に対応する異なるタスクテンプレートのためのリポジトリとして働くリソースライブラリを維持し得る。タスクテンプレートは、メンバーのために実施され得るタスクを定義するために使用され得る複数のタスク定義フィールドを含み得る。たとえば、車両保守タスクに対応するタスク定義フィールドは、メンバーの車両の型およびモデル、車両の使用年数、最後に車両を保守した時に対応する情報、車両に関連するあらゆる報告された事故、車両に関連するあらゆる問題の説明などを定義するために使用され得る。したがって、リソースライブラリ中で維持された各タスクテンプレートは、タスクテンプレートに関連するタスクカテゴリに固有であるフィールドを含み得る。

【0104】

[0119]リソースライブラリを通して、メンバーは、メンバーが作成することを望む新しいタスクに緊密に関連付けられ得る特定のタスクテンプレートを選択するために利用可能なタスクテンプレートの各々を評価し得る。メンバーが特定のタスクテンプレートを選択すると、メンバーは、メンバーのために実施され得るタスクを定義するために使用され得る１つまたは複数のタスク定義フィールドをポピュレートし得る。これらのフィールドは、タスクテンプレートに関連するタスクカテゴリに固有であり得る。いくつかの例では、選択されたタスクテンプレートに基づいて、タスク容易化サービス１０２は、上記で説明されたように、メンバープロファイル内に指定された情報に基づいて１つまたは複数のタスク定義フィールドを自動的にポピュレートし得る。

【0105】

[0120]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１０２によって識別されるメンバーの特性に従って特別に調整され得る。上記のように、タスク容易化サービス１０２は、メンバーのオンボーディングプロセス中に、時間とともにタスクおよび提案を識別し、それらをメンバーに推奨するために使用され得るメンバーのためのメンバープロファイルまたはモデルを生成し得る。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１０６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。これらの属性は、他のものにいくつかのカテゴリのタスクを委任する際のまたは自身でいくつかのカテゴリのタスクを実施する際のメンバーの行動または選好の測度を含み得る。これらのメンバー属性は、メンバーが予算に関心があるのか、ブランド認知に関心があるのか、レビュー（たとえば、レストランのレビュー、製品のレビューなど）に関心があるのか、時間厳守に関心があるのか、応答速度に関心があるのかなどを示し得る。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１０２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。たとえば、メンバーがタスクの完了のための予算に関心がないことをメンバー属性が指定する場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクについてメンバーの予算に対応するタスクテンプレートからフィールドを省略し得る。別の例示的な例として、メンバーがそれのタスクの実施のためにハイエンドのまたは一流のブランドを好むとタスク容易化サービス１０２が決定する場合、タスク容易化サービス１０２が、タスクの実施のためにハイエンドのまたは一流のブランドを識別するためにリソースライブラリを利用し得るので、タスク容易化サービス１０２は、タスクの実施のためにブランドの選択または識別に対応する１つまたは複数のフィールドを省略し得る。

【0106】

[0121]メンバーが、コンピューティングデバイス１２０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１０６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１０６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１０６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１０６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チャット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１０６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１０６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。上記のように、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。

【0107】

[0122]一実施形態では、メンバーは、１つまたは複数のタスクが代理１０６によっておよび／もしくはタスク推奨システム１１２によって決定され得るプロジェクトまたはプロジェクトのために完了される必要がある１つもしくは複数のタスクを含み得るプロジェクトを生成することを求める要求を代理１０６に提出することができる。たとえば、メンバーと割り当てられた代理１０６との間に確立されるチャットセッションを介して、メンバーは、プロジェクトを開始することを望むことを示し得る。例示的な例として、メンバーは、メンバーが８月のデンバーへの引っ越しを計画するのを助けることを望むメッセージを代理１０６に送信し得る。このメッセージに応答して、代理１０６は、このプロジェクト（たとえば、デンバーへの引っ越し）に関与し得る１つまたは複数のタスクを識別し、メンバーへの提示のためにこれらの１つまたは複数のタスクを生成し得る。たとえば、代理１０６は、限定はしないが、引っ越しの予算を定義すること、引っ越し会社を見つけること、あらゆる不要な所有物を処分すること、現在のロケーションと新しいロケーションとにおける公共サービスを調整することなどを含むタスクを生成し得る。これらのタスクは、メンバーが、プロジェクトに関連するこれらの各々タスクを評価し、これらのタスクの各々がどのように実施され得るのかを決定する（たとえば、メンバーが自身でいくつかのタスクを実施する、メンバーが代理にいくつかのタスクを委任する、メンバーがタスクの実施のためのパラメータを定義するなど）ために代理１０６と調整することを可能にするためにプロジェクトに固有のインターフェースを介してメンバーに提示され得る。

【0108】

[0123]上記のように、プロジェクトの部分として実施されることになる１つまたは複数のタスクを含むプロジェクトの作成をメンバーが要求する場合、プロジェクトに固有のインターフェースが作成され得る。プロジェクトインターフェースは、プロジェクトに関連するタスクの各々に対応するリンクまたは他のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）要素を含み得る。プロジェクトに関連する特定のタスクに対応する特定のリンクまたは他のＧＵＩ要素の選択は、タスク容易化サービス１０２に、特定のタスクに固有のインターフェースを提示させ得る。このインターフェースを通して、メンバーは、特定のタスクに関係するメッセージを交換すること、特定のタスクに関係する提案を検討すること、特定のタスクの実施を監視することなどを行うために代理１０６と通信し得る。

【0109】

[0124]一実施形態では、メンバーと代理１０６との間で交換されるメッセージは、メンバーへの提示のために代理１０６に推奨され得る潜在的なプロジェクトおよび／またはタスクを識別するためにタスク推奨システム１１２によって処理され得る。上記のように、タスク推奨システム１１２は、メンバーに推奨され得る可能なタスクを識別するためにメンバーからの交換されたメッセージまたは他の通信を評価するためにＮＬＰまたは他の人工知能を利用し得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、メンバーが解決することを望む新しいプロジェクト、新しいタスク、または他の問題を検出するためにＮＬＰまたは他の人工知能を使用してメンバーからのあらゆる着信メッセージを処理し得る。いくつかの例では、タスク推奨システム１１２は、可能なタスクを識別するためにＮＬＰまたは他の人工知能をトレーニングするためにタスクデータストアからの履歴タスクデータと対応するメッセージとを利用し得る。タスク推奨システム１１２がメンバーに推奨され得る１つまたは複数の可能なプロジェクトおよび／またはタスクを識別する場合、タスク推奨システム１１２は、代理１０６にこれらの可能なタスクを提示し得、代理１０６は、チャットセッションを介してメンバーと共有され得るプロジェクトおよび／またはタスクを選択し得る。

【0110】

[0125]一実施形態では、タスク推奨システム１１２が、メンバーと代理１０６との間で交換されるメッセージに基づいてメンバーに提案され得るプロジェクトを識別する場合、タスク推奨システム１１２は、代理１０６に推奨され得るプロジェクトに関連する１つまたは複数のタスクを識別するためにタスク容易化サービス１０２によって維持されるリソースライブラリを利用することができる。たとえば、タスク推奨システム１１２が、デンバーに引っ越す準備をしているというメンバーの表示に関係するプロジェクトを識別する場合、タスク推奨システム１１２は、新しいロケーションへの引っ越しに関連するあらゆるタスク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、リソースライブラリへのクエリは、メンバープロファイルからのメンバー属性を含み得る。これにより、タスク推奨システム１１２は、同様のプロジェクトについて実施されていることがあるあるいは同様の状況にあるメンバー（たとえば、同様の地理的ロケーションにいるメンバー、現在のメンバーの属性と同様の属性を有するメンバーなど）に提案されていることがあるあらゆるタスクを識別することが可能になり得る。

【0111】

[0126]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、識別されたプロジェクトのために代理１０６に推奨され得るタスクを識別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する。たとえば、タスク推奨システム１１２は、上述のリソースライブラリから、識別されたプロジェクトに関連付けられ得るあらゆるタスクを識別し得る。タスク推奨システム１１２は、識別されたタスクのどれがメンバーへの提示のために代理１０６に推奨され得るのかを決定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て識別されたタスクとメンバープロファイルとを処理し得る。さらに、タスク推奨システム１１２は、代理１０６に、タスクの完了のために代理１０６に委ねるオプションをもつメンバーのために実施される必要があり得るあらゆるタスクを与え得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、メンバープロファイルに基づいて、メンバーが任意の他の入力を検討または提供する必要なしに代理１０６にタスクを完全に委任する可能性があると決定する場合、タスク推奨システム１１２は、（「そのまま実行する（Run With It）」ボタンを通してなど）代理１０６にタスクの実施を委ねるオプションをメンバーに提示する推奨をもつタスクを代理１０６に与え得る。

【0112】

[0127]いくつかの例では、タスク推奨システム１１２は、どのタスクがメンバーに提示され得るのかについての最終的な決定のために代理１０６にメンバーに推奨され得るタスクのセットのリストを与え得る。上記のように、タスク推奨システム１１２は、メンバーが、タスク容易化サービス１０２と提携したサードパーティサービス１１６または他のサービス／エンティティの実施およびそれらとの調整のための代理への委任のためのタスクを選択する可能性に基づいてタスクのセットのリストをランク付けすることができる。代替的に、タスク推奨システム１１２は、各タスクの完了のための緊急度のレベルに基づいてタスクのセットのリストをランク付けし得る。たとえば、引っ越し会社の雇用に対応するタスクが公共サービスの調整に対応するタスクより大きい緊急度のものであ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、前者のタスクを後者のタスクよりも高くランク付けし得る。

【0113】

[0128]一実施形態では、タスク推奨システム１１２が、メンバーと代理１０６との間で交換されるメッセージに基づいて作成され得るプロジェクトを識別し、タスク推奨システム１１２が、識別されたプロジェクトに関連する１つまたは複数のタスクを識別する場合、タスク推奨システム１１２は、代理１０６を介して、プロジェクトを進めるメンバーの承認を取得するためにプロジェクトの定義と識別されたプロジェクトに関連するタスクとをメンバーに与え得る。たとえば、コンピューティングデバイス１２０を使用してアクセスされ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介して、メンバーは、提案されたプロジェクトを進めるべきかどうかを決定するために提案されたプロジェクトと関連するタスクとを検討し得る。メンバーは、プロジェクトの範囲およびプロジェクトの完了のために提案されるタスクのいずれかを定義することを含むプロジェクトおよび／またはプロジェクトに関連する任意のタスクをさらに定義するためにプロジェクトに固有の通信セッションを通して代理１０６と通信し得る。例示的な例として、代理１０６がメンバーの今度のデンバーへの引っ越しに対応するプロジェクトとこの提案されたプロジェクトに関連するあらゆるタスクとを提案する場合、メンバーは、提案されたプロジェクトと関連するタスクとを検討する（たとえば、タイムラインに関して照会する、予算に関する照会するなどの）ために代理１０６と通信し得る。代理１０６とのメンバーの通信に基づいて、代理１０６および／またはタスク推奨システム１１２は、プロジェクトの範囲およびあらゆる関連するタスクをさらに定義するためにメンバーに与えられ得るあらゆる質問を識別し得る。たとえば、代理１０６は、今度のデンバーへの引っ越しに対応するプロジェクトのために必要とされ得る引っ越しサービスの範囲を決定する際に有用であり得るメンバーの既存の自宅の面積の量を示すようにメンバーを促し得る。これらのプロンプトに対するメンバーの応答を通して取得された情報は、上記で説明されたように、メンバープロファイルを補足するために使用され得る。

【0114】

[0129]一実施形態では、メンバーのために実行されるべき特定のプロジェクトをメンバーが承認すると、タスク推奨システム１１２は、メンバーからの入力（たとえば、最終期限、所望の優先度など）に基づいてプロジェクトおよび関連するタスクに優先度を割り当てる。たとえば、今度のデンバーへの引っ越しに関連するプロジェクトが車両保守に関係するプロジェクトよりも急を要することをメンバーが示した場合、タスク推奨システム１１２は、車両保守に関係する他のプロジェクトよりも今度のデンバーへの引っ越しに関連するプロジェクトに優先度を付け得る。これにより、コンピューティングデバイス１２０を介してメンバーによってアクセスされるアプリケーションまたはウェブポータルに、これらの他のプロジェクトよりも今度のデンバーへの引っ越しに関係するプロジェクトをより顕著に表示させ得る。いくつかの例では、特定のプロジェクトに割り当てられた優先度は、プロジェクトに関連するタスクにさらに割り当てられ得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、代理１０６および／またはタスク推奨システム１１２によって識別される様々なタスクをランク付けする際の別のファクタとしてメンバーのために作成されたプロジェクトの各々の優先度を使用し得る。

【0115】

[0130]プロジェクトに関連するタスクは、代理１０６がどのタスクをメンバーのために取り組むのか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アクティブキューに追加され得る。たとえば、代理１０６は、タスク推奨システム１１２によって実施されるタスクの優先度付けまたはランク付けに基づいてタスクの限定されたセットを提示され得る。タスクの限定されたセットの選択は、所与の時間に代理１０６によって取り組まれ得るタスクの数を限定し得、これは、代理１０６がメンバーのタスクリストに取り組むことに大いに悩まされるリスクを低減し得る。

【0116】

[0131]一実施形態中で、タスク容易化サービス１０２は、メンバーのコンピューティングデバイス１２０上に実装されたアプリケーション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介してアクセスされるアプリケーションを介して、メンバーの現在のおよび今度のタスクに対応するタスクリストをメンバーに提示し得る。タスク容易化サービス１０２は、タスクリストを介して、各タスクのステータス（たとえば、作成済み、進行中、定期、完了済みなど）を与え得る。いくつかの例では、タスク容易化サービス１０２により、メンバーは、必要に応じてタスクをフィルタ処理することが可能になり得、したがって、メンバーは、どのタスクが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ことになるのかをカスタマイズし、決定することができる。

【0117】

[0132]タスク容易化サービス１０２は、メンバーの現在のおよび今度のタスクに対応するタスクリストを提示することに加えて、これらのタスクのうちのどれがメンバーにまたは代理１０６に割り当てられるのかをシグナリングし得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、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各タスクに割当てタグを表示し得る。割当てタグは、対応するタスクがメンバーに割り当てられるのかまたは代理１０６に割り当てられるのかを明示的に示し得る。追加または代替として、タスクは、色コーディングを使用して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得、ここにおいて、タスクのために使用される色は、タスクがメンバーに割り当てられるのかまたは代理１０６に割り当てられるのかをさらに示し得る。例示的な例として、タスクが代理１０６に割り当てられる場合、タスクは、「代理」属性タグを提示され、タスクが代理１０６に割り当てられたことをさらに示すためにオレンジ色の色合いを使用してタスクバブル内に提示され得る。代替的に、タスクがメンバーに割り当てられる場合、タスクは、「メンバー」属性タグを提示され、タスクがメンバーに割り当てられたことをさらに示すために緑色の濃淡を使用してタスクバブル内に提示され得る。属性は、属性タグと色インジケータとが例示のために本開示全体にわたって使用されているが、メンバーに割り当てられたタスクと代理１０６に割り当てられたタスクとを区別するために他の割当てインジケータが利用され得ることに留意されたい。

【0118】

[0133]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、アプリケーションまたはウェブポータルを介して、タスクリストから特定のタスクに関するさらなる情報を取得するオプションをメンバーに与え得る。たとえば、タスクリストを介して提示される各タスクは、タスクに関係するさらなる情報を取得するオプションを含み得る。一実施形態では、メンバーが特定のタスクのためのさらなる情報を取得するオプションを選択する場合、タスク容易化サービス１０２は、メンバーのための認知的過負荷の可能性を増加させることなしにどのくらいの情報がメンバーに与えられるべきであるのかを決定するためにメンバープロファイルを評価することができる。たとえば、メンバーが代理１０６にタスクを委任する傾向を有し、概して、代理１０６にタスクのすべての態様を委任する場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクに関連する基本情報（たとえば、短いタスクの説明、タスクのための推定完時間など）を与え得る。しかしながら、メンバーが、より詳細を重視し、タスクの完了に高度に関与する場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクに関連するさらなる情報（たとえば、詳細なタスクの説明、タスクを完了するために実施されるステップ、タスクのためのあらゆる予算情報など）を与え得る。一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、タスクに関係するどのくらいの情報がメンバー１０２に提示されなければならないのかを決定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ことができる。たとえば、タスク容易化サービス１０２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タスクに対応するメンバープロファイルおよびデータを使用し得る。得られた出力は、タスクに関する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についての推奨を与え得る。いくつかの例では、推奨は、推奨を評価し、選択されたタスクについてどんな情報がメンバーに提示され得るのかを決定し得る代理１０６に与えられ得る。タスクのための情報がメンバーに与えられるとき、タスク容易化サービス１０２は、情報の提示に対するメンバーの応答を識別するために代理１０６とのメンバーの対話を監視し得る。応答は、タスク容易化サービス１０２のメンバーに提示され得るタスク情報に関するより良い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さらにトレーニングするために使用され得る。

【0119】

[0134]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１２０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３０６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１０２に、タスクが作成され得るメンバーエリア３０２内の問題を示し得るメンバーエリア３０２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１０６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１０６が壊れた幅木を示すデジタル画像を受信する場合、代理１０６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１０６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１０６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。

【0120】

[0135]ユーザの記録３０６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３０２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。たとえば、メンバーは、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生成するために使用され得る問題を強調するためにメンバーエリア３０２の異なる部分のオーディオおよび／またはビデオ記録を生成するためにそのメンバーのスマートフォンまたは他の記録デバイスを利用し得る。例示的な例として、代理１０６とのチャットセッション中に、メンバーは、そのメンバーのスマートフォンとともにメンバーエリア３０２を通って歩き得、タスク容易化サービス１０２によってメンバーが解決されることを望む問題を強調するビデオを記録し得る。メンバーエリア３０２を通って歩く間に、メンバーは、（たとえば、スマートフォンに話すこと、問題を指摘することなどによって）これらの問題が何であるのか、およびこれらの問題を解決するための可能な命令または他のパラメータ（たとえば、時間枠、予算、緊急度のレベルなど）を示し得る。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。

【0121】

[0136]メンバーは、コンピューティングデバイス１２０を介して、ユーザの記録３０６中にメンバーによって示された問題のいずれかを解決するためにメンバーに推奨され得る任意のタスクを識別するためにユーザの記録３０６を検討し得る代理１０６にユーザの記録３０６を与え得る。たとえば、代理１０６は、与えられたユーザの記録３０６を分析し、ユーザの記録３０６中でメンバーによって識別されたおよび／またはユーザの記録３０６の代理１０６の分析に基づいて代理１０６によって検出された任意の問題を解決するために実施され得るタスクを識別し得る。例示的な例として、メンバーが修理されることを望む壊れた幅木があることをメンバーが示すユーザの記録３０６をメンバーが与える場合、代理１０６は、ユーザの記録３０６に基づいて、メンバーの自宅がシロアリ問題（たとえば、壊れた幅木中のシロアリまたはシロアリ被害の存在）を有し得るとさらに決定し得る。したがって、代理１０６は、追加の問題を示し、追加の問題を解決するためにタスクを推奨するためにチャットセッションを介してメンバーと通信し得る。

【0122】

[0137]いくつかの例では、代理１０６は、メンバーのために実施され得る１つまたは複数のタスクを定義する際に代理１０６を支援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３０６を生成するようにメンバーを促し得る。たとえば、メンバーが、チャットセッションを介して、デンバーに引っ越す準備をしていることを示す場合、代理１０６がこのプロジェクトに関連付けられ得るタスクを識別し得るように、代理１０６は、メンバーエリア３０２（たとえば、自宅、アパートなど）に関係する１つまたは複数のユーザの記録３０６をメンバーが生成することを要求し得る。たとえば、メンバーによって与えられたユーザの記録３０６を使用して、代理１０６は、メンバーエリア３０２の面積を決定すること、プロジェクトの完了のためのあらゆる特殊な引っ越し要件（たとえば、壊れ物のための特殊な引っ越し命令、保険など）を識別すること、プロジェクトのために解決される必要があり得るあらゆる修理または保守項目を識別することなどを行い得る。いくつかの例では、代理１０６は、メンバーのために実施されることになるタスクを定義する際に使用され得る１つまたは複数のタスクパラメータを識別するためにユーザの記録３０６を使用し得る。たとえば、メンバーの壊れた幅木を修理することに関係する新しいタスクをメンバーが手動で入力した場合、代理１０６は、修理されることになっている幅木のタイプ、修理の範囲、修理のための時間枠などを識別するために壊れた幅木に関連するあらゆるユーザの記録３０６を使用し得る。

【0123】

[0138]一実施形態では、代理１０６は、タスク容易化サービス１０２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提示される所与のタスクの完了のために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１０６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１０６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１０２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１０６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。

【0124】

[0139]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１０６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１０６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１０６は、メンバーとの関係を確立しており、それによって、代理１０６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１０６が高信頼度で知っている場合、代理１０６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１０６が知っている場合、代理１０６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１０６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１０２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。

【0125】

[0140]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２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１０６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１０２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１０２が決定する場合、タスク容易化サービス１０２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１０２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１０６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１０２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１０６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。

【0126】

[0141]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１０２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１０６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１０６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１０６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。

【0127】

[0142]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、タスク調整システム１１４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１０６が生成するとき、タスク調整システム１１４は、タスクのために代理１０６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１１４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１０６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１１４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。

【0128】

[0143]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、提案の準備に関係していることがある任意のリソースを動的に識別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と、選択された提案テンプレートと、リソースライブラリとを自動的に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利用することができる。機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、教師つき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、サンプルメンバープロファイルと、提案テンプレートおよび／またはタスクと、利用可能なリソース（たとえば、サードパーティのサービス、他のサービス／エンティティ、小売業者、商品などに対応するエントリ）と、完了した提案とのデータセットは、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、機械学習モデルが提案の提示のための提案テンプレートを自動的に完了するために使用され得る適切なリソースを識別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結果を生成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、リソースライブラリからのリソースの識別とこれらのリソースを使用してタスク容易化サービス１０２によって自動的に生成される提案とに関するタスク容易化サービスの代理およびメンバーからのフィードバック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。たとえば、タスク容易化サービス１０２が、メンバー１１８に関連するメンバープロファイルとリソースライブラリからの選択されたリソースとに基づいて、メンバー１１８に訴求していない提案（たとえば、提案がタスクに関係していない、提案がメンバー１１８に利用可能でないリソースに対応している、提案がメンバー１１８が承認しないリソースを含むなど）を生成する場合、タスク容易化サービス１０２は、同様のリソースおよび提案が同様の状況にあるメンバーのために生成される可能性を低減するためにこのフィードバックに基づいて機械学習アルゴリズムまたは人工知能を更新し得る。

【0129】

[0144]代理１０６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１０６は、代理１０６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１０６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１０６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１０６が知っている場合、代理１０６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１０６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。

【0130】

[0145]一実施形態では、代理１０６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１０２は、タスク容易化サービス１０２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１０６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１０２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１０６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１０６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。

【0131】

[0146]提案オプションごとに、メンバーは、代理１０６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１０２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１０６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１０６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１０６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。

【0132】

[0147]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１０２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１０２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１０６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１０２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１０２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１０６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１０６に送る場合、タスク容易化サービス１０２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１０２は、メンバーの選好を識別するために代理１０６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１０６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。

【0133】

[0148]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１０６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。

【0134】

[0149]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１０６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い額（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い額が最初に提示された静的な支払い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１０６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１０６が決定する場合、代理１０６は、提案オプションを進める前に支払い額を再確認するようにメンバーに通知を送信し得る。

【0135】

[0150]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１０２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１０６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１０６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１１６に連絡し得る。

【0136】

[0151]一実施形態では、代理１０６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１１４を利用する。たとえば、サードパーティサービス１１６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１１６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１１４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１１６と直接対話し得る。タスク調整システム１１４は、代理１０６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１０６は、次に、タスク容易化サービス１０２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にこの情報を与え得る。代替的に、代理１０６は、サードパーティサービス１１６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）を介してメンバーに情報を送信し得る。代理１０６がメンバー１１８のためにタスクを実施している場合、代理１０６は、タスク容易化サービス１０２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１１８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。

【0137】

[0152]一実施形態では、タスク調整システム１１４は、メンバーのためにタスク容易化サービス１０２に関連する代理１０６、サードパーティサービス１１６、および／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あらゆる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によって与えられたあらゆる情報を記録し得る。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データレコードに関連付け得る。サードパーティサービス１１６によって与えられたステータス更新は、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におよび代理１０６に自動的に与えられ得る。代替的に、ステータス更新は、特定のタスク／プロジェクトのためにメンバーと代理１０６との間に確立されるチャットセッションを介してまたは他の通信方法を通してメンバーにこれらのステータス更新を与え得る代理１０６に与えられ得る。いくつかの例では、タスクが代理１０６によって実施されることになる場合、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し、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代理１０６によって与えられたあらゆる更新を記録し得る。

【0138】

[0153]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タスク容易化サービス１０２に関連する代理１０６、サードパーティサービス１１６、および／または他のサービス／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完了されている特定のタスク／プロジェクトに対応するチャットセッションを介して代理１０６と１つまたは複数のメッセージを交換し得る。たとえば、メンバーは、どのようにタスクが完了したのかについてメンバーが喜んでいることを示し得る。メンバーは、追加または代替として、タスクの実施についての改善のエリアを示すフィードバックを与える。たとえば、メンバーが、タスクの実施のための最終的なコストに満足しないおよび／または実施の品質（たとえば、適時性、成果物の品質、サードパーティサービス１１６のプロフェッショナリズムなど）に関する何らかの入力を有する場合、メンバーは、代理１０６への１つまたは複数のメッセージ中でそのように示し得る。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１０２によって与えられる推奨、サードパーティサービス１１６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。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１１６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タスク容易化サービス１０２が検出する場合、タスク容易化サービス１０２は、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１０６によって与えられた結果に喜んでいることをタスク容易化サービス１０２が検出する場合、タスク容易化サービス１０２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。

【0139】

[0154]図４は、少なくとも１つの実施形態による、タスク推奨システム１１２がメンバー１１８のために実施されることになるタスクの推奨を生成し、ランク付けする環境４００の例示的な例を示す。環境４００では、メンバー１１８および／または代理１０６は、メンバー１１８のために実施され得る新しいタスクまたはプロジェクトを生成するためにタスク推奨システム１１２のタスク作成サブシステム４０２と対話する。タスク作成サブシステム４０２は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク推奨システム１１２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。

【0140】

[0155]一実施形態では、メンバー１１８は、タスク容易化サービスによって実装されるオンボーディングプロセスの部分として１つまたは複数のタスクの作成を要求するためにタスク作成サブシステム４０２にアクセスすることができる。たとえば、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が代理１０６に場合によっては委任することを望む１つまたは複数のタスクに関係する情報を与えることができる。タスク作成サブシステム４０２は、タスクの実施のためにメンバー１１８が代理１０６に委任することを望むタスクに関係するパラメータを識別するためにこの情報を利用し得る。たとえば、これらのタスクに関係するパラメータは、これらのタスクの性質（たとえば、雨樋の清掃、一酸化炭素検出器の設置、パーティのプランニングなど）、これらのタスクの完了のための緊急度のレベル（たとえば、タイミング要件、最終期限、今度のイベントに対応する日付など）、これらのタスクの完了のためのあらゆるメンバー選好などを指定し得る。タスク作成サブシステム４０２は、オンボーディングプロセス中にメンバー１１８に割り当てられると代理１０６に提示され得るタスクを自動的に作成するためにこれらのパラメータを利用し得る。

【0141】

[0156]メンバー１１８は、オンボーディングプロセスの完了後の任意の時間に新しいタスクまたはプロジェクトを生成するためにタスク作成サブシステム４０２にさらにアクセスし得る。たとえば、タスク容易化サービスは、タスク容易化サービスの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が新しいタスクまたはプロジェクトを手動で生成し得るウィジェットまたは他のユーザインターフェース要素を与え得る。一実施形態では、タスク作成サブシステム４０２は、新しいタスクまたはプロジェクトを生成するためにメンバー１１８によって使用され得る様々なタスクテンプレートを与える。タスク作成サブシステム４０２は、タスクデータストア１１０中に、異なるタスクタイプまたはカテゴリのためのタスクテンプレートを維持し得る。各タスクテンプレートは、タスクを定義するための異なるデータフィールドを含み得、それによって、異なるタスクフィールドは、定義されているタスクのためのタスクタイプまたはカテゴリに対応し得る。メンバー１１８は、処理のためにタスク作成サブシステム４０２または代理１０６に提出され得るタスクを定義するためにこれらの異なるタスクフィールドを介してタスク情報を与え得る。タスクデータストア１１０は、いくつかの例では、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、新しいタスクの作成のために様々なタスクテンプレートを維持し得る。

【0142】

[0157]上記のように、各タスクテンプレートは、特定のタスクカテゴリに関連付けられ得る。したがって、特定のタスクテンプレート内の複数のタスク定義フィールドは、タスクテンプレートに割り当てられたタスクカテゴリに関連付けられ得る。たとえば、車両保守タスクに対応するタスク定義フィールドは、メンバーの車両の型およびモデル、車両の使用年数、最後に車両を保守した時に対応する情報、車両に関連するあらゆる報告された事故、車両に関連するあらゆる問題の説明などを定義するために使用され得る。いくつかの例では、特定のタスクテンプレートにアクセスするメンバーは、メンバーがタスクを定義し、完了する際に有用であり得る追加情報を供給し得るタスクテンプレートのためのカスタムフィールドをさらに定義し得る。これらのカスタムフィールドは、タスクテンプレートに追加され得、したがって、メンバーおよび／または代理が同様のタスクを作成するために将来タスクテンプレートを取得する場合、これらのカスタムフィールドが、メンバーおよび／または代理に利用可能であり得る。

【0143】

[0158]一実施形態では、新しいタスクを手動で定義するためにメンバー１１８によって使用されるタスクテンプレート中に提示されるデータフィールドは、人工知能の機械学習アルゴリズムを使用して生成された決定に基づいて選択され得る。たとえば、タスク作成サブシステム４０２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、新しいタスクまたはプロジェクトの定義のためにメンバー１１８に提示されるときにどのデータフィールドがタスクテンプレートから省略され得るのかを識別するためにユーザデータストア１０８からのメンバープロファイルとタスクデータストア１１０からの選択されたタスクテンプレートとを使用することができる。たとえば、メンバー１１８が、代理１０６に保守タスクを委任することが知られており、予算の検討に無関心である場合、タスク作成サブシステム４０２は、メンバー１１８に、具体的に、タスクの完了のために命令を定義し得るあらゆる予算関連のデータフィールドおよび他のデータフィールドを省略するタスクテンプレートを提示し得る。いくつかの例では、タスク作成サブシステム４０２により、メンバー１１８は、タスクテンプレートのためのデータフィールドを追加、除去、および／または修正することが可能になり得る。たとえば、タスク作成サブシステム４０２が、メンバープロファイルの評価に基づいてタスクのための予算に対応するデータフィールドを除去する場合、メンバー１１８は、メンバー１１８がタスクのための予算を定義することを可能にするためにタスクテンプレートにデータフィールドを追加させることを要求し得る。タスク作成サブシステム４０２は、いくつかの例では、メンバー１１８が新しいタスクを定義するためにタスクテンプレートにいかなる修正も行う必要なしにメンバー１１８にタスクテンプレートを与える可能性を改善す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タスクテンプレートにこのメンバー変更を利用し得る。

【0144】

[0159]いくつかの例では、メンバーが体験に関連するタスクの作成のために特定のタスクテンプレートを選択する場合、タスク作成サブシステム４０２は、選択されたタスクテンプレートをポピュレート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、メンバーがレストランに出かけた晩に対応するタスクテンプレートを選択する場合、タスク作成サブシステム４０２は、メンバーによって選択されるタスクテンプレート内の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。メンバーは、これらのデータフィールドが正確にポピュレートされたことを保証するためにこれらの自動的にポピュレートされたデータフィールドを検討し得る。メンバーが、自動的にポピュレートされたデータフィールド内の情報に何らかの変更を行う場合、タスク作成サブシステム４０２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。

【0145】

[0160]一実施形態では、タスク作成サブシステム４０２により、代理１０６が、メンバー１１８に代わって新しいタスクまたはプロジェクトを作成することがさらに可能になる。代理１０６は、タスク作成サブシステム４０２に、定義されているタスクのためのタスクタイプまたはカテゴリに対応するタスクテンプレートを要求し得る。代理１０６は、タスクテンプレートを介して、（たとえば、代理１０６、メンバー１１８などへの）タスクの割当てを含む新しいタスクまたはプロジェクトに関連する様々なパラメータを定義し得る。いくつかの例では、タスク作成サブシステム４０２は、どのデータフィールドが新しいタスクまたはプロジェクトの作成のために代理１０６へのタスクテンプレート中に提示されることになるのかを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得る。たとえば、タスクまたはプロジェクトのメンバー作成に関係する上記で説明されたプロセスと同様に、タスク作成サブシステム４０２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、ユーザデータストア１０８からのメンバープロファイルとタスクデータストア１１０からの選択されたタスクテンプレートとを使用し得る。しかしながら、どのデータフィールドがタスクテンプレートから省略され得るのかを識別するのではなく、タスク作成サブシステム４０２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介してメンバー１１８に提示されるときどのデータフィールドがタスクから省略され得るのかを示し得る。したがって、代理１０６は、すべての情報がメンバー１１８に提示されるのかどうかにかかわらず新しいタスクまたはプロジェクトのためのすべての必要な情報を与える必要があり得る。

【0146】

[0161]特定のタスクテンプレートのメンバーの選択に関して上記で説明されたプロセスと同様に、タスク作成サブシステム４０２は、選択されたタスクテンプレートをポピュレート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し得る。代理１０６は、これらのデータフィールドが正確にポピュレートされたことを保証するためにこれらの自動的にポピュレートされたデータフィールドを検討し得る。代理１０６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）自動的にポピュレートされたデータフィールド内の情報に何らかの変更を行う場合、タスク作成サブシステム４０２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１０６によってタスクテンプレートに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、タスク作成サブシステム４０２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１１８を促し得る。メンバー１１８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１１８が代替の変更を与える場合、タスク作成サブシステム４０２は、メンバー１１８によって示された正確な情報を反映するためにタスクテンプレート中の対応するデータフィールドとメンバープロファイルとを自動的に更新し得る。

【0147】

[0162]一実施形態では、タスク作成サブシステム４０２は、自動的にリアルタイムで、メンバー１１８に推奨され得るタスクを識別するためにメンバー１１８と代理１０６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、タスク作成サブシステム４０２は、メンバー１１８に推奨され得る可能なタスクを識別するためにメンバー１１８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。たとえば、タスク作成サブシステム４０２は、メンバー１１８が解決することを望む新しいタスクまたは他の問題を検出するためにＮＬＰまたは他の人工知能を使用してメンバー１１８からのあらゆる着信メッセージを処理し得る。いくつかの例では、タスク作成サブシステム４０２は、可能なタスクを識別するためにＮＬＰまたは他の人工知能をトレーニングするためにタスクデータストア１１０からの履歴タスクデータとタスクデータストア１１０からの対応するメッセージとを利用し得る。タスク作成サブシステム４０２がメンバー１１８に推奨され得る１つまたは複数の可能なタスクを識別する場合、タスク作成サブシステム４０２は、代理１０６にこれらの可能なタスクを提示し得、代理１０６は、チャットセッションを介してメンバー１１８と共有され得るタスクを選択し得る。

【0148】

[0163]タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８または代理１０６による完了のためにメンバー１１８に推奨され得るタスクを含むメンバー１１８のタスクのセットをランク付けするように構成され得るタスクランク付けサブシステム４０６をさらに含み得る。タスクランク付けサブシステム４０６は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク推奨システム１１２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。一実施形態では、タスクランク付けサブシステム４０６は、メンバー１１８が、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および／または他のサービス／エンティティの実施およびそれらとの調整のための代理への委任のためのタスクを選択する可能性に基づいてタスクのセットのリストをランク付けすることができる。代替的に、タスクランク付けサブシステム４０６は、各タスクの完了のための緊急度のレベルに基づいてタスクのセットのリストをランク付けし得る。緊急度のレベルは、ユーザデータストア１０８からのメンバー特性（たとえば、いくつかのタスクまたはタスクのカテゴリのメンバーの自身の優先度付けに対応するデータ）および／またはタスクが実施されない場合のメンバー１１８への潜在的なリスクに基づいて決定され得る。

【0149】

[0164]一実施形態では、タスクランク付けサブシステム４０６は、タスク選択サブシステム４０４にメンバー１１８に推奨され得るタスクのセットのランク済みリストを与える。タスク選択サブシステム４０４は、コンピュータシステムを使用して、またはタスク推奨システム１１２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。タスク選択サブシステム４０４は、タスクのセットのランク済みリストから、どのタスクが代理１０６によってメンバー１１８に推奨され得るのかを選択するように構成され得る。たとえば、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が、メンバー１１８に、タスクのセットのランク済みリストから限られた数のタスク推奨を提示するように構成される場合、タスク選択サブシステム４０４は、どのタスク推奨がメンバー１１８に提示されなければならないのかを決定するためにランク済みリストとユーザデータストア１０８からのメンバーのプロファイルとを処理し得る。いくつかの例では、タスク選択サブシステム４０４によって行われる選択は、リスト中のタスクのセットのランキングに対応し得る。代替的に、タスク選択サブシステム４０４は、どのタスクがメンバー１１８に推奨され得るのかを決定するためにタスクのセットのランク済みリストならびにメンバープロファイルおよびメンバーの既存のタスク（たとえば、進行中のタスク、メンバー１１８によって受け入れられたタスクなど）を処理し得る。たとえば、タスクのセットのランク済みリストが雨樋の清掃に対応するタスクを含むが、メンバー１１８が最近の嵐により雨樋の修理に対応する進行中のタスクをすでに有する場合、これは、雨樋の修理と併せて実施され得るので、タスク選択サブシステム４０４は、雨樋の清掃に対応するタスクの選択を控え得る。したがって、タスク選択サブシステム４０４は、メンバー１１８への提示のためにタスクのセットのランク済みリストをさらに改良するために別のレイヤを与え得る。

【0150】

[0165]タスク選択サブシステム４０４は、代理１０６に、メンバー１１８に推奨され得るタスクの新しいリストを与え得る。代理１０６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介してどのタスクがメンバー１１８に提示され得るのかを決定するためにタスクのこの新しいリストを検討し得る。たとえば、代理１０６は、タスク選択サブシステム４０４によって推奨されるタスクのセットを検討し、これらの１つまたは複数のタスクに対応する個々のインターフェースを介してメンバー１１８への提示のためにこれらのタスクのうちの１つまたは複数を選択し得る。さらに、上記で説明されたように、代理１０６は、（たとえば、タスクの実施のために代理１０６に委ねるためにメンバーの選好を示すためにボタンまたは他のＧＵＩ要素を用いて）タスクの実施のために代理１０６に委ねるオプションをタスクが提示されることになるのかどうかを決定し得る。いくつかの例では、１つまたは複数のタスクは、タスクランク付けサブシステム４０６によって生成され、タスク選択サブシステム４０４によって改良されたランキングに従ってメンバー１１８に提示され得る。代替的に、１つまたは複数のタスクは、タスクの優先度付けのためのメンバー自体の選好についての代理の理解に従って提示され得る。メンバー１１８に推奨される１つまたは複数のタスクに対応するインターフェースを通して、メンバー１１８は、代理１０６の支援を受けて実施され得る１つまたは複数のタスクを選択し得る。メンバー１１８は、代替的に、メンバー１１８が個人的に実施したいあるいはメンバー１１８が実施されたくない任意の提示されたタスクを却下することができる。

【0151】

[0166]一実施形態では、タスク選択サブシステム４０４は、実施のための代理１０６への委任のためのタスクのメンバー選択に関するデータを収集するためにメンバー１１８と代理１０６との間の任意の対応するチャットまたは他の通信セッションを含む推奨されるタスクに対応する異なるインターフェースを監視する。たとえば、タスク選択サブシステム４０４は、各タスクに対応する極性または感情を決定するために推奨されるタスクに対応する異なるインターフェースを介して代理１０６によってメンバー１１８に提示されるタスクに対応するメッセージを処理し得る。たとえば、メンバー１１８が、特定のタスクに関連する通信セッションを通して送信される代理１０６へのメッセージ中で、車両保守に対応するあらゆるタスク推奨を受信しないことを選好することを示す場合、タスク選択サブシステム４０４は、否定極性または感情を車両保守に対応するタスクのせいにし得る。代替的に、メンバー１１８が、（メンバー１１８に提示される雨樋の清掃タスクに関連する通信セッションを通すなどして）代理１０６への委任のために雨樋の清掃に関係するタスクを選択するおよび／またはこのタスクの推奨が良いアイデアであったことを代理１０６へのメッセージ中で示す場合、タスク選択サブシステム４０４は、肯定極性または感情をこのタスクのせいにし得る。一実施形態では、タスク選択サブシステム４０４は、タスク容易化サービスのメンバー１１８および他の同様の状況にあるメンバーに提示され得るタスク推奨を生成するためにタスクランク付けサブシステム４０６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さらにトレーニングまたは補強するためにメンバー１１８に推奨されるタスクへのこれらの応答を使用することができる。さらに、タスク選択サブシステム４０４は、代理１０６によって推奨されたタスクからのタスクのメンバーの選択および／または代理１０６によって推奨されるタスクに関する感情に基づいてメンバーの選好および知られている行動特性を更新するためにメンバーのプロファイルまたはモデルを更新し得る。

【0152】

[0167]図５は、少なくとも１つの実施形態による、新しいタスクと、どんなタスクがメンバーに提示されることになるのかを決定するために使用され得るタスクのランキングとを生成するためのプロセス５００の例示的な例を示す。プロセス５００は、タスク容易化サービスのタスク推奨システムによって実施され得る。ステップ５０２において、タスク推奨システムは、タスク関連のデータを受信し得る。上記のように、タスク容易化サービスのメンバーは、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得る。タスクテンプレートは、メンバーが、タスクのための名前、タスクの説明、タスクの実施のための時間枠、タスクの実施のための予算などを与え得る様々なフィールドを含み得る。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によって識別されるメンバー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。メンバーは、新しいタスクの生成のためにタスク推奨システムに完了したタスクテンプレートを与え得る。

【0153】

[0168]いくつかの例では、メンバーに割り当てられた代理は、タスク推奨システムにタスク関連のデータを与え得る。たとえば、メンバーに割り当てられた代理は、メンバーから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を決定するためにタスクの評価を開始し得る。たとえば、代理は、タスクテンプレートを評価し、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することを求める要求をタスク推奨システムに送信し得る。

【0154】

[0169]ステップ５０４において、タスク推奨システムは、メンバーおよび／またはメンバーに割り当てられた代理によって与えられたタスク関連のデータに基づいて１つまたは複数の新しいタスクを生成し得る。たとえば、タスク推奨システムは、新しいタスクに対応するタスクデータストア中に新しいエントリを生成し得る。さらに、タスク推奨は、新たに生成されたタスクに一意の識別子を割り当て得る。これは、タスク容易化サービスのメンバーに関連する特定のタスクの追跡を容易にし得る。

【0155】

[0170]ステップ５０６において、タスク推奨システムは、追加のタスク情報が新たに作成されたタスクのために必要とされるのかどうかを決定し得る。たとえば、タスク推奨システムは、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を決定するために使用され得る追加情報を取得することを代理に推奨すべきかどうかを決定するためにメンバープロファイルまたはモデルを評価し得る。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、タスクテンプレートを介して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、タスク推奨システムは、メンバーからこの情報を取得するように代理を促し得る。別の例として、メンバーが特定の予算なしにタスクを提出し、メンバーが予算にこだわっているとタスク推奨システムが決定する場合、タスク推奨システムは、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するように代理を促し得る。いくつかの実施形態では、追加のタスク情報が必要とされるのかどうかに関する決定は、メンバーについての代理の知識に基づいて代理によって実施され得る。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。

【0156】

[0171]追加のタスク情報が新しいタスクのために必要とされるとタスク推奨システムが決定する場合、タスク推奨システムは、ステップ５０８において、メンバーまたは代理から追加のタスク情報を取得し、ステップ５１０において、この追加情報を組み込むように新しいタスクを修正し得る。たとえば、代理は、タスク推奨システムによる決定に基づいてこの追加情報を与えるようにメンバーを促し得る。代替的に、タスク推奨システムは、追加のタスク情報を取得するためにメンバーと直接通信し得る。

【0157】

[0172]ステップ５１２において、タスク推奨システムは、まだ実施されていない（たとえば、進行中でない）メンバーに関連する任意の他の既存のタスクがあるのかどうか決定する。上記のように、タスク推奨システムは、メンバーが、サードパーティサービスの実施およびそれらとの調整のための代理への委任のためのタスクを選択する可能性に基づいてタスクのセットのリストをランク付けすることができる。代替的に、タスク推奨システムは、各タスクの完了のための緊急度のレベルに基づいてタスクのセットのリストをランク付けし得る。したがって、メンバーのための他の既存のタスクが現在ある場合、タスク推奨システムは、ステップ５１４において、ランキングに新しいタスクを組み込むためにタスクの既存のランキングを修正し得る。たとえば、新しいタスクがタスクの既存のランキング中の保留中のタスクと比較してより高い緊急度のレベルを有する場合、タスク推奨システムは、将来の実施のために新しいタスクがより高いランキングまたは優先度を与えられるようにランキングを修正し得る。

【0158】

[0173]他のいかなる既存のタスクもないとタスク推奨システムが決定する場合、タスク推奨システムは、ステップ５１６において、これらのタスクの実施のために新たに生成されたタスクのランキングを生成し得る。タスク推奨システムは、メンバーが、タスクを実施するために割り当てられ得る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および／または他のサービス／エンティティの実施およびそれらとの調整のための代理への委任のためのタスクを選択する可能性に基づいてタスクのセットのリストをランク付けすることができる。代替的に、タスク推奨システムは、各タスクの完了のための緊急度のレベルに基づいてタスクのセットのリストをランク付けし得る。ステップ５１８において、タスク推奨システムは、代理にタスクのセットのランキングを提示することができる。一実施形態では、タスク推奨システムは、ステップ５１８において、代理にメンバー１１８に推奨され得るタスクのセットのランク済みリストを提示する。代理は、タスクのセットのランク済みリストから、どのタスクがメンバーに推奨され得るのかを選択し得る。

【0159】

[0174]図６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６００の例示的な例を示す。プロセス６００は、タスク容易化サービスのタスク調整システムによって実施され得る。ステップ６０２において、タスク調整システムは、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、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調整システムを利用することができる。

【0160】

[0175]ステップ６０４において、タスク調整システムは、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、タスク調整システムを介して、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、タスク調整システムは、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。

【0161】

[0176]ステップ６０６において、タスク調整システムは、提案が特定のタスクのためにメンバーに提示され得るように特定のタスクのために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ア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、ユーザデータストア中のメンバーエントリに関連してユーザデータストア中に提案を記憶し得る。

【0162】

[0177]ステップ６０８において、タスク調整システムは、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。

【0163】

[0178]上記のように、本開示の少なくともいくつかの実施形態は、メンバーが完了のために代理にタスクを委ねるかまたは委任することを可能にするボタンまたは同様の機能を含み得る。より一般的には、本開示の実施形態は、アクティブ化されるときに、タスク容易化サービスによる完了のためにタスクを自動的に委任する、（たとえば、ユーザインターフェースを通して）メンバーに提示されるかあるいはメンバーにとって利用可能な委任制御を含み得る。たとえば、いくつかの実施形態では、委任制御は、メンバーに関連するコンピューティングデバイス上で実行されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上に提示されたタスク情報に視覚的に関連する対話型制御要素（たとえば、ボタン、チェックボックス、選択可能なアイコンなど）であり得る。（たとえば、委任制御に関連する対話型要素をクリックあるいは操作することによる）委任制御のアクティブ化に応答して、メンバーに関連するコンピューティングデバイスは、タスク容易化サービスによって受信可能な、タスクが完了のためにタスク容易化サービスに委任されることになることをタスク容易化サービスに通信する指示を生成、更新、送信することなどを行い得る。タスク容易化サービスは、次いで、メンバーとの対話なしでまたは最小の対話のみでタスクを完了することを進め得る。言い方を変えれば、委任制御のアクティブ化は、タスク容易化サービスに、タスクを完了するために潜在的なオプションを識別すること、タスクを完了するためにオプションを選択すること、選択されたオプションに従ってタスクを完了すること、あるいはメンバーとの対話なしにまたは限定された追加の対話でタスクの任意の態様を完了することを行う許可を与え得る。

【0164】

[0179]メンバーがタスクを委任するとき、タスクを完了する際のメンバーの低減された役割のためにそのタスクに関連する認知的負荷が低減されなければならない。しかしながら、タスクを委任することは、概して、タスクのある程度の制御を放棄することに関与し、したがって、メンバーのストレス、懸念、および／または追加の認知的負荷の源になり得る。これは、特に、メンバーがメンバーの快適さのレベルを越えて委任することになり得るタスクを委任する場合である。この問題に対処するために、特に、本開示のいくつかの実施形態は、タスク容易化サービスによって動的に有効化されるメンバーのコンピューティングデバイスにおける委任制御を含み得る。言い方を変えれば、タスク容易化サービスは、メンバーによるいくつかのタスクのみの委任を許可し、メンバーのコンピューティングデバイスにおいて対応する機能を選択的に有効化および無効化することによってそうする。たとえば、タスク容易化サービスは、いくつかの基準を満たすタスクの委任のみを許可し、それのための委任制御を有効化し得る。そのような基準は、限定はしないが、関与するタスクのタイプと、タスクを完了するためにタスク容易化サービスによってどんな追加情報が必要とされ得るのかと、メンバーがタスクを実際に委任することになる可能性と、メンバーの委任の過去の履歴とを含み得る。少なくともいくつかの実施形態では、タスク容易化サービスは、委任され得るタスクの範囲を漸進的に広げ得、それによって、いくつかのタスクを委任し、委任に関連付けられ得るストレスと認知的負荷とを軽減した状態でメンバーの快適さレベルを増加させる。

【0165】

[0180]いくつかの実施形態では、タスク容易化サービスに関連し、メンバーに割り当てられた代理は、メンバーのための委任制御を選択的に有効化し得る。たとえば、一実施形態では、タスク容易化サービスのモデルは、タスクのための委任制御が有効化されなければならないのかどうかに関する推奨を代理に与えるためにメンバー、タスクなどに関連するデータを使用し得る。代理は、次いで、推奨とメンバーとの代理の体験とに基づいてタスクのための委任を有効化または無効化し得る。他の実施形態では、タスク容易化サービスは、代理とは無関係に委任制御を自動的に有効化または無効化し得る。

【0166】

[0181]メンバーのための委任制御の有効化は、メンバーが所与のタスクを委任する可能性があるのかどうかを決定する１つまたは複数のモデル、アルゴリズムなどに少なくとも部分的によって容易にされ得る。たとえば、タスク容易化サービスは、メンバーの行動および選好を反映および／または予測するメンバーに関連するプロファイルを含み得る。特に、メンバープロファイルは、（たとえば、オンボーディング中に）メンバーによって与えられた情報と、メンバーと連携した代理によって与えられた情報と、メンバーの追跡された活動と、外部ソース（たとえば、ソーシャルメディアアカウント、生産性ソフトウェア、カレンダソフトウェアなど）から取得されたデータと、（限定はしないが、メンバーと同様の人口統計を有する他のメンバーを含む）他のメンバーに関連するデータと、任意の他の同様のデータソースとに基づき得る。メンバープロファイルまたは追加のモデル、アルゴリズムなどはまた、メンバーがタスクを委任することになる可能性を査定し得る。たとえば、モデルは、メンバーがタスクを委任することになる可能性示すメトリックを生成するためにメンバープロファイル（および／または同様のメンバーの他のプロファイル）とタスク（および／または同様のタスク）に関する情報とに依拠し得る。代理が委任制御を有効化する実施形態では、メトリック（またはメトリックに基づく２次値または推奨）が、委任制御の有効化に関する代理の決定を通知するために代理に与えられ得る。他の実施形態では、メトリックがあるしきい値を満たす場合、タスク容易化サービスは委任制御を自動的に有効化し得る。

【0167】

[0182]少なくともいくつかの実施形態では、メンバーによる委任制御との対話は、タスク容易化サービスによって維持される様々なモデル、アルゴリズムなどを更新する際に使用するためのタスク容易化サービスへのフィードバックを与えるために使用され得る。たとえば、メンバーが委任制御をアクティブ化するとき、タスク容易化サービスは、関連するタスクがメンバーが委任する可能性があるタスクであるという正のフィードバックとしてそのアクティブ化を使用し得る。逆に、メンバーが委任制御をアクティブ化しない場合、タスク容易化サービスは、負のフィードバックとしてそのような非アクティブ化を使用し得る。いずれの場合も、タスク容易化サービスは、限定はしないが、メンバーに関連するメンバープロファイルとメンバーがタスクを委任する可能性があるのかどうかを決定するために使用される委任制御モデルとを含むモデル、アルゴリズムなどを更新し、改良するためにメンバーの行為を使用し得る。

【0168】

[0183]上記のように、タスク容易化サービスは、より幅広い範囲のタスクを委任するようにメンバーを徐々にトレーニング／コーチングするように構成され得る。たとえば、タスク容易化サービスは、概して、メンバーによる委任の高い可能性（たとえば、９０％以上）をもつタスクのための委任制御を有効化する（または代理に委任制御の有効化を強く推奨する）ことを行い得る。しかしながら、タスク容易化サービスはまた、メンバーがタスクを委任することになるより小さい確信（たとえば、７０～９０％）があるときタスクのための委任制御を時々有効化する（または代理に委任制御の有効化を推奨する）ように構成され得る。そうすることによって、タスク容易化サービスは、メンバーが何を進んで委任し、したがって、タスクの委任をめぐるメンバーの全体的な認知的負荷を進んで少なくする境界を徐々に拡張し得る。

【0169】

[0184]本開示のコンテキストでは、メンバーによるタスクの委任は、概して、タスクの一部または全部が委任の後のメンバーによる関与なしでまたは比較的少ない関与でタスク容易化サービスによる完了のために識別されるプロセスを指す。タスクの委任は、タスク容易化サービスへのタスクのいずれかまたはすべての部分の委任を含み得る。たとえば、タスクを委任することは、タスクを定義する／詳しく調べること、タスクの完了のためにオプションを生成すること、タスクの完了のためにオプションを選択すること、タスクの完了を調整すること、含まれるタスクの完了を監督すること、タスクの完了に関連する支払いを調整することのいずれかを委任することを含み得る。

【0170】

[0185]第１の例では、メンバーは、メンバーがタスク容易化サービスに委任する誕生日の夕食を予約することに関するタスクを有し得る。メンバーは、数個の詳細（たとえば、夕食が誰のためのものであるのか、参加者のリスト、日付または日付の範囲など）を与え得るが、場合によっては、タスク容易化サービスに誕生日の予約タスクの残りを委任し得る。たとえば、タスク容易化サービスは、料理のタイプ、レストラン／ロケーション、および夕食の時間を選択し得、夕食の行き返りの交通手段を調整し得る。タスク容易化サービスは、さらに、予約するためにレストランに連絡を取り、参加者への招待状を生成し、送り、夕食を計画することに概して関係する他の同様のタスクを実施し得る。

【0171】

[0186]別の例では、メンバーは、雨樋の清掃などの自宅の保守タスクを識別し、委任し得る。メンバーは、いかなる特定の詳細も与えないことがあり、したがって、タスク容易化サービスは、メンバーのエリア中の評判が良い雨樋清掃会社を調査し、識別し、連絡を取り、雨樋の清掃のための日時を調整し、完了したら清掃の支払いを処理し得る。

【0172】

[0187]さらに別の例では、メンバーは、タスクを詳細に詳しく調べ、次いで、タスクが定義されると、タスク容易化サービスにタスクの完了とタスクの一般的な実行とのためにオプションの選択を委任するために、タスク容易化サービス（たとえば、タスク容易化サービスに関連する代理）と連携し得る。たとえば、メンバーは、タスク容易化サービスに休暇の日付の範囲、ロケーション、予算、および関心事のリストを与え、次いで、メンバーによって与えられた詳細に一貫するようにタスク容易化サービスに交通手段、宿泊、活動、および他の準備の予約を委任し得る。

【0173】

[0188]いくつかの実施形態では、委任されたタスクは、メンバーとタスク容易化サービスとの間での少なくともいくつかの対話を伴い得る。たとえば、タスク容易化サービスは、タスクを完了するためにオプションを詳しく調べ、選択し得るが、承認のためにメンバーにオプションを依然として提示し得る。いくつかの実施形態では、メンバーのフィードバックまたは承認が必要とされる事例を指定する条件（たとえば、タスク容易化サービスのメンバーに固有の条件または一般的な条件／ルール）が存在し得る。たとえば、タスク容易化サービスによって選択されたオプションがあるコストを超える場合、タスク容易化サービスは、オプションを進めるためにメンバーによる承認を必要とし得る。同様に、タスク容易化サービスによって選択されたオプションがある時間枠を超えるか、またはいくつかの法的制限を受ける商品およびサービスのためのものである場合、タスク容易化サービスはまた、選択されたオプションを進めるためにメンバーによる承認を必要とし得る。したがって、いくつかの例では、タスク容易化サービスは、メンバーによって委任されているタスクにもかかわらずメンバーと依然として対話し得る。

【0174】

[0189]タスクが委任されるとき、タスク容易化サービスは、概して、タスク容易化サービスにアクセス可能であるメンバーに関する情報に従って委任されたタスクを完了しようと試み得る。そのような情報は、メンバーに関連するメンバープロファイル（たとえば、オンボーディング中に作成され、その後、メンバーの活動に基づいて更新されたメンバープロファイル）、メンバーとタスク容易化サービスとの間の履歴対話、メンバーおよびタスク容易化サービスによって完了された前のタスクに関する情報、メンバーと人口統計を共有する他のメンバーに関する情報、およびタスク容易化サービス１０２によってアクセス可能な外部情報（たとえば、気象予報、交通情報、ニュース、コミュニティカレンダなど）を含み得る。したがって、メンバーが、タスク容易化サービスによる完了のためにタスクを委任し得るが、それにもかかわらず、タスク容易化サービスは、メンバーがどのようにタスクが完了するのを選好するのかのインフォームド予測に基づいて委任されたタスクを完了し得る。

【0175】

[0190]次に、タスクの委任制御のさらなる態様ならびにそれらの有効化および使用について図を参照しながら提供する。

【0176】

[0191]図１を参照すると、本開示の実施形態は、メンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０における動的に有効化されたタスク委任制御を含み得る。各委任制御は、概して、委任制御がアクティブ化されるとき、タスクが完了のために（タスク容易化サービス１０２の代理１０６を含む）タスク容易化サービス１０２に委任されるように対応するタスクに関連付けられ得る。そのような委任は、概して、タスク容易化サービス１０２が、メンバー１１８との対話なしにまたは限定された追加の対話のみでタスクを完了することを許可する。したがって、委任制御により、メンバー１１８は、タスク容易化サービス１０２による完了のためにタスクを迅速で効率的に委任することが可能になり、それによって、タスクに関係するメンバー１１８の認知的負荷を低減または除去する。

【0177】

[0192]メンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０における委任制御の有効化は、タスク容易化サービス１０２によって制御され得、メンバー１１８に関連するメンバーモデルに少なくとも部分的に基づき得る。いくつかの実施形態では、メンバーモデルは、メンバー１１８のオンボーディング中に作成されたメンバープロファイルまたはタスク容易化サービス１０２によって更新され、維持される別のモデルであり得るかまたはそれの部分であり得る。概して、しかしながら、「メンバーモデル」および「ユーザモデル」という用語は、本明細書では、メンバーの行動、選好、および他の態様を予測するためにメンバーの特性をモデル化するメンバーに特に関連するモデルを指すために使用される。

【0178】

[0193]いくつかの実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバーモデルに基づいて、メンバー１１８が所与のタスクを委任する可能性があるのかどうかを決定し得る。そうである場合、タスク容易化サービス１０２は、コンピューティングデバイス１２０におけるタスクのための委任制御を有効化し得る。代替的に、コンピューティングデバイス１２０におけるタスク委任制御の有効化は、タスク容易化サービス１０２の代理１０６の裁量にあり得る。そのような実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８が代理１０６にタスクを委任することになる可能性に対応するメトリック、値、推奨、または同様のデータを与え得る。代理１０６は、次いで、コンピューティングデバイス１２０におけるタスクのための委任制御を有効化すべきかどうかに関するインフォームド決定を行い得る。

【0179】

[0194]メンバー１１８に関連するメンバーモデルは、メンバー１１８の過去の委任活動などの過去の活動と、メンバー１１８とタスク容易化サービス１０２との間の対話とに基づき得る。したがって、タスク容易化サービス１０２がタスクのための委任制御を有効化するのかどうかはまた、メンバー１１８の過去の委任活動に基づき得る。言い方を変えれば、メンバー１１８が委任制御をアクティブ化するのかどうかは、メンバーのモデルのためのフィードバックとして使用され得る。そうすることは、タスク委任に関するメンバー１１８の発展する傾向および選好を反映するようにメンバーモデルを更新する。したがって、メンバー１１８のための委任制御を有効化するタスク容易化サービス１０２による決定は、メンバー１１８の発展する傾向および選好に同様に基づく。

【0180】

[0195]タスク容易化サービス１０２はまた、タスクに関連するタスクデータに基づいてタスクのための委任制御を有効化すべきかどうかを決定し得る。タスクデータは、概して、タスクに関係する何らかの情報を指し、概して、タスクの性質および範囲に関係する情報ならびにタスク容易化サービス１０２に関連するメンバー１１８および他のメンバーのデータを含む同様のタスクのためのデータを含む。一例では、タスク容易化サービス１０２は、タスク容易化サービス１０２が十分なタスクデータを有するタスクまたはタスク容易化サービス１０２が欠落していることがある十分なタスクデータを予測することが可能であり得るタスクの委任だけを推奨し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、概して、メンバーに贈り物を購入することに関係するタスクを推奨し得るが、タスク容易化サービス１０２は、受取り側に関する情報がメンバー１１８によって与えられているか、タスク容易化サービス１０２に利用可能である（たとえば、メンバー１１８のプロファイル中に含まれている）場合にのみそうし得る。別の例として、メンバー１１８は、それらの配偶者との夜のデートを予約するタスクを有し得る。タスク容易化サービス１０２が、タスクを完了するのに十分な情報（たとえば、タスク容易化サービス１０２によってアクセス可能なメンバー１１８のカレンダ、メンバーのプロファイルによるメンバー１１８の食事および予算の選好などに基づいて利用可能なデート）を独立して収集または予測することが可能である場合、タスク容易化サービス１０２は、夜のデートタスクのための委任制御を有効化し得る。

【0181】

[0196]あるタスクデータは、タスクが委任されるのを妨げ得、したがって、対応する委任制御がタスク容易化サービス１０２によって有効化されるのを妨げ得る。たとえば、いくつかの実施形態では、タスクのための予算が未知であるかまたはあらかじめ定義されたしきい値を超える場合、タスクは、委任されないことがあり、委任制御が有効化されないことがある。そのような場合、メンバー１１８が、予算を与えるか、またはあらかじめ定義されたしきい値を超える予算を認証するまで、委任は、利用可能でないことがあり、委任制御が有効化されてないことがある。他の実施形態では、メンバー１１８があらかじめ定義されたしきい値を上回る支出を認証するかどうかにかかわらず、タスクのための予算があらかじめ定義されたしきい値を超える場合、タスクのための委任制御が有効化されないことがある。したがって、タスクが未知のまたは高い予算を有することをタスクのためのタスクデータが示す場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクのための委任制御を有効化しないことがある。

【0182】

[0197]別の例として、委任制御は、比較的単純であり、および／または支払いを必要としないタスクのために利用可能でないことがある。たとえば、メンバー１１８は、質問に対する回答を決定することまたはあるトピックに関する情報を収集することに関与する調査タイプのタスクを有し得る。そのような場合、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８によるタスク容易化サービス１０２へのタスクの委任なしに（たとえば、メンバーの質問に対する回答を調査し、与えることによって）タスクを単に完了し得る。したがって、タスクが単純なタスクであるかまたは支払いを必要としないことをタスクデータが示す場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクのための委任制御を有効化しないことがある。

【0183】

[0198]さらに他の実施形態では、委任は、タスクを完了するために必要とされる時間またはタスクの一般的な複雑性などのタスクの実施に関係するいくつかの基準を満たすタスクのために利用可能でないことがある。たとえば、車での長旅を計画するタスクは、特に、複雑であり得（たとえば、宿泊施設、交通手段、活動などを予約することに関係する複数のサブタスクを含み得）、タスク容易化サービス１０２（たとえば、代理１０６）が完了するのにかなりの量の時間がかかり得る。そのような場合、タスクがメンバーの期待に従って完了していることを保証するために、メンバー１１８による検討が、タスク容易化サービス１０２によるタスクの完了中に１回または複数回必要とされ得る。特に、そうすることは、タスク容易化サービス１０２がメンバー１１８に不満足である方法でタスクの完了を遂行してリソースを浪費することになる可能性を低減し、タスクがタスクの態様を繰り返さなければならないことを回避することによって適時に完了されることになる可能性を改善する。したがって、タスクが特に時間がかかるか、または複雑であり得ることをタスクのためのタスクデータが示す場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクのための委任制御を有効化しないことがある。

【0184】

[0199]他の実施形態では、タスクの委任は、サードパーティによる購入に関するポリシーおよび法的要件によって限定され得る。たとえば、アルコールの購入、あるドル金額（たとえば、１０００ドル）を超える購入、またはタスク容易化サービス１０２の法的なおよび一般的なポリシーの対象となり得る他の購入は、タスク容易化サービス１０２によって実施されないことがあるか、またはタスク容易化サービス１０２によって完了されるためにメンバー１１８からの明示的な認可を必要とし得る。したがって、タスクがサードパーティによる購入に関する制限またはポリシーの対象となり得ることをタスクデータが示す場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクのための委任制御を有効化し得る。

【0185】

[0200]さらに他の実施形態では、タスクの委任は、タスクの実現可能性に基づいて限定され得る。たとえば、タスクが、非現実的である最終期限を有する（たとえば、明日までに一ヶ月間の車での長旅を計画する）か、完了することが不可能である（たとえば、キャンセルされたかまたは売り切れているイベントのチケットを購買する）か、またはタスク容易化サービス１０２によって完了され得るタスクの範囲の外にある場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクの委任を許可しないことがある。したがって、タスクが実現可能でないかまたはタスク容易化サービス１０２の作業の範囲外にあることをタスクデータが示す場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクのための委任制御を有効化しないことがある。

【0186】

[0201]別の実施形態では、タスクの委任は、メンバー１１８の履歴に基づいて限定され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、新しいメンバーによるタスクの委任を許可しないことがある。そのような場合、メンバーがしきい値時間量よりも短い間（たとえば、一か月未満）しかタスク容易化サービス１０２を使用していない場合、メンバーがタスク容易化サービス１０２を使用してしきい値数よりも少数のタスク（たとえば、５つよりも少数のタスク）しか完了していない場合、メンバーがあるレーティングでタスク容易化サービス１０２を使用してしきい値数よりも少数のタスク（たとえば、タスクの完了の後にメンバーによる四つ星または五つ星のレーティングをもつ５つよりも少数のタスク）しか完了していない場合、または他の同様のメトリックの場合、メンバーは新規と見なされ得る。同様に、タスクの委任は、委任されたタスクのメンバーの履歴を含むメンバーの履歴に基づいて限定され得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、いつ委任がメンバー１１８に利用可能になったのか、メンバー１１８が過去に何個のタスクを委任したのか、メンバー１１８が前に委任されたタスクの完了をどのようにレーティングしたのかなどに基づいて任意の時間に委任され得るタスクの数を限定し得る。

【0187】

[0202]さらに他の実施形態では、タスクの委任は、タスク容易化サービス１０２にメンバー１１８によって与えられた選好または設定に基づいて限定され得る。たとえば、メンバー１１８は、タスクが委任され得るのかどうかおよび何のタイプのタスクが委任され得るのかに関してコンピューティングデバイス１２０において選好を与えるかまたは設定を構成し得る。１つのそのような事例では、メンバー１１８は、単に、すべてのタスクのための委任を単に無効化し得る。そのような設定の結果として、タスク容易化サービス１０２は、コンピューティングデバイス１２０において委任制御を有効化しないことがある。別の場合には、メンバー１１８は、いつ委任がタスクのために有効化され得るのかを識別するために使用され得る基準（たとえば、予算、時間、タスクのタイプなど）を与え得る。タスクが、委任制御を有効化することに関係するタスク容易化サービス１０２の様々なモデルおよびプロセスによって推奨されることに加えてメンバー１１８によって与えられた基準を満たす場合、タスク容易化サービス１０２は、次いで、委任制御を有効化し得る。

【0188】

[0203]上記のように、有効化された委任制御のアクティブ化または非アクティブ化は、メンバー１１８のメンバーモデルを更新するために使用され得る。たとえば、メンバー１１８による委任制御のアクティブ化に応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスク委任プロセスを開始し得、また、委任されたタスクに対応するデータを用いてメンバーモデルを更新し得る。言い方を変えれば、メンバー１１８がタスクを委任することに応答して、メンバーモデルは、タスク容易化サービス１０２が同様のタスクのために委任制御を有効化する可能性が高くなるように更新され得る。委任制御の有効化が代理１０６の裁量にある実施形態では、メンバーモデルを更新することは、同様のタスクのために代理１０６により強い推奨が与えられる原因となり得る。逆に、メンバー１１８が所与のタスクのために委任制御をアクティブ化しないことを選択する場合、メンバーモデルは、委任制御を有効化する可能性または同様のタスクのために代理１０６に与えられる推奨の強度が低減され得るように更新され得る。

【0189】

[0204]少なくともいくつかの実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、時間とともにより頻繁にタスク容易化サービス１０２にタスクを委任するようにメンバー１１８を徐々に奨励するように構成され得る。言い方を変えれば、タスク容易化サービス１０２は、タスクを委任するようにメンバー１１８をトレーニングするか、コーチングするか、あるいは奨励するために委任制御を選択的に使用し、それによって、メンバー１１８の認知的負荷を低減し得る。たとえば、いくつかの実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８のための委任制御を有効化するかまたは委任制御を有効化するのに有利なように代理１０６に正の推奨を与えることに向けてバイアスされるように構成され得る。他の実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８がタスクを委任することに応答してメンバー１１８に報酬を与え得る。そのような報酬は、限定はしないが、貨幣報酬（たとえば、賞、割引、クーポン、ギフトカードなど）、祝辞、ゲーミフィケーション型報酬（たとえば、バッジ、メダル、レベル）などを含み得る。したがって、タスク容易化サービス１０２は、現在のタスクに関するメンバー１１８の認知的負荷を低減し得るだけでなく、時間とともにメンバー１１８が進んで委任するタスクの範囲を拡張するようにメンバー１１８を支援し、それによって、メンバー１１８の認知的負荷をさらに低減し得る。

【0190】

[0205]様々な顕著な理由のために、委任制御および本明細書で開示される関連するプロセスは、顧客による製品またはサービスの購入を促進することを対象とする制御などの従来の制御とは別個である。たとえば、購入を促進するための従来の制御は、概して、顧客の配送および購入情報の利用可能性のみに基づいて有効化される。したがって、そのような従来の制御の有効化は、顧客のモデル化、特に、顧客の過去の行動に基づく顧客のモデル化に依拠しない。対照的に、本明細書で開示される委任制御の有効化は、メンバーの行動、選好などを反映する１つまたは複数のモデルに基づいてカスタマイズされる。したがって、委任制御は、メンバーの動的な行動および選好を反映し、いくつかの実施形態では、ある行動へメンバーを奨励するために使用され得る。たとえば、特に、特定のメンバーのための委任制御の有効化をカスタマイズすることによって、メンバーは、タスク容易化サービスに時間とともにより多くのタスクを委任するように奨励され、最終的に、メンバーの全体的な認知的負荷を低減し得る。

【0191】

[0206]従来の購入促進制御との別の差異は、メンバーモデルに依拠することによって、本開示の実施形態における委任制御の有効化は、メンバーが委任制御を実際にアクティブ化することになるという可能性に関連し得るということである。たとえば、委任制御は、メンバーの過去の行動に照らしてメンバーがタスクのために委任制御をアクティブ化する可能性が高いことを前提として、メンバーが前に委任した１つまたは複数のタスクと同様であるタスクのために有効化され得る。対照的に、従来の購入促進制御は、顧客が制御を実際に使用することになるという可能性に基づいて有効化されないことがある。むしろ、顧客が必須の購入および配送情報を供給した場合、顧客が制御を実際にアクティブ化する可能性があるのかどうかにかかわらず、制御は有効化される。この追加の差異は、本明細書で開示されるシステムおよび方法が特定のメンバーに適合される能力を拡張し、メンバーの行動を指示し、奨励するための委任制御の使用を容易にする。

【0192】

[0207]従来の購買制御と別個であることに加えて、本開示の実装形態によって提供される制御有効化のための技法は、従来のユーザインターフェースと区別可能であり、インターフェースの改善されたダイナミズムおよびユーザ固有の適合化を提供する。たとえば、多くの従来のユーザインターフェースは、すべての制御および特徴を常に有効化し、したがって特に、インターフェースが直感的に理解しにくい方法で制御を提示するかまたは選好および必要性への配慮なしに制御を提示するとき、乱雑なインターフェース、急な学習曲線、および不十分なユーザエクスペリエンスを生じ得る。対照的に、本開示の実装形態は、ユーザ固有のデータに基づいて、およびユーザ固有のデータの変更に応答して特定のユーザインターフェースアイテムのための特定のユーザインターフェース制御（たとえば、タスクのための委任制御）の有効化を許可する。言い方を変えれば、従来の実質的に静的なユーザインターフェースとは対照的に、本開示の実装形態は、ユーザによる直接介入なしに時間とともに変更またはユーザと発展することができる方法でユーザの選好に合うために特に有効化および無効化され得る制御を含むユーザインターフェースを含む。

【0193】

[0208]タスク容易化サービスのためのタスク委任のコンテキストで与えられるが、本開示に含まれるシステムおよび方法は、より一般的には、ユーザ選好、過去のユーザアクティビティなどに基づいてユーザインターフェースの機能を選択的に有効化するための手法を提供する。本開示に含まれるシステムおよび方法はまた、高粒度で（たとえば、タスクごとに）ユーザインターフェースの機能を動的に有効化するための手法を提供する。これらの結果が別々に有益であるが、組み合わせて考慮されるとき、それらは、ユーザエクスペリエンスへの実質的な改善とコンピューティングリソースの実質的な節約とを提供する。

【0194】

[0209]特に、本開示の実装形態は、合理的なユーザインターフェースを提供することによって、および（タスクを委任するというユーザ／メンバーの決定をその後取り消すことを含め）ユーザ／メンバーがタスクを意図せずに委任することになる可能性を低減することによってユーザエクスペリエンスを改善し、コンピューティングリソースを節約する。ユーザインターフェースの合理化に関して、たとえば、少なくともいくつかの実装形態は、動的な制御と、タスクが委任され得、委任されなければならないのかどうかを明らかに示す対応する視覚インジケータとを含む。たとえば、ユーザインターフェースは、タスクを委任し、過去のユーザアクティビティおよび選好に基づいて提示される動的なアイコンまたは視覚的な制御要素を含み得る。したがって、ユーザ／メンバーは、タスクがタスクを掘り下げるあるいはタスクに関する詳細にアクセスする必要なしに委任され得、委任されなければならないのかどうかを明らかに決定することができる。そうすることは、ユーザインターフェースの全体的な有効性およびナビゲートしやすさを改善するだけでなく、通常ならばタスクにアクセスし、提示する必要があるであろうコンピューティングリソースも節約する。

【0195】

[0210]本開示の実装形態がユーザエクスペリエンスを改善し、コンピューティングリソースを節約する別の方法は、ユーザ／メンバーがタスクを意図せずに委任することになる可能性を低減することによる。さらに詳細に以下で説明されるように、タスクを委任することは、提案を生成すること、ユーザ固有のデータを更新すること、タスクデータを更新することなどを含む様々なリソース集約的処理を開始する。ユーザ／メンバーがタスクを委任解除するとき、タスクを元に戻す、リセットする、削除する、あるいは復帰するために同様のリソースの集約が必要とされ得る。たとえば、タスクを削除または再開することに加えて、委任解除は、ユーザの記録またはシステムデータを削除することを必要とし得る。さらに、システムが機械学習モデルをトレーニングするなどの他の理由のために委任データに依拠する場合において、タスクを委任解除するユーザは、それらのモデルの予測能力または精度を損なう可能性があり、いくつかの例では、モデルの再トレーニングを必要とし得る。少なくともこれらの理由で、ユーザ／メンバーによって委任されたタスクが委任されたままになる可能性を増加させることは、実質的に、コンピューティングリソースを節約し、システムでのユーザの体験を改善することに加えてタスク委任システムの全体的な性能を改善することができる。したがって、ユーザ固有の選好、過去のユーザアクティビティ、および他の同様のデータに基づいて選択的に有効化される動的なタスク委任制御を組み込むことによって、本開示の実装形態は、全体的な性能、効率、および精度を改善するための技術的解決策を提供する。

【0196】

[0211]上記は、本開示の実装形態によって提供される技術的改善および利益の例にすぎない。コンピューティングリソースの節約、モデルのトレーニングおよび精度、ユーザインターフェースのナビゲートしやすさなどに関係する本開示の実装形態によって提供される他の改善は、本開示の利益を有する当業者には明らかであろう。

【0197】

[0212]図７は、図１のコンテキストで説明されたタスク容易化サービス１０２を含む環境７００の例示的な例を示し、メンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０において委任制御を動的に有効化するための第１の例示的な手法を示すものである。したがって、ただ明快のために、図１に含まれるタスク容易化サービス１０２のいくつかの要素が図７から省略されている。

【0198】

[0213]前に説明したように、特に、タスク容易化サービス１０２は、概して、メンバー１１８がタスクを識別し、委任し、完了するのを支援する。そのために、タスク容易化サービス１０２は、たとえば、ユーザデータストア１０８中にメンバーデータを収集し、格納し、たとえば、タスクデータストア１１０中にタスクデータを収集し、格納する。図１に示されているように、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８が対話し、通信し得る１つまたは複数の代理１０６をさらに含み得る。図７の実施形態では、代理１０６は、代理ユーザ７２２および対応する代理コンピューティングデバイス７２４として示されているが、他の実施形態では、代理１０６は、代わりに、仮想エンティティであり得る。さらに、図７がただ１つの代理１０６を含んでいるが、タスク容易化サービス１０２は、各メンバー１１８が割り当てられるか、あるいは複数の代理のうちの１つまたは複数と対話することが可能な状態で複数の代理を含み得る。同様に、所与の代理は、複数のメンバーと通信し、対話することを担当し得る。

【0199】

[0214]メンバー１１８は、コンピューティングデバイス１２０を使用して（代理１０６を含む）タスク容易化サービス１０２と対話し、通信し得る。少なくともいくつかの実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に関連する複数のコンピューティングデバイス（たとえば、ラップトップ、タブレット、スマートフォン、デスクトップ）からメンバー１１８によってアクセス可能であるメンバー１１８のためのアカウントをホストし得る。簡単および明快のために、メンバー１１８に利用可能なコンピューティングデバイスの群は、本明細書では単数のコンピューティングデバイス１２０と呼ぶが、コンピューティングデバイス１２０に関して本明細書で説明されるあらゆる動作または機能は、メンバー１１８に関連する任意の数のコンピューティングデバイスにわたって分散または複製され得ることを理解されたい。したがって、たとえば、以下でさらに詳細に説明されるように、代理１０６による委任制御の有効化は、メンバー１１８に関連する複数のコンピューティングデバイスのいずれかまたはすべてにおいて委任制御を有効化し得るが、それにもかかわらず、本明細書では、コンピューティングデバイス１２０において委任制御を有効化すると呼ばれることになる。

【0200】

[0215]本開示の実施形態は、メンバー１１８に関連するコンピューティングデバイス１２０において委任制御を有効化するためのシステムおよびプロセスを含み得る。委任制御に関する特定の例およびさらなる詳細が本開示の後半で与えられるが、「委任制御」という用語は、（代理１０６による完了を含む）タスク容易化サービス１０２によって完了されるようにメンバー１１８に関連するタスクをメンバー１１８が委任することを可能にするコンピューティングデバイス１２０における機能を指す。したがって、コンピューティングデバイス１２０において所与のタスクのための所与の委任制御を有効化することは、概して、委任制御をメンバー１１８にアクセス可能にするか、あるいは委任制御がメンバー１１８によってアクティブ化されることを可能にすることを指す。対照的に、委任制御をアクティブ化することは、概して、メンバー１１８が対応するタスクを委任することを望むことを通信する有効化された委任制御にメンバーが好適な入力を与えることを指す。したがって、委任制御は、本明細書では、対応するタスクが、タスク容易化サービス１０２による完了のために委任されるプロセスにあるかまたは委任されているときに「アクティブ化」されていると呼ぶ。

【0201】

[0216]いくつかの実施形態では、委任制御は、メンバーのコンピューティングデバイス１２０によってメンバー１１８に提示されたユーザインターフェースの視覚対話型制御要素を含み得る。視覚対話型制御要素の例は、ボタン、ラジオボタン、チェックボックス、アイコンなどを含むが、必ずしも、それらに限定されるとは限らない。そのような実施形態では、メンバー１１８は、視覚対話型制御要素をクリックするか、タップするか、またはそれと対話することによって委任制御をアクティブ化し得る。他の実施形態では、委任制御は、他の入力モダリティを包含し得る。概して、コンピューティングデバイス１２０において利用可能な任意の入力モダリティは、委任制御のベースを与え得る。たとえば、限定はしないが、本開示による委任制御は、（たとえば、メンバー１１８が「委任タスク：母の誕生日プレゼントを買う」と発言することによる）オーディオ入力、ジェスチャ（たとえば、タッチスクリーン上である方向またはパターンでスワイプすること）、移動（たとえば、加速度計もしくは同様のモーションベースのセンサを含むデバイスを規定の方式で振るかもしくはタッピングすること）、物理的な入力（たとえば、ボタン）、インターフェースの視覚要素を操作すること（たとえば、画面上の１つのロケーションから別のロケーションにアイテムをドラッグアンドドロップすること）、または任意の他の好適な入力モダリティを使用してアクティブ化され得る。入力モダリティが委任制御のベースを形成することにかかわらず、メンバーが委任制御に関連する必須の入力を与えるとき、委任制御は、アクティブ化され、対応するタスクの委任を開始する。委任制御が無効化されている場合、メンバー１１８が委任制御をアクティブ化しようと試みるとき、コンピューティングデバイス１２０は、いかなる行為も取らないことがある。代替的に、コンピューティングデバイス１２０は、タスクの委任が現在利用可能でないことおよび／またはメンバー１１８がタスクを委任することを望む場合メンバー１１８が代理１０６に連絡しなければならないことを通信するフィードバックを（たとえば、エラーまたは同様のメッセージの形態で）メンバー１１８に与え得る。

【0202】

[0217]概して、コンピューティングデバイス１２０において委任制御を有効化するためのプロセスは、タスク容易化サービス１０２がメンバー１１８に関連するタスクを識別することを含む。タスク容易化サービス１０２は、次いで、メンバー１１８に関連するコンピュータデバイス１２０においてタスクのための委任制御を有効化すべきかどうかを決定する。委任制御が有効化されなければならないとタスク容易化サービス１０２が決定する場合、タスク容易化サービス１０２は、コンピューティングデバイス１２０によって受信されたときに、コンピューティングデバイス１２０において委任制御を有効化する対応する指示を生成または更新する。

【0203】

[0218]本開示は、コンピューティングデバイス、ソフトウェアアプリケーションなどの間の通信を容易にする機構を指すために「指示」という用語を使用する。概して、指示は、第１のコンピューティングデバイスの動作に応答して生成、更新、送信などされ得、第２のコンピューティングデバイスによって後で受信、読取り、アクセスなどされ得る。たとえば、指示は、第１のコンピューティングデバイスによって生成またはポピュレートされ、第２のコンピューティングデバイスに送信されたメッセージ、データパケット、または同様のオブジェクトであり得る。別の例として、指示は、記憶された値の作成または修正に基づき得る。そのような場合、記憶された値は、第１のコンピューティングデバイスによって作成または更新され、その後、第２のコンピューティングデバイスによってアクセスされ得る。記憶された値は、第１のコンピューティングデバイスに記憶されるか、第２のコンピューティングデバイスに記憶されるか、または第１のコンピューティングデバイスと第２のコンピューティングデバイスとの両方（たとえば、データベースまたは同様のデータストア）によって相互に（直接または間接的に）アクセス可能なロケーションに記憶され得る。したがって、本開示が指示を受信することを指す範囲で、受信することへのそのような言及は、送信されたデータを受信すること（たとえば、第１のコンピューティングデバイスから第２のコンピューティングデバイスに送信されたデータを第２のコンピューティングデバイスにおいて受信すること）を含むが、より一般的には、たとえば、データソースからデータを読み取ることによってデータにアクセスするかまたはそれを取得することをさらに包含する。同様に、指示を送信することは、コンピューティングデバイスからデータを送信することを含むが、値を生成または更新することをさらに含み得る。言い方を変えれば、本開示が指示を送信および受信することを指す範囲で、そのような言及は、コンピューティングデバイスの間でデータを与えるための任意の好適な機構を含み、データがコンピューティングデバイスの間に確立される通信リンクを介してコンピューティングデバイスの間で直接与えられる実装形態に限定されないように広く解釈されるべきである。

【0204】

[0219]委任制御の有効化に関係する上記のプロセスの例は、図７および図８の各々に示されている。最初に図７を参照すると、コンピューティングデバイス１２０における委任制御を有効化するために代理１０６による決定に依拠するコンピューティングデバイス１２０における委任制御を有効化するためのプロセスが示されている。

【0205】

[0220]図７では、メンバー１１８に対応するメンバーモデル７０９は、ユーザデータストア１０８中に記憶されたメンバーデータを使用して更新される。メンバーモデル７０９は、メンバー１１８に関連付けられ、限定はしないが、タスク委任に関するメンバー１１８の行動、選好、傾向などを含む限定はしないが、メンバー１１８の行動、選好、パーソナリティ、または同様の態様を含むメンバー１１８の様々な態様をキャプチャする。特に、ユーザデータストア１０８は、メンバー１１８の前のタスク関連の活動に関係するデータ、より詳細には、メンバー１１８の過去の委任活動に関係する詳細を格納する。たとえば、ユーザデータストア１０８は、異なるタスクに関する詳細と、委任制御がそれらのタスクのために有効化されたのかどうかと、メンバー１１８がタスクのための委任制御をアクティブ化したのかどうかと、委任されたタスクの完了に関するメンバー１１８から受信された何らかのフィードバックとを含み得る。メンバーモデル７０９は、メンバー１１８が特定のタスクを委任することになる可能性を予測するためにメンバーモデル７０９が使用され得るように委任関連の活動で更新され得る。いくつかの実施形態では、メンバーモデル７０９は、オンボーディング中に生成されたメンバープロファイルであり得るが、他の実施形態では、メンバーモデル７０９は、代わりに、委任活動を予測する際に使用するための別個のモデル、アルゴリズムなどであり得る。そのような場合、メンバーモデル７０９は、メンバープロファイルとは別々に更新され、トレーニングされ得るか、またはメンバーモデル７０９がメンバープロファイルの変更として動的に更新されるようにメンバープロファイルにリンクされるか、あるいはそれによって通知され得る。

【0206】

[0221]委任制御モデル７５０は、メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２にタスクを委任することになる可能性を決定するためにメンバーモデル７０９とメンバー１１８に関連するタスクのためのタスクデータとに依拠し得る。図７に示す実施形態では、委任制御モデル７５０は、代理１０６に推奨を出力する。代理１０６は、次いで、委任制御モデル７５０によって与えられた推奨に基づいてコンピューティングデバイス１２０においてタスクのための委任制御を有効化すべきかどうかを決定し得る。

【0207】

[0222]少なくとも１つの例示的な実施形態では、推奨は、代表的なコンピューティングデバイス７２４を介して代理ユーザ７２２に提示され得る。代理ユーザ７２２は、次いで、コンピューティングデバイス１２０におけるタスクのための委任制御を有効化するという指示を生成または更新することを決定し得る。メンバー１１８に関連するコンピューティングデバイス１２０は、概して、委任制御のための指示を受信するかまたはそれにアクセスし、指示に応答して委任制御を選択的に有効化するように構成される。

【0208】

[0223]図８は、図１のコンテキストで説明されたタスク容易化サービス１０２を含む環境８００の代替的な例示的な例を示す。図７の環境７００とは対照的に、環境８００は、代理１０６が委任制御を有効化することに少なくとも関与する範囲で代理１０６を省略する。言い方を変えれば、図８の実施形態では、メンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０において委任制御を有効化するための指示は、委任制御モデル７５０の出力に基づき得、いかなる仲介（たとえば、代理１０６）の裁量の対象とならないことがある。

【0209】

[0224]図７の例と同様に、委任制御モデル７５０は、メンバーがタスク容易化サービス１０２による完了のためにタスクを委任することになる可能性を決定するために（ユーザのデータストア１０８中に記憶され、メンバー１１８の前の委任活動に関係するデータを含むメンバーデータを使用して更新された）メンバーモデル７０９とタスクのためのタスクデータストア１１０中のタスクデータストアとに依拠し得る。委任制御モデル７５０の出力が適用可能な基準を満たす場合、タスク容易化サービス１０２は、次いで、メンバーのコンピューティングデバイス１２０におけるタスクのための委任制御の有効化に関する指示を生成または更新し得る。たとえば、メンバー１１８が委任制御をおそらくアクティブ化する可能性が高いことを委任制御モデル７５０の出力が示す場合、タスク容易化サービス１０２は、メンバーコンピューティングデバイス１２０によって受信されたときに、メンバーのコンピューティングデバイス１２０に委任制御を有効化させる指示を更新または生成し得る。したがって、（図７の実施形態の場合のように）委任制御がコンピューティングデバイス１２０において有効化されなければならないのかどうかに関する推奨を単に与える代わりに、図８の実施形態における委任制御モデル７５０の出力は、委任制御を選択的に有効化するためにタスク容易化サービス１０２によって直接使用される。

【0210】

[0225]図７および図８に示されているプロセスと同様のプロセスがまた、コンピューティングデバイス１２０において委任制御を無効化するために行われ得る。タスクのための委任制御の有効化に続いて、タスク容易化サービス１０２は、タスクがメンバー１１８によってもはや委任されてはならないと決定し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、ユーザのデータストア１０８、タスクデータストア１１０、メンバーモデル７０９、またはタスク容易化サービス１０２の他のデータおよびモデルへの変更に基づいて、タスクがメンバーによって（たとえば、委任の可能性があるしきい値を下回ると決定することによって）委任されそうにないと決定し得る。この決定に応答して、タスク容易化サービス１０２は、コンピューティングデバイス１２０において委任制御を無効化するために委任制御に関連する指示を更新し得る。委任制御の有効化と同様に、委任制御の無効化は、タスク容易化サービス１０２によって自動的に、または代理１０６などの仲介による決定に基づいて実施され得る。代理１０６が関与する実施形態では、代理１０６の決定を通知するのを助けるために委任制御が無効化されなければならないとタスク容易化サービス１０２が決定する場合、タスク容易化サービス１０２は代理１０６に警報、メッセージ、または他の通信を与え得る。

【0211】

[0226]図９は、図１のコンテキストで説明されたタスク容易化サービス１０２の態様を含む環境９００の別の例示的な例を示し、メンバー１１８によってメンバーのコンピューティングデバイス１２０における委任制御のアクティブ化を示すものである。概して、メンバー１１８による所与のタスクのための委任制御のアクティブ化は、コンピューティングデバイス１２０に、委任制御がアクティブ化されているという指示と、対応するタスクが委任されなければならないという指示とを生成または更新させる。指示に応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスクが委任されたことを示すためにタスクのためのタスクデータを更新する。タスク容易化サービス１０２はまた、委任制御とのメンバーの対話に関係するデータを格納し得る。前に説明したように、そのような対話データは、（それぞれ図７および図８に示されている）メンバー１１８に対応するメンバーモデル７０９と、委任制御モデル７５０と、タスク容易化サービス１０２の他の委任関連のモデルとを更新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。したがって、メンバー１１８による委任制御のアクティブ化は、タスク容易化サービス１０２のモデルをさらに改良するために使用され、それによって、委任に関するモデルとタスク容易化サービス１０２の全体的な予測能力とを改善する。

【0212】

[0227]メンバーによる委任制御のアクティブ化に応答してモデルを更新することに加えて、タスク容易化サービス１０２はまた、有効化された委任制御の非アクティブ化に応答してモデルを更新するように構成され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、メンバー１１８は、たとえば、メンバーがタスクを委任したくないことを示すボタンまたは他のユーザインターフェース要素をクリックすることによってタスクの委任を明示的に拒否することが可能であり得る。別の例として、委任制御の非アクティブ化は、タスクのための有効化された委任制御をアクティブ化することなしにメンバー１１８がタスクの完了を開始することに基づいて決定され得る。さらに別の例では、委任制御は、有効化された委任制御がある時間内にアクティブ化されない場合に非アクティブ化が行われたと見なされる「タイムアウト」の対象となり得る。上記の事例のいずれにおいても、委任制御の非アクティブ化は、概して、メンバー１１８がタスクを委任する気がないか、そうすることに無関心であるとタスク容易化サービス１０２が決定することを生じ得、タスク容易化サービス１０２のモデルをトレーニングするための負のフィードバックとしてそのような決定を使用し得る。いくつかの実施形態では、委任制御の非アクティブ化はまた、コンピューティングデバイス１２０における委任制御の無効化を生じ得る。

【0213】

[0228]さらに他の実施形態では、タスク容易化サービス１０２のモデルは、代理１０６によって与えられたフィードバックに応答して更新され得る。たとえば、メンバー１１８は、タスクを委任するように代理１０６に直接要求し得、タスクのための委任制御を有効化することなしにまたはタスクのための有効化された委任制御をアクティブ化することなしにそのような要求を行い得る。そのような場合、代理１０６は、委任制御を有効化することなしにおよび／またはメンバー１１８が委任制御をアクティブ化することなしにタスクが委任されることを与えるためにタスクのためのタスクデータを修正し得る。別の例として、メンバー１１８は、タスクが委任されないことになることを代理１０６に直接命令し得る。そのような場合、代理１０６は、タスクが委任されないことになることを与えるかまたは、タスクがすでに委任されている場合、タスクを委任解除するためにタスクのためのタスクデータを同様に修正し得る。再び、これは、メンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０における委任制御を有効化することなしに行われ得る。そのような委任関連の命令が代理１０６にどのように与えられるのかにかかわらず、代理１０６によって行われるタスクの委任ステータスを示すためのタスクデータへの後続の修正はまた、タスク容易化サービス１０２の様々な委任関連のモデルを通知し、更新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。

【0214】

[0229]図９の特定の例に示されているように、コンピューティングデバイス１２０における委任制御のアクティブ化の後に、委任制御がコンピューティングデバイス１２０を使用してメンバー１１８によってアクティブ化されたという指示が、生成されるか、更新されるか、与えられるか、またはタスク容易化サービス１０２に利用可能にされる。図９の特定の実施形態では、指示は、代理１０６によって受信され、代理のコンピューティングデバイス７２４を介して代理ユーザ７２２に提示される。代理ユーザ７２２がタスクの委任を確認することに応答して、対応する指示は、それぞれ、メンバー１１８による委任制御のアクティブ化とタスクの委任とを反映するためにユーザのデータストア１０８とタスクデータストア１１０との各々を更新するタスク調整システム１１４に与えられる。代替実施形態では、代理１０６と代理１０６による確認とは、タスク容易化サービス１０２による指示の受信が、代理１０６による追加の承認または確認なしにタスクを委任させ、様々なデータストアを更新させるようにプロセスから省略され得る。

【0215】

[0230]いくつかの実施形態は、前に委任されたタスクを委任解除するために図９に示されているプロセスと同様のプロセスをサポートし得る。少なくともいくつかの実施形態では、タスクのための委任制御のアクティブ化の後に、メンバー１１８は、委任制御をトグルするかまたは委任制御をトグルすることで第２の制御をアクティブ化するか、または委任解除プロセスで第２の制御をアクティブ化する第２の入力を与え得る。委任制御のトグルまたは第２の制御のアクティブ化に応答して、コンピューティングデバイス１２０は、タスクが委託解除されなければならないことを示すためにタスクに対応するインジケータを生成、更新するなどし得る。インジケータを受信したことに応答して、タスク容易化サービス１０２は、たとえば、タスクに関連するタスクデータを更新することによってタスクを委任解除し得る。いくつかの実施形態では、タスクの委任解除は、代理１０６によって容易にされ得る。たとえば、コンピューティングデバイス１２０から指示を受信したことに応答して、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６を警告し得、代理は、その後、タスクに関する追加情報とタスクを委任解除することを求めるメンバーの要求とを収集するためにメンバー１１８との通信を開始し得る。代理１０６は、その後、タスクが委任解除されることになることを確認し得、タスク容易化サービス１０２は、関係するデータを更新し得る。タスクの委任解除はまた、タスク容易化サービス１０２に、限定はしないが、（図７および図８に示されている）メンバーモデル７０９および委任制御モデル７５０などの委任関連のモデルを更新させ得る。

【0216】

[0231]図９において説明されているように、メンバー１１８は、コンピューティングデバイス１２０において有効化され、タスク容易化サービス１０２による完了のためにタスクを委任するためにそのタスクに関連する委任制御をアクティブ化し得る。概して、タスクの委任は、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間での低減された対話でメンバー１１８に代わってタスクを完了するためにタスク容易化サービス１０２に認可を与える。いくつかの実装形態では、委任は、タスク容易化サービス１０２がタスクを完了するのに必要なすべての後続のステップを実施することを含み得る。他の実装形態では、タスクの委任は、タスク容易化サービス１０２がタスクの少なくともいくつかの部分を実施することまたは通常ならば委任なしにメンバー１１８の入力またはフィードバックを必要とするであろういくつかのタスク関連の決定を行うことを含み得る。

【0217】

[0232]図１０は、タスク容易化サービス１０２を含む例示的なコンピューティング環境１０００を示す。図１０に示されているように、タスク容易化サービス１０２は、タスク調整システム１１４を含み得る。タスク調整システム１１４は、以下でさらに説明されるように、タスクデータストア１１０および通信ポリシー１００２へのアクセスを有するか、あるいはそれを更新することが可能であるものとして示されている。コンピューティング環境１０００は、提案推奨システム１００４を含むタスク容易化サービス１０２をさらに示す。また、提案推奨システム１００４についてさらに詳細に以下で説明されるが、導入として、提案推奨システム１００４は、概して、委任されたタスクを完了するために提案を生成するためにタスクデータストア１１０からの委任されたタスクのためのタスクデータにアクセスし、ユーザのデータストア１０８からのユーザデータにアクセスする。提案の生成に続いて、タスク容易化サービス１０２は、提案データストア１００６中に提案を記憶し得る。

【0218】

[0233]図１０に示されているように、タスク調整システム１１４（またはタスク容易化サービス１０２の他の要素）は、タスクのための委任確認を受信し得る。そのような確認は、たとえば、メンバー１１８がタスクに対応する委任制御をコンピューティングデバイス１２０においてアクティブ化することに応答して受信され得る。特に、本開示は、主に、コンピューティングデバイス１２０においてメンバー１１８に提示された委任制御のアクティブ化に応答してタスク委任を行うことについて説明するが、タスクは、他の方法で委任され得る。たとえば、メンバー１１８は、代理１０６がタスク容易化サービス１０２による完了のためにタスクを委任することを要求し得、代理１０６は、その後、それに応じてタスクを更新し得る。そのような対話は、コンピューティングデバイス１２０における委任制御の有効化またはアクティブ化とは無関係に行われ得る。同様に、委任を利用可能にするプロセスは、概して、タスク容易化サービス１０２によって（たとえば、委任制御を選択的に有効化することによって）選択的に制御されるものとして本明細書で説明されるが、いくつかの実施形態では、委任は、より一般的には、利用可能であり得る。したがって、たとえば、メンバー１１８は、タスクの作成時またはタスクの完了中を含む任意の時間にタスクが委任されることになることを自由に示すことができ得る。委任は、依然として、法的またはポリシーの制限（たとえば、いくつかの購入についての年齢または予算制限）、タイミングの制約、または実用性などのいくつかの制限の対象となり得る。そのような場合、委任は、利用可能にされないことがあるか、またはメンバー１１８によるタスクを委任しようとする試みは、タスクが委任されないことがあることを示すタスク容易化サービス１０２からのエラーまたは通知、さらに詳細に委任について説明するための代理１０６との通信の開始、もしくは同様のステップに遭い得る。

【0219】

[0234]上記を考慮すると、本開示は、タスクを委任するための委任制御の有効化およびアクティブ化について説明するが、本開示のいくつかの態様は、委任後の活動に関係するプロセスおよび特徴を対象とする。そのような委任後の活動は、タスクが委任された機構にかかわらず行われ得、したがって、委任制御の有効化およびアクティブ化に関係する本開示の他の態様とは別々に独立して実装され得る。

【0220】

[0235]タスク調整システム１１４はまた、委任確認を受信したことに応答してタスクに関連する通信ポリシー１００２のうちの通信ポリシーを更新し得る。本開示のコンテキストでは、通信ポリシー１００２は、メンバー１１８との通信がいつ行われることになるのか、およびそれらの通信の性質を決定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ルール、論理、モデル、または同様の要素を指す。たとえば、通信ポリシー１００２は、通信がコンピューティングデバイス１２０を通してメンバー１１８に与えられるのかどうかとそのような通信の内容とを指示するタスク容易化サービス１０２が使用するためのルールを含み得る。タスク委任のコンテキストでは、委任なしに行われたであろうタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の少なくともいくつかの通信がもはや行われないように、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８から委任確認を受信したことに応答して通信ポリシー１００２を更新し得る。言い方を変えれば、メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２にタスクを委任するとき、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８との通信を低減し、関連するタスクを完了することへのメンバー１１８による対応する関与を低減する。そうすることによって、メンバー１１８に対する認知的負荷が低減され得る。

【0221】

[0236]タスクの委任は、概して、委任より前にタスクに適用される通信ポリシーに対してタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を低減するタスクのための通信ポリシーをタスク容易化サービス１０２が決定し、適用することを生じることになる。通信の低減は、タスク容易化サービス１０２がタスクを完了するのに十分な情報および認可を有する場合に完了されるかまたは実質的に完了され得る。そのような場合、委任の後の通信は、タスクの完了時の確認通知または同様のメッセージに限定され得る。その一方で、委任の後にタスク容易化サービス１０２によって適用される通信ポリシーは、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信の部分的なまたは比較的名目上の低減しか生じないことがある。たとえば、メンバー１１８がタスクを委任し得るが、タスク容易化サービス１０２は、効果的に範囲を決定するおよび／またはタスクを完了するのに十分な情報または認可が欠如していることがある。そのような場合、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信は、追加情報および／または認可がメンバー１１８によって与えられるまで委任の前後で実質的に変更されないことがある。特に、少なくともいくつかの実装形態では、情報および／または認可がメンバー１１８によって与えられると、タスク容易化サービス１０２は、通信ポリシーを動的に決定し、適用し得る。言い方を変えれば、タスク容易化サービス１０２は、通信ポリシーが委任されたタスクを最も良く反映することを保証するために委任されたタスクに適用された通信ポリシーを再評価し得る。概して、しかしながら、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８による関与およびメンバー１１８の認知的負荷を低減することを目的としてタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を低減する通信ポリシーに向けてバイアスされ得る。

【0222】

[0237]タスク容易化サービス１０２が、委任を示すためにタスクのためのタスクデータを更新し、委任されたタスクにどんな通信ポリシーを適用すべきかを決定した後、タスク容易化サービス１０２は、提案推奨システム１００４を使用して提案を生成し得る。本開示のために、提案は、概して、タスクを完了するために完全にまたは実質的に定義されたプランを指す。概して、提案は、タスク容易化サービス１０２が特定のタスクを完了するために必要な実質的に全部の詳細を含むことになり、タスクを完了するための一般的な手順をさらに含み得る。タスクが委任されない場合では、タスク容易化サービス１０２は、特定のタスクのために複数の提案を生成し、各提案は、タスクを完了するためのオプションに対応し得る。メンバー１１８は、次いで、タスク容易化サービス１０２が実行するための生成された提案を検討し、それらのうちの１つを選択し得る。

【0223】

[0238]本明細書において前に説明したように、提案を生成することは、関係する提案テンプレートにアクセスし、それを完了することを含み得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、異なるタスクタイプのためのテンプレートのストアを維持し得る。提案推奨システム１００４は、次いで、現在のタスクとともに使用する利用可能なテンプレートのうちの１つを決定し、選択し得る。たとえば、提案推奨システム１００４は、タスクに関連するタスクデータまたはタスクのパラメータに基づいてどのテンプレートを使用すべきかを決定し得る。タスク容易化サービス１０２は、次いで、タスクのための完全な提案を生成するために、フィールドを満たすか、オプションを選択するか、あるいはテンプレートを修正し得る。いくつかの実装形態では、提案を生成するプロセスは、代理１０６に少なくとも部分的によって実施され得る。たとえば、代理１０６は、タスクのためのテンプレートを選択し、可能な限りテンプレートを完了するように促され得る。提案の完了を助けるために、代理１０６は、タスクデータ、ユーザデータ、およびメンバーモデル７０９からの予測へのアクセスを与えられ得る。代替的に、テンプレートを選択することおよび完了することのうちの１つまたは複数は、利用可能なタスクデータ、ユーザデータ、およびモデル化されたユーザ特性に基づいて人工知能または機械学習モデル／アルゴリズムによって実施され得る。特に、委任されたタスクのための欠落した情報を決定することに関係するときに提案を完了することの一般的なプロセスについて、図１１のコンテキストで以下でさらに詳細に説明する。

【0224】

[0239]メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２にタスクを委任するとき、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクを完了するのに十分な権限および情報を有し得る。そのような場合、複数の提案を生成し、提示することは、必要でないことがあるが、それにもかかわらず、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクのための提案を生成し得る。たとえば、いくつかの実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、その後にタスク容易化サービス１０２がタスクを完了することが続くことになる委任されたタスクのための単一の提案を生成するように構成され得るか、または委任されたタスクのための複数の提案を生成し、メンバー１１８からのいかなる入力とも無関係にタスクを完了するために１つの提案を選択し得る。

【0225】

[0240]提案の生成が委任されたタスクのために必要でないことがあるが、委任されたタスクのために提案を生成し、記憶することはいくつかの利益を有する。特に、委任されたタスクのための提案は、委任されたタスクとそれの完了との記録として働き得る。提案は、代理１０６またはサードパーティのためのタスクを完了するためのガイドとしてさらに働き得る。いくつかの実装形態では、委任されたタスクのための提案はまた、委任されたタスクまたは委任解除されたタスクのいずれかのための提案を生成することに関係するモデルなど、タスク容易化サービス１０２のモデルをトレーニングおよび更新するためにデータを与え得る。したがって、提案推奨システム１００４が提案を生成した後、提案推奨システム１００４は、提案データストア１００６に生成された提案を送信あるいは与え得る。前述のように、提案データストア１００６中に記憶された提案は、たとえば、対応するタスクの完了を容易にすること、タスクとそれの完了とを検討することなどを行うためにメンバー１１８、代理１０６、または他の当事者によって後でアクセスされ得る。

【0226】

[0241]図１１を参照すると、タスク容易化サービス１０２を含む環境１１００の別の図が、委任されたタスクのための提案の生成をさらに示すために提供される。概して、環境１１００は、タスク容易化サービス１０２がタスクが委任されることになるというインジケータを受信したと仮定する。それに応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスクが委任されることになることを示すために（たとえば、タスクデータストア１１０中に記憶された）タスクのためのタスクデータを更新し、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を抑止するためにタスクに（たとえば、図１０に示されている通信ポリシー１００２中に維持された）対応する通信ポリシーを選択し、適用している。

【0227】

[0242]図１１に示されているように、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクを完了するために提案を生成するためにタスクデータストア１１０と、ユーザデータストア１０８と、メンバーモデル７０９との各々からデータを受信し得る提案推奨システム１００４を含む。特に、メンバー１１８がタスクをいつ委任したのかに応じて、タスク容易化サービス１０２は、提案を生成するのに十分な情報または権限を有しないことがある。そのような場合、タスク容易化サービス１０２は、提案生成プロセスを完了するために未解決の情報を取得するために様々な行為を取り得る。

【0228】

[0243]メンバー１１８からの権限に関して、タスク容易化サービス１０２は、概して、許可の範囲内に入る１つまたは複数のタスクをメンバー１１８に代わってタスク容易化サービス１０２が完了することを先制して認証するメンバー１１８のための許可、設定などのリストを維持し得る。たとえば、メンバー１１８は、購入に関与するタスクのための最大予算を設定し得る。タスク容易化サービス１０２は、その後、メンバー１１８からの追加のいかなる承認または許可もなしに予算の下で購入を行い得る。別の例として、タスク容易化サービス１０２は、いくつかのタスクを実施するときにメンバー１１８の代わりを務め得るように、メンバー１１８は、タスク容易化サービス１０２にいくつかの許可または権限を与え得る。たとえば、メンバー１１８は、メンバー１１８に代わってタスク容易化サービス１０２がいくつかの予約（たとえば、医者、歯科医など）または同様のコミットメントを行うことを認証し得る。

【0229】

[0244]タスク容易化サービス１０２が提案の態様のための権限を有しない範囲で、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に権限を要請し得る。いくつかの実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に必要とされる権限を与えるように促す通知、メッセージ、または同様の通信をコンピューティングデバイス１２０を介してメンバー１１８に送信し得る。他の実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクを完了するために権限に関してメンバー１１８に連絡するように代理１０６を促すために代理１０６に通知、メッセージ、または同様の通信を送信し得る。タスク容易化サービス１０２がメンバー１１８から権限を受ける場合、タスク容易化サービス１０２は、委任されたものとしてタスクを完了することを進め得る。代替的に、タスク容易化サービス１０２がメンバー１１８から十分な権限を受けないかまたはメンバー１１８によって権限を拒否される場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクのための委任を取り消し得る。さらに詳細に以下で説明されるように、委任の取消しは、タスクがもはや委任されないことを示すためにタスクデータストア１１０中のタスクのステータスを更新することと、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を概して増加させるタスクのための新しい通信ポリシーを適用することとを含み得る。言い方を変えれば、タスク容易化サービス１０２が委任されたタスクを完了するために適切な権限を受けない場合、タスク容易化サービス１０２は、タスクを自動的に委任解除し得るが、委任解除されたタスクの完了をさらに進めることができるが、そうするのに必要とされるメンバー１１８との何らかの増加した対話を伴う。

【0230】

[0245]委任されたタスクを完了するために適切な権限を有することに加えて、タスク容易化サービス１０２は、完了のためにタスクを適切に詳しく調べ、対応する提案を生成するためにタスクとユーザとに関する十分な情報をまた有しなければならない。少なくともいくつかの実装形態では、提案推奨システム１００４が新しい提案を生成することを開始するとき、提案推奨システム１００４は、提案推奨システム１００４に利用可能な関連情報をもつ提案テンプレートをポピュレートし得る。たとえば、提案推奨システム１００４は、メンバー１１８（たとえば、名前、住所など）およびタスクに固有の詳細に関する情報のためのチェックボックス、フィールドなどを含む提案テンプレートにアクセスし得る。提案推奨システム１００４は、次いで、テンプレートをポピュレートするためにタスク容易化サービス１０２に利用可能なタスクデータストア１１０、ユーザデータストア１０８、および他の情報にアクセスし得る。たとえば、メンバー１１８が委任されたタスクを最初に作成したとき、メンバー１１８は、タスクのタイプ、タスクのための最終期限、タスクのための予算、およびタスクに適用され得る任意の特殊条件または命令に関する情報を与えられていることがある。したがって、提案推奨システム１００４がタスクのための提案を生成するとき、提案推奨システム１００４は、可能な限り提案テンプレートをポピュレートするためにタスク作成中にメンバー１１８によって与えられた情報を使用し得る。

【0231】

[0246]少なくともいくつかの事例では、メンバー１１８は、提案を完了するために必要とされるすべての情報を与えていないことがある。たとえば、誕生日パーティを計画するタスクの場合、メンバー１１８は、パーティが誰のためのものであるのか、いつどこでパーティが開催されることになるのかに関する一般的な情報を与え得るが、どんな食事を注文するのかに関する詳細を指定しないことがある。別の例として、メンバー１１８は、特定の都市への休暇を計画するタスクを有し得、休暇のタイミングに関する一般的な詳細を与え得るが、旅行のための宿泊先または旅行計画に関するいかなる特定の指示も与えないことがある。

【0232】

[0247]以下の説明のために、タスク詳細は、一般に、タスクパラメータと呼ばれ、タスクの各タスクパラメータは、一般に、タスクパラメータ値を有すると呼ばれる。したがって、タスクが委任され、実質的に全部のタスクパラメータ値がタスク容易化サービス１０２に利用可能であるとき、タスク容易化サービス１０２は、（たとえば、提案推奨システム１００４を使用して）対応する提案を生成することを進め得る。一方、いくつかのタスクパラメータ値が与えられなかったかまたはそうではなく利用不可能である場合、タスク容易化サービス１０２は、欠落したタスクパラメータ値を決定または予測するために追加のステップを行い得る。

【0233】

[0248]いくつかの実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６に値が欠落しているタスクパラメータを提示し得る。代理１０６は、次いで、メンバー１１８に代理１０６の過去の経験に基づいて欠落した情報を与え得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、検討および完了のために代理１０６に欠落した情報／詳細を提示し得る。そうするために、代理１０６は、メンバー１１８のタスクが表示されるユーザインターフェースを提示され得る。委任されたタスクについて情報が欠落している範囲で、ユーザインターフェースは、委任されたタスクのための対応するインジケータを含み得る。代理１０６は、次いで、欠落した情報を促すべきまたは欠落した情報をリストするタスク詳細画面を提示すべき委任されたタスクを選択し得る。代理１０６は、次いで、欠落した情報を与える機会を与えられ得る。別の例として、代理１０６は、検討のために提案の予備ドラフトを提示され得る。予備ドラフトは、代理１０６による検討および解決のために欠落した情報を強調するかあるいは留意し得る。代理１０６は、次いで、欠落した情報を与えるように促すために情報が欠落している任意のフィールドなどを選択し得る。

【0234】

[0249]いくつかの実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、代わりに、メンバー１１８の過去の活動からタスクパラメータ値を推測し得る。図１１に示されているように、たとえば、タスク容易化サービス１０２は、欠落したタスクパラメータ値を予測するためにタスクデータ、ユーザデータ、および（たとえば、メンバーモデル７０９からの）モデル化されたユーザ特性のいずれかを受信し得るパラメータ予測システム１００８を含み得る。

【0235】

[0250]パラメータ予測システム１００８は、タスクパラメータ値の予測を容易にするために、パラメータ予測モデル１０１０と本明細書では総称される様々な予測モデルおよびアルゴリズムを含むかまたはそれらへのアクセスを有し得る。パラメータ予測モデル１０１０は、異なるパラメータを予測するために異なるモデルを含み得、メンバー１１８に固有のモデルをさらに含み得る。しかしながら、概して、パラメータ予測モデル１０１０のモデルは、タスクパラメータのための対応する予測値の入力および出力としてタスクデータおよび／またはユーザデータの特徴ベクトルを受信し得る。

【0236】

[0251]パラメータ予測モデル１０１０がパラメータ値を予測するために任意の好適なモデルを使用し得るが、パラメータ値がバイナリであるかあるいはあらかじめ決定された値に限定される実装形態では、パラメータ予測モデル１０１０は、与えられた特徴ベクトルに基づいて限定された値のうちの１つを識別する分類モデルまたはアルゴリズムを実装し得る。

【0237】

[0252]例として、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８によって与えられた日付に家族との夕食を注文するというタスクを与えられ得る。ユーザのデータストア１０８は、概して、家族の数、それらの年齢、および一般的な食品の選好を含むメンバー１１８の家族に関する詳細を含み得る。しかしながら、メンバー１１８は、注文されることになる食品のタイプに関していかなる特定の詳細も与えないことがある。言い方を変えれば、注文されるべき食品のタイプは、パラメータ値が消失している委任されたタスクのパラメータである。したがって、タスク容易化サービス１０２は、夕食のための食品の満足なタイプを予測するためにパラメータ予測システム１００８に依拠し得る。そうするために、パラメータ予測システム１００８は、タスクデータストア１１０中に維持されたタスク容易化サービス１０２によって完了された前の夕食の注文の詳細にアクセスし、食品タイプの最初のショートリストを生成するためにどんなタイプの食品をメンバー１１８が注文する傾向があるのかを決定し得る。パラメータ予測システム１００８は、次いで、どの食品タイプを注文すべきかを決定するためにパラメータ予測モデル１０１０のモデルに依拠し得る。非限定的な例として、モデルは、入力として、（たとえば、ユーザデータストア１０８中に維持された）家族のための選好データならびにプレゼントの注文タスクのためのタスクデータを受信し得る。特徴ベクトルはまた、家族がつい最近楽しんだ食品を再注文するのを妨げるためにメンバー１１８に代わって注文された前回の食事のための詳細を含み得る。モデルは、次いで、食品タイプのショートリストからの選択（たとえば、食品タイプパラメータ値）を出力し得る。

【0238】

[0253]他の場合には、パラメータ値は、連続であるか、あるいは潜在的な値の範囲内に入り得る。そのような場合、パラメータ予測システム１００８は、代わりに、対応するパラメータ値を予測するために回帰タイプモデルに依拠し得る。

【0239】

[0254]再び、例として、メンバー１１８は、タスク容易化サービス１０２に誕生日プレゼントを購入するタスクを委任し得る。メンバー１１８は、受取り側に贈り物が誰のためのものであるのかおよびメンバー１１８の関係に関するいくつかの詳細を与え得るが、贈り物のための予算を指定しないことがある。言い方を変えれば、予算は、パラメータ値が消失している委任されたタスクのパラメータである。予算を決定するために、パラメータ予測システム１００８は、パラメータ予測モデル１０１０の贈り物予算モデルに依拠し得る。特に、贈り物予算モデルは、入力として、購入されることになる贈り物のための利用可能な詳細を含む特徴ベクトルを受信し得る。特徴ベクトルはまた、メンバー１１８に概して適用可能であり得る最大認証予算などの他のデータを含み得る。特徴ベクトルを受信したことに応答して、贈り物予算モデルは、生成されたタスクのための提案に含めるための予算額（たとえば、予算額パラメータ値）を生成し、出力し得る。

【0240】

[0255]上記のように、パラメータ予測モデル１０１０のモデルは、委任されたタスクのための欠落したパラメータ値を決定するときにタスクデータとユーザデータとのいずれかまたは両方を考慮し得る。タスクデータは、タスクのためのあらゆるパラメータと対応するパラメータ値とを含み得る。たとえば、タスクデータは、タスクのための最終期限、タスクを完了するコスト、タスクのタイプ、タスクの複雑性（たとえば、関与し得るステップまたはサブタスクの数）、タスクに関連する地理的ロケーション、タスクの現在のステータス、ならびにタスクの性質および範囲に関する任意の他の同様の情報を含み得る。一方、ユーザデータは、メンバー１１８の選好、行動、パーソナリティ、人口統計、および他の同様の特性に関する情報など、メンバー１１８に関する特定の情報に対応し得る。パラメータ予測システム１００８によって生成されたパラメータ値がメンバー１１８に特別に調整され得るように、そのようなユーザデータがメンバーモデル７０９に組み込まれるかまたはそれによって生成され得る。たとえば、メンバーモデル７０９は、メンバー１１８が、予算にこだわる傾向があるのかどうか、タスクが比較的即時性をもって完了されることを選好するのかどうか、過去の活動からのずれに概して柔軟であり耐性があるのかどうかなど、メンバー１１８の様々な態様に対応する様々なパラメータを含み得る。したがって、そのようなユーザ固有のパラメータは、タスクパラメータ値を予測する際にパラメータ予測モデル１０１０が使用するためにパラメータ予測システム１００８とパラメータ予測モデル１０１０に与えられ得る。たとえば、前の予算の例のコンテキストでは、パラメータ予測モデル１０１０の贈り物予算モデルは、メンバー１１８の予算へのこだわりを示すメトリックを受信するように構成され得、これは、次に、メンバーモデル７０９中に維持されたいくつかのパラメータのうちの１つであり得る。別の例として、前の夕食の選択の例を参照すると、メンバーモデル７０９は、メンバー１１８がどれくらい冒険的であるまたは新奇探索的である傾向があるのかを示すメトリックを含み得る。この新奇探索メトリックは、メンバー１１８とその家族のために「実証済みである」食品オプションを選択すべきであるのかまたはメンバー１１８のために典型的でないことがある食品オプションを選択すべきであるのかに影響を与えるためにパラメータ予測モデル１０１０のモデルによって使用され得る。

【0241】

[0256]別の例として、パラメータ予測モデル１０１０は、メンバーモデル７０９中でキャプチャされたメンバー１１８の特性に基づいて修正され得る様々な重み付け、係数、または同様のパラメータを含み得る。たとえば、特定のパラメータ値を決定するときに、パラメータ予測モデル１０１０のモデルは、対応するタスクの特徴を含む特徴ベクトルならびにメンバーモデル７０９中でキャプチャされたメンバー１１８のユーザ固有の特性に少なくとも部分的に基づき得る係数／重み付けベクトルを受信し得る。タスクデータの特徴ベクトルは、その後、モデルへの入力として使用され得るが、メンバーモデル７０９に基づく係数ベクトルは、メンバー１１８に調整された予測のためにモデルをチューニングするために使用され得る。

【0242】

[0257]パラメータ予測モデル１０１０は、教師つき学習または教師なし学習のいずれかに依拠するモデルおよびアルゴリズムを含み得る。パラメータ予測モデル１０１０が教師つき学習に基づいてモデルまたはアルゴリズムを含む範囲で、そのようなモデルのためのトレーニングデータは、メンバー１１８との前の対話およびメンバー１１８の活動に基づき得る。たとえば、いくつかの実装形態では、トレーニングデータは、メンバー１１８または代理１０６が欠落したパラメータ値を与えることによって生成され得る。代替的に、パラメータ値は、たとえば、タスクが作成されたときからの（たとえば、好適な自然言語処理アルゴリズムを使用した）チャットログまたは同様の通信を分析することによってメンバー１１８と代理１０６との間の通信から推測され得る。

【0243】

[0258]少なくともいくつかの実装形態では、特に、メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２との対話の長い履歴を有しないとき、パラメータ予測モデル１０１０のためのトレーニングデータは他のメンバーから収集されたデータに基づき得る。特に、パラメータ予測モデル１０１０がトレーニングデータについて他のメンバーに依拠する範囲で、そのようなトレーニングデータは、他のメンバーが、同様の人口統計からのものであるか、または（たとえば、他のメンバーのためのメンバーモデルによってキャプチャされた）特性をメンバー１１８と共有するように調整され得る。

【0244】

[0259]タスク容易化サービス１０２はまた、タスクを完了するのに比較的重要であるが、メンバー１１８との代理１０６の体験に基づいて代理１０６によって確認されることができないか、パラパラメータ予測モデル１０１０を使用して推測されるか、あるいはメンバー１１８との対話なしに決定される欠落したパラメータを用いてタスクが生成され、委任されるときなどに、メンバー１１８に欠落したパラメータ値を直接要求し得る。たとえば、メンバー１１８は、贈り物を購入するタスクに関連付けられ得るが、タスクは、贈り物が誰のためのものであるのかまたは受取り側の関係する特性に関する情報が欠如していることがある。いくつかの実装形態では、そのようなタスクは、最初の例ではタスク容易化サービス１０２への委任を妨げられ得る。代替的に、メンバー１１８は、追加情報の提供を条件にまたはそれがあるまでタスク容易化サービス１０２にそのようなタスクを委任し得る。欠落した情報を取得するために、タスク容易化サービス１０２は、コンピューティングデバイス１２０を通してメンバー１１８に要求、メッセージ、通知、または同様の通信を送信し得るか、あるいはタスクの前に情報がメンバー１１８から必要とされることを示し得る。コンピューティングデバイス１２０において提示されるユーザインターフェースは、次いで、欠落した詳細などを与えるために代理１０６との通信セッションを開くためにメンバー１１８が欠落した詳細を直接入力することを許可し得る。

【0245】

[0260]図１２Ａおよび図１２Ｂは、タスク容易化サービスによる完了のためにタスクを委任するための方法１２００のためのフローチャートを示す。以下の説明では、前の図のいくつかの要素および特徴、特に、図７～図１１の要素を参照されたい。あらゆるそのような参照は、方法１２００にコンテキストを与えるものであり、非限定的なものである。

【0246】

[0261]ステップ１２０２において、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８からタスクのための委任インジケータを受信する。少なくともいくつかの実装形態では、委任インジケータは、メンバー１１８がコンピューティングデバイス１２０において提示されるタスクのための委任制御をアクティブ化することに応答して生成され得る。本明細書で説明されるように、（代理１０６を含む）タスク容易化サービス１０２は、対応するタスクの委任が可能であるおよび／または推奨されると決定したことに応答してコンピューティングデバイス１２０においてタスクのための委任制御を動的に有効化し得る。

【0247】

[0262]本開示の実装形態は、メンバー１１８が委任制御をアクティブ化することに応答してタスク容易化サービス１０２が委任インジケータを受信することに限定されない。むしろ、タスク容易化サービス１０２は、任意の好適なソースから任意の好適な委任インジケータを受信し得る。たとえば、いくつかの例では、タスクのための委任インジケータは、たとえば、メンバー１１８が所与のタスクが委任されなければならないことを代理１０６に伝達することに応答してメンバー１１８からではなく代理１０６から受信され得る。

【0248】

[0263]ステップ１２０４において、タスク容易化サービス１０２は、タスクが完了のためにタスク容易化サービス１０２に委任されることを示すためにタスクに関連するタスクデータを更新する。たとえば、タスクデータストア１１０は、メンバー１１８に関連するタスクごとの記録を含み得、各記録は、委任状態フィールド、フラグ、値などを含む。したがって、タスク容易化サービス１０２がステップ１２０２においてタスクのための委任インジケータを受信することに応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスクが委任されることを示すためにタスクデータストア１１０中のタスクの委任ステータスを更新し得る。

【0249】

[0264]ステップ１２０６において、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクに関係する通信のための通信ポリシーを決定し、適用する。本明細書で説明されるように、通信ポリシーは、概して、メンバー１１８との通信がいつ行われることになるのか、およびそれらの通信の性質を決定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ルール、論理、モデル、または同様の要素を指す。したがって、委任の前に、タスクは、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間での比較的自由な通信を許可し得る第１の通信ポリシーの対象となり得る。タスクの委任の後に、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクに関係する通信のための第２の通信ポリシーを識別し、適用し得る。概して、第２の通信ポリシーは、第１の通信ポリシーに対して、それがタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を低減するか、制限するか、あるいは抑止し得るという点でより厳しいものであり得る。

【0250】

[0265]本明細書で説明されるように、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を抑止することは、タスクに対するタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間のすべての通信の除外を含むすべてを含み得る。しかしながら、抑制はまた、委任の前に許可されていたであろうすべての通信を可能にすることを含み得るが、追加の検査、確認、または同様のステップが必要とされる。たとえば、代理１０６は、委任されたタスクに関係するメンバー１１８との通信を開くかまたはメンバー１１８にメッセージを送信することを試み得る。それに応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスクが委任されることを代理１０６に思い出させ、通信を開始／送信するために確認を要求するように代理１０６を促し得る。この場合、タスク容易化サービス１０２が代理１０６とメンバー１１８との間の通信を完全には禁止しないが、代理１０６がメンバー１１８との通信が必要であるのかどうかを考慮するのを奨励されるように、タスク容易化サービス１０２は、通信プロセスへの追加の摩擦を注入する。

【0251】

[0266]基本例では、タスク容易化サービス１０２は、委託されていないタスクのための第１の通信ポリシーと委任されたタスクのための第２の通信ポリシーとの２つの通信ポリシーだけを実装するように構成され得る。したがって、どの通信ポリシーが適用されるのかを決定することは、タスクの委任ステータス、フラグなどがタスクが委任されることを示すのかどうかをタスク容易化サービス１０２がチェックすることを含み得る。そうである場合、タスク容易化サービス１０２は、第２の通信ポリシーを実装し得る。

【0252】

[0267]他の例では、タスク容易化サービス１０２は、タスクがタスク容易化サービス１０２に委任されているのかどうかに加えて任意の関係するパラメータに従って変動し得る複数の通信ポリシーを実装し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクのタイプ、委任されたタスクの複雑性、委任されたタスクのための予算、委任されたタスクのための最終期限などに基づいて異なる委任されたタスクのための通信ポリシーを実装するように構成され得る。

【0253】

[0268]非限定的な例として、タスク容易化サービス１０２は、タスクの予算に基づいて異なる通信ポリシーを実装するように構成され得る。委任されたタスクがより高いタスク予算を有する範囲で、通信ポリシーは、委任されたタスクのステータスに関する一般的な更新および通知を送信することを含み得る。特に、関与する潜在的な支出を仮定すれば、そのような名目上の通信は、委任されたタスクに関するメンバー１１８の懸念およびストレスを低減し得る。言い方を変えれば、いつどれくらいの金額が高コストのタスクのために費やされているのかを知らないことによるメンバー１１８のための認知的負荷およびストレスは、時々の更新を受信することに関連するメンバー１１８の認知的負荷を上回り得る。対照的に、タスク容易化サービス１０２は、支出なしのまたは比較的低予算をもつ委任されたタスクのためにタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間での通信を用いないまたは比較的最小限の通信を用いる通信ポリシーを実装するように構成され得る。そのような場合、関与する比較的名目上の金額を仮定すれば、タスクのためのリマインダおよび通知を受信することに関連するメンバー１１８のための認知的負荷およびストレスは、いつどれくらい資金が費やされているのかについて完全に通知されていないメンバー１１８によって生じる認知的負荷およびストレスを上回り得る。

【0254】

[0269]別の例として、通信ポリシーは、タスク容易化サービス１０２に委任されるタスクのタイプに基づいて異なり得る。たとえば、いくつかのタスク（たとえば、近日のパーティを計画すること、休暇を計画すること、スポーツまたはエンターテインメントイベントのためのチケットを購入することなど）は、メンバー１１８のための誤訳および興奮の固有の要素を有し得るが、他のもの（たとえば、雨樋の清掃をスケジュールすること、歯科医の予約をセットアップすることなど）は、比較的日常的なものであり得る。したがって、委任されたタスクが娯楽およびエンターテインメントに関連するタスクタイプを有する場合、タスク容易化サービス１０２は、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を許可する通信ポリシーを採用し得る。言い方を変えれば、委任されたタスクがメンバー１１８のための高いレベルの潜在的な関心を有するとき、タスク容易化サービス１０２は、そのような通信がメンバー１１８からの正の応答を生じることになるという仮定の下で、通信、リマインダなどのためにより高い頻度またはより自由な条件を用いる通信ポリシーを選択し得る。対照的に、委任されたタスクが、より日常的であるか、またはメンバー１１８に対して概して負の関連付けを有するとき、タスク容易化サービス１０２は、より低い頻度の通信、リマインダなどを用いる通信ポリシーを選択し得る。そのような場合、そのようなタスクのためのリマインダおよび更新を受信することは、メンバー１１８からの中間のさらには負の応答を生じ得、したがって、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信を低減する適切な通信ポリシーを実装することによって回避され得る。

【0255】

[0270]タスク容易化サービス１０２は、同様に、メンバーモデル７０９中でキャプチャされた特性を含むメンバー１１８の特性に基づいて異なる委任されたタスクのための通信ポリシーを実装するように構成され得る。たとえば、メンバーモデル７０９は、タスクの完了を管理し、それに関与するメンバー１１８の傾向または選好を示すパラメータ（たとえば、マイクロマネージャメトリック）を含み得る。メンバー１１８が概してタスクの完了に関与することを選好する範囲で、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクのためにより多くの通知、リマインダ、更新などを許可する通信ポリシーを選択し得る。逆に、概して、メンバー１１８が「任せる」傾向があることをパラメータが示す場合、タスク容易化サービス１０２は、比較的限定された通信を用いる通信ポリシーを選択し得る。

【0256】

[0271]別の例として、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクのための通信ポリシーを決定する際にどれくらい長くメンバー１１８がタスク容易化サービス１０２と連携したのか、またはどれくらいの頻度でメンバー１１８がタスクを委任したのかを考慮し得る。たとえば、メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２またはタスクの委任に比較的なじみがない場合、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８がタスクの委任およびタスク容易化サービス１０２に詳しくなり、それらを自信をもって使えるようになるのを助けるためにより頻繁なリマインダ、通知などを許可するかまたは含む通信ポリシーが適切であり得ると決定し得る。逆に、メンバー１１８が多くの前に委任されたタスクをもつタスク容易化サービス１０２の長年のユーザである場合、タスク容易化サービス１０２は、比較的限定された通信を用いる通信ポリシーがより適切であると決定し得る。

【0257】

[0272]特に、委任されたタスクのための通信ポリシーは動的であり得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクのための第１の通信ポリシーを決定し得、その後、第２の通信ポリシーがより適切であり得るのかどうかを再評価し得る。委任されたタスクのための通信ポリシーの変更は、特に、タスクデータ、ユーザデータ、またはメンバーモデル７０９の変更の結果であり得る。タスク容易化サービス１０２はまた、メンバー１１８からフィードバックを受信したことに応答して委任されたタスクのための通信ポリシーを変更し得る。たとえば、メンバー１１８は、委任されたタスクのステータスに関する照会を（たとえば、代理１０６を通して）タスク容易化サービス１０２に提出し得る。それに応答して、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に委任されたタスクのステータスを与え得るが、やはり、今後はメンバー１１８に周期的な通知を与えるために委任されたタスクに適用される通信ポリシーを変更し得る。逆の状況も真であり、タスク容易化サービス１０２は、そのような通信が不要であるか、望ましくないことをメンバー１１８が示すことに応答して委任されたタスクのための通信ポリシーをより少数の通信を含むように変更し得る。

【0258】

[0273]ステップ１２０８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がタスクを完了するために追加のタスクパラメータ値が必要とされるのかどうかを決定する。前に説明したように、タスク容易化サービス１０２によって管理されるタスクは、概して、タスクの範囲を定義するタスクパラメータと対応するタスクパラメータ値とを含み得る。したがって、タスクが委任されるとき、完了が可能であるように、タスク容易化サービス１０２は、十分なタスクパラメータ値が委任されたタスクのために利用可能であるのかどうかを決定し得る。

【0259】

[0274]特定の一例では、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクのための提案テンプレートを取り出し、タスク容易化サービス１０２が完了するために十分な情報がないテンプレートの任意のフィールドまたは部分を識別することによって欠落したタスクパラメータ値を識別し得る。別の例では、タスク容易化サービス１０２は、（たとえば、タスクデータストア１１０から）委任されたタスクに関連する記録にアクセスし得、記録のいずれかのフィールドが空であるのかあるいは欠落したデータであるのかどうかを決定し得る。しかしながら、より一般的には、タスク容易化サービス１０２は、任意の好適な方法でタスク容易化サービス１０２が委任されたタスクを詳しく調べ、完了するのに十分な情報を有するのかどうかを決定し得る。

【0260】

[0275]追加のタスクパラメータ値が必要とされる場合、ステップ１２１０において、タスク容易化サービス１０２は、欠落した情報を取得しようと試みる。他の方法の中で、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６に情報を要求するか、対応するモデルを使用して欠落した情報を予測するか、またはメンバー１１８に情報を要求することによってそうし得る。

【0261】

[0276]少なくともいくつかの実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６が欠落したタスクパラメータ値を与え得るのかどうかを決定するために代理１０６に連絡し得る（ステップ１２１０）。そうである場合、タスク容易化サービス１０２は、ステップ１２１２において、代理１０６から欠落したタスクパラメータ値を取得する。たとえば、ステップ１２０８においてタスクパラメータ値が欠落していると決定することに応答して、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６に欠落した値についての要求または値が欠落しているという通知を送信し得る。代理１０６は、次いで、代理１０６がわかる範囲で欠落した値を与えるか、または代理１０６が欠落したパラメータ値を知らないかあるいはそれへのアクセスを有しないことを示し得る。

【0262】

[0277]他の実装形態では、代理１０６は、任意の欠落したタスクパラメータ値の指示を含むメンバー１１８のためのタスク情報を表示するユーザインターフェースを与えられ得る。たとえば、ユーザインターフェースは、メンバー１１８のためのタスクのリストを含み得る。委任されたタスクが完了するのに十分な情報がない範囲で、視覚的なまたは他のインジケータが委任されたタスクに関連する方式で与えられ得る。代理１０６は、次いで、何の情報が欠落しているのかを確かめ、代理１０６がわかる範囲で欠落した情報を与えるためにタスクを選択し得る。いくつかの実装形態では、タスクを選択することにより、タスク容易化サービス１０２は、欠落した情報が代理１０６による検討および完了のために強調された状態で部分的に完了された提案を代理１０６に提示し得る。

【0263】

[0278]タスク容易化サービス１０２はまた、ステップ１２１４において、タスク容易化サービス１０２の対応するモデルを使用して欠落したタスクパラメータ値が予測され得るのかどうかを決定し得る。タスク容易化サービス１０２がそうし得るプロセスに関する詳細は、図１１のコンテキストで上記で提供されており、パラメータ予測システム１００８の使用を含み得る。少なくともいくつかの実装形態では、パラメータ予測システム１００８は、様々な機械学習および人工知能ベースのアルゴリズムおよびモデルを使用してタスクパラメータ値を予測するためのパラメータ予測モデル１０１０を含み得る。したがって、可能な限り、タスク容易化サービス１０２は、ステップ１２１６において、パラメータ予測システム１００８を使用してタスクパラメータ値を生成し得る。

【0264】

[0279]タスク容易化サービス１０２は、ステップ１２１８において、メンバー１１８に欠落したタスクパラメータ値を要求し、ステップ１２２０において、要求されたパラメータ値を受信し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、通知を送信するか、または任意の欠落した情報を要求するプロンプトをコンピューティングデバイス１２０においてメンバー１１８に提示させ得る。代替的に、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６が任意の未解決の問題を解決するためにメンバー１１８と通信する意図で代理１０６に未解決の情報のリストを与え得る。概して、メンバー１１８に欠落したパラメータ値を要求することは、メンバー１１８との対話を必要としない他の方法が使い果たされたときの最後の手段とタスク容易化サービス１０２に見なされ得る。

【0265】

[0280]特に、方法１２００は、概して、あらゆる欠落したタスクパラメータ値が、代理１０６、予測モデル、またはメンバー１１８のいずれかによって解決され得ると仮定する。しかしながら、いくつかのタスクパラメータ値が解決され得ない範囲で、タスク容易化サービス１０２は、相応して、限定はしないが、タスクの委任ステータスを取り消すこと、委任されたタスクのための通信ポリシーを調整することを含む様々な行為を取り得る。

【0266】

[0281]すべての欠落したパラメータ値が解決された後、タスク容易化サービス１０２は、ステップ１２２２において、委任されたタスクのための提案を生成するか、または完了し得る。たとえば、場合によっては、タスク容易化サービス１０２は、任意の欠落したタスクパラメータ値を識別するときステップ１２０８において提案テンプレートを前に選択していることがある。そのような場合、タスク容易化サービス１０２は、ステップ１２１０～１２２０において取得されたものを含む利用可能なタスクパラメータ値を用いてステップ１２０８において識別されたテンプレートを完了し得る。代替的に、タスク容易化サービス１０２が提案テンプレートを前に識別していない場合、タスク容易化サービス１０２は、ステップ１２０８においてそのようにして、相応して提案テンプレートを完了し得る。タスク容易化サービス１０２は、次いで、委任されたタスクを完了する際に後で使用するために提案を記憶し得る。

【0267】

[0282]図１３は、タスク容易化サービス１０２にメンバー１１８によって委任されたタスクのための代理１０６とメンバー１１８との間の通信を抑止するための方法１３００のためのフローチャートを示す。概して、方法１３００は、制限する通信ポリシーが委任の後にタスクに適用されることに応答して代理１０６とメンバー１１８との間の通信を妨げるかまたは抑止するために実装され得る。

【0268】

[0283]ステップ１３０２において、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８からタスクのための委任インジケータを受信する。方法１２００のステップ１２０２のコンテキストで前に説明したように、委任インジケータは、任意の好適な方法で生成され、受信され得るが、少なくともいくつかの実装形態では、委任インジケータは、メンバー１１８がコンピューティングデバイス１２０において提示されるタスクのための委任制御をアクティブ化することに応答して生成され得る。

【0269】

[0284]ステップ１３０４において、タスク容易化サービス１０２は、タスクが委任されることを示すためにタスクに関連するタスクデータを更新し、ステップ１３０６において、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクに関係する通信のための通信ポリシーを決定し、適用する。前に説明したように、タスクが委任されるとき、タスク容易化サービス１０２は、概して、委任より前にタスクに適用された通信ポリシーよりも限定的である通信ポリシーを決定し、適用する。現在の説明のコンテキストでは、より限定的は、概して、タスク容易化サービス１０２がタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の少なくともいくつかの通信を妨げるかまたは抑止することを意味する。たとえば、いくつかの極端な事例では、タスク容易化サービス１０２は、委任の後にタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間のあらゆる通信を禁止し得る。制限範囲の反対側では、タスク容易化サービス１０２は、代わりに、通信を完全に妨げるかまたは禁止することなしにタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間で通信するために摩擦または追加のステップを追加し得る。方法１３００は、この後者の手法を対象とする。

【0270】

[0285]ステップ１３０８において、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６からメンバー１１８への潜在的な通信をインターセプトするかあるいは識別する。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６がいつメンバー１１８に委任されたタスクに関するメッセージを送信しようと試みるのかを識別すること、メンバー１１８とチャットセッションを開始すること、あるいはステップ１３０６において実装された通信ポリシーに基づいて委任されたタスクに関してメンバー１１８と通信することを行うように構成され得る。たとえば、代理１０６は、メンバー１１８との通信を開始するための制御をもつユーザインターフェースを含み得る。したがって、委任されたタスクに関してメンバー１１８と対話しようとする代理１０６による試みをインターセプトまたは検出することは、タスク容易化サービス１０２が対応する制御のアクティブ化を監視し、識別することを含み得る。

【0271】

[0286]ステップ１３１０において、タスク容易化サービス１０２が委任されたタスクに関してメンバー１１８と通信しようとする代理１０６による試みを検出することに応答して、タスク容易化サービス１０２は、通信が送られる／開始されることになることを確認するように代理１０６を促す。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、タスクが委任されているにもかかわらず通信を送ることを代理１０６が希望すると代理１０６が確信していることを確認するように代理１０６に促し得る。ステップ１３１２において、タスク容易化サービス１０２は、代理１０６から確認を受信するのを待ち得る。通信が送られることになるという確認を代理１０６から受信したことに応答して、タスク容易化サービス１０２は、次いで、ステップ１３１４において、通信を許可／開始し得る。図１３に示されていないが、代理１０６は、代わりに、ステップ１３１２においてメンバー１１８に抑止された通信を送ることを控えるか、あるいはタスク容易化サービス１０２によって与えられたプロンプトに応答しないことを選定し得る。そのような場合、通信は、デフォルトで妨げられ得る。

【0272】

[0287]図１４は、委任されたタスクの完了の後にメンバーのフィードバックを受信し、それを利用するための方法１４００のためのフローチャートを示す。

【0273】

[0288]ステップ１４０２において、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクが完了していると決定する。応答して、ステップ１４０４において、タスク容易化サービス１０２は、完了したタスクに対応するフィードバックをメンバー１１８から受信するか、あるいはメンバー１１８に要請する。タスク容易化サービス１０２は、限定はしないが、コスト、適時性、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の通信などの完了したタスクの特定の態様に関するフィードバックをメンバー１１８にさらに要求し得る。最後に、ステップ１４０６において、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８によって与えられたフィードバックに基づいてあらゆる関係するモデルを更新する。

【0274】

[0289]特定の一例では、タスク容易化サービス１０２は、図１１に示されているパラメータ予測システム１００８のパラメータ予測モデル１０１０のうちの１つまたは複数を更新し、改良するためにメンバー１１８から受信されたフィードバックを使用し得る。図１１のコンテキストで説明されたように、パラメータ予測モデル１０１０は、概して、メンバー１１８によって直接与えられなかったタスクパラメータ値を予測するために使用され得る。したがって、メンバー１１８がパラメータ予測システム１００８によって予測されるタスクパラメータ値に関係する完了したタスクの態様に関するフィードバックを与える範囲で、タスク容易化サービス１０２は、パラメータ予測モデル１０１０のうちの１つまたは複数を更新するためにそのようなフィードバックを使用し得る。たとえば、タスク予算がパラメータ予測システム１００８によって予測され、メンバー１１８が、完了したタスクのコストが高すぎたというフィードバックを与える場合、パラメータ予測モデル１０１０の対応するモデルは、今後はより保守的な予算を与えるために更新され得る。別の例として、メンバー１１８は、タスク容易化サービス１０２に愛する人のための贈り物を購入するタスクを委任し得る。メンバー１１８が、その後、贈り物の予測された態様が思い通りのものであったかまたはメンバー１１８の期待を超えていたことを示す場合、パラメータ予測モデル１０１０は、今後は同様の予測を行うために更新され得る。

【0275】

[0290]図１５は、タスクの委任を取り消すための方法１５００のためのフローチャートを示す。ステップ１５０２において、タスク容易化サービス１０２は、完了のためにタスク容易化サービス１０２に現在委任されているタスクのための取消しインジケータを受信する。委任ステータスの取消しは、様々な理由で行われ得、したがって、タスク容易化サービス１０２による取消しインジケータの受信は、様々な機構を使用して行われ得る。

【0276】

[0291]場合によっては、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８または代理１０６による明示的な取消しに応答して取消しインジケータを受信し得る。たとえば、タスクの委任の後に、メンバー１１８は、コンピューティングデバイス１２０によって提示されたユーザインターフェースの制御を使用して、または代理１０６にタスクを委任解除するメンバー１１８の意図を伝達することによってタスクを委任解除するのを許可され得る。他の場合には、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクの完了を実行不可能または不可能にするイベントに応答して取消しインジケータを受信し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、委任されたタスクを完了するために提案を完了するのに不十分な情報しか有していないことがあり、欠落した情報を取得するために任意の利用可能な手段を有しないことがある。別の例として、メンバー１１８は、イベントのチケットを購入するために容易化サービス１０２にタスクを委任し得るが、最大で合計２００ドルまでの購入しか認証しないことがある。チケットがその金額で利用不可能であるとタスク容易化サービス１０２が決定する場合、タスク容易化サービス１０２は、委任されたときに指定されたタスクを完了することができないとすれば、タスク容易化サービス１０２はタスクを委任解除し得る。

【0277】

[0292]ステップ１５０４において、委任されたタスクが委任解除されるというインジケータを受信した後に、タスク容易化サービス１０２は、それが委任解除されたことを示すためにタスクのためのタスクデータを更新する。たとえば、タスクデータストア１１０は、メンバー１１８に関連するタスクごとの記録を含み得、各記録は、委任状態フィールド、フラグ、値などを含む。したがって、タスクが委任解除されることになるというインジケータをタスク容易化サービス１０２が受信したことに応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスクがもはや委任されないことを示すためにタスクデータストア１１０中のタスクの委任ステータスを更新／リセットし得る。

【0278】

[0293]ステップ１５０６において、タスク容易化サービス１０２は、タスクのための通信ポリシーを決定し、更新する。タスクの委任に応答してタスク容易化サービス１０２がより限定的な通信ポリシーを決定し、適用する前に説明した方法とは対照的に、タスクが委任解除されるとき、タスク容易化サービス１０２は、委託解除されたタスクのための通信ポリシーを委託解除されたタスクのためのデフォルトの通信ポリシーに復帰するか、あるいはより限定的な通信ポリシーを決定し、適用し得る。言い方を変えれば、タスク容易化サービス１０２は、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間での増加した通信を許可する通信ポリシーを適用し得る。

【0279】

[0294]特に、図１５に示されていないが、少なくともいくつかの事例では、タスク容易化サービス１０２は、タスクは委任解除されないことがあると、またはそうすることが実行不可能であるか概して推奨されないことになると決定し得る。たとえば、メンバー１１８は、夕食を注文するためにタスク容易化サービス１０２にタスクを委任し得る。メンバー１１８は、その後、委任を取り消そうと試み得る。タスク容易化サービス１０２が夕食を注文し、注文を変更することができない範囲で、タスク容易化サービス１０２は、取消しが可能でないと決定し得る。そのような状況では、タスク容易化サービス１０２は、タスクを委任解除することを許可しないことがあるか、またはタスクの完了が避けられない結果であるとメンバー１１８に伝達し得る。

【0280】

[0295]タスク容易化サービス１０２は、いつ委任が取り消されたのかに応じて追加の異なる行為を取り得る。たとえば、委任が十分早く取り消されるとき、タスク容易化サービス１０２は、それが初期の段階で委任解除されたかのようにタスクを単に進め得る。したがって、たとえば、タスク容易化サービス１０２は、タスクを完了するために複数の提案を生成することと、検討および承認のためにメンバー１１８に提案を提示することとを進め得る。取消しが後で行われる場合、タスク容易化サービス１０２は、もしあれば、タスクのどんな態様がさらに修正され得るのかを決定し得る。任意の態様が修正され得る範囲で、タスク容易化サービス１０２は、それらの態様を検討し、それをメンバー１１８と確認し得る。

【0281】

[0296]図１６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１６００を示す。図１６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１６００は、いくつかの実装形態による、バスなどの接続１６０６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１６０２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１６００は、接続１６０６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１６１４を含むプロセッサ１６０４を含む。いくつかの実施形態では、システムメモリ１６１４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１６００は、プロセッサ１６０４と直接接続された、プロセッサ１６０４に極めて近接した、またはプロセッサ１６０４の一部として統合された、高速メモリのキャッシュ１６０８を含む。システムアーキテクチャ１６００は、プロセッサ１６０４による迅速なアクセスのために、メモリ１６１４および／または記憶デバイス１６１０からキャッシュ１６０８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１６０８は、データを待つことによるプロセッサ１６０４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１６０４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１６０８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１６１４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１６１４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１６０２に関連する他のそのようなデータを含み得る。

【0282】

[0297]他のシステムメモリ１６１４も、使用のために利用可能であり得る。メモリ１６１４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１６０４は、任意の汎用プロセッサと、プロセッサ１６０４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１６１０中に記憶されたサービス１６１２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１６０４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１６０４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１６０４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。

【0283】

[0298]コンピューティングシステムアーキテクチャ１６００とのユーザ対話を可能にするために、入力デバイス１６１６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１６１８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１６００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１６１６および／または出力デバイス１６１８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１６２０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１６０２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１６１６および／または出力デバイス１６１８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。

【0284】

[0299]いくつかの実施形態では、ストレージデバイス１６１０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。

【0285】

[0300]上記で説明されたように、ストレージデバイス１６１０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１６０４を制御または構成することができるサービス１６１２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１６００に示されているように、ストレージデバイス１６１０は、システム接続１６０６を使用してコンピューティングデバイス１６０２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１６１２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１６０４、接続１６０６、キャッシュ１６０８、ストレージデバイス１６１０、メモリ１６１４、入力デバイス１６１６、出力デバイス１６１８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。

【0286】

[0301]開示されるプロセスは、例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ１６００の１つまたは複数の構成要素を使用する、図１６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。

【0287】

[0302]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１６０４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動的な委任制御のための一部または全部の方法および機能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１６１４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１６００の１つまたは複数の構成要素を使用する図１６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。

【0288】

[0303]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１６２８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。

【0289】

[0304]プロセッサ１６０４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。

【0290】

[0305]メモリ１６１４は、たとえば、接続１６０６などの接続またはバスによってプロセッサ１６０４に結合され得る。本明細書で使用される接続１６０６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１６０２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。接続１６０６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。

【0291】

[0306]メモリ１６１４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１６１４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。

【0292】

[0307]上記で説明されたように、接続１６０６（またはバス）はまたプロセッサ１６０４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１６１０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。

【0293】

[0308]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１６１０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。

【0294】

[0309]接続１６０６はまた、ネットワークインターフェース１６２０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１６０４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１６２０が、コンピューティングデバイス１６０２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１６０２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１６２０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１６２０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１６１６などの入力デバイスおよび／または出力デバイス１６１８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１６２０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。

【0295】

[0310]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）および扶養家族、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。

【0296】

[0311]いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１６０２は、ネットワークインターフェース１６２０などの接続を使用してネットワーク１６２２を介してコンピューティングデバイス１６２４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１６２４は、コンピューティングデバイス１６０２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１６２６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１６２４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１６０４などのプロセッサと、接続１６０６などの接続と、キャッシュ１６０８などのキャッシュと、ストレージデバイス１６１０などのストレージデバイスと、メモリ１６１４などのメモリと、入力デバイス１６１６などの入力デバイスと、出力デバイス１６１８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１６０２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１６２４は、コンピューティングデバイス１６０２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１６０２は、コンピューティングデバイス１６２４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１６２４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。

【0297】

[0312]ネットワーク１６２２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１６２２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１６２２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。

【0298】

[0313]ネットワーク１６２２を介した通信は、コンピューティングデバイス１６０２内に、コンピューティングデバイス１６２４内に、またはコンピューティングリソースプロバイダ１６２８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１６０２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１６０２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１６０２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１６２２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。

【0299】

[0314]いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１６０２および／またはコンピューティングデバイス１６２４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１６２０）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１６２２を介してコンピューティングリソースプロバイダ１６２８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１６２８内にホストされる１つまたは複数のシステム（たとえば、サービス１６３０およびサービス１６３２）は、コンピューティングデバイス１６０２および／またはコンピューティングデバイス１６２４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。サービス１６３０およびサービス１６３２などのシステムは、コンピューティングデバイス１６０２および／またはコンピューティングデバイス１６２４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。

【0300】

[0315]たとえば、コンピューティングデバイス１６０２のためのデータの量がストレージデバイス１６１０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１６２８は、コンピューティングデバイス１６０２のためのデータを記憶するためにサービス１６３０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１６２８は、最初に、サービス１６３２上に仮想マシン（ＶＭ）をインスタンス化し、サービス１６３２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１６０２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１６２８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。

【0301】

[0316]コンピューティングリソースプロバイダ１６２８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。

【0302】

[0317]企図されるように、サービス１６３０およびサービス１６３２などのシステムは、コンピューティングデバイス１６０２および／またはコンピューティングデバイス１６２４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１６１２またはサービス１６２６）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サービス１６３０上で実行しているときにサービス１６１２がコンピューティングデバイス１６０２上で実行しているようにコンピューティングデバイス１６０２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１６２８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１６２４および／またはコンピューティングデバイス１６０２上に部分的に分散され得る。

【0303】

[0318]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１６０２）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。

【0304】

[0319]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。

【0305】

[0320]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。

【0306】

[0321]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。

【0307】

[0322]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。

【0308】

[0323]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。

【0309】

[0324]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。

【0310】

[0325]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。

【0311】

[0326]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。

【0312】

[0327]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。

【0313】

[0328]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）。

【0314】

[0329]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、必要なタスク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、必要なタスクを実施し得る。

【0315】

[0330]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。

【0316】

[0331]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。

【0317】

[0332]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。

【0318】

[0333]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１６０２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。

【0319】

[0334]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。

【0320】

[0335]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。

【0321】

[0336]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。

【0322】

[0337]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。

【0323】

[0338]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。

【0324】

[0339]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。

【0325】

[0340]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。

【0326】

[0341]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）。

【0327】

[0342]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。

【0328】

[0343]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）。

【0329】

[0344]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。

【0330】

[0345]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。

【0331】

[0346]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。

【0332】

[0347]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。

【0333】

[0348]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。

【0334】

[0349]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。

【0335】

[0350]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。

【0336】

[0351]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。

【0337】

[0352]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。

【0338】

[0353]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。

【0339】

[0354]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。

【0340】

[0355]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。

【0341】

[0356]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。

【0342】

[0357]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。

【0343】

[0358]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。

【0344】

[0359]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。

【0345】

[0360]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。

【0346】

[0361]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。

【0347】

[0362]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9】

【図10】

【図11】

【図12A】

【図12B】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【国際調査報告】