特表 2024-536985 動的タスク概要を生成および提示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】2024-10-10

(54)【発明の名称】動的タスク概要を生成および提示するためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/06 20230101AFI20241003BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024513837

(86)(22)【出願日】2022-09-01

(85)【翻訳文提出日】2024-04-22

(86)【国際出願番号】 US2022075823

(87)【国際公開番号】W WO2023034906

(87)【国際公開日】2023-03-09

(31)【優先権主張番号】63/239,435

(32)【優先日】2021-09-01

(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】シベレコグル、デフネ

(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】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】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】

システムが、ユーザに関連するタスクの完了を容易にするために、ユーザコンピューティングデバイスにおける提示のためのタスク概要を生成する。タスク概要は、ユーザに関連するタスクのサブセットを含み、システムは、タスクデータおよびユーザデータの各々に基づいて、タスク概要中にどのタスクを含めるべきかを決定する。タスクデータは、タスクに関する詳細を含み、ユーザデータは、ユーザの選好および行動について説明し、ユーザの履歴アクティビティに基づいて更新され得る。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザのユーザモデルと、前記ユーザに関連するタスクのためのタスクデータとを使用して、タスク概要データを生成することと、ここにおいて、前記ユーザモデルが、履歴ユーザアクティビティに基づいて更新され、ここにおいて、前記タスク概要データが、前記ユーザモデルと前記タスクデータとに基づいて優先度を付けられた前記タスクのサブセットのためのデータを含む、
前記タスク概要データを送信することと、ここにおいて、コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要データに基づいて、タスク概要を提示するために前記コンピューティングデバイスのインターフェースを更新する、
を備える、コンピュータ実装方法。

【請求項2】

前記タスク概要が、前記ユーザにタスクパラメータ値を要求するタスクを含み、前記コンピュータ実装方法は、
前記コンピューティングデバイスから、前記タスクパラメータ値を含む指示を受信することと、
前記タスクパラメータ値に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルと前記更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
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3】

前記タスク概要が、進行ステータスを有するタスクを含み、前記コンピュータ実装方法は、
前記進行ステータスの変化に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルと前記更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
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4】

前記タスク概要が、リマインダに関連するタスクを含み、前記コンピュータ実装方法は、
前記コンピューティングデバイスから、前記リマインダに対する応答を受信することと、
前記リマインダに対する前記応答に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルと前記更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
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5】

更新されたタスク概要データを送信することをさらに備え、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項6】

前記コンピュータ実装方法は、
更新されたユーザモデルを生じる前記ユーザモデルの変化を識別することと、
前記更新されたユーザモデルと前記タスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
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7】

前記タスク概要データを生成することが、分類器を使用してタスクのための優先度を決定することを含み、ここにおいて、前記分類器が、前記タスクデータと前記ユーザモデルとに基づいて前記タスクのための前記優先度を出力する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項8】

前記タスク概要データを生成することが、優先度スコアリングモデルを使用してタスクのための優先度を決定することを含み、ここにおいて、前記優先度スコアリングモデルが、前記タスクデータと前記ユーザモデルとに基づいて前記タスクのための優先度スコアを出力する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項9】

前記タスク概要データが前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要を修正することを可能にされる、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項10】

前記タスク概要データが前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要を修正することを可能にされ、前記コンピュータ実装方法が、前記コンピューティングデバイスにおいて行われる前記タスク概要への修正に基づいて、後続のタスク概要データを生成する際に使用されるモデルを更新することをさらに備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項11】

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
を備えるコンピューティングシステムであって、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、
ユーザのユーザモデルと、前記ユーザに関連するタスクのためのタスクデータとを使用して、タスク概要データを生成することと、ここにおいて、前記ユーザモデルが、履歴ユーザアクティビティに基づいて更新され、ここにおいて、前記タスク概要データが、前記ユーザモデルと前記タスクデータとに基づいて優先度を付けられた前記タスクのサブセットのためのデータを含む、
前記タスク概要データを送信することと、ここにおいて、コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要データに基づいて、タスク概要を提示するために前記コンピューティングデバイスのインターフェースを更新する、
を含む動作を実施させる、コンピューティングシステム。

【請求項12】

前記タスク概要が、前記ユーザにタスクパラメータ値を要求するタスクを含み、前記動作は、
前記コンピューティングデバイスから、前記タスクパラメータ値を含む指示を受信することと、
前記タスクパラメータ値に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルと前記更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項13】

前記タスク概要が、進行ステータスを有するタスクを含み、前記動作は、
前記進行ステータスの変化に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルを前記更新されたタスクデータに適用することによって、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項14】

前記タスク概要が、リマインダに関連するタスクを含み、前記動作は、
前記コンピューティングデバイスから、前記リマインダに対する応答を受信することと、
前記リマインダに対する前記応答に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルを前記更新されたタスクデータに適用することによって、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項15】

前記動作が、更新されたタスク概要データを送信することをさらに含み、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項16】

前記動作は、
更新されたユーザモデルを生じる前記ユーザモデルの変化を識別することと、
前記更新されたユーザモデルと前記タスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項17】

前記タスク概要データを生成することが、分類器を使用してタスクのための優先度を決定することを含み、ここにおいて、前記分類器が、前記タスクデータと前記ユーザモデルとに基づいて前記タスクのための前記優先度を出力する、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項18】

前記タスク概要データを生成することが、優先度スコアリングモデルを使用してタスクのための優先度を決定することを含み、ここにおいて、前記優先度スコアリングモデルが、前記タスクデータと前記ユーザモデルとに基づいて前記タスクのための優先度スコアを出力する、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項19】

前記タスク概要データが前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要を修正することを可能にされる、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項20】

前記タスク概要データが前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要を修正することを可能にされ、前記動作が、前記コンピューティングデバイスにおいて行われる前記タスク概要への修正に基づいて、後続のタスク概要データを生成する際に使用されるモデルを更新することをさらに含む、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。

【請求項21】

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システムに、
ユーザのユーザモデルと、前記ユーザに関連するタスクのためのタスクデータとを使用して、タスク概要データを生成することと、ここにおいて、前記ユーザモデルが、履歴ユーザアクティビティに基づいて更新され、ここにおいて、前記タスク概要データが、前記ユーザモデルと前記タスクデータとに基づいて優先度を付けられた前記タスクのサブセットのためのデータを含む、
前記タスク概要データを送信することと、ここにおいて、コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要データに基づいて、タスク概要を提示するために前記コンピューティングデバイスのインターフェースを更新する、
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22】

前記タスク概要が、前記ユーザにタスクパラメータ値を要求するタスクを含み、前記動作は、
前記コンピューティングデバイスから、前記タスクパラメータ値を含む指示を受信することと、
前記タスクパラメータ値に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルと前記更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項23】

前記タスク概要が、進行ステータスを有するタスクを含み、前記動作は、
前記進行ステータスの変化に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルを前記更新されたタスクデータに適用することによって、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項24】

前記タスク概要が、リマインダに関連するタスクを含み、前記動作は、
前記コンピューティングデバイスから、前記リマインダに対する応答を受信することと、
前記リマインダに対する前記応答に従って前記タスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、
前記ユーザモデルを前記更新されたタスクデータに適用することによって、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項25】

前記動作が、更新されたタスク概要データを送信することをさらに含み、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、請求項２１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、
更新されたユーザモデルを生じる前記ユーザモデルの変化を識別することと、
前記更新されたユーザモデルと前記タスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、
前記更新されたタスク概要データを送信することと、ここにおいて、前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するために前記インターフェースを更新する、
をさらに含む、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項27】

前記タスク概要データを生成することが、分類器を使用してタスクのための優先度を決定することを含み、ここにおいて、前記分類器が、前記タスクデータと前記ユーザモデルとに基づいて前記タスクのための前記優先度を出力する、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項28】

前記タスク概要データを生成することが、優先度スコアリングモデルを使用してタスクのための優先度を決定することを含み、ここにおいて、前記優先度スコアリングモデルが、前記タスクデータと前記ユーザモデルとに基づいて前記タスクのための優先度スコアを出力する、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項29】

前記タスク概要データが前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要を修正することを可能にされる、請求項２１に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項30】

前記タスク概要データが前記コンピューティングデバイスによって受信されたとき、前記コンピューティングデバイスが、前記タスク概要を修正することを可能にされ、前記動作が、前記コンピューティングデバイスにおいて行われる前記タスク概要への修正に基づいて、後続のタスク概要データを生成する際に使用されるモデルを更新することをさらに含む、請求項２１に記載の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１日に出願された米国仮特許出願第６３／２３９，４３５号に関し、その優先権を米国特許法第１１９条の下で主張する。

【0002】

[0002]本開示は、一般に、タスク概要の生成に関する。一例では、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、タスクデータならびにユーザモデルを使用して、タスク概要中に含めるためのタスクを識別するために使用され得る。

【発明の概要】

【0003】

[0003]開示される実施形態は、タスクデータならびにユーザモデルを使用して、タスク概要中に含めるためのタスクを識別するためのフレームワークを提供し得る。いくつかの実施形態によれば、コンピュータ実装方法が提供される。コンピュータ実装方法は、ユーザのユーザモデルと、ユーザに関連するタスクのためのタスクデータとを使用して、タスク概要データを生成することを含む。ユーザモデルは、履歴ユーザアクティビティに基づいて更新される。タスク概要データは、ユーザモデルとタスクデータとに基づいて優先度を付けられたタスクのサブセットのためのデータを含む。コンピュータ実装方法は、タスク概要データを送信することをさらに含む。コンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、タスク概要データに基づいて、タスク概要を提示するためにコンピューティングデバイスのインターフェースを更新する。

【0004】

[0004]いくつかの実施形態では、タスク概要は、ユーザにタスクパラメータ値を要求するタスクを含む。コンピュータ実装方法は、コンピューティングデバイスから、タスクパラメータ値を含む指示を受信することをさらに含む。コンピュータ実装方法は、タスクパラメータ値に従ってタスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することをさらに含む。コンピュータ実装方法は、ユーザモデルと更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、更新されたタスク概要データを送信することとをさらに含む。コンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するためにインターフェースを更新する。

【0005】

[0005]いくつかの実施形態では、タスク概要は、進行ステータスを有するタスクを含む。コンピュータ実装方法は、進行ステータスの変化に従ってタスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することと、ユーザモデルと更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、更新されたタスク概要データを送信することとをさらに含む。コンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するためにインターフェースを更新する。

【0006】

[0006]いくつかの実施形態では、タスク概要は、リマインダに関連するタスクを含む。コンピュータ実装方法は、コンピューティングデバイスから、リマインダに対する応答を受信することをさらに含む。コンピュータ実装方法は、リマインダに対する応答に従ってタスクデータを更新することによって、更新されたタスクデータを生成することをさらに含む。コンピュータ実装方法は、ユーザモデルと更新されたタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、更新されたタスク概要データを送信することとをさらに含む。コンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するためにインターフェースを更新する。

【0007】

[0007]いくつかの実施形態では、コンピュータ実装方法は、更新されたタスク概要データを送信することをさらに含む。コンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するためにインターフェースを更新する。

【0008】

[0008]いくつかの実施形態では、コンピュータ実装方法は、更新されたユーザモデルを生じるユーザモデルの変化を識別することをさらに含む。コンピュータ実装方法は、更新されたユーザモデルとタスクデータとを使用して、更新されたタスク概要データを生成することと、更新されたタスク概要データを送信することとをさらに含む。コンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、更新されたタスク概要データに基づいて、更新されたタスク概要を提示するためにインターフェースを更新する。

【0009】

[0009]いくつかの実施形態では、タスク概要データを生成することは、分類器を使用してタスクのための優先度を決定することを含む。分類器は、タスクデータとユーザモデルとに基づいてタスクのための優先度を出力する。

【0010】

[0010]いくつかの実施形態では、タスク概要データを生成することは、優先度スコアリングモデルを使用してタスクのための優先度を決定することを含む。優先度スコアリングモデルは、タスクデータとユーザモデルとに基づいてタスクのための優先度スコアを出力する。

【0011】

[0011]いくつかの実施形態では、タスク概要データがコンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、タスク概要を修正することを可能にされる。

【0012】

[0012]いくつかの実施形態では、タスク概要データがコンピューティングデバイスによって受信されたとき、コンピューティングデバイスは、タスク概要を修正することを可能にされる。コンピュータ実装方法は、コンピューティングデバイスにおいて行われるタスク概要への修正に基づいて、後続のタスク概要データを生成する際に使用されるモデルを更新することをさらに含む。

【0013】

[0013]一実施形態では、システムが、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ことの結果として、システムに、本明細書で説明されるプロセスを実施させる。別の実施形態では、非一時的コンピュータ可読記憶媒体が、実行可能命令をその上に記憶し、実行可能命令は、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ことの結果として、コンピュータシステムに、本明細書で説明されるプロセスを実施させる。

【0014】

[0014]本開示の様々な実施形態が、以下で詳細に説明される。特定の実装形態が説明されるが、これは説明の目的でのみ行われることを理解されたい。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、当業者は認識されよう。したがって、以下の説明および図面は、例示的なものであり、限定するものと解釈されるべきでない。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が説明される。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が説明されない。本開示における一実施形態（one embodiment）または一実施形態（an embodiment）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（one embodiment）」または「一実施形態（an embodiment）」への言及は、実施形態に関連して説明される特定の特徴、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「一実施形態では（in one embodiment）」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、様々な特徴が説明される。

【0016】

[0016]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、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、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は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、本文書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、部分的にその説明から明らかになるか、または本明細書で開示される原理の実施によって学習され得る。本開示の特徴および利点は、添付の特許請求の範囲において特に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十分に明らかになるか、または本明細書に記載される原理の実施によって学習され得る。

【0019】

[0019]例示的な実施形態が、以下の図を参照しながら以下で詳細に説明される。

【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（representative）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つまた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、代理および／またはサードパーティサービスによる実施のためにメンバーに推奨され得る１つまたは複数のタスクを識別するためにタスク関係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べきタスクのための推奨を生成し、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べきであるかを決定するために使用され得るタスクのランク付け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、メンバーコンピューティングデバイスにおける対応するタスク概要の提示より前に、タスク概要データを生成し、そのデータをレビューのために代理コンピューティングデバイスに提供する、環境の例示的な例を示す図。

【図8A】[0027]タスク容易化サービスが、対応するタスク概要を提示するために、タスク概要データを生成し、そのデータをメンバーコンピューティングデバイスに提供する、環境の例示的な例を示す図。

【図8B】[0028]タスク容易化サービスが、対応するタスク概要を提示するために、タスク概要データを生成し、そのデータをメンバーコンピューティングデバイスに提供し、タスク容易化サービスが１つまたは複数の機械学習モデル／アルゴリズムを実装するタスク概要システムを含む、環境の例示的な例を示す図。

【図9】[0029]ユーザインターフェースを有するコンピューティングデバイスであって、ユーザインターフェースが、例示的なタスク概要を提示する、コンピューティングデバイスの例示的な例を示す図。

【図10A】[0030]メンバーコンピューティングデバイスから追加のタスクパラメータ値を受信することに基づく、メンバーコンピューティングデバイスにおけるタスク概要の動的更新の例示的な例を示す図。

【図10B】[0031]メンバーからタスクパラメータ値を受信する前のタスクの順序付きリストを示す図。

【図10C】メンバーからタスクパラメータ値を受信した後のタスクの順序付きリストを示す図。

【図11A】[0032]タスクのための進行更新に基づく、メンバーコンピューティングデバイスにおけるタスク概要の動的更新の例示的な例を示す図。

【図11B】[0033]タスクの進行の変化の前のタスクの順序付きリストを示す図。

【図11C】タスクの進行の変化の後のタスクの順序付きリストを示す図。

【図12A】[0034]メンバーコンピューティングデバイスからリマインダに対する応答を受信することに基づく、メンバーコンピューティングデバイスにおけるタスク概要の動的更新の例示的な例を示す図。

【図12B】[0035]メンバーからリマインダ応答を受信する前のタスクの順序付きリストを示す図。

【図12C】メンバーからリマインダ応答を受信した後のタスクの順序付きリストを示す図。

【図13A】[0036]外部ソースから追加のタスクデータを受信することに基づく、メンバーコンピューティングデバイスにおけるタスク概要の動的更新の例示的な例を示す図。

【図13B】[0037]外部ソースからタスクデータを受信する前のタスクの順序付きリストを示す図。

【図13C】外部ソースからタスクデータを受信した後のタスクの順序付きリストを示す図。

【図14】[0038]メンバーコンピューティングデバイスにおけるタスク概要としての提示のためのタスク概要データを生成するためのプロセスであって、プロセスが、タスクデータに対する更新に応答することを含む、プロセスの例示的な例を示す図。

【図15】[0039]メンバーコンピューティングデバイスにおけるタスク概要としての提示のためのタスク概要データを生成するためのプロセスであって、プロセスが、ユーザモデルなどのモデルに対する更新に応答することを含む、プロセスの例示的な例を示す図。

【図16】[0040]予備タスク概要を仲介に提示し、仲介が、メンバーコンピューティングデバイスにおけるタスク概要の提示より前に、タスク概要を修正することを可能にするためのプロセスの例示的な例を示す図。

【図17】[0041]タスク概要を含む例示的なユーザインターフェースを通したフローを示す図。

【図18】[0042]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】

[0043]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、参照ラベルの後に、ダッシュと、それらの同様の構成要素を区別する第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】

[0044]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提供す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される。「例示的」として本明細書で説明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または有利なものと解釈されるべきではない。

【0023】

[0045]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提供し得る。このフレームワークを通して、メンバーは、メンバーの選好および行動に関して時間とともに学習し得る代理を割り当てられ得、それは、メンバーの認知的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。さらに、代理がメンバーとの関係を時間とともに進展するにつれて、代理はまた、メンバーの経験をキュレーションし、メンバーが個人の目標および望みを達成するのを支援することができる。

【0024】

[0046]図１は、様々な実施形態による、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つまた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、タスクを識別し、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し得る代理１０６に委任することによって、メンバーの自宅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的負荷を低減するために実装され得る。一実施形態では、メンバー１１８は、コンピューティングデバイス１２０（たとえば、ラップトップコンピュータ、スマートフォンなど）を介して、メンバー１１８への代理１０６の割当てのためのオンボーディングプロセスを開始し、メンバー１１８のために実施可能なタスクの識別を開始するために、タスク容易化サービス１０２に要求を提出し得る。たとえば、メンバー１１８は、タスク容易化サービス１０２によって提供され、コンピューティングデバイス１２０上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】

[0047]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の識別情報を収集し得、その識別情報は、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、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提供し得る調査またはアンケートを提供し得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、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ロケーション、メンバー１１８の何らかの特別なニーズまたは要件（たとえば、身体的または感情的障害など）などに関する詳細な情報を提供するようにメンバー１１８に促し得る。いくつかの事例では、メンバー１１８は、人口統計学的情報（たとえば、年齢、民族性、人種、書き／話し言葉など）を提供す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経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）。いくつかの事例では、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】

[0048]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のもの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に促し得る。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最初のカテゴリーを識別するために、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。いくつかの事例では、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ーを識別するために、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、人口統計学的情報、タスクを他のものに委任する可能性、家族構成、自宅構成など）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、クラスタリングアルゴリズムを実装し得る。いくつかの事例では、サンプルメンバー（たとえば、テスターなど）によって提供されるタスク容易化サービス１０２によって提供さ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ーを識別するために、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：density-based spatial clustering of applications with noise）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、機械学習アルゴリズムによって提供されるタスクのカテゴリー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提供するようにメンバー１１８に促し得る。これは、メンバー１１８に提供されるプロンプトの数を低減し、メンバーのニーズに対してプロンプトをより良好に適合させ得る。

【0027】

[0049]一実施形態では、メンバーの識別情報、ならびに他のものに異なるカテゴリーのタスクを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係する任意の情報は、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に提供される。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、他のものにタスクを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係する任意の情報、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、生産的な様式でメンバー１１８と対話し、通信するため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、（限定はしないが）人口統計学および他の識別情報、地理的ロケーション、異なるカテゴリーのタスクを扱った経験、異なるカテゴリーのメンバーと通信した経験などを含む、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との肯定の、長期の関係を進展させる可能性がより高くなり得る代理１０６のセットを識別し得る。

【0028】

[0050]代理割当てシステム１０４が、メンバー１１８のため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学的情報と代理の人口統計学的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１０６のセット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バックグラウンドを共有する場合（たとえば、同じ都市の大学に在学した、同じ故郷の出身である、特定の関心を共有するなど）、代理割当てシステム１０４は、あまり類似していないバックグラウンド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近接度内にいる場合、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、いくつかの事例では、メンバーと代理との間の肯定の、長期の関係の作成に対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、肯定、否定など）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】

[0051]いくつかの事例では、代理１０６の識別されたセットの各代理は、メンバーの人口統計学的情報と代理の人口統計学的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、その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、代理スコアを取得す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付けファクタを乗算され得るように、重み付けファクタを乗算され得る。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度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１０６のセットのうちの各代理についての複合スコアを取得するためにアグリゲートされ得る。これらの複合スコアは、代理１０６のセットのランク付けを作成するために使用され得る。

【0030】

[0052]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１０６のセットのランク付けを使用する。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のニーズが対処され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、前述のランク付け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を関与させるために利用可能である代理が代理１０６のセットから識別されるまで繰り返され得る。いくつかの事例では、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、代理利用可能性が使用され得、それにより、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に適応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への割り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】

[0053]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１０６のセット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１０６のセットから第１の利用可能な代理を自動的に選択し得る。いくつかの事例では、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足する第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の地理的近接度内にいる利用可能な代理、メンバー１１８バックグラウンドと同様のバックグラウンドを共有する利用可能な代理などを自動的に選択し得る。

【0032】

[0054]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であり得る。たとえば、代理割当てシステム１０４は、メンバープロファイルとメンバー１１８のための代理１０６として働き得るボットと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によって提供された応答を利用し得る。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ているメンバー１１８のパラメータまたは特性に従って構成され得る。ボットが時間とともにメンバー１１８と通信するにつれて、ボットは、メンバー１１８とのボットの対話を改善するために更新され得る。

【0033】

[0055]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、ならびに選択された代理に対応する任意のデータは、ユーザデータストレージ１０８に記憶され得る。ユーザデータストレージ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、ならびにメンバー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、ユーザデータストレージ１０８中のエントリは、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、他の通信セッション、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、他の通信セッション、またはストリームを介して交換されるメッセージは、ユーザデータストレージ１０８に記録され得る。

【0034】

[0056]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に、メンバー１１８がメンバー１１８に関連する識別情報を提供し得る調査またはアンケートを提供し得る。この調査またはアンケートに対してメンバー１１８によって提供された応答は、メンバー１１８に対応する最初の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メンバー１１８に促すことができる。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、前述のオンボーディングプロセス中に前に提供さ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に提供し得る。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、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情報を提供するようにメンバー１１８に促し得る。メンバー１１８によって提供さ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】

[0057]いくつかの事例では、メンバープロファイルは、タスク容易化サービス１０２によって提供されたアプリケーションまたはウェブポータルを通してなど、メンバー１１８にとって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あらゆる情報を追加、除去、または編集し得る。メンバープロファイルは、いくつかの事例では、メンバー、メンバーの家族、メンバーの自宅などに対応する様々なセクションに分割され得る。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に関連するデータに基づいて、およびメンバー１１８への代理の割当ての後にメンバー１１８に提供された調査またはアンケートに対する何らかの応答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１１８が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情報を提供するために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証明を提供するように促され得る。

【0036】

[0058]一実施形態では、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に関するメモ（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）を提供するように、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がこれらのメモをレビューすることが不可能であり得るように、または場合によっては、代理１０６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不可能であり得るように不隠され得る。

【0037】

[0059]本明細書で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に関する代理自体の観察に基づいて、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のための食事のプランニングに関係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。いくつかの事例では、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】

[0060]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と代理との間の通信を容易にするために、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得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２によって提供され、コンピューティングデバイス１２０上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によって提供さ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提供され得る。

【0039】

[0061]いくつかの事例では、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によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、メンバーは、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ためのメッセージを代理に提出することができる。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引っ越しに関して代理の支援を望むことを示すためのメッセージを代理に提出することができる。代理は、タスク容易化サービス１０２によって提供さ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によって提供さ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し得、このタスク生成フォームを通して、代理は、タスクに関係する情報を提供し得る。情報は、メンバー１１８に関係する情報（たとえば、メンバー名、メンバーアドレスなど）、ならびにタスク自体の様々なパラメータ（たとえば、割り振られた予算、タスクの完了のための時間枠など）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。一実施形態では、代理は、タスクの完了のための１つまたは複数の提案を生成するために必要とされ得る任意の追加のタスクパラメータを動的におよびリアルタイムに識別するために、メンバー１１８と代理との間で交換された１つまたは複数のメッセージで指定されたタスクについてメンバー１１８から取得さ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に提供することができる。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、あるい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たアプリケーションまたは他の実行可能コードとして、実装され得る。タスク推奨システム１１２は、一実施形態では、代理が、（たとえば、メンバー１１８によって利用されるアプリケーションまたはウェブポータルなどを介して）タスクに対応する通信セッションを介してメンバーに提示され得、メンバー１１８のために代理および／または１つまたは複数のサードパーティサービス１１６によって完了され得るタスクを生成し得るインターフェースを代理に提供する。たとえば、代理は、タスクのための名前、メンバーによって提供されるタスクの任意の知られているパラメータ（たとえば、予算、時間枠、実施されるタスク動作など）などを提供し得る。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ヶ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、メンバーに関して代理に知られている追加情報を追加し得る。たとえば、代理は、任意の好ましい引っ越し会社、任意の予算上の制約などを示し得る。

【0040】

[0062]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提供する。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ロケーション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し得る。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。

【0041】

[0063]一実施形態では、代理は、メンバー１１８に代わって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ー（たとえば、車両保守タスク、自宅保守タスク、家族関係イベントタスク、介護タスク、経験関係タスクなど）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き得る。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、メンバーの車両のメーカーおよびモデル、車両の使用年数、最後に車両が保守されたときに対応する情報、車両に関連する報告された事故、車両に関連す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ーに固有であるフィールドを含み得る。いくつかの事例では、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得、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代理にとって利用可能であり得るように、タスクテンプレートに追加され得る。

【0042】

[0064]いくつかの事例では、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ーに関連し得る。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ーに関連し得る。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分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ことを必要とされるデータ入力の量を低減し得る。

【0043】

[0065]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、メンバープロファイルのどの部分が、タスクの作成のために代理によってアクセスされ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ーが「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、メンバーの車両のメーカーおよびモデル、車両の使用年数、最後に車両が保守されたとき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ー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、メンバープロファイルからの任意の情報に、その情報を特に必要とすることなしに、アクセスすることを防ぎ、それにより、メンバーの情報の露出を低減し得る。
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のため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に提供することができる。タスク推奨システム１１２は、たとえば、タスクのための追加のパラメータ、ならびに提案の生成のためにメンバー１１８から必要とされ得る任意の追加情報を自動的に識別するために、機械学習アルゴリズムまたは人工知能を使用して、ユーザデータストレージ１０８からのメンバー１１８に対応する生成されたタスクおよび情報を処理し得る。たとえば、タスク推奨システム１１２は、タスクについ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に必要とされ得る任意の追加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つい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引っ越しに関係する場合、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の同じ地理的エリア内のメンバー、同様のタスク委任感受性を有するメンバー、同様のタスクを実施したメンバーなど）を識別し得る。メンバー１１８のために生成されたタスクと、ユーザデータストレージ１０８に記憶されたメンバープロファイルからのメンバー１１８の特性と、これらの同様の状況にあるメンバーに対応するデータとに基づいて、タスク推奨システム１１２は、タスクのための追加のパラメータを提供し得る。例示的な例として、前述のタスク「デンバーへの引っ越し」の場合、タスク推奨システム１１２は、タスクについての推奨される予算、メンバー１１８が承認し得る１つまたは複数の引っ越し会社（肯定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）などを提供し得る。代理は、これらの追加のパラメータをレビューし、タスク中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。

【0044】

[0066]タスク推奨システム１１２が、追加のメンバー入力がタスクのために必要とされると決定した場合、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ための推奨を代理に提供し得る。「デンバーへの引っ越し」タスク例に戻ると、タスク推奨システム１１２が、メンバーの自宅の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提供するようにメンバー１１８に促す推奨を代理に提供し得る。代理は、タスク推奨システム１１２によって提供された推奨をレビューし、プロジェクトまたはタスクに対応するタスク固有インターフェースを介して、追加のタスクパラメータを提供するようにメンバー１１８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に提供されるプロンプトの数を低減し、それにより、メンバー１１８に対する認知的負荷を低減し得る。いくつかの事例では、タスクに関してメンバー１１８に提示され得る質問のための推奨を代理に提供するのではなく、タスク推奨システム１１２は、プロジェクトまたはタスクに対応するタスク固有インターフェースを介してこれらの質問をメンバー１１８に自動的に提示し得る。たとえば、タスク推奨システム１１２が、メンバーの自宅の平方フィート数に関係する質問がタスクのために必要とされると決定した場合、タスク推奨システム１１２は、プロジェクトまたはタスクに対応するタスク固有インターフェースを介して、メンバーの自宅の平方フィート数を提供するようにメンバー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によって提供される情報は、将来のタスクのために、この情報が、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にとって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。

【0045】

[0067]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と代理とは、特定のタスクに関係するメッセージを交換し得る。たとえば、このタスク固有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についてメンバー１１８に促し得る。同様に、メンバー１１８が特定のタスクに関係する質問を有する場合、メンバー１１８は、タスク固有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提供し得る。タスク固有チャットまたは他の通信セッションの実装形態は、これらのタスク固有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し得る。

【0046】

[0068]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係情報（たとえば、同様の状況にあるメンバーについて実施されたタスクの評価を介して得られたタスクパラメータ、メンバー１１８に関連するメンバープロファイルから得られ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を利用することができる。タスク調整システム１１４は、コンピュータシステムを使用して、あるい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たアプリケーションまた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、上記で説明されたように、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関与されるべき任意のサードパーティサービス１１６またはタスク容易化サービス１０２に関連する他のエンティティ（もしあれば）の識別、タスクの完了のための予算推定、タスクの完了のために使用されるべきリソースまたはリソースのタイプなどを指定し得る。代理は、提案を進めるか、またはタスクの完了のための代替提案を提供するために、メンバー１１８に応答を要請するために、プロジェクトまたはタスクに対応するタスク固有インターフェースを介してメンバー１１８に提案を提示し得る。

【0047】

[0069]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に提案を提供するべきかどうかに関する推奨を代理に提供し、定義されたタスクの完了に関して代理に委ねる（defer）ためのオプションをメンバーに提供することができる。たとえば、タスクのため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係情報をタスク推奨システム１１２に提供することに加えて、代理は、タスクの完了のための１つまたは複数の提案をメンバー１１８に提示し、タスクの完了のために代理に委ねるためのオプションを提示することまたは省略することのいずれかを行うために、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、前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ためのオプションをメンバー１１８に提示すべきかどうかとを決定するために、代理によって提供された情報、ならびにユーザデータストレージ１０８からの同様の状況にあるメンバーについてのデータ、およびタスクデータストレージ１１０からの同様のタスクに対応するタスクデータ（たとえば、提出されたタスクと同様のパラメータを有するタスク、同様の状況にあるメンバーに代わって実施されるタスクなど）を利用し得る。

【0048】

[0070]代理が、タスクの完了のために代理に委ねるための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、プロジェクトまたはタスクに対応するタスク固有インターフェース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、タスクの実施に関係するすべての決定を代理に委ねるためのオプションをメンバーに提供するために、「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し得、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と調整することに進み得る。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に代わって代理によってとられたアクションは、タスクデータストレージ１１０中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、タスクの完了のために代理が１つまたは複数の提案を提供すべきであることを示す場合、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。

【0049】

[0071]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の使用のために、タスクの完了のために代理に委ねるための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んだ場合、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のか、申し出を断ってタスクに関係する１つまたは複数の提案の提示を要求したのかを記録し得る。同様に、代理が、代理に委ねるための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んだ場合、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のか、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のかを記録し、したがって、タスクの完了のために代理に委ね得る。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によって提供される推奨とともに、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／または強化する際のタスク推奨システム１１２による使用のために、タスクデータストレージ１１０に記憶され得る。

【0050】

[0072]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示唆することができる。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、メンバーの認知的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介して、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経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示唆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、メンバーのカレンダー、メンバーのモノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、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機器など）、メンバーの車両データなど、１つまたは複数のメンバーリソースへのアクセスをタスク容易化サービス１０２に提供し得る。これらのメンバーリソースから収集されたデータは、メンバー１１８のためのタスク示唆を生成するためにデータをパースし得る代理によって監視され得る。

【0051】

[0073]一実施形態では、代理とのチャットセッションを介してメンバー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ーを選択している）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からの任意の着信メッセージを処理し得る。いくつかの事例では、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、タスクデータストレージ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、タスク推奨システム１１２は、これらの可能なタスクを代理に提示し得、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。

【0052】

[0074]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、メンバーの認知的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、ＩｏＴデバイス、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最初の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、雨樋の清掃など）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、メンバーの雨樋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。

【0053】

[0075]一実施形態では、タスク推奨システム１１２は、タスクの最初のセットと、ユーザデータストレージ１０８からのメンバー固有データ（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履歴応答など）と、ユーザデータストレージ１０８からの同様の状況にあるメンバーに対応するデータと、メンバー１１８およびタスクデータストレージ１１０からの他の同様の状況にあるメンバーのために前に実施されたタスクに対応する履歴データとを、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、タスクの最初のセットは、雨樋の清掃に関係するタスクを含み得、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選好し得る。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、上記で説明されたように、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委ねることを望む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。

【0054】

[0076]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、タスク固有インターフェース（たとえば、これらのタスク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、代理に提供され得る。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または他のサービス／エンティティの実施および／あるいはサードパーティサービス１１６または他のサービス／エンティティとの調整のために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。緊急度のレベルは、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ーのメンバー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、メンバーの自宅内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度を置く場合、タスク推奨システム１１２は、車両保守に関係するタスクを他のタイプの保守に関係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、今度の誕生日に関係するタスクを、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。

【0055】

[0077]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レビューし、これらのタスクに対応するタスク固有インターフェースを介したメンバー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、代理は、（たとえば、タスクの実施のために代理に委ねるためのメンバーの選好を示すためのボタンまたは他のＧＵＩ要素を用いて）タスクの実施のために代理に委ねるためのオプションをタスクが提示されるべきであるかどうかを決定し得る。いくつかの事例では、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ク付けに従ってメンバー１１８に提示され得る。代替的に、１つまたは複数のタスクは、タスク優先度付けのためのメンバー自身の選好の、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によって提供されるインターフェースを通して、メンバー１１８は、代理の支援を受けて実施され得る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係するタスク固有インターフェースのいずれかにアクセスし得る。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が場合によっては実施してほしくない、提示されたタスクを却下し得る。

【0056】

[0078]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インターフェースを介してメンバー１１８への提示ためのタスクのうちの１つまたは複数を自動的に選択することができる。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、タスク固有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、ユーザデータストレージ１０８からのメンバー１１８に対応するメンバープロファイル（これは、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固有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。

【0057】

[0079]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と代理との間のチャットセッション、ならびにタスク容易化サービス１０２によって提供され、メンバー１１８に代わって実施され得る異なるタスクに関係するタスク固有インターフェースとのメンバー対話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を介し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、ならびにこれらのタスクに対応するタスク固有インターフェースとの任意の対話（たとえば、任意のタスク固有通信セッション、特定のタスクに関係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選好することになることを示す場合、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によるものとし得る。代替的に、メンバー１１８が、代理への委任のために雨樋の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によるものとし得る。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され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。

【0058】

[0080]一実施形態では、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経験を推奨し得る。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関心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を介したメンバー１１８とのその対話を継続するにつれ、代理は、自然な方法でその関心に関する追加情報を提供するようにメンバー１１８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？」と尋ね得る。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得る。

【0059】

[0081]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、タスク容易化サービス１０２が動作する各地理的市場において、メンバーにとって利用可能であり得る経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経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ことがある経験（たとえば、ハイキング、散策など）について、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経験を識別し得る。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にとって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。

【0060】

[0082]一実施形態では、各利用可能な経験について、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に代わって経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経験推奨についての提案がどのように見えることになるかのスケルトン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、経験に関連する（１つまたは複数の）タスクの定義を完了することをより容易にし得る。いくつかの事例では、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提供する様々なソースからのデータを組み込み得る。一実施形態では、代理が、経験に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、代理がレストランに出かけた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ために、メンバープロファイルを自動的に処理し得る。

【0061】

[0083]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実施されること、メンバー要求など）に応答して、メンバー１１８に推奨され得る経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に推奨され得る経験のセットを取得するために、少なくとも、ユーザデータストレージ１０８からの利用可能な経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、いくつかの事例では、代理の代わりにチャットセッションを介して、または経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、経験のこのセットをメンバー１１８に提示し得る。各経験推奨は、経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、提示された各経験推奨について、タスク推奨システム１１２は、メンバー１１８のための経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要素を提供し得る。

【0062】

[0084]メンバー１１８がそれの代わりにキュレーションされることを望む経験に対応する特定の経験推奨を選択する場合、タスク推奨システム１１２または代理は、選択された経験推奨のキュレーションに関係する１つまたは複数の新しいタスクを生成し得る。たとえば、メンバー１１８が週末ピクニックに関する経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行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、選択された経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、選択された経験に関係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係する経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、どのくらいの成人および子供が参加することになるかに関してメンバー１１８に尋ね得る。メンバー１１８によって提供される応答は、同様の経験および関係するタスクについて、これらの応答が、経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。

【0063】

[0085]メンバー１１８のためにタスクの完了のための上記で説明されたプロセスと同様に、代理は、選択された経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、経験のための日／時間のリスト、経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提供する提案を生成し得る。提案における様々なオプションは、経験に特有のチャットまたは通信セッション（たとえば、特定の経験に対応するタスク固有インターフェース）を介して、および、タスク容易化サービス１０２によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、メンバー１１８に提示され得る。提案において提示された様々なオプションに対するメンバー応答に基づいて、代理は、経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に関連し得る経験に関係する情報を提供し得る。たとえば、メンバー１１８が週末のピクニックのための選択されたレストランから食べ物をピックアップするための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自宅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ことになる）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提供し得る。メンバー１１８は、この提案をレビューし得、提案を受け入れるべき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、選択された経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。

【0064】

[0086]メンバー１１８が、タスクの実施のために代理に委ねることを望むことを示すために、特定のタスクについての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または他のサービス／エンティティを使用して完了される場合、代理は、メンバー１１８のための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または他のサービス／エンティティと調整し得る。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のメンバーに代わってタスクの実施のために利用可能であり得るサードパーティサービス１１６および他のエンティティに関係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中のサードパーティサービスのためのエントリは、サードパーティサービスのための連絡先情報、サードパーティサービスによって提供されるサービスまたは商品のためのあらゆる利用可能な価格シート、サードパーティサービスによって提供される商品および／またはサービスのリスト、営業時間、異なるカテゴリーのメンバーによるレーティングまたはスコアなどを含み得る。代理は、タスクを実施すべき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。いくつかの事例では、代理は、タスクの完了のための見積りを取得し、メンバー１１８のための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。

【0065】

[0087]いくつかの事例では、リソースライブラリは、タスク容易化サービス１０２に関連するか、またはそれと提携し得る、および、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それらのサービスまたは商品を提供し得る。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。

【0066】

[0088]一実施形態では、所与のタスクについて、代理は（タスク容易化サービスによって提供されるウェブポータルまたはアプリケーションを通してなど）、タスクの完了のための見積りを要請するために、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によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを通して、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、仕事の申し出をレビューし、タスクの完了のための見積りを提出すべきなのか、仕事の申し出を断るべきなのかを決定し得る。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んだ場合、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実施するために入札することを選ぶ（たとえば、仕事の申し出を受け入れる）場合、サードパーティサービスまたは他のサービス／エンティティは、タスクの完了のため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とされる時間、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始めるために利用可能である推定日などを示し得る。

【0067】

[0089]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提供さ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固有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、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、それがタスクの完了のために選択されたことを示すために、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。

【0068】

[0090]いくつかの事例では、タスクが代理１０６によって完了されるべきである場合、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、タスクの実施のために利用可能な異なるリソースに関係する詳細な情報を含み得る。例示的な例として、代理１０６がメンバーの自宅のためのフィルタのセットを購入するというタスクを与えられた場合、代理１０６は、メンバー１１８に許容可能な、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、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のための支払いを提供するために使用され得るメンバー１１８の利用可能な支払情報を、ユーザデータストレージ１０８から取得し得る。前述の例を使用して、代理１０６は、メンバーの自宅で使用されることになるフィルタのセットの小売業者との購入を完了するために、ユーザデータストレージ１０８からメンバー１１８の支払情報を取得し得る。

【0069】

[0091]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、タスクに関係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の決定のために代理に委ねた場合）、ならび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類似のタスクに対応するタスクデータストレージ１１０からの履歴タスクデータを利用し得る。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および／または、タスク容易化サービス１０２と提携した他のエンティティのリストを生成し得る。タスクが代理１０６によって実施されるべきである場合、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のタスクの実施のために代理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レーティング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レーティングまたはスコアを含み得る。たとえば、タスクが完了したとき、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レーティングまたはスコアを提供するようにメンバー１１８に促し得る。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たリソースに関するレーティングまたはスコアを提供するようにメンバー１１８に促し得る。各レーティングまたはスコアは、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に基づくタスクの実施に対する満足度、または代理によって利用されるリソースの満足度の可能性を決定し得るように、レーティングまたはスコアを提供し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し得、それにより、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。

【0070】

[0092]いくつかの事例では、タスクが、選択された提案において提供される推定に従って、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得ない場合、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ためのオプションを提供され得る。たとえば、タスクの実施の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のタスクの実施のために、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依頼し得る。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、元の時間枠内で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／エンティティを見つけるように代理に依頼することができる。メンバーの介入は、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、それらの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、記録され得る。

【0071】

[0093]一実施形態では、代理が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提供される任意の情報を記録し得る。タスク調整システム１１４は、この情報を、実施されているタスクに対応するタスクデータストレージ１１０中の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または他のサービス／エンティティによって提供されるステータス更新は、タスク容易化サービス１０２によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介してメンバー１１８および代理に自動的に提供され得る。

【0072】

[0094]一実施形態では、タスクが代理１０６によって実施されるべきである場合、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に監視し得る。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によって負担された任意の購入または費用、タスクの完了のための時間枠などを示す代理１０６からのメッセージを含み得る。タスク調整システム１１４は、代理１０６からのこれらのメッセージを、実施されているタスクに対応するタスクデータストレージ１１０中のデータレコードに関連付け得る。

【0073】

[0095]いくつかの事例では、代理は、メンバー１１８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によって提供さ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提供し得る。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に支払いを提供するために、またはメンバー１１８のために代理１０６によって行われるべき購入のために、代理によって使用され得る支払情報（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）を提供し得る。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、支払情報を提供することを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に対する認知的負荷をさらに低減し得る。

【0074】

[0096]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提供す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提供するように促され得る。さらに、メンバー１１８は、代理によって提供さ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、フィードバックを提供するように促され得る。メンバー１１８によって提供さ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のためのタスクの実施のために代理１０６に提供され得るリソースの識別などを提供するために、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。

【0075】

[0097]本明細書で説明されるプロセスについて、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が時間とともにメンバー１１８に代わって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係するメンバーフィードバックに従って、メンバーのプロファイルを連続的に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、代理対話有りでまたは無しでメンバーのプロファイルの様々な属性（たとえば、メンバーと代理間の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に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、新しいタスクのため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こと（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その対話に満足していることなど）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。代理１０６が、会話が否定極性を有すること（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こと、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依頼を処理することが不可能であることなど）を決定した場合、代理１０６は、会話に介入し得る。これは、代理１０６が、任意のメンバー懸念に対処し、メンバー１１８に代わって任意のタスクを実施することを可能にし得る。

【0076】

[0098]したがって、自動カスタマーサービスシステムおよび環境がエージェントまたは他の自動システムと対話するユーザについての知識をほとんど有しないことがあるこれらのシステムおよび環境とは異なり、タスク推奨システム１１２は、システムとのメンバーの自動的対話または代理１０６との対話に基づいて、ならびに時間とともにメンバー１１８に代わって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提供するために、メンバープロファイルを連続的に更新することができる。メンバー１１８またはシステムが代理１０６と対話するにつれて、およびタスクが時間とともにメンバー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に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、ニーズ、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期し、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。

【0077】

[0099]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に関する情報を集め、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、あるい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または他の実行可能コードとして実装され得る。

【0078】

[0100]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のため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に関する最初の情報を得るためにメンバー１１８に提供され得る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学的情報を提供するようにメンバー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、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、世帯で話される言語などを提供するようにメンバー１１８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、特定のカテゴリーのタスク（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。いくつかの事例では、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の認知的負荷を取り除くために、メンバー１１８が他のものに委任する際にどのような最初の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。

【0079】

[0101]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のためのメンバープロファイルを生成するプロセスを始めるために、これらの最初の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に提供し得る。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のために様々なタスクを実行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によって提供された応答、ならびにユーザデータストレージ１０８からの他のメンバーデータを使用するように構成され得る。

【0080】

[0102]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提供する場合、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、人口統計学的情報、タスクを他のものに委任する可能性、家族構成、自宅構成など）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、提供された情報を処理し得る。いくつかの事例では、サンプルメンバー（たとえば、テスターなど）によって提供されるメンバーオンボーディングサブシステム２９２によって提供さ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について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節し得る。

【0081】

[0103]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によって提供される最初の応答に基づくメンバー１１８の最初の分類に基づいて、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情報を取得するために、メンバー１１８に提供さ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通して共有するかどうかを決定するために使用され得る、追加の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における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、特定のクラスにおける有意な数のメンバーが、タスクが実施さ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係する質問が、メンバー１１８のための可能な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、特定のクラスにおけるメンバーが、彼ら自身の造園を扱うことを選好する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に対して他のものへの造園タスクの委任を推奨すべきかどうかと、そのような推奨が提供さ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係する質問が極めて関連し得ると決定し得る。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関与する負担を軽減し得る。

【0082】

[0104]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に提供さ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、時間ととも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、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のためのタスクの実施の際に、どのようにしたら会話においてメンバー１１８に最も良好にアプローチするかを決定するために、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、特定のカテゴリーのタスクを他のものに委任する際の、または特定のカテゴリーのタスク自体を実施する際のメンバー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が実施するためのタスクの異なるカテゴリーを他のもの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提供し得る。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、または単に別のものがメンバー１１８のために決定することを可能にするための、メンバーの選好の指示を提供し得る。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）、時間厳守、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、上記で説明されたオンボーディングプロセス中に提供されるメンバー１１８に関する基本情報をさらに含み得る。

【0083】

[0105]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、追加情報を提供するめに、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提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを通して、メンバー１１８は、彼らのメンバープロファイルにアクセスするためにメンバー１１８によって使用され得るリンクまたは他の対話型要素を提供され得る。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、自宅構成、支払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によって提供されるプロンプトに対するメンバーの前に提供された応答、ならびにオンボーディングプロセス中にメンバー１１８に提供される調査またはアンケートに対するメンバー１１８によって提供される任意の応答に基づいて、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情報を提供するためにメンバー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。

【0084】

[0106]いくつかの事例では、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して指定し得る。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情報を閲覧することが不可能であるように、１つまたは複数の支払い方法に関連する支払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、支払情報は、支払情報が代理に公開されることなしに、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。

【0085】

[0107]上述のように、メンバープロファイル内の特定の情報は、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に関連しないことがあり、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して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。

【0086】

[0108]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、あるい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また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的負荷を低減するために、提供されたメンバー属性を使用し得る。

【0087】

[0109]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と識別された代理との間の肯定関係の高い可能性を提供し得るメンバー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、提供さ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レージ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つまたは複数の代理を識別し得る。

【0088】

[0110]代理データストレージ２０８は、タスク容易化サービスに関連する代理１０６のグループ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レージ２０８中のエントリは、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要請し得る。提供されたフィードバックおよび代理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、代理データストレージ２０８中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関係を有し、メンバーの認知的負荷を低減するために働いた場合、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。代理データストレージ２０８からのこれらの実施スコアならびに代理特性は、メンバー１１８に割り当てられ得る１つまたは複数の代理を識別するために、メンバー属性とともに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。

【0089】

[0111]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への割り当てのために、１つ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可能性がある適合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ク付けに基づいて、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、その代理が割り当てのために利用可能であるかどうかを決定し得る。たとえば、代理データストレージ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のか、場合によっては、割当てのために利用不可能であるのか（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、その割り当てを示すために、代理データストレージ２０８中のその代理に対応するエントリを更新し得る。

【0090】

[0112]一実施形態では、メンバー１１８への割り当てのために代理がそこから選択され得る代理の最初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への割当てのために利用可能な代理１０６のグループから代理を識別し、その代理をメンバー１１８に割り当て得る。上記で説明されたプロセスと同様に、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、代理データストレージ２０８中の選択された代理に対応するエントリを更新し得る。

【0091】

[0113]いくつかの事例では、代理がそこから選択され得る代理の最初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することができる。いくつかの事例では、メンバー－代理ペアリングサブシステム２０６は、メンバーの識別情報に対応する１つまたは複数の基準に基づいて、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近接度内（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み得る。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１０６のグループを絞り込み得る。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への割り当てのために第１の利用可能な代理を自動的に選択し得る。

【0092】

[0114]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係する情報をメンバーオンボーディングサブシステム２０２に提供することができる。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に提供することができ、メンバーモデリングサブシステム２０４は、前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係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、雨樋の清掃、一酸化炭素検出器の設置、パーティー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。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への割り当てのために代理がそこから選択され得る代理の最初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つまたは複数の代理（たとえば、そのようなタスクを扱うことに熟練した代理、肯定のメンバーフィードバックを有する類似のタスクを前に実施した代理など）を識別するために、代理データストレージ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つまたは複数の代理から利用可能な代理を選択し得る。

【0093】

[0115]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）を代理に提供し、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提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを通して、代理は、メンバー１１８に対応する情報（たとえば、名前、人口統計学的情報、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ための命令を受信し得る。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に代わる実施の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。いくつかの事例では、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得、それにより、メンバー１１８は、タスク容易化サービスによって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、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提供さ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。

【0094】

[0116]一実施形態では、代理割当てシステム１０４は、メンバー１１８が代理１０６のセットのうちの別の代理に再割り当てされるべきである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提供するように、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／またはトリガリング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、完了されたタスクに関係する代理の実施に関するフィードバックを提供するようにメンバー１１８に促し得る。別の例として、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、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提供するようにメンバー１１８に促し得る。いくつかの事例では、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しに、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提供し得る。たとえば、タスク容易化サービスによって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、メンバー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に提供され得るフィードバックフォームを手動で生成し得る。

【0095】

[0117]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べきかどうかを決定するために、メンバー１１８によって提供さ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、知られているメンバーおよび代理属性、ならびに得られた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ために修正され得る。機械学習モデルはさらに、代理再割り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提供さ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にフィードバックを要請す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－代理ペアリングについての関係スコア（たとえば、関係スコアがしきい値を下回るなど）に基づいて、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べき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提供するために、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使用され得る。

【0096】

[0118]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良好に理解し、割り当てられた代理によって実装され得る技法をより良好に識別して、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に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）を個人的に扱うことを選好する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る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。いくつかの事例では、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、ならびに会話中にメンバー１１８にアプローチする際に代理１０６に有用であり得るメンバー１１８の任意の特異性または奇癖を示し得る、メンバー１１８の行動プロファイルを生成し得る。いくつかの事例では、機械学習アルゴリズムまたは人工知能は、メンバー１１８にアプローチし、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。

【0097】

[0119]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に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自宅に引っ越したことを表明する場合、代理割当てシステム１０４は、メンバープロファイルが、この新しい家族に対応する情報を追加するように更新され得ることを決定するために、このメッセージを自動的におよび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係するセクション）を自動的に更新するために、メンバー１１８によって提供された情報を使用し得る。

【0098】

[0120]いくつかの事例では、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、追加情報がメンバー１１８から必要とされ得るかどうかを決定し得る。メンバーの自宅への新しい家族の導入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情報を取得するためにメンバー１１８に提出され得る質問またはプロンプトを推奨すべき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？」、「新しい家族は何歳であるか？」、「新しい家族は何らかの食事制限があるか？」など）を取得す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、代理に提供され得、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。

【0099】

[0121]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係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にタスク関係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によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、代理１０６に委任され得るか、あるいは場合によって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提供し得る。

【0100】

[0122]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提供し得る。タスクテンプレートは、メンバー、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、特定の最終期限日、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、予算限度なし、特定の最大額など）などを提供し得る様々なフィールドを含み得る。

【0101】

[0123]いくつかの事例では、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提供し得る。上述のように、タスク容易化サービスは、異なるタスクカテゴリー（たとえば、車両保守タスク、自宅保守タスク、家族関係イベントタスク、介護タスク、経験関係タスクなど）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、メンバーの車両のメーカーおよびモデル、車両の使用年数、最後に車両が保守されたときに対応する情報、車両に関連する報告された事故、車両に関連す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ーに固有であるフィールドを含み得る。

【0102】

[0124]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強く関連し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ーに固有であり得る。いくつかの事例では、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。

【0103】

[0125]一実施形態では、メンバーに提供さ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適合させ得る。上述のように、タスク容易化サービス１０２は、メンバー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のタスクの実施の際にメンバーにどのようにアプローチするのが最適である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、特定のカテゴリーのタスクを他のものに委任する際の、または特定のカテゴリーのタスク自体を実施する際のメンバー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、応答の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選好す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の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。

【0104】

[0126]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によって提供されたインターフェースを通して、メンバーのために実施されるべきであるタスクに対応する完了され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、完了され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１０６は、完了されたタスクテンプレートを評価し、完了されたタスクテンプレート中にメンバーによって提供されたタスク関係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かを決定するために使用され得る追加情報についてメンバーに促すべき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、雨樋が完了されたタスクテンプレートを介していつ清掃されなければならない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かを決定するためにメンバーと通信し得る。上述のように、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。

【0105】

[0127]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、または場合によってはプロジェクトのために完了されるべきである１つまたは複数のタスクを含み得るプロジェクトを生成するようにとの要求を代理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、それが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タスクの各々を評価し、これらのタスクの各々がどのように実施され得るかを決定する（たとえば、メンバーが自身で特定のタスクを実施する、メンバーが代理に特定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。

【0106】

[0128]上述のように、プロジェクトの一部として実施されるべき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レビューすること、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。

【0107】

[0129]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。上述のように、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任意の着信メッセージを処理し得る。いくつかの事例では、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、タスクデータストレージ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、これらの可能なタスクを代理１０６に提示し得、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。

【0108】

[0130]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指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。いくつかの事例では、リソースライブラリへのクエリは、メンバーのプロファイルからのメンバー属性を含み得る。これは、タスク推奨システム１１２が、同様のプロジェクトについて実施されたことがある、あるいは場合によって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）に提案されたことがあるあらゆるタスクを識別することを可能にし得る。

【0109】

[0131]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、前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し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の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に委ねるための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提供し得る。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レビュー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、（「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ためのオプションをメンバーに提示するための推奨とともにタスクを代理１０６に提供し得る。

【0110】

[0132]いくつかの事例では、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かに関する最終決定のために代理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提供し得る。上述のように、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／エンティティとの実施および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。

【0111】

[0133]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提供し得る。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によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介して、メンバーは、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レビューし得る。メンバーは、プロジェクト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の範囲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固有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、予算に関して照会するなどの）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提供さ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平方フィート数の量を示すようにメンバーに促し得る。これらのプロンプトに対するメンバー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。

【0112】

[0134]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差し迫ってい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。これは、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目立つように表示させ得る。いくつかの事例では、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。

【0113】

[0135]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み得る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その代理１０６に提示され得る。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で過重な負担をかけられるリスクを低減し得る。

【0114】

[0136]一実施形態では、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によって提供さ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することができる。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、反復、完了済みなど）を提供し得る。いくつかの事例では、タスク容易化サービス１０２は、メンバーが、必要に応じてタスクをフィルタ処理することを可能にし得、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べきであるかをカスタマイズし、決定することができる。

【0115】

[0137]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対する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、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、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色合いを使用してタスクバブル内に提示され得る。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。

【0116】

[0138]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、タスクリストから固有タスクに関するさらなる情報を取得するためのオプションをメンバーに提供することができる。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ための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、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提供されるべきであるかを決定するためにメンバーの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）を提供し得る。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）を提供し得る。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１１８に提示されるべきである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の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るべきであるかに関する推奨を提供し得る。いくつかの事例では、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かを決定し得る代理１０６に提供され得る。タスクのための情報がメンバーに提供されるとき、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好な推奨を提供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使用され得る。

【0117】

[0139]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に対処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。

【0118】

[0140]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、問題に対処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対処されることを望む問題を強調するビデオを記録し得る。この、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か、およびこれらの問題に対処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をしているので、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。

【0119】

[0141]メンバーは、コンピューティングデバイス１２０を介して、ユーザ記録３０６中にメンバーによって示された問題のいずれかに対処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記録３０６をレビューし得る代理１０６にユーザ記録３０６を提供し得る。たとえば、代理１０６は、提供されたユーザ記録３０６を分析し、ユーザ記録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に対処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記録３０６をメンバーが提供する場合、代理１０６は、ユーザ記録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、追加の問題に対処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。

【0120】

[0142]いくつかの事例では、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記録３０６を生成するようにメンバーに促し得る。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し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、メンバーによって提供されたユーザ記録３０６を使用して、代理１０６は、メンバーエリア３０２の平方フィート数を決定すること、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対処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。いくつかの事例では、代理１０６は、メンバーのために実施されるべき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記録３０６を使用し得る。たとえば、メンバーが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手動で入力した場合、代理１０６は、修理されるべきである幅木のタイプ、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記録３０６を使用し得る。

【0121】

[0143]一実施形態では、代理１０６は、タスク容易化サービス１０２によって提供さ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。いくつかの事例では、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提供され得る。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、それにより、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、誕生パーティー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。

【0122】

[0144]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を決定する能力を代理１０６に提供するためにオンまたはオフにトグルされ得る。たとえば、パーティーのためにバルーン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、レンタル会社のレーティング／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、それにより、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レーティング／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提供するためにこれらのデータフィールドを完了し得る。

【0123】

[0145]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、前に完了されたタスク、提案が提供されたタスクなど）、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、タスクタイプまたはカテゴリーなど）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るべきであるかを定義し得る。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、メンバーが会社のためのレーティング／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、いくつかの事例では、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に提供す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ための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明した場合、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。

【0124】

[0146]いくつかの事例では、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レーティング／レビューも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レーティング／レビューを閲覧するための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ためのレーティング／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ためのレーティング／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。

【0125】

[0147]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、特定のタスクまたはタスクタイプに関係する提案、あるいは場合によっては特定のタスクまたはタスクタイプに関連す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他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。

【0126】

[0148]一実施形態では、タスク容易化サービス１０２は、提案の準備について関連し得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、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、完了され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、提案がタスクに関連していない、提案がメンバー１１８にとって利用可能でないリソースに対応する、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。

【0127】

[0149]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に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提供するために、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。いくつかの事例では、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ほかに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。

【0128】

[0150]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によって提供さ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。いくつかの事例では、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によって提供さ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提供されている１つまたは複数のオプションの指示を示し得る。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。これらのリンクは、メンバーが、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し得る。

【0129】

[0151]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の次のステップの指示を提示し得る。いくつかの事例では、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レビュー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）をレビュー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。

【0130】

[0152]一実施形態では、提供された提案とのメンバー対話に基づいて、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。上述のように、タスク容易化サービス１０２は、提案において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において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、提案において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。いくつかの事例では、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によって提供された提案に関してメンバーにフィードバックを要請し得る。提案に関する代理１０６とのメンバー対話または提案自体とのメンバー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において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提供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使用され得る。

【0131】

[0153]いくつかの事例では、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、「パーティー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提供することができる。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、これらの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。

【0132】

[0154]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。いくつかの事例では、提案オプションが静的な支払額（たとえば、固定価格、「最高Ｘドル」、静的な額をもつ段階的な支払いスケジュールなど）を用いて選択される場合、提案オプションの履行のために必要とされる実際の支払額が最初に提示された静的な支払額を超えてしきい値割合または額を超える場合、メンバーは、代理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％よりも多く費やすことが必要とされ得ると代理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額を再確認するようにメンバーに通知を送信し得る。

【0133】

[0155]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。

【0134】

[0156]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システムを提供するなど）、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）を提供し得る。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提供し得る。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によって提供さ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。

【0135】

[0157]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によって提供さ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によって提供されたステータス更新は、タスク容易化サービス１０２によって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介してメンバーにおよび代理１０６に自動的に提供され得る。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提供され得る代理１０６に提供され得る。いくつかの事例では、タスクが代理１０６によって実施されるべきである場合、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によって提供されたあらゆる更新を記録し得る。

【0136】

[0158]タスクが完了されると、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提供し得る。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された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提供する。たとえば、メンバーが、タスクの実施のための最終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によって提供される推奨、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提供さ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提供さ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によって提供さ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強化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。

【0137】

[0159]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べきタスクのための推奨を生成し、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、あるい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または他の実行可能コードとして実装され得る。

【0138】

[0160]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一部として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提供することができる。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、パーティー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。

【0139】

[0161]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提供し得る。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提供する。タスク作成サブシステム４０２は、タスクデータストレージ１１０中に、異なるタスクタイプまたはカテゴリー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、それにより、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ーに対応し得る。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提供し得る。タスクデータストレージ１１０は、いくつかの事例では、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。

【0140】

[0162]上述のように、各タスクテンプレートは、特定のタスクカテゴリー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ー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、メンバーの車両のメーカーおよびモデル、車両の使用年数、最後に車両が保守されたときに対応する情報、車両に関連する報告された事故、車両に関連する問題の説明などを定義するために使用され得る。いくつかの事例では、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、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／または代理にとって利用可能であり得るように、タスクテンプレートに追加され得る。

【0141】

[0163]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かを識別するためにユーザデータストレージ１０８からのメンバープロファイルとタスクデータストレージ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、予算のレビュー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係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。いくつかの事例では、タスク作成サブシステム４０２は、メンバー１１８が、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を可能にし得る。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、いくつかの事例では、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提供す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。

【0142】

[0164]いくつかの事例では、メンバーが経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夕方に対応するタスクテンプレートを選択した場合、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レビューし得る。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。

【0143】

[0165]一実施形態では、タスク作成サブシステム４０２は、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を可能にする。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ー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。いくつかの事例では、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べき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、ユーザデータストレージ１０８からのメンバープロファイルとタスクデータストレージ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提供さ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提供することを必要とされ得る。

【0144】

[0166]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レビューし得る。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。いくつかの事例では、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べきである場合、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に促し得る。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が代替の変更を提供する場合、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。

【0145】

[0167]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に、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。いくつかの事例では、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、タスクデータストレージ１１０からの履歴タスクデータおよびタスクデータストレージ１１０からの対応するメッセージを利用し得る。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、これらの可能なタスクを代理１０６に提示し得、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。

【0146】

[0168]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、あるい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また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／エンティティとの実施および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、ユーザデータストレージ１０８からのメンバー特性（たとえば、特定のタスクまたはタスクのカテゴリーのメンバー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。

【0147】

[0169]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に推奨され得るタスクのセットのランク付けされたリストをタスク選択サブシステム４０４に提供する。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、あるい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また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付けされたリストから、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提供さ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付けされた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た場合、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に提示されるべきであるかを決定するために、ランク付けされたリストとユーザデータストレージ１０８からのメンバーのプロファイルとを処理し得る。いくつかの事例では、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ク付けに対応し得る。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に推奨され得るかを決定するために、タスクのセットのランク付けされたリスト、ならびにメンバーの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付けされた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付けされたリストをさらに改良するために別のレイヤを提供し得る。

【0148】

[0170]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提供し得る。代理１０６は、タスク容易化サービスによって提供されるアプリケーションまたはウェブポータルを介してどのタスクがメンバー１１８に提示され得るかを決定するためにタスクのこの新しいリストをレビューし得る。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レビューし、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に委ねるためのメンバーの選好を示すためのボタンまたは他のＧＵＩ要素を用いて）タスクの実施のために代理１０６に委ねるためのオプションをタスクが提示されるべきであるかどうかを決定し得る。いくつかの事例では、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ク付けに従って、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、タスク優先度付けのためのメンバー自身の選好の、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が場合によっては実施してほしくない、提示されたタスクを却下し得る。

【0149】

[0171]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いずれのタスク推奨も受信しないことを選好することになることを示す場合、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によるものとし得る。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してなど）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によるものとし得る。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強化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。

【0150】

[0172]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べきであるかを決定するために使用され得るタスクのランク付け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、タスク関係データを受信し得る。上述のように、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ー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係データを手動で提供し得る。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提供し得る様々なフィールドを含み得る。メンバーに提供さ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ーまたはタイプに対応する特性とに従って特別に適合され得る。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されたタスクテンプレートを提供し得る。

【0151】

[0173]いくつかの事例では、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係データを提供し得る。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提供されたタスク関係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ようにとの要求をタスク推奨システムに送信し得る。

【0152】

[0174]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提供されたタスク関係データに基づいて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レージ中の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。

【0153】

[0175]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の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るべきである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に促し得る。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予算がどんなものであるべきかを決定するためにメンバーと通信するように代理に促し得る。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。

【0154】

[0176]タスク推奨システムが、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提供するようにメンバーに促し得る。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。

【0155】

[0177]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かどうか決定する。上述のように、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、ランク付けに新しいタスクを組み込むためにタスクの既存のランク付けを修正し得る。たとえば、新しいタスクがタスクの既存のランク付け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ク付けまたは優先度を与えられるようにランク付けを修正し得る。

【0156】

[0178]タスク推奨システムが他のいかなる既存のタスクもないと決定する場合、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ク付けを生成し得る。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ク付け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付けされたリストを提示する。代理は、タスクのセットのランク付けされたリストから、どのタスクがメンバーに推奨され得るかを選択し得る。

【0157】

[0179]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、特定のタスクについての提案を生成するようにとの要求を受信し得る。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係情報を取得すると、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。

【0158】

[0180]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提供する。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提供されたユーザインターフェースを介して提供され得る。上述のように、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。いくつかの事例では、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、それにより、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。

【0159】

[0181]ステップ６０６において、タスク調整システムは、特定のタスクについて代理によって生成された提案を、特定のタスクについてその提案がメンバーに提示され得るように、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前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対話が記録され得るようにタスクデータストレージに提案を追加し得る。さらに、タスク調整システムは、上記で説明されたように、ユーザデータストレージ中のメンバーエントリに関連してユーザデータストレージに提案を記憶し得る。

【0160】

[0182]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対話を監視し得る。上述のように、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および提案とのメンバー対話を監視し得る。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レーティング／レビューも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レーティング／レビューを閲覧するための提案における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レーティング／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レーティング／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。

【0161】

[0183]本開示の実施形態は、概して、メンバーに代わってタスクを管理および完了するためのシステムおよび方法を含む。そうするために、タスク容易化サービスは、メンバーのためのタスクのリストを維持し得る。タスクのリストは、様々なステータスを有する他のタイプのタスクの中で、メンバーに関連する示唆されたタスクと、メンバーに関連する現在のタスクと、完了されたタスクとを含み得る。メンバーのタスクはまた、タスクを完了することを担当するパーティに基づいて区別され得る。たとえば、メンバーのタスクは、メンバーが完了することを担当するタスクを含み得るが、タスク容易化サービスに委任されたタスクをも含み得る。

【0162】

[0184]メンバーがタスク容易化サービスを使用するとき、メンバーのためのタスクの完全なリストは大規模および複雑になり得る。いくつかの状況では、メンバーの完全なタスクリストの小さい部分でさえメンバーに提示することは圧倒するものであり得る。たとえば、メンバーが、メンバーに関連するタスクの全範囲を提示された場合、メンバーは、心配、ストレス、および他の同様の状態を経験し得、本開示の実施形態はその各々を改善するものとする。

【0163】

[0185]上記を考慮して、およびメンバー認知的負荷を低減することの一般的な目標に従って、本開示の実施形態は、インテリジェントおよび動的タスク概要をメンバーに提供することを対象とする特徴と機能とを含み得る。そのようなタスク概要は、重要なタスクが適時におよび正常に完了されることになる可能性を増加させながら、メンバーの認知的負荷を限定する意図で、メンバーのためのタスクのキュレーションされたおよび優先度を付けられた選択を含み得る。

【0164】

[0186]例示的な一実施形態では、タスク容易化サービスは、タスク概要データを生成するために、メンバーのためのタスクデータおよびユーザデータを収集し、収集されたデータを処理するタスク概要システムを含む。タスク概要データは、概して、（特にメンバーが少数のタスクのみを有するとき、メンバーのすべてのタスクまでのおよびそれを含む）メンバーのタスクのサブセットのためのタスクデータを含む。タスク概要データは、次いで、メンバーに関連するコンピューティングデバイスに提供され、対話型および動的タスク概要として、メンバー、対応するユーザインターフェースに提示され得る。他の実装形態では、タスク概要データは、代わりに、メンバーに割り当てられた代理に提供および提示され得る。代理は、次いで、タスク概要データを修正し得る。修正されたタスク概要データは、その後、タスク概要としての提示のためにメンバーのコンピューティングデバイスに送信され得る。言い方を変えれば、いくつかの実施形態では、代理は、メンバーとともに取り組むことにそれが関係するとき、代理の知識および経験に基づいて、メンバーに提示されるタスクリストが調節され得るように、タスク概要システムとメンバーとの間の仲介として働き得る。

【0165】

[0187]タスク概要システムは、メンバーのアクティビティに基づいて更新されるメンバーのモデルに依拠し得る。概して、モデルは、タスク概要システムが、どのタスクをメンバーに提示すべきかを決定するためにモデルを使用することができるように、メンバーの履歴アクティビティ、行動、人格、および他の同様の態様を反映する。メンバーモデルは、メンバーのアクティビティ、メンバーと代理との間の対話、代理によって提供された情報、外部ソース（たとえば、ソーシャルメディアアカウント）からメンバーに関して収集されたデータ、またはメンバーに関する情報の他の同様のソースに基づいて更新され得る。メンバーモデルは、メンバーに関して収集された新しい情報を反映するために、およびメンバーの変化する好みおよび選好を反映するために、定期的に更新され得る。メンバーモデルに対する更新は、タスク概要システムに、更新されたタスク概要としてメンバーに提示されるべきタスク概要データを再生成させ、それにより、メンバーに提示されるタスク概要が、メンバーおよびメンバーの傾向の、タスク容易化サービスの現在の理解を反映することを保証し得る。

【0166】

[0188]メンバーに関連するコンピューティングデバイスは、受信されたタスク概要データに基づいて、ユーザインターフェースを通して、タスク概要を提示し得る。たとえば、コンピューティングデバイスは、１つまたは複数の編成されたタスクリストの形態で、タスク概要をメンバーに提示するアプリケーションを実行し得る。メンバーは、次いで、選択されたタスクに関するより多くの情報を取得するために、またはタスク容易化サービスによって必要とされ得る選択されたタスクに関係する情報を提供するために、リストからタスクを選択し得る。いくつかの実装形態では、タスク概要は、チャットウィンドウのコンテキストにおいて提示され得る。たとえば、メンバーとメンバーの割り当てられた代理との間の対話中に、メンバーは、タスク概要を閲覧することを要求し得る。代理は、次いで、タスク概要がユーザに表示されることを引き起こし得る。他の実装形態では、ユーザインターフェースは、メンバーが、現在のタスク概要を要求すること、または場合によってはアプリケーションのページまたは同様のロケーションにおいてタスク概要を提供することを許可し得る。

【0167】

[0189]メンバーに提示されたとき、タスク概要は、含まれるタスクのステータスに基づいて分割され得る。たとえば、タスク概要は、メンバーからの入力を必要とするタスクに対応するタスクのグループを含み得る。別の例として、タスク概要は、タスクのグループと、それらのタスクのための対応する進行インジケータとを含み得る。別の例では、タスク概要は、タスクのグループ、およびそれらのタスクのための関連するリマインダ、または未解決のリマインダをもつタスクを含み得る。タスク概要が異なるグループに分割される範囲で、タスクのグループは、視覚的に互いに分離されるか、または場合によっては互いに区別可能であり得る。

【0168】

[0190]メンバーに提示されるタスク概要は、動的であり得、実質的にリアルタイムに更新され得る。たとえば、タスクのための欠落した情報をメンバーから受信したことに応答して、タスク概要システムは、メンバーに提示されるタスク概要を更新するために、メンバーのコンピューティングデバイスに送信される更新されたタスク概要データを自動的に生成し得る。別の例として、タスク容易化サービスまたはメンバーは、タスクの進行ステータスが変化するように、タスクの態様を完了し得る。タスクの進行ステータスの変化は、同様に、タスク概要システムに、更新されたタスク概要データを生成させ、更新されたタスク概要データは、次いで、メンバーのコンピューティングデバイスに、更新されたタスク概要を提示させるために送信される。

【0169】

[0191]メンバーのコンピューティングデバイスにおいて提示されるタスク概要を動的に更新することは、様々な変化を含み得る。たとえば、メンバーのコンピューティングデバイスにおけるタスク概要を更新することは、前に提示されたタスク概要中に含まれるタスクを並べ替えること含み得る。別の例として、メンバーのコンピューティングデバイスにおけるタスク概要を更新することは、タスクを追加することおよび／またはタスク概要からタスクを除去することを含み得る。少なくともいくつかの状況では、タスク概要システムによって生成された更新されたタスク概要データは、タスク概要中に含まれるタスク、および／または、それらのタスクがメンバーにどのように提示されるかを変化させないことがある。しかしながら、そのような状況では、更新されたタスク概要データは、それにもかかわらず、タスク概要との対話を通してメンバーによってアクセスされ得るリストされたタスクのためのタスク関係データを更新し得る。

【0170】

[0192]本開示の実装形態は、タスクリストを生成および提示するための、従来のユーザインターフェースおよび関係するプロセスを上回る実質的な改善を提供する。従来の生産性アプリケーションは、概して、ユーザが、やることリストまたは同様のオブジェクトを作成および管理することを可能にする。そのようなアプリケーションは、そのようなタスクを編集および追跡するための様々なツールを含むが、そのようなリストの作成、管理、編成、および優先度付けは、最終的に、ユーザ次第である。言い方を変えれば、新しいタスクを作成すること、タスク進行を更新すること、タスク優先度を決定することなどは、ユーザの責任である。ユーザのタスクリストが増大し、より複雑になるにつれて、単にタスクを管理することが、かなりの時間およびコンピューティングリソースを必要とすることがある。例として、いくつかの従来のアプリケーションおよびプラットフォームは、ユーザが、それらのタスクをフィルタ処理およびソートすることを可能にする特徴を含み、また、タスクのサブリストに専用のエリアを有するユーザインターフェースを含み得る。そのようなサブリスト中に含まれる項目は、概して、近々の期日をもつ項目、および／または、高い優先度を有するものとしてユーザによって特別にフラグを付けられた項目に限定される。特に、依拠される日付および優先度情報は、ユーザによって提供され、ユーザによる進行中の監視および管理に依拠する。したがって、生産性アプリケーションは、ユーザが、それらのタスクを追跡および管理することを可能にし得るが、そのアプリケーションは、大部分は手動およびユーザ依存である方法で、それを行う。その結果、ユーザが勤勉および正確でない限り、従来の生産性アプリケーションにおけるリスト特徴は、ユーザタスクを編成および追跡することの部分的ソリューションのみを提供する。

【0171】

[0193]対照的に、本開示によるタスク概要は、タスク容易化サービスによって、動的に生成および更新される。そうするために、本開示によるシステムは、インテリジェントおよび動的に更新されたタスク概要を提供するために、メンバーに関して収集されたデータと、メンバーのタスクに関するデータと、他の同様のメンバーからのデータと、システムにとって利用可能な他の情報とを活用する様々なモデルを含む。いくつかの実装形態では、システムは、主に、期日と割り当てられた優先度とに基づいて、タスク概要を生成し得るが、システムは、メンバーの関心またはより広い個人目標と、メンバーの実際のタスク完了傾向と、タスクの特性と、本明細書で開示される他の情報とを反映することができるよりホリスティックな手法を通して、タスク概要を生成する。その結果、本明細書で開示されるタスク概要は、メンバーからの実質的な関与なしに動的に更新される。その上、タスク概要は実際のメンバーとタスクデータとに基づいて自動的に更新されるので、タスク概要の信頼性および一貫性は、メンバーの勤勉さおよびバイアスに左右されない。

【0172】

[0194]動的タスク概要は、タスク容易化サービスおよび関係するアプリケーションのユーザビリティを実質的に改善するが、動的タスク概要はまた、タスク容易化サービスとシステムに関連するデバイスとの動作に実質的な技術利益を提供する。たとえば、従来のシステムでは、タスクを追跡することおよびタスクに優先度を付けることは、概して、関連するタスクデータを記憶するローカルまたはリモートコンピューティングシステムと通信しているユーザインターフェースを通してナビゲートすることによって、ユーザがタスク情報をレビューすることを必要とする。ユーザのタスクリストの適切な分析および優先度付けは、多くのタスクのための情報にアクセスすることとその情報をレビューすることとを必要とし、かなりのコンピューティングリソース（たとえば、メモリ、処理能力、帯域幅）および時間の消費を生じ得る。対照的に、本開示の動的タスク概要および関連するシステムは、メンバーのタスクのために利用可能なデータを合成し、タスクの正確なおよび信頼できるリストを提供し、これは、メンバーがナビゲートし、メンバーの様々なタスクに掘り下げる必要をなくす。したがって、タスクの実質的に手動の再編成のために必要とされる時間およびコンピューティングリソースが、低減され得る。

【0173】

[0195]別の観点から、本開示のシステムおよび方法は、動的に生成された概要における関心のある選択されたタスクを表示することを伴い、これは、メンバーが、メンバーの最も関連するタスクおよび関係するタスク情報を参照することを可能にする。その結果、タスク概要は、たとえば、ユーザインターフェース内のタスク詳細ページを開くかまたはそれにアクセスすることによって、ユーザがタスクの詳細にアクセスする必要をなくす。したがって、特に、動的タスク概要は、メンバー（および、関連するコンピューティングリソース）が、タスクの優先度付けの基礎をなす情報をレビューおよび検証するために、タスク詳細がそれを通してアクセスされ得るユーザインターフェースの一部分にナビゲートすることと、タスク詳細ページを開くことと、次いで、タスク詳細ページ内にナビゲートすることとを省く。

【0174】

[0196]本開示による動的タスク概要は、概して、メンバーの作業および注意を、優先度を付けられたタスクに集中させることによって、所与のメンバーに関連するタスクの高速で効率的な完了を容易にする。そうすることはメンバーの生産性を改善し、それはまた、メンバーのタスクを管理するシステムおよびデバイスに様々な技術利益を提供する。たとえば、いくつかのアプリケーションでは、アクティブタスクのためのデータが、メンバーによって容易にアクセス可能な所与のフォーマットで、ローカルにまたはリモートに記憶および維持される。完了時に、完了されたタスクのためのデータは、削除されるか、または長期記憶のためのより空間効率的なフォーマットでアーカイブされ得、それにより、利用可能なコンピューティングリソースを解放し、それをより効率的に利用する。同様に、タスクを効率的に完了することは、システムまたはデバイスが、対応するタスクデータを記憶する、それにアクセスする、およびそれを提供する必要を実質的に低減するかまたはなくし、処理能力、メモリ、帯域幅、および他の関係するコンピューティングリソースを節約する。

【0175】

[0197]上記の説明は、本開示の様々な態様を紹介し、非限定的と見なされるべきである。次に、本開示のさらなる態様が、図を参照しながら説明される。

【0176】

[0198]図７は、タスク概要を生成および提示するコンピューティング環境７００の図である。より詳細には、コンピューティング環境７００は、たとえば、コンピューティングデバイス１２０上でメンバー１１８に提示されるユーザインターフェースを通して、タスク概要をメンバー１１８に提示するために、タスク概要データを生成および送信するように構成された、タスク容易化サービス１０２を含む。

【0177】

[0199]図７に示されているように、タスク容易化サービス１０２は、タスク概要システム７５０を含む。タスク概要システム７５０は、メンバー１１８に関連するデータを収集し、メンバーのためのタスク概要データを生成する。たとえば、タスク概要システム７５０は、ユーザデータストレージ１０８からユーザデータを取り出し、タスクデータストレージ１１０からタスクデータを取り出し得る。タスクデータは、メンバー１１８のためのタスクのリストと、それらのタスクのための関連する情報とを含み得る。ユーザデータは、メンバー１１８に関して収集された任意の情報を含み得る。本明細書で説明されるように、そのような情報は、オンボーディングプロセス中に、またはタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の任意の他の対話を通して、メンバー１１８から収集された情報および選好を含み得る。ユーザデータストレージ１０８に記憶されたユーザデータは、メンバー１１８と定期的に対話し、メンバー１１８を支援し得る、代理１０６によって提供されたメンバー１１８に関するフィードバックおよび情報をさらに含み得る。ユーザデータストレージ１０８に記憶されたユーザデータは、限定はしないが、タスク容易化サービス１０２がリンクされるか、または場合によってはアクセスを有し得る、メンバー１１８の外部アカウントを含む他のソースから、タスク容易化サービス１０２によって収集されたデータをも含み得る。

【0178】

[0200]タスク容易化サービス１０２は、メンバーモデル７０９をさらに含み得る。概して、メンバーモデル７０９は、メンバー１１８に提示される情報がメンバー１１８に特別に適合されるように、メンバー１１８の行動および選好を反映することが意図される。特に、そのようなカスタマイゼーションは、メンバー１１８がメンバー１１８のタスクを正常におよび適時に完了することになる可能性を増加させながら、メンバー１１８に対する認知的負荷を低減する効率的なおよび効果的な方法で、情報がメンバー１１８に提示されることを保証するのを助ける。メンバーモデル７０９は、オンボーディングプロセス中に最初に作成され得る。その後、メンバーモデル７０９は、メンバー１１８のアクティビティと、メンバー１１８に関してタスク容易化サービス１０２によって収集された他の情報とに基づいて、更新されるか、トレーニングされるか、または場合によっては改良され得る。動作中に、メンバーモデル７０９は、メンバー１１８の行動を予測するために、およびそのような予測に基づいてタスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の対話を修正または誘導するために、タスク概要システム７５０とタスク容易化サービス１０２の他の要素とによって使用され得る。タスク概要を生成するコンテキストにおいて、たとえば、メンバーモデル７０９は、メンバー１１８に提示されるタスク概要中にどのタスクが含められるべきであるかと、それらのタスクがコンピューティングデバイス１２０においてどのように提示されるべきであるかとを通知するために、タスク概要システム７５０によって使用され得る。

【0179】

[0201]タスク容易化サービス１０２の単一のおよび別個の要素であるものとして図７に示されているが、メンバーモデル７０９は、代わりに、メンバー１１８に関連するアルゴリズムおよびモデルの集合であり得る。メンバーモデル７０９が複数のアルゴリズム／モデルを含む範囲で、メンバーモデル７０９の個々のアルゴリズム／モデルは、タスク容易化サービス１０２全体にわたって分散され得る。たとえば、メンバーモデル７０９は、タスク概要を生成するための、メンバー１１８のためのタスクを生成する際に使用するためのアルゴリズム／モデルの第１のセットと、タスクに優先度を付ける際に使用するためのアルゴリズムまたはモデルの第２のセットとを含み得る。そのような場合、アルゴリズム／モデルの第１のセットは、図４に示されているタスク作成サブシステム４０２など、タスク容易化サービス１０２のタスク生成関係要素に関連するかまたはそれと統合され得る。同様に、アルゴリズム／モデルの第２のセットは、タスク概要システム７５０に関連するかまたはそれと統合され得る。より一般的には、メンバーモデル７０９は、タスク容易化サービス１０２とメンバー１１８との間の対話を通知するか、修正するか、または誘導するために、メンバー１１８の態様を予測するために使用され得るアルゴリズム／モデルの任意の集合を指す。

【0180】

[0202]動作中に、タスク概要システム７５０は、ユーザデータストレージ１０８およびタスクデータストレージ１１０からデータを収集する。タスク概要システム７５０は、次いで、タスク概要における提示のために、メンバー１１８に関連するタスクのサブセットを識別するために、収集されたデータを処理および分析し、タスクのサブセットに対応するタスク概要データを生成する。コンピューティング環境７００では、タスク概要データは、代理１０６に送信され、代理コンピューティングデバイス７２４のユーザインターフェースを通して代理ユーザ７２２に提示される。

【0181】

[0203]代理コンピューティングデバイス７２４がタスク概要システム７５０からタスク概要データを受信したとき、代理コンピューティングデバイス７２４は、代理ユーザ７２２に予備タスク概要を提示するために、ユーザインターフェースを更新し得る。ユーザインターフェースは、代理ユーザ７２２が、予備タスク概要をレビューおよび修正することを可能にする様々な制御を含み得る。たとえば、特に、代理コンピューティングデバイス７２４におけるユーザインターフェースは、代理ユーザ７２２が、選択されたタスクに関するより多くの情報を取得するために、タスクを追加するかまたは予備タスク概要からタスクを除去するために、あるいは予備タスク概要中のタスクの出現を並べ替えるか、再編成するか、または場合によっては修正するために、予備タスクリストからタスクを選択することを可能にし得る。ユーザインターフェースは、代理ユーザ７２２が、代理ユーザ７２２によって行われた任意の対応する修正を含む予備タスク概要を確認または承認することをも可能にし得る。代理ユーザ７２２によって承認されると、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８への提示のために、対応する修正されたタスク概要データをコンピューティングデバイス１２０に送信し得る。たとえば、修正されたタスク概要データはコンピューティングデバイス１２０によって受信され、コンピューティングデバイス１２０によって提示されるユーザインターフェースが、代理１０６によって生成された修正されたタスク概要データに従ってタスク概要を表示するように更新され得る。

【0182】

[0204]図８Ａは、代理１０６が省略された代替環境８００Ａを示す。図７に示されている実装形態と同様に、代替環境８００Ａは、コンピューティングデバイス１２０を通してメンバー１１８と対話するタスク容易化サービス１０２を含む。タスク容易化サービス１０２は、タスク概要データをコンピューティングデバイス１２０に送信する。タスク概要データが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、コンピューティングデバイス１２０は、コンピューティングデバイス１２０によって提示されるユーザインターフェースを通してなど、対応するタスク概要をメンバー１１８に表示する。前に説明された実装形態とは対照的に、図８Ａに示されている実装形態は、コンピューティングデバイス１２０への送信の前のタスク概要のレビューおよび潜在的修正を含まない。言い方を変えれば、タスク概要データは、タスク概要システム７５０とコンピューティングデバイス１２０との間の仲介なしに、コンピューティングデバイス１２０に直接送信される。

【0183】

[0205]図８Ｂは、タスク概要システム７５０が、タスク概要システム７５０の様々な態様を容易にするための機械学習モデル７５２または同様のアルゴリズム／モデルをさらに含む、代替環境８００Ｂを示す。図７に示されているタスク概要システム７５０には示されていないが、タスク概要システム７５０は、同様に、代理１０６を含む実装形態において機械学習モデル７５２を含み得る。

【0184】

[0206]概して、機械学習モデル７５２は、コンピューティングデバイス１２０におけるタスク概要の提示のためのタスク概要データの生成を容易にする、１つまたは複数のアルゴリズムまたはモデルを含む。本開示の実装形態は、特定のモデル、アルゴリズム、または技法に限定されず、むしろ、機械学習モデル７５２は、コンピューティングデバイス１２０を通してメンバー１１８に提示されるべきタスク概要中に含めるためのタスクの識別を容易にするために使用され得る、任意の好適なモデルまたはアルゴリズムを表すことが意図される。

【0185】

[0207]特定の一例では、機械学習モデル７５２は、タスクのためのタスクデータとメンバー１１８のためのユーザデータとを入力として受信し、それに応じてタスクを分類するように構成された、分類器を含み得る。たとえば、いくつかの実装形態では、分類器は、タスクを、タスク概要中に含まれるべきであるタスクとタスク概要から除外されるべきであるタスクとに対応する２つのグループのうちの１つに分類し得る。分類プロセスは、メンバー１１８に関連する一部または全部のタスクに対して繰り返され得る。分類に続いて、タスク概要システム７５０は、タスク概要中に含めるために分類器によって識別された一部または全部のタスクのためのデータを含む、タスク概要データを生成し得る。タスク容易化サービス１０２は、次いで、メンバー１１８へのタスク概要の提示のために、タスク概要データをコンピューティングデバイス１２０に送信し得る。

【0186】

[0208]別の分類タイプ実装形態では、分類器は、タスクを複数の優先度グループのうち１つに分類し得る。たとえば、分類器は、タスクを、「緊急」、「高い優先度」、「中程度の優先度」、または「低い優先度」のうちの１つであるものとしてラベリングし得る。タスク概要システム７５０は、次いで、タスクに割り当てられた優先度ラベルに基づいて、タスク概要データを生成し得る。たとえば、タスク概要システム７５０は、タスク概要データ中に、「緊急」および「高い優先度」として分類されたタスクのためのデータを含め得る。代替的に、タスク概要システム７５０は、タスク概要データ中に含めるための所定の数のタスク（たとえば、１０個のタスク）を識別するように構成され得、最も高い優先度ラベルで開始するタスクを含め得る。

【0187】

[0209]別の例では、タスク概要システム７５０は、回帰タイプアルゴリズムまたはモデルを使用して、タスクのための優先度スコアまたは同様のメトリックを生成し得る。そのようなシステムでは、機械学習モデル７５２は、タスクのためのタスクデータとメンバー１１８のためのユーザデータとを入力として受信する、優先度スコアリングモデルを含み得る。機械学習モデル７５２は、次いで、タスクの優先度を示すスコア、たとえば、数値を出力し得る。たとえば、タスクは、０～１００までのスコアを割り当てられ得、１００は、最も高い可能な優先度を表す。タスク概要システム７５０は、次いで、機械学習モデル７５２によって生成された優先度スコアを反映するタスク概要データを生成し得る。たとえば、機械学習モデル７５２は、優先度スコアに基づく上位１０個のタスクのための、および／あるいは何らかの最小しきい値にあるかまたはそれを上回る優先度スコアを有するタスクのための、タスク概要データを生成し得る。

【0188】

[0210]少なくともいくつかの事例では、複数のタスクが同じ優先度を与えられ得るか、または提示のための優先度要件を満たすタスクの数が、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概要のために可能にされた最大数を超え得る。そのような場合、タスク概要システム７５０は、タスク概要中にどのタスクを含めるべきかを決定するために、２次評価を実施するか、または場合によっては追加の基準を適用し得る。たとえば、いくつかの実装形態では、タスク概要システム７５０は、２つのタスクが同じまたは同様の優先度を有すると決定され得るが、より遠い最終期限をもつタスクよりも、より近い最終期限をもつタスクを含めるように構成され得る。別の例として、タスク概要システム７５０は、より複雑なタスクよりも、より短いまたはより単純なタスクを含めるように構成され得、したがって、より単純なタスクは解決され、メンバー１１８のマスタタスクリストから除去され得る。別の例として、タスク概要システム７５０は、セルフケアまたはエンターテインメントを対象とするタスク、あるいは場合によっては、本質的により実用的であると見なされるタスクよりも、メンバー１１８の身体的、感情的、または精神的健康により有益であると見なされるタスクを含め得る。

【0189】

[0211]上述のように、機械学習モデル７５２は、所与のタスクのための優先度を決定するとき、タスクデータとユーザデータの両方を考慮し得る。タスクデータは、タスクのためのあらゆるパラメータおよび対応するパラメータ値を含み得る。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、タスクの複雑さ（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、タスクを完了するための担当するパーティ（たとえば、メンバー１１８または代理１０６）、タスクの現在のステータス、タスクが実際のタスクであるのか提案されたタスクであるのか、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、人格、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。そのようなユーザデータは、タスク概要システム７５０によって生成され、タスク概要としてメンバー１１８に提示されるタスク概要データが、メンバー１１８に特別に適合され得るように、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が概して、メンバー１１８自身が実施することを楽しむタスクのタイプ、メンバー１１８が先送りするまたは細かい点まで管理する傾向があるかどうか、メンバー１１８がタスクを完了するための定期的リマインダを必要とする傾向があるかどうか、メンバー１１８がいくつかの小さいタスクを完了することによってより動機を与えられるのか、より少数の大きいタスクを完了することによってより動機を与えられるのかなど、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パラメータは、タスク概要中に含めるためのタスクを評価する際の機械学習モデル７５２による使用のためにタスク概要システム７５０と機械学習モデル７５２とに提供され得る。たとえば、所与のタスクを評価するとき、タスク概要システム７５０は、評価されているタスクの特徴についての値、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の特性に対応する特徴についての値を含む特徴ベクトルを、機械学習モデル７５２に提供し得る。機械学習モデル７５２は、次いで、特徴ベクトルを評価し、優先度を決定するために、タスクを分類するか、または場合によってはタスクを評価し得る。

【0190】

[0212]別の例として、機械学習モデル７５２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、所与のタスクを評価するとき、機械学習モデル７５２は、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、機械学習モデル７５２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、機械学習モデル７５２をチューニングするために使用され得る。

【0191】

[0213]上記を考慮して、まったく同じタスクが２つの異なるメンバーに対して、それらのそれぞれのモデルによってキャプチャされたメンバーの特性に基づいて、別様に優先度を付けられ、および／または別様に提示され得る。同様に、より多くのデータがメンバーに関して収集され、そのメンバーのためのモデルがさらに改良されるので、特定のタスクの優先度付けは、タスク自体の変化なしでも変化し得る。たとえば、メンバー１１８の選好および傾向に関する新しい情報（たとえば、メンバー１１８の追加のアクティビティ、またはメンバー１１８と代理１０６との間の対話を通して取得された新しい情報）は、メンバーモデル７０９を変え得、したがって、タスクの優先度は時間とともに変化し得る。その結果、メンバー１１８に提示されるタスク概要は、タスク概要中に含まれるタスクの関連性を増加させ、メンバー１１８による全体的な関与を改善する意図で、メンバー１１８に関してタスク容易化サービス１０２によって知られているものを動的に反映する。そのような改善された関与は、メンバー１１８が正常にタスクを完了することになる可能性を増加させ、同時に、メンバー１１８を、メンバー１１８のタスクの最も関連するおよび重要なもののみに集中させることによって、メンバー１１８に対する認知的負荷を低減する。

【0192】

[0214]機械学習モデル７５２は、教師あり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。機械学習モデル７５２が教師あり学習に基づく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との前の対話とメンバー１１８のアクティビティとに基づき得る。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が手動で優先度値をタスクに割り当てることによって生成され得る。代替的に、タスクのための優先度値は、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論され得る。

【0193】

[0215]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、機械学習モデル７５２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、機械学習モデル７５２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と共有するように適合され得る。

【0194】

[0216]図９は、概して、前の図のコンピューティングデバイス１２０に対応し得るコンピューティングデバイス９００の図である。コンピューティングデバイス９００はスマートフォンとして示されているが、コンピューティングデバイス９００は、タスク概要をメンバー１１８に提示することと、メンバー１１８から関係する入力を受信することとが可能な任意の好適なコンピューティングデバイスであり得る。コンピューティングデバイス９００は、示されているように、ユーザインターフェース９０４が提示されるディスプレイ９０２を含む。いくつかの実装形態では、ユーザインターフェース９０４は、代理１０６とメンバー１１８との間のテキストベース通信を容易にするための、チャットウィンドウ９０５を含み得る。チャットウィンドウ９０５はまた、タスク概要９０６を提示するように構成され得る。

【0195】

[0217]図９の特定のコンテキストでは、タスク概要９０６は、ロールアップと呼ばれる。タスク概要９０６は、様々なイベントに応答してチャットウィンドウ９０５内に提示され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、タスク概要９０６は、チャットウィンドウ９０５を開くことに応答して、自動的に表示され得る。そうするために、コンピューティングデバイス９００は、チャットウィンドウ９０５を開くためのコマンドをメンバー１１８から受信し得る。応答して、コンピューティングデバイス９００は、タスク概要についての要求をタスク容易化サービス１０２に送信し得る。タスク容易化サービス１０２は、次いで、メンバー１１８への提示のために、タスク概要データを生成し、それをコンピューティングデバイス９００に送信し得る。上記で説明されたように、タスク概要データは、タスク容易化サービス１０２から直接コンピューティングデバイス９００によって受信されるか、または代理１０６によるレビューおよび修正を受け得る。他の実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８または代理１０６からタスク容易化サービス１０２によって受信された要求に応答して、タスク概要データを生成し、それをコンピューティングデバイス９００に送信し得る。再び、タスク概要データがコンピューティングデバイス９００によって受信されたとき、コンピューティングデバイス９００は、受信されたタスク概要データに従って、タスク概要９０６を生成および表示し得る。

【0196】

[0218]コンピューティングデバイス９００上に提示されたとき、タスク概要９０６は、タスクの１つまたは複数のグループを含み得る。たとえば、タスク概要９０６は、タスク９０８の第１のグループ、タスク９１０の第２のグループ、およびタスク９１２の第３のグループの各々を含み、これらは、視覚的に分離され、対応するヘッダを有する。より詳細には、タスク９０８はメンバー１１８からの入力を待つタスクを含み、タスク９１０は進行更新が利用可能であるタスクを含み、タスク９１２はリマインダが保留中であるタスクを含む。より一般的には、タスク概要９０６は、タスクの複数のグループを含み得、各グループは、各グループの基礎を形成する特定の特性、ステータス、または他の品質に関連する。いくつかの事例では、グループの各々は、固有のおよび別個のタスクを含み得るが、いくつかのタスクは、タスク概要９０６の複数のグループ中に同様にリストされ得る。たとえば、タスクは、タスク９１０における進行を有するものとして示され得るが、また、メンバー１１８からの追加の入力を必要とし、タスク９０８中にリストされ得る。

【0197】

[0219]図９の例示的なグループを参照すると、タスク９０８は、タスク容易化サービス１０２がメンバー１１８からの追加情報を必要とするタスクを含み得る。概して、タスク容易化サービス１０２によって容易にされた所与のタスクは、タスクをまとめて定義する複数のパラメータと、それらのパラメータのための対応する値とを含み得る。場合によっては、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８の前のアクティビティまたはタスク容易化サービス１０２にとって利用可能な他のデータに基づいて、パラメータのための値を予測または推論することが可能であり得る。しかしながら、場合によっては、いくつかのパラメータのための値が、メンバー１１８から必要とされ得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８の友人のための誕生日ギフトを購入するためのタスクで、メンバー１１８を助け得る。タスク容易化サービス１０２は「スティーヴのためのギフトを購入する」ための最初のタスクを生成するが、追加情報（たとえば、スティーヴの年齢、メンバー１１８に対する関係、ならびに好き／嫌い、ギフトについてのオケージョンおよび任意の関連する最終期限、ならびに予算）はメンバー１１８によって最初に提供されず、利用可能な情報に基づいて、タスク容易化サービス１０２によって容易に推論または決定されないことがある。したがって、タスク概要９０６は、メンバー１１８からの追加情報の必要により、タスク９０８中に「スティーヴのためのギフトを購入する」ためのタスクを含め得る。

【0198】

[0220]いくつかの実装形態では、タスク９０８のうちの１つを選択することは、欠落した情報を提供するための機会をメンバー１１８に提供し得る。たとえば、タスク９０８のタスクをクリックするか、タッチするか、または場合によっては選択することによって、ユーザインターフェース９０４は、欠落した情報についてメンバー１１８に促し得る。別の例として、ユーザインターフェース９０４は、メンバー１１８から情報を受信するために、選択されたタスクのためのタスク詳細ページを開き、どんな情報が欠落しているかを強調し、フィールド、ドロップダウンメニュー、チェックボックス、または同様の制御を提供し得る。また別の例として、情報が必要とされるタスクを選択することは、メンバー１１８および代理１０６が選択されたタスクのための欠落した情報について検討し得るように、代理１０６との通信セッション（たとえば、チャットセッション、電話呼、ビデオ呼など）を開始するようにユーザに促し得る。

【0199】

[0221]上述のように、タスク９１０は、進行ステータスが変化したタスクを含み得る。概して、いくつかのタスクは、達成することが比較的簡単であり、未完了であることから完了に直接遷移し得る。しかしながら、他のタスクは、より複雑であり、複数のサブタスクまたはマイルストーンを伴い得る。場合によっては、タスクの進行は、メンバー１１８のアクションに基づくが、他の事例では、進行は、代理１０６のアクションを含むタスク容易化サービス１０２のアクションに基づくことになる。たとえば、メンバー１１８は、メンバー１１８の自宅における屋根作業が完了される必要があり得、タスク容易化サービス１０２に、メンバー１１８のために屋根工事業者を見つけ、雇用することを要求し得る。そうするために、タスク容易化サービス１０２は、業者のリストを識別し、最初のリストから潜在的業者のショートリストを抽出し、選択のためにショートリストをメンバー１１８に提示し、選択された業者を予約／雇用し、修理日に関して業者と調整し、修理に対する支払いを容易にし得る。上記のステップのいずれかに達したかまたは上記のステップのいずれかを完了したことに応答して、タスク容易化サービス１０２は、対応する屋根修理タスクのステータスまたは進行を更新し得る。そのような更新は、次いで、コンピューティングデバイス９００に送信されるタスク概要データにおいて反映され、最終的に、タスク概要９０６中に表示され得る。

【0200】

[0222]タスク９０８と同様に、タスク９１０のうちの１つを選択することは、ユーザインターフェース９０４に、選択されたタスクに関する追加の詳細を提供させ得る。たとえば、いくつかの実装形態では、タスク９１０のうちの１つを選択することは、選択されたタスクについてどんなサブタスクが完了されたかと、それらのサブタスクがいつ完了されたかと、今度のサブタスクと、選択されたタスクの完了に関する同様の情報とに関する詳細を含むタスク進行ページを開き得る。タスク９１０のうちの１つを選択することはまた、代理１０６との通信を開始して、選択されたタスクおよびそれの進行を検討するようにメンバー１１８に促し得る。

【0201】

[0223]また別の例では、タスク概要９０６は、リマインダが、保留中であるか、またはメンバー１１８に提供された、タスクに対応するタスク９１２を含み得る。概して、「リマインダ」という用語は、タスクに関する通信または通知について説明するために、本コンテキストにおいて使用される。場合によっては、リマインダは、メンバー１１８のタスクに関係する今度のイベントまたは最終期限に対応し得る。たとえば、リマインダは、請求を支払うかまたはチケットを購入するための最終期限がやってくるという通知を含み得る。他の場合には、リマインダは、より一般的には、確実な最終期限がないとしても、メンバー１１８によってとられるべきアクションに対応し得る。たとえば、メンバー１１８は、ピアノレッスンを受けることを開始するためのタスクを有し得る。メンバー１１８は任意の所与の時間にピアノレッスンを開始し得、したがって、最終期限が適用されないことになる。それにもかかわらず、メンバー１１８は、レッスンに参加することをタスク容易化サービス１０２によって周期的にリマインドされ得る。特に、タスク９１２は、他のモダリティ（たとえば、プッシュ通知、電子メール、テキストメッセージなど）を使用して、メンバー１１８に提供されるリマインダに関連し得るが、少なくともいくつかの実装形態では、メンバー１１８に対するリマインダは、単にタスク概要９０６の対応するグループ中に含めることであり得る。

【0202】

[0224]図１０Ａ～図１３Ｃ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、タスク概要を提示および更新することに関係する本開示の態様をさらに示す。図１０Ａは、タスク容易化サービス１０２が、コンピューティングデバイス１２０に、タスク概要を提示および更新させるために、コンピューティングデバイス１２０とタスク関係データを交換する動作環境１０００を示す。そのような更新をさらに示すために、例示的な更新前タスク概要１００２が図１０Ｂ中で提供され、更新後タスク概要１００４が図１０Ｃ中で提供される。

【0203】

[0225]図１０Ａを参照すると、動作環境１０００は、コンピューティングデバイス１２０とタスク容易化サービス１０２との間の通信を含み、その通信は、タスク容易化サービス１０２がコンピューティングデバイス１２０を通してメンバー１１８からタスクパラメータ値を受信することに関連する。図９のコンテキストにおいて上記で説明されたように、コンピューティングデバイス１２０を使用してメンバー１１８に提示されるタスク概要は、ある情報が欠落していることがあるタスクを含み得る。言い方を変えれば、タスク概要中に提示されるタスクは、値が提供されなかったかまたは利用可能でないパラメータを有し得る。メンバー１１８は、たとえば、コンピューティングデバイス１２０によって提供されたプロンプトに応答して、代理１０６との通信、または値を通信する任意の他の好適な方法を通して、欠落した値を提供し得る。タスク容易化サービス１０２は、タスクパラメータ値を受信し、タスク容易化サービス１０２によって維持された対応するデータを更新し得る。たとえば、図７に示されているように、タスク容易化サービス１０２は、タスクデータストレージ１１０中の関連タスクのためのタスクデータを更新し得る。タスク容易化サービス１０２によって維持されたタスクデータを更新することに応答して、タスク概要システム７５０は、コンピューティングデバイス１２０における更新されたタスク概要の提示を容易にするために、更新されたタスク概要データを生成および送信し得る。

【0204】

[0226]コンピューティングデバイス１２０によって提示されるタスク概要に対する変化の一例は、図１０Ｂおよび図１０Ｃに示されている。上述のように、図１０Ｂは更新前タスク概要１００２を含み、図１０Ｃは更新後タスク概要１００４を含む。タスクの他の構成が可能であるが、更新前タスク概要１００２および更新後タスク概要１００４の各々は、概して、各タスクの位置がリスト中に含まれる他のタスクに対するそれの相対的優先度に基づく、優先度を付けられたリストとして編成される。更新前タスク概要１００２と更新後タスク概要１００４との間の遷移に示されているように、タスク概要を更新することは、タスク概要中に含まれるタスクを並べ替えることを含み得る。詳細には、メンバー１１８からのタスクパラメータ値の受信後に、タスク概要システム７５０は、「タスク１」が、（図１０Ｂに示されている）タスク概要リスト中の最も優先度の高い位置から、（図１０Ｃに示されている）中間の位置にシフトしたように、「タスク１」の相対的優先度が下げられたタスク概要データを生成した。したがって、場合によっては、タスク概要システム７５０は、概して、前のタスク概要中に含まれるタスクの優先度を並べ替えた更新されたタスク概要を生じる、更新されたタスクデータを生成し得る。

【0205】

[0227]図１１Ａは、タスク容易化サービス１０２が、コンピューティングデバイス１２０に、タスク概要を表示および更新させるために、コンピューティングデバイス１２０とタスク関係データを交換する動作環境１１００を示す。そのような更新をさらに示すために、例示的な更新前タスク概要１１０２が図１１Ｂ中で提供され、更新後タスク概要１１０４が図１１Ｃ中で提供される。

【0206】

[0228]図１１Ａを参照すると、動作環境１１００は、タスク進行ステータス変化に応答して、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概要の更新を示す。図９のコンテキストにおいて前に説明されたように、タスクが複数のステップまたはサブタスクを含み得るとき、タスクは、進行または同様のステータスを有し得る。したがって、本開示の少なくともいくつかの実装形態では、タスクの進行に対する更新は、更新されたタスク概要をメンバー１１８に提供するためのトリガリングイベントであり得る。

【0207】

[0229]たとえば、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８に関連するタスクについて、進行または他のステータスの変化がいつ行われるかを、周期的に監視するか、または場合によっては識別し得る。そのような変化に応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスク概要システム７５０を使用して、更新されたタスク概要データの生成を開始し得る。タスク概要システム７５０は、次いで、コンピューティングデバイス１２０における更新されたタスク概要の表示を容易にするために、更新されたタスク概要データを（たとえば、適用可能な場合、代理１０６に、または直接コンピューティングデバイス１２０に）送信し得る。

【0208】

[0230]上述のように、図１１Ｂは更新前タスク概要１１０２を含み、図１１Ｃは更新後タスク概要１１０４を含み、タスクが進行することに応答して行われ得る例示的な遷移を示すことが特別に意図される。詳細には、更新前タスク概要１１０２は、最も高い優先度から最も低い優先度への順序で、「タスク１」～「タスク５」を含む。「タスク３」が進行することに応答して、タスク容易化サービス１０２は、タスクデータストレージ１１０を更新し、タスク概要システム７５０に、「タスク３」に対する更新を考慮に入れて、更新されたタスク概要データを生成および送信することを行わせ得る。送信されたとき、更新されたタスク概要データは、次いで、コンピューティングデバイス１２０に、「タスク３」を省略し、「タスク６」を追加した、更新後タスク概要１１０４を表示させ得る。したがって、場合によっては、タスク概要システム７５０は、概して、タスクを除去し、タスクを追加／交換し、および／または前のタスク概要中に含まれるタスクの優先度を並べ替えた更新されたタスク概要を生じる、更新されたタスクデータを生成し得る。

【0209】

[0231]図１２Ａは、タスク容易化サービス１０２が、コンピューティングデバイス１２０に、タスク概要を表示および更新させるために、コンピューティングデバイス１２０とタスク関係データを交換する動作環境１２００を示す。そのような更新をさらに示すために、例示的な更新前タスク概要１２０２が図１２Ｂ中で提供され、更新後タスク概要１２０４が図１２Ｃ中で提供される。

【0210】

[0232]図１２Ａを参照すると、動作環境１２００は、メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２からのリマインダに対する応答を提供することに応答して、コンピューティングデバイス１２０において提示されるタスク概要の更新を示す。図９のコンテキストにおいて前に説明されたように、タスクは、限定はしないが、最終期限を示すリマインダなどのリマインダに関連し得る。したがって、本開示の少なくともいくつかの実装形態では、タスク関係リマインダに対する応答は、更新されたタスク概要をメンバー１１８に提供するためのトリガリングイベントであり得る。

【0211】

[0233]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、プッシュ通知、テキストメッセージ、アプリ内メッセージなどの形態などで、リマインダを、コンピューティングデバイス１２０を通してメンバー１１８に提供し得る。リマインダを提供されたとき、メンバー１１８は、リマインダを延期（defer）するか、リマインダを却下するか、または場合によってはリマインダに応答するためのオプションを与えられ得る。タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８によって提供されたリマインダに対する応答を受信し、応答して、リマインダに対応するタスクのための関連データを更新し、タスク概要システム７５０による更新されたタスク概要データの生成を開始し得る。タスク概要システム７５０は、次いで、コンピューティングデバイス１２０における更新されたタスク概要の表示を容易にするために、更新されたタスク概要データを（たとえば、適用可能な場合、代理１０６に、または直接コンピューティングデバイス１２０に）送信し得る。

【0212】

[0234]上述のように、図１２Ｂは更新前タスク概要１２０２を含み、図１２Ｃは更新後タスク概要１２０４を含む。特に、更新前タスク概要１２０２と更新後タスク概要１２０４とは同一である。言い方を変えれば、タスク概要システム７５０は、タスク容易化サービス１０２によって受信されたデータに応答して、更新されたタスク概要データを生成し得るが、更新されたタスク概要データは、コンピューティングデバイス１２０によって提示されるタスク概要を実質上変化させないことがある。

【0213】

[0235]図１３Ａは、タスク容易化サービス１０２が、コンピューティングデバイス１２０に、タスク概要を表示および更新させるために、コンピューティングデバイス１２０とタスク関係データを交換する動作環境１３００を示す。そのような更新をさらに示すために、例示的な更新前タスク概要１３０２が図１３Ｂ中で提供され、更新後タスク概要１３０４が図１３Ｃ中で提供される。

【0214】

[0236]図１３Ａを参照すると、動作環境１３００は、タスク容易化サービス１０２が外部データソースからデータを受信することに応答して、コンピューティングデバイス１２０において提示されるタスク概要の更新を示す。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、新しいタスク関係データまたはユーザ関係データを外部ソースから受信し得、そのようなデータの受信は、更新されたタスク概要をメンバー１１８に提供するためのトリガリングイベントであり得る。

【0215】

[0237]１つの特定のおよび非限定的な例では、メンバー１１８は、イベントへのチケットを購入するためのタスクを有し得、タスク容易化サービス１０２は、外部イベントおよびチケット発行システムと通信するように構成され得る。タスク容易化サービス１０２は、チケット利用可能性更新および他の更新を、外部システムから周期的に受信し得る。そのような更新に応答して、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におけるメンバー１１８へのタスク概要としての最終的な提示のために、タスク概要システム７５０を使用して更新されたタスク概要データを生成し得る。したがって、たとえば、チケット販売および利用可能性が減少すると、対応するタスクの優先度がタスク概要中で増加され得る。同様に、イベントがキャンルされたかまたは過ぎた場合、チケットを購入するためのタスクが、タスク概要から除去され得る。後者の状況は、図１３Ｂおよび図１３Ｃに示されている。より詳細には、更新前タスク概要１３０２は、その後、更新後タスク概要１３０４から省略される「タスク３」を含む。

【0216】

[0238]チケット発行およびイベント情報は、タスク容易化サービス１０２によって取得され得る、およびタスク概要に対する更新をトリガし得る外部ソースからのデータの一例にすぎない。より一般的には、タスクの完了または優先度付けとの関係を有し得る外部データは、タスク容易化サービス１０２によって取得され得、更新されたタスク概要データの生成をトリガし得る。限定はしないが、更新されたタスク概要データの生成と、コンピューティングデバイス１２０における更新されたタスク概要の後続の提示とをトリガし得る外部データの他の例は、気象および／または交通データ、旅行関係データ（たとえば、旅行制限通知、輸送価格情報、ホテル予約情報など）、製品およびサービス情報（たとえば、価格、利用可能性など）、ニュース更新などを含む。より一般的には、タスク容易化サービス１０２によって容易にされた任意のタスクのタイミング、範囲、または他の態様に影響を及ぼし得る任意の情報を受信することは、タスク容易化サービス１０２に、タスク概要システム７５０を使用して更新されたタスク概要データを自動的に生成させ、その結果、コンピューティングデバイス１２０によって提示されるタスク概要を更新し得る。

【0217】

[0239]特に、更新されたデータを識別することと、更新されたデータに基づいて更新されたタスク概要データを生成することと、更新されたタスク概要データを送信することと、コンピューティングデバイス１２０において優先度を付け直された／修正されたタスク概要を提示することとを行う上記のプロセスは、実質的にリアルタイムに、および／または場合によっては自動的に行われ得る。たとえば、メンバー１１８からパラメータ値に対応する入力を受信したことに応答して、コンピューティングデバイス１２０は、タスクパラメータ値をタスク容易化サービス１０２に自動的に送信し得、タスク容易化サービス１０２は、関連する記憶されたタスクデータを自動的に更新し、タスク概要システム７５０による更新されたタスク概要データの生成を開始し得る。生成されたとき、更新されたタスク概要データは、コンピューティングデバイス１２０における修正されたタスク概要の提示を容易にするために、タスク概要システム７５０によって自動的に送信され得る（たとえば、更新されたタスク概要データを、存在する場合、代理１０６に、または直接コンピューティングデバイス１２０に送信する）。その結果、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８によって提供されたフィードバックおよびデータに応答して、メンバー１１８に提示されるタスク概要の動的更新を可能にし得る。

【0218】

[0240]上記の例は、概して、コンピューティングデバイス１２０におけるタスク概要を更新するための異なるデータ駆動型プロセスを提供する。他の実装形態では、コンピューティングデバイス１２０におけるタスク概要の更新は、代わりに、イベント駆動型であり得る。たとえば、メンバー１１８または代理１０６は、更新された概要についての要求をタスク容易化サービス１０２に提出し得、タスク容易化サービス１０２は、次いで、更新されたタスク概要としてのコンピューティングデバイス１２０における後続の提示のために、更新されたタスク概要データを生成し得る。他のイベントは、特に、メンバー１１８がタスク容易化サービス１０２との対話のためのアプリケーションを開くこと、タスク概要ページにナビゲートすること、またはコンピューティングデバイス１２０によって検出され得るメンバー１１８による任意の他のアクションを含み得る。

【0219】

[0241]さらに他の実装形態では、コンピューティングデバイス１２０におけるタスク概要は、任意の他のイベント、または基礎をなすデータの変化とは無関係に、タスク容易化サービス１０２によって、周期的に提供または更新され得る。たとえば、タスク容易化サービス１０２は、タスク概要データを再生成し、所定のリフレッシュレートに従って、更新されたタスク概要データをコンピューティングデバイス１２０に提供するように構成され得る。いくつかの実装形態では、タスク概要に対する更新は、変化をメンバー１１８にアラートするための、コンピューティングデバイス１２０において提示される通知または同様のメッセージを伴い得る。少なくともいくつかの実装形態では、通知が提供されるかどうかと、そのような通知および関連する更新の頻度とが、メンバー１１８によって設定され得るか、またはメンバーモデル７０９に基づいてタスク容易化サービス１０２によって決定され得る。より一般的には、メンバー１１８は、コンピューティングデバイス１２０においてタスク概要設定の直接変更を行うことによって、タスク概要の少なくともいくつかの態様と、それらがコンピューティングデバイス１２０上でどのように提示されるかとを修正することを許可され得る。

【0220】

[0242]図１４は、メンバーのユーザコンピューティングデバイスにおいて提示されるタスク概要を更新するための方法１４００を示すフローチャートである。方法１４００の以下の説明は、図８Ａおよび図８Ｂの要素を参照するが、いずれのそのような参照も、例として意図され、方法１４００にコンテキストを提供することが意図される。したがって、方法１４００の実装形態は、必ずしも図８Ａおよび図８Ｂに示される実装形態に限定されるとは限らない。

【0221】

[0243]ステップ１４０２において、タスク容易化サービス１０２は、タスク概要システム７５０を使用することなどによって、タスク概要データを生成する。図８Ａおよび図８Ｂのコンテキストにおいて上記で説明されたように、タスク概要データを生成することは、概して、タスク概要システム７５０がタスクデータとユーザデータとを取得することを含む。タスクデータは、概して、メンバー１１８に関連するタスクの様々な特性を定義するパラメータと対応する値とを含む。一方、ユーザデータは、メンバー１１８の特定の選好、傾向、行動、または他の特性を反映するデータである。

【0222】

[0244]ステップ１４０２中に、タスク概要システム７５０は、メンバー１１８のためのタスク概要中にどのタスクを含めるべきかを決定するために、タスクデータとユーザデータの両方を評価する。たとえば、タスク概要システム７５０は、メンバー１１８に関連する一部または全部のタスクのための優先度を決定する、１つまたは複数の機械学習モデル７５２または同様のアルゴリズムに依拠し得る。タスク概要システム７５０は、次いで、どのタスクが最も高い優先度を有し、タスク概要中に含められるべきであるかを決定し得る。タスク概要システム７５０は、次いで、識別されたタスクの各々のための情報を含むタスク概要データを生成する。

【0223】

[0245]ステップ１４０４において、タスク容易化サービス１０２は、メンバー１１８へのタスク概要の提示を容易にするために、生成されたタスク概要データを送信する。図８Ａのコンテキストにおいて上記で説明されたように、タスク容易化サービス１０２は、タスク概要データを直接コンピューティングデバイス１２０に送信し得、コンピューティングデバイス１２０は、応答して、受信されたタスク概要データに基づいて、タスク概要をメンバー１１８に提示する。図７のコンテキストにおいて上記で説明されたように、タスク容易化サービス１０２は、代替的に、さらなるレビューのためにタスク概要データを代理１０６に送信し得る。そのような実装形態では、代理１０６は、タスク概要データがコンピューティングデバイス１２０に達する前に、タスク概要データを修正し得る。代理１０６は、次いで、メンバー１１８への修正されたタスク概要の提示のために、修正されたタスク概要データをコンピューティングデバイス１２０に送信し得る。

【0224】

[0246]ステップ１４０６において、タスク容易化サービス１０２は、データ更新を識別する。図１０Ａ～図１３Ｃのコンテキストにおいて上記で説明されたように、データ更新は、タスク容易化サービス１０２によって維持され、タスク概要を生成するために使用されるデータの変化を含み得る。たとえば、ステップ１４０６は、メンバー１１８に関連するタスクのためのタスクデータの変化を識別することを含み得る。別の例として、ステップ１４０６は、メンバーモデル７０９の変化を含む、メンバー１１８に関連するユーザデータの変化を識別することを含み得る。より一般的には、ステップ１４０６は、データの変化を識別することを含み、これは、最終的に、メンバー１１８に関連するタスクがどのように優先度を付けられるかと、タスク概要システム７５０によって生成されたタスク概要データ中にどのタスクが含められるかとに影響を及ぼし得る。

【0225】

[0247]いくつかの実装形態では、ステップ１４０６は、ある変化しきい値が満たされたと決定することを含み得る。たとえば、データ更新はタスクデータまたはユーザデータの変化を含み得るが、いくつかの実装形態では、変化は、ステップ１４０６のための「更新」と見なされる前に、変化しきい値を満たすことを必要とされ得る。変化しきい値は、データの変化の量および／または品質に基づき得る。たとえば、いくつかの比較的小さいおよび比較的有意でない変化（たとえば、メンバー１１８による非タスク関係アクティビティのインスタンス）が、ステップ１４０６ための更新と見なされることを必要とされ得、単一の、ただしより重大な変化（たとえば、嵐の高い可能性を示す更新された気象情報）が、ステップ１４０６のための更新において十分であり、自然と、ステップ１４０６のための更新であり得る。

【0226】

[0248]ステップ１４０８において、タスク容易化サービス１０２は、タスク概要システム７５０を使用して、更新されたタスク概要データを生成する。ステップ１４０８のプロセスは、概して、ステップ１４０６において認識された更新されたデータに基づくとしても、ステップ１４０２において元のタスク概要データを生成することと同様であり得る。

【0227】

[0249]特に、ステップ１４０６の上記の説明は、更新されたタスク概要データを生成することに対する変化駆動型手法を含むが、タスク容易化サービス１０２は、代替または追加として、周期的に、更新されたタスク概要データを自動的に生成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１０２は、更新されたタスク概要データを、１分ごとに、または３０秒ごとに生成するように構成され得る。他の実装形態では、タスク容易化サービス１０２における更新されたタスク概要データの生成は、同じくまたは代替的に、コンピューティングデバイス１２０または代理１０６からの対応する要求、あるいは、コンピューティングデバイス１２０がタスク容易化サービス１０２に関連するアプリケーションを開くことなど、他の同様のイベントに応答したものであり得る。

【0228】

[0250]最終的に、ステップ１４１０において、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におけるタスク概要の提示を容易にするために、更新されたタスク概要データを送信する。ステップ１４０４と同様に、そのような送信は、メンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０に直接のものであり得るか、または更新されたタスク概要をレビューおよび修正し得る仲介（たとえば、代理１０６）を通したものであり得る。

【0229】

[0251]図１５は、メンバーのユーザコンピューティングデバイスにおいて提示されるタスク概要を更新するプロセス１５００を示すフローチャートである。方法１４００と同様に、図８Ａおよび図８Ｂの要素への非限定的な参照が行われる。

【0230】

[0252]ステップ１５０２において、タスク容易化サービス１０２は、タスク概要システム７５０を使用することなどによって、タスク概要データを生成する。そのような生成することは、タスク概要システム７５０が、タスクデータとユーザデータとを取得することと、メンバー１１８に関連する一部または全部のタスクのための優先度を決定する、１つまたは複数の機械学習モデル７５２または同様のアルゴリズムを使用することとを含み得る。タスク概要システム７５０は、次いで、どのタスクが最も高い優先度を有し、タスク概要中に含められるべきであるかを決定し得、対応するタスク概要データを生成する。タスク容易化サービス１０２は、次いで、ステップ１５０４において、生成されたタスク概要データを送信する。この送信は、次いで、受信されたタスク概要データに基づいてタスク概要を提示する、コンピューティングデバイス１２０へのものであり得るか、または、タスク概要データをレビューおよび修正するための機会を与えられ得る、代理１０６へのものであり得る。レビュー／修正されたタスク概要データは、次いで、コンピューティングデバイス１２０による受信、およびレビュー／修正されたタスク概要データに基づくタスク概要の表示のために代理１０６によって送信される。

【0231】

[0253]ステップ１５０６において、タスク容易化サービス１０２は、モデル更新を識別し、応答して、ステップ１５０８において、更新されたタスク概要データを生成する。更新されたモデルは、概して、タスク概要を生成する際にタスク容易化サービス１０２によって依拠されるモデルまたはアルゴリズムの変化を指す。たとえば、限定はしないが、ステップ１５０６は、メンバーモデル７０９、および／またはタスク概要システム７５０の機械学習モデル７５２の、変化を識別することを含み得る。特に、そのような変化は、メンバー１１８に関連するタスクデータの変化とは無関係に行われ得る。たとえば、メンバーモデル７０９は、タスク容易化サービス１０２が、タスク関係アクティビティのほかにメンバー１１８に関する追加情報を収集することに応答して更新され得る。メンバーモデル７０９または機械学習モデル７５２はまた、追加のトレーニングデータに基づいて改良または更新され得る。いずれの場合も、タスク容易化サービス１０２の関連するモデルの変化は、ステップ１５０６のための更新と見なされ得る。方法１４００のステップ１４０６と同様に、少なくともいくつかの実装形態では、ステップ１５０６のための「更新」は、モデルの単一の変化と見なされ得るか、または１つまたは複数のモデルの変化の何らかの最小しきい値を必要とし得る。他の実装形態では、タスク容易化サービス１０２は、タスク容易化サービス１０２のモデルの変化を考慮するために、更新されたタスク概要データを周期的に生成し得、および／または、限定はしないが、メンバー１１８または代理１０６からの要求、あるいはメンバー１１８がコンピューティングデバイス１２０においてタスク容易化サービス１０２に対応するアプリケーションを開くことなど、他のイベントに応答して、更新されたタスク概要データを生成し得る。

【0232】

[0254]ステップ１５１０において、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におけるタスク概要の提示を容易にするために、更新されたタスク概要データを送信する。ステップ１５０４と同様に、そのような送信は、メンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０に直接のものであり得るか、または更新されたタスク概要をレビューおよび修正し得る、代理１０６などの仲介を通したものであり得る。

【0233】

[0255]図１６は、メンバーに関連するコンピューティングデバイスにおける提示より前に、タスク概要データをレビューおよび修正する方法１６００を示すフローチャートである。コンテキストを提供するために、図７のコンピューティング環境７００とそれの様々な要素とへの非限定的な参照が行われる。概して、方法１６００は、代理１０６、またはタスク概要システム７５０とメンバー１１８のコンピューティングデバイス１２０との間の同様の仲介によって実行され得る。図７のコンテキストにおいて上記で説明されたように、代理１０６は、代理コンピューティングデバイス７２４と代理ユーザ７２２とに対応し得る。概して、代理コンピューティングデバイス７２４は、タスク概要システム７５０からタスク概要データを受信することと、タスク概要データがメンバー１１８への提示のためにコンピューティングデバイス１２０に送られる前に、それをレビューおよび修正するための機会を代理ユーザ７２２に提供することとを行うように構成され得る。言い方を変えれば、代理コンピューティングデバイス７２４は、タスク概要データの予備バージョンを代理ユーザ７２２に提示し得、したがって、代理ユーザ７２２は、メンバー１１８の代理ユーザ７２２の特定の知識または経験およびメンバー１１８に関連するタスクに基づいて、タスク概要データを変更し得る。そうすることによって、メンバー１１８に提示される最終的なタスク概要は、メンバー１１８による関与とタスクの成功した完了とを改善する意図で、メンバー１１８により関連するものにされ得る。

【0234】

[0256]ステップ１６０２において、代理コンピューティングデバイス７２４は、タスク概要システム７５０からタスク概要データを受信する。応答して、およびステップ１６０４において、代理コンピューティングデバイス７２４は、予備タスクリストを代理ユーザ７２２に提示する。提示されたとき、代理コンピューティングデバイス７２４は、機能が、対応するタスクリスト／タスク概要データを修正することをさらに可能にする（ステップ１６０６）。たとえば、代理コンピューティングデバイス７２４は、代理ユーザ７２２へのタスク概要およびタスク概要データの提示のためのユーザインターフェースを実行し得る。ステップ１６０２においてタスク概要データを受信することと、ステップ１６０４において予備タスク概要を提示することとに応答して、代理コンピューティングデバイス７２４は、代理ユーザ７２２が、タスクを追加すること、タスクを除去すること、タスクを並べ替えること、タスクの出現を変化させること、または場合によってはタスク概要を修正することを可能にする、ユーザインターフェースの機能をさらに可能にし得る。

【0235】

[0257]ステップ１６０８において、代理コンピューティングデバイス７２４は、代理ユーザ７２２によって行われた変更に従ってタスク概要データを送信し得るか、または代理ユーザ７２２によって行われた変更に従って、タスク容易化サービス１０２にタスク概要データを送信させ得る。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、コンピューティングデバイス１２０は、タスク概要データに従ってタスク概要を提示する。特に、代理ユーザ７２２はタスク概要データまたは対応するタスク概要を修正し得るが、そのような修正は随意である。したがって、コンピューティングデバイス１２０における提示のために最終的に提供されるタスク概要データは、ステップ１６０２において代理コンピューティングデバイス７２４に提供されるものと同じであり得る。

【0236】

[0258]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、代理ユーザ７２２によって行われたタスク概要またはタスク概要データへの修正に基づいて、１つまたは複数のモデルを更新するように構成され得る。概して、代理ユーザ７２２が、タスク概要システム７５０によって最初に生成されたタスク概要データの態様を修正するとき、代理ユーザ７２２は、対応するタスク概要がメンバー１１８の選好、行動などに関する代理ユーザ７２２の知識を正確に反映しないので、タスク概要データの態様を修正する。したがって、少なくともいくつかの実装形態では、代理ユーザ７２２がタスク概要システム７５０から受信されたタスク概要データを修正するかどうか、およびどのように修正するかは、タスク概要システム７５０の機械学習モデル７５２、またはタスク容易化サービス１０２の他の関連するモデルのうちの１つまたは複数にフィードバックを提供するために使用され得る。

【0237】

[0259]図１７は、たとえば、コンピューティングデバイス１２０によってメンバー１１８に提示され得るユーザインターフェース１７００の図である。ユーザインターフェース１７００は、単に一例として、および本明細書で説明される概念のうちのいくつかにコンテキストを提供するために提供される。

【0238】

[0260]図１７に示されているように、ユーザインターフェース１７００は、メンバー１１８と代理１０６との間の通信を容易にするための、チャットインターフェース１７０２を含み得る。チャットセッション中に、メンバー１１８は、図１７のコンテキストにおいて「ロールアップ」と呼ばれるタスク概要を提示され得る。図１７のロールアップは、タスクの２つのグループ、すなわち、メンバー１１８からの追加情報、認証、または同様の入力を必要とする見出し「あなたの入力を待っている」下のタスクの第１のグループと、複数のステップ、比較的長い完了時間などを有し得るメンバー１１８のタスクに関するステータスを提供するヘッダ「私の進行」下のタスクの第２のグループとを含む。チャットセッションウィンドウ中に示さているが、他の実装形態では、ロールアップは、ユーザインターフェース１７００の別のページを通してアクセス可能であり得る。代替的に、ロールアップは、生成され、電子メール、テキストメッセージ、または他の通信媒体で、メンバー１１８に提供され得る。

【0239】

[0261]図１７に示されているように、ロールアップ中にリストされた各タスクは、アクティブ化されたとき、対応するタスクのための詳細ページを開く、リンクを含み得る。たとえば、「グレースの誕生日ギフト」タスクを選択することは、対応するタスクのための、およびタスクに関するより詳細な情報を提供するためのページ１７０６を開き。同様に、（プロジェクトが複数の関係するタスクを含み得る場合）「装飾、パーティーの景品、ケーキ、および堆肥化可能な食器類」ならびに「大人の食べ物」の各々が、「クーパーの３歳の誕生パーティー」プロジェクトに関連するタスクであり、したがって、選択されたとき、それらは、各々、そのパーティーに対応するページ１７０４にナビゲートする。

【0240】

[0262]ユーザインターフェース１７００において、ページ１７０４およびページ１７０６上で戻るボタンをクリックすることは、ユーザインターフェース１７００に、やることリストページ１７０８にナビゲートさせる。しかしながら、他の実装形態では、ページ１７０４および／またはページ１７０６から離れてナビゲートすることは、メンバー１１８をユーザインターフェース１７００の任意のページに戻し得る。たとえば、いくつかの実装形態では、ロールアップのリンクを通してアクセスされたページから離れてナビゲートすることは、メンバー１１８を、ロールアップのロケーション、たとえば、チャットインターフェース１７０２に導き得る。代替的に、メンバー１１８は、専用ロールアップページなど、別のページに導かれ得る。

【0241】

[0263]図１８は、いくつかの実施形態による、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１８００を示す。図１８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１８００は、いくつかの実装形態による、バスなどの接続１８０６を使用して互いに電気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１８０２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１８００は、接続１８０６を使用して様々なシステム構成要素と電気通信している、およびシステムメモリ１８１４を含む、プロセッサ１８０４を含む。いくつかの実施形態では、システムメモリ１８１４は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、および、限定はしないが本明細書で説明されるメモリ技術を含む、他のそのようなメモリ技術を含む。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１８００は、プロセッサ１８０４と直接接続された、プロセッサ１８０４に極めて近接した、またはプロセッサ１８０４の一部として統合された、高速メモリのキャッシュ１８０８を含む。システムアーキテクチャ１８００は、プロセッサ１８０４による迅速なアクセスのために、メモリ１８１４および／またはストレージデバイス１８１０からキャッシュ１８０８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１８０８は、データを待つことによるプロセッサ１８０４におけるプロセッサ遅延を減少させるかまたはなくすパフォーマンス向上を提供することができる。本明細書で説明されるものなど、モジュール、方法およびサービスを使用して、プロセッサ１８０４は、様々なアクション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１８０８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１８１４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１８１４は、様々な時間に、オペレーティングシステムの要素、１つまた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つまたは複数のアプリケーションに関連するデータ、あるいはコンピューティングデバイス１８０２に関連する他のそのようなデータを含み得る。

【0242】

[0264]他のシステムメモリ１８１４も、使用のために利用可能であり得る。メモリ１８１４は、異なるパフォーマンス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１８０４は、任意の汎用プロセッサと、プロセッサ１８０４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１８１０に記憶されたサービス１８１２など、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１８０４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に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１８０４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」）、あるいはこれらのおよび／また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１８０４は、コア、１つまたは複数のレジスタ、および算術論理ユニット（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、あるいはこれらのおよび／また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、複数の要素を含むことができる。

【0243】

[0265]コンピューティングシステムアーキテクチャ１８００とのユーザ対話を可能にするために、入力デバイス１８１６は、音声のためのマイクロフォン、ジェスチャー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、動き入力、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１８１８はまた、限定はしないが、モニタ、スピーカー、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１８００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１８１６および／または出力デバイス１８１８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１８２０などの通信インターフェースなど、リモート接続デバイスを使用して、コンピューティングデバイス１８０２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１８１６および／または出力デバイス１８１８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。企図され得るように、任意の特定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。

【0244】

[0266]いくつかの実施形態では、ストレージデバイス１８１０は、不揮発性ストレージ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ストレージは、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。

【0245】

[0267]上記で説明されたように、ストレージデバイス１８１０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１８０４を制御または構成することができるサービス１８１２など、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１８００に示されているように、ストレージデバイス１８１０は、システム接続１８０６を使用してコンピューティングデバイス１８０２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１８１２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１８０４、接続１８０６、キャッシュ１８０８、ストレージデバイス１８１０、メモリ１８１４、入力デバイス１８１６、出力デバイス１８１８などの必要なハードウェア構成要素に関して、本明細書で説明される機能など機能を行うことができる非一時的コンピュータ可読媒体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。

【0246】

[0268]タスク容易化サービス（たとえば、少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２）の開示されるシステムおよびサービスは、例示的なコンピューティングシステムアーキテクチャ１８００の１つまたは複数の構成要素を使用する、図１８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、バスを介してあるいは何らかの他の知られているまたは好都合なデバイスを通して一緒に結合され得る。

【0247】

[0269]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１８０４などのプロセッサを使用してコードを実行することによって本明細書で説明されるタスク容易化サービス（たとえば、少なくとも図１に関して本明細書で説明されるタスク容易化サービス１０２）に関連する提案を生成するための方法およびシステムの一部または全部を行うように構成され得、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１８１４などのメモリに記憶される。ユーザデバイス、プロバイダサーバまたはシステム、データベースシステム、あるいは他のそのようなデバイス、サービス、またはシステムのうちの１つまたは複数は、本明細書で示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１８００の１つまたは複数の構成要素を使用する、図１８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。企図され得るように、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。

【0248】

[0270]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、ラップトップまた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また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、あるいはこれらのうちの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１８２８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、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、リアルタイムにまたはバッチモードで実施し得る。１つまたは複数のコンピュータシステムは、適切な場合、異なる時間においてまたは異なるロケーションにおいて、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。

【0249】

[0271]プロセッサ１８０４は、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）マイクロプロセッサ、ＡＭＤ（登録商標）マイクロプロセッサ、Ｍｏｔｏｒｏｌａ（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、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。

【0250】

[0272]メモリ１８１４は、たとえば、接続１８０６などの接続、またはバスによって、プロセッサ１８０４に結合され得る。本明細書で使用される、接続１８０６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１８０２内の構成要素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間でデータを転送するために使用され得る。接続１８０６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）または拡張ＩＤＥ（ＥＩＤＥ）バス）、または様々なタイプのパラレル構成要素相互接続（ＰＣＩ）バス（たとえば、ＰＣＩ、ＰＣＩｅ、ＰＣＩ－１０４など）を含む。

【0251】

[0273]メモリ１８１４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、誤り訂正コード（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１８１４は、読取り専用（たとえば、ＣＤ ＲＯＭおよびＤＶＤ ＲＯＭ）または他のもの（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も含むことができる。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。

【0252】

[0274]上記で説明されたように、接続１８０６（またはバス）はまた、プロセッサ１８０４を、不揮発性メモリまたはストレージを含み得、駆動ユニットをも含み得るストレージデバイス１８１０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ストレージは、磁気フロッピー（登録商標）またはハードディスク、磁気光ディスク、光ディスク、ＲＯＭ（たとえば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、またはＥＥＰＲＯＭ）、磁気または光学カード、あるいはデータのための別の形態のストレージである。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ストレージは、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ストレージは随意である。企図され得るように、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。

【0253】

[0275]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／または駆動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１８１０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、それは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（不揮発性ストレージ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。

【0254】

[0276]接続１８０６はまた、ネットワークインターフェース１８２０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１８０４を結合することができる。インターフェースは、モデム、または、限定はしないが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１８２０が、コンピューティングデバイス１８０２の一部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１８０２とは別個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１８２０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、またはコンピュータシステムを他のコンピュータシステムに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１８２０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。Ｉ／Ｏデバイスは、限定ではなく例として、入力デバイス１８１６などの入力デバイスおよび／または出力デバイス１８１８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１８２０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。入力デバイスおよび出力デバイスの他の例が、本明細書で説明される。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。

【0255】

[0277]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ー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にファイルを記憶することを含むメモリにデータを記憶することとを行うためにオペレーティングシステムによって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。企図され得るように、たとえば、ＭａｃＯＳ（登録商標）、他のタイプのＵＮＩＸ（登録商標）オペレーティングシステム（たとえば、ＢＳＤ（登録商標）および派生物、Ｘｅｎｉｘ（登録商標）、ＳｕｎＯＳ（登録商標）、ＨＰ－ＵＸ（登録商標）など）、モバイルオペレーティングシステム（たとえば、ｉＯＳ（登録商標）および変形態、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、他のタイプのオペレーティングシステムが、本開示の範囲内にあると見なされ得る。企図され得るように、本明細書にリストされ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。

【0256】

[0278]いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１８０２は、ネットワークインターフェース１８２０などの接続を使用してネットワーク１８２２を介してコンピューティングデバイス１８２４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１８２４は、コンピューティングデバイス１８０２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１８２６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１８２４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１８０４などのプロセッサと、接続１８０６などの接続と、キャッシュ１８０８などのキャッシュと、ストレージデバイス１８１０などのストレージデバイスと、メモリ１８１４などのメモリと、入力デバイス１８１６などの入力デバイスと、出力デバイス１８１８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１８０２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１８２４は、コンピューティングデバイス１８０２に関して本明細書で説明された機能などの機能を行うことができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１８０２は、コンピューティングデバイス１８２４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、その各々も、コンピューティングデバイス１８２４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。

【0257】

[0279]ネットワーク１８２２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、仮想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）あるいは任意の他のそのようなネットワークまた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１８２２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１８２２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。

【0258】

[0280]コンピューティングデバイス１８０２内の、コンピューティングデバイス１８２４内の、またはコンピューティングリソースプロバイダ１８２８内の、ネットワーク１８２２を介した通信は、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１８０２などのコンピューティングデバイスのユーザに提供され得るテキスト、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（登録商標）、カスケーディングスタイルシート（ＣＳＳ）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔＯｂｊｅｃｔ 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、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１８０２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１８０２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１８２２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、すなわち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）および変形態、Ｊａｖａ、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、または別のそのようなサーバ側処理言語を使用して送られ、受信され得る。

【0259】

[0281]いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１８０２および／またはコンピューティングデバイス１８２４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１８２０）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１８２２を介してコンピューティングリソースプロバイダ１８２８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１８２８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１８３０およびサービス１８３２）は、コンピューティングデバイス１８０２および／またはコンピューティングデバイス１８２４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１８３０およびサービス１８３２などのシステムは、コンピューティングデバイス１８０２および／またはコンピューティングデバイス１８２４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。

【0260】

[0282]たとえば、コンピューティングリソースプロバイダ１８２８は、たとえば、コンピューティングデバイス１８０２のためのデータの量がストレージデバイス１８１０の容量を超えるとき、コンピューティングデバイス１８０２のためのデータを記憶するためにサービス１８３０上で動作するサービスを提供し得る。別の例では、コンピューティングリソースプロバイダ１８２８は、最初に、サービス１８３２上に仮想マシン（ＶＭ）をインスタンス化し、サービス１８３２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、それらの１つまたは複数の動作の結果をコンピューティングデバイス１８０２に提供するためにサービスを提供し得る。そのような動作（たとえば、データストレージおよびＶＭ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１８２８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（ＡＷＳ（登録商標））、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔのＡｚｕｒｅ（登録商標）、ＩＢＭ Ｃｌｏｕｄ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ Ｃｌｏｕｄ（登録商標）などを含む。

【0261】

[0283]コンピューティングリソースプロバイダ１８２８によって提供されるサービスは、限定はしないが、データ分析、データストレージ、アーカイバルストレージ、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、ならびに拡張現実（ＡＲ）システムを含む。そのようなサービスを容易にするための様々な技法は、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。

【0262】

[0284]企図され得るように、サービス１８３０およびサービス１８３２などのシステムは、コンピューティングデバイス１８０２および／またはコンピューティングデバイス１８２４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１８１２またはサービス１８２６）のバージョンを実装し得る。様々なサービスのそのような実装されたバージョンは、たとえば、サービス、たとえばサービス１８３０がその上で実行しているときにサービス１８１２がコンピューティングデバイス１８０２上で実行しているようにコンピューティングデバイス１８０２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１８２８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１８２４および／またはコンピューティングデバイス１８０２上に部分的に分散され得る。

【0263】

[0285]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、データストレージデバイス、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、たとえば、特に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ものを含む、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ものを含む、ディスプレイスクリーン、スピーカー、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ストレージデバイスは、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１９０２）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。

【0264】

[0286]本明細書で説明される技法はまた、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おいて一緒に、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た場合、本技法は、実行されたとき、上記で説明された方法のうちの１つまたは複数を実施する命令を含むプログラムコードを含む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、伝搬信号または伝搬波など、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。

【0265】

[0287]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）、あるいは他の等価な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、本開示で説明される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。プロセッサはまた、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、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る技法の実装に好適な任意の他の構造または装置のいずれかを指し得る。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提供され得る。

【0266】

[0288]本明細書で使用される「機械可読媒体」という用語、ならびに「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」という等価な用語は、限定はしないが、ポータブルまたは非ポータブルストレージデバイス、光ストレージデバイス、リムーバブルまたは非リムーバブルストレージデバイス、ならびに（１つまたは複数の）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。

【0267】

[0289]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。

【0268】

[0290]企図され得るように、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それに言及し得るが、「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、集中または分散データベース、ならびに／あるいは関連するキャッシュおよびサーバ）を含むものととられるべきである。「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される方法またはモジュールのうちの任意の１つまたは複数を実施させる、任意の媒体を含むものととられるものとする。

【0269】

[0291]本明細書の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。

【0270】

[0292]ただし、これらおよび同様の用語はすべて、適切な物理量に関連するべきものであり、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「算出する」または「計算する」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メモリまたはレジスタあるいは他のそのような情報記憶、送信また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アクションおよびプロセスを指すことを諒解されたい。

【0271】

[0293]個々の実装形態が、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図示されるプロセス（たとえば、図１５に示されているタスク概要データを生成するための例示的なプロセス１５００）として説明され得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、動作を連続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、それの動作が完了される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戻り値に対応することができる。

【0272】

[0294]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、教師あり、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、深層学習、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。企図され得るように、「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。

【0273】

[0295]教師あり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間の正確な相関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相関を識別する可能性を増加させ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提供さ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、より正確な相関を提供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使用され得る）。

【0274】

[0296]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さらに実装され得る。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（１つまたは複数の）プロセッサが、必要なタスクを実施し得る。

【0275】

[0297]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。

【0276】

[0298]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の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、本技法は、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。

【0277】

[0299]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において、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。

【0278】

[0300]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、組込み型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、ウェブアプライアンス、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、コンピューティングデバイス１９０２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。

【0279】

[0301]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一部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、コンピュータ中の様々なメモリおよびストレージデバイス中の様々な時間において設定された、ならびに、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、コンピュータに、本開示の様々な態様を伴う要素を実行するために動作を実施させる、１つまたは複数の命令を備える。

【0280】

[0302]その上、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コンテキストにおいて例が説明されたが、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。

【0281】

[0303]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、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または変換、あるいは、結晶状からアモルファスへのまたはその逆など、分子構造の物理的変化または変換を備え得る。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であることを意図されない。むしろ、上記は例示的な例として意図される。

【0282】

[0304]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のままであるデバイスを指す。

【0283】

[0305]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。多くの修正形態および変形形態が、上記の開示に照らして可能であり、本明細書に記載される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、当業者は諒解することができる。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が説明される。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が説明されない。

【0284】

[0306]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、２つまたはそれ以上の要素間の直接的または間接的のいずれかでの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）」という単語、および同様の意味の単語は、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。コンテキストが許せば、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単語は、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）」という単語は、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、単語の解釈のうちのすべてをカバーする。

【0285】

[0307]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）」という用語、ならびに他のそのような単数形の指示対象は、本明細書に別段に規定されていないか、またはコンテキストによって明確に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。

【0286】

[0308]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明確に否定されていない限り、オープンエンド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）。

【0287】

[0309]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明確に否定されていない限り、範囲内に入る各別個の値に個々に言及する短縮された方法として働くものである。したがって、範囲の各別個の値は、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。

【0288】

[0310]本明細書で使用されるように、「セット」（たとえば、「項目のセット」）および「サブセット」（たとえば、「項目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明確に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明確に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、対応するセットの適切なサブセットを必ずしも示すとは限らず、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）。

【0289】

[0311]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明確に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つ、およびＣのうちの少なくとも１つの要件を暗示しない。

【0290】

[0312]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るべきではない。

【0291】

[0313]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。

【0292】

[0314]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、関係語の使用は、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。

【0293】

[0315]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、本明細書で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。

【0294】

[0316]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、さらなる例を提供するために組み合わせられ得る。

【0295】

[0317]添付の出願書類中にリストされ得るいずれかを含む、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提供す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。

【0296】

[0318]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。上述のように、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、その用語が関連す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限定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。

【0297】

[0319]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が意図されるあらゆる請求項は、「ための手段（means for）」という語で始まることになる。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。

【0298】

[0320]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、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。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施者に追加の案内を提供するために、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、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有さず、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を諒解されよう。

【0299】

[0321]したがって、代替的な文言および類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ない。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は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。

【0300】

[0322]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、本文書が優先することにする。

【0301】

[0323]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。

【0302】

[0324]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含むコンピュータプログラムオブジェクトで実装され、これは、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施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。

【0303】

[0325]例はまた、本明細書における動作を実施するための装置に関係し得る。本装置は、必要とされる目的のために特別に構築され得、および／あるいは、本装置は、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化また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ために好適な任意のタイプの媒体に記憶され得る。さらに、本明細書において言及される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、または増加された算出能力のために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。

【0304】

[0326]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た情報を備え得、ここで、情報は、非一時的、有形コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータプログラムオブジェクトまたは本明細書で説明される他のデータ組合せの任意の実装形態を含み得る。

【0305】

[0327]本明細書において使用された文言は、主に、読みやすさおよび教示目的のために選択されており、それは、主題を画成または制限するために選択されていないことがある。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を限定するものではなく、例示的なものであることが意図される。

【0306】

[0328]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提供するために、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ためにブロック図の形態で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。

【0307】

[0329]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、開示される正確な形態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も良く説明し、他の当業者が、様々な実施形態において、および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も良く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8A】

【図8B】

【図9】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図11A】

【図11B】

【図11C】

【図12A】

【図12B】

【図12C】

【図13A】

【図13B】

【図13C】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【国際調査報告】