データ処理システムにおける、オペレーティングシステムをシミュレートするための方法であって、前記方法は：
１つ又は複数のオペレーティングシステムのオペレーティングシステムごとに、機械学習トレーニングを介して、前記オペレーティングシステムへの入力の入力特徴のパターン及び前記オペレーティングシステムからの対応する応答を学習する対応する人工知能（ＡＩ）コンピュータモデルをトレーニングする段階；
リクエスタコンピューティングデバイスから、リクエストされたオペレーティングシステムをシミュレートするリクエストを受信する段階；
前記リクエスタコンピューティングデバイスから、前記リクエストされたオペレーティングシステムによる処理がシミュレートされることになるシミュレーション入力を受信する段階；
前記リクエストされたオペレーティングシステムに対応するＡＩコンピュータモデルを索出する段階；
前記シミュレーション入力に対して前記索出されたＡＩコンピュータモデルを実行して、前記リクエストされたオペレーティングシステムによって、前記シミュレーション入力の処理をシミュレートし、それにより、シミュレートされた応答を生成する段階；及び
前記入力に応答して前記リクエストされたオペレーティングシステムのシミュレートされた出力として前記シミュレートされた応答を前記リクエスタコンピューティングデバイスに返す段階、
を備える、方法。 前記対応するＡＩコンピュータモデルは、前記オペレーティングシステムのコマンドラインインターフェース（ＣＬＩ）に入力されるコマンドの入力特徴のパターンを対応するＣＬＩ応答にマッピングするＣＬＩコンピュータモデルである、請求項１に記載の方法。 前記リクエストは、前記リクエストされたオペレーティングシステムのＣＬＩをシミュレートするリクエストであり、前記リクエストされたオペレーティングシステムによる処理がシミュレートされることになる前記入力は、前記ＣＬＩに対するコマンドである、請求項１又は２に記載の方法。 前記シミュレーション入力は、前記リクエストされたオペレーティングシステムのコマンドラインインターフェース（ＣＬＩ）のためのコマンドであり、前記シミュレートされた出力は、前記索出されたＡＩコンピュータモデルに基づいて前記リクエストされたオペレーティングシステムをシミュレートすることによって生成されたシミュレートされたＣＬＩ応答である、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。 前記入力に応答して前記リクエストされたオペレーティングシステムのシミュレートされた出力として前記シミュレートされた応答を前記リクエスタコンピューティングデバイスに返す段階は、シミュレートされたユーザインターフェースにおいて、前記リクエストされたオペレーティングシステムのコマンドラインインターフェースを模倣するシミュレートされたＣＬＩ応答を返す段階を有する、請求項４に記載の方法。 前記入力特徴のパターンは、前記オペレーティングシステムのコマンドラインインターフェースに入力されるオペレーティングシステムコマンドのパターン、及びそれらのオペレーティングシステムコマンドについての対応するオプションを含む、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。 前記１つ又は複数のオペレーティングシステムは、複数のオペレーティングシステムを含み、
前記ＡＩコンピュータモデルをトレーニングする段階は、前記複数のオペレーティングシステムにおける異なるオペレーティングシステムごとに別個のＡＩコンピュータモデルをトレーニングする段階を有し、
前記ＡＩコンピュータモデルの各々は、コマンドラインインターフェースコマンドの同じセットを、ただし前記複数のオペレーティングシステムにおける対応するオペレーティングシステムに関して、シミュレートするようにトレーニングされる、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。 前記ＡＩコンピュータモデルは、オペレーティングシステム設計ドキュメント、サポートハブ、及びｍａｎページを含むソースドキュメントの取り込まれたコーパスに基づいて、コマンドラインインターフェースコマンドのセット、前記コマンドラインインターフェースコマンドについてのオプション、及び前記コマンド及びオプションについての期待されるコマンドラインインターフェース出力を含むトレーニングデータセットの機械学習処理に基づいてトレーニングされる、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。 前記リクエストは、チャットボットインターフェースを介してサブミットされた自然言語リクエストであり、前記リクエストされたオペレーティングシステム及び前記リクエストされたオペレーティングシステムによる処理がシミュレートされることになる前記シミュレーション入力を指定する、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。 シミュレートすべきオペレーティングシステムのサブセットを指定するユーザプロファイルを受信する段階を更に備え、前記対応するＡＩコンピュータモデルの前記トレーニングは、前記ユーザプロファイルにおいて指定されたオペレーティングシステムの各々について実行される、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。 前記ユーザプロファイルは、前記オペレーティングシステムのサブセットについて、前記対応するＡＩコンピュータモデルの前記トレーニングによって学習されることになるコマンドの範囲、及び前記オペレーティングシステムのサブセットをシミュレートする際に使用すべき環境変数のデフォルトセットを更に指定する、請求項１０に記載の方法。 前記シミュレートされた応答が正しいのか又は誤っているのかを示す前記シミュレートされた応答に応答してユーザフィードバック情報を受信する段階；及び
前記ユーザフィードバック情報に基づいて前記索出されたＡＩコンピュータモデルのトレーニングを更新する段階
を更に備える、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。 コンピュータ可読プログラムが内部に記憶されたコンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは、データ処理システムにおいて実行されると、前記データ処理システムに、少なくとも：
１つ又は複数のオペレーティングシステムのオペレーティングシステムごとに、機械学習トレーニングを介して、前記オペレーティングシステムへの入力の入力特徴のパターン及び前記オペレーティングシステムからの対応する応答を学習する対応する人工知能（ＡＩ）コンピュータモデルをトレーニングする手順；
リクエスタコンピューティングデバイスから、リクエストされたオペレーティングシステムをシミュレートするリクエストを受信する手順；
前記リクエスタコンピューティングデバイスから、前記リクエストされたオペレーティングシステムによる処理がシミュレートされることになるシミュレーション入力を受信する手順；
前記リクエストされたオペレーティングシステムに対応するＡＩコンピュータモデルを索出する手順；
前記シミュレーション入力に対して前記索出されたＡＩコンピュータモデルを実行して、前記リクエストされたオペレーティングシステムによって、前記シミュレーション入力の処理をシミュレートし、それにより、シミュレートされた応答を生成する手順；及び
前記入力に応答して前記リクエストされたオペレーティングシステムのシミュレートされた出力として前記シミュレートされた応答を前記リクエスタコンピューティングデバイスに返す手順
によってオペレーティングシステムをシミュレートさせる、コンピュータプログラム製品。 前記対応するＡＩコンピュータモデルは、前記オペレーティングシステムのコマンドラインインターフェース（ＣＬＩ）に入力されるコマンドの入力特徴のパターンを対応するＣＬＩ応答にマッピングするＣＬＩコンピュータモデルである、請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品。 前記リクエストは、前記リクエストされたオペレーティングシステムのＣＬＩをシミュレートするリクエストであり、前記リクエストされたオペレーティングシステムによる処理がシミュレートされることになる前記入力は、前記ＣＬＩに対するコマンドである、請求項１３又は１４に記載のコンピュータプログラム製品。 前記シミュレーション入力は、前記リクエストされたオペレーティングシステムのコマンドラインインターフェース（ＣＬＩ）のためのコマンドであり、前記シミュレートされた出力は、前記索出されたＡＩコンピュータモデルに基づいて前記リクエストされたオペレーティングシステムをシミュレートすることによって生成されたシミュレートされたＣＬＩ応答である、先行する請求項１３～１５のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム製品。 前記入力に応答して前記リクエストされたオペレーティングシステムのシミュレートされた出力として前記シミュレートされた応答を前記リクエスタコンピューティングデバイスに返す手順は、シミュレートされたユーザインターフェースにおいて、前記リクエストされたオペレーティングシステムのコマンドラインインターフェースを模倣するシミュレートされたＣＬＩ応答を返す手順を有する、請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。 前記入力特徴のパターンは、前記オペレーティングシステムのコマンドラインインターフェースに入力されるオペレーティングシステムコマンドのパターン、及びそれらのオペレーティングシステムコマンドについての対応するオプションを含む、先行する請求項１３～１７のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム製品。 前記１つ又は複数のオペレーティングシステムは、複数のオペレーティングシステムを含み、
前記ＡＩコンピュータモデルをトレーニングする手順は、前記複数のオペレーティングシステムにおける異なるオペレーティングシステムごとに別個のＡＩコンピュータモデルをトレーニングする手順を有し、
前記ＡＩコンピュータモデルの各々は、コマンドラインインターフェースコマンドの同じセットを、ただし前記複数のオペレーティングシステムにおける対応するオペレーティングシステムに関して、シミュレートするようにトレーニングされる、先行する請求項１３～１８のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム製品。 少なくとも１つのプロセッサ；及び
前記少なくとも１つのプロセッサに結合された少なくとも１つのメモリ
を備え、前記少なくとも１つのメモリは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、少なくとも：
１つ又は複数のオペレーティングシステムのオペレーティングシステムごとに、機械学習トレーニングを介して、前記オペレーティングシステムへの入力の入力特徴のパターン及び前記オペレーティングシステムからの対応する応答を学習する対応する人工知能（ＡＩ）コンピュータモデルをトレーニングする手順；
リクエスタコンピューティングデバイスから、リクエストされたオペレーティングシステムをシミュレートするリクエストを受信する手順；
前記リクエスタコンピューティングデバイスから、前記リクエストされたオペレーティングシステムによる処理がシミュレートされることになるシミュレーション入力を受信する手順；
前記リクエストされたオペレーティングシステムに対応するＡＩコンピュータモデルを索出する手順；
前記シミュレーション入力に対して前記索出されたＡＩコンピュータモデルを実行して、前記リクエストされたオペレーティングシステムによって、前記シミュレーション入力の処理をシミュレートし、それにより、シミュレートされた応答を生成する手順；及び
前記入力に応答して前記リクエストされたオペレーティングシステムのシミュレートされた出力として前記シミュレートされた応答を前記リクエスタコンピューティングデバイスに返す手順
によってオペレーティングシステムをシミュレートさせる命令を有する、装置。