JP2002352113A - 高機能エージェントで電子取り引きを行う方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 他の当事者との交渉における生産性、安全
性、効率、及び応答性を向上する高機能エージェント、
及びそれを用いた交渉方法を提供することである。 【解決手段】 エージェントの振る舞いの１つ以上の面
のランダム化を組み込み、その交渉戦術を他の当事者か
ら偽装することにより、こうした当事者がエージェント
を犠牲にして、交渉上の優位性を獲得することを防止す
る。また、交渉当事者の振る舞いや取り引き期間にもと
づき、エージェントの振る舞いの１つ以上の面を制約す
ることにより、非生産的な交渉を制限する。それによ
り、非生産的な交渉が終了されがちとなる。更に、複数
の情報源から検索される評価値を重み付けし、正規化す
ることにより、所望の取り引きの希望値を決定するため
の、動的値の決定を組み込む。更に、関連取り引きと所
望の取り引きとの接近度にもとづき、関連取り引きの値
を重み付けし、正規化する動的値の決定を組み込む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は一般に、コンピュー
タ・システム上で実行可能な高機能エージェント・コン
ピュータ・プログラムに関し、特に、商取り引きにおけ
るこうしたプログラムの使用に関する。

【０００２】

【従来の技術】１９４０年代における最初の電子コンピ
ュータの登場以来、コンピュータは次第に多彩な複雑な
タスクを処理し続けてきた。半導体及び他のハードウェ
ア・コンポーネントの出現は、現ローエンド・デスクト
ップ・コンピュータが、かつて部屋いっぱいのコンピュ
ータを要求したタスクを処理できるまでに発展した。

【０００３】コンピュータ・プログラムは本来、コンピ
ュータがタスクを実行する操作を制御する命令のセット
であり、これも次第に複雑且つ強力に成長した。初期の
コンピュータ・プログラムは、基本算術計算だけを実行
するように制限されたが、現コンピュータ・プログラム
は、音声及びイメージ認識、予測分析及び予想、マルチ
メディア表現、更に列挙できないほど多くの他のタスク
など、複雑なタスクを処理する。

【０００４】しかしながら、多くのコンピュータ・プロ
グラムの１つの共通の特質は、プログラムが通常、オペ
レータまたはユーザにより発行される特定のコマンドに
応答して、タスクを実行するように制限されるというこ
とである。従って、ユーザはしばしば、特定のタスクを
実行するために要求される特定の制御、コマンドなどを
知らなければならない。コンピュータ・プログラムがよ
り複雑となり、フィーチャが豊富になると、ユーザは改
善された機能を利用するために、より一層プログラムに
関して習得し、理解することを求められる。

【０００５】一層強力となる以外に、コンピュータはロ
ーカル・エリア・ネットワークやワイド・エリア・ネッ
トワークなどの専用ネットワーク、及びインターネット
などの公衆ネットワークを通じ、相互接続されるように
なった。このことはコンピュータ及びそれらのユーザが
対話し、情報を地球規模で互いに共有することを可能に
する。しかしながら、情報量が指数関数的に増加してお
り、このことがユーザが特定の情報を見い出すことを次
第に困難にしている。

【０００６】コンピュータ・プログラムの複雑性、及び
ユーザにとって入手可能な情報量の両面における劇的な
増加の結果、実質的な関心が、高機能エージェント・コ
ンピュータ・プログラム（或いは高機能エージェントま
たは単にエージェントとしても参照される）の分野に発
展した。これはソフトウェアにより実現される"アシス
タント"のように作用し、特定のタスクを自動化し単純
化することにより、それらの複雑性をユーザから隠すも
のである。エージェントにより、ユーザは特定のコマン
ド・シーケンスを知る必要なしに、タスクを実行するこ
とができる。同様に、ユーザは情報の探索方法または探
索場所を正確に知ることなしに、情報を獲得することが
できる。

【０００７】高機能エージェントは、委任（delegatio
n）の概念により特徴付けられ、そこではユーザまたは
クライアントは、エージェントが少なくとも特定の自立
度をもって、タスクを処理するように託する。高機能エ
ージェントは、ユーザにより委任される自立性の分量に
依存して変化する制限の度合いに応じて作用する。

【０００８】高性能エージェントはまた、知能、可動
性、作用、及びユーザ・インタフェースに関して、異な
る能力を有し得る。知能は一般に、エージェントが所有
する推論及び決断の分量である。この知能は、予め定義
済みの規則のセットに従うように単純であるか、或いは
ユーザの目的及びエージェントの使用可能な資源にもと
づき、学習及び適応化するように複雑である。

【０００９】可動性は、ネットワークを通じ転送され、
異なるコンピュータ・システム上で実行される能力であ
る。すなわち、一部のエージェントは、１つのコンピュ
ータ・システム上に留まるように設計され、決して異な
るマシンに転送されることはないのに対して、他のエー
ジェントは、コンピュータ間で転送され、経路に沿う異
なる停止箇所においてタスクを実行するように設計され
るという意味で、移動可能である。ユーザ・インタフェ
ースは、エージェントがユーザと対話する方法を定義す
る。

【００１０】エージェントは様々なアプリケーションに
おいて多彩に使用され、そうしたものには、システム及
びネットワーク管理、可動式アクセス及び管理、情報ア
クセス及び管理、共同作業、メッセージ転送、作業フロ
ー及び管理、及び適応ユーザ・インタフェースなどが含
まれる。エージェントの別の重要な利用は、電子商取り
引きに関するものであり、そこではエージェントは、他
のユーザ、コンピュータ・システム、及びエージェント
などの他の当事者を探し求め、彼らのクライアントのた
めに交渉を行い、商取り引きに加わるように構成され得
る。

【００１１】人間のエージェント（代理業者）が特定量
の自立性を有するように、高機能エージェントも同様
に、それらが行う行動の可否を規定する制限のセットを
有する。例えば、電子商取り引きアプリケーションの販
売エージェントは、最低許容価格により制限され得る。
しかしながら、優れた販売エージェントは、電子エージ
ェントか人間エージェントかによらず、決して最初にそ
の最低許容価格を提示しない。なぜなら、これは利幅を
最小化するからである。更に、最低価格の提示は、販売
を保証し得ない。なぜなら、バイヤーはエージェントが
初期の申し込みから価格を下げることを望まないため
に、その価格が競争力がないものと推測し得るからであ
る。従って、エージェントは通常、その最悪の許容価格
からあるマージンをもって交渉を開始し、次に相互に許
容可能な価格に向けて、他の当事者と交渉を詰める。

【００１２】全てのエージェントは、そして特に電子商
取り引きアプリケーションにおけるエージェントは、そ
れらのクライアントのために、確実に、効率的に、そし
て有益に作用することが望ましい。しかしながら、高機
能エージェントにより使用され、その制限内で作用する
あらゆる交渉計画、技術または戦術は、しばしば他の当
事者から隠されるべきである。そうでないと、エージェ
ントは競争上の不利な立場に置かれてしまう。たくさん
のエージェントが不確実な環境にディスパッチされ得る
と仮定すると、他の当事者があるエージェントを走査ま
たは逆工作し、その交渉戦術または他の制限を習得し得
ることを想定しなければならない。更に、他の当事者
が、あるエージェントとそのクライアントとの間で送信
されるメッセージを復号し、交渉における最大の利益を
獲得し得ることを想定しなければならない。こうした想
定の正当性は、これらの技術が概念的に、可能な最善価
格を獲得するために、一部の販売員により使用される多
くの技法に類似する事実に由来する。

【００１３】販売エージェントが、予測可能なアルゴリ
ズムを用いて申し込みをする場合、例えば十分なマージ
ンで開始し、以前の言い値とその最低価格との間の差を
半減することにより、新たな言い値を提示する場合、他
の当事者はこの傾向を検出し、エージェントにとって許
容可能な最低価格を予測することができよう。これらの
状況下では、販売エージェントはその最低許容価格より
も高い価格で交渉できることは稀である。

【００１４】高機能エージェントにとって望ましい別の
特徴は、その効率である。特に、電子商取り引きアプリ
ケーションでは、クライアントにとって最善価格での取
り引きの数量を最大化することが望ましい。高機能エー
ジェントが実りのない交渉に時間を費やすことは、エー
ジェントの効率を低下させる。

【００１５】高機能エージェントが未知の当事者と対話
するとき、エージェントにとって別の問題が発生する。
例えば、エージェントが既知の信頼できるエージェント
と対話する場合、エージェントにとって相対リスクはそ
れほど大きくなく、エージェントはこれらの当事者側の
有害な活動に対して、防御する必要はないであろう。し
かしながら、特に多くの不確実な環境において、エージ
ェントは多数の未知の当事者と対話しがちであり、この
ことがエージェントに大きなリスクを与え、エージェン
トに対して追加の保護が提供されることを要求し得る。

【００１６】更に、電子商取り引きアプリケーションに
おける高機能エージェントは、しばしば所望の取り引き
に対して、合理的な値または許容値を決定できなければ
ならない。多くの市場、特に電子的に制御される市場に
おいて、市場状況は迅速に変化し得る。例えば、株、債
券及び物価は連続的に変化し、時代遅れの情報を扱うエ
ージェントは、取り引き時に現在の市場状況からかけ離
れた取り引きをしかねない。更に、一部の市場は、競争
上の利益を獲得しようとする他の当事者による操作の影
響を受け得る。

【００１７】従って、生産的で適応性があり、安全且つ
効率的な交渉技術を有し、クライアントのために商取り
引きを行う高機能エージェントが待望される。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、高機能エー
ジェント、及びそれを用いて交渉する方法を提供する従
来技術に関連するこれらの及び他の問題を解決するもの
であり、１つ以上のフィーチャを単独でまたは組み合わ
せて使用することにより、他の当事者との交渉における
エージェントの生産性、安全性、効率、及び応答性を向
上するものである。

【００１９】

【課題を解決するための手段】本発明の１つの態様によ
れば、エージェントの交渉戦術が他の交渉当事者から偽
装され、こうした当事者がエージェントを犠牲にして、
交渉利益を得ることを阻止する。こうしたエージェント
は申し込みを生成し、交渉当事者から返答を待機し、そ
の返答にもとづき、取り引きを完了するか否かを決定す
る。前記ステップの少なくとも１つの特質が、エージェ
ントの交渉戦術を予測しにくくするようにランダム化さ
れ、それにより交渉当事者が、そこからエージェントの
交渉戦術を判断することを制限または防止する。

【００２０】本発明の追加の態様によれば、非生産的で
ありがちな交渉を制限することにより、一部のエージェ
ントの効率が改善され得る。こうしたエージェントは申
し込みを生成し、交渉当事者から返答を待機し、その返
答にもとづき、取り引きを完了するか否かを決定する。
こうしたエージェントとの非生産的な交渉が、交渉当事
者の振る舞い、及び（または）取り引きの期間にもとづ
き、前記ステップの少なくとも１つの特質を制約するこ
とにより、制限される。疑わしいまたは非協調的な当事
者との交渉、または許容期間を越えて延長される交渉は
終結されがちで、それにより、しばしばエージェントが
より生産的な交渉を別途に探し出せるように解放する。

【００２１】本発明の別の態様によれば、エージェント
が対話する他の当事者が識別され、それにより、例えば
高機能エージェントが対話している当事者に依存して、
エージェントの振る舞いを変更する。既知の当事者の記
録が、それに関連付けられる１つ以上の属性と一緒に保
持され、それにより未知の当事者との対話の際に、その
属性が既知の当事者の属性と比較され、未知の当事者
を、その属性が最も密接に合致する既知の当事者として
識別する。別の当事者の識別は多数の利点を有し、例え
ば信頼度を所与の既知の当事者に関連付けることによ
り、未知の当事者の信頼度が決定され得るなどがある。

【００２２】動的値の決定もまた、所望の取り引きに対
する値を生成するために充当され得る。これは例えば、
申し込みの計算において、或いは別の当事者からの申し
込みが、所望の取り引きの対象である所与の商品または
サービスに対する許容範囲内にあるか否かの判断におい
て、エージェントを支援する場合に当てはまる。本発明
の更に別の態様によれば、所定の基準にもとづき、複数
の情報源からの評価値を重み付けすることにより、加重
評価値を生成し、次に加重評価値を正規化することによ
り、所望の取り引きの希望値が、少なくとも部分的に動
的に決定され得る。複数の情報源を利用することによ
り、エージェントにより交渉時に使用される本来より確
実な値が決定される。また、多くの状況において、第３
者によるエージェントの振る舞いの操作が最小化され得
る。なぜなら、値の決定がしばしば単一の情報源に頼ら
ないからである。

【００２３】本発明の別の態様によれば、関連取り引き
と所望の取り引きとの接近度にもとづき、関連取り引き
の値を重み付けし、次に加重値を正規化することによ
り、所望の取り引きの希望値が、少なくとも部分的に動
的に決定され得る。関連取り引きの接近度は、所望の取
り引き及び関連取り引きの１つ以上の特質を比較するこ
とにより、決定され得る。そこでは、所望の取り引き
に、より類似する関連取り引きが、希望値の決定におい
て、より重く重み付けされる。

【００２４】本発明を特徴付けるこれらの及び他の利点
及びフィーチャが、特許請求の範囲で述べられる。しか
しながら、本発明、並びに本発明の使用により得られる
利点及び目的をより理解するために、以下で述べる本発
明の好適な実施例を参照されたい。

【００２５】

【発明の実施の形態】図面を参照すると、同一のパーツ
は図面を通じ、同一の参照番号で示される。図１は、本
発明の実施例と共に使用されるネットワーク接続コンピ
ュータ・システム１０を示す。コンピュータ・システム
１０は、ネットワーク接続される多くのデータ処理シス
テムを表し、一般に１つ以上のコンピュータ・システム
を含み、例えば単一ユーザ・コンピュータ・システム１
６、１８、及びマルチユーザ・コンピュータ・システム
２０、６０が、ネットワーク１５を通じ接続される。マ
ルチユーザ・コンピュータ・システム２０は、通常、１
つ以上のサーバ２５を含み、これに１つ以上の単一ユー
ザ・コンピュータ２２が、別のネットワークを通じ接続
され得る。同様に、マルチユーザ・コンピュータ・シス
テム６０は、通常、１つ以上のサーバ６５を含み、これ
が１つ以上の単一ユーザ・コンピュータ・システム６２
に、ネットワーク６４を通じ接続される。ネットワーク
１５は任意のタイプのネットワーク相互接続を表し、こ
れらにはローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エ
リア・ネットワーク、無線ネットワーク、公衆ネットワ
ーク（例えばインターネット）などが含まれる。

【００２６】高機能エージェントは、自立度を託されて
いるが、これらのクライアントにより定義される制限内
で動作するように制限されるコンピュータ・プログラム
である。異なるアプリケーションまたはコンピュータ・
システム間で転送され、それらにおいて動作可能なこう
したエージェントのサブセットは、モバイル・エージェ
ントとして参照される。

【００２７】本発明に従うエージェントは、上述の任意
のコンピュータ・システム上で生じ、時折常駐するもの
と思われる。本発明のためのコンピュータ・システム間
の１つの可能な違いは、各々が特定のエージェントに対
してクライアントであるか、それとも遠隔システムであ
るかということである。例えば、図２はコンピュータ・
システム１０の実施例を示し、そこではマルチユーザ・
コンピュータ・システム２０はクライアント・システム
であり、マルチユーザ・コンピュータ・システム６０は
遠隔システムである。

【００２８】クライアント・システムは以下では、エー
ジェントがシステム上に常駐するとき、エージェントに
対して、他の当事者による操作からの特定レベルのセキ
ュリティを提供するコンピュータ・システムを指す。ク
ライアント・システムはまた、そこからエージェントの
管理が通常処理されるコンピュータ・システムでもあ
る。エージェントは通常、しかし必然的ではないが、ク
ライアント・システムから生じる。

【００２９】他方、遠隔システムは以下では、エージェ
ントに対して、所望レベルのセキュリティを通常提供す
ることのできないコンピュータ・システムを指し、これ
は一般に、コンピュータ・システムがクライアントの制
御を受けないことによる。遠隔システム上に常駐する
間、エージェントは通常、他の当事者により、走査また
は逆コンパイルされる、若しくは通信を傍受またはモニ
タされる最大のリスクを負う。

【００３０】ここで述べられる様々な実施例は、電子商
取り引きアプリケーションにおいて主な使用を有し、そ
こではエージェントが一般に買付または販売エージェン
トの役割において、商取り引きを交渉するように構成さ
れる。エージェントは他の当事者、他のコンピュータ・
システム、及び他の個人とも交渉し得る。エージェント
は１対１で対話するか、或いは株式市場または商品市場
の回線に沿って、複数のエージェントの"市場（marke
t）"内で動作できる。エージェントとして、それらの間
の対話をサポートする能力を有するコンピュータ・シス
テムは、可変の知的素養を有する交渉プログラムを含
み、以下ではエージェント・ホストとして参照される。

【００３１】例えば図２は、クライアント・システム２
０内のエージェント・マネージャ３２と通信するモバイ
ル高機能エージェント１００を示す。交渉エージェント
９５などの別の当事者との交渉の間、モバイル・エージ
ェント１００は遠隔システム６０上に常駐する。遠隔シ
ステム６０は、交渉エージェント９５に対するクライア
ントとして、或いはこのエージェントに対して遠隔的と
も見なされ得る。

【００３２】本発明の様々な実施例を実現するネットワ
ーク接続コンピュータ・システム１０の典型的な機能設
計が、図３に示される。クライアント・システム２０の
サーバ２５は、一般に中央処理ユニット（ＣＰＵ）２８
を含み、これはバス５４を通じ、メモリ３０及び記憶装
置４０に接続される。ローカル・エリア・ネットワーク
・インタフェースが参照番号５２で提供され、外部ネッ
トワーク１５を通じる遠隔システム６０とのインタフェ
ースが、インタフェース５０を通じ提供される。エージ
ェント・マネージャ・プログラム３２は、メモリ３０内
に常駐する。記憶装置４０は１つ以上のエージェント４
２（例えばエージェント１００）を含み、これらはクラ
イアント・システム２０内で局所的に検索され使用され
たり、或いは遠隔システムにディスパッチされ、クライ
アント・システムのためにタスクを実行し、完了するた
めのコンピュータ・プログラムまたはモジュールであ
る。記憶装置４０はまた、エージェント・ミッション・
データベース４４を含み、これはエージェント操作及び
それらに関連付けられる成功または失敗を追跡し得る。

【００３３】遠隔システム６０のサーバ６５も、同様に
ＣＰＵ６８を含み、これはバス９４を通じ、メモリ７
０、記憶装置８０、外部ネットワーク接続９０、及びロ
ーカル・ネットワーク接続９２に接続される。エージェ
ント・ホスト・プログラム７２がメモリ７０内に常駐
し、遠隔システム６０内に常駐するエージェント間の対
話を処理する。通常、エージェント・ホスト・プログラ
ムは非同期メッセージ／事象駆動型環境であり、これは
オペレーティング・システムのように、エージェント・
コンピュータ・プログラムが実行され、対話する共通の
プラットフォームを提供する。エージェント・ホストは
また、エージェントとそれらのクライアントとの間で、
メッセージが送信されることを可能にする。メモリ７０
は更に、エージェント１００との取り引きにおいて、"
他の当事者"として作用する交渉プログラム７４を含
む。ここでエージェント１００は、別の当事者、市場ま
たは掲示板アプリケーション、または個人がエージェン
ト１００と対話するためのインタフェース・プログラム
などである。記憶装置８０は、サーバ上で完了された取
り引きを記録する取り引き履歴データベース８２を保持
する。

【００３４】サーバ２５、６５は、例えばＩＢＭのＡＳ
／４００中型コンピュータである。しかしながら、ここ
で述べられるハードウェア実施例は、単に典型例に過ぎ
ず、多数の他のハードウェア・プラットフォーム及び構
成も、代わりに使用され得ることが理解されよう。

【００３５】更に、本発明は完全機能のコンピュータ・
システムの状況において述べられるが、当業者には、本
発明の様々な実施例が、プログラム製品として様々な形
態で配布され、また本発明が、実際に配布を遂行する特
定タイプの信号担持媒体に関係なしに、同様に当てはま
ることが理解されよう。こうした信号担持媒体の例に
は、フロッピ・ディスク、ハードディスク・ドライブ、
及びＣＤ−ＲＯＭなどの記録可能なタイプの媒体、及び
デジタル及びアナログ通信リンクなどの伝送タイプの媒
体が含まれる。

【００３６】図４はエージェント１００をより詳細に示
している。一般に、任意のエージェントはセンス、認識
及び活動する能力を有さねばならない。多くのエージェ
ントと共通に、エージェント１００は多数の動作要素を
含み、それらには、エージェントの全体動作を制御し、
エージェントの"頭脳"として機能するエンジン１０２、
エージェントの獲得済み知識を表す情報が記憶される知
識要素１０４、及びアダプタ要素１０６が含まれる。エ
ージェントは、アダプタ要素１０６を通じて外部オブジ
ェクト（例えばホスト・オブジェクト１１０）と通信
し、またアダプタ要素を通じてその環境を"センス"し、
それと対話する。ライブラリ要素１０５は、１つ以上の
ライブラリまたはデータベースに、知識要素１０４によ
り使用される情報を持続的に記憶する。任意選択のビュ
ー要素１０８は、エージェントのための人間インタフェ
ースを提供し、例えば命令をエージェントに与えたりす
る。

【００３７】エージェント１００内の全てのモジュール
が、通常、プログラム・コードの１つの自己充足ブロッ
クまたはパッケージ内で提供され、これはエージェント
のためのコード全体が様々な位置に伝送され、そのクラ
イアントから自立度をもって実行されることを可能にす
る。追加のデータまたは命令もまた、エージェントによ
り外部資源から受信され、例えば必要に応じて、ライブ
ラリ・モジュールを補足する。更に、エージェント１０
０は実質上、任意のプログラミング言語により実現さ
れ、その少なくとも部分的に自立的な動作により、特に
オブジェクト指向プログラミング・システムに適合され
る。例えば、エージェント１００はジャバ（Java(R)）
・パッケージとして実現され、これはそのプラットフォ
ーム独立性、及び実行時セキュリティにより、モバイル
・プログラム・コードにとって、多数の利点を有する。

【００３８】図４に示されるように、エンジン１０２内
には、エージェント交渉モジュール１１８及び値決定モ
ジュール２００を含む、多数のモジュールまたはオブジ
ェクトが組み込まれ、エージェントの交渉機能を処理す
る。エージェント交渉モジュール１１８は一般にエージ
ェントの交渉戦術を実現し、ルーチン２００はエージェ
ント交渉モジュール１１８により使用されて、所望の取
り引きの値を動的に決定する。これらのモジュールの各
々は、以下で別々に述べられる。

【００３９】エージェントを実現するために必要な他の
ルーチンまたはオブジェクトも、エンジン１０２内に含
まれるが、ここでは説明の簡略化のために示されていな
い。例えば、初期化、通信、保守、及び対話する他のエ
ージェントまたは市場を見い出すための機能などの機能
も、使用され得る。しかしながら、これらの機能は、一
般に既知のエージェントの基本動作により深く関連する
ので、これらの機能についてはここでは詳述しない。

【００４０】更に、追加の機能がエージェント１００に
より実現され得る。これらには、米国特許出願番号第８
２２１１９号"APPARATUS AND METHOD FOR COMMUNICATIN
G BETWEEN AN INTELLIGENT AGENT AND CLIENT COMPUTER
PROCESS USING DISGUISED MESSAGES"で述べられる、エ
ージェントとエージェント・マネージャ間の通信の偽
装、及び神経網の使用によるエージェント判定論理の偽
装が含まれる。エージェント１００はまた、可変のドメ
イン知識度を有する幾つかのエージェントの１つであっ
たり、或いは可変のドメイン知識度を有する複数のモジ
ュールを有したりし、それによりエージェントは、目標
基準（例えばセキュリティ問題）にもとづき、異なる状
況における動作のために最適化される。これについて
は、米国特許出願番号第８２６１０７号"APPARATUS AND
METHOD FOR OPTIMIZING THE PERFORMANCE OF COMPUTER
TASKS USING MULTIPLE INTELLIGENT AGENTS HAVING VA
RIED DEGREES OF DOMAIN KNOWLEDGE"、並びに同第８２
２９９３号"APPARATUS AND METHOD FOR OPTIMIZING THE
PERFORMANCE OF COMPUTER TASKS USING INTELLIGENT A
GENT WITH MULTIPLE PROGRAM MODULES HAVING VARIED D
EGREES OF DOMAIN KNOWLEDGE"で述べられている。

【００４１】エージェント交渉：エージェント交渉モジ
ュール１１８とのエージェント交渉は、交渉時に単独で
または一緒に使用可能であって、エージェントの性能を
改善する多数の別々のフィーチャを組み込む。第１に、
エージェントの１つ以上の動作パラメータが、予測可能
性を低減する程度にランダム化され、それにより、他の
当事者（例えば他のエージェント、コンピュータ・プロ
グラム、または個人）がエージェントの交渉戦術を判断
する能力を妨害する。第２に、エージェントの１つ以上
の動作パラメータが、典型的には交渉期間及び（また
は）他の当事者の交渉に対する振る舞いにもとづき、非
生産的な交渉をある程度制限するように制約される。更
に、一部の実施例では、これらのフィーチャが、後述の
他のフィーチャと同様、他の当事者による交渉を操作し
ようとする試みを妨害する。

【００４２】図５はエージェント交渉ルーチン１２０を
示し、これはエージェント交渉モジュール１１８の動作
を詳述するものである。ルーチン１２０は一般に、エー
ジェント１００が交渉すべき別の当事者を見い出したと
き呼び出され、所望の取り引きを通常、クライアント・
システム内のエージェント・マネージャから受信する。
ルーチン１２０は、買付エージェントまたは販売エージ
ェントのいずれかとして一般化され、各タイプのエージ
ェントに対するルーチンの違いは、以下で指摘される。
一般に、買付エージェントと販売エージェントの交渉戦
術の違いは、買付エージェントの目標が、一般に、可能
な最低価格を達成することであるのに対して、販売エー
ジェントの目標は、一般に、可能な最高価格を達成する
ことである。

【００４３】最初にブロック１２２で、申し込み価格計
算ブロック１２２が実行され、所望の取り引きに対する
申し込み価格が生成される。次にブロック１２４で、計
算済みの価格での申込みが、通常、メッセージを送信す
ることにより、別の当事者（例えば市場、個人などの他
のエージェント、コンピュータ・プログラムなど）に発
行される。

【００４４】エージェントは通常、非同期に動作し、そ
のために、他の当事者からの返答メッセージは、申し込
みがされた以後の任意の時刻に到来し得ることが理解さ
れよう。従って、エージェント１００が、決して到来し
ないかも知れない返答を待機して、ハングアップするこ
とを防止するために、ブロック１２６で申し込み期間が
計算され、ブロック１２７で、エージェント１００が返
答を待機する最大時間にタイマがセットされる。

【００４５】次にブロック１２８で、エージェント１０
０はタイマの１回目の満了、または他の当事者からの返
答メッセージの受信を待機する。当業者には、エージェ
ント１００が他の当事者からの返答を待機する間、エー
ジェントは他の操作を延期したり、或いは申し込み期間
の間に、他の操作の実行を継続し得ることが理解されよ
う。例えば、１つの実施例では、返答の受信またはタイ
マの満了が割込みを生成し、これがエージェント１００
の実行を転じ、いずれの状況も適切に処理する。また、
別の実施例では、エージェント１００が、各交渉セッシ
ョンに対して実行される別のスレッドとマルチスレッド
処理され、それにより各スレッドは、タイマが満了する
まで、エージェントの全体操作を延期する必要なしに、
単に返答を待機するように許可される。更に、他の実施
例では、受信された返答が別々に記録され、エージェン
トは返答を周期的に、及び（または）タイマの満了時に
チェックするだけである。申し込み期間は異なるアプリ
ケーションに対応して、多大に変化し得ることが理解さ
れよう。例えば、株式市場取り引きなどの一部のアプリ
ケーションでは、１コンピュータ・サイクルまたはそれ
以上の短い申し込み期間が可能である。不動産取り引き
などの他のアプリケーションでは、申し込み期間は数
日、数週間、数カ月またはそれ以上と、長くてよい。

【００４６】申し込み期間内に返答が受信されない場
合、制御はブロック１３０に移行し、（必要に応じて）
申し込みを撤回し、交渉を完了または終了する。申し込
みは、適切なメッセージを他の当事者に送信し、その申
し込みを市場状況から除去することにより（例えば申し
込みの"掲示板"が掲げられていた場合）、或いは単に交
渉を終了することにより、撤回される。交渉完了状況は
一般に、エージェント１００が他の当事者からの他の申
し込みを待機するために、または交渉すべき他の当事者
を探し出すために解放されることを示す。

【００４７】返答メッセージが他の当事者から受信され
る場合、制御はブロック１３２に移行し、取り引きを完
了するべきか否か（すなわち取り引きを成立するか、"
取り引きを止める"か）を判断する。返答メッセージが
受諾可能な返答を示す場合、制御はブロック１３４に移
行し、取り引きを完了する。これは例えば、適切なメッ
セージを他の当事者に送信し、エージェント・ホストに
取り引き詳細を知らせ、認可を要求するかまたは取り引
きが完了したことを示すメッセージを、クライアントに
送信することなどによる。

【００４８】しかしながら、受諾不能な返答が受信され
る場合には、制御はブロック１３６に移行し、修正申し
込みをするか否か、すなわち交渉を継続するか否かを判
断する。修正申し込みをすべきでないと判断されると、
ルーチン１２０及び他の当事者との交渉は完了する。更
に、要求に応じて、他の当事者、エージェント・ホス
ト、及び（または）クライアントへの、交渉の完了を示
すメッセージが生成され得る。

【００４９】修正申し込みをする場合には、制御はブロ
ック１３８に移行し、修正申し込みをするための待機時
間を計算し、次にブロック１３９に移行して、計算済み
の期間を待機する。その後、制御はブロック１２２に移
行し、新たな申し込みまたは修正申し込みを発行する。
代わりに、待機時間が使用されずに、即時修正申し込み
が発行されてもよい。

【００５０】エージェント１００は１度に２つ以上の他
の当事者と交渉を行ってもよく、その場合、各交渉セッ
ションに対して、図５に示されるプログラム・フローと
類似のフローが実行される。各交渉セッションは別々の
実行スレッド、または他のコンテキスト切り替え機構を
用いて実行され得る。

【００５１】上述のように、ルーチン１２０の１つ以上
の動作パラメータがランダム化され、エージェント１０
０の交渉性能を改善するように制約される。図５の図示
の実施例では、ブロック１２２における申し込み価格の
計算、ブロック１２６における申し込み期間の計算、ブ
ロック１３２における取り引きを完了すべきか否かの判
断、ブロック１３６における修正申し込みをするか否か
の判断、及びブロック１３８における待機時間の計算
が、交渉戦術を偽装するためにランダム化されるか、或
いは非生産的な交渉を制限するように制約される。しか
しながら、本発明によれば、任意のこれらの動作パラメ
ータのランダム化または制約が省略され、他の動作パラ
メータがランダム化または制約されてもよいことが理解
されよう。

【００５２】申し込み価格計算ブロック１２２で実行さ
れるステップが、図６に詳細に示される。ブロック１２
２は、（販売エージェントの）以前の言い値、及び（買
付エージェントの）以前の付け値の他に、所望の取り引
きの値の以前の計算の記録を保持する。これらの値は、
続く修正申し込みに対するエージェントの申し込み価格
を変化するために使用される。

【００５３】最初に、ブロック１４０は所望の取り引き
の値（Ｖ）、すなわち、エージェントが見なす購入され
る商品またはサービスの実際の値、またはエージェント
が見なすそのクライアントの"公正"な価格を決定する。
この値を決定する１つの好適なプロセスは、図１１乃至
図１３に関連して以下で詳述されるが、代わりに他のプ
ロセスも使用され得る。

【００５４】次にブロック１４２及び１４４が実行さ
れ、所望の取り引きの決定値に対するあらゆる変化を鑑
み、（販売エージェントの）以前の言い値、及び（買付
エージェントの）以前の付け値を調整する。結果的に、
エージェント１００が現繰り返しと以前の繰り返しに対
する決定値間に大きな変化を検出すると、以前の言い値
及び付け値に対して記憶された値が、それに従い、取り
引きの新たな値を反映するように調整される。従って、
エージェント交渉ルーチン１２０のｎ回の繰り返しに対
して、ブロック１４２及び１４４は、次のように表現さ
れ得る。

【数１】Ａ_n-1＝Ａ_n-1,old＋（Ｖ_n−Ｖ_n-1） Ｂ_n-1＝Ｂ_n-1,old＋（Ｖ_n−Ｖ_n-1）

【００５５】ここでＡ_n-1は調整後の以前の言い値であ
り、Ｂ_n-1は調整後の以前の付け値であり、Ａ_n-1,oldは
調整以前の以前の言い値であり、Ｂ_n-1,oldは調整以前
の以前の付け値であり、Ｖ_nは所望の取り引きの現決定
値であり、Ｖ_n-1は以前の決定値である。

【００５６】ブロック１４０乃至１４４は、エージェン
ト交渉ルーチン１２０の１度目の繰り返しの間、実行さ
れなくてもよいことが理解されよう。更に、特定のアプ
リケーションでは、これらのブロックを決して実行する
必要がないかも知れない。これは特に、交渉が短い時間
フレームにわたり発生し、所望の取り引きの市場におい
て、交渉の間に値の変化が期待されない状況において当
てはまる。

【００５７】以前の言い値及び付け値が調整された後、
任意選択のブロック１４５が実行され、交渉が行われて
いる他の当事者の実質価格を検出しようとする。他の当
事者の実質価格を検出するたくさんの方法が使用され、
通常は曲線近似アルゴリズムを用いて、他の当事者の以
前の申し込みを推測し、実質価格または取り引きが完了
され得る（エージェント１００に関する）最善価格を見
い出す。

【００５８】例えば、別の当事者が、毎回少しずつ現申
し込みと実質価格との差を低減することにより、実質価
格に近づこうとするかもしれない。各申し込みを追跡す
ることにより、時間にわたるデータ・ポイントが曲線に
当てはまり、平均二乗誤差または根二乗平均誤差を最小
化する。例えば、曲線は次のように表される。

【数２】Ｐ_n＝Ｒ＋（Ｐ₀−Ｒ）×ｅ^-cn Ｅ＝Σ（Ｙ_n−Ｐ_n）²

【００５９】ここでＲは実質価格、Ｙ_nは申し込み、Ｐ_n
は曲線により予測される申し込みの値、ｃは定数、そし
てＥは誤差である。Ｒ、Ｐ₀及びｃが、誤差を最小化す
るように調整されることが理解されよう。

【００６０】上述の式は、申し込みが一定の実質価格に
近づくことを仮定する。実質価格が値上がり若しくは値
下がりしたり、他の要因により時間と共に変化している
場合、Ｐ_nの式はそれに従い変化し得る。また、上述の
式は、申し込みが固定時間間隔で発生することを仮定し
ており、そうでない場合には、インタバル変数ｎの代わ
りに時間変数ｔを使用することにより、式は時間に従い
変化し得る。誤差は、ｎ及びｔ領域のいずれか一方また
は両方にもとづき最小化され、これらの領域は、実質価
格の検出において使用される最小誤差を提供する。

【００６１】他の曲線近似技法が代わりに使用されても
よい。他の式もＰ_nの予測値を計算するために使用され
得る。更に、他の当事者の実質価格を予測するために、
神経網が使用されてもよい。例えば、別の当事者の交渉
戦術に対して、その当事者の次の申し込みを計算する場
合、エージェント１００により発行される申し込みに頼
ることは、珍しくない。こうした状況では、エージェン
ト１００により発行される申し込みは、実質価格を予測
するためのデータ・ポイントとしても使用され得る。例
えば、エージェント１００が買付エージェントである場
合、次の式が使用され得る。

【数３】Ｐ_sn＝Ｒ＋（Ｐ_s0−Ｒ）×ｅ^-cn Ｐ_bn＝Ｒ＋（Ｒ−Ｐ_s0）×ｅ^-cn Ｅ＝Σ（Ｙ_sn−Ｐ_sn）²＋Σ（Ｙ_bn−Ｐ_bn）²

【００６２】ここでＲは実質価格、Ｙ_snは売申し込み、
Ｙ_bnは買申し込み、Ｐ_snは曲線により予測される売申し
込みの値、Ｐ_bnは曲線により予測される買申し込みの
値、ｃは定数、そしてＥは誤差である。

【００６３】他方、エージェント１００が販売エージェ
ントの場合、次の式が使用され得る。

【数４】Ｐ_bn＝Ｒ＋（Ｐ_b0−Ｒ）×ｅ^-cn Ｐ_sn＝Ｒ＋（Ｒ−Ｐ_b0）×ｅ^-cn Ｅ＝Σ（Ｙ_sn−Ｐ_sn）²＋Σ（Ｙ_bn−Ｐ_bn）²

【００６４】ここでＲは実質価格、Ｙ_snは売申し込み、
Ｙ_bnは買申し込み、Ｐ_snは曲線により予測される売申し
込みの値、Ｐ_bnは曲線により予測される買申し込みの
値、ｃは定数、そしてＥは誤差である。

【００６５】例えば十分なデータ・ポイントが獲得され
ていない交渉の初期には、或いはより高度な交渉戦術が
使用されている場合には、他の当事者の実質価格が検出
可能でないかも知れない。結果的に、こうした状況で
は、ブロック１４５におけるエージェント１００の次の
申し込みの決定において、実質価格の使用が省略され得
る。

【００６６】次に、ブロック１４６及び１４８が実行さ
れ、（買付エージェントにおける）最大及び最小付け
値、または（販売エージェントにおける）最大及び最小
言い値を計算する。最大及び最小価格は、エージェント
により申し込みがされ得る許容価格の範囲を表す。

【００６７】買付エージェントにとって、最大及び最小
付け値は次のように選択され得る。

【数５】ｍａｘ＝ＭＩＮ（Ｖ_n−Ｐ，Ａ_n-1，Ｒ） ｍｉｎ＝ＭＡＸ（Ｖ_n−Ｐ−Ｍ，Ｂ_n-1）

【００６８】ここでＰは、エージェントが取り引きを完
了するために獲得しなければならない必須（最小）の利
益であり、Ｍは交渉の開始ポイントとして使用される交
渉マージンである。これらの両方の値は、エージェント
への入力として提供され、エージェントの振る舞いに対
する制約として作用する。

【００６９】更に、最大付け値は、他の当事者に対して
検出される実質価格により制約される。なぜなら、この
時点では、他の当事者がこの価格において申し込みを受
諾するであろうことが知られているからである。他の当
事者が実質価格を下げる用意があることが予想される場
合には、マージンも実質価格から減算され得る。実質価
格が検出されない場合には、この項は最大付け値計算か
ら脱落され得る。

【００７０】販売エージェントにとって、最大及び最小
言い値は次のように選択される。

【数６】ｍａｘ＝ＭＩＮ（Ｖ_n＋Ｐ＋Ｍ，Ａ_n-1） ｍｉｎ＝ＭＡＸ（Ｖ_n＋Ｐ，Ｂ_n-1，Ｒ）

【００７１】更に、最小言い値は、他の当事者に対して
検出される実質価格により制約される。なぜなら、この
時点では、他の当事者がこの価格において申し込みを受
諾するであろうことが知られているからである。他の当
事者が実質価格を上げる用意があることが予想される場
合には、マージンも実質価格に加算され得る。実質価格
が検出されない場合には、この項は最小言い値計算から
脱落され得る。

【００７２】エージェント交渉の最初の繰り返しでは、
以前の言い値及び付け値が存在しないので、最小及び最
大関数はそれらのそれぞれの残りの項に単純化される。
しかしながら、続く繰り返しでは、言い値の範囲が減少
するが、その減少は販売エージェントの必須の利益を提
供しないまでには至らない。また、付け値の範囲は、一
般に各繰り返しと共に増加するが、買付エージェントの
必須の利益を提供しないまでには決して至らない。

【００７３】次にブロック１４９で、ブロック１４６及
び１４８で計算された最小及び最大価格の間で、ランダ
ム価格を選択することにより、ランダム化された申し込
み価格が計算される。買付エージェントにとって、申し
込み価格すなわち現付け値は、次のようにセットされ
る。

【数７】 Ｂ_n＝ｍｉｎ ＋ ｒａｎｄｏｍ ×（ｍａｘ−ｍｉｎ）

【００７４】他方、販売エージェントにとって、申し込
み価格すなわち現言い値は、次のようにセットされる。

【数８】 Ａ_n＝ｍｉｎ ＋ ｒａｎｄｏｍ ×（ｍａｘ−ｍｉｎ）

【００７５】ここでｒａｎｄｏｍは、０乃至１の間の乱
数である。

【００７６】従って、ランダム・ノイズの度合いが申し
込み価格の計算に加算され、それにより交渉戦術の検出
を防止する。更に、許容価格の選択範囲が、各連続する
繰り返しによっても制約される。他の値付け戦術も代わ
りに使用され得る。例えば、申し込み価格が、（買付エ
ージェントにとっては）単に最後の言い値から固定量ま
たは固定率を減算することにより、或いは（販売エージ
ェントにとっては）最後の付け値に固定量または固定率
を加算することにより、選択され得る。更に、所望の取
り引きの値を決定する代わりに、この情報がエージェン
ト・マネージャによりエージェント１００に、遠隔的に
提供され得る。

【００７７】図７は、図５の申し込み期間計算ブロック
１２６のステップを詳細に示す。このブロックでは、交
渉における繰り返し（サイクル）の回数、及び他の当事
者から受信される最後の申し込みにより制約されるラン
ダム待機時間が、確率関数を用いて計算される。

【００７８】買付エージェントにとって、ブロック１５
０が最初に実行され、待機確率値Ｐwaitを０乃至１の間
で計算する。図示のように、Ｐwaitは２つの確率関数、
すなわちＰcycles及びＰaskedの積として計算される。
Ｐcyclesは、サイクル数または繰り返し回数の増加に伴
い、１から０に減少する関数である。例えば、Ｃがサイ
クル数であり、Ｃ_maxが許容される交渉サイクルの最大
数である場合、１つの好適な関数は、以下のようにな
る。

【数９】Ｐcycles＝１−（Ｃ／Ｃ_max）

【００７９】Ｐaskedは、他の当事者から受信される最
後の言い値Ａ_n-1にもとづき、１から０へ減少する関数
である。Ｐasked関数は、以前の言い値が存在しない最
初の繰り返しの間、一定値または別の関数により置換さ
れ得る。更に、Ｐasked関数は、最初の繰り返し（サイ
クルＣ＝０）の後に、計算済みの最小付け値ｍｉｎ₀の
範囲が、他の当事者からの最初の言い値Ａ₀に及ぶよう
に初期化され得る。好適な関数は次のようである。

【数１０】Ｐasked＝１−（（Ａ_n-1−ｍｉｎ₀）／（Ａ₀
−ｍｉｎ₀））

【００８０】販売エージェントにとって、ブロック１５
２が代わりに実行され、Ｐwaitを計算する。このブロッ
クでは、ＰwaitがＰcyclesとＰbidの積として計算され
る。Ｐcyclesは、ブロック１５０におけるのと同一の関
数である。Ｐbidは、他の当事者から受信される最後の
付け値Ｂ_n-1にもとづき、０から１に増加する関数であ
る。Ｐbid関数は、以前の付け値が存在しない最初の繰
り返しの間、一定値または別の関数により置換され得
る。更に、Ｐbid関数は、最初の繰り返し（サイクルＣ
＝０）の後に、他の当事者からの最初の付け値Ｂ₀の範
囲が、計算済みの最大言い値ｍａｘ₀に及ぶように初期
化され得る。好適な関数は次のようである。

【数１１】 Ｐbid＝（（Ｂ_n-1−Ｂ₀）／（ｍａｘ₀−Ｂ₀））

【００８１】Ｐwaitは、サイクル数が増加すると、減少
する傾向があることが理解されよう。更に、Ｐwaitは、
他の当事者の申し込みがエージェントにどのくらい好都
合であるかに依存して、大きくなる傾向がある（すなわ
ち、買付エージェントの場合、他の当事者からのより安
価な申し込みが、より高いＰwait値を生じ、販売エージ
ェントの場合にはその逆である）。これらの制約は、時
間が増加するとき、及び（または）他の当事者が、エー
ジェントにとって許容価格に向けて収束していると思わ
れない場合、申し込み期間を低減する傾向がある。

【００８２】任意の前記関数は、エージェント１００の
性能を変更するために、異なる分布を使用し得る。例え
ば、異なる一次関数、指数関数、対数関数などが、Ｐwa
it、Ｐasked及びＰbidとして使用され、関数、サブルー
チン、またはテーブルとして実現され得る。更に、どの
関数も連続的、または単調増加または単調減少する必要
はない。

【００８３】ブロック１５０またはブロック１５２の実
行の後、制御はブロック１５４に移行し、確率三角形を
生成する。これは底辺が０乃至１、ピークがＰwaitで、
面積が１に正規化される。次に、ブロック１５６で、三
角形を積分することによりシグモイド関数を獲得し、こ
の関数を続いて転置することにより、確率分布を得る。
確率分布は、Ｐwaitの値に近い程、重く重み付けされ
る。０と１の間の乱数がブロック１５７で選択され、こ
の乱数がブロック１５８で、導出されたシグモイド関数
に入力され、最大待機時間wait_max及び最小待機時間wai
t_minの間のランダム申し込み期間を計算するために使用
される。

【００８４】最大及び最小待機時間は通常、エージェン
トが対話する市場の特定の状況に依存して選択される
（例えば、不動産市場における許容申し込み期間は通
常、株式市場における許容申し込み期間と異なる）。こ
れらの期間は、必要に応じてユーザ入力により制御され
得る。

【００８５】他の確率分布が代わりに使用されてもよ
い。例えば、確率三角形の代わりに、Ｐwait周辺で分布
が増加または減少する他の関数が使用され得る。更に、
ブロック１２６が、単に許容待機時間の範囲内で等しい
分布を有するランダム申し込み期間を計算したり、或い
は固定申し込み期間が使用されてもよい。更に、一部の
アプリケーションでは、無限申し込み期間が使用され得
る。しかしながら、ここで開示されるブロック１２６
は、より有望な交渉のために、申し込み期間を延長する
一方で、交渉が生産的と思われない場合に、申し込み期
間を短縮する利点を有する。

【００８６】図８は、図５の取り引きを完了するか否か
を判断するブロック１３２のステップを詳細に示す。最
初にブロック１６０で、言い値が付け値と比較される。
言い値が付け値以下である場合、これは取り引きにおけ
る好適な価格に達したことを示し、従って制御はブロッ
ク１３４（図５）に戻り、取り引きを完了する。言い値
が付け値よりも大きい場合、制御はエージェント１００
が買付エージェントか販売エージェントかに依存して、
ブロック１６２またはブロック１６４のいずれかに移行
する。

【００８７】買付エージェントの場合、ブロック１６２
が実行され、エージェント１００が他の当事者の最後の
申し込みを受諾する確率を表す、受諾確率値Ｐacceptを
計算する。これは０乃至１の間の数であり、その最後の
申し込みが完全に同意されたか否かに関わらない。Ｐac
ceptは０乃至１の確率範囲を、受諾部分と拒絶部分とに
分割し、この確率範囲内で選択される乱数は、受諾部分
または拒絶部分のいずれかに含まれ、取り引きの完了の
可否を制御する。

【００８８】Ｐacceptは２つの確率関数、Ｐcycles及び
Ｐaskedの積として計算される。Ｐcyclesは、サイクル
または繰り返しの回数Ｃ、並びに交渉における最大許容
サイクル数Ｃ_maxにもとづき、０から１に増加する関数
であり、次のように表される。

【数１２】Ｐcycles＝（Ｃ／Ｃ_max）

【００８９】Ｐaskedは、他の当事者から受信される現
言い値Ａ_nにもとづき、１から０に減少する関数であ
る。Ｐasked関数は、図６のブロック１２２で計算され
た現付け値Ｂ_nと最大付け値ｍａｘとの間の現言い値の
関数である。例えば、１つの好適な関数は次のようであ
る。

【数１３】 Ｐasked＝１−（（Ａ_n−Ｂ_n）／（ｍａｘ−Ｂ_n））

【００９０】結果的に、取り引きが完了される確率は、
現言い値及び付け値がどれだけ接近しているかに依存す
る他に、時間の経過に従い増加する。この確率関数で
は、ブロック１２２で計算された最大価格より高い申し
込みを受諾する確率は、ゼロである。

【００９１】販売エージェントの場合、ブロック１６４
が代わりに実行され、ＰacceptをＰcyclesと別の確率関
数Ｐbidとの積として計算する。Ｐcyclesは、ブロック
１６２で使用されたものと同一である。Ｐbidは他の当
事者から受信される現付け値Ｂ_nにもとづき、０から１
に増加する関数であり得る。Ｐbid関数は、図６のブロ
ック１２２で計算済みの最小言い値ｍｉｎと現言い値Ａ
_nとの間の、現付け値の関数である。例えば、１つの好
適な関数は次のようである。

【数１４】 Ｐbid＝（（Ｂ_n−ｍｉｎ）／（Ａ_n−ｍｉｎ））

【００９２】結果的に、取り引きが完了される確率は、
現言い値及び付け値がどれだけ接近しているかに依存す
る他に、時間の経過に従い増加する。この確率関数で
は、ブロック１２２で計算された最小価格より低い申し
込みを受諾する確率は、ゼロである。更に、任意の上記
関数が、エージェント１００の全体性能を変更するため
に、例えば異なる一次関数、指数関数、対数関数などの
異なる分布を使用し得ることが理解されよう。これらの
分布は、関数、サブルーチン、またはテーブルとして実
現され得る。更に、いずれの関数も連続的であったり、
単調増加または単調減少する必要はない。

【００９３】次に、確率範囲０乃至１の間の乱数が、ブ
ロック１６６で選択される。この乱数がブロック１６８
で、Ｐacceptと比較される。乱数がＰaccept以下である
場合、他の当事者からの最後の申し込みが受諾され、制
御は図５のブロック１３４に移行する。乱数がＰaccept
よりも大きい場合には、最後の申し込みが拒絶され、制
御は図５のブロック１３６に移行し、修正申し込みがさ
れるべきか否かを判断する。

【００９４】取り引きを完了するための他の規則が、代
わりに使用されてもよい。例えば、買付エージェント
が、初期言い値未満の任意の申し込みを受諾するよう
に、若しくは付け値以下の申し込みだけを受諾するよう
に、または最大付け値未満の任意の申し込みを受諾する
ように構成され得る。同様に、販売エージェントは、初
期付け値よりも高い任意の申し込みを受諾するように、
若しくは言い値以上の申し込みだけを受諾するように、
または最小言い値より高い任意の申し込みを受諾するよ
うに、構成され得る。

【００９５】図９は、図５の修正申し込みをするか否か
を決定するブロック１３６のステップを詳細に示す。エ
ージェント１００が買付エージェントの場合、ブロック
１７０が実行され、修正申し込み確率値Ｐcounterを計
算する。これはエージェント１００が修正申し込みをす
ることにより、交渉を継続する確率を表す０乃至１の間
の数である。Ｐcounterは０乃至１の範囲の確率を、修
正申し込み部分と修正申し込み不履行部分とに分割し、
この確率範囲内で選択される乱数はいずれか一方の部分
に含まれ、修正申し込みをするか否かを制御する。

【００９６】Ｐcounterは２つの確率関数、Ｐcycles及
びＰaskedの積として計算される。Ｐcyclesは０乃至１
の間の減少関数であり、例えば図７のブロック１５０及
び１５２で使用されたＰcycles関数と同一である。Ｐas
kedは、他の当事者から受信される現言い値Ａ_nにもとづ
き、１乃至０の間で減少する関数である。例えば、１つ
の好適な関数は次のようである。

【数１５】 Ｐasked＝１−（（Ａ_n−Ｂ_n）／（Ａ_max−Ｂ_n））

【００９７】ここでＡ_maxは通常、ｍａｘよりも大きい
値であり、修正申し込みが考慮されるべき最大言い値を
表す。Ａ_maxは例えばｍａｘより大きな固定率または定
数であり、別の当事者からの合理的な申し込みとして期
待されるべきものより上の、取るに足らない申し込みを
検出するために作用する。

【００９８】結果的に、修正申し込みがされる確率は時
間の経過に従い減少し、非生産的な交渉を制限しようと
する。また、修正申し込みがされる確率は、現言い値と
付け値がどの程度接近しているかに依存して増加する。

【００９９】販売エージェントの場合、ブロック１７２
が代わりに実行され、ＰcounterをＰcyclesと別の確率
関数Ｐbidとの積として計算する。Ｐcyclesは、ブロッ
ク１７０で使用されたものと同一である。Ｐbidは他の
当事者から受信される現付け値Ｂ_nにもとづき、０から
１に増加する関数であり得る。例えば、１つの好適な関
数は次のようである。

【数１６】 Ｐbid＝（（Ｂ_n−Ｂ_min）／（Ａ_n−Ｂ_min））

【０１００】ここでＢ_minは通常、ｍｉｎよりも小さい
値であり、修正申し込みが考慮されるべき最小付け値を
表す。Ｂ_minは例えばｍｉｎより小さな固定率または定
数であり、別の当事者からの合理的な申し込みとして期
待されるべきものより上の、取るに足らない申し込みを
検出するために作用する。

【０１０１】ブロック１５０、１５２、１６２及び１６
４と同様、ブロック１７０及び１７２の任意の上記関数
は、エージェント１００の全体性能を変更するために、
例えば異なる一次関数、指数関数、対数関数などの異な
る分布を使用し得る。これらの分布は、関数、サブルー
チン、またはテーブルとして実現され得る。更に、いず
れの関数も連続的であったり、単調増加または単調減少
する必要はない。

【０１０２】次に、確率範囲０乃至１の間の乱数が、ブ
ロック１７４で選択される。この乱数がブロック１７６
で、Ｐcounterと比較される。乱数がＰcounter以下であ
る場合、修正申し込みがされ、制御は図５のブロック１
３８に移行する。乱数がＰcounterよりも大きい場合に
は、修正申し込みはされずに交渉が終了される。

【０１０３】修正申し込みをするか否かを決定する他の
方法も使用され得る。例えば、修正申し込みが常にされ
てもよいし、決してされなくてもよい。更に、修正申し
込みが固定サイクル数だけされてもよい。他の代替例も
当業者には明らかであろう。

【０１０４】図５に戻り、ブロック１３８はまた、エー
ジェント１００の交渉戦術を偽装するためにランダム化
され得る。ブロック１３８は乱数を検索し、許容待機時
間の範囲内から選択することにより、待機時間を計算す
る。ここで許容待機時間は、エージェントが行動する特
定の市場特性にもとづき選択される最小時間及び最大時
間により指定される。好適な関数は次のようである。

【数１７】 待機時間＝最小時間＋（最大時間−最小時間）×乱数

【０１０５】代わりに、一定の待機時間（０も可）がブ
ロック１３８で使用されてもよい。更に、申し込み期間
の計算に類似の重み付け関数が実行され、交渉の期間及
び（または）他の当事者の振る舞いを鑑み、待機時間を
変化してもよい。

【０１０６】一般に、ランダム化は、エージェント１０
０の交渉戦術に関連するたくさんの数の動作パラメータ
または特質に対して実行され、このことが他の当事者が
エージェントの交渉戦術を検出する能力を、効果的に妨
げることが理解されよう。

【０１０７】また、交渉における当事者の予測不能性
は、しばしばその当事者にとって、より好ましい結果に
導く。なぜなら、別の当事者が取り引きを取り逃す危険
を冒さなくなるであろうからである。例えば、エージェ
ント１００が決まって５日の申し込み期間をセットする
ことが知られている場合、これを知る別の当事者は、元
の申し込みがまだ有効であることを知っているので、４
日のより好都合な申し込みを探し得る。しかしながら、
申し込み期間が知れていなければ、他の当事者はその申
し込みを失う危険を冒すよりも、単にその申し込みを受
諾し得る。

【０１０８】更に、たくさんの動作パラメータまたは特
質が、交渉期間及び別の当事者の振る舞いを含む様々な
要因により、上述の開示のように制約され得る。このこ
とがエージェントに対して安定度を提供する。なぜな
ら、生産性の低い交渉は平均してより迅速に終了され、
エージェントが他により生産的な交渉を探すことを可能
にする。更に、このことは、エージェントを取るに足ら
ない交渉に拘束し、その間にエージェントに損害を与え
て取り引きを完了しようとする他の競合する当事者によ
る操作を低減する。

【０１０９】エージェント１００の振る舞いはまた、別
の当事者の識別または他の当事者の了解済みの信頼度ま
たは合法性にもとづき、好適な確率関数により制約され
得る。この関数は、既知の有効な当事者との交渉に比較
して、不確かなまたは未知の当事者との交渉を制限する
ように開発される。例えば、別のエージェントを識別す
る１つの好適な方法は、図１０のエージェント識別ルー
チン１８０により示される。このルーチンでは、既知の
エージェントのデータベースが使用され、未知のエージ
ェントの特質がデータベースに対して比較され、未知の
エージェントを既知のエージェントの１つに突き合わせ
る。

【０１１０】ルーチン１８０は、１つ以上の属性形式に
よる未知のエージェントに関する情報を収集することに
より、ブロック１８１で開始する。例えば、ルーチン１
８０は未知のエージェントに関するこうした情報を、そ
の名前または識別、そのクライアント、銀行及び（また
は）銀行口座番号、その本拠地の位置（例えばＩＰアド
レスまたはドメイン）、エージェント・プログラムの名
前または識別、メッセージ及びエージェントとの他の通
信が発生するエージェント・プログラムのサイズ、及び
（または）ＣＰＵサイクルと比較した入出力（Ｉ／Ｏ）
伝送のためのＩ／Ｏパターンとして、獲得しようとす
る。また、ルーチン１８０は未知のエージェントから、
クレジット・カード番号または銀行口座番号を検索し、
それを確認しようとする。更に、未知のエージェントが
走査され、他の既知のエージェントと比較されたりす
る。これは例えば、同一のコードの割合を比較したり、
エージェントが記入された言語を判断したり、或いはち
ょうどウィルス・チェック用プログラムのように、固有
のパターンを探索することなどによる。

【０１１１】未知のエージェントの分析のために、どの
ような属性が選択されようと、各要因は重み係数を割り
当てられ、全ての重み係数の合計は１に等しくなる。次
にブロック１８２乃至１８６で、ループが実行され、未
知のエージェントに対して検索された全ての属性が、デ
ータベースに記憶される既知のエージェントと比較され
る。ブロック１８２では、既知のエージェントの属性が
検索され、ブロック１８３乃至１８６で、未知のエージ
ェントの各属性が、既知のエージェントの対応する属性
と比較される。あらゆる属性が合致すると、それらの対
応する重み係数がブロック１８５で累算される。

【０１１２】次にブロック１８７で、累算された重み係
数（以下、累算重み係数）が、既知のエージェントとの
合致を示す最小重み係数を表す最小しきい値と比較され
る。しきい値が越えられる場合、ブロック１８８が累算
重み係数を、分析中のエージェントの以前の最大（これ
は初期には０にセットされる）と比較する。累算重み係
数が以前の最大を越える場合（より可能性の高い合致を
示す）、ブロック１８９で、既知のエージェントの識別
及び累算重み係数が、新たな最大として記憶される。最
小しきい値または以前の最大のいずれかが越えられない
場合には、ブロック１８９がスキップされる。

【０１１３】次にブロック１９０で、未知のエージェン
トが、データベース内のあらゆる追加の既知のエージェ
ントと比較されなければならないか否かが判断される。
比較されなければならない場合、制御はブロック１８２
に移行し、未知のエージェントをデータベース内の次の
既知のエージェントと比較する。全ての既知のエージェ
ントが処理されると、制御はブロック１９１に移行し、
既知のエージェントの識別及びそれの累算重み係数を報
告し、ルーチンを終了する。

【０１１４】本発明の一部の実施例では、既知のエージ
ェントの記録の一部が既知のエージェントのカテゴリを
表し、そこでは１つまたは幾つかの属性だけが強調され
る。このことは、とりわけ特殊な状況の中でも、例えば
既知の不正なドメインから発するエージェントが、他の
属性に関係なしに、特殊に処理されることを可能にす
る。

【０１１５】ルーチン１８０により提供される情報にも
とづき、本発明に従う交渉ルーチンは、未知のエージェ
ントを有効、不正、未知として分類できたり、或いは信
頼度の分布を有効から不正まで定義し得る。この分類に
もとづき、１つ以上の交渉特性が上述のようにルーチン
１２０により制約されるか、一部のアプリケーションで
は即時終了され得る。更に、特定のエージェントとの交
渉の結果が、既知のエージェントのデータベースにフィ
ードバックされて、既知のエージェントの信頼度が変更
され、それによりデータベースを拡張及び改良する。な
ぜなら、エージェントが経験を得るからである。例え
ば、既知のエージェントの学習済みの振る舞いにもとづ
き、エージェントの信頼度の格付けを生成するために、
神経網が使用される。

【０１１６】上述のエージェント交渉ルーチンの他の機
能も、本発明に従い生成され得る。更に、任意の上述の
機能がエージェント・マネージャにシフトされてもよ
く、それにより、交渉戦術の一部がエージェント内に常
駐するか、全く存在しなくなり、従ってエージェント
は、エージェント・マネージャと他の当事者との間の仲
介として大いに作用する。

【０１１７】値決定：所望の取り引きの値は、エージェ
ント１００により動的に決定され、これは部分的には、
１つ以上の情報源からの値評価を結合することによる。
複数の値評価が、例えば値評価の加重平均を取ることに
より、結合され得る。但し、本発明によれば、他の方法
も使用され得る。更に、以下で詳述されるように、所望
の取り引きの値は、少なくとも部分的には、現在または
過去にかかわらない複数の関連取り引きから、それらの
所望取り引きとの接近度にもとづき値評価を生成するこ
とによっても、決定され得る。所望取り引き及び関連取
り引きの１つ以上の特質を比較することにより、所望取
り引きに、より類似する関連取り引きが、より重く重み
付けされ、従って値評価の決定において、より顕著に反
映される。

【０１１８】ここで述べられた評価プロセスは、交渉に
対して１度実行されるか、或いは交渉における各繰り返
し毎に１度のようにしばしば実行され、それによりクラ
イアントにとって最善の取り引きを獲得するために、最
新の情報が使用されることを保証する。このプロセスか
ら検索される値から、交渉マージン及び（または）必須
の利益マージンを適宜加算または減算することにより、
申し込み価格が決定され得る。

【０１１９】図１１は、動的値決定モジュールを示し、
これはモジュールに入力される所望の取り引きの値を予
測するための、４つのタイプの情報源を提供する４つの
データベースを含み、保守する。後述の論議から明らか
となるように、異なるデータベースが異なる商品及びサ
ービス同様、異なる市場へのより大きな適用性を有す
る。従って、ここで開示される４つのデータベースは、
全てのアプリケーションに対して要求される訳ではな
い。他のタイプのデータベースも、本発明に従い充当さ
れ得る。

【０１２０】第１のデータベースは、基準値及びデルタ
値データベース２０２であり、これは自動車バイヤー・
ガイドに類似し、ここでは商品が基準値を有し、これは
特定の商品に対する１つ以上の任意選択フィーチャに依
存して、デルタ値により調整され得る。例えば、自動車
バイヤー・ガイドにより、自動車は基準卸値及び小売り
価格と、走行距離及び任意選択装置に依存して、基準価
格を調整するデルタ価格とを有する。

【０１２１】第２のデータベースは、値計算のための規
則のデータベース２０４であり、これは値がデータベー
ス２０２などの単純なデータベースにより定義され得な
い、より複雑なアプリケーションに対して使用され得
る。例えば、不動産の場合、好適なデータベースは、平
方フィート数当たりの価格、位置情報、及び家のスタイ
ルに加えて、特定の特質に対する可変の加減算などの規
則により実現され得る。規則ベースのデータベースは、
一般に既知であり、特定の商品及びサービス、及び（ま
たは）関連市場に依存して、多大に変化し得る。

【０１２２】第３のデータベースは、取り引き履歴デー
タベース２０６であり、これは過去の取り引きの記録を
保持する。こうした記録には、取り引きの価格の他に、
取り引きのタイプ、数量、及び時刻などの記述情報、並
びに取り引きに関与した当事者が含まれる。第４のデー
タベースは、現市場情報を保持する現市況データベース
２０８であり、こうした情報には、特定の取り引きに対
する現価格（例えば言い値及び付け値）や、数量及び他
の記述情報などの、価格に対するあらゆる制限が含まれ
る。現市場情報は現取り引きの記録を含み、これらには
最近の完了済み取り引き、及び（または）未解決の売買
申し込みなどの未完了の取り引きが含まれる。

【０１２３】データベース２０２及び２０４は、しばし
ばかなり安定であり、外部資源から周期的に更新される
だけでよい（例えば、多くの自動車バイヤー・ガイドは
月毎に若しくは四半期毎に、または年毎に更新され
る）。しかしながら、データベース２０６及び２０８
は、しばしばより動的であり、エージェント１００に可
能な最新の情報を提供するために、ほとんど連続的に更
新される必要がある。

【０１２４】図示の実施例では、データベース２０６及
び２０８の更新は、別の市場監視エージェント２６０を
介し実行される。市場監視エージェント２６０は、本拠
地の全てのエージェントの取り引き履歴を保持したり、
インターネットなどのネットワーク上でスヌープした
り、図書館、新聞、金融市場または政府記録などの公共
資源をアクセスするなどにより、情報を獲得する。市場
監視は、クライアント・システム内のエージェント・マ
ネージャにより、或いはエージェント１００それ自身に
よっても処理され得る。市場監視エージェント２６０は
主として、データ・マイニングまたは情報検索エージェ
ントとして作用する。こうした監視エージェントの作用
は一般に既知であるので、ここでは市場監視エージェン
ト２６０については詳述しない。

【０１２５】データベース２０２乃至２０８からの情報
にもとづき、所望の取り引きに対する値評価が、４つの
値評価器の内の１つ以上のものから獲得され得る。モジ
ュール２００に入力される所望の取り引きは、通常、取
り引きに対する記述情報を含み、これらには数量やフィ
ーチャ、並びに、取り引きを詳細に記述し、一部の値評
価を特定の取り引きに対して特定的に適合化させる他の
特質が含まれる。

【０１２６】第１の値評価は、合計基準及びデルタ値ブ
ロック２１１に頼り、このブロックは、データベース２
０２から、所望の取り引きに最も近い基準値及びデルタ
値を検索する。ブロック２１１は次に検索値を合計し、
第１の値評価に達する。

【０１２７】第２の値評価は、エキスパート・システム
２１０に頼り、データベース２０２、２０４のいずれか
一方または両方から検索される情報から、値を計算す
る。エキスパート・システム２１０はまた、後述の値評
価器２１５、２２０のいずれか一方または両方から、選
択的に値評価を受信し、それ自身、その値評価を値評価
器２１５、２２０に提供する。エキスパート・システム
２１０に対応するエキスパート・システムの実施例、開
発及びトレーニングは、一般に既知であり、本発明に準
じて、たくさんの市販のエキスパート・システム開発パ
ッケージが使用され得る。更に、エキスパート・システ
ム２１０の特定の構成は、市場及び商品またはサービス
に依存して、エージェント１００が交渉のために最適化
されるように、多大に変化し得る。

【０１２８】図示のように、１度に第１及び第２の値評
価のいずれか一方が、例えば、取り引きの対象である商
品またはサービスの価格範囲及び資産カテゴリに依存し
て、ＯＲゲート２１２により選択され得る。或いは、両
方の予測が同時に使用されてもよい。

【０１２９】第３の値評価は、比較用取り引き値評価器
２１５を用いて獲得され得る。この評価器２１５は、デ
ータベース２０２及びエクスパート・システム２１０の
他に、データベース２０６から入力を受信する。一般に
評価器２１５は、過去の取り引きを所望の取り引きと比
較し、過去の各取り引きに対して（但しフィルタリング
された取り引きは除く）、その取り引きと所望の取り引
きとの接近度にもとづき、評価値を生成する。これは主
に、所望の取り引きの特質を鑑み、過去の取り引きを標
準化することにより達成される。評価値が次に後述のよ
うに、ブロック２３２乃至２４０で重み付けされ、合計
される。

【０１３０】比較用取り引き値評価器２１５が、図１２
により詳細に示される。過去の取り引きの記述及び価格
が、任意選択のフィルタ２０７（後述）を通じ、データ
ベース２０６から受信される。過去の取り引きの記述
が、差分ブロック２１６において、所望の取り引きの記
述と比較され、過去と所望の取り引きの接近度または関
連性（例えば数量、時刻、タイプなど）を表す１つ以上
のデルタ記述信号が生成される。デルタ記述はデータベ
ース２０２及びエキスパート・システム２１０に供給さ
れ、後者は過去と所望の取り引き間の記述変化を表すデ
ルタ値を供給する。デルタ記述はまた、値評価を重み付
けするための、１つ以上の取り引き接近度信号としても
出力され得る。

【０１３１】例えば、自動車の購入において、過去の取
り引きが、皮製シートを除き同一の自動車に対するもの
である場合、皮製シートの値を表すデルタ値が出力さ
れ、皮製シートの値を除去するように、過去の取り引き
の値を修正する。それにより、過去の取り引きを所望の
取り引きの特質に標準化する。類似の修正が、過去の取
り引きと所望の取り引き間の他の特徴的な特質に対して
も実施され得る。

【０１３２】デルタ値はまた、データベース２０２によ
り出力され、任意選択の外挿（extrapolation）ブロッ
ク２１７に転送される。ブロック２１７は、商品または
サービスの値が時間に従い変化する（すなわち、上下す
る）アプリケーションにおいて（例えば株、自動車、不
動産など）、時間変化を修正するための代替デルタ値を
計算する。

【０１３３】例えば、ブロック２１７は、特定の商品ま
たはサービスにおける過去の取り引きの価格及び時刻の
記録を保持する。個々の記録は最初に、データベース２
０２により提供されるデルタ値にもとづき、標準化され
る。標準化された過去の取り引きから、曲線近似または
他のルーチンが、商品の値の傾向を時間にわたり一時的
に外挿または展開するために使用され得る。この傾向
が、次に過去の取り引きの値を現市場状況に合わせて修
正するために使用され得る。時間に伴う商品価格の上昇
または下落は、ブロック２１７から出力されるデルタ値
に考慮される。

【０１３４】エキスパート・システム２１０及び外挿ブ
ロック２１７のデルタ値出力は、商品またはサービスの
特定のアプリケーション、市場及びタイプに依存して、
ＯＲゲート２１８から選択的に出力される。或いは、２
つの出力が重み付けされ、平均され、１つのデルタ値が
生成されてもよい。いずれにしろ、ゲート２１８からの
デルタ値出力は、合計ブロック２１９に転送され、過去
の取り引きの価格に追加され、過去の取り引きに対する
標準化された値評価が生成される。

【０１３５】上述のように、過去の取り引きは任意選択
のフィルタ２０７を通じて転送され、不確かな取り引き
が値評価から除去される。それにより、他の当事者によ
る操作の試行を防止する。これは後述のように、各過去
の取り引きの重み付けに加えて、またはその代わりに実
行され得る。

【０１３６】例えば、既知の不確かなまたは不正なエー
ジェントに関わる、或いはエージェント１００が現在交
渉中のエージェントに関わる取り引きは、フィルタリン
グされ得る。それに加えて、別の当事者が多数の小さな
取り引きに参入し、取り引きの市場価格に影響すること
を防止するために、特定のしきい値未満の少量取り引き
は省かれ得る。更に、未決定の（受諾済みでない）申し
込みは、過去の取り引きの傾向から大きく外れる局外的
な取り引きであるので、フィルタリングされ得る。特に
後述の需給値評価器２２０のために、過去の取り引きの
傾向から外れる未決定の申し込みは、廃棄され得る。他
の本来的に確実性の低い取り引きも、本発明に従いフィ
ルタリングされ得る。

【０１３７】図１１を参照すると、データベース２０６
内の過去の取り引きの各々の値評価が、直列の重み付け
ブロック２３２、２３４、２３６及び２３８により、過
去の取り引きと所望の取り引きとの接近度または類似性
にもとづき、重み付けされる。取り引きを重み付けする
ために、たくさんの特質が使用され、それらには時刻の
接近度（最近の取り引きを強調）、タイプの類似性（類
似のフィーチャなどに対して取り引きを強調）、数量
（より大きな取り引きを強調）、及び信頼度（異質の状
況を有する取り引きは強調しない）が含まれる。

【０１３８】図示の実施例では、重み付けブロック２３
２及び２３４は、評価器２１５からデルタ記述値出力を
受信し、所望の取り引きとのタイプの類似性及び時刻の
接近度に依存して、評価値を重み付けする。従って、よ
り最近の取り引きは強調され、所望の取り引きとタイプ
が類似する取り引きも強調される。

【０１３９】重み付けブロック２３６は、過去の取り引
きの数量を受信し、より大きな数量の取り引きを強調す
る（より重く重み付けする）。更に、重み付けブロック
２３８は、過去の取り引きの信頼度に関連する信頼度信
号を受信する。この信号は、例えば過去の取り引きに関
連したエージェントを識別することにより、獲得され得
る（例えば、図１０に関連して上述されたルーチン１８
０による）。不確かなエージェント、または現交渉に関
わる当事者と同一の当事者との取り引きは、値評価の保
全性を維持するために、強調されない。

【０１４０】ブロック２３２乃至２３８から出力される
加重値評価は合計され、ブロック２４０で正規化され
る。このブロックの出力は、データベース２０６内の過
去の取り引きの全てまたは少なくとも一部にもとづく、
単一の値評価である。

【０１４１】第４の値評価は、データベース２０８及び
エキスパート・システム２１０から入力を受信する需給
値評価器２２０を用いて獲得され得る。一般に、需給値
評価器２２０は現売買申し込みを所望の取り引きと比較
し、各申し込みに対して、その申し込みと所望の取り引
きとの間の差にもとづき、評価値を生成する。これは主
に、所望の取り引きの特質を鑑み、申し込みを標準化す
ることを通じ達成される。

【０１４２】需給値評価器２２０が、図１３により詳細
に示され、そこでは比較用取り引き値評価器２２１がデ
ータベース２０８から現売買申し込みを受信する。現売
買申し込みは、所望の取り引きとのそれらの接近度にも
とづき、別々に重み付けされ、次に合計されて正規化さ
れ、その結果、値評価が獲得され得る範囲が生成され
る。

【０１４３】比較用取り引き値評価器２２１は、現申し
込みが過去の取り引きとではなく、所望の取り引きと比
較される以外は、比較用取り引き値評価器２１５と類似
に構成される。評価器２２１もまた、データベース２０
２及びエキスパート・システム２１０、更に評価器２１
５と相互接続され得る。しかしながら、図１３では明瞭
化のためにこれらの信号経路は省略されている。

【０１４４】売申し込みは、複数の重み付けブロック２
２２、２２３及び２２４により重み付けされ、次にブロ
ック２２５で合計され、正規化される。同様に、買申し
込みは、複数の重み付けブロック２２６、２２７及び２
２８により重み付けされ、次にブロック２２９で合計さ
れ、正規化される。重み付けブロック２２２及び２２６
の制御は、評価器２２１により提供され、評価器２２１
は、各申し込みと所望の取り引き間のタイプの類似性に
もとづき、重み付け信号を供給し、それにより、より関
連の深い申し込みを強調する。重み付けブロック２２３
及び２２７の制御も評価器２２１により提供され、評価
器２２１は各申し込みの数量にもとづき重み付け信号を
供給し、それにより、より大きな数量の申し込みを強調
する。重み付けブロック２２４及び２２８の制御は、信
頼度信号、例えば図１１のブロック２３８に提供される
信号により提供され、不確かなエージェントからの、ま
たは交渉が現在進行中のエージェントと同一のエージェ
ントからの不確かな申し込みを強調しない。

【０１４５】ブロック２２５及び２２９の出力は、通
常、範囲の最小及び最大値を表す。なぜなら、売申し込
みは通常、平均して買申し込みよりも低いからである。
この出力は範囲から値を決定するブロック２３０に提供
され、このブロックは現市場状況にもとづき、値評価を
出力する。ブロック２３０は多様に作用し、売買申し込
みの範囲内で、値を選択する。例えば、ブロック２３０
は範囲の中間点を取ったり、或いはエージェント１００
が販売エージェントか買付エージェントに依存して、申
し込みの最大または最小を取ったりする。より好都合な
価格（例えば、販売エージェントにとって最大、買付エ
ージェントにとって最小）が選択され得る。或いは、利
益及び交渉マージンが申し込み計算において追加される
ので、好都合でない価格（例えば販売エージェントにと
って最小、買付エージェントにとって最大）が使用され
得る。更に、ブロック２２５及び２２９の出力が、売買
申し込みの数に従い重み付けされたり、或いは同等の重
みを売買申し込みに与えるように、反対に重み付けされ
てもよい。値評価を選択する他の方法も、代わりに使用
され得る。

【０１４６】需給値評価器２２０に対する多数の変更
が、本発明に従い可能である。例えば、売買申し込みの
加重平均は、全ての売申し込みの最小、及び全ての買申
し込みの最大により置換され得る。その上、単一の重み
付け及び正規化ステップが、売買申し込みの両方に対し
て使用され得る。更に、売買申し込みは上述のように、
過去の取り引きに対してフィルタリングされ、評価計算
において考慮される申し込みのタイプを制限する。

【０１４７】図１１に戻り、評価器２１５及び２２０、
及びＯＲゲート２１２から出力される値評価は、重み付
けブロック２５０に供給される。重み付けブロック２５
０は、各値評価に対して、別々の重み付けブロック２５
２、２５４及び２５６を含む。各重み付けブロックは、
モジュール２００に入力される相対重みを介し制御さ
れ、３つのブロック２５２、２５４及び２５６への重み
の合計は１である。重み付けされた値評価が次にブロッ
ク２５８で合計され、最終の値評価となる。

【０１４８】様々な値評価に適用される相対重みは、特
定の商品またはサービス及び市場に依存して、変化し得
る。更に、こうした重みは異なるアプリケーションに対
して経験的に決定されたり、ユーザにより選択され得
る。或いは、例えば値評価が他の２つの値評価と特定の
割合を越えて異なる場合、または１つ以上の値評価が少
数の比較用取り引き、若しくは相対的に低い類似性を有
する全ての取り引きにより、不確かと見なされる場合、
１つ以上の値評価が無視され得る。

【０１４９】過去の取り引き及び（または）現売買申し
込みからの値評価は、操作に対して多様に保護され得
る。複数の過去の取り引き及び（または）売買申し込み
を重み付けすることにより、１つの取り引きの相対的な
影響が最小化される。更に、より大きな数量の取り引き
が強調され、それにより、もっぱら市場に影響する目的
のために行われる少量の取り引きの影響が最小化され
る。また、上述のフィルタリング技術を通じ、既知の不
正なエージェントからの、またはエージェント１００が
現在交渉中の同一エージェントからの不確かな取り引き
がフィルタリングされ、また市場の傾向から大きく外れ
る取り引き及び未決定の申し込みについても同様であ
る。更に、過去の取り引きからの値評価が、現売買申し
込みからの値評価と大きく異なる場合（特定の市場また
は履歴にもとづき、重要な差異が変化し得る）、現申し
込みからの値評価が不確かであるとして、廃棄され得
る。

【０１５０】過去の取り引き及び（または）現売買申し
込みに対する値評価の信頼度の決定は、例えば、値評価
において使用される上位ｎ取り引きの平均重み、及び平
均において使用される取り引き数を計算することによ
り、可能であろう。数または重みが期待値よりも小さい
場合、値評価の信頼度は疑わしく、エージェントの振る
舞いは変更され得る（例えば、データベース２０２また
はエキスパート・システム２１０からの値評価を、より
重く重み付けすることによる）。或いは、全ての取り引
きまたは申し込みの重みを分布として取り扱い、次に平
均重み、分布内のポイント数、及び標準偏差などの統計
的手法を用いて、信頼度が決定されてもよい。

【０１５１】本発明の趣旨及び範囲から逸脱することな
しに、様々な変更が図示の実施例に対して可能である。
例えば、モジュール２００内の任意の上記値評価器、重
み付けブロック、及び正規化ブロックが、神経網を用い
て実現され得る。また、最大及び最小待機時間、必須の
利益及び交渉マージン、確率関数、及び値評価の重み付
けなどの、多数の変数及び関数が、ユーザにより制御さ
れ得る。

【０１５２】更に、ハイパス・フィルタが、エージェン
ト１００内の別々の監視モジュールにおいて使用され、
市場の強い変化を検出し、少なくとも一次的にエージェ
ントの交渉戦術を変更してもよい。取り引きはそれらの
発生時に監視され、１つ以上の続く取り引きとの間の価
格差に関連する勾配が、既知のように計算される。従っ
て、大きな正または負の勾配は、価格の急な上昇または
下落を示す。

【０１５３】価格の上昇または下落の傾向は、通常、幾
つかの取り引きにわたり監視され、断続的なふれが必ず
しも不安定な市場を示すものでないことを保証する。フ
ィルタは、所定の最小値未満の数量の小取り引きを排除
することにより、或いは十分な小取り引きにわたり価格
を平均し、所定の最小値を形成することにより、操作の
影響を受けにくくする。

【０１５４】不安定な市場状況の結果、エージェント１
００の交渉戦術が無効にされることもあり、例えば、ク
ライアントにとって、現在市場で入手可能な申し込みよ
りも不都合な保留の申し込みを撤回したり、逆に、保留
の申し込みがクライアントにとって、現在市場で入手可
能な申し込みより好都合であれば、それらを即時受諾し
たりする。エージェントはまた、不安定性が低減するま
で、売買から撤退してもよい。確率関数もまた、例えば
市場の不安定性に依存してエージェントの保守性を強め
たり弱めたりするように、変更され得る。

【０１５５】更にハイパス・フィルタが、エージェント
に発行されるあらゆる"逆指し値（stop losses）"また
は"指し値（stop gains）"を無効にするために、使用さ
れ得る。"逆指し値"は、市場がいつか現市場価格未満の
特定価格まで下落する場合、製品をその価格で販売する
指令に関連する。しかしながら、市場価格が急に下落し
得る不安定市場では、逆指し値取り引きが完了される以
前に、市場はこの価格未満に下落し得る。クライアント
が空売りするときに発行される"指し値"取り引きに対し
ても、この指し値取り引きが完了されるよりも早く市場
が上昇しているときには、類似の状況が発生する。

【０１５６】ハイパス・フィルタからの勾配計算を用い
ることにより、多数の取り引きにわたり、勾配の負から
中立または正への（または正から中立または負への）変
化により表される市場の安値（または高値）ポイントが
検出され、逆指し値（または指し値）取り引きを締め出
すために使用され得る。これは市場の傾向が反転したと
きに、販売が市場の底（または天井）で行われることを
効果的に防止する。勾配計算は、取り引き毎に、または
経過時間ベースで実行され得る。

【０１５７】例えば、逆指し値または指し値保護を有す
る１つの好適なハイパス・フィルタ２７０が、図１４に
示される。最初に、新たな取り引きがブロック２７２で
検索される。取り引き履歴データベース２０６及び現市
場データベース２０８のいずれか一方が、この操作にお
いて使用されたり、ハイパス・フィルタ２７０が別々に
市場を監視したり、或いは市場監視エージェント２６０
（図１１）から更新を受信したりする。

【０１５８】以前の取り引きに関する勾配が、ブロック
２７４で計算される。次に、ブロック２７５が、ｎ取り
引きに対する勾配が特定のしきい値を越えたか否か、す
なわち不安定な市場状況か否かを判断する。通常、一次
的な変化を最小化するために、２つ以上の勾配計算が使
用される。しきい値は特定の商品またはサービス、及び
市場に依存して変化する。

【０１５９】不安定な市場状況が検出されると、制御は
ブロック２７６に移行し、エージェント１００にそのこ
とを通知し、それによりエージェント１００の交渉戦術
が上述のように変更され得る。制御は次にブロック２７
７に移行する。不安定な市場状況が検出されない場合に
は、制御はブロック２７７に直接移行する。

【０１６０】ブロック２７７は、勾配がｍ取り引きにわ
たる以前の勾配に関して、符号を変化したか、或いは中
立に変化したかを検出する。すなわち、負の勾配から中
立または正の勾配に変化するとき、市場が底を脱し、正
の勾配から中立または負の勾配に変化するとき、天井に
達したことを検出する。複数の取り引きにわたる勾配計
算は、この操作において、一次的な変化の影響を最小化
するために考慮される。勾配が変化する場合、エージェ
ントはブロック２７９で、あらゆる逆指し値または指し
値取り引きを一次的に締め出すように通知される。或い
は、逆指し値取り引きが、負から正または中立への勾配
変化にのみ応答して締め出され、指し値取り引きはその
逆の変化にのみ応答して、締め出されてもよい。取り引
きが締め出された後、制御はブロック２７２に戻り、次
の取り引きを処理する。

【０１６１】ブロック２７７を再度参照し、勾配が変化
しなかった場合、制御はブロック２７８に移行し、取り
引き価格が逆指し値よりも多大に下落したか否か、また
は指し値よりも多大に上昇したか否かを判断する。そう
である場合、制御はブロック２７９に移行し、上述のよ
うに、一次的にあらゆる逆指し値または指し値取り引き
を締め出す。ブロック２７８が否定の場合、制御はブロ
ック２７２に戻り、次の取り引きを処理する。ブロック
２７８はまた、逆指し値及び（または）指し値に対する
価格の範囲を使用することによっても、実現され得る。

【０１６２】当業者には他の変更も明らかであろう。従
って、本発明は特許請求の範囲によってのみ規定される
ものである。

【０１６３】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。

【０１６４】（１）高機能エージェントで電子取り引き
を行う方法であって、 ａ）取り引きに加わる申し込みを生成するステップと、 ｂ）交渉当事者からの返答を待機するステップと、 ｃ）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
否かを判断するステップと、 ｄ）前記生成、待機及び判断ステップの少なくとも１つ
の特質をランダム化することにより、交渉戦術を前記交
渉当事者から偽装するステップと、 を含む、方法。 （２）前記交渉当事者の振る舞い及び前記取り引きの期
間の少なくとも一方にもとづき、前記生成、待機及び判
断ステップの少なくとも１つの特質を制約することによ
り、非生産的な交渉を制限するステップを含む、前記
（１）記載の方法。 （３）前記申し込みを生成するステップが、所望の取り
引きの値を決定するステップと、前記値から受諾可能な
申し込み価格の範囲を計算するステップとを含み、前記
偽装ステップが、前記申し込みのために、前記受諾可能
な申し込み価格の範囲内のランダム価格を選択するステ
ップを含む、前記（１）記載の方法。 （４）前記値を決定するステップが、 ａ）前記所望の取り引きに関連し、各々が関連する値を
有する複数の関連取り引きを検索するステップと、 ｂ）前記関連取り引きの各々に対して、当該関連取り引
きと前記所望の取り引きとの接近度にもとづき、前記関
連取り引きの前記値を重み付けし、加重値を獲得するス
テップと、 ｃ）前記加重値を正規化し、前記所望の取り引きに対す
る値を生成するステップと、を含む、前記（３）記載の
方法。 （５）前記値を決定するステップが、 ａ）複数の情報源から複数の評価値を生成するステップ
と、 ｂ）前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付け
し、複数の加重評価値を生成するステップと、 ｃ）前記複数の加重評価値を正規化し、前記所望の取り
引きに対する前記値を生成するステップと、 を含む、前記（３）記載の方法。 （６）前記申し込みを生成するステップが、 ａ）以前の言い値及び付け値を記憶するステップと、 ｂ）前記所望の取り引きの値の変化に応答して、前記以
前の言い値及び付け値を調整するステップと、 を含む、前記（３）記載の方法。 （７）前記エージェントが販売エージェントとして作用
し、前記受諾可能な価格範囲を計算するステップが、 ａ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値と必須の利益マージンとの和の最大から、最小申し込
み価格を選択するステップと、 ｂ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値と前記必須の利益マージン及び交渉マージンとの和の
最小から、最大申し込み価格を選択するステップと、 を含む、前記（３）記載の方法。 （８）前記エージェントが買付エージェントとして作用
し、前記受諾可能な価格範囲を計算するステップが、 ａ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値から必須の利益マージン及び交渉マージンを差し引い
た値の最大から、最小申し込み価格を選択するステップ
と、 ｂ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値から前記必須の利益マージンを差し引いた値の最小か
ら、最大申し込み価格を選択するステップと、 を含む、前記（３）記載の方法。 （９）前記申し込みを生成するステップが、 ａ）前記交渉当事者の実質価格を検出するステップと、 ｂ）前記実質価格を用いて、前記受諾可能な申し込み価
格の範囲を制約するステップと、 を含む、前記（３）記載の方法。 （１０）前記待機ステップが、最大及び最小申し込み期
間の間で、ランダムな待機時間を選択するステップを含
む、前記（１）記載の方法。 （１１）前記待機ステップが、前記取り引きの期間及び
前記交渉当事者から受信される最後の申し込みにもとづ
き、待機確率値を計算するステップを含む、前記（１
０）記載の方法。 （１２）前記待機ステップが、前記待機確率値から確率
分布を生成するステップを含み、前記ランダムな待機時
間を選択するステップが、前記最大及び最小申し込み期
間の間で待機時間を選択するとき、前記確率分布内のラ
ンダム・ポイントを選択する、前記（１１）記載の方
法。 （１３）前記取り引きを完了するか否かを判断するステ
ップが、 ａ）前記申し込み及び前記返答の一方からの言い値が、
前記申し込み及び前記返答の他方からの付け値以下の場
合、前記取り引きを完了するステップと、 ｂ）前記取り引きの期間及び前記申し込みと返答との接
近度にもとづき、確率範囲を受諾部分と拒絶部分とに分
割する受諾確率値を決定するステップと、 ｃ）前記確率範囲内で乱数を選択するステップと、 ｄ）前記乱数が前記確率範囲の前記受諾部分に入る場
合、前記取り引きを完了するステップと、 を含む、前記（１）記載の方法。 （１４）修正申し込みをするか否かを判断するステップ
を含み、前記偽装ステップが、前記修正申し込みをする
か否かを判断するステップの特質をランダム化するステ
ップを含む、前記（１）記載の方法。 （１５）前記修正申し込みをするか否かを判断するステ
ップが、 ａ）前記取り引きの期間及び前記申し込みと返答との接
近度にもとづき、確率範囲を修正申し込み部分と修正申
し込み不履行部分とに分割する修正申し込み確率値を決
定するステップと、 ｂ）前記確率範囲内で乱数を選択するステップと、 ｃ）前記乱数が前記確率範囲の前記修正申し込み部分に
入る場合、前記修正申し込みをするステップと、 を含む、前記（１４）記載の方法。 （１６）前記修正申し込みをする以前に、ランダム化期
間を待機するステップを含む、前記（１５）記載の方
法。 （１７）市場勾配を計算し、不安定な市場状況を検出す
るハイパス・フィルタにより、取り引きを監視するステ
ップと、前記不安定な市場状況の検出にもとづき、前記
交渉戦術を調整するステップと、を含む、前記（１）記
載の方法。 （１８）前記ハイパス・フィルタにより計算される前記
市場勾配の反転に応答して、逆指し値及び指し値申し込
みの少なくとも一方を締め出すステップを含む、前記
（１７）記載の方法。 （１９）電子取り引きを行う装置であって、前記装置が
該装置により実行される高機能エージェント・コンピュ
ータ・プログラムを含み、前記高機能エージェントがエ
ージェント交渉モジュールを含むものにおいて、前記モ
ジュールが、 ａ）取り引きに加わる申し込みを生成するステップと、 ｂ）交渉当事者からの返答を待機するステップと、 ｃ）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
否かを判断するステップと、 ｄ）前記生成、待機及び判断ステップの少なくとも１つ
の特質をランダム化することにより、前記高機能エージ
ェントの交渉戦術を前記交渉当事者から偽装するステッ
プと、 を実行するように構成される、装置。 （２０）前記エージェント交渉モジュールが、前記交渉
当事者の振る舞い及び前記取り引きの期間の少なくとも
一方にもとづき、前記生成、待機及び判断ステップの少
なくとも１つの特質を制約することにより、非生産的な
交渉を制限するステップを実行するように構成される、
前記（１９）記載の装置。 （２１）前記高機能エージェントが、所望の取り引きの
値を決定するように構成される値決定モジュールを含
み、前記エージェント交渉モジュールが、前記値から受
諾可能な申し込み価格の範囲を計算するように構成され
る、前記（１９）記載の装置。 （２２）前記高機能エージェントが販売エージェントと
して作用し、前記エージェント交渉モジュールが、 ａ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値と必須の利益マージンとの和の最大から、最小申し込
み価格を選択し、 ｂ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値と前記必須の利益マージン及び交渉マージンとの和の
最小から、最大申し込み価格を選択するように構成され
る、前記（２１）記載の装置。 （２３）前記高機能エージェントが買付エージェントと
して作用し、前記エージェント交渉モジュールが、 ａ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値から必須の利益マージン及び交渉マージンを差し引い
た値の最大から、最小申し込み価格を選択し、 ｂ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値から前記必須の利益マージンを差し引いた値の最小か
ら、最大申し込み価格を選択するように構成される、前
記（２１）記載の装置。 （２４）前記エージェント交渉モジュールが、最大及び
最小申し込み期間の間で、ランダムな待機時間を選択す
るように構成される、前記（１９）記載の装置。 （２５）前記エージェント交渉モジュールが、 ａ）前記申し込み及び前記返答の一方からの言い値が、
前記申し込み及び前記返答の他方からの付け値以下の場
合、前記取り引きを完了し、 ｂ）前記取り引きの期間及び前記申し込みと返答との接
近度にもとづき、確率範囲を受諾部分と拒絶部分とに分
割する受諾確率値を決定し、 ｃ）前記確率範囲内で乱数を選択し、 ｄ）前記乱数が前記確率範囲の前記受諾部分に入る場
合、前記取り引きを完了するように構成される、前記
（１９）記載の装置。 （２６）前記高機能エージェントが、市場勾配を計算し
て、不安定な市場状況を検出し、前記不安定な市場状況
の検出にもとづき、前記交渉戦術を調整するハイパス・
フィルタを含む、前記（１９）記載の装置。 （２７）ａ）電子取り引きを行う方法を実行するように
構成されるプログラムであって、前記方法が、 １）取り引きに加わる申し込みを生成するステップと、 ２）交渉当事者からの返答を待機するステップと、 ３）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
否かを判断するステップと、 ４）前記生成、待機及び判断ステップの少なくとも１つ
の特質をランダム化することにより、交渉戦術を前記交
渉当事者から偽装するステップと、を含む、プログラム
と、 ｂ）前記プログラムを担持する信号担持媒体と、を含
む、プログラム製品。 （２８）前記信号担持媒体が伝送タイプの媒体である、
前記（２７）記載のプログラム製品。 （２９）前記信号担持媒体が記録可能な媒体である、前
記（２７）記載のプログラム製品。 （３０）前記プログラムが高機能エージェントである、
前記（２７）記載のプログラム製品。 （３１）高機能エージェントで電子取り引きを行う方法
であって、 ａ）取り引きに加わる申し込みを生成するステップと、 ｂ）交渉当事者からの返答を待機するステップと、 ｃ）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
否かを判断するステップと、 ｄ）前記交渉当事者の振る舞い及び前記取り引きの期間
の少なくとも一方にもとづき、前記生成、待機及び判断
ステップの少なくとも１つの特質を制約することによ
り、非生産的な交渉を制限するステップと、 を含む、方法。 （３２）前記生成、待機及び判断ステップの少なくとも
１つの特質をランダム化することにより、交渉戦術を前
記交渉当事者から偽装するステップを含む、前記（３
１）記載の方法。 （３３）前記申し込みを生成するステップが、所望の取
り引きの値を決定するステップを含み、前記制限ステッ
プが、前記値から受諾可能な申し込み価格の範囲を計算
するステップを含む、前記（３１）記載の方法。 （３４）前記値を決定するステップが、 ａ）前記所望の取り引きに関連し、各々が関連する値を
有する複数の関連取り引きを検索するステップと、 ｂ）前記関連取り引きの各々に対して、当該関連取り引
きと前記所望の取り引きとの接近度にもとづき、前記関
連取り引きの前記値を重み付けし、加重値を獲得するス
テップと、 ｃ）前記加重値を正規化し、前記所望の取り引きに対す
る値を生成するステップと、 を含む、前記（３３）記載の方法。 （３５）前記値を決定するステップが、 ａ）複数の情報源から複数の評価値を生成するステップ
と、 ｂ）前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付け
し、複数の加重評価値を生成するステップと、 ｃ）前記複数の加重評価値を正規化し、前記所望の取り
引きに対する前記値を生成するステップと、 を含む、前記（３３）記載の方法。 （３６）前記エージェントが販売エージェントとして作
用し、前記受諾可能な価格範囲を計算するステップが、 ａ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値と必須の利益マージンとの和の最大から、最小申し込
み価格を選択するステップと、 ｂ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値と前記必須の利益マージン及び交渉マージンとの和の
最小から、最大申し込み価格を選択するステップと、 を含む、前記（３３）記載の方法。 （３７）前記エージェントが買付エージェントとして作
用し、前記受諾可能な価格範囲を計算するステップが、 ａ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値から必須の利益マージン及び交渉マージンを差し引い
た値の最大から、最小申し込み価格を選択するステップ
と、 ｂ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値から前記必須の利益マージンを差し引いた値の最小か
ら、最大申し込み価格を選択するステップと、を含む、
前記（３３）記載の方法。 （３８）前記申し込みを生成するステップが、前記交渉
当事者の実質価格を検出するステップを含み、前記制限
ステップが、前記実質価格を用いて、前記受諾可能な申
し込み価格の範囲を制約するステップを含む、前記（３
３）記載の方法。 （３９）前記制限ステップが、前記取り引きの期間及び
前記交渉当事者から受信される最後の申し込みにもとづ
き、待機確率値を計算するステップを含む、前記（３
１）記載の方法。 （４０）前記制限ステップが、 ａ）前記待機確率値から確率分布を生成するステップ
と、 ｂ）前記確率分布内のランダム・ポイントを選択し、前
記待機ステップに対する申し込み期間を生成する、前記
（３９）記載の方法。 （４１）前記制限ステップが、 ａ）前記取り引きの期間及び前記申し込みと返答との接
近度にもとづき、確率範囲を受諾部分と拒絶部分とに分
割する受諾確率値を決定するステップと、 ｂ）前記確率範囲内で乱数を選択するステップと、 ｃ）前記乱数が前記確率範囲の前記受諾部分に入る場
合、前記取り引きを完了するステップと、 を含む、前記（３１）記載の方法。 （４２）修正申し込みをするか否かを判断するステップ
を含み、前記判断ステップが、 ａ）前記取り引きの期間及び前記申し込みと返答との接
近度にもとづき、確率範囲を修正申し込み部分と修正申
し込み不履行部分とに分割する修正申し込み確率値を決
定するステップと、 ｂ）前記確率範囲内で乱数を選択するステップと、 ｃ）前記乱数が前記確率範囲の前記修正申し込み部分に
入る場合、前記修正申し込みをするステップと、 を含む、前記（３１）記載の方法。 （４３）電子取り引きを行う装置であって、前記装置が
該装置により実行される高機能エージェント・コンピュ
ータ・プログラムを含み、前記高機能エージェントがエ
ージェント交渉モジュールを含むものにおいて、前記モ
ジュールが、 ａ）取り引きに加わる申し込みを生成するステップと、 ｂ）交渉当事者からの返答を待機するステップと、 ｃ）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
否かを判断するステップと、 ｄ）前記交渉当事者の振る舞い及び前記取り引きの期間
の少なくとも一方にもとづき、前記生成、待機及び判断
ステップの少なくとも１つの特質を制約することによ
り、非生産的な交渉を制限するステップと、 を実行するように構成される、装置。 （４４）前記エージェント交渉モジュールが、前記生
成、待機及び判断ステップの少なくとも１つの特質をラ
ンダム化することにより、交渉戦術を前記交渉当事者か
ら偽装するように構成される、前記（４３）記載の装
置。 （４５）前記高機能エージェントが、所望の取り引きの
値を決定するように構成される値決定モジュールを含
み、前記エージェント交渉モジュールが、前記値から受
諾可能な申し込み価格の範囲を計算するように構成され
る、前記（４３）記載の装置。 （４６）前記高機能エージェントが販売エージェントと
して作用し、前記エージェント交渉モジュールが、 ａ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値と必須の利益マージンとの和の最大から、最小申し込
み価格を選択し、 ｂ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値と前記必須の利益マージン及び交渉マージンとの和の
最小から、最大申し込み価格を選択するように構成され
る、前記（４５）記載の装置。 （４７）前記高機能エージェントが買付エージェントと
して作用し、前記エージェント交渉モジュールが、 ａ）１）以前の付け値、及び２）前記所望の取り引きの
値から必須の利益マージン及び交渉マージンを差し引い
た値の最大から、最小申し込み価格を選択し、 ｂ）１）以前の言い値、及び２）前記所望の取り引きの
値から前記必須の利益マージンを差し引いた値の最小か
ら、最大申し込み価格を選択するように構成される、前
記（４５）記載の装置。 （４８）前記エージェント交渉モジュールが、 ａ）前記取り引きの期間及び前記申し込みと返答との接
近度にもとづき、確率範囲を受諾部分と拒絶部分とに分
割する受諾確率値を決定し、 ｂ）前記確率範囲内で乱数を選択し、 ｃ）前記乱数が前記確率範囲の前記受諾部分に入る場
合、前記取り引きを完了するように構成される、前記
（４３）記載の装置。 （４９）前記エージェント交渉モジュールが、 ａ）前記取り引きの期間及び前記申し込みと返答との接
近度にもとづき、確率範囲を修正申し込み部分と修正申
し込み不履行部分とに分割する修正申し込み確率値を決
定するステップと、 ｂ）前記確率範囲内で乱数を選択するステップと、 ｃ）前記乱数が前記確率範囲の前記修正申し込み部分に
入る場合、前記修正申し込みをするステップと、 を含む、前記（４３）記載の方法。 （５０）ａ）電子取り引きを行う方法を実行するように
構成されるプログラムであって、前記方法が、 １）取り引きに加わる申し込みを生成するステップと、 ２）交渉当事者からの返答を待機するステップと、 ３）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
否かを判断するステップと、 ４）前記交渉当事者の振る舞い及び前記取り引きの期間
の少なくとも一方にもとづき、前記生成、待機及び判断
ステップの少なくとも１つの特質を制約することによ
り、非生産的な交渉を制限するステップと、を含む、プ
ログラムと、 ｂ）前記プログラムを担持する信号担持媒体と、を含
む、プログラム製品。 （５１）前記信号担持媒体が伝送タイプの媒体である、
前記（５０）記載のプログラム製品。 （５２）前記信号担持媒体が記録可能な媒体である、前
記（５０）記載のプログラム製品。 （５３）前記プログラムが高機能エージェントである、
前記（５０）記載のプログラム製品。 （５４）高機能エージェントと対話する未知の当事者を
識別する方法であって、 ａ）前記未知の当事者に関連する少なくとも１つの属性
を判断するステップと、 ｂ）前記未知の当事者の属性を、複数の既知の当事者に
関連する属性と比較するステップと、 ｃ）前記未知の当事者を、該当事者の前記属性に最も密
接に合致する属性を有する前記既知の当事者として識別
するステップと、 を含む、方法。 （５５）前記判断ステップが、前記未知の当事者に関連
する複数の属性を判断し、前記比較ステップが、前記未
知の当事者の複数の属性を、前記複数の既知の当事者の
属性と比較する、前記（５４）記載の方法。 （５６）前記比較ステップが、複数の記録を含むデータ
ベースをアクセスするステップを含み、前記記録の各々
が既知の当事者に関連付けられ、当該当事者に関連する
前記複数の属性を含む、前記（５５）記載の方法。 （５７）前記複数の属性の各々が、当該属性に関連付け
らる重み係数を有し、前記比較ステップが、前記未知の
当事者の属性に合致する前記既知の当事者の属性の重み
係数を合計することにより、各既知の当事者に対する累
算重み係数を計算し、前記識別ステップが、最大累算重
み係数を有する前記既知の当事者として前記未知の当事
者を識別する、前記（５５）記載の方法。 （５８）前記未知の当事者が電子取り引きを行うように
構成される高機能エージェントであり、前記複数の属性
が、エージェント名、クライアント名、銀行名、銀行口
座、クレジット・カード番号、本拠地の位置、エージェ
ント・プログラム名、前記未知の当事者が通信する根源
の位置または名前、及びそれらの組み合わせを含むグル
ープから選択される、前記（５５）記載の方法。 （５９）前記未知の当事者が高機能エージェントであ
り、前記判断ステップが、前記未知の当事者のプログラ
ム・コードを走査し、その属性を判断するステップを含
む、前記（５５）記載の方法。 （６０）高機能エージェントと対話する未知の当事者を
識別する装置であって、 ａ）既知の当事者に関連付けられ、当該当事者に関連す
る複数の属性を含む複数の記録を含むデータベースと、 ｂ）前記データベースに結合され、前記未知の当事者の
複数の属性を各既知の当事者の属性と比較し、当該当事
者の属性に最も密接に合致する属性を有する前記既知の
当事者として前記未知の当事者を識別するように構成さ
れる識別モジュールと、 を含む、装置。 （６１）ａ）高機能エージェントと対話する未知の当事
者を識別する方法を実行するように構成されるプログラ
ムであって、前記方法が、 １）前記未知の当事者に関連する少なくとも１つの属性
を判断するステップと、 ２）前記未知の当事者の属性を、複数の既知の当事者に
関連する属性と比較するステップと、 ３）該当事者の前記属性に最も密接に合致する属性を有
する前記既知の当事者として前記未知の当事者を識別す
るステップと、を含む、プログラムと、 ｂ）前記プログラムを担持する信号担持媒体と、 を含む、プログラム製品。 （６２）前記信号担持媒体が伝送タイプの媒体である、
前記（６１）記載のプログラム製品。 （６３）前記信号担持媒体が記録可能な媒体である、前
記（６１）記載のプログラム製品。 （６４）所望の取り引きの値を動的に決定する方法であ
って、 ａ）複数の情報源から複数の評価値を生成するステップ
と、 ｂ）前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付け
し、複数の加重評価値を生成するステップと、 ｃ）前記複数の加重評価値を正規化し、前記所望の取り
引きの値を生成するステップと、 を含む、方法。 （６５）前記所定の基準が経験的に決定される、前記
（６４）記載の方法。 （６６）前記複数の情報源が関連取り引きのデータベー
スを含み、前記関連取り引きの各々が当該取り引きに関
連付けられる値を有し、前記生成ステップが、 ａ）前記データベースから複数の関連取り引きを検索す
るステップと、 ｂ）前記データベースから検索される前記関連取り引き
の各々に対して、当該関連取り引きの値を、当該関連取
り引きと所望の取り引きとの接近度にもとづき重み付け
し、加重値を獲得するステップと、 ｃ）前記加重値を正規化し、前記データベース情報源に
対する前記評価値を生成するステップと、 を含む、前記（６４）記載の方法。 （６７）前記データベースが、複数の過去の取り引きを
含む履歴データベース、及び複数の現取り引きを含む現
市況データベースを含むグループから選択される、前記
（６６）記載の方法。 （６８）前記複数の情報源が関連取り引きの第２のデー
タベースを含み、前記第１のデータベースが複数の過去
の取り引きを含む履歴データベースであり、前記第２の
データベースが複数の現取り引きを含む現市況データベ
ースである、前記（６６）記載の方法。 （６９）前記複数の情報源が基準及びデルタ値データベ
ースを含み、前記生成ステップが、前記基準及びデルタ
値データベースから、所望の取り引きに関連する基準値
及びデルタ値を検索するステップと、前記基準値とデル
タ値を合計し、前記基準及びデルタ値データベース情報
源に対する値評価を獲得するステップと、を含む、前記
（６４）記載の方法。 （７０）前記複数の情報源が規則データベースを含み、
前記生成ステップが、前記規則データベースから規則を
検索するステップと、前記検索された規則をエキスパー
ト・システムにより処理し、前記規則データベース情報
源に対する値評価を生成するステップと、を含む、前記
（６４）記載の方法。 （７１）前記所定の基準が各評価値の信頼度を含む、前
記（６４）記載の方法。 （７２）所望の取り引きの値を動的に決定する装置であ
って、 ａ）複数の情報源と、 ｂ）各々が前記複数の情報源の少なくとも１つに接続さ
れ、評価値を生成するように構成される、複数の値評価
器と、 ｃ）各々が前記値評価器の少なくとも１つに接続され、
所定の基準にもとづき前記評価値の少なくとも１つを重
み付けし、加重評価値を生成するように構成される複数
の重み付けブロックと、 ｄ）前記複数の重み付けブロックに接続され、前記加重
評価値を正規化し、前記所望の取り引きに対する値を生
成するように構成される正規化ブロックと、 を含む、装置。 （７３）前記複数の情報源が関連取り引きのデータベー
スを含み、前記関連取り引きの各々が当該取り引きに関
連付けられる値を有し、前記データベースに接続される
前記値評価器が、 ａ）前記データベースに接続され、前記関連取り引きの
各々に対して、当該関連取り引きと前記所望の取り引き
との接近度に関連する加重値を出力するように構成され
る、少なくとも１つの重み付けブロックと、 ｂ）前記重み付けブロックに接続され、前記加重値を正
規化し、前記データベース情報源に対する前記評価値を
生成するように構成される正規化ブロックと、を含む、
前記（７２）記載の装置。 （７４）前記データベースが、複数の過去の取り引きを
含む履歴データベース、及び複数の現取り引きを含む現
市況データベースを含むグループから選択される、前記
（７３）記載の装置。 （７５）前記複数の情報源が関連取り引きの第２のデー
タベースを含み、前記第１のデータベースが複数の過去
の取り引きを含む履歴データベースであり、前記第２の
データベースが複数の現取り引きを含む現市況データベ
ースである、前記（７３）記載の装置。 （７６）前記複数の情報源が基準及びデルタ値データベ
ースを含み、前記データベースに接続される前記値評価
器が、前記データベースから、所望の取り引きに関連す
る基準値及びデルタ値を検索し、前記基準値とデルタ値
を合計して、前記データベースに対する値評価を獲得す
るように構成される、前記（７２）記載の装置。 （７７）前記複数の情報源が規則データベースを含み、
前記規則データベースに接続される前記値評価器が、前
記規則データベースから規則を検索し、前記値評価を出
力するように構成されるエキスパート・システムを含
む、前記（７６）記載の装置。 （７８）ａ）所望の取り引きの値を動的に決定する方法
を実行するように構成されるプログラムであって、前記
方法が、 １）複数の情報源から複数の評価値を生成するステップ
と、 ２）前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付け
し、複数の加重評価値 を生成するステップと、 ３）前記複数の加重評価値を正規化し、前記所望の取り
引きの値を生成するステップと、 を含む、プログラムと、 ｂ）前記プログラムを担持する信号担持媒体と、 を含む、プログラム製品。 （７９）前記信号担持媒体が伝送タイプの媒体である、
前記（７８）記載のプログラム製品。 （８０）前記信号担持媒体が記録可能な媒体である、前
記（７８）記載のプログラム製品。 （８１）所望の取り引きの値を動的に決定する方法であ
って、 ａ）各々が関連値を有する複数の関連取り引きを検索す
るステップと、 ｂ）前記関連取り引きの各々に対して、当該関連取り引
きと所望の取り引きとの接近度にもとづき当該関連取り
引きの値を重み付けし、加重値を獲得するステップと、 ｃ）前記加重値を正規化し、前記所望の取り引きに対す
る値を生成するステップと、 を含む、方法。 （８２）前記関連取り引きが過去の取り引きを含む、前
記（８１）記載の方法。 （８３）前記関連取り引きが現取り引きを含む、前記
（８１）記載の方法。 （８４）前記関連取り引きの各々に対して、当該関連取
り引きと所望の取り引きとの接近度にもとづき当該関連
取り引きの値を標準化するステップを含む、前記（８
１）記載の方法。 （８５）前記標準化ステップが、前記関連取り引きと前
記所望の取り引きとの前記接近度を、前記関連取り引き
及び前記所望の取り引きの少なくとも１つの所定の特質
の類似性にもとづき決定するステップを含み、前記所定
の特質が時刻、記述、及び数量を含むグループから選択
される、前記（８４）記載の方法。 （８６）前記標準化ステップが、前記関連取り引きの値
を一時的に外挿するステップを含む、前記（８４）記載
の方法。 （８７）前記重み付けステップが、前記関連取り引きと
前記所望の取り引きとの前記接近度を、前記関連取り引
き及び前記所望の取り引きの記述及び時刻の少なくとも
一方の類似性にもとづき決定するステップを含む、前記
（８１）記載の方法。 （８８）前記関連取り引きの各々に対して、当該関連取
り引きの値を信頼度及び数量の少なくとも一方にもとづ
き、重み付けするステップを含む、前記（８１）記載の
方法。 （８９）前記関連取り引きに対する当事者を識別するこ
とにより、前記関連取り引きの信頼度を決定するステッ
プを含む、前記（８８）記載の方法。 （９０）前記信頼度を決定するステップが、前記当事者
の少なくとも１つの属性を複数の既知の当事者の属性と
比較し、前記当事者を前記複数の既知の当事者の１つに
突き合わせるステップを含む、前記（８９）記載の方
法。 （９１）前記関連取り引きが買申し込み及び売申し込み
を含み、前記重み付けステップが、前記買申し込み及び
売申し込みを別々に重み付けし、加重買申し込み及び加
重売申し込みを獲得するステップを含み、前記正規化ス
テップが、前記加重買申し込み及び前記加重売申し込み
を別々に正規化し、評価値範囲を生成するステップと、
前記評価値範囲内で前記評価値を選択するステップとを
含む、前記（８１）記載の方法。 （９２）前記検索ステップが、少量取り引き、局外的取
り引き、未決定の申し込み、不確かな当事者に関連する
取り引き、及び現在交渉中の当事者に関連する取り引き
を含むグループから選択される関連取り引きをフィルタ
リングするステップを含む、前記（８１）記載の方法。 （９３）所望の取り引きの値を動的に決定する装置であ
って、 ａ）関連取り引き及び当該取り引きに関連付けられる値
のデータベースと、 ｂ）前記データベースに接続され、前記関連取り引きの
各々に対して、当該関連取り引きと前記所望の取り引き
との接近度に関連する加重値を出力するように構成され
る、少なくとも１つの重み付けブロックと、 ｃ）前記重み付けブロックに接続され、前記加重値を正
規化し、前記所望の取り引きの値を生成するように構成
される正規化ブロックと、 を含む、装置。 （９４）前記データベースが、複数の過去の取り引きを
含む履歴データベース、及び複数の現取り引きを含む現
市況データベースを含むグループから選択される、前記
（９３）記載の装置。 （９５）前記データベースと前記重み付けブロックとの
間に接続され、前記関連取り引きと前記所望の取り引き
との接近度にもとづき、前記関連取り引きの値を標準化
するように構成される値評価器を含む、前記（９３）記
載の装置。 （９６）前記値評価器が、前記関連取り引きと前記所望
の取り引きとの前記接近度を、前記関連取り引き及び前
記所望の取り引きの少なくとも１つの所定の特質の類似
性にもとづき決定するように構成され、前記所定の特質
が時刻、記述、及び数量を含むグループから選択され
る、前記（９５）記載の装置。 （９７）前記値評価器が、前記関連取り引きの値を一時
的に外挿する外挿ブロックを含む、前記（９５）記載の
装置。 （９８）前記重み付けブロックが、前記関連取り引き及
び前記所望の取り引きの記述及び時刻の少なくとも一方
の類似性にもとづき、前記関連取り引きを重み付けする
ように構成される、前記（９３）記載の装置。 （９９）関連取り引きの値を信頼度及び数量の少なくと
も一方にもとづき重み付けするように構成される、追加
の重み付けブロックを含む、前記（９３）記載の装置。 （１００）前記データベースと前記重み付けブロックの
間に接続され、少量取り引き、局外的取り引き、未決定
の申し込み、不確かな当事者に関連する取り引き、及び
現在交渉中の当事者に関連する取り引きを含むグループ
から選択される関連取り引きをフィルタリングするよう
に構成されるフィルタを含む、前記（９３）記載の装
置。 （１０１）ａ）所望の取り引きの値を動的に決定する方
法を実行するように構成されるプログラムであって、前
記方法が、 １）各々が関連値を有する複数の関連取り引きを検索す
るステップと、 ２）前記関連取り引きの各々に対して、当該関連取り引
きの値を当該関連取り引きと所望の取り引きとの接近度
にもとづき重み付けし、加重値を獲得するステップと、 ３）前記加重値を正規化し、前記所望の取り引きに対す
る値を生成するステップと、 を含む、プログラムと、 ｂ）前記プログラムを担持する信号担持媒体と、 を含む、プログラム製品。 （１０２）前記信号担持媒体が伝送タイプの媒体であ
る、前記（１０１）記載のプログラム製品。 （１０３）前記信号担持媒体が記録可能な媒体である、
前記（１０１）記載のプログラム製品。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の様々な実施例と共に使用される、ネッ
トワーク接続されたコンピュータ・システムのブロック
図である。

【図２】図１のネットワーク接続されたコンピュータ・
システムの１実施例のブロック図であり、高機能エージ
ェント間の対話を示す図である。

【図３】図１のネットワーク接続されたコンピュータ・
システムの１実施例のブロック図であり、クライアント
及び遠隔システムの主要要素を示す図である。

【図４】本発明の原理に従う高機能エージェントのブロ
ック図である。

【図５】本発明に従うエージェント交渉ルーチンのプロ
グラム・フローのフローチャートを示す図である。

【図６】図５の申し込み価格計算ブロックのプログラム
・フローのフローチャートを示す図である。

【図７】図５の申し込み期間計算ブロックのプログラム
・フローのフローチャートを示す図である。

【図８】図５の取り引き決定完了ブロックのプログラム
・フローのフローチャートを示す図である。

【図９】図５の修正申し込み決定ブロックのプログラム
・フローのフローチャートを示す図である。

【図１０】本発明に従うエージェント識別ルーチンのフ
ローチャートを示す図である。

【図１１】図６の取り引き値決定ブロックのブロック図
である。

【図１２】図１１の履歴値評価ブロックのブロック図で
ある。

【図１３】図１１の需給値評価ブロックのブロック図で
ある。

【図１４】本発明に従うハイパス・フィルタのフローチ
ャートを示す図である。

【符号の説明】

１０ ネットワーク接続コンピュータ・システム １５、２４、６４ ネットワーク １６、１８、６２ 単一ユーザ・コンピュータ・システ
ム ２０、６０ マルチユーザ・コンピュータ・システム ２２ 単一ユーザ・コンピュータ ２５、６５ サーバ ２８、６８ 中央処理ユニット（ＣＰＵ） ３０、７０ メモリ ３２ エージェント・マネージャ・プログラム ４０、８０ 記憶装置 ４２ エージェント ４４ エージェント・ミッション・データベース ５０ インタフェース ５２ ローカル・エリア・インタフェース ５４、９４ バス ７２ エージェント・ホスト・プログラム ７４ 交渉プログラム ８２、２０６ 取り引き履歴データベース ９０ 外部ネットワーク接続 ９２ ローカル・ネットワーク接続 ９５ 交渉エージェント １００ モバイル高機能エージェント １０２ エンジン １０４ 知識要素 １０５ ライブラリ要素 １０６ アダプタ要素 １０８ ビュー要素 １１０ ホスト・オブジェクト １１８ エージェント交渉モジュール ２００ 値決定モジュール ２０２ デルタ値データベース ２０４ 規則データベース ２０７ フィルタ ２０８ 現市況データベース ２１０ エキスパート・システム ２１１ 合計基準及びデルタ値ブロック ２１２、２１８ ＯＲゲート ２１５、２２１ 比較用取り引き値評価器 ２１６ 差分ブロック ２１７ 外挿ブロック ２１９ 合計ブロック ２２０ 需給値評価器 ２２２、２２３、２２４、２２６、２２７、２２８、２
３２、２３４、２３６、２３８、２５０、２５２、２５
４、２５６ 重み付けブロック

フロントページの続き (72)発明者 ジョセフ・フィリップ・ビグス アメリカ合衆国55901、ミネソタ州ロチェ スター、ノース・ウエスト、ハイグルー ブ・レーン 5113 (72)発明者 ブライアン・ジョン・クラガン アメリカ合衆国55901、ミネソタ州ロチェ スター、ノース・ウエスト、トゥエンティ フォース・ストリート 2613 (72)発明者 ヘレン・ロクスロ・デルプ アメリカ合衆国55906、ミネソタ州ロチェ スター、ノース・イースト、ノーザン・ヴ ィオラ・レーン 1714 Ｆターム(参考） 5B045 BB28 BB42 GG01

Claims (19)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】コンピュータの記憶装置上で動作する高機
   能エージェントプログラムにより電子取り引きを行う方
   法であって、 ａ）電子取り引きに加わるための申し込みデータを前記
   高機能エージェントプログラムが生成するステップと、 ｂ）前記コンピュータの或いは他のコンピュータの記憶
   装置上で動作する交渉当事者プログラムからの返答を前
   記高機能エージェントが待機するステップと、 ｃ）前記高機能エージェントプログラムが前記返答の受
   信に際し、前記取り引きを完了するか否かを判断するス
   テップと、 ｄ）前記生成、待機及び判断ステップにおいて、少なく
   とも１つの特質をランダム化することにより、前記高機
   能エージェントプログラムが前記交渉当事者プログラム
   との交渉に際して用いる交渉戦術を前記交渉当事者プロ
   グラムに対して偽装するステップと、 を含む、方法。
2. 【請求項２】前記交渉当事者プログラムの振る舞い及び
   前記取り引きの期間の少なくとも一方にもとづき、前記
   生成、待機及び判断ステップの少なくとも１つの特質を
   制約することにより、非生産的な交渉を制限するステッ
   プを含む、請求項１記載の方法。
3. 【請求項３】前記申し込みを生成するステップが、所望
   の取り引きの値を決定するステップと、前記値から受諾
   可能な申し込み価格の範囲を計算するステップとを含
   み、前記偽装ステップが、前記申し込みのために、前記
   受諾可能な申し込み価格の範囲内のランダム価格を選択
   するステップを含む、請求項１記載の方法。
4. 【請求項４】前記値を決定するステップが、 ａ）複数の情報源から複数の評価値を生成するステップ
   と、 ｂ）前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付け
   し、複数の加重評価値を生成するステップと、 ｃ）前記複数の加重評価値を正規化し、前記所望の取り
   引きに対する前記値を生成するステップと、 を含む、請求項３記載の方法。
5. 【請求項５】前記申し込みを生成するステップが、 ａ）以前の言い値及び付け値を記憶するステップと、 ｂ）前記所望の取り引きの値の変化に応答して、前記以
   前の言い値及び付け値を調整するステップと、 を含む、請求項３記載の方法。
6. 【請求項６】前記申し込みを生成するステップが、 ａ）前記交渉当事者プログラムの提示する実質価格デー
   タを検出するステップと、 ｂ）前記実質価格データを用いて、前記受諾可能な申し
   込み価格の範囲を制約するステップと、 を含む、請求項３記載の方法。
7. 【請求項７】電子取り引きを行う装置であって、前記装
   置が該装置により実行される高機能エージェント手段を
   含み、前記高機能エージェント手段が前記装置の記憶装
   置上で動作可能なエージェント交渉手段を含むものにお
   いて、前記エージェント交渉手段が、 ａ）電子取り引きに加わるための申し込みデータを生成
   する手段と、 ｂ）前記コンピュータの或いは他のコンピュータの記憶
   装置上で動作する交渉当事者プログラムからの返答を待
   機する手段と、 ｃ）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
   否かを判断する手段と、 ｄ）前記生成、待機及び判断ステップにおいて、少なく
   とも１つの特質をランダム化することにより、前記高機
   能エージェントプログラムが前記交渉当事者プログラム
   との交渉に際して用いる交渉戦術を前記交渉当事者プロ
   グラムに対して偽装する手段と、 を含む装置。
8. 【請求項８】前記エージェント交渉手段が、前記交渉当
   事者プログラムの振る舞い及び前記取り引きの期間の少
   なくとも一方にもとづき、前記生成、待機及び判断にお
   ける少なくとも１つの特質を制約することにより、非生
   産的な交渉を制限する、請求項７記載の装置。
9. 【請求項９】前記高機能エージェント手段が、所望の取
   り引きの値を決定するように構成される値決定手段を更
   に含み、前記エージェント交渉手段が、前記値から受諾
   可能な申し込み価格の範囲を計算する、請求項７記載の
   装置。
10. 【請求項１０】ａ）コンピュータにより電子取り引きを
    行う方法を実行するように構成されるプログラムであっ
    て、前記方法が、 １）電子取り引きに加わるための申し込みデータを生成
    するステップと、 ２）前記コンピュータの或いは他のコンピュータの記憶
    装置上で動作する交渉当事者プログラムからの返答を待
    機するステップと、 ３）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
    否かを判断するステップと、 ４）前記生成、待機及び判断ステップにおいて少なくと
    も１つの特質をランダム化することにより、前記交渉当
    事者プログラムとの交渉に際して用いる交渉戦術を前記
    交渉当事者から偽装するステップと、 を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ
    読取可能な媒体。
11. 【請求項１１】コンピュータの記憶装置上で動作する高
    機能エージェントプログラムにより電子取り引きを行う
    方法であって、 ａ）電子取り引きに加わるための申し込みデータを前記
    高機能エージェントプログラムが生成するステップと、 ｂ）前記コンピュータ或いは他のコンピュータの記憶装
    置上で動作する交渉当事者プログラムからの返答を前記
    高機能エージェントが待機するステップと、 ｃ）前記高機能エージェントプログラムが前記返答の受
    信に際し、前記取り引きを完了するか否かを判断するス
    テップと、 ｄ）前記交渉当事者プログラムの振る舞い及び前記取り
    引きの期間の少なくとも一方にもとづき、前記生成、待
    機及び判断ステップにおいて少なくとも１つの特質を制
    約することにより、前記高機能エージェントプログラム
    による非生産的な交渉を制限するステップと、 を含む、方法。
12. 【請求項１２】前記生成、待機及び判断ステップにおい
    て少なくとも１つの特質をランダム化することにより、
    前記高機能エージェントプログラムが前記交渉当事者プ
    ログラムとの交渉に際して用いる交渉戦術を前記交渉当
    事者プログラムに対して偽装するステップを含む、請求
    項１１記載の方法。
13. 【請求項１３】前記申し込みを生成するステップが、所
    望の取り引きの値を決定するステップを含み、前記制限
    ステップが、前記値から受諾可能な申し込み価格の範囲
    を計算するステップを含む、請求項１１記載の方法。
14. 【請求項１４】前記値を決定するステップが、 ａ）複数の情報源から複数の評価値を生成するステップ
    と、 ｂ）前記複数の評価値を所定の基準にもとづき重み付け
    し、複数の加重評価値を生成するステップと、 ｃ）前記複数の加重評価値を正規化し、前記所望の取り
    引きに対する前記値を生成するステップと、 を含む、請求項１３記載の方法。
15. 【請求項１５】前記申し込みを生成するステップが、前
    記交渉当事者プログラムの提示する実質価格データを検
    出するステップを含み、前記制限ステップが、前記実質
    価格データを用いて、前記受諾可能な申し込み価格の範
    囲を制約するステップを含む、請求項１３記載の方法。
16. 【請求項１６】電子取り引きを行う装置であって、前記
    装置が該装置により実行される高機能エージェント手段
    を含み、前記高機能エージェント手段がエージェント交
    渉手段を含むものにおいて、前記エージェント交渉手段
    が、 ａ）電子取り引きに加わるための申し込みデータを生成
    する手段と、 ｂ）前記コンピュータの或いは他のコンピュータの記憶
    装置上で動作する交渉当事者プログラムからの返答を待
    機する手段と、 ｃ）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
    否かを判断する手段と、 ｄ）前記交渉当事者プログラムの振る舞い及び前記取り
    引きの期間の少なくとも一方にもとづき、前記生成、待
    機及び判断において少なくとも１つの特質を制約するこ
    とにより、非生産的な交渉を制限する手段と、 を含む装置。
17. 【請求項１７】前記エージェント交渉手段が、前記生
    成、待機及び判断における少なくとも１つの特質をラン
    ダム化することにより、交渉戦術を前記交渉当事者から
    偽装する、請求項１６記載の装置。
18. 【請求項１８】前記高機能エージェント手段が、所望の
    取り引きの値を決定するように構成される値決定手段を
    含み、前記エージェント交渉手段が、前記値から受諾可
    能な申し込み価格の範囲を計算する、請求項１６記載の
    装置。
19. 【請求項１９】ａ）コンピュータにより電子取り引きを
    行う方法を実行するように構成されるプログラムであっ
    て、前記方法が、 １）電子取り引きに加わるための申し込みデータを生成
    するステップと、 ２）前記コンピュータの或いは他のコンピュータの記憶
    装置上で動作する交渉当事者プログラムからの返答を待
    機するステップと、 ３）前記返答の受信に際し、前記取り引きを完了するか
    否かを判断するステップと、 ４）前記交渉当事者プログラムの振る舞い及び前記取り
    引きの期間の少なくとも一方にもとづき、前記生成、待
    機及び判断ステップにおいて少なくとも１つの特質を制
    約することにより、非生産的な交渉を制限するステップ
    と、 を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ
    読取可能な記録媒体。