JP2020535497A - 会話型スケジューリングアシスタントコンピューティングシステムにおける自然言語処理及び分析 - Google Patents

Abstract

サービスの提供を補助するために使用されるソフトウェアエージェントは、ソフトウェアエージェントの使用を試みている１組のユーザから通信を受信する。通信は、ソフトウェアエージェントとやり取りする通信及びソフトウェアエージェントとやり取りしない通信を含む。ソフトウェアエージェントは、メッセージの内容におけるユーザ感情、ユーザ懸念又は他のアイテムといったものを識別するために、また、ユーザが取った行動も識別するために、すべての通信に対して自然言語処理を実行し、ソフトウェアエージェントに対するユーザ満足度の尺度を得る。次いで、ソフトウェアエージェントに対する識別されたユーザ満足度に基づいて、１つ又は複数の行動信号が生成される。

Description

背景
[0001] コンピューティングシステムは、現在、幅広く利用されている。いくつかのコンピューティングシステムは、多種多様なものの中でも特に、電子メール（Ｅメール）コンピューティングシステム、カレンダ又はスケジュールコンピューティングシステムといったものを含む。

[0002] また、いくつかのコンピューティングシステムは、デジタルエージェント又は携帯情報端末を含む。これらのタイプのエージェント又はアシスタントは、例えば、ソフトウェアエージェント又は他のボットを含み得、それらのソフトウェアエージェント又は他のボットは、自然言語を使用して人間とのやり取りのためのインタフェースを提供し、様々なタスクは実行することができるコンピュータプログラムである。それらのエージェント又はアシスタントは、例示的に、自然言語理解論理を使用して、自然言語入力の言語的意味を識別し、それらの自然言語入力に基づいてユーザのために特定のタスクを自動的に実行する。例えば、自然言語入力に基づいて、エージェント又はアシスタントは、数ある中でも特に、リマインダの設定、検索の実行による質問への回答、他のサービスとのやり取りを行うことができる。

[0003] これらのタスクを実行する際、そのようなエージェント又はボットは、サービスを実行するために、ユーザとの会話を実施することを伴う場合が多い。例えば、いくつかのボット又はエージェントは、ユーザが他のユーザと会話をしている際に使用することができる。例として、第１のユーザが電子メールメッセージ（Ｅメールメッセージ）を他のユーザグループに送信し、特定の日に映画を観るか又は他のエンターテインメントに参加することを希望するかどうかを尋ねると想定する。また、利用可能な活動を見つけるため、ユーザ又はグループのうちの１人は、異なる会場又は異なる日に行われているエンターテインメントを識別するように構成されたソフトウェアエージェントにＥメールメッセージ（グループ内の他のすべてのユーザを「ＣＣ」欄に記入する）を送信することもできる。次いで、ソフトウェアエージェントは、その日に行われている１組のエンターテインメント活動をグループに表示すること及び、チケットを得る上でグループを補助することもできる。例として、ソフトウェアエージェントは、１組のエンターテインメント活動を示すＥメールをグループ全体に送信し、ソフトウェアエージェントがチケットを調達すべきかどうかを尋ねることができる。チケットを調達すべきであるという指示を受けた場合は、ソフトウェアエージェントは、数ある中でも特に、チケットの数、チケットに費やす金額を識別するために、１人又は複数人のユーザとの対話を実施することができる。次いで、ソフトウェアエージェントは、チケットを得るために、チケット販売サイトとやり取りすることができる。

[0004] 様々なユーザがどのような特徴に満足するか又は様々なユーザがどのような特徴に不満を抱くか及びその理由を知ることは難しいため、そのようなコンピューティングシステムを改善することは難しい場合がある。現在のシステムのいくつかは、ユーザがフィードバックを提供するためのアンケート調査に回答することを要求する。しかし、アンケート調査は、面倒な及び多大な時間を要するものとユーザに受け取られる場合が多い。従って、実際には、比較的少数のユーザしかアンケート調査に回答せず、その結果、フィードバックがかなり限られるようになる。

[0005] 上記の論考は、一般的な背景情報を得るためだけに提供され、特許請求される対象物の範囲の決定に役立つものとして使用することは意図しない。

概要
[0006] サービスの提供を補助するために使用されるソフトウェアエージェントは、ソフトウェアエージェントの使用を試みている１組のユーザから通信を受信する。通信は、ソフトウェアエージェントとやり取りする通信及びソフトウェアエージェントとやり取りしない通信を含む。ソフトウェアエージェントは、メッセージの内容におけるユーザ感情、ユーザ懸念又は他のアイテムといったものを識別するために、また、ユーザが取った行動も識別するために、すべての通信に対して自然言語処理を実行する。処理は、ソフトウェアエージェントに対するユーザ満足度の尺度を得るために実行される。次いで、ソフトウェアエージェントに対する識別されたユーザ満足度に基づいて、１つ又は複数の行動信号が生成される。

[0007] この概要は、以下の詳細な説明でさらに説明される簡素化形態の色々な概念を紹介するために提供される。この概要は、特許請求される対象物の主要な特徴又は必須特徴を識別することを意図せず、また、特許請求される対象物の範囲の決定に役立つものとして使用することも意図しない。特許請求される対象物は、背景で述べられる不利な点のいずれか又はすべてを解決する実装形態に限定されない。

図面の簡単な説明
[0008]コンピューティングシステムアーキテクチャの一例のブロック図である。 [0009]図１に示されるアーキテクチャのオペレーションの一例を示すフロー図であり、ユーザ満足度を識別するための異なる信号の分析を示す（本明細書では、集合的に図２と呼ばれる）。 [0009]図１に示されるアーキテクチャのオペレーションの一例を示すフロー図であり、識別されたユーザ満足度に基づく制御信号の生成を示す（本明細書では、集合的に図２と呼ばれる）。 [0010]図１に示されるアーキテクチャの一例を示すブロック図であり、クラウドコンピューティングアーキテクチャに配備される。 [0011]以前の図に示されるアーキテクチャで使用することができるモバイルデバイスの例を示す。 [0011]以前の図に示されるアーキテクチャで使用することができるモバイルデバイスの例を示す。 [0011]以前の図に示されるアーキテクチャで使用することができるモバイルデバイスの例を示す。 [0012]以前の図に示されるアーキテクチャで使用することができるコンピューティング環境の一例を示すブロック図である。

詳細な説明
[0013] 図１は、コンピューティングシステムアーキテクチャ１００の一例のブロック図である。アーキテクチャ１００は、例示的に、コンピューティングシステム１０２を含み、コンピューティングシステム１０２は、ユーザ１０８によるやり取りのためのユーザ入力メカニズム１０６とのユーザインタフェース１０４を生成する。ユーザ１０８は、例示的に、コンピューティングシステム１０２の一部を制御及び操作するために、ユーザ入力メカニズム１０６とやり取りする。

[0014] 図１に示される例では、コンピューティングシステム１０２は、例示的に、１つ又は複数のプロセッサ又はサーバ１１０、電子メール（Ｅメール）システム１１２、カレンダシステム１１４、通信システム１１６、ユーザインタフェース論理１１８、スケジューリング補助システム１２０を含み、また、多種多様な他のアイテム１２２も含み得る。カレンダシステム１１４は、それ自体が、例示的に、スケジューリング論理１２４、カレンダデータ１２６（ユーザ１０８ｇ他のユーザのカレンダデータであり得る）を含み、多種多様な他のカレンダ機能１２８も含み得る。

[0015] スケジューリング補助システム１２０は、例示的に、スケジューリングオペレーションを実行するために、カレンダシステム１１４及び他のユーザのカレンダシステムとやり取りする上でユーザ１０８を補助するコンピューティングシステムである。一例では、ユーザ１０８は、例示的に、Ｅメールシステム１１２を使用して、スケジューリング補助システム１２０の受信トレイにメッセージを送信することによって、スケジューリング補助システム１２０とやり取りする。しかし、他の例では、ユーザ１０８は、自然言語音声入力、他のメッセージングシステムなど、他のタイプの通信を使用して、スケジューリング補助システム１２０と通信することができる。

[0016] 従って、スケジューリング補助システム１２０は、例示的に、自然言語理解システム１３０（スケジューリング補助システム１２０の一部として示されているが、システム１２０から切り離しても、システム１２０がアクセスするリモートサービスであってもよい）、スケジューリング補助ワークフロー処理システム１３２、ユーザ満足度信号分析器及び制御システム１３４を含み、他のアイテム１３６も含み得る。アーキテクチャ１００のオペレーションについてより詳細に説明する前に、アーキテクチャ１００のアイテムのいくつか及びそれらのオペレーションの概略を最初に提供する。

[0017] Ｅメールシステム１１２は、例示的に、ユーザ１０８に対するＥメール機能を提供する。従って、一例では、ユーザ１０８は、Ｅメールメッセージを作成すること、送信すること、受信すること、開くこと及び削除することを行うことができる。ユーザ１０８は、例示的に、Ｅメールシステム１１２を使用して、彼又は彼女のメールボックス及びＥメールアカウントを構成したり、フィルタを設定したり、様々な添付ファイルを異なるＥメールメッセージに添付したり、多種多様な他のＥメール機能を実行したりするために、コンフィギュレーションオペレーションを実行することができる。

[0018] カレンダシステム１１４のスケジューリング論理１２４は、例示的に、ユーザ１０８が彼又は彼女のカレンダのスケジュールにアイテムを入れられるようにする。ユーザ１０８のカレンダを表すカレンダデータは、例示的に、カレンダデータとしてカレンダデータストア１２６に格納される。カレンダシステム１１４は、会合の要求を送信及び受信する能力、タスク及び予約をスケジュールに入れる能力、様々な異なるユーザとの会合をスケジュールに入れる能力、他のユーザの予定を閲覧する能力など、多種多様な他のカレンダ機能１２８を提供することができる。

[0019] 通信システム１１６は、例示的に、コンピューティングシステム１０２が多種多様な他のコンピューティングシステムと通信できるようにする。例えば、通信システム１１６は、広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、セルラ通信ネットワーク、近距離無線通信ネットワーク、又は、多種多様な他のネットワーク若しくはネットワークの組合せ上での通信を可能にする通信システムであり得る。

[0020] ユーザインタフェース論理１１８は、例示的に、ユーザ入力メカニズム１０６とのユーザインタフェース１０４を生成する。また、ユーザインタフェース論理１１８は、例示的に、ユーザ入力メカニズム１０６又は多種多様な他のユーザ入力メカニズムのいずれかとのユーザのやり取りを検出する。ユーザインタフェース論理１１８は、それらのユーザのやり取りの表示を生成し、それらの表示をコンピューティングシステム１０２の他の部分に提供することもできる。

[0021] スケジューリング補助システム１２０は、例示的に、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２を使用して、イベント（会合、電話など）のスケジューリングを補助するようにユーザ１０８がシステム１２０に要求した際にそれを検出する。一例では、ユーザ１０８は、自然言語Ｅメールメッセージを作成し、それをスケジューリング補助システム１２０に対応するＥメールシステム１２０のメールボックスに送信することによって、この要求を行うことができる。システム１２０がそのメールボックスにメッセージを受信すると、システム１２０は、例示的に、自然言語理解システム１３０を使用して、メッセージを解析し、Ｅメールメッセージの内容の言語的内容（例えば、意味）を識別する。次いで、システム１２０は、システム１２０とのやり取りを求めるメッセージ又はシステム１２０とのやり取りを求めないメッセージ（ただし、この場合は、システム１２０にメッセージのコピーが送られた）としてメッセージを識別することができる。

[0022] システム１２０が、システム１２０とのやり取りを求めるメッセージ（スケジューリングオペレーションを実行する上でユーザ１０８を補助することを求める要求など）としてＥメールメッセージを識別すると、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２は、例示的に、ワークフローを実行し、そのワークフローは、ユーザ１０８がシステム１２０にしてほしいことを識別するために、ユーザ１０８と対話すること（例えば、Ｅメールシステム１１２を通じて又は別の方法で）を伴い得る。このワークフローは、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２が、実行すべきタスクを識別するためにユーザ１０８に質問することを含み得る。

[0023] 次いで、システム１３２は、情報回収検索、様々なユーザのカレンダシステムの検索、他のコンピューティングシステム又はデータベースの検索、及び、結果の返送の実施などのオペレーションを実行することができる。次いで、システム１３２は、会合又は別のイベントをスケジュールに入れるためにユーザ１０８及び他のユーザのスケジューリング論理１２４とのやり取りを行うか、或いは、他の機能（多種多様なものの中でも特に、チケット購入、予約など）を実行するために他のコンピューティングシステムとのやり取りを行うなど、他の行動を実行することができる。

[0024] スケジューリング補助システム１２０などのシステムでは、システムに対するユーザ１０８の満足度のレベルを決定することが難しい場合がある。従って、制御システムのユーザ満足度信号分析器１３２は、例示的に、ユーザの満足度を決定するために、ユーザ１０８からの様々な信号及び行動をモニタする。次いで、それは、その満足度に基づいて、行動を取るための制御信号を生成することができる。

[0025] 本例のため、スケジューリング補助システム１２０は、スケジューリング補助システムである必要がなく、そのサービスを提供する際に１人又は複数人のユーザとの会話への参加者である別のソフトウェアエージェント又はボットでもよいことが理解されよう。例えば、スケジューリング補助システム１２０は、スケジューリングオペレーションを実行する上でユーザを補助するシステムである代わりに、異なる言語を話す多くのユーザ間のＥメール議論において翻訳オペレーションを実行する上でユーザを補助するシステムでもよい。スケジューリング補助システム１２０は、ランチの注文、１つ又は複数の異なる会場のスケジューリング、航空券又はイベントのチケットの購入を行う上でユーザを補助するシステムでも、所望のサービスを実行するために、１組のユーザとの会話に参加する多種多様な他のシステムでもよい。単なる例示の目的で、本説明は、スケジューリング補助システム１２０がアイテムをスケジュールに入れる上で１人又は複数人のユーザを補助するシステムであるものとして進める。しかし、スケジューリング補助システム１２０が提供するサービスを使用しているユーザとの議論に参加する他のタイプの補助システム又は他のソフトウェアエージェント若しくはソフトウェアプログラムにも同じ処理を適用することができる。

[0026] ユーザ満足度信号分析器及び制御システム１３４は、例示的に、ユーザ懸念検出論理１３８、感情分析論理１４０、ユーザ推奨検出論理１４２、カレンダマイニング論理１４４、満足度レベル検出論理１４５、特徴発見関与論理１４６、問題識別論理１４７、制御信号生成器論理１４８を含み、多種多様な他のアイテム１５０も含み得る。カレンダマイニング論理１４４は、それ自体が、例示的に、会合分類論理１５２、サービス範囲決定論理１５４、傾向識別論理１５６、アンケート調査論理１５８を含み、他のアイテム１６０も含み得る。制御信号生成器論理１４８は、それ自体が、例示的に、共有促進論理１６２を含み、多種多様な他のアイテム１６４も含み得る。

[0027] 最初に、一例では、スケジューリング補助システム１２０は、メッセージに含めるか又はメッセージのコピーを送る対象とすることができ、メッセージは、システム１２０によって提供されるスケジューリング補助サービスに直接関連し、システム１２０とのやり取りを明示的に求めるメッセージのみならず、必ずしもシステム１２０とのやり取りを求めるとは限らない通信スレッドの他のメッセージでもあることを述べておく。例えば、ユーザ１０８は、Ｅメールメッセージを他のユーザグループに送信することができ、また、システム１２０にも送信して、そのシステム１２０が会合をスケジュールに入れる上でグループを補助することを具体的に要求することができる。例として、ユーザは、「スケジューリングアシスタントへ、会合をスケジュールに入れる手助けをしてください」とタイプすることができる。次いで、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２は、会合の詳細を識別するため、及び、会合をスケジュールに入れることができる様々な会合の機会を識別するために、そのワークフローを実行する。そうすることで、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２は、会話のユーザグループに返信するＥメールを生成し、それらのユーザからの応答を受信することができる。

[0028] しかし、会話に参加している複数のユーザは、互いに対するメッセージを生成し、システム１２０にメッセージのコピーを送るが、システム１２０との直接的なやり取りを求めないこともできる。例えば、ユーザのうちの１人は、ユーザグループ全体に質問を送信し、「会合場所の近くであなたのお気に入りのレストランはどこですか？」と尋ねることができる。この通信は、システム１２０にそのコピーを送ることができるが、システム１２０とのやり取りは求めていない。代わりに、この通信は、他のユーザとのやり取りを求めている。同様に、ユーザのうちの１人は、他のユーザのすべてにメッセージをタイプし、システム１２０にそのコピーを送り、システム１２０に対するユーザの満足度レベルに関する表示を提供することができる。例えば、システム１２０の名称が「ＡＣＭＥスケジューリングアシスタント」であると想定すると、ユーザのうちの１人は、「このＡＣＭＥスケジューリングアシスタントは対応が非常に遅い」又は「このＡＣＭＥスケジューリングアシスタントは本当に役立つ」などのメッセージをタイプすることができる。従って、そのメッセージの作成者がシステム１２０とのやり取りを求めていない場合でさえ、システム１２０に対するそのユーザの満足度レベルを識別するためにメッセージの内容自体を分析することができる。

[0029] 同様に、会話におけるユーザの行動がシステム１２０に対するユーザの満足度レベルに関する表示を提供する場合もある。例えば、ユーザのうちの１人が、他のユーザが「ＡＣＭＥスケジューリングアシスタント」を使用することを推奨するＥメールを送信した場合は、これは、そのメッセージの作成者の満足度レベルが比較的高いことを示し得る。しかし、ユーザが「ユーザであり得る他のスケジューリングアシスタントを知りませんか？」などのメッセージを送信した場合は、これは、そのユーザの満足度が比較的低いことを示し得る。

[0030] さらに、ユーザがシステム１２０を使用して彼又は彼女の予約の大多数を彼又は彼女のカレンダのスケジュールに入れている場合は、これは、ユーザがシステム１２０に対して比較的満足していることを示し得る。しかし、ユーザがシステム１２０を使用してユーザのスケジュールにあるすべての予約と比べてわずかな予約しか彼らのカレンダのスケジュールに入れていない場合は、それは、ユーザがシステム１２０に対してあまり満足していないことを示し得る。

[0031] さらに、ユーザは、システム１２０を使用して、一定の割合で１つのカテゴリ内の彼又は彼女の会合（仕事の会合など）をスケジュールに入れているが、システム１２０を使用して、全く異なる割合で異なるカテゴリ内の彼又は彼女の会合（個人的な会合又は電話など）をスケジュールに入れている場合がある。これは、ユーザが、システム１２０を使用して一定のカテゴリのオペレーションのうちのオペレーションを実行する際は比較的満足しているが、システム１２０を使用して１つ又は複数の他のカテゴリのオペレーションのうちのオペレーションを実行する際はあまり満足していないことを示し得る。

[0032] 同様に、システム１２０の使用におけるユーザの使用傾向も役立てることができる。ユーザが頻繁にシステム１２０を使用する傾向にある場合は、これは、ユーザがシステム１２０に対して比較的満足していることを示す肯定的な傾向であり得る。しかし、ユーザがシステム１２０を使用する頻度が低いという点で、傾向が否定的なものであれば、これは、ユーザがシステム１２０に対してそれほど満足していないことを示し得る。

[0033] さらに、ユーザ１０８は、異なる方法でシステム１２０に関与することができる。例えば、ユーザは、１組の機能を実行するため（会合をスケジュールに入れるためなど）にシステム１２０に関与することができるが、また、実行のためにシステム１２０を使用することができる他のタイプの特徴を見つけることを試みる上でシステム１２０に関与することもできる。例として、ユーザ１０８は、「エンターテインメントオプションを見つける」、「電話会議をスケジュールに入れる」などのためにシステム１２０を使用することもできるかどうかをシステム１２０に尋ねることができる（Ｅメールをタイプし、それをシステム１２０のメールボックスに送信することによってなど）。ユーザ１０８がシステム１２０を使用できる他の方法を見つけるためにユーザ１０８がシステム１２０に関与する場合は、これは、ユーザ１０８がシステム１２０に対して比較的満足しているという表示でも、追加の又は異なる特徴をシステム１２０で使用可能にするか又はシステム１２０に追加するべきであるという表示でもあり得る。

[0034] 従って、ユーザの満足度レベルを決定する際に役立つものは、システム１２０の性能又は満足度レベルについての直接的なフィードバックのみではないことが分かる。代わりに、システム１２０が受信するメッセージの内容はすべて、それらがユーザ満足度レベルを示すかどうかを判断するために分析することができる。その関与を直接求めるシステム１２０との通信及びシステム１２０によって受信される通信（ただし、その関与を求めないもの）は、この点において役立てることができる。それに加えて、ユーザ満足度を決定するために様々なユーザからの通信の内容を使用できるのみならず、ユーザ行動を使用することもできる。一例では、ユーザ満足度信号分析器及び制御システム１３４は、通信の内容及びユーザ行動を示す信号を捕捉し、１つ又は複数のユーザ満足度レベルを識別する。また、ユーザ満足度信号分析器及び制御システム１３４は、識別したユーザ満足度に基づいて、行動を取るか又はステップを制御するために制御信号を生成することもできる。

[0035] 例えば、ユーザ懸念検出論理１３８は、ユーザがシステム１２０の特定の機能、特徴又は一部について懸念していることをユーザのメッセージの内容が示した際にそれを検出することができる。例として、ユーザは、「このＡＣＭＥスケジューリングアシスタントは使用が非常に複雑である」とタイプすることができる。これは、ユーザがシステム１２０によって提供されるインタフェース又はやり取りのプロセスの他の部分について懸念していることを示し得る。感情分析論理１４０は、彼又は彼女のメッセージの内容におけるユーザ感情を検出するために使用することができる。例えば、テキストにおける感情を分析するために使用することができる多種多様な異なるタイプの感情分析器が存在する。感情分析論理１４０は、例示的に、ユーザのメッセージにおいて識別されたユーザ感情とシステム１２０との相関関係を決定する。感情がシステム１２０と高度に相関している場合は、メッセージは、システム１２０の性能に対するユーザの感情を示し得る。ユーザ推奨検出論理１４２は、例示的に、他のユーザがシステム１２０を使用することをユーザが推奨した際にそれを検出する。また、ユーザ推奨検出論理１４２は、システム１２０を使用しないように他のユーザを感化することをユーザが試みた際にそれを検出することもできる。

[0036] カレンダマイニング論理１４４は、例示的に、システム１２０を使用している様々なユーザのために、カレンダデータストア１２６内のカレンダデータを採掘する。会合分類論理１５２は、ユーザのカレンダにある異なる会合カテゴリ（対面会合、電話会議、ビジネスランチ会合、個人的な会合など）を識別することができる。サービス範囲決定論理１５４は、異なるカテゴリにおけるそれらの会合をスケジュールに入れるために、ユーザ１０８がシステム１２０を使用した頻度を、ユーザがシステム１２０を使用しなかった頻度と比べたものを示す尺度を決定することができる。傾向識別論理１５６は、例示的に、ユーザ１０８（又はシステム１２０の他のユーザ）による経時的な使用の傾向を識別する。

[0037] アンケート調査論理１５８は、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２を制御して、システム１２０に対するユーザの満足度レベルについてより詳細に質問するアンケート調査をユーザが完了することを要求するために使用することができる。アンケート調査に回答するユーザは、ユーザに対して決定されている満足度レベルに基づいて、ユーザのシステム１２０使用に基づいて又は他の方法で識別することができる。

[0038] 特徴発見関与論理１４６は、例示的に、ユーザ１０８がシステム１２０によって提供することができる追加の特徴の識別を求める方法でシステム１２０に関与する通信を識別する。このシステム１２０との関与のカテゴリは、ユーザ満足度を示し得る。

[0039] 満足度レベル検出論理１４８は、例示的に、ユーザ懸念検出論理１３８、感情分析論理１４０、ユーザ推奨検出論理１４２、カレンダマイニング論理１４４、アンケート調査論理１５８、特徴発見関与論理１４６のうちの１つ又は複数によって検出された情報及び他の任意の情報アイテムを考慮して、ユーザ１０８の満足度レベルを検出する。問題識別論理１４７は、同じ又は異なる情報を使用して、システム１２０とのやり取り及びシステム１２０の使用に対してユーザが懸念し得る特定の問題を識別することができる。

[0040] 次いで、制御信号生成器論理１４８は、所定のユーザの満足度レベルに基づいて、所定のユーザに対して識別された問題に基づいて又は他のアイテムに基づいて、様々な制御信号を生成することができる。例えば、共有促進論理１６２は、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２を制御して、ユーザが他のユーザにシステム１２０を推奨することを促進又は提案するユーザ１０８との通信を生成することができる。例えば、ユーザがシステム１２０に大変満足していると決定された場合は、ユーザは、提案又は促進に従い、他のユーザにシステム１２０を推奨する可能性が高くなる。多種多様な他の制御信号は、識別されたユーザ満足度レベル及び特定のユーザに対して識別されたあらゆる問題に基づいて生成することができる。

[0041] 図２は、図１に示されるアーキテクチャのオペレーションの一例をより詳細に示すフロー図である。ここでは、図１及び２を互いに併用して説明する。

[0042] 最初に、スケジューリング補助システム１２０が起動しており、ユーザ１０８によるやり取りのために利用可能であると想定される。このことは、図２のフロー図のブロック１８０によって示されている。上記で言及されるように、システム１２０は、ソフトウェアエージェント、知的デジタルアシスタント、ウェブボット又は他のそのようなコンピューティングシステムであり得る。システム１２０は、例示的に、システム１２０が提供するサービスの使用を試みているユーザグループから通信を受信するシステムである。システム１２０は、ユーザグループがシステム１２０とのやり取りを直接試みていない場合でさえ、サービスの提供を補助するようにユーザグループがシステム１２０に依頼した時点で、それらのユーザから通信を受信する。

[0043] 次いで、自然言語理解システム１３０は、例示的に、スケジューリング補助システム１２０の使用を要求するユーザからの要求メッセージを検出する。このことは、ブロック１８２によって示されている。例として、システム１２０は、ブロック１８４によって起訴されるように、その受信トレイに送信されたＥメールメッセージを検出することができる。それは、音声コマンド１８６又は別のタイプの通信１８８を検出することができる。次いで、自然言語理解システム１３０は、システム１２０による補助を求める要求として、その要求の言語的意味を識別する。

[0044] 次いで、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３０は、その要求に基づいて、ユーザのために何かをスケジュールに入れる上で補助するために、対話を実施する（ユーザグループとの議論に参加することによってなど）。当然ながら、システム１２０が別のタイプのアシスタント、ボット、コンピュータエージェントなどである場合は、システム１２０は、別のタイプのサービスの提供を補助するために、対話を実施する。対話を実施することは、図２のフロー図のブロック１９０によって示されている。

[0045] 一例では、スケジューリングアシスタントワークフロー処理システム１３２は、スケジューリング特有のメッセージ（又はユーザがシステム１２０とのやり取りを試みているメッセージ）の送信及び受信を行う。このことは、ブロック１９２によって示されている。また、一例では、システム１２０は、非スケジューリング特有のメッセージ（又はユーザ同士が互いに通信し合っているメッセージではあるが、システム１２０とのやり取りは試みていないメッセージ）を受信する。このことは、ブロック１９４によって示されている。この場合もやはり、上記で論じられるように、このメッセージは、ユーザ同士が互いに通信し合っているメッセージではあるが、必ずしもシステム１２０がそれらのメッセージに基づいて動作するか又は別の方法でユーザとやり取りすることを意図するとは限らないメッセージであり得る。

[0046] 次いで、自然言語理解システム１３０は、受信したすべてのメッセージ（単にシステム１２０とのやり取りが意図されるか又は求められているメッセージだけではない）のメッセージ内容の言語的意味を得るために、自然言語理解を実行する。メッセージ内容の言語的意味を得ることは、ブロック１９６によって示されている。対話は、多種多様な他の方法でも実施することができ、このことは、ブロック１９８によって示されている。

[0047] ユーザ懸念検出論理１３８は、内容の言語的意味を受信し、システム１２０に対するいかなるユーザ懸念も検出するために、受信したすべてのメッセージの言語的処理を実行する。このことは、ブロック２００によって示されている。例えば、ある言葉（又は他の言語単位）は、懸念される問題への対応付けを行うルール又はマッピングをトリガし得る。ユーザ懸念検出論理１３８がメッセージの内容の言語的意味でそれらの言葉を捉えると、ユーザ懸念検出論理１３８は、ユーザが表現している懸念を識別するために、それらのマッピング又はルールにアクセスすることができる。ユーザ懸念は、動的モデルによって又は他の方法でも識別することができる。

[0048] 感情分析論理１４０もまた、受信したメッセージの内容に対する感情分析を実行する。例えば、感情分析論理１４０は、受信したメッセージの内容に基づいて、好意的、かなり好意的、批判的、かなり批判的、否定的、肯定的、怒り又は多種多様な他の感情など、感情の異なるカテゴリを識別することができる。受信したすべてのメッセージにおける感情を検出するために感情分析を実行することは、ブロック２０２によって示されている。ユーザ懸念検出論理１３８と感情分析論理１４０は両方とも、例示的に、任意に検出された感情及びユーザ懸念を示す出力信号を提供する。一例では、ユーザ懸念検出論理１３８及び感情分析論理１４０は、その情報を特定のユーザ及び補助システム１２０のオペレーションの特定のカテゴリ又は特徴と相関させる。例として、ユーザは、システム１２０の特定の特徴が非常に有益である又はあまり有益ではないなどとコメントすることができる。その事例では、ユーザ懸念検出論理１３８は、上記で説明されるようにユーザが懸念している特定の特徴を識別することができ、感情分析論理１４０は、その特徴と関連付けられたそのユーザの強い肯定的な感情若しくは強い否定的な感情（又は他の感情）を識別することができる。

[0049] ユーザ推奨検出論理１４２もまた、他のユーザがシステム１２０を使用することをユーザが推奨している任意のメッセージを検出する。また、ユーザ推奨検出論理１４２は、ユーザがシステム１２０を推奨したという事実を示す出力信号の生成も行う。ユーザ推奨検出論理１４２は、数ある中でも特に、システム１２０を推奨したユーザの数などの他の情報を提供することもできる。ユーザが別のユーザにサービス（例えば、システム１２０）を推奨する任意のメッセージを検出することは、ブロック２０４によって示されている。

[0050] 次いで、カレンダマイニング論理１４４は、他の方法でのスケジューリングと比べて、ユーザがサービスを使用している頻度を示す尺度を生成するために、カレンダデータストア１２６内のカレンダ情報を採掘する。このことは、ブロック２０６によって示されている。一例では、システム１２０は、ユーザのカレンダデータへのアクセスを有し、従って、スケジュールに入れられた会合又は他のカレンダアイテムの数を数えることができる。また、それは、例示的に、それらのアイテムのうちのどのアイテムが、ユーザ１０８がシステム１２０を使用してスケジュールに入れたものであるかの追跡も行う。次いで、それは、異なるカレンダアイテムをスケジュールに入れるためにユーザ１０８がシステム１２０を使用している時間の割合を示す尺度を生成することができる。

[0051] 一例では、会合分類論理１５２は、ユーザがスケジュールに入れている異なるカテゴリの会合など、使用の異なるシナリオを検出する。これらの使用の異なるシナリオは、仕事の会合、個人的な会合、電話、対面会合、オフサイト会合などを含み得る。使用の異なるシナリオ又はカテゴリを検出することは、ブロック２０８によって示されている。

[0052] 次いで、サービス範囲決定論理１５４は、識別されたカテゴリの各々における使用の割合又は他の尺度を決定する。例えば、ユーザ１０８は、個人的な会合をスケジュールに入れるために、比較的大きな時間量でシステム１２０を使用しているが（ユーザがシステム１２０を使用せずにスケジューリングを行っている場合と比べて）、仕事の会合をスケジュールに入れるために、比較的小さな時間量でシステム１２０を使用している場合がある。各カテゴリ又はシナリオにおける使用の割合を決定することは、ブロック２１０によって示されている。

[0053] 傾向識別論理１５６は、例示的に、異なるカテゴリにおけるユーザ１０８の使用が増加しているか減少しているかを、それらの異なるカテゴリにおいてスケジュールに入れられた会合又はカレンダアイテムの数の割合として判断するために、使用割合（又は範囲情報）を経時的に集計する。このことは、ブロック２１２によって示されている。他の方法でのスケジューリングと比べてサービスが使用されている頻度を示す尺度を検出又は生成することは、上記で論じられるものに加えて又はその代わりに、多種多様な異なる方法で行うことができる。このことは、ブロック２１４によって示されている。

[0054] カレンダマイニング論理１４４は、例示的に、検出された様々なものを示す出力信号を生成する。例えば、カレンダマイニング論理１４４は、論理１５２によって識別された異なる会合カテゴリ又はシナリオを示す信号を出力することができる。カレンダマイニング論理１４４は、論理１２４によって決定されたサービス範囲及び論理１５６によって識別された様々な傾向を示す信号を出力することができる。カレンダマイニング論理１４４は、多種多様な他の情報も出力することができる。

[0055] また、特徴発見関与論理１４６は、例示的に、追加の機能を発見するためにユーザがサービス１２０に関与した際にそれを検出する。このことは、ブロック２１６によって示されている。例えば、特徴発見関与論理１４６は、ユーザ１０８がシステム１２０に関与するために使用する異なるカテゴリ又はタイプの関与を識別することができる。それらのタイプの関与は、例えば、仕事の会合のスケジューリングを補助するためにシステム１２０に関与することを含み得る。また、それらのタイプの関与は、システム１２０が提供することができる他のタイプのサービス又は特徴について問い合わせるための関与も含み得る。スケジューリングの意図のないものとして（又はユーザが会合をスケジュールに入れるためにシステム１２０の使用を試みていない関与として）関与を識別することは、ブロック２１８によって示されている。様々なタイプの関与は、ブロック２２０によって示されるように、異なるカテゴリに分類することができる。次いで、システム１２０が提供することができる様々な特徴についての問い合わせである特定の関与を識別することができる。このことは、ブロック２２２によって示されている。関与の数（又は別の方法で測定されたそれらの関与のレベル）は、ユーザ満足度を示し得る。追加の機能を発見するためにサービスとの関与を検出することは、他の方法でも行うことができる。このことは、ブロック２２４によって示されている。

[0056] また、特徴発見関与論理１４６は、様々な異なる出力信号を生成することもできる。例えば、特徴発見関与論理１４６は、特定のユーザが使用している関与の異なるカテゴリを示す出力信号を生成することができる。特徴発見関与論理１４６は、ユーザが追加の特徴を求めている関与のレベルを示す信号を出力することができる。特徴発見関与論理１４６は、他の信号を出力することもできる。

[0057] 次いで、上記で論じられる論理又はシステムの異なる断片によって出力される様々な信号に基づいて、満足度検出論理１４５は、例示的に、スケジューリングアシスタントシステム１２０に対するユーザ満足度レベルを決定する。このことは、図２のフロー図のブロック２２６によって示されている。この場合もやはり、ユーザ満足度レベルは、検出された懸念、ユーザ感情、推奨、範囲の尺度、非スケジューリング関与及び多種多様な他のアイテムに基づき得る。このことは、ブロック２２８によって示されている。

[0058] また、満足度レベル検出論理１４５は、追加の詳細な情報の決定に進むこともできる。例えば、満足度レベル検出論理１４５は、システム１２０の異なるカテゴリ若しくは特徴の各々に対する又は複数の異なる方法の各々における若しくは異なるシナリオの下でのシステム１２０の使用に対する所定のユーザの満足度を示す出力を生成することができる。このことは、ブロック２３０によって示されている。ユーザ満足度は、多種多様な他の方法で決定することもでき、このことは、ブロック２３２によって示されている。

[0059] 次いで、満足度レベル検出論理１４５は、例示的に、決定されたユーザ満足度を示す１つ又は複数の信号を出力する。例えば、満足度レベル検出論理１４５は、システム１２０に対するユーザ１０８の全体的なユーザ満足度を示す信号を出力することができる。満足度レベル検出論理１４５は、異なる特徴に対応するユーザ満足度、全体的なユーザ満足度における傾向、及び、異なる特徴、カテゴリ又は使用シナリオに対応するユーザ満足度を示す信号を出力することができる。また、満足度レベル検出論理１４５は、識別されたユーザ満足度レベルに対する自信度を示す信号を出力することもできる。例えば、ユーザ満足度レベルが比較的大量のデータに基づいて決定された場合は、システムの自信度は大きくなり得る。また、メッセージ又は行動の内容がより明確である場合は、決定された満足度レベルの自信度も高くなり得る。

[0060] 次いで、満足度レベル検出論理１４５によって出力された情報及び他の任意の情報に基づいて、制御信号生成器論理１４８は、１つ又は複数の制御信号を生成する。このことは、ブロック２３４によって示されている。例えば、論理１４８は、１人又は複数人のユーザに対して、それらのユーザ満足度に基づいて、自然言語アンケート調査を実施するように、アンケート調査論理１５８若しくはユーザインタフェース論理１１８又はその両方を制御することができる。このことは、ブロック２３６によって示されている。共有促進論理１６２は、特定のユーザが他のユーザにサービスを推奨することを提案するように、ユーザインタフェース論理１１８を制御することができる。このことは、ブロック２３８によって示されている。例えば、共有促進論理１６２は、ユーザインタフェース論理１１８を使用して、メッセージ（Ｅメールメッセージ又は他のメッセージなど）を生成し、ユーザ１０８にそのメッセージを表示し、ユーザ１０８が１人又は複数人の他のユーザにシステム１２０の使用を推奨することを提案することができる。共有促進論理１６２は、単にユーザ１０８が他のユーザに転送するだけでよい事前に定義された提案としてメッセージを生成することができる。メッセージは、他のユーザが彼ら自身のシステム１２０を容易に構成することができるリンクを有しても有さなくともよい。

[0061] また、制御信号生成器論理１４８は、例示的に、ユーザ満足度レベルが支持する介入通信を生成するように通信システム１１６を制御することもできる。例えば、ユーザが全く満足していない場合は、論理１４８は、その満足していないユーザ又はその満足していないユーザと連絡が取れる支援人物との通信を生成するように通信システム１１６を制御することができる。ユーザ、支援人物などとの介入通信を生成するように通信システム１１６を制御することは、ブロック２４２によって示されている。

[0062] また、制御信号生成器論理１４８は、例示的に、リモートシステム又はコンピューティングシステム１０２の別の部分に提供される制御信号を生成することもでき、その制御信号は、複数のユーザにわたって論理及びシステムの様々なアイテムの結果を集計し、集計結果を表示する。このことは、ブロック２４４によって示されている。例えば、結果の集計は、比較的多数のユーザがシステム１２０の特徴又は機能の同じセットに対する問題を有することを明らかにし得る。また、結果の集計は、比較的多数のユーザがシステム１２０からの機能の１つ又は複数の追加のアイテムを求めていることも示し得る。結果の集計は、比較的多数のユーザがシステム１２０に対して同じタイプの問題又は懸念を有することも示し得る。この情報及び多種多様な他の情報は、集計満足度結果から得ることができる。

[0063] 制御信号生成器論理１４８は、多種多様な他の方法で制御信号を生成することもできる。このことは、ブロック２４６によって示されている。

[0064] 従って、本論考はコンピューティングシステム自体を強化することが分かり得る。コンピューティングシステムは、コンピューティングシステムの異なる特徴又は異なる部分に対するユーザ満足度を識別するために使用するか又は組み合わせることができる１組の信号を捕捉するように構成される。この信号は、ユーザがコンピューティングシステムとの関与を試みている通信からのみならず、ユーザがそのシステムとの直接的な関与を試みていない通信からも得ることができる。それに加えて、捕捉信号に基づいて、多種多様な異なるタイプの制御信号を生成することができる。

[0065] 上記の論考は、様々な異なるシステム、コンポーネント及び／又は論理について説明したことを述べておく。そのようなシステム、コンポーネント及び／又は論理は、それらのシステム、コンポーネント及び／又は論理と関連付けられた機能を実行するハードウェアアイテム（プロセッサと関連メモリ又は他の処理コンポーネントなど、それらのいくつかを以下で説明する）で構成され得ることが理解されよう。それに加えて、システム、コンポーネント及び／又は論理は、ソフトウェアで構成することができ、ソフトウェアは、以下で説明されるように、メモリにロードされ、その後、プロセッサ若しくはサーバ又は他のコンピューティングコンポーネントによって実行される。また、システム、コンポーネント及び／又は論理は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなどの異なる組合せで構成することもでき、それらのいくつかの例を以下で説明する。これらは、上記で説明されるシステム、コンポーネント及び／又は論理を形成するために使用することができる異なる構造のほんの一部の例である。他の構造を使用することもできる。

[0066] 本論考は、プロセッサ及びサーバについて言及している。一実施形態では、プロセッサ及びサーバは、関連メモリ及びタイミング回路を備えたコンピュータプロセッサを含む（別々には示されていない）。プロセッサ及びサーバは、プロセッサ及びサーバが属する且つ起動されるシステム又はデバイスの機能部分であり、それらのシステムの他のコンポーネント又はアイテムの機能を容易にする。

[0067] また、多くのユーザインタフェースディスプレイについても論じてきた。それらのユーザインタフェースディスプレイは、多種多様な異なる形態を取ることができ、その上に配置される多種多様な異なるユーザ作動可能入力メカニズムを有し得る。例えば、ユーザ作動可能入力メカニズムは、テキストボックス、チェックボックス、アイコン、リンク、ドロップダウンメニュー、検索ボックスなどであり得る。また、ユーザ作動可能入力メカニズムは、多種多様な異なる方法で作動させることもできる。例えば、ユーザ作動可能入力メカニズムは、ポイント＆クリックデバイス（トラックボール又はマウスなど）を使用して作動させることができる。ユーザ作動可能入力メカニズムは、ハードウェアボタン、スイッチ、ジョイスティック又はキーボード、サムスイッチ又はサムパッドなどを使用して作動させることができる。また、ユーザ作動可能入力メカニズムは、バーチャルキーボード又は他のバーチャルアクチュエータを使用して作動させることもできる。それに加えて、ユーザ作動可能入力メカニズムが表示されるスクリーンがタッチセンサ式スクリーンである場合は、ユーザ作動可能入力メカニズムは、タッチジェスチャを使用して作動させることができる。また、ユーザ作動可能入力メカニズムを表示するデバイスが音声認識コンポーネントを有する場合は、ユーザ作動可能入力メカニズムは、音声コマンドを使用して作動させることができる。

[0068] また、多くのデータストアについても論じてきた。多くのデータストアの各々は複数のデータストアに分割できることを述べておく。それらのデータストアをすべて、それらにアクセスするシステムにローカル設置することも、それらのデータストアをすべて、リモート設置することも、それらのデータストアの一部をローカル設置し、残りをリモート設置することも可能である。これらの構成はすべて本明細書で企図される。

[0069] また、図は、各ブロックに属する機能を有する多くのブロックを示す。より少ないコンポーネントによって機能を実行できるように、より少ないブロックを使用できることを述べておく。また、より多くのコンポーネントの間で機能が分散されたより多くのブロックを使用することもできる。

[0070] 図３は、図１に示されるアーキテクチャ１００のブロック図であるが、例外として、その要素はクラウドコンピューティングアーキテクチャ５００に配置される。クラウドコンピューティングは、物理的な場所のエンドユーザ知識又はサービスを配信するシステムのコンフィギュレーションを必要としない演算、ソフトウェア、データアクセス及び格納サービスを提供する。様々な実施形態では、クラウドコンピューティングは、適切なプロトコルを使用して広域ネットワーク（インターネットなど）上でサービスを配信する。例えば、クラウドコンピューティングプロバイダは、広域ネットワーク上でアプリケーションを配信し、それらのアプリケーションは、ウェブブラウザ又は他の任意のコンピューティングコンポーネントを通じてアクセスすることができる。アーキテクチャ１００のソフトウェア又はコンポーネント及び対応するデータは、リモート場所にあるサーバに格納することができる。クラウドコンピューティング環境のコンピューティング資源は、リモートデータセンタ場所で統合することも、分散させることもできる。クラウドコンピューティングインフラは、ユーザには単一のアクセスポイントとして見える場合でさえ、共有データセンタを通じてサービスを配信することができる。従って、本明細書で説明されるコンポーネント及び機能は、クラウドコンピューティングアーキテクチャを使用して、リモート場所にあるサービスプロバイダから提供することができる。或いは、それらのコンポーネント及び機能は、従来のサーバから提供することも、クライアントデバイスに直接インストールすることも、他の方法も可能である。

[0071] 説明では、パブリッククラウドコンピューティングとプライベートクラウドコンピューティングの両方を含むことを意図する。クラウドコンピューティング（パブリックとプライベートの両方）は、資源のシームレスプーリング並びに根本的なハードウェアインフラの管理及び構成の必要性の低減を実質的に提供する。

[0072] パブリッククラウドは、ベンダによって管理され、典型的には、同じインフラを使用して複数の消費者をサポートする。また、プライベートクラウドとは対照的に、パブリッククラウドは、ハードウェアの管理からエンドユーザを解放する。プライベートクラウドは、組織自体によって管理することができ、インフラは、典型的には、他の組織とは共有されない。組織は、依然として、ハードウェアをある程度維持する（設置及び修理など）。

[0073] 図３に示される例では、いくつかのアイテムは、図１に示されるものと同様であり、それらは同様に番号付けされる。図３は、具体的には、コンピューティングシステム１０２がクラウド５０２（パブリック、プライベート又は一部がパブリックで他の部分がプライベートの組合せであり得る）に位置し得ることを示す。従って、ユーザ１０８は、ユーザデバイス５０４を使用して、クラウド５０２を通じてそれらのシステムにアクセスする。

[0074] また、図３は、クラウドアーキテクチャの別の例も描写する。図３は、コンピューティングシステム１０２のいくつかの要素をクラウド５０２に配置し、残りの要素は配置しないことも企図されることを示す。例として、データストア１２６は、クラウド５０２外に配置し、クラウド５０２を通じてアクセスすることができる。別の例では、システム１３４（又は他のアイテム）は、クラウド５０２外に位置し得る。それらの要素がどこに位置するかにかかわらず、それらの要素は、ネットワーク（広域ネットワーク又はローカルエリアネットワーク）を通じてデバイス５０４によって直接アクセスすることも、リモートサイトでサービスによってホストすることも、クラウドを通じてサービスとして提供するか又はクラウドに存在する接続サービスによってアクセスすることも可能である。これらのアーキテクチャはすべて、本明細書で企図される。

[0075] また、アーキテクチャ１００又はその一部を多種多様な異なるデバイス上に配置できることも述べておく。それらのデバイスのいくつかは、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ又は他のモバイルデバイス（パームトップコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、マルチメディアプレーヤ、携帯情報端末など）を含む。

[0076] 図４は、本システム（又はその一部）を配備することができるハンドヘルド又はモバイルコンピューティングデバイス（ユーザの又はクライアントのハンドヘルドデバイス１６として使用することができる）の説明に役立つ一例の簡素化されたブロック図である。図５、６は、ハンドヘルド又はモバイルデバイスの例である。

[0077] 図４は、クライアントデバイス１６のコンポーネントの一般的なブロック図を提供し、クライアントデバイス１６は、コンポーネントコンピューティングシステム１０２、ユーザデバイス５０４若しくはシステム１３４を実行するか、又は、アーキテクチャ１００とやり取りするか、或いは、その両方を行うことができる。デバイス１６では、通信リンク１３は、ハンドヘルドデバイスが他のコンピューティングデバイスと通信できるように、及び、いくつかの実施形態の下では、走査することによってなど、情報を自動的に受信するためのチャネルを提供するように提供される。通信リンク１３の例は、赤外線ポート、シリアル／ＵＳＢポート、ケーブルネットワークポート（イーサネットポートなど）、並びに、１つ又は複数の通信プロトコル（汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、ＬＴＥ、ＨＳＰＡ、ＨＳＰＡ＋、他の３Ｇ、４Ｇ無線プロトコル、１Ｘｒｔｔ、ショートメッセージサービス（ネットワークへのセルラアクセスを提供するために使用されるワイヤレスサービスである）、Wi-Fiプロトコル及びBluetoothプロトコル（ネットワークへのローカルワイヤレス接続を提供する）を含む）だが通信を可能にするワイヤレスネットワークポートを含む。

[0078] 他の例では、アプリケーション又はシステムは、ＳＤカードインタフェース１５に接続される着脱可能なセキュアデジタル（ＳＤ）カード上で受信される。ＳＤカードインタフェース１５及び通信リンク１３は、バス１９に沿って、プロセッサ１７（他の図からのプロセッサ又はサーバを具体化することもできる）と連通し、バス１９は、メモリ２１、入力／出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネント２３、クロック２５及び場所システム２７にも接続される。

[0079] Ｉ／Ｏコンポーネント２３は、一実施形態では、入力及び出力オペレーションを容易にするために提供される。デバイス１６の様々な実施形態に対するＩ／Ｏコンポーネント２３は、ボタン、タッチセンサ、マルチタッチセンサ、光若しくはビデオセンサ、音声センサ、タッチスクリーン、近接センサ、マイクロフォン、傾斜センサ及び重力スイッチなどの入力コンポーネントと、表示デバイス、スピーカ、及び又はプリンタポートなどの出力コンポーネントとを含み得る。他のＩ／Ｏコンポーネント２３を使用することもできる。

[0080] クロック２５は、例示的に、時間及び日付を出力するリアルタイムクロックコンポーネントを含む。また、クロック２５は、例示的に、プロセッサ１７用のタイミング機能を提供することもできる。

[0081] 場所システム２７は、例示的に、デバイス１６の現在の地理的場所を出力するコンポーネントを含む。この場所システム２７は、例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、ＬＯＲＡＮシステム、デッドレコニングシステム、セルラ三角測量システム又は他の測位システムを含み得る。また、場所システム２７は、例えば、所望のマップ、ナビゲーションルート及び他の地理的機能を生成するマッピングソフトウェア又はナビゲーションソフトウェアも含み得る。

[0082] メモリ２１は、オペレーティングシステム２９、ネットワーク設定３１、アプリケーション３３、アプリケーションコンフィギュレーション設定３５、データストア３７、通信ドライバ３９及び通信コンフィギュレーション設定４１を格納する。メモリ２１は、すべてのタイプの有形の揮発性及び不揮発性コンピュータ可読メモリデバイスを含み得る。また、メモリ２１は、コンピュータ記憶媒体（以下で説明する）も含み得る。メモリ２１は、コンピュータ可読命令を格納し、コンピュータ可読命令は、プロセッサ１７によって実行されると、命令によるコンピュータ実装ステップ又は機能をプロセッサに実行させる。同様に、デバイス１６は、様々なアプリケーションを実行するか又はアーキテクチャ１００の一部若しくはすべてを具体化することができるクライアントシステム２４を有し得る。プロセッサ１７は、それらの機能を容易にするために他のコンポーネントによって起動することもできる。

[0083] ネットワーク設定３１の例は、プロキシ情報、インターネット接続情報及びマッピングなどのものを含む。アプリケーションコンフィギュレーション設定３５は、アプリケーションを特定の企業又はユーザに合わせる設定を含む。通信コンフィギュレーション設定４１は、他のコンピュータと通信するためのパラメータを提供するものであり、ＧＰＲＳパラメータ、ＳＭＳパラメータ、接続ユーザ名及びパスワードなどのアイテムを含む。

[0084] アプリケーション３３は、デバイス１６上に以前に格納されているアプリケーション又は使用中にインストールされたアプリケーションであり得るが、これらのアプリケーション３３は、オペレーティングシステム２９の一部であっても、デバイス１６の外部でホストされてもよい。

[0085] 図５は、デバイス１６がタブレットコンピュータ６００である一例を示す。図５では、コンピュータ６００は、ユーザインタフェースディスプレイスクリーン６０２付きで示されている。スクリーン６０２は、タッチスクリーン（従って、ユーザの指からのタッチジェスチャを使用してアプリケーションとやり取りすることができる）でも、ペン型入力インタフェース（ペン又はスタイラスから入力を受信する）でもあり得る。また、コンピュータ６００は、画面上のバーチャルキーボードを使用することもできる。当然ながら、コンピュータ６００は、適切な取付メカニズム（例えば、ワイヤレスリンク又はＵＳＢポートなど）を通じて、キーボード又は他のユーザ入力デバイスを取り付けることもできる可能性がある。また、コンピュータ６００は、例示的に、音声入力を受信することもできる。

[0086] 図６は、デバイスがスマートフォン７１であり得ることを示す。スマートフォン７１は、アイコン、タイル又は他のユーザ入力メカニズム７５を表示するタッチセンサ式ディスプレイ７３を有する。メカニズム７５を使用して、ユーザは、アプリケーションを実行すること、電話をかけること、データ転送オペレーションを実行することなどができる。一般に、スマートフォン７１は、モバイルオペレーティングシステムに基づいており、フィーチャフォンより先進したコンピューティング能力及び接続性を提供する。

[0087] デバイス１６の他の形態が可能であることに留意されたい。

[0088] 図７は、アーキテクチャ１００又はその一部（例えば）を配備することができるコンピューティング環境の一例である。図７を参照すると、いくつかの実施形態を実装するための例示的なシステムは、コンピュータ８１０の形態の汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピュータ８１０のコンポーネントは、これらに限定されないが、処理ユニット８２０（以前の図からのプロセッサ又はサーバを含み得る）と、システムメモリ８３０と、様々なシステムコンポーネント（システムメモリを含む）を処理ユニット８２０に結合するシステムバス８２１とを含み得る。システムバス８２１は、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺機器用バス、及び、様々なバスアーキテクチャを使用するローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のいずれかであり得る。制限するものではなく、例として、そのようなアーキテクチャは、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオエレクトロニクス規格協会（ＶＥＳＡ）ローカルバス、及び、メザニン（Mezzanine）バスとしても知られている周辺機器相互接続（ＰＣＩ）バスを含む。図１に関して説明されるメモリ及びプログラムは、図７の対応する部分に配備することができる。

[0089] コンピュータ８１０は、典型的には、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ８１０がアクセスすることができる利用可能ないかなる媒体でもあり得、揮発性媒体と不揮発性媒体の両方とも、着脱可能な媒体と着脱不能な媒体の両方とも含む。制限するものではなく、例として、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含み得る。コンピュータ記憶媒体は、変調データ信号又は搬送波とは異なり、変調データ信号又は搬送波を含まない。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータなどの情報の格納のための任意の方法又は技術で実装される揮発性媒体と不揮発性媒体の両方とも、着脱可能な媒体と着脱不能な媒体の両方とも含むハードウェア記憶媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、これらに限定されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術や、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）若しくは他の光ディスク記憶装置や、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶装置や、所望の情報の格納に使用することができ、コンピュータ８１０がアクセスすることができる他の任意の媒体を含む。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は輸送メカニズムの他のデータを具体化し、任意の情報搬送媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、信号の情報を符号化するように設定又は変更されたその特性のうちの１つ又は複数を有する信号を意味する。制限するものではなく、例として、通信媒体は、有線ネットワーク又は有線直結接続などの有線媒体、並びに、音響、ＲＦ、赤外線及び他の無線媒体などの無線媒体を含む。また、上記のいずれの組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

[0090] システムメモリ８３０は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）８３１及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８３２などの揮発性及び／又は不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。起動中になど、コンピュータ８１０内の要素間での情報の転送を支援する基本的なルーチンを含む、基本的な入力／出力システム８３３（ＢＩＯＳ）は、典型的には、ＲＯＭ ８３１に格納される。ＲＡＭ ８３２は、典型的には、処理ユニット８２０への速やかなアクセスが可能な及び／又は処理ユニット８２０上で現在動作中のデータ及び／又はプログラムモジュールを含む。制限するものではなく、例として、図７は、オペレーティングシステム８３４、アプリケーションプログラム８３５、他のプログラムモジュール８３６及びプログラムデータ８３７を示す。

[0091] また、コンピュータ８１０は、他の着脱可能／着脱不能な揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体も含み得る。単なる例示として、図７は、着脱不能な不揮発性の磁気媒体から読み取るか又は同磁気媒体へ書き込むハードディスクドライブ８４１及びＣＤ−ＲＯＭ又は他の光学媒体などの着脱可能な不揮発性の光ディスク８５６から読み取るか又は同光ディスク８５６へ書き込む光ディスクドライブ８５５を示す。例示的な動作環境において使用することができる他の着脱可能／着脱不能な揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体は、これらに限定されないが、磁気カセットテープ、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、デジタルビデオテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭ及び同様のものを含む。ハードディスクドライブ８４１は、典型的には、インタフェース８４０などの着脱不能なメモリインタフェースを通じてシステムバス８２１に接続され、光ディスクドライブ８５５は、典型的には、インタフェース８５０などの着脱可能なメモリインタフェースによってシステムバス８２１に接続される。

[0092] 代替として、又は追加して、本明細書で説明される機能は、１つ又は複数のハードウェア論理コンポーネントによって少なくとも部分的に実行することができる。例えば及び制限なく、使用できる例示的なタイプのハードウェア論理コンポーネントは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム特有の集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム特有の標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（ＳＯＣ）、プログラム可能な複合論理デバイス（ＣＰＬＤ）などを含む。

[0093] 上記で論じられ、図７に示されるドライブ及びそれらの関連コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ８１０のためのコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール及び他のデータの格納を提供する。図７では、例えば、ハードディスクドライブ８４１は、オペレーティングシステム８４４、アプリケーションプログラム８４５、他のプログラムモジュール８４６及びプログラムデータ８４７を格納するものとして示されている。これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム８３４、アプリケーションプログラム８３５、他のプログラムモジュール８３６及びプログラムデータ８３７と同じであっても異なるものであってもよいことに留意されたい。ここでは、オペレーティングシステム８４４、アプリケーションプログラム８４５、他のプログラムモジュール８４６及びプログラムデータ８４７には、最低でもそれらが異なるコピーであることを示すために異なる番号が与えられている。

[0094] ユーザは、キーボード８６２、マイクロフォン８６３及びポインティングデバイス８６１（マウス、トラックボール又はタッチパッドなど）などの入力デバイスを通じて、コマンド及び情報をコンピュータ８１０に入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）は、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信アンテナ、スキャナ又は同様のものを含み得る。これらの及び他の入力デバイスは、システムバスに結合されたユーザ入力インタフェース８６０を通じて処理ユニット８２０に接続される場合が多いが、パラレルポート、ゲームポート又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインタフェース及びバス構造によって接続することもできる。また、視覚ディスプレイ８９１又は他のタイプの表示デバイスも、ビデオインタフェース８９０などのインタフェースを介してシステムバス８２１に接続される。モニタに加えて、コンピュータは、スピーカ８９７及びプリンタ８９６などの他の周辺機器出力デバイスも含み得、これらは、出力周辺機器インタフェース８９５を通じて接続することができる。

[0095] コンピュータ８１０は、リモートコンピュータ８８０などの１つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク接続環境で動作される。リモートコンピュータ８８０は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス又は他の共通のネットワークノードであり得、典型的には、コンピュータ８１０に関連して上記で説明される要素の多く又はすべてを含む。図７に描写される論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）８７１及び広域ネットワーク（ＷＡＮ）８７３を含むが、他のネットワークも含み得る。そのようなネットワーク接続環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット及びインターネットではありふれたものである。

[0096] ＬＡＮネットワーク接続環境で使用される場合、コンピュータ８１０は、ネットワークインタフェース又はアダプタ８７０を通じてＬＡＮ ８７１に接続される。ＷＡＮネットワーク接続環境で使用される場合、コンピュータ８１０は、典型的には、インターネットなどのＷＡＮ ８７３上での通信を確立するためのモデム８７２又は他の手段を含む。内蔵型でも外付け型でもあり得るモデム８７２は、ユーザ入力インタフェース８６０を介してシステムバス８２１に、又は、他の適切なメカニズムに接続することができる。ネットワーク接続環境では、コンピュータ８１０又はその一部に関連して描写されるプログラムモジュールは、リモートメモリ記憶装置に格納することができる。制限するものではなく、例として、図７は、リモートコンピュータ８８０上に存在するものとしてリモートアプリケーションプログラム８８５を示す。示されるネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間で通信リンクを確立する他の手段を使用できることが理解されよう。

[0097] また、本明細書で説明される異なる実施形態を異なる方法で組み合わせることができることにも留意すべきである。すなわち、１つ又は複数の実施形態の一部を１つ又は複数の他の実施形態の一部と組み合わせることができる。これらはすべて、本明細書で企図される。

[0098] 例１は、
[0099] ユーザグループ内の複数の異なるユーザ間でグループメッセージの送信及び受信を行うメッセージングシステムと、
[00100] 補助システムとのやり取りを求めるユーザグループにおける要求側のユーザからのユーザ要求を示す自然言語要求メッセージをメッセージングシステムから受信する補助コンピューティングシステムであって、自然言語要求メッセージに応答してサービスを提供するために、メッセージングシステムを使用してユーザとの対話を実施する補助コンピューティングシステムと、
[00101] 自然言語要求メッセージ及び対話におけるメッセージに加えて、ユーザグループ内の複数の異なるユーザから他の自然言語メッセージを検出する分析器システムであって、他の自然言語メッセージ、自然言語要求メッセージ及び対話におけるメッセージの内容に基づいて、補助コンピューティングシステムに対応するユーザ満足度を示す満足度の兆候を生成する分析器システムと、
[00102] 満足度の兆候に基づいてコンピューティングシステムを制御するための制御信号を生成する制御信号生成器論理と
を含む、コンピューティングシステムである。

[00103] 例２は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、制御信号生成器論理が、補助コンピューティングシステムを別のユーザに推奨するように要求側のユーザに促すようにメッセージングシステムを制御するための制御信号を生成するように構成される、コンピューティングシステムである。

[00104] 例３は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、分析器システムが、
[00105] 補助コンピューティングシステムによって提供される追加の機能について問い合わせ、特徴発見自然言語メッセージを示す特徴発見関与インジケータを生成する特徴発見自然言語メッセージを識別するように構成された特徴発見関与論理と、
[00106] 特徴発見関与インジケータに基づいて満足度の兆候を生成するように構成された満足度レベル検出論理と
を含む、コンピューティングシステムである。

[00107] 例４は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、補助コンピューティングシステムが、スケジューリング補助サービスを提供するように構成されたスケジューリングアシスタントを含み、分析器システムが、
[00108] 要求側のユーザによるスケジューリングアシスタントの使用レベルを示す使用レベルを識別するために、要求側のユーザに対応するカレンダ情報にアクセスするように構成されたカレンダマイニング論理と、
[00109] 使用レベルに基づいて満足度の兆候を生成するように構成された満足度レベル検出論理と
を含む、コンピューティングシステムである。

[00110] 例５は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、カレンダマイニング論理が、
[00111] カレンダ情報にアクセスし、スケジューリングオペレーションを実行する際に要求側のユーザがスケジューリングアシスタントを使用した頻度を、ユーザがスケジューリングアシスタントを使用せずにスケジューリングオペレーションを実行した頻度と比べた上で識別し、範囲インジケータを得るように構成されたサービス範囲決定論理を含み、満足度レベル検出論理が、範囲インジケータに基づいて満足度の兆候を生成する、コンピューティングシステムである。

[00112] 例６は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、カレンダマイニング論理が、
[00113] カレンダ情報にアクセスし、要求側のユーザがスケジューリングオペレーションを実行したスケジューリングアイテムの異なるカテゴリを識別するように構成された会合分類論理
を含む、コンピューティングシステムである。

[00114] 例７は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、サービス範囲決定論理が、スケジューリングアイテムの各カテゴリに対応する範囲インジケータを得るように構成される、コンピューティングシステムである。

[00115] 例８は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、カレンダマイニング論理が、
[00116] スケジューリングオペレーションを実行する際に要求側のユーザがスケジューリングアシスタントを使用した頻度を、ユーザがスケジューリングアシスタントを使用せずにスケジューリングオペレーションを実行した頻度と比べた上での傾向を識別するように構成された傾向識別論理
を含む、コンピューティングシステムである。

[00117] 例９は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、分析器システムが、
[00118] 要求側のユーザが補助コンピューティングシステムを他のユーザに推奨したかどうかを検出し、推奨検出インジケータを生成するように構成されたユーザ推奨検出論理を含み、満足度レベル検出論理が、推奨検出インジケータに基づいて満足度の兆候を生成するように構成される、コンピューティングシステムである。

[00119] 例１０は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、分析器システムが、
[00120] メッセージの内容における要求側のユーザの感情を識別し、識別した感情と補助コンピューティングシステムとの間の相関関係を識別するように構成された感情分析論理を含み、満足度レベル検出論理が、識別した感情及び補助コンピューティングシステムとの相関関係に基づいて満足度の兆候を生成する、コンピューティングシステムである。

[00121] 例１１は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピューティングシステムであって、感情分析論理が、メッセージの内容における要求側のユーザの感情を識別し、識別した感情と補助コンピューティングシステムの個々の特徴との間の相関関係を識別するように構成され、満足度レベル検出論理が、識別した感情及び補助コンピューティングシステムの個々の特徴との相関関係に基づいて満足度の兆候を生成する、コンピューティングシステムである。

[00122] 例１２は、
[00123] 補助コンピューティングシステムにおいて、ユーザグループ内の複数の異なるユーザ間でグループメッセージの送信及び受信を行うメッセージングシステムから自然言語要求メッセージを受信することであって、自然言語要求メッセージが、補助システムとのやり取りを求めるユーザグループにおける要求側のユーザからのユーザ要求を示す、受信することと、
[00124] 自然言語要求メッセージに応答してサービスを提供するために、ユーザとの対話を実施するようにメッセージングシステムを制御することと、
[00125] 自然言語要求メッセージ及び対話におけるメッセージに加えて、ユーザグループ内の複数の異なるユーザから他の自然言語メッセージを検出することと、
[00126] 他の自然言語メッセージ、自然言語要求メッセージ及び対話におけるメッセージの内容に基づいて、補助コンピューティングシステムに対応するユーザ満足度を示す満足度の兆候を生成することと、
[00127] 満足度の兆候に基づいてコンピューティングシステムを制御するための制御信号を生成することと
を含む、コンピュータ実施方法である。

[00128] 例１３は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、制御信号を生成することが、
[00129] 補助コンピューティングシステムを別のユーザに推奨するように要求側のユーザに促すようにメッセージングシステムを制御するための制御信号を生成することを含む、コンピュータ実施方法である。

[00130] 例１４は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、満足度の兆候を生成することが、
[00131] 補助コンピューティングシステムによって提供される追加の機能について問い合わせる特徴発見自然言語メッセージを識別することと、
[00132] 特徴発見自然言語メッセージを示す特徴発見関与インジケータを生成することと、
[00133] 特徴発見関与インジケータに基づいて満足度の兆候を生成することと
を含む、コンピュータ実施方法である。

[00134] 例１５は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、補助コンピューティングシステムが、スケジューリング補助サービスを提供するように構成されたスケジューリングアシスタントを含み、満足度の兆候を生成することが、
[00135] 要求側のユーザに対応するカレンダ情報にアクセスすることと、
[00136] 要求側のユーザによるスケジューリングアシスタントの使用レベルを示す使用レベルを識別することと、
[00137] 使用レベルに基づいて満足度の兆候を生成することと
を含む、コンピュータ実施方法である。

[00138] 例１６は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、使用レベルを識別することが、
[00139] カレンダ情報から、スケジューリングオペレーションを実行する際に要求側のユーザがスケジューリングアシスタントを使用した頻度を、ユーザがスケジューリングアシスタントを使用せずにスケジューリングオペレーションを実行した頻度と比べた上で識別することによって、使用レベルを識別することと、
[00140] 使用レベルに基づいて範囲インジケータを識別することと
を含む、コンピュータ実施方法である。

[00141] 例１７は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、使用レベルを識別することが、
[00142] カレンダ情報から、要求側のユーザがスケジューリングオペレーションを実行したスケジューリングアイテムの異なるカテゴリを識別することと、
[00143] スケジューリングアイテムの各カテゴリに対応する範囲インジケータを識別することと
を含む、コンピュータ実施方法である。

[00144] 例１８は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、
[00145] スケジューリングアイテムのカテゴリの各々に対応する１組の範囲インジケータに基づいて、スケジューリングアイテムのカテゴリの各々において、スケジューリングオペレーションを実行する際に要求側のユーザがスケジューリングアシスタントを使用した頻度を、ユーザがスケジューリングアシスタントを使用せずにスケジューリングオペレーションを実行した頻度と比べた上での傾向を識別すること
をさらに含む、コンピュータ実施方法である。

[00146] 例１９は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、満足度の兆候を生成することが、
[00147] 要求側のユーザが補助コンピューティングシステムを他のユーザに推奨したかどうかを検出することと、
[00148] 推奨検出インジケータを生成することと、
[00149] 推奨検出インジケータに基づいて満足度の兆候を生成することと
を含む、コンピュータ実施方法である。

[00150] 例２０は、以前の例のいずれか又はすべてのコンピュータ実施方法であって、満足度の兆候を生成することが、
[00151] メッセージの内容における要求側のユーザの感情を識別することと、
[00152] 識別した感情と補助コンピューティングシステムとの間の相関関係を識別することと、
[00153] 識別した感情及び補助コンピューティングシステムとの相関関係に基づいて満足度の兆候を生成することと
を含む、コンピュータ実施方法である。

[00154] 例２１は、
[00155] やり取りを求める要求を示す自然言語要求メッセージを受信し、やり取りを求める自然言語要求に基づいてサービスを提供するソフトウェアエージェントと、
[00156] ユーザからソフトウェアエージェントに送信された１組のメッセージを有する会話を実施するメッセージングシステムであって、１組のメッセージの少なくとも１つのメッセージが、自然言語要求メッセージを含む、メッセージングシステムと、
[00157] 自然言語要求メッセージ及び１組のメッセージの他のメッセージの内容を分析し、自然言語要求メッセージ及び１組のメッセージの他のメッセージの内容に基づいて、補助コンピューティングシステムに対応するユーザ満足度を示す満足度の兆候を生成する信号分析器と、
[00158] 満足度の兆候に基づいてメッセージングシステムを制御する制御信号生成器論理と
を含む、コンピューティングシステムである。

[00159] 構造の特徴及び／又は方法の動作に特有の言語で対象物について説明してきたが、添付の請求項で定義される対象物は必ずしも上記で説明される特定の特徴又は動作に限定されるとは限らないことを理解されたい。むしろ、上記で説明される特定の特徴及び動作は、請求項を実装するための例示的な形態として開示される。

Claims (15)

1. ユーザグループ内の複数の異なるユーザ間でグループメッセージの送信及び受信を行うメッセージングシステムと、
   補助コンピューティングシステムとのやり取りを求める前記ユーザグループ内の要求側のユーザからのユーザ要求を示す自然言語要求メッセージを前記メッセージングシステムから受信する補助コンピューティングシステムであって、前記自然言語要求メッセージに応答してサービスを提供するために、前記メッセージングシステムを使用してユーザとの対話を実施する補助コンピューティングシステムと、
   前記自然言語要求メッセージ及び前記対話におけるメッセージに加えて、前記ユーザグループ内の複数の異なるユーザから他の自然言語メッセージを検出する分析器システムであって、前記他の自然言語メッセージ、前記自然言語要求メッセージ及び前記対話におけるメッセージの内容に基づいて、前記補助コンピューティングシステムに対応するユーザ満足度を示す満足度の兆候を生成する分析器システムと、
   前記満足度の兆候に基づいてコンピューティングシステムを制御するための制御信号を生成する制御信号生成器論理と
   を含む、コンピューティングシステム。
2. 前記制御信号生成器論理が、前記補助コンピューティングシステムを別のユーザに推奨するように前記要求側のユーザに促すように前記メッセージングシステムを制御するための前記制御信号を生成するように構成される、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
3. 前記分析器システムが、
   前記補助コンピューティングシステムによって提供される追加の機能について問い合わせ、前記特徴発見自然言語メッセージを示す特徴発見関与インジケータを生成する特徴発見自然言語メッセージを識別するように構成された特徴発見関与論理と、
   前記特徴発見関与インジケータに基づいて前記満足度の兆候を生成するように構成された満足度レベル検出論理と
   を含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
4. 前記補助コンピューティングシステムが、スケジューリング補助サービスを提供するように構成されたスケジューリングアシスタントを含み、前記分析器システムが、
   前記要求側のユーザによる前記スケジューリングアシスタントの使用レベルを示す使用レベルを識別するために、前記要求側のユーザに対応するカレンダ情報にアクセスするように構成されたカレンダマイニング論理と、
   前記使用レベルに基づいて前記満足度の兆候を生成するように構成された満足度レベル検出論理と
   を含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
5. 前記カレンダマイニング論理が、
   前記カレンダ情報にアクセスし、前記スケジューリングオペレーションを実行する際に前記要求側のユーザが前記スケジューリングアシスタントを使用した頻度を、前記ユーザが前記スケジューリングアシスタントを使用せずに前記スケジューリングオペレーションを実行した頻度と比べた上で識別し、範囲インジケータを得るように構成されたサービス範囲決定論理を含み、前記満足度レベル検出論理が、前記範囲インジケータに基づいて前記満足度の兆候を生成する、請求項４に記載のコンピューティングシステム。
6. 前記カレンダマイニング論理が、
   前記カレンダ情報にアクセスし、前記要求側のユーザが前記スケジューリングオペレーションを実行したスケジューリングアイテムの異なるカテゴリを識別するように構成された会合分類論理
   を含む、請求項５に記載のコンピューティングシステム。
7. 前記サービス範囲決定論理が、スケジューリングアイテムの各カテゴリに対応する前記範囲インジケータを得るように構成される、請求項６に記載のコンピューティングシステム。
8. 前記カレンダマイニング論理が、
   前記スケジューリングオペレーションを実行する際に前記要求側のユーザが前記スケジューリングアシスタントを使用した頻度を、前記ユーザが前記スケジューリングアシスタントを使用せずに前記スケジューリングオペレーションを実行した頻度と比べた上での傾向を識別するように構成された傾向識別論理
   を含む、請求項５に記載のコンピューティングシステム。
9. 前記分析器システムが、
   前記要求側のユーザが前記補助コンピューティングシステムを他のユーザに推奨したかどうかを検出し、推奨検出インジケータを生成するように構成されたユーザ推奨検出論理を含み、前記満足度レベル検出論理が、前記推奨検出インジケータに基づいて前記満足度の兆候を生成するように構成される、請求項３に記載のコンピューティングシステム。
10. 前記分析器システムが、
    前記メッセージの前記内容における前記要求側のユーザの感情を識別し、前記識別した感情と前記補助コンピューティングシステムとの間の相関関係を識別するように構成された感情分析論理を含み、前記満足度レベル検出論理が、前記識別した感情及び前記補助コンピューティングシステムとの前記相関関係に基づいて前記満足度の兆候を生成する、請求項３に記載のコンピューティングシステム。
11. 前記感情分析論理が、前記メッセージの前記内容における前記要求側のユーザの前記感情を識別し、前記識別した感情と前記補助コンピューティングシステムの個々の特徴との間の相関関係を識別するように構成され、前記満足度レベル検出論理が、前記識別した感情及び前記補助コンピューティングシステムの前記個々の特徴との前記相関関係に基づいて前記満足度の兆候を生成する、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
12. 補助コンピューティングシステムにおいて、ユーザグループ内の複数の異なるユーザ間でグループメッセージの送信及び受信を行うメッセージングシステムから自然言語要求メッセージを受信することであって、前記自然言語要求メッセージが、前記補助システムとのやり取りを求める前記ユーザグループにおける要求側のユーザからのユーザ要求を示す、受信することと、
    前記自然言語要求メッセージに応答してサービスを提供するために、ユーザとの対話を実施するように前記メッセージングシステムを制御することと、
    前記自然言語要求メッセージ及び前記対話におけるメッセージに加えて、前記ユーザグループ内の前記複数の異なるユーザから他の自然言語メッセージを検出することと、
    前記他の自然言語メッセージ、前記自然言語要求メッセージ及び前記対話におけるメッセージの内容に基づいて、前記補助コンピューティングシステムに対応するユーザ満足度を示す満足度の兆候を生成することと、
    前記満足度の兆候に基づいて前記コンピューティングシステムを制御するための制御信号を生成することと
    を含む、コンピュータ実施方法。
13. 前記制御信号を生成することが、
    前記補助コンピューティングシステムを別のユーザに推奨するように前記要求側のユーザに促すように前記メッセージングシステムを制御するための前記制御信号を生成することを含む、請求項１２に記載のコンピュータ実施方法。
14. 満足度の兆候を生成することが、
    前記補助コンピューティングシステムによって提供される追加の機能について問い合わせる特徴発見自然言語メッセージを識別することと、
    前記特徴発見自然言語メッセージを示す特徴発見関与インジケータを生成することと、
    前記特徴発見関与インジケータに基づいて前記満足度の兆候を生成することと
    を含む、請求項１２に記載のコンピュータ実施方法。
15. やり取りを求める要求を示す自然言語要求メッセージを受信し、やり取りを求める前記自然言語要求に基づいてサービスを提供するソフトウェアエージェントと、
    ユーザから前記ソフトウェアエージェントに送信された１組のメッセージを有する会話を実施するメッセージングシステムであって、前記１組のメッセージの少なくとも１つのメッセージが、前記自然言語要求メッセージを含む、メッセージングシステムと、
    前記自然言語要求メッセージ及び前記１組のメッセージの他のメッセージの内容を分析し、前記自然言語要求メッセージ及び前記１組のメッセージの他のメッセージの前記内容に基づいて、前記補助コンピューティングシステムに対応するユーザ満足度を示す満足度の兆候を生成する信号分析器と、
    前記満足度の兆候に基づいて前記メッセージングシステムを制御する制御信号生成器論理と
    を含む、コンピューティングシステム。