JP2022524831A - コンテクストタッピングエンジン - Google Patents

Abstract

コンピューティングデバイスで実行されているアプリケーションは、アカウントに関連付けられた資格情報を認証し、コンピューティングデバイスへの非接触カードのタップを検出し得る。アプリケーションは、非接触カードの通信インターフェースから、コンピューティングデバイスへの非接触カードのタップに関連付けられたアクションを決定するために使用されるアクションデータを受信し得る。アプリケーションは、アプリケーションの現在の出力に基づいて、アプリケーションのコンテキストを決定し得る。アプリケーションは、アクションデータ、決定されたコンテキスト、およびアカウントに関連付けられたデータに基づいて、コンピューティングデバイスへの非接触カードのタップに関連付けられた第１のアクションを決定し得る。アプリケーションは、非接触カードのタップに基づいて第１のアクションの実行を開始し得る。

Description

本明細書の実施形態は、一般に、非接触カード、より具体的には、非接触カード用のコンテキストタッピングエンジンに関する。

関連出願
この出願は、２０１９年３月２０日に出願された「コンテクストタッピングエンジン」という名称の米国特許出願第１６／３５９，９８７号の優先権を主張する。前述の出願の内容は、その全体が参照により本明細書に援用される。

多くの場合、非接触カードをコンピューティングデバイスにタップすると、コンピューティングデバイスが事前定義されたアクションを実行し得る。しかしながら、事前定義されたアクションは静的であるため、ユーザが実行したい意図されたアクションを考えると、関連性がない場合がある。同様に、事前定義されたアクションは、コンピューティングデバイスのコンテキストを考えると関連性がない場合がある。

本明細書に開示される実施形態は、コンテクストタッピングエンジンのためのシステム、方法、製造品、およびコンピュータ可読媒体を提供する。一例によれば、コンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーションは、アカウントに関連付けられた資格情報を認証し、アカウントに関連付けられた非接触カードのコンピューティングデバイスへのタップを検出し得る。アプリケーションは、非接触カードの通信インターフェースから、コンピューティングデバイスへの非接触カードのタップに関連付けられたアクションを決定するために少なくとも部分的に使用されるアクションデータを受信し得る。アプリケーションは、アプリケーションの現在の出力に少なくとも部分的に基づいて、アプリケーションのコンテキストを決定し得る。アプリケーションは、アクションデータ、決定されたコンテキスト、およびアカウントに関連付けられたデータに基づいて、コンピューティングデバイスへの非接触カードのタップに関連付けられた第１のアクション、アプリケーションの少なくとも１つに関連付けられた第１のアクション、およびプロセッサ回路で実行されているオペレーティングシステム（ＯＳ）を決定し得る。アプリケーションは、コンピューティングデバイスへの非接触カードのタップに基づいて第１のアクションの実行を開始し得る。

コンテクストタッピングエンジンを提供するためのシステムの実施形態を示している。 コンテクストタッピングエンジンの実施形態を示している。 コンテクストタッピングエンジンの実施形態を示している。 コンテクストタッピングエンジンの実施形態を示している。 コンテクストタッピングエンジンの実施形態を示している。 コンテキストタッピングエンジンのルールを規定する例を示している。 非接触カードの例を示している。 非接触カードの例を示している。 第１の論理フローの実施形態を示している。 第２の論理フローの実施形態を示している。 第３の論理フローの実施形態を示している。 コンピューティングアーキテクチャの実施形態を示している。

本明細書に開示される実施形態は、非接触カードのタップをコンピューティングデバイスに解釈して、タップに応答してコンピューティングデバイス上で実行するアクションを動的に決定するコンテキストタッピングエンジンを提供する。コンテキストタッピングエンジンは、実行するアクションを決定するときに、任意の数とタイプの要素を考慮し得る。例えば、コンテキストタッピングエンジンは、デフォルトアクション、ユーザ定義アクション、コンテキスト決定アクション、および／または予測アクションの１つまたは複数を考慮して、特定のタップに応答して実行するアクションを決定し得る。デフォルトアクションは、非接触カードのメモリで指定されたデフォルトアクションであり得る。ユーザ定義アクションは、ユーザが定義し、非接触カードのメモリに格納されるアクションであり得る。コンテキスト決定アクションは、コンピューティングデバイスの現在のコンテキストに少なくとも部分的に基づいて、コンピューティングデバイスによって動的に生成されるアクションを備え得る。予測アクションは、複数のユーザからの少なくとも部分的な履歴データに基づいてコンピューティングデバイスによって生成されるアクションを備え得る。そうすることで、コンピューティングデバイスへの非接触カードのタップに応答して、関連する様々なアクションを実行し得る。

例えば、ユーザは、新しい非接触カードを受け取り、非接触カードをスマートフォンにタップし得る。タップに応答して、スマートフォンは、アカウント管理アプリケーションのカードアクティベーションページを開き得る。これにより、ユーザは、カードをアクティブにし得る。スマートフォンは、非接触カードのメモリ内のアクションデータとして指定されたユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）に基づいてカードアクティベーションページを開き得る。カードがアクティブ化されると、ユーザは、カードをスマートフォンに再度タップし得る。次に、スマートフォンは、アカウント管理アプリケーションのコンテキストに基づいて、アカウントアプリケーションのアカウント残高ページを開くことを決定し得る。非接触カードの他のタップに応答して、スマートフォンは、機械学習を活用して、タップに関連付けられたアクションを予測し得る。例えば、スマートフォンは、アカウント管理アプリケーションのユーザ定義アクションページをロードすることを予測し得る。ユーザ定義アクションページで、ユーザは、アクション（例えば、顧客サービスの呼び出し）を規定し得、これは、非接触カードのメモリに格納され得る。ユーザ定義アクションは、満たされた場合に、スマートフォンにユーザ定義アクション（例えば、顧客サービスの呼び出し）を実行させる１つまたは複数のルール（または基準）を含み得る。

本明細書で使用される表記法および命名法を一般的に参照して、以下の詳細な説明の１つまたは複数の部分は、コンピュータまたはコンピュータのネットワーク上で実行されるプログラム手順に関して提示され得る。これらの手順の説明および表現は、当業者によって、それらの作業の実体を当業者に最も効果的に伝えるために使用される。手順はここにあり、一般に、望ましい結果につながる自己矛盾のない一連の演算であると考えられている。これらの演算は、物理量の物理的な操作を必要とする演算である。通常、必ずしもそうとは限らないが、これらの量は、格納、転送、結合、比較、およびその他の方法で操作できる電気信号、磁気信号、または光信号の形をとる。主に一般的な使用法の理由から、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、用語、数値などと呼ぶと便利な場合がある。しかしながら、これらおよび類似の用語はすべて、適切な物理量に関連付けられており、これらの量に適用される便利なラベルにすぎないことに留意すべきである。

さらに、これらの操作は、加算または比較などの用語で呼ばれることが多く、これらは、一般に、人間のオペレータによって実行される知的な演算に関連付けられている。しかしながら、１つまたは複数の実施形態の一部を形成する本明細書に記載の演算のいずれにおいても、人間のオペレータのそのような能力は、必要ではなく、またはほとんどの場合望ましいものではない。むしろ、これらの演算は、機械演算である。様々な実施形態の演算を実行するための有用な機械は、本明細書の教示に従って書かれた、その中に格納されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化または構成されたデジタルコンピュータを含み、および／または必要な目的のために特別に構築された装置またはデジタルコンピュータを含む。様々な実施形態はまた、これらの演算を実行するための装置またはシステムに関する。これらの装置は、必要な目的のために特別に構築され得る。これらの様々な機械に必要な構造は、与えられた説明から明らかになる。

ここで、図面を参照する。ここで、同様の参照番号は、全体を通して同様の要素を参照するために使用される。以下の説明では、説明の目的で、それらを完全に理解するために、多くの具体的な詳細が示されている。しかしながら、新規の実施形態は、これらの特定の詳細なしで実施できることは明らかであろう。他の例では、その説明を容易にするために、周知の構造およびデバイスがブロック図の形で示されている。意図は、請求の範囲内のすべての修正、均等物、および代替案をカバーすることである。

図１は、開示された実施形態に対応する、例示的なシステム１００の概略図を示している。示されるように、システム１００は、１つまたは複数の非接触カード１０１および１つまたは複数のモバイルデバイス１１０を含む。非接触カード１０１は、クレジットカード、デビットカード、ＡＴＭカード、ギフトカードなどの任意のタイプの支払いカードを代表するものである。非接触カード１０１は、ＮＦＣ、ＥＭＶ標準、または無線通信における他の短距離プロトコルを介して、またはＮＦＣデータ交換フォーマット（ＮＤＥＦ）タグを使用してモバイルデバイス１１０と通信するように構成された、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）チップなどの１つまたは複数のチップ（図示せず）を備え得る。本明細書では通信プロトコルの例としてＮＦＣが使用されているが、本開示は、ＥＭＶ標準、ブルートゥース（登録商標）、および／またはＷｉ－Ｆｉなどの他のタイプの無線通信にも同様に適用可能である。モバイルデバイス１１０は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ウェアラブルデバイス、ラップトップ、ポータブルゲームデバイスなどのような、任意のタイプのネットワーク対応コンピューティングデバイスを代表するものである。

示されるように、非接触カードのメモリ１０２は、アクションデータ１０３のデータストアを含む。アクションデータ１０３は、モバイルデバイス１１０上でアクションを実行するためにアカウントアプリケーション１１３のタッピングエンジン１１５によって解釈され得る任意のタイプのデータを表す。例えば、アクションデータ１０３は、ウェブサイト、アプリケーション（例えば、アカウントアプリケーション１１３および／または他のアプリケーション１１４）、アプリケーションページ（例えば、アカウントアプリケーション１１３および／またはモバイルデバイス１１０の他のアプリケーション１１４）、ＯＳ１１２のコンポーネント、または他のコンピューティングリソースに向けられたＵＲＬを含み得る。タッピングエンジン１１５によって受信されると、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０に、ＵＲＬによって指定されたリソースをロードさせ得る。

他の例として、アクションデータ１０３は、タッピングエンジン１１５が関連するアクションを決定することを可能にするルール、条件、および／または他のデータを含み得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストを決定し、モバイルデバイス１１０のコンテキストおよびアクションデータ１０３に基づいてコンテキストアクションを決定し得る。他の例として、タッピングエンジン１１５は、履歴データに基づいてユーザの意図を予測する予測アクション（例えば、ユーザおよび／または他のユーザによって実行された以前のアクション）を生成し得る。次に、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０上でコンテキストアクションおよび／または予測アクションの実行を開始し得る。

さらに、アクションデータ１０３は、モバイルデバイス１１０上でユーザ定義アクションを実行するためにタッピングエンジン１１５によって解釈され得るユーザ定義アクションを格納し得る。アクションデータ１０３内のユーザ定義アクションは、ＵＲＬ、ならびにタッピングエンジン１１５がユーザ定義アクションを実行する前に満たされなければならない１つまたは複数のルールまたは他の条件を含み得る。

示されるように、モバイルデバイス１１０のメモリ１１１は、オペレーティングシステム（ＯＳ）１１２のインスタンスを含む。オペレーティングシステム１１２の例は、アンドロイド（登録商標）ＯＳ、ｉＯＳ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、およびウィンドウズ（登録商標）オペレーティングシステムを含む。示されるように、ＯＳ１１２は、アカウントアプリケーション１１３および１つまたは複数の他のアプリケーション１１４を含む。アカウントアプリケーション１１３は、ユーザが、アカウント残高の表示、アイテムの購入、および支払いの処理などの様々なアカウント関連の操作を実行することを可能にする。最初に、ユーザは、認証資格情報を使用して認証して、アカウントアプリケーション１１３の特定の機能にアクセスし得る。例えば、認証資格情報は、ユーザ名およびパスワード、生体認証資格情報などを含み得る。

示されるように、アカウントアプリケーション１１３は、タッピングエンジン１１５およびルール１１６のデータストア、ユーザプロファイル１１７、機械学習（ＭＬ）モデル１１８、およびアカウントデータ１１９を含む。タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のタップに関連付けられたアクションを決定するように構成される。前述のように、タッピングエンジン１１５は、タップに関連付けられた事前定義されたアクション、タップに関連付けられたユーザ定義アクションを決定し、タップに関連付けられたコンテキストアクションを生成し、タップに関連付けられた予測アクションを生成するように構成される。一般に、非接触カード１０１がモバイルデバイス１１０にタップされる（例えば、無線通信範囲に持ち込まれる）とき、モバイルデバイス１１０は、非接触カード１０１の通信インターフェース（例えば、ＮＦＣ、ブルートゥース（登録商標）、ＥＭＶなど）からアクションデータ１０３の１つまたは複数のレコードを受信し得る。

タッピングエンジン１１５は、アクションデータ１０３に少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイス１１０上で実行するアクションを決定し得る。例えば、アクションデータ１０３は、ＵＲＬを指定し得る。いくつかの実施形態では、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０上で実行するアクションを決定するときに、モバイルデバイス１１０のコンテキストをさらに決定し得る。タッピングエンジン１１５は、どのアプリケーションがモバイルデバイス１１０上で実行されているか、どのアプリケーションがモバイルデバイス１１０のディスプレイのフォアグラウンドにあるか、フォアグラウンドのアプリケーションにどのような機能が関連付けられているか、デバイスのディスプレイに表示されているデータを解析すること、ユーザプロファイル１１７のデータ、および／またはアカウントデータ１１９のデータ（例えば、トランザクションデータ、購入データなど）など、モバイルデバイス１１０の任意の属性に基づいてコンテキストを決定し得る。

さらに、いくつかの実施形態では、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０上で実行するアクションを決定するときのユーザの意図を反映する予測アクションを生成し得る。例えば、ユーザは、非接触カード１０１をモバイルデバイス１１０にタップした後、アカウントステートメントページに繰り返しアクセスし得る。そのような例では、タッピングエンジン１１５は、ユーザによる非接触カード１０１のモバイルデバイス１１０へのタップを検出した後、アカウントステートメントページをロードし得る。他の例として、タッピングエンジン１１５は、トレーニングデータに基づいてトレーニングされたＭＬモデル１１８を活用し得る。トレーニングデータは、複数の異なるユーザによるデバイスへの非接触カードのタップに応答して実行された履歴アクションを記述し得る。トレーニングデータに基づくトレーニング中に、機械学習（ＭＬ）アルゴリズムは、ＭＬモデル１１８を生成し得る。ＭＬモデル１１８を使用して、モバイルデバイス１１０への非接触カード１０１の所与のタップについて予測アクションを生成し得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、アクションデータ１０３、決定されたコンテキスト、ルール１１６、ユーザプロファイル１１７、および／またはアカウントデータ１１９のうちの１つまたは複数をＭＬモデル１１８に提供し得、これは、１つまたは複数の予測アクションを生成し得る。ＭＬモデル１１８は、各予測アクションのスコアをさらに計算し得、スコアは、アクションがユーザによって意図されたアクションである可能性を反映する。次に、タッピングエンジン１１５は、最高のスコアを有する予測アクションを選択し、選択された予測アクションの実行を開始し得る。

述べたように、いくつかの実施形態では、アクションデータ１０３は、デフォルトのアクションを指定する（例えば、使用のためにアクティブ化されていない非接触カード１０１がモバイルデバイス１１０にタップされたときに、アカウントアプリケーション１１３のカードアクティベーションページをロードする）。したがって、そのような例では、タッピングエンジン１１５は、非アクティブなカードのタップに応答して、アカウントアプリケーション１１３のアカウントアクティベーションページをロードする。他の例として、アクションデータ１０３は、カードがアクティブ化されていないことを反映するフラグを含み得、タッピングエンジン１１５は、カードがアクティブ化されていないことを示すフラグを検出すると、アカウントアクティベーションページをロードする。さらに他の例として、タッピングエンジン１１５は、タッピングエンジン１１５が、アカウントアクティベーションページをロードするためにカード１０１と以前に通信していないことを決定し得る。他の例では、フラグは、非接触カード１０１の発行者によって維持されるサーバに格納され得る。サーバに格納されているフラグは、カードが顧客に送信されたが、まだアクティブ化されていないことを示し得る。タッピングエンジン１１５は、サーバからフラグを受信し、それに応じてアカウントアクティベーションページをロードし得る。カードがアクティブ化されると、異なるアクションがアクションデータ１０３として格納され得る。異なるアクションは、非接触カード１０１自体、アカウントアプリケーション１１３、および／またはユーザによって生成され得る。

他の実施形態では、アクションデータ１０３は、電話番号で顧客サービス部門に電話をかけるなどのユーザ定義アクションを指定する。アクションデータ１０３に格納されたＵＲＬは、ＯＳ１１２の電話アプリケーション（例えば、他のアプリケーション１１４のうちの１つ）を開き、顧客サービス部門の電話番号をダイヤルするように指定し得る。そのような例では、タッピングエンジン１１５は、電話アプリケーションを開き、非接触カード１０１のタップに基づいてアクションデータ１０３の受信に応答するユーザのために顧客サービス部門の電話番号をダイヤルする。

他の例として、アクションデータ１０３は、一般的であり、関連するアクションを決定するために（例えば、コンテキストおよび／または予測を使用して）タッピングエンジン１１５によって解釈される。例えば、ユーザがアカウントアプリケーション１１３のホームページを見ながら非接触カード１０１をモバイルデバイス１１０にタップすると、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストが関連するアカウントに関連していると決定し得る（例えば、ホームページのＵＲＬに基づいて、ホームページに出力されるテキストの概念を決定するなど）。それに応じて、タッピングエンジン１１５は、アカウントアプリケーション１１３のアカウント残高ページをロードでき、これにより、ユーザは、自分のアカウント残高および他の詳細なアカウント情報を見ることができる。したがって、タッピングエンジン１１５は、ユーザによって実行されたアクションを監視し、アクションの指示を（決定されたコンテキストとともに）ユーザプロファイル１１７および／またはアカウントデータ１１９に格納し得る。他の例として、非接触カード１０１がモバイルデバイス１１０にタップされると、タッピングエンジン１１５は、アカウントデータ１１９が、事前定義された時間内（例えば、３０秒、１分など）に非接触カード１０１を使用して（例えば、他のアプリケーション１１４のウェブブラウザを使用して）購入が行われたことを反映していると決定し得る。したがって、タッピングエンジン１１５は、購入に関連するアクションを実行し得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、期日に購入の支払いをプログラムでスケジュールし得る。他の例として、タッピングエンジン１１５は、顧客が報酬ポイントを使用して購入の支払いをすることを可能にする報酬ページをロードし得る。さらに他の例として、タッピングエンジン１１５は、アプリケーション内の１つまたは複数のフォームフィールドの存在に基づいて、関連するアクションを決定し得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、ウェブブラウザのフォームフィールドが現在アカウント番号フィールドを含むことを決定し得る。タッピングエンジン１１５は、フォームフィールドのメタデータの読み取り、ウェブブラウザでのウェブページのソースコードの読み取り、ウェブページのドキュメントオブジェクトモデル（ＤＯＭ）などの任意の適切な手段によってアカウント番号フィールドを識別し得る。したがって、そのような例では、タッピングエンジン１１５は、非接触カード１０１をデバイス１１０にタップして、カード１０１のアカウント番号をアカウント番号フィールドにコピーすることを指定する通知を出力し得る。

いくつかの実施形態では、タップに応答してアクションが実行されると、タッピングエンジン１１５および／またはアカウントアプリケーション１１３は、アクションが実行されたことを示す通知をユーザに出力し得る。追加の通知は、ユーザ定義アクションおよび／またはユーザが選択できる１つまたは複数の事前定義されたアクションを含む、任意のアクションをカードタップにリンクできることをユーザに指定し得る。

ルール１１６は、一般に、タップに応答するアクションを決定するためにタッピングエンジン１１５によって使用され得る１つまたは複数のルールを含む。例えば、ルール１１６のルールは、ユーザが指定された時間内に映画チケットに１０ドルを超えて費やした場合に、報酬ポイントを伴う映画チケットの支払いを指定し得る。そのような例では、タッピングエンジン１１５は、非接触カード１０１のタップを検出し、アカウントデータ１１９内のユーザの支出データを解析して、ユーザが指定された時間内に映画チケットに２０ドルを費やしたと決定し得る。それに応答して、タッピングエンジン１１５は、報酬ポイントを伴う映画チケットの支払い、またはユーザが報酬ポイントを伴う映画チケットの支払いを可能にするアカウントアプリケーション１１３のページのロードを含み得るコンテキストアクションをプログラム的に生成し得る。

いくつかの実施形態では、非接触カード１０１は、アクションデータ１０３の複数の要素をデバイス１１０に送信し得る。例えば、暗号化されたパッケージは、アクションデータ１０３の複数の要素と、アクションデータ１０３の異なる要素を解析するためにタッピングエンジン１１５によって使用される区切り文字および／またはメタデータを含み得る。そのような例では、単一のパッケージを復号し、解析し、１つまたは複数の目的（例えば、ＵＲＬにアクセスする、電話番号に電話する、および／またはフォームフィールドに入力する）に使用し得る。例えば、アクションデータ１０３の複数の要素がコンマ区切り文字で区切られている場合、タッピングエンジン１１５は、コンマ区切り文字に基づいて各要素を解析し、アクションデータの各要素に関連付けられた１つまたは複数の操作を実行し得る。

図２Ａは、一実施形態に係る、非接触カード１０１のモバイルデバイス１１０へのタップに応答するアクションを決定するタッピングエンジン１１５の例を示す概略図２００である。示されるように、モバイルデバイス１１０上のアカウントアプリケーション１１３は、顧客サービスの問題についてのよくある質問（ＦＡＱ）を含む顧客サービスページを出力している。非接触カード１０１がモバイルデバイス１１０にタップされると、非接触カード１０１は、アクションデータ１０３をモバイルデバイス１１０に送信し得る。しかしながら、アクションデータ１０３は、実行するアクション（例えば、アプリケーション、ページなどのＵＲＬへのアクセス）を指定し得ない。したがって、タッピングエンジン１１５は、タップに応答して実行するアクションを決定し得る。

少なくとも１つの実施形態では、タッピングエンジン１１５は、実行するアクションを決定するためにモバイルデバイス１１０のコンテキストを決定する。例えば、タッピングエンジン１１５は、アカウントアプリケーション１１３の顧客サービスページが現在モバイルデバイス１１０に表示されていることを決定し得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、顧客サービスページのテキストを解析し、顧客サービスに関連する概念を検出し得る。したがって、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストが顧客サービスに関連していると決定し得る。したがって、タッピングエンジン１１５は、顧客サービスへの電話の開始、アカウントアプリケーション１１３へのより詳細な顧客サービスページのロードなど、顧客サービスに関連するアクションを実行することを決定し得る。

追加的および／または代替的に、タッピングエンジン１１５は、ＭＬモデル１１８を活用して、モバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のタップに関連付けられたアクションを決定し得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストを説明するデータをＭＬモデル１１８に提供し得る（例えば、顧客サービスページが表示されること、コンテキストが顧客サービス、アプリケーションの履歴に関連すること、および／またはモバイルデバイス１１０などに表示するために出力されたページ）。さらに、ＭＬモデル１１８は、関連するユーザ応答によって実行されたタップアクションの履歴、および／または複数のユーザによって実行されたタップアクションの履歴を考慮し得る。例えば、タップアクションの履歴は、顧客サービスのＦＡＱページが表示されているときに非接触カード１０１のタップに応答して実行される最も頻繁なアクションが顧客サービスへのダイヤルであることを示し得る。ＭＬモデル１１８は、ルール１１６、ユーザプロファイル１１７、および／またはアカウントデータ１１９をさらに考慮し得る。次に、ＭＬモデル１１８は、実行する１つまたは複数の候補アクションを生成し、非接触カード１０１のモバイルデバイス１１０へのタップに応答して実行するアクションとして、最高のスコアを有する候補アクションを返し得る。

図２Ｂは、タッピングエンジン１１５が、ユーザに代わって顧客サポートにダイヤルするために電話アプリケーションを開くことを決定する実施形態を示す概略図２１０である。したがって、タッピングエンジン１１５は、ＯＳ１１２の電話アプリケーションの開放を開始し、電話アプリケーションに、顧客サポートに関連付けられた電話番号をダイヤルさせ得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、図２Ａのモバイルデバイス１１０の決定されたコンテキストに基づいて顧客サポートにダイヤルすることを決定し得る。追加的および／または代替的に、ＭＬモデル１１８は、顧客サポートを呼び出すことが、（各候補アクションについて計算されたスコアに基づいて）ユーザによって実行されることが最も可能性が高いアクションであると決定し得る。追加的および／または代替的に、タッピングエンジン１１５は、ルール１１６（および／またはユーザプロファイル１１７）で指定されたルールに基づいて顧客サポートを呼び出すことを決定し得、ルールは、アカウントアプリケーション１１３の顧客サービス関連のページが表示されたときに顧客サービスを呼び出すことを指定している。

図３Ａは、一実施形態に係る、非接触カード１０１のモバイルデバイス１１０へのタップに応答するアクションを決定するタッピングエンジン１１５の例を示す概略図３００である。前述のように、非接触カード１０１がモバイルデバイス１１０にタップされると、非接触カード１０１は、アクションデータ１０３をモバイルデバイス１１０に送信し得る。しかしながら、アクションデータ１０３は、一般的であり、実行するアクションを指定し得ない。したがって、タッピングエンジン１１５は、タッピングに応答して実行するアクションを決定し得る。

示されるように、モバイルデバイス１１０上のアカウントアプリケーション１１３は、ユーザのもう１つのアカウントの指示を含むホームページを出力している。タッピングエンジン１１５は、アカウントアプリケーション１１３から、ホームページが表示のために出力されているという指示を受信し得る。タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストに基づいてアクションを決定し得る。述べたように、タッピングエンジン１１５は、アカウントアプリケーション１１３のホームページが表示されていることを決定することによってコンテキストを決定し得る。タッピングエンジン１１５は、ホームページの出力（例えば、任意のテキストおよび／または画像）を解析して、ホームページに関連付けられた概念を決定することによって、コンテキストをさらに決定し得る。したがって、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストがユーザのアカウントに関連していると決定し得る。決定されたコンテキストに基づいて、タッピングエンジン１１５は、アカウントアプリケーション１１３の詳細なアカウントページにアクセスすることを決定し得る。

図３Ｂは、タッピングエンジン１１５が、アカウントアプリケーション１１３に、非接触カード１０１に関連付けられたアカウントの詳細ページを（例えば、非接触カード１０１のアカウント番号に基づいて）ロードさせた実施形態を示す概略図３１０である。述べたように、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイスのコンテキストに基づいて、タップに応答するアカウントの詳細ページをロードすることを決定し得る。追加的および／または代替的に、ユーザは、ホームページが表示されている間に非接触カード１０１がタップされたときにアカウント詳細ページをロードすることを示すルール１１６を指定し得る。追加的および／または代替的に、タッピングエンジン１１５は、ＭＬモデル１１８に基づいて、ユーザがタップに応答してアカウント詳細ページをロードすることを意図していると予測し得る。

図４は、一実施形態に係る、非接触カード１０１のアクションデータ１０３に格納するための例示的なユーザ定義アクションを示す概略図４００である。示されるように、アカウントアプリケーション１１３のグラフィカルユーザインターフェースは、ユーザがアクションを規定することを可能にする。例えば、ＧＵＩ要素４０１において、ユーザは、アカウントアプリケーション１１３がホームページ（例えば、図３Ａのホームページ）を出力している間に、アクションが非接触カード１０１のタップに適用されることを指定した。さらに、ＧＵＩ要素４０２において、ユーザは、アカウントアプリケーション１１３がホームページを出力している間に非接触カード１０１をタップすることにより、アカウントに関連付けられた詳細残高ページ（例えば、図３Ｂのアカウント詳細ページ）をロードする必要があることを指定した。ＧＵＩ要素４０１で提供される入力は、ユーザによって手動で入力され、および／または複数のオプション（例えば、オプションのドロップダウンリスト）からユーザによって選択され得る。提出されると、アカウントアプリケーション１１３は、アクションデータ１０３－１を生成し、これは、非接触カード１０１に送信される。次に、非接触カード１０１は、アクションデータ１０３－１をアクションデータ１０３のレコードとして非接触カード１０１のメモリに格納し得る。一実施形態では、アクションデータ１０３－１は、アカウントアプリケーション１１３のアカウント詳細ページに向けるＵＲＬを含む。しかしながら、他の実施形態では、アクションデータ１０３－１は、追加情報を含む（例えば、アカウントアプリケーション１１３のホームページがモバイルデバイス１１０上で現在開いている場合、アカウント詳細ページへのＵＲＬに従うべきであることを指定するルール）。

図５Ａは、クレジットカード、デビットカード、および／またはギフトカードなどの支払いカードを備え得る非接触カード１０１を示している。示されているように、非接触カード１０１は、カード１０１の表面または裏面に表示されるサービスプロバイダ５０２によって発行され得る。いくつかの例では、非接触カード１０１は、支払いカードとは関係がなく、識別カードを備え得るが、これに限定されない。いくつかの例では、支払いカードは、デュアルインターフェース非接触支払いカードを備え得る。非接触カード１０１は、プラスチック、金属、および他の材料で構成される単一層または１つまたは複数の積層層を含み得る基板５１０を備え得る。例示的な基板材料は、ポリ塩化ビニル、ポリ塩化ビニルアセテート、アクリロニトリルブタジエンスチレン、ポリカーボネート、ポリエステル、陽極酸化チタン、パラジウム、金、カーボン、紙、および生分解性材料を含む。いくつかの例では、非接触カード１０１は、ＩＳＯ／ＩＥＣ７８１０規格のＩＤ－１フォーマットに準拠する物理的特性を有し得、そうでなければ、非接触カードは、ＩＳＯ／ＩＥＣ１４４４３規格に準拠し得る。しかしながら、本開示に係る非接触カード１０１は異なる特性を有し得、本開示は、支払いカードに非接触カードを実施する必要がないことを理解されたい。

非接触カード１０１は、カードの表面および／または裏面に表示される識別情報５１５、および接触パッド５２０も含み得る。接触パッド５２０は、モバイルデバイス１１０、ユーザデバイス、スマートフォン、ラップトップ、デスクトップ、またはタブレットコンピュータなどの他の通信デバイスとの接触を確立するように構成され得る。非接触カード１０１は、処理回路、アンテナ、および図５Ａには示されていない他のコンポーネントも含み得る。これらのコンポーネントは、接触パッド５２０の背後または基板５１０上の他の場所に配置され得る。非接触カード１０１はまた、カードの裏面に位置し得る磁気ストリップまたはテープを含み得る（図５Ａには示されていない）。

図５Ｂに示されるように、非接触カード１０１の接触パッド５２０は、マイクロプロセッサ５３０およびメモリ１０２を含む、情報を格納および処理するための処理回路５２５を含み得る。処理回路５２５は、プロセッサ、メモリ、エラーおよびパリティ／ＣＲＣチェッカ、データエンコーダ、衝突防止アルゴリズム、コントローラ、コマンドデコーダ、セキュリティプリミティブ、および本明細書に記載の機能を実行するために必要な改ざん防止ハードウェアを含む追加のコンポーネントを含み得ることが理解される。

メモリ１０２は、リードオンリーメモリ、ライトワンスリードマルチプルメモリ、またはリード／ライトメモリ、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、およびＥＥＰＲＯＭであり得、非接触カード１０１は、これらのメモリの１つまたは複数を含み得る。リードオンリーメモリは、工場出荷時に読み取り専用または１回限りのプログラムが可能であり得る。１回限りのプログラムにより、一度書き込んで何度も読み取ることができる。ライトワンス／リードマルチプルメモリは、メモリチップが工場から出荷された後のある時点でプログラムされ得る。メモリは、一度プログラムされると、書き換えられないかもしれないが、何度も読み取られ得る。リード／ライトメモリは、工場出荷後に何度もプログラムおよび再プログラムされ得る。リード／ライトメモリはまた、工場出荷後に何度も読み取られ得る。

メモリ１０２は、アクションデータ１０３、１つまたは複数のアプレット５４０、１つまたは複数のカウンタ５０４、および１つまたは複数の顧客識別子５０７を格納するように構成され得る。１つまたは複数のアプレット５４０は、Ｊａｖａ（登録商標）カードアプレットなど、１つまたは複数の非接触カード上で実行するように構成された１つまたは複数のソフトウェアアプリケーションを備え得る。しかしながら、アプレット５４０は、Ｊａｖａカードアプレットに限定されず、代わりに、非接触カードまたは限られたメモリを有する他のデバイス上で動作可能な任意のソフトウェアアプリケーションであり得ることが理解される。１つまたは複数のカウンタ５０４は、整数を格納するのに十分な数値カウンタを備え得る。顧客識別子５０７は、非接触カード１０１のユーザに割り当てられた一意の英数字識別子を備え得、識別子は、非接触カードのユーザを他の非接触カードユーザと区別し得る。いくつかの例では、顧客識別子５０７は、顧客とその顧客に割り当てられたアカウントの両方を識別し、さらに顧客のアカウントに関連付けられた非接触カードを識別し得る。

前述の例示的な実施形態のプロセッサおよびメモリ要素は、接触パッドを参照して説明されているが、本開示は、それに限定されない。これらの要素は、パッド５２０の外部に、またはそれから完全に分離して、または接触パッド５２０内に位置するプロセッサ５３０およびメモリ１０２要素に加えて、さらなる要素として実施され得ることが理解される。

いくつかの例では、非接触カード１０１は、１つまたは複数のアンテナ５５５を備え得る。１つまたは複数のアンテナ５５５は、非接触カード１０１内および接触パッド５２０の処理回路５２５の周りに配置され得る。例えば、１つまたは複数のアンテナ５５５は、処理回路５２５と一体化され得、１つまたは複数のアンテナ５５５は、外部ブースターコイルと共に使用され得る。他の例として、１つまたは複数のアンテナ５５５は、接触パッド５２０および処理回路５２５の外部にあり得る。

一実施形態では、非接触カード１０１のコイルは、空芯変圧器の二次側として機能し得る。端末は、電力または振幅変調を切断することによって非接触カード１０１と通信し得る。非接触カード１０１は、１つまたは複数のコンデンサを介して機能的に維持され得る非接触カードの電源接続におけるギャップを使用して、端末から送信されるデータを推測し得る。非接触カード１０１は、非接触カードのコイルまたは負荷変調の負荷を切り替えることにより、通信を返し得る。負荷変調は、干渉によって端末のコイルで検出され得る。より一般的には、アンテナ５５５、処理回路５２５、および／またはメモリ１０２を使用して、非接触カード１０１は、ＮＦＣ、ブルートゥース（登録商標）、および／またはＷｉ－Ｆｉ通信を介して通信するための通信インターフェースを提供する。

上で説明したように、非接触カード１０１は、Ｊａｖａカードなどのメモリが限られているスマートカードまたは他のデバイス上で動作可能なソフトウェアプラットフォーム上に構築され得、１つまたは複数のアプリケーションまたはアプレットは、安全に実行され得る。アプレットは、非接触カードに追加され、様々なモバイルアプリケーションベースの使用事例で多要素認証（ＭＦＡ）用のワンタイムパスワード（ＯＴＰ）を提供し得る。アプレットは、モバイルＮＦＣリーダ（例えば、モバイルデバイス１１０の）などのリーダからの近距離データ交換要求などの１つまたは複数の要求に応答し、ＮＤＥＦテキストタグとしてエンコードされた暗号的に安全なＯＴＰを備えるＮＤＥＦメッセージを生成するように構成され得る。

ＮＤＥＦＯＴＰの一例は、ＮＤＥＦショートレコードレイアウト（ＳＲ＝１）である。このような例では、１つまたは複数のアプレット５４０は、ＯＴＰをＮＤＥＦタイプ４のよく知られたタイプのテキストタグとしてエンコードするように構成され得る。いくつかの例では、ＮＤＥＦメッセージは、１つまたは複数のレコードを備え得る。アプレット５４０は、ＯＴＰレコードに加えて、１つまたは複数の静的タグレコードを追加するように構成され得る。

いくつかの例では、非接触カード１０１およびサーバ１２０は、カードが適切に識別され得るように特定のデータを含み得る。非接触カード１０１は、１つまたは複数の一意の識別子（図示せず）を含み得る。読み取り動作が行われるたびに、カウンタ１０４は、インクリメントするように構成され得る。いくつかの例では、非接触カード１０１からのデータが（例えば、モバイルデバイス１１０によって）読み取られるたびに、カウンタ１０４は、検証のためにサーバに送信され、カウンタ値１０４が等しいかどうかを決定する（検証の一部として）。

いくつかの例では、１つまたは複数のアプレット５４０は、そのパーソナライズ状態を維持するように構成されて、ロック解除および認証された場合にのみパーソナライズを許可し得る。他の状態は、標準的な状態の事前パーソナライズを備え得る。終了状態に入ると、１つまたは複数のアプレット５４０は、パーソナライズデータを削除するように構成され得る。終了状態では、１つまたは複数のアプレット５４０は、すべてのアプリケーションプロトコルデータユニット（ＡＰＤＵ）要求への応答を停止するように構成され得る。

１つまたは複数のアプレット５４０は、認証メッセージで使用され得るアプレットバージョン（２バイト）を維持するように構成され得る。いくつかの例では、これは最上位バイトのメジャーバージョン、最下位バイトのマイナーバージョンとして解釈され得る。バージョンのそれぞれのルールは、認証メッセージを解釈するように構成されている。例えば、メジャーバージョンに関しては、これには、各メジャーバージョンが特定の認証メッセージレイアウトと特定のアルゴリズムを備えることが含まれ得る。マイナーバージョンの場合、これには、バグ修正、セキュリティ強化などに加えて、認証メッセージまたは暗号化アルゴリズムへの変更、静的タグコンテンツへの変更が含まれ得ない。

いくつかの例では、１つまたは複数のアプレット５４０は、ＲＦＩＤタグをエミュレートするように構成され得る。ＲＦＩＤタグは、１つまたは複数の多形タグを含み得る。いくつかの例では、タグが読み取られるたびに、非接触カードの信頼性を示し得る様々な暗号化データが提示される。１つまたは複数のアプリケーションに基づいて、タグのＮＦＣ読み取りが処理され得、データがサーバに送信され得、そしてデータがサーバで検証され得る。

いくつかの例では、非接触カード１０１およびサーバは、カードが適切に識別され得るように、特定のデータを含み得る。非接触カード１０１は、１つまたは複数の一意の識別子（図示せず）を備え得る。読み取り動作が行われるたびに、カウンタ５０４は、インクリメントするように構成され得る。いくつかの例では、非接触カード１０１からのデータが（例えば、モバイルデバイス１１０によって）読み取られるたびに、カウンタ５０４は、検証のためにサーバに送信され、カウンタ値５０４が等しいかどうかを決定する（検証の一部として）。

１つまたは複数のカウンタ５０４は、リプレイ攻撃を防ぐように構成され得る。例えば、暗号文が取得されて再生された場合、カウンタ５０４が読み取られ、使用され、または他の方法で渡された場合、その暗号文は直ちに拒否される。カウンタ５０４が使用されていない場合、それは再生され得る。いくつかの例では、カード上でインクリメントされるカウンタは、トランザクション用にインクリメントされるカウンタとは異なる。非接触カード１０１は、非接触カード１０１上のアプレット５４０間に通信がないため、アプリケーショントランザクションカウンタ５０４を決定できない。いくつかの例では、非接触カード１０１は、トランザクションアプレットであり得る第１のアプレット５４０－１、および第２のアプレット５４０－２を備え得る。各アプレットは、カウンタ５０４を備え得る。

いくつかの例では、カウンタ５０４は、同期し得ない。いくつかの例では、ある角度での読み取りなど、トランザクションを開始する偶発的な読み取りを考慮して、カウンタ５０４は、インクリメントし得るが、アプリケーションは、カウンタ５０４を処理しない。いくつかの例では、モバイルデバイス１１０がウェイクアップされると、ＮＦＣが有効にされ得、モバイルデバイス１１０は、利用可能なタグを読み取るように構成され得るが、読み取りに応答してアクションは取られない。

カウンタ５０４の同期を維持するために、モバイルデバイス１１０がウェイクアップしたときに検出し、検出に起因して発生した読み取りがその後カウンタ５０４を前進させることを示すサーバと同期するように構成されるような、バックグラウンドアプリケーションなどのアプリケーションが実行され得る。他の例では、ハッシュされたワンタイムパスワードを利用して、同期ミスのウィンドウを受け入れ得る。例えば、１０の閾値内にある場合、カウンタ５０４は、前進するように構成され得る。しかしながら、異なる閾値以内、例えば、１０または１０００以内の場合、１つまたは複数のアプリケーションを介して、ユーザがユーザのデバイスを介してタップ、ジェスチャ、またはその他の方法で１つまたは複数の回数を示すことを要求する再同期の実行要求が処理され得る。カウンタ５０４が適切なシーケンスで増加する場合、ユーザがそうしていることを知ることが可能である。

非接触カード１０１は、カウンタ５０４、マスター鍵５０５、および多様化された鍵５０６を使用して鍵多様化技術を実行してデータを保護するように構成される（例えば、アクションデータ１０３をモバイルデバイス１１０に送信するとき）。一般に、サーバ（または非接触カード１０１の発行者によって所有および／または操作される他のコンピューティングデバイス）および非接触カード１０１は、同じマスター鍵５０５（マスター対称鍵とも呼ばれる）でプロビジョニングされ得る。より具体的には、各非接触カード１０１は、サーバ内に対応するペアを有する別個のマスター鍵５０５でプログラムされている。例えば、非接触カード１０１が製造されるとき、一意のマスター鍵５０５が、非接触カード１０１のメモリ１０２にプログラムされ得る。同様に、一意のマスター鍵５０５は、サーバのアカウントデータ１１９内の非接触カード１０１に関連付けられた顧客のレコードに格納され得る（または他の安全な場所に格納され得る）。マスター鍵は、非接触カード１０１とサーバ以外のすべての関係者から秘密にしておき得る。

マスター鍵５０５は、鍵多様化を使用してセキュリティを強化するために、カウンタ５０４と組み合わせて使用され得る。カウンタ５０４は、非接触カード１０１とサーバとの間で同期される値を備える。カウンタ値５０４は、非接触カード１０１とサーバ（および／または非接触カード１０１とモバイルデバイス１１０）との間でデータが交換されるたびに変化する数を備え得る。非接触カード１０１とモバイルデバイス１１０との間のＮＦＣデータ転送を可能にするために、アカウントアプリケーション１１３は、非接触カード１０１がモバイルデバイス１１０のカードリーダ１２０に十分に近いときに非接触カード１０１と通信し得る。カードリーダ１２０は、非接触カード１０１から読み取りおよび／または非接触カード１０１と通信するように構成され得る（例えば、ＮＦＣ、ブルートゥース（登録商標）、ＲＦＩＤなどを介して）。したがって、例示的なカードリーダ１２０は、ＮＦＣ通信モジュール、ブルートゥース（登録商標）通信モジュール、および／またはＲＦＩＤ通信モジュールを含む。

例えば、ユーザは、非接触カード１０１をモバイルデバイス１１０にタップでき、それにより、非接触カード１０１をモバイルデバイス１１０のカードリーダ１２０に十分に近づけて、非接触カード１０１とモバイルデバイスの１１０のカードリーダ１２０との間のＮＦＣデータ転送を可能にする。モバイルデバイス１１０と非接触カード１０１との間で通信が確立された後、非接触カード１０１は、メッセージ認証コード（ＭＡＣ）暗号文を生成する。いくつかの例では、これは、非接触カード１０１がアカウントアプリケーション１１３によって読み取られるときに発生し得る。特に、これは、ＮＦＣデータ交換フォーマットに従って作成され得る近距離無線データ交換（ＮＤＥＦ）タグのＮＦＣ読み取りなどの読み取り時に発生し得る。例えば、アカウントアプリケーション１１３および／またはカードリーダ１２０などのリーダは、ＮＤＥＦ生成アプレットのアプレットＩＤを用いて、アプレット選択メッセージなどのメッセージを送信し得る。選択が確認されると、選択ファイルメッセージのシーケンスとそれに続く読み取りファイルメッセージが送信され得る。例えば、シーケンスは、「機能ファイルの選択」、「機能ファイルの読み取り」、および「ＮＤＥＦファイルの選択」を含み得る。この時点で、非接触カード１０１によって維持されるカウンタ値５０４は、更新またはインクリメントされ得、その後に「ＮＤＥＦファイルの読み取り」が続き得る。この時点で、ヘッダと共有秘密を含むメッセージが生成され得る。次に、セッション鍵は、生成され得る。ＭＡＣ暗号文は、メッセージから作成され得、これは、ヘッダと共有秘密を含み得る。次に、ＭＡＣ暗号文をランダムデータの１つまたは複数のブロックと連結し、ＭＡＣ暗号文と乱数（ＲＮＤ）をセッション鍵で暗号化し得る。その後、暗号文とヘッダを連結し、ＡＳＣＩＩ１６進数として符号化して、ＮＤＥＦメッセージ形式で返し得る（「ＮＤＥＦファイルの読み取り」メッセージに応答）。いくつかの例では、ＭＡＣ暗号文は、ＮＤＥＦタグとして送信され得、他の例では、ＭＡＣ暗号文は、ユニフォームリソースインジケータとともに（例えば、フォーマットされた文字列として）含まれ得る。次に、非接触カード１０１は、ＭＡＣ暗号文をモバイルデバイス１１０に送信し得、これは、次に、以下に説明するように、検証のためにＭＡＣ暗号文をサーバに転送し得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、モバイルデバイス１１０は、ＭＡＣ暗号文を検証し得る。

より一般的には、データを送信する準備をするとき（例えば、サーバおよび／またはモバイルデバイス１１０に）、非接触カード１０１は、カウンタ値５０４をインクリメントし得る。次に、非接触カード１０１は、暗号化アルゴリズムへの入力としてマスター鍵５０５およびカウンタ値５０４を提供し得、これは、出力として多様化された鍵５０６を生成する。暗号化アルゴリズムは、暗号化アルゴリズム、ハッシュベースのメッセージ認証コード（ＨＭＡＣ）アルゴリズム、暗号ベースのメッセージ認証コード（ＣＭＡＣ）アルゴリズムなどを含み得る。暗号化アルゴリズムの非限定的な例は、３ＤＥＳまたはＡＥＳ１２８などの対称暗号化アルゴリズム、ＨＭＡＣ－ＳＨＡ－２５６などの対称ＨＭＡＣアルゴリズム、ＡＥＳ－ＣＭＡＣなどの対称ＣＭＡＣアルゴリズムを含み得る。次に、非接触カード１０１は、多様化された鍵５０６を使用してデータ（例えば、顧客識別子５０７および他の任意のデータ）を暗号化し得る。次に、非接触カード１０１は、暗号化されたデータをモバイルデバイス１１０のアカウントアプリケーション１１３に送信し得る（例えば、ＮＦＣ接続、ブルートゥース（登録商標）接続などを介して）。次に、モバイルデバイス１１０のアカウントアプリケーション１１３は、暗号化されたデータをネットワーク（例えば、インターネット）を介してサーバに送信し得る。少なくとも１つの実施形態では、非接触カード１０１は、暗号化されたデータと共にカウンタ値５０４を送信する。そのような実施形態では、非接触カード１０１は、暗号化されたカウンタ値５０４、または暗号化されていないカウンタ値５０４を送信し得る。

暗号化された顧客ＩＤ５０７を受信すると、サーバは、暗号化への入力としてカウンタ値５０４を使用し、暗号化のための鍵としてマスター鍵５０５を使用して、同じ対称暗号化を実行し得る。前述のように、カウンタ値５０４は、モバイルデバイス１１０から受信されたデータ、または非接触カード１０１の鍵多様化を実施するためにサーバによって維持されるカウンタ値５０４で指定され得る。暗号化の出力は、非接触カード１０１によって作成されたものと同じ多様化された鍵値５０６であり得る。次に、サーバは、多様化された鍵５０６を使用してネットワークを介して受信された暗号化された顧客ＩＤ５０７を復号し得、これは、非接触カード１０１によって送信されたデータ（例えば、少なくとも顧客識別子５０７）を明らかにする。そうすることにより、サーバは、例えば、復号された顧客ＩＤ５０７をアカウントのアカウントデータ内の顧客ＩＤと比較することによって、モバイルデバイス１１０を介して非接触カード１０１によって送信されたデータを検証できる。

非接触カード１０１の作成プロセス中に、２つの暗号化鍵がカードごとに一意に割り当てられ得る。暗号化鍵は、データの暗号化と復号の両方で使用され得る対称鍵を備え得る。トリプルＤＥＳ（３ＤＥＳ）アルゴリズムは、ＥＭＶで使用され得、非接触カード１０１のハードウェアで実施される。鍵多様化プロセスを使用することにより、鍵を必要とする各エンティティの一意に識別可能な情報に基づいて、マスター鍵から１つまたは複数の鍵を導出し得る。

いくつかの例では、脆弱性の影響を受けやすい３ＤＥＳアルゴリズムの欠陥を克服するために、セッション鍵（セッションごとの一意の鍵など）を導出できるが、マスター鍵を使用するのではなく、カードから派生した一意の鍵、およびカウンタを多様化データとして使用し得る。例えば、非接触カード１０１が動作中に使用されるたびに、メッセージ認証コード（ＭＡＣ）を作成するため、および暗号化を実行するために、異なる鍵を使用し得る。これにより、３層の暗号化が実現する。セッション鍵は、１つまたは複数のアプレットによって生成され、１つまたは複数のアルゴリズム（ＥＭＶ４．３Ｂｏｏｋ２Ａ１．３．１ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｋｅｙ Ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎで規定されている）でアプリケーショントランザクションカウンタを使用して導出され得る。

さらに、各カードのインクリメントは一意であり、パーソナライズによって割り当てられるか、またはいくつかの識別情報によってアルゴリズムによって割り当てられ得る。例えば、奇数のカードは、２ずつインクリメントし、偶数のカードは５ずつインクリメントし得る。いくつかの例では、インクリメントは、１枚のカードが１、３、５、２、２、…の繰り返しで順番にインクリメントするように、シーケンシャルリードでも変化し得る。特定のシーケンスまたはアルゴリズムシーケンスは、パーソナライズ時に、または一意の識別子から導出された１つまたは複数のプロセスから規定され得る。これにより、リプレイ攻撃者が少数のカードインスタンスから一般化するのが難しくなり得る。

認証メッセージは、１６進ＡＳＣＩＩフォーマットのテキストＮＤＥＦレコードのコンテンツとして配信され得る。他の例では、ＮＤＥＦレコードは、１６進フォーマットで符号化され得る。

図６は、論理フロー６００の実施形態を示している。論理フロー６００は、本明細書に記載の１つまたは複数の実施形態によって実行される動作のいくつかまたはすべてを表し得る。例えば、論理フロー６００は、コンピューティングデバイスへの非接触カード１０１のタップに基づいて実行するアクションを決定するための動作のいくつかまたはすべてを含み得る。この文脈において、実施形態は、限定されない。

示されるように、論理フロー６００は、ブロック６１０で始まり、モバイルデバイス１１０上で実行されるアカウントアプリケーション１１３は、アカウントに関連付けられた資格情報を認証する。例えば、アカウントアプリケーション１１３にアクセスしようとするユーザは、アカウントアプリケーション１１３内の自分のアカウントにアクセスするために、指紋、ログイン／パスワードの組み合わせ、または他の資格情報を提供し得る。いくつかの実施形態では、アカウントアプリケーション１１３は、アカウントに関連付けられたトランザクションデータを受信し得る（例えば、アカウントのトランザクションを処理するサーバから）。ブロック６２０で、アカウントアプリケーション１１３および／またはタッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のタップを検出し得る。例えば、非接触カード１０１およびモバイルデバイス１１０は、ブロック６２０でＮＦＣ通信範囲内に入り得る。ブロック６３０で、アカウントアプリケーション１１３は、非接触カード１０１の通信インターフェースを介して、非接触カード１０１のアクションデータ１０３を受信する。次に、アカウントアプリケーション１１３は、アクションデータ１０３をタッピングエンジン１１５に提供し得る。一実施形態では、非接触カード１０１は、１つまたは複数の鍵多様化技術を使用して（例えば、カウンタ５０４、マスター鍵５０５、および多様化された鍵５０６を使用して）アクションデータ１０３を暗号化する。次に、アカウントアプリケーション１１３は、暗号化されたアクションデータ１０３を検証し、および／または検証のために暗号化されたアクションデータ１０３をサーバに転送し得る。

ブロック６４０で、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストを決定する。コンテキストは、ＯＳ１１２、アカウントアプリケーション１１３、および／または他のアプリケーション１１４のコンテキストを含み得る。例えば、コンテキストは、どのアプリケーション（および／またはＯＳ１１１２のコンポーネント）がモバイルデバイス１１０上に表示するために出力されるか、およびどの機能および／またはアクションが表示のために出力されるアプリケーションに関連付けられるかを決定することを含み得る。ブロック６５０で、タッピングエンジン１１５は、任意選択で、１つまたは複数のＭＬモデル１１８に基づいて１つまたは複数の予測アクションを生成し得る。述べたように、ＭＬモデル１１８は、トレーニングデータに基づいてトレーニングされ得、トレーニングデータは、現在のユーザおよび／または複数の他のユーザの過去のタッピングデータを含む。そうすることにより、ＭＬモデル１１８は、ブロック６２０でのモバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のタップに関連付けられた１つまたは複数の意図されたアクションを正確に予測できる。

ブロック６６０で、タッピングエンジン１１５は、ブロック６２０でのモバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のタップに関連付けられたアクションを決定する。一般に、タッピングエンジン１１５は、アクションデータ１０３、認証されたアカウントのアカウントデータ１１９、決定されたコンテキスト、ルール１１６、および／またはユーザプロファイル１１７のうちの１つまたは複数に基づいてアクションを決定し得る。例えば、述べたように、いくつかの実施形態では、アクションデータ１０３は、アクションを指定する（例えば、アカウントアプリケーション１１３および／または他のアプリケーション１１４を使用して、指定されたＵＲＬでコンテンツをロードする）。他の例として、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のコンテキストが非アクティブな非接触カード１０１のアクティブ化に関連していると決定し、ユーザが非接触カード１０１をアクティブ化できるようにするアカウントアプリケーション１１３のページをロードし得る。さらに他の例として、ＭＬモデル１１８は、１つまたは複数の候補アクションおよび関連するスコアを生成し得る。タッピングエンジン１１５は、最高のスコアを有する候補アクションを選択し得る。

ブロック６７０で、ＯＳ１１２、アカウントアプリケーション１１３、および／またはタッピングエンジン１１５は、ブロック６６０で決定されたアクションの実行を開始する。例えば、ＯＳ１１２の電話アプリケーションが開かれ、電話番号がユーザのためにダイヤルされ得る。他の例として、アカウントアプリケーション１１３のページを開き得る。さらに他の例として、ウェブページは、ウェブブラウザによってロードされ得る。ブロック６８０で、アカウントアプリケーション１１３は、任意選択で、非接触カード１０１のタップに対するユーザ定義アクションを指定する入力を受信し得る。ブロック６９０で、ユーザ定義アクションは、アクションデータ１０３として、非接触カード１０１のメモリに格納され得る。そうすることにより、モバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のその後のタップに応答して、ユーザ定義アクションを実行できる。

図７は、論理フロー７００の実施形態を示している。論理フロー７００は、本明細書に記載の１つまたは複数の実施形態によって実行される動作のいくつかまたはすべてを表し得る。例えば、論理フロー７００は、コンピューティングデバイスのコンテキストを決定するための動作のいくつかまたはすべてを含み得る。この文脈において、実施形態は、限定されない。

示されるように、論理フロー７００は、ブロック７１０で始まり、タッピングエンジン１１５は、ＯＳ１１２のフォアグラウンドにある１つまたは複数のアプリケーションを決定する。他の言い方をすれば、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０のディスプレイ上に表示される１つまたは複数のアプリケーションを決定する。ブロック７２０で、タッピングエンジン１１５は、ブロック７１０で決定された１つまたは複数のアプリケーションの現在の出力を決定する。例えば、タッピングエンジン１１５は、ページのＵＲＬに基づいて、どのページがウェブブラウザに出力されるかを決定し得る。他の例として、タッピングエンジン１１５は、アプリケーションによって出力されたテキストを解析し得る。他の例として、タッピングエンジン１１５は、アカウントアプリケーション１１３のどのページが現在表示のために出力されているかを決定し得る。

ブロック７３０で、タッピングエンジン１１５は、ブロック７１０で決定された１つまたは複数のアプリケーションに関連付けられた１つまたは複数の機能を決定する。例えば、タッピングエンジン１１５は、ウェブブラウザのＵＲＬに基づいて、ウェブページが１つのアカウントから他のアカウントへの資金の転送に関連付けられていることを決定し得る。他の例として、タッピングエンジン１１５は、出力されているアカウントアプリケーション１１３のページに関連付けられた機能を決定し得る。さらに他の例として、タッピングエンジン１１５は、アプリケーションによって出力されたテキスト内の概念を決定し、概念に基づいて機能を決定し得る。

ブロック７４０で、タッピングエンジン１１５は、任意選択で、関連するアカウントデータ１１９を決定する。例えば、アカウントデータ１１９は、購入、トランザクション、カードのアクティベーション、または他のアカウント関連の操作を反映し得る。タッピングエンジン１１５は、コンテキストを決定するときにアカウントデータ１１９を考慮し得る（例えば、ユーザが非接触カード１０１で最近購入を完了した場合、コンテキストは、購入を含み得る）。ブロック７５０で、タッピングエンジン１１５は、ブロック７１０～７４０で行われた決定のうちの１つまたは複数に基づいて、モバイルデバイス１１０のコンテキストを決定する。そうすることにより、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のタップに応答して実行するアクションを決定できる。

図８は、論理フロー８００の実施形態を示している。論理フロー８００は、本明細書に記載の１つまたは複数の実施形態によって実行される動作のいくつかまたはすべてを表し得る。例えば、論理フロー８００は、コンピューティングデバイスへの非接触カード１０１のタップに応答してアクションを実行するための動作のいくつかまたはすべてを含み得る。この文脈において、実施形態は、限定されない。

示されるように、論理フロー８００は、ブロック８１０で始まり、タッピングエンジン１１５は、非接触カード１０１から受信されたアクションデータ１０３（例えば、図６のブロック６３０で）がＵＲＬを指定すると決定する。それに応答して、タッピングエンジン１１５は、ＵＲＬにアクセスさせて、そのＵＲＬによって指定されたアクションの実行を開始する。例えば、ＵＲＬが電話番号用である場合、タッピングエンジン１１５により、ＯＳ１１２が電話アプリケーションを開き、電話番号をダイヤルし得る。他の例として、ＵＲＬがウェブサイトに対するものである場合、タッピングエンジン１１５により、ＯＳ１１２がウェブブラウザを起動し、ＵＲＬをロードし得る。

ブロック８２０で、タッピングエンジン１１５は、ユーザ定義アクションが指定されていることを決定し得る（例えば、ユーザプロファイル１１７において）。次に、タッピングエンジン１１５は、ユーザ定義アクションの実行を開始し得る。例えば、ユーザプロファイル１１７におけるユーザ定義アクションは、アカウントアプリケーション１１３のホームページをデフォルトのアクションとしてロードするように指定し得る。したがって、タッピングエンジン１１５は、非接触カード１０１のモバイルデバイス１１０へのタップに応答してホームページをロードし得る。ブロック８３０で、タッピングエンジン１１５は、ルール１１６によって指定されたアクションの実行を開始する。例えば、デフォルトルール１１６は、アクションデータ１０３によってアクションが指定されていない場合、および／またはユーザ定義アクションが指定されていない場合に、アカウントアプリケーション１１３のアカウント詳細ページをロードするように指定し得る。

ブロック８４０で、タッピングエンジン１１５は、任意選択で、モバイルデバイス１１０のコンテキストに基づいて１つまたは複数の候補アクションを決定し得る。例えば、タッピングエンジン１１５は、候補アクションとアプリケーション、機能、および／またはコンテキストとの間のマッピングを参照し得る。次に、タッピングエンジン１１５は、モバイルデバイス１１０への非接触カード１０１のタップに応答して実行するための候補アクションのうちの１つまたは複数を選択し得る。ブロック８５０で、タッピングエンジン１１５は、現在のユーザに関連付けられたトレーニングデータに基づいてトレーニングされたＭＬモデル１１８に基づいて、１つまたは複数の予測アクションを生成する。そうすることで、候補アクションを生成するときに現在のユーザのアクションが考慮される。

ブロック８６０で、タッピングエンジン１１５は、現在のユーザを含み得る複数のユーザに関連付けられたトレーニングデータに基づいてトレーニングされたＭＬモデル１１８に基づいて１つまたは複数の予測アクションを生成する。そうすることで、候補アクションを生成するときにすべてのユーザのアクションが考慮される。ブロック８７０で、タッピングエンジン１１５は、任意選択で、ブロック８４０で決定された候補アクションの１つまたは複数、および／またはブロック８５０および／または８６０で生成された予測アクションの実行を開始する。

いくつかの例では、非接触カード１０１は、１つまたは複数のコンピュータキオスクまたは端末などのデバイスにタップされて、コーヒなどの購入に応答する取引アイテムを受け取るために身元を確認し得る。非接触カード１０１を使用することにより、ロイヤルティプログラムにおいて身元を証明する安全な方法が確立され得る。例えば、報奨、クーポン、オファなどを入手するための身元の安全な証明、または特典の受領は、単にバーカードをスキャンするのとは異なる方法で確立される。例えば、非接触カード１０１と、１つまたは複数のタップジェスチャを処理するように構成されたデバイスとの間で、暗号化されたトランザクションが発生し得る。上で説明したように、１つまたは複数のアプリケーションは、ユーザの身元を検証し、ユーザに、例えば、１つまたは複数のタップジェスチャを介してアクションまたは応答させるように構成され得る。いくつかの例では、ボーナスポイント、ロイヤルティポイント、報酬ポイント、ヘルスケア情報などのデータを非接触カードに書き戻し得る。

いくつかの例では、非接触カード１０１は、モバイルデバイス１１０などのデバイスにタップされ得る。上で説明したように、ユーザの身元は、身元の検証に基づいてユーザに望ましい利益を付与する１つまたは複数のアプリケーションによって検証され得る。

いくつかの実施形態では、認証通信プロトコルの例は、トランザクションカードと販売時点情報管理装置との間で一般的に実行されるＥＭＶ規格のオフライン動的データ認証プロトコルを、いくつかの変更を加えて模倣し得る。例えば、認証プロトコルの例は、カード発行者／支払い処理業者自体との支払いトランザクションを完了するために使用されないため、一部のデータ値は不要であり、認証は、カード発行者／支払い処理業者へのリアルタイムのオンライン接続を必要とせずに実行され得る。当技術分野で知られているように、販売時点情報管理（ＰＯＳ）システムは、トランザクション値を含むトランザクションをカード発行者に提出する。発行者がトランザクションを承認するか拒否するかは、カード発行者がトランザクション値を認識しているかどうかに基づき得る。一方、本開示の特定の実施形態では、モバイルデバイスから発生するトランザクションは、ＰＯＳシステムに関連付けられたトランザクション値を欠いている。したがって、いくつかの実施形態では、ダミーのトランザクション値（すなわち、カード発行者が認識でき、アクティベーションを行うのに十分な値）が、認証通信プロトコル例の一部として渡され得る。ＰＯＳベースのトランザクションは、トランザクションの試行回数（例えば、トランザクションカウンタ）に基づいてトランザクションを拒否し得る。バッファ値を超える試行回数が行われると、ソフト拒否が生じ得る。ソフト拒否は、トランザクションを受け入れる前に、さらに検証が必要である。いくつかの実施では、正当なトランザクションの拒否を避けるために、トランザクションカウンタのバッファ値が変更され得る。

いくつかの例では、非接触カード１０１は、受信者デバイスに応じて情報を選択的に通信し得る。タップされると、非接触カード１０１は、タップが向けられたデバイスを認識し得、この認識に基づいて、非接触カードは、そのデバイスに適切なデータを提供し得る。これにより、非接触カードは、支払いやカード認証などの即時のアクションまたはトランザクションを完了するために必要な情報のみを送信できるという利点がある。データの送信を制限し、不要なデータの送信を回避することで、効率とデータのセキュリティの両方を向上させ得る。情報の認識と選択的な通信は、カードのアクティベーション、残高の転送、アカウントへのアクセス試行、商取引、段階的な不正行為の抑制など、様々なシナリオに適用され得る。

非接触カード１０１のタップが、ＡｐｐｌｅのｉＯＳ（登録商標）オペレーティングシステムを実行しているデバイス、例えば、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、ｉＰｏｄ（登録商標）、またはｉＰａｄ（登録商標）に向けられている場合、非接触カードは、ｉＯＳ（登録商標）オペレーティングシステムを認識し、このデバイスと通信するための適切なデータを送信し得る。例えば、非接触カード１０１は、例えば、ＮＦＣを介してＮＤＥＦタグを使用してカードを認証するために必要な暗号化された識別情報を提供し得る。同様に、非接触カードタップがＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）オペレーティングシステムを実行しているデバイス、例えば、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）スマートフォンまたはタブレットに向けられている場合、非接触カードは、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）オペレーティングシステムを認識し、このデバイスと通信するための適切なデータを送信し得る（本明細書に記載されている方法による認証に必要な暗号化された身元情報など）。

他の例として、非接触カードタップは、キオスク、チェックアウトレジスタ、支払いステーション、または他の端末を含むがこれらに限定されないＰＯＳデバイスに向けられ得る。タップが実行されると、非接触カード１０１は、ＰＯＳデバイスを認識し、アクションまたはトランザクションに必要な情報のみを送信し得る。例えば、商取引を完了するために使用されるＰＯＳデバイスを認識すると、非接触カード１０１は、ＥＭＶ規格の下でトランザクションを完了するために必要な支払い情報を通信し得る。

いくつかの例では、トランザクションに参加するＰＯＳデバイスは、例えば、デバイス固有情報、ロケーション固有情報、トランザクション固有情報など、非接触カードによって提供される追加情報を要求または指定し得る。例えば、ＰＯＳデバイスが非接触カードからデータ通信を受信すると、ＰＯＳデバイスは、非接触カードを認識し、アクションまたはトランザクションを完了するために必要な追加情報を要求し得る。

いくつかの例では、ＰＯＳデバイスは、特定の非接触カードに精通している、または特定の非接触カードトランザクションの実行に慣れている認可された業者または他のエンティティと提携し得る。しかしながら、そのような提携は、記載された方法の実施には必要とされないことが理解される。

ショッピングストア、食料品店、コンビニエンスストアなどのいくつかの例では、非接触カード１０１は、アプリケーションを開かなくてもモバイルデバイスにタップされて、１つまたは複数の購入をカバーするために１つまたは複数の報酬ポイント、ロイヤルティポイント、クーポン、オファなどを利用したいという希望または意図を示し得る。このようにして、購入の背後にある意図が提供される。

いくつかの例では、１つまたは複数のアプリケーションは、ユーザの身元を検証するために、午後３時５１分に起動が発生したこと、午後３時５６分にトランザクションが処理されたこと、または行われたことなど、非接触カード１０１の１つまたは複数のタップジェスチャを介して起動されたことを決定するように構成され得る。

いくつかの例では、１つまたは複数のアプリケーションは、１つまたは複数のタップジェスチャに応答する１つまたは複数のアクションを制御するように構成され得る。例えば、１つまたは複数のアクションは、報酬の収集、ポイントの収集、最も重要な購入の決定、最も安価な購入の決定、および／またはリアルタイムでの他のアクションへの再構成を備え得る。

いくつかの例では、生体認証／ジェスチャ認証としてタップ動作に関するデータを収集し得る。例えば、暗号的に安全で傍受されにくい一意の識別子は、１つまたは複数のバックエンドサービスに送信され得る。一意の識別子は、個人に関する二次情報を検索するように構成され得る。二次情報は、ユーザに関する個人を特定できる情報を備え得る。いくつかの例では、二次情報は、非接触カード内に格納され得る。

いくつかの例では、デバイスは、複数の個人間で請求書を分割したり、支払いをチェックしたりするアプリケーションを備え得る。例えば、各個人が非接触カードを所持し、同一の発行金融機関の顧客であってもよいが、必須ではない。これらの個人のそれぞれは、購入を分割するために、アプリケーションを介してデバイスでプッシュ通知を受信し得る。支払いを示すために１回だけカードをタップするのではなく、他の非接触カードが使用され得る。いくつかの例では、異なる金融機関を持っている個人は、カードをタップする個人からの１つまたは複数の支払い要求を開始するための情報を提供する非接触カード１０１を所有し得る。

いくつかの例では、本開示は非接触カードのタップに言及する。しかしながら、本開示はタップに限定されず、本開示は他のジェスチャ（例えば、カードのウェーブまたは他の動き）を含むことを理解されたい。

図９は、前述の様々な実施形態を実施するのに適したコンピューティングシステム９０２を備える例示的なコンピューティングアーキテクチャ９００の実施形態を示している。様々な実施形態では、コンピューティングアーキテクチャ９００は、電子デバイスの一部として構成され、または実施され得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングアーキテクチャ９００は、例えば、システム１００の１つまたは複数のコンポーネントを実施するシステムを表し得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステム９０２は、例えば、システム１００のモバイルデバイス１１０を表し得る。実施形態は、この文脈に限定されない。より一般的には、コンピューティングアーキテクチャ９００は、本明細書で説明されるすべての論理、アプリケーション、システム、方法、装置、および機能を実施するように構成される。

このアプリケーションで使用される用語「システム」、「コンポーネント」および「モジュール」は、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかのコンピュータ関連エンティティを指すことを意図しており、その例は、例示的なコンピューティングアーキテクチャ９００によって提供される。例えば、コンポーネントは、コンピュータプロセッサ上で実行されるプロセス、コンピュータプロセッサ、ハードディスクドライブ、（光学および／または磁気記憶媒体の）複数のストレージドライブ、オブジェクト、実行可能なもの、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータであり得るが、これらに限定されない。例として、サーバ上で実行されているアプリケーションとサーバの両方は、コンポーネントであり得る。１つまたは複数のコンポーネントは、プロセスおよび／または実行スレッド内に常駐し得、コンポーネントは、１台のコンピュータにローカライズされ、および／または２台以上のコンピュータ間で分散され得る。さらに、コンポーネントは、様々なタイプの通信媒体によって互いに通信可能に結合され、動作を調整し得る。調整には、情報の一方向または双方向の交換が含まれ得る。例えば、コンポーネントは、通信媒体を介して通信される信号の形で情報を通信し得る。情報は、様々な信号線に割り当てられた信号として実施され得る。このような割り当てでは、各メッセージは、信号である。しかしながら、さらなる実施形態は、代替としてデータメッセージを使用し得る。このようなデータメッセージは、様々な接続を介して送信され得る。接続例は、パラレルインターフェース、シリアルインターフェース、およびバスインターフェースを含む。

コンピューティングシステム９０２は、１つまたは複数のプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コプロセッサ、メモリユニット、チップセット、コントローラ、周辺機器、インターフェース、発振器、タイミングデバイス、ビデオカード、オーディオカード、マルチメディア入力／出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネント、電源などの様々な一般的なコンピューティング要素を含む。しかしながら、実施形態は、コンピューティングシステム９０２による実施に限定されない。

図９に示されるように、コンピューティングシステム９０２は、プロセッサ９０４、システムメモリ９０６、およびシステムバス９０８を含む。プロセッサ９０４は、ＡＭＤ（登録商標）Ａｔｈｌｏｎ（登録商標）、Ｄｕｒｏｎ（登録商標）およびＯｐｔｅｒｏｎ（登録商標）プロセッサ、ＡＲＭ（登録商標）アプリケーション、組み込みおよびセキュアプロセッサ、ＩＢＭ（登録商標）およびＭｏｔｏｒｏｌａ（登録商標）ＤｒａｇｏｎＢａｌｌ（登録商標）およびＰｏｗｅｒＰＣ（登録商標）プロセッサ、ＩＢＭおよびＳｏｎｙ（登録商標）Ｃｅｌｌプロセッサ、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）Ｃｅｌｅｒｏｎ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（登録商標）、Ｃｏｒｅ（２）Ｄｕｏ（登録商標）、Ｉｔａｎｉｕｍ（登録商標）、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、およびＸＳｃａｌｅ（登録商標）プロセッサおよび類似のプロセッサを含むがこれらに限定されない、様々な市販のコンピュータプロセッサのいずれかであり得る。デュアルマイクロプロセッサ、マルチコアプロセッサ、およびその他のマルチプロセッサアーキテクチャも、プロセッサ９０４として使用し得る。

システムバス９０８は、システムメモリ９０６からプロセッサ９０４を含むがこれらに限定されないシステムコンポーネントにインターフェースを提供する。システムバス９０８は、様々な市販のバスアーキテクチャのいずれかを使用して、メモリバス（メモリコントローラの有無にかかわらず）、周辺バス、およびローカルバスにさらに相互接続し得るいくつかのタイプのバス構造のいずれかであり得る。インターフェースアダプタは、スロットアーキテクチャを介してシステムバス９０８に接続し得る。スロットアーキテクチャの例は、アクセラレーテッドグラフィックスポート（ＡＧＰ）、カードバス、（拡張）業界標準アーキテクチャ（（Ｅ）ＩＳＡ）、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）、ＮｕＢｕｓ、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（拡張）（ＰＣＩ（Ｘ））、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｍｅｍｏｒｙ Ｃａｒｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＰＣＭＣＩＡ）などを含むがこれらに限定されない。

システムメモリ９０６は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＤＲＡＭ（ＤＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ（例えば、１つまたはより多くのフラッシュアレイ）、強誘電性ポリマーメモリ、オボニックメモリ、相変化または強誘電性メモリなどのポリマーメモリ、シリコン酸化物窒化物酸化物シリコン（ＳＯＮＯＳ）メモリ、磁気または光カード、独立ディスクの冗長アレイ（ＲＡＩＤ）ドライブなどのデバイスのアレイ、ソリッドステートメモリデバイス（例えば、ＵＳＢメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ））、および情報の格納に適したその他のタイプの記憶媒体などの１つまたは複数の高速メモリユニットの形式の様々なタイプのコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。図９に示される図示の実施形態では、システムメモリ９０６は、不揮発性メモリ９１０および／または揮発性メモリ９１２を含み得る。不揮発性メモリ９１０には、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）が格納され得る。

コンピューティングシステム９０２は、内部（または外部）ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）９１４、リムーバブル磁気ディスク９１８からの読み取りまたはリムーバブル磁気ディスク９１８への書き込みを行う磁気フロッピディスクドライブ（ＦＤＤ）９１６、およびリムーバブル光ディスク９２２（例えば、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ）からの読み取りまたはリムーバブル光ディスク９２２への書き込みを行う光ディスクドライブ９２０を含む、１つまたは複数の低速メモリユニットの形式の様々なタイプのコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。ＨＤＤ９１４、ＦＤＤ９１６、および光ディスクドライブ９２０は、それぞれ、ＨＤＤインターフェース９２４、ＦＤＤインターフェース９２６、および光学ドライブインターフェース９２８によってシステムバス９０８に接続され得る。外部ドライブ実施用のＨＤＤインターフェース９２４は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）およびＩＥＥＥ１３９４インターフェース技術の少なくとも一方または両方を含み得る。コンピューティングシステム９０２は、一般に、図１～図８を参照して本明細書で説明されるすべての論理、システム、方法、装置、および機能を実施するように構成される。

ドライブおよび関連するコンピュータ可読媒体は、データ、データ構造、コンピュータ実行可能命令などの揮発性および／または不揮発性ストレージを提供する。例えば、多数のプログラムモジュールは、オペレーティングシステム９３０、１つまたは複数のアプリケーションプログラム９３２、他のプログラムモジュール９３４、およびプログラムデータ９３６を含む、ドライブおよびメモリユニット９１０、９１２に格納され得る。一実施形態では、１つまたは複数のアプリケーションプログラム９３２、他のプログラムモジュール９３４、およびプログラムデータ９３６は、例えば、システム１００の様々なアプリケーションおよび／またはコンポーネント、例えば、オペレーティングシステム１１２、アカウントアプリケーション１１３、他のアプリケーション１１４、タッピングエンジン１１５を含み得る。

ユーザは、１つまたは複数の有線／無線入力デバイス、例えば、キーボード９３８およびマウス９４０などのポインティングデバイスを介して、コンピューティングシステム９０２にコマンドと情報を入力し得る。その他の入力デバイスには、マイク、赤外線（ＩＲ）リモートコントロール、無線周波数（ＲＦ）リモートコントロール、ゲームパッド、スタイラスペン、カードリーダ、ドングル、指紋リーダ、グラブ、グラフィックタブレット、ジョイスティック、キーボード、網膜リーダ、タッチスクリーン（例えば、容量性、抵抗性など）、トラックボール、トラックパッド、センサ、スタイラスなどを含み得る。これらおよび他の入力デバイスは、システムバス９０８に結合された入力デバイスインターフェース９４２を介してプロセッサ９０４に接続されることがよくあるが、パラレルポート、ＩＥＥＥ１３９４シリアルポート、ゲームポート、ＵＳＢポート、ＩＲインターフェースなどの他のインターフェースによって接続され得る。

モニタ９４４または他のタイプの表示デバイスも、ビデオアダプタ９４６などのインターフェースを介してシステムバス９０８に接続されている。モニタ９４４は、コンピューティングシステム９０２の内部または外部にあり得る。モニタ９４４に加えて、コンピュータは通常、スピーカ、プリンタなどの他の周辺出力デバイスを含む。

コンピューティングシステム９０２は、リモートコンピュータ９４８などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの有線および／または無線通信を介した論理接続を使用して、ネットワーク環境で動作し得る。リモートコンピュータ９４８は、ワークステーション、サーバコンピュータ、ルータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、マイクロプロセッサベースの娯楽機器、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードであり得、通常、コンピューティングシステム９０２に関連して記載された要素の多くまたはすべてを含むが、簡潔にするために、メモリ／ストレージデバイス９５０のみが示されている。示されている論理接続には、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）９５２および／またはより大きなネットワーク、例えば、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）９５４への有線／無線接続が含まれる。このようなＬＡＮおよびＷＡＮネットワーク環境は、オフィスや企業では一般的であり、イントラネットなどの企業規模のコンピュータネットワークを容易にする。これらはすべて、例えば、インターネットなどのグローバル通信ネットワークに接続し得る。実施形態では、図１のネットワーク１３０は、ＬＡＮ９５２およびＷＡＮ９５４のうちの１つまたは複数である。

ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピューティングシステム９０２は、有線および／または無線通信ネットワークインターフェースまたはアダプタ９５６を介してＬＡＮ９５２に接続される。アダプタ９５６は、アダプタ９５６の無線機能と通信するためにその上に配置された無線アクセスポイントを含み得るＬＡＮ９５２への有線および／または無線通信を容易にし得る。

ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピューティングシステム９０２は、モデム９５８を含み得るか、またはＷＡＮ９５４上の通信サーバに接続されるか、またはインターネットを経由するなど、ＷＡＮ９５４上で通信を確立するための他の手段を有する。モデム９５８は、内部または外部であり、有線および／または無線デバイスであり、入力デバイスインターフェース９４２を介してシステムバス９０８に接続する。ネットワーク環境では、コンピューティングシステム９０２に関して示されたプログラムモジュール、またはその一部は、リモートメモリ／ストレージデバイス９５０に格納され得る。示されたネットワーク接続は例示であり、コンピュータ間の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るであろう。

コンピューティングシステム９０２は、無線通信（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１６無線変調技術）で動作可能に配置された無線デバイスなど、ＩＥＥＥ８０２規格ファミリを使用して有線および無線デバイスまたはエンティティと通信するように動作可能である。これには、少なくともＷｉ－Ｆｉ（または無線フィデリティ）、ＷｉＭａｘ、ブルートゥース（登録商標）ワイヤレステクノロジなどが含まれる。したがって、通信は、従来のネットワークと同様に事前定義された構造、または少なくとも２つのデバイス間での単なるアドホック通信であり得る。Ｗｉ－Ｆｉネットワークは、ＩＥＥＥ８０２．１１ｘ（ａ、ｂ、ｇ、ｎなど）と呼ばれる無線技術を用いて、安全で信頼性の高い高速な無線接続を提供する。Ｗｉ－Ｆｉネットワークは、コンピュータを相互に接続したり、インターネットに接続したり、有線ネットワーク（ＩＥＥＥ８０２．３関連のメディアと機能を使用）に接続したりするために使用し得る。

様々な実施形態は、ハードウェア要素、ソフトウェア要素、または両方の組み合わせを使用して実施され得る。ハードウェア要素の例には、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素（例えば、トランジスタ、抵抗、コンデンサ、インダクタなど）、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、論理ゲート、レジスタ、半導体デバイス、チップ、マイクロチップ、チップセットなどが含まれ得る。ソフトウェアの例には、ソフトウェアコンポーネント、プログラム、アプリケーション、コンピュータプログラム、アプリケーションプログラム、システムプログラム、機械プログラム、オペレーティングシステムソフトウェア、ミドルウェア、ファームウェア、ソフトウェアモジュール、ルーチン、サブルーチン、機能、方法、手順、ソフトウェアインターフェース、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）、命令セット、計算コード、コンピュータコード、コードセグメント、コンピュータコードセグメント、単語、値、記号、またはそれらの任意の組み合わせが含まれ得る。ハードウェア要素および／またはソフトウェア要素を使用して実施形態が実施されているかどうかの決定は、必要な計算速度、電力レベル、熱耐性、処理サイクルバジェット、入力データ速度、出力データ速度、メモリリソース、データバス速度、およびその他の設計または性能の制約などの任意の数の要因に従って変化し得る。

少なくとも１つの実施形態の１つまたは複数の態様は、プロセッサ内の様々な論理を表す機械可読媒体に格納された代表的な命令によって実施でき、機械によって読み取られると、機械は、本明細書で説明する技術を実行する論理を製造する。「ＩＰコア」として知られるこのような表現は、有形の機械可読媒体に格納され、論理またはプロセッサを作成する製造機械にロードするために、様々な顧客または製造施設に提供される。いくつかの実施形態は、例えば、機械によって実行された場合に、実施形態に従った方法および／または動作を機械に実行させることができる命令または命令セットを格納することができる機械可読媒体または物品を使用して実施され得る。そのような機械は、例えば、任意の適切な処理プラットフォーム、コンピューティングプラットフォーム、コンピューティングデバイス、処理デバイス、コンピューティングシステム、処理システム、コンピュータ、プロセッサなどを含むことができ、ハードウェアおよび／またはソフトウェアの任意の適切な組み合わせを使用して実施し得る。機械可読媒体または物品は、例えば、任意の適切なタイプのメモリユニット、メモリデバイス、メモリ物品、メモリ媒体、ストレージデバイス、ストレージ物品、ストレージ媒体および／またはストレージユニット、例えば、メモリ、リムーバブルまたは非リムーバブルな媒体、消去可能または消去不可能な媒体、書き込み可能または再書き込み可能な媒体、デジタルまたはアナログ媒体、ハードディスク、フロッピディスク、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、コンパクトディスクレコーダブル（ＣＤ－Ｒ）、コンパクトディスクリライタブル（ＣＤ－ＲＷ）、光ディスク、磁気メディア、光磁気メディア、リムーバブルメモリカードまたはディスク、各種デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、テープ、カセットなどを含み得る。命令は、ソースコード、コンパイル済みコード、解釈済みコード、実行可能コード、静的コード、動的コード、暗号化コードなどの適切なタイプのコードを含むことができ、任意の適切な高レベル、低レベル、オブジェクト指向、視覚的、コンパイル型および／または解釈型のプログラミング言語を使用して実施され得る。

例示的な実施形態の前述の説明は、例示および説明を目的として提示された。網羅的であること、または本開示を開示された正確な形式に限定することを意図していない。この開示に照らして、多くの修正および変更が可能である。本開示の範囲は、この詳細な説明ではなく、添付の請求の範囲によって限定されることが意図されている。本出願の優先権を主張する将来の出願は、開示された主題を異なる方法で主張し得、一般に、本明細書で様々に開示または実証されるように、１つまたは複数の限定の任意のセットを含み得る。

Claims (20)

1. プロセッサ回路と、
   命令を格納するメモリと、を備えた装置であって、
   前記命令は、前記プロセッサ回路によって実行されると、前記プロセッサ回路に、
   前記プロセッサ回路で実行されるアプリケーションが、アカウントに関連付けられた資格情報を認証することと、
   前記アプリケーションが、前記装置への前記アカウントに関連付けられた非接触カードのタップを検出することと、
   前記アプリケーションが、前記非接触カードの通信インターフェースから、前記装置への前記非接触カードの前記タップに関連付けられたアクションを決定するために少なくとも部分的に使用されるアクションデータを受信することと、
   前記アプリケーションが、前記アプリケーションの現在の出力に少なくとも部分的に基づいて、前記アプリケーションのコンテキストを決定することと、
   前記アプリケーションが、前記アクションデータ、前記決定されたコンテキスト、および前記アカウントに関連付けられたデータに基づいて、前記装置への前記非接触カードの前記タップに関連付けられた前記アクションとして第１のアクションを決定することであって、前記第１のアクションは、前記アプリケーションおよび前記プロセッサ回路で実行されるオペレーティングシステム（ＯＳ）の少なくとも１つに関連付けられる、ことと、
   前記アプリケーションが、前記装置への前記非接触カードの前記タップに基づいて、前記第１のアクションの実行を開始することと、
   を実行させる、
   装置。
2. 前記メモリは、命令を格納しており、
   前記命令は、前記プロセッサ回路によって実行されると、前記プロセッサ回路に、
   機械学習（ＭＬ）モデルを受信することであって、前記ＭＬモデルは、複数のデバイスへの複数の非接触カードの複数のタップに応答して実行される複数のアクションを記述するトレーニングデータに基づいて生成され、前記非接触カードは、前記複数の非接触カードのうちの前記アカウントの１つに関連付けられる、ここと、
   前記アプリケーションが、前記アクションデータ、前記決定されたコンテキスト、および前記ＭＬモデルに基づいて、予測アクションを生成することと、
   前記装置への前記非接触カードの前記タップに基づいて、前記予測アクションを前記第１のアクションとして決定することと、
   を実行させる、
   請求項１に記載の装置。
3. 前記メモリは、命令を格納しており、
   前記命令は、前記プロセッサ回路によって実行されると、前記プロセッサ回路に、
   機械学習（ＭＬ）モデルを受信することであって、前記ＭＬモデルは、前記装置への前記アカウントに関連付けられた前記非接触カードの複数のタップに応答して実行される複数のアクションを記述するトレーニングデータに基づいて生成される、ことと、
   前記アプリケーションが、前記アクションデータ、前記決定されたコンテキスト、および前記ＭＬモデルに基づいて、予測アクションを生成することと、
   前記装置への前記非接触カードの前記タップに基づいて、前記予測アクションを前記第１のアクションとして決定することと、
   を実行させる、
   請求項１に記載の装置。
4. 前記メモリは、命令を格納しており、
   前記命令は、前記プロセッサ回路によって実行されると、前記プロセッサ回路に、
   前記アプリケーションの前記現在の出力に関連付けられた少なくとも１つの機能および少なくとも１つの非接触カードに基づいて、前記アプリケーションの前記コンテキストを決定することであって、前記アプリケーションの前記現在の出力は、前記装置のディスプレイに出力されたページを備える、こと、
   を実行させる、
   請求項１に記載の装置。
5. 前記メモリは、命令を格納しており、
   前記命令は、前記プロセッサ回路によって実行されると、前記プロセッサ回路に、
   前記アプリケーションが、前記アカウントに関連付けられた前記データで指定されたユーザ定義アクションを決定することと、
   前記アプリケーションが、前記ユーザ定義アクションを前記第１のアクションとして決定することと、
   を実行させる、
   請求項１に記載の装置。
6. 前記メモリは、命令を格納しており、
   前記命令は、前記プロセッサ回路によって実行されると、前記プロセッサ回路に、
   前記装置への前記非接触カードの前記タップおよび前記アプリケーションの前記コンテキストに関連付けるためのユーザ定義アクションを指定する入力を受信することと、
   前記非接触カードのメモリに、前記装置への前記非接触カードの前記タップおよび前記アプリケーションの前記コンテキストに関連付けられた前記ユーザ定義アクションの指示を格納することと、
   を実行させる、
   請求項１に記載の装置。
7. 前記メモリは、命令を格納しており、
   前記命令は、前記プロセッサ回路によって実行されると、前記プロセッサ回路に、
   前記アプリケーションが、前記アクションデータは、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）を備えることを決定することであって、前記第１のアクションの実行を開始することは、前記ＵＲＬに関連付けられた動作を実行することを含む、こと、
   を実行させる、
   請求項１に記載の装置。
8. 前記第１のアクションは、（ｉ）電話、（ｉｉ）前記アプリケーションのページのロード、（ｉｉｉ）前記ＯＳのコンポーネントのアクティブ化、（ｉｖ）前記ＯＳ上で実行されている異なるアプリケーションの機能へのアクセス、および（ｖ）前記非接触カードのアクティブ化のうちの１つまたは複数を備える、
   請求項１に記載の装置。
9. コンピュータ可読プログラムコードが具体化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサ回路によって実行可能な前記コンピュータ可読プログラムコードは、前記プロセッサ回路に、
   前記プロセッサ回路で実行されるアプリケーションが、アカウントに関連付けられた資格情報を認証することと、
   前記アプリケーションが、デバイスへの前記アカウントに関連付けられた非接触カードのタップを検出することと、
   前記アプリケーションが、前記非接触カードの通信インターフェースから、前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップに関連付けられたアクションを決定するために少なくとも部分的に使用されるアクションデータを受信することと、
   前記アプリケーションが、前記アプリケーションの現在の出力に少なくとも部分的に基づいて、前記アプリケーションのコンテキストを決定することと、
   前記アプリケーションが、前記アクションデータ、前記決定されたコンテキスト、および機械学習（ＭＬ）モデルに基づいて、前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップに関連付けられた前記アクションとして第１のアクションを決定することであって、前記第１のアクションは、前記アプリケーションおよび前記プロセッサ回路で実行されているオペレーティングシステム（ＯＳ）の少なくとも１つによって実行されるアクションを備える、ことと、
   前記アプリケーションが、前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップに基づいて、前記第１のアクションの実行を開始することと、
   を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、前記プロセッサ回路によって実行可能なコンピュータ可読プログラムコードであって、前記プロセッサ回路に、
    複数のデバイスへの複数の非接触カードの複数のタップに応答して実行される複数のアクションを記述するトレーニングデータに基づいて、前記ＭＬモデルを生成することであって、前記非接触カードは、前記複数の非接触カードのうちの１つの前記アカウントに関連付けられる、こと、
    を実行させるコンピュータ可読プログラムコードをさらに含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
11. 前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、前記プロセッサ回路によって実行可能なコンピュータ可読プログラムコードであって、前記プロセッサ回路に、
    前記アプリケーションの現在の出力に関連付けられた少なくとも１つの機能および少なくとも１つの非接触カードに基づいて前記アプリケーションの前記コンテキストを決定することであって、前記アプリケーションの現在の出力は、前記デバイスのディスプレイに出力されたページを備え、前記第１のアクションは、（ｉ）電話、（ｉｉ）前記アプリケーションのページのロード、（ｉｉｉ）前記ＯＳのコンポーネントのアクティブ化、（ｉｖ）前記ＯＳ上で実行されている異なるアプリケーションの機能へのアクセス、および（ｖ）前記非接触カードのアクティブ化のうちの１つまたは複数を備える、こと、
    を実行させるコンピュータ可読プログラムコードをさらに含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
12. 前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、前記プロセッサ回路によって実行可能なコンピュータ可読プログラムコードであって、前記プロセッサ回路に、
    前記アプリケーションが、前記アカウントに関連付けられたデータで指定されたユーザ定義アクションを決定することと、
    前記アプリケーションが、前記ユーザ定義アクションを前記第１のアクションとして決定することと、
    を実行させるコンピュータ可読プログラムコードをさらに含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
13. 前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、前記プロセッサ回路によって実行可能なコンピュータ可読プログラムコードであって、前記プロセッサ回路に、
    前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップおよび前記アプリケーションの前記コンテキストに関連付けるためのユーザ定義アクションを指定する入力を受信することと、
    前記非接触カードのメモリに、前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップおよび前記アプリケーションの前記コンテキストに関連付けられている前記ユーザ定義アクションの指示を格納することと、
    を実行させるコンピュータ可読プログラムコードをさらに含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
14. 前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、前記プロセッサ回路によって実行可能なコンピュータ可読プログラムコードであって、前記プロセッサ回路に、
    前記アプリケーションが、前記アクションデータは、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）を備えることを決定することであって、前記第１のアクションの実行を開始することは、前記ＵＲＬに関連付けられた動作を実行することを含む、こと、
    を実行させるコンピュータ可読プログラムコードをさらに含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
15. デバイスのプロセッサ回路で実行されるアプリケーションが、アカウントに関連付けられた資格情報を認証することと、
    前記アプリケーションが、前記デバイスへの前記アカウントに関連付けられた非接触カードのタップを検出することと、
    前記アプリケーションが、前記非接触カードの通信インターフェースから、前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップに関連付けられたアクションを決定するために少なくとも部分的に使用されるアクションデータを受信することと、
    前記アプリケーションが、前記アプリケーションの現在の出力に少なくとも部分的に基づいて、前記アプリケーションのコンテキストを決定することと、
    前記アプリケーションが、前記アクションデータ、前記決定されたコンテキスト、および機械学習（ＭＬ）モデルに基づいて、前記非接触カードの前記タップに関連付けられた前記アクションとして第１のアクションを決定することであって、前記第１のアクションは、前記アプリケーションおよび前記プロセッサ回路で実行されているオペレーティングシステム（ＯＳ）の少なくとも１つによって実行されるアクションを備える、ことと、
    前記アプリケーションが、前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップに基づいて、前記第１のアクションの実行を開始することと、
    を含む、方法。
16. 前記方法は、
    複数のデバイスへの複数の非接触カードの複数のタップに応答して実行される複数のアクションを記述するトレーニングデータに基づいてＭＬモデルを生成することであって、前記非接触カードは、前記複数の非接触カードのうちの１つの前記アカウントに関連付けられる、こと、
    をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記方法は、
    前記アプリケーションの前記現在の出力に関連付けられた少なくとも１つの機能および少なくとも１つの非接触カードに基づいて前記アプリケーションの前記コンテキストを決定することであって、前記アプリケーションの前記現在の出力は、前記デバイスのディスプレイに出力されたページを備え、前記第１のアクションは、（ｉ）電話、（ｉｉ）前記アプリケーションのページのロード、（ｉｉｉ）前記ＯＳのコンポーネントのアクティブ化、（ｉｖ）前記ＯＳ上で実行されている異なるアプリケーションの機能へのアクセス、および（ｖ）前記非接触カードのアクティブ化のうち１つまたは複数を備える、こと、
    をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
18. 前記方法は、
    前記アプリケーションが、前記アカウントに関連付けられた前記データで指定されたユーザ定義アクションを決定することと、
    前記アプリケーションが、前記ユーザ定義アクションを前記第１のアクションとして決定することと、
    をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
19. 前記方法は、
    前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップおよび前記アプリケーションの前記コンテキストに関連付けるためのユーザ定義アクションを指定する入力を受信することと、
    前記非接触カードのメモリに、前記デバイスへの前記非接触カードの前記タップおよび前記アプリケーションの前記コンテキストに関連付けられている前記ユーザ定義アクションの指示を格納することと、
    をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
20. 前記方法は、
    前記アプリケーションが、前記アクションデータは、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）を備えることを決定することであって、前記第１のアクションの実行を開始することは、前記ＵＲＬに関連付けられた動作を実行することを含む、こと、
    をさらに含む、請求項１５に記載の方法。

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