JP2023533962A - インテリジェントな親和性ベースのフィールド更新の実行 - Google Patents

Abstract

本願では、レコード内のフィールドを更新する方法、システム、及び非一時的コンピュータ読取可能媒体について説明する。最初、フィールドがどれほど頻繁に更新されるかに従って、フィールドが表示される。フィールドの１つが選択され、次いで、選択されたフィールドを含むレコードタイプのレコードが表示される。レコードの１つが選択され、選択されたレコードの選択されたフィールドに記憶された値をユーザが更新することを可能にするフォームが表示される。

Description

ビジネスを行い、日常的な業務を遂行するために、ビジネス顧客は、複数の記録の経過を追う必要がある。多くの場合、顧客のビジネスやプロジェクトが成長するとき、保持される記録の数も同様に増大する。

情報を最新に保ち、事前に計画を立てるために、あらゆる顧客が、記録を更新する必要がある。さらに、あらゆる顧客又は企業は、典型的には、経営陣や利害関係者に受け入れられるような、情報の計画及び保存、記録の内部的な更新などの独自の方法を有する。しかしながら、記録の大きさや、情報が記憶されるしばしばユニークな方法や形式に起因して、記録の更新は合理化することができず、しばしばかなり煩雑な方法で生じる。

例えば、このような顧客は、レコードのリスト内から更新したいレコードを選択するように求められることがある。１つの更新だけが望まれるとき、数百又はさらには数千のレコードから、そうする必要があることは、しばしば、著しく時間的に非効率になり、顧客のパフォーマンス効率を妨げる。さらに、いくつかのレコードに到達するには、しばしば、他のレコードが最初に記入されていること（事前に必要なレコード）、又は他のステップが行われていることを要し、これらの事前に必要なレコード又はステップは、毎回同じ値又はアクションをとる場合があり、時間及びパフォーマンス効率におけるさらなる障害を形成する。したがって、プロジェクト、機会、又は日常業務を監視及び計画する際に、そのような顧客は、毎回レコードの長いリストを通じてレコードを選択すること又は毎回値を事前記入することに関連した面倒さを回避する、レコードを更新するためのより容易な方法から、利益を得ることになる。

本明細書に組み込まれ、明細書の一部を形成する添付の図面は、本開示の実施形態を示し、説明とともに、さらに実施形態の原理を説明するのに役立ち、当業者が実施形態を個々に又はこれらの組み合わせとして作成及び使用することを可能にする。
顧客ユーザのユーザがユーザモジュールを使用して中央モジュールを介してマルチテナントデータリポジトリの対応するレコードを更新することができる、一例示的な実施形態のブロック図である。 いくつかの実施形態による、顧客のユーザに関するモジュラーインターフェース構造、マルチテナントデータリポジトリ内に存在するレコード、及び更新インターフェース構造を示す。 １つ以上の実施形態に従う、フィールドを選択するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の例示的な画面を示す。 １つ以上の実施形態に従う、レコードを選択するためのＧＵＩの例示的な画面を示す。 １つ以上の実施形態に従う、選択されたレコードの選択されたフィールド内の値を更新するための例示的なフォームを示す。 １つ以上の実施形態に従う、レコード内のフィールドを更新するためのフローチャートを示す。 １つ以上の実施形態に従う、レコードのリストを選択するための例示的な画面を示す。 １つ以上の実施形態に従う、レコードの選択されたフィールド内の値を更新するための例示的なフォームを示す。 一実施形態によるニューラルネットワークを示す。 一実施形態による、分類木のフォレストを使用するランダムフォレスト分類器を示す。 一実施形態による、重み付きＳＶＭを示すグラフを示す。 一実施形態による、特徴重み付きＳＶＭ重要性を示すグラフを示す。 一実施形態による、例示的なクラウドコンピューティング環境のブロック図である。 以下の実施形態で提示されるシステムのいずれかの、基礎をなす構造の例示的なコンポーネントのブロック図である。

要素が最初に現れる図面は、通常、対応する参照番号における最左端の１つ又は複数の桁により示される。図面において、同様の参照番号は、同一又は機能的に類似した要素を示すことがある。

本明細書で提供されるのは、ユーザが大量の時間を無駄にする必要なく又は大量のステップを実行する必要なくレコードの値を編集することができるようにする、ユーザが編集しそうなレコードの予測及び結果として生じるレコードの効率的な方法での表示のためのシステム、機器、装置、方法、及び／又はコンピュータプログラム製品の実施形態、及び／又はこれらの組み合わせ及びサブコンビネーションである。

図１は、マルチテナントデータリポジトリ内の顧客のレコードを更新することを求める顧客（例えば、クラウドベースのレコード管理システム内のビジネス顧客）のユーザによりアクセスされ得るユーザモジュール１０２、中央モジュール１０４、及びマルチテナントデータリポジトリ１０６間の相互作用を示すデータ転送環境１００のブロック図である。マルチテナントデータリポジトリ１０６は、複数のテナント（顧客）によりアクセスされ、各顧客は、マルチテナントデータリポジトリ１０６に記憶された独自のデータ及びレコードを有する。

一実施形態によれば、中央モジュール１０４とユーザモジュール１０２は、図１２に示すコンピュータシステム１２００などの１つ以上の別個のコンピュータシステムを含んでもよく、これは、パーソナルコンピュータ、モバイル装置などを含むことができる。本明細書で説明される方法を説明するのを助けるために、基礎をなす構造の一例示的な実施形態を説明する。図１２に示すコンピュータシステム１２００の基礎をなす構造は、データベースとデータの送受信を実装することができる。このようなコンピュータシステムは、上述した実施形態によればユーザモジュール１０２、中央モジュール１０４、及びマルチテナントデータリポジトリ１０６を含むことができるが、後述する実施形態において、ユーザモジュール１０２と中央モジュール１０４は異なるコンピュータシステム１２００上にある。コンピュータシステム１２００は、プロセッサ１２０４などの１つ以上のプロセッサ（中央処理装置又はＣＰＵとも呼ばれる）を含むことができる。プロセッサ１２０４は、通信インフラストラクチャ又はバス１２０６に接続することができる。

コンピュータシステム１２００は仮想化することができ、あるいは、モニタ、キーボード、ポインティング装置などのユーザ入力／出力装置１２０３を含むこともでき、これらは、ユーザ入力／出力インターフェース１２０２を通じて通信インフラストラクチャ１２０６と通信することができる。

１つ以上のプロセッサ１２０４は、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）でもよい。一実施形態において、ＧＰＵは、例えば、特定のユーザの特定の顧客について又は特定の顧客の特定のグループの全てのユーザについてのスコア付け評価を行うため、どのレコードがアクセスされそうか（これは以下で説明する）をスコア付けするときにレコードの関連ファクタを考慮に入れるために、又は、前に記入されたレコードのフィールドにおけるパターンを検出するために、データが大量に処理されるべきときに、レコードのフィールドの関連値から、マルチテナントデータリポジトリ１０６内のテーブルから受け取ったレコードデータを処理するように設計された特化した電子回路であるプロセッサでもよい。ＧＰＵは、コンピュータグラフィックスアプリケーション、画像、ビデオ、ワード処理文書、ＰＤＦファイルなどに共通の数学的に負荷の高いデータなどの、大きいデータブロックの並列処理に効率的である並列構造を有することができ、これらのいずれも、上述したマルチテナントデータリポジトリ１０６から受け取ったテーブルデータを含むことができる。

コンピュータシステム１２００は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのメイン又は一次メモリ１２０８を含むこともできる。メインメモリ１２０８は、１つ以上のレベルのキャッシュ（二次キャッシュを含む）を含むことができる。

コンピュータシステム１２００は、１つ以上の二次記憶装置又はメモリ１２１０を含むこともできる。二次メモリ１２１０は、例えば、ハードディスクドライブ１２１２及び／又は取り外し可能記憶装置又はドライブ１２１４を含むことができ、これらは、複数の物理ハードディスクドライブコンポーネント（ＳＳＤ又はＳＡＴＡベースのディスクドライブなど）を１つ以上の論理ユニットに結合することができるレイド（Raid）アレイ、又は取り外し可能記憶ユニット１２１８と相互作用することができる。取り外し可能記憶ユニット１２１８は、リモートでアクセスされるネットワークドライブを含む、コンピュータソフトウェア（制御ロジック）及び／又はデータを記憶した、コンピュータ使用可能又は読取可能な記憶装置を含むことができる。取り外し可能記憶ユニット１２１８は、プログラムカートリッジ及びカートリッジインターフェース、取り外し可能記憶メモリチップ（ＥＰＲＯＭ又はＰＲＯＭなど）及び関連するソケット、メモリスティック及びＵＳＢポート、メモリカード及び関連するメモリカードスロット、及び／又は任意の他の取り外し可能記憶ユニット及び関連するインターフェースでもよい。取り外し可能記憶ドライブ１２１４は、取り外し可能記憶ユニット１２１８から読み取り、及び／又は取り外し可能記憶ユニット１２１８に書き込むことができる。

二次メモリ１２１０は、コンピュータプログラム及び／又は他の命令及び／又はデータをコンピュータシステム１２００によりアクセスできるようにするための他の手段、装置、コンポーネント、道具、又は他のアプローチを含むことができる。そのような手段、装置、コンポーネント、道具、又は他のアプローチは、例えば、取り外し可能記憶ユニット１２２２及びインターフェース１２２０を含むことができる。取り外し可能記憶ユニット１２２２及びインターフェース１２２０の例には、プログラムカートリッジ及びカートリッジインターフェース（ビデオゲーム装置に見られるものなど）、取り外し可能メモリチップ（ＥＰＲＯＭ又はＰＲＯＭなど）及び関連するソケット、メモリスティック及びＵＳＢポート、メモリカード及び関連するメモリカードスロット、及び／又は任意の他の取り外し可能記憶ユニット及び関連するインターフェースを含むことができる。

コンピュータシステム１２００は、通信又はネットワークインターフェース１２２４をさらに含むことができる。通信インターフェース１２２４は、コンピュータシステム１２００が外部装置、外部ネットワーク、外部エンティティなどの任意の組み合わせ（参照符号１２２８により個別及び集合的に参照される）と通信及び相互作用することを可能にすることができる。例えば、通信インターフェース１２２４は、コンピュータシステム１２００が通信パス１２２６を通じて外部又はリモートのエンティティ１２２８と通信できるようにしてもよく、該通信パス１２２６は、有線及び／又は無線（又は、これらの組み合わせ）でもよく、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどの任意の組み合わせを含むことができる。制御ロジック及び／又はデータは、通信パス１２２６を介してコンピュータシステム１２００に、及びコンピュータシステム１２００から送信することができる。

コンピュータシステム１２００は、いくつかの非限定的な例を挙げると、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、デスクトップワークステーション、ラップトップ又はノートブックコンピュータ、ネットブック、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチ又は他のウェアラブル、アプライアンス、モノのインターネット（Internet-of-Things）の一部、及び／又は組み込みシステムのいずれか、又はこれらの任意の組み合わせでもよい。

コンピュータシステム１２００における任意の適用可能なデータ構造、ファイル形式、及びスキーマが、これらに限られないがＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標） Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）、拡張可能マークアップ言語（Extensible Markup Language、ＸＭＬ）、イェットアナザーマークアップ言語（Yet Another Markup Language、ＹＡＭＬ）、拡張可能ハイパーテキストマークアップ言語（Extensible Hypertext Markup Language、ＸＨＴＭＬ）、ワイヤレスマークアップ言語（Wireless Markup Language、ＷＭＬ）、ＭｅｓｓａｇｅＰａｃｋ、ＸＭＬユーザインターフェース言語（XML User Interface Language、ＸＵＬ）、又は任意の他の機能的に類似した表現を単独で又は組み合わせて含む標準から導出されてもよく、データを（例えば、図１のソースモジュール１０２、中央モジュール１０４、マルチテナントデータリポジトリ１０６のいずれかの間で）送信又は受信するために使用されてもよい。代替的に、専有のデータ構造、形式、又はスキーマが、排他的に又は既知若しくはオープンの標準と組み合わせて使用されてもよい。

いくつかの実施形態において、制御ロジック（ソフトウェア）を記憶させた有形の非一時的なコンピュータ使用可能又は読取可能な媒体を含む有形の非一時的な機器又は製造品は、本明細書においてコンピュータプログラム製品又はプログラム記憶装置と呼ばれることもある。これは、これらに限られないが、コンピュータシステム１２００、メインメモリ１２０８、二次メモリ１２１０、及び取り外し可能記憶ユニット１２１８及び１２２２、並びに前述のものの任意の組み合わせを具現化する有形の製造品を含む。このような制御ロジックは、１つ以上のデータ処理装置（コンピュータシステム１２００など）により実行されたときに、そのようなデータ処理装置に、本明細書に記載されるとおり動作させることができる。

コンピュータシステム１２００は、これらに限られないが、以下で説明するクラウドコンピューティング環境５０２などのリモート又は分散クラウドコンピューティングソリューション；ローカル又はオンプレミスのソフトウェア（「オンプレミス」のクラウドベースソリューション）；「アズアサービス（as a service）」モデル（例えば、コンテンツアズアサービス（content as a service、ＣａａＳ）、デジタルコンテンツアズアサービス（digital content as a service、ＤＣａａＳ）、ソフトウェアアズアサービス（software as a service、ＳａａＳ）、マネージドソフトウェアアズアサービス（managed software as a service、ＭＳａａＳ）、プラットフォームアズアサービス（platform as a service、ＰａａＳ）、デスクトップアズアサービス（desktop as a service、ＤａａＳ）、フレームワークアズアサービス（framework as a service、ＦａａＳ）、バックエンドアズアサービス（backend as a service、ＢａａＳ）、モバイルバックエンドアズアサービス（mobile backend as a service、ＭＢａａＳ）、インフラストラクチャアズアサービス（infrastructure as a service、ＩａａＳ）など）；及び／又は、前述の例又は他のサービス若しくは配信パラダイムの任意の組み合わせを含むハイブリッドモデルを含む、任意の配信パラダイムを通じて任意のアプリケーション及び／又はデータにアクセスし、又は該アプリケーション及び／又はデータをホストするクライアント又はサーバでもよい。例えば、請求項６の方法（以下で説明される）並びに図３～図５及び図７～図８のＧＵＩは、マルチテナントデータリポジトリ１０６を含む中央モジュール１０４から実行される分散クラウドコンピューティング環境からのＳａａＳ実行の一部として提供されてもよい。

マルチテナントデータリポジトリ１０６を実装する際に、一例示的なアプローチとして、コンピュータシステム１２００は、永続性を有するインメモリデータベースを使用することができ、これは、永続性のためのトランザクションログが二次メモリ１２１０に記憶されて、コンピュータシステム１２００の一次メモリ１２０８からデータオブジェクトを記憶し、該データオブジェクトにアクセスすることができる。このようなデータベースは、これらのリポジトリの構成データオブジェクトを記憶し、該構成データオブジェクトにアクセスするために使用することができ、これにおいて、ユーザセッションを監視することに基づくレコードアクセスデータ（records-accessed data）は、マルチテナントデータリポジトリ１０６へパースされる（parsed into）。

代替的に、これらのリポジトリの構成データオブジェクトを記憶し、該構成データオブジェクトにアクセスするために、コンピュータシステム１２００は、上述した第１の実施形態より少ない一次メモリ１２０８を使用して、インメモリデータベースとして存在するデータの一部のみを実装して、インメモリフットプリントを削減してもよく、代わりに、データの大部分を二次メモリ１２１０内のディスクベースのデータベースとして記憶してもよい（より頻繁にアクセスされるデータは一次メモリ１２０８に記憶され、より頻繁にアクセスされないデータは二次メモリ１２１０に記憶される）。

マルチテナントデータリポジトリ１０６が別個のシステム１２００として実装される場合、それは、通信又はネットワークインターフェース１２２４を通じて、例えば内部ネットワーク、インターネットなどを通じて、リンクされたネットワークエンティティにデータを送信することができ、ユーザモジュール１０２と中央モジュール１０４は、通信パス１２２６を通じてアクセスされ得る内部又は外部ネットワークに存在するエンティティ１２２８を含むことができる。代替的に、中央モジュール１０４が、コンピュータシステム１２００内に連帯的にマルチテナントデータリポジトリ１０６と共に存在する場合、コンピュータシステム１２００は、中央モジュール１０４とマルチテナントデータリポジトリ１０６との間の通信に通信インフラストラクチャ１２０６を使用してデータベースを実装することができるが、通信パス１２２６を通じて、通信インターフェース１２２４を通じてユーザモジュール１０２にデータを送信することができ、これにおいて、中央モジュール１０４はネットワークエンティティ６２８である。

図１１に示すように、本明細書に記載されるシステム及び／又は方法が実施され得る一例示的な環境１１００のブロック図において、クラウドコンピューティング環境１１０２は、バックエンドプラットフォーム１１０８を含むことができる。上述した図１の中央モジュール１０４は、クラウドコンピューティング環境１１０２などのホストを含むこともできる。クラウドコンピューティング環境１１０２は、上述したのと同じタイプのコンピューティングシステム１２００の、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４によりアクセスすることができ、一実施形態において、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４は中央モジュール１０４に含まれる。この場合、図１２の中央モジュールコンピューティングシステム１１０４は、図１２に示すような通信又はネットワークインターフェース１２２４によりクラウドコンピューティング環境１１０２にアクセスすることができ、ネットワークゲートウェイ１１０６は、中央モジュールコンピューティングシステムの通信パス１２２６によりアクセスされるリモートエンティティ１２２８を含むことができる（これにおいて、図１１に示す３つのエンティティ１１０２、１１０４、及び１１０６は、図１の中央モジュール１０４に対応することになる）。代替的に、コンピューティングクラウド環境１１０２自体が、図１２のリモートエンティティ１２２８に対応してもよく、例えばアプリケーションプロトコルインターフェース（ＡＰＩ）を通じて、通信パス１２２６を通じて中央モジュールコンピューティングシステム１１０４により直接アクセスされてもよく、ネットワークゲートウェイ１１０６の必要が排除される（双方のオプションが図１１に示されており、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４の上のフローパスはネットワークゲートウェイ１１０６を使用し、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４の下のフローパスはクラウドコンピューティング環境１１０２に直接接続しており、双方とも破線の双方向の線を使用して示されている）。

環境１１００及び１００の装置は、有線接続、無線接続、又は有線及び無線接続の組み合わせを通じて接続することができる。

一例示的な実施形態において、データ転送環境１００の１つ以上の部分が、アドホックネットワーク、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、無線ワイドエリアネットワーク（ＷＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、インターネットの一部、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）の一部、セルラー電話網、無線ネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、ＷｉＭａｘネットワーク、任意の他のタイプのネットワーク、又は２つ以上のこのようなネットワークの組み合わせでもよい。

上記で説明したように、図１の中央モジュール１０４は、図１２に示すコンピュータシステム１２００と同じタイプのコンピュータシステムを含む、図１１に示す中央モジュールコンピューティングシステム１１０４を有することができる。ユーザモジュール１０２又はマルチテナントデータリポジトリ１０６は、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４を通じて中央モジュール１０４にアクセスすることができ、ユーザモジュール１０２又はマルチテナントデータリポジトリ１０６は、一実施形態において中央モジュールコンピューティングシステム１１０４の観点からは外部ネットワークエンティティ１２２８でもよく、例えばＴＣＰ／ＵＤＰ／ＦＴＰ／ＨＴＭＬ５プロトコルを使用して、コンピューティングシステム１１１０４の通信インターフェース１２２４の通信パス１２２６を通じてデータパケットの形でデータをやりとりすることができる。代替的に、一実施形態において、ソースモジュール１０２は、中央モジュール１０４によりホストされるクラウドコンピューティング環境１１０２内のコンピューティングリソース１１１０（以下で説明する）上にアプリケーション１１１０ａとしてホストされるフロントエンドアプリケーション１１１０ａ（例えば、ウェブブラウザアプリケーション、ウェブブラウザ拡張部分、専有のＯＳアプリケーション、スタンドアロンの実行可能アプリケーション、コマンドラインアクセスシェルプログラム、ＦＴＰ／ＵＤＰ／ＴＣＰ／ＨＴＭＬ５プロトコルなど）を通じて中央モジュール１０４にアクセスすることができる。

図１１のバックエンドプラットフォーム１１０８は、サーバ又はサーバのグループを含むことができる。一実施形態において、バックエンドプラットフォーム１１０４は、クラウドコンピューティング環境１１０２をホストすることができる。バックエンドプラットフォーム１１０２はクラウドベースでない場合があり、あるいは部分的にクラウドベースでもよいことが理解され得る。

クラウドコンピューティング環境１１０２は、コンピューティングアズアサービス（computing as a service）（上述した「ＣａａＳ」）を配信する環境を含み、それにより、共有リソース、サービスなどを、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４及び／又はバックエンドプラットフォーム１１０８に提供することができる。クラウドコンピューティング環境１１０２は、サービスを配信するシステム及び／又は装置の物理的な場所及び構成のエンドユーザ知識を必要としない、計算、ソフトウェア、データアクセス、記憶、及び／又は他のサービスを提供することができる。例えば、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４、並びにソースモジュール１０２は、アプリケーションプロトコルインターフェース（ＡＰＩ）又は前に列挙された様々な通信プロトコルのいずれかを通じて、バックエンドプラットフォーム１１０８内のコンピューティングリソース１１１０内のデータベースに記憶され又は該データベース上にホストされているデータを受信することができる。クラウドコンピューティング環境１１０２は、コンピューティングリソース１１１０を含むことができる。

各コンピューティングリソース１１１０は、１つ以上のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、コンピュータ、サーバ装置、又は上述したコンピュータシステム１２００などのタイプの、他のタイプの計算及び／又は通信装置を含む。コンピューティングリソース１１１０は、バックエンドプラットフォーム１１０８をホストすることができる。クラウドコンピューティングリソースは、クラウドコンピューティングリソース１１１０で実行される計算インスタンスを含むことができる。クラウドコンピューティングリソース１１１０は、上述したような有線接続、無線接続、又は有線又は無線接続の組み合わせを介して、他のクラウドコンピューティングリソース１１１０と通信することができる。

コンピューティングリソース１１１０は、１つ以上のアプリケーション（「ＡＰＰ」）１１１０ａ、１つ以上の仮想マシン（「ＶＭ」）１１１０ｂ、仮想化ストレージ（「ＶＳ」）１１１０ｃ、及び１つ以上のハイパーバイザ（「ＨＹＰ」）１１１０ｄなどの、クラウドリソースのグループを含むことができる。

アプリケーション１１１０ａは、コンピュータシステム１２００に提供され又はコンピュータシステム１２００によりアクセスされ得る１つ以上のソフトウェアアプリケーションを含むことができる。一実施形態において、中央モジュール１０４は、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４のコンピュータシステム１２００上でローカルに実行されるクラウドコンピューティング環境１１０２のみを含むことができる。アプリケーション１１１０ａは、バックエンドプラットフォーム１１０８に関連づけられたソフトウェア、及び／又はクラウドコンピューティング環境１１０２にわたり（例えば、ソースモジュール１０２に）提供されるように構成された任意の他のソフトウェアを含むことができる。アプリケーション１１１０ａは、仮想マシン１１１０ｂの１つ以上を介して、１つ以上の他のアプリケーション１１１０ａからの情報を送信／受信することができる。コンピューティングリソース１１１０は、この方法で、仮想マシン１１１０ｂを通じて互いのアプリケーション１１１０ａにアクセスすることができてもよい。代替的な一実施形態において、別個の中央モジュールコンピューティングシステム１１０４は必要とされず、中央モジュール１０４は、クラウドコンピューティング環境１１０２のみを含み、これは、コンピューティングリソース１１１０によりホスト及び実行され、コンピューティングリソース１１１０のうちの１つの通信インターフェース１２２４を使用して、又はアプリ１１１０ａを介して、上述した様々な通信プロトコルのいずれかを使用して、ソースモジュール１０２と通信する。

仮想マシン１１１０ｂは、物理マシンのようにプログラムを実行するマシン（例えば、コンピュータ）のソフトウェア実装を含むことができる。これは、コンピュータシステム１２００のタイプの別個の中央モジュールコンピューティングシステム１１０４が存在しない代替的な実施形態において、特に有用な可能性がある。この実施形態において、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４は、仮想化マシン１１１０ｂでもよく、アプリケーション１１１０ａを介して、上記で列挙された様々な通信プロトコルを使用してソースモジュール１０２と通信することができる。仮想マシン１１１０ｂは、システム仮想マシン又はプロセス仮想マシンのいずれかでもよい。システム仮想マシンは、完全なオペレーティングシステム（ＯＳ）の実行をサポートする完全なシステムプラットフォームを提供することができる。プロセス仮想マシンは、単一のプログラムを実行することができ、単一のプロセスをサポートすることができる。仮想マシン１１１０ｂは、ユーザ（例えば、中央モジュール１０４の管理者）のために、及び／又は１つ以上の他のバックエンドプラットフォーム１１０８のために実行することができ、データ管理、同期、マルチテナントデータリポジトリ１０６からのレコード及びそれらの値へのアクセスなどの、クラウドコンピューティング環境１１０２のインフラストラクチャを管理することができる。

仮想化ストレージ１１１０ｃは、コンピューティングリソース１１１０の記憶システム又は装置内で仮想化手法を使用する、１つ以上の記憶システム及び／又は１つ以上の装置を含むことができる。記憶システムに関し、仮想化のタイプには、ブロック仮想化とファイル仮想化を含むことができる。ブロック仮想化は、物理ストレージ又は異種構造に関係なく記憶システムにアクセスできるようにする、論理ストレージの物理ストレージからの抽象化（又は、分離）を指す場合がある。この分離は、中央モジュール１０４の管理者に、ユーザモジュール１０２において異なるエンドユーザに対して指定される通知、並びにマルチテナントデータリポジトリ１０６からアクセスされるデータのレコードからの評価データ（以下で説明される）の記憶をどのように管理するかにおける柔軟性を許容することができる。ファイル仮想化は、ファイルレベルでアクセスされるデータと、ファイルが物理的に記憶されている場所との間の依存関係を排除する場合がある。このようなブロック及びファイル仮想化は、ストレージ使用の最適化、サーバ統合、及び／又は中断のないファイル移行の実行を可能にし得る。

ハイパーバイザ１１１０ｄは、複数のオペレーションシステム（例えば、「ゲストオペレーティングシステム」）が、コンピューティングシステム１２００のタイプのコンピューティングシステムを含み得るコンピューティングリソース１１１０などのホストコンピュータ上で同時に実行できるようにする、ハードウェア仮想化手法を提供することができ、この方法で、中央モジュールコンピューティングシステム１１０４の仮想化ハードウェアをホストすることができる。ハイパーバイザ１１１０ｄは、ゲストオペレーティングシステムに仮想オペレーティングプラットフォームを提示することができ、様々なオペレーティングシステムの複数のインスタンスをこれらの「ゲストオペレーティングシステム」として管理することができ、これらは、例えばマルチテナントデータリポジトリ１０６におけるレコードのデータベースの形のデータにアクセスすることができる、ＲＡＭなどの仮想化ハードウェアリソースを共有することができる。代替的に、二次メモリが、仮想化ストレージ１１１０ｃを使用して、又は、コンピューティングシステム１２００のようなタイプのコンピューティングシステムのコンピューティングリソース１１１０の、ハードディスクドライブ１１１２などの物理ストレージ上でアクセスされてもよい。これまでに説明した実施形態では、ＲＡＭと二次メモリの組み合わせを使用してデータベースにアクセスし、データベースの一部がインメモリであり得、データベースの一部がファイルに記憶され得るようにすることも想定されている。

さらに、ユーザモジュール１０２は、コンピューティングシステム１２００のタイプのコンピューティングシステムのみの代わりに、クラウドコンピューティング環境１１０２を有する環境１１００を含むこともできる。この環境は、図２を参照して説明され、ユーザモジュール２０２は、複数のユーザモジュール２０２を含むより大きいグループ２０４の一部でもよい。同様に、顧客２０８は、いくつかのグループ２０４を含むことができる。これは、マルチテナントデータベース１０６のテナントである顧客が企業であり得る現実の状況を反映している。

１つ以上の実施形態において、マルチテナントデータリポジトリ２０６は、異なるレコードタイプの複数のレコードを記憶する。レコードタイプは、レコードスキーマと呼ばれることもある。図２に示すように、マルチテナントデータリポジトリ２０６は、レコードＡ１ ２９０、レコードＡ２ ２９１、レコードＢ１ ２９２、レコードＢ２ ２９３、及びレコードＢ３ ２９４を記憶している。レコードＡ１ ２９０とレコードＡ２ ２９１は双方ともレコードタイプＡのレコードであり、したがって同じフィールド（例えば、フィールド１、フィールド２、フィールド３）を有する。これに対し、レコードＢ１ ２９２、レコードＢ２ ２９３、レコードＢ３ ２９４は全て、レコードタイプＢのレコードであり、したがって同じフィールド（例えば、フィールドＷ、フィールドＸ、フィールドＹ、フィールドＺ）を有する。レコードタイプは、任意の数のフィールドを含むことができる。２つのレコードが同じレコードタイプに属し、したがって同じフィールドを有する場合があるが、この２つのレコードは、特定のフィールドに対して異なる値を記憶している場合がある。例えば、フィールド１は都市フィールドでもよい。レコードＡ１ ２９０はフィールド１に「Ｍｉａｍｉ」を記憶している場合があり、レコードＡ２ ２９１はフィールド１に「Ｃｈｉｃａｇｏ」を記憶している場合がある。本開示の利益を有する当業者は、いくつかのフィールドが頻繁に更新され（例えば、毎日、毎週など）、一方、他のフィールドはまれに更新されるか又は全く更新されないことを理解するであろう。

１つ以上の実施形態において、顧客２０８（例えば、企業）は、販売スタッフ、エンジニア、トラブルシュータ、会計士などの専門家を含み得るいくつかのプロジェクトチーム又はグループ２０４を有する場合がある。様々な役割で、これらの専門家又はユーザ２０２は、インターフェース２１０を通じてマルチテナントデータベースリポジトリ２０６にアクセスすることになる。インターフェース２１０は、マルチテナントデータベースリポジトリ２０６におけるレコードを閲覧し、レコードを作成し、レコードを削除し、レコードを更新する（例えば、レコードの１つ以上のフィールドを修正／編集する）ために、ユーザによりアクセスすることができる。インターフェース２１０は、１つ以上の画面及び／又はやフォームを有するグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）として実装されてもよい。各画面は、ユーザにより操作できるＧＵＩコンポーネント（例えば、テキストボックス、ドロップダウンボックス、ラジオボタン、ボタンなど）を有することができる。インターフェース２１０は、デスクトップパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ、スマートフォン、タブレットＰＣなどを含む任意のタイプのユーザコンピューティング装置からアクセスすることができる。

図３は、１つ以上の実施形態に従う、インターフェース２１０の例示的な画面３００を示す。画面３００は、ユーザモジュール２０２（例えば、スマートフォン）に表示することができる。画面３００は、ユーザのホームページに対応することができる。画面３００は、マルチテナントデータリポジトリ２０６内のレコードタイプに属するフィールドのリスト３１４（例えば、フィールドアイデンティティ（identities）／名前のリスト）を表示する。１つ以上の実施形態において、リスト内の最初のＮ個のエントリ（例えば、Ｎ＝５）は、ユーザによる、ユーザと同じチーム又は企業に属する他のユーザによる、ユーザと同じ人口統計プロファイルを共有する他のユーザによる等の、ある期間にわたるＮ個の最も頻繁に更新された（例えば、修正された、編集された）フィールドに対応する。リスト上の残りのエントリは、アルファベット順で、又はフィールドがどれほど最近更新されたかに基づいてソートされた、残りのフィールド（例えば、上位Ｎ個のフィールド内でないフィールド）を含むことができる。さらに又は代わりに、フィールドのリスト全体が、フィールドがどれほど頻繁にアクセスされるかによってソートされてもよく、上位Ｎ個のフィールドは、「提案」としてマークされる。１つ以上の実施形態において、上位Ｎ個のフィールドのみが表示される（例えば、リスト３１４は、上位Ｎ個の頻繁に更新されたフィールドのみを有する）。１つ以上の実施形態において、各フィールドはスコアに関連づけられ、リスト３１５内のフィールドはスコアの順序付けに従って（例えば、最高から最低へ）表示される。この詳細な説明の利益を有する当業者は、一レコードタイプが任意の数のフィールド（例えば、１００＋フィールド）を有する可能性があり、複数のレコードタイプが存在する可能性があることを理解するであろう。したがって、リスト３１４があらゆるフィールドを含む場合、リストを生成することが計算的に高価である可能性がある。さらに、リスト３１４が、スマートフォン、又はより小さい画面サイズを有するコンピューティング装置に表示されている場合、ユーザがフィールドの大きいリスト３１４をナビゲートすることが困難である可能性がある。リスト３１４を上位Ｎ個の頻繁に更新されたフィールドに制限することにより、計算リソースが節約され、ユーザに対するナビゲーションの負担が軽減される。

図示されていないが、リスト内の各エントリは、フィールドを含むレコードタイプを識別する場合もある。例えば、リスト３１４内の第１のエントリがフィールドＷを識別する場合、リスト内の第１のエントリはレコードタイプＢを識別することもでき、なぜならば、図２に示すように、フィールドＷはレコードタイプＢのフィールドであるためである。頻繁に更新されたフィールドを表示し、フィールドの選択を可能にするために、リスト３１４の代わりにドロップダウンボックス又は別のタイプのＧＵＩコンポーネントが使用されてもよい。フィールドの選択を可能にするために、ラジオボタン又は通常のボタンも使用されてもよい。ユーザがフィールドを見つけるのを助けるために、検索ボックス３０２が表示されてもよく、ユーザ２０２は、特定のレコード内のフィールドの値を更新するために、フィールドの名前をタイプし、フィールドを見つけることが可能でもよい。ボックス３０２におけるキーストロークとして、又はフィールド３１４上のマウスクリックによってユーザにより入力されたデータは、ユーザがどのフィールド３１４を選んだかに関する訓練データを提供するために、中央モジュール１０４により記録されてもよく、これは、以下で説明するように使用される。同時に、ユーザ及び企業に関連する、フィールドのアクセスとの関連ファクタ（例えば、時刻（time of day）、天候、ユーザ２０２が顧客２０８に対する商用で、移動していたかどうか、曜日、顧客２０８の進行中のビジネス取引の存在など）も、図３の画面３００でユーザがクリックすること又はボックス３０２において検索することによりアクセスするフィールド３１４ごとに、中央モジュールにより記録されてもよい。

図４は、１つ以上の実施形態に従う、別の例示的な画面４００を示す。画面４００と画面３００は、同じＧＵＩに属することができる。画面４００は、ユーザが画面３００におけるリスト３１４からフィールドを選択した後に表示することができる。図４に示すように、画面４００は、ユーザにより（リスト３１４から）選択されたフィールド４０５と、選択されたフィールドを含むレコードタイプのレコードのリスト４１０を表示する。例えば、ユーザがリスト３１４からフィールドＸを選択した場合、リスト４１０は、レコードＢ１、レコードＢ２、及びレコードＢ３を含むことができる。リスト４１０内のレコードは全て、選択されたフィールド（例えば、フィールドＸ）を有するが、各レコードは、選択されたフィールド（例えば、フィールドＸ）に対して異なる値を有する場合がある。例えば、フィールドＸが州である場合、レコードＢ１内のフィールドＸは「Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ」を記憶している場合があり、レコードＢ２内のフィールドＸは「Ｔｅｘａｓ」を記憶している場合があり、レコードＢ３内のフィールドＸは「Ｆｌｏｒｉｄａ」を記憶している場合がある。レコードのリスト４１０は、任意の順序でソートすることができる。例えば、リスト４１０は、レコードがどれほど最近アクセス又は修正されたかによってソートされてもよい。画面４００は、ユーザが特定のレコードについてレコードのリスト４１０を検索し、及び／又はリスト内のレコードのうちの１つを選択することを可能にするさらなるＧＵＩコンポーネント（図示せず）を有してもよい。画面４００と画面３００は２つの別個の画面として示されているが、１つ以上の実施形態において、画面３００と画面４００は単一の画面にマージされてもよい。そのような実施形態において、リスト４１０は、リスト３１４からフィールドが選択された後にのみ出現し得る。ユーザは、リスト４１０からレコードのうちの１つを選択することができる。選択は、リスト４１０内のエントリのうちの１つをクリックすることにより実行することができる。さらに又は代わりに、選択は、ボタン及びラジオボタンなどの他のＧＵＩコンポーネントを操作することにより実行されてもよい。図４はリスト４１０を示しているが、他の実施形態において、レコードは、ドロップダウンボックス又は別のＧＵＩコンポーネントを使用して表示され、選択されてもよい。

図５は、１つ以上の実施形態に従う、例示的なフォーム５００を示す。フォーム５００は、画面３００及び画面４００と同じＧＵＩの一部でもよい。フォーム５００は、ユーザがリスト４１０からレコードを選択したこと（図４を参照して上記で論じた）に応答して表示することができる。フォーム５００は、選択されたレコード５０６と、選択されたフィールド５０８（リスト３１４からの）を表示することができる。フォーム５００は、選択されたレコード５０６内の選択されたフィールド５０８に対するユーザからの更新値を収集するためのＧＵＩコンポーネント５１６（例えば、テキストボックス）を含むこともできる。フォーム５００が最初に表示されるとき、ＧＵＩコンポーネント５１６は、選択されたレコードの選択されたフィールド内の現在の値を入れられて（populated）いてもよい。ユーザは、ＧＵＩコンポーネント５１６を操作することにより更新値を入力することができる。ユーザが「保存」ボタン５１０を選択すると、ユーザにより提供された更新値は、選択されたレコードの選択されたフィールドに保存される。ユーザが「キャンセル」ボタン５１２を選択すると、選択されたレコードは更新されない。１つ以上の実施形態において、ＧＵＩコンポーネント５１６は、予期された更新値（以下で論じる）をシステムにより事前記入され（pre-filled）てもよい。予期された更新値が正しい場合、ユーザは「保存」ボタン５１０を選択することができる。そうでない場合、ユーザは、ボタン５１８を選択して、予期された更新値が誤っていることを示すことができる。

図６は、１つ以上の実施形態に従う、レコードを更新するためのフローチャートを示す。図６のステップは、図１及び図２を参照して上記で論じたコンポーネントの１つ以上により実行することができる。１つ以上の実施形態において、図６に示すステップの１つ以上が省略され、繰り返され、及び／又は図６に示す順序と異なる順序で実行されてもよい。したがって、本発明の範囲は、図６に示す特定のステップ配置に限定されるとみなされるべきではない。図６に示すステップは、命令が実行されたときにプロセッサに図６の処理を実行させる、コンピュータ読取可能媒体に記憶されたコンピュータ読取可能命令として実施されてもよい。

６０２において、複数のフィールドに対するスコアが決定される。上記で論じたように、リポジトリは、様々なレコードタイプのレコードを記憶することができる。各レコードタイプは、任意の数のフィールドを含むことができる。いくつかのフィールドは、かなり頻繁に更新される（例えば、修正される、編集される）場合がある。他のフィールドは、まれに更新され、あるいは全く更新されない場合がある。１つ以上の実施形態において、フィールドに対するスコアは、ユーザによって、ユーザと同じプロジェクトチームの他のユーザによって、ユーザと同じ企業に属する他のユーザによって、及び／又はユーザと同じ人口統計プロファイルの他のユーザによって、フィールドがどれほど頻繁に更新されるかを反映する。スコアは、機械学習を使用して決定することができる。さらに又は代わりに、スコアは、外部ソースを含む任意のソースから取得されてもよい。１つ以上の実施形態において、一レコードタイプの一フィールドが（特定のレコードにかかわらず）更新されるたび、このフィールドに対するスコアは定数ｋ（例えば、ｋ＝１）だけインクリメントされる。その後、スコアは、ある時間にわたり減衰する。したがって、より高いスコアは、フィールドがより頻繁に更新されることを示す。

６０４において、フィールドのサブセットが表示される（例えば、フィールドのアイデンティティ／名前が表示される）。表示されたフィールドの例は、図３（上記で論じた）に示されている。１つ以上の実施形態において、上位Ｎ個のスコアを有するフィールドのみが表示される。この詳細な説明の利益を有する当業者は、一レコードタイプが任意の数のフィールド（例えば、１００＋フィールド）を有する可能性があり、複数のレコードタイプが存在する可能性があることを理解するであろう。したがって、あらゆるフィールドを表示することは、計算的に高価である可能性がある。さらに、全てのフィールドが、より小さい画面サイズを有するコンピューティング装置（例えば、スマートフォン）に表示されている場合、ユーザが多数のフィールドをナビゲートすることが困難である可能性がある。上位Ｎ個のスコアを有するフィールドのみを表示することにより、計算リソースが節約され、ユーザに対するナビゲーションの負担が軽減される。さらに、これらの表示されたフィールドは、ユーザが更新したいフィールドを含む可能性が最も高い。

６０６において、フィールドの選択をユーザから受け取る。ユーザは、フィールドを、それをクリックすることにより選択することができる。さらに又は代わりに、各フィールドはラジオボタンを表示されてもよく、ユーザは、ラジオボタンを選択することによりフィールドを選択する。さらに又は代わりに、フィールドは、ドロップダウンボックス内に表示され、該ドロップダウンボックスを介して選択されてもよい。

６０８において、選択されたフィールドを含むレコードタイプのレコードが表示される。レコードは、（ステップ６０４における）フィールドと同じ画面に、又は異なる画面に表示することができる。表示されたレコードの一例は、図４（上記で論じた）に示されている。表示されるレコードは、レコードがどれほど最近アクセスされたかに基づいてソートされてもよい。例えば、最も最近アクセスされたレコードが、リストの下部にあってもよい。

６１０において、レコードの選択をユーザから受け取る。ユーザは、レコードを、それをクリックすることにより選択することができる。さらに又は代わりに、各レコードはラジオボタンを表示されてもよく、ユーザは、対応するラジオボタンを選択することによりレコードを選択する。さらに又は代わりに、レコードは、ドロップダウンボックス内に表示され、該ドロップダウンボックスを介して選択されてもよい。

ステップ６１２において、フォームが生成される。フォームの一例は、図５（上記で論じた）に示されている。フォームは、選択されたレコード（ステップ６１０からの）内の選択されたフィールド（ステップ６０６からの）に対応するＧＵＩコンポーネント（例えば、テキストボックス）を含む。ＧＵＩコンポーネントは、選択されたレコード内の選択されたフィールドの現在の値を入れられていてもよい。

６１４において、選択されたレコード内の選択されたフィールドに対する更新値を、ＧＵＩコンポーネントを介してユーザから受け取る。具体的には、ユーザは、ＧＵＩコンポーネントを操作して更新値を入力することができる。この更新値は、選択されたレコードの選択されたフィールドに記憶することができる。

１つ以上の実施形態において、２つ以上のフィールドが一緒に頻繁に更新されることを判断することができる。例えば、フィールドＸがユーザにより更新されるとき、時間フィールドＹの９５％がユーザによりさらに更新されることが判断され得る。このような実施形態において、生成されたフォームは、複数のＧＵＩコンポーネント（例えば、テキストボックス）を有してもよく、１つのＧＵＩコンポーネントが、選択されたレコード内の選択されたフィールド（例えば、フィールドＸ）に対応し、１つ以上の残りのＧＵＩコンポーネントが、選択されたフィールドと共に更新されそうである選択されたレコード内の他のフィールド（例えば、フィールドＹ）に対応する。複数のフィールドに対するこれらの更新値は、選択されたレコードに記憶することができる。

ステップ６０６は、単一のフィールドを選択することのみに言及しているが、ユーザが同じレコードタイプに属する複数のフィールドを選択することが可能でもよい。このような実施形態において、ステップ６１２におけるフォームは、各ＧＵＩコンポーネントが選択されたフィールドのうちの１つに対応する、複数のＧＵＩコンポーネント（例えば、テキストボックス）を含むことができる。複数の選択されたフィールドに対するこれらの更新値は、選択されたレコードに記憶することができる。

ステップ６１０は、単一のレコードを選択することのみに言及しているが、ユーザが複数のレコードを選択することが可能でもよい。選択処理は、ユーザが表示されたレコードから関心のある複数のレコードをクリックすることを含むことができる。さらに又は代わりに、レコードは、複数のリストにグループ化され／編成されてもよく、複数のレコードを選択することは、ユーザがリストのうちの１つを選択することを含んでもよい。

図７は、１つ以上の実施形態に従う、例示的な画面７００を示す。図７は、ユーザがフィールドＷを（図６の６０６において）選択した後に表示することができる。図７に示すように、複数のレコードリストが表示される（例えば、レコードリストＡ ７０２Ａ、レコードリストＢ ７０２Ｂ、レコードリストＺ ７０２Ｚ）。各レコードリスト７０２は、選択されたフィールドＷを含むレコードタイプの１つ以上のレコードを含む。この例では、ユーザがレコードリストＡ ７０２Ａを選択し、そのレコードリストＡに５つのレコードを有することを仮定する。

図８は、ユーザがレコードリストＡ ７０２Ａを選択したことに応答して生成され得る、例示的なフォーム８０２を示す。図示のように、フォーム８０２は、選択されたレコードリスト（例えば、レコードリストＡ）からのレコード８０６のうちの１つを識別し、選択されたフィールド８０８（例えば、フィールドＷ）を識別している。フォーム８０２は、レコードリストの識別されたレコード内の選択されたフィールドに対応するＧＵＩコンポーネント８１６（例えば、テキストボックス）をさらに含む。フォーム８０２が最初に表示されるとき、ＧＵＩコンポーネント８１６は、識別されたレコードの選択されたフィールド内の現在の値を入れられていてもよい。１つ以上の実施形態において、ＧＵＩコンポーネント８１６は、予期された更新値（以下で論じる）をシステムにより事前記入されてもよい。予期された更新値が誤っている場合、ユーザはボタン８１８を選択することができる。ユーザは、ＧＵＩコンポーネント８１６を操作することにより更新値を入力することができる。「保存して次へ」ボタン８１４を選択したことに応答して、ユーザにより提供された更新値は、識別されたレコードの選択されたフィールドに保存することができ、新しいフォームが生成され、表示される。この新しいフォームは、本質的にはフォーム８０２と同じあり、ただし、新しいフォームがレコードのリスト内の次のレコードを識別し、新しいフォーム内のＧＵＩコンポーネント（例えば、テキストボックス）が前述した次のレコード内の選択されたフィールドに対応する点を除く。「保存して次へ」ボタンが選択されるたび、レコードの選択されたリスト内の最後のレコードに到達するまで、次のレコードの選択されたフィールドを更新するために、新しいフォームが生成される。これは、一括更新（bulk-update）と呼ばれることがある。レコードのリスト内のレコードの更新における進捗を示すために、カウンタ８９９がフォームの上部に表示されてもよい。

「保存して次へ」ボタン８１４と同様に、「スキップ」ボタン８１０もレコードのリスト内の次のレコードのための新しいフォームを生成する。ただし、「スキップ」ボタン８１０の選択は、現在のレコードの選択されたフィールドに、ユーザにより（ＧＵＩコンポーネント８１６を介して）提供された更新値を保存しない。「閉じる」ボタン８１２の選択は、一括更新を終了する。

次に、ユーザによる、第１のレコードの記憶された、前に入力された値に基づく、ＧＵＩコンポーネント５１６又はＧＵＩコンポーネント８１６の、予期された更新値を用いた事前記入について、より詳細に説明する。要素５１６又は８１６において、ユーザは、キーワード（ＫＷ）を入力することができる。例えば、販売者１２２は、自身がフィールド５１６又は８１６を更新するたび、現在の日付、時間、曜日などの既知のパラメータを入力して自身のエントリを一様に開始することができ、あるいは、前の日付付きエントリのセットに、自身のエントリをアペンドすることもできる。

前に入力されたエントリは、日付、時間、曜日などの一般的に検出されるパラメータが入力されているか、又は前のエントリへのアペンドが発生しているかを判断するために、機械学習パターン検出分析を通じて分析することができる。

本明細書では、このような判断を生成するために使用されるモジュールについて説明する。一実施形態において、このようなモジュールは、図９Ａに示すように、隠れ層及び逆伝搬を有するニューラルネットワークでもよい。この場合の入力は、ユーザが５１６又は８１６のプロンプトにタイプしている１つ又は複数のキーワードであり、５１６又は８１６の、ユーザの各保存されたエントリは、入力の別個のセットを形成する。ニューラルネットワークは、日付、時刻、曜日、アペンド、又は上記のいずれでもないなどの、検出されたパラメータの潜在的な１つ又は複数のカテゴリを指定するために、これらの入力に対する機械学習分類器として使用することができる。このような分類手法を使用することにより、重みを有するノードのシステムを作成することが可能であり得る。この重みを有するノードのシステムは、ユーザの入力が属するパラメータのカテゴリの信頼できる予測を与えるために使用することができる。本明細書において、いくつかの実施形態により、図９Ａに示すニューラルネットワークモデルの異なるコンポーネントについて説明する。入力層９０２ａは、モデルへの入力を表すノード１～ｉを含む。これらのノードの各々は、入力された文字列の異なる側面に対応する。特に、８１６などで入力されたユーザの文字列は、まず単語にトークン化され、トークン化された単語は、語幹処理される（stemmed）。訓練データが、（カテゴリが既知である場合に）使用されてもよく、これにおいて、プロダクト（product）の完全な文の記述は変換されてもよい。このような変換は、既知のカテゴリの文記述内の各単語をトークン化する、単語語幹を作成する、などを行うことができる。十分な訓練データが使用された後、単語語幹の集合ライブラリが存在し得、その一部は１つのカテゴリのみに関連づけられ、一部は複数のカテゴリに関連づけられるなどし、それにより、５１６又は８１６内の入力文字列が別々にパースされたとき、１つの入力ノードが各単語に対応し得る場合、これらのノードを各カテゴリに関連づけられた単語語幹のライブラリと比較することができる。

例えば、語幹「Ｊｕｎ」又は「０６／」は、カテゴリ「月」に関連づけられた単語語幹配列のライブラリにある可能性がある。したがって、ユーザが、入力文字列８１６の一部として「Ｊｕｎｅ １０， ２０２０」を入力した場合、入力層９０２ａのノード１は単語語幹「Ｊｕｎ」（月）を表すことができ、ノード２は「１０」（日）を表すことができ、ノード３は「２０２０」（年）を表すことができる。これらのノードは、次いで、訓練ライブラリ（「バッグオブワーズ（bag of words）」と呼ばれる）からの単語語幹と比較することができ、ノード２～３は、それらがバッグオブワーズ内のいずれの単語語幹とも一致しない場合、値０を割り当てることができ、ノード１は、それがバッグオブワーズ内の語幹と一致する場合、値１を割り当てることができる（この例では、それは、上記から「Ｊｕｎ」と一致する）。実際面では、入力はパースされ、一連の０及び１と相互に関連づけられ、これにおいて、１はバッグオブワーズ内にある単語に対応する。

ニューラルネットワークが訓練データを用いて訓練される繰り返しのラウンドを通じて、各語幹は、次の層９０４ａに、及び最終的には出力層９０６ａに進む語幹に関連づけられた異なる重みｗ_ｉｊを有することができる。これは、バッグオブワーズの中のいくつかの単語が特定のカテゴリとの関連を有する可能性があり、他より重要である可能性があるためである。例えば、単語「ｔｗｅｎｔｙ」（二十）は、明らかに日付の年を示す「２０２０」などの単語語幹よりもより重要でないと見なされる場合がある。出力層９０６ａは、一例として５つのノード、ノード１、２、３、４、及びノード５を含み、５つのカテゴリ（例えば、日付、時間、曜日、前のエントリへのアペンド、又は上記のいずれでもないことに対する包括的なもの（catchall））を表すことができる。

各ノードから他のノードへの入力及び重み（図９Ａに示すｗ_ｉｊ）に基づいて、出力層の結果が集計され、最も大きい結果を有する出力層内のノード（１～５）が予測分析の結果として出力される。この場合、「Ｊｕｎ」が月との特定の関連を有する可能性があり、「２０２０」が年との明らかな関連を有する可能性があるため、入力層ノードから出力層ノード１への重みは、入力層ノードから出力層ノード２～５へよりもより大きい重みを運ぶ可能性がある（出力層ノード１が日付を表すと仮定する）。

入力層９０２ａから出力層９０６ａにトラバースする際に、いくつかの隠れ層９０４ａが存在する場合もある。隠れ層９０４ａの数は、１つに予め設定されている場合があり、あるいは複数の層でもよい。隠れ層９０４ａの数が（図９Ａに示すように）１つである場合、隠れ層内のニューロンの数は、入力層及び出力層内のニューロン数の平均として算出することができる。これは、層にわたる重みの算出を容易にする際の、経験ベースの経験則から導出されている。さらなる経験則によれば、過剰適合を防止するための一実施形態において、入力層９０２ａ内のニューロンの数がＮ_ｉであり、出力層内のニューロンの数がＮ_ｏであり、カテゴリに関連づけられた全ての単語語幹の訓練データセット内のサンプルの数がＮ_ｓである場合、１つの隠れ層内のニューロンの数Ｎ_ｈは、

未満に保つことができ、ここで、αはスケーリングファクタ（通常、２～１０の範囲である）である。このように、モデルにおける自由パラメータの数は、過剰適合を防止するために、訓練データ内の自由度の小さい部分に制限することができる。

入力層から、図９Ａに示す入力層９０２ａ内の各ノードから隠れ層９０４ａへの重みに基づいて、入力層９０２ａから隠れ層９０４ａに進む際にシグモイド伝達関数が存在する場合がある。最初、重みｗ_ｉ，ｊは、０と１との間のランダムな値に初期化することができる。次いで、バッグオブワーズ内の単語語幹に対応する入力ノードの単語語幹を、これらの重みに従って伝搬することができ（順方向伝搬）、隠れ層９０４ａは、入力層９０２ａのニューロンに対する最初の出力を形成する。例えば、上記の例の入力層９０２ａ内のニューロン１に対して「ｐｕｒｐｌｅ」（紫）として与えられた入力は、それがバッグオブワーズ内の単語語幹に対応しなかった場合、それぞれ０を乗算される。

対照的に、ニューロン１（「Ｊｕｎｅ」）は、ｗ_１ｊまでそれぞれ、重みｗ_１１及びｗ_１２などを乗算され、同じ方法で、これらの隠れ層ノードは、隠れ層９０４Ａに対する出力を形成するために合計される（例えば、上記の例の隠れ層内のノード１は、ｗ_１１，＋ｗ_２１＋ｗ_３１＋ｗ_４１の合計になる）。次いで、隠れ層９０４ａにおけるノード１は、この正味値を取得し、この活性化値を伝達して、出力層に対する前方へのニューロン出力が実際に何であるかを確認することができる。各出力層（入力層９０２ａに対する隠れ層９０４ａと、隠れ層９０４ａに対する出力層９０６ａ）において、シグモイド活性化（sigmoid activation）関数

、双曲線正接（hyperbolic tangent）関数

、又はスムース正規化線形ユニット（smooth rectified linear unit、ＳｍｏｏｔｈＲｅＬＵ）関数ｆ（ｘ）＝ｌｏｇ（１＋ｅ^ｘ)を含む伝達関数を使用して、出力を伝達してもよい。

上記の例において、入力層９０２ａから隠れ層９０４ａのニューロン１に与えられる出力は、活性化値として入力されて、隠れ層９０４ａにおいて上述した伝達関数のうちの１つに伝達され、出力は、隠れ層９０４ａのニューロン１の値を形成して、出力層９０６ａへの入力として前方へ与えられ、出力層のニューロン１及び２に対するそれぞれの重みを乗算される。このようにして、入力層９０２ａ内の入力ノード１～Ｉの全順方向伝搬を、出力層９０６ａに対して達成することができる。

その後、逆伝搬を行うために、予期された出力とネットワークから順方向伝搬された出力との間で誤差が算出される。ニューラルネットワークの訓練において、特にデータセットが小さいとき、ｋ分割交差検証（k-fold cross validation）が使用されてもよい。ｋ分割交差検証では、例えば、上述した全てのコンポーネントを含む、グループごとに異なる関連づけられた単語語幹に関して日付（カテゴリ１）又は時間（カテゴリ２）、曜日（カテゴリ３）、又はアペンド（カテゴリ４）、又はいずれでもない（カテゴリ５）に関連づけられることがわかっている、ユーザにより入力された全ての文記述の集約されたセットが存在する場合がある。この文記述のセットは、シャッフルし、ｋ個のグループに分割することができる（例えば、ｋが５の場合には５グループであり、各々が、特定の数の結果（カテゴリ１／カテゴリ２）と、対応する関連づけられた単語語幹を保持している）。その後、一意のグループごとに、該グループをテストデータセットとしてホールドアウトし、集約された文記述の残りのグループは、分類器を訓練するために使用することができる。

最後、訓練に基づいて、テストグループに関する正解率を評価することができる。１つのグループをテストのために保持することができ、他のグループはモデルを訓練するために使用することができる。この方法では、そのように記述された１，０の予期された出力と、ネットワークにより（最初は、上述したように割り当てられたランダムな重みにより）実際に順方向伝搬された出力との間で誤差が算出される。

誤差を伝達するために、ネットワークを通じて逆方向に伝搬する誤差信号が、ｅｒｒｏｒ＝（ｅｘｐｅｃｔｅｄ－ｏｕｔｐｕｔ）＊ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ（ｏｕｔｐｕｔ）により与えられ、ここで、ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅは、使用される伝達関数（シグモイド、双曲線、又はＳｍｏｏｔｈＲｅＬＵ）の導関数（derivative）である。

次いで、隠れ層９０４ａ内のニューロンに対する誤差信号が、出力層から隠れ層９０４ａ内のニューロンへの重みに従って、出力層内の各ニューロンの重み付き誤差として算出される。同様に、隠れ層からの誤差信号は、次いで、入力層９０２ａに逆に伝搬される。誤差が、説明した逆伝搬法を介してネットワーク内の各ニューロンについて算出されると、誤差は、式ｎｅｗ＿ｗｅｉｇｈｔ＝ｏｌｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＋ｌｅａｒｎｉｎｇ＿ｒａｔｅ＊ｅｒｒｏｒ＊ｉｎｐｕｔに従って、重みを更新するために使用される。ここで、ｏｌｄ＿ｗｅｉｇｈｔ変数は、モデルにおける前の与えられた重みであり、ｌｅａｒｎｉｎｇ＿ｒａｔｅ変数は、誤差について補正するために古い重みをどれほど変更すべきかを指定する０から１の値であり、ｅｒｒｏｒ変数は、逆伝搬手順により算出された誤差であり、ｉｎｐｕｔ変数は、誤差を引き起こした入力の値である。

ある時間にわたり、このモデルを開発して、堅牢な予測分析を形成することができる。所与の入力について、おそらくいくつかの潜在的な出力カテゴリがあり、出力層９０６ａは、数十又はさらには数百のノードで構成される場合がある。終わりにおける各出力ノードは、０から１のスコアを有する。最大のノードを有する出力ノードは、ユーザの入力（例えば、フィールド５１６又は８１６における）が関連づけられる可能性のある、プロダクト（product）の最も可能性の高いカテゴリあると見なされ、そのような要素は自動的に、フォームに事前記入することができる（例えば、日付、時刻、曜日が記入されてもよく、あるいは、新しい情報が絶えずアペンドされる場合に、前のエントリをそのまま残すことができる）。したがって、２番目に高いスコアは、ユーザの入力に関連づけられた、プロダクトの２番目に可能性の高いカテゴリを示すことになり、以下同様である。本明細書において、２つのノードが特定の閾値を超えていた場合、それは、双方の要素が存在することを８１６のトークン化が示していることを意味する可能性がある。このように、出力層９０６ａにおける閾値は、どの要素を表示されるようフォーム５００又は８０２に事前記入すべきかを決めるために使用することができる。

これらのカテゴリが表示されると、ユーザは、ＧＵＩからのフィードバックを通じて結果を立証し又は無効にすることができ、ユーザは、事前記入されたテキストが誤っている場合、５１８又は８１８をクリックすることができる。ユーザがこのボタンをクリックしない場合、「１」の値が出力層に入力され、他のカテゴリは「０」になり、この結果は、隠れ及び入力層の重みを調整して将来の処理のためにモデルをより堅牢にするために、上述したように逆伝搬される。

上記で図６のステップ６０２で論じたように、フィールドに対してスコアが決定される。１つ以上の実施形態において、機械学習分析と重み付き機械学習分析を使用して、スコアを決定し、したがって、ユーザによりアクセスされる可能性が最も高いフィールドを決定することができる。

まず、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）を使用した機械学習分析を行うことができる。この実施形態において、レコードに対するスコアを決定するとき、アクセスの頻度と共に、関連ファクタからのデータが考慮される。例えば、ユーザ２０２が、日に応じて自身がアクセスする異なるレコード又はフィールドを常に有する場合（月曜日－財務、火曜日－販売レポートなどであり、これらのレコードのフィールドの値を更新するため）、最も頻繁にアクセスされたレコード又はフィールドを単に決定することは、ユーザがこれらのそれぞれのレコードを検索するための障害を克服するのを助けることにならない。存在する他のパターンが、ユーザが特定のレコードに午後９時以降にのみアクセスすること（例えば、数字を更新すべき夜間売上高）、又は、天候が特に雨であるか又はユーザが移動しているとき、該ユーザが特定のレコード又はフィールドにアクセスする可能性があること（例えば、天候関連の損害に関連する補償等、移動の補償等）である場合がある。これらのパターンを考慮し、それらにアクセスするユーザの全体的な「親和性（affinity）」に対するスコア付けにそれらが与え得る影響を認識するために、ＳＶＭプロトコルごとに超平面を作成することができる。

つまり、これらのパターンの全てが、二値の（binary）結果をもたらすことができ、ユーザは、これらのパターンごとにレコードにアクセスしていたか、又はアクセスしていなかった（該ユーザは、天候のためにレコード又はフィールドにアクセスしていたか、又は天候のためにアクセスしていなかった）。結果として、特定の留意される関連づけられた特徴（天候、時刻、天気、移動など）の有る又は無い間のレコード又はフィールドのアクセスの頻度のそれぞれの閾（例えば、３５％以上、又は決定された任意の他の所定値）値に基づいて、レコード又はフィールドを、特徴に関連づけられていると指定することができる。逆に、特定の留意される関連づけられた特徴の有る又は無い間のレコード又はフィールドのアクセスの頻度が、それぞれの閾値を下回る場合、そのレコード又はフィールドは、関連づけられた特徴に関連づけられていないと指定することができる。さらに、各関連づけられた特徴の閾値は、関連づけを反映するか又は反映しないように、ある時間にわたり設定され、微調整されてもよい。このように、関連づけられた特徴の各々について、関連づけられているか否かの二値の指定が存在し、次いで、これらの点を分離するために、ＳＶＭ法により超平面が発見される。

このような超平面を発見する際にどの特徴がより大きく重み付けされるべきかを決定するために、図９Ｂに示すように、特徴重み付けＳＶＭと呼ばれる手法が使用される。この図では、分類木（ＣＴ）のアンサンブルで構成されるランダムフォレストバッグ分類器（random forest bagged classifier）が使用される。各ツリーは、ランダムに選ばれたレコードサンプル（全てのレコードのプールから）を有する異なるブートストラップデータセットを使用して構築することができ、各ノードは、ランダムに選択された関連づけられた特徴の中で最良のものを使用して分割することができる。これら２種類のランダム性は、モデルの過剰適合及びノイズに対して最も重要な特徴を決定するのに役立つ。まず、元のデータセットから、ランダムな数のｎ個の特徴が、最初のノード（例えば、９０４ｂ又は９１２ｂ）において全ての関連づけられた特徴から選択される。次いで、ｋ＝１，２，．．．．ｎであるｋ番目の特徴について、最良の分割ｓ_ｋが使用される。次いで、データは、ｎ個の最良の分割の中の最良の分割ｓを使用してノードにおいて分割される。その後、前の３つのステップが、あらゆるノードで繰り返される。これは、図９Ｂに示すように、ツリー１からツリーＺのツリーのフォレストを結果としてもたらす。フォレスト内の全てのツリーの分割に対してどの特徴が最も影響を与えたかを判断するために、ジニ指数（Gini index）手法を使用して、所与の特徴に起因するフォレスト内のあらゆる分割におけるジニ減少を累算してもよい。

ジニ減少を算出するために、式は

であり、Ｃｉはクラスの数であり、ｐ（ｉ）はクラスｉの要素をランダムに選び取る確率である。最良の分割は、ジニ利得を最大化することにより選ばれ、このジニ利得は、元の不純度から分岐の重み付き不純度を減算することにより算出される。全ての関連づけられた特徴に対するジニ減少は、（ツリー１～Ｚの）フォレスト全体にわたる全ての分割にわたって集計される。次いで、集計されたジニ減少同士が比較され、最大の減少（最大のジニ利得）を有する特徴が、ユーザがアクセスする最大の親和性を有するレコード又はフィールドとして指定される。

このフィールドは、（図３に示し、図３を参照して上記で論じたように）ユーザに表示される上位Ｎ個のフィールドに含めることができる。ジニ分析を行う利点は、それが、ＳＶＭにより考慮に入れられる特徴を重み付けするのに役立つことである。その効果は、図１０Ａ及び図１０Ｂで見ることができる。図１０Ａでわかるように、特徴を重み付けすることにより、ＳＶＭは、外れ値感度に関してもより良好に動作する。クラスタ１００６ａは、ライン１００４ａ用いた特徴重み付けによってより均等に分割されており、これは、ラインの右側の外れ値により右側に引かれている元のライン１００２ａと対照的である。

さらに、図１０Ｂに示すように、ジニ指数は、特徴３が他の特徴より桁違いに重要であることを明らかに示している。これが時刻対移動、対曜日対天候であり、それらのうちの１つが明らかな重要度を有する場合、その特定の関連づけられた特徴に関連してユーザ２０２によるアクセスの頻度を評価して、その相応の重要度に従ってユーザがどのレコード又はフィールドにアクセスしそうかを判断することは重要である。結果として、ランダム分類器モデルに適用される、ジニ指数からの特徴重み付け及び機械学習分析は、通常は重要度を有することと相互に関連づけない可能性のある関連づけられた変数を考慮に入れながら、ユーザがアクセスする可能性のあるものに対する堅牢な予測器として機能する。結果的に、強力なレベルの予測を行うことができ、対応するレコード又はフィールド、又は所定数のレコード又はフィールド（それらのジニ指数ごとに）は、（図３に示し、図３を参照して上記で論じたように）ユーザに表示される上位Ｎ個のフィールドに含めることができる。

他のセクションでなく、詳細な説明のセクションは、特許請求の範囲を解釈するために使用されることを意図していることを理解すべきである。他のセクションは、発明者により考えられた、全てではないが１つ以上の例示的な実施形態を示すことができ、したがって、本開示又は添付の特許請求の範囲をいかなる方法でも制限することを意図していない。

本開示は例示的な分野及び応用のための例示的な実施形態を説明しているが、本開示はこれらに限定されないことを理解すべきである。他の実施形態及びこれらに対する修正が可能であり、本開示の範囲及び主旨の範囲内である。例えば、この段落の一般性を制限することなく、実施形態は、図に例示され及び／又は本明細書に記載されているソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はエンティティに限定されない。さらに、実施形態は（本明細書に明示的に記載されているか否かにかかわらず）、本明細書に記載されている例を超える分野及び応用に対して有意な有用性を有する。

本明細書において、実施形態は、指定された機能及びそれらの関係の実装を示す機能的な構築ブロックの助けを借りて記載されている。これらの機能的な構築ブロックの境界は、本明細書において、説明の便宜のために任意に定義されている。指定された機能及び関係（又は、これらの同等物）が適切に実行される限り、代替的な境界を定義することができる。さらに、代替的な実施形態は、本明細書に記載されるものと異なる順序付けを使用して、機能ブロック、ステップ、動作、方法などを実行することができる。

本明細書における「１つの実施形態」、「一実施形態」、「一例示的な実施形態」、又は類似のフレーズへの参照は、記載された実施形態が特定の特徴、構造、又は特性を含むことができるが、あらゆる実施形態が必ずしもその特定の特徴、構造、又は特性を含むわけではない可能性があることを示す。さらに、そのようなフレーズは必ずしも同じ実施形態を指しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造、又は特性が一実施形態に関連して記載されているとき、そのような特徴、構造、又は特性を他の実施形態に組み込むことは、本明細書で明示的に言及又は記載されているか否かにかかわらず、関連分野における当業者の知識の範囲内である。さらに、いくつかの実施形態は、表現「結合された」及び「接続された」をその派生物とともに使用して記載される場合がある。これらの用語は、必ずしも互いの同義語として意図されているわけではない。例えば、いくつかの実施形態は、２つ以上の要素が互いに直接物理的又は電気的に接触していることを示すために、用語「接続された」及び／又は「結合された」を使用して記載される場合がある。しかしながら、用語「結合された」は、２つ以上の要素が互いに直接接触していないが、なお依然として互いに協力又は相互作用することを意味する場合もある。

本開示の幅及び範囲は、上述の例示的な実施形態のいずれによっても制限されるべきでなく、以下の特許請求の範囲及びそれらの同等物に従ってのみ定義されるべきである。

Claims (20)

1. コンピュータにより実施される方法であって、
   少なくとも１つのプロセッサにより、複数のフィールドを、複数のレコードに対する複数のスコアに基づいて表示させるステップと、
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記複数のフィールドのうちの第１のフィールドの選択を受け取るステップと、
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、及び前記第１のフィールドの前記選択に応答して、前記第１のフィールドを含むレコードタイプの複数のレコードを表示させるステップと、
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記複数のレコードのうちの第１のレコードの選択を受け取るステップと、
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、及び前記第１のレコードの前記選択に基づいて、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドのための第１のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）コンポーネントを含む第１のフォームを生成するステップと、
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、及び前記第１のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドに対する第１の更新値を受け取るステップと、
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドに前記第１の更新値を記憶するステップと、
   を含む方法。
2. 前記第１の更新値を受け取る前に、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドの既存の値を前記第１のＧＵＩコンポーネントに入れるステップ、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のフィールドの後に第２のフィールドが頻繁に更新されることを判断するステップであり、
   前記第１のフォームは、前記第１のフィールドの後に前記第２のフィールドが頻繁に更新されることを判断したことに応答して前記第２のフィールドのための第２のＧＵＩコンポーネントを含む、ステップと、
   前記第２のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第１のレコード内の前記第２のフィールドに対する第２の更新値を受け取るステップと、
   前記第１のレコード内の前記第２のフィールドに前記第２の更新値を記憶するステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１のレコードの前記選択を受け取ることは、前記複数のレコードのうちのサブセットの選択を受け取ることを含み、前記複数のレコードのうちの前記サブセットは、前記第１のレコードと第２のレコードを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記第２のレコード内の前記第１のフィールドのための第２のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）コンポーネントを含む第２のフォームを生成するステップと、
   前記第１のフォーム上のボタンの選択に応答して前記第２のフォームを表示するステップと、
   前記第２のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第２のレコード内の前記第１のフィールドに対する第２の更新値を受け取るステップと、
   前記第２のレコード内の前記第１のフィールドに前記第２の更新値を記憶するステップと、
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１のフィールドは、前記複数のスコアのうちのスコアに関連づけられ、前記第１のフィールドに関連づけられた前記スコアは、前記第１のフィールドに対する更新に応答してインクリメントされ、前記スコアは、ある時間にわたり減衰する、請求項１に記載の方法。
7. 前記複数のスコアは、ランダムフォレスト手法を使用して決定される、請求項１に記載の方法。
8. システムであって、
   メモリと、
   前記メモリに結合された少なくとも１つのプロセッサであり、
   複数のフィールドを、複数のレコードに対する複数のスコアに基づいて表示させ、
   前記複数のフィールドのうちの第１のフィールドの選択を受け取り、
   前記第１のフィールドの前記選択に応答して、前記第１のフィールドを含むレコードタイプの複数のレコードを表示させ、
   前記複数のレコードのうちの第１のレコードの選択を受け取り、
   前記第１のレコードの前記選択に基づいて、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドのための第１のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）コンポーネントを含む第１のフォームを生成し、
   前記第１のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドに対する第１の更新値を受け取り、
   前記第１のレコード内の前記第１のフィールドに前記第１の更新値を記憶する
   ように構成される、少なくとも１つのプロセッサと、
   を含むシステム。
9. 前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、
   前記第１の更新値を受け取る前に、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドの既存の値を前記第１のＧＵＩコンポーネントに入れる
   ように構成される、請求項８に記載のシステム。
10. 前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、
    前記第１のフィールドの後に第２のフィールドが頻繁に更新されることを判断し、
    前記第１のフォームは、前記第１のフィールドの後に前記第２のフィールドが頻繁に更新されることを判断したことに応答して前記第２のフィールドのための第２のＧＵＩコンポーネントを含み、
    前記第２のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第１のレコード内の前記第２のフィールドに対する第２の更新値を受け取り、
    前記第１のレコード内の前記第２のフィールドに前記第２の更新値を記憶する
    ように構成される、請求項８に記載のシステム。
11. 前記第１のレコードの前記選択を受け取ることは、前記複数のレコードのうちのサブセットの選択を受け取ることを含み、前記複数のレコードのうちの前記サブセットは、前記第１のレコードと第２のレコードを含む、請求項８に記載のシステム。
12. 前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、
    前記第２のレコード内の前記第１のフィールドのための第２のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）コンポーネントを含む第２のフォームを生成し、
    前記第１のフォーム上のボタンの選択に応答して、前記第１のフォームの後に前記第２のフォームを表示し、
    前記第２のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第２のレコード内の前記第１のフィールドに対する第２の更新値を受け取り、
    前記第２のレコード内の前記第１のフィールドに前記第２の更新値を記憶する
    ように構成される、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記第１のフィールドは、前記複数のスコアのうちのスコアに関連づけられ、前記第１のフィールドに関連づけられた前記スコアは、前記第１のフィールドに対する更新に応答してインクリメントされ、前記スコアは、ある時間にわたり減衰する、請求項８に記載のシステム。
14. 前記複数のスコアは、ランダムフォレスト手法を使用して決定される、請求項８に記載のシステム。
15. 少なくとも１つのコンピューティング装置により実行されたときに、前記少なくとも１つのコンピューティング装置に動作を実行させる命令を記憶させた非一時的コンピュータ読取可能媒体（ＣＲＭ）であって、前記動作は、
    複数のフィールドを、複数のレコードに対する複数のスコアに基づいて表示させることと、
    前記複数のフィールドのうちの第１のフィールドの選択を受け取ることと、
    前記第１のフィールドの前記選択に応答して、前記第１のフィールドを含むレコードタイプの複数のレコードを表示させることと、
    前記複数のレコードのうちの第１のレコードの選択を受け取ることと、
    前記第１のレコードの前記選択に基づいて、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドのための第１のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）コンポーネントを含む第１のフォームを生成することと、
    前記第１のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドに対する第１の更新値を受け取ることと、
    前記第１のレコード内の前記第１のフィールドに前記第１の更新値を記憶することと、
    を含む、非一時的ＣＲＭ。
16. 前記動作は、
    前記第１の更新値を受け取る前に、前記第１のレコード内の前記第１のフィールドの既存の値を前記第１のＧＵＩコンポーネントに入れること
    をさらに含む、請求項１５に記載の非一時的ＣＲＭ。
17. 前記動作は、
    前記第１のフィールドの後に第２のフィールドが頻繁に更新されることを判断することであり、
    前記第１のフォームは、前記第１のフィールドの後に前記第２のフィールドが頻繁に更新されることを判断したことに応答して前記第２のフィールドのための第２のＧＵＩコンポーネントを含む、ことと、
    前記第２のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第１のレコード内の前記第２のフィールドに対する第２の更新値を受け取ることと、
    前記第１のレコード内の前記第２のフィールドに前記第２の更新値を記憶することと、
    をさらに含む、請求項１５に記載の非一時的ＣＲＭ。
18. 前記第１のレコードの前記選択を受け取ることは、前記複数のレコードのうちのサブセットの選択を受け取ることを含み、前記複数のレコードのうちの前記サブセットは、前記第１のレコードと第２のレコードを含む、請求項１５に記載の非一時的ＣＲＭ。
19. 前記動作は、
    前記第２のレコード内の前記第１のフィールドのための第２のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）コンポーネントを含む第２のフォームを生成することと、
    前記第１のフォーム上のボタンの選択に応答して前記第２のフォームを表示することと、
    前記第２のＧＵＩコンポーネントを介して、前記第２のレコード内の前記第１のフィールドに対する第２の更新値を受け取ることと、
    前記第２のレコード内の前記第１のフィールドに前記第２の更新値を記憶することと、
    をさらに含む、請求項１８に記載の非一時的ＣＲＭ。
20. 前記第１のフィールドは、前記複数のスコアのうちのスコアに関連づけられ、前記第１のフィールドに関連づけられた前記スコアは、前記第１のフィールドに対する更新に応答してインクリメントされ、前記スコアは、ある時間にわたり減衰する、請求項１５に記載の非一時的ＣＲＭ。

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