JP6995482B2 - サービスリクエストを処理するための方法及び装置 - Google Patents

Description

本開示は、概して、サービスリクエストを処理することに関し、具体的には、サービスリクエストに対する対応策を特定することに関する。より具体的には、本開示は、航空機の整備に関するサービスリクエストに対する対応策を迅速且つ容易に特定するための、コンピューターで実施される方法及び装置に関する。

複雑なシステムの製造業者は、通常、サービスリクエストを受け付けるとともにこれらのサービスリクエストに対して対応策を提供することによって、顧客に顧客サポートを提供する。特に、複雑なシステムを扱う際には、より迅速且つ効率的に質の良い顧客サポートを提供する必要があり、そのようなシステムの例としては、限定するものではないが、航空機、宇宙船、船舶、複雑な陸上車両、及び、複雑な兵器システムなどが挙げられる。

顧客が、使用のスケジュールに間に合わせるために、サービスリクエストに対する対応策を、タイトなスケジュールで求めることがしばしばある。サービスリクエストは、例えば、整備のリクエストである。例えば、航空会社である顧客の場合、航空会社の運航スケジュールに合わせるために、保有する航空機群に関する大量のサービスリクエストを、タイトなスケジュールで処理するとともにその対応策を提供することを、航空機メーカーに求める場合がある。サービスリクエストに対応し、それらのサービスリクエストに対して取りうる対応策を特定するための現在利用可能なシステム及び方法は、所望されているレベルの迅速性や精度を有していないと考えられる。従って、上述した問題のうちの少なくともいくつかと、その他の考えられる問題を考慮に入れた方法及び装置を提供することが望まれる。

例示的な一実施形態において、サービスリクエストの処理速度を向上させる方法が提供される。コンピューターシステムは、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成する。複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体である。複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含む。コンピューターシステムは、対象分野に対する関連性に基づいて、予備一覧内の複数のビルディングブロックをフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成する。コンピューターシステムは、新たなサービスリクエスト内のテキストを、複数の過去のサービスリクエスト及び修正一覧を用いて分析することによって、新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて複数の過去のサービスリクエストを順位付けした過去サービスリクエストのランキングを生成する。過去サービスリクエストのランキングは、コンピューターシステムが、新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする。

別の例示的な実施形態において、装置は、コンピューターシステムによって実施されるトレーナー及びアナライザーを含む。トレーナーは、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成する。複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体である。複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含む。トレーナーは、対象分野に対する関連性に基づいて、予備一覧内の複数のビルディングブロックをフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成する。アナライザーは、新たなサービスリクエスト内のテキストを、複数の過去のサービスリクエスト及び修正一覧を用いて分析することによって、新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて順位付けされた過去サービスリクエストのランキングを生成する。過去サービスリクエストのランキングは、コンピューターシステムが、新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする。

さらに別の例示的な実施形態において、コンピューターシステムによって実施されるリクエスト処理システムは、データ構造と、トレーナーと、アナライザーとを含む。データ構造は、航空機の整備に関連する複数のテキストソースを格納する。複数のテキストソースは、航空会社である顧客から受信した複数の過去のサービスリクエストを含む。トレーナーは、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成するとともに、予備一覧内の複数のビルディングブロックを、航空機の整備に対する関連性に基づいてフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成する。複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体である。アナライザーは、航空会社である顧客から少なくとも１つの通信リンクを介して受信した新たなサービスリクエスト内のテキストを、複数の過去のサービスリクエスト及び修正一覧を用いて分析することによって、新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて順位付けされた過去サービスリクエストのランキングを生成する。過去サービスリクエストのランキングは、コンピューターシステムが、新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする。

特徴及び機能は、本開示の様々な実施形態において個別に達成可能であり、また、他の実施形態との組み合わせも可能である。この詳細については、以下の記載と図面から明らかになるであろう。

例示的な実施形態に特有のものと考えられる新規な特徴は、添付の特許請求の範囲に記載されている。しかしながら、例示的な実施形態、ならびに、好ましい使用形態、更にその目的及び利点は、以下に示す添付の図面と共に本開示の例示的な実施形態の詳細な説明を参照することにより最もよく理解されるであろう。

例示的な実施形態によるリクエスト処理システムのブロック図である。 例示的な実施形態による、新たなサービスリクエスト、及び、過去サービスリクエストのランキングを示す図である。 例示的な実施形態によるグラフィカルユーザーインターフェイスの図示である。 例示的な実施形態による、サービスリクエストを処理するプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態による、予備一覧を作成するプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態による、修正一覧を作成するプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態による、複数のリクエストモデルを作成するプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態による、新たなサービスリクエストを分析するためのプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態によるデータ処理システムのブロック図である。

例示的な実施形態においては、様々な事項が認識及び考慮されている。整備記録が標準化又はコード化されていないことがよくあり、このために、新たなサービスリクエストを処理するとともにこれらの新たなサービスリクエストに対する対応策を特定することが難しくなっている、ということが、様々な例示的な実施形態において認識及び考慮されている。

新たなリクエストに対する対応策を迅速且つ正確に特定するために利用できる情報を、過去のサービスリクエストから抽出することができる方法及び装置を提供することが望ましい、ということが、例示的な実施形態において認識及び考慮されている。例えば、新たに来たサービスリクエストに類似する過去のサービスリクエストを迅速且つ正確に特定できる方法及び装置を提供することが望ましい、ということが、例示的な実施形態において、認識及び考慮されている。また、特定された過去の類似のサービスリクエストに基づいて、新たに来たサービスリクエストに対して取りうる１つ又は複数の対応策を迅速かつ正確に提供する方法及び装置を提供することが望ましいであろう。

過去のサービスリクエストは、標準化又はコード化されていない、未体系化且つ未加工のテキストを含みうるということを、例示的な実施形態は認識している。従って、例えば航空機の整備などの対象分野について意味のあるやり方で、多数の過去のサービスリクエストに関する大量の未体系化且つ未加工のテキストを迅速且つ正確に処理することができる方法及び装置を提供することが望ましいであろう。

また、過去のサービスリクエストを集めたものの中で、どのサービスリクエストが新たに来たサービスリクエストに最も類似しているかを、必要な費用や専門知識のレベルを抑制しつつ特定することができる方法及び装置を提供することが望ましいということを、例示的な実施形態は認識及び考慮している。また、新たに来たリクエストに対する最も適当と思われる対応策を、必要な専門知識のレベルを抑制する態様で特定することができる方法及び装置を提供することが望ましいということを、例示的な実施形態は認識及び考慮している。

従って、例示的な実施形態は、サービスリクエストの処理の提供を改善するための方法、装置、及び、リクエスト処理システムを提供する。特に、サービスリクエストを処理する処理速度を向上させうる。例示的な一実施例において、過去の記録における自由形式テキスト、‐これは過去のサービスリクエスト、そして場合によってはアーティクルを含みうる‐にアクセスする。自由形式テキスト内の意味の無いフレーズは、無視される。アンカーを用いることによって、例えば航空機の整備といった特定の対象分野に関連のある単語実体(word entity)を特定することができる。次に、これらの単語実体をフィルタリングし、処理することによって、インジケータを特定する。各インジケータは、例えば、対象分野に最低レベルの関連性を有する１つの単語実体あるいは複数の単語実体の組み合わせである。

対象分野が航空機の整備の場合、サービスリクエストは、例えば、整備の問題に関する一組の症状を記述したようなものである。この場合、サービスリクエスト内に特定されたインジケータを用いて、当該一組の症状を特定するあるいは表すことができる。過去のサービスリクエストについて、インジケータの一覧を作成する。新たなサービスリクエストを受信すると、その中に存在するインジケータを発見すべく、この新たなサービスリクエストの自由形式のテキストを調べる。いずれかのインジケータが確認されると、これを用いて、この確認されたインジケータに最も関連性の高い過去のサービスリクエストを特定する。すなわち、新たなサービスリクエスト内に確認されたインジケータによって表された「一組の症状」を、この新たなサービスリクエストに関連性が高い「一組の症状」を有する過去のサービスリクエストと対応させることができる。この結果、以前のある診断に対し最も高い関連性を有する新たなサービスリクエストに対して、「診断」を提供することができる。

例示的な一実施例において、コンピューターシステムは、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成する。複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体である。単語実体は、実施態様に応じて、単一の単語、語根（root word）、あるいは一連の単語の形態をとりうる。例示的な一実施例において、対象分野は、航空機の整備である。他の例示的な実施例において、対象分野は、宇宙船の整備、衛星の整備、船の整備、あるいは他の適当な種類の整備である。

複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含む。コンピューターシステムは、予備一覧内の複数のビルディングブロックを、対象分野に対する関連性に基づいてフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成する。コンピューターシステムは、新たなサービスリクエスト内のテキストを、複数の過去のサービスリクエスト及び修正一覧を用いて分析することによって、複数の過去のサービスリクエストを新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて順位付けした過去サービスリクエストのランキングを生成する。過去サービスリクエストのランキングによって、コンピューターシステムは、新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することができる。

本明細書において、アイテムについて「一組」という場合、１つ又は複数のアイテムを含む場合がある。従って、一組の取りうる対応策は、１つ又は複数の取りうる対応策を含む場合がある。

以下に記載の例示的な実施例において、同じ参照数字を２つ以上の図面で用いる場合がある。このように、異なる図面において同じ参照数字を重複して使用する場合、これらが同じ要素であることを表す。

図面を参照し、特に図１を参照すると、同図は、例示的な実施形態による、リクエスト処理システムのブロック図である。この例示的な実施例において、リクエスト処理システム１００は、顧客システム１０４から受信したサービスリクエスト１０２を処理するために用いられる。リクエスト処理システム１００は、例えば、限定するものではないが、製造業者などの整備提供者によって管理される。

サービスリクエスト１０２は、対象分野１０５に関連しうる。対象分野１０５は、例えば、限定するものではないが、航空機、宇宙船、衛星、船舶、ロボット装置、エンジンシステムなどの複雑なシステム、又は他の適当な複雑なシステムの整備である。

例示的な一実施例として、対象分野１０５は、航空機の整備の形態をとる。この実施例において、顧客システム１０４は、航空会社である顧客によって管理され、リクエスト処理システム１００は、航空機メーカーによって管理される。航空会社である顧客は、顧客システム１０４を用いて、その航空会社顧客が所有している航空機群のうちの１つ又は複数種類の航空機の整備に関するサービスリクエスト１０２を、リクエスト処理システム１００に送信する。

このように、リクエスト処理システム１００と顧客システム１０４とは、互いに通信する。この通信は、実施態様に応じて、少なくとも１つの通信リンクを用いて実施される。ここで、「通信リンク」は、有線通信リンク、無線通信リンク、光通信リンク、又は他の適当な種類の通信リンクの形態をとることができる。

ここで、リクエスト処理システム１００は、コンピューターシステム１０６を用いて実施することができる。コンピューターシステム１０６は、単一のコンピューター、あるいは、互いに通信する複数のコンピューターを含みうる。他の例示的な実施例において、リクエスト処理システム１００は、クラウドコンピューティングシステム、連想メモリ、またはこれらの両方を用いて実施することができる。

リクエスト処理システム１００は、トレーナー１０８及びアナライザー１１０を含みうる。トレーナー１０８及びアナライザー１１０の各々は、コンピューターシステム１０６内のモジュールとして実施することができる。例示的な一実施例において、トレーナー１０８をトレーナーモジュールと称し、アナライザー１１０をアナライザーモジュールと称する場合がある。

この例示的な実施例において、トレーナー１０８又はアナライザー１１０などのモジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又は、それらの組み合わせによって実施可能である。ソフトウェアを用いる場合、モジュールが行う動作は、例えば、限定するものではないが、プロセッサユニット上で動作するように構成されたプログラムコードによって実施される。ファームウェアを用いる場合、モジュールが行う動作は、例えば、限定するものではないが、プログラムコード及びデータによって実施され、永続メモリに格納されて、プロセッサユニット上で動作する。

ハードウェアを用いる場合、当該ハードウェアは、モジュールによって行われる動作を実行するように機能する１つ又は複数の回路を含む。実施態様に応じて、ハードウェアは、任意の数の動作を実現するよう構成された回路システム、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、あるいは、他の適切な種類のハードウェアの形態をとりうる。

プログラマブルロジックデバイスは、特定の動作を行うように構成されうる。当該デバイスは、これらの動作を行う永久的な構成とされていてもよいし、再構成可能であってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、限定するものではないが、プログラマブルロジックアレイ、プログラマブルアレイロジック、フィールドプログラマブルロジックアレイ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又は、他の適当な種類のプログラマブルハードウェアデバイスの形態を取りうる。

例示的な一実施例において、トレーナー１０８は、複数のテキストソース１１２を格納するデータ構造１１１と通信する。実施態様に応じて、データ構造１１１は、単一のデータベース、複数のデータベース、一組のスプレッドシート、又は他の適当な種類のデータ構造の形態をとる。

ここで、複数のテキストソース１１２は、複数の過去のサービスリクエスト１１４及び複数のアーティクル１１６を含みうる。複数の過去のサービスリクエスト１１４における各過去サービスリクエストは、例えば、整備提供者によって以前に受信及び処理されたサービスリクエストである。複数のアーティクル１１６における各アーティクルは、公に入手可能なアーティクル、独自のアーティクル、仕様書、マニュアル、あるいは、システム整備に関連する他の適当な種類のテキストソースを、電子形式にした形態を取りうる。例示的な一実施例において、複数のテキストソース１１２における各テキストソースは、対象分野１０５に関連している。

トレーナー１０８は、複数のテキストソース１１２にアクセスするとともに複数のテキストソース１１２を処理することによって、予備一覧１１８を作成する。本明細書において、「一覧」とは、アイテムを収集又は編集したものである。予備一覧１１８は、例えば、データベース、あるいは他の適当な種類のデータ構造に格納される。

予備一覧１１８は、複数のビルディングブロック１２１を含む。複数のビルディングブロック１２１における各ビルディングブロックは、複数のテキストソース１１２における１つのテキストソースから抽出された１つの単語実体である。単語実体は、実施態様によって、単一の単語、語根、あるいは一連の単語である。

例示的な一実施例において、トレーナー１０８は、複数のアンカー１２３に基づいて、複数のテキストソース１１２内の未体系化且つ未加工のテキストを処理する。複数のアンカー１２３を、複数の選択されたアンカーと称する場合もある。複数のアンカー１２３における各アンカーは、対象分野１０５に関連する重要な単語実体が当該アンカーの近くに存在する可能性が高いことを示す、事前に定義された文法的なビーコン（beacon）である。アンカーの例としては、限定するものではないが、「...found...(～見つかった)」、「...were found on...(～上に見つかった)」、「...inspecting the...(点検すると)」、「...affected...(傷んでいる)」、「...found at...(～に見つかった)」ならびに、他の種類のアンカーを含みうる。

トレーナー１０８は、複数のテキストソース１１２における各テキストソース内の未体系化且つ未加工のテキスト内を検索して、複数のアンカー１２３のうちのいずれかのアンカーの存在を確認する。発見された各アンカーについて、トレーナー１０８は、そのアンカーの近傍のテキストを特定する。近傍のテキストは、例えば、対象分野１０５に関連する重要な単語実体を含む可能性が最も高い、アンカーの前後の選択された数の単語として定義される。

例えば、近傍のテキストは、対応するアンカーに先行する８語及び当該アンカーに後続する８語内に含まれるすべての単語を含む。具体的な一例として、特定のアンカーに先行する８個の単語の各々、及び、当該特定のアンカーに後続する８個の単語の各々が、ビルディングブロックを形成する。別の例示的な実施例において、近傍のテキストは、対応するアンカーに先行する１０語及び後続する１５語以内のすべての単語を含む。

場合によっては、トレーナー１０８は、近傍のテキストを特定する際に、特定の種類の言語要素を無視するように設定される。例えば、トレーナー１０８が、アンカーに先行する１０個の単語及びアンカーに後続する１０個の単語をカウントする場合、そのカウントにおいて「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」といった冠詞を除外する。従って、いくつかの場合において、近傍のテキストは、アンカーに先行する１０個の非冠詞単語、及び、アンカーに後続する１０個の非冠詞単語である。

トレーナー１０８は、複数のテキストソース１１２内に確認された各アンカーの近傍のテキスト内で発見された各単語実体を、複数のビルディングブロック１２１に加えることによって、予備一覧１１８を作成する。トレーナー１０８は、次に、予備一覧１１８内の複数のビルディングブロック１２１から、修正一覧を作成する。

修正一覧１２０は、複数の類似性インジケータ１２２を含む。複数の類似性インジケータ１２２における各類似性インジケータは、複数のビルディングブロック１２１のうち、対象分野１０５に関して閾値影響度(threshold impact)を有するとトレーナー１０８が判断した１つのビルディングブロックである。このように、複数のビルディングブロック１２１における１つのビルディングブロックは、類似性インジケータとなる可能性のある単語実体である。

トレーナー１０８は、予備一覧１１８内の複数のビルディングブロック１２１を、対象分野１０５に対する関連性に基づいてフィルタリングし、修正一覧１２０を形成する複数の類似性インジケータを作成する。例えば、限定するものではないが、トレーナー１０８は、複数のエントロピー１２４を算出する。具体的には、トレーナー１０８は、複数のビルディングブロック１２１における各ビルディングブロックのエントロピーを算出する。エントロピーは、対象分野１０５に対する単語実体の影響度を表しうる。換言すれば、エントロピーは、対象分野１０５に対する単語実体の重要度を表しうる。選択されたビルディングブロックのエントロピーが、選択された閾値１２６より低い場合、当該選択されたビルディングブロックは、類似性インジケータとして修正一覧１２０に加えられる。例示的な一実施例において、エントロピーは以下のように算出される。
エントロピー＝log（日常英語内のカウント数）
×（日常英語内のカウント数）／（整備記録内のカウント数）

次に、トレーナー１０８は、例えば、複数の類似性インジケータ１２２及び複数のテキストソース１１２を用いて、相関ルールマイニング１２８を行う。例えば、限定するものではないが、トレーナー１０８は、逆方向の対応付け、すなわち、複数の類似性インジケータ１２２を、テキストソース１１２のうちの其々の対応するテキストソースにマッピングする。トレーナー１０８は、次に、各テキストソースにおける１つ又は複数の類似性インジケータのオーダーを特定する。トレーナー１０８は、相関ルールマイニング１２８を行うことによって、複数の組み合わせインジケータ１３０を特定する。複数の組み合わせインジケータ１３０における各組み合わせインジケータは、１つ又は複数のテキストソースに共に現れるとともに対象分野１０５に対する関連性を有する２つ以上の類似性インジケータによって形成されうる。相関ルールマイニング１２８は、任意の数の入手可能な関連付けルールラーニングアルゴリズムを用いて行うことができる。

予備一覧１１８及び修正一覧１２０のどちらも、動的である。すなわち、これらの２つの一覧は、経時的に修正することができ、これによって、リクエスト処理システム１００によってアクセス可能となった新たなアーティクル及び新たなサービスリクエストを考慮に入れることができる。例えば、限定するものではないが、任意の数の新たなテキストソースを、経時的にデータ構造１１１に加えることができる。いくつかの例示的な実施例において、新たなテキストソースがデータ構造１１１に加えられると、トレーナー１０８は、自動的に複数のテキストソース１１２を上述したように再処理して、予備一覧１１８及び修正一覧１２０をアップデートする。他の例示的な実施例において、予備一覧１１８及び修正一覧１２０を再形成するための複数のテキストソース１１２の再処理をトレーナー１０８がいつ開始するかを、ユーザーが選択してもよい。さらに別の例示的な実施例において、週に１回、月に一回、あるいは他の適当な種類の事象の発生の度に、このプロセスを定期的に行うよう、トレーナー１０８を構成してもよい。

アナライザー１１０は、受信したサービスリクエストを、修正一覧１２０を用いて処理する。例示的な一実施例として、リクエスト処理システム１００のアナライザー１１０は、顧客システム１０４から、少なくとも１つの通信リンクを介して、新たなサービスリクエスト１３２を受信する。新たなサービスリクエスト１３２を受信すると、アナライザー１１０は、この新たなサービスリクエスト１３２についての過去サービスリクエストのランキング１３６を作成するために、データ構造１１１内に格納された複数の過去のサービスリクエスト１１４及び修正一覧１２０を用いて、新たなサービスリクエスト１３２内のテキストを分析する。

アナライザー１１０は、修正一覧１２０を用いて、新たなサービスリクエスト１３２内における何らかの類似性インジケータの存在を確認する。例えば、アナライザー１１０は、新たなサービスリクエスト１３２内にある一組のインジケータ１３５を特定する。アナライザー１１０は、潜在意味解析（latent semantic analysis）１３４を行うことによって、新たなサービスリクエスト１３２内に特定された一組のインジケータ１３５に基づいて、新たなサービスリクエスト１３２を、複数の過去のサービスリクエスト１１４における各過去サービスリクエストと比較する。このプロセスを行う際に、アナライザー１１０は、新たなサービスリクエスト１３２と、複数の過去のサービスリクエスト１１４における対応する過去サービスリクエストとの各ペアについて、類似性スコアを生成する。類似性スコアは、特定された一組のインジケータ１３５に基づいた、新たなサービスリクエスト１３２と対応する過去のサービスリクエストとの類似の度合いを表すものである。

アナライザー１１０は、類似性スコアのランキング１３８を含む、過去サービスリクエストのランキング１３６を作成する。過去サービスリクエストのランキング１３６は、例えば、類似性スコアによる複数の過去のサービスリクエスト１１４のランキングである。過去サービスリクエストのランキング１３６によって、リクエスト処理システム１００は、新たなサービスリクエスト１３２に対する、一組の取りうる対応策１４０を特定することができる。

例示的な一実施例として、アナライザー１１０は、新たなサービスリクエスト１３２に対する類似性スコアが最も高い過去のサービスリクエストへの対処に用いられた対応策を、一組の取りうる対応策１４０として特定する。いくつかの例示的な実施例において、類似性スコアが選択された閾値１２６より高い場合に、その過去サービスリクエストに対する対応策を、新たなサービスリクエスト１３２に対して取りうる対応策とみなすことができる。

このようにして、アナライザー１１０は、新たなサービスリクエスト１３２を効果的に「解決」する。新たなサービスリクエスト１３２が、リクエストにより解決されると、その新たなサービスリクエスト１３２は、複数の過去のサービスリクエスト１１４に追加され、データ構造１１１に格納される。

このようにして、リクエスト処理システム１００によれば、新たに来たサービスリクエストの其々に対する対応策の検索を、対象分野１０５に合わせて行うようにして、新たなサービスリクエストを処理することができる。一組の取りうる対応策１４０は、リクエスト処理システム１００のオペレータが承認のために読むことができる形態で出力され、次に顧客システム１０４に送信されて、整備の問題の解決に用いられる。

このように、リクエスト処理システム１００は、アンカーを用いて、対象分野１０５に関連している可能性があるビルディングブロックを特定する。リクエスト処理システム１００は、エントロピー分析を行うことによって、どのビルディングブロックが類似性インジケータであると考えられるかを判定する。また、リクエスト処理システム１００は、相関ルールマイニングを行うことによって、組み合わせインジケータを特定する。類似性インジケータと組み合わせインジケータとで、修正一覧１２０が形成される。

新たなサービスリクエストが受信されると、リクエスト処理システム１００は当該新たなサービスリクエストに対して自由な相関性テキスト検索（free associative text search）を行うことによって、修正一覧に基づいて一組のインジケータを見つけ出す。この検索は、リクエスト処理システム１００のユーザーに高度な専門知識が無くても行うことができる。また、この検索は、新たなサービスリクエストが、未処理、未フォーマット、及び非標準化の未加工テキストを含む場合にも、行うことができる。

新たなサービスリクエストに対して特定された一組のインジケータを用いて、当該新たなサービスリクエストに最も関連性の高い過去のサービスリクエストを発見することができる。このようにして、新たなサービスリクエストに対する診断を、最も関連性の高い過去のサービスリクエストに対する以前の診断を見つけることによって、提供することができる。

図１におけるリクエスト処理システム１００の図示は、例示的な一実施形態を実施する方法を物理的または構成的に限定することを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて、又はこれらのコンポーネントに代えて、他のコンポーネントを用いることもできる。いくつかのコンポーネントは、任意であってもよい。また、図中のブロックは、機能的なコンポーネントを示すためのものである。例示的な一実施形態において実施する際には、これらのブロックの１つ又はそれ以上を、組み合わせたり、分割したり、あるいは組み合わせて異なるブロックに分割したりしてもよい。

他の例示的な実施例において、トレーナー１０８とアナライザー１１０とを、同じモジュールの一部として実施してもよい。いくつかの例示的な実施例において、一組の取りうる対応策１４０を、コンピューターシステム１０６と通信する表示システムのグラフィカルユーザーインターフェイスにおいて、ユーザーに表示してもよい。また、顧客システム１０４と通信する表示システムのグラフィカルユーザーインターフェイスにおいて、一組の取りうる対応策１４０を、ユーザーに表示してもよい。

図２を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、新たなサービスリクエスト、及び、過去サービスリクエストのランキングが示されている。この例示的な実施例において、新たなサービスリクエスト２００は、図１に示した新たなサービスリクエスト１３２の一例である。

新たなサービスリクエスト２００を受信すると、図１に示したリクエスト処理システム１００は、類似する過去サービスリクエストのランキング２０２を生成する。類似する過去サービスリクエストのランキング２０２は、図１に示した過去サービスリクエストのランキング１３６の実施態様の一例である。

上述したように、類似する過去サービスリクエストのランキング２０２における其々の過去サービスリクエストには、類似性スコアが付与されている。過去サービスリクエスト２０４は、類似性スコア２０６を有しており、これは、最も高い類似性スコアである。このことは、過去サービスリクエスト２０４が、新たなサービスリクエスト２００に最も類似していることを示している。この類似性は、類似性インジケータに基づいて求められたものである。例えば、新たなサービスリクエスト２００の中に、類似性インジケータ２０８、類似性インジケータ２１０、及び、類似性インジケータ２１２が発見されており、これらを用いて、新たなサービスリクエスト２００を過去のサービスリクエストと比較している。類似性インジケータ２０８は、「bulge damage(バルジ損傷)」であり、類似性インジケータ２１０は、「inspection(検査)」であり、類似性インジケータ２１２は、「slat(スラット)」である。

類似性スコア２０６は、過去サービスリクエスト２０４が新たなサービスリクエスト２００に十分に類似しており、従って、過去のサービスリクエスト２０４に対応するために以前に用いた対応策を、新たなサービスリクエストに対応するために用いることができるか、あるいは、少なくとも、新たなサービスリクエスト２００に対応するための出発点として用いることができる、ということを示している。いくつかの場合において、例えば、当該過去に用いた対応策が、新たなサービスリクエスト２００に必要な対応策そのものである。他の場合において、例えば、当該過去に用いた対応策を修正する必要がある。対応策は、一組の対応策要素を含みうる。対応策要素は、限定するものではないが、１つ又は複数の修理、検査、交換、他の種類の整備作業、又はこれらの組み合わせを含みうる。

図３を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、グラフィカルユーザーインターフェイスが示されている。この例示的な実施例において、グラフィカルユーザーインターフェイス３００は、新たなリクエストのセクション３０２と、分析セクション３０４とを含む。グラフィカルユーザーインターフェイス３００は、例えば、図１に示したリクエスト処理システム１００と通信する。

新たなリクエストのセクション３０２は、図１に示したリクエスト処理システム１００によって受信された新たなサービスリクエストの情報３０５を表示する。実行ボタン３０６を選択すると、新たなサービスリクエストの分析が開始される。この分析は、図１に示したアナライザー１１０によって行うことができる。図１に示したアナライザー１１０は、分析セクション３０４に表示される、過去サービスリクエストのランキング３０８を生成する。過去サービスリクエストのランキング３０８は、図１に示した過去サービスリクエストのランキング１３６の実施態様の一例である。

上述したように、過去サービスリクエストのランキング３０８は、過去サービスリクエストの其々について求めた類似性スコアを含んでいる。これらの過去サービスリクエストのうちの１つをユーザーが選択すると、その過去サービスリクエストに対応する対応策の情報３１０が、分析セクション３０４に表示される。対応策情報３１０は、例えば、当該過去サービスリクエストについての情報、及び、どのようにして当該過去サービスリクエストが解決されたかについての情報を含む。

図４を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、サービスリクエストを処理するためのプロセスのフローチャートが示されている。図４に示したプロセスは、図１に示したリクエスト処理システム１００を用いて実施することができる。

当該システムでは、まず、コンピューターシステムによって、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成する（工程４００）。ここで、複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体である。ここで、複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含む。次に、対象分野に対する関連性に基づいて、予備一覧内の複数のビルディングブロックをフィルタリングし、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成する（工程４０２）。

次に、コンピューターシステムは、複数の類似性インジケータを用いて相関ルールマイニングを行うことによって、修正一覧に加える複数の組み合わせインジケータを特定する（工程４０４）。その後、コンピューターシステムは、複数の過去のサービスリクエスト及び修正一覧を用いて、新たなサービスリクエスト内のテキストを分析し、新たなサービスリクエストについての過去サービスリクエストのランキングを生成する。ここで、過去サービスリクエストのランキングは、コンピューターシステムが、新たなサービスリクエストに対する一組の取りうる対応策を特定することを可能にする（工程４０６）。この後、プロセスは終了する。

上述のプロセスでは、修正一覧によって、コンピューターシステムは、新たに来たサービスリクエストに最も類似する過去のサービスリクエストを、迅速且つ正確に特定することができる。また、過去サービスリクエストのランキングによって、コンピューターシステムは、新たなサービスリクエストに対する対応策を、迅速且つ正確に特定することができる。例示的な一実施例において、対象分野は、例えば、航空機の整備である。

図５を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、予備一覧を作成するプロセスのフローチャートが示されている。図５に示したプロセスは、図１に示したリクエスト処理システム１００を用いて実施することができる。このプロセスは、例えば、限定するものではないが、図４における工程４００を実施するために用いられる。

このプロセスでは、まず、データ構造に格納された複数のテキストソースにアクセスする（工程５００）。次に、処理のために、複数のテキストソースから未処理のテキストソースを選択する(工程５０２）。工程５０２において、選択されるテキストソースは、例えば、過去のサービスリクエスト又はアーティクルのいずれかである。

テキストソースのテキスト内に、複数の選択されたアンカーのうちのいずれかのアンカーが存在することを検出する（工程５０４）。工程５０４において、アンカーは、例えば、重要な単語実体が当該アンカーの近くに存在する可能性が高いことを示す、事前に定義された文法的なビーコンである。アンカーの例としては、限定するものではないが、「...found...」、「...were found on...」、「...inspecting the...」、「...affected...」、「...found at...」、ならびに、他の種類のアンカーを含みうる。

テキストソース内に検出された各アンカーの近傍のテキスト内にある一組のビルディングブロックを特定する（工程５０６）。工程５０６において、ビルディングブロックは、単語実体である。アンカーの近傍のテキストとは、例えば、限定するものではないが、アンカーの前後にある所定数の単語である。例示的な一実施例として、アンカーの前後の近傍テキストは、アンカーに先行する１０個の単語及びアンカーに後続する１０個の単語として、選択される。別の例示的な実施例において、アンカーの前後の近傍テキストは、アンカーに先行する８個の単語及びアンカーに後続する８個の単語として、選択される。

特定されたあらゆるビルディングブロックを、予備一覧に追加する（工程５０８）。次に、追加の未処理のテキストソースが存在するかどうかについて、判定が行われる（工程５１０）。追加の未処理のテキストソースが存在しない場合、プロセスは終了する。存在する場合、プロセスは、上述した工程５０２に進む。

図６を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、修正一覧を作成するプロセスのフローチャートが示されている。図６に示したプロセスは、図１に示したリクエスト処理システム１００を用いて実施することができる。このプロセスは、例えば、限定するものではないが、図４における工程４０２を実施するために用いられる。

当該プロセスでは、まず、予備一覧から未処理のビルディングブロックを選択する（工程６００）。選択されたビルディングブロックのエントロピーを算出する（工程６０２）。選択されたビルディングブロックのエントロピーが、選択された閾値より低い場合、当該ビルディングブロックを、類似性インジケータとして修正一覧に加える（工程６０４）。工程６０４において、選択されたビルディングブロックのエントロピーが、選択された閾値以上である場合、当該ビルディングブロックは、修正一覧に加えない。ただし、他の例示的な実施例においては、工程６０４において、選択されたビルディングブロックのエントロピーが、選択された閾値以上であっても、当該ビルディングブロックを修正一覧に加えてもよい。

次に、予備一覧内に未処理のビルディングブロックが存在するかどうかについて、判定が行われる（工程６０６）。予備一覧内に未処理のビルディングブロックが存在する場合、プロセスは、上述した工程６００に進む。存在しない場合、プロセスは終了する。

図７を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、複数の組み合わせインジケータを生成するプロセスのフローチャートが示されている。図７に示したプロセスは、図１に示したリクエスト処理システム１００を用いて実施することができる。このプロセスは、例えば、限定するものではないが、図４における工程４０４を実施するために用いられる。例示的な一実施例において、このプロセスは、図６に示したプロセスの後に行われる。

当該プロセスでは、まず、修正一覧内の複数の類似性インジケータを、対応する複数のテキストソースにマッピングする（工程７００）。工程７００において、類似性インジケータの其々が、その類似性インジケータの抽出元のテキストソースにマッピングされる。その後、相関ルールマイニングを行うことにより、複数の組み合わせインジケータを特定する（工程７０２）。ここで、複数の組み合わせインジケータにおける各組み合わせインジケータは、少なくとも１つのテキストソースに共に現れるとともに特定の対象分野に対する関連性を有する２つ以上の類似性インジケータの組み合わせである。その後、プロセスは終了する。

図８を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、新たなサービスリクエストを分析するプロセスのフローチャートが示されている。図８に示したプロセスは、図１に示したリクエスト処理システム１００を用いて実施することができる。

当該プロセスでは、まず、少なくとも１つの通信リンクを介して、新たなサービスリクエストを受信する（工程８００）。次に、修正一覧内の複数の類似性インジケータ又は複数の組み合わせインジケータのうちの少なくとも１つからなる一組のインジケータが、新たなサービスリクエスト内に存在することを確認する（工程８０２）。従って、工程８０２において、一組のインジケータにおける１つのインジケータは、修正一覧に格納された類似性インジケータまたは組み合わせインジケータのいずれかでありうる。工程８０２において、一組のインジケータは、修正一覧内の複数の類似性インジケータのうちの１つ又は複数の類似性インジケータ、複数の組み合わせインジケータのうちの１つ又は複数の組み合わせインジケータ、あるいはこれらの両方を含みうる。

その後、新たなサービスリクエスト内に特定された一組のインジケータに基づいて、新たなサービスリクエストと、複数の過去のサービスリクエストのうちの対応する過去サービスリクエストとの各ペアについて、類似性スコアを求める（工程８０４）。次に、複数の過去サービスリクエストを類似性スコアによって順序付けすることによって、過去サービスリクエストのランキングを生成する（工程８０６）。過去サービスリクエストのランキングに基づいて、新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定する（工程８０６）。その後、プロセスは終了する。

図示された様々な実施形態のフローチャート及びブロック図は、例示的な実施形態における装置及び方法のいくつかの考えられる実施態様の構造、機能、及び動作を示すものである。この点において、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、モジュール、セグメント、機能、及び／又は、動作もしくはステップの一部を表す。

例示的な一実施形態のいくつかの代替の態様においては、ブロックに示した機能が、図に示した順序とは異なる順序で行われてもよい。例えば、場合によっては、連続して示されている２つのブロックを、関連する機能に応じて、実質的に同時に実行してもよいし、逆の順序で実行してもよい。また、フローチャート又はブロック図に示されたブロックに対して、さらに他のブロックを追加してもよい。

次に、図９を参照すると、同図には、例示的な実施形態による、データ処理システムのブロック図が示されている。データ処理システム９００は、図１に示したコンピューターシステム１０６を実施するために用いられる。図示のように、データ処理システム９００は、通信フレームワーク９０２を含み、当該通信フレームワークは、プロセッサユニット９０４、記憶装置９０６、通信ユニット９０８、入出力ユニット９１０、表示装置９１２間の通信を実現する。いくつかのケースにおいて、通信フレームワーク９０２は、バスシステムとして実施される。

プロセッサユニット９０４は、所定数の動作を行うためのソフトウェアに対する命令を実行するように構成されている。プロセッサユニット９０４は、実施態様によって、所定数のプロセッサであってもよいし、マルチプロセッサコアであってもよいし、他の適当な種類のプロセッサであってもよい。場合によっては、プロセッサユニット９０４は、回路システム、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などのハードウェアユニット、あるいは、他の適当なタイプのハードウェアユニットの形態であってもよい。

プロセッサユニット９０４によって実行される、オペレーティングシステム、アプリケーション、及び／又はプログラムに対する命令は、記憶装置９０６に格納することができる。記憶装置９０６は、通信フレームワーク９０２を介して、プロセッサユニット９０４と通信することができる。ここで、記憶装置は、コンピューター可読記憶装置とも称されるものであり、一時的及び／又は永続的に情報を記憶することができる任意のハードウェアである。この情報には、限定するものではないが、データ、プログラムコード、及び／又は他の情報が含まれうる。

メモリ９１４及び永続記憶装置９１６は、記憶装置９０６の例である。メモリ９１４は、例えば、ランダムアクセスメモリ又は他の種類の揮発性もしくは不揮発性の記憶装置の形態をとっていてもよい。永続記憶装置９１６は、任意の数のコンポーネント又はデバイスを含みうる。例えば、永続記憶装置９１６は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書き換え可能光ディスク、書き換え可能磁気テープ、又は、これらの適当な組合せであってもよい。永続記憶装置９１６によって使用される媒体は、取り外し可能であってもよいし、取り外しのできないものであってもよい。

通信ユニット９０８は、データ処理システム９００が、他のデータ処理システムや装置と通信することを可能にする。通信ユニット９０８は、物理的通信リンク及び／又は無線通信リンクを用いた通信を実現しうる。

入出力ユニット９１０は、データ処理システム９００に接続されている他の装置からの入力の受信や、これらの他の装置に対する出力の送信を可能にする。例えば、入出力ユニット９１０は、キーボード、マウス、及び／又は他の適当な種類の入力装置を介したユーザー入力の受信を可能にする。別の例として、入出力ユニット９１０は、データ処理システム９００に接続されているプリンタへの出力の送信を可能にする。

表示装置９１２は、ユーザーに対して情報を表示するように構成されている。表示装置９１２は、例えば、限定するものではないが、モニター、タッチスクリーン、レーザディスプレイ、ホログラフィックディスプレイ、仮想ディスプレイデバイス、及び／又は他の適当な種類のディスプレイ装置を含む。

この例示的な実施例において、様々な例示的な実施形態のプロセスは、プロセッサユニット９０４によって、コンピューター実行可能な命令を用いて実行することができる。これらの命令は、プログラムコード、コンピューター使用可能プログラムコード、又はコンピューター可読プログラムコードと称され、プロセッサユニット９０４内の１つ又は複数のプロセッサによって読み取り及び実行することができる。

これらの例において、プログラムコード９１８は、例えば、関数型で記述されたものであり、選択的に取り外し可能なコンピューター可読媒体９２０上に配置されたものであって、データ処理システム９００にロード又は転送され、プロセッサユニット９０４によって実行される構成であってもよい。プログラムコード９１８とコンピューター可読媒体９２０とで、コンピュータープログラム製品９２２を形成している。この例示的な実施例において、コンピューター可読媒体９２０は、コンピューター可読記憶媒体９２４又はコンピューター可読信号媒体９２６であってもよい。

コンピューター可読記憶媒体９２４は、プログラムコード９１８を伝える又は送信する媒体というよりはむしろ、プログラムコード９１８を記憶するために用いられる物理的すなわち有形の記憶装置である。コンピューター可読記憶媒体９２４は、例えば、限定するものではないが、光ディスク又は磁気ディスク、あるいはデータ処理システム９００に接続された又は永続記憶装置である。

これに代えて、コンピューター可読信号媒体９２６を用いて、プログラムコード９１８をデータ処理システム９００に伝送してもよい。コンピューター可読信号媒体９２６は、例えば、プログラムコード９１８を含む伝達データ信号であってもよい。このデータ信号は、物理的及び／又は無線通信リンクを介して送信可能な電磁信号、光信号、及び／又は他の適当な種類の信号であってもよい。

図９におけるデータ処理システム９００の図示は、例示的な実施形態を実施する方法を構成的に限定することを意図していない。データ処理システム９００用に例示したものに対する追加のコンポーネント又はこれらに代わるコンポーネントを含むデータ処理システムにおいても、様々な例示の実施形態を実施することができる。また、図９に示したコンポーネントは、図示の例示的な実施例から変更してもよい。

このように、例示の実施形態は、一組の新規の順次的な方法によって、効果的な整備情報の抽出を実現するシステム及び方法を提供する。類似性インジケータを形成する方法として相関ルールマイニングを採用することは、独自の非自明な手法と考えられる。様々な実施形態によって説明した方法及びシステムは、最初にモデルに覚え込ませるためのあらかじめ分類した一組の関連する単語実体やディクショナリを必要としない。むしろ、例示的な実施形態は、過去のデータに基づいてインジケータの修正一覧を作成するものであり、過去のデータは、過去のサービスリクエスト及びアーティクルを含みうる。この手法自体によって、一組の一連のルールを通して可能性のある候補の数を絞り込み、単語実体及び単語実体の組み合わせを特定することができ、その際に、これらの単語が何であるかをオペレータが事前に知っている必要はない。

例示的な一実施例において、サービスリクエストを処理するための方法、装置、及びリクエスト処理システムが提供される。コンピューターシステムは、対象分野に関連する複数のテキストソース内の未体系化且つ未加工のテキストを処理することによって、当該複数のテキストソース内に、複数の選択されたアンカーのうちのいずれかのアンカーが存在することを確認する。ここで、当該複数のテキストソースは、少なくとも、複数の過去のサービスリクエストを含んでいる。コンピューターシステムは、複数のテキストソースから複数のビルディングブロックを特定する。ここで、複数のビルディングブロックの各々は、複数のテキストソース内に特定された各アンカーの前後の近傍テキストから抽出されたものである。複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体である。コンピューターシステムは、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成する。

コンピューターシステムは、予備一覧内のビルディングブロックの其々についてのエントロピーを算出する。コンピューターシステムは、次に、予備一覧内の複数のビルディングブロックを、当該複数のビルディングブロックの其々について算出したエントロピーに基づいてフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを生成する。場合によっては、コンピューターシステムは、相関ルールマイニングを行うことによって、複数の類似性インジケータに基づいた複数の組み合わせインジケータを特定する。当該複数の組み合わせインジケータは、修正一覧に追加される。

コンピューターシステムは、少なくとも１つの通信リンクを介して受信した新たなサービスリクエストを、複数の過去のサービスリクエスト及び修正一覧を用いて分析することによって、新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて複数の過去サービスリクエストを順位付けした過去サービスリクエストのランキングを生成する。過去のサービスリクエストのランキングによって、コンピューターシステムは、新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することができる。

また、本開示は、以下の付記による実施形態を含む。

付記１． サービスリクエストの処理速度を向上させる方法であって、
コンピューターシステムによって、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成し、前記複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体であり、前記複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含み、
前記対象分野に対する関連性に基づいて、前記予備一覧内の前記複数のビルディングブロックを、前記コンピューターシステムによってフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成し、
前記コンピューターシステムによって、新たなサービスリクエスト内のテキストを、前記複数の過去のサービスリクエスト及び前記修正一覧を用いて分析することによって、前記新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて前記複数の過去のサービスリクエストを順位付けした過去サービスリクエストのランキングを生成し、
前記過去サービスリクエストのランキングは、前記コンピューターシステムが、前記新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする、方法。

付記２． 前記コンピューターシステムによって前記予備一覧を作成するに際し、
前記複数のテキストソースから、１つの未処理のテキストソースを処理のために選択し、前記テキストソースは、前記複数の過去のサービスリクエストにおける１つの過去のサービスリクエスト又はアーティクルのいずれかであり、
複数の選択されたアンカーのうちの少なくとも１つのアンカーが前記テキストソース内に存在するかどうかを判定する、付記１に記載の方法。

付記３． 前記コンピューターシステムによって前記予備一覧を作成するに際し、
前記テキストソース内に少なくとも１つのアンカーが存在すると判定されると、前記テキストソース内に特定された各アンカーの前後の近傍テキストを特定し、
前記近傍テキスト内に発見された各単語実体を、ビルディングブロックとして、前記予備一覧に追加する、付記２に記載の方法。

付記４． 前記コンピューターシステムによって前記予備一覧を作成するに際し、
前記複数のテキストソースにおける各テキストソースごとに、前記選択する工程、前記判定する工程、前記特定する工程、及び、前記追加する工程を繰り返すことによって、前記予備一覧を作成する、付記３に記載の方法。

付記５． さらに、前記新たなサービスリクエストが解決された後に、前記新たなサービスリクエストを、前記複数の過去のサービスリクエストに追加する、付記１～４のいずれか１つに記載の方法。

付記６． 前記コンピューターシステムによって前記複数のビルディングブロックをフィルタリングするに際し、
前記予備一覧内の前記複数のビルディングブロックにおける各ビルディングブロックのエントロピーを算出することにより、複数のエントロピーを生成する、付記１～５のいずれか１つに記載の方法。

付記７． 前記コンピューターシステムによって前記複数のビルディングブロックをフィルタリングするに際し、
選択されたビルディングブロックの前記エントロピーが、選択された閾値より低い場合、前記選択されたビルディングブロックを、類似性インジケータとして、前記修正一覧に加える、付記６に記載の方法。

付記８． さらに、前記修正一覧内の前記複数の類似性インジケータを用いて、前記コンピューターシステムによって相関ルールマイニングを行うことによって、複数の組み合わせインジケータを形成する、付記１～７のいずれか１つに記載の方法。

付記９． 前記コンピューターシステムによって前記相関ルールマイニングを行うに際し、
前記複数の類似性インジケータを、前記複数のテキストソースにマッピングし、
前記複数のテキストソースに対する前記複数の類似性インジケータのマッピング及び一組の関連付けルールラーニングアルゴリズムに基づいて、前記複数の組み合わせインジケータを特定し、前記複数の組み合わせインジケータにおける１つの組み合わせインジケータは、前記複数の類似性インジケータのうちの少なくとも２つの類似性インジケータの組み合わせによって形成される、付記８に記載の方法。

付記１０． 前記コンピューターシステムによって、前記過去サービスリクエストのランキングのうち最も順位の高い過去のサービスリクエストに基づいて、前記新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定する、付記１～９のいずれか１つに記載の方法。

付記１１． 前記コンピューターシステムによって、前記新たなサービスリクエスト内の前記テキストを分析するに際し、
前記修正一覧を用いて、前記サービスリクエスト内に存在する一組のインジケータを特定し、前記一組のインジケータにおける１つのインジケータは、類似性インジケータ及び組み合わせインジケータのうちの１つであり、
前記新たなサービスリクエスト内に特定された前記一組のインジケータに基づいて、前記新たなサービスリクエストと、前記複数の過去のサービスリクエストのうちの対応する過去のサービスリクエストとの各ペアについて、類似性スコアを生成する、付記１～１０のいずれか１つに記載の方法。

付記１２． 前記コンピューターシステムによって、前記新たなサービスリクエスト内の前記テキストを分析するに際し、
前記複数の過去のサービスリクエストを、前記類似性スコアに基づいて順序付けすることによって、前記過去サービスリクエストのランキングを生成する、付記１１に記載の方法。

付記１３． 複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成する、コンピューターシステムによって実施されるトレーナーを含み、前記複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体であり、前記複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含み、前記トレーナーは、前記対象分野に対する関連性に基づいて、前記予備一覧内の前記複数のビルディングブロックをフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成し、
新たなサービスリクエスト内のテキストを、前記複数の過去のサービスリクエスト及び前記修正一覧を用いて分析することによって、前記新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて順位付けされた過去サービスリクエストのランキングを生成する、コンピューターシステムによって実施されるアナライザーをさらに含み、
前記過去サービスリクエストのランキングは、前記コンピューターシステムが、前記新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする、装置。

付記１４． 前記複数のテキストソースを格納するデータ構造をさらに含む、付記１３に記載の装置。

付記１５． 前記新たなサービスリクエストは、前記アナライザーと通信するコンピューターシステムから受信される、付記１３又は１４に記載の装置。

付記１６． 前記対象分野は、航空機の整備である、付記１３～１５のいずれか１つに記載の装置。

付記１７． 前記新たなサービスリクエストは、航空会社である顧客から受信される、付記１３～１６のいずれか１つに記載の装置。

付記１８． 前記新たなサービスリクエストは、航空機メーカーによって受信される、付記１３～１７のいずれか１つに記載の装置。

付記１９． 前記複数のビルディングブロックを格納する前記予備一覧と、
前記複数の類似性インジケータを格納する前記修正一覧と、をさらに含む、付記１３～１８のいずれか１つに記載の装置。

付記２０． 前記過去サービスリクエストのランキングは、前記複数の過去のサービスリクエストにおける各過去サービスリクエストの類似性スコアを含み、前記複数の過去のサービスリクエストのうちのある特定の過去のサービスリクエストの前記類似性スコアは、前記新たなサービスリクエスト内に特定された一組のインジケータに基づいて求めた、前記新たなサービスリクエストと前記特定の過去サービスリクエストとの類似性を表す、付記１３～１９のいずれか１つに記載の装置。

付記２１． 前記トレーナー及び前記アナライザーは、リクエスト処理システムを構成する、付記１３～２０のいずれか１つに記載の装置。

付記２２． 前記過去サービスリクエストのランキングを表示すべく、表示システムに表示されるグラフィカルユーザーインターフェイスをさらに含む、付記１３～２１のいずれか１つに記載の装置。

付記２３． コンピューターシステムによって実施されるリクエスト処理システムであって、
航空会社である顧客から受信した複数の過去のサービスリクエストを含む、航空機の整備に関連する複数のテキストソースを格納するデータ構造と、
複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成するとともに、前記予備一覧内の前記複数のビルディングブロックを、前記航空機の整備に対する関連性に基づいてフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成するトレーナーと、を含み、
前記複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、前記複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体であり、
前記航空会社である顧客から少なくとも１つの通信リンクを介して受信した新たなサービスリクエスト内のテキストを、前記複数の過去のサービスリクエスト及び前記修正一覧を用いて分析することによって、前記新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて順位付けされた過去サービスリクエストのランキングを生成するアナライザーをさらに含み、
前記過去サービスリクエストのランキングは、前記コンピューターシステムが、前記新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする、リクエスト処理システム。

様々な例示的な実施態様の説明は、例示及び説明のために提示したものであり、全てを網羅することや、開示した形態での実施に限定することを意図するものではない。多くの改変又は変形が当業者には明らかであろう。さらに、例示の実施形態によっては、他の好適な実施形態とは異なる特徴をもたらす場合がある。選択した実施形態は、実施形態の原理及び実際の用途を最も的確に説明するために、且つ、当業者が、想定した特定の用途に適した種々の改変を加えた様々な実施形態のための開示を理解できるようにするために、選択且つ記載したものである。

Claims (15)

1. サービスリクエストの処理速度を向上させる方法であって、
   コンピューターシステムによって、複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成し、前記複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体であり、前記複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含み、
   前記対象分野に対する関連性に基づいて、前記予備一覧内の前記複数のビルディングブロックを、前記コンピューターシステムによってフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成し、
   前記コンピューターシステムによって、新たなサービスリクエスト内のテキストを、前記複数の過去のサービスリクエスト及び前記修正一覧を用いて分析することによって、前記新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて前記複数の過去のサービスリクエストを順位付けした過去サービスリクエストのランキングを生成し、
   前記過去サービスリクエストのランキングは、前記コンピューターシステムが、前記新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする、方法であって、
   さらに、前記修正一覧内の前記複数の類似性インジケータを用いて、前記コンピューターシステムによって相関ルールマイニングを行うことによって、複数の組み合わせインジケータを形成し、
   前記コンピューターシステムによって前記相関ルールマイニングを行うに際し、
   前記複数の類似性インジケータを、前記複数のテキストソースにマッピングし、
   前記複数のテキストソースに対する前記複数の類似性インジケータのマッピング及び一組の関連付けルールラーニングアルゴリズムに基づいて、前記複数の組み合わせインジケータを特定し、前記複数の組み合わせインジケータにおける１つの組み合わせインジケータは、前記複数の類似性インジケータのうちの少なくとも２つの類似性インジケータの組み合わせによって形成し、
   前記コンピューターシステムによって、前記新たなサービスリクエスト内の前記テキストを分析するに際し、
   前記修正一覧を用いて、前記新たなサービスリクエスト内に存在する一組のインジケータを特定し、前記一組のインジケータにおける１つのインジケータは、類似性インジケータ及び組み合わせインジケータのうちの１つであり、
   前記新たなサービスリクエスト内に特定された前記一組のインジケータに基づいて、前記新たなサービスリクエストと、前記複数の過去のサービスリクエストのうちの対応する過去のサービスリクエストとの各ペアについて、類似性スコアを生成する、方法。
2. 前記コンピューターシステムによって前記予備一覧を作成するに際し、
   前記複数のテキストソースから、１つの未処理のテキストソースを処理のために選択し、前記テキストソースは、前記複数の過去のサービスリクエストにおける１つの過去のサービスリクエスト又はアーティクルのいずれかであり、
   複数の選択されたアンカーのうちの少なくとも１つのアンカーが前記テキストソース内に存在するかどうかを判定する、請求項１に記載の方法。
3. 前記コンピューターシステムによって前記予備一覧を作成するに際し、
   前記テキストソース内に少なくとも１つのアンカーが存在すると判定されると、前記テキストソース内に特定された各アンカーの前後の近傍テキストを特定し、
   前記近傍テキスト内に発見された各単語実体を、ビルディングブロックとして、前記予備一覧に追加する、請求項２に記載の方法。
4. 前記コンピューターシステムによって前記予備一覧を作成するに際し、
   前記複数のテキストソースにおける各テキストソースごとに、前記選択する工程、前記判定する工程、前記特定する工程、及び、前記追加する工程を繰り返すことによって、前記予備一覧を作成する、請求項３に記載の方法。
5. さらに、前記新たなサービスリクエストが解決された後に、前記新たなサービスリクエストを、前記複数の過去のサービスリクエストに追加する、請求項１～４のいずれか１つに記載の方法。
6. 前記コンピューターシステムによって前記複数のビルディングブロックをフィルタリングするに際し、
   前記予備一覧内の前記複数のビルディングブロックにおける各ビルディングブロックのエントロピーを算出することにより、複数のエントロピーを生成する、請求項１～５のいずれか１つに記載の方法。
7. 前記コンピューターシステムによって前記複数のビルディングブロックをフィルタリングするに際し、
   選択されたビルディングブロックの前記エントロピーが、選択された閾値より低い場合、前記選択されたビルディングブロックを、類似性インジケータとして、前記修正一覧に加える、請求項６に記載の方法。
8. 前記コンピューターシステムによって、前記過去サービスリクエストのランキングのうち最も順位の高い過去のサービスリクエストに基づいて、前記新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定する、請求項１～７のいずれか１つに記載の方法。
9. 前記コンピューターシステムによって、前記新たなサービスリクエスト内の前記テキストを分析するに際し、
   前記複数の過去のサービスリクエストを、前記類似性スコアに基づいて順序付けすることによって、前記過去サービスリクエストのランキングを生成する、請求項１～８のいずれか１つに記載の方法。
10. 複数のビルディングブロックを含む予備一覧を作成する、コンピューターシステムによって実施されるトレーナーを含み、前記複数のビルディングブロックにおける１つのビルディングブロックは、対象分野に関連する複数のテキストソースにおける１つのテキストソースから抽出された単語実体であり、前記複数のテキストソースの少なくとも一部は、複数の過去のサービスリクエストを含み、前記トレーナーは、前記対象分野に対する関連性に基づいて、前記予備一覧内の前記複数のビルディングブロックをフィルタリングすることによって、修正一覧を形成する複数の類似性インジケータを作成し、
    新たなサービスリクエスト内のテキストを、前記複数の過去のサービスリクエスト及び前記修正一覧を用いて分析することによって、前記新たなサービスリクエストに対する類似性に基づいて順位付けされた過去サービスリクエストのランキングを生成する、コンピューターシステムによって実施されるアナライザーをさらに含み、
    前記過去サービスリクエストのランキングは、前記コンピューターシステムが、前記新たなサービスリクエストに対して取りうる一組の対応策を特定することを可能にする、装置であって、
    前記修正一覧内の前記複数の類似性インジケータを用いて、前記コンピューターシステムによって相関ルールマイニングを行うことによって、複数の組み合わせインジケータを形成し、
    前記コンピューターシステムによって前記相関ルールマイニングを行うに際し、
    前記複数の類似性インジケータを、前記複数のテキストソースにマッピングし、
    前記複数のテキストソースに対する前記複数の類似性インジケータのマッピング及び一組の関連付けルールラーニングアルゴリズムに基づいて、前記複数の組み合わせインジケータを特定し、前記複数の組み合わせインジケータにおける１つの組み合わせインジケータは、前記複数の類似性インジケータのうちの少なくとも２つの類似性インジケータの組み合わせによって形成し、
    前記コンピューターシステムによって、前記新たなサービスリクエスト内の前記テキストを分析するに際し、
    前記修正一覧を用いて、前記新たなサービスリクエスト内に存在する一組のインジケータを特定し、前記一組のインジケータにおける１つのインジケータは、類似性インジケータ及び組み合わせインジケータのうちの１つであり、
    前記新たなサービスリクエスト内に特定された前記一組のインジケータに基づいて、前記新たなサービスリクエストと、前記複数の過去のサービスリクエストのうちの対応する過去のサービスリクエストとの各ペアについて、類似性スコアを生成する、装置。
11. 前記複数のビルディングブロックを格納する前記予備一覧と、
    前記複数の類似性インジケータを格納する前記修正一覧と、をさらに含む、請求項１０に記載の装置。
12. 前記過去サービスリクエストのランキングは、前記複数の過去のサービスリクエストにおける各過去サービスリクエストの類似性スコアを含み、前記複数の過去のサービスリクエストのうちのある特定の過去のサービスリクエストの前記類似性スコアは、前記新たなサービスリクエスト内に特定された前記一組のインジケータに基づいて求めた、前記新たなサービスリクエストと前記特定の過去サービスリクエストとの類似性を表す、請求項１０又は１１に記載の装置。
13. 前記複数のテキストソースを格納するデータ構造をさらに含む、請求項１０～１２のいずれか１つに記載の装置。
14. 前記新たなサービスリクエストは、前記アナライザーと通信する顧客システムから受信される、請求項１０～１３のいずれか１つに記載の装置。
15. 前記対象分野は、航空機の整備である、請求項１０～１４のいずれか１つに記載の装置。

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