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JP7500901B2 - ユーザフィードバックシステム及び方法 - Google Patents
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Description

本発明は、送達デバイスのユーザ用のユーザフィードバックシステム及び方法に関する。
本明細書において提供する「背景」の説明は、本開示の背景を大略提示することを目的とする。本背景項に記載の範囲での本願発明者らの業績及び出願時に先行技術として認められ得ない本明細書の態様は、本開示に対する先行技術として明示的にも暗示的にも認められない。
活性成分（ニコチン等）を必要に応じて都合良くかつ要求に応じてユーザに送達可能であることから、エアロゾル供給システムがユーザの人気を博している。
エアロゾル供給システムの一例として、電子タバコ（ｅシガレット）は一般的に、例えば熱気化によってエアロゾルが生成される製剤（通常、ニコチンを含む）を含む原料液体のリザーバを含む。したがって、エアロゾル供給システムのエアロゾル源は、例えばウィッキング／毛細管現象によってリザーバから原料液体を受容するように構成された加熱要素を有する加熱器を備える場合がある。他の原料も同様の加熱によって、植物性物質又は活性成分及び／若しくは香料を含むゲル等のエアロゾルを生成可能である。したがって、より一般的には、ｅシガレットが熱気化のためのペイロードを包含又は受容するものと考えられる。
ユーザがデバイスで吸引する間、電力が加熱要素に供給されることにより、加熱要素の近傍のエアロゾル源（ペイロードの一部）が気化して、ユーザが吸引するエアロゾルが生成される。このようなデバイスには通例、システムのマウスピース端から離れて配置された１つ又は複数の吸気孔が設けられている。ユーザがシステムのマウスピース端に接続されたマウスピースで吸引すると、空気が入口孔から引き込まれてエアロゾル源を通過する。エアロゾル源とマウスピースの開口とをつなぐ流路が存在するため、取り込まれてエアロゾル源を通った空気は、流路に沿ってマウスピース開口まで進み、エアロゾル源からのエアロゾルの一部を搬送する。エアロゾル搬送空気がマウスピース開口を通ってエアロゾル供給システムから出ると、ユーザがこれを吸引する。
通例では、デバイスでのユーザの取り込み／パフに際して、電流が加熱器に供給される。通常は、ユーザによる吸引／取り込み／パフ時の流路に沿った空気流センサの起動又はユーザによるボタンの起動に応答して、電流が加熱器（例えば、抵抗加熱要素）に供給される。加熱要素により生成された熱は、製剤の気化に用いられる。放出された蒸気は、パフを行う消費者によりデバイスに取り込まれた空気と混ざり合って、エアロゾルを形成する。この代替又は追加として、加熱要素は、通常はタバコ等の植物性物質の燃焼ではなく加熱に用いられ、その活性成分を蒸気／エアロゾルとして放出させる。
ユーザがｅシガレットと相互作用する様態（例えば、ユーザにより消費される気化／エアロゾル化ペイロードの量及び／又はそれぞれの使用パターン）並びに相互作用による実際の効用若しくは知覚される効用は、それぞれの（１つ若しくは複数の）気分並びに／又は（１つ若しくは複数の）主観的必要性として少なくとも部分的に口語表現で表され得るユーザの状態の影響を受けると考えられる。
結果として、ユーザの状態に対する応答性が高い送達機構を提供するのが有用である。
第１の態様においては、請求項１に係る、送達エコシステム内の送達デバイスのユーザに対するユーザフィードバックシステムが提供される。
別の態様においては、請求項２７に係る、送達エコシステム内の送達デバイスのユーザに対するユーザフィードバック方法が提供される。
本発明の他の態様及び特徴については、添付の特許請求の範囲において規定される。
上記本開示の一般概要及び以下の詳細な説明はいずれも、本開示を示すものである一方、本開示を制限するものではないことが了解されるものとする。
本開示及びその付随する利点の多くは、添付の図面との関連で考慮した場合、以下の詳細な説明の参照によってより深く理解されるようになるため、より完全な認識が容易に得られるであろう。
本明細書の実施形態に係る、送達デバイスの模式図である。 本明細書の実施形態に係る、送達デバイスの本体の模式図である。 本明細書の実施形態に係る、送達デバイスのカートマイザの模式図である。 本明細書の実施形態に係る、送達デバイスの本体の模式図である。 本明細書の実施形態に係る、送達エコシステムの模式図である。 本明細書の実施形態に係る、ユーザフィードバックシステムの模式図である。 本明細書の実施形態に係る、送達エコシステム内の送達デバイスのユーザに対するユーザフィードバック方法のフロー図である。
［実施形態の説明］
ユーザフィードバックシステム及び方法が開示される。以下の説明においては、多くの具体的詳細の提示によって、本開示の実施形態の完全な理解を可能にする。ただし、本開示の実施形態の実現に対して、これらの具体的詳細の採用が必要ではないことが当業者には明らかであろう。これとは逆に、明瞭化のため必要に応じて、当業者が把握する具体的詳細が省略される。
上述の通り、本開示は、ユーザフィードバックシステムに関する。このユーザフィードバックシステムは、ユーザに対する送達デバイスの応答性を向上させるためのものである。
用語「送達デバイス（ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｄｅｖｉｃｅ）」は、少なくとも１つの物質をユーザに送達するシステムを包含し得るとともに、電子タバコ、タバコ加熱製品、及びエアロゾル生成材料の組み合わせを用いてエアロゾルを生成する混成システム等、エアロゾル生成材料の燃焼なく、エアロゾル生成材料から化合物を放出させる不燃性エアロゾル供給システムと、エアロゾルの形成なく、経口、経鼻、経皮、又は別の方法で少なくとも１つの物質をユーザに送達するエアロゾルフリー送達システム（ロゼンジ、ガム、パッチ、吸引可能粉末を含む物品、並びにスヌース若しくはモイストスナッフを含む経口タバコ等の経口製品を含むが、これらに限定されない）（少なくとも１つの物質は、ニコチンを含んでいてもよいし、含んでいなくてもよい）と、を含み得る。
送達される物質は、エアロゾル生成材料であってもよいし、エアロゾル化の対象ではない材料であってもよい。いずれの材料も、必要に応じて、１つ若しくは複数の活性構成物質、１つ若しくは複数の香料、１つ若しくは複数のエアロゾル形成材料、並びに／又は１つ若しくは複数の他の機能材料を含んでいてもよい。
現在、このような送達デバイスの最も一般的な例は、エアロゾル供給システム（例えば、不燃性エアロゾル供給システム）又はｅシガレット等の電子蒸気供給システム（ＥＶＰＳ）である。以下の説明の全体を通して、用語「ｅシガレット（ｅ－ｃｉｇａｒｅｔｔｅ）」を使用する場合があるが、この用語は、別段の記述がある場合又は文脈上の別段の指定がある場合を除いて、送達デバイスと同じ意味で使用可能である。同様に、本明細書においては、用語「蒸気（ｖａｐｏｕｒ）」及び「エアロゾル（ａｅｒｏｓｏｌ）」が同等に言及される。
一般的に、電子蒸気／エアロゾル供給システムは、ベーピングデバイス又は電子ニコチン送達システム（ＥＮＤ）としても知られる電子タバコであってもよいが、エアロゾル生成（例えば、エアロゾル化可能）材料中のニコチンの存在は要件ではないことが留意される。いくつかの実施形態において、不燃性エアロゾル供給システムは、非燃焼加熱式システムとしても知られるタバコ加熱システムである。このようなシステムの一例は、タバコ加熱システムである。いくつかの実施形態において、不燃性エアロゾル供給システムは、エアロゾル生成材料（これらのうちの１つが加熱されるようになっていてもよいし、複数が加熱されるようになっていてもよい）の組み合わせによってエアロゾルを生成する混成システムである。エアロゾル生成材料はそれぞれ、例えば固体、液体、又はゲルの形態であってもよく、ニコチンを含んでいてもよいし、含んでいなくてもよい。いくつかの実施形態において、混成システムは、液体若しくはゲルエアロゾル生成材料並びに固体エアロゾル生成材料を含む。固体エアロゾル生成材料は、例えばタバコ又は非タバコ製品を含んでいてもよい。一方、いくつかの実施形態において、不燃性エアロゾル供給システムは、このような１つ又は複数のエアロゾル生成材料から蒸気／エアロゾルを生成する。
通常、不燃性エアロゾル供給システムは、不燃性エアロゾル供給デバイスと、不燃性エアロゾル供給システムとともに使用する物品（消耗品と称する場合もある）と、を備えていてもよい。ただし、それ自体がエアロゾル生成コンポーネント（例えば、加熱器、振動メッシュ等のエアロゾル生成器）に給電する手段を備える物品は、それ自体が不燃性エアロゾル供給システムを構成し得ることが考えられる。一実施形態において、不燃性エアロゾル供給デバイスは、動力源及びコントローラを備えていてもよい。動力源は、電力源であってもよいし、発熱動力源であってもよい。一実施形態において、発熱動力源は、当該発熱動力源に近接するエアロゾル化可能材料又は熱伝達材料に対して、熱の形の動力を供給するようにエネルギー供給可能な炭素基板を備える。一実施形態においては、発熱動力源等の動力源を物品中に設けることで、不燃性エアロゾル供給を可能にする。一実施形態において、不燃性エアロゾル供給デバイスとともに使用する物品は、エアロゾル化可能材料を含んでいてもよい。
いくつかの実施形態において、エアロゾル生成コンポーネントは、エアロゾル化可能材料との相互作用により、エアロゾル化可能材料から１つ又は複数の揮発性物質を放出させてエアロゾルを形成可能な加熱器である。一実施形態において、エアロゾル生成コンポーネントは、加熱なしにエアロゾル化可能材料からエアロゾルを生成可能である。例えば、エアロゾル生成コンポーネントは、例えば振動手段、機械的手段、加圧手段、又は静電的手段のうちの１つ又は複数によって、熱を加えることなく、エアロゾル化可能材料からエアロゾルを生成可能であってもよい。
いくつかの実施形態において、エアロゾル化可能材料には、活性材料、エアロゾル形成材料、並びに任意選択として１つ若しくは複数の機能材料を含んでいてもよい。活性材料は、（任意選択として、タバコ又はタバコ誘導体に含まれる）ニコチン又は１つ若しくは複数の他の非嗅覚生理学的活性材料を含んでいてもよい。非嗅覚生理学的活性材料は、エアロゾル化可能材料に含まれて、嗅覚以外の生理学的反応を実現する材料である。エアロゾル形成材料は、グリセリン、グリセロール、プロピレングリコール、ジエチレングリコール、トリエチレングリコール、テトラエチレングリコール、１，３－ブチレングリコール、エリスリトール、メソ－エリスリトール、バニリン酸エチル、ラウリン酸エチル、ジエチル硫酸塩、クエン酸トリエチル、トリアセチン、ジアセチン混合物、安息香酸ベンジル、フェニル酢酸ベンジル、トリブチリン、酢酸ラウリル、ラウリン酸、ミリスチン酸、及び炭酸プロピレンのうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。１つ又は複数の機能材料は、香料、担体、ｐＨ調整剤、安定剤、及び／又は酸化防止剤のうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。
いくつかの実施形態において、不燃性エアロゾル供給デバイスとともに使用する物品は、エアロゾル化可能材料又はエアロゾル化可能材料を受容するエリアを含んでいてもよい。一実施形態において、不燃性エアロゾル供給デバイスとともに使用する物品は、マウスピースを備えていてもよい。エアロゾル化可能材料を受容するエリアは、エアロゾル化可能材料を格納する格納エリアであってもよい。例えば、格納エリアは、リザーバであってもよい。一実施形態において、エアロゾル化可能材料を受容するエリアは、エアロゾル生成エリアと別個であってもよいし、エアロゾル生成エリアと結合されていてもよい。
エアロゾル供給システムの代替又は追加として、送達デバイスには、活性成分が効果を発揮し得るようにユーザの体内へ活性成分を導入する任意のデバイス／導入可能とする任意のデバイスを含み得る。
したがって、例示的な送達デバイスとしては、例えばエアロゾルをレセプタクルに分散させた後、ユーザがデバイスからレセプタクルを取ってエアロゾルの吸引又は喫煙を行うことができるデバイスが挙げられる。このため、送達デバイスは、消費時点でユーザが必ずしも直接関与する必要はない。
この点、上記の代替又は追加として、送達デバイスは、ユーザのためのリマインダ又は使用管理を提供する（例えば、スヌースパウチ又は錠剤等の他の活性送達物の使用タイミングをユーザに思い出させる）ようにしてもよい。送達デバイスは任意選択として、リマインダ又は使用管理に従って、このような消耗品の格納及び提供を行うようにしてもよい。
同様に、例示的な送達デバイスは、ユーザのためのｅリキッド成分を混合し、その混合物を使用してｅシガレットのリザーバを満たすことにより、ユーザが消費する活性成分の種類、ブレンド、並びに／又は濃度及び／若しくは量（消費しなければすべて等しい）を決定する家庭用詰め替えステーションであってもよい。このような家庭用詰め替えステーションは、「ドック」、パワーチャージステーション、又は両機能を組み合わせたデバイスと称する場合がある。
この点、自動販売機として動作する送達デバイスも同様に、要求に応じた混合又は様々な事前作成混合物からの同等な選択がなされるｅリキッド成分の混合物及び／又は選択物に基づいて、消耗品の詰め替え又は使い捨てデバイスを提供可能である。同様に、他の実施態様において、自動販売機は、例えば活性成分及び／又は風味物質を含む経口製品（例えば、スヌース、スナッフ、ガム、ゲル、スプレー、及びパッチ等の他の送達システム）又は他の消耗製品を提供するようにしてもよい。
それぞれの場合において、送達デバイスは、ユーザが消費する活性成分の量、タイミング、種類、ブレンド、並びに／又は濃度及び／若しくは量のうちの１つ又は複数に影響を及ぼすように動作可能である。
したがって、より一般的には、ユーザが消費する活性成分の特性に影響を及ぼすように送達デバイスが動作可能である。
当然のことながら、複数の送達デバイスがタンデムに動作して、このような影響を及ぼすようにしてもよい。例えば、家庭用詰め替えステーションすなわち自動販売機は、ｅシガレットと連動した動作によって実際に、活性成分の変更又は他のフィードバックをユーザに提供するようにしてもよい。同様に、携帯電話がｅシガレットと並行に動作することによって、上記変更又は他のフィードバックに関する情報又は分析を提供するようにしてもよい。
この意味で、送達デバイスは実際に、所望の影響／フィードバックを及ぼすように順次及び／又は並行動作する複数のデバイスを備えた送達システムであってもよい。したがって、本明細書における送達デバイス又は送達システムの言及は、別段の記述がある場合を除いて、同じ意味と考えられる。
ここで図面を参照するに、複数の図面全体を通して、同じ参照番号は同一又は対応の部分を表すが、図１は、ｅシガレット１０等の蒸気／エアロゾル供給システムの模式図（原寸に比例しない）であって、本開示のいくつかの実施形態に係る、送達デバイスの非限定的な一例を提供する。
ｅシガレットは、破線ＬＡにより示される長手方向軸線に沿って延びた大略円筒形状を有し、２つの主要な構成要素、すなわち、本体２０及びカートマイザ３０を備える。カートマイザは、例えばニコチンを含む液体等のペイロードのリザーバを含む内部チャンバ、気化器（加熱器等）、及びマウスピース３５を具備する。以下、「ニコチン」の言及は、ほんの一例に過ぎず、任意好適な活性成分で置き換え可能であることが了解される。以下、ペイロードとしての「液体」の言及は、ほんの一例に過ぎず、植物性物質（例えば、燃焼ではなく加熱されるタバコ）又は活性成分及び／若しくは香料を含むゲル等の任意好適なペイロードで置き換え可能であることが了解される。リザーバは、気化器への送達が必要となるタイミングまで液体を保持するフォームマトリックス又はその他任意の構造であってもよい。液体／流動性ペイロードの場合、気化器は、液体を気化させるためのものであり、カートマイザ３０は、リザーバから気化器上又は気化器に隣り合う気化位置まで少量の液体を輸送するためのウィック又は類似の機構をさらに具備していてもよい。以下、気化器の具体例として加熱器を使用する。ただし、当然のことながら、他の形態の気化器（例えば、超音波を利用する気化器）を使用することも可能であり、また当然のことながら、使用する気化器の種類は、気化されるペイロードの種類によっても決まり得る。
本体２０は、ｅシガレット１０及びｅシガレット全体を制御する配線板に給電する充電式電池又はバッテリを具備する。加熱器は、バッテリから受電して、配線板により制御されると、液体を気化させる。そして、この蒸気は、ユーザがマウスピース３５を介して吸引する。いくつかの特定の実施形態において、本体には、手動起動デバイス２６５（例えば、本体の外側に配置されたボタン、スイッチ、又はタッチセンサ）がさらに設けられている。
本体２０及びカートマイザ３０は、図１に示すように、長手方向軸線ＬＡと平行な方向の分離によって、相互に取り外し可能であってもよいが、デバイス１０の使用時には、図１で２５Ａ及び２５Ｂとして模式的に示す接続部による一体的な接合によって、本体２０とカートマイザ３０との間に機械的及び電気的な接続をもたらす。カートマイザ３０への接続に用いられる本体２０の電気コネクタ２５Ｂは、本体２０がカートマイザ３０から取り外された場合に充電デバイス（図示せず）を接続するためのソケットとしても機能する。充電デバイスの他端をＵＳＢソケットに差し込むことにより、ｅシガレット１０の本体２０中の電池を充電可能である。他の実施態様においては、本体２０の電気コネクタ２５ＢとＵＳＢソケットとを直接接続するためのケーブルが設けられていてもよい。
ｅシガレット１０には、吸気口のための１つ又は複数の孔（図１には示さず）が設けられている。これらの孔は、ｅシガレット１０を通ってマウスピース３５に至る空気通路につながっている。ユーザがマウスピース３５を通じて吸引すると、好適にはｅシガレットの外側に配置された１つ又は複数の吸気孔を通じて、空気がこの空気通路に取り込まれる。加熱器が起動してカートリッジからニコチンを気化させると、空気流が生成蒸気を通過してこれと結合した後、この空気流及び生成蒸気の組み合わせがマウスピース３５から外に出て、ユーザがこれを吸引する。使い捨てのデバイスを除いて、液体の供給がなくなった場合には、カートマイザ３０が本体２０から取り外されて廃棄される（必要に応じて、別のカートマイザに置き換えられる）ようになっていてもよい。
当然のことながら、図１に示すｅシガレット１０は、一例として提示したものであり、他の種々実施態様を採用可能である。例えば、いくつかの実施形態において、カートマイザ３０は、２つの別個のコンポーネント、すなわち、液体リザーバ及びマウスピースを備えたカートリッジ（リザーバの液体がなくなった場合には交換可能）、並びに、（一般的に保持される）加熱器を備えた気化器として提供される。別の例において、充電機構は、車のシガーソケット等の追加又は代替の動力源につながっていてもよい。
図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る、図１のｅシガレット１０の本体２０の模式（簡易）図である。図２は一般的に、ｅシガレット１０の長手方向軸線ＬＡを通る平面における断面と考えることができる。なお、図２からは、明瞭化のため、本体の様々な構成要素及び詳細（例えば、配線及びより複雑な成形体等）を省略している。
本体２０は、ユーザによるデバイスの起動に応答してｅシガレット１０に給電するバッテリ又は電池２１０を具備する。また、本体２０は、ｅシガレット１０を制御するコントロールユニット（図２は示さず）（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又はマイクロコントローラ等のチップ）を具備する。マイクロコントローラ又はＡＳＩＣは、ＣＰＵ又はマイクロプロセッサを具備する。ＣＰＵ等の電子的構成要素の動作は一般的に、ＣＰＵ（又は、他の構成要素）上で動作するソフトウェアプログラムによって、少なくとも部分的に制御される。このようなソフトウェアプログラムは、マイクロコントローラ自体への組み込み又は別個の構成要素としての提供が可能なＲＯＭ等の不揮発性メモリに格納されていてもよい。ＣＰＵは、必要に応じてＲＯＭにアクセスすることにより、個々のソフトウェアプログラムをロードして実行するようにしてもよい。また、マイクロコントローラは、必要に応じて本体１０中の他のデバイスと通信するための適当な通信インターフェース（及び、コントロールソフトウェア）を含む。
本体２０は、ｅシガレット１０の遠端（遠位端）を封止して保護するキャップ２２５をさらに具備する。通常は、キャップ２２５中又はキャップ２２５に隣り合って吸気孔が設けられることにより、ユーザがマウスピース３５で吸引すると、空気が本体２０に進入可能となる。コントロールユニット又はＡＳＩＣは、バッテリ２１０の横又は一端に配置されていてもよい。いくつかの実施形態において、ＡＳＩＣは、センサユニット２１５に取り付けられて、マウスピース３５での吸引を検出する（或いは、代替としてセンサユニット２１５がＡＳＩＣ自体に設けられていてもよい）。いずれの場合も、センサユニット２１５は、ＡＳＩＣの有無に関わらず、センサプラットフォームの一例として了解され得る。吸気口からｅシガレットを通り、空気流センサ２１５及び（気化器又はカートマイザ３０の）加熱器を経てマウスピース３５まで、空気経路が設けられている。したがって、ユーザがｅシガレットのマウスピースで吸引すると、ＣＰＵが空気流センサ２１５からの情報に基づいて、このような吸引を検出する。
本体２０のキャップ２２５と反対側の端部は、本体２０をカートマイザ３０に接合するためのコネクタ２５Ｂである。コネクタ２５Ｂは、本体２０とカートマイザ３０との間に機械的及び電気的な接続をもたらす。コネクタ２５Ｂは、金属（いくつかの実施形態においては、銀めっき）で、カートマイザ３０に対する（正又は負の）電気的接続のための端子として機能する本体コネクタ２４０を含む。コネクタ２５Ｂは、第１の端子すなわち本体コネクタ２４０と反対の極性のカートマイザ３０に対する電気的接続のための第２の端子を提供する電気接点２５０をさらに具備する。電気接点２５０は、コイルばね２５５に搭載されている。本体２０がカートマイザ３０に取り付けられる場合は、軸線方向すなわち長手方向軸線ＬＡと平行な方向（共線方向）にコイルばねを圧縮するように、カートマイザ３０のコネクタ２５Ａが電気接点２５０を押す。ばね２５５の弾性を考慮すると、この圧縮によってばね２５５が伸びようとすることで、電気接点２５０をカートマイザ３０のコネクタ２５Ａに対してしっかりと押し付ける効果があるため、本体２０とカートマイザ３０との間の良好な電気的接続を確保するのに役立つ。本体コネクタ２４０及び電気接点２５０は、不導体（プラスチック等）で構成されることにより２つの電気端子間を良好に絶縁するトレッスル２６０によって分離されている。トレッスル２６０は、コネクタ２５Ａ及び２５Ｂの相互の機械的係合を補助するように成形されている。
前述の通り、手動起動デバイス２６５の一形態を表すボタン２６５が本体２０の外側ハウジングに配置されていてもよい。ボタン２６５は、例えば機械的ボタン又はスイッチ、容量性又は抵抗性タッチセンサ等、ユーザにより手動で起動されるように動作し得る任意適当な機構を用いて実現されていてもよい。また、当然のことながら、手動起動デバイス２６５は、本体２０の外側ハウジングではなくカートマイザ３０の外側ハウジングに配置されていてもよく、この場合は、手動起動デバイス２６５が接続部２５Ａ、２５Ｂを介してＡＳＩＣに取り付けられていてもよい。また、ボタン２６５は、本体２０の端部において、キャップ２２５の代わりに（又は、追加として）配置されていてもよい。
図３は、本開示のいくつかの実施形態に係る、図１のｅシガレット１０のカートマイザ３０の模式図である。図３は一般的に、ｅシガレット１０の長手方向軸線ＬＡを通る平面における断面と考えることができる。なお、図３からは、明瞭化のため、カートマイザ３０の様々な構成要素及び詳細（例えば、配線及びより複雑な成形体等）を省略している。
カートマイザ３０は、マウスピース３５から当該カートマイザ３０を本体２０に接続するコネクタ２５Ａまで、当該カートマイザ３０の中心（長手方向）軸線に沿って延びた空気通路３５５を含む。空気通路３３５の周りには、液体リザーバ３６０が設けられている。このリザーバ３６０は、例えば液体を染み込ませたコットンやフォームを提供することにより実現されていてもよい。また、カートマイザ３０は、ユーザがｅシガレット１０で吸引することに応答して、リザーバ３６０からの液体を加熱することにより空気通路３５５を流れてマウスピース３５から出る蒸気を生成する加熱器３６５を具備する。加熱器３６５はライン３６６及び３６７を通じて給電されるが、これらのラインは、コネクタ２５Ａを介して、本体２０のバッテリ２１０の対極（正負、又はその逆）に接続されている（図３からは、電線３６６及び３６７とコネクタ２５Ａとの間の配線の詳細を省略している）。
コネクタ２５Ａは内側電極３７５を具備するが、これは、銀めっきであってもよいし、他の何らかの好適な金属又は導電材料で構成されていてもよい。カートマイザ３０が本体２０に接続されている場合、内側電極３７５は、本体２０の電気接点２５０に接触して、カートマイザ３０と本体２０との間に第１の電気経路を提供する。特に、コネクタ２５Ａ及び２５Ｂが係合すると、内側電極３７５が電気接点２５０を押してコイルばね２５５を圧縮するため、内側電極３７５と電気接点２５０との間の良好な電気的接触を確保するのに役立つ。
内側電極３７５は、プラスチック、ゴム、シリコーン、又はその他任意の好適な材料で構成可能な絶縁リング３７２により囲まれている。絶縁リングはカートマイザコネクタ３７０により囲まれているが、これは、銀めっきであってもよいし、他の何らかの好適な金属又は導電材料で構成されていてもよい。カートマイザ３０が本体２０に接続されている場合、カートマイザコネクタ３７０は、本体２０の本体コネクタ２４０に接触して、カートマイザ３０と本体２０との間に第２の電気経路を提供する。言い換えると、内側電極３７５及びカートマイザコネクタ３７０は、必要に応じて供給線３６６及び３６７を介して、本体２０のバッテリ２１０からカートマイザ３０の加熱器３６５に電力を供給するための正負端子（又は、その逆）として機能する。
カートマイザコネクタ３７０には、ｅシガレット１０の長手方向軸線から離れる反対方向に延びた２つのラグ又はタブ３８０Ａ、３８０Ｂが設けられている。これらのタブは、本体コネクタ２４０とのバヨネット嵌合によってカートマイザ３０を本体２０に接続するのに用いられる。このバヨネット嵌合は、カートマイザ３０と本体２０との間に確実且つ堅牢な接続をもたらすため、ぐらつき又は撓みを最小限に抑えつつ、カートマイザ及び本体が相互に固定された位置に保持され、如何なる偶発的な分離の可能性も非常に小さくなる。同時に、バヨネット嵌合は、挿入後の回転による接続及び（逆方向の）回転後の引き抜きによる分離によって、簡単且つ迅速な接続及び分離を可能にする。当然のことながら、他の実施形態では、スナップ嵌合又はねじ接続等、異なる形態の接続を本体２０とカートマイザ３０との間に使用するようにしてもよい。
図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る、本体２０の端部におけるコネクタ２５Ｂの特定詳細の模式図である（ただし、明瞭化のため、図２に示すようなコネクタの内部構造の大部分（トレッスル２６０等）を省略している）。特に、図４は、大略円筒管の形態を有する本体２０の外部ハウジング２０１を示している。この外部ハウジング２０１は、例えば金属の内管に紙等の外被が備わっていてもよい。また、外部ハウジング２０１は、ユーザが容易にアクセス可能となるように、手動起動デバイス２６５（図４には示さず）を備えていてもよい。
本体コネクタ２４０は、この本体２０の外部ハウジング２０１から延びている。図４に示すように、本体コネクタ２４０は、本体２０の外部ハウジング２０１にちょうど嵌入するようにサイズ規定された中空円筒管の形状のシャフト部２４１と、ｅシガレットの主要な長手方向軸線（ＬＡ）から離れる半径方向外方を向いたリップ部２４２という２つの主要な部分を含む。外部ハウジング２０１と重ならない位置で本体コネクタ２４０のシャフト部２４１を囲むのがカラー又はスリーブ２９０であり、同じく円筒管の形状である。カラー２９０は、本体コネクタ２４０のリップ部２４２と本体の外部ハウジング２０１との間に保持され、これらが一体的に、軸線方向（すなわち、軸線ＬＡと平行な方向）のカラー２９０の移動を防止する。ただし、カラー２９０は、シャフト部２４１（ひいては、軸線ＬＡ）の周りを自由に回転する。
前述の通り、キャップ２２５には、ユーザがマウスピース３５で吸引する場合に空気が流れ得る吸気孔が設けられている。ただし、いくつかの実施形態において、ユーザが吸引する場合にデバイスに入る空気の大部分は、図４の２本の矢印で示すように、カラー２９０及び本体コネクタ２４０を通って流れる。
ここで図５を参照して、ｅシガレット１０（又は、本明細書の他の場所に記載のような、より一般的な任意の送達デバイス）は、より広い送達エコシステム１内で動作するようになっていてもよい。より広い送達エコシステムにおいては、（実線矢印で示すように）直接的又は（破線矢印で示すように）間接的に、多くのデバイスが互いに通信していてもよい。
図５においては、例示的な送達デバイスとして、ｅシガレット１０が（例えば、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）又はワイファイダイレクト（ＷｉＦｉ Ｄｉｒｅｃｔ）（登録商標）を用いることにより）１つ又は複数の他のクラスのデバイスと直接通信するようになっていてもよく、このようなデバイスとしては、スマートフォン１００、ドック２００（例えば、家庭用詰め替え及び／又は充電ステーション）、自動販売機３００、又はウェアラブル４００が挙げられるが、これらに限定されない。上述の通り、これらのデバイスが任意好適な構成で協働することにより、送達システムを構成していてもよい。
上記の代替又は追加として、例えばｅシガレット１０等の送達デバイスは、例えばワイファイ（ＷｉＦｉ）（登録商標）、近距離無線通信、有線リンク、又は一体モバイルデータ方式を用いることにより、インターネット５００等のネットワークを介して、上記のようなクラスのデバイスのうちの１つ又は複数と間接的に通信するようになっていてもよい。この場合も同様に、上述の通り、これらのデバイスが任意好適な構成で協働することにより、送達システムを構成していてもよい。
上記の代替又は追加として、例えばｅシガレット１０等の送達デバイスは、例えばそれ自体がワイファイを用いることにより、インターネット５００等のネットワークを介してサーバ１０００と間接的に通信するようになっていてもよいし、例えばブルートゥース（登録商標）又はワイファイダイレクト（登録商標）を用いることにより、スマートフォン１００、ドック２００、自動販売機３００、又はウェアラブル４００等の送達エコシステムの別のデバイスを介してサーバ１０００と間接的に通信するようになっていてもよく、これらのデバイスがその後、サーバと通信して、ｅシガレットの通信の中継又はｅシガレット１０との通信に関する報告を行う。したがって、スマートフォン、ドック、又は販売時点管理システム／自動販売機等の送達エコシステム内の他のデバイスは任意選択として、短距離伝送にしか対応しない１つ又は複数の送達デバイスのハブとして動作するようになっていてもよい。したがって、このようなハブは、ワイファイ（登録商標）又はモバイルデータリンクを継続的に維持する必要のない送達デバイスのバッテリ寿命を延ばすことができる。また、当然のことながら、異なる種類のデータが異なる優先度で伝送されるようになっていてもよい。例えば、ユーザフィードバックシステムに関するデータ（本明細書に論じる通り、ユーザ因子データ又はフィードバック動作データ等）は、より一般的な利用統計よりも高い優先度で伝送されるようになっていてもよいし、同様に、より短期的な変数（現在の生理学的データ等）に関する何らかのユーザ因子データは、より長期的な変数（現在の天候又は曜日等）に関するユーザ因子データよりも高い優先度で伝送されるようになっていてもよい。高低の優先度での伝送を可能にする非限定的な伝送方式の例として、ＬｏＲａＷＡＮがある。
一方、スマートフォン、ドック、自動販売機（若しくは、その他任意の販売時点管理システム）並びに／又はウェアラブル等、エコシステム中のその他のクラスのデバイスについても、それ自体の機能の一態様を満たすため、又は、送達システムに代わって（例えば、中継又は共同処理ユニットとして）、インターネット５００等のネットワークを介してサーバ１０００と間接的に通信するようになっていてもよい。また、これらのデバイスは、直接的であれ間接的であれ、互いに通信するようになっていてもよい。
本明細書の一実施形態においては、本明細書で後述するようなユーザフィードバックシステムを構成するため、サーバ１０００、例えばｅシガレット１０等の送達デバイス、及び／又は送達エコシステム内のその他任意のデバイスは、ユーザの状態により正確に対応するため、送達エコシステム内又はその１つ若しくは複数のデバイスによりアクセス可能な１つ又は複数の情報源を利用するようにしてもよい。これらには、ウェアラブル若しくは携帯電話（又は、ドック若しくは自動販売機等のその他任意の情報源）又はサーバのストレージシステム１０１２等の情報源を含んでいてもよい。また、送達デバイスは、エコシステム内の１つ又は複数のデータ受信器に情報（ｅシガレットとの相互作用に関するデータ等）を提供するようにしてもよく、この場合も、ウェアラブル、携帯電話、ドック若しくは自動販売機、又はサーバのうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。
本明細書で後述するようなユーザフィードバックシステムを構成するため、送達デバイス１０等の送達エコシステム内のデバイスは、１つ又は複数のプロセッサを利用してこの情報を分析或いは処理することにより、例えば送達エコシステムの送達デバイス又は別のデバイスの１つ又は複数の動作の修正によって、（通常／既定のユーザ、現在のユーザに属性が類似するユーザ、又は具体的に現在のユーザのいずれを問わず）ユーザの状態の推定及び／又はユーザの推定状態を変更するように決定されたフィードバック動作の形態の推定を行うようにしてもよい。
当然のことながら、送達エコシステムは、複数の送達デバイス（１０）を備えていてもよい。例えば、ユーザが複数のデバイスを所有するためである（例えば、これによって、異なる活性成分又は香料間の切り替えを容易にするためである）。或いは、複数のユーザが同じ送達エコシステムの少なくとも一部を共有するためである（例えば、同居するユーザは、充電ドックを共有する一方、自身の電話又はウェアラブルを有する場合がある）。任意選択として、このようなデバイスは同様に、相互の通信、共有送達エコシステム内のデバイスとの通信、及び／又はサーバとの通信を直接行うようにしてもよいし、間接的に行うようにしてもよい。
当然のことながら、「ユーザの状態」の言及には、ユーザの多くの状態のうちの１つ、又は同等に、ユーザの全体的な状態の一態様を含む。したがって、例えばユーザのストレス度は、非限定的な一例として社会的状況及びコルチゾール値の組み合わせも考えられるが、「ユーザの状態」の一例である一方、ユーザを完全に規定するものではない。言い換えると、ユーザの状態は、本明細書の他の場所に記載の通り、１つ又は複数のフィードバック動作の潜在的な介入に関連する状態である。
ユーザフィードバックシステム
ここで図６を参照するに、本明細書の一実施形態において、送達エコシステム１内の送達デバイスのユーザに対するユーザフィードバックシステム２は、ユーザ状態を示す１つ又は複数のユーザ因子を取得するように動作可能な取得プロセッサ１０１０と、取得されたユーザ因子のうちの１つ又は複数に基づいてユーザ状態の推定値を計算するように動作可能な推定プロセッサ１０２０と、ユーザの推定状態の変更が期待されるように、ユーザ状態の推定に応答して、送達エコシステム内の少なくとも第１のデバイスに対するフィードバック動作を選択するように動作可能なフィードバックプロセッサ１０３０と、を備える。
図６は、非限定的な一例として、このようなユーザフィードバックシステムの考え得る一実施形態を示している。
本実施形態において、取得プロセッサ１０１０、推定プロセッサ１０２０、及びフィードバックプロセッサ１０３０は、サーバ１０００内に配置されている。ただし、当然のことながら、これらのプロセッサのうちのいずれか１つ又は複数がエコシステム１内の他の場所に配置されていてもよいし、その役割がサーバ及び／又はエコシステムの２つ以上のプロセッサにより共有されていてもよい。例えば、取得プロセッサがｅシガレット又は携帯電話に配置されていてもよいし、フィードバックプロセッサが自動販売機又はｅシガレットに配置されていてもよいし、これらのプロセッサの機能がサーバ及びこのようなデバイス間で共有されていてもよい。他の例において、これらのプロセッサは、送達デバイス（例えば、ｅシガレット）においてのみ使用可能であってもよいし、送達デバイス及び携帯電話を備えた送達システムにおいてのみ使用可能であってもよい。
取得プロセッサ
取得プロセッサ１０１０は、１つ又は複数の取得源から、１つ又は複数のデータクラスに含まれる１つ又は複数のユーザ因子を取得又は受信する。
このようなユーザ因子は、ユーザの状態との因果関係及び／又は相関関係を有していてもよいし、他の何らかの予測可能な関係を有していてもよい。このような状態は、口語表現でユーザの「気分」と称するものと関連付けられていてもよいが、ユーザの主観的な気分自体は、フィードバックシステムの主要な考慮事項ではない。むしろ、フィードバックシステムは、取得された（１つ又は複数の）ユーザ因子とユーザ状態との間の対応、ユーザ状態、及び通常はユーザにとって有益な予め定められた様態でユーザのこのような状態を変更し得るフィードバック動作の形態に関する。
さらに、当然のことながら、（１つ又は複数の）ユーザ因子と状態との間の対応、状態、及びフィードバックが存在する場合は、原理上、仲介状態を必ずしも明示的に推定する必要なく、（１つ又は複数の）ユーザ因子とフィードバックとの間の対応も存在する。
取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるデータクラスとしては、間接データ若しくは履歴データ、神経学的データ若しくは生理学的データ、コンテキストデータ、環境データ若しくは決定論的データ、並びに使用ベースのデータが挙げられるが、これらに限定されない。
間接データ又は履歴データ
間接データ又は履歴データは、必ずしも直近の状況とは関連しない（例えば、直近の環境でもコンテキストでもない）ものの、ユーザの状態に影響を及ぼし得るユーザの背景情報を提供する。
間接データ又は履歴データの例としては、ユーザの購入履歴、過去に入力されたユーザ選好データ、又は通常の挙動パターンが挙げられるが、これらに限定されない。したがって、より一般的に、ユーザの選定又は行動は、通常は送達デバイスに関連するが、通常は送達デバイス自体の使用に直接由来するものではない。
任意選択として、このような情報（又は、実際のところ、好ましいユーザ設定、本明細書の他の場所に記載のようなユーザ状態及び／若しくはフィードバック動作のモデルデータ、アカウント詳細、又は他の格納されたユーザ因子データ等の任意の永続的情報）は、所与のユーザが異なる送達デバイスを購入又は使用する際にデバイス間で転送可能であることから、新たなデバイス又は各デバイスに対してこのような情報を再度取得する必要はない。このような情報は、例えば新旧デバイス間のブルートゥース（登録商標）リンクを介した直接データ転送によって転送又は共有可能である。ただし、新たなデバイスを購入する潜在的な理由が旧デバイスの紛失であることから、上記の代替又は追加として、（同様に）アカウント／ユーザＩＤとの関連で情報をリモート保持し、ユーザの異なる送達デバイス／システムも後で関連付けることによって、情報を転送又は共有可能である。したがって、旧デバイスで学習／取得された間接データ又は履歴データを含むシステムは、新たなデバイスに対して、デバイス間の直接的な転送若しくは共有がなされるようになっていてもよいし、集中型のユーザアカウントによる転送若しくは共有がなされるようになっていてもよい。
履歴情報の一例として、購入履歴は、ユーザの状態を示すものであり、（例えば、重要な購入若しくは反復的な購入の観点での）ユーザの長期的な一般的状態及び／又は（例えば、最近の購入若しくはユーザへの影響が依然として考えられる購入の観点での）ユーザの最近の状態を示すものであってもよい。
したがって、ユーザの状態を示し得る購入履歴は、購入製品の（１つ又は複数の）種類、購入の頻度等（必ずしも送達デバイス又はその消耗品と直接関連する製品に限らない）、購入方法（例えば、オンライン対ショップ）、並びにある期間における購入量を含む。ユーザの状態に影響を及ぼす購入方法（並びに、購入製品若しくはサービス）間の対応は最初、（例えば、統計的に有意な量のデータの照合を可能にするため）集団ベース、又は、ユーザに属性が類似する集団の部分集合及び／若しくは個々のユーザベースで決定可能である。例えば、人間可読又は機械可読のマーキング（ＱＲコード等）の使用のいずれを問わず、特定の状態と関連付けられた旨のマーク付けによって、購入品がこのプロセスの補助となり得る。消耗品等の購入品が機械可読マークを含む場合、これは、気分の指標として登録され得る。同様に、消耗品は、送達デバイスに挿入或いは載荷された場合に気分を示すものとして認識されるための手段を備えていてもよい。例えば、コードを含むマイクロチップ又はペイロードの種類を電子的に検出する別の一意識別可能手段（例えば、送達デバイス上の対応する接点によって検出され得る消耗品の表面上の導電性ドットの２進パターン）が用いられるようになっていてもよい。このように識別可能な種類は、組成（例えば、香料、活性成分、若しくはいずれかの濃度）又は既定の管理（例えば、２つの種類は、異なる吸引効果をもたらす異なる加熱プロファイルをデバイスに示す以外は同一であり得る）により異なっていてもよい。
取得プロセッサは、例えば過去に入力されたユーザ選好データ並びに／又は同様に相互作用及び／若しくは使用パターンのログ、ベンダー等のパートナーから受け取った購入記録等のウェブ又はインターネットベースのデータ１１０、ユーザの携帯電話１００により同意を得て収集された情報であって、入力されたユーザ選好データ、オンライン購入、相互作用／使用データ（例えば、ユーザだけが使用可能な送達システムとして電話がｅシガレット等の送達デバイスとタンデムに動作する場合）、ユーザアンケート等に種々関連する情報等、サーバのストレージ１０１２に保持されたユーザプロファイルデータを含めて、多くの取得源から間接データ又は履歴データを取得するようにしてもよい。同様に、この代替又は追加として、取得プロセッサは、送達デバイス自体から、このようなデータを取得するようにしてもよい。
神経学的データ及び／又は生理学的データ
神経学的データ及び／又は生理学的データは、精神及び／又は身体に関して、ユーザの物理的状態を表す。このデータは、直近のステータス若しくは状態変化（例えば、心拍等）、長期間のステータス若しくは状態変化（ホルモンサイクル等）、又は健康レベル等の慢性的なステータス等、様々な時間スケールでユーザの状態を表し得る。
長期データの非限定的な例としては、例えば数ヶ月から数年のオーダーで、ユーザの代謝、体型（例えば、痩せ型、中間型、肥満型）、又は肥満度指数、慢性疾患、妊娠等のその他任意の長期的状態、並びに活動／健康レベルの指標が挙げられる。
このようなデータは、１つ若しくは複数のユーザアンケート（例えば、ユーザフィードバックシステムの補助のため具体的に記入されたアンケート及び／若しくは任意の第三者パートナー（例えば、フィットネスウェアラブルデバイス若しくはソーシャルメディアプロバイダ）に対して記入されたアンケート）、同意による医療若しくは保険記録、又は少なくとも部分的に、フィットネスウェアラブル４００等の他のデバイス及び／若しくはスマートスケール等の広いエコシステム１の他のデバイスから、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。
中期～長期データの非限定的な例として、例えば数週間から数ヶ月のオーダーで、エストロゲン、テストステロン、ドーパミン、コルチゾール等のユーザのホルモンレベル若しくはホルモンサイクル、任意の急性状態若しくは疾患、並びに活動／健康レベルが挙げられる。
中期データの非限定的な例として、例えば、数日から数週間のオーダーで、ユーザの睡眠サイクル、急性状態若しくは疾患、並びにエストロゲン、テストステロン、ドーパミン、及びコルチゾール等のユーザのホルモンレベル若しくはホルモンサイクルが挙げられる。
中期～短期データの非限定的な例として、例えば数時間から数日のオーダーで、ユーザの覚醒度、活動度、食欲若しくは満腹度、血圧、体温、並びにこの場合も急性状態若しくは疾患、並びに／又はホルモンが挙げられる。
また、このような中期データ（長短問わず）は、アンケート、医療等の記録、フィットネス等のスマートデバイスから、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。したがって、例えばアンケート、医療等の記録、同意の上での日記若しくはカレンダーの記入内容、並びに／又はフィットネス等のスマートデバイス（例えば、針を刺す血液検査等）から、ホルモンレベルが取得又は推測されるようになっていてもよい。同様に、スマートデバイス（通常はウェアラブル）又はユーザ入力によって、血圧、体温、活動度等を取得可能である。
短期データの非限定的な例としては、例えば数分から数時間のオーダーで、ユーザの発汗反応、ガルバニック皮膚反応（位相性及び／若しくは緊張性）、活動度、食欲若しくは満腹感、血圧、呼吸数、体温、筋肉の緊張、心拍及び／若しくは心拍変動、並びにこの場合も任意の急性状態若しくは疾患、並びに／又はホルモンが挙げられる。
また、短期間（例えば、ユーザの体内における活性成分の薬理学的半減期の１倍、２倍以上に相当する先行期間）に発生した蒸気の累積量等、送達デバイスに固有の神経学的情報及び／又は生理学的情報についても、取得プロセッサにより取得されるようになっていてもよい。
直近データの非限定的な例としては、例えば数秒から数分のオーダーで、ユーザの体位、瞬目率、呼吸速度、心拍、心拍変動、脳波パターン、ガルバニック皮膚反応（例えば、位相性）、筋肉の緊張、皮膚温度、音声（例えば、音量、ピッチ、息遣い等の質）、並びに活動度が挙げられる。
短期及び直近データについても通常は、例えばスマートデバイスを用いたバイオセンシング又は本明細書に記載の任意好適な手法によって、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。例えば、ガルバニック皮膚反応は、送達デバイスの電極により測定することも可能であり、心拍は、ウェアラブルデバイスによる手首の血管の光学スキャン又は心電図（ＥＣＧ）若しくは他の専用ストラップ型デバイスの使用により取得可能である。同様に、脳波パターンは、脳波図（ＥＥＧ）により検出可能であり、筋肉の緊張は、筋電図（ＥＭＧ）により検出可能である。一方、体位、瞬目等については、例えば電話又は自動販売機のカメラによって取り込むことができる。
当然のことながら、上記説明においては、同じ例が異なる時間枠にまたがる範囲において、例えば異なるホルモン、ホルモンサイクル、健康レベル等がより短期及びより長期の特性を有し得る。また、当然のことながら、データの一例があるリストには含まれるが別のリストには含まれない場合でも、これは、当該データの異なる時間枠での収集／使用を排除するものではない。例えば、血圧は、短期データの一例として挙げられるが、例えば高血圧の持続により、明らかに長期データの一部をなす場合もある。
間接データ又は履歴データと同様に、複数の種類のデータ及び／又は複数の取得源からのデータを任意好適に組み合わせて使用することができる。
直接測定された神経学的データ又は生理学的データのほか、任意好適な分析又はデータ融合の実施により、ユーザの状態に関して、送達デバイスに特に関連するデータを得るようにしてもよい。
例えば、フィードバックシステムは、（活性成分の非限定的な一例としての）現在のニコチン濃度、又は、ユーザの体内で消費された成分から分解する（その後、これに応じたニコチン／活性成分を送達する）活性化合物若しくは不活性化合物の濃度を推定するように動作可能であってもよい。
したがって原理上、（例えば、取得プロセッサのプリプロセッサ又はサブシステムにおける）フィードバックシステムは、消費されたニコチン、消費時間、及び体内のニコチンの半減期の値（２時間前後であるが、この値は、身長、体重等の個人に関する情報に基づいて精緻化可能である）のモニタリングに基づいて、ユーザのニコチンの濃度を推定するようにしてもよい。このようなモニタリングは、送達デバイスからの使用データに基づいて実行可能である。したがって、例えば元の活性成分濃度及び加熱／エアロゾル生成器動力とエアロゾル質量出力との間の予め定められた関係に基づいて、吸引単位体積当たりの活性成分の質量が推定されるようになっていてもよく、ここから、（任意選択として、空気流データを用いた吸引の深さ／持続時間の分析に基づく）予め定められた吸収関係を用いて、吸収された活性成分の量が決定されるようになっていてもよい。最後に、ユーザの肥満度及び潜在的に年齢、性別等の他の因子の使用によって、ユーザにおける活性成分及び／又は分解生成物の経時的な濃度を決定するようにしてもよい。ここでも、ニコチンは、活性成分の非限定的な一例である。
ユーザは通常、上下閾値（ユーザによって異なり得る）間にあるニコチンレベルを保とうとすることが分かっており、これらは全体として、「ベースライン」レベルを規定するものと考えられる。フィードバックシステムは、（例えば、経時的なユーザのモニタリングにより）このようなベースラインを構築可能であって、以下でより詳しく説明する通り、ニコチンを送達する送達デバイスの１つ又は複数の動作を選択するとともに、任意選択として、ベースラインに一致するように動作を修正させ得る。ベースラインは、安定した値であってもよいし、例えば時間帯又は曜日によって変動するものであってもよい。ベースラインは、例えばアンケートから得られるユーザのプロファイルに基づいて最初に推定すること、並びに／又は、ユーザからの情報（測定及び／若しくは自己報告）により構築若しくは精緻化することも可能である。
ニコチンレベルが個人のベースライン又は閾値範囲に近いと、ユーザが前向きな気分になる機会が増加することが見出されていることから、上記のような修正は、ユーザの推定状態を前向きに変更することが期待され得る。
ユーザが複数の異なる活性成分を消費する場合は、それぞれがそれ自体のベースライン閾値を有していてもよい。任意選択として、フィードバックシステムは、ある活性成分の消費が別の活性成分のベースラインに影響を及ぼし得る範囲において別の活性成分と重複しているかをモニタリングし、重複している場合は、例えばこのような重複に関連して格納された薬物動態データに基づいて、これらを適宜修正することができる。
上述の通り、これらの状況においては、ユーザが複数の送達デバイスと相互作用して、異なる活性成分を消費する可能性があり、関連するユーザに対して、各デバイスからの使用が組み合わされるようになっていてもよい。或いは、単一のデバイスがペイロードを切り替え可能な場合（例えば、異なるゲルを嫌う）又は活性剤の混合ペイロードを有する場合、消費を追跡する目的で、現在加熱されているペイロード又はペイロード混合物をフィードバックシステムに伝達可能である。
コンテキストデータ
コンテキストデータは、ユーザの状態に影響を及ぼし得る環境因子（本明細書の他の場所を参照）以外の状況因子に関する。通常、このような状況因子は、ストレス、平常、幸福、悲しみ、又は特定の挙動パターンに向かうユーザの心理状態又は気質に影響を及ぼすため、本明細書の他の場所に記載の通り、ドーパミン又はコルチゾンレベル、血圧、心拍等の神経学的及び生理学的なユーザ因子に影響を及ぼす可能性及び／又はこのようなユーザ因子と相関する可能性もある。
コンテキストデータの例としては、広義には居住場所、宗教（信仰がある場合）、狭義には仕事及び／又は雇用状況、学歴等のユーザの文化、性別及び交際状況等のこれらと相互作用し得る社会経済的因子が挙げられる。
このような情報は、ユーザのアンケート、ソーシャルメディアデータ等から、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。
他のコンテキストとしては、季節（例えば、冬、春、夏、秋）若しくは月、並びに当該季節若しくは月における任意特定のイベント若しくは期間（四旬節、イースター、ラマダン、クリスマス等）が挙げられる。例えば、ユーザは、四旬節又は１月の最初の数週間に、個人の基準値以下の消費を前向きに捉える可能性が高くなる。
このような情報は、上述のような国、宗教、雇用、性別等の他のコンテキストに従って必要により好適にフィルタリングされたイベントのカレンダー及びデータベースから、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。
他のコンテキストとしては、ユーザの予定表又はカレンダーが挙げられ、ストレス若しくはリラックスの原因並びに所与の時間におけるユーザの忙しさ等を示し得る。したがって、例えば社会的なイベントがドーパミンレベルの上昇等、ユーザ状態に対する好影響と関連付けられる場合がある一方、診察予約又は運転テストがコルチゾール及び心拍の上昇等のストレス要因と関連付けられる場合もある。同様に、イベント、約束、及び／又はリマインダが立て続けに発生すると、ユーザの状態に悪影響を及ぼす可能性がある。
また、ユーザの予定表又はカレンダーは、ユーザがいそうな場所を示すことも可能であり、ユーザの状態又は当該状態を修正し得るように送達デバイスを使用する能力に影響を及ぼす可能性がある。例えば、ユーザは、自宅にいるか、職場にいるか、屋外若しくは屋内の公共空間にいるか、都会若しくは田舎の環境にいるか、又は通勤しているかによって、異なる典型的な状態及び送達デバイスを使用する異なる能力を有する可能性がある。ユーザ状態と場所との関係は、少なくとも最初はユーザのコーパスからのデータに基づいていてもよい。この代替又は追加として、この関係は、ユーザからのデータ（例えば、測定又は自己報告）に基づいて構築又は精緻化されるようになっていてもよい。また、当然のことながら、ユーザの場所は、送達デバイス若しくはスマートフォン等の関連デバイスにより取得されたＧＰＳ信号又は自動販売機若しくは販売時点管理ユニットの登録位置から決定されるようになっていてもよい。
通勤等の移動モードに関しては、移動の種類がユーザの状態に影響を及ぼす可能性がある。例えば、心拍、血圧等に関しては、運転よりも歩行の方がユーザの状態に好影響を及ぼし得る。当然のことながら、このコンテキストは、太陽の下での歩行と雨中の歩行とでユーザの状態に及ぼす影響が異なり得るため、コンテキストの組み合わせが重要となる可能性を示している。移動の種類は、例えばユーザの電話のＧＰＳデータ、電話若しくは送達デバイスと車両とのペアリング、公共交通機関のチケットの購入、又は移動の習慣／時間を示すアンケートから推測可能である。
このような情報は、例えばユーザの電話上の仕事又は個人のデジタルカレンダーから、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。また、当然のことながら、ユーザの電話又は他のスマートウェアラブルは、例えばユーザの自宅及び職場の場所並びに平均的な通勤時間に対応するユーザの場所及び／又は場所の履歴パターンを直接示すようにしてもよい。
他のコンテキストとしては、ユーザの場所における天候又はユーザの場所若しくは今後の場所における今後の天候が挙げられる。ユーザによっては、好天によりユーザの気分及び社交性が向上し、悪天によりユーザの気分が落ち込んだり社交性が低下したり、社交性に影響が及んだりする可能性がある。例えば、一部のユーザは、任意選択として本明細書に記載の通り、他のコンテキスト因子及び別のユーザ因子と併せて、天候が示唆する気分の予想を反映した範囲において活性成分を消費するように振る舞う可能性がある。
このような情報は、ユーザのスマートフォン１００に存在し得る天候アプリ、又は、例えばサーバ１０００により直接アクセス可能な天候アプリから、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。より一般的には、（例えば、スマートフォンによる）ＧＰＳデータに応答した天候データの取得及び／又は気圧計等のローカルな天候測定システムを用いた天候データの取得がなされるようになっていてもよい。
他のコンテキストとしては、一般的には人混み又は社会的環境、具体的にはユーザ挙動との測定可能な相関が原理上存在する他の個人に関して、ユーザと他人との近さが挙げられる。例えば、ユーザは、上司、同僚、友人、パートナー、子ども、又は両親に近いかに応じて、異なる状態となり得る。したがって、例えば、ユーザは、人込み又は社交環境と一人でいる場合又はパートナー若しくは家族といる場合とで、異なる状態となり得る。
このような近さは、ユーザの予定表若しくはカレンダー、携帯電話、送達デバイス、又は場所から推測可能である。ユーザは、具体的には本明細書のユーザフィードバックシステムの目的のため、一般的には、例えばソーシャルメディア上で社会的状態を自己報告するようにしてもよい。一方、例えば電話及び／又は送達デバイスは、予め定められた期間を超えて、他の電話及び／又は送達デバイスからの信号を検出し、それらが互いの存在下に留まっていることを示すようにしてもよい。任意選択としては、電話のカメラの使用によって、他方を検出するようにしてもよいが、電話がポケット又はバッグの中にある場合は利用できない可能性がある。また、フィードバックシステムは、送達デバイスのユーザについて、他の送達デバイスがフィードバックシステム自体の一部であるか否かに関わらず、このような送達デバイス（例えば、フィードバックシステムによって（例えば、直接又は関連する携帯電話を介して）位置を決定し得る任意好適な送達デバイス）の他のユーザに対する近さを決定することも可能である。同様に、フィードバックシステムは、例えば当該フィードバックシステムへの電話番号の提供又は検出されたブルートゥース（登録商標）等のＩＤの当該ユーザとの関連付けによって、ユーザが許可を得て識別した特定の人々のフィードバックシステムに対する近さを決定可能である。
また、ユーザは、「内向的」若しくは「外向的」等の大まかなレベル又はより具体的なレベルのいずれを問わず、様々な社会的状況、グループ、又は個人に応答して、（例えば、アンケートを介して）典型的な状態を示すようにしてもよい。
当然のことながら、最近消費された情報（取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得が可能なソーシャルメディアコンテンツ、ニュース記事、ストリーミングビデオ、電子書籍、電子雑誌、写真、及び他の類似コンテンツ）等、ユーザの状態に影響を及ぼし得る他のコンテキストが存在する。例えば自然災害のニュース等、ユーザの状態に普遍的な影響を及ぼすと想定され得るコンテンツもあれば、ユーザが好むスポーツチームの成績等、個人に及ぶ影響が異なり得るコンテンツもあり、例えばユーザアンケートの結果に基づいて個別に評価されるようになっていてもよい。
消費情報のコンテンツは、例えばキーワードでの評価によって、ユーザの状態に対する好影響又は悪影響の評価が生成されるようになっていてもよい。任意選択としては、取得プロセッサによる評価の取得又は取得プロセッサに対する評価の取得のみがなされるようになっていてもよいし、キーワード選択等の任意好適なダイジェストが取得されるようになっていてもよい。より一般的に、取得プロセッサは、特に素材自体が何らかのユーザ因子特性を列挙していない場合、必要に応じてユーザ因子のダイジェストのみを受け取るようにしてもよい。
同様に、送達デバイス以外のデバイスの使用がユーザの状態に影響を及ぼす場合もある。特に、ユーザの電話上のアプリの選定、アプリとの相互作用、相互作用の種類、及び／又はアプリとの相互作用の持続時間は、ユーザの状態と相関し得る。例えば、ソーシャルメディア又はゲームアプリをプレイすると、ドーパミン及び／又はコルチゾールのレベル、心拍等が上昇する一方、音楽アプリを聴くと、心拍及び／又はコルチゾールのレベルが低下する可能性がある。相互作用の持続時間は、これらの状態変化と線形又は非線形の関係を有する場合もあるし、時間とともに異なる状態を示す場合もある。例えば、長時間ゲームをプレイすることは、退屈を示す場合もある。
当然のことながら、（単にコンテキストだけではなく、他の種類も同様に）多くのユーザ因子について、少なくとも最初は、状況応答（例えば、期待状態）がユーザのコホート（例えば、ユーザの先行テスト集団）からのデータに基づき得るが、この代替又は追加として、ユーザから取得された情報（測定、受信、又は自己報告のいずれを問わず）により構築又は精緻化されるようになっていてもよい。
環境データ及び決定論的データ
環境データ及び決定論的データは、ユーザの選定又は影響の及ばない長期的なコンテキストデータに効果的に関連する。文化（ひいては、例えばユーザの生い立ち、遺伝的特徴、性別、内部バイオーム（例えば、腸内バイオーム）及び／若しくは外部バイオーム（例えば、居住環境が乾燥しているか、緑豊かであるか）、並びに年齢）等のより長期的なコンテキスト影響と一部重複する。
本明細書に記載の他のデータと同様に、このような環境データ及び決定論的データは、１つ若しくは複数のユーザアンケート（例えば、ユーザフィードバックシステムの補助のため具体的に記入されたアンケート及び／若しくは任意の第三者パートナー（例えば、フィットネスウェアラブルデバイス若しくはソーシャルメディアプロバイダ）に対して記入されたアンケート）から、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。とりわけ、このようなアンケートでは、性別、身長、体重、民族、年齢等の詳細を尋ねる場合がある。また、このようなアンケートには、ユーザの精神的素質及び／又は来歴（例えば、外向的／内向的、積極的／消極的、楽観的／悲観的、平常／不安、独立／依存、満足／抑圧等のうちの１つ又は複数）を推定する心理テスト質問を含む場合がある。また、このようなアンケートでは、ユーザの文化及び信条と関連する質問（例えば、自身又は両親の出身国、宗教（信仰がある場合）、政治的信念（信念がある場合）、購読する新聞又はニュースウェブサイト（購読がある場合）、他のメディアの消費（消費がある場合）等のうちの１つ又は複数）を尋ねる場合もある。ここでも、本明細書に記載の他のデータと同様に、このような環境データ及び決定論的データの中には、同意による医療記録若しくは保険記録からの取得プロセッサによる取得若しくは取得プロセッサに対する取得がなされ得るもの、並びに／又は、必要に応じてユーザの場所から推測され得るものがある。
環境データ及び決定論的データのすべてが長期である必要はなく、例えば、時間帯、曜日、及び月も環境データ及び決定論的データと考えられる。したがって、例えば、ユーザ状態は、一日又は一週間の間に変動する（例えば、平日と週末及び／又は平日の勤務時間と夜間とで異なる）場合もあるし、一日の特定の時間帯に変動することもあり得る。また同様に、例えば天候等の他のコンテキストデータと重複していてもよい。この場合も、異なるユーザ因子間に相乗効果が考えられる。例えば、時期が（時間の長さ及び可能性として天候の両パターンに関して）日照量に影響を及ぼし得る。日照のレベル及び／又は持続時間は、（例えば、送達エコシステム内のデバイス上の光センサ／カメラを使用した）測定又は日付からの推測であるが、ユーザの状態と検出可能な関係を有していてもよい。また、光の質（例えば、色温度、屋内／屋外のちらつき）についても、ユーザ因子として処理されるようになっていてもよい。
使用ベースのデータ
使用ベースのデータは、送達デバイス及び／若しくは任意選択として送達エコシステム内のその他任意のデバイス、又は相互作用をフィードバックシステム（例えば、取得プロセッサ）に報告可能なデバイスとのユーザの直接的な相互作用に関する。これらの相互作用は、ベーピング／消費並びに／又はデバイスの操作／取り扱い及び／若しくは設定に関するものであってもよい。
ベーピング／消費ベースの相互作用は、１つ又は複数の選定期間内のパフ／消費行為の回数、頻度、及び／又は分布／パターン等の吸引間特性に関するものであってもよい。このような期間には、場所の関数、薬物動態（例えば、送達された１つ又は複数の活性成分の体内半減期）の関数として、毎日、毎時、若しくはユーザの状態に関連し得るその他任意の期間、並びに／又はパフ／消費の回数、頻度、及び／若しくは分布／パターンとユーザの状態との間の見掛けの相関を高くするように選定されたその他任意の期間を含んでいてもよい。例えば、この期間は、個々のユーザ又は一般集団平均に対して、従来のシガレットの喫煙に要する平均期間に等しくてもよい。
また、ベーピングベースの相互作用は、持続時間、量、平均空気流、空気流プロファイル、活性成分比、活性成分送達タイミング、加熱器温度等、個々のベーピング動作又はそのコホート（例えば、上述の選定期間のうちの１つにおけるコホートが挙げられるが、これに限定されない）の統計学的記述等の吸引内特性に関するものであってもよい。
上述のようなベープ及びベーピング挙動（又は、より一般的には消費）に関するデータは、送達デバイス自体から、例えばサーバ１０００へのワイファイ（登録商標）接続、又は、例えば送達システムを構成するためにブルートゥース（登録商標）接続を介して送達デバイス１０と対になるコンパニオン携帯電話１００等のローカルコンピュータデバイスとの通信を介して、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされるようになっていてもよい。ただし、原理上は、消費に関する少なくとも一部のデータが送達エコシステム内の１つ又は複数の他のデバイスから取得されるようになっていてもよい。例えば、関連する携帯電話がベーピングイベントの記録によって、頻度／分布データを照合するようにしてもよい。同様に、ウェアラブルセンサが動きのみに基づいて、吸引量の程度を決定するようにしてもよい。したがって、ベーピングに基づく相互作用の決定に関する１つ又は複数のセンサは、送達デバイスの外部に配置されていてもよいが、通常は少なくとも１つがベーピングデバイスの内部となる。最も多いのは、吸引の開始を検出して、デバイスのエアロゾル化メカニズム（つまりは通常、本明細書において上述したような加熱器）を起動するのに通常用いられる空気流センサである。いずれにせよ、このような内部又は外部のセンサが単独又は組み合わせによって、センサプラットフォームの例を表す。
いずれにせよ、結果として、ユーザフィードバックシステムは、少なくとも第１のユーザ吸引動作と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性を検出するように動作可能な少なくとも第１のセンサを備えた少なくとも第１のセンサプラットフォーム（送達デバイス１０の内部及び／又は外部）を備える。
上述の通り、上記又は各々の物理的特性としては、吸引内特性又は吸引間特性の１つ又は複数が可能である。
送達デバイスは、例えば上記特徴のように、ユーザによるベーピングのタイミング及び／又は様態を決定するため、本明細書で上述したような１つ又は複数の空気流センサを備えていてもよく、ベーピング／消費イベントに関する生データは、送達デバイスのメモリに格納されるようになっていてもよいし、コンパニオン携帯電話又は送達エコシステム内のその他任意の好適なデバイスに送信されるようになっていてもよい。その後、送達デバイス及び／又は送達エコシステム内のその他任意のデバイスのプロセッサによるデータの使用によって、１つ若しくは複数の選定期間内のパフ／消費行為の回数、頻度、及び／若しくは分布／パターン、並びに／又は、１つ若しくは複数のベーピング／消費イベントの持続時間、量、平均空気流、空気流プロファイル、平均成分比、及び／若しくは加熱器温度値等の特徴を決定するようにしてもよい。
任意選択としては、パフプロファイル、パフ頻度、パフ持続時間、パフ数、セッション長、ピークパフ圧のうちの少なくとも２つをセンサプラットフォームの少なくとも１つのセンサが検知し、検知した情報から、ユーザの状態／気分を決定するように構成されていてもよい。
例えば、パフプロファイルは、吸引の持続時間（又は統計学的に、吸引のコホート）にわたる吸引強度の変動を特徴付けるものであり、例えば、比較的浅くて短く激しい吸引又は比較的深くて短く激しい吸引は、高いストレス又はより多くの活性成分を必要とするユーザの感情を示すと考えられ、比較的浅くて低速且つ長い吸引又は比較的深くて低速且つ長い吸引は、低いストレスを示すと考えられる。したがって、例えば、パフの空気流量がパフプロファイルの特徴付けに用いられるようになっていてもよく、短くて激しい吸引と関連付けられたより大きな空気流量は、小さな空気流量よりも高いストレスを示す可能性がある。
パフ頻度についても同様に、ストレスと相関があるため、ストレス状態ではパフ頻度がユーザの平常時よりも高くなると考えられる。
パフ持続時間は、パフプロファイルの部分集合と考えられる。パフプロファイルにおいては、吸引の持続時間にわたる吸引強度（例えば、空気流量の代理尺度により示される）の変動がプロファイルを提供し、積分によって、パフの総吸引量も提供する。ただし、第一近似では、持続時間が吸引の種類も示しており、通常は、ストレスの多い状況で短いパフ、ユーザの平常時に長いパフ、という相関がある。
セッション内のパフの回数についても、ユーザの状態を示し得る。セッションとは、１時間単位の間隔又は１分単位の間隔等の固定期間であることが了解され、Ｎは、例えば１、５、１０、２０、３０、又は４５分等の任意好適な値であってもよい。或いは、セッションは、セッションが終わったことを示すのに要する予め定められた期間未満で分離された吸引を含む期間として機能的に定義可能である。この期間は、例えば同じく１、５、１０、２０、３０、又は４５分等の任意好適な値であってもよい。
いずれにせよ、任意所与のセッションにおいて、他の条件がすべて同じであれば、ユーザによるパフの回数は、ユーザの平常時よりもストレス状態にある場合に多くなる可能性がある。
同様に、セッションは、機能的に定義される場合、ユーザの平常時よりもストレス状態にある場合に短くなる可能性がある。
また、ピークパフ圧についても、パフプロファイルの部分集合と考えられ、ユーザの吸引の激しさを示す。ピーク圧及びその吸引の持続時間内の相対位置はいずれも、パフ中にユーザが実行する吸引の特徴と考えられる。特に吸引初期の場合の高いピークは、ユーザのストレス又はユーザが活性成分の摂取の増加について認識している願望を示す。一方、通常は吸引の最中における低いピークは、ユーザがあまりストレスを感じておらず、単に好ましいベースラインレベルに近い摂取速度を維持していることを示す。
セッション内のパフ回数の代替又は追加として、２４時間等の予め定められた期間、上述のような１つ若しくは複数のセッション、又は所与の場所（例えば、職場／自宅）での期間内のパフの頻度は、予測可能なパターンに従い得る。非限定的な一例として、ユーザは、その日の早い時間帯、昼休み、及び仕事の直後に使用の頻度が激増するとともに、夜間の就寝前に頻度が少し高くなる可能性がある。この頻度パターンの学習及び使用によって、ユーザの状態を予測すること、及び／又は、ユーザの使用パターンが学習パターンから逸脱している場合の因子として使用することが可能である。当然のことながら、パフの頻度は、パターン分析の対象となり得る吸引ベースのユーザの相互作用の１つの特徴に過ぎない。例えば、予め定められた期間内の吸引動作の分布は、その後のユーザ状態の予測及び／又は習慣的な挙動からの逸脱の検出に用いられ得る特性を有する可能性がある。したがって、例えば頻度及び／又は分布の関数として、ユーザが仕事の会議中にベープできず、その結果、頻度が事実上０に低下した場合、及び／又は、ユーザの学習した正規分布と比較して使用分布が長期のギャップを示す場合、これはストレスを示す可能性がある。
当然のことながら、予測又は通常の挙動若しくは状況からの逸脱の識別に使用可能なパターン又は分布として、一日の平均で変動し得る吸引の深さ、吸引の持続時間等、本明細書に記載のその他任意の測定可能な特性がモデル化されていてもよい。このようなプロファイルは、単一の想定日、想定される勤務日及び休息日、又は想定される個々の曜日について構築されるようになっていてもよい。
当然のことながら、上記測定結果は、空気流量センサ、空気速度センサ、動圧センサ、マイク等、センサプラットフォームの１つ又は複数のセンサを用いて取得されるようになっていてもよく、その測定結果は、ユーザによる吸引の程度に関連付けることができるため、上述のような吸引内及び吸引間データの提供に使用可能である。
上述の通り、いずれにせよ、このような情報はその後、１つ又は複数のユーザ因子としてパッケージ化され、取得プロセッサに送られるようになっていてもよい。
操作／取り扱いベースの相互作用は、積極的にベープしていない場合のユーザの送達デバイスとの相互作用の様態に関連し得る。例えば、送達デバイスが使用直前までバッグに保管されるか、又は、ユーザが使用の間に送達デバイスを弄んだり弄ったりするか、を特徴付ける。
したがって、例えば、送達デバイス又は送達エコシステム内のその他任意の手持ちデバイス（ユーザの携帯電話等）は、握手、すなわち、ユーザの手の震動等の小さな不随意動作（いわゆるマイクロムーブメント）を検出するセンサを備えていてもよい。このようなマイクロムーブメントは、ユーザの状態を示し得る。例えば、このようなマイクロムーブメントの量、頻度、若しくは発生率、並びに／又はこのようなマイクロムーブメントの振幅は、ユーザストレス、ユーザ疲労、ユーザ集中、及びユーザの体内の活性成分の好適なベースライン量からの逸脱のうちの１つ又は複数と相関又は対応する可能性がある。
送達デバイスは、このような相互作用を判定する１つ又は複数のタッチセンサ又は加速度計を備えていてもよい。同様に、このデバイスは、ユーザの相互作用を記録可能なボタン等の環境を備えていてもよい。また、コンパニオン携帯電話上の送達デバイスに関するボタン等の環境との相互作用が記録されるようになっていてもよい。そして、このような相互作用データが１つ又は複数のユーザ因子としてパッケージ化され、取得プロセッサに送られるようになっていてもよい。
当然のことながら、タッチの検出は、センサプラットフォームのセンサの複数の機能のうちの１つと考えられる。例えば、このようなセンサを用いることにより、生理学的データが取得されるようになっていてもよい。逆に、このような生理学的センサがタッチ検出機能を提供するようにしてもよい。このため、ガルバニック皮膚反応検出器及び／又は心拍検出器がユーザのタッチ及び他の生理学的特性を同時に検出するようにしてもよい。このようなセンサは、（例えば、送達デバイスのマウスピース又は送達デバイスの任意のボタン等のユーザインターフェース要素との接触と比較して）例えばユーザの指のうちの１つ若しくは複数並びに／又はユーザの手のひらで長期間にわたってデバイスを保持する可能性がある送達デバイスのグリップ部に配置されていてもよい。
ガルバニック皮膚反応検出器は通常、皮膚伝導率又は皮膚電位を測定することによって動作するが、これらは通常、ユーザの発汗の機能である（微量であることが多く、通常は、（例えば、送達デバイスのグリップ部を通じて）ユーザの皮膚に低い一定電圧を印加した後、皮膚コンダクタンス（抵抗）の変動を測定することによって行う）。通常は、数秒から数分のオーダーの緊張性又は低速の変動成分と、数秒以内に変動する高速の位相成分と、が存在する。いずれの成分も、ユーザの状態を示し得るため、ユーザフィードバックシステムのユーザ因子に寄与する物理的特性となり得る。とりわけ、正負の刺激（例えば、喜び又はストレス）の両者によってガルバニック皮膚反応が増すため、任意選択として、他のコンテキスト情報が信号の区別に有用となり得る。ただし、これとは別に、ガルバニック皮膚反応とニコチン等の特定の活性成分の消費との間には、明確な相関又は対応が存在する。
一方、ウェアラブルで最も頻繁に見られる種類の心拍検出器は、例えば送達エコシステム（例えば、ウェアラブル又は携帯電話若しくは送達デバイス）においても見られるが、通常は、ＬＥＤ光源及びセンサを備える。センサは、ユーザの皮膚を通過し、静脈及び動脈で脈動する血液によって少なくとも部分的に反射された後の光源からの反射を検出する。脈動動作によって反射光量の特性変化が生じ、これが検出されてユーザの心拍が判定される。また、当然のことながら、心臓の電気的活動又は血液の脈動と関連付けられた電気的特性の変化を検出する電極に基づく類似の心拍検出器（心電計又はＥＣＧセンサ）も利用可能である。
本明細書の他の場所に記載の通り、（瞬時値又は予め定められた期間にわたる平均値のいずれを問わず）ユーザの心拍は、それぞれの状態を示し得るため、ユーザフィードバックシステムのユーザ因子に寄与する物理的特性となり得る。同様に、ユーザの心拍の変動性は、ユーザの状態を示すことができ、大きな変動はストレスと関連付けられる。当然のことながら、心拍モニタは原理上、同じセンサを用いて、瞬時、平均、及び／又は変動性ベースのデータを生成可能である。
生理学的測定を可能にするようにユーザが相互作用する可能性がある送達デバイス又は送達エコシステム内のその他任意のデバイスには任意選択として、このような測定と関連付けられた他のセンサが同様に含まれていてもよい。これらのセンサとしては、例えば筋緊張センサ及び／又はコルチゾールセンサが挙げられる。
筋電図（ＥＭＧ）を用いて筋肉の緊張を検出可能であり、この場合も表面電極を使用可能である。ＥＭＧデータは通常、記録部位と基準部位との間の電圧差に基づいており、基準部位は通常、体内の骨の多い低筋肉点である。したがって、送達デバイス等の手持ちデバイスの場合は、基準電極の適当な部位が指又は親指の関節の折り目と一致し得る。このような位置は、デバイス（例えば、グリップ部）の成形並びに起動ボタン若しくはその他任意のユーザインターフェース要素の位置に基づいて予測可能である。
一方、送達デバイスのマウスピースに配置された当技術分野において既知のセンサを用いることにより、コルチゾールを検出可能である。コルチゾールは、唾液で測定可能なため、吸引動作中にユーザの口唇から測定されるようになっていてもよい。また、この代替又は追加として、コルチゾールは汗にも含まれるため、原理上は、ユーザが保持する送達デバイスの本体に組み込まれたセンサを用いて検出することも可能である。本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザのコルチゾールレベルとストレスレベルとの間には相関がある。
当然のことながら、送達デバイス（例えば、グリップ領域）（又は、本明細書の他の場所に記載の通り、送達エコシステムの他の任意のデバイス）に組み込まれた電極は、同じ生の信号データの各分析と並行又は順次サイクルにて、ガルバニック皮膚コンダクタンス、心拍、筋肉の緊張等の２つ以上の検出モードに用いられるようになっていてもよい。
このようなセンサには通常、電極間の皮膚伝導率を測定するための２つの電極を要する。比較的小さな送達デバイスにおいては任意選択として、例えば指先で使用可能な小型のセンサを提供するため、電極が同心円状（例えば、内外両側の円又は円盤／点）であってもよい。
送達デバイス自体及び／又は送達エコシステムのその他任意の好適なデバイスと組み合わせた送達デバイスは任意選択として、上記センサのうちの１つ又は複数を如何なる組み合わせで備えていてもよい。
また、ボタン等のユーザインターフェース要素との相互作用は、送達デバイスの使用時のユーザの状態に関する情報を提供することも可能である。例えば、起動にボタンの押下等のＵＩインターフェースを使用する送達デバイスにおいて、この送達デバイスは、このような起動と発生する吸引との間の時間を測定するようにしてもよい。この時間は、ユーザストレス、ユーザ疲労、ユーザ集中、及びユーザの体内の活性成分の好適なベースライン量からの逸脱のうちの１つ又は複数と相関又は対応する可能性がある。したがって、例えば、この時間は、ユーザの平常時よりもストレス状態の場合に短くなる可能性がある。
同様に、ボタン又はユーザインターフェース要素に加えられる例えば、ピーク力／圧力及び／又は力プロファイルに関して、その力の程度が測定されるようになっていてもよく、ユーザの状態を示し得る。したがって例えば、（例えば、予め定められた閾値を上回る）大きな力及び／又はボタン等のユーザインターフェース要素との短い相互作用は、ユーザのストレスを示し得るため、力の程度又は起動の短さとユーザのストレスの程度との間には相関又は対応が存在する可能性がある。
上述の通り、送達デバイスは、当該送達デバイスの運動を決定可能な１つ若しくは複数の加速度計並びに／又は類似のジャイロスコープ若しくは他の運動センサを備えていてもよい。送達デバイス内のこのような１つ又は複数の運動センサからのテレメトリを使用することにより、ユーザフィードバックシステムは、例えばデバイスの偶発的又は無意識的な操作を検出することができる。例えば、予め定められた半径内に全体位置が留まる状態での配向の変化並びに／又は水平方向の低速若しくは全体の移動は、静止又は歩行状態においてユーザが手の中でデバイスを弄っていることを示す。このような弄りは、ユーザの状態を示し得る。例えば、少なくとも無意識的なデバイス使用の願望又は現在よりもデバイスを使用したい願望を示し得る。したがって、高まったストレス、集中力の欠如、及び／又はユーザの体内の活性成分の好ましいベースライン量からの逸脱と相関がある。
同様に、このようなテレメトリの使用により、ユーザの口に加える位置までデバイスを持ち上げ、その後、口から外す動作等、使用と関連付けられた特徴的ジェスチャを検出可能である。これら動作の速度及び／又は模索は同様に、ユーザの気分と相関又は対応する可能性があり、例えば、より高速の動きはストレスの増加と関連付けられ、遅い動きはユーザが平常状態であることと関連付けられる。
同様に、このようなテレメトリの使用によって、ユーザによる身振り、例えば階段を登る場合若しくはリフトを使う場合、又は自転車、車の運転、バス、列車、若しくは飛行機による移動と一致する速度及び／若しくは速度プロファイルでの移動時のユーザの全体的な動き等、使用と関連付けられない特徴的ジェスチャを検出可能である。一方、これらの動作は、（全体的な動きに関する）息切れ若しくは疲労、（身振りに関する）興奮若しくはストレスに関するユーザの内部状態、又は、例えばサイクリング時若しくは公共交通機関において送達デバイスを如何に容易に使用できるかに関するユーザの外部状態の観点から、ユーザの状態を示し得る。
同様に、このようなテレメトリの使用によって、バッグへの収納と関連付けられた小さな振り子動作若しくはユーザ歩行時の手中の保持と関連付けられた大きな振り子動作、又はユーザのポケットへの収納と一致する運動のパターン等、他の運動を検出することができる。
物理的な操作のほか、送達デバイス又は送達エコシステム内のデバイスとの他の相互作用についても任意選択として、同様に評価されるようになっていてもよい。例えば、送達デバイス又はユーザの携帯電話のマイクの使用によって、（例えば、デバイス若しくは近くの他人に対する具体的な話し掛け時、通話時、又は任意選択として、音声起動型個人用デジタル補助装置と同様の進行中の背景動作としての）ユーザの音声を検出するようにしてもよい。音量、言葉の速度、音色、音調、ピッチ、及び／又は非調和成分等のユーザの音声の特性の分析により、任意選択として、例えばユーザの中立的な音声に対する校正後、ユーザの発声が平常状態であるかストレス状態であるかを判定するようにしてもよい。同様に、このような送達エコシステムのデバイスは任意選択として、ユーザの様々な状態（前向き及び／又は後向き）を示すキーワードをモニタリングするようにしてもよい。
音声表現と同様に、その代替又は追加として、表情が任意選択としてモニタリングされるようになっていてもよい。この場合、送達デバイス、ユーザの携帯電話等の送達エコシステム内のデバイス、又は自動販売機は、カメラを備えていてもよい。送達デバイスの場合は、吸引時及び／又はデバイス（例えば、マウスピースと同じ側）をユーザの顔まで持ち上げる動作時、視野内にユーザの顔を含むように配置された１つ又は複数のカメラを備えていてもよい。この代替又は追加として、吸引時にユーザの反対側を向いて、ユーザの環境の詳細を取り込むカメラが存在していてもよい。
このようなカメラの画像から、例えば、通常はユーザの主観的な気分と強い相関があるユーザの全体的な表情のほか、ストレス、緊張、又は痛みと相関傾向にある顔の筋肉の緊張等、ユーザの状態に関するデータを取得可能である。一方、眼の動きは、ユーザの集中度及び／又はユーザによる活動の性質を示し得る（例えば、眼の動き及び／又は瞬目のパターンは、運転、読書、又は社交の際に異なり、警戒する場合と眠気を催す場合とで異なる傾向がある）。同様に、カメラによる解像が可能な場合、顔又は首のマイクロムーブメントは、心拍を示し得る。
また、このようなカメラの使用によって、例えばカメラ又は重要点に対するシーンの相対的な動きに基づく運動、ユーザにとって重要な人々（パートナー若しくは子ども等）の検出、社会的状況の程度又は性質（ユーザの近くの人々の数等）といった他のデータを得るようにしてもよい。同様に、このようなカメラの使用によって、例えば空、色温度、光の明滅、窓又はＴＶ画面等の屋内の特徴の検出に基づいて、ユーザが屋内にいるか屋外にいるかを判定するようにしてもよい。
また、当然のことながら、ユーザ相互作用には、ユーザによるユーザ状態の具体的な指定を含んでいてもよい。この場合は、ユーザがそれぞれの状態の指標である設定を選択できるようにするユーザインターフェースが提供される。この指標は、例えばユーザ状態の選択と、任意選択として、状態の程度を示す値（例えば、１～１００）と、の提供等、明示的であってもよく、ユーザが自身の状態に対する主観的評価を直接入力できる。本明細書の他の場所に記載の通り、これは、評価プロセッサ並びに／又は評価モデルのトレーニング目的若しくはユーザ因子をユーザ状態と関連付けるルール若しくはルックアップテーブルの構成に有用となり得る。或いは、ユーザインターフェースはより間接的であってもよく、例えば、「平常」モード及び「ブースト」モードがある。モードは、ユーザの平常時がデフォルトである一方、「ブースト」モードは、吸引エアロゾル量当たりに送達する活性成分が多くなるため、ユーザのストレスと相関する可能性がある。
平常モード及びブーストモードの使用による指標と同様に、特定の消耗品の選択（例えば、活性成分が通常濃度若しくは平常濃度の場合又は活性成分が高濃度又はブースト濃度の場合）は、ユーザのストレス度又は平常度を示し得る（通常は、このような消耗品が選択されている一日の始まり）ため、より慢性的なストレスレベルを示す可能性がある。
当然のことながら、ユーザが複数の送達デバイス１０を有する場合は、各デバイスからユーザ因子データを取得することによって、これらのデバイス全体で使用が集約されるようになっていてもよいし、電話アプリ又はこの目的でハブとして作用する送達デバイスのうちの１つ等の仲介物を介して、使用が既に集約されていてもよい。また、デバイスによって送達する活性成分が（種類又は濃度のいずれを問わず）異なる場合、薬物動態に関する非限定的な一例として、使用のモデル化に考慮され得る。
複数のデータ源
上述するとともに図６に示すように、取得プロセッサは、送達エコシステム１のデータ源、インターネット１１０のデータ源、及びサーバ１０００等でフィードバックシステム１０１２が保持する記録等の１つ又は複数のデータ源から、本明細書に記載の種類の複数のユーザ因子を受信するようにしてもよい。
上述の通り、これらのユーザ因子は、間接データ若しくは履歴データ、神経学的データ若しくは生理学的データ、コンテキストデータ、環境データ若しくは決定論的データ、並びに／又は使用ベースのデータとして様々に分類されるようになっていてもよい。
使用ベースのデータの場合は、当然のことながら、センサプラットフォームにおける複数のセンサ及び／又は複数の検知機能を有するセンサの使用によって、このような使用ベースのデータのうちの一部又は全部を取得するようにしてもよい。
取得プロセッサの動作
再び図６を参照して、取得プロセッサ１０１０は通常、リモートサーバ１０００の一部であり、サーバ自体のストレージ／データベース１０１２、オンラインデータ源１１０、並びに送達デバイス１０自体、携帯電話１００、フィットネスウェアラブル４００、ドッキングユニット２００、自動販売機３００、及びユーザの状態に関連する情報を提供し得るその他任意の好適なデバイス（音声起動型ホームアシスタント、スマートサーモスタット、スマートドアベル、若しくは他のＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）デバイス）といったユーザの送達エコシステム１内のデバイス等の異なるデータ源からユーザ因子を受信するようにしてもよい。
取得プロセッサ１０１０は、１つ又は複数の物理及び／又は仮想プロセッサを備えていてもよく、また、リモートサーバ内の配置、並びに／又は、複数のデバイスへの機能の分散若しくは別途分散が可能であって、ユーザの携帯電話１００、ドッキングユニット２００、自動販売機３００、及び送達デバイス１０自体が挙げられるが、これらに限定されない。取得プロセッサは、例えばネットワーク接続及び／又はローカルストレージへのローカル接続を介した１つ又は複数の通信入力を備えていてもよい。また、取得プロセッサは、例えばネットワーク接続及び／又は例えば、推定プロセッサ１０２０へのローカル接続を介した１つ又は複数の通信出力を備えていてもよい。
取得プロセッサは、取得情報の構文解析及び／又はユーザ因子への変換を行うように構成されたプリプロセッサ又はサブプロセッサ（図示せず）を備えていてもよく、この情報は、上記のように即座には使用できない。例として、ユーザ状態の一態様に対する正味の好影響若しくは悪影響をユーザ因子として決定するための消費メディアのキーワード又は感情分析、又は同様に、ユーザ状態の一態様に対する正味の好影響若しくは悪影響をユーザ因子として決定するための場所及びイベントを決定するユーザのカレンダーのキーワード分析が挙げられる。大気温度又は雨の確率等の他の入力についても同様に、ユーザ因子に適したスケールに変換されるようになっていてもよく、例えば、ユーザ状態への影響に従って正規化又は分類される。同様に、ノイズの多いデータは、統計的異常値の除去、平滑化機能の実行、又は平均値若しくは他の統計値の計算等のための処理が行われるようになっていてもよい。当然のことながら、このような前処理又はサブ処理は、取得プロセッサに代わって、ユーザの送達エコシステム内の１つ又は複数のデバイスで実行されるようになっていてもよい。
このように、取得プロセッサは、元の素材からの様々な抽象度で、推定プロセッサに入力するユーザ因子の生成及び／又は中継を行うように動作可能であってもよい。
このため、任意選択として、元のデータの列挙、コード化、分類、フォーマット化、若しくはその他の処理、又は単に通過させて推定プロセッサへの入力として提供することが可能であり、元のデータ源と同数又はそれ以上の入力が潜在的に存在する。上記説明により当然のことながら、この結果として、多数の入力が存在し得る。
このため、任意選択として、元のデータのうちの１つ、一部、又は全部について、任意の評価、コード化、分類、フォーマット化、若しくはその他の処理、又は必要に応じて取得プロセッサの任意選択としての中間ユーザ因子生成段階まで単に通過させることが可能である。これにより、送信された入力から、ドーパミン及び／又はコルチゾール、心拍、満腹感等に対する影響等、ユーザ状態に関連する一方で直接的にも容易にも測定できないユーザ因子の特定の部分集合に対する好影響又は悪影響を判定することができる。
同様に、このような取得プロセッサの中間ユーザ因子生成段階では、類似クラスからの入力を組み合わせて、本明細書に記載のデータクラスのうちの１つ又は複数のクラスレベルユーザ因子を生成するようにしてもよい。
このため、非限定的な例として、ユーザがそれぞれのデバイスを能動的に修正若しくは更新する様態又はこのような修正を受け入れる様態として、間接データ又は履歴データを所与のスケールで集約することも可能である。また、ユーザの見掛けのストレスの様態として、神経学的データ又は生理学的データを所与のスケール及び／又は当該スケール上の軌跡で集約することも可能である。また、現在の送達デバイスの社交的に望ましい使用の様態として、コンテキストデータを所与のスケールで集約することも可能である。また、所与の時間枠においてユーザが送達デバイスを使用したくなる可能性によって、環境データ又は決定論的データを集約することも可能であり、ユーザの最近の送達デバイスの使用頻度又は深さとして、使用ベースのデータを集約することも可能である。
当然のことながら、実際には、クラスの一部又は１つからの元データのみが利用可能であってもよく、１つのクラスからのデータが利用可能であっても、上記例のようなクラスレベルのユーザ因子は生成されなくてもよいし、当該クラス内で受け取ったデータの種類に応じて異なる種類のクラスレベルのユーザ因子（例えば、個々のユーザ因子の異なる部分集合）が生成されるようになっていてもよい。同様に、個々のユーザ因子と並行した推定プロセッサへの入力として、クラスレベルのユーザ因子が生成されるようになっていてもよい。
そして、異なる個別、部分集合、及び／又はクラスレベルのユーザ因子からの寄与値及び／又は影響は、推定プロセッサへの入力として提示されるようになっていてもよく、クラス、部分集合、及び／又は個々のユーザ因子の選択は、異なるユーザ状態間の良好な識別を与えるように選定される。
例えば、ガルバニック皮膚反応は、ユーザの状態の良好な指標を提供可能であり、また、反応を抑えることによって、活性成分としてのニコチンに反応する。このため、任意選択として、推定プロセッサへの入力として用いられる個々のデータ源の候補となり得る。良好な識別を与える他の生理学的尺度としては、筋肉の緊張（ＥＭＧ）、心拍、皮膚温度、脳波（ＥＥＧ）、及び呼吸数が挙げられる。これらのうち利用可能なものは、個々のデータ源として含めることを検討可能であり、任意選択として、任意の評価、コード化、分類、フォーマット化、又はその他の処理の後、上記の代替又は追加として、これらのユーザ因子又は本明細書の他の場所に記載の他のユーザ因子との任意の組み合わせが可能である。
同様に、場所、社会的環境、時間帯、及びホルモンレベルもすべて、ユーザの状態を示す良好な指標であり、推定プロセッサへの入力となる個々のデータ源としての使用の候補となり得る。
したがって、より一般的に、ユーザ因子は、例えば個別、部分集合、及び／又はクラスレベルのユーザ因子として、取得プロセッサによる取得又は取得プロセッサに対する取得がなされ、任意好適な構文解析又は処理の後に、個別並びに／又は１つ若しくは複数の他のユーザ因子と組み合わされた部分集合若しくはクラス値として（例えば、加重寄与、統計関数、トレーニング済み機械学習出力、取得データの値と目標ユーザ因子の値との間の予め演算された対応のルックアップテーブル等に基づいて）、推定プロセッサに提供されるようになっていてもよい。
推定プロセッサ
推定プロセッサ１０２０は、取得ユーザ因子を含む取得プロセッサから受信した入力のうちの１つ又は複数、又は取得ユーザ因子に基づいて、ユーザ状態の推定値を計算するように動作可能である。ユーザ状態の推定値の計算としては、（二段階プロセスと考えられる）提案フィードバック動作の生成に先立つユーザの状態を反映した出力の生成のための明示的な計算も可能であるし、（一段階プロセスと考えられる）ユーザの状態を変更するように期待される提案フィードバック動作の識別のための暗示的な計算も可能である。
取得プロセッサと同様に、推定プロセッサは、１つ又は複数の物理及び／又は仮想プロセッサを備えていてもよく、また、リモートサーバ内の配置、並びに／又は、送達デバイス１０等の送達エコシステムのデバイス中の機能の配置、又は、複数のデバイスへの機能の分散若しくは別途分散が可能であって、ユーザの携帯電話１００、ドッキングユニット２００、自動販売機３００、及び送達デバイス１０自体が挙げられるが、これらに限定されない。推定プロセッサは、例えば取得プロセッサ１０１０からデータを受信するための１つ又は複数の通信入力を備えていてもよい。また、推定プロセッサは、例えば提案フィードバック動作をフィードバックプロセッサ１０３０に提供するための１つ又は複数の通信出力を備えていてもよい。
明示的な状態推定
本明細書の一実施形態において、推定プロセッサは二段階プロセスにおいて最初に、第１段階においてユーザの状態を明示的に推定した後、第２段階において、推定状態に応答して提案フィードバック動作を生成する。この推定状態自体は、単一の値又はカテゴリの形態であってもよいし、ユーザの状態の多変量記述であってもよい。
単一値の状態の非限定的な例として、推定状態は、
ｉ．ユーザのストレスレベルと、
ｉｉ．提案の活性成分の単位消費に応答してユーザが主観的に経験すると期待される利益の程度と、
ｉｉｉ．ユーザが現時点で送達デバイスを使用することにより、送達の修正によってそれぞれの状態を変更可能となる容易性を示す社会的柔軟性スコアと、
を表していてもよい。
状態カテゴリの非限定的な例として、推定状態は、以下であってもよい。
ｉ．複数の状態分類のうちの１つ、全部、一部が口語表現で気分と称するもの（例えば、幸福、悲しみ、低コルチゾール、中コルチゾール、高コルチゾール、平常、ストレス、変化の受容（例えば、それぞれの送達デバイスを用いて状態を変更することを厭わない）、又は変化の拒絶）に対応していてもよいし、一切対応していなくてもよい。
ｉｉ．複数の状態分類のうちの１つは、取得プロセッサからの入力及び／又は利用可能なフィードバック動作のいずれかと明確な相関を持つように選定されており、これらの分類は、必ずしも「幸福」又は「高コルチゾール」等の想定カテゴリに当てはまるものではなく、取得プロセッサからの利用可能な入力又はフィードバックプロセッサへの出力への対応によって少なくとも部分的に駆動される分類境界を有する。
ユーザの状態の多変量記述の非限定的な例として、推定状態には、
ｉ．生理学的指標のほかコンテキスト指標に応じたユーザのストレスレベル、並びに時間帯、場所、及び／若しくは特定の個人との近さに基づく現在の社会的柔軟性の指標と、
ｉｉ．ガルバニック皮膚反応及び心拍に基づくユーザの生理学的状態の指標のほか、ホルモンサイクルにおける現在の位置、並びにアンケート及び／若しくはソーシャルメディア分析に由来する精神状態の指標と、
を含んでいてもよい。
これらの例の使用によって、以下のように、推定プロセッサの動作を非限定的に示すことができる。
推定プロセッサは、予め定められたルール、アルゴリズム、及び／又はヒューリスティックの使用によって、取得プロセッサからの入力データを推定状態へと変換するようにしてもよい。
例えば、ユーザのストレスレベル等の単一値の状態は、加重和等の複数のユーザ因子に対する予め定められた組み合わせの適用により導出されるようになっていてもよく、その結果は、加重和に寄与する現在利用可能な入力の数に従って正規化される。
同様に、ユーザに期待される利益の程度等の単一値の状態は、最近消費又は生成されたオンラインメディアにおける前向き又は後向きなキーワード又は感情に関する指標値と、ユーザの場所の分類と関連付けられた正負いずれかの値との合計に基づいて、ユーザの前向き又は後向きな感情状態を推定することにより導出されるようになっていてもよい。
同様に、推定状態カテゴリは、所与のカテゴリを示す予め定められた値に対するユーザ因子値のテンプレート照合によって選択されるようになっていてもよいし、同様に、候補カテゴリごとにユーザ因子とユーザ因子値のテンプレートとの間の最小平均二乗誤差を識別し、任意選択として、異なるカテゴリ及び大きな誤差には異なる線形又は非線形加重を施し、カテゴリ識別におけるそれぞれの相対的重要度を反映させることによって選択されるようになっていてもよい。
最後に一例として、多変量状態には、上記例のいずれかに従って状態の個々の指標を導出することを含んでいてもよい。したがって、上述の通り、生理学的指標及びコンテキスト指標のそれぞれについて単一値のストレスレベルを生成可能であり、異なる時間帯、場所、及び特定の個人のクラス（例えば、パートナー対子ども）と事前に関連付けられたスコアに基づいて社会的柔軟性の値を決定可能である。或いは、社会的柔軟性の分類は、基礎となる入力データについて、このようなスコア及び／又は値に対するテンプレートの照合に基づいていてもよい。
上記の代替又は追加として、推定プロセッサは、ルックアップテーブルの使用によって、取得プロセッサからの入力データを推定状態へと変換するようにしてもよい。
一実例において、これらのルックアップテーブルは単に、サーバ、又は、送達デバイス１０、ドック２００、自動販売機３００、ウェアラブルデバイス４００、若しくは関連する電話１００等、処理能力が限られるものの推定プロセッサとしての作用又はその役割の共有が可能な送達エコシステム内のデバイスでこれらの計算の繰り返しを避けるため、上記の予め定められたルール、アルゴリズム、及び／又はヒューリスティックの予備演算実装を提供するようにしてもよい。
別の実例において、このようなルックアップテーブルは、取得プロセッサからの入力値と、例えば拡張的なユーザテストからのフィードバック等、任意好適なメカニズムに従って事前に導出されたユーザ状態、状態分類、及び／又は多変量状態の出力値との間の関連付け、又は本明細書において後述する通り、機械学習システムの出力を提供するようにしてもよい。この場合も後者において、ルックアップテーブルは潜在的に、演算能力が比較的低い送達エコシステム内のデバイスで容易に実装可能な共通の値に対する入力及び出力の対を記録することによって、このような機械学習システムの演算が単純な複製を提供し得る。
上記の代替又は追加として、推定プロセッサは、入力データとユーザの推定状態との間の相関をモデル化するようにしてもよい。このような相関は、ユーザ因子とユーザ状態との間の因果関係に起因していてもよいし、ユーザ因子がユーザ状態の原因に付随する傾向に起因していてもよく、通常は特定の確率で代理として作用する。同様に、このような相関は、十分な繰り返しによって相関を構成可能となるように、いずれも別個の原因又は状況に応答するユーザ因子及びユーザ状態に起因していてもよい。同様に、このような相関は、ユーザ因子を生じさせるユーザ状態に起因していてもよい。したがって、より一般的に、相関は、１つ又は複数のユーザ因子（取得プロセッサが出力するような個々、部分集合、又はクラスレベルのユーザ因子のいずれを問わず）とユーザ状態（単一値、分類、又は多変量のいずれを問わず）との間の測定可能に予測可能な対応に関連し、通常は、（ユーザ因子と状態との間のいずれかの方向の）因果関係、少なくとも統計レベルで再現可能な関係を有するユーザ因子及びユーザ状態の応答をもたらす共通の原因、並びに／又は直接的若しくは間接的な因果関係の把握に関わらず測定可能な対応に起因する。
推定プロセッサは、相関をモデル化する場合、取得プロセッサの上述の出力に対応するデータを入力とし、ユーザの状態の記述子（単一値、分類、又は多変量のいずれを問わず、例えば、ユーザの状態の直接測定及び／又はユーザの状態に関する自己報告に基づく）を目標出力として含むデータセットを用いてトレーニング可能である。
このような相関を導出し得る具体的な手段として、入力及び出力の同時（又は、時間的因子が含まれる場合は予め定められた時間ウィンドウ内）提示によって、特定の入力と出力との間のリンクが（例えば、結合重みのインクリメントによって）強化される入力及び出力間の相関マップ等、このような相関を推定する任意好適な技術が挙げられる。データセットでトレーニングすると、新たな入力は結合重みによって、当該入力と相関する１つ又は複数の候補の状態を多かれ少なかれ活性化させることになる。その後、最強活性の候補状態がユーザ状態として選定されるようになっていてもよいし、このような状態が活性強度でランク付けされるようになっていてもよい。当然のことながら、このようなシステムにおいては、本明細書の他の場所に記載の通り、個々、クラスレベルのユーザ因子の部分集合に対応する複数の入力値が同時に提供されるようになっていてもよく、また、生成出力は、本明細書の他の場所に記載の通り、出力されるユーザ状態の異なる態様を多くの値が表す単一値の状態、分類、又は多変量状態に対応していてもよい。
相関マップの具体例はニューラルネットワークであって、任意好適な形態が考えられる。
より一般的には、１つ又は複数の入力と１つ又は複数の出力との間の相関又は他の予測可能な対応を決定し得る任意好適な機械学習システムが考えられる。
上述のデータセットを所与として、このような機械学習システムは通常、教師ありであって、例えばユーザ状態が分類である場合は、教師あり分類学習アルゴリズムであってもよいし、例えばユーザ状態が単一値又は多変量である場合は、教師あり回帰学習アルゴリズムであってもよい。また、強化学習若しくは敵対学習、又は半教師あり学習等、他の形態の機械学習も好適である。さらに、取得プロセッサの相違又は部分的に重複する個々、部分集合、又はクラスレベルの出力に対して別々にトレーニングされた複数の独立した機械学習システムは、アンサンブルによってモデル化結果を改善することにより、例えば異なるユーザの送達エコシステムのデバイスの所有の異なるパターン並びにオンライン情報源の可用性に影響を及ぼす異なる許可及び習慣に起因する元データの異なる構成に対応可能である。また、当然のことながら、異なる機械学習システムの混合システムを並行して使用することにより、例えばユーザの多変量状態を生成可能であって、例えば多変量記述の１つ又は複数の異なる要素は、異なる各機械学習システムによって生成される。これらの各機械学習システムは、（例えば、専用のニューラルプロセッサに基づいて）別個のハードウェア上に実装可能であるが、より一般的には、同じハードウェア上に実装されると考えられる（必要に応じてロード及び実行されるソフトウェアベースの機械学習システム）。
一方、教師なし学習アルゴリズムも考えられる。したがって、例えば連想学習によって、ある入力又は入力パターンが存在する場合に、ユーザが所与の状態となる確率を決定することができる。
上記機械学習システムの例については、アルゴリズム及び／又はニューラルネットワークの形態で当業者が把握するであろう。
一方、機械学習は任意選択として、推定プロセッサ及び／又は取得プロセッサのいずれかにおけるデータの作成（例えば、前処理）に用いられるようになっていてもよい。したがって、例えば本明細書において上述した種類のクラスレベルユーザ因子へと多様な入力集合を分類するに当たって、クラスタリング（例えば、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング）が用いられるようになっていてもよい。このような手法は、例えば取得プロセッサからの入力又はフィードバックプロセッサの利用可能なフィードバック動作に応答して、本明細書において上述した状態カテゴリ分類の第２の例に従って、ユーザ状態に対する分類の導出に用いられるようになっていてもよい。
同様に、推定プロセッサ及び／又は取得プロセッサでの準備段階として、主成分分析等の次元削減の採用により、ユーザ状態と有意に対応する情報を保持しつつ、入力数を削減するようにしてもよい。
以上を要約すると、推定プロセッサは、ユーザ状態の明示的な推定値を生成する場合、取得プロセッサからの利用可能な入力と推定状態との間の対応のためのリポジトリを使用するが、この対応のためのリポジトリは、アルゴリズム、ルール、若しくはヒューリスティック、１つ若しくは複数のルックアップテーブル、並びに／又は１つ若しくは複数のトレーニング済み機械学習システムにて具現化されていてもよい。
それぞれの場合においての結果はユーザ状態の推定値であるが、これは、本明細書において上述した通り、ユーザ状態の単一値、カテゴリ、又は多変量記述／表現の形態であってもよい。
一方、ユーザ状態の暗示的な推定値を生成する場合の推定プロセッサの動作については、本明細書において後述する。
推定状態からのフィードバック提案
本明細書において上述した通り、推定プロセッサは、二段階プロセスにて動作するようになっていてもよい。本明細書において上述した通り、第１段階においては、取得プロセッサによって、１つ若しくは複数のユーザ因子又はこのようなユーザ因子に由来するデータを含む入力からユーザ状態を推定し、第２段階においては、後述の通り、ユーザの状態を変更するように期待される提案フィードバック動作を生成する。
原理上、第２段階は、推定プロセッサではなくフィードバックプロセッサにより実現されていてもよいし、フィードバックプロセッサと推定プロセッサとの間で共有されていてもよい。或いは、フィードバックプロセッサは単に、提案フィードバック動作を受信するだけであってもよい。いずれにせよ、フィードバックプロセッサはその後、フィードバック動作を選択するようにしてもよいし（提案が１つだけの場合はこれをデフォルトとし、提案が複数の場合は１つ又は複数を選択する）、任意選択として、推定プロセッサにより提案された１つ又は複数のフィードバック動作を送達エコシステム内で適当に発生させるように作用するようになっていてもよい。
説明を目的として、本明細書においては、推定プロセッサで発生するものとして第２段階を記述する。
第２段階は、現実的な理由で選定されるようになっていてもよい。例えば、ユーザ因子又は取得プロセッサによるそれぞれの導出値とユーザ状態との間の対応／相関をモデル化する際に用いられるトレーニングセットは、ユーザ因子ベースの入力と提案フィードバック動作との間の対応／相関を直接モデル化する際に用いられるトレーニングセットよりも生成又は取得が容易であると考えられる。ユーザの状態は、直接測定可能又はユーザによる報告が容易なためである。
同様に、例えば所与の状態に対するフィードバック動作ランク付けユーザアンケート並びに／又はユーザによる測定及び／若しくは報告のようなより望ましい状態に向けてのユーザ状態の変更における実装フィードバック動作のその後の有効性に基づいて、測定可能及び／又は自己報告ユーザ状態と提案フィードバック動作との間の対応／相関を決定するトレーニングセットを生成するのは、より容易と考えられる。通常、より望ましい状態とは、ユーザの主観的な幸福感を向上させる状態並びに／又はユーザの状態の生理学的若しくは神経学的指標を好ましい基準に近づける状態である（例えば、心拍の上昇、ガルバニック皮膚反応、皮膚温度の上昇、及び／又は呼吸数等を抑える）。
第２段階の入力は通常、本明細書において上述したような単一値、カテゴリ、又は多変量記述により表されるユーザ状態の推定となる。或いは、複数の状態が推定される場合には、これらの複数となる（例えば、第１段階の入力に応答して、活性度／相関強度が異なる）。任意選択としては、第２段階への入力にも、取得プロセッサが提供するような１つ又は複数のユーザ因子及び／又は入力を含み得る。例えば、本書の他の場所に記載の通り、特定の生理学的測定結果は、ガルバニック皮膚反応、心拍、呼吸数、皮膚温度等のユーザ状態の有用な指標／代理となり得る。このため、任意選択として、これらのうちの１つ若しくは複数の入力又は第１段階へのその他任意の入力についても、上記又は各々の推定状態と併せて、第２段階に提供され得る。
いずれにせよ、ユーザ状態の推定と同様に、提案フィードバック動作の生成においては、推定ユーザ状態と提案フィードバック動作との間の対応／相関を具現化した任意好適なメカニズムを使用するようにしてもよい。
上述の通り、これには、推定状態を提案フィードバック動作に変換する予め定められたルール、アルゴリズム、及び／又はヒューリスティックを含んでいてもよい。
例えば、単一値の状態（ストレスの程度等）によって、生成エアロゾルの吸引単位体積内の活性成分の割合の増加等の対応する提案フィードバック動作を駆動するようにしてもよく、これは、加熱器、空気流、リザーバ、及び／又は他のペイロード格納設定等の修正により実現可能であって、本明細書において後述する通り、フィードバックプロセッサにより管理されるようになっていてもよい。ストレスの程度と活性成分の変化との間の関係は、線形であっても非線形であってもよいし、異なる値で質的に変化するものであってもよい。例えば、低レベルのストレスでは全く変化せず、中レベルのストレスでは線形関係を有し、高レベルのストレスでは活性成分の最大割合まで漸近関係を有する。例えば、この最大値又はその近傍では、ユーザの携帯電話への警告又は鎮静メッセージの発行等、送達デバイス又はエコシステム内の他のデバイスのユーザインターフェースの挙動も修正する。
一方、例えば単一のカテゴリ状態は、対応する提案フィードバック動作を有していてもよい。
最後に、例えば状態記述の異なる要素からの加重若しくは非加重寄与に基づく対応する提案フィードバック動作へと多変量状態が帰結し得る場合、並びに／又は、状態記述の要素の重複又は非重複部分集合に基づいて異なるフィードバック動作が提案され得る場合がある。したがって、例えばユーザがストレスを感じており、職場環境にいることを状態記述が示唆している場合、フィードバック動作では、職場環境にいるため暗示的なストレスを感じているが、現時点では活性成分の摂取量を増やすことができないものと仮定し、送達デバイスのＵＩ又はユーザの電話等のエコシステムの他のデバイスにメッセージを発行して、ユーザに休憩の取得を提案するようにしてもよい。一方、ユーザがストレスを感じる一方、職場環境にいない場合、フィードバック動作は、上記例示したストレスの程度と同様であり、結果として、ユーザに送達される活性成分の割合が増加する可能性がある。
上述の通り、これらのうちのいずれか１つには、第１段階への１つ又は複数の入力が付随していてもよい。
この場合も、ユーザ状態の推定と同様に、推定プロセッサは、上記の代替又は追加として、ルックアップテーブルの使用により、状態推定データを提案フィードバック動作へと変換するようにしてもよい。
上記の代替又は追加として、ユーザ状態の推定と同様に、推定プロセッサは、推定ユーザ状態と提案フィードバック動作との間の相関をモデル化するとともに、そのために類似の技術を使用するようにしてもよい。
推定プロセッサが対応／相関をモデル化する場合は、（例えば、単一値、分類、若しくは多変量記述、又はこれらの組み合わせの形態の）推定ユーザ状態に対応する入力データとして、任意選択として、本明細書において上述したような取得プロセッサからの入力と、目標出力としての提案フィードバック動作と、を含むデータセットを用いてトレーニング可能である。
提案フィードバック動作については、以下により詳しく論じるが、通常は、少なくとも１つの種類の動作と、任意選択として、当該動作の性能を特徴付ける１つ又は複数の変数と、を含んでいてもよい。このため、例えば気化温度の変化が動作の種類であり、増減又は増減量が当該動作の性能を特徴付ける変数を表すことになる。同様に、エアロゾル中の活性成分濃度及び／又は量の修正が動作の種類であり、濃度及び／又は量の増減又は増減量が当該動作の性能を特徴付ける変数を表すことになる。
以上から、機械学習システムの背景における非限定的な一例として、異なる出力ノードが異なる種類の動作を表し、これらノードの値がシステムのトレーニング方法に応じて、当該フィードバック動作の選択を示すフラグ又は当該フィードバック動作の変数に関する値を表し得る。また、当然のことながら、機械学習システムにおいては、トレーニング形式に応じて、複数の出力ノードが１つ又は複数の種類の動作と関連付けられていてもよい。
当然のことながら、潜在的には、推定ユーザ状態に応答して、複数のフィードバック動作が示されるようになっていてもよい。このような状況において、フィードバックプロセッサはその後、例えば関連する１つ又は複数の変数により暗示される動作が引き起こす変化の程度に基づいて、フィードバック動作を１つだけ選択するか、複数のフィードバック動作を並行又は順次実行するかを決定するようにしてもよい。後者の場合は任意選択として、予め定められた順番によって順序が決まり、同じくフィードバック動作ごとのフラグ出力ノードの活性化の強度に応答して、及び／又は各動作の関連する１つ又は複数の変数によって変化の程度が暗示される。
また、当然のことながら、このような機械学習システムのトレーニングのため、測定及び／又は報告されたユーザ状態を入力として提供するとともに、それぞれの提案フィードバック動作を目標として提供することも可能であり、対応するユーザ状態を有するユーザに対するユーザトライアルにおいて報告された効果に従って、動作及び値が選択される。この場合も同様に、効果又は有効性は通常、ユーザが知覚する状態の改善並びに／又は予め定められた基準若しくは好ましい状態に向けた神経学的及び／若しくは生理学的状態の変化に関する。
任意選択として、最初のトレーニングフェーズとして模擬状態及び対応するフィードバック動作の使用により、（例えば、上述のようなアンケート結果に基づいて）初期トレーニングを提供した後、割合的に小さな実世界トレーニングデータのコホートを使用してモデルを精緻化することも可能である。
任意選択として、任意のフィードバック動作の効果及び／又は適合性、望ましさ、実用性等に関するユーザ自身からのフィードバックをさらに使用することにより、モデルを精緻化するとともに、ユーザに対して効果的にカスタマイズすることも可能である。このフィードバックについても同様に、例えば送達デバイス若しくは電話等の送達エコシステム内のデバイスのユーザインターフェース並びに／又は神経学的及び／若しくは生理学的反応の測定結果に基づいて、ユーザにより報告されるようになっていてもよい。複数のフィードバック動作が実行又は指定されている場合は、任意選択として、ユーザがそれぞれを選好順にランク付けするようにしてもよい。
要約すると、ユーザ状態の明示的な推定を第１段階又は暫定段階として含む二段階プロセスは、ルールベースの技術又は機械学習による実行のいずれを問わず、対応／相関のモデル化に用いられる利用可能な基礎経験データセットにこれらの段階がより適合する場合に使用され得る。
客観的に、このモードでの推定プロセッサの動作では上記のように、通常は異なる個々、部分集合、及び／又はクラスレベルのユーザ因子の形態で取得プロセッサからの入力を取り込み、１つ又は複数の提案フィードバック動作を出力するが、この動作には、単にフラグと同様の方法で動作を識別すること、提案フィードバック動作に対応する活性化レベル及び出力に基づいて当該動作の推定状態に対する関連度を識別すること、並びに／又は提案フィードバック動作を少なくとも部分的に特徴付ける１つ若しくは複数の変数の変化若しくは変化量を指定することを含む。
したがって、ユーザ状態の明示的な推定は通常、内部の暫定段階である。ただし、当然のことながら、この推定値は、ユーザへの情報として中継することも可能であり、任意選択として、特に多変量記述における推定値又は推定値の成分が主観的尺度又はユーザのストレス感覚等の主観的尺度の代理に関連する場合、ユーザは推定値を修正することも可能である。したがって、例えばユーザの携帯電話のユーザインターフェースに推定値を表示することも可能であるし、また、ユーザがこの情報を用いて自己評価を行い、結果として推定値を変更することも可能である。その後、第２段階において、当初の生成推定値の追加又は代替としてユーザ状態の修正推定値を使用することにより、ユーザ状態の元の推定値に基づく提案よりも正確と考えられる提案フィードバック動作を識別／生成することも可能である。
さらに、ユーザの状態の推定値に加えられた如何なる変更も、第１段階のモデルの更新及び精緻化に使用可能であり、実際には特定の機械学習技術について、ユーザによる修正の欠如が同様に、トレーニングを目的とした推定値の正の強化と捉えられる可能性がある。
本明細書において前述した通り、これ以上のトレーニングが望ましくない場合は、任意選択として、機械学習プロセスに由来する入出力値間の関係が１つ又は複数のルックアップテーブルに取り込まれるようになっていてもよく、演算上の使用がより容易となり得る（ただし、メモリの占有は増加すると考えられる）
暗示的な状態推定
本明細書の一実施形態においては、上述の二段階プロセスを使用せず、推定プロセッサは、取得プロセッサが入力として提供する個々、部分集合、及び／又はクラスレベルのユーザ因子と、出力として生成され、通常はユーザの状態を変更するように期待される提案フィードバック動作との間の関係の一部としてユーザの状態を暗示的に推定する一段階プロセスを実行する。
したがって、取得ユーザ因子のうちの１つ又は複数に基づいてユーザ状態の推定値を計算するように構成された推定プロセッサ（１０２０）は、取得ユーザ因子のうちの１つ又は複数に基づいて提案フィードバック動作状態を識別／生成するように構成された推定プロセッサ（１０２０）と同等であってもよく、この場合、ユーザ状態は、ユーザ因子とユーザの暗示的推定状態を変更するように期待される提案フィードバック動作との間の関係において、暗示的である。
本明細書において上述した二段階プロセスと同様に、推定プロセッサは、予め定められたルール、アルゴリズム、及び／又はヒューリスティックの使用によって、取得プロセッサからの入力データを推定状態へと変換するようにしてもよい。これらは、例えば明示的状態推定実施形態の２つの別個の段階のプロセスを組み合わせること、並びに／又は、暗示的状態推定手法の一段階性質に応答してルール、ダイアグラム、及び／若しくはヒューリスティックの一部若しくは全部を精緻化することを行うようにしてもよい、又は一段階プロセスの場合にゼロから導出されるようになっていてもよい。
この場合も、二段階プロセスと同様に、推定プロセッサは、上記の代替又は追加として、ルックアップテーブルの使用により、入力データを提案フィードバック動作へと変換するようにしてもよい。これらは同様に、二段階手法によるルックアップテーブルを連結したもの、及び／若しくは、別途処理によって一段階ルックアップテーブルを提供するもの、又は一段階プロセスの場合にゼロから導出したものであってもよい。
この場合も、二段階プロセスと同様に、推定プロセッサは、上記の代替又は追加として、機械学習を使用するようにしてもよい。この場合、例えば、明示的な状態推定の第１段階で用いられる入力及び推定段階から提案フィードバック動作を生成する第２段階で用いられる目標の使用によって、両者間の測定可能な対応関係を識別する機械学習システムをトレーニングするようにしてもよい。
当然のことながら、トレーニング用の対応する入力及び目標を提示するには、トレーニングセットにこの対応を取り込んでいる必要がある。本明細書において上述した通り、入力及びユーザ状態並びにユーザ状態及び効果的なフィードバック動作について、データセットが存在する可能性がある。その結果、入力及びフィードバック動作は、必要により共通のユーザ状態値、クラス、又は多変量記述子に基づいて、トレーニング目的で一体化可能である。明らかなこととして、ユーザ因子の測定及び／又は自己報告がなされ、ユーザ状態の測定及び／又は自己報告がなされ、その後のフィードバック動作の効果、適合性、望ましさ、実用性等の測定及び／又は自己報告がなされたユーザによりトレーニングデータセットが収集された場合は、（取得プロセッサが提供するような）入力ユーザ因子及び目標フィードバック動作の自己一貫性集合をトレーニングに使用可能である。
上記の代替又は追加として、別個のデータセットでトレーニングした明示的状態推定の二段階システム、２つの段階からの各ルール、アルゴリズム、及び／若しくはヒューリスティックを使用する明示的状態推定の二段階システム、並びに／又は２つの段階からのルックアップテーブルを使用する明示的状態推定の二段階システムをデータ源として使用可能である。
例えば、二段階推定用のルックアップテーブル若しくはルール、アルゴリズム、及び／若しくはヒューリスティック、並びに／又は機械学習システムの第１及び第２段階を通じた実行による一段階ルックアップテーブルの作成によって、取得プロセッサが提供するような入力とこれらの入力を用いた二段階プロセスの実行により識別／生成される提案フィードバック動作との間のルックアップリンクを提供するようにしてもよい。
上記の代替又は追加として、二段階推定用のルックアップテーブル若しくはルール、アルゴリズム、及び／若しくはヒューリスティック、並びに／又は機械学習システムの第１及び第２段階を通じた実行による一段階機械学習システムのトレーニングによって、取得プロセッサが提供するような入力を提供するとともに、これらの入力を用いた二段階プロセスの実行により識別／生成される提案フィードバック動作をトレーニングする目標を提供するようにしてもよい。
任意選択として、このようにトレーニングされた一段階機械学習システムはその後、上述のような複合トレーニングセット等の追加データ、並びに／又は、段階方式について本明細書で上述したのと同様に、ユーザフィードバックシステムの使用中に１人又は複数人のユーザから受け取ったデータを使用して、そのトレーニングを精緻化するようにしてもよい。
また、当然のことながら、例えばトレーニングセットは、データセット又はプロセスの融合物の使用ではなく、所望の入力値及び目標値の取り込みに直接基づいていてもよい。
当然のことながら、二段階手法又は一段階手法について、送達エコシステムの１つ又は複数のデバイスを用いたトレーニングデータの収集により、例えばユーザ因子をユーザ状態に関連付けるトレーニングセットを構築するようにしてもよい。このようなトレーニングセットは、提案フィードバック動作を生成せず、単にユーザ因子及びユーザ状態情報を収集するユーザフィードバックシステムのバージョンにより生成されるようになっていてもよい。同様に、ユーザ状態を提案フィードバック動作に関連付けるトレーニングセットは最初、それぞれの状態が既知（例えば、測定済／報告済）のユーザへの質問に基づいて、例えばユーザテスト方式の一部として、電話のユーザインターフェースを介してフィードバック動作の提案を評価するようにしてもよい。したがって、この場合、フィードバックシステムは、フィードバック動作の提案及び提案動作のうちの１つ又は複数の選択を行うようにしてもよいが、異なるバージョン又はモードにおいては、例えばトレーニングデータ収集フェーズ又は校正フェーズ（例えば、本明細書の他の場所に記載の通り、応答をより良好に調整可能なサブグループ内のユーザの特性化）において、（例えば、ユーザインターフェースを介して）選択された（１つ又は複数の）提案フィードバック動作をユーザに提示して評価するようにしてもよいし、ユーザの推定状態を変更するように期待されるように、（明示的なモデル化又は暗示的なモデル化のいずれを問わず）ユーザ状態の推定に応答して、選択された（１つ又は複数の）提案フィードバック動作を実行させることにより、送達エコシステム内の少なくとも第１のデバイスの１つ又は複数の動作を修正するようにしてもよい。ユーザ因子を提案フィードバック動作に関連付けるトレーニングデータは、同様に取得されるようになっていてもよい。
したがって、このようなデータセットは、上述の通り、（任意選択として、例えばトレーニングデータを目的としてユーザから応答を引き出す場合を除いて）エコシステムのデバイスの１つ又は複数の動作の修正を実際には生じさせないユーザフィードバックシステムのバージョン又はモードを用いて取得されるようになっていてもよい。
したがって、このようなユーザフィードバックシステムの先行生成すなわちユーザフィードバックシステムのトレーニング／精緻化モードには、ユーザ状態を示す１つ又は複数のユーザ因子を取得するとともに、（例えば、ユーザ因子と同様の測定結果及び／若しくはユーザによる自己報告に基づく）ユーザ状態データ、並びに／又はフィードバック動作の選好／効果データを取得するように動作可能な取得プロセッサ（１０１０）を含むことも可能である。そして、推定プロセッサは、例えば十分なデータのコーパスが蓄積されると、上述したようなユーザ因子に基づく入力と（二段階方式における）ユーザ状態に基づく目標又は（一段階方式における）提案フィードバック動作との間の対応／関係／相関が上述の通りモデル化されるトレーニング又は開発フェーズを含むことになる。
上記の代替又は追加として、このようなフィードバックシステムの先行生成及び／又はトレーニングモードにおいては、送達デバイス及び／又は送達エコシステムの他の参加デバイスが結果として、取得プロセッサへのデータのアップロードのみを行い、フィードバックシステムからのフィードバック動作（又は任意選択として、その他任意のデータ）のダウンロードは行わない可能性がある。
同様に、このようなフィードバックシステムの先行生成及び／若しくはトレーニングモード、並びに／又は、フィードバックシステムに対する改良若しくは補完入力の提供においては、本明細書の他の場所に記載の通り、（例えば、バイオセンシングによる）神経学的／生理学的データ、（例えば、タッチ、加速度計、又はＧＰＳセンサによる）運動及び／若しくは場所のユーザ因子、コンテキストユーザ因子、並びに／又は本明細書に開示のその他のユーザ因子のいずれか等からのユーザ因子に対して、ユーザが報告するようなユーザの状態に関する直接入力を伴う場合がある。これは上述の通り、トレーニングセットの生成に使用可能であるが、この代替又は追加として、取得プロセッサ又は推定プロセッサによって直接、ユーザの報告状態がユーザ因子として処理されるようになっていてもよい。原理上、ユーザの報告状態は任意選択として、推定プロセッサによる明示的な状態推定の代わりとして用いられるようになっていてもよいが、少なくともいくつかの場合においては、導出可能なものと比較して近似的であること、又は、いくつかの測定結果（利用可能な場合）からの推定が可能となり、ユーザには、フィードバックシステムに利用し得る事実がすべて通知されるわけではない。さらに、一部のユーザは、特に抑圧等の病的状態の場合、それぞれの状態を正常化して、先入観で自己報告する場合がある。このため、任意選択として、状態に関するユーザの直接入力は、上述のような第１段階（又は、第１段階のみ）において、推定プロセッサへの入力として、上述のような取得プロセッサからの１つ又は複数の他のユーザ因子と併せて用いられるようになっていてもよい。任意選択として、この代替又は追加としては、二段階技術の使用の場合、状態に関するユーザの直接入力が推定プロセッサの第２段階への入力として、それぞれの状態の推定値と併せて用いられるようになっていてもよい。
トレーニング及び入力における他の変数も考えられる。例えば、当然のことながら、本明細書において上述した通り、異なるユーザ因子は、異なる時間枠で動作又は変動する。結果として、本明細書に記載のような推定プロセッサの二段階手法又は一段階手法の場合は、推定プロセッサの連続する動作間の間隔内での変化が予想されないユーザ因子は、再取得されるのではなく、（例えば、ストレージ１０１２に）格納されて再利用されるようになっていてもよい。
さらに、これらの長期因子に関する推定モデルの一部は、これらの因子の結果が変わらないと予想される場合、再実行の必要がないと考えられる。これは、ルール、アルゴリズム、及び／若しくはヒューリスティック法、並びに／又はルックアップテーブルの場合は容易と考えられるが、機械学習システムの場合は、アーキテクチャの変更が必要となる場合もある。例えば、二段階ＭＬ又はマルチレイヤシステムでは、すべての入力に対してトレーニングが行われるが、その後は長期のユーザ因子に関する入力又は出力がクランプされた状態で実行され、ＭＬシステムの当該部分の演算済みの中間結果は、より短い時間枠でユーザ因子から新たに生成された中間結果と併せて、ＭＬシステムのその他の部分に供給され得る。
また、当然のことながら、本明細書において上述した通り、異なるユーザがそれぞれの送達エコシステム内に異なる組み合わせのデバイスを有すること、及び／又は、これらのデバイスの異なる組み合わせが一度にアクティブとなることが考えられる。同様に、異なるユーザがソーシャルメディア上で大小異なる存在感を有する場合もあるし、それぞれのデジタルカレンダーの利用度が大小異なる場合もある。結果として、取得プロセッサが利用可能なユーザ因子ひいては推定プロセッサが利用可能な入力は、ユーザごと及び／又は時間ごとに異なり得る。したがって、推定プロセッサは、利用可能な入力に応じて異なるモデル（上述の通り、明示的又は暗示的）を用いることにより、フィードバック動作を提案するようにしてもよい。この代替又は追加として、モデルへの入力が欠落している場合は、提案フィードバック動作に対する当該欠落入力の影響を低減又は除去するため、中立的な入力値が提供されるようになっていてもよい。したがって、推定プロセッサによる提供／推定プロセッサに対する提供がなされる異なるモデルの数は、モデルに想定されるデータ源の数（より多く又はより多様なデータ源の場合は潜在的に、モデルがより脆弱となる）と、入力が現在利用できない場合のプラセボ／中立値での入力の置換に対するモデルの堅牢性と、によって決まると考えられる。後者の場合は、当然のことながら、一部の入力が他よりも重要と考えられるため、少なくとも一部の個々の入力がモデルの実行に必要となる場合があり得る。このため、モデルの複雑性及び堅牢性に応じて、モデルが１つだけ必要となる場合もあるし、様々なシナリオを想定したモデル群が必要となる場合もある。任意選択として、すべての利用可能なモデルの部分集合は、送達エコシステムに存在することが知られているデバイスに応じたユーザに対して選択される。一方、例えばユーザが新たなドック２００を購入するような恒久的な場合又は例えば、ユーザが自動販売機若しくは販売時点管理デバイスと相互作用するような一時的な場合のいずれを問わず、新たなデバイスが送達エコシステムに加わった場合には、新たなモデルが追加されるようになっていてもよい。
推定プロセッサ出力
一段階プロセスの使用又は二段階プロセスの使用のいずれを問わず、また、任意段階の推定がルール、アルゴリズム、及び／若しくはヒューリスティック、ルックアップテーブル、並びに／又は機械学習のいずれに基づくかを問わず、推定プロセッサの出力は、提案フィードバック動作である。
考え得るフィードバック動作は、質的及び／又は量的に異なる。
したがって、例えば、フィードバック動作は、ユーザに対するエアロゾルの生成の修正（現在の状況への応答若しくは先取りのいずれを問わず）、吸引中若しくは吸引間のユーザの送達デバイス若しくはシステムとの相互作用の修正、送達デバイス若しくはシステムのユーザインターフェースの修正、送達デバイス若しくはシステムの使用若しくは使用変更のユーザへの喚起、送達デバイス若しくは送達デバイス消耗品の動作若しくは選択の推奨、並びに／又は活性成分の送達とは直接関連しないものの、ユーザの状態の（例えば、バイオフィードバックを通じた）直接的な変更若しくは（例えば、ユーザのヘッドフォンのノイズキャンセルを起動することによる）間接的な変更が可能なデバイスの動作の推奨／起動／修正に基づいて質的に変動し得る。
したがって、より一般的に、フィードバック動作は、ユーザの行動及び／又は習慣を変えて状態を変更することに焦点を当てた挙動に関するカテゴリ、ユーザに送達される１つ若しくは複数の活性成分がそれぞれの状態を変える様態に焦点を当てた薬剤に関するカテゴリ、並びにユーザの状態を変えるための代替的な第一若しくは第三者オプション（すなわち、送達デバイス、送達エコシステムの他のデバイス、若しくは他の場所に関連する）に焦点を当てた非消費介入のカテゴリに分類され得る。
一方、提案フィードバック動作は、フィードバック動作の効果がユーザの状態に前向きな変化をもたらすことが望まれる程度に応じて、質的に変動し得る。したがって、例えば、送達デバイスにおいては、加熱器温度、ペイロードエアロゾル化、ペイロード組成等の変化が必要に応じて、変化の程度又は変化のクラスを示す定量値を含む場合がある。同様に、送達デバイス又は送達エコシステムの別のデバイスにおけるユーザインターフェースの修正には、送達システムとの間で要求若しくは催促されるユーザ相互作用の数並びにこれらユーザ相互作用の性質に関するインクリメントステップを含んでいてもよい。例えば、５つのカテゴリを通じて実行され、第１のカテゴリは、ユーザの中断を最小限にするために通知を有さず、第２のカテゴリは、低バッテリ又は低ペイロード当の重要な通知のみを有し、第３のカテゴリは、重要な通知及び重要ではない通知が提供されるデフォルトに対応し、第４のカテゴリは、ユーザインターフェースの他の特徴をユーザに持たせるための推奨及び／又はプロンプトをさらに含み、第５のカテゴリは、可聴トーンを追加として含む。これら５つのカテゴリは、ユーザの状態に応じて、ストレス度（例えば、ストレス度が高い場合は最小限の通知）及び／又は退屈度（例えば、退屈度が高い場合は大きな通知）のスケールで選択されるようになっていてもよい。
上述の通り、フィードバック動作の種類並びに／又は変更量若しくは変更クラスは必要に応じて、ルール、アルゴリズム、及び／若しくはヒューリスティック、ルックアップテーブル、並びに／又は機械学習に従って識別されるようになっていてもよい。
同様に、前述の通り、複数種類のフィードバック動作並びに／又は複数の変化量若しくは変化クラスがユーザ因子／ユーザ状態に対する適当な応答として計算／推定される場合は、任意選択として、複数のフィードバック動作がそれに応じて提案されるようになっていてもよいし、例えば活性化の強度に基づいて上位Ｎ個のフィードバック動作が選択されるようになっていてもよく、Ｎは１以上であってもよい。
フィードバックプロセッサ
フィードバックプロセッサ１０３０は、１つ又は複数の提案フィードバック動作の実行により、ユーザ状態の推定に応答して、送達エコシステム内のデバイスの１つ又は複数の動作を修正させるように動作可能である。
したがって、フィードバックプロセッサは、推定プロセッサにより提案された１つ又は複数のフィードバック動作を送達エコシステム内で適当に生じさせるように作用し得る。
１つ又は複数のフィードバック動作は通常、ユーザの推定状態を変更することが期待されるように実行される。このユーザは、一般的、平均的、想定内のユーザと考えられる。当然のことながら、（１つ又は複数の）提案フィードバック動作の生成の基礎となる１つ又は複数のモデルは通常、ユーザのコーパスからのデータを使用して開発又はトレーニングされるため、一般的、平均的、又は想定内のユーザの状態の変更に関連する。
ただし、ほとんどのユーザはこれらの変化に対して同様に反応する可能性があるため、通常は、各送達デバイスの特定のユーザの状態が同様に変化することになる。
ただし、本明細書の他の場所に記載の通り、フィードバックシステムは、提案フィードバック動作の効果に関する（例えば、測定又は自己報告による）個々のユーザからの別途フィードバックを受け取ることができる場合、任意選択として、例えば補完トレーニング及び／又はパラメータの精緻化により、特定のユーザに対するさらなる調整が可能となるため、特定のユーザの推定状態を変更することが期待されるように、ユーザ状態の推定に応答してフィードバック動作を実行することができる。同様に、例えば属性及び／又はフィードバック動作に対する応答のパターンに基づいて、異なるユーザグループに対して別個のルール、アルゴリズム、及び／若しくはヒューリスティック、ルックアップテーブル、又は機械学習システムが生成されるようになっていてもよいため、フィードバックの効果の測定又は報告評価が特定のユーザから得られない場合であっても、機械学習システムのトレーニングの効果的な精緻化又はアルゴリズム等のパラメータの変更には少な過ぎて応答をカスタマイズできない場合であっても、これらのグループのうちの１つに含まれる特定のユーザに対して提案フィードバック動作がさらに調整される。
取得プロセッサ及び推定プロセッサと同様に、フィードバックプロセッサ１０３０は、１つ又は複数の物理及び／又は仮想プロセッサを備えていてもよく、また、リモートサーバ１０００内の配置、並びに／又は、送達エコシステム内の複数のデバイスへの機能の分散若しくは別途分散が可能であって、ユーザの携帯電話１００、ドッキングユニット２００、自動販売機３００、及び送達デバイス１０自体が挙げられるが、これらに限定されない。フィードバックプロセッサは、例えば推定プロセッサ１０１０からデータを受信するための１つ又は複数の通信入力と、例えば送達デバイス１０及び／若しくは上掲のような送達エコシステム１内の別のデバイス、又はフィードバック動作に参加し得るその他任意のデバイスと通信するための１つ又は複数の通信出力と、を備えていてもよい。
特に、フィードバックプロセッサは任意選択として、サーバ並びに／又は自動販売機、携帯電話、若しくは実際の好適な送達デバイス等の好適な演算能力を有する送達エコシステム内のデバイスに配置され、任意選択として１つ又は複数のフィードバック動作を選択するとともに、エコシステム内の１つ又は複数の各デバイスを選択して１つ又は複数のフィードバック動作を実行可能な選択・通知サブプロセッサ（図示せず）と、任意選択として、エコシステム内の１つ又は複数の各デバイスにおいてフィードバック動作の実行を管理する動作実行サブプロセッサ（図示せず）と、を備えていてもよい。任意選択として、動作実行サブプロセッサは、フィードバックプロセッサとは別個のプロセッサと考えられる。
本明細書において、選択・通知サブプロセッサ及びフィードバックプロセッサの言及、又は、動作実行サブプロセッサ及びフィードバックプロセッサの言及は、それぞれ同じ意味と考えられる。当然のことながら、これらのサブプロセッサは、フィードバックプロセッサにとっての補完的なハードウェアであること、及び／又は、フィードバックプロセッサの役割を効果的に共有することが可能である一方、好適なソフトウェア命令の下で動作するフィードバックプロセッサの機能と同等であってもよい。一方、上述の通り、少なくとも動作実行サブプロセッサが任意選択として、フィードバックプロセッサとは別のプロセッサであってもよく、例えばインターネットを介してフィードバックプロセッサと通信する。
選択及び通知
任意選択として、選択・通知サブプロセッサは、２つ以上のフィードバック動作が適当であり得ることを推定プロセッサが示す場合、本明細書において上述した通り、推定プロセッサにより生成された１つ又は複数のフィードバック動作を選択するようにしてもよい。明らかなこととして、フィードバック動作が１つだけ提案されている場合は、デフォルトとしてこれが選択されることになる。
選択されたフィードバック動作について、選択・通知サブプロセッサはその後、フィードバック動作を実行すべき送達エコシステム内の１つ又は複数のデバイスを選択するようにしてもよく、フィードバック動作の種類及び／又は量を特徴付ける上記又は各々のデバイスに対するコマンド／通知／命令を策定する。当然のことながら、デバイスに対して１つのフィードバック動作だけが可能な場合は、通知行為において種類が暗示的となり、同様に、デバイスに対して１つの量のフィードバック動作だけが可能な場合は、通知行為において量が暗示的となり得る。送達エコシステム内の如何なるデバイスも、潜在的にフィードバック手段を備え得る。したがって、当然のことながら、送達エコシステム内の取得プロセッサに対してユーザ因子データを提供する１つ又は複数のデバイスは潜在的に、上記又は各々のフィードバック動作を実行する１つ又は複数のデバイスと異なる。
任意選択として、選択・通知サブプロセッサは、フィードバック動作を提供する目的で、送達エコシステム内のデバイスをポーリングし、それぞれの可用性を決定するようにしてもよい。例えばインターネットを介してプロセッサによりアクセス可能なデバイスについては、ユーザ又はユーザの送達デバイス（例えば、送達デバイス１０、携帯電話１００、ウェアラブルデバイス４００、ドッキングデバイス２００）と関連して登録されたデバイスが直接ポーリングされるようになっていてもよい。
仲介デバイス（例えば、アクセス可能デバイスに対するブルートゥース（登録商標）接続）を介してのみアクセス可能なデバイスについては、アクセス可能デバイスに対して、このような間接デバイスへのポーリングが求められる場合もある。したがって、例えば、選択・通知サブプロセッサは、ユーザの携帯電話１００に対して、送達デバイス１０、ウェアラブルデバイス４００、又はドッキングデバイス２００（ローカルの有線又は無線接続を介してのみアクセス可能な場合）へのポーリングの実行／要求を行うようにしてもよい。
自動販売機３００又は他の販売時点管理システム等、ユーザと正式に関連付けられていないデバイス又はユーザと断続的にしか関連付けられていないデバイスについて、選択・通知サブプロセッサは、携帯電話１００又は送達デバイス１０など、ユーザと関連付けられた送達エコシステム内のデバイスから位置データを受信して、自動販売機３００の登録位置又は報告位置と比較するようにしてもよい。位置が互いの閾値距離内である場合、自動販売機は、当該条件が当てはまる間、送達エコシステムの一部と考えられる。この代替又は追加として、選択・通知サブプロセッサは、例えばユーザ又はその関連デバイスの詳細を明らかにすることなくアクセス可能デバイスを識別可能となるように使い捨てＩＤを使用することにより、アクセス可能デバイスに対して、互換性のある任意の自動販売機のポーリングを指示するようにしてもよいし、アクセス可能デバイスを識別するブルートゥースビーコンのブロードキャストを指示するようにしてもよい。このようなＩＤは、自動販売機による検出を可能にするＩＤの目的を識別するコンポーネントと、それに続けて、ユーザ又はその関連デバイスに固有の使い捨てコンポーネントと、を含んでいてもよい。本発明の実施形態に係る互換性自動販売機はその後、任意選択として、使い捨てＩＤを認識して選択・通知サブプロセッサに中継することにより、ユーザが自動販売機のローカル無線範囲内にアクセス可能デバイスを有する旨を通知するようにしてもよい。当然のことながら、上記では自動販売機に言及したが、これは説明を目的とした一例に過ぎず、これらの技術は、車若しくは列車、店舗内のワイファイ（登録商標）若しくはブルートゥース（登録商標）ホットスポット、スマートＴＶ等、ユーザと正式に関連付けられていない任意のデバイス又はユーザと断続的にしか関連付けられていない任意のデバイスにも当てはまり得る。
任意選択として、ユーザ自身の送達エコシステムの外側のデバイスが選択されるようになっていてもよい。例えば、送達デバイス並びに／又はユーザと関連付けられた友人若しくは家族の電話等のデバイス（例えば、ユーザによるこれらの人々の登録に従う）の使用によって、その友人又は家族にユーザの状態を通知することにより、友人又は家族が介入できるようにしてもよい。任意選択として、ユーザは、このことが発生する条件並びに／又は友人若しくは家族が通知される条件を設定することができる。同様に、ユーザの予め定められた近接領域内のデバイスが選択されるようになっていてもよい。例えば、ユーザの気分が良い場合は、ユーザの予め定められた半径内の互換性デバイスがすべて、光の色等の特徴を同期させることにより、楽しい社会的出会いがあることをこれらのユーザに知らせるようにしてもよい。
これらの技術のうちの１つ又は複数を使用することにより、選択・通知サブプロセッサは、現時点でフィードバック動作の送達に利用可能なデバイスを決定するようにしてもよい。
通常、フィードバック動作は、送達エコシステム内の特定のデバイス又は機能を果たすように協働する一対のデバイスに固有である。その結果、提案フィードバック動作又は選択されたフィードバック動作に関して、選択・通知サブプロセッサは任意選択として、当該フィードバック動作に関連する送達エコシステム内の１つ又は複数のデバイスのポーリングのみを行うようにしてもよい。
ただし、より一般的に、フィードバック動作は、当該フィードバック動作を送達するのに必要な特定の機能に固有と考えられる。したがって、例えば、送達デバイスの使用間によりゆっくり／落ち着いて呼吸すること又は送達デバイスの使用中によりゆっくり／落ち着いて吸引すること等の特定の動作の実行をユーザに促すメッセージを含むフィードバック動作は、このようなメッセージを表示可能な送達エコシステム内の任意のデバイスで実行されるようになっていてもよく、例えば、送達デバイス自体（ディスプレイを備える場合）、ユーザの携帯電話、フィットネスウェアラブル、又は送達デバイスの好適に装備されたドッキングユニットのうちの１つ又は複数により提供されるようになっていてもよい。原理上、このようなメッセージは同様に、自動販売機又は他の販売時点管理デバイスによりユーザに提供されるようになっていてもよい。
同様に、当然のことながら、提案フィードバック動作の生成に用いられる入力データを送達エコシステム内の特定のデバイスがフィードバックシステムに提供するようにしてもよい。結果として、このようなデバイスからの入力動作がそれぞれのアクセス可能性を示すものとして記録される場合、並びに／又は、現時点で特定のデバイスがフィードバックシステムにアクセス可能であることが提案フィードバック動作から暗示され得る場合がある。いずれの場合も、デバイスのポーリングは不要であってもよいし、ポーリング方式がある場合は、入力データの受信が効果的なポーリング結果として処理されるようになっていてもよい。
フィードバック動作に関連する１つ又は複数のデバイスが利用できない（例えば、ポーリングに応答しない）場合は、任意選択として、推定プロセッサによって複数のフィードバック動作が提案された場合、フィードバックプロセッサ／選択・通知サブプロセッサが上位Ｎ個のフィードバック動作の中で次に提案されたフィードバック動作を選定するようにしてもよい。フィードバック動作に利用可能な関連デバイスがない場合、フィードバックプロセッサは、如何なるフィードバック動作も実行しないこと、並びに／又は、例えばユーザの電話のユーザインターフェースを介してその旨の通知をユーザに送ること、若しくは、エコシステム内の他のデバイスにリンクするためのアクセス可能デバイスとしてユーザの電話を利用できない場合は、ユーザが再びコンタクト可能となったら到達するテキスト又は類似の他のメカニズムを介してユーザに通知することが可能である。同様に、フィードバックプロセッサと関連する１つ若しくは複数のデバイスとの間で現在利用し得る有効な通信がない場合、又は、（フィードバックプロセッサが少なくとも部分的に配置される場所に応じて）関連する１つ若しくは複数のデバイスにおけるフィードバックプロセッサと推定プロセッサ若しくはフィードバックシステムの他の部分との間に有効な通信がない場合、関連する１つ又は複数のデバイスは、通常の他のデフォルト送達又は当該デバイスに適した他のデフォルト挙動をデフォルトとするようにしてもよい。
フィードバック動作に関連する１つ又は複数のデバイスが利用可能である場合（すなわち、ポーリングに応答する場合、デバイスが依然としてアクセス可能であると想定され得る予め定められた先行期間内にポーリングに応答した場合、又は予め定められた先行期間内に入力データを提供した場合）、フィードバックプロセッサは、推定プロセッサが提案するようなフィードバック動作を実行するための１つ又は複数のコマンドを１つ又は複数のデバイスに送信することになる。
上述の通り、コマンドの性質は、提案動作並びに１つ若しくは複数の目標デバイスによって決まり得る。場合によっては、提案動作（例えば、オフになっているデバイスをオンにすること）の指定にコマンドの存在だけで十分となる。他の場合に、コマンドは、例えば送達システム内の加熱器機能、ペイロード種類、ユーザインターフェース挙動等の変更に関して、フィードバック動作の種類を指定することが必要となる。これらいずれの場合も、コマンドは、フィードバック動作の量の指定によって、例えば温度、ペイロード内の活性成分若しくは香料の濃度、又はユーザインターフェースに対して選択されたパラメータの変更を指定することが必要となり得る。
上述の通り、コマンドは、アクセス可能デバイスに対して直接受け渡されるようになっていてもよいし、アクセス可能デバイスがエコシステム内の別のデバイスにコマンドを中継すること又はそれ自体がこのようなデバイスにコマンドを発行することを要求するようにしてもよい。例えば、フィードバックプロセッサは、送達デバイス１０へのコマンドの発行をユーザの携帯電話１００に指示するようにしてもよい。ユーザの携帯電話がドック２００にコマンドを発行し、（例えば、充電又はペイロードのチャージのため）ドック２００がドッキングされた際に送達デバイスの設定を修正し得る場合等、別の間接度が想定され得る。同様に、当然のことながら、フィードバックプロセッサは、異なる種類のコマンドを異なるデバイスに発行するようにしてもよい。したがって、例えば、ユーザインターフェースの態様を変更するコマンドが携帯電話に直接発行され、（可能な場合は直接、又は、電話を介して）ドック２００に発行されることにより、ドック２００は、送達デバイスに提供されるペイロードの組成を変更するとともに、ドッキングされた場合には、送達デバイスの１つ又は複数の設定を変更する。当然のことながら、送達エコシステムにおいては、（直接、間接、又はこれら２つの混合のいずれを問わず）このようなコマンドの他の順列が考えられる。
本明細書の他の場所に記載の通り、当然のことながら、様々なフィードバック動作が送達エコシステムの挙動、薬剤、及び／又は非消費態様に関連していてもよい。
挙動フィードバック動作は通常、送達デバイス自体により送達される活性成分の量又は性質に関する動作以外の送達エコシステム内のデバイスの動作及び／又はデバイスとの相互作用に関するユーザの行動及び習慣を変更することに焦点を当てるが、これは並行して発生し得る。その例としては、香料若しくは香料濃度の変更、送達蒸気体積の変更による吸引挙動の修正、送達デバイス使用との関連若しくは送達デバイス使用との相関があるスケジューリング方式若しくはリマインダの修正、提供情報、（送達デバイス又は送達エコシステムの別のデバイスのいずれを問わず）フィードバックモード（例えば、触覚並びに／又は着色光、グラフィックテーマ、及び／若しくはメッセージ等の視覚）の観点でのユーザインターフェースの変更（例えば、ＬＥＤ等、送達デバイス上に交通信号ＵＩディスプレイを提供して、デバイスの使用の様態をユーザに警告する）等に関するものが考えられる。
したがって、例えば、香料の選択には、ユーザの現在の状態と相補的な挙動を促す香料の選定を含んでいてもよい。したがって、例えば、ユーザが疲れている場合にはペパーミント香料が元気を与える一方、ユーザがストレスを感じている場合にはラベンダー香料が希望又は催眠作用を与え得る。香料とユーザ状態との間の関係は、経験的に決定され得る。また、香料の選定は、ユーザの香料に対する選好度に基づいて、ユーザの挙動に影響を及ぼし、香料に対する選好度の高低によって消費が増減する。また、香料の変更は、前もって決められた様態での挙動の変更をユーザに促す役割を果たし得る。例えば、異なる香料は、異なる気分、挙動、又はユーザ状態に対応するイメージで販売される場合があるため、フィードバックプロセッサが特定の香料を選択させると、ユーザは関連するマーケティング／イメージに従って促される。
香料の切り替えは、例えば各香料のゲルパッチを使用し、適当なパッチを選択的に加熱すること、又は同様に、エアロゾル生成プロセスにおいて代替香料を選択的に加熱若しくは供給することにより可能となり得る。他の技術としては、液体香料の複数のリザーバの使用及び選択的な供給等が挙げられる。
香料濃度も同様に、ユーザの挙動を修正し得る。例えば、香料を完全に無効化すると、ユーザは消費を抑えることができる。一方、香料濃度をパターン化する（例えば、１時間の期間、２０分の期間、又は予め定められた期間にわたる不使用により区分される使用セッションにわたって、高い香料濃度から始めて徐々に低くしていく）と、ユーザは、送達デバイスからの介入の初期感を得ると同時に、収穫逓減の感覚を得て、期間／セッション内でより迅速に使用を中止するように促される。より一般的に、ユーザは、より強力な香料をより強力なプラセボ効果と関連付けることになる。このため、送達デバイスを使用する行動がユーザ状態の修正の一部である場合は、香料が強いほど、この行動の効果を高める可能性がある。これにより、任意選択として、香料濃度は、本明細書の他の場所で論じる通り、特に薬剤のフィードバック動作を含む他のフィードバック動作のための修飾子として使用され得る。
活性成分の供給から独立して送達蒸気体積を変更することには、エアロゾル／蒸気の吸引量の大小の印象をユーザに与えるという点で、香料の変更と同様の効果がある。送達蒸気体積を増やすと、ユーザは実際よりも多くの活性成分を吸引したような印象を与えられ、逆に、送達蒸気体積を減らすと、ユーザは吸引量が減ったような印象を与えられる。
したがって、例えば、送達蒸気体積を増やすことにより、ユーザに使用の抑制を促すことができる。
上記の代替又は追加として、使用頻度又はパターンの変化は、送達デバイス又は送達エコシステムのその他任意のデバイス（例えば、ドッキングユニット又はユーザの携帯電話等）によるスケジューリング又はリマインダの直接的な変更によって修正可能である。
例えば、（単一のＬＥＤ、フルディスプレイ、若しくはその中間のいずれを問わず）ユーザインターフェースコンポーネントの配色の変更、又は、実際の触覚若しくは音声等のその他任意のユーザインターフェース媒体を通じて、送達エコシステム内のデバイスにより他の形態のフィードバックが提供されるようになっていてもよい。したがって、例えば、交通信号方式を単一のＬＥＤで使用して、例えば予め定められた様態での挙動の変更をユーザに促すことも可能である。例えば、本明細書の他の場所で論じる通り、心拍、呼吸数、ガルバニック皮膚反応といったストレスの生理学的兆候等のユーザ因子、並びに／又は、ユーザによるソーシャルメディア若しくはテキスト投稿のキーワード、或いは、特にストレスを感じる場所等のカレンダーに示された状況等の他のストレス指標に応答するフィードバック動作において、ＬＥＤが緑色から黄色を経て赤色（又は、緑色から赤色に直接）進むようになっていてもよい。
ユーザインターフェースの能力が高いほど、より詳細及び／又は個々のユーザに合わせたフィードバックが可能となる。したがって、送達エコシステム内のデバイスが文字表示可能なディスプレイを備える場合は、特定のメッセージをユーザに提供可能である。その例としては、本明細書において上述した通り、送達デバイスの使用間のゆっくり若しくは落ち着いた呼吸並びに／又は送達デバイスの使用中のゆっくり若しくは落ち着いた吸引をユーザに促すこと、或いは、吸引オリエンテーションセッション間に長い間隔をとる旨の助言又はデバイスの１つ若しくは複数の設定の変更（特に、これらが自動的に行われない場合）の助言が挙げられる。
送達デバイス又は送達エコシステムのその他任意のデバイスの使用の修正方法をユーザに助言することのほか、このようなフィードバック動作では、より一般的にそれぞれの挙動を修正するよう助言可能である。例えば、ユーザがストレス状況から解放される時間を確保したり、元気が出る運動を行ったり、逆にヨガ等の瞑想的な活動を行ったりすることが推奨される。このような推奨は、事前に受け取ったユーザ選好に従って選択されるようになっていてもよい。したがって、例えば、ヨガ教室に通っていない人にはヨガが提案されない場合もある。
助言又は催促は、ユーザの現在の状態に寄与している可能性がある生理学的又は状況的因子と関連するものであってもよい。したがって、例えば、ユーザにストレスの身体的兆候があり、背景環境が騒がしいと検出された場合は、ヘッドフォンを装着してリラックスできる音楽を聴くように助言することも可能である。このため、助言は、送達デバイスの使用又は送達デバイスを通じた材料の消費と直接関連する必要がない。したがって、より一般的には、１つ又は複数のユーザ因子に従って、ユーザに与えられる任意のメッセージの文言が修正されるようになっていてもよい。
以上から、任意選択として、送達エコシステム内のデバイスは、任意選択として特定の方法での送達エコシステム内の別のデバイスの使用、又は、ベーピング若しくは同等の行為との関連を問わない他のデバイスの使用をユーザに促すようにしてもよい。
以上から、送達エコシステム内のデバイスは、ユーザの現在の状態に適した特定の製品の使用をユーザに促すようにしてもよい。例えば、このデバイスは、ｅシガレットを使用する代わりに、スヌースパウチへの切り替えをユーザに推奨するようにしてもよい。これは、例えばユーザがストレスを感じているように見えるが、送達デバイスであるｅシガレットの使用が不可能な環境にいる場合（例えば、ユーザが屋内にいるように見え、ユーザのカレンダーがレストランにいることを示す場合）に起こり得る。
当然のことながら、上述の他の形態のフィードバック動作とも相互作用し得る。例えば、ユーザは、別個の香料を提供する（又は、上記別個の活性成分又は活性成分濃度から独立した）２つの別個の送達デバイスを有していてもよく、送達エコシステム内のデバイスは、ユーザに関する現在利用可能なユーザ因子に応じて識別されるフィードバック動作に基づいて、現在使用するのが最善のものをユーザに助言する。
より一般的に、フィードバック動作は、ユーザの現在の状態が前向きであればそれを補完することよって強化する催促を与え、ユーザの現在の状態が後向きであればそれをより良い状態に戻すことを意図した催促を与えるようにしてもよい。したがって、ユーザの状態を変更することが期待されるフィードバック動作の場合、修復状況においては、ユーザの後向きな状態を新たな状態に変更する動作を伴っていてもよい。逆に、補完的又は支持的な状況においては、逆方向に変化しかねないユーザの現在の前向きな状態を維持する動作を伴っていてもよい。
フィードバック動作の発生後は、このようなユーザインターフェースの同様の使用によって、ユーザ状態を変更する動作の後、フィードバックをユーザに追加するようにしてもよい。この付加的なフィードバックは、動作後に意図されたユーザ状態の正の強化を与えるようにしてもよいし、（例えば、フィードバックシステムをトレーニングする目的及び／又はフィードバック動作の効果を認識／理解する自己評価の目的での）それぞれの状態に対する動作の有効性の測定をユーザに促すようにしてもよい。
次に、薬剤のフィードバック動作は、ユーザの状態を変化させる薬剤の介入に焦点を当てており、通常は、量又は種類等の活性成分に基づく介入、（例えば、現在のユーザ因子と将来のユーザ状態又はフィードバック動作との間の相関に基づく応答又は先取りとして）これらを変更するタイミング等に関する。また、このような行為は、代替的な消費モードの選択（例えば、ベープからスヌースへの切り替え又はその逆）にも関連し得る。
結果として、推定プロセッサは、本明細書の他の場所で説明するような１つ又は複数のユーザ因子に基づいて、少なくとも第１のフィードバック動作を識別するようにしてもよく、少なくとも第１のフィードバック動作は、送達デバイスにより送達される活性成分の量又は性質に関する。
量に関して、識別フィードバック動作には、活性成分を一切供給しない（例えば、プラセボ出力に切り替える）二分決定を含んでいてもよい。これは、利用可能なユーザ因子から推測されるユーザの現在の生理学的状態を所与として、活性成分が有害と考えられる特定の生理学的作用を有することが知られている場合に起こり得る。したがって、例えば、心拍を上昇させる可能性がある活性成分は、ユーザの心拍が高いことが検出された場合に停止されるようになっていてもよい。少なくとも短期間の場合は、活性成分を摂取している（又は、それにも関わらず同意が得られている場合には、以前の前向きな意味合いの行為の最中である）という確信の下、ユーザは依然として送達デバイスから消費することになるため、プラセボ効果が作用する可能性がある。
当然のことながら、このように活性成分の供給を停止することは、送達デバイスの送達機能を完全に停止させること、又は単に、送達デバイスにより供給される送達媒体内に活性成分を含めないことによって可能となり得る。前者の場合は、フィードバック動作が発生したことを示すメッセージがユーザに提供されるようになっていてもよく、ユーザは、送達デバイスが故障しているとは考えない。
二分決定の代替として、識別フィードバック動作では、ユーザに供給される活性成分の濃度及び／又は量を修正するようにしてもよい。例えば、活性成分の濃度は、本明細書の他の場所に記載の通り、フィードバック動作の活性化の程度又はフィードバック動作と関連付けられた出力値等の推定プロセッサの出力に従って、既定のレベルから上昇するようになっていてもよいし、必要に応じて低下するようになっていてもよい。同様に、活性成分の量（所与の濃度の場合）は、例えばエアロゾル生成パラメータ（加熱温度等）を修正して、送達デバイスを通る単位空気流当たりのエアロゾル生成量を調整することにより増減可能である。
したがって、フィードバックプロセッサは、変化の程度又は変化のクラスを示す定量値に応答するようにしてもよいし、必要に応じて、識別フィードバック動作に応答するようにしてもよい。
当然のことながら、フィードバック動作では、後続の１回の吸引、後続の期間中の吸引、予め定められた回数の吸引、又は、例えば送達デバイスの空気流及び吸引持続時間の測定結果から推定される予め定められた吸引総量について、活性成分の量をゼロから予め定められた値まで修正するようにしてもよいし、スライド式に修正するようにしてもよい。
また、このような修正の代替又は追加として、フィードバックシステムは、ある期間にわたる活性成分の送達の分散の管理によって、例えばユーザの消費パターンから相対的に独立して、当該期間と比較した場合にユーザが比較的頻繁に送達デバイスから消費できるように、緊急又は習慣的な送達方式を提供するようにしてもよい。したがって、例えば、所与の期間に通常２０回の吸引動作を含む場合、フィードバック動作では、習慣的又は緊急の送達方式を提供するように、例えば全体の吸引が類似する平均的な方法で同じ全体量の活性成分を送達するようにしてもよいし、活性成分の一部、大部分、又は全部を２０回のうちの少数の吸引に集中させるようにしてもよい。
このような送達方式の修正は、応答的なものであってもよく、ユーザが特にストレスを感じているように見える場合は、緊急の送達方式を実行した後、任意選択として緊急フェーズの濃度及び／又は量に応じた低濃度及び／又は少量の習慣的送達方式に戻すようにしてもよい。逆に、このような送達方式の修正は、予測的なものであってもよく、ユーザがストレスレベルの上昇を示す場合、又は、状況因子若しくは他のユーザ因子が差し迫った高ストレスの状況（例えば、運転テストを開始しようとしている状況）を示す場合、フィードバック動作には、例えばストレスの上昇に応じた緊急送達方式を与えることにより、又は、予想される高ストレス状況に先立って、ストレスの上昇を阻止する緊急送達方式を含むようにしてもよい。その後は、任意選択として、ユーザ因子によってストレスレベルが下がったこと及び／又は状況的なユーザ因子によって高ストレス状況が終わったことが示されると、それに対応して低速の習慣的送達方式に移行するようになっていてもよい。
吸引ベース又は予め定められた期間にわたる活性成分の量の変化に関する上記内容は、単一の活性成分が同じ送達デバイス又は複数の送達デバイスで利用可能であることを前提とする。ただし、２つ以上の活性成分が利用可能であってもよく、フィードバック動作には、ある活性成分から別の活性成分への切り替え、又は、２つ以上の活性成分の混合若しくは混合物の修正を含んでいてもよい。
活性成分には、例えば心拍、ドーパミン及び／若しくはコルチゾールレベルを変化させる生理学的効果、並びに／又は、本明細書の他の場所に記載の通り、脳化学及び／若しくは主観的なユーザ体験に影響を及ぼす生理学的効果をユーザに与える任意の組成物を含んでいてもよい。
最も一般的な活性成分はニコチンであるが、任意好適な活性成分が考えられる。
したがって、活性成分Ｘをユーザに送達済みの送達デバイスが使用中に付加的な活性成分Ｙを導入するようなフィードバック動作が存在する。一方、活性成分Ｘの濃度は、例えばユーザ状態の所望の変化がＸからＹへの移行の恩恵を受けるか、Ｘ及びＹの相補性の恩恵を受けるかに応じて、同じままであってもよいし、必要に応じて上昇又は低下するようになっていてもよい。
相補的な組成又は一方から他方への移行の一部としての第２の活性成分の導入の代替又は追加として、フィードバック動作には、ある活性成分から別の活性成分への単なる切り替えを含んでいてもよい。これは、例えば各活性成分用のゲル又は他の担体媒体を選択的に加熱すること、又は、同じ送達デバイスで消耗品のカートリッジを交換すること若しくは２つ以上の送達デバイスを所有している場合に別のデバイスに切り替えることをユーザに推奨することによって、単一の送達デバイス内で実行するようにしてもよい。後者の場合は通常、ユーザがフィードバックシステムに送達デバイスを登録済みとなり、任意選択として、送達デバイスがユーザ因子としてフィードバックシステムに現在搬送しているペイロードの種類を報告済みとなる。
また、ある活性成分から別の活性成分への切り替えを含むフィードバック動作には、ある形態の活性成分から異なる形態の活性成分への切り替えを含んでいてもよい。
例えば、フィードバック動作には、活性成分としてプロトン化ニコチンを提供するか否かを選択すること、又は、活性成分として一括供給されるニコチン又は別の活性成分の全体的な混合物の中で送達されるプロトン化ニコチンの割合を調整することを含んでいてもよい。
プロトン化ニコチンは、非プロトン化ニコチンよりも肺による吸収が速いため、例えばユーザ因子が突然のストレス発生を示す場合に好都合となり得る。
送達デバイスは、プロトン化ニコチン及び非プロトン化ニコチンのための各リザーバ、ゲル、又は他の送達機構を備えていてもよいし、要求に応じてプロトン化ニコチンを生成する手段を備えていてもよい。
したがって、より一般的に、フィードバック動作には、薬物動態学的な観点／ユーザ反応の観点から、同じ活性成分のより強いバージョン又は同じ活性成分のより効果的なバージョンの選択を含んでいてもよい。
当然のことながら、活性及び不活性エアロゾル成分の混合物又はエアロゾル内の２つの活性成分の混合物を調整すること、或いは、ある活性成分を（異なる活性成分又は同じ活性成分の異なるバージョンのいずれを問わず）別のものに置き換えることによって、活性成分の強度、有効性、濃度、及び／又は量を変更可能な場合、フィードバック動作によるこのような変更は、応答的なものであってもよいし、予防的なものであってもよい。非エアロゾル送達デバイスの場合、濃度の調整は、必要に応じて同様に混合することであってもよいし、異なる作成ブレンドを選択することであってもよい。一方、量の調整は、必要に応じて異なる量の品目及び／又は異なるサイズの品目を提供することにより実現されるようになっていてもよい。
ユーザ因子が生理学的なストレス並びに／又は状況的及び／若しくは環境的なストレス要因の存在を示す場合は、例えば応答的なフィードバック動作が識別されるようになっていてもよい。
一方、例えば状況的及び／又は環境的なストレス要因が存在する前には、例えば歯医者の訪問若しくは運転テスト等、高ストレスのイベントを示すユーザのカレンダー、テキスト、及び／若しくはソーシャルメディアの投稿の情報、又は、テキスト若しくはソーシャルメディアの投稿でユーザが行った想定ストレスを示すコメントに基づいて、例えば予防的又は予測的なフィードバック動作が識別されるようになっていてもよい。同様に、ユーザの場所又は一緒にいる人に関するユーザ因子についても、ストレスレベルの上昇と関連付けられる可能性がある。例えば、フィードバックシステムは、生理学的ストレスレベルとユーザの現在の状況若しくは環境的状況等の状況の他の態様との間の対応を学習することにより、ユーザが特定の場所に向かって移動しているように見える場合、特定の人々に囲まれ始めた場合、又は以前に高い生理学的ストレスと関連付けられた他の状況に入り込んだ場合に、予防的フィードバック動作による上述のような活性成分の変更によって、ストレスに対してより効果的となるようにしてもよい。
したがって、例えば、ユーザが高ストレスの状況に遭遇する前に、所与のエアロゾル量内でニコチン及び／又はプロトン化ニコチンの量を増やすことによって、ユーザに対するストレス要因の影響が低下することになる。任意選択として、フィードバックシステムは、薬物動態モデルの使用によって、高ストレスイベントの発生が予想される時間に調整済みの活性成分（例えば、ニコチン）が望ましい効果を発揮するように、予想される高ストレスの状況に先立つ所与のパフをこのように修正すべきかを判定することができる。
当然のことながら、上記例はストレスの緩和に関するものの、類似の手法によって、ユーザの前向きな状態を促進又は維持するようにしてもよい。
最後に、非消費フィードバック動作は通常、アロマセラピーシステム／スチーマー、バイオフィードバックデバイス、ヘッドフォン（例えば、ノイズキャンセリングの起動又は音量若しくは楽曲選択の修正）、車両の使用（例えば、ストレス警告、又は長距離ではあるものの渋滞が少ない経路若しくは低速の経路の選択／再選択）等、活性成分の消費と特に関連しないデバイスの起動／制御又は単なる使用の推奨に関連する。
選択・通知サブプロセッサは、１つ又は複数の実プロセッサ又は仮想プロセッサで構成されていてもよく、その機能は、必要に応じてサーバ並びに／又は送達エコシステム内の１つ若しくは複数のデバイス内に配置されていてもよいし、分散していてもよい。
動作の実行
動作実行サブプロセッサは、任意選択であってもよい。例えば、一部のデバイスは、別途の解釈も処理も要さずに、直接コマンドを受け入れ可能である。この場合、動作実行サブプロセッサは、不要とも考えられるし、その役割がフィードバックプロセッサ／選択・通知サブプロセッサにより実現されるようになっていてもよい。
一方、場合によっては、動作実行サブプロセッサの役割が実際のところ、例えばユーザインターフェースコマンドを解釈してデバイスの動作を変更可能なデバイス内に先在していてもよく、この場合、フィードバックプロセッサからのコマンドは任意選択として、このようなユーザインターフェースコマンドを単に複製するものであってもよい。
他の場合に、動作実行サブプロセッサは、例えば好適なソフトウェア命令に応じた従来のプロセッサを採用することによって、別個に設けられていてもよい。このような例は、コマンドを受信し、ユーザの携帯電話及び／若しくは携帯電話上のアプリ、送達デバイス、並びに／又は送達エコシステムの１つ若しくは複数の他のデバイスの態様のうちのの１つ又は複数を修正するように動作可能な携帯電話上のアプリであってもよい。同様に、送達デバイスのドック２００は、複数種の送達デバイスと同様に、このような動作実行サブプロセッサを備えていてもよい。
動作実行サブプロセッサは、上記又は各々の関連するデバイス上でフィードバック動作を実行するように動作する。したがって、例えば、フィードバック動作に関するコマンドが送達デバイスの加熱器温度の変更を記述している場合、動作実行サブプロセッサは、加熱器の動力源及び／又は加熱器のデューティサイクルの変更によって、指定の変更を実現するようにしてもよい。
同様に、例えばフィードバック動作に関するコマンドがユーザに対する環境ノイズレベルの低減を記述している場合、動作実行サブプロセッサは、一対のノイズキャンセリングヘッドフォンに対して、ノイズキャンセリング機能を起動するようにしてもよい。動作実行サブプロセッサは、ユーザの携帯電話に対して、ヘッドフォンに流れる楽曲の音量を低くするとともに、環境中のノイズ源を避けるように促すメッセージをユーザに表示するようにしてもよい。
各サブプロセッサが実行する特定の動作はこのように、提案フィードバック動作の性質及び送達エコシステム内のデバイスの性質によって決まり得るが、通常は、デバイス内で実行され得るメカニズムへの提案フィードバック動作の直接変換を表すことになる。
本明細書において上述した通り、フィードバック動作には、その効果についてユーザが報告する要求又は機会を伴い得るか、或いは、このような要求又は機会が後続し得る。この代替又は追加として、フィードバック動作には、例えばＵＩ上のメッセージ、インターフェースの色の変化、触覚反応等を通じて、期待される状態変化の正の強化を伴い得るか、或いは、このような正の強化が後続し得る。或いは、ウェアラブル用のアプリで達成される前向きな目標を伴い得るか、或いは、このような目標が後続し得る。この強化は、フィードバックが発生したことを示す単純なメッセージであってもよいし、例えばユーザの心拍が低下したことを報告するための測定結果に基づいてもよいし、（ユーザの状態を変更することによって）ある行動がうまく機能したことを（通常は、１つ若しくは複数のユーザ因子の変化による証明又はユーザによる自己報告として）確認するためであってもよい。このような正の強化によってもたらされる状態の変化に対する認識及び／又は期待は、少なくともいくつかのフィードバック動作の有効性を高め得る。
動作実行サブプロセッサは、１つ又は複数の実プロセッサ又は仮想プロセッサで構成されていてもよく、その機能は、必要に応じてサーバ並びに／又は送達エコシステム内の１つ若しくは複数のデバイス内に配置されていてもよいし、分散していてもよい。
動作実行サブプロセッサ（より一般的には、フィードバックプロセッサ及び／又はフィードバックシステム）の自律性は、グローバルに設定されていてもよいし、フィードバック動作の種類又は個々のフィードバック動作に応じて異なっていてもよい。ここで、自律性とは、動作実行サブプロセッサが最初の許可として、又はフィードバック動作の実行ごとに、ユーザへの通知もユーザの同意を求めることもなく、フィードバック動作の実行を進める程度を意味する。
その結果、任意選択として、送達エコシステムの関連するデバイスは、例えば香料の自動選択又は香料濃度の調整、送達蒸気体積率（例えば、香料の量）の自動調整、フィードバック又はテキストメッセージの自動提供等、フィードバック動作の当該部分を自動的に実行するように構成される。
結果として、フィードバックシステムは、ユーザの状態を変更することが期待されるフィードバック動作を自動的に実行する。
このような自動調整は、グローバルに適用されていてもよく、例えば製造時にすべてのフィードバック動作について設定されていてもよい。或いは、このような自動調整を特定のフィードバック動作（例えば、ユーザに拒否を促す可能性が低いと考えられるフィードバック動作）についてのみ適用すること、並びに／又は、（例えば、自動調整が肯定的に受け取られる可能性が高いと考えられる場合）特定のユーザ状態についてのみ適用することが可能である。或いは、このような自動調整は、ユーザ設定が初期の選好で、再度促される必要がないように、例えば初期設定フェーズにおいてユーザにより選択されるようになっていてもよい。任意選択として、この場合、ユーザは、それぞれの選好を再確認して、特定のフィードバック動作を自動的に適用するか否かを変更することができる。
或いは、任意選択として、送達エコシステムの関連するデバイスは、ユーザ状態に調整又は影響を与え得る動作の実行に先立ってユーザに促すように構成されているため、デバイスがフィードバック動作の一部を実行するかをユーザが制御できるようになっている。
この場合は、デバイスのユーザインターフェース機能に応じて、催促がテキスト若しくは発話の催促であってもよいし、触覚の催促及び音声の催促であってもよいし、ＬＥＤの起動又は特定のＬＥＤ色の選択であってもよい。その後は、ユーザの応答（最も単純には、イエス／ノー応答、又は不作為によるイエス、或いは不作為応答によるノー）が同様に、デバイスのユーザインターフェース機能により決定されるようになっていてもよい。例えば、タッチスクリーン上でユーザが、許可又は拒否を示すアイコンを表示するようにしてもよいし、許可又は拒否を示すボタンを押下するようにしてもよい。また、当然のことながら、ユーザが催促された後の予め定められた期間にわたって、１つ又は複数のボタンが同意の提供のために再利用されるようになっていてもよい。例えば、加熱器の温度又は音量の変更に用いられる「＋」及び「－」ボタン等、「＋」が同意を「－」が拒否を意味するように、その他任意のデバイスが一時的に再利用されるようになっていてもよい。当然のことながら、任意の好適なボタンがこのように再利用されるようになっていてもよい。
自動フィードバック動作の場合と同様に、催促は、グローバルに適用されるように設定されていてもよいし、フィードバック動作並びに／又は修正元若しくは修正先のユーザ状態に応じて設定されていてもよい。
また、同様に、催促は、フィードバック動作の種類、フィードバック動作の結果として予想されるユーザ状態の変化の種類、又はこれら２つの任意の混合体に関連し得る。したがって、例えば、催促は、ユーザが特定の気分であること、心拍が上昇していること、又は本明細書の他の場所で論じるその他任意の状態をユーザに示唆し、必要に応じて、送達プロセスの態様の変更希望、気分の変更希望、又は心拍の変更希望を尋ねるようにしてもよい。同様に、例えば、催促は、特定のフィードバック動作が異なるユーザ状態になること、又は、変化する可能性がある現在のユーザ状態の維持を示唆するようにしてもよい。
したがって、特定のフィードバック動作に対する同意の要求の代替又は追加として、催促は、フィードバック動作の選択をユーザに提供するようにしてもよい。本明細書の他の場所に記載の通り、フィードバックプロセッサは、複数の識別フィードバック動作の中から自動的な選択を行ってもよいが、代替として、この機能がユーザを巻き込むように構成されていてもよい。任意選択として、フィードバックプロセッサは、例えば識別フィードバック動作又はこれらの各部分を満たし得る送達エコシステム又は他の場所で現在利用可能なデバイスに基づいて、識別されたフィードバック選択肢の予備選択又は候補選択を行うようにしてもよいが、その後、ユーザに最終選択を与えるようにしてもよい。同様に、フィードバックプロセッサは、個々のユーザ若しくはユーザのコホートによる使用頻度及び／若しくは選択、並びに／又は、個々のユーザ若しくはユーザのコホートにより報告されるフィードバック動作の有効性に基づいて、識別されたフィードバック選択肢を予備選択又は候補選択を行うようにしてもよい。
通常、本明細書の他の場所で説明するように、識別フィードバック動作は、ユーザフィードバックシステムにより取得されたユーザ因子の一部又は全部に応答して識別されているため、同様の効果を達成する方向に向かう可能性が高い。ただし、その方法は様々であり、ユーザにとってより好ましい方法もある。したがって、ユーザは、提案された識別フィードバック動作の中から１つ（又は、複数）を選定するよう求められる場合がある。フィードバックシステムは任意選択として、２つ以上を実行すると意図した結果が変わってしまう場合はこれらのフィードバック動作のいずれかを修正すること、及び／又は同様に、ユーザによって別の非互換性選択肢が選択された場合は特定の選択肢を動的にグレーアウトすることが可能である。
同様の効果を達成する方向に向かう代替フィードバック動作から選択することをユーザに求めることの代替又は追加として、送達エコシステムのデバイスは、同じユーザ因子又は受け取ったユーザ因子の各部分集合と関連付けられ得る様々なユーザ状態に関する異なるフィードバック動作を提案するようにしてもよい。したがって、例えば、ユーザは平常である一方、主観的には集中状態又は無気力状態であると感じる可能性がある。利用可能なユーザ因子に応じて、ユーザ状態のこれらの態様が識別されるようになっていてもよいし、識別されなくてもよい。その後、ユーザが平常に見える場合は、ユーザが自身の選定を行えるように、集中、眠気、無気力の有無に関する異なるフィードバック動作がユーザに提供されるようになっていてもよい。したがって、例えば、ユーザが眠気を催す時にユーザが集中している場合は異なる香料を提供すること、並びに／又は、異なる加熱プロファイルの使用によって吸引プロセスにおける香料及び／若しくは成分の送達を修正することが可能である。
当然のことながら、任意選択として、ユーザフィードバックシステムが最初はユーザ挙動の平均又はコホートデータに基づく一方、個々のユーザについて学習可能な場合、このようなシステムは、初期及び早期の使用中、より多くのフィードバック動作をユーザに提示するが、その後は、ユーザが選好するフィードバック動作及び／又は最も反応するフィードバック動作を学習して、選択肢の数を減らすようにしてもよい。これにより、任意選択として、所与のユーザ因子に対して明確な選定が決定されると、ユーザフィードバックシステムは、当該フィードバック動作を進めるため、ユーザへの確認要求のみを行うようにしてもよいし、本明細書の他の場所で論じる通り、フィードバック動作を自動的に実行するようにしてもよい。
１つ若しくは複数の識別フィードバック動作の自動的実行、１つ若しくは複数の識別フィードバック動作の実行許可の要求、又は提案された識別フィードバック動作からの選定の別途代替として、催促は任意選択として、ユーザ自身が識別フィードバック動作を実行可能となる方法に関する指示（例えば、送達エコシステム内のデバイスの設定を手動で変更する旨の催促、送達デバイスの加熱器温度を上げる旨の催促）を含んでいてもよい。
いずれにせよ、当然のことながら、催促は任意選択として、フィードバック動作が実行されるデバイスよりも高機能なユーザインターフェースを備えたデバイスで提供されるようになっていてもよい。
明示、不作為、又は選定されたユーザインターフェースに応じた選択によって同意又は拒否が示される場合は、これを利用してフィードバックシステムをトレーニングすることにより、将来的にフィードバック動作を選択するタイミングをより適切に決定可能となる。
プロセッサ
上述の通り、取得プロセッサ、推定プロセッサ、及びフィードバックプロセッサ（及び、任意のサブプロセッサ）は、１つ若しくは複数のサーバ並びに／又は送達エコシステム内に配置された１つ又は複数の実プロセッサ又は仮想プロセッサを備えていてもよい。さらに、当然のことながら、本明細書に記載の役割の区分は固定されていない。例えば、取得プロセッサは、（例えば、ユーザの自己報告によって）ユーザの状態を直接示す情報を受け取ることができるため、推定プロセッサによる二段階プロセスの第１段階は、取得プロセッサによる迂回も補完も可能である。同様に、この場合、フィードバックプロセッサは、例えば対応する提案フィードバック動作を探索するようにしてもよい。したがって、本例においては、取得プロセッサ及びフィードバックプロセッサによって、推定プロセッサの役割が実行される。したがって、より一般的に、これらのプロセッサは、好適なソフトウェア命令の下で任意のプロセッサにより実装され得るタスクの代表であり、これと同等に、データ収集タスク、フィードバック提案タスク（ユーザの状態の明示的推定に基づくか否かを問わず）、並びにフィードバック学習タスク若しくはフィードバック提供タスクのいずれかを含むものと考えられる。
概要実施形態
本明細書の一概要実施形態において、送達エコシステム（１）内の送達デバイス（１０）のユーザに対するユーザフィードバックシステムは、以下の特徴を備える。第一に、本明細書の他の場所に記載の通り、推定プロセッサ（１０２０）は、１つ又は複数のユーザ因子に基づいて少なくとも第１のフィードバック動作を識別するように構成される。少なくとも第１のフィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、送達デバイスにより送達される活性成分の量又は性質に関し、本明細書の他の場所に記載の通り、１つ又は複数のユーザ因子によって少なくとも部分的に示されるように、ユーザの状態を変更する（例えば、後向きな状態の修正又は変化しかねない前向きな状態の維持を行う）ように期待される。また、このシステムは、本明細書の他の場所に記載の通り、識別された第１のフィードバック動作を少なくとも選択するとともに、選択された上記又は各々のフィードバック動作に従って、送達エコシステム内の少なくとも第１のデバイスの１つ又は複数の動作を修正させるように構成されたフィードバックプロセッサ（１０３０）を備える。
本概要実施形態の一実例において、フィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、送達デバイスにより供給される活性成分の濃度及び／又は量を調整することを含む。
本実例において、活性成分の濃度及び／又は量の調整は任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、推定プロセッサにより生成される出力値に応答し、ひいては１つ又は複数のユーザ因子に応答する。例えば、推定プロセッサが専用の出力値を生成するようにしてもよいし、アルファ値が識別フィードバック動作の活性化の強度又は有益な調整度と相関若しくは対応するその他任意の値に由来していてもよい。
同様に、本実例において、フィードバック動作は任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、送達デバイスにより供給される活性成分の濃度及び／又は量をゼロに調整することを含む。これは、濃度及び／又は量を可変調整可能な手段を用いて実行されるようになっていてもよいし、活性成分の送達を無効化すること（例えば、リザーバからの放出を止めること）、又は、通常は選択的に加熱するところ、エアロゾルに寄与する他の物質を依然として加熱しつつ選択的に加熱しないことによって実行されるようになっていてもよい。
同様に、本実例において、活性成分の濃度及び／又は量は任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、一連の吸引動作にわたって調整される。
本概要実施形態の一実例において、フィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、送達デバイスの送達動作を停止させることを含む。例えば、活性成分の送達を単に無効化するのではなく、活性成分及びエアロゾル（又は、他の送達モード若しくは送達媒体）に寄与する他の物質の両者がユーザに送達されないようにする。
本概要実施形態の一実例において、フィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、第１の活性成分及び第２の活性成分の混合物の比を変化させることを含む。
本実例において、フィードバック動作は任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、第１の活性成分から第２の活性成分に切り替えることを含む。この場合、当然のことながら、混合物の比は、０％：１００％となり、その逆もまた同様である。
同様に、本実例においては、任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、第１の活性成分がニコチンであり、第２の活性成分がプロトン化ニコチンである。ただし、当然のことながら、活性成分の任意好適な組み合わせも考えられる。
本概要実施形態の一実例において、フィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザの状態を予想して実行される。このため、フィードバック動作は、予防的であってもよいし、予測的であってもよい。
本概要実施形態の一実例において、フィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、予め定められた期間にわたって活性成分の量又は性質を修正することを含む。
本実例において、予め定められた期間は任意選択として、予め定められた期間と、予め定められた吸引数と、予め定められた総吸引量と、から成るリストから選択される１つに由来する。
本概要実施形態の一実例において、選択されたフィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、当該選択されたフィードバック動作に関するフィードバックの当該ユーザフィードバックシステムへの提供をユーザに促すことも含む。
本概要実施形態の一実例において、推定プロセッサは、本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザの少なくとも第１の挙動に影響を及ぼす挙動フィードバック動作と、送達エコシステムの１つ又は複数の非消費動作に影響を及ぼす非消費フィードバック動作と、から成るリストから選択される１つ又は複数に関する１つ又は複数の別の提案フィードバック動作を識別するように動作可能である。
本概要実施形態の一実例において、フィードバックプロセッサ（１０３０）は、本明細書の他の場所に記載の通り、送達エコシステム内のフィードバック動作の実行のための各デバイスの現在の可用性に応答して、識別された少なくとも第１のフィードバック動作を選択するように構成される。
本概要実施形態の一実例において、フィードバックプロセッサは、本明細書の他の場所に記載の通り、識別された少なくとも第１のフィードバック動作を自動的に実行させるように構成される。
或いは、本概要実施形態の一実例において、フィードバックプロセッサは、本明細書の他の場所に記載の通り、識別された少なくとも第１のフィードバック動作の少なくとも一部を実行させる同意をユーザに促し、同意が決定された場合に、識別された少なくとも第１のフィードバック動作の少なくとも一部のみを実行させるように構成される。
本概要実施形態の一実例において、フィードバックプロセッサは、本明細書の他の場所に記載の通り、選択対象となる識別フィードバック動作の選択肢をユーザに与えるように構成される。
本概要実施形態の一実例において、フィードバックプロセッサは、本明細書の他の場所に記載の通り、選択された識別フィードバック動作のユーザ自身による実行方法の詳細をユーザに与えるように構成される。
本概要実施形態の一実例において、このユーザフィードバックシステムは、本明細書の他の場所に記載の通り、推定プロセッサが使用するユーザの状態を示す１つ又は複数のユーザ因子を取得するように構成された取得プロセッサ（１０１０）を備える。
本実例において、１つ又は複数のユーザ因子はそれぞれ、本明細書の他の場所に記載の通り、少なくとも第１のユーザ吸引動作と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、吸引以外のユーザ挙動と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、吸引関連以外のユーザ生理機能と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、送達デバイスの取り扱い又は動作とは別個のユーザの状況の少なくとも第１の態様と、から成るリストから選択される１つに基づく。
本概要実施形態の一実例において、１つ又は複数のユーザ因子はそれぞれ、本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザに関する背景情報を提供する履歴データと、ユーザに関する神経学的データと、ユーザに関する生理学的データと、ユーザに関するコンテキストデータと、ユーザに関する環境データと、ユーザに関する決定論的データと、ユーザによる送達デバイスの使用に関する使用データと、から成るリストから選択される少なくとも１つのクラスに関連する。
本概要実施形態の一実例において、推定プロセッサは、本明細書の他の場所に記載の通り、１つ又は複数の提案フィードバック動作の識別における暫定段階として、ユーザ状態の明示的な推定を生成しない。
本概要実施形態の一実例において、送達エコシステムは、本明細書の他の場所に記載の通り、１つ又は複数の送達デバイス（１０）と、１つ又は複数のモバイル端末（１００）と、１つ又は複数のウェアラブルデバイス（４００）と、上記又は各々の送達デバイス用の１つ又は複数のドッキングユニット（２００）と、から成るリストから選択される１つ又は複数を備える。
本概要実施形態の一実例においては、本明細書の他の場所に記載の通り、取得プロセッサ、推定プロセッサ、及びフィードバックプロセッサのうちの１つ又は複数の機能の少なくとも一部がリモートサーバ（１０００）により提供される。
本概要実施形態の一実例においては、本明細書の他の場所に記載の通り、取得プロセッサ、推定プロセッサ、及びフィードバックプロセッサのうちの１つ又は複数の機能の少なくとも一部が送達エコシステム（１）の１つ又は複数のデバイス（１０、１００、２００、３００、４００）内に配置された１つ又は複数のプロセッサにより提供される。
ここで図７に移り、本明細書の一概要実施形態において、送達エコシステム（１）内の送達デバイス（１０）のユーザに対するユーザフィードバック方法は、以下のステップを含む。
第１の推定ステップｓ７１０は、本明細書の他の場所に記載の通り、１つ又は複数のユーザ因子に基づいて少なくとも第１のフィードバック動作を識別することを含む。同じく本明細書の他の場所に記載の通り、少なくとも第１のフィードバック動作は、送達デバイスにより送達される活性成分の量又は性質に関し、フィードバック動作は、１つ又は複数のユーザ因子によって少なくとも部分的に示されるように、ユーザの状態を変更するように期待される。
そして、第２のフィードバックステップｓ７２０は、本明細書の他の場所に記載の通り、識別された少なくとも第１のフィードバック動作を選択するステップ（ｓ７２２）と、選択された上記又は各々のフィードバック動作に従って、送達エコシステム内の少なくとも第１のデバイスの１つ又は複数の動作を修正させるステップ（ｓ７２４）と、を含む。
本明細書に記載及び請求のような方法及び／又は装置の種々実施形態の運用に対応する上記方法の変形例は、本開示の範囲に含まれると考えられ、以下が挙げられるがこれらに限定されないことが当業者には明らかであろう。
フィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、送達デバイスにより供給される活性成分の濃度及び／又は量を調整することを含む。
本実例において、活性成分の濃度及び／又は量の調整は任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、推定プロセッサにより生成される出力値ひいては１つ又は複数のユーザ因子に応答する。
同様に、本実例において、フィードバック動作は任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、送達デバイスにより供給される活性成分の濃度及び／又は量をゼロに調整することを含む。
同様に、本実例において、活性成分の濃度及び／又は量は任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、一連の吸引動作にわたって調整される。
本明細書の他の場所に記載の通り、送達デバイスの送達動作を停止させる。
本明細書の他の場所に記載の通り、第１の活性成分及び第２の活性成分の混合物の比を変化させる。
本実例においては、任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、第１の活性成分から第２の活性成分に切り替える。
同様に、本実例においては、任意選択として、本明細書の他の場所に記載の通り、第１の活性成分がニコチンであり、第２の活性成分がプロトン化ニコチンである。
本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザの状態を予想してフィードバック動作を実行する。
予め定められた期間にわたって活性成分の量又は性質を修正する。
本実例において、予め定められた期間は任意選択として、予め定められた期間と、予め定められた吸引数と、予め定められた総吸引量と、から成るリストから選択される１つに由来する。
選択されたフィードバック動作は、本明細書の他の場所に記載の通り、当該選択されたフィードバック動作に関するフィードバックの当該ユーザフィードバックシステムへの提供をユーザに促すことも含む。
推定ステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザによる活性成分の消費に影響を及ぼす薬剤フィードバック動作と、送達エコシステムの１つ又は複数の非消費動作に影響を及ぼす非消費フィードバック動作と、から成るリストから選択される１つ又は複数に関する１つ又は複数の別の提案フィードバック動作を識別することを含む。
フィードバックステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、送達エコシステム内のフィードバック動作の実行のための各デバイスの現在の可用性に応答して、識別された少なくとも第１のフィードバック動作を選択することを含む。
フィードバックステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、識別された少なくとも第１のフィードバック動作を自動的に実行させることを含む。
或いは、フィードバックステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、識別された少なくとも第１のフィードバック動作の少なくとも一部を実行させる同意をユーザに促し、同意が決定された場合に、識別された少なくとも第１のフィードバック動作の少なくとも一部のみを実行させる。
フィードバックステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、選択対象となる識別フィードバック動作の選択肢をユーザに与えることを含む。
フィードバックステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、選択された識別フィードバック動作の実行方法の詳細をユーザに与えることを含む。
取得ステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、推定プロセッサが使用するユーザの状態を示す１つ又は複数のユーザ因子を取得することを含む。
本実例において、１つ又は複数のユーザ因子はそれぞれ、本明細書の他の場所に記載の通り、少なくとも第１のユーザ吸引動作と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、吸引以外のユーザ挙動と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、吸引関連以外のユーザ生理機能と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、送達デバイスの取り扱い又は動作とは別個のユーザの状況の少なくとも第１の態様と、から成るリストから選択される１つに基づく。
１つ又は複数のユーザ因子はそれぞれ、本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザに関する背景情報を提供する履歴データと、ユーザに関する神経学的データと、ユーザに関する生理学的データと、ユーザに関するコンテキストデータと、ユーザに関する環境データと、ユーザに関する決定論的データと、ユーザによる送達デバイスの使用に関する使用データと、から成るリストから選択される少なくとも１つのクラスに関連する。
推定ステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、１つ又は複数の提案フィードバック動作の識別における暫定段階として、ユーザ状態の明示的な推定の生成を含まない。
推定ステップは、本明細書の他の場所に記載の通り、ユーザの少なくとも第１の挙動に影響を及ぼす挙動フィードバック動作に関する１つ又は複数の提案フィードバック動作を識別することを含む。
送達エコシステムは、本明細書の他の場所に記載の通り、１つ又は複数の送達デバイス（１０）と、１つ又は複数のモバイル端末（１００）と、１つ又は複数のウェアラブルデバイス（４００）と、上記又は各々の送達デバイス用の１つ又は複数のドッキングユニット（２００）と、から成るリストから選択される１つ又は複数を備える。
取得ステップ、推定ステップ、及びフィードバックステップのうちの１つ又は複数の機能の少なくとも一部は、本明細書の他の場所に記載の通り、リモートサーバ（１０００）により提供される。
取得ステップ、推定ステップ、及びフィードバックステップのうちの１つ又は複数の機能の少なくとも一部は、本明細書の他の場所に記載の通り、送達エコシステム（１）の１つ又は複数のデバイス（１０、１００、２００、３００、４００）内に配置された１つ又は複数のプロセッサにより提供される。
当然のことながら、上記方法は、ソフトウェア命令又は専用ハードウェアの包含若しくは置換によって適用され得るように好適に適合された従来のハードウェア（取得プロセッサ、推定プロセッサ、フィードバックプロセッサ、サーバ上及び／又は送達エコシステムのデバイスのいずれか等）上で実行されるようになっていてもよい。
したがって、従来の同等デバイスの既存部分に対して必要な適応は、フロッピーディスク、光ディスク、ハードディスク、半導体ディスク、ＰＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、若しくはこれらの任意の組み合わせ、又は他の記憶媒体等の非一過性機械可読媒体に格納されたプロセッサ実行可能命令を含むコンピュータプログラム製品の形態で実装されるようになっていてもよいし、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、又は従来の同等デバイスの適応への使用に適した他の設定可能回路としてハードウェアで実現されるようになっていてもよい。これとは別に、このようなコンピュータプログラムは、イーサネット、無線ネットワーク、インターネット、若しくはこれらの任意の組み合わせ、又は他のネットワーク等のネットワーク上のデータ信号を介して伝送されるようになっていてもよい。

Claims (40)

  1. 送達エコシステム（１）内の送達デバイス（１０）のユーザに対するユーザフィードバックシステム（２）であって、
    １つ又は複数のユーザ因子に基づいて少なくとも第１のフィードバック動作を識別するように構成された推定プロセッサ（１０２０）であり、前記少なくとも第１のフィードバック動作が、前記送達デバイスにより送達される活性成分の量又は性質に関し、前記フィードバック動作が、前記１つ又は複数のユーザ因子によって少なくとも部分的に示されるように、前記ユーザの状態を変更するように期待される、推定プロセッサと、
    識別された第１のフィードバック動作を少なくとも選択するとともに、前記又は各々の選択されたフィードバック動作に従って、前記送達エコシステム内の少なくとも第１のデバイスの１つ又は複数の動作を修正させるように構成されたフィードバックプロセッサ（１０３０）と、
    前記推定プロセッサが使用するための、前記ユーザの状態を示す１つ又は複数のユーザ因子を取得するように構成された取得プロセッサ（１０１０）と、
    を備え、
    前記フィードバック動作が、前記送達デバイスの送達動作を停止させることを含み、
    前記１つ又は複数のユーザ因子が、少なくとも第１のユーザ吸引動作と関連付けられた第１の物理的特性に少なくとも基づく、ユーザフィードバックシステム。
  2. 前記フィードバック動作が、前記送達デバイスにより供給される前記活性成分の濃度及び／又は量を調整することを含む、請求項１に記載のユーザフィードバックシステム。
  3. 前記活性成分の濃度及び／又は量の調整が、前記推定プロセッサにより生成される出力値に応答し、ひいては１つ又は複数のユーザ因子に応答する、請求項２に記載のユーザフィードバックシステム。
  4. 前記フィードバック動作が、前記送達デバイスにより供給される前記活性成分の濃度及び／又は量をゼロに調整することを含む、請求項２又は３に記載のユーザフィードバックシステム。
  5. 前記活性成分の濃度及び／又は量が、一連の吸引動作にわたって調整される、請求項２～４のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  6. 前記フィードバック動作が、第１の活性成分及び第２の活性成分の混合物の比を変化させることを含む、請求項１～５のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  7. 前記フィードバック動作が、前記第１の活性成分から前記第２の活性成分に切り替えることを含む、請求項６に記載のユーザフィードバックシステム。
  8. 前記第１の活性成分が、ニコチンであり、前記第２の活性成分が、プロトン化ニコチンである、請求項６又は７に記載のユーザフィードバックシステム。
  9. 前記フィードバック動作が、ユーザの状態を予想して実行される、請求項１～８のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  10. 前記フィードバック動作が、予め定められた期間にわたって活性成分の量又は性質を修正することを含む、請求項１～９のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  11. 前記予め定められた期間が、
    ｉ．予め定められた期間と、
    ｉｉ．予め定められた吸引数と、
    ｉｉｉ．予め定められた総吸引量と、
    から成るリストから選択される１つに由来する、請求項１０に記載のユーザフィードバックシステム。
  12. 前記選択されたフィードバック動作が、前記選択されたフィードバック動作に関するフィードバックの前記ユーザフィードバックシステムへの提供をユーザに促すことも含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  13. 前記推定プロセッサが、
    ｉ．前記ユーザの少なくとも第１の挙動に影響を及ぼす挙動フィードバック動作と、
    ｉｉ．前記送達エコシステムの１つ又は複数の非消費動作に影響を及ぼす非消費フィードバック動作と、
    から成るリストから選択される１つ又は複数に関する１つ又は複数の別の提案フィードバック動作を識別するように動作可能である、請求項１～１２のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  14. 前記フィードバックプロセッサ（１０３０）が、前記送達エコシステム内のフィードバック動作の実行のための各デバイスの現在の可用性に応答して、前記識別された少なくとも第１のフィードバック動作を選択するように構成された、請求項１～１３のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  15. 前記フィードバックプロセッサが、前記識別された少なくとも第１のフィードバック動作を自動的に実行させるように構成された、請求項１～１４のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  16. 前記フィードバックプロセッサが、前記識別された少なくとも第１のフィードバック動作の少なくとも一部を実行させる同意を前記ユーザに促し、同意が決定された場合に、前記識別された少なくとも第１のフィードバック動作の前記少なくとも一部のみを実行させるように構成された、請求項１～１４のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  17. 前記フィードバックプロセッサが、選択対象となる識別フィードバック動作の選択肢を前記ユーザに与えるように構成された、請求項１～１６のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  18. 前記フィードバックプロセッサが、選択された識別フィードバック動作のユーザ自身による実行方法の詳細を前記ユーザに与えるように構成された、請求項１～１７のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  19. 前記１つ又は複数のユーザ因子がそれぞれ、
    ｉｉ．吸引以外のユーザ挙動と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、
    ｉｉｉ．吸引関連以外のユーザ生理機能と関連付けられた少なくとも第１の物理的特性と、
    ｉｖ．前記送達デバイスの取り扱い又は動作とは別個の前記ユーザの状況の少なくとも第１の態様と、
    から成るリストから選択される１つに更に基づく、請求項１～１８のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  20. １つ又は複数のユーザ因子がそれぞれ、
    ｉ．前記ユーザに関する背景情報を提供する履歴データと、
    ｉｉ．前記ユーザに関する神経学的データと、
    ｉｉｉ．前記ユーザに関する生理学的データと、
    ｉｖ．前記ユーザに関するコンテキストデータと、
    ｖ．前記ユーザに関する環境データと、
    から成るリストから選択される少なくとも１つのクラスに関連する、請求項１～１９のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  21. 前記推定プロセッサが、前記１つ又は複数の提案フィードバック動作の識別における暫定段階として、ユーザ状態の明示的な推定を生成しない、請求項１～２０のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  22. 前記送達エコシステムが、
    ｉ．１つ又は複数の送達デバイスと、
    ｉｉ．１つ又は複数のモバイル端末と、
    ｉｉｉ．１つ又は複数のウェアラブルデバイスと、
    ｉｖ．前記又は各々の送達デバイス用の１つ又は複数のドッキングユニットと、
    から成るリストから選択される１つ又は複数を備えた、請求項１～２１のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  23. 前記取得プロセッサ、推定プロセッサ、及びフィードバックプロセッサのうちの１つ又は複数の機能の少なくとも一部がリモートサーバにより提供される、請求項１～２２のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  24. 前記取得プロセッサ、推定プロセッサ、及びフィードバックプロセッサのうちの１つ又は複数の機能の少なくとも一部が、前記送達エコシステムの１つ又は複数のデバイス内に配置された１つ又は複数のプロセッサにより提供される、請求項１～２３のいずれか一項に記載のユーザフィードバックシステム。
  25. 送達エコシステム内の送達デバイスのユーザに対するユーザフィードバック方法であって、
    １つ又は複数のユーザ因子に基づいて少なくとも第１のフィードバック動作を識別する推定ステップであり、前記少なくとも第１のフィードバック動作が、前記送達デバイスにより送達される活性成分の量又は性質に関し、前記フィードバック動作が、前記１つ又は複数のユーザ因子によって少なくとも部分的に示されるように、前記ユーザの状態を変更するように期待される、推定ステップと、
    識別された第１のフィードバック動作を少なくとも選択することと、
    前記又は各々の選択されたフィードバック動作に従って、前記送達エコシステム内の少なくとも第１のデバイスの１つ又は複数の動作を修正させることと、
    を含むフィードバックステップと、
    前記推定ステップが使用するための、前記ユーザの状態を示す１つ又は複数のユーザ因子を取得する取得ステップと、
    を含み、
    前記フィードバック動作が、前記送達デバイスの送達動作を停止させることを含み、
    前記１つ又は複数のユーザ因子が、少なくとも第１のユーザ吸引動作と関連付けられた第１の物理的特性に少なくとも基づく、ユーザフィードバック方法。
  26. 前記フィードバック動作が、前記送達デバイスにより供給される前記活性成分の濃度及び／又は量を調整することを含む、請求項２５に記載のユーザフィードバック方法。
  27. 前記活性成分の濃度及び／又は量の調整が、前記推定ステップにより生成される出力値に応答し、ひいては１つ又は複数のユーザ因子に応答する、請求項２６に記載のユーザフィードバック方法。
  28. 前記フィードバック動作が、前記送達デバイスにより供給される前記活性成分の濃度及び／又は量をゼロに調整することを含む、請求項２５又は２６に記載のユーザフィードバック方法。
  29. 前記フィードバック動作が、第１の活性成分及び第２の活性成分の混合物の比を変化させることを含む、請求項２５～２８のいずれか一項に記載のユーザフィードバック方法。
  30. 前記フィードバック動作が、前記第１の活性成分から前記第２の活性成分に切り替えることを含む、請求項２９に記載のユーザフィードバック方法。
  31. 前記第１の活性成分が、ニコチンであり、前記第２の活性成分が、プロトン化ニコチンである、請求項２９又は３０に記載のユーザフィードバック方法。
  32. 前記フィードバック動作が、ユーザの状態を予想して実行される、請求項２５～３１のいずれか一項に記載のユーザフィードバック方法。
  33. 前記フィードバック動作が、予め定められた期間にわたって活性成分の量又は性質を修正することを含む、請求項２５～３２のいずれか一項に記載のユーザフィードバック方法。
  34. 前記予め定められた期間が、
    ｉ．予め定められた期間と、
    ｉｉ．予め定められた吸引数と、
    ｉｉｉ．予め定められた総吸引量と、
    から成るリストから選択される１つに由来する、請求項３３に記載のユーザフィードバック方法。
  35. 前記推定ステップが、
    ｉ．前記ユーザの少なくとも第１の挙動に影響を及ぼす挙動フィードバック動作と、
    ｉｉ．前記送達エコシステムの１つ又は複数の非消費動作に影響を及ぼす非消費フィードバック動作と、
    から成るリストから選択される１つ又は複数に関する１つ又は複数の別の提案フィードバック動作を識別することを含む、請求項２５～３４のいずれか一項に記載のユーザフィードバック方法。
  36. フィードバックプロセッサが、前記識別された少なくとも第１のフィードバック動作を自動的に実行させるように構成された、請求項２５～３５のいずれか一項に記載のユーザフィードバック方法。
  37. フィードバックプロセッサが、前記識別された少なくとも第１のフィードバック動作の少なくとも一部を実行させる同意を前記ユーザに促し、同意が決定された場合に、前記識別された少なくとも第１のフィードバック動作の前記少なくとも一部のみを実行させるように構成された、請求項２５～３６のいずれか一項に記載のユーザフィードバック方法。
  38. フィードバックプロセッサが、選択対象となる識別フィードバック動作の選択肢を前記ユーザに与えるように構成された、請求項２５～３７のいずれか一項に記載のユーザフィードバック方法。
  39. 請求項２５～３８のいずれか一項に記載の方法をコンピュータシステムに実行させるように構成されたコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータプログラム。
  40. 非一過性機械可読媒体に格納された請求項３９に記載のコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品。
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