JP2017168137A - 参加者の結果、目標の管理及び最適化、システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】目標最適化エコシステムを提供すること。【解決手段】目標最適化システムであって、参加者データベースと、目標データベースと、参加者インタフェースと、第１の目標オブジェクトをインスタンス化するステップと、第２の目標オブジェクトをインスタンス化するステップと、参加者の人生スコアを生成するステップと、少なくとも１つの目標推奨を生成するステップと、目標推奨を提示するように参加者インタフェースを構成するステップと、を実施するように構成された目標エンジンとを備える。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１３年５月２２日に出願された米国特許仮出願第６１／８２６，２４８号の優先権を主張するものである。米国特許仮出願第６１／８２６，２４８号及び本明細書に含まれる他の全ての外部文献は、参照によって全内容が本明細書に組み込まれている。

本発明の分野は、データの収集及び分析の技術である。

以下の説明は、本発明を理解する上で有用となりうる情報を含む。これは、本明細書に記載の情報の全てが先行技術であるか、本発明に関係があること、或いは、明示的又は暗黙的に参照されている全ての公表文献が先行技術であることを認めるものではない。

多くの大規模企業エンティティは、一般に「ビッグデータ」と呼ばれている大規模データセットにアクセスすることができるが、そのようなビッグデータを活用する能力を欠いている。そのようなビッグデータを分析する能力を欠くことは、個人の財務状態又は健康状態に関する大量のデータを蓄積又は保管する業界においては特に問題である。そのような情報を分析することは、企業エンティティ、そのクライアント、従業員、又は他のステークホルダにとって有用たり得る。好適な技術が存在していれば、エンティティは、データを精製することにより、財務計画、年金計画、個人目標管理、団体目標管理、地域目標管理、家族管理、遺産相続管理などの機能を支援することが可能であろう。更に、そのような技術が利用可能であれば、エンティティは、そのクライアント、従業員、又は他のステークホルダに、フィードバックサービス、調停サービス、最適化サービスなどのサービスを提供することが可能であろう。

他の人々は、個人の目標設定を支援することに対して努力を払ってきた。例えば、アルブレヒト等（Ａｌｂｒｅｃｈｔ， ｅｔ ａｌ）の米国特許出願公開第２００８／０１０９２５７（Ａ１）号では、総体的幸福度向上モデルを用いた評価ツールを対象としている。しかしながら、アルブレヒトは、異なる複数のカテゴリ又は人生チャンネルにまたがる目標間の関係性についての論考を欠いている。

ラングバ（Ｌａｎｇｖａ）の米国特許出願公開第２０１２／０２３９４１６（Ａ１）号では、作業選択可能期日、死亡推定日、及びユーザの財務状態の正味現在価値を決定するのに使用されるライフスタイル管理ツールについて論考している。ラングバは、ユーザの人生の財務的側面及び非財務的側面を論考しているが、非財務的側面の論考は、在職年数及び／又は可能性のある退職期日を延ばすことに限定されており、ユーザの人生の非財務的側面を時間支出又は財務支出の観点でしか見ていない。従って、ラングバは、財務目標又は退職が唯一の優先事項ではないユーザにとってのバランスを考慮しそこなっている。

バンゲル等（Ｂａｎｇｅｌ， ｅｔ ａｌ）の米国特許出願公開第２００６／０１８４４０９（Ａ１）号では、目標管理のシステム及び方法を対象としている。バンゲルは目標間のバランスについて論考しているが、このバランスは、様々なカテゴリにおいて目標数を比較することに限定されており、目標数を等化しようとしている。更に、バンゲルは、ユーザの人生の異なる領域にまたがる様々な目標の間の相互作用又は関係性の論考を欠いている。

本明細書に記載の全ての刊行物は、個々の刊行物、または特許出願のそれぞれが、参照によって組み込まれるものとして具体的かつ個別に示されているのと同程度に、参照によって本明細書に組み込まれている。組み込まれた文献における用語の定義又は用法が、本明細書において与えられているその用語の定義と矛盾していたり反対の意味であったりした場合は、本明細書において与えられているその用語の定義が適用され、組み込まれた文献におけるその用語の定義は適用されない。

実施形態によっては、本発明の特定の実施形態を説明し、特許請求することに用いられる、成分量、濃度のような特性、反応条件、その他を表す数値は、場合によっては「約（ａｂｏｕｔ）」という語で修正されるものであると理解されたい。従って、実施形態によっては、明細書及び添付の特許請求の範囲において示された数値パラメータは、個々の実施形態によって取得されようとする所望の特性に応じて変わりうる近似値である。実施形態によっては、数値パラメータは、報告された有効桁数に照らして、且つ、通常の丸め技法を適用することにより、解釈されるべきである。本発明の幾つかの実施形態の広い範囲を示す数値範囲及びパラメータが近似値であっても、個々の実施例において示される数値は、実用可能な限り厳密なものとして報告される。本発明の幾つかの実施形態において提示される数値は、それらのそれぞれの試験測定値の標準偏差に必ずしも起因するものではない一定の誤差を含む場合がある。

本明細書の説明とそれに続く特許請求の範囲全体において使用される「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」の意味は、文脈上明らかに矛盾する場合を除き、複数参照を包含する。又、本明細書の説明において使用される「ｉｎ」の意味は、文脈上明らかに矛盾する場合を除き、「ｉｎ」及び「ｏｎ」を包含する。

本明細書において値の範囲を示すことは、その範囲に含まれる個々の値のそれぞれを１つ１つ参照することの簡略な方法として働くことを意図されているに過ぎない。本明細書中で特に指摘されない限り、個別の値のそれぞれは、それらがあたかも１つ１つ列挙されたかのように本明細書に組み込まれている。本明細書中で説明される全ての方法は、本明細書中で特に指摘されたり、明らかに文脈と矛盾したりしない限り、任意の好適な順序で実施されてよい。本明細書に記載の特定の実施形態に関して与えられるあらゆる例、又は例示的言い回し（例えば、「など（ｓｕｃｈ ａｓ）」は、特に主張されない限り、単に本発明をより明らかにすることだけを意図したものであり、本発明の範囲を限定するものではない。本明細書中の如何なる言い回しも、特許請求されていない任意の要素を、本発明の実施に不可欠であるように示すものとして解釈されてはならない。

本明細書に開示の、本発明の代替要素又は代替実施形態をグループ分けすることは、限定として解釈されてはならない。各グループメンバは、個別に参照及び特許請求されてよく、或いは、グループの他のメンバ又は本明細書に記載されている他の要素との任意の組み合わせの形で参照及び特許請求されてもよい。グループの１つ以上のメンバーが、利便性及び／又は特許性を理由として、グループに包含されてよく、或いはグループから除去されてよい。何らかのそのような包含又は除去が行われた場合、これを考慮すると、本明細書は、そのグループを、添付の特許請求の範囲において使用されている全てのマーカッシュグループの記載をそのように実現するよう修正されたものとして含むように考えられてよい。

従って、人の人生の複数の領域にまたがる短期目標及び長期目標並びに必要性を評価し、人の人生の様々な領域が互いに対して有する関係性及び作用を正しく組み込むことが可能なビッグデータ目標最適化システムが依然として必要とされている。

本発明は、背景技術の課題を解決するためのものである。

本発明対象物は、システム参加者に関する膨大な量のデータを活用することにより、システム参加者が各自の人生目標を最適化することを支援することが可能である装置、システム、及び方法を提供する。本発明対象物の一態様は、目標最適化システムを含み、これは、参加者データベース、目標データベース、参加者インタフェース、及び目標エンジンを含む。参加者データベースは、好ましくは、広い範囲の参加者の全体にわたる大量の参加者データを格納するように構成又はプログラムされる。参加者データの例として、バイオメトリックデータ、人生の選択、デモグラフィックス、サイコグラフィックス、チームデータ、又は他のタイプの参加者データがあってよい。目標データベースは、１人以上の参加者の目標を表す１つ以上の目標オブジェクトを格納するように構成されてよく、参加者の目標として、場合によっては、財務目標、家族目標、遺産相続目標、社会的目標、又は他のタイプの目標がある。目標エンジンは、参加者インタフェースを介して受け取られた参加者入力（例えば、参加者データ、目標定義等）に基づいて、１つ以上の目標オブジェクトを作成してよい。

エンジンは、様々な目標の間のバランスと、目標オブジェクトの目標属性間での相互作用の効果と、を反映する様々な目標オブジェクトに基づいて、人生スコアを生成することが可能である。

人生スコアの計算においては、エンジンは更に、様々な参加者に関して、目標オブジェクトの性質を他の既知の目標オブジェクトと比較することにより、参加者が目標オブジェクトの目的を達成できる可能性を生成することが可能である。エンジンは更に、人生スコア、様々な目標オブジェクトの計算された可能性及び／又は目標属性を使用して、１人以上の参加者が実施すべきアクションを含むことが可能な１つ以上の目標推奨を生成することが可能であり、これらの推奨は、そのアクションが実施された場合に可能性を所望の方向に変えようとする。

以下の好ましい実施形態の詳細説明を添付図面と併せて参照することにより、本発明対象物の様々な目的、特徴、態様、及び利点がより明らかになるであろう。添付図面においては、類似の参照符号は類似の構成要素を表している。

ビッグデータ目標最適化エコシステムの概略を示す図である。 本システムによって実行される、目標オブジェクト、人生スコア、人生スコアに基づく推奨を生成し、それらの目標オブジェクト、人生スコア、推奨を更新するプロセスの例を示す図である。 目標オブジェクトの表示例を示す図である。 関連付けられた目標可能性及び推奨を含む、退職計画の目標オブジェクトを示す例示的使用事例における、目標オブジェクトの生成の詳細を示す図である。 選択可能な一提示様式に従い、参加者インタフェースによってユーザに提示される人生スコア及び一連の目標を示す図である。 選択可能な第２の提示様式に従い、参加者インタフェースによってユーザに提示される人生スコア及び一連の目標を示す図である。

以下の説明を通して、コンピューティング装置から形成される、サーバ、サービス、インタフェース、エンジン、モジュール、クライアント、ピア、ポータル、プラットフォームなどのシステムに関して多数の参照が行われる。当然のことながら、そのような用語の使用は、コンピュータ可読な有形の非過渡的媒体（例えば、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、ＲＡＭ、フラッシュ、ＲＯＭ等）に記憶されたソフトウェア命令を実行するように構成された少なくとも１つの処理装置（例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、ｘ８６、ＡＲＭ、ＣｏｌｄＦｉｒｅ、ＧＰＵ、マルチコアプロセッサ等）を有する１つ以上のコンピューティング装置を表すものと考えられる。例えば、サーバは、ウェブサーバ、データベースサーバ、又は他のタイプのコンピュータサーバとして、記載された役割、責任、又は機能を果たすように動作する１つ以上のコンピュータを含んでよい。更に当然のことながら、開示されるコンピュータベースのアルゴリズム、プロセス、メソッド、又は他のタイプの命令セットは、開示されるステップを処理装置に実行させる命令を記憶した、非過渡的であって有形のコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品として実施されてよい。各種のサーバ、システム、データベース、又はインタフェースは、標準化されたプロトコル又はアルゴリズムを使用してデータ交換を行うことが可能であり、そのようなプログラム又はアルゴリズムは、場合によっては、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＡＥＳ、公開鍵／秘密鍵交換、ウェブサービスＡＰＩ、既知の金融取引プロトコル、又は他の電子情報交換方式に基づくものである。データ交換はパケット交換網で行われてよく、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ＶＰＮ、又は他のタイプのパケット交換網で行われてよい。

以下の説明では、本発明対象物の多様な例示的実施形態を示す。各実施形態は発明要素の１つの組み合わせを表すが、本発明対象物は、開示される要素のあらゆる可能な組み合わせを包含するものと見なされる。従って、第１の実施形態が要素Ａ、Ｂ、及びＣを含み、第２の実施形態が要素Ｂ及びＤを含む場合、本発明対象物は、Ａ、Ｂ、Ｃ、又はＤの残る他の組み合わせを、たとえ明示的に開示されないとしても、包含するものとも見なされる。

文脈上矛盾する場合を除き、本明細書で使用している「〜と結合されている（ｃｏｕｐｌｅｄ ｔｏ）」という語は、（互いに結合されている２つの要素が互いに接触している）直接結合と、（それら２つの要素の間に少なくとも１つの別の要素が位置する）間接結合の両方を包含するものとする。従って、「〜と結合されている（ｃｏｕｐｌｅｄ ｔｏ）」という語と「〜と結合されている（ｃｏｕｐｌｅｄ ｗｉｔｈ）」という語は同義語として使用される。ネットワーキング環境の文脈では、「〜と結合されている（ｃｏｕｐｌｅｄ ｔｏ）」という語と「〜と結合されている（ｃｏｕｐｌｅｄ ｗｉｔｈ）」という語は又、「〜と通信可能に結合されている（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ ｗｉｔｈ）」の意味で婉曲的に使用され、この場合は、２つ以上のネットワーク対応装置同士がネットワーク経由で、場合によっては１つ以上の中間装置を介して、データ交換を行うことが可能であるという意味になる。

本開示の技術は、エンティティが、データステークホルダ（例えば、エンティティ自体、エンティティのクライアント、クライアントの従業員、個別参加者等）に有用なサービスを提供する為に、大規模データセットを蓄積、分析、又は他の方法で管理することを可能にする。以下の説明は、職場データへのアクセスを提供する企業エンティティの文脈内で行われ、職場データは、場合によっては、人材データ、健康データ、退職データ、投資データ、年金データ、アウトソーシングデータ、Ｍ＆Ａデータ、又は他のタイプのデータを含む。「エンティティ」という語は、データの蓄積及び分析が可能であって、分析結果を他のステークホルダに、好ましくは有料で、提供することが可能な、１つ以上のコンピューティングサービスを運営するステークホルダを表す。更に「参加者」という語は、参加者データをシステムに提供すること、又はシステムの目標最適化サービスを利用することが可能なエンドユーザを表す。典型的には、参加者は、エンティティからサービスを購入するクライアントの従業員を含む。しかしながら、参加者は、そのクライアント、又は他のエンドユーザを含んでもよい。

本開示の技術を使用することにより、エンティティは、参加者の目標に関する有用な、データ駆動型であり根拠に基づくサービスを提供することが可能であり、このサービスは、参加者が肯定的な結果又は所望の目標を達成することを支援する目標管理、目標フィードバック、目標調停、目標最適化サービスなどのサービスを含む、例えば、若い参加者（例えば、新規雇用されて新しく職場に入る従業員）であっても、遺産相続計画、退職、社会的向上などの目標のような、複数の複雑な領域にまたがる所望の目標を構想し達成することを支援することにより、エンティティは、関係する各参加者の人生を豊かにするだけでなく、社会生活そのものを豊かにする。

従って、本発明対象物のシステム及び方法は、成人期の始まり（例えば、１８歳になった時点、大学入学など）から死に至るまでの個人の成人寿命全体を包含するように動作することが可能である。

エンティティは、複数の「チャンネル」（例えば、財務、健康、社会、家族、遺産相続計画などのサービス）にまたがる最善の目標原型を確立する為に、広範囲にわたる経験を１つ以上のナレッジデータベースの形式で活用する。参加者は、１つ以上のコンピュータベースのポータルを介して、訴求力のあるチャンネルを１つ以上選択することが可能であり、そのチャンネルの各属性を自分の固有のニーズに合うように微調整することによって、そのチャンネルをカスタマイズすることが可能である。従って、個人は、自身の生涯の間に個人業績（即ち、自身にとって重要な目標及び業績）を最大化するように、これらのチャンネルからの選択と最適化を行うことが可能である。参加者のビッグデータにアクセスできるエンティティは、参加者の目標に向かう進捗を示す為、並びに、参加者が新しい目標を追求する機会を見つけ出す為に、本開示対象物を利用して、クライアントデータ、年金保険会社データ、クレームデータ、参加者データ、又は他のタイプのデータをユニークな様式で集約する立場にある。

本明細書に記載のように、エンティティは、パーソナルエリアネットワークからデータを取得することを含めて、広範囲のデモグラフィックス又はサイコグラフィックスにまたがって参加者データを収集することが可能である。そのようなデータが、場合によっては、ウェアラブルなセンサ又は装置（例えば、計測器を備えた靴、携帯電話の遠隔計測機能、医療機器等）から利用できるようになると、１つ以上のエンティティが、目標最適化システムインフラストラクチャの一部として、データを分析の為に収集し、データを参加者による管理用として提示する。更に、システムインフラストラクチャは、情報を参加者が利用しやすい形式にするインテリジェントエージェント技術に対してサービス（例えば、ＳａａＳ、ＩａａＳ、ＰａａＳ、ＧａａＳ（サービスとしての目標（Ｇｏａｌｓ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ））等）を提供する。例えば、インテリジェントエージェントは、エンティティ、サードパーティ、アプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）、ウェブサービスから提供されるもの、又は他の手段によって提供されるものを含んでよい。

エコシステムを使用する参加者は、アカウントを確立することによりエコシステムへのアクセスが可能になることが考えられている。更に、雇用主には参加者のアカウント又はそれに含まれるデータへのアクセスが許可されてよいが、アカウント及び目標の生成は参加者に属することが好ましいと考えられている。従って、参加者が雇用主から離れると、前の雇用主に関連付けられた以前の目標、並びに前の年金計画又はパッケージは、新しい雇用主、新しい年金パッケージ、及び他の、雇用の変更に関連する違いに関連付けられた新しい目標にシームレスに組み込まれてよい。

図１は、エコシステム１００を示す。ここでは、エンティティが、膨大な量のビッグデータに基づいて目標最適化サービスを参加者に提供する。図示された例では、エンティティは、参加者及び参加者の目標に関連する膨大な量のデータを活用できる目標エンジン１０１を運用する。参加者は、１つ以上の参加者インタフェース１０２を介してサービスとインタフェースすることが可能である。実施形態では、参加者は、目標エンジン１０１にアクセスして、自身の入力１０４に基づいて１つ以上の目標オブジェクト１０５を作成することが可能である。例えば、目標エンジン１０１は、参加者が、１つ以上の目標テンプレートを選択して、それを所望の目標オブジェクトで埋めることを可能にする、ブラウザベースのウェブポータルを構築することが可能である。追加又は代替として、参加者は、人生活動中に参加者データを、それぞれのパーソナルエリアネットワークから、参加者インタフェースとして動作する携帯電話を介してサブミットすることが可能である。

目標エンジン１０１は、１つ以上の非過渡的コンピュータ可読記憶媒体（例えば、ハードドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、光学式媒体、フラッシュドライブ等）に記憶されたコンピュータで実行可能な命令として実施されてよく、これらの命令は、１つ以上のプロセッサで実行されると、関連付けられた対象物の記載された機能及びプロセスを１つ以上のプロセッサに実行させる。実施形態では、目標エンジン１０１は、本発明対象物のプロセス及び方法を実施するように（例えば、ハードコーディングされた命令により）特別にプログラムされたコンピューティングハードウェア（例えば、１つ以上のプロセッサ）を含んでよい。

参加者インタフェース１０２は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、スマートフォン、スマートウェアラブル装置、センサ（例えば、バイオメトリックセンサ、温度センサ、画像センサ、音響センサ等）などの装置、並びに、これらの装置の１つ以上を介してアクセス可能なウェブポータル又はクライアント側アプリケーションを含んでよく、これらの装置は、ユーザがシステムにデータを入力したり、システムから出力されるデータを受け取ったりすることを可能にする入力コンポーネント及び出力コンポーネント（例えば、キーボード、マウス、タッチ画面、ディスプレイ画面、マイクロホン、スタイラス入力、音響出力等）を含んでよい。

目標データベース１０８及び参加者データベース１０９が、本明細書に記載の様々なデータコンポーネントを記憶するように構成された１つ以上の非過渡的コンピュータ可読記憶媒体によって実施されてよく、これらは、目標エンジン１０１から、データ交換プロトコルとデータを送受信する為の技術とによってアクセス可能である。

目標エンジン１０１側の参加者インタフェース１０３は、本発明対象物に関連付けられた方法及びプロセスを実行する為に、参加者インタフェース１０２が、目標エンジン１０１との間で二方向のデータ交換を行うことを可能にするプロトコル、技術、プログラム命令、アプリケーション、及び他のサーバ側又はエンジン側の通信コンポーネントであると見なされてよい。データ交換は、現在知られているか以前に考案された任意のデータ交換網を通して行われてよい。

目標テンプレートは、ユーザが所望の目標に関連付けられたデータを入力することが可能な入力フィールドを含んでよい。ユーザによって与えられるデータは、目標カテゴリ又は目標チャンネル、目標時間枠、目標優先順位などを含んでよい。実施形態では、目標テンプレートは、与えられた初期データに基づいて追加データを要求するように構成されてよい。追加データの要求は、幾つかの使用可能な選択肢の中から（例えば、ドロップダウンメニュー又は選択肢の提示によって）選択された結果に基づいてよく、参加者がデータを入力する際に使用した特定の語又は語句に基づいてよく、目標時間枠又は目標優先順位に基づいてよく、その他に基づいてよい。例えば、「退職」チャンネルに目標を作成することをユーザが所望する場合、「退職」チャンネルが選択されると、参加者インタフェースは、退職目標に関連付けられたデータ（例えば、現在の収入、現在の年金／退職計画情報等）の入力要求を取得するようにトリガされることが可能である。目標テンプレート及び目標オブジェクトは、目標データベース１０８に格納されてよい。

参加者が最初にシステムと対話するときには、参加者インタフェースは、目標の初期セットを１つ以上のチャンネルにセットアップすることを参加者に促すことが可能である。最初の入力が初心者の参加者にとってシンプルで管理しやすいものになるように、システムは、ユーザがセットアップするチャンネル当たりの目標の量、及び／又は目標全体の量を制限することをユーザに促すことが可能である。例えば、参加者は、「財務」チャンネルにある３つの目標に関連する情報を提供するよう求められてよい。

目標エンジンを通って流れる参加者データは、参加者データベース１０９に格納されてよい。当然のことながら、参加者データは、場合によっては多様な協力関係にまたがる何百万ものユーザを含む、多数の参加者に拡散された情報を含んでよい。更に、参加者データは、バイオメトリックデータ、保険データ、人生の選択、又は他のタイプのデータを含む、参加者の活動又は人生を反映する広範囲のデータモダリティを取り込んでよい。実施形態によっては、目標エンジンは、参加者のプライバシを保護する為に、適正な認証又は承認が前提であるが、データが他者に利用されることを踏まえてデータのサニタイズを行うことが可能である。

目標最適化システムは、参加者が自身の人生の複数の領域にまたがる自身の複数の目標を計画しバランスさせる為に使用できる。

参加者は、参加者インタフェースを介して、自身の人生の様々な領域にまたがる目標を設定することが可能である。システムは、参加者インタフェースを介して、参加者が１つ以上の目標を設定できる人生のカテゴリ又は領域を表す、あらかじめ定義された「人生チャンネル」のセットを提示することが可能である。「人生チャンネル」は、退職、財産、健康、家族、経歴、慈善、遺産相続、余暇等のようなカテゴリを含んでよい。人生チャンネルは、例えば、人の人生の財務的側面及び非財務的側面を表す「財務チャンネル」及び「非財務チャンネル」のように、より大まかなカテゴリに分類することが可能である。財務チャンネルは、財務の状況又は状態が目標、又は目標の為の主要動機であるチャンネルであってよい。例えば、財務チャンネルは、典型的には、退職、遺産相続、経歴、及び財産に関連付けられた目標を含んでよい。同様に、非財務チャンネルは、財務的ではない独立した目標又は動機を表すチャンネルであると見なされてよい。従って、例えば、非財務チャンネルは、家族、慈善、健康、及び余暇に関連付けられた目標を含んでよい。当然のことながら、チャンネルによっては、２つ以上の大まかなチャンネルカテゴリにまたがって広がってよく、これは、チャンネルに関連付けられる目標が、それらのチャンネルにおける財務的側面及び非財務的側面を有する為である。

財務目標には非財務的な側面や検討事項があってよく、非財務目標にも財務的な側面や検討事項があってよい。例えば、慈善は、特定の大義に対して時間を寄付することに関連付けられる目標が関与しうることから、非財務的と考えられてよい。しかしながら、慈善は、金融資源の寄付という形をとることも可能である為、これに関連付けられる財務的な検討事項又は目標を有する可能性もある。同様に、余暇目標は、目標の達成が、財務的影響の為ではなく、それによって参加者の人生にもたらされる充足、豊かさ、及び／又は楽しみの為であることから、非財務的と考えられてよい。しかしながら、一定量の財務的なコミットメント又はコストが必要な余暇目標もあることから、余暇目標には財務的側面もありうる。逆に、財務目標が非財務的要因を有する可能性もある。例えば、経歴目標は、参加者の経歴における一定の期間によって一定の収入を得ることが目標であるという観点では財務的と考えられてよい。しかしながら、経歴目標は、経歴の地位や出世に関連付けられる専門職の名声のような非財務側面も含みうる。

実施形態では、参加者データ入力は、一連の質問を与えることを含んでよく、これに対して可能性のある回答が他の参加者の回答の値にマッピングされており、これによって、目標エンジン１０１は、所与の目標に関して、スコア計算の為の一般化された開始点を突きとめることが可能である。例えば、一連の質問は、参加者の回答の履歴を有してよく、それによって、これらの回答は、目標オブジェクトの目標オブジェクト属性を含む、参加者の最終的な目標オブジェクトと相互に関連付けられる。これらの例の一変形では、収集された回答履歴は、所与の質問に対する複数のレンジ又は可能性のある回答群に統計的に分類されてよく、これに対して、参加者の回答が、その回答と最もよく適合するレンジと相互に関連付けられてよく、その後、スコア計算の開始点が与えられる（例えば、初期の目標属性、値等）。この例の別の変形では、質問は、複数の選択肢又は他の限定されたセットの、可能性のある回答を有してよく、それによって、各選択肢に対する履歴参加者の回答が、複数の回答選択肢に対してその選択肢を選択した履歴参加者に属する、目標オブジェクト又は目標属性の統計的分類と相互に関連付けられる。

初期セットアップ後、目標エンジン１０１は、ユーザが様々なチャンネルにまたがる追加目標を追加することを促進する為に「ゲーム計画」アプローチを適用してよい。ゲーム計画は、参加者が各自の目標を追加又は修正することを促すこと、並びにそれを行うタイミングに関連付けられたルールを有してよいデフォルトのゲーム計画テンプレートに基づいてよい。ゲーム計画アプローチは、参加者はいつ促されたいか、そして、どれだけ早く追加目標等を追加できるようになりたいかについての入力をユーザが与えることが可能であるように、初期セットアップ時に参加者に提示されてよく、それによって、参加者の、システムとの対話に関連付けられた学習曲線が、各参加者の個々の快適度に適合されてよい。

参加者が、目標テンプレート、又は他の、目標を生成又は修正する技術などによって、目標を作成又は修正した場合、参加者は、あるチャンネルで、又は全てのチャンネルにまたがって目標の優先順位を設定することに関連付けられる、目標のレンジを設定できることが考えられている。例えば、ある特定の目標が、ユーザにとってのある特定の優先順位を下回らないように、ある特定の目標のレンジを、その目標の優先順位に関連付けることが可能である。別の例では、それらのレンジは、アラート又は他のアクション（例えば、関連付けられた目標又は従属目標の不活性化）が初期化されるまで、目標属性の範囲内での変形の許容できるレンジであってよい。

実施形態では、システムは、目標の目標属性を別のもので修正することをサポートすることが可能である。例えば、ストレス低減に関連付けられる目標の場合、参加者は、ある値（例えば、仕事を休んだ時間）を別の値（仕事をした時間）と入れ替えて、この値を入れ替えた効果を確かめることが可能である。

図２は、本発明対象物に関連付けられる方法及びプロセスの実行の概要を示す。

ステップ２０１で、目標エンジン１０１は、本明細書に記載の１つ以上の参加者目標に関する参加者の情報１０４を受け取る。情報１０４は、例えば、参加者インタフェース１０２によって提示される目標テンプレートを介して受け取られるほか、他のソース、例えば、バイオメトリックセンサ、他の電子アカウント（例えば、医療アカウント、財務アカウント、ソーシャルメディアアカウント、年金アカウント）、雇用主データベース、及び他の、参加者データのソースなどを通して収集される。実施形態では、参加者は、様々なソースからデータを取り出すことの承認を求められてよい。同じくステップ２０１で、参加者は、管理しようとする目標を選択してよく、この選択は、例えば、特定の目標、目標のカテゴリ、及び／又は目標のチャンネルを選択することにより行われる。受け取られた参加者データは、参加者の人生の様々な側面を表す複数の参加者属性であると考えられてよい。

ステップ２０２で、目標エンジン１０１は、受け取った参加者属性に基づいて、１つ以上の目標オブジェクト１０５をインスタンス化してよい。実施形態では、目標オブジェクト１０５は、選択された目標、目標カテゴリ、及び／又は目標チャンネルに従う目標テンプレートに基づいてインスタンス化されてよい。インスタンス化された目標オブジェクト１０５は、対応する目標オブジェクト１０５によって表される目標の特性に対応する目標属性を有するデータオブジェクトとして実施されてよい。従って、目標属性は、目標カテゴリ及び／又は目標チャンネルに基づく目標オブジェクトに特有であってよい。

目標属性として、目標入力型、目標データ型、目標ロジック（例えば、ルール／アルゴリズム）、目標条件ルーチン、及び他の、目標オブジェクト１０５のインスタンス化に使用される目標属性カテゴリがあり、これらは、目標データベース１０８に格納されることが可能であり、参加者属性に基づいて（目標又は目的、目標チャンネル、及び／又は目標カテゴリを介して）インスタンス化される目標に従って取り出されることが可能である。

目標オブジェクト１０５は、参加者に関連する１つ以上の目的を反映する。目標エンジン１０１は、目標オブジェクト１０５を、継続時間が長時間にわたりうる（例えば、何週間、何年、何十年、何世代等にもわたりうる）進化する持続性オブジェクトとして扱う。参加者データが目標エンジン１０１を通って流れると、目標エンジン１０１は、目標オブジェクト１０５の維持、更新、修正、又は他の管理を行うことが可能である。例えば、目標オブジェクト１０５は、参加者の、まだ生まれていないひ孫の為の大学進学資金の貯蓄を反映してよい。参加者が貯蓄を行うと、目標エンジン１０１は、そのような大学進学資金の実現性の確立に向けた進展を示すことが可能である。

図３は、複数の目標属性３０１を有する目標オブジェクト１０５の説明的な一例を示す。目標属性３０１は、目標オブジェクト１０５によって表される目標に関連付けられる特性又はパラメータであると見なされてよい。

目標属性３０１の例として、目標名、目標チャンネル（例えば、目標の最高レベルの格付け）、目標カテゴリ（例えば、チャンネルのサブセットカテゴリ）、目標継続時間（例えば、目標を完遂する時間、完遂されたかどうかにかかわらず、目標の、推定又は実際の終了日。最終日が設定されない持続性目標の場合はヌル値でよい）、目標条件（例えば、目標への入力に基づいて目標完遂を決定づけ、完遂に向けての、目標のステータスの追跡を可能にするルール又は条件。目標の所望の結果であると見なされてよい）、目標ロジック（例えば、目標エンジン１０１が目標を処理する為に使用するルール、アルゴリズム、及び／又は処理命令）、目標ステータス（例えば、完遂率、又は他の、進捗の数値的指標。「順調」、「予想を上回る」、「遅れている」、「危険な状態」等のような非数値指標も含まれてよい）、目標入力（例えば、参加者の、目標に向かう進捗の判定に使用されるデータ入力の識別。参加者のデータ及び他のデータソースを含む）、目標データ（例えば、目標の進捗の測定及び計算に使用されるデータ。時間をかけて蓄積された履歴データを含んでよい）、目標優先順位（例えば、その目標の、他の目標に対して相対的な優先順位）、目標更新（例えば、目標が最後に更新されたのはいつか）、目標タイプ（例えば、人生目標か時間目標か）、目標出力（例えば、目標によって出力されるデータ型。他の目標に対する入力データとして使用されてよい）などがあってよい（一部を図３に示す）。

目標ロジックは、目標エンジン１０１が目標への入力データを使用して目標ステータス、目標出力、及び他の、目標の進捗に関連付けられるデータを計算する為に使用するルール、アルゴリズム、及び／又は処理命令であると考えられてよい。ある目標の目標ロジックは、その目標自体の目的に関連付けられる。言い換えると、目標オブジェクトで表される目標の性質は、使用される目標ロジックを決定づける。

例えば、退職計画に関連付けられる目標の場合、入力データが与えられると、目標ロジックが退職計画の目標を予測し、その進捗を追跡することが可能なように、目標ロジックは保険数理アルゴリズムを含んでよい。

家族目標の場合、この目標の目標ロジックは、家族として一緒に過ごした時間を追加し、一緒に訪問した場所や一緒に実施した活動を追跡することが可能なアルゴリズムを含んでよい。更に、この目標の目標ロジックは、目標エンジン１０１が推論ルールを用いて、ソーシャルネットワーキング、家族メンバへの／からの電子メール、調査回答等によって収集されたデータに基づく満足度を推論することを含んでよい。

個人目標の場合、目標ロジックは、目標の追求に費やされた時間量を集計すること、並びに、費やされた時間の質を判定することが可能なアルゴリズムを含んでよく、質の判定は、参加者のフィードバック、友人、家族、知人に向けての、ソーシャルメディア又は電子メールでの、目標に関するコメントに基づいて、且つ、個人目標の追求に費やされた時間の後の時間帯における振る舞いが、よりリラックスしているか、より楽しんでいるか、且つ／又は、ストレスの軽減されたものかのバイオメトリック信号及び他の指標を監視することによって行われる。このアルゴリズムは、例えば、個人目標の追求の測定可能な効果を算定する為に、メッセージの意味を、キーワード、言い回し、スタイル等から相互に関連付けたり推論したりする推論ルールと、バイオメトリックセンサのデータを、その参加者の履歴データを基準にして統計的に分析することと、を含んでよい。

実施形態では、目標ロジック属性は、目標エンジン１０１がロジックを目標オブジェクト１０５から直接組み込めるように、ロジック（例えば、アルゴリズム、ルール等）自体を含んでよい。実施形態では、目標ロジック属性は、適用可能なアルゴリズム、ルール等の識別子を含んでよく、これらの識別子はロジックデータベースに格納されてよく、これにより、目標エンジン１０１は、適切なロジックを、実行の為にロジックデータベースから取り出すことが可能である。

実施形態では、受け取られた参加者データは、目標に関連する、参加者についての履歴データになってよく、入力データを解釈することと目標の進捗を計算することとに関連付けられる目標ロジックが、目標に関連付けられる様々な属性が実際にはどのように参加者に作用するかをより正確に反映できるように、目標ロジック、目標条件、及び他の目標属性が、参加者の過去の振る舞いの分析に基づいて調節される。例えば、参加者のトレーニング又はエクササイズの習慣とパフォーマンスの向上とに関する履歴データを使用することにより、参加者の健康に対するエクササイズの現在の効果をより正確にモデル化することが可能である。同様に、参加者の振る舞い、他者との対話、機能能力、エネルギレベル、バイオメトリックレベル等に対する仕事又はストレスの影響を分析することにより、日常生活の中の、履歴上最も大きなストレスを引き起こした要因、並びに、そのストレスの軽減に最も役立った要因を識別することによって、ストレス管理の目標オブジェクト１０５に関連付けられる目標ロジック及び目標属性を目標エンジン１０１が調節することを可能にすることができる。この、参加者の履歴データの分析は、所望の目標に関連付けられるデータ点の統計分析（例えば、クラスタ分析、主成分分析、多変量分析、及び／又は他の統計アルゴリズム）を通して実施できる。

目標優先順位は、参加者の人生における、その目標の、他の目標に対して相対的な重要度を表す、目標オブジェクト１０５の優先順位であってよい。目標優先順位は、本明細書に記載のとおり、ユーザが指定し、ユーザが修正するものであってよく、従って、参加者は、各自の目標オブジェクト１０５の優先順位を、各自の人生における優先順位の変更を反映するように並べ替えることが可能である。目標優先順位は、グローバル優先順位（例えば、参加者にとっての、全ての目標オブジェクト１０５の中での優先順位）、チャンネル優先順位（例えば、当該チャンネル内の全ての目標オブジェクトの中での優先順位）、時間的優先順位（例えば、特定の時刻、及び／又は特定の継続時間における目標の重要度に従って調節される優先順位）、及び時系列優先順位（例えば、別の目標より先に特定の目標を完遂するか、これに対処することに関連付けられる優先順位）のうちの１つ以上を含んでよい。

説明的な一例として、参加者の、退職の財務目標に関連付けられる目標オブジェクト１０５は以下を含んでよい。

「財務−退職」という目標カテゴリ。これは、目標が財務チャンネル内にあって退職を対象とすることを示している。

未来の日付である退職日の目標継続時間。

一定量の退職金が退職日まで積み立てられる目標条件。目標条件は、退職後の人生の予測される継続期間にわたって利用可能な一定の金額又はレベルの収入又は金融資産を有することが可能であるような（且つ、例えば、保険数理死亡率表又は他の推定に基づく特定の年数を生きることが可能であるような）金額を含んでよい。

目標入力は、参加者の退職の計画を算定することに関連付けられるデータ入力を含んでよい。これらは、参加者の人生における収入及び支出を含んでよく、現在の実際の収入及び支出（例えば、借金、定期的支出）、現在の年金計画及びこれへの積立金、並びにインフレのような要因に起因する、予測される将来の収入及び支出、参加者の予測される期待収入等に関連付けられるデータを含んでよい。この例の目標オブジェクト１０５の為の目標データは、目標オブジェクトに使用される目標入力に対応するデータであり、これは、履歴データと、受け取られたままの現在のデータとを含んでよい。従って、目標データは、過去の収入及び支出、年金に対する現在までの積立金等に関連付けられるデータを含んでよい。

退職目標オブジェクト１０５に関連付けられる目標ロジックは、一般に、参加者の予測される退職の決定に使用される必須のルール及びアルゴリズムを含んでよい。例えば、目標ロジックは、退職金の予測に使用されるルール及びアルゴリズムを含んでよく、その為には、退職金計画、参加者による計画への積立金、予想される退職日、所望の退職後収入が、予測表、死亡率表を組み込んだ保険数理技法などを用いて考慮される。

別の例では、「家族」チャンネルに関連付けられる目標オブジェクト１０５が、配偶者との関係を維持し育み続けることの希望を表してよい。これに関連付けられる目標属性は、一緒に過ごした時間、一緒に訪れた場所（例えば、ソーシャルネットワーキングサイトからチェックイン数により収集されるもの）、一緒に過ごした時間の質等に関連付けられる目標入力及び目標データを含んでよい。目標入力は又、配偶者の対応する目標オブジェクトから、又は、配偶者に関連付けられるソーシャルネットワークサイト又は他のデータソースからデータをインポートすることを含んでよい。この目標の目標ロジックは、ある期間にわたる一緒に過ごした時間及び「デート」の回数を、あるサンプル規模のカップル群の過ごした時間及びデート数等の統計、並びにカップル群の過ごした時間、デート数、及び他の、カップル群の関係を定量化できる側面の関数としてのカップル群のそれぞれの関係の相対的な状態の統計と比較することを含んでよい。更に、この目標の目標ロジックは、目標エンジン１０１が推論ルールにより、ソーシャルネットワーキング、配偶者に対する電子メール等によって収集されたデータに基づいて、配偶者の満足度を推論することを含んでよい。この例に関連付けられる目標条件は、母集団に対して相対的な状態、及び／又は満足度の持続に関する、参加者、及び／又は参加者の配偶者によって設定される主観的予想を満たすことを含んでよい。

更なる例では、健康チャンネルに関連付けられる目標オブジェクト１０５が、バイオメトリックセンサ（例えば、血液モニタ、心拍数モニタ、走行を追跡するＧＰＳモニタ、睡眠モニタ、ストレスモニタ等）からの目標入力及び目標データ、カロリー摂取データ、参加者体重データ、体格指数データ、呼吸データ、及び他の健康関連データを含んでよい。目標ロジックは、体調の変化に関連付けられるロジックを含む、受け取られたデータに基づいて、参加者の状態を判定することに関連付けられるロジックを含んでよい。適切なロジックは、健康と医療についての状態及び状況（例えば、権威機間又は規制機関によって承認されるもの）の判定に使用されるアルゴリズム及び計算を含んでよい。目標条件は、特定の体重に達すること、特定のコレステロールレベルに達すること、エクササイズの節目を達成できること（例えば、所望の範囲内の目標心拍数を維持しながら１日おきに５マイル走ることなど）を含んでよい。

実施形態では、目標オブジェクトは、参加者がまだ約束する準備ができていない未来の目標を表してよい。これらの目標は、参加者の人生における特定の期間に対応しうる「遅延された」又は「休止状態の」目標と考えられてよく、或いは、正しい条件の下でのみユーザが追求できる目標に対応してよい。休止状態の目標に対応する目標オブジェクトは、活性化されるまで休止状態にとどまっていてよい。従って、休止状態の目標は、参加者の目標管理環境において、目標を活性化させるトリガ条件に関連付けられる目標属性を含んでよい。トリガ属性の例として、目標作成からの時間の長さ、日付、特定のイベントに関連付けられた継続時間又は日付、イベントの発生、別の目標の完遂又は失敗、参加者の属性に関連付けられた閾値を横切ること、休止状態の目標の１つ以上の目標属性に関連付けられた閾値を横切ること、１つ以上の他の目標の１つ以上の目標属性に関連付けられた閾値を横切ることなどがあってよい。一例では、参加者の子供に関連付けられた、休止状態の目標は、子供の人生の未来の諸段階に対応してよい。この例では、ミニバンの選択を開始するという休止状態の目標は、子供が、新米の親にとってのいわゆる「おむつショック」段階を過ぎるまで、子供の誕生から３か月というトリガを有し、且つ、親がもう少し長く眠れるようになるまでその目標に従って行動することを控えるという休止状態であってよい。別の例では、慈善事業に寄付する慈善目標は、参加者が５万ドル超の銀行口座残高を維持することが条件であってよい。慈善目標の目標オブジェクトが作成された時点で参加者がまだ５万ドルを有していなかった場合、目標オブジェクトは、参加者の口座が５万ドルの水準を超えるまで休止状態のままになる。更に、活性状態にある目標オブジェクトも、閾値を割った場合には休止状態になってよい。従って、この例では、参加者の銀行口座残高が５万ドルを下回ると、この目標は、金額が再度５万ドルを超えるまで休止状態になる。

休止状態の目標に対応する目標オブジェクトは、ユーザが開始した目標作成要求に基づいて生成されてよく、且つ／又は、ユーザに関連付けられた他の目標に基づいて、目標エンジン１０１によって生成されてよい。上述の新しく生まれた子供の例では、子供を持つというイベントは、典型的には子供の人生の各段階に関連付けられるデフォルトの休止状態の目標のセット（例えば、大学進学用の貯蓄に関連付けられる目標、子供の社会的、感情的、及び知的な発育に関連付けられる目標等）の作成をトリガしてよい。

実施形態では、目標エンジン１０１は、参加者の人生において参加者の目標達成能力に作用しうる「人生イベント」を認識するように構成されてよい。この人生イベントに基づいて、目標エンジン１０１は、優先順位及び／又は全目標を調節することに関する推奨を生成してよい。従って、人生イベントは、目標エンジン１０１に対して、参加者の人生が実質的に変わったか変更されたらしいというトリガ、且つ、目標及び／又は優先順位の変更の調節が必要かもしれないというトリガとして働く。人生イベントは、参加者を直接巻き込むイベント、又は参加者に直接起こるイベントであってよい。「個人的な」人生イベントの例として、結婚歴の変化、卒業、子供の誕生、家族の死、退職、就職、転職、医療緊急事態、財産の喪失（例えば、自然災害、盗難、事故、又は他の喪失原因によるもの）などがあってよい。人生イベントは又、参加者を直接巻き込むものではないにもかかわらず参加者の目標及び優先順位に影響を及ぼしうるイベントを含んでよい。これらの「間接的な」人生イベントの例として、株式市場における大変動（例えば、参加者の投資に影響を及ぼすもの、参加者が雇用されている企業に影響を及ぼすもの等）、法律の変更（参加者の手取り収入に影響を及ぼす税法変更、退職に影響を及ぼす税法変更等）、商品／サービスの価格の大変動、参加者の目標に関連付けられた場所で発生するイベント（例えば、参加者が旅行で行きたい地域で発生した紛争、自動車での国内横断家族旅行の目的地であった遊園地の閉鎖、訪問を計画している都市が訪問中の国際競争イベントを勝ち取ったこと等）などがあってよい。

目標エンジン１０１は、人生イベントを認識する為に、着信データを、参加者の目標に適用可能な既知の人生イベントのリスト又は他のインデックスと照合することが可能である。人生イベントの検出に使用されるデータは、本明細書に記載の様々なデータソースを介して受け取られてよい。例えば、参加者は、子供を持つという人生イベントを、参加者インタフェース１０２から参加者入力１０４として入力してよい。他のソースから受け取られた、参加者に関する情報によって、他の人生イベントが認識されることも可能である。例えば、政府機関からの子供の出生証明書の提示（そのような記録を取得することの、参加者の承認付き）、参加者の雇用主における従業員給付の更新、納税申告等である。更に、システムは、外部ソース、例えば、ニュースソース、市場ソース、及び他の報告サービスからデータを受け取ってよく、検索技術、照合技術、推論技術、及び他のそのような認識技術を使用して、ニュースイベント、市場イベント、又は他の報告イベントを、適用可能な人生イベントとして検出してよい。

目標エンジン１０１にとって既知である人生イベントには、参加者の目標オブジェクトに関係なく適用可能と見なされうる人生イベントのデフォルトのリストが含まれてよく、これによって、参加者は、参加者の目標又は優先順位がどのようなものであれ、その目標又は優先順位を変更することが可能である。例えば、子供の誕生は、たとえ参加者が表明した目標でなくても（従って、目標オブジェクト１０５によって表されなくても）、参加者の人生における重要なイベントであると見なされてよい。更に、人生イベントは、参加者の目標又は優先順位のうちの１つ以上に特に関連付けられる人生イベントを含んでよい。例えば、これらは、特定の目標を未決定にする人生イベントであってよい。

人生イベントは、関連付けられたイベント属性を有する人生イベントオブジェクトの形で実施されてよい。

実施形態では、目標オブジェクト１０５は、「人生目標オブジェクト」又は「時間目標オブジェクト」として分類されてよい。人生目標オブジェクトは「第１目標」と見なされてよく、これは、長期的人生目標（例えば、何年又は何十年も続く継続時間を有する目標）、又は終了日がない永続的目標を表すものであってよい。例えば、継続時間が１年、５年、１０年、又はそれ以上より長ければ、目標オブジェクトを人生目標オブジェクトと見なしてよい。長期的人生目標は、退職目標、子供の大学教育の目標、抵当の清算、経歴における、又は組織内での一定レベルの地位の達成、活動の一定の習熟度への到達、本を書くこと等を含んでよい。永続的目標は、要求満足の特定の状態、状況、又はレベルを維持することを必要とする目標であると考えられてよい。永続的目標の例として、家族との一定レベルの関係を維持すること、特定の信用格付けを維持すること、一定レベルの健康又は体力を維持すること、興味のある話題に関して時流についていくこと等があってよい。これらのタイプの永続的目標は、決して完結するものではなく、むしろ、参加者の人生の特定の側面を所望のレベル又は尺度の質に維持することを指向するものである。別のタイプの永続的又は長期的人生目標オブジェクトは、完了条件はあるが継続時間が設定されていない目標を表してよい。これらは、参加者が単純に、生きている間に達成したいと思う人生目標を表すものであってよい。例として、一定量の相続財産を配偶者と子供に残す遺産相続目標、生きている間に特定の目的地に一度は旅行する目標、新しい言語を学ぶ個人目標等がある。変形形態として、これらの目標の継続時間は、寿命表及び／又は参加者の健康データに従って決定されるような予想寿命であってよい。実施形態では、目標オブジェクトで表される目標は、目標継続時間にかかわらず、参加者にとっての全優先順位に基づく「人生目標」であると考えられてよい。例えば、全優先順位による幾つかの最高優先順位目標（例えば、上位３つ又は５つの目標）を表す目標オブジェクト１０５のセットは、人生目標オブジェクトであると考えられてよい。

人生目標オブジェクトとは異なり、時間目標オブジェクトは、短期的又は一時的な目標と考えられてよく、或いは、他の目標（例えば、人生目標、又は階層的に「より高次の」時間目標）の完遂に向かって進むことに関連付けられる副目標であると考えられてよい。例えば、退職目標オブジェクトの場合、時間目標オブジェクトは、給料ごと、毎月、又は毎年、退職後の蓄え又は退職金に対して特定額の積立を行う目標を表してよい。別の例では、特定レベルの健康又は体力を達成して維持する人生目標として、週の何日かに特定時間量のエクササイズを行うこと、一週間の間に一定のマイル数を走ること等の時間目標があってよい。この例の更なる変形形態では、全体的な体力面の人生目標の為の時間目標として、２か月ごとに１０キロレースを走ることがあってよく、１０キロレースという時間目標の副時間目標（より階層的に低い時間目標）として、レースに向けて週のうちの一定の日数だけ特定の時間にわたって走ることにより、適正な走力レベルに到達し、且つ／又はこれを維持する目標があってよい。

時間目標オブジェクトは、人生目標オブジェクトの属性及び／又は参加者の属性データによって表される、人生目標の目的、目標の継続時間、及び目標に対して相対的な参加者の現状などの人生目標オブジェクトに基づいて生成されてよい。

目標オブジェクト１０５は、それらに対応する属性のうちの１つ以上によって相互に関連付けられたりリンクされたりしてよい。このリンクは、目標オブジェクト同士の関係、及び／又は、それぞれのオブジェクトの、対応する相互に関連付けられた目標属性同士の関係の性質を支配する相関ルール又はサブルーチンによるものであってよい。相互に関連付けられた目標オブジェクトの一態様では、第１の目標オブジェクト１０５の目標属性が、第２の目標オブジェクト１０５に対する入力属性としても動作しうる出力属性であってよい。相関関係は、出力属性の効果が入力属性として正しく適用されるように、目標エンジン１０１によって実行されるアルゴリズム又は処理ルールを含んでよい。一例では、目標エンジン１０１は、参加者の人生のうちの有力な要因に関連付けられる目標属性に基づいてリンクを作成することが可能なリンクサブルーチンにアクセスしてよい。リンクサブルーチンは、「時間」、「お金」、「生産性」、「効率」、「幸福」、及び「エネルギ」のうちの１つ以上に関連付けられる目標属性の間の相関関係を作成することが可能である。これらの要因のそれぞれに関連付けられる目標属性は、これらの要因に作用しうるか、これらの要因の作用を受けうる目標属性であると考えられてよい。結果として得られるリンクは、（１つの目標属性が、異なる目標オブジェクト１０５における別の目標属性への入力を与える出力属性である）入力−出力リンク、及び／又は、目標属性同士をリンクすることが、それぞれの目標オブジェクト、最終的には人生スコアに対する各目標属性の効果を高めることに寄与しうる組み合わせリンクであってよい。組み合わせ効果は、建設的効果又は破壊的効果であってよい。対になる要因は、どの要因がどのように適用可能かを説明しうる特定の目標属性に対応するメタデータであると考えられてよい。例えば、「お金」に関連付けられる目標属性は、参加者の財務状態の完成像が参加者の全ての目標に基づいて造られてよいように、リンクされてよい。従って、これは、非財務目標のうちのお金に関連する目標属性にリンクされた財務目標の目標属性（例えば、投資金額、収入、積立金レベル等）を関与させることが可能である（例えば、特定の趣味を実施する目標に関連付けられる個人目標オブジェクトの場合、目標属性は趣味を実施する為のコストを含んでよい）。参加者の健康状態によって変わりうる死亡率又は他の年金関連目標属性は、「健康」要因と関連付けられてよく、これにより、それらの属性は、（例えば、健康状態の改善が年金、保険の保障範囲等の推定コストの形で反映されうるように）健康関連目標の出力要因とリンクされる。

説明的な一例として、一定年齢での退職という参加者の目標に関連付けられる目標オブジェクト１０５（即ち、「退職オブジェクト」）を考える。退職オブジェクトの一部として、目標属性は、死亡率の仮定と、参加者が退職計画に払い込むべき積立金の額とを含む。通常、積立金及び年金のレベルは、参加者の年齢の母集団についての保険数理表に基づく。更に、保険数理表は母集団が対象である為、保険数理表及びその中の値は静的である。従って、従来の保険数理慣行では、参加者の死亡率は、参加者の実際の状態（例えば、参加者の健康状態、体力レベル等）を考慮しない。しかしながら、この例では、身体を鍛える目標に関連付けられる目標オブジェクト１０５（即ち、「体力オブジェクト」）は、参加者の現在の体力レベルの出力属性を有する。退職オブジェクトにおける死亡率の仮定と、体力オブジェクトにおける現在体力レベルとの間には、体力レベルを寿命の増加の推定値と相互に関連付けることが可能なアルゴリズムを含むリンクが存在してよい。このアルゴリズムは、健康レベルと寿命の増加との間の相関関係を確立する為に示される医学的な推定、研究、及び一般慣行に基づいてよい。実施形態では、これらのアルゴリズムは、医学的研究（例えば、体重がＸ％超過している人は心疾患のリスクがＹ％であることを示した医学的研究等）によって示唆されるように、様々なリスクの推定される軽減分を単純に集計して寿命の増加分を算出してよい。相関関係が確立されたら、退職オブジェクトは、目標オブジェクトに関連付けられた目標属性のうちの１つ以上を再計算することが可能である。例えば、寿命の増加と相互に関連付けられる体力オブジェクトによって出力される健康／体力レベルの増加（従って、参加者の場合の死亡率仮定のシフト）の結果として、退職日を維持する為に必要な積立金の調節、退職日の前倒し（即ち、早期退職）、退職時の年金の増額等が行われる可能性がある。

本発明対象物の実施形態による流動性死亡率表計算の実行方法の一詳細例を以下に示す。

実施形態では、目標エンジン１０１は、目標の為の目標オブジェクト１０５をインスタンス化する前に、その目標に関する参加者状態を抽出してよい。参加者状態は、目標オブジェクト１０５のインスタンス化において、あらゆる正規化、変換、標準化、又は他の処理に先だって使用される参加者属性及び他のデータを含んでよい。参加者状態は、参加者の現在の状態のデータが参加者の目標の分析に適用される前の、参加者の現在の状態の「生の」スナップショットを与えることが可能である。

ステップ２０３で、目標エンジン１０１は、インスタンス化された目標オブジェクト１０５に基づいて参加者の人生スコア１０６を生成してよい。参加者の人生スコアは、人の目標に対する現在の状態のバランス又は最適化の度合いを反映するスコアであると考えられてよい。実施形態では、人生スコアは、目標オブジェクト１０５で表される目標のうちの１つ以上を完遂する可能性と関連付けられてよい。実施形態では、人生スコアは、目標オブジェクト１０５で表される目標のうちの１つ以上を完遂する可能性と関連付けられてよい。人生スコアは、参加者に対して提示可能な単一のスコア又は値として生成されてよい。

実施形態では、人生スコアは、参加者及び参加者のそれらの目標に向かう進捗に関連付けられる複数の目標オブジェクトに基づいて生成されてよく、これにより、人生スコアは、それらの目標を満たすことに向かっての参加者の努力間のバランスの尺度を表す。

実施形態では、人生スコアは、参加者の目標属性と他の参加者の目標属性との比較に基づく、各目標の成功の可能性の計算結果の関数として生成されてよい。個々の目標オブジェクト１０５に関して成功の可能性を判定することに対しては、多くの要因が絡んでくる可能性がある。一例では、参加者の心拍数が大学進学資金の成功の可能性に影響を及ぼす可能性があり、これは、参加者の平均余命が延びたことを示している為であり、これによって、収益を創出する労働寿命が延び、結果として、更なる貯蓄が行われる。従って、参加者データは、目的（例えば、貯金）に対して直接影響する可能性があり、或いは、オブジェクト（例えば、導出された、又は相互に関連付けられた関係）に対して間接的に影響する可能性がある。更に、参加者データ以上の外部要因が成功の可能性に影響を及ぼす可能性がある。長期にわたる目的（例えば、今後何年、何十年、何世代等にもわたるもの）の場合は、予想されるインフレ率や社会不安などの要因が成功の可能性に影響を及ぼす可能性がある。これは、そのような要因によって、貯金の将来価値や、将来ひ孫が参加者のお金にアクセスする方法が変わる可能性がある為である。

成功の可能性は、様々な技法によって判定できる。実施形態によっては、目標エンジンは、同様の属性又は特性を有する他の参加者の成功と、対象参加者の成功とを、同様の目標で成功することに関して比較する。データベースが何千、何百万、又はそれ以上の情報接点を格納できることを考慮して、成功の可能性は、履歴統計に基づいて導出でき、場合によっては、上記で示唆されたような外部要因に基づく影響を受ける可能性がある。可能性については、あらゆる可能な計算が考えられている。

実施形態では、人生スコアは、目標オブジェクトの計算された可能性の平均であってよい。別の実施形態では、人生スコアは、計算された可能性を集約したものであってよい。

人生スコアの生成では、人生スコアに対する各目標オブジェクトの相対的な寄与分は、各目標オブジェクトの優先順位に応じて重み付けされてよい。従って、高優先順位の目標に関連付けられた可能性は、重み付けがより低い低優先順位の目標より大きな影響を人生スコアに及ぼす。

実施形態では、目標エンジン１０１は、体系的な、又は反復式のアプローチによる、人生スコアについての複数の推奨を生成してよい。これは、例えば、目標オブジェクト及び／又は目標属性の重み付けを修正して特定の目標オブジェクト１０５を強調することにより行われる。そして、目標エンジン１０１は、様々な順列を有して、参加者の目標間のバランスを最適化して人生スコアを最大化する推奨を選択してよい。このアプローチは、参加者の状態に仮想的変更を適用することにも用いられてよく（例えば、これは、可能な推奨に沿っても外れてもよい状態変更を実施することにより行われる）、その後、仮想的人生スコアを生成する為に人生スコアを更新してよい。これにより、様々な目標に応じて特定のアクションをとることの予測される結果をユーザがリアルタイムで可視化することが可能になる。

図４は、退職目標オブジェクトの場合の成功の可能性の計算の説明的な一例を示す。

図４の例では、退職目標に関連付けられる参加者状態４０４は、参加者入力データ４０１（例えば、参加者が直接与えるか、参加者に関連するアカウントにアクセスすることによって与えるデータ）、仮定及び保険数理の最良の実践４０２（例えば、リアルタイムで更新可能な市場データ及び市場駆動仮想）、及びあらかじめ埋められた情報４０３に基づいて決定されてよい。あらかじめ埋められた情報４０３は、欠落した参加者入力データ４０１を補償する為の平均データ（例えば、他の同様の複数の参加者、又は母集団の複数のセグメントにまたがるもの）であってよい。実施形態では、目標管理を開始するプロセスが直観的であって使いやすいように、参加者からの必要な入力データをシンプルに保つことが好ましい。これらの実施形態では、あらかじめ埋められた情報４０３は、要求されていない参加者データの代わりに使用されてよい。このデータは、後で目標エンジン１０１によって要求されてよく、或いは、必要に応じて参加者によって編集されてよい。

参加者状態４０４が収集されると、目標オブジェクト４０５は、参加者状態データ、及び退職目標計画に関連付けられた計算に基づいて、退職計画用にインスタンス化されてよい。この説明的な例では、計算は、多数の（即ち、５００超の）シナリオを関与させる確率論的なシミュレーションに基づいてよいことが考えられている。これらの計算の更なる詳細について以下に示す。

そして、目標可能性４０６が、目標オブジェクト４０５の関数として計算される。これは、目標オブジェクト４０５の属性を他のメンバの目標オブジェクトの属性と比較することにより行われる。この比較は、基準母集団に対して相対的な参加者の地位を与えることが可能な統計アルゴリズム（例えば、クラスタリング、最近傍アルゴリズム、平均二乗アルゴリズム等）により行われてよい。

そして、目標可能性４０６は、好ましくは、目標オブジェクト４０５、及び他の目標オブジェクトの目標可能性に基づく、参加者の人生スコアの生成に組み込まれてよい。

更新／精製済みデータ４０７が受け取られると、目標エンジン１０１は、目標オブジェクト４０５のしかるべき目標属性を更新し、目標可能性４０６（及び結果として、参加者の人生スコア）を再計算してよい。

図５及び図６は、参加者インタフェース１０４によって提示される、参加者の人生スコア１０６を提供するユーザ向けポータルの説明的な例を示す。図５及び図６は又、目標オブジェクト１０５で表される参加者の目標を示す選択的表示５０１、６０１を示す。図５の例では、各目標は、それぞれの優先順位属性に従って並べられたボックスによって可視化されている。図５の例では、参加者の最高優先順位目標は、「恐竜の種を発見する」ことであり、残りの目標は下に行くほど優先順位が下がる。図５の例には又、目標間のリンクも示されており、それらは矢印で示されている。図５に示されるように、「恐竜の種を発見する」目標は、「博物館でのボランティア」という慈善目標とリンクされている。これらの目標の間のリンクは、「恐竜の種を発見する」目標に向かって進むこと（例えば、可能性のある発掘現場の調査、成功を最大化する為に常に最新の発掘技術を身につけること等に関連付けられる属性）が、博物館でのボランティアという目標のためにもなる可能性があることを表している。これは、参加者がこれらのトピックに関して博学になり、そのようにしてボランティアに費やされる時間が、慈善目標にとって、より価値を有し、より意義深くなる為である。従って、リンクされた両目標の、人生スコアに対する寄与が高まる。同様に、「減量」目標は、「６５歳で退職」目標と「遺産相続」目標とにリンクされているように示されており、これは、「減量」目標に向かって進むことが、（上述の例に示されたように）「６５歳で退職」目標に対しても、また「遺産相続」目標に対しても機能する為である。図５の例は、全てのチャンネルにわたって最上位にランクされる目標群を示している。これらの目標は、（「慈善：博物館でボランティア」目標において示されるように）目標が関連付けられるチャンネル、又は（他の目標において示されるように）目標にそのようなマーキングが全くないチャンネルを示すことが可能である。

図６は、目標の提示６０１の一変形形態を示す。図６では、目標は、それらに対応するチャンネルに従って提示されている。ここでは図５より多くの目標が示されているが、これは、目標及びランキングが、一覧形式で提示されてよく、チャンネルごとであってよい為である。又、この場合は、文字で列挙することにより、より多くの情報を、より率直な（ただし視覚的訴求力には欠ける）提示形式にはめ込むことが可能になっている。又、図６には、目標が図５より多くの情報を含んでよいことが示されている。例えば、健康関連の目標は、図５では単に「減量」であるが、図６では「夏までに１０ポンド減らす」と提示されている。更に、「減量」目標に関連付けられた時間目標が示されている。時間目標は、「人生」目標の副カテゴリとして示されてよい。

図５及び図６の例は、参加者の同じ目標管理インスタンスに対応しており、同じ情報を異なる形式で示している。この提示は、アプリケーション又はウェブポータルによるものであってよく、更なる情報を追加表示したり情報を除去したりすること、幾つかの選択可能な提示方式を切り替えること、既に完遂された目標及び／又は失敗した目標を表示すること、並びに他のカスタマイズオプションを含むカスタマイズが可能であってよい。例えば、生成された推奨、サービスに関連する提案、及び他の有用情報が参加者インタフェース１０４に提示されてよい。各目標の優先順位は、図５及び図６のインタフェース例ではユーザが調節できる。図５のような視覚的表示では、ユーザは、１つの目標をインタフェース１０４のポインタ（例えば、コンピュータのマウス、タッチスクリーンインタフェースでの指押し）で「つかみ」、他の目標に対して相対的に上下にドラッグすることが可能になる。目標の再編成された序列は、ユーザによって指定された、ディスプレイに表示されている上から下までの順序のとおりになる。各目標オブジェクトの優先順位属性は、その再編成に基づいて調整されてよい。図６の例の場合、再編成は、図５と同様に一覧のエントリを同様に「つかむ」ことによって行われてよく、チャンネル内で再編成されてよい。或いは、ユーザが数字をハイライトして編集してよく、序列は、ユーザが指定した順番のとおりに再編成される。

目標ごとに追加情報が提示されてよく、追加情報は、目標ごとの目標状態属性に従う、目標ごとの進捗報告を含む。

実施形態では、参加者は、アラートを構成するルールを参加者インタフェース１０４でセットアップしてよく、アラートは、特定の目標（例えば、健康又は財務）が、許容される閾値を超えてしまった場合や達成された場合に、参加者のモバイル装置又は他のコンピュータ装置に送信されることが可能である。必要に応じて、他の構成可能なアラートが、「コーチ」（例えば、特定分野のスペシャリスト、エキスパート、指定されたヘルパー等）に送信されてよい。

目標エンジン１０１は、ステップ２０４で、生成された人生スコアと、任意選択で、人生スコアに寄与する参加者の目標オブジェクト１０５（及び／又はそれぞれの目標可能性）と、に基づいて、１つ以上の推奨１０７を生成するように構成されてよい。

推奨１０７は、参加者が実施するよう提案されるアクションを含んでよい。推奨は、チャンネルごとであってよく、或いは、複数のチャンネルにまたがる目標に作用することを意図された推奨であってもよい。推奨のタイプの例として、財務資産を様々に分散する（例えば、支出、積立金、寄付等を調節する）推奨、参加者の精神的、肉体的、及び／又は情緒的健康のためになるアクション（例えば、肉体的健康を向上させるエクササイズ、趣味にふけってストレスを解消すること等）を実施する推奨、個人的関係を改善するアクションを実施する推奨等があってよい。推奨の中のアクションは、好ましくは、目標における１つ以上の目標属性を修正することになる（従って、目標を成功裏に完遂することに向けての進捗を支援する）アクションであってよい。

実施形態では、推奨１０７は、参加者の１つ以上の目標に適用可能な特定の商品又はサービスの推奨を含んでよい。例えば、推奨は、人生目標に従う様々な選択肢及び計画、並びに目標オブジェクト１０５に関連付けられた属性の中から選択される、雇用主からの年金計画であってよい。推奨１０７は、参加者の人生の複数の領域にまたがる目標を考慮することによってチャンネル間の意志決定を反映することが可能である為、推奨される商品又はサービスは、それらが最も有用となるチャンネルにある目標が対象であってよい。純粋に財務的な意志決定が、参加者が有する全ての余分なお金を退職用にまわすよう推奨することに集中しうる場合、本発明対象物のチャンネル間アプローチは、人々の目標が複数の側面を有してよいことを認識し、余分なお金が個人の健康、充実、及び進歩の為に使われること、例えば、参加者用の健康商品に使われることを推奨することを可能にする。

実施形態では、推奨１０７は、優先順位が最大である目標を推し進めることを対象とするアクションであってよい。実施形態では、推奨は、成功裏に完遂することに最も近い目標を推し進めることを対象とするアクションであってよい。

実施形態では、推奨１０７は、影響を受けるか改善が必要なオブジェクトの中の目標オブジェクト又は目標属性の共通性に基づいてよい。

実施形態では、推奨１０７は、人生スコア、及び１つ以上の目標オブジェクトの１つ以上の属性の関数として生成されてよい。これらの実施形態では、推奨は、複数の目標オブジェクトにまたがる同タイプの属性に基づいて生成されてよく、これにより、推奨に関連付けられるアクションは最大数の目標オブジェクトに作用する。従って、参加者のストレスレベルを反映する属性の作用を受ける目標（例えば、経歴に関連付けられた目標、家族関係に関連付けられた目標、睡眠に関連付けられた健康等）の目標オブジェクトを多数有する参加者の場合、生成される推奨は、ストレスの軽減につながる推奨であってよい。

これらの実施形態の一変形形態では、推奨１０７は、様々な目標オブジェクト１０５の相互に関連付けられた、又はリンクされた目標属性の関数として生成されてよく、これにより、推奨の効果は、結果として、リンクされている属性に雪だるま式に広がる。死亡率のシフトに起因する積立金の変更によって健康目標が退職目標に影響を及ぼしうるという上述の例によれば、必要な積立金が減ることにより、慈善事業又は他の慈善目標に追加できる財務資産が解放されるという更なる効果がありうる。即ち、肉体的健康を向上させるアクションを実施するという提案が、退職に関連付けられる財務目標において連鎖的な効果を有し、これが更に、慈善目標を推し進めることにつながる。

実施形態では、推奨１０７は、人生スコアと、各目標オブジェクト１０５の対応する目標可能性とに基づいて生成されてよい。目標オブジェクト１０５は優先順位に従って重み付けされてよい為、各目標オブジェクト１０５は、人生スコアの計算に別々に寄与する。従って、大きく重み付けされた目標オブジェクトの（人生スコアの計算の一環として使用される）目標可能性の小さな変化は、優先順位の低い目標オブジェクトの目標可能性の大きな変化より、人生スコアに及ぼす影響が大きくなる可能性がある。推奨を生成する為に、目標エンジン１０１は、まず、（参加者の目標オブジェクト１０５のそれぞれに対応する）同等の目標オブジェクトを有する他の参加者からなる基準母集団から見た目標可能性の変化を判定してよい。そして、目標エンジン１０１は、目標オブジェクト１０５ごとの正規化された目標可能性を、各可能性の変化と、目標の相対優先順位による、目標オブジェクトに関連付けられた重み付けと、の関数として計算してよい。従って、目標ごとの正規化された目標可能性は、参加者の優先順位付けの為に調節された場合の、他の参加者の目標オブジェクトからなる基準母集団からの変化を表す。そして、目標エンジン１０１は、最も向上の余地がある（従って、人生スコアの最大の増加を与える）正規化された可能性を有する目標オブジェクト１０１を対象とした推奨を生成してよい。

実施形態では、推奨１０７は、参加者が推奨を手動で実施しなければならないように（例えば、年金計画への積立金の額を調節したり、遺産相続用貯蓄目標の額を調節したり、個人目標の推進の為に友人又は家族メンバとの約束をスケジュールしたり、ジムに参加したり、毎朝ランニングに行くためのリマインダをカレンダにスケジュールしたりしなければならないように）参加者に提供されてよい。或いは、目標エンジン１０１は、実施する為には参加者の承認が必要であるような推奨１０７を提供してよく、承認されると、目標エンジン１０１は、推奨を自動的に実施すること（例えば、承認後、年金計画への積立金を特定の割合だけ調節すること等）が可能である。別の実施形態では、参加者は、ユーザに対する通知があっても（ただし、承認を要求しない）、ユーザに対する通知がなくても、推奨が自動的に実施されることを選択することが可能である。従って、エクササイズを行うことにより健康状態を向上させ、減量する推奨は、ユーザに提示されてよいが、ユーザが必要とするタイプのエクササイズを専門とするトレーナーの、特定の周期等でのスケジューリングは、エンジンによって自動的に設定されてよい。

図４の例では、推奨４０８が目標可能性４０６に基づいて生成されるように示されているが、本明細書に記載のように、推奨４０８は、目標可能性４０６と、参加者に関連付けられた他の目標オブジェクトの他の目標可能性との組み合わせに基づいて生成されてよい。

目標エンジン１０１は、目標可能性を利用して、成功の可能性を増大させるか、強化するか、他の方法でアラートすることが可能な一連の追加アクションについての推奨を導出することが可能である。例えば、ひ孫の為の遺産相続資金を確立する例に戻ると、エンジンは、１日おきのジョギングを推奨する場合があり、これは、ジョギングによって平均余命が延びて、参加者の所得能力が高まる可能性がある為である。そのような推奨は、反対のアクション（例えば、ジョギングしないこと）によって重みを下げられやすい場合がある。これは、１日おきのジョギングによって、路上で事故に巻き込まれるリスクが高まる可能性がある為である。１つ以上の推奨が確立されたら、推奨される一連のアクションが、参加者インタフェースによって、対象参加者に提示されてよい。

ステップ２０５で、目標エンジン１０１は、幾つか又は全てのデータ入力源から、更新された参加者データを初期参加者データとして受け取ってよい。例えば、財務目標の場合、更新されたデータは、更新された参加者アカウント情報、更新された市場値、更新された保険数理表値等を含んでよい。別の例では、健康目標の場合、更新されたデータは、活動又はエクササイズの期間に関連付けられた、継続時間及びバイオリズムセンサデータを含む、更新されたセンサデータを含んでよい。更新された参加者データは、ステップ２０４で与えられた推奨に従う（又は従わない）参加者を反映するものであってよく、又、どの程度まで従うかを反映するものであってよい。

ステップ２０６で、目標エンジン１０１は、更新された参加者データに基づいて目標オブジェクト１０５を適宜更新してよく、これは、参加者の現在の状態と、目標状態と、他の目標に対する目標優先順位とに関連付けられた目標属性を更新することを含んでよく、結果として、更新された目標オブジェクト１０５に基づいて、ステップ２０９で人生スコアを更新することにつながる。

ステップ２０６での目標オブジェクトの更新は、目標オブジェクト１０５の不活性化を含んでよく、これは、例えば、目標の完遂、又は目標の完遂の失敗、又は上述のように目標が不活性になりつつあることなどが原因となる。これに対する応答として、目標オブジェクトは、目標がもはや不活性であるからには、を参加者に促し、ステップ２０７で目標についての応答フィードバックを受け取ってよい。これは、参加者が達成しようとしていた目標に対する目標オブジェクトの正確さを評価することに向けられた質問を含んでよい。例えば、特定の継続時間にわたる新しい趣味に関与することに関連付けられた、完遂された個人目標オブジェクトは、個人としての充足、楽しみ、又は他の、そもそもその趣味を目標として設定したいと参加者に思わせる目的に関して、その趣味が参加者の期待したものであったかどうかに関連付けられた質問を含んでよい。別の例では、フィードバックは、完遂された目標（例えば時間目標）の、他の目標に対する作用（例えば、その時間目標が完遂された後の、その時間目標に関連付けられた人生目標に向かう更なる進捗）を観察することにより収集されてよい。時間が経つにつれて、ユーザから収集されたフィードバックが、ステップ２０８で目標オブジェクト及び目標属性を較正する為に目標エンジン１０１によって使用されてよく、そのような較正は、優先順位重み付け、時間目標の生成、様々なチャンネルに関連付けられた順次目標又は漸進的目標の「強化」、未来の推奨の生成、特定の目標、目標カテゴリ、目標チャンネルに関する未来の推奨、又は目標属性に関連付けられた未来の推奨の生成、並びに基準母集団によって「生成」されたスコアリングシステムに対して参加者の主観的人生観を考慮する、人生スコアの計算の微調整などである。ステップ２０８の更新は更に、ステップ２０９で人生スコアを更新する為に、ステップ２０６での目標オブジェクトの更新との組み合わせで使用されてよい。

ステップ２１０で、目標エンジン１０１は、新しい推奨を生成して（又は残っている適切な推奨を再生成して）ユーザに提示してよい。

以下は、本明細書に記載の１つ以上の技法に従って、人生スコアの生成と、その後の、目標オブジェクト及び人生スコアに基づく推奨の生成と、を実施することが可能な使用事例の説明的な例である。

本使用事例では、複数の目標を有するユーザを考える。これらの複数の目標の中には、出世に関連付けられた経歴目標と、ユーザの仕事における生産目標の目標条件に関連付けられた、経歴目標の副目標としての現行年度の時間目標とがあり、この時間目標の完遂は、出世の可能性の判定に対する直接入力となる。時間目標の目標条件は、ユーザの生産性の目標属性に基づいてよい生産目標であり、ユーザの生産性は、ユーザが仕事の実施に実際に費やした時間と、更に、（例えば、ユーザと同等のレベルの従業員からなる基準母集団に基づく、あらかじめ記入されている効率レベルに基づく）ユーザの効率に関連付けられた目標属性と、に基づく。更に、時間目標ロジックは、披露属性及びストレス属性に基づく効率の低下に関連付けられている。疲労属性は、（参加者の睡眠のログ記録と、睡眠バイオリズムを測定する睡眠センサとによって得られる）睡眠の質、エクササイズパターンと、心臓血管に関する読み取り値に関連付けられたバイオメトリックデータを提供するバイオメトリックセンサと、によって決定される現在の健康レベル属性（例えば、健康レベルに関連付けられたエネルギレベル）、血圧等に関連付けられた読み取り値に基づいてよい。そして健康属性は、減量という健康目標の出力にリンクされてよい。この例では、目標エンジン１０１は、時間目標が満たされていることを確認する為に、複数の可能な推奨を分析してよい。１つの可能性は、ユーザが作業に費やす時間数を増やすことである。これは、仕事に実際に費やされる時間が、仕事における生産性の向上に直接つながる為である。しかしながら、仕事時間が増えるにつれ、効率が低下し、生産性の向上も鈍る。更に、仕事時間が増えれば、健康、睡眠、ストレス軽減等に寄与する他の問題が無視され、効率の低下が更に加速する。一代替として、目標エンジン１０１は、仕事時間を実際に減らす一方で、身体を鍛えることに関連付けられた目標を増やすことを考えてよい。従って、参加者は、１日９時間の仕事の代わりに、８時間を仕事に費やし、１時間をエクササイズに費やす。最初は、時間短縮の結果として生産量が低下するが、時間が経つにつれて、規則正しいエクササイズによって得られるエネルギ、ストレス解消、及び精神的な明晰さによって、効率が向上して、短縮された時間枠の中で参加者の生産性が実際に向上する。更に、健康目標に関連付けられた他の目標が更なる恩恵を受けることが可能である。

以下は、図４の例において行われる計算に関する更なる詳細である。この計算では、選択された退職年齢までの全ての年齢において、全ての資産及び全ての支出／コストの値が計算される。次にこれらが比較され、資産が、特定のシナリオのコストを満たす為に必要とされるレベルを下回ると、そのシナリオに対して「失敗」と見なされる。このプロセスは、５００件のシナリオのそれぞれについて繰り返され、その結果は、資産が債務を満たすかどうかに基づく分布である。可能性スコアは、参加者が退職時にそれら５００件のシナリオに対してそれらの必要を満たすのに十分なお金を有する確率である。各シナリオは、様々な重要市場仮説カテゴリにおいて違いがあってよい。重要市場仮説カテゴリの例として、「インフレーション」、「５年財務省利回り」、「１０年財務省利回り」、「３０年社債利回り」、「ＥＱ：国際株式：Ｗｏｒｌｄ ｘ−Ｕ．Ｓ」、「ＦＩ：総合債券」、「ＦＩ：中期国債／社債」、「ＦＩ：長期国債／社債」、「ＦＩ：ＴＩＰＳ」、「ＦＩ：現金」、「ＥＱ：米国大型株」、「ＥＱ：米国小型株」、「ＥＱ：米国中型株価」、「会社株式」などがあってよい。

別の場所で示された実施形態及び実施例に加えて、以下の例は、本発明対象物の様々な実施形態及び使用事例を表す。ただし、当然のことながら、これらの例は本発明対象物の範囲を限定するものではない。

一実施形態では、目標最適化システムは、目標オブジェクト、人生スコアの算定、及び推奨の生成が、利用可能なお金（＄）又は利用可能な時間（Ｔ）の制約条件を中心に展開されるように構成されてよい。他の属性及び制約条件が目標オブジェクトのインスタンス化の一環として使用されてよく、目標追跡において使用されてよく、推奨の生成の一環として使用されてよいが、（＄）制約条件、（Ｔ）制約条件、又は両方が、目標、目標の進捗、目標の活動の継続、目標の到達、及び推奨の評価に関する決定要因になる。従って、奥の手で他者に勝つ決定要因としての、利用可能なお金、時間、又は両方により目標を推し進める際の推奨されるアクション。

実施形態では、目標最適化システムは、参加者に関連付けられた人々が１つ以上の目標を支持するインバウンドデータを提供する為に登録できる公開されたＡＰＩを含んでよい。例えば、参加者がボランティアとして活動する博物館が、そのＡＰＩに登録して、参加者がボランティア活動の実施に費やす時間数を追跡することが可能である。そのＡＰＩを使用する博物館員は、トークンを使用して、その時間数を特定の目標に適用してよい。実施形態では、参加者は、博物館から提供されたデータがいかに参加者の目標を推し進めるかを、このＡＰＩを介して記述してよい。この記述は、当該目標に基づく、参加者に対する時間便益又は金銭的便益の観点で行われてよい。

一例では、参加者が着用するサードパーティ製「スマート衣服」からのデータフィードが、エンティティの目標最適化システムインフラストラクチャに送信されて、ジョギングしたマイル数（ＧＰＳ）及び心拍数の上昇を示す。この情報は、以下を含む幾つかの様式で使用されてよい。

ａ．エスクローアカウントに保持されている契約されたディスカウントを受ける為の、健康目標の充足の妥当性検査。そのような情報は、メタファーポートにおいて提示されてよい。本発明対象物とともに使用されるように適切に適合されることが可能なメタファーポータルの例として、都市のような仮想メタファー内に年金が提示される場所がある。家族の仮想化ポータル又はメタファーポータルは、幾らかの雑草が通りにあることを示すことにより、様々な家族メンバが幾つかの月例健康目標に遅れをとっていることを示すことが可能である。家族メンバがその晩ウォーキングに出かけた場合、彼らが戻った時点で、ＧＰＳウェアラブル装置は既に目標最適化システムを介してポータルと通信しており、雑草は花に変わっている。

ｂ．高レベル目標の例として、糖尿病のリスクを減らすことを支援できる一連の習慣を確立することがあってよく、これは、次の１２か月で体重を望ましくは５％減らすことを伴う。この一連の習慣の詳細は個人ごとに異なるが、ウォーキング、サイクリング、ハイキング、ウェイトトレーニング等からなる一定の指針の範囲内ではある。５％の減量は望ましい結果であるが、この一連の習慣をやり遂げることは、報われるべき真の偉業である。

ｃ．参加者は、他のサードパーティが様々な健康関連サービスの提供に「入札」することを可能にする為に、それらのサードパーティがこの情報を匿名で見ることを可能にしてよい。そして参加者は、ある時点で、幾つかのサードパーティが実際にコンタクトをとることを可能にしてよい。

子供をある程度優秀な学校に送り出すという家族の目標が、目標最適化システムインフラストラクチャ内で文書化されてよい。これは、以下のような様々なイベントを駆動してよい。

ａ．大学進学資金積立目標及び現在の資金に関する、目標最適化システムインフラストラクチャアルゴリズム又は他のサードパーティの金融会社からの推奨。

ｂ．大学同士は、親の管理及び監督の下で、何年も前からトップクラスの学生を獲得する競争を繰り広げ、学生らがその大学に入る機械をいかに最大限に最大化しうるかについてガイダンスを行うことが可能であろう。

ｃ．参加者は、より広範囲の大学群が、参加者の子供の成績及び興味についての詳細を、高校の初期から、「サニタイズ」された形で（且つ最初は匿名で）取得することを可能にしてよく、これによって、大学は、可能性のある様々な奨学金を提案したり、大学が学生に提供できる差別化要因を説明したりできる。家族と協働することに興味を持った大学からのフィードバックは、家族の仮想化されたメタファーインスタンスの内側に大学のマスコットが礼儀正しく立って、参加してくれるのを待っているイメージで描かれてよい。

目標最適化システムインフラストラクチャは、モバイル装置上にアプリケーションを含んでよく、このアプリケーションは、個人が医療提供者の施設から出てきたところを（ＧＰＳで）捕捉して、その医療提供者との対話に満足したかどうかを尋ねるクエリを送信することが可能である。このアンケート調査に対して強い否定的な回答があった場合は、エンティティの代表者による迅速な追跡調査がトリガされてよい。

目標最適化システムインフラストラクチャは、提案された医療処置の効果が現れたであろうタイミングを見計らって個人のモバイル装置に送信される簡単な満足度アンケート調査をスケジュールしてよい。このアンケート調査に対して強い否定的な回答があった場合は、エンティティの代表者による迅速な追跡調査がトリガされてよい。

参加者は、ウェアラブルセンサデータから導出された（場合によっては参加者のパーソナルエリアネットワークから取得された）薬剤及び消費された食物に関する詳細が医療提供者又はコーチと共有されることを可能にするよう決定してよいが、目標最適化システムアルゴリズムは、ユーザが、薬剤を予防として保持していること、並びに、医療提供者から支持されたカロリー摂取量を順守していることを、保険会社及び雇用主に通知するだけでよいという個人の好みを実施してよい。

目標とのずれが出始めたら、目標最適化システムインテリジェントエージェントが、インセンティブに関連付けられていたであろう目標の失敗を報告しなければならなくなる前にずれを矯正する機会が得られるように、十分前もってアラートを送信することが可能である。

様々な「チャンネル」の間で、参加者は、個人が自身の社会的目標の一部として満足することを支援しうる様々な貢献又は制度上必要なものをサードパーティが促進することの許可を与えてよい。目標最適化システムインテリジェントエージェントが、個人が承認する為の潜在的一致を表面化してよく、或いは、個人は、幾つかの突き合わせを自動的に行ってよいことを既にエンティティに認めているかもしれない。一例として、古生物学の分野での科学調査のサポートを常に求めてきた個人が挙げられる。目標最適化システムアルゴリズムは、一致を検出し、収集缶を手にしてメタファー表現の周縁の立つ、新しい恐竜の種のアバターを表面化してよい。個人は、幾らかの決まった量又は割合を収集缶に入れることを選択してよく、或いは、アバターを、表現から消えるまで無視してよい。

参加者と、参加者の目標と、参加者が勤めているクライアントとの間のフィードバック／報酬サイクルの一環として、一定の社会的目標（例えば、科学調査への寄付）が達成されたら、個人は、このことが自身の会社に伝達された時点で肯定的なフィードバックを受けてよい。これに報酬が関連付けられていない場合でも、認識されたことは自身が報われたことになりうる。

エンティティは、複数の参加者にまたがって情報の収集及び管理を行う立場にあるものであり、情報は、目標、健康状態の主張、医療提供者から提供されるサービスに対する直接のフィードバック、及び処方された処置及び薬剤の奏功が知覚されたことを含む。この情報は、「サニタイズ」された上で、保険会社及び製薬会社が提供商品及びサービスの改善に役立てる為に利用可能になってよい。一例として、クライアントが、保険会社のネットワーク内の医療提供者に関する満足度調査に関連付けられたインセンティブ／ペナルティを有する料金体系を取り決めてよい。別の、より洗練された例として、製薬会社が、フィードバックを、ウェアラブル装置からの広範なデータとともに使用して、特定のタイプの個人に処方された薬剤に関する問題を識別したり、特定のタイプの食物との相互作用に関する問題を識別したりしてよい。

更に別の例として、世代間資産形成がある。欧州では多くの従業員が、会社が従業員の死ぬまでの金銭的幸福（確定給付型年金、即ち「ＤＢ」）をもはや保証しないことに不満を抱いていると考えられるが、彼らは、確定拠出制度（「ＤＣ」）についての重要な要因を見落としており、それは、お金が間違いなく参加者のものだということである。参加者が賢明に計画すれば、参加者には、子孫の人生の質を向上させる機会がもたらされる。これに関連するのが、参加者の子供の為の初期ＤＣ退職計画のセットアップをもたらすサービス提供である。非常に控えめな積立金であっても、その参加者は、「１０年」の長さの優位を子供に与えることが可能であり、これは、額面価額で複利計算が開始される為である。家族における全ての子供が、各自の退職用のアカウントを含む様々なアカウントを有するメタファー年金表現の中に自身の銀行を持っている様子を想像されたい。「最良の実践」の原型目標テンプレートの一例では、参加者の現在の財務状態を考慮してよく、毎月の振り込みがわずか１ドルである初期セットアップを推奨してよい。次の１０年の各年において、参加者の昇給率の増加がこの考慮に含められる。

本発明対象物は、従業員の仕事と生活のバランスを改善する為にクライアントグループ「ゲーミフィケーション」を更に含んでよい。或いは、クライアント組織内の酸性の管理（ａｃｉｄｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）を識別する為に、部門データのロールアップを含んでよい。そのような情報は、場合によっては、ウェアラブル装置によって報告されるような睡眠時データ結果を含み、集積され、基準又は実績と比較されてよい。

ａ．同じ会社にある２つの部門に何人かの従業員がおり、彼らは、ボランティアで、安らかな夜の眠りを得る能力をキャプチャされた。これは、（あくまでボランティアに対する）彼らの保険のわずかのディスカウント、並びに装置のディスカウントとの引き替えで行われた。従業員データはロールアップされ、各管理職は、それぞれの従業員がどのように休息しているかの全体的な（個別データではない）スナップショットを取得する。これは、会社がその従業員に対し、（繰り返すが個別データを取得しない）全体的な応援リーダーとして働く管理職とともに良い習慣を追求することを奨励する「グループレベルのゲーミフィケーション」につながる。

ｂ．会社側から見ると、ある部門の従業員の睡眠が、そのタイプの部門の場合の業界平均より貧しいという分析があり（繰り返すがエンティティは複数のクライアントにまたがる広範な全体像を有する）、それによって、酸性の管理を探すツールが提供される。

ｃ．個人の睡眠能力に関する分析を有する、又は提供するエンティティが、その分析を、医療記録、並びに医療提供者から与えられた処置及び薬剤の結果と結びつけてよい。他の強力な結果の中で、良い睡眠習慣を有する人々と悪い睡眠習慣を有する人々とに対する製薬会社の薬剤の効果についてのデータ（繰り返すがＰＩＩは除去される）を製薬会社に売り戻してよく、製薬会社の薬剤が、処方された後に睡眠に有害な作用をもたらしたかどうかについて報告してもよい。

目標最適化システムインフラストラクチャは、参加者に対し、彼らの睡眠／活動データが、参加者が使用している薬剤と相互に関連付けられたときに、様々な調査研究にどのように影響したか、の報告を返してよい。これは更に、科学を推し進める目標（おそらくは慈善人生目標）への参加者の興味を更に支援することが可能である。当然のことながら、目標最適化システムインフラストラクチャは、参加者がプライバシを諦めることなく目標がどのように充足されつつあるかについての理解を容易にすることを支援する。

健康目標は、ビジネスツールと関連付けられてよい。例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｏｕｔｌｏｏｋのようなカレンダ及びスケジューリングのツールは、参加者の近々のスケジュールを目標エンジン１０１に提供することができ、参加者に関連付けられた近々の会合を分析することができ（例えば、会合の継続時間、参加者がいることが予想されている場所からの位置、又は参加者が会合の前に典型的に位置する場所からの位置）、この情報を参加者の体力目標と相互に関連付けることができる。目標エンジン１０１は、結果として、Ｏｕｔｌｏｏｋ又は別の提案伝達手段により、同じ場所に位置する参加者同士が、これが「音声のみの」会合かどうかを尋ねてから、「歩きながらの会合」に行くことを提案するように構成されてよい。Ｏｕｔｌｏｏｋは、離れた場所又は別の階にある会議室をわざと提案するように構成されてよい。

目標最適化システムは、複合目標又はチーム目標をサポートできる。目標によっては、１人の参加者には大きすぎる場合がある。しかしながら、複数の参加者が共通の取り組みに参加してよい。シンプルな一例が「一緒に歩こう」であろう。これは、クライアントが、歩いたマイル数（もちろんウェアラブル装置で追跡される）に応じた金額を慈善事業に寄付し、歩く人は、今まで一緒に歩いたことがない誰かと一緒に歩くものである（部門の垣根を越えた関係性の構築）。

目標最適化システムは、グループの結果に基づいて未来のレートを設定することをサポートできる。年金保険会社は、参加者が健康向上の傾向（活動、睡眠、カロリー消費、歩きながら実施される会合の割合等）を示しているクライアントに健康計画を提供することの入札を行う「リバースオークション」に参加してよい。

本システムを使用すると、従業員が、（例えば、部門別、地域別、又は会社別の）従業員グループの団体スコアを、共通目標群に従って設定することが可能である。従って、雇用主は、自分の従業員の人生の１つ以上の側面に関しての目標進捗度の全体的な感触をつかむことができる。この会社スコアを集めて業界規模のスコアリングの為のベンチマーク指数を形成することにより、生産性、従業員モラル等と関連付けられる将来の変動に備えることが可能である。

この例の一変形では、本システムは、従業員の目標の進捗に基づいて年金提供を自動的に修正することが可能である。例えば、新規従業員には、平均的な母集団の特性と関連付けられた条件を有するデフォルトの健康計画が提供されてよい。健康関連目標の完遂によって従業員の健康が向上したら、年金は、従業員の必要に適応するように自動的に変更されてよい。同様に、年金は、加齢又は人生イベントの発生による健康の低下を考慮に入れるように適応されてよい。

目標最適化システムは又、参加者の目標をサポートする為に、ウェアラブル装置又は対象のパーソナルエリアネットワークへのデータ送信をサポートしてよい。一例として、契約された時間に不活性であるユーザに「アラート」を出すようにオフィスの椅子を構成することが考えられる。

クライアントの管理職に先見の明があれば、自分の管理下にある従業員のうちの、財務関連であれ個人関連であれ健康関連であれ社会関連であれ家族関連であれ遺産相続関連であれ人生目標を設定している従業員の人数（又は割合）のサニタイズされた分析を実施したいと考えても不思議ではない。この、従業員の自己改善の定量化可能な分析は、個々の管理職がその会社に提供するリーダーシップの価値に根拠を与えることが可能である。

以下の諸点は、本発明対象物に関する更なる留意事項を表す。

実施形態では、考えられている本システムは、税積立金、体力計画又は健康計画に関連付けられる税制優遇、退職年金計画属性の変動するレベルに関連付けられる税制優遇等に関連付けられる目標のような税制上の優遇措置をサポートしてよい。

実施形態では、考えられている本システムは、一致する文化的推進力に基づいて推奨を導出してよい。文化的推進力は、文化（例えば、社風、地域文化、国民文化、民族文化等）に関連付けられて、文化的規範に照らして妥当又は重要と考えられるものに基づいて目標を修正するように働くことが可能な属性であると考えられてよい。

実施形態では、考えられている本システムは、参加者と１つ以上の雇用主との間で根拠に基づく交渉ポイントを見いだすことをサポートしてよい。交渉ポイントは、参加者の目標の進捗（達成された目標を含む）と、参加者の目標の影響が及びうる雇用主の属性と、に基づいて導出されてよい。これには、雇用主が設定した目標を直接達成することが含まれてよい。又、これには、雇用主のためになる目標（例えば、保険コストの低減、生産性の向上等）に向かって進むことが含まれてもよい。

当業者であれば当然のことながら、既に記載されたもの以外に更に多くの修正が、本明細書に記載の発明概念を逸脱しない範囲で可能である。従って、本発明対象物は、添付の特許請求の範囲の趣旨の範囲を除き、限定されるものではない。更に、本明細書及び特許請求の範囲の両方を解釈するに当たっては、全ての語句が、文脈と一致する可能な限りの広義に解釈されるべきである。具体的には、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という語句は、要素、構成要素、又はステップを非排他的に参照するものとして解釈されるべきであり、これは、参照される要素、構成要素、又はステップが、明示的に参照されていない別の要素、構成要素、又はステップとともに存在してよいこと、又はそれらとともに利用されてよいこと、又はそれらと組み合わされてよいことを意味している。本明細書の特許請求の範囲が、Ａ、Ｂ、Ｃ、…、及びＮからなる群から選択されたもののうちの少なくとも１つを参照した場合、この文は、ＡとＮ、或いはＢとＮなどではなく、その群の要素を１つだけ必要としていると解釈されるべきである。

〔付記１〕
目標最適化システムであって、
複数の参加者からの参加者データを格納するように構成された参加者データベースと、
前記複数の参加者に関連付けられた複数の目標オブジェクトを格納するように構成された目標データベースと、
参加者インタフェースと、
前記参加者データベース、前記参加者インタフェース、及び前記目標データベースと結合され、
前記参加者インタフェースを介して対象参加者から受け取られた第１の参加者属性セットの関数として第１の目標オブジェクトをインスタンス化するステップであって、前記第１の目標オブジェクトは、第１の目標属性セットを含み、第１の所望の結果を有する、前記ステップと、
前記参加者インタフェースを介して前記対象参加者から受け取られた第２の参加者属性セットの関数として第２の目標オブジェクトをインスタンス化するステップであって、前記第２の目標オブジェクトは、第２の目標属性セットを有し、第２の所望の結果を有する、前記ステップと、
前記第１の目標オブジェクト及び前記第２の目標オブジェクトの関数として前記参加者の人生スコアを生成するステップと、
前記生成された人生スコアに基づいて少なくとも１つの目標推奨を生成するステップと、
前記目標推奨を提示するように前記参加者インタフェースを構成するステップと、を実施するように構成された目標エンジンと、
を備えるシステム。
〔付記２〕
人生スコアを生成するように構成された前記目標エンジンは、
前記第１の目標属性セットを、前記複数の参加者のうちの少なくとも何人かに関連付けられた目標オブジェクトの対応する属性セットと比較することにより、前記第１の所望の結果の関数として、前記第１の目標オブジェクトの第１の目標結果可能性を生成するステップと、
前記第２の目標属性セットを、前記複数の参加者のうちの少なくとも何人かに関連付けられた目標オブジェクトの対応する属性セットと比較することにより、前記第２の所望の結果の関数として、前記第２の目標オブジェクトの第２の目標結果可能性を生成するステップと、
前記第１の目標結果可能性及び前記第２の目標結果可能性の関数として前記人生スコアを生成するステップと、を実施するように構成された前記目標エンジンを含む、
付記１に記載のシステム。
〔付記３〕
前記目標エンジンは更に、前記人生スコアと、前記第１の目標属性セットの中の少なくとも１つの第１の目標属性と、前記第２の目標属性セットの中の少なくとも１つの第２の目標属性と、の関数として、前記少なくとも１つの推奨を生成するステップを実施するように構成されている、付記２に記載のシステム。
〔付記４〕
前記少なくとも１つの第１の目標属性及び前記少なくとも１つの第２の目標属性は、同じ属性タイプの属性を含む、付記３に記載のシステム。
〔付記５〕
前記少なくとも１つの第１の目標属性及び前記少なくとも１つの第２の目標属性は、相互に関連付けられる属性を含む、付記３に記載のシステム。
〔付記６〕
前記少なくとも１つの第１の目標属性は、前記第１の目標属性に関連付けられた出力に対応する出力属性を含み、前記少なくとも１つの第２の目標属性は、前記第２の目標オブジェクトの入力属性を含み、前記入力属性は前記出力属性に基づいて導出される、付記３に記載のシステム。
〔付記７〕
前記第１の目標オブジェクトは更に、前記第１の目標オブジェクトの優先順位を表す第１の目標優先順位属性を含み、前記第２の目標オブジェクトは更に、前記第２の目標オブジェクトの優先順位を表す第２の目標優先順位属性を含み、前記第１の目標優先順位属性及び前記第２の目標優先順位属性は別々の優先度を表す、付記１に記載のシステム。
〔付記８〕
前記目標エンジンは、前記第１の目標属性、前記第１の目標優先順位属性、前記第２の目標属性のうちの少なくとも１つ、及び前記第２の目標優先順位属性のうちの少なくとも１つのものの関数として前記人生スコアを生成するステップを実施するように構成されている、付記７に記載のシステム。
〔付記９〕
前記第１の目標優先順位属性は、前記少なくとも１つの第１の目標属性に適用される第１の重み付け因子を含み、前記第２の目標優先順位属性は、前記少なくとも１つの第２の目標属性に適用される第２の重み付け因子を含む、付記８に記載のシステム。
〔付記１０〕
前記第１の目標オブジェクト及び前記第２の目標オブジェクトは、それぞれが、年金目標、財務目標、遺産相続目標、社会的目標、健康目標、家族目標、個人目標、及びチーム目標のうちの少なくとも１つの目標のうちの別々の目標を含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１１〕
前記参加者属性は、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、バイオメトリック属性、財務属性、パーソナリティ属性、関係性属性、個人属性、及び家族属性のうちの少なくとも１つを含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１２〕
前記参加者データはサイコグラフィック属性を含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１３〕
前記参加者データはバイオメトリックデータを含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１４〕
前記対象参加者はクライアントを含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１５〕
前記対象参加者は従業員を含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１６〕
前記参加者インタフェースは、携帯電話、ブラウザ対応コンピューティング装置、ワークステーション、及びサーバのうちの少なくとも１つを含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１７〕
前記目標推奨は、前記対象参加者が実施すべき提案されたアクションを含む、付記１に記載のシステム。
〔付記１８〕
前記目標推奨は、前記第１の目標属性及び前記第２の目標属性のうちの、前記人生スコアを増加させるであろう少なくとも一方に対する修正を含む、付記１に記載のシステム。

〔第２の付記１〕
目標最適化システムであって、
複数の参加者からの参加者データを格納するように構成された参加者データベースと、
前記複数の参加者に関連付けられた複数の目標オブジェクトを格納するように構成された目標データベースと、
参加者インタフェースと、
前記参加者インタフェースを介して対象参加者から受け取られた第１の参加者属性セットの関数として第１の目標オブジェクトをインスタンス化するステップであって、前記第１の目標オブジェクトは、第１の目標属性セットを含み、第１の所望の結果を有し、第１の目標ロジックに関連付けられた目標ロジック属性を有する、前記ステップと、
前記参加者インタフェースを介して前記対象参加者から受け取られた第２の参加者属性セットの関数として第２の目標オブジェクトをインスタンス化するステップであって、前記第２の目標オブジェクトは、第２の目標属性セットを有し、第２の所望の結果を有し、第２の目標ロジックに関連付けられた目標ロジック属性を有する、前記ステップと、
前記第１の目標オブジェクト及び前記第２の目標オブジェクトの関数として前記参加者の人生スコアを、前記第１の目標ロジックと前記第２の目標ロジックでそれぞれ表されたルール、アルゴリズム、及び／又は処理命令を使用して、生成するステップと、
前記生成された人生スコアに基づいて少なくとも１つの目標推奨を生成するステップと、
前記目標推奨を提示するように前記参加者インタフェースを構成するステップと、を実施するように構成された目標エンジンと、
を備えるシステム。
〔第２の付記２〕
前記目標エンジンが、
第１の参加者のためのものであって前記第１の目標オブジェクトに関連付けられた履歴参加者属性データを取得するステップと、
前記履歴参加者属性データに基づいて、前記第１の所望の結果に大きな影響を及ぼす少なくとも一つの第１の目標属性を特定するステップと、
特定された前記少なくとも一つの第１の目標属性に基づいて、前記目標ロジック属性の少なくとも一つを調整するステップと、
を更に実施するように構成されている、
第２の付記１に記載のシステム。
〔第２の付記３〕
前記第１の目標オブジェクトは、前記第１の目標オブジェクトの少なくとも一つの第１の目標属性と前記第２の目標オブジェクトの少なくとも一つの第２の目標属性との相関を支配する相関ルールを有する、
第２の付記１に記載のシステム。
〔第２の付記４〕
前記相関ルールは、前記第１の目標オブジェクトの少なくとも一つの第１の目標属性からの第１の目標属性の出力値を、前記第２の目標オブジェクトの少なくとも一つの第２の目標属性からの相関のある第２の目標属性の出力値として、適用するルールを含む、
第２の付記３に記載のシステム。
〔第２の付記５〕
人生スコアを生成するように構成された前記目標エンジンは、
前記第１の目標属性セットを、前記複数の参加者のうちの少なくとも何人かに関連付けられた目標オブジェクトの対応する属性セットと比較することにより、前記第１の所望の結果の関数として、前記第１の目標オブジェクトの第１の目標結果可能性を生成するステップと、
前記第２の目標属性セットを、前記複数の参加者のうちの少なくとも何人かに関連付けられた目標オブジェクトの対応する属性セットと比較することにより、前記第２の所望の結果の関数として、前記第２の目標オブジェクトの第２の目標結果可能性を生成するステップと、
前記第１の目標結果可能性及び前記第２の目標結果可能性の関数として前記人生スコアを生成するステップと、を実施するように構成された前記目標エンジンを含む、
第２の付記３に記載のシステム。
〔第２の付記６〕
前記目標エンジンは更に、前記人生スコアと、前記第１の目標属性セットの中の少なくとも１つの第１の目標属性と、前記第２の目標属性セットの中の少なくとも１つの第２の目標属性と、の関数として、前記少なくとも１つの推奨を生成するステップを実施するように構成されている、
第２の付記５に記載のシステム。
〔第２の付記７〕
前記少なくとも１つの推奨は、前記少なくとも１つの第１の目標属性に対する修正であって、前記相関ルールに基づいて、前記第１の目標結果可能性を増加させ、前記人生スコアを増加させ、前記少なくとも１つの第２の目標属性が修正されるような、修正を含む、
第２の付記６に記載のシステム。
〔第２の付記８〕
前記第１の目標オブジェクトは更に、前記第１の目標オブジェクトの優先順位を表す第１の目標優先順位属性を含み、前記第２の目標オブジェクトは更に、前記第２の目標オブジェクトの優先順位を表す第２の目標優先順位属性を含み、前記第１の目標優先順位属性及び前記第２の目標優先順位属性は別々の優先度を表す、第２の付記１に記載のシステム。
〔第２の付記９〕
前記目標エンジンは、前記第１の目標属性、前記第１の目標優先順位属性、前記第２の目標属性のうちの少なくとも１つ、及び前記第２の目標優先順位属性のうちの少なくとも１つのものの関数として前記人生スコアを生成するステップを実施するように構成されている、第２の付記８に記載のシステム。
〔第２の付記１０〕
前記第１の目標優先順位属性は、前記少なくとも１つの第１の目標属性に適用される第１の重み付け因子を含み、前記第２の目標優先順位属性は、前記少なくとも１つの第２の目標属性に適用される第２の重み付け因子を含む、第２の付記９に記載のシステム。
〔第２の付記１１〕
前記第１の目標オブジェクト及び前記第２の目標オブジェクトは、それぞれが、年金目標、財務目標、遺産相続目標、社会的目標、健康目標、家族目標、個人目標、及びチーム目標のうちの少なくとも１つの目標のうちの別々の目標を含む、第２の付記１に記載のシステム。
〔第２の付記１２〕
前記参加者属性は、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、バイオメトリック属性、財務属性、パーソナリティ属性、関係性属性、個人属性、及び家族属性のうちの少なくとも１つを含む、第２の付記１に記載のシステム。

Claims (12)

1. 目標最適化システムであって、
   複数の参加者からの参加者データを格納するように構成された参加者データベースと、
   前記複数の参加者に関連付けられた複数の目標オブジェクトを格納するように構成された目標データベースと、
   参加者インタフェースと、
   前記参加者インタフェースを介して対象参加者から受け取られた第１の参加者属性セットの関数として第１の目標オブジェクトをインスタンス化するステップであって、前記第１の目標オブジェクトは、第１の目標属性セットを含み、第１の所望の結果を有し、第１の目標ロジックに関連付けられた目標ロジック属性を有する、前記ステップと、
   前記参加者インタフェースを介して前記対象参加者から受け取られた第２の参加者属性セットの関数として第２の目標オブジェクトをインスタンス化するステップであって、前記第２の目標オブジェクトは、第２の目標属性セットを有し、第２の所望の結果を有し、第２の目標ロジックに関連付けられた目標ロジック属性を有する、前記ステップと、
   前記第１の目標オブジェクト及び前記第２の目標オブジェクトの関数として前記参加者の人生スコアを、前記第１の目標ロジックと前記第２の目標ロジックでそれぞれ表されたルール、アルゴリズム、及び／又は処理命令を使用して、生成するステップと、
   前記生成された人生スコアに基づいて少なくとも１つの目標推奨を生成するステップと、
   前記目標推奨を提示するように前記参加者インタフェースを構成するステップと、を実施するように構成された目標エンジンと、
   を備えるシステム。
2. 前記目標エンジンが、
   第１の参加者のためのものであって前記第１の目標オブジェクトに関連付けられた履歴参加者属性データを取得するステップと、
   前記履歴参加者属性データに基づいて、前記第１の所望の結果に大きな影響を及ぼす少なくとも一つの第１の目標属性を特定するステップと、
   特定された前記少なくとも一つの第１の目標属性に基づいて、前記目標ロジック属性の少なくとも一つを調整するステップと、
   を更に実施するように構成されている、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記第１の目標オブジェクトは、前記第１の目標オブジェクトの少なくとも一つの第１の目標属性と前記第２の目標オブジェクトの少なくとも一つの第２の目標属性との相関を支配する相関ルールを有する、
   請求項１に記載のシステム。
4. 前記相関ルールは、前記第１の目標オブジェクトの少なくとも一つの第１の目標属性からの第１の目標属性の出力値を、前記第２の目標オブジェクトの少なくとも一つの第２の目標属性からの相関のある第２の目標属性の出力値として、適用するルールを含む、
   請求項３に記載のシステム。
5. 人生スコアを生成するように構成された前記目標エンジンは、
   前記第１の目標属性セットを、前記複数の参加者のうちの少なくとも何人かに関連付けられた目標オブジェクトの対応する属性セットと比較することにより、前記第１の所望の結果の関数として、前記第１の目標オブジェクトの第１の目標結果可能性を生成するステップと、
   前記第２の目標属性セットを、前記複数の参加者のうちの少なくとも何人かに関連付けられた目標オブジェクトの対応する属性セットと比較することにより、前記第２の所望の結果の関数として、前記第２の目標オブジェクトの第２の目標結果可能性を生成するステップと、
   前記第１の目標結果可能性及び前記第２の目標結果可能性の関数として前記人生スコアを生成するステップと、を実施するように構成された前記目標エンジンを含む、
   請求項３に記載のシステム。
6. 前記目標エンジンは更に、前記人生スコアと、前記第１の目標属性セットの中の少なくとも１つの第１の目標属性と、前記第２の目標属性セットの中の少なくとも１つの第２の目標属性と、の関数として、前記少なくとも１つの推奨を生成するステップを実施するように構成されている、
   請求項５に記載のシステム。
7. 前記少なくとも１つの推奨は、前記少なくとも１つの第１の目標属性に対する修正であって、前記相関ルールに基づいて、前記第１の目標結果可能性を増加させ、前記人生スコアを増加させ、前記少なくとも１つの第２の目標属性が修正されるような、修正を含む、
   請求項６に記載のシステム。
8. 前記第１の目標オブジェクトは更に、前記第１の目標オブジェクトの優先順位を表す第１の目標優先順位属性を含み、前記第２の目標オブジェクトは更に、前記第２の目標オブジェクトの優先順位を表す第２の目標優先順位属性を含み、前記第１の目標優先順位属性及び前記第２の目標優先順位属性は別々の優先度を表す、請求項１に記載のシステム。
9. 前記目標エンジンは、前記第１の目標属性、前記第１の目標優先順位属性、前記第２の目標属性のうちの少なくとも１つ、及び前記第２の目標優先順位属性のうちの少なくとも１つのものの関数として前記人生スコアを生成するステップを実施するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
10. 前記第１の目標優先順位属性は、前記少なくとも１つの第１の目標属性に適用される第１の重み付け因子を含み、前記第２の目標優先順位属性は、前記少なくとも１つの第２の目標属性に適用される第２の重み付け因子を含む、請求項９に記載のシステム。
11. 前記第１の目標オブジェクト及び前記第２の目標オブジェクトは、それぞれが、年金目標、財務目標、遺産相続目標、社会的目標、健康目標、家族目標、個人目標、及びチーム目標のうちの少なくとも１つの目標のうちの別々の目標を含む、請求項１に記載のシステム。
12. 前記参加者属性は、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性、バイオメトリック属性、財務属性、パーソナリティ属性、関係性属性、個人属性、及び家族属性のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
    

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