(57)【要約】【課題】画像形成装置における推定モデルの取得及び適用の負荷を抑えながら、印刷ジョブの文書タイプに応じてサーバ装置から推定モデルを取得する技術を提供する。【解決手段】ジョブ制御部３０５は、文書タイプに適した印刷設定値を推定するための推定モデルをサーバ装置から定期的に取得し、取得した推定モデルをモデル保存部３１１に保存する。文書判定部３０８は、入力された印刷ジョブに含まれる文書の特徴量に基づいて、当該文書の文書タイプを特定する。ジョブ制御部３０５は、特定された文書タイプに応じて、最新の推定モデルをサーバ装置から即時に取得するか否かを制御する。設定推定部３０９は、印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに適した印刷設定値を、印刷ジョブへの自動設定又はユーザへのレコメンドのために、モデル保存部３１１に保存された推定モデルを用いて推定する。【選択図】図３
2020040309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバ装置と通信可能な画像形成装置であって、
文書タイプに適した印刷設定値を推定するための推定モデルを前記サーバ装置から定期的に取得し、取得した推定モデルを記憶手段に保存する取得手段と、
入力された印刷ジョブに含まれる文書の特徴量に基づいて、当該文書の文書タイプを特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された文書タイプに応じて、最新の推定モデルを前記取得手段によって前記サーバ装置から即時に取得するか否かを制御する制御手段と、
前記印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに適した印刷設定値を、前記印刷ジョブへの自動設定又はユーザへのレコメンドのために、前記記憶手段に保存された前記推定モデルを用いて推定する推定手段と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記特定手段によって特定された文書タイプが所定の文書タイプである場合に、前記サーバ装置から最新の推定モデルを即時に取得するよう、前記取得手段を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記所定の文書タイプは、前記推定手段による前記推定モデルを用いた推定において必要とされる推定精度に基づいて予め定められている
ことを特徴とする請求項２に記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記制御手段は、更に、前記推定手段によって推定された前記印刷設定値を用いて、前記印刷ジョブの印刷設定の更新を行う
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項５】
外部装置から受信して前記画像形成装置に保存されている印刷ジョブのリストを表示する表示手段を更に備え、
前記制御手段は、前記リストに含まれる各印刷ジョブの印刷設定として、前記更新後の印刷設定を前記表示手段に表示させ、表示された印刷ジョブの実行指示をユーザから受け付けると、当該実行指示に従って印刷ジョブの実行を開始する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記推定モデルは、前記画像形成装置における印刷ジョブの実行ログに基づいて前記サーバ装置で行われる学習によって生成又は更新され、前記取得手段によって前記サーバ装置から取得される
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項７】
前記特定手段によって特定された文書タイプに応じて、前記サーバ装置によって前記最新の推定モデルを用いて推定された、当該文書タイプに適した印刷設定値を、前記印刷ジョブへの自動設定又はユーザへのレコメンドのために前記サーバ装置から取得する第２取得手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記推定手段による、前記記憶手段に保存された前記推定モデルを用いた推定の推定精度を判定する判定手段を更に備え、
前記制御手段は、前記特定手段によって特定された文書タイプが所定の文書タイプであり、かつ、前記判定手段によって判定された前記推定精度が閾値を下回る場合に、前記サーバ装置から最新の推定モデルを即時に取得するよう、前記取得手段を制御する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項９】
前記制御手段は、前記最新の推定モデルを用いた推定の前記推定精度が前記閾値以上であれば、前記最新の推定モデルを用いて推定された印刷設定値を用いて、前記印刷ジョブの印刷設定の更新を行う
ことを特徴とする請求項８に記載の画像形成装置。
【請求項１０】
前記制御手段は、前記印刷ジョブに含まれる文書に関連するワークフローのステータスに応じて、最新の推定モデルを前記取得手段によって前記サーバ装置から即時に取得するか否かを制御する
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１１】
前記取得手段は、第１文書タイプに対応する推定モデルを、第２文書タイプに対応する推定モデルよりも短い時間間隔で、前記サーバ装置から定期的に取得し、
前記第２文書タイプは、対応する推定モデルを用いた推定において前記第１文書タイプよりも高い推定精度を必要とする文書タイプである
ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１２】
サーバ装置と通信可能な画像形成装置の制御方法であって、
文書タイプに適した印刷設定値を推定するための推定モデルを前記サーバ装置から定期的に取得し、取得した推定モデルを記憶手段に保存する取得工程と、
入力された印刷ジョブに含まれる文書の特徴量に基づいて、当該文書の文書タイプを特定する特定工程と、
前記特定工程で特定された文書タイプに応じて、最新の推定モデルを前記サーバ装置から即時に取得するか否かを制御する制御工程と、
前記印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに適した印刷設定値を、前記印刷ジョブへの自動設定又はユーザへのレコメンドのために、前記記憶手段に保存された前記推定モデルを用いて推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする画像形成装置の制御方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像形成装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置及びその制御方法、並びにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置において、投入された印刷ジョブに含まれる文書の特徴量に基づいて文書タイプを分類し、分類した文書タイプに応じた印刷設定値をレコメンド（推奨）又は自動設定（自動更新）する技術が知られている。例えば、特許文献１には、文書の特徴に基づいて分類された印刷データのクラスタの特徴量に基づいて、印刷データに対応するクラスタを判定し、判定したクラスタに対応する印刷設定を印刷データに対応する印刷設定に反映させる技術が記載されている。
【０００３】
上述のように、印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに適した印刷設定値の推定には、印刷ジョブの実行ログに基づく学習により生成された学習モデル（推定モデル）を使用することが可能である。一般に、このような学習モデルは、サーバ装置で生成されてクライアント装置（画像形成装置）へ提供される。特許文献２には、分散処理システムの学習モデル更新部で機械学習により学習モデルを作成し、作成した学習モデルを複数ノードへ分配して適用する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−２０２６６７号公報
【特許文献２】特開２０１７−６８７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、サーバ装置で生成された学習モデル（推定モデル）を画像形成装置がサーバ装置から取得（ダウンロード）する場合、画像形成装置の処理負荷を考慮して、例えば夜間等の時間帯に定期的にサーバ装置から取得することが望ましい。しかし、文書タイプによっては、推定モデルによる印刷設定値の推定精度を高める必要があり、サーバ装置が保持している最新の推定モデルを画像形成装置が随時取得して推定に使用することが求められる。
【０００６】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものである。本発明は、画像形成装置における推定モデルの取得及び適用の負荷を抑えながら、印刷ジョブの文書タイプに応じてサーバ装置から推定モデルを取得する技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る画像形成装置は、サーバ装置と通信可能な画像形成装置であって、文書タイプに適した印刷設定値を推定するための推定モデルを前記サーバ装置から定期的に取得し、取得した推定モデルを記憶手段に保存する取得手段と、入力された印刷ジョブに含まれる文書の特徴量に基づいて、当該文書の文書タイプを特定する特定手段と、前記特定手段によって特定された文書タイプに応じて、最新の推定モデルを前記取得手段によって前記サーバ装置から即時に取得するか否かを制御する制御手段と、前記印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに適した印刷設定値を、前記印刷ジョブへの自動設定又はユーザへのレコメンドのために、前記記憶手段に保存された前記推定モデルを用いて推定する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、画像形成装置における推定モデルの取得及び適用の負荷を抑えながら、印刷ジョブの文書タイプに応じてサーバ装置から推定モデルを取得することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像形成装置の印刷システムの構成例を示す図。
【図２】画像形成装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
【図３】画像形成装置の機能構成例を示すブロック図。
【図４】推奨される印刷設定を推定するための推定モデルの例を示す図。
【図５】推定モデルの取得処理の手順を示すフローチャート。
【図６】印刷ジョブデータの例を示す図。
【図７】印刷ジョブリストを表示する操作画面の例を示す図。
【図８】印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャート（第１実施形態）。
【図９】印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャート（第２実施形態）。
【図１０】画像形成装置の機能構成例を示すブロック図（第３実施形態）。
【図１１】印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャート（第３実施形態）。
【図１２】印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャート（第３実施形態）。
【図１３】推定モデルの取得処理の手順を示すフローチャート（第５実施形態）。
【図１４】画像形成装置が保持する情報テーブルの例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１１】
［第１実施形態］
＜印刷システム＞
図１は、本実施形態における印刷システムのシステム構成の一例を示す図である。図１に示す印刷システムは、情報処理装置１０１、画像形成装置１０２及びサーバ１０３（サーバ装置）を含む。情報処理装置１０１、画像形成装置１０２及びサーバ１０３は、ネットワーク（ＬＡＮ１１０）を介して互いに通信可能である。情報処理装置１０１は、印刷ジョブを生成して画像形成装置１０２に送信する。画像形成装置１０２は、情報処理装置１０１から受信した印刷ジョブを実行することによってシート等の記録媒体に画像を印刷する。
【００１２】
画像形成装置１０２は、情報処理装置１０１等の外部装置から受け付けた印刷ジョブを、ユーザから実行指示を受けるまで記憶装置に保存しておく（留め置く）ことで、任意のタイミングに印刷ジョブを実行する機能を有する。本実施形態の画像形成装置１０２は、留め置かれた印刷ジョブの印刷設定値を、適切な推奨設定値に自動的に更新する。推奨設定値は、画像形成装置１０２が保持している推定モデルを用いて、留め置かれた印刷ジョブの情報に基づいて推定される。画像形成装置１０２が保持する推定モデルは、サーバ１０３によって生成及び更新される。画像形成装置１０２は、サーバ１０３から定期的に推定モデルを取得する。この推定モデルは、画像形成装置１０２における印刷ジョブの実行ログに基づいてサーバ１０３で行われる学習によって生成又は更新される学習モデルである。
【００１３】
本実施形態では、情報処理装置１０１、画像形成装置１０２及びサーバ１０３は、ネットワーク（ＬＡＮ１１０）を介して接続されているが、パラレルケーブル、シリアルケーブル、ＵＳＢケーブル等の各種ケーブルを介して接続されてもよい。また、上述の推定モデルの生成及び更新は、サーバ１０３によって行われる以外に、ユーザによって手動で行われてもよい。また、画像形成装置１０２が、過去に実行した印刷ジョブのログを収集及び解析することで、推定モデルの生成及び更新を行ってもよい。
【００１４】
＜画像形成装置のハードウェア構成＞
図２は、画像形成装置１０２のハードウェア構成の一例を示す図である。画像形成装置１０２は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、補助記憶装置２０３、操作部２０４、ＮＩＣ２０５、印刷部２０７、読取部２０８、及び認証部２０９を備える。これらのデバイスは、メインバス２１１を介して相互に接続されている。
【００１５】
ＣＰＵ２０１は、画像形成装置１０２全体の動作を制御する。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして機能する。補助記憶装置２０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）、ＣＤ−ＲＯＭ等の、１つ以上の記憶装置で構成される。補助記憶装置２０３には、ＣＰＵ２０１が実行する各種プログラム、及びＣＰＵ２０１が実行する処理に用いられる各種データが格納される。補助記憶装置２０３は、データの一時保管にも用いられうる。ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０３に格納されているプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することにより、後述する画像形成装置１０２の機能構成、及びフローチャートの処理を実現する。
【００１６】
操作部２０４は、例えば、タッチパネル機能を有する液晶ディスプレイ（表示部）で構成される。操作部２０４は、画像形成装置１０２の状態又はエラーメッセージ等の表示、及び印刷ジョブの指定等のユーザの入力の受け付けに用いられる。ＮＩＣ２０５は、画像形成装置１０２がＬＡＮ１１０を介して外部装置と通信するための通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）である。認証部２０９は、認証カードから読み取った認証情報に基づくログイン認証、又は操作部２０４を介して入力された認証情報に基づくログイン認証を行う。
【００１７】
印刷部（印刷エンジン）２０７は、読取部２０８によって生成された画像データ又は外部装置から受信された画像データ等の画像データに基づいて、シートに画像を印刷する。印刷部２０７は、印刷処理に用いられる給紙オプション（給紙カセット等）及び排紙オプション（フィニッシャ装置等）の状態を把握可能である。読取部（スキャナ）２０８は、原稿台に置かれたシート原稿の画像を読み取って画像データを生成する。生成される画像データは、例えば、白黒２値の画像データ又はカラー多値の画像データである。
【００１８】
印刷部２０７は、読取部２０８によって生成された画像データに基づいてシートに画像を印刷できる。これにより、コピー機能が実現される。また、ＣＰＵ２０１は、外部装置から受け付けた印刷ジョブを補助記憶装置２０３に保存することで、印刷ジョブの留め置きを行い、留め置いた印刷ジョブを任意のタイミングに実行することが可能である。このように、補助記憶装置２０３に留め置かれた印刷ジョブに従って印刷部２０７が印刷を実行する印刷方法は「留め置き印刷」とも称される。なお、補助記憶装置２０３に留め置かれた印刷ジョブに対して、上述のように適切な印刷設定値を推奨するための推定モデルは、補助記憶装置２０３に保存された状態で保持される。
【００１９】
＜画像形成装置の機能構成＞
図３は、本実施形態に係る画像形成装置１０２の機能構成例を示すブロック図である。画像形成装置１０２は、データ受信部３０１、ＰＤＬインタプリタ３０２、レンダラ３０３、ＵＩ（ユーザインタフェース）３０４、ジョブ制御部３０５、及びプリントドライバ３０６を備える。画像形成装置１０２は、更に、特徴量抽出部３０７、文書判定部３０８、設定推定部３０９、ジョブ保存部３１０、及びモデル保存部３１１を備える。図３に示す各機能ブロックに対応する各種プログラムは、補助記憶装置２０３に格納されており、ＣＰＵ２０１によって読み出されて実行される。ジョブ保存部３１０に対応するデータベース及びモデル保存部３１１に対応するデータベースは、補助記憶装置２０３内の記憶領域に保持される。
【００２０】
データ受信部３０１は、情報処理装置１０１から送信された印刷ジョブデータを受信する。本実施形態では、印刷ジョブデータは、ページ記述言語（ＰＤＬ）で記述された描画用のＰＤＬデータ及び印刷設定を含む（詳細は図４を用いて後述する）。データ受信部３０１は、受信した印刷ジョブデータを、ジョブ制御部３０５を介してジョブ保存部３１０に保存する。
【００２１】
ジョブ制御部３０５は、印刷ジョブの実行を制御する。即ち、ジョブ制御部３０５は、印刷ジョブデータの受信から印刷の実行までの処理全体を制御する。プリントドライバ３０６は、印刷部２０７を制御する。例えば、プリントドライバ３０６は、印刷部２０７に対して印刷指示及び画像データを送信する。
【００２２】
ＰＤＬインタプリタ３０２は、印刷ジョブデータに含まれるＰＤＬデータを解釈して、ベクタ形式のディスプレイリスト（ＤＬ）を生成する。ＤＬは中間データに相当する。ＰＤＬインタプリタ３０２は、生成したＤＬを、ジョブ制御部３０５を介してジョブ保存部３１０に保存する。
【００２３】
レンダラ３０３は、ＰＤＬデータから生成されたＤＬに対してレンダリング処理を実行することで、ラスタ形式の画像データ（ビットマップイメージ）を生成する。レンダラ３０３による処理の少なくとも一部は、専用ハードウェア（図示せず）を用いて実行されてもよい。レンダラ３０３は、生成した画像データを、ジョブ制御部３０５を介してジョブ保存部３１０に保存する。
【００２４】
ＵＩ３０４は、操作部２０４を制御する。ＵＩ３０４は、操作部２０４の表示部に操作画面を表示し、操作部２０４のタッチパネルを介した入力に従って、表示部の表示を更新する。また、ＵＩ３０４は、タッチパネルを介して何らかのジョブの実行指示を受け付けた場合、当該指示をジョブ制御部３０５に伝える。例えば、ＵＩ３０４は、ジョブ保存部３１０に保存された（留め置かれた）印刷ジョブデータのリスト（印刷ジョブリスト）の表示を更新する。また、ＵＩ３０４は、表示した印刷ジョブリストを用いた選択指示又は実行指示（印刷指示）をユーザから受け付けると、受け付けた指示をジョブ制御部３０５に伝える。
【００２５】
特徴量抽出部３０７は、ＰＤＬデータを解析し、当該ＰＤＬデータから特徴量を抽出する。特徴量抽出部３０７は、抽出した特徴量を、ジョブ制御部３０５を介してジョブ保存部３１０に保存する。文書判定部３０８は、特徴量抽出部３０７によって抽出された特徴量を用いて文書タイプを判定（特定）する。例えば、類似した特徴量群に対して１文書タイプが定義されている。文書判定部３０８は、特定した文書タイプを、ジョブ制御部３０５を介してジョブ保存部３１０に保存する。文書タイプの例には、「見積依頼書」、「請求書」、「仕様書」及び「機密文書」がある。
【００２６】
設定推定部３０９は、ジョブ制御部３０５の指示に従って、文書タイプに適した印刷設定値（推奨設定値）のセットを、モデル保存部３１１に保存されている推定モデルに基づいて推定することによって、推奨設定値のセットを取得する。ジョブ制御部３０５は、設定推定部３０９によって取得された推奨設定値のセットを用いて、ジョブ保存部３１０に保存されている印刷ジョブデータに含まれる印刷設定を更新する。
【００２７】
ジョブ保存部３１０は、印刷ジョブごとに、ＰＤＬデータ、印刷設定、ＤＬ、画像データ（ビットマップイメージ）、特徴量、及び文書タイプを、一時的又は長期的に保持する。モデル保存部３１１は、文書タイプごとに、当該文書タイプに適した印刷設定値を推定するための推定モデルを保持する。
【００２８】
＜推定モデルの例＞
図４（Ａ）は、モデル保存部３１１に保存されている推定モデルの例を示している。本実施形態では、図４（Ａ）に示すような推定モデルが文書タイプごとに用意される。ただし、図４（Ｂ）に示すように、推定モデルに対して「文書タイプ」のノード４０６を追加することで、複数の文書タイプに対して１つの推定モデルを使用する構成を用いることも可能である。
【００２９】
図４では、一例として、ベイジアンネットワークで生成された推定モデルを示している。図４（Ａ）の推定モデルでは、「ワークフローステータス」及び「ジョブ投入ユーザの役職」（ノード４０１，４０２）を説明変数、「試し印刷？」（ノード４０３）を目的変数として、それぞれのノードを関連付けている。同様に、「試し印刷？」及び「ファイル拡張子」（ノード４０３，４０４）を説明変数、「設定値」（ノード４０５）を目的変数として、それぞれのノードを関連付けている。
【００３０】
図４（Ａ）の推定モデルでは、例えば、ノード４０１に対して、図１４の表Ａのように事前確率が予め定められている。具体的には、ノード４０１には、「編集中」、「承認依頼中」及び「承認済み」の、３つのノードステータスがある。例えば、「編集中」というノードステータスに対する事前確率は０．４と定められている。同様に、ノード４０２，４０３に対して、図１４の表Ｂ及び表Ｃのように事前確率が予め定められている。
【００３１】
更に、前述の説明変数と目的変数との関連付けに応じて、事後確率も定められる。具体的には、ノード４０１，４０２を説明変数、ノード４０３を目的変数とする関連付けに対して、図１４の表Ｄのように事後確率を定められる。例えば、ノード４０１のノードステータスが「編集中」であり、かつ、ノード４０２のノードステータスが「一般社員」である場合、「試し印刷（Ｙｅｓ）」（即ち、試し印刷を実行）という事後確率は０．９である。また、ノード４０１のノードステータスが「承認依頼中」であり、かつ、ノード４０２のノードステータスが「一般社員」である場合、「試し印刷（Ｙｅｓ）」という事後確率は０．１である。同様に、ノード４０３，４０４を説明変数、ノード４０５を目的変数とする関連付けに対して、図１４の表Ｅのように事後確率を定められる。
【００３２】
ジョブ制御部３０５は、サーバ１０３から推定モデルを取得し、取得した推定モデルをモデル保存部３１１に保存する。ジョブ制御部３０５は、例えば定期的に、サーバ１０３に対して推定モデルの取得要求を送信し、サーバ１０３から取得した推定モデルをモデル保存部３１１に格納する。
【００３３】
＜推定モデルの取得＞
図５は、本実施形態に係る画像形成装置１０２がサーバ１０３から推定モデルを取得する処理の手順を示すフローチャートである。図５の各ステップの処理は、ＣＰＵ２０１が、補助記憶装置２０３に格納されたプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することによって実現される。
【００３４】
画像形成装置１０２が電源オフ状態から起動した後、ＣＰＵ２０１（ジョブ制御部３０５）は、図５に示す手順により、サーバ１０３から推定モデルを定期的に取得する。まずＳ５０１で、ＣＰＵ２０１は、ジョブ制御部３０５が保持しているタイマーを用いて、所定時間が経過したか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、所定時間が経過していない場合にはＳ５０１の判定を繰り返し、所定時間が経過した場合にはＳ５０２へ処理を進める。
【００３５】
Ｓ５０２で、ＣＰＵ２０１は、最新の推定モデルをサーバ１０３から取得する。ＣＰＵ２０１は、取得した推定モデルをモデル保存部３１１に格納する。その後Ｓ５０３で、ＣＰＵ２０１は、タイマーをリセットし、処理をＳ５０１へ戻す。これにより、ＣＰＵ２０１は、画像形成装置１０２が電源オン状態にある間、図５に示す手順による処理を繰り返すことで、定期的に推定モデルをサーバ１０３から取得する。
【００３６】
サーバ１０３への推定モデルの登録は、例えば、サーバ１０３又は画像形成装置１０２におけるユーザの操作により手動で行われてもよいし、ジョブ実行ログに基づく学習により自動で行われてもよい。推定モデルの登録後、サーバ１０３は、各画像形成装置１０２から継続的に収集されるジョブ実行ログを解析し、解析結果に基づいて当該推定モデルを更新する。具体的には、サーバ１０３は、図１４の表Ａ〜表Ｅに示される、各ノードステータスに対する事前確率及び事後確率を、ジョブ実行ログの解析結果に基づいて更新することによって、推定モデルによる推定精度を高める。また、これにより、印刷設定の傾向に変化が生じた際にも、ジョブ実行ログに基づいて、推定モデルをその変化にも対応させることを可能にする。なお、本実施形態では、推定モデルとしてベイジアンネットワークを例に用いているが、ニューラルネットワーク等の他の推定モデルが用いられてもよい。
【００３７】
＜印刷ジョブデータ＞
図６は、情報処理装置１０１から画像形成装置１０２へ投入される印刷ジョブに含まれるデータの例（印刷ジョブデータ６００）を示す図である。印刷ジョブデータ６００は、情報処理装置１０１のプリンタドライバによって生成される。画像形成装置１０２は、情報処理装置１０１から受信した印刷ジョブデータ６００を補助記憶装置２０３に格納することで、当該データに対応する印刷ジョブを留め置き印刷ジョブとして管理する。
【００３８】
印刷ジョブデータ６００は、投入された印刷ジョブのジョブ名６０１、印刷ジョブを投入したジョブオーナーを示すジョブオーナー名６０２、印刷設定６０３、及びＰＤＬデータ６０４を含む。印刷設定６０３は、例えば、印刷ジョブの部数設定、集約設定、カラーモード設定、片面両面設定等の各種設定の設定値を含む。
【００３９】
＜印刷設定の自動更新＞
本実施形態では、画像形成装置１０２内に留め置かれた印刷ジョブの印刷設定を、モデル保存部３１１に保存されている推定モデルにより推定された印刷設定値（推奨設定値）へ自動更新する場合を例に、推定モデルを用いた印刷設定の自動更新を説明する。
【００４０】
図７（Ａ）は、画像形成装置１０２の操作部２０４に表示される操作画面の例（操作画面７００）を示している。操作画面７００には、画像形成装置１０２内に留め置かれている印刷ジョブ７０１，７０２，７０３を含む印刷ジョブリストが表示されている。表示される印刷ジョブリストには、画像形成装置１０２にログインしたログインユーザがジョブオーナーである印刷ジョブと、各印刷ジョブに関する情報（文書名、１部当たりのページ数、及び印刷設定）とが含まれている。ユーザは、操作画面７００において、実行対象の印刷ジョブを選択し、選択した印刷ジョブの実行を指示できる。例えば、ユーザは、印刷ジョブに対応するチェックボックスをタッチしてチェックマークを表示させ、印刷開始ボタン７０４をタッチ（押下）することで、チェックマークが表示された印刷ジョブの実行を指示できる。
【００４１】
図７（Ｂ）は、画像形成装置１０２内に留め置かれた印刷ジョブの印刷設定の自動更新が行われた場合の、操作部２０４に表示される操作画面の例（操作画面７１０）を示している。操作画面７１０では、印刷ジョブ７０１，７０２，７０３のうち、印刷ジョブ７０２の印刷設定が、図７（Ａ）に示す印刷設定から更新されている。具体的には、印刷ジョブ７０２の印刷設定は、「両面、カラー、２ｉｎ１、１部、...」から「片面、カラー、１ｉｎ１、１部、...」に更新されている。この印刷設定の自動更新は、文書判定部３０８が、印刷ジョブ７０２の文書タイプを判定し、設定推定部３０９が、推定モデルに基づいて、判定された文書タイプに適した推奨設定値（のセット）を推定することによって行われる。このような印刷設定の自動更新が行われると、操作部２０４に表示される印刷ジョブリストには、図７（Ｂ）に示すように、更新後の印刷設定が表示される。
【００４２】
＜処理手順＞
図８は、印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャートである。図８の各ステップの処理は、ＣＰＵ２０１が、補助記憶装置２０３に格納されたプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することによって実現される。なお、以下では、一例として、印刷ジョブリストを操作部２０４に表示する際に実行される手順を説明する。
【００４３】
まずＳ８０１で、ＣＰＵ２０１は、ジョブ保存部３１０に留め置かれた印刷ジョブのリストを、ジョブ制御部３０５を介して取得する。具体的には、ＣＰＵ２０１は、ジョブ保存部３１０に保存されている印刷ジョブデータのリスト（印刷ジョブリスト）を取得する。次にＳ８０２で、ＣＰＵ２０１は、取得した印刷ジョブリストから、１つの印刷ジョブを抽出し、Ｓ８０３へ処理を進める。
【００４４】
Ｓ８０３で、ＣＰＵ２０１（特徴量抽出部３０７）は、抽出した印刷ジョブのＰＤＬデータから特徴量を抽出する。次にＳ８０４で、ＣＰＵ２０１（文書判定部３０８）は、抽出した特徴量を用いて、印刷ジョブによる印刷対象の文書の文書タイプを特定し、Ｓ８０５へ処理を進める。
【００４５】
Ｓ８０５で、ＣＰＵ２０１は、Ｓ８０４で特定した文書タイプが、所定の文書タイプであるか否かを判定し、特定した文書タイプが所定の文書タイプである場合にはＳ８０６へ処理を進め、それ以外の場合にはＳ８０７へ処理を進める。この所定の文書タイプとは、文書タイプに適した印刷設定値の高精度のレコメンドを必要とする文書タイプに相当する。本実施形態では、図１４の表Ｆのように、文書タイプごとに、高精度のレコメンドが必要であるか否かが予め定められている。図１４の例では、文書タイプ「見積依頼書」、「請求書」及び「機密文書」は、高精度のレコメンドを必要とする文書タイプとして定められている。このように、所定の文書タイプは、推定モデルを用いた推定において必要とされる推定精度に基づいて予め定められている。
【００４６】
Ｓ８０６で、ＣＰＵ２０１は、Ｓ８０４で特定した文書タイプに対応する最新の推定モデルを、Ｓ５０２と同様の処理によりサーバ１０３から取得する。ＣＰＵ２０１は、取得した推定モデルをモデル保存部３１１に格納し、Ｓ８０７へ処理を進める。
【００４７】
Ｓ８０７で、ＣＰＵ２０１（設定推定部３０９）は、Ｓ８０４で特定した文書タイプに対応する推定モデルが、モデル保存部３１１内に存在するか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、対応する推定モデルが存在する場合には、当該推定モデルを取得してＳ８０８へ処理を進め、存在しない場合にはＳ８１０へ処理を進める。
【００４８】
Ｓ８０８で、ＣＰＵ２０１（設定推定部３０９）は、取得した推定モデルに基づいて、Ｓ８０４で特定した文書タイプに適した印刷設定値（推奨設定値）のセットを推定する。更にＳ８０９で、ＣＰＵ２０１は、印刷ジョブの印刷設定を、推定された推奨設定値のセットで更新する処理を行う。具体的には、ＣＰＵ２０１は、推奨設定値によって、ジョブ保存部３１０内に留め置かれた印刷ジョブデータに含まれる印刷設定の自動更新（又は、印刷ジョブデータに対する推奨設定値の自動設定）を行う。その後、ＣＰＵ２０１はＳ８１０へ処理を進める。
【００４９】
Ｓ８１０で、ＣＰＵ２０１は、Ｓ８０１で取得した印刷ジョブリストに未抽出の印刷ジョブが存在するか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、未抽出の印刷ジョブが存在する場合には、Ｓ８０２へ戻し、未抽出の印刷ジョブについて上述の処理を行う。一方、ＣＰＵ２０１は、未抽出の印刷ジョブが存在しない場合には、Ｓ８１１へ処理を進める。Ｓ８１１で、Ｓ８０９における更新後の印刷設定に基づいて、図７（Ｂ）に示すように、印刷ジョブリストを操作部２０４に表示し、処理を終了する。
【００５０】
以上説明したように、本実施形態の画像形成装置において、ジョブ制御部３０５は、文書タイプに適した印刷設定値を推定するための推定モデルをサーバ１０３から定期的に取得し、取得した推定モデルをモデル保存部３１１に保存する。文書判定部３０８は、入力された印刷ジョブに含まれる文書の特徴量に基づいて、当該文書の文書タイプを特定する。ジョブ制御部３０５は、特定された文書タイプに応じて、最新の推定モデルをサーバ１０３から即時に取得するか否かを制御する。設定推定部３０９は、印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに適した印刷設定値を、印刷ジョブへの自動設定又はユーザへのレコメンドのために、モデル保存部３１１に保存された推定モデルを用いて推定する。
【００５１】
このように、本実施形態では、画像形成装置は、サーバ１０３から推定モデルを定期的に取得しながら、入力された印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに応じて、最新の推定モデルをサーバ１０３から即時に取得するか否かを制御する。最新の推定モデルをサーバ１０３から取得した場合には、取得した推定モデルを適用して、印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに適した印刷設定値を推定する。これにより、画像形成装置における推定モデルの取得及び適用の負荷を抑えながら、印刷ジョブの文書タイプに応じてサーバ装置から推定モデルを取得することが可能になる。
【００５２】
［第２実施形態］
第２実施形態では、サーバが、推定モデルを使用して推奨設定値セットを推定し、画像形成装置が、サーバから推奨設定値のセットを取得する例について説明する。以下では、第１実施形態と共通する部分についての説明を省略し、第１実施形態と異なる部分について説明する。
【００５３】
図９は、印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャートである。図９の各ステップの処理は、ＣＰＵ２０１が、補助記憶装置２０３に格納されたプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することによって実現される。なお、図９では、図８と同様の処理を実行するステップには同様のステップ番号を付している。
【００５４】
Ｓ８０１〜Ｓ８０５の処理は、第１実施形態における処理と同様である。ただし、Ｓ８０５で、ＣＰＵ２０１は、特定した文書タイプが所定の文書タイプである場合には、Ｓ９０１へ処理を進める。なお、ＣＰＵ２０１は、特定した文書タイプが所定の文書タイプではない場合には、Ｓ８０７へ処理を進め、Ｓ８０７〜Ｓ８１１において第１実施形態と同様の処理を行う。
【００５５】
Ｓ９０１で、ＣＰＵ２０１（ジョブ制御部３０５）は、サーバ１０３に対して、文書タイプに適した印刷設定値のセットの推定を要求する。サーバ１０３は、受信した要求に従って、当該要求で指定された文書タイプに対応する最新の推定モデルを用いて、当該文書タイプに適した印刷設定値（推奨設定値）のセットを推定し、推定結果を画像形成装置１０２へ送信する。ＣＰＵ２０１は、サーバ１０３から送信された推定結果を受信することで、推奨設定値のセットを取得する。
【００５６】
推奨設定値のセットを取得すると、ＣＰＵ２０１は、Ｓ８０９へ処理を進める。Ｓ８０９で、ＣＰＵ２０１は、第１実施形態と同様、印刷ジョブの印刷設定を、取得した推奨設定値のセットで更新する処理を行う。その後、ＣＰＵ２０１はＳ８１０へ処理を進める。
【００５７】
以上説明したように、本実施形態の画像形成装置は、印刷ジョブに含まれる文書の文書タイプに応じて、サーバ１０３によって最新の推定モデルを用いて推定された、当該文書タイプに適した印刷設定値を、サーバ１０３から取得する。取得した印刷設定値は、印刷ジョブへの自動設定又はユーザへのレコメンドのために使用される。本実施形態によれば、第１実施形態と同様、画像形成装置における推定モデルの取得及び適用の負荷を抑えながら、印刷ジョブの文書タイプに応じてサーバ装置から推定モデルを取得することが可能である。また、推定モデルを用いた推定をサーバ１０３で実行するため、画像形成装置の負荷の低減が可能である。
【００５８】
［第３実施形態］
第３実施形態では、画像形成装置が、推定モデルを用いた推定における印刷設定値の推定精度を判定し、その判定結果に従って、印刷ジョブの印刷設定の更新を行う例について説明する。以下では、第１実施形態と共通する部分についての説明を省略し、第１実施形態と異なる部分について説明する。
【００５９】
図１０は、本実施形態に係る画像形成装置１０２の機能構成例を示すブロック図である。本実施形態では、第１実施形態の機能構成（図３）に対して、ログ保存部１００１及び推定精度判定部１００２が追加されている。
【００６０】
ジョブ制御部３０５は、印刷部２０７による印刷の実行時に、印刷の実行に関する実行ログをログ保存部１００１に保存する。この実行ログは、データ受信部３０１によって受信されてジョブ保存部３１０に保存された印刷ジョブデータに対応する印刷ジョブの実行ログを含む。ログ保存部１００１には、例えば、直近の特定期間の実行ログが保存される。実行ログは、印刷の実行により確定した印刷設定値、ＰＤＬデータ、文書タイプ、ジョブ設定値セット等の情報を含む。なお、ログ保存部１００１に対応するデータベースは、補助記憶装置２０３内の記憶領域に保持される。
【００６１】
推定精度判定部１００２は、文書判定部３０８により特定される文書タイプ、設定推定部３０９により推定される印刷設定値のセット、及びログ保存部１００１に保存される実行ログに基づいて、印刷設定値の推定精度を判定（算出）する。この推定精度は、モデル保存部３１１に保存された推定モデルの信頼度を示す。推定精度判定部１００２から出力された推定精度は、ジョブ制御部３０５を介してジョブ保存部３１０に保存される。
【００６２】
例えば、推定精度判定部１００２は、文書判定部３０８により特定された文書タイプに関連する実行ログをログ保存部１００１から取得する。更に、推定精度判定部１００２は、取得した実行ログの数に対する、設定推定部３０９により推定モデルを用いて推定された印刷設定値のセットと一致する設定値を含む実行ログの数の割合を、推定精度として出力する。一例として、１００個の実行ログのうち、９０個の実行ログのそれぞれに含まれる印刷設定値が、推定モデルを用いて推定された印刷設定値のセットと一致する場合、推定精度は９０％と判定される。
【００６３】
図１１は、印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャートである。図１１の各ステップの処理は、ＣＰＵ２０１が、補助記憶装置２０３に格納されたプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することによって実現される。なお、図１１では、図８と同様の処理を実行するステップには同様のステップ番号を付している。
【００６４】
Ｓ８０１〜Ｓ８０５，Ｓ８０７，Ｓ８０８の処理は、第１実施形態における処理と同様である。ＣＰＵ２０１は、特定した文書タイプが所定の文書タイプではなく、かつ、対応する推定モデルがモデル保存部３１１内に存在する場合（Ｓ８０７で「ＹＥＳ」）、Ｓ８０８で、第１実施形態と同様、文書タイプに適した推奨設定値のセットを推定する。その後、ＣＰＵ２０１（推定精度判定部１００２）は、Ｓ１１０１で、Ｓ８０８で用いた推定モデルによる推定精度を判定し、Ｓ１１０２で、推定精度が閾値以上であるか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、推定精度が閾値以上である場合にはＳ１１０２からＳ１１０３へ処理を進める。
【００６５】
Ｓ１１０３で、ＣＰＵ２０１は、Ｓ８０９（図８）と同様、印刷ジョブの印刷設定を、推定された推奨設定値のセットで更新する処理を行い、Ｓ８１０へ処理を進める。一方、ＣＰＵ２０１は、推定精度が閾値を下回る場合には、印刷ジョブの印刷設定の更新を行うことなく、Ｓ１１０２からＳ８１０へ処理を進める。
【００６６】
また、ＣＰＵ２０１は、文書タイプが所定の文書タイプ（即ち、文書タイプに適した印刷設定値の高精度なレコメンドが必要な文書タイプ）である場合には、Ｓ８０５からＳ１１０４へ処理を進め、以下で説明する処理を実行する。
【００６７】
Ｓ１１０４〜Ｓ１１０７において、ＣＰＵ２０１は、Ｓ８０７，Ｓ８０８，Ｓ１１０１，Ｓ１１０２と同様の処理をそれぞれ実行する。即ち、ＣＰＵ２０１は、Ｓ１１０４で、特定した文書タイプに対応する推定モデルがモデル保存部３１１内に存在しない場合には、Ｓ８１０へ処理を進める。一方、ＣＰＵ２０１は、特定した文書タイプに対応する推定モデルがモデル保存部３１１内に存在する場合には、Ｓ１１０５で、推定モデルに基づいて、文書タイプに適した推奨設定値のセットを推定し、Ｓ１１０７で、推定精度を判定する。
【００６８】
Ｓ１１０７で、ＣＰＵ２０１は、推定精度が閾値以上である場合にはＳ１１０８へ処理を進め、Ｓ８０９（図８）と同様、印刷ジョブの印刷設定を、推定された推奨設定値のセットで更新する処理を行い、Ｓ８１０へ処理を進める。一方、ＣＰＵ２０１は、推定精度が閾値以上ではない場合にはＳ１１０９へ処理を進める。
【００６９】
Ｓ１１０９で、ＣＰＵ２０１は、Ｓ８０６（図８）と同様、Ｓ８０４で特定した文書タイプに対応する最新の推定モデルをサーバ１０３から取得する。更に、ＣＰＵ２０１は、Ｓ１１１０で、取得した推定モデルに基づいて、文書タイプに適した推奨設定値のセットを推定し、Ｓ１１１１で、推定精度を判定する。
【００７０】
Ｓ１１１２で、ＣＰＵ２０１は、推定精度が閾値以上である場合にはＳ１１１３へ処理を進め、Ｓ８０９（図８）と同様、印刷ジョブの印刷設定を、推定された推奨設定値のセットで更新する処理を行い、Ｓ８１０へ処理を進める。一方、ＣＰＵ２０１は、推定精度が閾値以上ではない場合には、印刷ジョブの印刷設定の更新を行うことなく、Ｓ８１０へ処理を進める。
【００７１】
なお、Ｓ８１０，Ｓ８１１の処理は、第１実施形態における処理と同様である。
【００７２】
以上説明したように、本実施形態の画像形成装置は、特定された文書タイプが所定の文書タイプであり、かつ、判定された推定精度が閾値を下回る場合に、サーバ１０３から最新の推定モデルを即時に取得する。このように、推定精度が低下した場合にサーバ１０３から最新の推定モデルを取得するようにすることで、画像形成装置の負荷の低減が可能である。
【００７３】
［第４実施形態］
第４実施形態では、画像形成装置が、ワークフローステータスを取得し、当該ワークフローステータスが所定のワークフローステータスである場合に、最新の推定モデルをサーバから取得する例について説明する。以下では、第１実施形態と共通する部分についての説明を省略し、第１実施形態と異なる部分について説明する。
【００７４】
図１２は、印刷ジョブの印刷設定の自動更新処理の手順を示すフローチャートである。図１２の各ステップの処理は、ＣＰＵ２０１が、補助記憶装置２０３に格納されたプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することによって実現される。なお、図１２では、図８と同様の処理を実行するステップには同様のステップ番号を付している。
【００７５】
Ｓ８０１〜Ｓ８０４の処理は、第１実施形態における処理と同様である。ただし、Ｓ８０４で、ＣＰＵ２０１（文書判定部３０８）は、抽出した特徴量を用いて、印刷ジョブによる印刷対象の文書の文書タイプを特定すると、Ｓ１２０１へ処理を進める。
【００７６】
Ｓ１２０１で、ＣＰＵ２０１は、ワークフローステータスを取得する。ワークフローステータスは、例えば、ワークフローサーバ（図示）から取得される。ワークフローステータスは、例えば、「未承認」、「承認済み」、「ドラフト印刷」又は「正式印刷」といったステータスを示す。次にＳ１２０２で、ＣＰＵ２０１は、Ｓ１２０１で取得したワークフローステータスが、所定のワークフローステータスであるか否かを判定する。
【００７７】
この所定のワークフローステータスとは、文書タイプに適した印刷設定値の高精度のレコメンドを必要とするワークフローステータスに相当する。例えば、ワークフローステータスが「承認済み」又は「正式印刷」である文書は、ユーザ部門等の運用に依存して、文書を提出する際の印刷設定が定められており、高精度のレコメンドが求められる場合がある。本実施形態では、図１４の表Ｇのように、ワークフローステータスごとに、高精度のレコメンドが必要であるか否かが予め定められている。図１４の例では、ワークフローステータス「承認済み」は、高精度のレコメンドを必要とするワークフローステータスとして定められている。
【００７８】
ＣＰＵ２０１は、Ｓ１２０１で取得したワークフローステータスが所定のワークフローステータスである場合には、Ｓ１２０２からＳ８０６へ処理を進め、それ以外の場合にはＳ１２０２からＳ８０７へ処理を進める。ワークフローステータスが所定のワークフローステータス（文書タイプに適した印刷設定値の高精度のレコメンドを必要とするワークフローステータス）である場合、サーバ１０３から、文書タイプに対応する最新の推定モデルが取得される（Ｓ８０６）。更に、取得した推定モデルに基づいて、文書タイプに適した推奨設定値の推定が行われる（Ｓ８０８）。
【００７９】
以上説明したように、本実施形態の画像形成装置は、印刷ジョブに含まれる文書に関連するワークフローのステータスに応じて、最新の推定モデルをサーバ１０３から即時に取得するか否かを制御する。これにより、画像形成装置における推定モデルの取得及び適用の負荷を抑えながら、ワークフローステータスが高い推定精度を要する場合に、サーバ１０３から推定モデルを取得することが可能である。
【００８０】
［第５実施形態］
第５実施形態では、文書タイプに応じて、対応する推定モデルをサーバから取得する頻度（時間間隔）を制御する例について説明する。以下では、第１実施形態と共通する部分についての説明を省略し、第１実施形態と異なる部分について説明する。
【００８１】
図１３は、本実施形態に係る画像形成装置１０２がサーバ１０３から推定モデルを取得する処理の手順を示すフローチャートである。図１３の各ステップの処理は、ＣＰＵ２０１が、補助記憶装置２０３に格納されたプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することによって実現される。
【００８２】
Ｓ１３０１〜Ｓ１３０３の処理、及びＳ１３０４〜Ｓ１３０６の処理は、基本的には、Ｓ５０１〜Ｓ５０１の処理と同様である。
【００８３】
画像形成装置１０２が電源オフ状態から起動した後、ＣＰＵ２０１（ジョブ制御部３０５）は、図１３に示す手順により、サーバ１０３から推定モデルを定期的に取得する。まずＳ１３０１で、ＣＰＵ２０１は、ジョブ制御部３０５が保持しているタイマー１を用いて、所定時間１が経過したか否かを判定する。ＣＰＵ２０１は、所定時間１が経過していない場合にはＳ１３０４へ処理を進め、所定時間１が経過した場合にはＳ１３０２へ処理を進める。
【００８４】
Ｓ１３０２で、ＣＰＵ２０１は、特定文書タイプ（本例では、文書タイプに適した印刷設定値の高精度のレコメンドを必要とする文書タイプ）に対応する、最新の推定モデルをサーバ１０３から取得する。ＣＰＵ２０１は、取得した推定モデルをモデル保存部３１１に格納する。その後Ｓ１３０３で、ＣＰＵ２０１は、タイマー１をリセットし、処理をＳ１３０４へ進める。
【００８５】
Ｓ１３０４で、ＣＰＵ２０１は、ジョブ制御部３０５が保持しているタイマー２を用いて、所定時間２が経過したか否かを判定する。本実施形態では、所定時間２は、所定時間１より短い時間に設定されている。ＣＰＵ２０１は、所定時間２が経過していない場合にはＳ１３０１へ処理を戻し、所定時間２が経過した場合にはＳ１３０５へ処理を進める。
【００８６】
Ｓ１３０５で、ＣＰＵ２０１は、非特定文書タイプ（本例では、文書タイプに適した印刷設定値の高精度のレコメンドを必要としない文書タイプ）に対応する、最新の推定モデルをサーバ１０３から取得する。ＣＰＵ２０１は、取得した推定モデルをモデル保存部３１１に格納する。その後Ｓ１３０６で、ＣＰＵ２０１は、タイマー２をリセットし、処理をＳ１３０１へ処理を戻す。
【００８７】
このように、ＣＰＵ２０１は、画像形成装置１０２が電源オン状態にある間、図１３に示す手順による処理を繰り返すことで、特定文書タイプに対応する推定モデル、及び非特定文書タイプに対応する推定モデルを、定期的にサーバ１０３から取得する。また、特定文書タイプに対応する推定モデルの取得する頻度を、非特定文書タイプに対応する推定モデルの取得する頻度よりも多くすることで、特定文書タイプに適した推奨設定値の推定精度の低下を防いでいる。
【００８８】
以上説明したように、本実施形態の画像形成装置は、第１文書タイプに対応する推定モデルを、第２文書タイプに対応する推定モデルよりも短い時間間隔で、サーバ１０３から定期的に取得する。第２文書タイプは、対応する推定モデルを用いた推定において第１文書タイプよりも高い推定精度を必要とする文書タイプである。このように、本実施形態では、文書タイプに応じて、対応する推定モデルをサーバから取得する頻度（時間間隔）を制御することができ、高い推定精度を必要とする場合に高い頻度で推定モデルを取得することが可能になる。
【００８９】
［その他の実施形態］
上述の第１乃至第５実施形態のそれぞれの特徴は、他の実施形態の特徴と任意に組み合わせて使用することが可能である。
【００９０】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００９１】
１０１：情報処理装置、１０２：画像形成装置、１０３：サーバ、２０１：ＣＰＵ、２０２：ＲＡＭ、２０３：補助記憶装置、２０４：操作部、２０７：印刷部、２０８：読取部、３０５：ジョブ制御部、３０７：特徴量抽出部、３０８：文書判定部、３０９：設定推定部、３１０：ジョブ保存部、３１１：モデル保存部
【図１】
2020040309.tif 000003
【図２】
2020040309.tif 000004
【図３】
2020040309.tif 000005
【図４】
2020040309.tif 000006
【図５】
2020040309.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2020040309.tif 000012
【図１１】
2020040309.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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