(57)【要約】【課題】情報漏洩のおそれが低減された画像データ配信システムを提供すること。【解決手段】画像データを配信する画像データ配信システム１００であって、外部から前記画像データを受信する画像データ受信部４３と、前記画像データ受信部が受信した前記画像データが配信の警告対象であるか否かを、前記画像データと警告対象か否かの対応関係に基づいて判断する監視部６４と、前記画像データが警告対象でないと前記監視部が判断した場合、前記画像データの配信に関する処理を実行する処理実行部４２と、を有することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを配信する画像データ配信システムであって、
外部から前記画像データを受信する画像データ受信部と、
前記画像データ受信部が受信した前記画像データが配信の警告対象であるか否かを、前記画像データと警告対象か否かとの対応関係に基づいて判断する監視部と、
前記画像データが警告対象でないと前記監視部が判断した場合、前記画像データの配信に関する処理を実行する処理実行部と、
を有することを特徴とする画像データ配信システム。
【請求項２】
前記監視部は、機械学習を利用した画像解析により、前記画像データ受信部が受信した前記画像データが配信の警告対象であるか否かを判断することを特徴とする請求項１に記載の画像データ配信システム。
【請求項３】
予め、複数の画像データと、各画像データが機密文書か否かを示す教師信号とに基づいて前記対応関係を学習しておき、
前記監視部は、学習により得られた前記対応関係に基づいて前記画像データ受信部が受信した前記画像データが警告対象か否かを判断することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像データ配信システム。
【請求項４】
前記画像データが警告対象であると前記監視部が判断した場合、機密文書か否かについてユーザの回答を取得する問い合わせ部と、
前記ユーザの回答に基づいて、警告対象であると判断された画像データと警告対象か否かの前記対応関係を学習する学習部と、
を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像データ配信システム。
【請求項５】
前記監視部が警告対象でないと判断した前記画像データ、及び、前記監視部が警告対象であると判断したが前記ユーザの回答が機密文書でない前記画像データを記憶する画像データ記憶部を有し、
前記監視部は前記画像データ記憶部に記憶されている前記画像データが警告対象か否かを判断し、
警告対象であると判断された前記画像データがある場合、前記問い合わせ部は、警告対象であると判断された前記画像データ及び警告対象である旨を出力することを特徴とする請求項４に記載の画像データ配信システム。
【請求項６】
前記学習部は、前記ユーザとは異なる管理者の回答に基づいて、警告対象であると判断された画像データと警告対象か否かの前記対応関係を学習することを特徴とする請求項５に記載の画像データ配信システム。
【請求項７】
前記画像データは少なくとも文字部でない画像が形成された画像部を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像データ配信システム。
【請求項８】
画像データを配信する画像データ配信システムであって、
外部から前記画像データを受信する画像データ受信部と、
前記画像データ受信部が受信した前記画像データが配信の警告対象であるか否かを、前記画像データと警告対象か否かとの対応関係に基づいて判断する監視装置から、監視結果を受信する監視結果受信部と、
前記画像データが警告対象でないという前記監視結果を前記監視結果受信部が受信した場合、前記画像データの配信に関する処理を実行する処理実行部と、
を有することを特徴とする画像データ配信システム。
【請求項９】
画像データを配信する情報処理装置であって、
外部から前記画像データを受信する画像データ受信部と、
前記画像データ受信部が受信した前記画像データが配信の警告対象であるか否かを、前記画像データと警告対象か否かとの対応関係に基づいて判断する監視装置から、監視結果を受信する監視結果受信部と、
前記画像データが警告対象でないという前記監視結果を前記監視結果受信部が受信した場合、前記画像データの配信に関する処理を実行する処理実行部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
画像データを配信する情報処理装置を、
外部から前記画像データを受信する画像データ受信部と、
前記画像データ受信部が受信した前記画像データが配信の警告対象であるか否かを、前記画像データと警告対象か否かとの対応関係に基づいて判断する監視装置から、監視結果を受信する監視結果受信部と、
前記画像データが警告対象でないという前記監視結果を前記監視結果受信部が受信した場合、前記画像データの配信に関する処理を実行する処理実行部、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データ配信システム、情報処理装置、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複合機のスキャナ機能又はファクス受信機能で入力された画像データに対し１つ以上の処理を行い配信する画像データ配信システムが知られている。画像データ配信システムは決まったフローに従って画像データに対し一連の処理を行うためワークフローシステムと呼ばれる場合がある。
【０００３】
画像データ配信システムでは、例えば、複合機が原稿をスキャンして得た画像データにＯＣＲ（Optical Character Reader）を施してＰＤＦに変換し、電子メールで送信したり、フォルダに配信したりする。従って、ユーザは原稿をスキャンするだけでよく、画像データ配信システムがその後の定型的な作業を行うことができる。
【０００４】
画像データ配信システムは画像データを配信するため、情報漏洩するリスクがある。従来からスキャンして得られた画像データによる情報漏洩を抑制する技術が考案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、複合機がスキャンして得た画像データにＯＣＲを施してテキストデータに変換し、テキストデータに個人情報等が含まれている場合に、コピーや印刷を禁止する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では画像データのうちテキストデータに変換された文字に基づいてしか情報漏洩するおそれがあるか否かを判断することができないという問題がある。例えば、複合機がスキャンして得た画像データに会社のロゴやスタンプが押下されている場合、機密文書の可能性があるがＯＣＲでテキストデータに変換できない場合には配信を抑制できない。また、個人の肖像が含まれる画像データも外部への送信が好ましくない場合があるが、ＯＣＲでは配信を抑制できない。この他にも、例えば経理などに関する売上や利益のグラフ、設計図、又は、部品や材料の製造方法が分かるような文書が画像データに含まれている場合も、配信を抑制できなかった。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑み、情報漏洩のおそれが低減された画像データ配信システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題に鑑み、本発明は、画像データを配信する画像データ配信システムであって、外部から前記画像データを受信する画像データ受信部と、前記画像データ受信部が受信した前記画像データが配信の警告対象であるか否かを、前記画像データと警告対象か否かとの対応関係に基づいて判断する監視部と、前記画像データが警告対象でないと前記監視部が判断した場合、前記画像データの配信に関する処理を実行する処理実行部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
情報漏洩のおそれが低減された画像データ配信システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像データ配信システムが配信する画像データを監視する際の動作の概略を説明する図である。
【図２】画像データ配信システムの概略構成図の一例である。
【図３】情報処理装置のハードウェア構成図の一例である。
【図４】読取装置のハードウェア構成図の一例である。
【図５】読取装置及び情報処理装置の機能をブロック状に示す機能ブロック図の一例である。
【図６】ワークフロー定義情報の新規作成時における設定画面の一例を示す図である。
【図７】ＣＮＮの構成図の一例である。
【図８】ニューラルネットワークについて説明する図の一例である。
【図９】画像データ配信システムが配信される画像データを監視する処理を説明する一例のシーケンス図である。
【図１０】ステップS2.2で表示される問い合わせ画面の一例を示す図である。
【図１１】ステップS7.1で表示される問い合わせ画面の一例を示す図である。
【図１２】警告対象と判断できる画像データの例を示す図である。
【図１３】画像データ配信システムが配信する画像データを監視する際の動作の概略の別の一例を説明する図である。
【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参照しながら説明する。
【００１１】
＜画像データ配信システムの動作の概略＞
まず、図１を用いて本実施形態の画像データ配信システムの動作の概略について説明する。図１は、画像データ配信システム１００が配信する画像データを監視する際の動作の概略を説明する図である。
(1) ユーザＵが読取装置２０で読み取った原稿の画像データは情報処理装置４０に送信される。
(2) 情報処理装置４０は、外部への配信が可能か警告すべきかの監視を監視装置６０に要求する。
(3) 監視装置６０は画像データを文字に変換することなく解析し、画像データに機密性があるか（画像データを配信してよいか）の監視を行う。監視結果は、配信可又は警告対象のいずれかである。監視装置６０の詳細は後述するが、監視装置６０は、画像データが警告対象か否かを機械学習しており、画像データのまま警告対象か否かを判断できるので文字を含まない文書や文書の画像部についても機密性を判断することができる。
(4) 監視装置６０は監視結果を情報処理装置４０に送信する。
(5) 監視結果が配信可の場合、情報処理装置４０は画像データを外部サーバ８０に送信する。外部サーバ８０はメールサーバや配信フォルダなど、画像データの配信先である。
(6) 監視結果が警告対象の場合、情報処理装置４０は画像データが警告対象である旨を読取装置２０に送信し、読取装置２０はその旨を操作パネルに表示する。
(7) ユーザは原稿を確認して、原稿が機密文書でなかった場合は、機密文書でない旨を情報処理装置４０に送信する。原稿が機密文書でない場合は、情報処理装置４０が画像データを配信する。原稿が機密文書であった場合は、機密文書である旨を情報処理装置４０に送信する。原稿が機密文書である場合、情報処理装置４０は画像データを破棄して配信しない。
(8) ユーザが機密文書ではないと判断した場合と、機密文書であると判断した場合のいずれも、情報処理装置４０は監視装置６０に学習を要求し、監視装置６０は画像データごとに、画像データと機密文書である旨の対応、又は、画像データと機密文書でない旨の対応を学習する。これにより、徐々に監視の精度を向上させることができる。
【００１２】
なお、監視装置６０はすでに配信が行われた画像データについても、警告対象又は配信可であるかの監視を定期的に行う。警告対象と判断された画像データに対しては、管理者が画像データを確認し、機密文書か否かを情報処理装置４０に回答する。監視装置６０はこの回答と画像データの対応も学習することができる。なお、管理者は画像データ配信システム１００の運用を管理する権限を有するものをいう。
【００１３】
このように、本実施形態の画像データ配信システム１００は、機械学習を利用して、画像データを文字に変換することなく画像データが警告対象か否かを判断できるので文字を含まない画像や文書の画像部についても情報漏洩するおそれがあるか否かを判断することができる。
【００１４】
＜用語について＞
画像データが配信に関して警告対象であるか否かとは、画像データを配信してよいか否かを意味し、例えば、画像データに情報漏洩のおそれがある情報が含まれるか否かを言う。簡単には画像データが機密文書か否かをいう。
【００１５】
画像データと警告対象か否かの対応関係とは、画像データが入力されると警告対象か否かが分かる対応関係をいう。対応関係はテーブルになっている必要はない。
【００１６】
＜システム構成例＞
図２は画像データ配信システム１００の概略構成図の一例を示す。画像データ配信システム１００は、ネットワークＮを介して通信可能に接続された、１つ以上の読取装置２０、情報処理装置４０、及び、監視装置６０を有する。図２には主に本実施例の説明で使用される装置が記載されているに過ぎず、図示する以外の装置を有していてよい。例えば、情報処理装置４０が処理した電子データを蓄積したり、メールで送信したりする外部サーバ８０等がネットワークＮに接続されていてもよい。
【００１７】
ネットワークＮは、読取装置２０が配置された施設のＬＡＮ（Local Area Network）、広域イーサネット（登録商標）、ＶＰＮ（Virtual Private Network）などで接続されたＷＡＮ、及び、インターネット等を含んでいてよい。この他、通信可能な仕組みであればネットワークＮを構成しうる。
【００１８】
読取装置２０は情報処理装置４０が提供するＷｅｂアプリを実行し、ユーザが画像データの配信を開始する起点となる装置である。ユーザはワークフロー定義情報を選択又は設定して、画像データの配信を開始する。ワークフロー定義情報とは画像データにどのような処理を行い、どこに配信するかを示す情報である。詳細は図６にて説明する。
【００１９】
読取装置２０は原稿を読み取って（スキャンして）画像データを生成する。読取装置２０は、スキャナ機能と共に、ファクシミリ機能、コピー機能及びプリンタ機能のうちの少なくとも１つを有する複合機であってもよい。読取装置２０は、ネットワークＮを介して生成した画像データを情報処理装置４０へ送信する。
【００２０】
画像データを作成する装置としては、デジタルスチルカメラでもよいしデジタルビデオカメラでもよい。必ずしも画像の入力を受け付ける装置でなくてもよく、情報処理装置４０による処理の対象となる電子データの入力を受け付ける装置であればよい。例えば、テレビ会議端末、電子黒板、ＰＣ(Personal Computer)、又は、ＵＳＢメモリなどの記憶媒体でもよい。
【００２１】
情報処理装置４０は、少なくとも一つの読取装置２０から画像データを取得する。情報処理装置４０は監視装置６０に画像データを送信し、監視結果（配信可、警告対象）を取得する。監視結果が配信可の場合、情報処理装置４０は読取装置２０から取得した画像データに対して、ワークフロー定義情報で定められた少なくとも１つの処理を定められた順序で実行して配信する。
【００２２】
情報処理装置４０が行う処理の一例としては、読取装置２０から取得した画像データに対して行われるフィルタ処理（画像補正、ファイル形式の変換、文字認識、バーコード読み取り、及び、文書情報の抽出等）がある。そして、情報処理装置４０は、読取装置２０から取得した画像データ及びファイル処理により生成された各種の電子データを、メール配信、フォルダ配信等により所定の外部サーバ８０へ送信して蓄積させる。
【００２３】
なお、監視の前に情報処理装置４０が画像データに対して、少なくとも１つの処理を予め定められた順序で実行しておいてもよい。この場合、監視結果が警告対象の場合、配信はされない。
【００２４】
文書の蓄積には、一例として、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）の共有フォルダを管理するファイルサーバ、ＦＴＰ（File  Transfer  Protocol）サーバ、ＷｅｂＤＡＶ（Web−based  Distributed  Authoring  and  Versioning）サーバ、メールサーバ等が利用される。
【００２５】
監視装置６０は情報処理装置４０から送信された画像データが、警告対象か又は配信可であるかを監視する情報処理装置である。警告対象とは機密文書のおそれがあることをいい、配信可とは機密文書のおそれがなく外部に配信できることをいう。
【００２６】
なお、監視装置６０と情報処理装置４０は別々の装置でなく、一台の情報処理装置によってこれらの機能が実現されていてもよい。
【００２７】
情報処理装置４０及び監視装置６０はクラウドコンピューティングに対応していてもよい。クラウドコンピューティングとは、特定ハードウェア資源が意識されずにネットワーク上のリソースが利用される利用形態をいう。
【００２８】
＜ハードウェア構成例＞
＜＜情報処理装置のハードウェア構成例＞＞
図３は、情報処理装置４０のハードウェア構成図である。図３に示されているように、情報処理装置４０は、コンピュータによって構築されており、ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３、ＨＤ５０４、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)コントローラ５０５、ディスプレイ５０６、外部機器接続Ｉ／Ｆ(Interface)５０８、ネットワークＩ／Ｆ５０９、バスライン５１０、キーボード５１１、ポインティングデバイス５１２、ＤＶＤ−ＲＷ(Digital Versatile Disk Rewritable)ドライブ５１４、メディアＩ／Ｆ５１６を備えている。
【００２９】
これらのうち、ＣＰＵ５０１は、情報処理装置４０全体の動作を制御する。ＲＯＭ５０２は、ＩＰＬ等のＣＰＵ５０１の駆動に用いられるプログラムを記憶する。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。ＨＤ５０４は、プログラム等の各種データを記憶する。ＨＤＤコントローラ５０５は、ＣＰＵ５０１の制御に従ってＨＤ５０４に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。ディスプレイ５０６は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの各種情報を表示する。外部機器接続Ｉ／Ｆ５０８は、各種の外部機器を接続するためのインターフェースである。この場合の外部機器は、例えば、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリやプリンタ等である。ネットワークＩ／Ｆ５０９は、ネットワークＮを利用してデータ通信をするためのインターフェースである。バスライン５１０は、図３に示されているＣＰＵ５０１等の各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等である。
【００３０】
また、キーボード５１１は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えた入力手段の一種である。ポインティングデバイス５１２は、各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などを行う入力手段の一種である。ＤＶＤ−ＲＷドライブ５１４は、着脱可能な記録媒体の一例としてのＤＶＤ−ＲＷ５１３に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。なお、ＤＶＤ−ＲＷに限らず、ＤＶＤ−Ｒ等であってもよい。メディアＩ／Ｆ５１６は、フラッシュメモリ等の記録メディア５１５に対するデータの読み出し又は書き込み（記憶）を制御する。
【００３１】
＜＜読取装置のハードウェア構成例＞＞
図４は、読取装置２０のハードウェア構成図である。図４に示されているように、読取装置２０は、コントローラ９１０、近距離通信回路９２０、エンジン制御部９３０、操作パネル９４０、ネットワークＩ／Ｆ９５０を備えている。
【００３２】
これらのうち、コントローラ９１０は、コンピュータの主要部であるＣＰＵ９０１、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）９０２、ノースブリッジ（ＮＢ）９０３、サウスブリッジ（ＳＢ）９０４、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)９０６、記憶部であるローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）９０７、ＨＤＤコントローラ９０８、及び、記憶部であるＨＤ９０９を有し、ＮＢ９０３とＡＳＩＣ９０６との間をＡＧＰ(Accelerated Graphics Port)バス９２１で接続した構成となっている。
【００３３】
これらのうち、ＣＰＵ９０１は、読取装置２０の全体制御を行う制御部である。ＮＢ９０３は、ＣＰＵ９０１と、ＭＥＭ−Ｐ９０２、ＳＢ９０４、及びＡＧＰバス９２１とを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐ９０２に対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect)マスタ及びＡＧＰターゲットとを有する。
【００３４】
ＭＥＭ−Ｐ９０２は、コントローラ９１０の各機能を実現させるプログラムやデータの格納用メモリであるＲＯＭ９０２ａ、プログラムやデータの展開、及びメモリ印刷時の描画用メモリなどとして用いるＲＡＭ９０２ｂとからなる。なお、ＲＡＭ９０２ｂに記憶されているプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【００３５】
ＳＢ９０４は、ＮＢ９０３とＰＣＩデバイス、周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。ＡＳＩＣ９０６は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ(Integrated Circuit)であり、ＡＧＰバス９２１、ＰＣＩバス９２２、ＨＤＤコントローラ９０８及びＭＥＭ−Ｃ９０７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。このＡＳＩＣ９０６は、ＰＣＩターゲット及びＡＧＰマスタ、ＡＳＩＣ９０６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）、ＭＥＭ−Ｃ９０７を制御するメモリコントローラ、ハードウェアロジックなどにより画像データの回転などを行う複数のＤＭＡＣ(Direct Memory Access Controller)、並びに、スキャナ部９３１及びプリンタ部９３２との間でＰＣＩバス９２２を介したデータ転送を行うＰＣＩユニットとからなる。なお、ＡＳＩＣ９０６には、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)のインターフェースや、ＩＥＥＥ１３９４(Institute of Electrical and Electronics Engineers 1394）のインターフェースを接続するようにしてもよい。
【００３６】
ＭＥＭ−Ｃ９０７は、コピー用画像バッファ及び符号バッファとして用いるローカルメモリである。ＨＤ９０９は、画像データの蓄積、印刷時に用いるフォントデータの蓄積、フォームの蓄積を行うためのストレージである。ＨＤ９０９は、ＣＰＵ９０１の制御に従ってＨＤ９０９に対するデータの読出又は書込を制御する。ＡＧＰバス９２１は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレータカード用のバスインタフェースであり、ＭＥＭ−Ｐ９０２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィックスアクセラレータカードを高速にすることができる。
【００３７】
また、近距離通信回路９２０には、近距離通信回路９２０ａが備わっている。近距離通信回路９２０は、ＮＦＣ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信回路である。
【００３８】
更に、エンジン制御部９３０は、スキャナ部９３１及びプリンタ部９３２によって構成されている。また、操作パネル９４０は、現在の設定値や選択画面等を表示させ、操作者からの入力を受け付けるタッチパネル等のパネル表示部９４０ａ、並びに、濃度の設定条件などの画像形成に関する条件の設定値を受け付けるテンキー及びコピー開始指示を受け付けるスタートキー等からなるハードキー９４０ｂを備えている。コントローラ９１０は、読取装置２０全体の制御を行い、例えば、描画、通信、操作パネル９４０からの入力等を制御する。スキャナ部９３１又はプリンタ部９３２には、誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分が含まれている。
【００３９】
なお、読取装置２０は、操作パネル９４０のアプリケーション切り替えキーにより、ドキュメントボックス機能、コピー機能、プリンタ機能、及びファクシミリ機能を順次に切り替えて選択することが可能となる。ドキュメントボックス機能の選択時にはドキュメントボックスモードとなり、コピー機能の選択時にはコピーモードとなり、プリンタ機能の選択時にはプリンタモードとなり、ファクシミリモードの選択時にはファクシミリモードとなる。
【００４０】
また、ネットワークＩ／Ｆ９５０は、ネットワークＮを利用してデータ通信をするためのインターフェースである。近距離通信回路９２０及びネットワークＩ／Ｆ９５０は、ＰＣＩバス９２２を介して、ＡＳＩＣ９０６に電気的に接続されている。
【００４１】
＜機能について＞
図５は、本実施例に係る読取装置２０及び情報処理装置４０の機能をブロック状に示す機能ブロック図の一例である。
【００４２】
＜＜読取装置＞＞
読取装置２０は、操作受付部２１と、表示制御部２２と、情報保持部２３と、読取部２４と、通信部２５とを有する。読取装置２０が有するこれらの機能は、図４に示した読取装置２０のＣＰＵ９０１がＨＤ９０９等に記憶されたプログラムを実行し、読取装置２０のハードウェアを制御することにより実現される機能又は手段である。
【００４３】
操作受付部２１は、ユーザからの操作入力を受け付ける。操作受付部２１は、一例として、タッチパネル及び各種操作ボタン等を含む。表示制御部２２は、操作パネル９４０に各種の画面を表示する。例えば、ワークフロー定義情報を受け付けたり、ワークフローの実行を受け付けたりするためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。
【００４４】
操作受付部２１と表示制御部２２はブラウザソフトにより実現されてよい。この場合、情報処理装置４０はＷｅｂページの画面情報を作成して読取装置２０に提供する。Ｗｅｂページにスクリプト言語が含まれこのスクリプト言語が実行されることで、ブラウザ上で各種の処理が可能であったり、情報処理装置４０との通信と情報処理装置４０による処理結果を利用したりするＷｅｂページをＷｅｂアプリという。
【００４５】
画面情報はＨＴＭＬ、スクリプト言語、及びＣＳＳ（cascading style sheet）で記述されたプログラムであり、主にＨＴＭＬによりＷｅｂページの構造が特定され、スクリプト言語によりＷｅｂページの動作が規定され、ＣＳＳによりＷｅｂページのスタイルが特定される。
【００４６】
情報保持部２３は操作パネル９４０に対して入力されたワークフロー定義情報を記憶する。読取部２４は、原稿台にセットされた原稿を光学的に読み取って（スキャンして）画像データを生成する。
【００４７】
通信部２５は、ネットワークＮを介して情報処理装置４０と通信する。通信部２５は、一例として、操作パネル９４０に表示する画面情報等を情報処理装置４０から取得すると共に、操作パネル９４０に対して入力された情報を情報処理装置４０へと送信する。また、通信部２５は、一例として、読取部２４により取り込んだ画像データを情報処理装置４０へ送信する。
【００４８】
＜＜情報処理装置＞＞
情報処理装置４０は、通信部４１と、処理実行部４２と、画像データ受信部４３と、監視要求部４４と、問い合わせ部４５と、学習要求部４６と、監視結果判断部４７と、監視結果受信部４８と、を有する。情報処理装置４０が有するこれらの機能は、図３に示した情報処理装置４０のＣＰＵ５０１がＨＤ５０４等に記憶されたプログラムを実行し、情報処理装置４０のハードウェア要素を制御することにより実現される機能又は手段である。
【００４９】
また、情報処理装置４０は、図３に示したＨＤ５０４、ＲＯＭ５０２又はＲＡＭ５０３等により構築される画像データ記憶部５０を有する。まず、画像データ記憶部５０について説明する。
【００５０】
【表１】
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表１は画像データ記憶部５０に記憶されている画像データ情報を模式的に示す。画像データ情報には、画像データＩＤ、ユーザ名、蓄積日時、及び、監視結果が対応付けて登録されている。画像データＩＤは画像データを一意に識別する識別情報である。画像データＩＤは画像データの送信時に情報処理装置４０によって採番される。ユーザ名はユーザを識別する識別情報であり、ユーザが情報処理装置４０（画像データ配信システム１００）にログインする際に特定される。蓄積日時は画像データが蓄積された日時である。監視結果には、画像データごとに配信可又は警告対象のどちらかが登録される。警告対象の画像データで、ユーザが機密文書であると判断した場合、画像データは監視装置６０による学習後に画像データ記憶部５０から削除される。従って、機密文書の画像データは一時的に画像データ記憶部５０に記憶されるにすぎない。これにより、情報漏洩のおそれを低減できる。
【００５１】
（情報処理装置の機能）
通信部４１は、ネットワークＮを介して読取装置２０及び監視装置６０と各種の情報を送受信する。本実施形態では、読取装置２０からワークフロー定義情報（又は選択されたワークフロー定義情報の識別情報）と画像データを受信し、読取装置２０に警告対象と判断された場合の問い合わせを送信し、監視装置６０に画像データを送信し、監視装置６０から監視結果を受信する。
【００５２】
画像データ受信部４３は、通信部４１を介して配信の対象となる画像データを受信する。画像データ受信部４３は画像データを画像データ記憶部５０に記憶する。画像データＩＤ、ユーザ名、蓄積日時が記憶される。
【００５３】
監視要求部４４は、画像データ記憶部５０に記憶された画像データと共に監視の要求を監視装置６０に送信する。この監視要求はリアルタイムに行われ、画像データ受信部４３が画像データを受信した直後に行われるとよい。
【００５４】
監視結果受信部４８は、監視装置６０から監視結果を受信し、画像データ記憶部５０に監視結果を記憶させる。監視結果判断部４７は監視結果に応じて処理を行う。監視結果が配信可の場合、ワークフロー定義情報に基づいて画像データを処理実行部４２に処理させる。監視結果が警告対象の場合、問い合わせ部４５に通知する。
【００５５】
問い合わせ部４５は、通信部４１を介してユーザが読み取った原稿が警告対象である旨を読取装置２０に送信することで、原稿が機密文書か否かをユーザに問い合わせる。問い合わせ部は通信部４１を介してユーザからの回答を受信する。
【００５６】
なお、監視要求部４４は、例えば定期的に画像データ記憶部５０に記憶されている画像データと共に監視の要求を監視装置６０に送信する。この場合、問い合わせ部４５は監視結果が警告対象である画像データを読取装置２０に送信して、機密文書か否かの管理者による回答を受信する。
【００５７】
学習要求部４６は、ユーザからの回答を教師信号とする画像データの学習を監視装置６０に要求する。すなわち、警告対象と判断された画像データはユーザからの回答が機密文書であってもなくても学習に使用される。ユーザからの回答が機密文書であった画像データは学習後に画像データ記憶部５０から削除され、ユーザからの回答が機密文書でない画像データは学習後も画像データ記憶部５０に保持される。監視者からの回答についても同様である。
【００５８】
処理実行部４２は、プログラム実行部５１と通信してユーザが選択したワークフロー定義情報を実行する。処理実行部４２は読取装置２０から送信されたワークフロー定義情報に基づいて、処理とその順番を解析する。そして、処理に対応するプラグイン５２に画像データを送出してその実行を要求する。プラグイン５２から処理された画像データ（画像データから別の形式のデータに変換されていてもよい）を取得すると、ワークフロー定義情報の処理の順番に、プラグイン５２への処理の要求を繰り返す。
【００５９】
＜＜監視装置＞＞
監視装置６０は、通信部６１と、学習部６３と、監視部６４とを有している。監視装置６０が有するこれらの機能は、図３に示した情報処理装置４０のＣＰＵ５０１がＨＤ５０４等に記憶されたプログラムを実行し、情報処理装置４０のハードウェア要素を制御することにより実現される機能又は手段である。
【００６０】
通信部６１は、ネットワークＮを介して情報処理装置４０と各種の情報を送受信する。本実施形態では、情報処理装置４０から画像データを受信し、情報処理装置４０に監視結果を送信する。
【００６１】
学習部６３は、画像データとその画像データが機密文書か否かという教師信号のペアから、未知の画像データが警告対象であるか配信可であるかを出力する識別器を構築する。この識別器は監視部６４として画像データの監視に使用される。
【００６２】
監視部６４は、情報処理装置４０から入力された画像データが配信可か又は警告対象かの監視結果を、機械学習を利用した画像解析により出力する。例えば、ニューラルネットワークでは配信可か又は警告対象かの２クラスに分類する２クラス分類を行う。
【００６３】
＜ワークフロー定義情報の設定＞
続いて、図６を用いて、画像データ配信システム１００で実行されるワークフロー定義情報について説明する。図６は、ワークフロー定義情報の新規作成時における設定画面２１０の一例を示す図である。本実施例では、ワークフローの設定は画像データ配信システム１００の管理者が操作する読取装置２０で行われるものとして説明するが、管理者が使用する端末又は一般のユーザが使用する端末から設定されてもよい。ワークフローの設定によりワークフローが定義される（ワークフロー定義情報が生成される）。
【００６４】
読取装置２０は情報処理装置４０と通信して設定画面２１０を表示する。設定画面２１０は、追加可能なプラグイン（プログラム）のリストが表示されるプラグインリスト欄２０１と、ワークフロー定義欄２０２を有する。プラグインリスト欄２０１には、情報処理装置４０が実行可能な全てのプラグインを示すアイコン９４（９４−１〜９４−６）が表示される。プラグインは、管理者又はユーザからみた処理の最小単位であり実際にはプログラムである。
【００６５】
図６（ａ）に示すように、ワークフローの新規作成時のワークフロー定義欄２０２には、スタートマーク９１のみを含む流れ図９０が表示される。読取装置２０は、管理者が、スタートマーク９１のみを含む流れ図９０にアイコン９４−７を追加することに応じて、ワークフローに対して新たなプラグインの実行を追加してワークフロー定義情報を作成する。このように、読取装置２０の操作パネル９４０上で管理者はアイコンを移動することでワークフロー定義情報を新規に作成することができる。
【００６６】
図６（ｂ）は、いくつかのプラグインが設定されたワークフローの設定画面の一例を示す図である。図６（ｂ）の流れ図９０は、スタートを示すスタートマーク９１と、実行されるプラグインを示すアイコン９２（９２−１〜９２−４）と、矢印９３（９３−１〜９３−４）とを含む。矢印９３は、スタートマーク９１及びそれぞれのアイコン９２の間を接続して、プラグインの実行順序を表す。
【００６７】
このように、管理者はプラグインを流れ図９０に追加するという操作でワークフローを定義でき、読取装置２０（又は情報処理装置４０）は流れ図９０に応じたワークフロー定義情報を作成することができる。作成されたワークフロー定義情報は情報処理装置４０に登録され、読取装置２０に画像データを読み取らせるユーザが選択することで使用できる。
【００６８】
＜監視装置の学習について＞
監視装置６０が画像データを監視する識別器（監視部６４）の構築に利用される機械学習の手法について説明する。機械学習とは、コンピュータに人のような学習能力を獲得させるための技術であり、コンピュータが、データ識別等の判断に必要なアルゴリズムを事前に取り込まれる学習データから自律的に生成し、新たなデータについてこれを適用して予測を行う技術のことをいう。機械学習のための学習方法は、教師あり学習、教師なし学習、半教師学習、強化学習、深層学習のいずれかの方法でもよく、更に、これらの学習方法を組み合わせた学習方法でもよく、機械学習のための学習方法は問わない。なお、機械学習の手法には、パーセプトロン、ディープラーニング、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、決定木、ランダムフォレストなどがある。以下では一例としてディープラーニングの一形態としてＣＮＮ（Convolutional Neural Network）とニューラルネットワークを説明する。
【００６９】
図７は、ＣＮＮの構成図の一例である。ＣＮＮは入力層３０１、中間層３０２、及び、出力層３０３を有する。入力層３０１には入力データとして画像データの各画素が入力され、出力層３０３は出力データとして警告対象の程度（０〜１の数値）を出力する。ＣＮＮでは、中間層３０２が畳み込み層３０４（convolution）とプーリング層３０５を交互に繰り返す構造を有し、最終的に全結合層３０６に接続される。
【００７０】
畳み込み層３０４は、カーネル（又はフィルター）と呼ばれる格子状の数値データと、カーネルと同サイズの部分画像（ウィンドウと呼ぶ）の数値データについて、要素ごとの積の和を計算することで、１つの数値に変換する処理をいう。この変換処理を、ウィンドウを少しずつずらして処理を行うことで、小さい格子状の数値データ（すなわちテンソル）に変換する。プーリング層３０５は、ウィンドウの数値データから１つの数値を作り出す処理であり。例えばウィンドウ中の最大値を選択する最大値プーリングや、ウィンドウ中の平均値を選択する平均値プーリングなどがある。畳み込み層３０４により画像データの特徴が抽出され、プーリング層３０５により位置の厳密性がぼかされる。
【００７１】
全結合層３０６は、最後のプーリング層３０５が有する格子状の数値データをまとめて出力層３０３に伝達する。全結合層３０６と出力層３０３の間に後述する活性化関数による処理があってもよい。
【００７２】
ＣＮＮの学習時の処理は次述するニューラルネットワークと同様になるため、ニューラルネットワークに置いて説明する。
【００７３】
図８はニューラルネットワークについて説明する図の一例である。図８（ａ）はニューラルネットワークの構造の一例を示す。このニューラルネットワークは、入力層３１１と２つの隠れ層３１２を有し、隠れ層３１２はそれぞれ３つのニューロン３１６（ノードともいう）を有している。
【００７４】
入力層のニューロン３１５には画像データの各画素が入力され、隠れ層３１２を経て出力層３１３に伝達される。隠れ層３１２の各ニューロン３１６は、前の層の出力に対して重みｗを掛けたものの総和を算出し、これに活性化関数を施して後方のニューロン３１６へ伝達する。
【００７５】
図８（ｂ）は任意のニューロン３１６における計算を説明する図である。入力をｘ１〜ｘ３、重みをｗ１〜ｗ３、バイアスをｂとすると、ニューロン３１６への入力Ｉは下式により算出される。
Ｉ＝ｗ１×ｘ１＋ｗ２×ｘ２＋ｗ３×ｘ３＋ｂ
各ニューロン３１６は活性化関数を有しており、後方のニューロン３１６への出力は、活性化関数により制御され非線形性が付加される。活性化関数としては、例えば、ReLU、tanh、シグモイドなどがある。各ニューロン３１６が同様の計算を行って、出力層３１３のニューロン３１４に伝達される。
【００７６】
本実施形態では二クラス分類を扱うので、出力層３１３のニューロン３１４は１つでよい。また、二クラス分類の場合、例えば出力層３１３のニューロン３１４の活性化関数はシグモイド関数でよい。シグモイド関数は０〜１の範囲の数値を出力する。これにより、例えば０．５未満なら配信可、０．５以上なら警告対象と判断できるが、閾値は０．５に限らない。
【００７７】
ニューラルネットワークの学習について説明する。二クラス分類の誤差関数は一般に下式が使用される。
【００７８】
【数１】
2020177472.tif 000004
tiは教師信号なので１又は０、ｙは出力層３１３のニューロン３１４の出力値、Ｎは学習用の画像データの数の数である。従って、学習時には、用意している画像データ（トレーニングデータ）を入力層３１１に入力し、出力層３１３が出力した０〜１の出力値と、１（警告対象）又は０（配信可）の教師信号とにより算出した誤差関数の値を誤差逆伝播法で、出力層３１３から入力層３１１まで伝播させる。誤差逆伝播法によりノード間の重みｗが修正される。学習部６３は、所定数の画像データの学習か、又は、重みｗの変更量が一定以下になるまで学習する。このようにして監視部６４が得られる。
【００７９】
なお、ＣＮＮやニューラルネットワークで学習される画像データには文字が含まれていてもよい。画像データに文字が含まれる場合、ＯＣＲのように文字コードに変換するのではなく、文字の形状を学習することができる。例えば、「機密」などの文字の形状を学習できることはもちろん、画像部を説明する文字の形状を学習して画像部が警告対象か否かの判断が可能になる。
【００８０】
また、監視装置６０は文字部と画像部とを分けて監視することもできる。文字部であるかどうかは１文字に対応する黒画素の外接矩形が１行単位で並んでいることなどから判断できる。この場合、監視装置６０は文字部にはＯＣＲを施して監視し、画像部を機械学習した学習部６３で監視することができる。こうすることで、画像データに記載されている内容に応じて適切な監視が可能になる。
【００８１】
また、ＯＣＲで変換されたテキストデータは、形態素解析され品詞付きの単語に変換される。単語はベクトルに変換可能であるので、機械学習による学習が可能となる。文章は時系列なデータなのでＲＮＮ（Recurrent Neural Networks）による学習が適している。
【００８２】
＜動作手順＞
以下、図９を用いて、画像データ配信システム１００が配信される画像データを監視する処理の流れを説明する。図９は、画像データ配信システム１００が配信される画像データを監視する処理を説明する一例のシーケンス図である。
【００８３】
S1：ユーザはワークフロー定義情報を選択して、原稿を読取装置２０で読み取る。読取装置２０の操作受付部２１はこれら操作を受け付け、読取装置２０はワークフローを開始する。読取部２４は原稿を読み取って得た画像データを生成して、通信部２５が画像データを情報処理装置４０に送信する。
【００８４】
情報処理装置４０の通信部４１は画像データを受信し、画像データ記憶部５０に記憶させる。採番した画像データＩＤ、ログイン時に特定されたユーザ名、及び、画像データのタイムスタンプや現在日時を蓄積日時として記録する。この時点では監視結果は空欄である。
【００８５】
S1.1：情報処理装置４０の監視要求部４４は画像データと共に監視要求を監視装置６０に送信する。監視装置６０の通信部６１は監視要求を受信し、監視部６４が画像データに対し監視結果を出力する。通信部６１は監視結果を情報処理装置４０に送信する。これにより、監視結果受信部４８は監視結果を受信する。監視結果は警告対象又は配信可のいずれかあるが、監視部６４の出力値（０〜１の値）そのものを受信してもよい。
【００８６】
S1.2：監視結果判断部４７は監視結果を判断し、配信可である場合、処理実行部４２にワークフローを実行させる。処理実行部４２はワークフロー定義情報に基づいてプラグイン５２を実行し、画像データを配信する。また、監視結果判断部４７は、配信可を画像データ記憶部５０に記憶させる。
【００８７】
S2：監視結果判断部４７は監視結果を判断し、警告対象である場合、警告対象である旨を一時的に画像データ記憶部５０に記憶させる。
【００８８】
S2.1：次に、問い合わせ部４５は通信部４１を介して警告対象である旨を読取装置２０に送信し、機密文書か否かをユーザに問い合わせる。
【００８９】
S2.2：読取装置２０の通信部２５は問い合わせを受信し、表示制御部２２が操作パネル９４０に問い合わせ画面を表示する。問い合わせ画面の一例を図１０に示す。ユーザは問い合わせ画面を目視して、先ほどスキャンした原稿が機密文書か否かを確認する。情報処理装置４０から読取装置２０に画像データを送信して操作パネル９４０に表示してもよい。機密文書の場合、ユーザは「はい」を押下し、機密文書でない場合、ユーザは「いいえ」を押下する。操作受付部２１はユーザの操作を受け付ける。
【００９０】
S3：ユーザが「いいえ」を押下した場合（機密文書でない場合）、読取装置２０の通信部２５は機密文書でない旨を問い合わせに対する回答として、情報処理装置４０に送信する。
【００９１】
S3.1：情報処理装置４０の問い合わせ部４５は通信部４１を介して問い合わせに対する回答を受信し、回答が機密文書でないので、処理実行部４２にワークフローを実行させる。処理実行部４２はワークフロー定義情報に基づいてプラグイン５２を実行し、画像データを配信する。なお、問い合わせ部４５は画像データ記憶部５０に記憶されている画像データの監視結果を配信可に変更する。
【００９２】
S4：情報処理装置４０の学習要求部４６は、学習要求と共に、機密文書でない旨と画像データを監視装置６０に送信する。
【００９３】
S4.1：この場合、ステップS1.1の監視結果が誤っていたので、監視装置６０の学習部６３は機密文書でない（警告対象でない）という教師信号と受信した画像データの対応を学習する。
【００９４】
S5：ユーザが「はい」を押下した場合（機密文書である場合）、読取装置２０の通信部２５は機密文書である旨を問い合わせに対する回答として、情報処理装置４０に送信する。
【００９５】
S5.1：情報処理装置４０の問い合わせ部４５は通信部４１を介して問い合わせに対する回答を受信し、回答が機密文書であるなのため、処理実行部４２に配信処理を行わせない。
【００９６】
S5.1.1：情報処理装置４０の学習要求部４６は、学習要求と共に、機密文書である旨と画像データを監視装置６０に送信する。
【００９７】
S5.1.1.1：この場合、ステップS1.1の監視結果が正しかったが、学習精度を更に向上させるため、監視装置６０の学習部６３は機密文書である（警告対象である）という教師信号と受信した画像データの対応を学習する。
【００９８】
S5.1.2：また、問い合わせ部４５は回答が機密文書であるなのため、画像データ記憶部５０から画像データを削除する。これにより、情報処理装置４０に機密文書が残ることを抑制できる。
【００９９】
以下の処理は、ワークフローの実行に続いて実行される必要はなく、適宜、実行される。
【０１００】
S6：一定期間ごと又は情報処理装置４０の負荷が少ない夜間などに、情報処理装置４０の監視要求部４４は画像データ記憶部５０に記憶されている画像データの監視を監視装置６０に要求する。現在、画像データ記憶部５０に記憶されている画像データは、警告対象でない（配信可）と判断されたもの、又は、警告対象であると判断されたがユーザが機密文書でないと判断したものである。警告対象であると判断されたがユーザが機密文書でないと判断した画像データはステップS5.1.1.1で学習され直したので、ステップS6でその確認が可能になる。
【０１０１】
S6.1：監視装置６０の通信部６１は監視要求を受信し、監視部６４が画像データごとに監視結果を出力する。監視装置６０の通信部６１は画像データごとに監視結果を情報処理装置４０に送信する。
【０１０２】
S7：情報処理装置４０の通信部４１は画像データごとの監視結果を受信する。警告対象の画像データがある場合、問い合わせ部４５は、通信部４１を介して警告対象である旨と画像データを読取装置２０に送信し、機密文書か否かを管理者に問い合わせる。管理者が読取装置２０を操作しているとは限らないので、読取装置２０は画像データごとの監視結果を記憶しておき、管理者が読取装置２０を操作してこれらを表示させる。また、管理者は読取装置２０でなく自分のＰＣから画像データごとの監視結果を表示させてもよい。
【０１０３】
このように、機密文書でないことが学習に反映されない画像データがある場合、再度、ユーザとは異なる管理者に問い合わせることができる。また、警告対象の画像データがない場合、機密文書でないことが学習に反映されていることが確認できる。
【０１０４】
S7.1：読取装置２０の通信部２５は問い合わせを受信し、表示制御部２２が操作パネル９４０に問い合わせ画面を表示する。問い合わせ画面の一例を図１１に示す。管理者は画像データのリストから任意の画像データを選択して表示させる。管理者は画像データを目視して、これが機密文書か否かを確認する。機密文書の場合、管理者は「はい」を押下し、機密文書でない場合、管理者は「いいえ」を押下する。操作受付部２１は管理者の操作を受け付ける。
【０１０５】
S7.2：管理者が「いいえ」を押下した場合（機密文書でない場合）、読取装置２０の通信部２５は機密文書でない旨を問い合わせに対する回答として、情報処理装置４０に送信する。
【０１０６】
管理者が「はい」を押下した場合（機密文書である場合）、読取装置２０の通信部２５は機密文書である旨を問い合わせに対する回答として、情報処理装置４０に送信する。
【０１０７】
S7.1.1：機密文書でない場合、情報処理装置４０の問い合わせ部４５は通信部４１を介して問い合わせに対する回答を受信し、回答が機密文書でないであるため、学習要求部４６が学習要求と共に、機密文書でない旨と画像データを監視装置６０に送信する。
【０１０８】
S7.1.1.1：この場合、ステップS6.1の監視結果が誤っていたので、監視装置６０の学習部６３は機密文書でない（警告対象でない）という教師信号と受信した画像データの対応を学習する。
【０１０９】
S7.1.2：機密文書である場合、情報処理装置４０の問い合わせ部４５は通信部４１を介して、問い合わせに対する回答を受信し、学習要求部４６が学習要求と共に、機密文書である旨と画像データを監視装置６０に送信する。
【０１１０】
S7.1.2.1：この場合、ステップS6.1の監視結果が正しかったが、学習精度を更に向上させるため、監視装置６０の学習部６３は機密文書である（警告対象でない）という教師信号と受信した画像データの対応を学習する。
【０１１１】
S7.1.3：機密文書であったため、問い合わせ部４５は画像データ記憶部５０に記憶されている画像データを削除する。これにより、情報処理装置４０に機密文書が残ることを抑制できる。
【０１１２】
＜問い合わせ画面例＞
図１０は、ステップS2.2で表示される問い合わせ画面の一例である。この問い合わせ画面４００には「読み取った原稿は機密文書の可能性があります。原稿を確認し、機密文書である場合には「はい」、そうでない場合は「いいえ」を入力してください。」というメッセージ４０１、はいボタン４０２、及び、いいえボタン４０３が表示されている。ステップS2.2では原稿が手元にあるので、ユーザは原稿を確認して機密文書か否かを判断する。ユーザは、機密文書である場合、はいボタン４０２を押下し、そうでない場合はいいえボタン４０３を押下する。
【０１１３】
なお、情報処理装置４０が送信した画像データ又は読取装置２０が読み取って保持していた画像データを操作パネル９４０に表示してもよい。
【０１１４】
図１１は、ステップS7.1で表示される問い合わせ画面の一例である。図１１（ａ）は問い合わせ画面（画像リスト表示）４１０である。問い合わせ画面（画像リスト表示）４１０は、機密文書の可能性がある画像データのリスト４１１を表示する。リスト４１１は、例えば連番、蓄積日時、ユーザ名などを表示する。管理者は１つ１つ画像データを選択してＯＫボタン４１２を押下する。問い合わせ画面（画像リスト表示）４１０を消去する場合、管理者はキャンセルボタン４１３を押下する。
【０１１５】
管理者がＯＫボタン４１２を押下すると、図１１（ｂ）に示す問い合わせ画面（画像表示）４２０が表示される。問い合わせ画面（画像表示）４２０は画像データ欄４２１、「機密文書である場合には「はい」、そうでない場合は「いいえ」を入力してください。」というメッセージ４２２、はいボタン４２３、及び、いいえボタン４２４を有している。
【０１１６】
管理者は表示された画像データを確認して、機密文書である場合、はいボタン４２３を押下し、そうでない場合はいいえボタン４２４を押下する。
【０１１７】
このように、ユーザと管理者がそれぞれ機密文書であるか否かを判断できるため、同じ画像データに対しても異なる教師信号で学習が可能になり、監視の精度を向上させることができる。
【０１１８】
＜本実施形態で警告対象と判断できる画像データの例＞
図１２は本実施形態で警告対象と判断できる画像データの例を示す図である。図１２（ａ）は企業ロゴを含む原稿が読み取られて生成された画像データが監視される場合を示している。図１２（ａ）の原稿は文字部４３１と企業ロゴ４３２を有しているが、文字部４３１に「機密」「社外秘」などの単語が含まれていない場合、ＯＣＲでは機密文書であることを検出できない。企業ロゴ４３２はＯＣＲでは認識困難である。これに対し、本実施形態の画像データ配信システム１００では企業ロゴ４３２が警告対象として学習されていれば、図１２（ａ）の原稿が読み取られた場合でも、警告対象として検出することができる。
【０１１９】
図１２（ｂ）は設計図を含む原稿が読み取られて生成された画像データが監視される場合を示している。図１２（ｂ）の画像データはほぼ全体が設計図４３３であるため、ＯＣＲでは機密文書であることを検出できない。これに対し、本実施形態の画像データ配信システム１００では設計図４３３が警告対象として学習されていれば、図１２（ｂ）の原稿が読み取られた場合でも、警告対象として検出することができる。
【０１２０】
図１２（ｃ）は履歴書４３４が読み取られて生成された画像データが監視される場合を示している。図１２（ｃ）の履歴書４３４の画像データは出身校などの個人情報、及び、肖像（顔写真）が貼付されているため、配信時には警告対象とすべき場合が多い。本実施形態の画像データ配信システム１００で肖像が警告対象として学習されていれば、図１２（ｃ）の履歴書４３４が読み取られた場合でも、警告対象として検出することができる。
【０１２１】
図１２（ｄ）は売上や利益のグラフを含む原稿が読み取られて生成された画像データが監視される場合を示している。図１２（ｄ）の原稿は文字部４３５とグラフ４３６を有しているが、文字部４３５に「機密」「社外秘」などの単語が含まれていない場合、ＯＣＲでは機密文書であることを検出できない。これに対し、本実施形態の画像データ配信システム１００では売上や利益のグラフ４３６（横軸が月、四半期などになっており、縦軸が円などの単位となっている）が警告対象として学習されていれば、図１２（ｄ）の原稿が読み取られた場合でも、警告対象として検出することができる。
【０１２２】
図１２（ｅ）は製造方法４３７が記載された原稿が読み取られて生成された画像データが監視される場合を示している。図１２（ｅ）の原稿は製造方法４３７のイラストを有しているが、ＯＣＲでは機密文書であることを検出できない。これに対し、本実施形態の画像データ配信システム１００では製造方法４３７が警告対象として学習されていれば、図１２（ｅ）の原稿が読み取られた場合でも、警告対象として検出することができる。
【０１２３】
＜まとめ＞
以上説明したように、本実施形態の画像データ配信システム１００は、機械学習を利用して、画像データを文字に変換することなく画像データが警告対象か否かを判断できるので文字を含まない画像や文書の画像部についても情報漏洩するおそれがあるか否かを判断することができる。
【０１２４】
＜その他の適用例＞
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【０１２５】
例えば、画像データ配信システム１００の構成として、図１に示したように読取装置２０が情報処理装置４０と通信し、情報処理装置４０が監視装置６０と通信する形態の他、図１３に示すように、読取装置２０が情報処理装置４０と監視装置６０とそれぞれ通信してもよい。図１３は、画像データ配信システム１００が配信する画像データを監視する際の動作の概略を説明する図である。
(1) ユーザが読取装置２０で読み取った原稿の画像データはまず、監視装置６０に送信される。
(2) 監視装置６０が配信可と判断した場合、その旨が読取装置２０に送信され、配信が開始される。
(3) 監視装置６０が警告対象と判断した場合、その旨が読取装置２０に送信され、読取装置２０は機密文書か否かの確認をユーザに促す。
(4) ユーザは画像データを確認して、対象の画像データが機密文書でなかった場合は、通常のワークフローを継続する旨を情報処理装置４０に送信する。対象の画像データが機密文書であった場合は、画像データのみを情報処理装置４０に送信する。
(5) ユーザが機密文書ではないと判断した場合と、機密文書であると判断した場合のいずれも、監視装置６０は画像データごとに、画像データと警告対象又は配信可の対応を学習する。これにより、徐々に監視の精度を向上させることができる。
【０１２６】
なお、監視装置６０はすでに配信が行われた画像データについても、警告対象又は配信可であるかの監視を再度行う。警告対象と判断された文書に対しては、管理者が対象の文書データを確認し、監視対象又は配信可と判断したいずれの場合は監視装置６０が判断結果を学習する。
【０１２７】
＜＜その他＞＞
実施例に記載された装置群は、本明細書に開示された実施形態を実施するための複数のコンピューティング環境のうちの1つを示すものにすぎない。ある実施形態では、情報処理装置４０は、サーバクラスタといった複数のコンピューティングデバイスを含む。複数のコンピューティングデバイスは、ネットワークや共有メモリなどを含む任意のタイプの通信リンクを介して互いに通信するように構成されており、本明細書に開示された処理を実施する。同様に、監視装置６０は、互いに通信するように構成された複数のコンピューティングデバイスを含むことができる。
【０１２８】
なお、読取装置２０は、通信機能を備えた装置であれば、画像形成装置に限られない。読取装置２０は、例えば、ＰＪ（Projector：プロジェクタ）、ＩＷＢ（Interactive White Board：相互通信が可能な電子式の黒板機能を有する白板）、デジタルサイネージ等の出力装置、ＨＵＤ（Head Up Display）装置、産業機械、撮像装置、集音装置、医療機器、ネットワーク家電、自動車（Connected Car）、ノートＰＣ（Personal Computer）、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ゲーム機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、デジタルカメラ、ウェアラブルＰＣ又はデスクトップＰＣ等であってもよい。
【０１２９】
例えば、図５などの構成例は、読取装置２０，情報処理装置４０，及び、監視装置６０による処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。読取装置２０，情報処理装置４０，及び、監視装置６０の処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。各データベース類は各装置内にある必要はなくネットワークにおいてアクセス可能な場所にあればよい。
【０１３０】
また、情報処理装置４０，及び、監視装置６０の機能が複数の装置に分散されて配置され１つの情報処理装置４０，監視装置６０の機能を実現してもよいし、複数の情報処理装置４０，及び、監視装置６０が存在してもよい。
【０１３１】
また、上記で説明した実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたASIC(Application Specific Integrated Circuit)、DSP（digital signal processor）、FPGA（field programmable gate array）や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。
【符号の説明】
【０１３２】
２０      読取装置
４０      情報処理装置
６０      監視装置
８０      外部サーバ
１００    画像データ配信システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１３３】
【特許文献１】特開２００６‐２６１９０７号公報
【図１】
2020177472.tif 000005
【図２】
2020177472.tif 000006
【図３】
2020177472.tif 000007
【図４】
2020177472.tif 000008
【図５】
2020177472.tif 000009
【図６】
2020177472.tif 000010
【図７】
2020177472.tif 000011
【図８】
2020177472.tif 000012
【図９】
2020177472.tif 000013
【図１０】
2020177472.tif 000014
【図１１】
2020177472.tif 000015
【図１２】
2020177472.tif 000016
【図１３】
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