(57)【要約】【課題】情報処理装置の設定情報を適切にインポート又はエクスポートするためのユーザの操作を軽減する。【解決手段】設定項目ごとに設定される変更可能な設定値に応じて処理を行う情報処理装置を備えた情報処理システムであって、情報処理装置に対する設定値を設定項目ごとに定める設定情報をインポートするインポート処理部と、インポート処理部によって定めた設定値が変更されるまでの時間を設定項目ごとに学習し、インポート処理部によって定めた設定値がユーザに対して適切であったか否かを設定項目ごとに推定する機械学習部と、を有し、インポート処理部は、機械学習部が適切でないと推定した設定項目を除外して設定情報をインポートする。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定項目ごとに設定される変更可能な設定値に応じて処理を行う情報処理装置を備えた情報処理システムであって、
前記情報処理装置に対する設定値を設定項目ごとに定める設定情報をインポートするインポート処理部と、
前記インポート処理部によって定めた設定値が変更されるまでの時間を設定項目ごとに学習し、前記インポート処理部によって定めた設定値がユーザに対して適切であったか否かを設定項目ごとに推定する機械学習部と、
を有し、
前記インポート処理部は、
前記機械学習部が適切でないと推定した設定項目を除外して前記設定情報をインポートすること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記設定情報が定めた設定値が適切でないと前記機械学習部が推定した設定項目を表示する表示部
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記表示部は、
適切でないと前記機械学習部が推定した確率が所定値以上である設定項目を表示し、適切でないと前記機械学習部が推定した確率が所定値未満である設定項目を表示しないこと
を特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記表示部が表示した設定項目の設定値が適切であるとする入力を受入れ可能にされた入力部
をさらに有し、
前記インポート処理部は、
設定値が適切であるとする入力を前記入力部が受入れた設定項目を除外せずに前記設定情報をインポートすること
を特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
設定値が適切であるとする入力を前記入力部が受入れた設定項目を示す変更情報を記憶する記憶部
をさらに有し、
前記インポート処理部は、
前記記憶部が記憶した変更情報に基づいて、前記設定情報をインポートすること
を特徴とする請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記表示部は、
前記設定情報が定めた設定値が適切であると前記機械学習部が推定した設定項目を表示すること
を特徴とする請求項４又は５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
設定項目ごとに設定される変更可能な設定値に応じて処理を行う情報処理装置であって、
当該情報処理装置に対する設定値を設定項目ごとに定める設定情報をインポートするインポート処理部と、
前記インポート処理部によって定めた設定値が変更されるまでの時間を設定項目ごとに学習し、前記インポート処理部によって定めた設定値がユーザに対して適切であったか否かを設定項目ごとに推定する機械学習部と、
を有し、
前記インポート処理部は、
前記機械学習部が適切でないと推定した設定項目を除外して前記設定情報をインポートすること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
適切でないと前記機械学習部が推定した設定項目を除外して前記設定情報をエクスポートするエクスポート処理部
をさらに有することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
設定項目ごとに設定される変更可能な設定値に応じて処理を行う情報処理装置に対する設定方法であって、
前記情報処理装置に対する設定値を設定項目ごとに定める設定情報をインポートする工程と、
定めた設定値が変更されるまでの時間を設定項目ごとに機械学習し、定めた設定値がユーザに対して適切であったか否かを設定項目ごとに推定する工程と、
適切でないと推定した設定項目を除外して前記設定情報をインポートする工程と、
を含む設定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、及び設定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＦＰ（Multifunction  Peripheral）などの画像形成装置は、コピー、プリンタ及びＦＡＸなど多種多様の機能を備え、タッチパネル（操作部）上に各機能に対応したアプリケーションモジュール（以下アプリとする）を搭載する。また、ＭＦＰなどの画像形成装置は、画像処理などを行う情報処理装置としての機能も備えている。また、情報処理装置においては、当該情報処理装置やアプリの設定を示す設定情報を一括で出力するエクスポート機能や、その出力した設定情報を他の機器へ適用させるインポート機能があることも知られている。
【０００３】
また、特許文献１には、接続された機器から入力されるＸＭＬで記述された設定情報から取得した機器識別情報と自装置の機器識別情報とを比較してインポートレベルを決定し、自装置内の複数のアプリケーションのための各モジュールを用いて、インポートレベルに応じた設定を抽出して、各アプリケーションでの制御に利用するためのストレージに格納する画像形成装置が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来は、インポート（エクスポート）では全設定を一括で行うため、インポートに不要な設定があった場合でも、インポートを実施するとその設定が反映されてしまう。そのため、インポート後、ユーザが設定を手動で元に戻す必要があるなど、ユーザがインポートしたくない項目の設定もインポートされてしまうという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、情報処理装置の設定情報を適切にインポート又はエクスポートするためのユーザの操作を軽減することができる情報処理システム、情報処理装置、及び設定方法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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、設定項目ごとに設定される変更可能な設定値に応じて処理を行う情報処理装置を備えた情報処理システムであって、前記情報処理装置に対する設定値を設定項目ごとに定める設定情報をインポートするインポート処理部と、前記インポート処理部によって定めた設定値が変更されるまでの時間を設定項目ごとに学習し、前記インポート処理部によって定めた設定値がユーザに対して適切であったか否かを設定項目ごとに推定する機械学習部と、を有し、前記インポート処理部は、前記機械学習部が適切でないと推定した設定項目を除外して前記設定情報をインポートする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、情報処理装置の設定情報を適切にインポート又はエクスポートするためのユーザの操作を軽減することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態にかかる情報処理システムの構成を例示する図である。
【図２】図２は、サーバのハードウェア構成を例示する図である。
【図３】図３は、画像形成装置のハードウェア構成を例示する図である。
【図４】図４は、画像形成装置のソフトウェア構成の一例を示す模式図である。
【図５】図５は、操作部が有する機能の概要を示す機能ブロック図である。
【図６】図６は、操作部が適切な設定項目を抽出してエクスポートを行う場合の動作例を示すシーケンス図である。
【図７】図７は、操作部が機械学習用データを記憶部により保存する動作を示すシーケンス図である。
【図８】図８は、機械学習部が不要な設定項目であると判断した項目について表示する第１画面例を示す図である。
【図９】図９は、機械学習部が不要な設定項目であると判断した項目について表示する第２画面例を示す図である。
【図１０】図１０は、機械学習部が設定に対するユーザの選択結果を学習し、インポート対象の抽出の確度を上げる動作を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる情報処理システムを詳細に説明する。
【００１０】
［システム構成］
図１は、実施形態にかかる情報処理システム１００の構成を例示する図である。図１に示すように、情報処理システム１００は、例えばＰＣ（Personal  Computer：操作端末）１５０、サーバ２００、及び画像形成装置３００ａ、３００ｂがインターネットなどのネットワーク７００を介して互いに接続されて構成されている。
【００１１】
例えば、画像形成装置３００ａの各機能に対する設定を画像形成装置３００ｂへ移すことがある。この場合、画像形成装置３００ａの設定を設定項目ごとに示す設定情報をエクスポートし、その設定情報を画像形成装置３００ｂにインポートする。また、画像形成装置３００ｂは、例えば画像形成装置３００ｃに機種交換されることがある。この場合には、画像形成装置３００ｂの設定を示す設定情報をエクスポートし、その設定情報を画像形成装置３００ｃにインポートする。このように、画像形成装置３００ａ〜３００ｃは、設定情報のエクスポート及びインポートが可能にされている。
【００１２】
設定情報のエクスポート及びインポートは、ネットワーク７００を介して行われてもよいし、後述する記憶媒体を介して行われてもよい。なお、本明細書においては、画像形成装置３００ａ〜３００ｃのように複数ある構成のいずれかを特定しない場合には、単に画像形成装置３００と記すこととする。
【００１３】
ＰＣ１５０は、例えば情報処理システム１００の管理者（機器管理者）が画像形成装置３００ａ〜３００ｃに対する設定を行う場合に使用される。また、ＰＣ１５０は、ユーザが印刷ジョブを画像形成装置３００ａ〜３００ｃに対して送信する場合などに使用される。サーバ２００は、例えば画像形成装置３００ａ〜３００ｃに対する設定等を記憶する。なお、機器管理者は、ＰＣ１５０を用いることなく、画像形成装置３００ａ〜３００ｃに対して直接設定を行ってもよい。このように、情報処理システム１００は、設定項目ごとに設定される変更可能な設定値に応じて処理を行う画像形成装置３００などの情報処理装置を備えた情報処理システムである。
【００１４】
［ハードウェア構成］
次に、情報処理システム１００を構成する各部のハードウェア構成について説明する。図２は、サーバ２００のハードウェア構成を例示する図である。図２に示すように、サーバ２００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０１、ＲＯＭ（Read  only  memory）２０２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２０３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２０４、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２０５、キーボード（マウス）２０６、及びディスプレイ２０７を有する。なお、ＰＣ１５０も、サーバ２００と略同一のハードウェア構成となっているため、その説明は省略する。
【００１５】
ＣＰＵ２０１は、プログラムを実行し、サーバ２００（ＰＣ１５０）を構成する各部を制御する。ＲＯＭ２０２は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェアなどのプログラムが格納されている。ＲＡＭ２０３は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ２０１が情報を処理するときの作業領域として用いられる。ＨＤＤ２０４は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ２０２又はＨＤＤ２０４等に格納されたプログラムを実行することで、サーバ２００全体の動作を制御する。ＰＣ１５０とサーバ２００とは、ＲＯＭ２０２又はＨＤＤ２０４等に格納された異なるプログラムを実行することで、それぞれ特徴的な機能を発揮する。
【００１６】
通信Ｉ／Ｆ２０５は、ネットワーク７００を介して他の機器と接続するためのインターフェースである。キーボード２０６は、ユーザがサーバ２００（及びＰＣ１５０）に情報を入力するためのユーザインターフェースであり、マウスなどとともに入力装置を構成する。ディスプレイ２０７は、ユーザがサーバ２００（及びＰＣ１５０）の状態を確認するための視覚的ユーザインターフェースである。
【００１７】
図３は、画像形成装置３００のハードウェア構成を例示する図である。画像形成装置３００は、コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種の機能を実現可能な本体４００と、ユーザの操作入力を受入れる操作部５００とを備える。なお、ユーザの操作を受け付けるとは、ユーザの操作に応じて入力される情報（画面の座標値を示す信号等を含む）を受け付けることを含む概念である。本体４００と操作部５００は、専用の通信路３０２を介して相互に通信可能に接続されている。通信路３０２は、例えばＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）規格のものを用いることもできるが、有線か無線かを問わず任意の規格のものであってよい。
【００１８】
なお、本体４００は、操作部５００で受け付けた操作に応じた動作を行うことができる。また、本体４００は、ＰＣ１５０等の外部装置とも通信可能であり、外部装置から受信した指示に応じた動作を行うこともできる。
【００１９】
まず、本体４００のハードウェア構成について説明する。図３に示すように、本体４００は、ＣＰＵ４０１と、ＲＯＭ４０２と、ＲＡＭ４０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）４０４と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）４０５と、接続Ｉ／Ｆ４０６と、エンジン部４０７とを備え、これらがシステムバス４０８を介して相互に接続されている。
【００２０】
ＣＰＵ４０１は、本体４００の動作を統括的に制御する。ＲＯＭ４０２は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェアなどのプログラムが格納されている。ＲＡＭ４０３は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ４０１が情報を処理するときの作業領域として用いられる。ＨＤＤ４０４は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳや各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。ＣＰＵ４０１は、ＲＡＭ４０３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ４０２に格納されたプログラム（ＯＳ、各種アプリケーションＡＰ）４０９、又はＨＤＤ４０４に格納されたプログラム（ＯＳ、各種アプリケーションＡＰ）４１０を実行することで、本体４００全体の動作を制御し、上述したコピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種機能を実現する。
【００２１】
通信Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク７００と接続するためのインターフェースである。接続Ｉ／Ｆ４０６は、通信路３０２を介して操作部５００と通信するためのインターフェースである。
【００２２】
エンジン部４０７は、コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、及び、プリンタ機能を実現させるための、汎用的な情報処理及び通信以外の処理を行うハードウェアである。例えば、原稿の画像をスキャンして読み取るスキャナ（画像読取部）、用紙等のシート材への印刷を行うプロッタ（画像形成部）、ファクス通信を行うファクス部などを備えている。更に、印刷済みシート材を仕分けるフィニッシャや、原稿を自動給送するＡＤＦ（自動原稿給送装置）のようなオプションを備えることもできる。また、エンジン部４０７は、ログを生成するイベントが発生すると、機器内のログ情報蓄積デバイス（ＨＤＤ４０４またはＲＡＭ４０３）にログを蓄積する。
【００２３】
次に、操作部５００のハードウェア構成について説明する。図３に示すように、操作部５００は、ＣＰＵ５０１と、ＲＯＭ５０２と、ＲＡＭ５０３と、フラッシュメモリ５０４と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）５０５と、接続インターフェース（Ｉ／Ｆ）５０６と、操作パネル５０７と、カードインターフェース（Ｉ／Ｆ）５０８とを備え、これらがシステムバス５０９を介して相互に接続されている。
【００２４】
ＣＰＵ５０１は、操作部５００の動作を統括的に制御する。ＲＯＭ５０２は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェアなどのプログラムが格納されている。ＲＡＭ５０３は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ５０１が情報を処理するときの作業領域として用いられる。フラッシュメモリ５０４は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳや各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。ＣＰＵ５０１は、ＲＡＭ５０３をワークエリア（作業領域）として例えばＲＯＭ５０２（又はフラッシュメモリ５０４）に格納されたプログラム（ＯＳ、ＳＷＰ、各種アプリケーションＡＰ）５１０を実行することで、操作部５００全体の動作を制御し、ユーザから受け付けた入力に応じた情報（画像）の表示などの後述する各種機能を実現する。また、フラッシュメモリ５０４は、例えば画像形成装置３００に対する各種の設定情報及び後述する時間情報などを記憶する。
【００２５】
通信Ｉ／Ｆ５０５は、ネットワーク７００と接続するためのインターフェースである。接続Ｉ／Ｆ５０６は、通信路３０２を介して本体４００と通信するためのインターフェースである。
【００２６】
操作パネル５０７は、ユーザの操作に応じた各種の入力を受け入れるとともに、各種の情報（例えば受け入れた操作に応じた情報、画像形成装置３００の動作状況を示す情報、設定状態などを示す情報など）を表示するユーザインターフェースである。この例では、操作パネル５０７は、タッチパネル機能を搭載した液晶表示装置（ＬＣＤ）で構成されるが、これに限られるものではない。例えばタッチパネル機能が搭載された有機ＥＬ表示装置で構成されてもよい。カードＩ／Ｆ５０８は、例えばＳＤ（登録商標）カードなどの記憶媒体に対する設定情報などの読み書きをするためのインターフェースである。
【００２７】
次に、画像形成装置３００のソフトウェア構成について説明する。図４は、画像形成装置３００のソフトウェア構成の一例を示す模式図である。図４に示すように、本体４００は、アプリ層４１１と、サービス層４１２と、ＯＳ層４１３とを有する。アプリ層４１１、サービス層４１２、及びＯＳ層４１３の実体は、ＲＯＭ４０２やＨＤＤ４０４等に格納されている各種ソフトウェアである。ＣＰＵ４０１が、これらのソフトウェアを実行することにより、各種の機能が提供される。
【００２８】
アプリ層４１１のソフトウェアは、ハードウェア資源を動作させて所定の機能を提供するためのアプリケーションソフトウェア（以下、単に「アプリ」と称する場合がある）である。例えばアプリとしては、コピー機能を提供するためのコピーアプリ、スキャナ機能を提供するためのスキャナアプリ、ファクス機能を提供するためのファクスアプリ、プリンタ機能を提供するためのプリンタアプリなどが挙げられる。
【００２９】
サービス層４１２のソフトウェアは、アプリ層４１１とＯＳ層４１３との間に介在し、アプリに対し、本体４００が備えるハードウェア資源を利用するためのインターフェースを提供するためのソフトウェアである。より具体的には、ハードウェア資源に対する動作要求の受付、動作要求の調停を行う機能を提供するためのソフトウェアである。サービス層４１２が受け付ける動作要求としては、スキャナによる読み取りやプロッタによる印刷等の要求が考えられる。
【００３０】
なお、サービス層４１２によるインターフェースの機能は、本体４００のアプリ層４１１だけではなく、操作部５００のアプリ層５１１に対しても提供される。すなわち、操作部５００のアプリ層５１１（アプリ）も、サービス層４１２のインターフェース機能を介して、本体４００のハードウェア資源（例えばエンジン部４０７）を利用した機能を実現することができる。
【００３１】
ＯＳ層４１３のソフトウェアは、本体４００が備えるハードウェアを制御する基本機能を提供するための基本ソフトウェア（オペレーティングシステム）である。サービス層４１２のソフトウェアは、各種アプリからのハードウェア資源の利用要求を、ＯＳ層４１３が解釈可能なコマンドに変換してＯＳ層４１３に渡す。そして、ＯＳ層４１３のソフトウェアによりコマンドが実行されることで、ハードウェア資源は、アプリの要求に従った動作を行う。
【００３２】
同様に、操作部５００は、アプリ層５１１と、サービス層５１２と、ＯＳ層５１３とを有する。操作部５００が備えるアプリ層５１１、サービス層５１２及びＯＳ層５１３も、階層構造については本体４００側と同様である。ただし、アプリ層５１１のアプリにより提供される機能や、サービス層５１２が受け付け可能な動作要求の種類は、本体４００側とは異なる。アプリ層５１１のアプリは、操作部５００が備えるハードウェア資源を動作させて所定の機能を提供するためのソフトウェアであってもよいが、主として本体４００が備える機能（コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能）に関する操作や表示を行うためのＵＩ（ユーザインターフェース）の機能を提供するためのソフトウェアである。
【００３３】
なお、本実施の形態では、機能の独立性を保つために、本体４００側のＯＳ層４１３のソフトウェアと操作部５００側のＯＳ層５１３のソフトウェアが互いに異なる。つまり、本体４００と操作部５００は、別々のオペレーティングシステムで互いに独立して動作する。例えば、本体４００側のＯＳ層４１３のソフトウェアとしてＬｉｎｕｘ（登録商標）を用い、操作部５００側のＯＳ層５１３のソフトウェアとしてＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）を用いることも可能である。
【００３４】
以上のように、本実施の形態の画像形成装置３００において、本体４００と操作部５００は別々のオペレーティングシステムで動作するため、本体４００と操作部５００との間の通信は、共通の装置内のプロセス間通信ではなく、異なる装置間の通信として行われる。操作部５００が受け付けた情報（ユーザからの指示内容）を本体４００へ伝達する動作（コマンド通信）や、本体４００が操作部５００へイベントを通知する動作などがこれに該当する。ここでは、操作部５００が本体４００へコマンド通信を行うことにより、本体４００の機能を使用することができる。また、本体４００から操作部５００に通知するイベントには、本体４００における動作の実行状況、本体４００側で設定された内容などが挙げられる。
【００３５】
また、本実施の形態では、操作部５００に対する電力供給は、本体４００から通信路３０２を経由して行われているので、操作部５００の電源制御を、本体４００の電源制御とは別に（独立して）行うことができる。
【００３６】
次に、操作部５００が有する機能について説明する。図５は、操作部５００が有する機能の概要を示す機能ブロック図である。図５に示すように、操作部５００のＣＰＵ５０１は、ＲＡＭ５０３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ５０２又はフラッシュメモリ５０４等に格納されたプログラムを実行することで、例えば入力部５０、操作処理部５１、表示部５２、通信部５３、設定処理部５４、機械学習部５５及び記憶部５６を実現する。
【００３７】
入力部５０は、操作パネル５０７を介して、ユーザの操作に応じた各種の入力を受け入れる。具体的には、入力部５０は、ユーザの操作を受け付けて、その操作情報を操作処理部５１へ伝える。
【００３８】
操作処理部５１は、入力部５０を介して入力された情報（操作を示す情報）に基づいて、操作部５００を構成する各部に処理を実行させる。例えば、操作処理部５１は、ユーザが入力部５０に設けられたエクスポート（インポート）実施のボタンを押下した場合、その実施についての情報を表示部５２へ通知する。また、操作処理部５１は、設定処理部５４に対して、エクスポート（インポート）の処理を依頼する。さらに、操作処理部５１は、インポートした設定情報による設定をユーザが手動で元に戻すなど、インポートが不要であったと判断できるユーザ操作が行われた場合、設定が変更されるまでの時間を示す情報を、記憶部５６へ保存する。
【００３９】
表示部５２は、操作パネル５０７に対し、例えば入力部５０を介して入力された情報、及び機械学習部５５が推定した結果を用いた表示を行う。例えば、表示部５２は、設定情報が定めた設定値が適切でないと後述する機械学習部５５が推定した設定項目を操作パネル５０７に表示する。さらに、表示部５２は、適切でないと機械学習部５５が推定した確率が所定値以上である設定項目を操作パネル５０７に表示し、適切でないと機械学習部５５が推定した確率が所定値未満である設定項目を表示しないようにされてもよい。
【００４０】
通信部５３は、受信部６０及び送信部６１を有する。受信部６０は、通信Ｉ／Ｆ５０５およびネットワーク７００などを介して情報を受信する。送信部６１は、通信Ｉ／Ｆ５０５およびネットワーク７００などを介して情報を送信する。
【００４１】
設定処理部５４は、インポート処理部６２及びエクスポート処理部６３を有する。インポート処理部６２は、受信部６０を介して他の画像形成装置３００の設定情報を転入させる。具体的には、インポート処理部６２は、画像形成装置３００に対する設定値を設定項目ごとに定める設定情報をインポートする。また、インポート処理部６２は、適切でないと機械学習部５５が推定した設定項目を除外して設定情報をインポートする。
【００４２】
エクスポート処理部６３は、送信部６１を介して他の画像形成装置３００へ設定情報を転出させる。例えば、エクスポート処理部６３は、後述する機械学習部５５が適切でないと推定した設定項目を除外して、後述する記憶部５６が記憶していた設定情報をエクスポートする。なお、設定処理部５４は、インポート又はエクスポートの処理を実施する場合、機械学習部５５へ対象項目の抽出を依頼する。
【００４３】
機械学習部５５は、設定情報が定めた設定項目ごとの設定値がインポート後に変更されるまでの時間等に基づいて、設定値がユーザに対して適切であったか否かを推定するための手法（モデル）を予め学習している。つまり、機械学習部５５は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４に保存されている「インポートが不要だったと判断できるユーザ操作」を示す情報や、その他情報を基に、現在のユーザに適したエクスポート（インポート）項目を抽出できるように学習している。なお、機械学習部５５が行う機械学習は、例えばサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、クラスタリング、ニューラルネットワーク又は決定木学習など公知の技術（手法）を用いて実現される。そして、機械学習部５５は、設定情報が定めた設定値がユーザに対して適切であったか否かを設定項目ごとに推定する。例えば、機械学習部５５は、設定情報が定めた設定値がインポート後に変更されるまでの時間を設定項目ごとに取得して解析対象を抽出し、解析対象の特徴量算出を含む解析を行い、ＳＶＭのアルゴリズムを利用した識別器を用いて、設定情報が定めた設定値がユーザに対して適切であったか否かを設定項目ごとに推定する。
【００４４】
記憶部５６は、フラッシュメモリ５０４に対して、画像形成装置３００に対する各種の設定情報及び後述する時間情報などを記憶する。例えば、記憶部５６は、機械学習部５５がエクスポート（インポート）項目を抽出するためのデータをフラッシュメモリ５０４に保存する。
【００４５】
なお、機械学習部５５及び記憶部５６は、操作部５００に必ずしも設けられている必要はなく、例えばネットワーク７００を介して接続されたサーバ２００に設けられてもよい。
【００４６】
図６は、操作部５００が適切な設定項目を抽出してエクスポート（インポート）を行う場合の動作例を示すシーケンス図である。ここでは、ユーザが画像形成装置３００から設定情報をエクスポートさせる場合に、操作部５００が設定項目を抽出して、エクスポートが完了するまでのシーケンスを例示している。
【００４７】
図６に示すように、まず、ユーザが操作パネル５０７の画面上のエクスポートボタンを押下すると、入力部５０は、エクスポートの開始を受け入れ（Ｓ１００）、エクスポートボタンが押下されたことを操作処理部５１へ通知する（Ｓ１０２）。
【００４８】
操作処理部５１は、エクスポートボタン押下の通知を受けると、表示部５２に対してエクスポート開始通知を送る（Ｓ１０４）。その通知を受けた表示部５２は、エクスポート中であることをユーザへ表すために、メッセージを操作パネル５０７の画面に表示させる（Ｓ１０６）。また、操作処理部５１は、設定処理部５４に対してエクスポート実施の依頼を行う（Ｓ１０８）。
【００４９】
設定処理部５４は、エクスポート依頼を受けると、機械学習部５５に対してエクスポート項目抽出依頼を出し、その結果を待つ（Ｓ１１０）。機械学習部５５は、抽出依頼を受けると、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶しているデータの取得を行う（Ｓ１１２）。記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が保存しているデータ例は、下表１を用いて後述する。
【００５０】
機械学習部５５は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶しているデータを参照し、現在のユーザに適したエクスポート項目を抽出する判定を行う（Ｓ１１４）。そして、機械学習部５５は、エクスポート項目の抽出が終わると、設定処理部５４に対してエクスポート項目を出力するとともに抽出の終了の通知を行う（Ｓ１１６）。
【００５１】
エクスポート処理部６３は、抽出の終了の通知を受けると、抽出されたエクスポート項目を対象にして、送信部６１を介してエクスポートを行う（Ｓ１１８）。また、設定処理部５４は、エクスポートが完了すると、表示部５２に対して完了通知を送る（Ｓ１２０）。表示部５２は、完了通知を受けると表示していたエクスポート中メッセージを削除する（Ｓ１２２）。
【００５２】
次に、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が保存しているデータと、機械学習部５５の動作について説明する。下表１は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が保存しているデータ例である。例えば、サーバ２００が表１に示したデータ（他の画像形成装置３００のデータを含んでもよい）を収集し、記憶部５６は、サーバ２００から送信されたデータをフラッシュメモリ５０４に記憶する。
【００５３】
【表１】
2018073243.tif 000003
【００５４】
表１には、エクスポート（インポート）項目の抽出のために利用する保存データが例示されている。記憶部５６は、設定処理部５４が設定情報をインポートした後に、設定情報が示す設定をユーザがデフォルト設定に戻したエクスポート（インポート）項目及び設定値を機器情報（仕向けや設置場所）と共にフラッシュメモリ５０４に保存する。設定情報のインポート後にユーザが設定をデフォルトに戻しているということは、そもそもインポートする必要が無い設定であった可能性があると考えられる項目であるため、記憶部５６は、この例ではエクスポート（インポート）項目の抽出のための情報としてフラッシュメモリ５０４に保存している。なお、ここでは設定がデフォルトに戻される場合を説明しているが、インポート後に設定変更されていればデフォルト値である必要はない。
【００５５】
また、このときに、記憶部５６は、インポートにより設定された値を異なる値に設定変更されるまでの時間を示す時間情報もフラッシュメモリ５０４に保存している。これは、設定変更までの時間が短いほどユーザはインポートが必要ないと考えている可能性があるためであり、記憶部５６は、参考情報としてフラッシュメモリ５０４に保存している。記憶部５６は、他にも仕向けや設置場所などを示す情報をフラッシュメモリ５０４に保存している。そして、機械学習部５５は、エクスポート（インポート）項目の抽出のために、記憶部５６が保存している情報の一部又は全て、さらにはこれら以外の情報を利用してもよい。
【００５６】
下表２は、機械学習部５５が学習データに基づいてエクスポート対象項目を抽出（推定）した結果例である。
【００５７】
【表２】
2018073243.tif 000004
【００５８】
ここでは、機械学習部５５が表１に示した情報を利用して、下表３に示した利用環境で使用するユーザのためにエクスポートを実施する場合の設定項目の抽出例（推定例）を示している。
【００５９】
【表３】
2018073243.tif 000005
【００６０】
この例では、機械学習部５５は、表１に示した情報から、○○社ではユーザによって表示言語が短時間でデフォルト設定に戻されていることが分かる。そのため、○○社では表示言語のエクスポートは不要であると判断可能である。下表４は、エクスポート（インポート）の対象から外す項目を機械学習部５５が判定（推定）した結果を示している。表４は、例えば記憶部５６に保存される。なお、表４に示したエクスポート（インポート）の対象から外す項目は、例えばサーバ２００が保存する項目と同じ項目となっており、他の装置に対してエクスポート（インポート）の対象から外す項目も含んでいてもよい。
【００６１】
【表４】
2018073243.tif 000006
【００６２】
次に、仕向けが日本のユーザは、表示言語の他に、音量や画面の明るさもデフォルトに戻している。よって、機械学習部５５は、音量や画面の明るさもエクスポート対象外の候補に入れる。ただし、機械学習部５５は、画面の明るさは変更までの時間が３００ｈと長く（長い又は短いについての判断は所定の閾値により解析対象の抽出段階で判定）、エクスポートしても特に問題はなさそうであると判断する。これらの結果より、この例では、機械学習部５５は、表示言語と音量をエクスポート対象外とする。なお、機械学習部５５は、設定値が適切であったか否かを推定しているが、適切でないと推定した設定値をエクスポート不要な設定値とみなして推定結果としてもよい。そして、機械学習部５５は、エクスポート不要であると推定した設定値をエクスポート対象から外す。つまり、機械学習部５５は、エクスポート不要であると推定した項目以外の項目をエクスポート（インポート）対象として選択する。なお、機械学習部５５は、仕向けや設置場所などに応じて重み付けを行って、エクスポート対象外とするか否かを推定してもよい。
【００６３】
このように、操作部５００は、機械学習部５５が記憶部５６に保存されている設定項目ごとの時間情報に基づいて適切なエクスポート対象を抽出するので、設定情報を適切にインポート又はエクスポートするためのユーザの操作を軽減することができる。表２に示した例では、機械学習部５５は、表示言語と音量の設定値を不要であると推定し、対象から外す。そして、機械学習部５５は、不要であると推定した項目以外の項目をインポート・エクスポート対象として選択する。
【００６４】
次に、操作部５００が機械学習用データを記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４に保存する動作について説明する。図７は、操作部５００が機械学習用データを記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４に保存する動作を示すシーケンス図である。ここでは、表１に示した情報を記憶部５６がフラッシュメモリ５０４に保存する場合を例に説明する。
【００６５】
まず、ユーザが操作パネル５０７の画面を操作して設定変更ボタンを押下すると、入力部５０は、ユーザの操作を検知して（Ｓ２００）、設定変更要求を操作処理部５１へ通知する（Ｓ２０２）。操作処理部５１は、設定変更要求に応じて、設定情報に沿った設定の変更処理を行う（Ｓ２０４）。
【００６６】
その後、操作処理部５１は、機械学習部５５に対して設定変更通知を行う（Ｓ２０６）。機械学習部５５は、設定変更通知を受けると、保存する機械学習用データを収集する（Ｓ２０８）。この例では、機械学習部５５は、最後に設定情報をインポートした時間と現在の時間の差や、機器情報（仕向けや設置場所）を設定処理部５４及び操作処理部５１に問い合わせて収集する（Ｓ２１０、Ｓ２１２）。そして、機械学習部５５は、収集した情報を記憶部５６に保存させる（Ｓ２１４）。
【００６７】
次に、設定情報のインポート時に、機械学習部５５が不要な設定項目であると判断した項目について、操作部５００がユーザに対して行う動作について説明する。図８は、機械学習部５５が不要な設定項目であると判断した項目について表示する第１画面例を示す図である。
【００６８】
操作部５００は、設定情報のインポート時に、対象外にすべきと判断した設定項目について、操作パネル５０７の画面に表示し、ユーザに確認を取っている。インポートの対象外にする設定項目を表示部５２がユーザに対して操作パネル５０７に表示することにより、機械学習部５５の推定（判定）がユーザの意図に対して誤っている場合に、ユーザが修正することができるので、インポートをやり直す必要がなくなる。
【００６９】
図９は、機械学習部５５が不要な設定項目であると判断した項目について表示する第２画面例を示す図である。図９に示したように、表示部５２は、対象外にすべきと判断した設定項目それぞれについて、操作パネル５０７の画面に個別に表示し、ユーザに修正すべきか否かを個別に確認を取ってもよい。表示部５２が操作パネル５０７に表示する第２画面例では、機械学習部５５が不要であると判断した設定項目（インポート対象から除外する候補となっている設定項目）ごとにチェックボックスが設けられている。そして、表示部５２が操作パネル５０７に表示する第２画面例は、ユーザがインポートを望む設定項目に対して、チェックが外されればインポート対象に変更可能であることを示している。
【００７０】
そして、表示部５２が操作パネル５０７に表示した設定項目の設定値が適切であるとする入力を入力部５０が受入れると、インポート処理部６２は、設定値が適切であるとする入力を入力部５０が受入れた設定項目を除外せずに設定情報をインポートする。
【００７１】
図１０は、機械学習部５５が設定に対するユーザの選択結果を学習し、インポート対象の抽出の確度（確率）を上げる動作を示すシーケンス図である。図１０に示すように、図８に示した画面表示中にユーザがＮＧボタンを押下すると、入力部５０は、ユーザの操作を検知し（Ｓ３００）、ＮＧ押下通知を操作処理部５１へ通知する（Ｓ３０２）。
【００７２】
操作処理部５１は、機械学習部５５に対して候補抽出がＮＧであったことを通知する（Ｓ３０４）。機械学習部５５は、抽出した候補がＮＧであったことを記憶部５６を介してフラッシュメモリ５０４へ保存する（Ｓ３０６）。
【００７３】
このように、情報処理システム１００は、適切でないと機械学習部５５が推定した設定項目を除外して設定情報をインポート処理部６２がインポートするので、情報処理装置の設定情報を適切にインポート（又はエクスポート）するためのユーザの操作を軽減することができる。
【００７４】
なお、上述した実施形態の画像形成装置３００で実行されるプログラムは、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、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）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し、インターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成してもよい。また、各種プログラムを、ＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【符号の説明】
【００７５】
５０    入力部
５１    操作処理部
５２    表示部
５３    通信部
５４    設定処理部
５５    機械学習部
５６    記憶部
６０    受信部
６１    送信部
６２    インポート処理部
６３    エクスポート処理部
１００  情報処理システム
１５０  ＰＣ
２００  サーバ
３００  画像形成装置
４００  本体
５００  操作部
７００  ネットワーク
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７６】
【特許文献１】特開２０１２−２２６６６２号公報
【図１】
2018073243.tif 000007
【図２】
2018073243.tif 000008
【図３】
2018073243.tif 000009
【図４】
2018073243.tif 000010
【図５】
2018073243.tif 000011
【図６】
2018073243.tif 000012
【図７】
2018073243.tif 000013
【図８】
2018073243.tif 000014
【図９】
2018073243.tif 000015
【図１０】
2018073243.tif 000016