(57)【要約】【課題】  環境音を利用せずに、機器の設置環境に応じた最適な機器発生音の設定音量を算出する。【解決手段】  一実施形態に係る情報処理装置は、複数の機器の、機器発生音の設定音量を含む機器情報を取得する機器情報取得部と、前記複数の機器の機器情報に基づいて、前記設定音量の学習モデルを構築する学習部と、対象機器の前記機器情報と、前記学習モデルと、に基づいて、前記対象機器の前記設定音量を算出する設定音量算出部と、を備える。【選択図】  図４
2018107575.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器の、機器発生音の設定音量を含む機器情報を取得する機器情報取得部と、
前記複数の機器の機器情報に基づいて、前記設定音量の学習モデルを構築する学習部と、
対象機器の前記機器情報と、前記学習モデルと、に基づいて、前記対象機器の前記設定音量を算出する設定音量算出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記機器情報は、前記機器の設定に関する設定情報、前記機器の設置場所に関する設置場所情報、及び前記機器の利用状況に関する利用状況情報の少なくとも１つを含む
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記設定情報は、前記機器の設定文字サイズ、設定言語及び導入日時の少なくとも１つを含む
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記設置場所情報は、前記機器が設置された部屋の面積、天井高、前記機器のユーザ数、及び機器種別の少なくとも１つを含む
請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記利用状況情報は、前記機器の操作ボタンの押下頻度、前記機器がＦＡＸを受信してからユーザが当該ＦＡＸを取得するまでのＦＡＸ取得時間、及び前記機器の連続稼働時間の少なくとも１つを含む
請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ＦＡＸ取得時間は、前記機器に設けられたセンサのデータに基づいて算出される
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記設定音量算出部により算出された前記設定音量を、前記対象機器のユーザに推奨する設定音量推奨部を更に備える
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記機器情報は、前記設定音量推奨部が推奨した前記設定音量が、前記対象機器の前記設定音量として反映されたか否かを示す反映結果を含む
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記対象機器の前記設定音量を、前記設定音量算出部により算出された前記設定音量に変更する設定音量変更部を更に備える
請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記複数の機器と、
請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
を備える除法処理システム。
【請求項１１】
複数の機器の、機器発生音の設定音量を含む機器情報を取得する機器情報取得工程と、
前記複数の機器の機器情報に基づいて、前記設定音量の学習モデルを構築する学習工程と、
対象機器の前記機器情報と、前記学習モデルと、に基づいて、前記対象機器の前記設定音量を算出する設定音量算出工程と、
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、情報処理装置、情報処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像形成装置の機器発生音を、画像形成装置の設置環境に応じた最適な音量に設定することが要望されている。このような要望に応えるため、画像形成装置の周囲の音（環境音）を採取し、採取した環境音に応じて機器発生音の設定音量を制御する方法が提案されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来の方法では、環境音を採取するためのマイクを画像形成装置に搭載する必要があるため、画像形成装置の製造コストが増加するという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、環境音を利用せずに、機器の設置環境に応じた最適な機器発生音の設定音量を算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態に係る情報処理装置は、複数の機器の、機器発生音の設定音量を含む機器情報を取得する機器情報取得部と、前記複数の機器の機器情報に基づいて、前記設定音量の学習モデルを構築する学習部と、対象機器の前記機器情報と、前記学習モデルと、に基づいて、前記対象機器の前記設定音量を算出する設定音量算出部と、を備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の各実施形態によれば、環境音を利用せずに、機器の設置環境に応じた最適な機器発生音の設定音量を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報処理システムの構成の一例を示す図。
【図２】サーバのハードウェア構成の一例を示す図。
【図３】第１実施形態に係るＭＦＰのハードウェア構成の一例を示す図。
【図４】第１実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図。
【図５】第１実施形態に係る設定情報の一例を示す図。
【図６】設置場所情報の一例を示す図。
【図７】利用状況情報の一例を示す図。
【図８】ダイアログボックスの一例を示す図。
【図９】学習モデルの構築処理の一例を示すフローチャート。
【図１０】第１実施形態に係る設定音量の推奨処理の一例を示すフローチャート。
【図１１】第２実施形態に係るＭＦＰのハードウェア構成の一例を示す図。
【図１２】第２実施形態に係る設定情報の一例を示す図。
【図１３】第３実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図。
【図１４】第３実施形態に係る設定音量の推奨処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重畳した説明を省略する。
【０００９】
＜第１実施形態＞
第１実施形態に係る情報処理システムについて、図１〜図１０を参照して説明する。図１は、情報処理システムの構成の一例を示す図である。図１の情報処理システムは、サーバ１と、ＭＦＰ（Multi-Function Peripheral）２Ａ，２Ｂと、ネットワーク３と、により構成されている。
【００１０】
サーバ１は、情報処理装置の一例である。サーバ１は、ネットワーク３を介して、ＭＦＰ２Ａ，２Ｂと通信可能に接続されている。サーバ１は、ＭＦＰ２Ａ，２Ｂから機器情報を収集し、学習モデルを構築する。機器情報及び学習モデルについては後述する。
【００１１】
また、サーバ１は、構築した学習モデルを利用して、ＭＦＰ２Ａ，２Ｂの機器情報に応じた最適なＭＦＰ２Ａ，２Ｂの機器発生音の設定音量を算出する。機器発生音は、ＭＦＰ（機器）がスピーカやブザーにより発生させる任意の音である。機器発生音には、エラー発生時、ＦＡＸ送信時・受信時、ログイン時及びログアウト時などに発せられる報知音や、入力装置への操作やＡＤＦ（Auto Document Feeder）への原稿セットがあった際に発せられる操作音などが含まれる。
【００１２】
なお、以下では、情報処理装置がサーバ１である場合を例に説明するが、本実施形態に係る情報処理装置はサーバ１に限られない。本実施形態において、情報処理装置は、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン及びタブレット端末などの、任意のコンピュータであり得る。
【００１３】
ＭＦＰ２Ａ，２Ｂは、機器の一例であり、プリント機能、コピー機能、スキャン機能及びＦＡＸ機能などを備えた画像形成装置である。ＭＦＰ２Ａ，２Ｂは、ネットワーク３を介して、サーバ１と通信可能に接続されている。ＭＦＰ２Ａ，２Ｂは、ネットワーク３を介して、サーバ１に機器情報を送信する。図１の例では、情報処理システムは、２つのＭＦＰ２Ａ，２Ｂを備えるが、３つ以上のＭＦＰを備えてもよい。また、情報処理システムを構成する各ＭＦＰは、それぞれ同一の機種であってもよいし、異なる機種であってもよい。以下では、情報処理システムを構成する各ＭＦＰを区別しない場合、各ＭＦＰを単にＭＦＰ２と称する。
【００１４】
なお、以下では、機器がＭＦＰ２である場合を例に説明するが、本実施形態に係る機器は、ＭＦＰ２に限られない。本実施形態において、機器は、ＰＣ、プリント装置、コピー装置、スキャン装置、ＦＡＸ装置、冷蔵庫、洗濯機、電子レンジ及び電子情報ボードなど、機器発生音を出力する任意のコンピュータであり得る。
【００１５】
ネットワーク３は、サーバ１とＭＦＰ２とを通信可能に接続する通信ネットワークである。ネットワーク３は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）であってもよいし、これらの組み合わせにより構成されてもよい。
【００１６】
次に、サーバ１及びＭＦＰ２のハードウェア構成について説明する。図２は、サーバ１のハードウェア構成の一例を示す図である。図２のサーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、を備える。また、サーバ１は、入力装置１０５と、表示装置１０６と、通信インタフェース１０７と、バス１０８と、を備える。
【００１７】
ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行することにより、サーバ１の各構成を制御し、サーバ１の機能を実現する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１に作業領域を提供する。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。入力装置１０５は、ユーザの操作を受け付け、サーバ１に各種の情報を入力する。入力装置１０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ハードウェアキーなどである。表示装置１０６は、サーバ１が保持している各種の情報を表示する。表示装置１０６は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ブラウン管ディスプレイなどである。通信インタフェース１０７は、サーバ１をネットワーク３に接続するためのインタフェースである。サーバ１は、通信インタフェース１０７を介して、ネットワーク３に接続されたＭＦＰ２と通信する。バス１０８は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、入力装置１０５、表示装置１０６及び通信インタフェース１０７を接続する。
【００１８】
図３は、ＭＦＰ２のハードウェア構成の一例を示す図である。図３のＭＦＰ２は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ２０４と、入力装置２０５と、表示装置２０６と、通信インタフェース２０７と、エンジン部２０８と、スピーカ２０９と、バス２１０と、を備える。
【００１９】
ＣＰＵ２０１は、プログラムを実行することにより、ＭＦＰ２の各構成を制御し、ＭＦＰ２の機能を実現する。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１に作業領域を提供する。ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。入力装置２０５は、ユーザの操作を受け付け、ＭＦＰ２に各種の情報を入力する。入力装置２０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ハードウェアキーなどである。表示装置２０６は、ＭＦＰ２が保持している各種の情報を表示する。表示装置２０６は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ブラウン管ディスプレイなどである。通信インタフェース２０７は、ＭＦＰ２をネットワーク３に接続するためのインタフェースである。ＭＦＰ２は、通信インタフェース２０７を介して、ネットワーク３に接続されたサーバ１と通信する。エンジン部２０８は、ＭＦＰ２の各種の機能（プリント機能、コピー機能、スキャン機能及びＦＡＸ機能など）を実行するハードウェアである。エンジン部２０８には、プリント装置、コピー装置、スキャン装置及びＦＡＸ装置などが含まれる。スピーカ２０９は、ハードウェアボタンの押下音、タッチパネルのタッチ音、通知音及び完了音などの、予め用意された各種の機器発生音を出力する。バス２１０は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４、入力装置２０５、表示装置２０６、通信インタフェース２０７、エンジン部２０８及びスピーカ２０９を接続する。
【００２０】
次に、本実施形態に係るサーバ１の機能構成について説明する。図４は、本実施形態に係るサーバ１の機能構成の一例を示す図である。図４のサーバ１は、機器情報取得部１１と、機器情報記憶部１２と、学習部１３と、学習モデル記憶部１４と、設定音量算出部１５と、設定音量推奨部１６と、を備える。これらの各機能構成は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することにより実現される。
【００２１】
機器情報取得部１１は、情報処理システムを構成する各ＭＦＰ２から機器情報を取得する。機器情報取得部１１は、取得した機器情報を、機器情報記憶部１２に保存する。
【００２２】
機器情報記憶部１２は、機器情報取得部１１が取得した各ＭＦＰ２の機器情報を記憶する。機器情報記憶部１２に記憶される機器情報の一部は、ユーザや情報処理システムの管理者により登録されてもよい。
【００２３】
機器情報は、ＭＦＰ２の設置環境に関する情報であり、学習部１３が設定音量を学習するために利用される。機器情報には、設定音量と、設定音量と相関し得る各種の情報と、が含まれる。具体的には、機器情報には、設定情報、設置場所情報、利用状況情報が含まれる。
【００２４】
設定情報は、ＭＦＰ２の設定に関する情報である。設定情報には、機器発生音の設定音量が含まれる。設定音量は、機器発生音の音量の設定値である。設定音量は、機器発生音の種類（報知音や操作音など）ごとに設定されていてもよいし、複数種類の機器発生音に対して一括して設定されていてもよい。
【００２５】
また、設定情報には、設定文字サイズ、設定言語、導入日時及び反映結果の少なくとも１つが含まれる。
【００２６】
設定文字サイズは、表示装置２０６に表示される文字のサイズの設定値である。設定文字サイズは、文字のポイント数であってもよいし、大、中、小などのランクであってもよい。設定文字サイズは、ＭＦＰ２の利用者の年齢と相関し得る。設定文字サイズが大きい場合、ユーザに高齢者が多く含まれることが予想される。ユーザに高齢者が多いほど、大きな機器発生音が好まれる可能性がある。したがって、設定文字サイズは、設定音量に相関し得る。
【００２７】
設定言語は、ＭＦＰ２の表示装置２０６に表示される文字の言語の設定値である。設定言語は、ＭＦＰ２のユーザの習慣や文化に対応する。ユーザの習慣や文化によって、好まれる機器発生音の大きさが異なる可能性がある。したがって、設定言語は、設定音量に相関し得る。
【００２８】
導入日時は、ＭＦＰ２が情報処理システムに登録された日時である。反映結果は、設定音量推奨部１６が推奨した設定音量が、ＭＦＰ２の設定音量として反映（設定）されたか否かを示す。後述する通り、導入日時及び反映結果は、機器情報から学習データを選択するために利用できる。なお、導入日時及び反映結果は、設定情報とは別に保存されてもよい。
【００２９】
図５は、機器情報記憶部１２に記憶された設定情報の一例を示す図である。図５の設定情報には、情報項目として、「ＩＤ」、「設定音量」、「設定文字サイズ」、「設定言語」、「導入日時」及び「反映結果」が含まれている。「ＩＤ」は、ＭＦＰ２を識別するための識別子である。図５の例では、「ＩＤ」がＡであるＭＦＰ２の「設定音量」は２０、「設定文字サイズ」は大、「設定言語」は日本語、「導入日時」は２０１０年１月１日、「反映結果」は反映済みである。「反映結果」における反映済みは設定音量推奨部１６が推奨した設定音量がＭＦＰ２の設定音量として反映されたことを示し、未反映は設定音量推奨部１６が推奨した設定音量がＭＦＰ２の設定音量として反映されていないことを示す。
【００３０】
図５に示すように、機器情報記憶部１２には、情報処理システムを構成する複数のＭＦＰ２の設定情報が記憶される。なお、本実施形態において、設定情報は図５の例に限られない。設定情報には、ＭＦＰ２の設定に関する任意の情報が含まれ得る。
【００３１】
設置場所情報は、ＭＦＰ２の設置場所に関する情報である。設置場所情報には、部屋面積、天井高、ユーザ数、及び機器種別の少なくとも１つが含まれる。
【００３２】
部屋面積は、ＭＦＰ２が設置された部屋の面積である。天井高は、ＭＦＰ２が設置された部屋の床から天井までの高さである。部屋面積及び天井高は、設置場所（部屋）の広さに相関する。設置場所が広いほど、大きな機器発生音が好まれる可能性がある。したがって、部屋面積及び天井高は、設定音量に相関し得る。
【００３３】
ユーザ数は、ＭＦＰ２のユーザの数である。ユーザ数は、ＭＦＰ２を実際に利用したユーザの数であってもよいし、ＭＦＰ２を利用可能なユーザとして登録されたユーザの数であってもよい。ユーザ数が多いほど、設置場所が広い可能性があるため、ユーザ数は、設置場所の広さに相関し得る。したがって、部屋面積及び天井高と同様に、ユーザ数は、設定音量に相関し得る。
【００３４】
機器種別は、ＭＦＰ２の設置場所が床上であるか卓上であるかを示す。ＭＦＰ２が卓上に設置されている場合、ＭＦＰ２が床上に設置されている場合に比べて、ＭＦＰ２の近くにユーザが存在する可能性が高い。ＭＦＰ２のユーザは、ＭＦＰ２が近いほど、設定音量を小さくすると予想される。したがって、機器種別は、設定音量に相関し得る。
【００３５】
図６は、機器情報記憶部１２に記憶された設置場所情報の一例を示す図である。図６の設置場所情報には、情報項目として、「ＩＤ」、「ユーザ数」及び「機器種別」が含まれている。「ＩＤ」は、ＭＦＰ２を識別するための識別子である。図６の例では、「ＩＤ」がＡであるＭＦＰ２の「ユーザ数」は５０、「機器種別」はフロア設置である。「機器種別」におけるフロア設置はＭＦＰ２が床上に設置される機種であることを示し、卓上設置はＭＦＰ２が卓上に設置される機種であることを示す。
【００３６】
図６に示すように、機器情報記憶部１２には、情報処理システムを構成する複数のＭＦＰ２の設置場所情報が記憶される。なお、本実施形態において、設置場所情報は図６の例に限られない。設置場所情報には、ＭＦＰ２の設置場所に関する任意の情報が含まれ得る。
【００３７】
利用状況情報は、ＭＦＰ２の利用状況に関する情報である。利用状況情報には、押下頻度、ＦＡＸ取得時間及び連続稼働時間の少なくとも１つが含まれる。
【００３８】
押下頻度は、ＭＦＰ２の操作ボタンが押下される頻度である。押下頻度は、所定期間における操作ボタンの押下回数であってもよいし、所定時間毎の押下回数の平均値であってもよいし、押下間隔の平均値であってもよいし、低、中及び高などのランクであってもよい。また、操作ボタンは、ハードウェアボタンであってもよいし、ソフトウェアボタンであってもよい。押下頻度が高いほど、ユーザが操作ボタンの押下による機器発生音をうるさく感じることが考えられるため、機器発生音が小さく設定される可能性がある。したがって、押下頻度は、設定音量に相関し得る。
【００３９】
ＦＡＸ取得時間は、ＭＦＰ２がＦＡＸを受信してからユーザが当該ＦＡＸを取得するまでの時間である。ＭＦＰ２がＦＡＸを受信したタイミングとして、ＭＦＰ２が外部装置からＦＡＸを受信したタイミングが利用されてもよいし、ＭＦＰ２が受信したＦＡＸの印刷を完了したタイミングが利用されてもよい。また、ユーザがＦＡＸを取得したタイミングとして、印刷されたＦＡＸ用紙が排紙される排紙トレイから、ＦＡＸ用紙が取り除かれたタイミングを利用することができる。当該タイミングは、排紙トレイに設けられた排紙トレイセンサのセンサデータにより把握できる。排紙トレイセンサは、排紙トレイに出力された印刷済みのＦＡＸ用紙が取り除かれたか否かを検知するセンサであり、例えば、排紙された用紙を押さえる機能と、押さえていた用紙が取り除かれたことを検知する機能と、を備える。ＦＡＸ取得時間が長い場合、ＦＡＸの受信による機器発生音が小さすぎるため、ユーザがＦＡＸの受信に気づいていない可能性がある。したがって、ＦＡＸ取得時間は、設定音量に相関し得る。
【００４０】
連続稼働時間は、ＭＦＰ２が連続的に稼働している時間帯である。連続稼働時間は、ＭＦＰ２の前日に連続的に稼働していた時間帯であってもよいし、ＭＦＰ２が連続的に稼働している平均的な時間帯であってもよい。連続稼働時間として、例えば、オフィスにおける勤務時間が想定される。この場合、連続稼働時間内は、連続稼働時間外より、室内に存在するユーザが多く、大きな機器発生音が好まれる可能性がある。したがって、連続稼働時間は、設定音量に相関し得る。
【００４１】
図７は、機器情報記憶部１２に記憶された利用状況情報の一例を示す図である。図７の利用状況情報には、情報項目として、「ＩＤ」、「タッチ頻度」、「ＦＡＸ取得時間」及び「連続稼働時間」が含まれている。「ＩＤ」は、ＭＦＰ２を識別するための識別子である。「タッチ頻度」は、ソフトウェアボタンの押下頻度である。図７の例では、「ＩＤ」がＡであるＭＦＰ２の「タッチ頻度」は低、「ＦＡＸ取得時間」は短、「連続稼働時間」は９：００〜１８：００である。また、図７の例では、「ＩＤ」がＣであるＭＦＰ２の「ＦＡＸ取得時間」は−となっている。これは、ＭＦＰ２がＦＡＸ機能を備えないことを示している。
【００４２】
図７に示すように、機器情報記憶部１２には、情報処理システムを構成する複数のＭＦＰ２の利用状況情報が記憶される。なお、本実施形態において、利用状況情報は図７の例に限られない。利用状況情報には、ＭＦＰ２の利用状況に関する任意の情報が含まれ得る。
【００４３】
なお、機器情報には、設定音量と相関しない情報が含まれてもよい。また、設定音量と相関し得る情報が、必ずしも設定音量と相関するとは限らない。
【００４４】
学習部１３は、機器情報記憶部１２に記憶された複数のＭＦＰ２の機器情報の少なくとも一部を学習データとして選択し、選択した学習データに基づいて、設定音量のパターンを学習し、設定音量の学習モデルを構築する。学習部１３は、構築した学習モデルを学習モデル記憶部１４に保存する。
【００４５】
学習データは、各条件（設定音量以外の機器情報）においてユーザが実際に設定している設定音量を示すデータに相当する。したがって、学習データに基づいて学習モデルを構築することにより、各条件（設定音量以外の機器情報）に応じた最適な設定音量を算出するための学習モデルを構築することができる。
【００４６】
学習部１３は、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及び決定木などの、任意の学習方法を利用することができる。学習部１３は、機器発生音の種類ごとに学習モデルを構築してもよいし、複数種類の機器発生音に対して一括して学習モデルを構築してもよい。
【００４７】
また、学習部１３は、全ての機器情報を学習データとして選択してもよいし、一部の機器情報を学習データとして選択してもよい。例えば、学習部１３は、各ＭＦＰ２の導入日時に基づいて、各ＭＦＰ２の利用期間（導入日時から現在時刻までの期間）を算出し、利用期間が所定値以上のＭＦＰ２の機器情報を、学習データとして選択してもよい。これにより、ユーザの好みが反映された機器情報を学習データとして選択することができる。また、学習部１３は、反映結果が反映済みであるＭＦＰ２の機器情報を、学習データとして選択してもよい。これにより、設定音量の推奨に対するユーザの反応を考慮して、学習データを選択することができる。いずれの場合も、最適な設定音量を精度よく算出可能な学習モデルを構築することができる。なお、学習データの選択方法は、上記の方法に限られない。
【００４８】
また、学習部１３は、学習データに含まれる各機器情報に重み付けをして、学習モデルを構築してもよい。例えば、反映結果が反映済みであるＭＦＰ２の機器情報の重みを大きくし、反映結果が未反映であるＭＦＰ２の機器情報の重みを小さくすることが考えられる。これにより、設定音量の推奨に対するユーザの反応を考慮して、学習データに重みづけをすることができる。したがって、最適な設定音量を精度よく算出可能な学習モデルを構築することができる。なお、学習データの重みづけ方法は、上記の方法に限られない。
【００４９】
学習モデル記憶部１４は、学習部１３が構築した学習モデルを記憶する。すなわち、学習モデル記憶部１４は、学習モデルを構成する各パラメータ値を記憶する。
【００５０】
設定音量算出部１５は、設定音量を算出する対象となるＭＰＦ２（以下、「対象機器」という）の機器情報と、学習モデル記憶部１４に記憶された学習モデルと、に基づいて、学習モデルに応じた対象機器の設定音量を算出する。この設定音量は、対象機器の機器情報に応じた最適な設定音量に相当する。
【００５１】
設定音量推奨部１６は、設定音量算出部１５が算出した設定音量を、対象機器のユーザに推奨する。例えば、設定音量推奨部１６は、算出された設定音量を対象機器に通知し、当該設定音量を推奨するためのダイアログボックスを対象機器の表示装置２０６に表示させる。
【００５２】
図８は、表示装置２０６に表示されるダイアログボックスの一例を示す図である。図８のダイアログボックスには、設定音量の変更を推奨するメッセージと、ＹＥＳボタン及びＮＯボタンと、が表示されている。ＹＥＳボタンは、現在の設定音量を、推奨された設定音量に変更するためのボタンである。ＮＯボタンは、設定音量の変更を拒否するためのボタンである。
【００５３】
ユーザがＹＥＳボタンをタッチ（押下）すると、対象機器の現在の設定音量が推奨された設定音量に変更される。また、対象機器は、推奨された設定音量が反映されたことをサーバ１に通知する。機器情報取得部１１は、この通知を受けると、機器情報記憶部１２に記憶された対象機器の「反映結果」を反映済みに更新する。
【００５４】
一方、ユーザがＮＯボタンをタッチすると、対象機器の現在の設定音量が維持される。また、対象機器は、推奨された設定音量が反映されなかったことをサーバ１に通知する。機器情報取得部１１は、この通知を受けると、機器情報記憶部１２に記憶された対象機器の「反映結果」を未反映に更新する。
【００５５】
設定音量推奨部１６は、図８のように、機器発生音の種類ごとに設定音量を推奨してもよいし、複数種類の機器発生音に対して一括して設定音量を推奨してもよい。
【００５６】
次に、本実施形態に係るサーバ１が実行する処理について説明する。図９は、サーバ１による学習モデルの構築処理の一例を示すフローチャートである。
【００５７】
まず、機器情報取得部１１が、ＭＰＦ２の機器情報を取得する（ステップＳ１０１）。機器情報取得部１１は、定期的に各ＭＦＰ２に機器情報を要求することにより、機器情報を取得してもよい。また、機器情報取得部１１は、各ＭＦＰ２が所定のタイミングで送信する機器情報を取得してもよい。所定のタイミングとして、起動時、設定変更時、所定の時刻、ユーザログイン時、及びジョブ実行時などが考えられる。機器情報取得部１１は、取得した機器情報を、機器情報記憶部１２に保存する。
【００５８】
機器情報記憶部１２は、機器情報取得部１１が取得したＭＰＦ２の機器情報を、当該ＭＦＰ２の機器情報として記憶する（ステップＳ１０２）。機器情報記憶部１２は、新たな機器情報を、過去の機器情報に上書きして記憶してもよいし、過去の機器情報と共に履歴情報として記憶してもよい。
【００５９】
次に、学習部１３が、機器情報記憶部１２から学習データ（各ＭＦＰ２の機器情報の少なくとも一部）を読み出し、読み出した学習データに基づいて学習モデルを構築する（ステップＳ１０３）。学習部１３は、構築した学習モデルを学習モデル記憶部１４に保存する。
【００６０】
その後、学習モデル記憶部１４は、学習部１３が構築した学習モデルを記憶する（ステップＳ１４）。
【００６１】
サーバ１は、機器情報取得部１１が新たな機器情報を取得するたびに、以上の学習処理を繰り返す。これにより、学習モデル記憶部１４には、最新の機器情報に基づく学習モデルが記憶される。なお、学習部１３は、１つ又は所定数の新たな機器情報が取得されるたびに、学習モデルを構築してもよいし、所定の時間間隔で学習モデルを構築してもよい。
【００６２】
図１０は、サーバ１による設定音量の推奨処理の一例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートの開始時点で、学習モデル記憶部１４には、機器発生音の種類ごとに構築された学習モデルが記憶されているものとする。
【００６３】
まず、機器情報取得部１１が対象機器の機器情報を取得する（ステップＳ２０１）。機器情報取得部１１は、定期的に対象機器に機器情報を要求することにより、機器情報を取得してもよい。また、機器情報取得部１１は、対象機器が所定のタイミングで送信する機器情報を取得してもよい。所定のタイミングとして、起動時、設定変更時、所定の時刻、ユーザログイン時、及びジョブ実行時などが考えられる。機器情報取得部１１は、取得した機器情報を、機器情報記憶部１２に保存する。
【００６４】
機器情報記憶部１２は、機器情報取得部１１が取得した対象機器の機器情報を、当該対象機器の機器情報として記憶する（ステップＳ２０２）。機器情報記憶部１２は、新たな機器情報を、過去の機器情報に上書きして記憶してもよいし、過去の機器情報と共に履歴情報として記憶してもよい。
【００６５】
次に、設定音量算出部１５が、設定音量を算出する対象となる機器発生音（以下、「対象機器発生音」という）を選択する（ステップＳ２０３）。続いて、設定音量算出部１５は、機器情報記憶部１２から対象機器の最新の機器情報を読み出し、学習モデル記憶部１４から対象機器発生音の学習モデルを読み出す（ステップＳ２０４）。そして、設定音量算出部１５は、対象機器の機器情報と学習モデルとに基づいて、対象機器の機器情報に応じた、対象機器発生音の最適な設定音量を算出する（ステップＳ２０５）。
【００６６】
その後、設定音量算出部１５は、算出された対象機器発生音の設定音量と、対象機器の対象機器発生音の現在の設定音量と、が一致するか確認する（ステップＳ２０６）。算出された対象機器発生音の設定音量と、対象機器の対象機器発生音の現在の設定音量と、が一致するとは、両者が完全に一致することを意味してもよいし、両者の差が所定値以下であることを意味してもよい。算出された設定音量と、現在の設定音量と、が一致する場合（ステップＳ２０６のＹＥＳ）、処理はステップＳ２０９に進む。ステップＳ２０９については後述する。
【００６７】
一方、算出された設定音量と、現在の設定音量と、が一致しない場合（ステップＳ２０６のＮＯ）、設定音量算出部１５は、算出した設定音量を設定音量推奨部１６に通知する。設定音量推奨部１６は、通知された設定音量を、対象機器発生音の設定音量として対象機器のユーザに推奨する（ステップＳ２０７）。これにより、図８のダイアログボックスが、対象機器の表示装置２０６に表示される。図８の例では、対象機器発生音はタッチ音である。
【００６８】
ユーザは、図８のダイアログボックスを確認すると、対象機器発生音の設定音量を、推奨された設定音量に変更するか判断し、ＹＥＳボタン又はＮＯボタンをタッチする。図８の例では、ユーザは、対象機器発生音の現在の設定音量が小さいと感じている場合、ＹＥＳボタンをタッチし、それ以外の場合、ＮＯボタンをタッチする。
【００６９】
ユーザがＹＥＳボタン又はＮＯボタンをタッチすると、対象機器はその旨をサーバ１の機器情報取得部１１に通知する。この通知を受けた機器情報取得部１１は、通知内容に基づいて、対象機器の「反映結果」を更新する（ステップＳ２０８）。すなわち、対象機器の設定音量が推奨した設定音量に変更された場合（ＹＥＳボタンがタッチされた場合）、「反映結果」を更新済みに更新し、対象機器の設定音量が維持された場合（ＮＯボタンがタッチされた場合）、「反映結果」を未反映に更新する。
【００７０】
その後、設定音量算出部１５は、全ての種類の機器発生音を対象機器発生音として選択したか確認する（ステップＳ２０９）。対象機器発生音として未選択の機器発生音がある場合（ステップＳ２０９のＮＯ）、処理はステップＳ２０３に戻る。
【００７１】
一方、全ての種類の機器発生音が対象機器発生音として選択された場合（ステップＳ２０９のＹＥＳ）、推奨処理は終了する。以降、学習部１３が、ステップＳ１０３，Ｓ１０４の学習処理を実行してもよい。
【００７２】
以上説明した通り、本実施形態によれば、対象機器の周囲の音（環境音）を利用せずに、対象機器の機器情報に基づいて、対象機器の設置環境に応じた最適な機器発生音の設定音量を算出し、ユーザに推奨することができる。これにより、ユーザは機器発生音の設定音量を容易に最適な値に設定することができる。また、本実施形態によれば、ＭＦＰ２（機器）にマイクを搭載する必要がないため、設定音量の算出のためのＭＦＰ２の製造コストの増加を抑制することができる。
【００７３】
＜第２実施形態＞
第２実施形態に係る情報処理システムについて、図１１及び図１２を参照して説明する。本実施形態では、情報処理システムを構成する複数のＭＦＰ２の一部が、環境音に基づいて、機器発生音の設定音量を最適な値に制御する機能を有するＭＰＦ２である場合について説明する。なお、本実施形態に係るサーバ１の構成は、第１実施形態と同様である。
【００７４】
図１１は、環境音に基づいて設定音量を制御可能なＭＦＰ２のハードウェア構成の一例を示す図である。図１１のＭＦＰ２は、マイク２１１を備える。他の構成は、図３と同様である。
【００７５】
マイク２１１は、ＭＦＰ２の周囲の音（環境音）を採取し、得られた音響データを出力する。ＭＦＰ２は、マイク２１１が出力した音響データから所定の特徴量（音量など）を抽出し、抽出した特徴量に基づいて、機器発生音の設定音量を制御する。例えば、ＭＦＰ２は、環境音の音量が大きいほど設定音量が大きくなるように制御する。
【００７６】
なお、図１１の例では、ＭＦＰ２は、マイク２１１を１つ備えるが、複数備えてもよい。また、このＭＦＰ２は、環境音に基づく設定音量の制御（以下、「環境音制御」という）を実行するか否かを切替可能であってもよい。ＭＦＰ２が環境音制御を実行しない場合、第１実施形態と同様に、サーバ１により機器情報に基づいて設定音量を推奨すればよい。
【００７７】
図１２は、本実施形態における機器情報記憶部１２に記憶された設定情報の一例を示す図である。図１２の設定情報には、情報項目として、「環境音制御」が含まれている。「環境音制御」は、ＭＦＰ２が環境音制御を実行するか否かを示す。「環境音制御」における−は、そのＭＦＰ２が環境音制御を実行する機能を有しないことを示す。また、「環境音制御」におけるＯＦＦは、そのＭＦＰ２が環境音制御を実行する機能を有し、かつ、環境音制御を実行していないことを示す。また、「環境音制御」におけるＯＮは、そのＭＦＰ２が環境音制御を実行する機能を有し、かつ、環境音制御を実行していることを示す。図１２に示すように、環境音制御が実行される場合、設定音量の推奨は行われないため、そのＭＦＰ２の「反映結果」は−となる。後述する通り、環境音制御は、機器情報から学習データを選択するために利用できる。なお、環境音制御は、設定情報とは別に保存されてもよい。
【００７８】
本実施形態において、学習部１３は、環境音制御を実行しているＭＦＰ２（「環境音制御」がＯＮであるＭＦＰ２）の機器情報を、学習データとして選択することができる。これにより、環境音に基づいて制御された最適な設定音量を含む機器情報を学習データとして選択することができる。したがって、最適な設定音量を精度よく算出可能な学習モデルを構築することができる。
【００７９】
以上説明した通り、本実施形態によれば、情報処理システムに環境音制御を実行しているＭＦＰ２が含まれる場合、そのＭＦＰ２の機器情報に基づいて、学習モデルを構築し、対象機器の最適な設定音量を算出することができる。したがって、対象機器の最適な設定音量を精度よく算出し、対象機器のユーザに推奨することができる。
【００８０】
＜第３実施形態＞
第３実施形態に係る情報処理システムについて、図１３及び図１４を参照して説明する。本実施形態では、対象機器の機器発生音の設定音量を、最適な設定音量に自動的に変更するサーバ１について説明する。図１３は、本実施形態に係るサーバ１の機能構成の一例を示す図である。図１３のサーバ１は、設定音量推奨部１６の代わりに、設定音量変更部１７を備える。サーバ１の他の機能構成及びハードウェア構成は、第１実施形態と同様である。
【００８１】
設定音量変更部１７は、対象機器の機器発生音の設定音量を、設定音量算出部１５により算出された最適な設定音量に自動的に変更する。設定音量変更部１７は、機器発生音の種類ごとに設定音量を変更してもよいし、複数種類の機器発生音に対して一括して設定音量を変更してもよい。
【００８２】
次に、本実施形態に係るサーバ１が実行する処理について説明する。図１２は、サーバ１による設定音量の変更処理の一例を示すフローチャートである。図１２のステップＳ３０１〜Ｓ３０６，Ｓ３０８は、図１０のステップＳ２０１〜Ｓ２０６，Ｓ２０９と同様である。
【００８３】
本実施形態では、算出された設定音量と、現在の設定音量と、が一致しない場合（ステップＳ３０６のＮＯ）、設定音量算出部１５は、算出した設定音量を設定音量変更部１７に通知する。設定音量変更部１７は、通知された設定音量を、対象機器発生音の設定音量として対象機器に設定する（ステップＳ２０７）。これにより、対象機器の対象機器発生音の設定音量が、設定音量算出部１５により算出された最適な設定音量に変更される。その後、処理はステップＳ３０８に進む。
【００８４】
以上説明した通り、本実施形態によれば、対象機器の機器発生音の設定音量を、対象機器の機器情報に基づいて、対象機器の設置環境に応じた最適な設定音量に自動的に変更することができる。
【００８５】
なお、以上の各実施形態では、サーバ１が学習処理、推奨処理及び変更処理を実行する場合を例に説明したが、サーバ１の一部の機能を、各ＭＦＰ２により実現することも可能である。例えば、各ＭＦＰ２に、設定音量算出部１５、設定音量推奨部１６及び設定音量変更部１７を設けることが考えられる。この場合、サーバ１は、構築した学習モデルを各ＭＦＰ２に送信すればよい。各ＭＦＰ２は、サーバ１から受信した学習モデルと、自装置の機器情報と、に基づいて、推奨処理や変更処理を実行することができる。また、各ＭＦＰ２が、サーバ１の全ての機能を備える構成も可能である。この場合、各ＭＦＰ２は、他のＭＦＰ２の機器情報を収集し、学習処理、推奨処理及び変更処理を実行すればよい。
【００８６】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【００８７】
１：サーバ
２：ＭＦＰ
３：ネットワーク
１１：機器情報取得部
１２：機器情報記憶部
１３：学習部
１４：学習モデル記憶部
１５：設定音量算出部
１６：設定音量推奨部
１７：設定音量変更部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８８】
【特許文献１】特開２００５−１０７５８５号公報
【図１】
2018107575.tif 000003
【図２】
2018107575.tif 000004
【図３】
2018107575.tif 000005
【図４】
2018107575.tif 000006
【図５】
2018107575.tif 000007
【図６】
2018107575.tif 000008
【図７】
2018107575.tif 000009
【図８】
2018107575.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2018107575.tif 000016