(57)【要約】【課題】ユーザが望む設定を推奨する精度を高める。【解決手段】ユーザに対応するユーザ情報とともに印刷ジョブを受信する受信部と、前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定を学習し、学習結果に基づいて、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する機械学習部と、前記機械学習部が推定した印刷設定を示す設定情報を出力する出力部と、前記出力部が出力した設定情報の適用をユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報を取得する取得部と、を有し、前記機械学習部は、前記取得部が適用可否情報を取得した場合、当該適用可否情報に基づいて、前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定をさらに学習し、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する。【選択図】図４
2018069684.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに対応するユーザ情報とともに印刷ジョブを受信する受信部と、
前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定を学習し、学習結果に基づいて、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する機械学習部と、
前記機械学習部が推定した印刷設定を示す設定情報を出力する出力部と、
前記出力部が出力した設定情報の適用をユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報を取得する取得部と、
を有し、
前記機械学習部は、
前記取得部が適用可否情報を取得した場合、当該適用可否情報に基づいて、前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定をさらに学習し、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記出力部は、
設定情報を送信又は表示することによって出力し、
前記取得部は、
適用可否情報を受信又はユーザからの入力によって取得すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記機械学習部は、
複数の設定項目、及び設定項目に対する複数の設定値の少なくともいずれかを含む印刷設定を学習すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定、並びに前記取得部が取得した適用可否情報を記憶する記憶部
をさらに有すること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記記憶部は、
前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定、並びに前記取得部が取得した適用可否情報をユーザごとに記憶し、
前記機械学習部は、
前記記憶部が記憶した印刷データ、印刷設定、及び適用可否情報のユーザごとの数が予め定められた数よりも少ない場合には、全ユーザに対する印刷データ、印刷設定、及び適用可否情報に基づいて、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定し、前記記憶部が記憶した印刷データ、印刷設定、及び適用可否情報のユーザごとの数が予め定められた数以上である場合には、ユーザごとの印刷データ、印刷設定、及び適用可否情報に基づいて、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定すること
を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記機械学習部は、
前記受信部が受信した印刷ジョブのページ数と、ステープルの有無設定、集約設定、及び印刷面設定の少なくともいずれかとの組合せ、又は、前記受信部が受信した印刷ジョブの平均文字サイズと、集約設定及び印刷面設定の少なくともいずれかとの組合せを学習すること
を特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記機械学習部は、
前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データに含まれる白黒画像とカラー画像の割合を学習し、学習結果に基づいて、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定すること
を特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記機械学習部は、
前記出力部が出力した設定情報の適用を予め定められたユーザが拒否したことを示す適用可否情報を前記取得部が取得した場合、当該適用可否情報は設定情報の適用を全てのユーザが拒否したことを示すとみなすこと
を特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
ユーザに対応するユーザ情報とともに印刷ジョブを受信する情報処理装置と、サーバとが互いに情報を送受信可能にされた情報処理システムであって、
受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定を学習し、学習結果に基づいて、新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する機械学習部と、
前記機械学習部が推定した印刷設定を示す設定情報を出力する出力部と、
前記出力部が出力した設定情報の適用をユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報を取得する取得部と、
を有し、
前記機械学習部は、
前記取得部が適用可否情報を取得した場合、当該適用可否情報に基づいて、受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定をさらに学習し、新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
ユーザに対応するユーザ情報とともに印刷ジョブを受信する工程と、
受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定を学習し、学習結果に基づいて、新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する工程と、
推定した印刷設定を示す設定情報を出力する工程と、
出力した設定情報の適用をユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報を取得する工程と、
取得した適用可否情報に基づいて、受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定をさらに学習し、新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する工程と、
を含む情報処理方法。
【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、及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理装置としての機能を備えて画像を印刷するＭＦＰ（Multifunction  Peripheral）などにおいて、ユーザに印刷設定を推奨する技術がいくつか知られている。
【０００３】
また、特許文献１には、実行された印刷ジョブにて用いられた印刷設定の組と印刷モードの情報とを履歴情報として記憶し、記憶された履歴情報と新たな印刷ジョブの情報とに基づいて、印刷モードごとに推奨する印刷設定の組を配置して構成された印刷設定画面を新たな印刷ジョブに対して提示する情報処理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、ユーザに対して印刷設定が推奨されても、推奨された印刷設定が実際に効果的であったかは分からなかった。また、推奨された印刷設定が実際に適用されたかも分からないため、推奨された印刷設定をユーザが拒否しても、再び同じ印刷設定が推奨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、ユーザが望まない設定の推奨が繰り返し行われることを回避することができる情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理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、ユーザに対応するユーザ情報とともに印刷ジョブを受信する受信部と、前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定を学習し、学習結果に基づいて、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する機械学習部と、前記機械学習部が推定した印刷設定を示す設定情報を出力する出力部と、前記出力部が出力した設定情報の適用をユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報を取得する取得部と、を有し、前記機械学習部は、前記取得部が適用可否情報を取得した場合、当該適用可否情報に基づいて、前記受信部が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定をさらに学習し、前記受信部が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ユーザが望まない設定の推奨が繰り返し行われることを回避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、操作部が有する機能の概要を例示する機能ブロック図である。
【図５】図５は、印刷設定をユーザに推奨する場合の操作部の動作例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、図５に示した処理（推奨設定の算出）に用いられるために、記憶部により記憶している情報の具体例を示す図である。
【図７】図７は、ユーザＡの印刷ジョブを示す図である。
【図８】図８は、機械学習部が算出した推奨設定を例示する図である。
【図９】図９は、ユーザＡに対して機械学習部が算出し、記憶部により記憶した推奨設定を示す図である。
【図１０】図１０は、表示部が表示する印刷設定変更ダイアログを例示する図である。
【図１１】図１１は、推奨設定の項目が複数ある場合の印刷設定変更ダイアログを例示する図である。
【図１２】図１２は、記憶部により記憶している情報の第１変形例を示す図である。
【図１３】図１３は、記憶部により記憶している情報の第２変形例を示す図である。
【図１４】図１４は、記憶部により記憶している情報の第３変形例を示す図である。
【図１５】図１５は、記憶部により記憶している情報の第４変形例を示す図である。
【図１６】図１６は、記憶部により記憶している情報の第５変形例を示す図である。
【図１７】図１７は、記憶部により記憶している情報の第６変形例を示す図である。
【図１８】図１８は、記憶部により記憶している情報の第７変形例を示す図である。
【図１９】図１９は、ユーザが望まない設定の推奨を回避するために操作部及びサーバが有する機能を例示する機能ブロック図である。
【図２０】図２０は、印刷設定をユーザに推奨する場合における情報処理システムの変形例の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３００がインターネットなどのネットワーク６００を介して互いに接続されて構成されている。
【００１１】
ＰＣ１５０は、例えばユーザがユーザを特定するユーザ情報とともに印刷ジョブを画像形成装置３００へ送信する場合などに使用される。また、ＰＣ１５０は、機器管理者が情報処理システム１００に対する設定等を行う場合に使用されてもよい。サーバ２００は、例えば画像形成装置３００に対する設定など、情報処理システム１００に関する情報を記憶する。
【００１２】
画像形成装置３００は、例えばＭＦＰであり、ＰＣ１５０などから送信されるユーザ情報及び印刷ジョブに応じて印刷を行う。ここで、画像形成装置３００は、印刷設定に応じた印刷を行う。
【００１３】
［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。
【００１４】
ＣＰＵ２０１は、プログラムを実行し、サーバ２００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。
【００１５】
通信Ｉ／Ｆ２０５は、ネットワーク６００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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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、ＨＤＤ４０４と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）４０５と、接続インターフェース（Ｉ／Ｆ）４０６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。
【００１９】
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又はＨＤＤ４０４等に格納されたプログラムを実行することで、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。
【００２０】
通信Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク６００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。
【００２１】
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。
【００２２】
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、外部接続インターフェース（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。
【００２３】
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、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、並びに後述するユーザ情報及び機器情報などを記憶する。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ５０５は、ネットワーク６００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。
【００２５】
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。外部接続Ｉ／Ｆ５０８は、例えば周辺機器などを接続するためのインターフェースである。
【００２６】
次に、操作部５００が有する機能について説明する。図４は、操作部５００が有する機能の概要を例示する機能ブロック図である。図４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、表示部５１、受信部５２、送信部５３、記憶部５６、及び機械学習部５７を実現する。
【００２７】
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。例えば、入力部５０は、表示部５１が表示した後述する設定情報の適用をユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報を取得する。
【００２８】
表示部５１は、後述する機械学習部５７が推定した印刷設定を示す設定情報などを操作パネル５０７に表示することによって出力する。例えば、表示部５１は、後述する機械学習部５７が推奨する印刷設定を変更するかどうかをユーザに選択させる印刷設定変更ダイアログを表示する出力を行う。
【００２９】
受信部５２は、ＰＣ１５０又はサーバ２００が送信する情報などを受信する。例えば、受信部５２は、通信Ｉ／Ｆ５０５（又は通信路３０２）を介して、ユーザに対応するユーザ情報とともに印刷ジョブを受信する。送信部５３は、通信Ｉ／Ｆ５０５（又は通信路３０２）を介して、ＰＣ１５０又はサーバ２００などに対して情報を送信する。
【００３０】
なお、入力部５０及び受信部５２は、操作部５００の外部からの情報を取得する取得部５４を構成している。また、表示部５１及び送信部５３は、操作部５００から外部へ情報を出力する出力部５５を構成している。
【００３１】
記憶部５６は、フラッシュメモリ５０４に対して、例えば受信部５２（又は通信路３０２）を介して受信したユーザ情報及び印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定などを記憶する。また、記憶部５６は、フラッシュメモリ５０４に対して、後述する機械学習部５７が推奨する印刷設定をユーザが印刷ジョブに対して実際に適用したか否か（図９参照）を示す適用可否情報を記憶する。例えば、記憶部５６は、フラッシュメモリ５０４に対して、上述した取得部５４が取得した適用可否情報を記憶する。ここでは、拒否履歴の内容を示す情報を適用可否情報としている。なお、機械学習部５７が推奨する印刷設定を、以下では推奨設定と記載することとする。また、推奨設定の内容を示す情報を設定情報と記載することとする。
【００３２】
機械学習部５７は、受信部５２が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定に基づいて、新たな印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定（推奨設定の算出）する手法（モデル）を学習する。そして、機械学習部５７は、受信部５２が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定（推奨設定の算出）する。なお、機械学習部５７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。例えば、機械学習部５７は、印刷データ及び印刷設定から解析対象を抽出し、解析対象の特徴量算出を含む解析を行って、ＳＶＭのアルゴリズムを利用した識別器を用いて推奨する印刷設定を推定する。
【００３３】
なお、機械学習部５７は、複数の項目それぞれの印刷設定を推定してもよいし、項目ごとに複数の内容（設定値）それぞれを推定してもよい。例えば、機械学習部５７は、カラー設定、印刷面、集約設定などの複数の項目に対してそれぞれ印刷設定を推定するように構成されてもよいし、集約設定などの１つの項目に対して２ｉｎ１、４ｉｎ１などの複数の内容（設定値）を推定するように構成されてもよい。機械学習部５７は、複数の項目又は複数の設定値を推定する場合、フラッシュメモリ５０４に記憶されたそれぞれ個別にユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報に基づいて、例えば解析対象の抽出及び解析を行う。さらに、機械学習部５７は、複数の項目又は複数の設定値を推定する場合、それぞれの推定に順位づけを行う。また、機械学習部５７は、一部又は全部がＡＳＩＣ、ＦＰＧＡや回路素子からなるハードウェアによって構成されてもよい。
【００３４】
次に、操作部５００の動作例について説明する。図５は、印刷設定をユーザに推奨する場合の操作部５００の動作例を示すフローチャートである。図５に示すように、操作部５００は、受信部５２が印刷ジョブを受信すると（Ｓ１００）、印刷ジョブに含まれる印刷設定及び印刷データを記憶部５６がフラッシュメモリ５０４に記憶する（Ｓ１０２）。
【００３５】
次に、機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４に蓄積された印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定を用いて学習した結果に基づいて、新たな印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定（推奨設定の算出）する（Ｓ１０４）。
【００３６】
そして、機械学習部５７は、算出した推奨設定（推奨する印刷設定）をユーザが拒否したことがあるか否かを、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している適用可否情報に基づいて判定する（Ｓ１０６）。推奨設定をユーザが拒否したことがあると機械学習部５７が解析対象の抽出段階で判定した場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、操作部５００は処理を終了する。また、推奨設定をユーザが拒否したことがないと機械学習部５７が判定した場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、操作部５００はＳ１０８の処理に進む。
【００３７】
表示部５１は、機械学習部５７が推定した印刷設定を示す設定情報に基づく印刷設定変更ダイアログを操作パネル５０７に表示する（Ｓ１０８）。印刷設定変更ダイアログは、ＰＣ１５０によって表示されてもよい。その後、ユーザが印刷設定変更ダイアログを参照して選択した印刷設定（選択結果）を記憶部５６がフラッシュメモリ５０４に記憶する（Ｓ１１０）。
【００３８】
次に、図５に示した操作部５００の動作例における具体的な処理について説明する。図６は、図５に示したＳ１０４の処理（推奨設定の算出）に用いられるために、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報の具体例を示す図である。例えば、図６に示した情報は、情報処理システム１００における全ユーザからのジョブに関してフラッシュメモリ５０４が記憶している情報である。
【００３９】
ここで、まずユーザＡが図７に示したような印刷ジョブをＰＣ１５０から送信したとする。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報を用いて、推奨設定を算出する。図８は、機械学習部５７が算出した推奨設定を例示する図である。機械学習部５７は、算出した推奨設定と印刷設定・印刷データの組み合わせがユーザＡによって拒否されたことがあるか否かを、フラッシュメモリ５０４が記憶している適用可否情報に基づいて判定する。そして、機械学習部５７は、適用可否情報に基づいて推奨する印刷設定を推定する。
【００４０】
図９は、ユーザＡに対して機械学習部５７が算出し、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した推奨設定を示す図である。図８の推奨設定をユーザＡが拒否したことがないと機械学習部５７が図９に示した拒否履歴の例を用いて判定すると、表示部５１は、機械学習部５７が推定した推奨設定を受入れ、受入れた推奨設定に対応する印刷設定変更ダイアログを生成して操作パネル５０７に表示する。
【００４１】
図１０は、表示部５１が表示する印刷設定変更ダイアログを例示する図である。ユーザＡは、表示部５１が操作パネル５０７に表示した印刷設定変更ダイアログを見た後、操作パネル５０７を介して入力部５０により印刷設定を選択する。記憶部５６は、ユーザＡが選択した印刷設定をユーザごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。例えば、ユーザＡが印刷設定変更ダイアログで「いいえ」を選択した場合、機械学習部５７は、ユーザＡに対する適用可否情報として拒否履歴を「あり」に変更する。この場合、操作部５００は、ユーザＡに対する拒否履歴を「あり」に変更した推奨設定を、ユーザＡに対して推奨しないようになる。つまり、記憶部５６がユーザごとに適用可否情報をフラッシュメモリ５０４に記憶するので、機械学習部５７は、ユーザＡが拒否した推奨設定をユーザＡには推奨しなくなるが、ユーザＢには推奨する。ただし、機械学習部５７は、特定のユーザに対して使用する拒否履歴のデータの適用範囲を任意に切替えられるように構成されてもよい。
【００４２】
図１１は、推奨設定の項目が複数ある場合の印刷設定変更ダイアログを例示する図である。図１１に示したように、推奨設定の項目が複数ある場合、操作パネル５０７を介して入力部５０により選択された結果に応じて、機械学習部５７は、ユーザが設定したい項目として選択した項目のみの印刷設定を一括で変更する。例えば、推奨設定の項目が複数ある場合、表示部５１は、ユーザに拒否されておらず、優先順位の高い方から推奨する表示を行う。
【００４３】
また、機械学習部５７は、学習するデータを特定のユーザの履歴だけとするか、全ユーザの履歴とするかを、所定の閾値で切替える。例えば、機械学習部５７は、特定のユーザの履歴が一定数未満であれば全ユーザの履歴から学習を行い、特定のユーザの履歴が一定数以上であれば特定のユーザの履歴のみから学習した結果で推奨設定を算出する。
【００４４】
次に、機械学習部５７が学習する動作の他の例について説明する。図１２は、機械学習部５７が学習して記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報（データ）の第１変形例を示す図である。図１２に示したように、機械学習部５７がページ数とステープルの有無を学習する場合、記憶部５６はページ数に応じてステープルするか否かの設定履歴をジョブごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した設定履歴から学習を行い、推奨設定を推定する。
【００４５】
図１３は、機械学習部５７が学習して記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報（データ）の第２変形例を示す図である。図１３に示したように、機械学習部５７がページ数と集約設定を学習する場合、記憶部５６はページ数に応じてどのように集約するかを示す設定履歴をジョブごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した設定履歴から学習を行い、推奨設定を推定する。
【００４６】
図１４は、機械学習部５７が学習して記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報（データ）の第３変形例を示す図である。図１４に示したように、機械学習部５７がページ数と印刷面の設定を学習する場合、記憶部５６はページ数に応じて印刷面がどのように設定されたかを示す設定履歴をジョブごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した設定履歴から学習を行い、推奨設定を推定する。
【００４７】
図１５は、機械学習部５７が学習して記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報（データ）の第４変形例を示す図である。図１５に示したように、機械学習部５７が印刷物の平均文字サイズと集約設定を学習する場合、記憶部５６は平均文字サイズに応じてどのように集約するかを示す設定履歴をジョブごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した設定履歴から学習を行い、推奨設定を推定する。
【００４８】
図１６は、機械学習部５７が学習して記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報（データ）の第５変形例を示す図である。図１６に示したように、機械学習部５７が印刷物の平均文字サイズと印刷面を学習する場合、記憶部５６は平均文字サイズに応じて印刷面がどのように設定されたかを示す設定履歴をジョブごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した設定履歴から学習を行い、推奨設定を推定する。
【００４９】
図１７は、機械学習部５７が学習して記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報（データ）の第６変形例を示す図である。図１７に示したように、機械学習部５７がページ数とユーザの年齢と集約設定を学習する場合、記憶部５６はページ数及びユーザの年齢に応じてどのように集約するかを示す設定履歴をジョブごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した設定履歴から学習を行い、推奨設定を推定する。
【００５０】
図１８は、機械学習部５７が学習して記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶している情報（データ）の第７変形例を示す図である。図１８に示したように、機械学習部５７が印刷データのカラー割合（白黒画像とカラー画像の割合）とカラー設定を学習する場合、記憶部５６はカラー割合に応じてどのようにカラー設定されたかを示す設定履歴をジョブごとにフラッシュメモリ５０４に記憶する。機械学習部５７は、記憶部５６によりフラッシュメモリ５０４が記憶した設定履歴から学習を行い、推奨設定を推定する。
【００５１】
なお、操作部５００は、機器管理者が推奨設定を拒否する旨を示す適用可否情報を取得した場合、全ユーザに対して拒否履歴を「あり」にする。つまり、機械学習部５７は、表示部５１が操作パネル５０７に表示した設定情報の適用を予め定められたユーザが拒否したことを示す適用可否情報を取得部５４が取得した場合、当該適用可否情報は設定情報の適用を全てのユーザが拒否したことを示すとみなす。よって、機器管理者が一般ユーザに使わせたくない推奨設定がある場合、使わせたくない推奨設定を一括で推奨しないように設定することができる。
【００５２】
このように、情報処理システム１００は、取得部５４が適用可否情報を取得した場合、当該適用可否情報に基づいて、受信部５２が受信した印刷ジョブの印刷データ及び印刷設定をさらに学習し、受信部５２が新たに受信した印刷ジョブに対して推奨する印刷設定を推定するので、ユーザが望む設定を推奨する精度を高めることができる。
【００５３】
［変形例］
次に、機械学習をサーバ２００が行うように構成された情報処理システム１００の変形例について説明する。ここでは、サーバ２００が、機械学習を行うように構成したものを変形例として説明する。図１９は、機械学習をサーバ２００が行うように構成された情報処理システム１００の変形例において、ユーザが望まない設定の推奨を回避した印刷設定の推奨を行うために操作部５００及びサーバ２００が有する機能を例示する機能ブロック図である。
【００５４】
図１９に示すように、情報処理システム１００の変形例においては、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、表示部５１、受信部５２、送信部５３、記憶部５６を実現する。なお、図１９に示した情報処理システム１００の変形例のうち、図４に示した情報処理システム１００の構成部分と実質的に同じものには、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５５】
なお、入力部５０及び受信部５２は、操作部５００の外部からの情報を取得する取得部５４を構成している。また、表示部５１及び送信部５３は、操作部５００から外部へ情報を出力する出力部５５を構成している。
【００５６】
また、情報処理システム１００の変形例においては、サーバ２００の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、制御部２１、記憶部２２、第２受信部２３、第２送信部２４、及び機械学習部２５を実現する。制御部２１は、サーバ２００を構成する各部を制御する。
【００５７】
第２受信部２３は、操作部５００が送信したユーザ情報、印刷ジョブの印刷データ、印刷設定及び適用可否情報などを通信Ｉ／Ｆ２０５を介して受信する。記憶部２２は、印刷ジョブの印刷データ、印刷設定などをＨＤＤ２０４に記憶する。
【００５８】
また、記憶部２２は、後述する機械学習部２５が推奨する印刷設定をユーザが印刷ジョブに対して実際に適用したか否か（図９参照）を示す適用可否情報をユーザ情報に対応付けて記憶する。このような適用可否情報は、操作部５００の取得部５４を介して取得され、操作部５００の出力部５５を介してサーバ２００へ送信される。
【００５９】
第２送信部２４は、機械学習部２５（後述）が推定した結果などを操作部５００に対して通信Ｉ／Ｆ２０５を介して送信する。
【００６０】
機械学習部２５は、ＨＤＤ２０４にすでに記憶している印刷ジョブの印刷データ、印刷設定及び適用可否情報に基づいて、新たな印刷ジョブに対して推奨する印刷設定（複数の項目又は複数の設定値）を推定する手法（モデル）を学習するとともに、当該学習の際に、複数の項目又は複数の設定値の推奨についてユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報に基づいて、例えば解析対象の抽出及び解析を行う。そして、機械学習部２５は、学習結果である手法（モデル）を用いてユーザが望まない設定の推奨を回避した印刷設定の推奨を行う。つまり、機械学習部２５は、上述した機械学習部５７と実質的に同じ機能を備える。
【００６１】
次に、情報処理システム１００の変形例の動作について説明する。図２０は、印刷設定をユーザに推奨する場合における情報処理システム１００の変形例の動作を示すシーケンス図である。
【００６２】
まず、ユーザにより印刷ジョブが操作部５００に入力されて登録されると（Ｓ２００）、操作部５００の送信部５３は、ユーザ情報、印刷ジョブに含まれる印刷設定及び印刷データをサーバ２００に送信する（Ｓ２０２、Ｓ２０４）。
【００６３】
サーバ２００は、機械学習部２５を動作させることにより、印刷設定及び印刷データに基づいて新たな印刷ジョブに対して推奨する印刷設定（複数の項目又は複数の設定値）を推定するとともに、当該推奨設定（推奨する印刷設定）についてＨＤＤ２０４が記憶している適用可否情報に基づいてユーザが拒否したことがない設定であることを条件として（Ｓ２０６）、第２送信部２４を動作させることにより、推奨設定（推奨する印刷設定）を推定結果として操作部５００へ送信する（Ｓ２０８）。
【００６４】
操作部５００の表示部５１は、サーバ２００の機械学習部２５が推定した印刷設定を示す設定情報を受信部５２により受信し、当該印刷設定に基づく印刷設定変更ダイアログを操作パネル５０７に表示する（Ｓ２１０）。
【００６５】
このように、新たな印刷ジョブの印刷データ、印刷設定に基づいて当該印刷ジョブに対して推奨する印刷設定（複数の項目又は複数の設定値）を推定する手法（モデル）を学習するとともに、当該学習の際に、複数の項目又は複数の設定値の推奨についてユーザが拒否したか否かを示す適用可否情報に基づいて解析対象の抽出及び解析を行う。これにより、学習結果である手法（モデル）を用いてユーザが望まない設定の推奨を回避した印刷設定の推奨を行うことができる。
【００６６】
なお、上述した実施形態の情報処理システム１００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】
【００６７】
５０    入力部
５１    表示部
５２    受信部
５３    送信部
５４    取得部
５５    出力部
５６    記憶部
５７    機械学習部
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
６００  ネットワーク
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６８】
【特許文献１】特開２０１５−１５０７０７号公報
【図１】
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【図２】
2018069684.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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