(57)【要約】【課題】新しくリリースされたデバイス等でも、適切な予測を可能にすること。【解決手段】消耗品管理システム101は、対象のデバイスの稼動情報を用いて、前記対象のデバイス用の予測モデルを作成し、対象のデバイスの稼動情報を用いて、作成した対象のデバイス用の予測モデルの精度を測定し、該精度に基づいて、作成した対象のデバイス用の予測モデルの信頼性を判断し、信頼性が低い場合には、作成した対象のデバイス用の予測モデルを破棄し、信頼性が高い場合には、作成した予測対象のデバイス用の予測モデルを保存手段に保存管理する。予測の際、予測対象のデバイス用の予測モデルが存在する場合、該予測モデルを用いて予測を行い、予測対象のデバイス用の予測モデルが存在しない場合、前世代のデバイスのデバイスタイプ用に作成された予測モデルを暫定的に用いて予測を行う。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集されたデバイスの稼動情報を用いて該デバイスの状態の予測を行う予測システムであって、
デバイスモデルごとに、そのデバイスモデルのデバイスから収集された稼動情報を用いて、当該デバイスモデルに対応する予測モデルを作成する作成手段と、
前記作成された予測モデルの精度を、前記作成された予測モデルに対応するデバイスモデルのデバイスから収集された稼動情報を用いて測定し、該精度に基づいて、前記作成された予測モデルの信頼性を判断する判断手段と、
信頼性が高いと判断された場合には、前記作成された予測モデルを保存する保存手段と、
予測対象のデバイスに関する予測を、前記保存された予測モデルを用いて行う予測手段と、を有し、
前記予測手段は、予測対象のデバイスのデバイスモデルに対応する予測モデルが保存されていない場合、前記予測対象のデバイスに関する予測を、当該予測対象のデバイスのデバイスモデルとエンジンモデルが同等の前世代のデバイスモデルのデバイスから収集した稼動情報を用いて作成された予測モデルを暫定的に用いて行うことを特徴とする予測システム。
【請求項２】
前記判断手段は、前記作成された予測モデルの信頼性を判断する場合、該予測モデルに対応するデバイスモデルのデバイスから収集された稼動情報を用いて、前記作成された予測モデルが保存されない場合に暫定的に用いられる予測モデルの精度も測定し、前記作成された予測モデルの精度と、前記暫定的に用いられる予測モデルの精度を比較して、前記信頼性を判断することを特徴とする請求項１に記載の予測システム。
【請求項３】
前記作成手段は、稼動情報の収集期間が信頼学習期間を満たしていないデバイスモデルについては、予測モデルの作成を行わないことを特徴とする請求項１又は２に記載の予測システム。
【請求項４】
前記信頼学習期間は、エンジンモデルが同等の前世代のデバイスモデル用に作成された予測モデルの精度が所定の精度を満たす稼動情報の収集期間であることを特徴とする請求項３に記載の予測システム。
【請求項５】
前記保存手段は、前記予測モデルを作成する際に利用された特徴量の分布も保存するものであり、
前記暫定的に用いられる予測モデルは、前記予測対象のデバイスのデバイスモデルとエンジンモデルが同等の前世代のデバイスモデル用に作成された予測モデルのうち、その予測モデルを作成する際に利用された特徴量の分布が、前記予測対象のデバイスの特徴量の分布に近い予測モデルであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項６】
前記予測手段が暫定的に用いる予測モデルは、前記予測対象のデバイスのデバイスモデルとエンジンモデルが同等の前世代のデバイスモデル用に作成された予測モデルのうち、前記予測対象のデバイスと利用地域、オプションの構成の少なくともいずれかが同一の予測モデルであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項７】
前記デバイスの状態の予測は、前記デバイスで用いる消耗品の交換タイミングの予測を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項８】
収集されたデバイスの稼動情報を用いて該デバイスの状態の予測を行う予測システムにおける予測方法であって、
デバイスモデルごとに、そのデバイスモデルのデバイスから収集された稼動情報を用いて、当該デバイスモデルに対応する予測モデルを作成する作成ステップと、
前記作成された予測モデルの精度を、前記作成された予測モデルに対応するデバイスモデルのデバイスから収集された稼動情報を用いて測定し、該精度に基づいて、前記作成された予測モデルの信頼性を判断する判断ステップと、
信頼性が高いと判断された場合には、前記作成された予測モデルを保存手段に保存する保存ステップと、
予測対象のデバイスに関する予測を、前記保存された予測モデルを用いて行う予測ステップと、を有し、
前記予測ステップでは、予測対象のデバイスのデバイスモデルに対応する予測モデルが保存されていない場合、前記予測対象のデバイスに関する予測を、当該予測対象のデバイスのデバイスモデルとエンジンモデルが同等の前世代のデバイスモデルのデバイスから収集した稼動情報を用いて作成された予測モデルを暫定的に用いて行うことを特徴とする予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デバイスで使用される消耗品の交換タイミング等のデバイスの状態の予測を行う予測システム及びその予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習などの技術を用いて、各種消耗品（例えば、画像形成装置におけるトナー等）が無くなるタイミング、つまり交換タイミングを予測し、無くなる前に消耗品の配送業務を行うような仕組みが提案されている。
【０００３】
機械学習などの技術を用いて、消耗品の交換タイミングを予測するためには、トナーの交換というイベントにかかる特徴量（例えば、プリント枚数など）を元に、予測モデルを構築することが必要となる。この際、モデルの予測精度を向上させるためには、特徴量の変化に関するバリエーションを多く含んだデータが必要となる。つまり、予測するためには、ある程度の長期間のデータ収集期間が必要となる。
【０００４】
この時、データ収集に必要となる学習期間は、目的やデータの特性によって異なる。例えば、季節によって傾向が異なる場合、４季節分つまり１年のデータが必要となる。一方、日々のデータの推移に大きな変化がない場合には、それほど長い期間が必要としない。これらのことから、データを収集する期間を一定値としてしまった場合、精度や汎化能力が低いモデルができる可能性がある。
【０００５】
特許文献１においては、予測モデルの構築を行うための期間を複数設定し、その中で最も予測精度の高い学習期間を動的に選定する。これにより、適切な期間のデータを用いて、予測モデルの構築が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第５１１９０２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の技術では、予め定められた複数の学習期間の中で、最も精度が高くなる期間のデータを用いて、予測モデルを構築する。そのため、本来の適切な学習期間が、予め定められた学習期間より長かった場合には、精度の高い予測モデルの構築ができなくなる。また、新しくリリースされたデバイスの消耗品の交換タイミングを予測する場合、学習期間前では予測モデルが構築されていないため、１回目の交換タイミングの予測が行えない可能性がある。この場合、事前に消耗品を配送することができず、消耗品切れによるデバイスのダウンタイムが発生してしまう。よって、新しくリリースされたデバイス等でも、消耗品の交換タイミングを事前に予測し、消耗品切れによるデバイスのダウンタイムの発生を抑えることが可能な予測システムが必要とされている。
【０００８】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものである。本発明の目的は、新しくリリースされたデバイス等でも、適切な予測を行うことができる仕組みを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、収集されたデバイスの稼動情報を用いて該デバイスの状態の予測を行う予測システムであって、デバイスモデルごとに、そのデバイスモデルのデバイスから収集された稼動情報を用いて、当該デバイスモデルに対応する予測モデルを作成する作成手段と、前記作成された予測モデルの精度を、前記作成された予測モデルに対応するデバイスモデルのデバイスから収集された稼動情報を用いて測定し、該精度に基づいて、前記作成された予測モデルの信頼性を判断する判断手段と、信頼性が高いと判断された場合には、前記作成された予測モデルを保存する保存手段と、予測対象のデバイスに関する予測を、前記保存された予測モデルを用いて行う予測手段と、を有し、前記予測手段は、予測対象のデバイスのデバイスモデルに対応する予測モデルが保存されていない場合、前記予測対象のデバイスに関する予測を、当該予測対象のデバイスのデバイスモデルとエンジンモデルが同等の前世代のデバイスモデルのデバイスから収集した稼動情報を用いて作成された予測モデルを暫定的に用いて行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、新しくリリースされたデバイス等でも、適切な予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施例の消耗品管理システムを適用可能なシステムの構成図
【図２】本実施例の消耗品管理システムにおけるサーバのハードウェア構成図
【図３】本実施例の消耗品管理システムにおける機能ブロック図
【図４】実施例１における交換タイミング予測処理のフローチャート
【図５】実施例１の予測モデル構築処理のフローチャート
【図６】モデル情報信頼期間算出処理のフローチャート
【図７】実施例２における交換タイミング予測処理のフローチャート
【図８】実施例２の予測モデル構築処理のフローチャート
【図９】実施例３における交換タイミング予測処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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、本実施形態では、画像形成装置における消耗品（例えばトナー）の無くなるタイミングの予測を行う場合を例として、各種実施例の説明を行うが、画像形成装置以外の消耗品を持つデバイスの場合でも、本実施形態を同様に適用することが可能である。また、消耗品の交換タイミングに限定されるものではなく、デバイスに関する予測を行う予測システムであれば、本実施形態を同様に適用することが可能である。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の一実施例を示す消耗品管理システム101を適用可能なシステムの構成の一例を示す図である。
図１に例示するシステムでは、消耗品管理システム101と、画像形成装置103が、インターネット102を介して接続されている。
【００１４】
本実施例の消耗品管理システム101は、データ収集サーバ104、予測モデル作成サーバ105、配送指示サーバ106、構成管理サーバ107を有する。消耗品管理システム101は、画像形成装置103等のデバイスの稼動情報を用いて該デバイスで使用される消耗品の交換タイミング等のデバイスの状態の予測を行い、配送手配を行う予測システムである。各装置（サーバや画像形成装置等）間の通信は、ＨＴＴＰや、ＨＴＴＰＳ、ＳＯＡＰなどのプロトコルに従うものとする。
【００１５】
なお、消耗品管理システム101は、１台の装置で構成されていてもよいし、複数の装置で構成されてもよい。例えば、データ収集サーバ104、予測モデル作成サーバ105、配送指示サーバ106、構成管理サーバ107の機能を、１台の装置で提供する構成でも、複数の装置で提供する構成でもよい。また、消耗品管理システム101は、クラウドサーバ等で構成されていてもよい。例えば、消耗品管理システム101は、パブリッククラウドサービス等を利用して構築することも可能である。
【００１６】
図２（ａ）は、データ収集サーバ104、予測モデル作成サーバ105、配送指示サーバ106、構成管理サーバ107のハードウェア構成を例示するブロック図である。これらは、一般的な情報処理装置（いわゆるパーソナルコンピュータ（ＰＣ））のハードウェアで構成することができる。
【００１７】
ＣＰＵ201は、ＲＯＭ203内のプログラム用ＲＯＭに記憶されたプログラムや、外部メモリ210からＲＡＭ202にロードされたＯＳ（オペレーティングシステム）やアプリケーション等のプログラムを実行する。すなわち、ＣＰＵ201は、読み取り可能な記憶媒体に格納された該プログラムを実行することにより、後述する各フローチャートの処理を実行する各処理部等として機能する。ＲＡＭ202は、ＣＰＵ201のメインメモリであり、ワークエリア等として機能する。
【００１８】
キーボードコントローラ204は、キーボード208や図示しないポインティングデバイス（マウス、タッチパッド、タッチパネル、トラックボールなど）からの操作入力を制御する。ディスプレイコントローラ205は、ディスプレイ209の表示を制御する。ディスクコントローラ206は、各種データを記憶するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の外部メモリ210へのデータアクセスを制御する。ネットワークＩ／Ｆ207は、ネットワークに接続されて、ネットワークに接続された他の機器との通信制御処理を実行する。
【００１９】
図２（ｂ）は、画像形成装置103のハードウェア構成を例示するブロック図である。
画像形成装置103は、例えば、デジタル複合機、ファクシミリ装置、レーザービームプリンタ、インクジェットプリンタ、スキャナ装置などの画像形成装置に適用することができる。
【００２０】
画像形成装置103は、ＣＰＵ221、ＲＡＭ222、ＲＯＭ223、記憶装置224、ネットワークＩ／Ｆ225、内部バス226、デバイス制御227、定着器などを含む印刷部228を有する。
ＣＰＵ221は、ＲＯＭ223に格納されているプログラム（後述する各処理を実現するプログラムも含む）を実行することにより、内部バス226を介して各デバイスを総括的に制御する。ＲＡＭ222は、ＣＰＵ221のメモリやワークエリアとして機能する。
【００２１】
ネットワークＩ／Ｆ225は、外部のネットワーク機器あるいはＰＣと片方向または双方向にデータをやり取りし、デバイス制御227は印刷部228を制御する。ＣＰＵ221は、ＲＡＭ222やＲＯＭ223と共にプログラムの実行処理を行うとともに、記憶装置224等の記録媒体に画像データを記録する処理を行う。記憶装置224は、例えばＨＤＤやＳＳＤ等であり、外部記憶装置として機能する。
【００２２】
入出力装置230は、画像形成装置103における入出力を担う複数の構成を示す。具体的には、ユーザからの入力（ボタン入力など）を受け付け、該入力に対応する信号を入出力Ｉ／Ｆ229によって前述した各処理部へ伝える。他にも、ユーザに対して必要な情報を提供したり、ユーザ操作を受付けたりするための表示装置（タッチパネルなど）も入出力装置230に含まれる。さらに、原稿を読み取り、入力として電子データを受付けるためのスキャン装置も入出力装置230に含まれてよい。
【００２３】
トナー回収ボックス残量検知部231は、トナー回収ボックスの重量などの情報を、センサー等を通じて取得する。センサー部232は、例えば、トナーカートリッジの重量などの情報を、センサーを通じて取得する。トナー回収ボックス残量検知部231やセンサー部232で取得された情報は、ネットワークＩ／Ｆ225を介して、消耗品管理システム101に送信される。
【００２４】
図３は、本実施例のシステムの各機能を示す機能ブロック図である。
まず、画像形成装置103についての説明を行う。画像形成装置103の各機能部は、ＣＰＵ221がＲＯＭ223に格納されたプログラムを必要に応じてＲＡＭ222上にロードして実行することにより実現されるものである。
【００２５】
消耗品情報収集部301は、画像形成装置103の各種カウンタ情報等のソフトウェア的に取得される各種消耗品情報を、画像形成装置103から取得する。一方、センサー情報収集部302は、トナー回収ボックス残量検知部231やセンサー部232を介して、ハードウェア的に求められる各種消耗品情報を収集する。
【００２６】
情報送信部303は、消耗品情報収集部301やセンサー情報収集部302が取得する情報（即ち画像形成装置103の稼動情報）を、消耗品管理システム101に送信する。なお、消耗品情報収集部301やセンサー情報収集部302が取得する情報は、それらが集める情報が変化したタイミングで消耗品管理システム101に送信してもよいし、定期的に送信してもよい。なお、本実施例では、ソフトウェアとハードウェアの観点から収集部を２つに分けて記載しているが、どちらか一方の収集部で、全ての情報を収集してもよい。
【００２７】
次に、消耗品管理システム101を構成する各サーバの機能について説明する。消耗品管理システム101の各機能部は、消耗品管理システム101を構成する情報処理装置のＣＰＵ201が外部メモリ210に格納されたプログラムを必要に応じてＲＡＭ202上にロードして実行することにより実現されるものである。
【００２８】
まず、データ収集サーバ104について説明する。
情報受信部321は、情報送信部303から送信されたカウンタ情報やセンサー情報など情報（画像形成装置103の稼動情報）を受信し、データベースやファイルシステムなどの永続的媒体で実現された消耗品情報保存部322に保存する。保存されるデータ例を表１に示す。
【００２９】
【表１】
2019021097.tif 000003
【００３０】
表１において、デバイスＩＤ（A1）は、画像形成装置103を一意に特定するためのＩＤである。デバイスモデル（A2）は、そのデバイスＩＤで特定される画像形成装置のモデルを特定する情報を表す。時刻（A3）は、該情報を取得した時刻を表す。白黒プリント枚数（A4）や、カラープリント枚数（A4）は、それぞれ白黒やカラーの印刷枚数を表す。なお、実際には、カラー／白黒の別だけではなく、紙のサイズ等いくつも項目が存在する。また、取得する消耗品情報は、プリント枚数だけではなく、例えば紙詰まり（ＪＡＭ）や、トナーが空になったなどのイベント情報なども収集する。
【００３１】
次に、予測モデル作成サーバ105について説明する。
消耗品情報取得部341は、データ収集サーバ104の消耗品情報保存部322に保存された情報を取得する。
デバイスモデル管理部342は、デバイスモデル間の関係（例えば、前モデルが何か）を、表２に示すような形で管理する。
【００３２】
【表２】
2019021097.tif 000004
【００３３】
表２において、前デバイスモデル（B2）は、デバイスモデル（B1）の先代となるデバイスのモデルを表す。なお、詳細は後述するが本実施例では、学習期間を、前デバイスモデルの予測モデルを作成する際の学習期間を基に算出する。これは、あるデバイスは、その先代となるデバイスに対して改良を加えた構成となっていることも多い。例えば、エンジンモデルが先代のデバイスと同等の場合もあるし、エンジンモデルが同系列の場合などもある。つまりデータの特性は、先代のデバイスと似たものになると考えられるためである。そのため、本実施例では、表２に示すようにデバイスモデルの世代間の関係を管理する。例えば、あるデバイスモデルの先代となるデバイスモデルは、前記あるデバイスとエンジンモデルが同等（あるいは同系列）の前世代のデバイスモデルとなる。
【００３４】
予測モデル管理部343は、デバイスモデル管理部342で管理されるデバイスモデル（B1）毎に、その予測モデルと、その予測モデルの学習に必要な期間を、表３に示すような形で管理する。
【００３５】
【表３】
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【００３６】
表３において、デバイスモデル（C1）は、画像形成装置のモデルを特定する情報を表す。予測モデル（C2）には、各デバイスモデルに対して、消耗品の交換タイミングを予測するための数式が管理される。ここで管理される数式は採用するアルゴリズムに応じて変わる。例えば、ロジスティック回帰などの、一般化線形モデルの場合、リンク関数（表３におけるF）と線形予測子を構成する各種説明変数（表３におけるx1，x2，・・・）と重み（表３におけるa11，a12，・・・）を管理すればよい。また、ニューラルネットワークの場合、ネットワークの形（具体的には、説明変数と、活性化関数や重み、バイアス、隠れ層の数など）を管理する必要がある。予測モデル管理部343で管理されているモデルを用いて、後述する予測部が交換タイミングの予測を行う。また、モデル構築が未だされていないデバイスモデルに対しては、予測モデルがないことを表すようなフラグ（上記表の場合「0」）が設定される。また、信頼学習期間（C3）には、後述する学習期間設定部346が設定する日数が設定される。
【００３７】
モデル作成部344は、予め定められたアルゴリズムを用いて、デバイスモデル毎に、消耗品情報取得部341が取得した消耗品情報を学習し、予測モデルを構築する。予測モデル管理部343に同デバイスモデルに対する予測モデルが保存されている場合、モデル作成部344は、新たに作成した予測モデルにより、予測モデル管理部343の予測モデルを更新する。予測モデル管理部343に同デバイスモデルに対する予測モデルが保存されていない場合、後述する適切モデル判断部345が、作成された予測モデルの精度や汎化能力が適切か否かを判断し、適切だと判断された場合には、予測モデル管理部343に保存する。
【００３８】
次に、適切モデル判断部345と、学習期間設定部346の処理の概要を説明する。
学習期間設定部346は、モデル作成部344が新しいデバイスの予測モデルを構築する際に、汎化能力を持ったモデルを構築するのに必要なデータの期間を、モデル作成対象のデバイスモデルの先代のデバイスモデルのデータより求める。具体的には、前デバイスモデルのデータのサブセットを求め、そのサブセットを用いて予測モデルＭｓを構築し、前デバイスモデルの全てのデータをテストデータとして用いて評価する。このＭｓの精度と、前デバイスモデルの全てのデータから構築された予測モデルＭの精度の差を比較し、その差がしきい値以下であれば、Ｍｓを作成したときのデータの期間を、汎化性のあるモデルの作成期間とする。一方、上述の差がしきい値よりも大きかった場合には、上述のサブセットにデータを追加し、同じ処理を繰り返す。学習期間設定部346が求めた期間が、前述した予測モデル管理部343が管理する信頼学習期間（C3）に保存される。
【００３９】
次に、適切モデル判断部345は、モデル作成部344が作成した予測モデルの評価を、対象のデバイスモデルのデータを用いて行い、その精度がしきい値以上であるか否かを判断する。しきい値以上であった場合には、その際に用いたデータの期間が、前述した学習期間設定部346が算出した期間よりも長いか否かを判断する。該用いたデータの期間が、学習期間設定部346が算出した期間よりも長い場合には、作成された予測モデルの精度、および汎化性ともに適切なものであると判断し、予測モデル管理部343に保存する。
【００４０】
なお、特徴量分布推定部347および構成取得部348は、実施例２に関する処理部であるため、本実施例での説明は割愛する。
【００４１】
次に、配送指示サーバ106について説明する。
モデル取得部361は、予測モデル管理部343から、予測対象のデバイスに対応する予測モデルを取得する。また、予測対象のデバイスに対する予測モデルがまだ構築されていなかった場合、モデル取得部361は、デバイスモデル管理部342から、前世代に当たるデバイスモデルの情報を取得し、そのデバイスモデルの予測モデルを取得する。
【００４２】
消耗品情報取得部362は、消耗品情報保存部322から情報を取得する。
予測部363は、消耗品情報取得部362が取得した消耗品情報から特徴量を算出し、その特徴量をモデルに適用することで、消耗品の交換タイミングの予測を行う。
配送指示部364は、その予測結果をもとに、消耗品の配送指示を関係システムや人に通知する。
【００４３】
なお、特徴量分布推定部365および特徴量分布類似度測定部366は、実施例２に関する処理部、構成取得部367は実施例３に関する処理部であるため、説明を割愛する。
また、構成管理サーバ107については、実施例２に関するサーバであるため、本実施例での説明を割愛する。
【００４４】
次に、図４を用いて、実施例１における交換タイミング予測処理について説明する。
図４は、実施例１における交換タイミング予測処理の一例を示すフローチャートである。図４及び後述する図５、図６に示すフローチャートの処理は、消耗品管理システム101を構成する情報処理装置のＣＰＵ201が外部メモリ210に格納されたプログラムを必要に応じてＲＡＭ202上にロードして実行することにより実現されるものである。
【００４５】
S401において、消耗品情報取得部362は、消耗品情報保存部322から予測対象のデバイスの消耗品情報を取得する。
次にS402において、モデル取得部361は、予測対象のデバイスのデバイスモデル（以下「予測対象のデバイスモデル」）の予測モデルが予測モデル管理部343に存在するか否かを判定する。
【００４６】
上記S402において、モデル取得部361は、予測対象のデバイスモデルの予測モデルが予測モデル管理部343に存在すると判定した場合（S402でYesの場合）、S403に処理を進める。
S403において、モデル取得部361は、予測モデル管理部343より、予測対象のデバイスモデルに対応する予測モデルを取得し、それを利用予測モデルとして設定し、S406に処理を進める。
【００４７】
一方、上記S402において、モデル取得部361は、予測対象のデバイスモデルの予測モデルが予測モデル管理部343に存在しないと判定した場合（S402でNoの場合）、S404に処理を進める。
S404において、モデル取得部361は、デバイスモデル管理部342より、予測対象のデバイスモデルの前世代のデバイスモデル（「先代のデバイスモデル」、「親デバイス」ともいう）の情報を取得する。
次にS405において、モデル取得部361は、上記S404で取得した前世代のデバイスモデルに対応する予測モデルを、予測モデル管理部343より取得し、利用予測モデルとして設定し、S406に処理を進める。
【００４８】
即ち、上記S404、S405において、モデル取得部361は、予測対象のデバイスモデル用に作成された予測モデルが存在しない場合、予測対象のデバイスモデルと例えばエンジンモデルが同等の前世代のデバイスモデル用に作成された予測モデルを暫定的に用いるように設定する。
【００４９】
S406において、予測部363は、利用予測モデルを用いて上記S401で取得した消耗品情報を分類する。即ち、予測部363は、利用予測モデルに上記S401で取得した予測対象のデバイスの消耗品情報を当てはめ、消耗品の交換タイミングの予測を行う。
【００５０】
次にS407において、予測部363は、上記S406の予測の結果、消耗品の交換がα日以内に発生すると予測されたか否かを判定する。予測部363は、消耗品の交換がα日以内に発生すると予測されたと判定した場合（S407でYesの場合）、S408に処理を進める。
S408において、配送指示部364は、消耗品の配送指示を実施し、本フローチャートの処理を終了する。
【００５１】
一方、上記S407において、予測部363は、消耗品の交換がα日以内に発生しないと予測されたと判定した場合（S407でNoの場合）、本フローチャートの処理を終了する。
【００５２】
次に、図５、図６を用いて、実施例１の予測モデル構築処理について説明する。
図５は、実施例１の予測モデル構築処理の一例を示すフローチャートである。
なお、予測モデル構築処理は、定期的（例えば１日毎）に実行されるものとする。
【００５３】
S501において、消耗品情報取得部341は、消耗品情報保存部322から、消耗品情報を取得する。なお、後続の処理は、本処理で取得した消耗品情報を、デバイスモデルごとにグルーピングし、各グループに対して処理を行う。処理対象のデバイスモデルを「対象デバイスモデル」と呼称する。
【００５４】
S502では、モデル作成部344は、予測モデル管理部343に、対象デバイスモデルの予測モデルがすでに構築済み（存在する）か否かを確認する。モデル作成部344は、対象デバイスモデルの予測モデルが存在すると判定した場合（S502でYesの場合）、S503に処理を進める。
S503において、モデル作成部344は、消耗品情報取得部341から取得したデータを基に予測モデルを作成し、予測モデル管理部343に保存された予測モデルを更新し、本フローチャートの処理を終了する。
【００５５】
一方、上記S502において、モデル作成部344は、対象デバイスモデルの予測モデルが存在しないと判定した場合（S502でNoの場合）、S504に処理を進める。
S504において、モデル作成部344は、デバイスモデル管理部342より、対象デバイスモデルの前世代となるデバイスモデル（親のデバイスモデル）の情報を取得する。これは、前述したとおり、あるデバイスモデルの予測モデルは、その前世代のデバイスモデルのそれと似通ったものになると考えられるため、対象とするデバイスモデルの予測モデルが精度良く構築されるまでは、前世代のそれで代替するためである。
【００５６】
次にS505において、モデル作成部344は、予測モデル管理部343に、前世代のデバイスモデルの信頼学習期間が設定されているか否かを確認する。モデル作成部344は、前世代のデバイスモデルの信頼学習期間が設定されていると判定した場合（S505でYesの場合）、S507に処理を進める。
【００５７】
一方、上記S505において、モデル作成部344は、前世代のデバイスモデルの信頼学習期間が設定されていないと判定した場合（S505でNoの場合）、S506に処理を進める。
S506において、学習期間設定部346は、モデル情報信頼期間算出処理を実行し、S507に処理を進める。なお、モデル情報信頼期間算出処理の詳細は、図６にて後述する。
【００５８】
S507において、適切モデル判断部345は、対象デバイスモデルの消耗品情報のデータの期間が、上記S505もしくはS506にて取得された信頼学習期間よりも長いか否かを確認する。適切モデル判断部345は、対象デバイスモデルの消耗品情報のデータに対応する期間（収集期間）が上記取得された信頼学習期間よりも長くないと判定した場合（S507でNoの場合）、本フローチャートの処理を終了する。この場合、適切モデル判断部345は、上記消耗品情報から作成される予測モデルの信頼性が低いと判断し、予測モデルが作成されないように制御する。
【００５９】
一方、上記S507において、適切モデル判断部345は、対象デバイスモデルの消耗品情報のデータの期間が上記取得された信頼学習期間よりも長いと判定した場合（S507でYesの場合）、S508に処理を進める。
【００６０】
S508において、モデル作成部344は、消耗品情報取得部341が取得した対象デバイスモデルの消耗品情報を基に、対象デバイスモデルの予測モデルを構築する。
次にS509において、適切モデル判断部345は、上記S508で作成した予測モデルを用いて、対象デバイスモデルの消耗品情報を分類し、その精度を算出する。ここで算出された精度をＡ１と呼称する。
【００６１】
次にS510において、適切モデル判断部345は、予測モデル管理部343から、対象デバイスモデルの前デバイスモデルの予測モデルを取得し、その予測モデルを用いて、対象デバイスモデルの消耗品情報を分類し、その精度を算出する。ここで算出された精度をＡ２と呼称する。
【００６２】
次にS511において、適切モデル判断部345は、上述のＡ１とＡ２の精度を比較し、その大小を確認する。適切モデル判断部345は、Ａ1のほうが大きい（Ａ１＞Ａ２）、つまり対象デバイスモデル用に作成した予測モデルの精度が高い（信頼性が高い）と判定した場合（S511でYesの場合）、S512に処理を進める。
S512において、モデル作成部344は、作成した予測モデルを予測モデル管理部343に保存し、本フローチャートの処理を終了する。これにより、作成した予測モデルを、予測部363が使用可能となる。
【００６３】
一方、上記S511において、適切モデル判断部345は、Ａ1のほうが大きくない（Ａ１≦Ａ２）、つまり対象デバイスモデル用に作成した予測モデルの精度が低い（信頼性が低い）と判定した場合（S511でNoの場合）、本フローチャートの処理を終了する。この場合、適切モデル判断部345は、上記S508で作成された予測モデルの信頼性が低いと判断し、作成した予測モデルを予測モデル管理部343に保存せず破棄するように制御する。
【００６４】
次に、図６を用いて、図５のS506のモデル情報信頼期間算出処理について説明する。
図６は、本実施例のモデル情報信頼期間算出処理の一例を示すフローチャートである。
S601において、学習期間設定部346は、対象デバイスの親デバイスモデルの消耗品情報を取得し、データを時間順にソートする。このソートされた親デバイスモデルの全消耗品情報をＧａと表記する。
【００６５】
次にS602において、学習期間設定部346は、ソートされた情報の中から最初のα個のデータを取得する。ここで、αは予め定められた適当な値で構わない。ここで取得したα個のデータを、新たに作成したデータ集合Ｇｓに加える。
【００６６】
次にS603において、学習期間設定部346は、先に作成したデータ集合Ｇｓを基に、予測モデルＭｓを作成する。
次にS604において、学習期間設定部346は、予測モデルＭｓを用いて、Ｇａを分類し、その精度そのＡｓを求める。
次にS605では、学習期間設定部346は、予測モデル管理部343から取得した親デバイスモデルの予測モデルを用いて、Ｇａを分類し、その精度Ａａを求める。
【００６７】
次にS606において、学習期間設定部346は、ＡａとＡｓを比較し、その差がしきい値ε以下か否かを確認する。このしきい値εは、Ｍｓと親デバイスモデルの予測モデルの精度の差が小さいことを示すためのしきい値となる。
【００６８】
上記S606において、学習期間設定部346は、ＡａとＡｓとの差がしきい値εより大きいと判定した場合（S606でNoの場合）、S608に処理を進める。
S608において、学習期間設定部346は、Ｇａより、次のα個のデータを選択してＧｓに追加し、S603に処理を戻す。
【００６９】
一方、上記S606において、学習期間設定部346は、ＡａとＡｓとの差がしきい値ε以下と判定した場合（S606でYesの場合）、S607に処理を進める。
S607において、学習期間設定部346は、Ｇｓに含まれる消耗品情報の時刻の差分の最大値を信頼学習期間とし、予測モデル管理部343に設定し、本フローチャートの処理を終了する。これにより、対象のデバイスの前世代のデバイスのデバイスタイプ用に作成された予測モデルの精度が所定の精度を満たす稼動情報の収集期間を信頼学習期間として設定することができる。
【００７０】
以上、実施例１によれば、予測精度が高く、かつ汎化能力が高いモデルを構築するための適切な学習期間を設定することが可能となる。また、新しいデバイスの予測モデルが完成するまでは、先代のデバイスの予測モデルを用いることで、予測モデルが構築されていない間でも、新しいデバイスの消耗品の交換タイミングの予測も可能となる。
【実施例２】
【００７１】
上述した実施例１では、デバイスの世代間の関係を管理し、対象とするデバイスモデルの予測モデルが構築されるまでは、対象となるデバイスの前世代の予測モデルを用いた。しかし、前世代のデバイスであっても、利用されている地域（国）や、そのデバイスに付与されたオプション（例えばＦＡＸ等）などによって、利用のされ方は大きく変わり、結果、特徴量の分布も変わる。特徴量の分布が異なるデータに対して、同じ予測モデルを適用しても、高い精度での予測はできない。
【００７２】
そこで、実施例２では、予測モデルを選択する際に、世代という条件以外にも、利用地域やオプションの有無等の他の条件も加味する。また、それら複数の条件毎にモデルを作成する。さらに、そのモデルを作成した際の特徴量の分布と、予測対象のデバイスにおける特徴量の分布を比較し、最も近しい特徴量分布を持つ予測モデルを選択して、利用予測モデルに設定する。以下、実施例１と異なる点についてのみ説明し、実施１と同一の部分については説明を省略する。
【００７３】
実施例２の予測モデル作成サーバ105は、特徴量分布推定部347、構成取得部348を有する。また、実施例２の配送指示サーバ106は、特徴量分布推定部365、特徴量分布類似度測定部366を有する。さらに、実施例２では、デバイスモデル管理部342、予測モデル管理部343に、下記の機能を追加する。まず、デバイスモデル管理部342では、デバイスの世代だけではなく、表４に示すように、利用地域や、オプション、国といったデバイスモデルに関連した情報を追加する。
【００７４】
【表４】
2019021097.tif 000006
【００７５】
デバイスモデル（D1）は、表２で説明したデバイスモデル（B1）と同じである。また、前デバイスモデル（D2）は、表２で説明した前デバイスモデル（B2）と同じである。
地域（D3）は、そのデバイスモデルが使用される地域を表す。例えば「ＥＵ」は、ヨーロッパ向けに調整（ローカライズなども含めて）されたものであることを表す。また、オプション（D3）は、そのデバイスに付与されたオプションの内容を表す。国（D5）は、そのデバイスモデルが利用される国を表す。国（D5）は、地域（D3）に比べて、より細かい単位での分類となる。最後に、デバイスモデルＩＤ（D6）は、（D1）〜（D5）の情報の組を一意に表すＩＤとする。なお、デバイスモデル管理部342が管理する情報に、（D1）〜（D5）の情報以外の情報を付け足してもよい。
【００７６】
次に、モデル作成部344は、前述したデバイスモデルや地域などの情報の組毎に消耗品情報をまとめ、その組ごとに予測モデルを作成する。この際、特徴量分布推定部347が、その予測モデルを作る際に利用した特徴量の分布の推定も行う。分布の推定方法としては、最尤法などのパラメトリックな推定を行うか、確率密度推定などのノンパラメトリックな推定を行ってもよい。例えば、特徴量の一つとしては、プリント枚数の変化量などがあげられる。その変化量を確率変数とした場合、その変数の確率分布が正規分布であると仮定すると、推定すべき母数は平均μと分散σ２の２つとなる。これらの母数を、最尤法などの手法を用いて推定する。実際には、特徴量は複数になることが考えられるため、多変量の正規分布の推定となる。予測モデル管理部343では、推定された母数と予測モデルを、表５に示すように管理する。
【００７７】
【表５】
2019021097.tif 000007
【００７８】
デバイスモデルＩＤ（E1）は、デバイスモデル管理部342が保存するデバイスモデルＩＤ（D6）に対応する。予測モデル（E2）は、デバイスモデルＩＤ（E1）が示すデバイスモデルや、地域などの組に該当するデバイスのデータを基に作成された予測モデルである。予測モデルの作成方法については、実施例１と同じである。また、信頼学習期間（Ｅ３）も、実施例１と同様の方法にて設定される。最後に、特徴量分布（E4）は、先に述べた方法で、特徴量の分布の推定結果が設定される。例えば、デバイスモデルＩＤが1の特徴量（x1，x2，・・・）の確率分布p1（x1，x2，・・・）は、平均μ1、分散Σ1の正規分布であることを示す。
【００７９】
最後に、構成取得部348の説明を行う。構成取得部348では、後述する構成管理部382から、デバイスに付与されたオプション等の有無や、その内容、また利用地域などの情報を取得する。構成取得部348が取得した各情報を基に、モデル作成部344がその情報の組ごとに予測モデルを作成し、予測モデル管理部343に保存する。
【００８０】
次に、配送指示サーバ106の特徴量分布推定部365、および特徴量分布類似度測定部366、および構成取得部367の説明を行う。
特徴量分布推定部365は、特徴量分布推定部347と同様の処理を行う。具体的には、予測対象のデバイスの消耗品情報から特徴量を求め、その特徴量分布の推定を行う。ここで、推定された確率分布をpt（x1，x2，・・・）と表記する。
【００８１】
特徴量分布類似度測定部366は、特徴量分布推定部365が推定した確率分布と、予測モデル管理部343に保持される確率分布の中で最も近しいものを算出する。具体的には、まず、特徴量分布類似度測定部366は、予測対象のデバイスのデバイスモデルを基に、その前世代のデバイスモデルを求める。次に、特徴量分布類似度測定部366は、求められた前世代のデバイスモデルの特徴量分布を求める。例えば、予測対象のデバイスモデルがモデルＢであった場合、その前世代のデバイスモデルはモデルＡとなる。モデルＡの予測モデルは複数存在するので、その予測モデル数分の特徴量分布も存在する。具体的には、表５でいうところの、p1（x1，x2，・・・）と、p2（x1，x2，・・・）がそれに当たる。ここで、特徴量分布類似度測定部366は、先に求めた予測対象のデバイスの確率分布pt（x1，x2，・・・）と、p1（x1，x2，・・・）、p2（x1，x2，・・・）のそれぞれの類似度を、カルバック・ライブラー情報量などの指標を用いて算出する。カルバック・ライブラー情報量（DKL）は、数１式によって算出される値であり、２つの確率分布（数１式の場合PおよびQ）の差異を測る尺度となり、この数値が大きいほど、差異が大きいことを表す。
【００８２】
【数１】
2019021097.tif 000008
【００８３】
特徴量分布類似度測定部366が算出したカルバック・ライブラー情報量がもっとも小さい特徴量分布に対応する予測モデルを利用するようにする。
【００８４】
最後に、構成管理サーバ107の各機能について説明する。
構成管理サーバ107は、構成受信部381、および構成管理部382を有する。
構成受信部381は、画像形成装置103が、情報送信部303を介して送信する、自身に設定されている地域情報やオプションの有無を受信し、構成管理部382に保存する。保存形式の例を表６に示す。
【００８５】
【表６】
2019021097.tif 000009
【００８６】
デバイスＩＤ（F1）は、画像形成装置103を一意に識別するためのＩＤである。デバイスモデル（F2）、地域（F3）、オプション（F4）、国（F5）は、デバイスＩＤ（F1）で特定される画像形成装置が利用される地域や、付与されたオプションの内容を表す。
【００８７】
次に、図７、図８を実施例２における予測、および予測モデル構築の処理について説明する。
図７は、実施例２における交換タイミング予測処理の一例を示すフローチャートである。図７及び後述する図８に示すフローチャートの処理は、消耗品管理システム101を構成する情報処理装置のＣＰＵ201が外部メモリ210に格納されたプログラムを必要に応じてＲＡＭ202上にロードして実行することにより実現されるものである。なお、図４と同一のステップには同一のステップ番号を付してあり、説明は省略する。
【００８８】
まず、図７を用いて、交換タイミング予測処理について説明する。
実施例２では、モデル取得部361は、予測対象のデバイスモデルの予測モデルが予測モデル管理部343に存在しないと判定した場合（S402でNoの場合）、S701に処理を進める。
【００８９】
S701において、特徴量分布推定部347は、予測対象デバイスの特徴量分布を、最尤法や密度推定などの手法を用いて推定する。
次にS702において、適切モデル判断部345は、予測モデル管理部343より、対象デバイスモデルの親デバイスモデルに対応する特徴量分布を取得する。
【００９０】
次にS703において、適切モデル判断部345は、上記S701とS702で求めた特徴量分布の差異をカルバック・ライブラー情報量などの指標をもとに、算出する。
次にS704において、適切モデル判断部345は、上記S703で求めた差異のうち、最も小さい値となる特徴量分布に対応する予測モデルを、利用予測モデルに設定し、S406に処理を進める。
【００９１】
次に、図８を用いて、予測モデル構築処理について説明する。
図７は、実施例２の予測モデル構築処理の一例を示すフローチャートである。なお、図５と同一のステップには同一のステップ番号を付してあり、説明は省略する。実施例２では、S501の後、S801に処理を進める。
【００９２】
S801において、構成取得部348は、構成管理部382から、各デバイスに紐づくオプションや利用地域といった情報を取得し、S501で取得した消耗品情報をこの組ごとにグルーピングし、S502に処理を進める。なお、以下の処理は、本処理で取得した消耗品情報を、本処理でグルーピングされた各グループに対して処理を行う。処理対象の組を、対象デバイスモデルと呼称する。
【００９３】
実施例２では、対象デバイスモデルの予測モデルが存在しないと判定した場合（S502でNoの場合）、S802に処理を進める。
S802において、モデル作成部344は、デバイスモデル管理部342より、対象デバイスモデルの前世代となるデバイスモデルに紐づく各種情報を取得する。表４で説明したように、本実施例では、同じデバイスモデルであっても地域やオプションによっても予測モデルを分割する。そのため、本処理で取得される情報は、（デバイスモデル（Ｄ１）、前デバイスモデル（Ｄ２）、地域（Ｄ３）、オプション（Ｄ４）、国（Ｄ５））という情報の組が複数取得される。
【００９４】
次にS803において、モデル作成部344は、上記S801で取得した情報の各組に対応する予測モデルで、信頼学習期間が設定されているか否かを確認する。モデル作成部344は、前世代のデバイスモデルの信頼学習期間が設定されていると判定した場合（S803でYesの場合）、S804に処理を進める。
【００９５】
一方、上記S803において、モデル作成部344は、前世代のデバイスモデルの信頼学習期間が設定されていないと判定した場合（S803でNoの場合）、S506において、信頼学習期間を算出下の値、S804に処理を進める。
【００９６】
S804において、適切モデル判断部345は、消耗品情報取得部341が取得したデータに含まれるデータの期間が、上記S802もしくはS506にて取得された複数の信頼学習期間のいずれよりも長いか否かを確認する。適切モデル判断部345は、対象デバイスモデルの消耗品情報のデータの期間が上記複数の信頼学習期間のいずれよりかよりも長くないと判定した場合（S804でNoの場合）、本フローチャートの処理を終了する。この場合、予測モデルは作成されない。
【００９７】
一方、上記S804において、適切モデル判断部345は、対象デバイスモデルの消耗品情報のデータの期間が上記複数の信頼学習期間のいずれよりも長いと判定した場合（S804でYesの場合）、S805に処理を進める。
【００９８】
S805において、モデル作成部344は、対象デバイスモデルの消耗品情報を基に、特徴量を求め、その特徴量を学習することで、対象デバイスモデルの予測モデルを構築する。
次にS806において、特徴量分布推定部347は、対象デバイスモデルの特徴量分布を推定する。
【００９９】
次にS807において、適切モデル判断部345は、上記S805で作成した予測モデルを用いて、対象デバイスモデルの消耗品情報を分類し、その精度を算出する。ここで算出された精度をＡ1と表記する。
【０１００】
次にS808において、適切モデル判断部345は、予測モデル管理部343から、対象デバイスモデルの前デバイスモデルに関連する予測モデルを全て取得し、それらの予測モデルを用いて、対象デバイスモデルの消耗品情報を分類し、その精度をそれぞれ算出する。前デバイスモデルに紐づく予測モデルが複数あるため、それぞれの精度を算出し、その中で最も精度が高いものをＡ２とする。
【０１０１】
次にS809において、適切モデル判断部345は、上述のＡ１とＡ２の精度を比較し、その大小を確認する。適切モデル判断部345は、Ａ1のほうが大きい（Ａ１＞Ａ２）、つまり対象デバイスモデル用に作成した予測モデルの精度が高いと判定した場合（S809でYesの場合）、S810に処理を進める。
S810において、モデル作成部344は、作成した予測モデルを予測モデル管理部343に保存する。
またS811において、特徴量分布推定部は、推定した特徴量の分布を予測モデル管理部343に保存し、本フローチャートの処理を終了する。
【０１０２】
一方、上記S809において、適切モデル判断部345は、Ａ1のほうが大きくない（Ａ１≦Ａ２）、つまり対象デバイスモデル用に作成した予測モデルの精度が低いと判定した場合（S809でNoの場合）、本フローチャートの処理を終了する。この場合、作成した予測モデル、推定した特徴量の分布は予測モデル管理部343に保存されない。
【０１０３】
以上、実施例２によれば、前デバイスモデルの予測モデルを選択する際に、世代間の関係だけではなく、利用地域やオプションと言った追加の情報を考慮した上で、適切な予測モデルを選択することが可能となる。
【実施例３】
【０１０４】
上述した実施例２では、予測モデルを選択する際に、特徴量分布が最も近い予測モデルを選択するようにした。ここで、選択する際に、特徴量の分布の類似度だけではなく、デバイスの構成が同じであれば、必然的に同じような予測モデルになると考えられる。そこで、実施例３では、予測モデルを選択する際に、予測対象のデバイスの構成を考慮することとする。
【０１０５】
実施例３の配送指示サーバ106は、構成取得部367を有する。構成取得部367は、構成取得部348と同様に、構成管理部382よりデバイスごとの構成情報を取得する。構成取得部367が取得した構成を基に、モデル取得部361は、デバイスモデル管理部342よりデバイスモデルＩＤを取得し、そのＩＤをもとに、予測モデル管理部343より予測モデルを取得する。
【０１０６】
次に、図９を用いて、実施例３における予測の処理について説明する。
図９は、実施例３の予測モデル構築処理の一例を示すフローチャートである。なお、図７と同一のステップには同一のステップ番号を付してあり、説明は省略する。
実施例３では、モデル取得部361は、予測対象のデバイスモデルの予測モデルが予測モデル管理部343に存在しないと判定した場合（S402でNoの場合）、S901に処理を進める。
【０１０７】
S901において、構成取得部367は、構成管理部382より、予測対象のデバイスの構成情報を取得する。
次にS902において、モデル取得部361は、まず上記S901で取得した構成情報に含まれるデバイスモデルの前世代のデバイスモデルで、且つ、同じ構成を持つデバイスモデルＩＤを取得する。さらに、モデル取得部361は、上記取得したデバイスモデルＩＤに紐づく予測モデルが、予測モデル管理部343に存在するか否かを確認する。モデル取得部361は、上記取得したデバイスモデルＩＤに紐づく予測モデルが存在しないと判定した場合（S902でNoの場合）、S701に処理を進める。
【０１０８】
一方、モデル取得部361は、上記取得したデバイスモデルＩＤに紐づく予測モデルが存在すると判定した場合（S902でYesの場合）、S903に処理を進める。
S903において、モデル取得部361は、上記S902で取得した予測モデルを利用予測モデルに設定し、S406に処理を進める。
【０１０９】
なお、図９では、予測対象のデバイスと構成（地域、オプション、国）の全てが同じ前世代のデバイスモデルを暫定的に利用する構成について説明した。しかし、予測対象のデバイスと構成（地域、オプション、国）の全てが同じ前世代のデバイスのデバイスモデルが存在しない場合には、該構成の少なくともいずれかが同じ前世代のデバイスのデバイスモデルを暫定的に利用するようにしてもよい。
【０１１０】
以上、実施例３によれば、前デバイスモデルの予測モデルを選択する際に、予測対象のデバイスの構成を考慮した予測モデルを選択することが可能となる。
【０１１１】
以上のように、各実施例によれば、新しくリリースされたデバイス等のように、まだ予測モデルが構築されていない場合でも、先代のモデルのデバイスタイプ用に構築された予測モデルを暫定的に用いて予測を行うことができる。また、予測モデルを構築する場合には、構築済みのモデルの構築期間を基に適切な学習期間を算出し、予測精度が高くかつ汎化能力が高いモデルを構築することができる。従って、新しくリリースされたデバイス等でも、適切な予測を行うことができる。
【０１１２】
なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されていてもよい。
以上、一実施形態について示したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
また、上記各実施例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【０１１３】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施例の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。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、1つの機器からなる装置に適用してもよい。
本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形（各実施例の有機的な組合せを含む）が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。即ち、上述した各実施例及びその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【図１】
2019021097.tif 000010
【図２】
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【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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