(57)【要約】      （修正有）【課題】提供されるサービスを実行するに当たって、当該サービスに応じたサンプルデータで試行できるようにする。【解決手段】データ処理装置は、データ処理をクラウドサービスを介して行う。クラウドサービスは、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）、文書の翻訳、文書の差分検出など、複数提供される。データ処理装置は、試行するクラウドサービスの種別に応じたサンプルデータを抽出し、当該種別に応じた送信先に送信した後、試行結果を示す試行データに基づいて各サービスの品質を評価する。【選択図】図６
2015084160.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
元データの内容から提供される処理に応じた試行データを抽出する抽出手段と、
前記試行データを複数の前記処理の提供手段に送信する第１の送信手段と、
前記送信された試行データに対する前記処理の提供手段による試行結果を受信して評価する評価手段と、
前記評価の結果に基づいて前記元データの処理の提供手段を前記複数の処理の提供手段から選択する選択手段と
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記処理は、複数の種別の処理を含み、
提供される前記処理の前記種別を選択する選択手段を備え、
前記抽出手段は、前記選択手段により選択された種別に応じた前記試行データを抽出する
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記処理は、複数の種別の処理を含み、同一の前記種別について複数提供され、
前記抽出手段は、同一の前記種別について共通の前記試行データを抽出する
請求項１又は２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記受信手段により受信された試行結果を出力する出力手段を備える
請求項１ないし３のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記処理を登録する登録手段であって、登録される処理の前記種別が新規な場合に当該処理を前記試行データとともに登録する登録手段を備える
請求項２又は３に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記登録手段は、前記試行データと、当該試行データに対する前記処理の実行結果の基準を表す基準データとを登録し、
前記評価手段は、受信した試行結果を前記基準データに基づいて評価する
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
同一の前記種別の前記処理が複数の提供手段により提供される場合に、前記元データを前記評価手段による評価結果に応じた前記提供手段に送信する第２の送信手段を備える
請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記試行データの送信から前記試行結果の受信までに要する時間を計測する計測手段を備え、
前記評価手段は、前記受信手段により受信された試行結果を前記基準データと前記計測手段により計測された時間とに基づいて評価する
請求項６又は７に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記元データの機密度を判定する第１の判定手段と、
前記処理の安全度を提供者毎に判定する第２の判定手段と、
前記元データを、前記第１の判定手段により判定された機密度と前記第２の判定手段により判定された安全度とに応じた前記提供者に送信する第２の送信手段とを備える
請求項１ないし６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記抽出手段は、前記元データの一部を前記試行データとして抽出する
請求項１ないし９のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記データは、複数ページの文書を表し、
前記抽出手段は、前記複数ページの文書のうちのユーザによって選択されたページの文書を前記試行データとして用いる
請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記処理は、複数の種別の処理を含み、
前記抽出手段は、前記データから前記種別に応じた前記一部を抽出する
請求項１０又は１１に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
コンピュータを、
元データの内容から提供される処理に応じた試行データを抽出する抽出手段と、
前記試行データを複数の前記処理の提供手段に送信する第１の送信手段と、
前記送信された試行データに対する前記処理の提供手段による試行結果を受信して評価する評価手段と、
前記評価の結果に基づいて前記元データの処理の提供手段を前記複数の処理の提供手段から選択する選択手段
として機能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、データ処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザ自身が用意していたコンピュータ資源をネットワークを介して提供するサービスがある。このようなサービスは、クラウドサービスとも呼ばれる。例えば、特許文献１には、ネットワークを介して接続されたデータ保管装置にデータを保管するサービスについて記載されている。
また、処理装置において、当該装置で処理を実行するに当たってサンプル用のデータを用いて処理を実行することも従来知られている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１４６２９３号公報
【特許文献２】特開２００８−１７３８４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、提供されるサービスを実行するに当たって、当該サービスに応じたサンプルデータで試行できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１に係るデータ処理装置は、元データの内容から提供される処理に応じた試行データを抽出する抽出手段と、前記試行データを複数の前記処理の提供手段に送信する第１の送信手段と、前記送信された試行データに対する前記処理の提供手段による試行結果を受信して評価する評価手段と、前記評価の結果に基づいて前記元データの処理の提供手段を前記複数の処理の提供手段から選択する選択手段とを備える構成を有する。
【０００６】
本発明の請求項２に係るデータ処理装置は、請求項１に記載の構成において、前記処理は、複数の種別の処理を含み、提供される前記処理の前記種別を選択する選択手段を備え、前記抽出手段は、前記選択手段により選択された種別に応じた前記試行データを抽出する構成を有する。
本発明の請求項３に係るデータ処理装置は、請求項１又は２に記載の構成において、前記処理は、複数の種別の処理を含み、同一の前記種別について複数提供され、前記抽出手段は、同一の前記種別について共通の前記試行データを抽出する構成を有する。
本発明の請求項４に係るデータ処理装置は、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の構成において、前記受信手段により受信された試行結果を出力する出力手段を備える構成を有する。
本発明の請求項５に係るデータ処理装置は、請求項２又は３に記載の構成において、前記処理を登録する登録手段であって、登録される処理の前記種別が新規な場合に当該処理を前記試行データとともに登録する登録手段を備える構成を有する。
本発明の請求項６に係るデータ処理装置は、請求項５に記載の構成において、前記登録手段は、前記試行データと、当該試行データに対する前記処理の実行結果の基準を表す基準データとを登録し、前記評価手段は、受信した試行結果を前記基準データに基づいて評価する構成を有する。
本発明の請求項７に係るデータ処理装置は、請求項６に記載の構成において、同一の前記種別の前記処理が複数の提供手段により提供される場合に、前記元データを前記評価手
段による評価結果に応じた前記提供手段に送信する第２の送信手段を備える構成を有する。
本発明の請求項８に係るデータ処理装置は、請求項６又は７に記載の構成において、前記試行データの送信から前記試行結果の受信までに要する時間を計測する計測手段を備え、前記評価手段は、前記受信手段により受信された試行結果を前記基準データと前記計測手段により計測された時間とに基づいて評価する構成を有する。
本発明の請求項９に係るデータ処理装置は、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の構成において、前記元データの機密度を判定する第１の判定手段と、前記処理の安全度を提供者毎に判定する第２の判定手段と、前記元データを、前記第１の判定手段により判定された機密度と前記第２の判定手段により判定された安全度とに応じた前記提供者に送信する第２の送信手段とを備える構成を有する。
本発明の請求項１０に係るデータ処理装置は、請求項１ないし９のいずれか１項に記載の構成において、前記抽出手段は、前記元データの一部を前記試行データとして抽出する構成を有する。
本発明の請求項１１に係るデータ処理装置は、請求項１０に記載の構成において、前記データは、複数ページの文書を表し、前記抽出手段は、前記複数ページの文書のうちのユーザによって選択されたページの文書を前記試行データとして用いる構成を有する。
本発明の請求項１２に係るデータ処理装置は、請求項１０又は１１に記載の構成において、前記処理は、複数の種別の処理を含み、前記抽出手段は、前記データから前記種別に応じた前記一部を抽出する構成を有する。
【０００７】
本発明の請求項１３に係るプログラムは、コンピュータを、元データの内容から提供される処理に応じた試行データを抽出する抽出手段と、前記試行データを複数の前記処理の提供手段に送信する第１の送信手段と、前記送信された試行データに対する前記処理の提供手段による試行結果を受信して評価する評価手段と、前記評価の結果に基づいて前記元データの処理の提供手段を前記複数の処理の提供手段から選択する選択手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００８】
請求項１、１３に係る発明によれば、提供される処理を実行するに当たって、当該処理に応じた試行データで試行することが可能である。
請求項２に係る発明によれば、処理の種別に応じて試行データを異ならせることが可能である。
請求項３に係る発明によれば、同一の種別の処理について共通の試行データで試行を行うことが可能である。
請求項４に係る発明によれば、ユーザが試行結果を確認することが可能である。
請求項５に係る発明によれば、処理の種別に適した試行データを試行に用いることが可能である。
請求項６に係る発明によれば、ユーザが試行結果を確認する必要がなくなる。
請求項７に係る発明によれば、評価結果に応じた提供手段に元データを送信することが可能である。
請求項８に係る発明によれば、試行データの送信から試行結果の受信までに要する時間を評価の基準にすることが可能である。
請求項９に係る発明によれば、元データの機密度に応じて送信先を変えることが可能である。
請求項１０に係る発明によれば、実際に処理を利用する元データを用いて試行を行うことが可能である。
請求項１１に係る発明によれば、試行に用いる元データをユーザが選択することが可能である。
請求項１２に係る発明によれば、処理の種別に応じて試行データを異ならせる
ことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】データ処理システムの構成を例示する図
【図２】データ処理装置のハードウェア構成を例示したブロック図
【図３】データ処理装置の主要な機能的構成を示すブロック図
【図４】元データの送信先を示す対応表を例示する図
【図５】データ処理装置の機能的構成を示すブロック図
【図６】試行処理を例示するフローチャート
【図７】実行処理を例示するフローチャート
【図８】データ処理装置の機能的構成を示すブロック図
【図９】機密度判定表を例示する図
【図１０】安全度判定表を例示する図
【図１１】実行処理を例示するフローチャート
【図１２】データ処理装置の機能的構成を示すブロック図
【図１３】試行処理を例示するフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［基本構成］
図１は、本発明の一実施形態であるデータ処理システム１０の構成を例示する図である。データ処理システム１０は、データ処理をクラウドサービスを介して行うシステムである。ここにおいて、データ処理とは、画像処理とテキスト処理とを含むものをいい、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）、文書の翻訳、文書の差分検出などがこれに該当する。また、クラウドサービスとは、クラウドコンピューティングを用いて提供されるサービスをいい、本実施形態においてはネットワークを介して上記データ処理を実行するサービスを意味する。
【００１１】
データ処理システム１０は、データ処理装置１００と複数のサーバ装置２００とを備え、これらを通信回線３００（インターネット等）を介して接続した構成である。なお、データ処理システム１０は、図１では１つのデータ処理装置１００のみが図示されているが、２以上のデータ処理装置１００を含んで構成されてもよい。また、データ処理システム１０は、パーソナルコンピュータなどの他のコンピュータ装置を含んで構成されてもよい。
【００１２】
サーバ装置２００は、クラウドサービスを提供するためのコンピュータ装置である。サーバ装置２００は、それぞれが異なるサービス（処理）を提供する提供手段の一例に相当する。本実施形態において、サーバ装置２００によって提供されるサービスは、複数の種別のサービスがあり、また、同一の種別について複数の提供者によって提供されてもよい。複数の提供者から同一の種別のサービスが提供される場合、提供者毎に品質などが異なることがある。例えば、文書を翻訳するサービスが提供される場合、提供者毎に翻訳の精度や対応言語が異なることがある。
【００１３】
データ処理装置１００は、サーバ装置２００に対するクライアント装置として機能するコンピュータ装置であり、サーバ装置２００に処理対象のデータ（以下「元データ」という。）を送信する装置である。データ処理装置１００は、本実施形態においては、文書を読み取り、読み取った文書の画像データを生成する機能、画像データが示す画像を用紙に形成する機能などを備えた画像形成装置であるとする。
【００１４】
図２は、データ処理装置１００のハードウェア構成を例示したブロック図である。同図に示したように、データ処理装置１００は、制御部１０１と、記憶部１０２と、操作部１
０３と、表示部１０４と、画像読取部１０５と、画像形成部１０６と、通信部１０７と、画像処理部１０８とを備える。また、データ処理装置１００の各部は、バス１０９に接続されており、このバス１０９を介して各種データの授受を行う。
【００１５】
制御部１０１は、データ処理装置１００の各部の動作を制御する手段である。制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算処理装置と、ＲＯＭ（Read Only
Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記録媒体（主記憶装置）とを備える。ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されている制御プログラムを読み出し、ＲＡＭを作業エリアにして制御プログラムを実行する。制御部１０１は、このように制御プログラムを実行することにより、用紙に画像を形成すること、文書を読み取って文書の画像データを生成すること、通信回線４０を介して他の装置と通信を行うことなどを実現する。
【００１６】
記憶部１０２は、データを記憶する手段である。記憶部１０２は、ハードディスク、フラッシュメモリなどの記録媒体（補助記憶装置）を備え、通信部１０７で受信したデータやデータ処理装置１００で生成されたデータなどを記憶する。また、記憶部１０２は、いわゆるメモリーカードやＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの着脱可能な記録媒体（リムーバブルメディア）と、その記録媒体にデータを読み書きする手段とを含んで構成されてもよい。
【００１７】
操作部１０３は、ユーザの操作を受け付ける手段である。操作部１０３は、操作子（ボタン、キーなど）を備え、押下された操作子に応じた制御信号を制御部１０１に供給する。また、操作部１０３は、表示部１０４と、表示部１０４の表示面に重ねて設けられたセンサとを備え、押圧した位置に応じた制御信号を制御部１０１に供給するタッチパネルによって構成されてもよい。
【００１８】
表示部１０４は、情報を表示する手段である。表示装置として例えば液晶ディスプレイを有している。表示部１０４は、制御部１０１の制御の下、データ処理装置１００を操作するためのメニュー画面やデータ処理装置１００に関するデータなどを表示する。
【００１９】
画像読取部１０５は、文書を読み取って画像データに変換する手段である。画像読取部１０５は、文書を光学的に読み取り、読み取った文書の画像を表す画像データを生成する画像読取装置を備えている。画像読取部１０５は、生成した画像データを画像処理部１０８に供給する。
【００２０】
画像形成部１０６は、画像を形成する手段である。画像形成部１０６は、電子写真方式によって紙などの記録媒体にトナー像を形成する画像形成機構を具備している。なお、画像形成機構は、電子写真方式に限らず、インクジェット方式などの他の記録方式が用いられてもよい。
【００２１】
通信部１０７は、データを送受信する手段である。通信部１０７は、通信回線３００に接続されており、通信回線３００に接続されている他の装置と通信を行う通信インターフェースとして機能する。
【００２２】
画像処理部１０８は、画像データに対して画像処理を実行する手段である。ここでいう画像処理とは、例えば、色補正や階調補正である。画像処理部１０８は、画像処理が施された画像データを画像形成部１０６に供給する。
【００２３】
データ処理システム１０の構成は、以上のとおりである。この構成のもと、ユーザは、データ処理装置１００を介してクラウドサービスを利用することができる。ユーザは、例えば、画像読取部１０５で文書をスキャンして得られた画像データをクラウドサービスを
用いて加工して加工されたデータを受け取り、加工されたデータに応じた画像を用紙に形成したり、他の装置に転送したりする。
【００２４】
サーバ装置２００は、データ処理装置１００から元データを受信すると、各々が提供するサービスに応じたデータ処理を実行することによってデータを加工する。本実施形態において提供されるクラウドサービスは、「ＯＣＲサービス」、「翻訳サービス」及び「差分検出サービス」の３種類である。
【００２５】
ＯＣＲサービスは、画像データが表す画像に含まれる文字を認識し、認識された文字を表すテキストデータを出力するサービスである。翻訳サービスは、文書をスキャンして得られる元データに含まれるある言語の文字列を認識し、これをあらかじめ決められた別の言語に翻訳して出力するサービスである。なお、翻訳サービスによって翻訳する言語は、ユーザによって選択されてもよい。差分検出サービスは、元データとして２つのデータを用いて、これらの異同を判断してその差分を検出するサービスである。ここでいう差分は、文字の違い（誤字、脱字など）であってもよいし、画像や色の違いであってもよいし、文字や画像の位置のずれ（違い）であってもよい。
【００２６】
また、データ処理装置１００は、クラウドサービスを利用するに際し、それぞれのクラウドサービスを試行する。クラウドサービスの試行は、サンプルデータを用いて行われる。サンプルデータは、元データとは異なるあらかじめ用意されたデータである場合と、元データの一部である場合とがある。データ処理装置１００は、サンプルデータを用いた試行結果に基づき、元データの送信先を決定したり、利用するサービス（すなわち提供者）をユーザに選択させたりする。
【００２７】
なお、データ処理装置１００が試行を行うタイミングは、特に限定されない。例えば、データ処理装置１００は、１日１回とか、数時間おきといったような定期的なタイミングで試行を行ってもよいし、電源の投入時などに試行を行ってもよい。あるいは、データ処理装置１００は、ユーザから元データを受け付ける度に試行を行ってもよい。
【００２８】
図３は、データ処理装置１００の主要な機能的構成を示すブロック図である。同図に示す構成は、以下に示す動作例のいずれにも共通する基本的な構成要素である。データ処理装置１００は、制御部１０１が制御プログラムを実行することにより、受付手段１１１、選択手段１１２、抽出手段１１３、送信手段１１４、受信手段１１５及び出力手段１１６を実現する。
【００２９】
受付手段１１１は、元データを受け付ける手段である。すなわち、受付手段１１１は、クラウドサービスによる処理対象となるデータを受け付ける。受付手段１１１は、例えば、画像読取部１０５によって生成され、画像処理部１０８によって画像処理が実行された画像データを元データとして受け付ける。あるいは、受付手段１１１は、通信回線３００を介して他のコンピュータ装置から元データを受け付けてもよいし、リムーバブルメディアに記憶されたデータを読み出してこれを元データとしてもよい。なお、受付手段１１１は、暗号化された元データを受け付けた場合には、これを復号する機能を有する。
【００３０】
選択手段１１２は、サービスの種別（種類）を選択する手段である。選択手段１１２は、例えば、ユーザの操作に応じて、ユーザが利用するクラウドサービスの種別を選択する。この場合、選択手段１１２は、提供可能なサービス、すなわち「ＯＣＲサービス」、「翻訳サービス」及び「差分検出サービス」の３種類のサービスを選択肢として提示し、ユーザに選択を促す。なお、選択手段１１２は、ユーザの操作によらずに、例えば元データの種類（データフォーマット等）に基づいてサービスの種別を選択してもよい。
【００３１】
抽出手段１１３は、サンプルデータを抽出する手段である。抽出手段１１３は、ユーザに提供されるクラウドサービスに応じたサンプルデータを抽出する。抽出手段１１３が抽出するサンプルデータは、クラウドサービスの種別毎に異なり得る。
【００３２】
送信手段１１４は、データの送信を制御する手段であり、具体的には、クラウドサービスの提供者（すなわちサーバ装置２００）へのデータの送信を制御する手段である。送信手段１１４は、より詳細には、抽出手段１１３により抽出されたサンプルデータを送信する手段（第１の送信手段）と、受付手段１１１により受け付けられた元データを送信する手段（第２の送信手段）とを含んで構成されている。送信手段１１４は、通信部１０７を制御し、これを介することによってこれらのデータを送信する。
【００３３】
図４は、元データの送信先を示す対応表を例示する図である。送信手段１１４は、このような対応表に基づいて元データの送信先のサーバ装置２００又はサービスを決定する。図４に示すように、対応表には、それぞれのサービスの種別と、送信先のサーバ装置２００又はサービスを示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）とが対応付けて記述されている。この例は、ＯＣＲサービスを提供する提供者は、３社あり、それぞれのＵＲＬが「http://xxx.com/a/」、「http://yyy.biz」、「http://zzz.net」であることを示している。なお、図４に示すように、同一の提供者（http://xxx.com）によって異なる種別のクラウドサービスが提供されてもよい。
【００３４】
受信手段１１５は、データの受信を制御する手段である。受信手段１１５は、サーバ装置から送信されたデータを、通信部１０７を介して受信する。受信手段１１５が受信するデータは、クラウドサービスの試行結果を表すデータと、クラウドサービスの実行結果を表すデータとを含む。
【００３５】
出力手段１１６は、データを出力する手段である。出力手段１１６は、例えば、受信手段１１５により受信されたサービスの試行結果（又は実行結果）を出力する。なお、本実施形態において、出力手段１１６による出力とは、ユーザが視認できるようにデータを可視化することを含み、具体的には、表示部１０４による表示と画像形成部１０６による画像形成とを含む。ただし、出力手段１１６は、これに限らず、例えば図示しない他の装置にデータを転送したり、記憶部１０２にデータをファイルとして保存したりするものであってもよい。
【００３６】
なお、図３に示す構成の一部は、本発明の実施に必須の構成要素ではない。例えば、選択手段１１２は、提供されるサービスの種別が１種類である場合には不要である。また、サービスの試行結果（又は実行結果）を可視化する必要がない場合（例えば、後述する動作例１のようにデータ処理装置１００で評価が行われる場合）には、出力手段１１６も必須ではない。
【００３７】
データ処理装置１００は、このような構成により、サンプルデータによるクラウドサービスの試行を行う。データ処理装置１００は、より詳細には、以下に示す動作例に従って動作する。なお、データ処理装置１００は、これらの動作例のいずれかの動作のみを行うものであってもよいが、いずれの動作も可能なように構成されてもよい。
【００３８】
［動作例１］
本動作例は、サンプルデータをユーザが登録する場合の例である。また、本動作例は、サンプルデータに加え、当該サンプルデータに対するクラウドサービスの実行結果の基準を表す基準データを登録し、この基準データに基づいてサンプルデータによる試行結果を評価するものでもある。
【００３９】
図５は、本動作例におけるデータ処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。図５において、図３と同一の符号が付された構成要素は、それぞれ共通の機能を有するものである（以下の動作例においても同様）。データ処理装置１００は、本動作例において、受付手段１１１、選択手段１１２、抽出手段１１３、送信手段１１４及び受信手段１１５に相当する機能に加え、登録手段１２１、評価手段１２２及び計測手段１２３に相当する機能を実現する。
【００４０】
登録手段１２１は、クラウドサービスを登録する手段である。登録手段１２１は、既存の提供者以外の新規な提供者の登録を受け付け、これをサンプルデータ（及び元データ）の送信先に新たに含めるようにする。具体的には、登録手段１２１は、対応表ＴＢ１（図４参照）に新規な提供者のＵＲＬと当該提供者により提供されるサービスの種別を追加することにより、当該サービスの登録を受け付ける。
【００４１】
また、登録手段１２１は、登録されるクラウドサービスの種別が新規である場合、すなわちこれまでに登録されていない種別のクラウドサービスが登録される場合に、当該種別のサンプルデータ及び基準データの登録をあわせて受け付ける。サンプルデータとしては、当該種別のクラウドサービスを適切に評価できるものが適宜用いられる。また、基準データは、例えば、当該種別のクラウドサービスの実行結果として理想的なものが用いられるが、評価手段１２２による評価の際に基準として用いることができればどのようなものであってもよい。サンプルデータ及び基準データは、対応表ＴＢ１とともに記憶部１０２に記憶される。なお、登録手段１２１による登録は、ユーザによって行われてもよいが、データ処理装置１００の管理者などによって行われてもよい。
【００４２】
評価手段１２２は、サンプルデータに対するクラウドサービスの試行結果を評価する手段である。換言すれば、評価手段１２２は、提供者毎のクラウドサービスの品質を評価する手段である。評価手段１２２は、受信手段１１５により受信された試行結果を基準データに基づいて評価する。評価手段１２２による評価方法は、サービスの種別に応じて異なる。例えば、評価手段１２２は、ＯＣＲサービスであれば、文字認識の精度、すなわち文字を正しく認識できた割合によって評価し、翻訳サービスであれば、基準データが示す文字列（すなわちサンプルデータに対する翻訳文）との一致の度合いによって評価する。また、評価手段１２２は、計測手段１２３による計測結果を参照し、これに基づいて評価を行ってもよい。
【００４３】
計測手段１２３は、サンプルデータを送信してから試行結果を受信するまでに要する時間（以下「所要時間」という。）を計測する手段である。すなわち、計測手段１２３は、サービスが提供されるスピードを計測する。サービスのスピードを品質の一指標とする場合、評価手段１２２は、サービスの試行結果を、基準データと所要時間とに基づいて評価する。なお、評価手段１２２は、サービスのスピードを品質の指標に含めなくてもよい。
【００４４】
本動作例において、送信手段１１４は、評価手段１２２による評価結果に基づいて元データの送信先を決定する。例えば、送信手段１１４は、評価手段１２２による評価結果が最良であった提供者のサーバ装置２００に元データを送信する。
【００４５】
図６及び図７は、本動作例においてデータ処理装置１００が実行する処理を例示するフローチャートである。図６は、サンプルデータを用いてクラウドサービスを試行する処理（以下「試行処理」という。）を示すフローチャートであり、図７は、元データを用いてクラウドサービスを実行する処理（以下「実行処理」という。）を示すフローチャートである。
【００４６】
試行処理は、実行処理とは無関係に適当なタイミングで実行されてもよいが、実行処理
が行われる毎（実行前又は実行後）に実行されてもよい。なお、クラウドサービスの内容が提供者毎に適宜更新（改善）される場合があることを考慮すると、試行処理は、より正確な評価結果を得るためには実行処理が行われる前に毎回実行されることが望ましいといえる。また、試行処理は、ここではクラウドサービスの種別毎に実行される処理として説明されるが、全ての種別についてまとめて実行されてもよい。
【００４７】
図６に示す試行処理において、データ処理装置１００の制御部１０１は、試行するクラウドサービスの種別に応じたサンプルデータを抽出する（ステップＳａ１）。制御部１０１は、記憶部１０２に記憶されたサンプルデータのうち、試行するクラウドサービスの種別に対応付けられているサンプルデータを抽出する。
【００４８】
次に、制御部１０１は、ステップＳａ１において抽出したサンプルデータを、試行するクラウドサービスの種別に応じた送信先（すなわちサーバ装置２００）に送信する（ステップＳａ２）。制御部１０１は、記憶部１０２に記憶された対応表を参照することによって送信先のＵＲＬを特定し、特定したＵＲＬ宛てにサンプルデータを送信する。また、制御部１０１は、サンプルデータの送信に合わせ、所要時間の計測を開始する（ステップＳａ３）。なお、制御部１０１は、同一のサービスについて複数の送信先がある場合には、それぞれの送信先にサンプルデータを送信する。
【００４９】
制御部１０１は、複数の送信先にサンプルデータを送信した場合、試行結果を受信したものから順番に評価する。すなわち、制御部１０１は、試行結果を示すデータ（以下「試行データ」という。）が送信されてきたか否かを判断し（ステップＳａ４）、この判断を試行データを受信するまで繰り返す。そして、制御部１０１は、いずれかの送信先から試行データを受信したら、当該送信先についての所要時間の計測を終了し、所要時間を特定する（ステップＳａ５）。
【００５０】
制御部１０１は、試行データと所要時間とに基づいて、送信先の提供者によるクラウドサービスの品質を評価する（ステップＳａ６）。制御部１０１は、試行データを基準データを比較することにより評価を行う。制御部１０１は、あらかじめ決められた規則に従ってクラウドサービスの品質を評価し、評価結果を数値化する。そして、制御部１０１は、数値化した評価結果を記憶部１０２に記録する（ステップＳａ７）。ステップＳａ７において記録される評価結果のことを、以下においては「評価値」という。
【００５１】
クラウドサービスの評価方法は、特に限定されないが、例えば次のような方法がある。評価対象のクラウドサービスがＯＣＲサービスであるとすると、制御部１０１は、試行データにより得られるテキストデータ（すなわちＯＣＲサービスにより認識された文字）と、あらかじめ登録された基準データにより得られるテキストデータとを比較し、文字の一致度を算出し、これを評価値とする。ここでいう一致度は、例えば、テキストデータに含まれる全文字数に対する一致した文字数の比率である。このとき制御部１０１は、試行データをＯＣＲ処理の難易度に応じて区画分けし、それぞれの区画に難易度に応じた重み付けを行った評価値を算出してもよい。また、制御部１０１は、このようにして得られた評価値に対して、所要時間に応じた数値を加算（ないし減算）することによってクラウドサービスを総合的に評価する。なお、制御部１０１は、試行データに基づく評価結果のみを用い、所要時間に基づく評価を行わずにクラウドサービスの品質を評価してもよい。
【００５２】
評価値を記録したら、制御部１０１は、試行処理を終了するか否かを判断する（ステップＳａ８）。具体的には、制御部１０１は、サンプルデータを送信した全ての送信先を評価済みであるか否かを判断する。制御部１０１は、サンプルデータを送信した全ての送信先を評価済みであれば、試行処理を終了する。一方、未評価の送信先がまだあれば、制御部１０１は、ステップＳａ４以降の処理を繰り返す。すなわち、制御部１０１は、未評価
の送信先から試行データを受信したか否かを判断し、試行データを受信したら、当該送信先の提供者によるクラウドサービスの品質を評価する。
【００５３】
データ処理装置１００は、このように試行処理を実行することにより、その後に実行される実行処理に備える。データ処理装置１００は、ユーザから元データを受け付けると実行処理を開始する。データ処理装置１００は、実行処理においては、試行処理によって得られた評価値を用いる。
【００５４】
図７に示す実行処理において、データ処理装置１００の制御部１０１は、ユーザから元データを受け付ける（ステップＳｂ１）。上述したように、元データは、画像読取部１０５を用いて文書をスキャンすることで得られてもよいが、通信回線４００を介して他のコンピュータ装置から送信されたり、リムーバブルメディアから読み出されたりして得られてもよい。また、制御部１０１は、受け付けた元データに対して実行する処理の種別についても、あわせて受け付ける。これにより、制御部１０１は、これから実行するクラウドサービスの種別を特定する（ステップＳｂ２）。
【００５５】
次に、制御部１０１は、元データの送信先を決定する（ステップＳｂ３）。制御部１０１は、ユーザによって指定された種別のクラウドサービスについて、複数ある送信先のそれぞれの評価値を参照し、これに基づいて元データの送信先を決定する。例えば、制御部１０１は、評価値が最も高い送信先を元データの送信先として決定する。そして、制御部１０１は、このようにして決定した送信先に対して元データを送信し（ステップＳｂ４）、送信した元データに対するクラウドサービスの実行結果を示すデータを受信する（ステップＳｂ５）。
【００５６】
なお、本動作例のようにサンプルデータがユーザによって登録される場合において、評価手段１２２による評価は必須ではない。例えば、データ処理装置１００は、サービスの試行結果を出力してユーザに評価させ、元データの送信先をユーザ自身が決定できるようにしてもよい。あるいは、データ処理装置１００は、評価値や所要時間を出力し、ユーザが利用する送信先をユーザ自身に選択させてもよい。
【００５７】
以上のとおり、本動作例においては、ユーザは、クラウドサービスを利用するに当たり、送信先である提供者を自ら選ぶ必要がない。したがって、ユーザは、各社のクラウドサービスの内容や品質が日々刻々と変化する場合においても、そのときどきに応じた適切な品質の提供者によるクラウドサービスの提供を受けられる。
【００５８】
また、データ処理装置１００は、クラウドサービスの種別毎にサンプルデータを用意することで、サンプルデータがクラウドサービスの種別毎に異ならない場合に比べ、それぞれの種別毎の品質がより正確に評価される可能性を高める。なぜならば、評価に適したサンプルデータは、提供されるサービスの種別毎に異なるからである。例えば、サンプルデータは、ある種別のサービスの場合には文字が主体であることが好ましい一方で、別の種別のサービスの場合には画像が主体であることが好ましい、といった場合が考えられる。
【００５９】
［動作例２］
本動作例は、元データの機密度とクラウドサービスの安全度とを判定し、その判定結果に基づいて元データの送信先を決定する場合の例である。また、本動作例は、上述した動作例１と組み合わされてもよいものである。なお、以下においては、既に記載された動作例と重複する説明については、適宜省略される。
【００６０】
図８は、本動作例におけるデータ処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。データ処理装置１００は、本動作例において、受付手段１１１、選択手段１１２、抽出
手段１１３、送信手段１１４、受信手段１１５及び出力手段１１６に相当する機能に加え、第１の判定手段１３１及び第２の判定手段１３２に相当する機能を実現する。
【００６１】
第１の判定手段１３１は、元データの機密度を判定する手段である。ここにおいて、機密度とは、元データが秘匿されるべき度合いをいう。第１の判定手段１３１は、元データに含まれる文字や画像に基づいて機密度を判定してもよいし、元データが暗号化されているか否かで機密度を判定してもよい。本動作例において、第１の判定手段１３１は、あらかじめ決められた判定基準に基づいて機密度を判定する。この判定基準は、機密度判定表として記憶部１０２に記憶されている。
【００６２】
図９は、機密度判定表を例示する図である。この判定表には、元データに特定画像又は特定文字が含まれるか否かと、元データが暗号化されているか否かとに応じた機密度が記述されている。ここにおいて、特定画像は、機密度が高い場合に付すように決められた画像であり、例えば、いわゆるマル秘マークや社外秘であることを示すスタンプである。また、特定画像は、ユーザが視認可能でなくてもよく、例えば、電子透かしのような不可視の画像であってもよい。また、特定文字は、あらかじめ決められた種類の文字列であり、例えば、「社外秘」という文字列そのものや、個人情報（住所、氏名、電話番号、メールアドレスなど）である。特定文字及び特定画像は、例えば、「機密」と「部内使用」とでは前者の方が機密度が高い、といったように、機密度が段階的に設定されていれもよい。なお、第１の判定手段１３１は、電話番号やメールアドレスのような一定でない文字列（ただし、「＠」を含むなどの何らかの規則性を有する文字列）については、パターンマッチングによってその有無を判断すればよい。
【００６３】
また、第１の判定手段１３１は、元データの書式（フォーム）によって機密度を判定してもよい。例えば、第１の判定手段１３１は、元データが帳票、伝票、名簿などのあらかじめ決められた書式を含む場合に、その書式に基づいて機密度を判定する。第１の判定手段１３１は、あらかじめ決められた書式を含む場合に機密度が高いと判定してもよいし、複数種類の書式がある場合には、それぞれの書式に応じて機密度を異ならせてもよい。なお、第１の判定手段１３１は、これらの判定方法（特定文字、特定画像、暗号化、書式）を組み合わせて機密度を判定してもよい。
【００６４】
第２の判定手段１３２は、クラウドサービスの安全度を判定する手段である。ここにおいて、安全度とは、クラウドサービスを利用するに際してどの程度の安全性が確保されているかを示す度合いをいう。本動作例において、安全度は、データ処理装置１００とサーバ装置２００との間の通信の安全性に基づいて決められる。そのため、第２の判定手段１３２は、サンプルデータを用いて試行処理を実行した場合などに各提供者のサービスの安全度を判定し、これを記録しておく。第２の判定手段１３２は、あらかじめ決められた判定基準に基づいて安全度を判定する。この判定基準は、例えば、安全度判定表として記憶部１０２に記憶されている。
【００６５】
図１０は、安全度判定表を例示する図である。この判定表には、ＳＳＬ（Secure Socket Layer）通信の態様に応じた安全度が記述されている。第２の判定手段１３２は、まず、サーバ装置２００との通信がＳＳＬ接続であるか否かによって安全度を異ならせる。また、第２の判定手段１３２は、通信がＳＳＬ接続である場合には、さらにＳＳＬ暗号スイート鍵長やサーバ証明書の主体者記載ドメイン名に応じて安全度を異ならせる。第２の判定手段１３２は、サーバ装置２００との通信の態様に応じて、この判定表に記述された安全度の数値を加算することにより安全度を算出する。なお、安全度は、このように算出されるものに限らず、ユーザがクラウドサービスを登録するときにユーザ自身によって指定されてもよいし、他の装置から取得されてもよい。
【００６６】
図１１は、本動作例における実行処理を例示するフローチャートである。なお、ここでは、試行処理については、上述した動作例１と同様の要領で実行されるものとし、その説明を省略する。したがって、この実行処理を開始するときには、既に各クラウドサービスの評価値が求められている。
【００６７】
この実行処理において、データ処理装置１００の制御部１０１は、ユーザから元データを受け付け（ステップＳｃ１）、これから実行するクラウドサービスの種別を特定する（ステップＳｃ２）。ステップＳｃ１及びＳｃ２の処理は、動作例１のステップＳｂ１及びＳｂ２の処理（図７参照）と共通の処理である。
【００６８】
次に、制御部１０１は、受け付けた元データの機密度を判定する（ステップＳｃ３）。そして、制御部１０１は、ステップＳｃ３の判定によって得られた機密度があらかじめ決められた閾値（第１の閾値）以上であるか否かを判断する（ステップＳｃ４）。機密度が第１の閾値以上である場合、制御部１０１は、この元データの機密度が高いとみなす。そして、制御部１０１は、以下のように、元データの機密度に応じて異なる方法で送信先を決定する。
【００６９】
制御部１０１は、元データの機密度が高い場合には、安全度が決められた条件を満たすサーバ装置を送信先として決定する（ステップＳｃ５）。例えば、制御部１０１は、安全度があらかじめ決められた閾値（第２の閾値）以上であるサーバ装置２００の中から送信先を決定する。このとき、制御部１０１は、評価値を参照し、安全度が第２の閾値以上であるサーバ装置２００のうちの評価値が最も高いものを送信先として決定する。ステップＳｃ５の決定方法のことを、ここでは「第１の方法」という。
【００７０】
一方、元データの機密度が高くない場合には、制御部１０１は、第１の方法とは異なる第２の方法で送信先を決定する（ステップＳｃ６）。例えば、制御部１０１は、安全度を考慮せずに、評価値のみに基づいて送信先を決定する。あるいは、制御部１０１は、第２の閾値より小さい第３の閾値を用いて、安全度が第３の閾値以上であるサーバ装置２００のうちの評価値が最も高いものを送信先として決定してもよい。
【００７１】
このように送信先を決定したら、制御部１０１は、決定した送信先に対して元データを送信し（ステップＳｃ７）、送信した元データに対するクラウドサービスの実行結果を示すデータを受信する（ステップＳｃ８）。
【００７２】
なお、本動作例においては、評価手段１２２による評価を必ずしも要しない。例えば、制御部１０１は、元データの機密度が高い場合には、評価値を参照することなく、安全度が最高のサーバ装置２００を送信先として決定するようにしてもよい。このようにすれば、評価値を参照する必要がなくなるため、評価手段１２２は不要である。
【００７３】
以上のとおり、本動作例においては、元データの送信先が元データの機密度に応じて異なり得る。したがって、元データの機密度が高い場合には、そうでない場合に比べ、安全度が相対的に低い送信先に元データが送信され、元データに含まれる情報が意図せず漏洩するおそれが少なくなる。
【００７４】
［動作例３］
本動作例は、サンプルデータが元データの中から抽出される場合の例である。すなわち、本動作例においては、上述した動作例１と異なり、ユーザがサンプルデータを登録する必要がない。なお、以下においては説明を省略するが、本動作例においても、必要に応じて、動作例１で説明したサンプルデータの評価や動作例２で説明した機密度及び安全度の判定を実行してもよい。
【００７５】
図１２は、本動作例におけるデータ処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。同図に示す構成は、受付手段１１１により受け付けられた元データが抽出手段１１３に供給される点において図３の基本構成と異なり、その他の点において図３の基本構成と共通する。
【００７６】
本動作例において、抽出手段１１３は、元データの一部をサンプルデータとして抽出する。ここでいう一部とは、例えば、元データが複数ページの文書を表すデータである場合、そのいずれかのページのことをいう。ただし、ここでいう一部は、必ずしもページ単位である必要はなく、ある文書や画像の一部の領域であってもよい。
【００７７】
抽出手段１１３は、提供されるクラウドサービスの種別が複数ある場合、ユーザが利用するサービスの種別に応じた一部を抽出することが望ましい。例えば、抽出手段１１３は、元データをページ毎などの単位に区切り、それぞれの単位毎に、サービスの種別に応じた特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいてサンプルデータを抽出する。
【００７８】
図１３は、本動作例における試行処理を例示するフローチャートである。同図に示す試行処理は、元データが複数ページの文書を表すデータであり、サンプルデータがその複数のページのいずれかのページである場合の処理である。また、この例では、特徴量の算出方法をクラウドサービスの種別毎に異ならせている。
【００７９】
この試行処理において、データ処理装置１００の制御部１０１は、ユーザから元データを受け付ける（ステップＳｄ１）。次いで、制御部１０１は、元データの各ページについて特徴量を算出する（ステップＳｄ２）。特徴量の算出方法は、具体的には次のとおりである。
【００８０】
例えば、試行するクラウドサービスが「ＯＣＲサービス」である場合、制御部１０１は、文字と背景の分離の容易さを特徴量として用いる。この特徴量は、文字と背景の分離が困難であるほど大きい値となる。一般に、文字と背景のコントラストが小さいほど、文字と背景の分離は困難になる。したがって、制御部１０１は、特徴量がより大きいページ、すなわち文字と背景の分離がより困難であるページを抽出し、これをサンプルデータとして用いる。なぜならば、文字と背景の分離が容易なページをサンプルデータとすると、ＯＣＲサービスを提供する提供者の各々の品質差が出にくいからである。
【００８１】
なお、制御部１０１は、簡易的なＯＣＲ処理を実行し、各ページに含まれる文字のサイズ、画数などを特徴量として用いてもよい。また、制御部１０１は、複数の異なる指標で特徴量を算出し、これらを組み合わせて用いてサンプルデータを抽出する基準としてもよい。
【００８２】
また、試行するクラウドサービスが「翻訳サービス」である場合、制御部１０１は、行間の幅の大きさや文字数を特徴量として用いる。あるいは、制御部１０１は、翻訳前の言語が日本語である場合には、ページ内の一部（又は全部）に含まれる漢字の数又は割合を特徴量としてもよい。
【００８３】
また、試行するクラウドサービスが「差分検出サービス」である場合、制御部１０１は、差分を検出すべき要素（文字、画像など）の密度や数、要素間の距離などを特徴量として用いる。
【００８４】
なお、サンプルデータを抽出するための処理（特徴量の算出など）がクラウドサービスにおいて実行される処理と同等になったのでは、外部のクラウドサービスを利用する意義
が薄れてしまう。よって、特徴量を算出する処理は、より簡易的な処理であるのが望ましい。例えば、制御部１０１は、元データが表す各ページの画像全体の濃度（色の濃さ）を特徴量としてもよいし、元データが文字（文字コードで記述されたテキストデータ）を含む場合には、各ページの文字数を特徴量としてもよい。
【００８５】
制御部１０１は、このようにして特徴量を算出したら、算出した特徴量に基づいてサンプルデータを抽出する（ステップＳｄ３）。制御部１０１は、これから試行するクラウドサービスの品質を評価するのにより適したページをサンプルデータとして抽出する。そして、制御部１０１は、抽出したサンプルデータを、試行するクラウドサービスの種別に応じた送信先（すなわちサーバ装置２００）に送信する（ステップＳｄ４）。なお、制御部１０１は、上述した動作例１と同様に、同一のサービスについて複数の送信先がある場合には、それぞれの送信先にサンプルデータを送信する。
【００８６】
制御部１０１は、送信した全ての送信先から試行データを受信したか否かを判断する（ステップＳｄ５）。そして、制御部１０１は、必要な試行データを全部受信したら、これを出力する（ステップＳｄ６）。ここでいう出力は、表示部１０４による表示と画像形成部１０６による画像形成のいずれであってもよい。なお、制御部１０１は、試行データを出力するときには、出力したものがサンプルであることを示す文字や画像をあわせて出力してもよい。
【００８７】
このように試行データが出力されると、ユーザは、それぞれの試行結果を比較し、実際に利用する送信先（すなわち提供者）を選択する。制御部１０１は、ユーザの選択を受け付けると、ユーザによって選択された送信先に元データを送信して実行処理を行う。
【００８８】
なお、図１３においては、ステップＳｄ６において試行結果が出力されている。しかし、制御部１０１は、この処理に代えて、それぞれの試行結果を評価してもよい。この場合の評価は、動作例１と同様の要領で行われればよい。このようにすれば、ユーザ自身が評価する必要はなくなる。
【００８９】
以上のとおり、本動作例によれば、試行するサービスの種別に応じたサンプルデータが抽出される。したがって、本動作例によれば、試行するサービスの種別によらないでサンプルデータが抽出される場合に比べ、試行結果の評価がより容易になる。また、元データの中からサンプルデータを選ぶことにより、ユーザがサービスの結果を確認し、サービスの内容を理解することが容易になる。
【００９０】
なお、データ処理装置１００は、ユーザの操作に従ってサンプルデータを抽出してもよい。例えば、データ処理装置１００は、元データをプレビュー表示し、いずれのページをサンプルデータとして用いるのかをユーザに選択させてもよい。この場合、データ処理装置１００は、ユーザが操作によって選択したページをサンプルデータとして抽出する。
【００９１】
［変形例］
上述した実施形態は、本発明の実施の一例である。本発明は、この実施形態に限定されることなく、他の態様で実施されてもよい。例えば、本発明は、以下に例示する態様で実施されてもよい。また、本発明は、必要に応じて、複数の変形例を組み合わせて実施されてもよいし、上述した複数の動作例を適当に組み合わせて実施されてもよい。
【００９２】
（１）本発明のデータ処理装置は、必ずしも画像形成装置である必要はない。データ処理装置は、通信機能を有する画像読取装置（イメージスキャナ）、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末などであってもよい。また、本発明は、データ処理装置だけでなく、データ処理装置とサーバ装置とを備えるデータ処理システムや、データ処
理装置が実行するデータ処理方法としても把握され得る。
【００９３】
（２）制御部１０１によって実行されるプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータが読取可能な記録媒体に記憶した状態で提供し得る。また、かかるプログラムは、インターネットなどの通信手段を用いてデータ処理装置１００にダウンロードされてもよい。
【符号の説明】
【００９４】
１０…データ処理システム、１００…データ処理装置、２００…サーバ装置、３００…通信回線、１０１…制御部、１０２…記憶部、１０３…操作部、１０４…表示部、１０５…画像読取部、１０６…画像形成部、１０７…通信部、１０８…画像処理部、１０９…バス、１１１…受付手段、１１２…選択手段、１１３…抽出手段、１１４…送信手段、１１５…受信手段、１１６…出力手段、１２１…登録手段、１２２…評価手段、１２３…計測手段、１３１…第１の判定手段、１３２…第２の判定手段
【図１】
2015084160.tif 000003
【図２】
2015084160.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】
2015084160.tif 000011
【図１０】
2015084160.tif 000012
【図１１】
2015084160.tif 000013
【図１２】
2015084160.tif 000014
【図１３】
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