(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器とともにネットワークに接続され、ユーザから要求されたジョブの実行を制御するジョブ実行制御装置であって、
前記複数の機器のそれぞれについて、各機器を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を保持する保持手段と、
前記履歴情報に基づいて、前記複数の機器における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出する算出手段と、
前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の機器のうちで前記ジョブを実行する機器を選択する選択手段と、を備え、
前記算出手段は、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とするジョブ実行制御装置。
【請求項２】
前記選択手段は、前記複数の機器のうちで前記ジョブの全てを実行することが可能な機器を検出し、前記ジョブの全てを実行することが可能な機器が複数検出された場合に、検出した複数の機器のうち、前記予測値から推定される消耗品残量が最も多い機器を、前記ジョブを実行する機器として選択することを特徴とする請求項１に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記ジョブの全てを実行することが可能な機器が検出できない場合に、前記複数の機器のうちで前記ジョブの一部を実行することが可能な複数の機器を検出し、検出した複数の機器のうち、前記予測値から推定される消耗品残量が多い機器の組み合わせを、前記ジョブを実行する機器の組み合わせとして選択することを特徴とする請求項２に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項４】
前記選択手段は、前記複数の機器のうちで前記ジョブの全てを実行することが可能な機器を検出し、前記ジョブの全てを実行することが可能な機器が複数検出された場合に、検出した複数の機器のうち、前記予測値から算出される消耗品予測終了時間までの時間が最も長い機器を、前記ジョブを実行する機器として選択することを特徴とする請求項１に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記ジョブの全てを実行することが可能な機器が検出できない場合に、前記複数の機器のうちで前記ジョブの一部を実行することが可能な複数の機器を検出し、検出した複数の機器のうち、前記予測値から算出される消耗品予測終了時間までの時間が長い機器の組み合わせを、前記ジョブを実行する機器の組み合わせとして選択することを特徴とする請求項４に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項６】
前記履歴情報は、ユーザごとに消耗品使用が多い時間帯を特定する情報であるピーク時間を含み、
前記選択手段は、前記複数の機器のうちで前記ジョブの全てを実行することが可能な機器を検出し、前記ジョブの全てを実行することが可能な機器が複数検出された場合に、検出した複数の機器のうち、前記ピーク時間が現時点から最も離れている機器を、前記ジョブを実行する機器として選択することを特徴とする請求項１に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項７】
前記選択手段は、前記ジョブの全てを実行することが可能な機器が検出できない場合に、前記複数の機器のうちで前記ジョブの一部を実行することが可能な複数の機器を検出し、検出した複数の機器のうち、前記ピーク時間が現時点から離れている機器の組み合わせを、前記ジョブを実行する機器の組み合わせとして選択することを特徴とする請求項６に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項８】
前記選択手段により前記ジョブを実行する機器が選択できない場合に、前記複数の機器のうち消耗品残量が最も少ない機器に消耗品を補充することをユーザに促すメッセージを出力するメッセージ出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項９】
前記複数の機器は画像形成装置であり、
前記履歴情報は、ユーザごとの１日あたりの総出力枚数の情報、出力形式が白黒かカラーかを示す情報および使用した用紙サイズの情報を含むことを特徴とする請求項１に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項１０】
前記履歴情報は、ステープル使用量の情報をさらに含むことを特徴とする請求項９に記載のジョブ実行制御装置。
【請求項１１】
複数の画像形成装置と、ユーザから要求されたジョブの実行を制御するジョブ実行制御装置とが、ネットワークに接続されてなる画像形成システムであって、
前記ジョブ実行制御装置が、
前記複数の画像形成装置のそれぞれについて、各画像形成装置を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を保持する保持手段と、
前記履歴情報に基づいて、前記複数の画像形成装置における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出する算出手段と、
前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の画像形成装置のうちで前記ジョブを実行する画像形成装置を選択する選択手段と、を備え、
前記算出手段は、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とする画像形成システム。
【請求項１２】
ユーザから要求されたジョブの実行を制御するジョブ実行制御方法であって、
ネットワークに接続された複数の機器のそれぞれから、各機器を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を取得するステップと、
前記履歴情報に基づいて、前記複数の機器における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出するステップと、
前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の機器のうちで前記ジョブを実行する機器を選択するステップと、を含み、
前記予測値を算出するステップは、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とするジョブ実行制御方法。
【請求項１３】
複数の機器とともにネットワークに接続されたコンピュータに、
前記複数の機器のそれぞれについて、各機器を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を保持する機能と、
前記履歴情報に基づいて、前記複数の機器における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出する機能と、
前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の機器のうちでユーザから要求されたジョブを実行する機器を選択する機能と、を実現させ、
前記予測値を算出する機能は、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とするジョブ実行制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ジョブ実行制御装置、画像形成システム、ジョブ実行制御方法およびジョブ実行制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複合機（ＭＦＰ）などの画像形成装置が提供するプリントサービスやスキャンサービスは、ソフトウェアサービス単一で実現されるサービス（例：翻訳サービス）とは異なり、消耗品と組み合わさることで初めて実現可能なサービスである。例えば、画像形成装置によるプリントサービスを実現する場合、トナーや用紙などの消耗品が必要になる。これらの消耗品がなくなると、ユーザは所望のサービスを実行できないことになる。
【０００３】
一方、近年では、複数の画像形成装置をネットワークに接続し、１つの画像形成装置では実行できないジョブを他の画像形成装置に振り分けて、ユーザが所望するサービスを実現する画像形成システムが知られている（例えば、特許文献１，２等を参照）。このような画像形成システムにおいて、ジョブの振り分けを適切に行えるようにするには、ネットワークに接続された各画像形成装置の消耗品の状態を適切に把握することが重要となる。
【０００４】
画像形成装置における消耗品の状態を把握する技術としては、例えば、特許文献３に記載された技術が知られている。この従来技術では、印刷装置のインクなどの消耗品の残量の履歴を記憶し、記憶された履歴情報をもとに消耗品の推移を表すグラフ表示を行う。また、直近のインクなどの使用量の平均と現在の残量から予測したプリント可能枚数、プリント可能オーダー数、プリント可能日数などの情報を、前記のグラフ表示とともに表示する。そして、プリントの指定された各オーダーについて消耗品の使用量を推定し、消耗品切れの可能性のあるオーダーをスキップし、出力可能な別のオーダーを処理するようにしている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術では、単一の印刷装置によるサービスのみを考慮して、消耗品切れの可能性のあるオーダーをスキップし、出力可能な別のオーダーを処理するようにしているため、消耗品を大量に使用する処理が待ち状態になってしまう。このため、大量のジョブ処理をしたいユーザの作業が止まってしまうという問題がある。
【０００６】
また、上記の従来技術では、消耗品の残量の予測に使用する履歴情報に、ユーザごとの消耗品の使用特性が反映されていないため、ユーザごとの使用特性による消耗品の消費傾向がつかめず、予測精度が悪いという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ネットワーク上のサービスを提供する各機器の消耗品の状態を正確に予測して、ユーザから要求されたジョブを実行する機器を適切に選択することができるジョブ実行制御装置、画像形成システム、ジョブ実行制御方法およびジョブ実行制御プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るジョブ実行制御装置は、複数の機器とともにネットワークに接続され、ユーザから要求されたジョブの実行を制御するジョブ実行制御装置であって、前記複数の機器のそれぞれについて、各機器を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を保持する保持手段と、前記履歴情報に基づいて、前記複数の機器における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出する算出手段と、前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の機器のうちで前記ジョブを実行する機器を選択する選択手段と、を備え、前記算出手段は、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る画像形成システムは、複数の画像形成装置と、ユーザから要求されたジョブの実行を制御するジョブ実行制御装置とが、ネットワークに接続されてなる画像形成システムであって、前記ジョブ実行制御装置が、前記複数の画像形成装置のそれぞれについて、各画像形成装置を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を保持する保持手段と、前記履歴情報に基づいて、前記複数の画像形成装置における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出する算出手段と、前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の画像形成装置のうちで前記ジョブを実行する画像形成装置を選択する選択手段と、を備え、前記算出手段は、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るジョブ実行制御方法は、ユーザから要求されたジョブの実行を制御するジョブ実行制御方法であって、ネットワークに接続された複数の機器のそれぞれから、各機器を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を取得するステップと、前記履歴情報に基づいて、前記複数の機器における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出するステップと、前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の機器のうちで前記ジョブを実行する機器を選択するステップと、を含み、前記予測値を算出するステップは、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係るジョブ実行制御プログラムは、複数の機器とともにネットワークに接続されたコンピュータに、前記複数の機器のそれぞれについて、各機器を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表す履歴情報を保持する機能と、前記履歴情報に基づいて、前記複数の機器における消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出する機能と、前記履歴情報および前記予測値に基づいて、前記複数の機器のうちでユーザから要求されたジョブを実行する機器を選択する機能と、を実現させ、前記予測値を算出する機能は、１つのジョブを実行した際の消耗品使用量の平均値に対して、前記履歴情報に含まれる消耗品使用量の履歴に応じた重みを乗算した値を、前記予測値として算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ネットワーク上のサービスを提供する各機器の消耗品の状態を正確に予測して、ユーザから要求されたジョブを実行する機器を適切に選択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】
【００１３】
【図１】図１は、画像形成システムの全体構成を概略的に示す構成図である。
【図２】図２は、ジョブ実行管理装置におけるソフトウェアモジュール構成を示す図である。
【図３】図３は、ジョブ実行制御装置において実行される予測値算出処理の概要を示すフローチャートである。
【図４】図４は、ジョブ実行制御装置において実行されるジョブ実行制御処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、情報テーブルが保持するサービス履歴情報の具体的な一例を示す図である。
【図６】図６は、トナー予測値を算出する処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、１日総出力枚数の履歴値と重み値との対応関係を示す図である。
【図８】図８は、原稿種別の履歴値と重み値との対応関係を示す図である。
【図９】図９は、用紙サイズの履歴値と重み値との対応関係を示す図である。
【図１０】図１０は、図５に示したサービス履歴情報を用いて算出されたユーザＵ１〜Ｕ３ごとの重み値を示した図である
【図１１】図１１は、ある機器におけるトナー残量の履歴（実測値）を時間軸上にプロットした図である。
【図１２】図１２は、トナー予測値に基づいて算出したトナー消費の予測曲線Ｌ１を示す図である。
【図１３】図１３は、３人のユーザＵ１〜Ｕ３ごとのピーク出力時間を表したグラフ図である。
【図１４】図１４は、図１２に示した予測曲線Ｌ１に対して図１３のピーク出力時間を反映させて求めた予測曲線Ｌ２を示す図である。
【図１５】図１５は、予測曲線Ｌ１と予測曲線Ｌ２とを図１４よりも長い時間軸上にプロットした図である。
【図１６】図１６は、ステープル予測値を算出する処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、１日あたりのステープル使用量の履歴値と重み値との対応関係を示す図である。
【図１８】図１８は、図５に示したサービス履歴情報を用いて算出されたユーザＵ１〜Ｕ３ごとのステープル使用量についての重み値を示した図である。
【図１９】図１９は、ユーザがジョブの実行要求を入力するためのＵＩ画面の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、要求ジョブが正常に実行された場合にユーザ端末に表示されるＵＩ画面の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、要求ジョブが実行できない場合にユーザ端末に表示されるＵＩ画面の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、要求ジョブに対応するサービス提供機器が存在しない場合にユーザ端末に表示されるＵＩ画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るジョブ実行制御装置、画像形成システム、ジョブ実行制御方法およびジョブ実行制御プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本実施の形態に係る画像形成システムの全体構成を概略的に示す構成図である。本実施の形態に係る画像形成システムは、図１に示すように、ネットワークＮＴに接続された複数の画像形成装置Ａ〜Ｅと、ジョブ実行制御装置１００とを備える。また、ネットワークＮＴには、図示を省略するが、ユーザが使用するパーソナルコンピュータなどの情報処理端末（以下、ユーザ端末という。）も接続されている。ネットワークＮＴ上の画像形成装置Ａ〜Ｅ、ジョブ実行制御装置１００およびユーザ端末は、それぞれ、ネットワークＮＴを用いた情報通信を行うための通信機能を備えている。なお、図１では、５つの画像形成装置Ａ〜ＥがネットワークＮＴに接続された形態を例示しているが、ネットワークＮＴに接続される画像形成装置の数はこれに限定されるものではない。
【００１６】
画像形成装置Ａ〜Ｃは、一例として複合機（ＭＦＰ）として構成されており、スキャンサービスとプリントサービスとを提供する。画像形成装置Ａ〜Ｃのスキャンサービスは、カラーと白黒に対応している。また、画像形成装置Ａ〜Ｃのプリントサービスは、カラーと白黒に対応し、プリントサイズはＡ２版、Ａ３版、Ａ４版に対応し、さらに後処理としてステープル処理に対応している。
【００１７】
画像形成装置Ｄは、一例として複合機（ＭＦＰ）として構成されており、スキャンサービスとプリントサービスとを提供する。画像形成装置Ｄのスキャンサービスは、白黒のみに対応している。画像形成装置Ｄのプリントサービスは、白黒のみに対応し、プリントサイズはＡ４版のみに対応している。
【００１８】
画像形成装置Ｅは、一例としてプリンタとして構成されており、プリントサービスを提供する。画像形成装置Ｅのプリントサービスは、白黒のみに対応し、プリントサイズはＡ４版のみに対応している。
【００１９】
ジョブ実行制御装置１００は、本実施の形態に係るジョブ実行制御プログラムを実装した情報処理装置である。このジョブ実行制御装置１００は、ハードウェア構成としては、一般的なパーソナルコンピュータまたはサーバの構成を有している。
【００２０】
図２は、ジョブ実行管理装置１００におけるソフトウェアモジュール構成を示す図である。ジョブ実行管理装置１００におけるソフトウェアモジュールは、表示部１１０、アプリ部１２０、ＯＳ部１３０に分類される。このうち、アプリ部１２０に含まれるソフトウェアモジュールが、本実施の形態に係るジョブ実行制御プログラムを構成している。
【００２１】
ジョブ実行管理装置１００は、表示部１１０のソフトウェアモジュールとして、ＵＩ提示部１１１を備える。また、ジョブ実行管理装置１００は、アプリ部１２０のソフトウェアモジュールとして、サービス管理部１２１と、情報テーブル１２２と、予測部１２３と、サービス制御部１２４とを備える。また、ジョブ実行管理装置１００は、ＯＳ部１３０のソフトウェアモジュールとして、ネットワークプロトコル１３１およびネットワーク通信ドライバ１３２を備える。
【００２２】
ＵＩ提示部１１１は、ユーザに対して本実施の形態に係る画像形成システムを利用する操作を行うためのユーザインタフェースを提供する。
【００２３】
サービス管理部１２１は、スキャンサービスやプリントサービスを提供するネットワークＮＴ上の画像形成装置Ａ〜Ｅから、各画像形成装置Ａ〜Ｅが提供しているサービスの内容を示す情報であるサービス情報や、各画像形成装置Ａ〜Ｅが提供しているサービスに対するエンドユーザごとの利用履歴を示す情報であるサービス履歴情報（図５参照）を取得して、情報テーブル１２２に格納する。なお、本実施の形態では、ネットワークＮＴ上の画像形成装置Ａ〜Ｅがそれぞれ図５に示すようなサービス履歴情報を生成して保持している場合を想定しているが、画像形成装置Ａ〜Ｅがそのような機能を備えていない場合には、サービス管理部１２１が、画像形成装置Ａ〜Ｅからログデータ（過去に実行した処理の内容を記録したデータ）を取得し、取得したログデータを解析してサービス履歴情報を生成し、生成したサービス履歴情報を情報テーブル１２２に格納するようにすればよい。
【００２４】
また、サービス管理部１２１は、ユーザからジョブの実行要求が入力されたときに、要求されているジョブの内容と、情報テーブル１２２に格納されているサービス情報およびサービス履歴情報と、予測部１２３によって算出された予測値およびサービス提供可能時間とに基づいて、当該ジョブを実行するための最適なサービスを選択する。
【００２５】
ここで、サービスの選択方法は、ジョブに含まれる全ての処理を単一の画像形成装置で実行できる場合には単一の画像形成装置によるサービスを選択し、ジョブに含まれる処理を分散することで複数の画像形成装置でジョブの実行が可能な場合には、複数の画像形成装置による分散サービスを選択する。また、ジョブに含まれる全ての処理を実行可能な画像形成装置が複数ある場合や、複数の画像形成装置による分散サービスを行う場合には、予測部１２３によって算出された予測値やサービス提供可能時間などの情報を用いて、ジョブに含まれる全ての処理または一部の処理を実行する画像形成装置を選択する。
【００２６】
情報テーブル１２２は、サービス管理部１２１によりネットワークＮＴ上の画像形成装置Ａ〜Ｅから取得されたサービス情報およびサービス履歴情報と、予測部１２３によって算出された予測値およびサービス提供可能時間の情報とを保持する。
【００２７】
予測部１２３は、情報テーブル１２２に格納されたサービス履歴情報（ユーザごとのプリントサービスの使用傾向など）をもとに、ネットワークＮＴ上の各画像形成装置Ａ〜Ｅにおける消耗品使用量を予測した値である予測値と、サービス提供可能時間を算出する。予測部１２３により算出された予測値およびサービス提供可能時間は、情報テーブル１２２に格納される。これら予測値およびサービス提供可能時間は、サービス管理部１２１が最適なサービスを選択する際に、個々の機器において今後もサービスが使用可能か否かを判定するための情報として利用される。なお、予測部１２３が算出する予測値およびサービス提供可能時間の詳細については後述する。
【００２８】
サービス制御部１２４は、サービス管理部１２１により選択されたサービスをネットワークＮＴ上にある画像形成装置を用いて実行するためのサービス実行要求（例えば、カラープリント実行要求、白黒プリント実行要求など）を出力する。
【００２９】
ネットワークプロトコル１３１およびネットワーク通信ドライバ１３２は、サービス制御部１２４から出力されたサービス実行要求を、ネットワークＮＴ上の指定された画像形成装置に送信する。これらネットワークプロトコル１３１およびネットワーク通信ドライバ１３２は、上述したネットワークＮＴを用いた情報通信を行うための通信機能を実現するソフトウェアモジュールである。
【００３０】
図３は、ジョブ実行制御装置１００において実行される予測値算出処理の概要を示すフローチャートである。
【００３１】
図３のフローチャートで示す処理が開始すると、サービス管理部１２１が、ネットワークＮＴ上でサービスの提供を行う機器の検索を行う（ステップＳ１０１）。図１に示した画像形成システムの構成では、ネットワークＮＴ上でサービスの提供を行う機器として、画像形成装置Ａ〜Ｅが検知される。
【００３２】
次に、サービス管理部１２１は、ステップＳ１０１で検知された機器（画像形成装置Ａ〜Ｅ）ごとに、各機器から上述したサービス情報を取得するとともに（ステップＳ１０２）、サービス履歴情報を取得する（ステップＳ１０３）。ここでのサービスとは、ユーザが使用する単位のサービスを指し、具体的には図１に示した画像形成装置Ａ〜Ｅが提供するサービス（例えば、白黒プリント、カラープリントなど）である。サービス管理部１２１によって取得されたサービス情報およびサービス履歴情報は、情報テーブル１２２に格納される。なお、各機器がサービス履歴情報を保持していない場合は、上述したように、各機器からログデータを取得し、取得したログデータを解析してサービス履歴情報を生成し、生成したサービス履歴情報を情報テーブル１２２に格納するようにすればよい。
【００３３】
次に、予測部１２３が、情報テーブル１２２に格納されているサービス履歴情報に基づいて、各機器における消耗品使用量を予測した値である予測値を算出する（ステップＳ１０４）。そして、予測部１２３は、算出した予測値に基づいて、個々のサービスごとのサービス提供可能時間を算出する（ステップＳ１０５）。予測部１２３が算出した予測値およびサービス提供可能時間の情報は、サービス情報テーブル１２２に格納される。
【００３４】
図４は、ジョブ実行制御装置１００において実行されるジョブ実行制御処理の一例を示すフローチャートである。この図４のフローチャートで示すジョブ実行制御処理は、ユーザによるジョブ実行要求をトリガとして開始される。
【００３５】
ユーザが使用するユーザ端末は、ジョブ実行制御装置１００のＵＩ提示部１１１による表示制御に従い、図１９に示すようなＵＩ画面の表示を行う。ユーザは、ユーザ端末でのＵＩ画面に従って、ジョブの実行要求を入力する。ユーザ端末から入力されたジョブ実行要求は、ネットワークＮＴを介してジョブ実行制御装置１００に通知される。
【００３６】
ジョブ実行制御装置１００のサービス管理部１２１は、ユーザによるジョブ実行要求がユーザ端末から通知されると、まず、ユーザが要求しているジョブ（以下、「要求ジョブ」という。）の内容を確認する（ステップＳ２０１）。そして、サービス管理部１２１は、ネットワークＮＴ上の機器（図１の例では画像形成装置Ａ〜Ｅ）のうち、要求ジョブと合致するサービス（例えば、カラープリントサービス、白黒プリントサービス、スキャンサービスなど）を提供している機器（以下、「サービス提供機器」という。）があるか否かを確認する（ステップＳ２０２）。
【００３７】
ここで、ネットワークＮＴ上にサービス提供機器が存在しない場合には（ステップＳ２０２：ＮＯ）、ジョブ実行制御装置１００のＵＩ提示部１１１による表示制御に従って、ユーザ端末により例えば図２２に示すようなＵＩ画面が表示され（ステップＳ２０３）、要求ジョブが実行できないことがユーザに通知される。
【００３８】
一方、ネットワークＮＴ上にサービス提供機器が存在する場合には（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、サービス管理部１２１が、サービス提供機器のうちで、要求ジョブを実行可能な機器（以下、「ジョブ実行可能機器」という。）の検出を行う。この処理は、ネットワークＮＴ上のサービス提供機器のうち、「現時点での消耗品残量」≧「要求ジョブの実行による消耗品使用量」となる機器を検出する処理である。
【００３９】
すなわち、サービス管理部１２１は、ネットワークＮＴ上の各サービス提供機器のそれぞれについて、現時点での消耗品残量では要求ジョブを実行できない可能性があるか否かを判定し（ステップＳ２０４）、現時点での消耗品残量で確実に要求ジョブを実行できる場合に（ステップＳ２０４：ＮＯ）、当該機器をジョブ実行可能機器として検出する（ステップＳ２０５）。
【００４０】
ネットワークＮＴ上のサービス提供機器が上記の条件を満たしているか否かは、要求ジョブの内容と、情報テーブル１２２が保持するサービス履歴情報とを用いて判定することができる。
【００４１】
図５は、情報テーブル１２２が保持するサービス履歴情報の具体的な一例を示す図である。ジョブ実行制御装置１００は、このサービス履歴情報により、ユーザごとの１日あたりの用紙使用量や、１日あたりのトナー使用量、１日あたりのステープル使用量といった消耗品の使用量を、ネットワークＮＴ上の機器ごとに管理する。上記項目以外にも、定着オイル、感光体、廃トナーボトル等、サービスに関わる消耗品は全てサービス履歴情報によって管理される。なお、図５に例示するサービス履歴情報は、ネットワークＮＴ上の画像形成装置Ａについてのサービス履歴情報であり、画像形成装置Ａを主に使用する３人のユーザＵ１〜Ｕ３ごとに、各ユーザの１日あたりの用紙使用量やトナー使用量、ステープル使用量などの情報が保持されている。
【００４２】
ここで、図５のサービス履歴情報の例を用いて、消耗品の１つであるトナーの残量をもとに画像形成装置Ａがジョブ実行可能機器であるかどうかを判定する方法の具体例について説明する。
【００４３】
画像形成装置Ａにおける消耗品の１つであるトナーの残量は、図５に示すようなサービス履歴情報に基づいて、下記のように求めることができる。なお、ジョブ実行制御装置１００は、図５に例示する履歴情報と同様のサービス履歴情報をネットワークＮＴ上の他の画像形成装置Ｂ〜Ｅのそれぞれから取得して、情報テーブル１２２に格納している。したがって、以下の説明と同様の方法により、画像形成装置Ｂ〜Ｅがジョブ実行可能機器であるかどうかを判定することができる。
【００４４】
図５のユーザＵ３の場合を例に挙げると、プリントサービスによる１日あたりの総出力枚数が３５０頁であり、そのうち、カラープリントが９０％、白黒プリントが１０％となっている。したがって、ユーザＵ３によるカラープリントの１日あたりの出力枚数Ｐｃは、Ｐｃ＝３５０×０．９＝３１５頁となり、白黒プリントの１日あたりの出力枚数Ｐｍは、Ｐｍ＝３５０×０．１＝３５頁となる。ユーザＵ３のＣＭＹＫの各色トナーの１日あたりの消費量は、上記のＰｃ、Ｐｍに対して、原稿種別による重み（図８参照）と、使用する用紙サイズによる重み（図９参照）を乗算した値（以下、「使用量指標値」という。）に比例する。
【００４５】
ここで、ＣＭＹトナーの１日あたりの使用量指標値をＴＣｃ、Ｋトナーの１日あたりの使用量指標値をＴＫｃとすると、これらＴＣｃとＴＫｃは、下記のように算出することができる。なお、ＴＣｃはＣＭＹで同じ値となる。
ＴＣｃ＝Ｐｃ×（原稿種別による重み）×（用紙サイズによる重み）
ＴＫｃ＝（Ｐｍ＋Ｐｃ）×（原稿種別による重み）×（用紙サイズによる重み）
【００４６】
ユーザＵ３は、原稿種別が高解像度画像：１００％、用紙サイズがＡ３版：１００％であるので、
ＴＣｃ＝３１５×１．５×２．０＝９４５
ＴＫｃ＝３５０×１．５×２．０＝１０５０
となる。
【００４７】
そして、画像形成装置Ａを使用するエンドユーザＵ１〜Ｕ３全員について上記のＴＣｃおよびＴＫｃの値を合計した総和（ΣＴＣｉ，ΣＴＫｉ）が、そのサービス提供機器における１日あたりのＣＭＹＫ各色のトナーの実際の消費量に比例する。
【００４８】
ここで、１日あたりの実際のトナー消費量は、トナー残量の１日前の実測値と現在の実測値との差分Δｒ（単位は％）であるので、この差分Δｒを用いて、１日あたりの実際のトナー消費量と１日あたりの使用量指標値との比Ａｃ，Ａｋを下記のように求めることができる。
Ａｃ＝Δｒ＿ｃ／ΣＴＣｉ
Ａｋ＝Δｒ＿ｋ／ΣＴＫｉ
【００４９】
そして、対象とするサービス提供機器の実際のトナー残量は、現在のトナー残量の実測値Ｒｎｏｗ＿ｃ，Ｒｎｏｗ＿ｋから分かるので、これらＲｎｏｗ＿ｃ，Ｒｎｏｗ＿ｋとＡｃ，Ａｋとから、使用可能なトナー残量の指標値ＴＣｒ，ＴＫｒを下記のように求めることができる。
ＴＣｒ＝Ｒｎｏｗ＿ｃ／Ａｃ
ＴＫｒ＝Ｒｎｏｗ＿ｋ／Ａｋ
【００５０】
一方、要求ジョブにより消費されるトナー使用量の指標値は、ジョブの内容（出力枚数、原稿種別、白黒／カラー、用紙サイズなど）に基づき、上記のＴＣｃ，ＴＫｃの算出式を用いて予測することができる。
【００５１】
したがって、以上のように算出した使用可能なトナー残量の指標値ＴＣｒ，ＴＫｒと、要求ジョブで消費されるトナー使用量の指標値とを比較することにより、要求ジョブが画像形成装置Ａにより実行が可能か否かを判定することができる。
【００５２】
ジョブ実行制御装置１００のサービス管理部１２１は、以上のような処理をネットワークＮＴ上のサービス提供機器全てに対して行い、ジョブ実行可能機器がＮＴ上に存在するか否かを判定する（ステップＳ２０６）。そして、ジョブ実行可能機器がネットワークＮＴ上に存在する場合には（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、ステップＳ２０７に進む。
【００５３】
ステップＳ２０７では、サービス管理部１２１は、ジョブ実行可能機器がネットワークＮＴ上に複数存在するか否かを判定する。そして、ジョブ実行可能機器が１つのみであれば（ステップＳ２０７：ＮＯ）、そのジョブ実行可能機器が、要求ジョブを実行する機器として選択され、サービス制御部１２４によって、選択された機器に対してサービス実行要求が出力される（ステップＳ２０９）。
【００５４】
一方、ジョブ実行可能機器がネットワークＮＴ上に複数存在する場合には（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、サービス管理部１２１は、例えば下記の選択基準１〜３を用いて、複数のジョブ実行可能機器の中から、要求ジョブを実行する機器を１つ選択する（ステップＳ２０８）。そして、サービス制御部１２４が、選択された機器に対してサービス実行要求を出力する（ステップＳ２０９）。
選択基準１：現時点での消耗品残量が相対的に多い。
選択基準２：現時点でのサービス提供可能時間が相対的に長い。
選択基準３：ピーク出力時間が現時点から離れている。
【００５５】
上記の選択基準１〜３に基づいて１つの機器を選択する方法としては、様々な方法が考えられる。例えば、選択基準１〜３に優先順位を持たせ、優先順位が高い選択基準に合致する機器が１つに特定できる場合は、その機器を選択するといった方法が考えられる。また、選択基準１〜３を総合的に判断し、総合的な評価が高い機器を選択するといった方法が考えられる。なお、要求ジョブの実行に必要な消耗品は１種類とは限らない。例えば、カラー印刷を行う場合には、ＣＭＹＫの４種類のトナーが必要である。この場合、消耗品であるトナーの残量、サービス提供時間の長さは、４種類の全ての要素を考慮して選択する必要がある。
【００５６】
なお、以上の説明した機器選択方法は一例であり、複数のジョブ実行可能機器の中から要求ジョブを実行する機器を選択する方法としては、上記の例以外にも様々な方法が考えられる。例えば、ネットワークＮＴにおいて、ジョブ実行要求を入力したユーザが使用するユーザ端末に対して物理的な位置が最も近いジョブ実行可能機器を、要求ジョブを実行する機器として選択するといった方法も考えられる。また、複数のジョブ実行可能機器の中で単位時間あたりの消費電力が最も少ない機器を、要求ジョブを実行する機器として選択するといった方法も考えられる。要求ジョブを実行する機器として単位時間あたりの消費電力が少ない機器を選択するようにすれば、システム全体のトータル所有コスト（ＴＣＯ）の削減を実現することが可能となる。
【００５７】
ステップＳ２０６においてジョブ実行可能機器がネットワークＮＴ上に存在しないと判定された場合には（ステップＳ２０６：ＮＯ）、サービス管理部１２１は、次に、要求ジョブの一部を実行可能な機器（以下、「ジョブ実行候補機器」という。）の検出を行う。
【００５８】
すなわち、サービス管理部１２１は、サービス提供機器のそれぞれに対して、現時点での消耗品残量で要求ジョブの一部が実行可能かどうかを判定し（ステップＳ２１０）、現時点での消耗品残量で要求ジョブの一部が実行できる場合に（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、当該機器をジョブ実行候補機器として検出する（ステップＳ２１１）。
【００５９】
次に、サービス管理部１２１は、ステップＳ２１１で検出されたジョブ実行候補機器の組み合わせで要求ジョブの全てが実行可能かどうかを判定する（ステップＳ２１２）。そして、ジョブ実行候補機器の組み合わせで要求ジョブの全てを実行できない場合には（ステップＳ２１２：ＮＯ）、ジョブ実行制御装置１００のＵＩ提示部１１１による表示制御に従って、ユーザ端末に例えば図２１に示すようなＵＩ画面が表示され（ステップＳ２０３）、要求ジョブを実行できないことがユーザに通知される。
【００６０】
なお、この場合には、サービス提供機器の中で消耗品残量が最も少ない機器を特定し、図２１に示すように、この特定した機器に消耗品を補給することを促すメッセージをＵＩ画面内に含めてユーザ端末に表示させることが望ましい。このメッセージに従ってユーザが消耗品の補給を行えば、当該機器のみで要求ジョブの実行が可能となり、無駄なサービスの分散を抑制することができる。
【００６１】
一方、ジョブ実行候補機器で要求ジョブの全てを実行できる場合には（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、サービス管理部１２１は、例えば上記の選択基準１〜３を用いて、要求ジョブを実行するジョブ実行候補機器の組み合わせを選択する（ステップＳ２１３）。そして、サービス制御部１２４が、選択された機器に対してサービス実行要求を出力する（ステップＳ２１４）。
【００６２】
上記の選択基準１〜３に基づいて要求ジョブを実行するジョブ実行候補機器の組み合わせを選択する方法としては、様々な方法が考えられる。例えば、選択基準１〜３に優先順位を持たせ、優先順位が高い基準から順にジョブ実行候補機器を順次選択して、その合計の消耗品残量が要求ジョブで消費される消耗品使用量以上になれば、それらの機器の組み合わせを選択するといった方法が考えられる。また、選択基準１〜３を総合的に判断し、総合的な評価が高い機器の組み合わせを選択するといった方法が考えられる。なお、要求ジョブの実行に必要な消耗品は１種類とは限らない。例えば、カラー印刷を行う場合には、ＣＭＹＫの４種類のトナーが必要である。この場合、消耗品であるトナーの残量、サービス提供時間の長さは、４種類の全ての要素を考慮して選択する必要がある。
【００６３】
ここで、ジョブ実行候補機器として画像形成装置Ａ〜Ｃが検出されている場合を例に挙げて、要求ジョブを実行するジョブ実行候補機器の組み合わせを選択する方法の一例について、具体的に説明する。以下に示す例では、要求ジョブはカラープリントであり、消耗品はＹＭＣＫのトナーである。画像形成装置Ａ〜Ｃにおけるトナー残量は、単位時間あたりの出力履歴（白黒プリント：Ｎｍ、カラープリント：Ｎｃ）から算出する。
【００６４】
＜画像形成装置Ａ＞
Ｃトナー：トナー残量１０％（トナー残量の指標値：５００）、サービス提供可能時間：１．０時間
Ｍトナー：トナー残量４０％（トナー残量の指標値：２０００）、サービス提供可能時間：７．０時間
Ｙトナー：トナー残量２０％（トナー残量の指標値：１０００）、サービス提供可能時間：４．５時間
Ｋトナー：トナー残量１００％（トナー残量の指標値：５００００）、サービス提供可能時間：３０．０時間
＜画像形成装置Ｂ＞
Ｃトナー：トナー残量２０％（トナー残量の指標値：１０００）、サービス提供可能時間：５．０時間
Ｍトナー：トナー残量３０％（トナー残量の指標値：２０００）、サービス提供可能時間：６．０時間
Ｙトナー：トナー残量２５％（トナー残量の指標値：１５００）、サービス提供可能時間：５．５時間
Ｋトナー：トナー残量１５％（トナー残量の指標値：１０００）、サービス提供可能時間：２．０時間
＜画像形成装置Ｃ＞
Ｃトナー：トナー残量３０％（トナー残量の指標値：２０００）、サービス提供可能時間：５．０時間
Ｍトナー：トナー残量１０％（トナー残量の指標値：５００）、サービス提供可能時間：１．０時間
Ｙトナー：トナー残量２５％（トナー残量の指標値：５００）、サービス提供可能時間：１．０時間
Ｋトナー：トナー残量１０％（トナー残量の指標値：５００）、サービス提供可能時間：１．０時間
【００６５】
Ｋトナーのみに着目すると、画像形成装置Ａ〜Ｃの中で、Ｋトナーの残量およびサービス提供可能時間が最も長いのは画像形成装置Ａである。しかしながら、要求ジョブはカラープリントのため、要求ジョブを実行するにはＣＭＹＫ全てのトナーが必要となり、ＣＭＹＫの全てのトナーの残量およびサービス提供可能時間を考慮する必要がある。ＣＭＹＫの全てを考慮すると、画像形成装置Ｂのトナー残量およびサービス提供可能時間が長いことが分かる。したがって、この場合、ＣＭＹＫの全てにおいてトナー残量およびサービス提供可能時間が長い画像形成装置Ｂをメインの処理を行う機器として選択し、残りの処理を行う機器として、画像形成装置Ｂよりもトナー残量およびサービス提供可能時間が長い画像形成装置Ａを選択する。
【００６６】
なお、以上の説明した機器選択方法は一例であり、要求ジョブを実行するジョブ実行候補機器の組み合わせを選択する方法としては、上記の例以外にも様々な方法が考えられる。例えば、ネットワークＮＴにおいて、物理的な位置が互いに近いジョブ実行候補機器の組み合わせを選択するといった方法も考えられる。また、単位時間あたりの消費電力が少ないジョブ実行候補機器を優先的に選択するといった方法も考えられる。要求ジョブを実行する機器として単位時間あたりの消費電力が少ない機器を選択するようにすれば、システム全体のトータル所有コスト（ＴＣＯ）の削減を実現することが可能となる。
【００６７】
要求ジョブを１つの機器で実行する場合や、複数の機器に分散して実行する場合は、上述したように、サービス制御部１２４が、要求ジョブを実行する機器として選択された機器に対して、サービス実行要求を出力する（ステップＳ２０９、ステップＳ２１４）。
【００６８】
そして、サービス実行要求を受け取った機器によりサービスが実行されると、その旨のステータス情報がジョブ実行制御装置１００に送信され、ジョブ実行制御装置１００のＵＩ提示部１１１による表示制御に従って、ユーザ端末に例えば図２０に示すようなＵＩ画面が表示され、要求ジョブが実行されたことがユーザに通知される（ステップＳ２１５）。
【００６９】
なお、図３のフローチャートで示した予測値算出処理は所定間隔で定期的に実行され、図４のフローチャートで示したジョブ実行制御処理は、ユーザによるジョブ実行要求をトリガとして実行される。これら図３のフローチャートで示した処理と図４のフローチャートで示した処理は、ジョブ実行制御装置１００において並行して動作する。
【００７０】
次に、予測部１２３により算出される予測値およびサービス提供可能時間について、具体例を挙げながら詳細に説明する。
【００７１】
予測値は、上述したように、各機器における消耗品使用量を予測した値である。以下では、画像形成装置Ａ〜Ｅに共通の消耗品であるトナーの使用量を予測した値（以下、「トナー予測値」という。）を算出するとともに、このトナー予測値に基づいてサービス提供可能時間を算出する場合を例に挙げて説明する。なお、予測部１２３が算出するトナー予測値により、各機器における現時点でのトナー残量が分かる。つまり、予測部１２３が算出するトナー予測値およびサービス提供可能時間の情報は、上述したように、サービス管理部１２１が複数のジョブ実行可能機器またはジョブ実行候補機器の中から、要求ジョブを実行する機器を選択するための基準として用いることができる。
【００７２】
トナー予測値およびサービス提供可能時間は、情報テーブル１２２に格納されたサービス履歴情報に基づいて算出することができる。上述したように、サービス履歴情報には、ユーザごとの用紙使用量（１日あたり）、トナー使用量（１日あたり）、ステープル使用量（１日あたり）といった消耗品の使用量を示す情報が含まれている。ジョブ実行制御装置１００の予測部１２３は、このサービス履歴情報に基づき、以下に示す方法によって、トナー予測値およびサービス提供可能時間を、ネットワークＮＴ上の個々の機器ごとに算出する。
【００７３】
１回の平均トナー使用量をＸ（あらかじめ定義されている１回の印刷で消費されるトナー量）とすると、トナー予測値は、この平均トナー使用量Ｘと、履歴値（ユーザごとの履歴情報：ピーク出力時間／出力枚数、原稿種別、白黒／カラー、用紙サイズなどの値）に応じた重みとを用いて求めることができる。
【００７４】
図６は、トナー予測値を算出する処理の一例を示すフローチャートである。
【００７５】
予測部１２３は、まず、サービス履歴情報に含まれるユーザごとの履歴値をもとに、個々の重み値を算出する（ステップＳ３０１）。ここで、個々の重み値とは、図５に示すサービス履歴情報に含まれる出力枚数（１日あたり）や原稿種別、用紙サイズなどの個々の履歴値に対応した重み値である。予測部１２３は、サービス履歴情報に含まれるこれらの履歴値と、図７〜図９に示す情報（個々の履歴値と重み値との対応関係を示す情報）とに基づいて、個々の重み値を算出する。なお、原稿種別や用紙サイズなどでは、履歴値がある割合で複数の値を持つとき、その割合に応じた比例配分により重み値を算出する。例えば、用紙サイズの履歴値がＡ３：７０％、Ａ４：３０％の場合、用紙サイズに対応した重み値は、２．０×３０／１００＋１．０×７０／１００となる。
【００７６】
次に、予測部１２３は、ステップＳ３０１で算出した個々の重み値を掛け合わせ、全体の重み値を算出する（ステップＳ３０２）。例えば、出力枚数（１日あたり）に対応する重み値をＷ１、原稿種別に対応する重み値をＷ２、用紙サイズに対応する重み値をＷ３とすると、出力枚数（１日あたり）の履歴値が１００枚、原稿種別の履歴値が高解像度画像、用紙サイズの履歴値がＡ３：１００％である場合、ステップＳ３０１でＷ１＝１．０、Ｗ２＝１．５、Ｗ３＝２．０と算出される。ステップＳ３０１で算出された個々の重み値が上記のＷ１、Ｗ２、Ｗ３のみであるとすると、全体の重み値Ｗａは、Ｗａ＝１．０×１．５×２．０＝３．０となる。
【００７７】
次に、予測部１２３は、サービス履歴情報に含まれるユーザの出力方法、すなわち白黒プリントのみか、カラープリントのみか、白黒プリントとカラープリントの混在かに応じて、平均トナー使用量Ｘに対して全体の重み値Ｗａを乗算してトナー予測値を算出する（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０８）。
【００７８】
すなわち、予測部１２３は、ステップＳ３０３において、ユーザの出力方法が白黒プリントのみかどうかを判定し、白黒プリントのみの場合は（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）、ステップＳ３０４において、下記のように、Ｋトナーに対してのみ平均トナー使用量Ｘに重み値Ｗａを乗算して、その結果をトナー予測値とする（ステップＳ３０８）。
＜白黒プリントのみの場合＞
Ｋトナー使用量＝Ｗａ×Ｘ
Ｃトナー使用量＝０．０×Ｘ
Ｍトナー使用量＝０．０×Ｘ
Ｙトナー使用量＝０．０×Ｘ
【００７９】
一方、ユーザの出力方法が白黒プリントのみではない場合は（ステップＳ３０３：ＮＯ）、予測部１２３は、ステップＳ３０５において、ユーザの出力方法がカラープリントのみかどうかを判定し、カラープリントのみの場合は（ステップＳ３０５：ＹＥＳ）、ステップＳ３０６において、下記のように、ＫＣＭＹトナーの全てで平均トナー使用量Ｘに重み値Ｗａを乗算して、その結果をトナー予測値とする（ステップＳ３０８）。
＜カラープリントのみの場合＞
Ｋトナー使用量＝Ｗａ×Ｘ
Ｃトナー使用量＝Ｗａ×Ｘ
Ｍトナー使用量＝Ｗａ×Ｘ
Ｙトナー使用量＝Ｗａ×Ｘ
【００８０】
一方、ユーザの出力方法がカラープリントのみではない場合（ステップＳ３０５：ＮＯ）、すなわち白黒プリントとカラープリントの混在の場合は、予測部１２３は、ステップＳ３０７において、白黒プリントとカラープリントの割合に応じてＣＭＹトナーに対する重み値（Ｗｃｍｙ）を算出し、下記のように、Ｋトナーの平均トナー使用量Ｘに重み値Ｗａ、ＣＭＹトナーの平均トナー使用量Ｘに重み値Ｗｃｍｙを乗算して、その結果をトナー予測値とする（ステップＳ３０８）。
＜白黒プリントとカラープリント混在の場合＞
カラープリントｚ％、白黒プリント（１００−ｚ）％
Ｗｃｍｙ＝Ｗａ×ｚ／１００
Ｋトナー使用量＝Ｗａ×Ｘ
Ｃトナー使用量＝Ｗｃｍｙ×Ｘ
Ｍトナー使用量＝Ｗｃｍｙ×Ｘ
Ｙトナー使用量＝Ｗｃｍｙ×Ｘ
【００８１】
図１０は、図５に示したサービス履歴情報を用いて算出されたユーザＵ１〜Ｕ３ごとの重み値を示した図である。図１０（ａ）はユーザＵ１、図１０（ｂ）はユーザＵ２、図１０（ｃ）はユーザＵ３にそれぞれ対応している。
【００８２】
図１０（ａ）に示すように、ユーザＵ１に対応する出力枚数（１日あたり）に対応する重み値Ｗ１は６．０、原稿種別に対応する重み値Ｗ２は１．０、用紙サイズに対応する重み値Ｗ３は１．３である。したがって、ユーザＵ１に対応する全体の重み値Ｗａは、Ｗａ＝６．０×１．０×１．３＝７．８となる。また、ユーザＵ１の出力方法は白黒プリントのみであるので、ユーザＵ１に対応するトナー予測値は、Ｋトナー：７．８×Ｘ、Ｃトナー：０、Ｍトナー：０、Ｙトナー：０となる。
【００８３】
図１０（ｂ）に示すように、ユーザＵ２に対応する出力枚数（１日あたり）に対応する重み値Ｗ１は８．０、原稿種別に対応する重み値Ｗ２は１．０、用紙サイズに対応する重み値Ｗ３は１．０である。したがって、ユーザＵ２に対応する全体の重み値Ｗａは、Ｗａ＝８．０×１．０×１．０＝８．０となる。また、ユーザＵ２の出力方法はカラープリントのみであるので、ユーザＵ２に対応するトナー予測値は、Ｋトナー：８．０×Ｘ、Ｃトナー：８．０×Ｘ、Ｍトナー：８．０×Ｘ、Ｙトナー：８．０×Ｘとなる。
【００８４】
図１０（ｃ）に示すように、ユーザＵ３に対応する出力枚数（１日あたり）に対応する重み値Ｗ１は４．０、原稿種別に対応する重み値Ｗ２は１．５、用紙サイズに対応する重み値Ｗ３は２．０である。したがって、ユーザＵ３に対応する全体の重み値Ｗａは、Ｗａ＝４．０×１．５×２．０＝１２．０となる。また、ユーザＵ３の出力方法は白黒プリント（１０％）とカラープリント（９０％）の混在であり、ＣＭＹトナーに対する重みＷｃｍｙは、Ｗｃｍｙ＝１２．０×９０／１００＝１０．８となる。したがって、ユーザＵ３に対応するトナー予測値は、Ｋトナー：１２．０×Ｘ、Ｃトナー：１０．８×Ｘ、Ｍトナー：１０．８×Ｘ、Ｙトナー：１０．８×Ｘとなる。
【００８５】
以上、トナー予測値を例に挙げて、予測部１２３による予測値算出の具体例について説明したが、このように算出した予測値から、時間軸上でいつまでサービスが使用できるかを示したものが、サービス提供可能時間である。以下、予測値１２３が算出する予測値がトナー予測値である場合を例に挙げて、このサービス提供可能時間の算出方法の一例について具体的に説明する。
【００８６】
図１１は、ネットワークＮＴ上のある機器におけるトナー残量の履歴（実測値）を時間軸上にプロットしたものである。また、図１２は、上述したトナー予測値に基づいて算出したトナー消費の予測曲線Ｌ１を示したものである。予測曲線Ｌ１は、図５に示したサービス履歴情報の例のように、ユーザが３人で１つの機器を使用している場合、機器を使用するユーザごとに、トナー予測値に基づいて算出される。図１２に示した例の場合、２０１０年５月２日以降の時間について、３人のユーザＵ１〜Ｕ３のＫトナーに関するトナー予測値に基づいてＫトナー消費の予測曲線Ｌ１がそれぞれ算出されている。ユーザの機器使用量が増えれば増えるほど、適切な重みが計算され、予測曲線Ｌ１の精度が向上する。ここで、機器を使用しているユーザの人数をａ、機器を使用している全ユーザの重みの平均をＷＡとすると、予測曲線Ｌ１は下記の式で表される。
ＷＡ×Ｘ×ａ＝Δｒ
【００８７】
ここで、ＷＡ×Ｘはユーザ１人あたりの１日のトナー使用量平均値を表し、Δｒが予測曲線Ｌ１の傾き（％／日）を表している。なお、Ｘは上述したように１回の平均トナー使用量を表しているが、このＸの値は、サービス履歴情報に含まれる履歴値をもとに算出することができ、また、調整が可能である。上記の傾きΔｒで線形に減るものが予測曲線Ｌ１である。
【００８８】
図１３は、３人のユーザＵ１〜Ｕ３ごとのピーク出力時間を表したグラフであり、図１４は、図１２に示した予測曲線Ｌ１に対して図１３のピーク出力時間を反映させて求めた予測曲線Ｌ２を示したものである。予測曲線Ｌ１は１日あたりのトナー使用量のみを考慮したものであるため、十分な予測精度を確保できない場合があるが、図１４に示す予測曲線Ｌ２では、ユーザごとの１日のピーク出力時間を反映させるようにしているため、ユーザによる出力が多い時間帯ではトナー消費量が増え、逆にユーザによる出力が少ない時間帯ではトナー消費量が減る傾向となり、予測曲線Ｌ１と比較して予測精度を高めることができる。図１４に示した予測曲線Ｌ２では、２０１０年５月２日の７時から８時の間の時間帯でトナー消費量が予測曲線Ｌ１よりも低くなっていることを示している。なお、図１４では、ユーザＵ３によるＹトナーの使用量に関する予測曲線Ｌ２のみを表しているが、最終的にはＫＣＭＹのトナーごとに、３人のユーザＵ１〜Ｕ３によるトナー使用量を全て足し合わせて機器毎の予測曲線Ｌ２を導出する。
【００８９】
図１５は、予測曲線Ｌ１と予測曲線Ｌ２とを図１４よりも長い時間軸上にプロットしたものである。これら予測曲線Ｌ１および予測曲線Ｌ２に沿って、トナー残量が０％となる時間がトナー予測終了時間であり、トナー終了予測時間までの時間が、サービス提供可能時間となる。ここで、予測曲線Ｌ２は１日単位で予測されていくので、予測曲線Ｌ２から求まるトナー予測終了時間は、予測曲線Ｌ１から求まるトナー予測終了時間よりも高精度である。
【００９０】
次に、消耗品の１つであるステープルの使用量を予測した値（以下、「ステープル予測値」という。）を予測値として算出する場合の例について説明する。
【００９１】
１回の平均ステープル使用量をＸ’（あらかじめ定義されている１回の印刷で使用されるステープル量）とすると、ステープル予測値は、この平均ステープル使用量Ｘ’と、サービス履歴情報に含まれるステープル使用量（１日あたり）の履歴値に応じた重みとを用いて求めることができる。
【００９２】
図１６は、ステープル予測値を算出する処理の一例を示すフローチャートである。
【００９３】
予測部１２３は、まず、サービス履歴情報に含まれるユーザごとの履歴値と、図１７に示す情報（ステープル使用量に関する履歴値と重み値との対応関係を示す情報）とに基づいて、ステープル使用量についての重み値Ｗｓを算出する（ステップＳ４０１）。次に、予測部１２３は、平均ステープル使用量Ｘ’に重み値Ｗｓを乗算し（ステップＳ４０２）、その結果をステープル予測値とする（ステップＳ４０３）。
【００９４】
図１８は、図５に示したサービス履歴情報を用いて算出されたユーザＵ１〜Ｕ３ごとのステープル使用量についての重み値を示した図である。図１８（ａ）はユーザＵ１、図１８（ｂ）はユーザＵ２、図１８（ｃ）はユーザＵ３にそれぞれ対応している。
【００９５】
ユーザＵ１のステープル使用量についての履歴値は０であるため、ユーザＵ１に対応するステープル使用量についての重み値Ｗｓは、図１８（ａ）に示すように０となる。したがって、ユーザＵ１に対応するステープル予測値は０となる。
【００９６】
ユーザＵ２のステープル使用量についての履歴値は４であるため、ユーザＵ２に対応するステープル使用量についての重み値Ｗｓは、図１８（ｂ）に示すように１．０となる。したがって、ユーザＵ２に対応するステープル予測値は１．０×Ｘ’となる。
【００９７】
ユーザＵ３のステープル使用量についての履歴値は１２であるため、ユーザＵ３に対応するステープル使用量についての重み値Ｗｓは、図１８（ｃ）に示すように３．０となる。したがって、ユーザＵ３に対応するステープル予測値は３．０×Ｘ’となる。
【００９８】
なお、予測部１２３は、上述した方法と同様の方法により、消耗品の１つである用紙の使用量を予測した値である用紙予測値を求めることもできる。また、予測部１２３は、トナー予測値に基づくサービス提供可能時間の算出方法と同様の方法により、ステープル予測値や用紙予測値に基づいて、サービス提供可能時間を算出することも可能である。
【００９９】
最後に、ＵＩ提示部１１１による表示制御によってユーザ端末に表示されるＵＩ画面の具体例について説明する。
【０１００】
図１９は、ユーザがジョブの実行要求を入力するためのＵＩ画面の一例を示す図である。このＵＩ画面では、ジョブの内容を指定するための各種入力手段が提供される。ユーザは、ユーザ端末に表示される図１９のようなＵＩ画面から「分散最適印刷システム」を選び、「カラー／仕上げ」の項目、「印刷範囲」の項目、「印刷部数」の項目でそれぞれ所望の入力を行った後に、「印刷」ボタンを押下することによって、ジョブの実行要求を入力することができる。
【０１０１】
図２０は、要求ジョブが正常に実行された場合にユーザ端末に表示されるＵＩ画面の一例を示す図である。このＵＩ画面では、要求ジョブ（図２０の例では印刷）が完了した旨および要求ジョブを実行した機器の位置を示す情報が表示される。ユーザは、ユーザ端末に表示される図２０のようなＵＩ画面を参照することで、要求ジョブが完了したことや、要求ジョブを実行した機器の位置を確認することができる。
【０１０２】
図２１は、要求ジョブが実行できない場合にユーザ端末に表示されるＵＩ画面の一例を示す図である。このＵＩ画面では、要求ジョブが実行できない旨および消耗品（図２０の例ではＫトナー）を補給すべき機器を指定する情報が表示される。ユーザは、ユーザ端末に表示される図２１のようなＵＩ画面を参照することで、要求ジョブが実行できないことや、要求ジョブを実行するためにどの機器に消耗品を補給すればよいかを確認することができる。
【０１０３】
図２２は、要求ジョブに対応するサービス提供機器が存在しない場合にユーザ端末に表示されるＵＩ画面の一例を示す図である。ユーザは、ユーザ端末に表示される図２２のようなＵＩ画面を参照することで、要求ジョブに対応するサービス提供機器がネットワークＮＴ上に存在しないことを確認することができる。
【０１０４】
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施の形態に係る画像形成システムにおいては、複数の画像形成装置Ａ〜ＥとともにネットワークＮＴに接続されたジョブ実行制御装置１００が、ネットワークＮＴ上の複数の画像形成装置Ａ〜Ｅのそれぞれについて、各画像形成装置を使用するユーザごとの消耗品使用量の履歴を表すサービス履歴情報を保持する情報テーブル１２２と、情報テーブル１２２が保持する履歴情報に基づいて、複数の画像形成装置Ａ〜Ｅにおける消耗品の使用量を予測した値である予測値を算出する予測部１２３と、情報テーブル１２２が保持する履歴情報および予測部１２３が算出した予測値に基づいて、複数の画像形成装置Ａ〜Ｅのうちで、ユーザから要求された要求ジョブを実行する画像形成装置を選択するサービス管理部１２１と、を備えている。
【０１０５】
したがって、ジョブ実行制御装置１００は、ネットワークＮＴ上の画像形成装置Ａ〜Ｅの消耗品の状態を正確に予測して、ユーザから要求された要求ジョブを実行する画像形成装置を適切に選択することができる。その結果、画像形成システム全体としてユーザが所望するサービスを効率よく実現することができ、利便性の高いシステムを実現することができる。
【０１０６】
なお、本実施の形態に係るジョブ実行制御装置１００は、一例として、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０１０７】
本実施の形態に係るジョブ実行制御装置で実行されるジョブ実行制御プログラムは、例えば、インストール可能な形式また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  Ｄｉｓｃ）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【０１０８】
また、本実施の形態に係るジョブ実行制御装置で実行されるジョブ実行制御プログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態に係るジョブ実行制御装置で実行されるジョブ実行制御プログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１０９】
また、本実施の形態に係るジョブ実行制御プログラムを、ジョブ実行制御装置１００として用いるコンピュータのＲＯＭなどに予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１１０】
本実施の形態に係るジョブ実行制御装置１００で実行されるジョブ実行制御プログラムは、上述した各部（サービス管理部１２１、情報テーブル１２２、予測部１２３、サービス制御部１２４）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記録媒体からジョブ実行制御プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、サービス管理部１２１、情報テーブル１２２、予測部１２３、サービス制御部１２４が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【０１１１】
なお、以上説明した実施形態は本発明の好適な一適用例を示すものであり、本発明の技術範囲は上記の実施形態として開示した技術事項そのままに限定されるものではない。本発明の技術範囲は、上記の実施形態として開示した技術事項に技術常識を加味して容易に導かれる変形例、代替手段なども含むものである。
【符号の説明】
【０１１２】
１００  ジョブ実行制御装置
１２１  サービス管理部
１２２  情報テーブル
１２３  予測部
１２４  サービス制御部
Ａ〜Ｅ  画像形成装置
ＮＴ  ネットワーク
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１３】
【特許文献１】特開２００５−１００２２９号公報
【特許文献２】特開２００３−１８６６４９号公報
【特許文献３】特開２００９−１４００１２号公報
【図１】
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【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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【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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【図２１】
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【図２２】
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