(57)【要約】      （修正有）【課題】処理される文書に関連する情報の作成及び管理において、印刷ジョブに関連するユーザ注釈付き注釈を作成してコンパイルする構造を提供する。【解決手段】ユーザのセットによって印刷するために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報を取得し、印刷ジョブのそれぞれについて計算する。印刷ジョブを印刷するための理由を含む送信された印刷ジョブに関連付けられたノートのユーザ注釈を提供する。印刷ジョブのセットの表現は、ユーザダッシュボードを含み、グループダッシュボードは、消耗品使用量を低減するための制約を特定するためにグループメンバ間のコラボレーションのための構造を提供するように及び／又は消耗品使用量を低減するための解決策を提供するようにグループに含まれるユーザの注釈及び他のユーザのものに基づいて生成する。【選択図】図３
2016139406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
消耗品使用量を低減する上での制約を特定する方法において、
各印刷ジョブが印刷すべき文書を含むユーザのセットによって印刷するために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報を取得することと、
前記印刷ジョブのそれぞれについての印刷ジョブコンテキスト表現を生成することと、
前記印刷ジョブを印刷するための理由を表すユーザ注釈付きノートによって前記送信された印刷ジョブのユーザ注釈を提供することと、
前記送信された印刷ジョブの少なくとも一部についてのユーザ注釈を受信することと、
ユーザの印刷消費履歴、ユーザのセットの印刷消費履歴及び前記ユーザのセットについての１つ以上の受信したユーザ注釈付きノートを表示する前記ユーザのセットのそれぞれについてのユーザダッシュボードを生成することとを備え、
前記印刷ジョブコンテキスト表現を生成すること、ノートのユーザ注釈を提供すること、ユーザ注釈付きノートを受信すること及びユーザダッシュボードを生成することが、コンピュータプロセッサによって行われる、方法。
【請求項２】
前記印刷ジョブのそれぞれについての前記印刷ジョブコンテキスト表現の計算が、
ユーザＩＤ、
印刷ジョブ送信時間、
文書タイトル、
文書の長さ、
印刷ジョブ種類、
テキストコンテンツ特徴、
視覚的コンテンツ特徴、及び、
ページカバレッジ特徴
を含む群から選択された特徴の抽出を含む前記印刷ジョブ情報から抽出された特徴に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴が視覚的特徴を含み、前記印刷ジョブコンテキスト表現の計算が、前記印刷ジョブの文書のページのパッチから低レベル特徴を抽出し、前記抽出された低レベル特徴に基づいてページの統計的表現を生成することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記特徴がテキスト特徴を含み、前記印刷ジョブコンテキスト表現の計算が、前記印刷ジョブから抽出された単語を含み、前記印刷ジョブの統計的表現の生成が前記抽出された単語に基づいている、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記印刷ジョブのセットの表現の生成が、グラフィカル表現を生成することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
さらに、紙からディジタル文書への移行を評価することを備え、前記印刷ジョブの第１及び第２のセットについて、前記取得した印刷ジョブ情報を実行することと、前記印刷ジョブコンテキスト表現を生成することと、ユーザ注釈を提供することと、ユーザ注釈を受信することと、前記印刷ジョブの第１のセットについての表現と前記印刷ジョブの第２のセットの表現を比較することとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記印刷ジョブの第２のセットについての情報が、前記印刷ジョブの第１のセットの送信後に送信された印刷ジョブについて取得される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
印刷のために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報の取得が、前記送信された印刷ジョブ情報について複数のプリンタから印刷ログを取得することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
消耗品使用量を低減する上での制約を特定するシステムにおいて、
各印刷ジョブが印刷すべき文書を含むユーザのセットによって印刷するために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報を取得するジョブ追跡コンポーネントと、
前記印刷ジョブのそれぞれについての印刷ジョブコンテキスト表現を生成する印刷ジョブコンテキスト表現生成コンポーネントと、
前記印刷ジョブを印刷するための理由を表すユーザ注釈付きノートを含むユーザ注釈であって前記送信された印刷ジョブの少なくとも一部についてのユーザ注釈を受信する注釈付けコンポーネントと、
前記ユーザ注釈に基づいて印刷ジョブを印刷するための理由を表す前記印刷ジョブのセットの表現を生成する分析コンポーネントと、
前記ユーザの印刷消費履歴、前記ユーザのセットの印刷消費履歴及び前記ユーザのセットについての１つ以上のユーザ注釈付きノートを表示する前記ユーザのセットのそれぞれについてのユーザダッシュボードを生成するユーザダッシュボードコンポーネントと、
前記ジョブ追跡コンポーネント、前記印刷ジョブコンテキスト表現注釈付けコンポーネント、前記分析コンポーネント及び前記ユーザダッシュボードコンポーネントを実装するプロセッサとを備える、システム。
【請求項１０】
消耗品使用量を低減する上での制約を特定する方法において、
各印刷ジョブが印刷すべき文書を含むユーザのセットによって印刷するために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報を取得することと、
前記印刷ジョブ情報から抽出された特徴であって前記文書のページのパッチから抽出された低レベル特徴の統計的表現を含む特徴に基づいて印刷ジョブのそれぞれについての印刷ジョブ表現を計算することと、
前記送信された印刷ジョブの少なくとも一部についてのユーザ注釈を受信することであって、それによって前記印刷ジョブを印刷するための理由を表すユーザ注釈付きノートによって送信された印刷ジョブが注釈付けられることと、
前記印刷ジョブ表現及び注釈に基づいて前記印刷ジョブをクラスタに分割することと、
前記ユーザの注釈に基づいて前記クラスタの少なくとも１つにおいて印刷ジョブを印刷するための理由を表す印刷ジョブのセットの表現を生成することとを備え、
前記印刷ジョブ表現の計算、前記ユーザ注釈の受信、前記印刷ジョブの分割及び前記印刷ジョブのセットの表現の生成が、コンピュータプロセッサによって実行される、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
例示的な実施形態は、処理される文書に関連する情報の作成及び管理に関し、印刷ジョブに関連するユーザ注釈付き注釈を作成してコンパイルする構造を提供するためのシステム及び方法に関連して特定の用途を見出し、注釈は、印刷ジョブを印刷するための理由（複数可）のテキスト記述を含み、及び／又は、印刷ジョブの印刷に関連する消耗品の消費量を低減するための解決策を提供する。これは、紙の使用量を低減するためにビジネスプロセスの変更を可能とする。
【背景技術】
【０００２】
サービス産業などの多くの状況において、作業は、一般に、大抵の場合に文書印刷をともなうプロセスで構成されている。電子署名、電子メール（郵便の代わり）及びオンラインフォーム記入の使用をともなう可能性がある、ディジタル謄本によって紙文書の印刷を置き換える方向に向かう成長傾向がある。より高い生産性、コスト効率及びより環境に優しくなることを含む、この変更のための多くの理由がある。したがって、多くの大規模な組織は、紙の使用量を削減して紙の使用からディジタル文書へと移行するための解決策を探している。残念なことに、特に大規模な組織において、情報の欠如のために、この目標を達成することは大抵の場合に困難である。管理するものは、例えば、大抵の場合、会社の従業員によって紙が使用される場所、特にタスク又はサブタスクの紙文書が生成される場所、並びに、これらの各タスクにおいて使用される紙の量の観点から、プロセスにおいて紙が使用される量についての詳細な理解を有していない。これらのタスクのために紙が使用される理由、すなわち、これらのタスク内で紙文書の代わりにディジタル版を使用するのを妨げる障壁は何であるのかについての良好な理解はない。
【０００３】
これらの質問に対する回答を有することは、紙からディジタルに移行するのを容易とするように処理／タスクが変更可能であるかを組織が選択するのに役立つであろう。しかしながら、様々なタスクの紙の消費量及び文書を印刷するための理由を良好に理解せずに、変化が最も効果的であろう処理においてこれらの努力にフォーカスすることは困難である。
【０００４】
文書印刷の理由は、大抵の場合、タスクに依存している。いくつかの一般的な理由は、署名の要求、アーカイブ、異なるコンピュータシステム間の移行、組織の壁越えなどを含む。しかしながら、組織によって特定されない他の理由があることがある。紙からディジタルへと移行するために、適切な解決策は、ディジタルアーカイブ、ディジタル署名などの紙文書の生成を介して以前に提供された機能を置き換えるように実施される必要があり得る。しかしながら、いくつかのタスクについて、紙は、ディジタル文書が提供しない利益をもたらすことがある。例えば、紙は、（例えば、旅行の際に）持ち運ぶのが容易であり、読んで注釈を付けることが容易であり、他人に渡すのが容易である。従業員は、これらの問題の一部に対処するために、電子書籍リーダなどの携帯機器を備えることができるが、この解決策は、費用効率がよくないことがある。
【０００５】
現在、紙からディジタルへの移行は、主に民族学的研究やコンサルティングのいずれかに基づいて実現され、これらのアプローチでは、通常、専門家は、既存の業務プロセスを研究し且つこれらのプロセス及び関連するタスク並びに制約を分析するために組織の現場に送られる。ある研究において、管理は、オフィスにおける紙の消費量が過剰であり、従業員によって行われる仕事のために真には必要ではなかったと仮定した。現場において民族誌学者によって行われる広範な研究は、仮説に反証する傾向にあったが、実施するのに時間を要した。Ｊａｃｋｉ  Ｏ’Ｎｅｉｌｌ，  Ｄａｖｉｄ  Ｍａｒｔｉｎ，  Ｔｏｍｍａｓｏ  Ｃｏｌｏｍｂｉｎｏ，  Ａｎｔｏｎｉｅｔｔａ  Ｇｒａｓｓｏ，  「Ａ  Ｌｉｔｔｌｅ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｉｓ  ａ  Ｄａｎｇｅｒｏｕｓ  Ｔｈｉｎｇ？」，  ＣＨＩ  ２０１１−−Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｔｏｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ−−Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ  ＢＣ，  Ｃａｎａｄａ，  Ｍａｙ  ２０１１を参照のこと。
【０００６】
候補の解決策が評価されて効率的に実施されることができるように、組織内の異なるタスクを対応する紙の使用及び使用根拠と関連付けるためのシステム及び方法の必要性が残っている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の１つの実施形態において、消耗品使用量を低減する上での制約を特定する方法において、各印刷ジョブが印刷すべき文書を含むユーザのセットによって印刷するために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報を取得することと、印刷ジョブのそれぞれについての印刷ジョブコンテキスト表現を生成することと、印刷ジョブを印刷するための理由を表すユーザ注釈付きノートによって送信された印刷ジョブのユーザ注釈を提供することと、送信された印刷ジョブの少なくとも一部についてのユーザ注釈を受信することと、ユーザの印刷消費履歴、ユーザのセットの印刷消費履歴及びユーザのセットについての１つ以上の受信したユーザ注釈付きノートを表示するユーザのセットのそれぞれについてのユーザダッシュボードを生成することとを備え、印刷ジョブコンテキスト表現を生成すること、ノートのユーザ注釈を提供すること、ユーザ注釈付きノートを受信すること及びユーザダッシュボードを生成することが、コンピュータプロセッサによって行われる、方法が記載される。
【０００８】
本開示の他の実施形態において、消耗品使用量を低減する上での制約を特定するシステムにおいて、各印刷ジョブが印刷すべき文書を含むユーザのセットによって印刷するために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報を取得するジョブ追跡コンポーネントと、印刷ジョブのそれぞれについての印刷ジョブコンテキスト表現を生成する印刷ジョブコンテキスト表現生成コンポーネントと、印刷ジョブを印刷するための理由を表すユーザ注釈付きノートを含むユーザ注釈であって送信された印刷ジョブの少なくとも一部についてのユーザ注釈を受信する注釈付けコンポーネントと、ユーザ注釈に基づいて印刷ジョブを印刷するための理由を表す印刷ジョブのセットの表現を生成する分析コンポーネントと、ユーザの印刷消費履歴、ユーザのセットの印刷消費履歴及びユーザのセットについての１つ以上のユーザ注釈付きノートを表示するユーザのセットのそれぞれについてのユーザダッシュボードを生成するユーザダッシュボードコンポーネントと、ジョブ追跡コンポーネント、印刷ジョブコンテキスト表現注釈付けコンポーネント、分析コンポーネント及びユーザダッシュボードコンポーネントを実装するプロセッサとを備える、システムが記載される。
【０００９】
本開示のさらに他の実施形態において、消耗品使用量を低減する上での制約を特定する方法において、各印刷ジョブが印刷すべき文書を含むユーザのセットによって印刷するために送信された印刷ジョブのセットについての印刷ジョブ情報を取得することと、印刷ジョブ情報から抽出された特徴であって文書のページのパッチから抽出された低レベル特徴の統計的表現を含む特徴に基づいて印刷ジョブのそれぞれについての印刷ジョブ表現を計算することと、送信された印刷ジョブの少なくとも一部についてのユーザ注釈を受信することであって、それによって印刷ジョブを印刷するための理由を表すユーザ注釈付きノートによって送信された印刷ジョブが注釈付けられることと、印刷ジョブ表現及び注釈に基づいて印刷ジョブをクラスタに分割することと、ユーザの注釈に基づいてクラスタの少なくとも１つにおいて印刷ジョブを印刷するための理由を表す印刷ジョブのセットの表現を生成することとを備え、印刷ジョブ表現の計算、ユーザ注釈の受信、印刷ジョブの分割及び印刷ジョブのセットの表現の生成が、コンピュータプロセッサによって実行される、方法が記載される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、タスク関連印刷を分析するシステム及び方法のグラフィカル概要である。
【図２】図２は、例示的な実施形態の１つの態様にかかるタスク関連印刷を分析するシステムの機能ブロック図である。
【図３】図３は、例示的な実施形態の他の態様にかかるタスク関連印刷を分析するシステムのフローチャートである。
【図４】図４は、本開示の例示的な実施形態にかかる、その場でノートを作成するようにユーザに促す例である。
【図５】図５は、本開示の例示的な実施形態にかかる、その場で作成されたユーザノートの例である。
【図６】図６は、本開示の実施形態にかかる、関連するタイムラインを有する特定の消費パターンを強調するユーザに対して視覚的インジケータを生成したシステムの例である。
【図７】図７は、本開示の例示的な実施形態にかかるユーザダッシュボードの例である。
【図８】図８は、本開示の例示的な実施形態にかかるユーザダッシュボードの構成を図示している。
【図９】図９は、本開示の例示的な実施形態にかかるノートパン（左下）及びテキストパターン記述（右下）を含むユーザダッシュボードの例である。
【図１０】図１０は、本開示の例示的な実施形態にかかる追加されたユーザ注釈の例である。
【図１１】図１１は、本開示の例示的な実施形態にかかるグループダッシュボードの例である。
【図１２】図１２は、本開示の例示的な実施形態にかかるフィルタリングパンの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
背景セクションにおいて述べたように、会社は、紙の使用量を削減したいが、自己の会社内の適所における様々な紙ベースのプロセス及び印刷要求の詳細な理解を欠いている。実際に作業を行っている会社の従業員は、これらの紙ベースのプロセスに日々直面しており、紙の使用量や印刷に関する既存の痛みのポイントを特定し且つ紙の使用量を減らすために現実的なプロセス改善のオプションを詳しく説明するために最適な位置にある。それゆえに、会社は、従業員に貢献するのを可能とし、従事し且つ動機付け、また、そのような専用の「共同作業プロセス改善提案箱」への入力を提供するための方法が必要である。
【００１２】
システム及び方法は、印刷された紙からディジタル文書への効果的な移行をサポートするために、管理者や他の組織の個人などの意思決定者によってなされるべき情報に基づいた意思決定を可能とする方法で印刷する文書を分析する旨を開示している。
【００１３】
具体的には、プロセスの制限に対処する及び／又は印刷及び紙の使用に関する改善を示唆する従業員の注釈の創造、組織構造及び管理に基づくノート取り管理システム及び方法が開示されている。
【００１４】
より具体的には、例示的なシステム及び方法は、以下の機能を提供する。
【００１５】
１．それらの長期及び短期の印刷履歴からの従業員の典型的で、非定型及び／又は特に高価な印刷消費パターンの特定。
【００１６】
２．ユーザに対するこれらのパターンの指摘、以下の２つの異なる手順によるそれらの印刷行動及び紙の使用量の問題に対して半構造化されたノートを取るためのそれらへの要求及び動機付け。
【００１７】
ａ．その場で：印刷ジョブを発行した直後、システムは、ノートについてユーザに要求する。
【００１８】
ｂ．事後：システムは、検出されたパターンの高レベルのテキスト記述及びグラフィック表示を有するユーザに直面し、ノートの説明に応答するようにユーザに求める。
【００１９】
どちらの場合においても、システムは、月期間の終わりに向かって通常は重いカラー印刷の場合に、そのコンテキスト、例えばそのメタデータ又は特定の消費パターンを有する対応する印刷ジョブとユーザによって取られたノートを関連付ける。
【００２０】
３．ピアとのコンテキスト化されたノートの共有。それゆえに、ピアは、互いのノートを確認してサポートすることができる。したがって、システムは、個人のダッシュボードにおいて、その対応するコンテキスト、すなわち、ジョブの種類、印刷パターンなどを有する各ノートを表示する。
【００２１】
４．グループダッシュボードに取られた全てのノートを組み立てて集約することによるピアグループディスカッションの容易化。グループダッシュボードは、許容可能な改善提案を詳しく説明するために、異なる属性、すなわち、ユーザの種類、印刷ジョブの種類、使用される印刷設定などに応じたノートのグループ化を容易とする。
【００２２】
全体的に、提供されるシステム及び方法は、実行可能なプロセス改善提案を最終的に特定するためにグループディスカッション（複数可）において詳述された、従業員の印刷パターンを検出してから対応して従業員のノートを収集するまでのプロセス全体を包含する。
【００２３】
実験は、従業員が自己の印刷の痛みのポイントについてのフィードバックを与え且つ可能な限り紙の使用量を減らすための改善点を詳しく説明して採用するように動機付けされることを実証した。この行動は、個人が対応するワークフローを所有していたときは通常いつでも、また、このワークフローが限られた複雑性からなるときに観察された。そのような個々のアプローチは、大抵の場合に雇用主によって適所に置かれ且つ複数の従業員が関与するより複雑なワークフローのためには不可能である。そのような場合、個人単独が完全に把握し且つ紙の使用についての根本的な原因及び制約を評価し、また、はるかに少ないが、適切な解決策又はプロセスの改善を提案するのが不可能ではない場合により困難である。
【００２４】
したがって、同僚との議論が続く情報を従業員に求めることは、問題を明確化して適切な解決策を詳しく説明するための重要なイネーブラとすることができる。実際に、異なる従業員は、異なる視点下で問題を確認し、共同の議論は、その説明を具体化するという利点を有し、また、その特性（例えば、関連するワークフロー、その周波数、生成された容積の観点）をより正確に指定する。グループディスカッションはまた、関連する紙ベースのワークフローの適切な現実的且つ許容可能な改善を構成するものに関する個人の貢献を促進する。個人の貢献を評価することは、順次、時間をかけて継続的に提案プロセスに積極的に参加することを奨励する。
【００２５】
まとめられた議論や解決策への痛みのポイントの個人の注釈から、以下のプロセス全体をサポートするシステム及び方法が本願明細書において提供される。ノート取りに関して、開示されたシステムは、印刷履歴情報のテキスト記述及びグラフィック表示に基づいて、（作業の実行及び印刷の際に）その場で又は事後のいずれかに個々の従業員にメモを取らせる。そして、個人は、それらのピア内でノートを共有する。ピアグループは、ユーザノートによって提起された問題を構成して特徴付けるためにシステムを最終的に使用し、その後、個人のノートに基づいて解決策を使用する。
【００２６】
本開示の他の態様によれば、例示的な方法は、印刷ログを記憶して分析することによって定期的な紙ベースのタスクを特定し、紙量及び／又は電力消費の観点などの消耗品使用量の観点から各タスクの影響を推定し、印刷するための理由を説明する制約を特定し、紙からディジタル形式へのこれらのタスクの移行を妨げる障壁の特定を可能とする。
【００２７】
ディジタル文書は、電子形式における１つ以上のディジタルページを含む。文書印刷は、ハードコピー、例えば紙形式でのディジタル文書のレンダリングを指す。文書印刷は、印刷された文書の出力に用いられる１つ以上の消耗品使用量の観点で定量化することができる。
【００２８】
印刷において消費される例示的な消耗品は、例えば紙などの印刷媒体、インクやトナーなどのマーキング材料、プリンタなどの出力装置によって消費されるエネルギ若しくはハードコピーでディジタル文書のレンダリングにおけるようなもの又はそれらの組み合わせを含む。例示的な実施形態において、（異なるプリンタ／印刷モードが異なる量のエネルギを消費することを考慮することができる）印刷において消費される単位電力、（例えば、各ページのカバレッジの程度又はページあたりに消費される推定平均に基づく）マーキング材料の重量若しくは量、又は、印刷媒体の種類（例えば、ボンド対普通紙）を考慮することができる印刷されたディジタルページあたりの全体的なコストを計算することによって、モノクロ又はカラー印刷が使用されるかどうか、（各プリンタが異なるエネルギ消費量を有する場合）複数のプリンタのうちのいずれが印刷に使用されるか、両面若しくは片面印刷が使用されるかどうか、又は、これらの組み合わせ、及び／又は、使用される１つ以上の消耗品量に直接的若しくは間接的に関連する他の要因などの他の定量化可能な尺度が使用され得るものの、消耗品使用量は、少なくとも部分的に、（異なるサイズ及び／又は密度の用紙が構成されるのを可能とする）紙の枚数又は使用される紙の容積若しくは重量などの文書の印刷に使用される紙量の観点で定量化される。
【００２９】
各ディジタル文書は、ワード、パワーポイント、スプレッドシート、ＪＰＥＧ、画像交換フォーマット（ＧＩＦ）、ＪＢＩＧ、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ビットマップフォーマット（ＢＭＰ）、タグイメージファイル形式（ＴＩＦＦ）、ＪＰＥＧファイル交換フォーマット（ＪＦＩＦ）、Ｄｅｌｒｉｎ  Ｗｉｎｆａｘ、ＰＣＸ、ポータブルネットワークグラフィックス（ＰＮＧ）、ＤＣＸ、Ｇ３、Ｇ４、Ｇ３  ２Ｄ、コンピュータ支援取得及びロジスティックスサポートラスタ形式（ＧＡＬＳ）、エレクトロニックアーツ交換ファイル形式（ＩＦＦ）、ＩＯＣＡ、ＰＣＤ、ＩＧＦ、ＩＣＯ、混合オブジェクトドキュメントコンテンツアーキテクチャ（ＭＯ：ＤＣＡ）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）メタファイル形式（ＷＭＦ）、ＡＴＴ、ＢＲＫ、ＣＬＰ、ＬＶ、ＧＸ２、ＩＭＧ（ＧＥＭ）、ＩＭＧ（ゼロックス）、ＩＭＴ、ＫＦＸ、ＦＬＥ、ＭＡＣ、ＭＳＰ、ＮＣＲ、ポータブルビットマップ（ＰＢＭ）、ポータブルグレイマップ（ＰＧＭ）、ＳＵＮ、ＰＮＭ、ポータブルピックスマップ（ＰＰＭ）、アドビ・フォトショップ（ＰＳＤ）、Ｓｕｎ・Ｒａｓｔｅｒｆｉｌｅ（ＲＡＳ）、ＳＧＩ、Ｘビットマップ（ＸＢＭ）、Ｘピックスマップ（ＸＰＭ）、Ｘウィンドウダンプ（ＸＷＤ）、ＡＦＸ、Ｉｍａｒａ、Ｅｘｉｆ、ＷｏｒｄＰｅｒｆｅｃｔグラフィックメタファイル（ＷＰＧ）、マッキントッシュピクチャ（ＰＩＣＴ）、カプセル化ポストスクリプト（ＥＰＳ）、それらの組み合わせ又は文書について使用される他の一般的なファイルフォーマットなどの印刷のために任意の便利なファイル形式とすることができる。一般に、文書の各ページは、テキスト、ラスタグラフィックス及び画像のうちの１つ以上を含むことができ、各画像は、例えば画素の配列としての画像データを含む。
【００３０】
印刷ジョブは、一般に、コピー数、両面又は片面印刷、カラー又はモノクロ印刷、紙種類、選択された特定のプリンタなどのジョブが処理される方法を制御するために使用される印刷ジョブに関する情報を提供するジョブチケットとともに、例えばポストスクリプトなどの選択されたプリンタによって認識される形式で印刷されるディジタル文書を含む印刷オブジェクトを含む。
【００３１】
印刷ログは、プリンタにおいて印刷されており（又はプリンタにおいて印刷するために送信される）、且つ、文書名、ユーザＩＤ、文書の各ページについての画像データ、ジョブチケット情報などの印刷ジョブに関する情報を含む印刷ジョブのレコードである。
【００３２】
タスクは、本願明細書において使用する場合、ディジタル及び紙形式のうちの少なくとも一方において文書のレコードを生成することをともない且つ組織内の少なくとも１人及び一般には複数の人々によって繰り返し実行される任意の機能とすることができる。より具体的には、例示的な実施形態において、タスクは、その１つ以上にタスクラベルのセットから選択されたタスクラベルが手動で割り当てられている類似文書のクラスタの観点から定義することができる。文書の類似性は、以下にさらに詳細に記載されるように、１つ以上の文書の特徴に基づいて決定することができる。手動で割り当てられたタスクラベルは、印刷のために特定の文書を選択した者などのユーザによって割り当てられることができ、又は、いくつかの場合では、ユーザは、例えば印刷ログから導出される記憶された情報を印刷又は関連している文書をレビューする他人であってもよい。
【００３３】
例示的な方法で生成された情報は、適切な意思決定に基づいて管理を支援することができ、消耗品使用量の観点で最も重要なタスクを選択することができ、例えば、投資して組織のインフラストラクチャを変更し、それに応じてビジネスプロセスを変更することにより、紙からディジタルへの移行を妨げた対応する障壁を取り除くことができる。
【００３４】
図１を参照すると、例示的な印刷分析システム１０及び方法の概要が示されている。例示的なシステム１０は、ユーザの印刷ジョブを追跡し、それらの一部又は全てについての特徴を計算する。そして、印刷ジョブ表現と印刷ジョブのユーザ注釈とを組み合わせ、紙ベースのタスク、それらが表す消耗品及び紙形式で必要とされる理由に関する情報を提供する。
【００３５】
システム１０は、印刷インフラストラクチャ１８に対して組織内の異なるユーザ１６によって送信された印刷ジョブ１４を傍受する（及び／又は印刷ログなどの印刷インフラストラクチャからの印刷ジョブに関する情報を受信する）印刷ジョブ追跡コンポーネント１２を含む。ユーザ及び印刷ジョブの数は、限定されるものではなく、例えば、１日、週、月などの選択された期間にわたって、それぞれが印刷インフラストラクチャ１８において印刷するための１つ以上の印刷ジョブを生成する少なくとも２人又は少なくとも５人又は少なくとも１０から１００人以上までのユーザを含むことができる。例示的な実施形態において、印刷ジョブの数は、少なくとも１０又は少なくとも１００又は１０００以上とすることができる。
【００３６】
特徴抽出部２０は、各個々の印刷ジョブについて、（ユーザＩＤ、印刷日時、文書タイトル、文書の長さ、視覚的及び／又はテキスト文書コンテンツベースの特徴、又は、それらの組み合わせなどの）特徴記述子のセットを含む印刷ジョブ表現（又は「署名」）を抽出して計算する。印刷ジョブの署名は、印刷ジョブから抽出された情報のベクトル表現とすることができる。
【００３７】
注釈コンポーネント２２は、以下のようにユーザ１６に印刷ジョブ１４の少なくとも一部において注釈付けることを提供する。対応する文書が印刷することが有益であると考えられたか又は単にディジタル形式よりもむしろ紙であることが必要とされた理由についての制約（理由又は障壁）に関連するユーザ注釈付けされたノート。
【００３８】
任意のクラスタリングコンポーネント２４は、類似した印刷ジョブ１４のクラスタ２６を特定する。クラスタリングは、類似した印刷ジョブが類似したタスクに属しており且つユーザがタスクの特定のサブセットに対応する作業の役割を有し、それゆえに基本的に対応する種類の印刷ジョブを印刷するという仮定に基づいている。それゆえに、何ら注釈を有しない印刷ジョブは、注釈付きジョブのものとそれらの印刷ジョブの署名の類似性に基づいてクラスタ化することができる。
【００３９】
図２に図示されるように、システム１０は、１つ以上のコンピューティングデバイス３０によって適切にホストされることができる。例えば、システム１０は、図１を参照して上述した印刷ジョブ追跡コンポーネント１２、特徴抽出部２０、注釈コンポーネント２２及びクラスタリングコンポーネント２４を含む例示的な方法を実行するための命令３４を記憶するメインメモリ３２を含む。
【００４０】
分析コンポーネント３６は、システム１０から出力されるクラスタリング及び注釈に基づいてタスク関連情報３８を生成する。例示的な実施形態において、コンポーネント１２、２０、２２、２４、３６は、メモリ３２と通信するコンピュータプロセッサ４０によって実装されるソフトウェアの形態である。
【００４１】
図示された実施形態において、コンピューティングデバイス３０は、ネットワークを介して、印刷ジョブ１４を含む印刷ジョブ情報及び／又は印刷ログ４１などのそこから抽出された情報を受信する。１つの実施形態において、印刷ジョブ１４は、印刷ジョブを生成するために各ユーザ１６によって使用される、ネットワークにリンクされた複数のクライアントコンピューティングデバイス４４、４６、４８からジョブ追跡コンポーネント１２によって受信される。しかしながら、送信された印刷ジョブ１４についての印刷ジョブ情報は、代替的又は追加的に、印刷インフラストラクチャ１８から又は印刷インフラストラクチャ１８における様々なプリンタに対して印刷ジョブ１４を配信する印刷ジョブサーバ（図示しない）から受信されてもよいことが理解されるべきである。印刷ジョブ情報１４、４１は、１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース５０、５２を介してシステム１０によって受信され、処理中にシステム１０のデータメモリ５４に記憶される。コンピューティングデバイス３０はまた、印刷インフラストラクチャ１８の各プリンタ５６、５８に対する受信した印刷ジョブ１４の配信を制御することができ、又は、この機能は、ネットワーク上の他のコンピュータによって実行されてもよい。
【００４２】
特徴抽出部２０は、印刷ジョブ情報から特徴を抽出する。抽出された特徴は、メモリ５４に記憶されることができる各印刷ジョブの表現６０を生成するために使用される。
【００４３】
注釈コンポーネント２２は、入力として、ネットワークを介して、クライアントコンピューティングデバイス４４、４６、４８から印刷ジョブ１４の少なくとも一部についての印刷ジョブ注釈６２を受信し、注釈又はそれらから抽出された情報をメモリ２２に記憶する。注釈は、タスク関連情報、及び／又は、紙のコピーを印刷するよりもむしろ印刷された文書のディジタルバージョンを使用するためにユーザの能力を制限する又は妨げるノートの形態で提供される制約に関する情報を含むことができる。あるいは、タスク関連情報は、複数のタスクカテゴリから選択されたタスクカテゴリ、又は、タスクカテゴリが推測されることができる情報を含むことができる。制約関連情報は、複数の制約カテゴリから選択された制約カテゴリ又は制約カテゴリが推測されることができる情報を含むことができる。
【００４４】
クラスタリングコンポーネント２４は、注釈付けされた（ラベル付けされた）印刷ジョブにおいてトレーニングされ、その後、ラベル付けされた及びラベル付けされていない印刷ジョブのセットを複数のクラスタ２６にクラスタリングすることができる。ハードウェアコンポーネント３２、４０、５０、５２、５４は、データ／制御バス６４を介して通信することができる。プロセッサ４０は、図３に概説された方法を実行するための命令を実行する。
【００４５】
クライアントデバイス４４、４６、４８は、ユーザに情報を表示するために、ディスプレイ６６と、ネットワークを介して各コンピュータプロセッサに対する及びプロセッサ４０に対するユーザ入力情報及びコマンド選択をテキスト入力するために及び通信するために、キーボード又はタッチ若しくは書き込み可能スクリーンなどのユーザ入力装置６８、マウス又はトラックボールなどのカーソル制御装置、音声テキスト変換部などのうちの１つ以上とそれぞれ通信することができる。
【００４６】
コンピュータ装置３０は、サーバコンピュータ、デスクトップ、ラップトップ、タブレット又はパームトップコンピュータなどのＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ポケットベル、それらの組み合わせ又は例示的な方法を行うための命令を実行することができる他のコンピューティングデバイスとすることができる。
【００４７】
メモリ３２、５４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク若しくはテープ、光ディスク、フラッシュメモリ又はホログラフィックメモリなどの任意の種類の持続性コンピュータ読み取り可能な媒体を表すことができる。１つの実施形態において、メモリ３２、５４は、ランダムアクセスメモリ及び読み出し専用メモリの組み合わせを含む。いくつかの実施形態において、プロセッサ４０及びメモリ３２は、単一のチップに組み合わされてもよい。ネットワークインターフェース５０、５２は、コンピュータ３０がローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）又はインターネットなどのコンピュータネットワーク４２を介して他の装置と通信するのを可能とし、変調器／復調器（ＭＯＤＥＭ）ルータ、ケーブル、及び／又はイーサネット（登録商標）ポートを備えてもよい。メモリ３２、５４は、例示的な方法を実行するための命令とともに処理されるデータ３８を記憶する。
【００４８】
ディジタルプロセッサ４０は、シングルコアプロセッサ、デュアルコアプロセッサ（又はより一般にはマルチコアプロセッサによって）、ディジタルプロセッサ及び協働数値演算コプロセッサ、ディジタルコントローラなどによって様々に実施することができる。例示的なディジタルプロセッサ４０は、コンピュータ３０の動作を制御することに加えて、図３に概説される方法を実行するためにメモリ３４に記憶された命令を実行する。
【００４９】
クライアントデバイス４４、４６、４８は、指摘される場合を除き、コンピューティングデバイス３０として構成されてもよい。
【００５０】
本願明細書において使用される用語「ソフトウェア」は、ソフトウェアの目的であるタスクを実行するためにコンピュータ又は他のディジタルシステムを構成するようにコンピュータ又は他のディジタルシステムによって実行可能な命令の集合又はセットを包含することが意図される。本願明細書において使用される用語「ソフトウェア」は、ＲＡＭ、ハードディスク、光ディスクなどの記憶媒体に記憶されたそのような命令を包含することが意図され、また、ＲＯＭなどに記憶されたソフトウェアであるいわゆる「ファームウェア」を包含することが意図される。そのようなソフトウェアは、様々な方法で構成されることができ、ライブラリ、リモートサーバなどに記憶されたインターネットベースのプログラム、ソースコード、解釈コード、オブジェクトコード、直接実行可能コードなどとして構成されたソフトウェアコンポーネントを含むことができる。ソフトウェアは、特定の機能を実行するためにサーバ又は他の位置に存在する他のソフトウェアに対してシステムレベルのコード又はコールを呼び出すことができることが想定される。
【００５１】
理解されるように、図２は、コンピュータシステム１０に組み込まれたコンポーネントの一部のみの高レベルの機能ブロック図である。プログラム可能なコンピュータの構成及び動作は周知であり、それらはさらに説明されない。
【００５２】
図３を参照すると、図２のシステムを用いて行うことができる印刷ジョブを印刷するための理由を分析する方法が示される。この方法は、Ｓ１００において開始される。
【００５３】
Ｓ１０２において、印刷ジョブ情報１４、４１は、会社の従業員などのユーザ１６のセットによって生成された印刷ジョブの収集のために取得され、コンピュータメモリ５４に記憶される。
【００５４】
Ｓ１０４において、例えば、ユーザのクライアントデバイス４４、４６又は４８において生成されたグラフィカルユーザインターフェースを介して、それらの印刷ジョブを注釈付けることがユーザ１６に提供される。注釈はまた、ジョブの印刷が必要又は有益であった理由を説明するユーザ注釈付きノートを含む。
【００５５】
Ｓ１０６において、ユーザ注釈６０は、システム１０によって受信され、メモリに記憶される。
【００５６】
Ｓ１０８において、印刷ジョブのセットのそれぞれについて、Ｓ１０２において受信した印刷ジョブ情報から抽出された特徴を含む印刷ジョブ表現６０が生成される。
【００５７】
Ｓ１１４において、クラスタ内の印刷ジョブについて、分析コンポーネント３６によって消耗品使用量が計算される。１つの実施形態において、送信されたジョブのセット内の各印刷ジョブのページ数はメモリに記憶され、印刷ジョブの総ページ数は印刷ジョブについて計算される。
【００５８】
Ｓ１１６において、印刷ジョブについての制約及び／又は特徴の表現などのユーザ注釈付きノートに基づいて情報が生成される。
【００５９】
Ｓ１１８において、情報３８が出力される。
【００６０】
この方法は、Ｓ１２０において終了する。
【００６１】
図３に図示された方法は、コンピュータ上で実行することができるコンピュータプログラム製品において実装されることができる。コンピュータプログラム製品は、ディスク、ハードドライブなどの制御プログラムが記録（記憶）された持続性コンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えることができる。持続性コンピュータ読み取り可能な媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ若しくは他の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ若しくは任意の他の光媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、若しくは他のメモリチップ若しくはカートリッジ、又は、コンピュータが読み取って使用することができる任意の他の持続性媒体を含む。
【００６２】
代替的に又は追加的に、この方法は、電波及び赤外線データ通信などの間に生成されるものなどの音波又は光波などの伝送媒体を使用して制御プログラムがデータ信号として具現化される伝送可能搬送波などの一時的媒体で実装されることができる。
【００６３】
例示的な方法は、１つ以上の汎用コンピュータ、専用コンピュータ（複数可）、プログラミングされたマイクロプロセッサ若しくはマイクロコントローラ及び周辺集積回路素子、ＡＳＩＣ若しくは他の集積回路、ディジタルシグナルプロセッサ、ディスクリート素子回路などのハードワイヤード電子若しくは論理回路、ＰＬＤなどのプログラマブル論理素子、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、グラフィッカルカードＣＰＵ（ＧＰＵ）又はＰＡＬなどに実装されることができる。一般に、図３に示されるフローチャートを順次実施することが可能な有限状態機械を実装することができる任意の装置は、本方法を実装するために使用することができる。理解されるように、本方法のステップは、全てコンピュータに実装されることができるが、いくつかの実施形態において、ステップの１つ以上は少なくとも部分的に手動で行われてもよい。
【００６４】
ここでシステム及び方法のさらなる詳細が説明される。
【００６５】
印刷ジョブ追跡（Ｓ１０２）
印刷インフラストラクチャ１８を介して発行された印刷ジョブを傍受して対応するユーザ名、文書タイトル、文書の長さ及び同様の情報を抽出するなどの例示的な印刷ジョブ追跡コンポーネント１２の基本的な機能を提供する印刷ジョブ追跡システムは、容易に利用可能である。例えば、ゼロックスＣｅｎｔｒｅＷａｒｅＷｅｂTMを介してアクセス可能なゼロックスデバイスマネージャ（ＸＤＭ）などのデバイス管理プログラムは、プリンタのネットワーク内に設置することができる。そのような監視システム１２は、印刷ジョブに関する情報をマイニングすることができるとともに、印刷されるデータを傍受してＰＤＦ／ＰＳファイルの形式で記憶することができる。
【００６６】
そのようなシステムの機能はまた、印刷される文書のレイアウト及びコンテンツも考慮する印刷ジョブから視覚的又はテキスト文書コンテンツ及び／又はレイアウトなどの追加的特徴を計算するための命令によって向上させることができる。これは、ページ記述言語（ＰＤＬ）文書をレンダリングした後、レンダリングされた文書ページの１つ以上にＯＣＲ又は視覚的特徴の抽出を適用することによって行うことができる。そして、抽出された特徴は、文書ページの単語ベース又は画像特徴ベースの表現を計算する際に使用することができる。他の特徴は、描画、テキスト又はグラフィックスなどの文書の種類を推定するのに役立つカラー又は黒白の画素のカバレッジに基づくことができる。そこから抽出されたこれらの表現又は特徴は、印刷ジョブの表現の特徴として機能することができる。
【００６７】
特徴抽出（Ｓ１０８）
印刷ジョブをクラスタリングする際に使用される例示的な特徴は、以下から選択されることができる。
【００６８】
１．印刷するために印刷ジョブを送信するユーザのユーザ名などのユーザＩＤ。
【００６９】
２．印刷ジョブ送信時間。
【００７０】
３．文書のファイルパスから抽出されることができる文書タイトル。
【００７１】
４．印刷されるジョブにおける用紙数の観点で表すことができる文書の長さ。
【００７２】
３．ジョブ種類の所定のセットから選択された（例えば、電子メール；エクセルなどのスプレッドシート；グラフィックス；ＰＤＦ；パワーポイント；ＲＴＦ；テキスト；Ｖｉｓｉｏ又はＣｈｅｍｄｒａｗなどの描画プログラム；ウェブページ；ワード、その他から選択された）印刷ジョブ種類。
【００７３】
４．印刷された文書のタイトル及び／又はコンテンツから抽出された単語の選択されたセットのそれぞれの単語の出現頻度などのテキストコンテンツ特徴。
【００７４】
５．文書ページ画像のパッチの画素の色及び／又は勾配に基づく特徴などのビジュアルコンテンツ特徴。
【００７５】
６．「オン」（色を有する）画素数／割合又は色分離（例えば、Ｃ、Ｍ、Ｙ及び必要に応じてＫ）のそれぞれの画素数／割合などのカバレッジ特徴。
【００７６】
いくつかの実施形態において、これらの特徴種類の少なくとも２つ又は少なくとも３つ又は少なくとも４つ又は全てが各印刷ジョブについて抽出される。上述したように、特徴のいくつかは、ジョブ追跡コンポーネントによって生成されることができる。他の特徴は、特徴抽出部によって抽出されてもよい。ジョブ追跡コンポーネント、及び／又は特徴抽出部によって取得された特徴量は、０〜１などの値の共通範囲にそれぞれ正規化することができる。全体として、印刷ジョブ表現はまた、値が１になるように正規化することができ又はいくつかの他の正規化が行われる。クラスタリングコンポーネントはまた、どの特徴がジョブをクラスタリングするために最も重要であるかを学習し、それに応じて重み付けすることができるが、特徴の一部は、それらの相対的な重要性を反映するために、印刷ジョブ表現において重み付けされてもよい。
【００７７】
印刷ジョブ種類特徴を生成するために、各印刷ジョブ種類は、表現内の別個の特徴であってもよく、１の値は、ジョブがその種類である場合にしたがい、他は０にしたがうことができる。
【００７８】
ファイルパスから文書タイトルを抽出するために、文書タイトルは、最後の前スラッシュから最終期間まで取ることができる。他の実施形態において、タイトルは、メタデータとして又は文書に関連付けられた他の情報に記憶されることができる。特定された文書タイトルは、単語とそれが含む単語から生成されるヒストグラム表現に分割することができる。ヒストグラムは、文書タイトルにおいてみられることが予想されるものなどの限定された単語のセットを表すことができ、差別化するには頻繁すぎるストップワードを除外してもよい。
【００７９】
テキストから特徴を抽出する方法は、例えば、双方ともＳｔｅｐｈａｎｅ  Ｃｌｉｎｃｈａｎｔらによる、名称がＱＵＥＲＹ  ＴＲＡＮＳＬＡＴＩＯＮ  ＴＨＲＯＵＧＨ  ＤＩＣＴＩＯＮＡＲＹ  ＡＤＡＰＴＡＴＩＯＮである２０１０年３月１８日に公開された米国特許出願公開第２０１０００７０５２１号明細書と、名称がＣＲＯＳＳ−ＭＥＤＩＡ  ＳＩＭＩＬＡＲＩＴＹ  ＭＥＡＳＵＲＥＳ  ＴＨＲＯＵＧＨ  ＴＲＡＮＳ−ＭＥＤＩＡ  ＰＳＥＵＤＯ−ＲＥＬＥＶＡＮＣＥ  ＦＥＥＤＢＡＣＫ  ＡＮＤ  ＤＯＣＵＭＥＮＴ  ＲＥＲＡＮＫＩＮＧである２０１０年４月１日に公開された米国特許出願公開第２０１０００８２６１５号明細書とに記載されている。表現は、文書ページ又はページのセット内の単語のセットのそれぞれの発生回数に基づく単語バッグ表現とすることができる。
【００８０】
印刷される文書の１ページ以上の画像表現の生成のために、特徴抽出部は、画像から抽出された特徴に基づいて生成された多次元ベクトルなどの文書ページ又はその一部によって構成される画像の任意の適切な高レベルの統計的表現を生成することができる。フィッシャーカーネル表現及びバッグ・オブ・ビジュアル・ワード表現は、本願明細書において使用することができる適切な高レベルの統計的表現の例である。例示的な表現は、一定の次元である、すなわち、各画像の署名は同じ数の要素を有する。
【００８１】
例えば、特徴抽出部２０は、形状、テクスチャ又は色特徴などの画像のパッチの低レベルの視覚的特徴を抽出して分析するパッチ抽出部を含む。パッチは、画像分割によって、特定の関心点検出部を適用することによって、規則的なグリッドを考慮することによって又は単に画像パッチのランダムサンプリングによって取得することができる。例示的な実施形態において、パッチは、画像全体又は画像の少なくとも一部若しくは大部分にわたって、必要に応じて複数スケールで、規則的なグリッドにおいて抽出される。
【００８２】
各パッチから（ベクトル又はヒストグラムなどのローカル記述子の形態で）抽出された低レベル特徴は、グローバルな画像署名として機能する特徴ベクトルを形成するために、連結され、必要に応じて次元を低減することができる。他のアプローチにおいて、画像のパッチのローカル記述子がクラスタに割り当てられる。例えば、視覚的語彙は、例えばＫ−平均クラスタリング分析を用いてトレーニング画像から抽出されたローカル記述子をクラスタリングすることによって予め得られる。そして、各パッチベクトルは、最も近いクラスタに割り当てられ、割り当てのヒストグラムを生成することができる。他のアプローチにおいて、確率的フレームワークが使用される。例えば、全てのローカル記述子が放出されるガウス混合モデル（ＧＭＭ）などの基本生成モデルが存在することが仮定される。それゆえに、各パッチは、重みのベクトル、混合モデルを形成するガウス関数のそれぞれについての１つの重みによって特徴付けることができる。この場合、視覚的語彙は、予想値最大化（ＥＭ）アルゴリズムを用いて推定することができる。いずれの場合においても、語彙における各視覚語は、通常は低レベル特徴のグループに対応する。視覚語は、それぞれ、（ディジタルよりもむしろ）視覚的オブジェクト（例えば、ボール又は球、ロッド又はシャフト、花、紅葉など）の種類、特性背景（例えば、星空、青空、芝生、雪、ビーチなど）などの中間レベルの画像特徴に（おおよそ）対応することができる。表現を割り当てる画像を考えると、抽出された各ローカル記述子は、確率モデルの場合には確率的方法で以前にトレーニングされた語彙における最も近い視覚語に又は全ての視覚語に割り当てられる。ヒストグラムは、各視覚語の出現を累積することによって計算される。ヒストグラムは、それに基づいて画像表現を出力する生成モデルに対する画像表現又は入力として機能することができる。
【００８３】
例えば、パッチから抽出されたローカル記述子のように、ＳＩＦＴ記述子又は他の勾配ベースの特徴記述子を使用することができる。例えば、Ｌｏｗｅ、「Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｒｏｍ  ｓｃａｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｋｅｙｐｏｉｎｔｓ」、ＩＪＣＶ  ｖｏｌ．  ６０（２００４年）を参照のこと。ＳＩＦＴ特徴を使用する１つの実施例において、特徴は、１２８次元のＳＩＦＴ記述子を用いて５スケールで規則的グリッド上の３２×３２画素パッチ（各１６画素）から抽出される。抽出することができる他の適切なローカル記述子は、パッチが４×４のサブ領域（例えば、カラー文書の場合には３：Ｒ、Ｇ、Ｂ、又は、モノクロ画像の場合には単一チャネル）に細分割され、各サブ領域において平均及び標準偏差がチャネルのそれぞれについて計算される単純な９６次元の色特徴を含む。これらは、単に例示にすぎず、追加の及び／又は他の特徴を使用することができる。各ローカル記述子の特徴数は、必要に応じて、主成分分析（ＰＣＡ）を使用して、例えば６４次元まで削減される。署名は、画像の２つ以上の領域について計算されて集約、例えば連結されることができる。
【００８４】
いくつかの例示的実施例において、抽出された画像のローカル記述子を表す混合モデルの混合モデル成分のパラメータを示すベクトル要素を有する対応する画像ベクトルを生成するために、混合モデルを用いて画像の抽出されたローカル記述子をモデル化することによって画像についてフィッシャーベクトルが計算される。例示的な混合モデルは、重みがパラメータトレーニングにおいて割り当てられるガウス関数（ガウス分布）のセットを含むガウス混合モデル（ＧＭＭ）である。各ガウス分布は、その平均ベクトル及び共分散行列によって表される。共分散行列は対角であると仮定することができる。例えば、Ｐｅｒｒｏｎｎｉｎら、「Ｆｉｓｈｅｒ  ｋｅｒｎｅｌｓ  ｏｎ  ｖｉｓｕａｌ  ｖｏｃａｂｕｌａｒｉｅｓ  ｆｏｒ  ｉｍａｇｅ  ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ」ＣＶＰＲ（２００７）を参照のこと。フィッシャーベクトルを計算する方法は、Ｆｌｏｒｅｎｔ  Ｐｅｒｒｏｎｎｉｎらによって名称がＬＡＲＧＥ  ＳＣＡＬＥ  ＩＭＡＧＥ  ＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮである２０１２年２月２３日に公開された米国特許出願公開第２０１２００４５１３４号明細書と、Ｊｏｒｇｅ  Ｓａｎｃｈｅｚらによって名称がＩＭＡＧＥ  ＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮ  ＥＭＰＬＯＹＩＮＧ  ＩＭＡＧＥ  ＶＥＣＴＯＲＳ  ＣＯＭＰＲＥＳＳＥＤ  ＵＳＩＮＧ  ＶＥＣＴＯＲ  ＱＵＡＮＴＩＺＡＴＩＯＮである２０１２年３月２９日に公開された米国特許出願公開第２０１２００７６４０１号明細書と、Ｊｏｒｇｅ  Ｓａｎｃｈｅｚ及びＴｈｏｍａｓ  Ｍｅｎｓｉｎｋ、「Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ  ｔｈｅ  ｆｉｓｈｅｒ  ｋｅｒｎｅｌ  ｆｏｒ  ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ」、ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  １１．ｓｕｐ．ｔｈ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  （ＥＣＣＶ）：  Ｐａｒｔ  ＩＶ，  ｐａｇｅｓ  １４３−１５６（２０１０年）と、Ｐｅｒｒｏｎｎｉｎ，  Ｆ．及びＬｉｕ，  Ｙ．及びＳａｎｃｈｅｚ，  Ｊ．及びＰｏｉｒｉｅｒ，  Ｈ．、「Ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｗｉｔｈ  ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  ｆｉｓｈｅｒ  ｖｅｃｔｏｒｓ」、ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＶＰＲ），  ｐｐ．  ３３８４−３３９１，  ２０１０年と、Ｊｏｒｇｅ  Ｓａｎｃｈｅｚ及びＦｌｏｒｅｎｔ  Ｐｅｒｒｏｎｎｉｎ、「Ｈｉｇｈ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅ  ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒ  ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ」、ｉｎ  ＣＶＰＲ  ２０１１年とにおいてより完全に記載されている。トレーニングされたＧＭＭは、関心のある範囲（例えば、画像、テキスト、電子メールなどを含む異なる種類の文書ページ）内の任意の画像の内容を説明することが意図される。
【００８５】
本願明細書の特徴として使用することができる画像表現を生成する他の方法は、米国特許出願公開第２００３００２１４８１号明細書；米国特許出願公開第２００７００５３５６号明細書；米国特許出願公開第２００７０２５８６４８号明細書；米国特許出願公開第２００８００６９４５６号明細書；米国特許出願公開第２００８０２４０５７２号明細書；米国特許出願公開第２００８０３１７３５８号明細書；米国特許出願公開第２００９０１４４０３３号明細書；米国特許出願公開第２００９０２０８１１８；米国特許出願公開第２０１０００４０２８５号明細書；米国特許出願公開第２０１０００８２６１５号明細書；米国特許出願公開第２０１０００９２０８４号明細書；米国特許出願公開第２０１０００９８３４３号明細書；米国特許出願公開第２０１００１８９３５４号明細書；米国特許出願公開第２０１００１９１７４３号明細書；米国特許出願公開第２０１００２２６５６４号明細書；米国特許出願公開第２０１００３１８４７７号明細書；米国特許出願公開第２０１１００２６８３１号明細書；米国特許出願公開第２０１１００４０７１１号明細書；米国特許出願公開第２０１１００５２０６３号明細書；米国特許出願公開第２０１１００７２０１２号明細書；米国特許出願公開第２０１１００９１１０５号明細書；米国特許出願公開第２０１１０１３７８９８号明細書；米国特許出願公開第２０１１０１８４９５０号明細書；米国特許出願公開第２０１２００４５１３４号明細書；米国特許出願公開第２０１２００７６４０１号明細書；米国特許出願公開第２０１２０１４３８５３号明細書及び米国特許出願公開第２０１２０１５８７３９号明細書に記載されている。
【００８６】
印刷ジョブの注釈（Ｓ１０４、Ｓ１０６）
Ｓ１０４において、ユーザ注釈ノートは、印刷ジョブについての理由を捕捉するためにユーザに提示される。
【００８７】
例示的な実施形態において、セット内の印刷ジョブの全てよりも少数がノートによって注釈付けされる。いくつかの実施形態において、ユーザは、制約ノートなしでタスクノートを適用するように許可されることができる／選択することができ又はその逆もしかりである。他の実施形態において、ユーザは、印刷ジョブに注釈付けする際にタスクノート及び制約ノートの双方を適用するように要求される／選択することができる。
【００８８】
注釈は、従業員のために容易にすることができる。例えば、注釈は、それらの認識された通常の活動の一部を形成することができ、又は、それらは、（それらの印刷量の増加などの）印刷ジョブに注釈付けするためのインセンティブを設けることができる。いくつかの実施形態において、文書に注釈付けすることは、同時係属米国特許出願公開第２０１１０２７３７３９号明細書及び２０１２００３３２５０号明細書並びに２０１３年２月２２日に出願された米国特許出願第１３／７７４，０２０号において記載されたように、例えば、パーソナル評価ツール（ＰＡＴ）を介して、それらの印刷履歴のより多くの情報可視化にアクセスするのを可能とする。
【００８９】
注釈のための様々な手順は、個別に又は組み合わせて使用することができると想定される。例えば、注釈プロセスは、例えば、実際のクラスタリングを検証又は精緻化するために能動的学習を使用するために、ユーザによって自発的に又はシステムによって要求されたときに開始することができる。ユーザは、１つ（又は一連の）選択された印刷ジョブを注釈付けすることができ、それにより、タスクのセットの対応する１つにそれを関連付けて印刷の制約を特定することができる。他の実施形態において、ユーザは、その時点で主に実行していたタスク（例えば、会議用のペーパーのレビュー、顧客訪問用の準備など）によって時点又は時間枠において注釈付けすることができ、システムは、その時間枠の間に送信された印刷ジョブを特定し、それらをそのタスクに関連付ける。
【００９０】
１つの実施形態において、ユーザは、印刷ジョブを送信するときに注釈を提供することができる。この場合、注釈は、例えば、印刷ジョブがプリンタに送信されるか又は処理されたことをユーザに通知する既存の通知ポップアップウィンドウのうちの１つの中において既存の印刷選択プロセスに組み込むことができる。ある研究において、少なくともユーザの大部分がディジタル形式に進化しなければならない紙ベースのプロセスを特定するためにそうするように動機付けされたであろうことが示された（例えば、署名を必要とする法的文書又はフォーム）。
【００９１】
ユーザはまた、印刷履歴ビューから後の時間において印刷ジョブ又は時間枠の注釈を提供することができる。１つの実施形態において、上述したようにパーソナル評価ツール（ＰＡＴ）を提供するグラフィカルユーザインターフェースは、経時的なユーザの印刷ジョブを視覚化する印刷履歴ビューを提供する。例えば、印刷履歴は、文書タイトル及び長さを提供する。さらに、ユーザは、視覚的文書コンテンツ、すなわち、文書ページ画像へのアクセスを提供することができる。この情報から、ユーザは、属するタスクに対して印刷ジョブのセットを関連付けることができる。あるいは、ユーザは、時間枠を指定し、タスクの１つ若しくはセット又は関連するタスクを生成する特定のイベントにそれを関連付けることができる。これは、この時間枠で開始される印刷ジョブは、それらがその時間枠内で主に実行していたタスクに対応することを示す。
【００９２】
注釈の努力に参加するように少なくとも最小数のユーザを動機付けすることは比較的容易であることが見出された。パーソナル評価ツールのようなシステムを用いた実験は、自己にとっていかなる特定の利益も得られない場合であっても、人々が大抵の場合に注釈を提供する意思があることを示す。また、注釈は、注釈付けするために他のインセンティブを構成する、管理に対してそれらの作業や障壁を明示的にするための方法をユーザに提供する。一部の人々は、文書を印刷しなければならないことについて困っており、したがって、印刷ジョブの性質及びそれを送信する理由に関する自発的なフィードバックを提供する意思があることが見出された。
【００９３】
いくつかの実施形態において、それぞれの送信された印刷ジョブの少なくとも一部に対するユーザ注釈を提供するユーザに報酬が提供されてもよい。例えば、システムは、印刷ジョブの注釈への参加に関連してそれらの印刷行動に関するより良好な又はより多くの詳細なフィードバックを与えることによって注釈の努力に参加するようにユーザに動機付けることができる。１つの実施形態において、ユーザは、例えば、それらを起動するために使用されるアプリケーションに応じて、それらの印刷ジョブの基本的な内訳が最初に提供されてもよい（又は全く内訳なし）のに対して、最小数の印刷ジョブを注釈付けると、それらは、必要に応じて紙使用量についての注釈付きの制約とともに対応する特定されたタスクに応じて自己の作業のより詳細な内訳が提供される。注釈数の増加にともない、この情報は、ますます詳細に表示されることができる。さらに、システムは、それらの印刷ジョブから抽出され且つユーザの印刷ジョブの文書タイトルにおいて観察された最も頻度の高い単語などのクラスタリングに関わる補足情報へのアクセスを有する参加ユーザを提供することができる。ユーザのためのインセンティブは、ユーザのコミュニティ全体によって提供される全ての注釈からの全体的なクラスタリング及び引き換えに利益を得ることを改善及び改良するためにシステムによって使用されるユーザのコミュニティに対して限定された量の注釈を提供することである。さらに多くの注釈を提供するようにユーザに奨励するために、システムは、内訳に増加的改良を提供してもよい。これは、ユーザを動機付けするために、システムは、他のユーザの前の注釈に基づいて非常に詳細な情報を提供することができる場合であっても、ユーザに情報の限定された内訳を最初に表示することを意味する。それゆえに、詳細のレベルは、提供された注釈の数及び値によって増加させることができる。
【００９４】
他の実施形態において、ユーザには、例えば、米国特許出願公開第２０１１０２７３７３９号明細書及び２０１２００３３２５０号明細書において説明したように、現金払い、それらの印刷割り当ての増加又は他の有形若しくは無形の報酬などの１つ以上の追加又は代替の報酬が提供されることができる。
【００９５】
ＰＡＴシステムのコンテキストにおいて、それらの通常の印刷ジョブの一部に注釈付けするようにユーザに依頼する１つの適切な機会は、自己評価ステップ中である：これは、ユーザが印刷習慣を検討しているときであることから、注釈を提供することに本質的により傾倒する。
【００９６】
印刷ジョブクラスタリング
例示的な実施形態によれば、各印刷ジョブに関連付けられた視覚的特徴などの印刷ジョブから抽出された特徴は、それらをクラスタに自動的にグループ化することを可能とする。各クラスタは、異なるタスク又はノートカテゴリに対応すると考えることができる。それらは大抵の場合に類似構造の文書に関連付けられていることから、これは、同じプロセス又はタスクに関係する文書を検出するのに役立つ。例えば、旅行（航空ｅチケット、ホテル予約、旅行地図など）の構成又は知的財産権書類（発明の開示、特許出願、著作権フォーム、刊行物）の提出に関連する文書が他のものよりもいくつかのグループにおいてより頻繁に発生する可能性があることを予想することができる。文書クラスタリング技術における最近の開発は、画像の正確な記述と比較して精度を損なうことなく、圧縮された画像署名を使用して数百万の文書に対処することが可能であることを示す。例えば、Ｐｅｒｒｏｎｎｉｎ，  Ｆ．及びＬｉｕ，  Ｙ．及びＳａｎｃｈｅｚ，  Ｊ．及びＰｏｉｒｉｅｒ，  Ｈ．、「Ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｗｉｔｈ  ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  ｆｉｓｈｅｒ  ｖｅｃｔｏｒｓ」、ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＶＰＲ）、ｐｐ．  ３３８４−３３９１、２０１０年を参照のこと。
【００９７】
各文書及び注釈付き文書のサブセットについて抽出された特徴に基づいて、システムの注釈コンポーネント２２は、クラスタのセットについてのクラスタリングパラメータを学習し、まだラベル付けされていない全ての文書にラベルを伝播する。これは、既存のラベル又は半教師付き学習法に基づく教師付き学習法を用いて行うことができる。クラスタリングのための例示的な方法は、例えば、Ｓｅｅｇｅｒ，  Ｍ．、「Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｌａｂｅｌｌｅｄ  ａｎｄ  ｕｎｌａｂｅｌｌｅｄ  ｄａｔａ」、（Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ）、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ（２００１年）及びＺｈｕ，  Ｘｉａｏｊｉｎ、Ｊｏｈｎ  Ｌａｆｆｅｒｔｙ及びＲｏｎａｌｄ  Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ、「Ｓｅｍｉ−ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｇｒａｐｈｓ」、Ｄｉｓｓ．  Ｃａｒｎｅｇｉｅ  Ｍｅｌｌｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ、Ｓｃｈｏｏｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ、２００５年に記載されている。
【００９８】
本願明細書において使用することができる例示的なクラスタリングアルゴリズムは、非負行列因子分解（ＮＭＦ）、確率的潜在意味解析（ＰＬＳＡ）及び潜在的ディリクレ配分（ＬＤＡ）を含む。例えば、これらの技術の議論のために、Ｌｅｅ、「Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｎｏｎｎｅｇａｔｉｖｅ  ｍａｔｒｉｘ  ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ」、Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、１３：５５６−５６２、２００１年；Ｈｏｆｍａｎｎ、「Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｂｙ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  ｌａｔｅｎｔ  ｓｅｍａｎｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ、４２（１／２）：１７７−１９６、２００１年；及びＢｌｅｉ，  ｅｔ  ａｌ．、「Ｌａｔｅｎｔ  ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ」、Ｊ．  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓ．、３：９９３−１０２２、２００３年を参照のこと。
【００９９】
例として、ＰＬＳＡにおいて、ラベルｕが与えられる印刷ジョブ表現の確率ｗが所定のクラスの表現の確率及び所定のラベルのクラスの確率のクラスｚのセットにわたる和として表される混合モデルを使用することができる。
【０１００】
【数１】
2016139406.tif 000003
【０１０１】
ここで、θ及びπ（及び必要に応じてクラスタの数Ｎも）は、例えばパラメータの値を最適化する対数尤度最大化を介して学習されるパラメータである。これは、予想最大化によって近似することができる。予想ステップにおいて、ラベルｕを有する表現ｗの出現がクラスタｚによって説明することができる確率は、パラメータの現在値が与えられて計算される。
【０１０２】
【数２】
2016139406.tif 000004
【０１０３】
最大化ステップにおいて、パラメータは、予想ステップにおいて計算された確率に基づいて再推定される。
【０１０４】
【数３】
2016139406.tif 000005
【０１０５】
である。ここで、
【０１０６】
【数４】
2016139406.tif 000006
【０１０７】
は、表現ｗがクラスｚに関連付けられている頻度を表し、
【０１０８】
【数５】
2016139406.tif 000007
【０１０９】
である。ここで、
【０１１０】
【数６】
2016139406.tif 000008
【０１１１】
は、ラベルｕがクラスｚに関連付けられている頻度を表す。
【０１１２】
２つのステップは、収束するまで又は停止基準が満たされるまで繰り返される。
【０１１３】
クラスタの数は、例えば、クラスタの正確な数の観点で又はクラスタの最大及び／又は最小数の観点で事前に定義されてもよい。他の実施形態において、クラスタリングアルゴリズムは、クラスタの最適数を選択することが可能とされる。
【０１１４】
教師付きの場合、タスクラベル並びに印刷ジョブ表現は、クラスタパラメータの最初の学習に使用される。半教師付きの場合、印刷ジョブは、印刷ジョブ表現のみに基づいてクラスタリングされることができる。そして、タスクラベルは、例えば、同じタスクラベルを有する印刷ジョブを有する２つのクラスタをマージすることによってクラスタを精緻化するために使用される。
【０１１５】
この特定の用途において、コンテンツが頻繁に再発する可能性が低いことから、クラスタリングの目的は、文書コンテンツ自体に対して特定のカテゴリではなく印刷ジョブタスクに対応するクラスタを得ることであることに留意されたい。しかしながら、文書の構造は、大抵の場合、時間にわたって繰り返されるタスクの特徴である。いくつかの用途について、画像特徴に基づいて、視覚的署名は、印刷の時間、ユーザＩＤ又は文書の実際の単語を含むＯＣＲ出力などの文書をグループ化するための他の提案された特徴よりも便利な特徴とすることができることが見出されている。例えば、２つの特許の単語の分布は、異なるトピックにおける場合には非常に異なることがあるが、視覚的署名は、同様のグラフィック要素、フォントの種類、形状及びテキストブロックのサイズに起因してかなり類似することができる。どのくらい多くの印刷ジョブが実際の特許、旅行申請フォーム及び財務報告であるかを評価することは、会社において発生した紙の集中的プロセスに関して有益である。
【０１１６】
１つの例示的な実施形態において、ラベル付けされた印刷ジョブデータは、それらの抽出された特徴に基づいてクラスタにラベル付けされていない印刷ジョブを割り当てるためにその後に使用されるクラスタリングモデルについてのクラスタのパラメータを特定するために使用することができる。
【０１１７】
他の実施形態において、印刷ジョブのクラスタリングシステムは、例えば、フォーム、手紙、電子メール、プレゼンテーションなどの文書の同様の基本的な種類に関連した印刷ジョブを最初にラフにグループ化し、類似した印刷ジョブのクラスタを生成する。そして、これらの最初のクラスタは、精緻化され、検証され、ジョブを発行したユーザからのラベルや他の情報入力を使用して対応するタスクに関連付けられることができる。ユーザからの群集調達情報は、それらがどのタスクに対応し、また、文書が紙形式であることがなぜ要求されたかを示すそれらの印刷ジョブの小部分に注釈付けさせることができる。そして、システムは、クラスタリングを改善するために収集した情報を使用し、このプロセスは、得られた結果が一致するまで繰り返されることができる。このアプローチは、限定された数の注釈、それゆえにそれらのジョブに注釈付けする限定された数のユーザのみを必要とするという利点を有する。必要な注釈数は、組織内の異なるタスク数、関与する対応文書のばらつき及びクラスタリング機構の質に依存することができる。
【０１１８】
クラスタリングパラメータが学習されると、ラベル付けされていない印刷ジョブは、それらの印刷ジョブ表現のみに基づいてクラスタに自動的に割り当てられることができる。
【０１１９】
消耗品使用量（Ｓ１１４）
特定のタスクに使用される消耗品量の計算において、システムの分析コンポーネント３６は、各クラスタ内のタスクラベル付けされた及びラベル付けされていない印刷ジョブの双方において使用される用紙又は印刷されるページの合計を計算することができる。理解されるように、例えば、米国特許出願公開第２０１２００３３２５０号明細書に記載されているように、多くの要因を考慮して消耗品使用料を計算するために他の方法が使用されてもよい。特定の制約に関連した消耗品量を計算する際に、システムの分析コンポーネント３６は、制約のセットのそれぞれについて、その制約によってラベル付けされた特定のクラスタ内の印刷ジョブにおけるシート／印刷されたページの合計を計算することができる。分析コンポーネントは、クラスタ内のラベル付けされた及びラベル付けされていない印刷ジョブの全体セットに対して各制約について消耗品量を提供するために、クラスタ内のラベル付けされていない印刷ジョブがラベル付けされた印刷ジョブと同じ制約分布を有するであろうことを推測することができる。
【０１２０】
特定／注釈付け、表現及び集約（Ｓ１０４、Ｓ１１８）
ＰＡＴ内で開発されるように、システムは、ユーザの印刷消費の継続的追跡に基づいている。特定の種類、属性又は印刷設定を有する総印刷容積及び印刷ジョブの容積の集約を介して、ユーザの印刷履歴を分析し、それゆえに、例えば、カラー対黒白印刷の高い割合など、経時的に通常の印刷パターンを強調表示することができる。それゆえに、システムは、例えば、通常は高い作業期間に関する通常又は非通常ピークを検出して目立たせる。
【０１２１】
月や週の終わりの消費。そのようなパターンは、従業員の注釈が特に貴重であることができる領域を表す。実際に、それらは、改善が最も必要とされて最も大きな影響を有する再発作業プロセスに向けてヒントを出す。
【０１２２】
このパターン特定について示すと、システムは、これらのパターンにコメントして説明するために、コンテキスト化するために、構造化されたユーザダッシュボードを介してこれらのノートをピアと共有するために、その中心的な要素「ノート」を介して、ユーザに従事させるためにユーザのパターンをユーザに直面させる。システムは、最終的に、様々な集約及び管理オプションを搭載したグループダッシュボードにおける全てのノートを組み立てる。以下では、どのようにしてシステムがこれらの機能を提供するか及びどのようにしてユーザがシステムと相互作用するかを図示する。
【０１２３】
ノート作成
印刷問題に関する特定の従業員の役割や知識を認識し、システムは、その場及び事後にノートを作成する２つの異なる方法を提案する。第１の場合、システムは、特定の印刷ジョブについてのノート作成を促進し、第２の場合、特定の観察された（おそらく問題のある）印刷パターンの記述及び可視化をユーザに直面させ、例えば、パターンが発生した理由を説明する場合、可視化されたコンテキストに注釈付けすることによってその指示に応答するのを可能とする。
【０１２４】
その場ノート
印刷ジョブを発行した直後、システムは、オプションのノートについてユーザに求める。図４を参照のこと。
【０１２５】
図４  システムは、その場でノートを取るようにユーザに求める。
【０１２６】
ユーザが印刷ジョブにメモを添付することを選択した場合、「ノートエディタ」が開く。ユーザは、タイトル及び簡単な説明を提供する。ノートを保存するとき、システムは、例えば、ユーザ記述／タイトル及びジョブ属性（時間／日付、色又はなし、対応する印刷ジョブなど）などの実際のコンテキストを自動的に添付する。ユーザは、さらに開示したいかどうか及び印刷ジョブ文書コンテンツを添付したいかどうかを決定する。図５を参照のこと。
【０１２７】
図５  その場でノートを取ること。
【０１２８】
コンテキストノート
システムはまた、システムによって集約されたユーザの印刷パターン及び履歴の可視化／記述からノートを作成するようにユーザを促進する。個人のダッシュボード内から、システムは、テキスト記述を介して、様々な印刷態様（カラー及び黒白、両面、長い文書など）に関するユーザの通常の又は最近の及び特に高価な消費パターンをユーザに強調する。さらにまた、ユーザは、関連するグラフィックタイムライン（図６及び図７）によって追加のビューを開くことができる。
【０１２９】
図６  関連するタイムラインによる特定の消費パターンの強調
【０１３０】
この情報をユーザに指摘することにより、システムは、それらを説明するために及び／又は可能な改善を提案するために、そのような通常のパターンに反映させ且つノートを作成することによって応答するようにユーザを刺激する。ここで再び、作成すると、システムは、関連するノートの後のグループ化を可能とするその特定のコンテキスト（強調された問題及び時間枠、ユーザなど）とノートを関連付ける。
【０１３１】
図７  ユーザダッシュボード
【０１３２】
個人ダッシュボードにおけるノートの構成／管理
個人及びピアのノートは、ユーザダッシュボードに集められる。そこで、ノート及びそのコンテンツ（タイトル／記述）並びにノートのコンテキスト（印刷特性及び関連する時間枠）は、リンクされた２つの領域−それぞれ左下及び右下に表示される。ダッシュボードの上部は、ユーザの個人及びピアの印刷の消費量を示している（図８を参照のこと）。
【０１３３】
図８  ユーザダッシュボードの構造
ノートを介したナビゲーションは、ノートパン（左下）を介して直接又はテキストパターン記述領域（右下）を介して行うことができる。ユーザは、自己の個人ノート又は全ての既存のピアノートのみを表示するための選択肢を有する。ノートは、サポートされるのを網羅して表示される（下記を参照のこと）。そして、ユーザは、これらのノート（左下）をナビゲートすることができ、システムは、対応する領域（右下）に対応するコンテキスト（テキスト記述及び時間枠）を示す：テキスト記述、関連するタイムライン及び原作者（図９を参照のこと）。ユーザはまた、パターン記述領域（右下）をナビゲートすることができ、その後、システムは、必要に応じて対応するノートによってノートパンを更新する。ピアノートに関して、ユーザは、それらをサポート／投票する可能性を有し、関連する問題を共有することを仮定する。少なくとも最後に、ユーザは、自己の既存のノートにより詳細を追加することができる（図１０を参照のこと）。
【０１３４】
図１１  ノートパンを含むユーザダッシュボード（左下）及びテキストパターン記述（右下）。ユーザは、それらのいずれかを介してナビゲートすることができる。
【０１３５】
グループダッシュボード
そのユーザによって取られた全てのノートを収集して詳述するために、システムは、ノートを構成するための様々な特徴を有するグループダッシュボードを提供する。このグループダッシュボードは、限定された期間中に作成されたノートを検討してグループ化し、再発印刷プロセスの問題に対する解決策及び改善をまとめて詳述するのを可能とする。
【０１３６】
グループダッシュボードは、３つの領域によって構成されている。左上において、ノートセレクタは、サポートされるのを網羅して、すなわち、ピア票を受信してオーダーされたノートをスクロールするのを可能とする。そこから、ユーザは、いずれかのグループとして（又は先のステップにおいて会議を準備する管理者のみの場合）、異なるノートを確認する。右上の領域において、システムは、現在選択されている／可視化ノートに関連する様々な情報を示す。「その場」ノートに関して、印刷ジョブの属性が示され、ユーザによって選択された場合、関連する文書はアクセス可能である。消費パターンノートに関して、システムは、ノートが作成された場所から、関連するコンテキスト−問題のテキスト記述及び関連する時間枠、ユーザなど−へのアクセスを提供する。
【０１３７】
フィルタリングノート
ノートの重要数を処理するのを可能とするために及び／又はノートの探査及びクラスタリングをサポートするために、グループダッシュボードは、（その左側において）フィルタリングパンを含む（図１２）。
【０１３８】
そこから、ユーザは、ノートのレビューを構成し、それを特定の種類及び／又はユーザのグループに制限する。時系列又はユーザ種類に応じて、サポートされるのを網羅してノートをオーダーする方法を選択することができる。フィルタが選択されると、関連するノートのみがノートセレクタに表示される。拡張機能として、システムはまた、例えば、Ｗｉｌｌａｍｏｗｓｋｉらによって２０１３年３月４日に出願された名称が「ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＨＩＧＨＬＩＧＨＴＩＮＧ  ＢＡＲＲＩＥＲＳ  ＴＯ  ＲＥＤＵＣＩＮＧ  ＰＡＰＥＲ  ＵＳＡＧＥ」である米国特許出願第１３／７８３，６５０号に記載されているもののように、言語処理に基づいて技術クラスタリング法の状態を統合することができる。
【０１３９】
ノートの構成
異なるノートを確認するとき、ユーザは、作業領域にノートをドラッグすることができる。目的は、同様の問題に対処するノートを選択してグループ化することである。作業領域において、関連するノートを選択した後に、ユーザは、それらを新たな集約されたより一般的なノートにグループ化する。その結果、最初の再グループ化されたノートは、この新たな集約されたノートに置き換えられ、リストから消える。
【０１４０】
これらのクラスタリング及びノート管理特徴を介して、グループダッシュボードは、印刷問題及び可能な改善に関するグループディスカッションをサポートして活性化することを目指す。そのような会議は、時系列順に又は従業員の種類により、サポートによってランク付けされたノートの系統的レビューを介して活性化されることができる。各ノートに関して、グループは、その後、関連する問題について議論し、また、ノートの詳細パン内に文書化し、対応する通常の作業プロセスに関する解決策／改善をまとめて議論して詳述する。
【０１４１】
それゆえに、本願明細書に記載されたシステム及び方法は、紙からディジタル形式への移行に対する障壁を強調するためのアプローチを提供する。このアプローチは、それらが属するタスク及び紙に印刷された理由、すなわち、対応するタスクが紙ベースであってディジタルではない理由に関する情報によってユーザが印刷ジョブに注釈付けする場合、印刷ジョブ追跡、特徴抽出及び印刷ジョブのユーザ注釈によるクラスタリングを組み合わせる。このアプローチの利点は、かなりの紙容積を形成する文書種類や印刷の理由を検出することがその後に容易であるということである。
【０１４２】
例示的な実施形態は、印刷ジョブがワークステーションにおいて生成される印刷ジョブのワークフローを対象としているが、スキャン及び／又はＦＡＸ印刷ジョブワークフローは、同様に注釈付けされることができる。注釈は、例示的なグラフィカルユーザインターフェース７０を介して、スキャン／ＦＡＸ装置において又はその後に行うことができる。印刷及びスキャン／ファクシミリワークフローを組み合わせることは、紙のワークフローに関するより多くの情報を提供することができる。
【０１４３】
さらに、システム及び方法は、紙からディジタルへの移行のプロセスを評価して測定するのに使用することができる。例えば、経時的なクラスタの変化及びクラスタにおける注釈付き印刷ジョブの制約は監視することができる。これは、紙の削減処理の実施が評価されるのを可能とする。評価は、各異なる期間において送信された印刷ジョブの第１及び第２のセットについて、印刷ジョブ情報を取得することと、印刷ジョブ表現を計算することと、ユーザ注釈を提供して受信することと、印刷ジョブをクラスタリングすることと、印刷ジョブのセットの表現を生成することと、印刷ジョブの第２のセットについての表現を印刷ジョブの第１のセットについての表現と比較することとを含むことができる。例えば、この方法は、電子リーダが適所に配置されると特定のタスクに対応する紙使用量が減少するかどうかを判定するために使用することができる。
【０１４４】
印刷ジョブの提出者の意思からの例示的なシステム及び方法の利益は、印刷ジョブのクラスタリングによって補完された、タスク、対応する印刷ジョブ及び印刷するための動機付けの理解を完了するために必要に応じて追加の群衆ソースの注釈によって文書を注釈付けることである。
【０１４５】
詳細な説明のいくつかの部分は、中央処理装置（ＣＰＵ）、ＣＰＵ用のメモリ記憶装置及び接続された表示装置を含む従来のコンピュータコンポーネントによって実行されるアルゴリズム及びデータビットに対する演算の記号表現に関して本願明細書において提示される。これらのアルゴリズム記述及び表現は、他の当業者に彼らのそれらの作業の本質を最も効果的に伝えるために、データ処理分野の当業者によって使用される手段である。アルゴリズムは、一般に、所望の結果をもたらすように首尾一貫した一連のステップとして認識される。ステップは、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必須ではないが、これらの量は、記憶、転送、結合、比較、他の操作が可能な電気信号又は磁気信号の形態を取る。これは、ビット、値、要素、シンボル、文字、期間、数字などを指すために主に共通使用の理由から時には便利であることが証明された。
【０１４６】
しかしながら、これらの全て及び類似の用語は、適切な物理量に関連付けられ、単にこれらの量に適用される便利なラベルにすぎないことが理解されるべきである。特に断らない限り、本願明細書の説明から明らかなように、説明全体を通して、「処理」又は「コンピューティング」又は「計算」又は「決定」又は「表示」などの用語を利用する議論は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理（電子）量として提示されたデータを操作し、コンピュータシステムメモリ若しくはレジスタ又は他のそのような情報記憶装置、伝送又は表示装置内で同様に物理量として提示される他のデータに変換するコンピュータシステム又は同様の電子コンピューティングデバイスの動作及び処理を指すことが理解される。
【０１４７】
例示的な実施形態はまた、本願明細書において説明される操作を実行する装置も指す。この装置は、必要な目的のために特別に構成されてもよく、又は、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に起動又は再構成される汎用コンピュータを備えてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、限定されるものではないが、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ及び光磁気ディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光カード、又は、電子命令を記憶するのに適した任意の種類の媒体などのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができ、それぞれがコンピュータシステムバスに結合される。
【０１４８】
本願明細書において提示されるアルゴリズム及び表示は、いかなる特定のコンピュータ又は他の装置にも本質的に関連していない。様々な汎用システムは、本願明細書における教示にかかるプログラムとともに使用されることができ、又は、本願明細書に記載された方法を実行するためにより特化した装置を構築することが好都合であることがある。様々なこれらのシステムの構成は、上述した説明から明らかである。さらに、例示的な実施形態は、いかなる特定のプログラミング言語も参照して記載されていない。様々なプログラミング言語が本願明細書に記載される例示的な実施形態の教示を実施するために使用可能であることが理解されるであろう。
【０１４９】
機械読み取り可能な媒体は、機械（例えば、コンピュータ）によって読み取り可能な形式で情報を記憶又は伝送する任意の機構を含む。例えば、機械読み取り可能な媒体は、単にいくつかの例に言及すると、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）；ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）；磁気ディスク記憶媒体；光記憶媒体；フラッシュメモリ装置；及び、電気的、光学的、音響的又は他の形態の伝播信号（例えば、搬送波、赤外線信号、ディジタル信号など）を含む。
【０１５０】
本願明細書を通して図示される方法は、コンピュータ上で実行することができるコンピュータプログラム製品で実装されることができる。コンピュータプログラム製品は、ディスク、ハードドライブなどの制御プログラムが記録された持続性コンピュータ読み取り可能な記録媒体を含むことができる。持続性コンピュータ読み取り可能な媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ若しくは他の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ若しくは任意の他の光媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、若しくは他のメモリチップ若しくはカートリッジ、又は、コンピュータが読み取って使用することができる任意の他の持続性媒体を含むことができる。
【０１５１】
あるいは、この方法は、電波及び赤外線データ通信中に生成されるものなどの音波又は光波などの伝送媒体を使用してデータ信号として制御プログラムが具現化される伝送可能搬送波などの一時的媒体において実装されることができる。
【図１】
2016139406.tif 000009
【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】
2016139406.tif 000019
【図１２】
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