"対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得手段と、前記対象の装置の動作状況を示す時間要素について計時を行う計時手段と、前記取得手段により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記計時手段により計時された時間要素に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正手段と、を備えたことを特徴とする障害予測システム。前記計時手段は、複数種の時間要素について計時を行い、前記補正手段は、時間要素の種別毎に当該時間要素が影響を及ぼすパラメータを対応付けた対応表に基づいて、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間を表す時間要素に対応するパラメータについて補正を行う、ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。前記複数種の時間要素として、装置の稼働時間、消耗品の交換からの経過時間、部品の交換からの経過時間の1以上を用い、これらの時間が短いほど前記対象の装置の動作の不安定性が高いと推定する、ことを特徴とする請求項2に記載の障害予測システム。前記予測手段は、前記取得手段により取得されたパラメータの特徴を表す指標値を算出し、当該算出した指標値の異常性の程度に基づいて前記対象の装置における障害の発生を予測し、前記補正手段は、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間の前記指標値を、当該期間の不安定性の程度に応じた補正係数を用いて異常性を抑える方向に補正する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の障害予測システム。対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得手段と、前記取得手段により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記対象の装置の動作状況を示す時間要素の計時結果に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正手段と、を備えたことを特徴とする障害予測装置。コンピュータに、対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得機能と、前記取得機能により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測機能と、前記対象の装置の動作状況を示す時間要素の計時結果に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正機能と、を実現させるためのプログラム。本発明は、画像形成装置などの装置を対象とした障害予測に関し、障害の予測精度を高めることが可能な技術を提案することを目的とする。請求項1に係る本発明は、対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得手段と、前記対象の装置の動作状況を示す時間要素について計時を行う計時手段と、前記取得手段により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記計時手段により計時された時間要素に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正手段と、を備えたことを特徴とする障害予測システムである。請求項2に係る本発明は、請求項1に係る本発明において、前記計時手段は、複数種の時間要素について計時を行い、前記補正手段は、時間要素の種別毎に当該時間要素が影響を及ぼすパラメータを対応付けた対応表に基づいて、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間を表す時間要素に対応するパラメータについて補正を行う、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項3に係る本発明は、請求項2に係る本発明において、前記複数種の時間要素として、装置の稼働時間、消耗品の交換からの経過時間、部品の交換からの経過時間の1以上を用い、これらの時間が短いほど前記対象の装置の動作の不安定性が高いと推定する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項4に係る本発明は、請求項1から請求項3に係る本発明において、前記予測手段は、前記取得手段により取得されたパラメータの特徴を表す指標値を算出し、当該算出した指標値の異常性の程度に基づいて前記対象の装置における障害の発生を予測し、前記補正手段は、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間の前記指標値を、当該期間の不安定性の程度に応じた補正係数を用いて異常性を抑える方向に補正する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項5に係る本発明は、対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得手段と、前記取得手段により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記対象の装置の動作状況を示す時間要素の計時結果に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正手段と、を備えたことを特徴とする障害予測装置である。請求項6に係る本発明は、コンピュータに、対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得機能と、前記取得機能により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測機能と、前記対象の装置の動作状況を示す時間要素の計時結果に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正機能と、を実現させるためのプログラムである。請求項1,5,6に係る本発明によれば、画像形成装置などの装置を対象とした障害予測を、本発明を適用しない場合に比べて精度良く行うことができる。請求項2に係る本発明によれば、種々の時間要素が各パラメータに及ぼす影響を考慮して、障害予測に用いるパラメータについての補正を行うことができる。請求項3に係る本発明によれば、動作の不安定性の程度を効果的に推定することができる。請求項4に係る本発明によれば、障害予測に用いるパラメータについての補正を、動作の不安定性の程度に応じて行うことができ、障害予測の精度を高めることができる。本発明の一実施形態に係る障害予測システムについて、図面を参照して説明する。本例の障害予測システムでは、画像形成装置と有線又は無線により通信可能に接続されたサーバ装置本発明に係る障害予測装置の一例が、監視対象の画像形成装置から収集した情報に基づいて、当該画像形成装置における障害の発生を予測する。まず、監視対象となる画像形成装置について説明する。画像形成装置は、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成機能を備えた装置である。画像形成装置としては、プリンタ文書印刷装置、コピー機文書複写装置、ファクシミリ装置文書転送装置などの装置が挙げられるほか、これらの装置の機能を複合的に備えた複合機も含まれる。ここで、本例の画像形成装置は、その内部状態を示す動作パラメータの値を検出する機能を有している。この動作パラメータは、障害の予測に寄与し得るパラメータとして予め定められたものであり、例えば、トナー濃度、帯電電圧、露光電位、露光電力量、グリッド電位、マグロール電位といった画像形成処理の動作中に随時検出されるパラメータなどが挙げられる。動作パラメータの検出値としては、その動作パラメータに該当する部位で計測された計測値を用いてもよく、各部位を制御する目標に設定された目標値設定値を用いてもよく、計測値と目標値との差分などの他の種別の値を用いてもよい。また、本例の画像形成装置は、その動作状況を示す時間要素について計時する機能を有している。この時間要素は、障害予測に際して動作パラメータの寄与度の調整に用いるパラメータとして予め設定されたものであり、例えば、画像形成装置の稼働時間連続稼働時間や過去T時間以内の稼働時間、消耗品例えば、トナーの交換からの経過時間、部品例えば、感光体の交換からの経過時間などの時間要素が挙げられる。本例の画像形成装置では、1ページ或いは複数ページに係る画像形成処理の実行を指示するジョブ命令を受け付けると、当該ジョブ命令に従って用紙に画像を形成して出力する毎1ページ毎に各々の動作パラメータの値を検出し、当該ジョブ命令に係る全ての画像形成処理の終了後に、各動作パラメータの検出値を格納した動作状態データをサーバ装置へ送信する。また、動作状態データの送信に併せて、各々の時間要素について計時した結果を格納した時間データをサーバ装置へ送信する。なお、本例における動作状態データは、自装置を識別する装置ID、各動作パラメータの検出値及び検出日時などを格納した構造のデータとなっており、また、本例における時間データは、自装置を識別する装置ID、各時間要素の計測値などを格納した構造のデータとなっている。ここで、上記のように、ジョブ命令に基づく画像形成処理の終了毎に動作状態データ及び時間データをサーバ装置へ送信する構成に代えて、これらのデータをメモリに一時的に蓄積しておき、予め定められた送信条件を満たしたことを契機に、蓄積しておいた未送信のデータを送信する構成を採用してもよい。具体的には、例えば、予め定められた時間の経過を送信条件とし、当該時間の経過毎例えば1時間毎にデータを送信してもよく、サーバ装置からの要求を送信条件とし、当該要求に応答してデータを送信してもよい。また、動作状態データと時間データはそれぞれ異なる送信条件に基づいて送信してもよい。次に、サーバ装置について説明する。本例のサーバ装置では、概略的に、監視対象の画像形成装置から収集受信した動作状態データ及び時間データに基づいて、その画像形成装置における障害の発生を予測する。ここで、障害発生の予測は、動作状態データ及び時間データに含まれる装置IDにより各画像形成装置を識別して、画像形成装置毎に行われる。本例のサーバ装置は、その機能ブロックの例を図1に示すように、装置動作状態取得部1、装置使用状況取得部2、障害予兆指標算出部3、障害予兆指標補正部4、障害予兆判定部5、通知部6を有する。装置動作状態取得部1は、監視対象の画像形成装置から動作状態データを取得受信する。また、装置使用状況取得部2は、監視対象の画像形成装置から時間データを取得受信する。なお、装置動作状態取得部1及び装置使用状況取得部2により取得されたデータは、障害予測をするために必要な期間において記憶される。例えば、過去3ヶ月のデータを用いて障害予測を行う場合には、少なくとも、データの取得時点から3ヶ月間において記憶される。障害予兆指標算出部3は、装置動作状態取得部1により取得された動作状態データ各動作パラメータの値に基づいて、各動作パラメータの値の特徴を表す障害予兆指標を算出する。障害予兆指標としては、例えば、予め定められた長さの期間における各動作パラメータの値の分散値或いは標準偏差や、予め定められた長さの期間における2つの動作パラメータの値の時系列変化の相関値などが挙げられる。障害予兆指標補正部4は、障害予兆指標算出部3により算出された障害予兆指標を、装置使用状況取得部2により取得された時間データ各時間要素の値に基づいて補正する。障害予兆指標の補正では、監視対象の画像形成装置の動作が不安定であると推定される期間例えば、画像形成装置の起動直後の期間について、障害予兆指標の異常性を抑える方向に調整する。一例として、障害予兆指標に対して補正係数0~1を乗じて補正を行う場合には、監視対象の画像形成装置の動作が不安定であると推定される期間ほど小さい補正係数0に近い値を用い、監視対象の画像形成装置の動作が安定していると推定される期間ほど大きい補正係数1に近い値を用いる。ここで、監視対象の画像形成装置の動作の不安定性の程度は、装置使用状況取得部2により取得された時間データ各時間要素の値に基づいて判断する。具体的には、例えば、画像形成装置の稼働時間連続稼働時間や過去T時間以内の稼働時間が短いほど不安定性が高いと判定し、また、消耗品例えば、トナーや部品例えば、感光体の交換からの経過時間が短いほど不安定性が高いと判定する。障害予兆指標補正部4による障害予兆指標の補正について、図2~図4を参照して説明する。図2は、障害予兆指標の換算値の設定テーブルの一例であり、障害予兆指標を障害予測の処理に使用し易い態様に変換する際に使用される。図2の例では、パラメータX動作パラメータの一種の障害予兆指標が範囲X1に含まれる場合に定数x1に換算し、範囲X2に含まれる場合に定数x2に換算すること、パラメータY動作パラメータの一種の障害予兆指標が範囲Y1に含まれる場合に定数y1に換算し、範囲Y2に含まれる場合に定数y2に換算すること、パラメータZ動作パラメータの一種の障害予兆指標が範囲Z1に含まれる場合に定数z1に換算し、範囲Z2に含まれる場合に定数z2に換算すること等が設定されている。図3は、障害予兆指標の換算値の補正に使用する補正係数の設定テーブルの一例であり、障害予兆指標の換算値を補正する際に使用される。図3の例では、障害予兆指標の換算値に乗じる補正係数として、補正指標A時間要素の一種の値が範囲A1に含まれる場合に補正係数α1を用い、範囲A2に含まれる場合に補正係数α2を用い、範囲A3に含まれる場合に補正係数α3を用いること、補正指標B時間要素の一種の値が範囲B1に含まれる場合に補正係数β1を用い、範囲B2に含まれる場合に補正係数β2を用い、範囲B3に含まれる場合に補正係数β3を用いること等が設定されている。図4は、障害予兆指標の換算値に対する補正の適用態様の設定テーブルの一例であり、障害予兆指標の換算値を補正するか否かを判定する際に使用される。図4の例では、パラメータXの障害予兆指標の換算値に対し、補正指標Aに基づく補正係数と補正指標Bに基づく補正係数を用いて補正を行うこと、パラメータYの障害予兆指標の換算値に対し、補正指標Aに基づく補正係数を用いて補正を行うこと、パラメータZの障害予兆指標の換算値に対しては補正しないこと等が設定されている。本例の障害予兆指標補正部4では、障害予兆指標算出部3により算出された障害予兆指標を図2に例示した設定テーブルを参照して換算し、その結果として得られた値障害予兆指標の換算値を、装置使用状況取得部2により取得された時間データ各時間要素の値及び図3,4に例示した各設定テーブルを参照して補正する。具体的には、例えば、動作パラメータXが範囲X1、動作パラメータYが範囲Y2、動作パラメータZが範囲Z2であり、補正指標Aが範囲A1、補正指標Bが範囲B2である場合には、動作パラメータXに係る補正後の障害予兆指標換算値x’=x1×α1×β2となり、動作パラメータYに係る補正後の障害予兆指標換算値y’=y1×α1となり、動作パラメータZに係る補正後の障害予兆指標換算値z’=z2となる。以上のように、本例の障害予兆指標補正部4では、障害予兆指標算出部3により算出された障害予兆指標を定数に換算し、その換算値定数に、時間データ各時間要素の値によって定まる補正係数を乗じて補正する。ここで、補正対象である障害予兆指標は、監視対象の画像形成装置の内部状態を示す動作パラメータの値の特徴を表す指標であり、上記のような補正を行うことで、監視対象の画像形成装置の動作が不安定であると推定される期間について、後続の障害予測における動作パラメータの寄与度が低下される。なお、このような補正の仕方は一例に過ぎず、他の手法により補正を行ってもよい。障害予兆判定部5は、障害予兆指標補正部4による補正後の障害予兆指標換算値に基づいて、監視対象の画像形成装置における障害の発生を予測する。本例では、障害予兆指標補正部4による補正後の障害予兆指標換算値について日毎の最大値を合計し、その合計値が予め定めた閾値を超えた場合に、監視対象の画像形成装置において近い将来に故障が発生する予兆があると判定する。なお、このような予測の仕方は一例に過ぎず、他の手法により障害予測を行ってもよい。通知部6は、障害予兆判定部5による予測結果を障害予測システムの利用者に通知する。通知の仕方は任意であり、例えば、監視対象の画像形成装置宛てに予測結果の情報を送信して、その画像形成装置に設けられた操作パネル上に表示出力させる構成や、リモートセンターの端末宛てに予測結果の情報を送信して、その端末に設けられた表示パネル上に、監視対象の画像形成装置を識別して表示出力させる構成が挙げられる。本例のサーバ装置による障害予測に関する一連の処理を、図5に例示する処理フローを参照して説明する。本例のサーバ装置では、装置動作状態取得部1が、監視対象の画像形成装置から動作状態データ各動作パラメータの値を取得しステップS1、障害予兆指標算出部3が、装置動作状態取得部1により取得された動作状態データに基づいて障害予兆指標を算出しステップS2、障害予兆指標補正部4が、装置動作状態取得部1により算出された障害予兆指標の換算値を算出しステップS3、装置使用状況取得部2により監視対象の画像形成装置から取得された時間データ各時間要素の値に基づく補正係数を用いて障害予兆指標の換算値を補正するステップS4。その後、障害予兆判定部5が、障害予兆指標補正部4による補正後の動作パラメータ毎の障害予兆指標換算値について同一日内の最大値を合計しステップS5、この合計値と予め定めた閾値とを比較するステップS6。その結果、合計値が閾値より大きいと判定された場合には、通知部6が、障害の予兆が有る旨の通知を行いステップS7、一方、合計値が閾値より大きいと判定されなかった場合には、通知部6が、障害の予兆が無い旨の通知を行うステップS8。本例のサーバ装置による障害予兆指標の補正について、具体例を挙げて説明する。図6には、トナー濃度の標準偏差の換算値の設定テーブルの例を示してある。図6の例によれば、トナー濃度の標準偏差が0.2未満であれば0に換算し、0.2以上であれば1に換算することが設定されている。図7には、連続稼働時間に基づく補正係数の設定テーブルの例を示してある。図7の例によれば、画像形成装置の連続稼働時間が2時間未満であれば補正係数0を用い、2時間以上であれば補正係数1を用いることが設定されている。このような設定の場合には、トナー濃度の標準偏差が0.2以上で定数1に換算されたとしても、画像形成装置の連続稼働時間が2時間未満であれば補正係数0が乗じられるので、補正後のトナー濃度の標準偏差換算値は0となる。すなわち、トナー濃度の標準偏差が0.2以上で何らかの異常性がみられたとしても、画像形成装置の稼動からそれ程時間が経っておらず装置の動作が不安定な状態にあることに起因するものと判断し、この場合には、障害予測におけるトナー濃度の標準偏差換算値の寄与度を低下させる本例では0にする補正を行う。図8には、障害予兆指標の換算及び補正の例を示してある。図8において、a1は、或る1日におけるパラメータA動作パラメータの一種に係る障害予兆指標の時系列的な推移を示すグラフであり、a2は、パラメータAに係る障害予兆指標換算値の時系列的な推移を示すグラフであり、a3は、補正後のパラメータAに係る障害予兆指標換算値の時系列的な推移を示すグラフである。a1~a3のグラフによれば、パラメータAに係る障害予兆指標換算値は、9時の時点で1であり、異常な状態にあることを示しているが、画像形成装置の起動直後の不安定な状態に起因するものとして、値を減ずる本例では、0にする補正が行われている。この結果、1日の障害予兆指標換算値の最大値は0となる。また、図8において、b1は、或る1日におけるパラメータB動作パラメータの一種に係る障害予兆指標の時系列的な推移を示すグラフであり、b2は、パラメータBに係る障害予兆指標換算値の時系列的な推移を示すグラフであり、b3は、補正後のパラメータBに係る障害予兆指標換算値の時系列的な推移を示すグラフである。b1~b3のグラフによれば、パラメータBに係る障害予兆指標換算値は、9時及び14時の時点で1であり、異常な状態にあることを示しているが、9時の時点の障害予兆指標換算値は画像形成装置の起動直後の不安定な状態に起因するものとして、障害予兆指標換算値を減ずる本例では、0にする補正が行われる一方で、14時の時点の障害予兆指標換算値は画像形成装置が起動してから或る程度の時間が経過して安定した状態であるので、値を減ずる補正は行われない。この結果、1日の障害予兆指標換算値の最大値は1となる。障害予兆指標の換算及び補正の他の例について説明する。図9には、各動作パラメータの標準偏差の換算値の設定テーブルの例を示してある。図9の例によれば、動作パラメータの標準偏差σが、その動作パラメータに対して定められた閾値未満であれば0に換算し、閾値以上であれば1に換算することが設定されている。図10には、時間要素毎の補正係数の設定テーブルの例を示してある。図10の例によれば、画像形成装置の連続稼働時間t1、過去2時間以内の稼働時間t2、トナー交換からの経過時間t3、感光体交換からの経過時間t4の各時間要素について、それぞれ、時間が短いほど0に近い補正係数を用い、時間が長いほど1に近い補正係数を用いることが設定されている。図11には、動作パラメータと時間要素との対応を示す設定テーブルの例を示してある。なお、図11の設定テーブル中の○は、該当する時間要素に基づく補正を行うことを意味し、×は、該当する時間要素に基づく補正を行わないことを意味する。例えば、トナー濃度の測定値に関する障害予兆指標換算値は、画像形成装置の連続稼働時間t1、過去2時間以内の稼働時間t2、トナー交換からの経過時間t3の各時間要素から影響を受けるので、これらの時間要素に基づく補正を行うが、一方、感光体交換からの経過時間t4からは影響を受けないので、この時間要素に基づく補正は行わないことが設定されている。このような設定テーブル図9~図11に基づき、一例として、以下のように処理を行う。まず、MMagenta色、YYellow色、CCyan色、KKeyPlate色の色成分毎に、トナー濃度測定値、トナー濃度設定値目標値、帯電電位測定値、帯電電位設定値目標値、露光電位測定値、露光電力量、グリッド電位測定値、マグロール電位測定値の各動作パラメータについて、画像形成処理のジョブ命令毎に値を取得し、複数の時点の値から標準偏差σを障害予兆指標として算出する。そして、図9の設定テーブルに従って、各動作パラメータの障害予兆指標を動作パラメータ毎の閾値と比較し、閾値未満の場合には0、閾値以上の場合には1に換算する。その後、図10の設定テーブルに従って、動作パラメータ毎に、その障害予兆指標換算値の補正に用いる時間要素を特定し、図9の設定テーブルに従って、特定された時間要素に基づいて障害予兆指標換算値の補正を行う。本例では、画像形成装置の連続稼働時間t1と過去2時間以内の稼働時間t2に基づいて補正を行う動作パラメータは、トナー濃度測定値、帯電電位測定値、帯電電位設定値、露光電位測定値、グリッド電位測定値となり、トナー交換からの経過時間t3に基づいて補正を行う動作パラメータは、トナー濃度測定値となり、感光体交換からの経過時間t4に基づいて補正を行う動作パラメータは、帯電電位測定値、帯電電位設定値、露光電位測定値、グリッド電位測定値となり、他の動作パラメータについては補正をしない。すなわち、画像形成装置の連続稼働時間t1、過去2時間以内の稼働時間t2、トナー交換からの経過時間t3、感光体交換からの経過時間t4といった時間要素が短い場合には、例えば、トナーがトナー容器内で混ざらずにばらつきが生じ易いこと、画像形成処理におけるクリーニングの回数が少なく感光体表面が不均一であること等の要因により画像形成装置の動作が不安定であると推定され、そのような期間において一時的に異常値を取り易い動作パラメータについて補正を行うことで、一時的に生じる異常値によって障害予測の精度が低下することの抑制を図る。以上のように、本例の障害予測システムでは、サーバ装置が、装置動作状態取得部1及び装置使用状況取得部2により、監視対象の画像形成装置から動作状態データ及び時間データを取得受信し、障害予兆指標算出部3により、動作状態データ各動作パラメータの値に基づいて、各動作パラメータの値の特徴を表す障害予兆指標を算出し、障害予兆指標補正部4により、障害予兆指標の換算後に、時間データ各時間要素の値に基づいて監視対象の画像形成装置の動作が不安定と推定される期間について、障害予測における寄与度を低下させる補正を障害予兆指標換算値に施し、障害予兆判定部5により、補正後の障害予兆指標換算値に基づいて、監視対象の画像形成装置における障害の発生を予測し、通知部6により、予測結果を利用者に通知するようにした。なお、本例では、各動作パラメータの値に基づいて算出した障害予兆指標換算値について補正を行っているが、画像形成装置の動作が不安定な期間におけるパラメータ異常が障害予測に及ぼす影響を低減できればよく、例えば、動作パラメータの値そのものに対して補正を行うようにしてもよい。ここで、本例の障害予測システムにおけるサーバ装置は、各種演算処理を行うCPUCentralProcessingUnit、CPUの作業領域となるRAMRandomAccessMemoryや基本的な制御プログラムなどを記録したROMReadOnlyMemory等の主記憶装置、各種のプログラムやデータを記憶するHDDHardDiskDrive等の補助記憶装置、各種の情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力I/F、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信I/F、といったハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。そして、本発明に係るプログラムを補助記憶装置等から読み出してRAMに展開し、これをCPUにより実行させることで、本発明に係る障害予測装置の機能をサーバ装置のコンピュータ上に実現している。すなわち、本発明に係る取得手段の機能を装置動作状態取得部1により実現し、本発明に係る予測手段の機能を障害予兆指標算出部3及び障害予兆判定部5により実現し、本発明に係る補正手段の機能を装置使用状況取得部2及び障害予兆指標補正部4により実現している。なお、本発明に係る計時手段の機能は、監視対象の画像形成装置に設けてある。ここで、これらの機能部1~5を画像形成装置に設ける構成とし、画像形成装置単体で自己の障害予測を行うようにしてもよい。また、画像形成装置以外の装置を障害予測の対象とするようにしてもよい。すなわち、対象の装置における障害の発生予測を、当該装置の内部状態を示すパラメータ障害の予測に寄与し得るパラメータを用いて行う構成において、当該装置の動作状況を示す時間要素動作の不安定性を推定し得る時間要素の計時を行い、その結果に基づいて、当該装置の動作が不安定と推定される期間について、障害予測におけるパラメータの寄与度を低下させる補正を行うようにすることで、当該装置の動作の不安定性に起因するパラメータ異常によって障害予測の精度が低下することを抑制できる。ここで、本発明に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したCD-ROM等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信網等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。なお、本例のようなソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、各機能部を専用のハードウェアモジュールで実現するようにしてもよい。"