JP5751312B2 - Information processing apparatus, information processing system, and program - Google Patents

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Description

本発明は、ネットワークなどのデータ伝送路を介して接続される1又は複数の機器から収集した各種情報を基に機器分析を行う情報処理装置、情報処理システム、及びプログラムに関し、特に、環境負荷に関する分析情報を提供する技術に関するものである。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing system, and a program that perform device analysis based on various types of information collected from one or more devices connected via a data transmission path such as a network. It relates to technology that provides analysis information.

近年の環境指向や省エネ指向の高まりにより、プリンタ、コピー機、又は複写機(MFP:Multifunction Peripheral)などの画像形成装置(以下、「機器」という。)に関しても、電力消費量、紙消費量、及びトナー消費量の削減(環境負荷の軽減)に対する配慮が重要視されている。   Due to the recent increase in environmental orientation and energy saving orientation, power consumption, paper consumption, and image forming apparatuses (hereinafter referred to as “equipment”) such as printers, copiers, and copiers (MFPs) are also increasing. In addition, consideration for reduction of toner consumption (reduction of environmental load) is regarded as important.

例えば、主要メーカの機器の消費電力に関する情報は、所定の機関(例えば「(財)省エネルギーセンター」など)より公開されており、ユーザによっては購入する機器を選択する際の重要な判断材料の1つとされている。また、機器の購入後においても、エネルギーコスト削減の観点から、自らのオフィスにおいて機器による消費電力量がどの程度のものであるかについて、関心を持ち始めている企業も存在する。   For example, information on the power consumption of equipment of major manufacturers is disclosed by a predetermined organization (for example, “(Energy Conservation Center)”), and depending on the user, it is one of important judgment materials when selecting equipment to purchase. It is supposed to be. In addition, even after purchasing a device, there are companies that are beginning to be interested in how much power is consumed by the device in their own office from the viewpoint of reducing energy costs.

このようなことから、メーカでは、環境負荷を軽減するための様々な機能(電源制御機能や印刷制限機能などを実現するソフトウェア製品)を搭載した機器や、これらの機器を管理する機器管理装置などを提供している。ユーザは、上記機器及び上記機器管理装置を備えた機器管理システムを構築することで、環境負荷の軽減を実現することができる。また、ネットワーク通信などを含む情報処理技術の高度化に伴い、例えば、ローカルエリアなどの特定エリア内に構築された内部システムを、外部システムから遠隔管理する技術は、既に知られている。   For this reason, manufacturers have installed various functions for reducing environmental impact (software products that implement power control functions, print restriction functions, etc.), and device management devices that manage these devices. Is provided. The user can realize a reduction in environmental load by constructing a device management system including the device and the device management apparatus. With the advancement of information processing technology including network communication, for example, a technology for remotely managing an internal system constructed in a specific area such as a local area from an external system is already known.

例えば、特許文献1には、顧客先に設定された複写機から送信装置を介して、使用状況に関する情報がセンターに送信され、その情報が蓄積されるシステムが開示されている。また、例えば、特許文献2には、環境負荷情報、財務情報、提案情報を有し、制御部により、これらの情報を基に、環境負荷に関して改善すべき事業体を判断後、分析結果から現況に応じた提案情報をその事業体に提供するシステムが開示されている。   For example, Patent Document 1 discloses a system in which information on usage status is transmitted to a center from a copying machine set as a customer via a transmission device, and the information is accumulated. Further, for example, Patent Document 2 has environmental load information, financial information, and proposal information. Based on the information, the control unit determines an entity to be improved with respect to the environmental load, and then analyzes the current status from the analysis result. A system for providing proposal information corresponding to the business entity is disclosed.

しかしながら、従来、ユーザに提供される情報は、上記機器及び/又は上記機器管理装置に対して、ソフトウェア製品の追加及び/又は置換(ソフトウェア製品の置き換え)を行うことにより、どの程度の環境負荷が軽減されるのか(ソフトウェア製品適用時の環境負荷軽減効果)を、明確に表すものではなかった。   However, conventionally, the information provided to the user is subject to how much environmental load is caused by adding and / or replacing software products (replacement of software products) to the device and / or the device management apparatus. It was not a clear indication of whether it would be mitigated (environmental impact reduction effect when applying software products).

そのため、ユーザは、顧客担当から提案されたソフトウェア製品が、自身の機器環境において環境負荷軽減に最適なものであるかを判断しづらい。   Therefore, it is difficult for the user to determine whether the software product proposed by the customer is optimal for reducing the environmental load in his / her device environment.

また、顧客担当者にとっては、ユーザに対して最適なソフトウェア製品を提案するために、自社が提供する様々な製品の組み合わせについて分析・検討しなくてはならず、提案作業が繁雑となる。   In addition, in order to propose an optimum software product to the user, the customer staff must analyze and examine various combinations of products provided by the company, and the proposal work becomes complicated.

本発明は上記従来技術の問題点を鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、ソフトウェア適用による環境負荷軽減効果を可視化することにある。 The present invention has been proposed in view of the problems of the prior art, it is an object of certain environmental load reduction effect by software applied to Rukoto turn into visible.

上記目的を達成するため、本発明は、機器を管理する機器管理システムとネットワークを介して接続される情報処理装置であって、前記機器管理システムから収集される前記機器の各種情報と前記機器に適用可能なソフトウェアの環境負荷に関する情報とを保持する保持手段と、前記各種情報を所定の環境負荷値に変換するための係数と前記各種情報とに基づき、前記機器ごとの現在の環境負荷値である第1の環境負荷値を算出する第1の環境負荷値算出手段と、記ソフトウェアのうち、指定された一のソフトウェアが前記機器に適用可能であるか、前記各種情報に基づき判断された結果に応じて、前記第1の環境負荷値を前記指定された一のソフトウェアを適用したときの環境負荷値に変換するための前記ソフトウェアの特性に応じた変換情報を、前記保持手段に保持された前記ソフトウェアの環境負荷に関する情報から取得する変換情報取得手段と、前記変換情報と前記第1の環境負荷値とに基づき、前記ソフトウェアを適用したときの環境負荷値である第2の環境負荷値を算出する第2の環境負荷値算出手段と、前記第1の環境負荷値と前記第2の環境負荷値とを比較可能に出力する出力手段と、を有する。


In order to achieve the above object, the present invention provides an information processing apparatus connected to a device management system that manages devices via a network, and includes various information on the devices collected from the device management system and the devices. Based on the holding means for holding information on the environmental load of applicable software, the coefficient for converting the various types of information into predetermined environmental load values, and the various types of information, the current environmental load value for each device a first environmental load value calculating means for calculating a certain first environmental load value, among the pre-SL software, one of the software that is specified is applicable to the device, it is determined on the basis of the various information depending on the result, varying in accordance with the characteristics of the software for converting the first environmental load value in environmental load value when applying the designated one software Information, and conversion information acquisition means for acquiring from the information on the environmental impact of the software held in the holding unit, based on said conversion information and the first environmental load value, when applying pre-Kiso software A second environmental load value calculating means for calculating a second environmental load value which is an environmental load value; an output means for outputting the first environmental load value and the second environmental load value in a comparable manner; Have


このような構成によって、本発明に係る情報処理装置は、各機器から収集した各種情報を基に現在の環境負荷値(現在値)を算出する。続いて、情報処理装置は、提案するソフトウェア(例えば「機器に搭載可能なソフトウェア」及び/又は「機器とは異なる装置に搭載可能で機器に対して環境負荷軽減効果を及ぼすソフトウェア」など)の製品情報を基にソフトウェア適用時の環境負荷値(ソフトウェア適用時の推定値)を算出する。その結果、情報処理装置は、現在の環境負荷値及びソフトウェア適用時の環境負荷値が比較可能な分析情報を提供する。 With such a configuration, the information processing apparatus according to the present invention calculates the current environmental load value (current value) based on various information collected from each device. Subsequently, the information processing apparatus, software on the environmental load reduction effect on the device can be mounted in different apparatus and the proposed "software to be installed in equipment" software (e.g. to and / or "Equipment calculating a software application upon the environmental load value (estimated value at the time of software application) on the basis of the product information a ", etc.). As a result, the information processing apparatus provides analysis information in which the current environmental load value and the environmental load value at the time of software application can be compared.

これによって、本発明に係る情報処理装置は、ソフトウェアの環境負荷に関する製品特性を基に、現在の環境負荷値からソフトウェア適用時の環境負荷値を推定し、互いの値が比較可能な分析情報を提供することができる。その結果、情報処理装置は、ソフトウェア適用による環境負荷軽減効果を可視化でき、ユーザに分かりやすく開示できる。 Thus, the information processing apparatus according to the present invention, based on product characteristics regarding the environmental impact of the software to estimate the environmental load value at the time of software application from the current environmental load value, analyze mutual values comparable Information can be provided. As a result, the information processing apparatus can visualize environmental load reduction effect by software applicable, may disclose easy to understand user.

本発明によれば、ソフトウェアの環境負荷に関する製品特性を基に、現在の環境負荷値からソフトウェア適用時の環境負荷値を推定し、互いの値が比較可能な分析情報を提供することで、ソフトウェア適用による環境負荷軽減効果を可視化することができる。 According to the present invention, based on product characteristics regarding the environmental impact of the software to estimate the environmental load value at the time of software applied from the current environmental load value, the mutual values provide insights comparable in, it is Rukoto turn into visible environmental load reduction effect by the software apply.

本発明の第1の実施形態に係る機器分析システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the equipment analysis system which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る機器分析装置及び機器管理装置のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the equipment analysis apparatus and equipment management apparatus which concern on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る機器分析装置が有する機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example which the apparatus analyzer which concerns on the 1st Embodiment of this invention has. 本発明の第1の実施形態に係る製品情報のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data of the product information which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る分析情報生成部及び補正部の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the analysis information generation part and correction | amendment part which concern on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る分析情報を提供する処理手順例を示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the example of a process sequence which provides the analysis information which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る環境負荷値補正の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of environmental load value correction | amendment which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る分析情報提供の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the analysis information provision which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る機器分析装置が有する機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example which the apparatus analyzer which concerns on the 2nd Embodiment of this invention has. 本発明の第2の実施形態に係るインストール情報のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data of the installation information which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る製品情報のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data of the product information which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る最適製品選択部の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the optimal product selection part which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る順位リストを生成する処理手順例を示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the process sequence example which produces | generates the order | rank list | wrist which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る順位リスト生成の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the order | rank list generation which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る最適製品候補リストを生成する処理手順例を示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the example of a process sequence which produces | generates the optimal product candidate list which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る機器に対する製品適用可否を確認する処理手順例を示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the example of a process sequence which confirms the applicability of the product with respect to the apparatus which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る最適製品候補リスト生成の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the optimal product candidate list production | generation which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る分析情報提供の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the analysis information provision which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態に係る最適製品選択部の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the optimal product selection part which concerns on the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態に係る提案ルール情報のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data of the proposal rule information which concerns on the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態に係る順位リストを生成する処理手順例を示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the process sequence example which produces | generates the order | rank list | wrist which concerns on the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態に係る順位リスト生成の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the order | rank list generation which concerns on the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態に係る最適製品候補リストを生成する処理手順例を示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the example of a process sequence which produces | generates the optimal product candidate list which concerns on the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態に係る最適製品候補リスト生成の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the optimal product candidate list production | generation which concerns on the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の変形例に係る機器分析装置が有する機能構成例(その1)を示す図である。It is a figure which shows the function structural example (the 1) which the equipment analyzer which concerns on the modification of this invention has. 本発明の変形例に係る機器分析装置が有する機能構成例(その2)を示す図である。It is a figure which shows the function structural example (the 2) which the equipment analyzer which concerns on the modification of this invention has. 本発明の変形例に係る機器分析装置が有する機能構成例(その3)を示す図である。It is a figure which shows the function structural example (the 3) which the equipment analyzer which concerns on the modification of this invention has. 本発明の変形例に係る機器分析装置が有する機能構成例(その4)を示す図である。It is a figure which shows the function structural example (the 4) which the equipment analyzer which concerns on the modification of this invention has.

以下、本発明の好適な実施の形態(以下、「実施形態」という。)について、図面を用いて詳細に説明する。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention (hereinafter referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the drawings.

[第1の実施形態]
<システム構成>
本実施形態に係る機器分析システムの構成について説明する。
[First Embodiment]
<System configuration>
A configuration of the instrument analysis system according to the present embodiment will be described.

図1は、本実施形態に係る機器分析システム1の構成例を示す図である。   FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a device analysis system 1 according to the present embodiment.

図1に示すように、機器分析システム1は、インターネットなどの外部ネットワークIを介して、機器分析装置100に、少なくとも1つ以上の分析対象である機器管理システムA〜Cが接続されている。   As shown in FIG. 1, in the device analysis system 1, at least one or more device management systems A to C to be analyzed are connected to a device analysis apparatus 100 via an external network I such as the Internet.

機器管理システムA〜Cは、例えば、顧客先に導入され特定エリア(ローカル)に構築されたシステムであり、一方、機器分析装置100は、メーカ側に配置されたサーバ機能を有する装置である。また、一般的に、機器管理システムA〜Cと外部ネットワークIとの間には、機器管理システムA〜Cの機密性を確保するため、ファイアウォール(非図示)が設置されている。   The device management systems A to C are, for example, systems that are installed at a customer site and constructed in a specific area (local), while the device analysis device 100 is a device having a server function arranged on the manufacturer side. In general, a firewall (not shown) is installed between the device management systems A to C and the external network I in order to ensure the confidentiality of the device management systems A to C.

機器管理システムA〜Cは、LP(Laser Printer)200やMFP200といった1又は複数の機器200、1又は複数のクライアントPC(Personal Computer)300(以下、「PC」という。)、及び機器200を管理する機器管理装置400などが、LAN(Local Area Network)などの内部ネットワーク90で相互に接続されている。 Device management system A~C is, LP (Laser Printer) 200 1 and MFP 200 2 such one or more devices 200, 1 or more client PC (Personal Computer) 300 (hereinafter, referred to as "PC".), And equipment 200 Are managed by an internal network 90 such as a LAN (Local Area Network).

各機器管理システムA、B、又はCでは、機器管理装置400が有する機器管理機能により、機器200から各種情報(例えば「状態情報」や「ジョブ履歴情報」などの機器情報)を取得し、機器の状態が監視される。また、PC300に対しては、機器管理装置400から機器200の機器情報が提供される。   In each device management system A, B, or C, various information (for example, device information such as “status information” and “job history information”) is acquired from the device 200 by the device management function of the device management apparatus 400, and the device The state of is monitored. Further, device information of the device 200 is provided from the device management apparatus 400 to the PC 300.

このような構成により、機器分析システム1では、機器分析装置100が、外部ネットワークIを介して、機器管理システムA〜Cの各機器管理装置400から各種情報を収集し、収集した情報を基に分析を行い、分析結果として分析情報を提供することができる。   With such a configuration, in the device analysis system 1, the device analysis device 100 collects various information from the device management devices 400 of the device management systems A to C via the external network I, and based on the collected information. Analysis can be performed and analysis information can be provided as an analysis result.

なお、上記には、機器管理装置400と外部ネットワークIとの間に、ファイアウォールを設置する構成について説明を行ったが、機器管理装置400が、ファイアウォールの機能を有している構成であってもよい。   In the above description, the configuration in which the firewall is installed between the device management apparatus 400 and the external network I has been described. However, the device management apparatus 400 may have a firewall function. Good.

<ハードウェア構成>
次に、上記機器分析装置100及び機器管理装置400のハードウェア構成について説明する。
<Hardware configuration>
Next, hardware configurations of the device analysis apparatus 100 and the device management apparatus 400 will be described.

図2は、本実施形態に係る機器分析装置100及び機器管理装置400のハードウェア構成例を示す図である。なお、図2に示すように、機器分析装置100及び機器管理装置400は、ともにPCなどの情報処理装置であることから、以下の説明では、両装置を代表して機器分析装置100を例に説明する。   FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the device analysis apparatus 100 and the device management apparatus 400 according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, the instrument analysis apparatus 100 and the instrument management apparatus 400 are both information processing apparatuses such as PCs. Therefore, in the following description, the instrument analysis apparatus 100 is taken as an example to represent both apparatuses. explain.

図2に示すように、機器分析装置100は、入力装置101、表示装置102、ドライブ装置103、RAM(Random Access Memory)104、ROM(Read Only Memory)105、CPU106、インタフェース装置107、及びHDD(Hard Disk Drive)108などを含む各種ハードウェアを備え、それぞれがバスで相互に接続されている。   As shown in FIG. 2, the instrument analyzer 100 includes an input device 101, a display device 102, a drive device 103, a RAM (Random Access Memory) 104, a ROM (Read Only Memory) 105, a CPU 106, an interface device 107, and an HDD ( (Hard Disk Drive) 108 and the like, which are connected to each other via a bus.

入力装置101は、キーボード及びマウスなどを含み、機器分析装置100に各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置102は、ディスプレイなどを含み、機器分析装置100による処理結果(例えば「機器の分析情報」)などを表示する。   The input device 101 includes a keyboard and a mouse, and is used to input each operation signal to the instrument analyzer 100. The display device 102 includes a display or the like, and displays a processing result (for example, “device analysis information”) by the device analysis device 100.

インタフェース装置107は、機器分析装置100をネットワークなどの所定のデータ伝送路90に接続するインタフェースである。よって、機器分析装置100は、インタフェース装置107を介して、機器管理装置400とデータ通信を行うことができる。   The interface device 107 is an interface that connects the device analyzer 100 to a predetermined data transmission path 90 such as a network. Therefore, the device analysis apparatus 100 can perform data communication with the device management apparatus 400 via the interface device 107.

HDD108は、各種プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、例えば、機器分析装置100全体を制御する情報処理システム(例えば「Windows(登録商標)」や「UNIX(登録商標)」などの基本ソフトウェアであるOS(Operating System))、及び情報処理システム上において各種機能(例えば「機器分析機能」や「分析情報提供機能」)を提供するアプリケーションなどがある。また、HDD108は、格納している上記プログラムやデータを、所定のファイルシステム及び/又はDB(Data Base)により管理している。   The HDD 108 is a non-volatile storage device that stores various programs and data. The stored programs and data include, for example, an OS (Operating System) that is basic software such as an information processing system (for example, “Windows (registered trademark)” or “UNIX (registered trademark)”) that controls the entire device analyzer 100. ), And applications that provide various functions (for example, “instrument analysis function” and “analysis information providing function”) on the information processing system. The HDD 108 manages the stored programs and data by a predetermined file system and / or DB (Data Base).

ドライブ装置103は、着脱可能な記録媒体103aとのインタフェースである。よって、機器分析装置100は、ドライブ装置103を介して、記録媒体103aの読み取り及び/又は書き込みを行うことができる。   The drive device 103 is an interface with a removable recording medium 103a. Therefore, the instrument analyzer 100 can read and / or write the recording medium 103a via the drive device 103.

ROM105は、電源を切っても内部データを保持することができる不揮発性の半導体メモリ(記憶装置)である。ROM105には、機器分析装置100が起動されるときに実行されるBIOS(Basic Input/Output System)、機器分析装置100のシステム設定、及びネットワーク関連の設定などのデータが格納されている。   The ROM 105 is a nonvolatile semiconductor memory (storage device) that can retain internal data even when the power is turned off. The ROM 105 stores data such as a BIOS (Basic Input / Output System) executed when the device analyzer 100 is activated, system settings of the device analyzer 100, and network-related settings.

RAM104は、上記各種記憶装置から読み出されたプログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ(記憶装置)である。   The RAM 104 is a volatile semiconductor memory (storage device) that temporarily stores programs and data read from the various storage devices.

CPU106は、上記RAM104上に読み出したプログラムを実行することにより、機器分析装置100の全体制御や機器分析装置100が搭載する各種機能を動作させる。   The CPU 106 executes the program read out on the RAM 104 to operate the overall control of the instrument analyzer 100 and various functions installed in the instrument analyzer 100.

このようなハードウェア構成により、機器分析装置100は、例えば、HDD108からRAM104上に読み出したプログラム(機器分析・分析情報を提供するプログラム)をCPU106により実行し、搭載機能を実現することができる。   With such a hardware configuration, for example, the device analysis apparatus 100 can execute a program (a program for providing device analysis / analysis information) read from the HDD 108 onto the RAM 104 by the CPU 106 to realize a mounted function.

<分析情報提供機能>
次に、本実施形態に係る分析情報提供機能について説明する。
<Analysis information provision function>
Next, the analysis information providing function according to this embodiment will be described.

本実施形態に係る機器分析装置100では、各機器200から収集した各種情報を基に現在の環境負荷値を算出する。続いて、機器分析装置100は、提案するソフトウェア製品の製品情報を基に製品適用時の環境負荷値を算出する。その結果、機器分析装置100は、現在の環境負荷値及び製品適用時の環境負荷値が比較可能な分析情報を提供する。機器分析装置100は、このような分析情報提供機能を有している。   In the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, the current environmental load value is calculated based on various information collected from each device 200. Subsequently, the device analysis apparatus 100 calculates an environmental load value when the product is applied based on the product information of the proposed software product. As a result, the device analysis apparatus 100 provides analysis information in which the current environmental load value and the environmental load value at the time of product application can be compared. The instrument analyzer 100 has such an analysis information providing function.

従来、ユーザに提供される情報は、上記機器200及び/又は上記機器管理装置400に対して、ソフトウェア製品の追加及び/又は置換(ソフトウェア製品の置き換え)を行うことによる製品適用時の環境負荷軽減効果を、明確に表すものではなかった。   Conventionally, information provided to a user can reduce the environmental load when a product is applied by adding and / or replacing software products (replacement of software products) to the device 200 and / or the device management apparatus 400. The effect was not clearly expressed.

そのため、ユーザにとっては、顧客担当から提案されたソフトウェア製品が、自身の機器環境において環境負荷軽減に最適なものであるかを判断しづらく、また、顧客担当者にとっては、ユーザに対して最適なソフトウェア製品を提案するために、自社が提供する様々な製品の組み合わせについて分析・検討しなくてはならず、提案作業が繁雑なものであった。   For this reason, it is difficult for the user to determine whether the software product proposed by the customer in charge is optimal for reducing the environmental load in his / her device environment. In order to propose a software product, it was necessary to analyze and examine combinations of various products provided by the company, and the proposal work was complicated.

そこで、本実施形態に係る機器分析装置100は、ソフトウェア製品の環境負荷に関する製品特性を基に、現在の環境負荷値から製品適用時の環境負荷値を推定し、互いの値が比較可能な分析情報を提供する。   Therefore, the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment estimates the environmental load value at the time of product application from the current environmental load value based on the product characteristics related to the environmental load of the software product, and makes an analysis in which the values can be compared with each other. Provide information.

これによって、ソフトウェア製品の適用による環境負荷軽減効果を可視化でき、ユーザに分かりやすく開示できる。   As a result, it is possible to visualize the environmental load reduction effect due to the application of the software product, and to disclose it to the user in an easy-to-understand manner.

以下に、上記分析情報提供機能の構成とその動作について説明する。   The configuration and operation of the analysis information providing function will be described below.

《機能構成》
図3は、本実施形態に係る機器分析装置100が有する機能構成例を示す図である。
<Functional configuration>
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the instrument analyzer 100 according to the present embodiment.

図3に示すように、機器分析装置100は、情報入力部31、情報保持部32、分析情報生成部33、補正部34、及び情報提供部35などを有している。   As illustrated in FIG. 3, the device analysis apparatus 100 includes an information input unit 31, an information holding unit 32, an analysis information generation unit 33, a correction unit 34, an information provision unit 35, and the like.

情報入力部31は、機器分析装置100が備える入力装置101を用いて、情報保持部32が保持する各種情報の追加や情報内容の変更を行う。例えば、機器分析装置100では、所定の情報管理ツールが搭載されており、ツールが動作することで表示装置102の画面にGUI(Graphical User Interface)が表示される。ユーザは、表示されたGUIを介して入力装置101であるキーボードなどを用いて、各種情報の追加や情報内容の変更を行う。   The information input unit 31 adds various information held by the information holding unit 32 and changes the information content using the input device 101 included in the device analysis apparatus 100. For example, the device analysis apparatus 100 is equipped with a predetermined information management tool, and a GUI (Graphical User Interface) is displayed on the screen of the display device 102 when the tool operates. The user adds various types of information and changes information contents using the keyboard that is the input device 101 via the displayed GUI.

情報保持部32は、ログ情報41、機器情報42、及び製品情報43などを所定の記憶領域に格納し保持している。つまり、情報保持部32は、例えば、機器分析装置100が備えるHDD108が有する機能である。   The information holding unit 32 stores and holds log information 41, device information 42, product information 43, and the like in a predetermined storage area. That is, the information holding unit 32 is a function of the HDD 108 provided in the device analysis apparatus 100, for example.

ログ情報41は、機器200の動作履歴(ジョブ履歴)、エラー履歴、及び各種カウンタ値などを含むログ(記録データ)である。また、機器情報42は、機器識別情報(シリアル番号)や機器仕様情報(例えば「装着オプション」などのハードウェア情報)などを含む機器固有データである。   The log information 41 is a log (record data) including an operation history (job history) of the device 200, an error history, various counter values, and the like. The device information 42 is device-specific data including device identification information (serial number), device specification information (for example, hardware information such as “installation option”), and the like.

これらの情報は、機器管理装置400が機器200から収集した各種情報に含まれている。機器管理装置400は、情報収集部21を有しており、例えば、SNMP(Simple Network Management Protocol)を用いてポーリングやトラップなどにより、管理対象の複数の機器200から各種情報を収集する。   These pieces of information are included in various information collected from the device 200 by the device management apparatus 400. The device management apparatus 400 includes an information collection unit 21 and collects various types of information from a plurality of devices 200 to be managed by polling or trapping using SNMP (Simple Network Management Protocol), for example.

このようにして収集された各種情報は、機器管理装置400から機器分析装置100へと送信される。これにより、機器分析装置100は、受信データを計数することで情報種ごとに分類し、情報種ごとに用意された情報保持部32の所定の記憶領域に、分類後のデータを格納する。   Various information collected in this way is transmitted from the device management apparatus 400 to the device analysis apparatus 100. As a result, the device analysis apparatus 100 classifies the received data for each information type, and stores the classified data in a predetermined storage area of the information holding unit 32 prepared for each information type.

よって、上記ログ情報41及び上記機器情報42は、上述した方法によって情報保持部32に保持される。   Therefore, the log information 41 and the device information 42 are held in the information holding unit 32 by the method described above.

一方、製品情報43は、機器200が搭載可能なソフトウェア製品及び/又は機器200とは異なる装置(例えば「機器管理装置」)に搭載可能で機器200に対して環境負荷軽減効果を及ぼすソフトウェア製品に関するデータである。上記製品情報43については、図を用いて具体的に説明する。   On the other hand, the product information 43 relates to a software product that can be mounted on the device 200 and / or a software product that can be mounted on a device different from the device 200 (for example, “device management device”) and that has an environmental load reduction effect on the device 200. It is data. The product information 43 will be specifically described with reference to the drawings.

(製品情報)
図4は、本実施形態に係る製品情報43のデータ例を示す図である。
(Product information)
FIG. 4 is a diagram illustrating a data example of the product information 43 according to the present embodiment.

図4に示すように、上記製品情報43は、「製品名」及び「製品特性」などの各情報項目が関連付けて構成されている。「製品名」は、ソフトウェア製品を特定するための製品特定データである。また、「製品特性」は、ソフトウェア製品を機器200に適用した場合の環境負荷に関する特性を示す製品特性データである。   As shown in FIG. 4, the product information 43 is configured by associating information items such as “product name” and “product characteristic”. “Product name” is product specifying data for specifying a software product. The “product characteristic” is product characteristic data indicating a characteristic regarding the environmental load when the software product is applied to the device 200.

例えば、図4に示す製品情報43では、ソフトウェアAを機器200に適用した場合、紙及びトナー消費量が適用前より75%削減される製品特性の例が示されている。この他の製品特性には、非稼動時の消費電力の削減率、一定期間(例えば「1日」)内の最大印刷枚数設定、モノクロ印刷、及び機能別印刷画像の電子データ化などの各種印刷制限などがある。   For example, the product information 43 shown in FIG. 4 shows an example of product characteristics in which when the software A is applied to the device 200, paper and toner consumption is reduced by 75% from before application. Other product characteristics include various types of printing, such as reduction rate of power consumption when not in operation, setting of maximum number of prints within a certain period of time (for example, “1 day”), monochrome printing, and conversion of print images by function into electronic data. There are restrictions.

このようなデータ構成により、製品特定データを基に、ソフトウェア製品適用時の環境負荷に関するデータを取得することができる。なお、上記製品情報43は、上述した情報入力部31により管理(情報の追加・更新)できる。   With such a data configuration, it is possible to acquire data relating to the environmental load when the software product is applied based on the product specifying data. The product information 43 can be managed (addition / update of information) by the information input unit 31 described above.

分析情報生成部33は、上記情報保持部32が保持する各情報を基に、現在の環境負荷値及び製品適用時の環境負荷値を算出し、互いの値を比較可能な分析情報を生成する。つまり、機器200におけるソフトウェア製品適用時の環境負荷をシミュレートする機能である。   The analysis information generation unit 33 calculates the current environmental load value and the environmental load value at the time of product application based on each information held by the information holding unit 32, and generates analysis information that can compare the values of each other. . That is, it is a function for simulating the environmental load when the software product is applied to the device 200.

また、補正部34は、上記分析情報生成部33により算出された現在の環境負荷値を、ソフトウェア製品を適用した場合の環境負荷値(製品適用時の環境負荷値)に補正する。つまり、機器200におけるソフトウェア製品適用時の環境負荷を推定する機能である。   The correction unit 34 corrects the current environmental load value calculated by the analysis information generation unit 33 to an environmental load value (environmental load value at the time of product application) when the software product is applied. That is, it is a function for estimating the environmental load when the software product is applied to the device 200.

上記分析情報生成部33及び上記補正部34は、図5に示すような機能部を有している。   The analysis information generation unit 33 and the correction unit 34 have functional units as shown in FIG.

図5は、本実施形態に係る分析情報生成部33及び補正部34の構成例を示す図である。図5に示すように、まず、分析情報生成部33は、環境負荷値算出部331を有している。   FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the analysis information generation unit 33 and the correction unit 34 according to the present embodiment. As shown in FIG. 5, first, the analysis information generation unit 33 includes an environmental load value calculation unit 331.

環境負荷値算出部331は、情報保持部32が保持する上記ログ情報41及び上記機器情報42を基に現在の環境負荷値を算出する。   The environmental load value calculation unit 331 calculates the current environmental load value based on the log information 41 and the device information 42 held by the information holding unit 32.

本実施形態では、環境負荷値をCO2排出量としている。CO2排出量は、所定の係数を用いて、機器200から収集した各種消費量(例えば「紙」や「トナー」などの消費量)から算出することができる。上記所定の係数は、例えば、紙の場合「A4の新生紙(再生紙でない紙)1枚につき●[g]」などのCO2排出量に換算するための値である。環境負荷値算出部331は、このような値を換算対象ごとに保持している。   In the present embodiment, the environmental load value is the CO2 emission amount. The CO2 emission amount can be calculated from various consumption amounts (for example, consumption amounts of “paper”, “toner”, etc.) collected from the device 200 using a predetermined coefficient. For example, in the case of paper, the predetermined coefficient is a value to be converted into a CO2 emission amount such as “[g] per one A4 new paper (non-recycled paper)”. The environmental load value calculation unit 331 holds such values for each conversion target.

環境負荷値算出部331は、上記ログ情報41及び上記機器情報42から、機器200における各種消費量を取得し、上記所定の係数を用いて、取得した各種消費量からCO2排出量を算出する。つまり、現在の環境負荷値を算出する。   The environmental load value calculation unit 331 acquires various consumption amounts in the device 200 from the log information 41 and the device information 42, and calculates the CO2 emission amount from the acquired various consumption amounts using the predetermined coefficient. That is, the current environmental load value is calculated.

次に、補正部34は、制御部341、補正用データ取得部342、及び製品適用時環境負荷値算出部343などを有している。   Next, the correction unit 34 includes a control unit 341, a correction data acquisition unit 342, a product application environmental load value calculation unit 343, and the like.

制御部341は、ソフトウェア製品が機器200に適用可能か否かを判断し、判断結果を基に、上記環境負荷値算出部331が算出した現在の環境負荷値を製品適用時の環境負荷値へ補正するか否かを制御する。上記ソフトウェア製品は、例えば、提案の1つとして情報入力部31により指定されたソフトウェア製品である。   The control unit 341 determines whether or not the software product is applicable to the device 200, and based on the determination result, the current environmental load value calculated by the environmental load value calculation unit 331 is changed to the environmental load value at the time of product application. Control whether or not to correct. The software product is, for example, a software product designated by the information input unit 31 as one of the proposals.

制御部341は、機器200の機器情報42を基に、指定されたソフトウェア製品が、機器200に適用可能な否かを判断する。このとき、適用可能であるとの判断結果であった場合には、現在の環境負荷値を後述する製品適用時環境負荷値算出部343へと渡す。一方、適用不可能であるとの判断結果であった場合には、補正を行わない。つまり、現在の環境負荷値を情報提供部35へと渡す。   The control unit 341 determines whether the designated software product is applicable to the device 200 based on the device information 42 of the device 200. At this time, if it is a determination result that it is applicable, the current environmental load value is passed to a product application environmental load value calculation unit 343 described later. On the other hand, if the determination result indicates that it is not applicable, no correction is performed. That is, the current environmental load value is passed to the information providing unit 35.

また、適用可能であるとの判断結果であった場合には、後述する補正用データ取得部342に、指定されたソフトウェア製品の製品情報43の取得を要求する。   If it is determined that it is applicable, the correction data acquisition unit 342 described later is requested to acquire the product information 43 of the designated software product.

補正用データ取得部342は、制御部341からの要求に従って、後述する製品適用時環境負荷値算出部343の補正用データを取得する。補正用データは、上記製品情報43に含まれている。よって、補正用データ取得部342は、指定されたソフトウェア製品の製品名(製品特定データ)などを基に情報保持部32から該当する製品情報43を取得する。このようにして取得された補正用データは、要求元の制御部341へと渡される。   The correction data acquisition unit 342 acquires correction data of a product application environmental load value calculation unit 343, which will be described later, in accordance with a request from the control unit 341. The correction data is included in the product information 43. Therefore, the correction data acquisition unit 342 acquires the corresponding product information 43 from the information holding unit 32 based on the product name (product specifying data) of the designated software product. The correction data obtained in this way is transferred to the requesting control unit 341.

製品適用時環境負荷値算出部343は、制御部341からの補正要求時に補正用データとして受け取った製品情報43を基に、現在の環境負荷値から製品適用時の環境負荷値を算出する。製品適用時環境負荷値算出部343は、製品情報43の製品特性データを参照し、ソフトウェア製品の環境負荷に関する特性(製品特性)を基に、製品適用時の環境負荷値(製品適用による環境負荷軽減後の値)を算出する算出方法を決定する。つまり、ソフトウェア製品の製品特性に基づき、製品適用時の環境負荷値を推定する所定の計算式を決定する。その結果、製品適用時環境負荷値算出部343は、決定した計算式に、現在の環境負荷値を代入し、製品適用時の環境負荷値を算出する。このようにして算出された製品適用時の環境負荷値は、補正前の現在の環境負荷値とともに情報提供部35へと渡される。   A product application environmental load value calculation unit 343 calculates an environmental load value at the time of product application from the current environmental load value based on the product information 43 received as correction data when a correction request is received from the control unit 341. The environmental load value calculation unit 343 at the time of product application refers to the product characteristic data of the product information 43, and based on the characteristic (product characteristic) regarding the environmental load of the software product, the environmental load value at the time of product application (environmental load due to product application) The calculation method for calculating the value after reduction is determined. That is, based on the product characteristics of the software product, a predetermined calculation formula for estimating the environmental load value when the product is applied is determined. As a result, the environmental load value calculation unit 343 at the time of product application substitutes the current environmental load value into the determined calculation formula, and calculates the environmental load value at the time of product application. The environmental load value at the time of product application calculated in this way is passed to the information providing unit 35 together with the current environmental load value before correction.

上記製品適用時の環境負荷値算出については、機能動作において詳細に説明する。   The calculation of the environmental load value when the product is applied will be described in detail in the functional operation.

情報提供部35は、現在の環境負荷値及び製品適用時の環境負荷値を比較可能な分析情報を提供する。つまり、機器200における環境負荷軽減効果を可視化(レンダリング)する機能である。   The information providing unit 35 provides analysis information capable of comparing the current environmental load value and the environmental load value at the time of product application. That is, this is a function for visualizing (rendering) the environmental load reduction effect in the device 200.

情報提供部35は、上記分析情報を、例えば、機器分析装置100が備える表示装置102の画面に直接表示してもよい。また、情報提供部35は、上記分析情報を機器管理装置400に送信し、機器管理システムA,B,又はCに接続されるPC300により閲覧可能とする構成であってもよい。   The information providing unit 35 may directly display the analysis information, for example, on the screen of the display device 102 provided in the device analysis apparatus 100. The information providing unit 35 may be configured to transmit the analysis information to the device management apparatus 400 so that the information can be viewed by the PC 300 connected to the device management system A, B, or C.

このように、本実施形態に係る分析情報提供機能は、上記各機能部が機器分析装置100上で連係動作することにより実現される。   As described above, the analysis information providing function according to the present embodiment is realized by the above-described function units operating in cooperation on the device analyzer 100.

以下に、上記分析情報提供機能の詳細な動作(機能部群の連係動作)について、処理手順を示すフローチャートを用いて説明する。   The detailed operation of the analysis information providing function (function unit group linking operation) will be described below with reference to a flowchart showing a processing procedure.

《機能動作》
分析情報提供機能は、機器分析装置100に搭載(インストール)される分析情報提供プログラム(ソフトウェア部品)が、CPU106により、格納先(例えば「ROM」)からRAM104上に読み出され、以下の処理が実行されることで実現される。
<Functional operation>
In the analysis information providing function, an analysis information providing program (software component) installed (installed) in the device analyzer 100 is read from the storage location (for example, “ROM”) onto the RAM 104 by the CPU 106, and the following processing is performed. Realized by being executed.

(分析情報を提供する処理)
図6は、本実施形態に係る分析情報を提供する処理手順例を示すシーケンス図である。
(Process to provide analysis information)
FIG. 6 is a sequence diagram illustrating an example of a processing procedure for providing analysis information according to the present embodiment.

図6に示すように、機器分析装置100は、分析情報生成部33が有する環境負荷値算出部331が、情報保持部32にアクセスし、機器ごとに保持されているログ情報41及び機器情報42を取得する(ステップS101)。   As illustrated in FIG. 6, in the device analysis apparatus 100, the environmental load value calculation unit 331 included in the analysis information generation unit 33 accesses the information holding unit 32, and log information 41 and device information 42 held for each device. Is acquired (step S101).

その結果、環境負荷値算出部331は、取得したログ情報41及び機器情報42を基に、現在の環境負荷値を算出する(ステップS102)。例えば、環境負荷値算出部331は、ログ情報41に含まれるカウンタ値(印刷枚数)から得られる紙の消費量に、所定の紙サイズにおけるCO2排出量を換算するための係数を乗算し、印刷枚数の環境負荷値を求める。   As a result, the environmental load value calculation unit 331 calculates the current environmental load value based on the acquired log information 41 and device information 42 (step S102). For example, the environmental load value calculation unit 331 multiplies the paper consumption obtained from the counter value (number of printed sheets) included in the log information 41 by a coefficient for converting the CO2 emission amount for a predetermined paper size, and prints. Obtain the environmental load value of the number of sheets.

環境負荷値算出部331は、算出した現在の環境負荷値を、補正部34が有する制御部341へと渡す(ステップS103)。   The environmental load value calculation unit 331 passes the calculated current environmental load value to the control unit 341 included in the correction unit 34 (step S103).

続いて、制御部341は、指定されたソフトウェア製品が機器200に適用可能か否かを判断する(ステップS201)。   Subsequently, the control unit 341 determines whether or not the designated software product can be applied to the device 200 (step S201).

ステップS201において、適用不可能であると判断された場合、制御部341は、現在の環境負荷値を情報提供部35へと渡す(ステップS301)。   If it is determined in step S201 that it is not applicable, the control unit 341 passes the current environmental load value to the information providing unit 35 (step S301).

一方、ステップS201において、適用可能であると判断された場合、制御部341は、現在の環境負荷値を製品適用時の環境負荷値に補正するための補正用データの取得を、補正部34が有する補正用データ取得部342に要求する(ステップS401)。このとき、制御部341は、提案製品として指定されたソフトウェア製品が特定可能な製品名(製品特定データ)を補正用データ取得部342に送信する。   On the other hand, if it is determined in step S201 that it is applicable, the control unit 341 acquires the correction data for correcting the current environmental load value to the environmental load value at the time of product application. The correction data acquisition unit 342 is requested (step S401). At this time, the control unit 341 transmits a product name (product identification data) that can identify the software product designated as the proposed product to the correction data acquisition unit 342.

補正用データ取得部342は、要求に応じて、情報保持部32にアクセスし、保持されている製品情報43から該当する製品情報43を補正用データとして取得し(ステップS402)、要求元の制御部341へ応答する(ステップS403)。   The correction data acquisition unit 342 accesses the information holding unit 32 in response to a request, acquires the corresponding product information 43 from the held product information 43 as correction data (step S402), and controls the request source. It responds to the part 341 (step S403).

制御部431は、応答を受け取ると、現在の環境負荷値から製品適用時の環境負荷値への補正を補正部34が有する製品適用時環境負荷値算出部343に要求する(ステップS404)。このとき、制御部341は、ステップS103において受け取った現在の環境負荷値及びステップS403において応答された補正用データを製品適用時環境負荷値算出部343に送信する。   Upon receiving the response, the control unit 431 requests the product application environmental load value calculation unit 343 included in the correction unit 34 to correct the current environmental load value to the environmental load value at the time of product application (step S404). At this time, the control unit 341 transmits the current environmental load value received in step S103 and the correction data returned in step S403 to the product application environmental load value calculation unit 343.

製品適用時環境負荷値算出部343は、補正用データとして取得された製品情報43の製品特性データを参照し、指定されたソフトウェア製品の環境負荷に関する特性(製品特性)を基に、製品適用時の環境負荷値の算出方法(算出時に用いる計算式)を決定する(ステップS405)。   The product application environmental load value calculation unit 343 refers to the product characteristic data of the product information 43 acquired as the correction data, and based on the characteristic (product characteristic) regarding the environmental load of the designated software product, The environmental load value calculation method (calculation formula used at the time of calculation) is determined (step S405).

続いて、製品適用時環境負荷値算出部343は、決定した算出方法に従って(算出時の計算式を用いて)、現在の環境負荷値から製品適用時の環境負荷値を算出する(ステップS406)。   Subsequently, the environmental load value calculation unit 343 at the time of product application calculates the environmental load value at the time of product application from the current environmental load value according to the determined calculation method (using the calculation formula at the time of calculation) (step S406). .

上記ステップS405及びS406の処理手順については、環境負荷値補正の動作例に基づいて詳細に説明する。   The processing procedure of steps S405 and S406 will be described in detail based on an operation example of environmental load value correction.

図7は、本実施形態に係る環境負荷値補正の動作例を示す図である。図7には、適用するソフトウェア製品がソフトウェアAであり、環境負荷値算出部331により算出された機器200(適用対象の機器)の現在の環境負荷値V1(CO2排出量換算値)が「紙:800」及び「トナー:400」である場合の例が示されている。   FIG. 7 is a diagram illustrating an operation example of environmental load value correction according to the present embodiment. In FIG. 7, the software product to be applied is software A, and the current environmental load value V1 (CO2 emission conversion value) of the device 200 (applicable device) calculated by the environmental load value calculation unit 331 is “paper”. : 800 "and" Toner: 400 "are shown.

製品適用時環境負荷値算出部343は、例えば、参照した製品情報43が図4に示したデータであった場合、製品特性データを参照し、指定されたソフトウェアAの環境負荷に関する特性(製品特性)を基に、製品適用時の環境負荷値の算出方法(算出時に用いる計算式)を決定する。   For example, when the referred product information 43 is the data shown in FIG. 4, the product application environmental load value calculation unit 343 refers to the product characteristic data and refers to the characteristic (product characteristic) of the designated software A regarding the environmental load. ) To determine the environmental load value calculation method (calculation formula used at the time of calculation) when applying the product.

ソフトウェアAの製品特性が、「紙及びトナー消費量を適用前より75%削減」であることから、製品適用時の環境負荷値[Y]は、次式で求めることができる。   Since the product characteristic of the software A is “75% reduction in paper and toner consumption from before application”, the environmental load value [Y] when the product is applied can be obtained by the following equation.

製品適用時の環境負荷値[Y] = 0.25 * 現在の環境負荷値[X]
このようにして、製品適用時環境負荷値算出部343は、製品特性から製品適用時の環境負荷値を算出する計算式が決定する。
Environmental load value at the time of product application [Y] = 0.25 * Current environmental load value [X]
In this way, the product application environmental load value calculation unit 343 determines a calculation formula for calculating the product environmental load value from the product characteristics.

その結果、製品適用時環境負荷値算出部343は、決定した計算式に、現在の環境負荷値V1を代入し、ソフトウェアAが適用された場合の環境負荷値V2(軽減後のCO2排出量換算値)を求める。   As a result, the product environmental load value calculation unit 343 assigns the current environmental load value V1 to the determined calculation formula, and the environmental load value V2 when the software A is applied (reduced CO2 emission conversion after reduction). Value).

例えば、紙の場合には、現在の環境負荷値[800]が計算式に代入され、製品適用時の環境負荷値200(=0.25*800)が求まる。また、トナーの場合には、現在の環境負荷値[400]が計算式に代入され、製品適用時の環境負荷値100(=0.25*400)が求まる。   For example, in the case of paper, the current environmental load value [800] is substituted into the calculation formula to obtain the environmental load value 200 (= 0.25 * 800) when the product is applied. In the case of toner, the current environmental load value [400] is substituted into the calculation formula to obtain the environmental load value 100 (= 0.25 * 400) when the product is applied.

図6に戻り、このようにして算出された製品適用時の環境負荷値V2は、補正結果として、製品適用時環境負荷値算出部343から情報提供部35へと渡される(ステップS407)。また、現在の環境負荷値V1も、情報提供部35へと渡される。   Returning to FIG. 6, the environmental load value V2 at the time of product application calculated in this way is passed from the product environmental load value calculation unit 343 to the information providing unit 35 as a correction result (step S407). The current environmental load value V1 is also passed to the information providing unit 35.

情報提供部35は、現在の環境負荷値V1及び製品適用時の環境負荷値V2を基に、互いの値を比較可能な分析情報を提供する(ステップS501)。   Based on the current environmental load value V1 and the environmental load value V2 when the product is applied, the information providing unit 35 provides analysis information capable of comparing values with each other (step S501).

上記ステップS501の処理手順については、分析情報提供の動作例に基づいて詳細に説明する。   The processing procedure of step S501 will be described in detail based on an operation example of providing analysis information.

図8は、本実施形態に係る分析情報提供の動作例を示す図である。図8には、図7に示した動作例により補正された製品適用時の環境負荷値V2が分析情報に含まれる場合の例が示されている。   FIG. 8 is a diagram illustrating an operation example of providing analysis information according to the present embodiment. FIG. 8 shows an example in which the analysis information includes the environmental load value V2 at the time of product application corrected by the operation example shown in FIG.

図8に示すように、情報提供部35は、現在の環境負荷値V1及び製品適用時の環境負荷値V2を受け取り、互いの値が比較可能な分析情報Rを提供する。図8には、分析情報Rの提供形式に、例えば、棒グラフ(図中の網掛け部が製品適用時の環境負荷値側)などのような可視化形式が用いられている例が示されている。   As shown in FIG. 8, the information providing unit 35 receives the current environmental load value V1 and the environmental load value V2 at the time of product application, and provides analysis information R in which the values can be compared with each other. FIG. 8 shows an example in which a visualization format such as a bar graph (the shaded portion in the figure is the environmental load value side when the product is applied) is used as the format for providing the analysis information R. .

なお、上記では、1台の機器200における環境負荷に関する分析及び情報提供の処理手順について説明を行ったが、この限りでない。情報保持部32には、機器管理システムA,B,及びCが管理する複数の機器200の各種情報が保持される。このことから、現在の環境負荷値を一括して算出することもでき、さらには、製品適用時の環境負荷値についても一括して算出することもできる。よって、機器分析装置100では、管理対象全ての機器200における環境負荷に関する分析及び情報提供が行える。つまり、上記ステップS101からS103、ステップS201、ステップS301又はステップS401からS407の各処理手順を、管理対象全ての機器200ごとに行え、ステップS501において、一括提供することができる。   In the above description, the processing procedure for analyzing and providing information on the environmental load in one device 200 has been described. The information holding unit 32 holds various pieces of information of the plurality of devices 200 managed by the device management systems A, B, and C. From this, it is possible to calculate the current environmental load value collectively, and it is also possible to calculate the environmental load value at the time of product application collectively. Therefore, the device analysis apparatus 100 can perform analysis and information provision regarding the environmental load in all the devices 200 to be managed. In other words, the processing procedures of steps S101 to S103, step S201, step S301, or steps S401 to S407 can be performed for all the devices 200 to be managed, and can be collectively provided in step S501.

また、指定するソフトウェア製品についても同様のことが言える。つまり、1台の機器200に対して複数のソフトウェア製品を指定し、製品適用時の環境負荷値を算出することや、管理対象全ての機器200に対して複数のソフトウェア製品を指定し、製品適用時の環境負荷値を算出することができる。   The same is true for the software products you specify. In other words, a plurality of software products are specified for one device 200 to calculate an environmental load value when the product is applied, or a plurality of software products are specified for all the devices 200 to be managed, The environmental load value at the time can be calculated.

<まとめ>
以上のように、本実施形態に係る機器分析装置100によれば、ソフトウェア製品の環境負荷に関する製品特性を基に、現在の環境負荷値V1から製品適用時の環境負荷値V2を推定し、互いの値を比較可能な分析情報Rとして提供する。
<Summary>
As described above, according to the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, the environmental load value V2 at the time of product application is estimated from the current environmental load value V1 based on the product characteristics related to the environmental load of the software product, Is provided as analysis information R that can be compared.

これによって、ソフトウェア製品の適用による環境負荷軽減効果を可視化でき、ユーザに分かりやすく開示できる。   As a result, it is possible to visualize the environmental load reduction effect due to the application of the software product, and to disclose it to the user in an easy-to-understand manner.

[第2の実施形態]
第1の実施形態では、提案するソフトウェア製品を指定し、指定製品適用時の環境負荷軽減効果を可視化するものであった。そこで、本実施形態では、顧客先に応じたソフトウェア製品を提案製品として選択決定し、ユーザに提案するものである。
[Second Embodiment]
In the first embodiment, the proposed software product is specified, and the environmental load reduction effect when the specified product is applied is visualized. Therefore, in this embodiment, a software product corresponding to a customer is selected and determined as a proposed product, and is proposed to the user.

例えば、機器200が搭載するソフトウェア構成(製品構成)は、ユーザの使用用途や目的によって異なる。また、ユーザごとに、ソフトウェア製品を購入する際に投入できる予算も異なる。   For example, the software configuration (product configuration) installed in the device 200 varies depending on the usage and purpose of the user. In addition, budgets that can be invested when purchasing software products are different for each user.

このようなことから、本実施形態では、単に環境負荷を軽減するソフトウェア製品を提案するのではなく、顧客先に導入されたソフトウェア製品構成や顧客の購入予算などに応じて、最適なソフトウェア製品(環境負荷を最大限に軽減する製品)を提案する。   For this reason, in this embodiment, instead of simply proposing a software product that reduces the environmental load, an optimal software product (in accordance with the software product configuration installed at the customer site, the purchase budget of the customer, etc.) Propose products that reduce environmental impact to the maximum.

以下に、上記分析情報提供機能について説明する。なお、以下の説明では、第1の実施形態と異なる事項についてのみ説明する。よって、同様の事項については、第1の実施形態で記載した内容を参照のこと。   The analysis information providing function will be described below. In the following description, only matters different from the first embodiment will be described. Therefore, for the same matters, refer to the contents described in the first embodiment.

<分析情報提供機能>
本実施形態に係る機器分析装置100では、各機器200から収集した各種情報を基に現在の環境負荷値V1を算出する。続いて、機器分析装置100は、現在、機器200に搭載されるソフトウェア製品及び/又は機器200とは異なる装置に搭載され機器200に対して環境負荷軽減効果を及ぼすソフトウェア製品の製品情報43、ならびにインストール情報を基にソフトウェア製品適用前(軽減前)の環境負荷値を算出する。
<Analysis information provision function>
In the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, the current environmental load value V1 is calculated based on various information collected from each device 200. Subsequently, the device analysis apparatus 100 is currently installed in a device different from the software product installed in the device 200 and / or the product information 43 of the software product that exerts an environmental load reduction effect on the device 200, and Based on the installation information, calculate the environmental load value before applying the software product (before mitigation).

これにより、機器分析装置100は、現在の環境負荷値V1及び既存製品適用前の環境負荷値から算出された現在の環境負荷軽減率と顧客情報である予算を基に、提案製品として最適なソフトウェア製品を選択する。   As a result, the device analysis apparatus 100 uses the current environmental load value V1 and the current environmental load reduction rate calculated from the environmental load value before application of the existing product and the budget that is the customer information as the optimum software as the proposed product. Select a product.

その結果、機器分析装置100は、選択したソフトウェア製品の製品情報43を基に提案製品適用時の環境負荷値(提案製品適用時の推定値)を算出し、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値を比較可能な分析情報Rとして提供する。機器分析装置100は、このような分析情報提供機能を有している。   As a result, the device analysis apparatus 100 calculates an environmental load value when the proposed product is applied (estimated value when the proposed product is applied) based on the product information 43 of the selected software product, and the current environmental load value V1 and the proposed product are calculated. The environmental load value at the time of application is provided as comparative analysis information R. The instrument analyzer 100 has such an analysis information providing function.

すなわち、本実施形態に係る機器分析装置100では、現在の環境負荷軽減率V1及び購入予算を基に、提案製品として最適なソフトウェア製品を選択し、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値を比較可能な分析情報Rとして提供する。   That is, in the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, the optimum software product is selected as the proposed product based on the current environmental load reduction rate V1 and the purchase budget, and the current environmental load value V1 and the proposed product are applied. The environmental load value is provided as analysis information R that can be compared.

これによって、ソフトウェア製品の適用による環境負荷軽減効果を可視化でき、最適な製品に基づく環境負荷軽減効果をユーザに提案できる。   As a result, it is possible to visualize the environmental load reduction effect due to the application of the software product, and to propose the environmental load reduction effect based on the optimum product to the user.

以下に、機能構成とその動作について説明する。   The functional configuration and the operation will be described below.

《機能構成》
図9は、本実施形態に係る機器分析装置100が有する機能構成例を示す図である。
<Functional configuration>
FIG. 9 is a diagram illustrating a functional configuration example of the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment.

図9に示すように、本実施形態と第1の実施形態に係る機能構成の主な違いは、分析情報生成部33が後述する既存製品適用前環境負荷値算出部332を有する点と、最適製品選択部36を有する点と、情報保持部32がインストール情報44及び顧客情報51を保持している点である。   As shown in FIG. 9, the main difference between the functional configurations according to the present embodiment and the first embodiment is that the analysis information generation unit 33 has an existing product pre-application environmental load value calculation unit 332 described later, and the optimum. The point which has the product selection part 36 and the point in which the information holding part 32 hold | maintains the installation information 44 and the customer information 51 are.

(インストール情報)
図10は、本実施形態に係るインストール情報44のデータ例を示す図である。
(Installation information)
FIG. 10 is a diagram illustrating a data example of the installation information 44 according to the present embodiment.

インストール情報44は、上記ソフトウェア製品のインストール(導入)に関するデータである。   The installation information 44 is data relating to installation (introduction) of the software product.

図10に示すように、上記インストール情報44は、「製品ID」、「インストール先」、及び「製品適用機器」などの各情報項目が関連付けて構成されている。「製品ID」は、上述した製品特定データである。また、「インストール先」は、ソフトウェア製品のインストール先(導入先)データである。また、「製品適用機器」は、インストール(導入)されたソフトウェア製品の環境負荷に関する製品特性が適用される機器200を示す製品適用データである。   As shown in FIG. 10, the installation information 44 is configured by associating information items such as “product ID”, “installation destination”, and “product application device”. “Product ID” is the above-described product specifying data. The “installation destination” is software product installation destination (installation destination) data. The “product application device” is product application data indicating the device 200 to which the product characteristic related to the environmental load of the installed (introduced) software product is applied.

例えば、図10に示すインストール情報44では、製品ID001のソフトウェアが機器200であるMFP01にインストールされて、ソフトウェアの製品特性がMFP01に適用されている例が示されている。   For example, the installation information 44 shown in FIG. 10 shows an example in which the software with the product ID 001 is installed in the MFP 01 that is the device 200 and the product characteristics of the software are applied to the MFP 01.

また、ソフトウェア製品による環境負荷軽減機能は、機器200がソフトウェア製品を搭載する以外にも、機器管理装置400上で動作することで、管理対象の複数の機器200に適用される場合もある。例えば、機器管理装置400で動作することで、管理対象の複数の機器200に対して、電源制御を行うなどがある。   Further, the environmental load reduction function by the software product may be applied to a plurality of devices 200 to be managed by operating on the device management apparatus 400 in addition to mounting the software product on the device 200. For example, by operating on the device management apparatus 400, power control is performed on a plurality of devices 200 to be managed.

また、上述したように機器管理装置400によりソフトウェア製品を動作させることも考えられる。例えば、機器200が他社機であってソフトウェア製品を機器200にインストール(導入)できない場合や、管理対象の機器200が1000台以上など、機器200に対して1台ずつにソフトウェア製品をインストール(導入)することが困難な場合などである。   In addition, as described above, it is also conceivable that the software product is operated by the device management apparatus 400. For example, if the device 200 is a third-party machine and a software product cannot be installed (introduced) into the device 200, or if more than 1000 devices 200 are to be managed, software products are installed (introduced) one by one for the device 200 ) Is difficult to do.

そこで、インストール情報44は、機器200にインストール(導入)されたソフトウェア製品以外にも、ソフトウェアが動作することで機器200に製品特性が及ぶソフトウェア製品も管理する情報対象としている。   Therefore, the installation information 44 is an information target for managing software products that have product characteristics in the device 200 when the software operates in addition to the software products installed (introduced) in the device 200.

例えば、図5に示すインストール情報44では、製品ID002のソフトウェアが機器管理装置400であるサーバ01にインストールされて、ソフトウェアの製品特性が、サーバ01により管理されるMFP01、MFP02などの複数の機器200に適用されている例が示されている。   For example, in the installation information 44 illustrated in FIG. 5, the software with the product ID 002 is installed on the server 01 that is the device management apparatus 400, and the product characteristics of the software are a plurality of devices 200 such as MFP 01 and MFP 02 managed by the server 01. The example applied to is shown.

このようなデータ構成により、製品特定データを基に、ソフトウェア製品のインストール先(導入先)及び製品特性の適用機器に関するデータを取得することができる。また、逆に、製品適用データを基に、機器に適用されたソフトウェア製品に関するデータを取得することができる。   With such a data structure, it is possible to acquire data relating to the installation destination (introduction destination) of the software product and the device to which the product characteristics are applied based on the product specifying data. Conversely, data relating to the software product applied to the device can be acquired based on the product application data.

なお、上記インストール情報44は、上述した情報入力部31により管理(情報の追加・更新)できる。また、インストール情報44は、機器管理情報400が収集する各種情報に、機能仕様情報(例えば「搭載アプリケーション」などのソフトウェア情報)が含まれていれば、上述したログ情報41及び上記機器情報42と同じ方法で取得・管理してもよい。   The installation information 44 can be managed (addition / update of information) by the information input unit 31 described above. In addition, if the installation information 44 includes functional specification information (for example, software information such as “installed application”) in various information collected by the device management information 400, the installation information 44 includes the log information 41 and the device information 42 described above. It may be acquired and managed in the same way.

(顧客情報)
顧客情報51は、顧客に関するデータである。例えば、顧客情報51は、「顧客ID」、「契約期間」、及び「製品購入」などの各情報項目が関連付けて構成される。「顧客ID」は、メーカと契約した顧客を特定するための顧客特定データである。また、「契約期間」は、ソフトウェア製品や機器200などの使用可能期間などを示す期限データである。「製品購入」は、これまでのソフトウェア製品購入履歴、購入時の予算、及び購入製品の置き換え可否などを示す購入データである。
(Customer information)
The customer information 51 is data related to customers. For example, the customer information 51 is configured by associating information items such as “customer ID”, “contract period”, and “product purchase”. “Customer ID” is customer specifying data for specifying a customer contracted with a manufacturer. The “contract period” is time limit data indicating a usable period of the software product, the device 200, and the like. “Product purchase” is purchase data indicating the purchase history of the software product so far, the budget at the time of purchase, and whether or not the purchased product can be replaced.

このようなデータ構成により、顧客特定データを基に、契約期間及び製品購入に関するデータを取得することができる。   With such a data structure, it is possible to acquire data relating to the contract period and product purchase based on the customer identification data.

なお、上記顧客情報51は、上述した情報入力部31により管理(情報の追加・更新)できる。また、本実施形態では、情報保持部32が顧客情報51を必ずしも保持しておく必要はない。後述する最適製品選択部36では、顧客情報51のうち、購入予算及び置き換え可否に関するデータのみを用いることから、情報入力部31からの入力値をそのまま用いてもよい。   The customer information 51 can be managed (addition / update of information) by the information input unit 31 described above. In the present embodiment, the information holding unit 32 does not necessarily hold the customer information 51. Since the optimum product selection unit 36 to be described later uses only the data related to the purchase budget and the possibility of replacement in the customer information 51, the input value from the information input unit 31 may be used as it is.

(製品情報)
図11は、本実施形態に係る製品情報43のデータ例を示す図である。
(Product information)
FIG. 11 is a diagram illustrating a data example of the product information 43 according to the present embodiment.

本実施形態では、第1の実施形態と異なるデータ構成の製品情報43を用いる。   In the present embodiment, product information 43 having a data structure different from that in the first embodiment is used.

図11に示すように、上記製品情報43は、「製品ID」、「環境負荷軽減率」、「価格」、及び「適用組み合わせ」などの各情報項目が関連付けて構成されている。「製品ID」は、ソフトウェア製品を特定するための製品特定データである。また、「環境負荷軽減率」は、ソフトウェア製品を機器200に適用した場合の環境負荷項目ごとの軽減率(例えば「紙消費量」、「トナー消費量」、及び「電力消費量」などの削減率)を示す製品特性データである。また、「価格」は、ソフトウェア製品の購入価格を示す金額データである。また、「適用組み合わせ」は、ソフトウェア製品を機器200に適用する場合に共存可能な製品を示す製品識別データである。   As shown in FIG. 11, the product information 43 is configured by associating information items such as “product ID”, “environmental load reduction rate”, “price”, and “application combination”. “Product ID” is product specifying data for specifying a software product. The “environmental load reduction rate” is a reduction rate (for example, “paper consumption”, “toner consumption”, “power consumption”, etc.) for each environmental load item when the software product is applied to the device 200. Product characteristic data indicating the rate). “Price” is money amount data indicating the purchase price of the software product. “Applicable combination” is product identification data indicating products that can coexist when a software product is applied to the device 200.

例えば、図11に示す製品情報43では、製品ID001のソフトウェアを機器200に適用した場合には、紙消費量が適用前より50%、トナー消費量が適用前より80%、電力消費量が適用前より25%削減される製品特性の例が示されている。さらに、製品ID001のソフトウェアの購入金額は30万で、製品ID003のソフトウェアが共存可能な他の製品である例が示されている。   For example, in the product information 43 shown in FIG. 11, when the software with the product ID 001 is applied to the device 200, the paper consumption is 50% before application, the toner consumption is 80% before application, and the power consumption is applied. An example of product characteristics that are reduced by 25% from before is shown. Furthermore, the purchase price of the software with the product ID 001 is 300,000, and an example of another product in which the software with the product ID 003 can coexist is shown.

このようなデータ構成により、製品特定データを基に、ソフトウェア製品適用時の環境負荷軽減率、購入価格、及び同時に適用可能な他の製品などに関するデータを取得することができる。また、環境負荷項目ごとの製品特性データ(各軽減率)から、複数のソフトウェア製品のうち、最も環境負荷軽減効果が大きいソフトウェア製品を選択することもできる。   With such a data configuration, it is possible to acquire data related to the environmental load reduction rate, the purchase price, and other products that can be applied at the same time based on the product identification data. In addition, from the product characteristic data (each reduction rate) for each environmental load item, a software product having the greatest environmental load reduction effect can be selected from among a plurality of software products.

(分析情報生成部)
分析情報生成部33が有する既存製品適用前環境負荷値算出部332は、上記製品情報43及び上記インストール情報44を基に、既に導入されているソフトウェア製品(既存製品)適用前の環境負荷値を算出する。つまり、現在、機器200に搭載されるソフトウェア製品及び/又は機器200とは異なる装置(例えば「機器管理装置」)に搭載され機器200に環境負荷軽減効果を及ぼすソフトウェア製品が適用される前の環境負荷値を算出する。
(Analysis information generator)
The environmental load value calculation unit 332 before application of the existing product included in the analysis information generation unit 33 calculates the environmental load value before application of the already installed software product (existing product) based on the product information 43 and the installation information 44. calculate. In other words, the environment before the software product currently installed in the device 200 and / or the software product that is installed in a device different from the device 200 (for example, “device management device”) and that exerts an environmental load reduction effect on the device 200 is applied. Calculate the load value.

ユーザに対して行うソフトウェア製品の提案内容には、新規ソフトウェア製品を提案する他に、既に導入されているソフトウェア製品を別の製品に置き換えるという提案を行う場合がある。このような場合、別の製品に置き換えた場合の環境負荷軽減効果を可視化しなければならない。そのため、既存製品適用前の環境負荷値を算出する必要がある。つまり、ソフトウェア製品適用による環境負荷軽減前の環境負荷値を算出する必要がある。   In addition to proposing a new software product, there are cases where a proposal to replace an already installed software product with another product is made as the content of the proposal of the software product to the user. In such a case, it is necessary to visualize the environmental impact mitigation effect when replaced with another product. Therefore, it is necessary to calculate the environmental load value before applying the existing product. That is, it is necessary to calculate the environmental load value before reducing the environmental load due to the application of the software product.

そこで、既存製品適用前環境負荷値算出部332では、以下の方法で既存製品適用前の環境負荷値が算出される。   Therefore, the environmental load value calculation unit 332 before applying the existing product calculates the environmental load value before applying the existing product by the following method.

既存製品適用前環境負荷値算出部332には、まず、環境負荷値算出部331から現在の環境負荷値が渡される。続いて、既存製品適用前環境負荷値算出部332は、インストール情報44のインストール先データ又は製品適用データを基に、環境負荷値が算出された機器200に適用されたソフトウェア製品を特定する。続いて、既存製品適用前環境負荷値算出部332は、製品情報43の製品特性データを基に、ソフトウェア製品の環境負荷に関する特性(製品特性)を特定する。これにより、既存製品適用前環境負荷値算出部332は、既存製品適用前の環境負荷値を算出する算出方法を決定する。つまり、ソフトウェア製品の製品特性に基づき、既存製品適用前の環境負荷値を算出する所定の計算式を決定する。その結果、既存製品適用前環境負荷値算出部332は、決定した計算式に、現在の環境負荷値を代入し、既存製品適用前の環境負荷値を算出する。   First, the current environmental load value is passed from the environmental load value calculation unit 331 to the existing product pre-application environmental load value calculation unit 332. Subsequently, the environmental load value calculation unit 332 before applying the existing product specifies the software product applied to the device 200 for which the environmental load value is calculated based on the installation destination data or the product application data of the installation information 44. Subsequently, the environmental load value calculation unit 332 before application of the existing product specifies a characteristic (product characteristic) related to the environmental load of the software product based on the product characteristic data of the product information 43. Accordingly, the environmental load value calculation unit 332 before applying the existing product determines a calculation method for calculating the environmental load value before applying the existing product. That is, a predetermined calculation formula for calculating the environmental load value before application of the existing product is determined based on the product characteristics of the software product. As a result, the environmental load value calculation unit 332 before applying the existing product substitutes the current environmental load value into the determined calculation formula, and calculates the environmental load value before applying the existing product.

(最適製品選択部)
最適製品選択部36は、上記情報保持部32が保持する各情報を基に、現在の環境負荷値及び既存製品適用前の環境負荷値から算出された現在の環境負荷軽減率と、購入予算とを基に、提案製品として最適なソフトウェア製品を選択する。つまり、既に導入されているソフトウェア製品構成や購入予算などに応じて、最適なソフトウェア製品(環境負荷を最大限に軽減する製品)を選択する。最適製品選択部36は、図12に示すような機能部を有している。
(Optimum product selection section)
The optimum product selection unit 36, based on each information held by the information holding unit 32, the current environmental load reduction rate calculated from the current environmental load value and the environmental load value before application of the existing product, the purchase budget, Based on the above, select the optimal software product as the proposed product. That is, an optimal software product (a product that reduces the environmental load to the maximum) is selected according to the software product configuration that has already been introduced, the purchase budget, and the like. The optimum product selection unit 36 has a function unit as shown in FIG.

図12は、本実施形態に係る最適製品選択部36の構成例を示す図である。   FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of the optimum product selection unit 36 according to the present embodiment.

図12に示すように、最適製品選択部36は、順位リスト生成部361及び最適製品候補リスト生成部362などを有している。   As shown in FIG. 12, the optimum product selection unit 36 includes a rank list generation unit 361, an optimum product candidate list generation unit 362, and the like.

順位リスト生成部361は、現在の環境負荷軽減率を基に、環境負荷項目の軽減率と機器200とが対応付けられたデータのリストを生成する。このリストを順位リストという。順位リストには、上記データが、ソフトウェア製品適用により環境負荷軽減効果が大きい順に並べられる。つまり、環境負荷を軽減する余地が大きい順に並べられる。また、上記現在の環境負荷軽減率は、現在の環境負荷値を既存製品適用前の環境負荷値で除算することで得られる値である。上記現在の環境負荷値及び上記既存製品適用前の環境負荷値は、分析情報生成部33から取得する。   The rank list generation unit 361 generates a list of data in which the environmental load item reduction rate and the device 200 are associated with each other based on the current environmental load reduction rate. This list is called a ranking list. In the ranking list, the above data are arranged in descending order of the environmental load reduction effect due to the application of the software product. That is, they are arranged in order of increasing room for reducing the environmental load. The current environmental load reduction rate is a value obtained by dividing the current environmental load value by the environmental load value before application of the existing product. The current environmental load value and the environmental load value before application of the existing product are acquired from the analysis information generation unit 33.

順位リスト生成部361は、機器200における環境負荷項目ごとの現在の環境負荷軽減率を基に、該当する環境負荷項目の軽減率と機器200とを対応付けたデータをソフトウェア製品適用による環境負荷軽減効果が大きい順に並べて、上記順位リストを生成する。生成された順位リストは、後述する最適製品候補リスト生成部362へと渡される。   Based on the current environmental load reduction rate for each environmental load item in the device 200, the rank list generation unit 361 reduces the environmental load by applying the software product to the data that associates the reduction rate of the corresponding environmental load item with the device 200. The above-mentioned ranking list is generated in order of decreasing effect. The generated rank list is passed to the optimum product candidate list generation unit 362 described later.

このように、順位リスト生成部361は、現在の環境負荷軽減効果を分析し、ソフトウェア製品適用により、さらなる軽減効果が期待できる環境負荷項目と機器200との組み合わせを割り出す。   In this manner, the rank list generation unit 361 analyzes the current environmental load reduction effect, and determines the combination of the environmental load item and the device 200 that can be expected to further reduce the effect by applying the software product.

上記順位リスト生成部361による順位リスト生成については、機能動作において詳細に説明する。   The rank list generation by the rank list generation unit 361 will be described in detail in the function operation.

最適製品候補リスト生成部362は、上記順位リストを基に、提案製品として最適な候補(推奨製品)を選択し、最適製品候補リストを生成する。このとき、最適製品候補リスト生成部362は、機器200へのインストール状況、他の製品との共存・置き換え可否、及び購入予算などを基に、提案製品として最適な候補を選択する。上記インストール状況、上記他の製品との共存・置き換え可否、及び上記購入予算などに関する情報は、上記製品情報43、上記インストール情報44、及び顧客情報51を参照することで得られる。よって、最適製品候補リスト生成部362は、上記製品情報43、上記インストール情報44、及び顧客情報51を基に、提案製品として最適な候補を選択する。その後、最適製品候補リスト生成部362は、上述した方法で選択したソフトウェア製品と、適用対象の機器200とが対応付けられたデータのリストを生成する。このリストを最適製品候補リストという。生成された最適製品候補リストは、補正部34へと渡される。その結果、補正部34では、上記最適製品候補リスト内のソフトウェア製品に関するデータを基に、製品適用時の環境負荷値が算出される。   The optimal product candidate list generation unit 362 selects an optimal candidate (recommended product) as a proposed product based on the ranking list, and generates an optimal product candidate list. At this time, the optimal product candidate list generation unit 362 selects the optimal candidate as the proposed product based on the installation status in the device 200, the coexistence / replacement with other products, the purchase budget, and the like. Information regarding the installation status, coexistence / replacement with other products, and the purchase budget can be obtained by referring to the product information 43, the installation information 44, and the customer information 51. Therefore, the optimal product candidate list generation unit 362 selects an optimal candidate as a proposed product based on the product information 43, the installation information 44, and the customer information 51. Thereafter, the optimum product candidate list generation unit 362 generates a list of data in which the software product selected by the method described above and the application target device 200 are associated with each other. This list is called the optimum product candidate list. The generated optimum product candidate list is transferred to the correction unit 34. As a result, the correction unit 34 calculates the environmental load value at the time of product application based on the data related to the software product in the optimum product candidate list.

このように、最適製品候補リスト生成部362は、顧客先に導入されたソフトウェア製品構成に応じて、提案製品として最適な候補を抽出する。   In this way, the optimum product candidate list generation unit 362 extracts the optimum candidate as the proposed product according to the software product configuration introduced to the customer.

また、最適製品候補リスト生成部362は、上述した候補の抽出を顧客の購入予算内で行う。最適製品候補リスト生成部362は、候補として抽出したソフトウェア製品の価格を購入予算の金額から減算し、購入予算内であれば、候補の抽出を繰り返して行う。上記ソフトウェア製品の価格は、ソフトウェア製品の製品情報43を参照することで得られる。   Further, the optimum product candidate list generation unit 362 performs the above-described candidate extraction within the purchase budget of the customer. The optimum product candidate list generation unit 362 subtracts the price of the software product extracted as a candidate from the amount of the purchase budget, and repeats candidate extraction if within the purchase budget. The price of the software product can be obtained by referring to the product information 43 of the software product.

上記最適製品候補リスト生成部362による最適製品候補リスト生成については、機能動作において詳細に説明する。   The optimal product candidate list generation by the optimal product candidate list generation unit 362 will be described in detail in the functional operation.

以下に、上記分析情報提供機能の詳細な動作(機能部群の連係動作)について、処理手順を示すフローチャートを用いて説明する。   The detailed operation of the analysis information providing function (function unit group linking operation) will be described below with reference to a flowchart showing a processing procedure.

《機能動作》
分析情報提供機能は、機器分析装置100に搭載(インストール)される分析情報提供プログラム(ソフトウェア部品)が、CPU106により、格納先(例えば「ROM」)からRAM104上に読み出され、以下の処理が実行されることで実現される。
<Functional operation>
In the analysis information providing function, an analysis information providing program (software component) installed (installed) in the device analyzer 100 is read from the storage location (for example, “ROM”) onto the RAM 104 by the CPU 106, and the following processing is performed. Realized by being executed.

(順位リストを生成する処理)
図13は、本実施形態に係る順位リストを生成する処理手順例を示すシーケンス図である。
(Process to generate ranking list)
FIG. 13 is a sequence diagram illustrating an example of a processing procedure for generating a ranking list according to the present embodiment.

図13に示すように、機器分析装置100は、まず、最適製品選択部36が有する順位リスト生成部361により、現在の環境負荷軽減率を算出するための算出用データを、分析情報生成部33から取得する(ステップS601)。このとき、順位リスト生成部361は、分析情報生成部33から、現在の環境負荷値及び既存製品適用前の環境負荷値を、機器200ごとの軽減率算出用データとして受け取る。   As illustrated in FIG. 13, the device analysis apparatus 100 first generates calculation data for calculating the current environmental load reduction rate by the rank list generation unit 361 included in the optimum product selection unit 36, and the analysis information generation unit 33. (Step S601). At this time, the rank list generation unit 361 receives the current environmental load value and the environmental load value before application of the existing product from the analysis information generation unit 33 as reduction rate calculation data for each device 200.

続いて、順位リスト生成部361は、取得した上記現在の環境負荷値及び上記既存製品適用前の環境負荷値を基に、現在の環境負荷軽減率を算出する(ステップS602)。例えば、現在の環境負荷軽減率は、現在の環境負荷値を既存製品適用前の環境負荷値で除算することで算出される。また、上記現在の環境負荷値及び上記既存製品適用前の環境負荷値は、環境負荷項目(例えば「紙」、「トナー」、及び「電力」)ごとに取得できることから、現在の環境負荷軽減率は、環境負荷項目ごとに算出される。   Subsequently, the rank list generation unit 361 calculates a current environmental load reduction rate based on the acquired current environmental load value and the environmental load value before application of the existing product (step S602). For example, the current environmental load reduction rate is calculated by dividing the current environmental load value by the environmental load value before application of the existing product. In addition, since the current environmental load value and the environmental load value before application of the existing product can be acquired for each environmental load item (for example, “paper”, “toner”, and “power”), the current environmental load reduction rate Is calculated for each environmental load item.

ここまでの処理は、提案対象である機器200ごとに行われる。   The process so far is performed for each device 200 that is the proposal target.

続いて、順位リスト生成部361は、算出された環境負荷項目ごとの環境負荷軽減率を基に、上述した順位リストを生成する(ステップS603)。   Subsequently, the rank list generation unit 361 generates the rank list described above based on the calculated environmental load reduction rate for each environmental load item (step S603).

上記ステップS603の処理手順については、順位リスト生成の動作例に基づいて詳細に説明する。   The processing procedure of step S603 will be described in detail based on an operation example of ranking list generation.

図14は、本実施形態に係る順位リスト生成の動作例を示す図である。図14には、[紙]、[トナー]、及び[電力]の3つの環境負荷項目における機器200ごとの現在の環境負荷値V1及び既存製品適用前の環境負荷値V2を、分析情報提供部33から取得した場合の例が示されている。   FIG. 14 is a diagram illustrating an operation example of the order list generation according to the present embodiment. FIG. 14 shows an analysis information providing unit that displays the current environmental load value V1 for each device 200 and the environmental load value V2 before application of the existing product in the three environmental load items of [paper], [toner], and [power]. An example in the case of acquiring from 33 is shown.

順位リスト生成部361は、まず、現在の環境負荷値を既存製品適用前の環境負荷値で除算することで、機器200ごとの現在の環境負荷軽減率を算出する。例えば、図14では、MFP01における環境負荷項目[紙]の軽減率が50%(=125/250)、[トナー]の軽減率40%(=30/50)、[電力]の軽減率10%(=270/300)が算出されている。   The rank list generation unit 361 first calculates the current environmental load reduction rate for each device 200 by dividing the current environmental load value by the environmental load value before application of the existing product. For example, in FIG. 14, the reduction rate of environmental load item [paper] in MFP 01 is 50% (= 125/250), the reduction rate of [toner] is 40% (= 30/50), and the reduction rate of [power] is 10%. (= 270/300) is calculated.

続いて、順位リスト生成部361は、算出された軽減率が小さい順に、該当する機器200と環境負荷項目に関するデータとを対応付けて抽出し、順位リストL1に追加していく。   Subsequently, the rank list generation unit 361 extracts the corresponding device 200 and the data related to the environmental load item in ascending order of the calculated reduction rate, and adds them to the rank list L1.

算出された軽減率が小さいということは、ソフトウェア製品を適用した場合に、大きな軽減効果が見込まれる。例えば、図14では、MFP01の環境負荷項目[電力]の軽減率が最も小さいことから、順位リストL1の1番目のデータとして追加されている。次に、MFP03の環境負荷項目[電力]の軽減率が小さいことから、順位リストL1の2番目のデータとして追加されている。順に、MFP03の環境負荷項目[トナー]及び環境負荷項目[紙]が、順位リストL1の3番目及び4番目のデータとして追加されている。   If the calculated reduction rate is small, a large reduction effect is expected when the software product is applied. For example, in FIG. 14, since the reduction rate of the environmental load item [power] of the MFP 01 is the smallest, it is added as the first data in the ranking list L1. Next, since the reduction rate of the environmental load item [power] of the MFP 03 is small, it is added as the second data in the ranking list L1. In order, the environmental load item [toner] and the environmental load item [paper] of the MFP 03 are added as the third and fourth data in the order list L1.

このように、順位リストL1は、該当する機器200及び環境負荷項目に関するデータが、製品適用時に環境負荷軽減効果が大きい順に並べられて生成される。   As described above, the rank list L1 is generated by arranging data related to the corresponding device 200 and environmental load items in descending order of the environmental load reduction effect when the product is applied.

図13に戻り、このようにして生成された順位リストL1は、順位リスト生成部361から最適製品選択部36が有する最適製品候補リスト生成部362へと渡される(ステップS604)。   Returning to FIG. 13, the rank list L1 generated in this way is transferred from the rank list generation unit 361 to the optimum product candidate list generation unit 362 included in the optimum product selection unit 36 (step S604).

(最適製品候補リストを生成する処理)
図15は、本実施形態に係る最適製品候補リストを生成する処理手順例を示すシーケンス図である。
(Process to generate the optimal product candidate list)
FIG. 15 is a sequence diagram illustrating an example of a processing procedure for generating the optimum product candidate list according to the present embodiment.

図15に示すように、機器分析装置100は、最適製品選択部36が有する最適製品候補リスト生成部362が、上述した順位リストL1を受け取ると、まず、情報保持部32にアクセスし、保持している顧客情報51から購入予算及び置き換え可否に関するデータを取得する(ステップS701)。このとき、最適製品候補リスト生成部362は、顧客特定データを基に顧客情報51を参照し、該当する購入予算及び置き換え可否に関するデータを取得する。   As shown in FIG. 15, when the optimal product candidate list generation unit 362 included in the optimal product selection unit 36 receives the rank list L1 described above, the device analysis apparatus 100 first accesses and stores the information storage unit 32. Data relating to the purchase budget and the possibility of replacement is acquired from the customer information 51 (step S701). At this time, the optimal product candidate list generation unit 362 refers to the customer information 51 based on the customer specifying data, and acquires data regarding the corresponding purchase budget and replacement possibility.

続いて、最適製品候補リスト生成部362は、取得した購入予算の金額を、予算残高の初期値に設定する(ステップS702)。   Subsequently, the optimum product candidate list generation unit 362 sets the acquired purchase budget amount to the initial value of the budget balance (step S702).

最適製品候補リスト生成部362は、予算残高が足りている間、順位リストL1の順位に従って、以下に説明する処理を行う。   The optimum product candidate list generation unit 362 performs the processing described below according to the rank of the rank list L1 while the budget balance is sufficient.

最適製品候補リスト生成部362は、まず、情報保持部32にアクセスし、順位リストL1を基に、環境負荷項目に対する推奨製品の製品情報43を取得する(ステップS703)。このとき、最適製品候補リスト生成部362は、製品特性データを基に、製品情報43の環境負荷軽減率を参照し、環境負荷項目ごとで最も大きい軽減率を示すデータに対応するソフトウェア製品の製品特定データを取得する。   The optimal product candidate list generation unit 362 first accesses the information holding unit 32 and acquires the product information 43 of recommended products for the environmental load item based on the rank list L1 (step S703). At this time, the optimum product candidate list generation unit 362 refers to the environmental load reduction rate of the product information 43 based on the product characteristic data, and the product of the software product corresponding to the data indicating the largest reduction rate for each environmental load item Get specific data.

続いて、最適製品候補リスト生成部362は、取得した推奨製品が、機器200に適用可能か否かを確認する(ステップS704)。   Subsequently, the optimum product candidate list generation unit 362 checks whether or not the acquired recommended product is applicable to the device 200 (step S704).

上記ステップS704の処理手順については、製品適用可否確認の処理手順例に基づいて詳細に説明する。   The processing procedure of step S704 will be described in detail based on a processing procedure example of product applicability confirmation.

図16は、本実施形態に係る機器に対する製品適用可否を確認する処理手順例を示すシーケンス図である。   FIG. 16 is a sequence diagram illustrating an example of a processing procedure for confirming whether a product can be applied to a device according to the present embodiment.

図16に示すように、ステップS701において取得した置き換え可否に関するデータを基に、既存製品の置き換え可否設定が「可」と設定されている場合に、最適製品候補リスト生成部362は、以下の処理により、推奨製品の適用可否を判断する。   As illustrated in FIG. 16, when the replaceability setting of an existing product is set to “permitted” based on the data regarding replaceability acquired in step S701, the optimum product candidate list generation unit 362 performs the following processing Based on the above, the applicability of the recommended product is determined.

最適製品候補リスト生成部362は、まず、情報保持部32へアクセスし、機器特定データを基に、インストール情報44における機器200にインストールされた製品に関するデータを取得する(ステップS801)。さらに、最適製品候補リスト生成部362は、製品特定データを基に、推奨製品の製品情報43における適用組み合わせに関するデータを取得する(ステップS802)。   The optimal product candidate list generation unit 362 first accesses the information holding unit 32 and acquires data relating to the product installed in the device 200 in the installation information 44 based on the device identification data (step S801). Further, the optimum product candidate list generation unit 362 acquires data relating to the application combination in the product information 43 of the recommended product based on the product specifying data (step S802).

最適製品候補リスト生成362は、取得した上記製品に関するデータ及び上記適用組み合わせに関するデータを基に、機器200に対して推奨製品が適用可能か否かを判断する(ステップS803)。   The optimal product candidate list generation 362 determines whether the recommended product is applicable to the device 200 based on the acquired data on the product and the data on the application combination (step S803).

一方、既存製品の置き換え可否設定が「否」と設定されている場合に、最適製品候補リスト生成部362は、機器200に対して推奨製品が適用可能であると判断する(ステップS804)。   On the other hand, when the replaceability setting of the existing product is set to “No”, the optimum product candidate list generation unit 362 determines that the recommended product can be applied to the device 200 (step S804).

図15に戻り、最適製品候補リスト生成362は、上述した方法による確認結果が、推奨製品が適用可能であった場合に、以下の処理を行う。   Returning to FIG. 15, the optimum product candidate list generation 362 performs the following processing when the recommended product is applicable as the confirmation result by the above-described method.

最適製品候補リスト生成362は、推奨製品を提案候補として最適製品候補リストに追加し(ステップS7051)、ステップS702において設定した予算残高から、推奨製品の価格を減算し、予算残高を更新する(ステップS7052)。   The optimal product candidate list generation 362 adds the recommended product as a proposal candidate to the optimal product candidate list (step S7051), subtracts the price of the recommended product from the budget balance set in step S702, and updates the budget balance (step S7051). S7052).

上記ステップS7051の処理手順については、最適製品候補リスト生成の動作例に基づいて詳細に説明する。   The processing procedure of step S7051 will be described in detail based on an operation example of generating an optimal product candidate list.

図17は、本実施形態に係る最適製品候補リスト生成の動作例を示す図である。図17には、図14に示した動作例により生成された順位リストL1を基に最適製品候補リストL2が生成される例が示されている。   FIG. 17 is a diagram illustrating an operation example of generating an optimal product candidate list according to the present embodiment. FIG. 17 shows an example in which the optimum product candidate list L2 is generated based on the ranking list L1 generated by the operation example shown in FIG.

まず、上記ステップS703までの処理手順により、図17に示す参照符号P1のデータが確定される。   First, the data of the reference symbol P1 shown in FIG. 17 is determined by the processing procedure up to step S703.

このような場合、最適製品候補リスト生成部362では、ステップS704において、製品ID001及び003のソフトウェアが適用可能であることが確認されると、これらの推奨製品及び適用対象の機器200が対応付けられたデータが、順位に従って、最適製品候補リストL2に追加される。   In such a case, when it is confirmed in step S704 that the software with the product IDs 001 and 003 is applicable, the optimum product candidate list generation unit 362 associates these recommended products with the application target device 200. The added data is added to the optimum product candidate list L2 according to the rank.

また、図14の参照符号P2に示すように、既存製品の置き換え以外に、ソフトウェア製品を適用する場合には、順位に従って、予算残高の金額からソフトウェア製品の価格が減算され、予算残高が更新される。   Further, as shown by the reference symbol P2 in FIG. 14, when a software product is applied in addition to the replacement of the existing product, the price of the software product is subtracted from the amount of the budget balance according to the ranking, and the budget balance is updated. The

図15に戻り、最適製品候補リスト生成部362は、ステップS7052により更新された予算残高が足りているか否かを確認する(ステップS706)。つまり、更新された予算残高の金額が、0又は負の値となっていないかを確認する。   Returning to FIG. 15, the optimum product candidate list generation unit 362 checks whether the budget balance updated in step S7052 is sufficient (step S706). That is, it is confirmed whether the amount of the updated budget balance is 0 or a negative value.

このように、最適製品候補リスト生成部362では、順位リストL1の順位に従って、予算残高が足りている間(購入予算が尽きるまで)、上記ステップS703からS706までの処理手順が繰り返して行われる。すなわち、最適製品候補リスト生成部362では、購入予算内で、機器200に適用可能な推奨製品をリストアップする。   As described above, the optimal product candidate list generation unit 362 repeats the processing procedure from step S703 to step S706 while the budget balance is sufficient (until the purchase budget is exhausted) according to the rank of the rank list L1. That is, the optimum product candidate list generation unit 362 lists recommended products applicable to the device 200 within the purchase budget.

このようにして生成された最適製品候補リストL2は、最適な提案結果として、最適製品候補リスト生成部362から補正部34へと渡される(ステップS707)。   The optimal product candidate list L2 generated in this way is passed from the optimal product candidate list generation unit 362 to the correction unit 34 as an optimal proposal result (step S707).

これにより、補正部34では、最適製品提案リストL2にリスト化されたソフトウェア製品を基に、現在の環境負荷値V1から提案製品適用時の環境負荷値が算出される。   Thereby, the correction unit 34 calculates the environmental load value when the proposed product is applied from the current environmental load value V1 based on the software products listed in the optimum product proposal list L2.

その結果、情報提供部35からは、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値を基に、互いの値を比較可能な分析情報Rが提供される。   As a result, the information providing unit 35 provides analysis information R that can be compared with each other based on the current environmental load value V1 and the environmental load value when the proposed product is applied.

本実施形態に係る分析情報提供については、図18に基づいて説明する。   Analysis information provision according to the present embodiment will be described with reference to FIG.

図18は、本実施形態に係る分析情報提供の動作例を示す図である。図18には、図17に示した動作例により生成された最適製品候補リストL2を基に最適化された環境負荷値V3が分析情報Rに含まれる場合の例が示されている。   FIG. 18 is a diagram illustrating an operation example of providing analysis information according to the present embodiment. 18 shows an example in which the analysis information R includes an environmental load value V3 optimized based on the optimum product candidate list L2 generated by the operation example shown in FIG.

図18に示すように、情報提供部35は、現在(最適化前)の環境負荷値V1及び提案製品適用時(最適化後)の環境負荷値V3を受け取り、互いの値が比較可能な分析情報Rを提供する。図18には、分析情報Rの提供形式に、例えば、棒グラフ(図中の網掛け部が最適化後の環境負荷値側)などのような可視化形式が用いられている例が示されている。また、提案内容として、推奨製品、製品価格、及び顧客の予算金額値V4を含む適用製品一覧が開示されている例が示されている。   As shown in FIG. 18, the information providing unit 35 receives the current environmental load value V1 (before optimization) and the environmental load value V3 when the proposed product is applied (after optimization), and makes an analysis in which the values can be compared with each other. Information R is provided. FIG. 18 shows an example in which a visualization format such as, for example, a bar graph (the shaded portion in the figure is the optimized environmental load value side) is used as the format for providing analysis information R. . In addition, an example is disclosed in which a list of applicable products including recommended products, product prices, and customer budget amount V4 is disclosed as proposal contents.

<まとめ>
以上のように、本実施形態に係る機器分析装置100によれば、現在の環境負荷軽減率及び購入予算を基に、提案製品として最適なソフトウェア製品を選択し、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値V3を比較可能な分析情報Rとして提供する。
<Summary>
As described above, according to the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, the optimum software product is selected as the proposed product based on the current environmental load reduction rate and the purchase budget, and the current environmental load value V1 and the proposal are selected. The environmental load value V3 at the time of product application is provided as comparable analysis information R.

これによって、ソフトウェア製品の適用による環境負荷軽減効果を可視化でき、最適な製品に基づく環境負荷軽減効果をユーザに提案できる。   As a result, it is possible to visualize the environmental load reduction effect due to the application of the software product, and to propose the environmental load reduction effect based on the optimum product to the user.

[第3の実施形態]
第2の実施形態では、顧客先に構築されたシステム環境や顧客の購入予算などに応じて、最適なソフトウェア製品(環境負荷を最大限に軽減するソフトウェア製品)を選択し、提案製品適用時の環境負荷軽減効果を可視化するものであった。そこで、本実施形態では、機器に応じたソフトウェア製品を提案製品として選択決定し、ユーザに提案するものである。
[Third Embodiment]
In the second embodiment, an optimal software product (a software product that reduces the environmental load to the maximum) is selected according to the system environment built at the customer site, the purchase budget of the customer, and the like when applying the proposed product. The effect of reducing environmental impact was visualized. Therefore, in the present embodiment, a software product corresponding to a device is selected and determined as a proposed product and proposed to the user.

例えば、機器管理システムの機器構成、機器が搭載するソフトウェア構成(製品構成)、及び機器の使用実績は、ユーザの使用用途や目的によって異なる。また、ユーザごとに、ソフトウェア製品を購入する際に投入できる予算も異なる。   For example, the device configuration of the device management system, the software configuration (product configuration) installed in the device, and the actual use of the device vary depending on the usage and purpose of the user. In addition, budgets that can be invested when purchasing software products are different for each user.

このようなことから、本実施形態では、機器の利用傾向(利用特性)などに応じて、最適なソフトウェア製品(環境負荷を最大限に軽減するソフトウェア製品)を提案する。   For this reason, the present embodiment proposes an optimal software product (a software product that reduces the environmental load to the maximum) according to the usage tendency (usage characteristics) of the device.

以下に、上記分析情報提供機能について説明する。なお、以下の説明では、上記各実施形態と異なる事項についてのみ説明する。よって、同様の事項については、上記各実施形態で記載した内容を参照のこと。   The analysis information providing function will be described below. In the following description, only matters different from the above embodiments will be described. Therefore, for the same matters, refer to the contents described in the above embodiments.

<分析情報提供機能>
本実施形態に係る機器分析装置100では、各機器200から収集した各種情報を基に現在の環境負荷値V1を算出する。続いて、機器分析装置100は、上記各種情報のうちログ情報41から機器200の利用傾向に関するデータを得る。
<Analysis information provision function>
In the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, the current environmental load value V1 is calculated based on various information collected from each device 200. Subsequently, the device analysis apparatus 100 obtains data regarding the usage tendency of the device 200 from the log information 41 among the various pieces of information.

これにより、機器分析装置100は、機器200の利用傾向を基に、予め決めておいた提案ルール(利用傾向に合わせて最適なソフトウェア製品を決定するための条件定義)に従って、提案製品として最適なソフトウェア製品を選択する。   As a result, the device analysis apparatus 100 is optimal as a proposed product according to a predetermined proposal rule (condition definition for determining an optimal software product in accordance with the usage trend) based on the usage trend of the device 200. Select a software product.

その結果、機器分析装置100は、選択したソフトウェア製品の製品情報43を基に提案製品適用時の環境負荷値(提案製品適用時の推定値)を算出し、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値V3が比較可能な分析情報Rを提供する。機器分析装置100は、このような分析情報提供機能を有している。   As a result, the device analysis apparatus 100 calculates an environmental load value when the proposed product is applied (estimated value when the proposed product is applied) based on the product information 43 of the selected software product, and the current environmental load value V1 and the proposed product are calculated. The analysis information R with which the environmental load value V3 at the time of application can be compared is provided. The instrument analyzer 100 has such an analysis information providing function.

すなわち、本実施形態に係る機器分析装置100では、提案製品として、機器200の利用傾向に適合するソフトウェア製品を選択し、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値V3が比較可能な分析情報Rを提供する。   That is, in the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, a software product that matches the usage trend of the device 200 can be selected as the proposed product, and the current environmental load value V1 and the environmental load value V3 when the proposed product is applied can be compared. Provide the right analysis information R.

これによって、ソフトウェア製品の適用による環境負荷軽減効果を可視化でき、最適な製品に基づく環境負荷軽減効果をユーザに提案できる。   As a result, it is possible to visualize the environmental load reduction effect due to the application of the software product, and to propose the environmental load reduction effect based on the optimum product to the user.

以下に、機能構成とその動作について説明する。   The functional configuration and the operation will be described below.

《機能構成》
図19は、本実施形態に係る最適製品選択部36の構成例を示す図である。
<Functional configuration>
FIG. 19 is a diagram illustrating a configuration example of the optimum product selection unit 36 according to the present embodiment.

図19に示すように、本実施形態と上記各実施形態に係る機能構成の主な違いは、最適製品選択部36が有する順位リスト生成部361と、情報保持部32が提案ルール情報61を保持している点である。   As shown in FIG. 19, the main difference between the functional configuration according to the present embodiment and each of the above embodiments is that the order list generation unit 361 included in the optimum product selection unit 36 and the information holding unit 32 hold the proposed rule information 61. This is the point.

(提供ルール情報)
図20は、本実施形態に係る提案ルール情報61のデータ例を示す図である。
(Provision rule information)
FIG. 20 is a diagram illustrating a data example of the proposed rule information 61 according to the present embodiment.

提案ルール情報61は、機器200の利用傾向に合わせて最適なソフトウェア製品を決定するための条件が定義されたデータである。   The proposal rule information 61 is data in which conditions for determining an optimal software product in accordance with the usage trend of the device 200 are defined.

図20に示すように、上記提案ルール情報61は、「ルールID」、「適用条件」、「推奨製品(製品特性を含む)」、及び「推奨度」などの各情報項目が関連付けて構成されている。「ルールID」は、条件定義である提案ルールを特定するためのルール特定データである。また、「適用条件」は、ソフトウェア製品を利用傾向に適合させるための一定の条件定義(適用条件定義)を示す条件定義データである。また、「推奨製品(製品特性を含む)」は、利用傾向に適合するソフトウェア製品(推奨製品)及び製品を機器200に適用した場合の環境負荷に関する特性を示す製品データである。また、「推奨度」は、ソフトウェア製品の利用傾向に応じた推奨程度を示すレベルデータである。   As shown in FIG. 20, the proposed rule information 61 is configured by associating information items such as “rule ID”, “application condition”, “recommended product (including product characteristics)”, and “recommendation degree”. ing. “Rule ID” is rule specifying data for specifying a proposed rule that is a condition definition. The “applicable condition” is condition definition data indicating a certain condition definition (applicable condition definition) for adapting the software product to the usage tendency. The “recommended product (including product characteristics)” is product data indicating a software product (recommended product) that matches the usage trend and characteristics related to the environmental load when the product is applied to the device 200. The “recommendation level” is level data indicating the degree of recommendation according to the usage tendency of the software product.

例えば、図20に示す提案ルール情報61では、機器200において、1日の印刷枚数が3000枚を超えた場合に、両面/集約印刷を強制的に行う製品ID005のソフトウェアを提案するルールID001の提案ルールの例が示されている。また、図20に示す提案ルール情報61では、ルールID001の提案ルールにおいて、製品ID005のソフトウェア製品の推奨度が、超過枚数100枚につき1点ずつ増加され、超過枚数が多いほど推奨度が高くなる例が示されている。   For example, in the proposed rule information 61 shown in FIG. 20, when the number of printed sheets per day exceeds 3000 in the device 200, the proposal of rule ID 001 for proposing software with the product ID 005 that forcibly performs duplex / aggregate printing is proposed. An example rule is shown. In the proposal rule information 61 shown in FIG. 20, in the proposal rule of rule ID001, the recommendation level of the software product with the product ID 005 is increased by one for every 100 excess sheets, and the recommendation level increases as the excess number increases. An example is shown.

このようなデータ構成により、ルール特定データを基に、適用条件及び推奨製品に関するデータを取得することができる。また、条件定義データを基に、条件適合時の推奨製品を特定することができる。   With such a data configuration, it is possible to acquire data relating to application conditions and recommended products based on the rule specifying data. In addition, based on the condition definition data, it is possible to specify a recommended product when the condition is met.

なお、上記提案ルール情報61は、上述した情報入力部31により管理(情報の追加・更新)できる。   The proposed rule information 61 can be managed (addition / update of information) by the information input unit 31 described above.

(順位リスト生成部)
最適製品選択部36が有する順位リスト生成部361は、集計部3611及びルール適用部3612などを有している。
(Rank list generator)
The order list generation unit 361 included in the optimum product selection unit 36 includes a counting unit 3611, a rule application unit 3612, and the like.

集計部3611は、情報保持部32が保持している各機器200のログ情報41を基に、機器200の利用傾向を集計する。集計する利用傾向には、例えば、1日あたりの印刷枚数や印刷総量に対するカラー比率などがある。上記1日あたりの印刷枚数は、ログ情報41に含まれるカウンタ値から得られる。また上記カラー比率は、ログ情報41に含まれるモノクロ印刷時のカウンタ値及びカラー印刷時のカウンタ値から得られる。   The totaling unit 3611 totalizes usage trends of the devices 200 based on the log information 41 of each device 200 held by the information holding unit 32. The usage tendency to be aggregated includes, for example, the number of prints per day and the color ratio with respect to the total print amount. The number of printed pages per day is obtained from the counter value included in the log information 41. The color ratio is obtained from the counter value for monochrome printing and the counter value for color printing included in the log information 41.

このように、集計部3611では、機器200の動作記録を含むログ情報41から各種利用傾向の集計結果が得られる。   As described above, the totaling unit 3611 obtains the total results of various usage trends from the log information 41 including the operation record of the device 200.

ルール適用部3612は、得られた集計結果を基に、利用傾向に応じて推奨製品を選択し、推奨製品と機器200とが対応付けられたデータのリストを生成する。本実施形態では、このリストを順位リストL1という。   The rule application unit 3612 selects a recommended product according to the usage tendency based on the obtained aggregation result, and generates a list of data in which the recommended product and the device 200 are associated with each other. In the present embodiment, this list is referred to as a ranking list L1.

上記順位リストL1において、本実施形態と第2の実施形態との違いは、機器200に対して、環境負荷項目の軽減率ではなく、推奨製品が対応付けられている点である。   In the ranking list L1, the difference between the present embodiment and the second embodiment is that the recommended product is associated with the device 200, not the reduction rate of the environmental load item.

ルール適用部3612は、まず、情報保持部32が保持している上記提案ルール情報61を取得する。続いて、ルール適用部3612は、集計結果を基に提案ルール情報61を参照し、定義された適用条件を満たしているか否かを確認する。このとき、ルール適用部3612は、満たされた適用条件から推奨製品を特定するとともに、推奨度を算出する。その結果、ルール適用部3612は、算出した推奨度を基に、推奨度が高い順に、該当する推奨製品と機器200とを対応付けたデータを並べて、上記順位リストL1を生成する。   The rule application unit 3612 first acquires the proposed rule information 61 held by the information holding unit 32. Subsequently, the rule application unit 3612 refers to the proposed rule information 61 based on the aggregation result, and confirms whether or not the defined application condition is satisfied. At this time, the rule application unit 3612 specifies a recommended product from the satisfied application conditions and calculates a recommendation level. As a result, the rule application unit 3612 generates the ranking list L1 by arranging data in which the recommended products are associated with the devices 200 in descending order of recommendation based on the calculated recommendation.

このように、順位リスト生成部361は、現在の機器200における利用傾向を集計し、集計された利用傾向から提案製品として推奨するソフトウェア製品と機器200との組み合わせを割り出す。   As described above, the rank list generation unit 361 totals the usage trends in the current device 200, and determines a combination of the software product recommended as the proposed product and the device 200 from the totaled usage trends.

上記集計部3611及び上記ルール適用部3612による順位リスト生成については、機能動作において詳細に説明する。   The order list generation by the totaling unit 3611 and the rule applying unit 3612 will be described in detail in the functional operation.

以下に、上記分析情報提供機能の詳細な動作(機能部群の連係動作)について、処理手順を示すフローチャートを用いて説明する。   The detailed operation of the analysis information providing function (function unit group linking operation) will be described below with reference to a flowchart showing a processing procedure.

《機能動作》
分析情報提供機能は、機器分析装置100に搭載(インストール)される分析情報提供プログラム(ソフトウェア部品)が、CPU106により、格納先(例えば「ROM」)からRAM104上に読み出され、以下の処理が実行されることで実現される。
<Functional operation>
In the analysis information providing function, an analysis information providing program (software component) installed (installed) in the device analyzer 100 is read from the storage location (for example, “ROM”) onto the RAM 104 by the CPU 106, and the following processing is performed. Realized by being executed.

(順位リストを生成する処理)
図21は、本実施形態に係る順位リストL1を生成する処理手順例を示すシーケンス図である。
(Process to generate ranking list)
FIG. 21 is a sequence diagram illustrating an example of a processing procedure for generating the order list L1 according to the present embodiment.

図21に示すように、機器分析装置100は、順位リスト生成部361が有する集計部3611により、まず、情報保持部32に保持されるログ情報41を取得する(ステップS901)。このとき、集計部3611は、情報保持部32へアクセスし、機器特定データを基に、機器200のログ情報41を取得する。   As illustrated in FIG. 21, the device analysis apparatus 100 first acquires the log information 41 held in the information holding unit 32 by the counting unit 3611 included in the rank list generation unit 361 (step S901). At this time, the totaling unit 3611 accesses the information holding unit 32 and acquires the log information 41 of the device 200 based on the device specifying data.

続いて、集計部3611は、取得したログ情報41から機器200の各利用傾向を集計する(ステップS902)。例えば、1日あたりの印刷枚数(X枚/日)や印刷総量におけるカラー比率(X%)などの値である。   Subsequently, the totaling unit 3611 totals each usage tendency of the device 200 from the acquired log information 41 (step S902). For example, values such as the number of printed sheets per day (X sheets / day) and the color ratio (X%) in the total printing amount.

上記各利用傾向の集計結果は、集計部3611から順位リスト生成部361が有するルール適用部3612へと渡される(ステップS903)。   The aggregation results of the usage trends are passed from the aggregation unit 3611 to the rule application unit 3612 included in the rank list generation unit 361 (step S903).

ルール適用部3612は、機器200の各利用傾向の集計結果を受け取ると、情報保持部32が保持している提案ルール情報61を取得する(ステップS904)。   When the rule application unit 3612 receives the aggregation result of each usage trend of the device 200, the rule application unit 3612 acquires the proposed rule information 61 held by the information holding unit 32 (step S904).

ルール適用部3612は、各利用傾向の集計結果を基に、取得した提案ルール情報61に定義される各適用条件に従って、推奨製品の推奨度を算出する(ステップS905)。このとき、ルール適用部3612は、ルール特定データを基に、提案ルール情報61に定義される適用条件の条件定義データを参照し、利用傾向の集計結果が、適用条件を満たしているか否かを確認する。   The rule application unit 3612 calculates the recommendation degree of the recommended product according to each application condition defined in the acquired proposal rule information 61 based on the total result of each usage tendency (step S905). At this time, the rule application unit 3612 refers to the condition definition data of the application condition defined in the proposed rule information 61 based on the rule identification data, and determines whether the usage trend aggregation result satisfies the application condition. Check.

もし、満たされる適用条件がなかった場合には、利用傾向に応じて提案するソフトウェア製品が存在しないこととなる。   If there is no application condition that can be satisfied, there is no software product proposed according to the usage trend.

一方、満たされる適用条件があった場合には、利用傾向に応じて提案するソフトウェア製品、つまり適合する推奨製品が存在することとなる。この場合、ルール適用部3612は、満たされた適用条件に対応付けて定義される製品データを基に推奨製品を特定し、同じく適用条件に対応付けて定義されるレベルデータを基に推奨度を算出する。   On the other hand, when there are application conditions that are satisfied, there are software products that are proposed according to the usage trend, that is, recommended products that are suitable. In this case, the rule application unit 3612 identifies the recommended product based on the product data defined in association with the satisfied application condition, and determines the recommendation level based on the level data defined in association with the application condition. calculate.

ここまでの処理は、機器200ごとに行われる。   The processing so far is performed for each device 200.

続いて、ルール適用部3612は、算出された推奨製品ごとの推奨度を基に、上述した順位リストL1を生成する(ステップS906)。   Subsequently, the rule application unit 3612 generates the above-described ranking list L1 based on the calculated recommendation level for each recommended product (step S906).

上記ステップS906の処理手順については、順位リスト生成の動作例に基づいて詳細に説明する。   The processing procedure of step S906 will be described in detail based on an operation example of ranking list generation.

図22は、本実施形態に係る順位リスト生成L1の動作例を示す図である。図22には、3200枚/日かつカラー比率55%の各値が、MFP01における利用傾向の集計結果として集計部3611から得られた場合の例が示されている。   FIG. 22 is a diagram illustrating an operation example of the order list generation L1 according to the present embodiment. FIG. 22 shows an example in which each value of 3200 sheets / day and a color ratio of 55% is obtained from the totaling unit 3611 as the total result of usage trends in the MFP 01.

ルール適用部3612は、まず、提案ルール情報61を取得する。このとき取得した提案ルール情報61が、図20に示したデータの場合には、3200枚/日が、ルールID001の適用条件を満たしていることから、製品ID005のソフトウェア製品を推奨製品として特定する。また、超過枚数が200枚であることから、推奨度2点を算出する。次に、カラー比率が、ルールID002の適用条件を満たしていることから、製品ID006のソフトウェア製品を推奨製品として特定し、超過率5%であることから、推奨度5点を算出する。   The rule application unit 3612 first acquires the proposed rule information 61. In the case where the proposed rule information 61 acquired at this time is the data shown in FIG. 20, since 3200 copies / day satisfy the application condition of the rule ID 001, the software product with the product ID 005 is specified as the recommended product. . Also, since the excess number is 200, two recommended degrees are calculated. Next, since the color ratio satisfies the application conditions of the rule ID 002, the software product with the product ID 006 is specified as the recommended product, and the excess rate is 5%, so the recommendation degree of 5 points is calculated.

続いて、ルール適用部3612では、算出された推奨度が大きい順に、該当する機器200及び推奨製品に関するデータを対応付けて抽出し、順位リストL1に追加していく。   Subsequently, the rule application unit 3612 extracts data relating to the corresponding device 200 and the recommended product in the descending order of the calculated recommendation degree, and adds the extracted data to the rank list L1.

例えば、図22では、MFP01の推奨製品である製品ID005のソフトウェア製品の推奨度が最も大きいことから、順位リストL1の1番目のデータとして追加されている。次に、MFP03の推奨製品である製品ID001のソフトウェア製品の推奨度が大きいことから、順位リストL1の2番目のデータとして追加されている。このように、順位リストL1は、該当する機器200及び推奨製品に関するデータが、提案製品としての推奨程度が高い順に並べられて生成される。   For example, in FIG. 22, since the recommendation degree of the software product with the product ID 005 that is the recommended product of the MFP 01 is the highest, it is added as the first data in the ranking list L1. Next, since the recommendation degree of the software product with the product ID 001 which is the recommended product of the MFP 03 is large, it is added as the second data in the ranking list L1. As described above, the ranking list L1 is generated by arranging the data regarding the corresponding device 200 and the recommended product in descending order of the recommended degree as the proposed product.

図21に戻り、このようにして生成された順位リストL1は、ルール適用部3612から最適製品選択部36が有する最適製品候補リスト生成部362へと渡される(ステップS907)。   Returning to FIG. 21, the ranking list L1 generated in this way is passed from the rule application unit 3612 to the optimal product candidate list generation unit 362 included in the optimal product selection unit 36 (step S907).

(最適製品候補リストを生成する処理)
図23は、本実施形態に係る最適製品候補リストL2を生成する処理手順例を示すシーケンス図である。
(Process to generate the optimal product candidate list)
FIG. 23 is a sequence diagram illustrating an example of a processing procedure for generating the optimum product candidate list L2 according to the present embodiment.

第2の実施形態において説明した図15に示す処理手順と、図23に示す処理手順とでは、図15に示すステップS703の処理手順が図23に示す処理手順にはない点が異なる。つまり、本実施形態に係る最適製品候補リストL2を生成する処理では、情報保持部32へアクセスし、ソフトウェア製品の製品情報43を取得する必要がない。   The processing procedure shown in FIG. 15 described in the second embodiment is different from the processing procedure shown in FIG. 23 in that the processing procedure in step S703 shown in FIG. 15 is not in the processing procedure shown in FIG. That is, in the process of generating the optimum product candidate list L2 according to the present embodiment, it is not necessary to access the information holding unit 32 and acquire the product information 43 of the software product.

図22を用いて上述したように、順位リスト生成部361が生成する順位リストL1には、既に機器200と提案対象のソフトウェア製品とが対応付けられたデータで構成されている。そのため、提案対象のソフトウェア製品の製品情報43を取得する必要がない。   As described above with reference to FIG. 22, the rank list L1 generated by the rank list generation unit 361 already includes data in which the device 200 and the software product to be proposed are associated with each other. Therefore, it is not necessary to acquire the product information 43 of the software product to be proposed.

その他の処理手順については、同様であるため、ここでの説明は省略する。   Since the other processing procedures are the same, description thereof is omitted here.

図24は、本実施形態に係る最適製品候補リスト生成の動作例を示す図である。図24には、図22に示した動作例により生成された順位リストL1を基に最適製品候補リストL2が生成される例が示されている。   FIG. 24 is a diagram illustrating an operation example of generating an optimal product candidate list according to the present embodiment. FIG. 24 shows an example in which the optimum product candidate list L2 is generated based on the ranking list L1 generated by the operation example shown in FIG.

まず、上記ステップS1002までの処理手順により、図24に示す参照符号P1のデータが確定される。   First, the data of the reference symbol P1 shown in FIG. 24 is determined by the processing procedure up to step S1002.

最適製品候補リスト生成部362は、ステップS1003において、製品ID001及び003のソフトウェアが適用可能であることが確認されると、これらの推奨製品及び適用対象の機器200が対応付けられたデータを、順位に従って、最適製品候補リストL2に追加する。   When it is confirmed in step S1003 that the software with product IDs 001 and 003 is applicable, the optimal product candidate list generation unit 362 determines the data in which the recommended products and the target devices 200 are associated with each other. Are added to the optimum product candidate list L2.

また、図24の参照符号P2に示すように、既存製品の置き換え以外に、ソフトウェア製品を適用する場合には、順位に従って、予算残高の金額からソフトウェア製品の価格を減算し、予算残高を更新する。   Also, as shown by reference symbol P2 in FIG. 24, when applying a software product in addition to replacing an existing product, the price of the software product is subtracted from the amount of the budget balance according to the ranking, and the budget balance is updated. .

このように、最適製品候補リスト生成部362は、購入予算内で、機器200に適用可能な推奨製品をリストアップする。   As described above, the optimal product candidate list generation unit 362 lists recommended products applicable to the device 200 within the purchase budget.

また、このようにして生成された最適製品候補リストL2は、ステップ1006において、最適な提案結果として、最適製品候補リスト生成部362から補正部34へと渡される。   In addition, the optimal product candidate list L2 generated in this way is passed from the optimal product candidate list generation unit 362 to the correction unit 34 as an optimal proposal result in step 1006.

これにより、補正部34では、最適製品提案リストL2にリスト化されたソフトウェア製品を基に、現在の環境負荷値V1から提案製品適用時の環境負荷値V3が算出される。   Accordingly, the correction unit 34 calculates the environmental load value V3 when the proposed product is applied from the current environmental load value V1 based on the software products listed in the optimum product proposal list L2.

その結果、情報提供部35からは、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値V3を基に、互いの値を比較可能な分析情報Rが提供される。   As a result, the information providing unit 35 provides analysis information R that can be compared with each other based on the current environmental load value V1 and the environmental load value V3 when the proposed product is applied.

<まとめ>
以上のように、本実施形態に係る機器分析装置100によれば、提案製品として、機器200の利用傾向に適合するソフトウェア製品を選択し、現在の環境負荷値V1及び提案製品適用時の環境負荷値V3を比較可能な分析情報Rとして提供する。
<Summary>
As described above, according to the device analysis apparatus 100 according to the present embodiment, a software product that matches the usage tendency of the device 200 is selected as the proposed product, and the current environmental load value V1 and the environmental load when the proposed product is applied. The value V3 is provided as comparative analysis information R.

これによって、ソフトウェア製品の適用による環境負荷軽減効果を可視化でき、最適な製品に基づく環境負荷軽減効果をユーザに提案できる。   As a result, it is possible to visualize the environmental load reduction effect due to the application of the software product, and to propose the environmental load reduction effect based on the optimum product to the user.

<変形例>
ここからは、上述した機器分析装置100が有する機能構成の変形例について説明する。例えば、図25から図28に示すような機能構成であってもよい。なお、図25及び図26には、第1の実施形態に係る機能構成の変形例が示されており、図27及び図28には、第2及び第3の実施形態に係る機能構成の変形例が示されている。よって、以下の説明では、代表して図25及び図26についてのみ説明を行う。
<Modification>
From here, the modification of the function structure which the apparatus analyzer 100 mentioned above has is demonstrated. For example, the functional configuration shown in FIGS. 25 to 28 may be used. 25 and 26 show a modification of the functional configuration according to the first embodiment, and FIGS. 27 and 28 show a modification of the functional configuration according to the second and third embodiments. An example is shown. Therefore, in the following description, only FIGS. 25 and 26 will be described as a representative.

図25は、本変形例に係る機器分析装置100が有する機能構成例(その1)を示す図である。   FIG. 25 is a diagram illustrating a functional configuration example (part 1) of the instrument analysis device 100 according to the present modification.

図25に示す機能構成と、上記第1の実施形態に係る機能構成との違いは、機器分析装置100が情報収集部21を有する点である。上記実施形態では、情報収集部21を機器管理装置400が有し、機器分析装置100とは別の装置により、機器200から各種情報の収集を行う構成となっていた。   The difference between the functional configuration illustrated in FIG. 25 and the functional configuration according to the first embodiment is that the device analysis apparatus 100 includes the information collection unit 21. In the above-described embodiment, the device management apparatus 400 includes the information collection unit 21, and various types of information are collected from the device 200 by a device different from the device analysis apparatus 100.

本変形例に係る機器分析装置100が、情報収集を含む機器管理機能及び分析情報提供機能をともに有する構成であってもよい。   The device analysis apparatus 100 according to the present modification may have a device management function including information collection and an analysis information providing function.

このような構成の場合には、顧客先に構築された各機器管理システムA,B,及びC内内において、機器200から収集した各種情報を基に分析情報Rを生成・提供することができる。これにより、機器分析装置100は、ユーザが機器200から収集した各種情報の機密性を優先した場合(収集情報を外部に送信したくない場合)であっても、環境負荷軽減効果を可視化し、ユーザに開示することができる。   In the case of such a configuration, the analysis information R can be generated and provided on the basis of various information collected from the device 200 in each of the device management systems A, B, and C constructed at the customer site. . Accordingly, the device analysis apparatus 100 visualizes the environmental load reduction effect even when the user prioritizes the confidentiality of various information collected from the device 200 (when the collected information is not desired to be transmitted to the outside). It can be disclosed to the user.

また、図26は、本変形例に係る機器分析装置100が有する機能構成例(その2)を示す図である。   FIG. 26 is a diagram illustrating a functional configuration example (part 2) of the instrument analysis device 100 according to the present modification.

図26に示す機能構成と、上記第1の実施形態に係る機能構成との違いは、情報入力部31及び情報保持部32と、分析情報生成部33及び情報提供部34とを、異なる装置が有する点である。上記実施形態では、情報保持部32、分析情報生成部33、補正部34、及び情報提供部35を同じ装置が有する構成となっていた。   The difference between the functional configuration shown in FIG. 26 and the functional configuration according to the first embodiment is that the information input unit 31, the information holding unit 32, the analysis information generating unit 33, and the information providing unit 34 are different devices. It is a point to have. In the above embodiment, the same apparatus has the information holding unit 32, the analysis information generating unit 33, the correcting unit 34, and the information providing unit 35.

本変形例では、DBサーバのような情報管理装置500が情報入力部31及び情報保持部32を有し、機器200から収集した各種情報は一括して管理する。機器分析装置100は、分析情報生成部33、補正部34、及び情報提供部35を有し、必要に応じて情報管理装置500からログ情報41、機器情報42、製品情報43、及びインストール情報44を取得し、分析情報Rの生成・提供を行う構成であってもよい。   In this modification, an information management apparatus 500 such as a DB server has an information input unit 31 and an information holding unit 32, and manages various information collected from the device 200 in a lump. The device analysis apparatus 100 includes an analysis information generation unit 33, a correction unit 34, and an information provision unit 35, and logs information 41, device information 42, product information 43, and installation information 44 from the information management device 500 as necessary. May be obtained, and the analysis information R may be generated and provided.

このような構成の場合には、管理対象の機器200が相当数存在する場合(例えば「数千台」や「数万台」)であっても、情報管理機能と分析情報提供機能を別の装置で動作させることで、処理の負荷を分散することができる。これにより、処理時間によるユーザの使用感への悪影響(例えば「情報要求への応答遅延」)を防ぐことができる。   In such a configuration, even when there are a considerable number of devices 200 to be managed (for example, “thousands” or “tens of thousands”), the information management function and the analysis information providing function are separated from each other. By operating the apparatus, the processing load can be distributed. Thereby, it is possible to prevent an adverse effect on the user's feeling of use due to the processing time (for example, “response delay to information request”).

さらに、分析情報生成部33、補正部34、及び情報提供部34のみで構成される分析情報提供機能の場合、情報保持部32へのアクセスに関する手続き(例えば「ネットワークアドレス」)が指定可能であれば、プラグインなどの機能拡張プログラムとして提供することもできる。   Further, in the case of an analysis information providing function including only the analysis information generating unit 33, the correcting unit 34, and the information providing unit 34, a procedure (for example, “network address”) relating to access to the information holding unit 32 can be designated. For example, it can be provided as a function expansion program such as a plug-in.

ここまで、上記実施形態の説明を行ってきたが、上記実施形態に係る機器分析装置100が有する「分析情報提供機能」は、上述した各処理手順を動作環境(プラットフォーム)にあったプログラミング言語でコード化したプログラムが、CPU106で実行されることにより実現される。   The above embodiment has been described so far, but the “analysis information providing function” of the device analysis apparatus 100 according to the above embodiment is a programming language suitable for the operation environment (platform). The coded program is implemented by the CPU 106.

上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体103aに格納することができる。例えば、記録媒体103aは、フロッピー(登録商標)ディスク、CD(Compact Disk)、及びDVD(Digital Versatile Disk)、ならびにSDメモリカード(SD Memory Card)及びUSB(Universal Serial Bus)メモリなどである。   The program can be stored in a computer-readable recording medium 103a. For example, the recording medium 103a is a floppy (registered trademark) disk, a CD (Compact Disk), a DVD (Digital Versatile Disk), an SD memory card (SD Memory Card), a USB (Universal Serial Bus) memory, or the like.

これにより、上記プログラムは、記録媒体103aを読み取り可能なドライブ装置103や外部記憶I/F(非図示)などを介して機器分析装置100にインストールすることができる。また、機器分析装置100は、インタフェース装置107を備えていることから、インターネットなどの電気通信回線を用いて上記プログラムをダウンロードし、インストールすることもできる。   Thus, the program can be installed in the instrument analyzer 100 via the drive device 103 that can read the recording medium 103a, an external storage I / F (not shown), or the like. In addition, since the device analysis apparatus 100 includes the interface device 107, the program can be downloaded and installed using an electric communication line such as the Internet.

最後に、上記実施形態に挙げた形状や構成に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した要件に、本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。   Finally, the present invention is not limited to the requirements shown here, such as combinations of other elements with the shapes and configurations described in the above embodiments. With respect to these points, the present invention can be changed within a range that does not detract from the gist of the present invention, and can be appropriately determined according to the application form.

1 機器分析システム
21 情報収集部
31 情報入力部
32 情報保持部
33 分析情報生成部(シミュレータ)
331 環境負荷値算出部
332 既存製品適用前環境負荷値算出部
34 補正部
341 制御部
342 補正用データ取得部
343 製品適用時環境負荷値算出部
35 情報提供部(レンダラ)
36 最適製品選択部
361 順位リスト生成部
362 最適製品候補リスト生成部
3611 集計部
3612 ルール適用部
41 ログ情報
42 機器情報
43 製品情報
44 インストール情報
51 顧客情報
61 提案ルール情報
90 内部ネットワーク(LAN)
100 機器分析装置(機器分析サーバ)
101 入力装置
102 表示装置
103 ドライブ装置(a:記録媒体)
104 RAM(揮発性の半導体メモリ)
105 ROM(不揮発性の半導体メモリ)
106 CPU(中央処理装置)
107 インタフェース装置(NIC:Network I/F Card)
108 HDD(不揮発性の記憶装置)
200 機器(画像処理装置:管理対象/非管理対象を含む)
300 クライアントPC(情報処理装置)
400 機器管理装置(機器管理サーバ)
500 情報管理装置(DBサーバ)
A,B,C 機器管理システム
I 外部ネットワーク(インターネット)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Device analysis system 21 Information collection part 31 Information input part 32 Information holding part 33 Analysis information generation part (simulator)
331 Environmental load value calculation unit 332 Environmental load value calculation unit before application of existing product 34 Correction unit 341 Control unit 342 Correction data acquisition unit 343 Product application environmental load value calculation unit 35 Information provision unit (renderer)
36 Optimal product selection unit 361 Order list generation unit 362 Optimal product candidate list generation unit 3611 Aggregation unit 3612 Rule application unit 41 Log information 42 Device information 43 Product information 44 Installation information 51 Customer information 61 Proposed rule information 90 Internal network (LAN)
100 Instrument Analyzer (Equipment Analysis Server)
101 Input Device 102 Display Device 103 Drive Device (a: Recording Medium)
104 RAM (volatile semiconductor memory)
105 ROM (nonvolatile semiconductor memory)
106 CPU (Central Processing Unit)
107 Interface device (NIC: Network I / F Card)
108 HDD (nonvolatile storage device)
200 devices (image processing apparatus: including managed / unmanaged)
300 Client PC (information processing device)
400 Device management device (device management server)
500 Information management device (DB server)
A, B, C Device management system I External network (Internet)

特開2003−33750号公報JP 2003-33750 A 特開2003−99577号公報JP 2003-99777 A

Claims (16)

機器を管理する機器管理システムとネットワークを介して接続される情報処理装置であって、
前記機器管理システムから収集される前記機器の各種情報と前記機器に適用可能なソフトウェアの環境負荷に関する情報とを保持する保持手段と、
前記各種情報を所定の環境負荷値に変換するための係数と前記各種情報とに基づき、前記機器ごとの現在の環境負荷値である第1の環境負荷値を算出する第1の環境負荷値算出手段と、
記ソフトウェアのうち、指定された一のソフトウェアが前記機器に適用可能であるか、前記各種情報に基づき判断された結果に応じて、前記第1の環境負荷値を前記指定された一のソフトウェアを適用したときの環境負荷値に変換するための前記ソフトウェアの特性に応じた変換情報を、前記保持手段に保持された前記ソフトウェアの環境負荷に関する情報から取得する変換情報取得手段と、
前記変換情報と前記第1の環境負荷値とに基づき、前記ソフトウェアを適用したときの環境負荷値である第2の環境負荷値を算出する第2の環境負荷値算出手段と、
前記第1の環境負荷値と前記第2の環境負荷値とを比較可能に出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
An information processing apparatus connected to a device management system for managing devices via a network,
Holding means for holding various pieces of information on the device collected from the device management system and information on environmental load of software applicable to the device;
First environmental load value calculation for calculating a first environmental load value that is a current environmental load value for each device based on a coefficient for converting the various information into a predetermined environmental load value and the various information. Means,
Among prior SL software, one of the software that is specified is applicable to the device, depending on the result of the judgment on the basis of various information, the first one of the software that the environmental load value is the specified Conversion information acquisition means for acquiring conversion information according to the characteristics of the software for converting to an environmental load value when applying the information from information on the environmental load of the software held in the holding means ;
Based on the said conversion information and the first environmental load value, and a second environmental load value calculating means for calculating a second environmental load value is before environmental load value when applying Kiso software,
Output means for outputting the first environmental load value and the second environmental load value in a comparable manner;
An information processing apparatus comprising:
前記出力手段は、
記ソフトウェアが適用可能な製品の情報を、前記第1の環境負荷値と前記第2の環境負荷値との比較とあわせて出力する請求項1記載の情報処理装置。
The output means includes
Before Kiso software the information applicable product, the first environmental load value and the second environmental load value and compared with the combined information processing apparatus according to claim 1, wherein the output of.
前記第1の環境負荷値から顧客先に導入されたソフトウェアである既存製品が適用される前の環境負荷値である第3の環境負荷値を算出する第3の環境負荷値算出手段を有し、
記ソフトウェアは、
前記第1の環境負荷値及び前記第3の環境負荷値から算出した環境負荷項目ごとの環境負荷軽減率を基に、ソフトウェア適用により軽減効果のある環境負荷項目を特定し、特定した前記環境負荷項目に対して環境負荷軽減機能が作用するソフトウェアとして指定されることを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
Third environmental load value calculation means for calculating a third environmental load value that is an environmental load value before application of an existing product that is software introduced to a customer from the first environmental load value is provided. ,
Before Kiso software is,
Based on the environmental load reduction rate for each environmental load item calculated from the first environmental load value and the third environmental load value, the environmental load item having a reduction effect by software application is specified, and the specified environmental load The information processing apparatus according to claim 2, wherein the information processing apparatus is specified as software in which an environmental load reduction function acts on an item.
前記環境負荷項目は、
前記ソフトウェア適用により軽減効果のある前記環境負荷軽減率の値が小さい順に特定されることを特徴とする請求項3記載の情報処理装置。
The environmental load item is:
The information processing apparatus according to claim 3, wherein the value of the environmental load reduction rate that has a reduction effect by the software application is specified in ascending order.
記ソフトウェアを提案製品として指定するための製品指定手段を有し、
前記第2の環境負荷値算出手段は、
前記製品指定手段により指定された前記ソフトウェアが前記機器に適用されたときの環境負荷値を算出することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
It has a product designation means for designating a pre-Kiso software as proposed product,
The second environmental load value calculating means includes:
The information processing apparatus according to claim 2, characterized in that to calculate the environmental load value when the previous specified Kiso software is applied to the device by the product specifying means.
前記機器の利用傾向に応じたソフトウェアの提案に関する条件及び適用製品の定義を示すデータを含む提案ルール情報を保持する提案ルール情報保持手段を有し、
前記製品指定手段は、
前記機器の利用傾向を基に、前記提案ルール情報保持手段で保持する前記提案ルール情報に含まれるソフトウェアの適用条件に従って、前記ソフトウェアを提案製品として指定することを特徴とする請求項5記載の情報処理装置。
Proposal rule information holding means for holding proposal rule information including data indicating a definition of a condition of software proposal according to the usage tendency of the device and an applied product,
The product designation means is:
Based on the usage trends of the apparatus, the following application conditions of the software included in the proposed rule information, before claim 5 wherein specifying the Kiso software as proposed products held by the proposed rule information holding means Information processing device.
前記各種情報に含まれる、前記機器の動作により環境負荷に影響を及ぼす各種消費量の記録データから、前記機器の利用傾向を集計し、集計結果を得る集計手段と、
前記集計結果に対して、前記提案ルール情報に含まれるソフトウェアの適用条件を満たしているか否かを確認し、前記集計結果のうち、前記適用条件を満たす利用傾向に適した環境負荷軽減機能が作用するソフトウェアの推奨度を算出するルール適用手段と、を有し、
前記製品指定手段は、
前記ルール適用手段により算出した推奨度を基に、前記ソフトウェアを提案製品として指定することを特徴とする請求項6記載の情報処理装置。
From the recording data of various consumptions that are included in the various information and affect the environmental load by the operation of the device, the usage trend of the device is totaled, and a totaling means for obtaining a totaling result;
Check whether the software application conditions included in the proposed rule information are satisfied for the aggregation result, and the environmental load reduction function suitable for the usage tendency satisfying the application condition of the aggregation result is activated. A rule applying means for calculating a recommendation degree of software to be executed,
The product designation means is:
The rules on the basis of the recommendation degree calculated by the application unit, before the information processing apparatus according to claim 6, wherein the specifying the Kiso software as proposed product.
前記製品指定手段は、
前記推奨度が大きい順に、前記ソフトウェアを提案製品として指定することを特徴とする請求項7記載の情報処理装置。
The product designation means is:
The recommended degree of order greater, before the information processing apparatus according to claim 7, wherein specifying the Kiso software as proposed product.
前記製品指定手段は、
顧客が前記ソフトウェアを購入する場合に予め決めておいた予算内で、前記ソフトウェアを提案製品として指定することを特徴とする請求項5乃至8のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The product designation means is:
Within budget determined in advance when a customer purchases the software, before the information processing apparatus according to any one of claims 5 to 8, wherein specifying the Kiso software as proposed product.
前記製品指定手段は、
記ソフトウェアを提案製品として指定したときに、前記ソフトウェアの販売価格を前記予算から減算することで得られた予算残高を基に、選択したソフトウェアが予算内で購入できるか否かを確認することを特徴とする請求項9記載の情報処理装置。
The product designation means is:
If you specify the previous Kiso software as proposed product, the selling price of the software on the basis of the budget balance that is obtained by subtracting from the budget, to confirm whether or not the selected software can be purchased in the budget The information processing apparatus according to claim 9.
前記ルール適用手段は、
前記提案ルール情報に含まれる、前記適用条件に対応付けられて定義されている前記推奨度を計算するための計算式を用いて、前記ソフトウェアの推奨度を算出することを特徴とする請求項7記載の情報処理装置。
The rule applying means is
8. The degree of recommendation of the software is calculated using a calculation formula for calculating the degree of recommendation defined in association with the application condition, which is included in the proposal rule information. The information processing apparatus described.
前記保持手段は、
前記ソフトウェアの環境負荷に関する製品特性として、前記機器に前記ソフトウェアを適用させた後の環境負荷軽減に関する情報を前記ソフトウェアごとに保持することを特徴とする請求項2記載の情報処理装置。
The holding means is
The information processing apparatus according to claim 2, wherein information regarding reduction of environmental load after the software is applied to the device is held for each piece of software as a product characteristic related to the environmental load of the software.
前記第2の環境負荷値算出手段は、
前記製品特性に基づき、前記第1の環境負荷値から前記ソフトウェアを機器に適用したときの環境負荷値を算出するための計算式を決定することを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。
The second environmental load value calculating means includes:
Information according to claim 12, characterized in that to determine the basis of the product characteristics, formulas for calculating the environmental load value when applying the pre-Kiso software to the device from the first environmental load value Processing equipment.
顧客先に導入された前記ソフトウェアに関するインストール状況を示すデータを含むインストール情報を保持するインストール情報保持手段を有し、
記ソフトウェアは、
前記インストール情報保持手段で保持する前記インストール情報に含まれるインストール先及び他のソフトウェアとの共存関係に基づき指定されることを特徴とする請求項12又は13に記載の情報処理装置。
Having installation information holding means for holding installation information including data indicating an installation status of the software introduced to a customer;
Before Kiso software is,
14. The information processing apparatus according to claim 12, wherein the information processing apparatus is specified based on a coexistence relationship with an installation destination and other software included in the installation information held by the installation information holding unit.
機器を管理する機器管理システムとネットワークを介して接続される情報処理装置とを有するシステムであって、
前記機器管理システムから収集される前記機器の各種情報と前記機器に適用可能なソフトウェアの環境負荷に関する情報とを保持する保持手段と、
前記各種情報を所定の環境負荷値に変換するための係数と前記各種情報とに基づき、前記機器ごとの現在の環境負荷値である第1の環境負荷値を算出する第1の環境負荷値算出手段と、
記ソフトウェアのうち、指定された一のソフトウェアが前記機器に適用可能であるか、前記各種情報に基づき判断された判断結果に応じて、前記第1の環境負荷値を前記指定された一のソフトウェアを適用したときの環境負荷値に変換するための前記ソフトウェアの特性に応じた変換情報を、前記保持手段に保持された前記ソフトウェアの環境負荷に関する情報から取得する変換情報取得手段と、
前記変換情報と前記第1の環境負荷値とに基づき、前記ソフトウェアを適用したときの環境負荷値である第2の環境負荷値を算出する第2の環境負荷値算出手段と、
前記第1の環境負荷値と前記第2の環境負荷値とを比較可能に出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理システム。
A system having a device management system for managing devices and an information processing apparatus connected via a network,
Holding means for holding various pieces of information on the device collected from the device management system and information on environmental load of software applicable to the device;
First environmental load value calculation for calculating a first environmental load value that is a current environmental load value for each device based on a coefficient for converting the various information into a predetermined environmental load value and the various information. Means,
Among prior SL software, one of the software that is specified is applicable to the device, the depending on the determined determination result based on various information, one of the first environmental load value is the specified Conversion information acquisition means for acquiring conversion information according to the characteristics of the software for converting to an environmental load value when applying software from information on the environmental load of the software held in the holding means ;
Based on the said conversion information and the first environmental load value, and a second environmental load value calculating means for calculating a second environmental load value is before environmental load value when applying Kiso software,
Output means for outputting the first environmental load value and the second environmental load value in a comparable manner;
An information processing system comprising:
コンピュータを、機器を管理する機器管理システムとネットワークを介して接続される情報処理装置として機能させるプログラムであって、
前記機器管理システムから収集される前記機器の各種情報と前記機器に適用可能なソフトウェアの環境負荷に関する情報とを取得する工程と、
前記各種情報を所定の環境負荷値に変換するための係数と前記各種情報とに基づき、前記機器ごとの現在の環境負荷値である第1の環境負荷値を算出する工程と、
記ソフトウェアのうち、指定された一のソフトウェアが前記機器に適用可能であるか、前記各種情報に基づき判断された結果に応じて、前記第1の環境負荷値を前記指定された一のソフトウェアを適用したときの環境負荷値に変換するための前記ソフトウェアの特性に応じた変換情報を、前記ソフトウェアの環境負荷に関する情報から取得する工程と、
前記変換情報と前記第1の環境負荷値とに基づき、前記ソフトウェアを適用したときの環境負荷値である第2の環境負荷値を算出する工程と、
前記第1の環境負荷値と前記第2の環境負荷値とを比較可能に出力する工程と、
を有することを特徴とするプログラム。
A program that causes a computer to function as an information processing apparatus connected to a device management system that manages devices via a network,
Obtaining various information of the device collected from the device management system and information on environmental load of software applicable to the device;
Calculating a first environmental load value, which is a current environmental load value for each device, based on a coefficient for converting the various information into a predetermined environmental load value and the various information;
Among prior SL software, one of the software that is specified is applicable to the device, depending on the result of the judgment on the basis of various information, the first one of the software that the environmental load value is the specified Obtaining the conversion information according to the characteristics of the software for converting into the environmental load value when applying the information from the information regarding the environmental load of the software ;
A step of calculating the basis of the conversion information and the first environmental load value, before the second environmental load value is an environmental load value when applying Kiso software,
Outputting the first environmental load value and the second environmental load value in a comparable manner;
The program characterized by having.
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