JP7206735B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

従来から原稿に外部への開示を禁止したい特定の文字列が存在する場合、その原稿のメール送信やウェブへの掲載を禁止する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２００５－０１８６９９号公報

しかしながら、処理対象とするオブジェクトに含まれる文字列に応じてメール送信等の処理の実行を制御する技術があっても、例えば、実施する処理の適否の判断や制御等のためにオブジェクトを複数のカテゴリに分類するようなことはしていなかった。

本発明は、処理対象のオブジェクトに含まれる文字列に応じて当該処理をカテゴリ分類することを目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、処理の実行指示を受け付ける受付手段と、前記受付手段で受け付けた実行指示に従い当該処理を実行する実行手段と、カテゴリ毎に、処理の実行が不適と確定するための確定用語と、処理の実行が不適の可能性有りとする候補用語と、が予め設定されている用語情報を取得する取得手段と、前記実行手段が実行する処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき前記用語情報を参照して当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段と、を有することを特徴とする。

また、前記候補用語に該当することによっていずれかのカテゴリに分類された処理の実行の適否を確定する確定手段を有することを特徴とする。

また、前記確定手段は、ユーザによる指定に応じて処理の実行の適否を確定することを特徴とする。

また、前記分類手段は、前記オブジェクトに含まれている文字列が複数のカテゴリに対応する用語情報に含まれている場合、各カテゴリに対して設定されている優先度に基づき当該処理をいずれかのカテゴリに分類することを特徴とする。

また、前記分類手段は、前記オブジェクトに含まれている文字列が同じ優先度のカテゴリに対応する用語情報に含まれている場合、ユーザにより選択されたカテゴリに分類することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、処理の実行指示を受け付ける受付手段と、実行指示された処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段と、実行された処理の数をカテゴリ毎に集計する集計手段と、前記集計手段による集計値が所定の閾値を超えた場合に所定の処理の実行を推奨する推奨手段と、を有することを特徴とする。

また、前記集計手段は、実行された処理の数を処理の実行を指示したユーザ毎カテゴリ毎に集計することを特徴とする。

また、前記所定の処理は、特定のプログラムのインストール処理であることを特徴とする。

また、前記集計手段による集計結果の出力制御を行う出力制御手段を有することを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、処理の実行指示を受け付ける受付手段、前記受付手段で受け付けた実行指示に従い当該処理を実行する実行手段、カテゴリ毎に、処理の実行が不適と確定するための確定用語と、処理の実行が不適の可能性有りとする候補用語と、が予め設定されている用語情報を取得する取得手段、前記実行手段が実行する処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき前記用語情報を参照して当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段、として機能させることを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、処理の実行指示を受け付ける受付手段、実行指示された処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段、実行された処理の数をカテゴリ毎に集計する集計手段、前記集計手段による集計値が所定の閾値を超えた場合に所定の処理の実行を推奨する推奨手段、として機能させることを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、処理対象のオブジェクトに含まれる文字列に応じて当該処理をカテゴリ分類することができる。また、予め設定されている用語情報を参照することにより処理をいずれかのカテゴリに分類することができる。

請求項２に記載の発明によれば、処理の実行の適否を確定することができる。

請求項３に記載の発明によれば、処理の実行の適否をユーザによる指定に従い確定することができる。

請求項４に記載の発明によれば、処理をいずれか１つのカテゴリに分類することができる。

請求項５に記載の発明によれば、分類先となるカテゴリをユーザに選択させることができる。

請求項６に記載の発明によれば、処理対象のオブジェクトに含まれる文字列に応じて当該処理をカテゴリ分類することができる。また、カテゴリ毎の処理実行数を把握することができる。更に、不適な文字列を含むオブジェクトを処理対象とする処理が多く実行された場合に所定の処理に基づく対策を講じることができる。

請求項８に記載の発明によれば、不適な文字列を含むオブジェクトを処理対象とする処理の実行を指示したユーザを把握することができる。

請求項７に記載の発明によれば、特定のプログラムをインストールさせることで不適な文字列を含むオブジェクトの処理の適切な取り扱いが可能となる。

請求項９に記載の発明によれば、集計手段による集計結果を開示することができる。

請求項１０に記載の発明によれば、処理対象のオブジェクトに含まれる文字列に応じて当該処理をカテゴリ分類することができる。また、予め設定されている用語情報を参照することにより処理をいずれかのカテゴリに分類することができる。
請求項１１に記載の発明によれば、処理対象のオブジェクトに含まれる文字列に応じて当該処理をカテゴリ分類することができる。また、カテゴリ毎の処理実行数を把握することができる。更に、不適な文字列を含むオブジェクトを処理対象とする処理が多く実行された場合に所定の処理に基づく対策を講じることができる。

本実施の形態における複合機のブロック構成図である。 本実施の形態における複合機のハードウェア構成図である。 本実施の形態における用語テーブルのデータ構成例を示す図である。 本実施の形態における制御テーブルのデータ構成例を示す図である。 本実施の形態におけるカテゴリ分類処理を示すフローチャートである。 本実施の形態において取り扱う各ジョブに対応するイメージログを示す図である。 本実施の形態における分類結果情報記憶部に記憶される分類結果情報のデータ構成例を示す図である。 本実施の形態における分類結果情報の集計結果の一例を示す図である。 本実施の形態における分類結果情報の集計結果の他の例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。

図１は、本実施の形態における複合機のブロック構成図である。また、図２は、本実施の形態における複合機１０のハードウェア構成図である。複合機１０は、画像形成装置の一形態であり、コピー機能、スキャナ機能等各種機能を搭載し、コンピュータ（情報処理装置）を内蔵した装置である。図２において、ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３９に格納されたプログラムにしたがってスキャナ３４やプリンタエンジン３６等本装置に搭載された各種機構の動作制御を行う。アドレスデータバス３２は、ＣＰＵ３１の制御対象となる各種機構と接続してデータの通信を行う。操作パネル３３は、ユーザからの指示の受け付け、情報の表示を行う。スキャナ３４は、ユーザがセットした原稿を読み取り、電子データとしてＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）３５等に蓄積する。ＨＤＤ３５は、スキャナ３４を使用して読み取った電子文書などを格納する。プリンタエンジン３６は、ＣＰＵ３１で実行される制御プログラムからの指示に従い出力用紙上に画像を印字する。ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）３７は、ネットワーク１を接続し、本装置が生成した電子データの送信、本装置宛に送信されてきた電子メールの受信、またブラウザ経由による本装置へのアクセスなどに利用される。ＲＡＭ３８は、プログラム実行時のワークメモリや電子データ送受信時の通信バッファとして利用される。ＲＯＭ３９は、本装置の制御や電子データの暗号、電子データの送受信に関する各種プログラムが格納されている。各種プログラムが実行されることで後述する各構成要素が所定の処理機能を発揮する。外部メディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）４０は、ＵＳＢメモリ、フラッシュメモリ等の外部メモリ機器とのインタフェースである。

図１に戻り、本実施の形態における複合機１０は、ジョブ受付部１１、イメージログ生成部１２、カテゴリ分類部１３、ジョブ実行部１４、集計処理部１５、表示制御部１６、推奨処理部１７、確定処理部１８、ジョブ記憶部２１、用語テーブル２２、制御テーブル２３、ジョブログ２４及び分類結果情報記憶部２５を有している。なお、本実施の形態の説明に用いない構成要素については、図から省略している。

ジョブ受付部１１は、処理の実行指示として送られてくるジョブを受け付け、ジョブ記憶部２１に登録する。イメージログ生成部１２は、受け付けたジョブの処理対象となるオブジェクトを画像化したログファイルを生成する。「オブジェクト」は、印刷、メール送信等ジョブの処理対象となるテキストファイルや画像ファイルなどである。「ログファイル」は、ジョブが処理対象としたオブジェクトの記録用に生成されるファイルであって記憶容量削減のためにジョブが実際にオブジェクトを処理して生成する画像データより解像度が低く生成されるファイルである。

カテゴリ分類部１３は、オブジェクトから生成されるイメージログに含まれている文字列に基づき、用語テーブル２２、また必要により制御テーブル２３を参照することにより当該ジョブを予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類する。更に、カテゴリ分類部１３は、制御テーブル２３を参照することにより当該ジョブの実行の適否を判定する。ジョブ実行部１４は、ジョブ受付部１１が受け付けジョブ記憶部２１に登録したジョブを実行し、その実行結果に関するログ情報をジョブログ２４に登録する。分類結果情報記憶部２５には、カテゴリ分類部１３におけるジョブのカテゴリへの分類結果を示す分類結果情報が含まれるが、集計処理部１５は、分類結果情報を参照して、実行された処理（ジョブ）の数をカテゴリ毎に集計するなどの集計処理を実施する。表示制御部１６は、分類結果情報及び集計処理部１５による集計結果の出力制御として操作パネル３３や管理者のＰＣ等への表示制御を行う。推奨処理部１７は、集計処理部１５による集計値が所定の閾値を超えた場合に所定の処理の実行を推奨する。確定処理部１８は、用語テーブル２２に設定されている候補用語に該当することによっていずれかのカテゴリに分類された処理（ジョブ）の実行の適否を確定する。

図３は、本実施の形態における用語テーブル２２のデータ構成例を示す図である。用語テーブル２２には、各カテゴリに、確定用語及び候補用語に分類された用語が対応付けられて設定される。カテゴリは、ジョブを分類するために予め用意されているカテゴリである。従って、ジョブは、いずれかのカテゴリに分類される。本実施の形態では、「差別・暴力・卑猥」、「政治・宗教・投資」、「社内機密情報」、「顧客情報」及び「上記以外」というカテゴリを用意している。もちろん、このカテゴリの構成は一例であって、カテゴリの種類や数はこれに限る必要はない。「上記以外」は、上記４つのカテゴリのいずれにも該当しないジョブが分類されるカテゴリである。従って、「上記以外」に用語を設定しておく必要はない。

本実施の形態においては、後述するようにジョブに対応するイメージログに含まれている文字列が、いずれかのカテゴリに対応付けられているいずれかの用語（確定用語又は候補用語）に合致する場合、当該ジョブは当該カテゴリに分類されることになる。ただ、以降の説明においては、説明の便宜上、ジョブに含まれている文字列がいずれかのカテゴリの用語と合致する、あるいはカテゴリに対応付けられている用語がジョブに含まれている、などと簡略して言い表す場合がある。

用語テーブル２２に設定されている「確定用語」は、当該確定用語に合致する文字列をジョブが含む場合、当該ジョブの実行は不適であると確定するための用語である。また、「候補用語」は、当該候補用語に合致する文字列をジョブが含む場合、当該ジョブの実行は不適の可能性有りと推定するための用語である。

図４は、本実施の形態における制御テーブル２３のデータ構成例を示す図である。制御テーブル２３には、各カテゴリに、ジョブの種類及び優先度が対応付けられて設定される。カテゴリに関しては、用語テーブル２２において説明したとおりであり、用語テーブル２２と同じカテゴリが設定される。ジョブの種類は、複合機１０が取り扱うジョブの種類であり、本実施の形態においては、ジョブとして、メール受信（受信）、社外のユーザ宛のメール送信（送信（社外））、社内のユーザ宛のメール送信（送信（社内））及び印刷を取り扱う場合を例にして説明する。もちろん、このジョブの種類は一例であってこの種類及び数に限定する必要はない。

各ジョブの種類に対してカテゴリ毎に“○”及び“×”のいずれかが予め設定される。“○”は、当該種類のジョブの実行は適していることを示している。“×”は、当該種類のジョブの実行は適していないことを示している。例えば、“仮想通貨”という文字列を含むジョブの場合、用語テーブル２２を参照すると、当該ジョブのカテゴリは「政治・宗教・投資」に分類される。図４に示す制御テーブル２３の設定例によると、「政治・宗教・投資」に対して受信には“○”が、それ以外のジョブの種類には“×”が、それぞれ設定されているので、この文字列“仮想通貨”を含むジョブに対応するオブジェクトをメール受信しても不適切ではないが、社外及び社内共にメール送信すること並びに印刷することは適切でない、つまり不適であることを表している。

優先度は、当該カテゴリに対する優先度である。イメージログに複数の文字列が含まれている場合、イメージログには、用語テーブル２２において異なるカテゴリに属する複数の用語と合致する文字列が混在している場合が想定できる。例えば、イメージログに“殴る”及び“仮想通貨”という文字列が含まれている場合、“殴る”はカテゴリ「差別・暴力・卑猥」に、“仮想通貨” 「政治・宗教・投資」に、それぞれ対応付けられている。この場合、ジョブのカテゴリを１つに絞り込む必要がある。優先度は、このように１つのカテゴリに絞り込むために用意された情報である。本実施の形態の場合、優先度の高い（優先度を示す値の小さい）カテゴリにジョブを分類する。

分類結果情報記憶部２５には、複合機１０がジョブを実行することで当該ジョブの分類結果が登録される。分類結果情報記憶部２５に登録される分類結果情報に関しては、動作の説明と合わせて説明する。

複合機１０における各構成要素１１～１８は、複合機１０に搭載されるコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ３１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶手段２１～２５は、複合機１０に搭載されたＨＤＤ３５又はＲＡＭ３８で実現される。あるいは、外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ－ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態における動作について説明する。本実施の形態では、受け付けたジョブをカテゴリ分類し、またジョブの実行の適否を判定することを特徴としているが、以下、本実施の形態におけるカテゴリ分類処理について図５に示すフローチャートを用いて説明する。

まず、ジョブ受付部１１は、ネットワーク１を介してユーザＰＣ等から送られてくるジョブを受け付けると、そのジョブをジョブ記憶部２１に登録する（ステップ１０１）。なお、ジョブ実行部１４は、受け付けたジョブを実行し、ログ情報を生成してジョブログ２４に登録するが、後述するカテゴリ分類処理とは別個に行うため、ジョブの実行に関する処理は図５に含めていない。本処理は、ジョブの実行の適否を判定するに留まり、ジョブの実行を制御するものではない。

ジョブ受付部１１がジョブを受け付けると、イメージログ生成部１２は、受け付けたジョブが処理対象とするオブジェクトからイメージログを生成し（ステップ１０２）、生成したイメージログと当該ジョブを紐付ける（ステップ１０３）。

イメージログ生成部１２によりイメージログが生成されると、カテゴリ分類部１３は、ジョブをいずれかのカテゴリに分類するが、そのために、まずＯＣＲ解析によりイメージログから文字列を抽出する（ステップ１０４）。本実施の形態におけるカテゴリ分類部１３は、文字列を抽出する際にイメージログを参照するが、イメージログとオブジェクトは、本来同じ内容のデータであることからオブジェクト自体を参照するようにしてもよい。

続いて、カテゴリ分類部１３は、用語テーブル２２を参照して、抽出した文字列に基づき当該ジョブをいずれかのカテゴリに分類する（ステップ１０５）。このカテゴリの分類について具体例を挙げて詳細に説明する。

図６は、各ジョブ（Ｊｏｂ１～４）に対応するイメージログを示す図である。なお、各イメージログにおいて、用語テーブル２２に設定されている用語と合致する文字列には、下線を付けている。

まず、ジョブ１のイメージログを参照すると、このイメージログには、用語テーブル２２の用語に登録されている“完全犯罪”と合致する文字列が含まれている。そして、この文字列は、カテゴリ「差別・暴力・卑猥」に含まれている確定用語のみと合致する。従って、カテゴリ分類部１３は、ジョブ１をカテゴリ「差別・暴力・卑猥」に分類する。

次に、ジョブ２のイメージログを参照すると、このイメージログには、用語テーブル２２の用語に登録されている“仮想通貨”及び“ビットコイン”と合致する文字列が含まれている。この文字列は、カテゴリ「政治・宗教・投資」に含まれている確定用語のみと合致する。従って、カテゴリ分類部１３は、ジョブ２をカテゴリ「政治・宗教・投資」に分類する。

次に、ジョブ３のイメージログを参照すると、このイメージログには、用語テーブル２２の用語に登録されている“仮想通貨”及び“殴る”と合致する文字列が含まれている。そして、この文字列“仮想通貨”は、カテゴリ「政治・宗教・投資」に含まれている確定用語のみと合致する。一方、文字列“殴る”は、カテゴリ「差別・暴力・卑猥」に含まれている確定用語のみと合致する。この例のように、イメージログに異なるカテゴリの用語が混在している場合、カテゴリ分類部１３は、制御テーブル２３を参照してカテゴリを１つに絞り込む。

すなわち、制御テーブル２３には、各カテゴリの優先度が設定されているので、この優先度を参照して、ジョブを優先度の高いカテゴリに分類する。図４に示す優先度の設定例によると、優先度は、カテゴリ「差別・暴力・卑猥」の方が高いので、カテゴリ分類部１３は、ジョブ３をカテゴリ「差別・暴力・卑猥」に分類する。

なお、ここでは、説明の簡略化のために異なるカテゴリの用語（確定用語又は候補用語）と合致する文字列が１つずつジョブに含まれている場合を例にして説明した。ただ、ジョブのイメージログに１つのカテゴリにつき用語（確定用語又は候補用語）と合致する文字列が複数含まれている場合も考えられる。例えば、“仮想通貨”及び“ビットコイン”と「政治・宗教・投資」に対応する複数の確定用語がイメージログに含まれている場合がある。この場合、当該カテゴリに対応する文字列の出現数に応じて優先度を合算するなどして当該カテゴリの優先度を計算するなどした後に、各カテゴリの優先度を比較して分類先とするカテゴリを特定するようにしてもよい。本実施の形態では、基本的には、１つの用語を１つのカテゴリのみに設定することによって、ジョブをいずれかのカテゴリに分類するようにしているが、用語の出現数に応じて計算を行い、分類先とするカテゴリを特定する場合を想定すると、１つの用語を異なるカテゴリに設定するようにしてもよい。また、本実施の形態では、カテゴリ毎に優先度を設定したがカテゴリ毎用語の種別毎（確定用語と候補用語とは別個）に優先度を設定するようにしてもよい。

また、図４では、各カテゴリに異なる優先度を設定したが、同じ優先度を設定してもよい。同じ優先度を設定すると、同じ優先度の異なるカテゴリの文字列がジョブに混在している場合も想定しうる。この場合、カテゴリ分類部１３は、カテゴリを選択させる画面を操作パネル３３や管理者のＰＣ等に表示させ、その画面からユーザにより選択されたカテゴリに分類するようにしてもよい。このようにして、カテゴリ分類部１３は、ジョブをいずれか１つのカテゴリに分類する。

最後に、ジョブ４のイメージログを参照すると、このイメージログには、“キック”という文字列が含まれている。図３に示す用語テーブル２２を参照すると、この文字列は、カテゴリ「差別・暴力・卑猥」に含まれている候補用語のみと合致する。従って、カテゴリ分類部１３は、ジョブ４をカテゴリ「差別・暴力・卑猥」に分類する。

次に、カテゴリ分類部１３は、ジョブの実行の適否を判定する（ステップ１０６）。ジョブの種類は、受け付けたジョブを解析することで特定できる。そこで、カテゴリ分類部１３は、ジョブのカテゴリとジョブの種類は特定できているので、制御テーブル２３を参照して、当該ジョブの適否を判定する。前述したように、制御テーブル２３における“○”は、当該ジョブの実行は適していることを示し、“×”は、当該ジョブの実行は適していないことを示しているので、ジョブのカテゴリとジョブの種類から適、不適が判定できる。

以上のようにして、ジョブのカテゴリ及び実行の適否を判定すると、カテゴリ分類部１３は、分類結果情報を生成して、分類結果情報記憶部２５に保存する（ステップ１０７）。

図７は、本実施の形態における分類結果情報記憶部２５に設定登録される分類結果情報のデータ構成例を示す図である。分類結果情報は、ジョブ毎に生成され、当該ジョブの識別情報（ジョブＩＤ）に、ジョブ情報、カテゴリ及び適否判定結果を対応付けして生成される。ジョブ情報は、当該ジョブに関する情報であってジョブ記憶部２１に登録されている情報から得られる情報、例えば、ジョブオーナー、ジョブ受信日時等の情報を含む。カテゴリは、ステップ１０５において分類されたカテゴリである。適否判定結果は、当該ジョブの種類及びステップ１０６において判定された当該ジョブの実行の適否を含む。

なお、図７に設定される適否において、“○”は、当該ジョブの実行は適していることを示し、“×”は、当該ジョブの実行は適していないことを示している。そして、“△”は、ジョブに含まれる文字列が候補用語と合致し、当該ジョブの実行は、適でも不適でもなく、不適の可能性有りと判定されたことを示している。上記においては、制御テーブル２３を参照することでジョブの実行の適否は判定できると説明したが、この例のようにジョブに含まれる文字列が候補用語と合致する場合のジョブの実行の適否は不確定であることから、カテゴリ分類部１３は、図７に例示するようにジョブ４の実行に関しては不適の可能性有りと判定する。

ところで、不適の可能性有りと判定されたジョブに対して、適か不適かを確定させてもよい。すなわち、不適の可能性有りと判定されているジョブ、換言すると実行の適否が未確定であるジョブが存在する場合、確定処理部１８は、当該ジョブの実行の適否を確定させる画面を操作パネル３３や管理者のＰＣ等に表示させ、その画面から管理者に適又は不適を指定させる。このようにして、確定処理部１８は、ジョブの実行の適否を確定させてもよい。この確定処理は、後述する集計処理の前でも後でも実行可能である。

本実施の形態によれば、以上のようにしてジョブをいずれかのカテゴリに分類し、また、ジョブの実行の適否を判定する。上記処理をジョブ受付部１１が受け付けたジョブに対して実行すると、分類結果情報には、数多くのジョブに対する分類結果が蓄積されてくる。そこで、本実施の形態においては、集計処理部１５を設けて分類結果情報を集計できるようにした。

集計処理部１５は、管理者等により起動されることで実行される。起動されると、集計処理を実行するが、この集計処理の結果得られる集計情報の例を図８及び図９に示す。

図８は、分類結果情報をカテゴリ毎に集計した結果を示している。このうち、回数（確定）は、確定用語と合致する文字列を含むジョブの数である。具体的には、分類結果情報記憶部２５に登録されているジョブのうち、適否判定結果で不適“×”と判定されたジョブの数である。回数（未確定）は、候補用語と合致する文字列を含むジョブの数である。具体的には、分類結果情報記憶部２５に登録されているジョブのうち、適否判定結果で不適の可能性有り“△”と判定されたジョブの数である。

図９は、分類結果情報を、ジョブの実行を指示したユーザ毎カテゴリ毎に集計した結果を示している。ユーザは、分類結果情報に含まれるジョブ情報を参照することで特定できる。図９においても適否判定結果で不適“×”と判定されたジョブと、不適の可能性有り“△”と判定されたジョブとが集計された結果が示されている。

表示制御部１６は、集計結果を操作パネル３３や管理者のＰＣ等に表示させるための表示制御を行う。すなわち、操作パネル３３からの所定の操作に応じて集計結果表示画面の操作パネル３３への表示制御を行う。あるいは、管理者ＰＣからの表示要求に応じて集計結果表示画面（Ｗｅｂ画面）を生成して管理者のＰＣに表示させる。表示制御部１６は、集計結果だけでなく、分類結果情報を表示させるようにしてもよい。また、本実施の形態では、集計結果を画面に表示させる場合を想定しているが、ファイルとして保存したり、印刷したりしてもよい。すなわち、集計結果の出力先はＨＤＤ３５やプリンタエンジン３６となる。

ところで、集計値が大きいということは、それだけ実行されるジョブにおいて確定用語（若しくは候補用語）が多く使用されていることを意味する。場合によっては、確定用語の使用を制限したり禁止したりすることを検討する必要性があるかもしれない。そこで、本実施の形態においては、推奨処理部１７を設けて、ジョブの実行の制御を支援できるようにした。

例えば、推奨処理部１７は、集計処理部１５による集計結果を参照し、集計値が所定の閾値を超えた場合、その旨及び該当するジョブやユーザを管理者に通知すると共に所定の処理の実行を推奨する。所定の処理として、例えば、特定のプログラムの管理者ＰＣへのインストール処理の実行を推奨する。また、インストール対象とする特定のプログラムとしては、例えば該当するユーザに対してジョブの実行を制限させる警告メッセージ等を送信するプログラムや、当該ユーザが要求したジョブの実行を制限するプログラム等である。

管理者は、推奨処理部１７からの通知を受けると、該当するイメージログを参照する。そして、ジョブの実行が実際に不適であると判断できる場合、推奨されたプログラムを管理者ＰＣにインストールする。このようにして、今後、インストールしたプログラムを活用することによって、実行が不適であるジョブあるいは実行が不適と推定されるジョブの実行を減少させることが期待できる。

上記説明では、推奨処理部１７が推奨する所定の処理として特定のプログラムのインストール処理を例にしたが、これに限る必要はない。例えば、管理者がユーザに対して警告のメールを送信する処理や集計結果をより詳細に分析する処理等を推奨するようにしてもよい。

本実施の形態では、情報処理装置として複合機１０を例にして説明したが、異なる種類のジョブを実行可能なクライアント、サーバ、あるいはプロキシサーバ等に適用してもよい。

１ ネットワーク、１０ 複合機、１１ ジョブ受付部、１２ イメージログ生成部、１３ カテゴリ分類部、１４ ジョブ実行部、１５ 集計処理部、１６ 表示制御部、１７ 推奨処理部、１８ 確定処理部、２１ ジョブ記憶部、２２ 用語テーブル、２３ 制御テーブル、２４ ジョブログ、２５ 分類結果情報記憶部、３１ ＣＰＵ、３２ アドレスデータバス、３３ 操作パネル、３４ スキャナ、３５ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、３６ プリンタエンジン、３７ ネットワークインタフェース（ＩＦ）、３８ ＲＡＭ、３９ ＲＯＭ、４０ 外部メディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）。

Claims (11)

1. 処理の実行指示を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段で受け付けた実行指示に従い当該処理を実行する実行手段と、
   カテゴリ毎に、処理の実行が不適と確定するための確定用語と、処理の実行が不適の可能性有りとする候補用語と、が予め設定されている用語情報を取得する取得手段と、
   前記実行手段が実行する処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき前記用語情報を参照して当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記候補用語に該当することによっていずれかのカテゴリに分類された処理の実行の適否を確定する確定手段を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記確定手段は、ユーザによる指定に応じて処理の実行の適否を確定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記分類手段は、前記オブジェクトに含まれている文字列が複数のカテゴリに対応する用語情報に含まれている場合、各カテゴリに対して設定されている優先度に基づき当該処理をいずれかのカテゴリに分類することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記分類手段は、前記オブジェクトに含まれている文字列が同じ優先度のカテゴリに対応する用語情報に含まれている場合、ユーザにより選択されたカテゴリに分類することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 処理の実行指示を受け付ける受付手段と、
   実行指示された処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段と、
   実行された処理の数をカテゴリ毎に集計する集計手段と、
   前記集計手段による集計値が所定の閾値を超えた場合に所定の処理の実行を推奨する推奨手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
7. 前記所定の処理は、特定のプログラムのインストール処理であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記集計手段は、実行された処理の数を処理の実行を指示したユーザ毎カテゴリ毎に集計することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
9. 前記集計手段による集計結果の出力制御を行う出力制御手段を有することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
10. コンピュータを、
    処理の実行指示を受け付ける受付手段、
    前記受付手段で受け付けた実行指示に従い当該処理を実行する実行手段、
    カテゴリ毎に、処理の実行が不適と確定するための確定用語と、処理の実行が不適の可能性有りとする候補用語と、が予め設定されている用語情報を取得する取得手段、
    前記実行手段が実行する処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき前記用語情報を参照して当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段、
    として機能させることを特徴とするプログラム。
11. コンピュータを、
    処理の実行指示を受け付ける受付手段、
    実行指示された処理の処理対象とするオブジェクトに含まれている文字列に基づき当該処理を予め用意されているカテゴリの中のいずれかに分類すると共に、当該処理を解析することで当該処理の種類を特定し、カテゴリ毎処理の種類毎に処理の実行の適否が設定されているテーブルを参照して、当該処理の実行の適否を判定する分類手段、
    実行された処理の数をカテゴリ毎に集計する集計手段、
    前記集計手段による集計値が所定の閾値を超えた場合に所定の処理の実行を推奨する推奨手段、
    として機能させることを特徴とするプログラム。

Images