JP7488642B2 - プリントシステム、サーバ、及び方法 - Google Patents
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Description
図1は、本発明の代表的な実施形態であるプリントシステムの概略構成を示すブロック図である。
図2は図1で示したクラウドサーバとエッジサーバの具体的な構成を示すブロック図である。ここでは、クラウドサーバ200とエッジサーバ300とは共通のハードウェア構成をもつものとして説明する。以下、クラウドサーバとエッジサーバは単にサーバとして言及する。
メインボード210に内蔵されるCPU211は、内部バス212を介して接続されているプログラムメモリ213に格納されている制御プログラムと、データメモリ214の内容とに従って動作する。CPU211はネットワーク制御回路215を介してネットワーク接続ユニット201を制御することで、インターネット104やLAN102などのネットワークと接続し他の装置との通信を行う。CPU211はハードディスク制御回路216を経由して接続されたハードディスクユニット(HDU)202との間でデータを読み書きすることができる。ハードディスクユニット202には、プログラムメモリ213にロードして使用されるオペレーティングシステム(OS)やサーバ200、300の制御ソフトウェアが格納されるほか、各種のデータも格納される。
図3は図1で示したプリンタ(IJP)とプリンタ(LBP)の具体的な構成を示すブロック図である。
図4は図1で示したシステムにおいてAI技術を適用したプリンタの選択機能に関連したソフトウェア構成を示すブロック図である。図4では、ソフトウェア構成のうち、この実施形態における学習および推論の処理に関わるものについてのみ記載しており、その他のソフトウェアモジュールについては図示していない。例えば、各デバイスやサーバ上で動作するオペレーティングシステムや各種ミドルウェア、メンテナンスのためのアプリケーション等については図示していない。また、図4において、図1で言及したクライアント端末401やデジタルカメラ402やIJP600やLBP601、さらに、スマートフォン500はデバイス400として総称している。
図5は、図4で示した学習モデルと学習済モデルを利用する際の入出力の構造を示す概念図である。図5において、(a)は学習モデルに学習させる場合の学習モデル252とそのデータ入出力の様子を示しており、(b)は学習済モデルを用いて推論を行う場合の学習済モデル352とその入出力データの関係を示している。
この実施形態では図1で示したようにプリントシステムに少なくとも2つのプリンタ600、601が接続されており、ユーザがクライアント端末401から適宜、好みのプリンタを選択して印刷を行うことができる。一例として、この実施形態では表1に示す2種類のプリンタを用いる。
┌――――┬――――――――┬――――――┬―――――――┬―――――┐
| 種類 | 記録方式 | 記録速度 |最大記録サイズ| 記録色 |
├――――┼――――――――┼――――――┼―――――――┼―――――┤
| IJP| インクジェット| 60ipm| A3 | カラー |
├――――┼――――――――┼――――――┼―――――――┼―――――┤
| LBP| 電子写真 | 30ipm| A4 | モノクロ|
└――――┴――――――――┴――――――┴―――――――┴―――――┘
この実施形態における入力データ(X)は、
(1)印刷対象ページ内の文章割合/画像割合、
(2)印刷対象のページ数、
(3)印刷対象の出力サイズ、
(4)印刷対象を作成した使用ソフト(アプリケーション)、
(5)直近に使用したプリンタ
等である。学習モデル252又は学習済モデル353には入力データ(1)~(5)のうちの少なくともいずれか1つが入力される。
クラウドサーバ200の学習部251で学習され学習モデル252に蓄積された学習データは学習済モデル352としてエッジサーバ300に蓄積される。ここで、ユーザから新たな印刷指示がデバイス400から送られてきた場合には、入力データ(1)~(5)と学習済モデル352とに基づいてエッジサーバ300の推論部351で推論を実行し、これにより得られた推論結果をデバイス400に伝達する。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワークまたは記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。コンピュータは、1または複数のプロセッサまたは回路を有し、コンピュータ実行可能命令を読み出し実行するために、分離した複数のコンピュータまたは分離した複数のプロセッサまたは回路のネットワークを含みうる。
103 ルータ、104 インターネット、200 クラウドサーバ、
250 学習用データ生成部、251 学習部、252 学習モデル、
300 エッジサーバ、350 データ収集・提供部、351 推論部、
352 学習済モデル、400 デバイス、401 クライアント端末、
450 アプリケーション部、500 スマートフォン、600、601 プリンタ
Claims (12)
- 複数のプリンタとサーバと端末とをネットワークに接続して構成するプリンタシステムであって、
前記端末は、
前記ネットワークを介して記録に必要なデータを入力する入力手段と、
前記ネットワークを介して前記複数のプリンタから1つのプリンタを選択する選択手段と、
記録を行うために用いるプリンタを表示する表示手段とを有し、
前記サーバは、
前記端末の前記入力手段により入力された以前の記録に用いられたデータを収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記データに基づいて、前記複数のプリンタのうちの1つのプリンタを選択することを学習した学習済モデルを生成する生成手段と、
前記端末の前記入力手段により入力された新しい記録のためのデータに基づいて、前記学習済モデルを用いて、前記複数のプリンタから該新しい記録に適合するプリンタを推論する推論手段とを有し、
前記サーバは、クラウドサーバを有し、
前記クラウドサーバには、第1のサーバと第2のサーバとが接続されており、
前記端末は第1の端末と第2の端末とを含み、
前記第1のサーバと前記第2のサーバとのそれぞれは、前記収集手段と前記生成手段と前記推論手段とを含み、前記第1の端末と前記第2の端末とのそれぞれは、前記入力手段と前記選択手段と前記表示手段とを含み、
使用するプリンタの条件に基づいて前記第1のサーバの前記生成手段が前記学習済モデルを生成し前記第1のサーバの前記推論手段が推論する場合には、前記第1のサーバの前記収集手段が前記第1の端末から収集した前記データを用い、前記第1のサーバの前記収集手段が前記第2の端末から収集した前記データを用いない、
ことを特徴とするプリンタシステム。 - 前記第1のサーバと前記第2のサーバとのそれぞれはさらに、
前記端末の前記入力手段により入力されたデータと、前記端末の前記選択手段により選択されたプリンタとに基づいて、選択すべきプリンタを機械学習する学習手段と、
前記学習手段により得られた学習データに基づいて生成された学習モデルと、
前記学習モデルから前記学習済モデルに、少なくともプリンタを選択するために必要なデータを配信する配信手段とを有することを特徴とする請求項1に記載のプリンタシステム。 - 前記複数のプリンタは、インクジェット方式に従うプリンタ、電子写真方式に従うプリンタ、昇華式に従うプリンタ、インクジェット方式に従い、かつ、用いるインクの数が異なるプリンタを含むことを特徴とする請求項2に記載のプリンタシステム。
- 前記ネットワークは、インターネットとローカルエリアネットワークを含み、
前記第1のサーバと前記第2のサーバとのそれぞれは、
前記ローカルエリアネットワークに接続されるエッジサーバを含むことを特徴とする請求項2又は3に記載のプリンタシステム。 - 前記インターネットと前記ローカルエリアネットワークとを接続するルータをさらに有し、
前記ルータはWLANによる無線通信を行う機能を備えることを特徴とする請求項4に記載のプリンタシステム。 - 前記端末は、前記ローカルエリアネットワークに有線接続されるパーソナルコンピュータ(PC)やワークステーションと、前記WLANにより無線接続されるスマートフォンを含むことを特徴とする請求項5に記載のプリンタシステム。
- 前記クラウドサーバは、前記学習手段と前記学習モデルとを含み、
前記エッジサーバは、前記学習済モデルと前記推論手段とを含むことを特徴とする請求項4乃至6のいずれか1項に記載のプリンタシステム。 - 前記クラウドサーバは1つであり、
前記エッジサーバは複数、である、
ことを特徴とする請求項7に記載のプリンタシステム。 - 前記端末の表示手段は、前記サーバの推論手段による推論の結果として得られたプリンタを表示することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載のプリンタシステム。
- 前記端末の前記入力手段から入力されるデータは、印刷対象ページ内の文章割合/画像割合と、印刷対象のページ数と、印刷対象の出力サイズと、印刷対象を作成した使用ソフトと、直近に使用したプリンタとのうち、少なくともいずれか1つを含むことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載のプリンタシステム。
- ネットワークを介して複数のプリンタと端末に接続するプリンタシステムにおけるサーバであって、
前記端末で入力された以前の記録に用いられたデータを収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記データに基づいて、前記複数のプリンタのうちの1つのプリンタを選択することを学習した学習済モデルを生成する生成手段と、
前記端末で入力された新しい記録のためのデータに基づいて、前記学習済モデルを用いて、前記複数のプリンタから該新しい記録に適合するプリンタを推論する推論手段とを有し、
前記サーバは、クラウドサーバを有し、
前記クラウドサーバには、第1のサーバと第2のサーバとが接続されており、
前記端末は第1の端末と第2の端末とを含み、
前記第1のサーバと前記第2のサーバとのそれぞれは、前記収集手段と前記生成手段と前記推論手段とを含み、
使用するプリンタの条件に基づいて前記第1のサーバの前記生成手段が前記学習済モデルを生成し前記第1のサーバの前記推論手段が推論する場合には、前記第1のサーバの前記収集手段が前記第1の端末から収集した前記データを用い、前記第1のサーバの前記収集手段が前記第2の端末から収集した前記データを用いない、
ことを特徴とするサーバ。 - 複数のプリンタとサーバと端末とをネットワークに接続して構成するプリンタシステムにおける方法であって、
前記端末が、
前記ネットワークを介して記録に必要なデータを入力する入力工程と、
前記ネットワークを介して前記複数のプリンタから1つのプリンタを選択する選択工程と、
記録を行うために用いるプリンタを表示する表示工程とを有し、
前記サーバが、
前記端末の前記入力工程において入力された以前の記録に用いられたデータを収集する収集工程と、
前記収集工程において収集された前記データに基づいて、前記複数のプリンタのうちの1つのプリンタを選択することを学習した学習済モデルを生成する生成工程と、
前記端末の前記入力工程において入力された新しい記録のためのデータに基づいて、前記学習済モデルを用いて、前記複数のプリンタから該新しい記録に適合するプリンタを推論する推論工程とを有し、
前記サーバは、クラウドサーバを有し、
前記クラウドサーバには、第1のサーバと第2のサーバとが接続されており、
前記端末は第1の端末と第2の端末とを含み、
前記第1のサーバと前記第2のサーバとのそれぞれが、前記収集工程と前記生成工程と前記推論工程とを実行し、前記第1の端末と前記第2の端末とのそれぞれが、前記入力工程と前記選択工程と前記表示工程とを実行し、
使用するプリンタの条件に基づいて前記第1のサーバの前記生成工程で前記学習済モデルを生成し前記第1のサーバの前記推論工程で推論する場合には、前記第1のサーバの前記収集工程において前記第1の端末から収集した前記データを用い、前記第1のサーバの前記収集工程において前記第2の端末から収集した前記データを用いない、
ことを特徴とする方法。
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