JP2007081955A - 情報処理装置及び方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、ネットワーク化された環境における限られた資源（蓄積容量）の中で、実行されたジョブの履歴情報を効率良く蓄積することができる情報処理装置を提供する。
【解決手段】 複合機１０１は、ネットワーク１０５を介してクライアント１０４、履歴管理サーバ１０２、文書管理サーバ１０３に接続され、実行したジョブの履歴情報を履歴管理サーバ１０２に蓄積する際に、当該ジョブの実行により得られた文書データの文書情報を、算出された文書機密度に応じて削減する。
【選択図】 図７

Description

本発明は、情報処理装置及び方法、並びにプログラムに関する。特に、文書の読み取り、コピー、印刷または送信を行う情報処理装置及び方法、並びにプログラムに関する。

近年、デジタル機器のネットワーク化が進み、複写機、スキャナ、ファクシミリ、プリンタ、及び複数の機能を有する複合機等のデバイスとコンピュータとの接続によって電子文書や紙文書の共有化が進んでいる。一方、ネットワーク化による情報アクセス手段の進化により、機密情報等の情報漏洩が問題となっている。

このようなネットワーク化されたシステムにおける情報漏洩対策として、上述したデバイスが実行するジョブ（処理）の履歴情報を記録する方法がある。例えば、情報漏洩が発覚した場合、記録されたジョブの履歴情報の中から情報漏洩に関連すると思われるジョブを検索して抽出することが可能となる。また、エンドユーザが行ったすべてのジョブに対して記録が取られているという事実が周知になることによって、不正の抑止力が働く効果が大きくなる。

一方、システムがすべてのジョブの履歴情報を記録するためには非常に大きな資源（蓄積容量）が必要となる。そのため、システム構築のキーポイントは、限られた資源にいかに効率よく情報を記録できるか否かにある。

本発明に関連する特許文献として、操作モードごとに動作履歴を記憶するか否かを選択する方法が提案されている（特許文献１参照）。
特開２００５−１９１６８６号公報

しかしながら、上記従来の技術では、情報漏洩対策でジョブの履歴情報を蓄積する場合、エンドユーザが行ったすべてのジョブを記録することが不正の抑止力を働かせるために必要となっているが、特定のジョブやデバイスを蓄積対象外に設定できるのは、そこからの情報漏洩が不可能である場合に限られる。

また、情報漏洩の発覚後には、ジョブの対象となる文書データの内容に基づいて当該ジョブを特定する必要があることから、当該ジョブの履歴情報と共に文書データ或いはその内容に関する情報を蓄積することが必須である。そのため、上記従来の技術を情報漏洩対策としてのジョブ履歴蓄積に適用した場合では、すべてのジョブが文書データと共に蓄積されることになり、目的とする蓄積容量の効率的な使用が不可能となってしまう。

ここで、蓄積容量を削減するために文書データを一律に圧縮して蓄積することも考えられるが、情報漏洩が発生し、蓄積されたデータを実際に参照する際に十分な情報量が得られない可能性が生じる。一方、十分な情報が得られるようにすると、必要となる蓄積容量はほとんど削減されないことになってしまう。

本発明は、上記課題を解決するために成されたものであり、ネットワーク化された環境における限られた資源（蓄積容量）の中で、実行されたジョブの履歴情報を効率良く蓄積することができる情報処理装置及び方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１記載の情報処理装置は、機器の動作履歴情報を作成する情報処理装置であって、前記機器の動作によって得られた文書データの文書機密度を算出する文書機密度算出手段と、前記算出された文書機密度に基づいて、前記文書データを蓄積用文書データに加工する文書データ加工手段と、前記蓄積用文書データを前記機器の動作履歴情報と共に蓄積する履歴情報蓄積手段とを備えることを特徴とする。

上記目的を達成するために、請求項５記載の情報処理装置の処理方法は、機器の動作履歴情報を作成する情報処理装置の処理方法であって、前記機器の動作によって得られた文書データの文書機密度を算出する文書機密度算出ステップと、前記算出された文書機密度に基づいて、前記文書データを蓄積用文書データに加工する文書データ加工ステップと、前記蓄積用文書データを前記機器の動作履歴情報と共に記憶装置に蓄積させる履歴情報蓄積ステップとを備えることを特徴とする。

本発明によれば、機器の動作によって得られた文書データの文書機密度を算出し、算出された文書機密度に基づいて、文書データを蓄積用文書データに加工し、蓄積用文書データを機器の動作履歴情報と共に蓄積するので、ネットワーク化された環境における限られた資源（蓄積容量）の中で、実行されたジョブの履歴情報を効率良く蓄積することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。

［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報処理システムの全体構成を機能的に示した図である。

図１において、情報処理システムは、印刷機能や複写機能、画像読み取り機能等の複数の機能を有する複合機（ＭＦＰ：Multi Function Printer）１０１を有する。また、情報処理システムは、ＭＦＰ１０１等で実行されるジョブの履歴情報を蓄積・管理する履歴管理サーバ１０２を有する。また、情報処理システムは、ジョブの実行により得られた文書データを蓄積・管理する文書管理サーバ１０３を有する。また、情報処理システムは、コンピュータ等の情報処理装置から成るクライアント１０４と、これらを互いに接続するＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１０５とを有する。

ＭＦＰ１０１は、その機能的な構成として、紙文書から画像の読み取りを行う文書読取部１０１ａと、文書データの印刷出力を行う文書印刷部１０１ｂと、全体を管理するＭＦＰ管理部１０１ｃとを有する。また、ＭＦＰ１０１は、ユーザからの操作指示を受け付けたり、文書データの表示を行ったりする操作入出力部１０１ｄと、履歴情報作成部１０１ｅと、サービス提供・実行部１０１ｆとを有する。

ＭＦＰ管理部１０１ｃは、操作入出力部１０１ｄから入力されるユーザの指示情報に基づいて、文書読取部１０１ａ又は文書印刷部１０１ｂにて所定のジョブを実行させる。履歴情報作成部１０１ｅは、ジョブの実行に応じて当該ジョブの履歴情報（機器の動作履歴情報）を作成する。ＭＦＰ管理部１０１ｃは、履歴情報作成部１０１ｅによって作成されたジョブ履歴情報の蓄積を、サービス提供・実行部１０１ｆを介して外部の監視サービス（ここでは履歴管理サーバ１０２）に要求する。このサービス提供・実行部１０１ｆは、クライアント１０４がネットワーク１０５を介してＭＦＰ１０１の複数の機能を利用することを可能にするものである。

履歴管理サーバ１０２は、サービス提供部１０２ａと、履歴情報管理部１０２ｂと、履歴情報記憶部１０２ｃとを備える。

履歴情報管理部１０２ｂは、ＭＦＰ１０１から受信したジョブ履歴情報の蓄積要求に応じて、ジョブ履歴情報（機器の動作履歴情報）を履歴情報記憶部１０２ｃに蓄積したり、履歴情報記憶部１０２ｃから読み出したりする。サービス提供部１０２ａは、履歴情報記憶部１０２ｃに蓄積されたジョブ履歴情報を、ネットワーク１０５を介してＭＦＰ１０１やクライアント１０４が利用することを可能にするものである。

文書管理サーバ１０３は、履歴管理サーバ１０２と同じように、サービス提供部１０３ａと、文書データ管理部１０３ｂと、文書データ記憶部１０３ｃとを備える。文書管理サーバ１０３は、履歴管理サーバ１０２がジョブ履歴情報を管理しているのに対して、文書データそのものを管理している。

クライアント１０４は、サービス実行部１０４ａと、操作入出力部１０４ｂとを備える。クライアント１０４は、ＭＦＰ１０１、履歴管理サーバ１０２や文書管理サーバ１０３により提供されるサービスを操作入出力部１０４ｂによってユーザが利用可能としている。

本情報処理システムでは、ＭＦＰ１０１で実行されたジョブの履歴情報が該ＭＦＰ１０１上で作成され、ネットワーク１０５を介して履歴管理サーバ１０２に蓄積される。そのため、ユーザは、クライアント１０４から履歴管理サーバ１０２のサービスを利用することで、情報漏洩の問題が発覚後にジョブ履歴情報の検索を行うことができる。

なお、図１に示したＭＦＰ１０１やクライアント１０４等の数はこれに限定されず、ネットワーク１０５に複数接続されていてもよい。また、他の装置がネットワーク１０５に接続されていてもよいことは云うまでもない。

図２は、図１におけるＭＦＰ１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。

図２において、ＭＦＰ１０１は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）２０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３と、記憶装置２０４とを有する。さらに、ＭＦＰ１０１は、入力装置２０５と、表示装置２０６と、読取装置２０７と、印刷装置２０８と、通信装置２０９と、システムバス（ＢＵＳ）２１０とを有する。

ＣＰＵ２０１は、各種機能を実現するための演算処理、論理判断処理であるプログラムを実行すると共に、ＢＵＳ２１０を介して接続された後述する各構成要素を制御する。ＲＯＭ２０２は、読み出し専用の固定メモリであり、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラム等を記憶する。ＲＡＭ２０３は、各構成要素からの各種データの一時記憶に用いられる。

記憶装置２０４は、ハードディスクであり、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラムやデータ等を記憶する。入力装置２０５は、キーボード、マウス、及び操作パネル等から成る。表示装置２０６は、ＣＲＴ（陰極線管）或いは液晶表示装置等から成る。また、表示装置２０６は、入力装置２０５を兼ねたタッチパネルディスプレイであってもよい。読取装置２０７は、スキャナ等から成る。印刷装置２０８は、プリンタや紙装填ユニット等から成る。

通信装置２０９は、ＬＡＮコントローラ等から成り、通信回線を介して外部とのデータ交換を行う。ＢＵＳ２１０は、ＣＰＵ３０１の制御対象である各構成要素を指示するためのアドレス信号、コントロール信号を転送する。また、後述する各構成要素間のデータ転送を行う。

図３は、ＭＦＰ１０１のソフトウェア構成を示すブロック図である。

図３において、ＭＦＰ１０１は、ソフトウェア構成として、ネットワークドライバ３０１と、トランスポート制御部３０２と、メッセージング制御部３０３と、アプリケーション３０４と、デバイス制御部３０５とを備える。

ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２または記憶装置２０４に記憶されているプログラムを実行することによって、ネットワークドライバ３０１、トランスポート制御部３０２、メッセージング制御部３０３、アプリケーション３０４、及びデバイス制御部３０５の各モジュールが構成される。

ネットワークドライバ３０１は、通信装置２０９を制御し、ネットワーク１０５を介して外部とのデータ交換を行うためのモジュールである。トランスポート制御部３０２は、ＴＣＰ／ＩＰによるデータ交換、ＨＴＴＰリクエストパケットの受信及び解析、ＨＴＴＰレスポンスパケットの返信を制御するためのモジュールである。解析されたデータは、上位にあるメッセージング制御部３０３に渡される。

メッセージング制御部３０３は、ＳＯＡＰ（Simple Object Access Protocol）プロトコルを制御し、受信したＸＭＬ形式のデータをＸＭＬパーサを用いて解析し、指示されたアプリケーションを呼び出す。また、メッセージング制御部３０３は、返すべきデータをＸＭＬ形式に変換し、トランスポート制御部３０２を用いて返信する。

アプリケーション３０４は、本システムで実現している機能を提供する。提供される機能は、例えばＭＦＰ１０１における画像読み取り機能やコピー機能、印刷機能であり、履歴管理サーバ１０２、文書管理サーバ１０３における情報管理機能である。また、アプリケーション３０４は、ユーザの操作を受け付けるＧＵＩ機能も提供する。

デバイス制御部３０５は、読取装置２０７及び印刷装置２０８をアプリケーション３０４からの指示に基づいて制御し、データ送信や排紙制御等を行う。

次に、ＭＦＰ１０１上で実行されたコピージョブの履歴情報を、算出された文書機密度に応じて文書情報が削減された文書データと共に履歴管理サーバ１０２に蓄積する処理の流れを図４〜図１０を参照して説明する。なお、本実施の形態では、一例としてコピージョブを実行する場合について説明するが、他のジョブを実行する場合であっても同様である。

図４は、図１の情報処理システムにおける文書機密度の算出ルールの一例を示す図である。

図４において、文書機密度とは、「機密文書との最大類似度」と、「機密用語に基づく機密度」と、「固有表現に基づく機密度」との総和となっている。

「機密文書との最大類似度」とは、予め登録されている「機密文書との類似度」の中の最大値である。この「機密文書との類似度」は、文書間の「意味概念ベクトル類似度」に１００を乗じた値が用いられる。「意味概念ベクトル」は、文書の特徴をｎ次元のベクトルで表現したものであり、その類似度として余弦値が用いられる。

特徴ベクトルは、ｎ個の意味分類を次元とし、その特徴量を値とするものである。文書の特徴ベクトル：Ｐは、単語レベルの特徴ベクトルを予めシステムで保持しており、文書に出現する単語すべての特徴ベクトルの総和を求め、ノルム１で正規化したものが用いられる。これにより、類似度である余弦値は、ベクトル間の内積に等しく、同次元の値同士の積の総和となる。

「機密用語に基づく機密度」は、予め登録されている「機密用語の出現頻度」が用いられる。「固有表現に基づく機密度」は、人名・地名等の「固有表現単語の出現頻度」を１０で割った値が用いられる。

図５は、情報処理システムにおける文書情報の削減条件を決定するルールの一例を示す図である。

図５において、文書情報の削減条件は、図４に示した算出ルールにより算出された文書機密度に基づいて決定される。

文書情報の削減条件は、文書機密度のレベルによって５段階に分けられ、それぞれに文書情報の削減条件が設定されている。例えば、文書機密度が８０以上ある場合、文書削減条件として、文書データから文書情報を削減することなく文書データそのものを無加工で履歴管理サーバ１０２に蓄積する。

文書機密度が５０以上ある場合、文書情報削減条件として文書データの画像解像度を３０％落とす加工処理を行い、また文書機密度が１０以上ある場合は、文書情報削減条件として画像を白黒変換した後に画像解像度を５０％落とす加工処理を行う。更に、文書機密度が１０以上あるときは、文書情報削減条件として画像から抽出されたテキストデータのみを蓄積する。それ以下の場合は何のデータも蓄積しない。

図６は、ＭＦＰ１０１からネットワーク１０５上に散在するサービスを検索する流れを示すフローチャートである。なお、ＭＦＰ１０１とクライアント１０４とは同一の処理を実行することから、図６ではＭＦＰ１０１をクライアント１０４に置き換えて説明することも可能である。

図６において、ＭＦＰ１０１側では、ネットワーク１０５上の各サーバに対してディスカバリリクエストをそれぞれ送信して、対応するサービスを提供するサーバの検索を実行する（ステップＳ６０１）。

各サーバ側は、ＭＦＰ１０１側からの同リクエストを受信した後（ステップＳ６０２でＹＥＳ）、同リクエストの内容を解析する。そして、各サーバ側は、要求されているサービスと提供しているサービスとが一致し、当該サービスの提供が可能であることを判断して（ステップＳ６０３でＹＥＳ）、ＭＦＰ１０１側にレスポンスを発行する（ステップＳ６０４）。

ＭＦＰ側では、各サーバ側からのレスポンスを受信しないときは（ステップＳ６０５でＮＯ）、ステップＳ６０７へ進む一方、レスポンスを受信したときは（ステップＳ６０５でＹＥＳ）、該レスポンスの内容をサービステーブルに登録する（ステップＳ６０６）。ここで、サービステーブルとは、ＭＦＰ１０１及びクライアント１０４が保存するテーブル情報であり、ネットワーク１０５上の各種サーバや複合機等で提供されているサービス内容を登録、管理するものである。

ステップＳ６０７では、サービステーブルの更新を行う。具体的には、サービステーブルに蓄積済で応答無しのサービスを該サービステーブルから削除する。つづいて、ステップＳ６０８では、規定時間が経過したか否かを判別し、経過した場合は（ステップＳ６０８でＹＥＳ）、サーバ検索を規定時間間隔で繰り返すためにステップＳ６０１に戻る一方、規定時間を経過していない場合は（ステップＳ６０８でＮＯ）、規定時間を経過するまで待機する。本処理により、サービステーブルの登録内容が常に最新の状態に更新される。

図７は、ＭＦＰ１０１上でのコピージョブ実行からジョブ履歴情報の蓄積までの流れを示すフローチャートである。図７〜図９に示す処理は、ＭＦＰ１０１のＣＰＵ２０１により読み出されたプログラムに基づいて実行されるものとする。

図７において、ＭＦＰ１０１では、ユーザ指示に従ったコピージョブを実行し、文書読取部１０１ａにて読み取った文書の画像データをジョブ実行対象の文書データとしてＲＡＭ２０３又は記憶装置２０４に一時記憶する（ステップＳ７０１）。その後、ステップＳ７０１において、読み取った文書の画像データを文書管理サーバ１０３の文書データ記憶部１０３ｃに記憶すべく文書管理サーバ１０３に転送する。

次に、ステップＳ７０２において、ジョブ履歴情報を作成する。ジョブ履歴情報は、画像読み取りやコピー等を示すジョブタイプ情報とその実行パラメータ、ジョブ実行ユーザ情報、日時情報、及び実行したＭＦＰ１０１に関するデバイス情報から構成される。

次に、ステップＳ７０３において、作成されたジョブ履歴情報と共に履歴管理サーバ１０２に蓄積する蓄積用文書データを、ＲＡＭ２０３又は記憶装置２０４に一時記憶された文書データから作成する（蓄積用文書データ作成処理）。

次に、ステップＳ７０４では、作成された蓄積用文書データとジョブ履歴情報を履歴管理サーバ１０２に蓄積するジョブ履歴情報蓄積処理を行って、本処理を終了する。

図８は、図７のステップＳ７０３におけるＭＦＰ蓄積用文書データ作成処理の詳細を示すフローチャートである。

図８において、ステップＳ９０１では、ＲＡＭ２０３又は記憶装置２０４に一時記憶された文書データの解析を行い、ＯＣＲ処理を行うことによりテキストデータを抽出する（文書解析処理）。次に、ステップＳ９０２において、抽出されたテキストデータから形態素解析処理によって単語とその単語の品詞情報及び特徴ベクトルを抽出し、文書全体の特徴ベクトルを、単語ベクトルの総和をノルム１で正規化することによって算出する（文書特徴量抽出処理）。

次に、ステップＳ９０３において、抽出された単語と特徴ベクトルを利用し、図４に示した機密度算出ルールに基づいて文書機密度を算出する（文書機密度算出処理）。次に、算出された文書機密度を利用し、図５に示した文書情報の削減条件決定ルールに基づいて文書情報の削減条件を決定し（ステップＳ９０４）（削減条件決定処理）する。そして、決定された削減条件に基づいて文書データの文書情報を削減して（ステップＳ９０５）（文書情報削減処理）、リターンする。

図９は、図８のステップＳ９０３におけるＭＦＰ１０１の文書機密度算出処理の詳細を示すフローチャートである。

図９において、ステップＳ１００１では、文書機密度、機密文書との最大類似度、機密用語に基づく機密度、及び固有表現に基づく機密度を保持するためのデータの各データの値を０にし、カウンタ（Ｎ及びＭ）の値を１にして初期化を行う（リセット処理）。

次に、予め登録されている機密文書との最大類似度を算出する。すなわち、ステップＳ１００２では、登録済の機密文書の有無を判別し、登録済の機密文書がない場合は、ステップＳ１００７へスキップする。一方、登録済の機密文書が複数存在する場合は、ステップＳ１００３に進み、カウンタＮ番目（初期化直後は１番目）の登録済の機密文書との類似度を算出する。類似度の算出は、図４で示したように、文書全体の特徴ベクトル間の内積値に１００を乗じることで行う。

次に、ステップＳ１００４では、機密文書類似度の登録の更新処理を行う。具体的には、ステップＳ１００３で算出した類似度と現在登録されている最大類似度とを比較し、ステップＳ１００３で算出した類似度が大きい場合は、現在登録されている最大類似度を更新する。そして、登録済みの機密文書との比較がすべて終了した後、最終的に登録された最大類似度をこの文書の「機密文書との最大類似度」とする。

次に、ステップＳ１００５では、類似度未算出の登録済機密文書の有無を判別し、類似度未算出の登録済機密文書がある場合は、ステップＳ１００６でカウンタＮを１増やし、（Ｎ＋１）番目の登録済文書に対してステップＳ１００３〜Ｓ１００５の処理を繰り返す。一方、すべての登録済文書との類似度を算出し、その最大類似度の更新が終了したときは、ステップＳ１００７へ進む。

ステップＳ１００７以降では、抽出された単語毎に機密度の算出を行う。

ステップＳ１００７では、カウンタＭ番目（初期化直後は１番目）の単語情報を取得し、ステップ１００８では取得した単語の品詞情報から固有表現単語か否かを判別する。この判別の結果、固有表現単語である場合は、ステップＳ１００９において、固有表現に基づく機密度を算出する。例えば、図４で示したように、固有表現単語の出現頻度を１０で割ったものを固有表現に基づく機密度としているので、カウンタＭ番目の単語の出現頻度を１０で割った値を、現在保持している固有表現に基づく機密度に加算することで行う。

次に、ステップＳ１０１０では、カウンタＭ番目の単語が蓄積済の機密用語か否かを判別し、機密用語である場合はステップＳ１０１１において、機密用語に基づく機密度を算出する。例えば、図４で示したように、機密用語の出現頻度を機密用語に基づく機密度としているので、カウンタＭ番目の単語の出現頻度を、現在保持している機密用語の機密度に加算することで行う。

次に、ステップＳ１０１２では、機密度未算出の単語の有無を判別し、機密度未算出の単語がある場合は、ステップＳ１０１３でカウンタＭを１増やし、（Ｍ＋１）番目の単語に対してステップＳ１００７〜Ｓ１０１２を繰り返す。一方、すべての単語から機密度の算出が終了したときは、ステップＳ１０１４へ進む。

ステップＳ１０１４では、ステップＳ１０１３までの処理で得られた値を統合することで、文書の機密度を算出する。文書機密度の算出は、図４で示したように、機密文書との最大類似度と、機密用語に基づく機密度と、固有表現に基づく機密度との総和を計算することで行われる。

図１０は、図７のステップＳ７０４におけるジョブ履歴情報の蓄積処理の詳細を示すフローチャートである。

図１０において、ＭＦＰ１０１は、上述したサービステーブルに基づいてジョブ履歴情報を管理するサービスを提供しているサーバを検索し（ステップＳ８０１）、該当するサービスを提供するサーバが存在しない場合は（ステップＳ８０２でＮＯ）、そのままリターンする。一方、該当するサービスを提供するサーバ（ここでは履歴管理サーバ１０２）が存在する場合は、ステップＳ８０３に進み、該履歴管理サーバ１０２にデータ蓄積リクエストを送信する。

履歴管理サーバ１０２は、ＭＦＰ１０１からデータ蓄積リクエストを受信すると（ステップＳ８０４でＹＥＳ）、ＭＦＰ１０１に対してレスポンスを発行する（ステップＳ８０５）。

履歴管理サーバ１０２からレスポンスを受信（ステップＳ８０６でＹＥＳ）したＭＦＰ１０１は、ステップＳ８０７において、履歴管理サーバ１０２に蓄積するジョブ履歴情報と蓄積用文書データを送信する。

ＭＦＰ１０１からデータを受信（ステップＳ８０８でＹＥＳ）した履歴管理サーバ１０２は、ステップＳ８０９において、履歴情報記憶部１０２ｃ（管理システム）にデータを蓄積し、蓄積終了通知をＭＦＰ１０１に送信して（ステップＳ８１０）、リターンする。

一方、履歴管理サーバ１０２から蓄積終了通知を受信（ステップＳ８１１でＹＥＳ）したＭＦＰ１０１は、ステップＳ８１２において、一時保存していたデータ等を削除する終了処理を行い、リターンする。

上記処理により、ＭＦＰ１０１上で実行されたジョブの履歴情報を、算出された文書機密度に応じて文書情報が削減された文書データと共に履歴管理サーバ１０２に蓄積することができる。

なお、上記ステップＳ８０６及びステップＳ８１１において、直前の送信処理から所定時間内に受信しなかった場合は、ステップＳ８０１に戻り、再度サービステーブルから利用可能なサーバの検索を行うようにしてもよい。

本第１の実施の形態によれば、情報処理システム上でＭＦＰ１０１等により実行されたジョブの履歴情報を履歴管理サーバ１０２に蓄積する際に、当該ジョブの実行により得られた文書データの文書情報を、算出された文書機密度に応じて削減するので、ネットワーク化された環境における限られた資源（蓄積容量）の中で、実行されたジョブの履歴情報を効率良く蓄積することができる。

［第２の実施の形態］
本発明の第２の実施の形態は、その構成（図１〜図３）が、上記第１の実施の形態と同じであり、その説明を省略する。以下に、上記第１の実施の形態と異なる点のみを説明する。

上記第１の実施の形態における文書機密度の算出方法では、登録済の機密文書との類似度をすべて求め、その最大値を使用している。本実施の形態では、機密文書の管理を他の電子文書と共に文書管理サーバ１０３で管理する形態を示す。これによって、文書管理サーバ１０３にジョブ対象文書の特徴量を検索クエリとして検索が行われ、容易に機密文書との最大類似度を得ることが可能となる。

図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る情報処理システムにおける文書管理サーバにより登録済の機密文書との最大類似度を算出する処理を示すフローチャートである。本処理は、上記第１の実施の形態における図１０のステップＳ１００２〜ステップＳ１００５に相当する。

図１１において、ＭＦＰ１０１は、上記第１の実施の形態で説明したサービステーブルに基づいて、電子文書情報を管理するサービスを提供しているサーバを検索し（ステップＳ１１０１）、該当するサービスを提供するサーバが存在しない場合は（ステップＳ１１０２でＮＯ）、そのままリターンする。一方、該当するサービスを提供するサーバ（ここでは文書管理サーバ１０３）が存在する場合は、ステップＳ１１０３に進み、該文書管理サーバ１０３にデータ検索リクエストを送信する。

文書管理サーバ１０３は、ＭＦＰ１０１からデータ検索リクエストを受信すると（ステップＳ１１０４でＹＥＳ）、ＭＦＰ１０１に対してレスポンスを発行する（ステップＳ１１０５）。

文書管理サーバ１０３からレスポンスを受信（ステップＳ１１０６でＹＥＳ）したＭＦＰ１０１は、ステップＳ１１０７において、文書特徴ベクトルを検索クエリとして送信する。

ＭＦＰ１０１から検索クエリを受信（ステップＳ１１０８でＹＥＳ）した文書管理サーバ１０３は、ステップＳ１１０９において、文書データ記憶部１０３ｃからデータを検索し、検索結果データをＭＦＰ１０１に送信して（ステップＳ１１１０）、リターンする。

ＭＦＰ１０１は、文書管理サーバ１０３から検索結果データを受信すると（ステップＳ１１１１でＹＥＳ）、ステップＳ１１１２において、検索結果における機密文書の最大類似度を更新してリターンする。

上記処理において、検索クエリとして文書データそのものを文書管理サーバ１０３に送信し、文書管理サーバ１０３側でサポートする類似文書検索を行い、その検索結果を利用する形態でも可能である。いずれにせよ、機密文書の管理を文書管理サーバ１０３が担うことによって、業務で管理する電子文書との一元管理することが可能となる。

上記第２の実施の形態によれば、機密文書の管理を他の電子文書と共に文書管理サーバ１０３で管理することにより、容易に機密文書との最大類似度を得ることが可能である。

上記第１及び第２の実施の形態における機密度算出のための文書特徴量は、テキストデータを解析して得た特徴量であるが、テキストデータに限らず、レイアウトや画像特徴を用いることも可能である。

また、固有表現単語、機密用語を用いた機密度の算出において、単語毎に固定の値を持たせ、それを出現頻度に乗じた値の総和を用いることで、より高精度な機密度算出が可能である。そのような処理の場合には、逆に単語に意図的に大きな負の値を設定することで、蓄積対象から外すための仕掛けを組み込ませることも可能となる。

また、情報量の削減手段においても、ファイルサイズを削減することが目的とする汎用の圧縮処理やテキスト系の要約処理等を組み合わして使うことは当然ながら可能である。

また、機密文書・固有表現単語・機密用語とも予めシステムに登録させておくことも可能であり、稼動後にユーザが任意のタイミングで追加・削除等の編集を行うことも可能である。

また、従来文書情報の蓄積をするか否かの判断に用いられていたジョブタイプやデバイス等のジョブ履歴情報を、本発明における機密度の算出や情報削減条件を決定するための条件に組み入れることも可能である。例えば、特定のユーザのジョブの機密度を一律高めるとか、特定のデバイスに対しての機密度を下げる等のコントロールが可能である。

また、ジョブ実行直後にすぐにジョブ履歴情報の蓄積処理を実行する必要はなく、深夜等に複数のジョブに対してまとめて処理を実行することも可能である。

本発明の目的は、上記実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に記憶されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ±ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。または、プログラムコードをネットワークを介してダウンロードしてもよい。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上記実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。

更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した各実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施の形態の機能が実現される場合も、本発明に含まれることは云うまでもない。

この場合、上記プログラムは、該プログラムを記憶した記憶媒体から直接、またはインターネット、商用ネットワーク、若しくはローカルエリアネットワーク等に接続された不図示の他のコンピュータやデータベース等からダウンロードすることにより供給される。

本発明の第１の実施の形態に係る情報処理システムの全体構成を機能的に示した図である。 図１におけるＭＦＰ１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。 ＭＦＰ１０１のソフトウェア構成を示すブロック図である。 図１の情報処理システムにおける文書の機密度算出ルールの一例を示す図である。 情報処理システムにおける文書情報の削減条件を決定するルールの一例を示す図である。 情報処理システムにおけるネットワーク１０５上に散在するサービスを検索する流れを示すフローチャートである。 ＭＦＰ１０１上でのジョブ実行から履歴情報蓄積までの流れを示すフローチャートである。 図７のステップＳ７０３におけるＭＦＰ蓄積用文書データ作成処理の詳細を示すフローチャートである。 図８のステップＳ９０３におけるＭＦＰ１０１の文書機密度算出処理の詳細を示すフローチャートである。 図７のステップＳ７０４におけるジョブ履歴情報蓄積処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る情報処理システムにおける文書管理サーバによって蓄積済の機密文書との最大類似度を算出する処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１０１ ＭＦＰ
１０１ｃ ＭＦＰ管理部
１０２ 履歴管理サーバ
１０２ｃ 履歴情報記憶部
１０３ 文書管理サーバ
１０３ｃ 文書データ記憶部
１０４ クライアント
１０５ ネットワーク

Claims (9)

1. 機器の動作履歴情報を作成する情報処理装置であって、
   前記機器の動作によって得られた文書データの文書機密度を算出する文書機密度算出手段と、
   前記算出された文書機密度に基づいて、前記文書データを蓄積用文書データに加工する文書データ加工手段と、
   前記蓄積用文書データを前記機器の動作履歴情報と共に蓄積する履歴情報蓄積手段とを備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記文書機密度算出手段は、予め蓄積された機密文書との類似度を算出する文書類似度算出手段を備えることを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記文書機密度算出手段は、前記抽出された文書特徴に含まれる単語が固有表現単語であるか否かを判定する固有表現単語判定手段を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
4. 前記文書機密度算出手段は、前記抽出された文書特徴に含まれる単語が予め蓄積された機密用語であるか否かを判定する機密用語判定手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 機器の動作履歴情報を作成する情報処理装置の処理方法であって、
   前記機器の動作によって得られた文書データの文書機密度を算出する文書機密度算出ステップと、
   前記算出された文書機密度に基づいて、前記文書データを蓄積用文書データに加工する文書データ加工ステップと、
   前記蓄積用文書データを前記機器の動作履歴情報と共に記憶装置に蓄積させる履歴情報蓄積ステップとを備えることを特徴とする情報処理装置の処理方法。
6. 前記文書機密度算出ステップは、予め蓄積された機密文書との類似度を算出する文書類似度算出ステップを備えることを特徴とする請求項５記載の情報処理装置の処理方法。
7. 前記文書機密度算出ステップは、前記抽出された文書特徴に含まれる単語が固有表現単語であるか否かを判定する固有表現単語判定ステップを備えることを特徴とする請求項５又は６記載の情報処理装置の処理方法。
8. 前記文書機密度算出ステップは、前記抽出された文書特徴に含まれる単語が予め蓄積された機密用語であるか否かを判定する機密用語判定ステップを備えることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置の処理方法。
9. 請求項５乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置の処理方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータに読み取り可能なプログラム。

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