JP2016006634A - 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】機器のユーザに適した情報の提供を可能とすること。【解決手段】情報処理システムは、複数の機器それぞれに搭載されているプログラムの利用を示す履歴情報を受信して記憶し、ユーザごとの属性情報と当該ユーザが利用可能な機器を示す情報と、機器ごとに当該機器の属性情報とを参照して、各履歴情報を、履歴情報に係る機器を利用可能なユーザの属性情報と当該機器の属性情報との共通性に基づいて複数のグループに分類し、前記グループごとに、プログラムごとの利用回数を当該グループに分類された履歴情報に基づいて集計し、第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記第１の機器に搭載されていない前記第１のプログラムを特定し、特定された前記第１のプログラムに関して記憶されている情報を出力する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。

オフィスにおいて利用される画像形成装置等の機器と、インターネット等を介して機器に接続される１以上のコンピュータ（以下、単に「サーバ」という。）との連携によって実現されるクラウドサービスが提供されている。例えば、画像形成装置が、原稿から画像データをスキャンして、当該画像データをサーバに転送し、サーバが、当該画像データに関する画像処理や、当該画像データを所定のストレージに保存するといったサービスが提供されている。

上記のサーバには、複数の企業における機器の利用に関する履歴情報が蓄積される。斯かる履歴情報を利用して、機器のユーザに適した情報を提供できれば、ユーザにとって利益が有るばかりでなく、例えば、サービスの利用促進を期待することができる。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、機器のユーザに適した情報の提供を可能とすることを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、１以上の情報処理装置を含み、複数の機器にネットワークを介して接続される情報処理システムは、前記複数の機器それぞれに搭載されているプログラムの利用を示す履歴情報を、当該複数の機器それぞれから受信する受信部と、前記受信部によって前記複数の機器それぞれから受信されたそれぞれの履歴情報を記憶する履歴記憶部と、ユーザごとに当該ユーザの属性を示す属性情報と当該ユーザが利用可能な機器を示す機器情報とを記憶する第１の属性記憶部と、機器ごとに当該機器の属性情報を記憶する第２の属性記憶部とを参照して、前記履歴記憶部が記憶する各履歴情報を、履歴情報に係る機器を利用可能なユーザの属性情報と当該機器の属性情報との共通性に基づいて複数のグループに分類し、分類した前記グループごとに、プログラムごとの利用回数を当該グループに分類された履歴情報に基づいて集計する集計部と、前記複数の機器のうちのいずれかである第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記第１の機器に搭載されていない前記第１のプログラムを特定する特定部と、前記特定部によって特定された前記第１のプログラムに関して記憶されている情報を出力する出力部と、を有する。

機器のユーザに適した情報の提供を可能とすることができる。

本発明の実施の形態のクラウドサービスシステムと機器との関係を説明するための図である。 本発明の実施の形態におけるクラウドサービスシステムを構成する各コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるクラウドサービスシステムの機能構成例を示す図である。 機器アプリの利用に関する記憶処理の処理手順の一例を説明するためのシーケンス図である。 ログ記憶部の構成例を示す図である。 利用回数に基づく機器アプリのランキングの生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 機器情報記憶部の構成例を示す図である。 顧客情報記憶部の構成例を示す図である。 顧客属性及び機器属性に基づくグループごとの機器アプリの利用回数のランキングの一例を示す図である。 機器アプリの導入を推奨するために実行される処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 導入状況記憶部の構成例を示す図である。 アプリ情報記憶部の構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における推奨条件を説明するための図である。 推奨アプリ等を通知する電子メールの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態のクラウドサービスシステムと機器との関係を説明するための図である。図１において、クラウドサービスシステム１と、機器利用環境２ａ、２ｂ、又は２ｃにおける各機器とは、インターネットに代表されるＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークＮ１によって通信可能に接続されている。

機器利用環境２ａ、２ｂ、又は２ｃ（以下、それぞれを区別しない場合「機器利用環境２」という。）は、クラウドサービスシステム１によって提供されるサービスと連携可能な機器が利用される環境である。機器利用環境２の一例として、クラウドサービスシステム１が提供するサービスの顧客である企業等の組織におけるシステム環境等が挙げられる。例えば、機器利用環境２は、或る企業のオフィスでもよい。本実施の形態において、機器利用環境２ａ、２ｂ、２ｃは、それぞれ、顧客ａ、顧客ｂ、顧客ｃのシステム環境であるとする。

機器利用環境２ａは、ＭＦＰ２０ａ１及びプロジェクタ２０ａ２等の機器を含む。機器利用環境２ｂは、ＴＶ会議用機器２０ｂ１及びＴＶ会議用機器２０ｂ２等の機器を含む。機器利用環境２ｃは、ＭＦＰ２０ｃ１及び電子黒板２０ｃ２等の機器を含む。

ＭＦＰ２０ａ１及び２０ｃ１は、複合機（ＭＦＰ（Multifunction Peripheral））である。スキャナ又はプリンタ等、他の画像形成装置が、ＭＦＰ２０ａ１又は２０ｃ１の代わりに利用されてもよい。プロジェクタ２０ａ２は、プロジェクタ、すなわち、画像データを投影する機器である。ＴＶ会議用機器２０ｂ１及び２０ｂ２は、テレビ会議に利用される機器である。電子黒板２０ｃ２は、描画された内容を電子化することが可能なホワイトボードである。なお、図１に示される機器以外の機器に関して、本実施の形態が適用されてもよい。

各機器には、クラウドサービスと連携するためのアプリケーションプログラムがインストール（導入又は搭載）されている。例えば、ＭＦＰ２０ａ１は、アプリＡ及びアプリＢを有する。プロジェクタ２０ａ２は、アプリＥを有する。ＴＶ会議用機器２０ｂ１及び２０ｂ２は、それぞれアプリＧを有する。ＭＦＰ２０ｃ１は、アプリＡ及びアプリＣを有する。以下、これらのアプリケーションプログラムを区別しない場合、「機器アプリ」という。

各機器にインストール可能な機器アプリは、各機器利用環境２（すなわち、各顧客）と、クラウドサービスシステム１を運営する組織（以下、「サービス提供者」という。）との間で機器ごとに締結される契約に依存する。すなわち、各機器利用環境２は、サービス提供者との間で、機器ごとに、当該機器を介して利用したいサービスの利用契約を結ぶ。各機器利用環境２は、各機器に関して、利用契約されたサービスを利用するための機器アプリをダウンロードすることができる。なお、サービスの利用契約ごとに発行される識別情報を、「サービス識別子」という。図１では、各機器の下に、当該機器に対して発行されたサービス識別子の例が示されている。

クラウドサービスシステム１は、機器が連携可能な各種サービスをクラウドサービスとして提供する１以上のコンピュータ（情報処理装置）の集合である。例えば、ＭＦＰ２０ａ１又は２０ｃ１と連携したサービスの一例として、ＭＦＰ２０ａ１又は２０ｃ１においてスキャンされ、ＭＦＰ２０ａ１又は２０ｃ１より転送された画像データを、所定のストレージに保存したり、所定の配信先に配信したりするサービス（以下、「クラウドスキャンサービス」という。）が挙げられる。また、クラウドサービスシステム１に予めアップロードされた印刷データをＭＦＰ２０ａ１又は２０ｃ１にダウンロードさせ、当該印刷データに基づく印刷ジョブを、当該ＭＦＰ２０ａ１又は２０ｃ１に実行させるサービス（以下、「クラウドプリントサービス」という。）が挙げられる。

なお、クラウドサービスシステム１によるサービスは、必ずしもクラウドサービスとして提供されなくてもよい。例えば、クラウドサービスシステム１は、一般的なサーバクライアントシステムにおけるサーバ側のシステムであってもよい。また、ネットワークＮ１は、ＬＡＮ（Local Area Network）であってもよい。

図２は、本発明の実施の形態におけるクラウドサービスシステムを構成する各コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

図２に示されるように、各コンピュータは、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。

各コンピュータでの処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って各コンピュータに係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

図３は、本発明の実施の形態におけるクラウドサービスシステムの機能構成例を示す図である。クラウドサービスシステム１の機能は、アプリケーション層１２０、共通サービス層１３０、及びデータベース層１４０等の三つの層に分類される。

アプリケーション層１２０は、クラウドサービスシステム１が提供するサービスを実現するアプリケーションプログラム（以下、「サーバアプリ」という。）を含む層である。図３において、アプリケーション層１２０は、ポータルアプリ１２０ａ、クラウドスキャンアプリ１２０ｂ、及びクラウドプリントアプリ１２０ｃ等を含む。ポータルアプリ１２０ａは、クラウドサービスシステム１が提供するサービスのポータルサイトを提供するサーバアプリである。当該ポータルサイトでは、例えば、ユーザ情報の登録や、サーバアプリに対するユーザごとの設定情報の設定等を行うことができる。クラウドスキャンアプリ１２０ｂは、上述したクラウドスキャンサービスに関する処理を実行するサーバアプリである。クラウドプリントアプリ１２０ｃは、上述したクラウドプリントサービスに関する処理を実行するサーバアプリである。なお、サーバアプリは、機器アプリと連携することにより、機器に対してサービスを提供することができる。

共通サービス層１３０は、複数のサーバアプリに共通する機能、又は複数のサーバアプリから利用される基本機能等を含む層である。図３において、共通サービス層１３０は、認証部１３１、ログ受信部１３２、ログ集計部１３３、アプリ特定部１３４、アプリ推奨部１３５等を有する。

認証部１３１は、機器アプリを介してサーバアプリを利用する機器のユーザの認証等を行う。ログ受信部１３２は、機器アプリの利用又は実行に関するログデータを、機器アプリから受信する。ログ受信部１３２は、受信したログデータをログ記憶部１４１に記憶する。ログ集計部１３３は、ログデータを、当該ログデータに係るユーザの属性及び当該ログデータに係る機器の属性に基づいて複数のグループに分類し、分類されたグループごとに、機器アプリの利用回数を集計する。アプリ特定部１３４は、機器ごとに、ログ集計部１３３によって分類されるグループのうち当該機器が属するグループに関する集計結果に基づいて選択される機器アプリであって、当該機器が有していない機器アプリを特定する。アプリ推奨部１３５は、アプリ特定部１３４によって特定された機器アプリの導入（搭載）を促進する情報を出力する。当該情報は、例えば、当該機器に送信されてもよい。

なお、共通サービス層１３０の各部の機能は、プラットフォームＡＰＩ１５０を介してアプリケーション層１２０に公開されている。換言すれば、アプリケーション層１２０は、プラットフォームＡＰＩ１５０によって公開されている範囲において、共通サービス層１３０の機能を利用可能である。

データベース層１４０は、アプリケーション層１２０又は共通サービス層１３０において実行される処理に必要な情報等を記憶するデータベース（記憶部）を含む層である。図３において、データベース層１４０は、ログ記憶部１４１、ユーザ情報記憶部１４２、機器情報記憶部１４３、アプリ情報記憶部１４４、導入状況記憶部１４５、及び顧客情報記憶部１４６等を含む。

ログ記憶部１４１は、ログデータを記憶する。ユーザ情報記憶部１４２は、クラウドサービスシステム１が提供するサービスのユーザに関する情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１４２は、認証部１３１がユーザの認証に利用する情報を記憶する。機器情報記憶部１４３は、クラウドサービスシステム１が提供するサービスと連携する機器に関する属性情報を記憶する。アプリ情報記憶部１４４は、各機器アプリに関する情報を記憶する。導入状況記憶部１４５は、各機器に対する機器アプリの導入状況（搭載状況）を示す情報を記憶する。顧客情報記憶部１４６は、機器利用環境２ごと（すなわち、顧客ごと）の属性情報を記憶する。

なお、例えば、顧客情報記憶部１４６は、クラウドサービスシステム１とは異なるコンピュータシステムに属していてもよい。例えば、顧客情報記憶部１４６は、機器を販売する企業における顧客管理システムに属していてもよい。

なお、図３に示される各ソフトウェア及び各記憶部の分類形態は、一例であり、本実施の形態を実施するために、クラウドサービスシステム１の各機能が、図３に示されるような階層で分類されていることは必須ではない。すなわち、各機器の機器アプリが、アプリケーション層１２０等と連携可能であれば、クラウドサービスシステム１における機能の階層構造等は、特定のものに限定されない。

以下、クラウドサービスシステム１において実行される処理手順について説明する。図４は、機器アプリの利用に関する記憶処理の処理手順の一例を説明するためのシーケンス図である。図４において、認証部１３１による機器のユーザの認証は既に実行済みであるとする。

或る機器において、或る機器アプリに関するジョブが実行されると、当該機器アプリは、当該機器アプリの利用履歴を示すログデータを生成して、当該ログデータを、クラウドサービスシステム１のログ受信部１３２宛に送信する（Ｓ１０１）。ログデータには、例えば、当該機器の機器識別子、当該機器に対して発行されたサービス識別子、及び当該機器アプリのアプリ名等が含まれる。機器識別子は、機器の機体ごとの識別情報である。アプリ名は、機器アプリの製品ごと又は種別ごと（以下、「種別」で統一する。）の識別子である。したがって、同じ種別に属する機器アプリの各個体（各実体）は、同じアプリ名を有する。機器アプリの種別は、例えば、機器アプリの機能の同一性に基づいて区別される。機器アプリの種別に、バージョンの概念が含まれてもよいし、含まれなくてもよい。サービス識別子、機器識別子、及びアプリ名等は、例えば、予め機器の補助記憶装置等に記憶されている。

なお、機器アプリによるジョブとは、厳密には、機器アプリとサーバアプリとの連携によって実行されるジョブである。本実施の形態では、機器アプリとサーバアプリとの連携に関する処理手順は、便宜上、省略される。

ログ受信部１３２は、ログデータを受信すると、当該ログデータをログ記憶部１４１に記憶する（Ｓ１０２）。

図５は、ログ記憶部の構成例を示す図である。図５において、ログ記憶部１４１の各レコードは、サービス識別子、機器識別子、アプリ名、及び利用回数等の項目を含む。

利用回数は、サービス識別子、機器識別子、及びアプリ名が共通するログデータの累積値である。すなわち、ステップＳ１０２では、受信されたログデータと、サービス識別子、機器識別子、及びアプリ名が共通するレコードがログ記憶部１４１に記憶されていれば、当該レコードの利用回数に１が加算される。該当するレコードがログ記憶部１４１に記憶されていなければ、受信されたログデータのサービス識別子、機器識別子、及びアプリ名を有し、利用回数が１であるレコードが、新たにログ記憶部１４１に追加される。

但し、ステップＳ１０２では、ログデータがそのままログ記憶部１４１に記憶されてもよい。この場合、ログ記憶部１４１は、利用回数の項目を有さなくてもよい。利用回数は、例えば、後述される図６の開始時に集計されてもよい。

なお、機器アプリからのログデータは、機器とクラウドサービスシステム１との間を仲介するコンピュータ等によって中継されてもよい。すなわち、機器アプリからのログデータは、ログ受信部１３２に対して直接的に送信されなくてもよい。

続いて、ログ記憶部１４１に記憶されたレコードに基づいて、クラウドサービスシステム１が、任意のタイミングで実行する処理について説明する。

図６は、利用回数に基づく機器アプリのランキングの生成処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ２０１〜Ｓ２０４は、ログ記憶部１４１に記憶されたレコードごとのループ処理（Ａ）である。

ステップＳ２０１において、ログ集計部１３３は、ログ記憶部１４１から一つのレコードを読み込む。以下、読み込まれたレコードを、「対象レコード」という。続いて、ログ集計部１３３は、対象レコードの機器識別子に係る機器の属性情報（以下、「機器情報」という。）を、機器情報記憶部１４３から取得する（Ｓ２０２）。

図７は、機器情報記憶部の構成例を示す図である。図７において、機器情報記憶部１４３は、機器ごとに、機器種別名、モデル名、及び機器識別子等を記憶する。

機器種別名は、用途及び機能等に基づいて機器を分類した場合の、各機器の種別の名前である。本実施の形態では、機器種別名は、「ＭＦＰ」、「プロジェクタ」、「ＴＶ会議用機器」、又は「電子黒板」のいずれかである。モデル名は、当該機器のモデル又は機種の名前である。機器識別子は、当該機器の機器識別子である。

ステップＳ２０２では、対象レコードの機器識別子を含むレコードが機器情報記憶部１４３から検索され、当該レコードの機器種別名及びモデル名が取得される。

続いて、ログ集計部１３３は、対象レコードの機器識別子に係る機器を利用する顧客の属性情報を、顧客情報記憶部１４６から取得する（Ｓ２０３）。

図８は、顧客情報記憶部の構成例を示す図である。図８において、顧客情報記憶部１４６は、顧客ごと（機器利用環境２ごと）に、顧客名、業種名、規模、導入機器、サービス識別子等を記憶する。

顧客名は、顧客ごとの識別情報である。業種名は、顧客の事業又は営業等の種類の名前である。規模は、顧客の規模である。規模は、「Ｓ」、「Ｍ」、「Ｌ」に分類される。「Ｓ」は小規模、「Ｍ」は中規模、「Ｌ」は大規模を示す。なお、規模は、例えば、従業員数によって分類される。但し、他の観点（売上げ等）に基づく規模が記憶されてもよい。導入機器は、顧客の機器利用環境２において導入されている各機器の機器識別子である。サービス識別子は、顧客の機器利用環境２に導入されている各機器に対して発行されているサービス識別子である。

ステップＳ２０３では、顧客情報記憶部１４６のレコードの中で、対象レコードの機器識別子を導入機器に含むレコードの、業種名及び規模が取得される。又は、顧客情報記憶部１４６のレコードの中で、対象レコードのサービス識別子を含むレコードの、業種名及び規模が取得されてもよい。機器識別子及びサービス識別子のいずれをキーとしても、同じ情報が取得される。

続いて、ログ集計部１３３は、ステップＳ２０３において取得された業種名及び規模、並びにステップＳ２０２において取得された機器種別名及びモデル名に基づいて、対象レコードを分類する（Ｓ２０４）。例えば、対象レコードに関する業種名、規模、機器種別名、及びモデル名に対応するグループが未だ生成されていない場合、当該グループが生成され、当該グループに対象レコードが追加される。対象レコードに関する業種名、規模、機器種別名、及びモデル名に対応するグループが既に生成されている場合、対象レコードが当該グループに追加される。

ステップＳ２０１〜Ｓ２０４が、ログ記憶部１４１の各レコードに関して実行されることで、各レコードは、業種名、規模、及び機器種別名の共通性に基づいて、複数のグループに分類される。

続いて、ログ集計部１３３は、分類後のグループごとに、アプリ名ごとの利用回数の集計を行う（Ｓ２０５）。続いて、ログ集計部１３３は、グループごとに、利用回数の集計結果に基づいて、アプリ名（機器アプリ）のランキング付け（順位付け）を行う（Ｓ２０６）。例えば、グループごとに、利用回数の集計結果の降順に、アプリ名（機器アプリ）がソートされる。その結果、図９に示されるような処理結果が得られる。

図９は、顧客属性及び機器属性に基づくグループごとの機器アプリの利用回数のランキングの一例を示す図である。

図９には、業種名：製造、規模：Ｓ、機器種別名：ＭＦＰ、モデル名：モデルＡのグループに関して、利用回数に基づくアプリ名（機器アプリ）のランキングが示されている。当該グループにおいては、アプリ名が「Ｂ」である機器アプリが１番利用されており、アプリ名が「Ａ」である機器アプリが２番目に利用されていることが分かる。なお、便宜上、他のグループについては、記載が省略されている。図９に示される情報（以下、「機器アプリランキングテーブル」という。）は、例えば、メモリ装置１０３又は補助記憶装置１０２に記憶される。

続いて、機器アプリランキングテーブルに基づいて、機器アプリの導入を顧客に推奨するためにクラウドサービスシステム１が実行する処理について説明する。

図１０は、機器アプリの導入を推奨するために実行される処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

図１０における各ステップは、ログ記憶部１４１に記憶されたレコードの機器識別子ごとのループ処理（Ｂ）である。機器識別子ごととは、或る機能識別子に関してログ記憶部１４１に複数のレコードが記憶されていたとしても、当該機器識別子に関して、図１０における各ステップが１回だけ行われることをいう。なお、処理対象とされている機器識別子を、以下「対象機器識別子」という。また、「対象機器識別子」に係る機器を、以下「対象機器」という。

ステップＳ３０１において、アプリ特定部１３４は、導入状況記憶部１４５を参照して、対象機器に導入（インストール）されている機器アプリを特定する。

図１１は、導入状況記憶部の構成例を示す図である。図１１において、導入状況記憶部１４５は、機器識別子に対応付けて、当該機器識別子に係る機器に導入されている機器アプリのアプリ名を記憶する。複数の機器アプリが導入されている機器については、複数のレコードが記憶されている。ステップＳ３０１では、対象機器識別子に対応付けられている全てのアプリ名が取得される。

続いて、アプリ特定部１３４は、機器アプリランキングテーブル（図９）において、対象機器が属するグループの上位Ｎ番目までの機器アプリを特定する（Ｓ３０２）。対象機器が属するグループとは、対象機器を利用する顧客の業種名及び規模と、対象機器の機器種別名及びモデル名とに基づいて特定されるグループをいう。対象機器を利用する顧客の業種名及び規模は、顧客情報記憶部１４６において対象機器識別子を含むレコードに基づいて特定可能である。対象機器の機器種別名及びモデル名は、機器情報記憶部１４３において、対象機器識別子を含むレコードに基づいて特定可能である。なお、上位Ｎ番目までのＮの値は、適宜選択可能とされてもよい。

続いて、ステップＳ３０３〜Ｓ３０８までに関して、上位Ｎ番目までの機器アプリごとのループ処理（Ｃ）が実行される。ループ処理（Ｃ）内において、上位Ｎ番目までの機器アプリのうち、処理対象とされている機器アプリを「アプリＸ」という。

ステップＳ３０３において、アプリ特定部１３４は、アプリＸが対象機器に未導入であるか否かを判定する。すなわち、アプリＸのアプリ名が、ステップＳ３０１において特定されたアプリ名に含まれているか否かが判定される。

アプリＸが対象機器に導入されている場合、すなわち、アプリＸのアプリ名が、ステップＳ３０１において特定されたアプリ名に含まれている場合（Ｓ３０３でＮｏ）、ループ処理（Ｃ）に関して次の機器アプリが処理対象とされる。アプリＸが対象機器に対して未導入である場合、すなわち、アプリＸのアプリ名が、ステップＳ３０１において特定されたアプリ名に含まれていない場合（Ｓ３０３でＹｅｓ）、アプリ特定部１３４は、ステップＳ３０４〜Ｓ３０８までに関して、対象機器に導入されている機器アプリごとのループ処理（Ｄ）を実行する。対象機器に導入されている機器アプリごととは、ステップＳ３０１において特定されたアプリ名ごとである。以下、対象機器に導入されている機器アプリのうち、ループ処理（Ｄ）において処理対象とされる機器アプリを、「アプリＹ」という。

ステップＳ３０４において、アプリ特定部１３４は、アプリＸの機能カテゴリとアプリＹの機能カテゴリとは同じであるか否かを判定する。当該判定は、アプリ情報記憶部１４４を参照して行われる。

図１２は、アプリ情報記憶部の構成例を示す図である。図１２において、アプリ情報記憶部１４４は、機器アプリごとに、アプリ名、機器種別名、機能カテゴリ、機能詳細、及びコスト等を記憶する。

アプリ名は、当該機器アプリのアプリ名である。機器種別名は、当該機器アプリのインストール先となりうる機器の機器種別名である。機能カテゴリは、各機器アプリをその機能の概要によって分類した場合の個々の区分のうち、当該機器アプリが属する区分である。機能カテゴリは、機能の種別として表現されてもよい。機能カテゴリが同じである機器アプリ同士は、機能の一部又は全部が共通する。機能詳細は、当該機器アプリが有する機能の詳細情報である。例えば、機能詳細は、機能カテゴリが同じである機器アプリ間において、機能の相違点を把握可能とするための情報である。例えば、アプリＢ及びアプリＣのそれぞれの機能カテゴリは「クラウドスキャン」であるが、機能詳細において、接続先となるストレージの種類が相互に異なる。具体的には、アプリＢの方が、アプリＣよりもより多くの接続先に対応可能である。

コストは、当該機器アプリの利用によって発生するコストである。本実施の形態では、費用及び環境に対する負荷の観点に関するコストが記憶される。費用に関するコストとしては、例えば、当該機器アプリの利用に対する課金額である。環境に対する負荷に関するコストとしては、当該機器アプリを利用することによるＣＯ２排出量である。消費電力等、当該機器アプリのＣＯ２排出量を算出するために用いられるパラメータが、環境に対する負荷とされてもよい。

ステップＳ３０４では、アプリＸのアプリ名に対してアプリ情報記憶部１４４に記憶されている機能カテゴリと、アプリＹのアプリ名に対してアプリ情報記憶部１４４に記憶されている機能カテゴリとが比較される。アプリＸの機能カテゴリとアプリＹの機能カテゴリとが異なる場合（Ｓ３０４でＮｏ）、ループ処理（Ｄ）に関して次の機器アプリが処理対象とされる。

アプリＸの機能カテゴリとアプリＹの機能カテゴリとが同じである場合（Ｓ３０４でＹｅｓ）、アプリ特定部１３４は、アプリＸに関してアプリ情報記憶部１４４に記憶されている機能詳細と、アプリＹに関してアプリ情報記憶部１４４に記憶されている機能詳細とを比較する（Ｓ３０５）。続いて、アプリ特定部１３４は、アプリＸに関してアプリ情報記憶部１４４に記憶されているコストと、アプリＹに関してアプリ情報記憶部１４４に記憶されているコストとを比較する（Ｓ３０６）。

続いて、アプリ特定部１３４は、ステップＳ３０５及びＳ３０６における比較結果に基づいて、アプリＸが、推奨条件を満たすか否かを判定する（Ｓ３０７）。推奨条件とは、機器アプリに関して、顧客（ユーザ）に対して利用が推奨されるために満たされるべき条件をいう。

図１３は、本発明の実施の形態における推奨条件を説明するための図である。図１３に示される表には、機能詳細比較結果とコスト比較結果との組み合わせに応じて推奨レベルが示されている。ここで、推奨レベル１は、推奨の度合いが最も高いことを示す。推奨レベル２は、推奨の度合いが２番目に高いことを示す。推奨レベル０は、推奨されないことを示す。すなわち、推奨レベルが１又は２である状況は、推奨条件を満たす。推奨レベルが０である状況は、推奨条件を満たさない。

図１３には、機能詳細比較結果が機能ＵＰ又は現状維持であり、コスト比較結果がコストＵＰである場合、推奨レベルが２であることが示されている。また、機能詳細比較結果が機能ＵＰ又は現状維持であり、コスト比較結果がコストＤＯＷＮである場合、推奨レベルが１であることが示されている。また、機能詳細比較結果が機能ＤＯＷＮであり、コスト比較結果がコストＵＰである場合、推奨レベルが０であることが示されている。また、機能詳細比較結果が機能ＤＯＷＮであり、コスト比較結果がコストＤＯＷＮである場合、推奨レベルが２であることが示されている。

なお、機能比較結果に関して、機能ＵＰとは、アプリＸの機能詳細に含まれる機能が、アプリＹの機能詳細に含まれる機能より多い状況をいう。アプリＸの機能詳細が、アプリＹの機能詳細を包含することが、機能ＵＰの条件とされてもよい。この場合、アプリＸが、アプリＹの機能及びアプリＹが有さない機能を有することが、機能ＵＰの条件となる。現状維持は、アプリＸの機能詳細とアプリＹの機能詳細とが同じである状況をいう。コスト比較結果に関して、コストＵＰは、アプリＸのコストの方が、アプリＹのコストより高い状況をいう。コストＤＯＵＮは、アプリＸのコストの方が、アプリＹのコストより低い状況をいう。

なお、図１３に示される表が示す情報は、例えば、補助記憶装置１０２に記憶されていてもよいし、プログラムのロジックとして、アプリ特定部１３４に組み込まれていてもよい。

アプリＸが推奨条件を満たさない場合（Ｓ３０７でＮｏ）、次の機器アプリに関して、ループ処理（Ｄ）が実行される。アプリＸが推奨条件を満たす場合（Ｓ３０７でＹｅｓ）、アプリ特定部１３４は、アプリＸを、対象機器に対する推奨アプリとして記憶し、アプリＹをアプリＸによって置き換えられるアプリとして記憶する（Ｓ３０８）。例えば、対象機器の機器識別子に対応付けられて、アプリＸのアプリ名が推奨対象として、アプリＹのアプリ名が置換対象として補助記憶装置１０２に記憶される。続いて、次の機器アプリに関して、ループ処理（Ｄ）が実行される。

対象機器に関して、ループ処理（Ｄ）及び（Ｃ）が完了すると、アプリ推奨部１３５は、対象機器に関する推奨アプリの有無を判定する（Ｓ３０９）。例えば、対象機器の機器識別子に対応付けられて、推奨アプリのアプリ名が記憶されているか否かが判定される。対象機器に関する推奨アプリが有る場合（Ｓ３０９でＹｅｓ）、アプリ推奨部１３５は、推奨アプリを示す情報、推奨アプリによって置換される機器アプリを示す情報、及び推奨アプリの導入による効果を示す情報等を出力する（Ｓ３１０）。これらの情報の出力形態は、所定のものに限定されない。例えば、対象機器に対して、これらの情報が送信されてもよい。又は、対象機器が属する機器利用環境２の管理者宛に、これらの情報が電子メールで送信されてもよい。なお、推奨アプリを示す情報、推奨アプリによって置換される機器アプリを示す情報は、例えば、それぞれのアプリ名である。推奨アプリの導入による効果を示す情報は、例えば、図１３に示される表において、機能詳細比較結果及びコスト比較結果であってもよい。例えば、推奨レベルが１である場合、機能が増加し、コストが低下することを示す情報が、効果を示す情報であってもよい。

例えば、図１４は、推奨アプリ等を通知する電子メールの一例を示す図である。図１４では、機器識別子が「ＭＦ１１ＡＡ」である機器に導入されている、アプリ名が「Ｂ」である機器アプリについて、アプリ名が「Ｃ」である機器アプリによる置き換えを推奨することが示されている。また、置き換えの効果として、月額利用料金が低下することが示されている。但し、置き換えの結果、機能低下が発生することも示されている。ユーザは、このような情報を参照して、機器アプリの置き換えを検討することができる。

続いて、ループ処理（Ｂ）が完了すると、図１０の処理は終了する。

図１０に関する処理について、具体例を当てはめて説明する。機器識別子が「ＭＦ２２ＢＢ」であるＭＦＰ２０ｃ１が、対象機器である場合、ＭＦＰ２０ｃ１に導入されている機器アプリは、アプリＡ及びアプリＣである（図１及び図１１参照）。ＭＦＰ２０ｃ１を利用する顧客ｃの業種名及び規模は、「製造」、「Ｓ」であり（図８参照）、ＭＦＰ２０ｃ１（ＭＦ２２ＢＢ）の機器種別名及びモデル名は、「ＭＦＰ」、「モデルＡ」である（図７参照）。したがって、対象機器は、「製造」、「Ｓ」、「ＭＰＦ」、「モデルＡ」のグループに属する。

当該グループに関して、例えば、上位２番目までの機器アプリは、アプリＢ及びアプリＡである（図９参照）。このうち、ＭＦＰ２０ｃ１に導入されていない機器アプリは、アプリＢであり、アプリＢの機能カテゴリは、アプリＣの機能カテゴリと一致する。したがって、アプリＢとアプリＣとについて、アプリ情報記憶部１４４（図１２）を参照して、機能詳細及びコストが比較される。図１２によれば、アプリＢの方が機能詳細に含まれる機能が多く、アプリＢの方がコストが高い。したがって、アプリＢの推奨レベルは、２であり（図１３参照）、アプリＢは、ＭＦＰ２０ｃ１に関して、推奨アプリとなる。そこで、アプリＢがアプリＣに置き換わる推奨アプリであること、及びアプリＢに置き換えることで、コストは増加するが、機能が増えることを示す情報が、例えば、ＭＦＰ２０ｃ１に送信される。

なお、推奨アプリに関する情報を受けたユーザが、推奨アプリを導入するか否かは、例えば、顧客の判断に委ねられてよい。例えば、コストが増加しても機能の増加を望むか否かは、顧客ごとに異なるからである。

上述したように、本実施の形態によれば、各顧客の属性情報及び各顧客が利用する機器の属性情報に基づいて、各機器から収集されるログデータが複数のグループに分類され、グループごとに機器アプリのランキングが導出される。当該ランキングに基づいて、顧客が利用する機器への導入を推奨する機器アプリが特定され、当該機器アプリに関する情報が、顧客に対して提供される。したがって、機器のユーザ（顧客）に適した情報を提供することができる。

また、導入が推奨される機器アプリを導入した場合の効果を示す情報も出力される。したがって、顧客（ユーザ）は、機器アプリの導入の是非を判断するために有用な情報を得ることができる。

なお、本実施の形態において、機器アプリのランキングを導出するグループの分類に用いられる顧客の属性情報は、業種名及び規模であるが、顧客の属性情報として他の情報が利用されてもよい。例えば、機器を利用する部署別に、機器アプリのランキングが導出されてもよい。また、顧客の住所別（地域別）に、機器アプリのランキングが導出されてもよい。この場合、図８に示される顧客情報記憶部１４６に対して、部署又は住所（地域名）を示す列が追加されればよい。部署別に機器アプリのランキングが導出されることにより、部署別に、利用されている機器アプリを把握することができる。住所（地域名）別に機器アプリのランキングが導出されることにより、地域別に、利用されている機器アプリを把握することができる。その他、顧客の属性情報となりうる情報であれば、他の情報に基づいて、グループが分類されてもよい。機器の属性情報に関しても同様である。

また、機器において利用されるアプリケーションプログラム以外のプログラムに関して、本実施の形態が適用されてもよい。

なお、本実施の形態において、クラウドサービスシステム１は、情報処理システム又は情報処理装置の一例である。ログデータは、履歴情報の一例である。ログ受信部１３２は、受信部の一例である。ログ記憶部１４１は、履歴記憶部の一例である。顧客情報記憶部１４６は、第１の属性記憶部の一例である。機器情報記憶部１４３は、第２の属性記憶部の一例である。ログ集計部１３３は、集計部の一例である。アプリ特定部１３４は、特定部の一例である。アプリ推奨部１３５は、出力部の一例である。導入状況記憶部１４５は、搭載状況記憶部の一例である。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１ クラウドサービスシステム
２ａ、２ｂ、２ｃ 機器利用環境
２０ａ１、２０ｃ１ ＭＦＰ
２０ｂ１、２０ｂ２ ＴＶ会議用機器
２０ａ２ プロジェクタ
２０ｃ２ 電子黒板
１００ ドライブ装置
１０１ 記録媒体
１０２ 補助記憶装置
１０３ メモリ装置
１０４ ＣＰＵ
１０５ インタフェース装置
１２０ アプリケーション層
１２０ａ ポータルアプリ
１２０ｂ クラウドスキャンアプリ
１２０ｃ クラウドプリントアプリ
１３０ 共通サービス層
１３１ 認証部
１３２ ログ受信部
１３３ ログ集計部
１３４ アプリ特定部
１３５ アプリ推奨部
１４０ データベース層
１４１ ログ記憶部
１４２ ユーザ情報記憶部
１４３ 機器情報記憶部
１４４ アプリ情報記憶部
１４５ 導入状況記憶部
１４６ 顧客情報記憶部
１５０ プラットフォームＡＰＩ
Ｂ バス

特開２０１０−０３４９９８号公報 特開２００８−２１０３８３号公報 特開２００４−２６５３９９号公報

Claims (12)

1. １以上の情報処理装置を含み、複数の機器にネットワークを介して接続される情報処理システムであって、
   前記複数の機器それぞれに搭載されているプログラムの利用を示す履歴情報を、当該複数の機器それぞれから受信する受信部と、
   前記受信部によって前記複数の機器それぞれから受信されたそれぞれの履歴情報を記憶する履歴記憶部と、
   ユーザごとに当該ユーザの属性を示す属性情報と当該ユーザが利用可能な機器を示す機器情報とを記憶する第１の属性記憶部と、機器ごとに当該機器の属性情報を記憶する第２の属性記憶部とを参照して、前記履歴記憶部が記憶する各履歴情報を、履歴情報に係る機器を利用可能なユーザの属性情報と当該機器の属性情報との共通性に基づいて複数のグループに分類し、分類した前記グループごとに、プログラムごとの利用回数を当該グループに分類された履歴情報に基づいて集計する集計部と、
   前記複数の機器のうちのいずれかである第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記第１の機器に搭載されていない前記第１のプログラムを特定する特定部と、
   前記特定部によって特定された前記第１のプログラムに関して記憶されている情報を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする情報処理システム。
2. 前記特定部は、前記複数の機器のうちのいずれかである第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、機器におけるプログラムの搭載状況を記憶する搭載状況記憶部に、前記第１の機器に搭載されていることが記憶されていない前記第１のプログラムを特定する、
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
3. 前記特定部は、前記第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記搭載状況記憶部に、前記第１のプログラムと機能の一部が共通する第２のプログラムが前記第１の機器に搭載されていることが記憶されている前記第１のプログラムを、各プログラムの機能を示す情報に基づいて特定する、
   ことを特徴とする請求項２記載の情報処理システム。
4. 前記出力部は、各プログラムの機能を示す情報に基づく、前記第１のプログラムと前記第２のプログラムとの機能の比較結果を示す情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項３記載の情報処理システム。
5. 前記出力部は、各プログラムのコストを示す情報に基づく、前記第１のプログラムと前記第２のプログラムとのコストの比較結果を示す情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項３又は４記載の情報処理システム。
6. １以上の情報処理装置を含み、複数の機器にネットワークを介して接続される情報処理システムが、
   前記複数の機器それぞれに搭載されているプログラムの利用を示す履歴情報を、当該複数の機器それぞれから受信する受信手順と、
   前記受信手順において前記複数の機器それぞれから受信されたそれぞれの履歴情報を履歴記憶部に記憶する記憶手順と、
   ユーザごとに当該ユーザの属性を示す属性情報と当該ユーザが利用可能な機器を示す機器情報とを記憶する第１の属性記憶部と、機器ごとに当該機器の属性情報を記憶する第２の属性記憶部とを参照して、前記履歴記憶部が記憶する各履歴情報を、履歴情報に係る機器を利用可能なユーザの属性情報と当該機器の属性情報との共通性に基づいて複数のグループに分類し、分類した前記グループごとに、プログラムごとの利用回数を当該グループに分類された履歴情報に基づいて集計する集計手順と、
   前記複数の機器のうちのいずれかである第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記第１の機器に搭載されていない前記第１のプログラムを特定する特定手順と、
   前記特定手順において特定された前記第１のプログラムに関して記憶されている情報を出力する出力手順と、
   を実行することを特徴とする情報処理方法。
7. 前記特定手順は、前記複数の機器のうちのいずれかである第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、機器におけるプログラムの搭載状況を記憶する搭載状況記憶部に、前記第１の機器に搭載されていることが記憶されていない前記第１のプログラムを特定する、
   ことを特徴とする請求項６記載の情報処理方法。
8. 前記特定手順は、前記第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記搭載状況記憶部に、前記第１のプログラムと機能の一部が共通する第２のプログラムが前記第１の機器に搭載されていることが記憶されている前記第１のプログラムを、各プログラムの機能を示す情報に基づいて特定する、
   ことを特徴とする請求項７記載の情報処理方法。
9. 前記出力手順は、各プログラムの機能を示す情報に基づく、前記第１のプログラムと前記第２のプログラムとの機能の比較結果を示す情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項８記載の情報処理方法。
10. 前記出力手順は、各プログラムのコストを示す情報に基づく、前記第１のプログラムと前記第２のプログラムとのコストの比較結果を示す情報を出力する、
    ことを特徴とする請求項８又は９記載の情報処理方法。
11. 複数の機器に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、
    前記複数の機器それぞれに搭載されているプログラムの利用を示す履歴情報を、当該複数の機器それぞれから受信する受信部と、
    前記受信部によって前記複数の機器それぞれから受信されたそれぞれの履歴情報を記憶する履歴記憶部と、
    ユーザごとに当該ユーザの属性を示す属性情報と当該ユーザが利用可能な機器を示す機器情報とを記憶する第１の属性記憶部と、機器ごとに当該機器の属性情報を記憶する第２の属性記憶部とを参照して、前記履歴記憶部が記憶する各履歴情報を、履歴情報に係る機器を利用可能なユーザの属性情報と当該機器の属性情報との共通性に基づいて複数のグループに分類し、分類した前記グループごとに、プログラムごとの利用回数を当該グループに分類された履歴情報に基づいて集計する集計部と、
    前記複数の機器のうちのいずれかである第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記第１の機器に搭載されていない前記第１のプログラムを特定する特定部と、
    前記特定部によって特定された前記第１のプログラムに関して記憶されている情報を出力する出力部と、
    を有することを特徴とする情報処理装置。
12. 複数の機器にネットワークを介して接続される情報処理装置に、
    前記複数の機器それぞれに搭載されているプログラムの利用を示す履歴情報を、当該複数の機器それぞれから受信する受信手順と、
    前記受信手順において前記複数の機器それぞれから受信されたそれぞれの履歴情報を履歴記憶部に記憶する記憶手順と、
    ユーザごとに当該ユーザの属性を示す属性情報と当該ユーザが利用可能な機器を示す機器情報とを記憶する第１の属性記憶部と、機器ごとに当該機器の属性情報を記憶する第２の属性記憶部とを参照して、前記履歴記憶部が記憶する各履歴情報を、履歴情報に係る機器を利用可能なユーザの属性情報と当該機器の属性情報との共通性に基づいて複数のグループに分類し、分類した前記グループごとに、プログラムごとの利用回数を当該グループに分類された履歴情報に基づいて集計する集計手順と、
    前記複数の機器のうちのいずれかである第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記第１の機器に搭載されていない前記第１のプログラムを特定する特定手順と、
    前記特定手順において特定された前記第１のプログラムに関して記憶されている情報を出力する出力手順と、
    を実行させることを特徴とするプログラム。

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