JP2017016492A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ネットワークに接続された機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データを収集する作業の効率を向上させる。【解決手段】機器データ収集装置１００は、ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器が記録された印刷履歴データを収集する印刷履歴データ収集部１１１と、印刷履歴データの時刻情報を用いて機器データを収集するタイミングを決定する最適収集タイミング算出部１１２と、決定されたタイミングで、ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する機器データ収集部１１３と、印刷履歴データにある機器と機器データが収集された機器とにより、ネットワークに接続された各機器から収集された機器データの収集状況を把握する収集率推定部１１５とを備える。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

特許文献１には、各属性／プロトコル関係を表す属性／プロトコル管理情報を記憶し、通信装置の発見に使用する認証情報の入力前に、アドレスを指定した問合せを発行し、その問合せに対する応答を受信した場合、問合せ結果情報が表す通信装置属性に対応した管理プロトコルを属性／プロトコル管理情報から特定し、特定された管理プロトコルを基に、アドレスについての最適な管理プロトコルを決定する管理装置が開示されている。

国際公開第２０１２／０６６６５２号

ネットワークに接続された機器の調査などのために、各機器から機器データを収集する場合がある。その際、ネットワークにどのような機器が接続されているか事前にわからないような場合には、機器データの収集状況を把握することが難しい。
本発明の目的は、ネットワークに接続された機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データを収集する作業の効率を向上させることを目的とする。

請求項１に記載の発明は、ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する取得手段と、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する収集手段と、取得した前記履歴にある機器と前記収集手段が機器データを収集した機器とにより、当該収集手段が前記ネットワークに接続された各機器から収集した機器データの収集状況を把握する把握手段とを備える情報処理装置である。
請求項２に記載の発明は、取得した前記履歴には前記命令に関する時刻情報が含まれており、当該時刻情報を用いて、前記収集手段が前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する決定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記把握手段は、取得した前記履歴にある機器のうち前記収集手段が機器データを収集した機器の割合を、前記ネットワークに接続され機器データを有する全ての機器のうち当該収集手段が機器データを収集した機器の割合を示す収集率として推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記把握手段は、取得した前記履歴にある機器の情報と前記収集手段が収集した機器データによる各機器の情報とを比較して、推定した前記収集率の妥当性を判断することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記取得手段は、前記履歴として、前記印刷機が印刷命令をもとに実行した印刷処理に関する履歴を取得し、前記把握手段は、前記収集手段が収集した機器データに記録された各機器の総印刷枚数に対する前記履歴の総印刷枚数の割合の大きさに応じて、当該履歴にある機器のうち当該収集手段が機器データを収集した機器の割合とは異なる値を前記収集率として推定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置である。
請求項６に記載の発明は、取得した前記履歴には前記命令に関する時刻情報が含まれており、当該時刻情報を用いて、前記収集手段が前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する決定手段をさらに備え、前記収集手段は、決定された前記タイミング毎に、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集し、前記決定手段は、推定された前記収集率の大きさに応じて、決定した前記タイミングを変更することを特徴とする請求項３乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記決定手段は、推定された前記収集率が予め定められた閾値を超えており、かつ直近の予め定められた回数の前記タイミングにて初めて機器データが収集された機器の台数が予め定められた台数より少ない場合、前記履歴にある機器のうちまだ機器データが収集されていない機器についての時刻情報を用いて、決定した当該タイミングを変更することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置である。
請求項８に記載の発明は、ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴であって当該命令に関する時刻情報を含む履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する取得手段と、取得した前記履歴の時刻情報を用いて、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する決定手段と、決定された前記タイミングに、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する収集手段と、を備える情報処理装置である。
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する機能と、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する機能と、取得した前記履歴にある機器と機器データが収集された機器とにより、前記ネットワークに接続された各機器から収集された機器データの収集状況を把握する機能とを実現させるためのプログラムである。
請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴であって当該命令に関する時刻情報を含む履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する機能と、取得した前記履歴の時刻情報を用いて、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する機能と、決定された前記タイミングに、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する機能とを実現させるためのプログラムである。

請求項１記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データを収集する作業の効率を向上させることができる。
請求項２記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データを収集する作業の効率を向上させることができる。
請求項３記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データの収集状況を把握し易くなる。
請求項４記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、より確実に、機器データの収集状況を把握することができるようになる。
請求項５記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、印刷機による印刷履歴を用いない場合と比較して、より確実に、機器データの収集状況を把握することができるようになる。
請求項６記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、より多くの機器から機器データを収集し易くなる。
請求項７記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、より多くの機器から機器データを収集し易くなる。
請求項８記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データを収集する作業の効率を向上させることができる。
請求項９記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データを収集する作業の効率を向上させる機能を、コンピュータにより実現できる。
請求項１０記載の発明によれば、ネットワーク上の機器から機器データを収集する場合に、機器の履歴を用いない場合と比較して、機器データを収集する作業の効率を向上させる機能を、コンピュータにより実現できる。

本実施の形態に係る機器データ収集システムの全体構成例を示した図である。 本実施の形態に係る機器データ収集装置のハードウェア構成例を示した図である。 本実施の形態に係る機器データ収集装置の機能構成例を示したブロック図である。 印刷履歴データの一例を示す図である。 機器データの一例を示す図である。 集計データの一例を示す図である。 最適収集タイミングの算出例を説明するための図である。 収集率推定処理の手順の一例を示したフローチャートである。 機器データ収集装置が機器データを収集する処理の手順の一例を示したフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜システム構成＞
まず、本実施の形態に係る機器データ収集システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る機器データ収集システム１の全体構成例を示した図である。図示するように、この機器データ収集システム１では、情報処理装置の一例としての機器データ収集装置１００、印刷機２１０ａ、印刷機２１０ｂ、端末機器２２０ａ、端末機器２２０ｂ、端末機器２２０ｃがネットワーク３００に接続されている。

機器データ収集装置１００は、例えばＰＣ（Personal Computer）であり、ネットワーク３００に接続された機器（図１に示す例では、印刷機２１０ａ、２１０ｂ、端末機器２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃ）から、機器に関するデータ（以下、機器データと称する）を収集する。ここで、機器データは、例えばＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）等のプロトコルを用いて各機器から収集されるデータであり、例えば、機器のＩＰアドレス、機器のメーカー等の情報が含まれている。このような機器データは、一般に、例えば、ネットワークにどのような機器が接続されているかを調査したり、ネットワークにおける通信に異常が発生していないかを調査したりするために収集される。また、通常、ネットワークに接続された起動中（電源ＯＮ）の機器であればどのメーカーの機器からも、機器データを収集することができる。

印刷機２１０ａ、２１０ｂは、用紙等の記録媒体に画像を形成して印刷処理を実行する装置である。印刷機２１０ａ、２１０ｂとしては、プリント機能のみを有するものを用いても良いが、プリント機能に加えて、スキャン機能、コピー機能、ファクシミリ機能等の他の画像処理機能を有するものを用いても良い。以下では、印刷機２１０ａ、２１０ｂを区別する必要がない場合には、印刷機２１０と称する場合がある。

端末機器２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃは、ネットワーク３００に接続された電子機器である。ここで、端末機器２２０ａ〜２２０ｃの中には、ユーザの操作に応じて印刷ジョブを生成して印刷機２１０へ印刷命令を行うものもあれば、印刷ジョブを生成しないものも存在する。印刷ジョブとは、印刷対象となる画像データと印刷処理における設定が記述された制御命令とを含み、印刷機２１０で実行される印刷処理の単位となるデータである。

図１に示す例では、端末機器２２０ａ、２２０ｂは、例えばＰＣであり、印刷ジョブを生成して印刷命令を行う。一方、端末機器２２０ｃは、例えばルータであり、印刷ジョブの生成を行わない。なお、端末機器２２０ａ〜２２０ｃとしては、ＰＣやルータのほか、機器データを有するあらゆる種類の機器を含むものとする。また、以下では、端末機器２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃを区別する必要がない場合には、端末機器２２０と称する場合がある。

ネットワーク３００は、機器データ収集装置１００と印刷機２１０及び端末機器２２０との間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）である。

このような構成において、本実施の形態に係る機器データ収集装置１００は、ネットワーク３００に接続された各機器から機器データを収集するにあたり、事前に印刷機２１０から印刷履歴のデータ（以下、印刷履歴データと称する）を収集する。そして、機器データ収集装置１００は、収集した印刷履歴データから、機器データを収集するのに最適なタイミング（以下、最適収集タイミングと称する）を算出し、算出した最適収集タイミングで各機器から機器データの収集を行う。さらに、機器データ収集装置１００は、印刷履歴データを使って、各機器から収集した機器データの収集状況を把握する。

ここで、印刷履歴データは、端末機器２２０からの印刷命令をもとに実行した印刷処理に関する履歴が示されたデータであり、例えば、印刷命令を行った端末機器２２０の情報や、印刷日時等の印刷命令に関する時刻情報が含まれている。通常、この印刷履歴データは、印刷機のメーカーによって収集できる場合と収集できない場合がある。本実施の形態では、印刷機２１０ａからは印刷履歴データを収集できる一方で、印刷機２１０ｂからは印刷履歴データを収集できないものとして説明する。ただし、印刷履歴データの収集が可能な印刷機２１０は、機器データ収集システム内で１台ではなく複数あっても良い。

なお、図１では、簡単のため、２台の印刷機２１０、３台の端末機器２２０しか示していないが、印刷機２１０及び端末機器２２０の台数は図示の構成に限定されない。
また、以下では、ネットワーク３００に接続されており機器データを有する機器を、収集対象機器と称する場合がある。付言すると、図１の例では、印刷機２１０ａ、２１０ｂ、端末機器２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃが、収集対象機器に該当する。

＜機器データ収集装置のハードウェア構成＞
次に、機器データ収集装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る機器データ収集装置１００のハードウェア構成例を示した図である。図示するように、機器データ収集装置１００は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、記憶手段であるメインメモリ１０２および磁気ディスク装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）１０３とを備える。

ここで、ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種プログラムを実行し、機器データ収集装置１００の各機能を実現する。また、メインメモリ１０２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。磁気ディスク装置１０３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。さらに、機器データ収集装置１００は、外部との通信を行うための通信Ｉ／Ｆ１０４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構１０５と、キーボードやマウス等の入力デバイス１０６とを備える。

＜機器データ収集装置の機能構成＞
次に、機器データ収集装置１００の機能構成について説明する。図３は、本実施の形態に係る機器データ収集装置１００の機能構成例を示したブロック図である。図示するように、機器データ収集装置１００は、印刷履歴データ収集部１１１と、最適収集タイミング算出部１１２と、機器データ収集部１１３と、データ集計部１１４と、収集率推定部１１５と、データ再計算判定部１１６と、データ収集完了通知部１１７とを備える。

印刷履歴データ収集部１１１は、例えばユーザからの操作入力をもとに、印刷機２１０ａに対して印刷履歴データを要求し、印刷機２１０ａから印刷履歴データを収集する。

最適収集タイミング算出部１１２は、印刷履歴データ収集部１１１が収集した印刷履歴データに記録されている印刷日時などの時刻情報をもとに、最適収集タイミングを算出する。この最適収集タイミングは、各収集対象機器から機器データを収集するのに適したタイミングであり、具体的には、ネットワーク３００に接続された収集対象機器のより多くが起動していると想定される時間帯が算出される。例えば、１日を３０分間毎に区切り、区切られた時間帯の中で印刷を実行した端末機器２２０が最も多い時間帯が、最適収集タイミングとして選定される。

機器データ収集部１１３は、最適収集タイミング算出部１１２にて算出された最適収集タイミングで、ネットワーク３００に接続された各収集対象機器から機器データを収集する。

データ集計部１１４は、印刷履歴データ収集部１１１が収集した印刷履歴データと、機器データ収集部１１３が収集した各収集対象機器の機器データとを集計し、集計データを生成する。集計データは、印刷履歴データに含まれる情報と機器データに含まれる情報とが統合されたものである。

収集率推定部１１５は、データ集計部１１４にて生成された集計データをもとに、機器データ収集部１１３が各収集対象機器から収集した機器データの収集状況を把握する。言い換えると、収集率推定部１１５は、印刷履歴データに記録された端末機器２２０と機器データが収集された収集対象機器とにより、即ち、印刷履歴データに記録された端末機器２２０と機器データが収集された収集対象機器との関係により、機器データの収集状況を把握する。

具体的には、収集率推定部１１５は、印刷履歴データに記録された端末機器２２０のうち機器データが収集された端末機器２２０の割合を計算する。そして、収集率推定部１１５は、計算した割合を、ネットワーク３００に接続された全ての収集対象機器のうち機器データを実際に収集できた収集対象機器の割合（以下、収集率と称する）として推定する。収集率推定部１１５が収集率を推定する処理（以下、収集率推定処理と称する）の詳細については、後述する。

データ再計算判定部１１６は、収集率推定部１１５により推定された収集率をもとに、機器データの最適収集タイミングを再計算するか否かを判定する。例えば、収集率が予め定められた閾値を超えている場合、データ再計算判定部１１６は、ある程度の機器から機器データを収集できたため、収集作業が完了したと判定する。一方、例えば、収集率が予め定められた閾値以下の場合、まだ機器データを収集できていない収集対象機器の数が多いため、データ再計算判定部１１６は、必要に応じて他の条件も考慮した上で、最適収集タイミングを再計算することを決定する。

データ収集完了通知部１１７は、データ再計算判定部１１６にて機器データの収集作業が完了したと判定されると、機器データの収集が完了した旨をユーザに通知する。ここで、データ収集完了通知部１１７は、例えば、予め設定された連絡先に機器データの収集が完了した旨のメールを送信したり、予め設定されたユーザ端末の画面上にポップアップを表示したりして、通知を行う。

なお、これらの処理部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。具体的には、ＣＰＵ１０１が、印刷履歴データ収集部１１１、最適収集タイミング算出部１１２、機器データ収集部１１３、データ集計部１１４、収集率推定部１１５、データ再計算判定部１１６、データ収集完了通知部１１７を実現するプログラムを、例えば磁気ディスク装置１０３からメインメモリ１０２に読み込んで実行することにより、これらの処理部が実現される。

ここで、本実施の形態では、印刷履歴データ収集部１１１が、取得手段の一例としての機能を有している。また、機器データ収集部１１３が、収集手段の一例としての機能を有している。さらに、収集率推定部１１５が、把握手段の一例としての機能を有している。そして、最適収集タイミング算出部１１２が、決定手段の一例としての機能を有している。

＜印刷履歴データの説明＞
次に、印刷履歴データ収集部１１１が印刷機２１０から収集する印刷履歴データについて説明する。図４は、印刷履歴データの一例を示す図である。図４に示す例では、印刷機２１０ａから収集された印刷履歴データを示すものとして説明する。

ここで、「プリンタ名」は、印刷履歴データを生成した印刷機２１０ａの名称を示す。「ジョブＩＤ」は、印刷機２１０ａにて印刷ジョブごとに付与されたＩＤを示す。「ホスト名」は、印刷機２１０ａに対して印刷ジョブを送信した端末機器２２０のホスト名を示す。「ユーザ名」は、端末機器２２０で印刷の操作を行ったユーザのユーザ名を示す。「ステータス」は、印刷ジョブの処理状況を示し、例えば「Completed」であれば印刷処理が完了したことを示す。

また、「ＩＰアドレス」は、印刷ジョブを送信した端末機器２２０のＩＰアドレスを示す。「実行日」は、印刷処理が実行された日付を示し、「実行時刻」は、印刷処理が実行された時刻を示す。「白黒／カラー」は、白黒印刷かカラー印刷かを示す。「サイズ」は、印刷の用紙サイズを示す。「ページ数」は、印刷ジョブで印刷指示されたページ数を示す。

例えば、番号「１」の履歴は、ジョブＩＤ「１００１」を示す印刷ジョブに関する履歴である。この印刷ジョブは、ユーザ名「Ｕｓｅｒ１」のユーザの操作によって、ホスト名「ＨｏｓｔＡ」及びＩＰアドレス「１７２．２７．１０１．１」の端末機器２２０から送信されたことが記録されている。また、この印刷ジョブの実行日は「２０１３年４月８日」、実行時刻は「１６時２３分」である。さらに、「カラー印刷」で、用紙サイズは「Ａ４」、「４ページ」の印刷が行われたことが記録されている。

このように、印刷履歴データには、印刷に関する処理の履歴が示されており、過去のものも含めて、印刷機２１０ａに対して印刷ジョブを送信した端末機器２２０が記録されている。付言すると、印刷履歴データは、撤去等されていない限り確実にネットワーク３００上に存在している端末機器２２０を示すデータであると言える。

＜機器データの説明＞
次に、機器データ収集部１１３が各収集対象機器から収集する機器データについて説明する。図５は、機器データの一例を示す図である。

ここで、「ＩＰアドレス」、「機種タイプ」、「ホスト名」、「メーカー」はそれぞれ、収集対象機器のＩＰアドレス、機種タイプ、ホスト名、メーカーを示す。また、「総出力ページ数」は、収集対象機器が印刷機２１０である場合に収集される情報であり、印刷機２１０が出力したページ数の合計を示す。例えば、番号「１」の機器データは、ＩＰアドレスが「１７２．２７．１０１．１」、機種タイプが「ＰＣ」、ホスト名が「ＨｏｓｔＡ」、メーカーが「Ａ社」であることを示している。

このように、機器データには、収集対象機器に関する情報が示されている。ただし、最適収集タイミングの際に起動していない収集対象機器からは機器データを収集できない。また、例えばネットワーク３００上での通信異常など、何らかの異常により機器データを収集できない場合も考えられる。

また、これらの機器データを収集する際には、例えば、収集対象とするＩＰアドレスの範囲をユーザが指定する。そして、機器データ収集部１１３は、指定された範囲内のＩＰアドレスを有する収集対象機器から機器データを収集する。ここで、機器データ収集部１１３は、印刷履歴データに記録されているＩＰアドレスで、ユーザの指定範囲に含まれていないＩＰアドレスがあれば、そのＩＰアドレスを追加して機器データを収集しても良い。
例えば、ユーザがＩＰアドレス「１７２．２７．１０１．１」〜「１７２．２７．１０１．２５５」を指定した場合に、その範囲に含まれていないＩＰアドレス「１７２．２７．２０．５」が印刷履歴データに記録されていたとする。この場合、機器データ収集部１１３は、新たに「１７２．２７．２０．１」〜「１７２．２７．２０．２５５」の範囲を追加して機器データを収集しても良い。

＜集計データの説明＞
次に、印刷履歴データと機器データとを集計した集計データについて説明する。図６は、集計データの一例を示す図である。図６に示す例では、図４の印刷履歴データと図５の機器データとが集計されたものを示している。

ここで、「ＩＰアドレス」、「機種タイプ」、「ホスト名」、「メーカー」、「総出力ページ数」はそれぞれ、機器データから取得された情報である。また、「印刷枚数」は、端末機器２２０にて印刷の指示を行った用紙の枚数であり、印刷履歴データから取得された情報である。付言すると、図６に示す集計データでは、図５に示す機器データの項目に、新たに「印刷枚数」の項目が追加されている。

また、番号「１」〜「８」の機器は、図５に示す機器データの番号「１」〜「８」の機器と同じであり、番号「９」、「１０」の機器は、図４に示す印刷履歴データから取得された情報である。言い換えると、番号「９」、「１０」の機器については機器データを収集できなかったが、印刷履歴データには記録されていたために、機器データの情報に新たに番号「９」、「１０」の情報が追加されて集計データが生成されたと言える。

＜最適収集タイミングの説明＞
次に、最適収集タイミングを算出する手順について説明する。図７は、最適収集タイミングの算出例を説明するための図である。

図７に示す例では、印刷機２１０ａから収集された印刷履歴データに含まれる情報を示している。ここでは、月曜日の業務時間である９時３０分から１９時までの時間を３０分間毎に区切り、それぞれの３０分間で印刷機２１０ａに対して印刷ジョブを送信した端末機器２２０（ＰＣ）の台数を示している。

例えば、１６時〜１６時３０分の時間帯の端末機器２２０の台数は１３台であり、他の時間帯に比べて最も多い。そのため、１６時〜１６時３０分は、印刷機２１０ａにおいて１日（月曜日）の中で最も多くの端末機器２２０から印刷が行われている時間帯と言える。言い換えると、１６時〜１６時３０分は、１日（月曜日）の中で最も多くの端末機器２２０が起動している時間帯と想定される。ここで、本実施の形態では、この印刷履歴データに記録されている端末機器２２０に限らずに、ネットワーク３００上の収集対象機器の全体で考えても、１６時〜１６時３０分の時間帯は、他の時間帯に比べてより多くの収集対象機器が起動している時間帯であると推定する。そして、１６時〜１６時３０分の時間帯が最適収集タイミングとして選定される。

また、次に端末機器２２０の台数が多い時間帯は、１４時３０分〜１５時で１２台、１４時〜１４時３０分で１１台、１０時３０分〜１１時で１０台である。そのため、端末機器２２０の台数が多い順に、月曜日の最適収集タイミングの候補として選定される。
最適収集タイミングとして、１６時〜１６時３０分、１４時３０分〜１５時、１４時〜１４時３０分、１０時３０分〜１１時の４つの時間帯が選定された場合、毎週月曜日のこれらの時間帯に、機器データ収集装置１００がネットワーク３００上の収集対象機器から機器データの収集を行う。
このようにして、最適収集タイミングは、印刷履歴データに記録されている印刷日時等の時刻情報に基づいて算出される。

また、最適収集タイミングのパラメータとして、例えば、１日で機器データの収集を行う最大回数や１回のデータ収集にかける時間を、ユーザが設定することとしても良い。ネットワーク３００上の収集対象機器の数が多い場合、機器データを収集するのに例えば数時間かかる場合もあり、その間、ネットワーク３００への負荷がかかることになる。そのため、最適収集タイミング算出部１１２は、設定されたパラメータに従って最適収集タイミングを算出することにより、ネットワーク３００への負荷が分散される。

＜収集率推定処理の説明＞
次に、収集率推定部１１５による収集率推定処理について、詳細に説明する。図８は、収集率推定処理の手順の一例を示したフローチャートである。

まず、収集率推定部１１５は、印刷履歴データ収集部１１１が収集した印刷履歴データに着目する。そして、収集率推定部１１５は、印刷履歴データに記録されている端末機器２２０のデータから、収集率の推定に不要なデータを除外する（ステップ１０１）。ここで、収集率推定部１１５は、例えば、印刷履歴データの履歴のうち、一定期間（例えば１年間）より前に記録された履歴のデータを除外して、一定期間内に記録されたデータを採用するような処理を行う。

次に、収集率推定部１１５は、ステップ１０１で採用した印刷履歴データに記録されている端末機器２２０のうち、機器データ収集部１１３が最適収集タイミングで実際に機器データを収集できた端末機器２２０の割合を計算する。そして、収集率推定部１１５は、計算した割合を、収集率として推定する（ステップ１０２）。
例えば、印刷履歴データに記録された端末機器２２０が全部で８台あり、その８台のうち、機器データを収集できた端末機器２２０の台数が２台であった場合、収集率は２／８（＝２５％）と推定される。また、例えば、次の最適収集タイミングの時間帯で新たに２台の機器データを収集できた場合には、収集率は４／８（＝５０％）と推定される。

次に、収集率推定部１１５は、予め定められた規則に従って、推定した収集率の妥当性を検証し、収集率の推定に問題がないか否かを判定する（ステップ１０３）。ここで、収集率推定部１１５は、印刷履歴データに記録された端末機器２２０の情報と収集された機器データによる各収集対象機器の情報とを比較して、収集率の妥当性を検証する。例えば、収集率推定部１１５は、機器データを収集した全ての端末機器２２０のうち印刷履歴データに記録された端末機器２２０の割合が予め定められた閾値以下の場合、収集率推定の元データとなる端末機器２２０の台数が少ないため、収集率の推定に問題があると判定する。

ステップ１０３で問題があると判定された場合（ステップ１０３でＮｏ）、収集率推定部１１５は、ステップ１０２で計算した割合の代わりに、機器データのみを用いて別の値を計算して、収集率の推定を行う（ステップ１０４）。
一方、ステップ１０３で問題がないと判定された場合（ステップ１０３でＹｅｓ）、またはステップ１０４の後、収集率推定部１１５は、推定した収集率に決定する（ステップ１０５）。そして、本処理フローは終了する。ステップ１０５で決定された収集率は、後述する図９に示すステップ２０６及びステップ２０８の処理で用いられる。

本実施の形態では、上記のように、収集率推定部１１５が印刷履歴データを用いて収集率の推定を行う。言い換えると、収集率推定部１１５は、ネットワーク３００上に存在している収集対象機器のうち、印刷履歴データに記録されている端末機器２２０に絞り、それらの端末機器２２０の中で機器データが収集された端末機器２２０の割合を計算して、収集率として推定する。

付言すると、本実施の形態では、無作為に機器をサンプリングした場合の割合も全数調査した場合の割合も変わらないという仮定のもと、印刷履歴データに記録された端末機器２２０を対象として収集率を推定する。ただし、例えば印刷履歴データに記録された端末機器２２０の数が少ない場合などは、母集団が偏っていることが考えられる。そのため、ステップ１０３のように、推定した収集率の妥当性が検証される。

ここで、収集率の妥当性を検証する手法としては、上記のステップ１０３に示す例に限られるものではない。例えば、収集率推定部１１５は、収集した機器データに記録された全印刷機２１０の総印刷枚数に対する印刷履歴データに記録された総印刷枚数の割合が、予め定められた閾値以下の場合に、収集率が妥当ではないと判断しても良い。さらに、複数の条件を組み合わせて収集率の妥当性を検証しても良い。

また、ステップ１０４において、収集率推定部１１５は、機器データのみを用いて別の値を計算するが、ここでは、設定中の最適収集タイミングで直近に発見された収集対象機器の数を考慮する。例えば、収集率推定部１１５は、設定中の最適収集タイミングの直近のＴ回（例えば、Ｔ＝２０）で初めて機器データを収集できた新規の収集対象機器の検出台数をカウントする。次に、収集率推定部１１５は、機器データを収集済みの収集対象機器の全台数から新規の検出台数を引く。ここで計算した台数を機器データ収集済みの全台数で割り、収集率として推定する。このように収集率を推定すれば、例えば、新規の検出台数が多い場合には収集率は小さい値になる。一方、新規の検出台数が少ない場合、即ち、設定中の最適収集タイミングで新たに発見される収集対象機器が少ない場合には、収集率は大きい値になる。

＜機器データ収集装置による処理の手順＞
次に、機器データ収集装置１００が機器データを収集する処理の手順について説明する。図９は、機器データ収集装置１００が機器データを収集する処理の手順の一例を示したフローチャートである。

まず、印刷履歴データ収集部１１１は、例えばユーザからの操作入力をもとに、印刷機２１０ａに対して印刷履歴データを要求し、印刷履歴データを収集する（ステップ２０１）。ここで、印刷履歴データ収集部１１１は、印刷履歴データを収集可能な印刷機２１０が印刷機２１０ａの他にも存在すれば、他の印刷機２１０からも印刷履歴データを収集しても良い。次に、最適収集タイミング算出部１１２は、印刷履歴データ収集部１１１が収集した印刷履歴データをもとに、最適収集タイミングを算出する（ステップ２０２）。

機器データ収集部１１３は、最適収集タイミングが来るまで待機する。そして、最適収集タイミングが来ると、機器データ収集部１１３は、ネットワーク３００に接続された各収集対象機器から機器データを収集する（ステップ２０３）。次に、データ集計部１１４は、ステップ２０１で収集された印刷履歴データと、ステップ２０３で収集された各収集対象機器の機器データとを集計し、集計データを生成する（ステップ２０４）。

次に、収集率推定部１１５は、データ集計部１１４が生成した集計データをもとに、図８に示す収集率推定処理を実行し、収集率を推定する（ステップ２０５）。次に、データ再計算判定部１１６は、収集率推定部１１５が推定した収集率が、予め定められた第１の閾値（＝Ｘ、例えばＸ＝８０％）を超えているか否かを判定する（ステップ２０６）。収集率が第１の閾値Ｘを超えていると判定された場合（ステップ２０６でＹｅｓ）、目標とする数の収集対象機器から機器データが取得できたとして、データ再計算判定部１１６は、機器データの収集が完了したと判定する。そして、データ再計算判定部１１６は、完了通知を行うようにデータ収集完了通知部１１７に指示を行い、データ収集完了通知部１１７は、データ収集の完了通知を行う（ステップ２０７）。そして、本処理フローは終了する。

また、ステップ２０６において、収集率が第１の閾値Ｘ以下であると判定された場合（ステップ２０６でＮｏ）、データ再計算判定部１１６は、最適収集タイミングを再計算するか否かを判定する。ここで、まず、データ再計算判定部１１６は、収集率が予め定められた第２の閾値（＝Ｙ、ＹはＸより小さく、例えばＹ＝４０％）を超えているか否かを判定する（ステップ２０８）。

収集率が第２の閾値Ｙを超えていると判定された場合（ステップ２０８でＹｅｓ）、次に、データ再計算判定部１１６は、設定中の最適収集タイミングで直近のＫ回（例えば、Ｋ＝２０）で初めて機器データを収集できた新規の収集対象機器の検出台数が予め定められた台数（＝Ｚ台、例えばＺ＝２）以下であるか否かを判定する（ステップ２０９）。新規の検出台数がＺ台以下であると判定された場合（ステップ２０９でＹｅｓ）、収集率は一定以上の値を示しており（第２の閾値Ｙを超えており）、さらに新しい機器が検出されなくなってきたと言える。即ち、設定中の最適収集タイミングでは、機器データの収集が収束していると考えられる。

そこで、データ再計算判定部１１６は、ステップ２０１で収集された印刷履歴データに記録された端末機器２２０のうちまだ機器データを収集できていない端末機器２２０の時刻情報を用いて、最適収集タイミングを再計算することを決定する。そして、データ再計算判定部１１６は、再計算するように最適収集タイミング算出部１１２に指示する（ステップ２１０）。ステップ２１０の後、ステップ２０２へ移行し、最適収集タイミング算出部１１２により最適収集タイミングの再計算が行われる。このように再計算することで、機器データを収集できていない端末機器２２０を母集団とした最適収集タイミングが計算される。

一方、ステップ２０８において否定の判断（Ｎｏ）がされた場合、またはステップ２０９で否定の判断（Ｎｏ）がされた場合、データ再計算判定部１１６は、ステップ２０２で最適収集タイミングを算出してから予め定められた日数（＝Ｎ日、例えばＮ＝１４）が経過したか否かを判定する（ステップ２１１）。まだＮ日経過していないと判定された場合（ステップ２１１でＮｏ）、最適収集タイミングを計算してまだ日が浅いと言える。そのため、次の最適収集タイミング（即ち、設定中の最適収集タイミングにおける次の時間帯）まで待機することとして、ステップ２０３へ移行する。この場合、次の最適収集タイミングが来ると、機器データ収集部１１３は機器データの収集を行う。

一方、ステップ２１１で肯定の判断（Ｙｅｓ）がされた場合、最適収集タイミングを計算してからしばらくの期間が経っていると言える。そこで、データ再計算判定部１１６は、新たな印刷履歴データにより最適収集タイミングを再計算するように、最適収集タイミング算出部１１２に指示する（ステップ２１２）。そして、ステップ２０１へ移行する。この場合、印刷履歴データ収集部１１１にて新たに収集された印刷履歴データを用いて、最適収集タイミングの再計算が行われる。

以上説明したように、本実施の形態において、機器データ収集装置１００は、印刷履歴データを用いて最適収集タイミングを算出する。また、機器データ収集装置１００は、印刷履歴データを用いて収集率を推定し、推定した収集率をもとに、機器データの収集が完了したか否かの判定や最適収集タイミングを再計算するか否かの判定を行う。このように、印刷履歴データを用いることで、起動中の機器が多いと想定されるタイミングにて機器データの収集が行われる。また、印刷履歴データを用いない場合に比べ、収集率を推定することにより機器データの収集状況がより簡易に把握されることとなる。

また、本実施の形態では、最適収集タイミングの計算や収集率の推定に印刷機２１０の印刷履歴データを用いることとしたが、このような構成に限定されるものではない。ネットワーク上の収集対象機器が記録されている履歴であればどのようなものを用いても良く、例えば、ネットワーク３００に接続されたサーバで他の端末機器２２０からのアクセスログを記憶するものがあれば、そのアクセスログを用いても良い。この場合、アクセスログに記録された端末機器２２０の情報をもとに、最適収集タイミングの計算や収集率の推定が行われる。

また、本発明の実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。

なお、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態には限定されない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく様々に変更したり代替態様を採用したりすることが可能なことは、当業者に明らかである。

１…機器データ収集システム、１００…機器データ収集装置、１１１…印刷履歴データ収集部、１１２…最適収集タイミング算出部、１１３…機器データ収集部、１１４…データ集計部、１１５…収集率推定部、１１６…データ再計算判定部、１１７…データ収集完了通知部、２１０，２１０ａ，２１０ｂ…印刷機、２２０，２２０ａ，２２０ｂ，２２０ｃ…端末機器、３００…ネットワーク

Claims (10)

1. ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する取得手段と、
   前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する収集手段と、
   取得した前記履歴にある機器と前記収集手段が機器データを収集した機器とにより、当該収集手段が前記ネットワークに接続された各機器から収集した機器データの収集状況を把握する把握手段と
   を備える情報処理装置。
2. 取得した前記履歴には前記命令に関する時刻情報が含まれており、当該時刻情報を用いて、前記収集手段が前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する決定手段をさらに備えること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記把握手段は、取得した前記履歴にある機器のうち前記収集手段が機器データを収集した機器の割合を、前記ネットワークに接続され機器データを有する全ての機器のうち当該収集手段が機器データを収集した機器の割合を示す収集率として推定すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記把握手段は、取得した前記履歴にある機器の情報と前記収集手段が収集した機器データによる各機器の情報とを比較して、推定した前記収集率の妥当性を判断すること
   を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記取得手段は、前記履歴として、前記印刷機が印刷命令をもとに実行した印刷処理に関する履歴を取得し、
   前記把握手段は、前記収集手段が収集した機器データに記録された各機器の総印刷枚数に対する前記履歴の総印刷枚数の割合の大きさに応じて、当該履歴にある機器のうち当該収集手段が機器データを収集した機器の割合とは異なる値を前記収集率として推定すること
   を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 取得した前記履歴には前記命令に関する時刻情報が含まれており、当該時刻情報を用いて、前記収集手段が前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する決定手段をさらに備え、
   前記収集手段は、決定された前記タイミング毎に、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集し、
   前記決定手段は、推定された前記収集率の大きさに応じて、決定した前記タイミングを変更すること
   を特徴とする請求項３乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記決定手段は、推定された前記収集率が予め定められた閾値を超えており、かつ直近の予め定められた回数の前記タイミングにて初めて機器データが収集された機器の台数が予め定められた台数より少ない場合、前記履歴にある機器のうちまだ機器データが収集されていない機器についての時刻情報を用いて、決定した当該タイミングを変更すること
   を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴であって当該命令に関する時刻情報を含む履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する取得手段と、
   取得した前記履歴の時刻情報を用いて、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する決定手段と、
   決定された前記タイミングに、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する収集手段と、
   を備える情報処理装置。
9. コンピュータに、
   ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する機能と、
   前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する機能と、
   取得した前記履歴にある機器と機器データが収集された機器とにより、前記ネットワークに接続された各機器から収集された機器データの収集状況を把握する機能と
   を実現させるためのプログラム。
10. コンピュータに、
    ネットワークを介して印刷機に対して命令を実行した機器の履歴であって当該命令に関する時刻情報を含む履歴を、当該ネットワークを介して当該印刷機から取得する機能と、
    取得した前記履歴の時刻情報を用いて、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集するタイミングを決定する機能と、
    決定された前記タイミングに、前記ネットワークに接続された各機器から機器データを収集する機能と
    を実現させるためのプログラム。

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