JP2017174325A - 情報処理装置、画像形成装置、及び情報処理方法 - Google Patents
情報処理装置、画像形成装置、及び情報処理方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】ユーザーが知識をもつ分野を推測する情報処理装置を提供する。
【解決手段】
カテゴリー設定部１００は、知識情報が保存されている場所に対してカテゴリーを設定する。アクセス情報取得部１１０は、カテゴリー設定部１００によりカテゴリーが設定されている知識情報にユーザーがアクセスした際のアクセス情報２２０を取得する。カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセス情報取得部１１０により取得されたアクセス情報２２０により、ユーザー毎にカテゴリーとの関連度値を算出する。ユーザー知識分野推測部１３０は、カテゴリー関連度値算出部１２０により算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測する。
【選択図】図３
【解決手段】
カテゴリー設定部１００は、知識情報が保存されている場所に対してカテゴリーを設定する。アクセス情報取得部１１０は、カテゴリー設定部１００によりカテゴリーが設定されている知識情報にユーザーがアクセスした際のアクセス情報２２０を取得する。カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセス情報取得部１１０により取得されたアクセス情報２２０により、ユーザー毎にカテゴリーとの関連度値を算出する。ユーザー知識分野推測部１３０は、カテゴリー関連度値算出部１２０により算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測する。
【選択図】図３
Description
本発明は、情報処理装置、画像形成装置、及び情報処理方法に係り、特に知識情報へのアクセスについての情報を取得する情報処理装置、画像形成装置、及び情報処理方法に関する。
従来から、文書や画像を印刷可能な複合機（Multifunctional Peripheral, MFP）やプリンター等の画像形成装置が存在する。
また、これらの画像形成装置を使用する企業では、業務の効率化を行うための手法が求められている。
また、これらの画像形成装置を使用する企業では、業務の効率化を行うための手法が求められている。
特許文献１を参照すると、業務の専門家でなくてもナレッジ（知識）を自動で体系化して整理するナレッジ体系作成装置が記載されている。この装置では、ソフトウェア開発のような業務と作業名とをリストアップした辞書を作成しておき、メールやファイルサーバー、スケジューラーのアクセス履歴、ファイルの内容から取得できる情報として、辞書で抽出したキーワード、目的格などの解析結果を用い、自動的に知識を体系化する。
しかしながら、特許文献１の技術は、企業のナレッジ体系を作成することが可能であるものの、企業等で各従業員がどのような知識を持つかについて把握することはできなかった。
すなわち、特許文献１の技術は、従業員が持つ知識の分布を分析したり、特定の分野に詳しいのは誰かを知ったりする、といった用途には用いることができなかった。
すなわち、特許文献１の技術は、従業員が持つ知識の分布を分析したり、特定の分野に詳しいのは誰かを知ったりする、といった用途には用いることができなかった。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであって、上述の問題点を解消する画像形成装置を提供することを課題とする。
本発明の情報処理装置は、知識情報が保存されている場所に対してカテゴリーを設定するカテゴリー設定部と、前記カテゴリー設定部により前記カテゴリーが設定されている前記知識情報にユーザーがアクセスした際のアクセス情報を取得するアクセス情報取得部と、前記アクセス情報取得部により取得された前記アクセス情報により、前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの関連度値を算出するカテゴリー関連度値算出部と、前記カテゴリー関連度値算出部により算出された前記関連度値に対応して、前記ユーザー毎に知識を持つ分野を推測するユーザー知識分野推測部とを備えることを特徴とする。
本発明の情報処理装置は、前記アクセス情報取得部が取得する前記アクセス情報は、前記知識情報へのアクセス日時、アクセスした前記場所、及び前記ユーザーによるアクセス内容を含むことを特徴とする。
本発明の情報処理装置は、前記カテゴリー関連度値算出部は、前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの前記関連度値を算出する際、より関連性の高い前記カテゴリーの前記関連度値が高くなるように、前記アクセス内容によって加算する値を変化させることを特徴とする。
本発明の画像形成装置は、前記情報処理装置を備えたことを特徴とする。
本発明の情報処理方法は、情報処理装置により実行される情報処理方法であって、前記情報処理装置は、知識情報が保存されている場所に対してカテゴリーを設定し、前記カテゴリーが設定されている前記知識情報にユーザーがアクセスした際のアクセス情報を取得し、取得された前記アクセス情報により、前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの関連度値を算出し、算出された前記関連度値に対応して、前記ユーザー毎に知識を持つ分野を推測することを特徴とする。
本発明の情報処理装置は、前記アクセス情報取得部が取得する前記アクセス情報は、前記知識情報へのアクセス日時、アクセスした前記場所、及び前記ユーザーによるアクセス内容を含むことを特徴とする。
本発明の情報処理装置は、前記カテゴリー関連度値算出部は、前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの前記関連度値を算出する際、より関連性の高い前記カテゴリーの前記関連度値が高くなるように、前記アクセス内容によって加算する値を変化させることを特徴とする。
本発明の画像形成装置は、前記情報処理装置を備えたことを特徴とする。
本発明の情報処理方法は、情報処理装置により実行される情報処理方法であって、前記情報処理装置は、知識情報が保存されている場所に対してカテゴリーを設定し、前記カテゴリーが設定されている前記知識情報にユーザーがアクセスした際のアクセス情報を取得し、取得された前記アクセス情報により、前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの関連度値を算出し、算出された前記関連度値に対応して、前記ユーザー毎に知識を持つ分野を推測することを特徴とする。
本発明によれば、知識情報が保存されている場所にカテゴリーを設定し、この場所へのアクセス情報により、ユーザー毎に関連度値を算出し、算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測することで、各ユーザーがどのような知識を持つかを把握可能な情報所為装置を提供することができる。
＜実施の形態＞
〔情報処理システムＸのシステム構成〕
まず、図１を参照して、本発明の実施の形態に係る情報処理システムＸのシステム構成について説明する。
情報処理システムＸは、画像形成装置１と複数の端末３とが、ネットワーク５を介してサーバー２に接続されて構成される。
画像形成装置１は、ＭＦＰやプリンター等である。各画像形成装置１は、サーバー２に予め登録されていてもよい。また、この画像形成装置１は、端末３からアクセス可能である。
サーバー２は、汎用機やＰＣ（Personal Computer）等の本実施形態に係る情報処理装置の一例である。サーバー２は、例えば、ファイルサーバーとしての機能を備えている。サーバー２は、本実施形態の知識情報の例である文書等のファイルを格納している。サーバー２は、端末３からのアクセスを監視して、後述するように、ユーザー毎の知識分野の把握を行う。
端末３は、ＰＣ等の端末である。端末３は、ネットワーク５を介して、サーバー２へアクセスする。
ネットワーク５は、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット（登録商標）や携帯電話網等のＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークである。
〔情報処理システムＸのシステム構成〕
まず、図１を参照して、本発明の実施の形態に係る情報処理システムＸのシステム構成について説明する。
情報処理システムＸは、画像形成装置１と複数の端末３とが、ネットワーク５を介してサーバー２に接続されて構成される。
画像形成装置１は、ＭＦＰやプリンター等である。各画像形成装置１は、サーバー２に予め登録されていてもよい。また、この画像形成装置１は、端末３からアクセス可能である。
サーバー２は、汎用機やＰＣ（Personal Computer）等の本実施形態に係る情報処理装置の一例である。サーバー２は、例えば、ファイルサーバーとしての機能を備えている。サーバー２は、本実施形態の知識情報の例である文書等のファイルを格納している。サーバー２は、端末３からのアクセスを監視して、後述するように、ユーザー毎の知識分野の把握を行う。
端末３は、ＰＣ等の端末である。端末３は、ネットワーク５を介して、サーバー２へアクセスする。
ネットワーク５は、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット（登録商標）や携帯電話網等のＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークである。
なお、情報処理システムＸは、画像形成装置１を管理する管理サーバー、管理される画像形成装置１の構成を管理する構成サーバー、画像形成装置１の保守を行う保守サーバー等を含んでいてもよい。
また、ユーザーは、端末３で作成したファイルをサーバー２内に保存したり、保存されたファイルを端末３に読み出したり、画像形成装置１で印刷したり、ファクシミリ送信したりすることも可能である。
また、ユーザーは、端末３で作成したファイルをサーバー２内に保存したり、保存されたファイルを端末３に読み出したり、画像形成装置１で印刷したり、ファクシミリ送信したりすることも可能である。
〔サーバー２の全体構成〕
次に、図２を参照して、図１に示すサーバー２の全体構成について説明する。
サーバー２は、制御部１０、ネットワーク送受信部１５、入力部１６、表示部１７、及び記憶部１９等が、制御部１０に共通のバス、各種インターフェイス等で接続されている。各部は、制御部１０によって動作制御される。
次に、図２を参照して、図１に示すサーバー２の全体構成について説明する。
サーバー２は、制御部１０、ネットワーク送受信部１５、入力部１６、表示部１７、及び記憶部１９等が、制御部１０に共通のバス、各種インターフェイス等で接続されている。各部は、制御部１０によって動作制御される。
制御部１０は、ＧＰＰ（General Purpose Processor）、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Processor、特定用途向けプロセッサー）等の情報処理手段である。
制御部１０は、記憶部１９のＲＯＭやＨＤＤに記憶されている制御プログラムを読み出して、この制御プログラムをＲＡＭに展開させて実行することで、後述する機能ブロックの各手段として動作させられる。また、制御部１０は、図示しない外部の端末や入力部１６から入力された所定の指示情報に応じて、装置全体の制御を行う。
制御部１０は、記憶部１９のＲＯＭやＨＤＤに記憶されている制御プログラムを読み出して、この制御プログラムをＲＡＭに展開させて実行することで、後述する機能ブロックの各手段として動作させられる。また、制御部１０は、図示しない外部の端末や入力部１６から入力された所定の指示情報に応じて、装置全体の制御を行う。
ネットワーク送受信部１５は、ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、ＷＡＮ、携帯電話網等のネットワーク５に接続するためのＬＡＮボードや無線送受信機等を含むネットワーク接続手段である。
入力部１６は、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、物理ボタン、タッチパネル等である。入力部１６は、ユーザーによるサーバー２への指示、画像形成装置１の各種ジョブの指示等を取得する。
表示部１７は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイパネル等である。表示部１７は、ユーザーの知識を持つ分野について推測した際の情報を表示可能である。
記憶部１９は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の半導体メモリーやＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の一時的でない記録媒体である。
記憶部１９のＲＡＭは、省電力状態であっても、セルフリフレッシュ等の機能により、記憶内容が保持されていてもよい。
記憶部１９のＲＯＭやＨＤＤにはサーバー２の動作制御を行うための制御プログラムが記憶されている。
記憶部１９のＲＡＭは、省電力状態であっても、セルフリフレッシュ等の機能により、記憶内容が保持されていてもよい。
記憶部１９のＲＯＭやＨＤＤにはサーバー２の動作制御を行うための制御プログラムが記憶されている。
なお、サーバー２において、制御部１０は、ＧＰＵ内蔵ＣＰＵ等やチップ・オン・モジュールパッケージのように、一体的に形成されていてもよい。
また、制御部１０は、ＲＡＭやＲＯＭやフラッシュメモリー等を内蔵していてもよい。
また、サーバー２は、入力部１６及び表示部１７を備えなくてもよい。この場合は、管理者等が、端末３等から、ネットワーク５を介して各種設定を行ったり、ユーザーの知識を持つ分野を推測した際の情報を取得したりすることが可能である。
また、制御部１０は、ＲＡＭやＲＯＭやフラッシュメモリー等を内蔵していてもよい。
また、サーバー２は、入力部１６及び表示部１７を備えなくてもよい。この場合は、管理者等が、端末３等から、ネットワーク５を介して各種設定を行ったり、ユーザーの知識を持つ分野を推測した際の情報を取得したりすることが可能である。
〔サーバー２の制御構成〕
ここで、図３を参照し、サーバー２の詳細な制御構成について説明する。
サーバー２の制御部１０は、カテゴリー設定部１００、アクセス情報取得部１１０、カテゴリー関連度値算出部１２０、及びユーザー知識分野推測部１３０を含んでいる。
記憶部１９は、文書ファイルエリア２００、カテゴリー設定情報２１０、アクセス情報２２０、アクセス内容重み付けテーブル２３０、カテゴリー関連度値テーブル２４０、及びユーザー情報２５０を記憶している。
ここで、図３を参照し、サーバー２の詳細な制御構成について説明する。
サーバー２の制御部１０は、カテゴリー設定部１００、アクセス情報取得部１１０、カテゴリー関連度値算出部１２０、及びユーザー知識分野推測部１３０を含んでいる。
記憶部１９は、文書ファイルエリア２００、カテゴリー設定情報２１０、アクセス情報２２０、アクセス内容重み付けテーブル２３０、カテゴリー関連度値テーブル２４０、及びユーザー情報２５０を記憶している。
カテゴリー設定部１００は、ファイルが保存されている場所に対してカテゴリーを設定する。この際、カテゴリー設定部１００は、ユーザーがファイルにアクセスする、後述の文書ファイルエリア２００を監視するための複数の「場所」に、それぞれ異なるカテゴリーを設定可能である。この「場所」は、ファイルサーバーやファイル管理Ｗｅｂサイト内等で、ファイルが保存されている記憶媒体内のエリア等を示す。より具体的に、この「場所」は、例えば、ユーザーがファイルをアップロード可能な特定のフォルダー（folder）やディレクトリー（directory）、パーティション、仮想ハードディスクファイル上のパス、データベース上のエントリー等であってもよい。また、カテゴリー設定部１００は、このカテゴリーを設定する「場所」として、ファイルシステム上のアドレスやＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）等により、階層構造上の特定範囲を示すパス名等で、複数指定することが可能である。なお、「場所」は、ユーザーがファイルサーバーとしてサーバー２にアクセスする際のアドレス指定子とは異なっていても、シンボリックリンク等で指定されていても、データベースへアクセスするコマンド等で指定されていてもよい。以下、これらの「場所」を単に「フォルダー」という。
なお、本実施形態において、「ファイル」とは、単なる記憶部１９のファイルシステム上のデータ単位としてのファイルだけではなく、特定のウェブサイトやデータベース上のエントリー等のリソース(resource)、コンテンツ（content(s)）等も含まれる。
なお、本実施形態において、「ファイル」とは、単なる記憶部１９のファイルシステム上のデータ単位としてのファイルだけではなく、特定のウェブサイトやデータベース上のエントリー等のリソース(resource)、コンテンツ（content(s)）等も含まれる。
アクセス情報取得部１１０は、カテゴリー設定部１００によりカテゴリーが設定されているファイルにユーザーがアクセスした際のアクセス情報２２０を取得する。このアクセス情報２２０については後述する。
カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセス情報取得部１１０により取得されたアクセス情報２２０により、ユーザー毎に各カテゴリーとの関連度値を算出する。また、カテゴリー関連度値算出部１２０は、ユーザー毎にカテゴリーとの関連度値を算出する際、より関連性の高いカテゴリーの関連度値が高くなるように、ユーザーのファイルへのアクセス内容によって加算する値を変化させてもよい。
ユーザー知識分野推測部１３０は、カテゴリー関連度値算出部１２０により算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測する。また、ユーザー知識分野推測部１３０は、各ユーザーについて、各カテゴリーの関連度値が大きいとそのカテゴリーの知識が多いという仮説（モデル）に基づいて分析して推測する。
図４も参照して、記憶部１９に格納されたデータの詳細について説明する。
文書ファイルエリア２００は、ユーザーが端末３からサーバー２へ、ファイルサーバーとしてアクセス可能に共有されている記憶領域（エリア）である。
図４（ａ）の例に示すように、文書ファイルエリア２００には、例えば、階層構造のフォルダー内にファイルが保存されている。
文書ファイルエリア２００は、ユーザーが端末３からサーバー２へ、ファイルサーバーとしてアクセス可能に共有されている記憶領域（エリア）である。
図４（ａ）の例に示すように、文書ファイルエリア２００には、例えば、階層構造のフォルダー内にファイルが保存されている。
また、カテゴリー設定情報２１０は、文書ファイルエリア２００に対して、カテゴリー設定部１００により設定されたカテゴリーに関するデータである。
また、図４（ｂ）の例に示すように、カテゴリー設定情報２１０は、分類カテゴリーテーブル２１０ａとフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂとを含んでいる。
また、図４（ｂ）の例に示すように、カテゴリー設定情報２１０は、分類カテゴリーテーブル２１０ａとフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂとを含んでいる。
分類カテゴリーテーブル２１０ａは、ユーザーが知識を持つ分野を推測するためのカテゴリーの分類の一覧を示すテーブルである。
分類カテゴリーテーブル２１０ａは、カテゴリーＩＤと、カテゴリーの分類とを含む。このカテゴリーＩＤは、カテゴリー設定部１００が自動的に生成して割り当てても、管理者等が割り当ててもよい。
また、カテゴリーの分類は、ユーザー知識分野推測部１３０が分析の仮説に対応した分類を、先にサーバー２の管理者等により設定しておく。各カテゴリーは、下記で説明するように、一つのフォルダーに複数割り当てることもできるので、プロジェクト名や技術分野等の複数の系統であってもよく、また各カテゴリーが排他的でなくてもよい。また、カテゴリーの分類としては、例えば、ネットワーク、ＯＳ（Operating System）の種類、プロジェクト名、アーキテクチャー、技術、営業といった、各種の企業の仕事（business）に関連する分野についての分類を設定可能である。
分類カテゴリーテーブル２１０ａは、カテゴリーＩＤと、カテゴリーの分類とを含む。このカテゴリーＩＤは、カテゴリー設定部１００が自動的に生成して割り当てても、管理者等が割り当ててもよい。
また、カテゴリーの分類は、ユーザー知識分野推測部１３０が分析の仮説に対応した分類を、先にサーバー２の管理者等により設定しておく。各カテゴリーは、下記で説明するように、一つのフォルダーに複数割り当てることもできるので、プロジェクト名や技術分野等の複数の系統であってもよく、また各カテゴリーが排他的でなくてもよい。また、カテゴリーの分類としては、例えば、ネットワーク、ＯＳ（Operating System）の種類、プロジェクト名、アーキテクチャー、技術、営業といった、各種の企業の仕事（business）に関連する分野についての分類を設定可能である。
フォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂは、ファイルの場所に対してカテゴリーを設定するテーブルである。
フォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂは、フォルダーを示す場所と、割り当てられているカテゴリーとを含む。このフォルダーを示す場所は、上述したように、ファイルが配置された場所であり、カテゴリー設定部１００により設定されたパス名等で指定されてもよい。また、割り当てられているカテゴリーは、分類カテゴリーテーブル２１０ａの分類カテゴリーＩＤを一つから複数含んでいる。この際、一つのフォルダーに複数のカテゴリーを割り当てることも可能である。また、階層の配下のフォルダーについては、階層の上のフォルダーに設定されたカテゴリーを継承するように設定可能である。これにより、管理者等がフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂを設定する際に、必ずしも全てのフォルダーに対してカテゴリーを設定しなくてもよくなり、設定の手間を軽減でき、フォルダーの構成の変化にも対応できる。
フォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂは、フォルダーを示す場所と、割り当てられているカテゴリーとを含む。このフォルダーを示す場所は、上述したように、ファイルが配置された場所であり、カテゴリー設定部１００により設定されたパス名等で指定されてもよい。また、割り当てられているカテゴリーは、分類カテゴリーテーブル２１０ａの分類カテゴリーＩＤを一つから複数含んでいる。この際、一つのフォルダーに複数のカテゴリーを割り当てることも可能である。また、階層の配下のフォルダーについては、階層の上のフォルダーに設定されたカテゴリーを継承するように設定可能である。これにより、管理者等がフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂを設定する際に、必ずしも全てのフォルダーに対してカテゴリーを設定しなくてもよくなり、設定の手間を軽減でき、フォルダーの構成の変化にも対応できる。
アクセス情報２２０は、ユーザーのファイルのアクセスの内容についての情報である。アクセス情報２２０は、例えば、ファイルへのアクセス日時、アクセスした場所、及びユーザーによるアクセス内容を含んでいる。
図４（ｃ）の例に示すように、アクセス情報２２０のファイルへのアクセス日時は、年月日についてのデータを含んでいる。なお、アクセス日時は、これに加えて時分秒単位のデータを含んでいてもよい。また、アクセスした場所は、上述のフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂに設定されたフォルダーの場所と、これに加えて、ＵＲＬエンコードの文字列等を含んでいてもよい。また、アクセスしたユーザーＩＤは、下記で説明するユーザー情報２５０に含まれるユーザーのユーザーＩＤである。
図４（ｃ）の例に示すように、アクセス情報２２０のファイルへのアクセス日時は、年月日についてのデータを含んでいる。なお、アクセス日時は、これに加えて時分秒単位のデータを含んでいてもよい。また、アクセスした場所は、上述のフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂに設定されたフォルダーの場所と、これに加えて、ＵＲＬエンコードの文字列等を含んでいてもよい。また、アクセスしたユーザーＩＤは、下記で説明するユーザー情報２５０に含まれるユーザーのユーザーＩＤである。
アクセス内容重み付けテーブル２３０は、カテゴリー関連度値算出部１２０が関連度値を算出する際に参照するテーブルである。
図４（ｄ）の例に示すように、アクセス内容重み付けテーブル２３０は、例えば、ユーザーによるファイルへの操作と、操作内容によって加算する値とを含んでいる。この加算する値は、例えば、アップロードで＋５、作成で＋５、更新で＋３、開くで＋１、削除で＋２といったように、担当者である可能性が高い操作に対して大きい値が設定され、各カテゴリーへ加算される。これは、例えば、あるフォルダーに新しい文書を作成することは、ファイルを開くことに比べて、その分野の担当者である可能性が高いためである。
図４（ｄ）の例に示すように、アクセス内容重み付けテーブル２３０は、例えば、ユーザーによるファイルへの操作と、操作内容によって加算する値とを含んでいる。この加算する値は、例えば、アップロードで＋５、作成で＋５、更新で＋３、開くで＋１、削除で＋２といったように、担当者である可能性が高い操作に対して大きい値が設定され、各カテゴリーへ加算される。これは、例えば、あるフォルダーに新しい文書を作成することは、ファイルを開くことに比べて、その分野の担当者である可能性が高いためである。
カテゴリー関連度値テーブル２４０は、各ユーザーＩＤについて、カテゴリー関連度値算出部１２０が算出した関連度値を含むテーブルである。すなわち、カテゴリー関連度値テーブル２４０は、各ユーザーＩＤに対する関連度値と下記の値を含むテーブル群として構成される。
図４（ｅ）は、カテゴリー関連度値テーブル２４０のユーザーＩＤ「Ｕｓｅｒ−１２３４Ａ」についてのテーブルの例を示している。この例では、知識を持つカテゴリー（分類カテゴリーＩＤ）毎に、関連度値、当該カテゴリーＩＤが設定されたフォルダーへの初回アクセス日時及び最終アクセス日時を含んでいる。
図４（ｅ）は、カテゴリー関連度値テーブル２４０のユーザーＩＤ「Ｕｓｅｒ−１２３４Ａ」についてのテーブルの例を示している。この例では、知識を持つカテゴリー（分類カテゴリーＩＤ）毎に、関連度値、当該カテゴリーＩＤが設定されたフォルダーへの初回アクセス日時及び最終アクセス日時を含んでいる。
ユーザー情報２５０は、各ユーザーのユーザーＩＤとパスワード等を含む認証情報である。ユーザー情報２５０は、サーバー２にアクセスするログイン時等に、制御部１０に参照される。また、ユーザー情報２５０として、ユーザーを特定する情報であれば、他の情報も使用可能である。たとえば、ユーザー情報２５０として、端末３のＯＳやソフトウェアインストール時のユーザー情報２５０、ｃｏｏｋｉｅ、セッションの情報等も用いることが可能である。
ここで、サーバー２は、記憶部１９に記憶されたＯＳ（Operating System）、上述の各機能を実現するプログラム本体、ＳＱＬサーバー、ＷＷＷ（World Wide Web）のウェブサーバー、サーバー用のＡＳＰ（Active Server Page）、ＰＨＰ（Hypertext Preprocessor）、サーブレット（Servlet）、ＣＧＩ（Common Gateway Interface）等を含む制御プログラムを、制御部１０が実行することで、カテゴリー設定部１００、アクセス情報取得部１１０、カテゴリー関連度値算出部１２０、及びユーザー知識分野推測部１３０として機能させられる。
なお、サーバー２は、複数のサーバー（クラスター）、ルーター、スイッチ等とから構成されていてもよい。また、この場合、各部の構成は、複数のサーバーのいずれかに対応付けられていてもよい。また、ユーザーやグループの種類等に対応して、複数のサーバーを用いるような構成であってもよい。また、この複数のサーバーは、別々の場所に設置され、ネットワーク５で接続されていてもよいし、仮想化等で一つの物理的な装置内で実行されていてもよい。
また、上述の画像形成装置１及びサーバー２の各部は、本発明の情報処理方法を実現するハードウェア資源となる。
なお、サーバー２は、複数のサーバー（クラスター）、ルーター、スイッチ等とから構成されていてもよい。また、この場合、各部の構成は、複数のサーバーのいずれかに対応付けられていてもよい。また、ユーザーやグループの種類等に対応して、複数のサーバーを用いるような構成であってもよい。また、この複数のサーバーは、別々の場所に設置され、ネットワーク５で接続されていてもよいし、仮想化等で一つの物理的な装置内で実行されていてもよい。
また、上述の画像形成装置１及びサーバー２の各部は、本発明の情報処理方法を実現するハードウェア資源となる。
〔サーバー２によるユーザー知識分野把握処理〕
次に、図５〜図６を参照して、本発明の実施の形態に係サーバー２によるユーザー知識分野把握処理の説明を行う。
本実施形態のユーザー知識分野把握処理では、あらかじめ知識分野のカテゴリーをファイルが配置されたフォルダー等の場所に対して設定しておき、ユーザーがリソースへアクセスすると、そのアクセス情報２２０を用いて、カテゴリー関連度値テーブル２４０が作成、更新される。このカテゴリー関連度値テーブル２４０を基に、ユーザーが知識を持つ分野が把握される。
本実施形態のユーザー知識分野把握処理は、主に制御部１０が、記憶部１９に記憶されたプログラムを、各部と協働し、ハードウェア資源を用いて実行する。
以下で、図５のフローチャートを参照して、ユーザー知識分野把握処理の詳細をステップ毎に説明する。
次に、図５〜図６を参照して、本発明の実施の形態に係サーバー２によるユーザー知識分野把握処理の説明を行う。
本実施形態のユーザー知識分野把握処理では、あらかじめ知識分野のカテゴリーをファイルが配置されたフォルダー等の場所に対して設定しておき、ユーザーがリソースへアクセスすると、そのアクセス情報２２０を用いて、カテゴリー関連度値テーブル２４０が作成、更新される。このカテゴリー関連度値テーブル２４０を基に、ユーザーが知識を持つ分野が把握される。
本実施形態のユーザー知識分野把握処理は、主に制御部１０が、記憶部１９に記憶されたプログラムを、各部と協働し、ハードウェア資源を用いて実行する。
以下で、図５のフローチャートを参照して、ユーザー知識分野把握処理の詳細をステップ毎に説明する。
（ステップＳ１０１）
まず、カテゴリー設定部１００が、カテゴリー設定処理を行う。
カテゴリー設定部１００は、ファイルが配置されているフォルダー等の場所に対してカテゴリーを設定する。
たとえば、カテゴリー設定部１００は、入力部１６や端末３から取得したサーバー２の管理者等の指示により、カテゴリー設定情報２１０を作成や変更することで、このカテゴリーの設定を行う。この際に、カテゴリー設定部１００は、分類カテゴリーテーブル２１０ａ及びフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂについて、ユーザーの指示をＧＵＩ（Graphical User Interface）やＣＧＩ（Common Gateway Interface）で取得し、各フォルダーに対して設定することが可能である。
まず、カテゴリー設定部１００が、カテゴリー設定処理を行う。
カテゴリー設定部１００は、ファイルが配置されているフォルダー等の場所に対してカテゴリーを設定する。
たとえば、カテゴリー設定部１００は、入力部１６や端末３から取得したサーバー２の管理者等の指示により、カテゴリー設定情報２１０を作成や変更することで、このカテゴリーの設定を行う。この際に、カテゴリー設定部１００は、分類カテゴリーテーブル２１０ａ及びフォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂについて、ユーザーの指示をＧＵＩ（Graphical User Interface）やＣＧＩ（Common Gateway Interface）で取得し、各フォルダーに対して設定することが可能である。
（ステップＳ１０２）
次に、アクセス情報取得部１１０が、アクセス情報取得処理を行う。
アクセス情報取得部１１０は、フォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂに設定されたフォルダーについて監視する。アクセス情報取得部１１０は、ユーザーがアクセスして各種操作を行ったことを検出すると、ユーザーＩＤを判別し、アクセス情報２２０として、アクセス日時、アクセスした場所、ユーザーＩＤ、及び操作内容を取得する。
なお、アクセス情報取得部１１０は、ユーザーのフォルダーへのアクセスの際に、ログイン処理を行って、ユーザー情報２５０を取得してもよい。
次に、アクセス情報取得部１１０が、アクセス情報取得処理を行う。
アクセス情報取得部１１０は、フォルダーカテゴリー対応テーブル２１０ｂに設定されたフォルダーについて監視する。アクセス情報取得部１１０は、ユーザーがアクセスして各種操作を行ったことを検出すると、ユーザーＩＤを判別し、アクセス情報２２０として、アクセス日時、アクセスした場所、ユーザーＩＤ、及び操作内容を取得する。
なお、アクセス情報取得部１１０は、ユーザーのフォルダーへのアクセスの際に、ログイン処理を行って、ユーザー情報２５０を取得してもよい。
（ステップＳ１０３）
次に、カテゴリー関連度値算出部１２０が、カテゴリー関連度値算出処理を行う。カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセス情報２２０を基に、カテゴリー関連度値テーブル２４０を更新する。
具体的には、カテゴリー関連度値算出部１２０は、取得されたアクセス情報２２０について、カテゴリーとの関連度値を算出する。この際、カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセス内容重み付けテーブル２３０を参照し、ユーザーのアクセスの操作内容によって加算する値を変えることで、より関連性の強い項目の値が高くなるようにする。
そして、カテゴリー関連度値算出部１２０は、カテゴリー関連度値テーブル２４０のユーザーＩＤに対するテーブルの関連度値とアクセス日時の情報とを作成、更新する。
次に、カテゴリー関連度値算出部１２０が、カテゴリー関連度値算出処理を行う。カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセス情報２２０を基に、カテゴリー関連度値テーブル２４０を更新する。
具体的には、カテゴリー関連度値算出部１２０は、取得されたアクセス情報２２０について、カテゴリーとの関連度値を算出する。この際、カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセス内容重み付けテーブル２３０を参照し、ユーザーのアクセスの操作内容によって加算する値を変えることで、より関連性の強い項目の値が高くなるようにする。
そして、カテゴリー関連度値算出部１２０は、カテゴリー関連度値テーブル２４０のユーザーＩＤに対するテーブルの関連度値とアクセス日時の情報とを作成、更新する。
ここで、図６により、カテゴリー関連度値算出処理の具体例について説明する。
まず、カテゴリー関連度値テーブル２４０は、各ユーザーＩＤに対して、初期値では関連度値とアクセス日時の情報の表とは空になっている。
これについて、カテゴリー関連度値算出部１２０は、上述の各情報を基に、カテゴリー関連度値テーブル２４０を更新する。
まず、カテゴリー関連度値テーブル２４０は、各ユーザーＩＤに対して、初期値では関連度値とアクセス日時の情報の表とは空になっている。
これについて、カテゴリー関連度値算出部１２０は、上述の各情報を基に、カテゴリー関連度値テーブル２４０を更新する。
具体的には、カテゴリー関連度値算出部１２０は、カテゴリー関連度値テーブル２４０の当該ユーザーＩＤに対するテーブルについて、アクセスしたファイルのカテゴリーのエントリーがない場合、すなわち、そのカテゴリーに初めてアクセスした場合、行を追加し「知識を持つカテゴリー」列にそのカテゴリーＩＤを追加する。また、カテゴリー関連度値算出部１２０は、関連度値について、「０」を初期値として、操作内容によって、アクセス内容重み付けテーブル２３０の「加算する値」を、当該カテゴリーＩＤの関連度値に加算する。また、カテゴリー関連度値算出部１２０は、「初回アクセス日時」と「最終アクセス日時」に、ファイルへアクセスした日時を追加する。
また、カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセスしたファイルのカテゴリーがカテゴリー関連度値テーブル２４０の当該ユーザーＩＤについてのテーブルに存在する場合、該当カテゴリーの行の関連度に、操作内容によって、アクセス内容重み付けテーブル２３０の「加算する値」を加算する。すなわち、
新しい関連度値 ＝ 現在の関連度値 ＋ 操作内容によって加算する値
となる。
また、「最終アクセス日時」にアクセスした日時を入力する。
また、カテゴリー関連度値算出部１２０は、アクセスしたファイルのカテゴリーがカテゴリー関連度値テーブル２４０の当該ユーザーＩＤについてのテーブルに存在する場合、該当カテゴリーの行の関連度に、操作内容によって、アクセス内容重み付けテーブル２３０の「加算する値」を加算する。すなわち、
新しい関連度値 ＝ 現在の関連度値 ＋ 操作内容によって加算する値
となる。
また、「最終アクセス日時」にアクセスした日時を入力する。
図６（ａ）は、図４（ｅ）に示したのと同じ、カテゴリー関連度値テーブル２４０のユーザーＩＤ「Ｕｓｅｒ−１２３４Ａ」についてのテーブルが更新される前の例である。
図６（ｂ）は、図４（ｃ）のアクセス情報２２０を基に、このテーブルが更新された例を示している。ここで、分類カテゴリーＩＤ「０００６」及び「０００１」の行はすでに存在するので、「関連度値」が加算され、「最終アクセス日時」が更新される。また、「０００４」は存在していなかったので、分類カテゴリーＩＤ「０００４」の行が追加され、「関連度値」が加算され、「初回アクセス日時」及び「最終アクセス日時」が更新される。このように、カテゴリー関連度値テーブル２４０を、自動更新していくことができる。
図６（ｂ）は、図４（ｃ）のアクセス情報２２０を基に、このテーブルが更新された例を示している。ここで、分類カテゴリーＩＤ「０００６」及び「０００１」の行はすでに存在するので、「関連度値」が加算され、「最終アクセス日時」が更新される。また、「０００４」は存在していなかったので、分類カテゴリーＩＤ「０００４」の行が追加され、「関連度値」が加算され、「初回アクセス日時」及び「最終アクセス日時」が更新される。このように、カテゴリー関連度値テーブル２４０を、自動更新していくことができる。
（ステップＳ１０４）
次に、ユーザー知識分野推測部１３０が、ユーザー知識分野推測処理を行う。
ユーザー知識分野推測部１３０は、カテゴリー関連度値テーブル２４０の各ユーザーＩＤについて、算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測する。
図６（ｂ）の例で説明する。ユーザー知識分野推測部１３０は、分類カテゴリーテーブル２１０ａを参照して、分類カテゴリーＩＤ「０００１」のカテゴリーの種類は「ネットワーク」、「０００３」は「Ａプロジェクト」、「０００４」は「Ｂプロジェクト」、「０００６」は「技術」であることから、このモデルに沿って、ユーザーが知識をもつ分野を分析して推測する。
たとえば、ユーザー知識分野推測部１３０は、Ｕｓｅｒ−１２３４Ａについて：
・２０１０／１２／１０頃から技術分野を担当している。
・Ａプロジェクトには、２０１３／０６／０３〜２０１４／０８／１５頃に関わっていた。
最近（２０１５／０１／０８）は、Ｂプロジェクトに関わっている。
・ネットワークについての知識がある。
といった分析と推測とを、文書や表等の「ユーザーの知識を持つ分野を推測した際の情報」として出力することが可能である。
また、ユーザー知識分野推測部１３０は、この分析と推測とを、決定木やカーネル法等のＡＩ（人工知能）やベイズ推定等の統計的手法により行うことも可能である。
ここで、ユーザー知識分野推測部１３０が出力するのは推測であり、正確な情報を作成するものではない。しかしながら、フォルダー作成時にカテゴリーを設定することで、ユーザーの情報をメンテナンスすることなく、各ユーザーについて、どのような分野の知識を持っているかを推測するための情報を、自動的に生成することが可能となる。
次に、ユーザー知識分野推測部１３０が、ユーザー知識分野推測処理を行う。
ユーザー知識分野推測部１３０は、カテゴリー関連度値テーブル２４０の各ユーザーＩＤについて、算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測する。
図６（ｂ）の例で説明する。ユーザー知識分野推測部１３０は、分類カテゴリーテーブル２１０ａを参照して、分類カテゴリーＩＤ「０００１」のカテゴリーの種類は「ネットワーク」、「０００３」は「Ａプロジェクト」、「０００４」は「Ｂプロジェクト」、「０００６」は「技術」であることから、このモデルに沿って、ユーザーが知識をもつ分野を分析して推測する。
たとえば、ユーザー知識分野推測部１３０は、Ｕｓｅｒ−１２３４Ａについて：
・２０１０／１２／１０頃から技術分野を担当している。
・Ａプロジェクトには、２０１３／０６／０３〜２０１４／０８／１５頃に関わっていた。
最近（２０１５／０１／０８）は、Ｂプロジェクトに関わっている。
・ネットワークについての知識がある。
といった分析と推測とを、文書や表等の「ユーザーの知識を持つ分野を推測した際の情報」として出力することが可能である。
また、ユーザー知識分野推測部１３０は、この分析と推測とを、決定木やカーネル法等のＡＩ（人工知能）やベイズ推定等の統計的手法により行うことも可能である。
ここで、ユーザー知識分野推測部１３０が出力するのは推測であり、正確な情報を作成するものではない。しかしながら、フォルダー作成時にカテゴリーを設定することで、ユーザーの情報をメンテナンスすることなく、各ユーザーについて、どのような分野の知識を持っているかを推測するための情報を、自動的に生成することが可能となる。
なお、ユーザー知識分野推測部１３０は、似た傾向をもつグループにまとめるクラスタリングを行うことも可能である。このクラスタリングは、階層的クラスタリングの各種手法に加え、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の非階層的クラスタリングの手法等を用いることが可能である。
また、ユーザー知識分野推測部１３０は、このようにクラスタリングされた特定の分野の知識が高いグループを、専門職を設定したり、開発等のチームとして纏めたり、給料等を設定したりする際の参考にするような情報として出力することも可能である。なお、このような特定の分野の知識が高いユーザーを、複数のチームに分散して配置して、開発棟を効率化させることも可能である。逆に、特定の分野の知識が低いグループに、セミナー等の受講を促すような情報を出力することも可能である。
以上により、本発明の実施の形態に係るユーザー知識分野把握処理を終了する。
また、ユーザー知識分野推測部１３０は、このようにクラスタリングされた特定の分野の知識が高いグループを、専門職を設定したり、開発等のチームとして纏めたり、給料等を設定したりする際の参考にするような情報として出力することも可能である。なお、このような特定の分野の知識が高いユーザーを、複数のチームに分散して配置して、開発棟を効率化させることも可能である。逆に、特定の分野の知識が低いグループに、セミナー等の受講を促すような情報を出力することも可能である。
以上により、本発明の実施の形態に係るユーザー知識分野把握処理を終了する。
以上のように構成することで、以下のような効果を得ることができる。
たとえば、企業にとって各従業員がどのような知識を持っているかを把握することは有益なことであるものの、例えば、どのような業務に従事したことがあるかの情報をメンテナンスしてまとめる等するには手間がかかっていた。
しかしながら、特許文献１の技術では、ナレッジ体系を作成することができるものの、個々のユーザーがどのような知識を持つかについて把握することができなかった。
これに対して、本発明の実施の形態に係るサーバー２は、ファイルが保存されている場所に対してカテゴリーを設定するカテゴリー設定部１００と、カテゴリー設定部１００によりカテゴリーが設定されているファイルにユーザーがアクセスした際のアクセス情報２２０を取得するアクセス情報取得部１１０と、アクセス情報取得部１１０により取得されたアクセス情報２２０により、ユーザー毎にカテゴリーとの関連度値を算出するカテゴリー関連度値算出部１２０と、カテゴリー関連度値算出部１２０により算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測するユーザー知識分野推測部１３０とを備える情報処理装置であることを特徴とする。
このように構成し、ファイルパスが示すフォルダーにあらかじめカテゴリーが割り当てておき、このフォルダーを監視し、ユーザーのファイルへのアクセスを検知して関連度値を算出し、ユーザーに関係する分類カテゴリーを抽出してカテゴリーをユーザーに関連付けることで、ユーザーが知識を持つ分野を推測する。
これにより、ユーザーがどのような業務に従事したことがあるかの情報を手動で集計等してメンテナンスするといった手間をかけずに、各ユーザーがどのような知識を持つかについて自動的に把握することが可能となる。つまり、企業の従業員等が持つ知識の分布を分析したり、特定の分野に詳しいのは誰かを知ったりする、といった用途には用いることが可能になる。結果として、企業内でユーザーが知識をもつ分野を把握するコストも削減できる。
また、本実施形態のサーバー２は、ファイルそのものではなく、ファイルが保存された場所にカテゴリーを設定している。これにより、場所内のファイルが増減しても、ファイル自体にカテゴリーを設定する必要はなく、どのカテゴリーのファイルが操作されたかの記録も残すことができる。このため、ユーザーが知識を持つ分野を確実に推測することができる。
たとえば、企業にとって各従業員がどのような知識を持っているかを把握することは有益なことであるものの、例えば、どのような業務に従事したことがあるかの情報をメンテナンスしてまとめる等するには手間がかかっていた。
しかしながら、特許文献１の技術では、ナレッジ体系を作成することができるものの、個々のユーザーがどのような知識を持つかについて把握することができなかった。
これに対して、本発明の実施の形態に係るサーバー２は、ファイルが保存されている場所に対してカテゴリーを設定するカテゴリー設定部１００と、カテゴリー設定部１００によりカテゴリーが設定されているファイルにユーザーがアクセスした際のアクセス情報２２０を取得するアクセス情報取得部１１０と、アクセス情報取得部１１０により取得されたアクセス情報２２０により、ユーザー毎にカテゴリーとの関連度値を算出するカテゴリー関連度値算出部１２０と、カテゴリー関連度値算出部１２０により算出された関連度値に対応して、ユーザー毎に知識を持つ分野を推測するユーザー知識分野推測部１３０とを備える情報処理装置であることを特徴とする。
このように構成し、ファイルパスが示すフォルダーにあらかじめカテゴリーが割り当てておき、このフォルダーを監視し、ユーザーのファイルへのアクセスを検知して関連度値を算出し、ユーザーに関係する分類カテゴリーを抽出してカテゴリーをユーザーに関連付けることで、ユーザーが知識を持つ分野を推測する。
これにより、ユーザーがどのような業務に従事したことがあるかの情報を手動で集計等してメンテナンスするといった手間をかけずに、各ユーザーがどのような知識を持つかについて自動的に把握することが可能となる。つまり、企業の従業員等が持つ知識の分布を分析したり、特定の分野に詳しいのは誰かを知ったりする、といった用途には用いることが可能になる。結果として、企業内でユーザーが知識をもつ分野を把握するコストも削減できる。
また、本実施形態のサーバー２は、ファイルそのものではなく、ファイルが保存された場所にカテゴリーを設定している。これにより、場所内のファイルが増減しても、ファイル自体にカテゴリーを設定する必要はなく、どのカテゴリーのファイルが操作されたかの記録も残すことができる。このため、ユーザーが知識を持つ分野を確実に推測することができる。
また、本発明の実施の形態に係るサーバー２は、アクセス情報取得部１１０が取得するアクセス情報２２０は、ファイルへのアクセス日時、アクセスした場所、及びユーザーによるアクセス内容を含むことを特徴とする。
このように構成することで、ファイルそのものではなく、ファイルが配置された場所について監視し、ファイル自体の削除、追加といった操作でも記録を残すことができる。つまり、フォルダー内のファイルへのアクセス日時、内容についてもユーザーに紐付けて管理することで、企業等で注目している分野をもつユーザーを確実に特定し、把握することが可能となる。
このように構成することで、ファイルそのものではなく、ファイルが配置された場所について監視し、ファイル自体の削除、追加といった操作でも記録を残すことができる。つまり、フォルダー内のファイルへのアクセス日時、内容についてもユーザーに紐付けて管理することで、企業等で注目している分野をもつユーザーを確実に特定し、把握することが可能となる。
また、本発明の実施の形態に係るサーバー２は、カテゴリー関連度値算出部１２０は、ファイルへの初回のアクセス日時と最終アクセス日時のみを保存することを特徴とする。すなわち、カテゴリー関連度値算出部１２０は、特定の知識情報がいつのものかを後で調べるために初回と最新の日時のみを保持する。
このように構成することで、ユーザーがその知識を持つカテゴリーについて従事した期間を算出しやすくなる。一方、関連度値については、アクセスした回数に従って、ユーザーの関わりが強いカテゴリーの関連度値が高くなるように、ユーザーの操作の内容（種類）に対応して算出される。これにより、ユーザーの知識を持つ分野と従事した期間とをつき合わせて、ユーザーの知識を持つ分野の知識量を正確に推測できるようになる。すなわち、従事した期間が短くても知識量が多そうなユーザー、逆に、従事した期間が長いわりに知識量が少なさそうなユーザーについて知るための手がかりとなる。
このように構成することで、ユーザーがその知識を持つカテゴリーについて従事した期間を算出しやすくなる。一方、関連度値については、アクセスした回数に従って、ユーザーの関わりが強いカテゴリーの関連度値が高くなるように、ユーザーの操作の内容（種類）に対応して算出される。これにより、ユーザーの知識を持つ分野と従事した期間とをつき合わせて、ユーザーの知識を持つ分野の知識量を正確に推測できるようになる。すなわち、従事した期間が短くても知識量が多そうなユーザー、逆に、従事した期間が長いわりに知識量が少なさそうなユーザーについて知るための手がかりとなる。
また、本発明の実施の形態に係るサーバー２は、カテゴリー関連度値算出部１２０は、ユーザー毎にカテゴリーとの関連度値を算出する際、より関連性の高いカテゴリーの関連度値が高くなるように、アクセス内容によって加算する値を変化させることを特徴とする。
このように構成することで、ユーザーのそのカテゴリーに対する関連度値を、ユーザーの当該カテゴリーへの貢献度等に対応する値として算出することができる。これにより、ユーザーがどのような知識を持つかについてより正確に把握することが可能となる。
このように構成することで、ユーザーのそのカテゴリーに対する関連度値を、ユーザーの当該カテゴリーへの貢献度等に対応する値として算出することができる。これにより、ユーザーがどのような知識を持つかについてより正確に把握することが可能となる。
〔他の実施の形態〕
なお、本発明の実施の形態においては、サーバー２がファイルサーバーとして機能するように記載した。しかしながら、サーバー２は、他の場所にあるファイルサーバーやウェブサーバー等のフォルダーについて、カテゴリーを設定してアクセス情報２２０を取得することも可能である。また、例えば、画像形成装置１の記憶部に備わった保存フォルダー（文書ボックス）等にカテゴリーを設定して、アクセス情報２２０を取得してもよい。この際、サーバー２は、画像形成装置１に記憶されたユーザー情報２５０を取得することも可能である。また、サーバー２の各部の機能が、画像形成装置１に備わるような構成であってもよい。
このように構成することで、情報処理装置としての構成を柔軟に変更することが可能となる。また、画像形成装置１と端末３だけを備える構成においても、各ユーザーが知識を持つ分野を把握することが可能となる。
なお、本発明の実施の形態においては、サーバー２がファイルサーバーとして機能するように記載した。しかしながら、サーバー２は、他の場所にあるファイルサーバーやウェブサーバー等のフォルダーについて、カテゴリーを設定してアクセス情報２２０を取得することも可能である。また、例えば、画像形成装置１の記憶部に備わった保存フォルダー（文書ボックス）等にカテゴリーを設定して、アクセス情報２２０を取得してもよい。この際、サーバー２は、画像形成装置１に記憶されたユーザー情報２５０を取得することも可能である。また、サーバー２の各部の機能が、画像形成装置１に備わるような構成であってもよい。
このように構成することで、情報処理装置としての構成を柔軟に変更することが可能となる。また、画像形成装置１と端末３だけを備える構成においても、各ユーザーが知識を持つ分野を把握することが可能となる。
また、本発明の実施の形態においては、知識情報として、フォルダー内の主に文章等のファイルについて関連度値を算出するように記載した。しかしながら、知識情報として、文書等のファイルそのものではなく、データベースのエントリー、辞書データ、文書内の知識データ、Ｗｉｋｉ等も用いることが可能である。
このように構成することで、各種知識情報を用いて各ユーザーが知識を持つ分野を把握することが可能となる。
このように構成することで、各種知識情報を用いて各ユーザーが知識を持つ分野を把握することが可能となる。
また、本発明は、サーバー以外の情報処理装置にも適用できる。つまり、ネットワークスキャナー、スキャナーや画像形成装置をＵＳＢ等で別途接続したサーバー等を用いる構成であってもよい。
また、上記実施の形態の構成及び動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更して実行することができることは言うまでもない。
１ 画像形成装置
２ サーバー
３ 端末
５ ネットワーク
１０ 制御部
１５ ネットワーク送受信部
１６ 入力部
１７ 表示部
１９ 記憶部
１００ カテゴリー設定部
１１０ アクセス情報取得部
１２０ カテゴリー関連度値算出部
１３０ ユーザー知識分野推測部
２００ 文書ファイルエリア
２１０ カテゴリー設定情報
２１０ａ 分類カテゴリーテーブル
２１０ｂ フォルダーカテゴリー対応テーブル
２２０ アクセス情報
２３０ アクセス内容重み付けテーブル
２４０ カテゴリー関連度値テーブル
２５０ ユーザー情報
Ｘ 情報処理システム
２ サーバー
３ 端末
５ ネットワーク
１０ 制御部
１５ ネットワーク送受信部
１６ 入力部
１７ 表示部
１９ 記憶部
１００ カテゴリー設定部
１１０ アクセス情報取得部
１２０ カテゴリー関連度値算出部
１３０ ユーザー知識分野推測部
２００ 文書ファイルエリア
２１０ カテゴリー設定情報
２１０ａ 分類カテゴリーテーブル
２１０ｂ フォルダーカテゴリー対応テーブル
２２０ アクセス情報
２３０ アクセス内容重み付けテーブル
２４０ カテゴリー関連度値テーブル
２５０ ユーザー情報
Ｘ 情報処理システム
Claims (5)
- 知識情報が保存されている場所に対してカテゴリーを設定するカテゴリー設定部と、
前記カテゴリー設定部により前記カテゴリーが設定されている前記知識情報にユーザーがアクセスした際のアクセス情報を取得するアクセス情報取得部と、
前記アクセス情報取得部により取得された前記アクセス情報により、前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの関連度値を算出するカテゴリー関連度値算出部と、
前記カテゴリー関連度値算出部により算出された前記関連度値に対応して、前記ユーザー毎に知識を持つ分野を推測するユーザー知識分野推測部とを備える
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記アクセス情報取得部が取得する前記アクセス情報は、前記知識情報へのアクセス日時、アクセスした前記場所、及び前記ユーザーによるアクセス内容を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記カテゴリー関連度値算出部は、
前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの前記関連度値を算出する際、より関連性の高い前記カテゴリーの前記関連度値が高くなるように、前記アクセス内容によって加算する値を変化させる
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。 - 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置を備えた
ことを特徴とする画像形成装置。 - 情報処理装置により実行される情報処理方法であって、前記情報処理装置は、
知識情報が保存されている場所に対してカテゴリーを設定し、
前記カテゴリーが設定されている前記知識情報にユーザーがアクセスした際のアクセス情報を取得し、
取得された前記アクセス情報により、前記ユーザー毎に前記カテゴリーとの関連度値を算出し、
算出された前記関連度値に対応して、前記ユーザー毎に知識を持つ分野を推測する
ことを特徴とする情報処理方法。
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|---|---|---|---|
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016062264A JP6458757B2 (ja) | 2016-03-25 | 2016-03-25 | 情報処理装置、画像形成装置、及び情報処理方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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-
2016
- 2016-03-25 JP JP2016062264A patent/JP6458757B2/ja not_active Expired - Fee Related
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