JP2017228073A - 画像処理システム、解析装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザへのヒアリング調査を必ずしも要することなく、画像処理システムに関する現状分析を比較的容易に行うことが可能な技術を提供する。
【解決手段】画像処理システム１の管理サーバ７０（解析装置）は、ＭＦＰ１０（画像処理装置）にジョブを実行させるユーザの生体情報であって当該ユーザの状態を反映して変化する生体情報を、ウエアラブル端末５０から取得するとともに、ＭＦＰ１０の動作情報（ジョブ履歴情報）をＭＦＰ１０から取得する。管理サーバ７０は、当該生体情報と当該動作情報とに基づいて、ＭＦＰ１０の利用に関するユーザのストレスを解析し、その解析結果を出力する。
【選択図】図５

Description

本発明は、ＭＦＰ（マルチ・ファンクション・ペリフェラル（Multi-Functional Peripheral））などの画像処理装置を備える画像処理システム、およびそれに関連する技術に関する。

オフィス等において、ＭＦＰの利用環境を最適化する取り組み（換言すれば、画像処理装置を備える画像処理システムを最適化する取り組み）が行われることがある。このような取り組みは、ＭＦＰによる印刷出力および文書管理の環境等を最適化するものであり、「Optimized Print Services（オプティマイズドプリントサービス）」などとも称される。

このような取り組みにおいて、一般的には、まず、ＭＦＰの利用に関する現状分析が行われる。具体的には、月間スキャン枚数および月間印刷枚数などの定量データが取得されるとともに、ユーザへのヒアリング調査などに基づく定性データが取得される。そして、これらのデータに基づき、オフィスにおける問題点が抽出される。当該問題点としては、ＭＦＰの稼働状況、レイアウト等の観点に基づくものが例示される。

当該取り組みは、コスト削減と生産性向上とを主な目的として行われる。

具体的には、無駄なＭＦＰを省きＭＦＰの台数を削減すること、適切な処理能力を有するＭＦＰを配置すること（過剰な処理能力を有する高コストのＭＦＰを配置しないこと）、オフィス全体の消費電力を削減することなど、「コスト削減」を目的とする最適化が行われる。さらに、ユーザのＭＦＰの利用待ち状態が発生していないこと、ＭＦＰ利用の際のユーザの移動距離が合理的な距離であることなど、「生産性向上」を目的とする最適化も行われる。

また、上述の技術とは異なるが、ＭＦＰなどの画像処理装置において、個人を特定するための生体情報（詳細には、指紋、虹彩、静脈等）を利用して、ログイン操作を簡略化する技術が存在する（特許文献１参照）。

特開２００８−３３３９１号公報

ところで、コスト削減と生産性向上とはトレードオフの関係にあることが多い。コスト削減を重視し過ぎて過度のコスト削減を行うと、生産性が低下することがある。当該生産性の低下は、ユーザへのヒアリング調査等を行い現場の声を獲得することによって発覚することも多い。生産性の低下を回避あるいは抑制するためには、再度の現状分析を行うことによって、更なる最適化を行うことが好ましい。

あるいは、時間の経過とともに（オフィスの人員増加等により）、ＭＦＰの設置台数および処理能力等が不足するに至っている状況（すなわち、生産性が低下している状況）が発生していることもある。このような場合にも、再度の現状分析を行うことによって、更なる最適化を行うことが好ましい。

しかしながら、現状分析を行うに際して、ユーザへのヒアリング調査を行うためには、相当程度の費用と時間とが必要である。そのため、当該ヒアリング調査を行うこと（特に頻繁に行うこと）は容易ではない。

なお、特許文献１に記載の技術は、生体情報（詳細には、指紋、虹彩、静脈等）を利用して個人を特定し、ＭＦＰにおけるログイン操作を簡略化する技術であり、現状分析を行う技術ではない。

そこで、本発明は、ユーザへのヒアリング調査を必ずしも要することなく、画像処理システムに関する現状分析を比較的容易に行うことが可能な技術を提供することを課題とする。

上記課題を解決すべく、請求項１の発明は、画像処理システムであって、画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得する取得手段と、前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記ユーザのストレスを解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２の発明は、請求項１の発明に係る画像処理システムにおいて、前記生体情報は、前記ユーザの精神状態および／または体調を反映して変化する情報であることを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明に係る画像処理システムにおいて、前記生体情報は、脈波、心電、体温、心拍数および血圧の少なくとも１つに関する情報を有することを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１から請求項３のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記解析手段は、前記生体情報に関する所定の指標値が所定の基準範囲外の値を有することを条件として、前記ユーザが前記画像処理装置に関連してストレスを感じている状態である装置関連ストレス状態が発生している旨を判定することを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項４の発明に係る画像処理システムにおいて、前記解析手段は、前記所定の指標値が前記所定の基準範囲外の値を有する異常状態が発生している場合であっても、当該異常状態が前記画像処理装置への前記ユーザのログイン前に発生し且つ所定の閾値よりも長い時間に亘って継続しているときには、当該異常状態の継続期間においては前記装置関連ストレス状態が発生していないとみなすことを特徴とする。

請求項６の発明は、請求項４または請求項５の発明に係る画像処理システムにおいて、前記解析手段は、前記画像処理装置における動作期間を動作の進展段階に応じた複数の区分期間に区分し、前記複数の区分期間のうち前記装置関連ストレス状態が発生している区分期間を、前記画像処理装置に関連するユーザストレスが存在する期間であるストレス存在期間として判定することを特徴とする。

請求項７の発明は、請求項６の発明に係る画像処理システムにおいて、前記複数の区分期間は、ログイン時刻とジョブ開始時刻とジョブ終了時刻とログアウト時刻とのうちの少なくとも１つの時刻を含む複数の時刻を用いて区分されることにより規定されることを特徴とする。

請求項８の発明は、請求項６または請求項７の発明に係る画像処理システムにおいて、前記取得手段は、複数のユーザの生体情報を取得し、前記解析手段は、前記複数のユーザの生体情報と前記画像処理装置の前記動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かを前記複数のユーザのそれぞれについて解析することを特徴とする。

請求項９の発明は、請求項６または請求項７の発明に係る画像処理システムにおいて、前記取得手段は、複数の画像処理装置の動作情報を取得し、前記解析手段は、前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かを前記複数の画像処理装置のそれぞれについて解析することを特徴とする。

請求項１０の発明は、請求項９の発明に係る画像処理システムにおいて、前記解析手段は、前記複数の画像処理装置のうちの第１の画像処理装置に関して前記ストレス存在期間が存在する場合、前記複数の画像処理装置のうち前記第１の画像処理装置とは異なる第２の画像処理装置であって前記ストレス存在期間に対応する区分期間における前記ユーザのストレスの累計数が前記第１の画像処理装置よりも少ない第２の画像処理装置を特定し、当該第２の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する改善策を提案することを特徴とする。

請求項１１の発明は、請求項１０の発明に係る画像処理システムにおいて、前記解析手段は、前記ストレス存在期間に対応する前記区分期間が各ジョブの開始時刻と前記各ジョブの終了時刻との間の期間であるときには、前記第２の画像処理装置の処理速度以上の処理速度を有する装置へと前記第１の画像処理装置を変更すべき旨を、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する前記改善策として提案することを特徴とする。

請求項１２の発明は、請求項１０の発明に係る画像処理システムにおいて、前記解析手段は、前記ストレス存在期間に対応する前記区分期間が前記ユーザの各ログインの時刻と当該各ログインの所定時間前の時刻との間の期間であるときには、前記第２の画像処理装置の載置場所を参考にして前記第１の画像処理装置の載置場所を変更すべき旨を、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する前記改善策として提案することを特徴とする。

請求項１３の発明は、請求項１から請求項５のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記取得手段は、複数のユーザの生体情報を取得し、前記解析手段は、前記複数のユーザの生体情報と前記画像処理装置の前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記複数のユーザのストレスを解析することを特徴とする。

請求項１４の発明は、請求項１から請求項５のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記取得手段は、複数の画像処理装置の動作情報を取得し、前記解析手段は、前記ユーザの前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の画像処理装置のそれぞれの利用に関する前記ユーザのストレスを解析することを特徴とする。

請求項１５の発明は、請求項１４の発明に係る画像処理システムにおいて、前記解析手段は、前記複数の画像処理装置を一の装置群として管理し、前記一の装置群のうちの一の画像処理装置に関する前記ユーザのストレスの存在が判定される場合、前記一の装置群のうち前記一の画像処理装置とは異なる他の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記ユーザのストレスを解消するための改善策を提案することを特徴とする。

請求項１６の発明は、請求項１から請求項１５のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記出力手段は、前記解析結果を表あるいはグラフを含む表示画面を用いて表示出力することを特徴とする。

請求項１７の発明は、請求項１から請求項１６のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記出力手段は、前記画像処理装置の載置場所と前記ユーザの座席位置との位置関係を示す配置図を用いて、前記解析結果を表示することを特徴とする。

請求項１８の発明は、請求項１から請求項１７のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記画像処理システムは、前記画像処理装置と、前記ユーザが装着しているウエアラブルデバイスと、前記画像処理装置とは別に設けられたサーバと、を備え、前記サーバは、前記取得手段と、前記解析手段と、を有し、前記取得手段は、前記ウエアラブルデバイスによって測定された前記生体情報を前記ウエアラブルデバイスから取得し、前記動作情報を前記画像処理装置から取得することを特徴とする。

請求項１９の発明は、請求項１から請求項１７のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記画像処理システムは、前記画像処理装置と、前記ユーザが装着しているウエアラブルデバイスと、を備え、前記画像処理装置は、前記取得手段と、前記解析手段と、を有し、前記取得手段は、前記ウエアラブルデバイスによって測定された前記生体情報を前記ウエアラブルデバイスから取得し、前記動作情報を前記画像処理装置自身から取得することを特徴とする。

請求項２０の発明は、請求項１８または請求項１９の発明に係る画像処理システムにおいて、前記取得手段は、前記ウエアラブルデバイスによって測定された前記生体情報を、定期的な通信によって前記ウエアラブルデバイスから取得することを特徴とする。

請求項２１の発明は、解析装置であって、画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得する取得手段と、前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記ユーザのストレスを解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２２の発明は、コンピュータに、ａ）画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得するステップと、ｂ）前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記ユーザのストレスを解析するステップと、ｃ）前記ステップｂ）における解析結果を出力するステップと、を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。

請求項２３の発明は、請求項２２の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、前記ステップｂ）は、ｂ−１）前記ユーザの前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の画像処理装置のそれぞれの利用に関する前記ユーザのストレスを解析するステップ、を有し、前記ステップｂ−１）においては、各画像処理装置における動作期間が動作の進展段階に応じた複数の区分期間にそれぞれ区分され、前記複数の区分期間のうち、前記ユーザが前記各画像処理装置に関連してストレスを感じている状態である装置関連ストレス状態が発生している区分期間が、前記各画像処理装置に関連するユーザストレスが存在する期間であるストレス存在期間として判定され、前記ステップｂ）は、ｂ−２）前記複数の画像処理装置のうちの第１の画像処理装置に関して前記ストレス存在期間が存在する場合、前記複数の画像処理装置のうち前記第１の画像処理装置とは異なる第２の画像処理装置であって前記ストレス存在期間に対応する区分期間における前記ユーザのストレスの累計数が前記第１の画像処理装置よりも少ない第２の画像処理装置を特定し、当該第２の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する改善策を提案するステップ、をさらに有することを特徴とする。

請求項２４の発明は、請求項２２の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、前記複数の画像処理装置は、一の装置群として管理され、前記ステップｂ）においては、前記一の装置群のうちの一の画像処理装置に関する前記ユーザのストレスの存在が判定される場合、前記一の装置群のうち前記一の画像処理装置とは異なる他の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記ユーザのストレスを解消するための改善策が提案されることを特徴とする。

請求項１から請求項２４に記載の発明によれば、ユーザへのヒアリング調査を必ずしも要することなく、画像処理システムに関する現状分析を比較的容易に行うことが可能である。

画像処理システムを示す図である。 ＭＦＰ（画像処理装置）の機能ブロックを示す図である。 ウエアラブル端末の概略構成を示す機能ブロック図である。 管理サーバの概略構成を示す機能ブロック図である。 本システムにおける動作を示す概念図である。 ＭＦＰの動作情報を示す図である。 各ジョブにおけるＭＦＰの利用期間を説明する図である。 「Ｎｏ．１」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．２」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．３」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．４」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．５」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 居室内の配置を示す図である。 図８の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図９の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図１０の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図１１の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図１２の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 管理サーバにおける解析処理の一部を示すフローチャートである。 解析結果（表形式）を示す図である。 解析結果（グラフ形式）を示す図である。 改善提案の表示画面を示す図である。 別の改善提案の表示画面を示す図である。 コピージョブにおけるＭＦＰの動作を時系列で示す図である。 ボックスプリントジョブにおけるＭＦＰの動作を時系列で示す図である。 セキュリティプリントジョブにおけるＭＦＰの動作を時系列で示す図である。 ＭＦＰの動作情報を示す図である（第２実施形態）。 各ジョブにおけるＭＦＰの利用期間を説明する図である。 居室内の配置を示す図である。 「Ｎｏ．１」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．２」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．３」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．４」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 「Ｎｏ．５」のジョブに関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。 図３０生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図３１の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図３２の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図３３の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 図３４の生体情報とＭＦＰの各動作時刻とを合成して示す図である。 解析結果（表形式）を示す図である。 解析結果（グラフ形式）を示す図である。 他の解析結果（表形式）を示す図である。 他の解析結果（グラフ形式）を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

＜１．第１実施形態＞
＜１−１．構成概要＞
図１は、本発明に係る画像処理システム１を示す図である。図１に示すように、画像処理システム１は、ＭＦＰ（画像処理装置）１０とクライアントコンピュータ（単にクライアントとも称する）３０とウエアラブル端末５０とサーバコンピュータ（単にサーバとも称する）７０とを備える。

本システム１における各要素１０，３０，５０，７０は、それぞれ、ネットワーク１０８を介して互いに通信可能に接続される。ネットワーク１０８は、ＬＡＮ（Local Area Network）およびインターネット等などによって構成される。また、ネットワーク１０８に対する接続態様は、有線接続であってもよく、或いは無線接続であってもよい。たとえば、ウエアラブル端末５０は無線接続（無線ＬＡＮ（IEEE 802.11等）による無線通信等）によってネットワーク１０８に接続され、ＭＦＰ１０およびサーバ７０は有線接続によってネットワーク１０８に接続される。

また、ＭＦＰ１０およびウエアラブル端末５０は、それぞれ、ネットワーク１０８を介してサーバ７０と通信することが可能である。また、クライアント３０は、ネットワーク１０８を介してＭＦＰ１０、ウエアラブル端末５０およびサーバ７０等と通信することが可能である。

また、ＭＦＰ１０とウエアラブル端末５０とは、各種の無線通信技術を用いて互いに無線接続される。たとえば、ＭＦＰ１０とウエアラブル端末５０との間の通信には、上述の無線ＬＡＮ（IEEE 802.11等）による通信に加えて、近距離無線通信が利用され得る。近距離無線通信としては、たとえば、Bluetooth ＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）に基づく通信、あるいは、近接場型無線通信（ＮＦＣ：Near field radio communication）等が用いられる。

＜１−２．画像処理装置の構成＞
図２は、画像処理装置１０の機能ブロックを示す図である。ここでは、画像処理装置１０として、ＭＦＰ（マルチ・ファンクション・ペリフェラル（Multi-Functional Peripheral））を例示する。図２においては、ＭＦＰ１０の機能ブロックが示されている。

ＭＦＰ１０は、スキャン機能、コピー機能、ファクシミリ機能およびボックス格納機能などを備える装置（複合機とも称する）である。具体的には、ＭＦＰ１０は、図２の機能ブロック図に示すように、画像読取部２、印刷出力部３、通信部４、格納部５、操作部６およびコントローラ９等を備えており、これらの各部を複合的に動作させることによって、各種の機能を実現する。なお、ＭＦＰ１０は、画像形成装置とも称される。

画像読取部２は、ＭＦＰ１０の所定の位置（ＡＤＦ（原稿自動送り装置（Auto Document Feeder））あるいはガラス面等）に載置された原稿を光学的に読み取って（すなわちスキャンして）、当該原稿の画像データ（原稿画像ないしスキャン画像とも称する）を生成する処理部である。この画像読取部２は、スキャン部であるとも称される。

印刷出力部３は、印刷対象に関するデータに基づいて紙などの各種の媒体に画像を印刷出力する出力部である。

通信部４は、公衆回線等を介したファクシミリ通信を行うことが可能な処理部である。さらに、通信部４は、各種の無線通信を行うことも可能である。具体的には、通信部４は、無線ＬＡＮ（IEEE 802.11等）による無線通信を行う無線ＬＡＮ通信部４ａと、Bluetooth ＬＥ等による無線通信（近距離無線通信）を行う近距離無線通信部４ｂとを備える。

格納部５は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置で構成される。

操作部６は、ＭＦＰ１０に対する操作入力を受け付ける操作入力部６ａと、各種情報の表示出力を行う表示部６ｂとを備えている。

このＭＦＰ１０においては、略板状の操作パネル部６ｃ（図１参照）が設けられている。また、操作パネル部６ｃは、その正面側にタッチパネル２５（図１参照）を有している。タッチパネル２５は、操作入力部６ａの一部としても機能するとともに、表示部６ｂの一部としても機能する。タッチパネル２５は、液晶表示パネルに各種センサ等が埋め込まれて構成され、各種情報を表示するとともに操作者からの各種の操作入力を受け付けることが可能である。

コントローラ９は、ＭＦＰ１０に内蔵され、ＭＦＰ１０を統括的に制御する制御装置である。コントローラ９は、ＣＰＵおよび各種の半導体メモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ）等を備えるコンピュータシステムとして構成される。コントローラ９は、ＣＰＵにおいて、ＲＯＭ（例えば、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））内に格納されている所定のソフトウエアプログラム（以下、単にプログラムとも称する）を実行することによって、各種の処理部を実現する。なお、当該プログラム（詳細にはプログラムモジュール群）は、ＵＳＢメモリなどの可搬性の記録媒体に記録され、当該記録媒体から読み出されてＭＦＰ１０にインストールされるようにしてもよい。あるいは、当該プログラムは、ネットワークを経由してダウンロードされてＭＦＰ１０にインストールされるようにしてもよい。

具体的には、図２に示すように、コントローラ９は、上記のプログラムの実行により、通信制御部１１と入力制御部１２と表示制御部１３と音声入出力制御部１４と認証処理部１５とジョブ制御部１６とジョブ履歴管理部１７とを含む各種の処理部を実現する。

通信制御部１１は、他の装置（サーバ７０等）との間の通信動作を通信部４等と協働して制御する処理部である。通信制御部１１は、各種データの送信動作を制御する送信制御部と各種データの受信動作を制御する受信制御部とを有する。

入力制御部１２は、操作入力部６ａ（タッチパネル２５等）に対する操作入力動作を制御する制御部である。たとえば、入力制御部１２は、タッチパネル２５に表示された操作画面に対する操作入力（ユーザからの指定入力等）を受け付ける動作を制御する。

表示制御部１３は、表示部６ｂ（タッチパネル２５等）における表示動作を制御する処理部である。表示制御部１３は、ＭＦＰ１０を操作するための操作画面等をタッチパネル２５に表示させる。

音声入出力制御部１４は、音声入力部（画像処理装置１０に内蔵されたマイク（不図示）等）による音声入力処理、および音声出力部（画像処理装置１０に内蔵されたスピーカ（不図示）等）による音声出力処理等を制御する処理部である。

認証処理部１５は、ユーザの認証処理（ログイン処理）を制御する処理部である。

ジョブ制御部１６は、各種のジョブに関する動作（印刷出力動作、スキャン動作等）を制御する処理部である。

ジョブ履歴管理部１７は、各種のジョブの履歴を管理する処理部である。ジョブ履歴管理部１７は、通信制御部１１等と協働して、ＭＦＰ１０のジョブ履歴（動作情報）をサーバ７０に送信する。

＜１−３．ウエアラブル端末５０の構成＞
次に、ウエアラブル端末（ウエアラブルデバイスとも称する）５０の構成について説明す。

ウエアラブル端末５０は、ＭＦＰ１０（画像処理装置）との連携動作を行うことが可能な装置である。具体的には、ウエアラブル端末５０は、ＭＦＰ１０との間での無線通信（近距離無線通信およびネットワーク通信）が可能な情報入出力端末装置（情報端末）である。

また、ウエアラブル端末５０は、サーバ７０との連携動作を行うことも可能である。具体的には、ウエアラブル端末５０は、ウエアラブル端末５０にて検出された生体情報（次述）を、無線通信（近距離無線通信およびネットワーク通信）等を介してサーバ７０に送信する。

ウエアラブル端末５０は、ユーザの生体情報（より詳細には、当該ユーザの状態を反映して変化する生体情報（謂わば、動的な生体情報））を検出（測定）する生体情報検出装置である。ここでは、ウエアラブル端末５０として、ユーザの血圧を当該ユーザの生体情報として検出（測定）することが可能なデバイスを例示する。ただし、これに限定されず、ウエアラブル端末５０は、血圧以外の生体情報（たとえば、脈波、心電、体温、および／または心拍数等）を検出（測定）する装置であってもよい。当該生体情報は、ユーザの精神状態および／または体調を反映して経時的に変化する情報である。なお、ウエアラブル端末５０は、ユーザの生体情報を用いてユーザの精神状態等を検出するユーザ状態検出装置などとも称される。

なお、ここでは、ウエアラブル端末５０として、リストバンドタイプ（手首装着型）のデバイス（装置）を例示する。ただし、これに限定されず、様々なタイプの装置がウエアラブル端末５０として利用され得る。

図３は、ウエアラブル端末５０の概略構成を示す機能ブロック図である。

ウエアラブル端末５０は、図３の機能ブロック図に示すように、通信部５４、格納部５５、生体情報検出部５７、バッテリ５８およびコントローラ５９等を備えており、これらの各部を複合的に動作させることによって、各種の機能を実現する。

通信部５４は、各種の無線通信（Bluetooth ＬＥによる無線通信等を含む）を行うことが可能である。具体的には、通信部５４は、無線ＬＡＮ（IEEE 802.11等）による無線通信を行う無線ＬＡＮ通信部５４ａと、Bluetooth ＬＥ等による無線通信（近距離無線通信）を行う近距離無線通信部５４ｂとを備える。

格納部５５は、不揮発性の半導体メモリ等の記憶装置で構成される。

生体情報検出部５７は、血圧等の生体情報を検出するための各種センサを備えて構成される。

バッテリ５８は、二次電池（充電池）であり、ウエアラブル端末５０に対して電力を供給する。

操作部５６は、ウエアラブル端末５０に対する操作入力を受け付ける操作入力部５６ａと、各種情報の表示出力を行う表示部５６ｂとを備えている。このウエアラブル端末５０においては、液晶表示パネルに各種センサ等が埋め込まれて構成されたタッチパネルが設けられている。このタッチパネルは、操作入力部５６ａの一部としても機能するとともに、表示部５６ｂの一部としても機能する。

図３のコントローラ５９は、ウエアラブル端末５０に内蔵され、ウエアラブル端末５０を統括的に制御する制御装置である。コントローラ５９は、ＣＰＵおよび各種の半導体メモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ）等を備えるコンピュータシステムとして構成される。コントローラ５９は、ＣＰＵにおいて、記憶部（半導体メモリ等）内に格納されている所定のソフトウエアプログラム（プログラム）を実行することによって、各種の処理部を実現する。なお、当該プログラム（詳細にはプログラムモジュール群）は、ＵＳＢメモリなどの可搬性の記録媒体に記録され、当該記録媒体から読み出されてウエアラブル端末５０にインストールされるようにしてもよい。あるいは、当該プログラムは、ネットワーク等を経由してダウンロードされてウエアラブル端末５０にインストールされるようにしてもよい。

ウエアラブル端末５０には、サーバ７０およびＭＦＰ１０等との連携を図るためのプログラム（連携用プログラム）等がインストールされている。当該連携用プログラムは、各種の処理（ユーザの状態（生体情報）を検出する処理、および当該ユーザ状態を送信する処理等）を実現するアプリケーションソフトウエアプログラム（単に、アプリケーションとも称する）である。

具体的には、コントローラ５９は、連携用プログラム等の実行により、通信制御部６１と入力制御部６２と表示制御部６３と状態検出部６５と動作実行部６６とを含む各種の処理部を実現する。

通信制御部６１は、通信部５４等と協働して、サーバ７０等との通信動作を制御する処理部である。

入力制御部６２は、操作入力部５６ａ（タッチパネル等）に対する操作入力動作を制御する制御部である。

表示制御部６３は、表示部５６ｂ（タッチパネル等）における表示動作を制御する処理部である。

状態検出部６５は、生体情報検出部５７と協働してユーザの生体情報を検出（測定）する処理部である。

動作実行部６６は、サーバ７０（およびＭＦＰ１０）との各種連携動作を総括的に実行する処理部である。

＜１−４．サーバ７０の構成＞
サーバコンピュータ７０（単にサーバとも称する）は、ＭＦＰ１０における各ジョブに関する情報（ＭＦＰ１０に関する動作情報（ジョブ履歴情報））と当該各ジョブの実行ユーザ等に関する生体情報とを取得し、これらの情報等を格納するコンピュータである。

具体的には、サーバ７０は、ウエアラブル端末５０で検出され且つウエアラブル端末５０から送信されてきた生体情報（各ユーザに関する生体情報）を格納する。

また、サーバ７０は、各ＭＦＰ１０から送信されてきたジョブ実行情報（ジョブ履歴情報あるいは動作情報等とも称する）を格納する。

図４は、サーバ７０の概略構成を示す機能ブロック図である。サーバ７０は、ＭＦＰ１０等を管理する管理サーバ（本システム１の管理サーバ）とも称される。なお、サーバ７０は、ＭＦＰ１０が配置された事業所内に設けられるサーバであってもよく、当該事業所外に設けられるサーバ（クラウドサーバ等）であってもよい。

サーバ７０は、図４の機能ブロック図に示すように、通信部７４、格納部７５、操作部７６およびコントローラ７９等を備えており、これらの各部を複合的に動作させることによって、各種の機能を実現する。

通信部７４は、各種の通信を行うことが可能である。

格納部７５は、ＨＤＤおよび不揮発性の半導体メモリ等の記憶装置で構成される。格納部７５には、本システム１のユーザ（各ＭＦＰ１０のユーザ）の情報（ユーザ情報）、ならびに本システム１が導入される居室におけるレイアウト情報（レイアウト情報）等が予め記憶されている。また、各ＭＦＰ１０の動作情報と各ユーザの生体情報とが（随時更新されて）、格納部７５に格納（記憶）される。

操作部７６は、サーバ７０に対する操作入力を受け付ける操作入力部７６ａと、各種情報の表示出力を行う表示部７６ｂとを備えている。

図４のコントローラ７９は、サーバ７０に内蔵され、サーバ７０を統括的に制御する制御装置である。コントローラ７９は、ＣＰＵおよび各種の半導体メモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ）等を備える。コントローラ７９は、ＣＰＵにおいて、記憶部（半導体メモリ等）内に格納されている所定のソフトウエアプログラム（プログラム）を実行することによって、各種の処理部を実現する。なお、当該プログラム（詳細にはプログラムモジュール群）は、ＤＶＤ−ＲＯＭあるいはＵＳＢメモリなどの可搬性の記録媒体に記録され、当該記録媒体から読み出されてサーバ７０にインストールされるようにしてもよい。あるいは、当該プログラムは、ネットワーク等を経由してダウンロードされてサーバ７０にインストールされるようにしてもよい。

サーバ７０には、画像処理システム１に関する解析処理等を実行するプログラム（解析プログラム）がインストールされている。当該解析プログラムは、ユーザの状態（生体情報）およびＭＦＰ１０の動作履歴（動作情報）等を取得する処理、ならびに当該ユーザの状態を解析する処理等を実現するアプリケーションソフトウエアプログラム（単に、アプリケーションとも称する）である。

具体的には、コントローラ５９は、解析プログラム等の実行により、通信制御部８１と入力制御部８２と表示制御部８３と音声入出力制御部８４と解析部８５と取得部８６とを含む各種の処理部を実現する。

通信制御部８１は、通信部７４等と協働して、ＭＦＰ１０およびウエアラブル端末５０等との通信動作を制御する処理部である。

入力制御部８２は、操作入力部７６ａ（タッチパネル等）に対する操作入力動作を制御する制御部である。

表示制御部８３は、表示部７６ｂ（タッチパネル等）における表示動作を制御する処理部である。

音声入出力制御部８４は、音声入力部（サーバ７０に内蔵されたマイク（不図示）等）による音声入力処理、および音声出力部（サーバ７０に内蔵されたスピーカ（不図示）等）による音声出力処理等を制御する処理部である。

取得部８６は、各ＭＦＰ１０の動作情報（動作履歴情報）を取得する処理部である。取得部８６によって取得された動作情報は、格納部７５内に格納される。

また取得部８６は、各ユーザの生体情報をも取得する。取得部８６によって取得された生体情報は、格納部７５内に格納される。

解析部８５は、取得部８６によって取得された情報（生体情報および動作情報）に基づいて、各ＭＦＰ１０の利用に関する各ユーザのストレス（詳細には、ストレスの発生の有無、ストレスの発生期間等）を解析する処理部である。

解析部８５による解析結果は、表示部８６ｂにて表示出力される。

なお、サーバ７０は、当該各ユーザのストレス等の解析処理を実行する装置であり、解析装置などとも表現される。

＜１−５．他の装置＞
クライアントコンピュータ（単にクライアントとも称する）３０（図１参照）は、ＭＦＰ１０に対して印刷出力指令（いわゆるＰＣプリント指令等）を付与することが可能なコンピュータである。

たとえば、クライアント３０は、ＭＦＰ１０と協働してセキュリティプリントを実行することができる。

具体的には、クライアント３０は、ユーザＵ１による操作に応じて、所望の文書に関するプリントジョブ（印刷出力用データを含む）をＭＦＰ１０に対して送信し、当該印刷出力用データをＭＦＰ１０にて一旦格納させる。そして、ユーザＵ１は、ＭＦＰ１０の載置場所に移動してＭＦＰ１０にログインし、ＭＦＰ１０の操作パネル部６ｃを用いた操作に応じて、当該文書に関する印刷出力をＭＦＰ１０に行わせることが可能である。

＜１−６．動作概要＞
図５は、本システム１における動作を示す概念図である。

各ユーザ（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３，....）は、それぞれ、各ウエアラブル端末５０（５０ａ，５０ｂ，５０ｃ，...）を装着する（図１も参照）。換言すれば、各ウエアラブル端末５０は、それぞれ、対応ユーザによって装着される。

そして、各ウエアラブル端末５０は、各ユーザ（対応ユーザ）の生体情報を所定時間（たとえば３０秒）間隔で取得し、自装置５０内の格納部５５に格納（蓄積）する。各ウエアラブル端末５０は、一定期間（たとえば１時間）が経過すると、当該一定期間内に蓄積された生体情報をサーバ７０に送信する。換言すれば、各ウエアラブル端末５０は、定期的に自装置５０内の生体情報をサーバ７０にアップロードし、サーバ７０は、各ユーザが装着している各ウエアラブル端末５０によって測定された生体情報を、定期的な通信によって各ウエアラブル端末５０から取得する。このような動作を繰り返すことによって、各ユーザの生体情報がサーバ７０に集約（格納）される。

また、各ＭＦＰ１０（１０ａ，１０ｂ，...）は、各ユーザの操作に基づく自装置１０に関する動作情報（動作履歴）を自装置１０内の格納部５に格納（蓄積）する。そして、各ＭＦＰ１０は、一定期間（たとえば１時間）が経過すると、当該一定期間内に蓄積された動作情報をサーバ７０に送信する。換言すれば、ＭＦＰ１０は、定期的にＭＦＰ１０内の動作情報をサーバ７０にアップロードし、サーバ７０は、各ＭＦＰ１０の動作情報（ジョブ履歴情報）を、定期的な通信によって各ＭＦＰ１０から取得する。このような動作を繰り返すことによって、各ＭＦＰ１０の動作情報がサーバ７０に集約（格納）される。

サーバ７０は、このようにして取得された生体情報および動作情報に基づいて、ＭＦＰ１０の利用に関するユーザのストレス（当該ストレスの発生の有無、ストレス発生期間等）を解析する。そして、サーバ７０は、その解析結果を出力する。なお、解析処理は、或る程度の量のデータが収集された時点（たとえば、収集開始から一定期間（１ヶ月等）が経過した時点等）で実行されればよい。

＜１−７．詳細動作＞
つぎに、解析動作の一例について更に詳細に説明する。

第１実施形態では、複数のＭＦＰ１０（詳細には、２台のＭＦＰ１０ａ，１０ｂ）のうち、或るユーザＵ１の利用に際して問題を有しているＭＦＰの存否等を解析する。

＜ジョブ情報＞
そのため、サーバ７０は、各ＭＦＰ１０（１０ａ，１０ｂ）から当該サーバ７０によって収集された動作情報（各ＭＦＰ１０ａ，１０ｂのジョブ履歴情報）の中から、ユーザＵ１に関する動作情報を抽出する。図６は、このような情報（抽出された動作情報）を示している。なお、各図では、便宜上、ＭＦＰ１０ａ（１号機）を「ＭＦＰ＿Ａ」とも表記し、ＭＦＰ１０ｂ（２号機）を「ＭＦＰ＿Ｂ」とも表記する。

ここでは、当該動作情報において、複数のジョブＪｉのそれぞれについて、各ジョブＪｉの実行ユーザ（ユーザ名（ユーザＩＤ））、各ジョブの実行装置（ＭＦＰ名（装置ＩＤ））、各ジョブの種類が規定されている。また、当該動作情報において、当該複数のジョブＪｉのそれぞれについて、各ジョブＪｉに関するログイン時刻（Ｔ１）、ジョブ開始時刻（Ｔ２）、ジョブ終了時刻（Ｔ３）、ログアウト時刻（Ｔ４）もが規定されている。

たとえば、図６の最上段の「Ｎｏ．１」のジョブＪ１に関しては、その実行ユーザ（「ユーザＵ１」）、その実行装置（「１号機（ＭＦＰ１０ａ）」）、その種類（「コピー」ジョブ）が規定されている。また、当該ジョブに関するログイン時刻Ｔ１（「2016/3/1 10:00」）、ジョブ開始時刻Ｔ２（「2016/3/1 10:01」）、ジョブ終了時刻Ｔ３（「2016/3/1 10:04」）、ログアウト時刻Ｔ４（「2016/3/1 10:09」）も規定されている。なお、図６等では省略されているが、各時刻は、「年月日」、「時」、「分」のみならず、「秒」まで記録されている。

また、一のログイン操作によるログイン中に２つ以上のジョブが（連続して）実行された場合には、当該一のログイン操作の時刻（ログイン時刻）が、当該２つ以上のジョブのそれぞれのログイン時刻（同じログイン時刻）として規定される。ログアウト時刻についても同様である。

たとえば、「Ｎｏ．２」および「Ｎｏ．３」の２つのジョブＪ２，Ｊ３は、一のログイン操作によるログイン操作中に連続的に実行されており、当該２つのジョブＪ２，Ｊ３に関しては、同一のログイン時刻（「2016/3/1 10:59」）および同一のログアウト時刻（「2016/3/1 11:15」）が規定されている。

また、サーバ７０は、各ジョブＪｉに関するログイン時刻からログアウト時刻までの期間を、当該各ジョブＪｉに関するＭＦＰ１０の利用期間として認識する（図７参照）。

たとえば、「Ｎｏ．１」のジョブＪ１に関しては、そのログイン時刻（「2016/3/1 10:00」）がＭＦＰの利用開始時刻として規定され、そのログアウト時刻（「2016/3/1 10:09」）がＭＦＰの利用終了時刻として規定されている。

＜生体情報および合成情報＞
また、サーバ７０は、各ウエアラブル端末５０（５０ａ，５０ｂ，...）から当該サーバ７０によって収集された生体情報の中から、ユーザＵ１に関する生体情報（ウエアラブル端末５０ａから送信されてきた生体情報）を抽出する。さらに、サーバ７０は、当該抽出されたユーザＵ１の生体情報のうち、当該ユーザＵ１の操作に基づく各ジョブに対応する期間（抽出対象期間）の生体情報を抽出する。より詳細には、当該各ジョブに関するＭＦＰの利用期間（Ｔ１〜Ｔ４）と当該利用期間の開始直前の所定期間（Ｔ０〜Ｔ１）（たとえば、１分〜２分）とを含む期間の生体情報が、当該抽出対象期間（Ｔ０〜Ｔ４）の生体情報として抽出される。

図８〜図１２は、このような情報（抽出された情報）を示している。図８は、「Ｎｏ．１」のジョブＪ１に関する抽出対象期間の生体情報を示す図である。また、図９〜図１２は、「Ｎｏ．２」〜「Ｎｏ．５」の各ジョブ（Ｊ２〜Ｊ５）に関する抽出対象期間の生体情報をそれぞれ示す図である。

図１４〜図１８は、図８〜図１２にそれぞれ対応する図である。図１４〜図１８においては、各ジョブＪｉのログイン時刻Ｔ１、ジョブ開始時刻Ｔ２、ジョブ終了時刻Ｔ３、ログアウト時刻Ｔ４が、図８〜図１２のうちの各対応図に埋め込まれている（合成されている）。なお、ジョブＪ１〜Ｊ３（図１４〜図１６）は、ＭＦＰ１０ａによって実行されたジョブであり、ジョブＪ４，Ｊ５（図１７および図１８）は、ＭＦＰ１０ｂによって実行されたジョブである。

たとえば、図８と図１４とを比較すると判るように、「Ｎｏ．１」のジョブＪ１に関して、ログイン時刻Ｔ１（「2016/3/1 10:00:17」）、ジョブ開始時刻Ｔ２（「2016/3/1 10:01:05」）、ジョブ終了時刻Ｔ３（「2016/3/1 10:04:46」）、ログアウト時刻Ｔ４（「2016/3/1 10:09:46」）に関する情報が、各生体情報に関する時系列データの中に埋め込まれている。

＜ストレス判定＞
また、各ユーザがストレスを感じているか否か等は次のようにして判定される。

具体的には、生体情報に関する測定結果（血圧値（より正確には最高血圧値））が或るユーザＵ１に関して得られている場合において、複数の測定値（血圧値）について統計的処理が施される。ここでは、複数の測定値の平均値が「１２０．２」（ｍｍＨｇ）であり、標準偏差σが「１１．５」であるとして算出されているものとする。この場合、たとえば、測定値が「１３１．７」（＝閾値ＴＨ１＝（平均値＋標準偏差）＝１２０．２＋１１．５）（ｍｍＨｇ）以上であるときに、ユーザがストレスを感じている旨が判定される。

このようにして、生体情報に関する所定の指標値（ここでは血圧値）が平常時の値（平均値）よりも所定程度（たとえば値σ）以上大きい状態を有する期間が、ユーザがストレスを感じている期間（ストレス期間とも称する）であるとして判定される。すなわち、生体情報に関する所定の指標値（ここでは血圧値）が所定の基準範囲外の値を有する期間が、ストレス期間であるとして判定される。

換言すれば、生体情報に関する所定の指標値が所定の基準範囲外の値を有することを条件として、ユーザがＭＦＰ１０（画像処理装置）に関連してストレスを感じている状態（「装置関連ストレス状態」とも称する）が発生している旨が判定される。なお、この実施形態では、生体情報に関する所定の指標値が所定の基準範囲外の値を有する場合には、「装置関連ストレス状態」が発生している旨が常に判定される。

また、この実施形態では、複数のＭＦＰ１０のそれぞれにおける動作期間（各ジョブに関する利用期間）が、各ＭＦＰ１０の動作の進展段階に応じた複数の期間（ここでは４つの期間Ｍ１〜Ｍ４）に区分される（図１４および図２４等参照）。なお、各期間Ｍ１〜Ｍ４は、それぞれ「区分期間」等とも称される。

具体的には、第１の期間Ｍ１は、ログイン時刻Ｔ１の所定時間前（たとえば２分前）の時点（時刻）Ｔ０から、ログイン時刻Ｔ１までの期間である。また、第２の期間Ｍ２は、ログイン時刻Ｔ１からジョブ開始時刻Ｔ２までの期間である。第３の期間Ｍ３は、ジョブ開始時刻Ｔ２からジョブ終了時刻Ｔ３までの期間である。そして、第４の期間Ｍ４は、ジョブ終了時刻Ｔ３からログアウト時刻Ｔ４までの期間である。このように、複数の期間（区分期間）Ｍ１〜Ｍ４は、時刻Ｔ０とログイン時刻Ｔ１とジョブ開始時刻Ｔ２とジョブ終了時刻Ｔ３とログアウト時刻Ｔ４とを含む複数の時刻を用いて区分されることにより規定される。

また、一のログイン操作によるログイン中に２つ以上のジョブが（連続して）実行された場合には、当該連続する２つのジョブに跨がる期間が２つに分割されればよい。たとえば、或るログイン中に２つのジョブＪ２，Ｊ３が連続して実行される場合、ジョブＪ２の終了時刻Ｔ３（図１５参照）から次のジョブＪ３の開始時刻Ｔ２（図１６参照）までの期間が２つの期間（前側の期間および後ろ側の期間）にさらに区分される。そして、前側の期間（Ｔ３〜「１１：０４：００」）がジョブＪ２の区分期間Ｍ４と見做され、後ろ側の期間（「１１：０４：００」〜Ｔ２）がジョブＪ３の区分期間Ｍ２と見做されればよい。また、ジョブＪ３の区分区間Ｍ１は存在しないものと見做されればよい。

なお、上記各実施形態においては、各ＭＦＰ１０における動作期間が時刻Ｔ０とログイン時刻Ｔ１とジョブ開始時刻Ｔ２とジョブ終了時刻Ｔ３とログアウト時刻Ｔ４とを用いて区分されることによって、複数の期間Ｍ１〜Ｍ４が規定されているが、これに限定されない。具体的には、各ＭＦＰ１０の動作期間を区分して生成される複数の期間（区分期間）は、ログイン時刻Ｔ１とジョブ開始時刻Ｔ２とジョブ終了時刻Ｔ３とログアウト時刻Ｔ４とのうちの少なくとも１つの時刻を含む複数の時刻を用いて規定され得る。

たとえば、ログイン時刻Ｔ１とジョブ開始時刻Ｔ２とジョブ終了時刻Ｔ３とを用いてＭＦＰ１０の動作期間が区分されることによって、２つの期間（Ｔ１〜Ｔ２，Ｔ２〜Ｔ３）が規定されてもよい。あるいは、ジョブ開始時刻Ｔ２とジョブ終了時刻Ｔ３とログアウト時刻Ｔ４とを用いてＭＦＰ１０の動作期間が区分されることによって、２つの期間（Ｔ２〜Ｔ３，Ｔ３〜Ｔ４）が規定されてもよい。あるいは、ログアウト時刻Ｔ４から所定時間後の時刻Ｔ５をも用いてＭＦＰ１０の動作期間が区分されることによって、複数の期間Ｍ１〜Ｍ５が規定されてもよい。なお、期間Ｍ５は、ログアウト時刻Ｔ４から時刻Ｔ５までの期間である。

さて、複数の区分期間（ここでは、Ｍ１〜Ｍ４）が生成されると、当該複数の期間（区分期間）Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれが「ストレス存在期間」（ユーザのストレス（詳細には画像処理装置に関連するユーザストレス）が存在する期間）であるか否かが判定される。端的に言えば、複数の期間Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれを１つの単位として、ストレスの発生（詳細には、「装置関連ストレス状態」の発生）の有無が判定される。ここでは、各期間Ｍ１〜Ｍ４において、閾値ＴＨ１（「１３１．７」）よりも大きい測定結果（血圧値）を含むか否かに基づき、当該期間Ｍｉがストレス存在期間であるか否かが判定される。換言すれば、各区分期間Ｍ１〜Ｍ４がユーザがストレス（詳細には、画像処理装置に関連するストレス）を感じている期間（ストレス期間）を含むか否かに基づいて、各区分期間Ｍ１〜Ｍ４が「ストレス存在期間」であるか否かが判定される。端的に言えば、複数の区分期間Ｍ１〜Ｍ４のうち「装置関連ストレス状態」が発生している区分期間が、「ストレス存在期間」であると判定される。

たとえば、図１４に示されるように、ジョブＪ１の期間Ｍ３は、閾値ＴＨ１よりも大きな３つの測定値（「１３３」、「１３５」、「１３２」）を含むので、当該期間Ｍ３は「ストレス存在期間」であると判定される。また、このストレスに対応する装置がＭＦＰ１０ａである旨も図７等に基づき判定される。

このような判定規準等に基づき、ストレス解析処理が実行される。

具体的には、サーバ７０は、複数の期間Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれが「ストレス存在期間」であるか否か等に関する解析処理を実行する。また、当該解析処理は、複数のＭＦＰ１０のそれぞれを区別して実行される。より具体的には、複数の期間Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれが「ストレス存在期間」であるか否か等がＭＦＰ１０ごとに解析される。当該解析処理は、ユーザＵ１の生体情報および複数のＭＦＰ１０ａ，１０ｂの動作情報等に基づいて行われる。

ここにおいて、各期間Ｍ１〜Ｍ４におけるユーザのストレスは、当該各期間Ｍ１〜Ｍ４（図２４等も参照）にそれぞれ固有の事情に起因することが多いと考えられる。

たとえば、期間Ｍ３（ジョブ開始時刻Ｔ２〜ジョブ終了時刻Ｔ３）におけるユーザＵ１のストレスは、ジョブ実行開始からジョブ実行終了までの時間が長く感じられることによって生じるストレスである旨等が推測される。より具体的には、印刷出力速度および／またはスキャン速度等がユーザの想定よりも遅いことに起因して、ユーザがストレスを感じている旨が推測される。

また、期間Ｍ１（時刻Ｔ０〜ログイン時刻Ｔ１）におけるストレスは、ログインするまでのユーザの移動に起因するものであると推測される。たとえば、ユーザＵ１の自席からＭＦＰ１０の載置場所までの距離が所定程度よりも大きい（ユーザＵ１の受忍限度を超えている）状況である旨が推定される。端的に言えば、ＭＦＰ１０の載置場所がユーザＵ１の自席から遠い状況が推定される。

また、期間Ｍ２（ログイン時刻Ｔ１〜ジョブ開始時刻Ｔ２）におけるストレスは、ログインしてからジョブ開始までに行う設定操作に起因するものであると推測される。たとえば、或る操作画面が使いにくいためにユーザＵ１がストレスを感じている状況である旨等が推定される。

また、期間Ｍ４（ジョブ終了時刻Ｔ３〜ログアウト時刻Ｔ４）におけるストレスは、ジョブ終了に伴ってジョブの処理結果を確認したユーザが当該処理結果に不満を感じたこと、に起因するものであると推測される。

このような事情を考慮し、処理の進捗段階に応じた期間Ｍ１〜Ｍ４ごとに、ストレス存在回数をカウントすることによって、問題の所在を明らかにすることが可能である。

＜集計動作＞
解析処理は、ユーザＵ１による複数のジョブを処理対象として実行され、このような「ストレス存在期間」の数が複数のジョブに関して集計（累計）される。

図１９は、サーバ７０における当該解析処理の一部動作（カウント動作）を示すフローチャートである。

まず、処理対象データＤｎを選択する。最初は、「Ｎｏ．１」のジョブＪ１に関するデータ（図１４）が処理対象データＤｎ（Ｄ１）として選択される。そして、当該処理対象データＤｎに「ストレス期間」が含まれているか否かが判定される（ステップＳ１１）。

処理対象データＤｎに「ストレス期間」が含まれていない場合には、ステップＳ２０に進む。

一方、処理対象データＤｎに「ストレス期間」が含まれている場合には、ステップＳ１２〜Ｓ１５に進む。

各ステップＳ１２〜Ｓ１５では、上述の期間（区分期間）Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれにおいて「ストレス期間」が含まれている（「装置関連ストレス状態」が発生している）か否かが、判定される。換言すれば、各期間Ｍ１〜Ｍ４が「ストレス存在期間」であるか否かが判定される。そして、当該判定結果に基づき、ステップＳ１６〜Ｓ１９にてカウント処理（区分期間ごとの集計処理）が行われる。その後、ステップＳ２０に進む。

具体的には、期間Ｍ１が「ストレス存在期間」であるときには、カウンタ「i_move」がインクリメントされる（ステップＳ１６）。また、期間Ｍ２が「ストレス存在期間」であるときには、カウンタ「i_job_setting」がインクリメントされる。さらに、期間Ｍ３が「ストレス存在期間」であるときには、カウンタ「i_wait」がインクリメントされ、期間Ｍ４が「ストレス存在期間」であるときには、カウンタ「i_check」がインクリメントされる。また、各カウンタは、ＭＦＰごとに準備されており、ＭＦＰごとに集計処理が行われる。

ステップＳ２０ではデータ番号ｎがインクリメントされ、ステップＳ２１では終了判定が行われる。値（ｎ−１）が全レコード数（全ジョブ数）よりも小さい場合、換言すれば、未処理データが残っている場合には、ステップＳ２１からステップＳ１１に戻り、再び同様の動作が繰り返される。一方、値（ｎ−１）が全レコード数（全ジョブ数）に到達した旨が判定されると、図１９のカウント処理が終了する。

＜集計結果の出力＞
また、図２０は、上述のような集計処理の結果（集計結果）を表形式で示す図である。

ＭＦＰ１０ａを用いたジョブにおいて「４回」の期間Ｍ３にてユーザＵ１がストレスを感じている旨が示されている。換言すれば、区分期間Ｍ３においては、ＭＦＰ１０ａを用いた「４つ」のジョブでユーザＵ１がストレスを感じている。

同様に、ＭＦＰ１０ａを用いたジョブにおいて「２回」の期間Ｍ４にてユーザＵ１がストレスを感じている旨が示されている。換言すれば、区分期間Ｍ４においては、ＭＦＰ１０ａを用いた「２つ」のジョブでユーザＵ１がストレスを感じている。

また、もう１つのＭＦＰ１０ｂを用いたジョブにおいて「３回」の期間Ｍ１にてユーザＵ１がストレスを感じ、且つ、ＭＦＰ１０ｂを用いたジョブにおいて「１回」の期間Ｍ２にてユーザＵ１がストレスを感じている旨が示されている。

このような集計結果は、サーバ７０の表示部７６ｂにおいて、図２０のような表（ひょう）形式で表示される。ただし、これに限定されず、図２１のようなグラフ形式等で表示されてもよい。このように、当該集計結果（解析結果）は、たとえば、表（ひょう）あるいはグラフ等を含む表示画面を用いて表示部７６ｂに表示出力される。

そして、管理者（管理ユーザ）等は、当該集計結果（解析結果）を表示部７６ｂ等にて確認することによって、各ＭＦＰにおける問題点を認識することが可能である。

たとえば、管理者は、ＭＦＰ１０ａにおいて、期間Ｍ３に関する「ストレス存在期間」の累計数が所定数（たとえば、２個）以上であることを確認でき、ジョブ実行開始からジョブ実行終了までの時間（処理の待ち時間）が長く感じられている、との問題点（ユーザＵ１の不満要因）を認識することができる。また、これに伴って、管理者は、ＭＦＰ１０ａの処理能力を向上させることが好ましい旨を認識することも可能である。

また、管理者は、ＭＦＰ１０ｂにおいて、期間Ｍ１に関する「ストレス存在期間」の累計数が所定数（たとえば、２個）以上であることを確認でき、ログインまでの移動時間に問題がある、との問題点（ユーザＵ１の不満要因）を認識することができる。また、これに伴って、管理者は、ＭＦＰ１０ｂの載置場所を変更することが好ましい旨を認識することも可能である。

＜改善策の提示＞
さらに、サーバ７０は、改善提案（改善策）をも管理者等に提示する。たとえば、表示部７６ｂにて各期間の集計結果ごとに表示されている棒グラフ部分（図２１参照）が押下（マウスでクリック等）されると、各期間に関する改善提案がさらに表示部７６ｂに表示される。

具体的には、ＭＦＰ１０ａの期間Ｍ３に対応する棒グラフ部分が押下されると、サーバ７０は、ユーザＵ１が期間Ｍ３にてストレスを感じていることに基づき、ＭＦＰ１０ａの処理能力を向上すべき旨の文言等を表示部７６ｂに表示する。また、ＭＦＰ１０ｂの期間Ｍ１に対応する棒グラフ部分が押下されると、サーバ７０は、ユーザＵ１が期間Ｍ１にてストレスを感じていることに基づき、ＭＦＰ１０ｂの載置場所あるいはユーザＵ１の座席位置を変更すべき旨の文言等を表示部７６ｂに表示する。

当該改善提案に基づく改善を実現することによれば、生産性の低下を回避すること或いは生産性を向上させることが可能である。

また、上記のような解析結果（特に期間Ｍ１に関する解析結果）に関連付けて、図１３に示すような配置図が更に表示（重畳表示等）されることが好ましい。図１３の配置図においては、ユーザＵ１の座席位置とＭＦＰ１０ｂ（およびＭＦＰ１０ａ）の載置場所との位置関係（居室内における位置関係）が示されている。解析結果が当該配置図をも用いて表示されること（解析結果に配置図が関連付けられて表示されること）によれば、管理者は、ユーザＵ１の座席位置がＭＦＰ１０ｂから（他のユーザＵ８等に比べて）比較的離れていることなどを容易に認識することが可能である。

＜１−８．第１実施形態の効果＞
上記第１実施形態によれば、ウエアラブル端末５０によって検出されたユーザＵ１の生体情報とＭＦＰ１０ａ，１０ｂの動作情報とに基づいて、ＭＦＰ１０の利用に関するユーザのストレス（より詳細には、発生の有無、発生期間等）が解析され、解析結果が出力される（図２０および図２１等参照）。したがって、ヒアリング調査を必ずしも要することなく、画像処理システムに関する現状分析（現状の解析処理）を比較的容易に行うことが可能である。

特に、ユーザの生体情報とＭＦＰ１０の動作情報とを関連付けることによって、ユーザのストレスとして現れる生産性の低下をより簡易に検出することが可能である。

また、ユーザＵ１の生体情報と複数のＭＦＰ１０ａ，１０ｂの動作情報とに基づいて、複数の区分期間Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれがストレス存在期間であるか否かが複数のＭＦＰ１０ａ，１０ｂのそれぞれについて解析される。したがって、或るユーザＵ１が利用する複数のＭＦＰ１０ａ，１０ｂについての情報が効率的に取得され得る。

また、上記実施形態においては、サーバ７０は、ＭＦＰ１０における動作期間を動作の進展段階に応じた複数の期間Ｍ１〜Ｍ４に区分し、当該複数の期間Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれがストレス存在期間であるか否かをそれぞれ判定している。ユーザのストレスが当該複数の期間Ｍ１〜Ｍ４のいずれに存在するかを分析することによれば、当該ストレスの要因を特定し易い、との利点を得ることができる。

また、解析結果が表形式および／またはグラフ形式等で可視化されてユーザに提示されるので、管理者は分析結果を容易に認識することが可能である。

＜１−９．第１実施形態の変形例＞
＜装置群管理＞
また、サーバ７０は、複数のＭＦＰ１０を一の装置群（一のグループ）として管理しておき、当該一の装置群の情報を相互に利用することによって、改善策を提案することが好ましい。なお、サーバ７０においては、一の装置群を構成する複数のＭＦＰを登録する登録画面（不図示）を用いて、当該一の装置群の構成要素（たとえば、ＭＦＰ１０ａ，１０ｂ）が指定（登録）され得るものとする。

具体的には、当該一の装置群のうちの一のＭＦＰ１０（たとえば１０ａ）に関するユーザＵ１のストレスの存在が判定される場合、当該一の装置群のうち一のＭＦＰ１０とは異なる他のＭＦＰ１０に関する情報に基づいて、ユーザＵ１のストレスを解消するための改善策が提案されればよい。

たとえば、ＭＦＰ１０ａの期間Ｍ３に対応する棒グラフ部分が押下されると、図２２に示すような表示画面が表示部７６ｂ等に表示される。当該表示画面においては、「ユーザＵ１は、ＭＦＰ１０ａ（１号機）の処理完了までの待ち時間にストレスを感じています。」との文言（解析結果）に加えて、改善提案に関する文言もが表示される。具体的には、「ＭＦＰ１０ａの印刷速度をＭＦＰ１０ｂ（２号機）の速度以上の速度へと向上させることを提案します。（より高速な装置へのリプレースを提案します。）」との文言（改善提案に関する文言）が表示される。

ここにおいて、上述のように、ＭＦＰ１０ａ，１０ｂは、サーバ７０にて纏めて管理されている一群の装置であり、本システム１内において１つのグループを構成している。当該グループの各構成要素１０ａ，１０ｂのうちの一のＭＦＰ１０ａに「ストレス存在期間」が存在する場合、サーバ７０は、当該「ストレス存在期間」に関する改善策を、当該１つのグループ（一の装置群）の情報に基づき、次のようにして提案すればよい。

具体的には、まず、当該「ストレス存在期間」に対応する期間（区分期間）Ｍ３におけるユーザＵ１のストレスの累計数（ユーザＵ１が期間Ｍ３にてストレスを感じたジョブ数の合計値）を、各ＭＦＰ１０ａ，１０ｂについて求める。そして、当該一のグループに属する複数のＭＦＰ１０ａ，１０ｂのうち、期間Ｍ３のストレスの累計数が当該一のＭＦＰ１０ａよりも少ない他のＭＦＰ１０を、参考対象装置として検索する。ここでは、ＭＦＰ１０ｂの期間Ｍ３のストレスの累計数は、「０」であり、一のＭＦＰ１０ａの期間Ｍ３のストレスの累計数「４」よりも少ない（図２０参照）。そこで、サーバ７０は、ＭＦＰ１０ｂを参考対象装置として特定する。そして、サーバ７０は、当該参考対象装置１０ｂに関する情報（装置性能および載置場所等）に基づいて、ＭＦＰ１０ａのストレス存在期間Ｍ３に関する改善策を提案する。具体的には、サーバ７０は、ＭＦＰ１０ｂを参考にしてＭＦＰ１０ａを変更すべき旨を、当該改善策として提案する。より具体的には、「ストレス存在期間」に対応する区分期間が「期間Ｍ３」（各ジョブの開始時刻Ｔ２と各ジョブの終了時刻Ｔ３との間の期間）であることに基づいて、サーバ７０は、当該参考対象装置１０ｂと同等以上の処理性能を有する装置へと、ＭＦＰ１０ａをリプレースすべき旨を提案する。たとえば、当該参考対象装置１０ｂの処理速度（たとえば、２０枚／分）以上の印刷処理速度（たとえば、２０枚／分あるいは３０枚／分）を有する装置へと、変更すべき旨が提案される。上述の表示画面（図２２）は、このような提案を示す表示画面である。

また、ＭＦＰ１０ｂの期間Ｍ１に対応する棒グラフ部分（図２１参照）が押下されると、図２３に示すような表示画面が表示部７６ｂ等に表示される。当該表示画面においては、「ユーザＵ１は、ＭＦＰ１０ｂ（２号機）の載置場所へ移動する際にストレスを感じています。」との文言（解析結果）に加えて、改善提案に関する文言もが表示される。具体的には、「ＭＦＰ１０ｂの載置場所を、ＭＦＰ１０ａ（１号機）の載置場所付近、あるいはユーザＵ１からの距離がＭＦＰ１０ａと同等の距離の場所、に変更することを提案します。」との文言（改善提案に関する文言）が表示される。

換言すれば、纏めて管理されている一群のＭＦＰ１０ａ，１０ｂのうちの一のＭＦＰ１０ｂに「ストレス存在期間」（ストレス期間でもある）が存在する場合、サーバ７０は、当該「ストレス存在期間」に関する改善策を、当該１つのグループ（一の装置群）の情報に基づき、次のようにして提案すればよい。

具体的には、まず、当該「ストレス存在期間」に対応する期間（区分期間）Ｍ１におけるユーザＵ１のストレスの累計数（ユーザＵ１が期間Ｍ１にてストレスを感じたジョブ数）を、各ＭＦＰ１０について求める。そして、当該複数のＭＦＰ１０ａ，１０ｂのうち、期間Ｍ１のストレスの累計数が当該一のＭＦＰ１０ｂよりも少ない他のＭＦＰ１０を、参考対象装置として検索する。ここでは、ＭＦＰ１０ａの期間Ｍ１のストレスの累計数は、「０」であり、一のＭＦＰ１０ｂの期間Ｍ１のストレスの累計数「３」よりも少ない（図２０参照）。そこで、サーバ７０は、ＭＦＰ１０ａを参考対象装置として特定する。そして、サーバ７０は、当該参考対象装置１０ａに関する情報（装置性能および載置場所等）に基づいて、ＭＦＰ１０ｂのストレス存在期間Ｍ１に関する改善策を提案する。具体的には、「ストレス存在期間」に対応する区分期間が「期間Ｍ１」（ユーザの各ログインの時刻Ｔ１と当該各ログインの所定時間前の時刻Ｔ０との間の期間）であることに基づいて、改善策が提案される。より具体的には、サーバ７０は、当該参考対象装置１０ａの載置場所を参考にして一のＭＦＰ１０ｂの載置場所を変更すべき旨を、一のＭＦＰ１０ｂのストレス存在期間に関する改善策として提案する。詳細には、ＭＦＰ１０ａ（１号機）の載置場所付近、あるいはユーザＵ１からの距離がＭＦＰ１０ａと同等の距離の場所へと、ＭＦＰ１０ｂ（２号機）の載置場所を変更すべき旨が提案される。上述の表示画面（図２３）は、このような提案を示す表示画面である。なお、ユーザＵ１の座席位置を変更すべき旨の提案がなされてもよい。

また、図２３の表示画面内の右下のボタン５０１の押下に応じて、上述の図１３に示すような配置図が更に表示（重畳表示等）されるようにしてもよい。なお、これに限定されず、当該配置図は、図２３の表示画面内に当該表示画面とともに表示されるようにしてもよい。

＜その他＞
また、上記第１実施形態においては、ユーザＵ１についてのみ、解析処理が行われているが、これに限定されず、別のユーザＵ２等についても同様の解析処理が行われてもよい。換言すれば、複数のユーザのそれぞれについて同様の解析処理が行われてもよい。

＜２．第２実施形態＞
第２実施形態は、第１実施形態の変形例である。以下では、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

上記第１実施形態では、単一のユーザに関して解析処理（ストレス解析処理等）が行われている。

この第２実施形態では、単一のＭＦＰ１０に関して解析処理（ストレス解析処理等）が行われる。具体的には、複数のユーザ（詳細には、２人のユーザＵ７，Ｕ８）による利用に際して、或るＭＦＰ１０ａが問題を有しているか否かが解析される。換言すれば、複数のユーザのうち、或るＭＦＰ１０ａの利用に問題を有しているユーザの存否等が解析される。詳細には、ＭＦＰ１０ａの動作情報と複数のユーザの生体情報とに基づいて、複数の区分期間Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれがストレス存在期間であるか否かが複数のユーザのそれぞれについて解析される。第２実施形態では、このような態様について説明する。

図２７は、第２実施形態に係るＭＦＰの動作情報を示す図であり、図２８は、各ジョブにおけるＭＦＰの利用期間を示す図である。また、図２９は、第２実施形態に係る配置図である。ここでは、単一のＭＦＰ１０ａ（図２９参照）に着目する。

サーバ７０は、当該サーバ７０に蓄積された動作情報に基づき、図２７等に示すように当該ＭＦＰ１０ａに関する動作情報を取得（抽出）する。

また、サーバ７０は、各ウエアラブル端末５０（５０ａ，５０ｂ，...）にて検出されサーバ７０によって収集（取得）された生体情報（多数のユーザの生体情報）の中から、解析対象の複数のユーザ（ここではユーザＵ７，Ｕ８）に関する生体情報を抽出する。さらに、サーバ７０は、当該抽出されたユーザＵ７，Ｕ８の生体情報の中から、ＭＦＰ１０ａの各ジョブに対応する期間（抽出対象期間）の生体情報を抽出する（図３０〜図３４参照）。

図３０〜図３４は、このようにして抽出された生体情報を示している。図３０は、図２７の「Ｎｏ．１」のジョブＪ１に関する抽出対象期間の生体情報（ジョブＪ１の実行ユーザＵ７の生体情報）を示す図である。同様に、また、図３１および図３２は、図２７の「Ｎｏ．２」，「Ｎｏ．３」の各ジョブＪ２，Ｊ３に関する抽出対象期間の生体情報（ジョブＪ２，Ｊ３の実行ユーザＵ７の生体情報）をそれぞれ示す図である。また、図３３および図３４は、図２７の「Ｎｏ．４」，「Ｎｏ．５」の各ジョブＪ４，Ｊ５に関する抽出対象期間の生体情報（ジョブＪ４，Ｊ５の実行ユーザＵ８の生体情報）をそれぞれ示す図である。図３０〜図３２においては、各対応ジョブに関連するユーザＵ７の生体情報が示されており、図３３および図３４においては、各対応ジョブに関連するユーザＵ８の生体情報が示されている。

また、図３５〜図３９は、図３０〜図３４にそれぞれ対応する図である。図３５〜図３９においては、各ジョブＪｉのログイン時刻Ｔ１、ジョブ開始時刻Ｔ２、ジョブ終了時刻Ｔ３、ログアウト時刻Ｔ４が、図３０〜図３４のうちの各対応図に埋め込まれている（合成されている）。なお、図３５〜図３７においては、各ジョブＪ１〜Ｊ３の実行ユーザＵ７の生体情報と当該ユーザＵ７の操作に基づくジョブの動作情報（具体的には、時刻Ｔ１〜Ｔ４等）とが合成されて示されている。また、図３８および図３９においては、各ジョブＪ４，Ｊ５の実行ユーザＵ８の生体情報と当該ユーザＵ８の操作に基づくジョブの動作情報とが合成されて示されている。

これらの情報に基づき、サーバ７０は、当該ＭＦＰ１０ａを使用する複数のユーザ（具体的には、ユーザＵ７，Ｕ８）の利便性等を解析する。

第２実施形態においても、図１９と同様のカウント処理を含む解析処理が行われる。ただし、各カウンタ（i_move等）は、ユーザごとに準備されており、ユーザごとに集計処理が行われる。また、ここでは、ユーザがストレスを感じているか否かを判定するための閾値ＴＨ１は、常に同じ値（固定値「１３２」）であるものとする。ただし、これに限定されず、閾値ＴＨ１は、ユーザ毎に定められてもよい（ユーザごとに異なっていてもよい）。換言すれば、生体情報に関する所定の指標値に関する基準範囲は、ユーザごとに異なっていてもよい。たとえば、ユーザＵ７に関する閾値ＴＨ１は「１３２」であり、ユーザＵ８に関する閾値ＴＨ１は「１３５」であってもよい。

図４０は、集計結果を表形式で示す図であり、図４１は、集計結果をグラフ形式で示す図である。

管理者（管理ユーザ）等は、集計結果を表示部７６ｂ等にて確認することによって、ＭＦＰ１０ａにおける問題点を認識することが可能である。

たとえば、管理者は、ＭＦＰ１０ａの期間Ｍ３に関するユーザＵ７の「ストレス存在期間」の累計数が所定数以上であることを確認でき、ジョブ実行開始からジョブ実行終了までの時間（処理の待ち時間）が長く感じられている、との問題点（ユーザＵ７の不満要因）を認識することができる。また、これに伴って、ＭＦＰ１０ａの処理能力を向上させることが好ましい旨を認識することが可能である。

また、管理者は、ＭＦＰ１０ａの期間Ｍ１に関するユーザＵ８の「ストレス存在期間」の累計数が所定数以上であることを確認でき、ログインまでの移動時間に問題がある、との問題点（ユーザＵ８の不満要因）を認識することができる。また、これに伴って、管理者は、ＭＦＰ１０ａの載置場所あるいはユーザＵ８の座席位置を変更することが好ましい旨を認識することも可能である。

また、サーバ７０は、改善提案（改善策）をも管理者等に提示することが好ましい。たとえば、ユーザＵ７が期間Ｍ３にてストレスを感じていることに基づいて、ＭＦＰ１０ａの処理能力を向上させるべき旨の改善提案が表示部７６ｂに表示されればよい。また、ユーザＵ８が期間Ｍ１にてストレスを感じていることに基づいて、ＭＦＰ１０ａの載置場所あるいはユーザＵ８の座席位置を変更すべき旨の改善提案が表示部７６ｂに表示されればよい。

集計結果および／または改善提案の表示に際しては、図２９に示すような配置図もが表示部７６ｂ等に表示され管理者等に提示されることが好ましい。

図２９の配置図においては、ユーザＵ８の座席位置とＭＦＰ１０ａの載置場所との位置関係（居室内における位置関係）が示されている。管理者は当該配置図を用いることによって、ユーザＵ８の座席位置がＭＦＰ１０ａの載置場所から（他のユーザＵ１，Ｕ２等に比べて）比較的離れていることなどを容易に認識することが可能である。

＜他の集計結果＞
図４２および図４３は、第２実施形態に係る他の集計結果（他の例）を示す図である。

管理者（管理ユーザ）等は、当該集計結果を表示部７６ｂ等にて確認することによって、ＭＦＰ１０ａに関する問題点を認識することが可能である。

たとえば、管理者は、ＭＦＰ１０ａの期間Ｍ３に関するユーザＵ１の「ストレス存在期間」の累計数が所定数以上であることを確認でき、ジョブ実行開始からジョブ実行終了までの時間（処理の待ち時間）が長く感じられている、との問題点（ユーザＵ３の不満要因）を認識することができる。ただし、他のユーザＵ２〜Ｕ８は、期間Ｍ３ではストレスを感じていないため、ＭＦＰ１０ａの処理能力を向上させることが良いか否かを、さらに詳細に検討することが好ましい旨を認識することが可能である。

また、管理者は、ＭＦＰ１０ａの期間Ｍ１に関する「ストレス存在期間」の累計数が所定数以上であることを確認でき、ログインまでの移動時間に不満がある、との問題点（ユーザＵ３，Ｕ７の不満要因）を認識することができる。また、これに伴って、管理者は、ＭＦＰ１０ａの載置場所を変更すること、あるいは、ユーザＵ３，Ｕ７の座席位置を変更すること（ＭＦＰ１０ａに近い位置に変更すること）が好ましい旨を認識することも可能である。

なお、一般に、各ユーザからＭＦＰ１０までの距離は短い方が好ましいが、全てのユーザからＭＦＰ１０までの距離を短くすることは困難である。また、ＭＦＰ１０の載置場所への移動に対するストレスの感じ方は、ユーザ毎にばらつきがある。そこで、管理者は、移動に対するストレスを感じ易いユーザ（たとえばユーザＵ７）の座席位置の優先的変更等を提案することが可能である。より詳細には、ユーザＵ７は移動にストレスを感じており且つユーザＵ８は移動にストレスを感じていない場合（図４２等参照）には、（ユーザＵ８の座席を移動することなく）ユーザＵ７の座席のみを移動することによって、各ユーザとＭＦＰ１０の載置場所との距離の問題を解決することが可能である。換言すれば、ウエアラブル端末５０の生体情報を有効に利用して、このような提案（改善策）を案出することが可能である。

＜第２実施形態の効果＞
以上のように、第２実施形態においては、各ウエアラブル端末５０によって検出された複数のユーザの生体情報と或るＭＦＰ１０ａの動作情報とに基づいて、当該ＭＦＰ１０ａの利用に関するユーザのストレス（より詳細には、発生の有無、発生期間等）が解析され、解析結果が出力される（図４０および図４１等参照）。したがって、ヒアリング調査を必ずしも要することなく、画像処理システムに関する現状分析（現状の解析処理）を比較的容易に行うことが可能である。

特に、第２実施形態においては、ＭＦＰ１０ａの動作情報と複数のユーザの生体情報とに基づいて、複数の区分期間Ｍ１〜Ｍ４のそれぞれがストレス存在期間であるか否かが複数のユーザのそれぞれについて解析される。したがって、ＭＦＰ１０ａについての複数のユーザの不満を比較的容易に知得することが可能である。

＜３．変形例等＞
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。

＜他のジョブ＞
たとえば、上記各実施形態においては、「コピージョブ」を主に例示しているが、その他のジョブに関しても本発明を適用することが可能である。具体的には、「スキャンジョブ」（図２４参照）、「ボックスプリントジョブ」（図２５）に関しても上記と同様の解析処理等が行われればよい。また、「ＰＣプリントジョブ（セキュリティプリントジョブ）」（図２６）等に関しても上記と同様の解析処理等が行われればよい。

なお、ボックスプリントジョブは、ＭＦＰ１０のボックス（ＨＤＤ）内に格納されたデータファイル（ボックス内ファイル）を印刷出力するジョブである。図２５に示すように、ボックスプリントジョブにおいては、期間Ｍ２においてプリントデータの探索操作等も行われる。

また、セキュリティプリント（認証プリントなどとも称される）は、上述のように、コンピュータから送信したプリントデータに基づいて、直ちにＭＦＰ１０等に印刷出力を実行させるのではなく、ユーザがＭＦＰ１０の操作部等を用いて当該ＭＦＰ１０にログインした後（認証処理を経た後に）に印刷出力させる技術である。これによれば、ユーザがコンピュータの存在位置からＭＦＰ１０の存在位置に移動した後に当該ＭＦＰ１０によって印刷出力が行われるので、ＭＦＰ１０の排紙トレイ等に出力された印刷出力物（暫く放置されていた印刷出力物）が他人に見られてしまうこと等を防止することが可能である。なお、セキュリティプリントジョブに関しては、ジョブ設定等のためにクライアント３０からＭＦＰ１０へとアクセスした時点が時刻Ｔ０として採用されればよい（図２６参照）。また、セキュリティプリントジョブにおいては、期間Ｍ１にてクライアント３０を利用して印刷ジョブの設定操作（印刷設定操作等）および登録操作もが行われる。

また、各ジョブの種類をも考慮して、各期間Ｍ１〜Ｍ４に関するストレスの原因が解析されることが好ましい。具体的には、ジョブごとに上述のような分析処理が実行され、当該ジョブの特性と併せてストレスの原因等が解析されればよい。

たとえば、分析対象のジョブが「セキュリティプリント」ジョブの場合には、図２６に示すように、期間Ｍ１においてクライアント３０にて印刷設定操作等が行われる。したがって、セキュリティプリントジョブの期間Ｍ１が「ストレス存在期間」である旨が判定される場合には、設定操作の困難性（設定操作が困難であること）等もストレスの原因として推測される。

＜ストレス判定に関する例外処理＞
また、上記各実施形態においては、生体情報に関する所定の指標値（血圧値等）が所定の基準範囲外の値を有する状態（異常状態とも称する）が発生している場合には、「装置関連ストレス状態」が発生している旨（当該異常状態を有する期間はストレス期間である旨）が常に判定されているが、これに限定されない。

たとえば、所定の指標値が所定の基準範囲外の値を有する状態（異常状態）が発生している場合であっても、当該異常状態が所定の閾値ＴＨ２（たとえば、１０分）よりも長い時間に亘って継続しているときには、当該異常状態の継続期間が「ストレス期間」から除外されるようにしてもよい。換言すれば、当該異常状態の継続期間においては装置関連ストレス状態が発生していないとみなされるようにしてもよい。また、当該状態がユーザのログイン前に発生していること（詳細には、ＭＦＰ１０へのユーザのログイン時刻Ｔ１（より好ましくは、それよりも前の時刻Ｔ０）で当該状態が既に発生していること）をも条件として、当該状態の継続期間が「ストレス期間」から除外されることが好ましい。

より詳細には、ログイン時刻Ｔ１にて既にユーザがストレスを感じている状態である（異常状態が既に発生している）ときには、サーバ７０は、ログイン時刻Ｔ１よりも所定時間（たとえば、１５分）前の時点（且つ、時刻Ｔ０よりも前の時点）から、当該ログイン時刻Ｔ１までの期間の当該ユーザの生体情報をも取得する。そして、当該異常状態が所定の閾値ＴＨ２（たとえば、１０分）よりも長い期間に亘って継続しているときには、当該異常状態の継続期間が「ストレス期間」から除外されればよい。換言すれば、異常状態の継続期間においては装置関連ストレス状態が発生していない、とみなされるようにすればよい。

たとえば、ログイン時刻Ｔ１の１０分前の時刻Ｔ１１（＝Ｔ１−１０（分））からログイン時刻Ｔ１の５分後の時刻Ｔ１２（＝Ｔ１＋５（分））までの１５分間に亘って異常状態が継続しているときには、時刻Ｔ１１から時刻Ｔ１２までの期間が「ストレス期間」から除外されればよい。あるいは、時刻Ｔ０の５分前の時刻Ｔ１３（＝Ｔ０−５（分））からログイン時刻Ｔ１の５分後の時刻Ｔ１４（＝Ｔ１＋５（分））までの十数分（＝５分＋数分＋５分）に亘って異常状態が継続しているときには、時刻Ｔ１３から時刻Ｔ１４までの期間が「ストレス期間」から除外されればよい。

これによれば、ＭＦＰ１０以外の要因によるストレスを検討対象から適切に排除することが可能である。たとえば、ユーザがＭＦＰ１０の操作直前に他の要因で精神的ダメージを受けていた場合に、当該他の要因に基づくストレスを検討対象から適切に排除することが可能である。

＜その他＞
また、上記各実施形態では、ウエアラブル端末５０で検出された生体情報はウエアラブル端末５０からサーバ７０へと直接送信されているが、これに限定されない。たとえば、当該生体情報はウエアラブル端末５０からＭＦＰ１０を経由してサーバ７０に送信されてもよい。

また、生体情報と動作情報とは互いに独立した状態でサーバ７０に送信される態様に限定されず、生体情報と動作情報とが合成された状態でサーバ７０に送信されてもよい。

また、上記各実施形態においては、サーバ７０にて解析処理が行われているが、これに限定されず、たとえば、ＭＦＰ１０にて解析処理が行われてもよい。換言すれば、ＭＦＰ１０が解析装置として機能してもよい。

より具体的には、ＭＦＰ１０が、各ウエアラブル端末５０から生体情報を取得するとともに、ＭＦＰ１０内に格納されている自装置の動作情報（および／または他のＭＦＰ１０の動作情報）をも取得すればよい。そして、これらの情報に基づいて上述のような解析処理が行われればよい。

また、上記各実施形態においては、解析部８５による解析結果は、サーバ７０の表示部８６ｂにて表示出力されているが、これに限定されない。たとえば、当該解析結果は、サーバ７０の音声入出力制御部８４等によって音声出力されるようにしてもよく、あるいは、サーバ７０の通信部７４等によって他の装置（たとえば、クライアント３０あるいはＭＦＰ１０等）に通信出力されるようにしてもよい。また、当該解析結果は、サーバ７０からの指示に基づきＭＦＰ１０等を用いて印刷出力されてもよい。

１ 画像処理システム
１０ ＭＦＰ（画像処理装置）
３０ クライアントコンピュータ
５０ ウエアラブル端末（ウエアラブルデバイス）
７０ サーバコンピュータ
Ｔ１ ログイン時刻
Ｔ２ ジョブ開始時刻
Ｔ３ ジョブ終了時刻
Ｔ４ ログアウト時刻

上記課題を解決すべく、請求項１の発明は、画像処理システムであって、画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得する取得手段と、前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関して、前記画像処理装置の属性に起因する前記ユーザのストレスを解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２０の発明は、請求項１８または請求項１９の発明に係る画像処理システムにおいて、前記取得手段は、前記ウエアラブルデバイスによって測定された前記生体情報を、定期的な通信によって前記ウエアラブルデバイスから取得することを特徴とする。
請求項２１の発明は、請求項１から請求項２０のいずれかの発明に係る画像処理システムにおいて、前記画像処理装置の属性は、前記画像処理装置の処理速度と、前記画像処理装置の場所と、前記画像処理装置の操作性と、前記画像処理装置の処理品質とのいずれかを含むことを特徴とする。

請求項２２の発明は、解析装置であって、画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得する取得手段と、前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関して、前記画像処理装置の属性に起因する前記ユーザのストレスを解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
請求項２３の発明は、請求項２２の発明に係る解析装置において、当該解析装置は前記画像処理装置であり、前記動作情報は自装置の動作情報であることを特徴とする。
請求項２４の発明は、請求項２２または請求項２３の発明に係る解析装置において、前記解析手段は、前記生体情報に関する所定の指標値が所定の基準範囲外の値を有することを条件として、前記ユーザが前記画像処理装置に関連してストレスを感じている状態である装置関連ストレス状態が発生している旨を判定し、前記所定の指標値が前記所定の基準範囲外の値を有する異常状態が発生している場合であっても、当該異常状態が前記画像処理装置への前記ユーザのログイン前に発生し且つ所定の閾値よりも長い時間に亘って継続しているときには、当該異常状態の継続期間においては前記装置関連ストレス状態が発生していないとみなすことを特徴とする。
請求項２５の発明は、請求項２４の発明に係る解析装置において、前記解析手段は、前記画像処理装置における動作期間を動作の進展段階に応じた複数の区分期間に区分し、前記複数の区分期間のうち前記装置関連ストレス状態が発生している区分期間を、前記画像処理装置に関連するユーザストレスが存在する期間であるストレス存在期間として判定することを特徴とする。
請求項２６の発明は、請求項２５の発明に係る解析装置において、前記取得手段は、複数のユーザの生体情報を取得し、前記解析手段は、前記複数のユーザの生体情報と前記画像処理装置の前記動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かを前記複数のユーザのそれぞれについて解析することを特徴とする。
請求項２７の発明は、請求項２５の発明に係る解析装置において、前記取得手段は、複数の画像処理装置の動作情報を取得し、前記解析手段は、前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かを前記複数の画像処理装置のそれぞれについて解析することを特徴とする。
請求項２８の発明は、請求項２７の発明に係る解析装置において、前記解析手段は、前記複数の画像処理装置のうちの第１の画像処理装置に関して前記ストレス存在期間が存在する場合、前記複数の画像処理装置のうち前記第１の画像処理装置とは異なる第２の画像処理装置であって前記ストレス存在期間に対応する区分期間における前記ユーザのストレスの累計数が前記第１の画像処理装置よりも少ない第２の画像処理装置を特定し、当該第２の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する改善策を提案することを特徴とする。
請求項２９の発明は、請求項２２から請求項２４のいずれかの発明に係る解析装置において、前記取得手段は、複数の画像処理装置の動作情報を取得し、前記解析手段は、前記ユーザの前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の画像処理装置のそれぞれの利用に関する前記ユーザのストレスを解析し、前記複数の画像処理装置を一の装置群として管理し、前記一の装置群のうちの一の画像処理装置に関する前記ユーザのストレスの存在が判定される場合、前記一の装置群のうち前記一の画像処理装置とは異なる他の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記ユーザのストレスを解消するための改善策を提案することを特徴とする。
請求項３０の発明は、請求項２２から請求項２９のいずれかの発明に係る解析装置において、前記画像処理装置の属性は、前記画像処理装置の処理速度と、前記画像処理装置の場所と、前記画像処理装置の操作性と、前記画像処理装置の処理品質とのいずれかを含むことを特徴とする。

請求項３１の発明は、コンピュータに、ａ）画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得するステップと、ｂ）前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関して、前記画像処理装置の属性に起因する前記ユーザのストレスを解析するステップと、ｃ）前記ステップｂ）における解析結果を出力するステップと、を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。

請求項３２の発明は、請求項３１の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、前記ステップｂ）は、ｂ−１）前記ユーザの前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の画像処理装置のそれぞれの利用に関する前記ユーザのストレスを解析するステップ、を有し、前記ステップｂ−１）においては、各画像処理装置における動作期間が動作の進展段階に応じた複数の区分期間にそれぞれ区分され、前記複数の区分期間のうち、前記ユーザが前記各画像処理装置に関連してストレスを感じている状態である装置関連ストレス状態が発生している区分期間が、前記各画像処理装置に関連するユーザストレスが存在する期間であるストレス存在期間として判定され、前記ステップｂ）は、ｂ−２）前記複数の画像処理装置のうちの第１の画像処理装置に関して前記ストレス存在期間が存在する場合、前記複数の画像処理装置のうち前記第１の画像処理装置とは異なる第２の画像処理装置であって前記ストレス存在期間に対応する区分期間における前記ユーザのストレスの累計数が前記第１の画像処理装置よりも少ない第２の画像処理装置を特定し、当該第２の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する改善策を提案するステップ、をさらに有することを特徴とする。

請求項３３の発明は、請求項３１の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、前記複数の画像処理装置は、一の装置群として管理され、前記ステップｂ）においては、前記一の装置群のうちの一の画像処理装置に関する前記ユーザのストレスの存在が判定される場合、前記一の装置群のうち前記一の画像処理装置とは異なる他の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記ユーザのストレスを解消するための改善策が提案されることを特徴とする。
請求項３４の発明は、請求項３１の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップｂ）においては、前記生体情報に関する所定の指標値が所定の基準範囲外の値を有することを条件として、前記ユーザが前記画像処理装置に関連してストレスを感じている状態である装置関連ストレス状態が発生している旨が判定され、前記所定の指標値が前記所定の基準範囲外の値を有する異常状態が発生している場合であっても、当該異常状態が前記画像処理装置への前記ユーザのログイン前に発生し且つ所定の閾値よりも長い時間に亘って継続しているときには、当該異常状態の継続期間においては前記装置関連ストレス状態が発生していないとみなされることを特徴とする。
請求項３５の発明は、請求項３４のいずれかの発明に係るプログラムにおいて、前記ステップｂ）においては、前記画像処理装置における動作期間が、動作の進展段階に応じた複数の区分期間に区分され、前記複数の区分期間のうち前記装置関連ストレス状態が発生している区分期間が、前記画像処理装置に関連するユーザストレスが存在する期間であるストレス存在期間として判定されることを特徴とする。
請求項３６の発明は、請求項３５の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップａ）においては、複数のユーザの生体情報が取得され、前記ステップｂ）においては、前記複数のユーザの生体情報と前記画像処理装置の前記動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かが前記複数のユーザのそれぞれについて解析されることを特徴とする。
請求項３７の発明は、請求項３５の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、前記ステップｂ）においては、前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かが前記複数の画像処理装置のそれぞれについて解析されることを特徴とする。
請求項３８の発明は、請求項３７の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップｂ）においては、前記複数の画像処理装置のうちの第１の画像処理装置に関して前記ストレス存在期間が存在する場合、前記複数の画像処理装置のうち前記第１の画像処理装置とは異なる第２の画像処理装置であって前記ストレス存在期間に対応する区分期間における前記ユーザのストレスの累計数が前記第１の画像処理装置よりも少ない第２の画像処理装置が特定され、当該第２の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する改善策が提案されることを特徴とする。
請求項３９の発明は、請求項３１の発明に係るプログラムにおいて、前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、前記ステップｂ）においては、前記ユーザの前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の画像処理装置のそれぞれの利用に関する前記ユーザのストレスが解析され、前記複数の画像処理装置が一の装置群として管理され、前記一の装置群のうちの一の画像処理装置に関する前記ユーザのストレスの存在が判定される場合、前記一の装置群のうち前記一の画像処理装置とは異なる他の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記ユーザのストレスを解消するための改善策が提案されることを特徴とする。
請求項４０の発明は、請求項３１から請求項３９のいずれかの発明に係るプログラムにおいて、前記画像処理装置の属性は、前記画像処理装置の処理速度と、前記画像処理装置の場所と、前記画像処理装置の操作性と、前記画像処理装置の処理品質とのいずれかを含むことを特徴とする。

請求項１から請求項４０に記載の発明によれば、ユーザへのヒアリング調査を必ずしも要することなく、画像処理システムに関する現状分析を比較的容易に行うことが可能である。

Claims (24)

1. 画像処理システムであって、
   画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得する取得手段と、
   前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記ユーザのストレスを解析する解析手段と、
   前記解析手段による解析結果を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理システム。
2. 請求項１に記載の画像処理システムにおいて、
   前記生体情報は、前記ユーザの精神状態および／または体調を反映して変化する情報であることを特徴とする画像処理システム。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像処理システムにおいて、
   前記生体情報は、脈波、心電、体温、心拍数および血圧の少なくとも１つに関する情報を有することを特徴とする画像処理システム。
4. 請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理システムにおいて、
   前記解析手段は、前記生体情報に関する所定の指標値が所定の基準範囲外の値を有することを条件として、前記ユーザが前記画像処理装置に関連してストレスを感じている状態である装置関連ストレス状態が発生している旨を判定することを特徴とする画像処理システム。
5. 請求項４に記載の画像処理システムにおいて、
   前記解析手段は、前記所定の指標値が前記所定の基準範囲外の値を有する異常状態が発生している場合であっても、当該異常状態が前記画像処理装置への前記ユーザのログイン前に発生し且つ所定の閾値よりも長い時間に亘って継続しているときには、当該異常状態の継続期間においては前記装置関連ストレス状態が発生していないとみなすことを特徴とする画像処理システム。
6. 請求項４または請求項５に記載の画像処理システムにおいて、
   前記解析手段は、
   前記画像処理装置における動作期間を動作の進展段階に応じた複数の区分期間に区分し、
   前記複数の区分期間のうち前記装置関連ストレス状態が発生している区分期間を、前記画像処理装置に関連するユーザストレスが存在する期間であるストレス存在期間として判定することを特徴とする画像処理システム。
7. 請求項６に記載の画像処理システムにおいて、
   前記複数の区分期間は、ログイン時刻とジョブ開始時刻とジョブ終了時刻とログアウト時刻とのうちの少なくとも１つの時刻を含む複数の時刻を用いて区分されることにより規定されることを特徴とする画像処理システム。
8. 請求項６または請求項７に記載の画像処理システムにおいて、
   前記取得手段は、複数のユーザの生体情報を取得し、
   前記解析手段は、前記複数のユーザの生体情報と前記画像処理装置の前記動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かを前記複数のユーザのそれぞれについて解析することを特徴とする画像処理システム。
9. 請求項６または請求項７に記載の画像処理システムにおいて、
   前記取得手段は、複数の画像処理装置の動作情報を取得し、
   前記解析手段は、前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の区分期間のそれぞれが前記ストレス存在期間であるか否かを前記複数の画像処理装置のそれぞれについて解析することを特徴とする画像処理システム。
10. 請求項９に記載の画像処理システムにおいて、
    前記解析手段は、前記複数の画像処理装置のうちの第１の画像処理装置に関して前記ストレス存在期間が存在する場合、前記複数の画像処理装置のうち前記第１の画像処理装置とは異なる第２の画像処理装置であって前記ストレス存在期間に対応する区分期間における前記ユーザのストレスの累計数が前記第１の画像処理装置よりも少ない第２の画像処理装置を特定し、当該第２の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する改善策を提案することを特徴とする画像処理システム。
11. 請求項１０に記載の画像処理システムにおいて、
    前記解析手段は、前記ストレス存在期間に対応する前記区分期間が各ジョブの開始時刻と前記各ジョブの終了時刻との間の期間であるときには、前記第２の画像処理装置の処理速度以上の処理速度を有する装置へと前記第１の画像処理装置を変更すべき旨を、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する前記改善策として提案することを特徴とする画像処理システム。
12. 請求項１０に記載の画像処理システムにおいて、
    前記解析手段は、前記ストレス存在期間に対応する前記区分期間が前記ユーザの各ログインの時刻と当該各ログインの所定時間前の時刻との間の期間であるときには、前記第２の画像処理装置の載置場所を参考にして前記第１の画像処理装置の載置場所を変更すべき旨を、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する前記改善策として提案することを特徴とする画像処理システム。
13. 請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理システムにおいて、
    前記取得手段は、複数のユーザの生体情報を取得し、
    前記解析手段は、前記複数のユーザの生体情報と前記画像処理装置の前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記複数のユーザのストレスを解析することを特徴とする画像処理システム。
14. 請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理システムにおいて、
    前記取得手段は、複数の画像処理装置の動作情報を取得し、
    前記解析手段は、前記ユーザの前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の画像処理装置のそれぞれの利用に関する前記ユーザのストレスを解析することを特徴とする画像処理システム。
15. 請求項１４に記載の画像処理システムにおいて、
    前記解析手段は、
    前記複数の画像処理装置を一の装置群として管理し、
    前記一の装置群のうちの一の画像処理装置に関する前記ユーザのストレスの存在が判定される場合、前記一の装置群のうち前記一の画像処理装置とは異なる他の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記ユーザのストレスを解消するための改善策を提案することを特徴とする画像処理システム。
16. 請求項１から請求項１５のいずれかに記載の画像処理システムにおいて、
    前記出力手段は、前記解析結果を表あるいはグラフを含む表示画面を用いて表示出力することを特徴とする画像処理システム。
17. 請求項１から請求項１６のいずれかに記載の画像処理システムにおいて、
    前記出力手段は、前記画像処理装置の載置場所と前記ユーザの座席位置との位置関係を示す配置図を用いて、前記解析結果を表示することを特徴とする画像処理システム。
18. 請求項１から請求項１７のいずれかに記載の画像処理システムにおいて、
    前記画像処理システムは、
    前記画像処理装置と、
    前記ユーザが装着しているウエアラブルデバイスと、
    前記画像処理装置とは別に設けられたサーバと、
    を備え、
    前記サーバは、
    前記取得手段と、
    前記解析手段と、
    を有し、
    前記取得手段は、前記ウエアラブルデバイスによって測定された前記生体情報を前記ウエアラブルデバイスから取得し、前記動作情報を前記画像処理装置から取得することを特徴とする画像処理システム。
19. 請求項１から請求項１７のいずれかに記載の画像処理システムにおいて、
    前記画像処理システムは、
    前記画像処理装置と、
    前記ユーザが装着しているウエアラブルデバイスと、
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記取得手段と、
    前記解析手段と、
    を有し、
    前記取得手段は、前記ウエアラブルデバイスによって測定された前記生体情報を前記ウエアラブルデバイスから取得し、前記動作情報を前記画像処理装置自身から取得することを特徴とする画像処理システム。
20. 請求項１８または請求項１９に記載の画像処理システムにおいて、
    前記取得手段は、前記ウエアラブルデバイスによって測定された前記生体情報を、定期的な通信によって前記ウエアラブルデバイスから取得することを特徴とする画像処理システム。
21. 解析装置であって、
    画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得する取得手段と、
    前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記ユーザのストレスを解析する解析手段と、
    前記解析手段による解析結果を出力する出力手段と、
    を備えることを特徴とする解析装置。
22. コンピュータに、
    ａ）画像処理装置にジョブを実行させるユーザの生体情報であって前記ユーザの状態を反映して変化する生体情報と、前記画像処理装置の動作情報とを取得するステップと、
    ｂ）前記生体情報と前記動作情報とに基づいて、前記画像処理装置の利用に関する前記ユーザのストレスを解析するステップと、
    ｃ）前記ステップｂ）における解析結果を出力するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
23. 請求項２２に記載のプログラムにおいて、
    前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、
    前記ステップｂ）は、
    ｂ−１）前記ユーザの前記生体情報と前記複数の画像処理装置の動作情報とに基づいて、前記複数の画像処理装置のそれぞれの利用に関する前記ユーザのストレスを解析するステップ、
    を有し、
    前記ステップｂ−１）においては、
    各画像処理装置における動作期間が動作の進展段階に応じた複数の区分期間にそれぞれ区分され、
    前記複数の区分期間のうち、前記ユーザが前記各画像処理装置に関連してストレスを感じている状態である装置関連ストレス状態が発生している区分期間が、前記各画像処理装置に関連するユーザストレスが存在する期間であるストレス存在期間として判定され、
    前記ステップｂ）は、
    ｂ−２）前記複数の画像処理装置のうちの第１の画像処理装置に関して前記ストレス存在期間が存在する場合、前記複数の画像処理装置のうち前記第１の画像処理装置とは異なる第２の画像処理装置であって前記ストレス存在期間に対応する区分期間における前記ユーザのストレスの累計数が前記第１の画像処理装置よりも少ない第２の画像処理装置を特定し、当該第２の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記第１の画像処理装置の前記ストレス存在期間に関する改善策を提案するステップ、
    をさらに有することを特徴とするプログラム。
24. 請求項２２に記載のプログラムにおいて、
    前記ステップａ）においては、複数の画像処理装置の動作情報が取得され、
    前記複数の画像処理装置は、一の装置群として管理され、
    前記ステップｂ）においては、前記一の装置群のうちの一の画像処理装置に関する前記ユーザのストレスの存在が判定される場合、前記一の装置群のうち前記一の画像処理装置とは異なる他の画像処理装置に関する情報に基づいて、前記ユーザのストレスを解消するための改善策が提案されることを特徴とするプログラム。

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