JP2021131603A - 管理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像形成装置の周囲の環境要因に基づき、ジョブのスケジュールを管理する。【解決手段】画像形成装置が実行するジョブの実行状況を管理する装置は、画像形成装置の周囲の環境要因に関する環境情報を取得し、ジョブの実行状況を表示するための表示データを生成する。表示データは、画像形成装置によって実行されるジョブの実行状況を示す指標を時系列に割当てたジョブ実行のスケジュールを、当該時系列に従い取得された環境情報と関連付けて、表示するためのデータを含む。【選択図】図４９

Description

本開示は、管理装置およびプログラムに関し、特に、ジョブの実行スケジュールを管理する管理装置、方法およびプログラムに関する。

印刷会社は、複数の印刷ジョブの予約を受付けて、画像形成装置などのプリンター（印刷機）は予約された印刷ジョブを実行する。予約された印刷ジョブは、それぞれ、納期が異なっている。そのため、印刷会社では、納期の異なる印刷ジョブを効率的に管理するため、ジョブスケジューリング機能を利用する。印刷会社は、ジョブスケジューリング機能を使用することで、印刷ジョブの実行のスケジュールを変更する再スケジューリングが可能である。

再スケジューリングは、例えば、プリンターのメンテナンスの実施に伴い発生する場合がある。プリンターのメンテナンスには、印刷物の色再現性を維持するための色補正が含まれる。メンテナンスを実施する際は、印刷ジョブを実行できないために、印刷物の納品が遅延する。この場合は、印刷ジョブの再スケジューリングを実施しても、納品が間に合わないケースが生じ得る。

そこで、例えば、特許文献１（特開２０１８−８５０９５号公報）は、色再現履歴および予定されたメンテナンスの時期を印刷ジョブのスケジュールに表示することで、当該スケジュールに対する印刷機のメンテナンスの影響を可視化し、印刷機のメンテナンスが発生する前に印刷ジョブの再スケジュールを実施する構成を提案する。

特開２０１８−８５０９５号公報

プリンターの状態は、周囲の温度または湿度などの環境要因により変化するため、例えばインクの粘度などの性質が変化するため、印刷物の色再現性も当該環境要因によって変動し得る。したがって、色再現性のメンテナンスを実施する時期をスケジューリングする場合、プリンターの周囲の環境要因に基づきスケジューリングを実施することが望まれる。しかしながら、特許文献１（特開２０１８−８５０９５号公報）は、このような環境要因を考慮した印刷ジョブのスケジューリングを提案していない。

それゆえに、本開示の目的は、画像形成装置の周囲の環境要因に基づき、ジョブのスケジュールを管理する管理装置、方法およびプログラムを提供することである。

本開示では、画像形成装置が実行するジョブの実行状況を管理する管理装置は、画像形成装置の周囲の環境要因に関する環境情報を取得する情報取得部と、ジョブの実行状況を表示するための表示データを生成するデータ生成部と、を備え、表示データは、画像形成装置によって実行されるジョブの実行状況を示す指標を時系列に割当てたジョブ実行のスケジュールを、情報取得部によって時系列に従い取得された環境情報と関連付けて、表示するためのデータを含む。

上述の開示において、ジョブの実行状況を示す指標は、当該ジョブの実行時間を含む。
上述の開示において、ジョブは、印刷ジョブを含み、ジョブの実行状況を示す指標は、画像が印刷される用紙の枚数を含む。

上述の開示において、環境要因は、時系列に従った日時のそれぞれにおいて取得される温度および湿度を含む。

上述の開示において、温度および湿度は、画像形成装置が設置される屋内の温度および湿度と、屋外の温度および湿度とを含む。

上述の開示において、環境要因は、さらに天気を含む。
上述の開示において、時系列は、現在より以前の過去および当該現在より以後の将来の時間の経過を含む。

上述の開示において、表示データは、さらに、画像形成装置に対する、色補正を含むメンテナンスの実施状況を、時系列に従い、ジョブ実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む。

上述の開示において、色補正は、色検証の検証結果に基づき実施され、表示データは、さらに、色検証の実施状況を、時系列に従い、ジョブ実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む。

上述の開示において、管理装置は、予測処理部を、さらに備え、色検証の実施状況は、色検証が実施された前記時系列の履歴を含み、予測処理部は、色検証が実施された時系列の履歴および時系列に従い取得された環境情報に基づいて、将来における色検証の実施時期を予測し、表示データは、さらに、予測される色検証の実施時期を、ジョブの実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む。

上述の開示において、表示データは、さらに、色検証の結果を収集するプロファイルが実施された時系列の履歴を、当該時系列に従い、ジョブ実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む。

上述の開示において、予測処理部は、さらに、プロファイルの履歴および色検証の履歴に基づいて、将来におけるプロファイルの実施時期を予測し、表示データは、さらに、予測されるプロファイルの実施時期を、ジョブの実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む。

上述の開示において、予測処理部は、さらに、過去、現在および未来について取得される環境情報、プロファイルの履歴、および色検証の履歴に基づいて、将来におけるプロファイルの実施時期を予測し、表示データは、さらに、予測されるプロファイルの実施時期を、ジョブの実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む。

上述の開示において、予測処理部は、さらに、未来の所定日時に予測される環境要因を示す環境情報と、当該環境情報と類似する内容を示す環境情報が取得された過去の日時を特定し、特定された過去の日時において実施された色検証の結果に基づき、当該所定日時に前記色検証が実施された場合の色検証結果を予測する。

上述の開示において、画像形成装置の周囲には、当該周囲の環境要因を調整する空調機が備えられ、管理装置は、空調機を制御する調整部を、さらに備え、調整部は、予測された色検証結果が所定条件を満たす場合、未来の所定日時において、環境要因の変化が抑制されるように空調機を制御する。

本開示では、画像形成装置が実行するジョブの実行状況を管理する方法は、画像形成装置の周囲の環境要因に関する環境情報を取得するステップと、ジョブの実行状況を表示するための表示データを生成するステップと、を備え、表示データは、画像形成装置によって実行されるジョブの実行状況を示す指標を時系列に割当てたジョブ実行のスケジュールを、情報を取得するステップにおいて時系列に従い取得された環境情報と関連付けて、表示するためのデータを含む。

本開示では、上記の方法をプロセッサに実行させるためのプログラムが提供される。

本開示によれば、画像形成装置の周囲の環境要因に基づき、ジョブのスケジュールを管理できる。

本実施の形態に係るシステムの構成図である。 本実施の形態に係る画像形成装置のハードウェアの構成の一例を概略的に示す図である。 実施の形態にかかる管理サーバー３００のハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。 実施の形態にかかる情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。 本実施の形態にかかるシステムの機能を構成を概略的に示す図である。 本実施の形態にかかる色検証履歴３６の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるProfiling履歴３６０の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる過去環境情報３７の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる環境予測情報３８の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる過去色環境情報３９の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる環境差分情報４１の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるL*a*b*値差分情報４２の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる過去情報４０の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる現在の環境情報４４の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる現在の環境差分情報４５の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる現在情報４３の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる未来情報４８の取得処理の一例を示す図である。 本実施の形態にかかる未来情報４８の取得処理の一例を示す図である。 本実施の形態にかかる未来情報４８の取得処理の一例を示す図である。 本実施の形態にかかる現在予測情報４９を作成する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる現在予測情報４９を作成する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる現在予測情報４９を作成する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる現在予測情報４９を作成する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる現在予測情報４９を作成する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる未来予測情報５０の一例を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるメンテナンス実施時期を予測する処理を模式的に説明する図である。 本実施の形態にかかるメンテナンス実施時期を予測する処理を模式的に説明する図である。 本実施の形態にかかるメンテナンス実施時期を予測する処理を模式的に説明する図である。 本実施の形態にかかるメンテナンス実施時期を予測する処理を模式的に説明する図である。 本実施の形態にかかるメンテナンス実施時期を予測する処理を模式的に説明する図である。 本実施の形態にかかる色検証結果の経時的変化の一例を示すグラフである。 本実施の形態にかかる色検証実施時期の予測処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる色検証実施時期の予測処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる色検証実施時期の予測処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる色検証実施時期の予測処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる色検証実施時期の予測処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる色検証実施時期の予測処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるProfiling時期４３１を予測する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるProfiling時期４３１を予測する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるProfiling時期４３１を予測する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるProfiling時期４３１を予測する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるProfiling時期４３１を予測する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかるProfiling時期４３１を予測する処理を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる空調機８００の予測される制御を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる空調機８００の予測される制御を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる空調機８００の予測される制御を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる空調機８００の予測される制御を模式的に示す図である。 本実施の形態にかかる環境予測情報を含む情報の表示の一例を示す図である。 本実施の形態にかかる環境予測情報を含む情報の表示の他の例を示す図である。 本実施の形態にかかるメンテナンス時期の予測処理の概略フローチャートである。 図５０の過去情報の取得処理（ステップＴ１）のフローチャートである。 図５０の現在情報の取得処理（ステップＴ２）のフローチャートである。 図５０の未来情報の取得処理（ステップＴ３）のフローチャートである。 図５０のメンテナンス予測情報の作成処理（ステップＴ４）のフローチャートである。 図５０のメンテナンス時期予測の処理（ステップＴ５）のフローチャートである。 本実施の形態にかかるProfiling時期予測の処理フローチャートである。 本実施の形態に係る空調制御のフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、各実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらの説明は繰り返さない。まず、本実施の形態で用いる用語を説明する。

「色再現性」は、いずれのプリンターによって媒体（紙など）に画像が形成（描画または印刷）された場合でも、形成された画像は同じ明度または色相を示すことをいう。

「色検証」は、プリンターによって適切な色再現性が実現されているか否かを評価する処理、すなわち色検証処理を示す。

色検証処理では、プリンターは複数の色測定ページ（これら複数の色測定ページの各々は複数のパッチ（カラーパッチ）を有する）を印刷し、色センサーなどの測定機器は、印刷されたカラーパッチ毎に各色を測定し、測定された色を対応する目標色と比較し、比較により取得された両者の色の違い（以下、色差と呼ぶ）に基づき色検証結果を出力する。具体的には、色検証では、色検証の結果が所定条件を満たすか否かに基づく色検証結果が出力される。例えば、色差を定量的に示す色差値（後述するL*a*b*値）が所定閾値（後述する許容値）に近い場合は色検証結果としてPass（合格）が出力され、色差値が所定閾値からかけ離れている場合は色検証結果としてFail（不合格）が出力される。

「色補正」は、色検証結果に従い、上記の色差値を用いて画像データ（より特定的には画素値）を補正するための補正パラメータを決定する処理を含む。例えば、色検証結果がPass（合格）を示す場合は、色補正は実施されないが、色検証結果がFail（不合格）を示す場合は色補正が実施される。色補正には、色差値が所定閾値（許容値）に近くなるように、画像データの画素値を補正パラメータを用いて補正する処理が含まれてもよい。

「メンテナンス」は、画像形成装置が正常に稼働するように維持、整備、保守する作業の全般を含み、メンテナンスには「色検証」と、色検証結果に基づく「色補正」が含まれる。

「Profiling」はプロファイルを作成または収集する作業（処理）を示し、この作業には、作成または収集された「プロファイル」を記録または格納することも含む。本実施の形態では、「プロファイル」は、色検証の結果に関する情報を含む。

「環境情報」は、画像形成装置の周囲の、少なくとも温度および湿度などの環境要因に関する情報を含むが、環境要因には天気が含まれてもよい。また、温度および湿度などの環境要因は、画像形成装置が備えられる屋内（または室内）の温度および湿度、ならびに屋外（または室外）の温度および湿度を含む。

＜概要＞
本実施の形態では、管理サーバーは、画像形成装置におけるジョブの実行状況を表すジョブスケジュールと、ジョブスケジュールに関連付けて、画像形成装置の周囲の環境要因に関する情報である環境情報とを表示するためのデータを生成する。ジョブの実行状況は、典型的には、時系列に実行の履歴および実行の予定を含む。また、環境要因は、典型的には温度および湿度を含み、環境情報は、時系列に取得される環境要因の値または変化を含む。

ユーザーは、表示されるジョブスケジュールを、当該ジョブスケジュールに関連付けて表示される環境情報を目安に、調整（リスケジュール）することができる。

さらに、管理サーバーは、現在の環境情報および未来の環境予測情報から、未来の色検証、メンテナンスおよびProfilingの実施時期を予測し、予測された情報をジョブスケジュールに関連付けて表示するデータを生成する。

ユーザーは、表示されるジョブスケジュールを、当該ジョブスケジュールに関連付けて表示されるメンテナンス時期を目安に、調整（リスケジュール）することができる。

なお、実施の形態では、環境情報を関連付けて印刷ジョブの実行状況を示すスケジュールが表示されるが、実行状況が表示されるジョブは印刷ジョブに限定されない。

＜Ａ．構成＞
図１は、本実施の形態に係るシステムの構成図である。図１を参照して、システム１は、例えば印刷会社内に設置された画像形成装置１００、色センサー５００および情報処理装置２００を備える。画像形成装置１００、色センサー５００および情報処理装置２００は、印刷会社内のネットワーク６００を介して相互に通信する。さらに、システム１は、ネットワーク４００に接続された管理サーバー３００およびサーバー７００を備える。ネットワーク６００は、図示しない通信機器（ルーター、スイッチなど）を介してネットワーク４００に接続される。したがって、システム１は、画像形成装置１００、色センサー５００、情報処理装置２００、管理サーバー３００およびサーバー７００は、ネットワーク４００，６００を介して相互に通信可能である。

なお、色センサー５００または情報処理装置２００は、画像形成装置１００から独立して備えられるが、画像形成装置１００に内蔵されてもよい。また、ネットワーク４００は、印刷会社の外部のネットワークまたは会社内部のネットワークを含む。また、ネットワーク４００，６００は、有線または無線のネットワークを含む。また、図１では、ネットワーク４００，６００は異なるネットワークとして示されるが、同じネットワークであってもよい。

また、印刷会社内には、画像形成装置１００の周囲の環境要因（室温、湿度（屋内）など）を調節するための空調機８００が備えられる。空調機８００は、ネットワーク６００に接続される。空調機８００は、情報処理装置２００からの指令、または管理サーバー３００からの指令に従い制御される。これにより、管理サーバー３００または情報処理装置２００は、空調機８００を遠隔制御できる。

システム１の管理サーバー３００は、主に、画像形成装置１００が実行するジョブの実行状況を管理する機能を備える「管理装置」の一実施例である。管理サーバー３００が接続されるネットワークは、印刷会社外のネットワーク６００に限定されず、社内のネットワーク４００に接続されてもよい。また、画像形成装置１００がサーバーを内蔵する場合は、内蔵されたサーバーが、管理サーバー３００の機能を担ってもよい。また、情報処理装置２００が管理サーバー３００の機能を担ってもよい。

画像形成装置１００としては、典型的には、プリンターを備える装置を含む。例えば、画像形成装置１００は、プリンターまたはコピー機またはそれらの複合機であるＭＦＰ（Multi-Function Peripherals）として例示される。画像形成装置１００が備える機能は、プリンター、コピー機に限定されず、例えばスキャナー、ファクシミリなどの機能をさらに備えてもよい。管理サーバー３００は、画像形成装置１００によって実行されるジョブを含む画像形成装置１００の稼働に関する情報を管理する。情報処理装置２００は、典型的には、パーソナルコンピュータなどの汎用のコンピュータが適用される。図１では、情報処理装置２００は、据え置き型で示されるが、タブレット型やラップトップ型の携帯型であってもよい。

（画像形成装置１００の構成）
図２は、本実施の形態に係る画像形成装置のハードウェアの構成の一例を概略的に示す図である。図２を参照して、画像形成装置１００はＣＰＵ（Central Processing Unit）１５０、プログラムおよびデータを格納するための記憶部１６０、情報の入出力部１７０、ネットワーク６００を介して管理サーバー３００と通信するための通信Ｉ／Ｆ（インターフェイス）１５６、情報処理装置２００とネットワーク４００を介して通信するための通信回路１７５、画像形成装置１００の周囲の温度および湿度（屋内）を測定するセンサー１７７、および各種処理部を含む。画像形成装置１００は、センサー１７７の測定値を、情報処理装置２００を経由して管理サーバー３００に送信、または情報処理装置２００を経由せずにダイレクトに管理サーバー３００に送信する。

なお、画像形成装置１００の周囲の温度および湿度（屋内）を測定するセンサー１７７は、空調機８００に備えられてもよい。

記憶部１６０は、ＣＰＵ１５０により実行されるプログラムおよびデータを記憶するためのＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）および不揮発メモリなどを含む。ＲＡＭは、ＣＰＵ１５０によりプログラムを実行する際の作業領域としても供される。

入出力部１７０は、ディスプレイを含む表示部１７１およびユーザーが画像形成装置１００に情報を入力するために操作する操作部１７２を含む。ここでは、入出力部１７０は、表示部１７１と操作部１７２が一体的に構成されたタッチパネルとして提供されてもよい。

通信Ｉ／Ｆ１５６は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などの回路を含んで構成される。通信Ｉ／Ｆ１５６は、管理サーバー３００，サーバー７００を含む外部装置とネットワークを介して通信するためのデータ通信部１５７を含む。データ通信部１５７は、ネットワークを介して管理サーバー３００，サーバー７００を含む外部装置にデータを送信する送信部１５８、およびネットワークを介して管理サーバー３００，サーバー７００を含む外部装置からデータを受信する受信部１５９を含む。

通信回路１７５は、情報処理装置２００と通信するための例えばＬＡＮ（Local Area Network）などの通信回路を含む。通信回路１７５は、情報処理装置２００を含む外部の端末と無線通信するための通信回路を備えてもよい。無線通信回路としては、例えば、ＮＦＣ（Near Field Communication)などの通信規格に従う無線通信回路を含み得る。

上記に述べた各種処理部は、画像処理部１５１、画像形成部１５２、画像データを含む各種データを記憶するハードディスクなどの記憶部１５３、プリンター１４０を制御する画像出力部１５４、図示しないファクシミリ回路を制御するためのファクシミリ制御部１５５、原稿を光学的に読み取って画像データを得るための画像読取部１７３、記憶媒体１７６が脱着自在に装着されるデータリーダー/ライター１７４を備える。

データリーダー/ライター１７４は、装着される記憶媒体１７６からプログラムまたはデータを読出す回路と、記憶媒体１７６にデータを書込む回路を有する。

画像出力部１５４は、印刷ジョブ７０を用いて駆動されるプリンター１４０を備える。本実施の形態では、説明を簡単にするために、情報処理装置２００は、画像形成装置１００で処理されるべき１つ以上の印刷ジョブ７０を管理し、スケジュールに従って、印刷ジョブ７０を画像形成装置１００に送信する。画像形成装置１００は、情報処理装置２００から受信した印刷ジョブ７０を処理する。なお、画像形成装置１００が処理する印刷ジョブ７０は、画像形成装置１００が原稿をスキャンし、スキャン結果に基づき作成した印刷ジョブ７０、または画像形成装置１００がネットワーク４００を介して受信する印刷ジョブ７０も含み得る。

印刷ジョブ７０は、ＰＪＬデータ、ＰＤＬ（ページ記述言語）データおよび印刷ジョブ７０のユーザーを識別するユーザーＩＤなどを含む。ＰＪＬデータは、ＰＤＬデータに直接影響を与えない命令であって、たとえば、ステープル、パンチなどの機能を用いる場合に当該機能に関するコマンドを含む。画像形成装置１００の画像形成部１５２は、印刷ジョブ７０のＰＤＬデータを、記憶部１６０のＲＡＭ上でビットマップデータとして展開する。画像出力部１５４のプリンター１４０は、画像形成部１５２によって展開されたビットマップデータ（ＰＤＬデータ）に従って印刷用紙などの媒体に対する印刷処理を実行し、ＰＪＬデータ５１に従って印刷用紙などに対する所定の処理（ステープル処理など）を実行する。プリンター１４０は、トナーボトル１４１から供給されるトナーを用いてビットマップデータに基づくトナー像を媒体上に形成する。例えば、トナーは、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）およびブラック（ＢＫ）のトナーを含み、プリンター１４０は、媒体上に、イエロー（Ｙ）のトナー像、マゼンタ（Ｍ）のトナー像、シアン（Ｃ）のトナー像およびブラック（ＢＫ）のトナー像を形成する。プリンター１４０は、媒体上に形成されたトナー像を媒体上に定着させて、トナー像が定着された媒体は、トレイ（図示しない）に排紙される。

（管理サーバー３００のハードウェア構成）
図３は、実施の形態にかかる管理サーバー３００のハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。図３を参照して、管理サーバー３００は、ＣＰＵ３０、記憶部３４、およびネットワークコントローラー３５を含む。さらに、管理サーバー３００は、Ｒ／Ｗ（リーダー／ライターの略）３４−１を備える。Ｒ／Ｗ３４−１は、記憶媒体３４−２が脱着自在に装着されて、ＣＰＵ３０の制御のもとに、装着された記憶媒体３４−２に格納されたデータおよびプログラムを読み書きする。

記憶部３４は、ＣＰＵ３０により実行されるプログラムおよびデータを記憶するためのＲＯＭ３１、ＲＡＭ３２およびＨＤＤ（Hard disk drive）３３、および管理サーバー３００とネットワーク４００を介した他の装置との間の通信を制御するネットワークコントローラー３５を含む。ＲＡＭ３２は、各種情報を記憶する領域と、ＣＰＵ３０でプログラムを実行する際の作業領域とを含む。ネットワークコントローラー３５はＮＩＣなどの回路を含む。

（情報処理装置２００のハードウェア構成＞
図４は、実施の形態にかかる情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。図４を参照して、情報処理装置２００は、ＣＰＵ２０、ディスプレイ２３、ユーザーが情報処理装置２００に情報を入力するために操作する操作パネル２５、記憶部２６および通信コントローラー２７を備える。さらに、情報処理装置２００は、Ｒ／Ｗ（リーダー／ライターの略）２６−１を備える。Ｒ／Ｗ２６−１は、記憶媒体２６−２が脱着自在に装着されて、ＣＰＵ３０の制御のもとに、装着された記憶媒体２６−２に格納されたデータおよびプログラムを読み書きする。記憶部２６は、ＣＰＵ２０により実行されるプログラムおよびデータを記憶するためのＲＯＭ２１、ＲＡＭ２２、およびハードディスク装置を含むメモリ２８を備える。ディスプレイ２３と操作パネル２５は、一体的に構成されたタッチパネルとして提供されてもよい。通信コントローラー２７は、情報処理装置２００とネットワーク６００を介した他の装置との間の通信を制御するためのＮＩＣまたはＬＡＮ回路などの通信回路を含む。

＜Ｂ．機能構成＞
図５は、本実施の形態にかかるシステムの機能を構成を概略的に示す図である。図５を参照して、管理サーバー３００は記憶部３４の例えばＨＤＤ３３に格納された情報に基づき予測処理を実施する予測処理部３１０、予測処理部３１０の出力に基づき色検証の演算を実施する色検証演算部３２０を備える。さらに、管理サーバー３００は、予測処理に用いられる情報を収集しＨＤＤ３３に格納する情報取得部３０９、予測処理の結果をディスプレイに表示させるための表示データ３５０−１を生成する表示データ生成部３５０、および空調機８００に制御指令を出力する空調制御部３１５を備える。情報取得部３０９、予測処理部３１０、空調制御部３１５、色検証演算部３２０および表示データ生成部３５０は、ＣＰＵ３０が記憶部３４に、例えばＨＤＤ３３に格納された所定のプログラムを実行することにより実現される。

管理サーバー３００の情報取得部３０９、予測処理部３１０、色検証演算部３２０および表示データ生成部３５０は、ＣＰＵ３０がプログラムを実行することで必要な機能が提供される構成例として示されたが、管理サーバー３００は、これらの提供される機能の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）など）を用いて実装してもよい。

図５を参照して、記憶部３４のＨＤＤ３３には、過去の情報３３０および現在・未来の情報３４０が格納される。過去の情報３３０は、各種情報が格納され得るが、主な情報として、色検証履歴３６、過去色環境情報３９、過去情報４０、Profiling履歴３６０、過去に測定された環境情報である過去環境情報３７を含む。色検証履歴３６は、画像形成装置１００の色検証の実績を示す。Profiling履歴３６０は、Profilingの実績を示す。

現在・未来の情報３４０は各種情報を含むが、主な情報として、環境予測情報３８、現在情報４３、未来メンテナンス情報４７、未来情報４８、現在予測情報４９および未来予測情報５０を含む。現在・未来の情報３４０は、さらに、印刷ジョブ７０の実行スケジュールを示すジョブスケジュール４６を含む。

ジョブスケジュール４６は、管理サーバー３００が、情報処理装置２００から受信したスケジュールの情報に基づき作成し、格納する。スケジュールの情報は、印刷ジョブ７０のそれぞれについて、ジョブ実行日時（実行開始日時と終了日時）、ジョブ内容（印刷枚数など）、納期などを含む。

ＨＤＤ３３に格納される情報の詳細は、後述する。なお、これら情報が格納される媒体は、管理サーバー３００がアクセス可能な媒体であればよく、特に限定されないが、本実施の形態では、当該アクセス格納な媒体の一例としてＨＤＤ３３を説明する。

予測処理部３１０は、ＨＤＤ３３に格納された情報に基づき、所定の処理を実施し、処理の結果である予測情報を出力する。出力される予測情報は、予測される色差値を示す予測L*a*b*値３１１を含む。

色検証演算部３２０は、予測L*a*b*値３１１に基づき色検証のための所定演算を実施し、所定の演算結果である色検証予測結果３８９を、予測処理部３１０または表示データ生成部３５０に出力する。色検証予測結果３８９の算出については、後述する。

情報処理装置２００は、ＣＰＵ２０が、記憶部２６に格納された所定のアプリケーションプログラムを実行することにより実現される、表示部２１０、情報取得部２１１および情報送信部２１２を含む。表示部２１０は、管理サーバー３００からの表示データ３５０−１に基づくＧＵＩ（Graphical User Interface）の画像をディスプレイ２３に表示させる。情報取得部２１１は、操作パネル２５を介して受付けたユーザー操作内容に基づく情報を取得する。情報送信部２１２は、情報を画像形成装置１００に送信する。

画像形成装置１００は、ＣＰＵ１５０が、記憶部１６０に格納された所定のプログラムを実行することにより実現される、表示部５０１、情報取得部５０３および情報送信部５０４を含む。画像形成装置１００は、印刷ジョブ７０を含むジョブに関するＪｏｂ情報５０２を記憶部１５３に格納する。

情報処理装置２００の情報取得部２１１は、管理サーバー３００から送信される表示データ３５０−１とともに、メンテナンス予測、環境情報および色検証予測結果を受信（取得）する。情報処理装置２００の表示部（ＧＵＩ）２１０は、管理サーバー３００からの表示データ３５０−１に基づくＧＵＩ（Graphical User Interface）の画像をディスプレイ２３に表示させる。情報送信部２１２は、管理サーバー３００から受信する情報または表示データ３５０−１を含む情報を、画像形成装置１００に送信する。

画像形成装置１００の情報取得部５０３は、情報処理装置２００からメンテナンス予測、環境情報および表示データ３５０−１などを受信（取得）する。画像形成装置１００の表示部（ＧＵＩ）５０１は、表示データ３５０−１に基づくＧＵＩの画像を表示部１７１のディスプレイに表示させる。情報送信部５０４は、印刷ジョブ７０の実行に関する情報、センサー１７７の測定値などを管理サーバー３００または情報処理装置２００に送信する。

＜Ｃ．情報取得部３０９による情報の取得＞
情報取得部３０９は、少なくとも、画像形成装置１００の周囲の環境要因に関する環境情報を取得する。情報取得部３０９によって取得される情報を説明する。

（色検証履歴とProfiling履歴）
図６は、本実施の形態にかかる色検証履歴３６の一例を模式的に示す図である。図６を参照して、色検証履歴３６は、画像形成装置１００において過去に実施された色検証毎にレコード３６Ｒを有する。レコード３６Ｒは、当該色検証の識別子であるＩＤ３６１、直近の色補正のメンテナンスは実施された日時３６２、当該メンテナンス実施時からの経過時間であるメンテナンス経過時間３６３、当該レコード３６Ｒの色差値であるL*a*b*値３６５を用いた色検証結果３６４、および色検証によって取得された色差値であるL*a*b*値３６５および他の情報３６６を関連付けて有する。本実施の形態では、情報を関連付けて格納する形式の一例としてレコードを示すが、形式はレコードに限定されない。色検証結果３６４は、当該レコード３６ＲのL*a*b*値３６５を用いた色検証の結果（PassまたはFail）を示す。

他の情報３６６には、プリンター名、色検証に使用したチャートまたはパッチの情報、L*a*b*値３６５と比較される閾値に対応した許容値情報(規格や平均dEなどの各許容値)が含まれてもよい。

図７は、本実施の形態にかかるProfiling履歴３６０の一例を模式的に示す図である。図７を参照して、Profiling履歴３６０は、Profiling毎にレコード３６０Ｒを有する。レコード３６０Ｒは、予測処理部３１０によってProfilingが実施された日時であるProfiling作成日時３６０−１、Profiling前色検証結果／色検証ＩＤ３６０−２、およびProfiling後色検証結果／色検証ＩＤ３６０−３を含む。Profiling作成日時３６０−１は、Profilingの色検証が実施された日付け、すなわち色検証履歴３６の日時３６２に対応する。Profiling前色検証結果／色検証ＩＤ３６０−２は、当該日時３６２以前の日時のうち直近の日時に実施された色検証の結果（PassまたはFail）と当該日時３６２に対応するＩＤ３６１（図６）との組を示す。Profiling後色検証結果／色検証ＩＤ３６０−３は、Profiling作成日時３６０−１以後の日時のうち直近の日時に実施された色検証結果（Pass）と当該色検証が実施された日時３６２に対応したＩＤ３６１（図６）との組を示す。

（環境情報）
図８は、本実施の形態にかかる過去環境情報３７の一例を模式的に示す図である。情報取得部３０９は、過去環境情報３７を取得する。過去環境情報３７は、環境情報が取得された日時毎にレコード３７Ｒを含む。レコード３７Ｒは、当該日時３７１と、当該日時に測定された情報３７０とを含む。情報３７０は、環境要因の情報として室温３７２、湿度（屋内）３７３、外気温３７４および湿度（屋外）３７５を含む。レコード３７Ｒは、情報３７０として天気３７６の情報を含んでもよい。

図９は、本実施の形態にかかる環境予測情報３８の一例を模式的に示す図である。情報取得部３０９は、環境予測情報３８を取得する。環境予測情報３８は、現在または未来に測定され得る環境情報であって、測定される日時を示す未来日時３３１毎にレコード３８Ｒを有する。レコード３８Ｒは、未来日時３３１と、環境データ３８０とを含む。環境データ３８０は、当該未来日時３３１に予測される室温、湿度（屋内）、外気温度、および湿度（屋外）のそれぞれについて、室温予測３８２、湿度（屋内）予測３８３、外気温予測３８４、および湿度（屋外）予測３８５を含む。環境データ３８０は、天気予報３８６を含んでもよい。

図７と図８の環境情報は、例えばサーバー７００などが天気予報の情報を提供する場合は、情報取得部３０９は、サーバー７００から受信する情報を用いて、過去環境情報３７および環境予測情報３８を取得できる。また、情報取得部３０９が環境情報を取得する経路はサーバー７００に限定されない。例えば、情報処理装置２００が、画像形成装置１００の周囲の温度および湿度を計測する機能を備える場合は、情報取得部３０９は、情報処理装置２００から送信された室温３７２および湿度（屋内）３７３を受信することにより環境情報を取得できる。または、情報取得部３０９は、画像形成装置１００から、センサー１７７によって測定された室温３７２および湿度（屋内）３７３を受信することによって環境情報を取得できる。

＜Ｄ．予測処理部３１０による情報の取得＞
予測処理部３１０は、過去の色検証履歴３６を用いてメンテナンス時期を予測するための情報を作成する。まず、予測処理部３１０は、当該予測のために各種情報を生成する。

（過去色環境情報）
図１０は、本実施の形態にかかる過去色環境情報３９の一例を模式的に示す図である。予測処理部３１０は、メンテナンス時期を予測するために、過去の色検証履歴３６と過去環境情報３７とから、過去色環境情報３９を作成する。

具体的には、予測処理部３１０は、同一日時（レコード３６Ｒの日時３６２とレコード３７Ｒの日時３７１とが同一）を示す、色検証履歴３６のレコード３６Ｒと、過去環境情報３７のレコード３７Ｒどうしを紐付けるリンク９１を実施することにより、過去の色検証履歴３６のレコード３６Ｒと過去環境情報３７のレコード３７Ｒとの組合わせである１つ以上の組情報３９１を有する過去色環境情報３９作成する。予測処理部３１０は、作成された過去色環境情報３９を、ＨＤＤ３３に格納する。過去色環境情報３９は、ここでは複数の（２つ以上の）組情報３９１を有している。

（過去情報）
図１１は、本実施の形態にかかる環境差分情報４１の一例を模式的に示す図である。図１２は、本実施の形態にかかるL*a*b*値差分情報４２の一例を模式的に示す図である。図１３は、本実施の形態にかかる過去情報４０の一例を模式的に示す図である。予測処理部３１０は、環境差分情報４１およびL*a*b*値差分情報４２から、過去情報４０を作成し、作成された過去情報４０をＨＤＤ３３に格納する。

まず、予測処理部３１０は、過去色環境情報３９から環境差分情報４１を作成する。具体的には、図１１を参照して、予測処理部３１０は、過去色環境情報３９の組情報３９１のそれぞれについて、当該組情報３９１（これを、着目情報と呼ぶ）と、当該着目情報の日時３６２(３７２）以前であって直近の日時３６２（３７２）を有した組情報３９１（これを、前情報と呼ぶ）との、差分３９２を算出する。差分３９２は、着目情報が有する室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外）と、前情報が有する室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外）との差を示す。予測処理部３１０は、当該着目情報（組情報３９１）と算出された差分３９２とを紐づけるリンク９１を実施する。これにより、予測処理部３１０は、過去色環境情報３９の各組情報３９１と、当該組情報３９１に紐付けされた差分３９２とを含む環境差分情報４１を作成する。

また、予測処理部３１０は、過去色環境情報３９からL*a*b*値差分情報４２を作成する。具体的には、図１２を参照して、予測処理部３１０は、過去色環境情報３９の組情報３９１のそれぞれについて、当該組情報３９１（着目情報）のL*a*b*値３６５と前情報との間のL*a*b*値３６５の差分３９３を算出する。差分３９３は、着目情報が有するパッチごとのL*a*b*値３６５と前情報のパッチごとのL*a*b*値３６５との差分を含む。予測処理部３１０は、当該着目情報（組情報３９１）と算出された差分３９３とを紐づけるリンク９１を実施する。これにより、予測処理部３１０は、過去色環境情報３９の各組情報３９１と、当該組情報３９１に紐付けされた差分３９３とを含むL*a*b*値差分情報４２を作成する。

予測処理部３１０は、環境差分情報４１とL*a*b*値差分情報４２とを含む過去情報４０（図１３）を作成し、ＨＤＤ３３に格納する。図１２に示されるように、過去情報４０は過去色環境情報３９の各日時３６２（３７１）に関連付けて、当該日時の組情報３９１と、当該組情報３９１に関連付けされた環境の差分３９２と、L*a*b*値の差分３９３とを含む。

（現在情報）
予測処理部３１０は、メンテナンス時期を予測するために現在情報４３を取得する。図１４は、本実施の形態にかかる現在の環境情報４４の一例を模式的に示す図である。図１５は、本実施の形態にかかる現在の環境差分情報４５の一例を模式的に示す図である。図１６は、本実施の形態にかかる現在情報４３の一例を模式的に示す図である。

予測処理部３１０は、図１４の現在の環境情報４４を取得する。具体的には、予測処理部３１０は、色検証履歴３６からメンテナンスを実施した日時３６２以前の日時のうち直近の日時３６２を特定し、特定した日時３６２と現在日時４４０との差を、メンテナンス経過時間４４１に設定する。予測処理部３１０は、現在日時４４０、メンテナンス経過時間４４１、現在の室温４４２、現在の湿度（屋内）４４３、現在の外気温４４４および現在の湿度（屋外）４７５を関連付けて有する現在の環境情報４４を作成する。

図１５を参照して、予測処理部３１０は、現在の環境情報４４と、現在より以前の日時のうち直近の日時３６２（３７１）を示す組情報３９１が有する環境情報との差分４５５を算出する。予測処理部３１０は、算出された差分４５５を、図１４の現在の環境情報４４に紐づけるリンク９１を実施することによって環境差分情報４５を作成する。

（未来情報）
予測処理部３１０は、メンテナンス時期を予測するために未来情報４８を取得する。未来情報４８の取得に際して、予測処理部３１０は、色検証を実施する時期（以下では、色検証実施時期とも呼ぶ）を予測する。色検証実施時期の予測処理を、図３２〜図３７を参照して説明する。

（色検証実施時期の予測）
図３２〜図３７は、本実施の形態にかかる色検証実施時期の予測処理を模式的に示す図である。

図３２を参照して、予測処理部３１０は、色検証履歴３６の各レコード３６Ｒが有する日時３６２と所定の規則性とを照合し、照合の結果に基づき、メンテナンスが、すなわち色検証が定期的に実施されていたか否かを判定する。所定の規則性は、限定されないが、例えば、色検証が毎日9:00, 13:00, 15:00などのように同じ時間帯に実施されていたとの規則性、または、２時間おきに実施されていたとの規則性を含む。

予測処理部３１０は、色検証が上記の規則性に従い定期的に実施されていたと判定した場合、図３３に示すように、現在よりも未来の色検証実施時期である色検証予測日時３３９を、図３２で判定された過去の規則性に基づき設定する。これにより、色検証予測日時３３９は、過去の色検証実施時期の間隔に整合するように設定される（図３３）。

一方、予測処理部３１０は、規則性に従って色検証が実施されていなかった判定した場合、ジョブスケジュール４６から、別の方法で規則性を検出する。例えば、予測処理部３１０は、過去に、画像形成装置１００によって印刷ジョブ７０が実行（以下、ジョブ実行という）された日時を取得し、取得された過去のジョブ実行日時と、色検証履歴３６の色検証の日時３６２とに基づき、ジョブ実行の時期と色検証実施の時期との間の規則性を検出する。例えば、図３４では、予測処理部３１０は、色検証は、ジョブ実行の前で実施されている、またはジョブ実行中（中間）に実施されている等の規則性を取得することができる。

具体的には、予測処理部３１０は、図３５に示されるようなジョブスケジュール４６を検索し、検索の結果に基づき、未来のジョブ実行の予定を取得する。図３５に示されるように、ジョブスケジュールは、現在、過去および未来の印刷ジョブ７０の実行スケジュールを示す。過去のスケジュールは、実行された印刷ジョブ７０の実績を示し、未来のスケジュールは、印刷ジョブ実行の予約を示す。実績および予約の情報は、実行時間、ジョブの識別子、用紙種類（普通紙、塗工紙など）、用紙サイズ、印刷枚数などを含むが、図３５では簡単化のために、実行時間のみが示されている。

予測処理部３１０は、取得したジョブ実行の予定時期と、図３３で設定した色検証予測日時３３９と、所定の規則性とを比較し、比較の結果に基づき、未来においてジョブ実行の時期と色検証予測日時３３９との間に所定の規則性があるか否かを判定する（図３５）。予測処理部３１０は、当該所定の規則性はないと判定すると、未来において任意の時間間隔で色検証予測日時３３９を設定する。図３６では、例えば、任意の時間間隔として３時間毎に、色検証予測日時３３９が設定されている。

なお、過去に規則性に従って色検証が実施されていないと判定されるケースとしては、過去に実施された色検証が、定期的に実施された色検証と定期でない時期（ランダムな時期）に実施された色検証とを含む場合が該当する。

予測処理部３１０は、環境予測情報３８を用いて図３７の未来メンテナンス情報４７を作成する。図３７を参照して、未来メンテナンス情報４７は、１つ以上の色検証予測日時３３９（図３３または図３６）と、色検証予測日時３３９のそれぞれに関連付けて、未来メンテナンスデータ４７１とを含む。未来メンテナンスデータ４７１は、関連付けられた色検証予測日時３３９に該当する環境予測情報３８の未来日時３３１に対応した環境データ３８０と、メンテナンス経過時間３８７とを含む。メンテナンス経過時間３８７は、環境データ３８０に対応した未来日時３３１と直前の色検証実施時期との間の時間差、すなわち直前の色検証実施時期からの経過時間を示す。ここでは、未来メンテナンス情報４７は、複数の色検証予測日時３３９のそれぞれに関連付けて、未来メンテナンスデータ４７１を含む。

予測処理部３１０は、図３５のジョブスケジュール４６に、図３７の未来メンテナンス情報４７を反映する。当該反映は、ジョブスケジュール４６の日時のうち、色検証予測日時３３９に該当する日時に、対応する未来メンテナンスデータ４７１を紐付けることを含む。これにより、ジョブスケジュール４６が示す未来のジョブ実行スケジュールに、予測されたメンテナンス時期が関連付けされる。

（未来情報４８の作成）
色検証実施時期である色検証予測日時３３９を含む未来メンテナンス情報４７が上記の手順で取得されると、予測処理部３１０は未来メンテナンス情報４７を用いて未来情報４８を作成する。図１７〜図１９は、本実施の形態にかかる未来情報４８の取得処理の一例を示す図である。予測処理部３１０は、作成した未来情報４８をＨＤＤ３４に格納する。

具体的には、図１７と図１８を参照して、予測処理部３１０は、未来メンテナンス情報４７の未来メンテナンスデータ４７１のそれぞれ（これを、着目データと呼ぶ）について、前データを特定する。前データは、当該着目データの未来日時３３１以前の日時のうち直近の未来日時３３１を有した未来メンテナンスデータ４７１である。

予測処理部３１０は、着目データの環境情報と前データの環境情報との差分を、未来環境差分情報４７２として算出する。未来環境差分情報４７２は、着目データが有する室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外）と、前データが有する室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外）との差を示す。予測処理部３１０は、当該着目データ（未来メンテナンスデータ４７１）と算出された未来環境差分情報４７２とを紐づけるリンク９１を実施する（図１８）。これにより、予測処理部３１０は、未来日時３３１のそれぞれに関連付けられた未来情報４８を生成する。未来情報４８は、未来日時３３１に対応の未来メンテナンスデータ４７１と、当該未来メンテナンスデータ４７１に紐付けされた未来環境差分情報４７２とを含む（図１９）。

（現在予測情報の作成）
予測処理部３１０は、画像形成装置１００の経時変化、より特定的にはプリンター１４０の経時変化を考慮して、現在においてメンテナンスを実施した場合のメンテナンス結果、すなわち色検証結果を予測するための現在予測情報４９を作成し、ＨＤＤ３４に格納する。図２０〜図２４は、本実施の形態にかかる現在予測情報４９を作成する処理を模式的に示す図である。図２０、図２１および図２２では、過去色環境情報３９の組情報３９１が、説明のために、組情報３９１ａ、３９１ｂおよび３９１ｃで区別して示される。

図２０を参照して、予測処理部３１０は、現在情報４３のメンテナンス経過時間４４１と同じ時間または当該メンテナンス経過時間４４１との差が閾値以下の時間に基づき、複数の過去情報４０（図１３）を検索し、検索の結果に基づき、当該時間に該当するメンテナンス経過時間３６３を有する１つ以上の過去情報４０を特定し、特定された過去情報４０のそれぞれから、組情報３９１を抽出する。なお、当該閾値の値は固定ではなく、可変である。例えば、図１９の現在情報４３の現在のメンテナンス経過時間４４１は6:00:16であり、閾値は、例えば（現在のメンテナンス経過時間±30分以内の範囲）と設定された場合は、予測処理部３１０は、メンテナンス経過時間４４１が6:00:16の±30分の範囲に該当するメンテナンス経過時間３６３を有した１つ以上の組情報３９１ａを抽出する（図２０）。ここでは、検索によって複数の組情報３９１ａが抽出される。

また、図２１を参照して、予測処理部３１０は、現在情報４３が有する現在の環境情報４４が示す環境と同様の環境下で過去にメンテナンスを実施したことを示す情報を、複数の過去情報４０から抽出する。

具体的には、予測処理部３１０は、現在情報４３の現在の環境情報４４（すなわち、室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））に基づき、上記の抽出された複数の組情報３９１ａ（図２０）を検索する。予測処理部３１０は、検索の結果に基づき、現在の環境情報４４（室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））との差が閾値以下である、すなわち環境情報の内容が類似している過去環境情報３７（室温３７２、湿度（屋内）３７３、外気温３７４および湿度（屋外）３７５）を有した１以上の組情報３９１ａを特定する（図２１）。特定された組情報３９１ａを、区別のために組情報３９１ｂと称する。図２１では、例えば３個の組情報３９１ｂが特定されている。なお、当該閾値は固定ではなく可変である。

予測処理部３１０は、特定された組情報３９１ｂ（図２１）のうちから、上記の環境情報の差が最小である過去環境情報３７（室温３７２、湿度（屋内）３７３、外気温３７４および湿度（屋外）３７５）を有した１の組情報３９１ｂを特定する（図２２）。図２２では、特定された組情報３９１ｂが、区別のために組情報３９１ｃとして示されるとともに、組情報３９１ｃを有した過去情報４０が、説明のために、過去情報４０ａとして示される。

図２３を参照して、予測処理部３１０は、現在情報４３（図１６）に予測L*a*b*値４３１１を追加することにより現在情報４３ａを作成する。具体的には、予測処理部３１０は、複数の過去情報４０（図１３）のうちから、現在情報４３が有する現在日時４４０に直近の日時を示す日時３６２（３７１）を有した過去情報４０を特定する。この特定された過去情報４０を、説明のために、過去情報４０ｂとする（図２３）。予測処理部３１０は、図２３に示すように、特定された過去情報４０ｂのパッチ毎のL*a*b*値３６５に、上記の特定された過去情報４０ａのパッチ毎のL*a*b*値差分情報４２を加算し、加算結果をパッチ毎の予測L*a*b*値４３１１として設定する。予測処理部３１０は、現在情報４３を、パッチ毎の予測L*a*b*値４３１１を追加することにより、現在情報４３ａに更新する（図２３）。さらに、予測処理部３１０は、色検証演算部３２０を用いて、色検証結果（PassまたはFail）を判定する。具体的には、色検証演算部３２０は、算出されたパッチ毎の予測L*a*b*値４３１１と、ユーザーが指定した規格（GRACoL、Japan Color等）とに基づき、パッチ毎のL*a*b*値の許容値を計算し、算出されたパッチ毎の許容値に基づき、色検証結果（PassまたはFail）を判定する。

これにより、L*a*b*値差分情報４２が加算される現在の予測L*a*b*値４３１１は、直前の色検証結果が取得された日時からの経時変化を反映した値を示すことができる。

予測処理部３１０は、現在においてメンテナンスを実施した場合のメンテナンス結果、すなわち色検証結果を予測するための現在予測情報４９を作成する。具体的には、予測処理部３１０は、判定された色検証結果を色検証予測結果３８９として、現在情報４３に紐づけることにより、図２４の現在予測情報４９を作成する。

（未来予測情報の作成）
予測処理部３１０は、未来にメンテナンスを実施した場合のメンテナンス結果、すなわち色検証結果を予測するために未来予測情報５０を作成しＨＤＤ３３に格納する。図２４は、本実施の形態にかかる未来予測情報５０の一例を模式的に示す図である。

未来予測情報５０の作成方法は、上記に述べた現在のメンテナンス予測情報である現在予測情報４９（図２４）の作成方法と基本的に同じである。

まず、予測処理部３１０は、プリンター１４０または画像形成装置１００の経時的な状態の変化を考慮するため、未来情報４８（図１８）のメンテナンス経過時間３８７と同じまたは閾値以下のメンテナンス経過時間３６３を有する１つ以上の過去情報４０を、複数の過去情報４０から抽出する。この閾値の値は固定ではなく、可変である。ここでは、複数の過去情報４０が抽出されたとする。これを抽出過去情報４０という。

予測処理部３１０は、ある１つの未来情報４８（これを、着目未来情報４８と呼ぶ）と同様の環境条件下で実施されたメンテナンスにかかる情報を示す１つ以上の過去情報４０を特定する。具体的には、予測処理部３１０は、前述の複数の抽出過去情報４０のそれぞれが有する過去の過去環境情報３７（室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））と、未来情報４８の未来メンテナンスデータ４７１の環境情報（室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））とを比較する。予測処理部３１０は、比較の結果に基づき、複数の抽出過去情報４０の中から、両環境情報の差が閾値以下である過去環境情報３７を有した１つ以上の抽出過去情報４０を特定する。この閾値の値は固定ではなく、可変である。

また、予測処理部３１０は、前述で特定された１つ以上の抽出過去情報４０それぞれの環境差分情報４１と、未来情報４８の未来環境差分情報４７２との両者を比較する。予測処理部３１０は、比較の結果に基づき、上記の特定された１つ以上の抽出過去情報４０のうちから、両者の差が閾値以下かつ最小となる１の抽出過去情報４０を決定する。これを、決定された抽出過去情報４０と呼ぶ。なお、この閾値の値は固定ではなく、可変である。したがって、決定された抽出過去情報４０は、未来情報４８が示す環境情報の変化と同様な環境変化の条件下で取得された過去情報４０を示す。

予測処理部３１０は、次に、着目未来情報４８のパッチごとのL*a*b*値３１１を設定する。具体的には、予測処理部３１０は、着目未来情報４８が有する未来日時３３１以前の日時であって直近の未来日時３３１を有した未来情報４８（以下、前未来情報４８と呼ぶ）を、複数の未来情報４８のうちから特定する。着目未来情報４８の未来日時３３１によっては、当該直近の未来日時３３１が現在日時４４０を示す場合があり、その場合は前未来情報４８は現在情報４３となる。

予測処理部３１０は、着目未来情報４８の予測L*a*b*値３１１を算出する。具体的には、予測処理部３１０は、着目未来情報４８の前未来情報４８が有するパッチごとのL*a*b*値３１１に、上記の決定された抽出過去情報４０のパッチごとのL*a*b*値差分情報４２を加算し、加算結果を、当該着目未来情報４８の予測L*a*b*値３１１に設定する。これにより、前未来情報４８の日時からの時間経過に従った変化分を反映した予測L*a*b*値３１１が設定される。

予測処理部３１０は、パッチ毎の予測L*a*b*値３１１を色検証演算部３２０に出力する。色検証演算部３２０は、パッチ毎の予測L*a*b*値３１１とユーザーが指定した規格（例えば、GRACoL、Japan Color等）とに基づき、パッチ毎の許容値を演算（計算）し、算出結果に基づいた色検証結果（PassまたはFail）を、当該着目未来情報４８の色検証予測結果３８９として出力する。予測処理部３１０は、予測L*a*b*値３１１および色検証演算部３２０から出力された色検証予測結果３８９を、着目未来情報４８に紐付ける。この紐付けによって、予測処理部３１０は、着目未来情報４８から当該着目未来情報４８に対応した未来予測情報５０（図２５）を作成する。

予測処理部３１０は、各未来情報４８について、当該未来情報４８を上記の着目未来情報として、上述と同様の処理を実施することにより、各未来情報４８から当該未来情報４８に対応した未来予測情報５０（図２５）を作成する。

（メンテナンス時期の予測）
図２５〜図３０は、本実施の形態にかかるメンテナンス実施時期を予測する処理を模式的に説明する図である。予測処理部３１０は、現在予測情報４９（図２４）および未来予測情報５０（図２５）に基づき、色検証予測結果３８９がFailとなる日時（現在日時４４０または未来日時３３１）をメンテナンス予測時期３０１（図２６）に設定する。メンテナンス予測時期３０１は、メンテナンス実施が予定される日時である。

予測処理部３１０は、色検証予測結果３８９がFailになる日時に追加して、メンテナンス予測時期３０１を設定する。そのために、予測処理部３１０は、メンテナンスが実施される条件を取得する。具体的には、予測処理部３１０は、過去色環境情報３９（図１０）を検索し、Passを示す色検証結果３６４を有した１つ以上の組情報３９１のそれぞれに着目する。着目した組情報３９１を着目情報３９１と呼ぶ。予測処理部３１０は、着目情報３９１について、当該着目情報３９１の日時３６２以前であって直近の日時３６２を有した組情報３９１（これを、前情報３９１と呼ぶ）を特定する。予測処理部３１０は、特定した前情報３９１から色検証結果３６４を抽出し、抽出された色検証結果３６４を、メンテ前（メンテナンス前の略）色検証２６１に設定する（図２７）。図２７を参照して、メンテ前色検証２６１は、識別子ＩＤ、日時、色検証結果３６４、パッチ毎のL*a*b*値、および色検証結果を判定するために用いた色検証に係る規格に従って測定された測定値２６２を含む。測定値２６２は、色差を測定する規格、測定値の平均値である平均dE，および測定値の最大値であるMAX dE等を含む。

予測処理部３１０は、図２７に示す所定の規格（図２７の場合“FOGRA”である）に従う所定許容値と、各メンテ前色検証２６１の測定値２６２とを比較し、比較の結果に基づき、所定許容値に最も近い値を示す測定値２６２を有した１つ以上のメンテ前色検証２６１を特定する（図２８）。図２８では、例えば、２つのメンテ前色検証２６１が特定されている。予測処理部３１０は、特定された２つのメンテ前色検証２６１が有する項目（例えば、項目は平均dE、Max ｄEを含む）毎の測定値２６２を、色検証結果を判定するための当該項目毎の閾値２９１に設定する（図２９）。

予測処理部３１０は、１つ以上の未来予測情報５０（図２４）のそれぞれについて、当該未来予測情報５０が有する項目毎の値３９０と、項目毎の閾値２９１（図２９）とを比較する。予測処理部３１０は、比較の結果、一つ以上の項目の値３９０（例えば平均dEの値等）が当該項目の閾値２９１を超えていると判定した場合、閾値２９１を超えた項目の値３９０を有した未来予測情報５０の未来日時３９１を、メンテナンス予測時期３０１に設定する。この判定基準となる色検証結果の項目は、ユーザーが指定してよい。例えば、項目として平均dEおよびMax dEが指定された場合、この２項目の値それぞれが対応の閾値２９１を超えた場合に、予測処理部３１０は、当該値を示す項目を有した未来予測情報５０の未来日時３９１を、メンテナンス予測時期３０１に設定する。この場合は、他の項目の値が、対応の閾値２９１を超えても、予測処理部３１０は、当該値を示す項目を有した未来予測情報５０の未来日時３９１をメンテナンス予測時期３０１に設定しない。

予測処理部３１０は、設定されたメンテナンス予測時期３０１（図３０）をジョブスケジュール４６（図３５）に反映する。予測処理部３１０は、反映に際して、ジョブ実行の時期に、メンテナンス予測時期３０１が該当するかを判定する。予測処理部３１０は、時期が該当すると判定した場合、ジョブ実行の時間と、メンテナンス予測時期３０１とが重複しないように、例えば、メンテナンス予測時期３０１をジョブ実行時間の直後または直前（すなわち、ジョブ実行開始前または開始後）となるように調整する。これにより、ジョブ実行の時間と、メンテナンス実施が予測されるメンテナンス予測時期３０１とが重ならないように、メンテナンス予測時期３０１をジョブスケジュール４６と関連付けて一元的に管理することができる。

＜Ｅ．色検証結果のグラフの作成と表示＞
図３１は、本実施の形態にかかる色検証結果の経時的変化の一例を示すグラフである。図３１のグラフでは、色検証結果を判定するために用いる測定値２６２（例えば、ｄE（平均ｄEまたはMax dE））が縦軸とられて、横軸に時間の経過（過去、現在、未来）がとられている。横軸の時間の経過は、ジョブスケジュールにおける時間の経過に対応する。

予測処理部３１０は、現在予測情報４９（図２４）と未来予測情報５０（図２５）に基づき、図３１の測定値２６２の時系列の変化を示す予測曲線を作成する。図３１では、例えば、色毎に、測定値２６２の変化が過去履歴曲線および予測曲線からなるグラフで示される。表示データ生成部３５０は、予測処理部３１０が生成した予測曲線のデータに基づく画像をディスプレイに表示させるための表示データ３５０−１を生成する。

表示データ３５０−１の出力先は、情報処理装置２００または画像形成装置１００を含む。情報処理装置２００の表示部（ＧＵＩ）２１０は、表示データ生成部３５０からの表示データ３５０−１に従い、ディスプレイ２３に図３１のグラフを表示させる。また、画像形成装置１００の表示部（ＧＵＩ）５０１は、表示データ生成部３５０からの表示データ３５０−１に従い表示部に、図３１のグラフを表示させる。画像形成装置１００は、当該表示データ３５０−１を情報処理装置２００から受信することもできる。また、図３１のグラフは、管理サーバー３００が備える図示しないディスプレイによって表示されてもよい。

また、図３１のグラフは、印刷ジョブ７０を実行するジョブスケジュール４６と関連付けてディスプレイに表示されてもよい。その場合は、図３１のグラフとジョブスケジュールは、同一画面で表示されもよく、または別画面で表示されてもよい。

＜Ｆ．Profiling時期の予測＞
図３８〜図４３は、本実施の形態にかかるProfiling時期４３１を予測する処理を模式的に示す図である。本実施の形態では、予測処理部３１０は、現在予測情報４９の現在日時４４０または未来メンテナンス情報４７の１つ以上の未来日時３３１を、Profilingを作成する時期であるProfiling時期４３１に設定する（図３９）。

具体的には、予測処理部３１０は、過去のProfiling履歴３６０を検索し、検索の結果に基づき、色検証が実施された日時において結果が“Fail”を示す日時に、Profiling作成が実施されていたか否かを判定する（図３８）。予測処理部３１０は、過去のProfiling履歴３６０において色検証が実施された日時のうち、色検証予測結果が“Fail”を示す日時にProfiling作成が実施されていたと判定すると、この判定結果に基づき、現在日時４４０または未来日時３３１のうちの色検証予測結果３８９が“Fail”を示す１つ以上の日時を、Profilingを作成するProfiling時期４３１に設定する（図３９）。

また、予測処理部３１０は、過去のProfiling履歴３６０に基づき、測定値２６２が閾値２９１を超えた日時に、Profiling作成が実施されていたと判定すると、この判定結果に基づき、未来日時３３１のうちの、測定値２６２が閾値２９１を超える日時を、Profilingを作成するProfiling時期４３１に設定してもよい。

上記に述べたProfiling時期４３１は、メンテナンス実施の予測時期に設定されたが、予測処理部３１０は、メンテナンス実施時期とは独立してProfiling時期を設定してもよい。例えば、予測処理部３１０は、環境情報（室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））の変化を検出し、検出された変化量４０１が大きい時期を、Profiling時期４３１に設定してもよい（図４０）。具体的には、Profiling時期４３１を以下の手順で予測する。

予測処理部３１０は、Profiling時期かどうかを予測したい現在日時４４０の現在予測情報４９（図２３）または予測したい未来日時３３１の未来予測情報５０（図２４）を取得する。ここでは、予測したい日時として、未来日時３３１を例示する（図４１）。予測したい日時が現在日時４４０であっても、同様の処理で、現在日時４４０がProfiling時期かどうかを予測することができる。なお、予測したい日時は、任意の日時またはユーザーが指定した日時などを含む。

予測処理部３１０は、環境予測情報３８から、予測したい未来日時３３１から遡る所定期間の環境情報（室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））を検索する。なお、所定期間は、好ましくは１日以上であればよく期間の長さは限定されない。また、時間帯による環境情報（室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））の変化の影響を排除するように、所定期間における環境情報（室温、湿度（屋内）、外気温および湿度（屋外））は、予測したい日時と略同じ時期（例えば、略同じ時間帯）の情報を検索する。

図４２では、例えば、予測したい未来日時３３１から遡る所定期間の環境情報として、外気温と湿度（屋外）が検索されて、予測処理部３１０は、検索された所定期間の環境情報、すなわち外気温と湿度(屋外)それぞれの平均値４２１を算出する。

予測処理部３１０は、予測をしたい未来日時３３１の環境情報の外気温および湿度（屋外）と、それぞれの平均値４２１との差４２２を算出する。予測処理部３１０は、算出された差４２２が閾値４２３以上であると判定したとき、当該予測したい未来日時３３１をProfiling時期４３１に設定する（図４３）。

このように、上記の算出された差が閾値以上であることは、予測したい未来日時３３１が環境情報の変化量４０１の大きい時期にあたると推定できる。一般的に、環境情報が大きく変化する場合、色再現性が維持できない場合がある。したがって、環境情報の変化量４０１が大きいと予測される時期を、Profiling時期４３１に設定することで、色再現性に影響を及ぼす環境情報の変化が大きいと予測される時期において、プロファイルを実施することができる。

予測処理部３１０は、Profiling時期４３１をジョブスケジュール４６（図３７）に反映する。なお、外気温および湿度（屋外）のどちらか一方のみの差が閾値４２３を超えた場合に、予測をしたい未来日時３３１をProfiling時期４３１に設定してもよい。

＜Ｇ．空調の管理＞
本実施の形態では、予測処理部３１０は、指定された未来時期に、画像形成装置１００の周囲の環境が適切に維持されるように、空調制御部３１５を介して空調機８００を制御する指令（以下、制御指令と呼ぶ）を送信する。図４４〜図４７は、本実施の形態にかかる空調機８００の予測される制御を模式的に示す図である。

例えば、ユーザーが、情報処理装置２００を操作しメンテナンス予測時期を指定すると、予測処理部３１０は、指定されたメンテナンス予測時期のデータを受信する。メンテナンス予測時期は、例えば、Failを示す色検証予測結果３８９に関連付けされた未来日時３３１を示す。

予測処理部３１０は、複数の未来予測情報５０のうちから、受信したメンテナンス予測時期に一致する未来日時３３１を有する未来予測情報５０を検出する（図４４）。

予測処理部３１０は、複数の未来予測情報５０のうちから、図４４で検出された未来予測情報５０の未来日時３３１から遡る日時のうち直近の未来日時３３１を有し、且つ色検証予測結果３８９がPassを示す未来予測情報５０を検出する（図４５）。

予測処理部３１０は、メンテナンス予測時期の未来予測情報５０（図４４）に関連付けられた環境情報４７１０と、直前の未来予測情報５０（図４５）の環境情報４７１０との差を算出し、算出された差が閾値以下となるように、メンテナンス予測時期の未来予測情報５０（図４４）に関連付けられた環境情報４７１０を仮定情報４７１１に設定（変更）する（図４６）。ここでは、環境情報４７１０のうち室温と湿度(屋内)が仮定情報４７１１に変更されるとする。

予測処理部３１０は、仮定情報４７１１が示す環境情報（室温と湿度(屋内)）を使用して、上述した未来予測情報５０の作成の処理に従い、未来予測情報を作成し、作成された未来予測情報を、ユーザーが指定した未来時期の未来予測情報に設定する。これにより、ユーザーが指定した未来時期の未来予測情報５０は、色検証予測結果３８９がPassを示すように更新される（図４７）。また、図４７の更新後の未来予測情報５０の環境情報（室温と湿度(屋内)）には、上記の仮定情報４７１１が設定される。

予測処理部３１０は、その後、時間が経過して、図４７の未来予測情報５０の未来日時３３１に至ったと判定したとき、画像形成装置１００の周囲の環境要因（室温と湿度(屋内)）が示す環境情報が、当該未来日時３３１に関連付けられた未来予測情報５０の環境要因情報（室温と湿度(屋内)）が示す環境情報を維持するように、空調機８００を制御するための制御指令を送信する。予測処理部３１０は、画像形成装置１００のセンサー１７７が測定した周囲環境の環境情報（室温と湿度(屋内)）を、ネットワーク４００，６００を介して受信することにより、受信された現在値（現在の室温と湿度(屋内)）を目標値（図４７の仮定情報４７１１（室温と湿度(屋内)）に追従させるようなフィードバック制御のための制御指令を生成し、空調機８００に出力（送信）する。

＜Ｈ．情報の表示＞
管理サーバー３００の表示データ生成部３５０は、環境予測情報３８、メンテナンス予測時期３０１、Profiling予測時期３８１などの情報を、時系列に従い、ディスプレイに表示させる表示データ３５０−１を生成し、送信する。表示データの表示先としては、管理サーバー３００が備える図示しないディスプレイ、情報処理装置２００の表示部（ＧＵＩ）２１０および画像形成装置１００の表示部（ＧＵＩ）５００の１つ以上が含まれる。表示データ３５０−１は、少なくとも、環境予測情報３８を含む。表示データ３５０−１は、環境予測情報３８に関連付けて、メンテナンス予測時期３０１またはProfiling時期４３１をディスプレイに表示させるデータであってもよい。

図４８は、本実施の形態にかかる環境予測情報を含む情報の表示の一例を示す図である。図４９は、本実施の形態にかかる環境予測情報を含む情報の表示の他の例を示す図である。

図４８では、現在の日時以後の未来における予測情報が時系列に表示される。予測情報は、室温および湿度（屋外）を含む環境予測情報３８、色検証実施時期、メンテナンス予測時期３０１、Profiling時期４３１が含まれる。色検証実施時期には、色検証のための許容値が関連付けて表示される。

図４９は、例えば、ディスプレイ２３における表示画面の一例が示される。図４９の画面では、図４８の情報が、印刷ジョブ７０のジョブスケジュールと関連付けて表示される。図４９では、ＸＹ軸の規定される２次元の画面の一方の軸、例えばＸ軸方向に過去、現在および未来にわたる時間の経過が示されて、時間経過に従い、情報が表示されている。ユーザーは、図４８または図４９の画面で表示される情報から、予測処理部３１０の予測結果を一覧で把握できるユーザーは、例えば、未来の環境情報の変化が大きい場合に、色検証結果としての色差が許容値（閾値）に近くなること、および色補正を含むメンテナンスが実施されること把握することができる。また、メンテナンスは、予約された印刷ジョブ７０の実行中を避けて、当該実行の前または後で実施されることも把握することができる。また、Profiling時期４３１は、過去環境情報３７,環境予測情報３８の変化量４０１が大きい時期に一致することを把握できる。

図４９の画面は、表示データ３５０−１に基づき表示される。表示データ３５０−１は、画像形成装置１００によって実行されるジョブの実行状況を示す指標を時系列に割当てたジョブ実行のジョブスケジュール４６を、情報取得部３０９によって時系列に取得された環境情報と関連付けて、ディスプレイに表示するためのデータである。

この時系列は、現在、現在より以前の過去、および当該現在より以後の将来にわたる時間の経過を含む。時系列に取得された環境情報は、環境要因（より特定的には、室温、湿度（屋内））の時系列に従った日時のそれぞれにおいて取得される測定値を含む。

図４９では、ジョブの実行状況は、過去および現在の実行実績および未来に予約されたジョブ実行を含む。このようなジョブの実行状況を示す指標は、図４９では、ジョブの実行時間として示したが、これに限定されない。当該指標は、印刷ジョブ７０によって画像が印刷される用紙の枚数であってもよい。

＜Ｉ．処理フローチャート＞
本実施の形態にかかるメンテナンス時期の予測処理を、図５０〜５６フローチャートに従い説明するとともに、空調機８００の制御にかかる処理を図５７に従い説明する。これらフローチャートに従うプログラムは、記憶部３４に格納されて、ＣＰＵ３０がプログラムを記憶部３４から読出し、実行することにより処理が実現される。

図５０は、本実施の形態にかかるメンテナンス時期の予測処理の概略フローチャートである。図５０を参照して、まず、情報取得部３０９は、過去情報４０（図１３）、現在情報４３（図１６）および未来情報４８（図１９）をそれぞれ取得し（ステップＴ１、Ｔ２およびＴ３）、取得したこれら情報を記憶部３４のＨＤＤ３３に格納する。

予測処理部３１０は、ＨＤＤ３３に格納された情報を用いて、未来予測情報５０（図２５）であるメンテナンス予測情報を作成する（ステップＴ４）とともに、図２６に示すメンテナンス時期を予測する（ステップＴ５）。予測の結果を用いて、表示データ生成部３５０は、色検証結果の変化を時系列に従う曲線（図３１）で表示するためのデータを作成する（ステップＴ６）。また、表示データ生成部３５０は、環境、色検証（色検証結果）およびメンテナス時期にかかる情報と印刷ジョブ７０の実行スケジュールとを関連付けて表示する画面（図４８、図４９）をディスプレイに表示させる表示データ３５０−１を生成する（ステップＴ７）。ステップＴ１〜Ｔ６の処理を以下に説明する。

（過去情報の取得処理）
図５１は、図５０の過去情報の取得処理（ステップＴ１）のフローチャートである。情報取得部３０９は、過去情報４０を取得する。具体的には、情報取得部３０９は、過去の色検証履歴３６（図７）と過去の過去環境情報３７（図８）をＨＤＤ３３から読出すことによって取得し（ステップＳ１、Ｓ２）、取得された色検証履歴３６と過去環境情報３７とをリンク９１で紐付けた過去色環境情報３９（図１０）を作成（取得）する（ステップＳ３）。

また、情報取得部３０９は、過去色環境情報３９の各組情報３９１について環境情報の差分３９２（図１１）とL*a*b*値の差分３９３（図１２）とを取得し（ステップＳ４、Ｓ６）、取得された各組情報３９１の差分３９２とL*a*b*値の差分３９３とを、それぞれ、環境差分情報４１とL*a*b*値差分情報４２として過去色環境情報３９に紐付ける（ステップＳ５、Ｓ７）。これにより、過去情報４０（図１３）が取得される。

（現在情報の取得処理）
図５２は、図５０の現在情報の取得処理（ステップＴ２）のフローチャートである。情報取得部３０９は、現在情報４３を取得する。具体的には、情報取得部３０９は、現在の環境情報４４（図１４）を取得し（ステップＳ１１）、取得された現在の環境情報４４からメンテナンス経過時間４４１を抽出（取得）する（ステップＳ１２）。情報取得部３０９は、過去環境情報３７のうち、抽出されたメンテナンス経過時間４４１だけ現在から遡った時期に測定された環境情報と、現在の環境情報との差分である環境差分情報４５（図１５）を取得し（ステップＳ１３）、現在の環境情報４４に当該環境差分情報４５を紐づけることにより、現在情報４３（図１６）を取得する（ステップＳ１４）。

（未来情報の取得処理）
図５３は、図５０の未来情報の取得処理（ステップＴ３）のフローチャートである。情報取得部３０９は、未来情報４８（図１９）を取得する。具体的には、情報取得部３０９は、色検証履歴３６を検索し、検索の結果に基づき、定期的に実施された過去の色検証があるか否かを判断する（ステップＳ１５）。情報取得部３０９は、定期的に実施された色検証はないと判断すると（ステップＳ１５でＮＯ）、後述するステップＳ２７に移行する。

一方、情報取得部３０９は、過去に定期的に実施された色検証があると判断すると（ステップＳ１５でＹＥＳ）、情報取得部３０９は、色検証履歴３６の日時３６２に基づき、定期的に実施された色検証の実施時間の時間間隔を取得する（ステップＳ１６）。情報取得部３０９は、取得された時間間隔に基づき、過去の色検証実施の時間間隔に整合するような未来の色検証実施日時を取得する（ステップＳ１７）。

一方、情報取得部３０９は、色検証履歴３６を検索し、検索の結果に基づき、過去に定期的な色検証以外の色検証も実施しているか否かを判定する（ステップＳ１８）。定期的な色検証以外の色検証は実施されていないと判定されると（ステップＳ１８でＮＯ）、ステップＳ２４に移行する。一方、定期的な色検証以外の色検証が実施されていたと判定されると（ステップＳ１８でＹＥＳ）、情報取得部３０９は、ジョブスケジュール４６を検索し、検索の結果に基づき、過去におけるジョブ実行の日時を取得する（ステップＳ１９）。情報取得部３０９は、取得した過去のジョブ実行の日時と、色検証履歴３６の色検証の日時３６２とに基づき、ジョブ実行の時期と色検証実施の時期との間に規則性があるかを判定する（ステップＳ２０）。情報取得部３０９は、例えば、図３４では、色検証は、ジョブ実行の前、またはジョブ実行の中間の時期に実施されている等の規則性があると判定する。

情報取得部３０９は、規則性はないと判定すると（ステップＳ２０でＮＯ）、情報取得部３０９は、未来の色検証を実施する任意の時間間隔を設定し（ステップＳ２７）、図３６に示すように、設定した任意の時間間隔で未来の色検証を実施する日時を取得する（ステップＳ２８）。その後、ステップＳ２４に移行する。

情報取得部３０９は、規則性があると判定すると（ステップＳ２０でＹＥＳ）、当該規則性を取得し（ステップＳ２１）、情報取得部３０９は、ジョブスケジュール４６を検索することにより、未来のジョブ実行の予定（予定時期）を取得する（ステップＳ２２）。情報取得部３０９は、ステップＳ２１で取得された規則性とステップＳ２２で取得されたジョブ実行の予定時期とに基づき、未来において色検証を実施する日時を取得する（ステップＳ２３）。

情報取得部３０９は、取得された未来の日時、すなわち色検証を実施する未来の日時に基づき、環境予測情報３８を検索し、検索の結果に基づき、当該未来の日時における環境予測情報を取得する（ステップＳ２４）。

情報取得部３０９は、ステップＳ２４で取得された環境予測情報と未来メンテナンス情報４７とから未来環境差分情報４７２（図１８）を算出する（ステップＳ２５）。情報取得部３０９は、未来メンテナンス情報４７の各未来環境データ４７０と、当該未来環境データ４７０に紐付けされた未来環境差分情報４７２とを含む未来情報４８（図１９）を作成する（ステップＳ２６）。

（メンテナンス予測情報の作成処理）
図５４は、図５０のメンテナンス予測情報の作成処理（ステップＴ４）のフローチャートである。予測処理部３１０は、メンテナンス予測を示す情報として、現在予測情報４９と未来予測情報５０を作成する。

まず、予測処理部３１０は、ステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理により、所定日時から遡った日時を示す未来日時３３１を有した１以上の未来予測情報５０のうちから、所定日時に直近の未来日時３３１を有した未来予測情報５０を特定し、特定した未来予測情報５０の未来日時３３１を所定日時に決定する。

具体的には、予測処理部３１０は、メンテナンス予測情報を作成したい所定日時（図５４では“時点”と示される）の情報を取得する（ステップＳ３１）。所定日時は、例えばユーザーによって指定され得て、所定日時は、例えば現在日時を示すケースもある。

予測処理部３１０は、複数の未来予測情報５０を、ステップＳ３１で取得された所定日時に基づき検索し、検索の結果に基づき、１つの未来予測情報５０を特定する。特定された未来予測情報５０は、その未来日時３３１が所定日時以前であって所定日時に直近の日時を示す。予測処理部３１０は、特定された未来予測情報５０が色検証予測結果３８９を有する、すなわち色検証結果は取得済みと判定すると（ステップＳ３２でＹＥＳ）、ステップＳ３４に移行する。予測処理部３１０は、当該特定された未来予測情報５０は色検証予測結果３８９を有しない、すなわち色検証結果は未だ取得されていないと判定すると（ステップＳ３２でＮＯ）、予測処理部３１０は、当該特定された未来予測情報５０の未来日時３３１を所定日時に設定する（ステップＳ３３、ステップＳ３１）。その後、ステップＳ３２に移行する。

このように、ステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理が繰り返されることにより、最初にステップＳ３１で取得された所定日時から遡った日時を示す未来日時３３１を有し、且つ色検証予測結果３８９を有する１以上の未来予測情報５０のうちから、当該所定日時に直近の未来日時３３１を有した未来予測情報５０が特定される。これにより、所定日時は、特定された未来予測情報５０の未来日時３３１が設定される。なお、ステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理が繰り返しによって、所定日時に設定される日時が、現在日時４４０を示す場合もある。

予測処理部３１０は、所定日時におけるメンテナンス経過時間３８７との差が閾値以下であるメンテナンス経過時間３６３を有した組情報３９１を、過去色環境情報３９から抽出する（ステップＳ３５）。

予測処理部３１０は、特定された未来予測情報５０に関連づけされた環境情報４７１０と、上記の抽出された組情報３９１の過去環境情報３７とを比較し、比較結果に基づき、環境情報（室温、湿度（屋内））の差分を取得する（ステップＳ３６）。

予測処理部３１０は、取得された差分に基づき複数の過去情報４０を検索し、検索結果に基づき、当該差分との差が閾値以下であり、且つ当該差が最小値を示す環境差分情報４１が関連付けられた１の過去情報４０を、複数の過去情報４０から抽出する（ステップＳ３７、Ｓ３８）。

予測処理部３１０は、ステップＳ３４で設定された所定日時が現在日時４４０および未来日時３３１のいずれを示すかに従って、作成する情報を異ならせるために、ステップＳ３９〜Ｓ４８の処理を実施する。

具体的には、予測処理部３１０は、所定日時は現在日時４４０を示すかを判定する（ステップＳ３９）。予測処理部３１０は、所定日時は現在日時４４０を示すと判定すると（ステップＳ３９でＹＥＳ）、現在日時４４０（所定日時）に直近の日時３６２に関連づけされたパッチ毎のL*a*b*値３６５に、ステップＳ３７で抽出された過去情報４０のL*a*b*値差分情報４２が示す値を加算することにより、予測L*a*b*値４３１１を算出する（ステップＳ４０）。

予測処理部３１０は、ステップＳ４０（または後述するステップＳ４６またはＳ４７）で算出された予測L*a*b*値４３１１（または予測L*a*b*値３１１）と、ユーザーが指定した規格（GRACoL、Japan Color等）とに基づき、L*a*b*値の許容値を計算し（ステップＳ４１）、算出された許容値に基づき、色検証結果（PassまたはFail）を判定する（ステップＳ４２）。ここで、予測L*a*b*値４３１１（または予測L*a*b*値３１１）はパッチ毎の値を含み、許容値は、パッチ毎の予測L*a*b*値に基づいたパッチ毎の許容値を含む。

予測処理部３１０は、所定日時は現在日時４４０を示すかを判定し（ステップＳ４３）、所定日時は現在日時４４０を示すと判定すると（ステップ４３でＹＥＳ）、予測処理部３１０は、ステップＳ４２で判定された色検証結果を、色検証予測結果３８９として現在情報４３に関連付けることにより、現在予測情報４９を取得する（ステップＳ４４）。

一方、予測処理部３１０は、所定日時は現在日時４４０を示さないと判定すると（ステップ４３でＮＯ）、ステップＳ４２で判定された色検証結果を色検証予測結果３８９として未来情報４８に紐づける（ステップＳ４８）。これにより、所定日時（未来日時３３１）の未来予測情報５０が取得される。

ステップＳ３９に戻る。予測処理部３１０は、所定日時は現在日時４４０を示さないと判定すると（ステップＳ３９でＮＯ）、予測処理部３１０は所定日時を遡る未来日時３３１のうち直近の未来日時３３１が現在日時４４０に一致するか、すなわち直近の未来日時３３１は現在日時４４０を示すかを判定する（ステップＳ４５）。

予測処理部３１０は、当該直近の未来日時３３１は現在日時４４０を示すと判定すると（ステップＳ４５でＹＥＳ）、予測処理部３１０は、現在予測情報４９の予測L*a*b*値４３１１に、ステップＳ３７で抽出された過去情報４０のL*a*b*値差分情報４２が示す値を加算することにより、予測L*a*b*値４３１１を算出し（ステップＳ４６）、ステップＳ４１に移行する。予測処理部３１０は、当該直近の未来日時３３１は現在日時４４０を示さないと判定すると（ステップＳ４５でＮＯ）、直近の未来日時３３１を有した未来予測情報５０の予測L*a*b*値３１１に、ステップＳ３７で抽出された過去情報４０のL*a*b*値差分情報４２が示す値を加算することにより、所定日時における予測L*a*b*値３１１を算出し（ステップＳ４７）、上述したステップＳ４１に移行する。

（メンテナンス時期予測の処理）
図５５は、図５０のメンテナンス時期予測の処理（ステップＴ５）のフローチャートである。予測処理部３１０は、上記の所定日時をメンテナンス予測時期３０１に設定するための処理を実施する。

具体的には、予測処理部３１０は、ステップＳ４２における色検証結果はFailであるかを判定する（ステップＳ５０）。当該色検証結果はFailであると判定されると（ステップＳ５０でＹＥＳ）、メンテナンス予測時期３０１を設定する（ステップＳ５１）。この場合は、上記に述べた所定日時がメンテナンス予測時期３０１に設定される。その後、ステップＴ６に移行する。

予測処理部３１０は、ステップＳ４２における色検証結果はFailでないと判定すると（ステップＳ５０でＮＯ）、すなわち色検証結果はPassであると判定すると、予測処理部３１０は、色検証結果がPassであった場合にメンテナンスが実施されたか否かを判定する(ステップＳ５２)。具体的には、予測処理部３１０は、色検証履歴３６とProfiling履歴３６０を検索し、検索の結果に基づき、色検証履歴３６において色検証結果３６４がPassを示す日時３６２が、Profiling履歴３６０のいずれかのProfiling作成日時３６０−１を示すか否かを判定する。

色検証結果がPassであった場合にメンテナンスが実施されなかったと判定されると（ステップＳ５２でＮＯ）、すなわち、色検証結果３６４がPassを示す日時３６２が、いずれのProfiling作成日時３６０−１にも一致しないと判定されると、当該所定日時はメンテナンス予測時期３０１に設定されずに、ステップＴ６へ移行する。

色検証結果がPassであった場合にメンテナンスが実施されたと判定されると（ステップＳ５２でＹＥＳ）、すなわち、色検証結果３６４がPassを示す日時３６２が、いずれかのProfiling作成日時３６０−１に一致すると判定されると、予測処理部３１０は、Profiling履歴３６０から当該日時３６２以前において実施された色検証（メンテ前色検証）情報を全て取得する（ステップＳ５３）。予測処理部３１０は、メンテ前色検証情報が全て取得されたかを判定し（ステップＳ５４）、全てのメンテ前色検証情報を取得できていないと判定する場合（ステップＳ５４でＮＯ）、ステップＳ５３に戻るが、全てのメンテ前色検証情報を取得できたと判定すると（ステップＳ５４でＹＥＳ）、ステップＳ５５に移行する。

ステップＳ５５において、予測処理部３１０は、日時３６２に最も近い日時に関連付けされた規格許容値を抽出し（ステップＳ５５）、パッチの全てに対応の許容値を抽出したかを判定する（ステップＳ５６）。全ては抽出されていないと判定されると（ステップＳ５６でＮＯ）、ステップＳ５５に戻るが、パッチの全てについて許容値が抽出されたと判定されると（ステップＳ５６でＹＥＳ）、予測処理部３１０は、取得されたパッチ毎の許容値を、それぞれ、パッチの閾値に設定する（ステップＳ５７）。予測処理部３１０は、各パッチについて、（色検証予測結果の当該パッチの許容値）＞（当該パッチの閾値）の条件が満たされるかを判定する（ステップＳ５８）。予測処理部３１０は、各パッチについて、当該条件が満たされると判定すると（ステップＳ５８でＹＥＳ）、ステップＳ５１に移行する。これにより、上記に述べた所定日時はメンテナンス予測時期３０１に設定される。一方、各パッチについて、上記の条件が満たされないと判定すると（ステップＳ５８でＮＯ）、ステップＴ６へ移行する。

図５６は、本実施の形態にかかるProfiling時期予測の処理フローチャートである。予測処理部３１０は、Profiling予測時期３８１を設定するための処理を実施する。

予測処理部３１０は、色検証履歴３６とProfiling履歴３６０を検索し、検索の結果に基づき、色検証結果３６４がFailを示す日時３６２が、Profiling履歴３６０のいずれかのProfiling作成日時３６０−１を示すか否かを判定する。これにより、色検証結果３６４がFailを示す場合に、Profilingが実施されているか否かが判定される（ステップＳ６０）。

色検証結果がFailを示す場合にProfilingが実施されたと判定されると（ステップＳ６０でＹＥＳ）、予測処理部３１０は、ステップＳ５１で設定されたメンテナンス予測時期３０１をProfiling作成時期に設定する（ステップＳ６１）。予測処理部３１０は、ステップＳ６１で設定されたProfiling作成時期をジョブスケジュールに反映する（ステップＳ６２）。

一方、予測処理部３１０は、色検証結果がFailを示す場合にProfilingが実施されていないと判定すると（ステップＳ６０でＮＯ）、予測処理部３１０は、過去情報を検索し、検索結果に基づき、ステップＳ５７で設定した閾値を用いて、各パッチについて（色検証結果＞閾値）の条件が満たされているかを判定する（ステップＳ６３）。予測処理部３１０は、各パッチについて当該条件が満たされていたと判定すると（ステップＳ６３でＹＥＳ）、ステップＳ６１に移行するが、各パッチについて当該条件が満たされていないと判定すると（ステップＳ６３でＮＯ）、ステップＳ６４に移行する。

予測処理部３１０は、予測したい日時（予測日時とも呼ぶ）を取得する（ステップＳ６４）。予測日時は、現在日時４４０ではなく未来日時３３１であるとする。

予測処理部３１０は、環境予測情報３８から、当該予測日時から遡る所定期間における変化量４０１を取得する。

具体的には、予測処理部３１０は、環境情報として、外気温と湿度（屋外）を検索し、検索された所定期間の外気温と湿度(屋外)それぞれの平均値４２１を算出する（ステップＳ６５、Ｓ６６、Ｓ６７、Ｓ６８）。

予測処理部３１０は、予測日時の環境情報の外気温および湿度（屋外）と、それぞれの平均値４２１との差を算出する（ステップＳ６９、Ｓ７０）。予測処理部３１０は、算出された差が閾値を超えているかを判定する（ステップＳ７１）。算出された差が閾値を超えていないと判定されると（ステップＳ７１でＮＯ）、処理は終了するが、算出された差が閾値を超えていると判定されると（ステップＳ７１でＹＥＳ）、予測処理部３１０は、当該予測日時をProfiling時期４３１（図４３）に設定し（ステップＳ７２）、ステップＳ６２に移行する。

このように、予測処理部３１０は、上記の環境情報の差が閾値以上であることに基づき、予測日時が変化量４０１の大きい時期（図４０）にあたると判定でき、判定された予測日時をProfiling時期４３１に決定する。予測処理部３１０は、決定されたProfiling時期４３１をジョブスケジュール４６に反映する。

＜Ｊ．空調制御のフローチャート＞
図５７は、本実施の形態に係る空調制御のフローチャートである。空調制御部３１５の処理を図５７に従い説明する。

空調制御部３１５は、予測したい日時（予測日時とも呼ぶ）に一致する未来日時３３１を有する未来予測情報５０（図４４）を検出する（ステップＳ８０）。

空調制御部３１５は、複数の未来予測情報５０のうちから、ステップＳ８０で検出された未来予測情報５０の未来日時３３１から遡る日時のうち直近の未来日時３３１（図４５）を検出する（ステップＳ８１）。

予測処理部３１０は、仮定された環境情報（図４６）を使用して、未来予測情報５０の作成の処理と同様に、未来予測情報を作成し、作成された未来予測情報を、ユーザーが指定した未来時期の未来予測情報に設定する（ステップＳ８２、Ｓ８３、Ｓ８４）。予測処理部３１０は、これにより、ユーザーが指定した未来日時３３１の未来予測情報５０は、色検証予測結果３８９がPassを示すように更新される（図４７）。また、図４７の更新後の未来予測情報５０の環境情報（室温と湿度(屋内)）は、上記の仮定された値が設定される。

予測処理部３１０は、色検証予測結果がPassを示すかを判定し（ステップＳ８４）、色検証予測結果はPassを示さない、すなわちFailを示すと判定されると（ステップＳ８４でＮＯ）、処理は終了する。一方、色検証予測結果はPassを示すと判定されると（ステップＳ４８でＹＥＳ）、空調制御部３１５は、空調コントロールを実施する（ステップＳ８５）。ステップＳ８５では、空調制御部３１５は、未来日時３３１において、画像形成装置１００の周囲環境が、当該未来日時３３１に関連付けられた未来予測情報５０の環境情報（室温と湿度(屋内)）を維持するように、空調機８００に制御指令を送信する。

本実施の形態にかかる予測処理部３１０が実施する処理は、少なくとも一部に機械学習が適用されて実現されてもよい。

＜Ｋ．プログラム＞
管理サーバー３００は、図５０〜図５７のフローチャートに従うプログラムを実行することにより処理を実現する。管理サーバー３００では、ＣＰＵ３０によって実行されるプログラムを記憶する記憶媒体は、例えば、ＲＯＭ３１、ＲＡＭ３２、ＨＤＤ３３、記憶媒体３４−２などを含む。当該プログラムが記憶される記憶媒体は、たとえばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk - Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリー、メモリーカード、ＦＤ（Flexible Disk）、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気テープ、カセットテープ、ＭＯ（Magnetic Optical Disc）、ＭＤ（Mini Disc）、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリーカードを除く）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory）等の、各種の不揮発性の記憶媒体である。また、例えばネットワーク４００などの各種のネットワークを介したダウンロードによって、管理サーバー３００にプログラムを提供することもできる。

管理サーバー３００が、画像形成装置１００に内蔵される場合は、ＣＰＵ１５０は、図５０〜図５７のフローチャートに従うプログラムを実行することにより処理を実現する。画像形成装置１００では、ＣＰＵ１５０によって実行されるプログラムを記憶する記憶媒体は、例えば、ＲＯＭ２１、ＲＡＭ２２、メモリ２８、記憶媒体２６−２などを含む。当該プログラムが記憶される記憶媒体は、上記に述べた各種の記憶媒体が含まれる。また、例えばネットワーク４００などの各種のネットワークを介したダウンロードによって、情報処理装置２００にプログラムを提供することもできる。

図５０〜図５７のフローチャートに従うプログラムは、管理サーバー３００に代えて情報処理装置２００において実行することにより処理を実現することもできる。その場合、情報処理装置２００では、ＣＰＵ２０によって実行されるプログラムを記憶する記憶媒体は、例えば、記憶部１６０のＲＯＭ、ＲＡＭ、記憶媒体１７６などを含む。当該プログラムが記憶される記憶媒体は、上記に述べた各種の記憶媒体が含まれる。また、例えばネットワーク４００などの各種のネットワークを介したダウンロードによって、画像形成装置１００にプログラムを提供することもできる。

本開示にかかるプログラムは、ＯＳの一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本開示にかかるプログラムに含まれ得る。

本開示にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本開示にかかるプログラムに含まれ得る。

本開示によって提供されるプログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記憶された記憶媒体とを含む。

実施の形態では、ＣＰＵがプログラムを実行することで必要な処理が実現される構成例を示したが、これらの提供される処理の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの専用回路を用いて実装されてもよい。

＜Ｌ．利点＞
本実施の形態によれば、画像形成装置１００、すなわちプリンター１４０の周囲の環境を示す環境情報に基づき印刷ジョブ７０の実行スケジュールを管理することができる。

例えば、本実施の形態では、環境情報の変化量４０１を予測できるので、変化量４０１の大きさに基づきメンテナンスを実施するべき時期を予測できる。これにより、予測されたメンテナンス時期を考慮しながら印刷ジョブ７０の実行スケジュールを管理できる。したがって、環境情報の変化に従った適切なタイミングでメンテナンスを実施しながら、印刷ジョブ７０が実行されるので、印刷ジョブ７０の印刷物における色再現性を、環境情報の変化にかかわらず、一定に維持することができる。

また、図４９に示すように、色補正などのメンテナンスの実施時期は、印刷ジョブ７０の実行中ではなく、実行開始の前後で設定されるので、印刷物の納品時期に影響を与えることなく、画像形成装置１００における色再現性を維持することが可能となる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ システム、３７ 過去環境情報、３８ 環境予測情報、３９ 過去色環境情報、４６ ジョブスケジュール、７０ 印刷ジョブ、１００ 画像形成装置、１４０ プリンター、２００ 情報処理装置、２１１，３０９，５０３ 情報取得部、２１２，５０４ 情報送信部、３００ 管理サーバー、３１０ 予測処理部、３１５ 空調制御部、３２０ 色検証演算部、３５０−１ 表示データ、３５０ 表示データ生成部、８００ 空調機。

Claims (17)

1. 画像形成装置が実行するジョブの実行状況を管理する管理装置であって、
   前記画像形成装置の周囲の環境要因に関する環境情報を取得する情報取得部と、
   前記ジョブの実行状況を表示するための表示データを生成するデータ生成部と、を備え、
   前記表示データは、
   前記画像形成装置によって実行される前記ジョブの実行状況を示す指標を時系列に割当てたジョブ実行のスケジュールを、前記情報取得部によって前記時系列に従い取得された前記環境情報と関連付けて、表示するためのデータを含む、管理装置。
2. 前記ジョブの実行状況を示す指標は、当該ジョブの実行時間を含む、請求項１に記載の管理装置。
3. 前記ジョブは、印刷ジョブを含み、
   前記ジョブの実行状況を示す指標は、画像が印刷された用紙の枚数を含む、請求項１または２に記載の管理装置。
4. 前記環境要因は、前記時系列に従った日時のそれぞれにおいて取得される温度および湿度を含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の管理装置。
5. 前記温度および湿度は、前記画像形成装置が設置される屋内の温度および湿度と、屋外の温度および湿度とを含む、請求項４に記載の管理装置。
6. 前記環境要因は、さらに天気を含む、請求項４または５に記載の管理装置。
7. 前記時系列は、現在より以前の過去および当該現在より以後の将来の時間の経過を含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の管理装置。
8. 前記表示データは、さらに、
   前記画像形成装置に対する、色補正を含むメンテナンスの実施状況を、前記時系列に従い、前記ジョブ実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の管理装置。
9. 前記色補正は、色検証の検証結果に基づき実施され、
   前記表示データは、さらに、
   前記色検証の実施状況を、前記時系列に従い、前記ジョブ実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む、請求項８に記載の管理装置。
10. 前記管理装置は、予測処理部を、さらに備え、
    前記色検証の実施状況は、色検証が実施された前記時系列の履歴を含み、
    前記予測処理部は、
    前記色検証が実施された前記時系列の履歴および前記時系列に従い取得された前記環境情報に基づいて、将来における前記色検証の実施時期を予測し、
    前記表示データは、さらに、
    予測される前記色検証の実施時期を、前記ジョブの実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む、請求項９に記載の管理装置。
11. 前記表示データは、さらに、
    前記色検証の結果を収集するプロファイルが実施された前記時系列の履歴を、当該時系列に従い、前記ジョブ実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む、請求項１０に記載の管理装置。
12. 前記予測処理部は、さらに、
    前記プロファイルの前記履歴および前記色検証の前記履歴に基づいて、将来における前記プロファイルの実施時期を予測し、
    前記表示データは、さらに、
    予測される前記プロファイルの実施時期を、前記ジョブの実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む、請求項１１に記載の管理装置。
13. 前記予測処理部は、さらに、
    過去、現在および未来について取得される環境情報、前記プロファイルの前記履歴、および前記色検証の前記履歴に基づいて、将来における前記プロファイルの実施時期を予測し、
    前記表示データは、さらに、
    予測される前記プロファイルの実施時期を、前記ジョブの実行のスケジュールと関連付けて表示するためのデータを含む、請求項１１に記載の管理装置。
14. 前記予測処理部は、さらに、
    未来の所定日時に予測される環境要因を示す環境情報と、当該環境情報と類似の内容を示す環境情報が取得された過去の日時を特定し、
    特定された過去の日時において実施された前記色検証の結果に基づき、当該所定日時に前記色検証が実施された場合の色検証結果を予測する、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の管理装置。
15. 前記画像形成装置の周囲には、当該周囲の環境要因を調整する空調機が備えられ、
    前記管理装置は、
    前記空調機を制御する調整部を、さらに備え、
    前記調整部は、
    予測された前記色検証結果が所定条件を満たす場合、前記未来の所定日時において、前記環境要因の変化が抑制されるように前記空調機を制御する、請求項１１〜１４のいずれか１項に記載の管理装置。
16. 画像形成装置が実行するジョブの実行状況を管理する方法であって、
    前記画像形成装置の周囲の環境要因に関する環境情報を取得するステップと、
    前記ジョブの実行状況を表示するための表示データを生成するステップと、を備え、
    前記表示データは、
    前記画像形成装置によって実行される前記ジョブの実行状況を示す指標を時系列に割当てたジョブ実行のスケジュールを、前記取得するステップにおいて前記時系列に従い取得された前記環境情報と関連付けて、表示するためのデータを含む、方法。
17. 請求項１６に記載の方法をプロセッサに実行させるためのプログラム。
    

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