JP5302529B2 - 情報処理装置及び情報処理方法、プログラム、記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理方法、プログラム、記録媒体に関し、特に、データを検索するための技術に関する。

従来、共通の情報を有するデータを収集する構成としては、属性情報が付与されたデータに関して、ユーザが指定したキーワードや属性値等をキーとしてデータを収集する検索フォルダ機能が知られている。検索フォルダ機能とは、指定されたキーに基づいて検索された検索結果のデータの集合を、それらのデータがあたかも一つのフォルダに格納されているように表示する機能である。この検索結果のデータが格納されるフォルダは検索フォルダと呼ばれている。検索フォルダ機能の例としては、例えば、MacOS Xにおけるスマートフォルダや、Windows（登録商標）Vistaにおける検索フォルダが知られている。

検索フォルダ機能により、ユーザは日付等の属性情報やキーワードを条件として設定することで、データが保存されているＰＣ上のフォルダ階層における場所を意識することなく、検索フォルダ内で目的のデータを探し出すことが可能である。これらの構成の他に、検索条件を登録するのではなく、収集したいデータをユーザが検索フォルダに対して直接追加登録すると、登録したデータに固有の識別情報（ＩＤ等）を検索条件に追加する構成が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−０３８７５５号公報

しかしながら、従来のデータ収集を行う構成では、データを収集する条件をユーザ自身が設定しなければならず、ユーザの作業負担が大きいという問題があった。また、目的のデータ群を過不足なく収集するための適切な条件を作成するのは困難であり、ユーザに対してスキルと経験を要求するものであった。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、ユーザが検索条件の設定を容易に行うことが可能なデータ検索技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明による情報処理装置は以下の構成を備える。即ち、
検索条件を生成するための複数のデータの指定を受け付ける受付手段と、
前記複数のデータのそれぞれについて、該データの各属性値を示すメタデータを記憶装置から読み出す読出手段と、
前記複数のデータのそれぞれのメタデータにより示される各属性値を属性の種類ごとに解析し、該各データの各属性値の論理和を含む検索条件を生成する生成手段と、
複数の検索対象のデータから、前記検索条件に適合するデータを検索する検索手段と、
を備える。

また、本発明による情報処理方法は、
情報処理装置により各工程が実行される情報処理方法であって、
検索条件を生成するための複数のデータの指定を受け付ける受付工程と、
前記複数のデータのそれぞれについて、該データの各属性値を示すメタデータを記憶装置から読み出す読出工程と、
前記複数のデータのそれぞれのメタデータにより示される各属性値を属性の種類ごとに解析し、該各データの各属性値の論理和を含む検索条件を生成する生成工程と、
複数の検索対象のデータから、前記検索条件に適合するデータを検索する検索工程と、
を有する。

本発明によれば、ユーザが検索条件の設定を容易に行うことが可能なデータ検索技術を提供することができる。

以下、添付図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまでも例示であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。また、本実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須のものとは限らない。

＜実施形態１＞
本実施形態では、ファイルシステムにおけるデータ収集装置の一例として検索フォルダを自動生成する構成を説明する。本実施形態では、検索フォルダ生成時に、ユーザは検索条件を設定するのではなく、収集したいデータ群を選択する。これに応じてデータ収集装置は適切な検索条件の候補をユーザに対して提示する。そして、ユーザが検索条件の候補を選択すると、データ収集装置は、目的のデータ群を含んだ検索フォルダを自動的に生成する。従って、ユーザは検索条件を手作業で設定する必要がないため、検索条件の設定を容易に行うことが可能である。

（機能構成）
図１は、本実施形態に係るデータ収集装置１００の機能構成を示す図である。１０１は、ファイルシステムに保存されているデータの中から、収集対象（検索対象）となるコンテンツ等のデータ群を選択する収集対象データ群選択部である。収集対象データ群選択部１０１は、ユーザによる検索フォルダに収集したいデータ、即ち、検索条件を生成するための複数のデータの選択を受け付ける受付処理を行う。

１０２は収集対象データ群選択部１０１で選択されたデータを収集対象データテーブル３００を用いて管理する収集対象データ群管理部である。図３は、収集対象データ群管理部１０２で管理する収集対象データテーブル３００の一例である。図３では、写真データを管理対象としている。１行目は、データ名３０１、日時３０２、ジャンル３０３、被写体３０４といったデータに付属の属性情報の項目を表し、２行目以降は属性情報３０１〜３０４の個別の属性値を表す。収集対象データ群管理部１０２は、本テーブル３００を用いて収集対象となるデータを管理する。

なお、各データの各属性値はそのデータに対応するメタデータに記載されている。そして、検索条件を生成するためのデータがユーザによって選択されると、データ収集装置１００は、そのデータに対応するメタデータを後述するＲＡＭ２０２，外部記憶装置２０６等の記憶装置から読み出す処理（読出処理）を行う。

ここで、本実施形態では、データと対応するメタデータとが同一ファイルで実現されている場合を説明する。この場合、写真データのファイルがユーザによって選択されると、画像そのものを規定するデータと、当該データの属性（例えば、データ名、日時、ジャンル、被写体等）を示すメタデータとが同時に選択されることになる。このため、本実施形態では、データとメタデータとを含むファイルが選択された場合、データ収集装置１００は、選択されたファイル内の、メタデータに相当する部分を記憶装置から読み出すことになる。

なお、データとメタデータとが別個のファイルで実現されていてもよいことは言うまでもない。また、複数のデータや、複数のメタデータが１つのファイルで実現されていてもよい。さらには、１以上のデータと１以上のメタデータとの少なくともいずれかが１つのファイルで実現されていてもよい。

図４は、収集対象データテーブル３００から、属性項目ごとの傾向をまとめた収集対象データ属性傾向テーブル４００の一例である。１行目は、属性項目４０１、属性値４０２、総数４０３、割合４０４を表し、２行目以降は各データの属性項目ごとの具体値を表している。総数４０３とは、該当する属性項目４０１の属性値４０２が同じ値を持つデータの数のことであり、割合４０４は、全登録データ数における総数４０３の占める比率を示している。全登録データ数は、図５に示すような全登録データ数テーブル５００として管理する。全登録データ数テーブルには初期値として０が格納されている。なお、収集対象データテーブル３００や収集対象データ属性傾向テーブル４００、全登録データ数テーブル５００等のテーブルは、検索フォルダ毎に生成され、管理される。

１０３は、データ収集を行う条件の候補を管理するデータ収集条件候補管理部である。図６は、データ収集条件候補管理部１０３で管理するデータ収集条件候補テーブル６００の一例である。データ収集条件候補テーブル６００はあらかじめいくつかの条件候補（検索条件の候補）をデータ収集条件候補管理部で生成し、管理しておく。１行目は、対象属性６０１、収集条件候補６０２を表し、２行目以降は対象属性と候補条件の具体値を表す。データ収集条件候補管理部１０３では、データ収集条件候補を具体的な属性値で表現した形式で持つのではなく、テーブル６００のように汎用的な形式で、保持（記憶）しておく。

後述するように、データ収集装置１００は、ユーザに提示するテーブル６００に記載の汎用的な形式の収集条件（検索条件）の候補に基づいて、具体的な収集条件の候補を生成し、当該具体的な収集条件の候補をユーザに提示する。従って、テーブル６００に記載された汎用的な収集条件は、検索条件（の候補）を生成するための規則を規定しているということができる。

図６のテーブル６００に例示された収集条件候補の規則は、以下の３つに分類することができる。
・各データの各属性値のうち、その割合が最も高い属性値を含む収集条件を、収集条件の候補として生成する規則（６０３、６０８、６１３）。
・各データの各属性値のうち、その割合が所定値以上の属性値を含む収集条件を、収集条件の候補として生成する規則（６０４、６０９、６１４）。
・各データの各属性値のうち、その割合が高い順に選択された所定数の属性値の論理和を含む収集条件を、収集条件の候補として生成する規則（６０５〜６０７、６１０〜６１２、６１５〜６１７）。
このような規則によって、各データの各属性値を代表する属性値を含む検索条件の候補を生成することができる。

なお、データ収集条件候補テーブル６００はあくまで一例であり、対象属性６０１を限定せずに、収集条件候補６０２のみをテーブルとして管理することも可能である。また、６０４や６０５に記載の「割合７０％」、「２種類」等の値は一例であり、これに限定されるわけではなく、本テーブルに記載されていない条件を候補として有していたり、上記３つの分類に該当する候補の少なくともいずれかが存在しなくてもよい。

１０４は、データ収集条件候補管理部１０３で管理するデータ収集条件候補の変更を行うデータ収集条件候補変更部である。ユーザが追加や削除したい収集条件を編集したことに応じて、変更されたデータ収集条件候補をデータ収集条件候補テーブル６００に反映させる。

１０５はデータ収集条件候補提示部である。データ収集条件候補提示部１０５は、データ収集条件候補テーブル６００で管理されている汎用的なデータ収集条件候補を、収集対象データ属性傾向テーブル４００をもとに具体的な属性値に変換してユーザに対して提示する。

なお、データ収集条件候補提示部１０５は、各データの各属性値を属性の種類ごとに解析し、該各データの各属性値を代表する属性値を検索条件の候補としてユーザに対し選択可能に提示する。言い換えると、ユーザに提供される検索条件の候補は、ユーザが選択した検索条件を生成するためのデータの性質を代表するものである。従って、ユーザは検索したいデータと同等の性質を有するデータを選択することで、複雑な操作を要さずに容易に検索条件を設定することができる。図１０は、ユーザに提示する収集条件候補提示画面の一例を示す図である。ユーザは提示された画面のデータ収集条件候補から、設定したい条件を選択する。

１０６は、データ収集条件候補提示部１０５で提示されるデータ収集条件候補から、ユーザが選択した収集条件を管理するデータ収集条件管理部である。図７はデータ収集条件管理部１０６で管理するデータ収集条件テーブル７００の一例である。データ収集条件管理部１０６においても、データ収集条件候補提示部１０５同様、具体的な属性値による表現形式でデータ収集条件を保持する。１行目は、対象属性７０１、収集条件７０２を表し、２行目以降は対象属性と収集条件の具体値を表す。

１０７は、データ収集条件管理部１０６で管理するデータ収集条件（検索条件）に従い、当該収集条件に適合するデータを収集（検索）するデータ収集部である。収集条件として、例えば、データ収集条件テーブル７００の、ジャンルが「運動会」で、被写体が「美樹」、または「麻里」が設定されている場合には、この条件をもとにデータの収集処理を行う。収集対象データ群選択部１０１で選択したデータに加えて、データ収集条件テーブル７００の条件に合致し、未選択のデータを自動的に検索フォルダ内に収集する。あわせて、検索されたデータを図３の収集対象データテーブル３００に追加する。

（ハードウェア構成）
図２は、本実施形態に係るデータ収集装置１００としてのコンピュータ装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施形態では、コンピュータ装置２００は情報処理装置の１つであるパーソナルコンピュータ（ＰＣ）により実現される。ただし、用途や目的に応じて、ワークステーション（ＷＳ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）等の任意の情報処理装置により実現してもよい。

図２において、２０１はコンピュータ装置２００全体を制御するCentral Processing Unit（ＣＰＵ）である。２０２は外部装置などから供給されるプログラムやデータを一時記憶する書込可能メモリ（ＲＡＭ：Random Access Memory）である。２０３は変更を必要としない制御プログラムやパラメータを格納する読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Read Only Memory）である。

２０４はデータ収集条件候補提示部１０５における条件候補の表示等を実現する表示装置である。表示装置２０４は、例えば、液晶ディスプレイ、ＣＲＴモニタ、有機ＥＬディスプレイ、ＳＥＤ等により実現される。２０５は収集対象データ群選択部１０１におけるデータの選択やデータ収集条件候補変更部１０４におけるデータ収集条件候補の変更を実現する入力装置である。入力装置２０５は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等により実現される。

２０６は収集対象データ群管理部１０２、データ収集条件候補管理部１０３、データ収集条件管理部１０６におけるデータの格納を実現する外部記憶装置である。外部記憶装置２０６は、例えば、ハードディスク（ＨＤ）等により実現される。２０７は、２０１から２０６の各ユニットを通信可能に接続するシステムバスである。

（基本処理）
以下、本実施形態のデータ収集装置１００を実現するプログラムについて説明する。特に説明がない限り、以下に説明する各ステップの処理は、本プログラムに基づいてＣＰＵ２０１がデータ収集装置１００（コンピュータ装置２００）を制御することで実行される。

図８は、本実施形態において、検索フォルダの生成対象として、ユーザが収集対象データを選択したときに、データ収集装置１００が実行する処理（基本処理）の概要を示すフローチャートである。以下、一例として、ユーザが図１６に示すデータを収集対象データとして選択した場合を説明する。

図８において、まず選択された図１６の７つのデータを図３に示す収集対象データテーブル３００に登録する（Ｓ８０１）。なお、前述のように、データ収集装置１００は、データの登録に応じて、当該データに対応するメタデータを記憶装置から読み出して、各属性値を取得する。

次に、図５に示す全登録データ数テーブル５００の値を登録件数である７件分増やし（Ｓ８０２）、あわせてデータに付与されている属性情報を分析して図４に示す収集対象データ属性傾向テーブル４００に反映する（Ｓ８０３）。分析の詳細は後述する。

上記の収集対象データ属性傾向テーブル４００およびデータ収集条件候補テーブル６００から、ユーザに対してデータ収集条件の候補を提示する（Ｓ８０４）。データ収集条件候補の提示方法については後述する。上述のように、データ収集条件候補テーブル６００では、一般的な表現により具体的な検索条件を導くための規則を規定するデータ収集条件のみが記載されている。このため、データ収集装置１００は、一般的な表現されたデータ収集条件に基づいて、具体的なデータ収集条件（検索条件）の候補を生成してから、提示を行う。具体的なデータ収集条件の候補の生成は、一般的な表現されたデータ収集条件で規定される具体的な検索条件を導くための規則と、収集対象データ属性傾向テーブルに記載の具体値を利用して行われる。

図１０は、収集条件の候補をユーザへ選択可能に提示する画面の一例を示す図である。ユーザは示された条件の候補からポインティングデバイス等の入力装置２０５を使用して、所望の条件を選択する。

次に、ユーザの条件の選択に応じて、ユーザの選択したデータ収集条件を図７に示すデータ収集条件テーブル７００に登録する（Ｓ８０５）。Ｓ８０５で登録されたデータ収集条件をもとに、図１６の７つのデータ以外で、条件に合致（適合）するデータを収集する（Ｓ８０６）。

次に、収集したデータを、収集対象データテーブルへ登録する（Ｓ８０７）。そして、Ｓ８０７で登録したデータの情報を、収集対象データ属性傾向テーブルに反映させる（Ｓ８０８）。さらに、Ｓ８０７で登録したデータ数分、全登録データ数テーブル５００の値を増加する（Ｓ８０９）。本実施形態のデータ収集方法は、作成された検索フォルダに対するデータ追加等の更新処理にも対応しており、Ｓ８０７〜Ｓ８０９はそのための処理である。

上記の一連の処理により、検索フォルダ生成時に選択した７つのデータから、検索条件を容易に設定することができる。さらに、選択された条件に合致するにも関わらず、生成時に選択されずに抜け落ちていたデータを検索フォルダに収集することができる。

（属性値解析処理）
図９は、Ｓ８０３およびＳ８０８において実行する、属性値を解析して、収集対象データ属性傾向テーブルに収集対象データの内容を反映する際の詳細な処理（属性値解析処理）を示すフローチャートである。収集対象データテーブルへ登録された各収集対象データの各属性項目について、Ｓ９０１〜Ｓ９０７の処理が１回ずつ実行される。

図１６のデータを登録する場合を考える。まず、１件目の収集対象データのファイル”001.jpg”のメタデータに相当する部分から属性項目と属性値を抽出する（Ｓ９０１）。この例では、日時「2006/10/9 10:32:55」、ジャンル「運動会」、被写体「美樹」を抽出する。

次に、抽出した属性項目と属性値の組み合わせが、既に収集対象データ属性傾向テーブルに存在するかどうかを判定する（Ｓ９０２）。存在する場合（Ｓ９０２でＹＥＳ）はＳ９０３へ進み、存在しない場合（Ｓ９０２でＮＯ）はＳ９０５へ進む。上記の例では、抽出した属性項目と属性値の組み合わせが存在しないので、Ｓ９０５へ進むことになる。

Ｓ９０５では、収集対象データの情報を収集対象データ属性傾向テーブルに新規登録する。次に、図５に例示した全登録データ数テーブル５００の登録データ数５０１（総数）を１に設定の上（Ｓ９０６）、割合（４０４）を計算する（Ｓ９０７）。

次に、２件目の収集対象データ”002.jpg”から属性項目と属性値を抽出する（Ｓ９０１）。即ち、日時「2006/10/9 11:15:09」、ジャンル「運動会」、被写体「美樹」を抽出する。

そして、抽出した属性項目と属性値の組み合わせが、既に収集対象データ属性傾向テーブルに存在するかどうかを判定する（Ｓ９０２）。日時「2006/10/9 11:15:09」に関しては、抽出した属性項目と属性値の組み合わせが収集対象データ属性傾向テーブルに存在しないので新規に登録する（Ｓ９０５）。一方、ジャンル「運動会」、被写体「美樹」に関しては、抽出した属性項目と属性値の組み合わせが既に存在する。このため、同じ属性項目と属性値を持つジャンル「運動会」と被写体「美樹」の総数を１増やし（Ｓ９０３）、増加した総数を利用して割合の再計算を行う（Ｓ９０４）。同様にして、収集対象データ属性傾向テーブルへ収集対象データを全て登録する。

（条件候補提示処理）
図１７は、各データの各属性値を代表する属性値を含むデータ収集条件候補（検索条件の候補）を生成して、データ収集条件候補を提示する際の処理（条件候補提示処理）を示すフローチャートである。ここでは、上述の収集対象データ属性傾向テーブル４００およびデータ収集条件候補テーブル６００から、ユーザに対してデータ収集条件の候補を提示する場合を一例として説明する。

まず、データ収集条件候補テーブル６００から対象属性の種類ごとに収集条件候補を抽出する（Ｓ１７０１）。以下、データ収集条件候補テーブル６００が図６で示される場合を一例として想定して説明を行う。

次に、抽出した収集条件の候補により示される検索条件を生成するための規則が、図８のＳ８０３で収集対象データ属性傾向に反映された属性傾向テーブル（図４）に記載されたいずれかの属性傾向に適合するか否かを判定する（Ｓ１７０２）。図６の例では、第１の条件候補として「日時の割合が最も高いものを条件として設定（６０３）」が収集条件候補を満たしているかを判定する。収集対象データ属性傾向テーブル４００を見ると、日時の割合は全て１４％であり、最も高いものを抽出することはできない。よって、この収集条件候補の規則は適合せず、６０３は収集条件候補としては提示しないと判定し（Ｓ１７０２でＮＯ）、未判定の収集条件候補が存在する場合はＳ１７０１へ戻って、次の対象属性と設定条件候補を抽出する。同様にして、６０４〜６０７についても収集条件候補にはならないため提示しないと判定される。

一方、６０８の条件候補「ジャンルの割合が最も高いものを条件として設定」については、ジャンル「運動会」が割合１００％と最も高いため、当該条件候補の規則は適合している。このため、ユーザに提示する条件候補として判定し（Ｓ１７０２でＹＥＳ）、ステップＳ１７０３へ進む。

ステップＳ１７０３では、属性値に具体的な値を代入して収集条件候補を生成する。例えば、６０８の条件候補「ジャンルの割合が最も高いものを条件として設定」については、
・ジャンル：「運動会」
という収集条件候補を生成する。

以下、全てのデータ収集条件候補についてＳ１７０２の判定を行い、ユーザに提示する条件候補を生成する。なお、図４の例においては、条件候補６０８と条件候補６０９は、同一の候補（ジャンル：「運動会」）となる。このように、同一の条件候補が複数生成された場合には、１つにまとめてユーザに提示する。

図４の例からは、本処理により、図１０に示す収集条件候補が生成されユーザに提示される。図１０では、条件候補として
・ジャンル：「運動会」
・被写体：「美樹」
・被写体：「美樹」、もしくは「麻里」
を提供しており、ユーザはこれらの中から
・ジャンル：「運動会」
・被写体：「美樹」、もしくは「麻里」
を選択している。

次に、ユーザからの指示に応じてデータ収集条件候補テーブル６００に規定された汎用的な収集条件候補（の規則）を変更する処理について、説明する。

図１１〜図１４は、データ収集条件候補変更部１０４において、データ収集条件候補を変更する際の画面を示す一例である。図１１は、変更する収集条件の候補の選択を受け付ける画面の一例を示す図である。データ収集装置１００は、図１１の収集条件候補画面に１１０１おいて、収集条件の候補の選択を受け付けると、選択された収集条件の候補に対する操作の選択を受け付けるためのメニュー１１０２を表示する。以下、編集したい条件として対象属性：”ジャンル”、収集条件候補：”割合が７０％以上のものを条件として設定”がユーザに選択された状態で、操作選択のためのメニュー１１０２を表示し、収集条件候補を変更する「条件編集」が選択された場合を説明する。

「条件編集」が選択されると、データ収集装置１００は、収集条件候補の編集を受け付ける条件編集画面を表示する。図１２は、条件編集画面の一例を示す図である。図１２に示す条件編集画面では、現在の収集条件が表示される。ここでは、対象属性「ジャンル」の属性値が検索条件として設定されるための、収集条件候補の割合を変更する場合の操作について一例として説明する。この場合、ユーザはプルダウンメニュー１２０１を選択する。

条件として”割合が８０％以上のものを条件として設定”を設定したい場合には、ユーザは、図１３のようにプルダウンして”８０％”を選択（１３０１）する。図１３は、プルダウンメニューが選択されている条件編集画面の一例を示す図である。ユーザは、設定が完了したら決定ボタン１３０２を押下する。

この処理により図１４に示すような収集条件候補に変更することができる。図１４は、変更された収集条件候補を示す図である。

なお、この設定方式はあくまで一例であり、汎用的な収集条件候補を変更する方式は、プルダウン形式ではなくフリーワードで条件を入力する等、さまざまな構成で実現できることを言うまでもない。

上記のように、本実施形態に係る構成は、ユーザにより選択された各データの属性値を解析して、各データの各属性値を代表する属性値を含む検索条件を候補として自動的に提示する。このため、ユーザは、提示された検索条件の中から選択する操作を行うだけで、検索条件の設定を容易に行うことができる。

また、検索条件の候補は、記憶装置に記憶された検索条件を生成するための規則に基づいて生成されるため、ユーザは、当該規則を変更することで、検索条件の候補として有用なものをデータ収集装置１００に提示させることができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、検索条件の候補を自動的に生成して提示する基本的な構成の一例について説明したが、上記構成に様々な変更を加えても本発明の目的を達成することができる。以下、本発明を実施する第２の形態の基本的な構成は実施形態１に準じる。

例えば、登録対象のデータを格納するためのフォルダを予め用意しておき、図８のステップＳ８０１ではこのフォルダに格納されたデータを登録対象のデータとして登録するようにしてもよい。言い換えると、所定のフォルダに格納されたデータを、ユーザにより選択された検索条件を生成するためのデータとして受け付けるようにしてもよい。このような構成によれば、ユーザは、そのフォルダにデータを格納する操作だけで、登録対象のデータを選択することができるため、操作が容易である。

また、実施形態１では、ユーザが収集対象としてデータ群を指定したことに応じて、データ収集条件の候補を生成、提示していたが、これに限られない。例えば、データ収集装置はユーザが指定したデータ群を定期的に監視し、そのデータ群の数が予め定められた値を超えたことに応じて、データ収集条件を生成、提示してもよい。具体的には、例えば、上記のように登録対象のデータを格納するためのフォルダが予め用意されている場合は、そのフォルダに格納されたデータの数が予め定められた値を超えたことに応じて、検索条件を生成することができる。あるいは、フォルダなどのまとまった集合ごとに、あらかじめユーザもしくはデータ収集装置により設定された格納データ数を超えたときに、ユーザに対して、その集合を収集条件と共に検索フォルダへ変換することを提示することができる。

図１５に格納データ数閾値テーブルの一例を示す図である。１５０１は格納データ数の閾値を示しており、この値以上のデータが格納された時点で、実施形態１と同様の条件判定を行い、条件を満たす集合があれば、ユーザに対して収集条件と共に検索フォルダへ変換することを提示することができる。

このように、格納データ数によって自動的に検索フォルダへの変換を実行することで、ユーザが変換をし忘れることを防ぎ、漏れのないデータ集合を生成することができる。なお、個別のフォルダを監視対象とするのではなく、複数のフォルダや、全フォルダを監視対象とするようにしてもよい。また、上記のフォルダにデータが格納されてから予め定められた時間が経過したことに応じて、検索条件を生成するようにしてもよい。

また、データ収集条件の設定時に、既にその条件の検索フォルダが存在する場合に、その旨をユーザに通知するようにしてもよい。あるいは、また、データ収集条件の設定時に、合致するデータを収集し、既に類似したデータ構成の検索フォルダが存在するかどうかを判定し、類似した検索フォルダが存在する場合には、その旨をユーザに通知するようにしてもよい。このような構成によれば、無駄に操作を繰り返すことを防ぐことができる。

また、検索条件の候補をユーザに提示するときに、データ収集条件として、図１０に示す収集対象データ属性傾向テーブルに記載の具体値ではなく、図６に示す汎用的な条件を提示するようにしてもよい。このような構成によれば、ユーザはより適切な検索条件を選択することができる。

なお、従来の構成では、既に存在する検索フォルダへ任意データを登録したり、もしくは検索フォルダから任意データを削除したりすると、登録データの固有の識別情報等を条件に追加していた。これに対して、登録したデータを含めた検索フォルダ内の全データに合った検索条件を動的に再生成してもよい。即ち、検索結果として得られたデータに対する、ユーザによる、データの追加とデータの削除との少なくともいずれかの操作に応じて、検索条件の候補を更新するようにしてもよい。再生成した条件は、実施形態１と同様にユーザに対して提示され、ユーザが選択する。このような構成によれば、ユーザは、検索フォルダに対して操作を行うことで、より望ましい条件でデータ収集を行うことができる。

また、上記実施形態では、収集対象のデータが写真データである場合について説明したが、これ以外のデータでも構わない。例えば、音楽ファイルや動画ファイル、文書ファイル等でも構わない。また、本構成はＰＣの他にも、音楽プレーヤーや複写機等の機器にも搭載することが可能である。

また、継続的なデータ収集ではなく、データ収集条件による検索を１度だけ行うようにしても構わない。このような構成によれば、ユーザが必要なときにだけデータ収集を行うことができる。

＜その他の実施形態＞
本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードをシステムあるいは装置で実行することによっても達成されることは言うまでもない。この場合、プログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードは本発明の技術的範囲に含まれる。

プログラムコードは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録してシステムあるいは装置に供給することができる。そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵまたはＭＰＵ）は、記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、本発明の目的を達成することができる。従って、そのプログラムコードを記憶した記録媒体も本発明の技術的範囲に含まれる。

プログラムコードを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤなどを用いることができる。

なお、プログラムコードは、コンピュータが当該プログラムコードを読み出し実行することにより前述した実施形態の機能を実現するための、全ての要素を備えたものに限られない。即ち、プログラムコードには、コンピュータに組み込まれたソフトウェア及びハードウェアの少なくともいずれかと協働することにより目的を達成するプログラムコードも含まれる。

例えば、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も、そのプログラムコードは本発明の技術的範囲に含まれる。ただし、ＯＳはオペレーティングシステム（Operating System）の略称である。

あるいは、例えば、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータに挿入又は接続された機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合がある。このような場合も、そのプログラムコードは本発明の技術的範囲に含まれる。なお、機能拡張ボードや機能拡張ユニットは、それらが備えるメモリにプログラムコードを読み込み、実行することでこのような処理を行うことができる。

上記のように本構成では、ユーザが収集対象となるデータを選択したことに応じて、選択されたデータを解析し、データを収集するための条件の候補をユーザに提示する。これにより、ユーザにかかる条件設定処理の作業負荷を軽減することができる。また提示された条件を使用することで、誰もが容易に目的のデータ群から漏れやノイズの少ないデータ群を収集することが可能である。

データ収集装置の機能的構成を示す図である。 データ収集装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 収集対象データテーブルの一例を示す図である。 収集対象データ属性傾向テーブルの一例を示す図である。 全登録データ数テーブルの一例を示す図である。 データ収集条件候補テーブルの一例を示す図である。 データ収集条件テーブルの一例を示す図である。 収集対象データ選択時の処理のフローを示す図である。 収集対象データ属性傾向テーブルに収集対象データの内容を反映する処理のフローを示す図である。 ユーザに提示するデータ収集条件候補を示す図である。 データ収集条件候補の変更処理を示す図である。 データ収集条件候補の変更処理を示す図である。 データ収集条件候補の変更処理を示す図である。 データ収集条件候補の変更処理を示す図である。 格納データ数閾値テーブルの一例を示す図である。 収集対象データの一例を示す図である。 データ収集条件候補の提示処理のフローを示す図である。

Claims (12)

1. 検索条件を生成するための複数のデータの指定を受け付ける受付手段と、
   前記複数のデータのそれぞれについて、該データの各属性値を示すメタデータを記憶装置から読み出す読出手段と、
   前記複数のデータのそれぞれのメタデータにより示される各属性値を属性の種類ごとに解析し、該各データの各属性値の論理和を含む検索条件を生成する生成手段と、
   複数の検索対象のデータから、前記検索条件に適合するデータを検索する検索手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記検索条件を生成するための規則を記憶する記憶手段を更に備え、
   前記生成手段は、前記記憶手段に記憶された規則に基づいて前記検索条件の候補を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記記憶手段が記憶する規則には、
   前記受付手段が指定を受け付けた各データの各属性値のうち、その割合が最も高い属性値を含む検索条件を、前記検索条件の候補として生成する規則と、
   前記受付手段が指定を受け付けた各データの各属性値のうち、その割合が所定値以上の属性値を含む検索条件を、前記検索条件の候補として生成する規則と、
   前記受付手段が指定を受け付けた各データの各属性値のうち、その割合が高い順に指定された所定数の属性値の論理和を含む検索条件を、前記検索条件の候補として生成する規則と、
   の少なくともいずれか１つが含まれることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. ユーザからの指示に応じて前記記憶手段に記憶された規則を変更する変更手段を更に備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記受付手段は、所定のフォルダに格納されたデータを、指定された前記検索条件を生成するためのデータとして受け付ける
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記生成手段は、前記所定のフォルダに格納されたデータの数が予め定められた値を超えたことに応じて、前記検索条件を生成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記生成手段は、前記所定のフォルダにデータが格納されてから予め定められた時間が経過したことに応じて、前記検索条件を生成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記検索手段による検索結果として得られたデータに対する、ユーザによる、データの追加とデータの削除との少なくともいずれかの操作に応じて、前記検索条件の候補を更新する更新手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記検索手段は、あるフォルダに設定された前記検索条件に適合するデータを検索し、該フォルダに検索結果のデータを格納することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置により各工程が実行される情報処理方法であって、
    検索条件を生成するための複数のデータの指定を受け付ける受付工程と、
    前記複数のデータのそれぞれについて、該データの各属性値を示すメタデータを記憶装置から読み出す読出工程と、
    前記複数のデータのそれぞれのメタデータにより示される各属性値を属性の種類ごとに解析し、該各データの各属性値の論理和を含む検索条件を生成する生成工程と、
    複数の検索対象のデータから、前記検索条件に適合するデータを検索する検索工程と、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
11. コンピュータを請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images