JP6532900B2 - ジョブ実行制御装置、ジョブ実行制御方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、ジョブ実行制御装置、ジョブ実行制御方法およびプログラムに関する。

従来、正常に実行されなかったジョブをユーザに認識させて、ジョブの再実行を支援する技術がある。しかし、ジョブが正常に実行されても、最終的に得られる成果物がユーザの満足するものでない場合もある。従来技術では、このように正常に実行されたが満足のいく成果物が得られない可能性のあるジョブをユーザに認識させて再実行を促すことができず、改善が求められる。なお、本明細書において「ジョブ」とは、ある入力データを受け付けて所定の処理を行い、その処理の結果を出力データとして出力する処理単位を指す。また、最終的な成果物を得るために複数のジョブが順次実行される場合、順次実行されるジョブの集合を「ジョブセット」と呼ぶ。ジョブセットはジョブフローとも呼ばれる。

特許第５５９８８０６号公報

本発明が解決しようとする課題は、再実行を検討すべき実行済みジョブをユーザに認識させてジョブの再実行を適切に支援することができるジョブ実行制御装置、ジョブ実行制御方法およびプログラムを提供することである。

実施形態のジョブ実行制御装置は、入力データを受け付けて処理を行い、処理の結果を表す出力データを出力する処理単位であるジョブの実行を制御するジョブ実行制御装置であって、ジョブ実行部と、表示制御部と、操作履歴記録部と、警告条件生成部と、を備える。ジョブ実行部は、指定されたジョブを実行し、実行済みジョブの入力データと出力データとを含むジョブ実行履歴を記録する。表示制御部は、実行済みジョブの情報をユーザに提示するとともに実行済みジョブを再実行するためのユーザ操作を受け付けるジョブ画面を、表示装置に表示させる。操作履歴記録部は、前記ジョブ画面を用いたユーザ操作の操作対象項目と操作内容とを含むジョブ操作履歴を記録する。警告条件生成部は、前記ジョブ実行履歴と前記ジョブ操作履歴とを用いた機械学習により、再実行された実行済みジョブの入力データまたは出力データに対するユーザ操作の傾向を学習し、該ユーザ操作の傾向を示す警告条件を生成する。表示制御部は、前記ジョブ画面によりユーザに提示される実行済みジョブのうち、入力データまたは出力データが前記警告条件に当てはまる実行済みジョブに対して警告情報を付与した前記ジョブ画面を前記表示装置に表示させる。

図１は、ジョブ実行制御装置の機能的な構成例を示すブロック図である。 図２は、ジョブセット定義の一例を示す図である。 図３は、ジョブ定義の一例を示す図である。 図４は、データ定義の一例を示す図である。 図５は、型定義の一例を示す図である。 図６は、ジョブ実行履歴の一例を示す図である。 図７は、リスト形式のデータ例を示す図である。 図８は、ダッシュボードＵＩの一例を示す図である。 図９は、ジョブセット実行ＵＩの一例を示す図である。 図１０は、ジョブセット実行時の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、ジョブセット詳細ＵＩの一例を示す図である。 図１２は、ジョブ詳細ＵＩの一例を示す図である。 図１３は、ジョブ詳細ＵＩの一例を示す図である。 図１４は、ジョブ操作履歴の一例を示す図である。 図１５は、ジョブ再実行時のユーザの操作手順を示すフローチャートである。 図１６は、特徴量履歴の一例を示す図である。 図１７は、警告条件の一例を示す図である。 図１８は、警告情報の提示例を示す図である。 図１９は、警告情報の提示例を示す図である。 図２０は、警告情報の提示例を示す図である。 図２１は、警告情報の提示例を示す図である。 図２２は、ジョブ実行制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、実施形態のジョブ実行制御装置、ジョブ実行制御方法およびプログラムについて、図面を参照して詳細に説明する。実施形態のジョブ実行制御装置は、一例として、ネットワークを利用したサーバ・クライアントシステムのサーバとして実現することができる。この場合、ジョブ実行制御装置は、ユーザが利用するクライアント端末に搭載されたブラウザを介して、ジョブの実行制御に関わるユーザインタフェースである「ジョブＵＩ」（ジョブ画面）をユーザに提供し、このジョブＵＩを利用したユーザ操作に応じて処理を実行する。ユーザは、ジョブＵＩを利用して、実行するジョブの指定、入力データの設定および実行指示、実行済みのジョブの入出力データの閲覧や修正、修正された入力に基づくジョブの再実行の指示などを行うことができる。

図１は、本実施形態のジョブ実行制御装置１００の機能的な構成例を示すブロック図である。ジョブ実行制御装置１００は、図１に示すように、ＵＩ制御部１１０と、ジョブ管理部１２０と、警告条件生成部１３０と、定義ＤＢ（データベース）１５０と、履歴ＤＢ１６０と、条件ＤＢ１７０とを備える。

ＵＩ制御部１１０は、例えばウェブベースで上述のジョブＵＩをユーザに提供するウェブサーバとして機能し、表示制御部１１１と、操作受付部１１２とを含む。表示制御部１１１は、ジョブＵＩを生成してクライアント端末の表示装置に表示させる。操作受付部１１２は、ジョブＵＩを利用したユーザ操作を受け付ける。

ジョブ管理部１２０は、ＵＩ制御部１１０と連携してユーザ操作に応じたジョブの実行などを管理する機能を有し、ジョブ実行部１２１と、操作履歴記録部１２２とを含む。ジョブ実行部１２１は、ジョブＵＩを利用したユーザ操作に応じてジョブを実行し、実行済みジョブの入力データと出力データとを含むジョブ実行履歴１６１を記録する。操作履歴記録部１２２は、ジョブＵＩを用いたユーザ操作の操作対象項目と操作内容とを含むジョブ操作履歴１６２を記録する。

警告条件生成部１３０は、ジョブ実行履歴１６１とジョブ操作履歴１６２とに基づいて、ジョブの入力データまたは出力データに対する警告条件１７１を生成する。警告条件が生成された後、表示制御部１１１は、上述のジョブ画面によりユーザに提示される実行済みジョブのうち、入力データまたは出力データが警告条件に当てはまる実行済みジョブに対して警告情報を付与したジョブ画面をクライアント端末の表示装置に表示させる。これにより、実行済みジョブのうち、再確認や修正後の再実行を行うことが望ましい可能性があるものをユーザに認識させて、実行済みジョブの再確認や再実行を促すことができる。

定義ＤＢ１５０は、ジョブセット定義１５１と、ジョブ定義１５２と、データ定義１５３と、型定義１５４とを記憶する。履歴ＤＢ１６０は、ジョブ実行部１２１が記録するジョブ実行履歴１６１と、操作履歴記録部１６１が記録するジョブ操作履歴１６２と、警告条件生成部１３０が生成する特徴量履歴１６３とを記憶する。条件ＤＢ１７０は、警告条件生成部１３０が生成する警告条件１７１を記憶する。以下、具体的な事例を用いながら、本実施形態のジョブ実行制御装置１００の構成および動作をさらに詳しく説明する。

図２は、ジョブセット定義１５１の一例を示す図である。ジョブセット定義１５１は、例えば図２に示すように、「ジョブセット定義ＩＤ」と、「名前」と、「ジョブ定義ＩＤ列」とを対応付けたテーブル形式で、定義ＤＢ１５０に格納される。

ジョブセット定義ＩＤは、ジョブセット定義１５１の個々の要素に対して一意に割り当てられた識別情報である。名前は、そのジョブセット定義１５１に与えられた名称である。ジョブ定義ＩＤ列は、そのジョブセット定義１５１により定義されるジョブセットにおいて順次実行される複数のジョブとその実行順を表す。個々のジョブは後述のジョブ定義１５２により定義されるため、ジョブ定義ＩＤ列は、対応するジョブ定義１５２を識別する後述のジョブ定義ＩＤを、ジョブの実行順に並べたものとなっている。

図３は、ジョブ定義１５２の一例を示す図である。ジョブ定義１５２は、例えば図３に示すように、「ジョブ定義ＩＤ」と、「名前」と、「入力データのデータ定義ＩＤ列」と、「出力データのデータ定義ＩＤ列」と、「実行関数」とを対応付けたテーブル形式で、定義ＤＢ１５０に格納される。

ジョブ定義ＩＤは、ジョブ定義１５２の個々の要素に対して一意に割り当てられた識別情報である。名前は、そのジョブ定義１５２に与えられた名称である。入力データのデータ定義ＩＤ列は、そのジョブ定義１５２により定義されるジョブの入力データの種類を表し、出力データのデータ定義ＩＤ列は、そのジョブ定義１５２により定義されるジョブの出力データの種類を表す。ジョブの入力データや出力データの種類は後述のデータ定義１５３により定義されるため、入力データのデータ定義ＩＤ列および出力データのデータ定義ＩＤ列は、対応するデータ定義１５３を識別する後述のデータ定義ＩＤにより表される。実行関数は、そのジョブ定義１５２により定義されるジョブが入力データを受けて出力データを返す関数を表す。実行関数は、例えば、サーバ内のプログラムの関数名や、Web REST APIの識別名などで表現される。

図４は、データ定義１５３の一例を示す図である。データ定義１５３は、例えば図４に示すように、「データ定義ＩＤ」と、「名前」と、「型定義ＩＤ」とを対応付けたテーブル形式で、定義ＤＢ１５０に格納される。

データ定義ＩＤは、データ定義１５３の個々の要素に対して一意に割り当てられた識別情報である。名前は、そのデータ定義１５３に与えられた名称である。型定義ＩＤは、そのデータ定義１５３により定義される入力データや出力データのデータ型を示す。入力データや出力データのデータ型は後述の型定義１５４により定義されるため、対応する型定義１５４を識別する後述の型定義ＩＤにより表される。複数のデータが入力可能な場合はリスト型として定義され、リストの各要素がどの名称でどの型なのかが示される。例えば、図４の例において、データ定義ＩＤ“２”のデータ定義１５３は型定義ＩＤがリスト型であり、リストの各要素は型定義ＩＤ“２”の“文書ファイル”であることを示している。また、データ定義ＩＤ“３”のデータ定義１５３は型定義ＩＤがリスト型であり、リストの各要素は、型定義ＩＤ“３”の“表記”と型定義ＩＤ“３”の“読み”との組み合わせであることを示している。

図５は、型定義１５４の一例を示す図である。型定義１５４は、例えば図５に示すように、「型定義ＩＤ」と、「型名」と、「特徴量」とを対応付けたテーブル形式で、定義ＤＢ１５０に格納される。

型定義ＩＤは、型定義１５４の個々の要素に対して一意に割り当てられた識別情報である。型名は、その型定義１５４に与えられた名称である。型名は、フォルダの場合はストレージ内のフォルダを指定するパスの文字列、ファイルの場合はファイルを特定するためのパスの文字列、文字列の場合は複数のキャラクタから構成されるデータ、比率の場合は０〜１の値で示される数値、などのデータ型を示してもよい。特徴量は、その型定義１５４により定義されるデータ型の入力データや出力データにおいて注目すべき特徴量の種類を表す。後述の警告条件１７１を生成する際は、実行済みジョブの入力データや出力データから、この型定義１５４で定義されている種類の特徴量を用いて学習データを生成し、この学習データを用いた機械学習により、警告条件１７１に相当する分類器のモデルを生成することができる。

ジョブ実行部１２１は、上述の定義ＤＢ１５０に格納されたジョブセット定義１５１、ジョブ定義１５２、データ定義１５３および型定義１５４を適宜参照し、ジョブＵＩを利用してユーザが実行指示したジョブセット内のジョブを順次実行するとともに、ジョブ実行履歴１６１を履歴ＤＢ１６０に記録する。

図６は、ジョブ実行履歴１６１の一例を示す図である。ジョブ実行履歴１６１は、例えば図６に示すように、「ジョブＩＤ」と、「ジョブセットＩＤ」と、「ジョブ定義ＩＤ」と、「入力データ」と、「出力データ」と、「状態」とを対応付けたテーブル形式で、履歴ＤＢ１６０に記録される。本実施形態では、ジョブ実行履歴１６１のこれらの項目が、例えば、ユーザが実行指示したジョブセット内のジョブをジョブ実行部１２１が順次実行する際、その進捗に応じて、ジョブ実行部１２１により随時記録（更新）されることを想定する。

ジョブＩＤは、ジョブ実行部１２１により実行されるジョブに対して一意に割り当てられた識別情報である。ジョブセットＩＤは、ユーザが実行指示したジョブセットに対して一意に割り当てられた識別情報であり、ジョブセット内の複数のジョブに対して同一の値が記録される。ジョブ定義ＩＤは、各ジョブがどのジョブ定義１５２に対応するかを表す。ジョブ定義ＩＤとともにジョブセット定義ＩＤを記録してもよい。

入力データや出力データは、各ジョブに対して、対応するジョブ定義１５２およびデータ定義１５３により定義される入力データや出力データの実体（入力データや出力データの具体的な値）が記録される。入力データや出力データがリスト形式の場合、例えば図７に示すようなリストが記録される。図７は、リスト形式のデータである図６のジョブＩＤ“２２”のジョブの出力データおよびジョブＩＤ“２３”のジョブの入力データの例を示している。リストは複数の要素を含み、各要素は表記と読みとの２つの項目の組み合わせである。なお、読みは、形態素解析などにより文書から抽出された単語の表記を一般辞書などと照合することで自動的に与えられ、該当するものが見つからない場合はブランクの状態となる。

状態は、各ジョブの状態を表し、例えば、ジョブ実行部１２１により実行される前の状態であることを示す“実行待ち”、ジョブ実行部１２１が実行している状態であることを示す“実行中”、ジョブ実行部１２１による実行が完了した状態であることを示す“完了”のいずれかになる。ジョブの実行中にエラーが発生したことを示す“エラー”や、ジョブがユーザにより中断されたことを示す“中断”といった状態があってもよい。

ユーザによるジョブセットの実行指示は、上述のようにジョブＵＩを利用して行われる。ジョブＵＩは、表示制御部１１１の制御によりクライアント端末の表示装置に表示される。ジョブＵＩを利用したユーザ操作は、操作受付部１１２により受け付けられる。ジョブＵＩは、ダッシュボードＵＩ（第１画面）と、ジョブセット実行ＵＩと、ジョブセット詳細ＵＩ（第２画面）と、ジョブ詳細ＵＩ（第３画面）とを含み、ユーザ操作に応じてこれらのＵＩ間で画面遷移しながらユーザに提供される。

図８は、ダッシュボードＵＩの一例を示す図である。本実施形態では、ユーザが特定のアカウントでジョブ実行制御装置１００にログインすることを想定しており、ログイン後、ユーザが利用するクライアント端末の表示装置には、図８に示すようなダッシュボードＵＩ２００が表示される。

このダッシュボードＵＩ２００は、図８に示すように、完了／実行中ジョブセット一覧２０１と、実行するジョブセットを選択するためのジョブセット実行領域２０２とを含む。完了／実行中ジョブセット一覧２０１は、ジョブ実行履歴１６１を元に生成され、ユーザが実行指示したジョブセットのそれぞれについて、ジョブセットＩＤ、名称、状態および実行開始時刻などの情報が表示される。ジョブセットの状態は、そのジョブセットに含まれる全てのジョブの状態が“完了”であれば“完了”となり、“実行中”あるいは“実行待ち”のジョブがあれば“実行中”となる。完了／実行中ジョブセット一覧２０１で表示される各ジョブセットは、後述のジョブセット詳細ＵＩを表示させるために選択可能となっている。

ジョブセット実行領域２０２には、ジョブセット定義の名前一覧が表示される。ユーザがこのジョブセット実行領域２０２からいずれかの名前を選択する操作を行うと、クライアント端末の表示装置に表示されるジョブＵＩは、ダッシュボードＵＩ２００から、ユーザが選択した名前に対応するジョブセット実行ＵＩに遷移する。

図９は、ジョブセット実行ＵＩの一例を示す図である。図８のダッシュボードＵＩ２００のジョブセット実行領域２０２において、ユーザが“単語辞書作成”を選択する操作を行うと、ユーザが利用するクライアント端末の表示装置には、図９に示すようなジョブセット実行ＵＩ２１０が表示される。このジョブセットは音声認識で用いる単語辞書を作成する作業に相当する。

このジョブセット実行ＵＩ２１０は、図９に示すように、ジョブセットに必要な入力データを指定するテキストボックス２１１ａ，２１１ｂおよび「参照」ボタン２１２ａ，２１２ｂと、ジョブセットの実行を指示する「実行」ボタン２１３とを含む。ジョブセットに必要な入力データとは、ジョブセットに含まれる各ジョブの入力データのうち、他のジョブの出力から得られない入力データである。“単語辞書作成”のジョブセットでは、図３および図４に示すように、“文書取り込み”の入力データである“文書”と、“精度評価”の入力データである“評価データ”は、他のジョブの出力から得られない。したがって、ユーザは、ジョブセット実行ＵＩ２１０のテキストボックス２１１ａ，２１１ｂおよび「参照」ボタン２１２ａ，２１２ｂを利用して、これらの入力データを指定する。そして、ユーザが「実行」ボタン２１３を操作すると、ジョブ実行部１２１が起動し、実行指示されたジョブセットの実行を開始する。

図１０は、ジョブセット実行時の処理手順を示すフローチャートである。ユーザがジョブセット実行ＵＩ２１０でジョブセットに必要な入力データを指定し、「実行」ボタン２１３を操作すると、ジョブ実行部１２１により、実行指示されたジョブセットに含まれる各ジョブがジョブ実行履歴１６１に設定される（ステップＳ１０１）。そして、ジョブセット実行ＵＩ２１０で指定された入力データが、対応するジョブの入力データに設定される（ステップＳ１０２）。このとき、各ジョブにはジョブセット内の実行順でジョブＩＤが割り振られ、ジョブ実行履歴１６１内でジョブＩＤ順にソートされる。また、ジョブセットに含まれる全てのジョブには同一のジョブセットＩＤが割り振られ、“実行待ち”の状態で設定される。

次に、ジョブ実行部１２１は、ジョブ履歴の中の先頭の“実行待ち”のジョブを取得する（ステップＳ１０３）。そして、ジョブ実行部１２１は、取得した“実行待ち”のジョブの状態を“実行中”に更新し（ステップＳ１０４）、実行関数に入力データを渡すことで、そのジョブを実行する（ステップＳ１０５）。

ジョブの実行が完了すると、ジョブ実行部１２１は、そのジョブの入力データと出力データをジョブ実行履歴１６１に記録し（ステップＳ１０６）、そのジョブの状態を“完了”に更新する（ステップＳ１０７）。そして、ジョブ実行部１２１は、実行指示されたジョブセットに含まれる全てのジョブを実行したか否かを確認し（ステップＳ１０８）、“実行待ち”のジョブがあれば（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、実行が完了したジョブの出力データを他のジョブの入力データに設定し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０３に戻って以降の処理を繰り返す。そして、実行指示されたジョブセットに含まれる全てのジョブを実行すると（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、一連の処理を終了する。

ユーザは、ジョブＵＩのジョブセット詳細ＵＩやジョブ詳細ＵＩを利用して、実行済みジョブの詳細を確認し、入力データを修正して再実行を指示するなどの操作を行うことができる。

上述のダッシュボードＵＩ２００において、ユーザが、完了／実行中ジョブセット一覧２０１で表示されるジョブセットのいずれかを選択する操作を行うと、クライアント端末の表示装置に表示されるジョブＵＩは、ダッシュボードＵＩ２００から、ユーザが選択したジョブセットに対応するジョブセット詳細ＵＩに遷移する。

図１１は、ジョブセット詳細ＵＩの一例を示す図である。図８のダッシュボードＵＩ２００の完了／実行中ジョブセット一覧２０１から、ユーザが例えばジョブセットＩＤ“９”の“単語辞書作成”を選択する操作を行うと、ユーザが利用するクライアント端末の表示装置には、図１１に示すようなジョブセット詳細ＵＩ２２０が表示される。

このジョブセット詳細ＵＩ２２０は、図１１に示すように、ジョブ一覧２２１を含む。ジョブ一覧２２１は、ユーザにより選択されたジョブセットに含まれる実行済みジョブを選択可能に表示したリストであり、各実行済みジョブのジョブＩＤ、名称および状態が表示される。ユーザが、このジョブ一覧２２１で表示される実行済みジョブのいずれかを選択する操作を行うと、クライアント端末の表示装置に表示されるジョブＵＩは、ジョブセット詳細ＵＩ２２０から、ユーザが選択した実行済みジョブに対応するジョブ詳細ＵＩに遷移する。

図１２は、ジョブ詳細ＵＩの一例を示す図である。図１１のジョブセット詳細ＵＩ２２０のジョブ一覧２２１から、ユーザが例えばジョブＩＤ“２１”の“文書取り込み”を選択する操作を行うと、ユーザが利用するクライアント端末の表示装置には、図１２に示すようなジョブ詳細ＵＩ２３０が表示される。

このジョブ詳細ＵＩ２３０は、図１２に示すように、ユーザにより選択された実行済みジョブの入力データを修正可能に表示するテキストボックス２３１および「参照」ボタン２３２と、ユーザにより選択された実行済みジョブの出力データを表示する出力表示領域２３４と、実行済みジョブの再実行を指示する「再実行」ボタン２３５とを含む。このジョブ詳細ＵＩ２３０上で、ユーザがテキストボックス２３１および「参照」ボタン２３２を利用して実行済みジョブの入力データを修正し、「再実行」ボタン２３５を操作すると、ジョブ実行部１２１が起動し、修正後の入力データを用いてそのジョブが再実行される。また、再実行が指示されたジョブがジョブセット内の最後のジョブでなければ、再実行が指示されたジョブ以降のジョブが順次再実行される。

図１３は、入力データがリスト形式のジョブに対応するジョブ詳細ＵＩの一例を示す図である。図１１のジョブセット詳細ＵＩ２２０のジョブ一覧２２１から、ユーザが例えばジョブＩＤ“２３”の“辞書生成”を選択する操作を行うと、ユーザが利用するクライアント端末の表示装置には、図１３に示すようなジョブ詳細ＵＩ２３０が表示される。

入力データがリスト形式のジョブに対応するジョブ詳細ＵＩ２３０は、図１３に示すように、入力データのリストの各要素のそれぞれに対応して、その要素を再実行の際の入力データとして選択するためのチェックボックス２３６と、入力データを修正可能に表示するテキストボックス２３７，２３８と、出力表示領域２３４と、「再実行」ボタン２３５とを含む。図１３の例では、入力データのリストの各要素が“表記”と“読み”の２つの項目からなるため、入力データを修正可能に表示するテキストボックスは、“表記”に対応するテキストボックス２３７と、“読み”に対応するテキストボックス２３８とからなる。このジョブ詳細ＵＩ２３０上で、ユーザが不要と判断した入力データの要素に対応するチェックボックス２３６のチェックを外したり、テキストボックス２３７，２３８を利用して実行済みジョブの入力データを修正したりといった編集を行い、「再実行」ボタン２３５を操作すると、ジョブ実行部１２１が起動し、修正後の入力データを用いてそのジョブが再実行される。また、再実行が指示されたジョブがジョブセット内の最後のジョブでなければ、再実行が指示されたジョブ以降のジョブが順次再実行される。

上述のジョブＵＩを利用したユーザ操作は、操作履歴記録部１２２によりジョブ操作履歴１６２として履歴ＤＢ１６０に記録される。

図１４は、ジョブ操作履歴１６２の一例を示す図である。ジョブ操作履歴１６２は、例えば図１４に示すように、「操作ＩＤ」と、「ジョブＩＤ」と、「操作対象項目：入力」と、「操作対象項目：出力」と、「操作内容」とを対応付けたテーブル形式で、履歴ＤＢ１６０に記録される。

操作ＩＤは、ジョブＵＩを利用した個々のユーザ操作に対して一意に割り当てられた識別情報である。ジョブＩＤは、ユーザ操作の対象となったジョブの識別情報であり、ジョブ実行履歴１６１に含まれるジョブＩＤと同じ値が記録される。操作対象項目：入力は、ユーザ操作が入力データに対する操作を行った場合にそのユーザ操作の対象となった入力データの要素の番号が記録される。操作対象項目：出力は、ユーザ操作が出力データに対する操作を行った場合にそのユーザ操作の対象となった出力データの要素の番号が記録される。なお、要素の番号は、入力データや出力データの要素が１つであれば“１”、複数の要素を含むリスト形式であれば何番目の要素であるかを示す数値で表される。また、１つの要素が複数の項目（１つの単語の“表記”と“読み”など）を持ち、これらの項目のいずれかのみを操作対象とした場合、操作対象項目：入力や、操作対象項目：出力は、［要素番号，項目の番号］の形式で記録される。操作内容は、ユーザ操作の内容（どのような操作を行ったか）が記録される。

図１４では、ユーザがジョブＵＩを利用して以下のような操作を行った場合に履歴ＤＢ１６０に記録されるジョブ操作履歴１６２の例を示している。すなわち、ユーザはまず、ジョブＩＤ“２４”の“精度評価”に対応するジョブ詳細ＵＩ２３０を開き、その出力データである“文字正解率”を参照している。ユーザがジョブＵＩ上である入力データや出力データを参照したかについては、ユーザがジョブ詳細ＵＩ２３０を開く操作を行った場合に、そのジョブ詳細ＵＩ２３０に対応するジョブの入力データと出力データを全て参照したと記録してもよいし、ブラウザのウィンドウ内に特定の入力データや出力データが表示されていた時間が一定時間を超えたなどの条件に基づいて、その入力データや出力データを参照したものとして記録してもよい。

その後、ユーザはジョブＩＤ“２３”の“辞書生成”に対応するジョブ詳細ＵＩ２３０（図１３参照）を開き、入力データの２番目の要素（表記および読みが“やす”となっている要素）を削除する操作（チェックボックス２３６のチェックを外す操作）を行っている。さらに、ユーザは、４番目の要素（表記が“技統”で読みがブランクとなっている要素）の２番目の項目、つまり読みをブランクから“ぎとう”に変更する操作を行っている。そして、ユーザは、入力データを以上のように編集した上で「再実行」ボタン２３５を操作し、“辞書生成”のジョブの再実行を指示している。

図１５は、ジョブ再実行時のユーザの操作手順を示すフローチャートである。ユーザは、まず、クライアント端末の表示装置に表示されるダッシュボードＵＩ２００を参照し、完了／実行中ジョブセット一覧２０１の中から所望のジョブセットを選択する（ステップＳ２０１）。これにより、クライアント端末の表示装置に表示されるジョブＵＩが、ダッシュボードＵＩ２００から、このダッシュボードＵＩ２００上でユーザが選択したジョブセットに対応するジョブセット詳細ＵＩ２２０に遷移する。

次に、ユーザは、クライアント端末の表示装置に表示されるジョブセット詳細ＵＩ２２０を参照し、ジョブ一覧２２１の中から所望の実行済みジョブを選択する（ステップＳ２０２）。これにより、クライアント端末の表示装置に表示されるジョブＵＩが、ジョブセット詳細ＵＩ２２０から、このジョブセット詳細ＵＩ２２０上でユーザが選択した実行済みジョブに対応するジョブ詳細ＵＩ２３０に遷移する。

次に、ユーザは、クライアント端末の表示装置に表示されるジョブ詳細ＵＩ２３０を参照し（ステップＳ２０３）、必要に応じて入力データの編集を行う（ステップＳ２０４）。そして、入力データの編集後、ジョブ詳細ＵＩ２３０の「再実行」ボタン２３５を操作してジョブの再実行を指示する（ステップＳ２０５）。これにより、ジョブ実行部１２１が再実行を指示されたジョブを再実行し、新たなジョブ実行履歴１６１を履歴ＤＢ１６０に記録する。また、上述のユーザ操作は、操作履歴記録部１２２により、ジョブ操作履歴１６２として履歴ＤＢ１６０に記録される。

警告条件生成部１３０は、以上のように履歴ＤＢ１６０に記録されたジョブ実行履歴１６１とジョブ操作履歴１６２とに基づいて、ジョブの入力データや出力データに対する警告条件を生成する。本実施形態では、実行済みジョブが再実行された場合の入力データや出力データに対するユーザ操作の傾向を機械学習により学習し、このようなユーザ操作の傾向を示す条件を警告条件として生成する。この機械学習に用いる学習データを生成するため、入力データや出力データのどの特徴量に着目すればよいかについては、図５に示した型定義１５４で示されている。すなわち、入力データや出力データがフォルダ型であればフォルダ内に含まれるファイル数、ファイル型であればそのファイルのサイズ、文字列型であればその文字列長、比率型であればその数値を特徴量として利用する。

警告条件生成部１３０は、まず、履歴ＤＢ１６０に記録されたジョブ実行履歴１６１とジョブ操作履歴１６２とを用いて、全ての実行済みジョブの入力データと出力データの特徴量を表す特徴量履歴１６３を履歴ＤＢ１６０に記録する。特徴量履歴１６３は、ジョブ定義ＩＤが共通の実行済みジョブごとに、入力データの特徴量と出力データの特徴量のそれぞれが記録され、入力データや出力データがリスト形式であれば、リストの各要素の特徴量が記録される。また、リストの各要素が複数の項目を持つ場合、それぞれの項目に分けて各要素の特徴量を記録してもよい。

図１６は、特徴量履歴１６３の一例を示す図である。特徴量履歴１６３は、例えば図１６に示すように、「特徴量ＩＤ」と、「特徴量」と、「操作内容」と、「再実行有無」とを対応付けたテーブル形式で、履歴ＤＢ１６０に記録される。

特徴量ＩＤは、特徴量履歴１６３として記録される個々の特徴量に対して一意に割り当てられた識別情報である。特徴量は、その特徴量の値を示す。操作内容は、その特徴量を示す入力データや出力データの要素に対してどのようなユーザ操作が行われたかを示し、ユーザ操作が行われた場合はジョブ操作履歴１６２の操作内容と同じ値が記録され、ユーザ操作が行われていない場合は“無”が記録される。再実行有無は、その特徴量を示す入力データや出力データを用いて実行済みジョブの再実行が行われたか否かを示し、再実行が行われた場合は“有”、再実行が行われない場合は“無”が記録される。

図１６に示す特徴量履歴１６３は、“辞書生成”ジョブの入力データである単語のリストの読みを対象とした特徴量履歴１６３の例を示している。図１３および図１４で例示した“やす”の削除操作は、単語の特徴量である文字列長が“２”に対して削除が行われたことを示す履歴として、図１６における特徴量ＩＤ“２”で記録されている。また、図１３および図１４で例示した表記“技統”のブランクであった読みを記入する変更操作は、単語の特徴量である文字列長が“０”に対して変更が行われたことを示す履歴として、図１６における特徴量ＩＤ“４”で記録されている。

警告条件生成部１３０は、例えば、以上のような特徴量履歴１６３を用いて、ユーザ操作に応じて再実行された実行済みジョブの修正された入力データおよび参照された出力データの特徴量に対しては警告対象のラベルを付け、再実行されない他の実行済みジョブの入力データおよび出力データの特徴量に対しては警告対象外のラベルを付けて、機械学習用の学習データを生成する。そして、この学習データを用いた機械学習により、例えば、入力データや出力データに対する警告条件１７１に相当する分類器のモデルを生成する。

警告条件１７１の学習方法は、例えば、機械学習におけるクラス分類手法を用いることができる。この場合、入力データや出力データの操作とジョブの再実行の少なくとも一方が行われなかった特徴量を警告対象外のクラス、入力データや出力データの操作およびジョブの再実行が行われた特徴量を警告対象のクラスとし、上述の学習データを用いた機械学習により、線形判別関数などの警告条件１７１を得ることができる。警告条件１７１の学習は、実行済みジョブの再実行が行われたタイミングで行ってもよいし、例えば１日１回など、予め定めた頻度で定期的に行ってもよい。

なお、上述の学習データの生成に用いる特徴量履歴１６３は、ジョブ実行履歴１６１やジョブ操作履歴１６２が記録されるたびに警告条件生成部１３０が随時記録してもよいし、警告条件１７１を学習するタイミングに合わせてジョブ実行履歴１６１やジョブ操作履歴１６２を参照して記録してもよい。また、警告条件生成部１３０は、特徴量履歴１６３を履歴ＤＢ１６０に記録する代わりに、警告条件１７１を学習するタイミングになったときに、定義ＤＢ１５０に格納されている型定義１５４を参照し、履歴ＤＢ１６０に記録されているジョブ実行履歴１６１やジョブ操作履歴１６２をもとに、学習データを生成してもよい。

また、警告対象の学習データは、入力データや出力データの操作およびジョブの再実行が行われたすべての特徴量を用いて生成してもよいが、編集操作の熟練度をユーザごとに管理しておき、熟練度が基準値以上のユーザが行った操作のみを対象として、警告対象の学習データを生成してもよい。また、警告対象外の学習データは、入力データや出力データの操作とジョブの再実行の少なくとも一方が行われなかった特徴量のうち、機械学習を行う上で十分な量の特徴量をランダムに選択して生成してもよい。

また、ある特徴量が警告対象のクラスに入るかどうかは、ジョブセットの動作結果が良好であるかどうかを示す特定の出力データを再実行操作の代わりに用いてもよい。例えば、生成された辞書の文字正解率がジョブセットの動作結果の質を表し、それが一定数以上であれば動作結果が良好と判断する旨をジョブ定義１５２内に記述し、その条件を再実行操作の有無の代替として使ってもよい。

警告条件１７１の学習データとして特徴量を用いず、対象のデータそのものを用いてもよい。この場合、文字列に対して形態素解析を行った結果を付加するなど、他の情報を加えてもよい。

図１７は、警告条件１７１の一例を示す図である。警告条件１７１は、例えば図１７に示すように、「条件ＩＤ」と、「ジョブ定義ＩＤ」と、「対象入力」と、「対象出力」と、「条件」とを対応付けたテーブル形式で、条件ＤＢ１７０に格納される。

条件ＩＤは、警告条件１７１の個々の要素に対して一意に割り当てられた識別情報である。ジョブ定義ＩＤは、その警告条件１７１がどのジョブ定義１５２に対応するジョブを対象とするかを表す。対象入力は、警告条件１７１がジョブの入力データを対象とする場合に対象となる入力データの要素の番号を示す。対象出力は、警告条件１７１がジョブの出力データを対象とする場合に対象となる出力データの要素の番号を示す。なお、要素の番号は、入力データや出力データの要素が１つであれば“１”、複数の要素を含むリスト形式であれば何番目の要素であるかを示す数値で表される。また、１つの要素が複数の項目（１つの単語の“表記”と“読み”など）を持ち、これらの項目のいずれかのみを操作対象とした場合、対象入力や対象出力は、［要素番号，項目の番号］の形式で示される。条件は、線形判別関数などの具体的な条件を表す。

図１７に示す例では、条件ＩＤ“１”の警告条件１７１は、ジョブ定義ＩＤ“４”の“精度評価”ジョブの出力データの１つめの要素、つまりデータ定義ＩＤ“６”の“文字正解率”（図３および図４参照）を対象とし、“文字正解率”の数値が０．８を下回る場合に警告対象となることを示している。また、条件ＩＤ“２”の警告条件１７１は、ジョブ定義ＩＤ“３”の“辞書生成”ジョブの入力データの１つめの要素の２番目の項目、つまりデータ定義ＩＤ“３”の“（リスト形式の）単語”の“読み”（図３および図４参照）を対象とし、“単語”の“読み”の文字列長が３を下回る場合に警告対象となることを示している。

警告条件１７１は、図１７に例示したような単一のパラメタに対する条件式によって規定する方式に限らない。例えば、“辞書生成”ジョブの入力データである“（リスト形式の）単語”の“表記”と“読み”のように、複数のパラメタを加味した条件式でもよいし、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やベイズ分類器などに与えるモデル（パラメータセット）の形式でもよい。

警告条件生成部１３０により生成された警告条件１７１は、表示制御部１１１により、ジョブＵＩ上でユーザに提示される実行済みジョブに対する警告として反映される。すなわち、表示制御部１１１は、条件ＤＢ１７０に格納された警告条件１７１を参照し、ジョブＵＩ上でユーザに提示される実行済みジョブのうち、入力データまたは出力データが警告条件１７１に当てはまる実行済みジョブに対して警告情報を付与したジョブＵＩを、クライアント端末の表示装置に表示させる。

図１８は、警告情報の提示例を示す図であり、ダッシュボードＵＩ２００上で警告情報を付与した例を示している。警告条件生成部１３０により警告条件１７１が生成された後にユーザがダッシュボードＵＩ２００を開くと、表示制御部１１１は、履歴ＤＢ１６０のジョブ実行履歴１６１と条件ＤＢ１６０の警告条件１７１を参照し、完了／実行中ジョブセット一覧２０１で表示するジョブセットに、入力データまたは出力データが警告条件１７１に当てはまる実行済みジョブを含むジョブセットがあるかどうかを確認する。そして、入力データまたは出力データが警告条件１７１に当てはまる実行済みジョブがあれば、表示制御部１１１は、例えば、そのジョブセットの状態の表示を“！警告”に変更して表示させる。つまり、図１８の例では、完了／実行中ジョブセット一覧２０１におけるジョブセットの状態の表示として、そのジョブセットに含まれる実行済みジョブに対する警告情報３００が付与され、ユーザに提示されている。

図１９は、警告情報の提示例を示す図であり、ジョブセット詳細ＵＩ２２０上で警告情報を提示した例を示している。ダッシュボードＵＩ２００の完了／実行中ジョブセット一覧２０１の中から、状態が“！警告”となっているジョブセットをユーザが選択すると、表示制御部１１１は、例えば図１９に示すようなジョブセット詳細ＵＩ２２０を表示させる。このジョブセット詳細ＵＩ２２０では、ジョブ一覧２２１で表示されている実行済みジョブのうち、入力データまたは出力データが警告条件１７１に当てはまる実行済みジョブの状態の表示が“！警告”に変更されている。つまり、図１９の例では、ジョブ一覧２２１における実行済みジョブの状態の表示として、その実行済みジョブに対する警告情報３００が付与され、ユーザに提示されている。

図２０は、警告情報の提示例を示す図であり、ジョブ詳細ＵＩ２３０上で警告情報を提示した例を示している。ジョブセット詳細ＵＩ２２０のジョブ一覧２２１の中から、状態が“！警告”となっているジョブをユーザが選択すると、表示制御部１１１は、例えば図２０に示すようなジョブ詳細ＵＩ２３０が表示させる。この図２０に示すジョブ詳細ＵＩ２３０は、入力データがリスト形式のジョブに対応するジョブ詳細ＵＩ２３０の例を示しており、入力データのリストの中で警告条件１７１に当てはまる要素に対して“！警告”の表示が付与されている。つまり、図２０の例では、警告条件１７１に当てはまる入力データの要素に付与された“！警告”の表示として、実行済みジョブに対する警告情報３００が付与され、ユーザに提示されている。

なお、表示制御部１１１は、警告対象となるジョブセットや実行済みジョブ内において警告条件１７１に当てはまる入力データ（リスト形式の場合はその要素）の数や警告条件１７１に当てはまる出力データ（リスト形式の場合はその要素）の数を示す情報を含む表示情報３００を付与して、ユーザに提示してもよい。例えば、ジョブセット詳細ＵＩ２２０上で警告情報３００を付与する場合、図２１に示すように、警告の対象となる実行済みジョブの状態の表示を“！警告（２）”とすることで、その実行済みジョブの入力データまたは出力データのうち２つ（リスト形式の場合は２つの要素）が警告条件１７１に当てはまることを示す警告情報３００とすることができる。

また、表示制御部１１１は、警告条件１７１がある特徴量に対して警告すべき度合いを尤度として出力できる条件の形式の場合、尤度に応じて異なる形式の警告情報３００を付与して、ユーザに提示してもよい。例えば、尤度が第１閾値以上であれば通常の警告を表す警告情報３００を付与し、尤度が第１閾値よりも大きい第２閾値以上であれば、より重要な警告であることを示す警告情報３００を付与してもよい。警告情報３００の形式の違いは、例えば、文字、記号、色、点滅などの表示形態の違いで表すことができる。

以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施形態のジョブ実行制御装置１００は、ジョブ実行履歴１６１とジョブ操作履歴１６２とに基づいて、ジョブの入力データまたは出力データに対する警告条件１７１を生成する。そして、ジョブＵＩによりユーザに提示される実行済みジョブのうち、入力データまたは出力データが警告条件１７１に当てはまる実行済みジョブがあれば、その実行済みジョブに対して警告情報３００を付与したジョブＵＩを表示させる。したがって、本実施形態のジョブ実行制御装置１００によれば、再実行を検討すべき実行済みジョブをユーザに認識させてジョブの再実行を適切に支援することができる。

例えば“単語辞書作成”のジョブセットを実行した場合、最終的に得られる成果物は単語辞書であるが、このジョブセットに含まれる各ジョブが正常に実行されたとしても、成果物である単語辞書がユーザの満足のいくものではない場合もある。この場合、ユーザはジョブセットに含まれるジョブの入力データを修正してジョブの再実行を指示するなどの操作を行うが、従来は、どのジョブのどの入力データをどのように修正すればよいかをユーザが認識できないことが多かった。これに対して、本実施形態のジョブ実行制御装置１００によれば、過去に実行済みジョブに対して再実行を行ったときの入力データや出力データに対するユーザ操作の傾向を学習して警告条件１７１を生成し、入力データや出力データが警告条件１７１に当てはまる実行済みジョブに対して警告情報３００を付与してユーザに提示するので、再実行を検討すべき実行済みジョブをユーザに認識させてジョブの再実行を適切に支援することができる。

本実施形態のジョブ実行制御１００は、例えば、一般的なコンピュータを構成するハードウェアと、コンピュータで実行されるプログラム（ソフトウェア）との協働により実現することができる。例えば、コンピュータが所定のプログラムを実行することによって、上述したＵＩ制御部１１０（表示制御部１１１および操作受付部１１２）、ジョブ管理部１２０（ジョブ実行部１２１および操作履歴記録部１２２）、警告条件生成部１３０などの機能的な構成要素を実現することができる。また、コンピュータが備えるストレージデバイスを用いて、上述した定義ＤＢ１５０、履歴ＤＢ１６０および条件ＤＢ１７０などのデータベースを実現することができる。

図２２は、本実施形態のジョブ実行制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。本実施形態のジョブ実行制御装置１００は、例えば図２２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのプロセッサ１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などの内部メモリ１０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＤＤ（Solid State Drive）などのストレージデバイス１０３と、入力デバイス１０６やディスプレイ１０７などの周辺機器を接続するための入出力Ｉ／Ｆ１０４と、クライアント端末などの外部機器と通信を行う通信Ｉ／Ｆ１０５と、を備えた通常のコンピュータのハードウェア構成を有する。そして、例えば、プロセッサ１０１が内部メモリ１０２を利用しながら、ストレージデバイス１０３や内部メモリ１０２などに格納されたプログラムを実行することで、上述の機能的な構成要素を実現することができる。

すなわち、本実施形態のジョブ実行制御装置１００の機能的な構成要素として示した各部は、コンピュータにより実行されるプログラムに含まれ、コンピュータが備える１以上のプロセッサ（図２２のプロセッサ１０１）がこのプログラムを実行することにより、上述した各部がＲＡＭなどの主記憶（図２２の内部メモリ１０２）上に生成される。

コンピュータにより実行される上記プログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、半導体メモリ、またはこれに類する記録媒体に記録されて提供される。なお、プログラムを記録する記録媒体は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。また、上記プログラムを、コンピュータに予めインストールするように構成してもよいし、ネットワークを介して配布される上記のプログラムをコンピュータに適宜インストールするように構成してもよい。

なお、本実施形態のジョブ実行制御装置１００は、上述した機能的な構成要素の一部または全部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの専用のハードウェアにより実現する構成であってもよい。

また、本実施形態のジョブ実行制御装置１００は、複数台のコンピュータを通信可能に接続したネットワークシステムとして構成し、上述した機能的な構成要素を複数台のコンピュータに分散して実現する構成であってもよい。また、本実施形態のジョブ実行制御装置１００は、クラウドシステム上で動作する仮想マシンであってもよい。また、本実施形態のジョブ実行制御装置１００は、ネットワークを利用したサーバ・クライアントシステムのサーバとして実現する例に限らず、ユーザが利用するパーソナルコンピュータなどの情報処理装置により実現してもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００ ジョブ実行制御装置
１１１ 表示制御部
１１２ 操作受付部
１２１ ジョブ実行部
１２２ 操作履歴記録部
１３０ 警告条件生成部
１６１ ジョブ実行履歴
１６２ ジョブ操作履歴
１６３ 特徴量履歴
１７１ 警告条件
２００ ダッシュボードＵＩ
２２０ ジョブセット詳細ＵＩ
２３０ ジョブ詳細ＵＩ
３００ 警告情報

Claims (11)

1. 入力データを受け付けて処理を行い、処理の結果を表す出力データを出力する処理単位であるジョブの実行を制御するジョブ実行制御装置であって、
   指定されたジョブを実行し、実行済みジョブの入力データと出力データとを含むジョブ実行履歴を記録するジョブ実行部と、
   実行済みジョブの情報をユーザに提示するとともに実行済みジョブを再実行するためのユーザ操作を受け付けるジョブ画面を、表示装置に表示させる表示制御部と、
   前記ジョブ画面を用いたユーザ操作の操作対象項目と操作内容とを含むジョブ操作履歴を記録する操作履歴記録部と、
   前記ジョブ実行履歴と前記ジョブ操作履歴とを用いた機械学習により、再実行された実行済みジョブの入力データまたは出力データに対するユーザ操作の傾向を学習し、該ユーザ操作の傾向を示す警告条件を生成する警告条件生成部と、を備え、
   前記表示制御部は、前記ジョブ画面によりユーザに提示される実行済みジョブのうち、入力データまたは出力データが前記警告条件に当てはまる実行済みジョブに対して警告情報を付与した前記ジョブ画面を前記表示装置に表示させる、
   ジョブ実行制御装置。
2. 前記警告条件生成部は、前記ユーザ操作に応じて再実行された実行済みジョブの修正された入力データおよび参照された出力データと、再実行されない他の実行済みジョブの入力データおよび出力データとを用いて学習データを生成し、該学習データを用いた機械学習により前記警告条件に相当する分類器のモデルを生成する、
   請求項１に記載のジョブ実行制御装置。
3. 前記警告条件生成部は、入力データおよび出力データの型に応じた特徴量を用いて前記学習データを生成する、
   請求項２に記載のジョブ実行制御装置。
4. 前記ジョブ画面は、
   順次実行された実行済みジョブの集合である実行済みジョブセットの一覧をユーザに提示する第１画面と、
   前記第１画面から選択された実行済みジョブセットに含まれる実行済みジョブの一覧をユーザに提示する第２画面と、
   前記第２画面から選択された実行済みジョブの入力データと出力データとを含み、入力データを修正して実行済みジョブを再実行するユーザ操作を受け付ける第３画面と、を含む、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載のジョブ実行制御装置。
5. 前記表示制御部は、前記第２画面によりユーザに提示される実行済みジョブの一覧において、入力データまたは出力データが前記警告条件に当てはまる実行済みジョブを識別可能な前記警告情報を付与する、
   請求項４に記載のジョブ実行制御装置。
6. 前記表示制御部は、前記第３画面において、前記警告条件に当てはまる入力データまたは出力データを識別可能な前記警告情報を付与する、
   請求項４または５に記載のジョブ実行制御装置。
7. 前記表示制御部は、前記第１画面によりユーザに提示される実行済みジョブセットの一覧において、入力データまたは出力データが前記警告条件に当てはまる実行済みジョブを含む実行済みジョブセットを識別可能な前記警告情報を付与する、
   請求項４乃至６のいずれか一項に記載のジョブ実行制御装置。
8. 前記警告情報は、前記警告条件に当てはまる入力データまたは出力データの数を含む、
   請求項１乃至７のいずれか一項に記載のジョブ実行制御装置。
9. 前記警告条件が警告の尤度を含む場合、前記表示制御部は、前記尤度に応じて異なる形式の前記警告情報を、入力データまたは出力データが前記警告条件に当てはまる実行済みジョブに対して付与する、
   請求項１乃至８のいずれか一項に記載のジョブ実行制御装置。
10. 入力データを受け付けて処理を行い、処理の結果を表す出力データを出力する処理単位であるジョブの実行を制御するジョブ実行制御装置により実行されるジョブ実行制御方法であって、
    指定されたジョブを実行し、実行済みジョブの入力データと出力データとを含むジョブ実行履歴を記録するジョブ実行ステップと、
    実行済みジョブの情報をユーザに提示するとともに実行済みジョブを再実行するためのユーザ操作を受け付けるジョブ画面を、表示装置に表示させる表示制御ステップと、
    前記ジョブ画面を用いたユーザ操作の操作対象項目と操作内容とを含むジョブ操作履歴を記録する操作履歴記録ステップと、
    前記ジョブ実行履歴と前記ジョブ操作履歴とを用いた機械学習により、再実行された実行済みジョブの入力データまたは出力データに対するユーザ操作の傾向を学習し、該ユーザ操作の傾向を示す警告条件を生成する警告条件生成ステップと、を含み
    前記表示制御ステップでは、前記ジョブ画面によりユーザに提示される実行済みジョブのうち、入力データまたは出力データが前記警告条件に当てはまる実行済みジョブに対して警告情報を付与した前記ジョブ画面を前記表示装置に表示させる、
    ジョブ実行制御方法。
11. 入力データを受け付けて処理を行い、処理の結果を表す出力データを出力する処理単位であるジョブの実行を制御するコンピュータに、
    指定されたジョブを実行し、実行済みジョブの入力データと出力データとを含むジョブ実行履歴を記録するジョブ実行部の機能と、
    実行済みのジョブの情報をユーザに提示するとともに実行済みのジョブを再実行するためのユーザ操作を受け付けるジョブ画面を、表示装置に表示させる表示制御部の機能と、
    前記ジョブ画面を用いたユーザ操作の操作対象項目と操作内容とを含むジョブ操作履歴を記録する操作履歴記録部の機能と、
    前記ジョブ実行履歴と前記ジョブ操作履歴とを用いた機械学習により、再実行された実行済みジョブの入力データまたは出力データに対するユーザ操作の傾向を学習し、該ユーザ操作の傾向を示す警告条件を生成する警告条件生成部の機能と、を実現させ、
    前記表示制御部は、前記ジョブ画面によりユーザに提示される実行済みのジョブのうち、入力データまたは出力データが前記警告条件に当てはまる実行済みジョブに対して警告情報を付与した前記ジョブ画面を前記表示装置に表示させる、
    プログラム。

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