JP6642162B2 - 情報処理装置、システム、問い合わせ回答方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、システム、問い合わせ回答方法及びプログラムに関する。

従来から、機器で実行されるジョブの処理履歴を収集し、収集したジョブの処理履歴を分析することで、お勧めの設定や障害の解決方法を記載したレポートを動的に生成し、ユーザに提示する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

しかしながら、上述したような従来技術では、単一の分析ロジックで分析が行われる。このため、分析ロジックの規模が膨大となり、問い合わせに対する回答を得るために必要のない分析等も行われてしまうため、分析時間が長くなり、応答時間も長くなる傾向にある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、問い合わせに対する回答を動的に生成する場合であっても、応答時間を短縮することができる情報処理装置、システム、問い合わせ回答方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる情報処理装置は、問い合わせ事項を識別する問い合わせ事項識別情報を含む問い合わせ要求を受信する問い合わせ要求受信部と、サービスの利用履歴に関する利用履歴情報を複数記憶する利用履歴情報記憶部から、当該複数の利用履歴情報を取得する利用履歴情報取得部と、前記問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、前記取得された複数の利用履歴情報を解析する解析部と、解析結果に基づいて、前記問い合わせ事項に対する回答を示す回答情報を生成する生成部と、前記生成された回答情報を出力する出力部と、を備える。

本発明によれば、問い合わせに対する回答を動的に生成する場合であっても、応答時間を短縮することができるという効果を奏する。

図１は、本実施形態のシステムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、本実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、本実施形態のユーザ端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、本実施形態の機器のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図５は、本実施形態の情報処理装置と、ユーザ端末と、機器の機能構成の一例を示すブロック図である。 図６は、本実施形態の利用履歴情報記憶部に記憶されている複数の利用履歴情報の一例を示す図である。 図７は、本実施形態の回答雛形情報の一例を示す図である。 図８は、本実施形態のシステムで行われるジョブの実行処理の手順の流れの一例を示すシーケンス図である。 図９は、本実施形態のシステムで行われる問い合わせに対する回答の生成処理の手順の流れの一例を示すシーケンス図である。 図１０は、本実施形態の情報処理装置で行われる解析処理及び回答生成処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。 図１１は、本実施形態の回答情報の一例を示す図である。 図１２は、本実施形態の回答情報の一例を示す図である。 図１３は、本実施形態の回答情報の一例を示す図である。 図１４は、本実施形態の回答情報の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる情報処理装置、システム、問い合わせ回答方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。

図１は、本実施形態のシステム１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、システム１００は、情報処理装置２００と、ユーザ端末３００と、機器４００と、を備える。

情報処理装置２００、ユーザ端末３００、及び機器４００は、ネットワーク２を介して接続されている。本実施形態では、ネットワーク２がインターネットである場合を例に取り説明するが、これに限定されず、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）であってもよい。

また、システム１００は、クラウドコンピューティング型の運用形態であってもよいし、オンプレミス型の運用形態であってもよい。本実施形態では、システム１００が、クラウドコンピューティング型の運用形態であり、機器４００を利用したクラウドサービスを提供する場合を例に取り説明するが、これに限定されるものではない。また本実施形態では、機器４００を利用したクラウドサービスが、クラウド経由（情報処理装置２００経由）で機器４００を利用するドキュメント処理（例えば、プリントやスキャン）である場合を例に取り説明するが、これに限定されるものではない。

情報処理装置２００は、機器４００を用いてサービスを実行させるとともに、実行されたサービスの利用履歴を管理する。具体的には、情報処理装置２００は、機器４００に実行させるジョブの生成や管理を行うとともに、機器４００で実行されたジョブの処理履歴を管理する。また情報処理装置２００は、システム１００で提供されるクラウドサービスに関するユーザ端末３００からの問い合わせに対し、サービスの利用履歴（ジョブの処理履歴）を解析することで回答を生成し、ユーザ端末３００に出力する。

情報処理装置２００としては、例えば、１台以上のコンピュータが挙げられる。本実施形態では、情報処理装置２００が、１台のコンピュータで実現されている場合（つまり、装置として実現されている場合）を例に取り説明するが、これに限定されず、情報処理装置２００を２台以上のコンピュータで実現し（つまり、情報処理システムとして実現し）、後述する情報処理装置２００の機能を２台以上のコンピュータで分散して実現するようにしてもよい。

なお本実施形態では、情報処理装置２００がクラウド化されている。また、システム１００は、クラウド経由で機器４００を利用するドキュメント処理を行うための専用のシステムであってもよいし、クラウド経由で機器４００を利用するドキュメント処理を含む複数のクラウドサービスを提供するシステムであってもよい。

図２は、本実施形態の情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０５と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０７と、入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）２０９と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）２１１と、を備える。

ＣＰＵ２０１は、情報処理装置２００の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０３をワークエリアとしてＲＯＭ２０５又はＨＤＤ２０７などに格納されたプログラムを実行することで、情報処理装置２００全体の動作を制御する。入出力Ｉ／Ｆ２０９は、操作者の操作に応じた各種の入力を行うとともに、各種画面を表示する。なお、入出力Ｉ／Ｆ２０９は、タッチパネルディスプレイなどのように、入力機能と表示機能との双方を一体的に備えた構成であってもよいし、入力機能を有する入力装置と表示機能を有する表示装置とを別体として備えた構成であってもよい。通信Ｉ／Ｆ２１１は、ネットワーク２を介して、外部の装置と通信するためのインタフェースである。

ユーザ端末３００は、機器４００に実行させるサービス（ジョブ）の管理を情報処理装置２００に要求したり、システム１００で提供されるクラウドサービスに関する問い合わせを情報処理装置２００に行ったりするものであり、例えば、ＰＣ（Personal Computer）やスマートデバイスなどの端末装置が挙げられる。

図３は、本実施形態のユーザ端末３００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、ユーザ端末３００は、ＣＰＵ３０１と、ＲＡＭ３０３と、ＲＯＭ３０５と、ＨＤＤ３０７と、入出力Ｉ／Ｆ３０９と、通信Ｉ／Ｆ３１１と、を備える。

ＣＰＵ３０１は、ユーザ端末３００の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３をワークエリアとしてＲＯＭ３０５又はＨＤＤ３０７などに格納されたプログラムを実行することで、ユーザ端末３００全体の動作を制御する。入出力Ｉ／Ｆ３０９は、操作者（ユーザ）の操作に応じた各種の入力を行うとともに、各種画面を表示する。なお、入出力Ｉ／Ｆ３０９は、タッチパネルディスプレイなどのように、入力機能と表示機能との双方を一体的に備えた構成であってもよいし、入力機能を有する入力装置と表示機能を有する表示装置とを別体として備えた構成であってもよい。通信Ｉ／Ｆ３１１は、ネットワーク２を介して、外部の装置と通信するためのインタフェースである。

機器４００は、情報処理装置２００からの指示に基づいてサービスを実行する電子機器であり、具体的には、情報処理装置２００で管理されているジョブを実行する。本実施形態では、機器４００として、例えば、印刷装置、複写機、複合機（ＭＦＰ：Multifunction Peripheral）、スキャナ装置、及びファクシミリ装置等の画像形成装置（ドキュメント入出力デバイス）を想定しているが、これに限定されるものではなく、ジョブを実行する電子機器であればどのようなものであってもよい。例えば、機器４００は、電子ペーパーなどであってもよい。なお、複合機は、複写機能、印刷機能、スキャナ機能、及びファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有するものである。また図１に示す例では、機器４００の台数が１台となっているが、機器４００の台数は何台であってもよい。

図４は、本実施形態の機器４００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、機器４００は、ＣＰＵ４０１と、ＲＯＭ４０４及びＲＡＭ４０５を有するシステムメモリ４０３と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）４０７と、ネットワークＩ／Ｆ４０９と、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）４１０と、ＨＤＤ４１１と、操作パネル４１３と、エンジン４１５と、スキャナ４１７と、を備える。

ＣＰＵ４０１は、機器４００の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ４０１は、システムメモリ４０３のＲＡＭ４０５をワークエリアとしてＲＯＭ４０４などに格納されたプログラムを実行することで、機器４００全体の動作を制御する。ＡＳＩＣ４０７は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ（Integrated Circuit）であり、ＣＰＵ４０１と各部を各々接続するブリッジとしての機能を有する。

ネットワークＩ／Ｆ４０９は、ネットワーク２を介して、外部の装置と通信するためのインタフェースである。外部Ｉ／Ｆ４１０は、機器４００に周辺機器などを接続するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースやメモリーカードを機器４００に接続するためのメモリカードスロットなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

ＨＤＤ４１１は、ネットワークＩ／Ｆ４０９、外部Ｉ／Ｆ４１０、又はスキャナ４１７などから入力される画像データなどの処理データを記憶する。操作パネル４１３は、操作者の操作に応じた各種の入力を行うとともに、各種画面を表示する。なお、操作パネル４１３は、タッチパネルディスプレイなどのように、入力機能と表示機能との双方を一体的に備えた構成であってもよいし、入力機能を有する入力装置と表示機能を有する表示装置とを別体として備えた構成であってもよい。

エンジン４１５は、プリンタエンジンなどであり、例えば、白黒プロッタ、１ドラムカラープロッタ、４ドラムカラープロッタ、及びファックスユニットなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。なお、エンジン４１５には、プロッタなどのいわゆるエンジン部分に加えて、誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分が含まれる。

スキャナ４１７は、原稿をスキャンすることで得られる原稿の濃淡情報からデジタルの画像データを生成するものであり、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）光電変換素子からなるラインセンサ、Ａ／Ｄコンバータ、及びこれらの駆動回路などを具備した機構などが挙げられるが、これに限定されるものではない。

図５は、本実施形態の情報処理装置２００と、ユーザ端末３００と、機器４００の機能構成の一例を示すブロック図である。

図５に示すように、情報処理装置２００は、ジョブ登録要求受信部２５１と、ジョブ登録部２５３と、ジョブ記憶部２５５と、ジョブ配信部２６０と、処理履歴受信部２６１と、利用履歴情報登録部２５７と、利用履歴情報記憶部２５９と、問い合わせ要求受信部２７１と、利用履歴情報取得部２７３と、解析部２７５と、回答雛形情報記憶部２７７と、生成部２７９と、出力部２８１と、を備える。

ジョブ登録要求受信部２５１、ジョブ配信部２６０、処理履歴受信部２６１、問い合わせ要求受信部２７１、及び出力部２８１は、例えば、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０３、及び通信Ｉ／Ｆ２１１などにより実現できる。ジョブ登録部２５３、利用履歴情報登録部２５７、利用履歴情報取得部２７３、解析部２７５、及び生成部２７９は、例えば、ＣＰＵ２０１及びＲＡＭ２０３などにより実現できる。ジョブ記憶部２５５、利用履歴情報記憶部２５９、及び回答雛形情報記憶部２７７は、例えば、ＨＤＤ２０７などにより実現できる。

また図５に示すように、ユーザ端末３００は、ジョブ登録要求部３５１と、問い合わせ要求送信部３６１と、回答情報受信部３６３と、表示制御部３６５と、を備える。ジョブ登録要求部３５１、問い合わせ要求送信部３６１、及び回答情報受信部３６３は、例えば、ＣＰＵ３０１、ＲＡＭ３０３、及び通信Ｉ／Ｆ３１１などにより実現できる。表示制御部３６５は、例えば、ＣＰＵ３０１及びＲＡＭ３０３などにより実現できる。

また図５に示すように、機器４００は、ジョブ取得要求部４５１と、ジョブ実行部４５３と、処理履歴通知部４５５と、を備える。ジョブ取得要求部４５１及び処理履歴通知部４５５は、例えば、ＣＰＵ４０１、システムメモリ４０３、及び通信Ｉ／Ｆ４０９などにより実現できる。ジョブ実行部４５３は、例えば、ＣＰＵ４０１、システムメモリ４０３、ＡＳＩＣ４０７、エンジン４１５、及びスキャナ４１７などにより実現できる。

ジョブ登録要求部３５１は、情報処理装置２００に対し、ジョブの登録を要求するジョブ登録要求を行う。例えば、ジョブ登録要求部３５１は、ユーザ端末３００を利用するユーザによる入出力Ｉ／Ｆ２０９からの操作入力に基づいて、情報処理装置２００に対し、ジョブ登録要求を行う。

本実施形態では、ジョブ登録要求が、Ｗｅｂ上（Ｗｅｂ経由）で行われる場合を例に取り説明するが、これに限定されるものではない。この場合、ジョブ登録要求部３５１としては、情報処理装置２００から提供されるＷｅｂアプリケーションが挙げられ、このＷｅｂアプリケーション上で情報処理装置２００から提供されるＷｅｂＡＰＩ（Application Programming Interface）を利用することで、情報処理装置２００に対し、ジョブ登録要求が行われる。本実施形態では、ジョブ登録要求は、例えば、ＨＴＴＰＳ（HyperText Transfer Protocol Secure）に従って記述される。

ジョブ登録要求は、例えば、プリントジョブのジョブ登録要求であれば、印刷対象の文書ファイルを特定するための印刷対象文書特定情報、及び印刷対象の文書ファイルに対する印刷設定を示す印刷設定情報を含む。

印刷対象文書特定情報は、印刷対象の文書ファイルがユーザ端末３００（ローカル）に保存されている文書ファイルの場合、当該文書ファイルそのものであり、印刷対象の文書ファイルが情報処理装置２００に保存されている文書ファイルの場合、当該文書ファイルを特定するための情報（例えば、ファイルパスなど）となる。印刷設定情報は、カラー印刷／モノクロ印刷のいずれを行うか、片面印刷／両面印刷のいずれを行うかなど、一般的な印刷設定を示す。

なお本実施形態では、ジョブ登録要求は、当該ジョブ登録要求を行うユーザを識別するユーザ識別情報（後述する問い合わせ者識別情報の一例）、及び当該ユーザが属する区分（テナント）を識別する区分識別情報（テナント識別情報）も含む。ユーザ識別情報としては、例えば、ユーザのユーザＩＤが挙げられる。区分識別情報としては、例えば、顧客の顧客ＩＤが挙げられる。ここで、顧客とは、システム１００で提供されるサービスを使用する上で、情報処理装置２００の運営者との間で、利用契約が結ばれたテナントである組織やグループを示し、ユーザはこの顧客（組織やグループ）に属する。

ジョブ登録要求受信部２５１は、ユーザ端末３００からジョブ登録要求を受信する。

ジョブ登録部２５３は、ジョブ登録要求受信部２５１により受信されたジョブ登録要求に基づいて、ジョブを生成し、ジョブ記憶部２５５に登録する。例えば、ジョブ登録要求受信部２５１によりプリントジョブのジョブ登録要求が受信された場合、ジョブ登録部２５３は、ジョブ登録要求に含まれる印刷対象文書特定情報に基づいて、印刷対象の文書ファイルを取得し、取得した印刷対象の文書ファイルを印刷用のデータであるＰＤＬ（Page Description Language）に変換し、ジョブ登録要求に含まれる印刷設定情報が示す印刷設定を適用して、プリントジョブを生成する。

なお、ジョブには、ジョブ登録要求に含まれるユーザ識別情報や区分識別情報も含まれる。また、ジョブ登録部２５３は、ジョブの生成に伴い、ジョブＩＤやＰＩＮコードを発行し、発行したジョブＩＤやＰＩＮコードもジョブに含める。またジョブ登録部２５３は、発行したＰＩＮコードをジョブ登録要求の要求元のユーザに通知する。例えば、ジョブ登録部２５３は、ジョブ登録要求の要求元のユーザのメールアドレスなどを用いて、発行したＰＩＮコードを当該ユーザに通知する。なお、ジョブ登録要求の要求元のユーザのメールアドレスは、ジョブ登録要求に含めておいてもよいし、ジョブ登録要求の要求元のユーザのアカウント情報などと対応付けてＨＤＤ２０７などに記憶しておいてもよい。

ジョブ取得要求部４５１は、情報処理装置２００に対し、情報処理装置２００により生成されたジョブの取得を要求するジョブ取得要求を行う。具体的には、ジョブ取得要求部４５１は、機器４００を利用するユーザによる操作パネル４１３からの操作入力に基づいて、情報処理装置２００に対し、ジョブ取得要求を行い、情報処理装置２００からジョブを取得する。ジョブ取得要求は、例えば、情報処理装置２００により発行されたＰＩＮコードを含む。

ジョブ配信部２６０は、機器４００からジョブ取得要求を受信する。ジョブ配信部２６０は、機器４００からジョブ取得要求を受信すると、当該ジョブ取得要求に含まれるＰＩＮコードを用いて、当該ＰＩＮコードを含むジョブをジョブ記憶部２５５から取得し、ジョブ取得要求の要求元である機器４００に配信する。

ジョブ実行部４５３は、ジョブ取得要求部４５１により受信されたジョブを実行する。例えば、ジョブ取得要求部４５１により受信されたジョブが印刷ジョブであれば、ジョブ実行部４５３は、当該印刷ジョブに基づく印刷を実行する。これにより、サービスとしてプリントが実行される。また例えば、ジョブ取得要求部４５１により受信されたジョブがスキャンジョブであれば、ジョブ実行部４５３は、当該スキャンジョブに基づくスキャンを実行する。これにより、サービスとしてスキャンが実行される。

処理履歴通知部４５５は、ジョブ実行部４５３により実行されるジョブの処理履歴を情報処理装置２００に送信する。本実施形態では、処理履歴通知部４５５は、ジョブ実行部４５３によりジョブの実行が開始される際と、ジョブの実行が終了した際に、ジョブの処理履歴を情報処理装置２００に送信する。ジョブの処理履歴としては、例えば、ジョブ種別、日時、ジョブＩＤ、パラメータ、ステータス、ユーザ識別情報、及び区分識別情報などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

ジョブ種別は、ジョブの種別を示す。日時は、ジョブ種別が示すジョブが行われた日時を示す。パラメータは、ジョブ種別が示すジョブに関するパラメータである。ステータスは、ジョブ種別が示すジョブの成否である。

ジョブの実行が開始された際のジョブの処理履歴の場合、ジョブ種別は、ジョブ実行（プリントジョブであればプリントジョブ実行、スキャンジョブであればスキャンジョブ実行）となる。日時は、ジョブの実行が開始された日時となる。ジョブＩＤは、ジョブに含まれるジョブＩＤとなる。パラメータは、ジョブの生成に用いられた印刷設定情報の内容などが挙げられる。ステータスは、ジョブの実行の開始に成功すれば成功、ジョブの実行の開始に失敗すれば失敗となる。顧客ＩＤは、ジョブに含まれる顧客ＩＤとなる。ユーザＩＤは、ジョブに含まれるユーザＩＤとなる。

また、ジョブの実行が終了した際のジョブの処理履歴の場合、ジョブ種別は、ジョブ終了（プリントジョブであればプリントジョブ終了、スキャンジョブであればスキャンジョブ終了）となる。日時は、ジョブの実行が終了した日時となる。ジョブＩＤは、ジョブに含まれるジョブＩＤとなる。パラメータは、ジョブの生成に用いられた印刷設定情報の内容やジョブの実行により生成された印刷物やデータのページ数などが挙げられる。ステータスは、ジョブの実行が成功して終了すれば成功、ジョブの実行が失敗して終了すれば失敗となる。顧客ＩＤは、ジョブに含まれる顧客ＩＤとなる。ユーザＩＤは、ジョブに含まれるユーザＩＤとなる。

処理履歴受信部２６１は、機器４００からジョブの処理履歴を受信する。

利用履歴情報登録部２５７は、サービスの利用履歴に関する利用履歴情報を利用履歴情報記憶部２５９に登録する。具体的には、利用履歴情報登録部２５７は、サービスの利用履歴に関する利用履歴情報として、ドキュメント処理（プリントやスキャンなど）を提供するサービスで扱われるジョブの処理履歴を利用履歴情報記憶部２５９に登録する。

本実施形態では、利用履歴情報登録部２５７は、情報処理装置２００に対するジョブの投入、機器４００によるジョブの実行、及び機器４００によるジョブの完了それぞれに関する処理履歴を少なくとも利用履歴情報として、利用履歴情報記憶部２５９に登録する。

図６は、本実施形態の利用履歴情報記憶部２５９に記憶されている複数の利用履歴情報の一例を示す図である。図６に示す例では、利用履歴情報は、ジョブ種別、日時、ジョブＩＤ、パラメータ、ステータス、顧客ＩＤ（区分識別情報）、及びユーザＩＤ（ユーザ識別情報）を含む。

例えば、利用履歴情報登録部２５７は、ジョブ登録部２５３によりジョブが登録されると、利用履歴情報を利用履歴情報記憶部２５９に登録する。この場合、ジョブ種別は、ジョブ投入（プリントジョブであればプリントジョブ投入、スキャンジョブであればスキャンジョブ投入）となる。日時は、ジョブが登録された日時となる。ジョブＩＤは、ジョブに含まれるジョブＩＤとなる。パラメータは、ジョブの生成に用いられた印刷設定情報の内容やジョブのデータ量などが挙げられる。ステータスは、ジョブの登録に成功すれば成功、ジョブの登録に失敗すれば失敗となる。顧客ＩＤは、ジョブに含まれる顧客ＩＤとなる。ユーザＩＤは、ジョブに含まれるユーザＩＤとなる。

また例えば、利用履歴情報登録部２５７は、処理履歴受信部２６１により機器４００からジョブの処理履歴が受信されると、当該ジョブの処理履歴を利用履歴情報として利用履歴情報記憶部２５９に登録する。

問い合わせ要求送信部３６１は、問い合わせ事項を識別する問い合わせ事項識別情報を含む問い合わせ要求を情報処理装置２００に送信する。なお本実施形態では、問い合わせ要求は、問い合わせ者を識別する問い合わせ者識別情報と、問い合わせ者が属する区分を識別する区分識別情報と、を更に含む。例えば、問い合わせ要求送信部３６１は、ユーザ端末３００を利用するユーザによる入出力Ｉ／Ｆ３０９からの操作入力に基づいて、情報処理装置２００に対し、問い合わせ要求を行う。

問い合わせ事項とは、システム１００で提供されるクラウドサービス（クラウド経由で機器４００を利用するドキュメント処理）を利用する上でユーザが解消したい困りごとなど回答が要求される事項が挙げられるが、これに限定されるものではない。問い合わせ事項識別情報は、問い合わせ事項を識別するＩＤなどであってもよいし、問い合わせ事項の内容そのものであってもよい。

問い合わせ事項としては、例えば、「動作が遅い」、「スキャンのアップロードが遅い」、及び「プリントジョブの投入に失敗する」などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

問い合わせ者識別情報は、問い合わせ者を識別する情報であり、例えば、前述のユーザＩＤが挙げられる。区分識別情報は、問い合わせ者が属する区分を識別する情報であり、例えば、前述の顧客ＩＤが挙げられる。

問い合わせ要求受信部２７１は、ユーザ端末３００から問い合わせ要求を受信する。

利用履歴情報取得部２７３は、利用履歴情報記憶部２５９から、複数の利用履歴情報を取得する。なお利用履歴情報取得部２７３は、利用履歴情報記憶部２５９に記憶されている全ての利用履歴情報を取得してもよいし、一部の利用履歴情報（例えば、所定の期間内の利用履歴情報）を取得してもよい。

解析部２７５は、問い合わせ要求受信部２７１により受信された問い合わせ要求に含まれる問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、利用履歴情報取得部２７３により取得された複数の利用履歴情報を解析する。

このように本実施形態では、問い合わせ事項識別情報が属する区分毎に、解析手法（解析ロジック）が用意されている。このため、単一の解析ロジックの場合に比べ、個々の解析ロジックの規模を小さくでき、問い合わせに対する回答を得るために必要のない解析等も行われないため、解析時間を短縮できる。

なお、解析ロジックとしては、例えば、回帰分析、決定木分析、及び機械学習などを用いたロジックが挙げられるが、これらに限定されるものではない。また各解析ロジックは、解析部２７５が保持していても（解析部２７５を実現するプログラム内で定義されていても）、ＨＤＤ２０７に記憶されていてもどちらでもよい。

また、問い合わせ事項識別情報が属する区分は、問い合わせ事項識別情報毎に異なる区分としてもよいし、複数の問い合わせ事項識別情報に対し、１つの区分を設けるようにしてもよい。例えば、ある程度解析ロジックの内容を共通化できる複数の問い合わせ事項がある場合には、これらの複数の問い合わせ事項に対応できる解析ロジックを用意し、これらの複数の問い合わせ事項の問い合わせ事項識別情報が、この解析ロジックを用いる区分に属するようにすればよい。

本実施形態では、解析部２７５は、問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、取得された複数の利用履歴情報に含まれる問い合わせ者識別情報の単位で取得された複数の利用履歴情報を解析するとともに、取得された複数の利用履歴情報に含まれる区分識別情報の単位で取得された複数の利用履歴情報を解析する。

回答雛形情報記憶部２７７は、問い合わせ事項識別情報毎に、問い合わせ事項が生じた原因を示す１以上の原因情報と、問い合わせ事項に対する対策を示す１以上の対策情報と、を対応付けた回答雛形情報を記憶する。

図７は、本実施形態の回答雛形情報の一例を示す図である。図７に示す例では、回答雛形情報は、異常パターンと、原因情報と、対策情報と、が対応付けられている。なお、１つの異常パターン（例えば、「ジョブ投入エラー」）に、複数の原因情報及び対策情報が対応付けられている場合もある。また、原因情報及び対策情報は、静的な場合（内容が固定されている場合）と、動的な場合（内容が固定されていない場合）とがある。例えば、「ＸＸＸのご利用をお試しください。」という対策情報の場合、「ＸＸＸ」の部分は、解析部２７５の解析結果から動的に定まる。

生成部２７９は、解析部２７５の解析結果に基づいて、問い合わせ要求受信部２７１により受信された問い合わせ要求の問い合わせ事項に対する回答を示す回答情報を生成する。具体的には、生成部２７９は、解析部２７５の問い合わせ者識別情報の単位での解析結果及び区分識別情報の単位での解析結果に基づいて、回答情報を生成する。

詳細には、生成部２７９は、回答情報として、解析部２７５の問い合わせ者識別情報の単位での解析結果の分布における問い合わせ要求に含まれる問い合わせ者識別情報での解析結果の位置と、区分識別情報の単位での解析結果の分布における問い合わせ要求に含まれる区分識別情報での解析結果の位置と、の組み合わせに応じた情報を生成する。例えば、生成部２７９は、回答雛形情報記憶部２７７に記憶されている回答雛形情報から、上記組み合わせに応じた原因情報及び対策情報を取得して、回答情報を生成する。なお生成部２７９は、取得した原因情報及び対策情報に、問い合わせ者識別情報の単位での解析結果及び問い合わせ者識別情報での解析結果の少なくともいずれかを適用して回答情報を生成する場合もある。

出力部２８１は、生成部２７９により生成された回答情報を出力する。具体的には、出力部２８１は、生成部２７９により生成された回答情報を、問い合わせ要求の送信元のユーザ端末３００に出力する。

回答情報受信部３６３は、情報処理装置２００から出力された回答情報を受信する。

表示制御部３６５は、回答情報受信部３６３により受信された回答情報を入出力Ｉ／Ｆ３０９に表示する。

図８は、本実施形態のシステム１００で行われるジョブの実行処理の手順の流れの一例を示すシーケンス図である。

まず、ジョブ登録要求部３５１は、情報処理装置２００に対し、ジョブの登録を要求するジョブ登録要求を行い、ジョブ登録要求受信部２５１は、ユーザ端末３００から当該ジョブ登録要求を受信する（ステップＳ１０１）。

続いて、ジョブ登録部２５３は、ジョブ登録要求受信部２５１により受信されたジョブ登録要求に基づいて、ジョブを生成し、ジョブ記憶部２５５に登録する（ステップＳ１０３）。

続いて、利用履歴情報登録部２５７は、ジョブ登録部２５３によりジョブが登録されると、ジョブ登録（投入）の利用履歴情報を利用履歴情報記憶部２５９に登録する（ステップＳ１０５）。

続いて、ジョブ取得要求部４５１は、情報処理装置２００に対し、情報処理装置２００により生成されたジョブの取得を要求するジョブ取得要求を行う（ステップＳ１０７）。

続いて、ジョブ配信部２６０は、機器４００からジョブ取得要求を受信すると、当該ジョブ取得要求で要求されたジョブをジョブ記憶部２５５から取得し、ジョブ取得要求の要求元である機器４００に配信する（ステップＳ１０９）。

続いて、ジョブ実行部４５３は、ジョブ取得要求部４５１により受信されたジョブを実行する（ステップＳ１１１）。

続いて、処理履歴通知部４５５は、ジョブ実行部４５３によりジョブの実行が開始されると、ジョブ実行の処理履歴を情報処理装置２００に通知し、処理履歴受信部２６１は、機器４００から当該ジョブ実行の処理履歴を受信する（ステップＳ１１３）。

続いて、利用履歴情報登録部２５７は、処理履歴受信部２６１により受信されたジョブ実行の処理履歴を、ジョブ実行の利用履歴情報として利用履歴情報記憶部２５９に登録する（ステップＳ１１５）。

続いて、処理履歴通知部４５５は、ジョブ実行部４５３によるジョブの実行が終了すると、ジョブ終了の処理履歴を情報処理装置２００に通知し、処理履歴受信部２６１は、機器４００から当該ジョブ終了の処理履歴を受信する（ステップＳ１１７）。

続いて、利用履歴情報登録部２５７は、処理履歴受信部２６１により受信されたジョブ終了の処理履歴を、ジョブ終了の利用履歴情報として利用履歴情報記憶部２５９に登録する（ステップＳ１１９）。

図９は、本実施形態のシステム１００で行われる問い合わせに対する回答の生成処理の手順の流れの一例を示すシーケンス図である。

まず、問い合わせ要求送信部３６１は、問い合わせ要求を情報処理装置２００に送信し、問い合わせ要求受信部２７１は、ユーザ端末３００から当該問い合わせ要求を受信する（ステップＳ２０１）。

続いて、利用履歴情報取得部２７３は、利用履歴情報記憶部２５９から、複数の利用履歴情報を取得する（ステップＳ２０３）。

続いて、解析部２７５は、問い合わせ要求受信部２７１により受信された問い合わせ要求に含まれる問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、利用履歴情報取得部２７３により取得された複数の利用履歴情報を解析する（ステップＳ２０５）。

続いて、生成部２７９は、解析部２７５の解析結果に基づいて、問い合わせ要求受信部２７１により受信された問い合わせ要求の問い合わせ事項に対する回答を示す回答情報を生成する（ステップＳ２０７）。

続いて、出力部２８１は、生成部２７９により生成された回答情報を問い合わせ要求の送信元のユーザ端末３００に出力し、回答情報受信部３６３は、情報処理装置２００から出力された回答情報を受信する（ステップＳ２０９）。

続いて、表示制御部３６５は、回答情報受信部３６３により受信された回答情報を入出力Ｉ／Ｆ３０９に表示する（ステップＳ２１１）。

図１０は、本実施形態の情報処理装置２００で行われる解析処理及び回答生成処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、解析部２７５は、複数の利用履歴情報の中から、顧客毎に解析用のパラメータを抽出する（ステップＳ３０１）。

例えば、図６に示す利用履歴情報の場合、解析部２７５は、複数の利用履歴情報の中から、顧客ＩＤ毎に解析用のパラメータを抽出する。これにより、顧客ＩＤ「ＡＡＡＡ」に対応付けられた解析用のパラメータと、顧客ＩＤ「ＢＢＢＢ」に対応付けられた解析用のパラメータとが抽出される。なお、解析用のパラメータは、ジョブ種別、日時、ジョブＩＤ、パラメータ、及びステータスなどが挙げられるが、これらに限定されず、利用履歴情報そのものであってもよい。

続いて、解析部２７５は、抽出した解析用のパラメータを用いて、顧客の分布及び統計量を算出する（ステップＳ３０３）。

なお、顧客の分布及び統計量は、例えば、月単位、日単位、時間単位、曜日単位、及びジョブ単位などそれぞれで算出される。また、顧客の分布は、使用する解析手法（解析ロジック）毎に異なる。顧客の分布としては、例えば、顧客毎のジョブの平均実行時間の分布や、顧客毎のエラーの発生頻度の分布などが挙げられるがこれらに限定されるものではない。また、統計量は、顧客の分布における統計量であり、使用する解析手法（解析ロジック）毎に異なる。統計量としては、例えば、平均、分散、中央値、最大値、最小値、及び閾値などが挙げられるがこれらに限定されるものではない。

続いて、解析部２７５は、算出した顧客の分布及び統計量毎に、当該統計量を用いて、当該顧客の分布の中から異常値となる顧客を特定する（ステップＳ３０５）。

なお、異常値となる顧客は、使用する解析手法（解析ロジック）毎に異なる。異常値となる顧客としては、例えば、ジョブの平均実行時間が平均値の３σ以上となる顧客や、エラーの発生頻度が閾値以上となる顧客などが挙げられるがこれらに限定されるものではない。

続いて、解析部２７５は、複数の利用履歴情報の中から、解析対象の顧客（問い合わせ要求に含まれる区分識別情報が示す顧客）に属するユーザ毎に、解析用のパラメータを抽出する（ステップＳ３０７）。なお、解析用のパラメータについては、ステップＳ３０１の説明と同様である。

続いて、解析部２７５は、抽出した解析用のパラメータを用いて、ユーザの分布及び統計量を算出する（ステップＳ３０９）。なお、ユーザの分布及び統計量については、ステップＳ３０３の説明と同様である。

続いて、解析部２７５は、算出したユーザの分布及び統計量毎に、当該統計量を用いて、当該ユーザの分布の中から異常値となるユーザを特定する（ステップＳ３１１）。

そして、解析対象の顧客（問い合わせ要求に含まれる区分識別情報が示す顧客）が異常値とならず、かつ解析対象のユーザ（問い合わせ要求に含まれる問い合わせ者識別情報が示すユーザ）が異常値とならないとする（ステップＳ３１３でＮｏ、ステップＳ３１５でＮｏ）。

この場合、解析部２７５は、問い合わせ事項に対する異常の原因が無いと判断し（ステップＳ３１７）、生成部２７９は、問い合わせ事項に対する異常の原因が無い旨の回答情報を生成する（ステップＳ３２７）。

また、解析対象の顧客（問い合わせ要求に含まれる区分識別情報が示す顧客）が異常値となり、かつ解析対象のユーザ（問い合わせ要求に含まれる問い合わせ者識別情報が示すユーザ）が異常値とならないとする（ステップＳ３１３でＹｅｓ、ステップＳ３２１でＮｏ）。

この場合、解析部２７５は、解析対象の顧客（問い合わせ要求に含まれる区分識別情報が示す顧客）の解析用のパラメータから異常パターンを特定する（ステップＳ３２３）。そして生成部２７９は、回答雛形情報から、特定された異常パターンに対応付けられた原因情報及び対策情報を特定し、特定した原因情報及び対策情報を含む回答情報を生成する（ステップＳ３２７）。

また、解析対象の顧客（問い合わせ要求に含まれる区分識別情報が示す顧客）が異常値となり、かつ解析対象のユーザ（問い合わせ要求に含まれる問い合わせ者識別情報が示すユーザ）が異常値となるとする（ステップＳ３１３でＹｅｓ、ステップＳ３２１でＹｅｓ）。

この場合、解析部２７５は、解析対象の顧客（問い合わせ要求に含まれる区分識別情報が示す顧客）の解析用のパラメータ、及び解析対象のユーザ（問い合わせ要求に含まれる問い合わせ者識別情報が示すユーザ）の解析用のパラメータから異常パターンを特定する（ステップＳ３２５）。そして生成部２７９は、回答雛形情報から、特定された異常パターンに対応付けられた原因情報及び対策情報を特定し、特定した原因情報及び対策情報を含む回答情報を生成する（ステップＳ３２７）。

例えば、問い合わせ事項が「動作が遅い」であり、分布をジョブの平均実行時間の分布、統計量を平均、異常値を平均値が３σ以上として、ステップＳ３０１〜ステップＳ３１１の処理が行われたとする。

この場合、解析部２７５は、解析対象の顧客の場合であっても解析対象のユーザの場合であっても、昼間の時間帯は、ジョブの実行時間が長くなるため、図６に示すジョブＩＤ「７７８４５」の解析用のパラメータから、顧客環境では、昼間の時間帯の回線速度が遅くなるという異常パターンであると特定する。

そして生成部２７９は、図７に示す回答雛形情報の「ユーザの利用時間帯での顧客の回線速度が遅い」という異常パターンに対応付けられた原因情報及び対策情報を特定し、特定した原因情報及び対策情報を含む図１１に示すような回答情報を生成する。

なお、解析部２７５は、昼間の時間帯の回線速度が遅くなるという異常パターンであると特定しているため、生成部２７９は、原因情報の「ＸＸＸ」を「昼間」、対策情報の「ＸＸＸ」を「ＡＭもしくは１５時以降」と動的に定めている。

また、解析対象の顧客（問い合わせ要求に含まれる区分識別情報が示す顧客）が異常値とならず、かつ解析対象のユーザ（問い合わせ要求に含まれる問い合わせ者識別情報が示すユーザ）が異常値となるとする（ステップＳ３１３でＮｏ、ステップＳ３１５でＹｅｓ）。

この場合、解析部２７５は、解析対象のユーザ（問い合わせ要求に含まれる問い合わせ者識別情報が示すユーザ）の解析用のパラメータから異常パターンを特定する（ステップＳ３１９）。そして生成部２７９は、回答雛形情報から、特定された異常パターンに対応付けられた原因情報及び対策情報を特定し、特定した原因情報及び対策情報を含む回答情報を生成する（ステップＳ３２７）。

例えば、問い合わせ事項が「動作が遅い」であり、分布をジョブの平均実行時間の分布、統計量を平均、異常値を平均値が３σ以上として、ステップＳ３０１〜ステップＳ３１１の処理が行われたとする。

この場合、解析部２７５は、解析対象のユーザの場合だけ、ジョブの実行時間が長くなるため、図６に示すジョブＩＤ「９８７６５」の解析用のパラメータから、ページ数の増加という異常パターンであると特定する。

そして生成部２７９は、図７に示す回答雛形情報の「ジョブのパラメータ変化あり（ページ数が増加）」という異常パターンに対応付けられた原因情報及び対策情報を特定し、特定した原因情報及び対策情報を含む図１２に示すような回答情報を生成する。

また例えば、問い合わせ事項が「プリントジョブの投入に失敗する」であり、分布をエラーの発生頻度の分布、統計量を閾値、異常値を閾値以上として、ステップＳ３０１〜ステップＳ３１１の処理が行われたとする。

この場合、解析部２７５は、解析対象のユーザの場合だけ、プリントジョブの投入に失敗するため、図６に示すジョブＩＤ「７７８４６」、「７７８４８」、「７７８５２」の解析用のパラメータから、文書種別（．ｘｌｓ）がサポート対象外という異常パターンであると特定する。

そして生成部２７９は、図７に示す回答雛形情報の「文書種別がサポート対象外」という異常パターンに対応付けられた原因情報及び対策情報を特定し、特定した原因情報及び対策情報を含む図１３に示すような回答情報を生成する。

他の例として、解析部２７５は、解析対象のユーザの場合だけ、プリントジョブの投入に失敗するため、図６に示すジョブＩＤ「９８７６５」、「９８７６９」、「９８７７３」の解析用のパラメータから、文書のサイズオーバーという異常パターンであると特定する。

そして生成部２７９は、図７に示す回答雛形情報の「文書のサイズオーバー」という異常パターンに対応付けられた原因情報及び対策情報を特定し、特定した原因情報及び対策情報を含む図１４に示すような回答情報を生成する。

以上のように本実施形態によれば、問い合わせに対する回答を動的に生成でき、応答時間も短縮することができる。これにより、サービスエンジニアなどのサポートがなくても、ユーザ自身で困りごとを解決できる。

（プログラム）
上記実施形態の情報処理装置２００、ユーザ端末３００、及び機器４００（以下、「上記実施形態の各装置」と称する）で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。

また、上記実施形態の各装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施形態の各装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上記実施形態の各装置で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。

上記実施形態の各装置で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵがＲＯＭからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各機能部がコンピュータ上で実現されるようになっている。

なお、上記実施形態は、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。上記新規な実施の形態は、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。これらの実施の形態は、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。

２ ネットワーク
１００ システム
２００ 情報処理装置
２５１ ジョブ登録要求受信部
２５３ ジョブ登録部
２５５ ジョブ記憶部
２５７ 利用履歴情報登録部
２５９ 利用履歴情報記憶部
２６０ ジョブ配信部
２６１ 処理履歴受信部
２７１ 問い合わせ要求受信部
２７３ 利用履歴情報取得部
２７５ 解析部
２７７ 回答雛形情報記憶部
２７９ 生成部
２８１ 出力部
３００ ユーザ端末
３５１ ジョブ登録要求部
３６１ 問い合わせ要求送信部
３６３ 回答情報受信部
３６５ 表示制御部
４００ 機器
４５１ ジョブ取得要求部
４５３ ジョブ実行部
４５５ 処理履歴通知部

特開２０１５−８１９３４号公報

Claims (10)

1. 問い合わせ事項を識別する問い合わせ事項識別情報を含む問い合わせ要求を受信する問い合わせ要求受信部と、
   サービスの利用履歴に関する利用履歴情報を複数記憶する利用履歴情報記憶部から、当該複数の利用履歴情報を取得する利用履歴情報取得部と、
   前記問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、前記取得された複数の利用履歴情報を解析する解析部と、
   解析結果に基づいて、前記問い合わせ事項に対する回答を示す回答情報を生成する生成部と、
   前記生成された回答情報を出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記問い合わせ要求は、問い合わせ者を識別する問い合わせ者識別情報と、前記問い合わせ者が属する区分を識別する区分識別情報と、を更に含み、
   前記利用履歴情報は、前記問い合わせ者識別情報及び前記区分識別情報を少なくとも含み、
   前記解析部は、前記解析手法で、前記取得された複数の利用履歴情報に含まれる前記問い合わせ者識別情報の単位で前記取得された複数の利用履歴情報を解析するとともに、前記取得された複数の利用履歴情報に含まれる前記区分識別情報の単位で前記取得された複数の利用履歴情報を解析し、
   前記生成部は、前記問い合わせ者識別情報の単位での解析結果及び前記区分識別情報の単位での解析結果に基づいて、前記回答情報を生成する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成部は、前記回答情報として、前記問い合わせ者識別情報の単位での解析結果の分布における前記問い合わせ要求に含まれる前記問い合わせ者識別情報での解析結果の位置と、前記区分識別情報の単位での解析結果の分布における前記問い合わせ要求に含まれる前記区分識別情報での解析結果の位置と、の組み合わせに応じた情報を生成する請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記回答情報は、前記問い合わせ事項が生じた原因を示す原因情報及び前記問い合わせ事項に対する対策を示す対策情報を含み、
   前記生成部は、前記問い合わせ事項識別情報毎に、１以上の前記原因情報と、１以上の前記対策情報と、を対応付けた回答雛形情報を記憶する回答雛形情報記憶部から、前記問い合わせ要求に含まれる前記問い合わせ事項識別情報に対応付けられ、かつ前記問い合わせ者識別情報の単位での解析結果の分布における前記問い合わせ要求に含まれる前記問い合わせ者識別情報での解析結果の位置と、前記区分識別情報の単位での解析結果の分布における前記問い合わせ要求に含まれる前記区分識別情報での解析結果の位置と、の組み合わせに応じた原因情報及び対策情報を取得して、前記回答情報を生成する請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、前記取得した前記原因情報及び前記対策情報に、前記問い合わせ者識別情報の単位での解析結果及び前記問い合わせ者識別情報での解析結果の少なくともいずれかを適用して前記回答情報を生成する請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記サービスは、機器を利用したクラウドサービスであり、
   前記利用履歴情報は、前記サービスで扱われるジョブの処理履歴であり、
   前記情報処理装置に対する前記ジョブの投入、前記機器による当該ジョブの実行、及び終了それぞれに関する処理履歴を少なくとも前記利用履歴情報として、前記利用履歴情報記憶部に登録する利用履歴情報登録部を更に備える請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 問い合わせ事項を識別する問い合わせ事項識別情報を含む問い合わせ要求を受信する問い合わせ要求受信部と、
   サービスの利用履歴に関する利用履歴情報を複数記憶する利用履歴情報記憶部から、当該複数の利用履歴情報を取得する利用履歴情報取得部と、
   前記問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、前記取得された複数の利用履歴情報を解析する解析部と、
   解析結果に基づいて、前記問い合わせ事項に対する回答を示す回答情報を生成する生成部と、
   前記生成された回答情報を出力する出力部と、
   を備えるシステム。
8. 前記システムは、情報処理システムと、機器と、を備え、
   前記情報処理システムは、
   前記問い合わせ要求受信部、前記利用履歴情報取得部、前記解析部、前記生成部、及び
   前記出力部を備え、
   前記サービスは、前記機器を利用したクラウドサービスであり、
   前記利用履歴情報は、前記サービスで扱われるジョブの処理履歴であり、
   前記情報処理システムは、
   前記情報処理システムに対する前記ジョブの投入、前記機器による当該ジョブの実行、及び終了それぞれに関する処理履歴を少なくとも前記利用履歴情報として、前記利用履歴情報取得部に登録する利用履歴情報登録部を更に備え、
   前記機器は、
   前記ジョブを実行するジョブ実行部と、
   前記ジョブの実行に関する処理履歴、及び前記ジョブの終了に関する処理履歴を前記情報処理システムに送信する処理履歴送信部と、
   を備える請求項７に記載のシステム。
9. 問い合わせ要求受信部が、問い合わせ事項を識別する問い合わせ事項識別情報を含む問い合わせ要求を受信する問い合わせ要求受信ステップと、
   利用履歴情報取得部が、サービスの利用履歴に関する利用履歴情報を複数記憶する利用履歴情報記憶部から、当該複数の利用履歴情報を取得する利用履歴情報取得ステップと、
   解析部が、前記問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、前記取得された複数の利用履歴情報を解析する解析ステップと、
   生成部が、解析結果に基づいて、前記問い合わせ事項に対する回答を示す回答情報を生成する生成ステップと、
   出力部が、前記生成された回答情報を出力する出力ステップと、
   を含む問い合わせ回答方法。
10. 問い合わせ事項を識別する問い合わせ事項識別情報を含む問い合わせ要求を受信する問い合わせ要求受信ステップと、
    サービスの利用履歴に関する利用履歴情報を複数記憶する利用履歴情報記憶部から、当該複数の利用履歴情報を取得する利用履歴情報取得ステップと、
    前記問い合わせ事項識別情報が属する区分に応じた解析手法で、前記取得された複数の利用履歴情報を解析する解析ステップと、
    解析結果に基づいて、前記問い合わせ事項に対する回答を示す回答情報を生成する生成ステップと、
    前記生成された回答情報を出力する出力ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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