JP6904057B2 - Image formation system and image formation method - Google Patents

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Description

本発明は、画像形成システム及び画像形成方法に関する。 The present invention relates to an image forming system and an image forming method .

従来、画像形成装置において、ユーザの設定傾向を分析することで、当該ユーザの設定エラーを判定する技術が知られている。当該技術により、誤った設定に従って印刷ジョブが実行されることを抑制することができる。 Conventionally, in an image forming apparatus, there is known a technique of determining a setting error of a user by analyzing a setting tendency of the user. With this technique, it is possible to prevent the print job from being executed according to an incorrect setting.

しかしながら、上記従来の技術では、設定エラーの判定対象となるユーザが実行した過去の印刷ジョブが少ない場合、当該ユーザの設定傾向を精度よく分析できず、設定エラーを精度よく判定できないという問題があった。 However, in the above-mentioned conventional technique, when the number of past print jobs executed by the user to be determined for the setting error is small, there is a problem that the setting tendency of the user cannot be analyzed accurately and the setting error cannot be determined accurately. It was.

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、印刷ジョブの設定エラーを精度よく判定可能とすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to make it possible to accurately determine a setting error of a print job.

一実施形態に係る画像形成システムは、印刷対象を印刷する印刷ジョブに基づく印刷処理を実行するジョブ実行部と、前記印刷対象を解析し、当該印刷対象の属性情報を取得する解析部と、対象ユーザから実行を要求された実行ジョブの設定情報及び前記属性情報と、実行済みジョブの前記設定情報及び前記属性情報と、に基づいて、前記実行ジョブに設定エラーがあるか判定するエラー判定部と、前記エラー判定部により前記設定エラーがあると判定された場合、当該設定エラーを前記対象ユーザに警告する警告部と、を備え、前記エラー判定部は、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの数が所定値未満である場合、前記実行ジョブの前記属性情報に基づいて、前記実行済みジョブの中から、前記実行ジョブの前記属性情報と類似する前記属性情報を有する類似ジョブを選択し、前記類似ジョブの前記設定情報に基づいて、前記設定エラーがあるか判定し、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの数が所定値以上である場合、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの前記設定情報に基づいて、前記設定エラーがあるか判定するThe image forming system according to one embodiment includes a job execution unit that executes print processing based on a print job that prints a print target, an analysis unit that analyzes the print target and acquires attribute information of the print target, and a target. An error determination unit that determines whether or not there is a setting error in the execution job based on the setting information and the attribute information of the execution job requested to be executed by the user and the setting information and the attribute information of the executed job. When the error determination unit determines that there is the setting error, the error determination unit includes a warning unit that warns the target user of the setting error, and the error determination unit includes the number of executed jobs of the target user. When is less than a predetermined value, a similar job having the attribute information similar to the attribute information of the execution job is selected from the executed jobs based on the attribute information of the execution job, and the similar job is selected. Based on the setting information of the job, it is determined whether there is the setting error, and when the number of the executed jobs of the target user is equal to or more than a predetermined value, it is based on the setting information of the executed job of the target user. Then, it is determined whether or not there is the above setting error .

本発明の各実施形態によれば、印刷ジョブの設定エラーを精度よく判定できる。 According to each embodiment of the present invention, a print job setting error can be accurately determined.

MFPのハードウェア構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the hardware configuration of the MFP. MFPの機能構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the functional structure of the MFP. 実行済みジョブのジョブ情報の一例を示す図。The figure which shows an example of the job information of the executed job. ユーザ情報の一例を示す図。The figure which shows an example of the user information. 警告画面の一例を示す図。The figure which shows an example of a warning screen. 操作部の処理の一例を示すシーケンス図。A sequence diagram showing an example of processing of the operation unit. 設定エラーの判定処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the determination process of a setting error. 実行ジョブ及び実行済みジョブの設定情報をまとめて示す図。The figure which shows the setting information of the executed job and the executed job collectively. 設定エラーの判定処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the determination process of a setting error. 画像形成システム100の一例を示す図。The figure which shows an example of the image formation system 100. サーバのハードウェア構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the hardware configuration of a server.

以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重畳した説明を省略する。 Hereinafter, each embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Regarding the description of the specification and the drawings according to each embodiment, the components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, and the superimposed description will be omitted.

<第1実施形態>
第1実施形態に係るMFP(Multi-Function Peripheral)1について、図1〜図8を参照して説明する。本実施形態に係るMFP1は、画像形成装置の一例であり、コピー機能、スキャナ機能、ファックス機能、及びプリンタ機能などの各種の機能を有する。MFP1は、ユーザから入力された印刷設定に設定エラーがあるか判定し、設定エラーがあると判定した場合、その旨をユーザに警告することにより、設定エラーを抑制する。なお、本実施形態に係る画像形成装置は、MFPに限られず、プリンタ機能を有する任意の装置で有り得る。
<First Embodiment>
The MFP (Multi-Function Peripheral) 1 according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 8. The MFP 1 according to the present embodiment is an example of an image forming apparatus, and has various functions such as a copy function, a scanner function, a fax function, and a printer function. The MFP1 determines whether there is a setting error in the print settings input by the user, and if it determines that there is a setting error, warns the user to that effect and suppresses the setting error. The image forming apparatus according to the present embodiment is not limited to the MFP, and may be any apparatus having a printer function.

まず、MFP1のハードウェア構成について説明する。図1は、MFP1のハードウェア構成の一例を示す図である。図1のMFP1は、コピー機能、スキャナ機能、ファックス機能、及びプリンタ機能などの各種の機能を実現可能な本体10と、ユーザの操作を受け付ける操作部20とを備える。なお、ユーザの操作を受け付けるとは、ユーザの操作に応じて入力される情報(画面の座標値を示す信号等を含む)を受け付けることを含む概念である。本体10と操作部20は、専用の通信路300を介して相互に通信可能に接続されている。通信路300の規格は、例えば、USB(Universal Serial Bus)であるが、これに限られない。通信路300の規格として、有線及び無線の任意の規格を利用できる。なお、本体10は、操作部20で受け付けた操作に応じた動作を行うことができる。また、本体10は、PC(Personal Computer)等の外部装置とも通信可能であり、外部装置から受信した指示に応じた動作を行うこともできる。 First, the hardware configuration of MFP1 will be described. FIG. 1 is a diagram showing an example of the hardware configuration of MFP1. The MFP 1 of FIG. 1 includes a main body 10 capable of realizing various functions such as a copy function, a scanner function, a fax function, and a printer function, and an operation unit 20 that accepts user operations. It should be noted that accepting a user's operation is a concept including accepting information (including a signal indicating a coordinate value of a screen) input according to the user's operation. The main body 10 and the operation unit 20 are connected to each other so as to be able to communicate with each other via a dedicated communication path 300. The standard of the communication path 300 is, for example, USB (Universal Serial Bus), but the standard is not limited to this. As the standard of the communication path 300, any standard of wired and wireless can be used. The main body 10 can perform an operation according to the operation received by the operation unit 20. Further, the main body 10 can also communicate with an external device such as a PC (Personal Computer), and can perform an operation according to an instruction received from the external device.

本体10は、CPU(Central Processing Unit)11と、ROM(Read Only Memory)12と、RAM(Random Access Memory)13と、HDD(Hard Disk Drive)14と、通信I/F(Interface)15と、接続I/F16と、エンジン部17と、を備え、これらがシステムバス18を介して相互に接続されている。 The main body 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM (Read Only Memory) 12, a RAM (Random Access Memory) 13, an HDD (Hard Disk Drive) 14, a communication I / F (Interface) 15, and so on. A connection I / F 16 and an engine unit 17 are provided, and these are connected to each other via a system bus 18.

CPU11は、本体10の動作を統括的に制御する。CPU11は、RAM13をワークエリア(作業領域)としてROM12又はHDD14等に格納されたプログラムを実行することで、本体10全体の動作を制御し、上述したコピー機能、スキャナ機能、ファックス機能、プリンタ機能などの各種機能を実現する。 The CPU 11 comprehensively controls the operation of the main body 10. The CPU 11 controls the operation of the entire main body 10 by executing a program stored in the ROM 12 or the HDD 14 or the like using the RAM 13 as a work area (work area), and has the above-mentioned copy function, scanner function, fax function, printer function, etc. Realize various functions of.

通信I/F15は、本体10をネットワーク30と接続するためのインタフェースである。接続I/F16は、本体10を、通信路300を介して操作部20と接続するためのインタフェースである。エンジン部17は、コピー機能、スキャナ機能、ファックス機能、及びプリンタ機能を実現させるための、汎用的な情報処理と、通信以外の処理と、を行うハードウェアである。 The communication I / F 15 is an interface for connecting the main body 10 to the network 30. The connection I / F 16 is an interface for connecting the main body 10 to the operation unit 20 via the communication path 300. The engine unit 17 is hardware that performs general-purpose information processing and processing other than communication in order to realize a copy function, a scanner function, a fax function, and a printer function.

操作部20は、CPU21と、ROM22と、RAM23と、フラッシュメモリ24と、外部接続I/F25と、接続I/F26と、操作パネル27と、通信I/F28と、を備え、これらがシステムバス29を介して相互に接続されている。 The operation unit 20 includes a CPU 21, a ROM 22, a RAM 23, a flash memory 24, an external connection I / F25, a connection I / F26, an operation panel 27, and a communication I / F28, which are system buses. They are interconnected via 29.

CPU21は、操作部20の動作を統括的に制御する。CPU21は、RAM23をワークエリア(作業領域)としてROM22またはフラッシュメモリ24等に格納されたプログラムを実行することで、操作部20全体の動作を制御し、ユーザから受け付けた入力に応じた情報(画像)の表示などの後述する各種機能を実現する。 The CPU 21 comprehensively controls the operation of the operation unit 20. The CPU 21 controls the operation of the entire operation unit 20 by executing a program stored in the ROM 22 or the flash memory 24 using the RAM 23 as a work area (work area), and provides information (image) according to the input received from the user. ) Is displayed and other functions described later are realized.

外部接続I/F25は、操作部20を周辺機(カメラなどの画像処理装置、マイクやスピーカなどの音声入出力装置、カードリーダー及びカードライターなど)と接続するためのインタフェースである。接続I/F26は、操作部20を、通信路300を介して本体10と接続するためのインタフェースである。通信I/F28は、ネットワーク30と接続するためのインタフェースである。 The external connection I / F 25 is an interface for connecting the operation unit 20 to a peripheral device (an image processing device such as a camera, an audio input / output device such as a microphone or a speaker, a card reader, a card writer, or the like). The connection I / F 26 is an interface for connecting the operation unit 20 to the main body 10 via the communication path 300. The communication I / F 28 is an interface for connecting to the network 30.

操作パネル27は、ユーザの操作に応じた各種の入力を受け付けるとともに、各種の情報(例えば受け付けた操作に応じた情報、MFP1の動作状況を示す情報、設定状態などを示す情報など)を表示する。操作パネル27は、例えば、タッチパネルを搭載した液晶表示装置(LCD:Liquid Crystal Display)や、タッチパネルを搭載した有機EL(Electro Luminescence)表示装置であるが、これに限られない。また、操作部20は、タッチパネルに加えて、又はタッチパネルに替えて、ハードウェアキー等の操作部やランプ等の表示部を備えてもよい。 The operation panel 27 accepts various inputs according to the user's operation and displays various information (for example, information according to the accepted operation, information indicating the operating status of the MFP 1, information indicating the setting state, etc.). .. The operation panel 27 is, for example, a liquid crystal display (LCD) equipped with a touch panel or an organic EL (Electro Luminescence) display device equipped with a touch panel, but is not limited thereto. Further, the operation unit 20 may include an operation unit such as a hardware key and a display unit such as a lamp in addition to or in place of the touch panel.

次に、本実施形態に係る操作部20の機能構成について説明する。図2は、MFP1の機能構成の一例を示す図である。図2のMFP1は、ジョブ実行部101と、ジョブ履歴記憶部102と、ユーザ情報記憶部103と、認証処理部104と、解析部105と、エラー判定部106と、警告部107と、を備える。これらの各機能構成は、CPU21がプログラムを実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。 Next, the functional configuration of the operation unit 20 according to the present embodiment will be described. FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the MFP 1. The MFP 1 of FIG. 2 includes a job execution unit 101, a job history storage unit 102, a user information storage unit 103, an authentication processing unit 104, an analysis unit 105, an error determination unit 106, and a warning unit 107. .. Each of these functional configurations is realized by the CPU 21 executing a program and cooperating with other hardware configurations.

ジョブ実行部101は、ユーザからの要求に応じて、印刷ジョブを実行する。印刷ジョブとは、ユーザにより指定された印刷設定に従って、印刷対象を印刷媒体に印刷する処理のことである。印刷対象には、画像データや文書データが含まれる。以下、印刷設定を示す情報を、設定情報と称する。 The job execution unit 101 executes a print job in response to a request from the user. A print job is a process of printing a print target on a print medium according to a print setting specified by a user. The print target includes image data and document data. Hereinafter, the information indicating the print setting is referred to as setting information.

ジョブ履歴記憶部102は、過去に実行された印刷ジョブ(以下、「実行済みジョブ」という)のジョブ情報を記憶する。本実施形態では、ジョブ履歴記憶部102には、MFP1で複数のユーザが実行した実行済みジョブのジョブ情報が記憶される。ジョブ情報は、印刷ジョブに関する情報である。ジョブ情報には、ジョブIDと、ユーザIDと、属性情報と、設定情報と、エラー情報と、が含まれる。 The job history storage unit 102 stores job information of print jobs (hereinafter, referred to as “executed jobs”) that have been executed in the past. In the present embodiment, the job history storage unit 102 stores job information of executed jobs executed by a plurality of users in the MFP1. Job information is information about a print job. The job information includes a job ID, a user ID, attribute information, setting information, and error information.

ジョブIDは、ジョブの識別情報である。ユーザIDは、ユーザの識別情報である。 The job ID is job identification information. The user ID is user identification information.

属性情報は、印刷対象に関する情報である。本実施形態において、属性情報には、印刷対象のファイル名、拡張子(ファイル種類)、ページ数、メタデータ、及び画像特徴量の少なくとも1つが含まれる。 The attribute information is information related to the print target. In the present embodiment, the attribute information includes at least one of a file name to be printed, an extension (file type), the number of pages, metadata, and an image feature amount.

メタデータは、印刷対象が有する拡張子(ファイル種類)に応じた付加的なデータである。例えば、印刷対象がdocファイルである場合、メタデータには、作成者などの情報が含まれる。印刷対象がpdfファイルである場合、メタデータには、作成者や暗号化の有無などの情報が含まれる。印刷対象がjpgファイルである場合、メタデータには、撮影者、カメラ名、撮影日時、及び撮影場所などの情報が含まれる。画像特徴量は、画像に変換された印刷対象から抽出された特徴量である。画像特徴量には、カラーヒストグラムやエッジヒストグラムなどの任意の特徴量が含まれる。 The metadata is additional data according to the extension (file type) of the print target. For example, when the print target is a doc file, the metadata includes information such as the creator. When the print target is a pdf file, the metadata includes information such as the creator and the presence / absence of encryption. When the print target is a jpg file, the metadata includes information such as the photographer, the camera name, the shooting date and time, and the shooting location. The image feature amount is a feature amount extracted from the print target converted into an image. The image feature amount includes an arbitrary feature amount such as a color histogram and an edge histogram.

設定情報は、上述の通り、印刷設定を示す情報である。設定情報には、印刷対象を印刷する部数、面数、印刷色、及び集約の少なくとも1つが含まれる。面数の設定値は、片面及び両面を含む。印刷色の設定値は、カラー及びモノクロを含む。集約の設定値は、集約の有無及び集約されたページ数を含む。 As described above, the setting information is information indicating the print setting. The setting information includes at least one of the number of copies to be printed, the number of pages, the print color, and the aggregation of the print target. The set value of the number of faces includes one side and both sides. The print color setting values include color and monochrome. Aggregation settings include the presence or absence of aggregation and the number of aggregated pages.

エラー情報は、設定エラーに関する情報である。エラー情報には、訂正フラグと、訂正前設定値と、が含まれる。訂正フラグは、設定エラーの判定結果及び設定エラーを警告した際のユーザの対応を示すフラグである。訂正前設定値は、設定エラーの警告に対して、ユーザが当該設定エラーを訂正した場合の、訂正前の設定値のことである。訂正前設定値は、設定エラーと判定され、かつ、ユーザにより実際に訂正された、設定情報の設定値に相当する。 The error information is information about a setting error. The error information includes a correction flag and a pre-correction setting value. The correction flag is a flag indicating the determination result of the setting error and the user's response when the setting error is warned. The pre-correction setting value is the setting value before correction when the user corrects the setting error in response to the warning of the setting error. The pre-correction setting value corresponds to the setting value of the setting information that is determined to be a setting error and is actually corrected by the user.

図3は、ジョブ履歴記憶部102に記憶された実行済みジョブのジョブ情報の一例を示す図である。図3の各レコードが、各実行済みジョブのジョブ情報に対応する。図3の例では、ジョブ情報には、情報項目として、ジョブIDと、ユーザIDと、属性情報(ファイル名、拡張子、ページ数、作成者(メタデータ))と、設定情報(部数、印刷色、面数、及び集約)と、エラー情報(訂正フラグ及び訂正前設定値)と、が含まれる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of job information of the executed job stored in the job history storage unit 102. Each record in FIG. 3 corresponds to the job information of each executed job. In the example of FIG. 3, the job information includes job ID, user ID, attribute information (file name, extension, number of pages, creator (metadata)), and setting information (number of copies, print) as information items. Color, number of faces, and aggregation) and error information (correction flag and pre-correction set value) are included.

図3における訂正フラグの0は、設定エラーがないと判定された(設定エラーが警告されなかった)ことを示す。訂正フラグの1は、設定エラーがあると判定され(設定エラーが警告され)、かつ、ユーザが警告された設定エラーを訂正しなかったことを示す。すなわち、訂正フラグの1は、設定エラーが誤って判定されたことを示す。訂正フラグの2は、設定エラーがあると判定され(設定エラーが警告され)、かつ、ユーザが警告された設定エラーを訂正したことを示す。すなわち、訂正フラグの2は、設定エラーが正しく判定されたことを示す。 A correction flag of 0 in FIG. 3 indicates that it was determined that there was no setting error (the setting error was not warned). The correction flag 1 indicates that it is determined that there is a setting error (a setting error is warned) and that the user has not corrected the warned setting error. That is, the correction flag 1 indicates that the setting error was erroneously determined. The correction flag 2 indicates that it is determined that there is a setting error (a setting error is warned) and that the user has corrected the warned setting error. That is, the correction flag 2 indicates that the setting error has been correctly determined.

例えば、図3の1行目のジョブ情報は、ジョブIDがJ001、ユーザIDがU001、ファイル名が議事録、拡張子がdoc、ページ数が4、作成者がAAA、部数が6、印刷色がモノクロ、面数が両面、集約がなし、訂正フラグが1、訂正前設定値が片面である。これは、ジョブIDがJ001の実行済みジョブが、ユーザIDがU001のユーザにより実行された印刷ジョブであり、AAAが作成した議事録という名称の4ページの文書ファイルを6部、モノクロ両面印刷する印刷ジョブであったことを示している。また、当該印刷ジョブを実行する際、ユーザが面数を片面(訂正前設定値)に設定し、操作部20により当該設定が設定エラーと判定され、ユーザが設定エラーの警告に応じて面数を両面に訂正したことを示している。なお、ジョブ情報は、上記の例に限られない。ジョブ情報には、印刷ジョブの実行日時や印刷ジョブを実行したユーザ名などの情報が含まれてもよい。 For example, in the job information on the first line of FIG. 3, the job ID is J001, the user ID is U001, the file name is minutes, the extension is doc, the number of pages is 4, the creator is AAA, the number of copies is 6, and the print color. Is monochrome, the number of faces is double-sided, there is no aggregation, the correction flag is 1, and the pre-correction setting value is single-sided. This is a print job in which an executed job with a job ID of J001 is a print job executed by a user with a user ID of U001, and prints 6 copies of a 4-page document file named minutes created by AAA on both sides in monochrome. Indicates that it was a print job. Further, when executing the print job, the user sets the number of faces to one side (set value before correction), the operation unit 20 determines that the setting is a setting error, and the user responds to the warning of the setting error and sets the number of faces. Is shown to have been corrected on both sides. The job information is not limited to the above example. The job information may include information such as the execution date and time of the print job and the user name of the user who executed the print job.

ユーザ情報記憶部103は、操作部20に登録された複数のユーザのユーザ情報を記憶する。ユーザ情報は、ユーザに関する情報である。ユーザ情報には、ユーザIDと、ユーザ名と、所属と、メールアドレスと、電話番号と、ログインパスワードと、の少なくとも1つが含まれる。 The user information storage unit 103 stores user information of a plurality of users registered in the operation unit 20. User information is information about the user. The user information includes at least one of a user ID, a user name, an affiliation, an e-mail address, a telephone number, and a login password.

図4は、ユーザ情報記憶部103に記憶されたユーザ情報の一例を示す図である。図4の各レコードが各ユーザのユーザ情報に相当する。図3の例では、ユーザ情報には、情報項目として、ユーザIDと、ユーザ名と、所属と、が含まれる。例えば、図4の1行目のユーザ情報は、ユーザIDがU001、ユーザ名がAAA、所属が総務部である。これは、ユーザIDがU001のユーザのユーザ名はAAAであり、AAAは総務部に所属していることを示している。なお、ユーザ情報は、上記の例に限られない。 FIG. 4 is a diagram showing an example of user information stored in the user information storage unit 103. Each record in FIG. 4 corresponds to user information of each user. In the example of FIG. 3, the user information includes a user ID, a user name, and an affiliation as information items. For example, in the user information on the first line of FIG. 4, the user ID is U001, the user name is AAA, and the affiliation is the general affairs department. This indicates that the user name of the user whose user ID is U001 is AAA, and AAA belongs to the general affairs department. The user information is not limited to the above example.

認証処理部104は、ユーザから入力された認証情報に基づいて、認証処理を実行する。認証情報には、ユーザID及びログインパスワードが含まれる。認証処理部104は、認証情報を入力されると、当該認証情報と一致するユーザ情報がユーザ情報記憶部103に記憶されているか確認する。認証処理部104は、認証情報と一致するユーザ情報がユーザ情報記憶部103に記憶されている場合、認証は成功と判定し、ユーザを操作部20にログインさせ、ログインしたユーザのユーザIDをジョブ実行部101に通知する。一方、認証処理部104は、認証情報と一致するユーザ情報がユーザ情報記憶部103に記憶されていない場合、認証は失敗と判定し、ユーザのログインを拒否する。 The authentication processing unit 104 executes the authentication process based on the authentication information input from the user. The authentication information includes a user ID and a login password. When the authentication information is input, the authentication processing unit 104 confirms whether the user information matching the authentication information is stored in the user information storage unit 103. When the user information matching the authentication information is stored in the user information storage unit 103, the authentication processing unit 104 determines that the authentication is successful, logs the user into the operation unit 20, and uses the user ID of the logged-in user as a job. Notify the execution unit 101. On the other hand, if the user information matching the authentication information is not stored in the user information storage unit 103, the authentication processing unit 104 determines that the authentication has failed and refuses the user login.

解析部105は、ユーザから実行を要求された印刷ジョブ(以下、「実行ジョブ」という)の印刷対象を解析し、当該印刷対象の属性情報を取得する。具体的には、解析部105は、印刷対象のファイル名、拡張子、ページ数の取得や、印刷対象に付加されたメタデータの取得を行う。また、解析部105は、印刷対象が画像データである場合、当該画像データから画像特徴量を抽出する。また、解析部105は、印刷対象が画像データでない場合、印刷対象を画像データに変換し、当該画像データから画像特徴量を抽出する。解析部105が取得した属性情報は、ジョブ情報の一部として、ジョブ履歴記憶部102に記憶される。 The analysis unit 105 analyzes the print target of the print job (hereinafter referred to as “execution job”) requested to be executed by the user, and acquires the attribute information of the print target. Specifically, the analysis unit 105 acquires the file name, extension, and number of pages of the print target, and acquires the metadata added to the print target. Further, when the print target is image data, the analysis unit 105 extracts the image feature amount from the image data. When the print target is not image data, the analysis unit 105 converts the print target into image data and extracts the image feature amount from the image data. The attribute information acquired by the analysis unit 105 is stored in the job history storage unit 102 as a part of the job information.

エラー判定部106は、実行ジョブのジョブ情報と、実行済みジョブのジョブ情報と、に基づいて、実行ジョブに設定エラーがあるか判定する。設定エラーとは、設定情報の設定値として、ユーザが意図した設定値とは異なる設定値が指定されることである。設定エラーの判定方法については後述する。 The error determination unit 106 determines whether or not there is a setting error in the execution job based on the job information of the execution job and the job information of the executed job. A setting error means that a setting value different from the setting value intended by the user is specified as the setting value of the setting information. The method of determining the setting error will be described later.

警告部107は、エラー判定部106により設定エラーがあると判定された場合、当該設定エラーをユーザに警告する。具体的には、警告部107は、操作パネル27の画面に、警告画面を表示させることにより、設定エラーを警告する。警告画面には、例えば、設定エラーと判定された設定項目及びその設定値が表示される。 When the error determination unit 106 determines that there is a setting error, the warning unit 107 warns the user of the setting error. Specifically, the warning unit 107 warns of a setting error by displaying a warning screen on the screen of the operation panel 27. On the warning screen, for example, a setting item determined to be a setting error and a setting value thereof are displayed.

図5は、警告画面の一例を示す図である。図5の例では、印刷色の設定値(モノクロ)が設定エラーとして判定された場合を想定している。図5の警告画面には、「設定を変更しますか?」というメッセージと、設定エラーと判定された設定項目(印刷色)及びその設定値(モノクロ)と、正しいと予測される設定値(カラー)と、YESボタンと、NOボタンと、が表示されている。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a warning screen. In the example of FIG. 5, it is assumed that the print color setting value (monochrome) is determined as a setting error. On the warning screen of FIG. 5, the message "Do you want to change the setting?", The setting item (print color) determined to be a setting error, the setting value (monochrome), and the setting value predicted to be correct (monochrome) are displayed. Color), YES button, and NO button are displayed.

YESボタンは、設定値の変更を承諾するためのボタンである。ユーザは、設定値を変更する場合、YESボタンをタッチする。YESボタンのタッチは、設定エラーが正しく判定されたことを意味する。YESボタンがタッチされた場合、操作部20は、設定値を変更し、当該実行ジョブに訂正フラグとして1を付与する。 The YES button is a button for accepting the change of the set value. The user touches the YES button to change the set value. Touching the YES button means that the setting error was correctly determined. When the YES button is touched, the operation unit 20 changes the set value and adds 1 as a correction flag to the execution job.

NOボタンは、設定値の変更を拒否するためのボタンである。ユーザは、設定値を変更しない場合、NOボタンをタッチする。NOボタンのタッチは、設定エラーが誤って判定されたことを意味する。NOボタンがタッチされた場合、操作部20は、設定値を変更せず、当該実行ジョブに訂正フラグとして2を付与する。 The NO button is a button for rejecting the change of the set value. The user touches the NO button when the set value is not changed. Touching the NO button means that a setting error has been erroneously determined. When the NO button is touched, the operation unit 20 does not change the set value and adds 2 as a correction flag to the execution job.

次に、本実施形態に係る操作部20の処理について説明する。図6は、ユーザから印刷ジョブの実行を要求された際の操作部20の処理の一例を示すシーケンス図である。印刷ジョブの実行を要求したユーザを、対象ユーザと称する。印刷ジョブの実行の要求は、対象ユーザが操作パネル27に表示された実行ボタンなどをタッチすることにより行われる。なお、図6のシーケンスの開始時点では、対象ユーザはログイン済みであり、かつ、設定情報は入力済みであるものとする。 Next, the processing of the operation unit 20 according to the present embodiment will be described. FIG. 6 is a sequence diagram showing an example of processing of the operation unit 20 when a user requests execution of a print job. The user who requested the execution of the print job is called the target user. The request for execution of the print job is made by the target user touching the execution button or the like displayed on the operation panel 27. At the start of the sequence of FIG. 6, it is assumed that the target user has already logged in and the setting information has been input.

ジョブ実行部101は、対象ユーザから印刷ジョブ(実行ジョブ)の実行を要求されると、エラー判定部106に設定エラーの判定を要求する(ステップS101)。この際、ジョブ実行部101は、対象ユーザにより入力された実行ジョブの印刷対象及び設定情報と、認証処理部104から通知された対象ユーザのユーザIDと、エラー判定部106に渡す。 When the target user requests the execution of the print job (execution job), the job execution unit 101 requests the error determination unit 106 to determine the setting error (step S101). At this time, the job execution unit 101 passes the print target and setting information of the execution job input by the target user, the user ID of the target user notified from the authentication processing unit 104, and the error determination unit 106.

エラー判定部106は、設定エラーの判定を要求されると、解析部105に、実行ジョブの属性情報の解析を要求する(ステップS102)。この際、エラー判定部106は、実行ジョブの印刷対象を解析部105に渡す。 When the error determination unit 106 is requested to determine the setting error, the error determination unit 106 requests the analysis unit 105 to analyze the attribute information of the execution job (step S102). At this time, the error determination unit 106 passes the print target of the execution job to the analysis unit 105.

解析部105は、属性情報の解析を要求されると、実行ジョブの印刷対象を解析し、当該印刷対象の属性情報を取得する(ステップS103)。
上述の通り、属性情報として、印刷対象のファイル名、拡張子、ページ数、メタデータ、及び画像特徴量などが取得される。その後、解析部105は、取得した属性情報を、エラー判定部106に渡す(ステップS104)。
When the analysis unit 105 is requested to analyze the attribute information, the analysis unit 105 analyzes the print target of the execution job and acquires the attribute information of the print target (step S103).
As described above, as the attribute information, the file name to be printed, the extension, the number of pages, the metadata, the image feature amount, and the like are acquired. After that, the analysis unit 105 passes the acquired attribute information to the error determination unit 106 (step S104).

エラー判定部106は、実行ジョブの属性情報を受け取ると、実行ジョブのジョブ情報と、実行済みジョブのジョブ情報と、に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定する(ステップS105)。設定エラーの判定方法については後述する。 Upon receiving the attribute information of the execution job, the error determination unit 106 determines whether there is a setting error in the setting information of the execution job based on the job information of the execution job and the job information of the executed job (step S105). ). The method of determining the setting error will be described later.

エラー判定部106は、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあると判定した場合、その旨を警告部107に通知する(ステップS106)。この際、エラー判定部106は、設定エラーと判定された設定項目及び設定値と、正しいと予測される設定値と、を警告部107に通知する。 When the error determination unit 106 determines that there is a setting error in the setting information of the execution job, the error determination unit 106 notifies the warning unit 107 to that effect (step S106). At this time, the error determination unit 106 notifies the warning unit 107 of the setting items and setting values determined to be setting errors and the setting values predicted to be correct.

警告部107は、設定エラーがあることを通知されると、警告画面(図5参照)を操作パネル27に表示させる(ステップS107)。これにより、設定エラーの存在が対象ユーザに警告される。警告画面が表示されると、対象ユーザは、YESボタン又はNOボタンをタッチする。 When the warning unit 107 is notified that there is a setting error, the warning screen (see FIG. 5) is displayed on the operation panel 27 (step S107). As a result, the target user is warned of the existence of a setting error. When the warning screen is displayed, the target user touches the YES button or the NO button.

対象ユーザがYESボタンをタッチした場合、エラー判定部106は、設定エラーと判定された設定値を、正しいと予測された設定値に訂正する。また、エラー判定部106は、実行ジョブに訂正フラグとして1を付与し、設定エラーと判定された設定値を訂正前設定値として記憶する。一方、対象ユーザがNOボタンをタッチした場合、エラー判定部106は、設定エラーと判定された設定値を訂正せず、実行ジョブに訂正フラグとして2を付与する。 When the target user touches the YES button, the error determination unit 106 corrects the setting value determined to be a setting error to the setting value predicted to be correct. Further, the error determination unit 106 assigns 1 as a correction flag to the execution job, and stores the set value determined as the setting error as the pre-correction set value. On the other hand, when the target user touches the NO button, the error determination unit 106 does not correct the set value determined as the setting error, and adds 2 as a correction flag to the execution job.

その後、エラー判定部106は、実行ジョブの設定情報をジョブ実行部101に渡す(ステップS108)。ジョブ実行部101は、設定情報を受け取ると、当該設定情報に従って、実行ジョブを実行する(ステップS109)。ジョブ実行部101は、実行ジョブの実行が完了すると、その旨をエラー判定部106に通知する(ステップS110)。エラー判定部106は、実行ジョブの実行完了を通知されると、当該実行ジョブのジョブ情報を、新たな実行済みジョブのジョブ情報として、ジョブ履歴記憶部102に保存する(ステップS111)。 After that, the error determination unit 106 passes the setting information of the execution job to the job execution unit 101 (step S108). Upon receiving the setting information, the job execution unit 101 executes an execution job according to the setting information (step S109). When the execution of the execution job is completed, the job execution unit 101 notifies the error determination unit 106 to that effect (step S110). When the error determination unit 106 is notified that the execution of the execution job is completed, the error determination unit 106 saves the job information of the execution job in the job history storage unit 102 as the job information of the new executed job (step S111).

なお、ステップS105において、エラー判定部106は、実行ジョブの設定情報に設定エラーがないと判定した場合、実行ジョブに訂正フラグとして0を付与し、実行ジョブの設定情報をジョブ実行部101に渡せばよい(ステップS108)。 In step S105, when the error determination unit 106 determines that there is no setting error in the setting information of the execution job, 0 is added to the execution job as a correction flag, and the setting information of the execution job can be passed to the job execution unit 101. It may be done (step S108).

操作部20が、実行ジョブの実行を要求されるたびに、以上の処理を実行することにより、ジョブ履歴記憶部102に図3のような実行済みジョブのジョブ情報が蓄積される。 By executing the above processing each time the operation unit 20 is requested to execute the execution job, the job information of the executed job as shown in FIG. 3 is accumulated in the job history storage unit 102.

図7は、エラー判定部106による設定エラーの判定処理の一例を示すフローチャートである。図7のフローチャートは、図6のステップS105の内部処理に相当する。 FIG. 7 is a flowchart showing an example of the setting error determination process by the error determination unit 106. The flowchart of FIG. 7 corresponds to the internal processing of step S105 of FIG.

まず、エラー判定部106は、ジョブ履歴記憶部102に記憶された実行済みジョブのジョブ情報を取得する(ステップS201)。具体的には、エラー判定部106は、ジョブ履歴記憶部102に、実行済みジョブのジョブ情報を要求する。ジョブ履歴記憶部102は、当該要求に応じて、記憶している実行済みジョブのジョブ情報をエラー判定部106に渡す。 First, the error determination unit 106 acquires the job information of the executed job stored in the job history storage unit 102 (step S201). Specifically, the error determination unit 106 requests the job history storage unit 102 for job information of the executed job. The job history storage unit 102 passes the stored job information of the executed job to the error determination unit 106 in response to the request.

次に、エラー判定部106は、ジョブ情報を取得した実行済みジョブに含まれる、対象ユーザの実行済みジョブの数が、予め設定された所定値以上であるか判定する(ステップS202)。 Next, the error determination unit 106 determines whether the number of executed jobs of the target user included in the executed jobs for which the job information has been acquired is equal to or more than a preset predetermined value (step S202).

対象ユーザの実行済みジョブの数が所定値以上である場合(ステップS202のYES)、エラー判定部106は、ジョブ情報を取得した実行済みジョブの中から、対象ユーザの実行済みジョブを選択する(ステップS203)。具体的には、エラー判定部106は、ジョブ情報に対象ユーザのユーザIDを含む実行済みジョブを選択する。 When the number of executed jobs of the target user is equal to or greater than a predetermined value (YES in step S202), the error determination unit 106 selects the executed job of the target user from the executed jobs for which the job information has been acquired (YES in step S202). Step S203). Specifically, the error determination unit 106 selects an executed job that includes the user ID of the target user in the job information.

その後、エラー判定部106は、選択した対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報と、実行ジョブのジョブ情報と、に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定する(ステップS204)。 After that, the error determination unit 106 determines whether or not there is a setting error in the execution job setting information based on the job information of the executed job of the selected target user and the job information of the execution job (step S204).

一方、対象ユーザの実行済みジョブの数が所定値未満である場合(ステップS202のNO)、エラー判定部106は、ジョブ情報を取得した実行済みジョブの中から類似ジョブを選択する(ステップS205)。類似ジョブとは、実行ジョブの属性情報と類似する属性情報を有する実行済みジョブのことである。類似ジョブの選択方法については後述する。 On the other hand, when the number of executed jobs of the target user is less than a predetermined value (NO in step S202), the error determination unit 106 selects a similar job from the executed jobs for which job information has been acquired (step S205). .. A similar job is an executed job that has attribute information similar to that of the executed job. The method of selecting similar jobs will be described later.

その後、エラー判定部106は、選択した類似ジョブのジョブ情報と、実行ジョブのジョブ情報と、に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定する(ステップS204)。 After that, the error determination unit 106 determines whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job based on the job information of the selected similar job and the job information of the execution job (step S204).

ここで、実行ジョブの属性情報に基づく類似ジョブの選択方法について説明する。以下、実行ジョブの属性情報は、ファイル名が会議資料、拡張子がppt、ページ数が8、作成者(メタデータ)がAAAであるものとする。また、ジョブIDがJxである実行済みジョブを、実行済みジョブJxと称する。 Here, a method of selecting a similar job based on the attribute information of the execution job will be described. Hereinafter, it is assumed that the file name of the attribute information of the execution job is the conference material, the extension is ppt, the number of pages is 8, and the creator (metadata) is AAA. An executed job whose job ID is Jx is referred to as an executed job Jx.

エラー判定部106は、例えば、実行ジョブのファイル名が完全一致、前方一致、後方一致、又は部分一致するファイル名を有する実行済みジョブを、類似ジョブとして選択する。この場合、図3の例では、実行ジョブのファイル名が後方一致するファイル名を有する実行済みジョブJ003〜J007が類似ジョブとして選択される。 The error determination unit 106 selects, for example, an executed job having a file name whose file name of the execution job is an exact match, a prefix match, a suffix match, or a partial match as a similar job. In this case, in the example of FIG. 3, the executed jobs J003 to J007 having the file names whose file names of the executed jobs match at the end are selected as similar jobs.

また、エラー判定部106は、実行ジョブのファイル名と、各実行済みジョブのファイル名と、の間の距離(非類似度)を算出し、当該距離が所定値未満の実行済みジョブを、類似ジョブとして選択してもよい。ファイル名の間の距離として、レーベンシュタイン距離などの既存の任意の距離を利用できる。 Further, the error determination unit 106 calculates the distance (dissimilarity) between the file name of the executed job and the file name of each executed job, and resembles the executed jobs whose distance is less than a predetermined value. You may select it as a job. Any existing distance, such as the Levenshtein distance, can be used as the distance between the filenames.

また、エラー判定部106は、実行ジョブの拡張子と同一の拡張子を有する実行済みジョブを、類似ジョブとして選択してもよい。この場合、図3の例では、実行ジョブの拡張子と同一の拡張子を有する実行済みジョブJ003〜J005が類似ジョブとして選択される。 Further, the error determination unit 106 may select an executed job having the same extension as the execution job as a similar job. In this case, in the example of FIG. 3, executed jobs J003 to J005 having the same extension as the execution job are selected as similar jobs.

また、エラー判定部106は、実行ジョブの拡張子と同一の拡張子を有する実行済みジョブと、実行ジョブの拡張子と類似する拡張子を有する実行済みジョブと、を類似ジョブとして選択してもよい。拡張子の類似関係は、予め設定される。例えば、ppt及びpdfが類似すると設定されている場合、図3の例では、実行済みジョブJ003〜J005と、実行ジョブの拡張子と類似する拡張子を有する実行済みジョブJ006,J007と、が類似ジョブとして選択される。 Further, the error determination unit 106 may select an executed job having the same extension as the execution job extension and an executed job having an extension similar to the extension of the execution job as similar jobs. Good. Extension similarity is preset. For example, when ppt and pdf are set to be similar, in the example of FIG. 3, the executed jobs J003 to J005 and the executed jobs J006 and J007 having an extension similar to the extension of the executed job are similar. Selected as a job.

また、エラー判定部106は、実行ジョブのページ数と同一のページ数を有する実行済みジョブを、類似ジョブとして選択してもよい。この場合、図3の例では、実行ジョブのページ数と同一のページ数を有する実行済みジョブJ003〜J005が類似ジョブとして選択される。 Further, the error determination unit 106 may select an executed job having the same number of pages as the number of pages of the executed job as a similar job. In this case, in the example of FIG. 3, the executed jobs J003 to J005 having the same number of pages as the number of pages of the executed job are selected as similar jobs.

また、エラー判定部106は、実行ジョブのページ数を基準とした所定の範囲に含まれるページ数を有する実行済みジョブを、類似ジョブとして選択してもよい。例えば、所定の範囲が、実行ジョブのページ数の前後2ページを含む範囲である場合、図3の例では、当該所定の範囲(6ページ以上10ページ以下)に含まれるページ数を有する実行済みジョブJ002〜J005が類似ジョブとして選択される。 Further, the error determination unit 106 may select an executed job having a number of pages included in a predetermined range based on the number of pages of the executed job as a similar job. For example, when the predetermined range includes two pages before and after the number of pages of the execution job, in the example of FIG. 3, the execution has been executed having the number of pages included in the predetermined range (6 pages or more and 10 pages or less). Jobs J002 to J005 are selected as similar jobs.

また、エラー判定部106は、実行ジョブのメタデータと同一のメタデータを有する実行済みジョブを、類似ジョブとして選択してもよい。この場合、図3の例では、実行ジョブのメタデータ(作成者)と同一のメタデータを有する実行済みジョブJ001,J002が類似ジョブとして選択される。 Further, the error determination unit 106 may select an executed job having the same metadata as the metadata of the execution job as a similar job. In this case, in the example of FIG. 3, the executed jobs J001 and J002 having the same metadata as the metadata (creator) of the executed job are selected as similar jobs.

また、エラー判定部106は、実行ジョブのメタデータと同一のメタデータを有する実行済みジョブと、実行ジョブのメタデータと類似するメタデータを有する実行済みジョブと、を類似ジョブとして選択してもよい。メタデータの類似関係は、予め設定される。例えば、AAA及びCCCが類似すると設定されている場合、図3の例では、実行済みジョブJ001,J002と、実行ジョブのメタデータと類似するメタデータを有する実行済みジョブJ006,J007と、が類似ジョブとして選択される。 Further, the error determination unit 106 may select an executed job having the same metadata as the execution job metadata and an executed job having metadata similar to the execution job metadata as similar jobs. Good. Metadata similarity is preset. For example, when AAA and CCC are set to be similar, in the example of FIG. 3, the executed jobs J001 and J002 and the executed jobs J006 and J007 having metadata similar to the metadata of the executed job are similar. Selected as a job.

また、エラー判定部106は、実行ジョブの画像特徴量と類似する画像特徴量を有する実行済みジョブを、類似ジョブとして選択してもよい。この場合、エラー判定部106は、実行ジョブの画像特徴量と、各実行済みジョブの画像特徴量と、の距離(非類似度)を算出し、距離が所定値未満の実行済みジョブを、類似ジョブとして選択すればよい。画像特徴量の間の距離の算出方法は、画像特徴量の種類に応じて選択すればよい。 Further, the error determination unit 106 may select an executed job having an image feature amount similar to the image feature amount of the execution job as a similar job. In this case, the error determination unit 106 calculates the distance (dissimilarity) between the image feature amount of the executed job and the image feature amount of each executed job, and resembles the executed job whose distance is less than a predetermined value. You can select it as a job. The method of calculating the distance between the image feature amounts may be selected according to the type of the image feature amount.

また、エラー判定部106は、ファイル名、拡張子、ページ数、メタデータ、及び画像特徴量の2つ以上を組み合わせて類似ジョブを選択してもよい。エラー判定部106は、例えば、各実行済みジョブについて、各属性情報が所定の条件を満たすか判定し、条件を満たす属性情報の数が所定値以上の実行済みジョブを、類似ジョブとして選択する。各属性情報の条件として、上述の条件を利用できる。例えば、ファイル名の条件が完全一致、前方一致、後方一致、又は部分一致、拡張子の条件が同一、ページ数の条件が同一、メタデータの条件が同一、所定値が3である場合、図3の例では、3つの属性情報が条件を満たす実行済みジョブJ003〜J005が類似ジョブとして選択される。 Further, the error determination unit 106 may select a similar job by combining two or more of the file name, the extension, the number of pages, the metadata, and the image feature amount. For example, the error determination unit 106 determines whether each attribute information satisfies a predetermined condition for each executed job, and selects an executed job in which the number of attribute information satisfying the condition is equal to or greater than a predetermined value as a similar job. The above conditions can be used as the conditions for each attribute information. For example, when the file name conditions are exact match, prefix match, suffix match, or partial match, extension conditions are the same, page number conditions are the same, metadata conditions are the same, and the predetermined value is 3. In the example of 3, the executed jobs J003 to J005 that satisfy the conditions of the three attribute information are selected as similar jobs.

次に、選択された実行済みジョブのジョブ情報に基づく設定エラーの判定方法について説明する。上述の通り、対象ユーザの実行済みジョブの数が所定値以上の場合、対象ユーザの実行済みジョブが選択され、対象ユーザの実行済みジョブの数が所定値未満の場合、類似ジョブが選択される。いずれの場合も、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブのジョブ情報に基づいて、以下の方法により設定エラーを判定できる。 Next, a method of determining a setting error based on the job information of the selected executed job will be described. As described above, if the number of executed jobs of the target user is equal to or greater than the predetermined value, the executed jobs of the target user are selected, and if the number of executed jobs of the target user is less than the predetermined value, similar jobs are selected. .. In either case, the error determination unit 106 can determine the setting error by the following method based on the job information of the selected executed job.

以下、実行ジョブの設定情報は、部数が6、印刷色がモノクロ、面数が片面、集約がなしであるものとする。また、エラー判定部106により、図3の実行済みジョブJ003〜J005が選択されているものとする。図8は、実行ジョブ及び実行済みジョブJ003〜J005の設定情報をまとめて示す図である。図8に示すように、実行済みジョブJ003は、部数が1、印刷色がモノクロ、面数が両面、集約がなし、訂正フラグが1である。実行済みジョブJ004は、部数が6、印刷色がモノクロ、面数が両面、集約が4in1(4ページ集約)、訂正フラグが0である。実行済みジョブJ005は、部数が1、印刷色がモノクロ、面数が片面、集約が4in1、訂正フラグが2である。 Hereinafter, it is assumed that the setting information of the execution job has 6 copies, the print color is monochrome, the number of sides is one side, and there is no aggregation. Further, it is assumed that the executed jobs J003 to J005 of FIG. 3 are selected by the error determination unit 106. FIG. 8 is a diagram showing the setting information of the executed job and the executed jobs J003 to J005 together. As shown in FIG. 8, the executed job J003 has 1 copy, monochrome print color, double-sided number of faces, no aggregation, and 1 correction flag. The executed job J004 has 6 copies, a monochrome print color, both sides, 4in1 aggregation (4 page aggregation), and a correction flag of 0. In the executed job J005, the number of copies is 1, the print color is monochrome, the number of faces is one side, the aggregation is 4in1, and the correction flag is 2.

エラー判定部106は、各設定情報について、実行ジョブの設定値と、選択された実行済みジョブの設定値と、を比較し、実行ジョブの設定値が設定エラーであるか判定する。 The error determination unit 106 compares the setting value of the execution job with the setting value of the selected executed job for each setting information, and determines whether the setting value of the execution job is a setting error.

エラー判定部106は、例えば、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの部数と一致する部数を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値以上である場合、実行ジョブの部数は設定エラーではないと判定する。言い換えると、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの部数と一致する部数を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値未満である場合、実行ジョブの部数は設定エラーであると判定する。所定値が50%である場合、図8の例では、実行ジョブの部数と一致する部数を有する実行済みジョブの割合は約33%であるため、エラー判定部106は、実行ジョブの部数は設定エラーであると判定する。 The error determination unit 106 is, for example, when the number or ratio of executed jobs included in the selected executed job and having a number of copies matching the number of executed jobs is equal to or more than a preset predetermined value, the executed job. It is determined that the number of copies of is not a setting error. In other words, the error determination unit 106 executes the selected executed job when the number or ratio of the executed jobs having the same number of copies as the executed job is less than a preset predetermined value. The number of job copies is determined to be a setting error. When the predetermined value is 50%, in the example of FIG. 8, the ratio of executed jobs having the same number of copies as the number of executed jobs is about 33%, so that the error determination unit 106 sets the number of executed jobs. Judge as an error.

また、エラー判定部106は、実行ジョブの部数と、各実行済みジョブの部数と、の間の距離(非類似度)を算出し、各距離の合計が所定値未満である場合、実行ジョブの部数は設定エラーではないと判定してもよい。言い換えると、エラー判定部106は、実行ジョブの部数と、各実行済みジョブの部数と、の間の距離を算出し、各距離の合計が所定値以上である場合、実行ジョブの部数は設定エラーであると判定してもよい。各距離の合計は、実行ジョブの部数が設定エラーである確率に比例する。部数間の距離として、部数の差の絶対値などを利用できる。エラー判定部106は、各距離を合計する際に、各距離を訂正フラグに応じて重み付けするのが好ましい。例えば、訂正フラグが1である実行済みジョブの距離を2倍にし、訂正フラグが2である実行済みジョブの距離を1/2倍にすることが考えられる。これにより、設定エラーが正しく判定された実行済みジョブの設定値が強調されるため、部数の設定エラーの判定制度を向上させることができる。 Further, the error determination unit 106 calculates the distance (dissimilarity) between the number of copies of the execution job and the number of copies of each executed job, and when the total of the distances is less than a predetermined value, the execution job It may be determined that the number of copies is not a setting error. In other words, the error determination unit 106 calculates the distance between the number of executed jobs and the number of executed jobs, and if the total of each distance is equal to or greater than a predetermined value, the number of executed jobs is set as an error. It may be determined that. The sum of each distance is proportional to the probability that the number of executed jobs is a setting error. As the distance between the number of copies, the absolute value of the difference in the number of copies can be used. When summing each distance, the error determination unit 106 preferably weights each distance according to the correction flag. For example, it is conceivable to double the distance of the executed job with the correction flag of 1 and halve the distance of the executed job with the correction flag of 2. As a result, the set value of the executed job for which the setting error is correctly determined is emphasized, so that the determination system for the number of copies setting error can be improved.

また、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの印刷色と一致する印刷色を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値以上である場合、実行ジョブの印刷色は設定エラーではないと判定してもよい。言い換えると、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの印刷色と一致する印刷色を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値未満である場合、実行ジョブの印刷色は設定エラーであると判定してもよい。所定値が50%である場合、図8の例では、実行ジョブの印刷色と一致する印刷色を有する実行済みジョブの割合は100%であるため、エラー判定部106は、実行ジョブの印刷色は設定エラーではないと判定する。 Further, when the number or ratio of the executed jobs included in the selected executed jobs and having the print color matching the print color of the executed job is equal to or more than a preset predetermined value, the error determination unit 106 may perform the error determination unit 106. It may be determined that the print color of the execution job is not a setting error. In other words, when the error determination unit 106 includes the selected executed jobs and the number or ratio of the executed jobs having the print color matching the print color of the executed job is less than a preset predetermined value. , The print color of the execution job may be determined to be a setting error. When the predetermined value is 50%, in the example of FIG. 8, the ratio of the executed jobs having the print color matching the print color of the execution job is 100%, so that the error determination unit 106 determines the print color of the execution job. Judges that it is not a setting error.

また、エラー判定部106は、実行ジョブの印刷色と、各実行済みジョブの印刷色と、の間の距離を算出し、各距離の合計が所定値未満である場合、実行ジョブの印刷色は設定エラーではないと判定してもよい。言い換えると、エラー判定部106は、実行ジョブの印刷色と、各実行済みジョブの印刷色と、の間の距離を算出し、各距離の合計が所定値以上である場合、実行ジョブの印刷色は設定エラーであると判定してもよい。各距離の合計は、実行ジョブの印刷色が設定エラーである確率に比例する。印刷色間の距離は、設定値毎に予め設定される。エラー判定部106は、各距離を合計する際に、各距離を訂正フラグに応じて重み付けするのが好ましい。例えば、訂正フラグが1である実行済みジョブの距離を2倍にし、訂正フラグが2である実行済みジョブの距離を1/2倍にすることが考えられる。これにより、設定エラーが正しく判定された実行済みジョブの設定値が強調されるため、印刷色の設定エラーの判定制度を向上させることができる。 Further, the error determination unit 106 calculates the distance between the print color of the execution job and the print color of each executed job, and when the total of the distances is less than a predetermined value, the print color of the execution job is changed. It may be determined that it is not a setting error. In other words, the error determination unit 106 calculates the distance between the print color of the execution job and the print color of each executed job, and when the total of the distances is equal to or more than a predetermined value, the print color of the execution job. May be determined to be a setting error. The sum of each distance is proportional to the probability that the print color of the executed job is a setting error. The distance between print colors is preset for each set value. When summing each distance, the error determination unit 106 preferably weights each distance according to the correction flag. For example, it is conceivable to double the distance of the executed job with the correction flag of 1 and halve the distance of the executed job with the correction flag of 2. As a result, the set value of the executed job for which the setting error is correctly determined is emphasized, so that the determination system for the print color setting error can be improved.

また、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの面数と一致する面数を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値以上である場合、実行ジョブの面数は設定エラーではないと判定してもよい。言い換えると、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの面数と一致する面数を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値未満である場合、実行ジョブの面数は設定エラーであると判定してもよい。所定値が50%である場合、図8の例では、実行ジョブの面数と一致する面数を有する実行済みジョブの割合は約33%であるため、エラー判定部106は、実行ジョブの面数は設定エラーであると判定する。 Further, when the number or ratio of the executed jobs included in the selected executed jobs and having the same number of faces as the number of executed jobs is equal to or more than a preset predetermined value, the error determination unit 106 is determined. It may be determined that the number of execution jobs is not a setting error. In other words, when the error determination unit 106 includes the selected executed jobs and the number or ratio of the executed jobs having the same number of faces as the number of executed jobs is less than a preset predetermined value. , The number of execution jobs may be determined to be a setting error. When the predetermined value is 50%, in the example of FIG. 8, the ratio of the executed jobs having the number of faces matching the number of faces of the execution job is about 33%, so that the error determination unit 106 determines the face of the execution job. The number is determined to be a setting error.

また、エラー判定部106は、実行ジョブの面数と、各実行済みジョブの面数と、の間の距離を算出し、各距離の合計が所定値未満である場合、実行ジョブの面数は設定エラーではないと判定してもよい。言い換えると、エラー判定部106は、実行ジョブの面数と、各実行済みジョブの面数と、の間の距離を算出し、各距離の合計が所定値以上である場合、実行ジョブの面数は設定エラーであると判定してもよい。各距離の合計は、実行ジョブの面数が設定エラーである確率に比例する。面数間の距離は、設定値毎に予め設定される。エラー判定部106は、各距離を合計する際に、各距離を訂正フラグに応じて重み付けするのが好ましい。例えば、訂正フラグが1である実行済みジョブの距離を2倍にし、訂正フラグが2である実行済みジョブの距離を1/2倍にすることが考えられる。これにより、設定エラーが正しく判定された実行済みジョブの設定値が強調されるため、面数の設定エラーの判定制度を向上させることができる。 Further, the error determination unit 106 calculates the distance between the number of executed jobs and the number of executed jobs, and when the total of the distances is less than a predetermined value, the number of executed jobs is calculated. It may be determined that it is not a setting error. In other words, the error determination unit 106 calculates the distance between the number of executed jobs and the number of executed jobs, and when the total of the distances is equal to or greater than a predetermined value, the number of executed jobs. May be determined to be a setting error. The sum of each distance is proportional to the probability that the number of execution jobs is a setting error. The distance between the number of faces is preset for each set value. When summing each distance, the error determination unit 106 preferably weights each distance according to the correction flag. For example, it is conceivable to double the distance of the executed job with the correction flag of 1 and halve the distance of the executed job with the correction flag of 2. As a result, the set value of the executed job for which the setting error is correctly determined is emphasized, so that the determination system for the number of faces setting error can be improved.

また、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの集約と一致する集約を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値以上である場合、実行ジョブの集約は設定エラーではないと判定してもよい。言い換えると、エラー判定部106は、選択された実行済みジョブに含まれる、実行ジョブの集約と一致する集約を有する実行済みジョブの数又は割合が、予め設定された所定値未満である場合、実行ジョブの集約は設定エラーであると判定してもよい。所定値が50%である場合、図8の例では、実行ジョブの集約と一致する集約を有する実行済みジョブの割合は約33%であるため、エラー判定部106は、実行ジョブの集約は設定エラーであると判定する。 Further, the error determination unit 106 determines that the execution job is included in the selected executed jobs when the number or ratio of the executed jobs having the aggregation matching the aggregation of the execution jobs is equal to or more than a preset predetermined value. It may be determined that the aggregation of is not a setting error. In other words, the error determination unit 106 executes when the number or ratio of executed jobs included in the selected executed jobs that have an aggregation that matches the aggregation of the executed jobs is less than a preset predetermined value. Job aggregation may be determined to be a configuration error. When the predetermined value is 50%, in the example of FIG. 8, the ratio of the executed jobs having the aggregation matching with the aggregation of the execution jobs is about 33%, so that the error determination unit 106 sets the aggregation of the execution jobs. Judge as an error.

また、エラー判定部106は、実行ジョブの集約と、各実行済みジョブの集約と、の間の距離を算出し、各距離の合計が所定値未満である場合、実行ジョブの集約は設定エラーではないと判定してもよい。言い換えると、エラー判定部106は、実行ジョブの集約と、各実行済みジョブの集約と、の間の距離を算出し、各距離の合計が所定値以上である場合、実行ジョブの集約は設定エラーであると判定してもよい。各距離の合計は、実行ジョブの集約が設定エラーである確率に比例する。集約間の距離は、設定値毎に予め設定される。エラー判定部106は、各距離を合計する際に、各距離を訂正フラグに応じて重み付けするのが好ましい。例えば、訂正フラグが1である実行済みジョブの距離を2倍にし、訂正フラグが2である実行済みジョブの距離を1/2倍にすることが考えられる。これにより、設定エラーが正しく判定された実行済みジョブの設定値が強調されるため、集約の設定エラーの判定制度を向上させることができる。 Further, the error determination unit 106 calculates the distance between the aggregation of the execution jobs and the aggregation of each executed job, and if the total of the distances is less than a predetermined value, the aggregation of the execution jobs is a setting error. It may be determined that there is no such thing. In other words, the error determination unit 106 calculates the distance between the aggregation of the executed jobs and the aggregation of each executed job, and if the total of the distances is equal to or more than a predetermined value, the aggregation of the executed jobs is a setting error. It may be determined that. The sum of each distance is proportional to the probability that the execution job aggregation is a configuration error. The distance between aggregates is preset for each set value. When summing each distance, the error determination unit 106 preferably weights each distance according to the correction flag. For example, it is conceivable to double the distance of the executed job with the correction flag of 1 and halve the distance of the executed job with the correction flag of 2. As a result, the set value of the executed job for which the setting error is correctly determined is emphasized, so that the aggregation setting error determination system can be improved.

以上説明した通り、本実施形態によれば、ジョブ履歴記憶部102に対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報が所定数以上記憶されている場合、対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定される。実行ジョブの設定情報と、対象ユーザの実行済みジョブの設定情報と、は同一の対象ユーザにより設定されたものであるため、同一傾向を有すると考えられる。したがって、対象ユーザの実行済みジョブの設定情報を利用することにより、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか精度よく判定することができる。 As described above, according to the present embodiment, when the job history storage unit 102 stores a predetermined number or more of the job information of the executed jobs of the target user, the job information of the executed jobs of the target user is used as the basis for the job information. It is determined whether there is a setting error in the setting information of the execution job. Since the setting information of the execution job and the setting information of the executed job of the target user are set by the same target user, it is considered that they have the same tendency. Therefore, by using the setting information of the executed job of the target user, it is possible to accurately determine whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job.

また、本実施形態によれば、ジョブ履歴記憶部102に対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報が所定数未満しか記憶されていない場合、類似ジョブのジョブ情報に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定される。実行ジョブ及び類似ジョブは、類似する属性情報を有するため、実行ジョブ及び類似ジョブの設定情報も類似する傾向を有する可能性が高い。したがって、類似ジョブの設定情報を利用することにより、対象ユーザの実行済みジョブが少ない場合であっても、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか精度よく判定することができる。 Further, according to the present embodiment, when the job history storage unit 102 stores less than a predetermined number of job information of the executed jobs of the target user, the setting information of the execution job is set based on the job information of similar jobs. It is determined whether there is a setting error. Since the execution job and the similar job have similar attribute information, there is a high possibility that the setting information of the execution job and the similar job also has a similar tendency. Therefore, by using the setting information of similar jobs, it is possible to accurately determine whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job even when the number of executed jobs of the target user is small.

なお、本実施形態において、ジョブ履歴記憶部102に記憶された対象ユーザの実行済みジョブの数によらず、類似ジョブのジョブ情報に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定することも可能である。この場合であっても、上記の通り、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか精度よく判定することができる。 In this embodiment, it is determined whether there is a setting error in the execution job setting information based on the job information of similar jobs regardless of the number of executed jobs of the target user stored in the job history storage unit 102. It is also possible. Even in this case, as described above, it is possible to accurately determine whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job.

<第2実施形態>
第2実施形態に係るMFP1について、図9を参照して説明する。本実施形態では、エラー判定部106が、機械学習により構築した推定モデルを利用して設定エラーを判定するMFP1について説明する。本実施形態に係るMFP1のハードウェア構成及び機能構成は第1実施形態と同様である。また、設定エラーの判定方法以外の操作部20の処理も第1実施形態と同様である。以下、本実施形態に係る設定エラーの判定方法について説明する。
<Second Embodiment>
The MFP 1 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. In the present embodiment, the MFP 1 in which the error determination unit 106 determines a setting error by using an estimation model constructed by machine learning will be described. The hardware configuration and functional configuration of the MFP 1 according to the present embodiment are the same as those of the first embodiment. Further, the processing of the operation unit 20 other than the method of determining the setting error is the same as that of the first embodiment. Hereinafter, a method for determining a setting error according to the present embodiment will be described.

図9は、エラー判定部106による設定エラーの判定処理の一例を示すフローチャートである。図9のフローチャートは、図6のステップS105の内部処理に相当する。 FIG. 9 is a flowchart showing an example of the setting error determination process by the error determination unit 106. The flowchart of FIG. 9 corresponds to the internal processing of step S105 of FIG.

まず、エラー判定部106は、ジョブ履歴記憶部102に記憶された実行済みジョブのジョブ情報を取得する(ステップS301)。具体的には、エラー判定部106は、ジョブ履歴記憶部102に、実行済みジョブのジョブ情報を要求する。ジョブ履歴記憶部102は、当該要求に応じて、記憶している実行済みジョブのジョブ情報をエラー判定部106に渡す。 First, the error determination unit 106 acquires the job information of the executed job stored in the job history storage unit 102 (step S301). Specifically, the error determination unit 106 requests the job history storage unit 102 for job information of the executed job. The job history storage unit 102 passes the stored job information of the executed job to the error determination unit 106 in response to the request.

次に、エラー判定部106は、ジョブ情報を取得した実行済みジョブに含まれる、対象ユーザの実行済みジョブの数が、予め設定された所定値以上であるか判定する(ステップS302)。 Next, the error determination unit 106 determines whether the number of executed jobs of the target user included in the executed jobs for which the job information has been acquired is equal to or more than a preset predetermined value (step S302).

対象ユーザの実行済みジョブの数が所定値以上である場合(ステップS302のYES)、エラー判定部106は、ジョブ情報を取得した実行済みジョブの中から、対象ユーザの実行済みジョブを選択する(ステップS303)。具体的には、エラー判定部106は、ジョブ情報に対象ユーザのユーザIDを含む実行済みジョブを選択する。 When the number of executed jobs of the target user is equal to or greater than a predetermined value (YES in step S302), the error determination unit 106 selects the executed job of the target user from the executed jobs for which job information has been acquired (YES in step S302). Step S303). Specifically, the error determination unit 106 selects an executed job that includes the user ID of the target user in the job information.

次に、エラー判定部106は、選択した対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報(設定情報及び訂正フラグ)に基づいて、機械学習により、属性情報に応じた設定情報を推定する推定モデルを構築する。エラー判定部106は、サポートベクターマシン(SVM)、クラスタリング、ニューラルネットワーク、及び決定木などの、任意の学習方法を利用して推定モデルを構築できる。また、エラー判定部106は、推定モデルを構築する際、訂正フラグを重み付けに利用できる。本実施形態では、エラー判定部106は、機械学習エンジンを備えるのが好ましい。 Next, the error determination unit 106 builds an estimation model that estimates the setting information according to the attribute information by machine learning based on the job information (setting information and correction flag) of the executed job of the selected target user. .. The error determination unit 106 can build an estimation model using any learning method such as a support vector machine (SVM), clustering, a neural network, and a decision tree. Further, the error determination unit 106 can use the correction flag for weighting when constructing the estimation model. In the present embodiment, the error determination unit 106 preferably includes a machine learning engine.

続いて、エラー判定部106は、構築した推定モデルに対象ジョブの属性情報を入力し、対象ジョブの設定情報を推定する(ステップS305)。すなわち、エラー判定部106は、対象ジョブの属性情報に応じた設定情報を取得する。 Subsequently, the error determination unit 106 inputs the attribute information of the target job into the constructed estimation model and estimates the setting information of the target job (step S305). That is, the error determination unit 106 acquires the setting information according to the attribute information of the target job.

その後、エラー判定部106は、推定された設定情報と、実行ジョブの設定情報と、に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定する(ステップS306)。具体的には、エラー判定部106は、推定された設定情報と、実行ジョブの設定情報と、を比較し、実行ジョブの設定情報が推定された設定情報と異なる場合、当該設定情報は設定エラーであると判定する。例えば、推定された部数が6、印刷色がカラー、面数が片面、集約がなしである場合、図8の例では、実行ジョブの印刷色が設定エラーであると判定される。 After that, the error determination unit 106 determines whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job based on the estimated setting information and the setting information of the execution job (step S306). Specifically, the error determination unit 106 compares the estimated setting information with the setting information of the execution job, and if the setting information of the execution job is different from the estimated setting information, the setting information is a setting error. Is determined to be. For example, when the estimated number of copies is 6, the print color is color, the number of faces is one side, and there is no aggregation, in the example of FIG. 8, it is determined that the print color of the execution job is a setting error.

一方、対象ユーザの実行済みジョブの数が所定値未満である場合(ステップS302のNO)、エラー判定部106は、ジョブ情報を取得した実行済みジョブの中から類似ジョブを選択する(ステップS307)。 On the other hand, when the number of executed jobs of the target user is less than a predetermined value (NO in step S302), the error determination unit 106 selects a similar job from the executed jobs for which job information has been acquired (step S307). ..

次に、エラー判定部106は、選択した類似ジョブのジョブ情報(設定情報及び訂正フラグ)に基づいて、機械学習により、属性情報に応じた設定情報を推定する推定モデルを構築する。エラー判定部106は、サポートベクターマシン(SVM)、クラスタリング、ニューラルネットワーク、及び決定木などの、任意の学習方法を利用して推定モデルを構築できる。また、エラー判定部106は、推定モデルを構築する際、訂正フラグを重み付けに利用できる。本実施形態では、エラー判定部106は、機械学習エンジンを備えるのが好ましい。 Next, the error determination unit 106 builds an estimation model that estimates the setting information according to the attribute information by machine learning based on the job information (setting information and correction flag) of the selected similar job. The error determination unit 106 can build an estimation model using any learning method such as a support vector machine (SVM), clustering, a neural network, and a decision tree. Further, the error determination unit 106 can use the correction flag for weighting when constructing the estimation model. In the present embodiment, the error determination unit 106 preferably includes a machine learning engine.

続いて、エラー判定部106は、構築した推定モデルに対象ジョブの属性情報を入力し、対象ジョブの設定情報を推定する(ステップS305)。すなわち、エラー判定部106は、対象ジョブの属性情報に応じた設定情報を取得する。 Subsequently, the error determination unit 106 inputs the attribute information of the target job into the constructed estimation model and estimates the setting information of the target job (step S305). That is, the error determination unit 106 acquires the setting information according to the attribute information of the target job.

その後、エラー判定部106は、推定された設定情報と、実行ジョブの設定情報と、に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定する(ステップS306)。具体的には、エラー判定部106は、推定された設定情報と、実行ジョブの設定情報と、を比較し、実行ジョブの設定情報が推定された設定情報と異なる場合、当該設定情報は設定エラーであると判定する。例えば、推定された部数が6、印刷色がカラー、面数が片面、集約がなしである場合、図8の例では、実行ジョブの印刷色が設定エラーであると判定される。 After that, the error determination unit 106 determines whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job based on the estimated setting information and the setting information of the execution job (step S306). Specifically, the error determination unit 106 compares the estimated setting information with the setting information of the execution job, and if the setting information of the execution job is different from the estimated setting information, the setting information is a setting error. Is determined to be. For example, when the estimated number of copies is 6, the print color is color, the number of faces is one side, and there is no aggregation, in the example of FIG. 8, it is determined that the print color of the execution job is a setting error.

以上説明した通り、本実施形態によれば、ジョブ履歴記憶部102に対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報が所定数以上記憶されている場合、対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報に基づいて構築された推定モデルを利用して、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定される。実行ジョブの設定情報と、対象ユーザの実行済みジョブの設定情報と、は同一の対象ユーザにより設定されたものであるため、同一傾向を有すると考えられる。したがって、対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報に基づいて構築された推定モデルを利用することにより、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか精度よく判定することができる。 As described above, according to the present embodiment, when the job history storage unit 102 stores a predetermined number or more of the job information of the executed jobs of the target user, the job history storage unit 102 is constructed based on the job information of the executed jobs of the target user. Using the estimated model, it is determined whether there is a setting error in the setting information of the execution job. Since the setting information of the execution job and the setting information of the executed job of the target user are set by the same target user, it is considered that they have the same tendency. Therefore, by using the estimation model constructed based on the job information of the executed job of the target user, it is possible to accurately determine whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job.

また、本実施形態によれば、ジョブ履歴記憶部102に対象ユーザの実行済みジョブのジョブ情報が所定数未満しか記憶されていない場合、類似ジョブのジョブ情報に基づいて構築された推定モデルを利用して、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定される。実行ジョブ及び類似ジョブは、類似する属性情報を有するため、実行ジョブ及び類似ジョブの設定情報も類似する傾向を有する可能性が高い。したがって、類似ジョブのジョブ情報に基づいて構築された推定モデルを利用することにより、対象ユーザの実行済みジョブが少ない場合であっても、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか精度よく判定することができる。 Further, according to the present embodiment, when the job history storage unit 102 stores less than a predetermined number of job information of executed jobs of the target user, an estimation model constructed based on the job information of similar jobs is used. Then, it is determined whether there is a setting error in the setting information of the execution job. Since the execution job and the similar job have similar attribute information, there is a high possibility that the setting information of the execution job and the similar job also has a similar tendency. Therefore, by using the estimation model constructed based on the job information of similar jobs, even if the number of executed jobs of the target user is small, it is accurately determined whether there is a setting error in the setting information of the execution job. be able to.

また、図9の例のように、設定エラーの判定処理の度に推定モデルを構築することにより、常に最新のジョブ情報に基づいて推定モデルを構築できる。これにより、推定モデルの推定精度を向上させ、設定エラーを精度よく判定できる。 Further, as in the example of FIG. 9, by constructing the estimation model each time the setting error determination process is performed, the estimation model can always be constructed based on the latest job information. As a result, the estimation accuracy of the estimation model can be improved, and the setting error can be determined accurately.

なお、本実施形態において、ジョブ履歴記憶部102に記憶された対象ユーザの実行済みジョブの数によらず、同一の推定モデルを利用して、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定することも可能である。この場合、推定モデルとして、ジョブ履歴記憶部102に記憶された実行済みジョブのジョブ情報に基づいて構築された推定モデルを利用すればよい。 In this embodiment, it is determined whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job by using the same estimation model regardless of the number of executed jobs of the target user stored in the job history storage unit 102. It is also possible. In this case, as the estimation model, an estimation model constructed based on the job information of the executed jobs stored in the job history storage unit 102 may be used.

また、推定モデルは、予め構築されていてもよい。これにより、判定処理に要する時間を短縮できる。 Moreover, the estimation model may be built in advance. As a result, the time required for the determination process can be shortened.

<第3実施形態>
第3実施形態に係る画像形成システム100について、図10及び図11を参照して説明する。図10は、画像形成システム100の一例を示す図である。図10の画像形成システム100は、MFP1と、サーバ2と、を備える。
<Third Embodiment>
The image forming system 100 according to the third embodiment will be described with reference to FIGS. 10 and 11. FIG. 10 is a diagram showing an example of the image forming system 100. The image forming system 100 of FIG. 10 includes an MFP 1 and a server 2.

MFP1は、ジョブ実行部101と、警告部107と、を備える。ジョブ実行部101及び警告部107の機能は、第1実施形態と同様である。また、MFP1のハードウェア構成も第1実施形態と同様である。図10に示すように、画像形成システム100には、複数のMFP1が含まれる。 The MFP 1 includes a job execution unit 101 and a warning unit 107. The functions of the job execution unit 101 and the warning unit 107 are the same as those in the first embodiment. Further, the hardware configuration of the MFP 1 is the same as that of the first embodiment. As shown in FIG. 10, the image forming system 100 includes a plurality of MFPs 1.

サーバ2は、情報処理装置の一例であり、インターネットやLAN(Local Area Network)などのネットワークを介して、MFP1と接続される。本実施形態において、情報処理装置は、PC、タブレット端末、及びスマートフォンなどであってもよい。 The server 2 is an example of an information processing device, and is connected to the MFP 1 via a network such as the Internet or a LAN (Local Area Network). In the present embodiment, the information processing device may be a PC, a tablet terminal, a smartphone, or the like.

図11は、サーバ2のハードウェア構成の一例を示す図である。図11のサーバ2は、CPU201と、ROM202と、RAM203と、HDD204と、入力装置205と、表示装置206と、通信I/F207と、システムバス208と、を備える。 FIG. 11 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the server 2. The server 2 of FIG. 11 includes a CPU 201, a ROM 202, a RAM 203, an HDD 204, an input device 205, a display device 206, a communication I / F 207, and a system bus 208.

CPU201は、プログラムを実行することにより、サーバ2の各構成を制御し、サーバ2の機能を実現する。 The CPU 201 controls each configuration of the server 2 by executing the program, and realizes the function of the server 2.

ROM202は、CPU201が実行するプログラム(BIOS(Basic Input Output System)など)や各種のデータを記憶する。 The ROM 202 stores a program (such as a BIOS (Basic Input Output System)) executed by the CPU 201 and various data.

RAM203は、CPU201に作業領域を提供する。 The RAM 203 provides the CPU 201 with a work area.

HDD204は、CPU201が実行するプログラム(OS(Operating System)など)や各種のデータを記憶する。 The HDD 204 stores a program (OS (Operating System) or the like) executed by the CPU 201 and various data.

入力装置205は、ユーザの操作に応じた情報をサーバ2に入力する。入力装置205には、タッチパネル、キーボード、マウス、ハードウェアボタンなどが含まれる。 The input device 205 inputs information according to the user's operation to the server 2. The input device 205 includes a touch panel, a keyboard, a mouse, hardware buttons, and the like.

表示装置206は、ユーザの操作に応じた画面を表示する。表示装置206は、液晶表示装置、有機EL表示装置などで有り得る。 The display device 206 displays a screen according to the operation of the user. The display device 206 may be a liquid crystal display device, an organic EL display device, or the like.

通信I/F207は、サーバ2をインターネットやLAN(Local Area Network)などのネットワークに接続し、ネットワーク上の外部装置との通信を制御する。サーバ2は、通信インタフェース7を介して、MFP1を含む外部装置と通信する。 The communication I / F 207 connects the server 2 to a network such as the Internet or a LAN (Local Area Network), and controls communication with an external device on the network. The server 2 communicates with an external device including the MFP 1 via the communication interface 7.

システムバス208は、CPU201、ROM202、RAM203、HDD204、入力装置205、表示装置206、及び通信I/F207を相互に接続する。 The system bus 208 connects the CPU 201, ROM 202, RAM 203, HDD 204, input device 205, display device 206, and communication I / F 207 to each other.

図10に示すように、本実施形態に係るサーバ2は、ジョブ履歴記憶部102と、ユーザ情報記憶部103と、認証処理部104と、エラー判定部106と、を備える。ジョブ履歴記憶部102、ユーザ情報記憶部103、認証処理部104、及びエラー判定部106の機能は、第1実施形態と同様である。なお、本実施形態において、サーバ2のジョブ履歴記憶部102には、サーバ2に接続された複数のMFP1で実行された実行済みジョブのジョブ情報が記憶される。 As shown in FIG. 10, the server 2 according to the present embodiment includes a job history storage unit 102, a user information storage unit 103, an authentication processing unit 104, and an error determination unit 106. The functions of the job history storage unit 102, the user information storage unit 103, the authentication processing unit 104, and the error determination unit 106 are the same as those in the first embodiment. In the present embodiment, the job history storage unit 102 of the server 2 stores job information of executed jobs executed by a plurality of MFPs 1 connected to the server 2.

以上のような構成により、本実施形態に係る画像形成システム100は、第1実施形態と同様の処理を実行できる。すなわち、対象ユーザの実行済みジョブの設定情報や、類似ジョブの設定情報に基づいて、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか精度よく判定できる。 With the above configuration, the image forming system 100 according to the present embodiment can execute the same processing as that of the first embodiment. That is, it is possible to accurately determine whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job based on the setting information of the executed job of the target user and the setting information of the similar job.

また、本実施形態によれば、エラー判定部106は、設定エラーの判定処理のために、ジョブ履歴記憶部102に記憶された複数のMFP1の実行済みジョブのジョブ情報を利用できる。すなわち、エラー判定部106は、第1実施形態に比べて、多くのジョブ情報を利用して、設定エラーの判定処理を実行できる。したがって、エラー判定部106は、第1実施形態よりさらに精度よく、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか判定できる。 Further, according to the present embodiment, the error determination unit 106 can use the job information of the executed jobs of the plurality of MFP1s stored in the job history storage unit 102 for the determination process of the setting error. That is, the error determination unit 106 can execute the setting error determination process by using a large amount of job information as compared with the first embodiment. Therefore, the error determination unit 106 can determine whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job with higher accuracy than that of the first embodiment.

また、本実施形態によれば、第1実施形態に比べて、MFP1に要求される機能が少なくなるため、各MFP1として、低機能の安価なMFPを利用できる。言い換えると、本実施形態によれば、低機能の安価なMFP1に対して、第1実施形態と同様の機能を提供できる。 Further, according to the present embodiment, since the functions required for the MFP 1 are reduced as compared with the first embodiment, a low-performance and inexpensive MFP can be used as each MFP 1. In other words, according to the present embodiment, the same functions as those of the first embodiment can be provided to the low-performance and inexpensive MFP1.

なお、本実施形態に係る画像形成システム100の構成は、図10の例に限られない。図10のサーバ2が備えるジョブ履歴記憶部102、ユーザ情報記憶部103、認証処理部104、及びエラー判定部106の少なくとも1つは、MFP1に設けられてもよい。例えば、エラー判定部106をMFP1に設けることにより、サーバ2の処理を軽減できる。 The configuration of the image forming system 100 according to the present embodiment is not limited to the example of FIG. At least one of the job history storage unit 102, the user information storage unit 103, the authentication processing unit 104, and the error determination unit 106 included in the server 2 of FIG. 10 may be provided in the MFP 1. For example, by providing the error determination unit 106 in the MFP 1, the processing of the server 2 can be reduced.

また、画像形成システム100は、第2実施形態と同様の処理を実行可能であってもよい。この場合、エラー判定部106は、複数のMFP1の実行済みジョブのジョブ情報に基づいて、推定モデルを構築できるため、高精度な推定モデルを構築できる。結果として、エラー判定部106は、実行ジョブの設定情報に設定エラーがあるか精度よく判定できる。 Further, the image forming system 100 may be capable of executing the same processing as in the second embodiment. In this case, the error determination unit 106 can build an estimation model based on the job information of the executed jobs of the plurality of MFPs 1, so that a highly accurate estimation model can be built. As a result, the error determination unit 106 can accurately determine whether or not there is a setting error in the setting information of the execution job.

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。 The present invention is not limited to the configurations shown here, such as combinations with other elements in the configurations and the like described in the above embodiments. These points can be changed without departing from the spirit of the present invention, and can be appropriately determined according to the application form thereof.

また、上記で説明した実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現可能である。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたASIC(Application Specific Integrated Circuit)、DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field Programmable Gate Array)や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。 Further, each function of the embodiment described above can be realized by one or a plurality of processing circuits. Here, the "processing circuit" in the present specification is a processor programmed to execute each function by software such as a processor implemented by an electronic circuit, or a processor designed to execute each function described above. It shall include devices such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit), DSP (Digital Signal Processor), FPGA (Field Programmable Gate Array) and conventional circuit modules.

1:MFP(画像形成装置)
2:サーバ
101:ジョブ実行部
102:ジョブ履歴記憶部
103:ユーザ情報記憶部
104:認証処理部
105:解析部
106:エラー判定部
107:警告部
1: MFP (image forming device)
2: Server 101: Job execution unit 102: Job history storage unit 103: User information storage unit 104: Authentication processing unit 105: Analysis unit 106: Error determination unit 107: Warning unit

特開2014−21548号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-21548

Claims (7)

印刷対象を印刷する印刷ジョブに基づく印刷処理を実行するジョブ実行部と、
前記印刷対象を解析し、当該印刷対象の属性情報を取得する解析部と、
対象ユーザから実行を要求された実行ジョブの設定情報及び前記属性情報と、実行済みジョブの前記設定情報及び前記属性情報と、に基づいて、前記実行ジョブに設定エラーがあるか判定するエラー判定部と、
前記エラー判定部により前記設定エラーがあると判定された場合、当該設定エラーを前記対象ユーザに警告する警告部と、
を備え
前記エラー判定部は、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの数が所定値未満である場合、前記実行ジョブの前記属性情報に基づいて、前記実行済みジョブの中から、前記実行ジョブの前記属性情報と類似する前記属性情報を有する類似ジョブを選択し、前記類似ジョブの前記設定情報に基づいて、前記設定エラーがあるか判定し、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの数が所定値以上である場合、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの前記設定情報に基づいて、前記設定エラーがあるか判定する、
画像形成システム。
A job execution unit that executes print processing based on a print job that prints the print target,
An analysis unit that analyzes the print target and acquires attribute information of the print target,
An error determination unit that determines whether or not there is a setting error in the execution job based on the setting information and the attribute information of the execution job requested to be executed by the target user and the setting information and the attribute information of the executed job. When,
When the error determination unit determines that there is the setting error, the warning unit that warns the target user of the setting error, and the warning unit.
Equipped with a,
When the number of executed jobs of the target user is less than a predetermined value, the error determination unit uses the attribute information of the executed job from among the executed jobs based on the attribute information of the executed job. A similar job having the attribute information similar to the above is selected, it is determined whether or not there is the setting error based on the setting information of the similar job, and the number of the executed jobs of the target user is equal to or more than a predetermined value. In the case, it is determined whether or not there is the setting error based on the setting information of the executed job of the target user.
Image formation system.
前記エラー判定部は、前記実行済みジョブの前記属性情報及び前記設定情報に基づいて、前記属性情報に応じた前記設定情報を推定する推定モデルを構築し、前記実行ジョブの前記属性情報と、前記推定モデルと、に基づいて、前記実行ジョブの前記設定情報を推定し、推定された前記設定情報に基づいて、前記設定エラーがあるか判定する
請求項1に記載の画像形成システム。
The error determination unit constructs an estimation model that estimates the setting information according to the attribute information based on the attribute information and the setting information of the executed job, and the attribute information of the execution job and the setting information. The image forming system according to claim 1, wherein the setting information of the execution job is estimated based on the estimation model, and based on the estimated setting information, it is determined whether or not there is the setting error.
前記属性情報は、前記印刷対象のファイル名、拡張子、ページ数、メタデータ、及び画像特徴量の少なくとも1つを含む
請求項1又は請求項2に記載の画像形成システム。
The image forming system according to claim 1 or 2 , wherein the attribute information includes at least one of the file name, extension, number of pages, metadata, and image feature amount to be printed.
前記設定情報は、部数、面数、印刷色、及び集約の少なくとも1つを含む
請求項1乃至請求項のいずれか1項に記載の画像形成システム。
The image forming system according to any one of claims 1 to 3 , wherein the setting information includes at least one of the number of copies, the number of pages, the print color, and the aggregation.
前記実行済みジョブには、複数のユーザの前記実行済みジョブが含まれる
請求項1乃至請求項のいずれか1項に記載の画像形成システム。
The image forming system according to any one of claims 1 to 4 , wherein the executed job includes the executed jobs of a plurality of users.
前記実行済みジョブには、複数の画像形成装置の前記実行済みジョブが含まれる
請求項1乃至請求項のいずれか1項に記載の画像形成システム。
The image forming system according to any one of claims 1 to 5 , wherein the executed job includes the executed jobs of a plurality of image forming devices.
画像形成装置が実行する画像形成方法であって、
印刷対象を印刷する印刷ジョブに基づく印刷処理を実行するステップと、
前記印刷対象を解析し、当該印刷対象の属性情報を取得するステップと、
対象ユーザから実行を要求された実行ジョブの設定情報及び前記属性情報と、実行済みジョブの前記設定情報及び前記属性情報と、に基づいて、前記実行ジョブに設定エラーがあるか判定するステップと、
前記設定エラーがあると判定された場合、当該設定エラーを前記対象ユーザに警告するステップと、
を備え
前記設定エラーがあるか判定する前記ステップでは、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの数が所定値未満である場合、前記実行ジョブの前記属性情報に基づいて、前記実行済みジョブの中から、前記実行ジョブの前記属性情報と類似する前記属性情報を有する類似ジョブを選択し、前記類似ジョブの前記設定情報に基づいて、前記設定エラーがあるか判定し、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの数が所定値以上である場合、前記対象ユーザの前記実行済みジョブの前記設定情報に基づいて、前記設定エラーがあるか判定する、
画像形成方法
An image forming method performed by an image forming apparatus.
A step to execute a print process based on a print job that prints the print target, and
The step of analyzing the print target and acquiring the attribute information of the print target, and
A step of determining whether or not there is a setting error in the execution job based on the setting information and the attribute information of the execution job requested to be executed by the target user and the setting information and the attribute information of the executed job.
When it is determined that there is the setting error, the step of warning the target user of the setting error and
Equipped with a,
In the step of determining whether or not there is a setting error, when the number of executed jobs of the target user is less than a predetermined value, the executed jobs are selected from the executed jobs based on the attribute information of the executed jobs. A similar job having the attribute information similar to the attribute information of the execution job is selected, it is determined whether there is the setting error based on the setting information of the similar job, and the number of the executed jobs of the target user. Is greater than or equal to a predetermined value, it is determined whether or not there is the setting error based on the setting information of the executed job of the target user.
Image formation method .
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