JP7180486B2 - データ処理装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ処理装置、方法、及びプログラムに関する。

特許文献１には、まだ登録されていない機器（以下、「未登録機器」という）についての管理ポリシーを予め設定しておき、未登録機器が検出された場合に管理ポリシーに従って管理対象又は非管理対象のいずれかに分類して登録するデータ処理装置が開示されている。また、管理ポリシーとして、「管理対象の登録許可」、「非管理対象の登録許可」、「登録の判断要求」又は「何もせず放置」の４つの選択肢が挙げられている。

特開２０１１－０９７４６１号公報

様々なデバイスがネットワークに接続されるＩｏＴ（Internet Of Things）システムにおいて、個人情報の保護の要請から、ユーザからデータの利活用に関する同意が得られたデータのみを収集することが求められる場合がある。そこで、データ処理装置の管理者が、未登録機器をデータの収集対象として登録するか否かについて個別具体的に判断し、この装置を通じて設定を行うという運用も考えられる。

しかしながら、データの収集対象の機器として登録してよいか否かについて、機器毎に設定する場合、管理者が、未登録機器がネットワークに接続されたと認識される度に登録許否の判断及び設定を行わなければならず、管理者の作業工数が増えてしまう。特にＩｏＴシステムにおいて、情報源としての機器の数又は種類数が多くなる傾向があり、管理者の作業負荷の問題がより顕著に現われる可能性がある。

本発明の目的は、未登録機器をデータの収集対象として登録するか否かについての設定作業を機器毎に要求する場合と比べて、未登録機器への対処工数を削減することである。

請求項１に記載の発明は、複数の機器からなる機器群からデータを収集する目的に関する情報を設定する設定手段と、双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された前記未登録機器から、前記設定手段により設定された前記目的に適うデータを収集できる場合、前記未登録機器を登録する機器管理手段と、を備えるデータ処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記機器管理手段は、前記未登録機器との間で前記データを収集可能であるか否かを確認し、収集可能である前記未登録機器のみを登録する、請求項１に記載のデータ処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記機器管理手段は、前記データの収集に関する通信プロトコルを前記未登録機器の種類に応じて決定し、決定された前記通信プロトコルに従って前記データの収集を行う、請求項２に記載のデータ処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記機器の種類と前記通信プロトコルの種類との対応関係を示すプロトコル情報を記憶する記憶手段をさらに備え、前記機器管理手段は、前記記憶手段により記憶された前記プロトコル情報を用いて、前記未登録機器に対応する前記通信プロトコルを決定する、請求項３に記載のデータ処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記プロトコル情報は、前記通信プロトコルを利用するためのプロトコル利用データの入手先を示す入手先情報をさらに含んで構成され、前記機器管理手段は、前記データの収集に用いられる前記通信プロトコルを利用できない場合、前記入手先情報が示す入手先から前記プロトコル利用データを取得する、請求項４に記載のデータ処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記機器管理手段により登録された機器を識別又は分類可能な機器情報を含む登録機器リストを記憶する記憶手段をさらに備え、前記機器管理手段は、前記データの収集に用いられた前記通信プロトコルと前記機器情報を対応付けて前記登録機器リストに追加することで、前記未登録機器をデータの収集対象として登録する、請求項３に記載のデータ処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記設定手段は、収集したデータから前記目的に応じた解析結果を出力する解析ロジックを設定する、請求項１に記載のデータ処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記設定手段により設定された１つ又は複数の前記解析ロジックに従ってデータの解析処理を行う解析手段をさらに備える、請求項７に記載のデータ処理装置である。

請求項９に記載の発明は、複数の機器からなる機器群からデータを収集する目的に関する情報を設定する設定ステップと、双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器を認識する認識ステップと、認識された前記未登録機器から、設定された前記目的に適うデータを収集できる場合、前記未登録機器を登録する機器管理ステップと、を１つ又は複数のコンピュータが実行する、データ処理方法である。
請求項１０に記載の発明は、複数の機器からなる機器群からデータを収集する目的に関する情報を設定するステップと、双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器を認識する認識ステップと、認識された前記未登録機器から、設定された前記目的に適うデータを収集できる場合、前記未登録機器を登録する機器管理ステップと、を１つ又は複数のコンピュータに実行させる、データ処理プログラムである。

請求項１，９，１０に記載の発明によれば、未登録機器をデータの収集対象として登録するか否かについての設定作業を機器毎に要求する場合と比べて、未登録機器への対処工数が削減される
請求項２に記載の発明によれば、データを収集可能であるか否かを確認しないまま未登録機器を登録する場合と比べて、登録された機器からデータを収集できない状況の発生が抑制される。
請求項３に記載の発明によれば、試行錯誤を通じて通信プロトコルを決定する場合と比べて、データを収集する際の通信回数が削減される。
請求項４に記載の発明によれば、未登録機器が認識される度に過去の確認履歴を参照して通信プロトコルを決定する場合と比べて、決定に要する演算量が削減される。
請求項５に記載の発明によれば、通信プロトコル及び入手先情報を別々に管理する場合と比べて、通信プロトコルの利用可能化の際に必要な情報の一覧性が高くなる。
請求項６に記載の発明によれば、機器情報及び通信プロトコルを別々に管理する場合と比べて、データの収集時に必要な情報の一覧性が高くなる。
請求項８に記載の発明によれば、データの解析を他の装置に依頼する場合と比べて、設定された目的外の利活用が抑制される。

本発明の一実施形態におけるデータ収集システムの全体構成図である。 図１に示す設置エリア内のネットワーク構成図である。 図１及び図２に示す画像処理装置の電気的なブロック図である。 図３に示すメインコントローラの機能ブロック図である。 図４の機器管理情報が有するデータ構造の一例を示す図である。 画像処理装置の第１動作に関するフローチャートである。 データ収集サービスに関する設定画面の一例を示す図である。 画像処理装置の第２動作に関するフローチャートである。 画像処理装置の第３動作に関するフローチャートである。 機器候補リストが有するデータ構造の一例を示す図である。

本発明におけるデータ処理装置について、データ処理方法及びデータ処理プログラムとの関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。あるいは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。

［データ収集システム１０の構成］
＜全体構成＞
図１は、本発明の一実施形態におけるデータ収集システム１０の全体構成図である。データ収集システム１０は、設置エリアＡｒ内のユーザ向けに画像処理を行う「画像処理サービス」と、設置エリアＡｒ内で逐次生成されるデータの収集・解析を行う「データ収集サービス」を複合的に提供可能に構成されるシステムである。

具体的には、このデータ収集システム１０は、中央サーバ１２と、エッジサーバ（あるいは、データ収集装置）としての画像処理装置１４と、複数のＩｏＴ（Internet Of Things）機器１８からなる機器群１６と、を含んで構成される。画像処理装置１４及び機器群１６は、オフィスなどの設置エリアＡｒ内に設けられている。画像処理装置１４は、中央サーバ１２との間で、ネットワーク２２を介して双方向に通信可能に構成される。なお、本図には１つの画像処理装置１４のみを表記しているが、１つの設置エリアＡｒ内に複数の画像処理装置１４が配されてもよい。また、本図には１箇所の設置エリアＡｒのみを表記しているが、設置エリアＡｒとは異なる他の設置エリアがあってもよい。

中央サーバ１２は、クラウド２４上に配置された１つ又は複数のサーバコンピュータから構成される。中央サーバ１２は、エッジサーバとしての画像処理装置１４からデータを収集し、このデータを利活用するための様々な処理を行う。なお、中央サーバ１２は、クラウド型のサーバ（いわゆる、クラウドサーバ）であってもよいし、オンプレミス型のサーバであってもよい。

画像処理装置１４は、プリンタ機能、コピー機能、スキャン機能、ファクシミリ機能、及びデータ送信機能のうち少なくとも１つの機能を実行するデジタル複合機（いわゆるＭＦＰ；Multifunction Peripheral）である。画像処理装置１４は、主に「画像処理サービス」に関わる機能を担う本体機能部２６と、主に「データ収集サービス」に関わる機能を担うエッジサーバ機能部２８と、を有する。

なお、エッジサーバは、画像処理装置１４にエッジサーバ機能部２８を追加する装置構成に限られない。例えば、画像処理装置１４とは異なる別の本体機能部を有する各種装置にエッジサーバ機能部２８が搭載されてもよいし、エッジサーバ機能２８のみを有する専用装置で構成されてもよい。

ＩｏＴ機器１８は、自装置に搭載される各種センサからの信号によりデータを生成し、又は自装置が有する各種機能の発揮によりデータを生成する生成機能と、生成されたデータを有線通信又は無線通信によって外部に送信する通信機能と、を備える機器である。このＩｏＴ機器１８は、設置エリアＡｒ内にある据置型の機器（例えば、コンピュータ機器、通信機器、事務機器、照明機器、空調機器、測定機器など）であってもよいし、設置エリアＡｒ内に持ち込み可能な可搬型の機器（例えば、ラップトップ、タブレット、スマートフォン、ウェアラブルデバイスなど）であってもよい。なお、本体機能部２６を有する画像処理装置１４そのものをＩｏＴ機器１８とみなしてもよい。

なお、画像処理装置１４は、データの収集対象として既に登録されているＩｏＴ機器１８のみからデータを収集する。以下、登録の有無を区別するため、データの収集対象として登録されていないＩｏＴ機器１８を「未登録機器２０」という場合がある。

図２は、図１に示す設置エリアＡｒ内のネットワーク構成図である。設置エリアＡｒ内には、狭域ネットワーク（以下、ＬＡＮ３０という）が構築されている。このＬＡＮ３０には、画像処理装置１４、ＩｏＴ機器１８、プロキシサーバ３２、ＤＨＣＰ（Dynamic Host Configuration Protocol）サーバ３４、及び画像処理装置３６が接続されている。

プロキシサーバ３２は、ＬＡＮ３０に接続された各種機器に代わって、中央サーバ１２を含む外部装置との通信を行うサーバである。ＤＨＣＰサーバ３４は、ＬＡＮ３０内の機器に対してネットワーク情報の設定・管理を行うサーバである。なお、画像処理装置３６の装置構成は、エッジサーバ機能部２８を有さない点で、画像処理装置１４とは異なっている。

＜画像処理装置１４の電気的なブロック図＞
図３は、図１及び図２に示す画像処理装置１４，３６の電気的なブロック図である。この画像処理装置１４，３６は、メインコントローラ４０と、ストレージ装置４２（「記憶手段」に相当）と、画像処理部４４と、ユーザ・インターフェース部（以下、ＵＩ部４６という）と、ネットワーク通信部４８と、無線通信部５０と、を含んで構成される。

画像処理部４４は、用紙を読み取って画像データを生成する読取ユニット５２と、画像データに基づいて印刷物を出力する印刷ユニット５３と、ファクシミリの送受信を行うＦＡＸユニット５４と、を含んで構成される。ＵＩ部４６は、例えば、タッチパネルディスプレイ及びハードウェアボタンから構成されており、ユーザの入力操作を受け付ける。

ネットワーク通信部４８は、中央サーバ１２を含む外部装置との間でネットワーク通信を行うための通信モジュールである。無線通信部５０は、ＩｏＴ機器１８を含む外部装置との間で無線通信を行うための通信モジュールである。この「無線通信」には、電波を用いた狭義の無線通信のみならず、空間光を用いた空間光通信（具体的には、赤外線通信又は可視光通信）が含まれる。

メインコントローラ４０は、プロセッサ４０ｐ及びメモリ４０ｍを含んで構成され、画像処理装置１４を構成する各部を統括的に制御する装置である。プロセッサ４０ｐは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）を含む処理演算装置である。メモリ４０ｍは、非一過性であり、かつコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。

ストレージ装置４２は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）又はソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）から構成され、画像処理装置１４が取り扱う様々なデータを記憶する。エッジサーバ機能部２８（図１）を有する画像処理装置１４に関して、ストレージ装置４２には、いずれも後述するデータ群５６及び機器管理情報５８が格納されている。

＜メインコントローラ４０の機能ブロック図＞
図４は、図３に示すメインコントローラ４０の機能ブロック図である。メインコントローラ４０のプロセッサ４０ｐは、データ収集サービスに関するプログラムをメモリ４０ｍから読み出して実行することで、データ収集部６０、出力処理部６２、目的設定部６４（「設定手段」に相当）、解析処理部６６（「解析手段」に相当）、機器認識部６８（「認識手段」に相当）、及び機器管理部７０（「機器管理手段」に相当）として機能する。

データ収集部６０は、登録機器リスト８０に列挙された複数のＩｏＴ機器１８、すなわち機器群１６が生成するデータを収集する。データ収集部６０は、定期的又は不定期に収集したデータを、後述する機器情報と対応付けた状態にてストレージ装置４２（図３）に一時的に記憶させる。

出力処理部６２は、データ群５６のうち少なくとも一部のデータに対して所望の出力処理（例えば、データの暗号化、送信用データの作成など）を施し、得られた送信用データを中央サーバ１２に向けて出力する。

目的設定部６４は、管理者の設定操作に応じて、機器群１６からデータを収集する目的（以下、「収集目的」ともいう）又は当該目的に関連する情報を設定する。解析処理部６６は、１つ又は複数の解析ロジックＬに従ってデータの解析処理を行うことで、解析済みのデータを出力する。ここで、解析処理とは、中央サーバ１２が行う解析処理と同等の処理を行ってもよいし、中央サーバ１２が解析処理を行いやすいデータに加工する処理であってもよい。機器認識部６８は、画像処理装置１４に対して双方向に通信可能な１つ又は複数の未登録機器２０を認識する。

機器管理部７０は、データの収集対象であるＩｏＴ機器１８に関する登録処理を行う。具体的には、機器管理部７０は、情報照合部７２と、テスト実行部７４と、リスト更新部７６と、を備える。

機器管理情報５８は、データ収集部６０又は機器管理部７０に対して適時に提供される各種情報である。本図の例では、この機器管理情報５８には、登録機器リスト８０と、ロジック情報８２と、プロトコル情報８４と、機器候補リスト８６と、が含まれる。

図５は、図４の機器管理情報５８が有するデータ構造の一例を示す図である。本図の例では、機器管理情報５８は、４種類のテーブルデータから構成されているが、これとは別のデータ構造を有してもよい。

図５（ａ）は、登録機器リスト８０が有するデータ構造の一例を示している。この登録機器リスト８０は、機器情報、ネットワーク情報、及び通信プロトコルの対応関係を示すテーブルデータからなる。ここで、「機器情報」は、ＩｏＴ機器１８を識別又は分類可能な情報であり、例えば、製品型番、ＭＡＣアドレス、ＤＨＣＰオプション６０（つまり、ベンダクラスＩＤ）などが挙げられる。また、「ネットワーク情報」の具体例として、ＩＰアドレス、サブネットマスク、ホスト名などが挙げられる。また、「通信プロトコル」は、データの収集時に用いられる通信プロトコルであり、例えば、ＭＱＴＴ、ＡＭＱＰ、ＣｏＡＰ、ＨＴＴＰ、ＳＮＭＰ、Ｗｅａｖｅ、Ｗｅｂｓｏｃｋｅｔなどが挙げられる。

図５（ｂ）は、ロジック情報８２が有するデータ構造の一例を示している。このロジック情報８２は、解析ロジックＬの識別番号を示す「ロジックＩＤ」と、データの解析目的を示す「解析目的」と、ＩｏＴ機器１８の種類を示す「機種」と、データの収集に関する許否状態を示す「許可フラグ」の間の対応関係を示すテーブルデータからなる。

図５（ｃ）は、プロトコル情報８４が有するデータ構造の一例を示している。このプロトコル情報８４は、いずれも上記した「機種」、「機器情報」及び「通信プロトコル」の対応関係を示すテーブルデータからなる。

［画像処理装置１４の動作］
この実施形態におけるデータ収集システム１０は、以上のように構成される。続いて、画像処理装置１４の動作について、［１］収集目的の設定、［２］未登録機器２０の自動登録に分けてそれぞれ説明する。

＜収集目的の設定＞
まず、「収集目的の設定」に関する画像処理装置１４の動作について、図６のフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳ１において、目的設定部６４は、管理者の設定操作に応じて、データの収集目的を設定する。この収集目的は、例えば、［１］携帯端末及び複合機の利用状況を把握し、お客様の使用環境に合ったクラウド連携ソリューションを提案すること、［２］携帯端末の利用状況を把握し、お客様の使用環境に合った最適な料金プランを提案すること、［３］照明の利用状況を把握し、お客様の使用環境に合った複合機の節電制御方法を提案すること、などが挙げられる。

図７は、データ収集サービスに関する設定画面９０の一例を示す図である。設定画面９０は、画像処理装置１４のＵＩ部４６に表示されてもよいし、図示しない管理者端末の表示部に表示されてもよい。この設定画面９０には、上側から下側にわたって、解析ロジックＬの名称を示す名称欄９２と、収集目的を示す目的欄９４と、メッセージを示す備考欄９６と、［はい］［いいえ］からなるボタン群９８が配置されている。

管理者は、設定画面９０の内容を確認した上で、この「クラウド連携ソリューションの提案」サービスの開始を了承する場合にはボタン群９８の［はい］をタップする設定操作を行う。そうすると、メインコントローラ４０は、ロジックＩＤ（例えば、０００１）と許可フラグ（例えば、ＯＮ）を示す操作データを取得する。

ところで、目的設定部６４は、上記した収集目的そのものの代わりに、当該目的に関連した関連情報を設定してもよい。この関連情報は、収集目的を特定可能な様々な情報であり、例えば、［１］目的の省略表記（例えば、「クラウド連携」、「複合機の節電」）、［２］解析ロジックＬの識別情報（例えば、ロジックＩＤなど）、［３］データ項目の種類（例えば、位置情報・生体情報・システム運用情報など）、［４］ＩｏＴ機器１８の種類（例えば、複合機・携帯端末・人感センサなど）の少なくとも１つが含まれてもよい。

例えば、目的設定部６４は、複数のデータ項目を含むデータを入力とし、収集目的に応じた解析結果を出力とする解析ロジックＬの識別情報を、当該目的の関連情報として設定してもよい。これにより、１つの解析ロジックＬを通じて複数のデータ項目を一括で設定可能となり、複数のデータ項目を個別に設定する場合と比べて、データの取扱性が向上する。

なお、上記した例では、収集目的と解析ロジックＬは「１対１」の関係で対応付けられているが、両者の対応関係はこれに限られず、「１対多」、「多対１」、又は「多対多」であってもよい。また、目的設定部６４は、収集目的として、抽象度が高い情報（例えば、テキスト入力された文章）が設定された場合、この情報を分析することで当該目的に合致した解析ロジックＬを選択してもよい。

ステップＳ２において、目的設定部６４は、ステップＳ１での設定内容に適合するように、解析ロジックＬの更新（つまり、追加、変更又は削除）を指示する。例えば、解析処理部６６が実行可能な解析ロジックＬを追加又は変更する場合、更新対象のアドオンプログラムのインストールが行われる。一方、解析ロジックＬを削除する場合、更新対象のアドオンプログラムのアンインストールが行われる。

このように、画像処理装置１４には、目的設定部６４により設定された１つ又は複数の解析ロジックＬに従ってデータの解析処理を行う解析処理部６６（解析手段）が設けられてもよい。これにより、１つの装置内の閉じた環境においてデータの収集及び解析を実行可能となり、データの解析を他の装置に依頼する場合と比べて、設定された目的外の利活用が抑制される。

ステップＳ３において、目的設定部６４は、ステップＳ１での設定内容に適合するように、ロジック情報８２を更新する。例えば、目的設定部６４は、解析ロジックＬの使用を許可する場合には「許可フラグ」の値を「ＯＮ」に設定する一方、解析ロジックＬの使用を許可しない場合には「許可フラグ」の値を「ＯＦＦ」に設定する。このようにして、「収集目的の設定」に関する画像処理装置１４の動作が終了する。

＜未登録機器２０の自動登録＞
続いて、「未登録機器２０の自動登録」に関する画像処理装置１４の動作について、図８のフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳ１１において、機器認識部６８は、画像処理装置１４に対して双方向に通信可能な未登録機器２０を認識する。具体的には、機器認識部６８は、ＤＨＣＰサーバ３４からの通知又はＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）トラップの検出などにより、未登録機器２０のＩＰアドレス又は未登録機器２０の機器情報であるＵＵＩＤ（Universally Unique Identifier）を認識してもよい。

ステップＳ１２において、機器認識部６８は、ステップＳ１１による認識結果について確認する。未登録機器２０が認識されなかった場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、ステップＳ１１に戻って、新たに認識されるまでの間、ステップＳ１１，Ｓ１２を順次繰り返す。一方、未登録機器２０が認識された場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、次のステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、機器管理部７０は、ステップＳ１１で認識された未登録機器２０の機器情報及びネットワーク情報を取得する。この情報源は、未登録機器２０、ＤＨＣＰサーバ３４、あるいは他の装置であってもよいし、ステップＳ１１で既に取得された場合には自装置（つまり、機器認識部６８）であってもよい。例えば、画像処理装置１４は、機器認識部６８により取得されたＩＰアドレスに基づき、ＳＮＭＰプロトコルを用いて未登録機器２０との接続を行い、未登録機器２０の機器名や機種、機器の型番、利用可能な通信プロトコルの種類等の機器情報を取得してもよい。

ステップＳ１４において、機器管理部７０の情報照合部７２は、ステップＳ１３で取得されたＩＰアドレスを照合し、未登録機器２０が機器候補リスト８６（図１０）にまだ掲載されていないか否かを確認する。既に掲載されている場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、そのまま本フローチャートの動作を終了する。一方、まだ掲載されていない場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、次のステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５において、情報照合部７２は、未登録機器２０が、図６のステップＳ１にて設定された収集目的に適うデータを生成し得るか否かを判定する。例えば、情報照合部７２は、ステップＳ１３で取得された機器情報を、プロトコル情報８４及びロジック情報８２と順次照合することで判定を行ってもよい。判定の成立条件は、例えば、［条件１］プロトコル情報８４の中に、未登録機器２０の機器情報に一致又は類似する「機器情報」及び「機種」があり、かつ［条件２］ロジック情報８２の中に、上記した「機種」に対応する「許可フラグ」の値がＯＮである解析ロジックＬがあること、が挙げられる。

未登録機器２０が条件に該当しないＩｏＴ機器１８である場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、次のステップＳ１６を省略してステップＳ１７に進む。一方、未登録機器２０が条件に該当するＩｏＴ機器１８である場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、機器管理部７０のテスト実行部７４は、未登録機器２０をデータの収集対象として登録しようと試みる登録処理を行う。この登録処理については後ほど詳しく説明する。

ステップＳ１７において、機器管理部７０のリスト更新部７６は、未登録機器２０に関する各種情報を追記することで、データの収集対象候補の一覧を示す機器候補リスト８６を更新する。このようにして、「未登録機器２０の自動登録」に関する画像処理装置１４の動作が終了する。

［収集テストの詳細］
続いて、ステップＳ１６（図８）における収集テストの実行動作について、図９のフローチャートを参照しながら詳細に説明する。この「収集テスト」とは、画像処理装置１４が、未登録機器２０からデータを収集可能であるか否かを確認する試験を意味する。画像処理装置１４が未登録機器２０と通信ができる状態であっても、収集目的に必要なデータを未登録機器２０から取得できるとは限らない。画像処理装置１４が未登録機器２０から収集目的に適うデータの形式やデータの取得タイミングでデータを取得するためには、適切な通信プロトコルで通信する必要がある。

＜フローチャート＞
図９のステップＳ２１において、機器管理部７０のテスト実行部７４は、収集テストに用いられる通信プロトコルを、未登録機器２０の種類に応じて決定する。具体的には、テスト実行部７４は、プロトコル情報８４を読み出し参照することで、未登録機器２０の種類に対応する１つ又は複数の通信プロトコルを決定する。

ステップＳ２２において、テスト実行部７４は、ステップＳ２１で決定された通信プロトコルを利用可能であるか否かを確認する。利用可能である場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、次のステップＳ２３を省略してステップＳ２４に進む。一方、利用不可である場合（ステップＳ２２：ＮＯ）、ステップＳ２３に進む。

ステップＳ２３において、テスト実行部７４は、プロトコル情報８４に含まれる入手先情報を取得した後、この情報が示す入手先にアクセスし、通信プロトコルを利用するための通信を実現するための通信プロトコルモジュール群のデータ（以下、プロトコル利用データ）を取得する。この「入手先情報」は、プロトコル利用データの所在を特定可能な所在情報であり、例えばプロトコル利用データを格納するサーバにおける格納先を示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）であってもよい。

ステップＳ２４において、テスト実行部７４は、ステップＳ２１で決定された通信プロトコルに従って、未登録機器２０との間でデータの収集テストを行う。この収集テストは、単なる応答確認試験であってもよいし、未登録機器２０に通信テストモードが設定されている場合には通信テストモードを用いてもよい。具体的には、テスト実行部７４は、未登録機器２０が保有するテストデータ又は実際のデータを収集し、所望のデータ形式であるか否かを確認してもよい。

ステップＳ２５において、機器管理部７０のリスト更新部７６は、ステップＳ２４で行われた収集テストの合否を確認する。「合格」であった場合（ステップＳ２５：ＹＥＳ）にはステップＳ２６に進み、「不合格」であった場合（ステップＳ２５：ＮＯ）にはステップＳ２７に進む。

ステップＳ２６において、リスト更新部７６は、収集テストに合格した未登録機器２０に関する各種情報を追記することで、登録機器リスト８０の更新を行う。つまり、未登録機器２０がデータの収集対象として新たに登録される。

ステップＳ２７において、リスト更新部７６は、収集テストに合格しなかった未登録機器２０に関する追記を行わず、登録機器リスト８０を更新しない。つまり、未登録機器２０の登録状態が「未登録」のまま維持される。

このようにして、機器管理部７０による登録処理が終了する（ステップＳ１６）。そして、図８のフローチャートに戻って、リスト更新部７６は、ステップＳ１６で実行された収集テストの結果にかかわらず、未登録機器２０に関する各種情報を追記することで、機器候補リスト８６を更新する。

図１０は、機器候補リスト８６が有するデータ構造の一例を示す図である。この機器候補リスト８６は、機器情報、ネットワーク情報、目的合致性、及びテスト結果の対応関係を示すテーブルデータである。「目的合致性」は、ステップＳ１５（図８）での判定結果を示しており、「ＹＥＳ」の場合に限ってテスト結果が残されている。この「テスト結果」には、［１］使用された通信プロトコル、［２］通信プロトコルの利用可否、［３］テストの合否、が含まれる。

＜まとめ＞
以上のように、データ処理装置としての画像処理装置１４は、複数のＩｏＴ機器１８（機器）からなる機器群１６からデータを収集する目的に関する情報を設定する目的設定部６４（設定手段）と、双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器２０を認識する機器認識部６８（認識手段）と、認識された未登録機器２０から、設定された目的に適うデータを収集できる場合、未登録機器２０をデータの収集対象として登録する機器管理部７０（機器管理手段）を備える。

また、このデータ処理方法及びプログラムによれば、１つ又は複数のコンピュータが、複数のＩｏＴ機器１８からなる機器群１６からデータを収集する目的に関する情報を設定する設定ステップ（図６のＳ１）と、双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器２０を認識する認識ステップ（図８のＳ１１）と、認識された未登録機器２０から、設定された目的に適うデータを収集できる場合、未登録機器２０をデータの収集対象として登録する機器管理ステップ（図９のＳ２６）を実行する。

また、機器管理部７０は、未登録機器２０との間でデータを収集可能であるか否かを確認し、収集可能である未登録機器２０のみを登録する。また、機器管理部７０は、データの収集に関する通信プロトコルを未登録機器２０の種類に応じて決定し、決定された通信プロトコルに従ってデータの収集を行ってもよい。また、機器管理部７０は、ＩｏＴ機器１８の種類と通信プロトコルの種類との対応関係を示すプロトコル情報８４を用いて、未登録機器２０に対応する通信プロトコルを決定してもよい。また、機器管理部７０は、データの収集に用いられる通信プロトコルを利用できない場合、プロトコル情報８４に含まれる入手先情報が示す入手先からプロトコル利用データを取得してもよい。また、ストレージ装置４２（記憶手段）には登録機器リスト８０が記憶されており、機器管理部７０は、データの収集に用いられた通信プロトコルと機器情報を対応付けて登録機器リスト８０に追加することで、未登録機器２０をデータの収集対象として登録してもよい。

１０ データ収集システム、１２ 中央サーバ、１４ 画像処理装置（データ収集装置）、１６ 機器群、１８ ＩｏＴ機器（機器）、２６ 本体機能部、２８ エッジサーバ機能部、４０ メインコントローラ、４２ ストレージ装置、５６ データ群、５８ 機器管理情報、６０ データ収集部、６２ 出力処理部、６４ 目的設定部（設定手段）、６６ 解析処理部（解析手段）、６８ 機器認識部（認識手段）、７０ 機器管理部（機器管理手段）、８０ 登録機器リスト、８２ ロジック情報 ８４ プロトコル情報、８６ 機器候補リスト。

Claims (10)

1. 複数の機器からなる機器群からデータを収集する目的に関する情報を設定する設定手段と、
   双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器を認識する認識手段と、
   前記認識手段により認識された前記未登録機器から、前記設定手段により設定された前記目的に適うデータを収集できる場合、前記未登録機器を登録する機器管理手段と、
   を備えることを特徴とするデータ処理装置。
2. 前記機器管理手段は、前記未登録機器との間で前記データを収集可能であるか否かを確認し、収集可能である前記未登録機器のみを登録することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記機器管理手段は、前記データの収集に関する通信プロトコルを前記未登録機器の種類に応じて決定し、決定された前記通信プロトコルに従って前記データの収集を行うことを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
4. 前記機器の種類と前記通信プロトコルの種類との対応関係を示すプロトコル情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
   前記機器管理手段は、前記記憶手段により記憶された前記プロトコル情報を用いて、前記未登録機器に対応する前記通信プロトコルを決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ処理装置。
5. 前記プロトコル情報は、前記通信プロトコルを利用するためのプロトコル利用データの入手先を示す入手先情報をさらに含んで構成され、
   前記機器管理手段は、前記データの収集に用いられる前記通信プロトコルを利用できない場合、前記入手先情報が示す入手先から前記プロトコル利用データを取得する
   ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
6. 前記機器管理手段により登録された機器を識別又は分類可能な機器情報を含む登録機器リストを記憶する記憶手段をさらに備え、
   前記機器管理手段は、前記データの収集に用いられた前記通信プロトコルと前記機器情報を対応付けて前記登録機器リストに追加することで、前記未登録機器をデータの収集対象として登録する
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ処理装置。
7. 前記設定手段は、収集したデータから前記目的に応じた解析結果を出力する解析ロジックを設定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
8. 前記設定手段により設定された１つ又は複数の前記解析ロジックに従ってデータの解析処理を行う解析手段をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
9. 複数の機器からなる機器群からデータを収集する目的に関する情報を設定する設定ステップと、
   双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器を認識する認識ステップと、
   認識された前記未登録機器から、設定された前記目的に適うデータを収集できる場合、前記未登録機器を登録する機器管理ステップと、
   を１つ又は複数のコンピュータが実行することを特徴とするデータ処理方法。
10. 複数の機器からなる機器群からデータを収集する目的に関する情報を設定するステップと、
    双方向に通信可能であってデータの収集対象としてまだ登録されていない未登録機器を認識する認識ステップと、
    認識された前記未登録機器から、設定された前記目的に適うデータを収集できる場合、前記未登録機器を登録する機器管理ステップと、
    を１つ又は複数のコンピュータに実行させることを特徴とするデータ処理プログラム。
    

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