JP7255680B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、ライセンス付きのソフトウェアが予めインストールされている複数の仮想マシンの予約情報を管理するライセンス管理システムが開示されている。当該システムでは、クライアント端末から送信された予約情報を受け付けると、現時点における予約情報の登録状況に応じて予約情報の登録可否を判定する。

特開２０１３－２０４４０号公報

特許文献１に記載されたシステムでは、ユーザは複数の仮想マシンの中から、所望のソフトウェアがインストールされた仮想マシンを指定して予約する必要がある。しかし、ユーザが予約段階で使用対象の仮想マシンを特定してしまうと、他に空いている仮想マシンがあったとしても限られた数の仮想マシンを効率的に利用できなくなる虞がある。

そこで、本発明は、上述の問題に鑑み、仮想マシンを効率的に利用できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一つの観点によれば、仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付ける受付部と、前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可する制御部と、前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供する割当部と、前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得する画像取得部と、前記撮影画像から前記ユーザの所定の表情又は行動を検出する検出部と、前記検出の結果に基づいて、前記ユーザに対して前記利用予約の入力を促す情報を前記ユーザ端末に出力する出力部と、を備える情報処理装置が提供される。

本発明の他の観点によれば、仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得するステップと、前記撮影画像から前記ユーザの所定の表情又は行動を検出するステップと、前記検出の結果に基づいて、前記ユーザに対して前記利用予約の入力を促す情報を前記ユーザ端末に出力するステップと、を備える情報処理方法が提供される。

本発明のさらに他の観点によれば、コンピュータに、仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得するステップと、前記撮影画像から前記ユーザの所定の表情又は行動を検出するステップと、前記検出の結果に基づいて、前記ユーザに対して前記利用予約の入力を促す情報を前記ユーザ端末に出力するステップと、を実行させるためのプログラムが提供される。

本発明によれば、仮想マシンを効率的に利用できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。

第１実施形態における情報処理システムの全体構成例を示すブロック図である。 第１実施形態における管理サーバの全体構成例を示すブロック図である。 第１実施形態におけるユーザ情報テーブルが記憶する情報の一例を示す図である。 第１実施形態におけるＰＣ環境管理テーブルが記憶する情報の一例を示す図である。 第１実施形態における上限数設定テーブルが記憶する情報の一例を示す図である。 第１実施形態における利用予約情報テーブルが記憶する情報の一例を示す図である。 第１実施形態における割当情報テーブルが記憶する情報の一例を示す図である。 第１実施形態における予約管理サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。 第１実施形態における利用予約情報の登録処理の一例を示すシーケンス図である。 第１実施形態におけるユーザ端末に表示されるログイン画面の一例を示す図である。 第１実施形態におけるユーザ端末に表示されるＰＣ環境一覧画面の一例を示す図である。 第１実施形態におけるユーザ端末に表示される予約画面の一例を示す図である。 第１実施形態における予約アルゴリズムの説明図である。 第１実施形態における予約アルゴリズムの説明図である。 第１実施形態における予約アルゴリズムの説明図である。 第１実施形態における利用予約情報の割当処理の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態における割当アルゴリズムの説明図である。 第１実施形態における割当アルゴリズムの説明図である。 第１実施形態における割当アルゴリズムの説明図である。 第１実施形態における割当アルゴリズムの説明図である。 第１実施形態における一括予約処理の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態におけるユーザ端末に表示される管理者画面の一例を示す図である。 第２実施形態における管理サーバの全体構成例を示すブロック図である。 第２実施形態における撮影画像に基づく制御処理の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態におけるユーザ端末に表示される認証エラー画面の一例を示す図である。 第２実施形態における撮影画像に基づく制御処理の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態におけるユーザ端末に表示される警告画面の一例を示す図である。 第２実施形態におけるユーザ端末に表示される提案画面の一例を示す図である。 第３実施形態における管理サーバの全体構成例を示すブロック図である。 第３実施形態における利用実績情報テーブルが記憶する情報の一例を示す図である。 第３実施形態におけるニューラルネットの一例を示す模式図である。 第３実施形態における学習モデルに基づく予約処理の一例を示すフローチャートである。 第３実施形態におけるユーザ端末に表示される提案画面の一例を示す図である。 第３実施形態における学習モデルに基づく予約処理の一例を示すフローチャートである。 第４実施形態における情報処理装置の全体構成例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、本発明の例示的な実施形態を説明する。図面において同様の要素又は対応する要素には同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化することがある。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態における情報処理システム１の全体構成例を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１では、管理サーバ１０と、ｎ（ｎは自然数）台のユーザ端末２０とがインターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮＷを介して接続されている。なお、本実施形態における情報処理システム１は、大学の施設において学生や職員等のユーザに仮想デスクトップ環境（以下、「仮想マシン」ともいう）を提供するためのコンピュータシステムである場合を例として説明する。ただし、本発明の適用対象は大学等の教育施設に限られない。本発明は、例えば、会社や官公庁等の任意の施設に適用できる。

管理サーバ１０は、大学の施設内あるいは大学と提携しているデータセンタに配置されたサーバコンピュータである。ユーザ端末２０は、ユーザが仮想デスクトップ環境（仮想マシン）の予約時及び利用時に用いる端末装置である。ユーザ端末２０としては、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等が挙げられる。本実施形態におけるＶＤＩ（Virtual Desktop Infrastructure：仮想デスクトップ基盤）の方式では、入力手段、表示手段、及び通信手段を備える任意のユーザ端末２０を利用できる。

図２は、第１実施形態における管理サーバ１０の全体構成例を示すブロック図である。図２において、管理サーバ１０は、仮想基盤ホスト３０、仮想基盤管理サーバ４０、セッション管理サーバ５０、予約管理サーバ６０、及び共有データベース７０を含んだサーバ群として示されている。なお、管理サーバ１０は、図２に示す複数のサーバ以外のサーバをさらに含んでもよい。また、管理サーバ１０は、複数のサーバを一体化した１台のサーバとして構成されてもよい。

仮想基盤ホスト３０は、仮想デスクトップを稼働させるための基盤となるサーバコンピュータである。仮想基盤ホスト３０は、Ｎ（Ｎは自然数）台の仮想マシン３１、ハイパーバイザ３２、サーバハードウェア資源３３を含んでいる。仮想マシン３１の各々は、複数のアプリケーション３１１及びゲストＯＳ３１２を含む仮想的なコンピュータである。ハイパーバイザ３２は、コンピュータを仮想化し、１台の物理サーバ（仮想基盤ホスト３０）上で仮想マシン３１を動かせるようにする制御ソフトウェアである。サーバハードウェア資源３３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサ３３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ３３２、ＮＩＣ（Network Interface Card）３３３等であるが、これらに限られない。

仮想基盤管理サーバ４０は、仮想基盤ホスト３０における仮想デスクトップ環境（仮想マシン３１）の生成及び仮想マシン３１が使用しているサーバハードウェア資源３３の解放を行う。セッション管理サーバ５０は、仮想基盤ホスト３０に生成される仮想デスクトップ環境（仮想マシン３１）と、ユーザ端末２０とのセッションを管理する。

予約管理サーバ６０は、ユーザ端末２０から受信した利用予約情報（以下、単に「利用予約」ともいう）を受け付けて管理するとともに、所定のアルゴリズムに基づいて利用予約情報を仮想マシンに割り当てる処理を実行する。図２に示すように、予約管理サーバ６０は、受付部６１、制御部６２、抽出部６３、割当部６４を含んでいる。

受付部６１は、アプリケーション３１１を実行可能な仮想マシン３１の種類（ＰＣ環境）及び利用時間帯を含む利用予約情報を受け付ける。すなわち、受付部６１は、仮想マシン３１において実行されるアプリケーション３１１の利用予約を所定の利用時間帯毎に受け付ける。そして、受付部６１は、受け付けた利用予約情報を順番に格納し、先に受け付けた利用予約情報から順番に制御部６２へ出力する。

制御部６２は、利用時間帯における利用予約情報の数が、同時に実行可能な仮想マシン３１の所定の総数（上限数）に達するまで利用予約情報を利用予約情報テーブル７４へ登録する。そして、利用予約情報の数が所定の総数を超える場合には、予約不可のエラーを出力する。すなわち、制御部６２は、登録済みの利用予約情報の数が所定の総数に達するまで受付を許可する。

抽出部６３は、現在時刻から開始時刻までの時間が所定時間内の利用予約情報を抽出し、割当部６４へ出力する。本実施形態における所定時間は、仮想マシン３１（仮想デスクトップ環境）の生成処理時間を考慮して５分間とするが、所定時間の長さは５分間に限られない。

割当部６４は、利用時間帯において、任意の仮想マシン３１に利用予約情報を割り当て、仮想マシン３１によるアプリケーション３１１の利用環境（ＰＣ環境）をユーザに提供する。例えば、割当部６４は、１３時から１４時までＰＣ環境Ｘ（ＰＣ環境ＩＤ：Ｅｎｖ－Ｘ）を利用する利用予約情報を、開始時刻（１３時）の５分前にＰＣ環境Ｘに対応する仮想マシン３１に割り当てる。そして、割当部６４は、終了時刻（１４時）になると、割当を解除する。すなわち、割当部６４は、仮想基盤管理サーバ４０に対して、仮想マシン３１が使用しているサーバハードウェア資源３３の解放を要求する。サーバハードウェア資源３３が解放されるまでの時間が仮想マシン３１の生成時と同様に５分間である場合には、１３時から１４時までの利用予約は、内部的には１２時５５分から１４時５分までの処理予約が行われたことを意味する。

共有データベース７０は、仮想基盤ホスト３０、仮想基盤管理サーバ４０、セッション管理サーバ５０、及び予約管理サーバ６０の間で共有されるデータベースである。共有データベース７０は、ユーザ情報テーブル７１、ＰＣ環境管理テーブル７２、上限数設定テーブル７３、利用予約情報テーブル７４、及び割当情報テーブル７５を含んでいる。
以下、各テーブルについて説明する。ただし、各テーブルのデータ項目は一例であり、図示のデータ項目に限られない。

図３は、ユーザ情報テーブル７１が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、ユーザ情報テーブル７１は、ユーザごとに固有なユーザＩＤ、氏名、ユーザ区分、学籍番号、履修登録を行った授業の履修コード、登録顔画像、住所、連絡先、ログインパスワードをデータ項目としている。本実施形態のユーザ区分としては、個人（学生）及び管理者（教員）の２種類があり、本システムにおけるユーザの権限を示す。登録顔画像は、例えば大学の学生証の顔画像である。

図４は、ＰＣ環境管理テーブル７２が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、ＰＣ環境管理テーブル７２は、ＰＣ環境ごとに固有なＰＣ環境ＩＤ、ＰＣ環境名、アプリケーションＩＤ、仮想マシンＩＤをデータ項目としている。本実施形態における“ＰＣ環境”の語句は、仮想マシン３１の動作環境（仮想デスクトップ環境）、すなわち、仮想マシン３１の種類を示すものとする。例えば、ＶＲ（Virtual Reality）のアプリケーション３１１を利用できる仮想デスクトップ環境と、ＣＡＤ（Computer Aided Design）のアプリケーション３１１を利用できる仮想デスクトップ環境とでは、別のＰＣ環境ＩＤ及びＰＣ環境名が設定される。また、同じＰＣ環境ＩＤには、単数又は複数の仮想マシンＩＤが関連付けられる。したがって、あるＰＣ環境ＩＤが指定されたとき、ＰＣ環境ＩＤに関連付けられた仮想マシンＩＤが利用予約情報の割当候補になり得る。

図５は、上限数設定テーブル７３が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、上限数設定テーブル７３は、ＰＣ環境ＩＤ、日付、スロットＮｏ、上限数、残数をデータ項目としている。スロットＮｏは、１日（２４時間）を所定の時間長で時分割した利用時間帯（以下、「スロット」という）のシーケンス番号である。本実施形態では、１スロットが５分間である場合を例として説明する。上限数は、同時に実行可能な仮想マシン３１の数を意味する。上限数は、サーバハードウェア資源３３や、アプリケーション３１１のライセンス数に基づいて予め定義されている。残数は、上限数からユーザによる利用予約情報の数を減算した数である。

図６は、利用予約情報テーブル７４が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、利用予約情報テーブル７４は、利用予約ごとに固有な予約ＩＤ、ユーザＩＤ、ＰＣ環境ＩＤ、予約日、予約開始時刻、予約終了時刻、開始スロットＮｏ、終了スロットＮｏ、予約ステータス、登録者区分、予約割当先をデータ項目としている。

予約ＩＤは、例えば、利用予約情報の受付順に発行されるシーケンス番号である。予約ステータスは、利用予約情報の状態を示す。予約ステータスとしては、“予約済み”、“割当中”、“割当済み”等が挙げられる。登録者区分は、利用予約情報の登録者を分類する区分である。本実施形態の登録者区分には、利用予約を行ったユーザのユーザ区分（図３参照）が設定される。予約割当先は、利用予約情報が割り当てられた仮想マシン３１の仮想マシンＩＤである。

図７は、割当情報テーブル７５が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、割当情報テーブル７５は、仮想マシンＩＤ、ＰＣ環境ＩＤ、日付、スロットＮｏ、予約ＩＤ、ユーザＩＤをデータ項目としている。

図８は、予約管理サーバ６０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。仮想基盤ホスト３０、仮想基盤管理サーバ４０、及びセッション管理サーバ５０は、予約管理サーバ６０と同様のハードウェア構成を備えるため、以下では予約管理サーバ６０を例に説明する。

図８に示すように、予約管理サーバ６０は、ＣＰＵ６０１、ＲＡＭ６０２、記憶装置６０３、及び通信Ｉ／Ｆ６０４を有している。各装置は、バスライン６０５に接続されている。

ＣＰＵ６０１は、記憶装置６０３に記憶されたプログラムに従って所定の動作を行うとともに、予約管理サーバ６０の各部を制御する機能を有するプロセッサである。予約管理サーバ６０において、ＣＰＵ６０１は受付部６１、制御部６２、抽出部６３及び割当部６４等として機能する。ＲＡＭ６０２は、揮発性記憶媒体から構成され、ＣＰＵ６０１の動作に必要な一時的なメモリ領域を提供する。

記憶装置６０３は、不揮発性メモリ、ハードディスクドライブ等の記憶媒体により構成され、記憶部として機能する。記憶装置６０３は、ＣＰＵ６０１により実行されるプログラム、そのプログラムの実行の際にＣＰＵ６０１により参照されるデータ等を記憶する。

通信Ｉ／Ｆ６０４は、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、４Ｇ等の規格に基づく通信インターフェースであり、接続機器等との通信を行うためのモジュールである。

なお、図８に示すハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。さらに、本実施形態の一部の機能がネットワークＮＷを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態の機能が複数の装置に分散されて実現されるものであってもよい。例えば、記憶装置６０３は、クラウドストレージに置換されていてもよい。

続いて、上述のように構成された情報処理システム１の動作について説明する。

［利用予約情報の登録］
図９は、利用予約情報の登録処理の一例を示すシーケンス図である。この処理は、ユーザが仮想マシン３１の利用予約を行うたびに実行される。

先ず、ユーザはユーザ端末２０を操作して予約管理サーバ６０が提供するＷＥＢサイトへのアクセス要求を行う（ステップＳ１０１）。予約管理サーバ６０は、ユーザ端末２０からのアクセス要求に応じて、ユーザ端末２０にログイン画面を表示させる（ステップＳ１０２）。

図１０は、ログイン画面の一例を示す図である。ここでは、ユーザＩＤとパスワードを入力する欄が表示されている。なお、ログイン時に使用される認証情報は、パスワードに限られない。認証情報としては、ユーザが所持するＩＣカードに記録された情報や、生体情報が使用される場合も有り得る。

次に、ユーザ端末２０は、ログイン画面上で入力された認証情報を予約管理サーバ６０に送信する（ステップＳ１０３）。これを受け、予約管理サーバ６０は、ユーザ認証を行う（ステップＳ１０４）。

次に、予約管理サーバ６０は、ユーザ認証が成功した場合には、ユーザ端末２０にメニュー画面を表示させる（ステップＳ１０５）。

次に、ユーザ端末２０は、メニュー画面において選択された予約メニューの情報を予約管理サーバ６０に送信する（ステップＳ１０６）。これを受け、予約管理サーバ６０は、ユーザＩＤに基づいてユーザ情報テーブル７１を参照し、ユーザが利用できるＰＣ環境の情報を取得する（ステップＳ１０７）。

次に、予約管理サーバ６０は、取得した情報に基づいて、ＰＣ環境一覧画面をユーザ端末２０に表示させる（ステップＳ１０８）。図１１は、ＰＣ環境一覧画面の一例を示す図である。ここでは、ＰＣ環境ＩＤ、ＯＳ、使用可能なアプリケーションの関係を示すＰＣ環境の一覧が画面内に表示され、ユーザにより所望のＰＣ環境が選択されることを示している。

次に、ユーザ端末２０は、ＰＣ環境一覧画面上で指定されたＰＣ環境ＩＤを予約管理サーバ６０に送信する（ステップＳ１０９）。これを受け、予約管理サーバ６０は、ユーザにより指定されたＰＣ環境に係る予約画面をユーザ端末２０に表示させる（ステップＳ１１０）。

次に、ユーザ端末２０は、予約画面において指定された日付を予約管理サーバ６０に送信する（ステップＳ１１１）。これを受け、予約管理サーバ６０は、上限数設定テーブル７３を参照し、指定された日付における各スロットの残数を取得する（ステップＳ１１２）。

次に、予約管理サーバ６０は、取得したスロットＮｏと残数の情報に基づいて更新した予約画面をユーザ端末２０に表示させる（ステップＳ１１３）。

図１２は、予約画面の一例を示す図である。ここでは、ユーザにより指定されたＰＣ環境ＩＤと、使用可能アプリケーションと、指定された日付と、同日付におけるスロットの空き状況を示すタイムチャートと、利用開始時刻及び利用終了時刻を指定するためのフォームとが表示されている。符号Ａは、指定されたＰＣ環境ＩＤに対応する残数が０であって、予約できない時間帯を示している。また、符号Ｂは、ユーザ操作によって選択された時間帯を示している。ユーザは、利用開始時刻及び利用終了時刻を、上述したフォームへの入力、あるいは、符号Ｂに示すように、タイムチャート上でのドラッグ操作によって簡単に指定できる。

次に、ユーザ端末２０は、予約画面で指定された予約スロットＮｏを予約管理サーバ６０に送信する（ステップＳ１１４）。これを受け、予約管理サーバ６０は、利用予約情報を利用予約情報テーブル７４に登録できるか否かを判定する（ステップＳ１１５）。ここで、予約管理サーバ６０が、利用予約情報を利用予約情報テーブル７４に登録できると判定した場合（ステップＳ１１５：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ１１６へ移行する。

これに対し、予約管理サーバ６０が、利用予約情報を利用予約情報テーブル７４に登録できないと判定した場合（ステップＳ１１５：ＮＯ）には、予約不可メッセージをユーザ端末２０に送信する（ステップＳ１１９）。例えば、ユーザが予約画面において入力操作を行っている間に、他のユーザによる利用予約情報が先に登録されて残数が変化し、予約できなくなった場合が該当する。

ステップＳ１１６において、予約管理サーバ６０は、利用予約情報を利用予約情報テーブル７４に登録する。これに伴い、予約管理サーバ６０は、上限数設定テーブル７３における残数を更新すると（ステップＳ１１７）、予約完了メッセージをユーザ端末２０に送信する（ステップＳ１１８）。

図１３Ａ乃至図１３Ｃは、利用予約情報の登録アルゴリズム（予約アルゴリズム）の説明図である。図１３Ａ乃至図１３Ｃでは、上限数設定テーブル７３及び割当情報テーブル７５が、予約時間を示す水平方向の時間軸に関連付けられて表示されている。垂直方向の時間軸は、利用予約の受付時間を示すものとする。

図１３Ａは、スロットＮｏが“１”～“１０”の各利用時間帯について、利用予約情報が１件も登録されていない初期状態を示している。初期状態においては、上限数設定テーブル７３における残数は、上限数と同じく“５”である。

これに対し、図１３Ｂは、同じ利用時間帯について、Ｕｓｅｒ－Ａによる利用予約情報Ｒ１、Ｕｓｅｒ－Ｂによる利用予約情報Ｒ２、Ｕｓｅｒ－Ｃによる利用予約情報Ｒ３、Ｕｓｅｒ－Ｄによる利用予約情報Ｒ４、Ｕｓｅｒ－Ｅによる利用予約情報Ｒ５が順番に受け付けられ、利用予約情報テーブル７４に登録された状態を示している。

例えば、Ｕｓｅｒ－Ａによる利用予約情報Ｒ１は、スロットＮｏが“１”～“３”までの予約である。これら５件の利用予約情報Ｒ１～Ｒ５が登録されたとき、各スロットにおける残数が更新される。例えば、スロットＮｏが“３”のスロットについては、利用予約情報Ｒ１、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５の４件の利用予約情報が登録されたため、残数は“５”から“１”に更新されている。この場合、スロットＮｏが“３”のスロットについては、登録できる利用予約情報は１つのみであることを意味する。

また、図１３Ｃは、図１３Ｂに示す登録状態に対して、さらにＵｓｅｒ－Ｆによる利用予約情報Ｒ６、Ｕｓｅｒ－Ｇによる利用予約情報Ｒ７、Ｕｓｅｒ－Ｈによる利用予約情報Ｒ８が順番に受け付けられ、登録された状態を示している。Ｕｓｅｒ－Ｆによる利用予約情報Ｒ６は、スロットＮｏが“２”～“８”までの予約である。また、Ｕｓｅｒ－Ｇによる利用予約情報Ｒ７は、スロットＮｏが“１”～“２”までの予約である。Ｕｓｅｒ－Ｈによる利用予約情報Ｒ８は、スロットＮｏが“４”～“９”までの予約である。例えば、スロットＮｏが“２”のスロットについては、利用予約情報Ｒ６、Ｒ７の２件の利用予約情報が新たに登録されたため、残数は“２”から“０”に更新されている。したがって、スロットＮｏが“２”のスロットについては、新たな利用予約情報を受け付けたとしても登録が制限される。

このように、利用予約情報Ｒ１～Ｒ８は、各スロットにおける予約数が所定の上限数に達するまで順番に受け付けられ、その後、受付順序に従って利用予約情報テーブル７４に登録されることになる。

なお、図１３Ａ乃至図１３Ｃでは、利用予約情報Ｒ１～Ｒ８の予約段階では、割当情報テーブル７５は更新されないことも示されている。すなわち、本実施形態では、予約段階で仮想マシンを特定する必要はない。各仮想マシン（ＶＭ－０１～ＶＭ－０５）に対する利用予約情報の割当は、予約とは別のタイミングで実行される。

［利用予約情報の割当］
図１４は、利用予約情報の割当処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、予約管理サーバ６０において所定の周期で繰り返し実行される。

先ず、予約管理サーバ６０は、利用予約情報テーブル７４の中から、開始時刻が現在時刻から一定時間（例えば５分間）内の利用予約情報を抽出する（ステップＳ２０１）。

次に、予約管理サーバ６０は、抽出した利用予約情報の有無を判定する（ステップＳ２０２）。ここで、予約管理サーバ６０が、抽出した利用予約情報は有ると判定した場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２０３へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、抽出した利用予約情報は無いと判定した場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）には、図１４の処理は終了する。

ステップＳ２０３において、予約管理サーバ６０は、抽出した利用予約情報の中から、受付順序に従って利用予約情報を順次選択する。

次に、予約管理サーバ６０は、選択した利用予約情報の割当先の仮想マシンを所定の割当アルゴリズムに基づいて決定する（ステップＳ２０４）。割当アルゴリズムの詳細については、後述する。

次に、予約管理サーバ６０は、利用予約情報が割り当てられた仮想マシン３１の生成を仮想基盤管理サーバ４０に要求する（ステップＳ２０５）。このとき、予約管理サーバ６０は、割り当てる利用予約情報の利用予約情報テーブル７４における予約ステータスを“予約済み”から“割当中”に更新する。また、仮想基盤管理サーバ４０は、予約管理サーバ６０からの要求を受けて、仮想マシン３１を仮想基盤ホスト３０内に生成する。

次に、予約管理サーバ６０は、割り当てを行った利用予約情報の利用予約情報テーブル７４における予約ステータスを“割当中”から“割当済み”に更新する（ステップＳ２０６）。また、利用予約情報テーブル７４の予約割当先には、割当先の仮想マシン３１の仮想マシンＩＤを設定する。

そして、予約管理サーバ６０は、すべての利用予約情報の割り当てを完了したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。ここで、予約管理サーバ６０が、すべての利用予約情報の割り当てを完了したと判定した場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）には、図１４の処理を終了する。これに対し、予約管理サーバ６０が、割り当てを完了していないと判定した場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）には、処理はステップＳ２０３に戻る。

図１５Ａ乃至図１５Ｄは、利用予約情報の割当アルゴリズムの説明図である。図１５Ａ乃至図１５Ｄでは、上限数設定テーブル７３及び割当情報テーブル７５が、予約時間を示す水平方向の時間軸に関連付けられて表示されている。垂直方向の時間軸は、利用予約の受付時間を示すものとする。

なお、５台の仮想マシンに対する利用予約の割当は、所定の割当優先順位（本実施形態では、ＶＭ―０１＞ＶＭ―０２＞ＶＭ―０３＞ＶＭ―０４＞ＶＭ―０５とする。）に従って行われるものとする。また、所定時間ΔＴの長さは、以下では１スロットの長さと同じものとして説明する。

図１５Ａでは、現在時刻がスロットＮｏ：“１”の開始時刻（時刻Ｔ０）よりも所定時間ΔＴ以内に達したときに、同スロットＮｏ：“１”から開始する利用予約情報Ｒ１、Ｒ７を仮想マシンに割り当てる場合を示している。

先ず、受付順序が先の利用予約情報Ｒ１が選択されると、割当優先順位が最上位である仮想マシンＶＭ－０１に利用予約情報Ｒ１が割り当てられる。次に、残りの利用予約情報Ｒ７が選択されるが、その予約時間について利用予約情報Ｒ１が仮想マシンＶＭ－０１に割当済みである。すなわち、利用予約情報Ｒ７は、割当優先順位が最上位である仮想マシンＶＭ－０１には割り当てられない。このため、利用予約情報Ｒ７は、割当優先順位が２位である仮想マシンＶＭ－０２に割り当てられる。

図１５Ｂでは、現在時刻がスロットＮｏ：“２”の開始時刻（時刻Ｔ１）よりも所定時間ΔＴ以内（すなわち、時刻Ｔ０）に達したときに、同スロットＮｏ：“２”から開始する利用予約情報Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６をスロットが空いている仮想マシンに割り当てる場合を示している。

先ず、３件の中で受付順序が１番目の利用予約情報Ｒ４が選択されるが、その予約時間（特にスロットＮｏ：“２”、“３”）について利用予約情報Ｒ１、Ｒ７が仮想マシンＶＭ－０１、ＶＭ－０２にそれぞれ割当済みである。このため、利用予約情報Ｒ４は、仮想マシンＶＭ－０１、ＶＭ－０２には割り当てられない。利用予約情報Ｒ４は、割当優先順位が３位である仮想マシンＶＭ－０３に割り当てられる。

次に、３件の中で受付順序が２番目の利用予約情報Ｒ５が選択されるが、その予約時間（特にスロットＮｏ：“２”、“３”）について利用予約情報Ｒ１、Ｒ７、Ｒ４が仮想マシンＶＭ－０１～ＶＭ―０３にそれぞれ割当済みである。このため、利用予約情報Ｒ５は、仮想マシンＶＭ－０１～ＶＭ―０３には割り当てられない。利用予約情報Ｒ５は、割当優先順位が４位である仮想マシンＶＭ－０４に割り当てられる。

最後に、３件の中で受付順序が３番目の利用予約情報Ｒ６が選択されるが、その予約時間（特にスロットＮｏ：“２”～“５”）について利用予約情報Ｒ１、Ｒ７、Ｒ４、Ｒ５が仮想マシンＶＭ－０１～ＶＭ―０４にそれぞれ割当済みである。このため、利用予約情報Ｒ６は、仮想マシンＶＭ－０１～ＶＭ―０４には割り当てられない。利用予約情報Ｒ６は、割当優先順位が５位である仮想マシンＶＭ－０５に割り当てられる。

図１５Ｃでは、現在時刻がスロットＮｏ：“３”の開始時刻（時刻Ｔ２）よりも所定時間ΔＴ以内（すなわち、時刻Ｔ１）に達したときに、同スロットＮｏ：“３”から開始する利用予約情報Ｒ３をスロットが空いている仮想マシンに割り当てる場合を示している。この場合も、利用予約情報Ｒ３は、割当優先順位に従って割当可能な仮想マシンに割り当てられる。利用予約情報Ｒ３は、スロットＮｏ：“３”～“７”の予約であるため、最上位の仮想マシンＶＭ－０１には割り当てられない。しかし、割当優先順位が２位の仮想マシンＶＭ－０２については、Ｕｓｅｒ－Ｇの利用予約情報Ｒ７の割当がスロットＮｏ：“２”をもって終了する。このため、利用予約情報Ｒ３は、仮想マシンＶＭ－０２に割り当てられる。

図１５Ｄでは、現在時刻がスロットＮｏ：“４”の開始時刻（時刻Ｔ３）よりも所定時間ΔＴ以内（すなわち、時刻Ｔ２）に達したときに、同スロットＮｏ：“４”から開始する利用予約情報Ｒ８をスロットが空いている仮想マシンに割り当てる場合を示している。この場合も、利用予約情報Ｒ８は、割当優先順位に従って割当可能な仮想マシンに割り当てられる。利用予約情報Ｒ８は、スロットＮｏ：“４”～“９”の予約である。これらのスロットについては、最上位の仮想マシンＶＭ－０１において、空きが生じている。このため、利用予約情報Ｒ８は、仮想マシンＶＭ－０１に割り当てられる。

［一括予約］
図１６は、一括予約処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、大学の授業のカリキュラム及び履修対象者の人数が確定したタイミングや、履修人数が増加したタイミングで、教員等の管理者による操作に基づいて実行される。

先ず、予約管理サーバ６０は、管理画面を介してユーザ端末２０からアップロードされたＣＳＶファイルを取得する（ステップＳ３０１）。

図１７は、管理者画面の一例を示す図である。ここでは、ＣＳＶ一括処理の欄の上部に、管理者によって指定されたＣＳＶファイルのファイル名が記載されている。管理者が、アップロードボタンを押下すると、ＣＳＶファイルは予約管理サーバ６０にアップロードされる。また、ＣＳＶ一括処理の欄の下部には、授業ＩＤと期間を入力するためのフォームと、ダウンロードボタンが設けられている。

次に、予約管理サーバ６０は、ＣＳＶファイルから予約日及び予約件数をそれぞれ取得する（ステップＳ３０２・Ｓ３０３）。

次に、予約管理サーバ６０は、取得した予約日に予約件数の登録を行った場合に、同日付の指定スロットの残数を超えてしまうか否かを判定する（ステップＳ３０４）。ここで、指定スロットの残数を超えると判定した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ３０５に移行する。これに対し、指定スロットの残数を超えないと判定した場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）には、処理はステップＳ３０９に移行する。

ステップＳ３０５において、予約管理サーバ６０は、予約日における授業時間と重なる対象スロットにおいて、既に登録されている個人予約をすべて取得する。

次に、予約管理サーバ６０は、取消対象とする個人予約を選定する（ステップＳ３０６）。具体的には、取得された利用予約情報を受付順序が降順になるようにソートし、受付順序が最後のものから利用予約情報を選択する。

なお、利用予約情報の選択は、残数が予約件数と同数になるまで繰り返し行われる。例えば、授業時間に対応する各スロットの上限数が４０であり、授業で３８台分の割当が必要となる場合を考える。仮に、自習目的で５台分の利用予約が既に登録されているとすると、残数は３５である。よって、３８台分の利用予約を登録するためには、予約管理サーバ６０は、３台分の利用予約を取り消す。

次に、予約管理サーバ６０は、取消対象とする個人予約について、管理者権限に基づく取消処理を実行すると（ステップＳ３０７）、取消した個人予約に係るユーザに対してメールを送信する（ステップＳ３０８）。

次に、予約管理サーバ６０は、一括予約処理を実行すると（ステップＳ３０９）、処理はステップＳ３１０に移行する。なお、一括予約処理に伴って登録された利用予約情報の予約ステータスは、例えば“管理者予約”に更新する。また、一括予約処理に伴って取り消された学生の利用予約情報の予約ステータスは、例えば“管理者取消”に更新する。これにより、登録された利用予約情報と一括予約処理との関係を容易に把握できる。

そして、予約管理サーバ６０は、取得されたＣＳＶファイルに基づく予約処理を完了するか否かを判定する（ステップＳ３１０）。ここで、予約管理サーバ６０が、予約処理を完了すると判定した場合には（ステップＳ３１０：ＹＥＳ）、図１６の処理を終了する。これに対し、予約管理サーバ６０が、予約処理を完了しないと判定した場合には（ステップＳ３１０：ＮＯ）、処理はステップＳ３０２へ戻る。

このように、本実施形態によれば、予約管理サーバ６０は、予約段階においては仮想マシン３１を特定しなくても、所定の上限数に達するまで利用予約情報を順次登録できる。また、予約管理サーバ６０は、利用予約で指定されたスロット（利用時間帯）が空いている仮想マシン３１に対して利用予約情報を割り当てることができる。このため、限られた数の仮想マシン３１を効率的に利用することができる。

また、予約管理サーバ６０は、利用予約情報テーブル７４に記憶されている複数の利用予約情報のうちから、現在時刻から開始時刻までの時間が所定時間内の利用予約情報を抽出して、利用予約情報の開始時刻において利用可能な仮想マシン３１に所定のアルゴリズムで割り当てる。すなわち、利用予約情報の受付タイミングとは別に、所望のタイミングで利用予約情報の割当処理を実行できる。その結果、仮想マシン３１のユーザ数が最大化される。また、仮想マシン３１を実行させるためのサーバハードウェア資源３３のコストや、契約するアプリケーション３１１のライセンス数を抑制できる。

また、本実施形態によれば、ユーザは、事前にＰＣ環境（すなわち、仮想デスクトップ環境）を使いたい時間帯と、利用したいアプリケーション３１１に係るＰＣ環境を選択して予約する。予約管理サーバ６０は、利用予約情報（予約レコード）の予約開始時刻までに仮想マシン３１の起動処理を完了しているため、ユーザは、予約開始時刻になると、起動済みの仮想マシン３１を速やかに利用できる。

また、予約管理サーバ６０は、複数の仮想マシンに予め定義された割当優先順位に従って利用予約情報を仮想マシンに対して割り当てる。すなわち、所定の規則により割当を行うため、割当処理の高速化を図ることができる。

さらに、本実施形態によれば、予約管理サーバ６０は、管理者権限に基づく一括予約及び一括取消の機能を有する。このため、教員等の管理者は、授業で利用する予定の仮想デスクトップ環境を、必要な時間に必要な数だけ任意のタイミングで優先的に登録できる。具体的には、学生が自習用に仮想デスクトップ環境の利用予約を行っていた場合でも、管理者は例外的に学生の利用予約を取り消す。これにより、管理者は、急遽に履修者の数が増加した場合や、緊急メンテナンスにより授業時間を変更しなければならない場合等にも、履修者全員分の仮想デスクトップ環境を確実に確保できる。

［第２実施形態］
以下、本発明の第２実施形態について説明する。なお、第１実施形態の図中において付与した符号と共通する符号は同一の対象を示す。第１実施形態と共通する箇所の説明は省略し、異なる箇所について詳細に説明する。

図１８は、第２実施形態における管理サーバ１０の全体構成例を示すブロック図である。図１８に示すように、本実施形態は、予約管理サーバ６０にエージェント管理部６５、画像解析部６６、顔認証部６７、及び出力部６８をさらに含む点で第１実施形態とは異なっている。

エージェント管理部６５は、ユーザ端末２０にインストールされたプログラムであるエージェント２１を制御する。エージェント管理部６５は、エージェント２１にユーザ端末２０に搭載されたデジタルカメラ等の撮像装置（不図示）における撮影処理を行わせる制御を行う。また、エージェント管理部６５は、撮影された撮影画像をエージェント２１から取得する。

画像解析部６６は、撮影画像を解析してユーザの顔画像を検出するとともに、顔画像におけるユーザの表情や行動を判定する。また、画像解析部６６は、仮想マシン３１の利用中においてユーザの顔画像が検出されているか否かを判定する。すなわち、画像解析部６６は、撮像画像の解析により、ユーザがユーザ端末２０の前に存在するか否かを判定できる。そして、画像解析部６６は、ユーザの顔画像が検出されない時間を計数することにより、ユーザの連続した離席時間、利用時間内における離席時間の割合も取得できる。

顔認証部６７は、画像解析部６６で抽出された顔画像と、ユーザ情報テーブル７１に記憶されているユーザ（予約者）の登録顔画像とを照合する。顔認証部６７は、照合処理の結果に基づいて、仮想マシン３１を利用中、又は利用しようとしている人物が予約者と同一人物であるか否かを認証する。

出力部６８は、画像解析部６６における画像解析処理の結果に基づいて、仮想マシン３１を利用中のユーザに予約を促す情報をユーザ端末２０へ出力する。

［撮像画像に基づく制御例（１）］
図１９は、撮像画像に基づく制御処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、ユーザ端末２０において仮想マシン３１の利用を開始してから終了するまで繰り返し実行される。なお、複数の仮想マシン３１が同時に実行される場合には、図１９の処理は仮想マシン３１ごとに実行される。

先ず、予約管理サーバ６０は、ユーザ端末２０（エージェント２１）に対して撮影処理を要求することにより、ユーザ端末２０から撮影画像を取得する（ステップＳ４０１）。次に、予約管理サーバ６０は、撮影画像の中から顔画像を検出する（ステップＳ４０２）。

次に、予約管理サーバ６０は、検出された顔画像と、ユーザＩＤをキーとしてユーザ情報テーブル７１から取得した登録顔画像との顔照合を行う（ステップＳ４０３）。

次に、予約管理サーバ６０は、照合結果が照合一致であるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。ここで、予約管理サーバ６０が、照合結果は照合一致であると判定した場合（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ４０５へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、照合結果は照合不一致であると判定した場合（ステップＳ４０４：ＮＯ）には、処理はステップＳ４０６へ移行する。

ステップＳ４０５において、予約管理サーバ６０は、現在時刻が予約終了時刻に達したか否かを判定する。ここで、予約管理サーバ６０が、現在時刻は予約終了時刻に達したと判定した場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ４０９へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、現在時刻は予約終了時刻に達していないと判定した場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）には、処理はステップＳ４０１に戻る。

ステップＳ４０６において、予約管理サーバ６０は、認証エラーのエラー回数を計数する。次に、予約管理サーバ６０は、エラー回数が所定の閾値以内であるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。ここで、予約管理サーバ６０が、エラー回数は閾値以内であると判定した場合（ステップＳ４０７：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ４０５へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、エラー回数は閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ４０７：ＮＯ）には、処理はステップＳ４０８へ移行する。

ステップＳ４０８において、予約管理サーバ６０は、エラー画面をユーザ端末２０に表示させる。その後、処理はステップＳ４０９へ移行する。図２０は、ユーザ端末２０に表示されるエラー画面の一例を示す図である。ここでは、ユーザを撮影した顔画像と、登録顔画像との照合結果に基づいて顔認証を行えなかった場合に表示されるエラーメッセージ（「顔認証ができませんでした。予約者以外の方は、このＰＣ環境を利用できません。」）がエラー画面上に表示されている。

ステップＳ４０９において、予約管理サーバ６０は、ユーザが利用中の仮想マシン３１のリソース解放を仮想基盤管理サーバ４０に対して要求する。これにより、仮想基盤管理サーバ４０は、要求された仮想マシン３１のリソースを解放する。

［撮像画像に基づく制御例（２）］
図２１は、撮像画像に基づく制御処理の一例を示すフローチャートである。

先ず、予約管理サーバ６０は、ユーザ端末２０（エージェント２１）に対して撮影処理を要求することにより、ユーザ端末２０から撮影画像を取得する（ステップＳ５０１）

次に、予約管理サーバ６０は、撮影画像から顔画像を検出できたか否かを判定する（ステップＳ５０２）。ここで、予約管理サーバ６０が、顔画像を検出できたと判定した場合（ステップＳ５０２：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ５０３へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、顔画像を検出できないと判定した場合（ステップＳ５０２：ＮＯ）には、離席時間を計数し（ステップＳ５０５）、処理はステップＳ５０６へ移行する。

ステップＳ５０３において、予約管理サーバ６０は、撮影画像から検出した顔画像を解析する。次に、予約管理サーバ６０は、顔画像の画像解析の結果に基づいて、ユーザの所定の表情と行動を判定するとともに、ユーザの表情と行動の統計処理を行う（ステップＳ５０４）。

所定の表情としては、例えば、眠そうな表情、困惑の表情、授業内容への興味が希薄な表情等、ユーザが集中して受講していないと推定される各種の表情が挙げられる。また、所定の行動としては、離席、余所見、居眠り等が挙げられる。なお、本ステップにおいて、既存の表情推定技術及び感情推定技術を用いてもよい。

ステップＳ５０６において、予約管理サーバ６０は、離席時間の合計が所定の閾値以内であるか否かを判定する。ここで、予約管理サーバ６０が、離席時間は閾値以内であると判定した場合（ステップＳ５０６：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ５０７へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、離席時間は閾値を超えると判定した場合（ステップＳ５０６：ＮＯ）には、警告画面をユーザ端末２０に表示させ（ステップＳ５０８）、処理はステップＳ５０９へ移行する。

図２２は、ユーザ端末２０に表示される警告画面の一例を示す図である。ここでは、ユーザの離席時間の長さが所定の閾値を超えたことによる警告メッセージ（「離席時間が○○分を経過しました。受講を継続する場合には、続行ボタンを押してください。残り時間以内に続行ボタンが押されない場合には、サーバとの接続を終了します。」）と、警告状態を解除するための続行ボタンが表示されている。

ステップＳ５０７において、予約管理サーバ６０は、ステップＳ５０４における統計処理の結果と、離席時間の長さとに基づいて、仮想マシン３１を利用して受講している授業に対するユーザの理解度を推定する。

次に、予約管理サーバ６０は、ステップＳ５０７で推定されたユーザの理解度に基づいて、ユーザは再受講が必要であるか否かを判定する（ステップＳ５１０）。ここで、予約管理サーバ６０が、再受講が必要と判定した場合（ステップＳ５１０：ＹＥＳ）には、ユーザ端末２０に提案画面を表示し（ステップＳ５１１）、処理はステップＳ５１２へ移行する。

図２３は、ユーザ端末２０に表示される提案画面の一例を示している。ここでは、撮像画像に含まれるユーザの顔画像の解析結果に基づいてユーザに再受講を促すメッセージ（「今回の授業を再受講しますか？再受講を希望する場合には、再受講ボタンを押してください。」）と、再受講ボタン及び閉じるボタンが表示されている。再受講ボタンが押下された場合には、提案画面は、例えば予約画面に遷移する。この際、予約画面では、ＰＣ環境の指定を不要とし、同じＰＣ環境で時間枠のみを設定することで予約を完了できるように構成すると好適である。

これに対し、再受講が不要と判定した場合（ステップＳ５１０：ＮＯ）には、処理はステップＳ５１２へ移行する。なお、上述の表情推定技術及び感情推定技術により検出した表情に基づき、ステップＳ５１０の判定を行ってもよい。この場合、上述のステップＳ５０７を省略することもできる。

ステップＳ５１２において、予約管理サーバ６０は、現在時刻が予約終了時刻に達したか否かを判定する。ここで、予約管理サーバ６０が、現在時刻は予約終了時刻に達したと判定した場合（ステップＳ５１２：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ５１３へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、現在時刻は予約終了時刻に達していないと判定した場合（ステップＳ５１２：ＮＯ）には、処理はステップＳ５０１へ戻る。

ステップＳ５１３において、予約管理サーバ６０は、ユーザが利用中の仮想マシン３１のリソース解放を仮想基盤管理サーバ４０に対して要求する。これにより、仮想基盤管理サーバ４０は、要求された仮想マシン３１のリソースを解放し、図２１の処理を終了する。

このように、本実施形態によれば、予約者と異なる人物が仮想マシン３１を利用しようとした場合には、顔認証によってエラーとなる。このため、学生が遠隔地から受講するような場合においては、大学側では学生の出席管理を確実に行える。

また、仮想マシン３１の利用中に、ユーザ端末２０における撮影画像をリアルタイムで受信して解析することにより、学生が離席しているか否か、受講態度が適切であるか否か等を容易に判定できる。例えば、予約管理サーバ６０が、離席時間を計数し、離席時間が所定の閾値を超える場合には、仮想マシン３１が利用しているリソースを解放するように制御することで、仮想マシン３１の利用効率を高めることもできる。

また、予約管理サーバ６０は、学生が居眠りをしている他、学生の視線が画面に向いていないことを検出した場合も、離席とみなし、離席の場合と同様の処理を行うようにも設計し得る。この場合、予約管理サーバ６０は、取得したユーザの顔画像を解析することでユーザの視線を検出するように設計してもよい。

さらに、予約管理サーバ６０は、ユーザの顔画像の解析によって所定の表情や行動を検出した場合には、授業に対するユーザの理解度が十分でないと判定できる。そして、管理サーバ１０は、ユーザに対して同一授業の再受講（再予約）を促す情報をユーザ端末２０に出力する。これにより、ユーザは、同一のＰＣ環境となる仮想マシン３１の利用予約を行い易くなる。

［第３実施形態］
以下、本発明の第３実施形態について説明する。なお、第１実施形態の図中において付与した符号と共通する符号は同一の対象を示す。第１実施形態と共通する箇所の説明は省略し、異なる箇所について詳細に説明する。

図２４は、第３実施形態における管理サーバ１０の全体構成例を示すブロック図である。図２４に示すように、本実施形態における共有データベース７０は、利用実績情報テーブル７６をさらに含んでいる。また、本実施形態における予約管理サーバ６０は、出力部６８及び学習部６９をさらに備える点で第１実施形態とは異なっている。

学習部６９は、ユーザによる過去の利用予約情報（第１の利用予約）に対して、ユーザによる仮想マシン３１における過去の利用実績を学習する。出力部６８は、学習済みの学習モデルを用いて、ユーザによる新たな利用予約情報（第２の利用予約）に対して、ユーザによる仮想マシン３１における将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて第２の利用予約の変更を促す情報を出力する。

図２５は、利用実績情報テーブル７６が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、利用実績情報テーブル７６は、予約ＩＤ、ユーザＩＤ、ＰＣ環境ＩＤ、利用日、利用開始時刻、利用終了時刻をデータ項目としている。利用日、利用開始時刻、利用開始時刻は、ユーザが実際に仮想マシン３１を利用したときの日付、開始時刻及び終了時刻である。

図２６は、学習部６９が学習処理に用いるニューラルネットワークの一例を示す模式図である。図２６に示すニューラルネットワークは、複数のノードを有する入力層と、複数のノードを有する中間層と、１個のノードを有する出力層とを備える。

入力層の各ノードには、入力値としてユーザの過去の利用予約を表す値が入力される。中間層の各ノードは、入力層の各ノードに接続される。中間層のノードに入力された入力値の各要素は、中間層の各ノードにおける演算に用いられる。中間層の各ノードは、例えば、入力層の各ノードから入力された入力値と、所定の重み付け係数と、所定のバイアス値とを用いて演算値を算出する。中間層の各ノードは、それぞれ出力層に接続され、算出した演算値を出力層のノードに出力する。出力層のノードは、中間層の各ノードから演算値が入力される。

出力層のノードは、中間層の各ノードから入力された演算値と、重み付け係数と、バイアス値とを用いてユーザの利用状況を示す値を出力する。出力値は、教師データと比較される。本実施形態では、教師データとして同一ユーザの利用予約に対応する利用実績情報（利用履歴）が用いられる。なお、ニューラルネットワークを学習させる際には、例えば誤差逆伝播法が用いられる。

具体的には、データを入力層に入力したときの出力値と教師データから得られる出力値とを比較し、比較した２つの出力値の誤差を中間層にフィードバックする。これを誤差が所定の閾値を下回るまで繰り返す。このような学習処理により、ニューラルネットワーク（学習モデル）に、ユーザから新たな利用予約が入力されたときには、ユーザの将来の利用状況を推定した値を出力できる。

［学習モデルに基づく制御（１）］
図２７は、学習モデルに基づく制御処理の一例を示すフローチャートである。

先ず、予約管理サーバ６０は、ユーザ端末２０から受信した新たな利用予約情報を取得すると（ステップＳ６０１）、この利用予約情報を学習済みの学習モデルに入力する（ステップＳ６０２）。

次に、予約管理サーバ６０は、学習モデルにより推定された、ユーザの将来の利用状況を取得する（ステップＳ６０３）。

次に、予約管理サーバ６０は、推定された将来の利用状況と、利用予約で指定された利用時間とを比較し、利用時間の長さが適切であるか否かを判定する（ステップＳ６０４）。ここで、予約管理サーバ６０が、利用時間の長さは適切であると判定した場合（ステップＳ６０４：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６０８に移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、利用時間の長さは不適切であると判定した場合（ステップＳ６０４：ＮＯ）には、処理はステップＳ６０５へ移行する。

ステップＳ６０５において、予約管理サーバ６０は、ユーザに対して利用時間の長さの変更を促す提案画面をユーザ端末２０に表示させ、処理はステップＳ６０６に移行する。

図２８は、ユーザ端末２０に表示される提案画面の一例を示す図である。画面の上欄部には、予約内容の確認のために、ＰＣ環境ＩＤ、利用可能アプリケーション、予約日時が表示されている。また、画面の下欄部には、上述した学習モデルによって推定されたユーザの将来の利用状況に基づくメッセージ（「○○さんは予約時間よりも遅く来る傾向がありますので、開始時間を１５分遅くしますか？」）と、過去の利用予約と利用実績との関係を示す一覧と、提案を受け入れるか否かを選択する予約変更ボタン及び登録ボタンが表示されている。なお、提案画面は、ユーザ自身に予約開始時刻、予約終了時刻、あるいは予約時間の長さを再指定させる画面としてもよい。また、予約管理サーバ６０は、予約可能な別の日時をユーザに提案してもよい。

ステップＳ６０６において、予約管理サーバ６０は、ユーザ端末２０から予約変更の要求の有無を判定する。ここで、予約管理サーバ６０が、予約変更の要求が有ったと判定した場合（ステップＳ６０６：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６０７へ移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、予約変更の要求は無いと判定した場合（ステップＳ６０６：ＮＯ）には、処理はステップＳ６０８へ移行する。

ステップＳ６０７において、予約管理サーバ６０は、提案時間に基づいて自動的に変更した利用予約情報を利用予約情報テーブル７４に登録し、図２７の処理を終了する。
これに対し、ステップＳ６０８において、予約管理サーバ６０は、ユーザの指定時間（当初の予約時間）の長さに基づいて利用予約情報を利用予約情報テーブル７４に登録し、図２７の処理を終了する。

［学習モデルに基づく制御（２）］
図２９は、学習モデルに基づく制御処理の一例を示すフローチャートである。

先ず、予約管理サーバ６０は、ユーザ端末２０から受信した新たな利用予約情報を取得すると（ステップＳ７０１）、この利用予約情報を学習済みの学習モデルに入力する（ステップＳ７０２）。

次に、予約管理サーバ６０は、学習モデルにより推定された、ユーザの将来の利用状況を取得する（ステップＳ７０３）。

次に、予約管理サーバ６０は、推定された将来の利用状況と、利用予約で指定された利用時間とを比較し、利用時間の長さが適切であるか否かを判定する（ステップＳ７０４）。ここで、予約管理サーバ６０が、利用時間の長さは適切であると判定した場合（ステップＳ７０４：ＹＥＳ）には、図２９の処理は終了し、利用予約の登録処理（図９のステップＳ１１５・Ｓ１１６）に移行する。これに対し、予約管理サーバ６０が、利用時間の長さは不適切であると判定した場合（ステップＳ７０４：ＮＯ）には、処理はステップＳ７０５へ移行する。

ステップＳ７０５において、予約管理サーバ６０は、推定された利用状況に基づいて、利用予約で指定された利用時間を自動的に補正し、図２９の処理を終了する。

このように、本実施形態によれば、機械学習により得られた学習モデルに基づいて、ユーザの将来の利用状況を推定できる。これにより、ユーザから新たな利用予約が入力されたときには、利用予約で指定された利用時間の長さが適切であるか否かをユーザに確認させることができる。

また、本実施形態によれば、予約管理サーバ６０は、ユーザの将来の利用状況を推定するとともに、その推定結果に基づいてユーザの利用時間を自動的に補正した上で利用予約情報テーブル７４への登録処理を行うこともできる。

［第４実施形態］
図３０は、第４実施形態における情報処理装置１００の全体構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、受付部１００Ａと、制御部１００Ｂと、割当部１００Ｃとを備える。受付部１００Ａは、仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付ける。制御部１００Ｂは、利用時間帯における利用予約の数が、同時に実行可能な仮想マシンの所定の総数に達するまで利用予約の受付を許可する。割当部１００Ｃは、利用時間帯において、任意の仮想マシンに利用予約を割り当て、仮想マシンの利用をユーザに提供する。本実施形態によれば、仮想マシンを効率的に利用できる。

［変形実施形態］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。本発明の構成及び詳細には本発明の要旨を逸脱しない範囲で、当業者が理解し得る様々な変形をできる。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を、他の実施形態に追加した実施形態、あるいは他の実施形態の一部の構成と置換した実施形態も本発明を適用し得る実施形態であると理解されるべきである。

上述の実施形態では、予約管理サーバ６０が、利用予約情報テーブル７４に記録されている利用予約情報を参照して仮想基盤管理サーバ４０に対して仮想デスクトップ環境の生成及びリソースの解放を要求する構成について説明した。しかし、予約管理サーバ６０は、利用予約情報の他に、ユーザが仮想デスクトップ環境を実際に利用中であるか否かを判定し、その判定結果も踏まえて利用予約を受け付けてもよい。

例えば、ユーザが１３時から１５時の利用予約を行っていたが、ユーザ自身が画面上で１４時に仮想マシン３１の利用終了を宣言したような場合には、１４時から１５時の間の利用時間帯（利用枠）に空きが生じる。このような場合、予約管理サーバ６０が、仮想マシン３１の利用終了に伴って空いた利用時間帯における予約受付を受付可能とするように、実際の利用状況に基づいて上限数設定テーブル７３における対応スロットの残数を自動的に更新してもよい。これにより、限られた台数の仮想マシン３１の利用効率をさらに高めることができる。

また、上述の実施形態では、ユーザが所望のアプリケーション３１１を利用可能な仮想マシンの種類（ＰＣ環境ＩＤ）を指定して予約する構成について説明したが、予約時に指定する情報はこれに限られない。例えば、ユーザが利用したいアプリケーション３１１のイメージ画像を画面上で選択したときに、予約管理サーバ６０がユーザにより選択されたアプリケーション３１１を実行可能な仮想マシン３１を生成するように構成してもよい。すなわち、アプリケーション単位での利用予約も可能である。

さらに、ユーザが仮想マシン３１にインストール済みのアプリケーション３１１の内容（ＰＣ環境）を考慮せずに、利用可能な利用時間帯を選択することで、仮想マシン３１の利用予約を行う構成も考えられる。例えば、アプリケーション３１１のライセンス数が十分にあるような場合には、サーバハードウェア資源３３に基づいて設定された上限数の範囲で仮想マシン３１の利用予約を利用時間帯別に行える。

上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。

該記録媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード等を用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付ける受付部と、
前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可する制御部と、
前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供する割当部と、
を備える情報処理装置。

（付記２）
前記割当部は、前記利用時間帯の開始時刻において利用可能な前記仮想マシンに、前記利用予約を割り当てる、
付記１に記載の情報処理装置。

（付記３）
前記割当部は、現在時刻から前記開始時刻までの時間が所定時間内の前記利用予約を前記仮想マシンに割り当てる、
付記２に記載の情報処理装置。

（付記４）
前記割当部は、複数の前記仮想マシンに予め定義された優先順位に従って前記利用予約を割り当てる、
付記１又は２に記載の情報処理装置。

（付記５）
前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得する画像取得部と、
前記撮影画像から抽出された前記ユーザの顔画像と前記ユーザの登録顔画像とを照合する照合部とをさらに備え、
前記割当部は、前記顔画像と前記登録顔画像とが照合不一致のときに、前記仮想マシンの利用を停止する、
付記１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。

（付記６）
前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得する画像取得部と、
前記撮影画像から前記ユーザの所定の表情又は行動を検出する検出部と、
前記検出の結果に基づいて、前記ユーザに対して前記利用予約の入力を促す情報を前記ユーザ端末に出力する出力部と、
をさらに備える付記１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。

（付記７）
前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約の変更を促す情報を出力する出力部、
をさらに備える付記１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。

（付記８）
前記割当部は、前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約で指定された前記利用時間帯を補正する、
付記１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。

（付記９）
仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
を備える情報処理方法。

（付記１０）
コンピュータに、
仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
を実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。

この出願は、２０１９年６月２６日に出願された日本出願特願２０１９－１１８３５６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

ＮＷ・・・ネットワーク
１・・・情報処理システム
１０・・・管理サーバ
２０・・・ユーザ端末
２１・・・エージェント
３０・・・仮想基盤ホスト
３１・・・仮想マシン
３１１・・・アプリケーション
３１２・・・ゲストＯＳ
３２・・・ハイパーバイザ
３３・・・サーバハードウェア資源
３３１・・・プロセッサ（ＣＰＵ・ＧＰＵ）
３３２・・・メモリ
３３３・・・ＮＩＣ
４０・・・仮想基盤管理サーバ
５０・・・セッション管理サーバ
６０・・・予約管理サーバ
７０・・・共有データベース
７１・・・ユーザ情報テーブル
７２・・・ＰＣ環境管理テーブル
７３・・・上限数設定テーブル
７４・・・利用予約情報テーブル
７５・・・割当情報テーブル
７６・・・利用実績情報テーブル
１００・・・情報処理装置

Claims (13)

1. 仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付ける受付部と、
   前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可する制御部と、
   前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供する割当部と、
   前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得する画像取得部と、
   前記撮影画像から前記ユーザの所定の表情又は行動を検出する検出部と、
   前記検出の結果に基づいて、前記ユーザに対して前記利用予約の入力を促す情報を前記ユーザ端末に出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。
2. 仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付ける受付部と、
   前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可する制御部と、
   前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供する割当部と、
   前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約の変更を促す情報を出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。
3. 仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付ける受付部と、
   前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可する制御部と、
   前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供する割当部と、
   を備え、
   前記割当部は、前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約で指定された前記利用時間帯を補正する、
   情報処理装置。
4. 前記割当部は、前記利用時間帯の開始時刻において利用可能な前記仮想マシンに、前記利用予約を割り当てる、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記割当部は、現在時刻から前記開始時刻までの時間が所定時間内の前記利用予約を前記仮想マシンに割り当てる、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記割当部は、複数の前記仮想マシンに予め定義された優先順位に従って前記利用予約を割り当てる、
   請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記撮影画像から抽出された前記ユーザの顔画像と前記ユーザの登録顔画像とを照合する照合部をさらに備え、
   前記割当部は、前記顔画像と前記登録顔画像とが照合不一致のときに、前記仮想マシンの利用を停止する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
   前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
   前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
   前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得するステップと、
   前記撮影画像から前記ユーザの所定の表情又は行動を検出するステップと、
   前記検出の結果に基づいて、前記ユーザに対して前記利用予約の入力を促す情報を前記ユーザ端末に出力するステップと、
   を備える情報処理方法。
9. 仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
   前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
   前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
   前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約の変更を促す情報を出力するステップと、
   を備える情報処理方法。
10. 仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
    前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
    前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
    を備え、
    前記提供するステップでは、前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約で指定された前記利用時間帯を補正する、
    情報処理方法。
11. コンピュータに、
    仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
    前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
    前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
    前記仮想マシンを利用するユーザ端末で撮影された撮影画像を取得するステップと、
    前記撮影画像から前記ユーザの所定の表情又は行動を検出するステップと、
    前記検出の結果に基づいて、前記ユーザに対して前記利用予約の入力を促す情報を前記ユーザ端末に出力するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
12. コンピュータに、
    仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
    前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
    前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
    前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約の変更を促す情報を出力するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
13. コンピュータに、
    仮想マシンの利用予約を利用時間帯毎に受け付けるステップと、
    前記利用時間帯における前記利用予約の数が、同時に実行可能な前記仮想マシンの所定の総数に達するまで前記利用予約の受付を許可するステップと、
    前記利用時間帯において、任意の前記仮想マシンに前記利用予約を割り当て、前記仮想マシンの利用をユーザに提供するステップと、
    を実行させ、
    前記提供するステップでは、前記ユーザによる第１の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける過去の利用実績を学習した学習モデルを用いて、前記ユーザによる新たな第２の利用予約に対して、前記ユーザによる前記仮想マシンにおける将来の利用状況を推定し、その推定結果に基づいて前記第２の利用予約で指定された前記利用時間帯を補正する、
    プログラム。

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