JP7456103B2 - データベースシステム、データベースシステム用制御プログラム、およびデータベースシステムの制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、データベースシステム、データベースシステム用制御プログラム、およびデータベースシステムの制御方法に関する。

印刷処理を行う際、印刷設定画面の各項目を設定して印刷ジョブを生成する。しかし、印刷ジョブは、設定する項目が多く、設定内容も複雑であるため、入力に時間を要し、また入力の間違いが生じる可能性がある。そこで、ユーザーによる設定情報（設定値）の入力操作を容易にするために、過去に実行した印刷ジョブの設定情報をデータベースに登録しておき、データベースを参照して、機械学習により設定情報の候補を提示するシステムが提案されている。

しかし、印刷ジョブの設定項目として入力される設定情報には秘密情報が含まれていることがあり、設定情報がデータベースで共有化されると、秘密情報が漏洩する可能性がある。

下記特許文献１には、次の技術が開示されている。バリアブル印刷において、データフィールドごとに暗号化するか否かの指定をユーザーから受け付け、受け付けた指定に基づいて、暗号化すべき可変領域を暗号化する。これにより、ユーザーによる暗号化の設定漏れによる秘密情報の漏洩を防止できる。

特許文献２には、次の技術が開示されている。情報の各部分に対し、各部分の機密度レベルに応じた暗号化を行う。これにより、情報の各部分へのアクセスを利用者ごとに制限できる。

特許文献３には、次の技術が開示されている。データベースで暗号化されたフィールドに対応する暗号化データを復号化してフィールドでの位置情報を含む原本データを抽出し、原本データと基準値との距離値を計算する。そして、距離値を、大きさおよび符号を基準として整列させ、距離値に対応する原本データの位置情報をマッチングさせて保存することで索引情報テーブルを生成する。これにより、入力されたフィールド値に基づいて、当該フィールド値に対応する他のフィールド値の検索時間を最小化できる。

特開２０１１－１００２９４号公報 特開平９－２３３０６７号公報 特表２０１６－５３３６０６号公報

上記特許文献は、いずれも、秘密情報が暗号化されるため、秘密情報の漏洩を防止できる。しかし、暗号化後の情報自体は、無意味な情報となっている。従って、上述した、過去に実行した印刷ジョブの設定情報をデータベースに登録しておき、当該設定情報に基づいて機械学習により設定情報の候補を提示する場合、当該設定情報は暗号化されているため、機械学習の学習用データとして利用できないという問題がある。

本発明はこのような問題を解決するためになされたものである。すなわち、秘密情報の漏洩を防止できるとともに、印刷ジョブの設定情報等の自動設定における推定精度を向上できる、データベースシステム、データベースシステム用制御プログラム、およびデータベースシステムの制御方法を提供することを目的とする。

本発明の上記課題は、以下の手段によって解決される。

（１）共用サーバーに複数の情報入力装置が接続されたデータベースシステムであって、複数の前記情報入力装置の各々が、レコードの１つまたは複数の所定カラムにおけるフィールド値を取得する第１取得部と、前記所定カラムに対応する第１の一方向関数を取得する第２取得部と、前記第１取得部により取得された前記フィールド値に対し、前記第２取得部により取得された前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記処理後フィールド値を入力し、前記所定カラムに対応する推定ルールをルール集データベースで選択して、前記処理後フィールド値に基づき、選択した前記推定ルールを用いて、設定画面において未入力のカラムの設定候補を、提案値として算出する候補検索部と、前記算出部により算出された前記処理後フィールド値、および前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を含むレコードであるフォーム情報を、前記共用サーバーへ送信する送信部と、を有し、前記共用サーバーが、共用データベースと、前記共用データベースに蓄積された、前記処理後フィールド値を入力とし、前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を正解ラベルとして、推定ルールの機械学習を行い、機械学習した推定ルールを各情報入力装置が有する前記ルール集データベースに反映する機械学習部と、を有する、データベースシステム。

（２）前記共用データベースは、前記処理後フィールド値に基づいて前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を推定する機械学習のための統計処理を、受信した前記レコードに対して行う、上記（１）に記載のデータベースシステム。

（３）前記共用データベースは、受信した前記レコードの前記処理後フィールド値に対し、前記第１の一方向関数とは異なる第２の一方向関数を適用し、適用後の前記処理後フィールド値に対して、前記処理後フィールド値に基づいて前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を推定する機械学習のための統計処理を行う、上記（１）に記載のデータベースシステム。

（４）前記情報入力装置は、前記所定カラムの前記フィールド値に対し、前記所定カラムごとに、前記第１の一方向関数を適用するかどうかを選択する選択部をさらに有し、前記算出部は、前記第１の一方向関数を適用すると前記選択部により選択された前記所定カラムの前記フィールド値に対し前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する、上記１～（３）のいずれかに記載のデータベースシステム。

（５）前記共用サーバーは、前記複数の情報入力装置が共用する前記第１の一方向関数を記憶する共用一方向関数データベースをさらに有し、前記共用一方向関数データベースは、前記選択部により、前記第１の一方向関数を適用するという選択がされた、前記所定カラムごとの頻度を記憶する、上記（４）に記載のデータベースシステム。

（６）前記選択部は、前記共用一方向関数データベースに記憶された、前記所定カラムごとの前記頻度に基づいて、前記所定カラムの前記フィールド値に対し、前記第１の一方向関数を適用するかどうかを前記所定カラムごとに選択し、前記算出部は、前記第１の一方向関数を適用すると前記選択部により選択された前記所定カラムの前記フィールド値に対し前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する、上記（５）に記載のデータベースシステム。

（７）前記第１の一方向関数は、数値の丸め、ならびに、特定文字列の抜出および置換、の少なくともいずれかの演算を１回または複数回行う関数である、上記（１）～（６）のいずれかに記載のデータベースシステム。

（８）前記情報入力装置は、前記所定カラムの前記フィールド値に前記第１の一方向関数を適用することで得られた前記処理後フィールド値が、適用前の前記フィールド値と同一または類似する場合は、前記第１の一方向関数とは異なる第３の一方向関数を取得する第３取得部をさらに有し、前記算出部は、前記処理後フィールド値に対し、前記第３取得部により取得された前記第３の一方向関数を適用し、前記送信部は、前記算出部により前記第３の一方向関数が適用された後の前記処理後フィールド値を、前記所定カラムの前記フィールド値として前記共用データベースへ送信する、上記（１）～（７）のいずれかに記載のデータベースシステム。

（９）前記第１の一方向関数を記憶する記憶部と、前記第３取得部により前記第３の一方向関数が取得された場合、前記記憶部に記憶された前記第１の一方向関数を、前記第３の一方向関数で更新する更新部と、をさらに有し、前記第２取得部は、前記記憶部から更新後の前記第１の一方向関数を取得する、上記（８）に記載のデータベースシステム。

（１０）共用サーバーに複数の情報入力装置が接続されたデータベースシステムに以下の手順を有する処理を実行させるためのプログラムであって、複数の前記情報入力装置の各々のコンピューターに、レコードの１つまたは複数の所定カラムにおけるフィールド値を取得する手順（ａ）と、前記所定カラムに対応する第１の一方向関数を取得する手順（ｂ）と、前記手順（ａ）において取得された前記フィールド値に対し、前記手順（ｂ）において取得された前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する手順（ｃ）と、前記手順（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値を入力し、前記所定カラムに対応する推定ルールをルール集データベースで選択して、前記処理後フィールド値に基づき、選択した前記推定ルールを用いて、設定画面において未入力のカラムの設定候補を、提案値として算出する手順（ｄ）と、前記手順（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値、および前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を含むレコードであるフォーム情報を、前記共用サーバーへ送信する手順（ｅ）と、を有する処理を実行させ、前記共用サーバーに、共用データベースに蓄積された、前記処理後フィールド値を入力とし、前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を正解ラベルとして、推定ルールの機械学習を行い、機械学習した推定ルールを各情報入力装置が有する前記ルール集データベースに反映する手順（ｆ）を有する処理を実行させるためのデータベースシステム用制御プログラム。

（１１）共用サーバーに複数の情報入力装置が接続されたデータベースシステムにより実行する方法であって、複数の前記情報入力装置の各々が、レコードの１つまたは複数の所定カラムにおけるフィールド値を取得する段階（ａ）と、前記所定カラムに対応する第１の一方向関数を取得する段階（ｂ）と、前記段階（ａ）において取得された前記フィールド値に対し、前記段階（ｂ）において取得された前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する段階（ｃ）と、前記段階（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値を入力し、前記所定カラムに対応する推定ルールをルール集データベースで選択して、前記処理後フィールド値に基づき、選択した前記推定ルールを用いて、設定画面において未入力のカラムの設定候補を、提案値として算出する段階（ｄ）と、前記段階（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値、および前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を含むレコードであるフォーム情報を、前記共用サーバーへ送信する段階（ｅ）と、を実行し、前記共用サーバーが、共用データベースに蓄積された、前記処理後フィールド値を入力とし、前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を正解ラベルとして、推定ルールの機械学習を行い、機械学習した推定ルールを各情報入力装置が有する前記ルール集データベースに反映する段階（ｆ）を実行する、データベースシステムの制御方法。

複数のデータサーバー装置において、それぞれ、レコードの所定カラムに入力されたフィールド値に、所定カラムに対応する一方向関数を適用し、適用後のフィールド値を当該カラムのフィールド値として、共用データベースへ送信する。これにより、秘密情報の漏洩を防止できるとともに、集約された機械学習用データが増大することでフィールド値の自動設定の推定精度を向上できる。

データベースシステムの概略構成を示すブロック図である。 情報入力装置および共用サーバーにおける情報の送受信を示すブロック図である。 機械学習による、印刷設定の推定時の、情報入力装置および共用サーバーにおける情報の送受信を示すブロック図である。 情報入力装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 共用サーバーのハードウェア構成を示すブロック図である。 設定画面の例を示す図である。 印刷設定の項目ごとの第１の一方向関数の適否が登録された一方向関数適否登録テーブルを示す図である。 一方向関数適否登録テーブルの各項目に関連付けられた採用比率を示す図である。 第１の一方向関数の例を示す説明図である。 画像形成装置の構成を示す概略図である。 画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 共用データベースへのフォーム情報の蓄積時のフローチャートである。 印刷設定の推定時のフローチャートである。 情報入力装置および共用サーバー２００における情報の送受信を示す、データベースシステムのブロック図である。 第１の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の処理後設定値とが同一となる第１の一方向関数の例を示す説明図である。 第３の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の処理後設定値とが同一でも類似でもない第３の一方向関数の例を示す説明図である。 共用データベース２２１へのフォーム情報の蓄積時のフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る、データベースシステム、データベースシステム用制御プログラム、およびデータベースシステムの制御方法について説明する。なお、図面において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

（第１実施形態）
図１は、データベースシステム１０の概略構成を示すブロック図である。図２は、情報入力装置１００および共用サーバー２００における情報の送受信を示すブロック図である。図３は、機械学習による、印刷設定の推定時の、情報入力装置１００および共用サーバー２００における情報の送受信を示すブロック図である。なお、図３においては、説明を簡単にするために、１つの情報入力装置１００のみが図示されている。

［データベースシステム１０］
図１に示すように、データベースシステム１０は、複数の情報入力装置１００、共用サーバー２００、および画像形成装置３００を備える。これらの構成要素は、ネットワーク４００を介して、互いに通信可能に接続されている。

各情報入力装置１００は、ユーザーの指示に基づいて、印刷ジョブを生成して画像形成装置３００へ送信する。画像形成装置３００は、受信した印刷ジョブに基づいて、用紙に画像を形成して印刷物として出力する。情報入力装置１００は、後述するように、印刷ジョブに含まれる印刷設定の所定項目の設定値（以下、単に「設定値」とも称する）に一方向関数（以下、「第１の一方向関数」と称する）を適用した設定値（以下、「処理後設定値」と称する）を、当該所定項目の設定値として共用サーバー２００へ送信する。一方向関数は、逆関数の計算が非常に困難な関数である。一方向関数は、数値の丸め、ならびに、特定文字列の抜出および置換の少なくともいずれかの演算を１回または複数回行う関数であり得る。共用サーバー２００は、受信した処理後設定値を記憶することで蓄積する。印刷設定の各項目は「カラム」を構成する。項目ごとに設定される設定値は「フィールド値」を構成する。処理後設定値は、「処理後フィールド値」を構成する。１つの印刷ジョブの印刷設定に含まれる設定値は、全体として「レコード」を構成する。

印刷ジョブとは、画像形成装３００に対する印刷命令の総称であり、印刷データおよび印刷設定が含まれる。印刷データとは、印刷の対象である文書のデータであり、印刷データには、例えば、イメージデータ、ベクタデータ、テキストデータといった各種データが含まれ得る。具体的には、印刷データは、ＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｏｒｍａｔ）データ、ＰＤＬ（Ｐａｇｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ）データ、またはＴＩＦＦ（Ｔａｇｇｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）データであり得る。印刷設定とは、用紙９００への画像形成に関する設定であり、例えば、ページ数、紙種、カラーまたはモノクロの選択、およびページ割付等の各種設定が含まれる。印刷設定には、品名、担当者、印刷部数等の秘密情報として扱われ得る設定が含まれる。

［情報入力装置１００］
図２に示すように、情報入力装置１００は、フォーム設定ソフトウェア１１１と、データベースサーバー装置１２１を含む。情報入力装置１００は、ユーザー側の装置であり得る。

図４は、情報入力装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。情報入力装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、および操作表示部１４０を含む。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）および各種メモリを備えており、プログラムに従って、情報入力装置１００の各構成要素の制御や各種の演算処理を行う。制御部１１０は、第１取得部、第２取得部、算出部、推定部、選択部、および更新部を構成する。制御部１１０は、通信部１３０とともに送信部を構成する。制御部１１０は、図１～図３に示すように、フォーム情報蓄積時の一方向関数適用部１１５、印刷設定の推定時の一方向関数適用部１１２、および候補検索部１１３として機能する。情報入力装置１００は、コンピューターにより構成され得る。制御部１１０の作用の詳細については後述する。

記憶部１２０は、ＳＤＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、またはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等により構成され、各種プログラムおよび各種データを記憶する。記憶部１２０は、図１～図３に示すように、トランザクションデータベース１２２、一方向関数データベース１２３、およびルール集データベース１２４を含む。

通信部１３０は、情報入力装置１００と外部機器との間で通信を行うためのインターフェースである。通信部１３０として、イーサネット（登録商標）、ＳＡＴＡ、ＩＥＥＥ１３９４等の規格によるネットワークインターフェースが用いられる。また、通信部１３０として、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１等の無線通信インターフェース等の各種ローカル接続インターフェース等が用いられ得る。

操作表示部１４０は、タッチパネル、テンキー、スタートボタン、およびストップボタン等を備えており、各種情報の表示および各種指示の入力に使用される。

図２および図３を参照して、制御部１１０の作用について詳細に説明する。

制御部１１０は、フォーム設定ソフトウェア１１１を実行することで、操作表示部１４０において印刷ジョブの印刷設定の設定値を受け付ける設定画面（ブラウザー）を表示し、設定値を受け付ける。後述するように、設定画面において、印刷設定の一部の項目に設定値を入力することで、他の項目に設定値の候補が入力され得る。これにより、印刷設定の推定がなされる。

制御部１１０は、設定値をトランザクションデータベース１２２に記憶させる。制御部１１０は、印刷設定の所定項目（所定カラム）に対応する第１の一方向関数を、一方向関数データベース１２３を参照することで取得する。所定項目は、第１の一方向関数が適用される項目として予め設定された項目である。所定項目は、秘密情報として扱われる情報を含む設定値が設定される項目であり得る。所定項目は複数であってもよく、その場合、項目ごとに対応する第１の一方向関数を、一方向関数データベース１２３を参照することで取得する。制御部１１０（一方向関数適用部１１５）は、取得した第１の一方向関数を、対応する所定項目の設定値に適用して、処理後設定値（設定値＊）を算出する。制御部１１０は、所定項目の処理後設定値、および所定項目以外の項目の設定値を含むレコードであるフォーム情報（以下、単に「フォーム情報」とも称する）を、共用サーバー２００へ送信する。一方向関数データベース１２３には、各情報入力装置１００の各ユーザーにより、それぞれ、所定項目ごとに適当な第１の一方向関数が予め記憶され得る。

［共用サーバー２００］
図２に示すように、共用サーバー２００は、共用データベース２２１と、共用一方向関数データベース２２２を含む。共用サーバー２００は、サービス提供側の装置であり得る。

図５は、共用サーバー２００のハードウェア構成を示すブロック図である。共用サーバー２００は、制御部２１０、記憶部２２０、通信部２３０、および操作表示部２４０を含む。共用サーバー２００のハードウェア構成は、情報入力装置１００の構成と同様であるため、重複する説明は省略する。

制御部２１０は、図３に示すように、機械学習部２１１として機能する。

記憶部２２０は、共用データベース２２１と、共用一方向関数データベース２２２を含む。共用データベース２２１は、各情報入力装置１００から受信されたフォーム情報を記憶する。共用一方向関数データベース２２２は、第１の一方向関数を記憶する。

制御部２１０は、各情報入力装置１００から処理後設定値（より詳細には、処理後設定値を含むフォーム情報）を受信し、共用データベース２２１に記憶させる。これにより、各情報入力装置１００から受信された処理後設定値が、印刷ジョブの対応する所定項目の設定値として蓄積される。

制御部２１０は、各情報入力装置１００の各一方向関数データベース１２３に新たに記憶された第１の一方向関数を、各情報入力装置１００から受信して共用一方向関数データベース２２２に追加するとともに、新たに追加された第１の一方向関数を各情報入力装置１００へ送信する。各情報入力装置１００へ送信された第１の一方向関数は、各情報入力装置１００において、一方向関数データベース１２３に記憶（または更新）される。これにより、一方向関数データベース１２３と共用一方向関数データベース２２２とにそれぞれ記憶される第１の一方向関数の内容が同期され、互いに最新の第１の一方向関数が反映された状態になる。

制御部２１０（機械学習部２１１）は、処理後設定値（複数の処理後設定値の組合せを含む）から、設定画面において未入力の項目の設定候補（設定値）を推定するためのルール（以下、「推定ルール」と称する）を機械学習により生成する。推定ルールは、入力された所定項目の処理後設定値に基づいて未入力の項目の設定値を推定するためのルールである。すなわち、推定ルールは、処理後設定値を入力とし、設定画面における未入力の項目の設定候補を出力として、処理後設定値から設定候補を推定するルールである。機械学習は、共用データベース２２１に蓄積された、所定項目の処理後設定値を入力とし、当該所定項目以外の項目の一部または全部を正解ラベル（出力）として行い得る。機械学習には、ニューラルネットワークを用いた機械学習が含まれる。

図３を参照して、機械学習による、印刷設定の推定について説明する。印刷設定の推定は、情報入力装置１００の制御部１１０により実行される。上述したように、制御部１１０は、一方向関数適用部１１２、および候補検索部１１３として機能する。

情報入力装置１００においてフォーム設定ソフトウェアが実行されることにより表示された設定画面において、印刷設定の一部の所定項目に設定値が入力されると、一方向関数適用部１１５は、入力された設定値に一方向関数を適用することで、処理後設定値（設定値＊）を算出する。

候補検索部１１３は、設定値が入力された所定項目に対応する推定ルールをルール集データベース１２４において選択する。候補検索部１１３は、所定項目に入力された設定値に基づいて、選択した推定ルールを用いて、設定画面において未入力の項目の設定候補を、提案値として算出する。候補検索部１１３は、算出した提案値を設定画面の、対応するカラムのフィールド値として入力する。

ルール集データベース１２４に記憶された推定ルールには、機械学習部２１１による機械学習の結果が反映されている。

図６は、設定画面の例を示す図である。

図６においては、印刷設定の項目として、品名、仕上がりサイズ、総ページ数、部数、製本方式、綴じ方向、用紙種、用紙サイズ、印刷方式、印刷枚数、色数、および刷色順等が例示されている。例えば、設定画面の「品名」という所定項目に、設定値（例えば、「月刊××マガジン１月号」）が入力されると、一方向関数適用部１１２は、当該設定値に第１の一方向関数を適用することで、処理後設定値（例えば、「月刊雑誌」）を算出する。候補検索部１１３は、所定項目である「品名」に対応する、未入力の項目の提案値の推定ルールを、ルール集データベース１２４において検索（参照）する。そして、検出された推定ルールにおいて、処理後設定値（例えば、「月刊雑誌」）に対して、未入力の項目の提案値が、例えば、「仕上がりサイズ」の項目の「Ａ４」および「製本方式」の項目の「中綴じ」と規定されているとする。この場合、候補検索部１１３は、設定画面において、「仕上がりサイズ」の項目に「Ａ４」という提案値を、「製本方式」の項目に「中綴じ」という提案値をそれぞれ入力することで、機械学習による、推定候補の算出結果を設定画面における印刷設定に反映する。これにより、印刷設定の推定（印刷設定の自動設定）がなされる。

一方向関数データベース１２３においては、印刷設定の項目ごとに、第１の一方向関数の適否が登録され得る。

図７は、印刷設定の項目ごとの第１の一方向関数の適否が登録された一方向関数適否登録テーブルを示す図である。一方向関数適否登録テーブルは、一方向関数データベース１２３、および共用一方向関数データベース２２２に記憶される。

図７の例においては、「品名」、「担当者」、および「部数」の所定項目については、第１の一方向関数を適用して処理後設定値を算出することが登録されている。上述したように、第１の一方向関数が適用される項目の、文字列や数値のフィールド値は、秘密情報に該当し得る。一方、「サイズ」および「ページ数」の項目については、第１の一方向関数を適用して処理後設定値を算出しないことが登録されている。これらの項目の、文字列や数値のフィールド値は、秘密情報として扱われていないと考えられる。

制御部１１０（フォーム情報蓄積時の一方向関数適用部１１５、印刷設定の自動推定時の一方向関数適用部１１２）は、一方向関数適否登録テーブルを参照することにより、印刷設定の項目ごとに第１の一方向関数の適否を選択し得る。

制御部１１０は、印刷設定の項目ごとに、第１の一方向関数の適用を選択した比率（頻度）を算出し、一方向関数適否登録テーブルの各項目に関連付けて、一方向関数データベース１２３に記憶させ得る。

図８は、一方向関数適否登録テーブルの各項目に関連付けられた採用比率を示す図である。採用比率には、第１の一方向関数の適用が選択された比率と、第１の一方向関数の不適用が選択された比率とを含む。

図８の例においては、例えば、第１の一方向関数を適用することが登録されている「品名」の項目については、第１の一方向関数の適用が選択された採用比率として１００％が記憶されている。また、「部数」の項目については、第１の一方向関数の適用が選択された採用比率として６０％が記憶されている。なお、第１の一方向関数を適用しないことが登録されている「サイズ」の項目については、第１の一方向関数の不適用が選択された採用比率として１０％が記憶されている。

制御部１１０は、第１の一方向関数を適用することが登録されている所定項目のうち、さらに採用比率が所定の閾値以上の項目について、第１の一方向関数の適用を選択するようにしてもよい。制御部１１０は、第１の一方向関数を適用することが登録されている項目のうち、さらに採用比率が所定の閾値未満の項目について、第１の一方向関数の適否を不適用とする変更登録をし得る。所定の閾値は、例えば５０～６０％の範囲内のいずれかの値とし得る。

図９は、第１の一方向関数の例を示す説明図である。

図９においては、印刷設定の所定項目が「品名」である場合の例として、所定項目に入力された設定値に「ポスター」が含まれる場合、処理後設定値として「ポスター」を出力する、第１の一方向関数が示されている。この場合、第１の一方向関数は、特定文字列の抜出に相当する関数である。また、印刷設定の項目が「部数」である場合の例として、項目に入力された設定値が１以上１０未満の場合、処理後設定値として「１」を出力する、第１の一方向関数が示されている。この場合、第１の一方向関数は、数値の丸めに相当する関数である。第１の一方向関数は、その他、特定文字列の置換の関数であり得る。特定文字列の置換には、例えば、「定期報告書」を「冊子」に置換するものが含まれる。第１の一方向関数は、このような、数値の丸め、ならびに、特定文字列の抜出および置換の少なくともいずれかの演算を複数回行う関数であってもよい。

図１０は、画像形成装置３００の構成を示す概略図である。図１１は、画像形成装置３００のハードウェア構成を示すブロック図である。

画像形成装置３００は、制御部３１０、記憶部３２０、通信部３３０、操作表示部３４０、画像読取部３５０、画像制御部３６０、および画像形成部３７０を備える。これらの構成要素は、バスにより互いに通信可能に連結されている。画像形成装置３００は、例えばＭＦＰ（ＭｕｌｔｉＦｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）により構成され得る。

制御部３１０は、ＣＰＵおよび各種メモリを備えており、プログラムにしたがって上記各部の制御や各種の演算処理を行う。

記憶部３２０は、ＳＤＤまたはＨＤＤ等により構成され、各種プログラムおよび各種データを記憶する。

通信部３３０は、画像形成装置３００と外部機器との間で通信を行うためのインターフェースである。通信部３３０として、イーサネット（登録商標）、ＳＡＴＡ、ＩＥＥＥ１３９４等の規格によるネットワークインターフェースが用いられる。また、通信部１３０として、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１等の無線通信インターフェース等の各種ローカル接続インターフェース等が用いられる。

操作表示部３４０は、タッチパネル、テンキー、スタートボタン、およびストップボタン等を備えており、各種情報の表示および各種指示の入力に使用される。

画像読取部３５０は、蛍光ランプ等の光源およびＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサー等の撮像素子を有する。画像読取部３５０は、所定の読み取り位置にセットされた原稿に光源から光を当て、その反射光を撮像素子で光電変換して、その電気信号から画像データ（撮影画像）を生成する。

画像制御部３６０は、通信部３３０により受信された印刷ジョブ等に含まれる印刷データのレイアウト処理、スクリーニング、ラスタライズ処理等を行い、ビットマップ形式の画像データを生成する。画像データは、画素ごとのＣＭＹＫ値またはＲＧＢ値である。

画像形成部３７０は、作像部４０、定着部５０、給紙部６０、および用紙搬送部７０を含む。

作像部４０は、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、およびＫ（ブラック）の各色のトナーに対応した作像ユニット４１Ｙ、４１Ｍ、４１Ｃ、４１Ｋを有する。各作像ユニット４１Ｙ、４１Ｍ、４１Ｃ、４１Ｋにより、画像データに基づいて、帯電、露光、および現像のプロセスを経て感光体ドラム４７上にトナー画像が形成される。露光は、レーザー光により感光体ドラム４７上を走査することで行われる。像担持体である感光体ドラム４７上に形成されたトナー画像は、感光体ドラム４７と１次転写ローラー４８が中間転写ベルト４２を介して圧着され、駆動ローラー４５の駆動力により中間転写ベルト４２が回転走行することで中間転写ベルト４２上に順次重ねられてカラーのトナー画像が形成される。中間転写ベルト４２は、副走査方向（直線矢印の方向）へ走行する。中間転写ベルト４２上に形成されたカラーのトナー画像は、２次転写ローラー４３１と対向ローラー４４が中間転写ベルト４２を介して圧着されることにより、搬送される用紙９００上に転写される。

定着部５０は、定着ローラー５１ａおよび加圧ローラー５２を含み、定着ローラー５１ａと加圧ローラー５２とが定着ベルト５１ｂを介して互いに圧接されることで、定着ベルト５１ｂと加圧ローラー５２との間で定着ニップＮを形成する。定着ローラー５１ａおよび加圧ローラー５２は、それぞれ内蔵するヒーターにより所定温度に加熱される。定着部５０に搬送された用紙９００は、定着ニップで加熱および加圧されることでトナー画像が定着（溶融定着）されるとともに、定着ローラー５１ａおよび加圧ローラー５２の回転により搬送される。

定着部５０によりトナー画像が定着された用紙９００は、印刷物として排紙トレイ９０に排紙される。

給紙部６０は、複数の給紙トレイ６１、６２を有し、給紙トレイ６１、６２に収容された用紙９００を１枚ずつ下流側の搬送経路に送り出す。

用紙搬送部７０は、用紙９００を搬送するための複数の搬送ローラーを有し、作像部４０、定着部５０、および給紙部６０の各部間で用紙９００を搬送する。複数の搬送ローラーには、用紙９００の傾きを矯正するためのレジストローラー７１や、用紙９００に所定量のループを形成するためのループローラー７２が含まれる。

用紙搬送部７０は、画像形成された用紙９００を排紙トレイ９０に排紙する。

データベースシステム１０の動作について説明する。

図１２は、共用データベース２２１へのフォーム情報の蓄積時のフローチャートである。本フローチャートは、情報入力装置１００の制御部１１０により、プログラムに従い実行され得る。

制御部１１０は、設定画面において、第１の一方向関数を適用することが登録されている所定項目への、ユーザーによる設定値の入力を受付ける（Ｓ１０１）。

制御部１１０は、設定値が入力された所定項目に対応する第１の一方向関数を、一方向関数データベース１２３から取得する（Ｓ１０２）。

制御部１１０は、入力された所定項目の設定値に第１の一方向関数を適用して、処理後設定値を算出する（Ｓ１０３）。

制御部１１０は、所定項目の設定値（フィールド値）として、処理後設定値を共用サーバー２００へ送信する（Ｓ１０４）。具体的には、制御部１１０は、所定項目の処理後設定値、および所定項目以外の項目の設定値を、それぞれ所定項目および所定項目以外の項目の設定値とするフォーム情報を、共用サーバー２００へ送信する。これにより、フォーム情報は、共用データベース２２１において蓄積される。

図１３は、印刷設定の推定時のフローチャートである。本フローチャートは、情報入力装置１００の制御部１１０により、プログラムに従い実行され得る。また、本フローチャートは、図１２のフローチャートと同時に実行され得る。すなわち、本フローチャートのステップＳ２０１～ステップＳ２０３は、図１２のフローチャートのステップＳ１０１～ステップＳ１０３を兼ね得る。

制御部１１０は、設定画面において、第１の一方向関数を適用することが登録されている所定項目への、ユーザーによる設定値の入力を受付ける（Ｓ２０１）。

制御部１１０は、設定値が入力された所定項目に対応する第１の一方向関数を、一方向関数データベース１２３から取得する（Ｓ２０２）。

制御部１１０は、入力された所定項目の設定値に第１の一方向関数を適用して、処理後設定値を算出する（Ｓ２０３）。

制御部１１０は、設定値が入力された所定項目に対応する推定ルールを、ルール集データベースに記憶された推定ルールから選択する（Ｓ２０４）。

制御部１１０は、処理後設定値に基づいて、選択した推定ルールにより推定された、未入力の項目の設定候補を、提案値として設定画面に入力する（Ｓ２０６）。

制御部１１０は、設定画面に入力された印刷設定を含む印刷ジョブを画像形成装置３００へ送信して、用紙９００に画像を形成する（Ｓ２０６）。

（第２実施形態）
第２実施形態について説明する。本実施形態と第１実施形態とで異なる点は次の点である。第１実施形態は、共用データベース２２１へのフォーム情報の蓄積時、機械学習の学習時、および、機械学習による印刷設定の推定時において、設定値に第１の一方向関数を適用して処理後設定値を算出する。一方、本実施形態においては、フォーム情報の蓄積時は、設定値に第１の一方向関数を適用して処理後設定値（以下、「第１処理後設定値」と称する）を算出する。機械学習の学習時、および、機械学習による印刷設定の推定時においては、第１の一方向関数とは異なる第２の一方向関数を設定値に適用して処理後設定値（以下、「第２処理後設定値」と称する）を算出する。その他の点については、本実施形態は第１実施形態と同様であるため、重複する説明は省略または簡略化する。

図１４は、情報入力装置１００および共用サーバー２００における情報の送受信を示す、データベースシステム１０のブロック図である。なお、図１４においては、図３と同様に、説明を簡単にするために、１つの情報入力装置１００のみが図示されている。

［情報入力装置１００］
図１４に示すように、情報入力装置１００の制御部１１０は、フォーム設定ソフトウェア１１１、印刷設定の推定時の第１の一方向関数適用部１１２１、印刷設定の推定時の第２一方向関数適用部１１２２、候補検索部１１３、およびフォーム情報の蓄積時の第１の一方向関数適用部１１５１として機能する。

記憶部１２０は、トランザクションデータベース１２２、第１の一方向関数データベース１２３１、第２一方向関数データベース１２３２、およびルール集データベース１２４を含む。

制御部１１０は、フォーム設定ソフトウェア１１１を実行することで、操作表示部１４０において印刷ジョブの印刷設定の設定値を受け付ける設定画面を表示し、所定項目の設定値を受け付ける。

フォーム情報の蓄積時は、制御部１１０は、設定値をトランザクションデータベース１２２に記憶させる。第１一方向関数適用部１１５１は、印刷設定の所定項目に対応する第１の一方向関数を、第１一方向関数データベース１２３１を参照することで取得する。第１一方向関数適用部１１５１は、取得された第１の一方向関数を、対応する所定項目の設定値に適用して、第１処理後設定値（設定値＊）を算出する。第１一方向関数適用部１１５１は、所定項目の第１処理後設定値、および所定項目以外の項目の設定値を含むフォーム情報を、共用サーバー２００へ送信する。

第２一方向関数データベース１２３２には、ユーザーにより、予め、第１の一方向関数とは異なる第２の一方向関数が記憶される。第２の一方向関数は、第１の一方向関数よりも集約度が高い処理をする関数であり得る。すなわち、例えば、「月刊××マガジン１月号」という設定値に第１の一方向関数が適用されることにより、第１処理後設定値として、「月刊雑誌」が算出されるとする。この場合、「月刊××マガジン１月号」という設定値に第２の一方向関数が適用されることにより、第２処理後設定値として、「雑誌」が算出され得る。

印刷設定の推定時は、情報入力装置１００においてフォーム設定ソフトウェアが実行されることにより表示された設定画面において、印刷設定の所定項目に設定値が入力されると、推定時の第１一方向関数適用部１１２１は、入力された設定値に第１の一方向関数を適用することで、第１処理後設定値（設定値＊）を算出する。推定時の第２一方向関数適用部１１２２は、第１処理後設定値に第２の一方向関数を適用することにより、第２処理後設定値（設定値＊＊）を算出する。

候補検索部１１３は、所定項目に対応する推定ルールをルール集データベース１２４において選択する。候補検索部１１４は、選択した推定ルールを用いて、第２処理後設置値に基づいて、設定画面において未入力の項目の設定候補を、提案値として算出する。候補検索部１１３は、算出した提案値を設定画面の、対応する項目の設定値として入力する。

ルール集データベース１２４に記憶された推定ルールには、機械学習部２１１による機械学習の結果が反映されている。

［共用サーバー２００］
共用サーバー２００の制御部２１０は、機械学習部２１１および学習時の第２一方向関数適用部２１２として機能する。

記憶部２２０は、第１共用データベース２２１１、第２共用データベース２２１２、第１共用一方向関数データベース２２２１、および第２共用一方向関数データベース２２２２を含む。

第１共用データベース２２１１は、各情報入力装置１００から受信された、第１処理後設定値を含むフォーム情報を記憶する。第１共用一方向関数データベース２２２１は、第１の一方向関数を記憶する。

制御部２１０は、各情報入力装置１００から第１処理後設定値（より詳細には、第１処理後設定値を含むフォーム情報）を受信し、第１共用データベース２２１１に記憶させる。

第２一方向関数適用部２１２は、第１共用データベース２２１１に記憶されたフォーム情報に含まれる第１処理後設定値に、所定項目に対応する第２の一方向関数を適用して第２処理後設定値（設定値＊＊）を算出する。第２一方向関数適用部２１２は、第２処理後設定値を所定項目のフィールド値として含むフォーム情報を、第２共用データベース２２１２に記憶させる。これにより、各情報入力装置１００から受信された第１処理後設定値に第２の一方向関数が適用された第２処理後設定値を所定項目の設定値として含むフォーム情報が、蓄積される。蓄積されるフォーム情報を、第２処理後設定値を所定項目のフィールド値として含むものとすることで、機械学習に用いるデータ（教師データ）の集約度を高められるため、機械学習による、未入力の項目の設定値の推定精度を向上できる。

制御部２１０は、各情報入力装置１００の各第２一方向関数データベース１２３２に新たに記憶された第２の一方向関数を第２共用一方向関数データベース２２２２に追加するとともに、新たに追加された第２の一方向関数を各情報入力装置１００へ送信する。各情報入力装置１００へ送信された第２の一方向関数は、各情報入力装置１００において、第２一方向関数データベース１２３２に記憶される。これにより、第２一方向関数データベース１２３２と第２共用一方向関数データベース２２２２とに記憶された第２の一方向関数の内容が同期されることで、互いに最新の第２の一方向関数が反映された状態になる。

機械学習部２１１は、第２処理後設定値（複数の第２処理後設定値の組合せを含む）から、設定画面において未入力の項目の設定候補（設定値）を推定するための推定ルールを機械学習により生成する。推定ルールは、入力された所定項目の第２処理後設定値に基づいて未入力の項目の設定値を推定するためのルールである。すなわち、推定ルールは、第２処理後設定値を入力とし、設定画面における未入力の項目の設定候補を出力として、第２処理後設定値から設定候補を推定するルールである。機械学習は、第２共用データベース２２１２に蓄積された、所定項目の第２処理後設定値を入力とし、当該所定項目以外の項目の一部または全部を正解ラベル（出力）とする教師データにより行い得る。機械学習には、ニューラルネットワークを用いた機械学習が含まれる。

（第３実施形態）
第３実施形態について説明する。本実施形態と第１実施形態とで異なる点は次の点である。第１実施形態は、共用データベースへのフォーム情報の蓄積時、機械学習の学習時、および、機械学習による印刷設定の推定時において、設定値に第１の一方向関数を適用して処理後設定値を算出する。一方、本実施形態においては、第１の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の第１処理後設定値とが同一または類似する場合、第１処理後設定値に対し、第１の一方向関数とは異なる第３の一方向関数を適用して処理後設定値（以下、「第３処理後設定値」と称する）を算出する。その他の点については、本実施形態は第１実施形態と同様であるため、重複する説明は省略または簡略化する。

図１５は、第１の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の処理後設定値とが同一となる第１の一方向関数の例を示す説明図である。

印刷設定の所定項目が「品名」であり、所定項目に「月刊××マガジン１月号」が設定値として入力されるとする。推定ルールは、次のようなものである。「ポスター」を含む設定値に対しては「ポスター」を第１処理後設定値として出力する。「冊子」を含む設定値に対しては「冊子」を第１処理後設定値として出力する。「チラシ」を含む設定値に対しては「チラシ」を第１処理後設定値として出力する。そして、「定期報告書」を含む設定値に対しては「冊子」を第１処理後設定値として出力する。この場合、所定項目の設定値に第１の一方向関数が適用させることで算出される第１処理後設定値は、「月刊××マガジン１月号」となり、第１の一方向関数の適用前の設定値と同一である。

情報入力装置１００の制御部１１０は、第１の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の処理後設定値とが同一または類似する場合、第１処理後設定値に、第１の一方向関数とは異なる第３の一方向関数を適用する。第１の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の第１処理後設定値とが類似する場合とは、第１の一方向関数の適用前の設定値と第１処理後設定値とで、主要な部分が共通する場合である。第１の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の第１処理後設定値とが類似する場合には、両者で共通する部分に秘密情報が含まれている場合が含まれる。例えば、第１の一方向関数の適用前の設定値が「月刊××マガジン１月号」であり、第１処理後設定値が「××マガジン１月号」等の場合が該当する。

図１６は、第３の一方向関数の適用前の設定値と、適用後の処理後設定値とが同一でも類似でもない第３の一方向関数の例を示す説明図である。

印刷設定の所定項目が「品名」であり、所定項目に「月刊××マガジン１月号」が設定値として入力されるとする。推定ルールは、図１５に示す推定ルールに、「月刊」と「マガジン」を含む設定値に対しては「雑誌」を第１処理後設定値として出力するというルールが追加されている。この場合、設定値に第３の一方向関数が適用させることで算出される第３処理後設定値は、「雑誌」となり、第１の一方向関数の適用前の設定値とは同一でも類似でもないものとなる。

図１７は、共用データベース２２１へのフォーム情報の蓄積時のフローチャートである。本フローチャートは、情報入力装置１００の制御部１１０により、プログラムに従い実行され得る。

制御部１１０は、設定画面において、所定項目へのユーザーによる設定値の入力を受付ける（Ｓ３０１）。

制御部１１０は、設定値が入力された所定項目に対応する第１の一方向関数を、一方向関数データベース１２３から取得する（Ｓ３０２）。

制御部１１０は、入力された設定値に第１の一方向関数を適用して、第１処理後設定値を算出する（Ｓ３０３）。

制御部１１０は、第１の一方向関数の適用前の設定値と、第１の一方向関数の適用後の第１処理後設定値とが同一または類似するかを判断する（Ｓ３０４）。

制御部１１０は、第１の一方向関数の適用前の設定値と、第１の一方向関数の適用後の第１処理後設定値とが同一でなく、かつ類似しないと判断した場合は（Ｓ３０４：ＮＯ）、所定項目のフィールド値として、第１処理後設定値を共用サーバー２００へ送信する（Ｓ３０６）。具体的には、制御部１１０は、所定項目の第１処理後設定値、および所定項目以外の項目の設定値を、それぞれ所定の項目および所定項目以外の項目のフィールド値とするフォーム情報を、共用サーバー２００へ送信する。

制御部１１０は、第１の一方向関数の適用前の設定値と、第１の一方向関数の適用後の第１処理後設定値とが同一または類似すると判断した場合は（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、設定値が入力された所定項目に対応する第３の一方向関数を、新しい一方向関数として、一方向関数データベース１２３から取得し（Ｓ３０５）、再度、ステップＳ３０４を実行する。

制御部１１０は、第３の一方向関数を取得した場合、第３の一方向関数を共用一方向関数データベース２２２へ送信して、第１の一方向関数を第３の一方向関数で更新する。

実施形態は、以下の効果を奏する。

複数のデータサーバー装置において、それぞれ、レコードの所定カラムに入力されたフィールド値に、所定カラムに対応する一方向関数を適用して得た処理後フィールド値を当該カラムのフィールド値として、共用データベースへ送信する。これにより、秘密情報の漏洩を防止できるとともに、集約された機械学習用データが増大することでフィールド値の自動設定の推定精度を向上できる。

さらに、処理後フィールド値、および所定カラム以外のカラムのフィールド値を含むレコードを共用データベースへ送信する。これにより、フィールド値の自動設定の推定のための機械学習用の教師データを容易に蓄積できる。

さらに、共用データベースで、処理後フィールド値に基づいて所定カラム以外のカラムのフィールド値を推定する機械学習のための統計処理を、レコードに対して行う。これにより、フィールド値の自動設定の推定精度を容易かつ効果的に向上できる。

さらに、共用データベースで、レコードの処理後フィールド値に対し、第１の一方向関数とは異なる第２の一方向関数を適用し、適用後の処理後フィールド値に対して、機械学習のための統計処理を行う。これにより、フィールド値の自動設定の推定のための機械学習用の教師データの集約度を高めることで、フィールド値の自動設定の推定精度をさらに効果的に向上できる。

さらに、各データベースサーバー装置において、所定カラムのフィールド値に対し、第１の一方向関数を適用するかどうかを選択する。これにより、秘密情報の漏洩を効果的に防止できるとともに、演算量を抑制できる。

さらに、複数のデータベースサーバー装置が共用する第１の一方向関数を記憶する共用一方向関数データベースを設け、共用一方向関数データベースで、第１の一方向関数を適用するという選択がされた、所定カラムごとの頻度を記憶する。これにより、第１の一方向関数の適用の頻度を所定カラムごとに容易に把握でき、所定カラムごとの一方向関数の適否の判断材料を容易に得ることができる。

さらに、共用一方向関数データベースに記憶された、所定カラムごとの当該頻度に基づいて、所定カラムのフィールド値に対し、第１の一方向関数を適用するかどうかを所定カラムごとに選択する。これにより、所定カラムごとの一方向関数の適否をより適当に判断できる。

さらに、第１の一方向関数を、数値の丸め、ならびに、特定文字列の抜出および置換、の少なくともいずれかの演算を１回または複数回行う関数とする。これにより、秘密情報の漏洩を効果的に防止できるとともに、蓄積される処理後フィールド値のデータ量を抑制できる。

さらに、データベースサーバー装置において、所定カラムのフィールド値に第１の一方向関数を適用することで得られた処理後フィールド値が、適用前のフィールド値と同一または類似する場合、第１の一方向関数とは異なる第３の一方向関数を取得する。取得された第３の一方向関数を処理後フィールド値に適用し、適用後の処理後フィールド値を、第１カラムのフィールド値として共用データベースへ送信する。

さらに、第３の一方向関数が取得された場合、第３の一方向関数を共用一方向関数データベースへ送信して、第１の一方向関数を第３の一方向関数で更新する。これにより、共用一方向関数データベースと各データベースサーバー装置とで記憶されたデータの同期をとることで、各データベースサーバー装置における一方向関数の再設定負荷を減少させることができる。

本発明は、上述した実施形態に限定されない。

例えば、上述したフローチャートは、一部のステップを省略してもよく、他のステップが追加されてもよい。また各ステップの一部は同時に実行されてもよく、一つのステップが複数のステップに分割されて実行されてもよい。

また、上述したデータベースシステム１０における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、一機能としてその検知部等の装置のソフトウェアに組み込まれてもよい。

１０ データベースシステム、
１００ 情報入力装置、
１１０ 制御部、
１１３ 候補検索部、
１１２、１１５ 一方向関数適用部、
１１２１ 第１一方向関数適用部、
１１２２ 第２一方向関数適用部、
１２０ 記憶部、
１２１ データベースサーバー装置、
１２３ 一方向関数データベース、
１２３１ 第１一方向関数データベース、
１２３２ 第２一方向関数データベース、
１２４ ルール集データベース、
１３０ 通信部、
２００ 共用サーバー、
２１０ 制御部、
２１１ 機械学習部、
２１２ 第２一方向関数適用部、
２２０ 記憶部、
２２１ 共用データベース、
２２１１ 第１共用データベース、
２２１２ 第２共用データベース、
２２２ 共用一方向関数データベース、
２２２１ 第１共用一方向関数データベース、
２２２２ 第２共用一方向関数データベース、
２３０ 通信部、
３００ 画像形成装置、
３１０ 制御部、
３２０ 記憶部、
３３０ 通信部、
３６０ 画像制御部、
３７０ 画像形成部。

Claims (11)

1. 共用サーバーに複数の情報入力装置が接続されたデータベースシステムであって、
   複数の前記情報入力装置の各々が、
   レコードの１つまたは複数の所定カラムにおけるフィールド値を取得する第１取得部と、
   前記所定カラムに対応する第１の一方向関数を取得する第２取得部と、
   前記第１取得部により取得された前記フィールド値に対し、前記第２取得部により取得された前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する算出部と、
   前記算出部により算出された前記処理後フィールド値を入力し、前記所定カラムに対応する推定ルールをルール集データベースで選択して、前記処理後フィールド値に基づき、選択した前記推定ルールを用いて、設定画面において未入力のカラムの設定候補を、提案値として算出する候補検索部と、
   前記算出部により算出された前記処理後フィールド値、および前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を含むレコードであるフォーム情報を、前記共用サーバーへ送信する送信部と、を有し、
   前記共用サーバーが、
   共用データベースと、
   前記共用データベースに蓄積された、前記処理後フィールド値を入力とし、前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を正解ラベルとして、推定ルールの機械学習を行い、機械学習した推定ルールを各情報入力装置が有する前記ルール集データベースに反映する機械学習部と、を有する、データベースシステム。
2. 前記共用データベースは、前記処理後フィールド値に基づいて前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を推定する機械学習のための統計処理を、受信した前記レコードに対して行う、請求項１に記載のデータベースシステム。
3. 前記共用データベースは、受信した前記レコードの前記処理後フィールド値に対し、前記第１の一方向関数とは異なる第２の一方向関数を適用し、適用後の前記処理後フィールド値に対して、前記処理後フィールド値に基づいて前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を推定する機械学習のための統計処理を行う、請求項１に記載のデータベースシステム。
4. 前記情報入力装置は、前記所定カラムの前記フィールド値に対し、前記所定カラムごとに、前記第１の一方向関数を適用するかどうかを選択する選択部をさらに有し、
   前記算出部は、前記第１の一方向関数を適用すると前記選択部により選択された前記所定カラムの前記フィールド値に対し前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する、請求項１～３のいずれか一項に記載のデータベースシステム。
5. 前記共用サーバーは、前記複数の情報入力装置が共用する前記第１の一方向関数を記憶する共用一方向関数データベースをさらに有し、
   前記共用一方向関数データベースは、前記選択部により、前記第１の一方向関数を適用するという選択がされた、前記所定カラムごとの頻度を記憶する、請求項４に記載のデータベースシステム。
6. 前記選択部は、前記共用一方向関数データベースに記憶された、前記所定カラムごとの前記頻度に基づいて、前記所定カラムの前記フィールド値に対し、前記第１の一方向関数を適用するかどうかを前記所定カラムごとに選択し、
   前記算出部は、前記第１の一方向関数を適用すると前記選択部により選択された前記所定カラムの前記フィールド値に対し前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する、請求項５に記載のデータベースシステム。
7. 前記第１の一方向関数は、数値の丸め、ならびに、特定文字列の抜出および置換、の少なくともいずれかの演算を１回または複数回行う関数である、請求項１～６のいずれか一項に記載のデータベースシステム。
8. 前記情報入力装置は、前記所定カラムの前記フィールド値に前記第１の一方向関数を適用することで得られた前記処理後フィールド値が、適用前の前記フィールド値と同一または類似する場合は、前記第１の一方向関数とは異なる第３の一方向関数を取得する第３取得部をさらに有し、
   前記算出部は、前記処理後フィールド値に対し、前記第３取得部により取得された前記第３の一方向関数を適用し、
   前記送信部は、前記算出部により前記第３の一方向関数が適用された後の前記処理後フィールド値を、前記所定カラムの前記フィールド値として前記共用データベースへ送信する、請求項１～７のいずれか一項に記載のデータベースシステム。
9. 前記第１の一方向関数を記憶する記憶部と、
   前記第３取得部により前記第３の一方向関数が取得された場合、前記記憶部に記憶された前記第１の一方向関数を、前記第３の一方向関数で更新する更新部と、をさらに有し、
   前記第２取得部は、前記記憶部から更新後の前記第１の一方向関数を取得する、
   請求項８に記載のデータベースシステム。
10. 共用サーバーに複数の情報入力装置が接続されたデータベースシステムに以下の手順を有する処理を実行させるためのプログラムであって、
    複数の前記情報入力装置の各々のコンピューターに、
    レコードの１つまたは複数の所定カラムにおけるフィールド値を取得する手順（ａ）と、
    前記所定カラムに対応する第１の一方向関数を取得する手順（ｂ）と、
    前記手順（ａ）において取得された前記フィールド値に対し、前記手順（ｂ）において取得された前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する手順（ｃ）と、
    前記手順（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値を入力し、前記所定カラムに対応する推定ルールをルール集データベースで選択して、前記処理後フィールド値に基づき、選択した前記推定ルールを用いて、設定画面において未入力のカラムの設定候補を、提案値として算出する手順（ｄ）と、
    前記手順（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値、および前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を含むレコードであるフォーム情報を、前記共用サーバーへ送信する手順（ｅ）と、を有する処理を実行させ、
    前記共用サーバーに、
    共用データベースに蓄積された、前記処理後フィールド値を入力とし、前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を正解ラベルとして、推定ルールの機械学習を行い、機械学習した推定ルールを各情報入力装置が有する前記ルール集データベースに反映する手順（ｆ）を有する処理を実行させるためのデータベースシステム用制御プログラム。
11. 共用サーバーに複数の情報入力装置が接続されたデータベースシステムにより実行する方法であって、
    複数の前記情報入力装置の各々が、
    レコードの１つまたは複数の所定カラムにおけるフィールド値を取得する段階（ａ）と、
    前記所定カラムに対応する第１の一方向関数を取得する段階（ｂ）と、
    前記段階（ａ）において取得された前記フィールド値に対し、前記段階（ｂ）において取得された前記第１の一方向関数を適用して、処理後フィールド値を算出する段階（ｃ）と、
    前記段階（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値を入力し、前記所定カラムに対応する推定ルールをルール集データベースで選択して、前記処理後フィールド値に基づき、選択した前記推定ルールを用いて、設定画面において未入力のカラムの設定候補を、提案値として算出する段階（ｄ）と、
    前記段階（ｃ）において算出された前記処理後フィールド値、および前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を含むレコードであるフォーム情報を、前記共用サーバーへ送信する段階（ｅ）と、を実行し、
    前記共用サーバーが、
    共用データベースに蓄積された、前記処理後フィールド値を入力とし、前記所定カラム以外のカラムのフィールド値を正解ラベルとして、推定ルールの機械学習を行い、機械学習した推定ルールを各情報入力装置が有する前記ルール集データベースに反映する段階（ｆ）を実行する、データベースシステムの制御方法。