JP7021508B2 - 情報処理装置、サーバ装置、業務システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、サーバ装置、業務システム及びプログラムに関する。

画像形成装置に蓄積されるジョブログを分析し、利用の状況に応じて最適な画像形成装置の台数や機種を提案し運用するサービス（ＭＰＳ：Managed Print Service）がある。このサービスの提供により、設備の配置に関する過不足が解消される。

特開２０１５－１３５６６３号公報

今日、顧客は業務の効率化に関する関心が高い。業務の効率化には、業務に伴う活動の分析が不可欠である。しかし、コンサルタントに分析を依頼する手法は、費用面の負担が大きく、ＳＯＨＯ（Small Office Home Office）や中小企業での採用が難しい。また、分析用のソフトウェアを用いる手法は、ソフトウェアの機能と業務の内容とが整合していなければ、期待通りの成果が望めない。

本発明は、利用者が使用する装置で発生する情報を活用して業務上の課題の改善を支援することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、前記使用の実績に応じて用意された、業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインをサーバ装置側から取得する取得手段と、を有する情報処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記取得手段が取得する前記第１のプラグインは、自装置の利用者による選択の操作を通じて特定される、請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記第１のプラグインの実行を通じ、業務上の活動を支援する特定のサービスの利用が可能になる、請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項４に記載の発明は、自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、を有し、前記ジョブ分類手段と、前記画像分類手段と、前記集計手段は、利用者の業種と規模に応じて選択的に追加された第２のプラグインの実行を通じて実現される、情報処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記集計手段は、利用者の操作が検知された場合、ジョブが実行されている場合、又は、ジョブが存在する場合には実行されない、請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記集計手段は、予め設定された期間内、又は、ジョブが実行されていない期間に限り実行される、請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置である。
請求項７に記載の発明は、自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、を有し、前記画像分類手段は、前記画像ログから抽出されたテキストに基づいて各文書の種類を分類する、情報処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記収集手段は、自装置の周囲に存在する端末との通信を通じ、自装置が利用される室内の環境に関する情報及び室内における人の行動に関する情報の両方又は一方を更に収集し、前記環境に関する情報及び前記人の行動に関する情報のうちの両方又は一方を分析する分析手段を更に有する、請求項７に記載の情報処理装置である。
請求項９に記載の発明は、管理対象とする情報処理装置のジョブログの種類と当該情報処理装置で処理された文書の画像ログの種類の組み合わせ別に使用の実績を取得する取得手段と、前記使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインを対応する前記情報処理装置に配信する配信手段とを有するサーバ装置である。
請求項１０に記載の発明は、前記第１のプラグインを対応する前記情報処理装置に配信する前に、当該第１のプラグインの候補を提示する、請求項９に記載のサーバ装置である。
請求項１１に記載の発明は、前記第１のプラグインの候補は、自装置側の作業者に提示される、請求項１０に記載のサーバ装置である。
請求項１２に記載の発明は、前記第１のプラグインは、前記使用の実績が予め定めた閾値を超える前記組み合わせに対応する、請求項９に記載のサーバ装置である。
請求項１３に記載の発明は、前記第１のプラグインは、前記情報処理装置が利用される室内の環境に関する情報及び室内における人の行動に関する情報のうちの両方又は一方について集計された値のうち、予め定めた閾値を超える情報に対応する、請求項９に記載のサーバ装置である。
請求項１４に記載の発明は、前記第１のプラグインの実行を通じ、業務上の活動を支援する特定のサービスの利用が可能になる、請求項９に記載のサーバ装置である。
請求項１５に記載の発明は、前記情報処理装置について登録されている利用者の業種と規模の組み合わせに応じて予め用意される、前記使用の実績を集計する機能を提供する第２のプラグインを、対応する当該情報処理装置に対して配信する第２の配信手段を更に有する、請求項９に記載のサーバ装置である。
請求項１６に記載の発明は、前記使用の実績は、前記情報処理装置について登録されている利用者の業種と規模の組み合わせに応じて自装置内で集計される、請求項９に記載のサーバ装置である。
請求項１７に記載の発明は、自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、当該ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、当該画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、当該ジョブログの種類と当該画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、を有する情報処理装置と、管理対象とする前記情報処理装置について前記使用の実績を取得する取得手段と、当該使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインを対応する当該情報処理装置に配信する配信手段とを有するサーバ装置と、を含む業務システムである。
請求項１８に記載の発明は、配信される前記第１のプラグインは、前記サーバ装置側の作業者による操作を通じて設定される、請求項１７に記載の業務システムである。
請求項１９に記載の発明は、配信される前記第１のプラグインは、前記情報処理装置の利用者による操作を通じて設定される、請求項１７に記載の業務システムである。
請求項２０に記載の発明は、前記サーバ装置は、前記使用の実績が予め定めた閾値を超える前記組み合わせが存在する場合、当該組み合わせに対して予め用意されている前記第１のプラグインを前記配信手段に与える、請求項１７に記載の業務システムである。
請求項２１に記載の発明は、自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段を有する情報処理装置と、管理対象とする前記情報処理装置について、前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、当該ジョブログの種類と当該画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、集計された当該使用の実績を取得する取得手段と、当該使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインを対応する当該情報処理装置に配信する配信手段とを有するサーバ装置と、を含む業務システムである。
請求項２２に記載の発明は、自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、当該ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、当該画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、当該ジョブログの種類と当該画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、当該使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインの配信を要求する要求手段とを有する情報処理装置と、前記第１のプラグインを要求した前記情報処理装置に対して、当該第１のプラグインを配信する配信手段を有するサーバ装置と、を含む業務システムである。
請求項２３に記載の発明は、コンピュータを、自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、前記使用の実績に応じて用意された、業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインをサーバ装置側から取得する取得手段として機能させるプログラムである。

請求項１記載の発明によれば、利用者が使用する装置で発生する情報を活用して業務上の課題を改善する、個々の利用者の事情に応じた機能を提供できる。
請求項２記載の発明によれば、個々の利用者の判断で追加する機能を選ぶことができる。
請求項３記載の発明によれば、個々の利用者の事情に応じたサービスを追加できる。
請求項４記載の発明によれば、利用者の業種と規模に応じて第２のプラグインを実行しない場合に比べて、業務上の課題の分析の精度を高めることができる。
請求項５記載の発明によれば、利用者の業務を妨げないように情報を処理できる。
請求項６記載の発明によれば、利用者の業務を妨げないように情報を処理できる。
請求項７記載の発明によれば、画像ログから抽出されたテキストに基づいて各文書の種類を分類しない場合に比べて、業務上の課題の分析の精度を高めることができる。
請求項８記載の発明によれば、個々の利用者の事情に応じた業務上の課題の改善を支援できる。
請求項９記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題の改善を支援できる。
請求項１０記載の発明によれば、利用者等が機能の追加を判断できる。
請求項１１記載の発明によれば、サーバ装置の作業者に判断の機会を付与できる。
請求項１２記載の発明によれば、業務上の課題の改善に役立つ機能を付与できる。
請求項１３記載の発明によれば、業務上の課題の改善に役立つ機能を付与できる。
請求項１４記載の発明によれば、個々の利用者の事情に応じたサービスを追加できる。
請求項１５記載の発明によれば、第２の配信手段を有さない場合に比べて、個々の利用者に応じて効率的に情報を処理できる。
請求項１６記載の発明によれば、情報処理装置について登録されている利用者の業種と規模の組み合わせに応じて使用の実績を集計しない場合に比べて、個々の利用者に応じて効率的に情報を処理できる。
請求項１７記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題の改善を支援できる。
請求項１８記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題の改善を支援できる。
請求項１９記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題の改善を支援できる。
請求項２０記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題の改善を支援できる。
請求項２１記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題の改善を支援できる。
請求項２２記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題の改善を支援できる。
請求項２３記載の発明によれば、利用者が日常的に使用する装置で発生される情報を活用して業務上の課題を改善する、個々の利用者の事情に応じた機能を提供できる。

実施の形態１で使用する業務支援システムの構成例の概略を示す図である。 画像形成装置の外観例を示す図である。 画像形成装置の内部構造例を示す図である。 制御装置と他の構成部との接続関係を説明する図である。 画像形成装置の機能構成を説明する図である。 プラグイン配信サーバの内部構成例を示す図である。 プラグイン配信サーバの機能構成例を示す図である。 業務分析プラグイン管理部が業務分析プラグインの管理に使用する管理テーブルの一例を示す図である。 機能提供プラグイン管理部が機能提供プラグインの管理に使用する管理テーブルの一例を示す図である。 営業支援サーバの内部構成例を示す図である。 営業支援サーバの機能構成例を示す図である。 顧客の管理に使用される管理テーブルの一例を示す図である。 装置の管理に使用される管理テーブルの一例を示す図である。 業務分析プラグイン決定部が業務プラグイン識別子とバージョンの決定に使用する管理テーブルの一例を示す図である。 実施の形態１に係るシステムシーケンスの概要を説明する図である。 実施の形態１に係るログの分析動作の手順を説明するフローチャートの一部である。 実施の形態１に係るログの分析動作の手順を説明するフローチャートの残りである。 ログを用いた１次分析結果の例を示す図である。 実施の形態１に係るＩｏＴ情報の分析動作の手順を説明するフローチャートである。 実施の形態１に係るＩｏＴ情報としてユーザが携帯する携帯端末との通信の履歴を用いた１次分析結果の例を示す図である。（Ａ）はＩｏＴ通信の履歴の例を示し、（Ｂ）は分析結果の例を示す。 実施の形態１に係るＩｏＴ情報として温度計との通信の履歴を用いた１次分析結果の例を示す図である。（Ａ）はＩｏＴ通信の履歴の例を示し、（Ｂ）は分析結果の例を示す。 事業規模が大きい顧客用に用意されている判断ロジックの例を示す図である。 事業規模が小さい顧客用に用意されている判断ロジックの例を示す図である。 ＩｏＴ情報用の判断ロジックの例を示す図である。 他のシステムシーケンスの例を示す図である。 他のシステムシーケンスの例を示す図である。 他のシステムシーケンスの例を示す図である。 他のシステムシーケンスの例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、実施の形態について詳細に説明する。

＜実施の形態１＞
＜システムの構成＞
図１は、実施の形態１で使用する業務支援システム１の構成例の概略を示す図である。
図１に示す業務支援システム１は、顧客が運用するサブシステム１０と、インターネット２０と、インターネット２０上に存在するプラグイン配信サーバ３０及び営業支援サーバ４０とを有している。
ここでの業務支援システム１は、業務システムの一例である。
図１に示すサブシステム１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）１１に接続された２つの画像処理装置１２と、セキュリティ等の観点から配置されたファイアウォール１３とで構成される。

本実施の形態における画像処理装置１２は、顧客が業務上の活動で日常的に使用する情報処理装置の一例である。
本実施の形態では、顧客ごとの業務上の課題の改善を支援する機能（サービス）をプラグイン（プログラム）の追加を通じて提供する。このため、画像処理装置１２には、プラグインの追加が可能な装置を想定する。
この種の画像処理装置１２には、例えば記録材（以下「用紙」と記す場合もある）に画像を形成する画像形成装置、コンピュータ、電子黒板等を想定する。

本実施の形態では、画像処理装置１２として、コピー機能、スキャナ機能、ファックス送受信機能、印刷機能などを備える画像形成装置を想定する。もっとも、画像処理装置１２は、いずれか１つの機能に特化した装置、例えば複写機、スキャナ（３次元スキャナを含む）、ファックス送受信機、プリンタ（３次元プリンタを含む）でもよい。
画像処理装置１２の台数は、顧客ごとに異なり、１台の場合もあれば、３台以上の場合もある。

ファイアウォール１３は、画像処理装置１２とインターネット２０との間の通信を監視し、不正と判断される通信を遮断する。
本実施の形態の場合、プラグイン配信サーバ３０と営業支援サーバ４０は、画像処理装置１２の製造者又は保守を担当する事業者が運営している。もっとも、プラグイン配信サーバ３０と営業支援サーバ４０の運用者が異なっていてもよい。
また、プラグイン配信サーバ３０と営業支援サーバ４０の設置や保守は、画像処理装置１２の製造者や保守を担当する事業者が行ってもよいが、パブリッククラウドのように第三者が行ってもよい。
ここでのプラグイン配信サーバ３０及び営業支援サーバ４０は、サーバ装置の一例である。

＜システムを構成する端末の構成＞
＜画像処理装置の構成＞
本実施の形態では、画像処理装置１２として画像形成装置を用いる。
図２は、画像形成装置の外観例を示す図である。図３は、画像形成装置の内部構造例を示す図である。
画像形成装置は、原稿の画像を読み取る画像読取装置１１０と、用紙上に画像を記録する画像記録装置１２０と、を備えている。
また、画像形成装置は、ユーザによる操作の受付やユーザに対する各種の情報の提示に使用するユーザインタフェース（ＵＩ）１３０を備えている。さらに、画像形成装置は、装置全体の動作を制御する制御装置１４０を備えている。

画像読取装置１１０は、装置の本体部分を構成する画像記録装置１２０の上に取り付けられている。画像読取装置１１０は、原稿に形成されている画像を光学的に読み取る画像読取部１１１と、画像読取部１１１に原稿を搬送する原稿搬送部１１２とを備えている。
原稿搬送部１１２は、原稿を収容する原稿収容部１１３と、原稿収容部１１３から引き出された原稿が排出される原稿排出部１１４とを有し、不図示の搬送機構を使用して原稿収容部１１３から原稿排出部１１４に原稿を搬送する。ここでの原稿搬送部１１２は、原稿自動送り装置（ＡＤＦ：Auto Document Feeder）とも呼ばれる。なお、読取光学系を原稿に対して相対的に移動させ、原稿の画像を読み取ることもできる。

画像記録装置１２０は、用紙の表面に画像を形成する機構部と用紙を搬送する機構部などを含んでいる。
画像記録装置１２０は、用紙トレイ１２１から引き出された用紙Ｐに画像を形成する画像形成部１２２と、画像形成部１２２に対して用紙Ｐを供給する用紙供給部１２３と、画像形成部１２２によって画像が形成された用紙Ｐを排出する用紙排出部１２４と、画像形成部１２２から出力される用紙Ｐの表裏を反転させ、画像形成部１２２に再度搬送する反転搬送部１２５とを備えている。
画像形成部１２２には、用紙Ｐの搬送経路に沿ってイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色に対応する記録ユニットが配置されている。

個々の記録ユニットは、例えば感光体ドラムと、感光体ドラムの表面を帯電する帯電器と、帯電後の感光体ドラムにレーザ光を照射して画像を描画する露光部と、描画された画像をトナー像として現像する現像器と、トナー像を転写ベルトに転写する転写部とを含む。転写ベルトに転写された各色に対応するトナー像は最終的に用紙Ｐの表面に転写され、定着ユニットにより定着される。ここでの色の種類及び色の組み合わせは一例である。
画像記録装置１２０の下部には、用紙Ｐを収容するための用紙トレイ１２１が配置されている。また、画像記録装置１２０の上部には、画像が形成された用紙Ｐを排出するための排出トレイ１２６が複数設けられている。

ユーザインタフェース１３０は、その操作面が画像形成装置を操作するユーザと対面するように、画像読取装置１１０の手前側に配置されている。
ユーザインタフェース１３０は、ユーザからの指示を受け付ける操作受付部とユーザに対して情報を提供する表示部とを有している。
操作受付部は、例えばハードウェアキーやソフトウェアキーに対する操作を検知する機能などを有している。
表示部は、操作用の画面やソフトウェアキー等を表示する。

制御装置１４０は、画像記録装置１２０の筐体内部に設けられている。
図４は、制御装置１４０と他の構成部との接続関係を説明する図である。
制御装置１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４１と、ファームウェアやＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）１４２と、ＣＰＵ１４１のワークエリアとして用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）１４３とを有しており、これらは一般的なコンピュータを構成する。

この他、制御装置１４０は、画像の形成に必要とされる各種の処理（例えば色補正や階調補正など）を実行する画像処理部１４４を有している。画像処理部１４４は、例えばＲＡＭ１４３を使用して画像処理を実行する。
また、制御装置１４０は、不揮発性の記憶装置の一例であるＨＤＤ（ハードディスク装置）１４５を有している。ＨＤＤ１４５には、画像読取装置１１０で読み取られた画像のイメージや画像記録装置１２０を用いて用紙Ｐに形成された画像のイメージ、および、後述するプラグイン管理部２１２が管理する業務分析プラグイン２１３や機能提供プラグイン２１４から提供されるプログラムが保存される。

また、制御装置１４０は、外部の装置と通信する通信インターフェース（通信ＩＦ）１４６を有する他、装置内の各部と接続するインターフェース（ＩＦ）１５１やＩｏＴ（Internet of Things）デバイスとの通信に使用されるＩｏＴ用通信インターフェース（通信ＩＦ）１５２を有している。プラグイン配信サーバ３０（図１参照）や営業支援サーバ４０（図１参照）との通信には、通信インターフェース１４６が使用される。

本実施の形態では、ＩｏＴデバイスとして、例えば、画像形成装置の周囲に配置されているセンサ（温度計、湿度計、震度計など）、顧客の従業員などが所持する携帯端末（例えばスマートフォン、スマートウォッチ、タブレット、ウェアラブル機器など）などを想定する。
ＩｏＴデバイスがセンサである場合、各デバイスで測定された情報から画像形成装置が設置されている室内の環境が分かる。
ＩｏＴデバイスが携帯端末である場合、各デバイスから取得される情報から従業員の室内における行動が分かる。

因みに、ＣＰＵ１４１と各部はバス１５０を通じて接続されている。ここでのバス１５０はブリッジを介して複数のバスが接続された構成でもよい。
図４には、ユーザインタフェース１３０を構成する要素の一例として、操作画面の表示に使用される表示部１３１と、ユーザの操作を受け付ける操作受付部１３２も表している。なお、操作受付部１３２には、例えばタッチパネルが用いられる。

＜画像形成装置の機能構成＞
図５は、画像形成装置の機能構成を説明する図である。なお、個々の機能部は、制御装置１４０（図４参照）によるプログラムの実行を通じて提供される。
ユーザインタフェース部（ＵＩ部）２０１は、装置内部の状態、ジョブの状態、機能ボタン等を表示部１３１（図４参照）に表示するとともに、操作受付部１３２（図４参照）を通じてユーザの操作や入力を受け付ける機能部である。

ジョブ制御部２０２は、画像形成装置で実行されるジョブ（例えばコピー、プリント、スキャン、ファックス）の開始、中止、完了を制御する機能部である。
画像処理部２０３は、ファックス（ＦＡＸ）通信部２０４、プリンタ部２０５、スキャナ部２０６、ネットワーク通信部２０７と連携して、ファックス、コピー、プリント、スキャン等の各機能を実現する機能部である。

ファックス通信部２０４は、他のファックス装置との間で画像データをファクシミリ通信する機能部である。
プリンタ部２０５は、コピーやプリントを制御する機能部である。
スキャナ部２０６は、原稿をスキャンして画像を読み取る機能部である。
ネットワーク通信部２０７は、プラグインの受信、業務分析データ（１次分析の結果）の送信、画像データのネットワーク通信等を実行する機能部である。

ＩｏＴ通信部２０８は、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標）Low Energy）やＷｉＦｉなどのプロトコルを使ってＩｏＴ用通信インターフェース１５２（図４参照）を介して、センサや携帯端末などのＩｏＴデバイスと通信を行う機能部である。
システム制御部２０９は、装置全体の動作を制御する機能部である。
ログ管理部２１０は、画像形成装置で実行されるジョブのログ（ジョブログ）や画像形成装置で処理された文書のログ（画像ログ）を管理する機能部である。ログ管理部２１０は収集手段の一例である。
ＯＣＲ（Optical Character Recognition）部２１１は、スキャンの対象である文書に記述されている文字を光学的に読み取って文字コード（テキスト）の列に変換するＯＣＲ処理に加え、画像ログとして保存されている文書の像を文字コード（テキスト）の列に変換するＯＣＲ処理も実行する機能部である。

プラグイン管理部２１２は、プラグイン配信サーバ３０（図１参照）から受信したプラグイン（例えば業務分析プラグイン、機能提供プラグイン）の登録、削除、実行を制御する機能部である。プラグイン管理部２１２は、取得手段の一例である。
プラグインは、ファームウェアとは異なるプログラムであり、共通の機能を提供するファームウェアに個別の機能を追加する場合に使用される。プラグインは、例えばＪａｖａ（登録商標）言語で記述される。
プラグイン管理部２１２には、プラグインを動作させるためのプラットフォームも含まれる。例えばＪａｖａ ＶＭ（Virtual Machine）は、Ｊａｖａ言語で記述されたプラグインを動作させるプラットフォームである。

業務分析プラグイン２１３は、ジョブログ、画像ログ、ＩｏＴ情報（ＩｏＴデバイスから収集した情報）等を処理対象とし、業務上の課題を１次分析するプログラムである。業務分析プラグイン２１３は、第２のプラグインの一例である。
本実施の形態で使用される業務分析プラグイン２１３は、顧客の業種と規模に応じて選定される。
本実施の形態では、業種と従業員の数を基準に規模を区別する。もっとも、売上高や資本金などの他の指標を用いて規模を区別してもよい。
顧客の業種と規模に応じて選択した業務分析プラグイン２１３を画像形成装置にインストールすることで、顧客の業務上の活動とは関係が低いデータを収集せずに済み、分析の精度の向上や効率化が実現される。
もっとも、業務分析プラグイン２１３を画像形成装置にインストールしないシステム構成も考えられる。例えば、制御装置１４０のファームウェアとしてＲＯＭ１４２に業務上の課題を分析する機能を搭載しておき、顧客の業種と規模によって制御を切り替えることで同様の機能を実現してもよい。

業務分析プラグイン２１３は、ログ管理部２１０に保存されているジョブログや画像ログを解析の対象とする。
画像ログを解析する場合、業務分析プラグイン２１３は、ＯＣＲ部２１１に対してＯＣＲ処理を依頼し、ＯＣＲ処理の結果を解析する。
業務分析プラグイン２１３は、ジョブログを種類別に分類する機能と画像ログを種類別に分類する機能も有している。ここでのジョブログを種類別に分類する機能は、ジョブ分類手段の一例である。画像ログを種類別に分類する機能は、画像分類手段の一例である。

また、業務分析プラグイン２１３は、ＩｏＴ通信部２０８を通じて各種のＩｏＴ情報を解析する。
例えば業務分析プラグイン２１３は、自装置の近くを移動するユーザが所持する携帯端末（例えばスマートフォン、スマートウォッチ、タブレット、ウェアラブル機器など）が発するＢＬＥビーコンを受信してユーザの出退勤の時刻や動線を解析する。
また、例えば、業務分析プラグイン２１３は、センサ（温度計、湿度計、震度計など）が発するＢＬＥビーコンを受信して設置空間の環境の変化（温度（気温）、湿度、震度など）を解析する。

また、設置されている画像形成装置がＢＬＥプロトコルを使用できない状態の場合に、業務分析プラグイン２１３が画像形成装置にインストールされることで、ＩｏＴ用通信インターフェース１５２にてＢＬＥプロトコルが新たに使用できる状態になり、任意の新たなＩｏＴデバイスとＢＬＥ接続されるようにしてもよい。この場合、業務分析プラグインのインストール後に、上述の解析が問題なく行われることとなる。
業務分析プラグイン２１３は、ジョブログの種類と画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する機能も有している。ここでの機能は集計手段の一例である。

機能提供プラグイン２１４は、分析によって明らかになった顧客の業務上の課題の改善を支援する機能を提供するためのプログラムである。
機能提供プラグイン２１４は、例えばクラウドサービスとの連携、新規ＩｏＴデバイスとの新規プロトコルでの接続等を実現する。ここでの機能提供プラグイン２１４は、第１のプラグインの一例である。

業務分析実行制御部２１５は、業務分析プラグイン２１３の動作期間を制御する機能部である。
業務分析実行制御部２１５は、画像形成装置の基本機能（コピー、プリント、スキャン、ファックス）や機能提供プラグイン２１４により提供される拡張機能の性能が低下しないように、業務分析プラグイン２１３が動作する期間を制御する。
業務分析実行制御部２１５は、ユーザが装置を利用しない時間（例えば深夜などの業務時間外）、業務時間内でも機能が利用されていないアイドル時間を選んで業務分析プラグイン２１３の実行を許可する。

一方、業務分析実行制御部２１５は、画像処理装置１２の基本機能が利用されている場合には、業務分析プラグイン２１３の実行を一時的に停止する。
換言すると、業務分析プラグイン２１３は、予め設定された期間やジョブが実行されない期間を選んで実行され、ジョブの実行中や実行すべきジョブが存在する場合には実行されない。もっとも、業務分析プラグイン２１３の一部の機能（例えば使用の実績の集計）に限って実行の期間を制御し、残りの機能については時間を制御しないようにしてもよい。また、通信インターフェース１４６と通信可能で、業務分析プラグイン２１３がインストールされた画像処理装置１２が外部に存在する場合には、ログ管理部２１０に保存されたジョブログ、画像ログ、各種のＩｏＴ情報を送信し、外部の画像処理装置１２で業務分析プラグイン２１３の実行を行うようにしてもよい。
なお、機能提供プラグイン２１４は、基本的に、ユーザが装置を利用しているときに動作する。

＜プラグイン配信サーバの構成＞
図６は、プラグイン配信サーバ３０（図１参照）の内部構成例を示す図である。
プラグイン配信サーバ３０は、コンピュータを基本構成とし、ＣＰＵ３０１と、ＢＩＯＳ等が記憶されたＲＯＭ３０２と、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして用いられるＲＡＭ３０３と、データやプログラム（オペレーションシステムを含む）が記憶されるＨＤＤ（ハードディスク装置）３０４と、外部との通信に使用される通信インターフェース（通信ＩＦ）３０５とを有している。
ＣＰＵ３０１と各部はバス３０６を通じて接続されている。

プラグイン配信サーバ３０の機能は、ＣＰＵ３０１によるプログラムの実行を通じて実現される。
図７は、プラグイン配信サーバ３０の機能構成例を示す図である。
プラグイン配信サーバ３０は、業務上の課題の１次分析のために使用される業務分析プラグイン２１３（図５参照）を管理する業務分析プラグイン管理部３１１と、課題がある業務を効率化するために使用される機能提供プラグイン２１４（図５参照）を管理する機能提供プラグイン管理部３１２と、営業支援サーバ４０（図１参照）からの要求に基づいて個々の顧客に応じた（又は個々の画像形成装置）に応じたプラグインを対象とする装置に配信するプラグイン配信部３１３とを有している。

プラグイン配信部３１３は、営業支援サーバ４０から業務分析プラグイン２１３の配信要求を受信すると、対象とする業務分析プラグイン２１３を業務分析プラグイン管理部３１１から取り出し、その配信コマンドを配信キューに登録する。ここで、配信要求は、配信先を特定する装置識別子（ＩＤ）とプラグインを特定するプラグイン識別子（ＩＤ）とで構成される。この機能に関するプラグイン配信部３１３は、第２の配信手段の一例である。
また、プラグイン配信部３１３は、営業支援サーバ４０から機能提供プラグイン２１４の配信要求を受信すると、対象とする機能提供プラグイン２１４を機能提供プラグイン管理部３１２から取り出し、その配信コマンドを配信キューに登録する。この機能に関するプラグイン配信部３１３は、配信手段の一例である。

図８は、業務分析プラグイン管理部３１１が業務分析プラグイン２１３（図５参照）の管理に使用する管理テーブルの一例を示す図である。業務分析プラグイン２１３は、例えば業種や規模の組み合わせ別に用意されている。図８の例では、業務分析プラグイン２１３を区別するプラグイン識別子（例えばＷＡ＿ＰＬＵＧＩＮ―０１）とバージョン情報（例えばＶ１.０.０）が記録されている。
図９は、機能提供プラグイン管理部３１２が機能提供プラグイン２１４（図５参照）の管理に使用する管理テーブルの一例を示す図である。機能提供プラグイン２１４は、例えば規模と拡張機能（又は拡張サービス）との組み合わせ別に用意されている。図９の例では、機能提供プラグイン２１４を区別するプラグイン識別子（例えばＦＯ＿ＰＬＵＧＩＮ－０１）とバージョン情報（例えばＶ１．０．０）が記録されている。

＜営業支援サーバの構成＞
図１０は、営業支援サーバ４０の内部構成例を示す図である。
営業支援サーバ４０は、コンピュータを基本構成とし、ＣＰＵ４０１と、ＢＩＯＳ等が記憶されたＲＯＭ４０２と、ＣＰＵ４０１のワークエリアとして用いられるＲＡＭ４０３と、データやプログラム（オペレーションシステムを含む）が記憶されるＨＤＤ（ハードディスク装置）４０４と、外部との通信に使用される通信インターフェース（通信ＩＦ）４０５とを有している。
ＣＰＵ４０１と各部はバス４０６を通じて接続されている。

営業支援サーバ４０の機能は、ＣＰＵ４０１によるプログラムの実行を通じて実現される。
図１１は、営業支援サーバ４０の機能構成例を示す図である。
ウェブユーザインターフェース（ＷＵＩ）４１１は、例えばコンピュータのウェブブラウザに対してウェブページとして操作画面を送信する機能部である。
営業担当者やサービスエンジニアは、この操作画面を介して営業支援サーバ４０に指示を与える。
ウェブユーザインターフェース（ＷＵＩ）４１１は、例えば営業担当者が新規の顧客の情報の登録に使用する作業画面を送信する。

顧客及び装置情報管理部４１２は、顧客の情報と装置の情報を管理する機能部である。顧客の情報には、例えば顧客名（顧客の識別子（ＩＤ））、顧客の業種、事業規模等がある。装置の情報には、例えば顧客名（顧客の識別子（ＩＤ））、設置されている装置（装置の識別子（ＩＤ））等がある。
顧客及び装置情報管理部４１２は、顧客に対して新しい装置が登録されると、業務分析プラグイン決定部４１３に対して配信すべき業務分析プラグイン２１３（図５参照）を決定するように指示を出す。

図１２は、顧客の管理に使用される管理テーブルの一例を示す図である。図１２に示す管理テーブルでは、顧客ＩＤに対して業種、事業規模が紐付けられている。例えば「ＣＵＳＴＯＭＥＲ０１」の業種は製造業であり、２０人から３００人の従業員を雇用する中規模の事業体である。また、「ＣＵＳＴＯＭＥＲ０２」の業種はサービス業であり、５人以下の従業員を雇用する小規模の事業体である。製造業とサービス業では、事業規模の区分に使用する従業員の人数が異なる。
図１３は、装置の管理に使用される管理テーブルの一例を示す図である。図１３に示す管理テーブルでは、顧客ＩＤに対して装置ＩＤが紐付けられている。例えば「ＣＵＳＴＯＭＥＲ０２」は２台の装置を設置している。なお、装置ＩＤによって装置の型式や性能も確認される。

図１１の説明に戻る。
業務分析プラグイン決定部４１３は、顧客及び装置情報管理部４１２が管理する顧客の情報と装置の情報から、装置ＩＤに対応する画像処理装置１２に紐付く顧客ＩＤの顧客の業種及び事業規模を取得し、これに適合する業務分析プラグイン２１３（図５参照）をプラグイン識別子（ＩＤ）とバージョン（Ｖｅｒ）で決定し、決定した業務分析プラグイン２１３を該当する画像処理装置１２（図１参照）に対して配信するようにプラグイン配信サーバ３０（図１参照）に指示する。
図１４は、業務分析プラグイン決定部４１３が業務プラグイン識別子（ＩＤ）とバージョン（Ｖｅｒ）の決定に使用する管理テーブルの一例を示す図である。

図１４に示す管理テーブルは、業種と事業規模の組み合わせ別に業務分析プラグインの識別子（ＩＤ）とバージョン（Ｖｅｒ）とを紐付けて管理している。事業規模の区分は、製造業の場合とサービス業の場合とで異なる。例えば製造業における大規模は従業員が３００人以上であるのに対し、サービス業における大規模は従業員が１００人以上である。中規模や小規模についてもそれぞれ異なる区分が用いられる。このように、業種と事業規模に応じて業務分析プラグインを用意することにより、顧客に応じた課題の１次分析が可能になり、効率的で精度の高い分析が可能になる。

図１１の説明に戻る。
推奨選定部４１４は、画像処理装置１２（具体的には業務分析プラグイン２１３）から受信された１次分析の結果から顧客（又は装置）に固有の業務上の課題を分析する機能部である。
推奨選定部４１４は、機能提供プラグイン決定部４１５及び商品提供部４１６のそれぞれから、特定された業務上の課題の改善に効果が期待される又は業務の効率化が期待される機能提供プラグイン２１４（図５参照）や商品（サービス）の情報を受け取る。

本実施の形態では、機能提供プラグイン決定部４１５によって提供される機能と商品提供部４１６によって提供される商品（サービス）とが独立である場合を想定しているが、機能と商品が連携している場合には、組み合わせの情報が推奨選定部４１４に提供されることが望ましい。
なお、機能提供プラグイン決定部４１５は、特定された業務上の課題に対して機能を対応付けた管理テーブルを用意している。また、商品提供部４１６は、特定された業務上の課題に対して商品（サービス）を対応付けた管理テーブルを用意している。
推奨選定部４１４は、作業画面を通じて、特定された顧客の業務上の課題と、各課題について推奨される機能提供プラグイン２１４及び商品（サービス）の内容を提示する。

提案書作成部４１７は、営業担当者の指示により、推奨選定部４１４、機能提供プラグイン決定部４１５、商品提供部４１６の決定をまとめて顧客向けの提案書を作成する機能部である。提案書は、予め用意された書式に基づいて作成される。
提案書作成部４１７は、営業担当者からの発注を受け付ける機能も有している。発注を受け付けた場合、提案書作成部４１７は、発注を受けた特定の機能提供プラグイン２１４（図５参照）の配信ジョブをプラグイン配信サーバ３０（図１参照）の配信キューに登録すると共に、商品（サービス）を利用できるように登録の内容を変更する。
通信部４１８は、営業担当者が操作する端末のウェブブラウザ、プラグイン配信サーバ３０、画像処理装置１２（図１参照）とのネットワーク通信を実現する機能部である。

＜システムシーケンス＞
図１５は、実施の形態１に係るシステムシーケンスの概要を説明する図である。
図１５においては、ウェブブラウザに表示される操作画面を通じて営業支援サーバ４０にアクセス可能な営業担当者とサービスエンジニアが操作する端末を、営業担当者端末５０及びサービスエンジニア端末６０として表している。

・ステップ１
まず、営業担当者は、営業担当者端末５０に表示される作業画面を通じ、顧客の情報（顧客ＩＤと業種と事業規模）を営業支援サーバ４０に入力（登録）する。顧客の情報は、顧客及び装置情報管理部４１２（図１１参照）によって管理される。
・ステップ２
画像処理装置１２を設置する場合、営業担当者は、サービスエンジニア端末６０にアクセスし、装置の設置を依頼する。依頼の内容には、装置ＩＤと設置する場所の情報が含まれる。
・ステップ３
サービスエンジニアは、サービスエンジニア端末６０に表示される作業画面を通じ、顧客ＩＤに紐付けて設置する装置の情報を入力（登録）する。装置の情報は、顧客及び装置情報管理部４１２（図１１参照）によって管理される。なお、装置の情報の登録も営業担当者が行ってもよい。

・ステップ４
サービスエンジニアが、依頼を受けた画像処理装置１２を指定された場所に設置する。
・ステップ５
営業支援サーバ４０は、設置された画像処理装置１２に対応する顧客の業種及び事業規模に基づいて業務分析プラグイン２１３（図５参照）を決定し、プラグイン配信サーバ３０に対して業務分析プラグイン２１３の配信要求を登録する。配信する業務分析プラグイン２１３の決定は、業務分析プラグイン決定部４１３（図１１参照）が実行する。
なお、配信要求が登録されても、業務分析プラグイン２１３の配信は実行されない。業務分析プラグイン２１３の配信先となる画像処理装置１２のインターネット上のアドレスが不明なためである。

・ステップ６
設置が終わると、画像処理装置１２は、自身の装置ＩＤをプラグイン配信サーバ３０に通知し、インストールすべき業務分析プラグイン２１３（図５参照）の有無を確認する。この際、プラグイン配信サーバ３０は、受信した装置ＩＤを検索キーに用い、配信要求の対象として登録されている装置ＩＤと照合する。
・ステップ７
装置ＩＤが登録されている場合、プラグイン配信サーバ３０は、顧客の業種と事業規模に応じて選定されている業務分析プラグイン２１３を対象とする画像処理装置１２に宛てて配信する。

・ステップ８
画像処理装置１２は、受信した業務分析プラグイン２１３をインストールする。インストールにより、画像処理装置１２の機能は、顧客の業種と事業規模に応じてカスタマイズされる。
・ステップ９
画像処理装置１２は、業務分析プラグイン２１３を用いた顧客の業務の分析を開始する。業務分析プラグイン２１３による分析（１次分析）は、業務分析実行制御部２１５（図５参照）の制御の下、画像処理装置１２が使用されていない時間に実行される。
この分析では、顧客の業種と事業規模に応じて絞り込まれた一部のログ（ジョブログ、画像ログ）やＩｏＴ情報が対象となる。
本実施の形態の場合、ジョブログの種類と画像ログの種類の組み合わせによって特定される業務の内容別に発生頻度や発生量が集計される。また、ＩｏＴ情報から業務が行われる環境に関する情報や各人の勤務に関する情報等が分析される。

まず、ログを用いた１次分析の動作例を図１６～図１８を用いて説明する。
図１６は、実施の形態１に係るログの分析動作の手順を説明するフローチャートの一部である。図１７は、実施の形態１に係るログの分析動作の手順を説明するフローチャートの残りである。図１８は、ログを用いた１次分析結果の例を示す図である。
図１６から説明する。
まず、業務分析プラグイン２１３（図５参照）は、ジョブログを解析の対象とする（ステップ１０１）。以下の解析では、ジョブログが種類別に分類される。

図１６の場合では、ステップ１０２において、ジョブがモバイル端末からの受信ジョブか否かが判定される。ステップ１０２で肯定結果が得られると、ジョブタイプがモバイルジョブに設定される（ステップ１０３）。
ステップ１０２で否定結果が得られると、ジョブがＦＡＸジョブか否かが判定される（ステップ１０４）。ステップ１０４で肯定結果が得られると、ジョブタイプがＦＡＸジョブに設定され（ステップ１０５）、否定結果が得られると、ジョブタイプが一般ジョブに設定される（ステップ１０６）。

図１７の説明に移る。
次に、業務分析プラグイン２１３（図５参照）は、画像ログを解析の対象とする（ステップ１０７）。以下の解析では、画像ログが種類別に分類される。
図１７の例では、ステップ１０８において、画像の種類が解析される。この解析では必要に応じてＯＣＲ処理も用いる。ここでの解析では、画像が写真であるか文書であるかが特定される。
ステップ１０９では、画像が写真であるか否かが判定される。ステップ１０９で肯定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、写真のページ数をカウントする（ステップ１１０）。

ステップ１０９で否定結果が得られた場合（画像が文書の場合）、業務分析プラグイン２１３は、ＯＣＲ部２１１（図５参照）を用いてＯＣＲ処理し、画像の内容を特定する（ステップ１１１）。例えば書類のタイトルに基づいて、処理対象とする文書が、請求書であるか、報告書であるか、その他であるかが特定される。
ステップ１１２では、画像が請求書か否かが判定される。ステップ１１２で肯定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、請求書のページ数をカウントする（ステップ１１３）。
ステップ１１２で否定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、画像が報告書であるか否かを判定する（ステップ１１４）。ステップ１１４で肯定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、更に、配布先が記載されているか否かを判定する（ステップ１１５）。

ステップ１１５で肯定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、共有対象の報告書に分類し、そのページ数をカウントする（ステップ１１６）。
ステップ１１５で否定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、（共有しない）報告書に分類し、そのページ数をカウントする（ステップ１１７）。
ステップ１１０の実行後、又は、ステップ１１３の実行後、又は、ステップ１１６の実行後、又は、ステップ１１７の実行後、又は、ステップ１１４で否定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、現在の時刻が分析タイミングか否かを判定する（ステップ１１８）。
ステップ１１８で否定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、ステップ１０１（図１６）に戻り、先の処理を繰り返す。
ステップ１１８で肯定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、分析処理を実行し、その結果を営業支援サーバ４０に送信する（ステップ１１９）。この後、業務分析プラグイン２１３は、ステップ１０１（図１６）に戻り、先の処理を繰り返す。

本実施の形態では、ステップ１１９の分析として、ジョブログの種類と画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績の集計を実行する。なお、分類の際に使用するジョブタイプや文書タイプは、業種や事業規模に応じて、業務分析プラグイン２１３の側で用意される。このタイプが業務の内容と関係がなかったり整合していなかったりすると、顧客に応じた業務上の課題の発見に影響が生じる。

図１８に示す集計結果の例では、ジョブタイプとして３種類（モバイルジョブ、ＦＡＸジョブ、一般ジョブ）、文書タイプとして３種類（請求書、報告書（共有）、報告書）を例示している。なお、画像のタイプとして写真の項目を含めてもよい。
図１８に示す分析の結果からは、一般ジョブの請求書での使用が一番多く、次いで一般ジョブの報告書（共有）での使用とモバイルジョブの報告書での使用が多いことが分かる。

次いで、ＩｏＴ情報を用いた１次分析動作の例を図１９～図２１を用いて説明する。
図１９は、実施の形態１に係るＩｏＴ情報の分析動作の手順を説明するフローチャートである。図２０は、実施の形態１に係るＩｏＴ情報としてユーザが携帯する携帯端末（例えばスマートフォン、スマートウォッチ、タブレット、ウェアラブル機器など）との通信の履歴を用いた１次分析結果の例を示す図である。（Ａ）はＩｏＴ通信の履歴の例を示し、（Ｂ）は分析結果の例を示す。図２１は、実施の形態１に係るＩｏＴ情報として温度計との通信の履歴を用いた１次分析結果の例を示す図である。（Ａ）はＩｏＴ通信の履歴の例を示し、（Ｂ）は分析結果の例を示す。

図１９から説明する。
まず、業務分析プラグイン２１３（図５参照）は、ＢＬＥビーコンを受信したか否かを判定する（ステップ２０１）。否定の結果が得られている間、業務分析プラグイン２１３は、ステップ２０１の判定を繰り返す。
ステップ２０１で肯定結果が得られると、業務分析プラグイン２１３は、ＢＬＥビーコンは携帯端末から受信されたか否かを判定する（ステップ２０２）。
ステップ２０２で肯定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、ＢＬＥビーコンに付属するユーザＩＤ（ＵｓｅｒＩＤ）と時刻を記録する（ステップ２０３）。
一方、ステップ２０２で否定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、ＢＬＥビーコンに付属する温度計ＩＤと温度（気温）と時刻を記録する（ステップ２０４）。
この後、業務分析プラグイン２１３は、現在の時刻が分析タイミングか否かを判定する（ステップ２０５）。
ステップ２０５で否定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、ステップ２０１に戻り、先の処理を繰り返す。
ステップ２０５で肯定結果が得られた場合、業務分析プラグイン２１３は、分析処理を実行し、その結果を営業支援サーバ４０に送信する（ステップ２０６）。この後、業務分析プラグイン２１３は、ステップ２０１に戻り、先の処理を繰り返す。

図２０の例は、ＢＬＥビーコンの受信履歴に基づいて、ある日の勤務の実態を分析する例を示している。なお、（Ａ）では、ユーザ別に、ＢＬＥビーコンの最初の受信時間と最後の受信時間が記録されている。この記録は、各人について記録されているＢＬＥビーコンの受信履歴を業務分析プラグイン２１３が処理することで得られる。
この業務分析プラグイン２１３では、個々人の勤務の実態としての分析ではなく、マクロの分析として早朝勤務に該当する人数と延べ時間、深夜勤務に該当する人数と延べ時間、休日勤務に該当する人数と延べ時間が分析結果としてまとめられている。
図２１の例では、室内に備え付けられている温度計で予め定めた時刻に測定された温度（気温）の時間変化に基づいて、予め定めた快適温度の上限(例えば２６℃)と下限（例えば１６℃）を超過した日数と時間長が分析結果としてまとめられている。

図１５に戻る。
・ステップ１０
業務分析プラグイン２１３は、予め定めたタイミング（例えば毎日深夜、一週間毎など）で、前述した分析の結果を１次分析結果として営業支援サーバ４０に通知する。
なお、分析の結果に個人情報が含まれる場合には、業務分析プラグイン２１３が秘匿化処理を実行する。
・ステップ１１
分析の結果の通知を受けた営業支援サーバ４０は、業務上の課題を改善するために推奨すべき機能提供プラグイン２１４（図５参照）と商品（サービス）を選定する。本実施の形態の場合、営業支援サーバ４０は、装置ＩＤに紐付けられている顧客の業種及び事業規模に応じて推奨する機能提供プラグイン２１４と商品（サービス）を選定する。
営業支援サーバ４０は、予め用意された判断ロジック（図２２～図２４）を用いて選定処理を実行する。

図２２は、事業規模が大きい顧客用に用意されている判断ロジックの例を示す図である。
図２２に示す判断ロジックでは、ジョブタイプと文書タイプの組み合わせに対して、推奨する機能提供プラグイン、推奨商品（サービス）、推奨の条件が紐付けられている。
例えばモバイルジョブの請求書が５０ページ以上発生している場合には、推奨機能提供プラグインとして「ｅ文書ストレージサービス連携プラグイン」を、推奨商品として「ｅ文書ストレージサービス」をそれぞれ推奨する関係が記録されている。
なお、モバイル利用（モバイルジョブ）が少ない場合には、クラウドサービスではなく、オンプレミス型（いわゆる自社運用型）のサーバを用いる商品が推奨される。
従って、図１８に示した分析結果が、例えば、事業規模が大きい顧客のものであった場合には、文書共有サービスと文書共有サービス連携プラグイン、ペーパーレスＦＡＸサービスとペーパーレスＦＡＸサービス連携プラグイン、ｅ文書格納サーバＳＷ（オンプレミス）とｅ文書格納サーバ連携プラグインが推奨されることになる。

図２３は、事業規模が小さい顧客用に用意されている判断ロジックの例を示す図である。
図２３に示す判断ロジックも、基本的には事業規模が大きい顧客用と同様の判断ロジックを採用する。なお、サービスの名称は類似しても、実際の内容は事業規模に応じた内容に調整されている。また、事業規模が小さい顧客用の場合には、モバイル利用（モバイルジョブ）の多少に関わらず、サーバの設置が必要となるオンプレミス型の商品は推奨しない。
図２４は、ＩｏＴ情報用の判断ロジックの例を示す図である。図２４に示す判断ロジックでは、出退勤と温度（気温）の各情報種別に、推奨する機能提供プラグイン、推奨商品、推奨の条件が紐付けられている。本実施の形態の場合、顧客の事業規模は区別しない。

図１５に戻る。
・ステップ１２
営業支援サーバ４０は、前述した判断ロジックに基づいてステップ１１で選定された１つ又は複数の機能提供プラグイン２１４と推奨商品（サービス）のセットを推奨商品（サービス）としてリストアップする。本実施の形態では、販売される推奨商品（サービス）に対して推奨機能提供プラグインが一対一に対応するので、推奨商品（サービス）だけをリストアップしている。
・ステップ１３
図１５では、不定期な実行であるが、画像処理装置１２が業務分析プラグイン２１３（図５参照）のバージョンアップ（Ｖｕｐ）の確認を行っている。業務分析プラグイン２１３のバージョンアップにより１次分析の精度を高めることができる。また、１次分析を提供可能な最新の商品（サービス）に合わせることができる。
図１５の例では、画像処理装置１２の側からバージョンアップを確認しているが、新しいバージョンの業務分析プラグイン２１３が登録された時点で、プラグイン配信サーバ３０が画像処理装置１２にプッシュ配信してもよい。
・ステップ１４
営業担当者は、営業担当者端末５０を通じて営業支援サーバ４０にアクセスし、顧客ごとにリストアップされた推奨商品（サービス）の内容を確認する。

・ステップ１５
本実施の形態では、営業担当者がリストアップされた推奨商品（サービス）の中から一部を選択し、選択した商品（サービス）について提案書の作成を指示する。
・ステップ１６
営業支援サーバ４０は、顧客の業務についての分析の結果と提案する商品を導入した場合に見込まれる効果をまとめた提案書を事前に用意されたプログラムの実行を通じて作成する。
・ステップ１７
営業支援サーバ４０は、作成した提案書を営業担当者端末５０に送信する。
・ステップ１８
作成された提案書を取得した営業担当者は顧客を訪問し、業務上の課題を改善する商品（サービス）の導入を提案する。

・ステップ１９
商談の結果、新たな商品（サービス）の導入が決まった場合、営業担当者は、営業担当者端末５０を用いて営業支援サーバ４０に追加する商品（サービス）を入力する。
・ステップ２０
営業支援サーバ４０は、追加される商品（サービス）に対応する機能提供プラグイン２１４（図５参照）がある場合、プラグイン配信サーバ３０に対して対応する機能提供プラグイン２１４の配信要求を登録する。この登録は、装置ＩＤに紐付けられている。
・ステップ２１
プラグイン配信サーバ３０は、登録情報に従い、対応する画像処理装置１２に対して機能提供プラグイン２１４を配信する。

本実施の形態では、画像処理装置１２（図１参照）を設置する顧客の業種や事業規模に応じて選択された業務分析プラグイン（分析する内容が業種と事業規模に応じて設定されているプラグイン）を顧客の画像処理装置１２にインストールすることで、効率的なデータ（ジョブログ、画像ログ、ＩｏＴ情報）の収集と分析を実現する。
すなわち、顧客の業種や業務では関連性の低いデータを収集せずに済むので、１次分析に必要な計算資源が少なくなる。また、業務上の課題に関係があるデータを選択的に収集するので１次分析の精度が向上する。

本実施の形態における業務分析プラグイン２１３（図５参照）は、画像ログをＯＣＲ処理して文書の内容を分類することで、紙文書の内容まで含めた業務の分析を実現する。
また、本実施の形態における業務分析プラグイン２１３（図５参照）は、ＩｏＴデバイスとの通信により収集したＩｏＴ情報を分析に用いることで、オフィス内の環境や人の行動についての分析も実現する。
また、本実施の形態では、ジョブログの種類と画像ログの種類（ＯＣＲ処理による内容の分類）との組み合わせに応じて業務上の課題を特定し、特定された課題の改善に寄与する機能を機能提供プラグイン２１４（図５参照）として画像処理装置１２に追加することで、業務上の課題の改善効果を高める。

また、本実施の形態では、営業が取り扱う商品の変更や更新に応じて業務分析プラグイン２１３のバージョンを更新する（例えば図１５のステップ１３）ことで、業務上の課題の改善効果が高い商品（サービス）の継続的な提供を実現する。このため、顧客の満足度、営業担当者による提案の成功率を高めることが期待される。
本実施の形態では、画像処理装置１２で１次分析された内容を、顧客の業種や事業規模に応じて分析することで、顧客の事情にあった商品（サービス）の提案を実現する。

本実施の形態では、顧客の業務上の活動で発生するジョブログ、画像ログ、ＩｏＴ情報の収集、課題の分析、課題を改善する商品（サービス）の推奨に人手が介在しない。すなわち、商品（サービス）の推奨までの処理が、個々の顧客の業務上の活動で発生したデータ（事実）に基づいて実行されるので、営業担当者の業務効率が改善される。また、顧客の側においても、提案される商品（サービス）は、自身の業務上の活動で発生したデータ（事実）に基づいて選定されるので、商品（サービス）を導入しても業務が効率化しないリスクが低減される。
本実施の形態の場合、業務分析プラグイン２１３による業務の分析（使用の実績の集計処理）は、画像処理装置１２がユーザに提供する機能のパフォーマンスが低下しないタイミングで実行されるため、顧客の側へのデメリットがない又は少なく済む。

＜他のシステムシーケンスの例＞
以下では、他のシステムシーケンスの例を説明する。
図２５は、他のシステムシーケンスの例を示す図である。図２５には図１５との対応部分に対応する符号を付して示している。
図２５に示すシステムシーケンスは、画像処理装置１２にインストールする機能提供プラグイン２１４（図５参照）を顧客が指定する点で実施の形態１と異なっている。

図２５に示すシステムシーケンスのうちステップ１～１２は、図１５と共通である。
図２５に示すシステムシーケンスでは、画像処理装置１２から営業支援サーバ４０にアクセスし、顧客又は画像処理装置１２についてリストアップされた推奨商品（サービス）の内容を確認する（ステップ３１）。
この場合、顧客自らが、画像処理装置１２のユーザインタフェース１３０からリストアップされた推奨商品（サービス）の中からインストールを希望する商品（サービス）を選択し、営業支援サーバ４０に指示する（ステップ３２）。

この後の処理は、図１５と同様である。すなわち、営業支援サーバ４０は、プラグイン配信サーバ３０に対して選択された機能提供プラグイン２１４の配信要求を登録する。また、プラグイン配信サーバ３０は、登録情報に従い、対応する画像処理装置１２に対して機能提供プラグイン２１４を配信する。
このシステムシーケンスでは、顧客自らが必要とする商品（サービス）を選択することで、業務上の課題が改善されるまでの期間が短縮される。また、営業担当者の営業資源も有効活用される。

図２６は、他のシステムシーケンスの例を示す図である。図２６には図１５との対応部部分に対応する符号を付して示している。
図２６に示すシステムシーケンスは、推奨される商品（サービス）に対応する機能提供プラグイン２１４（図５参照）を、人の選択や指示を経ることなく、営業支援サーバ４０が画像処理装置１２に配信する場合である。このシステムシーケンスは、例えばフルサポート契約で用いられる。
なお、予め定めた特定の種類の機能についてのみ図２６に示すシステムシーケンスを用いてもよい。

図２７は、他のシステムシーケンスの例を示す図である。図２７には図１５との対応部部分に対応する符号を付して示している。
図２７に示すシステムシーケンスは、画像処理装置１２で１次分析を実行しない場合である。
この場合、設置後の画像処理装置１２は、ジョブログ等の収集を開始する（ステップ４１）。前述の実施の形態とは異なり、このシステムシーケンスで収集されるジョブログやＩｏＴ情報の種類に制約はない。収集されたジョブログ等は、予め定めたタイミングで営業支援サーバ４０に通知される（ステップ４２）。なお、この場合には、ジョブログ等に含まれる個人情報を秘匿化する処理を実行することが望ましい。

この例の場合、営業支援サーバ４０は、顧客の業種と事業規模に応じて用意された業務分析プログラムを使用して業務分析を実行する（ステップ４３）。以下の動作は、ステップ１３を除き、実施の形態１と同様である。
このシステムシーケンスでは、業務分析の機能を営業支援サーバ４０に集約するので、常に最新の業務分析プログラムを使用した業務の分析が実現される。

図２８は、他のシステムシーケンスの例を示す図である。図２８には図１５との対応部部分に対応する符号を付して示している。
図２８に示すシステムシーケンスは、画像処理装置１２で推奨商品（サービス）の選定などの処理も実行する場合である。すなわち、営業支援サーバ４０で実行させていた二次的な分析処理も画像処理装置１２で実行させ、業務上の課題の改善に役立つ機能提供プラグイン２１４（図５参照）の配信機能だけをシステム側に用意する例である。

この例の場合、業務分析プラグイン２１３（図５参照）には、営業支援サーバ４０で実行されていた推奨機能も含まれることになる。この例の場合、業務分析プラグイン２１３が推奨される商品（サービス）に対応する機能提供プラグイン２１４（図５参照）をプラグイン配信サーバ３０に要求する。ここで、機能提供プラグイン２１４を要求する機能が要求手段の一例である。

このシステムシーケンスの場合には、画像処理装置１２の計算資源を多く消費することになるが、業務上の活動に関する情報を外部に出さずに済む。このため、業務上の活動を推定されるような情報を含めて外部に提供することを望まない顧客に推奨される。
なお、業務分析プラグイン２１３のバージョンアップ（図１５のステップ１３）を組み合わせることにより、推奨される消費（サービス）は最新の状態に維持される。勿論、分析の精度も高い状態に維持される。

＜他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上述した実施の形態に記載の範囲には限定されない。例えば上述した実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
例えば前述の実施の形態では、ジョブログや画像ログについての種類別の集計処理を画像処理装置１２（図１参照）が利用されていない期間に実行しているが、その前処理としての分類処理も画像処理装置１２が利用されていない期間に実行してもよい。換言すると、業務分析プラグインは、画像処理装置１２が利用されていない期間に実行してもよい。

１…業務支援システム、１０…サブシステム、１１…ＬＡＮ、１２…画像処理装置、１３…ファイアウォール、２０…インターネット、３０…プラグイン配信サーバ、４０…営業支援サーバ、１５２…ＩｏＴ通信ＩＦ、２０８…ＩｏＴ通信部、２１１…ＯＣＲ部、２１２…プラグイン管理部、２１３…業務分析プラグイン、２１４…機能提供プラグイン、２１５…業務分析実行制御部、３１１…業務分析プラグイン管理部、３１２…機能提供プラグイン管理部、３１３…プラグイン配信部、４１１…ウェブユーザインターフェース（ＷＵＩ）、４１２…顧客及び装置情報管理部、４１３…業務分析プラグイン決定部、４１４…推奨選定部、４１５…機能提供プラグイン決定部、４１６…商品提供部、４１７…提案書作成部、４１８…通信部

Claims (23)

1. 自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、
   前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、
   前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、
   前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、
   前記使用の実績に応じて用意された、業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインをサーバ装置側から取得する取得手段と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記取得手段が取得する前記第１のプラグインは、自装置の利用者による選択の操作を通じて特定される、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１のプラグインの実行を通じ、業務上の活動を支援する特定のサービスの利用が可能になる、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、
   前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、
   前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、
   前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、
   を有し、
   前記ジョブ分類手段と、前記画像分類手段と、前記集計手段は、利用者の業種と規模に応じて選択的に追加された第２のプラグインの実行を通じて実現される、情報処理装置。
5. 前記集計手段は、利用者の操作が検知された場合、ジョブが実行されている場合、又は、ジョブが存在する場合には実行されない、請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記集計手段は、予め設定された期間内、又は、ジョブが実行されていない期間に限り実行される、請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、
   前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、
   前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、
   前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、
   を有し、
   前記画像分類手段は、前記画像ログから抽出されたテキストに基づいて各文書の種類を分類する、情報処理装置。
8. 前記収集手段は、自装置の周囲に存在する端末との通信を通じ、自装置が利用される室内の環境に関する情報及び室内における人の行動に関する情報の両方又は一方を更に収集し、
   前記環境に関する情報及び前記人の行動に関する情報のうちの両方又は一方を分析する分析手段を更に有する、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 管理対象とする情報処理装置のジョブログの種類と当該情報処理装置で処理された文書の画像ログの種類の組み合わせ別に使用の実績を取得する取得手段と、
   前記使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインを対応する前記情報処理装置に配信する配信手段と
   を有するサーバ装置。
10. 前記第１のプラグインを対応する前記情報処理装置に配信する前に、当該第１のプラグインの候補を提示する、請求項９に記載のサーバ装置。
11. 前記第１のプラグインの候補は、自装置側の作業者に提示される、請求項１０に記載のサーバ装置。
12. 前記第１のプラグインは、前記使用の実績が予め定めた閾値を超える前記組み合わせに対応する、請求項９に記載のサーバ装置。
13. 前記第１のプラグインは、前記情報処理装置が利用される室内の環境に関する情報及び室内における人の行動に関する情報のうちの両方又は一方について集計された値のうち、予め定めた閾値を超える情報に対応する、請求項９に記載のサーバ装置。
14. 前記第１のプラグインの実行を通じ、業務上の活動を支援する特定のサービスの利用が可能になる、請求項９に記載のサーバ装置。
15. 前記情報処理装置について登録されている利用者の業種と規模の組み合わせに応じて予め用意される、前記使用の実績を集計する機能を提供する第２のプラグインを、対応する当該情報処理装置に対して配信する第２の配信手段を更に有する、請求項９に記載のサーバ装置。
16. 前記使用の実績は、前記情報処理装置について登録されている利用者の業種と規模の組み合わせに応じて自装置内で集計される、請求項９に記載のサーバ装置。
17. 自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、当該ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、当該画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、当該ジョブログの種類と当該画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、を有する情報処理装置と、
    管理対象とする前記情報処理装置について前記使用の実績を取得する取得手段と、当該使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインを対応する当該情報処理装置に配信する配信手段とを有するサーバ装置と、
    を含む業務システム。
18. 配信される前記第１のプラグインは、前記サーバ装置側の作業者による操作を通じて設定される、請求項１７に記載の業務システム。
19. 配信される前記第１のプラグインは、前記情報処理装置の利用者による操作を通じて設定される、請求項１７に記載の業務システム。
20. 前記サーバ装置は、前記使用の実績が予め定めた閾値を超える前記組み合わせが存在する場合、当該組み合わせに対して予め用意されている前記第１のプラグインを前記配信手段に与える、請求項１７に記載の業務システム。
21. 自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段を有する情報処理装置と、
    管理対象とする前記情報処理装置について、前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、当該ジョブログの種類と当該画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、集計された当該使用の実績を取得する取得手段と、当該使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインを対応する当該情報処理装置に配信する配信手段とを有するサーバ装置と、
    を含む業務システム。
22. 自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、当該ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、当該画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、当該ジョブログの種類と当該画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、当該使用の実績に応じて特定された業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインの配信を要求する要求手段とを有する情報処理装置と、
    前記第１のプラグインを要求した前記情報処理装置に対して、当該第１のプラグインを配信する配信手段を有するサーバ装置と、
    を含む業務システム。
23. コンピュータを、
    自装置のジョブログと、自装置で処理された文書の画像ログとを収集する収集手段と、
    前記ジョブログを種類別に分類するジョブ分類手段と、
    前記画像ログを種類別に分類する画像分類手段と、
    前記ジョブログの種類と前記画像ログの種類の組み合わせについて使用の実績を集計する集計手段と、
    前記使用の実績に応じて用意された、業務上の活動を支援する機能を提供する第１のプラグインをサーバ装置側から取得する取得手段
    として機能させるプログラム。

Images