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JP7581826B2 - Information processing system, control device, method, and program - Google Patents
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Information processing system, control device, method, and program Download PDF

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Description

本発明は、情報処理システムなどに関する。 The present invention relates to an information processing system, etc.

利用者の作業効率を計測する技術がある。例えば、特許文献1に記載の技術では、利用者の作業ログと、モデルケースとなる利用者の作業ログと、の比較により、生産における各利用者の作業効率を計測する技術がある。特許文献2に記載の技術では、就業時間中における利用者の離席時の位置から業務に関連する離席か否かを判断し、離席時間も考慮した利用者の作業効率を推定する。 There are technologies for measuring the work efficiency of users. For example, the technology described in Patent Document 1 measures the work efficiency of each user in production by comparing the user's work log with the work log of a model case user. The technology described in Patent Document 2 determines whether the user's absence from their desk during working hours is work-related based on their location when they leave their desk, and estimates the user's work efficiency taking into account the time they were away from their desk.

また、ネットワークの帯域を制御する技術がある。例えば、特許文献3に記載の技術では、ハードウェアの処理性能の実効値、ソフトウェアの処理性能の実効値、および通信装置の処理性能の実効値のうち、少なくとも1つを測定し、当該測定値に基づいてユーザ端末に割り当てる通信帯域を決定する。ハードウェアとソフトウェアの実効値から必要となるネットワークの帯域を算出して設定する。また、例えば、特許文献4に記載の技術では、ウェブ会議システムのルーム毎に発生するイベントを検知すると、ルーム毎に割り当てられたネットワークの帯域の範囲内で帯域制御を行う。 There are also technologies for controlling network bandwidth. For example, the technology described in Patent Document 3 measures at least one of the effective values of the hardware processing performance, the software processing performance, and the communication device processing performance, and determines the communication bandwidth to be allocated to the user terminal based on the measured value. The required network bandwidth is calculated and set from the effective values of the hardware and software. For example, the technology described in Patent Document 4 detects an event that occurs in each room of a web conferencing system, and performs bandwidth control within the range of the network bandwidth allocated to each room.

特開2020-095508号公報JP 2020-095508 A 特開2010-026888号公報JP 2010-026888 A 特開2006-324793号公報JP 2006-324793 A 特開2014-112845号公報JP 2014-112845 A

例えば、利用者のコンピュータの作業内容によってそのコンピュータに必要なネットワークの帯域は異なる。各利用者に対して均一にネットワークの遅延が発生すると、利用者の作業内容によってはこの遅延により利用者の作業効率が低下する。 For example, the network bandwidth required by a computer varies depending on the type of work a user is doing on that computer. If network delays occur uniformly for each user, this delay can reduce the efficiency of the user's work depending on the type of work the user is doing.

本発明の目的の一例は、利用者の作業効率の向上を図る情報処理システムなどを提供することにある。 One example of the objective of the present invention is to provide an information processing system that improves the work efficiency of users.

本発明の一態様における情報処理システムは、装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段を参照して、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する帯域制御値算出手段と、算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する帯域制御手段と、を備える。 The information processing system according to one aspect of the present invention includes a storage means for storing information on the correspondence between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operations in a characteristic task related to the delay of a network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device on the network, a bandwidth control value calculation means for calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device by referring to the storage means, and a bandwidth control means for controlling the bandwidth of the device on the network based on the calculated control value.

本発明の一態様における制御装置は、装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する帯域制御値算出手段と、算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する帯域制御手段と、を備える。 The control device according to one aspect of the present invention includes a bandwidth control value calculation means for calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on the correspondence between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on the device and is a value related to the efficiency of the operations in a characteristic task related to the delay of the network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device in the network, and a bandwidth control means for controlling the bandwidth of the device in the network based on the calculated control value.

本発明の一態様における方法は、装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出し、算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する。 In one aspect of the present invention, a method calculates a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on the correspondence between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operations in a characteristic task related to the delay of the network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device in the network, and controls the bandwidth of the device in the network based on the calculated control value.

本発明の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出し、算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する処理を実行させる。 A program in one aspect of the present invention causes a computer to calculate a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on the correspondence between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operations in a characteristic task related to the delay of the network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device in the network, and to execute a process of controlling the bandwidth of the device in the network based on the calculated control value.

本発明によれば、利用者の作業効率の向上を図る。 The present invention aims to improve the work efficiency of users.

図1は、実施の形態1にかかる情報処理システムの一構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to a first embodiment. 図2は、実施の形態1にかかる情報処理システムの一動作例を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation example of the information processing system according to the first embodiment. 図3は、実施の形態1の変形例における制御装置の一構成例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing an example of a configuration of a control device in a modification of the first embodiment. 図4は、実施の形態2にかかる情報処理システムの一例を示す説明図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to the second embodiment. 図5は、実施の形態2にかかる情報処理システムの一構成例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram of an example of a configuration of an information processing system according to the second embodiment. 図6は、特徴作業例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a characteristic operation. 図7は、漢字変換に関する評価値の算出表を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing a calculation table of evaluation values relating to kanji conversion. 図8は、再入力と移動戻りに関する評価値の算出表を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing a calculation table of evaluation values regarding re-input and return movement. 図9は、対応関係DBの一記憶例を示す説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of storage in the correspondence DB. 図10は、制御値および評価値の散布図と累乗近似した場合の曲線とを示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram showing a scatter diagram of control values and evaluation values and a curve in the case of power approximation. 図11は、制御結果例を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of the control result. 図12は、実施の形態2にかかる情報処理システムの一動作例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation example of the information processing system according to the second embodiment. 図13は、実施の形態2における変形例1にかかる情報処理システムを示す説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating an information processing system according to a first modification of the second embodiment. 図14は、実施の形態2における変形例2にかかる情報処理システムを示す説明図である。FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an information processing system according to a second modification of the second embodiment. 図15は、実施の形態2における変形例2にかかる情報処理システムの一構成例を示すブロック図である。FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to a second modification of the second embodiment. As shown in FIG. 図16は、情報処理システムのハードウェア構成例を示す説明図である。FIG. 16 is an explanatory diagram illustrating an example of a hardware configuration of an information processing system.

以下に図面を参照して、本発明にかかる情報処理システム、制御装置、方法、およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態は、開示の技術を限定するものではない。 Below, embodiments of the information processing system, control device, method, and program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The disclosed technology is not limited to these embodiments.

(実施の形態1)
図1は、実施の形態1にかかる情報処理システムの一構成例を示すブロック図である。情報処理システム1は、図示しない第1装置のネットワークの帯域を制御する。例えば、情報処理システム1は、第1装置からネットワークを介する第2装置(図示しない)へのアクセスを制御する。また、情報処理システム1は、第2装置からネットワークを介する第1装置へのアクセスを制御する。第1装置は、ネットワークを介して、第2装置を利用する。第1装置が第2装置を利用するとは、例えば、リモートデスクトップ、オンラインゲームなどの第2装置上で実行するアプリケーションプログラムの利用などが挙げられる。
(Embodiment 1)
1 is a block diagram showing a configuration example of an information processing system according to a first embodiment. The information processing system 1 controls the bandwidth of a network of a first device (not shown). For example, the information processing system 1 controls access from the first device to a second device (not shown) via the network. The information processing system 1 also controls access from the second device to the first device via the network. The first device uses the second device via the network. Examples of the first device using the second device include the use of an application program executed on the second device, such as a remote desktop or an online game.

図1において、情報処理システム1は、帯域制御値算出部101と、高負荷検出部と、帯域制御部102と、記憶部103と、を有する。各部は、同一の装置によって実現されてもよい。また、各部は、複数の装置によって実現されてもよい。複数の装置の場合、複数の装置は、ネットワークなどを介して接続されてもよい。もしくは、複数の装置は、ネットワークを介さずに接続されてもよい。 In FIG. 1, the information processing system 1 has a bandwidth control value calculation unit 101, a high load detection unit, a bandwidth control unit 102, and a storage unit 103. Each unit may be realized by the same device. Also, each unit may be realized by multiple devices. In the case of multiple devices, the multiple devices may be connected via a network or the like. Alternatively, the multiple devices may be connected without via a network.

記憶部103は、各部の処理の結果を記憶する。また、記憶部103は、各部の処理に用いるデータを記憶する。記憶部103としては、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、半導体メモリ、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)が挙げられる。記憶部103は、これらの組み合わせであってもよい。 The storage unit 103 stores the results of processing by each unit. The storage unit 103 also stores data used in the processing by each unit. Examples of the storage unit 103 include a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), a semiconductor memory, a hard disk drive (HDD), and a solid state drive (SSD). The storage unit 103 may be a combination of these.

具体的に、記憶部103は、例えば、過去の評価値と、当該評価値における過去の制御値と、の対応関係を示す対応情報を記憶する。評価値は、第1装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における操作の効率に関する値である。ここで、操作とは、例えば、入力装置に対する利用者の操作である。入力装置がキーボードであれば、Deleteキーの押下は1つの操作である。作業は、1または複数の操作によって実現する作業である。また、作業は、第1装置に表示された資料を読むなどの操作を伴わない作業も含む。特徴作業は、1または複数の操作によって実現する作業である。具体的に、特徴作業は、例えば、作業のうち、ネットワークの遅延に関連する作業である。特徴作業は、操作の履歴から検出可能である。例えば、漢字変換の作業では、利用者は、スペースキーを押下した後に、1または複数の漢字の候補から利用者が所望の漢字を選ぶためのキーを押下する。他の特徴作業の例は、後述する。操作の効率とは、操作にかかる時間的な効率の良し悪しである。例えば、操作に応じた処理にかかる時間が長くなると、操作の効率は低い。操作に応じた処理にかかる時間が短いと、操作の効率は高い。または、操作の効率とは、利用者の所望の作業に不要な操作が発生したか否かの効率の良し悪しである。不要な操作が発生していなければ、操作の効率は高い。操作の効率がよいと、利用者の作業効率が高くなる。例えば、利用者が、資料を読む作業を行っている際に、入力装置に対して、スクロールの操作を行ったとする。スクロールにかかる処理が長い場合、操作の効率が悪い。よって、資料を読む作業の効率は悪い。スクロールにかかる処理が短い場合、操作の効率はよい。よって、資料を読む作業の効率はよい。ただし、利用者が、スクロールの操作自体を行っていなければ、スクロールにかかる処理は発生しないため、操作の効率は良い。よって、資料を読む作業の効率は良い。また、評価値は、第1装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値である。制御値は、第1装置が接続されたネットワークにおける第1装置の帯域の制御値である。 Specifically, the storage unit 103 stores, for example, correspondence information indicating the correspondence between past evaluation values and past control values for the evaluation values. The evaluation value is a value related to the efficiency of an operation in a characteristic task related to the delay of a network to which the first device is connected. Here, the operation is, for example, an operation by a user on an input device. If the input device is a keyboard, pressing the Delete key is one operation. The task is a task realized by one or more operations. The task also includes a task that does not involve an operation, such as reading a document displayed on the first device. The characteristic task is a task realized by one or more operations. Specifically, the characteristic task is, for example, a task related to a network delay among tasks. The characteristic task can be detected from the operation history. For example, in a kanji conversion task, a user presses a space key and then presses a key to select a desired kanji from one or more kanji candidates. Examples of other characteristic tasks will be described later. The efficiency of the operation is the efficiency of the time required for the operation. For example, if the time required for processing according to an operation is long, the efficiency of the operation is low. If the time required for processing according to an operation is short, the efficiency of the operation is high. Alternatively, the efficiency of the operation is whether or not an unnecessary operation occurs in the user's desired work. If no unnecessary operation occurs, the efficiency of the operation is high. If the efficiency of the operation is high, the user's work efficiency is high. For example, assume that a user performs a scroll operation on an input device while reading a document. If the process for scrolling is long, the efficiency of the operation is low. Therefore, the efficiency of the work of reading the document is low. If the process for scrolling is short, the efficiency of the operation is good. Therefore, the efficiency of the work of reading the document is good. However, if the user does not perform a scroll operation itself, the process for scrolling does not occur, so the efficiency of the operation is good. Therefore, the efficiency of the work of reading the document is good. In addition, the evaluation value is a value based on the history of the operation by the user on the first device. The control value is the control value of the bandwidth of the first device in the network to which the first device is connected.

換言すれば、記憶部103は、第1装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における操作の効率に関する値であり、第1の装置に対する利用者による操作の履歴に基づく当該操作に関する値である評価値と、第1の装置が接続されたネットワークにおける第1の装置の帯域の制御値と、の対応関係を記憶する。 In other words, the storage unit 103 stores a correspondence between an evaluation value, which is a value related to the efficiency of an operation in a characteristic task related to the delay of the network to which the first device is connected and is a value related to the operation based on a history of operations by a user on the first device, and a control value of the bandwidth of the first device in the network to which the first device is connected.

情報処理システム1は、記憶部103を参照して第1の装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する。たとえば、情報処理システム1は、作業効率に関する過去の評価値と過去の帯域の制御値との対応関係を用いて、新たな制御値を算出する。そして情報処理システム1は、新たな制御値に基づいて、第1装置の帯域を制御する。 The information processing system 1 refers to the storage unit 103 and calculates a new bandwidth control value to be assigned to the first device. For example, the information processing system 1 calculates the new control value using the correspondence between past evaluation values related to work efficiency and past bandwidth control values. Then, the information processing system 1 controls the bandwidth of the first device based on the new control value.

評価値について詳細に説明する。ここで、評価値の大小は、ネットワーク遅延による操作の効率性の高低(良否)を示す。例えば、評価値が大きいほど、利用者の操作の効率が高いことを示す。ひいては、評価値が大きいほど、利用者の作業効率が高いことを示す。評価値が小さいほど、利用者の操作の効率が低いことを示す。ひいては、評価値が小さいほど、利用者の作業の効率が低いことを示す。特徴作業は、上述したように、ネットワークの遅延によってかかる時間が長くなる作業である。特徴作業は、漢字変換、文字列の予測候補の選択などの作業が挙げられる。予測候補とは、利用者が入力したい文字列を表示することである。例えば、漢字変換の場合、ネットワークの遅延によって漢字変換に要する時間が長くなる場合がある。漢字変換に要する時間が長いほど、作業の効率は悪い。そこで、例えば、漢字変換に要する時間が長いほど、評価値は小さく、漢字変換に要する時間が短いほど、評価値は大きいこととする。また、文字列の予測候補の選択の場合、ネットワークの遅延によって表示された予測候補から利用者が所望の文字列の選択に要する時間が長くなる。そこで、例えば、予測候補の選択に要する時間が長いほど、評価値は小さく、予測候補の選択に要する時間が短いほど、評価値は大きいこととする。 The evaluation value will be explained in detail. Here, the magnitude of the evaluation value indicates the efficiency of the operation due to the network delay (good or bad). For example, the larger the evaluation value, the higher the efficiency of the user's operation. In turn, the larger the evaluation value, the higher the user's work efficiency. The smaller the evaluation value, the lower the user's work efficiency. In turn, the smaller the evaluation value, the lower the user's work efficiency. As described above, the characteristic work is a work that takes longer due to network delay. The characteristic work includes kanji conversion and the selection of predicted candidates for a character string. A predicted candidate is the display of a character string that the user wants to input. For example, in the case of kanji conversion, the time required for kanji conversion may be longer due to network delay. The longer the time required for kanji conversion, the lower the efficiency of the work. Therefore, for example, the longer the time required for kanji conversion, the smaller the evaluation value, and the shorter the time required for kanji conversion, the larger the evaluation value. In addition, in the case of selecting predicted candidates for a character string, the longer it takes for the user to select a desired character string from the displayed predicted candidates due to network delay. Therefore, for example, the longer it takes to select a predicted candidate, the smaller the evaluation value, and the shorter it takes to select a predicted candidate, the larger the evaluation value.

または、特徴作業は、例えば、ネットワークの遅延に起因する作業であってもよい。この特徴作業は、例えば、再入力の作業、移動戻りの作業などが挙げられる。再入力とは、文書の訂正時において、文字を消しすぎてしまうことである。もしくは、再入力とは、文書の訂正時において、文字を消し足りないことである。また、移動戻りとは、カーソル移動時の移動しすぎてしまうことである。再入力の作業と移動戻りの作業とは、ネットワークの遅延により発生する可能性が高くなる。そこで、例えば、これらの特徴作業が発生する頻度が多いほど、評価値は小さく、この頻度が少ないほど、評価値は大きいこととする。 Alternatively, the characteristic task may be, for example, a task caused by a network delay. Examples of such characteristic tasks include re-entering and back-moving. Re-entering refers to erasing too much character when correcting a document. Alternatively, re-entering refers to erasing insufficient character when correcting a document. Back-moving refers to moving the cursor too far when moving it. Re-entering and back-moving are more likely to occur due to network delays. Thus, for example, the more frequently these characteristic tasks occur, the smaller the evaluation value, and the less frequently they occur, the higher the evaluation value.

対応関係の情報は、例えば、各タイミングにおける、過去の評価値と、過去の制御値と、対応関係を示す。具体的に、対応関係の情報は、午後1時における評価値および制御値を含む情報と、午後2時における評価値および制御値を含む情報と、などのように時系列の一連の情報であってもよい。もしくは、対応関係の情報は、一連の情報が近似された関数の情報であってもよい。例えば、関数は、例えば、評価値を入力として、制御値が得られる。近似方法は、特に限定されない。例えば、近似方法としては、累乗近似などが挙げられる。 The correspondence information indicates, for example, the correspondence between past evaluation values and past control values at each timing. Specifically, the correspondence information may be a series of information in a time series, such as information including evaluation values and control values at 1:00 PM and information including evaluation values and control values at 2:00 PM. Alternatively, the correspondence information may be information of a function that approximates a series of information. For example, a function uses evaluation values as input to obtain control values. The approximation method is not particularly limited. For example, the approximation method may be power approximation.

つぎに、帯域制御値算出部101は、記憶部103を参照して、第1装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する。新たな制御値は、例えば、第1装置に割り当てる帯域の最小値である。より具体的に、帯域制御値算出部101は、記憶部103を参照して、所定の評価値に対応する制御値を算出する。ここで、所定の評価値とは、操作の効率に影響を与えないと推定される値である。例えば、対応関係の情報が上述した関数の情報の場合、帯域制御値算出部101は、関数に対して所定の評価値を入力することにより、所定の評価値に対応する制御値を得る。 Next, the bandwidth control value calculation unit 101 refers to the storage unit 103 and calculates a control value of a new bandwidth to be assigned to the first device. The new control value is, for example, the minimum value of the bandwidth to be assigned to the first device. More specifically, the bandwidth control value calculation unit 101 refers to the storage unit 103 and calculates a control value corresponding to a predetermined evaluation value. Here, the predetermined evaluation value is a value that is estimated not to affect the efficiency of the operation. For example, when the correspondence information is information of the above-mentioned function, the bandwidth control value calculation unit 101 inputs the predetermined evaluation value to the function to obtain a control value corresponding to the predetermined evaluation value.

つぎに、帯域制御部102は、算出された制御値に基づいて、第1装置の帯域を制御する。具体的に、帯域制御部102は、第1装置の帯域の下限値を、算出された制御値とするように第1装置の帯域を制御する。 Next, the bandwidth control unit 102 controls the bandwidth of the first device based on the calculated control value. Specifically, the bandwidth control unit 102 controls the bandwidth of the first device so that the lower limit of the bandwidth of the first device is set to the calculated control value.

図2は、実施の形態1にかかる情報処理システム1の一動作例を示すフローチャートである。ここで、図2における各ステップの処理結果は、記憶部103、もしくは、ネットワークを介して各機能部がアクセス可能なストレージ装置に記憶されてもよい。帯域制御値算出部101は、制御値を算出する(ステップS101)。つぎに、帯域制御部102は、制御値に基づいて、第1装置の帯域を制御する(ステップS102)。 Figure 2 is a flowchart showing an example of the operation of the information processing system 1 according to the first embodiment. Here, the processing results of each step in Figure 2 may be stored in the memory unit 103 or in a storage device accessible to each functional unit via a network. The bandwidth control value calculation unit 101 calculates a control value (step S101). Next, the bandwidth control unit 102 controls the bandwidth of the first device based on the control value (step S102).

つぎに、実施の形態1の効果について説明する。帯域の制御値が低くとも、作業効率が高い利用者もいる。一方、帯域の制御値が高くとも作業効率が低い利用者もいる。そこで、情報処理システム1は、例えば、作業効率に関する過去の評価値と過去の帯域の制御値との対応関係から、新たな制御値を算出することにより、第1装置の帯域を制御する。これにより、情報処理システム1は、利用者ごとに、利用者の作業効率に応じた帯域を割り当てることができる。したがって、情報処理システム1は、利用者の作業効率の向上を図ることができる。 Next, the effects of the first embodiment will be described. Some users have high work efficiency even when the bandwidth control value is low. On the other hand, some users have low work efficiency even when the bandwidth control value is high. Therefore, the information processing system 1 controls the bandwidth of the first device by, for example, calculating a new control value from the correspondence between past evaluation values related to work efficiency and past bandwidth control values. This allows the information processing system 1 to allocate a bandwidth according to the work efficiency of each user. Therefore, the information processing system 1 can improve the work efficiency of users.

実施の形態1については上述した例に限られず、種々変更可能である。実施の形態1おける変形例について説明する。 Embodiment 1 is not limited to the above example, and various modifications are possible. We will explain modified examples of embodiment 1.

<実施の形態1の変形例>
図3は、実施の形態1の変形例における制御装置の一構成例を示すブロック図である。図3において、制御装置10は、例えば、帯域制御値算出部101と、帯域制御部102と、を有する。なお、帯域制御値算出部101と、帯域制御部102とは、上述した情報処理システム1における帯域制御値算出部101と、帯域制御部102の機能から変更がないため、詳細な説明を省略する。制御装置10は、図1で示した記憶部103に対して、ネットワークなどを介してアクセスする。制御装置10は、例えば、専用装置、PC(Peronal Computer)、サーバなど特に限定されない。
<Modification of the First Embodiment>
3 is a block diagram showing an example of a configuration of a control device in a modified example of the first embodiment. In FIG. 3, the control device 10 has, for example, a bandwidth control value calculation unit 101 and a bandwidth control unit 102. The functions of the bandwidth control value calculation unit 101 and the bandwidth control unit 102 are the same as those of the bandwidth control value calculation unit 101 and the bandwidth control unit 102 in the information processing system 1 described above, and therefore detailed description thereof will be omitted. The control device 10 accesses the storage unit 103 shown in FIG. 1 via a network or the like. The control device 10 is not particularly limited to, for example, a dedicated device, a PC (Personal Computer), a server, or the like.

このように、各機能部を1台の制御装置10によって実現される場合であっても、記憶部103は制御装置10と異なる別の装置によって実現されてもよい。また、制御装置10が、帯域制御値算出部101と、帯域制御部102と、記憶部103と、を有する構成であってもよい。 In this way, even if each functional unit is realized by one control device 10, the memory unit 103 may be realized by a device other than the control device 10. In addition, the control device 10 may be configured to have a bandwidth control value calculation unit 101, a bandwidth control unit 102, and a memory unit 103.

なお、図3の変形例に限らず、上述したように、帯域制御値算出部101と、帯域制御部102とが別々の装置によって実現されてもよい。 In addition, the present invention is not limited to the modified example shown in FIG. 3, and as described above, the bandwidth control value calculation unit 101 and the bandwidth control unit 102 may be realized by separate devices.

(実施の形態2)
つぎに、実施の形態2について図面を参照して詳細に説明する。実施の形態2では、利用者がリモートワーク時にネットワークの負荷が高くなった場合に、利用者の装置のネットワークの帯域を制御する例について説明する。以下、本実施の形態2の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
(Embodiment 2)
Next, the second embodiment will be described in detail with reference to the drawings. In the second embodiment, an example will be described in which the network bandwidth of a user's device is controlled when the network load becomes high while the user is working remotely. Below, the contents that overlap with the above description will be omitted to the extent that the description of the second embodiment is not unclear.

図4は、実施の形態2にかかる情報処理システムの一例を示す説明図である。図4において、情報処理システム2は、第1装置21と、制御装置20と、第2装置22と、を有する。例えば、第1装置21と、制御装置20とは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)などのネットワーク23を介して接続される。制御装置20と、第2装置22とは、例えば、LANなどのネットワークを介して接続される。このように、第1装置21と第2装置22とは、ネットワーク23と制御装置20とを介して接続される。制御装置20は、例えば、第1装置21ごとに、第2装置22から第1装置21へのネットワーク23の帯域を制御する。また、制御装置20は、例えば、第1装置21ごとに、第1装置21から第2装置22へのネットワーク23の帯域を制御する。または、制御装置20は、第2装置22から第1装置21へのネットワーク23の帯域を制御する処理、および、第1装置21から第2装置22へのネットワーク23の帯域を制御する処理、の少なくともいずれか一つの処理を行ってもよい。すなわち、制御装置20は、第2装置22から第1装置21へのネットワーク23の帯域を制御する処理と、第1装置21から第2装置22へのネットワーク23の帯域を制御する処理と、いずれか一方を行ってもよいし、両方を行ってもよい。 FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an information processing system according to the second embodiment. In FIG. 4, the information processing system 2 has a first device 21, a control device 20, and a second device 22. For example, the first device 21 and the control device 20 are connected via a network 23 such as a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network). The control device 20 and the second device 22 are connected via a network such as a LAN. In this way, the first device 21 and the second device 22 are connected via the network 23 and the control device 20. The control device 20 controls the bandwidth of the network 23 from the second device 22 to the first device 21 for each first device 21, for example. Also, the control device 20 controls the bandwidth of the network 23 from the first device 21 to the second device 22 for each first device 21, for example. Alternatively, the control device 20 may perform at least one of the following processes: a process for controlling the bandwidth of the network 23 from the second device 22 to the first device 21, and a process for controlling the bandwidth of the network 23 from the first device 21 to the second device 22. In other words, the control device 20 may perform either one or both of the process for controlling the bandwidth of the network 23 from the second device 22 to the first device 21 and the process for controlling the bandwidth of the network 23 from the first device 21 to the second device 22.

例えば、情報処理システム2は、シンクライアントシステムを実現する。第1装置21は、シンクライアントシステムにおいて、利用者が実際に操作するクライアント端末である。リモートワーク環境において、例えば、第1装置21は、各自宅24にある。図4において、第1装置21-1と第1装置21-2とが示すように、情報処理システム2は、複数の第1装置21を有してもよい。また、第2装置22は、シンクライアントシステムにおいて、サーバ、もしくは、PCである。リモートワーク環境において、例えば、第2装置22は、職場25にある。図4において、第2装置22-1と第2装置22-2とが示すように、情報処理システム2は、複数の第2装置22を有してもよい。 For example, the information processing system 2 realizes a thin client system. The first device 21 is a client terminal that is actually operated by a user in the thin client system. In a remote work environment, for example, the first device 21 is located at each home 24. As shown by the first device 21-1 and the first device 21-2 in FIG. 4, the information processing system 2 may have multiple first devices 21. Also, the second device 22 is a server or a PC in the thin client system. In a remote work environment, for example, the second device 22 is located at the workplace 25. As shown by the second device 22-1 and the second device 22-2 in FIG. 4, the information processing system 2 may have multiple second devices 22.

第1装置21は、ネットワーク23への接続と、入力の受け付けと、出力と、を行う。具体的に、例えば、第1装置21は、ディスプレイなどの出力装置と、キーボードおよびマウスなどの入力装置と、を有する。第1装置21は、入力装置を介して利用者の操作を受け付ける。第2装置22は、第1装置21が有する入力装置を介して利用者による操作を受け付ける。そして、第2装置22は、受け付けた操作に応じた処理を行う。第1装置21は、出力装置に、第2装置22における処理の結果を出力する。図4において、例えば、利用者の自宅24-1にある第1装置21-1が、ネットワーク23を介して職場25の第2装置22-1(PC)にアクセスする。 The first device 21 connects to the network 23, accepts input, and outputs. Specifically, for example, the first device 21 has an output device such as a display, and an input device such as a keyboard and a mouse. The first device 21 accepts user operations via the input device. The second device 22 accepts user operations via the input device of the first device 21. The second device 22 then performs processing according to the accepted operation. The first device 21 outputs the results of the processing in the second device 22 to the output device. In FIG. 4, for example, the first device 21-1 in the user's home 24-1 accesses the second device 22-1 (PC) in the workplace 25 via the network 23.

このように、第1装置21からのパケットの流入量、もしくは第2装置22からのパケットの流入量が増えると、ネットワーク23の負荷が増大する。第1装置21に割り当てるネットワーク23の帯域が均一であると、ネットワーク23の負荷が増えると、文字入力、スクロールなどの作業を行っている利用者は、作業の効率が下がる。一方、ネットワーク23の負荷が増えても、スクロールせずに文書を読む作業を行っているような利用者は、作業の効率が下がらない。 In this way, when the inflow of packets from the first device 21 or the inflow of packets from the second device 22 increases, the load on the network 23 increases. If the bandwidth of the network 23 allocated to the first device 21 is uniform, when the load on the network 23 increases, the work efficiency of users performing tasks such as character input and scrolling decreases. On the other hand, even if the load on the network 23 increases, the work efficiency of users performing tasks such as reading documents without scrolling does not decrease.

図5は、実施の形態2にかかる情報処理システム2の一構成例を示すブロック図である。情報処理システム2は、制御装置20と、第1装置21と、第2装置22と、を有する。情報処理システム2は、実施の形態1で説明した情報処理システム1の各部の構成を基本構成として備える。 FIG. 5 is a block diagram showing an example of a configuration of an information processing system 2 according to the second embodiment. The information processing system 2 includes a control device 20, a first device 21, and a second device 22. The information processing system 2 includes, as a basic configuration, the configurations of the various parts of the information processing system 1 described in the first embodiment.

制御装置20は、実施の形態1の変形例で説明した制御装置10の各部の構成を基本構成として備える。制御装置20は、例えば、帯域制御値算出部201と、高負荷検出部204と、帯域制御部202と、記憶部203と、を有する。第2装置22は、評価値算出部221と、操作検出部222と、記憶部223と、を有する。機能部として、高負荷検出部204と、評価値算出部221と、操作検出部222と、記憶部223と、が実施の形態1から新たに追加される。 The control device 20 has as its basic configuration the configuration of each part of the control device 10 described in the modified example of the first embodiment. The control device 20 has, for example, a bandwidth control value calculation unit 201, a high load detection unit 204, a bandwidth control unit 202, and a memory unit 203. The second device 22 has an evaluation value calculation unit 221, an operation detection unit 222, and a memory unit 223. The high load detection unit 204, the evaluation value calculation unit 221, the operation detection unit 222, and the memory unit 223 are newly added as functional units from the first embodiment.

上述したように、第2装置22は、ネットワーク23を介して、第1装置21の入力装置に対する利用者の操作を受け付けることができる。このため、実施の形態2では、第2装置22が、評価値算出部221と、操作検出部222と、を有する。 As described above, the second device 22 can accept user operations on the input device of the first device 21 via the network 23. Therefore, in the second embodiment, the second device 22 has an evaluation value calculation unit 221 and an operation detection unit 222.

帯域制御値算出部201は、実施の形態1で説明した帯域制御値算出部101の機能を有する。帯域制御部202は、実施の形態1で説明した帯域制御部102の機能を有する。記憶部203は、実施の形態1で説明した記憶部103の機能を有する。 The bandwidth control value calculation unit 201 has the function of the bandwidth control value calculation unit 101 described in embodiment 1. The bandwidth control unit 202 has the function of the bandwidth control unit 102 described in embodiment 1. The memory unit 203 has the function of the memory unit 103 described in embodiment 1.

制御装置20の記憶部203について説明する。記憶部203は、対応関係DB2101を有する。対応関係DB2101は、例えば、利用者ごとに、各タイミングにおける、評価値と、制御値と、の対応関係の情報を有する。なお、対応関係DB2101は、一例であり、評価値と制御値との対応付けが判別可能であればよい。このため、評価値と制御値とはそれぞれ異なる記憶部に記憶されていてもよい。例えば、各タイミング(例えば、日時)における評価値が記憶部203に記憶され、各タイミングにおける制御値が記憶部223に記憶される。タイミング(例えば、日時)に紐づけられることで、評価値と、制御値とが対応付けられてもよい。対応関係DB2101の図示を後述する。 The storage unit 203 of the control device 20 will be described. The storage unit 203 has a correspondence DB 2101. The correspondence DB 2101 has, for example, information on the correspondence between the evaluation value and the control value at each timing for each user. Note that the correspondence DB 2101 is an example, and it is sufficient if the correspondence between the evaluation value and the control value can be determined. For this reason, the evaluation value and the control value may be stored in different storage units. For example, the evaluation value at each timing (e.g., date and time) is stored in the storage unit 203, and the control value at each timing is stored in the storage unit 223. The evaluation value and the control value may be associated with each other by being linked to the timing (e.g., date and time). An illustration of the correspondence DB 2101 will be described later.

つぎに、第2装置22の記憶部223について説明する。記憶部223は、第2装置22の各部の処理の結果を記憶する。また、記憶部223は、第2装置22の各部の処理に用いるデータを記憶する。記憶部223としては、ROM、RAM、半導体メモリ、HDD、SSDが挙げられる。記憶部223は、これらの組み合わせであってもよい。操作履歴情報2201は、利用者ごとに操作の履歴の情報である。より具体的に、操作履歴情報2201は、第1装置21に対する利用者による操作の履歴情報である。操作履歴情報2201は、例えば、操作別に、操作の内容と、操作の日時とを対応付けて記憶する。例えば、操作履歴情報2201は、シフトキーがある日時に押されたなどの情報を記憶する。 Next, the storage unit 223 of the second device 22 will be described. The storage unit 223 stores the results of processing by each part of the second device 22. The storage unit 223 also stores data used in processing by each part of the second device 22. Examples of the storage unit 223 include ROM, RAM, semiconductor memory, HDD, and SSD. The storage unit 223 may be a combination of these. The operation history information 2201 is information on the history of operations for each user. More specifically, the operation history information 2201 is history information on operations by users on the first device 21. The operation history information 2201 stores, for example, the content of an operation and the date and time of the operation in association with each operation. For example, the operation history information 2201 stores information such as that the shift key was pressed on a certain date and time.

つぎに、評価値算出部221は、例えば、利用者ごとに、操作履歴情報2201に基づいて、評価値を新たに算出する。実施の形態2では、評価値が高いほど、作業の効率が高いこととする。評価値算出部221は、所定のタイミングで、評価値を新たに算出する。または、評価値算出部221は、一定期間ごとに、評価値を新たに算出してもよい。具体的に、例えば、評価値算出部221は、1時間に一回新たな評価値を算出するようにしてもよい。より詳細に、評価値算出部221は、操作履歴情報2201から、特徴作業における評価値を算出する。例えば、評価値算出部221は、操作履歴情報2201から検出される特徴作業に要した時間に基づいて、評価値を算出する。もしくは、評価値算出部221は、操作履歴情報2201から検出される特徴作業の発生した頻度に基づいて、評価値を算出する。ここで、特徴作業について図6を用いて説明する。 Next, the evaluation value calculation unit 221 calculates a new evaluation value for each user, for example, based on the operation history information 2201. In the second embodiment, the higher the evaluation value, the higher the efficiency of the work. The evaluation value calculation unit 221 calculates a new evaluation value at a predetermined timing. Alternatively, the evaluation value calculation unit 221 may calculate a new evaluation value at regular intervals. Specifically, for example, the evaluation value calculation unit 221 may calculate a new evaluation value once per hour. In more detail, the evaluation value calculation unit 221 calculates an evaluation value for the characteristic work from the operation history information 2201. For example, the evaluation value calculation unit 221 calculates an evaluation value based on the time required for the characteristic work detected from the operation history information 2201. Alternatively, the evaluation value calculation unit 221 calculates an evaluation value based on the frequency of occurrence of the characteristic work detected from the operation history information 2201. Here, the characteristic work will be described with reference to FIG. 6.

図6は、特徴作業例を示す説明図である。図6において特徴作業は、漢字変換の作業、再入力の作業、移動戻りの作業である。図6の内容には、評価値の算出に用いる情報を示す。図6において検出方法は、評価値の算出に用いる情報を操作履歴情報2201から検出する方法である。 Figure 6 is an explanatory diagram showing an example of a characteristic task. In Figure 6, the characteristic tasks are a kanji conversion task, a re-input task, and a move back task. The contents of Figure 6 show information used to calculate the evaluation value. The detection method in Figure 6 is a method of detecting information used to calculate the evaluation value from the operation history information 2201.

まず、漢字変換の作業について説明する。漢字変換に要する時間が長いほど、ネットワーク23の遅延が作業の効率の低下に影響していると推定される。図6の検出方法に示すように、評価値算出部221は、操作履歴情報2201から、スペースキーを入力したときから、次のキーが押されるまでの時間を漢字変換の待ち時間として検出する。評価値算出部221は、漢字変換の待ち時間の平均値を平均待ち時間として算出する。そして、例えば、評価値算出部221は、漢字変換の平均待ち時間に基づいて、評価値を算出する。評価値算出部221は、平均待ち時間が長いほど、値が低くなるように評価値を算出する。例えば、評価値の算出式または算出表は予め記憶部223、もしくは第2装置22がアクセス可能なストレージ装置などに記憶されていてもよい。 First, the kanji conversion work will be described. It is estimated that the longer the time required for kanji conversion, the more the delay in the network 23 affects the decrease in work efficiency. As shown in the detection method of FIG. 6, the evaluation value calculation unit 221 detects the time from when the space key is pressed until the next key is pressed as the waiting time for kanji conversion from the operation history information 2201. The evaluation value calculation unit 221 calculates the average value of the waiting time for kanji conversion as the average waiting time. Then, for example, the evaluation value calculation unit 221 calculates the evaluation value based on the average waiting time for kanji conversion. The evaluation value calculation unit 221 calculates the evaluation value so that the longer the average waiting time, the lower the value. For example, the calculation formula or calculation table for the evaluation value may be stored in advance in the storage unit 223 or a storage device accessible to the second device 22.

図7は、漢字変換に関する評価値の算出表を示す説明図である。図7では、理解の容易化のために、算出表2202をグラフ化してある。横軸は、平均待ち時間である。横軸は、評価値である。このため、図7において、算出表2202では、例えば、平均待ち時間が長いほど、評価値が低くなり、平均待ち時間が短いほど、評価値が高くなる。例えば、平均待ち時間が0秒の場合、評価値は100である。一方、平均待ち時間が5秒の場合、評価値は0となる。なお、平均待ち時間が5より大きい場合、評価値は0となる。評価値算出部221は、算出表2202を用いて、平均待ち時間に応じた評価値を算出する。 Figure 7 is an explanatory diagram showing a calculation table of an evaluation value related to kanji conversion. In Figure 7, the calculation table 2202 is graphed to facilitate understanding. The horizontal axis is the average waiting time. The horizontal axis is the evaluation value. For this reason, in Figure 7, in the calculation table 2202, for example, the longer the average waiting time, the lower the evaluation value, and the shorter the average waiting time, the higher the evaluation value. For example, when the average waiting time is 0 seconds, the evaluation value is 100. On the other hand, when the average waiting time is 5 seconds, the evaluation value is 0. Note that when the average waiting time is greater than 5, the evaluation value is 0. The evaluation value calculation unit 221 uses the calculation table 2202 to calculate an evaluation value according to the average waiting time.

算出表2202は、例えば、記憶部223、もしくは評価値算出部221がアクセス可能なストレージ装置に記憶されてある。算出表2202は、例えば、制御装置20の管理者などによって作成されてもよい。また、算出表2202の代わりに、再入力と移動戻りに関する評価値を算出可能な関数が用いられてもよい。 The calculation table 2202 is stored, for example, in the memory unit 223 or a storage device accessible to the evaluation value calculation unit 221. The calculation table 2202 may be created, for example, by an administrator of the control device 20. Also, instead of the calculation table 2202, a function capable of calculating evaluation values related to re-input and return movement may be used.

図6の説明に戻って、再入力の作業について説明する。例えば、評価値算出部221は、再入力の作業の発生頻度に基づいて、評価値を算出する。再入力の発生頻度は、操作履歴情報2201から検出される。具体的に、評価値算出部221は、操作履歴情報2201から、Deleteキーの連続入力後に、Ctrlキーおよびzキーの入力が行われている一連の操作を、再入力の作業として検出する。もしくは、評価値算出部221は、操作履歴情報2201から、Deleteキーの連続入力後に、削除された文字と同じ文字の再入力が行われた一連の操作を、再入力の作業として検出する。または、評価値算出部221は、操作履歴情報2201から、Deleteキーの連続入力後に、再度Deleteキーの入力が行われた一連の操作を、再入力の作業として検出する。そして、評価値算出部221は、所定時間単位の再入力の作業の回数を、再入力の作業の発生頻度として検出する。所定時間は特に限定されない。例えば、評価値算出部221は、一定期間分の操作履歴情報2201から検出された再入力の作業の回数を所定時間で割ることにより再入力の発生頻度を求める。例えば、評価値の算出式または算出表は予め記憶部223、もしくは第2装置22がアクセス可能なストレージ装置などに記憶されていてもよい。 Returning to the explanation of FIG. 6, the re-input operation will be explained. For example, the evaluation value calculation unit 221 calculates the evaluation value based on the occurrence frequency of the re-input operation. The occurrence frequency of the re-input operation is detected from the operation history information 2201. Specifically, the evaluation value calculation unit 221 detects, from the operation history information 2201, a series of operations in which the Ctrl key and the z key are input after the Delete key is input continuously, as the re-input operation. Alternatively, the evaluation value calculation unit 221 detects, from the operation history information 2201, a series of operations in which the same character as the deleted character is re-input after the Delete key is input continuously, as the re-input operation. Alternatively, the evaluation value calculation unit 221 detects, from the operation history information 2201, a series of operations in which the Delete key is input again after the Delete key is input continuously, as the re-input operation. Then, the evaluation value calculation unit 221 detects the number of re-input operations in a predetermined time unit as the occurrence frequency of the re-input operation. The specified time is not particularly limited. For example, the evaluation value calculation unit 221 obtains the frequency of occurrence of re-input by dividing the number of re-input operations detected from the operation history information 2201 for a certain period of time by the specified time. For example, the calculation formula or calculation table for the evaluation value may be stored in advance in the storage unit 223 or a storage device accessible by the second device 22.

図8は、再入力と移動戻りに関する評価値の算出表を示す説明図である。図8において、理解の容易化のために、算出表2203をグラフ化してある。横軸は、再入力の発生頻度、または移動戻りの発生頻度である。横軸は、評価値である。例えば、再入力が長いほど、ネットワーク23の遅延によって、利用者の作業効率が下がっていることを示す。このため、算出表2203では、例えば、再入力の発生頻度が多いほど、評価値が低くなる。一方、再入力の発生頻度が少ないほど、評価値が高くなる。図8において、所定時間は5分である。例えば、5分あたりの発生頻度が50回の場合、評価値は、0である。5分あたりの発生頻度が0の場合、評価値は100である。 Figure 8 is an explanatory diagram showing a calculation table of evaluation values for re-entry and return movement. In Figure 8, the calculation table 2203 is graphed for ease of understanding. The horizontal axis is the frequency of re-entry or return movement. The horizontal axis is the evaluation value. For example, the longer the re-entry, the lower the user's work efficiency due to delays in the network 23. For this reason, in the calculation table 2203, for example, the higher the frequency of re-entry, the lower the evaluation value. On the other hand, the lower the frequency of re-entry, the higher the evaluation value. In Figure 8, the specified time is 5 minutes. For example, if the frequency of occurrence per 5 minutes is 50 times, the evaluation value is 0. If the frequency of occurrence per 5 minutes is 0, the evaluation value is 100.

再入力の作業と同様に、移動戻りの発生頻度が多いほど、評価値が低くなる。移動戻りの発生頻度が少ないほど、評価値が高くなる。再入力の作業と同様に、所定時間は5分である。例えば、5分あたりの発生頻度が50回の場合、評価値は、0である。5分あたりの発生頻度が0の場合、評価値は100である。 As with re-entry tasks, the more frequently a move back occurs, the lower the evaluation value. The less frequently a move back occurs, the higher the evaluation value. As with re-entry tasks, the specified time is 5 minutes. For example, if the frequency of occurrence per 5 minutes is 50 times, the evaluation value is 0. If the frequency of occurrence per 5 minutes is 0, the evaluation value is 100.

説明の容易化のために、算出表2203は、再入力に関する算出表と、移動戻りに関する算出表との両方を示す。ただし、各算出表は異なっていてもよい。また、再入力に関する算出表2203の代わりに、再入力の発生頻度を与えると再入力に関する評価値を算出可能な関数があってもよい。移動戻りに関する算出表2203の代わりに、移動戻りの発生頻度を与えると移動戻りに関する評価値を算出可能な関数があってもよい。 For ease of explanation, calculation table 2203 shows both a calculation table for re-input and a calculation table for return movement. However, each calculation table may be different. Also, instead of calculation table 2203 for re-input, there may be a function that can calculate an evaluation value for re-input when the frequency of occurrence of re-input is given. Instead of calculation table 2203 for return movement, there may be a function that can calculate an evaluation value for return movement when the frequency of occurrence of return movement is given.

図6の説明に戻って、移動戻りの作業について説明する。例えば、評価値算出部221は、移動戻りの作業の発生頻度に基づいて、評価値を算出する。移動戻りの作業の発生頻度は、操作履歴情報2201から検出される。そして、評価値算出部221は、所定時間単位の移動戻りの作業の数を、移動戻りの作業の発生頻度として検出する。所定時間は特に限定されない。例えば、評価値算出部221は、一定期間分の操作履歴情報2201から検出された移動戻りの作業の数を第2所定時間で割ることにより移動戻りの作業の発生頻度を検出する。第2所定時間は特に限定されない。図8の算出表2203については、再入力の作業と同じであるため、詳細な説明を省略する。 Returning to the explanation of FIG. 6, the return movement task will be explained. For example, the evaluation value calculation unit 221 calculates an evaluation value based on the occurrence frequency of the return movement task. The occurrence frequency of the return movement task is detected from the operation history information 2201. Then, the evaluation value calculation unit 221 detects the number of return movement tasks per predetermined time unit as the occurrence frequency of the return movement task. The predetermined time is not particularly limited. For example, the evaluation value calculation unit 221 detects the occurrence frequency of the return movement task by dividing the number of return movement tasks detected from the operation history information 2201 for a certain period by a second predetermined time. The second predetermined time is not particularly limited. The calculation table 2203 in FIG. 8 is the same as the re-entry task, so a detailed explanation will be omitted.

複数の特徴作業のうちいずれかの1つの特徴作業について評価値が算出されてもよい。また、図6に示す複数の特徴作業のうち複数の特徴作業に関する評価値が算出されてもよい。例えば、図6に示す3つの特徴作業について評価値が算出されてもよい。このような場合、評価値算出部221は、各特徴作業に関する評価値の統計値を利用者の操作に関する評価値としてもよい。統計値とは、例えば、平均値、中央値、最頻値、最小値、最大値などである。平均値の場合を例に挙げて説明する。例えば、利用者E1が文章入力をしており、5分間で漢字変換の平均待ち時間が1秒、再入力が10回、移動戻りが20回発生したとする。漢字変換の作業についての評価値は、算出表によると、80である。再入力の作業についての評価値は、算出表によると、80である。移動戻りの作業についての評価値は、算出表によると、60である。このため、評価値算出部221は、評価値として、(80+80+60)/3で73.3を算出する。評価値算出部221は、算出された評価値を対応関係DB2101に記憶する。後述する例では、評価値算出部221は、算出日時ごとに、評価値を対応関係DB2101に記憶させる。 An evaluation value may be calculated for any one of the multiple characteristic tasks. Also, evaluation values for multiple characteristic tasks among the multiple characteristic tasks shown in FIG. 6 may be calculated. For example, evaluation values may be calculated for the three characteristic tasks shown in FIG. 6. In such a case, the evaluation value calculation unit 221 may use the statistical value of the evaluation values for each characteristic task as the evaluation value for the user's operation. The statistical value may be, for example, the average value, median value, mode value, minimum value, maximum value, etc. The average value will be explained as an example. For example, assume that user E1 is inputting text, and the average waiting time for kanji conversion is 1 second over a 5-minute period, re-input occurs 10 times, and back movement occurs 20 times. According to the calculation table, the evaluation value for the kanji conversion task is 80. According to the calculation table, the evaluation value for the re-input task is 80. According to the calculation table, the evaluation value for the back movement task is 60. Therefore, the evaluation value calculation unit 221 calculates 73.3 as the evaluation value, which is (80 + 80 + 60) / 3. The evaluation value calculation unit 221 stores the calculated evaluation value in the correspondence DB 2101. In an example described below, the evaluation value calculation unit 221 stores the evaluation value in the correspondence DB 2101 for each calculation date and time.

つぎに、帯域制御値算出部201は、対応関係DB2101から、記憶部203を参照して、第1装置21に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する。第1装置21に割り当てる新たな帯域の制御値は、例えば、作業効率が高くなる制御値である。例えば、作業効率が高くなる制御値とは、作業効率が高いことを示す所定の評価値に対応する制御値である。上述した図7および図8の例では、評価値が100であると、再入力、漢字変換の待ち時間がなく、再入力・移動戻りが発生しないような状態である。例えば、所定の評価値を100とする。帯域制御値算出部201は、対応関係DB2101から、評価値が100に対応する制御値を算出する。 Next, the bandwidth control value calculation unit 201 calculates a new bandwidth control value to be assigned to the first device 21 from the correspondence DB 2101 with reference to the storage unit 203. The new bandwidth control value to be assigned to the first device 21 is, for example, a control value that increases work efficiency. For example, a control value that increases work efficiency is a control value that corresponds to a predetermined evaluation value that indicates high work efficiency. In the examples of Figures 7 and 8 described above, when the evaluation value is 100, there is no waiting time for re-input or kanji conversion, and re-input or moving back does not occur. For example, the predetermined evaluation value is 100. The bandwidth control value calculation unit 201 calculates a control value that corresponds to an evaluation value of 100 from the correspondence DB 2101.

図9は、対応関係DB2101の一記憶例を示す説明図である。対応関係DB2101は、利用者別に、各タイミングにおける、帯域の制御値と、評価値と、を対応付けて記憶する。リモートワークにおいて利用者とは、例えば、従業員である。例えば、利用者E1は、2020年6月1日の9時において、評価値が10であり、制御値が10である。2020年6月1日15時について、制御値が空であるが、帯域制御値算出部201が、この制御値を算出している。帯域制御値算出部201は、過去の制御値と、過去の評価値と、に基づいて、新たな評価値を算出する。 Figure 9 is an explanatory diagram showing an example of the correspondence DB 2101. The correspondence DB 2101 stores the bandwidth control value and the evaluation value at each timing for each user in association with each other. In remote work, a user is, for example, an employee. For example, user E1 has an evaluation value of 10 and a control value of 10 at 9:00 on June 1, 2020. Although the control value is blank for 15:00 on June 1, 2020, the bandwidth control value calculation unit 201 has calculated this control value. The bandwidth control value calculation unit 201 calculates a new evaluation value based on the past control value and the past evaluation value.

図10は、制御値および評価値の散布図と累乗近似した場合の曲線とを示す説明図である。グラフ2102には、散布図(各点)と、曲線(破線)と、を示す。グラフ2102上の散布図は、図9に示した対応関係DB2101から得られる利用者E1の評価値および制御値の対応関係をグラフ化した例である。曲線は、対応関係DB2101から得られる利用者E1の評価値および制御値を累乗近似した関数をグラフ化した例である。グラフ2102において、横軸方向は、帯域の制御値である。グラフ2102において、縦軸方向は、評価値である。制御値の単位は、例えば、kbps(kilo bits per second)である。理解の容易化のために、所定の評価値(例えば、100)の実線が引いてある。実施の形態1で説明したように、累乗近似は一例である。近似の種類は特に限定されない。 10 is an explanatory diagram showing a scatter plot of control values and evaluation values and a curve in the case of power approximation. Graph 2102 shows a scatter plot (points) and a curve (dashed line). The scatter plot on graph 2102 is an example of a graph of the correspondence between the evaluation value and the control value of user E1 obtained from the correspondence DB 2101 shown in FIG. 9. The curve is an example of a graph of a function obtained by power approximation of the evaluation value and the control value of user E1 obtained from the correspondence DB 2101. In graph 2102, the horizontal axis is the control value of the bandwidth. In graph 2102, the vertical axis is the evaluation value. The unit of the control value is, for example, kbps (kilo bits per second). For ease of understanding, a solid line of a predetermined evaluation value (for example, 100) is drawn. As explained in the first embodiment, the power approximation is one example. The type of approximation is not particularly limited.

帯域制御値算出部201は、所定の評価値に対応する制御値である170を求める。そして、帯域制御値算出部201は、算出された制御値を、対応関係DB2101に登録する。図10では、1台の第1装置21に関する関数をグラフ化した例を示すが、実際には、第1装置21を利用する利用者によって操作内容が異なる。このため、関数(曲線)は、第1装置21別に異なる。 The bandwidth control value calculation unit 201 calculates 170, which is a control value corresponding to a predetermined evaluation value. The bandwidth control value calculation unit 201 then registers the calculated control value in the correspondence DB 2101. FIG. 10 shows an example of a graph of a function related to one first device 21, but in reality, the operation content differs depending on the user who uses the first device 21. For this reason, the function (curve) differs for each first device 21.

高負荷検出部204は、第2装置22から制御装置20へのパケットの流量に基づいて、ネットワーク23の高負荷状態を判定する。高負荷状態とは、例えば、ネットワーク23の負荷が所定の負荷を超えた状態である。よって、高負荷検出部204は、ネットワーク23の負荷が所定の負荷を超えたか否かを検出する。より詳細に説明すると、高負荷検出部204は、各第2装置22から制御装置20へのパケットの量が所定の量を超えた場合に、ネットワーク23が高負荷状態であることを検出する。もしくは、高負荷検出部204は、ネットワーク23(各第1装置21)から制御装置20へのパケットの流量に基づいて、ネットワーク23の高負荷状態を判定する。より詳細に説明すると、高負荷検出部204は、ネットワーク23から制御装置20へのパケットの量が所定の量を超えた場合に、ネットワーク23が高負荷状態であることを検出する。なお、高負荷検出部204は、各第2装置22から制御装置20へのパケットの量が所定の量を超えた場合、およびネットワーク23から制御装置20へのパケットの量が所定の量を超えた場合、の少なくともいずれか一方の場合に、高負荷状態であることを検出してもよい。すなわち、高負荷検出部204は、いずれか一方の場合に、高負荷状態であることを検出してもよいし、両方が該当する場合に、高負荷状態であることを検出してもよい。 The high load detection unit 204 determines the high load state of the network 23 based on the flow rate of packets from the second device 22 to the control device 20. The high load state is, for example, a state in which the load of the network 23 exceeds a predetermined load. Therefore, the high load detection unit 204 detects whether the load of the network 23 exceeds a predetermined load. In more detail, the high load detection unit 204 detects that the network 23 is in a high load state when the amount of packets from each second device 22 to the control device 20 exceeds a predetermined amount. Alternatively, the high load detection unit 204 determines the high load state of the network 23 based on the flow rate of packets from the network 23 (each first device 21) to the control device 20. In more detail, the high load detection unit 204 detects that the network 23 is in a high load state when the amount of packets from the network 23 to the control device 20 exceeds a predetermined amount. The high load detection unit 204 may detect a high load state when at least one of the following cases is true: when the amount of packets from each second device 22 to the control device 20 exceeds a predetermined amount, and when the amount of packets from the network 23 to the control device 20 exceeds a predetermined amount. In other words, the high load detection unit 204 may detect a high load state when either of the cases is true, or when both of the cases are true.

帯域制御部202は、ネットワーク23の負荷が所定の負荷を超えたことが検出されると、算出された制御値に基づいて、ネットワーク23における第1装置21の帯域を制御する。具体的に、帯域制御部202は、第2装置22から第1装置21へパケットが送信される際のネットワーク23における第1装置21の帯域を制御する。また、具体的に、帯域制御部202は、第1装置21から第2装置22からパケットが送信される際のネットワーク23における第1装置21の帯域を制御する。もしくは、帯域制御部202は、第1装置21から第2装置22へパケットが送信される際のネットワーク23における第1装置21の帯域を制御する。なお、帯域制御部202は、第2装置22から第1装置21へのネットワーク23の帯域を制御する処理、および、第1装置21から第2装置22へのネットワーク23の帯域を制御する処理、の少なくともいずれか一つの処理を行ってもよい。すなわち、帯域制御部202は、第2装置22から第1装置21へのネットワーク23の帯域を制御する処理と、第1装置21から第2装置22へのネットワーク23の帯域を制御する処理と、いずれか一方を行ってもよいし、両方を行ってもよい。 When the bandwidth control unit 202 detects that the load of the network 23 exceeds a predetermined load, the bandwidth control unit 202 controls the bandwidth of the first device 21 in the network 23 based on the calculated control value. Specifically, the bandwidth control unit 202 controls the bandwidth of the first device 21 in the network 23 when a packet is transmitted from the second device 22 to the first device 21. Specifically, the bandwidth control unit 202 controls the bandwidth of the first device 21 in the network 23 when a packet is transmitted from the first device 21 to the second device 22. Alternatively, the bandwidth control unit 202 controls the bandwidth of the first device 21 in the network 23 when a packet is transmitted from the first device 21 to the second device 22. The bandwidth control unit 202 may perform at least one of the following processes: a process of controlling the bandwidth of the network 23 from the second device 22 to the first device 21, and a process of controlling the bandwidth of the network 23 from the first device 21 to the second device 22. That is, the bandwidth control unit 202 may perform either one of the following processes: a process for controlling the bandwidth of the network 23 from the second device 22 to the first device 21, or a process for controlling the bandwidth of the network 23 from the first device 21 to the second device 22, or it may perform both.

さらに、ネットワーク23の負荷が高くなったときに、利用者による操作が検出されれば、第1装置21の帯域が制御されてもよい。例えば、操作検出部222は、入力装置に対して利用者が現在操作をしているかを検出する。そして、帯域制御部202は、ネットワーク23の負荷が所定の負荷を超えたことが検出された時に、第2装置22に対する利用者による操作が検出されると、第1装置21の帯域を制御する。一方、ネットワーク23の負荷が高くとも利用者が操作をしていなければ、作業効率が著しく低下することはない。そこで、帯域制御部202は、ネットワーク23の負荷が所定の負荷を超えたことが検出された時に、第1装置21に対する利用者による操作が検出されなければ、第1装置21の帯域を制御しなくてもよい。 Furthermore, if a user operation is detected when the load on the network 23 becomes high, the bandwidth of the first device 21 may be controlled. For example, the operation detection unit 222 detects whether the user is currently operating the input device. Then, the bandwidth control unit 202 controls the bandwidth of the first device 21 if a user operation on the second device 22 is detected when it is detected that the load on the network 23 exceeds a predetermined load. On the other hand, even if the load on the network 23 is high, if the user is not operating, work efficiency will not decrease significantly. Therefore, if a user operation on the first device 21 is not detected when it is detected that the load on the network 23 exceeds a predetermined load, the bandwidth control unit 202 may not need to control the bandwidth of the first device 21.

図11は、制御結果例を示す説明図である。図11には、職場25にある第2装置22の利用者(第1装置21)ごとの帯域の制御値を示す。このように、利用者ごとに帯域の制御値が異なるようになる。 Figure 11 is an explanatory diagram showing an example of the control result. Figure 11 shows the bandwidth control value for each user (first device 21) of the second device 22 in the workplace 25. In this way, the bandwidth control value differs for each user.

図12は、実施の形態2にかかる情報処理システム2の一動作例を示すフローチャートである。ここで、図12における各ステップの処理結果は、記憶部203、記憶部223、もしくは、各機能部がアクセス可能なストレージ装置などに記憶されてもよい。 FIG. 12 is a flowchart showing an example of an operation of the information processing system 2 according to the second embodiment. Here, the processing results of each step in FIG. 12 may be stored in the storage unit 203, the storage unit 223, or a storage device accessible by each functional unit.

まず、評価値算出部221は、特徴作業ごとに、評価値を算出する(ステップS201)。そして、評価値算出部221は、算出された各評価値の平均値を、第2装置22における作業効率に関する評価値として算出する(ステップS202)。評価値算出部221は、日時に関連付けて算出された評価値を、対応関係DB2101に記憶する。 First, the evaluation value calculation unit 221 calculates an evaluation value for each characteristic task (step S201). Then, the evaluation value calculation unit 221 calculates the average value of the calculated evaluation values as an evaluation value related to the work efficiency in the second device 22 (step S202). The evaluation value calculation unit 221 stores the calculated evaluation value associated with the date and time in the correspondence DB 2101.

つぎに、帯域制御値算出部201は、対応関係DB2101から得られる過去の評価値および制御値を累乗近似する(ステップS203)。これにより、帯域制御値算出部201は、評価値を入力として制御値が得られる関数を得る。そして、帯域制御値算出部201は、所定の評価値を関数に与えることにより、所定の評価値に対応する制御値を算出する(ステップS204)。帯域制御値算出部201は、算出された制御値を算出された評価値に対応付けて記憶する(ステップS205)。つぎに、高負荷検出部204は、ネットワーク23が高負荷であるか否かを判断する(ステップS206)。 Then, the bandwidth control value calculation unit 201 performs power approximation on the past evaluation value and control value obtained from the correspondence DB 2101 (step S203). As a result, the bandwidth control value calculation unit 201 obtains a function that obtains a control value using the evaluation value as input. Then, the bandwidth control value calculation unit 201 calculates a control value corresponding to the specified evaluation value by applying a specified evaluation value to the function (step S204). The bandwidth control value calculation unit 201 stores the calculated control value in association with the calculated evaluation value (step S205). Next, the high load detection unit 204 determines whether the network 23 is highly loaded (step S206).

所定期間において、ネットワーク23が高負荷でない場合(ステップS206:No)、情報処理システム2は、フローの動作を終了する。また、ネットワーク23が高負荷である場合(ステップS206:Yes)、操作検出部222は、利用者が操作中であるか否かを判断する(ステップS207)。例えば、操作が検出された場合(ステップS207:Yes)、情報処理システム2は、フローの動作を終了する。一方、第2所定期間において、操作が検出されなかった場合(ステップS207:No)、帯域制御部202は、制御値に基づいて、ネットワーク23の帯域を制御する(ステップS208)。ステップS208のつぎに、情報処理システム2は、フローの動作を終了する。 If the network 23 is not heavily loaded during the specified period (step S206: No), the information processing system 2 ends the operation of the flow. If the network 23 is heavily loaded (step S206: Yes), the operation detection unit 222 determines whether or not the user is performing an operation (step S207). For example, if an operation is detected (step S207: Yes), the information processing system 2 ends the operation of the flow. On the other hand, if no operation is detected during the second specified period (step S207: No), the bandwidth control unit 202 controls the bandwidth of the network 23 based on the control value (step S208). Following step S208, the information processing system 2 ends the operation of the flow.

つぎに、実施の形態2の効果について説明する。本実施の形態2では、情報処理システム2は、第1装置21別に、ネットワーク23の負荷が高くなったときに、過去の評価値と制御値とによって算出された制御値に基づいて、第1装置21の帯域を制御する。これにより、情報処理システム2は、ネットワーク23の負荷が高くなったときに、利用者の作業効率に基づいて帯域の制御を行うことができる。したがって、情報処理システム2は、利用者の作業効率の低下を抑制することができる。 Next, the effects of the second embodiment will be described. In the second embodiment, the information processing system 2 controls the bandwidth of the first device 21 for each first device 21 based on a control value calculated from past evaluation values and control values when the load on the network 23 becomes high. This allows the information processing system 2 to control the bandwidth based on the user's work efficiency when the load on the network 23 becomes high. Therefore, the information processing system 2 can suppress a decrease in the user's work efficiency.

また、情報処理システム2は、ネットワーク23の負荷が高くなったときに、利用者による操作が検出されれば、算出された制御値に基づいて、第1装置21の帯域を制御する。これにより、情報処理システム2は、ネットワーク23の負荷が高くなったときに、利用者の作業効率の低下を抑制することができる。なお、利用者が操作していなければ、作業効率に変化はないので、情報処理システム2は、第1装置21の帯域を制御しなくてもよい。 Furthermore, if the information processing system 2 detects an operation by a user when the load on the network 23 becomes high, the information processing system 2 controls the bandwidth of the first device 21 based on the calculated control value. This allows the information processing system 2 to suppress a decrease in the user's work efficiency when the load on the network 23 becomes high. Note that if the user is not performing an operation, there is no change in work efficiency, and therefore the information processing system 2 does not need to control the bandwidth of the first device 21.

情報処理システム2は、操作の履歴に基づいて、評価値を新たに算出する。そして、情報処理システム2は、算出された評価値と制御値とを対応付けて記憶しておく。これにより、情報処理システム2は、より最近の利用者の作業効率に基づいて帯域を制御することができる。 The information processing system 2 calculates a new evaluation value based on the operation history. The information processing system 2 then stores the calculated evaluation value and the control value in association with each other. This enables the information processing system 2 to control the bandwidth based on the user's more recent work efficiency.

例えば、漢字変換のように入力した文字の変換の作業にかかる時間は、ネットワーク23の遅延により長くなる。そこで、情報処理システム2は、操作の履歴から検出される特徴作業に要した時間に基づいて、評価値を算出してもよい。これにより、情報処理システム2は、ネットワーク23の遅延によって影響する作業効率に基づいて、帯域を制御することができる。 For example, the time required for converting input characters, such as kanji conversion, is increased by delays in the network 23. Therefore, the information processing system 2 may calculate an evaluation value based on the time required for a characteristic task detected from the operation history. This allows the information processing system 2 to control the bandwidth based on the effect of delays in the network 23 on the efficiency of the task.

また、例えば、再入力の作業、移動戻りの作業は、ネットワーク23の遅延によって発生し得る。そこで、情報処理システム2は、例えば、漢字変換などの入力した文字の変換の作業の発生頻度に基づいて、評価値を算出してもよい。これにより、情報処理システム2は、ネットワーク23の遅延によって影響する作業効率に基づいて、帯域を制御することができる。 Furthermore, for example, re-entry work and back-moving work may occur due to delays in the network 23. Therefore, the information processing system 2 may calculate an evaluation value based on the occurrence frequency of work such as kanji conversion of input characters. This allows the information processing system 2 to control the bandwidth based on the effect of work efficiency due to delays in the network 23.

<実施の形態2における変形例1>
図4において、説明の容易化のために、第1装置21と第2装置22とは、一対一の関係としているが、これに限られない。情報処理システム2は、シンクライアントシステムにおいて、VDI(Virtual Desktop Infrastructure)が用いられてもよい。例えば、複数の第1装置21に対して、1台の第2装置22がそれぞれの仮想デスクトップを実現してもよい。
<First Modification of the Second Embodiment>
4, for ease of explanation, the first device 21 and the second device 22 are shown to have a one-to-one relationship, but this is not limited thereto. The information processing system 2 may be a thin client system that uses a virtual desktop infrastructure (VDI). For example, one second device 22 may realize a virtual desktop for each of the multiple first devices 21.

図13は、実施の形態2における変形例1にかかる情報処理システム2を示す説明図である。情報処理システム2は、複数の第1装置21と、複数の第2装置22と、を有する。第1装置21-1は、図4と同様に、第2装置22-1(PC)を利用する。第1装置21-2と第1装置21-3は、それぞれ第2装置22-2上に設けられた仮想的なデスクトップ環境を利用する。 FIG. 13 is an explanatory diagram showing an information processing system 2 according to a first modification of the second embodiment. The information processing system 2 has a plurality of first devices 21 and a plurality of second devices 22. The first device 21-1 uses the second device 22-1 (PC) as in FIG. 4. The first device 21-2 and the first device 21-3 each use a virtual desktop environment provided on the second device 22-2.

このように、第2装置22は、ネットワーク23を介して複数の第1装置21(端末装置)を介して複数の利用者の操作を受け付ける場合がある。このような場合であっても、情報処理システム2は、第1装置21別(利用者別)に、ネットワーク23の帯域を制御することにより、利用者の作業効率の低下を抑制することができる。なお、変形例1のブロック図については図5の例と同じでよいため、新たに図示しない。 In this way, the second device 22 may accept operations from multiple users via multiple first devices 21 (terminal devices) over the network 23. Even in such a case, the information processing system 2 can suppress a decrease in the user's work efficiency by controlling the bandwidth of the network 23 for each first device 21 (user). Note that the block diagram of the first modification example may be the same as the example in FIG. 5, so it is not illustrated here.

<実施の形態2における変形例2>
実施の形態2では、テレワークを例に挙げたが、これに限られない。例えば、オンラインゲームなどのように1台のサーバに対して複数の利用者がアクセスするような構成にも利用できる。例えば、オンラインゲームでは、チャット機能によって利用者が文字入力をすることがある。このため、文字入力の操作の履歴から作業効率に関する評価値が算出されてもよい。
<Modification 2 of Second Embodiment>
In the second embodiment, teleworking is taken as an example, but the present invention is not limited to this. For example, the present invention can be used in a configuration in which multiple users access one server, such as an online game. For example, in an online game, a user may input characters using a chat function. For this reason, an evaluation value regarding work efficiency may be calculated from the history of character input operations.

図14は、実施の形態2における変形例2にかかる情報処理システム2を示す説明図である。情報処理システム2は、例えば、第1装置21と、制御装置20と、第2装置22と、を有する。第2装置22は、オンラインゲーム等のアプリケーションプログラムを実行する。そして、例えば、複数の第1装置21は、第2装置22で実行されるアプリケーションプログラムを使用する。 FIG. 14 is an explanatory diagram showing an information processing system 2 according to Variation 2 of Embodiment 2. The information processing system 2 includes, for example, a first device 21, a control device 20, and a second device 22. The second device 22 executes an application program such as an online game. Then, for example, a plurality of first devices 21 use the application program executed by the second device 22.

図15は、実施の形態2における変形例2にかかる情報処理システム2の一構成例を示すブロック図である。変形例2において、制御装置20の機能部は変更がない。変形例2では、第1装置21が、評価値算出部221と、操作検出部222と、記憶部223と、を有することが、図5に示す例と異なる点である。なお、各部の機能については、図5と同様であるため、詳細な説明を省略する。 FIG. 15 is a block diagram showing an example configuration of an information processing system 2 according to Modification 2 of the second embodiment. In Modification 2, the functional units of the control device 20 are unchanged. Modification 2 differs from the example shown in FIG. 5 in that the first device 21 has an evaluation value calculation unit 221, an operation detection unit 222, and a storage unit 223. Note that the functions of each unit are the same as those in FIG. 5, and therefore detailed explanations will be omitted.

以上で、各実施の形態の説明を終了する。つぎに、情報処理システム3のハードウェア構成について説明する。図16は、情報処理システム3のハードウェア構成例を示す説明図である。情報処理システム3は、実施の形態1,2にかかる情報処理システム1,2がコンピュータで実現された場合の一例である。情報処理システム3は、例えば、制御装置30と、第1装置31と、第2装置32と、を有する。 This completes the explanation of each embodiment. Next, the hardware configuration of the information processing system 3 will be explained. FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing system 3. The information processing system 3 is an example in which the information processing systems 1 and 2 according to the first and second embodiments are realized by a computer. The information processing system 3 has, for example, a control device 30, a first device 31, and a second device 32.

まず、制御装置30のハードウェア構成について説明する。制御装置30は、例えば、実施の形態1の変形例および実施の形態2にかかる制御装置10,20がコンピュータで実現された例である。 First, the hardware configuration of the control device 30 will be described. The control device 30 is, for example, an example in which the control devices 10 and 20 according to the modified example of the first embodiment and the second embodiment are realized by a computer.

制御装置30は、CPU(Central Processing Unit)301と、ROM302と、RAM303と、記憶装置304と、通信インターフェース305と、を有する。各構成部は、バス306を介してそれぞれ接続される。 The control device 30 has a CPU (Central Processing Unit) 301, a ROM 302, a RAM 303, a storage device 304, and a communication interface 305. Each component is connected to the other via a bus 306.

CPU301は、制御装置30の全体を制御する。例えば、CPU301は、OS(Operating System)を動作させて制御装置30の全体を制御してもよい。CPU301は、複数のコアを有していてもよい。 The CPU 301 controls the entire control device 30. For example, the CPU 301 may operate an operating system (OS) to control the entire control device 30. The CPU 301 may have multiple cores.

制御装置30は、記憶部として、ROM302、RAM303および記憶装置304などを有する。記憶装置304は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、HDD、SSDなどが挙げられる。例えば、記憶装置304はOSのプログラム、アプリケーションプログラム、本実施の形態1,2にかかるプログラムなどの各種プログラムを記憶する。または、ROM302は、アプリケーションプログラムを記憶する。また、ROM302は、本実施の形態1,2にかかるプログラムを記憶してもよい。そして、RAM303は、CPU301のワークエリアとして使用される。 The control device 30 has a ROM 302, a RAM 303, and a storage device 304 as a storage unit. Examples of the storage device 304 include a semiconductor memory such as a flash memory, a HDD, and an SSD. For example, the storage device 304 stores various programs such as an OS program, an application program, and the programs according to the first and second embodiments. Alternatively, the ROM 302 stores an application program. The ROM 302 may also store the programs according to the first and second embodiments. The RAM 303 is used as a work area for the CPU 301.

また、CPU301は、記憶装置304、ROM302などに記憶されたプログラムをロードする。そして、CPU301は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、CPU301は、ネットワーク33を介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、CPU301は、制御装置30の一部または全部として機能する。そして、CPU301は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。 The CPU 301 also loads programs stored in the storage device 304, ROM 302, etc. Then, the CPU 301 executes each process coded in the program. The CPU 301 may also download various programs via the network 33. The CPU 301 also functions as a part or the whole of the control device 30. The CPU 301 may also execute processes or commands in the illustrated flowchart based on the program.

通信インターフェース305は、無線、または有線の通信回線を通じて、LAN、WANなどのネットワーク33に接続される。なお、ネットワーク33は、例えば、ネットワーク23である。これにより、制御装置30は、ネットワーク33を介して、第1装置31などの外部の装置または外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース305は、ネットワーク33と制御装置30の内部とのインターフェースを司る。そして、通信インターフェース305は、第1装置31などの外部の装置や外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。 The communication interface 305 is connected to a network 33 such as a LAN or WAN via a wireless or wired communication line. The network 33 is, for example, the network 23. As a result, the control device 30 is connected to an external device such as the first device 31 or an external computer via the network 33. The communication interface 305 serves as an interface between the network 33 and the inside of the control device 30. The communication interface 305 also controls the input and output of data from the external device such as the first device 31 or the external computer.

また、通信インターフェース305は、無線、または有線の通信回線を通じて、第2装置32などの外部の装置または外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース305は、第2装置32などの外部の装置や外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。 The communication interface 305 is also connected to an external device such as the second device 32 or an external computer via a wireless or wired communication line. The communication interface 305 controls the input and output of data from an external device such as the second device 32 or an external computer.

ただし、図16に示す制御装置30のハードウェア構成は一例である。図16に示す以外の構成要素が追加されてもよいし、一部の構成要素を含まなくてもよい。例えば、制御装置30は、ドライブ装置などを有してもよい。そして、CPU301は、ドライブ装置などに装着された記録媒体からRAM303にプログラム、もしくはデータを読み出してもよい。記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、USB(Universal Serial Bus)メモリなどが挙げられる。 However, the hardware configuration of the control device 30 shown in FIG. 16 is one example. Components other than those shown in FIG. 16 may be added, or some components may not be included. For example, the control device 30 may have a drive device or the like. The CPU 301 may then read a program or data from a recording medium attached to the drive device or the like into the RAM 303. Examples of recording media include an optical disk, a flexible disk, a magnetic optical disk, and a USB (Universal Serial Bus) memory.

つぎに、第1装置31のハードウェア構成について説明する。第1装置31は、実施の形態2で説明した第1装置31がコンピュータで実現された例である。第1装置31は、例えば、CPU311と、ROM312と、RAM313と、記憶装置314と、通信インターフェース315と、出力装置317と、入力装置318と、を有する。各構成部は、バス316を介してそれぞれ接続される。 Next, the hardware configuration of the first device 31 will be described. The first device 31 is an example in which the first device 31 described in the second embodiment is realized by a computer. The first device 31 has, for example, a CPU 311, a ROM 312, a RAM 313, a storage device 314, a communication interface 315, an output device 317, and an input device 318. Each component is connected to each other via a bus 316.

CPU311は、第1装置31の全体を制御する。第1装置31は、記憶部として、ROM312、RAM313および記憶装置314などを有する。記憶装置314は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、HDD、SSDなどが挙げられる。例えば、記憶装置314はOSのプログラム、アプリケーションプログラムなどを記憶する。または、ROM312は、アプリケーションプログラムを記憶する。そして、RAM313は、CPU311のワークエリアとして使用される。 The CPU 311 controls the entire first device 31. The first device 31 has a ROM 312, a RAM 313, a storage device 314, and the like as a storage unit. Examples of the storage device 314 include a semiconductor memory such as a flash memory, a HDD, and an SSD. For example, the storage device 314 stores an OS program, an application program, and the like. Alternatively, the ROM 312 stores an application program. And the RAM 313 is used as a work area for the CPU 311.

また、CPU311は、記憶装置314、ROM312などに記憶されたプログラムをロードする。そして、CPU311は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、CPU311は、ネットワーク33を介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、CPU311は、第1装置31の一部または全部として機能する。そして、CPU311は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。 The CPU 311 also loads programs stored in the storage device 314, ROM 312, etc. Then, the CPU 311 executes each process coded in the program. The CPU 311 may also download various programs via the network 33. The CPU 311 also functions as a part or all of the first device 31. The CPU 311 may also execute processes or instructions in the illustrated flowchart based on the program.

通信インターフェース315は、無線または有線の通信回線を通じて、LAN、WANなどのネットワーク33に接続される。これにより、第1装置31は、ネットワーク33を介して外部の装置や外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース315は、ネットワーク33と第1装置31の内部とのインターフェースを司る。そして、通信インターフェース315は、他の第1装置31、制御装置30などの外部の装置や外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。また、出力装置317は、データを出力する。出力装置317は、例えば、ディスプレイ、印刷装置である。出力装置317は、例えば、画面を表示する。入力装置318は、利用者の操作による入力を受け付ける。入力装置318は、例えば、キーボード、マウスなどである。 The communication interface 315 is connected to a network 33 such as a LAN or WAN through a wireless or wired communication line. As a result, the first device 31 is connected to an external device or an external computer via the network 33. The communication interface 315 serves as an interface between the network 33 and the inside of the first device 31. The communication interface 315 controls the input and output of data from external devices and external computers such as other first devices 31 and the control device 30. The output device 317 outputs data. The output device 317 is, for example, a display or a printing device. The output device 317 displays, for example, a screen. The input device 318 accepts input by a user's operation. The input device 318 is, for example, a keyboard or a mouse.

図16に示す第1装置31のハードウェア構成は一例である。図16に示す以外の構成要素が追加されてもよいし、一部の構成要素を含まなくてもよい。例えば、第1装置31は、ドライブ装置などを有してもよい。そして、CPU311は、ドライブ装置などに装着された記録媒体からRAM313にプログラムやデータを読み出してもよい。記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、USB(Universal Serial Bus)メモリなどが挙げられる。なお、第1装置31は、例えば、スマートフォンのようにタッチパネルディスプレイなどの入出力装置を有していてもよい。 The hardware configuration of the first device 31 shown in FIG. 16 is an example. Components other than those shown in FIG. 16 may be added, or some components may not be included. For example, the first device 31 may have a drive device or the like. The CPU 311 may read programs and data from a recording medium attached to the drive device or the like and store them in the RAM 313. Examples of recording media include optical disks, flexible disks, magneto-optical disks, and USB (Universal Serial Bus) memories. The first device 31 may have an input/output device such as a touch panel display, as in a smartphone.

まず、第2装置32のハードウェア構成について説明する。第2装置32は、例えば、実施の形態2にかかる第2装置32がコンピュータで実現された例である。 First, the hardware configuration of the second device 32 will be described. The second device 32 is, for example, an example in which the second device 32 according to the second embodiment is realized by a computer.

第2装置32は、CPU(Central Processing Unit)321と、ROM322と、RAM323と、記憶装置324と、通信インターフェース325と、を有する。各構成部は、バス326を介してそれぞれ接続される。 The second device 32 has a CPU (Central Processing Unit) 321, a ROM 322, a RAM 323, a storage device 324, and a communication interface 325. Each component is connected to the other via a bus 326.

CPU321は、第2装置32の全体を制御する。例えば、CPU321は、OS(Operating System)を動作させて第2装置32の全体を制御してもよい。CPU321は、複数のコアを有していてもよい。 The CPU 321 controls the entire second device 32. For example, the CPU 321 may operate an operating system (OS) to control the entire second device 32. The CPU 321 may have multiple cores.

第2装置32は、記憶部として、ROM322、RAM323および記憶装置324などを有する。記憶装置324は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、HDD、SSDなどが挙げられる。例えば、記憶装置324はOSのプログラム、アプリケーションプログラム、本実施の形態1,2にかかるプログラムなどの各種プログラムを記憶する。または、ROM322は、アプリケーションプログラムを記憶する。また、ROM322は、本実施の形態1,2にかかるプログラムを記憶してもよい。そして、RAM323は、CPU321のワークエリアとして使用される。 The second device 32 has a ROM 322, a RAM 323, a storage device 324, and the like as a storage unit. Examples of the storage device 324 include a semiconductor memory such as a flash memory, a HDD, and an SSD. For example, the storage device 324 stores various programs such as an OS program, an application program, and the programs according to the first and second embodiments. Alternatively, the ROM 322 stores an application program. The ROM 322 may also store the programs according to the first and second embodiments. The RAM 323 is used as a work area for the CPU 321.

また、CPU321は、記憶装置324、ROM322などに記憶されたプログラムをロードする。そして、CPU321は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、CPU321は、ネットワーク33を介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、CPU321は、第2装置32の一部または全部として機能する。そして、CPU321は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。 The CPU 321 also loads programs stored in the storage device 324, ROM 322, etc. Then, the CPU 321 executes each process coded in the program. The CPU 321 may also download various programs via the network 33. The CPU 321 also functions as a part or all of the second device 32. The CPU 321 may also execute processes or instructions in the illustrated flowchart based on the program.

通信インターフェース325は、無線、または有線の通信回線を通じて、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)などのネットワークに接続される。これにより、第2装置32は、ネットワーク33を介して、外部の装置または外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース325は、ネットワーク33と第2装置32の内部とのインターフェースを司る。そして、通信インターフェース325は、外部の装置や外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。 The communication interface 325 is connected to a network such as a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network) via a wireless or wired communication line. This allows the second device 32 to be connected to an external device or an external computer via the network 33. The communication interface 325 serves as an interface between the network 33 and the inside of the second device 32. The communication interface 325 also controls the input and output of data from the external device or external computer.

ただし、図16に示す第2装置32のハードウェア構成は一例である。図16に示す以外の構成要素が追加されてもよいし、一部の構成要素を含まなくてもよい。例えば、第2装置32は、ドライブ装置などを有してもよい。そして、CPU321は、ドライブ装置などに装着された記録媒体からRAM323にプログラム、もしくはデータを読み出してもよい。記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、USB(Universal Serial Bus)メモリなどが挙げられる。 However, the hardware configuration of the second device 32 shown in FIG. 16 is one example. Components other than those shown in FIG. 16 may be added, or some components may not be included. For example, the second device 32 may have a drive device or the like. The CPU 321 may then read a program or data from a recording medium attached to the drive device or the like into the RAM 323. Examples of recording media include an optical disk, a flexible disk, a magnetic optical disk, and a USB (Universal Serial Bus) memory.

以上で、情報処理システム3のハードウェア構成の説明を終了する。また、実施の形態1,2で説明した情報処理システム1,2の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、情報処理システム1,2は、構成要素ごとにそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。 This completes the description of the hardware configuration of information processing system 3. There are various variations in the methods for realizing information processing systems 1 and 2 described in embodiments 1 and 2. For example, information processing systems 1 and 2 may be realized by any combination of different computers and programs for each component. Furthermore, multiple components provided in each device may be realized by any combination of a single computer and program.

また、情報処理システム1,2の各構成要素の一部または全部は、特定用途向けの回路で実現されてもよい。また、情報処理システム1,2の一部または全部は、FPGA(Field Programmable Gate Array)のようなプロセッサなどを含む汎用の回路によって実現されてもよい。また、情報処理システム1,2の一部または全部は、特定用途向けの回路や汎用の回路などの組み合わせによって実現されてもよい。また、これらの回路は、単一の集積回路であってもよい。または、これらの回路は、複数の集積回路に分割されてもよい。そして、複数の集積回路は、バスなどを介して接続されることにより構成されてもよい。 In addition, some or all of the components of the information processing systems 1 and 2 may be realized by circuits for specific applications. In addition, some or all of the information processing systems 1 and 2 may be realized by general-purpose circuits including a processor such as an FPGA (Field Programmable Gate Array). In addition, some or all of the information processing systems 1 and 2 may be realized by a combination of circuits for specific applications and general-purpose circuits. In addition, these circuits may be a single integrated circuit. Or, these circuits may be divided into multiple integrated circuits. And the multiple integrated circuits may be configured by being connected via a bus or the like.

また、各装置の各構成要素の一部または全部が複数のコンピュータや回路などにより実現される場合、複数のコンピュータや回路などは、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。 In addition, when some or all of the components of each device are realized by multiple computers, circuits, etc., the multiple computers, circuits, etc. may be centralized or distributed.

各実施の形態で説明した情報処理方法は、制御装置10,20などの1または複数の装置が実行することにより実現される。また、情報処理方法は、予め用意されたプログラムを制御装置などの1または複数のコンピュータが実行することにより実現される。各実施の形態で説明したプログラムは、HDD、SSD、フレキシブルディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、USBメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録される。そして、本プログラムは、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、プログラムは、ネットワーク33を介して配布されてもよい。 The information processing method described in each embodiment is realized by execution by one or more devices such as the control devices 10 and 20. The information processing method is also realized by execution by one or more computers such as the control devices of a program prepared in advance. The program described in each embodiment is recorded on a computer-readable recording medium such as an HDD, SSD, flexible disk, optical disk, flexible disk, magneto-optical disk, or USB memory. The program is then executed by the computer by reading it from the recording medium. The program may also be distributed via the network 33.

以上説明した、各実施の形態における情報処理システムの各構成要素は、図16に示すコンピュータの情報処理システムのように、その機能をハードウェア的に実現されてもよい。または、各構成要素は、プログラム制御に基づくコンピュータ、ファームウェアで実現されてもよい。 The components of the information processing system in each embodiment described above may be realized in hardware, as in the computer information processing system shown in FIG. 16. Alternatively, each component may be realized by a computer or firmware based on program control.

以上、各実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。各本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が把握し得る様々な変更を適用した実施の形態を含み得る。本発明は、本明細書に記載された事項を必要に応じて適宜に組み合わせ、または置換した実施の形態を含み得る。例えば、特定の実施の形態を用いて説明された事項は、矛盾を生じない範囲において、他の実施の形態に対しても適用され得る。例えば、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施の形態を実施するときには、その複数の動作の順番を内容的に支障しない範囲で変更することができる。 Although the present invention has been described above with reference to each embodiment, the present invention is not limited to the above-mentioned embodiment. The configuration and details of each invention may include embodiments to which various modifications that a person skilled in the art can grasp within the scope of the present invention are applied. The present invention may include embodiments in which the matters described in this specification are appropriately combined or replaced as necessary. For example, matters described using a specific embodiment may also be applied to other embodiments to the extent that no contradiction occurs. For example, although multiple operations are described in order in the form of a flowchart, the order of description does not limit the order in which the multiple operations are performed. Therefore, when implementing each embodiment, the order of the multiple operations may be changed to the extent that the content is not affected.

上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されることができる。ただし、上記の実施の形態の一部または全部は、以下に限られない。 A part or all of the above-described embodiments can be described as follows. However, a part or all of the above-described embodiments is not limited to the following.

(付記1)
装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段を参照して、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する帯域制御値算出手段と、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する帯域制御手段と、
を含む情報処理システム。
(Appendix 1)
a storage means for storing information on a correspondence relationship between an evaluation value relating to the efficiency of an operation in a characteristic task related to a delay in a network to which the device is connected, the evaluation value being based on a history of operations by a user on the device, and a control value of a bandwidth of the device in the network;
a bandwidth control value calculation means for calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device by referring to the storage means;
a bandwidth control means for controlling a bandwidth of the device in the network based on the calculated control value;
An information processing system comprising:

(付記2)
前記ネットワークの負荷が所定の負荷を超えたことを検出する高負荷検出手段、
を備え、
前記帯域制御手段は、前記ネットワークの負荷が所定の負荷を超えたことが検出されると、算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する、
付記1に記載の情報処理システム。
(Appendix 2)
a high load detection means for detecting when the load on the network exceeds a predetermined load;
Equipped with
the bandwidth control means controls the bandwidth of the device in the network based on the calculated control value when it is detected that the load of the network exceeds a predetermined load.
2. The information processing system according to claim 1.

(付記3)
前記装置に対する前記利用者による操作を検出する操作検出手段、
を備え、
前記帯域制御手段は、前記ネットワークの負荷が前記所定の負荷を超えたことが検出された際に、前記装置に対する前記利用者による前記操作が検出されると、算出された前記制御値に基づいて、前記装置の帯域を制御する、
付記2に記載の情報処理システム。
(Appendix 3)
an operation detection means for detecting an operation by the user on the device;
Equipped with
the bandwidth control means, when it is detected that the load on the network has exceeded the predetermined load, controls the bandwidth of the device based on the calculated control value when the operation by the user on the device is detected.
3. The information processing system according to claim 2.

(付記4)
前記操作の履歴に基づいて、前記評価値を新たに算出する評価値算出手段、
を備え、
前記記憶手段は、新たに算出された前記評価値と、新たに算出された前記制御値と、の対応関係を示す対応情報を記憶する、
付記1乃至3のいずれか一項に記載の情報処理システム。
(Appendix 4)
an evaluation value calculation means for newly calculating the evaluation value based on the operation history;
Equipped with
the storage means stores correspondence information indicating a correspondence relationship between the newly calculated evaluation value and the newly calculated control value;
4. An information processing system according to any one of claims 1 to 3.

(付記5)
前記評価値算出手段は、前記操作の履歴から検出される前記特徴作業に要した時間に基づいて、前記評価値を算出する、
付記4に記載の情報処理システム。
(Appendix 5)
the evaluation value calculation means calculates the evaluation value based on a time required for the characteristic task detected from the operation history;
5. The information processing system according to claim 4.

(付記6)
前記特徴作業は、前記遅延によって生じうる作業であり、
前記評価値算出手段は、前記操作の履歴から検出される前記特徴作業の発生頻度に基づいて、前記操作に関する評価値を算出する、
付記4または5のいずれか一項に記載の情報処理システム。
(Appendix 6)
The characteristic task is a task that may occur due to the delay,
the evaluation value calculation means calculates an evaluation value for the operation based on an occurrence frequency of the characteristic task detected from the operation history;
6. The information processing system according to claim 4 or 5.

(付記7)
前記装置に割り当てる新たな帯域の前記制御値は、前記装置に割り当てる新たな帯域の最小の制御値である、
付記1乃至6のいずれか一項に記載の情報処理システム。
(Appendix 7)
The control value of the new bandwidth to be assigned to the device is a minimum control value of the new bandwidth to be assigned to the device.
7. An information processing system according to any one of claims 1 to 6.

(付記8)
前記装置である第1装置と、第2装置との間の前記ネットワークを介した通信を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、前記帯域制御手段と、前記帯域制御値算出手段と、を有し、
前記帯域制御手段は、前記第2装置から前記第1装置へパケットが送信される際の前記ネットワークにおける前記第1装置の帯域を制御する、
付記1乃至7のいずれか一項に記載の情報処理システム。
(Appendix 8)
a control device that controls communication between a first device, which is the device, and a second device via the network;
the control device includes the bandwidth control means and the bandwidth control value calculation means,
the bandwidth control means controls a bandwidth of the first device in the network when a packet is transmitted from the second device to the first device.
8. An information processing system according to any one of claims 1 to 7.

(付記9)
前記装置である第1装置と、第2装置との間の前記ネットワークを介した通信を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、前記帯域制御手段と、前記帯域制御値算出手段と、を有し、
前記帯域制御手段は、前記第1装置から前記第2装置へパケットが送信される際の前記ネットワークにおける前記第1装置の帯域を制御する、
付記1乃至7のいずれか一項に記載の情報処理システム。
(Appendix 9)
a control device that controls communication between a first device, which is the device, and a second device via the network;
the control device includes the bandwidth control means and the bandwidth control value calculation means,
the bandwidth control means controls a bandwidth of the first device in the network when a packet is transmitted from the first device to the second device.
8. An information processing system according to any one of claims 1 to 7.

(付記10)
前記装置である第1装置と、第2装置との間の前記ネットワークを介した通信を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、前記帯域制御手段と、前記帯域制御値算出手段と、を有し、
前記帯域制御手段は、前記第2装置から前記第1装置へパケットが送信される際の前記ネットワークにおける前記第1装置の帯域を制御する処理、および、前記第1装置から前記第2装置へパケットが送信される際の前記ネットワークにおける前記第1装置の帯域を制御する処理のうち、少なくともいずれか一つの処理を行う、
付記1乃至7のいずれか一項に記載の情報処理システム。
(Appendix 10)
a control device that controls communication between a first device, which is the device, and a second device via the network;
the control device includes the bandwidth control means and the bandwidth control value calculation means,
the bandwidth control means performs at least one of a process of controlling a bandwidth of the first device in the network when a packet is transmitted from the second device to the first device, and a process of controlling a bandwidth of the first device in the network when a packet is transmitted from the first device to the second device;
8. An information processing system according to any one of claims 1 to 7.

(付記11)
装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する帯域制御値算出手段と、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する帯域制御手段と、
を含む制御装置。
(Appendix 11)
a bandwidth control value calculation means for calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on a correspondence relationship between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operation in a characteristic task related to a delay in a network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device on the network;
a bandwidth control means for controlling a bandwidth of the device in the network based on the calculated control value;
A control device including:

(付記12)
装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出し、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する、
方法。
(Appendix 12)
calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on a correspondence relationship between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operation in a characteristic task related to a delay in a network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device in the network;
controlling a bandwidth of the device in the network based on the calculated control value;
method.

(付記13)
コンピュータに、
装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出し、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する
処理を実行させるプログラム。
(Appendix 13)
On the computer,
calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on a correspondence relationship between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operation in a characteristic task related to a delay in a network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device in the network;
A program for executing a process of controlling a bandwidth of the device in the network based on the calculated control value.

1,2,3 情報処理システム
10,20,30 制御装置
21,31 第1装置
22,32 第2装置
23,33 ネットワーク
101,201 帯域制御値算出部
102,202 帯域制御部
103,203 記憶部
204 高負荷検出部
2101 対応関係DB
2102 グラフ
221 評価値算出部
222 操作検出部
223 記憶部
2201 操作履歴情報
2202 算出表
2203 算出表
REFERENCE SIGNS LIST 1, 2, 3 Information processing system 10, 20, 30 Control device 21, 31 First device 22, 32 Second device 23, 33 Network 101, 201 Bandwidth control value calculation unit 102, 202 Bandwidth control unit 103, 203 Storage unit 204 High load detection unit 2101 Correspondence DB
2102 Graph 221 Evaluation value calculation unit 222 Operation detection unit 223 Storage unit 2201 Operation history information 2202 Calculation table 2203 Calculation table

Claims (10)

装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段を参照して、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する帯域制御値算出手段と、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する帯域制御手段と、
を含む情報処理システム。
a storage means for storing information on a correspondence relationship between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operation in a characteristic task related to a delay in a network to which the device is connected, and a control value of a bandwidth of the device on the network;
a bandwidth control value calculation means for calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device by referring to the storage means;
a bandwidth control means for controlling a bandwidth of the device in the network based on the calculated control value;
An information processing system comprising:
前記ネットワークの負荷が所定の負荷を超えたことを検出する高負荷検出手段、
を備え、
前記帯域制御手段は、前記ネットワークの負荷が所定の負荷を超えたことが検出されると、算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する、
請求項1に記載の情報処理システム。
a high load detection means for detecting when the load on the network exceeds a predetermined load;
Equipped with
the bandwidth control means controls the bandwidth of the device in the network based on the calculated control value when it is detected that the load of the network exceeds a predetermined load.
The information processing system according to claim 1 .
前記装置に対する前記利用者による前記操作を検出する操作検出手段、
を備え、
前記帯域制御手段は、前記ネットワークの負荷が前記所定の負荷を超えたことが検出された際に、前記装置に対する前記利用者による前記操作が検出されると、算出された前記制御値に基づいて、前記装置の帯域を制御する、
請求項2に記載の情報処理システム。
an operation detection means for detecting the operation by the user on the device;
Equipped with
the bandwidth control means, when it is detected that the load on the network has exceeded the predetermined load, controls the bandwidth of the device based on the calculated control value when the operation by the user on the device is detected.
The information processing system according to claim 2 .
前記操作の履歴に基づいて、前記評価値を新たに算出する評価値算出手段、
を備え、
前記記憶手段は、新たに算出された前記評価値と、新たに算出された前記制御値と、の対応関係を示す対応情報を記憶する、
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の情報処理システム。
an evaluation value calculation means for newly calculating the evaluation value based on the operation history;
Equipped with
the storage means stores correspondence information indicating a correspondence relationship between the newly calculated evaluation value and the newly calculated control value;
The information processing system according to claim 1 .
前記評価値算出手段は、前記操作の履歴から検出される前記特徴作業に要した時間に基づいて、前記評価値を算出する、
請求項4に記載の情報処理システム。
the evaluation value calculation means calculates the evaluation value based on a time required for the characteristic task detected from the operation history;
5. The information processing system according to claim 4.
前記特徴作業は、前記遅延によって生じうる作業であり、
前記評価値算出手段は、前記操作の履歴から検出される前記特徴作業の発生頻度に基づいて、前記評価値を算出する、
請求項4または5のいずれか一項に記載の情報処理システム。
The characteristic task is a task that may occur due to the delay,
the evaluation value calculation means calculates the evaluation value based on an occurrence frequency of the characteristic task detected from the operation history.
6. The information processing system according to claim 4 or 5.
前記装置である第1装置と、第2装置との間の前記ネットワークを介した通信を制御する制御装置を備え、
前記制御装置は、前記帯域制御手段と、前記帯域制御値算出手段と、を有し、
前記帯域制御手段は、前記第2装置から前記第1装置へパケットが送信される際の前記ネットワークにおける前記第1装置の帯域を制御する処理、および、前記第1装置から前記第2装置へパケットが送信される際の前記ネットワークにおける前記第1装置の帯域を制御する処理のうち、少なくともいずれか一つの処理を行う、
請求項1乃至6のいずれか一項に記載の情報処理システム。
a control device that controls communication between a first device, which is the device, and a second device via the network;
the control device includes the bandwidth control means and the bandwidth control value calculation means,
the bandwidth control means performs at least one of a process of controlling a bandwidth of the first device in the network when a packet is transmitted from the second device to the first device, and a process of controlling a bandwidth of the first device in the network when a packet is transmitted from the first device to the second device;
The information processing system according to any one of claims 1 to 6.
装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出する帯域制御値算出手段と、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する帯域制御手段と、
を含む制御装置。
a bandwidth control value calculation means for calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on a correspondence relationship between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operations in a characteristic task related to a delay in a network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device on the network;
a bandwidth control means for controlling a bandwidth of the device in the network based on the calculated control value;
A control device including:
装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出し、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する、
方法。
calculating a new bandwidth control value to be assigned to the device based on information on a correspondence relationship between an evaluation value, which is a value based on a history of operations by a user on a device and is a value related to the efficiency of the operation in a characteristic task related to a delay in a network to which the device is connected, and a bandwidth control value of the device in the network;
controlling a bandwidth of the device in the network based on the calculated control value;
method.
コンピュータに、
装置に対する利用者による操作の履歴に基づく値であり、前記装置が接続されたネットワークの遅延に関連する特徴作業における前記操作の効率に関する値である評価値と、前記ネットワークにおける前記装置の帯域の制御値と、の対応関係の情報に基づいて、前記装置に割り当てる新たな帯域の制御値を算出し、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する、
算出された前記制御値に基づいて、前記ネットワークにおける前記装置の帯域を制御する
処理を実行させるプログラム。
On the computer,
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