JP7040246B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、例えば適切な稼働率の分析などのために、画像処理装置より収集されるログ情報を用いて、より実際の運用に近い稼動時間を求めることができる仕組みを提供することを課題とし、画像処理装置の稼動時間を計算する情報処理装置であって、前記画像処理装置におけるログイン処理のログイン時点及びログアウト時点を特定可能な情報を含む認証ログを取得する認証ログ取得手段と、前記画像処理装置で処理されたジョブのジョブ開始時点及びジョブ終了時点を特定可能な情報を含むジョブログを取得するジョブログ取得手段と、前記ジョブログで特定されるジョブ処理期間に対応する第１の稼動期間、及び、前記認証ログから特定されるログイン期間のうち前記認証ログに関連するジョブログから特定されるジョブ処理期間と重複しない期間に対応する第２の稼動期間から、前記画像処理装置の稼動時間を計算する計算手段と、を有することが開示されている。

特許第５３９８３１３号公報

例えば、複写機等の情報処理装置において、ＩｏＴデバイスからデータを受信し、そのデータに対する処理が行われている。しかし、その情報処理装置が備えている本来の機能（例えば、複写機等であれば、複写等の機能）を有しており、その機能の性能を低下させることは好ましくない。
本発明は、情報処理装置が本来備えている機能への影響を抑えて、通信機器から取得したデータに対する処理を行うようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。なお、以下の「請求項」とあるのは、出願当初の請求項である。
請求項１の発明は、通信機器からのデータを取得する取得手段と、自装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から自装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段と、を有する情報処理装置である。

請求項２の発明は、さらに、前記データの処理にかかる時間を推定する第２推定手段を有する、請求項１記載の情報処理装置である。

請求項３の発明は、前記処理手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まる場合に、前記データの処理を開始する、請求項２記載の情報処理装置である。

請求項４の発明は、前記取得手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、データの収集時間を短くする、請求項２記載の情報処理装置である。

請求項５の発明は、前記処理手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、処理対象のデータを削減する、請求項２記載の情報処理装置である。

請求項６の発明は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、自装置と通信経路を介して接続される他の情報処理装置に対して処理が可能かを問い合わせる問い合わせ手段をさらに有する請求項２記載の情報処理装置である。

請求項７の発明は、前記他の情報処理装置で処理が可能な場合、前記他の情報処理装置に対して前記データを送信する、請求項６記載の情報処理装置である。

請求項８の発明は、前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、自装置の操作時間がより少ない時間帯に含まれる非稼働時間を選択して、処理を開始する、請求項１記載の情報処理装置である。

請求項９の発明は、前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、より長い非稼動時間を選択して、処理を開始する、請求項１記載の情報処理装置である。

請求項１０の発明は、前記処理手段の処理結果を外部装置へ送信する送信手段をさらに有する請求項１記載の情報処理装置である。

請求項１１の発明は、情報処理装置内のコンピュータを、通信機器からのデータを取得する取得手段と、前記情報処理装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から該情報処理装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段として機能させるための情報処理プログラムである。

請求項１の情報処理装置によれば、情報処理装置が本来備えている機能への影響を抑えて、通信機器から取得したデータに対する処理を行うことができる。

請求項２の情報処理装置によれば、データの処理にかかる時間を推定することができる。

請求項３の情報処理装置によれば、処理時間が非稼動時間の範囲内に収まる場合に、データの処理を開始することができる。

請求項４の情報処理装置によれば、処理時間が非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、データの収集時間を短くすることができる。

請求項５の情報処理装置によれば、処理時間が非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、処理対象のデータを削減することができる。

請求項６の情報処理装置によれば、処理時間が非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、他の情報処理装置に対して処理が可能かを問い合わせることができる。

請求項７の情報処理装置によれば、他の情報処理装置に対して処理を依頼することができる。

請求項８の情報処理装置によれば、非稼動時間が複数存在する場合、操作時間がより少ない時間帯で処理を開始することができる。

請求項９の情報処理装置によれば、非稼動時間が複数存在する場合、より長い非稼動時間で処理を開始することができる。

請求項１０の情報処理装置によれば、外部装置に処理結果を送信することができる。

請求項１１の情報処理プログラムによれば、情報処理装置が本来備えている機能への影響を抑えて、通信機器から取得したデータに対する処理を行うことができる。

本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 履歴データテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例（稼動時間と非稼動時間の推測例）を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 処理能力情報テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係、ログイン等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態にしたがって、又はそれまでの状況・状態にしたがって定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。また、「Ａ、Ｂ、Ｃ」等のように事物を列挙した場合は、断りがない限り例示列挙であり、その１つのみを選んでいる場合（例えば、Ａのみ）を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

本実施の形態である情報処理装置１００（情報処理装置１００Ａ、情報処理装置１００Ｂ）は、通信機器１６０から取得したデータに対する処理を行うものであって、図１の例に示すように、ＩｏＴ処理モジュール１０５、主要機能モジュール１３０、通信モジュール１４５、履歴記憶モジュール１５０を有している。例えば、情報処理装置１００は、ＩｏＴデータを処理可能な画像形成装置である。

ＩｏＴ処理モジュール１０５は、データ取得モジュール１１０、ＩｏＴデータ記憶モジュール１１２、第１推定モジュール１１５、第２推定モジュール１２０、処理モジュール１２５を有している。ＩｏＴ処理モジュール１０５は、通信機器１６０から取得したデータの処理を行う。
データ取得モジュール１１０は、ＩｏＴデータ記憶モジュール１１２、第１推定モジュール１１５、通信機器１６０Ａ、通信機器１６０Ｂ等と接続されている。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ等の近距離無線通信によって、通信機器１６０と接続する。なお、無線通信が好ましいが、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等の有線による通信を排除するものではない。
データ取得モジュール１１０は、通信機器１６０からのデータを取得する。そのデータをＩｏＴデータ記憶モジュール１１２に記憶させ、また、取得したデータ量等を第１推定モジュール１１５に知らせる。
また、データ取得モジュール１１０は、第２推定モジュール１２０で推定された処理時間が、第１推定モジュール１１５で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、通信機器１６０からのデータの収集時間を短くするようにしてもよい。過去に第２推定モジュール１２０で推定された処理時間が、第１推定モジュール１１５で推定された非稼動時間の範囲内に収まらないと判定されたことがあった場合に、その後のデータ取得モジュール１１０による取得処理の時間を、処理時間が非稼動時間の範囲内に収まるように短くする。例えば、前日の同時刻に、処理時間が非稼動時間の範囲内に収まらないと判定された場合、本日のその時刻では、データ取得モジュール１１０は、通信機器１６０からのデータの収集時間を短くすることを行う。

ＩｏＴデータ記憶モジュール１１２は、データ取得モジュール１１０、処理モジュール１２５と接続されている。ＩｏＴデータ記憶モジュール１１２は、データ取得モジュール１１０が取得したデータを記憶する。処理モジュール１２５は、このＩｏＴデータ記憶モジュール１１２内のデータに対して処理を行う。
第１推定モジュール１１５は、データ取得モジュール１１０、処理モジュール１２５、履歴記憶モジュール１５０と接続されている。第１推定モジュール１１５は、本情報処理装置１００（情報処理装置１００Ａ）の操作時間、本情報処理装置１００におけるジョブの実行時間及び本情報処理装置１００との外部機器１７０（外部機器の一例）との通信時間から本情報処理装置１００の非稼動時間を推定する。非稼動時間は、情報処理装置１００におけるいわゆる空き時間である。例えば、履歴記憶モジュール１５０から、本情報処理装置１００の操作時間、ジョブの実行時間、外部機器１７０との通信時間を取り出し、統計的処理を行うことによって、それらの処理が行われていない（又はそれらの処理が少ない）非稼動時間を推定する。具体的には、過去の予め定められた期間（例えば、１週間、１か月等）における分布を用いて、１日の時間帯において、本情報処理装置１００の操作時間、ジョブの実行時間、外部機器１７０との通信時間の分布から、それらの処理が行われていない（又はそれらの処理が少ない）時間帯に含まれる非稼働時間を、処理を行う非稼動時間として抽出してもよい。「それらの処理が少ない」とは、一定時間毎（例えば、５分単位）のそれらの処理の回数が予め定められた値未満又は以下であること、一定時間毎のそれらの処理の全体（例えば、１日等）の処理に対する割合が予め定められた値未満又は以下であること等によって判断すればよい。また、曜日毎に、非稼動時間を推測してもよいし、月初め、月末、季節等毎に、非稼動時間を推測してもよい。また、第１推定モジュール１１５は、履歴記憶モジュール１５０内のデータ以外のデータを用いて非稼動時間を推定するようにしてもよい。例えば、通信モジュール１４５と外部機器１７０との間で、定期通信（予め定められた時間に行う通信）が行われている場合は、その予め定められた時間を用いて非稼動時間を推定するようにしてもよい。

第２推定モジュール１２０は、処理モジュール１２５と接続されている。第２推定モジュール１２０は、データ取得モジュール１１０が取得したデータの処理にかかる時間（処理モジュール１２５による処理時間）を推定する。例えば、データ取得モジュール１１０が取得したデータ量、処理モジュール１２５の処理性能（処理速度、記憶容量等）に応じて、処理時間を推測してもよいし、データ取得モジュール１１０が取得したデータ量、過去の処理モジュール１２５による処理履歴に応じて、処理時間を推測してもよい。

処理モジュール１２５は、ＩｏＴデータ記憶モジュール１１２、第１推定モジュール１１５、第２推定モジュール１２０、通信モジュール１４５と接続されている。処理モジュール１２５は、少なくともデータ取得モジュール１１０が取得したデータの処理を行う。また、データ取得モジュール１１０が取得したデータだけでなく、ジョブ実行モジュール１４０が処理対象としたデータ（例えば、情報処理装置１００が画像処理装置である場合は、印刷対象とした電子文書、スキャンした文書等）を含めてもよい。
処理モジュール１２５は、通信機器１６０からのデータを取得し、そのデータを分析後、通信モジュール１４５を介して外部機器１７０へ送信するデータ分析機能を有している。処理モジュール１２５は、センサー（履歴記憶モジュール１５０）とクラウド（ＩｏＴ関連処理装置１８０）の間において、いわゆるエッジ処理機能をサポートしている。つまり、通信機器１６０からの膨大なデータを直接ＩｏＴ関連処理装置１８０に送信すると輻輳が生じ、ＩｏＴ関連処理装置１８０での処理も遅延してしまうが、処理モジュール１２５の処理によって、ＩｏＴ関連処理装置１８０へ送信するデータ量を削減し、ＩｏＴ関連処理装置１８０の機能を発揮できるようにする。
処理モジュール１２５が行う処理として、例えば、業務フローに関する人と文書の流れを特定する処理を行う。具体的には、印刷された文書（紙文書）又は電子文書が、どの社員からどの社員に渡されたか等を特定する。また、文書の版管理のために、文書間の差分抽出処理を行う。スキャンした文書の文字認識処理を行う。事務所内の社員の動き（いわゆる動線）の抽出処理等がある。

処理モジュール１２５は、第１推定モジュール１１５で推定された非稼動時間に、データ取得モジュール１１０が取得したデータを処理する。つまり、情報処理装置１００が行うべき本来の処理が遅くなってしまうことを避けて、通信機器１６０から受けたデータの処理を行うようにしている。
また、処理モジュール１２５は、第２推定モジュール１２０で推定された処理時間が、第１推定モジュール１１５で推定された非稼動時間の範囲内に収まる場合に、データ取得モジュール１１０が取得したデータの処理を開始する。
また、処理モジュール１２５は、第２推定モジュール１２０で推定された処理時間が、第１推定モジュール１１５で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、処理対象のデータ（データ取得モジュール１１０が取得したデータ）を削減するようにしてもよい。
また、処理モジュール１２５は、非稼動時間が複数存在する場合、本情報処理装置１００の操作時間がより少ない時間帯を選択して、処理を開始するようにしてもよい。つまり、情報処理装置１００を用いるユーザーに対して、情報処理装置１００での操作処理が遅くなってしまうことを避けるようにしている。
また、処理モジュール１２５は、非稼動時間が複数存在する場合、より長い非稼動時間を選択して、処理を開始するようにしてもよい。

主要機能モジュール１３０は、ユーザーインターフェースモジュール１３５、ジョブ実行モジュール１４０を有しており、履歴記憶モジュール１５０と接続されている。主要機能モジュール１３０は、情報処理装置１００が有している機能の処理を行う。
ユーザーインターフェースモジュール１３５は、情報処理装置１００に具備されているタッチパネルに、ユーザーが操作可能なメニューを提示し、そのメニューに対するユーザーの操作を受け付け、ジョブ実行モジュール１４０による処理結果（印刷が完了した等のメッセージ等）を提示する。
ジョブ実行モジュール１４０は、情報処理装置１００に対するジョブを実行する。例えば、情報処理装置１００が画像処理装置である場合は、印刷処理、スキャン処理、ファックスの送受信処理、複写処理等がある。

通信モジュール１４５は、ＩｏＴ処理モジュール１０５の処理モジュール１２５、履歴記憶モジュール１５０、外部機器１７０、ＩｏＴ関連処理装置１８０、情報処理装置１００Ｂと接続されている。通信モジュール１４５は、情報処理装置１００Ｂ、外部機器１７０、ＩｏＴ関連処理装置１８０と通信回線を介して接続されている。特に、通信モジュール１４５は、処理モジュール１２５による処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０（外部装置の一例）へ送信するようにしてもよい。また、通信モジュール１４５は、ジョブ実行モジュール１４０による処理内容、消耗品の状態等を外部機器１７０に送信するようにしてもよい。
通信モジュール１４５は、第２推定モジュール１２０で推定された処理時間が、第１推定モジュール１１５で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、本情報処理装置１００（情報処理装置１００Ａ）と通信経路を介して接続される情報処理装置１００Ｂに対して処理が可能か否かを問い合わせるようにしてもよい。
そして、通信モジュール１４５は、情報処理装置１００Ｂで処理が可能な場合、情報処理装置１００Ｂに対してデータ（本来は情報処理装置１００Ａ（処理モジュール１２５）が処理しなければならないデータ）を送信するようにしてもよい。

履歴記憶モジュール１５０は、ＩｏＴ処理モジュール１０５の第１推定モジュール１１５、主要機能モジュール１３０、通信モジュール１４５と接続されている。履歴記憶モジュール１５０は、主要機能モジュール１３０の処理履歴（特に、ユーザーインターフェースモジュール１３５で受けたユーザー操作、ジョブ実行モジュール１４０による処理）、ユーザーインターフェースモジュール１３５の通信履歴を記憶している。例えば、履歴データテーブル４００を記憶している。図４は、履歴データテーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。履歴データテーブル４００は、ログＩＤ欄４０５、開始日時欄４１０、終了日時欄４１５、処理モジュールＩＤ欄４２０、処理内容欄４２５を有している。ログＩＤ欄４０５は、本実施の形態において、処理の履歴を一意に識別するための情報（ログＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を記憶している。開始日時欄４１０は、その処理における開始日時を記憶している。終了日時欄４１５は、その処理における終了日時を記憶している。処理モジュールＩＤ欄４２０は、本実施の形態において、処理モジュールを一意に識別するための情報（処理モジュールＩＤ）を記憶している。例えば、ユーザーインターフェースモジュール１３５、ジョブ実行モジュール１４０、通信モジュール１４５を識別するＩＤが該当する。処理内容欄４２５は、処理内容を記憶している。処理内容として、例えば、ユーザーインターフェースモジュール１３５であれば、情報処理装置１００のタッチパネル等に対する操作種別等があり、ジョブ実行モジュール１４０であれば、印刷、スキャン等があり、通信モジュール１４５であれば、送信又は受信等がある。履歴データテーブル４００によって、どのような処理が、どのような時間帯で行われたかが把握できるようになる。具体的には、履歴データテーブル４００によって、情報処理装置１００に対するユーザーの操作時間、ジョブ実行モジュール１４０によるジョブの実行時間、通信モジュール１４５による外部機器（主に外部機器１７０）との通信時間が管理されている。

通信機器１６０（通信機器１６０Ａ、通信機器１６０Ｂ等）は、情報処理装置１００内のＩｏＴ処理モジュール１０５のデータ取得モジュール１１０と接続されている。通信機器１６０は、通信機能を有しており、通信機器１６０が検知等したデータを情報処理装置１００に送信する。例えば、通信機器１６０として、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）デバイスがある。通信機器１６０から情報処理装置１００に送信されるデータとして、ＩｏＴデータがある。ＩｏＴデバイスとして、例えば、ユーザーが利用している携帯情報端末（スマートフォン等）、ウェアラブル端末、カメラ等がある。ＩｏＴデータとして、例えば、携帯情報端末を有しているユーザーを一意に識別するユーザーＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、位置情報等があり、カメラの場合は、撮影した画像等がある。

外部機器１７０は、情報処理装置１００Ａの通信モジュール１４５と接続されている。外部機器１７０は、情報処理装置１００（主に主要機能モジュール１３０）の管理を行う。情報処理装置１００の管理のためには、情報処理装置１００との通信が必要である。特に、定期通信を行うようにしてもよい。例えば、情報処理装置１００が画像処理装置である場合は、情報処理装置１００から印刷枚数を取得し、印刷料金等の手数料の管理をしてもよい。また、情報処理装置１００から消耗品（用紙、ドラム、トナー等）の残量を取得し、メンテナンス要員に補充の指示を行うようにしてもよい。また、情報処理装置１００の故障を予測し、メンテナンス要員に部品交換等の指示を行うようにしてもよい。

ＩｏＴ関連処理装置１８０は、情報処理装置１００Ａの通信モジュール１４５と接続されている。ＩｏＴ関連処理装置１８０は、通信機器１６０が取得したデータに対して処理モジュール１２５によって処理が行われたデータ（処理結果）を受け取り、そのデータを用いてＩｏＴ関連処理装置１８０が行うサービス処理を行う。ここでサービス処理として、例えば、社員の行動、業務等を分析して、業務の課題を抽出したり、業務効率の改善案を作成したり等の処理を行う。例えば、人と文書の流れを用いて、無駄な文書の印刷を排除することのアドバイス等がある。また、効率的な働き方のために、製品、ソフトウェア等の紹介を行うようにしてもよい。

情報処理装置１００Ｂは、情報処理装置１００Ａの通信モジュール１４５と接続されている。情報処理装置１００Ｂは、情報処理装置１００Ａと同等の機能を有している。したがって、情報処理装置１００Ａと同様に、情報処理装置１００Ｂは、通信機器１６０（通信機器１６０Ａ、通信機器１６０Ｂとは異なる通信機器１６０）との通信を行い、その通信機器１６０から取得したデータを処理して、その処理結果を外部機器１７０に送信する。情報処理装置１００Ｂは、情報処理装置１００Ａと完全同一の製品であってもよいが、必ずしも完全同一である必要はない。例えば、情報処理装置１００Ａとは、機種が異なっていてもよいし、主要機能モジュール１３０の機能が異なっていてもよい（例えば、情報処理装置１００Ａは複合機であるが、情報処理装置１００Ｂはスキャナ等）。
情報処理装置１００Ｂは、情報処理装置１００Ａから問い合わせ（本来、情報処理装置１００Ａ（処理モジュール１２５）が行う処理を引き受けることができるか否かの問い合わせ）を受け、処理可能である場合は、その旨の返信を行い、情報処理装置１００Ａからデータを取得して処理を行う。なお、ここで「情報処理装置１００Ｂが処理可能である」とは、情報処理装置１００Ａと同等の処理、つまり、情報処理装置１００Ｂの非稼動時間を予測し（情報処理装置１００Ｂ内の第１推定モジュール１１５が行う処理）、情報処理装置１００Ｂでの処理時間を予測し（情報処理装置１００Ｂ内の第２推定モジュール１２０が行う処理であって、情報処理装置１００Ａから取得したデータの処理時間を予測し）、その処理時間がその非稼動時間の範囲内に収まる場合は、「情報処理装置１００Ｂが処理可能である」と判定し、その旨を情報処理装置１００Ａに返信する。もちろんのことながら、その処理時間がその非稼動時間の範囲内に収まらない場合は、「情報処理装置１００Ｂが処理可能ではない」と判定し、その旨を情報処理装置１００Ａに返信する。

図２は、本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
画像処理装置２００は、情報処理装置１００の具体的一例であり、ＩｏＴデバイス２６０は、通信機器１６０の具体的一例であり、中央管理装置２７０は、外部機器１７０の具体的一例であり、クラウド装置２８０は、ＩｏＴ関連処理装置１８０の具体的一例である。ＩｏＴデバイス２６０には、センサー、アクチュエータ等が含まれている。
画像処理装置２００Ａと画像処理装置２００Ｂは、通信回線２９２を介して接続されている。通信回線２９２は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのイントラネット等であってもよい。
画像処理装置２００Ａ、ＩｏＴデバイス２６０Ａ、ＩｏＴデバイス２６０Ｂは、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ－Ｆｉ等の近距離無線通信であってもよい。
画像処理装置２００Ａ、画像処理装置２００Ｂ、中央管理装置２７０、クラウド装置２８０は、通信回線２９４を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９４は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。また、中央管理装置２７０、クラウド装置２８０による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。

図３は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ３０２では、第１推定モジュール１１５は、履歴記憶モジュール１５０内の履歴データを用いて、非稼動時間を推定する。例えば、履歴データテーブル４００を用いて、非稼動時間を推定する。推定結果として、図５の例に示すようになる。図５は、本実施の形態による処理例（稼動時間と非稼動時間の推測例）を示す説明図である。この例では、１５：００～１５：１０が稼動時間５０５であり、１５：１０～１５：１５が非稼動時間５１０であり、１５：１５～１５：２０が稼動時間５１５であり、１５：２０～１５：３０が非稼動時間５２０である。この稼動時間５０５、稼動時間５１５は、過去に、ユーザーによって情報処理装置１００が利用されてきた実績があることを示しており、非稼動時間５１０、非稼動時間５２０は、情報処理装置１００の利用される確率が低いことを示している。

ステップＳ３０４では、データ取得モジュール１１０は、通信機器１６０からデータを受信する。
ステップＳ３０６では、処理モジュール１２５は、非稼動時間に、ステップＳ３０４で受信したデータを処理する。前述の例は、非稼動時間５１０、非稼動時間５２０に処理を行う。

ステップＳ３０８では、通信モジュール１４５は、ステップＳ３０６での処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。
ステップＳ３１０では、第１推定モジュール１１５は、新しく非稼動時間の推測が必要であるか否かを判断し、必要な場合はステップＳ３０２に戻り、それ以外の場合はステップＳ３０４に戻る。例えば、ステップＳ３０２の処理が、１日を単位に非稼動時間を推測している場合は、１日毎にステップＳ３０２の処理を行えばよい。

図６は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。図３の例に示した処理に、第２推定モジュール１２０による処理を付加したものである。
ステップＳ６０２では、第１推定モジュール１１５は、履歴記憶モジュール１５０内の履歴データを用いて、非稼動時間を推定する。ステップＳ３０２の処理と同等のものである。
ステップＳ６０４では、データ取得モジュール１１０は、通信機器１６０からデータを受信する。ステップＳ３０４の処理と同等のものである。

ステップＳ６０６では、第２推定モジュール１２０は、ステップＳ６０４で受信したデータの処理時間を推定する。例えば、処理能力情報テーブル７００を用いて、非稼動時間を推定する。図７は、処理能力情報テーブル７００のデータ構造例を示す説明図である。処理能力情報テーブル７００は、処理内容欄７０５、データ量欄７１０、処理時間欄７１５を有している。処理内容欄７０５は、処理内容（又は通信機器１６０の種類であってもよい）を記憶している。データ量欄７１０は、その処理における対象としたデータ量を記憶している。処理時間欄７１５は、その処理に要した時間を記憶している。処理能力情報テーブル７００は、過去の処理モジュール１２５による処理履歴を記憶しており、処理内容、通信機器１６０から取得したデータ量で、処理時間を推測するための元データとなる。例えば、処理モジュール１２５が行う処理内容と通信機器１６０から取得したデータ量の組み合わせが類似しているデータを、処理能力情報テーブル７００（処理能力情報テーブル７００、データ量欄７１０）から抽出して、対応する処理時間欄７１５内の処理時間を推測した処理時間としてもよい。また、処理モジュール１２５が行う処理内容毎に、データ量欄７１０、処理時間欄７１５の値を用いて、単位時間あたりの処理量を算出し、処理モジュール１２５が行う処理内容に応じて、通信機器１６０から取得したデータ量から処理時間を推測してもよい。

ステップＳ６０８では、処理モジュール１２５は、「非稼動時間（ステップＳ６０２の推測結果）≧処理時間（ステップＳ６０６の推測結果）」であるか否かを判断し、「非稼動時間≧処理時間」の場合はステップＳ６１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ６１４へ進む。
ステップＳ６１０では、処理モジュール１２５は、その非稼動時間に、ステップＳ６０４で受信したデータを処理する。ステップＳ３０６の処理と同等のものである。
ステップＳ６１２では、通信モジュール１４５は、ステップＳ６１０での処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。ステップＳ３０８の処理と同等のものである。

ステップＳ６１４では、不足処理を行う。具体的には、図８、９、１０のいずれかの例に示すフローチャートの処理を行う。これらについては後述する。
ステップＳ６１６では、第１推定モジュール１１５は、新しく非稼動時間の推測が必要であるか否かを判断し、必要な場合はステップＳ６０２に戻り、それ以外の場合はステップＳ６０４に戻る。ステップＳ３１０の処理と同等のものである。

図８は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ８０２では、処理モジュール１２５は、ステップＳ６０４における受信時間を制限する。非稼動時間に処理時間が収まるように、ステップＳ６０４で受信したデータを分割し、その分割したデータ毎に、ステップＳ８０４、ステップＳ８０６の処理を行う。また、次回から、ステップＳ６０４での受信時間を短くする処理を行うようにしてもよい。
ステップＳ８０４では、処理モジュール１２５は、非稼動時間に、ステップＳ８０２で制限した受信時間で受信したデータを処理する。
ステップＳ８０６では、通信モジュール１４５は、ステップＳ８０４での処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。

図９は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ９０２では、処理モジュール１２５は、ステップＳ６０４で受信したデータを非稼動時間内で処理可能なデータ量に削減する。例えば、間引き処理を行うようにしてもよいし、予め定められたデータだけを処理するようにしてもよい。
ステップＳ９０４では、処理モジュール１２５は、非稼動時間に、ステップＳ９０２での削減処理後のデータを処理する。
ステップＳ９０６では、通信モジュール１４５は、ステップＳ９０４での処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。

図１０は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１００２では、通信モジュール１４５は、他の情報処理装置１００（情報処理装置１００Ｂ等）に処理可能か否かを問い合わせる。複数の情報処理装置１００に問い合わせを行ってもよい。
ステップＳ１００４では、通信モジュール１４５は、他の情報処理装置１００からの問い合わせ結果を受信する。

ステップＳ１００６では、処理モジュール１２５は、その問い合わせ結果は処理可能であるか否かを判断し、処理可能な場合はステップＳ１００８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１０１０へ進む。
ステップＳ１００８では、通信モジュール１４５は、他の情報処理装置１００にデータを送信する。
ステップＳ１０１０では、処理モジュール１２５は、処理不能対応処理を行う。

ステップＳ１００８の後は、情報処理装置１００は、他の情報処理装置１００にデータを送信する。
他の情報処理装置１００は、そのデータを受信し、処理を行う。その後、他の情報処理装置１００が情報処理装置１００に処理結果を送信し、情報処理装置１００が、その処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。又は、他の情報処理装置１００が直接ＩｏＴ関連処理装置１８０に処理結果を送信してもよい。
ステップＳ１０１０の処理として、例えば、未処理のデータがあることをＩｏＴ関連処理装置１８０に送信してもよいし、その処理を次の非稼動時間で処理するようにしてもよいし（いわゆる先送り）、図８又は図９による処理を行ってもよい。

図１１は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。図１０の例に示したフローチャートの処理に対応するものであり、ステップＳ１００２によって、問いわせを受けた情報処理装置１００側の処理である。
ステップＳ１１０２では、他の情報処理装置１００から処理可能の問い合わせを受けたか否かを判断し、受けた場合はステップＳ１１０４へ進み、それ以外の場合は問い合わせを受けるまで待機する。問い合わせには、処理内容、データ量も含まれている。
ステップＳ１１０４では、問い合わせを受けたデータについての処理時間を推定する。第２推定モジュール１２０による処理と同等の処理を行う。具体的には、問い合わせに含まれている処理内容、データ量を用いて、問い合わせを受けた情報処理装置１００（処理モジュール１２５）での処理時間を推測する。

ステップＳ１１０６では、「非稼動時間≧処理時間」であるか否かを判断し、「非稼動時間≧処理時間」の場合はステップＳ１１０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１１１０へ進む。なお、非稼動時間は、問い合わせを受けた情報処理装置１００の第１推定モジュール１１５が、非稼動時間の推測をしている。
ステップＳ１１０８では、処理可能である旨を問い合わせをした情報処理装置１００に返信する。
ステップＳ１１１０では、処理可能でない旨を問い合わせをした情報処理装置１００に返信する。

図１２は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。複数の非稼動時間がある場合の処理例を示すものである。
ステップＳ１２０２では、第１推定モジュール１１５は、履歴記憶モジュール１５０内の履歴データを用いて、非稼動時間を推定する。ステップＳ３０２の処理と同等のものである。
ステップＳ１２０４では、データ取得モジュール１１０は、通信機器１６０からデータを受信する。ステップＳ３０４の処理と同等のものである。

ステップＳ１２０６では、非稼動時間は複数あるか否かを判断し、複数ある場合はステップＳ１２０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１２１０へ進む。
ステップＳ１２０８では、ユーザーによって操作される可能性の低い非稼動時間を選択する。つまり、データ取得モジュール１１０は、情報処理装置１００に対するユーザーの操作時間（ユーザーインターフェースモジュール１３５が受けるユーザーの操作時間）、ジョブ実行モジュール１４０の実行時間、外部機器１７０との通信時間の３つを用いて非稼動時間を推測するが、この中で、情報処理装置１００に対するユーザーの操作時間が少ないものを選択すればよい。

ステップＳ１２１０では、その非稼動時間に、ステップＳ１２０４で受信したデータを処理する。ステップＳ３０６の処理と同等のものである。
ステップＳ１２１２では、通信モジュール１４５は、ステップＳ１２１０での処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。ステップＳ３０８の処理と同等のものである。
ステップＳ１２１４では、第１推定モジュール１１５は、新しく非稼動時間の推測が必要であるか否かを判断し、必要な場合はステップＳ１２０２に戻り、それ以外の場合はステップＳ１２０４に戻る。ステップＳ３１０の処理と同等のものである。

図１３は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。複数の非稼動時間がある場合の処理例を示すものである。
ステップＳ１３０２では、第１推定モジュール１１５は、履歴記憶モジュール１５０内の履歴データを用いて、非稼動時間を推定する。ステップＳ３０２の処理と同等のものである。
ステップＳ１３０４では、データ取得モジュール１１０は、通信機器１６０からデータを受信する。ステップＳ３０４の処理と同等のものである。

ステップＳ１３０６では、非稼動時間は複数であるか否かを判断し、複数の場合はステップＳ１３０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１３１０へ進む。
ステップＳ１３０８では、複数の非稼動時間のうち、最も長い期間である非稼動時間を選択する。

ステップＳ１３１０では、その非稼動時間に、ステップＳ１３０４で受信したデータを処理する。ステップＳ３０６の処理と同等のものである。
ステップＳ１３１２では、通信モジュール１４５は、ステップＳ１３１０での処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。ステップＳ３０８の処理と同等のものである。
ステップＳ１３１４では、第１推定モジュール１１５は、新しく非稼動時間の推測が必要であるか否かを判断し、必要な場合はステップＳ１３０２に戻り、それ以外の場合はステップＳ１３０４に戻る。ステップＳ３１０の処理と同等のものである。

通信モジュール１４５が、ＩｏＴ関連処理装置１８０に処理結果を送信するにあたって、図１４又は図１５の例に示す処理を行うようにしてもよい。匿名化処理を行うものである。
図１４は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１４０２では、ＩｏＴ関連処理装置１８０に送信するデータ群内に予め定められたキーワード又は属性を有しているデータが含まれているか否かを判断し、含まれている場合はステップＳ１４０４へ進み、それ以外の場合はステップＳ１４０８へ進む。ここで「予め定められたキーワード又は属性を有しているデータ」は、匿名化対象である。例えば、キーワードとして、具体的な所属名等があり、属性として、ユーザーＩＤ、生年月日等の属性がある。

ステップＳ１４０４では、匿名化処理を行う。例えば、対象となっているデータの削除、変換等が該当する。
ステップＳ１４０６では、匿名化したデータの種類、回数を、ＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する処理結果に含める。ＩｏＴ関連処理装置１８０は、匿名化したデータの種類、回数を得ることができる。
ステップＳ１３０８では、処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。

図１５は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。通信機器１６０から送信されるＩｏＴデータが画像であり、処理モジュール１２５が文字認識処理を行う場合の匿名化処理である。
ステップＳ１５０２では、処理モジュール１２５が、文字認識処理を行う。
ステップＳ１５０４では、ＩｏＴ関連処理装置１８０に送信するデータ群内に予め定められたキーワード又は属性を有しているデータが含まれているか否かを判断し、含まれている場合はステップＳ１５０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ１５１０へ進む。ステップＳ１４０２の処理と同等のものである。
ステップＳ１５０６では、匿名化処理を行う。ステップＳ１４０４の処理と同等のものである。

ステップＳ１５０８では、匿名化したデータの種類、回数、そのデータが書かれていた画像内の位置を、ＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する処理結果に含める。ＩｏＴ関連処理装置１８０は、匿名化したデータの種類、回数、匿名化したデータが書かれていた画像内の位置（例えば、文書内の氏名記載欄の位置）を得ることができる。
ステップＳ１５１０では、処理結果をＩｏＴ関連処理装置１８０に送信する。

図１６を参照して、本実施の形態の情報処理装置１００、通信機器１６０、外部機器１７０、ＩｏＴ関連処理装置１８０のハードウェア構成例について説明する。図１６に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等によって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部１６１７と、プリンタ等のデータ出力部１６１８を備えたハードウェア構成例を示している。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１６０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、ＩｏＴ処理モジュール１０５、データ取得モジュール１１０、第１推定モジュール１１５、第２推定モジュール１２０、処理モジュール１２５、主要機能モジュール１３０、ユーザーインターフェースモジュール１３５、ジョブ実行モジュール１４０、通信モジュール１４５等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１６０２は、ＣＰＵ１６０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６０３は、ＣＰＵ１６０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバス１６０４により相互に接続されている。

ホストバス１６０４は、ブリッジ１６０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス１６０６に接続されている。

キーボード１６０８、マウス等のポインティングデバイス１６０９は、操作者により操作されるデバイスである。ディスプレイ１６１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）等があり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。また、ポインティングデバイス１６０９とディスプレイ１６１０の両方の機能を備えているタッチスクリーン等であってもよい。その場合、キーボードの機能の実現について、キーボード１６０８のように物理的に接続しなくても、画面（タッチスクリーン）上にソフトウェアでキーボード（いわゆるソフトウェアキーボード、スクリーンキーボード等ともいわれる）を描画して、キーボードの機能を実現するようにしてもよい。

ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１６１１は、ハードディスク（フラッシュ・メモリ等であってもよい）を内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１６０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクは、ＩｏＴデータ記憶モジュール１１２、履歴記憶モジュール１５０等としての機能を実現させる。さらに、その他の各種データ、各種コンピュータ・プログラム等が格納される。

ドライブ１６１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１６１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インターフェース１６０７、外部バス１６０６、ブリッジ１６０５、及びホストバス１６０４を介して接続されているＲＡＭ１６０３に供給する。なお、リムーバブル記録媒体１６１３も、データ記録領域として利用可能である。

接続ポート１６１４は、外部接続機器１６１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート１６１４は、インターフェース１６０７、及び外部バス１６０６、ブリッジ１６０５、ホストバス１６０４等を介してＣＰＵ１６０１等に接続されている。通信部１６１６は、通信回線に接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部１６１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部１６１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図１６に示す情報処理装置１００、通信機器１６０、外部機器１７０、ＩｏＴ関連処理装置１８０のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１６に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続している形態でもよく、さらに図１６に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、携帯情報通信機器（携帯電話、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルコンピュータ等を含む）、情報家電、ロボット、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

また、前述の実施の形態の説明内での比較処理において、「以上」、「以下」、「より大きい」、「より小さい（未満）」としたものは、その組み合わせに矛盾が生じない限り、それぞれ「より大きい」、「より小さい（未満）」、「以上」、「以下」としてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ－Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ－ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラムの全体又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分若しくは全部であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

１００…情報処理装置
１０５…ＩｏＴ処理モジュール
１１０…データ取得モジュール
１１２…ＩｏＴデータ記憶モジュール
１１５…第１推定モジュール
１２０…第２推定モジュール
１２５…処理モジュール
１３０…主要機能モジュール
１３５…ユーザーインターフェースモジュール
１４０…ジョブ実行モジュール
１４５…通信モジュール
１５０…履歴記憶モジュール
１６０…通信機器
１７０…外部機器
１８０…ＩｏＴ関連処理装置
２００…画像処理装置
２６０…ＩｏＴデバイス
２７０…中央管理装置
２８０…クラウド装置
２９０、２９２、２９４…通信回線

Claims (19)

1. 通信機器からのデータを取得する取得手段と、
   自装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から自装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、
   前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段と、
   前記データの処理にかかる時間を推定する第２推定手段
   を有し、
   前記取得手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、データの収集時間を短くする、
   情報処理装置。
2. 前記処理手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まる場合に、前記データの処理を開始する、
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、自装置の操作時間がより少ない時間帯に含まれる非稼働時間を選択して、処理を開始する、
   請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、より長い非稼動時間を選択して、処理を開始する、
   請求項１記載の情報処理装置。
5. 前記処理手段の処理結果を外部装置へ送信する送信手段
   をさらに有する請求項１記載の情報処理装置。
6. 通信機器からのデータを取得する取得手段と、
   自装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から自装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、
   前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段と、
   前記データの処理にかかる時間を推定する第２推定手段
   を有し、
   前記処理手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、処理対象のデータを削減する、
   情報処理装置。
7. 前記処理手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まる場合に、前記データの処理を開始する、
   請求項６記載の情報処理装置。
8. 前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、自装置の操作時間がより少ない時間帯に含まれる非稼働時間を選択して、処理を開始する、
   請求項６記載の情報処理装置。
9. 前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、より長い非稼動時間を選択して、処理を開始する、
   請求項６記載の情報処理装置。
10. 前記処理手段の処理結果を外部装置へ送信する送信手段
    をさらに有する請求項６記載の情報処理装置。
11. 通信機器からのデータを取得する取得手段と、
    自装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から自装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、
    前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段と、
    前記データの処理にかかる時間を推定する第２推定手段と、
    前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、自装置と通信経路を介して接続される他の情報処理装置に対して処理が可能かを問い合わせる問い合わせ手段
    を有する情報処理装置。
12. 前記他の情報処理装置で処理が可能な場合、前記他の情報処理装置に対して前記データを送信する、
    請求項１１記載の情報処理装置。
13. 前記処理手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まる場合に、前記データの処理を開始する、
    請求項１１記載の情報処理装置。
14. 前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、自装置の操作時間がより少ない時間帯に含まれる非稼働時間を選択して、処理を開始する、
    請求項１１記載の情報処理装置。
15. 前記処理手段は、非稼動時間が複数存在する場合、より長い非稼動時間を選択して、処理を開始する、
    請求項１１記載の情報処理装置。
16. 前記処理手段の処理結果を外部装置へ送信する送信手段
    をさらに有する請求項１１記載の情報処理装置。
17. 情報処理装置内のコンピュータを、
    通信機器からのデータを取得する取得手段と、
    自装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から自装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、
    前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段と、
    前記データの処理にかかる時間を推定する第２推定手段
    として機能させ、
    前記取得手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、データの収集時間を短くする、
    情報処理プログラム。
18. 情報処理装置内のコンピュータを、
    通信機器からのデータを取得する取得手段と、
    自装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から自装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、
    前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段と、
    前記データの処理にかかる時間を推定する第２推定手段
    として機能させ、
    前記処理手段は、前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、処理対象のデータを削減する、
    情報処理プログラム。
19. 情報処理装置内のコンピュータを、
    通信機器からのデータを取得する取得手段と、
    自装置の操作時間、ジョブの実行時間及び外部機器との通信時間から自装置の非稼動時間を推定する第１推定手段と、
    前記第１推定手段で推定された非稼動時間に、前記データを処理する処理手段と、
    前記データの処理にかかる時間を推定する第２推定手段と、
    前記第２推定手段で推定された処理時間が、前記第１推定手段で推定された非稼動時間の範囲内に収まらない場合に、自装置と通信経路を介して接続される他の情報処理装置に対して処理が可能かを問い合わせる問い合わせ手段
    として機能させるための情報処理プログラム。
    

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