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公開番号2025171343
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-20
出願番号2024076558
出願日2024-05-09
発明の名称機器システム、制御方法、情報処理装置、プログラム、機器
出願人株式会社リコー
代理人個人,個人
主分類H04N 1/00 20060101AFI20251113BHJP(電気通信技術)
要約【課題】機器の消費電力を抑制すること。
【解決手段】本発明は、情報処理装置と機器とがネットワークを介して通信する機器システムであって、前記情報処理装置は、個別の社員に関する社員情報と、前記社員による前記機器の使用頻度の対応を学習した使用頻度モデルに、前記機器の使用頻度を推論したい日の前記社員情報を入力して、前記日における前記機器の使用頻度を推論する推論部と、前記推論部が推論した前記機器の使用頻度に基づいて、省エネモード移行時間を決定する移行時間決定部と、を有し、前記機器は、前記機器が使用されない時間が、前記情報処理装置から取得した前記省エネモード移行時間を超えると省エネモードに移行する省エネ制御部を有する、ことを特徴とする。
【選択図】図18
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理装置と機器とがネットワークを介して通信する機器システムであって、
前記情報処理装置は、
個別の社員に関する社員情報と、前記社員による前記機器の使用頻度の対応を学習した使用頻度モデルに、前記機器の使用頻度を推論したい日の前記社員情報を入力して、前記日における前記機器の使用頻度を推論する推論部と、
前記推論部が推論した前記機器の使用頻度に基づいて、省エネモード移行時間を決定する移行時間決定部と、を有し、
前記機器は、
前記機器が使用されない時間が、前記情報処理装置から取得した前記省エネモード移行時間を超えると省エネモードに移行する省エネ制御部を有する、
ことを特徴とする機器システム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記社員情報は、社員の出社状況及び会議の開始時刻であることを特徴とする請求項１に記載の機器システム。
【請求項３】
前記推論部は、前記日における１時間ごとの前記機器の使用頻度を推論することを特徴とする請求項１又は２に記載の機器システム。
【請求項４】
前記推論部は、前記機器を共有する複数社員それぞれの前記社員情報を用いて、前記日における複数社員それぞれの前記機器の使用頻度を個別に推論し、
前記移行時間決定部は、前記複数社員それぞれについて推論された前記機器の使用頻度を合成することで、前記複数社員による前記機器の稼働頻度を算出することを特徴とする請求項１に記載の機器システム。
【請求項５】
前記推論部は、前記複数社員それぞれについて、前記日における１時間ごとの前記機器の使用頻度を推論し、
前記移行時間決定部は、前記複数社員による１時間ごとの前記機器の使用頻度を算出し、
前記稼働頻度に基づいて、省エネモード移行時間を決定することを特徴とする請求項４に記載の機器システム。
【請求項６】
前記機器は、
ユーザーによる前記省エネモード移行時間の設定、及び、前記情報処理装置から取得した前記省エネモード移行時間のどちらを優先するかを受け付ける設定受付部を有し、
前記省エネ制御部は、前記設定受付部が受け付けた優先する方の前記省エネモード移行時間に基づいて、省エネモードに移行する制御を行うことを特徴とする請求項１に記載の機器システム。
【請求項７】
前記情報処理装置は、
前記個別の社員に関する社員情報と、前記社員による前記機器の使用頻度の対応を学習することで前記使用頻度モデルを生成する機械学習部を有することを特徴とする請求項１に記載の機器システム。
【請求項８】
情報処理装置と機器とがネットワークを介して通信する機器システムが行う制御方法であって、
前記情報処理装置は、
個別の社員に関する社員情報と、前記社員による前記機器の使用頻度の対応を学習した使用頻度モデルに、前記機器の使用頻度を推論したい日の前記社員情報を入力して、前記日における前記機器の使用頻度を推論する処理と、
推論した前記機器の使用頻度に基づいて、省エネモード移行時間を決定する処理と、を行い、
前記機器は、
前記機器が使用されない時間が、前記情報処理装置から取得した前記省エネモード移行時間を超えると省エネモードに移行する処理を行う、
ことを特徴とする制御方法。
【請求項９】
機器が使用されない時間が、情報処理装置から取得した省エネモード移行時間を超えると省エネモードに移行する機器と、ネットワークを介して通信する情報処理装置であって、
個別の社員に関する社員情報と、前記社員による前記機器の使用頻度の対応を学習した使用頻度モデルに、前記機器の使用頻度を推論したい日の前記社員情報を入力して、前記日における前記機器の使用頻度を推論する推論部と、
前記推論部が推論した前記機器の使用頻度に基づいて、省エネモード移行時間を決定する移行時間決定部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
機器が使用されない時間が、情報処理装置から取得した省エネモード移行時間を超えると省エネモードに移行する機器と、ネットワークを介して通信する情報処理装置を、
個別の社員に関する社員情報と、前記社員による前記機器の使用頻度の対応を学習した使用頻度モデルに、前記機器の使用頻度を推論したい日の前記社員情報を入力して、前記日における前記機器の使用頻度を推論する推論部と、
前記推論部が推論した前記機器の使用頻度に基づいて、省エネモード移行時間を決定する移行時間決定部、
として機能させるためのプログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器システム、制御方法、情報処理装置、プログラム、及び機器に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
画像形成装置等の機器には、使用されていない時間が所定の時間を超えると省エネモードに移行する機能が搭載されている。所定の時間を省エネモード移行時間という。画像形成装置は印刷などの装置動作が完了してから省エネモード移行時間が経過すると省エネモードに移行することで、消費電力を抑制できる。
【０００３】
省エネモード移行時間を最適化する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、予め定められた数以上の社員が出社した時間を学習データにして、省エネモード移行時間を最適化する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、機器の消費電力を抑制できない場合があった。従来の技術は、予め定められた数以上の社員に関するデータという、群データを学習することで省エネモード移行時間を最適化している。しかし、近年のリモートワーク等の環境下では、勤務形態が多様化しており、群データを用いることが適切でない場合が多い。このため、群データで最適化された省エネモード移行時間では、消費電力を抑制できない場合があった。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑み、機器の消費電力を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題に鑑み、本発明は、情報処理装置と機器とがネットワークを介して通信する機器システムであって、前記情報処理装置は、個別の社員に関する社員情報と、前記社員による前記機器の使用頻度の対応を学習した使用頻度モデルに、前記機器の使用頻度を推論したい日の前記社員情報を入力して、前記日における前記機器の使用頻度を推論する推論部と、前記推論部が推論した前記機器の使用頻度に基づいて、省エネモード移行時間を決定する移行時間決定部と、を有し、前記機器は、前記機器が使用されない時間が、前記情報処理装置から取得した前記省エネモード移行時間を超えると省エネモードに移行する省エネ制御部を有する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、機器の消費電力を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
社員全員がほぼ出社（又は予め定められた数以上の社員が出社）した場合の曜日ごとかつ１時間ごとの稼働頻度のデータ例を示す図である。
リモートワークの環境下で一定割合以上の社員が出社したときの、稼働頻度を表す図である。
全社員のうちＴｙｐｅＢの社員ばかり出社した場合の画像形成装置の稼働頻度を表す図である。
ＴｙｐｅＢの社員ばかりが出社した場合の従来技術の消費電力と理想の消費電力の差を説明する図である。
ＴｙｐｅＤの社員ばかり出社した場合の画像形成装置の使用頻度を表す図である。
従来技術において、省エネモード移行時間が中に設定されている場合に、実際の稼働頻度が大だった場合の消費電力の差異を示す図である。
従来技術において、省エネモード移行時間が中に設定されている場合に、実際の稼働頻度が大だった場合の消費電力と、稼働頻度が大の場合の理想的な消費電力との差異を示す図である。
機器システムの一例のシステム構成図である。
画像形成装置のハードウェア構成図の一例である。
機械学習サーバ、データサーバ又は汎用コンピュータのハードウェア構成図の一例である。
データサーバ、機械学習サーバ、及び、画像形成装置の機能をブロックに分けて説明する機能ブロック図の一例である。
移行時間決定部が参照する移行時間決定テーブルの一例を示す図である。
画像形成装置が表示する移行時間設定画面の一例を示す図である。
機械学習部が生成する使用頻度モデルの概念図である。
学習方法を模式的に示す図である。
使用頻度モデルによる推論を模式的に説明する図である。
ある社員について使用頻度モデルが推論した印刷頻度を示す図である。
複数社員について推論された印刷頻度により生成される稼働頻度を説明する図である。
機器システムが、使用頻度モデルを生成する処理を説明するシーケンス図の一例である。
機械学習サーバが、生成された使用頻度モデルを使用して１時間ごとの省エネモード移行時間を出力する処理を説明するシーケンス図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態の一例として、機器と機器が行う制御方法について説明する。
【００１０】
＜省エネ制御に関する補足＞
画像形成装置の稼働状況を学習し、省エネモードに移行するまでの時間（以下、省エネモード移行時間）を最適化することで、消費電力の抑制を行う技術が知られている。一般的に、画像形成装置は非稼働時に省エネモードにしていると消費電力の抑制ができ、省エネモードの時間が長いほど電力抑制の効果がある。よって、省エネモード移行時間を短くすることで、省エネモードに早く移行することができ、その分、省エネモードを維持する時間が長くなるため、消費電力の抑制に効果がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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