JP7494654B2 - 情報処理装置、用紙情報通知方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、用紙情報通知方法及びプログラムに関する。

従来、印刷ジョブが投入され、投入された印刷ジョブに応じて、画像を用紙に形成する複合機などの画像形成装置が知られている。印刷ジョブで用いる用紙は、指定される場合もあるが、顧客などの印刷ジョブの依頼元から具体的な用紙の指定がない場合もある。その場合、オペレーターが印刷ジョブの特徴（画像の特徴など）や依頼元が要望する品質に応じて欠陥が発生しづらく低コストな用紙を選択する。ここで、検品欠陥の発生率は用紙の特性によって異なる。用紙の種類は似た用紙でもメーカーごとに多数の種類があるので、オペレーターは経験を生かしたり試行錯誤したりして最適な用紙を選択していた。

また、経験の低いオペレーターは欠陥発生率が低く低コストな用紙を選択するのが困難であり、試行錯誤により用紙の選択に時間がかかったり、無駄な用紙が発生したりしていた。また、複数の印刷装置をそれぞれ操作する複数のオペレーターがいる場合に、印刷ジョブで指定された用紙や、印刷ジョブで指定されたオペレーターに対応付けられた用紙を選択して印刷装置に印刷させる印刷管理装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１０－１１３６７３号公報

しかし、特許文献１の印刷管理装置では、オペレーターが利用できる適切な用紙を選択できるが、印刷物に求められる品質を考慮していなかった。

本発明の課題は、印刷ジョブと印刷物に求められる品質とに適した用紙の選択を容易にすることである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の情報処理装置は、
投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部と、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部と、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部と、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部と、を備える。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、
過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部を備える。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、
前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む。

請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む。

請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む。
情報処理装置。

請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する。

請求項８に記載の発明の用紙情報通知方法は、
投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得工程と、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得工程と、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得工程と、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知工程と、を含む。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の用紙情報通知方法において、
過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測工程を含む。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の用紙情報通知方法において、
前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む。

請求項１１に記載の発明は、請求項９又は１０に記載の用紙情報通知方法において、
前記予測工程において、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。

請求項１２に記載の発明は、請求項８から１１のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法において、
前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む。

請求項１３に記載の発明は、請求項８から１２のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法において、
前記通知工程において、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する。

請求項１４に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部、
として機能させる。

請求項１５に記載の発明は、請求項１４に記載のプログラムにおいて、
前記コンピューターを、
過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部として機能させる。

請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載のプログラムにおいて、
前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む。

請求項１７に記載の発明は、請求項１５又は１６に記載のプログラムにおいて、
前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。

請求項１８に記載の発明は、請求項１４から１７のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む。

請求項１９に記載の発明は、請求項１４から１８のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む。
情報処理装置。

請求項２０に記載の発明は、請求項１４から１９のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する。

本発明によれば、印刷ジョブと印刷物に求められる品質とに適した用紙の選択を容易にすることができる。

本発明の実施の形態の画像形成装置の概略構成図である。 画像形成装置の機能構成を示すブロック図である。 （ａ）は、ジョブ履歴データベースを示す図である。（ｂ）は、ジョブ情報を示す図である。 （ａ）は、用紙情報を示す図である。（ｂ）は、検品情報を示す図である。 用紙インベントリデータベースを示す図である。 機械学習部の入出力情報を示す図である。 用紙提案処理を示すフローチャートである。 用紙情報設定画面を示す図である。 用紙提案画面を示す図である。 変形例の画像形成システムの概略構成を示すブロック図である。

添付図面を参照して本発明に係る実施の形態及び変形例を順に詳細に説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。

（実施の形態）
図１～図９を参照して、本発明に係る実施の形態を説明する。まず、図１、図２を参照して、本実施の形態の情報処理装置としての画像形成装置１の装置構成を説明する。図１は、本実施の形態の画像形成装置１の概略構成図である。

本実施の形態の画像形成装置１は、例えば、ある印刷会社の敷地内に設置され、外部装置から受信した画像データに基づいて、電子写真方式により用紙にカラー画像を形成する複合機（ＭＦＰ（MultiFunction Peripheral））である。なお、画像形成装置１は、プリンターなど、他の電子写真方式の画像形成装置としてもよい。

図１に示すように、画像形成装置１は、上流から下流への用紙の流れ（通紙方向）に沿って、給紙装置２００と、画像形成装置本体１００と、後処理装置３００と、排紙トレイＴ４と、を順に備える。画像形成装置本体１００は、外部装置から受信した画像データに基づいて、給紙部２０（後述）から供給された用紙にカラーのトナー像を形成し、加熱及び加圧により定着し、後段の後処理装置３００に画像形成後の用紙を搬送する。

給紙装置２００は、大容量の給紙トレイ（図示略）を備え、画像形成装置本体１００の制御部１１（後述）により指示された給紙トレイから用紙を取得して画像形成装置本体１００へ搬送する。

後処理装置３００は、用紙に後処理を施すための後処理部２１（図１の図示略）を備える。後処理としては、例えば、ステイプル処理、パンチ穴開け処理、折り処理、製本処理などが挙げられる。後処理装置３００は、後処理部２１により、画像形成装置本体１００から搬送された画像形成後の用紙に、必要に応じて後処理を施し、後処理を施された又は施されていない用紙を排紙トレイＴ４に排出する。

排紙トレイＴ４は、後処理装置３００から搬送された画像形成（、後処理）後の用紙を載置するトレイである。

図１に示すように、画像形成装置本体１００は、操作部１２、表示部１３、画像形成部１７、定着部１８、給紙トレイＴ１，Ｔ２，Ｔ３、搬送部１９などを備える。

操作部１２は、表示部１３の表示画面上を覆うように形成されたタッチパネルや、数字ボタン、スタートボタンなどの各種操作ボタンを有する。

表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイなどの表示パネルにより構成され、表示パネルの表示画面上に各種表示情報を表示する。

画像形成部１７は、給紙部２０から供給された用紙上に画像を形成する。画像形成部１７は、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の色ごとの画像形成ユニット１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋ、中間転写ベルト１７７、２次転写ローラー１７８などを有する。各画像形成ユニット１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋは、感光体ドラム１７１、帯電部１７２、露光部１７３、現像部１７４、１次転写ローラー１７５、クリーニング部１７６を有する。

ここで、イエローの画像形成ユニット１７Ｙの各部について説明する。感光体ドラム１７１は、イエローのトナー像が形成される回転体である。帯電部１７２は、感光体ドラム１７１を一様に帯電させる。露光部１７３は、画像形成に係る画像データのイエロー成分に基づいて、感光体ドラム１７１の表面をレーザー光などのビームにより走査露光して、静電潜像を形成する。現像部１７４は、イエローのトナーを収納し、感光体ドラム１７１上の静電潜像にイエローのトナーを付着させ、現像を行う。１次転写ローラー１７５は、感光体ドラム１７１上に形成されたイエローのトナー像を中間転写ベルト１７７上に転写する（１次転写）。クリーニング部１７６は、感光体ドラム１７１に残ったトナーを除去する。マゼンタ、シアン、ブラックの画像形成ユニット１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋの各部についても、扱う色（トナー）が異なるだけで、イエローの画像形成ユニット１７Ｙの各部と同様である。

中間転写ベルト１７７は、画像形成ユニット１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋの各色の感光体ドラム１７１上に形成されたトナー像が順次転写される無端状のベルトである。２次転写ローラー１７８は、中間転写ベルト１７７上に形成された４色のトナー像を用紙上に転写する（２次転写）。

定着部１８は、画像形成部１７によりトナー像が形成された用紙が搬送され、加熱・加圧によりトナー像を用紙に定着させる。

給紙部２０は、給紙トレイＴ１，Ｔ２，Ｔ３、給紙ローラーなどを有し、画像形成部１７に用紙を供給する。各給紙トレイＴ１～Ｔ３には、予め定められた紙種やサイズの用紙が収納されている。給紙部２０は、給紙装置２００を含めるものとする。

搬送部１９は、用紙を搬送するための搬送ローラー、レジストローラーなどにより構成され、給紙部２０から、画像形成部１７、定着部１８を介して、後処理装置３００までの用紙搬送経路上に配置され、当該用紙搬送経路上の用紙を搬送する。また、搬送部１９は、画像形成部１７により画像形成され定着部１８から搬送された用紙を反転して再度画像形成部１７に搬送する反転部を含むものとする。また、搬送部１９は、画像形成装置本体１００から搬送され、後処理装置３００を介する排紙トレイＴ４までの用紙搬送経路上の用紙の搬送部を含むものとする。

なお、画像形成装置１は、原稿を読み取り画像データを生成するスキャナーなど、他の部品を備える構成としてもよい。

ついで、図２を参照して、画像形成装置１の内部の機能構成を説明する。図２は、画像形成装置１の機能構成を示すブロック図である。

図２に示すように、画像形成装置１は、ジョブ情報取得部、用紙情報取得部、通知部としての制御部１１と、検査レベル取得部としての操作部１２と、表示部１３と、記憶部１４と、通信部１５と、画像処理部１６と、画像形成部１７と、定着部１８と、搬送部１９と、給紙部２０と、後処理部２１と、を備える。画像形成装置１の図２の各部は、バス２２を介して接続されている。

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより構成され、画像形成装置１の各部を制御する。制御部１１は、記憶部１４に記憶されている各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムとＣＰＵとの協働で、各種処理を実行する。

操作部１２は、オペレーター（ユーザー）からのタッチ入力、ボタンの押下入力を受け付け、その操作情報を制御部１１に出力する。

表示部１３は、制御部１１から入力される表示情報に応じて、表示パネルに表示情報を表示する。

記憶部１４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）やフラッシュメモリーなどの不揮発性の記憶装置により構成され、画像データなどの各種データ及び各種プログラムを記憶する。特に、記憶部１４には、後述するジョブ履歴データベースＤ１及び用紙インベントリデータベースＤ２と、後述する予測部としての機械学習部８０を実現するための機械学習プログラムＰ１と、後述する用紙提案処理を実行するための用紙提案プログラムＰ２と、を記憶している。

通信部１５は、ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワークを介して接続されたＰＣ（Personal Computer）などの外部装置との間でデータの送受信を行う。制御部１１は、通信部１５を介して、外部装置とデータを送受信する。例えば、通信部１５は、外部装置から印刷用の画像データを含む印刷ジョブを受信する。

画像処理部１６は、例えば、ラスタライズ処理部、色変換部、階調補正部、ハーフトーン処理部を有し、制御部１１の制御に従い、これらの各部により、通信部１５を介して外部装置から受信され（記憶部１４に記憶された）印刷用の画像データに各種画像処理を施す。

画像形成部１７は、制御部１１の制御に従い、通信部１５を介して外部装置から受信され（画像処理部１６により画像処理された）印刷用の画像データに基づいて、給紙部２０から給紙された用紙に画像形成を行う。

定着部１８は、制御部１１の制御に従い、画像形成部１７によりトナー像が形成された用紙を加熱及び加圧して、トナー像を用紙に定着する。

搬送部１９は、制御部１１の制御に従い、給紙部２０から給紙された用紙を、画像形成部１７、定着部１８、後処理部２１を介して排紙トレイＴ４へ搬送する。給紙部２０は、制御部１１の制御に従い、画像形成部１７に用紙を供給する。

後処理部２１は、制御部１１の制御に従い、画像形成装置本体１００から搬送された画像形成及び定着された用紙に、必要に応じて、各種後処理を施し、排紙トレイＴ４へ排紙する。

つぎに、図３（ａ）～図５を参照して、記憶部１４に記憶される情報を説明する。図３（ａ）は、ジョブ履歴データベースＤ１を示す図である。図３（ｂ）は、ジョブ情報３０を示す図である。図４（ａ）は、用紙情報５０を示す図である。図４（ｂ）は、検品情報６０を示す図である。図５は、用紙インベントリデータベースＤ２を示す図である。

記憶部１４に記憶されるジョブ履歴データベースＤ１は、画像形成装置１に投入され実行された印刷ジョブに関する各種履歴情報を格納するデータベースである。

図３（ａ）に示すように、ジョブ履歴データベースＤ１は、互いに紐づけられた、ジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０を有する。ジョブ情報３０は、画像形成装置１に投入された印刷ジョブに関する情報テーブルである。用紙情報５０は、ジョブ情報３０の印刷ジョブの印刷時に選択された印刷対象の用紙の情報である。検品情報６０は、ジョブ情報３０の印刷ジョブの印刷後の印刷物の検品の情報である。ここでは、ジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０で、レコードが共通の構成例を説明する。

図３（ｂ）に示すように、ジョブ情報３０は、ジョブＩＤ３１、Ｐａｇｅ（ｓ）３２、Ｓｅｔ３３と、印刷ジョブの画像の特性情報としての印字率Ｃ（シアン）３４、印字率Ｙ（イエロー）３５、印字率Ｍ（マゼンタ）３６、印字率Ｋ（ブラック）３７、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）特徴３８、線特徴３９、調整情報４０などのカラム（項目）を有する。ジョブ情報３０の各カラムの情報をジョブの特徴情報とする。

ジョブＩＤ３１は、画像形成装置１に投入され実行された印刷ジョブの識別情報である。ジョブＩＤ３１は、ジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０の各カラムの主キーとなる。Ｐａｇｅ３２は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのページ数である。Ｓｅｔ３３は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷の部数である。

印字率Ｃ３４は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのシアンの印字率である。印字率は、用紙の面積に対するトナー像の面積の割合である。印字率Ｙ３５は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのイエローの印字率である。印字率Ｍ３６は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのマゼンタの印字率である。印字率Ｋ３７は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのブラックの印字率である。

ＦＦＴ特徴３８は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷画像のＦＦＴを用いて解析した特徴情報である。ＦＦＴは、印刷画像をその周波数成分に変換する。この周波数成分の振幅がＦＦＴ特徴として使用される。ＦＦＴ特徴３８の各レコードに対応して、印刷ジョブの印刷画像のＦＦＴ解析により、例えば、４００－４８４［ＴＨｚ］などの周波数範囲ごとの振幅が得られる。ただし、各周波数範囲内の複数の周波数の平均アンプリチュート（振幅）が使用されている。例えば、２番目のレコードでは、紫（６６８－７８９［ＴＨｚ］)は周波数成分が最も高く、赤（４００－４８４［ＴＨｚ］)は最低である。

線特徴３９は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷画像中のエッジなどの線の成分の合計画素数の割合を示す特徴情報である。

調整情報４０は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷前に画像形成装置１に対して行った各種調整の内容を示す情報である。調整情報４０は、例えば、色相、彩度、明度、画像判別調整（文字写真、色文字）、カラーバランス（シアン、イエロー、マゼンタ、ブラックの各色における低濃度、中濃度、高濃度の各濃度）の調整値である。図３の調整情報４０の調整値として、色相、彩度、明度の調整値を、例えば－４～＋４の範囲として表し、それ以外の項目の調整値を、例えば－１０～＋１０の範囲として表しているが、実際には、それらの範囲の具体的な１つの調整値がそれぞれ格納される。

図４（ａ）に示すように、用紙情報５０は、用紙の特性情報としての用紙サイズ５１、紙種５２、坪量５３、色紙５４、厚さ５５と、用紙の属性情報としてのメーカー５６と、値段５７などのカラム（項目）を有する。用紙情報５０の各カラムの情報を用紙の特徴情報とする。用紙サイズ５１は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の用紙サイズである。紙種５２は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の紙種である。紙種は、Ｐｌａｉｎ（普通紙）、Ｆｉｎｅ（上質紙）、Ｃｏａｔｅｄ－ＧＬ（レーザープリンター用艶コート紙）、Ｃｏａｔｅｄ－ＭＬ（レーザープリンター用艶消しコート紙）などである。

坪量５３は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の質量［ｇ／ｍ^２］である。色紙５４は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の色である。厚さ５５は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の厚さ［ｍｍ］である。メーカー５６は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙のメーカー名である。値段は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の値段［円／ｐｇ（ページ）］である。

図４（ｂ）に示すように、検品情報６０は、検査レベルとしての検品レベル６１、汚れ枚数６２、スジ枚数６３、位置ズレ枚数６４、ヤレ総枚数６５などのカラム（項目）を有する。検品情報６０の各カラムの情報を検品の特徴情報とする。検品レベル６１は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷済の用紙（印刷物）のオペレーターによる検品の厳しさのレベルであり、例えば１（緩い）～７（厳しい）の７段階で表される。汚れ枚数６２は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物の汚れがある枚数である。

スジ枚数６３は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物のスジがある枚数である。位置ズレ枚数６４は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物の位置ズレがある枚数である。ヤレ総枚数６５は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物のヤレがある合計枚数である。ヤレとは、不具合のため無駄になった印刷物であり、ここでは、汚れ、スジ、位置ずれを含むものとする。

記憶部１４に記憶される用紙インベントリデータベースＤ２は、画像形成装置１が設置された印刷会社が持っており給紙部２０へ格納可能な在庫の用紙の商品情報としての用紙情報７０を格納するデータベースである。ここでは、用紙インベントリデータベースＤ２の同一レコードが、同一の用紙の情報である構成とする。

図５に示すように、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０は、用紙サイズ７１、紙種７２、坪量７３、色紙７４、厚さ７５、メーカー７６、値段７７、用紙名７８などのカラム（項目）を有する。用紙情報７０の各カラムの情報を用紙の特徴情報とする。用紙サイズ７１は、在庫の用紙としての用紙名７８の用紙の用紙サイズである。紙種７２は、用紙名７８の用紙の紙種である。坪量７３は、用紙名７８の用紙の坪量である。

色紙７４は、用紙名７８の用紙の色である。厚さ７５は、用紙名７８の用紙の厚さである。メーカー７６は、用紙名７８の用紙のメーカー名である。値段７７は、用紙名７８の用紙の値段である。用紙名７８は、在庫の用紙の識別情報としての用紙の名称である。用紙名７８は、例えば、用紙を識別する英数字などで表され、また用紙情報７０の一部（用紙サイズ７１、紙種７２など）を含んでもよい。

つぎに、図６～図９を参照して、画像形成装置１の動作を説明する。図６は、機械学習部８０の入出力情報を示す図である。図７は、用紙提案処理を示すフローチャートである。図８は、用紙情報設定画面４００を示す図である。図９は、用紙提案画面５００を示す図である。

まず、図６を参照して、機械学習部８０の動作を説明する。機械学習部８０は、制御部１１による機械学習プログラムＰ１の実行により、制御部１１内に実現されるプログラムモジュールの機能部である。

画像形成装置１において、後述する用紙提案処理で学習情報を利用するために、ジョブ履歴データベースＤ１の情報を利用して機械学習モデルを構築する。具体的には、機械学習部８０は、ヤレ発生頻度と、ジョブ履歴データベースＤ１の情報との関係を学習する。

まず、数学的に、集合Ｘを次式（１）で定義する。
Ｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｎ］ …（１）
ここで、ｘ_１～ｘ_ｎ（ｎ：正の整数）は、ジョブ履歴データベースＤ１の各特徴情報（カラム）の値である。例えば、ｘ_１は、ジョブ情報３０の印字率Ｃ３４とする。また、ｘ_１～ｘ_ｎに用いられるＦＦＴ特徴３８、調整情報４０の値は、例えば、最下層の各カラムの値を用いるものとする。ただし、ｘ_１～ｘ_ｎには、下記の情報は含まれない。
・ジョブ情報３０のジョブＩＤ３１、Ｐａｇｅ３２、Ｓｅｔ３３、
・用紙情報５０の値段５７、
・検品情報６０の、汚れ枚数６２、スジ枚数６３、位置ズレ枚数６４、ヤレ総枚数６５。

ついで、印刷ジョブのヤレ発生頻度（ヤレ発生率）を求める関数をＹ（ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｎ）とする。ヤレ発生頻度Ｙは、次式（２）で計算される。

ここで、ヤレ量は、検品情報６０のヤレ総枚数６５、Pageは、ジョブ情報３０の印刷ジョブのＰａｇｅ３２、Setは、ジョブ情報３０の印刷ジョブのＳｅｔ３３、である。ここでは、ヤレ発生頻度Ｙは、ヤレ総枚数の発生率とする。ヤレ発生頻度Ｙの回帰式は、次式（３）となる。
Ｙ（ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｎ）＝ｗ_０＋ｗ_１ｘ_１＋ｗ_２ｘ_２＋…＋ｗ_ｎｘ_ｎ …（３）

新しい印刷ジョブが投入される時、その印刷ジョブの［ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｎ］を式（３）に入力したら、ヤレ発生頻度Ｙを予測できる。そうするためには、係数ｗ_０，ｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎを学習により決定する必要がある。学習するためには、ジョブ履歴データベースＤ１のデータが使用される。この学習では、例えば、機械学習のRegressionアルゴリズムが使用される。また、式（２）のヤレ量を、検品情報６０の汚れ枚数６２、スジ枚数６３、位置ズレ枚数６４とする場合に、それぞれ、ヤレ発生頻度Ｙは、汚れ枚数、スジ枚数、位置ズレ枚数のヤレの発生率となる。

より具体的には、機械学習の学習段階として、画像形成装置１において、通信部１５を介して外部装置からある印刷ジョブが投入され、画像形成装置１への必要な調整の後に印刷が実行された場合に、制御部１１は、当該印刷ジョブに関する上記調整の調整情報を含むジョブ情報（印刷率、ＦＦＴ特徴など、計算が必要な特徴情報については、制御部１１により計算がなされ、計算された特徴情報を含む）と、当該印刷ジョブの印刷用にオペレーターにより操作部１２を介して選択入力された用紙の用紙情報と、当該印刷ジョブの印刷物がオペレーターにより検品され操作部１２を介して入力された検品情報とを、ジョブ履歴データベースＤ１のジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０の同一レコードに格納する。

学習段階において、機械学習部８０は、ジョブ履歴データベースＤ１のジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０の各特徴情報が教師データとして入力され、入力された教師データにより係数ｗ_０，ｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎを決定して保持する。

そして、機械学習の予測段階として、画像形成装置１において、通信部１５を介して外部装置からある印刷ジョブが投入された場合に、制御部１１は、当該印刷ジョブに関するジョブ情報と、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０とを、機械学習部８０に入力する。

予測段階において、機械学習部８０は、学習段階において決定されている係数ｗ_０，ｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎと、入力された印刷ジョブのジョブ情報及び用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０とから、式（３）により（給紙部２０に格納可能な商品の）用紙ごとのヤレ発生頻度Ｙを算出して予測し、予測結果としての用紙ごとのヤレ発生頻度Ｙを出力する。

ついで、図７～図９を参照して、画像形成装置１で実行される用紙提案処理を説明する。あらかじめ、画像形成装置１において、上記の学習段階のように、ジョブ履歴データベースＤ１の特徴情報が蓄積され、機械学習部８０が、学習により、係数ｗ_０，ｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎを決定して保持しているものとする。

そして、画像形成装置１において、通信部１５を介して外部装置から用紙情報が指定されていない印刷ジョブが投入されたものとする。投入された印刷ジョブに応じて、制御部１１は、操作部１２を介するオペレーターからの画像形成装置１に行う必要な調整の調整情報と、印刷物に要する検品レベルと、の入力を受け付け、画像形成装置１に対して当該調整情報に対応する調整を行う。そして、制御部１１は、当該印刷ジョブの印刷に用いる用紙を設定するための用紙情報設定画面データを生成して表示部１３に表示する。例えば、図８に示すように、用紙情報設定画面４００が表示される。

用紙情報設定画面４００は、用紙情報表示領域４１０と、用紙情報設定領域４２０と、ＯＫボタン４３１などのボタンと、を有する。用紙情報表示領域４１０は、特徴情報表示ボタン４１１と、特徴情報内容表示欄４１２と、を有する。特徴情報表示ボタン４１１は、投入された印刷ジョブに用いるための用紙情報の特徴情報の種類を表示し、当該特徴情報の種類の選択のタッチ入力を受け付けるボタンである。特徴情報内容表示欄４１２は、特徴情報表示ボタン４１１の用紙情報の各特徴情報の内容を表示する領域である。

用紙情報設定領域４２０は、特徴情報内容選択ボタン４２１と、用紙提案ボタン４２２と、を有する。特徴情報内容選択ボタン４２１は、特徴情報表示ボタン４１１のタッチ入力により選択された用紙情報の特徴情報の種類に対応する内容の選択のタッチ入力を受け付けるボタンである。用紙提案ボタン４２２は、投入された印刷ジョブに用いるための用紙情報を提案するための用紙提案画面を表示するタッチ入力を受け付けるボタンである。

例えば、図８の用紙情報設定画面４００の例では、用紙情報表示領域４１０の「紙種」の特徴情報表示ボタン４１１がタッチ入力され、「紙種」の内容としての「Ｐｌａｉｎ」、「Ｆｉｎｅ」、「色指定」、「Ｃｏａｔｅｄ－ＧＬ」、「Ｃｏａｔｅｄ－ＭＬ」の特徴情報内容選択ボタン４２１と、用紙提案ボタン４２２とが、用紙情報設定領域４２０に表示されている。ＯＫボタン４３１は、特徴情報内容表示欄４１２に表示された特徴情報の用紙を印刷用に決定するタッチ入力を受け付けるボタンである。

そして、画像形成装置１において、操作部１２を介してオペレーターから用紙提案ボタン４２２のタッチ入力がされたことをトリガーとして、制御部１１は、記憶部１４に記憶されている用紙提案プログラムＰ２に従い、用紙提案処理を実行する。

図７に示すように、まず、制御部１１は、投入された印刷ジョブのデータを用いて、当該印刷ジョブに対応するジョブ情報の特徴情報のうち、計算が必要なもの（印字率Ｃ、印字率Ｙ、印字率Ｍ、印字率Ｋ、ＦＦＴ特徴）の計算を行う（ステップＳ１１）。そして、制御部１１は、記憶部１４に記憶された用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０の未選択の用紙情報のレコードがあるか否かを判別する（ステップＳ１２）。

未選択の用紙情報のレコードがある場合（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、制御部１１は、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０の未選択の用紙情報の１レコードを選択して取得する（ステップＳ１３）。そして、制御部１１は、上記事前に入力された調整情報及び検品レベルと、ステップＳ１１で計算された特徴情報とを含む、投入された印刷ジョブの特徴情報を取得する（ステップＳ１４）。

そして、制御部１１は、ステップＳ１３で取得された用紙情報と、ステップＳ１４で取得された特徴情報とを、機械学習部８０に入力する（ステップＳ１５）。機械学習部８０は、式（２）により、学習段階で決定された係数ｗ_０，ｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎを用いて、ステップＳ１４で入力された用紙情報及び特徴情報を［ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｎ］に代入して、選択中の用紙情報のヤレ発生頻度Ｙを算出して予測する。

そして、制御部１１は、ステップＳ１５で算出された選択中の用紙情報のヤレ発生頻度Ｙを機械学習部８０から取得して当該用紙情報の値段とともに制御部１１内のＲＡＭに記憶し（ステップＳ１６）、ステップＳ１２に移行する。

未選択の用紙情報のレコードがない場合（ステップＳ１２；ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ１６でＲＡＭに記憶された用紙情報ごとのヤレ発生頻度Ｙ及び値段を読み出し、ヤレ発生頻度Ｙと当該用紙情報の値段とのバランスがよい順番に、当該用紙情報をソートする（ステップＳ１７）。そして、制御部１１は、ステップＳ１７で読み出されたソートされた用紙情報を含む用紙提案画面データを生成して表示部１３に表示し（ステップＳ１８）、用紙提案処理を終了する。

ステップＳ１８では、例えば、図９に示す用紙提案画面５００が表示される。用紙提案画面５００は、表示番号(1)～(12)の１２個の用紙情報表示欄５１０を含む。用紙情報表示欄５１０は、表示番号(1)～(12)が付与され、左上から表示番号順に並べられた用紙情報の表示欄である。

用紙情報表示欄５１０には、用紙情報５１１と、ヤレ発生頻度５１２と、詳細表示入力領域５１３と、が含められる。用紙情報５１１は、用紙情報７０として、用紙名７８としての用紙名と、値段７７としての値段（ＣＯＳＴ）と、を含む。

ヤレ発生頻度５１２は、用紙情報５１１の用紙のヤレ発生頻度である。また、詳細表示入力領域５１３は、操作部１２を介するオペレーターからのタッチ入力を受け付ける領域である。詳細表示入力領域５１３がタッチ入力されると、制御部１１は、タッチ入力された詳細表示入力領域５１３に対応する用紙情報の全ての特徴情報を表示部１３に表示する。

用紙提案画面５００では、印刷会社が持っている用紙の中で、値段とヤレ発生頻度とのバランスが良い用紙情報５１１が表示番号(1)～(4)の順番で表示されている。例えば、用紙を１００枚印刷する場合に、用紙名ＰＡ１の無駄紙のコストは、２０［円］×１００［枚］×０．０５（５［％］）=１００［円］となる。同様にして、用紙名ＰＡ２の無駄紙のコストは、１５０［円］、用紙名ＰＡ３の無駄紙のコストは、２５０［円］、用紙名ＰＡ４の無駄紙のコストは、４５０［円］となる。このように、無駄紙のコストが小さい順に、表示番号(1)～(4)の順番の用紙情報表示欄５１０に、用紙名ＰＡ１、用紙名ＰＡ２、用紙名ＰＡ３、用紙名ＰＡ４の用紙情報５１１が表示され、その表示順に用紙がオペレーターに提案されている。

また、用紙情報表示欄５１０は、中に含まれる用紙情報５１１に対応する用紙情報選択のタッチ入力を受け付ける。操作部１２を介してオペレーターにより用紙情報表示欄５１０がタッチ入力されると、制御部１１は、用紙提案画面５００を消去し、選択入力された用紙情報表示欄５１０に対応する用紙情報の内容を、表示中の用紙情報設定画面４００の特徴情報内容表示欄４１２に表示する。この状態で、操作部１２を介してオペレーターによりＯＫボタン４３１がタッチ入力されると、制御部１１は、投入された印刷ジョブを印刷する用紙を、特徴情報内容表示欄４１２の用紙情報の用紙に決定し、当該用紙が格納された給紙部２０の給紙トレイを選択する。そして、制御部１１は、画像処理部１６、画像形成部１７、定着部１８、搬送部１９、給紙部２０、後処理部２１を制御して、投入された印刷ジョブの画像データを、選択された用紙に画像形成（印刷）して印刷物として排紙トレイＴ４に排紙する。なお、一つの印刷ジョブに対して複数の種類の用紙を使う場合には、それぞれの種類について、上記と同様に用紙提案処理を行う構成としてもよい。また、上記決定された用紙が給紙部２０の給紙トレイに格納されていない場合に、制御部１１は、給紙部２０の給紙トレイへの決定された用紙の格納を促すメッセージを表示部１３に表示して、オペレーターに当該用紙を給紙トレイへ格納させ、当該給紙トレイから供給される用紙を用いて、印刷ジョブの印刷を行うこととしてもよい。

以上、本実施の形態によれば、画像形成装置１は、投入された印刷ジョブのデータを取得する制御部１１と、印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルとしての検品レベル、ジョブ情報の調整情報を取得する操作部１２と、を備える。制御部１１は、用紙インベントリデータベースＤ２から印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得し、取得された複数の用紙情報を用いて、取得した印刷ジョブのデータ及び検品レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度としてのヤレ発生頻度５１２を生成し、生成したヤレ発生頻度５１２を用紙情報５１１と関連付けて通知（表示部１３に表示）する。

このため、表示されたヤレ発生頻度５１２及び用紙情報５１１から用紙情報を選択することで、印刷ジョブと印刷物に求められる品質とに適した用紙の選択を容易にすることができる。

また、制御部１１は、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１に基づいて、取得された印刷ジョブのデータ、検品レベル及び複数の用紙情報に対応するヤレ発生頻度を予測する機械学習部８０として機能する。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度を予測できる。

また、ジョブ履歴データベースＤ１は、過去の印刷ジョブのジョブ情報３０と、過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報５０と、過去の印刷ジョブの検品レベル６１及び印刷物の異常発生頻度としてのヤレ総枚数６５を含む検品情報６０と、を含む。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度を正確に予測できる。

また、機械学習部８０は、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１を学習し、当該学習の結果としての係数ｗ_０，ｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎを用いて、取得された印刷ジョブのデータ、検品レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度をより正確に予測できる。

また、ジョブ情報（印刷ジョブのデータ、ジョブ情報３０）は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置１の調整情報と、を含む。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度をより正確に予測できる。

また、用紙情報（印刷ジョブの用紙情報、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報）は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、を含む。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度をより正確に予測できる。

また、制御部１１は、ヤレ発生頻度及び用紙情報の組合せを、用紙のコスト（値段）に基づいてソートして表示する。このため、低コストかつ適切な用紙情報を容易に選択できる。

（変形例）
図１０を参照して、上記実施の形態の変形例を説明する。図１０は、本変形例の画像形成システム１０００の概略構成を示すブロック図である。

上記実施の形態では、画像形成装置１自体が、投入された印刷ジョブのデータを用いて、用紙提案処理を行う構成としたが、本変形例では、画像形成装置とは独立した後述する情報処理装置としてのジョブ管理装置２が、投入された印刷ジョブのデータを管理するとともに、画像形成装置に用紙提案を行う構成である。

図１０に示すように、画像形成システム１０００は、画像形成装置１Ａと、ジョブ管理装置２と、を備える。画像形成装置１Ａと、ジョブ管理装置２とは、通信ネットワークＮを介して接続されている。通信ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワークである。

画像形成装置１Ａは、上記実施の形態の画像形成装置１と同様の構成を有する。ただし、記憶部１４には、ジョブ履歴データベースＤ１、用紙インベントリデータベースＤ２、機械学習プログラムＰ１、用紙提案プログラムＰ２は、記憶されていないものとする。

ジョブ管理装置２は、ＰＣ３などの外部装置から投入された印刷ジョブのデータを記憶して管理し、印刷実行する印刷ジョブのデータを画像形成装置１Ａに送信して印刷させる情報処理装置である。ジョブ管理装置２は、画像形成装置１と同様に、制御部、記憶部、操作部、表示部、通信部などを備える。この操作部は、キーボードや、マウスなどのポインティングデバイスを備えてもよい。

ジョブ管理装置２の記憶部には、ジョブ履歴データベース、用紙インベントリデータベース、機械学習プログラム、用紙提案プログラムが記憶される。ジョブ管理装置２の制御部は、ＰＣ３などの外部装置から投入された印刷ジョブのデータを画像形成装置１Ａに送信してオペレーターの操作に応じて用紙に印刷させ、当該印刷ジョブに対応するジョブ情報と、画像形成装置１Ａの操作部１２を介してオペレーターから入力された用紙情報、検品情報とを取得してジョブ履歴データベースに格納する。

ジョブ管理装置２の制御部には、機械学習プログラムにより機械学習部が実現される。ジョブ管理装置２の機械学習部は、ジョブ履歴データベースの特徴情報を用いて、式（２）の係数ｗ_０，ｗ_１，ｗ_２，…，ｗ_ｎを決定し保持する。

そして、ＰＣ３などの外部装置から用紙情報を含まない印刷ジョブが投入された場合に、ジョブ管理装置２の制御部は、当該印刷ジョブのデータを画像形成装置１Ａに送信して用紙情報設定画面を表示部１３に表示させ、操作部１２を介してオペレーターから用紙提案ボタンがタッチ入力されると、そのタッチ入力情報を画像形成装置１Ａから受信して、用紙提案プログラムに従い、用紙提案処理を実行する。この用紙提案処理は、図７の用紙提案処理の主体をジョブ管理装置２の制御部に代えたものである。また、ジョブ管理装置２の制御部は、用紙提案処理で生成した用紙提案画面データを、画像形成装置１Ａに送信して表示部１３に表示させる。画像形成装置１Ａは、受信した印刷ジョブのデータと、表示された用紙提案画面により操作部１２を介してオペレーターから選択入力された用紙情報とを用いて、画像処理部１６、画像形成部１７、定着部１８、搬送部１９、給紙部２０、後処理部２１を制御して、当該用紙情報の用紙に画像を形成して印刷を行う。

本変形例によれば、上記実施の形態と同様な効果を奏する。

なお、上記実施の形態及び変形例における記述は、本発明に係る好適な情報処理装置、用紙情報通知方法及びプログラムの一例であり、これに限定されるものではない。

また、以上の実施の形態及び変形例における画像形成装置１、画像形成システム１０００を構成する各部の細部構成及び細部動作に関して本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

１０００ 画像形成システム
１，１Ａ 画像形成装置
１００ 画像形成装置本体
１２ 操作部
１３ 表示部
１７ 画像形成部
１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋ 画像形成ユニット
１７１ 感光体ドラム
１７２ 帯電部
１７３ 露光部
１７４ 現像部
１７５ １次転写ローラー
１７６ クリーニング部
１７７ 中間転写ベルト
１７８ ２次転写ローラー
１８ 定着部
１９ 搬送部
２０ 給紙部
Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３ 給紙トレイ
２００ 給紙装置
３００ 後処理装置
２１ 後処理部
Ｔ４ 排紙トレイ
２ ジョブ管理装置
３ ＰＣ
Ｎ 通信ネットワーク

Claims (20)

1. 投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部と、
   前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部と、
   印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部と、
   前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部と、を備える情報処理装置。
2. 過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部を備える請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
   情報処理装置。
7. 前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得工程と、
   前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得工程と、
   印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得工程と、
   前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知工程と、を含む用紙情報通知方法。
9. 過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測工程を含む請求項８に記載の用紙情報通知方法。
10. 前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む請求項９に記載の用紙情報通知方法。
11. 前記予測工程において、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する請求項９又は１０に記載の用紙情報通知方法。
12. 前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む請求項８から１１のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法。
13. 前記通知工程において、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する請求項８から１２のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法。
14. コンピューターを、
    投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部、
    前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部、
    印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部、
    前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部、
    として機能させるためのプログラム。
15. 前記コンピューターを、
    過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部として機能させる請求項１４に記載のプログラム。
16. 前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む請求項１５に記載のプログラム。
17. 前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する請求項１５又は１６に記載のプログラム。
18. 前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む請求項１４から１７のいずれか一項に記載のプログラム。
19. 前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む請求項１４から１８のいずれか一項に記載のプログラム。
    情報処理装置。
20. 前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する請求項１４から１９のいずれか一項に記載のプログラム。

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