信息处理装置与方法、文档管理系统以及计算机可读介质与流程

value)关系的区域作为所述关注区域。
13.根据本公开的第七方案，所述处理器根据与所述电子文档相应地求出的关联度来决定所述缩略图。
14.根据本公开的第八方案，所述关联度为所述用户的属性的关联度。
15.根据本公开的第九方案，所述关联度为所述用户处理所述电子文档的工序的关联度。
16.根据本公开的第十方案，所述处理器按照用户的指示，根据所述关联度来变更所述缩略图。
17.根据本公开的第十一方案，提供一种文档管理系统，包括：终端装置，进行电子文档的处理；以及文档管理装置，管理所述电子文档；所述文档管理装置包括处理器，所述处理器从用户以往阅览的电子文档中，提取关注区域，所述关注区域为所述用户关注的区域，并且基于所述关注区域，针对所述用户阅览的电子文档，提取对应于所述关注区域的图像来制作缩略图。
18.根据本公开的第十二方案，提供一种计算机可读介质，保存有使计算机执行处理的程序，且所述处理包括：提取工序，从用户以往阅览的电子文档中，提取关注区域，所述关注区域为所述用户关注的区域；以及制作工序，基于所述关注区域，针对所述用户阅览的电子文档，提取对应于所述关注区域的图像来制作缩略图。
19.根据本公开的第十三方案，提供一种信息处理方法，包括：提取工序，从用户以往阅览的电子文档中，提取关注区域，所述关注区域为所述用户关注的区域；以及制作工序，基于所述关注区域，针对所述用户阅览的电子文档，提取对应于所述关注区域的图像来制作缩略图。
20.(效果)
21.根据所述第一方案，可提供下述信息处理装置，即：与在制作缩略图时用户进行设定的情况相比，可容易地生成适合各用户的特征性的缩略图。
22.根据所述第二方案，可制作适合处理电子文档的工序的缩略图。
23.根据所述第三方案或第四方案，可容易地提取关注区域。
24.根据所述第五方案，即便是用户未进行字符识别的区域，也可将适于设为关注区域的区域设定为关注区域。
25.根据所述第六方案，可制作对于用户而言更容易辨识电子文档的缩略图。
26.根据所述第七方案，对于未构建学习模型的用户，也可生成与适合此用户的特征性的缩略图。
27.根据所述第八方案或第九方案，可制作适合用户进行的电子文档的处理的缩略图。
28.根据所述第十方案，可在制作了对于用户而言不适地制作的缩略图时，变更缩略图。
29.根据所述第十一方案，可提供下述文档管理系统，即：与在制作缩略图时用户进行设定的情况相比，可容易地生成适合各用户的特征性的缩略图。
30.根据所述第十二方案，可由计算机来实现下述处理，即：与在制作缩略图时用户进行设定的情况相比，可容易地生成适合各用户的特征性的缩略图。
31.根据所述第十三方案，可提供下述信息处理方法，即：与在制作缩略图时用户进行设定的情况相比，可容易地生成适合各用户的特征性的缩略图。
附图说明
32.图1为表示本实施方式的文档管理系统的结构例的图。
33.图2为对文档管理服务器的功能结构例进行说明的框图。
34.图3为表示实施例1的关注区域的第一例的图。
35.图4的(a)为表示利用图3所示的方法提取关注区域的情况下制作的学习模型的图，图4的(b)表示对图4的(a)所示的学习模型适用用户的属性的关联度的情况。
36.图5为表示实施例1的关注区域的第二例的图。
37.图6的(a)为表示利用图5所示的方法提取关注区域的情况下制作的学习模型的图，图6的(b)表示对图6的(a)所示的学习模型适用用户的属性的关联度及过程的关联度的情况。
38.图7为表示实施例2的关注区域的第一例的图。
39.图8为表示利用图7所示的方法提取关注区域的情况下制作的学习模型的图。
40.图9为表示实施例2的关注区域的第二例的图。
41.图10为表示实施例2的关注区域的第三例的图。
42.图11为表示利用图10所示的方法提取关注区域的情况下制作的学习模型的图。
43.图12的(a)～图12的(c)为表示缩略图制作部根据学习模型制作的缩略图的示例的图。
44.图13为对文档管理服务器的动作进行说明的流程图。
具体实施方式
45.＜文档管理系统1的总体说明＞
46.图1为表示本实施方式的文档管理系统1的结构例的图。
47.图示的文档管理系统1通过下述方式构成，即：作为终端装置10的终端装置10a～终端装置10d与文档管理服务器20经由网络30而连接。
48.另外，图1中终端装置10示出四个，但其个数只要为多个，则无论为几个均可。
49.图1中，文档管理系统1例如为处理电子文档的系统。电子文档的处理例如有电子文档的制作、校验、修正、认可、批准等。
50.另外，本实施方式中，所谓“电子文档”，是将字符信息或图像信息电子化而成。所述电子文档只要可由终端装置10及文档管理服务器20分别进行处理，则其形式及数据结构等并无特别限定。本实施方式的电子文档例如可举出单据。单据的具体例为报价单、请款单、检讨书、审批单、申请书等。
51.图示的文档管理系统1中，电子文档例如以终端装置10a、终端装置10b、终端装置10c及终端装置10d的顺序传阅。另外，由操作各终端装置10a～10d的用户对所述电子文档进行处理。这些用户对电子文档进行的处理已预定。所述处理为电子文档的制作、校验、修正、认可等，也可称之为各用户进行的预定的过程。而且，所述过程也可谓用户处理电子文档的工序。另外，文档管理服务器20进行经处理的电子文档的发送、接收、保存等管理。
52.终端装置10按照用户的操作，进行电子文档的处理。终端装置10例如为通用的个人计算机(personal computer，pc)、移动计算机、移动电话、智能电话、平板等计算机装置。另外，终端装置10通过在操作系统(operating system，os)的管理下使各种应用软件运行，从而进行由文档管理服务器20管理的电子文档的处理。
53.文档管理服务器20为管理电子文档的信息处理装置的一例，为进行文档管理系统1的总体的管理的服务器计算机。文档管理服务器20例如进行操作终端装置10的用户的认证，为了在各过程中处理电子文档，而向终端装置10发送电子文档。而且，文档管理服务器20从终端装置10接收经用户处理的电子文档，并保存所接收的电子文档。进而，文档管理服务器20将经处理的电子文档发送执行下一过程的用户的终端装置10。此后，重复所述操作，逐渐进行对电子文档的一系列处理。
54.而且，虽然详细情况将于后述，但文档管理服务器20制作用户选择要处理的电子文档时所使用的缩略图。所述“缩略图”为用于在画面上辨识电子文档的图像。用户参照所述缩略图或电子文档的名称等，选择要处理的电子文档。
55.终端装置10及文档管理服务器20包括作为运算部件的中央处理器(central processing unit，cpu)、作为存储部件的主存储器、以及硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)或固态硬盘(solid state drive，ssd)等贮存器。此处，cpu为处理器的一例，执行os(基本软件)或应用软件(application software)等各种软件。而且，主存储器为存储各种软件或用于执行所述软件的数据等的存储区域，贮存器为存储对各种软件的输入数据或从各种软件的输出数据等的存储区域。
56.进而，终端装置10及文档管理服务器20包括：用于与外部进行通信的通信接口(以下表述为“通信i/f”)；包含视频存储器(video memory)或显示器等的显示机构；以及键盘、鼠标、触摸屏等输入设备。
57.网络30为用于终端装置10及文档管理服务器20之间的信息通信的通信部件，例如为国际互联网、局域网(local area network，lan)、广域网(wide area network，wan)。用于数据通信的通信线路为有线或无线均可，也可将这些并用。而且，终端装置10或文档管理服务器20也可使用网关装置或路由器等中继装置，经由多个网络或通信线路而连接。
58.＜文档管理服务器20的功能结构的说明＞
59.图2为对文档管理服务器20的功能结构例进行说明的框图。
60.另外，此处选择文档管理系统1所具有的各种功能中与本实施方式有关的功能而图示。
61.图示的文档管理服务器20包括：收发部21，进行电子文档的收发；认证部22，进行用户的认证；关注区域提取部23，提取电子文档中作为用户关注的区域的关注区域；学习模型制作部24，对所提取的关注区域进行学习，制作学习模型；关联度计算部25，算出与电子文档有关的关联度；缩略图制作部26，基于学习模型或关联度来制作电子文档的缩略图；确认部27，供用户进行缩略图的确认；以及存储部28，存储电子文档或学习模型。
62.收发部21经由网络30在与文档管理服务器20之间进行电子文档的收发。收发部21例如对应于通信i/f。
63.认证部22利用预定的方法来进行用户的认证。认证部22例如将从用户发送来的用户id及密码与存储于存储部28的用户id及密码进行比较。若其结果两者一致，则认证用户。
64.关注区域提取部23从用户以往阅览的电子文档中，提取作为用户关注的区域的关注区域。
65.本实施方式中，“关注区域”为在处理电子文档的各过程中用户进行处理所需要的区域，为用户欲确认的成为对象的区域。即，用户从电子文档中找出在电子文档中与自身进行的过程有关的区域，并对此区域进行处理。即，此区域可谓用户关注的区域。
66.视用户进行的过程不同，即便是相同的电子文档，所述关注区域也成为不同区域。例如，在过程为请款单的分配的情况下，用户关注的关注区域为请款方的企业标志或企业名。而且，在过程为请款单的请款日的校验的情况下，用户关注的关注区域成为请款日。即，也可谓关注区域提取部23根据用户处理电子文档的过程来提取关注区域。
67.学习模型制作部24基于关注区域提取部23所提取的关注区域，对用户的属性、过程及关注区域各自的关系进行学习，制作学习模型。此时，“用户的属性”为针对用户对电子文档进行的处理的属性。用户的属性例如可设为表示用户在各过程中负责何种业务的属性。例如，在过程为请款单的分配的情况下，用户的属性例如为请款分配负责人。而且，在过程为请款单的请款日的校验的情况下，用户的属性例如为请款单监察负责人。另外，学习模型可通过基于用户的属性、过程及关注区域使用现有的机器学习的方法从而制作。
68.关联度计算部25算出用户的属性的关联度及过程的关联度。
69.此处，“关联度”为表示多个文句的类似程度的参数。具体而言，关联度计算部25根据用户的属性名的类似度来算出用户的属性的关联度。例如，用户的属性名为“请款分配负责人”和“请款单负责人”时，类似度高，用户的属性的关联度变高。相对于此，用户的属性名为“请款分配负责人”和“文档管理负责人”时，类似度低，用户的属性的关联度变低。而且，在根据处理的历程而在类似的电子文档中处理类似的项目那样的情况下，也可提高用户的属性的关联度。
70.而且，关联度计算部25根据过程名的类似度来算出过程的关联度。例如，过程名为“请款日的校验”和“请款日确认”时，类似度高，过程的关联度变高。相对于此，过程名为“请款日的校验”和“检查结果的输入”时，类似度低，用户的属性的关联度变低。
71.关联度计算部25可为了算出用户的属性的关联度或过程的关联度而使用现有的方法。例如，可通过使用word2vec，从而算出这些关联度。关联度例如能以0.1～1.0的十级规定。此时，0.1意指关联度最低，1.0意指关联度最高。
72.缩略图制作部26制作在选择电子文档时对用户显示的缩略图。缩略图制作部26基于学习模型制作部24所制作的学习模型而制作缩略图。具体而言，缩略图制作部26基于关注区域，针对用户阅览的电子文档，提取与关注区域对应的图像而制作缩略图。即，若关注区域不同，则所制作的缩略图不同。关注区域在学习模型中与用户的属性或过程关联。因此，也可谓针对用户的每个属性或过程而制作缩略图。由此，若用户的属性及过程的任一者不同，则即便电子文档相同，也制作不同的缩略图。
73.而且，缩略图制作部26根据与电子文档相应地求出的关联度，决定向用户提示的缩略图。此时，若用户的属性的关联度及过程的关联度的任一者高，则缩略图制作部26将向用户提示的缩略图设为相同。实际上，缩略图制作部26提示用户的属性的关联度或过程的关联度最高的缩略图。
74.这在用户的属性或过程是以往不存在而新制作的情况、或利用学习模型进行学习
的对象的个数少的情况下，在制作缩略图时有效。例如，设新加的用户具有与以往不同的用户的属性，负责以往不存在的过程。此时，求出此用户的属性与以往存在的多个用户的属性的关联度，设最高的关联度为0.5。而且，求出此用户的过程与以往存在的多个用户的过程的关联度，设最高的关联度为0.8。此时，缩略图制作部26将针对关联度为0.8的过程所制作的缩略图提示给所述新加的用户。
75.确认部27针对提示了缩略图的用户，进行所述缩略图合适与否的确认。即，确认部27进行所提示的缩略图对于各用户而言是否合适的确认。另外，若用户可根据所提示的缩略图而容易地辨识各电子文档，可容易地选择必要的电子文档，则不进行变更的指示。此时，所提示的缩略图直接使用。
76.相对于此，若无法容易地辨识各电子文档，无法容易地辨识必要的电子文档，则进行变更的指示。此时，缩略图制作部26基于学习模型制作其他缩略图。
77.而且可认为，缩略图制作部26在根据与电子文档相应地求出的关联度来制作缩略图的情况下，容易产生此种差失。此时，如上文所述，缩略图制作部26先提示用户的属性的关联度或过程的关联度最高的缩略图。然而，在由用户指示变更所述缩略图的情况下，提示关联度第二高的缩略图。
78.认证部22、关注区域提取部23、学习模型制作部24、关联度计算部25、缩略图制作部26、确认部27例如对应于cpu。
79.存储部28存储电子文档、学习模型、缩略图、关联度等。存储部28例如对应于贮存器。
80.＜制作缩略图的方法的详细说明＞
81.接下来，对文档管理服务器20制作缩略图的顺序进行更详细说明。此处，通过以下的实施例1及实施例2，对文档管理服务器20制作缩略图的顺序进行具体说明。
82.(实施例1)
83.图3～图6的(a)及图6的(b)为表示实施例1中制作缩略图的顺序的图。
84.实施例1中，文档管理服务器20的关注区域提取部23针对过程，关联用户所检索的对象而提取关注区域。
85.图3为表示实施例1的关注区域的第一例的图。
86.此处表示下述情况，即：电子文档d1或电子文档d2作为图像而显示于终端装置10，观看所述电子文档的用户进行电子文档的处理。进而，此处表示用户的属性为请款分配负责人且过程为请款单的分配的情况下的关注区域c1。
87.此时，关注区域c1成为请款单的分配所需要的区域，例如成为企业标志或企业名。即，此时的关注区域c1在电子文档d1中成为企业标志k1，在电子文档d2中成为“〇
◇△
股份有限公司”。
88.此时，关注区域提取部23将用户对电子文档d1或电子文档d2检索的图像设为关注区域c1。此时，例如用户若输入“标志”作为检索时的设定词并进行检索，则电子文档d1中企业标志k1命中，电子文档d2中“〇
◇△
股份有限公司”的图像命中。另外，关注区域提取部23将这些图像设为关注区域c1。
89.在这样提取关注区域c1的情况下，学习模型制作部24将作为用户的属性的“请款分配负责人”、作为过程的“请款单的分配”、以及作为用户检索的图像的关注区域c1当作学
习对象。接着，将这些关联而进行学习，制作学习模型。
90.图4的(a)为表示利用图3所示的方法提取关注区域c1的情况下制作的学习模型m1的图。
91.图示的学习模型m1中，将文档名、用户的属性、过程、关联信息关联而进行学习。其中，“文档名”为对所述电子文档d1或电子文档d2赋予的名称。而且，“关联信息”保存由关注区域提取部23所提取的关注区域c1。进而，“用户的属性”及“过程”分别为上文所述的用户的属性及过程。
92.而且，图4的(b)表示对图4的(a)所示的学习模型m1适用用户的属性的关联度的情况。
93.如上文所述，缩略图制作部26根据与电子文档相应地求出的关联度，决定向用户提示的缩略图。此处，图4的(a)所示的学习模型m1的用户的属性为“请款分配负责人”。
94.相对于此，在其他用户的属性为“请款单负责人”的情况下，用户的属性的名称类似，关联度高。此处图示下述情况，即：关联度计算部25中算出“0.9”作为用户的属性的关联度。此时，向作为其他用户的“请款单负责人”提示的缩略图优选设为与“请款分配负责人”的缩略图相同。
95.另一方面，在其他用户的属性为“文档管理负责人”的情况下，用户的属性的名称不类似，关联度低。此处图示下述情况，即：关联度计算部25中算出“0.3”作为用户的属性的关联度。此时，向作为其他用户的“文档管理负责人”提示的缩略图优选设为与“请款分配负责人”的缩略图不同。
96.图5为表示实施例1的关注区域的第二例的图。
97.此处表示下述情况，即：电子文档d1或电子文档d2作为图像而显示于终端装置10，观看所述电子文档的用户进行电子文档的处理。进而，此处表示用户的属性为请款单监察负责人且过程为请款日的校验的情况下的关注区域c2。
98.此时，关注区域c2成为请款日的校验所需要的区域，例如成为请款日。即，此时的关注区域c2在电子文档d1中成为“2020/1/31”，在电子文档d2中成为“2019/12/31”。
99.此时，关注区域提取部23将针对用户对电子文档d1或电子文档d2所检索的文句的值设为关注区域c2。此时，例如若用户输入“请款日”作为检索时的设定词并检索，则电子文档d1及电子文档d2中，“请款日”命中。另外，关注区域提取部23将作为这些的值的“2020/1/31”或“2019/12/31”设为关注区域c2。
100.另外，在这样提取了关注区域c2的情况下，学习模型制作部24将作为用户的属性的“请款单监察负责人”、作为过程的“请款日的校验”、以及作为针对用户所检索的文句的值的关注区域c2当作学习对象，将这些关联而进行学习，制作学习模型。
101.图6的(a)为表示利用图5所示的方法提取关注区域c2的情况下所制作的学习模型m2的图。
102.关于图示的学习模型m2，与图4的(a)的情况同样地，将文档名、用户的属性、过程、关联信息关联而进行学习。此处，保存由关注区域提取部23所提取的关注区域c2作为“关联信息”。
103.而且，图6的(b)表示对图6的(a)所示的学习模型m2适用用户的属性的关联度及过程的关联度的情况。
104.此处，图6的(a)所示的学习模型m2的用户的属性为“请款单监察负责人”。
105.相对于此，在其他用户的属性为“文档编辑人”的情况下，用户的属性的名称不类似，关联度低。此处图示下述情况，即：关联度计算部25中算出“0.3”作为用户的属性的关联度。另一方面，在所述用户的过程为“请款日确认”的情况下，过程的名称类似，关联度高。此处图示下述情况，即：关联度计算部25中算出“0.9”作为过程的关联度。此时，虽然针对所述用户的用户的属性的关联度低，但针对所述用户的过程的关联度高。因此，向所述用户提示的缩略图优选设为与“请款单监察负责人”的缩略图相同。
106.如图3及图5所说明，即便为相同的电子文档d1或电子文档d2，关注区域也视处理电子文档的过程而成为不同区域。所述示例中，关注区域在过程为请款单的分配的情况下成为关注区域c1，在过程为请款日的校验的情况下成为关注区域c2，这些为不同区域。
107.(实施例2)
108.图7～图11为表示实施例2中制作缩略图的顺序的图。
109.实施例2中，文档管理服务器20的关注区域提取部23针对用户处理电子文档的过程，提取用户在电子文档的图像中进行了字符识别的区域作为关注区域。
110.图7为表示实施例2的关注区域的第一例的图。
111.此处表示下述情况，即：电子文档d1或电子文档d2作为图像而显示于终端装置10，观看这些电子文档的用户进行电子文档的处理。进而，此处表示用户的属性为请款分配负责人且过程为请款单的光学字符识别(optical character recognition，ocr)的情况下的关注区域c1。另外，进行ocr的应用软件可内置于执行上文所述的过程的应用软件，也可为其他应用软件。
112.此时，关注区域c1为请款单的ocr所需要的区域，例如成为企业标志或企业名。即，此时的关注区域c1在电子文档d1中成为企业标志k1，在电子文档d2中成为“〇
◇△
股份有限公司”。
113.此时，关注区域提取部23将用户对电子文档d1或电子文档d2进行ocr时作为企业标志或企业名而提取的图像设为关注区域c1。
114.另外，在这样提取了关注区域c1的情况下，学习模型制作部24将作为用户的属性的“请款分配负责人”、作为过程的“请款单的ocr”、以及作为企业标志或企业名而提取的图像即关注区域c1当作学习对象，将这些关联而进行学习，制作学习模型。
115.图8为表示利用图7所示的方法提取关注区域c1的情况下制作的学习模型m3的图。
116.图示的学习模型m3中，与图4的(a)的情况同样地，将文档名、用户的属性、过程、关联信息关联而进行学习。但是，与图4的(a)不同，此处保存“请款单的ocr”作为“过程”。
117.图9为表示实施例2的关注区域的第二例的图。
118.此处表示下述情况，即：电子文档d1或电子文档d2作为图像而显示于终端装置10，观看所述电子文档的用户进行电子文档的处理。进而，此处表示用户的属性为请款单监察负责人且过程为请款日的校验的情况下的关注区域c2。
119.此时，关注区域c2成为请款日的校验所需要的区域，例如成为针对key值的value值。此处，“key值”为电子文档中要求预定格式的值的项目，“value值”为针对key值的值。即，此时的关注区域c2在电子文档d1中成为针对作为key值的“请款日”的作为value值的“2020/1/31”，在电子文档d2中成为“2019/12/31”。
120.此时，关注区域提取部23将与用户对电子文档d1或电子文档d2进行ocr的部位邻接的字符串设为关注区域c2。此时，例如用户对自身的业务中成为对象的部位进行ocr。此ocr例如为鼠标ocr，若利用鼠标等在所显示的图像中选择欲进行ocr的部位，则对此部位进行ocr。
121.此时，例如用户针对电子文档d1或电子文档d2，对请款日的部位进行ocr。另外，关注区域提取部23将进行ocr所得的“请款日”的value值的字符串设为关注区域c2。即，关注区域提取部23提取与用户在电子文档的图像中进行了字符识别的区域邻接的区域作为关注区域c2。此处，作为value值，将“2020/1/31”或“2019/12/31”设为关注区域c2。另外，图9中，关于此邻接的部位的字符串，以鼠标ocr周边词的形式图示。
122.另外，学习模型制作部24将作为用户的属性的“请款单监察负责人”、作为过程的“请款日的校验”、以及作为请款日的value值的字符串的关注区域c2当作学习对象，将这些关联而进行学习，制作学习模型。
123.提取关注区域c2的情况下制作的学习模型例如与图6的(a)的学习模型m2相同。
124.如图7及图9所说明，与图3及图5中说明的情况同样地，即便为相同的电子文档d1或电子文档d2，关注区域也视处理电子文档的过程而成为不同区域。
125.图10为表示实施例2的关注区域的第三例的图。
126.此处表示下述情况，即：电子文档d1或电子文档d2作为图像而显示于终端装置10，观看所述电子文档d的用户进行电子文档的处理。进而，此处表示用户的属性为请款单监察负责人且过程为请款日的校验的情况下的关注区域c3。
127.此时，关注区域c3为请款日的校验所需要的区域，例如成为请款日的key值及其value值。即，此时的关注区域c3在电子文档d1中成为“请款日2020/1/31”，在电子文档d2中成为“请款日2019/12/31”。此时，“请款日”为key值，“2020/1/31”及“2019/12/31”成为针对key值的其value值。即，关注区域提取部23提取进行字符识别结果成为关键(key值)值(value值)关系的区域作为关注区域c3。
128.此时，关注区域提取部23将用户对电子文档d1或电子文档d2进行了ocr的部位设为关注区域c3。此时，例如用户针对电子文档d1或电子文档d2，对记载了请款日的key值及value值的部位进行ocr。另外，关注区域提取部23将ocr后的请款日的key值及value值的字符串设为关注区域c3。
129.另外，学习模型制作部24将作为用户的属性的“请款单监察负责人”、作为过程的“请款日的校验”、以及作为请款日的key值及value值的字符串的关注区域c3当作学习对象，将这些关联而进行学习，制作学习模型。
130.图11为表示利用图10所示的方法提取关注区域c3的情况下制作的学习模型m4的图。
131.图示的学习模型m4中，与图4的(a)的情况同样地，将文档名、用户的属性、过程、关联信息关联而进行学习。但是，此处保存由关注区域提取部23所提取的关注区域c3作为“关联信息”。
132.图12的(a)～图12的(c)为表示缩略图制作部26基于学习模型制作的缩略图的示例的图。
133.此处表示下述情况，即：在打开了文件夹xyz时，针对保存于文件夹xyz的电子文
档，显示缩略图。
134.其中，图12的(a)表示基于图4的(a)的学习模型m1或图8的学习模型m3所制作的缩略图。图示的缩略图s1将学习模型m1的关联信息设为缩略图。
135.而且，图12的(b)表示基于图6的(a)的学习模型m2所制作的缩略图。图示的缩略图s2将学习模型m2的关联信息设为缩略图。
136.进而，图12的(c)表示基于图11的学习模型m4所制作的缩略图。图示的缩略图s3将学习模型m4的关联信息设为缩略图。
137.另外，此处将学习模型m1～学习模型m4的关联信息直接设为缩略图s1～缩略图s3，但不限于此，例如也可与其他图像信息合成而设为缩略图，或对关联信息实施放大、缩小、强调等加工后设为缩略图。而且，在所述文件夹，也可设置下文将详述的进行重新制作缩略图的指示的菜单。
138.＜文档管理服务器20的动作的说明＞
139.图13为对文档管理服务器20的动作进行说明的流程图。
140.首先，用户从终端装置10对文档管理服务器20进行认证(步骤101)。认证是由认证部22进行。
141.接下来，收发部21判断所认证的用户是否为以往进行了电子文档的处理的用户而存在学习模型(步骤102)。
142.在其结果为存在学习模型的情况下(步骤102中为是(yes))，缩略图制作部26基于学习模型制作缩略图，对用户进行提示(步骤103)。
143.相对于此，在不存在学习模型的情况下(步骤102中为否(no))，关联度计算部25判断是否存在类似于所述用户的属性而关联度高的用户的属性(步骤104)。实际上，关联度计算部25针对所述用户的属性，判断是否存在具有预定阈值以上的关联度的用户的属性。
144.在其结果为存在类似而关联度高的用户的属性的情况下(步骤104中为是(yes))，缩略图制作部26基于与所述类似的用户的属性对应的学习模型来制作缩略图，对用户进行提示(步骤103)。
145.相对于此，在不存在类似的用户的属性的情况下(步骤104中为否(no))，关联度计算部25判断是否存在与所述用户进行的过程类似而关联度高的过程(步骤105)，实际上，关联度计算部25针对所述用户进行的过程，判断是否存在具有预定阈值以上的关联度的过程。
146.在其结果为存在类似而关联度高的过程的情况下(步骤105中为是(yes))，缩略图制作部26基于与所述类似的过程对应的学习模型来制作缩略图，对用户进行提示(步骤103)。
147.相对于此，在不存在类似的过程的情况下(步骤105中为否(no))，关联度计算部25在所述用户的属性或所述用户进行的过程、与其他用户的属性或其他用户进行的过程中，搜索并找出类似度最高而关联度高的情况(步骤106)。
148.接下来，基于与关联度最高的情况对应的学习模型来制作缩略图，对用户进行提示(步骤103)。
149.而且，步骤103之后，用户观看所提示的缩略图，判断是否合适(步骤107)。
150.在其结果为不合适的情况下(步骤107中为否(no))，用户作出重新制作缩略图的
指示(步骤108)。
151.此时，缩略图制作部26再次基于学习模型制作缩略图，对用户进行提示(步骤109)。
152.此时，缩略图制作部26基于其他用户的属性的关联度或其他用户的过程的关联度，重新制作缩略图。即，缩略图制作部26按照用户的指示，根据关联度来变更缩略图。具体而言，缩略图制作部26基于这些的类似度高而关联度高的情况下的学习模型来制作缩略图，对用户进行提示。而且，在进行了多次重新制作的指示时，以这些的类似度从高到低而关联度从高到低的顺序依次制作缩略图，对用户进行提示。
153.相对于此，在合适的情况下(步骤107中为是(yes))，用户根据自身负责的过程来选择必要的电子文档(步骤110)。
154.所选择的电子文档是从文档管理服务器20的存储部28获取，用户进行电子文档的处理(步骤111)。此时进行的处理例如为对电子文档的图像进行提取、参照、检索等的处理。
155.所述处理的内容由文档管理服务器20的收发部21获取，关注区域提取部23提取关注区域(步骤112)。
156.接下来，关于学习模型制作部24，基于关注区域提取部23所提取的关注区域，学习模型制作部24制作学习模型(步骤113)。所制作的学习模型保存于存储部28。
157.若用户对电子文档的处理结束，则保存处理后的电子文档。处理后的电子文档保存于文档管理服务器20的存储部28(步骤114)。
158.如以上所详述，本实施方式中，可生成适合各用户的特征性的缩略图。即，本实施方式中制作的缩略图成为在用户搜索的成为对象的电子文档与其他电子文档之间表示差异的特征性的信息。由此，在从多个电子文档中选择目标电子文档时，用户容易选择。而且，本实施方式中，利用用户的属性的关联度或过程的关联度来制作缩略图。由此，针对不存在学习模型的用户，也可生成适合各用户的特征性的缩略图。
159.而且，缩略图的制作可谓自动进行，无需设定用于用户手动制作缩略图的项目。
160.＜程序的说明＞
161.此处，由以上进行了说明的本实施方式的文档管理服务器20所进行的处理例如是作为软件等程序而准备。另外，也可通过软件与硬件资源协作从而实现。
162.因此，执行文档管理服务器20进行的处理的程序也可作为用于使计算机实现下述功能的程序而把握：提取功能，从用户以往阅览的电子文档中，提取作为用户关注的区域的关注区域；以及制作功能，基于关注区域，针对用户阅览的电子文档，提取与关注区域对应的图像而制作缩略图。
163.另外，实现本实施方式的程序当然可由通信部件提供，也可保存于只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)等记录介质而提供。