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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024013379
(43)【公開日】2024-02-01
(54)【発明の名称】データ処理装置、データ処理方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 21/10 20130101AFI20240125BHJP
G06F 16/182 20190101ALI20240125BHJP
G06F 16/28 20190101ALI20240125BHJP
【ＦＩ】
G06F21/10
G06F16/182
G06F16/28
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022115430
(22)【出願日】2022-07-20
(71)【出願人】
【識別番号】000000295
【氏名又は名称】沖電気工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100140958
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 学
(74)【代理人】
【識別番号】100137888
【弁理士】
【氏名又は名称】大山 夏子
(74)【代理人】
【識別番号】100190942
【弁理士】
【氏名又は名称】風間 竜司
(72)【発明者】
【氏名】藤田 幸愛
(72)【発明者】
【氏名】小林 啓洋
(72)【発明者】
【氏名】八百 健嗣
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175AA01
(57)【要約】
【課題】変更される可能性のあるコンテンツの変更を、ブロックチェーンを用いて管理するための技術が提供されることが望まれる。
【解決手段】ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得する取得部と、前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、を備える、データ処理装置が提供される。
【選択図】図１
【解決手段】ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得する取得部と、前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、を備える、データ処理装置が提供される。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得する取得部と、
前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、
を備える、データ処理装置。
前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、
を備える、データ処理装置。
【請求項2】
前記データ処理装置は、
前記第２の学習済みモデルの精度に対して前記変更がどの程度貢献したかを示す貢献度に基づいて、前記変更に関わった変更者への報酬額を算出する処理部を備える、
請求項１に記載のデータ処理装置。
前記第２の学習済みモデルの精度に対して前記変更がどの程度貢献したかを示す貢献度に基づいて、前記変更に関わった変更者への報酬額を算出する処理部を備える、
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項3】
前記処理部は、前記貢献度が高いほど、前記報酬額を高く算出する、
請求項２に記載のデータ処理装置。
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項4】
前記貢献度は、前記第１の学習済みモデルの精度から前記第２の学習済みモデルの精度への増加値が高いほど大きく算出される、
請求項２に記載のデータ処理装置。
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項5】
前記第１の学習済みモデルは、トークン付与範囲を含み、
前記第１の学習済みモデルに対応する所有者は、前記第１の学習済みモデルに含まれる前記トークン付与範囲に与えられる権利であるトークンの所有者である、
請求項２に記載のデータ処理装置。
前記第１の学習済みモデルに対応する所有者は、前記第１の学習済みモデルに含まれる前記トークン付与範囲に与えられる権利であるトークンの所有者である、
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項6】
前記第１の学習済みモデルは、変更可能なパラメータと、変更不可能なプログラムとを含み、
前記トークン付与範囲は、前記変更不可能なプログラムに該当する、
請求項５に記載のデータ処理装置。
前記トークン付与範囲は、前記変更不可能なプログラムに該当する、
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項7】
前記処理部は、前記変更可能なパラメータの変更による前記第２の学習済みモデルの精度に対する貢献度に基づいて、前記報酬額を算出する、
請求項６に記載のデータ処理装置。
請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項8】
前記プログラムは、識別器の前段に前記識別器への入力データに対する前処理を行う前処理部を有し、
前記変更可能なパラメータは、前記前処理に用いられるパラメータを含む、
請求項６に記載のデータ処理装置。
前記変更可能なパラメータは、前記前処理に用いられるパラメータを含む、
請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項9】
前記プログラムは、識別器の後段に前記識別器からの出力データに対する加工を行う出力加工部を有し、
前記変更可能なパラメータは、前記加工に用いられるパラメータを含む、
請求項６に記載のデータ処理装置。
前記変更可能なパラメータは、前記加工に用いられるパラメータを含む、
請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項10】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記変更者への前記報酬額の支払いの実行が制御される、
請求項５に記載のデータ処理装置。
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項11】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記トークンの値段と販売者への分配率とに応じた金額の前記販売者への支払いの実行が制御される、
請求項５に記載のデータ処理装置。
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項12】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記トークンの販売者から前記トークンの購入者への前記トークンの所有者の変更が実行される、
請求項５に記載のデータ処理装置。
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項13】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記トークンの値段と前記プログラムの著作権者への分配率とに応じた金額の前記著作権者への支払いの実行が制御される、
請求項６に記載のデータ処理装置。
請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項14】
前記変更履歴は、前記変更が行われたときの前記トークンの所有者に関する情報、前記変更が行われた日時を示すタイムスタンプ、前記変更に関わった変更者に関する情報、および、変更内容の少なくともいずれか一つを含む、
請求項５～１３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
請求項５～１３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項15】
前記取得部は、前記第１の学習済みモデルの前記ストレージ装置への登録要求を取得し、
前記出力制御部は、前記登録要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置への前記第１の学習済みモデルの記録を制御する、
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
前記出力制御部は、前記登録要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置への前記第１の学習済みモデルの記録を制御する、
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項16】
前記学習済みモデルは、学習済みＡＩモデルである、
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項17】
前記ブロックチェーンは、イーサリアムである、
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項18】
前記ストレージ装置は、分散型ストレージ装置である、
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
請求項１～１４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項19】
ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得することと、
前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御することと、
を備える、データ処理方法。
前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御することと、
を備える、データ処理方法。
【請求項20】
コンピュータを、
ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得する取得部と、
前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、
として機能させるプログラム。
ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得する取得部と、
前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、データを記録するデータベース技術の一つとしてブロックチェーン技術が知られている。ブロックチェーン技術が用いられることによって、データに対する高い耐改ざん性が確保され得る。以下では、ブロックチェーン技術によってデータが記録されるデータベース自体をブロックチェーンとも言う。ブロックチェーン技術は各種の分野において用いられている。
【0003】
例えば、ブロックチェーンを用いたデジタルコンテンツ（以下、単に「コンテンツ」とも言う。）の分散型配信システムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。かかる技術においては、分散型配信システムにコンテンツが登録され、コンテンツに関連する電子トークン（以下、単に「トークン」とも言う。）が作成される。コンテンツ管理システムは、デジタル通貨によるコンテンツの売買が行われると、コンテンツの権利移転（すなわち、トークンの移動）を行うことができる。
【0004】
このとき、コンテンツの流通条件（例えば、コンテンツの価格に関する条件、コンテンツの購入によって与えられる権利に関する条件、コンテンツの販売によって得られる収益に関する条件など）がスマートコントラクト（自動契約システム）に反映されていれば、スマートコントラクトによってコンテンツの売買および権利移転が自動的に履行され得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特表２０２０－５２１２５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、ブロックチェーンを用いてコンテンツを管理する技術としては、完成済みのコンテンツ（すなわち、変更される可能性のないコンテンツ）を管理することが一般的には想定されている。したがって、一般的には、変更される可能性のあるコンテンツの変更を、ブロックチェーンを用いて管理することについては想定されていない。変更される可能性のあるコンテンツの例としては、学習済みモデルなどが挙げられる。
【0007】
そこで、変更される可能性のあるコンテンツの変更を、ブロックチェーンを用いて管理するための技術が提供されることが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得する取得部と、前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、を備える、データ処理装置が提供される。
【0009】
前記データ処理装置は、前記第２の学習済みモデルの精度に対して前記変更がどの程度貢献したかを示す貢献度に基づいて、前記変更に関わった変更者への報酬額を算出する処理部を備えてもよい。
【0010】
前記処理部は、前記貢献度が高いほど、前記報酬額を高く算出してもよい。
【0011】
前記貢献度は、前記第１の学習済みモデルの精度から前記第２の学習済みモデルの精度への増加値が高いほど大きく算出されてもよい。
【0012】
前記第１の学習済みモデルは、トークン付与範囲を含み、前記第１の学習済みモデルに対応する所有者は、前記第１の学習済みモデルに含まれる前記トークン付与範囲に与えられる権利であるトークンの所有者であってもよい。
【0013】
前記第１の学習済みモデルは、変更可能なパラメータと、変更不可能なプログラムとを含み、前記トークン付与範囲は、前記変更不可能なプログラムに該当してもよい。
【0014】
前記処理部は、前記変更可能なパラメータの変更による前記第２の学習済みモデルの精度に対する貢献度に基づいて、前記報酬額を算出してもよい。
【0015】
前記プログラムは、識別器の前段に前記識別器への入力データに対する前処理を行う前処理部を有し、前記変更可能なパラメータは、前記前処理に用いられるパラメータを含んでもよい。
【0016】
前記プログラムは、識別器の後段に前記識別器からの出力データに対する加工を行う出力加工部を有し、前記変更可能なパラメータは、前記加工に用いられるパラメータを含んでもよい。
【0017】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記変更者への前記報酬額の支払いの実行が制御されてもよい。
【0018】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記トークンの値段と販売者への分配率とに応じた金額の前記販売者への支払いの実行が制御されてもよい。
【0019】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記トークンの販売者から前記トークンの購入者への前記トークンの所有者の変更が実行されてもよい。
【0020】
前記トークンの販売契約成立に基づいて、前記トークンの値段と前記プログラムの著作権者への分配率とに応じた金額の前記著作権者への支払いの実行が制御されてもよい。
【0021】
前記変更履歴は、前記変更が行われたときの前記トークンの所有者に関する情報、前記変更が行われた日時を示すタイムスタンプ、前記変更に関わった変更者に関する情報、および、変更内容の少なくともいずれか一つを含んでもよい。
【0022】
前記取得部は、前記第１の学習済みモデルの前記ストレージ装置への登録要求を取得し、前記出力制御部は、前記登録要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置への前記第１の学習済みモデルの記録を制御してもよい。
【0023】
前記学習済みモデルは、学習済みＡＩモデルであってもよい。
【0024】
前記ブロックチェーンは、イーサリアムであってもよい。
【0025】
前記ストレージ装置は、分散型ストレージ装置であってもよい。
【0026】
また、上記課題を解決するために本発明の別の観点によれば、ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得することと、前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御することと、を備える、データ処理方法が提供される。
【0027】
また、上記課題を解決するために本発明の別の観点によれば、コンピュータを、ストレージ装置に記録された第１の学習済みモデルの変更要求を取得する取得部と、前記変更要求が取得されたことに基づいて、前記ストレージ装置に記録された前記第１の学習済みモデルの第２の学習済みモデルへの変更が行われるように前記ストレージ装置を制御するとともに、前記変更に係る変更履歴がブロックチェーンに記録されるように前記ブロックチェーンを制御する出力制御部と、として機能させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【0028】
以上説明したように本発明によれば、変更される可能性のあるコンテンツの変更を、ブロックチェーンを用いて管理するための技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【0029】
【図1】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の機能構成例を示す図である。
【図2】学習済みＡＩモデルデータ５８０の構成例を示す図である。
【図3】メタデータ４４１の構成例を示す図である。
【図4】インデックス３４１の構成例を示す図である。
【図5】学習済みＡＩモデル変更履歴３４２の構成例を示す図である。
【図6】値段情報２４１の構成例を示す図である。
【図7】本発明の実施形態に係るクライアント端末１０の機能構成例を示す図である。
【図8】本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０の機能構成例を示す図である。
【図9】本発明の実施形態に係るイーサリアム端末３０の機能構成例を示す図である。
【図10】本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置４０の機能構成例を示す図である。
【図11】本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置５０の機能構成例を示す図である。
【図12】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の全体的な動作の例を示すフローチャートである。
【図13】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によるトークン販売および移動の動作の例を示すフローチャートである。
【図14】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１による貢献度算出の動作の例を示すフローチャートである。
【図15】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル登録シーケンスの例を示す図である。
【図16】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行されるトークン移動シーケンスの例を示す図である。
【図17】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル変更シーケンスの例を示す図である。
【図18】本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０の例としての情報処理装置９００のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0030】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【0031】
（１．実施形態の詳細）
本発明の実施形態の詳細について説明する。
本発明の実施形態の詳細について説明する。
【0032】
（１－１．データ処理システムの構成）
まず、図１を参照しながら、本発明の実施形態に係るデータ処理システムの構成例について説明する。
まず、図１を参照しながら、本発明の実施形態に係るデータ処理システムの構成例について説明する。
【0033】
図１は、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の機能構成例を示す図である。図１に示されるように、データ処理システム１は、クライアント端末（著作権者）１０－１と、クライアント端末（販売者）１０－２と、クライアント端末（購入者）１０－３と、クライアント端末（変更者）１０－４と、アプリケーションサーバ２０と、イーサリアム端末３０と、分散型ストレージ装置４０と、分散型ストレージ装置５０とを備える。
【0034】
クライアント端末（著作権者）１０－１、クライアント端末（販売者）１０－２、クライアント端末（購入者）１０－３、クライアント端末（変更者）１０－４、アプリケーションサーバ２０、イーサリアム端末３０、分散型ストレージ装置４０および分散型ストレージ装置５０それぞれは、インターネット６０に接続されている。
【0035】
そして、クライアント端末（著作権者）１０－１、クライアント端末（販売者）１０－２、クライアント端末（購入者）１０－３、クライアント端末（変更者）１０－４、アプリケーションサーバ２０、イーサリアム端末３０、分散型ストレージ装置４０および分散型ストレージ装置５０は、インターネット６０を介して互いに通信可能である。
【0036】
以下の説明においては、クライアント端末（著作権者）１０－１、クライアント端末（販売者）１０－２、クライアント端末（購入者）１０－３およびクライアント端末（変更者）１０－４を、特に区別せずに、「クライアント端末１０」と称する場合がある。
【0037】
（分散型ストレージ装置５０）
分散型ストレージ装置５０は、ストレージ装置の例に該当する。図１に示されるように、分散型ストレージ装置５０は、コンテンツデータの例としての学習済みＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルデータ５８０を記憶する。図２を参照しながら、学習済みＡＩモデルデータ５８０の構成例について説明する。
分散型ストレージ装置５０は、ストレージ装置の例に該当する。図１に示されるように、分散型ストレージ装置５０は、コンテンツデータの例としての学習済みＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデルデータ５８０を記憶する。図２を参照しながら、学習済みＡＩモデルデータ５８０の構成例について説明する。
【0038】
図２は、学習済みＡＩモデルデータ５８０の構成例を示す図である。図２に示されるように、学習済みＡＩモデルデータ５８０は、学習済みＡＩモデル名称５８１と、変更不可能なプログラム５３０と、変更可能なパラメータ５２０と、学習済みＡＩモデルＩＤ５８２とが対応付けられて構成される。
【0039】
ここで、学習済みＡＩモデル名称５８１は、学習済みＡＩモデルの名称である。学習済みＡＩモデルは、どのような機械学習アルゴリズムを用いて作成されてもよい。例えば、学習済みＡＩモデルを作成するための機械学習アルゴリズムは、サポートベクタマシンであってもよいし、ニューラルネットワークであってもよいし、他の機械学習アルゴリズムであってもよい。なお、学習済みＡＩモデルは、単に「学習済みモデル」とも換言され得る。
【0040】
変更不可能なプログラム５３０は、学習済みＡＩモデルのうち、変更不可能なプログラムである。一方、変更可能なパラメータ５２０は、学習済みＡＩモデルのうち、変更可能なパラメータである。変更不可能なプログラム５３０および変更可能なパラメータ５２０については、図１１を参照しながら後に詳細に説明する。学習済みＡＩモデルＩＤ５８２は、学習済みＡＩモデルを識別するための情報（ＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）である。図１に戻って説明を続ける。
【0041】
（分散型ストレージ装置４０）
分散型ストレージ装置４０は、ストレージ装置の例に該当する。図１に示されるように、分散型ストレージ装置４０は、学習済みＡＩモデルのメタデータ４４１を記憶する。一例として、メタデータ４４１には、学習済みＡＩモデルデータの場所情報が含まれる。図３を参照しながら、メタデータ４４１の構成例について説明する。
分散型ストレージ装置４０は、ストレージ装置の例に該当する。図１に示されるように、分散型ストレージ装置４０は、学習済みＡＩモデルのメタデータ４４１を記憶する。一例として、メタデータ４４１には、学習済みＡＩモデルデータの場所情報が含まれる。図３を参照しながら、メタデータ４４１の構成例について説明する。
【0042】
図３は、メタデータ４４１の構成例を示す図である。図３に示されるように、メタデータ４４１は、学習済みＡＩモデル名称４４１１と、説明４４１２と、学習済みＡＩモデルデータの場所情報４４１３と、学習済みＡＩモデルＩＤ４４１４とが対応付けられて構成される。
【0043】
ここで、学習済みＡＩモデル名称４４１１は、学習済みＡＩモデルの名称である。
【0044】
説明４４１２は、学習済みＡＩモデルの説明である。例えば、説明４４１２は、学習済みＡＩモデルの用途を示す情報を含み得る。あるいは、説明４４１２は、学習済みＡＩモデルの使い方を示す情報を含み得る。例えば、説明４４１２は、文字列によって表現される。
【0045】
学習済みＡＩモデルデータの場所情報４４１３は、学習済みＡＩモデルデータの場所を示す情報である。例えば、学習済みＡＩモデルデータの場所情報４４１３は、学習済みＡＩモデルデータのＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）によって表現される。
【0046】
学習済みＡＩモデルＩＤ４４１４は、学習済みＡＩモデルを識別するための情報である。図１に戻って説明を続ける。
【0047】
（イーサリアム端末３０）
イーサリアム端末３０は、コンピュータによって実現される。イーサリアム端末３０は、イーサリアムとしての機能を有する。ここで、イーサリアムは、ブロックチェーンとしての機能の他、スマートコントラクト３４４（自動契約システム）という機能を有する。
イーサリアム端末３０は、コンピュータによって実現される。イーサリアム端末３０は、イーサリアムとしての機能を有する。ここで、イーサリアムは、ブロックチェーンとしての機能の他、スマートコントラクト３４４（自動契約システム）という機能を有する。
【0048】
ブロックチェーンは、ブロックチェーン技術によってデータが記録されるデータベース自体を意味し得る。かかるデータベースに記録されるデータは、ブロックチェーンに関わる他の端末との間において共有される。図１に示された例では、イーサリアム端末３０が記憶するデータベースの例として、インデックス３４１が示されている。
【0049】
なお、一般的なブロックチェーン技術では、データベースを構成するブロックに記録されるデータに、前ブロックのハッシュ値が組み込まれるのが一般的である。しかし、本発明の実施形態では、ブロックに記録されるデータに、前ブロックのハッシュ値が組み込まれることが必ずしも前提とされない。一方、一般的なブロックチェーン技術における改ざん検知の手法が、本発明の実施形態に係るデータベースにおける改ざん検知にも適用されてよい。これによって、データベースに記録されるデータに対する高い耐改ざん性が確保され得る。
【0050】
図４を参照しながら、インデックス３４１の構成例について説明する。インデックス３４１には、学習済みＡＩモデルが作成されたときに最初にデータが追加され、学習済みＡＩモデルに対応するトークンが移動するたびにインデックス３４１にデータが追加される場合を想定する。
【0051】
図４は、インデックス３４１の構成例を示す図である。図４に示されるように、インデックス３４１は、トークンＩＤ３４１１と、著作権者ＩＤ３４１２と、トークン所有者アドレス３４１３と、タイムスタンプ３４１４と、メタデータの場所情報３４１５と、学習済みＡＩモデルＩＤ３４１６と、学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報３４１７とが対応付けられて構成される。
【0052】
ここで、トークンＩＤ３４１１は、学習済みＡＩモデルに対応するトークンを識別するための情報である。トークンは、学習済みＡＩモデルにおけるトークン付与範囲に与えられる権利である。本発明の実施形態において、トークン付与範囲は、図１１を参照しながら後に説明するように、学習済みＡＩモデルのうち、変更不可能なプログラムである場合を想定する。なお、トークンは、ＮＦＴ（Ｎｏｎ－Ｆｕｎｇｉｂｌｅ Ｔｏｋｅｎ）であってもよいし、ＦＴ（Ｆｕｎｇｉｂｌｅ Ｔｏｋｅｎ）であってもよい。
【0053】
著作権者ＩＤ３４１２は、学習済みＡＩモデルに対応する著作権者を識別するための情報である。より詳細に、著作権者ＩＤ３４１２は、学習済みＡＩモデルのうち、変更不可能なプログラムの著作権者を識別するための情報である。
【0054】
トークン所有者アドレス３４１３は、トークンの所有者によって用いられるクライアント端末１０のアドレスである。インデックス３４１に最初に追加されるデータのトークン所有者アドレス３４１３は、トークンの最初の所有者によって用いられるクライアント端末１０のアドレスである。また、インデックス３４１に追加されるデータのトークン所有者アドレス３４１３は、トークンの移動先の所有者によって用いられるクライアント端末１０のアドレスである。
【0055】
タイムスタンプ３４１４は、インデックス３４１にデータが追加される日時を示す情報である。
【0056】
メタデータの場所情報３４１５は、学習済みＡＩモデルデータのメタデータの場所を示す情報である。例えば、メタデータの場所情報３４１５は、学習済みＡＩモデルデータのメタデータのＵＲＩによって表現される。
【0057】
学習済みＡＩモデルＩＤ３４１６は、学習済みＡＩモデルを識別するための情報である。
【0058】
学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報３４１７は、学習済みＡＩモデル変更履歴の場所を示す情報である。例えば、学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報３４１７は、学習済みＡＩモデル変更履歴のＵＲＩによって表現される。
【0059】
図５を参照しながら、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２の構成例について説明する。学習済みＡＩモデル変更履歴３４２には、学習済みＡＩモデルが変更されるたびにデータが追加される場合を想定する。
【0060】
図５は、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２の構成例を示す図である。図５に示されるように、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２は、学習済みＡＩモデルＩＤ３４２１と、変更時トークン所有者アドレス３４２２と、変更日時タイムスタンプ３４２３と、貢献度３４２４と、報酬額３４２５と、変更内容３４２６と、変更者アドレス３４２７とが対応付けられて構成される。
【0061】
ここで、学習済みＡＩモデルＩＤ３４２１は、学習済みＡＩモデルを識別するための情報である。
【0062】
変更時トークン所有者アドレス３４２２は、学習済みＡＩモデルが変更されたときのトークン所有者に関する情報の例に該当する。より詳細に、変更時トークン所有者アドレス３４２２は、学習済みＡＩモデルが変更されたときの学習済みＡＩモデルに対応するトークンの所有者によって用いられるクライアント端末１０のアドレスである。
【0063】
変更日時タイムスタンプ３４２３は、学習済みＡＩモデルが変更された日時を示すタイムスタンプである。
【0064】
貢献度３４２４は、変更による学習済みＡＩモデルの精度に対する貢献度である。より詳細に、学習済みＡＩモデルが変更された場合に、変更前の学習済みＡＩモデルの精度と比較して、変更後の学習済みＡＩモデルの精度が増加することが想定される。そこで、後にも説明するように、貢献度３４２４は、変更前の学習済みＡＩモデルの精度から変更後の学習済みＡＩモデルの精度への増加値に基づいて算出される。
【0065】
報酬額３４２５は、学習済みＡＩモデルの変更者に支払われる報酬額である。後にも説明するように、報酬額３４２５は、変更による学習済みＡＩモデルの精度に対する貢献度に基づいて算出される。
【0066】
変更内容３４２６は、学習済みＡＩモデルの変更内容である。例えば、変更内容３４２６としては、学習済みＡＩモデルのうち、変更可能なパラメータのどのパラメータを変更したかを示す情報などが想定される。
【0067】
変更者アドレス３４２７は、学習済みＡＩモデルの変更に関わった変更者に関する情報の例に該当する。より詳細に、変更者アドレス３４２７は、変更者によって用いられるクライアント端末（変更者）１０－４のアドレスである。
【0068】
図１に戻って説明を続ける。イーサリアム端末３０は、図１に示されるように、インデックス３４１に含まれるトークン所有者アドレスと一致するアドレスに紐づくウォレットに関する情報を記憶する。例えば、ウォレットに関する情報には、トークン所有者の口座に関する情報が含まれる。さらに、ウォレットに関する情報には、トークン所有者の口座残高が含まれる。
【0069】
スマートコントラクト３４４には、学習済みＡＩモデルのユーザごとの流通条件が設定されている。より詳細に、学習済みＡＩモデルの流通条件は、学習済みＡＩモデルの価格に関する条件、学習済みＡＩモデルの購入によって与えられる権利に関する条件、学習済みＡＩモデルの販売によって得られる収益に関する条件などを含み得る。スマートコントラクト３４４は、これらの流通条件に従って、学習済みＡＩモデルに対応するトークンの販売契約を自動的に成立させる。
【0070】
（アプリケーションサーバ２０）
アプリケーションサーバ２０は、コンピュータによって実現される。アプリケーションサーバ２０は、学習済みＡＩモデルに関する各種の処理を実行する。図１に示されるように、アプリケーションサーバ２０は、学習済みＡＩモデルに対応する値段情報２４１を記憶する。例えば、アプリケーションサーバ２０は、値段情報２４１に関する処理を実行する。図６を参照しながら、値段情報２４１の構成例について説明する。
アプリケーションサーバ２０は、コンピュータによって実現される。アプリケーションサーバ２０は、学習済みＡＩモデルに関する各種の処理を実行する。図１に示されるように、アプリケーションサーバ２０は、学習済みＡＩモデルに対応する値段情報２４１を記憶する。例えば、アプリケーションサーバ２０は、値段情報２４１に関する処理を実行する。図６を参照しながら、値段情報２４１の構成例について説明する。
【0071】
【0072】
ここで、学習済みＡＩモデルＩＤ２４１１は、学習済みＡＩモデルを識別するための情報である。トークンの値段２４１２は、学習済みＡＩモデルに含まれるトークン付与範囲に与えられる権利であるトークンの現在の売値である。トークンＩＤ２４１３は、トークンを識別するための情報である。図１に戻って説明を続ける。
【0073】
（クライアント端末１０）
クライアント端末１０は、コンピュータによって実現される。クライアント端末１０は、ユーザによって用いられる。ここでは、ユーザの例として、学習済みＡＩモデルのうち変更不可能なプログラムの著作権者、販売者および購入者を想定する。すなわち、クライアント端末１０の例として、クライアント端末（著作権者）１０－１、クライアント端末（販売者）１０－２、クライアント端末（購入者）１０－３およびクライアント端末（変更者）１０－４を想定する。
クライアント端末１０は、コンピュータによって実現される。クライアント端末１０は、ユーザによって用いられる。ここでは、ユーザの例として、学習済みＡＩモデルのうち変更不可能なプログラムの著作権者、販売者および購入者を想定する。すなわち、クライアント端末１０の例として、クライアント端末（著作権者）１０－１、クライアント端末（販売者）１０－２、クライアント端末（購入者）１０－３およびクライアント端末（変更者）１０－４を想定する。
【0074】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の構成例について説明した。以下の説明においては、図７～図１１を参照しながら、クライアント端末１０、アプリケーションサーバ２０、イーサリアム端末３０、分散型ストレージ装置４０および分散型ストレージ装置５０それぞれの機能構成例について説明する。
【0075】
（１－２．クライアント端末１０の構成）
まず、図７を参照しながら、本発明の実施形態に係るクライアント端末１０の機能構成例について説明する。
まず、図７を参照しながら、本発明の実施形態に係るクライアント端末１０の機能構成例について説明する。
【0076】
図７は、本発明の実施形態に係るクライアント端末１０の機能構成例を示す図である。図７に示されるように、本発明の実施形態に係るクライアント端末１０は、操作部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０と、通信部１４０と、出力部１５０とを備える。以下では、これらのブロックの機能について説明する。
【0077】
（操作部１１０）
操作部１１０は、ユーザによって入力される操作を受け付ける。ここで、操作部１１０の形態は特に限定されない。例えば、操作部１１０は、マウスであってもよいし、キーボードを含んでもよいし、タッチパネルを含んでもよいし、他の入力デバイスを含んでもよい。
操作部１１０は、ユーザによって入力される操作を受け付ける。ここで、操作部１１０の形態は特に限定されない。例えば、操作部１１０は、マウスであってもよいし、キーボードを含んでもよいし、タッチパネルを含んでもよいし、他の入力デバイスを含んでもよい。
【0078】
（制御部１２０）
制御部１２０は、クライアント端末１０の全体の動作を制御する。例えば、制御部１２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部１３０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
制御部１２０は、クライアント端末１０の全体の動作を制御する。例えば、制御部１２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部１３０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
【0079】
このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、このブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
【0080】
（記憶部１３０）
記憶部１３０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部１３０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部１３０は、揮発性のメモリであってもよい。
記憶部１３０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部１３０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部１３０は、揮発性のメモリであってもよい。
【0081】
（通信部１４０）
通信部１４０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部１４０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部１４０は、通信インタフェースにより実現され得る。
通信部１４０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部１４０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部１４０は、通信インタフェースにより実現され得る。
【0082】
（出力部１５０）
出力部１５０は、制御部１２０による制御に従って、ユーザによって知覚される情報を出力する。
出力部１５０は、制御部１２０による制御に従って、ユーザによって知覚される情報を出力する。
【0083】
例えば、出力部１５０は、ユーザの視覚によって知覚される知覚情報の表示を行う。このとき、出力部１５０は、表示装置により実現され得る。表示装置によって表示される知覚情報は、表示装置によって表示される画像などであり得る。ここで、表示装置の形態は特に限定されない。例えば、表示装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置であってもよいし、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置であってもよいし、ランプなどの表示装置であってもよい。
【0084】
あるいは、出力部１５０は、ユーザの聴覚によって知覚される聴覚情報を出力する。このとき、出力部１５０は、スピーカにより実現され得る。スピーカによって出力される聴覚情報は、スピーカによって出力される音であり得る。
【0085】
以上、本発明の実施形態に係るクライアント端末１０の機能構成例について説明した。
【0086】
（１－３．アプリケーションサーバ２０の構成）
続いて、図８を参照しながら、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０の機能構成例について説明する。
続いて、図８を参照しながら、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０の機能構成例について説明する。
【0087】
図８は、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０の機能構成例を示す図である。図８に示されるように、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０は、制御部２２０と、記憶部２４０と、通信部２６０とを備える。以下では、これらのブロックの機能について説明する。
【0088】
（制御部２２０）
制御部２２０は、アプリケーションサーバ２０の全体の動作を制御する。例えば、制御部２２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部２４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
制御部２２０は、アプリケーションサーバ２０の全体の動作を制御する。例えば、制御部２２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部２４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
【0089】
このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、これらのブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。制御部２２０は、取得部２２１と、処理部２２２と、出力制御部２２３とを備える。これらのブロックの機能については、後に詳細に説明する。
【0090】
（記憶部２４０）
記憶部２４０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部２４０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部２４０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部２４０は、値段情報２４１（図６）を記憶する。
記憶部２４０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部２４０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部２４０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部２４０は、値段情報２４１（図６）を記憶する。
【0091】
（通信部２６０）
通信部２６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部２６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部２６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
通信部２６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部２６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部２６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
【0092】
以上、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０の機能構成例について説明した。
【0093】
（１－４．イーサリアム端末３０の構成）
続いて、図９を参照しながら、本発明の実施形態に係るイーサリアム端末３０の機能構成例について説明する。
続いて、図９を参照しながら、本発明の実施形態に係るイーサリアム端末３０の機能構成例について説明する。
【0094】
図９は、本発明の実施形態に係るイーサリアム端末３０の機能構成例を示す図である。図９に示されるように、本発明の実施形態に係るイーサリアム端末３０は、制御部３２０と、記憶部３４０と、通信部３６０とを備える。以下では、これらのブロックの機能について説明する。
【0095】
（制御部３２０）
制御部３２０は、イーサリアム端末３０の全体の動作を制御する。例えば、制御部３２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部３４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
制御部３２０は、イーサリアム端末３０の全体の動作を制御する。例えば、制御部３２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部３４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
【0096】
このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、これらのブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
【0097】
（記憶部３４０）
記憶部３４０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部３４０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部３４０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部３４０は、インデックス３４１（図４）および学習済みＡＩモデル変更履歴３４２（図５）を記憶する。
記憶部３４０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部３４０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部３４０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部３４０は、インデックス３４１（図４）および学習済みＡＩモデル変更履歴３４２（図５）を記憶する。
【0098】
（通信部３６０）
通信部３６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部３６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部３６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
通信部３６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部３６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部３６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
【0099】
以上、本発明の実施形態に係るイーサリアム端末３０の機能構成例について説明した。
【0100】
（１－５．分散型ストレージ装置４０の構成）
続いて、図１０を参照しながら、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置４０の機能構成例について説明する。
続いて、図１０を参照しながら、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置４０の機能構成例について説明する。
【0101】
図１０は、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置４０の機能構成例を示す図である。図１０に示されるように、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置４０は、制御部４２０と、記憶部４４０と、通信部４６０とを備える。以下では、これらのブロックの機能について説明する。
【0102】
（制御部４２０）
制御部４２０は、分散型ストレージ装置４０の全体の動作を制御する。例えば、制御部４２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部４４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
制御部４２０は、分散型ストレージ装置４０の全体の動作を制御する。例えば、制御部４２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部４４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
【0103】
このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、これらのブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
【0104】
（記憶部４４０）
記憶部４４０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部４４０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部４４０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部４４０は、メタデータ４４１（図３）を記憶する。
記憶部４４０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部４４０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部４４０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部４４０は、メタデータ４４１（図３）を記憶する。
【0105】
（通信部４６０）
通信部４６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部４６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部４６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
通信部４６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部４６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部４６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
【0106】
以上、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置４０の機能構成例について説明した。
【0107】
（１－６．分散型ストレージ装置５０の構成）
続いて、図１１を参照しながら、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置５０の機能構成例について説明する。
続いて、図１１を参照しながら、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置５０の機能構成例について説明する。
【0108】
図１１は、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置５０の機能構成例を示す図である。図１１に示されるように、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置５０は、制御部５１０と、記憶部５５０と、通信部５６０とを備える。以下では、これらのブロックの機能について説明する。
【0109】
（制御部５１０）
制御部５１０は、分散型ストレージ装置５０の全体の動作を制御する。例えば、制御部５１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部５５０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
制御部５１０は、分散型ストレージ装置５０の全体の動作を制御する。例えば、制御部５１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部５５０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。
【0110】
このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、これらのブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。制御部５１０は、貢献度算出部５１２を備える。貢献度算出部５１２の機能については、後に詳細に説明する。
【0111】
（記憶部５５０）
記憶部５５０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部５５０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部５５０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部５５０は、学習済みＡＩモデル５４０を記憶する。学習済みＡＩモデル５４０は、変更可能なパラメータ５２０と、変更不可能なプログラム５３０とを含んで構成される。
記憶部５５０は、各種情報を記憶することが可能なメモリによって構成される。本発明の実施形態では、記憶部５５０が、不揮発性のメモリである場合を主に想定する。しかし、記憶部５５０は、揮発性のメモリであってもよい。例えば、記憶部５５０は、学習済みＡＩモデル５４０を記憶する。学習済みＡＩモデル５４０は、変更可能なパラメータ５２０と、変更不可能なプログラム５３０とを含んで構成される。
【0112】
変更不可能なプログラム５３０は、トークン付与範囲に該当し、識別器５３２を含んでいる。識別器５３２には、識別器のパラメータ５３３が設定されている。そして、識別器５３２は、識別器５３２への入力データに対応する出力データを識別結果として出力する。変更不可能なプログラム５３０は、識別器５３２の前段に前処理部５３１を備え、識別器５３２の後段に出力加工部５３４を備える。
【0113】
前処理部５３１は、識別器のパラメータ５３３が設定された識別器５３２への入力データに対する前処理を行う。このとき、前処理部５３１によって行われる前処理には、パラメータ（すなわち、前処理部のパラメータ５２１）が用いられる。前処理部のパラメータ５２１は、変更可能なパラメータ５２０に含まれ得る。
【0114】
さらに、出力加工部５３４は、識別器のパラメータ５３３が設定された識別器５３２からの出力データに対する加工を行う。このとき、出力加工部５３４によって行われる加工には、パラメータ（すなわち、出力加工部のパラメータ５２２）が用いられる。出力加工部のパラメータ５２２は、変更可能なパラメータ５２０に含まれ得る。
【0115】
（通信部５６０）
通信部５６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部５６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部５６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
通信部５６０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部５６０は、インターネット６０に接続され、インターネット６０を介して他の装置と通信を行う。なお、通信部５６０は、通信インタフェースにより実現され得る。
【0116】
以上、本発明の実施形態に係る分散型ストレージ装置５０の機能構成例について説明した。
【0117】
【0118】
図１２は、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の全体的な動作の例を示すフローチャートである。図１２に示されるように、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１は、学習済みＡＩモデルのメタデータを定義する（Ｓ１１）。
【0119】
より詳細に、著作権者は、学習済みＡＩモデルを作成すると、学習済みＡＩモデル名称、学習済みＡＩモデル、学習済みＡＩモデルの説明および著作権者ＩＤとを含んだ情報をクライアント端末（著作権者）１０－１における操作部１１０に入力する。クライアント端末（著作権者）１０－１において、通信部１４０は、学習済みＡＩモデルＩＤと学習済みＡＩモデルとを分散型ストレージ装置５０に送信する。
【0120】
分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０は、アプリケーションサーバ２０から、学習済みＡＩモデルＩＤと学習済みＡＩモデルとを受信すると、制御部５１０は、学習済みＡＩモデルＩＤと学習済みＡＩモデル（変更不可能なプログラム５３０および変更可能なパラメータ５２０）とが対応付けられた学習済みＡＩモデルデータを、学習済みＡＩモデルデータ５８０（図２）に追加する。通信部５６０は、追加した学習済みＡＩモデルデータの場所情報をクライアント端末（著作権者）１０－１に返信する。
【0121】
さらに、クライアント端末（著作権者）１０－１において、制御部１２０は、分散型ストレージ装置５０から学習済みＡＩモデルの場所情報を取得すると、著作権者によって入力された情報を含んだ登録要求が、アプリケーションサーバ２０に送信されるように通信部１４０を制御する。
【0122】
続いて、アプリケーションサーバ２０において、取得部２２１は、クライアント端末（著作権者）１０－１から登録要求を取得する。出力制御部２２３は、取得部２２１によって登録要求が取得されたことに基づいて、分散型ストレージ装置５０への学習済みＡＩモデルの記録を制御する。より詳細に、処理部２２２は、学習済みＡＩモデルに対して学習済みＡＩモデルＩＤを発行する。
【0123】
また、アプリケーションサーバ２０において、処理部２２２が、学習済みＡＩモデルＩＤを発行すると、出力制御部２２３は、学習済みＡＩモデル名称と、学習済みＡＩモデルの説明と、学習済みＡＩモデルの場所情報とを含んだ学習済みＡＩモデル情報と、学習済みＡＩモデルＩＤとが分散型ストレージ装置４０に送信されるように通信部２６０を制御する。
【0124】
分散型ストレージ装置４０において、通信部４６０が、学習済みＡＩモデル情報と、学習済みＡＩモデルＩＤとを受信すると、制御部４２０は、学習済みＡＩモデル名称と、学習済みＡＩモデルの説明と、学習済みＡＩモデルの場所情報と、学習済みＡＩモデルＩＤとが対応付けられたデータを、メタデータ４４１（図３）に追加する。通信部４６０は、アプリケーションサーバ２０にメタデータの場所情報を返信する。
【0125】
アプリケーションサーバ２０は、分散型ストレージ装置４０からメタデータの場所情報を受信すると、学習済みＡＩモデルＩＤと、メタデータの場所情報と著作権者ＩＤとを、イーサリアム端末３０に送信する。
【0126】
イーサリアム端末３０において、通信部３６０が、分散型ストレージ装置４０から、著作権者ＩＤと、学習済みＡＩモデルＩＤと、メタデータの場所情報とを受信すると、制御部３２０は、学習済みＡＩモデルに含まれるトークン付与範囲に与えられる権利であるトークンを発行する（Ｓ１２）。上記したように、学習済みＡＩモデルは、変更可能なパラメータ５２０と変更不可能なプログラム５３０とを含み、トークン付与範囲は、変更不可能なプログラム５３０に該当する。これによって、変更不可能なプログラム５３０という固定のプログラムに対してトークンが付与され得る。
【0127】
イーサリアム端末３０において、制御部３２０は、トークンを識別するためのトークンＩＤを作成し、トークンＩＤと、著作権者ＩＤと、トークン所有者アドレス＝「空欄」と、タイムスタンプ＝「現在日時」と、メタデータの場所情報と、学習済みＡＩモデルＩＤと、学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報＝「空欄」とが対応付けられたデータを、インデックス３４１（図４）に追加する。
【0128】
続いて、学習済みＡＩモデルの販売者は、クライアント端末（販売者）１０－２の操作部１１０に対して、学習済みＡＩモデルに対応する所有者（すなわち、変更不可能なプログラム５３０に付与されたトークンの所有者）になることを所望することを入力する。これによって、イーサリアム端末３０において、制御部３２０は、インデックス３４１に追加されたデータのトークン所有者アドレス３４１３に「クライアント端末（販売者）１０－２のアドレス」を登録する。
【0129】
続いて、学習済みＡＩモデルに対応するトークンの販売契約が成立したとする（Ｓ１３）。ここでは、スマートコントラクト３４４が、流通条件に従って、学習済みＡＩモデルに対応するトークンの販売契約を自動的に成立させる場合を想定する。しかし、スマートコントラクト３４４の代わりに、販売者と購入者とが直接交渉をして、学習済みＡＩモデルに対応するトークンの販売契約を成立させてもよい。
【0130】
イーサリアム端末３０において、制御部３２０は、トークンの販売契約成立に基づいて、購入者にトークンを割り当てる（Ｓ１４）。より詳細に、制御部３２０は、トークンの販売契約成立に基づいて、トークンの販売者からトークンの購入者にトークン所有者を変更する。さらに詳細に、制御部３２０は、トークンの販売契約成立に基づいて、トークン所有者アドレス３４１３＝「クライアント端末（購入者）１０－３のアドレス」と、タイムスタンプ３４１４＝「現在日時」とが対応付けられたデータを、インデックス３４１（図４）に追加する。
【0131】
続いて、変更者は、学習済みＡＩモデルを変更する（Ｓ１５）。このとき、変更者は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０と、変更内容とを、クライアント端末（変更者）１０－４の操作部１１０に入力する。クライアント端末（変更者）１０－４において、通信部１４０は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０と、変更内容と、クライアント端末（変更者）１０－４のアドレスとを含んだ変更要求を、アプリケーションサーバ２０に送信する。
【0132】
アプリケーションサーバ２０においては、取得部２２１は、変更要求を取得する。出力制御部２２３は、変更要求が取得されたことに基づいて、分散型ストレージ装置５０に記録された学習済みＡＩモデル（第１の学習済みＡＩモデル）の、他の学習済みＡＩモデル（第２の学習済みＡＩモデル）への変更が行われるように分散型ストレージ装置５０を制御する。
【0133】
さらに、出力制御部２２３は、変更要求が取得されたことに基づいて、その変更に係る学習済みＡＩモデル変更履歴がイーサリアム端末３０に記録されるようにイーサリアム端末３０を制御する。これによって、変更される可能性のある学習済みＡＩモデルの変更を、イーサリアム端末３０を用いて管理することが可能となる。
【0134】
より詳細に、出力制御部２２３は、変更要求が取得されたことに基づいて、変更要求に含まれる、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０とが、分散型ストレージ装置５０に送信されるように通信部２６０を制御する。
【0135】
分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０が、アプリケーションサーバ２０から、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０とを受信すると、制御部５１０は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０とが対応付けられたデータを、学習済みＡＩモデルデータ５８０（図２）に追加する。
【0136】
また、分散型ストレージ装置５０においては、貢献度算出部５１２が、変更後の学習済みＡＩモデルの精度に対して、当該変更がどの程度貢献したかを示す貢献度を算出する。貢献度の算出については、図１４を参照しながら後に詳細に説明する。分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０は、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度とをアプリケーションサーバ２０に送信する。
【0137】
取得部２２１は、アプリケーションサーバ２０から、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度とを取得する。処理部２２２は、貢献度に応じた報酬額を算出する。報酬額の算出についても、図１４を参照しながら後に詳細に説明する。そして、出力制御部２２３は、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度と報酬額と変更内容とクライアント端末（変更者）１０－４のアドレスとが、イーサリアム端末３０に送信されるように通信部２６０を制御する。
【0138】
続いて、イーサリアム端末３０において、制御部３２０が、学習済みＡＩモデル変更履歴を記録する（Ｓ１６）。より詳細に、通信部３６０が、アプリケーションサーバ２０から、学習済みＡＩモデルＩＤと、貢献度と、報酬額と、変更内容と、クライアント端末（変更者）１０－４のアドレスとを受信すると、制御部３２０は、インデックス３４１から現在のトークン所有者アドレス３４１３を取得する。
【0139】
制御部３２０は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更時トークン所有者アドレス＝「現在のトークン所有者アドレス３４１３」と、貢献度と、報酬額と、変更内容と、変更者アドレス＝「クライアント端末（変更者）１０－４のアドレス」とが対応付けられたデータを、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２（図５）に追加する。さらに、制御部３２０は、インデックス３４１（図４）の学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報３４１７に、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２への追加データの場所を記録する。
【0140】
Ｓ１６が実行された後には、Ｓ１３に再び動作が移行される。このようにして、Ｓ１３～Ｓ１６が繰り返し実行される。なお、Ｓ１５およびＳ１６は、繰り返しのたびに必ず実行されなければならない訳ではなく、必要に応じて実行されればよい。したがって、Ｓ１３およびＳ１４が実行された後、Ｓ１５およびＳ１６がスキップされて、Ｓ１３およびＳ１４が再度実行されてもよい。
【0141】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の全体的な動作の例について説明した。
【0142】
【0143】
図１３は、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によるトークン販売および移動の動作の例を示すフローチャートである。なお、かかるトークン販売および移動の動作の説明は、図１２を参照しながら説明した、Ｓ１３およびＳ１４についての説明をより詳細化した内容を含む。
【0144】
図１３に示されるように、学習済みＡＩモデルに対応するトークンの販売契約が成立したとする（Ｓ２１）。上記したように、ここでは、スマートコントラクト３４４が、トークンの販売契約を自動的に成立させる場合を想定する。販売契約の成立によって、販売者と購入者とが決定される（トークン販売者アドレスとトークン購入者アドレスも決定される。トークン販売者アドレスは、クライアント端末（販売者）１０－２のアドレスであり、トークン購入者アドレスは、クライアント端末（購入者）１０－３のアドレスである）。しかし、販売者と購入者とが直接交渉をして、トークンの販売契約を成立させてもよい。さらに、各種の支払いもスマートコントラクト３４４によって実行される場合を想定する。しかし、各種の支払いも、購入者の操作に従って実行されてもよい。
【0145】
さらに、スマートコントラクト３４４は、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２（図５）の報酬額３４２５を確認する（Ｓ２２）。これによって、変更者に支払われるべき報酬額がスマートコントラクト３４４によって取得される。また、スマートコントラクト３４４は、学習済みＡＩモデルに対応する現在のトークンの値段情報２４１（図６）を確認する。これによって、学習済みＡＩモデルに対応する現在のトークンの値段がスマートコントラクト３４４によって取得される。
【0146】
スマートコントラクト３４４は、現在のトークンの値段と、あらかじめ決められた販売者への分配率とに基づいて、販売者に支払われるべき金額を算出する。より詳細に、スマートコントラクト３４４は、現在のトークンの値段と、あらかじめ決められた販売者への分配率との乗算に基づいて、販売者に支払われるべき金額を算出する。なお、販売者への分配率は、現在のトークンの値段に対する販売者への分配額の割合であってよい。
【0147】
さらに、スマートコントラクト３４４は、現在のトークンの値段と、あらかじめ決められた著作権者への分配率とに基づいて、著作権者に支払われるべき金額を算出する。より詳細に、スマートコントラクト３４４は、現在のトークンの値段と、あらかじめ決められた著作権者への分配率との乗算に基づいて、著作権者に支払われるべき金額を算出する。なお、著作権者への分配率は、現在のトークンの値段に対する著作権者への分配額の割合であってよい。
【0148】
スマートコントラクト３４４は、報酬額と現在のトークンの値段との合計によって、購入者が支払うべき金額を算出する。そして、スマートコントラクト３４４は、購入者から購入者が支払うべき金額の代金を受け取る（Ｓ２３）。より詳細に、スマートコントラクト３４４は、トークン購入者アドレスに紐づく購入者の口座残高から購入者が支払うべき金額を減算するように口座を管理するシステムを制御する。
【0149】
さらに、スマートコントラクト３４４は、販売者に支払われるべき金額の販売者への支払いの実行を制御する（Ｓ２４）。より詳細に、スマートコントラクト３４４は、販売者に支払われるべき金額が、トークン販売者アドレスに紐づく販売者の口座残高に加算されるように口座を管理するシステムを制御する。
【0150】
また、スマートコントラクト３４４は、著作権者に支払われるべき金額の著作権者への支払いの実行を制御する（Ｓ２５）。より詳細に、スマートコントラクト３４４は、著作権者ＩＤに対応する著作権者に支払われるべき金額が著作権者の口座残高に加算されるように口座を管理するシステムを制御する。
【0151】
さらに、スマートコントラクト３４４は、変更者に支払われるべき報酬額の変更者への支払いの実行を制御する（Ｓ２６）。より詳細に、スマートコントラクト３４４は、変更者に支払われるべき報酬額が、変更者アドレスに紐づくクライアント端末（販売者）１０－２のアドレス変更者の口座残高に加算されるように口座を管理するシステムを制御する。
【0152】
制御部３２０は、トークンの販売契約成立に基づいて、販売者から購入者にトークンを移動する（Ｓ２７）。より詳細に、制御部３２０は、トークンの販売契約成立に基づいて、トークンの販売者からトークンの購入者にトークン所有者を変更する。さらに詳細に、制御部３２０は、トークンの販売契約成立に基づいて、トークン所有者アドレス３４１３＝「クライアント端末（購入者）１０－３のアドレス」と、タイムスタンプ３４１４＝「現在日時」とが対応付けられたデータを、インデックス３４１（図４）に追加する。
【0153】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によるトークン販売および移動の動作の例について説明した。
【0154】
【0155】
図１４は、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１による貢献度算出の動作の例を示すフローチャートである。なお、かかる貢献度算出の動作の説明は、図１２を参照しながら説明した、Ｓ１５およびＳ１６についての説明をより詳細化した内容を含む。
【0156】
図１４に示されるように、分散型ストレージ装置５０において、制御部５１０は、学習済みＡＩモデルを変更する（Ｓ３１）。より詳細に、制御部５１０は、アプリケーションサーバ２０から受信された、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０とが対応付けられたデータを、学習済みＡＩモデルデータ５８０（図２）に追加する。
【0157】
また、分散型ストレージ装置５０においては、貢献度算出部５１２が、変更後の学習済みＡＩモデルを評価することにより変更後の学習済みＡＩモデルの精度を算出する（Ｓ３２）。例えば、貢献度算出部５１２は、変更後の学習済みのＡＩモデルに対して、評価用データを入力させ、その評価用データに対応する出力データの正答率の高さを、変更後の学習済みＡＩモデルの精度として算出してもよい。貢献度算出部５１２は、変更後の学習済みＡＩモデルの精度に対して、当該変更がどの程度貢献したかを示す貢献度を算出する（Ｓ３３）。
【0158】
例えば、貢献度算出部５１２は、変更前の学習済みモデルの精度から変更後の学習済みモデルの精度への増加値が高いほど、貢献度を大きく算出してもよい。分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０は、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度とをアプリケーションサーバ２０に送信する。
【0159】
取得部２２１は、アプリケーションサーバ２０から、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度とを取得する。処理部２２２は、貢献度に基づいて、変更に関わった変更者への報酬額を算出する（Ｓ３４）。ここで、貢献度と報酬額との関係は、限定されない。例えば、処理部２２２は、貢献度が高いほど、報酬額を高く算出してもよい。そして、出力制御部２２３は、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度と報酬額と変更内容とクライアント端末（変更者）１０－４のアドレスとが、イーサリアム端末３０に送信されるように通信部２６０を制御する。
【0160】
イーサリアム端末３０において、制御部３２０は、貢献度および報酬額を、学習済みＡＩモデルＩＤ、変更時トークン所有者アドレス＝「現在のトークン所有者アドレス３４１３」、変更内容、変更者アドレス＝「クライアント端末（変更者）１０－４のアドレス」に対応付けて、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２（図５）として記録する（Ｓ３５）。さらに、制御部３２０は、インデックス３４１（図４）の学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報３４１７に、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２への追加データの場所情報を記録する。
【0161】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１による貢献度算出の動作の例について説明した。
【0162】
（１－１０．学習済みＡＩモデル登録シーケンス）
続いて、図１５を参照しながら（適宜図１～図１１も参照しながら）、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル登録シーケンスの例について説明する。
続いて、図１５を参照しながら（適宜図１～図１１も参照しながら）、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル登録シーケンスの例について説明する。
【0163】
図１５は、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル登録シーケンスの例を示す図である。なお、紙面の都合上、図１５には、装置間でのデータ送受信の一部が省略されている他、図１５には、装置間を送受信されるデータの一部が省略されている。
【0164】
著作権者は、学習済みＡＩモデルを作成すると、学習済みＡＩモデル名称、学習済みＡＩモデル、学習済みＡＩモデルの説明および著作権者ＩＤとを含んだ情報をクライアント端末（著作権者）１０－１における操作部１１０に入力する。クライアント端末（著作権者）１０－１において、通信部１４０は、学習済みＡＩモデルＩＤと学習済みＡＩモデルとを分散型ストレージ装置５０に送信する（Ｓ３８）。
【0165】
分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０は、アプリケーションサーバ２０から、学習済みＡＩモデルＩＤと学習済みＡＩモデルとを受信すると、制御部５１０は、学習済みＡＩモデルＩＤと学習済みＡＩモデル（変更不可能なプログラム５３０および変更可能なパラメータ５２０）とが対応付けられた学習済みＡＩモデルデータを、学習済みＡＩモデルデータ５８０（図２）に追加する。通信部５６０は、学習済みＡＩモデルデータの場所情報をアプリケーションサーバ２０に返信する（Ｓ３９）。
【0166】
さらに、クライアント端末（著作権者）１０－１において、取得部２２１が、分散型ストレージ装置５０から学習済みＡＩモデルの場所情報を取得すると、出力制御部２２３は、著作権者によって入力された情報を含んだ登録要求が、アプリケーションサーバ２０に送信されるように通信部２６０を制御する（Ｓ４０）。
【0167】
アプリケーションサーバ２０において、取得部２２１は、クライアント端末（著作権者）１０－１から登録要求を取得する。処理部２２２は、取得部２２１によって登録要求が取得されたことに基づいて、学習済みＡＩモデルに対して学習済みＡＩモデルＩＤを発行する（Ｓ４１）。
【0168】
また、アプリケーションサーバ２０において、処理部２２２が、学習済みＡＩモデルＩＤを発行すると、出力制御部２２３は、学習済みＡＩモデル名称と、学習済みＡＩモデルの説明と、著作権者ＩＤと、学習済みＡＩモデルの場所情報とを含んだ学習済みＡＩモデル情報と、学習済みＡＩモデルＩＤとが分散型ストレージ装置４０に送信されるように通信部２６０を制御する（Ｓ４２）。
【0169】
分散型ストレージ装置４０において、通信部４６０が、学習済みＡＩモデル情報と、学習済みＡＩモデルＩＤとを受信すると、制御部４２０は、学習済みＡＩモデル名称と、学習済みＡＩモデルの説明と、学習済みＡＩモデルの場所情報と、学習済みＡＩモデルＩＤとが対応付けられたデータを、メタデータ４４１（図３）に追加する（Ｓ４３）。通信部４６０は、アプリケーションサーバ２０にメタデータの場所情報を返信する（Ｓ４４）。
【0170】
アプリケーションサーバ２０は、分散型ストレージ装置４０からメタデータの場所情報を受信すると、学習済みＡＩモデルＩＤと、メタデータの場所情報と、著作権者ＩＤとを、イーサリアム端末３０に送信する（Ｓ４５）。
【0171】
イーサリアム端末３０において、通信部３６０が、分散型ストレージ装置４０から、学習済みＡＩモデルＩＤと、メタデータの場所情報と、著作権者ＩＤとを受信すると、制御部３２０は、学習済みＡＩモデルに含まれるトークン付与範囲に与えられる権利であるトークンを発行する（Ｓ４６）。
【0172】
イーサリアム端末３０において、制御部３２０は、トークンを識別するためのトークンＩＤを作成し、トークンＩＤと、著作権者ＩＤと、トークン所有者アドレス＝「空欄」と、タイムスタンプ＝「現在日時」と、メタデータの場所情報と、学習済みＡＩモデルＩＤと、学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報＝「空欄」とが対応付けられたデータを、インデックス３４１（図４）に追加する。
【0173】
イーサリアム端末３０において、通信部３６０は、学習済みＡＩモデル登録が成功した場合には、ＯＫ通知をアプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ４７）。さらに、アプリケーションサーバ２０において、通信部２６０が、ＯＫ通知を受信すると、ＯＫ通知をクライアント端末（著作権者）１０－１に送信する（Ｓ４８）。
【0174】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル登録シーケンスの例について説明した。
【0175】
（１－１１．トークン移動シーケンス）
続いて、図１６を参照しながら（適宜図１～図１１も参照しながら）、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行されるトークン移動シーケンスの例について説明する。
続いて、図１６を参照しながら（適宜図１～図１１も参照しながら）、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行されるトークン移動シーケンスの例について説明する。
【0176】
図１６は、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行されるトークン移動シーケンスの例を示す図である。なお、紙面の都合上、図１６には、装置間でのデータ送受信の一部が省略されている他、図１６には、装置間を送受信されるデータの一部が省略されている。
【0177】
クライアント端末（販売者）１０－２において、制御部１２０は、トークンの販売契約成立に基づいて、販売者から購入者にトークンを移動する。より詳細に、制御部３２０は、トークン購入者アドレスと、トークンＩＤとを含んだトークン移動要求がアプリケーションサーバ２０に送信されるように通信部２６０を制御する（Ｓ５０）。
【0178】
アプリケーションサーバ２０において、取得部２２１が、トークン移動要求を取得すると、処理部２２２は、トークン移動要求に含まれるトークンＩＤをキーとして、イーサリアム端末３０のインデックス３４１（図４）を検索して（Ｓ５１）、インデックス３４１に、当該トークンＩＤと同じトークンＩＤが存在するかを判定する（Ｓ５２）。イーサリアム端末３０において、通信部３６０は、存在確認が成功した場合には、ＯＫ通知をアプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ５３）。
【0179】
処理部２２２は、トークンＩＤに対応する学習済みＡＩモデルＩＤを値段情報２４１（図６）から取得し、取得した学習済みＡＩモデルＩＤをキーとして、分散型ストレージ装置４０のメタデータ４４１（図３）を検索して（Ｓ５４）、メタデータ４４１に、当該学習済みＡＩモデルＩＤと同じ学習済みＡＩモデルＩＤが存在するかを判定する（Ｓ５５）。分散型ストレージ装置４０において、通信部４６０は、存在確認が成功した場合には、ＯＫ通知をアプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ５６）。
【0180】
アプリケーションサーバ２０において、通信部２６０によってＯＫ通知が受信された場合、出力制御部２２３は、トークン購入者アドレスとトークンＩＤと学習済みＡＩモデルＩＤとを含んだトークン移動依頼が、イーサリアム端末３０に送信されるように通信部２６０を制御する（Ｓ５７）。
【0181】
イーサリアム端末３０においては、通信部３６０によってトークン移動依頼が受信されると、制御部３２０は、販売者から購入者にトークンを移動する（Ｓ５８）。より詳細に、制御部３２０は、トークンＩＤ＝「トークン移動依頼に含まれるトークンＩＤ」と、学習済みＡＩモデルＩＤ＝「トークン移動依頼に含まれる学習済みＡＩモデルＩＤ」と、トークン所有者アドレス３４１３＝「トークン購入者アドレス」と、タイムスタンプ３４１４＝「現在日時」とが対応付けられたデータを、インデックス３４１（図４）に追加する。
【0182】
イーサリアム端末３０において、通信部３６０は、トークン移動が成功した場合には、ＯＫ通知をアプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ５９）。さらに、アプリケーションサーバ２０において、通信部２６０が、ＯＫ通知を受信すると、ＯＫ通知をクライアント端末（販売者）１０－２に送信し（Ｓ６０）、ＯＫ通知をクライアント端末（購入者）１０－３に送信する（Ｓ６１）。
【0183】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行されるトークン移動シーケンスの例について説明した。
【0184】
（１－１２．学習済みＡＩモデル変更シーケンス）
続いて、図１７を参照しながら（適宜図１～図１１も参照しながら）、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル変更シーケンスの例について説明する。
続いて、図１７を参照しながら（適宜図１～図１１も参照しながら）、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル変更シーケンスの例について説明する。
【0185】
図１７は、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル変更シーケンスの例を示す図である。なお、紙面の都合上、図１７には、装置間でのデータ送受信の一部が省略されている他、図１７には、装置間を送受信されるデータの一部が省略されている。
【0186】
クライアント端末（変更者）１０－４において、通信部１４０は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０と、変更内容と、クライアント端末（変更者）１０－４のアドレスとを含んだ変更要求を、アプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ７０）。
【0187】
出力制御部２２３は、変更要求が取得されたことに基づいて、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０とを含んだ貢献度算出依頼が、分散型ストレージ装置４０に送信されるように通信部２６０を制御する（Ｓ７１）。分散型ストレージ装置４０において、通信部４６０は、貢献度算出依頼を分散型ストレージ装置５０に送信する（Ｓ７２）。
【0188】
分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０が、貢献度算出依頼を受信すると、貢献度算出部５１２が、変更後の学習済みＡＩモデルの精度に対して、当該変更がどの程度貢献したかを示す貢献度を算出する（Ｓ７３）。分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０は、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度とをアプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ７４）。
【0189】
取得部２２１は、アプリケーションサーバ２０から、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度とを取得する。処理部２２２は、貢献度に応じた報酬額を算出する（Ｓ７５）。出力制御部２２３は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０とを含んだ変更依頼が、分散型ストレージ装置５０に送信されるように通信部２６０を制御する（Ｓ７６）。
【0190】
分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０によって変更依頼が受信されると、制御部５１０は、学習済みＡＩモデルを変更する（Ｓ７７）。より詳細に、制御部５１０は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更者によって変更された後の変更可能なパラメータ５２０とが対応付けられたデータを、学習済みＡＩモデルデータ５８０（図２）に追加することにより、学習済みＡＩモデルを変更する。
【0191】
分散型ストレージ装置５０において、通信部５６０は、学習済みＡＩモデル変更が成功した場合には、ＯＫ通知をアプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ７８）。アプリケーションサーバ２０において、通信部２６０によってＯＫ通知が受信された場合、出力制御部２２３は、学習済みＡＩモデルＩＤと貢献度と報酬額と変更内容とクライアント端末（変更者）１０－４のアドレスとを含んだデータ記録依頼が、イーサリアム端末３０に送信されるように通信部２６０を制御する（Ｓ７９）。
【0192】
続いて、イーサリアム端末３０において、制御部３２０は、学習済みＡＩモデル変更履歴を記録する（Ｓ８０）。より詳細に、通信部３６０が、アプリケーションサーバ２０から、データ記録依頼を受信すると、制御部３２０は、インデックス３４１から現在のトークン所有者アドレス３４１３を取得する。
【0193】
制御部３２０は、学習済みＡＩモデルＩＤと、変更時トークン所有者アドレス＝「現在のトークン所有者アドレス３４１３」と、貢献度と、報酬額と、変更内容と、変更者アドレス＝「クライアント端末（変更者）１０－４のアドレス」とが対応付けられたデータを、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２（図５）に追加する。さらに、制御部３２０は、インデックス３４１（図４）の学習済みＡＩモデル変更履歴の場所情報３４１７に、学習済みＡＩモデル変更履歴３４２への追加データの場所を記録する。
【0194】
イーサリアム端末３０において、通信部３６０は、データ記録が成功した場合には、ＯＫ通知をアプリケーションサーバ２０に送信する（Ｓ８１）。さらに、アプリケーションサーバ２０において、通信部２６０が、ＯＫ通知を受信すると、ＯＫ通知をクライアント端末（変更者）１０－４に送信する（Ｓ８２）。
【0195】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１によって実行される学習済みＡＩモデル変更シーケンスの例について説明した。
【0196】
（１－１３．効果）
以上に説明したように、本発明の実施形態に係るデータ処理システムによれば、分散型ストレージ装置５０に記録された学習済みＡＩモデルの変更要求を取得する取得部２２１と、変更要求が取得されたことに基づいて、分散型ストレージ装置５０に記録された学習済みＡＩモデルの変更が行われるように分散型ストレージ装置５０を制御するとともに、変更履歴がブロックチェーンに記録されるようにブロックチェーンを制御する出力制御部２２３と、を備える、アプリケーションサーバ２０が提供される。
以上に説明したように、本発明の実施形態に係るデータ処理システムによれば、分散型ストレージ装置５０に記録された学習済みＡＩモデルの変更要求を取得する取得部２２１と、変更要求が取得されたことに基づいて、分散型ストレージ装置５０に記録された学習済みＡＩモデルの変更が行われるように分散型ストレージ装置５０を制御するとともに、変更履歴がブロックチェーンに記録されるようにブロックチェーンを制御する出力制御部２２３と、を備える、アプリケーションサーバ２０が提供される。
【0197】
かかる構成によれば、変更される可能性のある学習済みＡＩモデルの変更を、ブロックチェーンを用いて管理することが可能となる。
【0198】
以上、本発明の実施形態に係るデータ処理システム１が奏する効果について説明した。
【0199】
（２．ハードウェア構成例）
続いて、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０のハードウェア構成例について説明する。
続いて、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０のハードウェア構成例について説明する。
【0200】
以下では、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０のハードウェア構成例として、情報処理装置９００のハードウェア構成例について説明する。なお、以下に説明する情報処理装置９００のハードウェア構成例は、アプリケーションサーバ２０のハードウェア構成の一例に過ぎない。したがって、アプリケーションサーバ２０のハードウェア構成は、以下に説明する情報処理装置９００のハードウェア構成から不要な構成が削除されてもよいし、新たな構成が追加されてもよい。
【0201】
なお、クライアント端末１０、イーサリアム端末３０、分散型ストレージ装置４０および分散型ストレージ装置５０それぞれのハードウェア構成も、アプリケーションサーバ２０のハードウェア構成と同様に実現され得る。
【0202】
図１８は、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０の例としての情報処理装置９００のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力装置９０８と、出力装置９０９と、ストレージ装置９１０と、通信装置９１１と、を備える。
【0203】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１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一時記憶する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。
【0204】
ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
【0205】
入力装置９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバー等ユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路等から構成されている。情報処理装置９００を操作するユーザは、この入力装置９０８を操作することにより、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【0206】
出力装置９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置、ランプ等の表示装置およびスピーカ等の音声出力装置を含む。
【0207】
ストレージ装置９１０は、データ格納用の装置である。ストレージ装置９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置９１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９１０は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。
【0208】
通信装置９１１は、例えば、ネットワークに接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置９１１は、無線通信または有線通信のどちらに対応してもよい。
【0209】
以上、本発明の実施形態に係るアプリケーションサーバ２０のハードウェア構成例について説明した。
【0210】
（３．まとめ）
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【0211】
１ データ処理システム
１０ クライアント端末
２０ アプリケーションサーバ
２２０ 制御部
２２１ 取得部
２２２ 処理部
２２３ 出力制御部
２４０ 記憶部
２６０ 通信部
１０ クライアント端末
２０ アプリケーションサーバ
２２０ 制御部
２２１ 取得部
２２２ 処理部
２２３ 出力制御部
２４０ 記憶部
２６０ 通信部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】