特開 2024-165559 アカウント選択プログラム、アカウント選択装置、およびアカウント選択方法

(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】P2024165559

(43)【公開日】2024-11-28

(54)【発明の名称】アカウント選択プログラム、アカウント選択装置、およびアカウント選択方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20241121BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023081841

(22)【出願日】2023-05-17

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】萱場 啓太

(72)【発明者】

【氏名】藤本 真吾

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC12

5L050CC12

(57)【要約】

【課題】分散型コミュニティの評価者など、公平性や透明性が要求される人物や物を選出するために、当該人物や物に対応付けられる、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントがＳＣによってランダムに選択されるが、ＳＣによるランダム選択は時間的コストがかかってしまう。
【解決手段】アカウント選択プログラムは、複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、乱数に基づいて、シード値を生成し、シード値に基づいて、複数のハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、選択された第１のハッシュ化ＩＤをシード値として、複数のハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、
乱数に基づいて、シード値を生成し、
前記シード値に基づいて、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、
選択された前記第１のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするアカウント選択プログラム。

【請求項2】

選択された前記第２のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、次の前記第２のハッシュ化ＩＤを選択する処理を所定回数繰り返す処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のアカウント選択プログラム。

【請求項3】

前記シード値を生成する処理は、
複数のユーザの入力値を用いて生成された前記乱数に基づいて、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする請求項１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【請求項4】

前記シード値を生成する処理は、
前記乱数に対してハッシュ関数を用いて演算を行い、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする請求項１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【請求項5】

分散型コミュニティシステムにおける同一のコミュニティの複数のアカウントに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【請求項6】

選択された複数の前記第１のハッシュ化ＩＤに対応付けられる前記アカウントのユーザによって入力された前記コミュニティ内の物事に対する評価を受け付ける処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項５に記載のアカウント選択プログラム。

【請求項7】

前記評価に基づいて、前記物事に対する報酬を決定する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項６に記載のアカウント選択プログラム。

【請求項8】

複数の人物または複数のデバイスに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【請求項9】

複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、
乱数に基づいて、シード値を生成し、
前記シード値に基づいて、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、
選択された前記第１のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する
処理を実行する制御部を備えたアカウント選択装置。

【請求項10】

複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、
乱数に基づいて、シード値を生成し、
前記シード値に基づいて、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、
選択された前記第１のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する
処理をコンピュータが実行するアカウント選択方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、スマートコントラクトを用いたブロックチェーン上のアカウント選択技術に関する。

【背景技術】

【0002】

昨今、例えば、Ｗｅｂ３、ＤＡＯ、トークンエコノミーなど、ブロックチェーン（ＢＣ：BlockChain）技術を活用した、コミュニティやシステムの分散化への関心が高まっている。分散型コミュニティには、例えば、コミュニティ内でのある物事や活動などへの報酬を、同コミュニティの複数人の他者による評価に基づいて決定する民主的な報酬決定の仕組みがある。このようにして、分散型コミュニティは、他者によるレビューなどの評価の公平性を担保し、コミュニティの健全を保つようにしている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０２２－５４１９２９号公報

【特許文献2】特表２０２０－５１５９４２号公報

【特許文献3】特表２０２２－５２３６４３号公報

【特許文献4】米国特許出願公開第２０２０／０２０４３５８号明細書

【特許文献5】特表２０２２－５１１６２３号公報

【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、現状の報酬決定の仕組みは、コミュニティシステムの運営者が、被評価者から金銭を受け取り、不正な評価を行うためのアカウント（いわゆるサクラアカウント）を用いて被評価者の高評価数を増加させるなど、恣意的操作が容易にできてしまうという問題がある。

【0005】

そこで、ＢＣ上のスマートコントラクト（ＳＣ:Smart Contract）を用いて、複数の評価者の各々に対応付けられるＢＣ上の複数のＢＣアカウントをランダムに選出し、恣意的操作を抑制する技術が考えられる。当該技術の一例として、例えば、ＳＣが、外部の乱数生成サービスによって生成された乱数を用いて、評価者に対応付けられるＢＣアカウントをランダムに選出する（以下、「ランダム選出方式１」という）。

【0006】

しかしながら、ランダム選出方式１では、外部の乱数生成サービスを用いるため、費用的コストがかかる、生成された乱数の妥当性や真正性の確保が困難である（いわゆる、オラクル問題）などといった問題が考えられる。

【0007】

そこで、例えば、ＳＣが、ＢＣ上の不特定多数のユーザに任意の数値を非同期に入力させ、入力された各数値を用いて乱数を生成する。そして、ＳＣが、当該乱数を用いて、評価者に対応付けられるＢＣアカウントをランダムに選出する技術（以下、「ランダム選出方式２」という）が考えられる。ランダム選出方式２では、特定のユーザが、不特定多数のユーザによって入力された各数値を知ることは困難であるため、乱数の妥当性や真正性を確保でき、また、外部の乱数生成サービスを用いないため、費用的コストを抑えられる。

【0008】

なお、ＳＣを用いたランダム選出は、分散型コミュニティの評価者のみならず、例えば、打合せなどの発言者や、環境データ取得のためのデバイス、景品の当選者など、公平性や透明性が要求される人物や物などの選出であってよい。

【0009】

しかしながら、ランダム選出方式２は、複数のユーザから非同期に数値の入力を待つため、１回の乱数生成に時間がかかるといった問題が考えられる。特に、ランダム選出方式２では、複数の評価者などを選出するために当該評価者などの各々に対応付けられるＢＣ上の複数のＢＣアカウントを選択する場合に乱数生成処理を何回も繰り返すことになるため、時間的コストが非常にかかってしまう。

【0010】

１つの側面では、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

１つの態様において、アカウント選択プログラムは、複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、乱数に基づいて、シード値を生成し、シード値に基づいて、複数のハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、選択された第１のハッシュ化ＩＤをシード値として、複数のハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0012】

１つの側面では、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減できる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、分散型コミュニティシステムにおける恣意的操作を説明するための図である。

【図2】図２は、ＳＣを用いたランダム選出による恣意的操作の抑制について説明するための図である。

【図3】図３は、ランダム選出方式１を説明するための図である。

【図4】図４は、ランダム選出方式２を説明するための図である。

【図5】図５は、本ランダム選出方式の一例を示す図である。

【図6】図６は、ランダム選出方式２および本ランダム選出方式の時間的コストについて説明するための図である。

【図7】図７は、本実施形態にかかるアカウント選択装置１０の構成例を示す図である。

【図8】図８は、本実施形態にかかるユーザ情報３１に記憶されるデータの一例を示す図である。

【図9】図９は、本実施形態にかかるアカウントＩＤ配列３２に記憶されるデータの一例を示す図である。

【図10】図１０は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（１）である。

【図13】図１３は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（２）である。

【図14】図１４は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（３）である。

【図15】図１５は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（４）である。

【図16】図１６は、本実施形態にかかるアカウント選択装置１０のハードウェア構成例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下に、本実施形態にかかるアカウント選択プログラム、アカウント選択装置、およびアカウント選択方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本実施形態が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。

【0015】

まず、分散型コミュニティシステムにおける恣意的操作について説明する。図１は、分散型コミュニティシステムにおける恣意的操作を説明するための図である。図１に示すように、ＢＣ技術を活用した分散型コミュニティシステムでは、例えば、コミュニティ内でのある物事や活動などを複数人の利用者が評価する際、システム運営者がサクラアカウントを用いて恣意的な操作を行うことができてしまう。より具体的には、例えば、システム運営者が、被評価者から金銭を受け取り、評価者にサクラアカウントを選出し、被評価者の高評価数を増加させるなど、被評価者に有利になるような恣意的な操作が容易にできてしまう。なお、このような恣意的操作は、分散型コミュニティの評価者のみならず、例えば、打合せなどの発言者や、環境データ取得のためのデバイス、景品の当選者など、公平性や透明性が要求される人や物などの選出においても可能である。

【0016】

そのため、ＢＣ上のＳＣを用いて、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをランダムに選出し、恣意的操作を抑制する技術が考えられる。図２は、ＳＣを用いたランダム選出による恣意的操作の抑制について説明するための図である。図２に示すように、例えば、それぞれがＢＣ上の複数のＢＣアカウントに対応付けられる複数の利用者から評価者を選出する際、改ざんが困難であるＳＣを用いてＢＣアカウントを選択し、評価者をランダムに選出することが可能である。これにより、システム運営者は恣意的にサクラアカウントを選出できなくなるため、図１を用いて説明したような恣意的な操作を抑制できる。

【0017】

なお、ＳＣを用いてＢＣ上のＢＣアカウントをランダムに選択するためには乱数生成することが要求される。しかしながら、ＢＣは、同一入力に対して、どのノード（または、ピアなどとも呼ばれるＢＣネットワークを構成するコンピュータを指す）でのＳＣ実行であって同一出力であることが担保される仕組みであるため、ＳＣの中で乱数を生成し、その結果で出力が変わるようなロジックの実装できない。

【0018】

そこで、ランダム選出方式１は、例えば、ＳＣが、外部の乱数生成サービスによって生成された乱数を用いて、評価者に対応付けられるＢＣアカウントをランダムに選出する。図３は、ランダム選出方式１を説明するための図である。

【0019】

図３に示すランダム選出方式１は、ＳＣが、Chainlink VRFなどの外部の乱数生成サービスを用いて取得したＮ個の乱数ｒを用いて、Ｎ個のＢＣアカウントをランダムに選出する例である。より具体的には、情報処理装置は、例えば、ＳＣによって、事前に全利用者のＢＣアカウントのアドレスなどの識別子であるＩＤを配列「アカウントＩＤ配列Ａ」としてＢＣに記録する。そして、情報処理装置は、例えば、ＳＣによって、外部の乱数生成サービスから取得した乱数Ｎ個を０～（length(A)－１）の範囲となるように整形した上でアカウントＩＤ配列Ａのインデックスとして用いてＮ個のＢＣアカウントを選出する。

【0020】

しかしながら、ランダム選出方式１では、外部の乱数生成サービスを用いるため、複数の評価者を選出するような場合はより高コストとなり、費用的コストがかかるといった問題がある。また、ランダム選出方式１では、外部の乱数生成サービスにより生成された乱数の妥当性や真正性の確保が困難であるといった問題（いわゆる、オラクル問題）もある。

【0021】

そこで、ランダム選出方式２は、例えば、ＳＣが、ＢＣ上の不特定多数のユーザに任意の数値を非同期に入力させ、入力された各数値を用いて乱数を生成する。図４は、ランダム選出方式２を説明するための図である。

【0022】

図４に示すランダム選出方式２は、ＳＣが、複数ユーザの入力値を用いて生成した乱数ｒを用いて、Ｎ個のＢＣアカウントをランダムに選出する例である。より具体的には、情報処理装置は、例えば、ＳＣによって、事前に全利用者のＢＣアカウントのアドレスなどの識別子であるＩＤを配列「アカウントＩＤ配列Ａ」としてＢＣに記録する。そして、情報処理装置は、例えば、ＳＣによって、図４に示すような疑似乱数生成方式で１つの乱数ｒを生成する。さらに、情報処理装置は、例えば、ＳＣによって、生成した乱数ｒを０～（length(A)－１）の範囲となるように整形した上でアカウントＩＤ配列Ａのインデックスとして用いて１つのＢＣアカウントを選出する処理をＮ回実施する。

【0023】

ランダム選出方式２では、ランダム選出方式１と比較して外部の乱数生成サービスを用いないため、費用的コストを抑えられる。また、ランダム選出方式２では、乱数生成のために不特定多数のユーザによって入力された各数値を特定のユーザが知ることは困難であるため、乱数の妥当性や真正性を確保できる。

【0024】

しかしながら、ランダム選出方式２では、複数のユーザから非同期に数値の入力を待つため、１回の乱数生成に時間がかかり、さらにそれをＮ回繰り返すことになるため、時間的コストが非常にかかってしまうといった問題がある。

【0025】

そこで、本実施形態では、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによって選択する場合の時間的コストを削減することを目的の１つとする。そのために、本実施形態では、例えば、ランダム選出方式２などで１度生成したシード値を用いて、ハッシュ化したＢＣのアカウントＩＤの配列にハッシュ法を繰返し適用することで、Ｎ個のＢＣアカウントをランダムに選出する。このような、本実施形態にかかるランダム選出方式を、以下、「本ランダム選出方式」という。

【0026】

図５は、本ランダム選出方式の一例を示す図である。図５に示す本ランダム選出方式の詳細は後述するが、まず、例えば、ＳＣが、ランダム選出方式２などで１つの乱数ｒを生成してシード値を生成し、当該シード値を用いて、１個目のＢＣアカウントを選出する。次に、例えば、ＳＣが、１個目に選出されたハッシュ化したＢＣのアカウントＩＤを次のシード値として、２個目のＢＣアカウントを選出する。このように、選出されたハッシュ化したＢＣのアカウントＩＤを次のシード値として用いて、ＢＣアカウントの選出処理をＮ－１回繰り返すことで、Ｎ－１個のＢＣアカウントが選出される。すなわち、ランダム選出方式２などを用いて選出された１個目のＢＣアカウントと、Ｎ－１個のＢＣアカウントとで、Ｎ個のＢＣアカウントがランダムに選出される。

【0027】

本ランダム選出方式では、２個目以降のＢＣアカウントの選出処理において、パターンが固定されない乱数を都度のハッシュ計算無しで生成できるため、Ｎ－１回分の乱数生成処理の時間的コストは小さくて済む。そのため、本ランダム選出方式では、Ｎが大きいほど、すなわち、選出されるＢＣアカウントなどが多いほど、時間的コストの削減効果は大きくなる。

【0028】

図６は、ランダム選出方式２および本ランダム選出方式の時間的コストについて説明するための図である。図６の左側は、ランダム選出方式２について示し、右側は本ランダム選出方式について示す。

【0029】

図６の左側に示すように、例えば、Ｎ個のＢＣアカウントをランダムに選出する場合に、ランダム選出方式２では、時間的コストの大きい乱数生成処理をＮ回繰り返すことになるため、トータルの時間的コストが非常に大きくなる。

【0030】

一方、図６の右側に示すように、本ランダム選出方式では、１個目のＢＣアカウントの選出には、時間的コストの大きい乱数生成処理を用いるが、２個目以降のＢＣアカウントの選出は、時間的コストが小さくて済む。

【0031】

［アカウント選択装置１０の機能構成］
次に、本ランダム選出方式の実行主体であるアカウント選択装置１０の機能構成を説明する。図７は、本実施形態にかかるアカウント選択装置１０の構成例を示す図である。図７に示すアカウント選択装置１０は、例えば、サーバコンピュータ、またはデスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣなどの情報処理装置である。なお、図７では、アカウント選択装置１０を１台のコンピュータとして示しているが、複数台のコンピュータで構成される分散型コンピューティングシステムであってもよい。また、アカウント選択装置１０は、クラウドコンピューティングサービスを提供するサービス提供者によって管理されるクラウドコンピュータ装置であってもよい。

【0032】

図７に示すように、アカウント選択装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。

【0033】

通信部２０は、他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば、ネットワークインタフェースカードなどの通信インタフェースやＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースである。

【0034】

記憶部３０は、各種データや、制御部４０が実行するプログラムを記憶する機能を有し、例えば、ユーザ情報３１、およびアカウントＩＤ配列３２などを記憶する。

【0035】

ユーザ情報３１には、例えば、分散型コミュニティの利用者に関する情報などが記憶される。なお、ユーザ情報３１は、ＢＣ外に記憶されてよい。図８は、本実施形態にかかるユーザ情報３１に記憶されるデータの一例を示す図である。図８に示すように、ユーザ情報３１には、例えば、分散型コミュニティの利用者を一意に示すユーザＩＤ、および当該利用者に対応付けられるＢＣ上のアカウントを一意に示すＢＣアカウントＩＤなどが対応付けて記憶される。また、当該ＢＣアカウントＩＤは、オリジナルのＢＣアカウントをハッシュ化するか否かを示すハッシュ化有無フラグ、オリジナルのＢＣアカウントを示すオリジナル、ハッシュ化されたＢＣアカウントＩＤを示すハッシュ値を含んでよい。当該ハッシュ化有無フラグは、例えば、ＢＣアカウントＩＤがEthereum（登録商標）のアカウントアドレスの場合、既にハッシュ化されているため、ハッシュ化しなくてよいため、“０”（ハッシュ化しない）が設定される。また、当該ハッシュ値は、例えば、ハッシュアルゴリズムであるKeccak-256の下位20byteを出力する関数であるハッシュ関数hを用いてハッシュ化されたＢＣアカウントＩＤである。なお、ＢＣアカウントＩＤがEthereumのアカウントアドレス場合、ハッシュ関数hが出力するハッシュのサイズは、Ethereumのアカウントアドレスのサイズにされる。

【0036】

アカウントＩＤ配列３２には、例えば、分散型コミュニティの全利用者のＢＣアカウントアドレスなどの識別子に関する情報などが記憶される。なお、アカウントＩＤ配列３２は、ＢＣ上に記憶されてよい。図９は、本実施形態にかかるアカウントＩＤ配列３２に記憶されるデータの一例を示す図である。図９に示すように、アカウントＩＤ配列３２には、例えば、インデックスと、ハッシュ化されたＢＣアカウントＩＤを示す要素とが対応付けて記憶される。すなわち、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤがインデックスに対応付けてＢＣに記憶される。ここで、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントの各々の識別子は、例えば、ＢＣアカウントＩＤであってよく、また、ハッシュ化ＩＤは、ハッシュ化されたＢＣアカウントＩＤであってよい。

【0037】

当該記憶処理は、分散型コミュニティシステムにおける同一のコミュニティの複数のアカウントに各々が対応付けられる複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を含んでよい。

【0038】

また、当該記憶処理は、複数の人物または複数のデバイスに各々が対応付けられる複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を含んでよい。なお、複数のＢＣアカウントの各々に対応付けられる複数の人物とは、例えば、分散型コミュニティの評価者や、打合せなどの発言者、景品の当選者など、公平性や透明性が要求される人物であってよい。また、複数のＢＣアカウントの各々に対応付けられる複数のデバイスとは、例えば、環境データ取得のためのデバイスなど、公平性や透明性が要求される物であってよい。

【0039】

図７の説明に戻り、なお、記憶部３０に記憶される上記情報はあくまでも一例であり、記憶部３０は、上記情報以外にも様々な情報を記憶できる。

【0040】

制御部４０は、アカウント選択装置１０全体を司る処理部であり、例えば、プロセッサなどである。制御部４０は、生成部４１、選択部４２、および決定部４３を備える。なお、各処理部は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。

【0041】

生成部４１は、例えば、ＳＣにより、乱数に基づいて、シード値を生成する。当該ＳＣは、例えば、複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤがインデックスに対応付けて記憶されたブロックチェーン上のＳＣであってよい。また、当該シード値の生成処理は、例えば、乱数に対してハッシュ関数を用いて演算を行い、当該乱数をハッシュ化してシード値を生成する処理を含んでよい。また、当該シード値の生成処理は、複数のユーザの入力値を用いて生成された乱数に基づいて、シード値を生成する処理を含んでよい。ここで、複数のユーザの入力値を用いて生成された乱数は、図４に示すランダム選出方式２で説明した時間的コストのかかる乱数生成処理によって生成された乱数である。当該乱数や、当該乱数に基づいて生成されるシード値は、１個目のハッシュ化ＩＤを選択するために用いられる。

【0042】

また、生成部４１は、例えば、ＳＣにより、シード値に基づいて、複数のＢＣアカウントの１つを特定する値を生成する。なお、複数のＢＣアカウントの１つを特定する値の生成処理は、例えば、選択部４２によって選択された第１のハッシュ化ＩＤを次のシード値として、所定回数繰り返されてよい。なお、この繰り返し処理は、例えば、２個目以降のハッシュ化ＩＤを選択するための処理である。すなわち、選択された第１のハッシュ化ＩＤをシード値として用いることで、１個目のハッシュ化ＩＤを選択する場合と異なり、シード値の生成のために乱数を生成しなくてよい。

【0043】

選択部４２は、例えば、ＳＣにより、生成部４１によって生成された、複数のＢＣアカウントの１つを特定する値に基づいて、インデックスに対応付けられた複数のハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択する。当該ＳＣは、例えば、複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤがインデックスに対応付けて記憶されたブロックチェーン上のＳＣであってよい。また、当該第１のハッシュ化ＩＤの選択処理は、例えば、選択部４２によって選択された第１のハッシュ化ＩＤをシード値として、所定回数繰り返されてよい。ここで、所定回数は、例えば、選出するＢＣアカウントの数をＮ個とした場合に、Ｎ－１回であってよい。これにより、ランダム選出方式２などを用いて選出された１個のハッシュ化されたＢＣアカウントＩＤと、Ｎ－１個のハッシュ化されたＢＣアカウントＩＤとで、Ｎ個のＢＣアカウントがランダムに選出される。

【0044】

決定部４３は、選択部４２によって選択された複数の第１のハッシュ化ＩＤに対応付けられるアカウントのユーザによって入力されたコミュニティ内の物事に対する評価を受け付け、当該評価に基づいて、当該物事に対する報酬を決定する。なお、選択部４２によって選択されたハッシュ化ＩＤを、分散型コミュニティの評価者の選出に用いない場合、アカウント選択装置１０は、コミュニティ内の物事に対する報酬を決定する決定部４３を備えなくてよい。換言すると、選択部４２によって選択されたハッシュ化ＩＤは、評価者のみならず、打合せなどの発言者や、環境データ取得のためのデバイス、景品の当選者など、公平性や透明性が要求される人物や物などの選出に用いられてよい。

【0045】

［処理の流れ］
次に、図１０を用いて、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れを説明する。図１０は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【0046】

まず、図１０に示すように、アカウント選択装置１０は、例えば、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化してハッシュ化ＩＤを生成し、当該ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する（ステップＳ１０１）。なお、ステップＳ１０１は、例えば、ハッシュ化ＩＤが、アカウントＩＤ配列３２の要素として、インデックスに対応付けてアカウントＩＤ配列３２に記憶されてよい。また、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントの各々の識別子は、例えば、ＢＣアカウントＩＤであってよく、また、ハッシュ化ＩＤは、ハッシュ化されたＢＣアカウントＩＤであってよい。

【0047】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、分散型コミュニティの評価者など、選出される人物や物の数である選出数をＳＣに設定する（ステップＳ１０２）。当該選出数は、例えば、選出の度に、１００個など、公平性などを担保するために妥当な数が決定され、記憶部３０などに記憶されてよく、アカウント選択装置１０は、ステップＳ１０３以降の処理のために、当該選出数を取得してＳＣに設定する。

【0048】

次に、アカウント選択装置１０は、ＳＣにより、例えば、図４に示すランダム選出方式２で乱数を生成し、当該乱数に基づいて、シード値を生成する（ステップＳ１０３）。より具体的には、アカウント選択装置１０は、例えば、当該乱数をハッシュ化してシード値を生成する。

【0049】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、シード値に基づいて、複数のＢＣアカウントの１つを特定する値である特定値を生成する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の特定値の生成は、例えば、「i=r mod length(A)」の式を用いた特定値iの計算である。演算子modは、例えば、「x mod y」とした場合に、任意の数xを１０進数に変更後、任意の１０進数yで割った余りを返す演算子である。また、length(A)は、アカウントＩＤ配列Ａの配列長であり、アカウントＩＤ配列Ａは、例えば、図９に示すアカウントＩＤ配列３２である。

【0050】

なお、ステップＳ１０４で用いるシード値は、１回目の処理、すなわち、１個目のハッシュ化ＩＤを選択するための処理である場合は、ステップＳ１０３で生成されたシード値であってよい。２回目以降の処理、すなわち、２個目以降のハッシュ化ＩＤを選択するための処理である場合は、ステップＳ１０５で選択されるハッシュ化ＩＤをシード値として用いる。

【0051】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、ステップＳ１０４で生成された特定値に基づいて、ステップＳ１０１でインデックスに対応付けられて記憶された複数のハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択する（ステップＳ１０５）。

【0052】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、第１のハッシュ化ＩＤを、ステップＳ１０２で設定した選出数分、選択したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。選出数分、第１のハッシュ化ＩＤが選択された場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、図１０に示すアカウント選択処理は終了する。

【0053】

一方、選出数分、第１のハッシュ化ＩＤが選択されていない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、アカウント選択装置１０は、例えば、ステップＳ１０５で選択された第１のハッシュ化ＩＤを次のシード値として、ステップＳ１０４に戻る。そして、選出数分、第１のハッシュ化ＩＤが選択されるまで、ステップＳ１０４～Ｓ１０６を繰り返す。

【0054】

アカウント選択処理の流れの別例として、図１１～１５を用いて、本実施形態にかかるアカウント選択処理を、より具体的に説明する。図１１は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートである。

【0055】

図１１に示すように、本実施形態にかかるアカウント選択処理は、様々な関数を用いて処理される。なお、図１１に示すアカウント選択処理は、図１０におけるハッシュ化ＩＤの記憶処理（ステップＳ１０１）、および選出数の設定処理（ステップＳ１０２）は予め実行されているものとして、乱数生成処理以降について説明するものである。

【0056】

また、図１１に示すアカウント選択処理は、例えば、以下のような前提で実行される。ハッシュ値のサイズは2byteとし、ハッシュ関数hをKeccak-256で生成した乱数の下位2byteを出力するハッシュ関数とする。評価者を２人選出するケースを想定する。アカウントＩＤ配列Ａとして、図９のアカウントＩＤ配列３２に示すように、３つのＢＣアカウントＩＤのハッシュ値がと登録されているものとする。また、アカウントＩＤ配列Ａの要素とシード値sの演算には、例えば、排他的論理和（ＸＯＲ）を使用する関数gを用いる。アカウント選出時のインデックスが重複した場合はオープンアドレス法を使用する。これは、例えば、インデックスをインクリメントした値を出力し、インクリメント後のインデックスが、「length(A)-1」を超えた場合は０を出力するものである。また、既に選出済みのＢＣアカウントＩＤがさらに選出されてしまった場合は、他のアカウントＩＤ配列Ａのインデックスを出力する関数next()を用い、next()の引数は、next(i,length(A)-1)とする。また、ＳＣで乱数を生成する方法で生成された乱数r’は、１とする。

【0057】

また、図１１に示すアカウント選択処理は、図１２～１５を用いて、いくつかの処理ステップに分けて説明される。図１２は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（１）である。図１２では、実線で示される矢印の処理の流れ（ステップＳ２０１～Ｓ２０６：Ｎｏまで）について説明する。また、図１２の右側には、各配列の状況が示される。アカウントＩＤ配列Ａは、上述したように、図９のアカウントＩＤ配列３２に対応する配列である。また、選出済インデックス配列Ｉは、例えば、選出したＢＣアカウントＩＤのアカウントＩＤ配列Ａにおけるインデックスの配列である。また、ランダム選出結果格納配列Ｗは、例えば、選出したＢＣアカウントのアドレスを格納する配列である。図１２に示すアカウント選択処理の段階では、まだ１つもＢＣアカウントは選出されていないため、選出済インデックス配列Ｉおよびランダム選出結果格納配列Ｗは、空である。

【0058】

まず、図１２に示すように、アカウント選択装置１０は、例えば、「r’=f()」を計算する（ステップＳ２０１）。関数f()は、例えば、図４に示すランダム選出方式２で説明したような、ＳＣで疑似乱数を生成する関数である。また、乱数r’は、例えば、関数f()によって生成された疑似乱数であり、上述したように、ステップＳ２０１で生成された乱数r’は、１とする。

【0059】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「r=h(r’)」を計算する（ステップＳ２０２）。関数h()は、例えば、上述したように、Keccak-256で生成した乱数の下位2byteを出力するハッシュ関数である。rは、例えば、ハッシュ関数h()によって乱数r’がハッシュ化された疑似乱数であり、ステップＳ２０２で算出される乱数は、「r=h(1)=0x8bc6」となる。

【0060】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「s=r」を計算する（ステップＳ２０３）。sは、例えば、シード値であり、ステップＳ２０３は、ステップＳ２０２で算出された乱数rをシード値とすることを意味し、すなわち、「s=0x8bc6」となる。

【0061】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、条件「length(W)<N」を判定する（ステップＳ２０４）。「length(W)」は、例えば、ランダム選出結果格納配列Ｗの配列長を返す関数であり、まだ１つもＢＣアカウントは選出されていないため、ランダム選出結果格納配列Ｗは、空であり、「length(W)=0」となる。また、選出数Nは、例えば、選出する評価者の数であり、上述したように、評価者を２人選出するため、「N=2」とする。したがって、「length(W)<N」は、「0<2」となり、ステップＳ２０４では、Ｙｅｓルートに進む。

【0062】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「i=r mod length(A)」を計算する（ステップＳ２０５）。演算子modは、例えば、「x mod y」とした場合に、任意の数xを１０進数に変更後、任意の１０進数yで割った余りを返す演算子である。また、length(A)は、アカウントＩＤ配列Ａの配列長のため、３となる。そのため、ステップＳ２０５では、「i=r mod length(A)」は、「i=0x8bc6 mod 3」となり、「i=1」となる。なお、ここで算出されるiは、例えば、図１０に示すアカウント選択処理におけるステップＳ１０４で生成される特定値である。

【0063】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、条件「(i in I)==true」を判定する（ステップＳ２０６）。「i in I」は、例えば、選出済インデックス配列Ｉの要素に、ｉがある場合に「true（真）」、それ以外は「false（偽）」を返す処理である。ここでは、まだ１つもＢＣアカウントは選出されていないため、選出済インデックス配列Ｉに要素はなく、「(i in I)＝(1 in I)＝false（偽）」となり、ステップＳ２０６ではＮｏルートに進む。ステップＳ２０６のＮｏルートに進んだ後は、ステップＳ２０８が実行されるが、ここからは図１３を用いて説明する。

【0064】

図１３は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（２）である。図１３では、図１２で説明したアカウント選択処理の続きで、実線で示される矢印の処理の流れ（ステップＳ２０８～Ｓ２１０、ステップＳ２０４に戻り、ステップＳ２０４：Ｙｅｓまで）について説明する。

【0065】

ステップＳ２０６のＮｏルートから進み、次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「append(i,I)」を計算する（ステップＳ２０８）。「append(i,I)」は、例えば、「append(x,X)」とした場合に、要素xを、配列Xに追加する関数である。そのため、「append(i,I)」は、要素iを、選出済インデックス配列Ｉに追加する処理である。ここでは、ステップＳ２０５で「i=1」が算出されているため、「append(i,I)」は「append(1,I)」となり、図１３の右側に示すように、選出済インデックス配列Ｉに要素「1」が追加される。

【0066】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「append(A[i],W)」を計算する（ステップＳ２０９）。ここでは、ステップＳ２０５で「i=1」が算出されているため、A[i]はA[1]となり、A[1]は、図１３の右側に示すように、「0x6b87」である。そのため、「append(A[i],W)」は「append(0x6b87,W)」となり、図１３の右側に示すように、アカウントＩＤ配列Ａのインデックス１の要素「0x6b87」が、ランダム選出結果格納配列Ｗに追加される。なお、ここで追加されるA[i]は、例えば、図１０に示すアカウント選択処理におけるステップＳ１０５で選択されるハッシュ化ＩＤである。

【0067】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「r=A[i] XOR s」を計算する（ステップＳ２１０）。すなわち、アカウント選択装置１０は、例えば、選択されたハッシュ化ＩＤであるA[i]を次のシード値として、次のハッシュ化ＩＤを選択するための乱数rを算出する。なお、ここでの乱数の計算は、例えば、処理として簡易な排他的論理和（ＸＯＲ）を用いるため、ハッシュ計算を行うランダム選出方式２などによる乱数の計算と比較して時間的コストが少なくて済む。また、ステップＳ２１０では、「A[i]=A[1]=0x6b87」であり、ステップＳ２０３で算出されたシード値sは「0x8bc6」であるため、「r=A[i] XOR s」は、「r=0x6b87 XOR 0x8bc6=0xe041」となる。

【0068】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、条件「length(W)<N」を判定する（ステップＳ２０４）。ここでは、ステップＳ２０９で、ランダム選出結果格納配列Ｗに要素が１つ追加されたため、「length(W)=1」となり、「N=2」であるため、「length(W)<N」は、「1<2」となり、Ｙｅｓルートに進む。ステップＳ２０４のＹｅｓルートに進んだ後は、ステップＳ２０５が実行されるが、ここからは図１４を用いて説明する。

【0069】

図１４は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（３）である。図１４では、図１３で説明したアカウント選択処理の続きで、実線で示される矢印の処理の流れ（ステップＳ２０５～Ｓ２０７まで）について説明する。

【0070】

ステップＳ２０４のＹｅｓルートから進み、次に、アカウント選択装置１０は、例えば、条件「(i in I)==true」を判定する（ステップＳ２０６）。ここでは、「i=1」、ステップＳ２０８で、選出済インデックス配列Ｉに要素「i=1」が追加されたため、「(i in I)=(1 in I)＝true（真）」となり、Ｙｅｓルートに進む。

【0071】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「i=next(i,length(A)-1)」を計算する（ステップＳ２０７）。関数next()は、例えば、既に選出済みのＢＣアカウントＩＤがさらに選出されてしまった場合に用いられ、他のアカウントＩＤ配列Ａのインデックスを出力する関数である。ここでは、「length(A)」は３であるため、「i=next(i,length(A)-1)=next(1, 2)=2」となる。なお、関数next()の引数iが2だった場合は２を超えるため、戻り値は０が返ってくる。ステップＳ２０７の実行後は、ステップＳ２０６が実行されるが、ここからは図１５を用いて説明する。

【0072】

図１５は、本実施形態にかかるアカウント選択処理の流れの別例を示すフローチャートを説明するための図（４）である。図１５では、図１４で説明したアカウント選択処理の続きで、実線で示される矢印の処理の流れ（ステップＳ２０６～Ｓ２１０、ステップＳ２０４に戻り、ステップＳ２１１、処理終了まで）について説明する。

【0073】

ステップＳ２０７から進み、次に、アカウント選択装置１０は、例えば、条件「(i in I)==true」を判定する（ステップＳ２０６）。ここでは、ステップＳ２０７で「i=2」が算出されているため、「(i in I)=(2 in I)＝false（偽）」となり、Ｎｏルートに進む。

【0074】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「append(i,I)」を計算する（ステップＳ２０８）。ここでは、ステップＳ２０７で「i=2」が算出されているため、「append(i,I)」は「append(2,I)」となり、図１５の右側に示すように、選出済インデックス配列Ｉに要素「2」が追加される。

【0075】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「append(A[i],W)」を計算する（ステップＳ２０９）。ここでは、ステップＳ２０５で「i=1」が算出されているため、A[i]はA[2]となり、A[2]は、図１５の右側に示すように、「0xd473」である。そのため、「append(A[i],W)」は「append(0xd473,W)」となり、図１５の右側に示すように、アカウントＩＤ配列Ａのインデックス１の要素「0xd473」が、ランダム選出結果格納配列Ｗに追加される。

【0076】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「r=A[i] XOR s」を計算する（ステップＳ２１０）。ここでは、「A[i]=A[2]=0xd473」であり、ステップＳ２０３で算出されたシード値sは「0x8bc6」であるため、「r=A[i] XOR s」は、「r=0xd473 XOR 0x8bc6=0x5fb5」となる。

【0077】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、条件「length(W)<N」を判定する（ステップＳ２０４）。ここでは、ステップＳ２０９で、ランダム選出結果格納配列Ｗに要素がさらに１つ追加され、２つとなったため、「length(W)=2」となり、「N=2」であるため、「length(W)<N」は、「2<2」となり、Ｎｏルートに進む。

【0078】

次に、アカウント選択装置１０は、例えば、「return(W)」を計算する（ステップＳ２１１）。関数return()は、例えば、引数を返す関数であるため、「return(W)」は、ランダム選出結果格納配列Ｗの要素が返され、「return([0x6b87,0xd473])」となる。ここで返される要素が、例えば、ランダムに選出されたＢＣアカウントＩＤであり、アカウント選択装置１０は、例えば、これを用いて、分散型コミュニティの評価者など、公平性や透明性が要求される人物や物などを選出できる。ステップＳ２１１の実行後、アカウント選択処理は終了する。

【0079】

［効果］
上述したように、アカウント選択装置１０は、複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、乱数に基づいて、シード値を生成し、シード値に基づいて、複数のハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、選択された第１のハッシュ化ＩＤをシード値として、複数のハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する。

【0080】

このように、ＢＣ上のＢＣアカウントの識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤをＳＣによってランダムに複数選択する際、乱数に基づくシード値で選択されたハッシュ化ＩＤが、次のハッシュ化ＩＤを選択するためのシード値として用いられる。これにより、アカウント選択装置１０は、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減できる。

【0081】

また、アカウント選択装置１０は、選択された第２のハッシュ化ＩＤをシード値として、複数のハッシュ化ＩＤから、次の第２のハッシュ化ＩＤを選択する処理を所定回数繰り返す。

【0082】

これにより、アカウント選択装置１０は、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減できる。

【0083】

また、アカウント選択装置１０によって実行される、シード値を生成する処理は、複数のユーザの入力値を用いて生成された乱数に基づいて、シード値を生成する処理を含む。

【0084】

これにより、アカウント選択装置１０は、公平性や透明性を担保しつつ、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減できる。

【0085】

また、アカウント選択装置１０によって実行される、シード値を生成する処理は、乱数に対してハッシュ関数を用いて演算を行い、シード値を生成する処理を含む。

【0086】

これにより、アカウント選択装置１０は、公平性や透明性を担保しつつ、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減できる。

【0087】

また、アカウント選択装置１０は、分散型コミュニティシステムにおける同一のコミュニティの複数のアカウントに各々が対応付けられる複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する。

【0088】

これにより、アカウント選択装置１０は、分散型コミュニティのアカウントに対応付けられる、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減できる。

【0089】

また、アカウント選択装置１０は、選択された複数の第１のハッシュ化ＩＤに対応付けられるアカウントのユーザによって入力されたコミュニティ内の物事に対する評価を受け付ける。

【0090】

これにより、アカウント選択装置１０は、コミュニティ内の物事に対して、公平性や透明性が担保された評価を行うことができる。

【0091】

また、アカウント選択装置１０は、評価に基づいて、物事に対する報酬を決定する。

【0092】

これにより、アカウント選択装置１０は、公平性や透明性が担保された評価を用いて、コミュニティ内の物事に対して、より適切な報酬を決定できる。

【0093】

また、アカウント選択装置１０は、複数の人物または複数のデバイスに各々が対応付けられる複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する。

【0094】

これにより、アカウント選択装置１０は、公平性や透明性を担保しつつ、人物やデバイスに対応付けられる、ＢＣ上の複数のＢＣアカウントをＳＣによってランダムに選択する場合の時間的コストを削減できる。

【0095】

［システム］
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更されてもよい。また、実施例で説明した具体例、分布、数値などは、あくまで一例であり、任意に変更されてもよい。

【0096】

また、アカウント選択装置１０の構成要素の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。例えば、アカウント選択装置１０の選択部４２が複数の処理部に分散されたり、アカウント選択装置１０の生成部４１と選択部４２とが１つの処理部に統合されたりしてもよい。つまり、その構成要素の全部または一部は、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合されてもよい。さらに、各装置の各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵや当該ＣＰＵ（Central Processing Unit）にて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

【0097】

図１６は、本実施形態にかかるアカウント選択装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１６に示すように、アカウント選択装置１０は、通信インタフェース１０ａ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０ｂ、メモリ１０ｃ、プロセッサ１０ｄを有する。また、図１６に示した各部は、バスなどで相互に接続される。

【0098】

通信インタフェース１０ａは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他の情報処理装置との通信を行う。ＨＤＤ１０ｂは、例えば、アカウント選択装置１０がアカウント選択装置１０の場合、図７などに示した各機能を動作させるプログラムやデータを記憶する。

【0099】

プロセッサ１０ｄは、ＣＰＵ、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などである。また、プロセッサ１０ｄは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現されるようにしてもよい。プロセッサ１０ｄは、例えば、図７などに示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０ｂなどから読み出してメモリ１０ｃに展開する。これにより、プロセッサ１０ｄは、図７などで説明した各機能を実現するプロセスを実行するハードウェア回路として動作可能である。

【0100】

また、アカウント選択装置１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、アカウント選択装置１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、アカウント選択装置１０以外の情報処理装置がプログラムを実行する場合や、アカウント選択装置１０と他の情報処理装置とが協働してプログラムを実行するような場合にも、上記実施例が同様に適用されてよい。

【0101】

当該プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布されてもよい。また、当該プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto－Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータ可読記憶媒体に記録されてよい。そして、当該プログラムは、アカウント選択装置１０などによって記録媒体から読み出されることによって実行されてもよい。

【0102】

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0103】

（付記１）複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、
乱数に基づいて、シード値を生成し、
前記シード値に基づいて、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、
選択された前記第１のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするアカウント選択プログラム。

【0104】

（付記２）選択された前記第２のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、次の前記第２のハッシュ化ＩＤを選択する処理を所定回数繰り返す処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のアカウント選択プログラム。

【0105】

（付記３）前記シード値を生成する処理は、
複数のユーザの入力値を用いて生成された前記乱数に基づいて、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする付記１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【0106】

（付記４）前記シード値を生成する処理は、
前記乱数に対してハッシュ関数を用いて演算を行い、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする付記１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【0107】

（付記５）分散型コミュニティシステムにおける同一のコミュニティの複数のアカウントに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【0108】

（付記６）選択された複数の前記第１のハッシュ化ＩＤに対応付けられる前記アカウントのユーザによって入力された前記コミュニティ内の物事に対する評価を受け付ける処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記５に記載のアカウント選択プログラム。

【0109】

（付記７）前記評価に基づいて、前記物事に対する報酬を決定する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記６に記載のアカウント選択プログラム。

【0110】

（付記８）複数の人物または複数のデバイスに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１または２に記載のアカウント選択プログラム。

【0111】

（付記９）複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、
乱数に基づいて、シード値を生成し、
前記シード値に基づいて、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、
選択された前記第１のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する
処理を実行する制御部を備えたアカウント選択装置。

【0112】

（付記１０）選択された前記第２のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、次の前記第２のハッシュ化ＩＤを選択する処理を所定回数繰り返す処理を前記制御部が実行することを特徴とする付記９に記載のアカウント選択装置。

【0113】

（付記１１）前記シード値を生成する処理は、
複数のユーザの入力値を用いて生成された前記乱数に基づいて、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする付記９または１０に記載のアカウント選択装置。

【0114】

（付記１２）前記シード値を生成する処理は、
前記乱数に対してハッシュ関数を用いて演算を行い、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする付記９または１０に記載のアカウント選択装置。

【0115】

（付記１３）分散型コミュニティシステムにおける同一のコミュニティの複数のアカウントに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記制御部が実行することを特徴とする付記９または１０に記載のアカウント選択装置。

【0116】

（付記１４）選択された複数の前記第１のハッシュ化ＩＤに対応付けられる前記アカウントのユーザによって入力された前記コミュニティ内の物事に対する評価を受け付ける処理を前記制御部が実行することを特徴とする付記１３に記載のアカウント選択装置。

【0117】

（付記１５）前記評価に基づいて、前記物事に対する報酬を決定する処理を前記制御部が実行することを特徴とする付記１４に記載のアカウント選択装置。

【0118】

（付記１６）複数の人物または複数のデバイスに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記制御部が実行することを特徴とする付記９または１０に記載のアカウント選択装置。

【0119】

（付記１７）複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、
乱数に基づいて、シード値を生成し、
前記シード値に基づいて、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、
選択された前記第１のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する
処理をコンピュータが実行するアカウント選択方法。

【0120】

（付記１８）選択された前記第２のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、次の前記第２のハッシュ化ＩＤを選択する処理を所定回数繰り返す処理を前記制御部が実行することを特徴とする付記１７に記載のアカウント選択方法。

【0121】

（付記１９）前記シード値を生成する処理は、
複数のユーザの入力値を用いて生成された前記乱数に基づいて、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする付記１７または１８に記載のアカウント選択方法。

【0122】

（付記２０）前記シード値を生成する処理は、
前記乱数に対してハッシュ関数を用いて演算を行い、前記シード値を生成する
処理を含むことを特徴とする付記１７または１８に記載のアカウント選択方法。

【0123】

（付記２１）分散型コミュニティシステムにおける同一のコミュニティの複数のアカウントに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１７または１８に記載のアカウント選択方法。

【0124】

（付記２２）選択された複数の前記第１のハッシュ化ＩＤに対応付けられる前記アカウントのユーザによって入力された前記コミュニティ内の物事に対する評価を受け付ける処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記２１に記載のアカウント選択方法。

【0125】

（付記２３）前記評価に基づいて、前記物事に対する報酬を決定する処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記２２に記載のアカウント選択方法。

【0126】

（付記２４）複数の人物または複数のデバイスに各々が対応付けられる前記複数のＢＣアカウントの各々の識別子をハッシュ化した前記ハッシュ化ＩＤをインデックスに対応付けて記憶する処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする付記１７または１８に記載のアカウント選択方法。

【0127】

（付記２５）プロセッサと、
プロセッサに動作可能に接続されたメモリと
を備えたアカウント選択装置であって、プロセッサは、
複数のブロックチェーン（ＢＣ）アカウントの各々の識別子をハッシュ化したハッシュ化ＩＤが記憶されたブロックチェーン上のスマートコントラクトにより、
乱数に基づいて、シード値を生成し、
前記シード値に基づいて、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第１のハッシュ化ＩＤを選択し、
選択された前記第１のハッシュ化ＩＤを前記シード値として、複数の前記ハッシュ化ＩＤから、第２のハッシュ化ＩＤを選択する
処理を実行することを備えたことを特徴とするアカウント選択装置。

【符号の説明】

【0128】

１０ アカウント選択装置
１０ａ 通信インタフェース
１０ｂ ＨＤＤ
１０ｃ メモリ
１０ｄ プロセッサ
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ ユーザ情報
３２ アカウントＩＤ配列
４０ 制御部
４１ 生成部
４２ 選択部
４３ 決定部

【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】