特開 2025-83856 データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム

(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】P2025083856

(43)【公開日】2025-06-02

(54)【発明の名称】データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/903 20190101AFI20250526BHJP

【ＦＩ】

G06F16/903

【審査請求】有

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023197492

(22)【出願日】2023-11-21

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】坂上 拓磨

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA10

5B175HB03

5B175KA11

(57)【要約】

【課題】生成モデルにより生成されたコンテンツによって不当に利益を得ることを防止することができる装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】データ処理装置は、コンテンツを生成するために生成モデルに入力する命令を監視する監視部と、前記命令に基づいて、前記生成モデルにより生成された前記コンテンツの盗作を検知する検知部と、前記検知された結果と前記コンテンツとを関連付ける関連部と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンテンツを生成するために生成モデルに入力する命令を監視する監視部と、
前記命令に基づいて、前記生成モデルにより生成された前記コンテンツの盗作を検知する検知部と、
前記検知された結果と前記コンテンツとを関連付ける関連部と、
を備える、データ処理装置。

【請求項2】

前記命令及び前記コンテンツは、ブロックチェーン上でやり取りされる、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項3】

ＡＰＩを介して前記命令を前記生成モデルへ供給し、前記ＡＰＩを介して前記コンテンツを前記生成モデルから取得するインタフェース部を更に備える、
請求項２に記載のデータ処理装置。

【請求項4】

前記検知部は、前記命令から予め登録された１又は複数の禁止ワードが抽出された場合に、前記コンテンツが盗作であることを検知する、
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。

【請求項5】

前記関連部は、盗作であることが検知された前記コンテンツにフラグを付与する、
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。

【請求項6】

前記関連部は、前記コンテンツに盗作の度合いを数値化したスコアを付与する、
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。

【請求項7】

前記検知された結果に基づいて、前記コンテンツの出品可否を判断する判断部を更に備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。

【請求項8】

コンピュータが、
コンテンツを生成するために生成モデルに入力する命令を監視することと、
前記命令に基づいて、前記生成モデルにより生成された前記コンテンツの盗作を検知することと、
前記検知された結果と前記コンテンツとを関連付けることと、
を含む処理を実行する、データ処理方法。

【請求項9】

コンピュータに、
コンテンツを生成するために生成モデルに入力する命令を監視することと、
前記命令に基づいて、前記生成モデルにより生成された前記コンテンツの盗作を検知することと、
前記検知された結果と前記コンテンツとを関連付けることと、
を含む処理を実行させるための、データ処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１８０２８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

近年、ＡＩ（Artificial Intelligence）の目覚ましい進歩により、生成モデルによりコンテンツを生成する様々な生成ＡＩが登場している。これにより、生成ＡＩを用いてコンテンツを生成するクリエイタ（「ＡＩクリエイタ」ともいう。）は、コンテンツを比較的簡単に生成することができる。一方で、生成ＡＩを用いずにコンテンツを制作するクリエイタ（「非ＡＩクリエイタ」や「手書きクリエイタ」ともいう。）は、自身が制作した作品が生成ＡＩにより簡単に盗作されてしまうという問題を抱えている。

【0005】

そこで、本開示の技術は、生成モデルにより生成されたコンテンツによって不当に利益を得ることを防止することができる装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の技術に係る第１の態様は、コンテンツを生成するために生成モデルに入力する命令を監視する監視部と、前記命令に基づいて、前記生成モデルにより生成された前記コンテンツの盗作を検知する検知部と、前記検知された結果と前記コンテンツとを関連付ける関連部と、を備える、データ処理装置である。

【0007】

前記命令及び前記コンテンツは、ブロックチェーン上でやり取りされてもよい。

【0008】

前記データ処理装置は、ＡＰＩを介して前記命令を前記生成モデルへ供給し、前記ＡＰＩを介して前記コンテンツを前記生成モデルから取得するインタフェース部を更に備えてもよい。

【0009】

前記検知部は、前記命令から予め登録された１又は複数の禁止ワードが抽出された場合に、前記コンテンツが盗作であることを検知してよい。

【0010】

前記関連部は、盗作であることが検知された前記コンテンツにフラグを付与してもよい。

【0011】

前記関連部は、前記コンテンツに盗作の度合いを数値化したスコアを付与してもよい。

【0012】

前記データ処理装置は、前記検知された結果に基づいて、前記コンテンツの出品可否を判断する判断部を更に備えてもよい。

【0013】

本開示の技術に係る第２態様は、コンピュータが、コンテンツを生成するために生成モデルに入力する命令を監視することと、前記命令に基づいて、前記生成モデルにより生成された前記コンテンツの盗作を検知することと、前記検知された結果と前記コンテンツとを関連付けることと、を含む処理を実行する、データ処理方法である。

【0014】

本開示の技術に係る第３態様は、コンピュータに、コンテンツを生成するために生成モデルに入力する命令を監視することと、前記命令に基づいて、前記生成モデルにより生成された前記コンテンツの盗作を検知することと、前記検知された結果と前記コンテンツとを関連付けることと、を含む処理を実行させるための、データ処理プログラムである。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】データ処理装置及びユーザ端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】特定処理の概要を示す。

【図4】データ処理装置の特定処理部の機能構成を概略的に示す。

【図5】データ処理装置による特定処理の動作フローの一例を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るデータ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムの実施形態の一例について説明する。

【0017】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0018】

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（Tensor Processing Unit）等が挙げられる。

【0019】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0020】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。

【0021】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。

【0022】

以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0023】

図１には、実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

【0024】

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びユーザ端末１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。ユーザ端末１４の一例としては、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等が挙げられる。データ処理装置１２は、本開示の技術に係る「データ処理装置」の一例である。

【0025】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。

【0026】

ユーザ端末１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0027】

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂ等を備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペン又は指等）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が、ユーザ入力を示すデータを取得する。

【0028】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データをユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

【0029】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0030】

図２には、データ処理装置１２及びユーザ端末１４の要部機能の一例が示されている。

【0031】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「データ処理プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0032】

ユーザ端末１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６２が格納されている。受付出力プログラム６２は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６２を読み出し、読み出した受付出力プログラム６２をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６２に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【0033】

次に、データ処理装置１２がコンテンツの盗作を検知する特定処理を行う際の、特定処理部２９０の処理について説明する。なお、ここでいう「コンテンツ」とは、デジタル形式で構成されているいわゆる「デジタルコンテンツ」を示している。これより先、コンテンツが画像である場合を一例として説明するが、これに限定されるものではない。コンテンツは、動画、音楽、電子書籍、ゲーム等の様々なコンテンツであってよい。

【0034】

図３には、コンテンツの盗作を検知する特定処理の概要が示されている。一般に、（１）クリエイタがコンテンツを生成、（２）クリエイタがコンテンツを出品、（３）購入ユーザがコンテンツを購入する取引が行われている。このような取引において、コンテンツをＮＦＴ（Non-Fungible Token）としてＮＦＴプラットフォーム（「ＮＦＴマーケットプレイス」ともいう）上で取引するモデルが知られている。

【0035】

ＮＦＴとは、ブロックチェーンを基盤として作成された代替不可能なデジタルデータである。これまで、デジタルコンテンツは簡単に複製・改ざんすることができたため、資産価値を持たせることが困難であった。これに対して、ブロックチェーンを活用したＮＦＴは、デジタルコンテンツにもアナログコンテンツと同様に唯一無二の資産価値を持たせることが可能になるため、注目を集めている。

【0036】

近年、ＡＩの目覚ましい進歩により、ＡＩによりこのようなコンテンツを生成する様々な生成ツール１６が登場している。生成ツール１６においては、生成モデル５８により様々なコンテンツを生成する。生成モデル５８は、本開示の技術に係る「生成モデル」の一例である。

【0037】

コンテンツが画像である場合、生成モデル５８の一例としては、Ｓｔａｂｌｅ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ（インターネット検索＜URL: https://stablediffusionweb.com/＞）、ＤＡＬＬ－Ｅ２（インターネット検索＜URL: https://openai.com/dall-e-2＞）、Ｍｉｄｊｏｕｒｎｅｙ（インターネット検索＜URL:https://www.midjourney.com/＞）等の生成ＡＩが挙げられる。このような生成ＡＩにおいては、プロンプトと呼ばれる命令が生成モデル５８に入力されると、生成モデル５８が命令に応じたコンテンツを生成してこれを出力する。

【0038】

本実施形態における特定処理では、このように生成モデル５８に入力する命令を監視して生成モデル５８によって生成されたコンテンツの盗作を検知することで、生成モデル５８により生成されたコンテンツによって不当な利益を得ることを防止しようとするものである。

【0039】

これを実現するため、ＮＦＴプラットフォームには、生成ツール１６がＡＰＩ連携されていてよい。ＡＰＩ（Application Programming Interface）連携とは、外部のアプリケーションやシステムを、ＡＰＩを使ってデータ連携させることをいう。

【0040】

この場合、ＡＩクリエイタは、ＮＦＴプラットフォームにウォレット接続（いわゆる、ログイン）し、拡張機能としてデータ連携されている生成ツール１６を選択することで、あたかも直接アクセスしているかのように生成ＡＩを利用することができる。一方で、ＡＩクリエイタと生成モデル５８との間のやり取りは全てＡＰＩを介することとなるため、ＮＦＴプラットフォームに実装されたデータ処理装置１２は、このようなやり取りを監視することができる。そこで、本実施形態に係るデータ処理装置１２は、生成モデル５８によるコンテンツの生成ルートをトラッキングすることで、生成されたコンテンツの盗作を検知する。これについて詳細に説明する。

【0041】

図４には、データ処理装置の特定処理部の機能構成が概略的に示されている。特定処理部２９０は、インタフェース部２９１と、監視部２９２と、検知部２９３と、関連部２９４と、判断部２９５とを備えている。

【0042】

インタフェース部２９１は、ＡＰＩを介してコンテンツを生成するための命令を生成モデル５８へ供給し、ＡＰＩを介してコンテンツを生成モデル５８から取得する。

【0043】

監視部２９２は、コンテンツを生成するために生成モデル５８に入力する命令を監視する。

【0044】

検知部２９３は、命令に基づいて、生成モデル５８により生成されたコンテンツの盗作を検知する。

【0045】

関連部２９４は、検知された結果とコンテンツとを関連付ける。

【0046】

判断部２９５は、検知された結果に基づいて、コンテンツの出品可否を判断する。

【0047】

次に、データ処理システム１０の作用について説明する。

【0048】

図５には、データ処理装置による特定処理の動作フローの一例が概略的に示されている。本図を参照しながら特定処理の流れを説明する。なお、本図に示す特定処理の流れは、本開示の技術に係る「データ処理方法」の一例である。

【0049】

本動作フローは、ＡＩクリエイタがＮＦＴプラットフォームにウォレット接続し、生成ツール１６を選択することにより開始されてよい。

【0050】

ステップＳ３０１において、コンピュータ２２は、インタフェース部２９１として、ＡＰＩを介してコンテンツを生成するための命令を生成モデル５８へ供給する。これに応じて、生成モデル５８は、入力された命令に応じたコンテンツを生成してこれを出力する。そして、コンピュータ２２は、インタフェース部２９１として、ＡＰＩを介してコンテンツを生成モデル５８から取得する。

【0051】

ここで、コンテンツが画像である場合、命令は、例えば次のようなプロンプトであってよい。
＜プロンプト１＞
「Ａ氏（原作者）が制作しそうな画像を作って下さい。」
＜プロンプト２＞
「Ｘ（作品名）を真似した画像を作って下さい。」
＜プロンプト３＞
「３歳の子どもが庭で両親と雪遊びをしている画像をデフォルメタッチで作ってください。」

【0052】

プロンプト１がＡＩクリエイタにより入力されると、コンピュータ２２は、ＡＰＩを介してこれを生成モデル５８へ供給してよい。そして、コンピュータ２２は、ＡＰＩを介してプロンプト１に応じて生成モデル５８が生成した画像１を取得してよい。同様に、プロンプト２がＡＩクリエイタにより入力されると、コンピュータ２２は、ＡＰＩを介してこれを生成モデル５８へ供給してよい。そして、コンピュータ２２は、ＡＰＩを介してプロンプト２に応じて生成モデル５８が生成した画像２を取得してよい。同様に、プロンプト３がＡＩクリエイタにより入力されると、コンピュータ２２は、ＡＰＩを介してこれを生成モデル５８へ供給してよい。そして、コンピュータ２２は、ＡＰＩを介してプロンプト３に応じて生成モデル５８が生成した画像３を取得してよい。

【0053】

上述のとおり、生成ツール１６は、ブロックチェーンを活用したＮＦＴプラットフォームにＡＰＩ連携されているので、ＡＩクリエイタと生成モデル５８との間でやり取りする命令及びコンテンツは、全てブロックチェーン上でやり取りされることとなる。このように、ブロックチェーンのもとでコンテンツを生成する場合、コンテンツがどのような命令により生成されたものであるかを改ざんすることは、事実上不可能である。

【0054】

ステップＳ３０２において、コンピュータ２２は、監視部２９２として、コンテンツを生成するために生成モデル５８に入力する命令を監視する。

【0055】

ステップＳ３０３において、コンピュータ２２は、監視部２９２として、命令から予め登録された１又は複数の禁止ワードが抽出されたか否か判定する。そして、コンピュータ２２は、検知部２９３として、命令から予め登録された１又は複数の禁止ワードが抽出された（Ｙｅｓ）と判定された場合、コンテンツが盗作であることを検知してよい。コンテンツが盗作であることが検知された場合、コンピュータ２２は、処理をステップＳ３０４へ進める。一方、禁止ワードが抽出されていない（Ｎｏ）と判定された場合、コンピュータ２２は、処理をステップＳ３０５へ進める。

【0056】

この際、禁止ワードには、「Ａ氏」、「グループＢ」等、コンテンツの原作者の名前（個人名や団体名を含む）やアーティスト名が含まれていてよい。また、禁止ワードには、「Ｘ」、「Ｙ」等、コンテンツの作品の名称が含まれていてよい。また、禁止ワードには、「真似」、「模倣」等、盗作を窺わせる用語が含まれていてよい。コンピュータ２２は、例えばこのような禁止ワードを用いて命令を検索（あいまい検索を含む）することにより、命令から禁止ワードを抽出してよい。

【0057】

ここで、プロンプト１をあいまい検索した結果、「Ａ氏」という禁止ワードが抽出されたとする。この場合、コンピュータ２２は、画像１が盗作であることを検知してよい。同様に、プロンプト２をあいまい検索した結果、「Ｘ」及び「真似」という禁止ワードが抽出されたとする。この場合、コンピュータ２２は、画像２が盗作であることを検知してよい。コンピュータ２２は、このように命令から予め登録された１又は複数の禁止ワードが抽出された場合に、コンテンツが盗作であることを検知してよい。

【0058】

そして、ステップＳ３０４において、コンピュータ２２は、関連部２９４として、画像１及び画像２に盗作であることを示すフラグを付与する。コンピュータ２２は、例えばこのようにして、盗作であることが検知されたコンテンツにフラグを付与してよい。これにより、コンピュータ２２は、検知された結果とコンテンツとを関連付けることができる。

【0059】

一方、プロンプト３をあいまい検索した結果、いずれの禁止ワードも抽出されなかったとする。この場合、コンピュータ２２は、ステップＳ３０４の処理を省略する。

【0060】

ステップＳ３０５において、コンピュータ２２は、コンテンツを格納する。例えば、コンピュータ２２は、フラグが付与された画像１及び画像２と、フラグが付与されていない画像３とを、ＮＦＴプラットフォームのコレクションボックスに格納する。

【0061】

そうすると、ＡＩクリエイタは、コレクションボックスに格納されているコンテンツの中から出品を希望するコンテンツを選択することができるようになる。換言すれば、コレクションボックスに格納されていないコンテンツは出品することができない。したがって、ＮＦＴプラットフォーム上で取引されるコンテンツは、データ処理装置１２が生成ルートをトラッキングしている状況下において、生成ＡＩを用いて生成したコンテンツに限定されることとなる。

【0062】

ステップＳ３０６において、コンピュータ２２は、ユーザ端末１４から出品指示を受領する。ここでは、コンピュータ２２は、ＮＦＴプラットフォームのコレクションボックスに格納されている画像１、画像２及び画像３の出品を希望する指示を受領したものとする。

【0063】

ステップＳ３０７において、コンピュータ２２は、判断部２９５として、出品を希望するコンテンツにフラグが付与されているか否か判定する。例えば、コンピュータ２２は、画像１及び画像２にはフラグが付与されているため、画像１及び画像２は出品できないと判断する。出品できないと判断された場合、コンピュータ２２は、処理をステップＳ３０８へ進める。一方、コンピュータ２２は、画像３にはフラグが付与されていないため、画像３は出品できると判断する。出品できると判断された場合、コンピュータ２２は、処理をステップＳ３０９へ進める。コンピュータ２２は、例えばこのようにして、検知された結果に基づいて、コンテンツの出品可否を判断することができる。

【0064】

ステップＳ３０８において、コンピュータ２２は、コンテンツの出品を拒否する。ここでは、コンピュータ２２は、画像１及び画像２の出品を拒否し、ユーザ端末１４へ画像１及び画像２の出品が拒否された旨のメッセージを送信する。

【0065】

一方、ステップＳ３０９において、コンピュータ２２は、コンテンツの出品を許可する。ここでは、コンピュータ２２は、画像３の出品を許可し、ユーザ端末１４へ画像３が出品された旨のメッセージを送信する。これにより、購入ユーザは、ＮＦＴプラットフォーム上で画像３を購入することができる。そして、コンピュータ２２は、特定処理を終了する。

【0066】

なお、上述の説明では、コンピュータ２２が、ステップＳ３０１においてコンテンツを取得した後に監視処理を実行する場合を一例として示した。しかしながら、コンテンツの生成に時間を要する場合には、コンピュータ２２は、監視処理をコンテンツの取得に先立って実行してもよい。

【0067】

また、上述の説明では、コンピュータ２２が、盗作であることが検知されたコンテンツに対してフラグを付与する場合を一例として示した。しかしながら、これに限定されるものではない。コンピュータ２２は、画像１に対して１つの禁止ワードが抽出されたことを示すスコア１を付与してもよい。同様に、コンピュータ２２は、画像２に対して２つの禁止ワードが抽出されたことを示すスコア２を付与してもよい。コンピュータ２２は、例えばこのようにして、コンテンツに盗作の度合いを数値化したスコアを付与してもよい。

【0068】

この場合、ステップＳ３０７において、コンピュータ２２は、スコアが予め定められた閾値を超えるか否か判定してよい。そして、スコアが予め定められた閾値を超えるコンテンツは出品できないと判断し、スコアが予め定められた閾値以下のコンテンツは出品できると判断してよい。

【0069】

また、上述の説明では、盗作であることが検知されたコンテンツに対してのみフラグやスコアを付与する一方、盗作であることが検知されなかったコンテンツに対しては何も付与しない、すなわち、コンテンツが盗作ではないことを暗示的に示す場合を一例として示した。しかしながら、盗作であることが検知されなかったコンテンツに対して盗作ではないことを示すフラグを付与したり、抽出された禁止ワードの数が０であることを示すスコア０を付与したりすることで、コンテンツが盗作ではないことを明示的に示してもよい。

【0070】

このように、本実施形態に係るデータ処理装置１２は、コンテンツを生成するために生成モデル５８に入力する命令を監視し、生成モデル５８により生成されたコンテンツの盗作を検知し、検知結果とコンテンツとを関連付ける。これにより、本実施形態に係るデータ処理装置１２によれば、生成ＡＩによる盗作を検知してコンテンツと紐付けることができるので、生成されたコンテンツによって不当に利益を得ることを防止することができる。したがって、法規制によってＡＩの進化を止めることなく、手書きクリエイタは、自分が制作した作品の権利が侵害されることを心配せずにこれまでどおり作品の制作に励むことができる。

【0071】

また、生成モデルに入力する命令及び生成モデルにより生成されたコンテンツの両者は、ブロックチェーン上でやり取りされてもよい。これにより、コンテンツがどのような命令により生成されたものであるかを改ざんすることが、事実上不可能となる。そのため、データ処理装置１２によれば、盗作を検知するために監視対象とする情報が改ざんされることを防止することができる。

【0072】

また、データ処理装置１２は、ＡＰＩを介して命令を生成モデルへ供給し、ＡＰＩを介してコンテンツを生成モデルから取得してもよい。これにより、データ処理装置１２によれば、生成モデル５８によるコンテンツの生成ルートをトラッキングすることができると共に、ＡＩクリエイタに対しては、あたかも生成ツール１６に直接アクセスしているかのように生成ＡＩを利用できる環境を提供することができる。特に、既存の生成ＡＩを用いる場合、既存の生成ＡＩ自体をブロックチェーンに実装することはできない。これに対して、データ処理装置１２によれば、ＡＰＩ連携を用いることで、ブロックチェーンに新たな生成ＡＩを設計することなく、既存の生成ＡＩをブロックチェーンに取り込むことができる。

【0073】

また、データ処理装置１２は、命令から禁止ワードが抽出された場合に、コンテンツが盗作であることを検知してもよい。これにより、禁止ワードを検索するという比較的簡単な処理により、コンテンツの盗作を検知することができる。

【0074】

また、データ処理装置１２は、盗作であることが検知されたコンテンツにフラグを付与してもよい。これにより、データ処理装置１２によれば、フラグの有無のみでコンテンツが盗作であるか否かを識別することができる。

【0075】

また、データ処理装置１２は、コンテンツに盗作の度合いを数値化したスコアを付与してもよい。これにより、データ処理装置１２によれば、盗作であるか否かがあいまいな場合であっても、客観的な数値をコンテンツに関連付けることができる。

【0076】

また、データ処理装置１２は、検知された結果に基づいて、コンテンツの出品可否を判断してもよい。これにより、データ処理装置１２によれば、盗作の検知機能と出品機能とを連携させた一体のサービスを提供することができる。したがって、データ処理装置１２によれば、生成ＡＩによるコンテンツが手書きクリエイタの作品の権利を侵害している等の訴訟を起こされるリスクを未然に防ぐことができる。

【0077】

また、上述のとおり、ＮＦＴプラットフォーム上で取引されるコンテンツは、データ処理装置１２が生成ルートをトラッキングしている状況下において、生成ＡＩを用いて生成したコンテンツに限定されてよい。これにより、データ処理装置１２によれば、生成ＡＩによるコンテンツのみが存在するＮＦＴプラットフォームを作成することができる。したがって、クリエイタを本業としている手書きクリエイタの作品と、生成ＡＩを用いたＡＩクリエイタのコンテンツとを棲み分けすることができる。そのため、手書きクリエイタの作品はオリジナルの物として価値が担保されつつも、ＡＩクリエイタのコンテンツは生成ＡＩによるコンテンツとして楽しまれる世の中を実現することができる。

【0078】

以上、本開示に係るシステムをデータ処理装置１２の機能を主として説明したが、本開示に係るシステムはサーバに実装されているとは限らない。本開示に係るシステムは、一般的な情報処理システムとして実装されていてもよい。本開示は、例えば、パーソナルコンピュータで動作するソフトウェアプログラム、スマートフォン等で動作するアプリケーションとして実装されてもよい。本開示に係る方法はSaaS(Software as a Service)形式でユーザに対して提供されてもよい。

【0079】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0080】

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【0081】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0082】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0083】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【0084】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0085】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0086】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0087】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0088】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【符号の説明】

【0089】

１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ ユーザ端末
５８ 生成モデル
２９０ 特定処理部
２９１ インタフェース部
２９２ 監視部
２９３ 検知部
２９４ 関連部
２９５ 判断部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】