特許 7500123 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-06-07

(45)【発行日】2024-06-17

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240610BHJP

   G06Q 30/0202 20230101ALI20240610BHJP

   G06Q 30/0601 20230101ALI20240610BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06Q30/0202

G06Q30/0601 330

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2024063153

(22)【出願日】2024-04-10

【審査請求日】2024-04-10

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】522147481

【氏名又は名称】ＤＡＲＴ’ｓ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002789

【氏名又は名称】弁理士法人ＩＰＸ

(72)【発明者】

【氏名】松村 毅

【審査官】岩橋 龍太郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１０９７８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－１５６６９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２４－０２５２００（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２４－０４９２８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２３／０６９６８９（ＷＯ，Ａ２）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１以上のプロセッサを備える情報処理システムであって、
前記プロセッサが、
取得ステップでは、クリエイターが創作した創作物データの売買が可能なマーケットプレイスにおいて生じる事象に関する事象情報を取得し、
生成ステップでは、取得された前記事象情報と、所定の予測機能とに基づき、将来生じることが予測される前記事象に関する情報を表す予測データを生成し、前記予測機能は、過去の前記事象から未来の前記事象を予測する機能であり、
公開ステップでは、前記マーケットプレイスにおいて、生成された前記予測データを公開する、
情報処理システム。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記予測機能は、過去の前記事象のうちの一部を入力とし、当該一部よりも後に生じた前記事象を出力として機械学習を行ったＡＩである、
情報処理システム。

【請求項3】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記予測データには、前記創作物データと同じ種類のデータが含まれる、
情報処理システム。

【請求項4】

請求項３に記載の情報処理システムにおいて、
前記プロセッサは、
購入ステップでは、公開した前記予測データの購入を希望された場合、当該予測データを購入させるための購入処理を実行する、
情報処理システム。

【請求項5】

請求項４に記載の情報処理システムにおいて、
前記プロセッサは、
検知ステップでは、販売された前記予測データが購入者により二次利用されたことを検知し、
提供ステップでは、前記二次利用が検知された場合に、当該二次利用を行った購入者に報酬を提供する、
情報処理システム。

【請求項6】

請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
前記プロセッサは、
検出ステップでは、前記購入者による二次利用の形態を検出し、
前記提供ステップでは、検出された前記二次利用の形態に応じた報酬を前記購入者に提供する、
情報処理システム。

【請求項7】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記事象には、前記マーケットプレイスで開催されるイベントが含まれ、
前記予測データには、前記イベントを示すデータが含まれる、
情報処理システム。

【請求項8】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記プロセッサが、
前記取得ステップでは、前記マーケットプレイスを訪れるユーザに関するユーザ情報を取得し、
前記公開ステップでは、取得された前記ユーザ情報に応じた態様で前記予測データを公開する、
情報処理システム。

【請求項9】

請求項８に記載の情報処理システムにおいて、
前記態様は、前記予測データの種類である、
情報処理システム。

【請求項10】

請求項８に記載の情報処理システムにおいて、
前記態様は、前記予測データの数である、
情報処理システム。

【請求項11】

請求項８に記載の情報処理システムにおいて、
前記態様は、前記予測データを更新する頻度である、
情報処理システム。

【請求項12】

請求項８に記載の情報処理システムにおいて、
前記態様は、前記予測データが表す未来までの期間の長さである、
情報処理システム。

【請求項13】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記プロセッサが、
前記公開ステップでは、過去に公開した前記予測データが示す未来の時期が訪れた場合、当該予測データと、当該時期に公開されている情報とを比較可能に公開する、
情報処理システム。

【請求項14】

情報処理方法であって、
情報処理システムが備えるプロセッサが、
請求項１～請求項１３の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行する、
情報処理方法。

【請求項15】

プログラムであって、
コンピュータに、請求項１～請求項１３の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させる
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、電子商取引によって商品またはサービスを販売する店舗を利用するユーザに関する店舗の利用情報を取得し、取得される利用情報に基づき、ユーザによって閲覧された購入対象が過去に当該ユーザによって利用された店舗によって販売される場合に、利用された店舗から発行されるクーポンが含まれるコンテンツを生成し、生成されるコンテンツを当該ユーザへ配信する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－０１３５７５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

マーケットプレイスを訪れるユーザが増えるほど、そのマーケットプレイスで取り扱われている商品等がユーザの目にとまって取引の機会が増加しやすくなる。

【0005】

本発明では上記事情に鑑み、マーケットプレイスを訪れる動機を高めることができる情報処理システム等を提供することとした。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様によれば、少なくとも１以上のプロセッサを備える情報処理システムが提供される。この情報処理システムでは、プロセッサが、生成ステップでは、クリエイターが創作した創作物データの売買が可能なマーケットプレイスにおいて将来公開されることが予測される情報を表す予測データを生成する。公開ステップでは、マーケットプレイスにおいて、生成された予測データを公開する。

【0007】

このような態様によれば、マーケットプレイスを訪れる動機を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】マーケットプレイスシステム１の全体構成を示す図である。

【図2】サーバ装置１０のハードウェア構成を示す図である。

【図3】ユーザ端末２０のハードウェア構成を示す図である。

【図4】表示処理の一例を示すアクティビティ図である。

【図5】ログイン画面の一例を示す図である。

【図6】メイン画面の一例を示す図である。

【図7】予測データ画面の一例を示す図である。

【図8】購入済み画面の一例を示す図である。

【図9】設定変更画面の一例を示す図である。

【図10】変更されたメイン画面の一例を示す図である。

【図11】予測データ画面の別の一例を示す図である。

【図12】変更されたメイン画面の一例を示す図である。

【図13】報酬テーブルの一例を示す図である。

【図14】公開態様テーブルの一例を示す図である。

【図15】公開態様テーブルの別の一例を示す図である。

【図16】公開態様テーブルの別の一例を示す図である。

【図17】公開態様テーブルの別の一例を示す図である。

【図18】予実比較画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

【0010】

ところで、一実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。

【0011】

また、一実施形態に係る種々の情報処理において、入力と、入力に応じた出力とが実現されうる。ここで、入力の結果として出力が得られれば、かかる情報処理において参照される情報（以下、参照情報と称する。）の態様は、限定されない。参照情報は、例えば、データベース、ルックアップテーブル、所定の関数（統計学的手法によって構築された、回帰式等の判定式を含む。）等のルールベースの情報でもよいし、入力と出力との相関を予め学習させた学習済みモデルでもよいし、プロンプトを入力することで所望の結果を出力可能な大規模言語モデルでもよい。

【0012】

また、一実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、一実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。

【0013】

さらに、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。また、プロセッサは、汎用プロセッサでもよいし、専用の回路でもよい。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。

【0014】

<実施形態>
１．システム構成
以下、実施形態に係るシステム構成を説明する。
図１は、マーケットプレイスシステム１の全体構成を示す図である。図１においては、マーケットプレイスシステム１が備える各装置と、それらの装置を使用するユーザの概要が示されている。各概要については、他の図も参照しながら随時説明する。

【0015】

マーケットプレイスシステム１は、商品及びサービス等の取引の場であるマーケットプレイスを提供するための情報処理を実行する情報処理システムである。以下では、単に「マーケットプレイス」と言ったら、マーケットプレイスシステム１が提供するマーケットプレイスを示すものとする。マーケットプレイスでは様々な商品及びサービス等を取り扱うことが可能であるが、以下では、ＮＦＴ（ノンファンジブルトークン：Ｎｏｎ－Ｆｕｎｇｉｂｌｅ Ｔｏｋｅｎ）が取引対象として扱われる場合を説明する。

【0016】

ＮＦＴとは、ブロックチェーン上で発行される代替不可能なデジタルトークン（「非代替性トークン」とも呼ばれる）である。ブロックチェーンとは、ネットワーク上にある端末同士をダイレクトに接続し、暗号技術を用いて取引の記録を分散的に処理・記録する技術である。マーケットプレイスでは、例えば、クリエイターが創作して出品した創作物データを示すＮＦＴが取引される。マーケットプレイスに出品される創作物データには、アート作品、ゲーム作品、写真作品及び音楽作品等を示すＮＦＴが含まれる。

【0017】

マーケットプレイスシステム１は、通信回線２と、ＢＣシステム３と、サーバ装置１０と、複数のユーザ端末２０とを備える。ＢＣシステム３は、ブロックチェーンの技術を利用可能な環境を提供するシステムである。ＢＣシステム３は、Ｐ２Ｐネットワーク４と、複数のＢＣノード装置５とを備える。

【0018】

Ｐ２Ｐネットワーク４（Ｐ２Ｐ＝Ｐｅｅｒ ｔｏ Ｐｅｅｒ）は、端末同士が互いの持つデータや機能を利用しあうために対等な関係で直に接続しあっている分散型のネットワークである。通信回線２は、インターネット等を含み、自回線に接続する装置同士のデータのやり取りを仲介する。なお、Ｐ２Ｐネットワーク４は、通信回線２の一部であることが通常であるが、図１では、説明を分かりやすくするため別々に表している。複数のＢＣノード装置５（ＢＣ＝Ｂｌｏｃｋ Ｃｈａｉｎ＝ブロックチェーン）は、Ｐ２Ｐネットワーク４によって互いに接続され、ＢＣシステム３を形成する。

【0019】

ＢＣシステム３は、過去の処理の履歴等を示すトランザクションデータを一定容量のブロックに区切り、それらのブロックを順番に並べて繋げたブロックチェーンを生成する。ＢＣシステム３は、各ブロックに直前のブロックのハッシュ値を持たせ、生成したブロックチェーンを複数のＢＣノード装置５のそれぞれに分散させて記憶させる。これにより、ＢＣシステム３は、ブロックチェーンの耐改ざん性を向上させている。

【0020】

サーバ装置１０は、マーケットプレイスを運営するため情報処理を実行する情報処理装置である。サーバ装置１０は、例えば、マーケットプレイスの利用者の認証、取引対象であるＮＦＴに関する情報の提示及びＮＦＴの取引により生じる支払い等の処理を行う。サーバ装置１０は、ＮＦＴに関する処理については、Ｐ２Ｐネットワーク４に接続し、ブロックチェーンを共有するネットワークに参加することで実行する。

【0021】

サーバ装置１０は、例えば、ＢＣシステム３に接続されている取引所を介して取引対象であるＮＦＴ等に関する権利を取引する。取引所は、ブロックチェーンを用いた取引を仲介するシステムである。サーバ装置１０は、取引所で用いられる仮想通貨を購入してウォレットで保管しておき、ウォレットを取引所に接続することでＮＦＴの登録等に必要なコストを仮想通貨で支払う。

【0022】

ユーザ端末２０は、マーケットプレイスシステム１の利用者をユーザとする端末であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット端末等である。より詳細には、ユーザ端末２０は、表示手段及び操作受付手段を有し、マーケットプレイスの画面を表示手段に表示する処理及びユーザが操作受付手段に対して行った操作の受け付け処理等の情報処理を実行する情報処理装置である。ユーザは、ユーザ端末２０を操作してマーケットプレイスにアクセスし、そこで販売されているＮＦＴ等の商品を購入したり、自分が創作した創作物をマーケットプレイスに登録して販売したりする。

【0023】

サーバ装置１０は、例えば、ユーザ端末２０を利用するユーザを認証する認証処理を実行する。サーバ装置１０は、例えば、マーケットプレイスシステム１を利用するユーザを認証するための認証情報（ユーザＩＤ及びパスワード等）を記憶し、認証情報を入力したユーザを認証する。サーバ装置１０は、ユーザを認証することで、データへのアクセスを制限したり、ユーザが入力したデータに識別情報を付与して識別可能にしたり、ユーザが行った設定を保存したりすることができる。

【0024】

また、サーバ装置１０は、ユーザ端末２０に画像を表示させるための表示制御処理を実行する。サーバ装置１０は、例えば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）ファイルの生成及び送信等の処理を表示制御処理として行い、システム画面を示すウェブページをユーザ端末２０にブラウザの機能を利用して表示させる。なお、ユーザ端末２０がマーケットプレイスシステム１を利用するためのアプリケーションプログラムを導入し、サーバ装置１０がそのアプリにおける表示用データの生成及び送信等の処理を表示制御処理として行ってもよい。サーバ装置１０は、これらの表示制御処理を行うことで、ユーザ端末２０に各種の画像を表示させる。つまり、ユーザ端末２０の表示手段に表示されている画像は、サーバ装置１０がユーザ端末２０に表示させている画像と言い換えることができる。

【0025】

２．ハードウェア構成
以下、実施形態に係るハードウェア構成を説明する。
図２は、サーバ装置１０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、バス１４とを備える。バス１４は、サーバ装置１０が備える各部を電気的に接続する。

【0026】

（制御部１１）
制御部１１は、例えば不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部１１は、記憶部１２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、マーケットプレイスシステム１に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部１２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部１１によって具体的に実現されることで、制御部１１に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、制御部１１は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部１１を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。

【0027】

（記憶部１２）
記憶部１２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部１１によって実行されるマーケットプレイスシステム１に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。記憶部１２は、制御部１１によって実行されるマーケットプレイスシステム１に係る種々のプログラムや変数等を記憶している。

【0028】

（通信部１３）
通信部１３は、サーバ装置１０から種々の電気信号を外部の構成要素に送信可能に構成される。また、通信部１３は、外部の構成要素からサーバ装置１０への種々の電気信号を受信可能に構成される。さらに好ましくは、通信部１３がネットワーク通信機能を有し、これによりＰ２Ｐネットワーク４又は通信回線２を介して、サーバ装置１０と外部機器との間で種々の情報を通信可能に実施してもよい。

【0029】

図３は、ユーザ端末２０のハードウェア構成を示す図である。ユーザ端末２０は、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、入力部２４と、出力部２５と、バス２６とを備える。バス２６は、ユーザ端末２０が備える各部を電気的に接続する。

【0030】

（入力部２４）
入力部２４は、キー、ボタン、タッチスクリーン及びマウス等を有し、ユーザによる入力を受け付ける。また、入力部２４は、マイクロフォンを有し、ユーザによる音声の入力を受け付ける機能を有していてもよい。

【0031】

（出力部２５）
出力部２５は、ディスプレイ及びスピーカ等を有し、ディスプレイの表示面に画面、画像、アイコン、テキスト等といった、ユーザが視認可能な態様で生成された視覚情報を表示し、音声を含む音を出力する。

【0032】

３．情報処理
以下、実施形態に係る情報処理について説明する。以下の説明では、サーバ装置１０及びユーザ端末２０を各情報処理の主体として記載するが、それらの情報処理は、マーケットプレイスシステム１が備える少なくとも１つのプロセッサ、すなわち、各装置の制御部が有するプロセッサによって実行されている。マーケットプレイスシステム１は、例えば、マーケットプレイスを利用するための利用画面を表示する表示処理を実行する。

【0033】

図４は、表示処理の一例を示すアクティビティ図である。表示処理は、ユーザ端末２０にマーケットプレイスシステム１が提供するマーケットプレイスを利用するためのログイン画面が表示され、マーケットプレイスシステム１の利用者として登録されているユーザがログインの操作を行うことを契機に開始される。

【0034】

図５は、ログイン画面の一例を示す図である。図５に示すログイン画面Ｃ１では、「ログイン情報を入力してください。」という文字列と、ユーザＩＤの入力欄Ｄ１１と、パスワードの入力欄Ｄ１２と、ログインボタンＢ１１とが表示されている。ユーザ端末２０は、入力欄Ｄ１１及びＤ１２への入力と、ログインボタンＢ１１への操作をログイン操作として受け付け、入力されたユーザＩＤ及びパスワードを示すログインデータをサーバ装置１０に送信する（アクティビティＡ１１）。

【0035】

サーバ装置１０は、送信されてきたログインデータに基づいてユーザを認証する（アクティビティＡ１２）。次に、サーバ装置１０は、認証したユーザのユーザ情報を取得する（アクティビティＡ１３）。ユーザ情報には、例えば、画面の設定等が含まれているが、ここでは、ユーザが初めてログインした場合について説明する。続いて、サーバ装置１０は、マーケットプレイスにおいて行なわれている取引に関する情報を取得する（アクティビティＡ１４）。

【0036】

取引情報には、取引されている対象（ＮＦＴ等）に関する対象情報及び過去に行なわれた取引の履歴（購入されたＮＦＴ、出品者、購入者、購入日時及び購入価格等）が含まれる。サーバ装置１０は、取得された取引履歴に基づいて、第１予測データを生成し（アクティビティＡ２１）、また、第２予測データを生成する（アクティビティＡ２２）。第１予測データは、将来取引されることが予測される取引対象物を示すデータであり、第２予測データは、将来の取引の傾向を示すデータである。第１予測データ及び第２予測データについては、後ほど図を参照しながら詳しく説明する。

【0037】

サーバ装置１０は、生成した第１予測データ及び第２予測データを用いて、マーケットプレイスのメイン画面を生成する（アクティビティＡ２３）。サーバ装置１０は、生成したメイン画面を示す画面データをユーザ端末２０に送信する。ユーザ端末２０は、送信されてきた画面データが示すメイン画面を表示する（アクティビティＡ２４）。

【0038】

図６は、メイン画面の一例を示す図である。図６に示すメイン画面Ｃ２では、カテゴリ選択タブＢ２１と、表示条件ボタンＢ２２と、第１予測データの表示欄Ｄ２１と、第２予測データの表示欄Ｄ２２と、取引対象の一覧の表示欄Ｄ２３とが表示されている。

【0039】

カテゴリ選択タブＢ２１には、「全て」、「アート」、「ゲーム」、「写真」及び「音楽」というＮＦＴのカテゴリを選択するためのタブが表示されている。なお、カテゴリはこれに限らず、プロフィール画像、ゲーム内アイテム又は仮想空間の不動産等のＮＦＴにより取引することが可能な様々なカテゴリが含まれていてもよい。表示欄Ｄ２３には、カテゴリ選択タブＢ２１で選択されたカテゴリのコレクションの一覧が表示される。コレクションとは、１以上のＮＦＴの作品（＝アイテム）が対応付けられたシリーズのことを表す。

【0040】

表示欄Ｄ２３には、コレクションの「ランク」、「コレクション」、「最低価格」及び「総取引量」が表示されている。「ランク」には、ＮＦＴの総取引量の順位が表示されている。「コレクション」には、コレクションの名称及びロゴ画像が表示されている。「最低価格」には、コレクション内のアイテムの価格のうち最も低い価格が表示されている。「総取引量」には、コレクション内のアイテムがこれまでに取引された際に支払われた仮想通貨の合計が表示されている。

【0041】

表示条件ボタンＢ２２は、表示欄Ｄ２３に優先的に表示させるコレクションの表示条件を選択する操作用画像である。例えば、「流行り」ボタンが操作されると、最近取引が多いコレクションが優先的に表示され、「トップ」ボタンが操作されると、出品されてから現在までの取引の総量が多いコレクションが優先的に表示される。また、「１ｈ」、「６ｈ」、「２４ｈ」及び「７ｄ」という期間ボタンが操作されると、過去の１時間、６時間、２４時間及び７日間における取引量に基づいて表示条件が判断される。「全て見る」ボタンが操作されると、選択されたカテゴリで出品されている全てのコレクションの一覧が表示される。

【0042】

表示欄Ｄ２１には、第１予測データＥ２１が表示されている。第１予測データＥ２１は、マーケットプレイスにおいて将来公開されることが予測される創作物を示す創作物データである。図６の例では、表示欄Ｄ２１に、将来出品されると予測されるＮＦＴとして、４本の足の他に６つの手を持つトカゲの絵の画像が第１予測データＥ２１として表示されている。

【0043】

サーバ装置１０は、例えば、第１予測ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いて第１予測データを生成する。第１予測ＡＩは、過去の事象から未来の事象を予測する機能を有するＡＩである。第１予測ＡＩは、例えば、過去の或る時点よりも古いＮＦＴの取引履歴を入力とし、その時点よりも後に取引され且つ取引量が多いＮＦＴを正解とする機械学習を行なわせることで、将来取引が増えるＮＦＴを予測する予測機能を実現する。

【0044】

サーバ装置１０は、上記のとおり機械学習をした第１予測ＡＩに、マーケットプレイスで行なわれたＮＦＴの最新の取引履歴を入力し、その第１予測ＡＩが出力した取引対象を第１予測データとして生成する。なお、第１予測データの生成方法はこれに限らない。サーバ装置１０は、過去の取引履歴からルールベースで将来多く取引されるＮＦＴを予測する第１アルゴリズムを備えることで、その第１アルゴリズムとＮＦＴの最新の取引履歴とに基づいて、第１予測データを生成してもよい。

【0045】

表示欄Ｄ２２には、第２予測データＥ２２が表示されている。第２予測データＥ２２は、将来行なわれる取引の予測を示すデータであり、図６の例では、縦軸を取引量、横軸を時間とする折れ線グラフによって予測結果を示している。詳細には、第２予測データＥ２２は、未来の特定の期間（以下「予測期間」と言う）における所定の取引対象（以下「予測対象」と言う）の取引量の予測値の遷移を表している。

【0046】

第２予測データＥ２２は、図６の例では、「６月」を予測期間とし、「コレクション」を予測対象として、現在最も取引が多いコレクションの過去から予測期間（未来の６ヶ月間）にかけての取引量を示す予測線Ｆ２１、Ｆ２２と、将来最も取引量が多くなると予測されるコレクションの過去から予測期間にかけての取引量を示す予測線Ｆ２３、Ｆ２４と、それらのコレクションのロゴ画像とを示している。

【0047】

サーバ装置１０は、例えば、過去の或る時点よりも古いコレクションの取引履歴を入力とし、その時点よりも新しいコレクションの取引量の遷移を正解とする機械学習を第２予測ＡＩに行なわせることで、将来行なわれるコレクションの取引量の遷移という事象を予測する予測機能を実現する。なお、第２予測データの生成方法はこれに限らない。サーバ装置１０は、過去の取引履歴からルールベースで将来の各コレクションの取引量の遷移を予測する第２アルゴリズムを備えることで、その第２アルゴリズムと各コレクションの最新の取引履歴とに基づいて、第２予測データを生成してもよい。

【0048】

サーバ装置１０は、ユーザが同じ日に２回以上ログインした場合は、最初に生成した第１予測データ及び第２予測データを２回目以降も表示させる。サーバ装置１０は、ユーザが別の日にログインした場合は、新たに第１予測データ及び第２予測データを生成してメイン画面Ｃ２において表示させる。よって、第１予測データ及び第２予測データは、毎日更新されることになる。なお、サーバ装置１０は、ユーザのログイン時ではなく、毎日日付が変わったタイミングで予め第１予測データ及び第２予測データを生成しておいてもよい。

【0049】

また、サーバ装置１０は、どのユーザがログインした場合でも、同じ日であれば同じ第１予測データ及び第２予測データを表示させる。よって、２人目以降のユーザがログインした場合は、１人目のログイン時に生成した第１予測データ及び第２予測データを表示させる。なお、サーバ装置１０は、日付が変わった際に予め第１予測データ及び第２予測データを生成して記憶しておき、ユーザがログインするたびにそれを読み出して表示させてもよい。

【0050】

なお、サーバ装置１０は、ユーザ毎に第１予測データ及び第２予測データを生成して表示させてもよい。その場合、ユーザがログインするタイミングによって取引履歴が変化するので、異なる第１予測データ及び第２予測データが生成される場合がある。いずれの場合も、サーバ装置１０は、生成した第１予測データ及び第２予測データを日付に対応付けて（ユーザ毎に予測データが生成される場合にはユーザにも対応付けて）記憶しておく。

【0051】

ユーザ端末２０は、第１予測データＥ２１又は第２予測データＥ２２のいずれかを選択する操作が行われると、予測データの選択操作として受け付け、選択された予測データに関する予測データ画面の表示を要求する要求データをサーバ装置１０に送信する（アクティビティＡ３１）。サーバ装置１０は、要求データを受け取ると、要求された予測データ画面を生成し、生成した予測データ画面を示す画面データをユーザ端末２０に送信する（アクティビティＡ３２）。ユーザ端末２０は、送信されてきた画面データが示す予測データ画面を表示する（アクティビティＡ３３）。

【0052】

まず、第１予測データの予測データ画面について説明する。
図７は、予測データ画面の一例を示す図である。図７に示す予測データ画面Ｃ３では、「第１予測データの詳細を説明します。」という文字列と、第１予測データの表示欄Ｄ３１と、第１予測データの詳細情報の表示欄Ｄ３２と、リンクの保存ボタンＢ３１と、前日の第１予測データの表示ボタンＢ３２と、第１予測データの購入ボタンＢ３３と、設定変更ボタンＢ３４とが表示されている。表示欄Ｄ３１には、第１予測データＥ２１が拡大して表示されている。

【0053】

また、表示欄Ｄ３２には、第１予測データＥ２１について説明する文章と、第１予測データＥ２１を購入するための価格が表示されている。サーバ装置１０は、例えば、第１予測ＡＩに第１予測データを出力させる際に、予測した第１予測データの説明文も出力させるように指示する。この説明文は、ＮＦＴがアート作品である場合は、描かれている対象の説明等を表している。第１予測ＡＩは、例えば、上記の機械学習を行う際に、取引履歴に含まれているＮＦＴの説明文章も合わせて学習することで、説明文を生成する機能を実現する。

【0054】

第１予測データの価格は、固定された価格でもよいし、変動する価格でもよい。サーバ装置１０は、例えば、予測データ画面Ｃ３を表示させるユーザが多いほど、第１予測データの価格を高くしていってもよい。また、サーバ装置１０は、後述する保存ボタンＢ３１を操作するユーザが多いほど、第１予測データの価格を高くしていってもよい。

【0055】

保存ボタンＢ３１が操作されると、サーバ装置１０は、予測データ画面Ｃ３へのリンクをユーザ情報に対応付けて記憶する。これにより、日が変わってメイン画面Ｃ２に表示される第１予測データが変化していたとしても、リンクを保存したユーザであれば、第１予測データＥ２１を示す予測データ画面Ｃ３を表示させることができる。また、表示ボタンＢ３２が操作されると、サーバ装置１０は、前日表示させた第１予測データを読み出して表示させる。なお、サーバ装置１０は、詳細情報も記憶しておくことで、第１予測データと同様に過去の詳細情報を表示させる。

【0056】

また、ユーザ端末２０は、購入ボタンＢ３３への操作が行なわれると、表示されている第１予測データＥ２１の購入操作として受け付け、第１予測データＥ２１の購入処理を要求する要求データをサーバ装置１０に送信する（アクティビティＡ４１）。サーバ装置１０は、送信されてきた要求データを受け取ると、購入操作をされた第１予測データＥ２１の価格をユーザのウォレットから支払わせ、支払いが完了したら第１予測データＥ２１の所有権をユーザに付与する処理を購入処理として実行する（アクティビティＡ４２）。

【0057】

次に、サーバ装置１０は、購入が完了したことを示す購入済み画面を生成し、生成した購入済み画面を示す画面データをユーザ端末２０に送信する（アクティビティＡ４３）。ユーザ端末２０は、送信されてきた画面データが示す購入済み画面を表示する（アクティビティＡ４４）。

【0058】

図８は、購入済み画面の一例を示す図である。図８に示す購入済み画面Ｃ４では、「第１予測データの購入が完了しました。」という文字列と、図７と同じ第１予測データの表示欄Ｄ３１及び第１予測データの詳細情報の表示欄Ｄ３２と、メイン画面での表示設定ボタンＢ４１とが表示されている。表示欄Ｄ３１には、購入された第１予測データＥ２１と、第１予測データＥ２１が売却済みであることを示す画像Ｆ４１とが表示されている。

【0059】

表示設定ボタンＢ４１が操作されると、サーバ装置１０は、例えば、ユーザが購入した第１予測データＥ２１を、そのユーザのメイン画面Ｃ２に常に（別の日でも）表示させるように設定することができる。なお、サーバ装置１０は、その際、当日の第１予測データも同時に表示させてもよい。また、サーバ装置１０は、購入者のユーザ端末２０には第１予測データＥ２１をそのまま表示させ、それ以外のユーザのユーザ端末２０には売却済みを示す画像Ｆ４１を重畳させた第１予測データＥ２１を表示させてもよい。このような態様によれば、第１予測データが購入可能であることを周知することができ、また、購入者が出るほど第１予測データの価値が高いということをアピールすることができる。

【0060】

図７に示す設定変更ボタンＢ３４が操作されると、サーバ装置１０は、設定変更用の画面を表示させる。
図９は、設定変更画面の一例を示す図である。図９に示す設定変更画面Ｃ５では、表示させる第１予測データの種類の入力欄Ｄ５１と、個数の入力欄Ｄ５２と、頻度の入力欄Ｄ５３と、予測する未来の時点（以下「予測時点」と言う）の入力欄Ｄ５４とが表示されている。

【0061】

入力欄Ｄ５１には、メイン画面Ｃ２に表示される第１予測データの種類が入力されている。第１予測データの種類には、例えば、図６に示すカテゴリのアート、ゲーム、写真及び音楽の他、プロフィール画像、ゲーム内アイテム又は仮想空間の不動産等が含まれ得る。これらの種類は、ユーザが入力してもよいし、右側の上下ボタンで切り替わるようにしてもよい。なお、入力欄Ｄ５１には、複数の種類が入力可能であってもよい。

【0062】

入力欄Ｄ５２には、メイン画面Ｃ２に表示される第１予測データの個数が入力されている。入力欄Ｄ５２には、初期設定では「１」が入力されているが、２以上の個数が入力可能である。これらの個数は、ユーザが数値を入力してもよいし、右側のプラスボタン及びマイナスボタンで増減させてもよい。

【0063】

入力欄Ｄ５３には、メイン画面Ｃ２に表示される第１予測データが変化する頻度が入力されている。入力欄Ｄ５３には、初期設定では「毎日」が入力されているが、例えば、６時間毎、１２時間毎、２日毎又は週毎等の頻度が入力可能である。これらの頻度は、ユーザが入力してもよいし、右側のプラスボタン及びマイナスボタンで増減させてもよい。

【0064】

入力欄Ｄ５４には、メイン画面Ｃ２に表示される第１予測データが表す未来の時点が入力されている。入力欄Ｄ５４には、例えば、初期設定では「６月後」が入力されているが、１月後、３月後、１年後又は３年後等の時点が入力可能である。これらの未来の時点は、ユーザが入力してもよいし、右側のプラスボタン及びマイナスボタンで増減させてもよい。

【0065】

ユーザ端末２０は、設定変更画面Ｃ５を表示させて各入力欄に入力する操作を設定操作として受け付けると（アクティビティＡ５１）、設定を反映したメイン画面の表示を要求する要求データをサーバ装置１０に送信する。サーバ装置１０は、要求データを受け取ると、設定された表示をするために第１予測データを追加で生成する必要があれば、必要な第１予測データを生成する（アクティビティＡ５２）。

【0066】

必要な第１予測データは、例えば、追加の第１予測データ、別の種類の第１予測データ又は予測時点が異なる第１予測データである。サーバ装置１０は、新たに生成した第１予測データを含むメイン画面を生成し（アクティビティＡ５３）、生成したメイン画面を示す画面データをユーザ端末２０に送信する。ユーザ端末２０は、送信されてきた画面データが示すメイン画面を表示する（アクティビティＡ５４）。

【0067】

図１０は、変更されたメイン画面の一例を示す図である。図１０に示すメイン画面Ｃ２では、第１予測データの表示欄Ｄ２１に、４つの第１予測データＥ２１、Ｅ２３、Ｅ２４、Ｅ２５が表示されている。つまり、図１０の例では、図９に示す入力欄Ｄ５２に「４」という個数が設定された場合の表示が示されている。

【0068】

なお、第１予測データの表示方法はこれに限らない。例えば、サーバ装置１０は、表示欄Ｄ２１と同じ大きさの表示欄を第１予測データの個数分だけ並べて、それぞれに第１予測データを表示させてもよい。また、サーバ装置１０は、表示欄Ｄ２１と同じ大きさで１つの第１予測データを表示させ、表示欄Ｄ２１を操作するたび又は一定時間が経過するたびに表示する第１予測データを切り替えてもよい。また、第１予測データの設定をより詳細にして、例えば、複数の第１予測データを表示させる場合に、各第１予測データの種類、頻度及び予測時点を個別に設定可能としてもよい。

【0069】

続いて、第２予測データの予測データ画面について説明する。
図１１は、予測データ画面の別の一例を示す図である。図１１に示す予測データ画面Ｃ６では、「第２予測データの設定を変更することができます。」という文字列と、第２予測データの表示欄Ｄ６１と、予測期間の変更ボタンＢ６１と、予測対象の変更ボタンＢ６２と、グラフの縦軸の指標の変更ボタンＢ６３とが表示されている。表示欄Ｄ６１には、第２予測データＥ２２が拡大して表示されている。

【0070】

変更ボタンＢ６１を操作すると、第２予測データにより予測結果が示されている予測期間を変更することが可能である。変更ボタンＢ６１は、図１１の例では、スライダの形をしており、スライダを左右に移動させることで、１ヶ月から２年まで予測期間を変更することができる。なお、変更可能な予測期間の範囲はこれに限らず、例えば、数日から数十年まで予測期間を変更可能としてもよい。

【0071】

変更ボタンＢ６２は、第２予測データで予測されている予測対象を変更するための操作用画像である。予測対象は、図６の例ではコレクションであるが、例えば、個別のＮＦＴ又はクリエイター等に変更可能であり、また、特定のカテゴリのＮＦＴを予測対象としてもよい。また、予測対象の個数も変更されてもよい。変更ボタンＢ６３は、第２予測データが示すグラフの縦軸の指標を変更するための操作用画像である。グラフの縦軸の指標は、図６の例では取引量であるが、例えば、コレクションに属するＮＦＴの平均価格、最大価格又は取引期間等に変更することができる。

【0072】

図１１に示す各ボタンへの操作がＡ５１で設定操作として受け付けられると、サーバ装置１０は、設定された予測期間、予測対象及び縦軸の指標による第２予測データを生成する（アクティビティＡ５２）。サーバ装置１０は、生成した第２予測データを含むメイン画面をユーザ端末２０に表示させる（アクティビティＡ５３、Ａ５４）。

【0073】

図１２は、変更されたメイン画面の一例を示す図である。図１２に示すメイン画面Ｃ２では、第２予測データの表示欄Ｄ２２に、予測期間が２年に変更され、予測対象となるコレクションが変更された第２予測データＥ２６が表示されている。サーバ装置１０は、このようにユーザの設定に基づいて第１予測データ及び第２予測データを表示させる。サーバ装置１０は、これらの設定をユーザに対応付けて保存しておき、ユーザが次にメイン画面を表示させる際にも、保存しておいた設定に従い第１予測データ及び第２予測データを表示させてもよい。

【0074】

以上のとおり、サーバ装置１０は、クリエイターが創作した創作物データの売買が可能なマーケットプレイスにおいて将来公開されることが予測される情報を表す予測データを生成する生成部の一例として機能する。サーバ装置１０は、例えば、図４に示すＡ２１において、第１予測データを生成している。第１予測データは、上述したように、将来出品される、すなわち、将来マーケットプレイスで公開されると予測されるＮＦＴであり、予測データの一例である。

【0075】

そして、サーバ装置１０は、マーケットプレイスにおいて、生成された予測データを公開する公開部の一例として機能する。サーバ装置１０は、図６等に示すように、生成した第１予測データＥ２１をマーケットプレイスのメイン画面Ｃ２において公開している。第１予測データＥ２１が公開されることで、ユーザは、マーケットプレイスで現在出品されているものだけではなく、将来出品されそうなものについても知ることができ、購入時の判断材料を増やすことができる。

【0076】

また、将来どのようなものがマーケットプレイスで出品されるのかは誰でも関心を持つテーマであるので、第１予測データが公開されない場合に比べて、マーケットプレイスを訪れる動機を高めることができる。なお、マーケットプレイスで取引される創作物データには、画像に限らず、動画、音楽及びゲーム等のデータも含まれるので、第１予測データの公開態様も、表示するだけではなく、動画の再生、音の出力及びデモ画面の表示等が含まれる。

【0077】

また、予測データには、第１予測データのようなマーケットプレイスで取り扱われる創作物データと同じ種類のデータが含まれている。そのような第１予測データが公開されることで、創作物を創作する際の参考になり、クリエイターに刺激を与えることができる。また、予測データには、第２予測データのような将来の取引の予測を示すデータも含まれている。そのような第２予測データが公開されることで、創作物を購入する際の参考になり、また、それが公開されない場合に比べて、マーケットプレイスそのものへの関心を高めることができる。

【0078】

また、サーバ装置１０は、公開した予測データの購入を希望された場合、その予測データを購入させるための購入処理を実行する購入部の一例として機能する。サーバ装置１０は、例えば、図４に示すＡ４２において、第１予測データＥ２１を購入させるための購入処理を実行している。このように第１予測データを購入可能にすることで、予測データを公開するだけの場合に比べて、予測の結果に対する関心をより高めることができる。

【0079】

また、サーバ装置１０は、ユーザが行った設定に従い第１予測データ及び第２予測データを公開する。このような態様によれば、どのユーザに対しても一律に予測データを公開する場合に比べて、各ユーザの関心に合った形態（種類、個数、頻度、予測時点、予測期間、予測対象及び縦軸の指標）で予測データを公開することができる。

【0080】

<変形例：予測元データ>
第１予測データを生成する際には、上述したように取引履歴が用いられるが、より詳細には、取引された創作物データの傾向から将来取引されそうな第１予測データが予測される。そのような取引された創作物データの中でも、第１予測データに特に影響を与えたものが存在する場合がある。サーバ装置１０は、そのような第１予測データの予測の元となった創作物データを予測元データとして特定し、特定した予測元データを公開してもよい。

【0081】

サーバ装置１０は、第１予測ＡＩを用いる場合は、例えば、第１予測ＡＩに取引履歴を入力する際に、各取引履歴の第１予測データに対する影響度を出力するよう指示する。サーバ装置１０は、出力された影響度が最も大きい創作物データを予測元データとして特定する。また、サーバ装置１０は、取引履歴を入力した創作物データの中から、第１予測データとの類似度が最も高いものを予測元データとして特定してもよい。こうして公開された予測元データは、第１予測データに繋がっていく創作物データという印象を与えることができ、予測元データを公開しない場合に比べて、第１予測データの信憑性を高めることができる。

【0082】

<変形例：二次利用>
第１予測データを購入した購入者は、第１予測データの二次利用をする場合がある。二次利用とは、第１予測データの販売、無償での譲渡、第１予測データの利用権の許諾、自分のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅ）等への第１予測データの投稿及び第１予測データに依拠した新たな創作物の創作等である。マーケットプレイスシステム１においては、そのような第１予測データの二次利用に対して報酬を提供してもよい。

【0083】

まず、サーバ装置１０は、販売された予測データが購入者により二次利用されたことを検知する検知部として機能する。サーバ装置１０は、例えば、マーケットプレイスにおいて第１予測データが取引された場合に二次利用を検知する。また、サーバ装置１０は第１予測データのＮＦＴとしての管理を行っており、無償での譲渡も利用権の設定もサーバ装置１０を介して行うことになるので、それらの二次利用も検知可能である。また、サーバ装置１０は、購入時に購入者のＳＮＳを登録させることで、ＳＮＳでの投稿も検知可能となる。

【0084】

次に、サーバ装置１０は、予測データの二次利用が検知された場合に、その二次利用を行った購入者に報酬を提供する提供部の一例として機能する。サーバ装置１０は、例えば、マーケットプレイスで管理しているウォレットから、購入者のウォレットに対して所定の報酬金額を送金することで、二次利用に対する報酬を提供する。このように報酬を提供することで、無報酬の場合に比べて、予測データの拡散を促進することができる。

【0085】

なお、二次利用の報酬は、二次利用の形態に応じて定められてもよい。その場合、サーバ装置１０は、購入者による二次利用の形態を検出する検出部の一例として機能する。二次利用の形態には、例えば、マーケットプレイスを通した「出品販売」、マーケットプレイスを通さない「譲渡」、他者への「利用権許諾」及び「ＳＮＳ投稿」等が含まれる。サーバ装置１０は、二次利用の検知方法に応じて二次利用の形態を検出する。

【0086】

そして、サーバ装置１０（提供部の一例）は、検出された二次利用の形態に応じた報酬を購入者に提供する。サーバ装置１０は、例えば、二次利用の形態と報酬の設定方法とを対応付けた報酬テーブルに基づいて報酬を提供する。報酬は、例えば、予め定められた基準価格に対する割合（以下「報酬割合」と言う）によって設定される。基準価格は、例えば、第１予測データの購入価格である。

【0087】

図１３は、報酬テーブルの一例を示す図である。図１３に示す報酬テーブルＴＢ１では、「販売」、「無償譲渡」、「利用権許諾」及び「ＳＮＳ投稿」という二次利用の形態に、「Ｎ１％」、「Ｎ２％」、「Ｎ３％」及び「Ｎ４％」という報酬割合が対応付けられている。Ｎ１～Ｎ４は、例えば、０より大きく１００より小さい値である。サーバ装置１０は、第１予測データの購入価格を記憶しておき、二次利用が検知された場合に、検出された二次利用の形態に報酬テーブルＴＢ１で対応付けられている報酬割合を購入価格に乗じた金額を報酬金額として決定する。

【0088】

なお、報酬の定め方はこれに限らない。例えば、二次利用の形態毎に固定された金額が定められていてもよい。また、基準価格を第１予測データの購入価格ではなく、第１予測データの「出品販売」、「譲渡」又は「利用権許諾」したときの価格としてもよい。また、第１予測データを所持していた期間に応じて報酬を増減させてもよい（長く保持しているほど報酬を大きくし又は保持期間が短いほど報酬を大きくする等）。いずれの場合も、報酬を一律にする場合に比べて、特定の形態での拡散をより促進することができる。

【0089】

<変形例：イベントデータ>
予測データは、上述した第１予測データ及び第２予測データに限らない。予測データには、マーケットプレイスで開催されるイベントを示すデータが第３予測データとして含まれていてもよい。イベントとは、マーケットプレイスから参加可能で特定の期間のみ開催されている催し物であり、例えば、特定の創作物データの価格を割り引くイベント、創作物データを限定公開するイベント、クリエイターの映像を配信するイベント又は公開してきた予測データの展示会イベント等である。

【0090】

サーバ装置１０は、例えば、過去の或る時点よりも古いイベントの履歴を入力とし、その時点よりも新しいイベントの履歴を正解とする機械学習を第３予測ＡＩに行なわせることで、将来行なわれるイベントという事象を予測する予測機能を実現する。なお、第３予測データの生成方法はこれに限らない。サーバ装置１０は、過去のイベントの履歴からルールベースで将来のイベントを予測する第３アルゴリズムを備えることで、その第３アルゴリズムと最新のイベントの履歴とに基づいて、第３予測データを生成してもよい。

【0091】

予測されたイベントの情報は、あくまで予測された内容であるため、確定したイベントの情報に比べて、ユーザが期待するイベントのイメージにリンクしやすく、イベントに対する関心を高めることができる。

【0092】

なお、サーバ装置１０は、公開した第３予測データに対するアンケートを取得する処理を実行してもよい。サーバ装置１０は、例えば、第３予測データとともに実施を期待することを示す「期待ボタン」を表示させ、期待ボタンが操作された回数を計数して例えばイベントの管理者に通知する処理を実行する。このような態様によれば、予測したイベントにユーザ自身の行動によって実現性を持たせることができ、ユーザの関心をさらに高めることができる。

【0093】

<変形例：自動設定>
図９及び図１１に示す例では、ユーザが自分で第１予測データ及び第２予測データの公開方法を設定したが、サーバ装置１０がユーザに合わせて予測データを公開してもよい。その場合、まず、サーバ装置１０は、マーケットプレイスを訪れるユーザに関するユーザ情報を取得する取得部の一例として機能する。

【0094】

ユーザ情報とは、例えば、マーケットプレイスにおけるユーザの出品履歴、閲覧履歴及び購入履歴等である。閲覧履歴には、ＮＦＴ及びコレクションの閲覧履歴に加え、第１予測データ、第２予測データ及び第３予測データの閲覧履歴も含まれる。続いて、サーバ装置１０（公開部の一例）は、取得されたユーザ情報に応じた態様で予測データを公開する。ユーザ情報に応じた態様は、例えば、予測データの種類である。サーバ装置１０は、ユーザ情報と公開態様とを対応付けた公開態様データを用いる。

【0095】

図１４は、公開態様テーブルの一例を示す図である。図１４に示す公開態様テーブルＴＢ２では、「閲覧時間×１ｐｔ＋購入数×２０ｐｔ＋出品数×４０ｐｔ」が「アート系ｐｔが最大」、「ゲーム系ｐｔが最大」、「写真系ｐｔが最大」及び「音楽系ｐｔが最大」というユーザ情報に（「ｐｔ」はポイントを示す）、「アート」、「ゲーム」、「写真」及び「音楽」という予測データの種類が公開態様として対応付けられている。サーバ装置１０は、取得されたユーザ情報に基づいて、ＮＦＴのカテゴリ毎に、ＮＦＴの閲覧時間、ＮＦＴの購入数及びＮＦＴの出品数に応じたポイントを算出する。

【0096】

そして、サーバ装置１０は、算出したポイントが最大となるカテゴリを予測データの種類として決定し、決定した種類のＮＦＴを第１予測データとして生成する。サーバ装置１０は、例えば、ゲームのＮＦＴによるポイントが最大となるユーザのメイン画面には、ゲーム作品のＮＦＴを第１予測データとして生成して表示させ、音楽のＮＦＴによるポイントが最大となるユーザのメイン画面には、音楽作品のＮＦＴを第１予測データとして生成して表示させる。

【0097】

このような態様によれば、公開態様が一律の場合に比べて、ユーザがより関心を持っている種類の第１予測データが公開されるので、より強くユーザの関心を引くことができる。その結果、予測データの公開態様が一律である場合に比べて、マーケットプレイスを訪れる動機をより高めることができる。

【0098】

なお、ユーザ情報に応じた態様は、予測データの数であってもよい。その場合、サーバ装置１０は、ユーザ情報に、予測データの数を公開態様として対応付けた公開態様データを用いる。
図１５は、公開態様テーブルの別の一例を示す図である。図１５に示す公開態様テーブルＴＢ３では、「閲覧時間×１ｐｔ＋購入数×２０ｐｔ＋出品数×４０ｐｔ」が「Ｔｈ１未満」、「Ｔｈ１以上Ｔｈ２未満」、「Ｔｈ２以上Ｔｈ３未満」及び「Ｔｈ３以上」というユーザ情報に、「Ｎ１１」、「Ｎ１２」、「Ｎ１３」及び「Ｎ１４」（Ｎ１１～Ｎ１４は自然数。Ｎ１１<Ｎ１２<Ｎ１３<Ｎ１４）という予測データの個数が公開態様として対応付けられている。

【0099】

サーバ装置１０は、取得されたユーザ情報に基づいて、全カテゴリのＮＦＴの閲覧時間、ＮＦＴの購入数及びＮＦＴの出品数に応じたポイントを算出する。そして、サーバ装置１０は、算出したポイントに公開態様テーブルＴＢ３で対応付けられている個数の第１予測データを生成する。このような態様によれば、公開態様が一律の場合に比べて、マーケットプレイスをよく利用しているユーザほど多くの第１予測データが公開されるので、より多くの予測を見たいという動機をマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0100】

なお、ユーザ情報に応じた態様は、予測データを更新する頻度であってもよい。その場合、サーバ装置１０は、ユーザ情報に、予測データの更新頻度を公開態様として対応付けた公開態様データを用いる。

【0101】

図１６は、公開態様テーブルの別の一例を示す図である。図１６に示す公開態様テーブルＴＢ４では、「閲覧時間×１ｐｔ＋購入数×２０ｐｔ＋出品数×４０ｐｔ」が「Ｔｈ１１未満」、「Ｔｈ１１以上Ｔｈ１２未満」、「Ｔｈ１２以上Ｔｈ１３未満」及び「Ｔｈ１３以上」というユーザ情報に、「Ｎ２１日に１回」、「Ｎ２２日に１回」、「Ｎ２３日に１回」及び「Ｎ２４日に１回」（Ｎ２１～Ｎ２４は自然数。Ｎ２１>Ｎ２２>Ｎ２３>Ｎ２４）という予測データの更新頻度が公開態様として対応付けられている。

【0102】

サーバ装置１０は、取得されたユーザ情報に基づいて、全カテゴリのＮＦＴの閲覧時間、ＮＦＴの購入数及びＮＦＴの出品数に応じたポイントを算出する。そして、サーバ装置１０は、算出したポイントに公開態様テーブルＴＢ５で対応付けられている更新頻度で公開する第１予測データを更新する。このような態様によれば、公開態様が一律の場合に比べて、マーケットプレイスをよく利用しているユーザほど頻繁に第１予測データが更新されるので、次々と新しい予測を見たいという動機をマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0103】

なお、ユーザ情報に応じた態様は、予測データが表す未来までの期間の長さ（以下「予測期間長さ」と言う）であってもよい。その場合、サーバ装置１０は、ユーザ情報に、予測期間長さを公開態様として対応付けた公開態様データを用いる。

【0104】

図１７は、公開態様テーブルの別の一例を示す図である。図１７に示す公開態様テーブルＴＢ５では、「閲覧時間×１ｐｔ＋購入数×２０ｐｔ＋出品数×４０ｐｔ」が「Ｔｈ２１未満」、「Ｔｈ２１以上Ｔｈ２２未満」、「Ｔｈ２２以上Ｔｈ２３未満」及び「Ｔｈ２３以上」というユーザ情報に、「Ｎ３１月」、「Ｎ３２月」、「Ｎ３３月」及び「Ｎ３４月」（Ｎ３１～Ｎ３４は自然数。Ｎ３１<Ｎ３２<Ｎ３３<Ｎ３４）という予測データの予測期間長さが公開態様として対応付けられている。

【0105】

サーバ装置１０は、取得されたユーザ情報に基づいて、全カテゴリのＮＦＴの閲覧時間、ＮＦＴの購入数及びＮＦＴの出品数に応じたポイントを算出する。そして、サーバ装置１０は、算出したポイントに公開態様テーブルＴＢ５で対応付けられている予測期間長さの分だけ未来の第１予測データを生成する。このような態様によれば、公開態様が一律の場合に比べて、マーケットプレイスをよく利用しているユーザほどより先の未来の第１予測データが公開されるので、より先の未来の予測を見たいという動機をマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0106】

<変形例：予実の公開>
予測した結果がどのような結果になったのかを示す情報、いわゆる予実をユーザに公開してもよい。その場合、サーバ装置１０（公開部の一例）は、過去に公開した予測データが示す未来の時期が訪れた場合、その予測データと、その未来の時期に公開されている情報とを比較可能に公開する。サーバ装置１０は、例えば、予実の比較を示す画面へのリンクをメイン画面に表示させ、リンクが操作された場合に、予実比較画面を生成する。

【0107】

図１８は、予実比較画面の一例を示す図である。図１８に示す予実比較画面Ｃ７では、「６月前に公開した第１予測データの予実を比較しました。」という文字列と、過去に公開された第１予測データの表示欄Ｄ７１と、現在の創作物データの表示欄Ｄ７２とが表示されている。表示欄Ｄ７１には、６月前に公開された予測として図６に示す第１予測データＥ２１が表示されている。表示欄Ｄ７２には、予測された未来の時点、すなわち現在の実績として、現在多く取引されている創作物データＥ７２が表示されている。

【0108】

なお、サーバ装置１０は、第１予測データをカテゴリが「アート」の「ＮＦＴ」で予測しているので、同じカテゴリのＮＦＴを実績として第１予測データに並べて表示させることで、予実を比較可能に公開している。このような態様によれば、予測の当たり外れに対する興味もマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0109】

<変化例：構成のバリエーション>
図１等に示す構成（全体構成、ハードウェア構成及び機能構成等）は一例であり、実施に不都合が無い限り、他の構成を取り得る。例えば、サーバ装置１０は、２台以上の装置に分散されてもよく、また、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）又はクラウドコンピューティングシステム等の形態で提供されてもよい。要するに、マーケットプレイスシステム１の全体で必要な情報処理が実行されていれば、それらの情報処理を実行する装置はどのような構成であってもよい。

【0110】

情報又はデータ（以下「情報等」と言う）の出力先は、他の装置、ディスプレイ、記憶部（内蔵の記憶部および外部の記憶部を含む）、メールアドレス又は他のシステムのアカウント等であってもよい。情報等の取得には、他の装置から送信されてきた情報等を取得する態様に加え、自装置で生成された情報等を取得する態様を含む。パラメータを対応付けたテーブル等（テーブル又はデータベース等）は、図示したテーブル等に限らず、パラメータの数を少なくしたり多くしたりしてもよい。また、テーブル等を用いずに、数式又は条件式等によりパラメータに応じた情報等を求めてもよい。

【0111】

上述した実施形態の態様は、サーバ装置１０及びユーザ端末２０のような情報処理装置や、サーバ装置１０及びユーザ端末２０を備えるマーケットプレイスシステム１のような情報処理システムであったが、情報処理方法であってもよい。その情報処理方法は、情報処理システムが実行するものと同じ各ステップを備える。また、上述した実施形態の態様は、プログラムであってもよい。そのプログラムは、コンピュータに、情報処理システムが実行するものと同じ各ステップを実行させる。

【0112】

<付記>
さらに、次に記載の各態様で提供されてもよい。

【0113】

（１）少なくとも１以上のプロセッサを備える情報処理システムであって、前記プロセッサが、生成ステップでは、クリエイターが創作した創作物データの売買が可能なマーケットプレイスにおいて将来公開されることが予測される情報を表す予測データを生成し、公開ステップでは、前記マーケットプレイスにおいて、生成された前記予測データを公開する、情報処理システム。

【0114】

このような態様によれば、マーケットプレイスを訪れる動機を高めることができる。

【0115】

（２）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記予測データには、前記創作物データと同じ種類のデータが含まれる、情報処理システム。

【0116】

このような態様によれば、クリエイターに刺激を与えることができる。

【0117】

（３）上記（２）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、購入ステップでは、公開した前記予測データの購入を希望された場合、当該予測データを購入させるための購入処理を実行する、情報処理システム。

【0118】

このような態様によれば、予測の結果に対する関心をより高めることができる。

【0119】

（４）上記（３）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、検知ステップでは、販売された前記予測データが購入者により二次利用されたことを検知し、提供ステップでは、前記二次利用が検知された場合に、当該二次利用を行った購入者に報酬を提供する、情報処理システム。

【0120】

このような態様によれば、予測データの拡散を促進することができる。

【0121】

（５）上記（４）に記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサは、検出ステップでは、前記購入者による二次利用の形態を検出し、前記提供ステップでは、検出された前記二次利用の形態に応じた報酬を前記購入者に提供する、情報処理システム。

【0122】

このような態様によれば、特定の形態での拡散をより促進することができる。

【0123】

（６）上記（１）～（５）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記予測データには、前記マーケットプレイスで開催されるイベントを示すデータが含まれる、情報処理システム。

【0124】

このような態様によれば、イベントに対する関心を高めることができる。

【0125】

（７）上記（１）～（６）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、取得ステップでは、前記マーケットプレイスを訪れるユーザに関するユーザ情報を取得し、前記公開ステップでは、取得された前記ユーザ情報に応じた態様で前記予測データを公開する、情報処理システム。

【0126】

このような態様によれば、マーケットプレイスを訪れる動機をより高めることができる。

【0127】

（８）上記（７）に記載の情報処理システムにおいて、前記態様は、前記予測データの種類である、情報処理システム。

【0128】

このような態様によれば、より強くユーザの関心を引くことができる。

【0129】

（９）上記（７）に記載の情報処理システムにおいて、前記態様は、前記予測データの数である、情報処理システム。

【0130】

このような態様によれば、より多くの予測を見たいという動機をマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0131】

（１０）上記（７）に記載の情報処理システムにおいて、前記態様は、前記予測データを更新する頻度である、情報処理システム。

【0132】

このような態様によれば、次々と新しい予測を見たいという動機をマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0133】

（１１）上記（７）に記載の情報処理システムにおいて、前記態様は、前記予測データが表す未来までの期間の長さである、情報処理システム。

【0134】

このような態様によれば、より先の未来の予測を見たいという動機をマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0135】

（１２）上記（１）～（１１）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記プロセッサが、前記公開ステップでは、過去に公開した前記予測データが示す未来の時期が訪れた場合、当該予測データと、当該時期に公開されている情報とを比較可能に公開する、情報処理システム。

【0136】

このような態様によれば、予測の当たり外れに対する興味もマーケットプレイスの訪問動機に繋げることができる。

【0137】

（１３）情報処理方法であって、情報処理システムが備えるプロセッサが、上記（１）～（１２）の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行する、情報処理方法。

【0138】

このような態様によれば、マーケットプレイスを訪れる動機を高めることができる。

【0139】

（１４）プログラムであって、コンピュータに、上記（１）～（１２）の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させるプログラム。

【0140】

このような態様によれば、マーケットプレイスを訪れる動機を高めることができる。
もちろん、この限りではない。
また、上述した実施形態及び変形例を任意に組み合わせて実施するようにしてもよい。

【0141】

最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0142】

１ ：マーケットプレイスシステム
２ ：通信回線
３ ：ＢＣシステム
４ ：Ｐ２Ｐネットワーク
５ ：ＢＣノード装置
１０ ：サーバ装置
１１ ：制御部
２０ ：ユーザ端末
２１ ：制御部

【要約】

【課題】マーケットプレイスを訪れる動機を高めることができる情報処理システム等を提供する。
【解決手段】本発明の一態様によれば、少なくとも１以上のプロセッサを備える情報処理システムが提供される。この情報処理システムでは、プロセッサが、生成ステップでは、クリエイターが創作した創作物データの売買が可能なマーケットプレイスにおいて将来公開されることが予測される情報を表す予測データを生成する。公開ステップでは、マーケットプレイスにおいて、生成された予測データを公開する。
【選択図】図１

【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】