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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-12-09
(45)【発行日】2024-12-17
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241210BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【請求項の数】
16
(21)【出願番号】P 2021530545
(86)(22)【出願日】2020-06-12
(86)【国際出願番号】 JP2020023139
(87)【国際公開番号】W WO2021005958
(87)【国際公開日】2021-01-14
【審査請求日】2023-05-02
(31)【優先権主張番号】P 2019126931
(32)【優先日】2019-07-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000002185
【氏名又は名称】ソニーグループ株式会社
(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】岸 治彦
【審査官】谷川 智秀
(56)【参考文献】
【文献】特開２００５－１７５９９８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－２３３８１９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－１３９１８４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０４６４５６（ＪＰ，Ａ）
(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】
楽曲の創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供した楽曲の楽譜データを含むデータであって、楽曲データを自動生成するモデルの学習に用いられるデータである学習用データを用いて、機械学習に関する学習手法に基づく学習処理により前記モデルを生成する生成部と、記憶部に記憶された権限範囲情報であって、前記モデルの販売、販売委託及び共有のうち少なくとも１つを含み、各々が異なる組み合わせである複数の利用態様が前記複数の権限レベルの各々に対応付けられた権限範囲情報を用いて、前記権限範囲情報が示す前記複数の権限レベルの各々の利用態様のうち、前記利用主体が有する前記一の権限レベルの利用態様を、前記生成部により生成された前記モデルの利用態様に決定する決定部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記決定部は、前記権限範囲情報が示す前記複数の権限レベルの各々の利用態様のうち、前記一の権限レベルの利用態様を、前記サービス内での前記モデルの利用範囲に決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記決定部は、前記一の権限レベルの利用態様が前記モデルの販売または共有を含むか否かに応じて、前記モデルの販売または共有の可否を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記生成部は、前記サービスの管理者に付与される第１権限レベルと、前記サービスで販売を行う販売元に付与される第２権限レベルと、前記サービスを利用する一般利用者に付与される第３権限レベルとを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記学習用データを用いて、前記モデルを生成し、
前記決定部は、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第１権限レベルである場合、前記モデルの利用態様を、前記第１権限レベルの利用態様に決定し、前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第２権限レベルである場合、前記モデルの利用態様を、前記第２権限レベルの利用態様に決定し、前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第３権限レベルである場合、前記モデルの利用態様を、前記第３権限レベルの利用態様に決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記生成部は、前記第１権限レベルよりも権限が制限された前記第２権限レベルと、前記第２権限レベルよりも権限が制限された前記第３権限レベルとを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記学習用データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記生成部は、前記第２権限レベルを有する前記利用主体からの販売委託を受託可能な前記第１権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記学習用データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記生成部は、前記第２権限レベルを有する前記利用主体のデータにより生成されたモデルの販売及び共有が可能な前記第２権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記学習用データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記生成部は、前記第３権限レベルを有する前記利用主体のデータにより生成されたモデルの共有が可能な前記第３権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記学習用データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記利用主体が利用する端末装置へ前記モデルを送信する送信部、をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記利用主体から前記学習用データを受け付ける受付部、をさらに備え、
前記生成部は、前記受付部による前記学習用データの受け付けに応じて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記生成部は、前記受付部が前記学習用データを受け付けたタイミングで、前記モデルを生成し、
前記送信部は、
前記生成部が前記モデルを生成したタイミングで、前記端末装置へ前記モデルを送信する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記決定部は、一の利用主体の行動履歴及び嗜好のうち少なくとも１つに基づいて、前記記憶部に記憶された複数のモデルのうち、前記一の利用主体へ推奨する推奨モデルを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項13】
前記楽曲に関する視聴サービスを提供する提供部、をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項14】
前記提供部は、前記モデルを用いて生成した楽曲を提供する視聴サービスを提供する
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項15】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、楽曲の創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供した楽曲の楽譜データを含むデータであって、楽曲データを自動生成するモデルの学習に用いられるデータである学習用データを用いて、機械学習に関する学習手法に基づく学習処理により前記モデルを生成し、
記憶部に記憶された権限範囲情報であって、前記モデルの販売、販売委託及び共有のうち少なくとも１つを含み、各々が異なる組み合わせである複数の利用態様が前記複数の権限レベルの各々に対応付けられた権限範囲情報を用いて、前記権限範囲情報が示す前記複数の権限レベルの各々の利用態様のうち、前記利用主体が有する前記一の権限レベルの利用態様を、生成した前記モデルの利用態様に決定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項16】
楽曲の創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供した楽曲の楽譜データを含むデータであって、楽曲データを自動生成するモデルの学習に用いられるデータである学習用データを用いて、機械学習に関する学習手法に基づく学習処理により前記モデルを生成し、記憶部に記憶された権限範囲情報であって、前記モデルの販売、販売委託及び共有のうち少なくとも１つを含み、各々が異なる組み合わせである複数の利用態様が前記複数の権限レベルの各々に対応付けられた権限範囲情報を用いて、前記権限範囲情報が示す前記複数の権限レベルの各々の利用態様のうち、前記利用主体が有する前記一の権限レベルの利用態様を、生成した前記モデルの利用態様に決定する
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ＡＩ（Artificial Intelligence）の進歩に伴い、芸術分野におけるコンピュータの活用が進められている。例えば、既存の楽曲を学習データとして機械学習を行って楽曲生成のための学習モデルを生成し、新たな楽曲をコンピュータに作曲させる技術が知られている（例えば、特許文献１）。かかる技術では、マルコフモデルを用いて、既存の楽曲の特徴を模倣したり、より自然な旋律を生成したりすることが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】米国特許第９１１０８１７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来技術によれば、作曲作業においてＡＩによって提案（生成）された楽曲データを利用することができるため、ユーザは、より多様な観点に基づいて作曲を行うことができる。
【0005】
しかしながら、上記の従来技術では、楽曲等のコンテンツの生成に用いるモデルの利用態様を適切に決定できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、マルコフモデル等のモデルを用いて楽曲を生成しているに過ぎず、楽曲等のコンテンツの生成に用いるモデルが、どのようなユーザにどのような態様で利用されるかについては考慮されていない。そのため、楽曲等のコンテンツの生成に用いるモデルの利用態様を適切に決定することが望まれている。
【0006】
そこで、本開示では、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の情報処理装置は、コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供したデータを用いて、前記コンテンツの生成に関するモデルを生成する生成部と、前記利用主体が有する前記一の権限レベルに応じて、前記生成部により生成された前記モデルの利用態様を決定する決定部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本開示の実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図2】本開示の実施形態に係るモデルの利用態様例を示す図である。
【図3】本開示の実施形態に係るモデルの利用態様例を示す図である。
【図4】本開示の実施形態に係るモデルの利用態様例を示す図である。
【図5】本開示の実施形態に係るモデルの利用態様例を示す図である。
【図6】本開示の実施形態に係るモデルの利用態様例を示す図である。
【図7】本開示の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図8】本開示の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図9】本開示の実施形態に係る利用者情報記憶部の一例を示す図である。
【図10】本開示の実施形態に係る著作物情報記憶部の一例を示す図である。
【図11】本開示の実施形態に係る学習モデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図12】本開示の実施形態に係る販売管理情報記憶部の一例を示す図である。
【図13】本開示の実施形態に係る共有情報記憶部の一例を示す図である。
【図14】本開示の実施形態に係る購入済情情報記憶部の一例を示す図である。
【図15】本開示の実施形態に係る操作履歴情報記憶部の一例を示す図である。
【図16】本開示の実施形態に係るシステム管理者端末の構成例を示す図である。
【図17】本開示の実施形態に係る店舗管理者端末の構成例を示す図である。
【図18】本開示の実施形態に係る一般利用者端末の構成例を示す図である。
【図19】本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。
【図20】本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。
【図21】本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。
【図22】本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。
【図23】本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。
【図24】情報処理システムの構成の概念図の一例を示す図である。
【図25】実施形態に係るユーザインターフェイスの一例を示す図である。
【図26】実施形態に係るユーザインターフェイスの一例を示す図である。
【図27】情報の表示の一例を示す図である。
【図28】情報の表示の一例を示す図である。
【図29】情報の表示の一例を示す図である。
【図30】情報の表示の一例を示す図である。
【図31】情報処理装置や端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
【0010】
以下に示す項目順序に従って本開示を説明する。
１．実施形態
１－１．本開示の実施形態に係る情報処理の概要
１－１－１．実施形態に係るモデルの利用態様例
１－１－２．実施形態に係るモデルの例
１－１－３．モデルの選択例
１－１－４．モデルの販売、共有の態様
１－１－５．メタ情報の自動生成
１－１－６．データの提供元へのモデルの提供
１－１－７．利用者への情報提供
１－１－８．視聴サービス
１－１－９．利用者による提供データ
１－２．実施形態に係る情報処理システムの構成
１－３．実施形態に係る情報処理装置の構成
１－４．実施形態に係る端末装置の構成
１－４－１．実施形態に係るシステム管理者端末の構成
１－４－２．実施形態に係る店舗管理者端末の構成
１－４－３．実施形態に係る一般利用者端末の構成
１－５．実施形態に係る情報処理の手順
１－５－１．一般利用者による学習モデル情報の登録と共有処理
１－５－２．システム管理者による学習モデル情報の登録と販売登録処理
１－５－３．一般利用者による学習モデル情報の共有一覧閲覧と一覧選択処理
１－５－４．店舗管理者による販売委託及びシステム管理者による販売受託処理
１－６．情報処理システムの構成の概念図
１－６－１．全体構成について
１－６－２．サーバ装置について
１－６－３．システム管理者について
１－６－４．店舗管理者について
１－６－５．一般利用者について
１－６－６．構成及び効果
１－７．ＵＩ（ユーザインターフェイス）
１－８．情報の表示
１－８－１．作成済みの楽譜データの一覧の画面例
１－８－２．スタイルパレットを作成する画面例
１－８－３．販売登録済みスタイルパレットの一覧を表示する画面例
１－８－４．自己管理スタイルパレット一覧を表示する画面例
２．その他の実施形態
２－１．その他の構成例
２－２．その他
３．本開示に係る効果
４．ハードウェア構成
１．実施形態
１－１．本開示の実施形態に係る情報処理の概要
１－１－１．実施形態に係るモデルの利用態様例
１－１－２．実施形態に係るモデルの例
１－１－３．モデルの選択例
１－１－４．モデルの販売、共有の態様
１－１－５．メタ情報の自動生成
１－１－６．データの提供元へのモデルの提供
１－１－７．利用者への情報提供
１－１－８．視聴サービス
１－１－９．利用者による提供データ
１－２．実施形態に係る情報処理システムの構成
１－３．実施形態に係る情報処理装置の構成
１－４．実施形態に係る端末装置の構成
１－４－１．実施形態に係るシステム管理者端末の構成
１－４－２．実施形態に係る店舗管理者端末の構成
１－４－３．実施形態に係る一般利用者端末の構成
１－５．実施形態に係る情報処理の手順
１－５－１．一般利用者による学習モデル情報の登録と共有処理
１－５－２．システム管理者による学習モデル情報の登録と販売登録処理
１－５－３．一般利用者による学習モデル情報の共有一覧閲覧と一覧選択処理
１－５－４．店舗管理者による販売委託及びシステム管理者による販売受託処理
１－６．情報処理システムの構成の概念図
１－６－１．全体構成について
１－６－２．サーバ装置について
１－６－３．システム管理者について
１－６－４．店舗管理者について
１－６－５．一般利用者について
１－６－６．構成及び効果
１－７．ＵＩ（ユーザインターフェイス）
１－８．情報の表示
１－８－１．作成済みの楽譜データの一覧の画面例
１－８－２．スタイルパレットを作成する画面例
１－８－３．販売登録済みスタイルパレットの一覧を表示する画面例
１－８－４．自己管理スタイルパレット一覧を表示する画面例
２．その他の実施形態
２－１．その他の構成例
２－２．その他
３．本開示に係る効果
４．ハードウェア構成
【0011】
［１．実施形態］
［１－１．本開示の実施形態に係る情報処理の概要］
図１は、本開示の実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。本開示の実施形態に係る情報処理は、情報処理装置１００によって実現される。以下の例では、情報処理装置１００が著作物としてのコンテンツの創作に関するサービス（単に「サービス」ともいう）を提供するサーバ装置である場合を一例として示す。なお、以下では、楽曲（音楽コンテンツ）をコンテンツの一例として示すが、コンテンツは、楽曲に限らず、映画などの映像コンテンツや書籍（小説等）等の文字コンテンツ等、種々のコンテンツであってもよい。また、ここでいう楽曲は、完成された１つの曲（全体）に限らず、１つの曲（楽曲）を構成する一部の音源や、サンプリングに利用される短い音などの種々の音楽情報が含まれる概念である。
［１－１．本開示の実施形態に係る情報処理の概要］
図１は、本開示の実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。本開示の実施形態に係る情報処理は、情報処理装置１００によって実現される。以下の例では、情報処理装置１００が著作物としてのコンテンツの創作に関するサービス（単に「サービス」ともいう）を提供するサーバ装置である場合を一例として示す。なお、以下では、楽曲（音楽コンテンツ）をコンテンツの一例として示すが、コンテンツは、楽曲に限らず、映画などの映像コンテンツや書籍（小説等）等の文字コンテンツ等、種々のコンテンツであってもよい。また、ここでいう楽曲は、完成された１つの曲（全体）に限らず、１つの曲（楽曲）を構成する一部の音源や、サンプリングに利用される短い音などの種々の音楽情報が含まれる概念である。
【0012】
【0013】
以下では、情報処理装置１００が提供するサービスの各利用主体（利用者）の利用態様に応じて、各利用者に３段階の権限レベルが付与される場合を一例として説明する。利用者のうち、システム管理者権限を有する利用者を特にシステム管理者と記載し、店舗管理者権限を有する利用者を特に店舗管理者と記載し、一般利用者権限を有する利用者を一般利用者と記載する。
【0014】
システム管理者権限は、情報処理装置１００が提供するサービスの管理者（システム管理者）に付与される第１権限レベル（単に「第１権限」ともいう）に対応する。第１権限を有するシステム管理者は、例えば、学習モデル情報共有販売システムとしての情報処理システム１全体の運用および管理を行う。情報処理装置１００は、システム管理者が利用するシステム管理者端末１０との間で相互に通信を行う。
【0015】
店舗管理者権限は、情報処理装置１００が提供するサービスで販売を行う販売元（店舗管理者）に付与される第２権限レベル（単に「第２権限」ともいう）に対応する。コンテンツ（著作物情報）が楽曲（音楽情報）である場合は、第２権限を有する店舗管理者は、例えば、音楽出版会社、音楽レーベル、ＤＡＷソフト販売会社等である。情報処理装置１００は、店舗管理者が利用する店舗管理者端末２０との間で相互に通信を行う。
【0016】
一般利用者権限は、情報処理装置１００が提供するサービスを利用するユーザ（一般利用者）に付与される第３権限レベル（単に「第３権限」ともいう）に対応する。第３権限を有する一般利用者は、例えば、サービスを利用する一般のユーザである。一般利用者は、いわゆるエンドユーザや、サービス（ツール）を無料で使うユーザや、サービスをサブスクリプション方式で利用するユーザ等の種々のユーザが含まれる。情報処理装置１００は、一般利用者が利用する一般利用者端末３０との間で相互に通信を行う。以下では、第１権限レベルが最も権限が広く、第２権限レベルが第１権限レベルよりも制限された権限であり、第３権限レベルが第２権限レベルよりも制限された権限である場合を示す。このように、以下では第１権限レベル～第３権限レベルが階層的な関係を有する場合を示す。なお、各権限レベルの関係性については、上記に限らず、各権限の範囲が重複しない権限であってもよい。
【0017】
システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０は、総合的な音楽制作環境を実現するソフトウェア（「アプリケーション」や「アプリ」ともいう）がインストールされているものとする。なお、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０を特に区別せずに説明する場合は端末装置と記載する場合がある。例えば、アプリは、ＤＡＷ（Digital Audio Workstation）等の種々の音楽に関するアプリケーション（音楽アプリケーション）であってもよい。なお、ここでいうアプリは、ＤＡＷ等の音楽アプリケーションに限らず、適用可能であればどのようなソフトウェアが対象であってもよく、例えば、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）やｉＯＳ（登録商標）のようなＯＳ（Operating System）であってもよい。
【0018】
また、端末装置は、ＤＡＷ等のアプリの拡張機能によりＡＩによる自動作曲機能を有する。端末装置は、ＤＡＷ等のアプリにプラグイン機能により追加されるプラグイン（拡張アプリ）により、ＡＩによる自動作曲機能を有する。例えば、プラグイン（拡張アプリ）は、ＶＳＴ（Steinberg's Virtual Studio Technology）（登録商標）、ＡｕｄｉｏＵｎｉｔｓ、ＡＡＸ（Avid Audio eXtension）等の形態をとることができる。
【0019】
ここから、図１を用いて処理を具体的に説明する。図１の例では、各利用者の端末装置には、アプリの一例としてＤＡＷがインストールされている場合を基に説明する。まず、図１を用いて、各装置の情報処理の概要を説明した後、利用態様の決定の詳細については、図２～図７を用いて説明する。
【0020】
図１の例では、情報処理装置１００が利用者から提供されたデータを用いて、学習モデル（単に「モデル」ともいう）を生成し、生成したモデルの利用態様を、データを提供した利用者の権限に応じて決定する場合を示す。ここでいう学習モデルは、どのようなモデルであってもよく、図１の例では楽曲の自動作曲に用いられるモデル（スタイルパレット）である場合を示すが、スタイルパレット等の学習モデルの詳細は後述する。
【0021】
情報処理装置１００は、システム管理者ＳＭ１が利用するシステム管理者端末１０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する（ステップＳ１１）。システム管理者ＳＭ１は、システム管理者端末１０を操作することにより、学習モデルの生成に用いるデータを情報処理装置１００に送信する。図１の例では、システム管理者端末１０は、データＤＴ１１（図２参照）を情報処理装置１００に送信する。これにより、情報処理装置１００は、第１権限レベルが付与されたシステム管理者ＳＭ１が利用するシステム管理者端末１０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する。
【0022】
そして、情報処理装置１００は、システム管理者ＳＭ１から提供されたデータを用いて、学習モデルを生成する（ステップＳ１２）。図１の例では、情報処理装置１００は、システム管理者ＳＭ１から提供されたデータＤＴ１１を用いて、学習モデルＭＤ１１（図２参照）を生成する。
【0023】
そして、情報処理装置１００は、生成した学習モデルの利用態様を決定する（ステップＳ１３）。情報処理装置１００は、データの提供元であるシステム管理者ＳＭ１の権限レベルに応じて、生成した学習モデルの利用態様を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、システム管理者ＳＭ１の権限レベルである第１権限レベルに応じて、学習モデルＭＤ１１の利用態様を決定する。情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１１を第１権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定する。
【0024】
例えば、情報処理装置１００は、第１権限レベル～第３権限レベルの各々に対応する利用可能な範囲を示す情報（権限範囲情報）を用いて、生成した学習モデルの利用態様を決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図６参照）に記憶された権限範囲情報を用いて、生成した学習モデルの利用態様を決定してもよい。例えば、第１権限レベルの場合、その権限レベルが付与された利用者（システム管理者）のデータを用いて生成されたモデルは、利用態様として、そのモデルの販売及び共有が可能である。
【0025】
また、例えば、第２権限レベルの場合、その権限レベルが付与された利用者（店舗管理者）のデータを用いて生成されたモデルは、利用態様として、販売委託及び共有が可能である。例えば、第２権限レベルの利用者（店舗管理者）のデータを用いて生成されたモデルは、利用態様として、第１権限レベルの利用者（システム管理者）へそのモデルの販売委託を行うか、または自身でそのモデルを共有するかが可能である。また、第３権限レベルの場合、その権限レベルが付与された利用者（一般利用者）のデータを用いて生成されたモデルは、利用態様として、共有のみが可能である。
【0026】
この場合、権限範囲情報には、第１権限レベルには販売及び共有が可能であることを示す情報が対応付けられ、第２権限レベルには販売委託及び共有が可能であることを示す情報が対応付けられ、第３権限レベルには共有が可能であることを示す情報が対応付けられる。例えば、権限範囲情報は、利用態様「販売」及び「共有」が第１権限レベルに対応付けられた第１情報と、利用態様「販売委託」及び「共有」が第２権限レベルに対応付けられた第２情報と、利用態様「共有」が第３権限レベルに対応付けられた第３情報を含む。
【0027】
情報処理装置１００は、システム管理者ＳＭ１の権限レベルである第１権限レベルであるため、学習モデルＭＤ１１については販売及び共有のいずれも可能であると決定する。例えば、情報処理装置１００は、権限範囲情報を用いて、学習モデルＭＤ１１については販売及び共有のいずれも可能であると決定する。例えば、情報処理装置１００は、利用態様が販売及び共有であることを示す情報を、学習モデルＭＤ１１に対応付けて記憶部１２０に格納してもよい。
【0028】
また、情報処理装置１００は、店舗管理者ＳＰ１が利用する店舗管理者端末２０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する（ステップＳ２１）。店舗管理者ＳＰ１は、店舗管理者端末２０を操作することにより、学習モデルの生成に用いるデータを情報処理装置１００に送信する。図１の例では、店舗管理者端末２０は、データＤＴ１２（図２参照）を情報処理装置１００に送信する。これにより、情報処理装置１００は、第２権限レベルが付与された店舗管理者ＳＰ１が利用する店舗管理者端末２０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する。
【0029】
そして、情報処理装置１００は、店舗管理者ＳＰ１から提供されたデータを用いて、学習モデルを生成する（ステップＳ２２）。図１の例では、情報処理装置１００は、店舗管理者ＳＰ１から提供されたデータＤＴ１２を用いて、学習モデルＭＤ１２（図２参照）を生成する。
【0030】
そして、情報処理装置１００は、生成した学習モデルの利用態様を決定する（ステップＳ２３）。情報処理装置１００は、データの提供元である店舗管理者ＳＰ１の権限レベルに応じて、生成した学習モデルの利用態様を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、店舗管理者ＳＰ１の権限レベルである第２権限レベルに応じて、学習モデルＭＤ１２の利用態様を決定する。情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１２を第２権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定する。
【0031】
情報処理装置１００は、店舗管理者ＳＰ１の権限レベルである第２権限レベルであるため、学習モデルＭＤ１２については、第１権限レベルの利用者（システム管理者）への販売委託、または共有が可能であると決定する。例えば、情報処理装置１００は、権限範囲情報を用いて、学習モデルＭＤ１２については、第１権限レベルの利用者（システム管理者）への販売委託、または共有が可能であると決定する。例えば、情報処理装置１００は、利用態様が第１権限レベルの利用者（システム管理者）への販売委託、または共有であることを示す情報を、学習モデルＭＤ１２に対応付けて記憶部１２０に格納してもよい。
【0032】
また、情報処理装置１００は、一般利用者Ｕ１が利用する一般利用者端末３０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する（ステップＳ３１）。一般利用者Ｕ１は、一般利用者端末３０を操作することにより、学習モデルの生成に用いるデータを情報処理装置１００に送信する。図１の例では、一般利用者端末３０は、データＤＴ１３（図２参照）を情報処理装置１００に送信する。これにより、情報処理装置１００は、第３権限レベルが付与された一般利用者Ｕ１が利用する一般利用者端末３０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する。
【0033】
そして、情報処理装置１００は、一般利用者Ｕ１から提供されたデータを用いて、学習モデルを生成する（ステップＳ３２）。図１の例では、情報処理装置１００は、一般利用者Ｕ１から提供されたデータＤＴ１３を用いて、学習モデルＭＤ１３（図２参照）を生成する。
【0034】
そして、情報処理装置１００は、生成した学習モデルの利用態様を決定する（ステップＳ３３）。情報処理装置１００は、データの提供元である一般利用者Ｕ１の権限レベルに応じて、生成した学習モデルの利用態様を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、一般利用者Ｕ１の権限レベルである第３権限レベルに応じて、学習モデルＭＤ１３の利用態様を決定する。情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１３を第３権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定する。
【0035】
情報処理装置１００は、一般利用者Ｕ１の権限レベルである第３権限レベルであるため、学習モデルＭＤ１３については、共有のみが可能であると決定する。例えば、情報処理装置１００は、権限範囲情報を用いて、学習モデルＭＤ１３については、共有のみが可能であると決定する。例えば、情報処理装置１００は、利用態様が共有であることを示す情報を、学習モデルＭＤ１３に対応付けて記憶部１２０に格納してもよい。なお、ステップＳ１１～３３は、処理を説明するための便宜的な符号であり、例えばステップＳ３１～Ｓ３３の処理がステップＳ１１～Ｓ２３よりも先に行われてもよいし、テップＳ２１～Ｓ２３の処理がステップＳ１１～Ｓ１３よりも先に行われてもよい。
【0036】
上述のように、情報処理装置１００は、モデルの生成に用いたデータの提供元が有する権限レベルに応じて、生成したモデルの利用態様を決定する。これにより、情報処理装置１００は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0037】
［１－１－１．実施形態に係るモデルの利用態様例］
ここから、図２～図６を用いて、実施形態に係るモデルの利用態様について具体的に説明する。図２～図６は、本開示の実施形態に係るモデルの利用態様例を示す図である。なお、図２～図６において図１と同様の点については、同様の符号を付すこと等により適宜説明を省略する。
ここから、図２～図６を用いて、実施形態に係るモデルの利用態様について具体的に説明する。図２～図６は、本開示の実施形態に係るモデルの利用態様例を示す図である。なお、図２～図６において図１と同様の点については、同様の符号を付すこと等により適宜説明を省略する。
【0038】
【0039】
図２に示すように、第１権限レベルのシステム管理者が利用する端末装置であるシステム管理者端末１０は、学習モデルの生成に用いるデータＤＴ１１を情報処理装置１００に提供する（ステップＳ４１）。例えば、システム管理者は、図２８に示すような画面ＩＭ２１に情報を入力することにより、スタイルパレット（学習モデル）の生成に用いるデータＤＴ１１を情報処理装置１００に提供する。これにより、情報処理装置１００は、データＤＴ１１を受け付ける。データＤＴ１１の提供を受け付けた情報処理装置１００は、データＤＴ１１を用いて、学習モデルＭＤ１１を生成する（ステップＳ４２）。ここで、情報処理装置１００は、データＤＴ１１を提供した提供元が第１権限レベルのシステム管理者であるため、管理者エリアＡＲ１１において、学習モデルＭＤ１１を生成する。管理者エリアＡＲ１１は、第１権限レベルの利用者が利用可能なエリア（領域）であるものとする。例えば、管理者エリアＡＲ１１は、第１権限レベル以外の権限レベルの利用者がアクセスできない領域である。例えば、管理者エリアＡＲ１１は、第１権限レベルの利用者の各々に対して設けられてもよい。例えば、第１権限レベルの利用者が複数ある場合、複数の管理者エリアＡＲ１１が設けられてもよい。この場合、各管理者エリアＡＲ１１は、対応する第１権限レベルの利用者のみがアクセス可能な領域であってもよい。
【0040】
なお、ここでいうエリア（領域）とは、物理的に分割されている領域であってもよいし、論理的に分割されている領域であってもよい。例えば、共有エリアＡＲ１、管理者エリアＡＲ１１、個人エリアＡＲ１２、個人エリアＡＲ１３の各領域は、情報処理装置１００が有する物理ハードディスクを仮想的（論理的）に複数のハードディスクに分割した領域（パーティション）であってもよい。
【0041】
そして、情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１１の利用態様を決定する（ステップＳ４３）。例えば、情報処理装置１００は、データの提供元であるシステム管理者の指定に基づいて、学習モデルＭＤ１１を販売すると決定する。情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１１を販売学習モデルＭＤ１１として、共有エリアＡＲ１に配置する。このように、システム管理者は、学習データを作成し共有エリアで販売できる。例えば、共有エリアＡＲ１は、第１権限レベル～第３権限レベルの全利用者が利用可能な共有領域である。例えば、共有エリアＡＲ１に配置されたデータには、第１権限レベル～第３権限レベルの全利用者がアクセス可能であってもよい。
【0042】
また、第２権限レベルの店舗管理者が利用する端末装置である店舗管理者端末２０は、学習モデルの生成に用いるデータＤＴ１２を情報処理装置１００に提供する（ステップＳ４４）。例えば、店舗管理者は、図２８に示すような画面ＩＭ２１に情報を入力することにより、スタイルパレット（学習モデル）の生成に用いるデータＤＴ１２を情報処理装置１００に提供する。これにより、情報処理装置１００は、データＤＴ１２を受け付ける。データＤＴ１２の提供を受け付けた情報処理装置１００は、データＤＴ１２を用いて、学習モデルＭＤ１２を生成する（ステップＳ４５）。ここで、情報処理装置１００は、データＤＴ１２を提供した提供元が第２権限レベルの店舗管理者であるため、個人エリアＡＲ１２において、学習モデルＭＤ１２を生成する。個人エリアＡＲ１２は、第２権限レベルの利用者が利用可能なエリア（領域）であるものとする。例えば、個人エリアＡＲ１２は、第２権限レベル以外の権限レベルの利用者がアクセスできない領域である。例えば、個人エリアＡＲ１２は、第２権限レベルの利用者の各々に対して設けられてもよい。例えば、第２権限レベルの利用者が１０である場合、１０個の個人エリアＡＲ１２が設けられてもよい。この場合、各個人エリアＡＲ１２は、対応する第２権限レベルの利用者のみがアクセス可能な領域である。
【0043】
そして、情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１２の利用態様を決定する（ステップＳ４６）。例えば、情報処理装置１００は、データの提供元である店舗管理者の指定に基づいて、学習モデルＭＤ１２を公開すると決定する。情報処理装置１００は、データの提供元である店舗管理者の指定に基づいて、学習モデルＭＤ１２を共有可能にすると決定する。情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１２を公開学習モデルＭＤ１２として、共有エリアＡＲ１に配置する。このように、店舗管理者は、学習データを作成し公開することができる。
【0044】
また、第３権限レベルの一般利用者が利用する端末装置である一般利用者端末３０は、学習モデルの生成に用いるデータＤＴ１３を情報処理装置１００に提供する（ステップＳ４７）。例えば、一般利用者は、図２８に示すような画面ＩＭ２１に情報を入力することにより、スタイルパレット（学習モデル）の生成に用いるデータＤＴ１３を情報処理装置１００に提供する。これにより、情報処理装置１００は、データＤＴ１３を受け付ける。データＤＴ１３の提供を受け付けた情報処理装置１００は、データＤＴ１３を用いて、学習モデルＭＤ１３を生成する（ステップＳ４８）。ここで、情報処理装置１００は、データＤＴ１３を提供した提供元が第３権限レベルの一般利用者であるため、個人エリアＡＲ１３において、学習モデルＭＤ１３を生成する。個人エリアＡＲ１３は、第３権限レベルの利用者が利用可能なエリア（領域）であるものとする。例えば、個人エリアＡＲ１３は、第３権限レベル以外の権限レベルの利用者がアクセスできない領域である。例えば、個人エリアＡＲ１３は、第３権限レベルの利用者の各々に対して設けられてもよい。例えば、第３権限レベルの利用者が５００である場合、５００個の個人エリアＡＲ１３が設けられてもよい。この場合、各個人エリアＡＲ１３は、対応する第３権限レベルの利用者のみがアクセス可能な領域である。
【0045】
そして、情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１３の利用態様を決定する（ステップＳ４９）。例えば、情報処理装置１００は、データの提供元である一般利用者の指定に基づいて、学習モデルＭＤ１３を公開すると決定する。情報処理装置１００は、データの提供元である一般利用者の指定に基づいて、学習モデルＭＤ１３を共有可能にすると決定する。情報処理装置１００は、学習モデルＭＤ１３を公開学習モデルＭＤ１３として、共有エリアＡＲ１に配置する。このように、一般利用者（一般ユーザ）は、学習データを作成し公開することができる。なお、ステップＳ４１～４９は、処理を説明するための便宜的な符号であり、例えばステップＳ４７～Ｓ４９の処理がステップＳ４１～Ｓ４６よりも先に行われてもよいし、テップＳ４４～Ｓ４６の処理がステップＳ４１～Ｓ４３よりも先に行われてもよい。
【0046】
次に、図３を用いて、一般利用者による店舗管理者のモデルの利用について説明する。図３は、一般利用者による店舗管理者のモデルの利用の一例を示す図である。なお、図２と同様の点については、同様の符号を付すこと等により適宜説明を省略する。
【0047】
図３の例では、第３権限レベルの一般利用者は、第２権限レベルの店舗管理者が公開した公開学習モデルＭＤ１２の利用を要求する。また、一般利用者は、自身の学習モデルを公開すると、他の利用者が公開した学習モデルも利用することができる。例えば、一般利用者は、自身が１つの学習モデルを公開すると、例えば３つの学習モデルを利用することができる。この場合、一般利用者は、自身が公開した学習モデルの３倍の数の他の利用者が公開した学習モデルを利用することができる。なお、各利用者は、カタログの検索等の情報の閲覧等は無制限に行うことができる。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者ごとに公開した学習モデルや利用した他の利用者の学習モデルを対応付けて記憶部１２０に記憶する。例えば、情報処理装置１００は、図２７～図３０に示す画像ＩＭ１１～ＭＩ４１等の種々の情報を一般利用者端末３０に提供してもよい。
【0048】
図３の例では、一般利用者は、公開学習モデルＭＤ１３を公開しているため、公開学習モデルＭＤ１２の利用が許可される。そのため、情報処理装置１００は、一般利用者に公開学習モデルＭＤ１２を提供する（ステップＳ５１）。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者に対応する個人エリアＡＲ１３に公開学習モデルＭＤ１２を提供する。これにより、一般利用者は、店舗管理者が生成した公開学習モデルＭＤ１２を利用することが可能となる。
【0049】
次に、図４を用いて、店舗管理者によるシステム管理者へのモデルの販売委託について説明する。図４は、店舗管理者によるシステム管理者へのモデルの販売委託の一例を示す図である。なお、図２及び図３と同様の点については、同様の符号を付すこと等により適宜説明を省略する。
【0050】
図４の例では、第２権限レベルの店舗管理者が利用する端末装置である店舗管理者端末２０は、学習モデルの生成に用いるデータＤＴ２２を情報処理装置１００に提供する（ステップＳ６１）。これにより、情報処理装置１００は、データＤＴ２２を受け付ける。データＤＴ２２の提供を受け付けた情報処理装置１００は、データＤＴ２２を用いて、学習モデルＭＤ２２を生成する（ステップＳ６２）。情報処理装置１００は、個人エリアＡＲ１２において、学習モデルＭＤ２２を生成する。
【0051】
そして、店舗管理者は、第１権限レベルのシステム管理者へ学習モデルＭＤ２２の販売委託を要求する（ステップＳ６３）。このように、店舗管理者は学習データを作成し、システム管理者へ販売委託できる。例えば、情報処理装置１００は、店舗管理者による学習モデルＭＤ２２の販売委託の要求に応じて、学習モデルＭＤ２２の販売委託の要求があったことをシステム管理者へ通知する。そして、情報処理装置１００は、システム管理者から、学習モデルＭＤ２２の販売委託の受託することを示す情報を取得してもよい。
【0052】
そして、システム管理者は、販売委託された販売委託学習モデルＭＤ２２を販売することを情報処理装置１００に要求する。情報処理装置１００は、販売委託学習モデルＭＤ２２を販売学習モデルＭＤ２２として、共有エリアＡＲ１に配置する（ステップＳ６４）。このように、システム管理者（システム管理ユーザ）は、店舗管理者（特別ユーザ）から販売委託された学習データを共有エリアで販売できる。このように、システム管理者は、店舗管理者から販売委託された学習データを販売することができる。そして、これにより、情報処理装置１００は、販売学習モデルＭＤ２２の売り上げに応じて、販売学習モデルＭＤ２２の販売により得た収益を店舗管理者へ配分する（ステップＳ６５）。店舗管理者は、販売学習モデルＭＤ２２の売り上げに従いレベニューを得ることができる。
【0053】
次に、図５を用いて、一般利用者による他の利用者のモデルの購入について説明する。図５は、一般利用者によるシステム管理者のモデルの購入の一例を示す図である。なお、図２～図４と同様の点については、同様の符号を付すこと等により適宜説明を省略する。
【0054】
図５の例では、第３権限レベルの一般利用者は、第１権限レベルのシステム管理者が販売する販売学習モデルＭＤ１１の購入を要求する。また、一般利用者は、販売されている学習モデルを購入できる。なお、購入態様は、単体購入のように個別の学習モデルの購入であってもよいし、サブスクリプション方式による購入であってもよい。なお、各利用者は、販売データの閲覧は無制限に行うことができる。
【0055】
図５の例では、一般利用者は、販売学習モデルＭＤ１１の販売価格を支払うことにより、販売学習モデルＭＤ１１を購入する。なお、支払処理は、電子決済等の適宜の決済処理により行われる。そして、情報処理装置１００は、一般利用者に販売学習モデルＭＤ７１を提供する（ステップＳ７１）。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者に対応する個人エリアＡＲ１３に販売学習モデルＭＤ１１を提供する。これにより、一般利用者は、システム管理者が販売する販売学習モデルＭＤ１１を利用することが可能となる。なお、一般利用者が購入するモデルがシステム管理者により委託販売される販売学習モデルＭＤ２２である場合も、同様に処理される。
【0056】
次に、図６を用いて、店舗管理者による他の利用者のモデルの利用について説明する。図６は、店舗管理者によるシステム管理者のモデルや一般利用者のモデルの利用の一例を示す図である。なお、図２～図５と同様の点については、同様の符号を付すこと等により適宜説明を省略する。
【0057】
図６の例では、第２権限レベルの店舗管理者は、第１権限レベルのシステム管理者が販売する販売学習モデルＭＤ１１の利用を要求する。ここで、店舗管理者は、すべての公開学習データおよび販売学習データを無制限に利用できる。そのため、情報処理装置１００は、店舗管理者に販売学習モデルＭＤ１１を提供する（ステップＳ８１）。例えば、情報処理装置１００は、店舗管理者に対応する個人エリアＡＲ１２に販売学習モデルＭＤ１１を提供する。これにより、店舗管理者は、システム管理者が販売する販売学習モデルＭＤ１１を利用することが可能となる。
【0058】
また、図６の例では、店舗管理者は、第３権限レベルの一般利用者が公開する公開学習モデルＭＤ１３の利用を要求する。上記のように、店舗管理者は、すべての公開学習データおよび販売学習データを無制限に利用できる。そのため、情報処理装置１００は、店舗管理者に公開学習モデルＭＤ１３を提供する（ステップＳ８２）。例えば、情報処理装置１００は、店舗管理者に対応する個人エリアＡＲ１２に公開学習モデルＭＤ１３を提供する。これにより、店舗管理者は、一般利用者が公開する公開学習モデルＭＤ１３を利用することが可能となる。
【0059】
上述のように、情報処理装置１００は、各利用者の権限レベルに応じて、学習モデルの共有や販売を行う。これにより、情報処理装置１００は、各利用者の権限レベルに応じたサービスを利用者に提供することができる。
【0060】
従来の技術では、自分で作成した著作物自体はセキュアに保護しながらその学習データ（学習モデル）のみを共有する手段は無かった。また、学習データ（学習モデル）を販売もしくは販売委託する手段も無かった。さらに、利用者として、一般ユーザとシステム管理者以外に、店舗管理者の権限を設け、それぞれの権限に従った処理を行う手段は無かった。
【0061】
一方で、情報処理システム１では、利用者が自分で作成した著作物等のコンテンツ自体はセキュアに保護しながら、そのコンテンツを用いて生成した学習モデルを共有することができる。また、情報処理システム１では、利用者の属性などに応じて、第１権限レベル～第３権限レベルのいずれかを利用者に付与することにより、利用者の権限レベルに応じて販売したり、共有したりすることができる。これにより、情報処理システム１は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0062】
［１－１－２．実施形態に係るモデルの例］
上述したように、情報処理システム１が対象とする学習モデルは、どのようなモデルであってもよい。情報処理装置１００は、種々の機械学習に関する技術を用いて、学習モデルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、マルコフ連鎖を用いた楽曲生成アルゴリズムを利用してもよい。情報処理装置１００は、マルコフ連鎖の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、深層学習を用いた楽曲生成アルゴリズムを利用してもよい。情報処理装置１００は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）等の再帰型ニューラルネットワークの技術を用いて学習モデルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、強化学習の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。まず、学習モデルの一例であるスタイルパレットに関して説明する。
上述したように、情報処理システム１が対象とする学習モデルは、どのようなモデルであってもよい。情報処理装置１００は、種々の機械学習に関する技術を用いて、学習モデルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、マルコフ連鎖を用いた楽曲生成アルゴリズムを利用してもよい。情報処理装置１００は、マルコフ連鎖の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、深層学習を用いた楽曲生成アルゴリズムを利用してもよい。情報処理装置１００は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）等の再帰型ニューラルネットワークの技術を用いて学習モデルを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、強化学習の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。まず、学習モデルの一例であるスタイルパレットに関して説明する。
【0063】
スタイルパレットは、データを基に生成される学習モデルである。例えば、スタイルパレットは、メロディやコード進行等を含む楽譜のデータを基に生成される学習モデルである。情報処理装置１００は、メロディやコード進行やベースといった情報を含むデータ（学習用楽曲データ）をデータセット（学習用データセット）として、スタイルパレットを生成してもよい。情報処理装置１００は、データセットをスタイルパレットに対応付けて記憶する。情報処理装置１００は、所定の情報の入力に応じて、楽曲データ（単に「楽曲」ともいう）を自動作成するスタイルパレットを生成してもよい。例えば、スタイルパレットにより自動作成される楽曲データには、コード進行や、メロディや、ベース音進行等の情報が含まれてもよい。なお、楽曲データは、ＭＩＤＩ（Musical Instrument Digital Interface）データ等の標準規格データであってもよいし、波形データであってもよいし、ＤＡＷ独自規格データであってもよい。
【0064】
例えば、利用者は、図２８に示すようなスタイルパレット（学習モデル）の生成画面に情報を入力することにより、情報処理装置１００にスタイルパレット（学習モデル）の生成を指示してもよい。例えば、利用者は、図２７に示すような自身の楽曲データの一覧からスタイルパレットの生成に用いる楽曲データ（学習用楽曲データ）を選択してもよい。
【0065】
例えば、情報処理装置１００は、明るい曲調の楽曲データを学習用楽曲データとして用いることにより、明るい曲調の楽曲データを自動作成するスタイルパレット（明るいパレット）を生成してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、暗い曲調の楽曲データを学習用楽曲データとして用いることにより、暗い曲調の楽曲データを自動作成するスタイルパレット（暗いパレット）を生成してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、所定のコード進行に対応する楽曲データを学習用楽曲データとして用いることにより、所定のコード進行に対応する楽曲データを自動作成するスタイルパレット（コード進行を基に作ったパレット）を生成してもよい。なお、スタイルパレットは、上記に限らず、「アメリカン」といった楽曲のジャンルや種別に対応するパレットや、「Ａメロ→Ｂメロ→サビ」といった楽曲の構成に対応するパレットであってもよい。
【0066】
例えば、各スタイルパレットは、生成に用いたデータ（楽曲）に対応する特徴を有する楽曲を自動作曲する。ここで、各スタイルパレットは、種々の特徴を有する楽曲データを基に生成される学習モデルである。例えば、明るい曲調の楽曲データを用いて機械学習されて生成される学習モデルである明るいパレットと、暗い曲調の楽曲データを用いて機械学習されて生成される学習モデルである暗いパレットとは異なる。したがって、利用者が選択したスタイルパレットによって、自動作曲される楽曲が変化する。そのため、利用者は、自身の希望に応じてスタイルパレットを選択することにより、所望の楽曲を自動作曲することが可能となる。
【0067】
例えば、情報処理装置１００は、自動作成の指示に応じて、ランダムに複数の楽曲データを自動作成するスタイルパレットを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、自動作成の指示に応じて、ランダムに複数の明るい曲調の楽曲データを自動作成するスタイルパレット（明るいパレット）を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、自動作成の指示に応じて、ランダムに複数の暗い曲調の楽曲データを自動作成するスタイルパレット（暗いパレット）を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、自動作成の指示に応じて、ランダムに複数の所定のコード進行に対応する楽曲データを自動作成するスタイルパレット（コード進行を基に作ったパレット）を生成してもよい。
【0068】
情報処理装置１００は、図２５に示す設定情報ＳＴ１２～ＳＴ１４に対応する情報（パラメータ）を用いて、スタイルパレットを生成してもよい。情報処理装置１００は、ハーモニーや音符の長さ等に対応するパラメータを用いて、スタイルパレットを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の情報を入力とするスタイルパレットを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、図２５に示す設定情報ＳＴ１２～ＳＴ１４に対応する情報（パラメータ）を入力とするスタイルパレットを生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、パラメータが入力された場合に、ランダムに複数の楽曲データを自動作成するスタイルパレットを生成してもよい。なお、上記は一例であり、スタイルパレットは、利用者が楽曲の自動作成に利用可能であれば、どのような情報を出力する学習モデルであってもよい。
【0069】
ここから、スタイルパレット等の学習モデルを用いた各種の情報処理について説明する。
【0070】
［１－１－３．モデルの選択例］
まず、利用者による利用する学習モデル（スタイルパレット）の選択について説明する。利用者は、図２９や図３０に示すようなスタイルパレットの一覧から、自身が利用したいスタイルパレットを選択する。利用者は、スタイルパレットにより自動作曲したい楽曲と一致するイメージを選択する。例えば、ユーザは、明るい曲調の楽曲を自動作曲したい場合、明るいパレットを選択する。例えば、ユーザは、暗い曲調の楽曲を自動作曲したい場合、暗いパレットを選択する。例えば、ユーザは、所定のコード進行に対応する楽曲を自動作曲したい場合、コード進行を基に作ったパレットを選択する。
まず、利用者による利用する学習モデル（スタイルパレット）の選択について説明する。利用者は、図２９や図３０に示すようなスタイルパレットの一覧から、自身が利用したいスタイルパレットを選択する。利用者は、スタイルパレットにより自動作曲したい楽曲と一致するイメージを選択する。例えば、ユーザは、明るい曲調の楽曲を自動作曲したい場合、明るいパレットを選択する。例えば、ユーザは、暗い曲調の楽曲を自動作曲したい場合、暗いパレットを選択する。例えば、ユーザは、所定のコード進行に対応する楽曲を自動作曲したい場合、コード進行を基に作ったパレットを選択する。
【0071】
なお、利用者は、スタイルパレットを選択する際に、複数のスタイルパレットを選択してもよい。例えば、利用者は、曲の一部（例えば、先頭の８小節）を作曲させるために第１スタイルパレットを選択し、曲の異なる一部（例えば、中間の８小節）を作曲させるために第１スタイルパレットとは異なる第２スタイルパレットを選択してもよい。このような複数のスタイルパレットを含む情報を、以下では、スタイルパレットシーケンスと称する。言い換えれば、スタイルパレットシーケンスとは、スタイルパレットという楽曲を指定する指定情報を組み合わせた、組み合わせ指定情報といえる。利用者は、スタイルパレットシーケンスを設定して作曲を行わせることで、一つの楽曲中に複数の特徴を有するような多様な楽曲データを簡易に作成することができる。
【0072】
［１－１－４．モデルの販売、共有の態様］
情報処理装置１００は、各学習モデル（スタイルパレット）を個別に販売したり、共有したりしてもよい。また、情報処理装置１００は、複数のスタイルパレットを１つの束（バンドル）として販売したり、共有したりしてもよい。情報処理装置１００は、特定のアーティストの楽曲を基に生成された２０個のスタイルパレットを１つの束（バンドル）として販売したり、共有したりしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、図３０中に示すようなスタイルパレットＳＰ＃１０１、ＳＰ＃０５５、ＳＰ＃００７、ＳＰ＃３００といった複数のスタイルパレットを含む名称＃００２に対応する１つの束（バンドル）を販売したり、共有したりしてもよい。
情報処理装置１００は、各学習モデル（スタイルパレット）を個別に販売したり、共有したりしてもよい。また、情報処理装置１００は、複数のスタイルパレットを１つの束（バンドル）として販売したり、共有したりしてもよい。情報処理装置１００は、特定のアーティストの楽曲を基に生成された２０個のスタイルパレットを１つの束（バンドル）として販売したり、共有したりしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、図３０中に示すようなスタイルパレットＳＰ＃１０１、ＳＰ＃０５５、ＳＰ＃００７、ＳＰ＃３００といった複数のスタイルパレットを含む名称＃００２に対応する１つの束（バンドル）を販売したり、共有したりしてもよい。
【0073】
［１－１－５．メタ情報の自動生成］
情報処理装置１００は、学習モデルのメタ情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用主体が提供したデータに基づいて、モデルに対応するメタ情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、提供された楽曲データが暗い曲調の楽曲である場合、生成されるスタイルパレットのメタ情報として、暗い曲調という情報を含むメタ情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、提供された楽曲データが特定のコード進行に対応する楽曲である場合、生成されるスタイルパレットのメタ情報として、暗特定のコード進行を示す情報を含むメタ情報を生成してもよい。
情報処理装置１００は、学習モデルのメタ情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用主体が提供したデータに基づいて、モデルに対応するメタ情報を生成する。例えば、情報処理装置１００は、提供された楽曲データが暗い曲調の楽曲である場合、生成されるスタイルパレットのメタ情報として、暗い曲調という情報を含むメタ情報を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、提供された楽曲データが特定のコード進行に対応する楽曲である場合、生成されるスタイルパレットのメタ情報として、暗特定のコード進行を示す情報を含むメタ情報を生成してもよい。
【0074】
［１－１－６．データの提供元へのモデルの提供］
情報処理装置１００は、データの提供元である利用主体が利用する端末装置へモデルを送信してもよい。情報処理装置１００は、モデルの生成が完了したタイミングで、データの提供元である利用主体が利用する端末装置へモデルを送信してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データを受け付けたタイミングで、モデルを生成し、モデルを生成したタイミングで、データの提供元である利用主体が利用する端末装置へモデルを送信してもよい。
情報処理装置１００は、データの提供元である利用主体が利用する端末装置へモデルを送信してもよい。情報処理装置１００は、モデルの生成が完了したタイミングで、データの提供元である利用主体が利用する端末装置へモデルを送信してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データを受け付けたタイミングで、モデルを生成し、モデルを生成したタイミングで、データの提供元である利用主体が利用する端末装置へモデルを送信してもよい。
【0075】
例えば、情報処理装置１００は、データを受け付けたタイミングで、スタイルパレットを生成し、スタイルパレットを生成したタイミングで、データの提供元である利用主体が利用する端末装置へスタイルパレットを送信してもよい。このように、情報処理装置１００は、スタイルパレットの生成要求が有り次第、スタイルパレットを生成し、生成したスタイルパレットを端末装置へ送信する。例えば、スタイルパレットの生成に要する時間が例えば他の生成モデルの学習よりも短いため、情報処理装置１００は、要求を受け付けてからスタイルパレットを生成し、送信するまでの処理を短時間に行うことができる。
【0076】
［１－１－７．利用者への情報提供］
情報処理装置１００は、利用者への種々の情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用者からの要求に応じて、利用者への種々の情報を提供してもよい。情報処理装置１００は、利用者のサービスの利用履歴に基づいて、その利用者に提供する情報を決定してもよい。
情報処理装置１００は、利用者への種々の情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用者からの要求に応じて、利用者への種々の情報を提供してもよい。情報処理装置１００は、利用者のサービスの利用履歴に基づいて、その利用者に提供する情報を決定してもよい。
【0077】
情報処理装置１００は、利用者のサービスの利用履歴に基づいて、利用者に情報提供する複数のモデルを決定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、決定した複数のモデルの一覧情報を生成し、一覧情報を利用者の端末装置へ送信する。
【0078】
情報処理装置１００は、各利用者の行動履歴や嗜好に基づいて、利用者に推奨するモデル（推奨モデル）を決定してもよい。情報処理装置１００は、複数のモデルのうち、利用者に利用を推奨する推奨モデルを決定する。
【0079】
［１－１－８．視聴サービス］
上述のようにコンテンツが楽曲である場合、情報処理装置１００は、利用者に視聴サービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、モデルを用いた場合に生成される楽曲の視聴サービスを提供してもよい。
上述のようにコンテンツが楽曲である場合、情報処理装置１００は、利用者に視聴サービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、モデルを用いた場合に生成される楽曲の視聴サービスを提供してもよい。
【0080】
視聴サービスを提供する場合、情報処理装置１００は、利用者によるスタイルパレットの選択を受け付け、受け付けたスタイルパレットを用いて自動作曲された楽曲を、その利用者に視聴させてもよい。これにより、利用者は、どのような楽曲が作成されるかを確認することができる。
【0081】
［１－１－９．利用者による提供データ］
情報処理装置１００は、利用者により提供されるデータが所定の条件に該当する場合、そのデータの登録を行わなくてもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用者が、他の主体が著作権を有するコンテンツを、自身が提供するデータとしての登録を要求した場合、その登録を行わなくてもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用者が、あるアーティストの楽曲（楽曲Ｘ）を、自身が提供するデータとしての登録を要求した場合、その登録を不許可としてもよい。
情報処理装置１００は、利用者により提供されるデータが所定の条件に該当する場合、そのデータの登録を行わなくてもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用者が、他の主体が著作権を有するコンテンツを、自身が提供するデータとしての登録を要求した場合、その登録を行わなくてもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用者が、あるアーティストの楽曲（楽曲Ｘ）を、自身が提供するデータとしての登録を要求した場合、その登録を不許可としてもよい。
【0082】
この場合、情報処理装置１００は、登録を要求した利用者に、その登録が不許可画であることを通知してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定のデータベースを参照することにより、利用者が登録を要求するコンテンツが他の主体が著作権を有するコンテンツであるかを判定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、著作権有無の判定サービスを提供する外部のサービス提供装置に、利用者が登録を要求するコンテンツを提供し、外部のサービス提供装置から受信した判定結果を用いて、そのコンテンツが他の主体が著作権を有するコンテンツであるかを判定してもよい。
【0083】
［１－２．実施形態に係る情報処理システムの構成］
図７に示す情報処理システム１について説明する。図７は、本開示の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図７に示すように、情報処理システム１には、情報処理装置１００と、システム管理者端末１０と、店舗管理者端末２０－１～２０－３と、一般利用者端末３０－１～３０－３とが含まれる。情報処理システム１は、著作物管理システムや学習モデル情報管理システムや学習モデル情報共有システムや学習モデル情報販売システムや学習モデル情報共有販売システムとして機能する。
図７に示す情報処理システム１について説明する。図７は、本開示の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図７に示すように、情報処理システム１には、情報処理装置１００と、システム管理者端末１０と、店舗管理者端末２０－１～２０－３と、一般利用者端末３０－１～３０－３とが含まれる。情報処理システム１は、著作物管理システムや学習モデル情報管理システムや学習モデル情報共有システムや学習モデル情報販売システムや学習モデル情報共有販売システムとして機能する。
【0084】
図７の例では、３台の店舗管理者端末２０－１、２０－２、２０－３を図示するが、特に区別なく説明する場合には、店舗管理者端末２０と記載する。情報処理システム１に含まれる店舗管理者端末２０の数は、３台に限らず、３台よりも多くてもよいし、少なくてもよい。また、図７の例では、３台の一般利用者端末３０－１、３０－２、３０－３を図示するが、特に区別なく説明する場合には、一般利用者端末３０と記載する。情報処理システム１に含まれる一般利用者端末３０の数は、３台に限らず、３台よりも多くてもよいし、少なくてもよい。また、情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００や、複数台のシステム管理者端末１０が含まれてもよい。情報処理装置１００と、システム管理者端末１０と、店舗管理者端末２０と、一般利用者端末３０とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。
【0085】
情報処理装置１００は、コンテンツの創作に関するサービスを提供する。情報処理装置１００は、サービスの利用主体が提供したデータを用いて、コンテンツの生成に関するモデルを生成し、生成したモデルの利用態様を、利用主体が有する権限レベルに応じて決定する情報処理装置である。情報処理装置１００は、サービスの利用主体であるシステム管理者が利用するシステム管理者端末１０との間で情報の送受信を行う。情報処理装置１００は、サービスの利用主体である店舗管理者が利用する店舗管理者端末２０との間で情報の送受信を行う。情報処理装置１００は、サービスの利用主体である一般利用者が利用する一般利用者端末３０との間で情報の送受信を行う。
【0086】
システム管理者端末１０は、第１権限を有するシステム管理者によって利用される端末装置（情報処理装置）である。システム管理者端末１０は、例えば、システム管理者が情報処理システム１全体の運用および管理を行うために用いられる。システム管理者端末１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の装置であってもよい。図１～図６の例では、システム管理者端末１０が、ノート型ＰＣである場合を示す。
【0087】
店舗管理者端末２０は、第２権限を有する店舗管理者によって利用される端末装置（情報処理装置）である。店舗管理者端末２０は、例えば、店舗管理者が楽曲の販売委託などを行うために用いられる。店舗管理者端末２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等の装置であってもよい。図１～図６の例では、店舗管理者端末２０が、ノート型ＰＣである場合を示す。
【0088】
一般利用者端末３０は、第３権限を有する一般利用者によって利用される端末装置（情報処理装置）である。一般利用者端末３０は、例えば、一般利用者が楽曲の共有や購入などを行うために用いられる。一般利用者端末３０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等の装置であってもよい。図１～図６の例では、一般利用者端末３０が、ノート型ＰＣである場合を示す。
【0089】
店舗管理者権限は、情報処理装置１００が提供するサービスで販売を行う販売元（店舗管理者）に付与される第２権限レベル（単に「第２権限」ともいう）に対応する。コンテンツ（著作物情報）が楽曲（音楽情報）である場合は、第２権限を有する店舗管理者は、例えば、音楽出版会社、音楽レーベル、ＤＡＷソフト販売会社等である。情報処理装置１００は、店舗管理者が利用する店舗管理者端末２０との間で相互に通信を行う。
【0090】
一般利用者権限は、情報処理装置１００が提供するサービスを利用するユーザ（一般利用者）に付与される第３権限レベル（単に「第３権限」ともいう）に対応する。第３権限を有する一般利用者は、例えば、サービスを利用する一般のユーザである。一般利用者は、いわゆるエンドユーザや、サービス（ツール）を無料で使うユーザや、サービスをサブスクリプション方式で利用するユーザ等の種々のユーザが含まれる。情報処理装置１００は、一般利用者が利用する一般利用者端末３０との間で相互に通信を行う。
【0091】
［１－３．実施形態に係る情報処理装置の構成］
次に、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置の一例である情報処理装置１００の構成について説明する。図８は、本開示の実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。
次に、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置の一例である情報処理装置１００の構成について説明する。図８は、本開示の実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。
【0092】
図８に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【0093】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮ（図７参照）と有線または無線で接続され、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。
【0094】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図８に示すように、利用者情報記憶部１２１と、著作物情報記憶部１２２と、学習モデル情報記憶部１２３と、販売管理情報記憶部１２４と、共有情報記憶部１２５と、購入済情報記憶部１２６と、操作履歴情報記憶部１２７とを有する。なお、図示を省略するが、記憶部１２０は、システム管理者端末１０に提供する画像の基となる画像等の種々の情報を記憶してもよい。
【0095】
実施形態に係る利用者情報記憶部１２１は、利用者に関する各種情報（利用者情報）を記憶する。図９は、本開示の実施形態に係る利用者情報記憶部の一例を示す図である。
【0096】
利用者情報記憶部１２１には、利用者ＩＤ、利用者メタ情報、権限情報を含む利用者情報が記憶される。利用者情報記憶部１２１は、各利用者ＩＤに対応する利用者メタ情報や権限情報を各利用者ＩＤに対応付けて記憶する。
【0097】
利用者ＩＤは、利用者を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、利用者ＩＤは、システム管理者、店舗管理者、一般利用者等の利用者を一意に特定するための識別情報を示す。利用者メタ情報は、例えば、利用者の氏名や住所など、利用者の付加情報である。
【0098】
権限情報は、例えば、システム管理者権限情報、店舗管理者権限情報、一般利用者権限情報といった権限を識別するための値が保存される。権限情報は、例えば、システム管理者を識別する値「１」や、店舗管理者を識別する値「２」や、一般利用者を識別する値「３」といった権限を識別するための値が保存される。例えば、権限情報は、対応する利用者がシステム管理者である場合、システム管理者権限情報に対応する値（例えば１）が保存される。例えば、権限情報は、対応する利用者が店舗管理者である場合、店舗管理者権限情報に対応する値（例えば２）が保存される。例えば、権限情報は、対応する利用者が一般利用者である場合、一般利用者権限情報に対応する値（例えば３）が保存される。
【0099】
なお、利用者情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。利用者メタ情報には、氏名や住所に限らず、利用者に関する各種情報を記憶してもよい。例えば、利用者メタ情報には、利用者が自然人である場合、利用者の性別や年齢などのデモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等を記憶してもよい。
【0100】
実施形態に係る著作物情報記憶部１２２は、著作物に関する各種情報（著作物情報）を記憶する。図１０は、実施形態に係る著作物情報記憶部の一例を示す図である。
【0101】
著作物情報記憶部１２２には、著作物ＩＤ、作成者ＩＤ、著作物メタ情報、著作物内容情報を含む著作物情報が記憶される。著作物情報記憶部１２２は、各著作物ＩＤに対応する作成者ＩＤや著作物メタ情報や著作物内容情報を各著作物ＩＤに対応付けて記憶する。
【0102】
著作物ＩＤは、著作物を一意に特定するための識別情報を示す。作成者ＩＤは、対応する著作物の作成者を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、作成者ＩＤは、システム管理者、店舗管理者、一般利用者等の利用者を一意に特定するための識別情報を示す。著作物メタ情報は、例えば、曲名、作曲者、年代、ジャンルなどの情報である。著作物内容情報は、例えば、楽曲のメロディとコード進行を有する情報である。
【0103】
なお、著作物情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、著作物メタ情報には、著作物が作成された日時に関する情報等、著作物に関する種々の付加情報を記憶してもよい。
【0104】
実施形態に係る学習モデル情報記憶部１２３は、学習されたモデルに関する情報（学習モデル情報）を記憶する。図１１は、本開示の実施形態に係る学習モデル情報記憶部の一例を示す図である。
【0105】
学習モデル情報記憶部１２３には、学習モデル情報ＩＤ、作成者ＩＤ、学習モデル情報メタ情報、学習結果情報、著作物ＩＤ、共有可否情報、販売可否情報を含む学習モデル情報が記憶される。学習モデル情報記憶部１２３は、各学習モデル情報ＩＤに対応する作成者ＩＤや学習モデル情報メタ情報や学習結果情報や著作物ＩＤや共有可否情報や販売可否情報を各学習モデル情報ＩＤに対応付けて記憶する。
【0106】
学習モデル情報ＩＤは、学習モデル情報を一意に特定するための識別情報を示す。作成者ＩＤは、対応する学習モデル情報の作成者を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、作成者ＩＤは、システム管理者、店舗管理者、一般利用者等の利用者を一意に特定するための識別情報を示す。
【0107】
学習モデル情報メタ情報は、例えば、学習対象となる著作物の特徴を表す情報である。学習モデル情報メタ情報は、楽曲のテンポ、ジャンル、明暗などの雰囲気、ＡメロＢメロサビなどの曲の構造、コード進行、スケール、チャーチモードなどの情報である。学習結果情報は、情報処理装置１００が有する学習処理機部（生成部１３２）等により処理された結果を保存する。著作物ＩＤは、学習対象となる著作物を特定する複数の著作物の各々を一意に特定するための識別情報を示す。
【0108】
共有可否情報は、例えば、対応する学習モデルの共有可否を示す。共有可否情報は、例えば、対応する学習モデルの共有が可能であるか否かを特定識別するための値が保存される。共有可否情報は、例えば、対応する学習モデルの共有が可能である場合、共有が可能であることを示す値「１」が保存され、対応する学習モデルの共有が不可である場合、共有が不可であることを示す値「２」が保存される。
【0109】
販売可否情報は、例えば、対応する学習モデルの販売可否を示す。販売可否情報は、例えば、対応する学習モデルの販売が可能であるか否かを特定識別するための値が保存される。販売可否情報は、例えば、対応する学習モデルの販売が可能である場合、販売が可能であることを示す値「１」が保存され、対応する学習モデルの販売が不可である場合、販売が不可であることを示す値「２」が保存される。
【0110】
なお、学習モデル情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、学習モデル情報メタ情報には、学習モデルが作成された日時に関する情報等、学習モデルに関する種々の付加情報を記憶してもよい。
【0111】
実施形態に係る販売管理情報記憶部１２４は、販売に関する各種情報（販売管理情報）を記憶する。図１２は、本開示の実施形態に係る販売管理情報記憶部の一例を示す図である。
【0112】
販売管理情報記憶部１２４には、販売管理情報ＩＤ、販売価格情報、販売メタ情報、学習モデル情報ＩＤを含む販売管理情報が記憶される。販売管理情報記憶部１２４は、各販売管理情報ＩＤに対応する販売価格情報や販売メタ情報や学習モデル情報ＩＤを各販売管理情報ＩＤに対応付けて記憶する。
【0113】
販売管理情報ＩＤは、販売管理情報を一意に特定するための識別情報を示す。販売価格情報は、例えば、販売価格、税金等の情報である。販売メタ情報は、例えば、販売商品名、販売会社名等の情報である。
【0114】
学習モデル情報ＩＤは、学習モデル情報を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、対応する販売管理情報ＩＤにより識別される販売管理情報がひとつの学習モデル情報を有する単一商品である場合は、その販売管理情報ＩＤには、一つの学習モデル情報ＩＤが対応付けられる。例えば、対応する販売管理情報ＩＤにより識別される販売管理情報が複数の学習モデル情報を有するバンドル商品である場合は、その販売管理情報ＩＤには、複数の学習モデル情報ＩＤが対応付けられる。
【0115】
なお、販売管理情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、販売メタ情報には、販売が開始された日時に関する情報等、販売に関する種々の付加情報を記憶してもよい。
【0116】
実施形態に係る共有情報記憶部１２５は、共有に関する各種情報（共有情報）を記憶する。共有情報記憶部１２５は、共有ブックマーク一覧情報を記憶する。例えば、共有情報記憶部１２５は、共有のブックマーク追加を行った学習モデルの一覧情報を記憶する。図１３は、本開示の実施形態に係る共有情報記憶部の一例を示す図である。
【0117】
共有情報記憶部１２５には、利用者ＩＤ、学習モデル情報ＩＤを含む共有情報が記憶される。共有情報記憶部１２５は、各利用者ＩＤに対応する学習モデル情報ＩＤを各利用者ＩＤに対応付けて記憶する。共有情報記憶部１２５は、各利用者ＩＤに、その利用者ＩＤにより識別される利用者が共有ブックマークに追加した学習モデルを識別する学習モデル情報ＩＤを対応づけて記憶する。
【0118】
利用者ＩＤは、利用者を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、利用者ＩＤは、システム管理者、店舗管理者、一般利用者等の利用者を一意に特定するための識別情報を示す。
【0119】
学習モデル情報ＩＤは、学習モデル情報を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、対応する利用者ＩＤにより識別される利用者が複数の学習モデルについて共有ブックマークの追加を行った場合、その利用者ＩＤには、複数の学習モデル情報ＩＤが対応付けられる。例えば、対応する利用者ＩＤが共有ブックマークの追加を行っていない場合、その利用者ＩＤには、学習モデル情報ＩＤが対応付けない。
【0120】
なお、共有情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【0121】
実施形態に係る購入済情報記憶部１２６は、購入に関する情報（購入情報）を記憶する。購入済情報記憶部１２６は、利用者購入済み一覧情報を記憶する。例えば、購入済情報記憶部１２６は、利用者が購入済みの学習モデルの一覧情報を記憶する。図１４は、本開示の実施形態に係る購入済情情報記憶部の一例を示す図である。
【0122】
購入済情報記憶部１２６には、利用者ＩＤ、学習モデル情報ＩＤを含む購入情報が記憶される。購入済情報記憶部１２６は、各利用者ＩＤに対応する学習モデル情報ＩＤを各利用者ＩＤに対応付けて記憶する。購入済情報記憶部１２６は、各利用者ＩＤに、その利用者ＩＤにより識別される利用者が購入した学習モデルを識別する学習モデル情報ＩＤを対応づけて記憶する。
【0123】
利用者ＩＤは、利用者を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、利用者ＩＤは、システム管理者、店舗管理者、一般利用者等の利用者を一意に特定するための識別情報を示す。
【0124】
学習モデル情報ＩＤは、学習モデル情報を一意に特定するための識別情報を示す。例えば、対応する利用者ＩＤにより識別される利用者が複数の学習モデルを購入した場合、その利用者ＩＤには、複数の学習モデル情報ＩＤが対応付けられる。例えば、対応する利用者ＩＤが学習モデルを購入していない場合、その利用者ＩＤには、学習モデル情報ＩＤが対応付けない。
【0125】
なお、購入済情報記憶部１２６は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【0126】
実施形態に係る操作履歴情報記憶部１２７は、利用者の操作履歴に関する情報（操作履歴情報）を記憶する。操作履歴情報記憶部１２７は、利用者操作履歴一覧情報を記憶する。例えば、操作履歴情報記憶部１２７は、利用者毎に操作履歴の一覧情報を記憶する。図１５は、本開示の実施形態に係る操作履歴情報記憶部の一例を示す図である。
【0127】
操作履歴情報記憶部１２７には、操作履歴情報が記憶される。例えば、操作履歴情報記憶部１２７は、各利用者ＩＤに対応する操作履歴を各利用者ＩＤに対応付けて記憶する。操作履歴情報記憶部１２７は、各利用者ＩＤに、その利用者ＩＤにより識別される利用者の操作履歴を対応づけて記憶する。
【0128】
操作履歴情報は、利用者の操作履歴を示す。例えば、操作履歴情報には、利用者が行った操作の内容や操作が行われた日時等、利用者の操作に関する各種情報が含まれてもよい。
【0129】
なお、操作履歴情報記憶部１２７は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【0130】
図８に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部に記憶されたプログラム（例えば、本開示に係る情報処理プログラム等の決定プログラム）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
【0131】
図８に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、決定部１３３と、送信部１３４と、受付部１３５と、提供部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図８に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図８に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【0132】
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
【0133】
取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、利用者情報記憶部１２１や著作物情報記憶部１２２や学習モデル情報記憶部１２３や販売管理情報記憶部１２４や共有情報記憶部１２５や購入済情報記憶部１２６や操作履歴情報記憶部１２７から各種情報を取得する。
【0134】
取得部１３１は、決定部１３３が決定した各種情報を取得する。取得部１３１は、生成部１３２が生成した各種情報を取得する。取得部１３１は、受付部１３５が受信した各種情報を取得する。
【0135】
図１の例では、取得部１３１は、システム管理者ＳＭ１が利用するシステム管理者端末１０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する。取得部１３１は、店舗管理者ＳＰ１が利用する店舗管理者端末２０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する。取得部１３１は、一般利用者Ｕ１が利用する一般利用者端末３０から、学習モデルの生成に用いるデータを取得する。
【0136】
生成部１３２は、各種情報を生成する。生成部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部１３２は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部１３２は、利用者情報記憶部１２１や著作物情報記憶部１２２や学習モデル情報記憶部１２３や販売管理情報記憶部１２４や共有情報記憶部１２５や購入済情報記憶部１２６や操作履歴情報記憶部１２７に記憶された情報に基づいて、各種情報を生成する。
【0137】
生成部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部１３２は、決定部１３３により決定された各種情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部１３２は、受付部１３５により決定された各種情報に基づいて、各種情報を生成する。
【0138】
生成部１３２は、学習処理を行う。生成部１３２は、学習処理を行う学習処理部として機能する。例えば、生成部１３２は、学習処理機能部である。生成部１３２は、各種学習を行う。生成部１３２は、モデルを学習（生成）する。生成部１３２は、モデル等の各種情報を学習する。生成部１３２は、学習によりモデルを生成する。生成部１３２は、種々の機械学習に関する技術を用いて、モデルを学習する。生成部１３２は、学習によりモデルを更新する。
【0139】
例えば、生成部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を学習する。生成部１３２は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を学習する。生成部１３２は、利用者情報記憶部１２１や著作物情報記憶部１２２や販売管理情報記憶部１２４や共有情報記憶部１２５や購入済情報記憶部１２６や操作履歴情報記憶部１２７に記憶された情報に基づいて、各種情報を学習する。
【0140】
生成部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、各種情報を学習する。生成部１３２は、決定部１３３により決定された各種情報に基づいて、各種情報を学習する。生成部１３２は、受付部１３５により決定された各種情報に基づいて、各種情報を学習する。
【0141】
生成部１３２は、種々の機械学習に関する技術を用いて、学習モデルを生成する。生成部１３２は、マルコフ連鎖を用いた楽曲生成アルゴリズムを利用してもよい。情報処理装置１００は、マルコフ連鎖の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。また、情報処理装置１００は、深層学習を用いた楽曲生成アルゴリズムを利用してもよい。情報処理装置１００は、深層学習の技術を用いて学習モデルを生成する。生成部１３２は、ＲＮＮ等の再帰型ニューラルネットワークの技術を用いて学習モデルを生成する。生成部１３２は、強化学習の技術を用いて学習モデルを生成してもよい。
【0142】
生成部１３２は、コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有するサービスの利用主体が提供したデータを用いて、コンテンツの生成に関するモデルを生成する。生成部１３２は、サービスの管理者に付与される第１権限レベルと、サービスで販売を行う販売元に付与される第２権限レベルと、サービスを利用する一般利用者に付与される第３権限レベルとを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。
【0143】
生成部１３２は、第１権限レベルよりも権限が制限された第２権限レベルと、第２権限レベルよりも権限が制限された第３権限レベルとを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。生成部１３２は、第２権限レベルを有する利用主体からの販売委託を受託可能な第１権限レベルを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。生成部１３２は、第２権限レベルを有する利用主体のデータにより生成されたモデルの販売及び共有が可能な第２権限レベルを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。生成部１３２は、第３権限レベルを有する利用主体のデータにより生成されたモデルの共有が可能な第３権限レベルを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。
【0144】
生成部１３２は、利用主体が提供したデータに基づいて、モデルに対応するメタ情報を生成する。生成部１３２は、受付部１３５がデータを受け付けたタイミングで、モデルを生成する。生成部１３２は、決定部１３３により決定された複数のモデルの一覧情報を生成する。
【0145】
生成部１３２は、コンテンツである楽曲の創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、楽曲の生成に関するモデルを生成する。
【0146】
生成部１３２は、種々の技術を適宜用いて、外部の情報処理装置へ提供する画面（画像情報）等の種々の情報を生成する。生成部１３２は、システム管理者端末１０へ提供する画面（画像情報）等を生成する。例えば、生成部１３２は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、システム管理者端末１０へ提供する画面（画像情報）等を生成する。
【0147】
生成部１３２は、外部の情報処理装置へ提供する画面（画像情報）等が生成可能であれば、どのような処理により画面（画像情報）等を生成してもよい。例えば、生成部１３２は、画像生成や画像処理等に関する種々の技術を適宜用いて、システム管理者端末１０へ提供する画面（画像情報）を生成する。例えば、生成部１３２は、Ｊａｖａ（登録商標）等の種々の技術を適宜用いて、システム管理者端末１０へ提供する画面（画像情報）を生成する。なお、生成部１３２は、ＣＳＳやＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬの形式に基づいて、システム管理者端末１０へ提供する画面（画像情報）を生成してもよい。また、例えば、生成部１３２は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）やＧＩＦ（Graphics Interchange Format）やＰＮＧ（Portable Network Graphics）など様々な形式で画面（画像情報）を生成してもよい。生成部１３２は、画像ＩＭ１１、ＩＭ２１、ＩＭ３１、ＩＭ４１等を生成する。生成部１３２は、ユーザインターフェイスＩＦ１１～ＩＦ１３に関する各種情報を生成する。
【0148】
図１の例では、生成部１３２は、システム管理者ＳＭ１から提供されたデータを用いて、学習モデルを生成する。生成部１３２は、店舗管理者ＳＰ１から提供されたデータを用いて、学習モデルを生成する。生成部１３２は、一般利用者Ｕ１から提供されたデータを用いて、学習モデルを生成する。
【0149】
決定部１３３は、各種情報を決定する。決定部１３３は、各種情報を判定する。例えば、決定部１３３は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を決定する。決定部１３３は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を判定する。決定部１３３は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を決定する。決定部１３３は、利用者情報記憶部１２１や著作物情報記憶部１２２や学習モデル情報記憶部１２３や販売管理情報記憶部１２４や共有情報記憶部１２５や購入済情報記憶部１２６や操作履歴情報記憶部１２７に記憶された情報に基づいて、各種情報を決定する。
【0150】
決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。決定部１３３は、生成部１３２により生成された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。決定部１３３は、受付部１３５により受信された各種情報に基づいて、各種情報を決定する。
【0151】
決定部１３３は、利用主体が有する一の権限レベルに応じて、生成部１３２により生成されたモデルの利用態様を決定する。決定部１３３は、一の権限レベルに応じて、サービス内でのモデルの利用範囲を決定する。決定部１３３は、一の権限レベルに応じて、モデルの販売または共有の可否を決定する。
【0152】
決定部１３３は、利用主体が有する一の権限レベルが第１権限レベルである場合、モデルを、第１権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定する。決定部１３３は、利用主体が有する一の権限レベルが第２権限レベルである場合、モデルを、第２権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定する。決定部１３３は、利用主体が有する一の権限レベルが第３権限レベルである場合、モデルを、第３権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定する。
【0153】
決定部１３３は、一の利用主体のサービスの利用履歴に基づいて、一の利用主体に提供する情報を決定する。決定部１３３は、一の利用主体に情報提供する複数のモデルを決定する。決定部１３３は、複数のモデルのうち、一の利用主体に利用を推奨する推奨モデルを決定する。
【0154】
図１の例では、決定部１３３は、データの提供元であるシステム管理者ＳＭ１の権限レベルに応じて、生成した学習モデルの利用態様を決定する。決定部１３３は、データの提供元である店舗管理者ＳＰ１の権限レベルに応じて、生成した学習モデルの利用態様を決定する。決定部１３３は、データの提供元である一般利用者Ｕ１の権限レベルに応じて、生成した学習モデルの利用態様を決定する。
【0155】
送信部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。送信部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１３４は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報を提供する。送信部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報を送信する。
【0156】
送信部１３４は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を提供する。送信部１３４は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。送信部１３４は、利用者情報記憶部１２１や著作物情報記憶部１２２や学習モデル情報記憶部１２３や販売管理情報記憶部１２４や共有情報記憶部１２５や購入済情報記憶部１２６や操作履歴情報記憶部１２７に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。
【0157】
送信部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報を送信する。送信部１３４は、生成部１３２により生成された各種情報を送信する。送信部１３４は、決定部１３３により決定された各種情報を送信する。送信部１３４は、提供部１３６による指示に応じて、提供部１３６が提供する各種情報を送信する。送信部１３４は、受付部１３５により受信された各種情報をシステム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置に送信する。
【0158】
送信部１３４は、利用主体が利用する端末装置へモデルを送信する。送信部１３４は、生成部１３２がモデルを生成したタイミングで、端末装置へモデルを送信する。送信部１３４は、システム管理者が利用する端末装置であるシステム管理者端末１０へモデルを送信する。送信部１３４は、システム管理者が提供したデータを用いて生成部１３２がモデルを生成したタイミングで、システム管理者が利用する端末装置であるシステム管理者端末１０へそのモデルを送信する。
【0159】
送信部１３４は、店舗管理者が利用する端末装置である店舗管理者端末２０へモデルを送信する。送信部１３４は、店舗管理者が提供したデータを用いて生成部１３２がモデルを生成したタイミングで、店舗管理者が利用する端末装置である店舗管理者端末２０へそのモデルを送信する。送信部１３４は、一般利用者が利用する端末装置である一般利用者端末３０へモデルを送信する。送信部１３４は、一般利用者が提供したデータを用いて生成部１３２がモデルを生成したタイミングで、一般利用者が利用する端末装置である一般利用者端末３０へそのモデルを送信する。
【0160】
受付部１３５は、各種情報を受け付ける。受付部１３５は、各種情報の登録を受け付ける。受付部１３５は、各種情報の要求を受け付ける。
【0161】
受付部１３５は、各種情報を受信する。受付部１３５は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受付部１３５は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。
【0162】
受付部１３５は、利用主体からデータを受け付ける。受付部１３５は、システム管理者からデータを受け付ける。受付部１３５は、システム管理者が利用する端末装置であるシステム管理者端末１０からデータを受け付ける。受付部１３５は、店舗管理者からデータを受け付ける。受付部１３５は、店舗管理者が利用する端末装置である店舗管理者端末２０からデータを受け付ける。受付部１３５は、一般利用者からデータを受け付ける。受付部１３５は、一般利用者が利用する端末装置である一般利用者端末３０からデータを受け付ける。
【0163】
図１の例では、受付部１３５は、システム管理者端末１０からデータＤＴ１１の提供を受け付ける。受付部１３５は、データＤＴ１１の提供を受け付ける。受付部１３５は、店舗管理者端末２０からデータＤＴ１２の提供を受け付ける。受付部１３５は、データＤＴ１１の提供を受け付ける。受付部１３５は、一般利用者端末３０からデータＤＴ１３の提供を受け付ける。
【0164】
提供部１３６は、各種情報を提供する。提供部１３６は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置に、各種情報を提供する。例えば、提供部１３６は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３６は、システム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３６は、利用者情報記憶部１２１や著作物情報記憶部１２２や学習モデル情報記憶部１２３や販売管理情報記憶部１２４や共有情報記憶部１２５や購入済情報記憶部１２６や操作履歴情報記憶部１２７に記憶された情報に基づいて、各種情報を提供する。
【0165】
提供部１３６は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３６は、生成部１３２により生成された各種情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３６は、決定部１３３により決定された各種情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３６は、受付部１３５により受信された各種情報に基づいて、各種情報を提供する。提供部１３６は、送信部１３４に指示することにより、送信部１３４に各種情報を送信させることにより、情報提供を行う。
【0166】
提供部１３６は、楽曲に関する視聴サービスを提供する。提供部１３６は、モデルを用いた場合に生成される楽曲の視聴サービスを提供する。
【0167】
［１－４．実施形態に係る端末装置の構成］
次に、実施形態に係る各利用者が使用する端末装置について説明する。
次に、実施形態に係る各利用者が使用する端末装置について説明する。
【0168】
［１－４－１．実施形態に係るシステム管理者端末の構成］
まず、実施形態に係る端末装置の一例であるシステム管理者端末１０の構成について説明する。図１６は、本開示の実施形態に係るシステム管理者端末の構成例を示す図である。
まず、実施形態に係る端末装置の一例であるシステム管理者端末１０の構成について説明する。図１６は、本開示の実施形態に係るシステム管理者端末の構成例を示す図である。
【0169】
図１６に示すように、システム管理者端末１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、記憶部１４と、制御部１５と、表示部１６とを有する。
【0170】
通信部１１は、例えば、ＮＩＣや通信回路等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮ（インターネット等）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００や他の端末装置等の他の装置等との間で情報の送受信を行う。
【0171】
入力部１２は、利用者から各種操作が入力される。入力部１２は、システム管理者端末１０に接続されたキーボードやマウスを有する。入力部１２は、利用者による入力を受け付ける。入力部１２は、キーボードやマウスによる利用者の入力を受け付ける。入力部１２は、音声を検知する機能を有してもよい。この場合、入力部１２は、音声を検知するマイクが含まれてもよい。
【0172】
入力部１２は、表示部１６を介して各種情報が入力されてもよい。この場合、入力部１２は、キーボードやマウスと同等の機能を実現できるタッチパネルを有してもよい。この場合、入力部１２は、各種センサにより実現されるタッチパネルの機能により、表示画面を介して利用者から各種操作を受け付ける。すなわち、入力部１２は、システム管理者端末１０の表示部１６を介して利用者から各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、システム管理者端末１０の表示部１６を介して利用者の指定操作等の操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネルの機能により利用者の操作を受け付ける受付部として機能する。なお、入力部１２による利用者の操作の検知方式には、タブレット端末では主に静電容量方式が採用されるが、他の検知方式である抵抗膜方式、表面弾性波方式、赤外線方式、電磁誘導方式など、利用者の操作を検知できタッチパネルの機能が実現できればどのような方式を採用してもよい。また、システム管理者端末１０は、システム管理者端末１０にボタン等が設けられる場合、ボタン等による操作も受け付ける入力部を有してもよい。
【0173】
出力部１３は、各種情報を出力する。出力部１３は、音声を出力する機能を有する。例えば、出力部１３は、音声を出力するスピーカーを有する。なお、音声出力を行わない場合、システム管理者端末１０は、出力部１３を有しなくてもよい。
【0174】
記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１４は、情報の表示に用いる各種情報を記憶する。
【0175】
図１６に戻り、説明を続ける。制御部１５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、システム管理者端末１０内部に記憶されたプログラム（例えば、本開示に係る情報処理プログラム等の表示プログラム）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
【0176】
図１６に示すように、制御部１５は、受信部１５１と、表示操作部１５２と、処理実行部１５３と、送信部１５４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図１６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【0177】
受信部１５１は、各種情報を受信する。受信部１５１は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１５１は、情報処理装置１００や他の端末装置等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１５１は、情報処理装置１００や他の端末装置からの各種情報を受信する。受信部１５１は、情報処理装置１００から学習モデルに関する情報などコンテンツの創作に関するサービスの情報を受信する。
【0178】
受信部１５１は、情報処理装置１００から制御情報を受信する。受信部１５１は、情報処理装置１００から画像を受信する。受信部１５１は、情報処理装置１００から制御情報を含む画像を受信する。受信部１５１は、情報処理装置１００から画像ＩＭ１１、ＩＭ２１、ＩＭ３１、ＩＭ４１等を受信する。受信部１５１は、情報処理装置１００からユーザインターフェイスＩＦ１１～ＩＦ１３に関する各種情報を受信する。
【0179】
表示操作部１５２は、各種表示を制御する。表示操作部１５２は、表示部１６の表示を制御する。表示操作部１５２は、受信部１５１による受信に応じて、表示部１６の表示を制御する。表示操作部１５２は、受信部１５１により受信された情報に基づいて、表示部１６の表示を制御する。表示操作部１５２は、処理実行部１５３により生成された情報に基づいて、表示部１６の表示を制御する。表示操作部１５２は、処理実行部１５３による生成に応じて、表示部１６の表示を制御する。表示操作部１５２は、表示部１６に情報処理装置１００から受信した画像が表示されるように表示部１６の表示を制御する。
【0180】
表示操作部１５２は、画像ＩＭ１１、ＩＭ２１、ＩＭ３１、ＩＭ４１等を表示するアプリにより表示部１６の表示を制御してもよい。表示操作部１５２は、ユーザインターフェイスＩＦ１１～ＩＦ１３に関する各種情報を表示するアプリにより表示部１６の表示を制御してもよい。表示操作部１５２は、アプリにより実現されてもよい。表示操作部１５２は、所定の制御情報により、表示部１６の表示を制御する。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ等により記述される。
【0181】
処理実行部１５３は、各種処理を実行する。処理実行部１５３は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１４に記憶された情報に基づいて、各種処理を実行する。処理実行部１５３は、情報処理装置１００や他の端末装置等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種処理を実行する。処理実行部１５３は、受信部１５１により受信された情報に基づいて、各種処理を実行する。
【0182】
送信部１５４は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１５４は、情報処理装置１００や他の端末装置等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１５４は、記憶部１４に記憶された情報を送信する。
【0183】
送信部１５４は、情報処理装置１００等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を送信する。送信部１５４は、記憶部１４に記憶された情報に基づいて、各種情報を送信する。
【0184】
送信部１５４は、操作に応じて、情報処理装置１００や他の端末装置に各種情報を送信する。送信部１５４は、利用者の操作に応じて、各種情報を情報処理装置１００や他の端末装置に送信する。送信部１５４は、利用者の操作に応じて、モデルの利用を要求する情報を情報処理装置１００に送信する。送信部１５４は、利用者の操作に応じて、モデルの購入や共有を要求する情報を情報処理装置１００に送信する。
【0185】
表示部１６は、各種情報を表示する。表示部１６は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。表示部１６は、情報処理装置１００から提供される情報を表示可能であれば、どのような手段により実現されてもよい。表示部１６は、情報処理装置１００による制御に応じて、各種情報を表示する。表示部１６は、情報処理装置１００から受信部１５１により受信された制御情報に応じて、各種情報を表示する。表示部１６は、表示操作部１５２による制御に応じて、各種情報を表示する。表示部１６は、情報処理装置１００から提供された画像を表示する。表示部１６は、処理実行部１５３により生成された各種情報を表示する。表示部１６は、画像ＩＭ１１、ＩＭ２１、ＩＭ３１、ＩＭ４１等を表示する。表示部１６は、ユーザインターフェイスＩＦ１１～ＩＦ１３等を表示する。
【0186】
なお、上述した制御部１５による表示制御処理や生成処理や表示処理等の処理は、制御部１５の各部は、例えば、所定のアプリケーションにより実現されてもよい。例えば、制御部１５による表示制御処理や生成処理や表示処理等の処理は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などを含む制御情報により実現されてもよい。また、上述した表示制御処理や生成処理や表示処理等が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリ（例えばウェブブラウザ等）や専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。
【0187】
［１－４－２．実施形態に係る店舗管理者端末の構成］
次に、実施形態に係る情報処理を実行する端末装置の一例である店舗管理者端末２０の構成について説明する。図１７は、本開示の実施形態に係る店舗管理者端末の構成例を示す図である。なお、店舗管理者端末２０において、システム管理者端末１０の構成と同一又は対応する構成については、先頭の数を「２」とした符号（「２＊」や「２＊＊」）を付すことにより重複する説明を省略する。
次に、実施形態に係る情報処理を実行する端末装置の一例である店舗管理者端末２０の構成について説明する。図１７は、本開示の実施形態に係る店舗管理者端末の構成例を示す図である。なお、店舗管理者端末２０において、システム管理者端末１０の構成と同一又は対応する構成については、先頭の数を「２」とした符号（「２＊」や「２＊＊」）を付すことにより重複する説明を省略する。
【0188】
図１７に示すように、店舗管理者端末２０は、通信部２１と、入力部２２と、出力部２３と、記憶部２４と、制御部２５と、表示部２６とを有する。
【0189】
図１７に示すように、制御部２５は、受信部２５１と、表示操作部２５２と、処理実行部２５３と、送信部２５４とを有する。
【0190】
［１－４－３．実施形態に係る一般利用者端末の構成］
次に、実施形態に係る情報処理を実行する端末装置の一例である一般利用者端末３０の構成について説明する。図１８は、本開示の実施形態に係る一般利用者端末の構成例を示す図である。なお、一般利用者端末３０において、システム管理者端末１０の構成と同一又は対応する構成については、先頭の数を「３」とした符号（「３＊」や「３＊＊」）を付すことにより重複する説明を省略する。
次に、実施形態に係る情報処理を実行する端末装置の一例である一般利用者端末３０の構成について説明する。図１８は、本開示の実施形態に係る一般利用者端末の構成例を示す図である。なお、一般利用者端末３０において、システム管理者端末１０の構成と同一又は対応する構成については、先頭の数を「３」とした符号（「３＊」や「３＊＊」）を付すことにより重複する説明を省略する。
【0191】
図１８に示すように、一般利用者端末３０は、通信部３１と、入力部３２と、出力部３３と、記憶部３４と、制御部３５と、表示部３６とを有する。
【0192】
図１８に示すように、制御部３５は、受信部３５１と、表示操作部３５２と、処理実行部３５３と、送信部３５４とを有する。
【0193】
【0194】
図１９に示すように、情報処理装置１００は、複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有するサービスの利用主体が提供したデータを用いて、コンテンツの生成に関するモデルを生成する（ステップＳ１０１）。図１の例では、情報処理装置１００は、システム管理者ＳＭ１から提供されたデータＤＴ１１を用いて、学習モデルＭＤ１１（図２参照）を生成する。
【0195】
情報処理装置１００は、利用主体が有する一の権限レベルに応じて、生成したモデルの利用態様を決定する（ステップＳ１０２）。図１の例では、情報処理装置１００は、システム管理者ＳＭ１の権限レベルである第１権限レベルであるため、学習モデルＭＤ１１については販売及び共有のいずれも可能であると決定する。
【0196】
［１－５－１．一般利用者による学習モデル情報の登録と共有処理］
次に、図２０を用いて、一般利用者による学習モデル情報の登録と共有処理について説明する。図２０は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２０は、一般利用者による学習モデル情報の登録と共有処理の手順を示す図（シーケンス図）である。なお、図２０に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えば一般利用者端末３０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
次に、図２０を用いて、一般利用者による学習モデル情報の登録と共有処理について説明する。図２０は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２０は、一般利用者による学習モデル情報の登録と共有処理の手順を示す図（シーケンス図）である。なお、図２０に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えば一般利用者端末３０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
【0197】
図２０に示すように、情報処理システム１は、利用者登録処理を行う（ステップＳ２０１）。情報処理システム１は、一般利用者からの要求に応じて、利用者登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０からの要求に応じて、一般利用者端末３０を利用する利用者を一般利用者として、利用者情報記憶部１２１に登録する処理を行う。
【0198】
また、情報処理システム１は、著作物情報登録処理を行う（ステップＳ２０２）。情報処理システム１は、一般利用者からの要求に応じて、著作物情報登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０からの要求に応じて、一般利用者端末３０から取得した著作物情報を著作物情報記憶部１２２に登録する処理を行う。
【0199】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報登録処理を行う（ステップＳ２０３）。情報処理システム１は、一般利用者からの要求に応じて、学習モデル情報登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０からの要求に応じて、一般利用者端末３０から取得した学習モデル情報を学習モデル情報記憶部１２３に登録する処理を行う。
【0200】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報共有処理を行う（ステップＳ２０４）。情報処理システム１は、一般利用者からの要求に応じて、学習モデル情報共有処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０からの要求に応じて、一般利用者端末３０から取得した学習モデル情報の共有可否の状態を変更する。
【0201】
［１－５－２．システム管理者による学習モデル情報の登録と販売登録処理］
次に、図２１を用いて、システム管理者による学習モデル情報の登録と販売登録処理について説明する。図２１は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２１は、システム管理者による学習モデル情報の登録と販売登録処理を示す図（シーケンス図）である。なお、図２１に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えばシステム管理者端末１０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
次に、図２１を用いて、システム管理者による学習モデル情報の登録と販売登録処理について説明する。図２１は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２１は、システム管理者による学習モデル情報の登録と販売登録処理を示す図（シーケンス図）である。なお、図２１に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えばシステム管理者端末１０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
【0202】
図２１に示すように、情報処理システム１は、著作物情報登録処理を行う（ステップＳ３０１）。情報処理システム１は、システム管理者からの要求に応じて、著作物情報登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、システム管理者端末１０からの要求に応じて、システム管理者端末１０から取得した著作物情報を著作物情報記憶部１２２に登録する処理を行う。
【0203】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報登録処理を行う（ステップＳ３０２）。情報処理システム１は、システム管理者からの要求に応じて、学習モデル情報登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、システム管理者端末１０からの要求に応じて、システム管理者端末１０から取得した学習モデル情報を学習モデル情報記憶部１２３に登録する処理を行う。
【0204】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報販売登録処理を行う（ステップＳ３０３）。情報処理システム１は、システム管理者からの要求に応じて、学習モデル情報販売登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、システム管理者端末１０からの要求に応じて、システム管理者が販売する学習モデル情報を販売管理情報記憶部１２４に登録する処理を行う。
【0205】
［１－５－３．一般利用者による学習モデル情報の共有一覧閲覧と一覧選択処理］
次に、図２２を用いて、一般利用者による学習モデル情報の共有一覧閲覧と一覧選択処理について説明する。図２２は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２２は、一般利用者による学習モデル情報の共有一覧閲覧処理と一覧選択処理の手順を示す図（シーケンス図）である。なお、図２２に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えば一般利用者端末３０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
次に、図２２を用いて、一般利用者による学習モデル情報の共有一覧閲覧と一覧選択処理について説明する。図２２は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２２は、一般利用者による学習モデル情報の共有一覧閲覧処理と一覧選択処理の手順を示す図（シーケンス図）である。なお、図２２に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えば一般利用者端末３０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
【0206】
図２２に示すように、情報処理システム１は、学習モデル情報閲覧処理を行う（ステップＳ４０１）。情報処理システム１は、一般利用者からの要求に応じて、学習モデル情報閲覧処理を行う。
【0207】
情報処理システム１は、一般利用者の要求が学習モデル情報の共有一覧の閲覧処理である場合、学習モデル情報共有一覧閲覧処理を行う（ステップＳ４０２－１）。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０からの共有一覧要求に応じて、一般利用者端末３０に、学習モデル情報の一覧情報を送信する処理を行う。情報処理装置１００は、一般利用者端末３０を利用する一般利用者が共有可能な学習モデル情報の一覧閲覧要求を一般利用者端末３０から取得した場合、一般利用者が共有可能な学習モデル情報の一覧情報を一般利用者端末３０に提供する。なお、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０を利用する一般利用者自身が作成した学習モデル情報の一覧閲覧要求を一般利用者端末３０から取得した場合、一般利用者自身が作成した学習モデル情報の一覧情報を一般利用者端末３０に提供してもよい。また、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０を利用する一般利用者が共有済みの学習モデル情報の一覧閲覧要求を一般利用者端末３０から取得した場合、一般利用者が共有済みの学習モデル情報の一覧情報を一般利用者端末３０に提供してもよい。
【0208】
情報処理システム１は、学習モデル情報共有一覧選択処理を行う（ステップＳ４０３－１）。例えば、情報処理システム１は、一般利用者が共有可能な学習モデル情報のうち、一般利用者が学習モデル情報を選択した場合、学習モデル情報共有一覧選択処理を行う。情報処理装置１００は、一般利用者端末３０を利用する一般利用者が学習モデル情報を選択したことを示す情報を一般利用者端末３０から取得した場合、その一般利用者がその学習モデル情報を共有したことを示す情報を登録する。例えば、情報処理装置１００は、その一般利用者がその学習モデル情報を共有したことを示す情報を共有情報記憶部１２５に登録する。
【0209】
情報処理システム１は、一般利用者の要求が学習モデル情報の販売一覧の閲覧処理である場合、学習モデル情報販売一覧閲覧処理を行う（ステップＳ４０２－２）。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０からの販売一覧要求に応じて、一般利用者端末３０に、学習モデル情報の一覧情報を送信する処理を行う。情報処理装置１００は、販売されている学習モデル情報の一覧情報を一般利用者端末３０に提供する。
【0210】
情報処理システム１は、学習モデル情報販売一覧選択処理を行う（ステップＳ４０３－２）。例えば、情報処理システム１は、販売されている学習モデル情報のうち、一般利用者が学習モデル情報を選択した場合、学習モデル情報販売一覧選択処理を行う。情報処理装置１００は、一般利用者端末３０を利用する一般利用者が学習モデル情報を選択したことを示す情報を一般利用者端末３０から取得した場合、その一般利用者がその学習モデル情報を購入したことを示す情報を登録する。例えば、情報処理装置１００は、その一般利用者がその学習モデル情報を購入したことを示す情報を購入済情報記憶部１２６に登録する。
【0211】
情報処理システム１は、学習モデル情報利用処理を行う（ステップＳ４０４）。例えば、情報処理装置１００は、一般利用者端末３０からの学習モデル情報の利用要求に応じて、学習モデル情報利用処理を行う。情報処理システム１は、一般利用者端末３０からの学習モデル情報の利用要求に応じて、一般利用者端末３０を利用する一般利用者が学習に利用可能な学習モデル情報の一覧を提供する。一般利用者端末３０を利用する一般利用者は、一覧中の学習モデル情報の学習モデル情報メタ情報等を参考にしながら、所望の学習モデル情報を選択する。例えば、一般利用者端末３０は、一般利用者端末３０を利用する一般利用者により選択された学習モデル情報を示す情報を、情報処理装置１００へ送信する。情報処理装置１００は、受信した一般利用者により選択された学習モデル情報を示す情報に基づいて、一般利用者により選択された学習モデル情報を用いて作曲処理等の利用処理を行う。例えば、このような学習モデル情報は、ＡＩアシスト作曲システム（情報処理システム１）のスタイルパレットであり、選択されたスタイルパレットが作曲処理に利用される。
【0212】
［１－５－４．店舗管理者による販売委託及びシステム管理者による販売受託処理］
次に、図２３を用いて、店舗管理者による販売委託及びシステム管理者による販売受託処理について説明する。図２３は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２３は、店舗管理者による学習モデル情報登録と販売委託処理とシステム管理者による販売受託と販売登録処理を示す図（シーケンス図）である。なお、図２３に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えばシステム管理者端末１０や店舗管理者端末２０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
次に、図２３を用いて、店舗管理者による販売委託及びシステム管理者による販売受託処理について説明する。図２３は、本開示の実施形態に係る情報処理の手順を示すフローチャートである。具体的には、図２３は、店舗管理者による学習モデル情報登録と販売委託処理とシステム管理者による販売受託と販売登録処理を示す図（シーケンス図）である。なお、図２３に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００や端末装置（例えばシステム管理者端末１０や店舗管理者端末２０）等、情報処理システム１に含まれるいずれの装置が行ってもよい。
【0213】
図２３に示すように、情報処理システム１は、著作物情報登録処理を行う（ステップＳ５０１）。情報処理システム１は、店舗管理者からの要求に応じて、著作物情報登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、店舗管理者端末２０からの要求に応じて、店舗管理者端末２０から取得した著作物情報を著作物情報記憶部１２２に登録する処理を行う。
【0214】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報登録処理を行う（ステップＳ５０２）。情報処理システム１は、店舗管理者からの要求に応じて、学習モデル情報登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、店舗管理者端末２０からの要求に応じて、店舗管理者端末２０から取得した学習モデル情報を学習モデル情報記憶部１２３に登録する処理を行う。
【0215】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報販売委託処理を行う（ステップＳ５０３）。情報処理システム１は、店舗管理者からの要求に応じて、学習モデル情報販売委託処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、店舗管理者端末２０からの要求に応じて、システム管理者端末１０に学習モデル情報の販売委託があったことを示す情報を通知する処理を行う。
【0216】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報販売受託処理を行う（ステップＳ５０４）。情報処理システム１は、システム管理者からの要求に応じて、学習モデル情報登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、販売委託があったことを示す情報を通知したシステム管理者端末１０からの応答に応じて、学習モデル情報販売受託処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、システム管理者端末１０から販売委託を受託することを示す情報を受信した場合、学習モデル情報販売受託処理を行う。
【0217】
また、情報処理システム１は、学習モデル情報販売登録処理を行う（ステップＳ５０５）。情報処理システム１は、システム管理者からの応答に応じて、学習モデル情報販売登録処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、システム管理者端末１０から販売委託を受託することを示す情報を受信した場合、システム管理者端末１０が店舗管理者の学習モデルを委託販売することを示す情報を販売管理情報記憶部１２４に登録する処理を行う。
【0218】
［１－６．情報処理システムの構成の概念図］
ここで、図２４を用いて、情報処理システムにおける各機能やハードウェア構成やデータを概念的に示す。図２４は、情報処理システムの構成の概念図の一例を示す図である。具体的には、図２４は、情報処理システム１の適用の一例である学習モデル情報共有販売システムの機能概要を示す模式図である。
ここで、図２４を用いて、情報処理システムにおける各機能やハードウェア構成やデータを概念的に示す。図２４は、情報処理システムの構成の概念図の一例を示す図である。具体的には、図２４は、情報処理システム１の適用の一例である学習モデル情報共有販売システムの機能概要を示す模式図である。
【0219】
［１－６－１．全体構成について］
図２４に示すサーバ装置は、情報処理システム１における情報処理装置１００に対応する。また、図２４に示すシステム管理者用アプリ部は、情報処理システム１におけるシステム管理者端末１０に対応し、具体的にはシステム管理者端末１０にインストールされたアプリに対応する。また、図２４に示す店舗管理者用アプリ部は、情報処理システム１における店舗管理者端末２０に対応し、具体的には店舗管理者端末２０にインストールされたアプリに対応する。また、図２４に示す一般利用者用アプリ部は、情報処理システム１における一般利用者端末３０に対応し、具体的には一般利用者端末３０にインストールされたアプリに対応する。図２４の例では、店舗管理者用アプリ部や一般利用者用アプリ部を各々１つずつ図示したが、店舗管理者用アプリ部や一般利用者用アプリ部は、対応する店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０（図７参照）の数に応じて複数含まれてもよい。
図２４に示すサーバ装置は、情報処理システム１における情報処理装置１００に対応する。また、図２４に示すシステム管理者用アプリ部は、情報処理システム１におけるシステム管理者端末１０に対応し、具体的にはシステム管理者端末１０にインストールされたアプリに対応する。また、図２４に示す店舗管理者用アプリ部は、情報処理システム１における店舗管理者端末２０に対応し、具体的には店舗管理者端末２０にインストールされたアプリに対応する。また、図２４に示す一般利用者用アプリ部は、情報処理システム１における一般利用者端末３０に対応し、具体的には一般利用者端末３０にインストールされたアプリに対応する。図２４の例では、店舗管理者用アプリ部や一般利用者用アプリ部を各々１つずつ図示したが、店舗管理者用アプリ部や一般利用者用アプリ部は、対応する店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０（図７参照）の数に応じて複数含まれてもよい。
【0220】
図２４に示すサーバ装置の学習処理部や制御部は、情報処理装置１００の制御部１３０に対応する。例えば、サーバ装置の学習処理部は、情報処理装置１００の生成部１３２に対応する。サーバ装置のサーバ内データベース部は、情報処理装置１００の記憶部１２０に対応する。
【0221】
図２４に示すシステム管理者用アプリ部の表示操作理部や制御部は、システム管理者端末１０の制御部１５に対応する。例えば、システム管理者用アプリ部の表示操作理部は、システム管理者端末１０の表示操作部１５２に対応する。
【0222】
図２４に示す店舗管理者用アプリ部の表示操作理部や制御部は、店舗管理者端末２０の制御部２５に対応する。例えば、店舗管理者用アプリ部の表示操作理部は、店舗管理者端末２０の表示操作部２５２に対応する。
【0223】
図２４に示す一般利用者用アプリ部の表示操作理部や制御部は、一般利用者端末３０の制御部３５に対応する。例えば、店舗管理者用アプリ部の表示操作理部は、一般利用者端末３０の表示操作部３５２に対応する。
【0224】
ここから、図２４についてより詳細に説明する。例えば、図２４は、学習モデル情報共有販売システムである情報処理システムの機能概要を示す模式図である。図２４に示すように、サーバ装置は、例えばインターネットなどのネットワークＮを介して、システム管理者用アプリ部、複数の店舗管理者用アプリ部、および複数の一般利用者用アプリ部に接続される。
【0225】
［１－６－２．サーバ装置について］
まず、サーバ装置に関連する構成について説明する。
まず、サーバ装置に関連する構成について説明する。
【0226】
サーバ装置は、制御部、学習処理部、及びサーバ内データベース部を有している。サーバ装置の制御部は、著作物情報管理機能、学習モデル情報管理機能、共有情報管理機能、販売情報管理機能、アクセス権限情報管理機能、及び利用者操作履歴情報管理機能を有する。サーバ装置の学習処理部は、機械学習処理機能及び深層学習処理機能を有する。
【0227】
学習結果情報への情報保存タイミングは、例えば、サーバ内データベース部に学習モデル情報が登録される際に、学習処理部（学習処理機能部）により計算され結果が学習結果情報に保存されてもよい。また、夜間の一括処理などで学習処理部（学習処理機能部）により複数の学習処理結果情報を一括に処理し保存されてもよい。また、軽微な計算である場合は実際に学習モデル情報を利用する際に随時処理で計算されてもよい。
【0228】
［１－６－３．システム管理者について］
次に、システム管理者に関連する構成について説明する。
次に、システム管理者に関連する構成について説明する。
【0229】
システム管理者用アプリ部は、表示操作部と制御部とを有している。システム管理者用アプリ部の表示操作部は、著作物情報表示機能、学習モデル情報表示編集機能を有する。システム管理者用アプリ部の制御部は、学習モデル情報共有機能、学習モデル情報販売機能、及び利用者操作履歴情報送信機能を有する。
【0230】
システム管理者用アプリ部は、例えば音楽編集ソフト（ＤＡＷ等）であり、著作物情報表示機能にて、例えば音楽情報を表示することができる。ＤＡＷが、例えばＡＩアシスト音楽制作機能を有していれば、学習モデル情報表示編集機能を利用しながら新しい音楽情報を制作することができる。
【0231】
システム管理者と特定する情報は、サーバ内データベース部に登録されており、システム管理者は、新たなシステム管理者をシステム管理者用アプリ部の表示操作部より、ネットワークＮを経由してアクセス権限情報管理機能を利用しサーバ内データベース部に登録することができる。システム管理者は、特別管理者（店舗管理者）をシステム管理者用アプリ部の表示操作部、ネットワークＮを経由してアクセス権限情報管理機能を利用しサーバ内データベース部に登録することができる。
【0232】
システム管理者は、著作物情報表示部を利用してサーバ内データベース部に著作物情報を登録できる。システム管理者は、学習モデル情報表示編集機能を利用してサーバ内データベース部に学習モデル情報を登録できる。システム管理者は、表示操作部より共有情報管理機能に指示を与え、学習モデル情報の共有可否情報の値を共有不可から共有可に変更できる。
【0233】
システム管理者は、表示操作部よりネットワークＮを経由してサーバ装置の販売情報管理機能を利用して、販売管理情報を作成する。販売管理情報は、販売管理情報を一意に特定する販売管理情報ＩＤ、販売価格情報、販売メタ情報、当該販売管理情報に関連している学習モデル情報を一意に特定する学習モデル情報ＩＤを有する。
【0234】
システム管理者は、販売管理情報の登録を完了したら、販売情報管理機能に販売登録完了の指示を与えることにより、学習モデル情報に対応する販売可否情報を販売不可から販売可に変更する。例えば、学習モデル情報が登録された時点では、その学習モデル情報の販売可否情報の値は販売不可である。システム管理者は、学習モデル情報に対応する販売可否情報が販売委託完了のものを確認し、販売情報管理機能に登録完了の指示を与えることにより、学習モデル情報に対応する販売可否情報を販売委託完了から販売可に変更する。
【0235】
システム管理者は、学習モデル情報表示編集機能を利用して、サーバ装置の有する共有情報管理機能より共有済学習モデル情報一覧を取得する。例えば、システム管理者は、一般利用者のような閲覧の制約は無く、全ての共有済学習情報一覧を閲覧することができる。
【0236】
システム管理者は、学習モデル表示編集機能を利用して、サーバ装置の有する販売情報管理機能より販売可学習モデル情報一覧を取得する。例えば、システム管理者は、一般利用者のような購入処理を行わなくとも、全ての販売可学習情報一覧を閲覧することができる。
【0237】
システム管理者の操作履歴は、利用者操作履歴情報送信機能により、ネットワークＮを経由して、サーバ装置の有する利用者操作履歴情報管理機能に送信され、利用者操作履歴一覧情報として保存される。
【0238】
［１－６－４．店舗管理者について］
次に、店舗管理者に関連する構成について説明する。
次に、店舗管理者に関連する構成について説明する。
【0239】
店舗管理者用アプリ部は、表示操作部と制御部とを有している。店舗管理者用アプリ部の表示操作部は、著作物情報表示機能と、学習モデル情報表示編集機能とを有する。店舗管理者用アプリ部の制御部は、学習モデル情報共有機能、学習モデル情報販売委託機能、及び利用者操作履歴情報送信機能を有する。
【0240】
店舗管理者用アプリ部は、例えば音楽編集ソフト（ＤＡＷ）であり、著作物情報表示機能にて、例えば音楽情報を表示することができる。ＤＡＷが、例えばＡＩアシスト音楽制作機能を有していれば、学習モデル情報表示編集機能を利用しながら新しい音楽情報を制作することができる。
【0241】
店舗管理者は、著作物情報表示部を利用してサーバ内データベース部に著作物情報を登録できる。店舗管理者は、学習モデル情報表示編集機能を利用してサーバ内データベース部に学習モデル情報を登録できる。店舗管理者は、表示操作部より共有情報管理機能に指示を与え、学習モデル情報の共有可否情報の値を共有不可から共有可に変更できる。
【0242】
店舗管理者は、表示操作部よりネットワークＮを経由して、サーバ装置の販売情報管理機能を利用して、販売管理情報を作成する。店舗管理者は、販売管理情報の登録を完了したら、販売情報管理機能に販売委託登録完了の指示を与えることにより、学習モデル情報に対応する販売可否情報を販売不可から販売委託完了に変更する。
【0243】
店舗管理者は、学習モデル情報ＩＤを共有ブックマーク一覧情報に追加する操作により、取得した共有済学習モデル情報一覧より気に入ったものを当該店舗管理者自身のブックマークとして登録することができる。店舗管理者は、ブックマークとして登録した学習モデル情報を利用することができる。
【0244】
店舗管理者は、学習モデル情報表示編集機能を利用して、サーバ装置の有する共有情報管理機能より共有済学習モデル情報一覧を取得する。例えば、店舗管理者は、一般利用者のような閲覧の制約は無く、全ての共有済学習情報一覧を閲覧することができる。
【0245】
店舗管理者は、学習モデル表示編集機能を利用して、サーバ装置の有する販売情報管理機能より販売可学習モデル情報一覧を取得する。例えば、店舗管理者は、一般利用者のような購入処理を行わなくとも、全ての販売可学習情報一覧を閲覧することができる。
【0246】
店舗管理者の操作履歴は、利用者操作履歴情報送信機能により、ネットワークＮを経由して経由して、サーバ装置の有する利用者操作履歴情報管理機能に送信され、利用者操作履歴一覧情報として保存される。
【0247】
［１－６－５．一般利用者について］
次に、一般利用者に関連する構成について説明する。
次に、一般利用者に関連する構成について説明する。
【0248】
一般利用者用アプリ部は、表示操作部と制御部とを有している。一般利用者用アプリ部の表示操作部は、著作物情報表示機能と、学習モデル情報表示編集機能とを有している。一般利用者用アプリ部の制御部は、学習モデル情報共有機能、学習モデル情報購入機能、及び利用者操作履歴情報送信機能を有している。
【0249】
一般利用者用アプリ部は、例えば音楽編集ソフト（ＤＡＷ）であり、著作物情報表示機能にて、例えば音楽情報を表示することができる。ＤＡＷが、例えばＡＩアシスト音楽制作機能を有していれば、学習モデル情報表示編集機能を利用しながら新しい音楽情報を制作することができる。
【0250】
一般利用者は、一般利用者用アプリ部の表示操作部よりネットワークＮを経由してアクセス権限情報管理機能を利用しサーバ内データベース部に自分自身で登録することができる。一般利用者は、著作物情報表示部を利用して著作物情報を作成し、ネットワークＮ経由で、サーバ装置の著作物情報管理機能により、サーバ内データベース部に著作物情報が登録される。
【0251】
一般利用者は、学習モデル情報表示編集機能を利用して学習モデル情報を作成し、ネットワークＮ経由で、サーバ装置の学習モデル情報管理機能により、サーバ内データベース部に学習モデル情報を登録することができる。
【0252】
一般利用者は、例えば利用規約等に合意した上で、表示操作部よりネットワークＮを経由して、サーバ装置の共有情報管理機能に指示を与えることにより、学習モデル情報の共有可否情報の状態を変更して、その学習モデル情報を共有状態にすることができる。共有可否情報は、例えば、共有不可（例えば「０」）、共有可（例えば「１」）のいずれかを示す値をとることができ、例えば学習モデル情報登録時点では学習モデル情報が有する共有可否情報は共有不可であるが、一般利用者の指示により共有情報管理機能が学習モデル情報に対応する共有可否情報を共有可に状態を変更する。
【0253】
一般利用者は、学習モデル情報表示編集機能よりネットワークＮ経由でサーバ装置の学習モデル情報管理機能に自分自身が作成した学習モデル情報一覧閲覧要求を行うことにより、自分自身を示す作成者ＩＤが対応付けられた学習モデル情報の一覧を取得することができる。一般利用者は、サーバ装置から取得した学習モデル情報の一覧を学習モデル情報表示編集機能にて表示することができる。
【0254】
一般利用者は、学習モデル情報表示編集機能よりネットワークＮ経由でサーバ装置の共有情報管理機能に共有済学習モデル情報一覧閲覧要求を行うことにより、学習モデル情報に対応する共有可否情報が共有可である学習モデル情報の一覧を取得することができる。一般利用者は、サーバ装置から返却された共有済学習モデル情報の一覧を学習モデル情報表示編集機能にて表示することができる。
【0255】
一般利用者は、学習モデル情報表示編集機能よりネットワークＮ経由でサーバ装置の共有情報管理機能に共有済ブックマーク要求を行うことにより、その学習モデル情報ＩＤが共有ブックマーク一覧情報に追加される。これにより、一般利用者は、取得した共有済学習モデル情報一覧より気に入ったものを一般利用者自身のブックマークとして登録することができる。ブックマーク登録処理において、ブックマークの登録可能数の制限を設けてもよい。例えば、自分自身が共有した学習モデル情報がｎ個（ｎは任意の数）であれば、ブックマークに登録可能な学習モデル情報の上限をｎ×３個（自身が提供した学習モデル数の３倍）に設定してもよい。これにより、情報処理システムは、共有情報管理機能のブックマーク登録処理に登録可能数の制限を設定することができる。なお、上限は、自身が提供した学習モデル数の３倍に限らず、２倍や５倍であってもよいし、所定の値であってもよい。
【0256】
一般利用者は、学習モデル情報表示編集機能よりネットワークＮ経由でサーバ装置の販売情報管理機能に販売済学習モデル情報一覧閲覧要求を行うことにより、学習モデル情報に対応する販売可否情報が販売可である学習モデル情報の一覧を取得する。一般利用者は、サーバ装置から返却された販売可学習モデル情報一覧を学習モデル情報表示編集機能にて表示することができる。一般利用者は、販売可学習モデル情報一覧より所望の学習モデル情報を選択して、学習モデル情報購入機能よりネットワークＮ経由で販売情報管理機能に購入を依頼する。情報処理システムは、購入が依頼された学習モデル情報に関連する販売管理情報が有する販売価格情報に従って一般利用者が支払いを完了すると、利用者購入済一覧情報に購入を完了した学習モデル情報ＩＤを登録する。例えば、情報処理システムは、その一般利用者を特定する情報（利用者ＩＤ）に対応付けられた利用者購入済一覧情報に、購入を完了した学習モデル情報ＩＤを追加する。
【0257】
一般利用者は、学習モデル情報表示編集機能よりネットワークＮ経由でサーバ装置の販売情報管理機能に購入済学習モデル情報一覧閲覧要求を行うことにより、利用者購入済一覧情報より自分自身の利用者ＩＤを有する利用者購入済み一覧情報を取得する。これにより、一般利用者は、自身の利用者購入済み一覧情報が有する学習モデル情報ＩＤの一覧を取得することができ、サーバ装置から返却された購入済学習モデル情報の一覧を学習モデル情報表示編集機能にて表示することができる。
【0258】
一般利用者は、取得した学習モデル情報一覧より、学習モデル情報に対応する学習モデル情報メタ情報を参考にしながら、所望の学習モデル情報を選択する。選択された学習モデル情報は、サーバ装置の有する学習処理部にて利用することができる。例えば、学習モデル情報はＡＩアシスト作曲システムのスタイルパレットであり、選択されたスタイルパレットが学習処理部である作曲処理に利用される。
【0259】
一般利用者の操作履歴は、利用者操作履歴情報送信機能により、ネットワークＮを経由して、サーバ装置の有する利用者操作履歴情報管理機能に送信され、利用者操作履歴一覧情報として保存される。サーバ装置に保存された利用者操作履歴一覧情報は、例えば、学習処理部にて利用され、利用者への学習モデル一覧を送信する際に利用者の嗜好に応じて表示順を変えたりすることに用いることができる。
【0260】
［１－６－６．構成及び効果］
図２４に示す情報処理システムは、表示操作をする手段と、制御をする手段を有する利用者アプリを有する著作物管理システムである。利用者アプリは、ネットワーク手段を経由して、制御をする手段と、情報を保存する手段を有するサーバ装置と通信することを可能であり、ネットワーク手段を経由して著作物情報をサーバ装置へ複数送信することを可能である。送信された複数の著作物情報は、サーバ装置の有する著作物情報を保存する手段により安全に保存する手段を有する。
図２４に示す情報処理システムは、表示操作をする手段と、制御をする手段を有する利用者アプリを有する著作物管理システムである。利用者アプリは、ネットワーク手段を経由して、制御をする手段と、情報を保存する手段を有するサーバ装置と通信することを可能であり、ネットワーク手段を経由して著作物情報をサーバ装置へ複数送信することを可能である。送信された複数の著作物情報は、サーバ装置の有する著作物情報を保存する手段により安全に保存する手段を有する。
【0261】
図２４に示す情報処理システムは、サーバ装置に機械学習や深層学習による学習手段を有有する学習モデル情報管理システムである。情報処理システムは、サーバ装置に保存された著作物情報を学習することを可能であり、学習に用いる複数のデータセットである学習モデル情報をサーバ装置に保存する手段を有する。
【0262】
図２４に示す情報処理システムは、サーバ装置にアクセス権限情報管理手段を有し、利用者の権限として、システム管理者、店舗管理者、一般利用者を識別することが可能であって、それぞれの権限に応じた処理を行う。
【0263】
図２４に示す情報処理システムは、サーバ装置に学習モデル情報の共有を制御する共有情報管理手段を有し、利用者が学習モデル情報を共有可能とする。
【0264】
図２４に示す情報処理システムは、サーバ装置が有する共有情報管理手段は、共有されている学習モデル情報の一部をブックマーク可能とする学習モデル情報共有システムである。
【0265】
図２４に示すサーバ装置が有する共有情報管理手段は、一般利用者の共有した学習モデル情報の数とブックマークする数を管理することが可能であって、一般利用者に対して共有した数に応じてブックマーク可能な数を制御可能な手段を有する。
【0266】
図２４に示すサーバ装置が有する共有情報管理手段は、システム管理者および店舗管理者に対して数の制約なく共有された学習モデル情報を利用可能な手段を有する。
【0267】
図２４に示す情報処理システムは、サーバ装置に学習モデル情報の販売を制御する販売情報管理手段を有し、システム管理者が学習モデル情報を販売可能とする。
【0268】
図２４に示す情報処理システムは、サーバ装置が有する販売情報管理手段により学習モデル情報を店舗管理者がシステム管理者に販売委託することが可能であって、システム管理者は店舗管理者から販売委託された学習モデル情報を販売可能とする。
【0269】
図２４に示す情報処理システムは、利用者の権限に応じて許可された共有および販売された学習モデル情報を利用可能とすることを特徴とする学習モデル情報共有販売システムである。
【0270】
図２４に示す情報処理システムは、一つの商品に複数の学習モデル情報を有するバンドル商品を登録可能とする学習モデル情報共有販売システムである。
【0271】
図２４に示す情報処理システムは、サーバ装置に利用者の操作履歴を記録する手段を有し、操作記録を学習に利用可能とする。
【0272】
利用者が、利用者用アプリ部よりネットワークを介してサーバ装置と通信を行い、サーバ装置の有する著作物情報管理機能にて著作物情報をサーバ内データベース部に複数登録することができる。これらの著作物情報は、著作情報管理機能によりセキュアに保護され他のユーザから閲覧されることを抑制することができる。
【0273】
利用者は、その権限により、システム管理者、店舗管理者、一般利用者に分類することができる。
【0274】
利用者は、サーバ装置の有する学習モデル情報管理機能にてサーバ内データベース部に登録済みの著作物情報を用いて学習モデル情報を複数登録することができる。
【0275】
利用者は、サーバ装置の有する共有情報管理機能にてサーバ内データベース部に利用者自身が登録した学習モデル情報を個々に共有の可否を設定することができる。学習モデル情報がサーバ内データベース部に登録された時点では、学習モデル情報は共有不可であり、利用者は共有情報管理機能にて共有可に変更することができる。
【0276】
一般利用者については、学習モデル情報を共有可に変更する際、学習モデル情報の使用権を利用者全員に許諾する旨の利用許諾に合意させる。これにより、一般利用者の学習モデル情報をシステム管理者が自由に利用することができる。
【0277】
システム管理者がサーバ装置の有する販売情報管理機能にてサーバ内データベース部にシステム管理者が登録した学習モデル情報を個々に販売の可否を設定することができる。学習モデル情報がサーバ内データベース部に登録された時点では、学習モデル情報は販売不可であり、システム管理者は販売情報管理機能にて販売管理情報を付加して、かつ、学習モデル情報を販売可に変更することができる。
【0278】
情報処理システムは、一つの販売管理情報124に複数の学習モデル情報123を有する、いわばバンドル商品を登録することができる。
【0279】
情報処理システムは、店舗管理者がサーバ装置の有する販売情報管理機能にてサーバ内データベース部に店舗管理者が登録した学習モデル情報を個々に販売委託の可否を設定することができる。学習モデル情報がサーバ内データベース部に登録された時点では、学習モデル情報は販売委託不可であり、店舗管理者は販売情報管理機能にて販売管理情報を付加して、かつ、学習モデル情報を販売委託完了に変更することができる。
【0280】
情報処理システムは、一つの販売管理情報に複数の学習モデル情報を有する、いわばバンドル商品を販売委託することができる。
【0281】
システム管理者は、学習モデル情報が販売委託完了のものを確認し、販売情報管理機能に登録完了の指示を与えることにより、学習モデル情報を販売委託完了から販売可の状態に変更できる。
【0282】
一般利用者は、サーバ装置の有する学習モデル情報管理機能に自分自身が作成した学習モデル情報一覧閲覧要求を行うとことにより、自分自身が作成した学習モデル情報の一覧を得ることができる。
【0283】
一般利用者および店舗管理者は、サーバ装置の有する共有情報管理機能に共有された学習モデル情報一覧要求を行うとことにより、共有可の学習モデル情報の一覧を得ることができる。店舗管理者は、共有可の全ての学習モデル情報を制限なく利用することができる。
【0284】
一般利用者は、サーバ装置の有する共有情報管理機能に好みの学習モデル情報のブックマーク登録要求を行うことにより、当該の学習モデル情報をブックマーク登録することができる。一般利用者はブックマーク登録された学習モデル情報のみ利用することができる。
【0285】
情報処理システムは、一般利用者自身が共有した学習モデル情報がｎ個であれば、一般利用者がブックマーク登録できる学習モデル情報は、ｎ×３個までといった登録個数に制限を持たせることができる。
【0286】
一般利用者および店舗管理者は、サーバ装置の有する販売情報管理機能に販売可の学習モデル情報一覧要求を行うことにより、販売可の学習モデル情報の一覧を得ることができる。
【0287】
情報処理システムは、一般利用者がサーバ装置の有する販売情報管理機能に所望の学習モデル情報の購入依頼を行うことにより、当該学習モデル情報に関連する販売管理情報に対応する販売価格情報に従って一般利用者が支払い処理を完了することにより、当該学習モデル情報の購入処理を行うことができる。
【0288】
一般利用者は、サーバ装置の有する販売情報管理機能に購入済みの学習モデル情報一覧要求を行うとことにより、購入済みの学習モデル情報の一覧を得ることができる。
【0289】
一般利用者は、現在利用可能な学習モデル情報の一覧を得ることができる。一般利用者は、学習モデル情報に対応する学習モデル情報メタ情報により所望の学習モデル情報を選択し、サーバ装置の有する学習処理部を利用することができる。
【0290】
店舗管理者は、現在利用可能な学習モデル情報の一覧を得ることができる。店舗管理者は、学習モデル情報に対応する学習モデル情報メタ情報により所望の学習モデル情報を選択し、サーバ装置の有する学習処理部を利用することができる。
【0291】
学習処理部は、学習モデル情報が生成された時点で利用されてもよく、夜間などの一括処理時に利用されてもよく、学習モデル情報が選択された時に随時処理されても良い。
【0292】
情報処理システムは、利用者の操作履歴はサーバ装置の有する利用者操作履歴情報管理機能に送信され、サーバ内データベース部に利用者操作履歴情報として保存される。
【0293】
情報処理システムは、利用者操作履歴情報を学習処理部の処理に利用することができる。
【0294】
［１－７．ＵＩ（ユーザインターフェイス）］
ここで、図２５及び図２６を用いて、アプリ（楽曲創作アプリ）による情報表示他自動作曲機能の詳細について説明する。図２５及び図２６は、実施形態に係るユーザインターフェイスの一例を示す図である。
ここで、図２５及び図２６を用いて、アプリ（楽曲創作アプリ）による情報表示他自動作曲機能の詳細について説明する。図２５及び図２６は、実施形態に係るユーザインターフェイスの一例を示す図である。
【0295】
図２５には、楽曲創作アプリがユーザ端末１０の画面上に表示された際のユーザインターフェイスの一例を示す。
【0296】
図２５に示す例では、ユーザインターフェイスＩＦ１１は、楽曲創作アプリが受信した楽曲データを表示する。なお、詳細は後述するが、楽曲創作アプリにおける楽曲データは、メロディとコードとベース音の３種類の異なるデータから構成される。図２５に示すユーザインターフェイスＩＦ１１は、３種類の異なるデータのうち、メロディに関するデータを表示する。
【0297】
設定情報ＳＴ１１は、自動作曲機能における設定情報の一例である、スタイルパレットに関する情報を表示する。スタイルパレットとは、機械学習の学習データとなる素材楽曲を指定するための指定情報である。
【0298】
設定情報ＳＴ１２は、自動作曲機能における設定情報の一例である、ハーモニーに関する情報を表示する。ハーモニーに関する情報とは、例えば、処理サーバ１００によって作曲される楽曲データにおける、コードに含まれる構成音がメロディに登場する確率を決定するための情報である。例えば、ユーザがハーモニーに関する情報を「厳格（strict）」に設定すると、自動作曲された楽曲データにおいて、コードに含まれる構成音がメロディに登場する確率が高くなる。一方、ユーザがハーモニーに関する情報を「ゆるい（loose）」に設定すると、自動作曲された楽曲データにおいて、コードに含まれる構成音がメロディに登場する確率が低くなる。図２５の例では、ユーザは、ハーモニーに関する情報を「厳格（strict）」よりに適用させたことを示している。
【0299】
設定情報ＳＴ１３は、自動作曲機能における設定情報の一例である、音符の長さ情報を表示する。音符の長さ情報とは、例えば、処理サーバ１００によって作曲される楽曲データにおける、音符の長さを決定するための情報である。例えば、ユーザが音符の長さ情報を「長い（long）」に設定すると、自動作曲された楽曲データにおいて、発音される音の長さが比較的長い音符（例えば、全音符や２分音符等）が登場する確率が高くなる。一方、ユーザが音符の長さ情報を「短い（short）」に設定すると、自動作曲された楽曲データにおいて、発音される音の長さが比較的短い音符（例えば、８分音符や１６分音符等）が登場する確率が高くなる。
【0300】
設定情報ＳＴ１４は、自動作曲機能における設定情報の一例である、指定情報（ユーザが指定したスタイルパレット）に含まれる素材楽曲以外の素材楽曲の種別及び量を決定するための情報を表示する。かかる情報は、例えば、処理サーバ１００によって作曲される楽曲データにおいて、ユーザが指定したスタイルパレットに含まれる楽曲に基づいて学習を厳格に行うか否かを決定するための情報である。例えば、ユーザがかかる情報を「利用しない（never）」に設定すると、自動作曲における学習において、スタイルパレットに含まれる楽曲以外の楽曲が利用される傾向が低くなる。一方、ユーザがかかる情報を「利用する（only）」に設定すると、自動作曲における学習において、スタイルパレットに含まれる楽曲以外の楽曲が利用される傾向が高くなる。
【0301】
楽曲データＭＤＴ１は、処理サーバ１００から送信された具体的な楽曲データを表示する。図２５の例では、楽曲データＭＤＴ１は、Ｃｍ等のコード進行を示す情報や、小節内の音高や音符の長さを示す情報、音符の高さの移り変わり（言い換えればメロディ）等を含む。また、図２５に示すように、楽曲データＭＤＴ１は、例えば４種類の異なる内容を含んでもよい。すなわち、処理サーバ１００は、自動作曲された楽曲データとして１種類だけを送信するのではなく、複数の楽曲データを送信してもよい。これにより、ユーザは、生成された複数の楽曲データの候補から、自身が好む楽曲データを選択したり、複数の楽曲データを組み合わせて好みの楽曲を作曲したりすることができる。
【0302】
なお、図２５に示すユーザインターフェイスＩＦ１１は、楽曲データに含まれるメロディ、コード、ベース音の３種類の異なるデータのうち、メロディに関するデータを表示しているが、他のデータについては、他のユーザインターフェイスに表示される。この点について、図２６を用いて説明する。
【0303】
図２６に示すように、ユーザ端末１０は、メロディに関するデータを表示するユーザインターフェイスＩＦ１１に加えて、コードに関するデータを表示するユーザインターフェイスＩＦ１２や、ベース音に関するデータを表示するユーザインターフェイスＩＦ１３を画面上に表示してもよい。図２６での図示は省略しているが、ユーザインターフェイスＩＦ１２やユーザインターフェイスＩＦ１３には、ユーザインターフェイスＩＦ１１における楽曲データＭＤＴ１とは異なる音符情報が表示される。具体的には、ユーザインターフェイスＩＦ１２には、楽曲データのメロディに対応するコードに関する音符情報（例えば、コードＣｍの構成音等）が表示される。また、ユーザインターフェイスＩＦ１３には、楽曲データのメロディやコードに対応するベース音に関する音符情報（例えば、コードＣｍであれば「Ｃ」音等）が表示される。
【0304】
利用者は、表示されたユーザインターフェイスＩＦ１１、ユーザインターフェイスＩＦ１２、ユーザインターフェイスＩＦ１３の中から、コピーする情報を選択したり、例えばベース音の一部を編集したりといった作業を行うことができる。
【0305】
【0306】
［１－８－１．作成済みの楽譜データの一覧の画面例］
まず、図２７を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図２７は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図２７は、作成済みの楽譜データの一覧の画面の一例を示す図である。図２７では、利用者＃００１が利用する一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
まず、図２７を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図２７は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図２７は、作成済みの楽譜データの一覧の画面の一例を示す図である。図２７では、利用者＃００１が利用する一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
【0307】
図２７の例では、作成済みの楽譜データの一覧を表示する画像ＩＭ１１を一例として示す。一般利用者端末３０は、利用者＃００１が作成した楽譜データを示す画像ＩＭ１１を表示する。一般利用者端末３０は、利用者＃００１が作成したタイトル＃００１～＃０１５等の複数の楽譜データを示す情報を一覧表示する。利用者＃００１は、各タイトルの右側に表示された「Ｅｄｉｔ」と表記された編集用ボタンや、「Ｄｅｌｅｔｅ」と表記された削除用ボタンを操作することにより、各タイトルに対応する楽譜データを編集したり、削除したりする。また、利用者＃００１は、「Ａｄｄ」と表記された追加ボタンを操作することにより、楽譜データを追加する。このように、利用者は、画像ＩＭ１１に対して操作を行うことにより、楽譜データを追加したり、編集したり、削除したりする。
【0308】
［１－８－２．スタイルパレットを作成する画面例］
次に、図２８を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図２８は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図２８は、スタイルパレットを作成する画面の一例を示す図である。図２８では、一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
次に、図２８を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図２８は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図２８は、スタイルパレットを作成する画面の一例を示す図である。図２８では、一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
【0309】
図２８の例では、スタイルパレットを作成するための情報を表示する画像ＩＭ２１を一例として示す。一般利用者端末３０は、利用者がスタイルパレットを作成するために情報を入力する欄（フォーム）を含む画像ＩＭ２１を表示する。一般利用者端末３０は、最上部の［ｎａｍｅ］に対応するスタイルパレットの名前を入力する欄やその下の［ａｕｔｈｏｒ］に対応する作成者を入力する欄等を含む画像ＩＭ２１を表示する。また、［ＳｔｙｌｅＰａｌｌｅｔｅ］の欄には、テンポや雰囲気や構造やコード進行やモードといった項目が含まれる。テンポは、曲のテンポを示す情報であり、アップテンポ（ｕｐ）やスローテンポ（ｓｌｏｗ）等が入力される。雰囲気は、曲の雰囲気を示す情報であり、明るい（ｐｌｕｓ）や暗い（ｍｉｎｕｓ）等が入力される。構造は、曲の構造を示す情報であり、構造＃００１や構造＃００２等が入力される。なお、図２８の例では、構造を構造＃００１といった文字列で示すが、構造を特定可能であればどのような情報でもよい。例えば、構造は、例えば「ｂａｒｓ Ａ」や「ｂａｒｓ Ｂ」といった情報であってもよい。コード進行は、曲のコード進行を示す情報であり、コード進行＃００１等が入力される。なお、図２８の例では、コード進行をコード進行＃００１といった文字列で示すが、コード進行を特定可能であればどのような情報でもよい。例えば、コード進行は、例えば「Ｆ－Ｃ－Ｂ－Ｅ」や「Ｃ－Ａｍ－Ｆ－Ｇ」といったコード進行を具体的に示す情報であってもよい。モードは、曲のモードを示す情報であり、モード＃００１やモード＃００２等が入力される。なお、図２８の例では、モードをモード＃００１といった文字列で示すが、モードを特定可能であればどのような情報でもよい。例えば、モードは、音楽理論に基づくモードを具体的に示す情報であってもよい。モードは、例えば「Ｄｏｒｉａｎ」や「Ｐｈｒｙｇｉａｎ」や「Ｌｙｄｉａｎ」や「Ｍｉｘｏｌｙｄｉａｎ」や「Ａｅｏｌｉａｎ」や「Ｌｏｃｒｉａｎ」といった情報であってもよい。
【0310】
また、一般利用者端末３０は、最下部の［ｅｌｅｍｅｎｔ］に対応するスタイルパレットの要素となる楽譜（データ）を指定する欄等を含む画像ＩＭ２１を表示する。［ｅｌｅｍｅｎｔ］には、各楽曲（楽譜）に対応するタイトルや、作者や、所定のデータが符号化（暗号化）されたデータ（ハッシュ値等）が表示される。利用者＃００１は、［ｅｌｅｍｅｎｔ］の各要素の右側に表示された「Ｓｅｌｅｃｔ Ｓｏｎｇｓ」と表記された選択用ボタンや、「Ｄｅｌｅｔｅ Ｒｏｗ」と表記された削除用ボタンを操作することにより、各要素に対応する楽譜データを選択したり、削除したりする。このように、利用者は、画像ＩＭ２１に対して操作を行うことにより、各種情報を入力したり、楽譜データを選択したり、選択した楽譜データを取消したりする。また、［ＳｔｙｌｅＰａｌｌｅｔｅ］の欄中のテンポや雰囲気や構造やコード進行やモードといった項目の情報は、一般利用者等の利用者が入力してもよいし、一般利用者端末３０等の端末装置が自動で入力してもよい。例えば、一般利用者端末３０が自動で入力する場合、一般利用者端末３０は、［ｅｌｅｍｅｎｔ］に登録された楽曲（楽譜）の情報に基づいて、テンポや雰囲気や構造やコード進行やモードといった項目に入力する情報を生成してもよい。例えば、一般利用者端末３０は、［ｅｌｅｍｅｎｔ］に登録された楽曲（楽譜）のテンポに基づいて、テンポの項目に入力する情報を生成してもよい。一般利用者端末３０は、［ｅｌｅｍｅｎｔ］に登録された楽曲（楽譜）のテンポがスローテンポである場合、テンポの項目に「ｓｌｏｗ」を入力する。
【0311】
［１－８－３．販売登録済みスタイルパレットの一覧を表示する画面例］
次に、図２９を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図２９は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図２９は、販売登録済みスタイルパレットの一覧を表示する画面の一例を示す図である。図２９では、利用者＃００１が利用する一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
次に、図２９を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図２９は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図２９は、販売登録済みスタイルパレットの一覧を表示する画面の一例を示す図である。図２９では、利用者＃００１が利用する一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
【0312】
図２９の例では、販売登録済みスタイルパレットの一覧を表示する画像ＩＭ３１を一例として示す。一般利用者端末３０は、販売の登録がされているスタイルパレットの一覧を含む画像ＩＭ３１を表示する。一般利用者端末３０は、名称が「ＳＰ＃００１」であり、作成者が「利用者＃００１」であるスタイルパレット（スタイルパレットＳＰ＃００１）含む一覧を表示する。スタイルパレットＳＰ＃００１は、テンポが「ｕｐ」であり、雰囲気が「ｐｌｕｓ」であり、構造が「構造＃００２」であり、コード進行が「コード進行＃００５」であり、モードが「モード＃００１」である。利用者は、スタイルパレットの右側に表示された「Ｅｄｉｔ」と表記された編集用ボタンや、「Ｄｅｌｅｔｅ」と表記された削除用ボタンを操作することにより、スタイルパレットを編集したり、削除したりする。また、利用者は、「Ａｄｄ」と表記された追加ボタンを操作することにより、スタイルパレットを追加する。このように、利用者は、画像ＩＭ３１に対して操作を行うことにより、スタイルパレットを追加したり、編集したり、削除したりする。
【0313】
［１－８－４．自己管理スタイルパレット一覧を表示する画面例］
次に、図３０を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図３０は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図３０は、自己管理スタイルパレット一覧を表示する画面の一例を示す図である。図３０では、一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
次に、図３０を用いて作成済みの楽譜データの一覧の表示について説明する。図３０は、情報の表示の一例を示す図である。具体的には、図３０は、自己管理スタイルパレット一覧を表示する画面の一例を示す図である。図３０では、一般利用者端末３０が情報を表示する場合を一例として説明する。
【0314】
図３０の例では、スタイルパレットを管理するための情報を表示する画像ＩＭ４１を一例として示す。一般利用者端末３０は、スタイルパレットを一覧表示する。一般利用者端末３０は、一般利用者端末３０を利用する利用者が自己管理中のスタイルパレットの一覧を表示してもよい。例えば、画像ＩＭ４１に示されるスタイルパレットの一覧には、利用者自身で作成したスタイルパレットやブックマークしたスタイルパレットや購入済みスタイルパレットが含まれてもよい。
【0315】
［２．その他の実施形態］
上述した実施形態や変形例に係る処理は、上記実施形態や変形例以外にも種々の異なる形態（変形例）にて実施されてよい。
上述した実施形態や変形例に係る処理は、上記実施形態や変形例以外にも種々の異なる形態（変形例）にて実施されてよい。
【0316】
［２－１．その他の構成例］
上記の各構成は一例であり、情報処理システム１は、上述した情報処理が実現可能であればどのようなシステム構成であってもよい。例えば、情報処理装置１００とシステム管理者端末１０とが一体であってもよい。例えば、システム管理者端末１０が情報処理装置１００の機能を有する情報処理装置であってもよい。
上記の各構成は一例であり、情報処理システム１は、上述した情報処理が実現可能であればどのようなシステム構成であってもよい。例えば、情報処理装置１００とシステム管理者端末１０とが一体であってもよい。例えば、システム管理者端末１０が情報処理装置１００の機能を有する情報処理装置であってもよい。
【0317】
［２－２．その他］
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0318】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、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・統合して構成することができる。
【0319】
また、上述してきた各実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0320】
また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。
【0321】
［３．本開示に係る効果］
上述のように、本開示に係る情報処理装置（実施形態では情報処理装置１００）は、生成部（実施形態では生成部１３２）と、決定部（実施形態では決定部１３３）とを備える。生成部は、コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有するサービスの利用主体が提供したデータを用いて、コンテンツの生成に関するモデルを生成する。決定部は、利用主体が有する一の権限レベルに応じて、生成部により生成されたモデルの利用態様を決定する。
上述のように、本開示に係る情報処理装置（実施形態では情報処理装置１００）は、生成部（実施形態では生成部１３２）と、決定部（実施形態では決定部１３３）とを備える。生成部は、コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有するサービスの利用主体が提供したデータを用いて、コンテンツの生成に関するモデルを生成する。決定部は、利用主体が有する一の権限レベルに応じて、生成部により生成されたモデルの利用態様を決定する。
【0322】
これにより、本開示に係る情報処理装置は、どのような主体が提供したデータを用いてモデルが生成されたかにより、そのモデルの利用態様を決定することで、どの権限レベルが付与された主体のデータに基づくモデルであるかに応じて、モデルの利用態様を適切に決定することができる。そのため、情報処理装置は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0323】
また、決定部は、一の権限レベルに応じて、サービス内でのモデルの利用範囲を決定する。これにより、情報処理装置は、一の権限レベルに応じて、サービス内でのモデルの利用範囲を決定することで、どの権限レベルが付与された主体のデータに基づくモデルであるかに応じて、利用範囲を適切に決定することができる。そのため、情報処理装置は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0324】
また、決定部は、一の権限レベルに応じて、モデルの販売または共有の可否を決定する。これにより、情報処理装置は、一の権限レベルに応じて、モデルの販売または共有の可否を決定することで、どの権限レベルが付与された主体のデータに基づくモデルであるかに応じて、販売または共有の可否を適切に決定することができる。そのため、情報処理装置は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0325】
また、生成部は、サービスの管理者に付与される第１権限レベルと、サービスで販売を行う販売元に付与される第２権限レベルと、サービスを利用する一般利用者に付与される第３権限レベルとを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。決定部は、利用主体が有する一の権限レベルが第１権限レベルである場合、モデルを、第１権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定し、利用主体が有する一の権限レベルが第２権限レベルである場合、モデルを、第２権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定し、利用主体が有する一の権限レベルが第３権限レベルである場合、モデルを、第３権限レベルに対応するサービスでの利用が可能であると決定する。これにより、情報処理装置は、第１権限レベル～第３権限レベルのいずれかが付された主体のデータを用いてモデルを生成し、どの権限レベルが付与された主体のデータに基づくモデルであるかに応じて、利用範囲を適切に決定することができる。そのため、情報処理装置は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0326】
また、生成部は、第１権限レベルよりも権限が制限された第２権限レベルと、第２権限レベルよりも権限が制限された第３権限レベルとを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。これにより、情報処理装置は、レベルに応じて権限内容が制限された第１権限レベル～第３権限レベルのいずれかが付された主体のデータを用いてモデルを生成し、どの権限レベルが付与された主体のデータに基づくモデルであるかに応じて、利用範囲を適切に決定することができる。そのため、情報処理装置は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0327】
また、生成部は、第２権限レベルを有する利用主体からの販売委託を受託可能な第１権限レベルを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。これにより、情報処理装置は、第２権限レベルの主体のデータを用いて生成されたモデルについては、第１権限レベルの利用主体が販売可能とすることで、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0328】
また、生成部は、第２権限レベルを有する利用主体のデータにより生成されたモデルの販売及び共有が可能な第２権限レベルを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。これにより、情報処理装置は、第２権限レベルの主体のデータを用いて生成されたモデルについては、その主体が販売及び共有の両方を可能とすることで、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0329】
また、生成部は、第３権限レベルを有する利用主体のデータにより生成されたモデルの共有が可能な第３権限レベルを含む複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、モデルを生成する。これにより、情報処理装置は、第３権限レベルの主体のデータを用いて生成されたモデルについては、その主体が共有のみを可能とすることで、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0330】
また、生成部は、利用主体が提供したデータに基づいて、モデルに対応するメタ情報を生成する。これにより、情報処理装置は、モデルに対応するメタ情報を生成することで、そのモデルの内容が確認可能となり、モデルの利用を促進することができる。そのため、情報処理装置は、モデルの生成に用いたデータに応じたモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0331】
また、情報処理装置は、送信部（実施形態では送信部１３４）を備える。送信部は、利用主体が利用する端末装置へモデルを送信する。これにより、情報処理装置は、利用主体が利用する端末装置へモデルを送信することで、データを提供した利用主体が生成したモデルを確認することができる。
【0332】
また、情報処理装置は、受付部（実施形態では受付部１３５）を備える。受付部は、利用主体からデータを受け付ける。これにより、情報処理装置は、利用主体から受け付けたデータを用いてモデルを生成することができる。
【0333】
また、生成部は、受付部がデータを受け付けたタイミングで、モデルを生成する。送信部は、生成部がモデルを生成したタイミングで、端末装置へモデルを送信する。これにより、情報処理装置は、ある主体からデータを受け付けるとともに、モデルを生成し、生成したタイミングでモデルを主体へ提供することができる。このように、情報処理装置は、ある主体からのモデルの生成要求があったタイミングで、モデルを生成し、そのモデルを提供することで、データの提供元に対して短時間でモデルを提供することが可能となる。
【0334】
また、決定部は、一の利用主体のサービスの利用履歴に基づいて、一の利用主体に提供する情報を決定する。これにより、情報処理装置は、一の利用主体のサービスの利用履歴に基づいて、一の利用主体に提供する情報を決定することで、利用主体に応じて適切な情報を提供することができる。
【0335】
また、決定部は、一の利用主体に情報提供する複数のモデルを決定する。生成部は、決定部により決定された複数のモデルの一覧情報を生成する。これにより、情報処理装置は、一の利用主体に情報提供する複数のモデルの一覧情報を生成することで、一の利用主体にモデルの情報を提供可能にし、一の利用主体によるモデルの利用を促進することができる。
【0336】
また、決定部は、複数のモデルのうち、一の利用主体に利用を推奨する推奨モデルを決定する。これにより、情報処理装置は、複数のモデルのうち、一の利用主体に利用を推奨する推奨モデルを決定することで、一の利用主体にモデルの利用を推奨することを可能にし、一の利用主体によるモデルの利用を促進することができる。
【0337】
また、生成部は、コンテンツである楽曲の創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する利用主体が提供したデータを用いて、楽曲の生成に関するモデルを生成する。これにより、情報処理装置は、コンテンツである楽曲の創作に関するサービスのどの権限レベルが付与された主体のデータに基づくモデルであるかに応じて、モデルの利用態様を適切に決定することができる。そのため、情報処理装置は、モデルの生成に用いたデータに応じた、コンテンツである楽曲の創作に関するサービスでのモデルの適切な利用を可能にすることができる。
【0338】
また、情報処理装置は、提供部（実施形態では提供部１３６）を備える。提供部は、楽曲に関する視聴サービスを提供する。これにより、情報処理装置は、モデルを購入や共有する前にどのような楽曲が生成されるかを事前に確認させることができるため、利用者の満足度を向上させるとともに、モデルの利用を促進することができる。
【0339】
また、提供部は、モデルを用いた場合に生成される楽曲の視聴サービスを提供する。これにより、情報処理装置は、モデルを用いることによりどのような楽曲が生成されるかを事前に確認させることができるため、利用者の満足度を向上させるとともに、モデルの利用を促進することができる。
【0340】
［４．ハードウェア構成］
上述してきた各実施形態や変形例に係る情報処理装置１００やシステム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０５０等の情報機器は、例えば図３１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図３１は、情報処理装置１００やシステム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の情報処理装置の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。以下、実施形態に係る情報処理装置１００を例に挙げて説明する。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。
上述してきた各実施形態や変形例に係る情報処理装置１００やシステム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０５０等の情報機器は、例えば図３１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図３１は、情報処理装置１００やシステム管理者端末１０や店舗管理者端末２０や一般利用者端末３０等の情報処理装置の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。以下、実施形態に係る情報処理装置１００を例に挙げて説明する。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。
【0341】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。
【0342】
ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0343】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係る情報処理プログラムを記録する記録媒体である。
【0344】
通信インターフェイス１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インターフェイス１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。
【0345】
入出力インターフェイス１６００は、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやスピーカーやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インターフェイス１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインターフェイスとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0346】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされた情報処理プログラムを実行することにより、制御部１３０等の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係る情報処理プログラムや、記憶部１２０内のデータが格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。
【0347】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供したデータを用いて、前記コンテンツの生成に関するモデルを生成する生成部と、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルに応じて、前記生成部により生成された前記モデルの利用態様を決定する決定部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
（２）
前記決定部は、
前記一の権限レベルに応じて、前記サービス内での前記モデルの利用範囲を決定する
ことを特徴とする（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記決定部は、
前記一の権限レベルに応じて、前記モデルの販売または共有の可否を決定する
ことを特徴とする（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記生成部は、
前記サービスの管理者に付与される第１権限レベルと、前記サービスで販売を行う販売元に付与される第２権限レベルと、前記サービスを利用する一般利用者に付与される第３権限レベルとを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成し、
前記決定部は、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第１権限レベルである場合、前記モデルを、前記第１権限レベルに対応する前記サービスでの利用が可能であると決定し、前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第２権限レベルである場合、前記モデルを、前記第２権限レベルに対応する前記サービスでの利用が可能であると決定し、前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第３権限レベルである場合、前記モデルを、前記第３権限レベルに対応する前記サービスでの利用が可能であると決定する
ことを特徴とする（１）～（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
前記生成部は、
前記第１権限レベルよりも権限が制限された前記第２権限レベルと、前記第２権限レベルよりも権限が制限された前記第３権限レベルとを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記生成部は、
前記第２権限レベルを有する前記利用主体からの販売委託を受託可能な前記第１権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）または（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記生成部は、
前記第２権限レベルを有する前記利用主体のデータにより生成されたモデルの販売及び共有が可能な前記第２権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）～（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記生成部は、
前記第３権限レベルを有する前記利用主体のデータにより生成されたモデルの共有が可能な前記第３権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）～（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記生成部は、
前記利用主体が提供した前記データに基づいて、前記モデルに対応するメタ情報を生成する
ことを特徴とする（１）～（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記利用主体が利用する端末装置へ前記モデルを送信する送信部、
をさらに備える
ことを特徴とする（１）～（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記利用主体から前記データを受け付ける受付部、
をさらに備え、
前記生成部は、前記受付部による前記データの受け付けに応じて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記生成部は、
前記受付部が前記データを受け付けたタイミングで、前記モデルを生成し、
前記送信部は、
前記生成部が前記モデルを生成したタイミングで、前記端末装置へ前記モデルを送信する
ことを特徴とする（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記決定部は、
一の利用主体の前記サービスの利用履歴に基づいて、前記一の利用主体に提供する情報を決定する
ことを特徴とする（１）～（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記決定部は、
前記一の利用主体に情報提供する複数のモデルを決定し、
前記生成部は、
前記決定部により決定された複数のモデルの一覧情報を生成する
ことを特徴とする（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
前記決定部は、
複数のモデルのうち、前記一の利用主体に利用を推奨する推奨モデルを決定する
ことを特徴とする（１３）または（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記生成部は、
前記コンテンツである楽曲の創作に関する前記サービスの前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記楽曲の生成に関する前記モデルを生成する
（１）～（１５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１７）
前記楽曲に関する視聴サービスを提供する提供部、
をさらに備える
ことを特徴とする（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）
前記提供部は、
前記モデルを用いた場合に生成される前記楽曲の視聴サービスを提供する
（１７）に記載の情報処理装置。
（１９）
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供したデータを用いて、前記コンテンツの生成に関するモデルを生成し、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルに応じて、生成した前記モデルの利用態様を決定する決定する
ことを特徴とする情報処理方法。
（２０）
コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供したデータを用いて、前記コンテンツの生成に関するモデルを生成し、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルに応じて、生成した前記モデルの利用態様を決定する決定する
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
（１）
コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供したデータを用いて、前記コンテンツの生成に関するモデルを生成する生成部と、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルに応じて、前記生成部により生成された前記モデルの利用態様を決定する決定部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
（２）
前記決定部は、
前記一の権限レベルに応じて、前記サービス内での前記モデルの利用範囲を決定する
ことを特徴とする（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記決定部は、
前記一の権限レベルに応じて、前記モデルの販売または共有の可否を決定する
ことを特徴とする（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記生成部は、
前記サービスの管理者に付与される第１権限レベルと、前記サービスで販売を行う販売元に付与される第２権限レベルと、前記サービスを利用する一般利用者に付与される第３権限レベルとを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成し、
前記決定部は、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第１権限レベルである場合、前記モデルを、前記第１権限レベルに対応する前記サービスでの利用が可能であると決定し、前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第２権限レベルである場合、前記モデルを、前記第２権限レベルに対応する前記サービスでの利用が可能であると決定し、前記利用主体が有する前記一の権限レベルが前記第３権限レベルである場合、前記モデルを、前記第３権限レベルに対応する前記サービスでの利用が可能であると決定する
ことを特徴とする（１）～（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
前記生成部は、
前記第１権限レベルよりも権限が制限された前記第２権限レベルと、前記第２権限レベルよりも権限が制限された前記第３権限レベルとを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記生成部は、
前記第２権限レベルを有する前記利用主体からの販売委託を受託可能な前記第１権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）または（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記生成部は、
前記第２権限レベルを有する前記利用主体のデータにより生成されたモデルの販売及び共有が可能な前記第２権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）～（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記生成部は、
前記第３権限レベルを有する前記利用主体のデータにより生成されたモデルの共有が可能な前記第３権限レベルを含む前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（４）～（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記生成部は、
前記利用主体が提供した前記データに基づいて、前記モデルに対応するメタ情報を生成する
ことを特徴とする（１）～（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記利用主体が利用する端末装置へ前記モデルを送信する送信部、
をさらに備える
ことを特徴とする（１）～（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記利用主体から前記データを受け付ける受付部、
をさらに備え、
前記生成部は、前記受付部による前記データの受け付けに応じて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記生成部は、
前記受付部が前記データを受け付けたタイミングで、前記モデルを生成し、
前記送信部は、
前記生成部が前記モデルを生成したタイミングで、前記端末装置へ前記モデルを送信する
ことを特徴とする（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記決定部は、
一の利用主体の前記サービスの利用履歴に基づいて、前記一の利用主体に提供する情報を決定する
ことを特徴とする（１）～（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記決定部は、
前記一の利用主体に情報提供する複数のモデルを決定し、
前記生成部は、
前記決定部により決定された複数のモデルの一覧情報を生成する
ことを特徴とする（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
前記決定部は、
複数のモデルのうち、前記一の利用主体に利用を推奨する推奨モデルを決定する
ことを特徴とする（１３）または（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記生成部は、
前記コンテンツである楽曲の創作に関する前記サービスの前記複数の権限レベルのうち、前記一の権限レベルを有する前記利用主体が提供した前記データを用いて、前記楽曲の生成に関する前記モデルを生成する
（１）～（１５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１７）
前記楽曲に関する視聴サービスを提供する提供部、
をさらに備える
ことを特徴とする（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）
前記提供部は、
前記モデルを用いた場合に生成される前記楽曲の視聴サービスを提供する
（１７）に記載の情報処理装置。
（１９）
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供したデータを用いて、前記コンテンツの生成に関するモデルを生成し、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルに応じて、生成した前記モデルの利用態様を決定する決定する
ことを特徴とする情報処理方法。
（２０）
コンテンツの創作に関するサービスの複数の権限レベルのうち、一の権限レベルを有する前記サービスの利用主体が提供したデータを用いて、前記コンテンツの生成に関するモデルを生成し、
前記利用主体が有する前記一の権限レベルに応じて、生成した前記モデルの利用態様を決定する決定する
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【符号の説明】
【0348】
１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ 著作物情報記憶部
１２３ 学習モデル情報記憶部
１２４ 販売管理情報記憶部
１２５ 共有情報記憶部
１２６ 購入済情報記憶部
１２７ 操作履歴情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 決定部
１３４ 送信部
１３５ 受付部
１３６ 提供部
１０ システム管理者端末
２０ 店舗管理者端末
３０ 一般利用者端末
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ 著作物情報記憶部
１２３ 学習モデル情報記憶部
１２４ 販売管理情報記憶部
１２５ 共有情報記憶部
１２６ 購入済情報記憶部
１２７ 操作履歴情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 決定部
１３４ 送信部
１３５ 受付部
１３６ 提供部
１０ システム管理者端末
２０ 店舗管理者端末
３０ 一般利用者端末
【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】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】