特表 2024-533969 複数のプラットフォームを横断して操作履歴を追跡するＮＦＴを使用したゲーム内資産のトラッキング

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-09-18

(54)【発明の名称】複数のプラットフォームを横断して操作履歴を追跡するＮＦＴを使用したゲーム内資産のトラッキング

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240910BHJP

   A63F 13/79 20140101ALI20240910BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

A63F13/79

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024506722

(86)(22)【出願日】2022-08-03

(85)【翻訳文提出日】2024-02-02

(86)【国際出願番号】 US2022074461

(87)【国際公開番号】W WO2023015202

(87)【国際公開日】2023-02-09

(31)【優先権主張番号】17/393,052

(32)【優先日】2021-08-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＸＢＯＸ

(71)【出願人】

【識別番号】310021766

【氏名又は名称】株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(72)【発明者】

【氏名】ベネデット、ウォーレン

(72)【発明者】

【氏名】ヤン、イーウェイ

(72)【発明者】

【氏名】ハイアット、ダニエル スティーヴン

(72)【発明者】

【氏名】デニソン、チャールズ

(72)【発明者】

【氏名】サンタンジェロ、ジョシュア

(72)【発明者】

【氏名】トムチェク、マシュー

(72)【発明者】

【氏名】ウェッブ、ジョナサン

(72)【発明者】

【氏名】ロトラー、ベンジャミン アンドリュー

【テーマコード（参考）】

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L050CC18

(57)【要約】

【解決手段】所有権の「ストーリーを伝える」、またはコンピュータゲーム関連のＮＦＴ（２００）の「クール」な特徴を簡略化して強調するための、ＮＦＴブロックチェーンデータ（２０２）のデータ処理／ＧＵＩ（４００）。機械学習（ＭＬ）は、複雑なデータを、人々が理解する必要があるもの、あるいは理解したいものにまで要約する（６０２）ために使用してもよい。ＧＵＩに提示される所有権のタイムライン（８００）は、対話型とすることができる。ＮＦＴにカプセル化するメタデータのタイプについて説明する。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

一過性の信号ではなく、
少なくとも１つのコンピュータシミュレーションに関連する少なくとも１つのデジタル資産を表す少なくとも１つの非代替性トークン（ＮＦＴ）を、少なくとも第１の機械学習（ＭＬ）モデルに入力し、
前記ＮＦＴの存続期間の特徴を示す前記ＮＦＴからの情報を前記ＭＬモデルから受信し、
少なくとも１つのコンピュータディスプレイに前記情報を提示する、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む少なくとも１つのコンピュータ媒体を備える、システム。

【請求項2】

前記少なくとも１つのプロセッサを含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記命令は、前記ＮＦＴの存続期間の特徴を示す前記ＮＦＴからの情報であって、前記ＮＦＴに関連付けられたメタデータのすべてではない一部から導出された情報を前記ＭＬモデルから受信するように実行可能である、請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記命令は、少なくとも１つのコンピュータディスプレイ上に、前記ＮＦＴからの前記情報であって、前記ＮＦＴの少なくとも一部の所有者のリストを提示する少なくとも１つのユーザーインターフェース（ＵＩ）を含む情報を提示するように実行可能である、請求項１記載のシステム。

【請求項5】

前記ＵＩはそれぞれの所有者が前記ＮＦＴを所有していたそれぞれの期間を示す、請求項４に記載のシステム。

【請求項6】

前記ＵＩは前記それぞれの所有者による前記ＮＦＴの取得に関連付けられたそれぞれのゲームおよび／またはゲームシーンを提示する、請求項４に記載のシステム。

【請求項7】

前記ＵＩは、前記ＮＦＴの取得に関連付けられたゲームにおけるそれぞれのイベントを提示する、請求項４に記載のシステム。

【請求項8】

前記命令は、前記ＵＩからの選択に呼応して、前記選択に関連する前記情報の要素を表面化する二次ＵＩを提示するように実行可能である、請求項３に記載のシステム。

【請求項9】

前記命令は、
少なくとも１つのコンピュータディスプレイ上に前記ＮＦＴからの情報であって、各々が前記ＮＦＴの重要なイベントを表すスパイクを含むタイムラインを提示する少なくとも１つのユーザーインターフェース（ＵＩ）を含む情報を提示するように実行可能である、請求項１記載のシステム。

【請求項10】

前記命令は、前記タイムライン内の第１のスパイクの選択を受信し、選択に呼応して、前記第１のスパイクに関連付けられた情報を提示する第２のＵＩを提示するように実行可能である、請求項９に記載のシステム。

【請求項11】

コンピュータシミュレーション資産に関連付けられた非代替性トークン（ＮＦＴ）のメタデータおよびその中のグラウンドトゥルースの興味深い要素を含むデータの少なくとも１つのトレーニングセットを少なくとも１つの機械学習（ＭＬ）モデルに入力することと、
前記トレーニングセットを使って前記ＭＬモデルを訓練することと、
学習後、メタデータを含む少なくとも１つのＮＦＴを前記ＭＬモデルに入力することと、
ユーザーが前記ＮＦＴの存続期間における重要なイベントを聞いたり、視覚化したり、感じたりすることができるように、前記ＭＬモデルによって出力されたメタデータを提示することと、を含む方法。

【請求項12】

前記グラウンドトゥルースの興味深い要素が、前記ＮＦＴの少なくとも１人の所有者の名前、少なくとも１つのコンピュータゲームの名前、および前記コンピュータゲームにおける活動を含む、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

前記メタデータは、前記ＮＦＴの少なくとも数人の所有者のリストを提示する少なくとも１つのユーザーインターフェース（ＵＩ）に提示される、請求項１１に記載の方法。

【請求項14】

前記ＵＩはそれぞれの所有者が前記ＮＦＴを所有していたそれぞれの期間を示す、請求項１３に記載の方法。

【請求項15】

前記ＵＩはそれぞれの所有者による前記ＮＦＴの取得に関連付けられたそれぞれのゲームおよび／またはゲームシーンを提示する、請求項１３に記載の方法。

【請求項16】

前記ＵＩは前記ＮＦＴの取得に関連付けられたゲームにおけるそれぞれのイベントを提示する、請求項１３に記載の方法。

【請求項17】

前記ＵＩからの選択に呼応して、前記選択に関連する情報の要素を表面化する二次ＵＩを提示することを含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項18】

少なくとも１つのコンピュータディスプレイ上に、各々がＮＦＴの重要なイベントを表すスパイクを含むタイムラインを提示する少なくとも１つのユーザーインターフェース（ＵＩ）に前記メタデータを提示することを含む、請求項１１に記載の方法。

【請求項19】

前記タイムラインの第１のスパイクの選択を受信することと、
前記選択に呼応して、前記第１のスパイクに関連付けられた情報を提示する二次ＵＩを提示することと、を含む、請求項１８に記載の方法。

【請求項20】

少なくとも１つのディスプレイと、
前記ディスプレイ上に、コンピュータゲームにおける少なくとも１つのデジタル資産を表すように導出された少なくとも１つの非代替性トークン（ＮＦＴ）に関連付けられた情報を提示する命令でプログラムされた少なくとも１つのプロセッサと、を備えるアセンブリ。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は、概ね、複数のプラットフォームを横断して操作履歴（インプレッション(impression)）を追跡するＮＦＴを使用したゲーム内資産のトラッキングに関する。

【背景技術】

【0002】

非代替性トークン（ＮＦＴ）は、デジタル世界版の物理的な収集品であり、アートワークがこれにあたるが、これに限定されるものではない。ＮＦＴはブロックチェーン上のデジタルファイルであり、ＮＦＴの所有権証明を偽造することは、ブロックチェーン技術の使用によりほぼ不可能であるが、販売レシートが物理的な絵画の所有権を証明するのと同じように、基礎となるデジタル資産の所有者を証明するものである。版画や絵画のように、ＮＦＴの所有権には必ずしも原作の著作権が含まれるわけではなく、その著作権は創作者が保持することができる。デジタル資産は誰でも閲覧できるが、資産の所有権を売却できるのはＮＦＴで特定された人物だけであり、その所有権はブロックチェーンに記録される。このように、デジタル資産はＮＦＴ取引を通じて物理的な収集品のように売買できる。

【発明の概要】

【0003】

本明細書で理解されるように、一部の用途、例えば、コンピュータゲームなどのコンピュータシミュレーションで、プレーヤーや観客は、きれいで直感的な表現で、誰が過去にそのゲームに関連するＮＦＴを所持していたかについて、興味深く感じるかもしれない。このようなＮＦＴは、ゲーマーや観客の操作履歴を追跡しやすくする。

【0004】

したがって、システムは、一過性の信号ではなく、少なくとも１つのコンピュータシミュレーションに関連する少なくとも１つのデジタル資産を表す少なくとも１つの非代替性トークン（ＮＦＴ）を少なくとも第１の機械学習（ＭＬ）モデルに入力する、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令である、少なくとも１つのコンピュータ媒体を含む。この命令は、ＮＦＴの存続期間の特徴を示すＮＦＴからの情報をＭＬモデルから受信し、少なくとも１つのコンピュータディスプレイにその情報を提示するように実行可能である。

【0005】

例示的な実施形態では、この命令は、ＮＦＴの存続期間の特徴を示すＮＦＴからの情報をＭＬモデルから受信するように実行可能とすることができる。このＮＦＴからの情報は、ＮＦＴに関連付けられた、全てではないが一部のメタデータから導出してもよい。

【0006】

一部の実装態様では、この命令は、ＮＦＴからの情報を少なくとも１つのコンピュータディスプレイに提示するように実行可能とすることができる。この情報は、ＮＦＴの少なくとも数人の所有者のリストを提示することができる少なくとも１つのユーザーインターフェース（ＵＩ）を含んでいてもよい。一部の例では、ＵＩはそれぞれの所有者がＮＦＴを所有していたそれぞれの期間を提示する。非限定的な実施形態では、ＵＩはそれぞれの所有者によるＮＦＴの取得に関連付けられたそれぞれのゲームおよび／またはゲームシーンを提示する。必要であれば、ＵＩはＮＦＴの取得に関連付けられたゲーム内のそれぞれのイベントを提示することができる。

【0007】

一部の実施形態では、この命令は、ＵＩからの選択に呼応して、この選択に関連する情報の要素を表面化する二次ＵＩを提示するように実行可能とすることができる。

【0008】

例として、この命令は、ＮＦＴの重要なイベントを表すスパイクをそれぞれ含むタイムラインを提示するＵＩにおいて、ＮＦＴからの情報を少なくとも１つのコンピュータディスプレイ上に提示するように実行可能としてもよい。そのような例では、命令は、タイムライン内における最初のスパイクの選択を受信し、選択に呼応して、最初のスパイクに関連付けられた情報を提示する第２のＵＩを提示するように実行可能としてもよい。

【0009】

別の態様では、方法は、コンピュータシミュレーション資産に関連付けられた非代替性トークン（ＮＦＴ）のメタデータおよびその中のグラウンドトゥルースの興味深い要素を含むデータの少なくとも１つのトレーニングセットを少なくとも１つの機械学習（ＭＬ）モデルに入力することを含む。この方法は、トレーニングセットを使ってＭＬモデルを訓練することを含む。学習後、この方法は、メタデータを含む少なくとも１つのＮＦＴをＭＬモデルに入力することと、ＮＦＴの存続期間における重要な出来事をユーザーが聞いたり、視覚化したり、感じたりするために、ＭＬモデルが出力したメタデータを提示することとを含む。

【0010】

必要であれば、ユーザーのフィードバックをＭＬモデルに加え、時間の経過とともにモデルを継続的に改善することができる。ユーザーのフィードバックは、ビューアブル操作履歴、フォーカスイベント、クリックイベントなどである。

【0011】

別の態様では、アセンブリは、少なくとも１つのディスプレイと、コンピュータゲームにおける少なくとも１つのデジタル資産を表すために導出された少なくとも１つの非代替性トークン（ＮＦＴ）に関連付けられた情報をディスプレイ上に提示する命令をプログラムされた少なくとも１つのプロセッサとを含む。

【0012】

本出願の詳細は、その構造および動作の両方に関して、添付図面を参照することにより最もよく理解することができ、その中で同じ参照番号は同じ部品を示す。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本原理に従った実施例を含むシステムの一例のブロック図である。

【図2】ＮＦＴを模式的に示す。

【図3】本原理に沿ったユーザーインターフェース（ＵＩ）の例を示す。

【図4】本原理に沿ったユーザーインターフェース（ＵＩ）の例を示す。

【図5】本原理に沿ったユーザーインターフェース（ＵＩ）の例を示す。

【図6】ロジックの例をフローチャート形式で示す。

【図7】機械学習（ＭＬ）モデルの訓練に使用される、グラウンドトゥルースの「興味深い」要素を持つＮＦＴメタデータのトレーニングセットを示す。

【図8】その他のＵＩ例を示す。

【図9】その他のＵＩ例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0014】

本開示は、一般に、コンピュータゲームネットワークに限定されないコンシューマエレクトロニクス（ＣＥ）機器ネットワークの特徴を含むコンピュータエコシステムに関する。本明細書におけるシステムは、クライアントコンポーネントとサーバーコンポーネントの間でデータが交換できるように、ネットワーク経由で接続できるサーバーコンポーネントとクライアントコンポーネントを含んでいてもよい。クライアントコンポーネントには、ソニーＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ（登録商標）などのゲーム機、マイクロソフト社や任天堂などのメーカー製ゲーム機、仮想現実（ＶＲ）ヘッドセット、拡張現実（ＡＲ）ヘッドセット、ポータブルテレビ（スマートテレビ、インターネット対応テレビなど）、ラップトップやタブレットコンピュータなどのポータブルコンピュータ、スマートフォンなどのモバイルデバイスを含む１つ以上のコンピューティングデバイス、および後述する追加の例を含んでいてもよい。これらのクライアントデバイスは、さまざまな動作環境で動作する可能性がある。例えば、クライアントコンピュータの中には、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティングシステム、マイクロソフト社のオペレーティングシステム、Ｕｎｉｘ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社やグーグルのオペレーティングシステムを採用しているものもある。これらの動作環境は、マイクロソフトやグーグル、モジラ製のブラウザーや、後述するインターネットサーバーがホストするウェブサイトにアクセスできるその他のブラウザープログラムなど、１つ以上のブラウジングプログラムを実行するために使用することができる。また、本原理による動作環境は、１つ以上のコンピュータゲームプログラムを実行するために使用することができる。

【0015】

サーバーおよび／またはゲートウェイは、インターネットなどのネットワーク経由でデータを受信および送信するようにサーバーを構成する命令を実行する１つ以上のプロセッサを含んでいてもよい。あるいは、クライアントとサーバーをローカルイントラネットや仮想プライベートネットワークで接続することもできる。サーバーまたはコントローラは、ソニーＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ（登録商標）などのゲーム機、パーソナルコンピュータなどによってインスタンス化され得る。

【0016】

情報は、クライアントとサーバーの間でネットワークを経由して交換されてもよい。この目的とセキュリティのために、サーバー、および／またはクライアントは、ファイアウォール、ロードバランサー、一時ストレージ、プロキシ、その他の信頼性とセキュリティのためのネットワークインフラを含んでいてもよい。１つ以上のサーバーは、オンラインソーシャルウェブサイトのような安全なコミュニティをネットワークメンバーに提供する方法を実装する装置を形成することができる。

【0017】

プロセッサは、アドレスライン、データライン、コントロールライン、レジスタ、シフトレジスタなどの各種ラインによってロジックを実行できるシングルチップまたはマルチチップのプロセッサでよい。

【0018】

ある実施形態に含まれるコンポーネントは、他の実施形態でも適切な組み合わせで使用できる。例えば、本明細書に記載および／または図面に示された種々のコンポーネントはいずれも、他の実施形態から統合、代替、または除外することができる。

【0019】

「Ａ、Ｂ、Ｃの少なくとも１つを有するシステム」（同様に「Ａ、Ｂ、Ｃの少なくとも１つを有するシステム」、「Ａ、Ｂ、Ｃの少なくとも１つを有するシステム」）には、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣ、および／またはＡ、Ｂ、Ｃを有するシステムが含まれる。

【0020】

ここで具体的に図１を参照すると、システム１０の一例が示されており、このシステム１０は、上述の例示のデバイスの１つ以上を含んでいてもよく、本原理に従って以下にさらに説明する。システム１０に含まれる例示のデバイスの第１は、ＴＶチューナーを備えたインターネット対応ＴＶ（等価的に、ＴＶを制御するセットトップボックス）などのオーディオビデオデバイス（ＡＶＤ）１２などのコンシューマエレクトロニクス（ＣＥ）デバイスである。ＡＶＤ１２は、代わりに、コンピュータ制御のインターネット対応（「スマート」）電話機、タブレットコンピュータ、ノートブックコンピュータ、ＨＭＤ、装着型コンピュータデバイス、コンピュータ制御のインターネット対応音楽プレーヤー、コンピュータ制御のインターネット対応ヘッドフォン、埋め込み型皮膚デバイスのようなコンピュータ制御のインターネット対応埋め込み型デバイスなどであってもよい。いずれにせよ、ＡＶＤ１２は、本原理を実施する（例えば、本原理を実施するために他のＣＥデバイスと通信し、本明細書で説明するロジックを実行し、本明細書で説明する他の機能および／または動作を実行する）ように構成されていることを理解されたい。

【0021】

したがって、このような原理を実現するために、ＡＶＤ１２は図１に示したコンポーネントの一部または全部によって確立することができる。例えば、ＡＶＤ１２は、高精細または超高精細「４Ｋ」またはそれ以上のフラットスクリーンによって実装でき、ディスプレイ上のタッチを介してユーザー入力信号を受信するためにタッチ対応でよい１つ以上のディスプレイ１４を含んでいてもよい。ＡＶＤ１２は、本原理に従って音声を出力するための１つ以上のスピーカ１６と、ＡＶＤ１２を制御するためにＡＶＤ１２に可聴コマンドを入力するための音声受信機／マイクロフォンなどの少なくとも１つの追加入力装置１８と、を含んでいてもよい。例示のＡＶＤ１２はまた、１つ以上のプロセッサ２４の制御下で、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮなどの少なくとも１つのネットワーク２２を経由して通信するための１つ以上のネットワークインターフェース２０を含んでいてもよい。したがって、インターフェース２０は、限定されるものではないが、無線コンピュータネットワークインターフェースの一例であるＷｉーＦｉトランシーバ、例えばメッシュネットワークトランシーバなどであってもよい。プロセッサ２４は、ディスプレイ１４を制御して画像を提示したり、そこから入力を受け取ったりするなど、本明細書で説明するＡＶＤ１２の他の要素を含め、本原理を実行するためにＡＶＤ１２を制御することを理解されたい。さらに、ネットワークインターフェース２０は、有線または無線のモデムまたはルータ、あるいは無線電話トランシーバ、前述のＷｉーＦｉトランシーバなどの他の適切なインターフェースであってもよいことに留意されたい。

【0022】

上記に加えて、ＡＶＤ１２は、他のＣＥデバイスに物理的に接続するための高品位マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））ポートやＵＳＢポートなどの１つ以上の入力ポートおよび／または出力ポート２６、および／またはヘッドフォンをＡＶＤ１２に接続して、ＡＶＤ１２からのヘッドフォンを介して音声をユーザーに提供するためのヘッドフォンポートを含んでいてもよい。例えば、入力ポート２６は、有線または無線で、オーディオビデオコンテンツのケーブルまたは衛星ソース２６ａに接続することができる。したがって、ソース２６ａは、別個または統合されたセットトップボックス、あるいは衛星受信機であってもよい。あるいは、ソース２６ａは、コンテンツを含むゲーム機やディスクプレーヤーであってもよい。ゲーム機として実装される場合のソース２６ａは、ＣＥデバイス４８に関連して以下に説明するコンポーネントの一部または全部を含んでいてもよい。

【0023】

ＡＶＤ１２は、一過性の信号ではないディスクベースまたはソリッドステートストレージなどの１つ以上のコンピュータメモリ２８をさらに含むことができ、場合によっては、スタンドアロンデバイスとして、またはＡＶプログラムを再生するためのＡＶＤのシャーシの内部または外部のいずれかのパーソナルビデオレコーディングデバイス（ＰＶＲ）またはビデオディスクプレーヤーとして、またはリムーバブルメモリメディアまたは後述のサーバーとして、ＡＶＤのシャーシに具現化される。また、一部の実施形態では、ＡＶＤ１２は、衛星または携帯電話基地局から地理的位置情報を受信し、その情報をプロセッサ２４に提供し、および／またはプロセッサ２４と連動してＡＶＤ１２が配設される高度を決定するように構成される、携帯電話受信機、ＧＰＳ受信機および／または高度計３０などの位置または所在地受信機を含むことができるが、これらに限定されない。コンポーネント３０はまた、ＡＶＤ１２の所在地および向きを３次元で決定するために、典型的には加速度計、ジャイロスコープ、および磁気計の組み合わせを含む慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって、またはイベントベースのセンサによって実装されてもよい。

【0024】

ＡＶＤ１２の説明を続けると、一部の実施形態では、ＡＶＤ１２は、赤外線カメラ、ウェブカムなどのデジタルカメラ、イベントベースのセンサ、および／またはＡＶＤ１２に統合され、プロセッサ２４によって制御可能で、本原理に従って写真／画像および／または映像を収集することができるカメラなど、１つ以上のカメラ３２を含んでいてもよい。また、ＡＶＤ１２には、それぞれブルートゥース（登録商標）および／またはＮＦＣ技術をそれぞれ使用する他の装置と通信するためのブルートゥース（登録商標）トランシーバ３４および他の近距離無線通信（ＮＦＣ）素子３６が含まれる場合がある。ＮＦＣ素子の一例としては、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）素子でもよい。

【0025】

さらに、ＡＶＤ１２は、プロセッサ２４に入力を提供する１つ以上の補助センサ３８（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、サイクロメータ、または磁気センサなどのモーションセンサ、赤外線（ＩＲ）センサ、光学センサ、速度および／またはケイデンスセンサ、イベントベースのセンサ、ジェスチャセンサ（例えば、ジェスチャコマンドを感知するためのもの））を含んでいてもよい。ＡＶＤ１２は、プロセッサ２４に入力を提供するＯＴＡテレビ放送を受信するためのＯＴＡテレビ放送ポート４０を含んでいてもよい。上記に加えて、ＡＶＤ１２はまた、ＩＲデータ関連付け（ＩＲＤＡ）デバイスなどの赤外線（ＩＲ）送信機および／またはＩＲ受信機および／またはＩＲトランシーバ４２を含んでもよいことに留意されたい。バッテリ（図示せず）を設けて、ＡＶＤ１２に電力を供給してもよく、また、運動エネルギーをバッテリを充電するための電力および／またはＡＶＤ１２に電力を供給するための電力に変換する運動エネルギーハーベスタであってもよい。グラフィックスプロセシングユニット（ＧＰＵ）４４とフィールドプログラマブルゲートアレイ４６を含んでいてもよい。装置を保持または接触している人が感知できる触覚信号を生成するために、１つ以上の触覚発生器４７を設けてもよい。

【0026】

引き続き図１を参照するが、ＡＶＤ１２に加えて、システム１０は、１つ以上の他のＣＥデバイスタイプを含んでいてもよい。一例では、第１のＣＥデバイス４８は、ＡＶＤ１２に直接送信されるコマンドを介して、および／または後述のサーバーを介して、コンピュータゲームの音声および映像をＡＶＤ１２に送信するために使用できるコンピュータゲーム機であってもよく、一方、第２のＣＥデバイス５０は、第１のＣＥデバイス４８と同様のコンポーネントを含んでいてもよい。図示の例では、第２のＣＥデバイス５０は、プレーヤーが操作するコンピュータゲームコントローラ、またはプレーヤーが装着するヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）として構成してもよい。図示の例では、ＣＥデバイスは２つしか示されていないが、これより少ない数または多い数のデバイスを使用してもよいことを理解されたい。本明細書における装置は、ＡＶＤ１２について示したコンポーネントの一部または全部を実装することができる。以下の図に示されるコンポーネントのいずれもが、ＡＶＤ１２の場合に示されるコンポーネントの一部または全部を組み込むことができる。

【0027】

ここで、前述の少なくとも１つのサーバー５２を参照すると、少なくとも１つのサーバープロセッサ５４と、ディスクベースまたはソリッドステートストレージなどの少なくとも１つの有形コンピュータ可読記憶媒体５６と、サーバープロセッサ５４の制御下で、ネットワーク２２を経由して図１の他の装置との通信を可能にし、実際に本原理に従ってサーバーとクライアント装置との間の通信を容易にすることができる少なくとも１つのネットワークインターフェース５８とを含む。尚、ネットワークインターフェース５８は、例えば、有線または無線のモデムまたはルータ、ＷｉーＦｉトランシーバ、あるいは無線電話トランシーバなどの他の適切なインターフェースであってもよい。

【0028】

したがって、一部の実施形態では、サーバー５２は、インターネットサーバーまたはサーバー「ファーム」全体であってもよく、例えばネットワークゲームアプリケーションのための例示的な実施形態において、システム１０のデバイスがサーバー５２を介して「クラウド」環境にアクセスすることができるような「クラウド」機能を含んでいてもよく、かつ実行してもよい。あるいは、サーバー５２は、図１に示した他の装置と同じ部屋またはその近くにある１つ以上のゲーム機または他のコンピュータに実装してもよい。

【0029】

以下の図に示すコンポーネントは、図１に示されるコンポーネントの一部または全部を含んでいてもよい。本明細書で説明するユーザーインターフェース（ＵＩ）は、統合したり、拡張したり、ＵＩ要素をＵＩ間で混合したり、組み合わせたりすることができる。

【0030】

本原理は、ディープラーニングモデルを含む様々な機械学習モデルを採用してもよい。本原理に合致する機械学習モデルは、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、特徴学習、自己学習、その他の学習形態を含む方法で訓練された様々なアルゴリズムを使用することができる。このようなアルゴリズムの例としては、コンピュータ回路によって実装することができ、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、および長短期記憶（ＬＳＴＭ）ネットワークとして知られているＲＮＮのタイプのような、１つ以上のニューラルネットワークを含む。サポートベクターマシン（ＳＶＭ）やベイジアンネットワークも機械学習モデルの一例と考えてよい。

【0031】

したがって、本明細書で理解されるように、機械学習を実行することは、トレーニングデータにアクセスして、その後トレーニングデータ上でモデルを訓練し、そのモデルがさらなるデータを処理して推論を行うことができるようにすることを含んでいてもよい。したがって、機械学習によって訓練された人工ニューラルネットワーク／人工知能モデルは、入力層、出力層、および適切な出力に関して推論を行うように構成され、重み付けされた、その間の複数の隠れ層を含んでいてもよい。

【0032】

図２は、ブロックチェーン２０２に含まれるように構成されたデータ構造２００を示している。図示の実施形態におけるデータ構造２００は、典型的にはアーティストが生成または構成する画像、音声録音、ゲームイベント、または他のデジタル的に具現化された資産などのデジタル資産２０４に関連するか、またはそこから導出された非代替性トークン（ＮＦＴ）として構成される。例示の実装態様では、デジタル資産２０４は、コンピュータゲームなどのコンピュータシミュレーションからのものであってもよく、ゲームキャラクタ、武器、プロット、またはイベントなどのコンピュータゲームの他の特徴を表すものであってもよい。

【0033】

場合によっては、デジタル資産２０４は、ブロックチェーン２００に含めるためにデータ構造２００（以下、簡潔に「ＮＦＴ２００」という）の一部として符号化されてもよいし、ＮＦＴ２００自体とは別に格納されてもよく、この場合、ＮＦＴ２００は、デジタル資産２０４のネットワークアドレス２０８へのポインター２０６を含んでいてもよい。

【0034】

ＮＦＴ２００は通常、ＮＦＴ２００の所有権、ひいてはデジタル資産２０４の所有権を示すメタデータ２１０を含む。メタデータは、ＮＦＴ２００の現在の所有者および必要に応じて過去の所有者の表示、所有権の取得のために支払われた価格またはその他の手段、所有権の条件（例えば、所有権に著作権が伴うか否か）、所有権の期間、一時的な所有権の期間中に所有権を譲渡できるか否か等を含んでいてもよい。

【0035】

図３は、３０２において、ユーザーがデジタル資産、この場合、武器（「ボス刀」）の画像３０４、誰が所有しているかなどのストーリーを見たい（聞きたい）かどうかの選択を促すために、本明細書の任意のディスプレイなどのディスプレイ３００上に提示できるＵＩを示す。例えば、画像３０４は、有名なストリーマーがコンピュータゲームで他の有名なストリーマーのキャラクターを殺すために使用した武器の画像かもしれない。

【0036】

デジタル資産はＮＦＴに関連付けられている。ＮＦＴは、図２を参照し、さらに後述するように、デジタル資産に関するメタデータを含んでいてもよく、メタデータをマイニングして、資産に関するストーリーを明瞭かつ興味深い方法でユーザーに提示することができる。ユーザーは「はい」セレクタ３０６を選択して、資産のストーリーを見ることができる。

【0037】

図４は、ＮＦＴ資産に関する情報を第１の表現レイアウトで提示するＵＩを示す。このレイアウトでは、ＮＦＴの所有者４００のリスト、それぞれの所有者がＮＦＴを所有した期間４０２、各所有者によるＮＦＴの購入に関連付けられたゲーム４０４およびゲームシーン４０６、ＮＦＴの取得に関連するゲーム内のイベント（複数可）４０８、それぞれの所有者がＮＦＴのために支払った費用４１０が提示される。尚、ゲーム４０４、シーン４０６、およびゲームイベント（複数可）４０８は、ＮＦＴ取得時に、ＮＦＴの購入合意時と同時期のゲーム、シーン、およびイベントであると推論してもよいし、購入時に購入者が指示してもよいし、様々なゲームにおけるグラウンドトゥルースの重要イベントのトレーニングセットに基づく学習に従ったイベント４０８の重要性に基づいて機械学習（ＭＬ）により学習してもよい。

【0038】

図５は、図４の提示とともにさらなる対話型機能を示しており、４１２で、ユーザーが、デジタル資産を使って殺されたプレーヤーＢの経緯についてもっと知ることを選択したことを示している。図５は、図４のゲームおよびシーンを示すメタデータにアクセスして、ストレージ（例えば、クラウドストレージ）から、問題のイベントの録画を、典型的には、ストリーミングされたゲームの録画済みプレイセッションから呼び出す一例を示す。録画５００は図のように提示され、プレーヤーＢが資産を振り回しながら殺される様子が映し出される。必要であれば、資産を使ったゲーマーのリスト５０２を、５００のアニメーションシーンで示されたのと同じ行動ポイントでの結果とともに提示してもよい。

【0039】

デジタル資産に関連付けられたＮＦＴのすべてのメタデータを提示せず、ユーザーへの表現が複雑になりすぎないようにすることができる。このように、本原理は、人々がその表現を理解するのに必要とされる知識の複雑性を考慮した上で、人々が関心を持つ明瞭ですっきりしたストーリーを作成することが必要であると理解している。このため、コンピュータゲーム資産に関連付けられたＮＦＴからメタデータを抽出するために、機械学習（ＭＬ）が採用される場合がある。

【0040】

図６に示す。まず、ブロック６００では、例えば、資産についてより詳細を知るためのユーザー入力に呼応して、コンピュータゲーム資産などの選択されたデジタル資産に関連付けられたＮＦＴメタデータがアクセスされる。メタデータはブロック６０２でＭＬモデルに入力される。ＭＬモデルは、モデルが他の要素よりも重要であると学習したメタデータの要素を出力し、この出力はブロック６０４で表示される。

【0041】

図７は、図６のＭＬモデルを訓練するために、ＮＦＴメタデータと、例えばエキスパートが示すその中のグラウンドトゥルースの「興味深い」または「重要な」要素とのトレーニングセット７００が、モデル７０２を訓練するためにＭＬモデル７０２に入力されることを示す。このような「興味深い」または「重要な」メタデータ要素の例は、例えば図４、８、９に提示されている。

【0042】

図８は、ＮＦＴメタデータから導出されるＮＦＴに関連付けられたデジタル資産の興味深い特徴の別の表現を示す。図８の表現には、Ｘ軸に沿って左から右へと時間が進むタイムライン８００を含む。タイムラインにはスパイク８０２があり、それぞれがＮＦＴの存続期間における重要なイベントを表している。例えば、図８の最初のスパイクはＮＦＴが作成された日付（および必要であれば時刻）を示し、２番目のスパイクは、ＮＦＴを取得したエキスパートＡが、基礎となるデジタル資産を使用して「ボス」キャラクターを殺害したことを示す。３つ目のスパイクは、所有者がＮＦＴを売却した日（および希望する場合はその時間）を示し、４つ目のスパイクは、エキスパートＢが試合に負けた後にＮＦＴを取得したことを示す。ＮＦＴの存続期間の３番目と４番目のスパイクの間にあるイベント、例えば間にあるセールなどは、ＭＬモデルでは重要であるとは見なされないとして省略されている。尚、取得者がゲームイベントで勝ったか負けたかといった購入のコンテキストは、ＮＦＴのメタデータに埋め込まれてもよいことに留意されたい。したがって、物理的および／または仮想的なプレーヤーの所在地、時間、プレーヤーと戦ったゲームキャラクタを含む他の参加者などは、ブロックチェーンにキャプチャされるＮＦＴメタデータにカプセル化してもよい。メタデータにアクセスする際、前述の理由によりブロックチェーンにアクセスしてメタデータを読み取り、ユーザーがコントロールできるタイムラインを視覚化する方法でメタデータの要素を表示する。例えば、タイムライン８００は、「クールさ」の「スパイク」を見るために、様々なタイミングでそのＮＦＴを所有していた閲覧ユーザーのプロフィールにドロップしてもよい。

【0043】

図８の８０４は、閲覧ユーザーがスパイクをクリックしたことを示しており、この場合、エキスパートＢに関連付けられたキャラクターが負けたことを示す第４のスパイクは、ＮＦＴに関連付けられたるイベントである。図９は、エキスパートＢに関連付けられたキャラクター９００がＮＦＴに関連するデジタル資産９０２を振り回しながら、ボスの悪者９０４に負ける様子を示すＵＩの例を示す。図９のＵＩはさらに、９０６において、描かれているアクションが行われたゲームの日付、時刻、ゲーム名、およびシーン番号を示してもよい。

【0044】

ＮＦＴメタデータの提示は、少なくとも１つの適切に構成されたコンピュータディスプレイを用いて、聴覚的および／または視覚的および／または触覚的に行うことができる。

【0045】

ＮＦＴデータ構造は、アクティビティの開始と終了、プレーヤーが使用しているメカニクス、ゲームマップ上のユーザーの位置などのような、ゲームプレイについてのメタデータを報告する際に利用するゲームプレイデータ伝送および処理システムにリンクすることができる。このデータはゲームから我々のバックエンドサーバーに送られ、バックエンドサーバーはそのデータを使ってコンピュータシミュレーションエコシステム内のさまざまな機能を動作させる。このように、ＮＦＴのログ情報は、ＮＦＴに関連する、またはＮＦＴを発生させたイベントに誰がいたか、対応するアクティビティメタデータなどにアクセスし、記録することができる。この情報はＮＦＴからアクセスでき、ゲームプレイ中またはＮＦＴが新しく創られたときにその場にいた人に販売される可能性がある。

【0046】

ＮＦＴは、ＮＦＴを購入することに加えて、または購入することに代えて、プレーヤーがトーナメントで優勝する、対戦相手を斬殺する、または倒すなどのゲーム内のタスクを実行することによって獲得することができる。そのため、勝利の重要性を時間的に凍結して、例えば、現役王者を破った優勝者のプロ初戦を記録することができる。ＮＦＴに含まれる、またはＮＦＴが指し示す情報には、押されている側がチャンピオンを破った、ビハインドからの逆転勝利など、ゲームの重要な特徴を示すゲームの統計情報を含むメタバースのスナップショットを含んでいてもよい。記録されたイベントに関連するこの情報は動的であり得るため、ＮＦＴを新しく創る目的でゲームが進むにつれて出現する可能性がある。イベントの重要性は、どれだけの人がタスクを達成したか、そのタスクにどのような社会的価値が帰属しているかなどで判断できる。

【0047】

ＮＦＴを新しく創るのに参加したメタバースの全記録は内部データベースで維持管理し、ブロックチェーンには記憶に残るイベントのみを書き込むことができ、ブロックチェーンは全記録を保存した場所を示すポインターを含む。

【0048】

ＮＦＴのクロスプラットフォーム利用や、それがもたらす恩恵が促進される場合もある。例えば、あるゲームプラットフォームで創られたＮＦＴは、．ｊｐｇや画像ファイルなどの一般的なファイル形式を使用することで、別のゲームプラットフォームで使用することができる。

【0049】

ゲームカーやゲームソードなど、ＮＦＴの基礎となる資産に関連する特別な情報については、クラウドサーバーに転送して、ゲーム中の資産の性能に影響を与える可能性のある資産の属性（車がへこんでいる、ソードが欠けている）を、あるゲームフォーマット（ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎなど）から別のフォーマット（Ｘｂｏｘなど）に再フォーマットしてもよい。あるいは、属性は、属性がアクセスされる可能性のあるネットワークの所在地を指すポインターによってＮＦＴにエンコードされてもよい。

【0050】

本原理によるＮＦＴを使用すれば、「操作履歴」を追跡することができる。ユーザーが生成した資産は、トランスポートされる我々のコミュニティ内の「操作履歴」、即ち、資産がどのように使用され、循環し、イベントに関連付けられているかを追跡するために使用される。操作履歴にはユーザーとの対話を含んでいてもよく、前述のようにＮＦＴはゲーム内資産や、特定の武器を使用した大勝利など、オブジェクトに付属するイベントから新しく創り出されることもある。

【0051】

本明細書では、特定の実施形態を示し、詳細に説明するが、本発明によって包含される主題は、特許請求の範囲によってのみ限定されることを理解されたい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【国際調査報告】