JPWO2019111506A1 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ピアツーピアデータベースの更新に関するコンセンサス処理をより適切に行うこと。【解決手段】ユーザの影響力を示す値を取得する取得部と、前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うコンセンサス処理部と、を備える、情報処理装置が提供される。【選択図】図６

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

近年、以下の非特許文献１に開示されているブロックチェーンデータをはじめとしたピアツーピアデータベースを使用するサービスが盛んに開発されている。例えば、仮想通貨のやり取りにブロックチェーンデータを使用する、以下の非特許文献２のBitcoin等が挙げられる。ブロックチェーンデータをはじめとしたピアツーピアデータベースを使用するサービスは、ピアツーピアデータベースにて管理されている情報の改ざん等を防ぎ、情報の真正性を担保することができる。

Melanie Swan,"Blockchain",（米）,O’Reilly Media, 2015-01-22 Andreas M.Antonopoulos,"Mastering Bitcoin",（米）,O’Reilly Media, 2014-12-01

ここで、例えば、ブロックチェーンデータの更新時に行われるコンセンサス処理の一種であるＰＯＷ（proof of work）においては、膨大なリソース（情報資源）およびエネルギーが消費されてしまう。そこで、本開示は、ピアツーピアデータベースの更新に関するコンセンサス処理をより適切に行うことが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供する。

本開示によれば、ユーザの影響力を示す値を取得する取得部と、前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うコンセンサス処理部と、を備える、情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、ユーザの影響力を示す値を取得することと、前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うことと、を有する、コンピュータにより実行される情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、ユーザの影響力を示す値を取得することと、前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うことと、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように本開示によれば、ピアツーピアデータベースの更新に関するコンセンサス処理をより適切に行うことが可能になる。

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

ピアツーピアデータベースの一種であるブロックチェーンデータの概要について説明する図である。 ピアツーピアデータベースの一種であるブロックチェーンデータの概要について説明する図である。 ピアツーピアデータベースの一種であるブロックチェーンデータの概要について説明する図である。 本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明する図である。 ＤＮ情報およびＩＤ情報の対応付けの一例を説明する図である。 ＩＣの分配方法の一例を説明する図である。 本実施形態に係る影響力評価装置１００の機能構成例を示すブロック図である。 イベントの検出からＩＣのＰ２Ｐデータベースへの登録までの流れの一例を示すフローチャートである。 ＩＣの分配処理の流れの一例を示すフローチャートである。 コンセンサス処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る影響力評価装置１００を実現する情報処理装置９００のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．ピアツーピアデータベースの概要
２．実施形態
２．１．概要
２．２．システム構成例
２．３．影響力評価装置１００の機能構成例
２．４．影響力評価装置１００による処理の流れ
２．５．影響力評価装置１００のハードウェア構成例
２．６．ＩＣの用途
３．変形例
４．まとめ

＜１．ピアツーピアデータベースの概要＞
本開示の一実施形態について説明する前に、まず、ピアツーピアデータベースの概要について説明する。

本実施形態に係る情報処理システムでは、ピアツーピアネットワークに流通している分散型のピアツーピアデータベースが利用される。なお、ピアツーピアネットワークは、ピアツーピア型分散ファイルシステムと呼ばれる場合もある。以下では、ピアツーピアネットワークを「Ｐ２Ｐネットワーク」、ピアツーピアデータベースを「Ｐ２Ｐデータベース」と示す。Ｐ２Ｐデータベースの一種として、Ｐ２Ｐネットワークに流通しているブロックチェーンデータが利用される場合がある。よって最初に、一例として、ブロックチェーンシステムの概要について説明する。

図１に示すように、ブロックチェーンデータは、複数のブロックがあたかも鎖のように連なって含まれるデータである。それぞれのブロックには、１または２以上の対象データが、トランザクション（取引）として格納されうる。

図１に示すように、ブロックチェーンデータには、例えば、「直前ブロックのハッシュ値」と「ナンス」とよばれる特別な値が含まれる。

「直前ブロックのハッシュ値」は、直前のブロックと当該ブロックとを連結させる情報であり、直前のブロックに含まれるデータ全体のハッシュ値等である。また、「直前ブロックのハッシュ値」は、ブロックチェーンの各ブロックに含まれるデータの改ざん等の有無を検出する役割も果たす。より具体的には、仮に、ブロックチェーンのいずれかのブロックに含まれるトランザクションのデータが改ざんされた場合には、当該ブロックに含まれるデータ全体のハッシュ値が変わるため、当該ブロックの後に連なるブロックに含まれる「直前ブロックのハッシュ値」に齟齬が発生するため、データの改ざんの有無が検出され得る。

また、「ナンス」は、ブロックチェーンデータの更新時に行われるコンセンサス処理の一種であるＰＯＷに用いられる情報である。より具体的には、Ｐ２Ｐネットワークに接続しているノード装置は、コンセンサス処理において、追加しようとするブロックにおける「ナンス」を様々に変化させながらブロックに含まれるデータ全体のハッシュ値を出力する。そして、最も早く所定の条件を満たすハッシュ値を生成できた（換言すると、所定の条件を満たすハッシュ値を生成するナンスを最も早く発見できた）ノード装置が新たに追加するブロックを指定することができる。

図２は、ブロックチェーンシステムにおいて、対象データがユーザＡによって登録される様子を示す図である。ユーザＡは、ブロックチェーンデータに登録する対象データを、ユーザＡの秘密鍵を用いて電子署名する。そしてユーザＡは、電子署名された対象データを含むトランザクションをＰ２Ｐネットワーク上にブロードキャストする。これによって、対象データの保有者がユーザＡであることが担保される。

図３は、ブロックチェーンシステムにおいて、対象データがユーザＡからユーザＢに移行される様子を示す図である。ユーザＡは、トランザクションにユーザＡの秘密鍵を用いて電子署名を行い、またトランザクションにユーザＢの公開鍵を含める。これにより、対象データがユーザＡからユーザＢに移行されたことが示される。

また、ブロックチェーンシステムでは、例えばサイドチェーン技術を利用することによって、Bitcoinのブロックチェーンデータなどの、既存の仮想通貨のデータのやり取りに用いられるブロックチェーンデータに、仮想通貨とは異なる他の対象データを含めることが可能である。

＜２．実施形態＞
上記では、Ｐ２Ｐデータベースの概要について説明した。続いて、本開示の一実施形態について説明する。

（２．１．概要）
まず、本開示の一実施形態の概要について説明する。

上記で説明した、ブロックチェーンデータの更新時に行われるコンセンサス処理の一種であるＰＯＷにおいては、ナンスを発見するまでに各ノード装置によって膨大な演算処理が行われる。これによって、膨大なリソースおよびエネルギーが消費されてしまう。そこで、耐改ざん性を担保しつつ、コンセンサス処理に要するリソースおよびエネルギーを低減可能な技術の開発が求められている。

そこで、本件の開示者は、上記事情に鑑み、本開示を創作するに至った。本開示に係る情報処理システムは、ユーザの影響力を示す値を算出し、当該値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行う。より具体的には、本開示に係る情報処理システムは、ユーザの影響力を示す値に基づいてコンセンサス処理の難易度を決定する（例えば、ユーザの影響力が強いほど、コンセンサス処理の難易度を低くする等）。

これによって、本開示に係る情報処理システムは、耐改ざん性を担保しつつ、コンセンサス処理に要するリソースおよびエネルギーを低減させることができる。より具体的には、仮に、他のユーザに比べて相対的に影響力の強いユーザが、Ｐ２Ｐデータベースの更新内容を不正に改ざんした場合、システム全体の信頼性が低下し、本システムにおける当該ユーザの影響力の価値が低下するため、他のユーザに比べて相対的に影響力の強いユーザが不正な改ざんを行う可能性は低い。また、本開示に係る情報処理システムは、ユーザの影響力が強いほど、コンセンサス処理の難易度を低くすることによって、コンセンサス処理における計算量が減るため、コンセンサス処理に要するリソースおよびエネルギーをＰＯＷに比べて低く抑えることができる。

さて、ここで、影響力の定量化については様々な技術が開発されている。例えば、教育分野において、ユーザが寄稿した論文の被引用数等に基づいて、ユーザの研究分野における影響力（または、論文の影響力）を示すｈ（ハーシュ）指数が挙げられる。学術用途での検索を主な対象とするグーグルスカラー（Google Scholar）における影響力の定量化には、このｈ指数が使用されている。

しかし、既存の影響力の定量化技術においては、精度が十分ではない場合がある。例えば、ｈ指数は、論文の質ではなく被引用数に基づいて算出されるため、寄稿した論文の数が少なく、寄稿した論文の被引用数も少ないようなキャリアの浅い研究者は不利である。

これを改善する技術として、相対引用率（ＲＣＲ：Relative Citation Ratio）が開発された。相対引用率は、評価対象の論文が引用された場合に、同様に引用された他の論文も考慮して算出される論文の影響力の指標値である。しかし、相対引用率が論文の影響力を精度高く算出できる対象分野は限定的である。

また、オルトメトリクスという指標値によっては、論文の参照回数、閲覧回数、ダウンロード回数、ソーシャルメディアやマスコミによる言及等、論文の影響力を示す様々な要素を考慮することができる。しかし、新しい論文であるほど公開時にソーシャルメディア等において活発な言及が見られるため、新しい論文であるほど高い評価を受け易い。そのため、オルトメトリクスにおいては、公開時期の異なる論文の影響力を適切に比較することができない。

また、上記の技術では、論文等の研究成果以外によるユーザの影響力の評価が困難である。例えば、上記の技術では、インターネット上での行動（例えば、ソーシャルメディアにおける情報のシェア、評価もしくはブログの公開、または、オープンソースコードの開発等）等に基づくユーザの影響力の評価が困難である。

そこで、本開示に係る情報処理システムは、ユーザの影響力をより適切に定量化することを可能にする。本開示に係る影響力は、影響力に相当する何らか概念に置き換えられてもよい。例えば、本開示に係る影響力は、信頼度、信用度または価値等に置き換えられてもよい。以降では、影響力の定量化の詳細について説明していく。

（２．２．システム構成例）
上記では、本開示の概要について説明した。続いて、図４を参照して、本開示の一実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明する。

図４に示すように、本実施形態に係る情報処理システムは、影響力評価装置１００と、外部装置２００と、を備え、影響力評価装置１００と外部装置２００は、ネットワーク３００によって互いに接続されている。また、影響力評価装置１００は、Ｐ２Ｐネットワーク４００に接続することでＰ２Ｐデータベースを保持しており、いわゆるノード装置として機能する。また、図示していないが、Ｐ２Ｐネットワーク４００にはノード装置として機能する他の装置（他の影響力評価装置１００でもよい）が接続しているとする。なお、本実施形態に係る情報処理システムの構成は、図４の構成に限定されない。

（影響力評価装置１００）
影響力評価装置１００は、ユーザの影響力を評価する情報処理装置である。より具体的には、影響力評価装置１００は、評価対象であるユーザ（以降、「第１のユーザ」とも呼称する）が提供した任意の情報を用いて他のユーザ（以降、「第２のユーザ」とも呼称する）が何らかのイベントを行った場合、第１のユーザが当該イベントに影響を及ぼしたとして、第１のユーザの影響力を評価する。

なお、ユーザとは、個人に限定されない。例えば、ユーザは、任意の組織または任意の団体（例えば、企業、大学、協会またはサークル等）であってもよい。ユーザは、識別情報としてＩＤを付与され、影響力評価装置１００が保持するＰ２Ｐデータベースにて管理される。

また、イベントとは、第１のユーザが提供した任意の情報を用いて第２のユーザが別の任意の情報を提供することを含む。例えば、イベントは、第１のユーザが論文を提供した後に、第２のユーザが当該論文を引用した論文を提供すること等を含み、影響力評価装置１００は、当該イベントに基づいて第１のユーザの影響力を示す値を算出する。また、イベントは、第１のユーザが論文を提供した後に、第２のユーザが当該論文のシェア、当該論文に対するfacebook（登録商標）における「いいね(Like)！」の実施、google＋（登録商標）における「＋１」の実施、twitter（登録商標）における「リツィート」の実施、その他、「good/bad評価」の実施、「参考になった／参考にならなかった」の実施もしくは「５段階評価」の実施、または、当該論文へのコメントの寄稿等も含む。なお、イベントの内容はこれらに限定されない。また、本実施形態における「任意の情報」は、論文に限定されず、上記のような各イベントによって生成される任意の情報であってもよい。

また、本実施形態において、任意の情報を用いずに生成された情報は、「ＤＮ（De Novo）情報」と呼称される。例えば、他の論文が全く引用されずに作成された論文、ユーザが独自に寄稿したブログもしくはオープンソースコード等はＤＮ情報である。

また、本実施形態において、任意の情報を用いて生成された情報は、「ＩＤ（Indebted）情報」と呼称される。例えば、他の論文を引用して作成された論文、他のブログを引用して寄稿されたブログ、ソーシャルメディア上に提供された情報のシェア等によって生成された情報等はＩＤ情報である。換言すると、影響力評価装置１００は、ＤＮ情報またはＩＤ情報を提供したユーザの影響力を、これらを用いて提供されたＩＤ情報に基づいて評価する。

影響力評価装置１００は、ユーザの影響力を示す値としてＩＣ（Influence Credits）を算出する。より具体的には、影響力評価装置１００は、任意の情報を用いて行われたイベント毎にＩＣを発行し、当該ＩＣを各ユーザに分配し、蓄積していく。換言すると、ＤＮ情報が提供された時点ではＩＣは分配されず、ＤＮ情報を用いてＩＤ情報が提供された時点でＤＮ情報を提供したユーザにＩＣが分配される。また、ＩＤ情報を用いて別のＩＤ情報が提供された場合には、別のＩＤ情報が提供された時点で元のＩＤ情報を提供したユーザにＩＣが分配される。そして、蓄積されたＩＣがその時点における当該ユーザの影響力を示すことになる。

また、影響力評価装置１００は、ＤＮ情報およびＩＤ情報をイベントの発生に基づいて連鎖的に対応付ける。ここで、図５Ａを参照してより具体的に説明する。図５Ａの階層１にて、あるユーザがＤＮ情報である論文１を提供したとする。その後、階層２にて、論文１を引用してＩＤ情報である論文２、論文３および２本の他の論文が提供され、階層３にて、論文２および論文３を引用してＩＤ情報である論文４が提供され、論文２を引用してＩＤ情報である１６本の他の論文が提供され、階層４にて、論文４を引用してＩＤ情報である論文５が提供されたとする。この場合、影響力評価装置１００は、引用元の論文と引用先の論文を連鎖的に対応付ける。なお、対応付けの方法は特に限定されない。

そして、影響力評価装置１００は、ＤＮ情報またはＩＤ情報の後段に他のＩＤ情報が新たに対応付けられるイベントが発生した場合に、前段のＤＮ情報または各ＩＤ情報を提供したユーザにＩＣを分配する。例えば、論文１を提供したユーザは、論文２〜論文５、２本の他の論文または１６本の他の論文が対応づけられた際にＩＣを分配される。同様に、論文２を提供したユーザは、論文４、論文５または１６本の他の論文が対応づけられた際に、論文３を提供したユーザは、論文４または論文５が対応づけられた際に、論文４を提供したユーザは、論文５が対応づけられた際にＩＣを分配される。なお、上記のとおり、論文５の後段には何の情報も対応付けられていないため、論文５を提供したユーザはＩＣを分配されない。

各ユーザに分配されるＩＣは、例えば、各論文の被引用数に基づいて決められてもよい。ここで、図５Ｂを参照して、論文５が提供され、論文４に対応付けられた場合におけるＩＣの分配方法の具体例について説明する。上記のとおり、論文５が論文４に対応付けられた場合には、論文１〜論文４を提供したユーザにＩＣが分配される。各論文の被引用数は、図５Ｂのとおり、論文１については「４」、論文２については「１７」、論文３については「１」、論文４について「１」であるため、論文１〜論文４についての被引用数の総計は「２３」である。

各論文の提供ユーザに分配されるＩＣは、被引用数の総計に対する各ユーザの論文の被引用数の割合に基づいて決まる。例えば、論文５が対応付けられることで新たに発行されたＩＣが「１」であるとすると、論文１の提供ユーザに対して分配されるＩＣは、発行されたＩＣ「１」の「４/２３」である「０．１７（小数点第３位を四捨五入した値である）」である。同様に、論文２の提供ユーザに分配されるＩＣは、「０．７４」であり、論文３の提供ユーザおよび論文４の提供ユーザに分配されるＩＣは、「０．０４」である。

なお、ＩＣの分配方法はこれに限定されない。また、各イベントの発生により発行されるＩＣは上記のように「１」に決まっているわけではなく、様々な要素によって決められる。各イベントの発生により発行されるＩＣの決定方法およびＩＣの分配方法のバリエーションについては後述する。

ここで、上記のとおり、ＤＮ情報およびＩＤ情報は、論文だけに限られず任意の情報を含むため、影響力評価装置１００は、各ユーザの影響力をより精度高く評価することができる。例えば、影響力評価装置１００は、オンラインにおける各ユーザの行動（例えば、ソーシャルメディアにおける情報のシェア、評価もしくはブログの公開、または、オープンソースコードの開発等）を考慮して各ユーザの影響力を評価することができる。また、各ユーザがオフラインにて行動（例えば、商品等の購買または書籍の出版等）した場合であっても、影響力評価装置１００が、この行動に基づいて発生したイベントに関する情報を取得することができれば、オフラインにおける各ユーザの行動も考慮して各ユーザの影響力を評価することができる。

そして、影響力評価装置１００は、各ユーザが保有するＩＣをＰ２Ｐデータベースに登録し、管理する。より具体的には、影響力評価装置１００は、各ユーザに分配されたＩＣに基づいてトランザクションを生成し、当該トランザクションをＰ２Ｐデータベースに登録する。これによって、影響力評価装置１００は、各ユーザに分配されたＩＣの改ざんを防止し、真正性を担保することができる。

そして、影響力評価装置１００は、各ユーザが保有するＩＣに基づいてＰ２Ｐデータベースの更新時のコンセンサス処理を行う。より具体的には、影響力評価装置１００は、各ユーザが保有するＩＣに基づいてコンセンサス処理の難易度を決定する（例えば、ユーザの影響力が強いほど、コンセンサス処理の難易度を低くする等）。これによって、影響力評価装置１００は、Ｐ２Ｐデータベースの耐改ざん性を担保しつつ、コンセンサス処理に要するリソースおよびエネルギーを低減させることができる。コンセンサス処理の詳細については後述する。

また、各ユーザが保有するＩＣは、様々な用途で使用可能である。例えば、ＩＣは、それを保有するユーザの信用の担保として使用されてもよい。また、任意のサービスにおいて、各ユーザが保有するＩＣに基づいてサービス内容または価格等が決められてもよい。また、ＩＣは、仮想通貨のように、商品やサービスの提供の対価として使用されてもよい。換言すると、ＩＣが商品やサービスの提供の対価として使用されることで、商品等の提供を受けたユーザから商品等を提供したユーザに対してＩＣが移転されてもよい。ＩＣの用途の詳細については後述する。

なお、影響力評価装置１００の種類は特に限定されない。例えば、影響力評価装置１００は、汎用コンピュータ、ＰＣ（Personal
Computer）、タブレットＰＣ等、任意の装置であってよい。

（Ｐ２Ｐネットワーク４００）
Ｐ２Ｐネットワーク４００は、Ｐ２Ｐデータベースが流通しているネットワークである。上記のとおり、ノード装置として機能する影響力評価装置１００は、Ｐ２Ｐネットワーク４００に接続することで、他のノード装置が保持するＰ２Ｐデータベースと整合性を保ちながら、Ｐ２Ｐデータベースを更新することができる。

なお、Ｐ２Ｐネットワーク４００の種類は特に限定されない。例えば、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、複数組織によって運営されるコンソーシアム型、単一組織によって運営されるプライベート型、または、参加者を特に限定しないパブリック型のうちの、いずれの種類であってもよい。

なお、Ｐ２Ｐネットワーク４００に用いられる通信方式および回線の種類等は特に限定されない。例えば、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、ＩＰ−ＶＰＮ（Internet Protocol-Virtual Private Network）等の専用回線網で実現されてもよい。また、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等で実現されてもよい。さらに、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信網で実現されてもよい。

（外部装置２００）
外部装置２００は、任意のネットワーク（例えば、インターネット等）を介して各種サービスを提供する装置、または、各種サービスを利用するユーザの装置である。例えば、外部装置２００は、ソーシャルメディア、論文掲載サイト、ブログサイト、または、その他任意のＷｅｂサイトに関する各種サービスを提供する装置、または、これらの各種サービスを利用するユーザの装置である。

そして、外部装置２００は、イベントに関する情報（以降、「イベント情報」と呼称する）を影響力評価装置１００に提供する。より具体的には、各ユーザがＤＮ情報またはＩＤ情報をオンライン上に提供すると、外部装置２００は、提供されたＤＮ情報またはＩＤ情報に関する情報を含むイベント情報を生成し、影響力評価装置１００へ送信する。これによって、影響力評価装置１００は、イベントを検出することができる。

ここで、イベント情報には、少なくとも「メイン情報」と呼称される情報が含まれ、メイン情報には、イベントの識別情報、イベントの種類、イベントを実施したユーザの識別情報、イベントの発生日時、イベントにより提供された任意の情報（例えば、論文等）の識別情報およびその詳細（例えば、タイトル、内容の説明等）等が含まれる。また、ＩＤ情報の提供に関するイベント情報には、メイン情報に加えて「サポート情報」と呼称される情報も含まれ、サポート情報には、ＩＤ情報の提供に用いられた他の情報（ＤＮ情報またはＩＤ情報）の識別情報およびその詳細（例えば、タイトル、内容の説明、作成したユーザの識別情報等）等が含まれる。メイン情報およびサポート情報は、ＩＣの発行処理およびＩＣの分配処理に使用される。なお、イベント情報に含まれる情報はこれらに限定されない。

また、外部装置２００は、各種サービスの提供にあたり、ユーザの影響力の確認が必要になった場合には、ＩＣに関する情報（以降、「ＩＣ情報」とも呼称する）の提供を要求する提供要求情報を生成し、影響力評価装置１００へ送信する。これによって、外部装置２００は、影響力評価装置１００からＩＣ情報を取得することができ、当該ＩＣ情報を用いて各種サービスを提供することができる。なお、ＩＣ情報に含まれる情報は特に限定されない。例えば、ＩＣ情報には、ユーザが保有するＩＣだけでなく、当該ユーザに関する情報（例えば、ユーザの識別情報等）、ＩＣ情報の取得日時、または、取得した影響力評価装置１００に関する情報等（例えば、影響力評価装置１００の識別情報等）が含まれてもよい。また、影響力評価装置１００と同様に、外部装置２００の種類は特に限定されない。

（ネットワーク３００）
ネットワーク３００は、影響力評価装置１００および外部装置２００間を接続するネットワークである。なお、Ｐ２Ｐネットワーク４００と同様に、ネットワーク３００に用いられる通信方式および回線の種類等は特に限定されない。

以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。なお、図４を参照して説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理システムの構成は係る例に限定されない。例えば、影響力評価装置１００の機能の一部は、外部装置２００に備えられてもよい。換言すると、外部装置２００は、Ｐ２Ｐネットワーク４００に参加し、Ｐ２Ｐデータベースを保持していてもよい。また、外部装置２００の機能の一部は、影響力評価装置１００に備えられてもよい。例えば、外部装置２００の機能の一部を提供するソフトウェア（例えば、所定のＡＰＩ（Application Programming Interface）を使用したＷＥＢアプリケーション等）が影響力評価装置１００上で実行されてもよい。本実施形態に係る情報処理システムの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

（２．３．影響力評価装置１００の機能構成例）
上記では、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。続いて、図６を参照して、影響力評価装置１００の機能構成例について説明する。

図６に示すように、影響力評価装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０と、を備える。また、制御部１１０は、イベント検出部１１１と、ＩＣ処理部１１２と、を備え、ＩＣ処理部１１２は、ＩＣ発行部１１２ａと、ＩＣ分配部１１２ｂと、影響力評価部１１２ｃと、を備える。また、記憶部１２０は、トランザクションデータベース１２１と、Ｐ２Ｐデータベース１２２と、を備え、Ｐ２Ｐデータベース１２２は、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａを備えている。

（制御部１１０）
制御部１１０は、影響力評価装置１００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、制御部１１０は、制御信号を生成し、当該制御信号を各機能構成に提供することによって、各機能構成の起動や停止等を制御することができる。なお、制御部１１０の機能はこれに限定されない。例えば、制御部１１０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、タブレットＰＣ等において一般的に行われる処理を制御してもよい。

（イベント検出部１１１）
イベント検出部１１１は、イベントを検出する機能構成である。より具体的には、ユーザがＤＮ情報またはＩＤ情報を作成した場合、外部装置２００がイベント情報を生成し、影響力評価装置１００に送信する。そして、イベント検出部１１１は、当該イベント情報を解析することでイベントを検出する。上記のとおり、イベント情報には、メイン情報またはサポート情報が含まれている。ここで、イベント検出部１１１は、外部装置２００から提供されたイベント情報の編集を行ってもよい。例えば、イベント検出部１１１は、イベント情報を解析し、イベント情報に含まれるメイン情報またはサポート情報が不完全であるか誤りが含まれると判断した場合、これらの情報を補完または修正してもよい。

外部装置２００がイベント情報を影響力評価装置１００に送信するトリガは特に限定されない。例えば、イベント検出部１１１は、定期的に、または、所定のタイミングでイベント情報の提供を要求する提供要求情報を生成し、外部装置２００に送信することで、外部装置２００にイベント情報を送信させてもよい。または、外部装置２００中に、イベントを検出し、イベント情報を影響力評価装置１００に送信可能なソフトウェア（例えば、所定のＡＰＩ（Application
Programming Interface）を使用したＷＥＢアプリケーション等）がインストールされており、当該ソフトウェアがイベントの発生の度にイベント情報を生成し影響力評価装置１００に送信してもよい。

イベント検出部１１１は、取得したイベント情報に基づいてトランザクションを生成し、トランザクションデータベース１２１へ提供する。これによって、イベント情報がＰ２Ｐデータベース１２２に登録される。なお、イベント検出部１１１は、イベント情報をＰ２Ｐデータベース１２２以外のデータベースに登録してもよい。

（ＩＣ処理部１１２）
ＩＣ処理部１１２は、上記のとおり、ＩＣ発行部１１２ａと、ＩＣ分配部１１２ｂと、影響力評価部１１２ｃと、を備え、これらの各機能構成を用いることでＩＣに関する処理を実現し、ユーザの影響力を評価する機能構成である。換言すると、ＩＣ処理部１１２は、各ユーザのＩＣを算出する算出部として機能する機能構成である。

（ＩＣ発行部１１２ａ）
ＩＣ発行部１１２ａは、イベント情報に基づいてＩＣを発行する機能構成である。より具体的には、ＩＣ発行部１１２ａは、Ｐ２Ｐデータベース１２２からイベント情報を取得し、当該イベント情報を解析することでＩＣの発行量を決定し、ＩＣを発行する。ＩＣの発行量の決定には、様々な方法が用いられ得る。

例えば、ＩＣ発行部１１２ａは、ユーザによってＤＮ情報またはＩＤ情報が提供された媒体に基づいてＩＣの発行量を決定してもよい。ここで、ＤＮ情報またはＩＤ情報が提供された媒体とは、例えば、ソーシャルメディア、論文掲載サイト、ブログサイト、その他任意のＷｅｂサイト、テレビまたは雑誌等を含む。ＩＣ発行部１１２ａは、各媒体のアクティブユーザ数、アクセス数、視聴率または発行部数等に基づいて各媒体の影響力を評価し、ＤＮ情報またはＩＤ情報が提供された媒体の影響力が大きいほど、ＩＣ発行部１１２ａは、より多くのＩＣを発行してもよい。

また、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報を提供したユーザに基づいてＩＣの発行量を決定してもよい。より具体的には、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報を提供したユーザの影響力を示すＩＣをＰ２Ｐデータベース１２２から取得し、当該ＩＣに基づいて、当該ユーザの影響力が大きいほど、より多くのＩＣを発行してもよい。また、同一のユーザが自ら提供したＤＮ情報またはＩＤ情報を用いてイベントを発生させたり、同一のコミュニティに所属する複数のユーザが、互いのＤＮ情報またはＩＤ情報に対してイベントを発生させたりした場合、ＩＣの意図的な操作を防ぐために、ＩＣ発行部１１２ａは、ＩＣの発行量を低減させたり、０にしたりしてもよい。

また、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報のタイプ（または、種類、種別等）に基づいてＩＣの発行量を決定してもよい。例えば、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報のデータ量、フォーマットまたはその他のパラメータ等を解析することで、これらの情報が、論文、ブログ、オープンソースコード、任意の情報のシェア、任意の情報に対するfacebook（登録商標）における「いいね(Like)！」、google＋（登録商標）における「＋１」、twitter（登録商標）における「リツィート」、その他、「good/bad評価」、「参考になった／参考にならなかった」もしくは「５段階評価」、または、コメント等のいずれのタイプであるかを認識する。そして、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報のタイプの影響力が大きいほど、より多くのＩＣを発行してもよい。例えば、ＤＮ情報またはＩＤ情報のタイプが論文である場合のＩＣの発行量は、ＤＮ情報またはＩＤ情報のタイプがfacebook（登録商標）における「いいね(Like)！」である場合のＩＣの発行量に比べて多くてもよい（この場合、論文の影響力はfacebook（登録商標）における「いいね(Like)！」の影響力よりも大きいと判断されている）。

また、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報の内容に基づいてＩＣの発行量を決定してもよい。例えば、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報の内容を公知のテキスト解析技術等を用いて解析し、これらの情報の内容（例えば、これらの情報に含まれるキーワード等）を認識する。そして、ＩＣ発行部１１２ａは、これらの情報の内容の影響力または質を評価し、ＤＮ情報またはＩＤ情報の内容の影響力が強いほど、または、ＤＮ情報またはＩＤ情報の質が高いほど、より多くのＩＣを発行してもよい。なお、ＤＮ情報またはＩＤ情報が、テキストデータ以外（例えば、画像データ、動画データ等）である場合、ＩＣ発行部１１２ａは、そのデータ形式に応じた解析技術を用いることでこれらの情報の内容を認識する。また、ＤＮ情報またはＩＤ情報の影響力または質は、掲載雑誌のインパクトファクターによって評価されてもよい。

また、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報の創作性に基づいてＩＣの発行量を決定してもよい。より具体的には、ＤＮ情報は、ユーザが独自に作成したものであり、ＩＤ情報よりも価値が高い可能性がある。その場合、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報に基づいて発行されるＩＣの量は、ＩＤ情報に基づいて発行されるＩＣの量よりも多くしてもよい。また、ＩＣ発行部１１２ａは、引用情報の割合がより低いＩＤ情報に基づいて発行されるＩＣの量は、引用情報の割合がより高いＩＤ情報に基づいて発行されるＩＣの量よりも多くしてもよい。また、例えば、同一のユーザがほぼ同一または類似の情報（情報の形式が同一または類似である場合だけでなく、情報の内容が同一または類似である場合を含む）を複数回にわたって提供した場合、ＩＣ発行部１１２ａは、所定の解析方法（例えば、テキスト解析等）によってこれを認識し、創作性が高くないと判断して、ＩＣの発行量を減らしてもよい。

なお、ＩＣ発行部１１２ａは、複数の区分単位でＩＣを発行してもよい。より具体的には、ユーザは、基本的に、分野（例えば、研究分野等）、業界、地域（例えば、国等）、団体（例えば、企業、組合またはサークル等）、組織（例えば、家族またはグループ等）または媒体等（例えば、ソーシャルメディア、論文掲載サイト、ブログサイト、その他任意のＷｅｂサイト、テレビまたは雑誌等）の区分毎に異なる影響力を有している。そこで、ＩＣ発行部１１２ａは、分野、業界、地域、団体、組織または媒体等の各区分単位でＩＣを発行してもよい。これによって、各区分におけるユーザの影響力がより適切に反映される。この場合、ＩＣ発行部１１２ａは、区分を示す情報（例えば、タグ等）をＩＣに付加する。なお、区分は、上記の分野、業界、地域、団体、組織または媒体等に限定されない。

また、ＩＣ発行部１１２ａは、ユーザが「良い影響力」を有しているか、「悪い影響力」を有しているかで出力を変えてもよい。例えば、ＩＣ発行部１１２ａは、良い影響力を正の値のＩＣで出力し、悪い影響力を負の値のＩＣで出力した上で、それらを合算して得られるＩＣを出力してもよい。また、ＩＣ発行部１１２ａは、良い影響力を正の値のＩＣで出力し、悪い影響力を「０」で出力した上で、それらを合算して得られるＩＣを出力してもよい。また、ＩＣ発行部１１２ａは、良い影響力を示すＩＣと悪い影響力を示すＩＣとを区別して出力してもよい。この場合、ＩＣ発行部１１２ａは、良い影響力を示すＩＣと悪い影響力を示すＩＣを区別可能な情報（例えば、タグ等）をそれぞれに付加する。なお、ＩＣ発行部１１２ａによるＩＣの発行方法は上記に限定されない。

（ＩＣ分配部１１２ｂ）
ＩＣ分配部１１２ｂは、ＩＣ発行部１１２ａによって発行されたＩＣを各ユーザに分配する機能構成である。より具体的には、ＩＣ分配部１１２ｂは、Ｐ２Ｐデータベース１２２から取得されたイベント情報に含まれるメイン情報およびサポート情報を解析することで、ＤＮ情報およびＩＤ情報の関係（例えば、論文の引用関係等）を把握し、これらの情報を連鎖的に対応付ける。

そして、ＩＣ分配部１１２ｂは、例えば、図５Ａおよび図５Ｂを参照して説明したように、各論文の被引用数に基づいてＩＣを分配する。より具体的には、ＩＣ分配部１１２ｂは、対応付けられたＤＮ情報およびＩＤ情報の提供ユーザ（換言すると、ＩＣの分配対象であるユーザ）を把握する。また、ＩＣ分配部１１２ｂは、対応付けられたＤＮ情報およびＩＤ情報の提供に用いられたＩＤ情報の数（例えば、各論文の被引用数等）を把握し、この数に基づいて各ユーザに対するＩＣの分配率を決定する。

なお、ＩＣの分配方法は上記に限定されない。例えば、連鎖的に対応付けられた各情報のうち、新たに提供された情報の近くに対応付けられた情報であるほど（換言すると、より新しい情報であるほど）、新たに提供された情報に対してより大きな影響を及ぼした可能性がある。したがって、ＩＣ発行部１１２ａは、連鎖的に対応付けられた各情報のうち、新たに提供された情報の近くに対応付けられた情報であるほど、より多くのＩＣが分配されるように所定の重み付けを行ってもよい。

また、ＩＣ分配部１１２ｂは、ＩＣ発行部１１２ａがＩＣの発行量を制御したように、ＤＮ情報またはＩＤ情報が提供された媒体、ＤＮ情報またはＩＤ情報を提供したユーザ、ＤＮ情報またはＩＤ情報のタイプ、ＤＮ情報またはＩＤ情報の内容、または、ＤＮ情報またはＩＤ情報の創作性等に基づいて所定の重み付けを行うことでＩＣの分配を制御してもよい。

なお、ＩＣ分配部１１２ｂは、ＤＮ情報またはＩＤ情報を提供したユーザに対してＩＣを分配するだけでなく、当該ユーザに関係する他のユーザに対してもＩＣを分配してもよい。例えば、ある論文が他の論文に引用された場合、元の論文の著作者の影響力が評価されるだけでなく、著作者が所属する研究チームまたはその代表者等の影響力が評価されてもよい場合がある。したがって、ＩＣ分配部１１２ｂは、元の論文の著作者だけでなく、著作者が所属する研究チームまたはその代表者等に対しても所定の方法でＩＣを分配してもよい。

ＩＣ分配部１１２ｂは、各ユーザに分配されたＩＣに基づいてトランザクションを生成し、トランザクションデータベース１２１へ提供する。これによって、各ユーザに分配されたＩＣがＰ２Ｐデータベース１２２に登録される。

（影響力評価部１１２ｃ）
影響力評価部１１２ｃは、ＩＣに基づいてユーザの影響力を評価する機能構成である。例えば、各種サービスの提供にあたり、ユーザの影響力の確認が必要になった場合、外部装置２００は、ＩＣ情報の提供を要求する提供要求情報を影響力評価装置１００へ送信する。提供要求情報には、少なくとも要求対象のユーザの識別情報が含まれる。そして、影響力評価部１１２ｃは、提供要求情報に基づいてＰ２Ｐデータベース１２２からＩＣ情報を取得する。

ここで、外部装置２００は、要求対象のＩＣの区分（例えば、分野、業界、地域、団体、組織または媒体等）に関する情報を提供要求情報に含めてもよい。影響力評価部１１２ｃは、提供要求情報に含まれる区分に該当するＩＣ情報をＰ２Ｐデータベース１２２から取得し、外部装置２００へ送信する。これによって、外部装置２００は、所望の区分に関するユーザの影響力を確認することができる。

また、外部装置２００は、ＩＣが分配された期間に関する情報を提供要求情報に含めてもよい。影響力評価部１１２ｃは、当該期間に分配されたＩＣ情報をＰ２Ｐデータベース１２２から取得し、外部装置２００へ送信する。ユーザの影響力は、通常、時間の経過とともに変化する。外部装置２００は、ＩＣが分配された期間に関する情報を提供要求情報に含めることによって、所望の期間におけるユーザの影響力を確認することができる。

また、外部装置２００は、他のユーザとの関係に基づくＩＣ情報の提供を要求する旨を提供要求情報に含めてもよい。例えば、外部装置２００は、要求対象のユーザの属性（例えば、年齢、性別または国籍）もしくは履歴情報（例えば、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報等）に類似する他のユーザのＩＣ情報の提供も併せて要求する旨を提供要求情報に含めてもよい。なお、提供要求情報に含まれる情報はこれらに限定されない。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部１２０は、影響力評価装置１００の各機能構成によって使用されるプログラムまたはパラメータ等を記憶する。なお、記憶部１２０が記憶する情報はこれらに限定されない。

（トランザクションデータベース１２１）
トランザクションデータベース１２１は、Ｐ２Ｐデータベース１２２に登録されるトランザクションを格納する機能構成である。例えば、トランザクションデータベース１２１は、イベント検出部１１１がイベント情報に基づいて生成したトランザクション、または、ＩＣ分配部１１２ｂが分配したＩＣに基づいて生成したトランザクション等を格納する。なお、トランザクションデータベース１２１に格納される情報はこれらに限定されない。トランザクションデータベース１２１に格納されたトランザクションは、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａによってコンセンサス処理が行われた後にＰ２Ｐデータベース１２２に登録される。

（Ｐ２Ｐデータベース１２２）
Ｐ２Ｐデータベース１２２は、影響力評価装置１００をはじめとする各ノード装置によって共通に保持されるデータベースであり、例えば、ブロックチェーンデータである。Ｐ２Ｐデータベース１２２には、イベント情報を含む各種履歴情報が登録される。

履歴情報は、例えば、各教育機関（例えば、保育園、幼稚園、小学校、中学校、高等学校、大学、大学院、学習塾、予備校または資格学校等）によって登録された、ユーザの学習到達記録（例えば、試験結果、受けた賞、取得単位または取得資格等に関する記録）、ユーザの活動記録（例えば、クラブ活動、生徒会活動または出席状況等に関する記録）またはユーザが作成した任意の情報等（例えば、論文等）が含まれる学習履歴情報であってもよい。また、履歴情報は、職務履歴情報（例えば、業界名、企業名、職務内容、職務開始日、職務終了日または役職等）、行動履歴情報（例えば、行動内容、行動日時、行動場所または行動頻度等）または購買履歴情報等（例えば、物品名、金額または購入日等）を含んでもよい。

また、Ｐ２Ｐデータベース１２２には、ＩＣ分配部１１２ｂによって各ユーザに分配されたＩＣに関する情報も登録される。なお、Ｐ２Ｐデータベース１２２に登録される情報はこれらに限定されない。これらの情報は、Ｐ２Ｐデータベース１２２に登録されることによって真正性が担保される。Ｐ２Ｐデータベース１２２に登録される各種情報は、暗号鍵を用いた電子署名が付与されたり、または暗号鍵を用いて暗号化されたりしてもよい。

（Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａ）
Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、Ｐ２Ｐデータベース１２２に設けられ、Ｐ２Ｐデータベース１２２上で実行される所定のプログラムである。Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａが用いられることによって、例えば、Bitcoin等のような仮想通貨の取引以外の様々な処理が所定のルールに従って一貫性を保ちつつ実現される。また、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａがＰ２Ｐデータベース１２２に設けられることによって当該プログラムが不正に改変されるリスクが低減される。Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、ハイパーレッジャー（Hyperledger）におけるチェーンコードであるが、これに限定されない。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、スマートコントラクトを指してもよい。

Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、Ｐ２Ｐデータベース１２２に対して行われる処理全般を実現することができる。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、Ｐ２Ｐデータベース１２２にアクセスして行われる、各種情報の登録処理および各種情報の取得処理等を実現することができる。

各種情報の登録処理についてより具体的に説明すると、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、ユーザが保有するＩＣをＰ２Ｐデータベース１２２から取得する取得部として機能する。そして、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、取得したＩＣに基づいて各種情報の登録処理に伴うコンセンサス処理を行うコンセンサス処理部として機能することができ、他のノード装置とコンセンサスをとることによって、トランザクションデータベース１２１に格納されるトランザクションの全部または一部をまとめてＰ２Ｐデータベース１２２に登録することができる。

コンセンサス処理についてより具体的に説明すると、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、各ユーザが保有するＩＣに基づいて、各ユーザに対応するノード装置（影響力評価装置１００を含む）が行うコンセンサス処理の難易度を決定する。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、ユーザが保有するＩＣが多いほど（換言すると、ユーザの影響力が強いほど）、当該ユーザに対応するノード装置が行うコンセンサス処理の難易度を低くする。これによって、ユーザの影響力が強いほど、当該ユーザに対応するノード装置がコンセンサス処理に成功する確率が高くなる。これによって、コンセンサス処理における計算量が減るため、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、コンセンサス処理に要するリソースおよびエネルギーをＰＯＷに比べて低く抑えることができる。

なお、コンセンサス処理は、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａ以外の任意のプログラムによって実現されてもよい。また、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａによって実現される処理は上記に限定されない。Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａの開発言語またはＰ２Ｐデータベース１２２上に設けられるＰ２Ｐデータベースプログラム１２２ａの個数等は特に限定されない。

（通信部１３０）
通信部１３０は、外部装置２００および他のノード装置との各種通信を制御する機能構成である。例えば、イベントの発生時には、通信部１３０は、イベント情報を外部装置２００から受信する。また、各種サービスの提供にあたり、ユーザの影響力の確認が必要になった場合には、通信部１３０は、ＩＣ情報の取得要求情報を外部装置２００から受信し、Ｐ２Ｐデータベース１２２から取得されたＩＣ情報を外部装置２００へ送信する。なお、通信部１３０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。

以上、影響力評価装置１００の機能構成例について説明した。なお、図６を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、影響力評価装置１００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、影響力評価装置１００は、図６に示す構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、影響力評価装置１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

（２．４．影響力評価装置１００による処理の流れ）
上記では、影響力評価装置１００の機能構成例について説明した。続いて、影響力評価装置１００による処理の流れについて説明する。

（イベントの検出からＩＣの登録までの処理の流れ）
まず、図７を参照して、イベントの検出からＩＣの登録までの処理の流れについて説明する。

ステップＳ１０００では、影響力評価装置１００のイベント検出部１１１がイベントを検出する。例えば、ユーザがＤＮ情報またはＩＤ情報を提供した場合、イベント検出部１１１は外部装置２００から提供されたイベント情報を解析することでイベントを検出する。ステップＳ１００４では、イベント検出部１１１がイベント情報に基づいてトランザクションを生成し、当該トランザクションをトランザクションデータベース１２１へ提供する。これによって、当該トランザクションは、コンセンサス処理の後にＰ２Ｐデータベース１２２に登録される。

ステップＳ１００８では、ＩＣ発行部１１２ａがイベント情報に基づいてＩＣを発行する。例えば、ＩＣ発行部１１２ａは、ＤＮ情報またはＩＤ情報が提供された媒体、ＤＮ情報またはＩＤ情報を提供したユーザ、ＤＮ情報またはＩＤ情報のタイプ、ＤＮ情報またはＩＤ情報の内容、ＤＮ情報またはＩＤ情報の創作性等に基づいてＩＣを発行する。ステップＳ１０１２では、ＩＣ分配部１１２ｂがイベント情報に基づいてＩＣを各ユーザに分配する。ＩＣの分配処理の流れについては後述する。

ステップＳ１０１６では、ＩＣ分配部１１２ｂが分配したＩＣに基づいてトランザクションを生成し、当該トランザクションをトランザクションデータベース１２１へ提供する。これによって、当該トランザクションは、コンセンサス処理の後にＰ２Ｐデータベース１２２に登録され、一連の処理が終了する。

（ＩＣの分配処理の流れ）
続いて、図８を参照して、ＩＣの分配処理（図７のステップＳ１０１２）の流れについて説明する。なお、図８では、ユーザによって提供される情報が論文であり、各論文の被引用数に基づいてＩＣが分配される場合を一例として説明する。

ステップＳ１１００では、ＩＣ分配部１１２ｂが、イベント情報に含まれるメイン情報およびサポート情報に基づいて各論文の引用関係を把握し、各論文を連鎖的に対応付ける。その後、ＩＣ分配部１１２ｂは、ステップＳ１１０４にて、論文間の対応付けに基づいて各論文の被引用数を把握し、ステップＳ１１０８にて、被引用数の総計を算出する。

ステップＳ１１１２では、ＩＣ分配部１１２ｂが論文間の対応付けに基づいてＩＣの分配対象であるユーザ（換言すると、各論文を提供したユーザ）を把握する。ステップＳ１１１６では、ＩＣ分配部１１２ｂが、算出した被引用数の総計に基づいてＩＣの分配対象である各ユーザに対するＩＣの分配率を算出する。ステップＳ１１２０では、ＩＣ分配部１１２ｂが、算出したＩＣの分配率に基づいて各ユーザに対してＩＣを分配することで一連の処理が終了する。

（コンセンサス処理の流れ）
続いて、図９を参照して、コンセンサス処理の流れについて説明する。

ステップＳ１２００では、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａが、自装置に対応するユーザ（換言すると、自装置を使用するユーザ）が保有するＩＣをＰ２Ｐデータベース１２２から取得する。ステップＳ１２０４では、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａが、取得したＩＣに基づいてコンセンサス処理の難易度（内容）を決定する。

ステップＳ１２０８では、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａが、コンセンサス処理を実行する。なお、コンセンサス処理の具体的内容は、特に限定されない。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、所定の条件を満たす値を探索する演算等を行う。ステップＳ１２１２では、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、コンセンサス処理の結果に基づいてＰ２Ｐデータベース１２２を更新し、一連の処理が終了する。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、最も早く所定の条件を満たす値の探索に成功したノード装置によって指定された情報をＰ２Ｐデータベース１２２に登録することで、Ｐ２Ｐデータベース１２２を更新する。

なお、図７〜図９に示したフローチャートにおける各ステップは、必ずしも記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。すなわち、フローチャートにおける各ステップは、記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。

（２．５．影響力評価装置１００のハードウェア構成例）
上記では、影響力評価装置１００による処理の流れについて説明した。続いて、図１０を参照して、影響力評価装置１００のハードウェア構成例について説明する。

図１０は、影響力評価装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。影響力評価装置１００は、図１０に示す情報処理装置９００によって具現され得る。

情報処理装置９００は、例えば、ＭＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０２と、ＲＡＭ９０３と、記録媒体９０４と、入出力インタフェース９０５と、操作入力デバイス９０６と、表示デバイス９０７と、通信インタフェース９０８とを備える。また、情報処理装置９００は、例えば、データの伝送路としてのバス９０９で各構成要素間を接続する。

ＭＰＵ９０１は、例えば、ＭＰＵなどの演算回路で構成される、１または２以上のプロセッサや、各種処理回路などで構成され、影響力評価装置１００の制御部１１０として機能する。なお、影響力評価装置１００の制御部１１０は、上記で説明した各種処理を実現可能な専用の（または汎用の）回路（例えば、ＭＰＵ９０１とは別体のプロセッサなど）で構成されていてもよい。

ＲＯＭ９０２は、ＭＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データなどを記憶する。ＲＡＭ９０３は、例えば、ＭＰＵ９０１により実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。

記録媒体９０４は、影響力評価装置１００の記憶部１２０として機能し、例えば、イベント情報を含む各種履歴情報またはＩＣ情報等の様々なデータを記憶する。ここで、記録媒体９０４としては、例えば、ハードディスクなどの磁気記録媒体や、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられる。また、記録媒体９０４は、情報処理装置９００から着脱可能であってもよい。

入出力インタフェース９０５は、例えば、操作入力デバイス９０６や、表示デバイス９０７を接続する。ここで、入出力インタフェース９０５としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子や、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）端子、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）（登録商標）端子、各種処理回路などが挙げられる。

また、操作入力デバイス９０６は、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９０５と接続される。操作入力デバイス９０６としては、例えば、キーボード、マウス、キーパッド、タッチパネル、マイクロホン、操作ボタン、方向キーまたはジョグダイヤルなどの回転型セレクタ、あるいは、これらの組み合わせなどが挙げられる。

また、表示デバイス９０７は、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９０５と接続される。表示デバイス９０７としては、例えば、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescence Display）などが挙げられる。

なお、入出力インタフェース９０５が、情報処理装置９００の外部の操作入力デバイスや外部の表示デバイスなどの外部デバイスと接続することも可能であることは、言うまでもない。また、表示デバイス９０７は、例えばタッチパネルなど、表示とユーザ操作とが可能なデバイスであってもよい。

通信インタフェース９０８は、情報処理装置９００が備える通信手段であり、影響力評価装置１００の通信部１３０として機能する。また、通信インタフェース９０８は、任意のネットワークを介して（あるいは、直接的に）、例えば、サーバなどの任意の外部装置と、無線または有線で通信を行う機能を有していてもよい。ここで、通信インタフェース９０８としては、例えば、通信アンテナおよびＲＦ（Radio Frequency）回路（無線通信）や、ＩＥＥＥ８０２．１５．１ポートおよび送受信回路（無線通信）、ＩＥＥＥ８０２．１１ポートおよび送受信回路（無線通信）、あるいはＬＡＮ（Local Area Network）端子および送受信回路（有線通信）などが挙げられる。

なお、情報処理装置９００のハードウェア構成は、図１０に示す構成に限られない。例えば、情報処理装置９００は、接続されている外部の通信デバイスを介して通信を行う場合には、通信インタフェース９０８を備えていなくてもよい。また、通信インタフェース９０８は、複数の通信方式によって通信を行うことが可能な構成であってもよい。また、情報処理装置９００は、例えば、操作入力デバイス９０６または表示デバイス９０７等を備えなくてもよい。また、例えば、図１０に示す構成の一部または全部は、１または２以上のＩＣ（Integrated Circuit）で実現されてもよい。

（２．６．ＩＣの用途）
上記では、影響力評価装置１００のハードウェア構成例について説明した。続いて、各ユーザに分配されたＩＣの用途について説明する。

上記のとおり、各ユーザに分配されたＩＣは、様々な用途で使用可能である。より具体的には、ＩＣは、それを保有するユーザの信用の担保、または、その他の任意の判断材料として使用されてもよい。例えば、金融機関からの融資、信用取引、補助金の申請、奨学金の申請、または、その他の任意の契約等において、ＩＣはユーザの信用の担保として使用されてもよい。また、ＩＣは、採用、プロジェクトへのアサインまたは専門家の認定等の際の判断材料として使用されてもよい。

また、任意のサービスにおいて、各ユーザが保有するＩＣに基づいてサービス内容または価格等が決められてもよい。例えば、ユーザが保有するＩＣが多いほど、特典として、より充実したサービスの提供、または、値引き等が行われてもよい。

また、ＩＣは、仮想通貨のように、商品やサービスの提供の対価として使用されてもよい。換言すると、ＩＣが商品やサービスの提供の対価として使用されることで、商品等の提供を受けたユーザから商品等を提供したユーザに対してＩＣが移転されてもよい。また、ＩＣは、任意の通貨に換金されてもよい。

ここで、ユーザは、使用されても減少しないＩＣと、使用されることで減少するＩＣと、を区別して保有してもよい。例えば、ユーザの信用の担保等には、使用されても減少しないＩＣが用いられ、商品やサービスの提供の対価等には、使用されることで減少するＩＣが用いられてもよい。なお、ＩＣの用途はこれらに限定されない。

＜３．変形例＞
上記では、各ユーザに分配されたＩＣの用途について説明した。続いて、本開示の変形例について説明する。

上記では、影響力評価装置１００のＩＣ処理部１１２（ＩＣ発行部１１２ａ、ＩＣ分配部１１２ｂ、影響力評価部１１２ｃを備える）がＩＣを発行し、各ユーザへ分配することで各ユーザの影響力を評価していた。ここで、変形例においては、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａがこれらの処理を行うことで各ユーザの影響力を評価してもよい。換言すると、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａが各ユーザのＩＣを算出する算出部として機能してもよい。

より具体的には、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、Ｐ２Ｐデータベース１２２に登録されているイベント情報を取得し、当該イベント情報を解析することで、ＩＣを発行し、発行したＩＣを各ユーザへ分配してもよい。そして、各種サービスの提供にあたり、ユーザの影響力の確認が必要になった場合には、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａが、外部装置２００から受信した提供要求情報に基づいてＰ２Ｐデータベース１２２からＩＣ情報を取得し、外部装置２００へ提供してもよい。

当該変形例によって、上記の各処理がＰ２Ｐデータベースプログラム１２２ａにより自動化され得る。また、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、耐改ざん性を有するため、一連の処理によって出力される情報（例えば、発行されたＩＣ、各ユーザに分配されたＩＣ、Ｐ２Ｐデータベース１２２から取得されたＩＣ情報等）の改ざんを防止することができる。

また、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、Ｐ２Ｐデータベース１２２に登録されている各ユーザのＩＣを再計算してもよい。より具体的には、影響力の判断基準は、通常、時間の経過とともに変化する。そこで、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、ＩＣの発行時もしくは分配時に使用された各パラメータを随時更新し、更新後のパラメータに基づいて各ユーザのＩＣを再計算してもよい。そして、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、再計算後のＩＣに基づいてトランザクションを生成し、当該トランザクションをＰ２Ｐデータベース１２２に登録する。これによって、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａは、時間の経過とともに変化する影響力の判断基準に基づいて各ユーザの影響力を評価することができる。なお、各ユーザのＩＣの再計算処理は、Ｐ２Ｐデータベースプログラム１２２ａ以外の任意のプログラムによって実現されてもよい。

＜４．まとめ＞
以上で説明してきたように、影響力評価装置１００は、評価対象である第１のユーザが提供した任意の情報を用いて第２のユーザが何らかのイベントを行った場合、第１のユーザが当該イベントに影響を及ぼしたとして、第１のユーザの影響力を評価する。

これによって、影響力評価装置１００は、各ユーザの影響力をより精度高く評価することができる。例えば、影響力評価装置１００は、オンラインにおける各ユーザの行動（例えば、ソーシャルメディアにおける情報のシェア、評価もしくはブログの公開、または、オープンソースコードの開発等）を考慮して各ユーザの影響力を評価することができる。また、各ユーザがオフラインにて行動（例えば、商品等の購買または書籍の出版等）した場合であっても、影響力評価装置１００が、この行動に基づいて発生したイベントに関する情報を取得することができれば、オフラインにおける各ユーザの行動も考慮して各ユーザの影響力を評価することができる。

そして、影響力評価装置１００は、各ユーザの影響力を示すＩＣに基づいてＰ２Ｐデータベース１２２の更新時のコンセンサス処理を行う。より具体的には、影響力評価装置１００は、各ユーザが保有するＩＣに基づいてコンセンサス処理の難易度を決定する（例えば、ユーザの影響力が強いほど、コンセンサス処理の難易度を低くする等）。これによって、影響力評価装置１００は、Ｐ２Ｐデータベース１２２の耐改ざん性を担保しつつ、コンセンサス処理に要するリソースおよびエネルギーを低減させることができる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
ユーザの影響力を示す値を取得する取得部と、
前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うコンセンサス処理部と、を備える、
情報処理装置。
（２）
前記コンセンサス処理部は、前記影響力を示す値に基づいて前記コンセンサス処理の難易度を決定する、
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記コンセンサス処理部は、前記ユーザの影響力が強いほど、前記ユーザに対応する情報処理装置による前記コンセンサス処理の難易度を低くする、
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記ユーザによって提供された任意の情報を用いて他ユーザによって行われたイベントに基づいて前記ユーザの影響力を示す値を算出する算出部をさらに備える、
前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
前記イベントは、前記任意の情報を用いて他の任意の情報が提供されることである、
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記算出部は、複数の前記任意の情報を前記イベントによって連鎖的に対応付ける、
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記算出部は、前記任意の情報の後段に対応付けられた他の任意の情報に関するイベントに基づいて前記任意の情報を提供したユーザの影響力を示す値を算出する、
前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記算出部は、前記任意の情報の後段に対応付けられた他の任意の情報に関するイベントに対応する値を出力し、前記値の分配により前記ユーザの影響力を示す値を算出する、
前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記算出部は、前記分配の蓄積により前記ユーザの影響力を示す値を算出する、
前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記ユーザの影響力を示す値または前記イベントに関する履歴情報は、前記Ｐ２Ｐデータベースに登録される、
前記（４）から（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記イベントに関する履歴情報は、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報を含む、
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記算出部は、前記Ｐ２Ｐデータベースに設けられ、前記Ｐ２Ｐデータベース上で実行される所定のプログラムを用いて前記ユーザの影響力を示す値を算出する、
前記（４）から（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記任意の情報は、ソーシャルメディア、論文掲載サイト、ブログサイト、または、その他任意のＷｅｂサイトに提供されたオンライン情報である、
前記（４）から（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記Ｐ２Ｐデータベースはブロックチェーンデータである、
前記（１）から（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）
ユーザの影響力を示す値を取得することと、
前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うことと、を有する、
コンピュータにより実行される情報処理方法。
（１６）
ユーザの影響力を示す値を取得することと、
前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うことと、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。

１００ 影響力評価装置
１１０ 制御部
１１１ イベント検出部
１１２ ＩＣ処理部
１１２ａ ＩＣ発行部
１１２ｂ ＩＣ分配部
１１２ｃ 影響力評価部
１２０ 記憶部
１２１ トランザクションデータベース
１２２ Ｐ２Ｐデータベース
１２２ａ Ｐ２Ｐデータベースプログラム
１３０ 通信部
２００ 外部装置
３００ ネットワーク
４００ Ｐ２Ｐネットワーク

Claims (16)

1. ユーザの影響力を示す値を取得する取得部と、
   前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うコンセンサス処理部と、を備える、
   情報処理装置。
2. 前記コンセンサス処理部は、前記影響力を示す値に基づいて前記コンセンサス処理の難易度を決定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記コンセンサス処理部は、前記ユーザの影響力が強いほど、前記ユーザに対応する情報処理装置による前記コンセンサス処理の難易度を低くする、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記ユーザによって提供された任意の情報を用いて他ユーザによって行われたイベントに基づいて前記ユーザの影響力を示す値を算出する算出部をさらに備える、
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記イベントは、前記任意の情報を用いて他の任意の情報が提供されることである、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記算出部は、複数の前記任意の情報を前記イベントによって連鎖的に対応付ける、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記算出部は、前記任意の情報の後段に対応付けられた他の任意の情報に関するイベントに基づいて前記任意の情報を提供したユーザの影響力を示す値を算出する、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記算出部は、前記任意の情報の後段に対応付けられた他の任意の情報に関するイベントに対応する値を出力し、前記値の分配により前記ユーザの影響力を示す値を算出する、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記算出部は、前記分配の蓄積により前記ユーザの影響力を示す値を算出する、
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記ユーザの影響力を示す値または前記イベントに関する履歴情報は、前記Ｐ２Ｐデータベースに登録される、
    請求項４に記載の情報処理装置。
11. 前記イベントに関する履歴情報は、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報を含む、
    請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記算出部は、前記Ｐ２Ｐデータベースに設けられ、前記Ｐ２Ｐデータベース上で実行される所定のプログラムを用いて前記ユーザの影響力を示す値を算出する、
    請求項４に記載の情報処理装置。
13. 前記任意の情報は、ソーシャルメディア、論文掲載サイト、ブログサイト、または、その他任意のＷｅｂサイトに提供されたオンライン情報である、
    請求項４に記載の情報処理装置。
14. 前記Ｐ２Ｐデータベースはブロックチェーンデータである、
    請求項１に記載の情報処理装置。
15. ユーザの影響力を示す値を取得することと、
    前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うことと、を有する、
    コンピュータにより実行される情報処理方法。
16. ユーザの影響力を示す値を取得することと、
    前記影響力を示す値に基づいてＰ２Ｐデータベースの更新に関するコンセンサス処理を行うことと、
    をコンピュータに実現させるためのプログラム。

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