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公開番号2025080525
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-26
出願番号2023193725
出願日2023-11-14
発明の名称情報処理方法
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250519BHJP(計算;計数)
要約【課題】学習済みモデルの提供者にインセンティブを与える。
【解決手段】情報処理方法は、分散型台帳に登録された一の学習済みモデルの利用要求を受け付ける受付工程と、利用要求が受け付けられた場合に、一の学習済みモデルの提供者のウォレットに対してトークンを発行する発行工程と、ウォレットに対して発行されたトークンの累積量に基づいて、ウォレットに譲渡不可トークンを付与する付与工程と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
分散型台帳に登録された一の学習済みモデルの利用要求を受け付ける受付工程と、
前記利用要求が受け付けられた場合に、前記一の学習済みモデルの提供者のウォレットに対してトークンを発行する発行工程と、
前記ウォレットに対して発行されたトークンの累積量に基づいて、前記ウォレットに譲渡不可トークンを付与する付与工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
続きを表示（約 74 文字）【請求項２】
前記譲渡不可トークンは、前記提供者の評価及び功績の少なくとも一方を示すことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、分散型台帳技術を利用する情報処理方法の技術分野に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
この種の方法として、例えば、分散型台帳技術を用いて製品の開発データを管理する方法が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１４６５０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、分散型台帳にデータを登録することによって、登録されたデータの改竄を防止しつつ、登録されたデータを複数の者で共有することができる。例えば、機械学習の成果物としての学習済みモデルが分散型台帳に登録される場合、一の学習済みモデルを提供した者とは異なる者も該一の学習済みモデルを利用することができる。他方で、一の学習済みモデルを提供した者には、インセンティブが与えられないことが多い。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、学習済みモデルの提供者にインセンティブを与えることができる情報処理方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る情報処理方法は、分散型台帳に登録された一の学習済みモデルの利用要求を受け付ける受付工程と、前記利用要求が受け付けられた場合に、前記一の学習済みモデルの提供者のウォレットに対してトークンを発行する発行工程と、前記ウォレットに対して発行されたトークンの累積量に基づいて、前記ウォレットに譲渡不可トークンを付与する付与工程と、を含むというものである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態に係る情報処理システムの概念を示す概念図である。
実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
実施形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。
実施形態に係る情報処理システムの動作の他の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
情報処理方法に係る実施形態について図１乃至図４を参照して説明する。実施形態に係る情報処理方法が適用される情報処理システムについて説明する。
【０００９】
（情報処理システム１の概念）
先ず、情報処理システム１の概念について図１を参照して説明する。図１において、情報処理システム１は、分散型ネットワーク１０と、データ管理システム２０とを備える。分散型ネットワーク１０は、分散型台帳を実現するためのネットワークである。尚、本実施形態では、分散型台帳の一例としてブロックチェーンを挙げる。
【００１０】
データ管理システム２０は、データベース（ＤＢ）２２０を備える。例えば、データベース２２０には、機械学習により生成された学習済みモデルが登録されていてよい。例えば、学習済みモデルは、車両の自動運転システムに適用可能な学習済みモデルであってよい。例えば、学習済みモデルは、ナビゲーション装置に適用可能な学習済みモデルであってよい。尚、学習済みモデルは、自動運転システム及びナビゲーション装置の少なくとも一方に適用可能な学習済みモデルに限定されない。
（【００１１】以降は省略されています）

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