JP2022146943A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
従来より、所定情報について改竄を防ぐべく、ブロックチェーンに関する技術（以下、「ブロックチェーン技術」と呼ぶ）を利用して管理する技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, in order to prevent tampering with predetermined information, there is a technology for managing it using technology related to blockchain (hereinafter referred to as “blockchain technology”) (see, for example, Patent Document 1).
特許文献１に記載の技術を含む従来技術では、ブロックチェーン技術に備えられている特徴を用いて所定情報のトレーサビリティを高めることにより、説明責任、透明性の担保に活用したり、業務の効率化に利用することを目指すに過ぎなかった。
即ち、単にブロックチェーン技術を用いて所定情報の改竄を防ぐのみならず、当該所定情報の活用の利便性を向上させることが求められている。
更に言えば、各自が夫々ブロックチェーン技術を用いて所定情報を管理する場合、整合性を取るべき情報が整合性のない状態で管理されてしまう可能性もあった。
In conventional technologies including the technology described in
That is, there is a demand not only to prevent tampering of predetermined information by simply using blockchain technology, but also to improve the convenience of utilizing the predetermined information.
Furthermore, when each person manages predetermined information using blockchain technology, there is a possibility that information that should be consistent may be managed in an inconsistent state.
本発明は、ブロックチェーン技術を用いた所定情報の管理における利便性を向上させることを目的とする。 An object of the present invention is to improve convenience in managing predetermined information using blockchain technology.
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
第１の人と第２の人と行為に関する実績のデータを、実績データとして、ブロックチェーン又は分散型台帳管理の技術を用いて記憶して管理する実績データ管理手段と、
前記第１の人又は前記第２の人を対象者として、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、複数の他情報処理装置の夫々から１層目のデータとして夫々取得する１層目データ取得手段と、
前記１層目データ取得手段により夫々取得された、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、前記対象者を特定可能な対象者情報と対応付けて２層目のデータとして所定のデータベースに記憶して管理する２層目データ管理手段と、
所定処理を実行するために必要な必要データ及び当該必要データを生成する素となる素データを前記所定のデータベースから抽出し、抽出した前記必要データ、及び前記素データを加工したデータを、３層目のデータとして保持して管理する３層目データ管理手段と、
前記３層目のデータを用いて、前記所定処理を実行する所定処理実行手段と、
を備える。
In order to achieve the above object, an information processing device according to one aspect of the present invention includes:
performance data management means for storing and managing performance data relating to the first person and the second person and their actions as performance data using blockchain or distributed ledger management technology;
1, with the first person or the second person as a target person, and acquiring a plurality of types of data relating to the target person, including the performance data, from each of a plurality of other information processing devices as first-layer data; layer data acquisition means;
A plurality of types of data relating to the subject, including the performance data, which are respectively acquired by the first layer data acquisition means, are associated with subject information that can identify the subject, and are used as second layer data. a second layer data management means for storing and managing in a database;
The necessary data necessary for executing a predetermined process and the raw data for generating the necessary data are extracted from the predetermined database, and the extracted necessary data and data processed from the raw data are divided into three layers. third-layer data management means for holding and managing third-layer data;
predetermined processing executing means for executing the predetermined processing using the third layer data;
Prepare.
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、本発明の一態様の情報処理装置に対応する方法及びプログラムである。 An information processing method and a program of one aspect of the present invention are a method and a program corresponding to an information processing apparatus of one aspect of the present invention.
本発明によれば、ブロックチェーン技術等を用いた所定情報の管理における利便性を向上させることができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the convenience in management of predetermined information using block chain technology etc. can be improved.
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
まず、図１を用いて、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを用いて提供されるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）にについて、簡単に説明する。
図１は、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを用いて提供されるサービスにおける情報の流れの一例を示す図である。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
First, with reference to FIG. 1, a brief description will be given of a service (hereinafter referred to as "this service") provided using a server according to an embodiment of the information processing apparatus of the present invention.
FIG. 1 is a diagram showing an example of information flow in services provided using a server according to an embodiment of an information processing apparatus of the present invention.
本サービスは、２者以上の間で行われた行為に関する実績のデータ（以下、「実績データ」と呼ぶ）に基づいて、ユーザに関する所定処理を実行するために必要となる情報（以下、「所定処理用データ」と呼ぶ）をユーザに提供するサービスである。 This service provides information (hereinafter referred to as "predetermined It is a service that provides users with data for processing.
ここで、実績データにより特定される行為は、任意の２者以上の間の行為でよいが、図１の例では、本サービスのユーザＵＢとユーザＵＳとの間による所定の商品の取引であるものとして説明する。
即ち、ユーザＵＢは、所定の商品の提供を受ける者、換言すると所定の商品の買手である。そこで、以下ユーザＢを特に「買手ユーザＵＢ」と呼ぶ。
一方、ユーザＵＳは、所定の商品を提供する者、換言すると所定の商品の売手である。そこで、以下、ユーザＵＳを特に「売手ユーザＵＳ」と呼ぶ。
Here, the action specified by the performance data may be any action between two or more parties, but in the example of FIG. described as a thing.
That is, the user UB is a person who receives the provision of the prescribed product, in other words, the buyer of the prescribed product. Therefore, hereinafter, user B will be particularly referred to as "buyer user UB".
On the other hand, the user US is a person who provides a predetermined product, in other words, a seller of the predetermined product. Therefore, hereinafter, the user US will be particularly referred to as a "seller user US".
例えば以下、図１に示すように、売手ユーザＵＳは、買手ユーザＵＢとの過去の商品の取引の実績に基づいて例えば将来計画を立案する処理等を所定処理として実行される例について説明する。
買手ユーザＵＢは、このような所定処理を実行する場合には、過去の実績データやその他のデータ等に基づいてデータ解析した結果を用いる必要がある。
しかしながら、従来、このようなデータ解析に必要な過去の実績データやその他のデータ等は、各種各様な別々の場所に記憶されており、取得することが困難な状況であった。
そこで、本サービスでは、３階層構造でのデータの管理が行われている。
For example, as shown in FIG. 1, an example will be described below in which the seller user US executes a predetermined process such as a process of formulating a future plan based on past transaction records of commodities with the buyer user UB.
Buyer user UB needs to use the results of data analysis based on past performance data, other data, etc., when executing such predetermined processing.
Conventionally, however, the past performance data and other data required for such data analysis have been stored in various separate locations, making it difficult to acquire them.
Therefore, in this service, data is managed in a three-layer structure.
即ち、３階層構造のうち１層目は、データ解析に必要な実績データＤＡＳやその他のデータ等のデータ源である。
１層目のデータ源において、実績データＤＡＳとしての「売上」、「回収」、「タスク」等が、売手ユーザＵＳの固有データベース（既存データベース）に存在する。なお、実績データＤＡＳと、ブロックチェーンＢＣを用いて管理されている実績データＤＡとの関係性については後述する。
また、１層目のデータ源において、データ解析に必要なその他のデータ等はＢＩＧ ＤＡＴＡとして存在している。
このようなデータ源から得られるデータは、所謂生データの状態で、データレイクＤＳＬに格納される。即ち、データ解析に必要な過去の実績データやその他のデータ等は、データレイクＤＬＳとしてまとめて管理される。
That is, the first layer of the three-layered structure is the source of data such as performance data DAS and other data required for data analysis.
In the data source of the first layer, "sales", "collection", "task", etc. as actual data DAS exist in the database unique to the seller user US (existing database). The relationship between the performance data DAS and the performance data DA managed using the blockchain BC will be described later.
In addition, in the data source of the first layer, other data necessary for data analysis exist as BIG DATA.
The data obtained from such data sources is stored in the data lake DSL in a so-called raw data state. That is, the past performance data and other data required for data analysis are collectively managed as the data lake DLS.
即ち、３階層構造のうち２層目は、中間データベースＭＤＢＳである。
中間データベースＭＤＢＳとは、１層目の生データが格納されたデータレイクＤＬＳから実績データＤＡＳやその他のデータ等を対応付けて記憶して管理するものである。
即ち、中間データベースＭＤＢＳは、売手ユーザＵＳが所定処理を実行する際（より正確にはそのためのデータ解析を行う際に）即座かつ適切な形態で提供することができるように、データレイクＤＬＳでは混とんとしていた生データが整然とされたものになって管理される。
That is, the second layer of the three-layered structure is the intermediate database MDBS.
The intermediate database MDBS stores and manages the performance data DAS and other data in association with the data lake DLS in which the raw data of the first layer is stored.
That is, the intermediate database MDBS is not confused in the data lake DLS so that the intermediate database MDBS can be provided immediately and in an appropriate form when the seller user US executes a predetermined process (more precisely, when performing data analysis for that purpose). The raw data that used to be managed is organized and managed.
即ち、３階層構造のうち３層目は、データ解析に用いるデータ群及びデータ解析の結果である。
データ解析は、例えば、「記述的」、「診断的」、「予防的」、「処方的」の４観点で行われる。即ち、「記述的」とは、例えば、製品の状態、環境、運用状況の把握をする観点をいう。また、「診断的」とは、例えば、性能低下や故障の原因の把握をする観点をいう。「予防的」とは、例えば、近々起きそうな出来事の予兆の把握の観点をいう。また、「処方的」とは、例えば、成果向上や問題解決の方法の把握の観点をいう。
このように、データ解析は、関連環境における業務や管理における判断や意思決定に利用するため、「記述的」、「診断的」、「予防的」、「処方的」といった様々な観点でおこなわれるのである。
また、このようなデータ解析のためには、実績データＤＡＳに基づくデータ解析が重要となる。
That is, the third layer of the three-layered structure is the data group used for data analysis and the result of data analysis.
Data analysis is performed, for example, from the four viewpoints of "descriptive", "diagnostic", "preventive", and "prescriptive". That is, "descriptive" refers to, for example, the viewpoint of grasping the state of the product, the environment, and the operational status. Further, "diagnostic" refers to, for example, the viewpoint of grasping the cause of performance deterioration or failure. “Preventive” means, for example, the viewpoint of grasping signs of an event likely to occur in the near future. In addition, “prescriptive” refers to, for example, the viewpoint of grasping methods for improving results and solving problems.
In this way, data analysis is carried out from various perspectives such as "descriptive", "diagnostic", "preventive", and "prescriptive" in order to use it for judgment and decision making in operations and management in related environments. of.
For such data analysis, data analysis based on actual data DAS is important.
即ち、本例の所定処理とは、実績データＤＡＳに基づくデータ解析の結果が用いられるものである。
したがって、実績データＤＡＳは、正確なものである必要がある。ここで、実績データＤＡＳとは、売手ユーザＵＳ視点のデータであるため、「売上」「回収」「タスク」となっている。
That is, the predetermined processing in this example uses the results of data analysis based on the performance data DAS.
Therefore, the performance data DAS must be accurate. Here, since the performance data DAS is data from the viewpoint of the seller user US, it is "sales", "collection", and "task".
一方、説明は省略したが、図１の例では、買手ユーザＵＢ側の所定処理も実行される。この所定処理は、実績データＤＡＢに基づくデータ解析の結果が用いられるもの。
したがって、買手ユーザＵＢ側においては、実績データＤＡＢがちゃんとしたものでなければならない。ここで、実績データＤＡＢは、ＵＢ視点のデータである必要があるため「仕入」、「支払」「タスク」となっている。
On the other hand, although not explained, in the example of FIG. 1, a predetermined process on the buyer user UB side is also executed. This predetermined process uses the results of data analysis based on the actual data DAB.
Therefore, on the buyer user UB side, the performance data DAB must be correct. Here, since the performance data DAB must be data from the UB viewpoint, they are "purchase", "payment", and "task".
そこで、取引という観点の実績データＤＡは、共通したデータとして「提供」「支払」「タスク」がブロックチェーンで管理されている。即ち、共通したデータの「提供」、「支払」、「タスク」は、売手ユーザＵＳ側においては「売上」、「回収」、タスクとして、買手ユーザＵＢ側においては「仕入」、「支払」、タスクとして管理される。 Therefore, in performance data DA from the viewpoint of transactions, "provide", "payment", and "task" are managed by blockchain as common data. That is, the common data “provide”, “payment”, and “task” are “sales” and “collection” on the seller user US side, and “purchase” and “payment” on the buyer user UB side. , are managed as tasks.
即ち、従来、売手ユーザＵＳ側においては「売上」、「回収」、タスクとして、買手ユーザＵＢ側においては「仕入」、「支払」、タスクを夫々個別に管理していた。つまり、売手ユーザＵＳが買手ユーザＵＢから商品の取引を行った情報は、対応付けらずに個別に管理されている。 That is, conventionally, "sales" and "collection" tasks were individually managed on the seller user US side, and "purchase" and "payment" tasks were individually managed on the buyer user UB side. That is, the information that the seller user US has traded the product with the buyer user UB is managed individually without being associated.
これに対して、本サービスでは、実績データＤＡは、買手ユーザＵＢ及び売手ユーザＵＳの両方で共通したデータとして管理されている。
具体的には例えば、実績データＤＡのメタデータやハッシュ値等の関連情報が、ブロックチェーンＢＣを用いて管理される。これにより、実績データＤＡは、改竄を防ぐことができるよう（改竄そのものが困難、又は、改竄が有った場合に検出可能）に記憶して管理される。
これにより、買手ユーザＵＢ及び売手ユーザＵＳの間において、それらの実績は、整合性のある状態で管理される。更に言えば、実績データＤＡは、ブロックチェーンＢＣを用いて管理されるため、改竄等がされない状態で管理されるのである。これにより、データ解析がより適切に行われる。
On the other hand, in this service, the performance data DA is managed as data common to both the buyer user UB and the seller user US.
Specifically, for example, related information such as metadata and hash values of the performance data DA are managed using the blockchain BC. As a result, the performance data DA is stored and managed so as to prevent falsification (falsification itself is difficult, or falsification is detectable).
As a result, between the buyer user UB and the seller user US, their track records are managed in a consistent state. Furthermore, since the performance data DA is managed using the blockchain BC, it is managed in a state where it is not falsified. This allows better data analysis.
本サービスでは、このように、ブロックチェーンＢＣを用いることで整合性が確保され、改竄を防ぐことができるように記憶されて管理された実績データＤＡが用いられる。
これにより、３階層構造の３層目のデータ解析に用いるデータ群及びデータ解析の結果が正確なものとなるのである。
In this way, in this service, consistency is ensured by using the blockchain BC, and performance data DA that is stored and managed so as to prevent falsification is used.
As a result, the data group used for the data analysis of the third layer of the three-layer structure and the result of the data analysis are accurate.
また、上述したように、本サービスでは、データ源と、データ解析の２階層構造ではなく、その間にデータ源からの生データを収集した単にデータレイクＤＬＳのみならず中間データベースＭＤＢＳが存在する３階層構造となっている。
データ解析に際して、データ源からの生データを中間データベースＭＤＢＳを介してデータ解析する３階層構造であるからこそ、データレイクＤＬＳに含まれるデータを適切に用いて、適切なデータ解析が可能となる。即ち、単にデータレイクＤＬＳとデータ解析の２階層構造でデータ解析を行おうとする場合、データ源から取得された生データの集合（データレイクＤＬＳ）内から直接、関連するデータを随時必要に応じて利用者に提供する必要が有る。しかしながら、大量の生データであるデータレイクＤＬＳは、“データの沼”となってしまい、解析は困難となる。
そこで、本サービスでは、データ源からの生データの集合であるデータレイクＤＬＳと、中間データベースＭＤＢＳと、データ解析の３階層構造となっているのである。
In addition, as described above, this service does not have a two-tiered structure of data sources and data analysis, but a three-tiered structure in which not only the data lake DLS that collects raw data from the data sources but also the intermediate database MDBS exists in between. It has a structure.
When analyzing data, it is precisely because of the three-layered structure that the raw data from the data source is analyzed via the intermediate database MDBS that the data contained in the data lake DLS can be appropriately used for appropriate data analysis. That is, when simply trying to perform data analysis with a two-layered structure of data lake DLS and data analysis, related data can be retrieved directly from within the set of raw data (data lake DLS) acquired from the data source as needed. must be provided to the user. However, the data lake DLS, which is a large amount of raw data, becomes a "data swamp" and is difficult to analyze.
Therefore, this service has a three-layer structure consisting of a data lake DLS, which is a collection of raw data from data sources, an intermediate database MDBS, and data analysis.
上述したように、本サービスの取引の実績データＤＡはＢＣ技術によって共有データとして記録されている。これにより、実績データＤＡの改竄等がなされず、適切なデータ解析の結果が得られる。なお、取引の実績データＤＡは、各組織で適宜変換して固有データとして利用可能であり、各組織間において、売上と仕入、回収と支払など、対応づいて整合性がとられる。
即ち、データレイクＤＬＳには、改竄等されない実績データＤＡを含む様々なデータ源からの情報が含まれている。
また、各組織において個別に管理している既存のデータベースに含まれる取引以外の情報もデータレイクＤＬＳに含まれる。また、所謂ＢＩＧ ＤＡＴＡとも呼ばれる、非取引データ（天気，催事，顧客の経験価値等）もデータレイクＤＬＳに収集される。
このように、改竄等されない実績データＤＡを含む様々な生データが収集され、データ解析のために必要な生データが含まれたデータレイクＤＬＳとなるのである。
As described above, the transaction performance data DA of this service is recorded as shared data by the BC technology. As a result, the performance data DA is not falsified, and an appropriate data analysis result can be obtained. The transaction performance data DA can be converted as appropriate by each organization and used as unique data, and consistency can be maintained between organizations in relation to sales and purchasing, collection and payment, and the like.
In other words, the data lake DLS contains information from various data sources including unaltered performance data DA.
The data lake DLS also includes information other than transactions contained in existing databases individually managed by each organization. Non-transactional data (weather, events, customer experience value, etc.), also called BIG DATA, is also collected in the data lake DLS.
In this way, various raw data including performance data DA that are not falsified are collected to form a data lake DLS containing raw data necessary for data analysis.
しかしながら、上述したように、単に生データをデータレイクＤＬＳとして収集したのでは、データ解析に活用するのは困難である。そこで、本サービスでは、データ源のデータを互いに関連づけて特定の業務や管理を支援するため、１層目のデータ源から生データとして取得された実績データＤＡＳやその他のデータ等が含まれるデータレイクＤＬＳに基づいて、各種情報を対応付けて中間データベースＭＤＢＳとして管理する。
これにより、データ解析において、必要な情報が容易に利用可能となるのである。更に言えば、例えば、設計段階においてデータ解析で利用したいと認識されなった顧客の経験価値に関するデータを、中間データベースＭＤＢＳに随時格納することによって、中間データベースＭＤＢＳにおけるデータの情報潜在性を高度化させることもできる。
However, as described above, simply collecting raw data as a data lake DLS is difficult to utilize for data analysis. Therefore, in this service, in order to support specific operations and management by associating the data of the data sources with each other, the data lake containing the performance data DAS and other data obtained as raw data from the first layer data source Based on the DLS, various types of information are associated and managed as an intermediate database MDBS.
This makes the necessary information readily available for data analysis. Furthermore, for example, by storing in the intermediate database MDBS, as needed, data on the customer's experience value, which is not recognized to be used in data analysis at the design stage, the information potential of the data in the intermediate database MDBS is enhanced. can also
このようにして、中間データベースＭＤＢＳにより、格納された実績データＤＡに基づくデータを含む各種データが適切に対応付けられているため、より好適なデータ解析が可能となり、買手ユーザＵＢが次回以降、複数の売手ユーザＵＳのうち何れの売手ユーザＵＳとどのような商品の取引を行うかについて判断するための情報が提供される。 In this way, the intermediate database MDBS appropriately associates various data including data based on the stored performance data DA, so that more suitable data analysis becomes possible. Information is provided for determining which seller user US among the seller users US and what kind of product is to be traded.
なお、図１に示すように、各種情報は、ＲＥＡ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ， Ｅｖｅｎｔ， Ａｇｅｎｔ） Ｏｎｔｏｌｏｇｙに基づいてビジネス取引に関する標準的な語彙（経済資源，ビジネス事象，経済主体，コミットメント，取引シナリオ，ビジネス取引プロセス局面等々）とその関係が規定されたビジネス取引の概念に基づいてやり取りされる。このとき、第３者（例えば、行政府等の関係者）も適宜各種情報を参照可能とすることができる。これにより、取引の健全性や税務のチェック等も可能となる。 As shown in FIG. 1, various types of information are based on the REA (Resource, Event, Agent) Ontology and are based on standard vocabulary related to business transactions (economic resources, business events, economic entities, commitments, transaction scenarios, business transaction processes). phases, etc.) and their relationships are communicated based on the concept of defined business transactions. At this time, a third party (for example, a person related to an administrative body, etc.) can also appropriately refer to various information. This makes it possible to check the soundness of transactions and taxation.
次に、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバを含む情報処理システム、即ち、図１を用いて上述した本サービスを実現するための情報処理システムの構成について説明する。
ここで、図１においては、売手ユーザＵＳと買手ユーザＵＢの間で行われた取引に関する実績データＤＡに基づいて、売手ユーザＵＳや買手ユーザＵＢが将来計画を立案する処理等を行うために必要となる所定処理用データを提供するサービスであるものとして説明した。
Next, a configuration of an information processing system including a server according to an embodiment of the information processing apparatus of the present invention, that is, an information processing system for realizing the above-described service will be described with reference to FIG.
Here, in FIG. 1, it is necessary for the seller user US and the buyer user UB to perform the processing of planning the future based on the performance data DA related to the transactions conducted between the seller user US and the buyer user UB. The explanation has been given assuming that the service provides the data for the predetermined processing.
ここで、本サービスは、所定の商品の取引（売買）のみならず、所定の役務の取引（提供と対価の支払い等）にも適用可能である。
そこで、以下の説明においては、物流（運送）の役務の取引であるものとして説明する。即ち、買手ユーザＵＢは物流の役務を受ける者（例えば荷主）であって、売手ユーザＵＳは物流の役務を提供するもの（例えば、運送会社）となる。
Here, the present service is applicable not only to transactions (buying and selling) of predetermined products, but also to transactions of predetermined services (providing and payment of consideration, etc.).
Therefore, in the following explanation, it is assumed that the transaction is a service of physical distribution (transportation). That is, the buyer user UB is a person who receives a physical distribution service (for example, a shipper), and the seller user US is a person who provides a physical distribution service (for example, a transportation company).
そして、所定処理は、買手ユーザＵＢが複数の売手ユーザＵＳのうち何れの売手ユーザＵＳと物流の役務の提供を受けるかについて検討することであって、所定処理用データはその検討のための情報であるものとして説明する。 The predetermined process is for the buyer user UB to consider with which of the plurality of seller users US the seller user US with whom the logistics service is to be provided, and the predetermined process data is information for the examination. It will be explained assuming that
このような所定処理は、物流の役務を提供する売手ユーザＵＳに関する各種情報をデータ解析することで可能となる。即ち、データ源として、売手ユーザＵＳが管理する売手ユーザＵＳ自身の社内情報のデータ源が含まれる。その結果、売手ユーザＵＳに関する生データが収集されてデータレイクＤＬＢに格納され、さらに中間データベースが生成され、データ解析された結果の所定処理用データが役務の提供を受ける買手ユーザＵＢに提供される。
このような場合においても、物流の役務の取引における実績データＤＡは重要であることはいうまでもない。
Such predetermined processing is made possible by data analysis of various types of information relating to the seller user US who provides distribution services. That is, the data source includes the data source of the seller user US's own in-house information managed by the seller user US. As a result, raw data relating to the seller user US is collected and stored in the data lake DLB, an intermediate database is generated, and data for predetermined processing as a result of data analysis is provided to the buyer user UB who receives the service. .
Even in such a case, it goes without saying that the performance data DA in the transaction of physical distribution services is important.
図２は、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサーバが適用される情報処理システムの構成の一例を示す図である。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system to which a server according to an embodiment of the information processing apparatus of the invention is applied.
図２に示す情報処理システムは、サーバ１と、買手端末２と、売手端末３－１乃至３－ｎ（ｎは１以上の整数値）と、他システム４とを含むように構成されている。
サーバ１、買手端末２、売手端末３－１乃至３－ｎ、及び他システム４は、インターネット等の所定のネットワークＮＷを介して相互に接続されている。
なお、サーバ１は、ネットワークＮＷを介して、ブロックチェーンネットワークＢＮＣと各種情報の授受を行う。即ち、サーバ１は、ブロックチェーンネットワークＢＮＣのブロックチェーンＢＣを用いて、各種情報の管理をさせることができる。
The information processing system shown in FIG. 2 is configured to include a
The
サーバ１は、本サービスのサービス提供者により管理される情報処理装置である。サーバ１は、買手端末２、売手端末３－１乃至３－ｎ、他システム４、及びブロックチェーンネットワークＢＮＣと適宜通信をしながら、本サービスを実現するための各種処理を実行する。
The
買手端末２は、買手ユーザＵＢが操作する情報処理装置である。買手端末２は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等で構成される。買手端末２は、例えば買手ユーザＵＢによる各種情報の入力操作を受け付けてサーバ１に送信したり、サーバ１から送信されてきた各種情報を受信して表示したりする。なお、図２には買手端末２が１台のみ描画されているが、これは説明を理解し易くするために簡略化させたものである。実際には、複数の買手ユーザＵＢの数に対応する買手端末２が存在し得る。
The
売手端末３－１乃至３－ｎの夫々は、売手ユーザＵＳ－１乃至ＵＴ－ｎの夫々が操作する情報処理装置である。売手端末３は、上述したように、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等で構成される。
なお、以下、売手ユーザＵＳ－１乃至ＵＴ－ｎの個々を区別する必要がない場合、これらをまとめて売手ユーザＵＳと呼ぶ。また、売手ユーザＵＳと呼んでいる場合、売手端末３－１乃至３－ｎをまとめて「売手端末３」と呼ぶ。
売手端末３は、例えば売手ユーザＵＳによる各種情報の入力操作を受け付けてサーバ１に送信したり、サーバ１から送信されてきた各種情報を受信して表示したりする。
Each of the seller terminals 3-1 to 3-n is an information processing device operated by each of the seller users US-1 to UT-n. The
Incidentally, hereinafter, when there is no need to distinguish between seller users US-1 to UT-n, they are collectively referred to as seller users US. When the seller user US is called, the seller terminals 3-1 to 3-n are collectively called the "
The
他システム４は、買手ユーザＵＢ及び売手ユーザＵＳ等とは異なる、図示せぬデータを管理する者により管理された情報処理システムである。他システム４は、上述したように、データベースを有する１以上の情報処理装置により構成される。
例えば、官報のデータを収集して記憶する情報処理システムや、買手ユーザＵＢ及び売手ユーザＵＳとは異なる他の事業者（例えば、売手ユーザＵＳが事業の損失を補償する保険の加入をしている保険会社等）により管理されたシステムは、他システムの管理者の一例である。
来場者端末４は、例えば来場者ＵＲによる各種情報の入力操作を受け付けてサーバ１に送信したり、サーバ１から送信されてきた各種情報を受信して表示したりする。
The
For example, an information processing system that collects and stores official gazette data, or a business that is different from the buyer user UB and the seller user US (for example, the seller user US has taken out insurance to compensate for business losses). A system managed by an insurance company, etc.) is an example of an administrator of another system.
The
図３は、図２に示す情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 3 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of a server in the information processing system shown in FIG. 2. FIG.
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、入力部１６と、出力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
The
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
The
The
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、入力部１６、出力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
The
入力部１６は、例えばキーボード等により構成され、各種情報を入力する。
出力部１７は、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮＷを介して他の装置（例えば図２の買手端末２、売手端末３－１乃至３－ｎ、及び他システム４、ブロックチェーンネットワークＢＮＣ）との間で通信を行う。
The
The
The
The
ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
A removable medium 31 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory is mounted in the
The removable medium 31 can also store various data stored in the
なお、図示はしないが、図２の買手端末２、売手端末３、及び他システム４も、図３に示すハードウェア構成と基本的に同様の構成を有することができる。したがって、買手端末２、売手端末３、及び他システム４のハードウェア構成についての説明は省略する。
Although not shown, the
このような図３のサーバ１の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により各種処理の実行が可能になる。その結果、上述の本サービスを提供することができる。
以下、図２の情報処理システムを構成する図３のサーバ１において実行される機能的構成について説明する。
図４は、図２の情報処理システムを構成する図３のサーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
Various types of processing can be executed by cooperation of various types of hardware and various types of software of the
A functional configuration executed in the
FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the server of FIG. 3 that constitutes the information processing system of FIG.
図４に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、実績データ管理部５１と、生データ取得部５２と、中間データベース管理部５３と、解析データ管理部５４と、処理実行部５５とが機能する。サーバ１の記憶部１８の一領域にはデータレイクＤＬと、中間ＤＢ６１と、解析ＤＢ６２とが設けられている。データレイクＤＬには、データ源から収集された各種のデータが生データとして記憶されて管理されている。中間ＤＢ６１には、中間データが記憶されて管理されている。解析ＤＢ６２には、解析データが記憶されて管理されている。
As shown in FIG. 4, in the
実績データ管理部５１は、買手ユーザＵＢと売手ユーザＵＳとの間で行われた商品の取引に関する実績のデータを、実績データＤＡとして、ブロックチェーンネットワークＢＮＣのブロックチェーンＢＣを用いて記憶して管理する。
The performance
生データ取得部５２は、実績データＤＡを含む買手ユーザＵＢや売手ユーザＵＳに関する複数種類のデータを、複数の他情報処理装置の夫々から１層目のデータとして取得する。取得された１層目のデータは、データレイクＤＬに格納して管理される。
具体的には例えば、生データ取得部５２は、実績データ管理部５１によりブロックチェーンネットワークＢＣＮのブロックチェーンＢＣを用いて記憶して管理されている、実績データＤＡを取得する。
また例えば、生データ取得部５２は、買手端末３から、買手ユーザＵＢにおいて管理されている各種情報を取得する。
また例えば、生データ取得部５２は、売手端末３から、売手ユーザＵＳにおいて管理されている各種情報を取得する。
また例えば、生データ取得部５２は、官報のデータを収集して記憶する他システム４から、官報のデータを取得する。
また例えば、生データ取得部５２は、売手ユーザＵＳが事業の損失を補償する保険の加入をしている保険会社により管理された他システム４から、売手ユーザＵＳが加入する保険のデータを取得する。
The raw
Specifically, for example, the raw
Further, for example, the raw
Further, for example, the raw
Further, for example, the raw
Further, for example, the raw
中間データベース管理部５３は、生データ取得部５２より夫々取得された、実績データＤＡを含む買手ユーザＵＢや売手ユーザＵＳに関する複数種類のデータを、買手ユーザＵＢを特定可能な情報と対応付けて中間データとして所定のデータベースに記憶して管理する。
The intermediate
解析データ管理部５４は、買手ユーザＵＢが複数の売手ユーザＵＳのうち何れの売手ユーザＵＳと取引をするか決定するための情報を実行するために必要な必要データ及び当該必要データを生成する素となる素データを所定のデータベースから抽出し、抽出した必要データ、及び素データを加工したデータを、３層目のデータとして保持して管理する。
買手ユーザＵＢについての実績データＤＡのうち少なくとも一部を所定のデータベースから抽出し、抽出したデータを用いて評価を示すデータを３層目のデータの一部として保持して管理する。
The analysis
At least part of the performance data DA about the buyer user UB is extracted from a predetermined database, and data indicating evaluation using the extracted data is stored and managed as part of the third layer data.
処理実行部５５は、解析データを用いて、買手ユーザＵＢが複数の売手ユーザＵＳのうち何れの売手ユーザＵＳと取引をするか決定するための情報の提供をする処理を実行する。
ここで、例えば、処理実行部５５は、売手ユーザＵＳが複数の売手ユーザＵＳのうち何れの売手ユーザＵＳと取引をするか決定するための情報は、買手ユーザＵＢに対する評価を用いることができる。
また例えば、処理実行部５５は、売手ユーザＵＳが複数の売手ユーザＵＳのうち何れの売手ユーザＵＳと取引をするか決定するための情報は、買手ユーザＵＢが行う商品の取引に関連する処理を含むことができる。
そして、処理実行部５５は、買手ユーザＵＢが複数の売手ユーザＵＳのうち何れの売手ユーザＵＳと取引をするか決定し、実際に取引された結果の情報のデータを、実績データＤＡとして、実績データ管理部５１に管理させる処理を実行する。即ち、処理実行部５５の処理の結果、実績データ管理部５１は、ブロックチェーンＢＣ又は分散型台帳管理の技術を用いて実績データを記憶して管理する。そして、中間データベース管理部５３は、実績データを買手ユーザＵＢ情報に対応付けて所定のデータベースに記憶して管理する。
The
Here, for example, the
In addition, for example, the
Then, the
従来の物流の役務の取引において、買手ユーザＵＢが何れの売手ユーザＵＳと取引するかについては、以下のように課題が存在していた。換言すれば、本サービスは、以下のような課題を有する買手ユーザＵＢにとって、好適なサービスを実現することができる。 In the transaction of conventional physical distribution services, the following problem existed as to which seller user US the buyer user UB should trade with. In other words, this service can realize a suitable service for the buyer user UB who has the following problems.
即ち、従来、荷主（買手ユーザＵＢ）は、運送手段を納期とコスト優先で決定するのが通常である。
ここで、委託（取引）していた運送会社（Ａ社）が重大事故を発生させたとする。このような場合において、事故の補償を運送会社（Ａ社）に求めると、任意保険に加入しておらず、貨物を全て荷主（買手ユーザＵＢ）が補償せざるを得ない結果となる、ということが存在した。
That is, conventionally, the consignor (buyer user UB) usually determines the means of transportation based on delivery date and cost priority.
Here, it is assumed that a transport company (Company A) entrusted (transacted) causes a serious accident. In such a case, if you ask the shipping company (Company A) to compensate for the accident, it will result in the consignor (buyer user UB) having no choice but to indemnify all the cargo because they do not have voluntary insurance. existed.
即ち例えば、荷主（買手ユーザＵＢ）としては、提示された納期とコストに基づいて決定していたに過ぎないにもかかわらず、無理な運行をさせていたという噂が地元で広がり、運送会社（売手ユーザＵＳ）から敬遠されるといったことが発生する。更に言えば、荷主（買手ユーザＵＢ）は、そのような噂が広がった結果、昨今のドライバ不足で、運びたいタイミングで応援（役務の提供）をする運送会社（売手ユーザＵＳ）も少なくなるということが起こり得る。 In other words, for example, rumors spread locally that the shipper (buyer user UB) had made a decision based on the presented delivery date and cost, but was forced to operate unreasonably. It may happen that the seller (user US) avoids the seller. Furthermore, as a result of the spread of such rumors, the shipper (buyer user UB) said that due to the shortage of drivers in recent years, the number of shipping companies (seller user US) that will support (provide services) at the timing they want to deliver will decrease. things can happen.
また、日本においては、２０２４年から労働時間の上限規制がかかり、売手ユーザＵＳが運ぶことができる荷物が減少し、運用困難となる可能性が高まるとの背景も存在する。
即ち、荷主（買手ユーザＵＢ）は、ドライバの待機している時間は休憩だから労働時間には当たらないと考えていたが、その時間も労働時間であるとされ、物流の仕組みを抜本的に見直す必要が発生することとなる。
In addition, in Japan, there is a background that the upper limit of working hours will be imposed from 2024, and the number of packages that can be carried by seller users US will decrease, increasing the possibility of operational difficulties.
In other words, the shipper (buyer user UB) thought that the waiting time of the driver was a break and therefore did not count as working hours, but that time was also regarded as working hours, and the system of distribution was fundamentally reconsidered. need will arise.
そこで、荷主（買手ユーザＵＢ）は、ホワイト物流宣言をし、これからは運送会社と持続可能な物流を目指し、お互いが共存共栄できる新たな取り組みを進めることとする。しかしながら、従来のサービスにおいては、依頼した要求事項を検索結果で表示できる機能は存在するが、その検索結果のみでは、運送会社（売手ユーザＵＳ）のうち、過去に事故した運送会社の評価に疑問が残るといったことが存在する。 Therefore, the shipper (buyer user UB) declares white logistics, and from now on, aims at sustainable logistics with the transportation company, and promotes new initiatives that allow mutual coexistence and co-prosperity. However, in the conventional service, there is a function that can display the requested requirements in the search results, but the search results alone are questionable about the evaluation of the shipping company (seller user US) that has had an accident in the past. remains.
即ち、従来では、検索結果は荷主（買手ユーザＵＢ）の希望した納期条件で配送できる運送会社（売手ユーザＵＳ）で、評価基準はコストであった荷主のクレームに基づき輸送品質の格付け願されている。 That is, conventionally, the search result is a transport company (seller user US) that can deliver on the delivery terms desired by the shipper (buyer user UB), and the evaluation criterion is the cost. there is
これに対して、本サービスでは、例えば、各データ源から、官報等に基づく運送会社（売手ユーザＵＳ）の行政処分、各種認証（例えば、Ｇマーク）、保険加入の有無等を評価基準として利用可能となる。これにより、上述の買手ユーザＵＢの従来の課題が解決されるのである。 On the other hand, in this service, for example, from each data source, administrative dispositions of shipping companies (seller users US) based on official gazettes, various certifications (e.g. G Mark), insurance coverage, etc. are used as evaluation criteria. It becomes possible. This solves the above-described conventional problem of the buyer user UB.
図５は、図４の機能的構成のサーバの制御により取得された生データの集合（データレイクの一部）と管理される中間データの関係性の一例を示す図である。
以下、第１の人は、Ａ社乃至Ｅ社からなる５社であるものとして、即ち、ｎ＝５の例として説明する。
FIG. 5 is a diagram showing an example of the relationship between a set of raw data (part of a data lake) acquired under control of the server having the functional configuration of FIG. 4 and managed intermediate data.
In the following description, it is assumed that the first person is five companies consisting of companies A to E, that is, an example of n=5.
生データ取得部５２は、Ａ社に関する生データを、ｍ個（ｍはｎとは独立した１以上の整数値）のデータ源ＩＧ１Ａ乃至ＩＧｍＡから情報を取得する。
具体的には例えば、データ源ＩＧ１Ａは、ブロックチェーンネットワークＢＣＮのブロックチェーンＢＣを用いて管理されている実績データに基づく情報のデータ源である。即ち例えば、データ源ＩＧ１Ａは、実績データＤＡに対応するデータ源である。実績データＤＡは、ブロックチェーンＢＣを用いて管理されているため、Ａ社自身は、改竄等をすることはできなくなっている。
また、データ源ＩＧ２Ａ乃至ＩＧｍＡは、Ａ社が社内に保有する各種データ源である。具体的には例えば、「ドライブレコーダのデータ」、「貨物問合せのデータ」、「運賃のデータ」、「貨物保険のデータ」、「Ｇマークのデータ」、「ドライバの年次健康診断のデータ」、「ドライバの日々のヘルスチェックのデータ」は、Ａ社が社内に保有する各種情報の一例である。
The raw
Specifically, for example, the data source IG1A is a data source of information based on performance data managed using the blockchain BC of the blockchain network BCN. That is, for example, the data source IG1A is a data source corresponding to the performance data DA. Since the performance data DA is managed using the blockchain BC, Company A itself cannot tamper with it.
Data sources IG2A to IGmA are various data sources that company A owns in-house. Specifically, for example, "drive recorder data", "freight inquiry data", "fare data", "freight insurance data", "G-mark data", and "driver's annual health checkup data". , and “data of driver's daily health checks” are examples of various types of information held by Company A in-house.
また、生データ取得部５２は、同様に、Ｂ社乃至Ｅ社に関する生データを、夫々ｍ個のデータ源ＩＧ１Ｂ乃至ＩＧｍＥから夫々取得する。
なお、図５において、データ源ＩＧ２Ｂは破線で示されている。これは、Ｂ社はＡ社のデータ源ＩＧ２Ａに相当するデータ源ＩＧ２Ｂが存在しない、即ち、Ａ社のデータ源ＩＧ２Ａから取得可能な情報がＢ社からは取得できないことを示している。このように、データ源の夫々は、Ａ社乃至Ｅ社の夫々において、存在しないこともあり得る。
Similarly, the raw
Note that the data source IG2B is indicated by a dashed line in FIG. This indicates that company B does not have a data source IG2B corresponding to the data source IG2A of company A, that is, information that can be obtained from company A's data source IG2A cannot be obtained from company B. Thus, each of the data sources may not exist in each of A company to E company.
また、生データ取得部５２は、データベース会社のデータ源ＩＧ１Ｓからも各種情報を取得することができる。
即ち例えば、生データ取得部５２は、官報のデータを収集して管理するデータベース会社の他システム４に備えられたデータ源ＩＧ１Ｓから、官報のデータを取得する。
また例えば、生データ取得部５２は、売手ユーザＵＳが事業の損失を補償する保険の加入をしている保険会社により管理された他システム４から、Ａ社乃至Ｅ社等の加入する保険のデータを取得する。
The raw
That is, for example, the raw
Further, for example, the raw
このように、物流の役務依頼者のデータレイクＤＬには、ブロックチェーンＢＣで管理された実績データＤＡを含むデータや端末２、売手端末３、及び他システム４等から取得されるデータが含まれる生データとして含まれている。
ここで、データレイクＤＬＢの生データは、Ａ社乃至Ｅ社により提供されたデータ源に基づくため、データのフォーマットは夫々異なるのが通常である。そこで、中間データベースには、生データ取得部５２より夫々取得された実績データＤＡを含む買手ユーザＵＢや売手ユーザＵＳに関する複数種類のデータを、買手ユーザＵＢを特定可能な情報と対応付けて中間データとして所定のデータベースに記憶して管理される。
これにより、中間データは、フォーマットが統一された利用可能な情報として管理されるのである。
In this way, the data lake DL of the logistics service requester includes data including performance data DA managed by the blockchain BC, data acquired from the
Here, since the raw data of the data lake DLB is based on the data sources provided by companies A to E, the data formats are usually different. Therefore, in the intermediate database, a plurality of types of data relating to the buyer user UB and the seller user US, including the performance data DA respectively acquired from the raw
As a result, the intermediate data is managed as usable information with a unified format.
図６は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて取得される第１層目のデータのうち実績データの一例を示す図である。
実績データの一例は、図６に示す通りである。
即ち、図６に示すように、実績データＤＡとして、Ａ社やＥ社の、実際に物流の役務の内容や、その結果として、納期を守ったか、対象物の破損があったか、運賃の金額等が管理される。
このような情報は、売手ユーザＵＳにとって改竄や隠す動機の存在する情報である。しかしながら、本サービスでは、ブロックチェーンＢＣを用いて、実績データＤＡとして改竄不能に管理されるので、正しい実績データに基づいて、中間データベースに格納されて管理されるのである。
FIG. 6 is a diagram showing an example of performance data among the data of the first layer acquired by the server having the functional configuration of FIG.
An example of performance data is as shown in FIG.
That is, as shown in FIG. 6, as performance data DA, the details of the actual physical distribution services of company A and company E, whether the delivery date was met, whether the object was damaged, the amount of freight, etc. is managed.
Such information is information that the seller user US has a motive to falsify or hide. However, in this service, it is managed as performance data DA using blockchain BC so that it cannot be falsified, so it is stored and managed in the intermediate database based on the correct performance data.
図７は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて取得される第１層目のデータのうち物流の役務を提供する者から提供可能なサービスの一例を示す図である。
即ち、図７に示すように、物流の役務を提供する者（売手ユーザＵＳ）は、売手ユーザＵＳ自身から提供可能なサービスの情報を提示する。
即ち、物流の役務の提供者は、その時々において、どのような発注を受けることができるのかを管理する。これにより、本サービスでは、目的の発注を受けられる業者を候補者として解析結果として提示できる。
FIG. 7 is a diagram showing an example of services that can be provided by a provider of physical distribution services among the first layer data acquired by the server having the functional configuration of FIG.
That is, as shown in FIG. 7, a person (seller user US) who provides physical distribution services presents information on services that the seller user US can provide.
In other words, the provider of physical distribution services manages what kind of orders can be received from time to time. As a result, in this service, it is possible to present, as a result of analysis, vendors who can receive the desired order as candidates.
図８は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて取得される第２層目の中間データベースの内容の一例を示す図である。
第２層目の中間データベースの内容の一例は、図８に示す通りである。
即ち、中間データベースには、図６を用いて説明した実績データを含む各種データ源から収集された情報が格納される。具体的には例えば、「ドライブレコーダのデータ」、「貨物問合せのデータ」、「運賃のデータ」、「貨物保険のデータ」、「Ｇマークのデータ」、「ドライバの年次健康診断のデータ」、「ドライバの日々のヘルスチェックのデータ」が各売手ユーザＵＳと対応付けられて、統一されたフォーマットで格納されて管理される。これにより、データ解析において、各売手ユーザＵＳの夫々の情報が利用可能となるのである。
FIG. 8 is a diagram showing an example of the contents of the second layer intermediate database acquired by the server having the functional configuration of FIG.
An example of the contents of the intermediate database of the second layer is as shown in FIG.
That is, the intermediate database stores information collected from various data sources including the performance data described with reference to FIG. Specifically, for example, "drive recorder data", "freight inquiry data", "fare data", "freight insurance data", "G-mark data", and "driver's annual health checkup data". , 'data of driver's daily health check' are associated with each seller user US, stored and managed in a unified format. This makes it possible to use the information of each seller user US in data analysis.
図９は、複数の物流の役務を提供する運送会社のうち、何れの物流の役務を提供する運送会社と取引をするかを決定するための検索を行う画面の一例である。
即ち、図９に示すように、買手ユーザＵＢは、所定処理用データの提供に必要な情報（例えば、売手ユーザＵＳから受けたい役務の情報であって、例えば、必要なタスク等）を入力する。
その結果、図１０に示す検索結果が出力される。
FIG. 9 is an example of a search screen for determining with which transportation company that provides a physical distribution service, among multiple transportation companies that provide physical distribution services.
That is, as shown in FIG. 9, the buyer user UB inputs information necessary for providing predetermined processing data (for example, information on the service he/she wants to receive from the seller user US, for example, necessary tasks, etc.). .
As a result, search results shown in FIG. 10 are output.
図１０は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて提供される第３層目の解析結果である、物流の役務の依頼者が、将来、複数の物流の役務を提供する運送会社のうち、何れの物流の役務を提供する運送会社と取引をするかを決定ための情報の一例である。
即ち、物流の役務の依頼者（買手ユーザＵＢ）は、図１０に示す所定処理用情報を閲覧して、何れの配送業者（売手ユーザＵＳ）に発注を行うかを検討する。ここで、注目すべきは、図１０の画面の例の右側に含まれる「評価」の項目である。この「評価」の項目は、所定処理用情報のうち、本サービスのデータレイク及び中間データベースが存在するからこそ提供可能となった情報である。
図１０の例においては、Ａ社乃至Ｃ社の夫々について、第１観点乃至第３観点の評価として要注意である旨が表示されている。また、Ｄ社及びＥ社の夫々について、第１観点乃至第３観点の評価として良好である旨が表示されている。
売手ユーザＵＳは、これらの評価の表示を所定操作（例えばクリック操作）することにより、図１１乃至図１３の画面を確認することができる。以下、図１１乃至図１３を用いてより詳細に説明する。
FIG. 10 shows the analysis result of the third layer provided in the server having the functional configuration of FIG. This is an example of information for determining which shipping company that provides physical distribution services to trade with.
That is, the requester of the distribution service (buyer user UB) browses the predetermined processing information shown in FIG. 10 and considers which delivery company (seller user US) to place the order. Here, attention should be paid to the item of "evaluation" included on the right side of the screen example of FIG. This item of "evaluation" is information that can be provided only because of the existence of the data lake and the intermediate database of this service, among the information for predetermined processing.
In the example of FIG. 10, for each of A company to C company, the evaluation of the first to third viewpoints indicates that caution is required. In addition, it is displayed that the evaluations of the first to third viewpoints of the companies D and E are favorable.
The seller user US can confirm the screens of FIGS. 11 to 13 by performing a predetermined operation (for example, clicking operation) on the display of these evaluations. A more detailed description will be given below with reference to FIGS. 11 to 13. FIG.
図１１は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて提供される第３層目の解析結果のうち、各物流の役務を提供する運送会社の第１観点の内容を示す情報の一例である。
物流の役務を提供する各運送会社の第１観点の内容を示す情報の一例は、図１１に示す通りである。
第１観点によれば、各運送会社の車番と保険加入情報、また、保険が十分かの検討結果が含まれている。即ち、従来、各売手ユーザＵＳの保険加入に関する情報は、買手ユーザＵＢに提示されることはなかった。しかしながら、本サービスでは、データ源から取得された売手ユーザＵＳの保険加入に関する情報がデータレイクに含まれるため、データ解析において利用可能となるのである。しかしながら、保険加入に関する情報は、各売手ユーザＵＳの間で任意のフォーマットで管理されているのが通常である。従って、単にデータレイクに保険加入に関する情報が生データとして取得されても、データ解析で利用するのは困難であった。
しかしながら、本サービスでは、中間データベースを活用し、各売手ユーザＵＳと対応付けられて統一されたフォーマットで管理されているため、データ解析に容易に利用可能となっている。そして、図９を用いて説明した買手ユーザＵＢにより入力された貨物金額の情報と各運送会社の保険加入に関する情報に基づいて、保険加入が十分かの情報（図１１に示す第１観点の内容の情報、特に図１１に示す保険情報）が提供されるのである。
FIG. 11 is an example of information indicating the contents of the first viewpoint of the transportation company that provides each physical distribution service among the analysis results of the third layer provided in the server having the functional configuration of FIG.
An example of information indicating the contents of the first viewpoint of each transportation company that provides physical distribution services is as shown in FIG. 11 .
According to the first point of view, the vehicle number of each transportation company, insurance subscription information, and the result of examination as to whether the insurance is sufficient are included. That is, conventionally, the information on the insurance subscription of each seller user US has not been presented to the buyer user UB. However, in the present service, the data lake contains information about the seller user US's insurance subscriptions obtained from the data sources, and thus is available for data analysis. However, information on insurance subscription is normally managed in an arbitrary format among seller users US. Therefore, even if information on insurance subscriptions was simply acquired as raw data in the data lake, it was difficult to use it for data analysis.
However, in this service, an intermediate database is utilized and managed in a unified format in association with each seller user US, so it can be easily used for data analysis. Then, based on the information on the freight amount entered by the buyer user UB described with reference to FIG. 9 and the information on the insurance subscription of each shipping company, information on whether the insurance subscription is sufficient (contents of the first aspect shown in FIG. 11) (especially the insurance information shown in FIG. 11) is provided.
図１２は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて提供される第３層目の解析結果のうち、各物流の役務を提供する運送会社の第２観点の内容を示す情報の一例である。
各物流の役務を提供する運送会社の第２観点の内容を示す情報の一例は、図１２に示す通りである。
第２観点によれば、各運送会社の車番と、速度超過や急な動作の回数の情報が含まれている。即ち、第２観点においては、データ源の「ドライブレコーダのデータ」やタコグラフのデータがデータ解析された結果が提示される。
即ち、従来、各売手ユーザＵＳの各車両のドライブレコーダのデータやタコグラフのデータは、買手ユーザＵＢに提示されることはなかった。しかしながら、本サービスでは、データ源から取得された売手ユーザＵＳのドライブレコーダやタコグラフに基づく情報がデータレイクに含まれるため、データ解析において利用可能となるのである。しかしながら、ドライブレコーダやタコグラフに関する情報は、各売手ユーザＵＳの間で任意のフォーマットで管理されているのが通常である。従って、単にドライブレコーダやタコ蔵に情報が生データとして取得されても、データ解析で利用するのは困難であった。
しかしながら、本サービスでは、中間データベースを活用し、各売手ユーザＵＳと対応付けられて統一されたフォーマットで管理されているため、データ解析に容易に利用可能となっている。そして、図９を用いて説明した買手ユーザＵＢにより入力された情報に基づいて、ドライブレコーダやタコグラフの情報に基づいて、速度超過の数や急発進急停車の情報が提供されるのである。
具体的には例えば、図１２の例においては、超過スピード毎の平均違反回数と各社の車番ごとの平均違反回数に基づいて、要注意か否かが判定されている。また、急発進、急停車についても、１運行平均と各社の車番ごとの平均値に基づいて、運転性向情報として提供される。
FIG. 12 is an example of information showing the contents of the second point of view of the transportation company that provides each physical distribution service among the analysis results of the third layer provided in the server having the functional configuration of FIG.
FIG. 12 shows an example of information indicating the content of the second viewpoint of the transportation company that provides each physical distribution service.
According to the second aspect, information on the vehicle number of each transportation company and the number of times of excessive speed and sudden movement is included. That is, in the second aspect, the result of data analysis of the data source "drive recorder data" and tachograph data is presented.
That is, conventionally, the drive recorder data and tachograph data of each vehicle of each seller user US have not been presented to the buyer user UB. However, in this service, the data lake contains information based on the seller user's US drive recorder and tachograph obtained from the data source, so that it can be used for data analysis. However, information on drive recorders and tachographs is usually managed in arbitrary formats among seller users US. Therefore, even if the information was simply acquired as raw data by a drive recorder or Takozo, it was difficult to use it for data analysis.
However, in this service, an intermediate database is utilized and managed in a unified format in association with each seller user US, so it can be easily used for data analysis. Based on the information input by the buyer user UB described with reference to FIG. 9, information on the number of excessive speeds and information on sudden starts and stops is provided based on the information of the drive recorder and tachograph.
Specifically, for example, in the example of FIG. 12, whether or not caution is required is determined based on the average number of violations for each speed limit and the average number of violations for each car number of each company. In addition, the sudden start and stop are also provided as driving tendency information based on the average value for one operation and the average value for each car number of each company.
図１３は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて提供される第３層目の解析結果のうち、各物流の役務を提供する運送会社の第３観点の内容を示す情報の一例である。
各物流の役務を提供する運送会社の第３観点の内容を示す情報の一例は、図１２に示す通りである。
第３観点によれば、各運送会社の社番と、納期達成率及び破損率の情報が含まれている。即ち、第３観点は、過去の取引の実績データに基づく情報である。
即ち、従来、各売手ユーザＵＳからみて納期が達成されたか否かや物品の破損が有ったか否かは、買手ユーザＵＢ自身で管理するものであった。しかしながら、本サービスでは、ブロックチェーンＢＣを用いて管理された実績データに基づく情報がデータレイクに含まれる。これにより、他の買手ユーザＵＢとの取引の実績データ等が改竄されずにデータ解析において利用可能となるのである。
即ち、本サービスでは、実績データがブロックチェーンＢＣを用いて管理され、中間データベースに各売手ユーザＵＳと対応付けられて統一されたフォーマットで管理されるため、データ解析に容易に利用可能となっている。そして、図９を用いて説明した買手ユーザＵＢにより入力された情報に基づいて、実績データに基づく評価の情報が買手ユーザＵＢ提供されるのである。
FIG. 13 is an example of information indicating the content of the third viewpoint of the transportation company that provides each physical distribution service among the analysis results of the third layer provided in the server having the functional configuration of FIG.
FIG. 12 shows an example of information indicating the contents of the third viewpoint of the shipping company that provides each physical distribution service.
According to the third aspect, information on the company number of each transportation company and the delivery rate and damage rate are included. That is, the third point of view is information based on performance data of past transactions.
That is, conventionally, each seller user US managed whether or not the delivery date was met and whether or not the article was damaged, by the buyer user UB himself/herself. However, in this service, the data lake contains information based on performance data managed using blockchain BC. As a result, the performance data of transactions with other buyer users UB can be used in data analysis without being falsified.
In other words, in this service, performance data is managed using blockchain BC, and is managed in a unified format in correspondence with each seller user US in an intermediate database, so that it can be easily used for data analysis. there is Based on the information input by the buyer user UB described with reference to FIG. 9, the buyer user UB is provided with evaluation information based on performance data.
このように、買手ユーザＵＢは、各種各様なデータ源から提供された情報を活用した様々な観点の評価を閲覧して、運送会社を決定することができるようになる。これにより、買手ユーザＵＢは、その売手ユーザＵＳと取引をすることで、どのようなリスクがあるか等を把握したうえで何れの売手ユーザＵＳと取引を行うのかを決定するという所定処理を実現することができるのである。 In this way, buyer user UB will be able to determine a shipping company by viewing evaluations from various perspectives utilizing information provided by various data sources. As a result, the buyer user UB realizes a predetermined process of determining with which seller user US to conduct the transaction after grasping what kind of risk there is by making a transaction with the seller user US. It is possible.
なお、本サービスでは、所定処理において、以下に示すような交渉を含むことができる。
即ち、買手ユーザＵＢは、本サービスから、オススメの取引内容の案内の情報（所定処理用情報）を受け取る。そして、図１１乃至図１３を用いて説明した各観点において、各運送会社について要注意でない旨を確認する。
そのうえで、買手ユーザＵＢは、運送会社（例えば、Ｄ社、Ｅ社）に対して納期などの条件を再提案することができる。
具体的には例えば、買手ユーザＵＢは、Ｄ社、Ｅ社の保険条件、輸送品質は申し分ないことを確認した。ただし納品条件については、図１０に示す各種情報を確認のうえ、「納品時間と価格を」再交渉することができる。
例えば、買手ユーザＵＢは、まず運賃の安いＤ社との取引を検討する。しかしながら、Ｄ社は、納期対応として時間の調整が困難であったとする（図１０において三角マークで示されている）。
この場合、買手ユーザＵＢは、荷主に対して、納品時間を変更することについての確認をする必要がある。しかしながら、今回荷主は午後納期時間の変更を認めなかったとする。その結果として、午前中に納品可能なＥ社に選択するという結論となる。
また、更に、買手ユーザＵＢは、最終的にＥ社に問い合わせ、運賃を１０，０００円値引き依頼に応じれば配送を実施してもらいたいと交渉することができる。その結果、例えば、Ｅ社にとっても、労働時間を守れる運行計画の案件となり、買手ユーザＵＢの条件を快諾し、交渉が成立する。
このように、本サービスは、交渉も含めた、所定処理をも支援する所定処理用情報を提供することができる。
In this service, the following negotiations can be included in the predetermined processing.
In other words, the buyer user UB receives information (predetermined processing information) for guidance on recommended transaction details from this service. Then, from the viewpoints described with reference to FIGS. 11 to 13, it is confirmed that each transportation company does not need attention.
After that, the buyer user UB can re-propose conditions such as the delivery date to the transport companies (for example, D company and E company).
Specifically, for example, buyer user UB confirmed that the insurance terms and transport quality of Company D and Company E are satisfactory. However, regarding the terms of delivery, after confirming various information shown in FIG. 10, "delivery time and price" can be renegotiated.
For example, buyer user UB first considers a transaction with company D, which has a cheaper freight charge. However, it is assumed that it was difficult for company D to adjust the time to meet the deadline (indicated by the triangular mark in FIG. 10).
In this case, the buyer user UB needs to confirm with the consignor about changing the delivery time. However, suppose that the shipper did not approve the change of the afternoon delivery time this time. As a result, it is concluded that Company E, which can deliver in the morning, is selected.
Furthermore, the buyer user UB can finally make an inquiry to Company E and negotiate to have the delivery carried out if the request for a discount of 10,000 yen on the freight is accepted. As a result, for example, company E also has an operation plan that can keep working hours, willingly agrees to the conditions of buyer user UB, and negotiations are established.
In this way, the service can provide information for predetermined processing that also supports predetermined processing, including negotiation.
そして、買手ユーザＵＢが、Ｅ社と取引をした場合、その実績データは、ブロックチェーンＢＣを用いて管理される。 Then, when the buyer user UB makes a transaction with E company, the performance data is managed using the blockchain BC.
図１４は、図４の機能的構成を有するサーバにおいて提供される第３層目の解析結果に基づいて物流の役務の取引が完了した際に、その取引の実績が第１層目の実績データとして反映される例を示すの一例である。
取引の実績が第１層目の実績データとして反映される例は、図１４に示す通りである。
即ち、買手ユーザＵＢと売手ユーザＵＳとの間で行われた取引の各種情報が、実績データに含まれる。特に、その取引において、納期が守られたかや、破損の有無、運賃に関する情報がブロックチェーンＢＣを用いて管理される。
そして、これらの情報が次回以降のデータ解析に備え、データレイクや中間データベースに含まれる。
図示はしないが、運送会社が、納期を守らなかったり、物品を破損させた場合、その情報が実績データとしてブロックチェーンＢＣを用いて管理される。これにより、これらの運送会社にとって不利益となる情報も改竄不能となり、適切なデータ解析に利用される。
更に言えば、次回以降のデータ解析における精度が向上すると共に、最新の情報が反映されるのである。
FIG. 14 shows that when a transaction of a physical distribution service is completed based on the analysis result of the third layer provided in the server having the functional configuration of FIG. It is an example showing an example reflected as.
FIG. 14 shows an example in which transaction results are reflected as the first-level result data.
In other words, the performance data includes various types of information on the transaction between the buyer user UB and the seller user US. In particular, in the transaction, information regarding whether the delivery date was met, the presence or absence of damage, and freight charges are managed using the blockchain BC.
This information is then included in the data lake and intermediate database in preparation for the next and subsequent data analyses.
Although not shown, when a shipping company fails to meet the delivery date or damages an item, that information is managed as performance data using a blockchain BC. This makes it impossible to falsify information that is disadvantageous to these transportation companies, and is used for appropriate data analysis.
Furthermore, the accuracy of subsequent data analysis is improved, and the latest information is reflected.
なお、例えば、納期が守られなかった場合は契約条件に従ったペナルティが発生してもよい。また、例えば、なぜ守られなかった原因を追求することができる。これらの情報は、本サービスにより自動で行われる必要はなく、人間が言葉で補うことができる。 It should be noted that, for example, if the delivery date is not met, a penalty may be imposed according to the terms of the contract. Also, for example, it is possible to pursue the cause why the protection was not followed. These information need not be automatically provided by the Service and can be supplemented by human words.
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものとみなす。 Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, etc. within the range that can achieve the object of the present invention are included in the present invention. Consider.
図２に示すシステム構成、及び図３に示すサーバ１のハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
The system configuration shown in FIG. 2 and the hardware configuration of the
即ち例えば、上述の説明において、実績データＤＡは、ブロックチェーンＢＣを用いて管理されるものとしたが、特にこれに限定されない。
具体的には例えば、実績データＤＡは、分散型台帳管理の技術を用いて記憶して管理されれば足りる。
That is, for example, in the above description, the performance data DA is managed using the blockchain BC, but it is not particularly limited to this.
Specifically, for example, it is sufficient that the performance data DA is stored and managed using distributed ledger management technology.
また例えば、図１１乃至図１４等を用いて説明したように、３階層目のデータとして管理される所定処理用データは、中間ＤＢ６１から抽出されたデータそのものではなく、加工されたデータであってもよい。即ち、所定処理用データは、中間ＤＢ６１から抽出されたデータ及び抽出されたデータを加工したものであってよい。
Further, for example, as described with reference to FIGS. 11 to 14 and the like, the data for predetermined processing managed as data in the third layer is not the data itself extracted from the
また例えば、図１の説明において、各データベース（例えば、中間データベースＭＤＢＢ及びＭＤＢＳやデータレイクＤＬＢ及びＤＬＳ）は、夫々別のものとして図示したが特にこれに限定されず、各データは、別のデータベースとして管理される必要はない。
即ち例えば、図４に示すように、各階層毎に格納されてもよく、適切にアクセス権限が管理されれば足りる。
Also, for example, in the explanation of FIG. 1, each database (for example, the intermediate databases MDBB and MDBS and the data lake DLB and DLS) is illustrated as being separate, but is not particularly limited to this, and each data is a separate database. does not need to be managed as
That is, for example, as shown in FIG. 4, it may be stored for each hierarchy, and it is sufficient if the access authority is appropriately managed.
また、図４に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した処理を全体として実行できる機能が図２の情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロック及びデータベースを用いるのかは、特に図４の例に限定されない。 Also, the functional block diagram shown in FIG. 4 is merely an example and is not particularly limited. That is, it is sufficient if the information processing system of FIG. 2 has a function capable of executing the above-described processing as a whole. is not limited to
また、機能ブロック及びデータベースの存在場所も、図４に限定されず、任意でよい。
図５の例では、全ての処理は、図４の情報処理システムを構成する図４のサーバ１のＣＰＵ１１の制御により行われる構成となっているが、これに限定されない。例えばサーバ１側に配置された機能ブロック及びデータベースの少なくとも一部を、他の情報処理装置が備える構成としてもよい。
Also, the locations of the functional blocks and the database are not limited to those shown in FIG. 4, and may be arbitrary.
In the example of FIG. 5, all the processing is configured to be performed under the control of the
また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
Also, the series of processes described above can be executed by hardware or by software.
Also, one functional block may be composed of hardware alone, software alone, or a combination thereof.
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
When a series of processes is to be executed by software, a program constituting the software is installed in a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer built into dedicated hardware.
Also, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, such as a server, a general-purpose smart phone, or a personal computer.
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。 A recording medium containing such a program not only consists of a removable medium (not shown) that is distributed separately from the device main body in order to provide the program to the user, but is also preinstalled in the device main body and delivered to the user. It consists of a provided recording medium, etc.
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。 In this specification, the steps of writing a program recorded on a recording medium are not necessarily processed chronologically according to the order, but may be executed in parallel or individually. It also includes the processing to be executed.
以上をまとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を有していれば足り、各種各様な実施の形態を取ることができる。 In summary, the information processing apparatus to which the present invention is applied only needs to have the following configuration, and can take various forms.
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図４のサーバ１）は、
第１の人（例えば、売手ユーザＵＢ）と第２の人（例えば、買手ユーザＵＳ）と行為（売買や役務の提供、支払い等）に関する実績のデータ（例えば、実績データＤＡ）を、実績データとして、ブロックチェーン又は分散型台帳管理の技術を用いて記憶して管理する実績データ管理手段（例えば、実績データ管理部５１）と、
前記第１の人又は前記第２の人を対象者として、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータ（例えば、複数の情報源からのデータ）を、複数の他情報処理装置の夫々から１層目のデータとして夫々取得する１層目データ取得手段（例えば、生データ取得部５２）と、
前記１層目データ取得手段により夫々取得された、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、前記対象者を特定可能な対象者情報（例えば、社名やＩＤ等）と対応付けて２層目のデータとして所定のデータベース（例えば、中間ＤＢ６１等）に記憶して管理する２層目データ管理手段（例えば、中間データベース管理部５３）と、
所定処理を実行するために必要な必要データ及び当該必要データを生成する素となる素データを前記所定のデータベースから抽出し、抽出した前記必要データ、及び前記素データを加工したデータを、３層目のデータ（例えば、所定処理用情報）として保持して管理する３層目データ管理手段（例えば、解析データ管理部５４）と、
前記３層目のデータを用いて、前記所定処理を実行する所定処理実行手段（例えば、図６乃至図１４の各種情報の授受を行う所定処理実行部５５）と、
を備える。
これにより、ブロックチェーン技術等を用いた所定情報の管理における利便性を向上させることができる。
That is, an information processing apparatus (for example, the
Performance data (eg, performance data DA) related to a first person (eg, seller user UB), a second person (eg, buyer user US), and actions (trading, service provision, payment, etc.) As a performance data management means (for example, performance data management unit 51) that stores and manages using blockchain or distributed ledger management technology,
With the first person or the second person as a target person, a plurality of types of data (for example, data from a plurality of information sources) regarding the target person including the performance data are sent to each of a plurality of other information processing devices. First layer data acquisition means (for example, raw data acquisition unit 52) that acquires as first layer data from
A plurality of types of data related to the target person, including the performance data, respectively acquired by the first layer data acquisition means, are associated with target person information (for example, company name, ID, etc.) that can identify the target person. Second-layer data management means (for example, intermediate database management unit 53) that stores and manages a predetermined database (for example, intermediate DB 61) as second-layer data;
The necessary data necessary for executing a predetermined process and the raw data for generating the necessary data are extracted from the predetermined database, and the extracted necessary data and data processed from the raw data are divided into three layers. a third-layer data management means (for example, analysis data management unit 54) that holds and manages third-layer data (for example, information for predetermined processing);
Predetermined processing execution means (for example, predetermined
Prepare.
As a result, it is possible to improve convenience in managing predetermined information using blockchain technology or the like.
前記所定処理は、前記対象者に対する評価を用いる処理を含み、
前記３層目データ管理手段は、前記対象者についての前記実績データのうち少なくとも一部を前記所定のデータベースから抽出し、抽出したデータを用いて前記評価を示すデータを前記３層目のデータの一部として保持して管理する、こともできる。
The predetermined process includes a process using an evaluation of the subject,
The third-layer data management means extracts at least a part of the performance data about the subject from the predetermined database, and uses the extracted data to store the data indicating the evaluation in the third-layer data. It can also be held and managed as a part.
前記所定処理は、前記対象者が行う前記行為に関連する処理を含み、
前記所定処理の実行結果を示すデータを、前記実績データとして、前記実績データ管理手段は、前記ブロックチェーン又は前記分散型台帳管理の技術を用いて記憶して管理すると共に、前記２層目データ管理手段は、前記対象者情報に対応付けて前記所定のデータベースに記憶して管理する、こともできる。
The predetermined process includes a process related to the action performed by the subject,
The performance data management means stores and manages the data indicating the execution result of the predetermined process as the performance data using the technology of the blockchain or the distributed ledger management, and manages the second layer data. The means can also be managed by storing in the predetermined database in association with the subject information.
１・・・サーバ、２・・・買手端末、３・・・売手端末、４・・・他システム、ＢＣ・・・ブロックチェーンネットワーク、１１・・・ＣＰＵ、１８・・・記憶部、５１・・・実績データ管理部、５２・・・生データ取得部、５３・・・中間データベース管理部、５４・・・解析データ管理部、５５・・・処理実行部、６１・・・中間ＤＢ、６２・・・解析ＤＢ
1...
Claims (5)
前記第１の人又は前記第２の人を対象者として、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、複数の他情報処理装置の夫々から１層目のデータとして夫々取得する１層目データ取得手段と、
前記１層目データ取得手段により夫々取得された、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、前記対象者を特定可能な対象者情報と対応付けて２層目のデータとして所定のデータベースに記憶して管理する２層目データ管理手段と、
所定処理を実行するために必要な必要データ及び当該必要データを生成する素となる素データを前記所定のデータベースから抽出し、抽出した前記必要データ、及び前記素データを加工したデータを、３層目のデータとして保持して管理する３層目データ管理手段と、
前記３層目のデータを用いて、前記所定処理を実行する所定処理実行手段と、
を備える情報処理装置。 performance data management means for storing and managing performance data relating to the first person and the second person and their actions as performance data using blockchain or distributed ledger management technology;
1, with the first person or the second person as a target person, and acquiring a plurality of types of data relating to the target person, including the performance data, from each of a plurality of other information processing devices as first-layer data; layer data acquisition means;
A plurality of types of data relating to the subject, including the performance data, which are respectively acquired by the first layer data acquisition means, are associated with subject information that can identify the subject, and are used as second layer data. a second layer data management means for storing and managing in a database;
The necessary data necessary for executing a predetermined process and the raw data for generating the necessary data are extracted from the predetermined database, and the extracted necessary data and data processed from the raw data are divided into three layers. third-layer data management means for holding and managing third-layer data;
predetermined processing executing means for executing the predetermined processing using the third layer data;
Information processing device.
前記３層目データ管理手段は、前記対象者についての前記実績データのうち少なくとも一部を前記所定のデータベースから抽出し、抽出したデータを用いて前記評価を示すデータを前記３層目のデータの一部として保持して管理する、
請求項１に記載の情報処理装置。 The predetermined process includes a process using an evaluation of the subject,
The third-layer data management means extracts at least a part of the performance data about the subject from the predetermined database, and uses the extracted data to store the data indicating the evaluation in the third-layer data. hold and manage as part of
The information processing device according to claim 1 .
前記所定処理の実行結果を示すデータを、前記実績データとして、前記実績データ管理手段は、前記ブロックチェーン又は前記分散型台帳管理の技術を用いて記憶して管理すると共に、前記２層目データ管理手段は、前記対象者情報に対応付けて前記所定のデータベースに記憶して管理する、
請求項１に記載の情報処理装置。 The predetermined process includes a process related to the action performed by the subject,
The performance data management means stores and manages the data indicating the execution result of the predetermined process as the performance data using the technology of the blockchain or the distributed ledger management, and manages the second layer data. means stores and manages in the predetermined database in association with the subject information;
The information processing device according to claim 1 .
第１の人と第２の人と行為に関する実績のデータを、実績データとして、ブロックチェーン又は分散型台帳管理の技術を用いて記憶して管理する実績データ管理ステップと、
前記第１の人又は前記第２の人を対象者として、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、複数の他情報処理装置の夫々から１層目のデータとして夫々取得する１層目データ取得ステップと、
前記１層目データ取得ステップの処理により夫々取得された、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、前記対象者を特定可能な対象者情報と対応付けて２層目のデータとして所定のデータベースに記憶して管理する２層目データ管理ステップと、
所定処理を実行するために必要な必要データ及び当該必要データを生成する素となる素データを前記所定のデータベースから抽出し、抽出した前記必要データ、及び前記素データを加工したデータを、３層目のデータとして保持して管理する３層目データ管理ステップと、
前記３層目のデータを用いて、前記所定処理を実行する所定処理実行ステップと、
を含む情報処理方法。 In the information processing method executed by the information processing device,
a performance data management step of storing and managing performance data relating to the first person and the second person and their actions as performance data using blockchain or distributed ledger management technology;
1, with the first person or the second person as a target person, and acquiring a plurality of types of data relating to the target person, including the performance data, from each of a plurality of other information processing devices as first-layer data; a stratum data acquisition step;
A plurality of types of data relating to the subject, including the performance data, which are respectively acquired by the processing of the first layer data acquisition step, are associated with subject information that can identify the subject, and are used as second layer data. a second layer data management step of storing and managing in a predetermined database;
The necessary data necessary for executing a predetermined process and the raw data for generating the necessary data are extracted from the predetermined database, and the extracted necessary data and data processed from the raw data are divided into three layers. a third-layer data management step for holding and managing as second-layer data;
a predetermined process execution step of executing the predetermined process using the third layer data;
Information processing method including.
情報処理装置が実行する情報処理方法において、
第１の人と第２の人と行為に関する実績のデータを、実績データとして、ブロックチェーン又は分散型台帳管理の技術を用いて記憶して管理する実績データ管理ステップと、
前記第１の人又は前記第２の人を対象者として、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、複数の他情報処理装置の夫々から１層目のデータとして夫々取得する１層目データ取得ステップと、
前記１層目データ取得ステップの処理により夫々取得された、前記実績データを含む前記対象者に関する複数種類のデータを、前記対象者を特定可能な対象者情報と対応付けて２層目のデータとして所定のデータベースに記憶して管理する２層目データ管理ステップと、
所定処理を実行するために必要な必要データ及び当該必要データを生成する素となる素データを前記所定のデータベースから抽出し、抽出した前記必要データ、及び前記素データを加工したデータを、３層目のデータとして保持して管理する３層目データ管理ステップと、
前記３層目のデータを用いて、前記所定処理を実行する所定処理実行ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。 to the computer,
In the information processing method executed by the information processing device,
a performance data management step of storing and managing performance data relating to the first person and the second person and their actions as performance data using blockchain or distributed ledger management technology;
1, with the first person or the second person as a target person, and acquiring a plurality of types of data relating to the target person, including the performance data, from each of a plurality of other information processing devices as first-layer data; a stratum data acquisition step;
A plurality of types of data relating to the subject, including the performance data, which are respectively acquired by the processing of the first layer data acquisition step, are associated with subject information that can identify the subject, and are used as second layer data. a second layer data management step of storing and managing in a predetermined database;
The necessary data necessary for executing a predetermined process and the raw data for generating the necessary data are extracted from the predetermined database, and the extracted necessary data and data processed from the raw data are divided into three layers. a third-layer data management step for holding and managing as second-layer data;
a predetermined process execution step of executing the predetermined process using the third layer data;
A program that executes control processing including
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