(57)【要約】  元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成するコンテンツ生成部と、前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与するメタデータ付与部と、を備える、情報処理システム。
2020153193.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成するコンテンツ生成部と、
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与するメタデータ付与部と、
を備える、情報処理システム。
【請求項２】
前記コンテンツ生成部は、前記素材データに基づいて、所定のルール又は機械学習を用いて、前記コンテンツを自動生成する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報は、前記素材データを特定可能な情報である、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記コンテンツの生成に関する生成情報は、前記コンテンツの生成内容であって、少なくとも前記素材データの利用態様を示す情報を含む、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記素材データには、前記素材データの権利関係に関する情報と、前記素材データの元コンテンツを特定可能な情報がメタデータとして付与されている、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記情報処理システムは、
元コンテンツから１以上の前記素材データを生成する素材生成部をさらに備え、
前記メタデータ付与部は、
前記生成した素材データに、当該素材データの権利関係に関する情報と、前記素材データの元コンテンツを特定可能な情報を、メタデータとして付与する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記コンテンツ生成部は、
元コンテンツを利用して新たなコンテンツを生成する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記元コンテンツには、前記元コンテンツの権利関係に関する情報がメタデータとして付与されている、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記コンテンツは、楽曲であって、
前記素材データは、音楽を構成する範囲情報、音質情報、構成要素情報、または抽象要素情報である、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
プロセッサが、
元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成することと、
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成するコンテンツ生成部と、
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与するメタデータ付与部と、
として機能させるための、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、画像や音声データ等から成るコンテンツのデジタル化が進み、デジタルデータのコピー防止や著作権管理に対応する技術が提案されている。【０００３】
また、近年、人工知能（Artificial  Intelligence、以下、ＡＩとも称す）を応用し、ゼロから創作を行ったり、他の複数の創作物を参照して創作を行ったりすることが実現している。【０００４】
例えば下記特許文献１では、原作コンテンツに電子透かしとして埋め込まれたコンテンツに関する情報を読み取ったり、コンテンツの特徴を抽出して既に登録されているコンテンツの特徴と比較したりすることで、著作権侵害の可能性ありと判断した場合、予め規定された原作コンテンツの利用許諾範囲と比較して利用者に対する利用許諾を管理する方法が開示されている。【０００５】
また、例えば下記特許文献２では、著作物を構成する素材データや引用すべき他の作品情報を特定する引用データと、この素材データや他の作品情報に対する特定の加工処理を示す加工データと、この作品情報に対する利用条件を示す利用条件データと、を含む作品情報を保存することで、著作物に対する同一性保持権を保全しつつ二次的利用を推進する著作物提供システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１３６３６３号公報
【特許文献２】特開平１０−５５３８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、元の創作物をその構成要素に分解した素材データをＡＩ創作（人工知能を利用したコンテンツの生成）に用いた場合に、生成された結果物であるＡＩ創作物（人工知能を利用して生成されたコンテンツ）から、生成の際に利用された元の創作物や、元の創作物との関係性（ＡＩ創作物における元の創作物の利用形態等）を判断することは困難であった。【０００８】
上述した特許文献１では、コンテンツ識別子や利用許諾者識別子がコンテンツに埋め込まれているが、ＡＩ等を利用して自動創作された創作物に対する元の創作物の関係性を示す情報については何ら言及されていない。また、上述した特許文献２では、作品情報として、作品を構成する素材データや引用データ、および加工データ等を保存することが開示されているが、創作物に利用した素材データの元の創作物までの参照や、創作に関する生成情報の管理については、考慮されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示によれば、元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成するコンテンツ生成部と、前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与するメタデータ付与部と、を備える、情報処理システムを提案する。【００１０】
本開示によれば、プロセッサが、元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成することと、前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与することと、を含む、情報処理方法を提案する。【００１１】
本開示によれば、コンピュータを、元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成するコンテンツ生成部と、前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与するメタデータ付与部と、として機能させるための、プログラムを提案する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。
【図２】本実施形態に係る楽曲提供サーバの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２に示した楽曲提供サーバの通信部および記憶部により実現される第１の実施形態による論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】第１の実施形態によるＡＩ創作過程における各処理について説明する図である。
【図５】第１の実施形態による元の創作物が「楽曲」の場合における素材化処理について説明する図である。
【図６】第１の実施形態によるＡＩ創作処理例について説明する図である。
【図７】第１の実施形態による他のＡＩ創作処理例について説明する図である。
【図８】第１の実施形態による他のＡＩ創作処理例について説明する図である。
【図９】第１の実施形態による他のＡＩ創作処理例について説明する図である。
【図１０】第１の実施形態によるメタデータをＩＤ連携により別途ネットワーク上のデータベースで管理する場合について説明する図である。
【図１１】第１の実施形態によるメタデータ付与の動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】図２に示した楽曲提供サーバの通信部および記憶部により実現される第２の実施形態による論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】第２の実施形態によるフィードバック処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】図２に示した楽曲提供サーバの通信部および記憶部により実現される第３の実施形態による論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】第３の実施形態によるヒット曲分析に基づく新規創作物の支援情報の提示処理の流れの一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】
【００１３】
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。
【００１４】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
２．楽曲提供サーバ１０の構成
３．第１の実施形態；メタデータの付与
３−１．背景
３−２．機能構成
３−３．生成処理とメタデータ付与の具体例
（３−３−１．ＡＩ創作過程）
（３−３−２．元創作メタデータ）
（３−３−３．素材化処理と素材メタデータ）
（３−３−４．ＡＩ創作処理とＡＩ創作メタデータ）
〔処理例１：一部要素の変更〕
〔処理例１’：スタイルの適用〕
〔処理例２：新たな要素情報の生成〕
〔処理例３：スタイルの抽出〕
〔ＡＩ創作メタデータの具体例〕
（ＣＣライセンスや許諾条件の引き継ぎ）
（３−３−５．メタデータに関する補足）
（１）既存の創作物へのメタデータの付与
（２）メタデータの管理
（３）メタデータの真正性の担保
（４）創作者情報・権利者情報について
（５）その他
３−４．動作処理
３−５．効果
３−６．その他の創作物
（３−６−１．小説）
（３−６−２．映画／動画／ゲーム）
（３−６−３．キャラクター（２Ｄ／３Ｄ））
４．第２の実施形態；フィードバック処理
４−１．背景
４−２．機能構成
４−３．動作処理
４−４．効果
５．第３の実施形態；マーケティング分析
５−１．背景
５−２．機能構成
５−３．動作処理
５−４．効果
６．まとめ
【００１５】
＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞＞
図１は、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。本実施形態による情報処理システムは、図１に示すように、各ユーザが操作する情報処理端末２０と、情報処理端末２０とネットワーク３を介して通信接続する楽曲提供サーバ１０とを含む。情報処理端末２０は、楽曲提供サーバ１０とデータの送受信を行い、ユーザは、楽曲提供サーバ１０で提供される各種機能を、情報処理端末２０上で利用することができる。
【００１６】
本開示の一実施形態では、ＡＩ創作物の一例として、ＡＩ楽曲を用いる。ＡＩ楽曲とは、ＡＩ（Artificial  Intelligence；人工知能）を用いて生成した楽曲である。ここで、本明細書において「ＡＩ創作物」とは、ＡＩにより自動的に（人の手を借りずに）創作されたコンテンツ、または、ＡＩを道具として用いて人が（いわゆるＡＩクリエイターが）創作したコンテンツの、いずれをも含む意味で用いる。また、本実施形態における「ＡＩ」のロジックについては特に限定しないが、例えば、機械学習を用いて行う。また、機械学習のアルゴリズムについても特に限定はしないが、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク（いわゆるディープラーニング）等を利用し得る。
【００１７】
また、本実施形態では、「ＡＩ創作物」の一例として、「ＡＩ楽曲」を用いて説明するが、本開示による「ＡＩ創作物」は、「ＡＩ楽曲」に限定されず、ＡＩを用いて生成した様々なコンテンツ（例えば、小説、映画、動画、ゲーム、２Ｄ／３Ｄキャラクター等）に適用可能である。ＡＩ楽曲以外のＡＩ創作物の詳細については、後述する。
【００１８】
情報処理端末２０は、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話端末、ＰＣ、または、ウェアラブルデバイス等により実現され得る。また、情報処理端末２０は、制御部（例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路により実現され得る）、表示部、操作入力部（キーボード、マウス、ボタン、スイッチ、タッチパッド、タッチパネルディスプレイ、ジェスチャ入力、音声入力等）、および音声出力部等を有する。
【００１９】
楽曲提供サーバ１０は、ＡＩ創作機能を提供する。ＡＩ創作には、例えば、元の創作物からその構成要素を分解して生成した素材データが用いられる。
【００２０】
ここで、従来、元の創作物をその構成要素に分解した素材データをＡＩ創作に用いた場合、創作されたＡＩ創作物に対する元の創作物の関係性を判断することは困難であった。
【００２１】
そこで、本実施形態では、ＡＩ創作物に、当該ＡＩ創作物に利用した素材データの元の創作物まで参照できる情報や、当該ＡＩ創作の生成に関する生成情報等を、メタデータとして関連付けることで、ＡＩ創作物に対する元の創作物の関係性を判断することを可能とする。なお、本明細書では、ＡＩ創作物に付与するメタデータを「ＡＩ創作メタデータ」、ＡＩ創作物に利用される素材データに付与するメタデータを「素材メタデータ」、ＡＩ創作物または素材データの生成に用いる元の創作物に付与するメタデータを「元創作メタデータ」と称する。また、これらを総称する場合は、単に「メタデータ」とも称する。
【００２２】
また、情報処理端末２０は、このようにＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータに基づいて創作者へのフィードバック処理を行ったり、ＡＩ創作メタデータに基づいてマーケティング処理を行ったりすることも可能である。
【００２３】
ユーザは、楽曲提供サーバ１０により提供される機能を用いて、ＡＩを利用した創作物の生成を行うことが可能である。また、ユーザは、自身が創作して楽曲提供サーバ１０に提供（登録）した創作物から生成された素材データがＡＩ創作物に利用された際等に、楽曲提供サーバ１０により財産的利益の分配を受けることが可能である。また、ユーザは、楽曲提供サーバ１０がＡＩ創作物の利用状況に応じて、ＡＩ創作メタデータに基づいて分析したマーケティングの結果を享受することが可能である。
【００２４】
このような楽曲提供サーバ１０の各機能の詳細については、後述する各実施形態において具体的に説明する。
【００２５】
なお、楽曲提供サーバ１０により提供されると説明した上記各機能は、図１に示す例では、サーバ装置単体により提供される構成となっているが、本開示はこれに限定されず、楽曲提供サーバ１０により提供されると説明した上記各機能が、所定のプラットフォームにより提供されてもよい。本明細書において、「プラットフォーム」とは、例えば、楽曲を収集してユーザマッチング等を行いユーザに楽曲を提供する楽曲配信サービスシステムや、サービスシステムを実現するためのアルゴリズムの駆動やデータの蓄積が行われるサーバ装置、サーバ装置群、また、サービス提供の主体、若しくは、ユーザも含むサービス・エコシステム全体であってもよい。プラットフォームの具体的なシステム構成としては、例えば複数のサーバを含んでもよいし、少なくとも一部の処理を情報処理端末２０で動作するソフトウェアにより実行するようにしてもよい。
【００２６】
＜＜２．楽曲提供サーバ１０の構成例＞＞
図２は、本実施形態に係る楽曲提供サーバ１０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る楽曲提供サーバ１０は、通信部１２０、制御部１００、および、記憶部１４０を含む。
【００２７】
制御部１００は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って楽曲提供サーバ１０内の動作全般を制御する。制御部１００は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部１００は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）、及び適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）を含んでいてもよい。
【００２８】
また、制御部１００は、ＡＩ創作物の生成、ＡＩ創作物に利用される素材データの生成、ＡＩ創作物や素材データへの各メタデータ（ＡＩ創作メタデータ、素材メタデータ）の付与、ＡＩ創作メタデータに基づく創作者へのフィードバック、または、ＡＩ創作メタデータに基づくマーケティング処理を行い得る。楽曲提供サーバ１０の具体的な機能構成については、後述する各実施形態において詳細に説明する。
【００２９】
通信部１２０は、楽曲提供サーバ１０と他の装置（外部装置）とを通信接続する機能を有する。通信部１２０は、例えば、有線／無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、携帯通信網（ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、３Ｇ（第３世代の移動体通信方式））等により実現され、例えば、情報処理端末２０や、他のサーバとの間で、データの送受信を行う。
【００３０】
記憶部１４０は、半導体メモリまたはハードディスクなどの記憶媒体により構成され、楽曲提供サーバ１０による処理のためのプログラムおよびデータ、並びにコンテンツデータを記憶する。記憶部１４０により記憶されるデータは、例えば、ＡＩ創作物（例えばＡＩ楽曲）、元の創作物（例えば楽曲）、素材データ（例えば楽曲の構成要素）、および、各メタデータを含み得る。なお、本明細書で説明するプログラムおよびデータの一部または全部は、記憶部１４０により記憶されることなく、外部のデータソース（例えば、データサーバ、ネットワークストレージまたは外付けメモリなど）から取得されてもよい。
【００３１】
続いて、本実施形態による楽曲提供サーバ１０により提供される各機能について、第１〜第３の実施形態において、図面を用いて具体的に説明する。
【００３２】
＜＜３．第１の実施形態；メタデータの付与＞＞
＜３−１．背景＞
近年のＡＩ創作では、その創作の元となるデータとして、大量の創作物がその構成要素に分解した形で利用されている。したがって、ＡＩ創作物に対する元の創作物の寄与に応じた財産的利益の分配や、寄与の可視化が必要となるが、生成されたＡＩ創作物から元の創作物を特定したり、ＡＩ創作物と元の創作物との関係性（元の創作物のどの部分がどのように利用されたか等）を判断したりすることは困難であった。
【００３３】
そこで、第１の実施形態による情報処理システムでは、ＡＩ創作に用いる素材データを元の創作物から生成した際や、ＡＩ創作物を生成した際に、利用した元創作物または素材データとの繋がり情報、権利関係の情報、および生成に関する情報等を、メタデータとして付与することを特徴とする。このようにメタデータを付与しておくことで、後にＡＩ創作物から、素材化された元の創作物を特定したりすることができるようになる。付与されたメタデータの活用については、第２、第３の実施形態で具体的に説明する。
【００３４】
＜３−２．機能構成＞
図３は、図２に示した楽曲提供サーバ１０の通信部１２０および記憶部１４０により実現される第１の実施形態による論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、第１の実施形態による楽曲提供サーバ１０−１は、メタデータ付与部１０１、素材生成部１０２、ＡＩ創作物生成部１０３、利用判断部１０４、楽曲ＤＢ１４１、および、素材ＤＢ１４２を備える。
【００３５】
楽曲提供サーバ１０−１は、例えば楽曲提供プラットフォームとして運用され、ＡＩ創作ツールをユーザ（ＡＩクリエイター等）に提供し得る。
【００３６】
（１）楽曲ＤＢ１４１
楽曲ＤＢ１４１には、コンテンツデータの一例として、楽曲データが格納されている。楽曲ＤＢ１４１に格納される楽曲データには、クリエイターＵ１が自身で作成してネットワーク３ａを介してアップロードしたものや、第三者が流通している楽曲をアップロードしたもの、また、ＡＩ創作物生成部１０３により生成されたもの（いわゆるＡＩ楽曲）が、含まれる。
【００３７】
本システムでは、クリエイターＵ１が自身で作成したとして楽曲データを楽曲提供サーバ１０−１にアップロードした場合、クリエイターＵ１が真正権利者であり、当該楽曲データは適正な創作物（被疑侵害品ではない）とみなすものとする。
【００３８】
第三者により流通創作物が登録（すなわち楽曲ＤＢ１４１に格納）される際、楽曲提供サーバ１０−１は、当該創作物が適正な創作物であるか、また、被疑侵害品ではないか等の判断を行った上で、楽曲ＤＢ１４１への登録可否、あるいは、プラットフォーム内（すなわち本システム）での利用可否を判断してもよい。
【００３９】
（２）素材ＤＢ１４２
素材ＤＢ１４２には、ＡＩ創作物の生成に利用され得る素材データ（例えば、楽曲をその構成要素に分解したデータ）が格納されている。素材ＤＢ１４２に格納される素材データは、創作者や第三者により提供されてもよいし、素材生成部１０２により生成されたものであってもよい。
【００４０】
第三者により流通素材データが登録される際は、上記と同様に、楽曲提供サーバ１０−１は、当該素材データが適正な物であるか、また、被疑侵害品ではないか等の判断を行った上で、素材ＤＢ１４２への登録可否、あるいは、プラットフォーム内（すなわち本システム）での利用可否を判断してもよい。
【００４１】
（３）素材生成部１０２
素材生成部１０２は、楽曲ＤＢ１４１に蓄積されている楽曲（創作物）から、その構成要素を分解して素材データを生成する。生成された素材データは、素材ＤＢ１４２に蓄積され、ＡＩ創作物生成部１０３においてＡＩ楽曲（ＡＩ創作物）を生成する際に利用される。素材データの生成処理（すなわち、素材化処理）の詳細については後述する。本明細書では、このようなＡＩ創作物の生成に利用される素材データの元となる創作物を、「元の創作物」とも称す。
【００４２】
（４）メタデータ付与部１０１
メタデータ付与部１０１は、生成された素材データやＡＩ創作物に対して、元の創作物／素材データを特定可能な情報（素材情報）、権利関係情報、および、生成に関する情報（生成情報）等を、メタデータとして付与する処理を行う。生成情報には、元創作物／素材の利用態様や、ＡＩ創作に用いたルール又はアルゴリズム等の生成手法等が含まれる。メタデータの付与処理の詳細については後述する。
【００４３】
（５）ＡＩ創作物生成部１０３
ＡＩ創作物生成部１０３は、素材データを利用して、ＡＩによりＡＩ創作物を生成する。ＡＩ創作物生成部１０３は、人間（ＡＩクリエイターＵ３等）が、ＡＩ創作物を生成する際に用いるツール（いわゆるＡＩ創作ツール）として機能してもよいし、独力でＡＩ創作物を生成することも可能である。ＡＩ創作物の生成処理のアルゴリズムについては、特に限定しない。ＡＩ創作物生成部１０３には、種々のアルゴリズムを適用し得る。ＡＩ創作の具体的な処理例については、後述する。
【００４４】
なお、ＡＩ創作物生成部１０３は、創作物を構成要素に分解して生成された素材データに限らず、創作物自体を用いてＡＩ創作物を生成することも可能である。また、ＡＩ創作物生成部１０３は、他のＡＩ創作物に利用され得る素材データを、ＡＩにより生成することも可能である。ＡＩにより生成される素材データは、ＡＩ創作物の一例であって、本明細書において、「ＡＩ素材データ」と称する。
【００４５】
また、ＡＩ創作物生成部１０３は、利用判断部１０４による利用判断結果に従って、利用不可と判断された元の創作物または素材データの利用は行わないようにする。
【００４６】
（６）利用判断部１０４
利用判断部１０４は、元の創作物または素材データに付与されている各メタデータに基づいて、ＡＩ創作での利用可否を判断する。例えば、利用判断部１０４は、元の創作物／素材データに、被疑侵害物であることや、権利状態が不明であること、また、ＡＩ創作への利用（広くは、二次利用）を許可しないこと等がメタデータとして付与されている場合、ＡＩ創作での利用を不可と判断する。
【００４７】
また、メタデータとして利用許諾条件（「権利許諾情報」の一例）が設定されている場合、利用判断部１０４は、元の創作物／素材データのＡＩ創作への利用態様に応じて、利用可否を判断する。利用許諾条件は、例えば予め権利関係者（著作者、著作権者等）により設定され得る。利用許諾条件は、例えばクリエイティブ・コモンズが定義するＣＣライセンス（クリエイティブ・コモンズ・ライセンス）であってもよい。利用判断部１０４は、ＡＩ創作での利用態様が利用許諾条件に合致する場合には、利用可能と判断する。
【００４８】
利用判断部１０４により元の創作物／素材データのＡＩ創作への利用可否を判断することで、被疑侵害物等、ＡＩ創作の利用に問題がある元の創作物／素材データの利用を回避することが可能となる。
【００４９】
以上、本実施形態による楽曲提供サーバ１０−１の機能構成について説明した。なお、これらの機能構成は、単体の装置（楽曲提供サーバ１０−１）で実現されることに限定されず、複数の装置により実現されてもよい。すなわち、図３に示す機能構成を、複数の装置から成るシステム構成として捉えてもよい。例えば、メタデータ付与部１０１、素材生成部１０２、ＡＩ創作物生成部１０３、および、利用判断部１０４による各処理は、すべてが楽曲提供サーバ１０−１で行われることに限定されず、各々が個別に他の装置（サーバ、若しくは、ユーザが利用する情報処理端末２０など）で行われてもよい。
【００５０】
＜３−３．生成処理とメタデータ付与の具体例＞
続いて、本実施形態による各生成処理と、メタデータ付与の具体例について、図面を用いて詳細に説明する。
【００５１】
（３−３−１．ＡＩ創作過程）
図４は、本実施形態によるＡＩ創作過程における各処理について説明する図である。図４に示すように、本実施形態による情報処理システムでは、ＡＩ創作物生成部１０３により、素材データを利用してＡＩ創作物を生成するＡＩ創作処理Ｓ３と、メタデータ付与部１０１により行われるＡＩ創作メタデータの付与処理Ｓ４とを行う「ＡＩ創作」を実現する。
【００５２】
ＡＩ創作処理のロジックについては特に限定しないが、上述したように、例えば械学習を用いて行い得る（具体的には、学習用モデルの選択、適用等）。
【００５３】
メタデータ付与部１０１は、ＡＩ創作に利用された素材データに付与されている素材メタデータに基づいて、「元の素材データを特定可能な情報（参照ＩＤなど）」や、「学習プロセス（ＡＩ創作における当該素材データの利用形態など、ＡＩ創作物の生成の内容に関する生成情報）」等を、ＡＩ創作メタデータとして付与する。
【００５４】
このように、本実施形態では、「ＡＩ創作」において、ＡＩ創作メタデータの付与処理を行うことで、ＡＩ創作物における元の創作物の寄与を可視化し、後に、ＡＩ創作物の財産的利益の分配等を行う際に、元の創作物の権利関係者に対して、その寄与に応じたフィードバックを行うことを可能とする。ＡＩ創作メタデータに基づくフィードバックについては、第２の実施形態において具体的に説明する。
【００５５】
また、かかる「ＡＩ創作」の「前処理」として、素材生成部１０２による元の創作物からの素材データの生成処理（素材化処理Ｓ１）と、メタデータ付与部１０１による元創作メタデータの付与処理Ｓ２が行われ得る。本実施形態では、元の創作物に予めその創作物の権利関係情報等を示すメタデータ（元創作メタデータ）が付与されていることを前提とし、メタデータ付与部１０１は、元の創作物に付与されている元創作メタデータに基づいて、「元の創作物を特定可能な情報（参照ＩＤなど）」や、「元の創作物におけるどの種類の要素の素材であるかを示す情報（すなわち素材化処理の内容）」等を、素材メタデータとして付与する。
【００５６】
また、「ＡＩ創作」の「後処理」が行われてもよい。「後処理」は必須ではないが、例えば、ＡＩ創作処理Ｓ３により生成されたＡＩ創作物に対する人による調整や、生成されたＡＩ創作物に基づいて再度ＡＩ創作処理を行う等の再帰的な処理を、後処理として行ってもよい。
【００５７】
（３−３−２．元創作メタデータ）
まず、元の創作物に予め付与されている元創作メタデータの具体例について説明する。なお、本実施形態では、元の創作物には予め元創作メタデータが付与されていることを前提として説明するが、必ずしもこれに限定されず、メタデータ付与部１０１が、元の創作物に元創作メタデータを付与（追加）することも可能である。
【００５８】
元の創作物が「楽曲」の場合、元創作メタデータとして、例えば、音楽書誌情報、権利者情報、および、権利許諾情報等が付与されることが考え得る。
【００５９】
以下、元創作メタデータとして付与される「音楽書誌情報」、「権利者情報」、および、「権利許諾情報」の具体例について例示する。以下に例示するデータは一例であって、各情報は必ずしもこれら全てを含む必要はない。
【００６０】
まず、音楽書誌情報の一例を、下記表１に示す。
【００６１】
【表１】
2020153193.tif 000003
【００６２】
アーティスト名等を複数持つ場合は、複数のデータが付与されてもよい。
【００６３】
音楽ジャンルは、複数のジャンルがラベル付けされてもよい。
【００６４】
また、音楽ジャンル等の情報が既存ＤＢ（例えば企業提供の音楽ストア等）から参照可能な場合、メタデータ付与部１０１は、その情報を付加（追加）してもよい。若しくは、メタデータ付与部１０１は、音楽ジャンルを機械学習により判定して付与してもよい。なおメタデータ付与部１０１がメタデータを付与する際、不明なデータについてはブランクとして処理してもよい。
【００６５】
（権利者情報）
権利者情報の一例を、下記表２に示す。ここで、「権利者」の一例として、本明細書では、「著作者」、「著作権者」といった用語や、また、「権利」の一例として、「著作権」や、「支分権（複製権、出版権、翻案権、二次的著作物の利用に関する権利等）」といった用語を用いるが、これらは、厳密に法的な権利が発生している状態に限定しない。「著作権」の発生は、例えば、本プラットフォームや、サービス提供者がみなす状態や、独自に定義される類型、権利保護状態、許諾状態等に基づくものであってもよい。
【００６６】
【表２】
2020153193.tif 000004
【００６７】
著作者情報は、その寄与の態様（例えば、作曲、作詞、編曲）毎に区別して保持されてもよい。態様毎に区別して保持しておくことで、当該楽曲がその構成要素に分解した形でＡＩ創作に利用される（具体的には、素材データとして生成されて利用される）にあたり、関わりある権利者の情報をＡＩ創作メタデータとして抽出され得る。例えば、当該楽曲の曲要素のみをＡＩ創作に利用した場合、「作曲者」と「編曲者」が関わりある権利者と判断され、メタデータ付与部１０１により、ＡＩ創作メタデータとして抽出され得る。
【００６８】
著作権者情報は、支分権（複製権、出版権、翻案権、または、二次的著作物の利用に関する権利など）毎に設定されていてもよい。また、いつの時点での著作権者情報であるのか、タイムスタンプと併せて設定されてもよい。権利者情報やタイムスタンプは、権利帰属が変化した場合には、都度情報が更新される。権利者情報は、例えば楽曲を管理する管理会社等のＤＢにおいて管理され、参照先情報として関連付けてもよい。権利者情報が個人の管理による場合には、当該情報管理のＤＢを参照先情報として関連付けてもよい。著作権の種類は国毎に精度が異なるため、対応する支分権の情報ブロックとして設定することができる。また、対応する支分権が存在しない場合には、「その他」を示すデータ領域を設け、そこに設定するようにしてもよい。
【００６９】
また、例えば所定の著作権管理団体のＤＢ（例えば、図３に示す権利管理団体サーバ３０が備えるデータベース）を参照できる場合、メタデータ付与部１０１は、楽曲のタイトル等の音楽書誌から権利者情報を当該著作権管理団体のＤＢから取得し、元創作メタデータとして当該楽曲に付与（追加）するようにしてもよい。また、著作権管理団体のＤＢから取得した情報は推定値として扱うようにしてもよい（著作権管理団体のＤＢに登録されている情報が真正とは限らない場合もあるため）。
【００７０】
また、元創作物が二次創作物または二次的著作物の場合は、下記表３に示すような情報が、二次創作物／二次的著作物の権利者情報（それぞれ、二次創作者／二次著作者と称す）として付与されていることが想定される。ここで、「二次的著作物」とは、本明細書において、原著作物を翻訳、編曲、変形、又は脚色等その他翻案して創作した（原著作物に依拠して創作された）新たな著作物である。また、「二次創作物」とは、本明細書において、「二次的著作物」と比較すると依拠の程度は低いが、原著作物（元創作物）から何らかの着想を得て創作した（原著作物から一定の影響が与えられた）新たな創作物を広く含むことを想定する。二次創作物や二次的著作物であることが、予め元創作メタデータに含まれ得る。
【００７１】
【表３】
2020153193.tif 000005
【００７２】
当該元の創作物が、二次創作物／二次的著作物の場合、さらに原著作物に関する情報（上記表２に示す著作者情報や著作権者情報）が付与されていてもよいし、原著作物を特定可能な情報（参照ＩＤなど）が付与されているだけの場合も想定される。
【００７３】
以上、「権利者情報」として、著作者および著作権者の情報を列挙したが、上述したように、これらは厳密な法律上の「著作権者」や「著作者」であることに限定されず、プラットフォーマー（プラットフォームの提供者、管理者、運営者等）により設定されたルールに従って登録された者や関係者、プラットフォームがみなした創作者や関係者であってもよい。また、権利者情報として、例えば、コンテンツ登録者のアカウント情報が付与されてもよい。
【００７４】
続いて、権利許諾情報の一例を、下記表４に示す。
【００７５】
【表４】
2020153193.tif 000006
【００７６】
創作物類型は、例えば下記のような類型が想定される。なお、下記の類型では、元の創作物がＡＩ創作物の場合も考慮し、「ＡＩ創作」を含めている。
（ａ）人間創作・・・人が新たに創作した創作物の類型
（ｂ）人間二次創作・・・人が原著作物から着想を得て新たに創作した創作物（本明細書では、上記「二次創作物」に相当）の類型
（ｃ）人間二次的創作・・・人が原著作物に依拠して新たに創作した創作物（本明細書では、上記「二次的著作物」に相当）の類型
（ｄ）ＡＩ創作・１類・・・人がＡＩをツールとして利用して新たに創作した創作物の類型。著作者・著作権者には人間が含まれることになる。
（ｅ）ＡＩ創作・２類・・・創作に人間が寄与せずＡＩが独力で創作した創作物の類型。例えばランダムな周波数の組み合わせの出力や、学習の元となるデータは人間が用意したが、これに基づく創作はＡＩのみが行った場合が想定される。この場合、人間の著作者は存在しないと考えられるが、著作権の発生有無は国毎に、あるいは時代毎に異なる場合があるため、人間が著作権者となる場合も想定される（例えば、ＡＩ創作ツールの提供者が著作権者であるとみなされるなど）。
（ｆ）ＡＩ二次創作・・・人がＡＩをツールとして、若しくは、ＡＩが独力で、原著作物から着想を得て新たに創作した創作物（本明細書では、上記「二次創作物」に相当）の類型
（ｇ）ＡＩ二次的創作・・・人がＡＩをツールとして、若しくは、ＡＩが独力で、原著作物に依拠して新たに創作した創作物（本明細書では、上記「二次的著作物」に相当）の類型
（ｈ）不明・・・創作物の類型が不明な場合
【００７７】
以上説明した創作物類型は、例えば、その後の権利処理に利用され得る。また、創作物類型は、予め元創作メタデータとして付与されている他、メタデータ付与部１０１により、創作物類型に関する情報が蓄積された所定のＤＢから取得して付与してもよい。
【００７８】
また、権利保護状態の例としては、例えば下記のような状態が想定される。
（ａ）パブリック・ドメイン
（ｂ）ＣＣライセンス（ＢＹ/ＳＡ/ＮＣ/ＮＤ）・・・クリエイティブ・コモンズ・ライセンス。権利者による宣言に基づき、その種類が記述される。なおクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの種類は「ＢＹ」「ＳＡ」「ＮＣ」「ＮＤ」や、このほかに定義される種類も含まれる。
（ｃ）条件付許諾・・・条件詳細を示したレコードが別途付与されてもよい。
（ｄ）不明
【００７９】
権利保護状態は、いわゆる著作権法の支分権や、これに類する権利毎に設定されてもよい。その場合には、支分権情報への参照情報が付される。
【００８０】
また、利用許諾状態として、特に二次創作／二次的著作物への利用可否が示される。利用許諾状態の情報は、同一性保持権を持つ著作者や、二次的著作物の利用に関する権利を持つ著作権者により宣言されてもよい。または、権利保護状態がＣＣライセンスであって、条件付許諾状態である場合に、利用許諾状態の情報が参照されてもよい。
【００８１】
また、権利侵害フラグは、当該創作物に侵害の疑いがある場合に付与されるフラグである。権利侵害フラグは、例えば、利用者からの通報や、ＡＩによる侵害摘発（例えば創作物の特徴が、予め登録した創作物と類似している否かに基づいて侵害を判断）、当該創作物を流通させるプラットフォーマー（システムの管理者など）による判断等に基づいて付与される。
【００８２】
以上説明した「権利保護状態」、「利用許諾情報」、および「権利侵害フラグ」における権利状態に関しては、厳密な法的状態ではなく、プラットフォーム（サービス提供者など）がみなす状態や、独自に定義されるものであってもよい。
【００８３】
（３−３−３．素材化処理と素材メタデータ）
次に、素材生成部１０２による素材化処理と、メタデータ付与部１０１による素材メタデータの付与について説明する。
【００８４】
（１）素材化処理
素材生成部１０２は、元の創作物の構成要素を分解して、素材データを生成する。生成された素材メタデータは、素材ＤＢ１４２に蓄積される。
【００８５】
一例として、元の創作物が「楽曲」の場合における素材化処理について図５を参照して説明する。図５は、元の創作物が「楽曲」の場合における素材化処理について説明する図である。
【００８６】
図５に示すように、楽曲の素材化処理では、例えば、楽曲２００を構成する各音楽要素２１０（小節２１０ａ（範囲情報）、各楽器パート２１０ｂ（音質情報）、各音程パート２１０ｃ（構成要素情報）、構造２１０ｄ（構成要素情報）、コード２１０ｅ（抽象要素情報）、および、スタイル２１０ｆ（抽象要素情報）等）に分解される。
【００８７】
「小節」は、音楽を時間方向の範囲で分解した一例であって、例えばタイムスタンプによってその範囲を示してもよい。「構造」とは、「Ａメロ／Ｂメロ／サビ／Ａメロ」のような、時間方向の構成情報である。また、音程パートは、音楽空間方向の構成情報である。スタイルの抽出は、ＡＩの学習に基づき、ある特徴量の集合として表現されてもよい。
【００８８】
生成する素材データは、図５に示すような最小単位であってもよいし、最小単位の複数の組み合わせであってもよいし、所定の単位情報が捨象されたものであってもよい。
【００８９】
なお、図５を参照して説明し楽曲の要素分解は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。
【００９０】
（２）素材メタデータ
メタデータ付与部１０１は、生成された素材データに対して、例えば以下のような情報を、素材メタデータとして付与する。メタデータ付与部１０１は、元の創作物に予め付与されている元創作メタデータを用いて、元の創作物から生成された各素材データについて、素材メタデータを付与し得る。
（ａ）元の創作物を特定可能な情報（参照ＩＤや、複数の情報の組み合わせにより元の創作物を一意に特定するための情報）
（ｂ）元の創作物におけるどの種類の要素の素材であるか等を示す情報（生成内容に関する情報）（換言すると、どのような素材化がなされたかの情報、または、その素材がいかなる素材であるかの情報）
（ｃ）権利関係情報（創作者・権利者／権利許諾に関する情報。元の創作物の権利者情報や許諾情報をそのまま引き継ぐ場合もあれば、一部対応する部分だけ引き継ぐ場合もある）
【００９１】
本実施形態による素材メタデータの一例を、下記表５に示す。
【００９２】
【表５】
2020153193.tif 000007
【００９３】
素材メタデータは、図５に示すような最小単位それぞれに付与してもよい。素材データが複数単位の組み合わせである場合には、当該組み合わせの単位で素材メタデータを付与してもよい。
【００９４】
（３−３−４．ＡＩ創作処理とＡＩ創作メタデータ）
次いで、ＡＩ創作物生成部１０３によるＡＩ創作処理と、メタデータ付与部１０１によるＡＩ創作メタデータの付与について説明する。
【００９５】
まず、ＡＩ創作とＡＩ創作メタデータ付与の処理例についてくつか説明する。
【００９６】
〔処理例１：一部要素の変更〕
（１）ＡＩ創作
図６は、本実施形態によるＡＩ創作処理例について説明する図である。図６に示すように、例えばある楽曲から生成された各素材データ（小節２１０ａ、楽器パート２１０ｂ、音程パート２１０ｃ、およびコード２１０ｄ）に基づいて、ＡＩ創作物生成部１０３は、ＡＩを利用し（例えば機械学習等）、新たな楽曲（ＡＩ楽曲２２０）を生成し得る。
【００９７】
この際、ＡＩ創作物生成部１０３は、一例として、楽曲を構成する要素情報の一部を変更することで、ＡＩ楽曲を生成し得る。図６に示す例では、楽曲を構成する要素情報のうち、「コード」を変更して新たなＡＩ楽曲が生成されている。
【００９８】
どの要素情報をどのように変更するかは、人（例えばＡＩクリエイターＵ３）により指定されてもよいし、ＡＩ創作物生成部１０３が自動的に決定してもよい。例えばＡＩ創作物生成部１０３は、機械学習等により独自に生成したコードに変更することもできるし、他の楽曲から素材化処理により生成されたコードに変更することもできる。また、ＡＩ創作物生成部１０３は、変更対象の元の構成要素を機械学習等により改変してもよい。
【００９９】
楽曲を要素情報に分解して素材データを生成する処理と、生成した素材データに基づいてＡＩ楽曲を生成する処理は、一連の流れで行われてもよい。すなわち、例えばＡＩクリエイターＵ３が選択、または、ＡＩにより独自に選択した楽曲に基づいてＡＩ楽曲を生成する際に、まずは素材生成部１０２の素材化処理により当該楽曲を分解して各音楽要素を抽出（すなわち、素材データを生成）し、ＡＩ創作物生成部１０３により、ＡＩ楽曲の生成を行ってもよい。
【０１００】
（２）ＡＩ創作メタデータの付与
メタデータ付与部１０１は、生成されたＡＩ創作物（ＡＩ楽曲）に対して、「どの素材データの組み合わせであるか（利用した素材データを特定可能な情報（参照ＩＤなど））」、「元の楽曲に対して、どの要素情報を変更したものであるのか（素材データの利用態様等）」等の情報をＡＩ創作メタデータ（ＡＩ楽曲メタデータ）として付与する。
【０１０１】
このように、生成されたＡＩ創作物に、利用した素材データを特定するための情報等をＡＩ創作メタデータとして付与することで、後述する第２の実施形態において、ＡＩ創作物の財産的利益の分配時等にＡＩ創作物に対する元の創作物の寄与を算出する際に、有用となる。すなわち、ＡＩ創作メタデータから、利用された素材データの元の創作物や、素材データの利用態様を把握することができるため、当該ＡＩ創作物の財産的利益等を、元の創作物の権利関係者に適宜フィードバックすることが可能となる。
【０１０２】
〔処理例１’：スタイルの適用〕
（１）ＡＩ創作
また、ＡＩ創作物生成部１０３によるＡＩ楽曲生成の他の手法として、ある楽曲に対して他のスタイルを割当てる方法が挙げられる。
【０１０３】
図７は、本実施形態による他のＡＩ創作処理例について説明する図である。図７に示すように、例えばＡＩ創作物生成部１０３は、楽曲２００と、スタイル２１４ｅとに基づいて、楽曲２００のスタイルを他のスタイル２１４ｅに変更した新たなＡＩ楽曲２２２を生成する。これにより、例えばあるアーティストの楽曲を他のアーティストのスタイルに変更した、他のアーティスト風の楽曲を生成することが可能となる。
【０１０４】
（２）ＡＩ創作メタデータの付与
メタデータ付与部１０１は、生成されたＡＩ楽曲２２２に対して、利用した楽曲が特定可能な情報（参照ＩＤなど）や、適用したスタイルを示す情報（すなわち、利用した素材データが特定可能な情報）等を、ＡＩ創作メタデータとして付与する。
【０１０５】
これにより、後述する第２の実施形態において、ＡＩ創作物の財産的利益の分配時等にＡＩ創作物に対する元の創作物の寄与を算出する際に、例えば元の楽曲からスタイル分を減算し、適用したスタイルの権利関係者による寄与を追加する等、適切な算出を行うことが可能となる。
【０１０６】
〔処理例２：新たな要素情報の生成〕
（１）ＡＩ創作
また、ＡＩ創作物生成部１０３は、複数の要素情報の組み合わせや、機械学習等により、ＡＩ創作等に用いる新たな要素情報（すなわち素材データ）をＡＩ創作物として新たに生成することも可能である。ＡＩ創作物生成部１０３により生成された素材データを、本明細書において、ＡＩ素材データと称する。
【０１０７】
図８は、本実施形態による他のＡＩ創作処理例について説明する図である。図８に示すように、例えばＡＩ創作物生成部１０３は、複数曲のある長さの小節部分が各々取り出された各素材データ（例えば、複数の楽曲それぞれから素材化処理によりある長さの小節部分が取り出されて生成された小節２１０ａ、小節２１１ａ、小節２１２ａ、および小節２１３ａ）の組み合わせにより、新たなＡＩ小節２２４（ＡＩ素材データ）を生成することができる。
【０１０８】
素材データの選択や組み合わせ方は、人により指定されてもよいし、ＡＩ創作物生成部１０３により自動的に判断して行ってもよい。
【０１０９】
（２）ＡＩ創作メタデータの付与
メタデータ付与部１０１は、生成された新たなＡＩ素材データに、ＡＩ素材メタデータとして、例えば、「利用した素材データを特定可能な情報（参照ＩＤなど）」、「生成の方法論（組み合わせ方法、学習方法等）」等の情報を付与する。
【０１１０】
これにより、後述する第２の実施形態において、ＡＩ創作物の財産的利益の分配時等にＡＩ創作物に対する元の創作物の寄与を算出する際、ＡＩ創作物に利用されたＡＩ素材データの生成元である複数の素材データの特定や、さらに当該複数の素材データの各元創作物を特定し、素材データや元創作物の権利関係者を適正に把握することができる。
【０１１１】
〔処理例３：スタイルの抽出〕
（１）ＡＩ創作
また、ＡＩ創作物生成部１０３は、複数の元創作物（あるいはその要素情報）に基づいて、これらが共通項として有する特徴量情報を抽出し、新たな要素情報（ＡＩ素材データ）を生成することも可能である。
【０１１２】
図９は、本実施形態による他のＡＩ創作処理例について説明する図である。図９に示すように、ＡＩ創作物生成部１０３は、複数の楽曲２００Ａ〜２００Ｄに基づいて、これらが共通項として持つ特徴量情報（例えば音色、音階、リズムパターン等）を抽出し、スタイル２２６を生成し得る。これにより、例えばアーティストＢの複数の楽曲に基づいて、「アーティストＢ風」と呼べる作風スタイルをＡＩ素材データとして生成することができる。
【０１１３】
スタイルの抽出は、アーティスト観点に限らず、例えばあるアーティストのあるジャンルや年代等、複数観点での抽出を行ってもよいし、ある年代のスタイル抽出、ある年代の女性アーティストのスタイル抽出等、様々な観点で行われ得る。
【０１１４】
（２）ＡＩ創作メタデータの付与
メタデータ付与部１０１は、生成されたＡＩ素材データに対し、例えば、「利用した複数の創作物を特定可能な情報（参照ＩＤなど）」や、「特徴量を抽出した観点に関する情報」等を、ＡＩ素材メタデータとして付与する。
【０１１５】
これにより、後述する第２の実施形態において、ＡＩ創作物の財産的利益の分配時等にＡＩ創作物に対する元の創作物の寄与を算出する際、ＡＩ創作物に利用されたＡＩ素材データ（例えば「スタイル」）の生成元である複数の元創作物を特定し、元創作物の権利関係者を適正に把握することができる。
【０１１６】
以上、ＡＩ創作とＡＩ創作メタデータ付与の処理例について説明した。続いて、ＡＩ創作物に付与されるＡＩ創作メタデータのさらなる具体例について説明する。
【０１１７】
〔ＡＩ創作メタデータの具体例〕
下記表６に、ＡＩ創作物に付与されるＡＩ創作メタデータの具体例を示す。
【０１１８】
【表６】
2020153193.tif 000008
【０１１９】
上記表６において、「書誌情報」は、例えば上述した表１を参照して説明した音楽書誌データに準ずる内容（例えば、タイトル、アーティスト名、音楽ジャンル等）を想定する。ＡＩが独力で創作したＡＩ創作物の場合、「アーティスト名」には、ＡＩツールの名称やツール管理者名が付与されてもよいし、ＡＩツールを用いる者が定義する所定のアーティスト名（架空のアーティスト名など）が付与されてもよい。
【０１２０】
また、「創作者／権利者情報」は、表２を参照して説明した権利者情報に準ずる内容（例えば、著作者、著作権者等）が想定される。各創作者／権利者に関連付ける形で、元創作物や元素材データの利用類型に応じた寄与率情報がさらに付加されてもよい。
【０１２１】
また、「権利許諾情報」は、表４を参照して説明した元創作物の権利許諾情報に準ずる内容（例えば、創作物類型、権利保護状態、利用許諾情報等）である。権利許諾情報は、元の創作物や素材データの許諾情報に基づいて決定されてもよい。例えば、メタデータ付与部１０１は、生成したＡＩ創作物にＡＩ創作メタデータを付与する際、元創作物や素材データのＣＣライセンスや許諾条件を引き継ぐようにしてもよい。以下、一例として、ＣＣライセンスや許諾条件の引き継ぎについて具体的に説明する。
【０１２２】
（ＣＣライセンスや許諾条件の引き継ぎ）
メタデータ付与部１０１は、元創作物／素材データに付与されているＣＣライセンスや許諾条件によっては、ＡＩ創作物においても当該条件を引き継ぐ必要がある。これにより、例えば、素材としてはＡＩ創作に利用しないといった処理や、元創作物／素材データが他の創作物の二次創作物に該当する場合は元創作物／素材データにおいて利用可能部分のみを利用するといった処理が可能となる。
【０１２３】
また、メタデータ付与部１０１は、ＡＩ創作物に対する元創作物／素材データの寄与のレベルに応じて、当該元創作物／素材データのＣＣライセンスや許諾条件等の引き継ぎを判断するようにしてもよい。例えば、メタデータ付与部１０１は、ＡＩ創作物が二次的著作物であると判断できる程度に元創作物に依拠している場合のみ、元創作物／素材データの条件を引き継ぐようにしてもよい。二次的著作物の判断アルゴリズムについては特に限定しないが、厳密に法的な二次的著作物であることに限られず、プラットフォームがみなす状態や、独自に定義される条件に合致する場合には、「二次的著作物」であると判断してもよい。
【０１２４】
また、メタデータ付与部１０１は、ＡＩ創作物に対する寄与の大きな部分に限定して条件を引き継ぐようにしてもよい。例えばＡＩ楽曲におけるある小節部分のみに、元創作物／素材データのＣＣライセンス等を引き継ぐようにしてもよい。
【０１２５】
また、メタデータ付与部１０１は、二次的著作物には該当しないが、ＡＩ創作物に一定の影響を与えたと判断された場合には、元創作物／素材データの権利許諾情報を引き継ぐようにしてもよい。「一定の影響」の判断基準については特に限定しないが、例えば、二次的著作物と判断される基準よりも低い基準が想定され得る。
【０１２６】
（３−３−５．メタデータに関する補足）
（１）既存の創作物へのメタデータの付与
メタデータ付与部１０１は、既存の創作物に対してもメタデータを付与することが可能である。既存の創作物とは、第三者により登録された流通創作物や、真正権利者により登録された創作物等を想定する。上述したように、これらは、素材化処理により構成要素に分解された上で、ＡＩ創作物生成部１０３によるＡＩ創作に利用される元創作物に相当する。
【０１２７】
具体的には、メタデータ付与部１０１は、例えば、利用者によって楽曲ＤＢ１４１に登録された楽曲について、公開されている楽曲データベースを参照したり、真正権利者または著作権管理団体から提供された情報を参照したりすることで、元創作メタデータを付与し得る。かかる元創作メタデータの付与は、真正権利者等の承諾の下に行われるようにしてもよい。このように、真正権利者等の承諾の下に付与された元創作メタデータのみが、認証済み情報として流通することも考え得る。また、既存の創作物から素材データを生成する素材化処理のみを行い、生成した素材データと当該素材データに付与した素材メタデータのデータベースを流通させるサービスも考えられる。
【０１２８】
また、ＡＩ創作物に利用した元の創作物や素材データにメタデータが付与されていない場合、メタデータ付与部１０１は、ＡＩ創作物に利用されたタイミングで、これら元の創作物や素材データに対し、上述したように公開されているデータベース等を参照して可能な範囲でメタデータを付与するようにしてもよい。
【０１２９】
本実施形態によるメタデータの付与処理は、メタデータ付与部１０１で（すなわち、プラットフォーム上で動作するＡＩ創作支援サービスのひとつとして）行われてもよいし、ユーザに頒布されるＡＩ創作ツール（すなわち、ユーザが利用する情報処理端末２０で動作し、素材化処理機能やＡＩ創作物生成機能を有するアプリケーション）に含まれていてもよい。
【０１３０】
（２）メタデータの管理
メタデータは、元の創作物、素材データ、またはＡＩ創作物等のコンテンツにそれぞれ付与された状態で、パッケージとして提示されてもよい。
【０１３１】
あるいは、コンテンツには、対応するメタデータを特定するためのＩＤのみが付され、メタデータについては、当該ＩＤに関連付ける形で、ネットワーク上のデータベースでコンテンツとは別に管理するようにしてもよい。図１０は、本実施形態によるメタデータをＩＤ連携により別途ネットワーク上のデータベースで管理する場合について説明する図である。
【０１３２】
図１０に示すように、例えば、各メタデータは、メタデータ管理サーバ４０など、ネットワーク上のデータベースにより管理され、各コンテンツ（楽曲、素材データ、ＡＩ楽曲）には、対応するメタデータを特定するためのＩＤのみが付与される。例えばメタデータ付与部１０１ａは、ＡＩ創作物生成部１０３ａにより生成されたＡＩ楽曲に対し、利用された楽曲（元創作物）や素材データに付与されているＩＤからメタデータ管理サーバ４０で管理されている各メタデータ（楽曲メタデータ（元創作メタデータ）、素材メタデータ）を参照し、ＡＩ楽曲メタデータを生成し、メタデータ管理サーバ４０にアップロードすると共に、ＡＩ楽曲には、当該ＡＩ楽曲メタデータのＩＤのみを付与する。
【０１３３】
このように、メタデータ自体をコンテンツに付与することなく、ＩＤ連携により対応するメタデータを別途、データベースサーバ等で管理することが可能となる。
【０１３４】
このようなメタデータの管理は、所定の著作権管理団体や、メタデータ管理サービスを行う団体、あるいはプラットフォーマーにより行われ得る。
【０１３５】
（３）メタデータの真正性の担保
本実施形態では、例えば、元創作メタデータの付与者の管理や、ブロックチェーン（分散管理台帳技術）の利用により、メタデータの真正性を担保することができる。以下、具体的に説明する。
【０１３６】
・元創作メタデータの付与者の管理
例えば、元創作メタデータの付与者がエンドユーザである場合、付与者のアカウント情報を元創作メタデータに紐付ける／実名登録したアカウントのみが元創作メタデータを付与できる／元創作メタデータの編集履歴がアクセス可能な形にされるようにすることで、付与者を管理し、メタデータの真正性を担保することができる。
【０１３７】
また、例えば本システムのサービス提供者やメタデータ管理者に対して、真正情報でないと疑われる元創作メタデータを通報する仕組みを設けることで、付与者を管理し、メタデータの真正性を担保することができる。
【０１３８】
・ブロックチェーンの利用
また、メタデータを、ブロックチェーン（分散管理台帳技術）によって管理することで、改ざん不可能性を担保することができる。ブロックチェーンとは、分散型システムの一例であって、集中型システムにおけるサーバを必要とせずに、互いにデータの監視を行ってその信憑性を確保することが可能な技術である。具体的には、例えばメタデータ情報（台帳）を複数事業者（各情報処理装置）で共有して正当性を厳密に維持することができる。
【０１３９】
この際、ブロックチェーンへの著作権情報等の登録（元創作メタデータの付与）は、認定された管理組織が行うようにしてもよい。但し、認定された管理組織は複数（例えば、認証を受けた音楽出版社）により分散的に行われてもよい。さらに、これに加えて、エンドユーザが元創作物に元創作メタデータ（著作権情報等）を付与できるようにすることも可能である。その場合には、元創作メタデータの付与者が、上記認定された管理組織か、当該管理組織に準ずる者か、エンドユーザであるかといった区別が記録されるようにしてもよい。なお、元創作メタデータの付与者がエンドユーザの場合には推定値として扱われるようにしてもよい。
【０１４０】
（４）創作者情報・権利者情報について
メタデータとして付与される創作者情報や、権利者情報は、著作権法等の厳密な法的な状態には限定されない。
【０１４１】
本開示では、著作権法上の著作者や著作権者を管理してもよいし、著作権法等の法上の権利に限らず、広く創作物に関する関係者の情報を管理する。創作物に関する関係者の情報としては、例えば、創作物を投稿したアカウントや自己申告の創作者情報、また、プラットフォームが独自に定義する「創作者」「所有者」「権利者」に関する情報等が含まれる。
【０１４２】
また、本開示では、著作権法上の「利用」や「二次的著作物への利用」に該当しない利用態様も、広く管理の対象とする。例えば、元創作物の単なる参照、極端に言えば、元創作物の著作物性が失われる場合の参照（例えば細分化され過ぎて音符一音単位として利用される場合）も、元創作物の「利用」とみなすようにしてもよい。
【０１４３】
（５）その他
本実施形態において、ＡＩ創作物生成部１０３によるＡＩ創作処理に用いる「素材データ」には、完成された楽曲等の元創作物を分解して抽出する「素材化処理」を経て生成されたデータに限らず、初めから素材データとして生成されたデータも含まれる。
【０１４４】
例えば、ドラムのパートだけを１つのパッケージにして流通させることや、５小節分のフレーズ（あるいはその中のメロディ）のみを作成して流通させることも想定されるため、このような初めから素材データとして生成された音源も、ＡＩ楽曲を生成する際に利用される「素材データ」に含まれ得る。
【０１４５】
また、元創作メタデータの付与は、元創作物の創作過程において創作アプリケーション等により自動的に行われてもよい。例えば、複数人がセッションして楽曲を作る場合に、その制作過程において都度生成される素材毎に、創作者（権利関係者）のメタデータが付与されるようにしてもよい。これにより、楽曲完成時には、当該完成楽曲に含まれる素材の創作者が、創作者情報として自動的に当該完成楽曲のメタデータに含まれることになる。このような制作過程でのメタデータの付与は、音楽制作ツールのトラッキングにより自動でなされてもよい。
【０１４６】
＜３−４．動作処理＞
続いて、本実施形態によるメタデータ付与の動作処理について、図１１を参照して説明する。図１１は、本実施形態によるメタデータ付与の動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、創作物の一例として「楽曲」を用いる。
【０１４７】
図１１に示すように、まず、素材生成部１０２は、元の創作物となる楽曲を楽曲ＤＢ１４１から取得し（ステップＳ１０３）、素材化処理を行う（ステップＳ１０６）。
【０１４８】
次に、メタデータ付与部１０１は、生成された素材データに、元創作物を特定する情報や、権利関係情報等を、素材メタデータを付与する（ステップＳ１０９）。
【０１４９】
次いで、ＡＩ創作物生成部１０３は、複数の素材データを用いて、新たな楽曲（ＡＩ楽曲）を生成する（ステップＳ１１２）。
【０１５０】
そして、メタデータ付与部１０１は、新たに生成されたＡＩ楽曲に、利用した素材データを特定する情報や、権利関係情報等を、ＡＩ楽曲メタデータとして付与する（ステップＳ１１５）。
【０１５１】
以上、本実施形態による動作処理の流れについて説明した。各メタデータの付与は、各処理のタイミングでそれぞれ生成され、付与されてよい。なお、ここでは一例として、素材化処理を経て生成された素材データを複数用いてＡＩ創作物を生成し、ＡＩ創作メタデータを付与する動作処理について説明したが、本実施形態はこれに限定されず、素材データと元創作物に基づいてＡＩ創作物を生成してもよいし、素材化処理を経ずに初めから素材として生成された素材データを用いてＡＩ創作物を生成してもよい。また、元創作物の一部の構成要素情報を変更することで、新たなＡＩ創作物を生成してもよい。
【０１５２】
＜３−５．効果＞
第１の実施形態では、ＡＩ創作物にＡＩ創作メタデータを付与することで、ＡＩ創作物における元の創作物の寄与を可視化することができる。これにより、次に説明する第２の実施形態におけるＡＩ創作物の財産的利益の分配等を行う際に、元の創作物の権利関係者を正確に把握し、元創作物の寄与に応じたフィードバックを適切に行うことが可能となる。
【０１５３】
特にＡＩ創作に大量の元創作物を用いられた場合においても、権利関係の整理が容易に可能となる。
【０１５４】
＜３−６．その他の創作物＞
以上説明した第１の実施形態では、ＡＩ創作物（コンテンツ）の一例として、「楽曲（音楽）」を用いて説明したが、本実施形態はこれに限定されず、他のコンテンツ、例えば、小説、映画、動画、ゲーム、キャラクター（２Ｄ、３Ｄ）等であってもよい。いずれの場合も、本実施形態で説明したような素材化処理やＡＩ創作物の生成処理を行い得る。以下、いくつか具体例を挙げて説明する。
【０１５５】
（３−６−１．小説）
創作物の一例として、テキストデータから成る「小説」が挙げられる。「小説」の構成要素として生成される素材データとしては、例えば、「プロット」、「主要登場人物」、「世界観設定」、「登場アイテム」、および「文体」等が挙げられる。
【０１５６】
「プロット」とは、シナリオ（出来事、展開等）の大筋である。例えば、「主人公が○○を助けたところ恩返しに○○に招待され、◇◇し、その後帰るが△△になる」といった、話の流れである。
【０１５７】
「主要登場人物」とは、例えば、人物設定や、当該人物のセリフ、受け答えの癖等の特徴情報である。
【０１５８】
「文体」とは、作家特有の言い回しや表現等であり、その作家が書いたものという印象を与える、いわゆる「スタイル」である。
【０１５９】
ＡＩ創作物生成部１０３は、上述したような素材データを利用したり、組み合わせりすることで、新たな小説（ＡＩ創作物）を生成することができる。具体的には、例えばＡＩ創作物生成部１０３は、流行小説やヒット小説のプロットをなぞることで、破綻しないストーリーや、当該作品のターゲットに人気が出るストーリーを自動的に生成することができる。また、ＡＩ創作物生成部１０３は、エキセントリックな主人公や、読者に人気が出やすいタイプの登場人物などの情報（素材データ）を利用し、新たな小説を生成することができる。また、ＡＩ創作物生成部１０３は、ある作家の「文体」を利用し、当該作家が書いたと思わせるパロディ作品を生成することができる。
【０１６０】
（３−６−２．映画／動画／ゲーム）
また、創作物の一例として、「映画／動画／ゲーム」が挙げられる。これらの構成要素として生成される素材データとしては、例えば、「プロット」、「シーン」、「キャラクター／俳優の動作」、「カメラワーク」、「世界観設定」、「登場小道具」、「演出」等が挙げられる。
【０１６１】
ＡＩ創作物生成部１０３は、上述したような素材データを利用したり、組み合わせりすることで、新たな「映画／動画／ゲーム」（ＡＩ創作物）を生成することができる。具体的には、例えばＡＩ創作物生成部１０３は、特徴的なシーンや動作、場面展開等（素材データ）を組み合わせたり、これらの特徴的なシーンや動作、場面展開等から機械学習等により新たな「シーン」をＡＩ素材データとして生成したり、新たな映画をＡＩ創作物として生成したりすることができる。
【０１６２】
（３−６−３．キャラクター（２Ｄ／３Ｄ））
また、創作物の一例として、「キャラクター（２Ｄ／３Ｄ）」（画像データ）が挙げられる。これらの構成要素として生成される素材データとしては、例えば、「体格／骨格情報」、「服飾、アイテム」、「描画の作風（スタイル）」等が挙げられる。また、これに加えて、当該キャラクターに特有の「動作」や「振る舞い」を示す動的情報、「感情モデル」「性格モデル」などの内的情報等も挙げられる。
【０１６３】
ＡＩ創作物生成部１０３は、上述したような素材データを利用したり、組み合わせりすることで、新たな「キャラクター」を生成することができる。具体的には、例えばＡＩ創作物生成部１０３は、多数の既存キャラクターから生成された各素材データを組み合わせて、新たなキャラクターを生成し得る。また、例えばＡＩ創作物生成部１０３は、ゼロから新規生成されたキャラクターに対して、その構成要素を一部変更したり、追加したりすることで、新たなキャラクターを完成させることができる。
【０１６４】
以上、音楽以外の例について具体的に説明した。なお、各素材データは、元創作物から生成されたものに限定せず、初めから素材データとして生成されたもの（シナリオ設定情報、キャラクター情報、ＣＧデータ等）であってもよい。
【０１６５】
＜＜４．第２の実施形態；フィードバック処理＞＞
続いて、本開示の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、ＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータに基づいて、元創作物／素材データの権利関係者に、より適切なフィードバックを行うことを実現する。
【０１６６】
＜４−１．背景＞
上述したように、元の創作物をその構成要素に分解した素材データ等をＡＩ創作に用いた場合に、生成されたＡＩ創作物から元の創作物や元の創作物との関係性を判断することは困難であった。
【０１６７】
そこで、本実施形態では、ＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータ（第１の実施形態参照）を用いることで、ＡＩ創作に利用された元創作物を明らかにし、元創作物の権利関係者に適切なフィードバックを行うことを可能とする
【０１６８】
＜４−２．機能構成＞
図１２は、図２に示した楽曲提供サーバ１０の通信部１２０および記憶部１４０により実現される第２の実施形態による論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。図１２に示すように、第２の実施形態による素材生成部１０２は、ＡＩ創作物生成部１０３、楽曲提供処理部１０５、寄与率判定部１０６、フィードバック判断部１０７、フィードバック提示処理部１０８、楽曲ＤＢ１４１、および、利用情報ＤＢ１４４を備える。なお、ここでは創作物の一例として「楽曲」を用いるが、本実施形態はこれに限定されず、他の創作物（小説、ゲーム、動画、キャラクター等）であってもよい。
【０１６９】
（１）楽曲提供処理部１０５
楽曲提供処理部１０５は、視聴者Ｕ５に対し、楽曲を提供する処理を行う。ここで、楽曲の「提供」とは、視聴提供であって、例えばネットワーク３ｄを介して、楽曲ＤＢ１４１に格納されている楽曲を、ユーザの情報処理端末２０に対してストリーミング配信やダウンロード配信等を行い、ユーザの情報処理端末２０で再生できるようにする。楽曲ＤＢ１４１には、ＡＩ創作物生成部１０３で生成されたＡＩ楽曲も含まれ得る。また、楽曲提供処理部１０５は、各楽曲（ＡＩ楽曲を含む）の再生回数を、利用情報として利用情報ＤＢ１４４に蓄積する。
【０１７０】
（２）利用情報ＤＢ１４４
利用情報ＤＢ１４４は、各楽曲の再生回数等、各楽曲の利用に関する情報を蓄積する。「利用」とは、「再生」（配信）に限定されず、ＡＩ創作物生成部１０３で新たなＡＩ楽曲やＡＩ素材を生成する際に用いられた場合も含み得る。ＡＩ創作物生成部１０３は、ＡＩ創作に楽曲（ＡＩ楽曲を含む）を利用した場合、その利用情報を利用情報ＤＢ１４４に蓄積する。
【０１７１】
なお、本実施形態ではＡＩ創作物の一例として「楽曲」を用いる場合の利用情報の蓄積について説明しているが、上述したように、ＡＩ創作物は「楽曲」に限定されず、小説、映画、動画、ゲーム、キャラクー等であってもよく、これらの場合も各利用情報が蓄積され得る。例えば「小説」の場合はページビューやダウンロード数、「映画、動画」の場合は再生回数、「ゲーム」の場合はプレイ回数、ダウンロード数、「キャラクター」の場合はダウンロード数などが想定される。
【０１７２】
また、利用により金銭（売り上げ）が発生した場合、金銭情報も利用情報ＤＢ１４４に蓄積され得る。
【０１７３】
（３）寄与率判定部１０６
寄与率判定部１０６は、ＡＩ楽曲に付与されたＡＩ楽曲メタデータに基づいて、そのＡＩ楽曲への元創作物／素材データの寄与率を判定する。本明細書において、「寄与率」とは、ＡＩ楽曲等のＡＩ創作物を生成する際に用いられた素材データの素材化元である元創作物や、素材データ（初めから素材データとして生成されたデータ）の、ＡＩ創作物への寄与の程度（どの程度その元創作物／素材データがＡＩ創作物に利用されているか）を示す情報（寄与情報）である。
【０１７４】
ＡＩ創作物の利用（例えばＡＩ楽曲の視聴や、他のＡＩ楽曲を生成する際の素材としての利用等）により金銭や電子マネー、金銭に準ずるポイント等の財産的利益や評価などが発生することが想定されるため、その財産的利益や評価などを、素材として当該ＡＩ創作物に利用された元創作／素材データの権利関係者に適切なフィードバックを行うことが望ましい。本実施形態では、ＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータに基づいて、素材として利用された元創作／素材データの利用形態や権利関係者を特定し、その寄与率を判定することで、権利関係者への適切なフィードバックを実現し得る。
【０１７５】
寄与率判定部１０６による寄与率判定の具体例について以下説明する。
【０１７６】
一例として、第１の実施形態で説明した「処理例１：一部要素の変更」により生成されたＡＩ楽曲の場合について説明する。寄与率判定部１０６は、当該生成されたＡＩ楽曲の元創作物の寄与率を判定する際、ＡＩ楽曲メタデータに基づいて、利用された元創作物や利用形態を把握して元創作物の権利関係者の寄与率（ＡＩ創作物全体に対する権利関係者の寄与の程度）を判定する。処理例１では、元創作物の一部要素が変更されてＡＩ楽曲が生成されたため、寄与率判定部１０６は、変更された要素情報に関連する権利関係者（例えば著作者および著作権者）の寄与が減らされる。例えば利用された元の楽曲の楽器パートが変更された場合、当該楽器の奏者の寄与は無くなる。また、例えばある小節が別の曲の小節に差し替えられる等した場合、当該変更された小節の割合分の寄与が減らされる。ただし、当該寄与の変更は、その変更部分の、楽曲全体に対する重要度に応じて、重み付けされてもよい。例えばサビの部分であるか否かにより寄与の変更量を変化させてもよい。
【０１７７】
また、例えば、第１の実施形態で説明した「処理例１’：スタイルの適用」により生成されたＡＩ楽曲の場合、寄与率判定部１０６は、元の楽曲から失われたスタイル分を減算し、適用したスタイルの権利関係者（または適用したスタイルの生成元の楽曲のスタイルに関連する権利関係者）の寄与を追加する。
【０１７８】
また、例えば、第１の実施形態で説明した「処理例２：新たな要素情報の生成」により生成されたＡＩ素材データ（ＡＩ創作物の一例）が、他のＡＩ創作物生成に素材として利用される等により財産的利益が発生した場合も、寄与率判定部１０６は、付与されたＡＩ創作メタデータに基づいて、元創作物／素材データの寄与率を判定する。例えば寄与率判定部１０６は、複数の楽曲／素材データに基づいて、新たなＡＩ小節等、楽曲の一部を構成する要素情報が生成された場合、利用された楽曲数で等分の寄与率としてもよいし、各楽曲の影響度合い（ＡＩ小節に利用されているメロディの長さ等）が分かる場合は、影響度合いに応じた寄与率としてもよい。
【０１７９】
また、例えば第１の実施形態で説明した「処理例３：スタイルの抽出」により生成されたＡＩ素材データ「スタイル」が、他のＡＩ創作物生成に素材として利用される等により財産的利益が発生した場合も、寄与率判定部１０６は、付与されたＡＩ創作メタデータに基づいて、元創作物／素材データの寄与率を判定する。例えば、寄与率判定部１０６は、利用された複数の楽曲数分で等分してもよいし、各楽曲の影響度合いが分かる場合はその影響度合いに応じて寄与率を判定してもよい。また、寄与率判定部１０６は、スタイル抽出の観点（例えば「アーティスト」）の寄与に対して重み付けを行ってもよい（この場合、他の要素の寄与率を相対的に減らす）。
【０１８０】
なお、以上説明した処理などが複数が組み合わされ、再帰的に処理されてＡＩ創作物が生成される場合もあるため、そのような処理プロセスも勘案して各元創作物／素材データの寄与率が算出され得る。
【０１８１】
また、寄与率判定部１０６は、元創作物／素材データが二次創作物である場合、当該二次創作物が依拠した元創作物（以下、「原創作物」と称す）に対しても寄与率を判定するようにしてもよい。寄与率判定部１０６は、原創作物と、二次創作物のうち、どちらの創作部分がＡＩ創作物に利用されたかに基づいて、各創作物の権利関係者の寄与を算定し得る。例えば寄与率判定部１０６は、二次創作物の原創作物に対する差分に相当する部分のみがＡＩ創作物に利用されている場合には、元創作物の寄与率は設定しないようにする。
【０１８２】
また、寄与率判定部１０６は、ＡＩ創作物全体における利用部分の重要度に応じた重み付けにより寄与率を判定してもよい。例えば寄与率判定部１０６は、サビの部分や、他の創作物に対してユニークな部分（類似性の少ない部分）は重要部分と判断して他の部分よりも高い重要度に設定し、それに応じた重み付けを考慮して寄与率を判定してもよい。重要部分の判断は、当該要素の繰り返し出現の度合いや、構成上重要と推定できるか否か（例えば「Aメロ・Bメロ・サビ」という構成であれば「サビ」に相当する要素が重要であると推定できる）、あるいはＡＩ創作物の利用状況に基づくマーケティング分析によって判断されてもよい。
【０１８３】
以上、寄与率の判定について具体例を説明したが、寄与率の判定は、厳密な算定に限定されず、おおよその算出や、主な元創作物の寄与率の判定（例えばＡＩ創作物の生成に用いられた元創作物全体のうち、ある元創作物における何割が用いられたかの算定）だけであってもよい。
【０１８４】
（４）フィードバック判断部１０７
フィードバック判断部１０７は、寄与率判定部１０６により判定された寄与率に応じて、ＡＩ創作物の各元創作物／素材データの権利関係者に対して、当該ＡＩ創作物の財産的利益等の分配（フィードバック）を判断する。
【０１８５】
フィードバックは、寄与率に応じて、すべての元創作物／素材データの権利関係者に対して行われてもよいし、ＡＩ創作物に対して一定以上の影響を与えた（一定以上の割合で利用された）元創作物／素材データの権利関係者に対してのみ行われてもよい。例えば、ＡＩ創作物の生成時に参照はされたが、生成処理過程でほとんど無視できる程度に影響が消えてしまった場合、その元創作物の権利関係者へのフィードバックは行わない。
【０１８６】
また、影響があったとしても、二次的創作物と言える程度の利用がなされていない場合には、フィードバックは行わないようにしてもよい。
このように、フィードバックを行うか否かの判断を、寄与率を所定の閾値と比較して行うことができる。
【０１８７】
フィードバックとして分配される対象は例えば以下である。
・金銭、電子マネー、金銭に準ずるポイント
・プラットフォーム（本システム）においてのみ流通するポイント、プラットフォーム（本システム）が定義する所定の価値（利用、寄与の度合いの蓄積に応じてフィードバックされる）
・一定水準の利用を超えたことを示す表彰的ＵＩの提示（回数や特定の利用態様に応じて、そのことを提示するフィードバックである。例えば、「創作したコードが１０回他者に利用された」場合に、その旨を創作者にフィードバックする）
・利用された事実の提示（この場合、利用態様に応じて異なる提示がされてもよい。例えば、ＡＩ創作物が生成された場合は、「派生する創作XXXがうまれました」と提示したり、ＡＩ創作物に一定の影響を与えた場合は、「創作XXXに影響を与えました」と提示したり、ＡＩ創作物への寄与は消えたが参照された場合は、「利用されました」と提示したりする。）
【０１８８】
また、フィードバック態様としては、ユーザの創作物や素材データの、ＡＩ創作物の生成や他者による二次利用の実態に応じて、ランキング表示を行ってもよい。ユーザ名でのランキング表示を行ってもよいし、よく使われている元創作物／素材データのランキング表示を行ってもよい。また、ユーザの素材データや創作物が、どのセグメントにおいて特に利用されているかの提示を行ってもよい。これによりユーザは自身の素材データ／創作物の利用態様をより可視化でき、創作意欲を担保できる。
【０１８９】
（５）フィードバック提示処理部１０８
フィードバック提示処理部１０８は、フィードバック判断部１０７による判断結果に基づいて、ユーザ（元創作物／素材データの権利関係者であるクリエイターＵ１など）に対して、フィードバック提示を行う。フィードバック提示は、金銭、電子データ、金銭に準ずるポイントの付与や、非金銭インセンティブ付与、利用情報の通知等が挙げられる。
【０１９０】
以上、本実施形態による素材生成部１０２の機能構成について説明した。なお、これらの機能構成は、単体の装置（素材生成部１０２）で実現されることに限定されず、複数の装置により実現されてもよい。すなわち、図１２に示す機能構成を、複数の装置から成るシステム構成として捉えてもよい。
【０１９１】
＜４−３．動作処理＞
続いて、本実施形態の動作処理について、図１３を参照して説明する。図１３は、第２の実施形態によるフィードバック処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、創作物の一例として「楽曲」を用いる。
【０１９２】
まず、素材生成部１０２の寄与率判定部１０６は、ＡＩ楽曲のメタデータ（ＡＩ楽曲メタデータ）を取得し（ステップＳ２０３）、ＡＩ楽曲への元創作物／素材データの寄与率を判定する。
【０１９３】
次に、フィードバック判断部１０７は、元創作物／素材データの寄与率に基づいて、元創作物／素材データが、ＡＩ楽曲に対して一定以上の影響を与えているか否かを判断する（ステップＳ２０９）。例えばフィードバック判断部１０７は、所定の閾値を設けて、所定の閾値を越える寄与率の元創作物／素材データがあるか否かを判断してもよい。
【０１９４】
次いで、フィードバック判断部１０７は、ＡＩ楽曲の利用情報を利用情報ＤＢ１４４から取得する（ステップＳ２１２）。
【０１９５】
続いて、フィードバック判断部１０７は、ＡＩ創作物の利用情報と、ＡＩ創作物の元創作物／素材データの寄与率に応じて、元創作物／素材データへのフィードバック（分配）を算出する（ステップＳ２１５）。例えばフィードバック判断部１０７は、フィードバックとして財産的利益の分配を行う場合、ＡＩ創作物の利用情報に基づく財産的利益と、元創作物／素材データの寄与率とに応じて、各元創作物／素材データに分配する財産的利益を算出する。
【０１９６】
そして、フィードバック提示処理部１０８は、元創作物／素材データの権利関係者に対し、フィードバック提示（例えば金銭付与処理）を行う（ステップＳ２１８）。
【０１９７】
以上、本実施形態による動作処理について説明した。なお、ここでは一例として、ＡＩ創作物に一定以上の影響を与えた元創作物／素材データの権利関係者に対してのみフィードバックを提示する場合の動作処理について説明したが、本実施形態はこれに限定されず、上述したように、全ての元創作物／素材データの権利関係者にフィードバック提示を行ってもよい。
【０１９８】
＜４−４．効果＞
第２の実施形態では、ＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータを用いて、ＡＩ創作物に利用された元創作物／素材データの利用態様が明らかにし、元創作物／素材データの権利関係者に対して適切なフィードバックを行うことが可能となる。
【０１９９】
＜＜５．第３の実施形態；マーケティング分析＞＞
続いて、本開示の第３の実施形態について説明する。本実施形態では、ＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータに基づいて、より効果的なマーケティング分析を行い、新規創作物の支援を行うことを実現する。
【０２００】
＜５−１．背景＞
従来から、楽曲や小説等のヒット要因等を分析してさらなる支援を行うことが知られているが、アーティスト要因（人物像、声質等）、プロモーション要因、および、音楽ジャンル（最近流行りのジャンルなど）といった、楽曲単位での分析しか行われておらず、楽曲のより詳細な分析、具体的には、創作物を構成する要素毎の分析は困難であった。
【０２０１】
これに対し、本実施形態では、創作物に付与されたメタデータ（特に、第１の実施形態で説明した、ＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータ）を用いることで、より詳細な分析（ＡＩ創作物に利用された元創作物／素材データの分析など）が可能となる。
【０２０２】
以下、本実施形態によるメタデータに基づく創作物の分析による新規創作物の支援システムについて説明するが、ここでは創作物の一例として、「楽曲」を用いる。本実施形態による支援システムは、「楽曲」には当然限定されず、他の創作物（例えば、小説、ゲーム、動画、キャラクター等）にも適用し得る。
【０２０３】
＜５−２．機能構成＞
図１４は、図２に示した楽曲提供サーバ１０の通信部１２０および記憶部１４０により実現される第３の実施形態による論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。図１４に示すように、第３の実施形態によるＡＩ創作物生成部１０３は、ＡＩ創作物生成部１０３、楽曲提供処理部１０５、ヒット曲選出部１１０、特徴量抽出部１１１、ヒット要素特定部１１２、支援情報生成部１１３、調査対象楽曲比較部１１４、楽曲ＤＢ１４１、および、利用情報ＤＢ１４４を備える。
【０２０４】
（ヒット曲選出部１１０）
ヒット曲選出部１１０は、楽曲ＤＢ１４１から、ヒット曲を選出する。ヒット曲の定義は特に限定しないが、例えば、ヒット曲選出部１１０は、利用情報ＤＢ１４４を参照し、所定期間、所定のユーザセグメント（年代、性別等のユーザ層）における再生回数が所定値を超える楽曲をヒット曲と判断してもよい。
【０２０５】
（特徴量抽出部１１１）
特徴量抽出部１１１は、ヒット曲として選出された楽曲の各特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部１１１は、選出された楽曲に付与されたメタデータ（例えば、ＡＩ楽曲に付与されたＡＩ楽曲メタデータ）に基づいて、当該楽曲を構成する要素情報（素材データ）を、特徴量として抽出し得る。例えば、特徴量抽出部１１１は、小節、楽器パート、音程パート、コード、スタイル等といった、当該ＡＩ楽曲を構成する音楽要素を抽出することができる。また、楽曲の情報として、「新譜／旧譜」、「タイアップの有無」なども収集する。また、特徴量抽出部１１１は、楽曲の特徴量として、当該楽曲を視聴／購入／再生している（利用している）ユーザに関する情報を併せて抽出してもよい。ユーザに関する情報としては、例えば、属性情報（年齢、性別、地域、国籍等）、ソーシャルグラフ、チャネル（楽曲視聴／購入／再生の手段。例えば、どのＳＮＳ（Social  Networking  Service）を用いているか、ライブ再生しているか）、再生環境（時間等、場所・位置情報など）、付随情報（他の楽曲との再生順序、再生機器の種類など）等が挙げられる。
【０２０６】
（ヒット要素特定部１１２）
ヒット要素特定部１１２は、抽出された特徴量に基づいて、ヒット要素の特定を行う。例えば、ヒット要素特定部１１２は、ヒット曲の各特徴量に基づいて、再生回数が所定値より高い要素情報を特定し得る。このように、本実施形態では、楽曲単位のヒット要因に限らず、構成要素単位のヒット要因を分析することが可能となる。これにより、ヒットの要因として推定できる要素情報（フレーズ、コード、音程、楽器、小節等）を特定することができる。
【０２０７】
（調査対象楽曲比較部１１４）
調査対象楽曲比較部１１４は、所定の調査対象楽曲と、ヒット曲とを比較する機能を有する。具体的には、調査対象楽曲比較部１１４は、所定の調査対象楽曲の特徴量と、ヒット曲の特徴量とを比較し、所定の調査対象楽曲と類似しているヒット曲を特定することができる。例えば調査対象楽曲比較部１１４は、調査対象楽曲が、ヒット曲の特徴量空間のどこに位置するかの判定を行い得る。特徴量として、楽曲に付与されているメタデータに基づいて、楽曲を構成する要素情報（素材データ）を抽出する場合、調査対象楽曲比較部１１４は、要素情報の比較により、調査対象楽曲と同一・類似している要素情報を用いているヒット曲を特定することができる。若しくは、調査対象楽曲比較部１１４は、調査対象楽曲がどの程度ヒット曲と類似しているかを判断することもできる。また、調査対象楽曲比較部１１４は、所定の調査対象楽曲を、ヒットの要因となる要素と比較し、ヒット要素をどれだけ持つか、ヒット要素と類似するかといったことも比較し得る。
【０２０８】
（支援情報生成部１１３）
支援情報生成部１１３は、ユーザからの要求に応じて、楽曲（コンテンツ）に関する支援情報を生成する。例えば、支援情報生成部１１３は、クリエイターＵ１や、ＡＩツールを用いて楽曲を生成するＡＩクリエイターＵ３に対し、ヒット曲の解析結果に基づき、どのような条件で楽曲を作成すればよいかのアドバイスを示す情報を生成し、提示する。
【０２０９】
例えば、支援情報生成部１１３は、ヒット要素特定部１１２により特定されたヒット要素（例えば再生回数の多い楽曲でよく使われているコードや楽器パート、音程、小節等）を提示する。また、支援情報生成部１１３は、ユーザに指定されたセグメント（年代、性別等の視聴者層）におけるヒット曲の要素を提示してもよい。これにより、例えばアーティストは、自分が活動したいと思うセグメントにおける支援情報（そのセグメントでのヒット曲要素情報等）を取得することができる。
【０２１０】
また、支援情報生成部１１３は、所定のセグメントにおいて有望なアーティスト（例えば、所定のセグメントでヒットする要素を持つ楽曲のアーティストなど）に対して、支援情報を提供することができる。
【０２１１】
また、支援情報生成部１１３は、販促者Ｕ７などに対し、指定された楽曲（調査対象楽曲）のヒット曲との比較結果に基づき、当該楽曲をどのようなセグメントにどのような訴求方法（プロモーション等）を取るべきかのアドバイスを示す情報を生成し、提示する。例えば、支援情報生成部１１３は、調査対象楽曲の要素情報と類似する要素情報を用いたヒット曲が売れているセグメントのユーザ属性や、チャネル、用いられていた訴求方法などを、提示する。
【０２１２】
また、支援情報生成部１１３は、ヒット要素特定部１１２により特定されたヒット要素に基づいて、次にヒットする楽曲を予測し、予測結果を、支援情報としてユーザに提示することもできる。
【０２１３】
以上により、本システムにおいて、エンドユーザは、売りたい楽曲に対し、どのようなセグメントに提示することが適しているか、どのようなチャネルで訴求することが適しているか、また、あるセグメントに対して流行できる可能性はどの程度かといった情報を得ることができる。また、エンドユーザは、売りたい楽曲について、どのような要素を組み合わせることにより、曲が良くなるか（すなわち、売れやすくなるか）の助言（例えば、メロディラインをもっとポップにする、曲の構成はもう少し簡潔にする等）を得ることができる。
【０２１４】
（ＡＩ創作物生成部１０３）
ＡＩ創作物生成部１０３は、上述したように、楽曲や素材データを利用して、ＡＩによりＡＩ創作物（ＡＩ楽曲）を生成し得る。また、本実施形態によるＡＩ創作物生成部１０３は、さらに、創作の範囲情報（フレーム情報）として、ヒット要素特定部１１２により特定されたヒット要素情報を用いて、ＡＩ楽曲を生成することができる。より具体的には、ＡＩ創作物生成部１０３は、ヒット要素として特定された素材データを用いて、ＡＩ楽曲（すなわち、ヒットする楽曲）を自動生成することができる。
【０２１５】
また、ＡＩ創作物生成部１０３は、ＡＩツールを用いて楽曲創作を行うユーザ（ＡＩクリエイター）に対し、ヒット要素特定部１１２により特定されたヒット要素情報を提示することも可能である。例えばＡＩ創作物生成部１０３は、ユーザに指定されたセグメントにおいてヒット要素として特定された素材データを提示する。
【０２１６】
また、ＡＩ創作物生成部１０３は、セレンディピティを担保した楽曲の生成も可能である。例えば、ＡＩ創作物生成部１０３は、あるセグメント向けの楽曲を生成する際に、隣接する／異なるセグメントのヒット要素を入れて生成してもよい。具体的には、例えば２０代女性に流行する要素を、３０代男性向けの楽曲作成に用いる。また、異なるセグメントにおける流行要素を一定割合用いることで、多様性を担保した楽曲の生成が可能である。また、ＡＩ創作物生成部１０３は、流行すると予測される特徴量空間の外縁を狙った楽曲生成を行ってもよい。この際、ＡＩ創作物生成部１０３は、流行すると予測される特徴量空間を表示し、その外縁を狙って楽曲生成を行ったことを図的に可視化して提示してもよい。
【０２１７】
また、ＡＩ創作物生成部１０３は、ＳＮＳのグラフ（ソーシャルグラフ；ＳＮＳ上における人間や企業の相関関係（つながり）を示すグラフ）を利用して楽曲を生成することも可能である。具体的には、例えばＡＩ創作物生成部１０３は、ソーシャルグラフを参照し、あるセグメントにおいて影響力のある人物に注目し、当該人物が好む要素情報を用いて楽曲を生成することで、流行しやすい楽曲を自動的に生成することができる。または、ＡＩ創作物生成部１０３は、ソーシャルグラフを参照し、あるセグメントにおいて影響力のない人物の好む要素情報を用いて楽曲を生成することで、セレンディピティを担保した楽曲生成を行うこともできる。
【０２１８】
以上、本実施形態によるＡＩ創作物生成部１０３の機能構成について説明した。なお、これらの機能構成は、単体の装置（ＡＩ創作物生成部１０３）で実現されることに限定されず、複数の装置により実現されてもよい。すなわち、図１４に示す機能構成を、複数の装置から成るシステム構成として捉えてもよい。
【０２１９】
＜５−３．動作処理＞
続いて、本実施形態による新規創作物の支援情報の提示における動作処理について、図１５を参照して説明する。図１５は、本実施形態によるヒット曲分析に基づく新規創作物の支援情報の提示処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０２２０】
図１５に示すように、まず、ヒット曲選出部１１０は、ヒット曲を選出するターゲット（期間、セグメント（ユーザ層））を特定する（ステップＳ３０３）。ターゲットは、ユーザにより指定されてもよいし、自動的に決定してもよい。
【０２２１】
次に、ヒット曲選出部１１０は、特定されたターゲットにおけるヒット曲群を、例えば再生回数に基づいて選出する（ステップＳ３０６）。
【０２２２】
次いで、特徴量抽出部１１１は、選出されたヒット曲群のメタデータを取得し（ステップＳ３０９）、ヒット曲群の特徴量を抽出（特徴量空間を取得）する（ステップＳ３１２）。
【０２２３】
次に、ヒット要素特定部１１２は、抽出されたヒット曲群の特徴量に基づいて、ヒット要素を特定する（ステップＳ３１５）。
【０２２４】
次いで、ＡＩ創作物生成部１０３は、特定されたヒット要素に基づいて、楽曲（ＡＩ楽曲）の自動生成を行う（ステップＳ３１８）。
【０２２５】
また、支援情報生成部１１３は、クリエイターＵ１やＡＩクリエイターＵ３に対し、作曲等を支援する情報を提示するＵＩを生成し、提示し得る（ステップＳ３２１）。
【０２２６】
一方、調査対象楽曲比較部１１４は、調査対象楽曲の特徴量空間と、ヒット曲の特徴量空間とを比較し（ステップＳ３２４）、調査対象楽曲の訴求（プロモーション等）を支援する情報を提示するＵＩを生成し、提示し得る（ステップＳ３２７）。
【０２２７】
＜５−４．効果＞
第３の実施形態では、創作物に付与されたメタデータ（ＡＩ創作物に付与されたＡＩ創作メタデータを含む）に基づいて、より詳細なマーケティング分析を行い、新規創作物の支援を効果的に行うことを実現する。
【０２２８】
＜＜６．まとめ＞＞
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、本技術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。
【０２２９】
例えば、上述した楽曲提供サーバ１０（１０−１〜１０−３）に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、楽曲提供サーバ１０の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【０２３０】
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。
【０２３１】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成するコンテンツ生成部と、
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与するメタデータ付与部と、
を備える、情報処理システム。
（２）
前記コンテンツ生成部は、前記素材データに基づいて、所定のルール又は機械学習を用いて、前記コンテンツを自動生成する、前記（１）に記載の情報処理システム。
（３）
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報は、前記素材データを特定可能な情報である、前記（１）または（２）に記載の情報処理システム。
（４）
前記コンテンツの生成に関する生成情報は、前記コンテンツの生成内容であって、少なくとも前記素材データの利用態様を示す情報を含む、前記（１）から（３）のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（５）
前記素材データには、前記素材データの権利関係に関する情報と、前記素材データの元コンテンツを特定可能な情報がメタデータとして付与されている、前記（１）から（４）のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（６）
前記情報処理システムは、
元コンテンツから１以上の前記素材データを生成する素材生成部をさらに備え、
前記メタデータ付与部は、
前記生成した素材データに、当該素材データの権利関係に関する情報と、前記素材データの元コンテンツを特定可能な情報を、メタデータとして付与する、前記（１）から（５）のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（７）
前記コンテンツ生成部は、
元コンテンツを利用して新たなコンテンツを生成する、前記（１）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（８）
前記元コンテンツには、前記元コンテンツの権利関係に関する情報がメタデータとして付与されている、前記（１）から（７）のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（９）
前記コンテンツは、楽曲であって、
前記素材データは、音楽を構成する範囲情報、音質情報、構成要素情報、または抽象要素情報である、前記（１）から（８）のいずれか１つに記載の情報処理システム。
（１０）
プロセッサが、
元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成することと、
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与することと、
を含む、情報処理方法。
（１１）
コンピュータを、
元コンテンツから生成された素材データを１以上利用してコンテンツを生成するコンテンツ生成部と、
前記コンテンツの生成に用いられた前記素材データに関する素材情報と、前記コンテンツの生成に関する生成情報と、を含むコンテンツメタデータを、前記コンテンツに付与するメタデータ付与部と、
として機能させるための、プログラム。
【符号の説明】
【０２３２】
１０（１０−１〜１０−３）  楽曲提供サーバ
２０  情報処理端末
３０  権利管理団体サーバ
４０  メタデータ管理サーバ
１００  制御部
１０１  メタデータ付与部
１０２  素材生成部
１０３  創作物生成部
１０４  利用判断部
１０５  楽曲提供処理部
１０６  寄与率判定部
１０７  フィードバック判断部
１０８  フィードバック提示処理部
１１０  ヒット曲選出部
１１１  特徴量抽出部
１１２  ヒット要素特定部
１１３  支援情報生成部
１１４  調査対象楽曲比較部
１２０  通信部
１４０  記憶部
【図１】
2020153193.tif 000009
【図２】
2020153193.tif 000010
【図３】
2020153193.tif 000011
【図４】
2020153193.tif 000012
【図５】
2020153193.tif 000013
【図６】
2020153193.tif 000014
【図７】
2020153193.tif 000015
【図８】
2020153193.tif 000016
【図９】
2020153193.tif 000017
【図１０】
2020153193.tif 000018
【図１１】
2020153193.tif 000019
【図１２】
2020153193.tif 000020
【図１３】
2020153193.tif 000021
【図１４】
2020153193.tif 000022
【図１５】
2020153193.tif 000023
【国際調査報告】
2020153193.tif 000024
2020153193.tif 000025
2020153193.tif 000026
2020153193.tif 000027
2020153193.tif 000028
2020153193.tif 000029