(57)【要約】  より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができるデータ管理システム、データ管理装置、データ管理方法及びデータ管理プログラムを提供する。データ管理システム１００は、互いに通信可能な複数のデータ管理装置１０，２０を備えるデータ管理システムであって、複数のデータ管理装置は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する決定部１１と、複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する設定部１２と、最適化問題の解候補に基づいて、解候補のスコアを算出する算出部１３と、スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、データ及び解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加する追加部１４と、を有する。
2019245041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに通信可能な複数のデータ管理装置を備えるデータ管理システムであって、
前記複数のデータ管理装置は、
ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する決定部と、
前記複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する設定部と、
前記最適化問題の解候補に基づいて、前記解候補のスコアを算出する算出部と、
前記スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、前記データ及び前記解候補を含むブロックを前記ブロックチェーンに追加する追加部と、を有する、
データ管理システム。
【請求項２】
前記最適化問題の前記解候補を導出するアニーリングマシンをさらに備える、
請求項１に記載のデータ管理システム。
【請求項３】
前記設定部は、前記複数の係数に応じて複数のスピンの相互作用の大きさが定められたイジングモデルの基底状態を求める前記最適化問題を設定する、
請求項１又は２に記載のデータ管理システム。
【請求項４】
前記算出部は、前記イジングモデルのエネルギー期待値に基づいて前記スコアを算出する、
請求項３に記載のデータ管理システム。
【請求項５】
前記決定部は、前記最適化問題の近似解を算出し、前記近似解に基づいて、前記基準スコアを決定する、
請求項１から４のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
【請求項６】
前記決定部は、前記近似解をシミュレーテッドアニーリングにより算出する、
請求項５に記載のデータ管理システム。
【請求項７】
前記設定部は、前記複数の係数に基づいて、複数の最適化問題を設定し、
前記算出部は、前記複数の最適化問題の複数の解候補に基づいて、前記複数の解候補の複数のスコアを算出し、
前記追加部は、前記複数のスコアが前記基準スコアに対して所定の条件を満たす割合が所定値以上の場合に、前記データ及び前記複数の解候補を含むブロックを前記ブロックチェーンに追加する、
請求項１から６のいずれか一項に記載のデータ管理システム。
【請求項８】
ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する決定部と、
前記複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する設定部と、
前記最適化問題の解候補に基づいて、前記解候補のスコアを算出する算出部と、
前記スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、前記データ及び前記解候補を含むブロックを前記ブロックチェーンに追加する追加部と、
を備えるデータ管理装置。
【請求項９】
ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定することと、
前記複数の係数に基づいて、最適化問題を設定することと、
前記最適化問題の解候補に基づいて、前記解候補のスコアを算出することと、
前記スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、前記データ及び前記解候補を含むブロックを前記ブロックチェーンに追加することと、
を含むデータ管理方法。
【請求項１０】
データ管理装置に備えられた演算部を、
ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する決定部、
前記複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する設定部、
前記最適化問題の解候補に基づいて、前記解候補のスコアを算出する算出部、及び
前記スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、前記データ及び前記解候補を含むブロックを前記ブロックチェーンに追加する追加部、
として機能させるデータ管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ管理システム、データ管理装置、データ管理方法及びデータ管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、非特許文献１に記載のビットコインに代表されるブロックチェーン技術が用いられている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Satoshi Nakamoto, “Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System,” https://bitcoin.org/bitcoin.pdf, 2008
【非特許文献２】Max J. Krause and Thabet Tolaymat, “Quantification of energy and carbon costs for mining cryptocurrencies,” Nature Sustainability 1, 711-718, 2018
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ブロックチェーンに新たなデータを追加する場合、ハッシュ値が所定の条件を満たすようなナンスを探索することを要求することがある。このような仕組みは、プルーフ・オブ・ワークと呼ばれることがある。プルーフ・オブ・ワークは、平均的な性能のコンピュータを用いて所定時間（例えば１０分間）を要するように難易度が定められている。【０００５】
しかしながら、非特許文献２において研究されたように、プルーフ・オブ・ワークを行うマイニングコンピュータが急激に増加したことにより、その演算のために年間数テラワット時の電力が消費されており、排出される二酸化炭素による温暖化への影響が懸念されている。【０００６】
そこで、本発明は、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができるデータ管理システム、データ管理装置、データ管理方法及びデータ管理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係るデータ管理システムは、互いに通信可能な複数のデータ管理装置を備えるデータ管理システムであって、複数のデータ管理装置は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する決定部と、複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する設定部と、最適化問題の解候補に基づいて、解候補のスコアを算出する算出部と、スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、データ及び解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加する追加部と、を有する。【０００８】
この態様によれば、最適化問題の解候補を探索する処理をプルーフ・オブ・ワークとすることで、最適化問題を比較的高速に比較的少ない電力で解くことができるアニーリングマシンによって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。【０００９】
上記態様において、最適化問題の解候補を導出するアニーリングマシンをさらに備えてもよい。【００１０】
この態様によれば、アニーリングマシンによって最適化問題の解候補を導出することで、通常のコンピュータを用いて解候補を導出する場合よりも消費電力が少なくなり、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。【００１１】
上記態様において、設定部は、複数の係数に応じて複数のスピンの相互作用の大きさが定められたイジングモデルの基底状態を求める最適化問題を設定してもよい。【００１２】
この態様によれば、通常のコンピュータよりもアニーリングマシンで高速に解くことができる最適化問題を設定することができ、アニーリングマシンによって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。【００１３】
上記態様において、算出部は、イジングモデルのエネルギー期待値に基づいてスコアを算出してもよい。【００１４】
この態様によれば、解候補が基底状態にどの程度近いかを定量的に評価することができる。【００１５】
上記態様において、決定部は、最適化問題の近似解を算出し、近似解に基づいて、基準スコアを決定してもよい。【００１６】
この態様によれば、プルーフ・オブ・ワークの難易度を適切に調整し、過度な電力消費が発生しないようにすることができる。【００１７】
上記態様において、決定部は、近似解をシミュレーテッドアニーリングにより算出してもよい。【００１８】
この態様によれば、プルーフ・オブ・ワークの難易度を適切に調整し、過度な電力消費が発生しないようにすることができる。【００１９】
上記態様において、設定部は、複数の係数に基づいて、複数の最適化問題を設定し、算出部は、複数の最適化問題の複数の解候補に基づいて、複数の解候補の複数のスコアを算出し、追加部は、複数のスコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす割合が所定値以上の場合に、データ及び複数の解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加してもよい。【００２０】
この態様によれば、複数の最適化問題を設定することで、プルーフ・オブ・ワークの難易度を調整することができ、最適化問題を比較的高速に比較的少ない電力で解くことができるアニーリングマシンによって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。【００２１】
本発明の他の態様に係るデータ管理装置は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する決定部と、複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する設定部と、最適化問題の解候補に基づいて、解候補のスコアを算出する算出部と、スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、データ及び解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加する追加部と、を備える。【００２２】
この態様によれば、最適化問題の解候補を探索する処理をプルーフ・オブ・ワークとすることで、最適化問題を比較的高速に比較的少ない電力で解くことができるアニーリングマシンによって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。【００２３】
本発明の他の態様に係るデータ管理方法は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定することと、複数の係数に基づいて、最適化問題を設定することと、最適化問題の解候補に基づいて、解候補のスコアを算出することと、スコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、データ及び解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加することと、を含む。【００２４】
この態様によれば、最適化問題の解候補を探索する処理をプルーフ・オブ・ワークとすることで、最適化問題を比較的高速に比較的少ない電力で解くことができるアニーリングマシンによって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。【００２５】
本発明の他の態様に係るデータ管理プログラムは、データ管理装置に備えられた演算部を、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する決定部、複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する設定部、最適化問題の解候補に基づいて、解候補のスコアを算出する算出部、及びスコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、データ及び解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加する追加部、として機能させる。【００２６】
この態様によれば、最適化問題の解候補を探索する処理をプルーフ・オブ・ワークとすることで、最適化問題を比較的高速に比較的少ない電力で解くことができるアニーリングマシンによって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができるデータ管理システム、データ管理装置、データ管理方法及びデータ管理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施形態に係るデータ管理システムのネットワーク構成を示す図である。
【図２】本実施形態に係るデータ管理装置の機能ブロックを示す図である。
【図３】本実施形態に係るデータ管理装置の物理的構成を示す図である。
【図４】量子アニーリングによるスコアとシミュレーテッドアニーリングによるスコアの関係を示す図である。
【図５】本実施形態に係るデータ管理装置により設定される最適化問題に関する量子アニーリングの処理時間とシミュレーテッドアニーリングの処理時間の関係を示す図である。
【図６】本実施形態に係るデータ管理装置により設定される最適化問題に関する量子アニーリングによる成功率とシミュレーテッドアニーリングによる成功率の関係を示す図である。
【図７】本実施形態に係るデータ管理システムにより実行されるデータ管理処理の第１例のフローチャートである。
【図８】本実施形態に係るデータ管理システムにより実行されるデータ管理処理の第２例のフローチャートである。
【図９】本実施形態に係るデータ管理装置により設定される複数の最適化問題に関する量子アニーリング及びシミュレーテッドアニーリングによる成功率と処理時間を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００３０】
図１は、本発明の実施形態に係るデータ管理システム１００のネットワーク構成を示す図である。データ管理システム１００は、第１データ管理装置１０、第２データ管理装置２０及びアニーリングマシン５０を備える。第１データ管理装置１０、第２データ管理装置２０及びアニーリングマシン５０は、インターネット等の通信ネットワークＮを介して互いに通信可能に接続される。
【００３１】
第１データ管理装置１０及び第２データ管理装置２０は、複数のデータ管理装置の一例であり、データ管理システム１００は、３台以上のデータ管理装置を含んでよい。第１データ管理装置１０及び第２データ管理装置２０は、通常のコンピュータで構成されてよく、ノイマン型コンピュータであってよい。
【００３２】
アニーリングマシン５０は、量子アニーリングを実行する量子アニーリングマシンで構成されてよい。もっとも、アニーリングマシン５０は、量子現象を利用しない非ノイマン型コンピュータであってもよい。
【００３３】
第１データ管理装置１０及び第２データ管理装置２０等の複数のデータ管理装置は、ブロックチェーンに追加することが依頼されたデータを受信すると、アニーリングマシン５０を用いてプルーフ・オブ・ワークを行い、データをブロックチェーンに追加する。
【００３４】
図２は、本実施形態に係るデータ管理装置１０の機能ブロックを示す図である。データ管理装置１０は、決定部１１、設定部１２、算出部１３、追加部１４及び記憶部１５を備える。
【００３５】
決定部１１は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータに基づいて、複数の係数を決定する。決定部１１は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータをシードとして乱数を生成し、乱数に基づいて、複数の係数を決定してよい。以下では、複数の係数をＪｉｊと記載する。ここで、ｉ及びｊは、イジングモデルのスピンの識別番号である。決定部１１は、アニーリングマシン５０によって相互作用させることが可能なスピンのペアについて乱数に基づいて複数の係数を決定し、アニーリングマシン５０によって相互作用させることができないスピンのペアについて複数の係数をゼロとしてよい。
【００３６】
設定部１２は、複数の係数に基づいて、最適化問題を設定する。設定部１２は、複数の係数に応じて複数のスピンの相互作用の大きさが定められたイジングモデルの基底状態を求める最適化問題を設定してよい。これにより、通常のコンピュータよりもアニーリングマシン５０で高速に解くことができる最適化問題を設定することができ、アニーリングマシン５０によって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。
【００３７】
アニーリングマシン５０は、設定部１２により設定された最適化問題の解候補を導出する。アニーリングマシン５０が量子アニーリングマシンである場合、複数の係数に応じて複数のスピンの相互作用の大きさが定められたイジングモデルの基底状態を、量子アニーリングにより導出してよい。アニーリングマシン５０によって最適化問題の解候補を導出することで、通常のコンピュータを用いて解候補を導出する場合よりも消費電力が少なくなり、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。
【００３８】
算出部１３は、最適化問題の解候補に基づいて、解候補のスコアを算出する。算出部１３は、アニーリングマシン５０によって導出された解候補に基づいて、解候補のスコアを算出してよい。また、算出部は、イジングモデルのエネルギー期待値に基づいてスコアを算出してよい。これにより、解候補が基底状態にどの程度近いかを定量的に評価することができる。
【００３９】
追加部１４は、解候補のスコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合に、データ及び解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加する。ここで、所定の条件は、解候補のスコアが基準スコア以上であることであったり、解候補のスコアが基準スコア以下であることであったりしてよい。例えば、イジングモデルのエネルギー期待値に基づいてスコアを算出する場合、所定の条件は、解候補のエネルギー期待値が基準スコアとなるエネルギーよりも基底状態のエネルギーに近いことであってよい。
【００４０】
決定部１１は、最適化問題の近似解を算出し、近似解に基づいて、基準スコアを決定してよい。ここで、決定部１１は、近似解をシミュレーテッドアニーリングにより算出してよい。これにより、プルーフ・オブ・ワークの難易度を適切に調整し、過度な電力消費が発生しないようにすることができる。
【００４１】
記憶部１５は、過去に追加されたデータ及び解候補を含むブロックチェーンを記憶する。
【００４２】
本実施形態に係るデータ管理システム１００によれば、最適化問題の解候補を探索する処理をプルーフ・オブ・ワークとすることで、最適化問題を比較的高速に比較的少ない電力で解くことができるアニーリングマシン５０によって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。
【００４３】
図３は、本実施形態に係るデータ管理装置１０の物理的構成を示す図である。データ管理装置１０は、演算部に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例ではデータ管理装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、データ管理装置１０は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図３で示す構成は一例であり、データ管理装置１０はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。
【００４４】
ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、プルーフ・オブ・ワークに基づくブロックチェーンを管理するプログラム（データ管理プログラム）を実行する演算部である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂに格納したりする。
【００４５】
ＲＡＭ１０ｂは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行するプログラム、基準スコアといったデータを記憶してよい。なお、これらは例示であって、ＲＡＭ１０ｂには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。
【００４６】
ＲＯＭ１０ｃは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えばデータ管理プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。
【００４７】
通信部１０ｄは、データ管理装置１０を他の機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、インターネット等の通信ネットワークＮに接続されてよい。
【００４８】
入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード及びタッチパネルを含んでよい。
【００４９】
表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆは、例えば、ブロックチェーンに記録されたデータを表示してよい。
【００５０】
データ管理プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。データ管理装置１０では、ＣＰＵ１０ａがデータ管理プログラムを実行することにより、図２を用いて説明した様々な動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、データ管理装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
【００５１】
図４は、量子アニーリングによるスコアとシミュレーテッドアニーリングによるスコアの関係を示す図である。同図では、複数の係数に応じて複数のスピンの相互作用の大きさが定められたイジングモデルの基底状態を求める最適化問題を、量子アニーリングによって解いた場合のエネルギー期待値を縦軸に示し、シミュレーテッドアニーリングによって解いた場合のエネルギー期待値を横軸に示している。
【００５２】
同図では、丸印で比較的速くアニーリングを行う第１シミュレーテッドアニーリングの結果を示し、三角印で第１シミュレーテッドアニーリングよりも長時間かけてアニーリングを行う第２シミュレーテッドアニーリングの結果を示し、十字印で第２シミュレーテッドアニーリングよりも長時間かけてアニーリングを行う第３シミュレーテッドアニーリングの結果を示している。シミュレーテッドアニーリングによるスコアは、アニーリング時間を長くするほど量子アニーリングによるスコアに接近している。しかしながら、いずれのアニーリングプランであっても、ほとんどの場合において、量子アニーリングのスコアは、シミュレーテッドアニーリングのスコアよりも良い。
【００５３】
このように、イジングモデルの基底状態を求める最適化問題は、アニーリングマシン５０によって比較的精度良く解くことができる問題であり、通常のコンピュータを用いて、シミュレーテッドアニーリングによって同程度の精度で解を得るためには、比較的長いアニーリング時間が必要となる。このため、このような最適化問題をプルーフ・オブ・ワークとすることで、マイニングマシンとしてアニーリングマシン５０を使用するように動機付けることができ、プルーフ・オブ・ワークによって消費される電力を少なくすることができる。
【００５４】
図５は、本実施形態に係るデータ管理装置１０により設定される最適化問題に関する量子アニーリングの処理時間とシミュレーテッドアニーリングの処理時間の関係を示す図である。同図では、縦軸に処理時間を対数目盛で示し、横軸に、量子アニーリング（ＱＡ）の場合、第１シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ１）の場合、第２シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ２）の場合及び第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ３）の場合を示している。
【００５５】
量子アニーリングの場合の処理時間は、数秒であるのに対して、第２シミュレーテッドアニーリングの場合の処理時間は数十秒であり、第３シミュレーテッドアニーリングの場合の処理時間は数百秒である。図４によれば、第３シミュレーテッドアニーリングを用いることで、量子アニーリングの場合と同程度の精度で最適化問題の解が得られるが、図５によれば、処理時間について１００倍程度の差が生じることが読み取れる。
【００５６】
第１シミュレーテッドアニーリングの場合の処理時間は１秒未満であるが、図４によれば、第１シミュレーテッドアニーリングのスコアは、量子アニーリングのスコアより悪い。
【００５７】
本実施形態に係るデータ管理装置１０は、このような関係性を踏まえ、第１シミュレーテッドアニーリングを用いて最適化問題の近似解を算出し、近似解のスコアに所定値ｋを加算することで、基準スコアを決定する。これにより、アニーリングマシン５０による演算が完了する前に基準スコアを決定することができる。
【００５８】
図６は、本実施形態に係るデータ管理装置１０により設定される最適化問題に関する量子アニーリングによる成功率とシミュレーテッドアニーリングによる成功率の関係を示す図である。同図では、縦軸に成功回数を示し、横軸に基準とするシミュレーテッドアニーリングのスコアに加算する値ｋを示している。本例では、基準とするシミュレーテッドアニーリングは、図４及び５の第１シミュレーテッドアニーリングである。基準とするシミュレーテッドアニーリングのスコアに加算する値ｋが大きくなるほど、プルーフ・オブ・ワークの難易度が高くなり、成功回数が低下することが想定される。
【００５９】
図６によれば、実線で示す量子アニーリング（ＱＡ）の成功回数及び破線で示す第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ３）の成功回数は、基準とするシミュレーテッドアニーリングのスコアに加算する値ｋが大きくなるに従って低下するものの、量子アニーリング（ＱＡ）の成功回数が第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ３）の成功回数よりも大きい。量子アニーリング（ＱＡ）の成功回数と第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ３）の成功回数の差は、棒グラフＤｉｆｆによって示されている。
【００６０】
棒グラフＤｉｆｆによれば、基準とするシミュレーテッドアニーリングのスコアに加算する値ｋが５〜１０程度で量子アニーリング（ＱＡ）の成功回数と第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ３）の成功回数の差が比較的大きくなっている。そのため、データ管理装置１０は、基準とするシミュレーテッドアニーリング（第１シミュレーテッドアニーリング）により算出した近似解のスコアにｋ＝５〜１０を加算することで、基準スコアを決定することとしてよい。
【００６１】
図７は、本実施形態に係るデータ管理システム１００により実行されるデータ管理処理の第１例のフローチャートである。はじめに、データ管理装置１０は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータを受信する（Ｓ１０）。
【００６２】
その後、データ管理装置１０は、データに基づいて、複数の係数を決定し（Ｓ１１）、複数の係数に応じて複数のスピンの相互作用の大きさが定められたイジングモデルの基底状態を求める最適化問題を設定する（Ｓ１２）。また、データ管理装置１０は、シミュレーテッドアニーリングによって、最適化問題の近似解を算出し、基準スコアを決定する（Ｓ１３）。ここで、データ管理装置１０は、シミュレーテッドアニーリングによって最適化問題の近似解を算出し、近似解のスコアに所定値ｋを加算することで、基準スコアを決定してよい。
【００６３】
次に、アニーリングマシン５０によって、最適化問題の解候補を導出する（Ｓ１４）。そして、データ管理装置１０は、イジングモデルのエネルギー期待値に基づいて、アニーリングマシン５０によって導出された解候補のスコアを算出する（Ｓ１５）。
【００６４】
ここで、算出したスコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、データ管理装置１０は、データ及び解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加する（Ｓ１７）。一方、算出したスコアが基準スコアに対して所定の条件を満たさない場合（Ｓ１６：ＮＯ）、データ管理装置１０は、データ及び解候補をブロックチェーンに追加しない。以上により、データ管理処理の第１例が終了する。
【００６５】
図８は、本実施形態に係るデータ管理システム１００により実行されるデータ管理処理の第２例のフローチャートである。はじめに、データ管理装置１０は、ブロックチェーンに記録することが依頼されたデータを受信する（Ｓ２０）。
【００６６】
その後、データ管理装置１０は、データに基づいて、複数の係数を決定し（Ｓ２１）、複数の係数に応じて複数のスピンの相互作用の大きさが定められたイジングモデルの基底状態を求める複数の最適化問題を設定する（Ｓ２２）。すなわち、データ管理装置１０は、イジングモデルのハミルトニアンを複数設定する。
【００６７】
そして、データ管理装置１０は、シミュレーテッドアニーリングによって、最適化問題の近似解を算出し、基準スコアを決定する（Ｓ２３）。ここで、データ管理装置１０は、シミュレーテッドアニーリングによって最適化問題の近似解を算出し、近似解のスコアに所定値ｋを加算することで、基準スコアを決定してよい。
【００６８】
次に、アニーリングマシン５０によって、複数の最適化問題の複数の解候補を導出する（Ｓ２４）。そして、データ管理装置１０は、イジングモデルのエネルギー期待値に基づいて、アニーリングマシン５０によって導出された複数の解候補のスコアを算出する（Ｓ２５）。
【００６９】
ここで、算出した複数のスコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす割合が所定値以上の場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、データ管理装置１０は、データ及び複数の解候補を含むブロックをブロックチェーンに追加する（Ｓ２７）。一方、算出した複数のスコアが基準スコアに対して所定の条件を満たす割合が所定値未満の場合（Ｓ２６：ＮＯ）、データ管理装置１０は、データ及び複数の解候補をブロックチェーンに追加しない。以上により、データ管理処理の第２例が終了する。
【００７０】
このように、複数の最適化問題を設定することで、プルーフ・オブ・ワークの難易度を調整することができ、最適化問題を比較的高速に比較的少ない電力で解くことができるアニーリングマシン５０によって解候補を導出する動機付けを与えることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。
【００７１】
図９は、本実施形態に係るデータ管理装置１０により設定される複数の最適化問題に関する量子アニーリング及びシミュレーテッドアニーリングによる成功率と処理時間を示す表である。本例の最適化問題は、２０４８ビットのスピン（量子ビット）を含むイジングモデルのハミルトニアンの基底状態を求める問題である。また、基準スコアは、第１シミュレーテッドアニーリングによって求めた近似解のスコアにｋ＝８．６を加算した値である。本例では、５つの最適化問題をひとまとまりのタスクとして、２つ以上の問題についてスコアが基準スコア以上となる場合に、タスクを成功と判定としている。本例では、２０タスクを量子アニーリング（ＱＡ）及び第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ３）によって解いた場合のタスクの成功率と処理時間を示している。
【００７２】
同図によると、量子アニーリング（ＱＡ）を用いて解候補を導出した場合のスコアが基準スコア以上となる割合（Problem Success Rate）は、３４％であり、第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ３）を用いて解候補を導出した場合のスコアが基準スコア以上となる割合（Problem Success Rate）は、１０％である。そして、量子アニーリング（ＱＡ）を用いて解候補を導出した場合のタスクの成功率（Mining Success Rate）は、６０％であり、第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ３）を用いて解候補を導出した場合のタスクの成功率（Mining Success Rate）は、５％である。このように、複数の最適化問題を１つのタスクとしてまとめることで、プルーフ・オブ・ワークの難易度を調整することができ、アニーリングマシン５０によって解候補を導出する動機付けをより強くすることができ、より少ない電力でプルーフ・オブ・ワークが行われるようにすることができる。
【００７３】
また、量子アニーリング（ＱＡ）を用いて解候補を導出した場合の平均的な処理時間（Mining Mean Time(sec)）は、１１．２秒であるのに対して、第３シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ３）を用いて解候補を導出した場合の平均的な処理時間（Mining Mean Time(sec)）は、９１７．１秒であり、約８２倍の差が生じる。なお、基準スコアを決定するために用いた第１シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ  Ｔｙｐｅ１）の平均的な処理時間（Mining Mean Time(sec)）は、３．２秒であり、量子アニーリング（ＱＡ）による処理時間よりも短い。
【００７４】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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