| 研究課題/領域番号 |
15H03391
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
岡田 仁志 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 准教授 (10333543)
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| 研究分担者 |
稲葉 宏幸 京都工芸繊維大学, 大学院工芸科学研究科, 教授 (40243117)
木下 宏揚 神奈川大学, 工学部, 教授 (70202041)
上杉 志朗 松山短期大学, 商科, 教授 (70341279)
山崎 重一郎 近畿大学, 工学部, 教授 (80368373)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 分散型仮想通貨 / Open Asset Protocol / Ruby / P2P / Bitcoin / カラードコイン / ブロックチェイン / 投票 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、ブロックチェインによって繋がった経済共同体において、他者の行動が自己の行動にどのように影響するかを観察する。分散型仮想通貨に模した購買の実験では他者の過去と現在の行動が自己の現在と未来の行動に及ぼす影響を観察する。そして行動の匿名性と履歴の分析性のバランスが従来の電子的決済手段と比較して変化するかを検証する。その方法として、(1)分散型仮想通貨の上位レイヤにカラードコインを設計し、実験室レベルで動作を検証する。(2)実験によって行動データを生成し、行動履歴の分析性について検証する。
初年度は、分散型仮想通貨の上位レイヤにカラードコインを設計する作業を行った。カラードコインには複数の公開プロトコルが存在するが、これらを比較検討した結果、Open Asset Protocolを選択した。山崎研究室が中心となって、Ruby言語によってアプリケーションを開発した。カラードコインの機能として、仮想通貨と同様に購買の機能を持たせる計画であったが、カラードコインを購買行動に応用する実験を行うための前提となる仮想通貨の法的位置づけが明確ではなかった。そこで、実験室における分析に適した購買以外の機能がないか探索し、他者の行動が自己の行動に影響する機能の一つとして、投票の機能を設計することとした。
具体的には、地域グルメイベントにおける利用を想定して、人気店に対して投票する機能を設計した。山崎研究室において、ブロックチェイン技術による電子投票システムを設計しプロトタイプを試作した。このシステムでは、信任投票、ボルダルール、コンドルセ法という三種類の順位付き投票を実現した。テスト用ビットコインネットワークを利用して、100名分の電子投票にあたる仮想通貨とそれを管理する仮想通貨用ワレットを作成し、実験室の電子投票実験によってスマートフォンによる電子投票の基本機能の確認を実施した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は、次の２段階で実施する計画である。(1)分散型仮想通貨の上位レイヤにカラードコインを設計し、実験室レベルで動作を検証する。(2)実験によって行動データを生成し、分析性について検証する。初年度においては、(1)までを達成させることを計画していた。
研究計画の修正点は、下記のとおりである。カラードコインの機能として、仮想通貨と同様に購買の機能を持たせる計画であったところ、カラードコインを購買行動に応用する実験を行うための前提となる仮想通貨の法的位置づけが明確ではなかったことから、投票の機能を設計することとした。なお、カラードコインでは複数の機能を表現することが可能であり、購買の機能は仮想通貨で実装されている基本的な機能である。従って、投票の機能を開発することは、ベースとなる機能に追加して開発を行うことを意味する。
初年度の計画では、実験室レベルでの動作検証を目的としていた。この計画にそって、山崎研究室において、ブロックチェイン技術による電子投票システムを設計しプロトタイプを試作した。このシステムでは、信任投票、ボルダルール、コンドルセ法という三種類の順位付き投票を実現した。テスト用ビットコインネットワークを利用して、100名分の電子投票にあたる仮想通貨とそれを管理する仮想通貨用ワレットを作成し、実験室の電子投票実験によってスマートフォンによる電子投票の基本機能の確認を実施した。
初年度においては、ブロックチェイン技術の基本的な機能である購買の機能を応用して、投票の機能をプロトタイプとして開発することに成功した。また、投票行動に関する実験室での実験においては、所期の予想を上回る応用可能性が示唆された。これらの研究成果を総合的に判断し、本研究課題の進捗は順調であると結論する。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究は、(1)分散型仮想通貨の上位レイヤにカラードコインを設計し、実験室レベルで動作を検証する。(2)実験によって行動データを生成し、行動履歴の分析性について検証する。初年度は(1)の段階について達成することができた。今後は(2)の段階に移行して、実験によって生成された行動データを分析する段階へと移行する。
当初計画では、購買の機能を設計し、回遊行動と購買行動の履歴を分析することを予定していた。ここで、購買の機能については、法制度の整備が条件となるが、2016年3月に資金決済法を改正する法律案が提出された。このため、今後の研究計画の過程で、法律の施行を経て実験の前提となる環境が整った時点で、回遊行動および購買行動に関する実験を行う。なお、法制度整備の状況によっては、投票に関する実験を先行して、または、並行して行う。
購買の機能に関する実験は、以下のように実施する。プロトタイプ版を搭載した携帯情報端末を持った被験者が、仮想的に回遊しながら位置データと購買データを生成する実験を行う。具体的には、大学構内などの環境において、地図上にプロットした架空の店舗に位置情報を持たせて、被験者がプロトタイプ版のアプリケーションを実装した携帯情報端末によって擬似購買行動をとり、これによって行動履歴と購買履歴のデータを生成する。
生成されたデータは、研究分担者である木下研究室が発表したAnt Colony Optimizationの応用モデルによって分析する。
これらに加えて、または先行して、投票行動について検証する。購買行動の分析が過去の事実の集計であるのに対して、投票行動の設計においては、設計によって民意反映の程度が改善されることから、本研究の拡張的な研究テーマとして検証する。これらの研究を通じて、過去の行動の分析のみでなく、未来の行動に左右する機能を提供することの可能性についても考察する。
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