JP7589135B2 - エコシステム分析方法、エコシステム分析システム - Google Patents

Description

本発明は、デジタルトークンを介してユーザへのサービス提供が行われるエコシステムを分析するための方法およびシステムに関する。

近年、独自のデジタルトークン（以下、単に「トークン」と称する）を電子的に発行してユーザごとに管理し、このトークンを媒介として様々なサービスをユーザ間で提供することにより、通貨の代わりにトークンを中心としたエコシステムの経済圏（トークンエコノミー）を形成する技術の利用が進んでいる。このようなトークンエコノミーを拡大して持続的な運用を図るためには、サービスの提供を行うサービス提供者（サービサ）だけでなく、サービスを利用するサービス利用者（コンシューマ）や、サービスの提供と利用を媒介するサービス仲介者（ディストリビュータ）など、エコシステムに参加する様々なユーザをエコシステムに惹き付けるためのロイヤルティが重要となる。こうした背景から、エコシステムに対する各ユーザのロイヤルティを高めるためのサービス活性化手法が近年注目を集めている。

ロイヤルティに関わる従来技術として、特許文献１の技術が知られている。特許文献１では、マーケティングによる顧客分析手法の一つであるＲＦＭ分析を用いて、ロイヤルティ分析を行う技術が開示されている。ＲＦＭ分析とは、Recency（直近いつ）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）の３つの指標で顧客をグループ分けした上で、各グループの性質に合わせたマーケティング施策を実行してＬＴＶ（顧客生涯価値）を最大化することを目的とした分析手法である。Recencyによるグループ分けでは、各顧客の購入データのうち「購入日時」から、その顧客が最後に商品を購入したのはいつかを抽出し、その時期によってグループ化する。Frequencyによるグループ分けは、購入頻度からグループ分けするもので、購入頻度が高い顧客ほどよい顧客との仮説に基づいている。Monetaryによるグループ分けは、購買履歴から購買価格の総額を計算しグループ分けするもので、金額が大きいほど優良顧客であるとの仮説に基づいている。

特開２０１２－２４７８６０号公報

トークンエコノミーの拡大や長期維持運用には、ユーザとの関係維持が必要となる。そのためには、トークンエコノミーが展開されるエコシステムの分析を適切に行い、その分析結果に基づいて、各ユーザにとって利用しやすく納得感の高い条件でトークンの運用が行われるように、トークンの運用条件を継続的に改善することが重要となる。しかしながら、特許文献１のような従来のモデル決定・選択手段では、コンシューマのサービス利用履歴などの経済的貢献度から、サービサ観点でのユーザのロイヤルティを推定することはできるが、例えばユーザのエコシステムへの愛着度など、経済的貢献度には反映されないロイヤルティを推定することはできない。したがって、エコシステムの分析を適切に行うことが困難であるという課題があった。

本発明によるエコシステム分析方法は、複数のユーザが参加して各ユーザ間でトークンを介したサービス提供が行われるエコシステムの分析方法であって、コンピュータにより、前記ユーザの前記トークンの取引履歴を表すトークン取引履歴と、前記ユーザの前記エコシステム内での活動履歴を表すユーザ活動履歴と、を入手し、前記コンピュータにより、前記トークン取引履歴および前記ユーザ活動履歴に基づいて、前記エコシステムに対する前記ユーザのロイヤルティレベルを表すロイヤルティ指数を算定し、前記エコシステムに参加している複数の前記ユーザについて前記ロイヤルティ指数を集計することで、前記エコシステム全体でのロイヤルティレベルを推定し、前記ユーザ活動履歴は、前記エコシステム内における前記トークンの取引を伴わない前記ユーザの活動履歴を含み、前記ロイヤルティ指数は、前記ユーザの前記エコシステムへの心理的な愛着度を表す指標であり、前記ロイヤルティ指数の算定では、前記トークン取引履歴に基づいて前記ユーザの前記トークンの保有期間を特定し、前記ユーザ活動履歴に基づいて、前記エコシステムにおける前記トークンの保有期間内での前記ユーザの活動内容を特定し、前記ユーザの活動内容に基づいて前記ロイヤルティ指数を算定する。
本発明によるエコシステム分析システムは、複数のユーザが参加して各ユーザ間でトークンを介したサービス提供が行われるエコシステムの分析を実施するシステムであって、各ユーザのトークンの取引履歴を記録したトークン取引履歴テーブルと、各ユーザの前記エコシステム内での活動履歴を記録したユーザ活動履歴テーブルと、を格納する記憶部と、前記トークン取引履歴テーブルおよび前記ユーザ活動履歴テーブルに基づいて、前記エコシステムに対する各ユーザのロイヤルティレベルを表すロイヤルティ指数を算定するユーザロイヤルティ算定部と、前記エコシステムに参加している複数の前記ユーザについて、前記ユーザロイヤルティ算定部により算定された前記ロイヤルティ指数を集計することで、前記エコシステム全体でのロイヤルティレベルを推定するエコシステムロイヤルティ算定部と、を備え、前記ユーザ活動履歴テーブルは、前記エコシステム内における前記トークンの取引を伴わない前記ユーザの活動履歴の記録を含み、前記ロイヤルティ指数は、前記ユーザの前記エコシステムへの心理的な愛着度を表す指標であり、前記ユーザロイヤルティ算定部は、前記トークン取引履歴テーブルに基づいて前記ユーザの前記トークンの保有期間を特定し、前記ユーザ活動履歴テーブルに基づいて、前記エコシステムにおける前記トークンの保有期間内での前記ユーザの活動内容を特定し、前記ユーザの活動内容に基づいて前記ロイヤルティ指数を算定する。

本発明によれば、エコシステムの分析を適切に行うことができる。

図１は、本発明の一実施形態に係るデータ管理システムの概略構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係るデータ管理システムのハードウェア構成図である。 図３は、トークンテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、トークンモデルのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、トークン取引履歴テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、ユーザ活動履歴テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図７は、ユースケース分類テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図８は、エコシステム成熟度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図９は、ユーザ役割分類テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１０は、トークン滞在時間閾値テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１１は、モデル候補テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１２は、モデル選定条件テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１３は、トークンモデル更新時のデータ管理システムの全体処理の流れを示すフローチャートである。 図１４は、ロイヤルティレベル算定・出力処理の流れを示すフローチャートである。 図１５は、心理ロイヤルティ指数算定処理の流れを示すフローチャートである。 図１６は、モデル変更要否判定処理の流れを示すフローチャートである。 図１７は、管理画面の一例を示す図である。 図１８は、ユーザ画面の一例を示す図である。

以下では本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は本発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせのすべてが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本発明の一実施形態に係るデータ管理システムの概略構成を示すブロック図である。図１に示すデータ管理システムは、エコシステム内で提供される様々なサービスについて、サービス提供者であるサービサ、サービス利用者であるコンシューマ、サービス仲介者であるディストリビュータなどの様々なユーザ間で、エコシステム内での活動に関わる対価として授受されるトークンの管理および運営を行いつつ、必要に応じてエコシステムの分析を実施してトークンの運用条件の見直しを行う情報処理システムである。これにより、本実施形態のデータ管理システムでは、各ユーザにとって利用しやすく納得感の高い条件でトークンの運用が行われるように、トークンの運用条件を継続的に改善するようにしている。

本実施形態のデータ管理システムは、例えばブロックチェーン技術を用いて実現される情報システムであり、例えば図１に示すように、トークンアプリ１００ａ，１００ｂ，１００ｃと、トークン管理アプリ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃとが、ブロックチェーンネットワーク１０２を介して相互に接続されることにより構成されている。トークンアプリ１００ａ，１００ｂ，１００ｃと、トークン管理アプリ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃとは、エコシステムに参加している各ユーザが所持するスマートフォンやＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報端末において実行されることで、それぞれが別々のユーザによって利用されるアプリケーションである。すなわち、これらのアプリケーションをそれぞれ実行する複数のユーザ端末を組み合わせることで、本実施形態のデータ管理システムが構成される。以下の説明では、トークンアプリ１００ａ，１００ｂ，１００ｃをまとめて「トークンアプリ１００」と称し、トークン管理アプリ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃをまとめて「トークン管理アプリ１０１」と称する。

なお、図１の例では、３つのトークンアプリ１００と３つのトークン管理アプリ１０１を組み合わせて本実施形態のデータ管理システムが構成される例を示したが、本実施形態のデータ管理システムを構成するトークンアプリ１００およびトークン管理アプリ１０１の数は３つに限定されない。エコシステムに参加するユーザの人数に応じて、任意数のトークンアプリ１００およびトークン管理アプリ１０１を組み合わせて、本実施形態のデータ管理システムを構成することができる。

トークンアプリ１００では、既定のトークンモデルに従ってトークンが運用される。また、トークンアプリ１００はユーザの活動を計測し、後述するユーザごとのロイヤルティ指数を算定する。

トークンアプリ１００は、トークン管理部１０３と、ユーザ管理部１０４と、ユーザロイヤルティ算定部１０５と、報酬決定・付与部１０６と、トークンモデル変更部１０７と、記憶部１０８を備えている。なお、図１ではトークンアプリ１００ａの構成を例示しているが、トークンアプリ１００ｂ，１００ｃについても同様の構成を有している。以下では、トークンアプリ１００ａを例にしてトークンアプリ１００の説明を行う。この説明においては、特に断りのない限り、「ユーザ」とはトークンアプリ１００ａを使用してエコシステムに参加するユーザを表すものとする。

トークン管理部１０３は、ユーザが参加するエコシステムにおいて、ブロックチェーンネットワーク１０２上でやり取りされている全トークンを管理する処理部である。

ユーザ管理部１０４は、ユーザが現在保有しているトークンや、ユーザのエコシステム内での活動を管理する処理部である。

ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ユーザのロイヤルティを算定する処理部である。ここで算定されるユーザのロイヤルティとは、ユーザがエコシステムに対して持っている心理的な愛着度を表す指標であり、エコシステム内でのユーザのトークン取引履歴や活動履歴に基づいて決定される。なお、ユーザロイヤルティ算定部１０５によるユーザのロイヤルティの算定方法については後述する。

報酬決定・付与部１０６は、後述するトークンモデル１１０で既定された報酬条件に従ってユーザへの報酬内容を決定し、決定した内容に応じた報酬をユーザに付与することにより、トークンモデル１１０に従ってトークンの運用を行う処理部である。

トークンモデル変更部１０７は、後述するトークンモデル１１０を新たなトークンモデルに変更することで、トークンの運用条件を変更する処理部である。

記憶部１０８は、トークンアプリ１００における上記の各処理部に係る情報を格納して記憶する。記憶部１０８には、トークンテーブル１０９と、トークンモデル１１０と、トークン取引履歴テーブル１１１と、ユーザ活動履歴テーブル１１２と、ロイヤルティ指数１１３と、ユースケース分類テーブル１１４と、エコシステム成熟度テーブル１１５と、ユーザ役割分類テーブル１１６と、トークン保有期間閾値テーブル１１７とを含む各種情報が格納される。

トークンテーブル１０９は、ユーザが現在保有しているトークンの情報を表しており、ユーザ管理部１０４によってその内容が参照および更新される。

トークンモデル１１０は、トークンアプリ１００が現在使用しているトークンモデルを表しており、報酬決定・付与部１０６やトークンモデル変更部１０７によってその内容が参照されるとともに、トークンモデル変更部１０７によって更新される。トークンモデルとは、トークンの運用形態をモデル化して表した情報であり、このトークンモデルによってエコシステムにおけるトークンの運用条件が定められる。記憶部１０８には、本実施形態のデータ管理システムが利用可能な各種トークンモデルのうち、現在使用されているトークンモデルの情報がトークンモデル１１０として記録される。

トークン取引履歴テーブル１１１は、エコシステムに参加している全ユーザについて、ユーザごとのトークンの取引履歴を記録した情報であり、トークン管理部１０３によってその内容が参照および更新される。

ユーザ活動履歴テーブル１１２は、エコシステムに参加している全ユーザについて、ユーザごとのエコシステム内での活動履歴を記録した情報であり、ユーザ管理部１０４によってその内容が参照および更新される。なお、ユーザ活動履歴テーブル１１２に記録されるユーザの活動履歴は、各ユーザが保有するトークンに関する活動履歴のうち、トークンの取引を伴わないものを少なくとも含んでいる。トークンの取引を伴うユーザの活動履歴は、トークンの取引履歴としてトークン取引履歴テーブル１１１に記録してもよいし、ユーザ活動履歴テーブル１１２に記録してもよい。

ロイヤルティ指数１１３は、ユーザのエコシステムへの心理的な愛着度を表すユーザロイヤルティの情報であり、ユーザロイヤルティ算定部１０５によって算定される。

ユースケース分類テーブル１１４は、エコシステムのユースケースの分類ポリシを表す情報であり、記憶部１０８において予め記憶されている。ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ロイヤルティ指数１１３を算定する際に、ユースケース分類テーブル１１４を参照してエコシステムのユースケース分類を特定する。

エコシステム成熟度テーブル１１５は、エコシステムの成熟度の判定ポリシを表す情報であり、記憶部１０８において予め記憶されている。ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ロイヤルティ指数１１３を算定する際に、エコシステム成熟度テーブル１１５を参照してエコシステムの成熟度を特定する。

ユーザ役割分類テーブル１１６は、エコシステムに参加している各ユーザの役割分類の判定ポリシを表す情報であり、記憶部１０８において予め記憶されている。ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ロイヤルティ指数１１３を算定する際に、ユーザ役割分類テーブル１１６を参照してユーザの役割分類を特定する。

トークン保有期間閾値テーブル１１７は、ユーザが保有しているトークンの保有期間と比較するための閾値を表す情報であり、記憶部１０８において予め記憶されている。ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ロイヤルティ指数１１３を算定する際に、トークン保有期間閾値テーブル１１７を参照して閾値を決定し、ユーザのトークン保有期間とその閾値とを比較する。この比較結果に基づき、ユーザのエコシステムへの心理的な愛着度を推定することで、ロイヤルティ指数１１３が算定される。

トークン管理アプリ１０１は、エコシステムにおける各ユーザのトークンの運用で用いられるトークンモデルを管理するためのアプリケーションである。トークン管理アプリ１０１は、トークンアプリ１００によってユーザごとに算定されたロイヤルティ指数を集計することで、エコシステム全体のロイヤルティ指数を算出し、これに基づいてトークンモデルの変更の是非を判定する。その結果、トークンモデルを変更すべきと判定した場合には、エコシステムのロイヤルティ指数に応じたトークンモデルへの変更をトークンアプリ１００に対して指示する。

トークン管理アプリ１０１は、エコシステムロイヤルティ算定部１１８と、トークンモデル変更決定部１１９と、トークンモデル配備部１２０と、記憶部１２１を備える。なお、図１ではトークン管理アプリ１０１ａの構成を例示しているが、トークン管理アプリ１０１ｂ，１０１ｃについても同様の構成を有している。以下では、トークン管理アプリ１０１ａを例にしてトークン管理アプリ１０１の説明を行う。

エコシステムロイヤルティ算定部１１８は、エコシステム全体のロイヤルティを算定する処理部である。エコシステムロイヤルティ算定部１１８は、エコシステムに属する全ユーザのロイヤルティ指数を各ユーザのトークンアプリ１００から収集して集計することで、エコシステムロイヤルティを算出する。これにより、エコシステム全体でのロイヤルティのレベルを推定することができる。

トークンモデル変更決定部１１９は、エコシステムで利用可能なトークンモデルの中から、現在のトークンモデルとは異なる別のトークンモデルを変更候補モデルに選定し、その変更候補モデルへのトークンモデルの変更を実施するか否かを決定する処理部である。トークンモデルの変更を実施するか否かは、エコシステムの管理者やサービス提供を行うサービサが一方的に決定してもよいし、サービサとコンシューマとが合議することによって決定してもよい。本実施形態では、後述のように、各ユーザの合議によりトークンモデルの変更是非を決定する場合の例を説明するものとする。

トークンモデル配備部１２０は、トークンモデル変更決定部１１９でトークンモデルの変更が決定された場合に、変更候補モデルを変更後のトークンモデルとしてトークンアプリ１００に配備する処理部である。各ユーザのトークンアプリ１００に配置された変更後のトークンモデルは、トークンモデル変更部１０７によって適用される。

記憶部１２１は、トークン管理アプリ１０１における上記の各処理部に係る情報を格納して記憶する。記憶部１２１には、エコシステムロイヤルティ指数１２２と、モデル候補テーブル１２３と、モデル選定条件テーブル１２４とを含む各種情報が格納される。

エコシステムロイヤルティ指数１２２は、エコシステム全体でのロイヤルティのレベルを表すエコシステムロイヤルティの情報であり、エコシステムロイヤルティ算定部１１８によって算定される。

モデル候補テーブル１２３は、エコシステムで利用可能なトークンモデルの情報であり、記憶部１２１において予め記憶されている。トークンモデル変更決定部１１９は、トークンモデルの変更を提案する際に、モデル候補テーブル１２３を参照し、その中でいずれかのトークンモデルを変更候補モデルとして選択する。

モデル選定条件テーブル１２４は、変更候補モデルの選定ポリシを表す情報であり、記憶部１２１において予め記憶されている。トークンモデル変更決定部１１９は、トークンモデルの変更を提案する際に、モデル選定条件テーブル１２４を参照して変更候補モデルを選定する。

図２は、本発明の一実施形態に係るデータ管理システムのハードウェア構成図である。本実施形態のデータ管理システムでは、例えば図２に示すように、ユーザ端末２０１ａ，２０１ｂ，２０１ｃがネットワーク２０８を介して相互に接続されている。ユーザ端末２０１ａ，２０１ｂ，２０１ｃでは、図１で説明したトークンアプリ１００ａ，１００ｂ，１００ｃと、トークン管理アプリ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃとがそれぞれ稼働している。これにより、図１に示した本実施形態のデータ管理システムが実現される。以下の説明では、ユーザ端末２０１ａ，２０１ｂ，２０１ｃをまとめて「ユーザ端末２０１」と称する。

なお、図２の例では、３つのユーザ端末２０１を組み合わせて本実施形態のデータ管理システムが構成される例を示したが、本実施形態のデータ管理システムを構成するユーザ端末２０１の数は３つに限定されない。エコシステムに参加するユーザの人数に応じて、任意数のユーザ端末２０１を組み合わせて、本実施形態のデータ管理システムを構成することができる。

ユーザ端末２０１は、中央演算装置２０２と、主記憶装置２０３と、外部記憶装置２０４と、外部入出力装置２０５と、通信インターフェース２０６を備えており、これらは互いにバス２０７で接続されている。なお、図２ではユーザ端末２０１ａの構成を例示しているが、ユーザ端末２０１ｂ，２０１ｃについても同様の構成を有している。以下では、ユーザ端末２０１ａを例にしてユーザ端末２０１の説明を行う。

主記憶装置２０３は、中央演算装置２０２が各種プログラムを実行する際の作業領域として使用されるメモリである。主記憶装置２０３には、トークンアプリ１００ａに属する前述の各処理部（トークン管理部１０３、ユーザ管理部１０４、ユーザロイヤルティ算定部１０５、報酬決定・付与部１０６、トークンモデル変更部１０７）が実装される。これらの各処理部は、外部記憶装置２０４に格納されたプログラムを主記憶装置２０３に展開して中央演算装置２０２で実行することにより、ユーザ端末２０１ａにおいて実現されるものである。

また、主記憶装置２０３には、トークン管理アプリ１０１ａに属する前述の各処理部（エコシステムロイヤルティ算定部１１８、トークンモデル変更決定部１１９、トークンモデル配備部１２０）が実装される。これらの各処理部も、外部記憶装置２０４に格納されたプログラムを主記憶装置２０３に展開して中央演算装置２０２で実行することにより、ユーザ端末２０１ａにおいて実現されるものである。

外部記憶装置２０４は、中央演算装置２０２で実行される各種プログラムや、中央演算装置２０２が実行するプログラムにおいて用いられる各種情報を記憶する不揮発性の記録媒体であり、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録媒体を用いて構成される。外部記憶装置２０４は、トークンアプリ１００ａの記憶部１０８およびトークン管理アプリ１０１ａの記憶部１２１として機能し、これらの記憶部において格納される前述の各情報が記録されている。

外部入出力装置２０５は、ユーザ端末２０１を利用するユーザからの各種入力操作を受け付けるとともに、ユーザへの各種情報提供を行う装置であり、例えば表示装置、キーボード、タッチパネル等を用いて構成される。外部入出力装置２０５により受け付けられたユーザからの入力操作内容は、中央演算装置２０２に出力され、中央演算装置２０２が実行する処理に反映される。また、外部入出力装置２０５によってユーザに提供される情報の内容は、中央演算装置２０２によって制御される。

通信インターフェース２０６は、ネットワーク２０８を介してユーザ端末２０１同士で各種情報を送受信するための通信インターフェース処理を行う。ネットワーク２０８は、例えばインターネット等であり、図１のブロックチェーンネットワーク１０２に相当する。ネットワーク２０８は無線ネットワークと有線ネットワークのいずれでもよいし、無線ネットワークと有線ネットワークを組み合わせて構成されてもよい。

なお、本実施形態のデータ管理システムでは、ブロックチェーン技術を用いた例を説明しているが、ブロックチェーン技術を用いなくてもよい。その場合、トークンアプリ１００をそれぞれ実行する複数のユーザ端末２０１と、トークン管理アプリ１０１を実行する管理サーバとが、ネットワーク２０８を介して互いに接続される構成としてもよい。

また、図２の例では、トークンアプリ１００ａとトークン管理アプリ１０１ａの双方が同一のユーザ端末２０１ａ上で稼働している例を示しているが、いずれか一方が稼働していてもよい。ユーザ端末２０１ｂ，２０１ｃについても同様である。すなわち、トークンアプリ１００およびトークン管理アプリ１０１は、必ずしも同一のユーザ端末上で実行される必要はなく、別々のユーザ端末上で実行されてもよい。

次に、記憶部１０８，１２１に記憶される各情報の詳細について説明する。

図３は、トークンテーブル１０９のデータ構造の一例を示す図である。トークンテーブル１０９のレコードは、ユーザの保有するトークンごとに設定される。これにより、本実施形態のデータ管理システムにおいてユーザが保有するトークンの一覧がトークンテーブル１０９において記録される。図３に示すトークンテーブル１０９は、ＩＤ欄３０１と、トークンタイプ欄３０２と、トークン名称欄３０３と、トークン数量欄３０４と、保有期間欄３０５とを備えている。

ＩＤ欄３０１には、エコシステム内で用いられる各トークンを一意に識別するための識別子が格納される。各トークンをエコシステム内で一意に識別できれば、ＩＤ欄３０１の識別子はいずれの表現方式でもよく、例えばURLの表現方式などでもよい。

トークンタイプ欄３０２には、トークンの種別が格納される。例えば、代替可能なトークン（Fungible Token）であれば「FT」、代替不可能なトークン（Non-Fungible Token）であれば「NFT」がトークンの種別としてそれぞれ記録される。

トークン名称欄３０３には、トークンの名称が格納される。

トークン数量欄３０４には、トークンの数量が格納される。例えば、トークンタイプ欄３０２に記録されたトークンタイプが「FT」である可算トークンの場合は、トークン数量欄３０４に当該トークンの数量を表す数字が記録される。一方、トークンタイプ欄３０２に記録されたトークンタイプが「NFT」である不可算トークンの場合は、トークン数量欄３０４には「１」と記録される。なお、トークンタイプが「NFT」の場合であっても、ある一定の基準やパターンに従ってグループ化できるものに関しては、グループ化したトークンにトークンテーブル１０９のレコードを割り当て、そのグループに属するトークン数をトークン数量欄３０４に記録してもよい。

保有期間欄３０５には、ユーザがトークンを入手してからの経過期間が格納される。ここには、ユーザがトークンを入手してから実際に保有している期間を示す情報が格納されればよく、その単位は日数であってもよいし、年、時、分、秒などであってもよい。

図４は、トークンモデル１１０のデータ構造の一例を示す図である。トークンモデル１１０のレコードは、ユーザが参加しているエコシステム内で現在選択されているトークンモデルに対応して設定される。図４に示すトークンモデル１１０は、モデルＩＤ欄４０１と、トークンタイプ欄４０２と、ユースケース分類欄４０３と、エコシステム成熟度欄４０４と、ユーザ役割分類欄４０５と、ポリシ欄４０６と、報酬付与ポリシ欄４０７とを備えている。

モデルＩＤ欄４０１には、現在選択中のトークンモデルを一意に識別するための識別子が格納される。

トークンタイプ欄４０２には、選択中のトークンモデルに関わるトークンの種別が格納される。ここには、図３のトークンテーブル１０９におけるトークンタイプ欄３０２と同様の情報が格納される。すなわち、代替可能なトークン（Fungible Token）であれば「FT」、代替不可能なトークン（Non-Fungible Token）であれば「NFT」が、選択中のトークンモデルによってその運用条件が定められるトークンの種別としてそれぞれ記録される。

ユースケース分類欄４０３には、選択中のトークンモデルが用いられるエコシステムのユースケースの分類が格納される。なお、ここに記録されるユースケースの分類は、後述する図７のユースケース分類テーブル１１４によって定義される。

エコシステム成熟度欄４０４には、選択中のトークンモデルが用いられるエコシステムの成熟度が格納される。なお、ここに記録されるエコシステムの成熟度は、後述する図８のエコシステム成熟度テーブル１１５によって定義される。

ユーザ役割分類欄４０５には、選択中のトークンモデルが想定するユーザの役割分類が格納される。なお、ここに記録されるユーザの役割分類は、後述する図９のユーザ役割分類テーブル１１６によって定義される。

ポリシ欄４０６には、選択中のトークンモデルのロイヤルティに関する優先ポリシが格納される。例えば、サービサの経済活動に直接貢献することを指標とする経済ロイヤルティを優先するトークンモデルの場合は、ポリシ欄４０６に「経済ロイヤルティ優先」と記録される。一方、サービサの経済活動に間接的に貢献するような、ユーザの心理的なエコシステムへの惹き付け度合いの指標となる心理ロイヤルティを優先するトークンモデルの場合は、ポリシ欄４０６に「心理ロイヤルティ優先」と記録される。

報酬付与ポリシ欄４０７には、選択中のトークンモデルのユーザへの報酬付与条件と報酬付与手段が格納される。当該トークンモデルを用いたエコシステムでは、ユーザが報酬付与ポリシ欄４０７に記載された条件を満たす行動をした場合に、ここに記載された報酬がユーザに支払われる。なお、こうした報酬の付与はプログラマブルに自動で執行されるものであり、例えばスマートコントラクトにより実現してもよい。

図５は、トークン取引履歴テーブル１１１のデータ構造の一例を示す図である。トークン取引履歴テーブル１１１のレコードは、本実施形態のデータ管理システムがブロックチェーンネットワーク１０２上で実現しているエコシステム内で、当該エコシステムに参加している全ユーザが行ったトークンの取引活動ごとに設定される。これにより、本実施形態のデータ管理システムにおける全ユーザのトークンの取引履歴が、トークン取引履歴テーブル１１１として各ユーザ端末２０１に共通の内容で記録される。図５に示すトークン取引履歴テーブル１１１は、日時欄５０１と、ユーザＩＤ欄５０２と、トークンＩＤ欄５０３と、取引種別欄５０４と、取引内容欄５０５とを備えている。

日時欄５０１には、ユーザがトークンの取引活動を実施した日時が格納される。

ユーザＩＤ欄５０２には、トークンの取引活動を実施したユーザを一意に識別するための識別子が格納される。

トークンＩＤ欄５０３には、取引対象のトークンを一意に識別するための識別子が格納される。ここには、図３のトークンテーブル１０９においてＩＤ欄３０１に格納されるものと対応する識別情報が格納される。

取引種別欄５０４には、トークンの取引活動の種別が格納される。ここには、例えばユーザがトークンを入手する取引活動を実施した場合は「入手」、ユーザがトークンを通貨や他のサービス等に交換する取引活動を実施した場合は「交換」、ユーザがトークンを購入する取引活動を実施した場合は「購入」、ユーザの意図に関わらずトークンが他のサービス等に強制的に交換された場合は「強制交換」等の内容がそれぞれ記録される。

取引内容欄５０５には、トークンの取引活動の具体的な内容が格納される。

図６は、ユーザ活動履歴テーブル１１２のデータ構造の一例を示す図である。ユーザ活動履歴テーブル１１２のレコードは、本実施形態のデータ管理システムがブロックチェーンネットワーク１０２上で実現しているエコシステム内で、当該エコシステムに参加している全ユーザが行った活動ごとに設定される。これにより、本実施形態のデータ管理システムにおける全ユーザのエコシステム内での活動履歴が、ユーザ活動履歴テーブル１１２として各ユーザ端末２０１に共通の内容で記録される。図６に示すユーザ活動履歴テーブル１１２は、日時欄６０１と、ユーザＩＤ欄６０２と、関連トークンＩＤ欄６０３と、活動種別欄６０４と、活動内容欄６０５とを備えている。

日時欄６０１には、ユーザがエコシステム内で記録対象とされる何らかの活動を実施した日時が格納される。

ユーザＩＤ欄６０２には、活動を実施したユーザを一意に識別するための識別子が格納される。ここには、図５のトークン取引履歴テーブル１１１においてユーザＩＤ欄５０２に格納されるものと対応する識別情報が格納される。

関連トークンＩＤ欄６０３には、ユーザが実施した活動に関わるトークンを一意に識別するための識別子が格納される。ここには、活動を実施したユーザが保有しているトークンのうち、その活動内容に最も関連度が高いと思われるトークンの識別子が記録される。例えば、ユーザが活動を実施したエコシステム内で運用されているトークンが一種類の場合は、そのトークンの識別子が関連トークンＩＤ欄６０３に記録される。なお、関連トークンＩＤ欄６０３には、図５のトークン取引履歴テーブル１１１におけるトークンＩＤ欄５０３と同様に、図３のトークンテーブル１０９においてＩＤ欄３０１に格納されるものと対応する識別情報が格納される。

活動種別欄６０４には、ユーザが実施した活動の種別が格納される。例えば、ユーザが保有しているトークンの増減を伴わない何らかの活動をユーザがエコシステム内で実施した場合、「活動モニタ」等の内容が活動種別欄６０４に記録される。

活動内容欄６０５には、ユーザが実施した活動の具体的な内容が格納される。

なお、本実施形態のデータ管理システムは、前述のようにブロックチェーン技術を用いて実現されるものではなく、トークンアプリ１００をそれぞれ実行する複数のユーザ端末２０１と、トークン管理アプリ１０１を実行する管理サーバとが、ネットワーク２０８を介して互いに接続される構成であってもよい。その場合、各ユーザ端末２０１では、トークン取引履歴テーブル１１１やユーザ活動履歴テーブル１１２において、当該ユーザ端末２０１を所持しているユーザのトークン取引履歴や活動履歴のみを記録することが好ましい。一方、管理サーバでは、各ユーザ端末２０１から各ユーザのトークン取引履歴や活動履歴を収集し、図５や図６に示したような内容で、全ユーザのトークン取引履歴や活動履歴を記録することが好ましい。

図７は、ユースケース分類テーブル１１４のデータ構造の一例を示す図である。ユースケース分類テーブル１１４のレコードは、エコシステムに対して定義されたユースケースの分類（カテゴリ）ごとに設定される。これにより、エコシステムのユースケースの分類ポリシが表される。図７に示すユースケース分類テーブル１１４は、ユースケース分類欄７０１と、条件欄７０２とを備えている。

ユースケース分類欄７０１には、定義済みのユースケースの分類が格納される。

条件欄７０２には、ユースケース分類欄７０１に示された分類に該当するための条件が格納される。

図８は、エコシステム成熟度テーブル１１５のデータ構造の一例を示す図である。エコシステム成熟度テーブル１１５のレコードは、エコシステムに対して定義されたユースケースの分類と成熟度の組み合わせごとに設定される。これにより、エコシステムの成熟度の判定ポリシが表される。図８に示すエコシステム成熟度テーブル１１５は、ユースケース分類欄８０１と、エコシステム成熟度欄８０２と、条件欄８０３とを備えている。

ユースケース分類欄８０１は、定義済みのユースケースの分類が格納される。ここには、図７のユースケース分類テーブル１１４においてユースケース分類欄７０１に格納されるものと対応する情報が格納される。

エコシステム成熟度欄８０２は、エコシステムの成熟度の分類が格納される。ここには、エコシステムの成熟度合いに応じて、例えば「創成期」、「成長期」、「成熟期」、「衰退期」等の内容がそれぞれ記録される。

条件欄８０３には、ユースケース分類欄８０１に記録されたユースケースの分類ごとに、エコシステム成熟度欄８０２に記録された成熟度に該当するための条件が格納される。

図９は、ユーザ役割分類テーブル１１６のデータ構造の一例を示す図である。ユーザ役割分類テーブル１１６のレコードは、エコシステムに対して定義されたユースケースの分類とユーザの役割分類との組み合わせごとに設定される。これにより、エコシステムに参加している各ユーザの役割分類の判定ポリシが表される。図９に示すユーザ役割分類テーブル１１６は、ユースケース分類欄９０１と、ユーザ役割分類欄９０２と、条件欄９０３とを備えている。

ユースケース分類欄９０１は、定義済みのユースケースの分類が格納される。ここには、図８のエコシステム成熟度テーブル１１５におけるユースケース分類欄８０１と同様に、図７のユースケース分類テーブル１１４においてユースケース分類欄７０１に格納されるものと対応する情報が格納される。

ユーザ役割分類欄９０２には、エコシステム内でのユーザ役割の分類が格納される。ここには、エコシステム内で提供されるサービスへのユーザの関与形態に応じて、例えば「サービサ」、「コンシューマ」、「ディストリビュータ」等の内容がそれぞれ記録される。

条件欄９０３には、ユースケース分類欄９０１に記録されたユースケースの分類ごとに、ユーザ役割分類欄９０２に記録されたユーザ役割の分類に該当するための条件が格納される。

図１０は、トークン保有期間閾値テーブル１１７のデータ構造の一例を示す図である。トークン保有期間閾値テーブル１１７のレコードは、エコシステムに対して定義されたユースケースの分類、成熟度およびユーザの役割分類と、エコシステム内で取引されるトークンの取引種別との組み合わせごとに設定される。これにより、各ユーザのトークン保有期間の長さから心理ロイヤルティの高さを計算するための閾値が定義される。図１０に示すトークン保有期間閾値テーブル１１７は、ユースケース分類欄１００１と、エコシステム成熟度欄１００２と、ユーザ役割分類欄１００３と、取引種別欄１００４と、保有期間閾値欄１００５とを備えている。

ユースケース分類欄１００１には、トークン保有期間に対する閾値の条件の一つであるエコシステムのユースケースの分類が格納される。ここには、図８のエコシステム成熟度テーブル１１５におけるユースケース分類欄８０１や、図９のユーザ役割分類テーブル１１６におけるユースケース分類欄９０１と同様に、図７のユースケース分類テーブル１１４においてユースケース分類欄７０１に格納されるものと対応する情報が格納される。

エコシステム成熟度欄１００２には、トークン保有期間に対する閾値の条件の一つであるエコシステムの成熟度の分類が格納される。ここには、図８のエコシステム成熟度テーブル１１５においてエコシステム成熟度欄８０２に格納されるものと対応する情報が格納される。

ユーザ役割分類欄１００３には、トークン保有期間に対する閾値の条件の一つであるユーザの役割分類が格納される。ここには、図９のユーザ役割分類テーブル１１６においてユーザ役割分類欄９０２に格納されるものと対応する情報が格納される。

取引種別欄１００４には、トークン保有期間に対する閾値の条件の一つであるトークンの取引活動の種別が格納される。ここには、図５のトークン取引履歴テーブル１１１において取引種別欄５０４に格納されるものと対応する情報が格納される。ただし、ユースケースの分類、成熟度およびユーザの役割分類の組み合わせによっては、トークン保有期間に対する閾値の条件に、トークンの取引活動の種別が含まれない場合がある。その場合、当該組合せのレコードの取引種別欄１００４には、適用外であることを表す「ｎ／ａ」が記録される。

保有期間閾値欄１００５には、ユースケース分類欄１００１、エコシステム成熟度欄１００２、ユーザ役割分類欄１００３および取引種別欄１００４にそれぞれ記録されたユースケースの分類、成熟度およびユーザの役割分類と、エコシステム内で取引されるトークンの取引種別との組み合わせごとに、トークンの保有期間に対する閾値が格納される。ユーザロイヤルティ算定部１０５では、この保有期間閾値欄１００５に記録された閾値を用いて、各ユーザの心理的なロイヤルティが算定される。例えば、トークンの保有期間が閾値を超過していたら、そのトークンが利用されるエコシステムに対するユーザの心理的な愛着度が高いと判定し、ロイヤルティ指数１１３を一定量加点するなどして、各ユーザのロイヤルティレベルを推定する。

図１１は、モデル候補テーブル１２３のデータ構造の一例を示す図である。モデル候補テーブル１２３のレコードは、エコシステムにおいて適用可能なトークンモデルごとに設定される。これにより、本実施形態のデータ管理システムにおいて変更候補となるトークンモデルの一覧がモデル候補テーブル１２３において記録される。図１１に示すモデル候補テーブル１２３は、モデルＩＤ欄１１０１と、トークンタイプ欄１１０２と、ユースケース分類欄１１０３と、エコシステム成熟度欄１１０４と、ユーザ役割分類欄１１０５と、ポリシ欄１１０６と、報酬付与ポリシ欄１１０７とを備えている。これらの各欄に格納される情報の内容は、図４のトークンモデル１１０における各欄の内容とそれぞれ同様であるため、ここでは説明を省略する。

図１２は、モデル選定条件テーブル１２４のデータ構造の一例を示す図である。モデル選定条件テーブル１２４のレコードは、変更候補モデルを設定するための条件ごとに設定される。これにより、本実施形態のデータ管理システムにおける変更候補モデルの選定ポリシが表される。図１２に示すモデル選定条件テーブル１２４は、選定条件：ユースケース条件欄１２０１と、選定条件：ロイヤルティ指数条件欄１２０２と、トークンモデルＩＤ欄１２０３とを備えている。

選定条件：ユースケース条件欄１２０１には、変更候補モデルの選定条件の一つであるエコシステムのユースケースの分類が格納される。ここには、図１０のトークン保有期間閾値テーブル１１７におけるユースケース分類欄１００１と同様に、図７のユースケース分類テーブル１１４においてユースケース分類欄７０１に格納されるものと対応する情報が格納される。

選定条件：ロイヤルティ指数条件欄１２０２には、変更候補モデルの選定条件の一つであるロイヤルティ指数に対する条件が格納される。ここには、図１０のトークン保有期間閾値テーブル１１７で定義された閾値を用いて算定されるロイヤルティ指数１１３に対する条件の内容が格納される。ただし、選定条件：ユースケース条件欄１２０１に示されるユースケース分類の条件によっては、変更候補モデルの選定条件にロイヤルティ指数の条件が含まれない場合がある。その場合、当該レコードの選定条件：ロイヤルティ指数条件欄１２０２には、適用外であることを表す「ｎ／ａ」が記録される。

トークンモデルＩＤ欄１２０３には、選定条件：ユースケース条件欄１２０１と選定条件：ロイヤルティ指数条件欄１２０２にそれぞれ記録されたユースケースの分類とロイヤルティ指数に対する条件との組み合わせごとに、変更候補モデルに選択すべきトークンモデルを一意に識別するための識別子が格納される。

本実施形態のデータ管理システムでは、各ユーザ端末２０１の中央演算装置２０２がトークンアプリ１００のプログラムをそれぞれ実行し、トークン管理部１０３、ユーザ管理部１０４および報酬決定・付与部１０６として機能することで、各ユーザ間でのトークンのやり取りや、所定のトークンモデルによる各ユーザへのトークン付与が行われ、トークンを用いたエコシステムが各ユーザに対して提供される。また、各ユーザ端末２０１の中央演算装置２０２がトークンアプリ１００のプログラムをそれぞれ実行し、ユーザロイヤルティ算定部１０５およびトークンモデル変更部１０７として機能するとともに、トークン管理アプリ１０１のプログラムをそれぞれ実行し、エコシステムロイヤルティ算定部１１８、トークンモデル変更決定部１１９およびトークンモデル配備部１２０として機能することで、トークンモデルの更新が行われる。以下では、図１３～図１６の各フローチャートを参照して、本実施形態のデータ管理システムにおいてトークンモデルを更新する際に実行される処理の詳細について説明する。

図１３は、トークンモデル更新時のデータ管理システムの全体処理の流れを示すフローチャートである。

まず、トークンモデル変更決定部１１９は、いずれかのユーザ端末２０１から出力されたトークンモデル更新要求を検出する（ステップＳ１３００）。

次に、トークンモデル変更決定部１１９は、トークン管理部１０３やユーザ管理部１０４を介して、ユーザごとのトークン取引履歴とユーザ活動履歴を収集する（ステップＳ１３０１）。ここでは、トークン取引履歴テーブル１１１に記録された各ユーザのトークン取引履歴をトークン管理部１０３を介して収集するとともに、ユーザ活動履歴テーブル１１２に記録された各ユーザのエコシステム内での活動履歴のうち、トークンに関するユーザの心理状態を反映したトークン取引以外のユーザ活動履歴を、ユーザ管理部１０４を介して収集する。

続いて、エコシステムロイヤルティ算定部１１８は、ステップＳ１３０１でトークンモデル変更決定部１１９が収集したトークン取引履歴とユーザ活動履歴から、エコシステムのユースケース分類を特定するとともに、エコシステム全体でのロイヤルティレベルを推定する（ステップＳ１３０２）。本ステップで実行される処理の詳細については、後述する図１４にて説明する。

そして、トークンモデル変更決定部１１９は、ステップＳ１３０２でエコシステムロイヤルティ算定部１１８が特定または推定したエコシステムのユースケース分類とロイヤルティレベルに基づき、現在のエコシステムの状態に適合するトークンモデルを変更候補モデルに選定する（ステップＳ１３０３）。ここでは、図１２のモデル選定条件テーブル１２４を参照し、その中で、選定条件：ユースケース条件欄１２０１の内容がエコシステムのユースケース分類と一致し、かつ、選定条件：ロイヤルティ指数条件欄１２０２に記載された条件をエコシステムのロイヤルティレベルが満たすレコードを特定する。これにより、当該レコードのトークンモデルＩＤ欄１２０３に記載された識別子に対応するトークンモデルを変更候補モデルに選定することができる。

さらに、トークンモデル変更決定部１１９は、現在のトークンモデルからステップＳ１３０３で選定した変更候補モデルへのトークンモデルの変更要否を判断する（ステップＳ１３０４）。本ステップで実行される処理の詳細については、後述する図１６にて説明する。

続いて、トークンモデル変更決定部１１９は、ステップＳ１３０４の処理で得られたトークンモデルの変更要否に対する判断結果が、変更要と変更不要のいずれであるかを判定する（ステップＳ１３０５）。ステップＳ１３０４でトークンモデルの変更が必要と判断された場合（ステップＳ１３０５：ＹＥＳ）は、次のステップＳ１３０６へ処理を進め、ステップＳ１３０５でトークンモデルの変更が不要と判断された場合（ステップＳ１３０５：ＮＯ）は、図１３のフローチャートに示す処理を終了する。

ステップＳ１３０６に進んだ場合、トークンモデル配備部１２０は、ステップＳ１３０３でトークンモデル変更決定部１１９が選定した変更候補モデルを、変更後のトークンモデルとして各ユーザ端末２０１に配備する（ステップＳ１３０６）。

ステップＳ１３０６で変更後のトークンモデルを配備されると、各ユーザ端末２０１のトークンモデル変更部１０７は、元のトークンモデルから新たに配備されたトークンモデルに差し替える（ステップＳ１３０７）。このときトークンモデル変更決定部１１９は、各ユーザ端末２０１のトークンモデル変更部１０７に対して、トークンモデル差し替えの制御命令を送る。この制御命令を受信すると、トークンモデル変更部１０７は、変更後のトークンモデルの内容に従ってトークンモデル１１０を書き換え、トークンモデルを差し替える。

ステップＳ１３０７の処理を実行したら、図１３のフローチャートに示す処理を終了する。これ以降では、変更後のトークンモデルに従って、報酬決定・付与部１０６により各ユーザへの報酬が支払われる。

本実施形態のデータ管理システムでは、図１３のフローチャートに従ってトークンモデルの更新を実施することにより、トークンエコノミーを形成するエコシステム全体でのユーザのロイヤルティレベルを推定して、エコシステムの分析を行うことができる。また、このロイヤルティレベルの推定結果からエコシステムの状態に適合するトークンモデルを選択し、そのトークンモデルへと差し替えることにより、エコシステム内でのユーザ層の行動や心理状態に合わせて、各ユーザへのインセンティブの設計と運用を柔軟に変更することができる。

図１４は、図１３のステップＳ１３０２で実行されるロイヤルティレベル算定・出力処理の流れを示すフローチャートである。

まず、エコシステムロイヤルティ算定部１１８からの指示に応じて、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、エコシステムのユースケース分類を特定する（ステップＳ１４００）。例えば、いずれかのユーザ端末２０１の中央演算装置２０２で実行されるトークンアプリ１００において、ユーザロイヤルティ算定部１０５がトークン管理部１０３とユーザ管理部１０４を介してトークン取引履歴テーブル１１１およびユーザ活動履歴テーブル１１２をそれぞれ参照し、各ユーザのトークン取引履歴とユーザ活動履歴を収集する。そして、収集したこれらの履歴情報に基づき、ユースケース分類テーブル１１４の条件欄７０２に規定された条件のいずれを満たすかを判断することで、エコシステムのユースケース分類を特定することができる。あるいは、予めエコシステムごとに指定されたユースケース分類から、ロイヤルティレベルの推定対象とするエコシステムのユースケース分類を特定するようにしてもよい。

次に、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、エコシステムの成熟度を算定する（ステップＳ１４０１）。ここでは、ステップＳ１４００で特定したエコシステムのユースケース分類と、そのときに収集した各ユーザのトークン取引履歴およびユーザ活動履歴とに基づき、エコシステム成熟度テーブル１１５のユースケース分類欄８０１に規定されたユースケース分類が一致するものの中で、条件欄８０３に規定された条件のいずれを満たすかを判断することで、エコシステムの成熟度を算定することができる。

続いて、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１４００で特定したエコシステムのユースケース分類と、ステップＳ１４０１で算定したエコシステムの成熟度とに適合するロイヤルティ指数の算定方法を特定する（ステップＳ１４０２）。例えば、予め設定された複数種類の算定方法のいずれかを、エコシステムのユースケース分類と成熟度の組み合わせに応じて特定することができる。あるいは、エコシステムのユースケース分類と成熟度の組み合わせに関わらず、ロイヤルティ指数の算定方法を固定としてもよい。

そして、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、エコシステムに属する全ユーザに関して、以降のステップＳ１４０４からステップＳ１４０６までのループ処理を実行する（ステップＳ１４０３）。ここでは、各ユーザを順次選択してステップＳ１４０４からステップＳ１４０６までの処理をそれぞれ実行することで、エコシステムに対する各ユーザの心理的な愛着度を表す指標であるロイヤルティ指数を算出する。

ループ処理では、まず、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、選択中のユーザに対して予め設定されたユーザの属性情報を取得し、エコシステムにおけるユーザの役割分類を特定する（ステップＳ１４０４）。ここでは、エコシステム内で他のユーザにサービスを提供するサービサ、サービサから提供されるサービスを利用するコンシューマ、サービサとコンシューマの間でサービスの仲介を行うディストリビュータなどの役割分類のいずれかを、選択中のユーザの役割分類として特定することができる。

次に、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１４０２で特定したロイヤルティ指数の算定方法と、ステップＳ１４０４で特定したユーザの役割種別とに基づき、選択中のユーザがエコシステムに対して有する個別ユーザのロイヤルティ指数を算定する（ステップＳ１４０５）。本ステップの処理詳細については、後述する図１５にて説明する。

その後、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１４０５で算定したロイヤルティ指数を、選択中のユーザに対する個別ユーザの属性情報の一部として記憶するとともに、エコシステムロイヤルティ算定部１１８へ出力する（ステップＳ１４０６）。このときさらに、算定したロイヤルティ指数を、選択中のユーザが所持するユーザ端末２０１において、外部入出力装置２０５に含まれる表示装置により画面出力することでユーザに提示してもよい。これにより、ユーザに自身のロイヤルティ指数の算定結果を通知することができる。

ステップＳ１４０４からステップＳ１４０６までのループ処理を終えたら、最後に、エコシステムロイヤルティ算定部１１８は、ループ処理においてユーザロイヤルティ算定部１０５により算定された各ユーザのロイヤルティ指数を集計し、エコシステム全体でのロイヤルティ指数を算出する（ステップＳ１４０７）。そして、算出したロイヤルティ指数を各ユーザ端末２０１に出力し、各ユーザ端末２０１において、外部入出力装置２０５に含まれる表示装置により画面出力することでユーザに提示する。ステップＳ１４０７の処理を実行したら、図１４のフローチャートに示す処理を終了し、図１３のステップＳ１３０３に進む。

本処理フローを実施することにより、ユーザ個別のエコシステムへのロイヤルティの高さを計測することができ、ユーザ個別のロイヤルティの高さに応じたインセンティブ設計ができるようになる。また、エコシステムを構成する全ユーザのロイヤルティの高さから判定したエコシステム全体のロイヤルティの高さを計測することができ、ロイヤルティの高さに応じたインセンティブ設計やトークンモデルの選択ができるようになる。さらに、トークンの取引履歴やユーザの活動履歴からエコシステムのユースケース分類を特定したり、エコシステムの成熟度を類推したりできるため、これらの結果を踏まえて、ユーザのロイヤルティの高さや、エコシステム全体でのユーザロイヤルティの高さを計測することができる。

図１５は、図１４のステップＳ１４０５で実行される心理ロイヤルティ指数算定処理の流れを示すフローチャートである。

まず、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、トークン管理部１０３を介してトークン取引履歴テーブル１１１を参照し、ユーザがあるトークンを入手してからそのトークンを手放すまでのトークン保有期間を特定する（ステップＳ１５０１）。

次に、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１５０１で特定したトークン保有期間におけるユーザの役割分類を特定する（ステップＳ１５０２）。ここでは、前述のステップＳ１４０４の処理結果を取得することで、トークン保有期間におけるユーザの役割分類を特定することができる。

続いて、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、トークンの取引種別を特定する（ステップＳ１５０３）。例えば、ステップＳ１５０１で特定したトークン保有期間の開始時にトークンを入手した手段と、トークン保有期間の終了時にトークンを手放した手段とを、トークン取引履歴テーブル１１１の取引内容を参照することで特定し、これらの内容からトークンの取引種別を特定することができる。なお、特定したトークンの取引種別は、トークン取引履歴テーブル１１１の取引種別欄５０４に記録される。

さらに、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ユーザ管理部１０４を介してユーザ活動履歴テーブル１１２を参照することで、ステップＳ１５０１で特定したトークン保有期間におけるユーザの活動履歴を特定し、そのユーザ活動履歴から、トークン保有期間でのユーザの活動内容を特定する。そして、特定したユーザの活動内容と、ステップＳ１５０２，Ｓ１５０３でそれぞれ特定したユーザの役割分類およびトークン取引種別から、サービス利用に関してユーザがアクティブ状態と休眠状態のいずれであるかを判定する（ステップＳ１５０４）。

ステップＳ１５０４では、例えば、トークン保有期間におけるユーザの何らかの活動履歴が記録されている場合はユーザがアクティブ状態と判定し、何も記録されていなければ休眠状態と判定する。ただし、ユーザの活動履歴が記録されている場合であっても、トークン取引種別が「強制交換」である場合は、ユーザが休眠状態と判定する。また、ユーザの活動履歴が記録されていない場合であっても、ユーザの役割分類が「サービサ」または「ディストリビュータ」である場合は、ユーザがアクティブ状態と判定する。これ以外にも、任意の方法でユーザがアクティブ状態と休眠状態のいずれであるかを判定することができる。

その後、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１５０４の判定結果に応じて次に進む処理ステップを決定する（ステップＳ１５０５）。ステップＳ１５０４でユーザがアクティブ状態と判定した場合はステップＳ１５０６に進み、休眠状態と判定した場合はステップＳ１５０９に進む。

ステップＳ１５０６では、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１５０１で特定したトークン保有期間と比較するためのトークン保有期間閾値を取得する。ここでは、ステップＳ１４００，Ｓ１４０１でそれぞれ特定したエコシステムのユースケース分類および成熟度と、ステップＳ１５０２，Ｓ１５０３でそれぞれ特定したユーザの役割分類およびトークン取引種別とを取得する。そして、取得したこれらの情報に基づき、トークン保有期間閾値テーブル１１７において該当するレコードを検索し、そのレコードの保有期間閾値欄１００５の値を参照することで、トークン保有期間閾値を取得することができる。

次に、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１５０１で特定したトークン保有期間を取得する（ステップＳ１５０７）。

最後に、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ステップＳ１５０７で取得したトークン保有期間と、ステップＳ１５０６で取得したトークン保有期間閾値とに基づき、ユーザの心理的なロイヤルティ指数を算定する（ステップＳ１５０８）。ここでは、トークン保有期間とトークン保有期間閾値とを比較し、トークン保有期間がトークン保有期間閾値以上であれば、前述のステップＳ１４０２で特定したロイヤルティ指数の算定方法に従って、所定の加算値をユーザのロイヤルティ指数に加算する。このとき、トークン保有期間とトークン保有期間閾値との差分の大きさに応じて、ロイヤルティ指数への加算値を変化させてもよい。一方、トークン保有期間がトークン保有期間閾値未満であれば、ユーザのロイヤルティ指数への加算を行わずに、所定の初期値をユーザのロイヤルティ指数に設定する。このようにして、トークン保有期間とトークン保有期間閾値とを比較結果に基づき、アクティブ状態であるユーザのロイヤルティ指数を算定することができる。

一方、ステップＳ１５０９では、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、ユーザの心理的なロイヤルティ指数を最低レベルの値として算出する。ここで算出されるロイヤルティ指数は、ステップＳ１５０８でトークン保有期間がトークン保有期間閾値未満である場合に設定される初期値よりも低い値とすることが好ましい。これにより、休眠状態であるユーザについては、トークン保有期間に関わらず、そのロイヤルティ指数をアクティブ状態のユーザよりも低い値で算定することができる。

ステップＳ１５０８またはＳ１５０９でユーザのロイヤルティ指数を算定したら、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、図１５のフローチャートに示す処理を終了し、図１４のステップＳ１４０６に進む。

本処理フローを実行することにより、エコシステムに対するユーザの心理的ロイヤルティの高さを推測することができる。トークンを長期間保有しているユーザは、エコシステムに対して、心理的な思い入れや応援したい気持ちを持っていたり、エコシステムのビジョンに共感していたりするとして、ロイヤルティが高いものと類推できる。その一方で、トークンを入手してもすぐに、より汎用性のある法定通貨などに交換してしまうようなユーザは、エコシステムへの経済的ロイヤルティが高く、エコシステムへの心理的ロイヤルティは低いものと類推できる。これらの仮説に基づき、エコシステム内におけるトークンの取引を伴わないユーザの活動履歴から、ユーザのエコシステムへの心理的な愛着度を表す指標として、ユーザのロイヤルティ指数を算定することができる。

図１６は、図１３のステップＳ１３０４で実行されるモデル変更要否判定処理の流れを示すフローチャートである。

まず、トークンモデル変更決定部１１９は、変更候補モデルを特定する（ステップＳ１６０１）。ここでは、前述のステップＳ１３０３の処理結果から変更候補モデルを特定することができる。

次に、トークンモデル変更決定部１１９は、モデル変更の投票権限のある各ユーザをステークホルダユーザとして特定する（ステップＳ１６０２）。例えば、予め設定された各ユーザの属性情報から、各ユーザについて投票権限の有無を判定することで、ステークホルダユーザを特定することができる。

続いて、トークンモデル変更決定部１１９は、ステップＳ１６０２で特定した各ステークホルダユーザに対して、現在のトークンモデルから変更候補モデルへのトークンモデルの変更の是非を問うための投票要求を送信する（ステップＳ１６０３）。この投票要求は、通信インターフェース２０６により、各ステークホルダユーザが所持するユーザ端末２０１へ送信される。

そして、トークンモデル変更決定部１１９は、ステップＳ１６０３で送信した投票要求に対する各ステークホルダユーザからの投票結果を受信する（ステップＳ１６０４）。

さらに、トークンモデル変更決定部１１９は、投票結果に応じてトークンモデルを変更するか否かを決定するためのモデル変更条件を特定する（ステップＳ１６０５）。例えば、エコシステムごとに予め設定されたモデル変更条件のうち、前述のステップＳ１４０７でロイヤルティ指数を算出したエコシステムに該当するモデル変更条件を特定することで、ステップＳ１６０５の処理を行うことができる。

そして、トークンモデル変更決定部１１９は、ステップＳ１６０４で各ステークホルダユーザから受信したトークンモデルの変更是非についての投票結果を集計する（ステップＳ１６０６）。このとき所定の集計期間を設定し、その集計期間内で受け付けた投票結果のみを有効としてもよい。

トークンモデル変更決定部１１９は、ステップＳ１６０６の集計結果が、ステップＳ１６０５で特定したモデル変更条件に合致するか否かを判定し（ステップ１６０７）、その判定結果に応じて次に進む処理ステップを決定する（ステップＳ１６０８）。ステップＳ１６０７でモデル変更条件に合致すると判定した場合はステップＳ１６０９に進み、合致しないと判定した場合はステップＳ１６１０に進む。

ステップＳ１６０９では、トークンモデル変更決定部１１９は、モデル変更が必要との判定結果を返し、図１５のフローチャートに示す処理を終了する。

ステップＳ１６１０では、トークンモデル変更決定部１１９は、モデル変更が不要との判定結果を返し、図１５のフローチャートに示す処理を終了する。

本処理フローを実行することにより、エコシステム内でサービスを提供するプロバイダ（サービサ）や、提供されるサービスを利用するサービスユーザ（コンシューマ）などを含む各ユーザが合議して、トークンモデルの変更要否を判定することができる。これにより、サービスユーザが納得できる満足感の高いトークンモデルを採用することができるようになる。また、エコシステムに対するロイヤルティ指数の高いユーザには議決権を重点的に配分することによって、エコシステムへのロイヤルティが高いユーザの声をエコシステムのインセンティブ設計に反映しやすくなり、より効果的なユーザ体験やサービスサクセスを実現することができる。

続いて、ユーザ端末２０１において表示される画面の例を、図１７、図１８を参照して以下に説明する。

図１７は、エコシステムの管理者が所持するユーザ端末２０１において表示される管理画面１７００の一例を示す図である。図１７に示す管理画面１７００は、トークンＩＤ欄１７０１と、トークンタイプ欄１７０２と、ユースケースタイプ欄１７０３と、エコシステム成熟度欄１７０４と、ロイヤルティ優先ポリシ欄１７０５と、ロイヤルティ指数（測定値）欄１７０６と、ロイヤルティ指数（計画値）欄１７０７と、適合率欄１７０８と、メッセージ欄１７０９と、適用中のトークンモデル欄１７１０と、推奨トークンモデル欄１７１１と、トークン見直し依頼欄１７１２とを備える。

トークンＩＤ欄１７０１には、管理画面１７００で現在表示しているトークンを一意に識別するための識別情報を表示している。ここには、トークンテーブル１０９のＩＤ欄３０１に基づいて、該当するトークンの識別情報が表示される。

トークンタイプ欄１７０２には、トークンＩＤ欄１７０１に表示したトークンのトークンタイプを表示している。ここには、トークンテーブル１０９のトークンタイプ欄３０２に基づいて、該当するトークンの種別が表示される。

ユースケースタイプ欄１７０３には、トークンＩＤ欄１７０１に表示したトークンが運用されるエコシステムのユースケースタイプを表示している。ここには、図１４のステップＳ１４００で特定されるエコシステムのユースケース分類が表示される。

エコシステム成熟度欄１７０４には、トークンＩＤ欄１７０１に表示したトークンに対応するエコシステム成熟度を表示している。ここには、図１４のステップＳ１４０１で算定されるエコシステムの成熟度が表示される。

ロイヤルティ優先ポリシ欄１７０５には、トークンＩＤ欄１７０１に表示したトークンに適用されているトークンモデル１１０のロイヤルティ優先ポリシを表示している。ここには、トークンモデル１１０のポリシ欄４０６に基づいて、適用中のトークンモデルにおけるロイヤルティの優先ポリシの内容が表示される。

ロイヤルティ指数（測定値）欄１７０６には、トークンＩＤ欄１７０１に表示したトークンに関わるエコシステム全体のロイヤルティ指数の現在の計測値を表示している。ここには、図１４のステップＳ１４０７で算定されるエコシステム全体でのロイヤルティ指数が表示される。

ロイヤルティ指数（計画値）欄１７０７には、トークンＩＤ欄１７０１に表示したトークンに適用されているトークンモデルが想定するエコシステム全体のロイヤルティ指数を表示している。ここには、予め設定されたロイヤルティ指数の目標値が表示される。

適合率欄１７０８には、ロイヤルティ指数（計画値）欄１７０７に表示したロイヤルティ指数に対する、ロイヤルティ指数（測定値）欄１７０６に表示したロイヤルティ指数の比率を表示している。これは、現在のエコシステムのロイヤルティの高さを踏まえて、現在適用されているトークンモデルが、想定するエコシステムのロイヤルティの高さに対してどの程度適合しているかの度合いを表している。

メッセージ欄１７０９には、管理者へのメッセージを表示している。ここには、適合率欄１７０８に表示したロイヤルティ指数の比率を踏まえて、管理者がとるべき行動のアドバイスなどが表示される。

適用中のトークンモデル欄１７１０には、現在適用中のトークンモデルを表示している。ここには、トークンモデル１１０に基づいて、適用中のトークンモデルに関する情報が表示される。

推奨トークンモデル欄１７１１には、現在のトークンモデルから変更を推奨する推奨先のトークンモデルを表示している。ここには、図１３のステップＳ１３０３で選定した変更候補モデルの情報が表示される。

トークン見直し依頼欄１７１２には、トークンモデルの変更にステークホルダの合意が必要な場合に、関係するステークホルダに変更要否を問う要求を送信するための送信ボタンを表示する。管理者は、管理画面１７００上でこの送信ボタンを選択することにより、図１６のステップＳ１６０３において、各ステークホルダユーザに対して、現在のトークンモデルから変更候補モデルへのトークンモデルの変更の是非を問うための投票要求を送信することができる。

図１８は、エコシステムに参加する各ユーザが所持するユーザ端末２０１において表示されるユーザ画面１８００の一例を示す図である。図１８に示すユーザ画面１８００は、トークンＩＤ欄１８０１と、あなたのロイヤルティ指数欄１８０２と、エコシステムのロイヤルティ指数欄１８０３と、メッセージ欄１８０４とを備える。

トークンＩＤ欄１８０１には、ユーザが保有しているトークンを一意に識別する識別子を表示している。ここには、トークン取引履歴テーブル１１１のユーザＩＤ欄５０２とトークンＩＤ欄５０３に基づいて、当該ユーザが現在保有しているトークンの識別情報が表示される。

あなたのロイヤルティ指数欄１８０２には、トークンＩＤ欄１８０１に表示したトークンに関わるユーザのロイヤルティ指数の現在値を表示している。ここには、図１４のステップＳ１４０５で算定される当該ユーザのロイヤルティ指数が表示される。なお、図１８に示すように、ロイヤルティ指数の値を踏まえた当該ユーザのエコシステム全体における位置づけを示すランク情報などを、ユーザのロイヤルティ指数に合わせて表示してもよい。また図１８では、ユーザのロイヤルティ指数の現在値のみを表示しているが、過去のユーザロイヤルティ指数の履歴を表やチャートなどで表示してもよい。

エコシステムのロイヤルティ指数欄１８０３には、トークンＩＤ欄１８０１に表示したトークンに関わるエコシステム全体でのロイヤルティ指数を表示している。ここには、図１４のステップＳ１４０７で算定されるエコシステムのロイヤルティ指数が表示される。なお図１８では、エコシステムのロイヤルティ指数の現在値のみを表示しているが、過去のエコシステム全体でのロイヤルティ指数の履歴を表やチャートなどで表示してもよい。

メッセージ欄１８０４には、ユーザへのメッセージを表示している。例えば、あるトークンについてトークンモデルの変更要否を問うメッセージを受信している場合には、図１８に示すように、そのことを示すメッセージを表示する。

以上説明した本発明の実施形態によれば、以下のような作用効果を奏する。

（１）データ管理システムは、複数のユーザが参加して各ユーザ間でトークンを介したサービス提供が行われるエコシステムの分析を行うものであって、中央演算装置２０２の処理により、ユーザのトークンの取引履歴を表すトークン取引履歴と、ユーザのエコシステム内での活動履歴を表すユーザ活動履歴とを入手する（ステップＳ１３０１）。そして、入手したトークン取引履歴およびユーザ活動履歴に基づいて、エコシステムに対するユーザのロイヤルティレベルを表すロイヤルティ指数を算定し（ステップＳ１４０５）、エコシステムに参加している複数のユーザについてロイヤルティ指数を集計することで、エコシステム全体でのロイヤルティレベルを推定する（ステップＳ１４０７）。このようにしたので、エコシステムの分析を適切に行うことができる。

（２）ステップＳ１３０１で入手するユーザ活動履歴は、エコシステム内におけるトークンの取引を伴わないユーザの活動履歴を含むものであり、ステップＳ１４０５で算定するロイヤルティ指数は、ユーザのエコシステムへの心理的な愛着度を表す指標である。このようにしたので、経済的貢献度には反映されないユーザのロイヤルティを適切に推定することができる。

（３）ユーザロイヤルティ算定部１０５は、トークン取引履歴に基づいてユーザのトークンの保有期間を特定し（ステップＳ１５０１）、このトークンの保有期間でのエコシステムにおけるユーザの活動内容を、ユーザ活動履歴に基づいて特定する（ステップＳ１５０４）。このようにしたので、トークンの保有期間内でのユーザの活動内容を考慮して、ユーザの心理的なロイヤルティレベルに応じたロイヤルティ指数を適切に算定することができる。

（４）ユーザロイヤルティ算定部１０５は、特定したユーザの活動内容に基づいて、ユーザがアクティブ状態と休眠状態のいずれであるかを判定する（ステップＳ１５０４）。その結果、ユーザがアクティブ状態であると判定した場合、トークンの保有期間に基づいてロイヤルティ指数を算定し（ステップＳ１５０８）、ユーザが休眠状態であると判定した場合、アクティブ状態であると判定した場合よりも低い値でロイヤルティ指数を算定する（ステップＳ１５０９）。このようにしたので、トークン保有期間に関わらず、ユーザの状態に応じて適切な値でユーザのロイヤルティ指数を算定できる。

（５）ユーザロイヤルティ算定部１０５は、トークンの保有期間を所定の閾値と比較した結果に基づいてロイヤルティ指数を算定する（ステップＳ１５０８）。このようにしたので、アクティブ状態であるユーザについては、トークン保有期間を考慮して適切な値でユーザのロイヤルティ指数を算定できる。

（６）ユーザロイヤルティ算定部１０５は、エコシステムのユースケース分類を特定する（ステップＳ１４００）。また、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、エコシステムに参加している複数のユーザによるトークン取引履歴およびユーザ活動履歴に基づいてエコシステムの成熟度を算定する（ステップＳ１４０１）。さらに、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、トークンの保有期間におけるユーザの役割分類を特定する（ステップＳ１５０２）。加えて、ユーザロイヤルティ算定部１０５は、トークン取引履歴に基づいてユーザによるトークンの取引種別を特定する（ステップＳ１５０３）。そして、特定または算定したこれらの情報に基づいて、トークン保有期間と比較するための閾値を決定する（ステップＳ１５０６）。このようにしたので、エコシステムやユーザの状態に応じて、トークン保有期間と比較するための閾値を適切に設定することができる。

（７）トークンモデル変更決定部１１９は、エコシステム全体でのロイヤルティレベルに基づいて、トークンの運用条件を定めるためのトークンモデルを変更候補モデルとして決定する（ステップＳ１３０３）。このようにしたので、現在のエコシステムの状態に適合するトークンモデルを、変更後のトークンモデルの候補である変更候補モデルに決定することができる。

（８）エコシステムロイヤルティ算定部１１８は、エコシステムのユースケース分類を特定する（ステップＳ１３０２）。トークンモデル変更決定部１１９は、特定したエコシステムのユースケース分類と、推定したエコシステムのロイヤルティレベルとに基づいて、変更候補モデルを決定する（ステップＳ１３０３）。このようにしたので、エコシステム全体でのロイヤルティレベルに加えて、さらにエコシステムのユースケース分類を考慮して変更候補モデルを決定することができる。

（９）トークンモデル変更決定部１１９は、変更候補モデルに決定したトークンモデルを、エコシステムに参加している複数のユーザのうち投票権限を有する各ユーザに通知する（ステップＳ１６０３）。そして、投票権限を有する各ユーザからの投票結果に基づいて、変更候補モデルをエコシステムに適用するか否かを判断する（ステップＳ１６０６～Ｓ１６１０）。このようにしたので、エコシステムに参加する様々なユーザの意見を反映して、各ユーザにとって満足感の高いトークンモデルを適用することができる。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で、任意の構成要素を用いて実施可能である。

上記の実施形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ…トークンアプリ
１０１，１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ…トークン管理アプリ
１０２…ブロックチェーンネットワーク
１０３…トークン管理部
１０４…ユーザ管理部
１０５…ユーザロイヤルティ算定部
１０６…報酬決定・付与部
１０７…トークンモデル変更部
１０８…記憶部
１０９…トークンテーブル
１１０…トークンモデル
１１１…トークン取引履歴テーブル
１１２…ユーザ活動履歴テーブル
１１３…ロイヤルティ指数
１１４…ユースケース分類テーブル
１１５…エコシステム成熟度テーブル
１１６…ユーザ役割分類テーブル
１１７…トークン保有期間閾値テーブル
１１８…エコシステムロイヤルティ算定部
１１９…トークンモデル変更決定部
１２０…トークンモデル配備部
１２１…記憶部
１２２…エコシステムロイヤルティ指数
１２３…モデル候補テーブル
１２４…モデル選定条件テーブル
２０１，２０１ａ，２０１ｂ，２０１ｃ…ユーザ端末
２０２…中央演算装置
２０３…主記憶装置
２０４…外部記憶装置
２０５…外部入出力装置
２０６…通信インターフェース
２０７…バス
２０８…ネットワーク

Claims (11)

1. 複数のユーザが参加して各ユーザ間でトークンを介したサービス提供が行われるエコシステムの分析方法であって、
   コンピュータにより、前記ユーザの前記トークンの取引履歴を表すトークン取引履歴と、前記ユーザの前記エコシステム内での活動履歴を表すユーザ活動履歴と、を入手し、
   前記コンピュータにより、前記トークン取引履歴および前記ユーザ活動履歴に基づいて、前記エコシステムに対する前記ユーザのロイヤルティレベルを表すロイヤルティ指数を算定し、
   前記エコシステムに参加している複数の前記ユーザについて前記ロイヤルティ指数を集計することで、前記エコシステム全体でのロイヤルティレベルを推定し、
   前記ユーザ活動履歴は、前記エコシステム内における前記トークンの取引を伴わない前記ユーザの活動履歴を含み、
   前記ロイヤルティ指数は、前記ユーザの前記エコシステムへの心理的な愛着度を表す指標であり、
   前記ロイヤルティ指数の算定では、
   前記トークン取引履歴に基づいて前記ユーザの前記トークンの保有期間を特定し、
   前記ユーザ活動履歴に基づいて、前記エコシステムにおける前記トークンの保有期間内での前記ユーザの活動内容を特定し、
   前記ユーザの活動内容に基づいて前記ロイヤルティ指数を算定する、エコシステム分析方法。
2. 請求項１に記載のエコシステム分析方法において、
   前記ユーザの活動内容に基づいて、前記ユーザがアクティブ状態と休眠状態のいずれであるかを判定し、
   前記ユーザがアクティブ状態であると判定した場合、前記トークンの保有期間に基づいて前記ロイヤルティ指数を算定し、
   前記ユーザが休眠状態であると判定した場合、前記アクティブ状態であると判定した場合よりも低い値で前記ロイヤルティ指数を算定する、エコシステム分析方法。
3. 請求項２に記載のエコシステム分析方法において、
   前記トークンの保有期間を所定の閾値と比較した結果に基づいて前記ロイヤルティ指数を算定する、エコシステム分析方法。
4. 請求項３に記載のエコシステム分析方法において、
   前記エコシステムのユースケース分類を特定し、
   前記ユースケース分類に基づいて前記閾値を決定する、エコシステム分析方法。
5. 請求項３に記載のエコシステム分析方法において、
   前記エコシステムに参加している複数の前記ユーザによる前記トークン取引履歴および前記ユーザ活動履歴に基づいて前記エコシステムの成熟度を算定し、
   前記成熟度に基づいて前記閾値を決定する、エコシステム分析方法。
6. 請求項３に記載のエコシステム分析方法において、
   前記トークンの保有期間における前記ユーザの役割分類を特定し、
   前記役割分類に基づいて前記閾値を決定する、エコシステム分析方法。
7. 請求項３に記載のエコシステム分析方法において、
   前記トークン取引履歴に基づいて前記ユーザによる前記トークンの取引種別を特定し、
   前記取引種別に基づいて前記閾値を決定する、エコシステム分析方法。
8. 請求項１に記載のエコシステム分析方法において、
   前記エコシステム全体でのロイヤルティレベルに基づいて、前記トークンの運用条件を定めるためのトークンモデルを決定する、エコシステム分析方法。
9. 請求項８に記載のエコシステム分析方法において、
   前記エコシステムのユースケース分類を特定し、
   前記ユースケース分類および前記エコシステムのロイヤルティレベルに基づいて前記トークンモデルを決定する、エコシステム分析方法。
10. 請求項８に記載のエコシステム分析方法において、
    決定した前記トークンモデルを、前記エコシステムに参加している複数の前記ユーザのうち投票権限を有する各ユーザに通知し、
    前記投票権限を有する各ユーザからの投票結果に基づいて、決定した前記トークンモデルを前記エコシステムに適用するか否かを判断する、エコシステム分析方法。
11. 複数のユーザが参加して各ユーザ間でトークンを介したサービス提供が行われるエコシステムの分析を実施するシステムであって、
    各ユーザのトークンの取引履歴を記録したトークン取引履歴テーブルと、各ユーザの前記エコシステム内での活動履歴を記録したユーザ活動履歴テーブルと、を格納する記憶部と、
    前記トークン取引履歴テーブルおよび前記ユーザ活動履歴テーブルに基づいて、前記エコシステムに対する各ユーザのロイヤルティレベルを表すロイヤルティ指数を算定するユーザロイヤルティ算定部と、
    前記エコシステムに参加している複数の前記ユーザについて、前記ユーザロイヤルティ算定部により算定された前記ロイヤルティ指数を集計することで、前記エコシステム全体でのロイヤルティレベルを推定するエコシステムロイヤルティ算定部と、を備え、
    前記ユーザ活動履歴テーブルは、前記エコシステム内における前記トークンの取引を伴わない前記ユーザの活動履歴の記録を含み、
    前記ロイヤルティ指数は、前記ユーザの前記エコシステムへの心理的な愛着度を表す指標であり、
    前記ユーザロイヤルティ算定部は、
    前記トークン取引履歴テーブルに基づいて前記ユーザの前記トークンの保有期間を特定し、
    前記ユーザ活動履歴テーブルに基づいて、前記エコシステムにおける前記トークンの保有期間内での前記ユーザの活動内容を特定し、
    前記ユーザの活動内容に基づいて前記ロイヤルティ指数を算定する、エコシステム分析システム。

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