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ここに説明した方法の展開で、幾つかの設計基準（design criteria）が考え られた。該方法が、任意の非線形構造を有するデータ空間（data space）を成功 裡に処理することが必要である。該方法が、入力を知って出力を予測する”前向 き（foreward）”問題と、出力を知って入力を予測する”逆向き（inverse）” 問題との間を区別せず、それによりデータのモデル化と制御の問題を同じ足場（ footing）上に置くことも又望ましい。これは該データ集合それ自身の上に最小 の追加的モデルジオメトリー（additional model geometry）だけが重ね合わさ れることを意味する。用語”ジオメトリー（geometry）”は、回帰技術（regres sion technique）で導入される様な、線形及び非線形の両多様性を含む。対称性 （symmetry）もここでは目下のモデリングタスク用に最も情報豊富な（informat ion-rich）入力又は入力の組み合わせを同定する利点を有する。この知識は意志 決定及び計画用の最適戦略を開発するため使用され得る。最後に、該方法は、そ れが事実便利に実施されるために計算的に扱い易い（tractable）必要がある。 これらの設計目標を充たすために、幾つかの現在の線形及び非線形な方法が注意 深く解析され、共通のテーマが基本的な限定と機会とを同定する目標を用いて要 約された。 下記の議論は情報理論及び発展からの概念を使用して１つのモデルの発展の基 本的方法を説明することから始まる。より大きい。より複雑なデータ集合を説明 するために逐次的により複雑な対象の逐次的で階層的な発展に向かうために該方 法を更に伸展させることが次ぎに説明される。データ出力がなくても入力フイー チャークラスター（input feature cluster）を発見する方法の下にある原理の 応用が次いで論じられ、それに多次元データ空間内で”情報可視化（informatio n visualization）”を行う方法の説明が続く。ハイブリッドのモデリングスキ ームを創るために本発明の方法をニューラルネットワーク（neural networks） の様な他のモデリングパラダイム（modeling paradigms）と組み合わせることが 次いで詳述される。該説明は、遺伝的プログラミング（genetic programming） の分野と結合された本発明の方法のデータモデル化の取り組みを使用して物理的 法則を発見する、新しい取り組みを結論としている。 関心の点として、情報理論からの基本的アイデアは全てのこれらの問題を解く に必要なコアツール（core tools）を提供し、簡単で統合的核（simple, unifyi ng kernel）を該方法に提供することは述べるに値する。エントロピー（entropy ）の概念はデータ空間内の秩序（order）｛又は混乱（disorder）｝の定量的メ ザー（quantitative measure）を提供する。このメザーは、初期に混乱したシス テムからの秩序の発生をドライブする発展型エンジン用の適応度関数（fitness function）として使用され得る。この意味で、情報理論はドライバーを提供し、 発展型プログラミングは発見過程をシステム化するエンジンを提供する。最後に 、本発明の方法で説明されるパラダイムはデータドライブされている（is data driven）が、それはデータ自身の中の情報コンテント（information content） が予測（prediction）に使用されるからである。かくして、該方法は、下にある 数学のその固有の制限を有する数学的モデル化の分野と反対に、実験型モデル化 の分野に真正面（squarely）から属する。 データモデリング（DATA MODELING） 情報エントロピーの概念に基づくフレームワークは、入力の集合を与えられた として１つか又は多数か何れかの出力が予測される必要がある様な、データモデ リングの問題に適用されて来た。基本的方法は次の過程から成るが、すなわち １．データ表現（data representation）又はデータ事前処理（data preproce ssing）、 ２．セル境界（cell boundary）を規定する固定的又は適合的（adaptive）な 方法を使用するデータ量子化（data quantization）、 ３．遺伝的発展及び情報エントロピーを使用するフイーチャー組み合わせ選択 、 ４．システム入力からシステム出力を最も精密に予測するフイーチャーデータ 集合の部分集合（subset）の決定である。 １．データ表現 典型的な実験的に得られたデータ集合で、幾つかの”測定”入力と出力とが提 供される。各システム入力とシステム出力は、ここでデータ点（data points） と呼ぶ、データ値の入力及び出力のシーケンスを得るようにサンプリングされる か他の仕方で測定される。目標（goal）は該データ点出力を最も精確に予測する ために該データ点入力から最大の情報を抽出することである。多くの実システム （real syatem）では、該データ点、又は実際の測定された入力は、それらが該 データの適切な表現として留まるに充分な程”情報豊富（information-rich）” である。他の場合は、これはそうでないかも知れず、該データを表現するより適 切な”固有ベクトル（eigenvectors）”を創るために該データを変換することが 必要かも知れない。共通に使用される変換には特異値分解法（singular value d ecomposition）｛エスブイデー（SVD）｝、主成分分析法（principal component analysis）｛ピーシーエイ（PCA）｝、部分的最小２乗法（partial least squa re method）｛ピーエルエス（PLS ）法｝が含まれる。 最も大きい対応する”固有値（eigenvalues）”を有する主成分”固有ベクト ル”（eigenvectors）が該データモデリング過程用入力として通常使われる。該 主成分選択法には２つの顕著な限定がある。, yaamava online casino promo code. ａ．該主成分法は入力の分散のみを取り扱い、出力に関する情報は何もエンコ ードしない。多くのモデリング問題で、モデル化されつつある出力特性に関する 最も多くの情報を含む比較的低い固有値を有するのは固有ベクトルである。 ここで説明する方法の好ましい実施例では、その組み合わせが”入力フイーチ ャー（input features）”としても知られる、入力は初期には変換されない。も し次の入力データ集合が、モデル化される必要のある出力に関する充分な情報を 現さないならば、上記で説明されたそれらの様なデータ変換が行われてもよい。 この戦略を使う主な理由は、変換の形式内に追加的ジオメトリーを課すよりも、 可能な所ではどこでも実際のデータを使用することである。この追加的ジオメト リーが取る形式は未知であるかも知れない。加えて、データ変換過程を避けるこ とは該変換過程の計算的オーバーヘッドを避け、かくして、特に非常に大きなデ ータ集合用の計算効率を改善する。 実際のデータが好ましくは変換なしで使用されるのがよいとは云っても、他の 入力よりも情報豊富な入力、又はフイーチャーを同定し、選択することにより次 元数（dimensionality）はなお減じられてもよい。これは、入力数が非常に多い 時は特に望ましく、最終モデルに起こり得るフイーチャーを全て使用することは 非実用的である。データ集合の”次元（dimension）”は入力の全部の数として 規定されてもよい。実験型モデルを開発する前に、好ましくは、当面のモデリン グタスク用に最も情報豊富なフイーチャーを同定されるのがよい。入力数を減じ る、又は該問題の次元数を減じる１つの技術は、少しの情報コンテントしか持た ない入力を除くことである。これは入力と、対応する出力と、の相関（correlat ion）を調べることに依りなされてもよい。しかしながら、好ましくは、次元数 削減は、下記で論じる様に、情報豊富と決定されたフイーチャー組み合わせで各 入力の発生頻度（each input’s frequency of occurrence）を調べることにより 行われるのがよい。それで、より少ない発生頻度の入力（less-frequently-occu rring inputs）はモデル発生過程から排除されてもよい。 時間変化する又は動的なシステム用では、追加的複雑さが、与えられた何れか の時の出力が、より早期の時の入力と出力との双方にも左右される事実から生ず る。この様なシステムでは、該データ集合の正しい表現が非常に重要である。も し特定時刻の測定出力に対応する入力がその時だけ測定されるならば、該時間遅 れ（time lags）（すなわち、入力発生と該結果としての出力発生の間の時間間 隔）内に含まれる情報は失われる。この問題を緩和するために、入力の拡張され た集合から成るデータ表（data table）が作られるが、そこでは該入力の拡張さ れた集合は入力の現在の集合のみならず多数の前の時刻（at multiple prior ti mes）の入、出力からも成っている。この新データ表は次いで選択された時刻範 囲に亘り（spanning a selected time horizon）情報豊富な入力組み合わせ用に 解析され得る。 拡張データ表の創生での重要な事項は時間的に如何に遠くまで逆戻って知るか である。多くの場合、これは先験的には知られず、余りに長く早期までの時間間 隔｛時間範囲（time span）｝を含めることにより、該データ表の次元数は非常 に大きくなる。この事項を処理するために、多数のより短い時間範囲のデータ表 が元のデータ表から作られるが、各データ表は過去での与えられた時間間隔から 成る。これらのより新しいデータ表の各々の及ぶ時間間隔は重なったり、隣接し たり又は分離していてもよい。これらのより小さいデータ表の各々からの最も情 報豊富な入力が次いで集められ、該小さなデータ表からの選択された入、出力を 含むハイブリッドデータ表を作るよう組み合わされる。この最後のハイブリッド 表は、該時間間隔間の起こり得る相互作用が今や含まれるので、次いでデータモ デル化過程への入力として使用出来る。 例えば、もし住宅販売レート（home sales rate）が商品製材価格（commodity lumber prices）に影響するが、約２ヶ月の推定時間遅れがあるのでないか、を 調査したいならば、この時間遅れを発見するために本発明用には該データ表は入 力が出力に２ヶ月先行する対応（matched）した入、出力を要する。これは、実 際の時間遅れがどれだけかを発見するために種々の入力が１つの出力に対し異な る遅れを有する１つ以上のデータ表（すなわち、列は入、出力、行は連続した時 間）を形成することにより行われ得る。特に、１つの出力はＸ日の製材価格であ ってもよい。入力がＸ日、Ｘ−１日、Ｘ−２日．．．．からＸ−１２０日までの 住宅販売レートであるのみならず、Ｘ−１、Ｘ−２．．．からＸ−１２０までか らの出力でもある。高い情報コンテントを持つ最も早期の入力が失われないこと を保証するために、入力と対応する出力との間の推定時間遅れ（suspected time lag）より長い時間間隔が選択される。次いで次の表の行はＹ日（例えば、Ｘ＋ １又は幾らかもっと後れた日）の製材価格に等しい出力を有し、入力はＹ、Ｙ− １、Ｙ−２，．．．Ｙ−１２０の住宅販売レートであるのみならずＹ−１、Ｙ− ２．．．からＹ−１２０日までからの出力でもある。次いで該システムは該出力 に影響する入力の組み合わせを同定することにより適当な時間遅れを同定する。 ２．データ量子化とフイーチャー部分空間内のセル境界 一旦適当なデータ表現が確立されると、サンプル点を特徴付けるため使用され る各入力で”量子化（quantization）”過程が行われる。入力値の範囲を部分範 囲に分ける、すなわち、当該技術で”ビニング（binning）”として公知の、ビ ン（bins）に分けるために２つの量子化方法が使われるが。該ビニングは与えら れたフイーチャー部分空間の各入力で行われるが、そこでは各入力は該部分空間 の次元に対応し、それはセルの領域に分けられる与えられたフイーチャー部分空 間となる。 最も簡単な量子化法は固定サイズの部分範囲、すなわちビン幅（時には、”固 定ビニング（fixed binning）”として知られる）に基づくが、そこでは各入力 に付随する値の全体範囲が等間隔又は等サイズの部分範囲又はビンに分けられる 。 もう１つの量子化、それは”統計的量子化（statistical quantization）”と 呼ばれてもよく、図２Ａで最も良く見られ、ここでは”適合的量子化（adaptive quantization）”と呼ぶが、は値の該範囲を不等サイズの部分範囲に分けるこ とに基づく。もしデータがデータビン２１０により示す様に均一に分布されてい れば、該ビンサイズは大体等しい。しかしながら、該データ分布がクラスター（ clistered）されるならば、該ビンサイズは、ビン２２０により示される様に、 各ビンがデータ点の殆ど等しい数を含むように適合的に調整される。図２Ｂに見 られる様に、各部分範囲、又はビンのサイズは、入力範囲を等しい百分位数（pe rcentile）の部分範囲に分け、それらの百分位数を該ビン２４０を作るフイーチ ャー値の範囲上に射影（projecting）することにより、各入力の累積確率分布（ cumulative probability distribution）２３０（又はヒストグラム）に関係付 けられてもよい。 この方法で、各入力上のグローバル情報がその入力上で該データを適合的に量 子化するため使われる。この方法では、各入力は別々に量子化され、すなわち、 量子化は入力毎ベースで行われる。該部分範囲又はビンのサイズ（幅）は与えら れた入力内で一般に不均一で、その入力の累積確率分布の形を反映していること を注意すべきである。該部分範囲のサイズは入力から入力へと変わってもよい。 適合的量子化（適合的ビンニング）は情報を含まない空の入力の部分範囲を有す る確率を減らすが、それはさもないと最終モデル内の情報ギャップとなる。 与えられた入力に対する該部分範囲、又はビンのサイズは部分空間から部分空 間へと変わってもよい。すなわち、或る入力は、それらが高い次元の部分空間で 現れる時より低い次元の部分空間で現れる時の方がより精細な解像度のビニング を有してもよい。これは或る全体のセルの解像度（セル当たりの点の数）は、デ ータの意味のある量がセル内で一緒にグループ化又はビン化（binned）されるよ うに、望まれる事実のためである。セル数は次元数に指数関数的に比例するので 、より高い次元のフイーチャー部分空間は、セル当たりの望ましい平均の点の数 を保持するように、個別入力用により粗いビニングを使用する。データ量子化が モデル化の方法のローバストさ用に顕著な意味を有するのは該データの残りから の外れ値の点の偏差の大きさが該量子化（ビニング）過程中に抑制されるからで ある。例えば、もし入力値が最高部分範囲（ビン）内の上限を越えるなら、それ はその値に無関係にその部分範囲（ビン）内に量子化（ビン化）される。 ここで使用される”フイーチャー部分空間”は１つ以上の入力の組み合わせと 規定される。フイーチャー部分空間の画像的表現が創られてもよく、それも又簡 単に”部分空間”としてここでは呼ばれる。該部分空間は好ましくは複数の”セ ル”に分けられるのがよく、該セルは該フイーチャー部分空間を含む入力の部分 範囲の組み合わせにより規定される。好ましい実施例では、データ量子化は更に 、（前の説明の固定的か又は適合的か何れかの方法を使用して）入力当たりの部 分範囲（ビン）の数を規定するか、又は、代わりに、該フイーチャー内のセル当 たりデータ点の平均数を規定するか、何れかで指定される。これは適合的量子化 法の多次元的拡張と見られる。 The college has more than twenty five classrooms of various sizes including a hall for the large population of students. Total Class Room -16. Drinking water. College has one cooler cum water purifiers and three water purifier installed at different locations. Generators. For uninterrupted supply of electricity, the college has installed a simple and green generator. Library. The college has a well stocked central library consisting of 500 approx books and is spread over an area of 30 square meters. Wi-fi facility. Wi-fi facility is available in the college campus particularly in the Administrative block, Library and Departments. Common Room, yaamava online casino promo code. Common room for girls and boys is provided where they can spend their leisure time. Chemistry Lab -1 Biology Lab -1 Physics Lab -1. OUR PORTFOLIO. VIVEKANAND PUBLIC INTER COLLEGE Alka Vihar Colony Ponghat Pul Bamrauli, Prayagraj, Uttar Pradesh – 211012 Contact : 9839141222 , Email-ID : shivkaran444@gmail.com. ビットコインカジノ・トップ7：BEST暗号通貨カジノを徹底比較.
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（３）リアルマネートレードとの関係 リアルマネートレードとは、ゲームアイテム等を現実世界の通貨に交換することであり、これを認めるとゲーム会社への新規アイテム発行に対する課金額が減少すること、不正対応コストが増加すること、さらには有償ガチャによるゲームアイテム等の提供が賭博に該当しうる等の理由から、従前オンラインゲームでは、業界的にリアルマネートレードが禁止されてきました（注 3 ）。そのため、レアなアイテムを手に入れるためには、有償ガチャ等を繰り返すなど、一定の時間をかける必要がありました。 一方、ブロックチェーンゲームにおいては、 NFT を用いることにより、 NFT ゲームアイテム等を取引することが可能になります。そのため一定の経済力があれば、時間をかけずとも、レアな NFT ゲームアイテム等を手に入れることが可能になります。もっとも、 NFT ゲームアイテム等の販売とリアルマネートレードの実体は近しい点があるため、リアルマネートレードが禁止されている趣旨との関係（特に賭博との関係）については留意が必要だと思われます。 （４）NFTゲームアイテム等の資産化 NFT を利用する利点として、上記のブロックチェーンゲームの特徴③のように、 NFT ゲームアイテム等を永続的に利用できること、すなわち NFT ゲームアイテム等の資産化が挙げられます。たしかに「デジタル所有権」を保有するということの理論的な帰結はそのとおりですが、現状をみるとこの点を過度に強調することは適切ではないように思われます。上記のとおり、取引の対象は、「個別具体的なゲーム上における」 NFT ゲームアイテム等の利用権であり、当該 NFT ゲームアイテム等が利用可能なゲームの存在がその価値の前提になります。したがって、当該ゲームが何らかの理由でサービスを停止した場合、当該 NFT ゲームアイテム等を利用できる場所がなくなるため、ブロックチェーン上では存在し続けるものの、当該 NFT ゲームアイテム等の価値は実質的に失われることになりかねません。例えばあるゲーム A において購入した NFT ゲームアイテム等が、別のゲーム B において一定の価値を持つ NFT ゲームアイテム等として利用できる場合には、ゲーム A のサービス終了後でも実質的な価値は失われることにはなりませんが、このようなゲームを跨ぐ利用はまだ一般的ではありません。そうだとすると、 NFT ゲームアイテム等の資産化は、現状は理論上のものに留まっているように思われます。 （５）NFTゲームアイテム等の発行体であるブロックチェーンゲームのサービスの停止 現状、多くの NFT ゲームアイテム等がマーケットプレイスにおいて取引されており、高額の NFT ゲームアイテム等も存在します。一方で、上述のとおり、 NFT ゲームアイテム等が利用できるブロックチェーンゲームのサービスが停止されると、高額で取引されている NFT ゲームアイテム等が実質的に無価値化することになります。 NFT ゲームアイテム等を発行するブロックチェーンゲームのサービスを停止する場合には、ユーザーの不利益の程度が通常のオンラインゲームよりも大きいため、より慎重な検討・手続きが必要になるものと思われます。 （６）賭博、景表法の問題 NFT ゲームに関する法的規制として、賭博と景表法の問題が挙げられます。 賭博に関しては、上述リアルマネートレードとの関係でも軽く触れましたが、（ NFT が資産性を有するデータになるため、） NFT 等その他換金性を有するゲーム内アイテムを排出する有償ガチャを行うこと、イベント参加者から有償で参加費を徴収しイベント参加者への報酬を当該参加費から分配する形でゲーム内イベントを実施すること等については、賭博に該当する可能性があります。 また、景表法に関しては、 NFT ゲームアイテム等は「経済上の利益」といえますので、 NFT ゲームアイテム等の提供が、場合に応じて、景品規制に抵触する可能性もあります。これらの点については、一般社団法人日本暗号資産ビジネス協会（ https://cryptocurrency-association.org/news/breakout/20210426-001/ ）や 一般社団法人ブロックチェーンコンテンツ協会（ https://eb3d626b-4b51-42f2-b2d4-0f682cc5645e.filesusr.com/ugd/e9a87a_2028e5c7115d4fcd933e9f55e6262762.pdf ）によるガイドラインも出されています。 ３．小括 ブロックチェーン技術は、ゲームにおいて親和的であるとされ、実際に多くのゲームがローンチされています。また、例えば、株式会社スクウェア・エニックスが、 My Crypto Heroes を制作する double jump.tokyo 株式会社と、「ミリオンアーサー」 IP を活用した NFT デジタルシールの販売・システム開発を内容とする協業を行うなど、従来のゲーム会社もブロックチェーンゲームや NFT に多くの関心を寄せています。ゲームはデジタルコンテンツに親和的なエンタテインメントの一つであり、今後の更なる NFT の利活用が期待されますが、法的な分析については慎重に検討することが肝要です。 NFTとスポーツ. １．スポーツ分野でのNFTの盛り上がり NFT 市場の盛り上がりにはスポーツマーケットも大きな関心を示しています。スポーツマーケットにおける NFT の盛り上がりが NFT の盛り上げの一助を担っているといった方が正確かもしれません。いずれにしろスポーツ分野においても NFT は大きな盛り上がりを見せています。コロナ禍で試合や大会が中止されたり、無観客での開催が余儀なくされており、スポーツ界へのビジネス上の打撃は甚大なものとなっていますが、これを救う存在としても NFT が注目を浴びています。 2020 年 10 月にサービスが一般公開された NBA Top Shot は、 2021 年 4 月末までの間に、β版にも関わらず既に取引総額が約 6 億ドル（約 650 億円）を超えたとされており、そのうち 90 ％以上が再販によるものとされています。 NBA Top Shot のサービス概要は後述しますが、今年 2 月には、リーグを代表するレブロン・ジェームズのハイライト動画が 20 万 8000 ドル（約 2275 万円）という高額で取引されたことが大きな注目を集めました。 NBA Top Shotの爆発的な人気もあり、スポーツ界ではにわかにNFTが盛り上がっています。アメリカ四大スポーツでいえば、MLB（メジャーリーグ・ベースボール）が4月20日にNFT野球カードの販売を開始したほか、NFL（ナショナル・フットボールリーグ）もNFT市場への参入がうわさされています。興味深いのは、NFLにしろNHL（ナショナル・ホッケーリーグ）にしろ、リーグによる組織的なNFTへの参入とは別に、チームやスター選手が独自にNFT市場に打って出るケースが登場している点です。取引額が高額となるケースもあり、大きなトレンドとなっています。サッカー界でも、ブロックチェーンサッカーゲーム「Sorare」内で使用できるNFTカードが人気を博しており、今年3月にはユベントスに所属するクリスチアーノ・ロナウド選手のNFTカードが28万9920ドル（約3200万円）の値がつくなど話題を呼んでいます。JリーグもSorareとパートナーシップ契約を締結しており、今年4月からJリーグの選手のNFTカードも販売が開始されています。その他、モータースポーツ、格闘技、テニスなど、様々なスポーツで、NFTを使ったビジネスが展開されています, yaamava online casino login. ２．何がNFTとして取引されているのか スポーツ分野における NFT といっても、その中身は様々です。なぜこれほど高額で取引がされているのかを理解するためにも、具体的にどのような NFT がどのような態様で取引されているのか見ていきたいと思います。 前述の NBA Top Shot では、「 Moment 」と呼ばれる実際の試合のハイライトシーンが NFT として取引されています。 Moment の内容はダンクシーンや試合を決定づけるシュートシーンなど多岐に亘ります。 Moment は、① 1 万以上のデジタルコピーが存在する「 Common Tier 」、② 500 ～ 4999 のデジタルコピーが存在する「 Rare Tier 」、③ 50 ～ 499 のデジタルコピーが存在する「 Legendary Tier 」、④ 3 つしかデジタルコピーが存在しない「 Ultimate Tier 」、⑤世界に 1 つしか存在しない「 Genesis Tier 」の 5 つのランクに分類されており、①～③は NBA Top Shot のサイト上で購入できますが、④と⑤はオークションでのみ購入（落札）できます。購入した NFT はコレクションとして楽しめるほか、 NBA Top Shot が提供する Showcase というページ上で公開することができます。また購入したマーケットプレイスに出品して再販したり、第三者にプレゼントしたりすることが可能です。なお、取引（二次売買、三次売買等）のたびに一定の手数料が販売元に支払われ、そこで徴収された手数料の一部がライセンサーである NBA に支払われる仕組みになっています。 チームが販売する NFT にはどのようなものがあるのでしょうか。 NBA の人気チーム、ゴールデンステイト・ウォリアーズは、『 Golden State Warriors Legacy NFT 』と題した NFT をオークション形式で販売しました。発行された NFT は、過去 6 回のチームの優勝を記念したデジタルの優勝リング（ 1975 年以前の 3 回の優勝リングについては 25 点ずつ、 2015 年以降の 3 回の優勝リングは 50 点ずつ）、全 6 回の優勝が全て刻印されたデジタルリング（ 1 点のみ）、チームの歴史的試合をデジタルチケットにしたもの（試合日、対戦相手、得点等が記載されたもの。 10 点ずつ）、また 1 日だけチームの選手になれる選手契約やコートサイドでの観戦チケット 2 枚、練習施設の見学、チームユニフォーム等がもらえる権利が化体された 1 点ものの NFT 「 Golden Ticket 」など、ファンにとってはたまらない NFT も公表されました。なお、デジタルリングの当初購入者（落札者）には、デジタルリングと同じデザインのフィジカルリングも送られることになっています。 5 月頭に行われたオークションでは、過去 6 回のチームの優勝を記念したデジタルの優勝リングに 871,581 ドル（約 9500 万円）、 Golden Ticket にも 85,875 ドル（約 940 万円）の値が付くなど、大きな反響を呼びました。 スター選手が NFT を発行するケースも少なくありません。共に NFL のスター選手だった Eli Manning と Peyton Manning の兄弟は、それぞれの歴史的な瞬間を描いたデジタルアート作品を NFT として販売すると発表しています。一部の NFT の購入者には、実物のアート作品が届けられるほか、 Manning 兄弟と交流する機会等も付与されると公表されています。このように、チームや選手が NFT を販売する場合には、 NFT とともに、フィジカルな商品（記念品等）を受け取ったり、チームや選手との特別な体験ができる権利が付与されたりするケースが少なくないようです。 ３．法的観点から見たスポーツNFT 短期間で巨大なマーケットとなりつつあるスポーツ NFT ですが、法的観点から検討しておくべき点は少なくありません。 スポーツ NFT の価値を高めるためには、購入者の購買意欲（あるいはコレクターのコレクター魂）に訴えかけられるような希少性等が必要になりますが、 NFT としてどのようなデジタル商品を販売するか、換言すれば、どのような権利を購入者に付与することになるかが、一つ目の大きなポイントです。 また、その裏返しになりますが、 NFT の発行主体が、 NFT に化体された権利や NFT とともに販売・提供される権利を付与し得る正当な権限を有しているかどうかが、二つ目の大きなポイントです。 ①スポーツに関する NFT の場合も、 NFT アートと同様に NFT データの著作権を取得するわけではありません。スポーツ NFT を取得することによってどのような権利内容を取得することになるかは、それぞれのスポーツ NFT によって異なります。 NFT 取得者がどのような権利を取得するかについては、マーケットプレイスの規約等をもとに慎重に確認することが求められます。
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