シリーズ

情報テクノロジーの進展がもたらす近未来 社 会 の 姿 を 考 え る

プラットフォーマーへのデータ集中と競争政策の課題
岡 田 羊 祐 一橋大学大学院経済学研究科教授◆a Regulation of the European Parliament

1．はじめにand of the Council on promoting fairness
and transparency for business users of

インターネットの生態系（エコ・システ

online intermediation services）である。前ム）に出現した巨大プラットフォームによ者のGDPRでは、忘れられる権利及び削除

る 市 場 の 独 占 化・ 寡 占 化 へ の 懸 念 が 高 ま権が明文で規定され、第三国へのデータのり つ つ あ る。 グ ー グ ル や フ ェ イ ス ブ ッ ク、

域外移転に関する規定が設けられ、これにアップル、アマゾンなどの支配的プラット違反すると2000万ユーロ又は全世界売上高

フォームは、データの集積・利用を通じての4％のいずれか大きい方を上限とする制裁

顕著な独占力を行使できる地位を確立しつ金が課せられる。また、後者の規則案では、

つ あ る。 こ の よ う な 動 き に 対 し て、 欧 州

オンライン仲介サービスの提供者とオンラ連合は、2015年5月に公表した「デジタルイン検索エンジンの提供者を対象に、透明単一市場戦略」（A Digital Single Market

性 に 関 す る 種 々 の 義 務 が 規 定 さ れ て い る。

Strategy for Europe）のアジェンダに従っ

これら規則の制定と並行して、欧州競争当てプラットフォーム規制の枠組みづくりを

局はプラットフォーム企業に対して活発に

着 実 に 進 め て い る。 特 に 注 目 さ れ る の は、法執行を行っている1)。

2018年5月25日に施行された「一般データ保このような欧州の動きに触発されて、日護規則」（GDPR: General Data Protection

本においても2018年6月に閣議決定されたRegulation）、 お よ び、2019年2月 に 欧 州 議「未来投資戦略2018」に基づき、2018年7月

会・欧州理事会・欧州委員会によって合意から経済産業省・公正取引委員会・総務省

された「オンライン・プラットフォーマーによる「デジタル・プラットフォーマーをの 透 明 性・ 公 正 性 促 進 法 」（Proposal for

巡る取引環境整備に関する検討会」が開催

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プ ラ ッ ト フ ォ ー マ ー へ のデ ータ集 中と競 争 政 策 の 課 題され、同年12月12日に「中間論点整理」、同

えば、「18か月ごとに半導体の集積度が2倍18日には「プラットフォーマー型ビジネスになる」という「ムーアの法則」は、研究の台頭に対応したルール整備の基本原則」

開発に限界が見えつつあると言われているが公表されている。この原則に基づき、具ものの、現在に至るまでほぼ成立している。

体的な規制ルールの在り方について2019年

また、有線・無線の通信速度が劇的に向上

6月をめどに取りまとめを行うべく準備が進し、一部の過疎地域を除けば、ブロードバめられているところである。以下では、こンド・サービスを手軽にかつ安価に利用でれらの動向を踏まえ、プラットフォーム・きるようになっている。さらに2010年頃かビジネスの技術特性・産業特性を簡潔にまらは、「深層学習」（ディープ・ラーニング）とめた上で、関連する政策課題を述べるこによって、人工知能（AI）が高度なパターととしたい。

ン認識、画像認識能力を獲得するに至っている。これら要素技術の発展は、システム◆

LSIやGPUなどの半導体の高機能化によって2．デジタル・プラットフォームの特徴も支えられている。
こうして、インターネット上に分散化しデジタルエコノミーの特徴を簡潔にまとたデータ・センターにデータを保存し、アめると、①要素技術の急速な進歩、②分割

ク セ ス（ ダ ウ ン ロ ー ド ） や 保 存（ ア ッ プ

さ れ た 技 術 リ ー ダ ー シ ッ プ、 ③ プ ラ ッ トロード）を高速に行うことによって、多様フォームへのデータの集中、の3点である。

なサービスやコンテンツをインターネット上で快適に利用する環境が整えられたので（1）要素技術の急速な進歩ある。

インターネットが初めて商業的に利用さ（2）分割された技術リーダーシップれたのは1991年である。これ以後、ごく最近に至るまで、インターネットビジネスをしかし、ここで注意すべきは、次々に登2)主導する主要企業が次々と創業している 。

場するこれら要素技術におけるリーダー

こうしたインターネットの発展を支えたのシップが、必ずしも市場のリーダーシップは、さまざまな要素技術の向上である。例には結びついていないことである。優れた要 素 技 術 を 数 多 く 持 つ 日 本 企 業 が、 イ ンることによって、既存のプラットフォームターネットの世界で主導的な地位を獲得でへの「破壊的」な挑戦者に変貌するかもしきずにいることからも明らかであろう。これない点である。デジタルエコノミーでは、のような状況を、ブレスナハンとグリーンキー・コンポーネントを擁する「事業者」

シ ュ タ イ ン は「 分 割 さ れ た 技 術 リ ー ダ ーの参入の容易さと、データ集中による「プシップ」（divided technical leadership）とラットフォーム」の参入の困難さとが同居呼んだ3)。これは、多くの補完的なキー・コしつつ、ダイナミックな市場構造の変化がンポーネントが多数の企業によって開発さいろいろな市場で観察されてきたといえよ

れ分散して所有されている状況をさす 。例

う5)。

4)

えば、技術レベルでは標準化を巡って激しく競合する企業同士がプラットフォーム上◆のサービスでは補完関係にあるという状況

3．データとAI：予測と意思決定がしばしば生じるのである。
それでは、これら補完的技術の進歩に伴（3）プラットフォームへのデータの集中

うデータ集中とアルゴリズム（いわゆる人工知能：AI）の進化は人間や組織の意思決分割された補完的コンポーネントを連結定にどこまで役立つのだろうか？標準的なする基盤となるのがプラットフォームであ

合理的意思決定モデルは、「行動」と「結果」、る。デジタルエコノミーではハブとなるプ

および、行動がもたらす結果の「予測」、さラットフォームにデータが集中する傾向がある。このデータ集中を梃子として、複合的な補完的技術が連結された独占的なプラットフォームが生まれやすくなる。
特に注目すべきは、当初は既存事業者とは異なるセグメントの顧客を対象とした新規参入事業者が、試行錯誤を許容する実験的な市場環境を与えられ

図１ 意思決定のダイアグラム（Agrawal et al. 2018, p.75）

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プ ラ ッ ト フ ォ ー マ ー へ のデ ータ集 中と競 争 政 策 の 課 題らに予測に基づく「判断」とその根拠とな判断や行動を支援する機器・サービスである「選好順序」から構成される。データのると予想できる。これは今後のデジタルエ集中とアルゴリズムの開発は、パターン認コノミーにおける競争政策を検討していく

識と予測の精度を劇的に改善させることにうえで十分に留意すべき点といえよう。

よって、消費者・企業・政府の意思決定やそれら組織のあり方に大きなインパクトを◆与えつつある。

4．デジタルエコノミーにおける競争政策の課題

トロント大学のアグラワル、ガンス、およびゴールドファーブは、AIが人間の意思

デジタルエコノミーの顕著な特徴はその決定に貢献するのは、パターン認識等に基

猛 烈 な イ ノ ベ ー シ ョ ン の ス ピ ー ド に あ る。

づき、行動がもたらす結果を予 測する局面

製品開発と研究開発は並行して進む。新機であると述べている6)。そのダイアグラムを能や新サービスの継続的な開発がデジタル図示したのが図１である。データ集中とAIエコノミーにおける成功のカギとなる。この機械学習や強化学習によって予測のコスれを「市場に おける競争」（competition in

トは急激に低下している。すなわち予測とthe market）ではなく「市場をめざす競争」いう機能は次第にコモディティ化すると予（competition for the market） と 呼 ぶ こ と想できる。ここで注意すべき点は、予測のができる。さらに言えば、デジタルエコノ

コモディティ化によって、意思決定を構成

ミーでは、ネットワーク効果の存在や両面する他の補完的要素（判断や行動を支援す市場の働きが、ユーザーの便益やプロバイる機能・サービスなど）の希少性が増大す

ダーの利益を大いに高めてくれる。この一ることである。

環として、多くのプラットフォームは、フ今後のプラットフォーム・ビジネスにおリーサービスの提供や過大とも思える派手

ける付加価値の源泉は、画像や音声を含めな広告宣伝を行うことによって、消費者のた大量のデータを処理するために必要とな「 注 意・ 関 心 を 集 め る 競 争 」（competitionるセンサや半導体等のハードウエアや、そfor attention）に従事しているともいえる。

れ を 処 理 す る ための非構造化されたデー

デジタルエコノミーにおけるデータの集タ処理を効率的に行うアルゴリズムであり、中・利用を伴うこれら多元的な競争は、新そうして得られた正確な予測値に基づいてしい技術やサービスの登場を促し、より効率的な生産・流通システムをもたらし、さ広く採用されている。エージェンシー・モらに業界再編や業種を超えた競争を促進す

デルとは、上流の企業に小売価格の決定をることにつながる。政府による過剰な規制

委 ね て、 最 終 的 に 得 ら れ た 利 益 を 上 流 とによって、デジタルエコノミーのダイナミ下流の企業の間で固定的配分比率に従ってズムが抑止されないように十分な注意が必分配する方式である。例えば、アップル社要である。の 場 合、70 ％ が 上 流 企 業（ コ ン テ ン ツ 企

しかし一方で、デジタルエコノミーの技業）、30％が代理店であるアップルに配分さ術特性や産業特性はプラットフォームの支れている10)。再販売価格維持（resale price

配的地位を強める方向にも作用する。このmaintenance：RPM） と エ ー ジ ェ ン シ ー・

相反する効果を見極めて、適切な競争政策モデルは一見すると似ているが、大きな相上の指針を得ることは容易でない。以下で違点は、契約の主導権をどちらの事業者がは、デジタルエコノミーに関連する競争政

持 つ か と い う 点 に あ る。 通 常、RPMで は策上の課題をいくつかピックアップして検上流企業が主導権をもつのに対して、エー討する。

ジ ェ ン シ ー・ モ デ ル で は 下 流 の プ ラ ッ ト
フォーム事業者が契約の主導権をもつ。RPM（1）プラットフォームによる単独行為

では二重限界性の回避や小売マージン確保による需要創出効果といった正当化理由がデジタルエコノミーにおけるデータの集しばしば指摘される。しかし、エージェン

積・利用は、プラットフォームに連結されシー・モデルでは契約の対象範囲はプラッ

な い 競 争 相 手 を関連市場から排除しユートフォーム側が決定し、かつ、マージンのザーの選択肢を制限する危険がある7)。例

配分比率は固定されているので、RPMへのえ ば、Booking.com や ア マ ゾ ン に よ る 最

正当化理由はそのまま当てはまらないので恵国待遇条項（MFN：most-favored nationある11)。

clause）が競争者排除にあたるか否かが問われてきた8)。最近の研究はMFN条項が競争制（2）デジタル技術を利用した共同行為限効果をもつ可能性を強く示唆している 。
9)

プラットフォーム・ビジネスでは、エー

デジタル技術を活用した共同行為は、カジ ェ ン シ ー・ モ デ ル（agency model） がルテル・談合規制における新しい課題であシリーズ

プ ラ ッ ト フ ォ ー マ ー へ のデ ータ集 中と競 争 政 策 の 課 題る。価格決定のアルゴリズムを共通化するを特定化しない限り、プラットフォームにことによって、違法性判断基準のカギとなおける合理的な市場画定はできないというる「 意 思 の 連 絡 」 が 明 確 に 伴 わ な い ま まべきである。

価格維持効果が生じてしまう可能性がある。

最近の注目すべきイノベーションとしこのような行為はカルテル・談合規制の抜て、クラウド化によって集中化したネットけ穴になるのではないかとの懸念が規制当

ワークが再び分散化に向かう「エッジ・コ局の間で高まりつつある12)。

ンピューティング」（edge computing）の

価格情報の透明化は競争促進効果と競争研究開発がある。これは、コンピュータ・阻害効果の両方を生むことは広く知られてネットワークの利用者により近い場所にきた。しかし、デジタル技術による価格情サーバを配置することによって通信負荷の報の透明化は、価格構造や販売地域の範囲、分散化や通信速度の低遅延化を図る技術

価格比較サイト等のアクセス・ポイントのの 総 称 で あ る。 こ れ に よ っ て、 プ ラ ッ ト違いなどによって、共同行為の成否に与えフォームの独占化の動きが緩和されることる影響も異なってくるものと思われる。しとなるかもしれない。しかし、こうした流かし、理論的になお未解明な点が多く、実動的なネットワーク効果に直面するなかで、証研究もようやく緒についた段階である13)。

ネットワーク利用者の需要構造を特定化することには大きな困難が伴うといえよう。

（3）プラットフォームによる企業結合◆
グローバルなインターネット関連サービ

5．おわりにスの急成長を背景として、水平・垂直にわた る 多 様 な 企 業結合事例が増大している。

デジタルエコノミーにおける競争政策の特に、デジタルエコノミーの両面市場とい課題と役割を簡潔に述べれば、新しいイノう特性に照らして、プラットフォームへのベーションの芽を潰さないように適宜・適企業結合の評価手法や経済分析の活用方法、切に規制緩和を進めて、さまざまな実験的問題解消措置（remedies）の妥当性が改め試みが可能となる市場環境を維持していくて問われている 。基本的には、ネットワー

ことにある。別の言い方をすれば、プラック効果が及ぶ範囲を射程に入れて需要構造

トフォーム・ビジネスにおける競争政策の14)

課題は、独占化したプラットフォームにおいても競争可能（コンテスタブル）な状態をいかに維持していくかにあるといえよう。
政府による過剰な規制によって、デジタルエコノミーのダイナミズムが抑止されないように十分な注意が必要である。プラット
フォームへのデータ等の集中は、新しい技決定（2017年5月）、Google Search、Google

Shoppingにおける濫用行為の違反決定と24
億 ユ ー ロ 超 の 制 裁 金（2017年6月 ）、GoogleAndroidにおける支配的地位を背景とした濫用行為に対する違反決定および43億ユーロ超、さらに、Googleによの制裁金（2018年7月）
る検索連動型広告（Adsense）における濫用行為の違反決定と14億9千万ユーロの制裁金（2019年3月20日）が、その巨額の制裁金と合わせて注目される。

術やサービスの登場を促し、より効率的な2）アマゾンがサービスを開始したのは1995年、生産・流通システムをもたらし、さらに業グーグルによる検索エンジンが登場したの界再編や業種を超えた競争を促進する点に注意を喚起しておきたい。
ただし、競争政策の視点からみて厄介な点は、スイッチング・コストの増大等による競争者排除とイノベーションが、しばしば密接不可分に進行することである。このよ う な 動 き の も と で、 コ ン テ ス タ ブ ル なデ ジ タ ル 市 場 を形成するカギとなるのが「データポータビリティ」やAPI開放である。
このようなデータの移転・開放ルールを整備することによって、巨大プラットフォームに集積されたデータが新しい事業者への参入障壁とならない競争的（あるいはコンテスタブルな）市場構造を形成することが求められているといえよう15)。

は1998年である。フェイスブックは2004年、ツイッターは2006年に創業された。アップルによるiPhoneの販売開始は2007年である。
3）Bresnahan, T. F. and S. Greenstein (1999) ”
Technological Competition and the Structureof the Computer Industry,” Journal of Industrial
Economics 47を参照。

4）分散化した補完技術を相互にライセンス供与する場合の競争政策上の論点については、岡田羊祐（2017）「技術市場における競争政策の課題」経済セミナー 698号を参照。
5）B r e s n a h a n a n d G r e e n s t e i n o p . c i t . ; C .
Christensen (1997) The Innovatorʼs Dilemma,Harvard Business School Press; J. Gans (2016)
The Disruption Dilemma, MIT Press.

6）Agrawal, A., J. Gans and A. Goldfarb (2018)
Prediction Machines: The Simple Economics ofArtiﬁcial Intelligence, Harvard Business ReviewPress.
7）オンライン市場における垂直制限全般についてOECD（2013）Vertical Restraints for On-line
Sales. Policy Roundtables, Paris; ICN（2015）
Online Vertical Restraints Special Project Report,

the Australian Competition and Consumer

1）主 な 事 件 と し て、2017年5月 のAmazonに よCommissionを参照。

る電子書籍の品揃えや価格等に関する最恵国

8）法的論点について、和久井理子(2017)「最恵待遇条項（4（１）節を参照）に対する確約

国待遇条項（MFN）・価格均等条項と独占禁シリーズ

プ ラ ッ ト フ ォ ー マ ー へ のデ ータ集 中と競 争 政 策 の 課 題止法（上・下）」NBL（1093号19-27・1095

競争政策研究センター共同研究報告書CR03-号39-45）、伊永大輔・寺西直子・小川聖史

15, 76頁、Cavallo, A. (2017) “Are Online(2017)「多面市場・プラットフォームビジand Offline Prices Similar? Evidence from

ネスと競争法」公正取引NO.806,32-38、同Large Multi-Channel Retailers,” American（2018）「最恵国待遇（MFN）条項と競争法」
公正取引No.808,45-52を参照。

Economic Review 107を参照。

14）両面市場における市場画定の具体的方法が9）Boik, A. and K. Corts (2016) “The Effects of問題となる。詳しくは、川濵昇・武田邦宣

Platform Most-Favored-Nation Clauses on（2017）「プラットフォーム産業における市

Competition and Entry,” Journal of Law and場 画 定 」RIETI Discussion Paper 17-032をEconomics 59, Johnson, J. (2017) “The Agency

参照。

Model and MFN Clauses,” Review of Economic15）欧州では、GDPR20条でデータポータビリ

Studies 84, Hunold, et al. (2018) ”Evaluation

テ ィ の 権 利 が 詳 細 に 規 定 さ れ て い る。 まof Best Price Clauses in Online Hotel

た、これ以外にも、改正決済サービス指令

Bookings,” International Journal of Industrial（PSD2, 2015/2366）、デジタルコンテンツ

Organization, forthcoming.

供給契約の一定側面

10）United States v. Apple Inc., 12 Civ. 2826(DLC);
Gilbert, R.J. (2015) “E-books: A Tale ofDigital Disruption,” Journal of Economic
Perspectives 29.

11）Fletcher, A. and M. Hviid (2017) “BroadRetail Price MFN Clauses: Are They RPM“At its Worst”?” Antitrust Law Journal 81. エー
ジェンシー・モデルとMFNが組み合わされる場合に価格維持効果が強まる可能性を指摘するものとしてForos, O. et al.（2017）”
Appleʼs agency model and the role of mostfavored-nation clauses,” Rand Journal ofEconomics 48を参照。

12）池田毅(2017)「デジタルカルテルと競争法」

プロフィール…………………………………………………
おかだ・ようすけ

一橋大学大学院経済学研究科教授。

ジュリスト1508号55頁以下、伊永大輔・寺1961年生まれ。1985年東京大学経済学部卒業。1990

西直子・小川聖史(2018)「アルゴリズム・年東 京大学経済学研究科博士課程修了。博士（経済AI(人工知能)と競争法」公正取引810号59-学）。信州大学経済学部助教授、一橋大学経済学研究66、大橋弘(2017)「デジタルカルテルと競科助教授などを経て、2006年より現職。専門は、競争争政策」経済セミナー 698号24-28を参照。

政策・規制政策・イノベーション政策。主な著書に『イ13）流通チャネル等のアクセス・ポイントの多ノベーションと技術変化の経済学』（日本評論社、2019

様化が価格構造に与える影響を検討した実年）、『独禁法審判決の法と経済学』（共編著、東京大証研究として、岡田羊祐・大橋弘・浅井澄

学出版会、2017年）、『クラウド産業論：流動化するプ子・黒田敏史・工藤恭嗣（2015）「オンララットフォーム・ビジネスにおける競争と規制』（共編著、

インとオフラインのサービス需要の代替性」

勁草書房、2014年）他。