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

ビッグデ ータ、 ＡＩ時 代 に
独 占 禁 止 法 はどう立ち向 かうか。
林 秀 弥 名古屋大学大学院法学研究科教授
名古屋大学アジア共創教育研究機構教授◆

様な産業において、IoTと呼ばれる革新的動1．IoT、ビッグデータ、AIと独占禁止法向が着目されている。IoTでは、インターネットにつながる対象としてヒトのみなら「ICT（情報通信技術）の進化は加速度的にずモノまで見据え、つながることによる新た進んでいる。2045 年にはコンピュータの能な価値の創造が期待されている。

力が人間を超え、技術開発と進化の主役が我が国では、経済産業省の「第四次産業人間からコンピュータに移る特異点（シン革命に向けた競争政策の在り方に関する研ギュラリティ）に達するとも議論されるな究会」、公正取引委員会の「データと競争ど、その処理能力は加速度的に高まってい政策に関する検討会」などにおいて、デーる。 ま た、IoT（Internet of Things,モ ノ のタ（ビッグデータ含む、以下同様）に係るインターネット化）やヒトに係る情報を含競争政策の在り方についての検討が開始さ

む各種センシング技術の進化によって、無れ、いずれも2017年6月にとりまとめが行わ

限 と 言 っ て過大でない多種多様な情 報 がれた2）。また、総務省情報通信政策研究所は、収集活用されるようになっている。ビッグ2016年10月から「AIネットワーク社会推進

データ、人工知能（以下、「AI」）、ロボット会議」を開催し、AIネットワーク化をめぐる等を通じて、既に私たちはこれら技術の恩社会的・経済的・倫理的・法的な課題につ恵を受け始めている。しかしこれらは始まいて検討を進め、今般、「報告書2018−AIのりであり、十年後、二十年後には、AI の飛利活用の促進及びAIネットワーク化の健全躍的進歩に伴い、今の私たちには SF とも思な進展に向けて−」が取りまとめられた。こわれる世界が広がっている可能性がある」1）のように、データやAI 3）と独占禁止法・競争政策は今最もホットな話題の一つである。

情報通信技術の進展に伴い、近年、インまず、IoT の普及にともない、これまでターネットによる製造業をはじめとする多問題とされていなかった新たな課題が見えシリーズ

ビ ッ グ デ ー タ、 Ａ Ｉ 時 代 に
独 占 禁 止 法 は ど う 立 ち 向 か う か。

始めている。ひとつは、IoTが生む具体的な論が持ち出されるケースは近年増えている。

サービスに対する利用企業及び利用者の理競争当局は、データ主導型ビジネスにおけ解、 反 応 である。これまで、IoTの成 果 をるプライバシー侵害の様々な形式について供給サイドからの技術的視点で捉えることの理解を深め、反競争的な要因の特定に努が主流であったが、今後、どのようなサーめる必要がある。確かに、個人情報のプライビスによって需要サイド、すなわち個人おバシー侵害の有無の問題は、マイナンバーよび企業からなる利用者にとってどのよう法や個人情報保護法の問題であって、直接な価値が生まれ、どのような政策対応がそには独占禁止法の問題ではない。しかし、購の価値を高め、社会に寄与するかを精査す

買履歴、ウエブ閲覧履歴、通信履歴、移動ることが必要になる。もう一つは、IoT活

履歴等のデータは様々な業界で、事業者が用におけるリスクへの対応である。IoTで自らの事業活動の過程で収集し、自らの事は、様々なセンシティブかつ、パーソナル業活動の改善等に活用するほか、他の事業なデータが活用される。このことが、企業者に財産として売却することがある。そしのセキュリティ・リスクを高める可能性がて、この点に関しては、企業の統合や買収のあり、知的財産権侵害や情報窃盗といった中で、営業資産として評価され、市場支配直接的リスクに加え、ビッグデータの提供主力の源泉となる場合があるなか、個人情報体である個人のプライバシー懸念といったを多く含むビッグデータの扱いで、プライ点も含めた制度的対応を検討する必要があ

バシー侵害を伴うような好ましくない競争る。

を独占禁止法で擁護することは問題がある。

ビッグデータは個人情報の膨大な集合体

次に、AIとの関係をみてみよう。AIおよであり、このため、ビッグデータの活用におび情報通信技術の進展に伴い、近年、自動いて、プライバシー保護に関する問題が生運転が着目されている。自動運転では、AIじることがある。この場合、競争政策（独を活用した先進的なサービスの端緒として、占禁止法）において対応すべきなのか、消新たな価値が創造されることが期待されて費者保護政策の観点で対応すべきなのかは、いる。このような自動運転への展望を反映

国や機関により見解が分かれているのが実し、わが国においても「官民ITS 構想・ロー情である。独占禁止法上の企業結合審査にドマップ2018」（高度情報通信ネットワーク

おいて、データに関連する消費者保護の議

社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議、平成30年６月15日）が策定される

市場支配力（market power）である。市場など、自動運転を積極的に推進するための支配力とは、競争水準以上に価格その他の施策が講じられ、将来的には完全自動走行

取引条件を人為的に左右する力のことを指（加速・操舵・制動を全てシステムが行い、す。データに関する市場支配力を決定するドライバーが全く関与しない状態）の実現

要因は保有する情報の「質」と「量」である。

が期待されている。このようにAIが段階的顧客へのサービスが有料であるか無料であに高度化することが予測されている。さらるかによらず、ビッグデータの保有は市場には、AIが人間の能力を超える「シンギュ支配力を強める要因となる。ただしデータラリティ」（技術的特異点）が今世紀前半に保有に係る市場支配力を定量的に測定・評は訪れるという予測が一部のAI学者により価することは困難である。特に無料市場になされている。将来はAIを用いた入札談合

おいては既存のツールで市場支配力の測定の計画4）や競争者排除の戦略など、過去の膨を行うことは困難であり、過小評価につな大な違反事例のデータを解析して、巧妙ながりやすい。しかし、ゼロ価格のオファー規制逃れが行われるかもしれない。

は、価格に敏感な消費者を誘致し、他のグループの参加者（有料のサービスを使用す◆る消費者）よりも市場力を発揮し利益を最2．いま何が論点になっているのか

大 化 す る 戦 略 の 一 環 で あ る 可 能 性 が あ る。
データの収集と活用はサービス改良やカス1.でみたICT（情報通信技術）をはじめとタマイズ化により、消費者に便益をもたらするテクノロジーの進展はこれまで重厚長す。 た だ し、 デ ー タ お よ び 収 益 の 両 面 で大産業・伝統的産業に力点・強みのあった「フィードバックループ」（下図参照）が確立

独占禁止法（競争法）の規制に改革を迫っていると思われる。何が論点なのか、再度、確認しよう。

（1）.市場支配力：何が市場支配力か、どう測定するか？
独占禁止法で鍵となる概念は

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されやすく、強い事業者がより強くなるといトワーク効果が働く場合､ 機械学習や深層う性質がある。そのため新規参入が困難と学習を活用したビジネスである場合､ 特定なりやすく、競争の鈍化を招く懸念がある。の商品役務の提供に不可欠なデータの入手

いわゆるIT企業の企業買収のなかには、優経路が限定的である場合等の例外的な条件秀な研究者を獲得し、あるいは膨大な蓄積を満たす場合には、なおデータの収集・集データを獲得するために、そのような人材積により反競争性が生じ得るとの検討成果

やビッグデータをもつ事業者を買収するこも示されている。このように、ビッグデーとが行われる。買収に成功した事業者が有タの保有により企業が市場支配力を獲得す

す る 市 場 支 配 力 は、 そ れ が 獲 得 し た 研 究ることは、いわばケースバイケースである。

者の能力や集積データの価値を反映するこ特に、a）契約により排他的な制限が課されとになろう。それをどのように測定するか。

る、b）既に大規模事業者が存在し新規参入

この課題の検討は、「研究開発市場」という者がデータ入手に難航する 、c）二面市場で概念を発展させる機会になり、ビッグデー両面のリンクが極めて強い、などのケースでタを参入障壁となる営業資産とみる考え方

は、参入障壁が形成されるリスクが高まる5）。

を導入する可能性がある。人間の能力や膨データは競争力獲得の上で重要であり、新大なデータを市場支配力の指標に置きかえ規参入者が自前または他社データへのアクる測定方法については、まだ今後の研究途セスを調達できない場合は参入障壁となる。

上にある。

消費者がマルチホーミング（複数サービス

ただし、ビッグデータの保有が直ちに市の同時並行利用）できるかどうかも、市場場支配力に直結するとは限らず、市場競争支配力に影響する。また、新規参入企業がを活性化する場合もある。データの主な特既存企業と競争できるかどうかは、市場の性は①非排他性、②代替性、③時宜性、及イノベーションの可能性にも依存する。

び④量だけでなく質・分析・利活用等も競

また、デジタルエコノミーでは、かつての争力を左右すること、の4点であるが、このMicrosoftのような支配的なIT企業が、Faceようなデータの特性を踏まえれば、データbookやGoogleのような新興ICT企業に簡単の収集・利用によって反競争性が生じる事にその有力な地位を奪われることが起きう態は考えにくいとも議論されている。他方る。このような現象は、石油、鉄鋼、電力で､ 上記データの特性等を踏まえても、ネッのような伝統的な重化学工業ではなかなか起きにくかったことである。このことは、独金額を基準とする市場シェアの測定法も使占禁止法の規制において、既存のデジタルプいにくいとも言われている。価格に代わるラットフォーム事業者が持続性ある市場支数量データ（通信サイトへのアクセス回数、配力をもちうるか否かを判断することを難使用時間等）はサービスの変化の激しいデしくする。

ジタルエコノミーにはたしてうまく使えるだろうか、といった点も議論されている。

（2）.市場画定：画定が必要か、どう画定するか？

ビッグデータは複数の製品・サービス・事業者を巻き込んで複雑なエコシステムを抽象的一般的なデータ・AI市場というも形成するため、市場を画定することが困難でのは存在しないため、データ・AIを巡るビある。定量的な測定ツールとしては、価格ジネスにおいては、いかなる供給者がいかに着目するSSNIP テストに代わって、品質なる需要者に、いかなる商品役務を提供しに着目するSSNDQ テスト7）が考えられるが、ているか、またそれらの要素について今後実務的には適用が難しい。SSNDQの実行のはどのように想定されるのかの整理が必要ためには品質を客観的に広く受け入れられとなる。プラットフォーム事業者を含む多るような形で定義することが必要である。

様なプレーヤーが、データ・AIに関連する様々なビジネスに対する研究開発・投資を．市場支配力の濫用（競争排除）、AIカ（3）行っていることを明らかにした上で、将来、ルテル（競争回避）

データ･AIを巡るビジネスにおいては、いかデータに関連する市場支配力の濫用に相なる供給者間でどのような競争、連携等が当する行為としては、a）重要データへの競想定されるかを検討することが必要となる。

合他社のアクセスを制限すること、b）デー

IT事業のプラットフォーム事業者の価格タを共有・移行できないようにすること8）、設定がゼロとなれば、企業結合規制のとき、c）データ保有に基づく優位性を梃子に競合仮定的独占者が、価格について「少額だが、他社を排除することなどが想定される。市

有意で、一時的でない引き上げ」（SSNIPテ

場支配力濫用を認定するにあたり、「不可欠スト）6）をしたときの影響を分析することが設備理論」9） を適用すべきとの意見もあるできない。需要や供給の価格弾力性で市場10）を画定する方法（SSNIP）は使えない。売上ると証明することは実務的には極めてハー。しかし、データが「不可欠設備」にあたシリーズ

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ドルが高いと考えられる11）（事業にとって不用しているか、あるいは、企業自らのベネ可欠であるだけでなく複製不可能であるこフィット・戦略のために利用しているかのとも証明しなければならない）。しかし、そ見極めも必要であろう。プラットフォームのような視点を持つこと自体は大事である。の多様性の消失は、本来は大きな問題であ

もし不可欠設備理論の発想に立つ場合、他るが、競争当局は値上げを伴わない多様性企業が顧客データを保有していない、またの消失についてはほとんど問題にすることはデータへの自由なアクセスを持たない場がこれまでなかった。

合に正当な理由なく当該データへのアクセ

最 近 で は、 市 場 支 配 力 の 濫 用（ 競 争 排スを拒否することは、市場支配力濫用として、除 型 ） と 並 ん で、 競 争 回 避 型 の 行 為 と し競争法上、違法として評価されることにつて、AIカルテルが議論されている。すなわながりやすい。ただ、競争政策の観点から、ち、ビッグデータやAIの活用によって競合あるいは産業政策の観点からでも、純然た他社に追随した自動価格設定が容易となるる私企業が収集あるいは創出したデータをため、AIカルテルが新たな脅威となっていどう管理し開放するかは、一義的には市場るのである。AIカルテル（アルゴリズム・原理に基づく規律に委ねられるべき問題でカルテル）とは、企業利益を最適化するこある。そもそも、競争法上、データのアクとを目的として導入され、市場価格およびセス拒絶が反競争性を生じるというのは極市場動向、そして需要者の購買行動に関すめて例外的な場合に限られる。私企業の場るビッグデータを処理し、機械学習などAI合には、データを収集、加工、分析あるい技術を活用した価格決定システムのことでは提供している事業者の創意工夫として当ある。価格決定自体をAIが行うタイプのこ該データに付加価値をつけているということで、Robo-Seller型と呼ばれることがある。とを考えると、当該事業者側の投資インセ多くの企業が利用した場合、価格及び生産ンティブやイノベーションの保護にも配慮数量について協調行動が促進される可能性する必要があるからである。とはいえ、ラがある。
「ディープラーニングにしても、人イバルが彼らの技術やプラットフォームをが理解できるレベルの透明性はなく、高汎採 用 す る こ と を 困 難 に し、 デ ー タ 調 達 の用型人工知能を100％制御することはできな

12）機会を排除することも想定されるので、データを顧客へのベネフィットのために利い。
・・・これから開発される人工知能が制御可能性も透明性も確保できないのだ、と

いう認識を皆が共有することが重要だろう。
」

され得る。日本企業が海外プラットフォー

13）という指摘がある。 もし自律的なAIが開ム事業者のサービスを有効活用してビジネ発者や導入企業も予想できないような最適スを行っている実例は多数あり、特に産業な利潤最大化予測の結果として、最終的にデ ー タ を 保 有 す る 日 本 企 業 こ そ、 海 外 プ

価格が斉一化したという場合、価格の斉一

ラットフォーム事業者を有効活用して競争化を放置していたことそれ自体を帰責事由

上の優位性を獲得できる余地が大きい14）。そとして当該AI導入企業にカルテル（的状況）のような産業データやAIのアルゴリズムにの責任を追及することは、ある種の「結果ついて、自らの投資と創意工夫によりそれ責任」であり、カルテル的状況の結果を招らのデータを収集した民間事業者に開示義いたことに対する「人為性」がないと独占務を課すことについては、慎重に検討する禁止法の責任がないとする現行法の立て付必要があると思われる。

けからは、この種の責任追及は限界事例である。市場支配力の単なる行使は独占禁止

1）総務省情報通信政策研究所「インテリジェント化法違反ではないという一般に受容されていが加速する ICT の未来像に関する研究会」の開催るドグマとの整合性をどう確保していくかが問われている。

趣旨（平成27年1月27日）より一部改変。

h t t p : / / w w w. s o u m u . g o . j p / m e n u _ n e w s /s-news/01iicp01_02000024.html 【 平 成30年6月7日閲覧（以下、URLの参照について同じ）】
2）欧州の議論では、OECD が2016年10月に公表した” Big data: Bringing competition policy to◆
3．まとめにかえて

the digital era ”を 参 照。http://www.oecd.org/competition/big-data-bringing-competitionpolicy-to-the-digital-era.htm

競争法・競争政策は、行為者の国籍にかかわらず、自国所在の需要者を保護するた

3）AIの 定 義 に つ い て は、 論 者 に よ っ て 様 々 で ある。たとえば、ISO/IEC 2382:2015 (Informationtechnology-Vocabulary)では、AIの開発を目的とする学問分野を「計算機科学」の一分野とした上めに市場における活発な競争過程を確保すで、開発の客体としてのAIを「推論、学習、自己ることを目的とするものであるから、日本改善など、通常、人間的な知能に関する機能を遂企業と海外プラットフォーマーの相互補完と結び付けて考えられる、推論、学習などの機能関係によって、自国所在の需要者の保護にを遂行するモデル及びシステム」と規定している。

資する活発な競争過程が確保される場面があれば、それらも競争法・競争政策上考慮行するデータ処理システム」ないし「人間の知性また、総務省の検討会の報告書では、AIシステムの定義として、「AIソフト（データ・情報・知識の学習等により、利活用の過程を通じて自らの出シリーズ

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力やプログラムを変化させる機能を有するソフトの収集や利用に関する情報の開示を受け、デーウェアをいう。）を構成要素として含むシステム

タを適切に利用する企業を自ら選択できるようをいう」と定義している。AI総務省・ネットワーにすることが重要である。また消費者が自らのク社会推進会議「報告書 2018−AIの利活用のデータの価値をよりよく理解することも重要であ促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けてる。データの価値を理解すれば、消費者はデ ータ−」(平成30年７月17日)3-4頁参照。

収集企業に対する要求を強め、市場支配力に歯止4）See, e.g., A. Ezrachi, Artificial Intelligence

めをかけることができる。いずれにしても現状は、& Collusion: When Computers Inhibit

誰がデータを所有するかという点において曖昧でCompetition, 5 Univ. Ill. Law Rev. 1775（2017）.

あり、明確な解決策を見ていない。データポータ

5）英 国 C M A（Competition & Markets Authority）

ビリティについては、これを推進するほど事業者が2015年6月に公表した報告書”The commercialの革新への意欲を減少させる、あるいは小規模事

use of consumer data” を 参 照。https://www.

業者による個人データ取扱いの工夫を阻害すると

gov.uk/government/uploads/system/uploads/

いった懸念も提起されている。慎重に検討すべき

attachment_data/file/435817/The_commercial_であろう。

use_of_consumer_data.pdf
6）SSNIPテストとは、ある事業者が、ある商品をあ9）不可欠設備理論とは、既存の事業者が専有する施設(有形、無形を問わない）によるアクセスが認る地域において独占して供給しているという仮定

められなければ競争導入が有効・適切に進まないの下で（仮定的独占者）、「小幅ではあるが、実質認識の下、当該施設を、競争導入にとって不可欠的かつ一時的ではない価格引上げ」をした場合に、（essential）な設備（facilities）と位置付け、正当需要者が他の商品又は他の地域で買うことになるな理由なくこれへのアクセスを拒絶することを法かどうかを見るテストのことである。

律上許さないとする考え方である。

7）価格の変化を仮定するSSNIP基準とは異なり、品

10）独 仏 競 争 当 局 が 合 同 で2016年5月 に 公 表 し た

質 の 変 化 を 仮 定 す る も の で あ る（Small but“Competition Law and Data” を 参 照。http://

Significant Non-transitory Decrease in Quality）。

www.autoritedelaconcurrence.fr/doc/reportco

価格引き上げではなく、品質の低下を仮定して、mpetitionlawanddatafinal.pdf

独占が成立する範囲で市場を画定しようとする。

11）デ ー タ が「 不 可 欠 設 備 」 に 該 当 す る 場 合 に は、

8）この点で、データポータビリティは有効となり得アクセスを拒否することが反競争行為となりうる。データポータビリティは、市場支配力を制限る。ただし当該データが①極めてユニークであする上で重要な役割を果たす。欧州委員会は一般り、②不可欠であり、③複製不可能であること

データ保護規則においてデータポータビリティにを証明する必要がある。

関するユーザの権利（ダウンロードして他社へ転12）米 国FTC(Federal Trade Commission)が2016年送できる旨）を規定している。データポータビリ

1月に公表した”Big Data A Tool for Inclusion

ティについては、市場支配力を有する企業に対すor Exclusion?”を 参 照。https://www.ftc.gov/

る義務とするのか、全事業者に対する一般義務とsystem/files/documents/reports/big-data-

するのかによって、競争に対する影響は大きく異

tool-inclusion-orexclusion-understanding-なる。この点は解釈・運用に任されている。全事

issues/160106big-data-rpt.pdf

業者の義務とする場合、支配的企業の巨大化をか

13）栗原聡「社会に浸透する汎用人工知能」AIX監

えって増長させてしまうリスクもあるため、慎修・ 栗 原 ほ か 共 著『 人 工 知 能 と 社 会 ―2025年重に検討すべきであろう。データオーナシップ・の 未 来 予 想 』183-186頁 及 び190頁（ オ ー ム 社、ポータビリティについてはグローバルな基準の整備も必要である。いずれにしても消費者がデータ2017年）参照。
14）西 村 高 等 法 務 研 究 所「 デ ー タ を め ぐ る 競 争 と産業の法政策研究会

報 告 書 」35頁 以 下 参 照。

https://www.jurists.co.jp/sites/default/files/
tractate_pdf/ja/54330.pdf

プロフィール…………………………………………………
はやし・しゅうや 1975年生まれ。 2002年京都大学大学院法学研究科博士課程単位取得認定退学。博士（法学）。専門分野は経済法。2002年京都大学大学院法学研究科助手、2003年神戸市外国語大学外国語学部専任講師、2005年名古屋大学大学院法学研究科助教授、2007年同・准教 授を経て2013年より現職。2017年より同・アジア共創教育研究機構教授を兼任する。主な著書に『AIがつなげる社会―AIネットワーク時代の法・政 策』（弘文堂、2017年・共著）、『情報法概説』（弘文堂、2015年・共著）、『クラウド産業論』（勁草書房、2014年・共著）他。