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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A I 時 代の産業政策
中 村 吉 明 専修大学 経済学部 教授◆

品、産業機械、公共インフラに設置したセン

はじめにサーなどから得られたデータをネットワーク経由で収集し、ビッグデータを得ること

近 年、 人 工 知 能（AI）、あ ら ゆ る モ ノ がができるようになったからである。最後に、インターネットにつながるIoT（Internet of

そのビッグデータを瞬時に解析できるコンThings）が注目を浴び、これら技術を背景ピュータ能力を持ちえたことも大きい。に第４次産業革命が到来したのではないか

急速に発達したAIに関し、懸念の声も聞と言われている。少し前になるが、AIに関かれる。その一つは、今まで人間が行ってして衝撃的な事件が起きた。2016年3月、英きた仕事をAIに奪われるのではないかといグーグル・ディープマインドの開発した囲う懸念である。また、軍事兵器に転用され碁AI「アルファ碁」が韓国のプロ棋士のイ・「ターミネータ」の映画のようにアンドロイセドルと対局し勝利を収め、2017年5月にド兵器が開発されるのではないかという懸は世界トップ棋士のカ・ケツにも３連勝し念もある。新たなイノベーションには往々たのである。チェスや将棋と比較して囲碁にして功罪両面あり、手放しで導入するのは、打つ手の数が桁違いに多く、当面、AIがではなく、よく議論し、社会受容性を高め人間に勝つことはないと言われていたのでながら導入しなければならない。
以降、本稿では、AI時代に産業政策はどショッキングな出来事となった。
近年、AIが急激に進化したのは、大きくうあるべきかを考えていきたい。

３つの要因がある。
まず一つは新たな手法を開発したからである。ヒトの脳の構造をソフトウェア的に◆産業政策とは？

模倣しパターン認識するニューラルネットワークの一種の「ディープ・ラーニング」

産業政策という言葉を使うようになったという学習手法を開発したことによる。二初期の頃、貝塚啓明の『経済政策の課題』でつ目としては、IoTの発達により、家電製は、「産業政策とは通産省が行う政策である」

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政策と喝破した。ただ、通産省（現・経済産業リスクを冒してまでも研究開発を行うとい省）の所掌する産業分野は限定されており、うインセンティブを失ってしまうのである。

例えば、農林、漁業、造船、運輸、金融、保仮に特許制度があったとしても、完全にその険、証券なども含まれておらず、本来なら権利が担保される訳ではないため、研究開発ばそれらも含め総体として産業政策を論ずは望ましい水準よりも過少となってしまう。

るべきなのであろう。また、小宮隆太郎ら

ま た、研 究 開 発 は 想 定 し た 成 果 を 必 ず

編著の『日本の産業政策』では、「産業政策

し も 得 ら れ る も の で は な く、不 確 実 性（狭義の）の中心課題は資源配分にかんする（uncertainty）が伴う。したがって、成果が『市場の失敗』に対処すべきものである」と出ないというリスクを恐れ、社会全体としてした。それ以降も幾多の産業政策の定義が提望ましい研究開発の投資水準よりも過少に案されているが、議論の集約を見ていない。

終わってしまう可能性が高い。

このように産業政策という言葉自体、確定

さらに、研究開発には宇宙開発のようにあした定義はなく、時代とともにその範囲も内る一定以下では行えない最小規模が存在す容も変容してきている。そこで以降では、日る。つまり、分割不可能性（indivisibilities）

本の高度成長期に大きな効果をあげたと言であり、その結果、そのような分野の研究開われているイノベーションの創成（研究開発費も社会の望ましい水準よりも過少にな発）に焦点を当て、産業政策を行う必要性にる可能性が高いのである。

ついて考えていきたい。

このように民間が行う研究開発は過少に

ケネス・アローは、発明（invention）の特なりやすいため、その対応策として、政府性として、専有不可能性（inappropriability）、が研究開発を自ら行ったり、民間を支援す

不 確 実 性（uncertainty）、分 割 不 可 能 性る必然性が生まれている。このような行為（indivisibilities）をあげており、これらの発が産業政策の一部をなすものである。

明の特性により、研究開発に政府が関与する必要があると論じている。

他方、この研究開発投資の過少性を緩和する方策として共同研究開発がある。

まず、研究開発の成果は専有できないた

例えば、上記の通り、研究開発には不確め（専有不可能性（inappropriability））、研実性（uncertainty）が存在するが、複数の究開発への投資に対し十分な利益が得られ企業が共同で研究開発を行えばリスクの分ない可能性が高くなってしまう。そのため散につながる。

また分割不可能性（indivisibilities）に関を経るにしたがって、より基礎研究に近い、しては、共同開発を行うことにより、１社より非競争領域の共同研究開発に対する支で行うよりも規模が確保されるため、分割援が多くなっていった。

不可能性を乗り越えられるかもしれない。

また、多くの大企業は自分自身の産業競さらにこの共同研究開発を純民間ベース争 力 が 高 く な っ た と 自 認 す る よ う に な り、でなく、政府も関与する形にすれば（すなわ共同研究開発であっても政府の支援は不必

ち、政府により金銭的な支援があれば）、研要 と 主 張 す る よ う に な っ て い っ た。 同 時

究開発のリスクはさらに低くなり、分割不可に、米国との貿易摩擦により、大企業が参能性（indivisibilities）を回避できる可能性画する共同研究開発に政府資金を投入するが高い。

ことが難しくなっていった。そこで仮に共そのような中、政府が関与する共同研究開同研究開発を行うとしても、基礎研究ただ発として評価が高かったのが高度成長期に乗り論を回避するため国際貢献の一環とし行われた超LSI技術研究組合の研究開発であて、以前にも増して基礎研究に近い分野で、る。なお超LSI技術研究組合に対し政府補助参加する企業も日本の大企業だけではなく、があった期間は、1976年から1979年までのベンチャー企業、さらに海外の企業、機関４年間で、総事業費約700億円のうち約280等も参加する国際共同研究開発が一般的に億円程度を政府が補助した。メンバーは当時、なっていった。

超LSIの研究開発を行っていた富士通、日立

このように日本の産業政策が消極的に製作所、日本電気などであり、IBMのキャッなっていく中、中国、米国などの産業政策チアップを目標に、非競争領域の共通基盤開の潮流はどのようになっていったか、以降発を中心に共同研究開発を行い、その後の日で考えていきたい。

本の半導体産業の隆盛の礎を築いたと言われている。
このように大企業への産業政策は、個社◆
中国で起きていること支援では競争条件を歪める可能性があるため、複数企業による共同研究開発に対する米国通商代表部（USTR）の2017年の年次支援が一般的になった。その後、一部、実報告書では「中国製造2025」に対して、以用化に近い共同研究開発もあったが、時代下のように記述している（CISTEC Journal

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政策より引用）。

り、発展途上国に対しては貿易自由化の義務などの一部を緩和・免除されているため、中中 国 製 造2025計 画 の 目 標 を 達 成 す る た国が個別企業を支援する補助金など保護主めに、中国政府により用いられる政策手段

義的な政策を行っていたとしても、WTOのの多くは、重大な懸念を提起している。こもとでは、それを黙認せざるを得ない状況にれらの政策手段は、広い領域での中国の産なっている。

業を発展させるために、外国企業や彼らのさらに中国は外国企業からの直接投資を技術、製品、サービスに対して、制限する、認める条件として技術移転を強制すること利用する、差別するもしくは不利益を生じが少なくないと言われている。その問題は、させるといった多様な政府の介入や中国の前 述 の 重 点 産 業 に 対 す る 補 助 金 と と も に、

産 業 発 展 の促進を目的とする支援で あ り、米中間で協議しているようだが、現在、そそのほとんどが他のWTO加盟国が通常は用れを効果的に是正する手段がないというのいないような前代未聞のものである。

が実情である。

WTO加盟国は重点産業に補助金を支給するなどの貿易関連措置を行う場合、WTOに◆米国で起きていること報告する義務がある。中国は貿易関連措置の内容をほとんど開示していないが、現状・軍事予算の研究開発への投入では報告しなくても罰則がないため、地方

米国では、第二次世界大戦前後に、軍事研政府も含めて自国産業をどの程度優遇して究の枠組みの中でコンピュータ、半導体等がいるかが明確にわからない。

開発された。ただ、その当時、それらは画期また中国は、近年、経済成長が著しく、月的であったが、実際にいかなる分野で、民生の裏側に無人探査機を着陸させるほど科学用として製品化されるか想定できなかった。

技術が発達しているのにもかかわらず、現しかし政府は、軍事面での優位性を確保する在のWTOのルールでは、発展途上国か否かために優れた技術を必要としていた。またを決めるのは自己申告によるため、中国は民間企業も、さらに開発を進めたいが、それ発展途上国に位置付けられている。WTOでを担うにはリスクが大きすぎると考えていは「特別かつ異なる待遇」と言う制度があた。こうした利害も絡みあって、国防総省とハイテク企業の密接な関係が出来上がってシーズを育てているのである。

いったのである。つまり政府は安全保障上の理由から巨額な研究開発資金を企業に提供・ベンチャー企業の大企業化し、企業はこの潤沢な資金を利用して、方向グーグル、アップル、フェイスブック、ア性の定まらない新技術の開発を積極的に乗マゾンといった「GAFA」の研究開発に投じり出していったのである。性能と信頼性が重る資金は、今や一国の政府の研究開発資金視される軍事分野では、コストは二の次でに匹敵する、いや、それ以上となっている。

あり、革新的な製品が開発されると、少々価GAFAは、資本集約的な企業でないため、設格が高くても軍はそれを買い上げた。こうし備投資に関し同規模の製造業と比較して過小た軍による忍耐強い研究開発支援により、イである。さらに、製造業のように製造コスト

ンターネット、GPSなどの革新的な技術が開という概念がないため、内部留保が多くなる発され、それらが軍民転換されることによ傾向にある。もちろん、それを株主に還元すり、米国の民生品の競争力強化につながってることもあるが、ある程度の金額が確実に研いったのである。

究開発費に投入されることになり、それがイ翻ってみると日本の直近の科学技術予算ノベーションを促進する原動力になっている。

総額は3.8兆円である。一方、米国のそれは14.9兆円であり、日本の4倍に達しようとし◆ている。さらにその内訳を国防関係の経費グローバル化（国防用）とそれ以外の経費（民生用）に分けてみると、日本はほとんどが民生用科・企業の国際化

学技術予算で占められている一方、米国に現在、日本の大企業は、世界全体を俯瞰しついては、民生用科学技術予算と国防用科て地産地消でプロダクツを提供している企

学技術予算の割合がほぼ半分となっている業が多くなっており、それら企業には国境と（科学技術・学術政策研究所）。米国では国言う概念がない。また、日本企業と我々が認防用の潤沢な科学技術予算を活用し、対外識している企業でさえ、出資比率をみると外的に研究開発の成果のみならず、何を研究資系企業に位置付けられるケースも多い。さしているかも公表せずに最先端の研究開発らに分社化した企業体の本社機能を海外にを行い、軍民転換により結果的に新産業の置くケースも増えている。以上のような企業

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に対して、従来の国内企業に限定した産業政策を行う意味あい自体が希薄になっているのである。

その方向で議論が進みつつある。
また利用者は、プラットフォーマーに提供するデータがどう使われているかを正確に 理 解 し て い な い と い う の が 実 情 で あ る。

・プラットフォーマーの負の側面

このように正確な意味で利用者に承諾を得

前述の「GAFA」は世界規模でデータを収ずに集めたデータにも関わらず、データを集しているプラットフォーマーの典型例で囲い込み、安定した利益を得ているプラッある。彼らは集めたデータを加工し、タートフォーマーに対して個人情報保護の観点ゲッティング広告（検索履歴などをもとにからも批判が高まっている。

利用者の関心を推測し、ターゲットを絞っさらに、通販サイトなどのプラットフォーて 配 信 する広告）などの事業を展開 し てマーは、そこに出品している事業者等に対しおり、国境を越えて様々な国の利用者から大きな交渉力があり、優越的地位を乱用する莫大な利益を得ている。伝統的な税制では、可能性を否定できない。例えば、最近、アマ

自 国 内 に 工 場 な ど の 恒 久 的 施 設（PE） がゾンが全商品で購入額の1％以上をポイントないと原則、法人税を課さないことになっとして利用者に還元するために、その負担ているため、現行のルールでは消費が行わを出品者に求めたのは、優越的地位の乱用でれ て い る 国 で は 課 税 が で き な い。 さ ら にはないかと疑念を持たれた（結局、アマゾン「GAFA」などのプラットフォーマーは税率はこのサービスを断念。
）。一般論として、プが低い国に恒久的施設を集中させる傾向がラットフォームは利用者が増えるほど効果あるため、不当に税を逃れているのではなが増加するネットワーク効果が働くため、独いかとの疑念を持たれている。

占や寡占になりやすい。その結果、プラット

そのような中、OECDでは、サービスで利フォーマーは競争阻害的行為で他社を排除益を上げるのに寄与した利用者に応じて課したり、参入障壁を高くしたりするかもしれ

税所得を配分する方向で意見の集約を試みないので、産業政策として適切な競争条件をてきたが、ブランド力、顧客リストなどの確保する必要があると思われる。

無形資産を評価し、それに応じて各国に利このようにプラットフォーマーは、短期益を配分するという米国案の方が、より簡的には利用者の利便性を高める可能性も否便で精緻ではないかとの指摘を受け、現在、定できないが、中長期的にはそれを肯定できず、他方、健全な企業間の競争を歪めるの生き方に美意識を持つことであるという。

可能性もあるため、従来の産業政策にはな筆者も、少し前までは、日本がこれから基い対応を求められることになるだろう。

本とする信条は、この「ノブレス・オブリージ」ではないかと思っていた。ただ、昨今の・セキュリティ対策

日本企業の産業競争力の減退に加えて、国家AI、IoT時代になると様々なビッグデータ主義的な産業政策が世界的な潮流になりつつが有機的につながり利用者の利便性を高めあるのを見るにつけ、AI時代、単なる従来ていく。しかし一方で、プラットフォーマー型の「市場の失敗」に対応するだけの産業政に集中化したこれらデータはサイバー攻撃の策では十分ではないのではないかとの思いを標的になりやすく、情報漏洩のリスクを高め強くしている。また、今後、個別産業分野のる。また、プラットフォーマーに限らず、重産業政策ではなく、国際的なルールメーキン要インフラに対してサイバー攻撃を受けた場グが産業政策の主流になると思われる。例え合、産業はもちろんのこと、国家として壊滅ば、プラットフォーマーなどの国境を越えた的打撃を受ける可能性があるため、以上からビジネスに対して、各国と連携、協調しながセキュリティ対策も産業政策の重要なアイテらルールを構築しつつ、国益を改めて考えるムになりうる。というような産業政策に移行する時期に来ているのではないかと考える。

◆今後の在り方

プロフィール…………………………………………………
なかむら・よしあき

専修大学経済学部教授。1987年

早稲田大学大学院理工学研究科修了、同年通商産業省（現・経済産業省）入省。1996年スタンフォード大

かつて、哲学や歴史の文脈で産業政策を実践した天谷直弘は、戦後の日本を、名誉や美意識なく金儲けに徹した町人国家に喩えた。
そして、そのような路線を続けていくと、やがて周囲はその存在を許さなくなると指摘し、日本は「ノブレス・オブリージ」（高い身分に伴う道徳上の責任）を持たなければならないとした。ノブレスである最低条件は、自分

学大学院経済工学科修士課程修了、2001年東京工業大学大学院経営工学専攻博士課程修了。博士（学術）。

2011年経済産業省立地環境整備課長、2013年産業技術総合研究所企画副本部長などを経て現職。この間、上智大学、麗澤大学、東京工業大学にて非常勤講師、九州工業大学産学連携推進センター客員教授などを務める。主な著書に『AIが変えるクルマの未来』（NTT出版、2017年）、『これから5年の競争地図』(東洋経済新報社、2013年)、『ゲームが変わった』(東洋経済新報社、2013年)、『日本の水ビジネス』(東洋経済新報社、2010年)他。