〈日本知財学会誌〉Vol. 18 No. 3― 2022 : 29 38-

データ提供における懸念点と公益貢献意識
効果の影響 : COCOA 利用に関する質問票
調査から
渡部俊也（東京大学 未来ビジョン研究センター 教授）
平井祐理（文部科学省 科学技術・学術政策研究所 上席研究官）
Contribution in Data Provision by Data Controllability and Awareness of Public
Interest : Questionnaire Survey on COVID-19 Contact-Confirming Application
Toshiya Watanabe

Professor, Institute for Future Initiatives, The University of Tokyo

Yuri Hirai

Senior Research Fellow, National Institute of Science and Technology Policy, Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology【要旨】 デジタル社会に不可欠なデータの利活用を進展させるためには，個人や組織がデータを提供する際に生じるプライバシーや企業秘密などに関する懸念点を払拭し，データ提供に伴う便益への期待を高める施策を検討することは重要である．本稿では，自らの直接の便益につながるデータ提供（自益効果）に加えて，コミュニティー
や社会全体に便益を与える効果（他益効果，公益効果）がある場合についてのデータ提供について検討する．既
往の調査によるデータ提供に関する懸念事項を整理した上で，具体的事例として，新型コロナウイルス感染症対策として開発された接触確認アプリ（COCOA）へのデータ提供に関する実証分析をもとに，自益効果に加えて公益効果を期待したサービスにおいて，データ提供を促進させるための施策について考察を行った．
【キーワード】 データ利活用
確認アプリ

コントローラビリティー

公益貢献意識新型コロナウイルス接触【Abstract】 In order to advance the utilization of data that is essential for the digital society, it is important to dispel
concerns about privacy and trade secrets that arise when individuals and organizations provide data, and to consider
measures that raise expectations for the benefits associated with providing data. In this paper, we consider theprovision of data when there is an effect that benefits the community or society as a whole（other benefit effect, public
interest effect）in addition to the data provision that leads to one’s own direct benefit（self-interest effect）. We sortedout concerns regarding data provision from previous surveys, and conducted an empirical analysis on the provision ofdata to the contact confirmation application（COCOA）developed as a countermeasure of COVID-19, as a specificexample. Based on this analysis, we considered measures to promote data provision in services that are expected tohave public interest effects in addition to self-interest effects.
【Keywords】 Data Utilization

Controllability

Awareness of Public Interest Contribution

COVID-19

Contact-Confirming Application

ISSN 1349-421X© 2022IPAJ

All rights reserved.

29

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

1.

まえがき

よび技術への抵抗を組み込んだモデルで解析を行っている．
一方，本稿のテーマであるデータ提供に際しても，

デジタル社会に不可欠なデータの利活用を進展さ認知された不安や懸念点の影響については，パーソせるためには，個人や組織がデータを提供する際にナルデータおよび非パーソナルデータに関して様々生じるプライバシーや企業秘密などに関する懸念点

な研究が行われてきた1．特にパンデミックとデーを払拭し，データ提供に伴う便益への期待を高める

タ利活用の問題では，公益に資するデータ提供に関施策を検討することは重要である．本稿では特に，する論考や意見が数多く表明されている．そのうち自らの直接の便益につながるデータ提供（自益効果）

多くはパンデミック対策として政府のプライバシーに加えて，コミュニティーや社会全体に便益を与え情報へのアクセスによって生じる懸念を論点としてる効果（他益効果，公益効果）がある場合についている（Bengio et al., 2020）．

のデータ提供について検討する．既往の調査による

このような中で各国において注目されたのが，新データ提供に関する懸念事項を整理した上で，具体型コロナウイルス感染症パンデミックの当初各国で的事例として，新型コロナウイルス感染症対策とし導入されたスマートフォンによる接触確認アプリのて開発された接触確認アプリ（COCOA）へのデー普及に関する要因分析である．日本では利用者の同タ提供に関する実証分析をもとに，自益効果に加え意を前提に，スマートフォンの近接通信機能（ブルーて公益効果を期待したサービスにおいて，データ提トゥース）を利用して新型コロナウイルス感染症の供を促進させるための施策について考察を行った．

陽性者と接触した可能性について通知を受けること

2.

既往の研究に見るデータ提供における懸念点ができる接触確認アプリ COCOA が導入された2．
2021 年 9 月時点でのダウンロード件数は 3,000 万件を超えており，陽性登録者件数も 4 万件近くとなっている．もっとも人口の 6 割近くに普及すればデジタルサービスについての受容性に関しては，効果が期待でき感染拡大防止の鍵になるとした当初Technology Acceptance Model（TAM）を代表とするの狙いからすれば，アプリのダウンロード数はその技術受容モデルを用いて分析されることが多い．

水準に届いていない．これは初期のソフトウエアでTAM は，新しい技術の受容に関する決定要因とし不具合があったこと3 なども影響しているが，パーて， 利 用 者 が 知 覚 し た 技 術 の 有 用 性（perceived

ソナルデータ提供によって得られる便益が，プライ

usefulness）および認知された使いやすさ（perceived

バシーに関する懸念を凌駕していないなどの問題がease of use）が利用への姿勢（intention to use）を考えられる．

形成し，実際の利用（actual use）に影響を与える

COCOA は自分が新型コロナウイルス感染症の陽こと，また使いやすさの認知が有用性の認知と利用性者と接触した可能性がある場合に，接触通知が行姿 勢 の 因 果 関 係 を 構 成 す る と し て お り（Davis,

われることで検査の受診など保健所のサポートを早1989），多くの新技術を用いたサービスの社会受容

く受けることができる便益がある．ただこのような性の分析に利用されてきた．近年の TAM をモデル

直接のメリット以上の狙いとして，利用者が増えるとして用いた研究では，技術の受容の阻害要因としことで社会全体の感染拡大の防止につながることがて，技術を利用することの不安要因（technological

期待されて導入された側面が強い．その点一般的な

anxiety）やリスクを勘案した拡張したモデルによ商業アプリと異なり，データ提供者自身に対する便る分析がしばしば行われている．例えば Kamal et

益と同程度に，公益的な貢献が期待されていること

al.（2020）は，遠隔医療サービスの使用意図についが特徴となる．このような性格を有するデータ提供て，知覚された使いやすさ，知覚された有用性，信は，データ提供者の認識するリスクとのバランスへ

頼などに加え，技術的不安，認知されたリスク，おの影響が注目される．

30

データ提供における懸念点と公益貢献意識効果の影響 : COCOA 利用に関する質問票調査からこの問題に関して参考になるアプローチとして，

日本においても COCOA の導入に際しては，政府

データ提供に与える要因について，TAM を含むモ

によるプライバシー情報へのアクセスへの懸念や，デルを用いた実証的分析の結果がいくつか発表され安全管理体制などの信頼が担保されているのかなている．例えば Hassandoust et al.（2021）は，接触

ど，様々な懸念点が表明され議論となっている4 が，確認アプリのユーザーのプライバシーに関する懸念

どのような懸念点がどのような影響を有するのかなについて実証研究を行っており，全米 50 州から調どの実証的な分析が十分行われているとは言えな

査参加者（N = 853）に対して質問票調査を行い，い．もとより政府や民間が提供するデジタルサービ

構造方程式モデルを用いて解析している．その結果，

スの品質が向上するための最も基本的な要件は，利リスク認識や公衆衛生に対する個人および社会的利用できる形でのデータの蓄積が十分であるかどうか

益の認識，
プライバシーに関する懸念，プライバシーにかかっており，COCOA に関しては 60% を目標に保護の取り組み（法的および技術的保護），技術的した施策だったものの，現在でもアプリのダウン

特徴（匿名性および機密性の低いデータの使用）に

ロード数は人口の 25% 程度にとどまっていること

データ提供が影響されることを示している．一方，は課題である．利用が進まない原因を定量的に明ら

公衆衛生当局への信頼の直接の影響は認められなかにして，改善する施策を検討することは，今後のかったこと，また高齢者は若年者よりも参加する傾同種の様々なデータ利活用施策を考える上で重要で向がわずかに高いことなどを報告している．

ある．今後は感染症対策においても AI（artificial

Zhang et al.（2020）は，アメリカの成人約 2,000

intelligence）などの利用も拡大することが予想され人を対象に，仮想の 6 つのアプリについての態度をることから，パーソナルデータを用いたより高度な評価することで COVID-19 の 9 つのサーベイランス

分析が公益目的で受容されることが重要となる．

施策に対する賛否を明らかにしようとする分析をとりわけ，深層学習をはじめとする機械学習（い行った．その結果，政府がすべての人に追跡アプリ

わゆる AI）が様々なサービスに用いられるようにをダウンロードして使用することを奨励することをなっているが，これらのいわゆる AI の機能は，蓄支持する割合は，他の対策に比べて少ないこと，分積されるデータの量と質に大きく依存する．データ

散型データアーキテクチャについてはアプリのダウ蓄積量が多ければ多いほど AI のサービスの質は向

ンロードの可能性に統計的に有意な影響を与えたな

上する．このようなネットワーク外部性を有する

どの結果を報告している．

サービスが，デジタルプラットフォーマーによって

また große Deters et al.（2021）の研究では，接実施されるとき，データ提供者に対してロックイン

触確認アプリを利用する動機となる潜在的な心理的効果が生じる．民間デジタルプラットフォーマーは，要因について質問票調査を実施しており，自分の健データをもとに AI を活用してサービスを行う一連

康に対する関心と，知らず知らずのうちに他の人にのプロセスを垂直統合することで，そのプロセスに感染させてしまうことへの懸念が，アプリの利用へおける学習済みモデルなどデータ派生物は営業秘密

どのように影響しているのかについて分析していとして独占的に利用してきた．このような方法による．

り，一定量を超えるデータの蓄積によって高度化しさらに欧州では，Stehlíková（2021）は，チェコとオーストリアが COVID-19 感染の拡大に対して，たサービスを提供することで，データ提供者に対して十分な便益を提供することができた．

国民のプライバシーと個人情報保護を並行して尊重しかし民間のサービスにおいては，近年データ提するという観点から，どのように対応したのかにつ供者が予測しない形でのプライバシーデータの取りいてのケーススタディを行っており，アプリの受容扱いが問題になったり，企業の営業秘密を含むデー

性に関して，開発された法的状況や公的なコミュニ

タが流出するといった事案も頻繁に生じていること

ケーションなどについて相違点と共通点を示していから，データをこれらのプラットフォームに提供する．

る際の懸念が高まってきている．それでも明らかに31

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

データ提供に対する直接の便益が実感できる場合主眼としたサービスを行う者も少なくない．特に公は，多少のリスクがあってもデータ提供を継続する

益目的に資するようなタイプのデジタルサービスで判断がなされる．現実に巨大なデジタルプラット

は，データ提供が十分行われない可能性がある．

フォーマーは，現在でもデータ蓄積を加速させ，そカーボンニュートラルへの取り組みや感染症対策の規模を拡大しつつある．このような巨大なデジタなどでは，これらの課題解決に資する公益目的のルプラットフォーマーによるデータ囲い込みによるデータ利活用が数多く提案されている中で7，デー

競争政策上の弊害などから，データ提供者が特定のタ提供者にとってデータ提供にまつわる懸念を払拭

サービスやアプリケーションに蓄積してきたデータ

し，かつデータ提供の動機付けを高める施策が十分を，データ提供者が希望する他のサービスへ容易に行われなければ，これらのデータ利活用は実現しな移動可能にするべき（データポータビリティー）とい．

の意見が主張されるようになってきた．実はこのよ

個人情報を提供する立場の個人だけでなく，重要うな意見はパーソナルデータだけでなくインダスト

な企業情報を提供する企業においてもデータを意図

リーデータにおいても同様にみられる．この際デーしない形で使われるのではないかという不安や懸念

タの一次取得者の権利だけではなく，観測対象とがある．一方多少のリスクはあってもそれを上回るなった企業の持つべきデータコントロールを可能に便益があれば，データを提供することを選択する可するべきであるという考え方も含まれる．このよう能性がある（菅沼ほか，2019）．その場合自ら享受なポータビリティーを含むデータコントローラビリできる便益だけでなく，社会全体に対する公益的なティーのもとに，データが特定のプラットフォーム

便益が併存する場合，データ提供にどのような影響に拘束されず，自由に流通させることで，多様なデーがあるのかが重要になる．

タの連携が促進されることでより有益なサービスを

本稿ではこのような観点で，新型コロナウイルス

提供することができる．信頼に基づくデータ流通の接触確認アプリ（COCOA）についてのデータ提供

システムを構築しようとする試み（Data Free Flow

における質問票調査結果について示す．日本では，

with Trust : 信 頼 性 の あ る 自 由 な デ ー タ 流 通 ）5 も新型コロナウイルス感染症の拡大防止を目的とし

データコントローラビリティーが十分満たされる条て，厚生労働省は COCOA を 2020 年以降提供して件でデータの利活用を進めようとするものである．

いる．COCOA が機能するには多くの人の利用が不

EU におけるデータガバナンス法（2020 年 11 月）

可欠であるため，利用者の受容性を高めて広く普及

6やデータ法 についても同様の狙いから整備が進めする必要がある．しかし COCOA に関しては日本でられているものである．

も，自分の個人情報が政府によって収集されるのでただデータコントローラビリティーを担保するはないかといった誤った認識や，新型コロナウイル

ルールが機能するからといって，そのデータ提供にスの陽性登録者との接触が確認された場合に差別や伴う便益が十分でない限りデータが実際に提供され誹謗中傷の対象になるのではないかといった懸念がることには結びつかない．すでに巨大なデータが蓄

データ提供の阻害要因となっている可能性が考えら積され，競争優位なサービスが提供できているプ

れる．一方でデータ提供によって COCOA の普及にラットフォーマーと，これから立ち上げるデータ提よる社会全体の感染防止に貢献するといった側面

供サービスとは，便益の大きさが大きく異なるのがが，COCOA へのデータ提供にどのように影響する

普通で，データ提供を受ける機会はその分小さくなのかについても明らかになっていない．本稿ではこる．加えてデータの利活用には，提供者個人に対すれらのリサーチクエスチョンに対して質問票調査をる便益につながるだけでなく，接触確認アプリがそ用いて明らかにすることを試みた．

うであるように，今後ますます重要になる防災や健康医療サービスに関係するものでは，そこに参加するコミュニティー全体や，社会全体に対する便益を
32

データ提供における懸念点と公益貢献意識効果の影響 : COCOA 利用に関する質問票調査から

3.

COCOA に関する質問票調査

3.1.

分析方法

8

COCOA についてよく理解していることについての因子負荷量が大きいため，「COCOA を理解」と表記した．
この因子分析で示されるように，COCOA への本研究では，株式会社インテージのアンケートモ

データ提供に対する自分自身への便益と公益的な便

ニター（キューモニター）に対して，「新型コロナ

益とは，別々の因子としては明確に分離されず，概ウイルス接触確認アプリに関するアンケート」と題ね一体として作用するものであるとみなされる．

したインターネット調査を実施した．調査対象者は・制御変数

20 歳以上の日本国内在住者で，調査期間は 2020 年

制御変数として，性別（男性であれば 1，女性で12 月 15 日〜17 日であった．スクリーニング調査のあれば 0），年齢，最終学歴（大学もしくは大学院

回答者 1,623 人に本調査を依頼し，本調査では 1,088

であれば 1，そうでなければ 0），国籍（日本であれ人から回答を得た（回収率 67.0%）．このうち，ス

ば 1，そうでなければ 0），居住地_東京圏（住まいクリーニング調査と本調査とで COCOA の利用状況

が埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県であれば 1，が一致していない 54 人のエラー回答を除き，1,034

そうでなければ 0），居住地_名古屋圏（住まいが岐人の回答（COCOA を利用している : 515 人，利用

阜県，愛知県，三重県であれば 1，そうでなければ 0），

していない : 519 人）を分析対象とした．以下変数

居住地_大阪圏（住まいが京都府，大阪府，兵庫県，を示す．

奈良県であれば 1，そうでなければ 0），家族人数（住・被説明変数居を共にする人の人数（回答者は除く）），家族_10

現在の COCOA の利用状況について，「利用して代以下（住居を共にする人の中に 10 代以下の人がいる」と回答した場合は 1，「利用していない」といれば 1，そうでなければ 0），家族_60 代以上（住回答した場合は 0 とした．

居を共にする人の中に 60 代以上の人がいれば 1，

・説明変数

そうでなければ 0），既婚（結婚している場合は 1，

回答者には図表 1 に示す COCOA に関する 19 項

結婚していない場合は 0），個人税込年収_300 万円

目について，「1 : 全くそう思わない」〜「5 : 強く未満（300 万円未満の場合は 1，そうでなければ 0），

そう思う」の 5 段階でそれぞれ回答してもらった．

個人税込年収_1,000 万円以上（1,000 万円以上の場

これらの回答について因子分析（主因子法，プロマッ

合は 1，そうでなければ 0），携帯電話_スマートフォ

クス回転）を行い固有値が 1 以上の因子を抽出したン（スマートフォンを使用している場合は 1，そうところ，4 つの因子が抽出された（図表 1）．固有値でなければ 0），携帯電話_ガラケー（ガラケー（ケーの減少推移（5.542, 3.237, 1.328, 1.027）と因子の解

タイ・フィーチャーフォン）を使用している場合は釈可能性から，第 3 因子までの 3 つの因子の因子得1，そうでなければ 0），地域で差別（住まいの地域

点 を 算 出 し て 説 明 変 数 と し た． 第 1 因 子 は，で新型コロナウイルス感染症に関連した差別や誹謗

COCOA を利用することによって新型コロナウイル

中傷を見たり聞いたりしたことがある場合は 1，なスの陽性登録者と接触があった場合に生じ得る懸念い場合は 0）を使用した．

や，COCOA の提供者や技術，自分の情報が使用されることに対する不安感，COCOA を利用すること自体の負担に関する項目の因子負荷量が大きいため，「否定的認識」と呼ぶ．第 2 因子は，COCOA

3.2.

分析結果

得られた回答に関して，ロジスティック回帰分析を行った結果を図表 2 に示す．

を利用することが自分自身や他者の感染防止につな

第 1 因子「否定的認識」は COCOA の利用に対しがるといった認識や，COCOA の仕組みや取り組みて負に有意であった．第 1 因子では「2_COCOA を自体に対する肯定的な認識に関する項目の因子負荷利用することは，自分が監視されている気がする等，

量が大きいため，「肯定的認識」と呼ぶ．第 3 因子は，精神的に負担が大きい」「4_COCOA で自分の情報33

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

図表 1

平均，標準偏差，因子分析の結果（因子負荷量 0.4 以上は太字）
因子分析結果平均

標準偏差

第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

第 4 因子COCOA を
否定的認識 肯定的認識
理解

1

COCOA を介して新型コロナウイルスの陽性登録者と接触が確認された場合，自分に不利益が生じるのではないかと心配である

3.155

0.888

0.801

0.171

0.037

0.014

2

COCOA を利用することは，自分が監視されている気がする等，精神的に負担が大きい

2.859

1.019

0.713

－0.194

0.103

0.093

3

COCOA を介して新型コロナウイルスの陽性登録者と接触が確認された場合，自分の大切な人（家族等）に不利益が生じるのではないかと心配である

3.196

0.910

0.710

0.174

0.070

－0.022

4

COCOA で自分の情報が記録されたり使用されたりす
ることに対して不安感がある

3.197

0.952

0.689

－0.074－0.011－0.1335

セキュリティや不具合等，COCOA の技術に対して不
安感がある

3.457

0.917

0.601

－0.018－0.042－0.364

6

COCOA を介して新型コロナウイルスの陽性登録者と接触が確認された場合，それを他者に知られたくない

3.372

0.886

0.571

0.200

－0.015－0.051

7

COCOA の提供者（厚生労働省）に対して不信感があ
る

3.136

0.989

0.534

－0.1610.107－0.3858

COCOA を介して新型コロナウイルスの陽性登録者との接触があった場合にすべき対処が煩わしい

3.105

0.854

0.551

－0.059－0.050

0.162

9

COCOA を介して新型コロナウイルスの陽性登録者との接触があった場合にどう対処すれば良いかわからな
い

3.355

0.876

0.550

0.244

－0.2850.098

10 COCOA をダウンロードして設定したり操作したりするのは煩わしい

3.020

1.036

0.508

－0.211－0.161

0.108

11 COCOA を介して自分が新型コロナウイルスの陽性登録者と接触があったかどうかを知りたくない

2.539

0.910

0.438

－0.322

0.091

0.349

12 自分が COCOA を利用することは，自分の大切な人（家族等）を新型コロナウイルス感染症から守ること
につながる

3.506

0.821

0.041

0.827

－0.006－0.10213 自分が COCOA を利用することは，自分自身を新型
コロナウイルス感染症から守ることにつながる

3.411

0.843

0.095

0.758

－0.016－0.05314 自分が COCOA を利用することで，社会全体における新型コロナウイルス感染症の拡大防止に貢献でき
る

3.349

0.834

0.049

0.751

0.030

－0.00215 COCOA のような取組みに対して好感が持てる

3.232

0.817

－0.096

0.644

0.047

0.152

16 COCOA の仕組みは，それが効果を上げるのに適切
である

3.105

0.842

0.078

0.631

0.062

0.264

17 自分は COCOA についてよく理解している

2.547

0.919

－0.069

0.059

0.675

0.017

18 COCOA の普及率は，それが効果を上げるのに十分
である

2.765

0.982

0.217

0.317

0.127

0.316

19 自分の周りに COCOA を利用している人が多い

2.331

0.946

0.027

0.161

0.382

0.203

第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

第 4 因子

因子間相関
第 1 因子1

第 2 因子－0.2991

第 3 因子－0.1950.353

1

第 4 因子－0.066

0.197

0.198

1

が記録されたり使用されたりすることに対して不安ない形で取り扱われることに対する不安感が感がある」「5_セキュリティや不具合等，COCOA

COCOA の利用の阻害要因となっていることが示唆の技術に対して不安感がある」といった項目の因子されている9．

負荷量が大きく，自分のプライバシー情報が意図し
34

一方，第 2 因子「肯定的認識」は正に有意であり，

データ提供における懸念点と公益貢献意識効果の影響 : COCOA 利用に関する質問票調査から

図表 2

ロジスティック回帰分析の結果
モデル 1

モデル 2

モデル 3

モデル 4

モデル 5

モデル 6

モデル 7

モデル 8

B

B

B

B

B

B

B

B

定数

－2.376－1.423－2.001－1.868－5.795**－5.240**－5.213**－4.193**

性別

0.050

0.072

0.184

－0.021

0.158

0.144

0.105

－0.016

年齢

0.006－0.0010.003

0.0002

0.005

0.006

0.005

－0.001－0.031－0.161－0.164－0.010－0.088－0.129－0.070－0.056

国籍

0.203－0.298－0.361

0.222－0.058

0.409

0.380

0.290

居住地 _ 東京圏

0.169

0.228

0.242

0.136

0.185

0.232

0.214

0.115

最終学歴

居住地 _ 名古屋圏

0.323

0.598*

0.244

0.483+

0.275

0.216

0.281

0.476+

居住地 _ 大阪圏

－0.228－0.176－0.246－0.172－0.248－0.274－0.213－0.166

0.003

0.003

0.005

0.003

0.004

0.003

0.006

0.004

家族 _10 代以下

家族人数－0.108－0.047－0.129－0.090－0.166－0.146－0.094－0.095

家族 _60 代以上－0.103－0.058－0.205－0.123－0.146－0.161－0.161－0.096

0.162

0.123

0.099

0.099

0.142

0.126

0.142

0.168

個人税込年収_300 万円未満

－0.616**－0.547**－0.644**－0.563**－0.618**－0.583**－0.605**－0.585**

個人税込年収_1000 万円以上

－0.384－0.243－0.617+－0.716*－0.483－0.500－0.429－0.5412.641**

2.055**

既婚

携帯電話_スマートフォン
携帯電話_ガラケー

2.248**

2.097**

2.529**

2.445**

2.437**

2.105**－0.311－0.471－0.009－0.240－0.036－0.124－0.145－0.2260.248

0.412*

0.209

0.178

0.168

0.203

0.239

0.154

地域で差別
第 1 因子_否定的認識－0.863**

第 2 因子_肯定的認識

1.226**

第 3 因子_COCOA を理解

1.256**

12_自 分 が COCOA を 利 用 す る ことは，自分の大切な人（家族等）を新型コロナウイルス感染症から守る
ことにつながる

0.989**

13_自 分 が COCOA を 利 用 す る ことは，自分自身を新型コロナウイル
ス感染症から守ることにつながる

0.731**

14_自 分 が COCOA を 利 用 す る ことで，社会全体における新型コロナ
ウイルス感染症の拡大防止に貢献できる

0.746**

17_自 分 は COCOA に つ い て よ く
理解している

0.876**

Cox－Snell R2 乗

0.089

0.189

0.254

0.226

0.192

0.155

0.157

0.191

Nagelkerke R2 乗

0.119

0.253

0.338

0.301

0.256

0.206

0.209

0.255

N

1,033

1,033

1,033

1,033

1,033

1,033

1,033

1,033

p<0.1, *p<0.05, **p<0.01+

COCOA に 対 し て 肯 定 的 に 認 識 し て い る ほ ど

COCOA の利用を促進することを示唆している．な

COCOA を利用している傾向が示唆された．より詳

お，ワクチン接種についても同様の研究結果が示さ

しく検証するために，「12_自分が COCOA を利用すれている．工藤ほか（2021）は，新型コロナワクチ

ることは，自分の大切な人（家族等）を新型コロナンについて我が国の労働者にアンケート調査を行

ウイルス感染症から守ることにつながる」「13_自分い，日本人は自分と他者の命と健康を守るための予が COCOA を利用することは，自分自身を新型コロ

防効果を切り離して考えておらず，ワクチンを接種

ナウイルス感染症から守ることにつながる」「14_自することは自分自身を守るだけではなく，周りの分が COCOA を利用することで，社会全体における人々を守る効果があることについても説明すること

新型コロナウイルス感染症の拡大防止に貢献できが有効であると述べている．工藤ほか（2021）の研る」の 3 項目について，それぞれの 5 段階評価を説

究結果は今回得られた結果と整合するものである．

明変数としたところ，
いずれも正に有意であった（図また，第 3 因子「COCOA を理解」は COCOA の

表 2 のモデル 5〜7）
．これは，自分や自分の大切な利用に対して正に有意であった．第 3 因子は因子負人に対する意識だけでなく，公益に対する意識が荷量が 0.4 以上の項目が「17_自分は COCOA につ35

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

いてよく理解している」の 1 つのみであったため，識することがデータ提供を促すという結果が，今回

この項目の 5 段階評価を説明変数としたところ，この質問票調査の分析結果によって示されたことは重れも正に有意であり（図表 2 のモデル 8），COCOA要である．ここでは分析結果から得られたデータコ

についてよく理解しているほど COCOA を利用してントローラビリティーの担保と公益効果の認知促進いる傾向が示唆された．加えて，制御変数として投の 2 つの方策についての具体的検討を試みる．

入した「個人税込年収_300 万円未満」は負に有意，データコントローラビリティーに関しては，現在「携帯電話_スマートフォン」は正に有意であった．

デジタル社会推進会議において，デジタル社会の形

この解釈には更なる検証が必要であるが，未就業者成に資するデータ戦略を推進する「データ戦略推進やスマートフォンを使用していない人は情報入手のワーキンググループ」が設置されており，データ利機会が乏しく，COCOA に対して十分な理解ができ活用促進のための施策の検討が行われている中で検ていない可能性が考えられる．

討されている10．このワーキンググループではデー

これらの結果から，自分の情報が意図しない範囲

タ利活用に関する懸念点として，1. 提供先での目で取り扱われることに対する不安感がデータ提供の的 外 利 用（ 流 用 ），2. 知 見 等 の 競 合 へ の 横 展 開，阻害要因となっていることが改めて示されており，

3. パーソナルデータの適切な取り扱いへの不安，

自らの提供するデータが，自らの意図を超えて利用

4. 提供データについての関係者の利害・関心が不されないことを担保し，その仕組みを当事者に確実明，5. 対価還元機会への関与の難しさ，6. 取引のに認識させることが重要であることがわかる．一方，相手方のデータガバナンスへの不安，7. 公正な取今回の分析では自分の利益に加えて公益に対する意

引市場の不在，8. 自身のデータが囲い込まれること識もデータ提供の促進要因となっていることが示唆による悪影響などが挙げられており，これらのうちされた．加えて，COCOA についてよく理解してい特に 1，3，6，8 などの懸念点がデータ提供の阻害ることは COCOA の利用を促進していることから，要因となっているとされることは，今回の分析結果

関連する情報を入手し十分に理解することが自分のとも整合するものである．デジタル社会推進会議にデータの提供につながることも示唆されている．

おいては，その対策としては，データ提供者による

4.

考察と含意

デ ー タ の 利 用 の 管 理（ デ ー タ コ ン ト ロ ー ラ ビ リティー）を高めることによって解決できると考えられており，そのためのルールを定めたガイダンスの本研究の分析結果は，自分の情報が意図しない範策定が行われている．

囲で取り扱われることに対する不安感がデータ提供

この際，データコントローラビリティーに関しての明らかな阻害要因となっていることを強く示しては，法的規制のみを検討するのではなく，技術的手いる．データ提供を促進するためには，自らの提供

段で実効的コントロールが可能なのかについても検するデータが，自らの意図を超えて利用されないこ討する必要がある．データ提供者が意図しないデーとを担保し，その仕組みを当事者に確実に認識させタの取り扱いを完全に技術的に禁止することができることが重要である．すなわち，データ提供の懸念なくても，そのような取り扱いがなされたか否かをを払拭するためのデータコントローラビリティーを事後に技術的手段を用いて検知することは可能であ

十分担保することが必要である．

る場合が多いとされる11．データプラットフォー

一方，データ提供の動機付けを高めるための因子

マーがデータ収集を行う場合に，そのような技術的として，自益効果に加え他益効果，そして社会全体手段を義務付け，かつ事後の検証で明らかになったに寄与する公益貢献が可能であるとする認識が有意違反行為に対しては法的根拠を設けて罰則を課すなに正の効果を持つことが明らかとなった．データ提ど，技術的手段と制度的手段を組み合わせることに供によって自らへの直接的な便益に加えて，社会全よってデータコントローラビリティーのより確実な体に寄与する公益貢献が可能であることを正確に認担保が可能になるものと思われる．

36

データ提供における懸念点と公益貢献意識効果の影響 : COCOA 利用に関する質問票調査から

もっともデジタル先端技術においては頻繁にみらめには，第一にデータがどう利用されるのかについれることだが，データ提供者が想定していない新たての正確な仕組みを丁寧に伝えるとともに，自分自な利用方法が見いだされた場合や，新たな技術的手

身と社会に対する効果を結び付けてしっかり理解さ段による問題などが生じ得る．このような場合，新せる広報や啓発が重要であるといえる．ただし調査

たな課題に応じてルールの変更を行ったり，新たな結果では未就業者やスマートフォンを使用していなルールを加えなければならない場合も想定される．

い人は，情報入手の機会が乏しく，COCOA に対し

このようなケースではもともと達成したいコントて十分な理解ができていない可能性が示唆された．

ローラビリティーとの乖離を評価して，必要に応じ

これら情報弱者に対するケアをどのように進めるかて迅速にルール変更や新たな対応を行うことが求めはデータ提供に関しても課題であると思われる．

られる．これはデジタル先端技術におけるガバナン

ただし公益意識とのリンケージについては，日本

スのあり方として，共同規制的な要素を含むアジャ

特有の特徴である可能性もあり，その点はさらなる

イルガバナンス（周囲の環境変化を踏まえてゴール

検 証 が 必 要 と 思 わ れ る． 先 述 の große Deters et

ベースでルールを更新するガバナンスモデル）を適

al.（2021）における質問票調査では，自分自身に焦用することが考えられる ．

点を当てた懸念が有意に影響していることが示され

12

一方，技術的手段で防止できない場合の悪意のあた一方，「知らないうちに他人に感染してしまうのるデータ流出に対する罰則としては，不正競争防止ではないか」という不安は，「自分の健康に対する法において限定提供データの保護が可能となってい不安」よりもアプリの利用予測に有意に寄与している．
「限定提供データ」 とは，広く提供されるデー

ないという結果が示されており，海外ではデータ提タや，コンソーシアム内で共有されるデータ等，事供において公益効果への意識が大きな要因となって業者等が取引等を通じて第三者に提供するデータがおらず，自益効果と公益効果のリンクはさほど強く該当し，一定の条件下で差し止め請求などが可能とない可能性もある．

13

なっている．この制度は不正競争防止法平成 30 年

いずれにしても日本においては，データ提供に際改正によって導入されたものであるが，著者らによしては自益効果のみでなく，そのデータ利活用の公る経済産業研究所（RIETI）の調査14 によれば，デー

益効果を強く訴えることは，データ提供を促すこと

タ提供プロジェクトにおいてはかなりの頻度で利用につながる可能性がある．現在政府がデータ戦略でされていることが分かっており，データの法的保護取り組んでいるものは防災やスマートシティーなの必要性を反映しているものとみられる．一方，限ど，データ提供者に対する直接的な便益よりも，そ定提供データの保護については，例えば転得者に対の地域全体に対する安全や環境貢献，地域サービスする不正競争行為の当てはめが営業秘密侵害より範のサステナビリティーなどに寄与するといったもの

囲が狭いなどの差異があり，この制度でデータコンも少なくない．Society5.0 が掲げるだれ一人取り残

トローラビリティーの実効性を考える上で十分なのさない社会の基盤として，このようなデータ利活用

かどうかについては検討を要するであろう ．

が進展するための施策を洗練させていくことは，今

15

一方，今回示した接触確認アプリへのデータ提供
に関する質問票調査では，データ提供者への直接的な便益と公益貢献の意識が明確に分離することなくデータ提供への動機を向上させていることが分かった．このことは重要で，このようなデータ提供に際しては，データ提供者に対するメリットを明確に示すとともに，そのことが社会全体に貢献することを結び付けて理解を得ることが，データ提供を促すことにつながっている証左であると思われる．このた

後ともデータ利活用とガバナンスの取り組みの中で中核的な課題であると言える．
注1

令和 2 年版情報通信白書，第 3 章「5G 時代を支えるデータ流通とセキュリティ」，第 3 節「パーソナルデータ活用の今後」において，パーソナルデータ提供を行う消費者の不安感が支障になっていることの記載がされている．https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/n3300000.pdf（2021 年 10 月 26 日最終アクセス）2 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/cocoa_
00138.html（2021 年 10 月 26 日最終アクセス）
3 h t t p s:/ / w w w . m h l w . g o . j p / s t f / s h i n g i / o t h e r- s o u m u _37

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022
030416.html（2021 年 10 月 26 日最終アクセス）
例えば，東京カレッジ・連続シンポジウム「コロナ危機を越えて」
2021 年 7 月 3 日「情報活用と管理」，渡部俊也，宍戸常寿，大江和彦，和泉潔．https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/events/
z0405_00023.html（2021 年 10 月 26 日最終アクセス）
5 2019 年 1 月にスイス・ジュネーブで開催された世界経済フォー
ラム年次総会（ダボス会議）にて，安倍晋三首相がスピーチで提唱した．
6 https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/haveyour-say/initiatives/13045-Data-Act-&-amended-ruleson-the-legal-protection-of-databases_en（2021 年 10 月
26 日最終アクセス）7 新型コロナ感染症とデータガバナンスに関する施策．https://ifi.
u-tokyo.ac.jp/news/8422/（2021 年 10 月 26 日 最 終 ア ク
セス）
8 本章は，下記の発表をもとに追記したものである．
平井祐理・渡部俊也（2021）「新型コロナウイルス接触確認ア
プリの利用に関する研究」日本知財学会第 19 回年次学術研究発
表会．
9 「2_COCOA を利用することは，自分が監視されている気がする等，
精神的に負担が大きい」「4_COCOA で自分の情報が記録されたり使用されたりすることに対して不安感がある」「5_セキュリティ
や不具合等，COCOA の技術に対して不安感がある」の 3 項目について，それぞれの 5 段階評価を説明変数としたところ，いずれも負に有意（p<0.01）であった（分析結果の掲載は省略）．
10 デジタル社会推進会議令（令和３年政令第 193 号）第４条
11 デジタル庁および内閣府知的財産戦略推進事務局「プラットフォー
ムにおけるデータ取扱いルールの実装に関する検討会」における東京大学越塚登教授による検討．https://www.kantei.go.jp/jp/
singi/titeki2/data/dai2/gijisidai.html（2021 年 10 月 26
日最終アクセス）
12 「GOVERNANCE INNOVATION Ver.2 : アジャイル・ガバナン
ス の デ ザ イ ン と 実 装 に 向 け て 」 報 告 書 を 参 照．https://www.
meti.go.jp/press/2021/07/20210730005/2021073
0005.html（2021 年 10 月 30 日最終アクセス）
13 https://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/
guideline/h31pd.pdf（2021 年 10 月 26 日最終アクセス）
14 https://www.rieti.go.jp/jp/projects/program_2020/pg04/001.html（2021 年 10 月 26 日最終アクセス）
15 東京大学未来ビジョン研究センター知的財産権とイノベーション
研究ユニット，東京大学大学院法学政治学研究科先端ビジネスロー
4

38

国際卓越大学院プログラム共催シンポジウム「イノベーション促進のためのデータの保護」2021 年 6 月 25 日における議論
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