証券経済研究第119号（2022.9）

フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響
鈴
要

木

健

嗣

旨

本稿の目的は，フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響やその仕組みについて，フィンテックによる情報生産機能を通じて考察することにある。フィンテッ
クは，「ソフト情報のハード化」，「ハード情報の情報処理の高速化」，「多様な情報を持つ主体のマッチング」を通じて新たな情報を生産し，企業の新たな資金調達
機会を高めると考えられる。既存のフィンテックとして，フィンテック・レンディ
ング，株式型クラウドファンディングを取り上げ，既存金融機関では利用されてこなかった情報，その情報のハード化，ハード化された情報の利用と経緯，ハード化された情報の問題点，既存金融機関との関係性などについて述べていく。
キーワード：フィンテック，情報の非対称性，フィンテック・レンディング，株式投資型クラウドファンディング目次

1 ．はじめに

4 ．株式投資型クラウドファンディング（ECF）

2 ．企業の資金調達問題と情報の種類

5 ．まとめ3 ．フィンテック・レンディングな革新的な事業・サービスといえる1。フィン

1 ．はじめに

テックは世界的に急速な広まりを見せており，
実務界・規制当局のみならず学界からも注目をフィンテック（FinTech）とは，金融（Finance）

集めている。フィンテックの広がりは企業の資と技術（Technology）を組み合わせた造語で，金調達にいかなる影響を及ぼすのか，既存の資金融サービスと情報技術を結びつけたさまざま

金調達手段と比べフィンテックの優位性・問題

1 日本銀行ホームページより引用。
（https://www.boj.or.jp/announcements/education/oshiete/kess/i25.htm/）

25フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

点とは何か，既存の資金調達手段との関係性は必要な資金を資金提供者から「調達することがどのように考えられるのか，さまざまな疑問ができない」，「調達はできるものの非常にコスト生じる。本稿の目的は，こうした問いに答えるが高い」，「必要な・迅速なタイミングで受ける

べく，フィンテックが企業の資金調達へ及ぼすことができない」などがある。こうした背景に影響について考察を深めることにある。

は，大きく分けて 2 つの問題が原因にある。 1

本稿では，フィンテックが企業の資金調達へ

つは不確実性の問題である。将来とは不確実で及ぼす影響は，「ソフト情報のハード化」，「ハー

何が生じるか見通しがつかない。見通しがつか

ド情報の情報処理の高速化」，「多様な情報を持ない事業・企業（不確実性が高い事業・企業）

つ主体のマッチング（特にソフト情報を持つ主ほど資金調達しづらく，調達できても高い収益

体の参加の増加による）」を通じて企業の新た率（資金調達コスト）を要求される。もう 1 つな資金調達機会を増やすという考えについて紹の問題は，本稿で特に焦点を当てる情報の非対介する。この考えを紹介する前に，企業の資金称性の問題である。情報の非対称性の問題と調達が困難となる理由について主に情報の非対は，企業と資金提供者間で保有している情報に称性の問題（逆選択問題，モラルハザード問差があることによって生じる。極めて有望な投題）を取り上げ説明する。次に，情報を 2 つの資機会をもつ企業であるにもかかわらず，企業

種類（ハード情報，ソフト情報）に分けそれぞと資金提供者間の情報の非対称性の問題によっれの特徴及びメリット・デメリットについて説て資金調達できない状況を考えてみよう。企業

明したうえで，フィンテックが企業の資金調達

は自らの事業の投資機会・将来性は極めて有望へ及ぼす影響について紹介する。最後に，企業であると知っている。しかし，資金提供者がその負債調達の手段としてフィンテック・レンの事業の内容を十分に理解できない，または理ディング（FinTech lending），株式調達の手段

解できるほどの情報量が不足している場合，資としては株式型クラウドファンディング（Equi-

金提供者は企業から事業の将来性は有望である

ty crowd funding，ECF）を取り上げ，既存金との説明を受けたとしても資金提供に対し前向融機関では利用されてこなかった情報の面につきな態度をとらない。なぜならば，（資金提供

いて説明し，その情報のハード化，ハード化さ者が正しい状況判断できるほどの情報を持ち合れた情報の利用と経緯，ハード化された情報のわせておらず）資金提供者は企業の説明は虚偽

問題点，既存金融機関との関係性に焦点を当てかもしれない，また見積もりが甘すぎるかもし

説明していく。

れないと考えるため，資金の提供を拒む。これは資金を提供する前の情報の非対称性の問題

2 ．企業の資金調達問題と情報の種類（事前の情報非対称性の問題）で，逆選択問題とも言われている。
たとえ資金提供者は事業が有望だと判断でき

2.1

企業の資金調達の問題

企業の資金調達が困難なケースには，事業に26た場合であっても，事後的な情報非対称性の問
題によって資金が提供されないこともある。提供した資金が経営者の私的便益を追求する投資

証券経済研究第119号（2022.9）

といった無駄遣いに回され，有望な事業へ適切と同じ意味の数値（情報）を受け取ることがでに利用されないかもしれない。こうした疑いがきる。その情報は誰が見ても同じ数値（情報）ある場合も，資金提供者は資金提供に前向きにとして受け取られ，ハードな情報をもとにしたはならない。これは資金提供後の情報の非対称

契約の履行が可能となる。

性の問題（事後の情報の非対称性の問題）であ

ソフトな情報とは数値に置き換えにくい情報

り，モラルハザード問題と言われている。こうである。例えば，アイディア，噂，経営者の性した事前・事後の情報の非対称性の問題が緩和

格，信頼度などがそれにあたる。経営者の性格されるのであれば，有望な投資機会を持つ企業

や信頼度といった情報を数値化（ハード化）すは資金調達を受けやすくなる，もしくは調達コることは難しい。例えば，性格や信頼度は個人

ストが小さくなる（情報の問題が小さくなる）的な評価や立場によって異なるため，評価するといえる。

人によって，性格や信頼度の評価は異なる可能

2.2

情報の種類とフィンテックの役割2性がある。ソフトな情報は，収集した環境（性格や信頼度の例では評価する個人などに当た

それではフィンテックは情報の非対称性の問る）から離れると有用性が低下するという特徴

題に対し，どのような影響を及ぼすのであろうも持つ。借り手が誠実であること（ソフト情か。分かりやすくするために，情報を 2 つの種報）を第三者が完全に証明することは難しく，類の情報（ハードな情報，ソフトな情報）に大誠実さを評価するためには多元的な観察と評価

別して説明していく3。

する人の個人的評価・基準に依存するためであ

フィンテックは，「ソフト情報のハード情報

る。そのため，個人的な評価や収集した環境が化」，「ハード情報の情報処理の高速化」，「多様再現でき難いため，ソフトな情報をもとにしたな情報を持つ主体のマッチング」を通じて新た契約の履行は難しい。

な金融を提供することと考えられる4。ハード

情報をハード化することによるメリットとデな情報とは数字に還元される・されやすい情報

メリットについて説明する。情報をハード化すをいう。例えば，決算書の数値，株価リター

ることによって得られるメリットは非常に多ン，生産量などであり，数値でその意味が分かい。まず第 1 に幅広い人々へ情報を低コストでる情報である。ハードな情報は，数値に置き換伝達することができる。そして，幅広い人々がえやすいので，情報を数値でコード化し，そのその情報をもとにした意思決定に参加しやすく

情報を第三者に送信することが可能である。情なる。資金提供者に予算制約があり 1 人当たり報の意味は送信された数値（情報）のみであの提供額に限界がある場合，多くの資金提供者

り，ハードな情報を送られた第三者は送った人が同じ情報をもとに参加することができればよ2 本節の議論は Liberti and Petersen（2019）をもとに行っている。より詳細な説明を求める場合には Liberti and Petersen（2019）を参照いただきたい。
3 実際にはハード情報に近いソフト情報，ソフト情報に近いハード情報があり，情報のハード・ソフトの度合は連続的なものである。
4 Balyuk et al.（2020）は中小企業向け融資市場のデータを用い，フィンテック・レンダーと代替的な関係にあるのはソフト情報を生産せず融資を行う借り手の地域外大手銀行であることを示し，フィンテック・レンダーはソフト情報のハード化よりもハード情報の効率的な処理に優れていると述べている。

27

フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

り多くの資金を調達することができる。第 2 の度合を数値で表すことで意思決定を促す。このメリットは情報を維持するコストが低い点であ場合，AI・コンピュータを利用することで人る。数値であれば情報維持にはコストはほとんが考えきれない膨大な手を瞬時に分析し，最良

どかからない。一方で，ソフトな情報の維持に手を判断することができる。投資においても，はコストがかかる。例えば，融資先の経営者の不動産融資のように資産価値を比較的正確に計誠実さや信頼性について数値化できなければ，算できるものであれば，銀行内での稟議書を回融資担当者は融資先の経営者の誠実さを記憶しすような人を介する融資よりも同様の正確性なければならないし，担当者が変わると引継ぎで，より早く意思決定できるかもしれない5。

が十分できないためその情報を完全に維持し続情報のハード化にはデメリットも存在する。

けることは難しい。情報を低コストで正しく伝第 １ に，情報の封じ込めは困難となることであ達・維持することができるのであれば，意思決る。これは情報を伝達しやすいというメリット

定者の範囲が広がることを意味する。多くの事の裏返しと言える。ハード化された情報は，情業を抱える大企業では事業部から上がってくる

報の伝達が低コストかつ正確に伝えることがで投資案について，経営者は事業部に直接携わっきるため，不特定多数に拡散されやすく，情報ていなくとも下から上がってくる情報（ハードの漏洩を望まない場合でも瞬時に拡散してしま

情報，例えば正味現在価値（NPV），内部収益う可能性がある。

率（IRR）など）をもとに意思決定する必要が２ つ目のデメリットは情報をハード化する過ある。さらに言うと，事業部内で係長，課長，

程で情報量が失われることにある。さまざまな

次長，部長，役員と稟議書（ハード情報）が回観点で評価されるべき情報を，誰が見ても同一り，それぞれが意思決定したのちに常務会，取の情報（数値）にハード化するということは他

締役会を通じて経営者・経営陣が意思決定するの視点についての情報を失うことを意味していことになる。直接，投資案を担当しない意思決る。例えば，多くの事業を抱える大企業におい定者でも，投資案のコスト・パフォーマンスがて，事業部から必要な投資案へ投資するよう経数値で表されることにより，それぞれが同様の営陣へ要望が上がってくる状況を考えてみよ

情報をもとに評価することが可能となる。第 3う。直接携わっていない経営者は投資案のコスのメリットは，情報処理をコンピュータに委任

ト・パフォーマンス（ハードな情報）で投資案することができることである。意思決定に必要を評価し，採用しないという意思決定を行ったな情報がハード情報（数値情報）で十分に賄えとする。しかし，事業部からは，経営陣は直接るのであれば，意思決定はコンピュータに任せ携わっていないから何も分かっていない，適切ることができ，意思決定のスピード及び正確性な意思決定ができていないと不満を持つ場合がが向上する。将棋や囲碁の AI などは最善手のある。そして，この時の不満は，投資案の価値5 Buchak et al.（2018）や Fuster et al.（2019）は，米国の住宅ローン市場におけるローン審査の長期化，審査キャパシティー
制約，非効率な借り換えといった問題を，FinTech の融資技術の進歩により，緩和されより効率的な融資が実現されていることを示している。Fuster et al.（2019）は FinTech レンダーが住宅ローンの処理時間を20％短縮するものの，FinTech で組成されたローンのデフォルト率は，従来のレンダーよりも25％低くいことを示し，より効率的に住宅ローンが組成されていることを示している。

28

証券経済研究第119号（2022.9）が十分にハードな情報に組み込めないことからする。当時，米国は好景気で，不動産価格は上生じている可能性がある。その投資を行えば，昇傾向にあり，本当は50点の人でも審査担当者

従業員のモチベーションの向上，離職率の低が将来の不動産価格の上昇を加味し60点と評

下，取引先との関係性の向上，他の事業部との価，同様に本来70点の人も80点と評価してしま

関係性や将来の相乗効果などが見込めるかもしうことが相次いで生じていた。結果として，サれない。しかし，将来性・関係性・モチベー

ブプライム・ローンを受ける人の本当の点数のション向上の効果などは人によって評価が変わ

平均点は60点を下回り，本来ローンを組めないり数値化（ハード化）しにくいため，経営陣が人達がローンを組んでいたことになる。サブプ投資を評価する際に用いる情報に盛り込みにく

ライム・ローンの利率は60点で計算されていたい。そのため，投資の価値を過小評価されていデフォルト確率をもとに計算されており，実態

ると事業部は考え，経営陣の意思決定に不満をを伴わない低すぎる利率で貸していたことにな持つのかもしれない。人材雇用の現場でも履歴るため，自ずとサブプライム・ローンは破綻す

書の情報では点数が伸び悩み落ちた人の中にるというわけである。そして，ハード情報は情も，コミュニケーション能力や向上心が高く極報の伝達が正確，かつ低コストでできるため，めて優秀な人もいるかもしれない。融資の現場粉飾されたハード情報は証券化され国際的に広においても，極めて優良な借り手であったとしまり，サブプライム・ローンの破綻は国際的なても，書類上悪い印象を与えている場合，貸し金融危機を引き起こしたといえる。これは，手は誤って信用を拒否してしまうことがあり得

ハード情報の入力時の判断ミスが引き起こしたる。情報をハード化することは必然的に情報を粉飾といえる。日本でもシェアハウス向けの不失うことを意味しており，失われた情報の重要

動産融資において，ハード情報が操作されるこ性が問題であり，ハード情報化の過程でこの点とで生じたカボチャの馬車事件があった。ここに十分に思いを馳せる必要がある。

での粉飾は銀行がシェアハウス購入者の預金の3 つ目のデメリットとは，ハードな情報は粉金額などを操作し，融資妥当であるという評価

飾しやすいという点である。ハードな情報を新に結び付け，結果として安易な不動産貸し付け

たに入力する際，もしくは，既にあるハード情が横行したというものである。これは，既にあ報を修正する際にこうした粉飾が生じやすい。

るハード情報を書き換えることで生じた粉飾と例えば，2008年の金融危機時のサブプライム・いえる。

ローンはハード情報の粉飾がその原因の一端として指摘されている。融資担当者が住宅を購入

3 ．フィンテック・レンディングする人に点数をつけ，その点数をもとに住宅ローンを所得の低い人向けのサブプライム・

フィンテック・レンディングとは，銀行など

ローン，所得が高い人向けのプライム・ローの金融機関を介さずに，インターネットを経由ン，融資しないという意思決定を行っていた。

し，借り手が貸し手に個人もしくは企業向け融仮に80点以上の人をプライム，60点以上の人を資を行う仕組みである。ピア・ツー・ピア・レ

サブプライム，60点未満を融資しないとしたとンディング（P2P レンディング，Peer to peer lend-29フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響
図表 1

米国の個人向け無担保ローンシェア

BankCredit Union

Traditional
FinanceCompany

FinTech

2013

40％

31％

24％

5％

2014

39％

28％

22％

11％

2015

35％

25％

19％

21％

2016

32％

23％

16％

29％

2017

30％

22％

13％

35％

2018

28％

21％

13％

38％

〔出所〕 米調査会社 TransUnion のレポート（https://newsroom.transunion.com/fintechs-continue-to-drive-personal-loans-to-record-levels）

ing）や マ ー ケ ッ ト プ レ イ ス・ レ ン デ ィ ン グ

pal and Schnabl, 2020）においても金融危機以（Marketplace lending）と呼ばれている。国際

降に劇的に増加していることが報告されてい決済銀行の推定によると，世界のフィンテッ

る。COVID-19における企業融資においてもク・レンディングの総額は2013年から2019年にフィンテック・レンディングは重要な役割を果かけて170億ドルから7,690億ドルへ増加し，年た し た こ と も 報 告 さ れ て い る（Griffin et al.,

成長率は87.3％で増加している。

2022）8。

米国では様々な分野でフィンテック・レン

フィンテック・レンディングの形態は，プディングが増加している。図表 1 は，米調査会

ラットフォーム上で貸し手と借り手をマッチン社 TransUnion のレポートで米個人向け無担保

グさせる方法や融資型クラウドファンディング

ローンのシェアの推移を示している。2013年個など多種多様である。また，信用リスクの評価

人向け無担保ローンのシェアは Bank が40％，においては，フィンテック・レンディングと銀

Credit Union が31％，Traditional finance com-

行とは異なっていることが指摘されている。銀pany が24％でフィンテック・レンディングは

行はハード情報（クレジットスコア，クレジッ

わずか 5 ％のシェアだったものが，2017年にはトヒストリー，収入，雇用形態，持ち家等）とフィンテック・レンディングのシェアは銀行を関係性を通じて収集したソフト情報，モニタリ

抜き，2018年にはそのシェアは38％にも達する

ングなどを通じて信用リスクを判断するのに対6し，フィンテック・レンディングでは，銀行で（Fuster et al., 2019）や中小企業融資市場（Go-

用いられるハード情報に加え銀行では用いられ急成長を遂げている 。米国住宅ローン市場
7

6 Buchak et al.（2018）は，金融危機後の伝統的な銀行による監視や規制が強まったことが，FinTech レンディングの台頭の主な要因であると述べている。
7 Fuster et al.（2019）によると，2010年から2016年にかけて FinTech レンダーによるシェアは 2 ％から 8 ％へ増加していることを明らかにしている。
8 COVID-19に対する企業向け救済プログラムである Paycheck Protection Program（PPP）は，2020年 4 月から2021年 5 月にかけて， 3 回の短期ラウンドで793億ドルを超える資金を急速に分配しました。Griffin et al.（2022）によると，FinTech レン
ダーはラウンド 1 では融資の 5 ％未満とスロースタートでしたが，2021年 5 月には融資の80％以上にまで急増し，その重要性が高まっていることを示し，フィンテック融資は PPP へのアクセスを広げたと評価されている。

30

証券経済研究第119号（2022.9）てこなかったソフト情報を用いていることが多率や金利などに影響を及ぼしていることも報告

くの研究で指摘されている9。

10。Ravina（2019）
されている（Iyer et al., 2016）

3.1 P2P レンディングにおけるソフト
情報

は，貸し手と借り手が同じ人種の場合の貸出行動について検証している。黒人の借り手は，貸し手が黒人の場合ほど，融資を受けやすく，金P2P レンディングとは，金融仲介機関を介さ利が低く，デフォルト確率が低いことを示してずに，貸し手と借り手の双方が，オンラインプ

いる。これは，黒人の貸し手は白人よりも黒人

ラットフォームを通じて直接マッチングし，個の借り手を選別する能力があることを示してい人や企業への融資がなされる仕組みである。銀る。この結果は，情報を保有する人が貸し出し行で用いられにくいが，P2P レンディングで用を決定することで借り手はより有利な条件で借いられる情報とは何であろうか。 １ つは借り手

り入れることを示唆している。

と貸し手の間の特殊性によって生じるソフト情

その一方で，デフォルト確率は低下しない報である。例えば，直接的なつながりや友人関が，融資の確率を高め，金利を下げる情報につ係に基づいた情報がそれにあたる。貸し手と借いても報告されている。例えば，身体的魅力

り手が長年の友人関係にあれば，貸し手は借り（年齢，美貌等）の個人的特徴（Ravina, 2019）

手がどういった人間なのか，信頼できるのか判や借り手の意気込みや成功すると主張する説明

断できやすい。フィンテック・レンディングが（Herzenstein et al., 2011）などがこれにあた

そうした関係性の中で行われる場合，デフォルる。例えば，Ravina（2019）によると，美しいト確率が改善し，金利が低く，融資が実行され女性の借り手は，容姿以外同様の特性を持つ平る確率が高いことがいくつかの研究で明らかに均的な容姿の女性と比べ，P2P レンディングをされている。友人による情報生産機能は直接友通じて資金を得る可能性が11.7％高いものの，人が融資を行わなくとも機能する場合がある。

デフォルト確率が高いことを示している。そしSNS で友人が多い人や友人からの推薦が多いて，同じ特性を持つ平均的な容姿の申込者が，人は，貸し手と借り手の間で友人関係といった同じ確率で融資を受けるには，支払い可能な金

直接的なつながりが無くとも，デフォルト確

利を0.72％上げるか，代わりに希望額を1,101率・金利の低下，融資が実行される確率の増加

ドル下げる必要があると報告している。こうしをもたらすという指摘もある（Lin et al., 2013;

た結果に対しては ２ 通りの解釈があり得る。 １

Freedman and Jin, 2017）。さらには SNS など

つ目の解釈は，嗜好性差別（taste based dis-

でのデジタルフットプリントも P2P レンディ

crimination）や偏見・誤認識（misperception

ングでは利用されており，実際にデフォルト確

model）による評価が貸し出しの意思決定に影

9 その一方で，フィンテック・レンダーが既存金融機関よりソフト情報ではなくハード情報を重視しているという研究もある。
Maggio and Yao（2021）は意外なことに，フィンテック・レンダーの金利の変動は信用報告書（credit report）の情報が大部分を説明していたのに対し，既存金融機関ではそうではないことを実証的に明らかにしている。これは，既存金融機関よりもフィンテック・レンダーが，信用報告書にといったハード情報の数値に信用の意思決定が委ねられていることを示唆している。
10 地域の社会資本（Social capital）の評価からデフォルト確率や金利へ影響を及ぼしていることを主張する研究もある（Hasan
et al., 2020）。

31

フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

響を及ぼす可能性である。この場合は，貸し手に応じて債務を債務担保証券化し，機関投資家の評価が誤っていることが示唆される。もう 1へ販売したり，Biz2Credit は提携する金融機つの解釈は，リスクに対するリターンという概関への仲介に徹するように進化している。こう念とは別に貸し手の効用（意気込みを粋に感じした独自ソフト情報のハード化を通じて，貸し

応援することによる満足感，好きなタイプの人

手の募集は無く，借り手企業のみ募集がなされにお金を貸すことによる満足感等）が貸し出しるという意味において，フィンテック・レンの意思決定に影響している可能性があり，貸し

ディングは P2P レンディングから変容を遂げ手の目的は金銭的効用のみならず非金銭的な効ている。これはソフトな情報をハード化するこ用を追求した結果といえる。既存金融機関ではとで多くの投資家が意思決定を行うことを可能

非金銭的な追及による貸し出し自体奨励されるとし，資金提供者が個人から機関投資家や金融

わけではないので，既存金融機関には無い新た機関となることで，フィンテック・レンディン

な付加価値を通じて資金調達を行っている可能グのスケール化に成功していることを示唆して

性がある。

いる。

3.2

P2P レンディングのスケール化

デフォルト確率を下げる有用なソフト情報の3.3 銀行とフィンテック・レンディン
グの関係性11

選別が進み，ソフト情報をハード化し，実装さフィンテック・レンディングが普及することれる流れがおきている。フィンテック・レン

で信用供給の中心的に供給を担ってきた銀行とダー・プラットフォーム（以下フィンテック・

フィンテック・レンディングの関係性について

レンダー）がさまざまなソフト情報を集め，独の議論が活発に行われている。特に，フィン

自の格付けグレードを作成している。例えば，

テック・レンディングは銀行にアクセスするこ

米 LendingClub の格付けグレードは2016年時とができない顧客に信用を提供し銀行の補完的点で，デフォルト率やスプレッドに対する精度な役割を果たしているのか，それとも銀行と競は他の貸金業者を上回っており，その精度は合する代替的な役割を果たしているのかという

年々向上していることが報告されている（Jag-

問いが注目されている。この点について研究しtiani and Lemieux, 2019）。米フィンテック・レン

た論文をいくつか紹介していく。

ダ ー の OnDeck 社 は，Amazon，eBay，Face-

De Roure et al.（2022）は，銀行と P2P レン

book，Twitter，LinkedIn などの e コマースやディング間の競争モデルを構築し，ドイツの地

SNS データ，信用スコア情報，会計データな方銀行とドイツ最大の P2P プラットフォーム

ど2,000種 類 以 上 の デ ー タ を 利 用 し， 独 自 のである Auxmoney の顧客信用データを用いてOnDeck score を 作 成 し， 中 小 企 業 融 資 へ の検証している。彼らは，銀行は預金を預かり，

フィンテック・レンディングに利用している。

自己資本を融資に投じる一方，P2P はフル・エ

また，OnDeck や Kabbage は独自のスコア

クイティ・レンダー12と仮定し，理論的枠組み

11 銀行とフィンテック・レンディングについての関係性を詳細にまとめた研究には安田・山田（2020）がある。参照いただきたい。

32

証券経済研究第119号（2022.9）を構築している。彼らは，P2P レンディングと着目し分析を行っている。かれらは銀行の支店銀行の融資は負の相関を持ち，P2P 融資は最もが少ないなど銀行サービスを受けられない可能リスクが高く収益性の低い顧客を銀行から奪性の高い地域においてフィンテック・レンディ

い，P2P 融資者のリスク調整後金利は銀行よりングが浸透していることを明らかにしている。

低い，という結果を得たことを報告している。

また，Jagtiani et al.（2021）では，住宅ローン

Tang（2019）は，銀行が融資基準を厳しくす

市場を対象にした分析で，伝統的な金融機関のる原因となった規制改革を銀行の外生的な供給拒否率が高い地域では，より多くの借り手が住ショックと定義し，外生ショックが起きた時に宅ローンのフィンテック・レンダーを利用して銀行の貸出先がフィンテック・レンディングにいることを見つけている。これらの結果はいず流れたのか，その場合どういった特徴の企業がれもフィンテック・レンディングは銀行と競合

フィンテック・レンディングを利用するのかにしているというよりは，銀行が供給できていなついて検証した。Tang は銀行の与信にアクセい資金需要に対しフィンテック・レンダーが資スできる顧客がフィンテック・レンディングを金供給を果たすといった，補完的な関係にある

利用していることを明らかにし，銀行と代替的ことを示唆している。

な関係性があること，また，小口融資のビジネ

3.4 フィンテック・レンディング普及スにおいては銀行の与信にアクセスできない企と審査能力に対する問題点

業の融資を提供し補完していることを報告している。

フィンテック・レンダーは既存金融機関と競Barkley and Schweitzer（2020）は，2015年

争しながら，いかに成長を遂げてきたのであろ

FRB の中小企業信用調査データを利用しフィうか。フィンテック・レンダーはシェアを伸ばンテック・レンダーから資金供給を受けた人

しているものの，問題点はないのか考えていく。

（借り手）の特徴を分析することで銀行との関

フィンテック・レンダーが，市場シェアを高係性について分析している。彼らの結果からめるためには 2 つの行動が考えられる。①銀行

は，銀行からの信用供与を拒否された企業がから融資を拒まれる信用力の低い借り手にもア

フィンテック・レンディングを利用しているこ

クセスし，シェアを高めていくという考え方ととを示しており，フィンテック・レンダーは銀②銀行も融資をする信用力の高い借り手に焦点

行と競合しているというよりは補完的な関係にを当て，従来の銀行が提供する条件よりも良いあることを示唆している。Balyuk（2022）も，条件を提示して借り手を増やし，シェアを高め

フィンテック・レンダーが伝統的な銀行からクるという考え方がある。①の行動をとる場合，レジットにアクセスできない消費者のクレジッ

多くの顧客と向き合うため信用モデルを改善す

ト・アクセスを改善していることを明らかにしるためのデータがより多く集まるという点と，て い る。Jagtiani and Lemieux（2019） は，認知度を高める点が利点としてあげられる。しフィンテック・レンダーが普及している地域にかし，データが不十分で，信用モデルが改善で12 預金を利用せずに，貸付資金は全額株式によって調達する投資家。

33

フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

きなければ，ミス・バリュエーションを引き起ては，フィンテックの借り手が，借り入れた資こすという代償を伴う。②の行動をとる場合に金を過剰な追加支出に充てる傾向があるというは，顧客を集めることに苦労するため，取扱高ものである。具体的には，既存金融機関から借の伸びは鈍化し，収益性も低くなる一方で，よりているマッチング対象者と比べ，フィンテッ

り質の高い借り手を識別する技術に優れている

クの借り手は総債務残高とリボルビング残高のことを市場で明らかにしブランドを構築できる

両方が，融資実行後に増加する傾向にある。さことが予想される。この 2 つの考えを用いて，らに，フィンテックの借り手は，融資後数ヶ月

無担保個人向けローンの分野でフィンテック・の間に自動車を購入する傾向があると報告してレンダーがシェアを伸ばしてきた背景を検証しいる。これらの結果は，フィンテックの借り手たのが，Maggio and Yao（2021）である。彼は過剰に融資を受けるために，デフォルトしやらは，フィンテック・レンダーは，はじめに信すくなっており，フィンテック・レンダーの優

用力の低い個人からスタートし，その後，優良良な借り手を選ぶ審査能力には疑問が残るといな借り手に信用供与を行うことで市場シェアのう考え方を支持している。

拡大をはかる傾向があると述べている。

フィンテック・レンダーが借り手を審査する

しかし，Maggio and Yao（2021）はフィン

能力が低くなることで生じる問題は世界的に頻テックの借り手の特徴の詳細な分析を通じて，発している。Wonga はイギリス発祥のオンライ

フィンテック・レンダーの優良な借り手を選ぶ

ンの短期無担保個人向けローン（pay-day loan）

審査能力は依然として十分ではないと主張してであり，イギリス，オーストリア，オランダ，いる。彼らは，フィンテックの借り手は，マッカナダ，スイス，スペイン，ドイツ，ポーラン

チングした非フィンテックの借り手よりも，ド，南アフリカで事業を展開していた。しかハードな信用情報が少ない場合に，延滞やデし， 1 日 １ ％の利子で年率数千％に相当する利フォルトすることを明らかにした。これは，息を徴収するビジネスモデルであった。そし「見えない優良借り手」ではなく，特定されたて，同社は返済不可能な人々に対し多額のお金

個人が従来の金融機関から借り入れるよりもパを貸し付けていたことが，イギリスの Finan-

フォーマンスが低いことを示唆している。

cial Conduct Authority（FCA）の精査によっ

Maggio and Yao（2021）の結果を詳しくみていこう。フィンテックからの借り手は 2 つのて明らかにされ，数万人に上る顧客からの損害賠償が発生したことなどにより破綻した。

特徴を持っていた。 1 つは，既存債務の整理の日本のフィンテック・レンディングでも相次ためにフィンテックを利用するという特徴であいで運営会社の不祥事が発覚している。発覚しる。フィンテックの借り手は，口座数が多く，たフィンテック・レンダーには，元国内最大手

信用利用率が高い傾向にある。これは，借り手

フィンテック・レンディングのプラットフォー

がすでに十分なクレジット・アクセスを持ってムの運営会社 maneo，大手金融グループ SBIおり，高金利のクレジットカード債務を整理す

ホールディングスの元子会社 SBI ソーシャルるためにフィンテックを利用している可能性が

レ ン デ ィ ン グ が 含 ま れ て い る。maneo，SBIあることを示唆している。もう 1 つの特徴としソーシャルレンディングの不祥事は，事前の計34

証券経済研究第119号（2022.9）

画とは異なる資金使途に不正利用したり，融資

テック・レンダーと関連企業との協業が進んで先企業が返済不能に陥り，借入金の横流しを続いる。Ghosh et al.（2022）で検証されている

け，雪だるま式に被害が拡大したことが要因

ように，キャッシュレス決済サービス情報は，だった。いずれの場合もフィンテック・レン

貸し出しに際しフィンテック・レンダーへ有益

ダーによる審査能力が十分ではなかったことがな借り手の情報をもたらす。上述したフィンあげられる。

テック・レンダーの OnDeck は借り手への決

3.5

フィンテック・レンダーの今後済サービスを開始し，かつて独立系決済サービ
ス業者であった PayPal，Square，Stripe がい

フィンテック・レンディングの歴史は浅く，ずれも融資業務を開始した。日本でも融資型ク

前節の研究をもとに今後の銀行とフィンテッ

ラウドファンディングにおいて度重なる不祥事

ク・レンダーとの関係性やフィンテック・レンがあったものの，証券会社，小売業など幅広い

ダーの審査能力を結論付けることは早急と言え分野の参入が報告されている。多くの参入による。銀行とフィンテック・レンダーとの関係やり，競争・淘汰が促進され技術革新などを通じ

フィンテック・レンダーの審査精度は進化をして付加価値の高い技術が生まれる。既存金融機続けており，将来にわたり銀行とフィンテッ

関にとって，フィンテックへの参入やフィン

ク・レンダーは相互排他的な存在として捉える

テック技術の導入は，短期的には失敗した際にのには無理がある。

おける名声の失墜のリスクをもつ。しかしながいくつかの研究では，互いの情報を通じて信ら，長期的な視点で考える場合，当該技術の幅用拡大に結び付いていることを示している。

広い事業・サービスへの広がりを鑑みると，そBalyuk（2022）は，フィンテック・レンダーはの導入の遅れが国内外の銀行業務・融資シェア

機械学習や銀行の利用できないデータ利用など拡大機会の致命的な逸失のみならず，現シェアの顧客のスクリーニング技術を進歩させ情報のを大幅に失うリスクをはらんでいる。

問題を緩和しており，銀行はフィンテック・レ

いずれにせよ，フィンテック・レンダーが機

ンディングの情報を利用することで銀行による械学習や銀行の利用できないデータ利用などの顧客の信用アクセスを拡大させていることを明

顧客のスクリーニング技術を進歩させ情報の問らかにしている。

題を緩和されることになれば，企業はより良い

こうした情報スピルオーバーのみにとどまらず，実際には，銀行とフィンテック・レンダー

条件で多くの融資を受けることができるようになることが期待される。

との合併が進んでいる。例えば，米フィンテッ
ク・レンダーの最大手の Lending Club は2020
年に米銀行 Radius Bank を買収し銀行業を営

4 ．株式投資型クラウドファンディ
ング（ECF）

み，Lending Club の最大のライバルフィンテッ
ク・レンダーである SoFi も小規模なコミュニ

ECF とは，非上場株式の発行により，インティバンクの買収によって銀行免許を取得してターネットを通じて多くの人から少額ずつ資金いる。銀行のみならず，幅広い分野でフィンを集める仕組みである。新規・成長企業へのリ35

フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

スクマネーの円滑な供給に資することを目的と

よび VC は様々な手段を用いて不確実性や情報して，金融商品取引法等の改正及び日本証券業の非対称性の問題に対応している。例えば，専協会の自主規制規則の整備により，創設された

門性を生かしたデューデリジェンスやハンズオ

非上場株式の発行を通じた資金調達を行うため

ンでは，経営の実態があるか（例えば取引先に13の制度として2015年 ５ 月に解禁された 。しか実態はあるのか丁寧に調査など），投資した資し，上場企業とは異なり，資金調達において多金を適切に利用しているか情報収集・モニタリ

くの制約が設けられている。①同一の会社が資ング，アドバイスやネットワークを通じた取引

金調達を行うことができる金額は 1 年間に 1 億

先などの紹介なども行っている。さまざまな

円未満，②勧誘・申し込みはクラウドファン

VC 契約，ステージ・ファイナンス，転換優先

ディング業者のウェブサイトおよび電子メール

株（convertible preferred stock）といった種のみ利用可（電話，訪問等は禁止），③投資家

類株などの利用も，不確実性や情報の非対称性

１ 人あたりの個別払込額は 1 社につき年間50万の問題の緩和を助けている（Kaplan and Ström-

円 以 下， ④ ク ラ ウ ド フ ァ ン デ ィ ン グ 業 者 は

berg, 2004）。

ECF で取り扱う株式やその発行企業の概要や

一方，ECF は，インターネットを通じて多く資金調達の内容をウェブサイトで公表する，なの人から少額ずつ資金を集める仕組みであり，

14

どがある 。

4.1

ベンチャー企業投資と ECF

BA や VC による資金提供方法とは大きく異なっている15。ECF でベンチャー投資を可能にする
考え方の １ つに群衆の知（Wisdom of crowd）

ベンチャー企業は，不確実性が高く，企業とがある。群衆の知とは，群衆の中の最も賢い個

資金提供者間の情報の非対称性の問題が深刻で人や専門家による意思決定よりも，群衆全体にある。企業価値を企業が将来生み出す利益の現よる意思決定の方が優れているという考えであ

在価値合計と考えると，足元の利益や売上高

る（Surowiecki, 2005）。その主な理由は，群衆（ハードな情報）では企業価値をほとんど説明の意思決定の方が意思決定時のノイズが小さいできない。資金提供者がベンチャー企業を評価ことにある。各個人の意思決定には知識・嗜好するうえで利用される情報のほとんどは，企業の偏りなどノイズがある。群衆の知では，群衆の将来性，経営者やトップ・マネジメント・には多数の個人がおり，群衆の意見においてはチームの特徴（能力，意気込み等），取引先とこのノイズは相殺され優れた意思決定ができるの関係性といったソフトよりの情報である。

と考えている。群衆の知が機能する条件は ３ つ

こうした特徴を持つベンチャー企業への主な挙げられる。 １ つ目の条件は，多様性である。

資金供給者はビジネス・エンジェル（BA）や多様な専門知識や暗黙知（ソフト情報）を持つ

ベンチャーキャピタル（VC）である。BA お

参加者が存在すること。群衆が一方の偏った知13 株式投資型クラウドファンディングや株式コミュニティ制度の導入経緯については森本（2015）を参照。
14 詳しくは日本証券業協会ホームページを参照
（https://market.jsda.or.jp/shijyo/kabucrowdfunding/seido/gaiyou/index.html）
15 松尾（2017）は BA・VC と ECF の投資モデルの違いについて詳細に説明している。

36

証券経済研究
図表 ２

第119号（2022.9）

資金調達における情報の問題と ECF，BA/VC の取り組み
ECF

BA/VC

逆選択問題
群衆の知・PF による審査（事前の情報の非対称性の問題）

専門的な知識・契約・投資方法

モラルハザード問題（事後の情報の非対称性の問題）

モニタリング・ハンズオン・契約・投資手段－〔出所〕 筆者作成

識を持つ人のみで構成される場合，群衆の中でり，逆選択問題が緩和できるかについては議論のノイズは小さくなるものの偏った意思決定をの余地がある。例えば，① ECF のキャンペー

もたらす。 ２ つ目の条件は，独立性である。他

ン期間が短く，投資家は実質的にデューデリ

人が犯した間違いに影響を受けないということジェンス（DD）の機会がほとんどない。②小である。例えば，人は自分より専門的な知識を額投資のため ECF 投資家がコストをかけ DD

持つ人の意見に影響を受けやすい。特定の専門するインセンティブは低い。ベンチャー企業の的知識を持つ人の意見が偏っており，群衆内の価値の源泉は機密情報であり，不特定多数の投他の人もその偏った意見に影響を受けるのであ資家への公開を拒みがちである。そのため③

れば，結果として偏った意思決定となる。 ３ つECF 投資家たちは機密情報へのアクセスなし

目の条件は，分権化である。分権化とは群衆内に意思決定せざるを得なくなる。群衆の知での個々が独自に意思決定をすることを意味す

あっても，①，②，③の理由から群衆の中に情る。群衆内の個々が独自に意思決定できれば，報を保有する人がいなければ自ずと意思決定の個々の保有する固有の知識（暗黙知やソフト情質は低下する可能性がある。つまり，質の高い報）が群衆の意思決定に反映され，結果として情報をもとにした多様性が満たされにくくする

ノイズの小さな意思決定となる。

可 能 性 が あ る。 こ れ に 対 し，BA/VC は ま と

4.2 ECF と資金調達の問題についての考察まった金額を投資するため投資前に DD するイ
ンセンティブは高く，秘密保持契約のもと機密情報に触れ，情報の非対称性の問題を緩和した

図表 2 は資金調達の問題と ECF，BA/VC の

うえで意思決定をしている。ECF はプラット問題に対する取り組みをまとめたものである。

フォームによる審査があるものの，ECF では

逆選択問題（資金提供する前の情報の非対称性

様々な分野の企業が存在し，常に BA/VC ほどの問題）に対し，ECF は群衆の知やプラットの当該分野のスペシャリストが審査に携わってフォームによる審査によって，BA/VC は専門的いるわけではない。プラットフォームの審査能

知識・契約・投資方法を通じて問題に対応する。

力にはおのずと限界がある。さらに，ECF へ

群衆の知が機能する条件が整っているのであ参加する投資家の目的は必ずしも金銭的なもの

れば，資金調達時における情報の問題は緩和さとは限らない。この場合， 1 つの回答を求めるれることが見込まれる。しかし，現状の ECF

ための群衆の知は，目的に応じて歪んだ結果とが群衆の知が機能するような条件が整っておなりやすいと考えられる。

37

フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

モラルハザードの問題（出資後の情報の非対ある。Vismara（2018）は，ECF 投資家の投資称性の問題）についてもいくつか論点がある。

行動について分析を行っている。ECF 投資家

BA/VC の場合，比較的持ち株比率が高くなるは前に申し込んだ人の意思決定にフリーライド

ほどの投資をする。そのため，投資後のモニタする傾向にあり，序盤に投資額の多く集まるプ

リングやハンズオンを行うインセンティブを持

ロジェクトに入札する傾向にあることを示し，つ。これに対し，個々の EFC 投資家は持株比率

この結果は情報カスケード問題（自ら保有するが低いため，彼らがコストをかけてモニタリング

情報ではなく他人の情報に依存して意思決定すするインセンティブは低く，持ち分も小さいためる）であると解釈している。Vismara の主張

経営者の解任といった権利行使能力も低い。こするように，ECF で情報カスケード問題が生の場合，現状の ECF は，事後的な情報の非対じているのであれば，群衆の知が機能する条件

称性の問題を緩和する機能が低い可能性がある。

である独立性・分権化に問題があることを示唆

株主間のエージェンシー問題においても疑問している。

が残る。ECF の場合，株主が分散・複雑化す

Walthoff-Borm et al.（2018）は，英国の ECFることで調整コストやエージェンシー・コスト

利用企業と ECF 企業と同様の特徴を持つ ECFが増加する可能性がある。例えば，多様な目的

非利用企業の財務パフォーマンスや失敗率につを持つ株主数が増加することで株主間契約の手

い て 分 析 し て い る。 彼 ら の 結 果 に よ る と，間が大きくなり VC の追加投資が難しくなる場

ECF 利用企業は ECF 非利用企業と比較して財合もあれば，株主総会の開催にコストがかかる

務パフォーマンスは低く，失敗率は高いことを明ことが予想される。

らかにしている。Cholakova and Clarysse（2015）

4.3

ECF の実証研究

は，ECF 投資家のインセンティブに注目している。彼らの結果は，ECF 投資家は金銭的な

前節では ECF の論点を取り上げて説明してインセンティブに加え，非金銭的なインセン

きたが，いくつか実証研究を紹介しつつ論点をティブを持っていることを明らかにしている。

見ていこう。はじめに紹介するのは，群衆の知そもそも投資家間の目的が違えば，群衆の知のはベンチャー投資においてより適切な意思決定

意思決定は，さまざまな目的が反映された結果をもたらしているかという疑問についての研究と言える。この場合，純粋に経済的リターンをである。群衆の知が支持されるのであれば，よ

追求した意思決定とは異なる可能性を示唆してり多くの投資家が参加，賛同した募集は，そのいる。これらの結果は，いずれもベンチャー企後の成長がより見込まれると予想される。Signo-

業の経済的リターンを追求する投資という意味

ri and Vismara（2018）は英 Crowdcube のデー

においては，群衆の知は機能しているとは言いタを用いてこの仮説を検証した。検証結果から難いといえる。

は，多くの投資家が参加（賛同）した募集は，

BA/VC，機関投資家が ECF へ頻繁に参加しその後，M&A や追加投資などで成功を収めるていることが指摘されている。英 Crowdcube

可能性が低いことが明らかになっている。これは同社の ECF プラットフォームで 9 つの VC

は群衆の知が機能する場合の予想と逆の結果でが投資していることを報告している。英国政府

38

証券経済研究第119号（2022.9）

も London Co-Investment Fund を 通 じ て125

は，ECF の問題の １ つである株主間調整時に万ポンドを，ECF プラットフォームを通じて生じる問題を緩和することで追加資金調達に良投 資 し た こ と を 明 ら か に し て い る。Signori

い影響を及ぼしていることを示唆する結果であand Vismara（2018）は ECF プラットフォー

る。

ムで BA/VC，機関投資家を集めた企業のパフォーマンスについて検証している。彼らは

4.4

ECF の動向

ECF で機関投資家を集めることができた企業

初期の ECF は群衆の知を引き出すため，プは，失敗率が低く，プライベート・チャネルをロの投資家を完全に排除することを前提に設計通じた追加的な資金調達能力が高いことを明らされた。しかし，情報の問題・株主間利害対立

かにしている。これは，ECF の経済的な成功問題が深刻で，スケール化しにくく，成長投資に対し，BA や VC の審査能力などが生かされの呼び込みが困難という問題に直面した。そうることを示唆している。

した問題に対応するべく，多様な ECF の形態

ECF の場合，株主が分散・複雑化することが生まれている。

で調整コストやエージェンシー・コストが増加

英 Seedrs や英 Crowdcube は ECF プラット

する可能性もあるという考えに対し，ノミニー

フォームによるノミニー構造を利用している。

構造の影響を検証する研究も存在する。Butticè

上述したようにノミニー方式は株主間のエー

et al.（2020）は，英国の Seedrs と Crowdcube

ジェンシー問題（株主間対立）を緩和するうえのデータを用い，ノミニー構造の影響を検証しで一定の効果があると考えられるものの，逆選ている。日本などで一般に利用される ECF の択問題の緩和という点においては問題が残って株主構造は，直接株主構造である。直接株主構いる。ECF 企業はあらゆる分野にまたがって造とは，クラウド投資家が企業の直接株主にな存在しているが，ECF プラットフォームの経るもので，ECF 投資家は起業家が設定した所

営資源（専門領域）から情報の問題を解決する

定の閾値以上の投資を行うと議決権株式を受取能力には限界がある。また，DD には手間と時ることができる。これに対し，ノミニー構造と間がかかるため，どれほど機能するのか非常には，プラットフォームを企業の株主名簿に記載

難しい課題である。

されている唯一の法定株主（ノミニー）とする

これに対し米 AngelList などは VC 等の専門構造である。ECF 企業はプラットフォームと家がノミニー構造となる ECF プラットフォー

契約を結び，プラットフォームが個々の投資家

ムも存在する。この場合，ノミニーを担当するに代わって投票や同意書の発行を行う。ノミ

BA/VC が成功報酬20％をもらい，ECF 企業のニーは，清算，普通株・優先株発行，会社資産DD を行い，質を保証し，ECF のノミニー構の譲渡，融資の申請など，様々な事項を総会で造を通じて出資を仰ぐ。VC の場合，成功報酬決定する権限を持っている。彼らの結果は，ノと名声の失墜があるため，適切な DD を行うイ

ミニー構造を採用する企業の方が直接株主構造

ンセンティブを持つ。ECF 調達後，VC によるを採用している企業より，VC の追加投資を受追加出資も受けやすくなる（しかし，名声効果

けやすいことを明らかにしている。この結果が機能しなければ利益相反問題へ）。

39

フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

ECF という制度は世界的にみても出来て間増加することで企業にとってはより資金を集めもない仕組みであり，現状発展途上にある。そやすい環境となる可能性がある。② ECF 投資のため，現状の仕組みが続いていくのか変化し家がコストをかけて事前の DD・投資後監視すていくのか不透明である。フィンテック・レン

るインセンティブが増加する。投資額があまりディングで見られたように，既存の金融システに小さいとコストに見合うリターンが得られな

ムとフィンテック・レンディングの良いところ

いため，投資後企業を DD したり，投資後モニを集めた形態が生まれてくる可能性がある。上タリングするインセンティブは低い。その結述したように，英米では VC や既存金融機関が果，逆選択問題やモラルハザード問題が深刻とECF プラットフォームと協業，買収し，進化なる。規模が大きくなることで DD やモニタリしていく流れが進んでいる。日本でも2021年 5ングコストを上回るメリットが得られやすくな

月には ECF プラットフォーマーのイークラウる。しかし理論的には考えられるものの，実際

ドと群馬銀行が連携することや2022年 4 月にはには ECF 企業に対し価値のある DD のコスト

常陽銀行とソニー銀行が ECF において連携すやモニタリングするコストを回収できるほど投ることなどが報道されており，この流れができ資額の上限の緩和がなされていない可能性が高つつある。ECF の今後の成長に期待したい。

い。③情報優位な投資家が参加しやすく，シグ4.5

規制緩和の流れ4.5.1

ECF 企業への 1 人当たりの投資額の見直し

ナリング効果・保証効果による逆選択問題が緩和する可能性がある。情報優位な投資家は，コ
ストに合わない規模の投資を行わない。投資額の上限が撤廃されることで情報優位な投資家が2021年 6 月15日日本証券業協会「非上場株式

比較的に参加しやすくなる可能性がある。情報の発行・流通市場の活性化に関する検討懇談

優位な投資家は保有する情報をもとに投資を行会」報告書，2021年 6 月28日：金融審議会「市う。そうした投資家の行動を観察することで他場制度ワーキング・グループ」第二次報告での投資家の投資が促される可能性がある。②では，投資家の投資額の見直しに言及している。

指摘したように情報優位な投資家が進んで参加

これまで投資額の上限を50万円としていたとこするほど投資額の上限の緩和がなされないのでろを，プロ投資家である特定投資家についてあればこの効果は限定的と言える。

は，自身でリスクを踏まえた適切な投資額を判

その一方で望ましくない効果，いわゆる群衆

断できると考えられることから，投資上限額をの知の効果が弱まる可能性が考えられる。第 １

16

見直すと述べている 。

に情報カスケードの問題が深刻になる恐れがあ

投資額の見直しについて望ましい効果，望まる。情報カスケードの問題は申込期間の序盤にしくない効果について考察する。はじめに望ま投資が集まった企業に投資をする傾向にあり，しい効果であるが，① ECF 企業の資金調達額

群衆の知の条件である独立性・分権化が損なわが増加する可能性がある。単純に資金供給量がれる可能性がある。第 2 に，額が多くなること

16 斎藤・吉川（2018）によると，欧米共に ECF における銘柄ごとの投資額の上限は無い。

40

証券経済研究第119号（2022.9）

で参加者数が少なくてよい状況が生じる。こうる。株主の売却が続くことは望ましいことではした状況はいずれも群衆の知が機能する条件のなく，買収による規律付けとまでは言えないが多様性，独立性，分権化を満たしにくくし，結企業に対し経営に規律を与える効果があると考果としてノイズの大きな意思決定をもたらす可

えらえられる。また，流通市場があることで，能性がある。

発行体が継続的に自社の将来についての情報をシグナルし続けるインセンティブを持つように

非上場企業株式の発行・流通市場の活

4.5.2

性化

なる可能性がある。情報をシグナルし続けることで経営の規律付けをもたらす可能性もある。

日本では米国と比べ非上場企業のセカンダ

一方で，望ましくない効果も考えられる。 １

リー取引が活発ではない。その背景の一つに，つは非上場企業の株主構造が複雑化することに日本証券業協会の自主規制規則で証券会社等に伴う問題がある。企業の成長には VC 等からのよる非上場株式の投資勧誘が一部例外を除き原追加出資が必要な場合が多い。上述した通り，

則禁止されていることがあげられる。非上場企

VC などは株主間契約を投資の際求める傾向に業のセカンダリー取引を活性化させることでベあるため，複雑な株主構成を持つ企業へ新たにンチャー投資を促すべきだという意見が高まっ投資することを嫌う傾向にある。非上場企業のている。こうした状況をふまえ，日本証券業協株式の場合，情報の取り扱いが難しく，投資家会は2021年 5 月25日の「非上場株式等の発行・をミスリードすることもありうる。特にベン流通市場の活性化」の議論において非上場株式

チャー企業の場合，直近の売上や会計情報となどの流通市場を活性化させる規制緩和を行う

いったハード情報よりも将来の見通しといった動きがみられている。

ソフト情報の方が投資家に有用である場合もあ

非上場企業の流通市場が活性化することによって ECF にどういった影響が予想されるかり，その情報を正確に伝達には工夫が必要とな
り，コスト高となる可能性もある。

考察する。望ましい効果として，まず株式の流動性プレミアムが低下することにより企業の価

5 ．まとめ値評価は高まり，ECF への参加の増加が見込まれる。自らが売却したいタイミングで売却で

本稿では企業の資金調達におけるフィンテッ

きなければ要求する投資収益率は高くなり（流クの役割について説明したものである。初め

動性プレミアム），ディスカウント幅が大きくに，フィンテックが企業の資金調達時におけるなければ投資家は出資しにくい。流通市場での情報の問題に対し，「ソフト情報のハード化」，

流通量がある程度見込まれるのであればこうし「ハード情報処理の高速化」，「多様な情報を持たディスカウントは小さくなることで企業の価つ主体のマッチング（特にソフト情報を持つ主値評価は高まる，もしくは投資家の参加が増加

体の参加が増加）」を通じて新たな金融を提供すること見込まれる。 ２ つ目の効果とすれば，する可能性について説明した。

市場による規律付けが働くことで，ECF 企業

次に，フィンテックが企業の資金調達に及ぼのモラルハザード問題が緩和する可能性があす影響について，融資の面からはフィンテッ

41フィンテックが企業の資金調達へ及ぼす影響

ク・レンディング，株式の面からは ECF を取れ，結果として企業の資金調達問題を改善する

り上げ，説明している。フィンテック・レン

方向に向かうことが予想される。

ディングについては，情報がハード化するにつフィンテックの詐欺事件が相次いで生じておれて P2P レンディングが変容し，スケール化

り，フィンテックの負の側面や十分に機能してしていること，その一方で，フィンテック・レ

いない状況も見受けられる。しかし，依然としンディングにおける審査能力が十分ではないて発展途上の状況にあり，負の側面を解消し，ケースが生じていること，フィンテック・レン

良い側面を延ばすことが企業にとっても望まし

ディングと既存金融機関関係性と今後の動向にいと考えられる。今後の健全な成長を期待してついて説明した。ECF については，ECF と既いる。

存 BA/VC の情報の問題の緩和手段の比較，および ECF の群衆の知に関連する実証研究の結参果をまとめ，ECF の規制緩和に対する考察を行った。
フィンテック・レンディングと ECF を比べた場合，ECF はソフト情報のハード化がなされにくくスケール化も十分ではない状況にあ

考

文

献

斎藤芳充・吉川浩史（2018）「英国の株式投資型クラウドファンディング―拡大の背景にある政府・業者の取り組み―」野村資本市場クォータリー
Winter，92-106頁。

る。その一つの理由としては，株式と負債への松尾健一（2017）「株式投資型クラウドファンディン

資金提供に必要な情報量が異なることが考えら

グのビジネスモデルと規制の方向性」第 2 期れる。融資と株式では，融資はデフォルトする

JSDA キャピタルマーケットフォーラム，185-

か否かについての情報がメインであるのに対し，株式では将来得られる利益の現在価値合計の情報が必要となる。自ずと必要な情報（特にソフト情報）は株式の方が大きくなる（情報の非対称性の問題が深刻になる）。そのため，既存金融機関を上回るほどの情報を集めた意思決

196頁。
森本健一（2015）．「新たな非上場株式の制度について - 株式投資型クラウドファンディング及び株
主コミュニティ」『月刊 資本市場』，No.362，
48-59頁。
安田行宏・山田佳美（2020）「フィンテックと銀行貸出に関する論点整理：P2P レンディングとの比定がなされておらず（少なくとも検証されてい較の観点から」『東京経大学会誌』，第306号，ない），融資でみられるほどスケール化されて15-38頁。

いない可能性がある。
その一方で，フィンテック・レンディング，
ECF のいずれにおいても共通した流れも見られる。それは既存のプレーヤー（金融機関等）との融合・協業である。フィンテック企業が銀行を買収したり，VC が ECF と協業する案件が数多くみられている。こうした流れは，既存プレーヤーとフィンテックとの機能補完がなさ

42

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（一橋大学大学院経営管理研究科教授・
当研究所客員研究員）