「証券業界とフィンテックに関する研究会
サーベイグループ」報告書

２０１７年１月２６日「証券業界とフィンテックに関する研究会サーベイグループ」

目次

はじめに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・1
Ⅰ． ICT（情報通信技術）の発展と証券業界を取り巻く環境・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2
１） 経済・社会の変質と金融・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2
２） 経済・産業におけるイノベーションと金融システム・証券業の未来・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2
３） ICT の発展と証券業の変化・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3

Ⅱ． 証券業界とフィンテック・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5
１） フィンテックとは・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・5【インフラレイヤー】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6【サービスレイヤー】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・8２） 証券業界へのフィンテックの影響・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・12【バリューチェーン再構築の可能性】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・13

Ⅲ． 重点調査分野（証券業界にインパクトをもたらすフィンテック）・・・・・・・・・・・・・・・15
１） 顧客サービス・情報管理・投資アドバイス・資産運用分野・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・15【PFM（Personal Financial Management）】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・15【ロボ・アドバイザー】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・16【その他個人の資産管理・資産形成におけるフィンテックの活用】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・17
２） 資金調達・証券発行分野・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・18【貸付型クラウドファンディング】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・18【投資型クラウドファンディング】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・20【その他資金調達におけるフィンテックの活用】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・21
３） 仲介・トレーディング分野・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・22【法人向けトレーディング】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・22【個人向けトレーディング】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・23
４） 決済・インフラ分野・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・24【ブロックチェーン】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・24【オープン API】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・26
５） その他イノベーション・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・27

Ⅳ． 今後の課題・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・33
１） フィンテックと証券業者（既存プレイヤーへの示唆）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・33【契約・連携・提携】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・34i【出資・インキュベーション】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・34【買収・グループ化】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・35【エコシステム形成】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・35
２） 証券市場とフィンテックの促進（政策・規制当局への示唆と課題）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・36【国民の安定的な資産形成】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・36【リスクマネーの供給】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・36【国際金融センターの形成】・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・36＜資料編＞・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・38
第１回会合
渡部亮氏（法政大学）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・39
第２回会合
大木剛氏（みずほ総合研究所）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・57
福田好郎氏（NTT データ経営研究所）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・77
第３回会合
山藤敦史氏（日本取引所グループ）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・87
瀧俊雄氏（マネーフォワード）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・100
第４回会合
佐藤広大氏（野村資本市場研究所）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・117
町井克至氏（大和総研）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・120
第５回会合
松尾順介氏（桃山学院大学）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・131
石倉宏一氏（日本証券業協会）・横田裕氏（日本証券業協会）発表資料・・・・・・・・・・・・・・146
第６回会合
三好美佐子氏（One Tap BUY）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・159
第７回会合
鈴木奏氏（Aite Group, LLC）発表資料・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・169

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「証券業界とフィンテックに関する研究会サーベイグループ」メンバー名簿
2017 年 1 月 26 日現在
主 査

関

委 員

大 木
瀧

雄 太

野村資本市場研究所研究部長

剛

みずほ総合研究所金融調査部主任研究員

俊 雄

マネーフォワード取締役 Fintech 研究所長

福 田 好 郎ＮＴＴデータ経営研究所グローバル金融ビジネスユニット
シニアマネージャー

幹 事

町 井 克 至大和総研経済環境調査部次長兼主任研究員

小 林 陽 介日本証券経済研究所研究員

オブザーバー 冨 永 剛 晴

金融庁総務企画局市場課課長補佐

鎌 田 沢一郎

日本証券業協会政策本部参与

山 藤 敦 史日本取引所グループ総合企画部新規事業推進室
フィンテック・ラボ課長

大 前忠

日本証券経済研究所常務理事
（敬称略）

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「証券業界とフィンテックに関する研究会サーベイグループ」開催状況○第１回（2016 年 6 月 6 日）
「フィンテックを取り巻く時代潮流」
渡部亮氏（法政大学教授）○第２回（2016 年 7 月 29 日）「米国証券分野における FinTech の取り組み」
大木剛氏（みずほ総合研究所金融調査部主任研究員）「情報通信技術の発展が証券業に与える影響」
福田好郎氏（NTT データ経営研究所グローバル金融ビジネスユニットシニアマネージャー）○第３回（2016 年 8 月 29 日）「金融市場インフラに対するブロックチェーン/DLT の適用可能性について」
山藤敦史氏（日本取引所グループ総合企画部新規事業推進室フィンテック・ラボ課長）「フィンテックの証券業へのインパクト〜PFM プレーヤーの観点から〜」
瀧俊雄氏（マネーフォワード取締役 Fintech 研究所長）○第４回（2016 年 9 月 23 日）「人工知能・ビッグデータの発展と金融サービス業への活用」
佐藤広大氏（野村資本市場研究所副主任研究員）「FinTech から金融イノベーションへ～既存フレームワークに揺さぶりをもたらす新興国でのイノベーション実現～」
町井克至氏（大和総研経済環境調査部次長兼主任研究員）○第５回（2016 年 10 月 24 日）「クラウドファンディングとフィンテック」
松尾順介氏（桃山学院大学教授）「証券監督者国際機構（IOSCO）等での FinTech に関する検討の状況」
石倉宏一氏（日本証券業協会執行役政策本部共同本部長）
横田裕氏（日本証券業協会政策本部国際部次長兼 IOSCO 業務室）

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○第６回（2016 年 11 月 25 日）「One Tap BUY について」
三好美佐子氏（One Tap BUY 取締役カスタマーサービス部長）「証券業とフィンテックの関連について―全体像に関する試案―」
小林陽介氏（日本証券経済研究所研究員）○第７回（2016 年 12 月 27 日）「米国のロボアドバイザー動向報告」
鈴木奏氏（Aite Group, LLC Head of Asian Operation）「報告書の原案について」
関雄太氏（野村資本市場研究所研究部長）

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はじめに
ＩＴを活用した革新的な金融サービス（フィンテック）は、単なる金融サービスの IT 化にとどまらず、
ブロックチェーン技術の活用等による金融取引の仕組みの変革や、人工知能（AI）・ビッグデータ
等、影響の大きいイノベーションを通じて、金融の将来的な姿を大きく変えていく可能性がある。最近、フィンテック分野における新興企業の台頭や大手金融機関がフィンテックを含むイノベーショ
ンを取り込もうとする動きがグローバルに発生しており、日本においても、数多くの取り組みが行われて注目を集めている。
フィンテックは日本の証券業界にも、大きな変革をもたらす可能性があるが、フィンテックの実情や影響、活用の可能性について、証券市場・証券業界の視点から必ずしも十分な分析・評価が行われてきたわけではない。
「証券業界とフィンテックに関する研究会サーベイグループ（以下、当サーベイグループ）」は、フィンテックの現状を整理し、それが証券業界にどのような含意を持つかについて、基本的な評価を試みることを目的として、日本証券業協会の委嘱に基づき、公益財団法人 日本証券経済研究所に設置されたものである。
当サーベイグループでは、フィンテックの全体像、実例、背景及び評価を整理するとともに、フィンテックの進展が証券業界に対して有するインプリケーションについても考察するため、2016 年 6月から 12 月にかけて、7 回の会合を実施した。会合の中では、学界・実務の有識者によるプレゼ
ンテーションを基に、海外を含めたフィンテックの実例と日本の証券業界への意義を議論することに努めた。
本報告書は、当サーベイグループにおける議論の結果をとりまとめたものである。日々刻々と変化する新しい技術やビジネスモデルについてのサーベイであったため、将来展望や政策的なインプリケーションを含めて深い分析を実施できたとは言い難いが、今後、証券業界・市場関係者によるフィンテックの議論や取り組みの際に、本報告書がひとつの参考資料とされることを望みたい。

1

Ⅰ． ICT（情報通信技術）の発展と証券業界を取り巻く環境
１） 経済・社会の変質と金融（日本の）証券業界をとりまく社会・経済環境は、近年、著しく変化している。特に注目されるのは「Financialization（経済の金融化）の終焉」「ICT（情報通信技術）分野を中心に進むイノベーション」によって、金融業・証券市場の本質が変化し始めていることである。
まず、2007-08 年のグローバル金融危機は、一面においては、モノを生産・消費・取引する実物
経済が金融取引・金融市場に大きな影響を受けるようになる Financialization（経済の金融化）が限界を迎えたことを意味していると考えられる。実際に、グローバル金融危機後の規制改革は、
従来の環境では容易に収益を獲得できたビジネス、あるいは規制によって守られていた金融ビジネスモデルの見直しを加速させており、多くの金融機関が、自己勘定取引や複雑な金融商品の組成よりも、顧客に対して付加価値やソリューションを提供するサービス業としてのビジネスに、より多くの経営資源を投入するようになっている。顧客・社会側でも、特に高齢化・長寿化が進展する
日本では、金融ストックの蓄積は進んでいるものの、経済・生活・財政に対する不安は大きくなっており、資産の運用や管理に対するニーズは多様化し、金融・証券業界への期待もますます高くなっている。
ICT 分野に目を転じると、この間、オープンな契約形態・経営資源調達に支えられる形でイノベーションが継続的に発生している。スマートフォンの普及、e コマースやソーシャル・ネットワーキン
グ・サービス（SNS）の拡大といった潮流が、消費者の生活とライフスタイルを大きく変えつつある。
金融・証券業界においても、顧客の新たなライフスタイルやニーズに対応した商品とサービスを開発していくことが求められる。また欧米では、金融危機により、金融商品の開発、トレーディング、
金融機関の IT オペレーションなどに関わってきた人材が大量に流動化し、ICT 産業やベンチャー企業に流入している。ある意味では、金融業界から他業界へ移っていった人材やアイデアが、さ
まざまなイノベーションと結びつくことによって、外部から金融を揺り動かそうとしているのが、フィンテックによる潮流と解釈することもできよう。

２） 経済・産業におけるイノベーションと金融システム・証券業の未来
人工知能（AI）、ロボット工学（ロボティックス）、Internet of Things （IoT）、自動運転車、3D プリンターなど、近年のイノベーションは、センサー技術などを活用したビッグデータの集積と活用（デジタル化）を通じて、生産・ものづくりだけでなく、すべての産業セクターに大きなインパクトを与えると考えられており、第 1 次（蒸気・動力機関）、第 2 次（電気・エネルギー）、第 3 次（コンピュータ・2情報処理）に次ぐ、第 4 次産業革命（ドイツではインダストリー4.0、米国ではインダストリアル・イン
ターネット）とも指摘されている。第 4 次産業革命自体が金融・証券業のあり方や仕組みを大きく変えていく可能性があると同時に、今後、証券業に対しては、第 4 次産業革命を支えるリスクマネーの供給が期待される可能性が高い。
さらに、ICT 分野を中心に、さまざまなイノベーションが継続した場合、今後 10 年などの中長期的スパンで見れば、経済システム自体が、大きく変貌するかも知れない。例えば、仮説として、「契約・信用経済からネットワーク経済へ」「私的財産権から共同利用権へ」 「貨幣を媒介しない取引（市場外取引、物々交換）が重要になる」「個人・法人・市場の境界線が消滅し『株式会社を創る』
理由が問い直される」といった予測が提示されている1。実際、ウーバー・テクノロジーズ（Uber、配車アプリ）が単にタクシー業界だけでなく移動手段の考え方自体を革新し始めていることや、エアビーアンドビー（Airbnb、民泊予約サイト）が宿泊や不動産保有という考え方に大きな影響を与え始めていることは、こうした仮説が荒唐無稽な未来予想図とはあながち言えないことを物語っている。

３） ICT の発展と証券業の変化
証券業者の本質的な機能を、証券市場という「多対多」ネットワークの中で、情報や資産を仲介し、投資による価値創造のメカニズムを支える金融機関と定義してみる。社会・経済の激しい変化の中でも、この本質的な役割は当面なくならないと考えられる。しかし、証券市場が基本的には無形のデータと価値を扱うネットワークだとすれば、ICT 技術の発展による影響はますます高まると考えてよいであろう。少なくとも、スマートフォン・タブレット端末のような新しいデバイスを活用して証券取引（あるいはその目的としての資産管理や資産運用）を行いたいという顧客が、増えることはあっても減ることは想定できないといえる。しかも、最近の ICT 技術を活用したイノベーションの特徴として、新しい技術が市場を生み出すというよりも、顧客・ユーザーが使い勝手の良いプラット
フォームの上で商品やサービスをカスタマイズ化することによって市場が創出される（しかも短期間に）という傾向がみられる。個別の技術ではなく、プラットフォームと顧客の動きが、市場の構造を一変させてしまうということになる。既存の証券業者が、既存の顧客基盤や規制にある程度守られる可能性は残るにしても、今後、創出される市場で主要なプレイヤーとなれるのかどうかは予断を許さないところである。
さらに、中長期的スパンで考えると、金融システムのインフラ自体が、あるいは貨幣や証券といった価値評価や価値交換の仕組み自体が、新しいものに置き換わっていく可能性もある。クラウド

例えば、本サーベイグループ第 1 回会合における渡部亮法政大学教授のプレゼンテーション、ジェレミー・レフキン（柴田裕之訳）「限界費用ゼロ社会」NHK 出版（2016 年）など参照。
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ファンディングやビットコインの台頭といった動きが大きな注目を集めるのも、そうした可能性を念頭に入れてのことと思われる。いずれにせよ、証券業者も程度の差や時間の前後はあったとしても、ICT の発展、社会・経済の変化から無縁ではいられないと考えられる。顧客が現在と違ったサービスを求める可能性を、また 5 年後あるいは 10 年後の貨幣、市場システム、企業金融が現在の延長線上にはない可能性を意識しておく必要があると思われる。

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Ⅱ． 証券業界とフィンテック
１） フィンテックとは
フィンテック（FinTech）とは、「Finance」と「Technology」を組み合わせた造語であり、ICT を活用して、金融、決済、財務サービスを革新・再構築する動き全般を指す。フィンテックという言葉自体はかなり昔から一部の業界内有識者の間では使われていたとも言われるが、本格的に広まったのはここ数年間の出来事である。
金融業は、金利や株価、取引データや顧客属性等、様々な数値やデータの集合を扱う業であるため、本来的に、テクノロジーとの結びつきが強い分野である。したがって、テクノロジーを活用した業務の改善活動自体は、脈々と行われてきたことである。例えば、証券業においては、インターネットの普及を受けてオンライン取引に特化した証券会社が現れ、また、対面サービスを中心とした既存証券会社でも、オンライン・チャネルを強化する動きが見られた。これらの動きは現在では顧客の利便性を高める手段としてすでに定着している。また、法人向け分野に目を向けても、例
えば機関投資家としての仲介・トレーディング業務では、コンピューターの進化と歩調をあわせて、機械化・自動化・高速化が進んでおり、近年台頭している HFT（High Frequency Trading、高頻度取引）などはその象徴的な分野である。これらの取り組みはテクノロジーの発展を金融業や証券業に活用したものであり、その価値は決して否定されるものではない。
しかし、近年注目されているフィンテックは、そのような、既存金融機関の通常業務の延長線上としての効率化、もしくはすでに定着している改善とは一線を画するものとされる。つまり、キーワードとして「破壊的」という意味を持つ「ディスラプティブ」という形容詞がしばしば用いられることが示すように、既存金融サービスが提供する機能に対して大幅な革新を促し、バリューチェーンを再構築する動きを指している。そして、そのような革新は、既存金融業界の内部から自発的に起きているものというよりは、他業界や外的要因を引き金とした、外部からの変革圧力に先導されているという特徴がある。このように、本報告書で用いる「フィンテック」という語は、従来から行われてきた、前述の広義な意味でのテクノロジーによる金融業の改善（ここでは対比させるために便宜上「古いフィンテック」や「フィンテック 1.0」と呼ぶ）ではなく、革新性に富み、既存金融業に対して破壊的な影響力を持つ、言わば新しいフィンテック（またはフィンテック 2.0）に焦点を当てている。言い換
えると、フィンテックとは、前章で言うところの第 4 次産業革命に位置づけられるような動きを指している。つまり、証券業や金融業のみならず、他業種も含めた様々なレイヤーでのプラットフォー
ム競争であり、同時に、顧客を中心に据えた業界内外における協業とも言える。
近年のフィンテック勃興の背景としては、（１）ファイナンス側、（２）テクノロジー側、その両面からの動きが挙げられる。

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（１）に関して、外部環境要因としてサブプライム危機や欧州債務危機を経て、世界の大手金融機関は資本増強を始めとした改革が求められる中、事業を継続するために組織体制の見直しを迫られている。海外では従業員の削減も含めた抜本的な変化が市場より求められ、金融業界から離脱した人材は自己の経験に基づき外側から改革を起こす推進力にもなった。また、金融機関の利用者である顧客に目を向けると、米国では金融危機を引き起こした張本人という見方をされたこともあり、顧客による既存金融機関への風当たりが強く、サービス水準へ不満が高まっていた
ため、より利便性が高く顧客に寄り添ったサービスを求める下地が存在していた。同様に、英国では銀行業界が長らく少数の大手行による寡占状態にあったため競争不全に陥っていることが問題視されていたこともあり、政府や業界を挙げた取り組みによって競争を引き起こし顧客へのサービス水準を向上させることが待ち望まれていたという背景がある。このような議論は程度の差や着眼点は異なれど国を超えて共通する要素があり、日本国内でも金融業のコスト構造への梃入れが図られ、非対面チャネルの重要性が高まってきている。
（２）に関して、顧客にもっとも近い接触チャネルとしてのプラットフォームとなり得るスマートフォン
等の高性能デバイスや、クラウド・コンピューティングに代表される、金融業での利用に耐えうる可用性や拡張性を兼ね備えたインフラの普及が挙げられる。金融サービス業は、従来ではサービス構想を具体化するためにはシステム面での大規模な初期投資が必須であったが、これらのテクノ
ロジーの発展を受けて、小さく始めて顧客の反応にあわせて調整しながら次第に事業を大きくするという手法を取り入れることが可能となった。時に装置産業と呼ばれ、参入障壁が高かった金融サービス業への垣根が低くなり、ベンチャー企業や金融以外の異業種からの参入が容易になったと言えよう。一方、顧客に焦点を当てると、高齢化・長寿化や、ライフスタイルの多様化を受けて、それぞれの金融ニーズも画一的なものではなくなってきている。理想的にはそれらニーズに対してパーソナライズされた対応が求められる中、全て人間の力だけで際限なく細やかな対応をするのは人件費の観点からも困難であるため、必然的にテクノロジーへの期待は高まっている。
以上、フィンテックの定義と背景について述べたが、より具体的にフィンテックの中身について考えると、フィンテックが革新・再構築を目指す金融機能における領域は、インフラレイヤーとサービ
スレイヤーに大別できる。（図表 1）【インフラレイヤー】
フィンテックでは、その根幹となる技術や概念が存在しており、それら要素技術により構成される土台のことをここではインフラレイヤーと呼ぶ。例えば、ビットコインを支える仕組みであるブロック
チェーンまたは分散型台帳技術（Distributed Ledger Technology、DLT）については、発端となったビットコイン自体をその 1 つのアプリケーションとして、非中央集権構造から得られる堅牢性や効率性を、金融取引や各種オペレーションなど、他の用途に適用できる可能性が取り沙汰され、実証実験が始まっている。

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図表 1 証券業のバリューチェーンとフィンテック
資資
産産
形管
成理
支・
援
資金
提供者
（個人）

資
産
運
用

【サービスレイヤー】
決済・送金

PFM・アグリゲーション

モバイル証券
ロボ・アドバイザー（API専用証券）
非伝統的な投資（種類株・端株・未公開株などへの投資、
プロジェクトや知的財産への投資など）
クラウドファンディング（投資型）
マーケットプレイス・レンディング（P2P、ソーシャル・レンディング）
価値評価・マッチング・価格発見・価格裁定

決取
済引
・
取（
約
引定
情・
報照
蓄合
積）
・
清
算
・

ファンド・
ETF・
証券化商品
など

仲介・トレーディング【インフラレイヤー】
資金提供者（機関投資家
・法人）

金
融
商
品
組
成

ブロックチェーン（DLT）
機械学習型AI・ビッグデータ分析

資
金
調
達

資金
需要者
（企業・政府）

サイバーセキュリティ
ビットコイン・仮想通貨（注）実線は証券業に直接的に関わりがある領域を示している。一方、点線は銀行業を中心とした金融業全般に関わるが証券業にも間接的に影響がある領域を示している。
（出所）野村資本市場研究所作成
一方、ビットコイン自体も、政府や中央銀行の信用に支えられた従来の通貨とは異なる、新たな形での価値の移転手段として注目されるが、その派生形も含めた広義の仮想通貨として捉えると、キャッシュレス化を推進してコミュニティ経済を活性化する手段として、証券業に限らず、広くフィン
テックの土台となる要素と言えよう。
さらに、機械学習型 AI やビッグデータを活用した機械化・自動化あるいはデジタル化も、金融業界の変革を促す潮流である。金融業、とりわけ証券業は、フィンテックという言葉が広まるはるか
昔から、市場価格や金利データ、顧客情報など、今で言うビッグデータを取り扱う業であるが、近年では、市場の複雑化や高速化、顧客ニーズの多様化が進み、ますますその傾向は強まっている。加えて、それらビッグデータをインプットとした人工知能（AI）の活用も広まりつつある。その適用領域としては、顧客対応の支援、資産運用の支援、バックオフィス業務の効率化など多岐に渡り、これら業務においては、日々更新される大量のデータ、変化する市場、そして細分化される
個々の顧客ニーズに対応していくため、自らデータから学習していく機械学習を取り入れた AI が力を発揮できる領域である。特にコンプライアンスや不正検知といった分野において AI 等のテクノ
ロジーを活用する取り組みは RegTech（Regulation Technology の略、レグテック）とも呼ばれる
が、デジタル化・情報化が進んだ現代では監視対象も拡大し続け、少数の人間の力だけで全ての7

事象を隅々まで瞬時に把握することは困難になってきているため、AI を活用することで質の向上と対応コストの削減が両立されることが期待されている。AI の利点としては、投資アドバイザーや投資家が人間であるが故に陥りがちな主観性に起因するバイアスがもたらす、本来意図していな
い、意思決定における誤りを排除できる可能性も挙げられる。一方、自らデータから学習していく
機械学習型 AI が進化していったとしても、インプットとなるデータから影響を受けるという構図は基本的には変わらない。また、AI が進化すると、その判断プロセスが人間の思考を超えてブラックボックス化してしまい、特に顧客対応が関わる場合の説明責任を担保することが困難になるといった弊害が生じることも考えられる。そのためにも、今後数十年間の時間軸で考える場合、AI は人間を代替するのではなく、人間を支援するものという視点を忘れずに、今後も進化し続けるであろう AI の力を見極め、それぞれの最適な役割分担を追求し、人間が AI を使いこなすという姿勢を持ち続けることが求められよう。
サイバーセキュリティはフィンテックが普及するための前提となる要素である。サイバーセキュリ
ティの向上は新しいデジタルサービスが顧客に安心して利用されるために必須な条件だが、セキ
ュリティの高さと使いやすさがトレードオフの関係となってしまうとせっかくの安心なサービスが使われず本末転倒となってしまうため、サービス利用者それぞれの特性にあわせた最適なバランスを取り、セキュリティと利便性を高次元で両立することが求められよう。
【サービスレイヤー】
上述のインフラレイヤーに支えられて、顧客（エンドユーザー）が実際に触れる金融サービスが成立する。本報告書では、そこに位置づけられるものはサービスレイヤーと呼ぶ。例として、まず、金融業全般では PFM（Personal Financial Management）の勃興が挙げられる。従来は金融資
産の管理は銀行や証券会社、クレジットカード会社など、金融機関それぞれの口座や金融サービ
ス毎で分断されていたが、PFM は金融機関から見た資産管理ではなく、利用者である個人から見た包括的な資産管理を実現するサービスである。具体的には、アグリゲーション機能による口座毎の資産や取引の合算表示や、使途に応じた分類などを自動的に実施することで個人の資産管理を可視化し便利にするものである。これは、API（Application Programming Interface、あるシステムの機能を外部のプログラムやソフトウェアから利用できるように接続・連携する仕組みのこと）を活用した外部データ参照の広まりにも支えられている。PFM は顧客にもっとも近い接触点を確保することを狙っているため、潜在的に金融業におけるバリューチェーンに影響を与える存在と言えよう。
顧客にもっとも近い接点を押さえることに注力して証券業を営む動きも現れつつある。具体的には、当該証券会社自体は顧客対応のフロント関連業務に特化する一方、証券取引に係るオペレーションや口座管理等のミドル・バックオフィス関連業務はなるべく既存金融機関等の外部機関に外出しするといった試みである。鍵となるのは、1 点目として、顧客対応ではスマートフォン等を活8

用した非対面による低コストなサービスを行い、従来の対面型サービスにおける顧客対応とは異なる価値を提供することである。これは、PC やインターネットの普及に伴いオンライン証券が登場したのと同様に、スマートフォンやタブレット端末が普及することで実現する、「モバイル証券」と分類することができる。2 点目として、オペレーションに係る負荷を可能な限り軽くするために、前述の API を駆使することが挙げられる。ここでは「API 専用証券」と呼ぶが、これは言わば顧客接点への注力というモバイル証券が成し遂げようとする姿の延長線上に位置するものである。API 専
用証券では、顧客から受領する取引仲介手数料を中心とした伝統的な証券業の収益化モデルに捉われることなく、新たなコスト構造が形作られることも考えられ、既存証券会社とは異なる発想
で証券業を再構築する動きとなる可能性もある。
決済・送金の分野は、金融業全般におけるフィンテック領域の中でも、既存金融サービスへの影
響が非常に大きいと見られる。非接触型 IC カードの普及に加えて、指紋・静脈・虹彩・顔などを用いた生体認証技術の発展等を受けて、日本でもキャッシュレス社会に向けた歩みが今後数年間で加速していくことが予想される。そのような資金移動の基礎の整備に加えて、決済・送金では、
従来から存在する全銀ネットワークの高度化、さらには、今後 10 年間の時間軸で見たときには、
要素技術としてのビットコイン（仮想通貨）やブロックチェーン（DLT）の発展により、非中央集権構
造の仕組みが取り入れられ、決済・送金に係るコストは劇的に下落することも予想される。さらに、数十年単位で見ると、現時点ではコストが見合わない極少額な資金移動（マイクロペイメント）も大量・自動的に行えるようになり、生産活動の自動化が進んだ社会の金融面での血流を支える土台となることも考えられる。このような決済・送金分野の進化による影響は銀行業において顕著なものと見られるが、証券業におけるイノベーションにおいても決して無縁ではない。例えば、資金を銀行口座に置いたまま証券会社側で証券の買付を行うことができるようになったり、証券決済における DVP（Delivery Versus Payment、引き渡しおよび代金支払いを相互に結び付ける仕組み）
を大きく変える可能性もある。
資産運用ではロボ・アドバイザーが登場している。これは主に PC やスマートフォンなどのオンラ
インサービスの形で提供され、複数の質問項目に回答することでリスク許容度等を自動的に分析し、入力された顧客属性とあわせて最適なポートフォリオを提示、運用開始後は市場の変動にあわせて資産クラス毎の配分調整（リバランス）も自動的に行うという仕組みが一般的である。通常の人間によるフィナンシャル・アドバイスおよび運用に比べるとコストが低いことが特長に挙げられるが、その簡易さの裏返しとして複雑な運用ニーズや多岐に渡る資産の管理に不足なく対応することは難しいことが課題となり、従来の対面サービスと比べた運用資産規模は現状では限定的である。一方、先行する海外では人間によるアドバイスとロボ・アドバイザーを併用したハイブリッド型サービスも現れるなど、様々な目的にあわせた差別化も起きており、資産運用における選択肢の拡充という観点で顧客に価値を与えている。今後 10 年間の時間軸で考えると、現在のロボ・アドバイザーが提供するサービスに、複数口座のアグリゲーション（一括管理）機能や、包括的なフ9ィナンシャル・プランニング・サービスが結びつき、投資家の人生全体を金融面からサポートするような総合的なライフ・プランニングのサービスへと発展し、現在は一部の富裕層に対して複数の専門家がテーラーメイドで提供している水準のサービスが、誰でも利用できるようになる可能性も秘めている。なお、ロボ・アドバイザーは、低コストという特長を活かすために、長期・パッシブ運用を軸とした投資哲学に基づき、実際の運用商品としてはインデックス型の ETF やバランス型投信等を活用するケースが主流となっている。個別株やオルタナティブ資産などを組み込み、アクティブ運用を標榜するケースなど選択肢も広がってはいるが、現時点では限定的である。ロボ・アドバイ
ザーに限らず、一般に資産運用において、パッシブ運用とアクティブ運用に纏わる議論は、コストとリターンの関係や、コーポレートガバナンスの観点からも多様な見解が存在する中で、仮に今後10 年以上の時間軸でロボ・アドバイザーが管理する資産の規模が資産運用業界全般で大きな割合を占めるようになった場合、市場全体に様々な影響を与える要因の一つとなる可能性は必ずしも否定できない。
今後数十年の時間軸で、資本市場の役割自体が変化していく場合、資産運用における投資の概念や投資対象そのものが変わっていく可能性もある。例えば、投資という行為自体が、株式等の資産のキャピタル・ゲインやインカム・ゲインから得られる金銭的リターンを目的としたものから、広く対象企業や関連するコミュニティを社会的に支援するという要素が大きくなる可能性はあり、その片鱗は ESG 投資などの概念にすでに表れつつある。このような動きは、ある意味では株式会社の成り立ちの原点に返るものとも言えるが、ともすれば定性的な判断となりがちなところを、
テクノロジーの力を活かして、効果を定量的に測定し最適化するといった動きも今後 10 年間の時間軸で見たときには重要性が増してくる可能性がある。そのとき、投資対象自体も、上場企業の株式などに限らない非伝統的な投資が一般化することも考えられ、例えば、従来ではアクセスが容易ではなかった、種類株・端株・未公開株や、プロジェクト・知的財産などにも投資できるプラット
フォームが広まる可能性もある。
クラウドファンディングは資金調達における新たな金融仲介となる仕組みであり、その種類は大きく分けて貸付型・投資型（その一形態として株式型）・寄付型・事前購入型がある。従来、資金調
達ニーズがある事業会社は証券会社を通してエクイティ（株式）もしくはデット（債券や融資）の形
態で調達していたが、クラウドファンディングではオンライン・プラットフォームを通して、直接、資金を集めることが可能である。通常、クラウドファンディングでは購入型や寄付型に代表されるように、資金提供者にとっては金銭的なリターンを追求するというよりも、特定の個人や地域、プロジェクト
等を応援するという要素が強い。一方、株式型クラウドファンディングは証券会社を仲介せずに幅広い投資家から資金を募ることができる仕組みであり、見返りとして出資者は未公開株を得ることができる。これは、人的ネットワークを通して少数の機関投資家等の大口顧客から資金調達した
り、主幹事証券会社を中心とした仲介を通してリテール投資家が参加したりといった従来の仕組
みとは一線を画するものである。米国、そして日本でも法制度の整備を受けて、今後の健全な発10

展が期待されているが、現状ではあくまで資金調達の際の代替的選択肢が増えるということに過ぎない。一方、ベンチャー企業や特定プロジェクトが IPO（株式公開）を経ずに資金調達する手段として、今後 10 年単位で見た場合に投資家保護の命題が守られつつ利用が拡大するとしたら、仲介としての既存証券会社や、上場市場の存在意義が問われる事態となる可能性も否定できない。そのとき、オンライン証券の台頭を受けて既存の対面証券会社もダイレクト・チャネルを整備したように、既存証券会社も収益性やカニバリズム（既存事業との食い合い）といった課題を乗り越え、クラウドファンディングが提供する本質的価値を取り込んでいくことを迫られる可能性がある。
また、市場そのものに目を向けると、米国ではニューヨーク証券取引所や Nasdaq などに代表される通常の公開市場に加えて、未公開株式を（限定的に）取引できる場が発達しており、スタートアップ企業（ベンチャー企業）の成長を支える一要素となっている。日本ではグリーンシート制度およびその後継としての株主コミュニティ制度が存在するが、米国における状況および類似概念としての株式型クラウドファンディング（投資型クラウドファンディング）との関連で、資金調達の在り方が変容していく可能性もあるのではないだろうか。なお、このようにオンライン・プラットフォームを通した資金調達手段の一つとして、特に仮想通貨を発行して販売することで資金を得る仕組みは、
クラウド・セールもしくは ICO（Initial Coin Offering）と呼ばれる。考え方によっては暗号通貨ビット
コインは初めてのクラウド・セール事例とも言えよう。この仕組みを活用した組織運営のことはDAO（Distributed Autonomous Organization、自律分散型組織の略）と呼ばれる。象徴的な出来事として、ブロックチェーンの一種である Ethereum（イセリアム）をベースとした The DAO と称する 2016 年に実施されたプロジェクトは、言わば自律型 VC（ベンチャーキャピタル）として機能することを目論み、多額の資金調達に成功したが、その後、ハッキングにより多くの資金が流出する事態となった。このような取り組みは現時点ではあくまで代替的な選択肢の一つと位置づけられるが、今後数十年の時間軸で見たときには、中央管理者がおらず一定のプロトコル（規約）に則って組織運営が行われる自律分散型組織（企業）が駆動する自動型社会が到来する可能性もある。
そのような社会では株式会社という存在も姿を消していることも考えられ、故に資金調達の姿は
現在の方法とは異なるものとなり、直接金融の仲介を主要機能とする現在の証券業にとっては究極のディスラプションの一つと言えよう。
貸付型クラウドファンディングはマーケットプレイス・レンディングとも呼ばれるが、主に銀行業の融資機能における新しい潮流である。従来の銀行融資では、預金者から集めた資金を貸し出しており、銀行が仲介者として介在していたとも言えるが、貸付型クラウドファンディング（マーケットプ
レイス・レンディング）ではオンライン・プラットフォームにより仲介者を挟まずに資金の借り手と貸し手がマッチングされる。これにより借り手は従来の銀行融資よりも低い金利で資金を借り入れることができ、一方で貸し手は銀行に預金するよりも高い金利で資金を貸し出すことが期待される。

11２） 証券業界へのフィンテックの影響
前段ではフィンテックの概要を示したが、ここで既存の金融業への影響という観点から改めて整理したい。フィンテックは現時点では、支払・決済・送金を中心とした、銀行・カード業界への影響が大きいとされる。スマートフォンを軸とした高性能なモバイル・デバイスの普及により、銀行やカードによる業務がアプリに集約され、顧客にもっとも近い接点となっている。そして、バックエンド業
務を意識することなく、エンドユーザーが直接的につながりあい、やがては高コストな店舗チャネルによる対面サービスは縮小していくという見方が銀行業におけるディスラプションのシナリオと言える。
一方、「証券取引」「投資」などの証券業については意思決定、情報管理、サービス執行のプロセスあるいはバリューチェーンを破壊的に革新するテクノロジー、プレイヤーは顕在化していない。
背景としては、当該業務は、熟達した担当者が提供する手厚いサービスによる仲介を以て初めて執り行えるものと考えられてきたことが挙げられる。しかし、このような分野においても、過去にはインターネットの普及を受けてリテール向け株式取引ではオンライン証券が大きな存在感を発揮するようになったように、「ロボ・アドバイザー」「クラウドファンティング」「ブロックチェーン（DLT）」な
どの新しいコンセプトによって、今後、証券・投資サービスにディスラプティブな影響をもたらす可能性がある。（図表 2）
図表 2 フィンテックの類型
決済・送金

1. 金融ビジネスを支援するフィンテック

融資・貸出

投資

その他（保険、
経理、店舗ｻｰﾋﾞｽなど）

人工知能（AI）、IoT、ロボット、ビッグデータ分析、
クラウド・コンピューティング、ソーシャル・メディア、APIなど

2. 金融取引手段を変革するフィンテック
3. 金融ビジネスを一部代替するフィンテック

預金

モバイル専業銀行

モバイル証券ロボ・
オンライン・
アドバイザーレンディングﾞ
（バランスシート／
トランザクション・レンディングﾞを含む）

決済関連

マーケットプレイス・レンディングクラウド
ファンディング

4. 新たな金融仲介となるフィンテック
5. 金融インフラに変革を起こすフィンテック

ブロックチェーン技術
サイバーセキュリティ（出所）野村資本市場研究所作成

12

クラウド・コンピューティングや API といった要素技術は個別に捉えると従来から存在する金融ビ
ジネスを支援する、いわば日々の改善の延長線上に位置するものである。技術によって金融ビジネスを支援することで事業者はより高付加価値なサービスを顧客に提供することができ、また、システム面で効率化が図られることによるコスト削減が期待される。これらの技術はよりイノベーティ
ブなフィンテックを支えるための土台となる要素である。
投資分野の中でも、モバイル証券やロボ・アドバイザーは、金融取引手段を変革するものと位置づけられる。従来、証券取引や資産運用は原則的に担当者による対面のアドバイスやガイダンス
を通して顧客に提供されるものであったが、PC、さらにはスマートフォン上で、UI（ユーザー・インタ
ーフェース、システムと人間との間の情報のやり取りの仕組みのこと）や UX（ユーザー・エクスペリ
エンス、顧客体験のこと）が優れたアプリを通して、非対面でサービスが提供されることができるよ
うになってきている。これらの新しいチャネルは、以前から存在する ATM やオンライン・チャネルの一歩先を進み、顧客にもっとも近い接点を押さえ続けられる。その強みを活かした新しいビジネスモデルの構築も可能となり、金融取引のコスト構造を変えることにもなり得る。
ブロックチェーン技術（DLT）は金融インフラに変革を起こす存在であり、その潜在的影響力は大きい。元々ビットコインを支える技術であったブロックチェーンは様々な金融取引・オペレーションに応用できる可能性が指摘されているが、その最大の影響は非中央集権化というその仕組みにある。従来、証券業は取引や資金調達の仲介となり、直接金融におけるニーズをつなぐ中心に位置してきた。トランザクションやディールがより増えることで仲介業務もより効率的に行えるため、取引所も証券会社も中央集権的な存在だと言える。しかしブロックチェーンは前述の通りこの前提の対極にある概念であり、参加者が個々に繋がりあう分散構造が土台となる。従って、究極的には証券業という仲介が不要となる可能性もあり、これはディスラプションと言えよう。
【バリューチェーン再構築の可能性】
上記の要素技術によるイノベーションに加えて、人工知能（AI）・ビッグデータ革命などが進展した場合、証券業務におけるバリューチェーンが分解（アンバンドル）され、他の業態・産業セクターも含めた提携・M&A などを通じて再構築（リバンドル）される可能性もある。その過程で起こり得るステップは例えば以下のような流れが考えられる。
① 顧客のプロシューマー化が進展
プロシューマーとはコンシューマー（消費者）とプロデューサー（生産者）を組み合わせた造語である。3D プリンターにより消費者が自ら生産者になり小規模な製造業を手軽に営むことができるようになったり、一般ブロガーが大手メディアに先駆けて世間への重要な情報の発信元になったりするなど、ICT の発展を受けて、様々な領域で見られる現象である。投資や資産運用においても、従来は、プロとアマチュア、または証券会社と顧客との間に存在す

13

る情報の非対称性は大きかったが、情報技術の急速な発展を受けてそのギャップは縮小傾向にあろう。さらに、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）等を通した、顧客と顧客の間の相互交流的な情報流通の広まりも、顧客のプロシューマー化の進展に寄与していると見られる。そのとき、証券会社が提供する価値が何であるか、再認識が求められることになる。
② 金融仲介における新たなチャネルが確立
スマートフォンを利用したモバイル・チャネルに代表されるように、その便利さ故に顧客との接点がもっとも近く、接触する時間も長いためデータの観点で顧客動向を詳細に把握できるプレイヤーが現れる。そのとき、資本や社会的信頼性によりこれまで立場を維持してきた、仲介としての証券業の既存プレイヤーの優位性は減衰し、『中抜き』が可能となる。
③ 機械学習型 AI が発達
既存証券会社が強みとしてきたのは人的ネットワークに支えられた、金融ニーズの仲介としての立場だが、AI が発達することで人間の役割を大きく代替もしくは拡張する、などの変化が発生した場合に、証券業のコスト構造変化やバリューチェーンの再構築が加速し、フィンテックの証券業への影響は増幅される。
上述のような流れで、証券業以外の業態・産業セクターも含めた提携・M&A などを通じて、証券業が再構築されるとき、もっともディスラプティブな姿としては、ビッグデータ分析や API などの要
素技術を組み合わせることで、既存の証券業に相当するサービスを他業種のプレイヤーが顧客に提供することが挙げられる。そしてそのサービスが既存証券会社の提供するものよりも便利で使い勝手のよいものである場合、当然ながら既存証券業の存在意義は揺らぐ。
他業種からの参入については、提供されるサービスは顧客にとって真に安全で便利なものであることは大前提である。長期的に業法の壁はあるため、一夜にして変化するものではないかもしれないが、その行方を占う上で本来、もっとも影響力を持っているのは顧客による支持である。法制度による参入障壁はあくまで顧客保護を念頭に置いたものであり、顧客にとってより使いやすく、便利で安全なサービスを提供できるかどうかが、フィンテックによるディスラプションによって投げかけられる本質的な問いかけと考えられる。

14

Ⅲ． 重点調査分野（証券業界にインパクトをもたらすフィンテック）
１） 顧客サービス・情報管理・投資アドバイス・資産運用分野【PFM（Personal Financial Management）】
PFM とは、銀行、証券、クレジットカード、電子マネー、ポイントカード等の情報をアグリゲーショ
ン機能によって収集し、家計簿を作成するサービスである。分散的に存在する各種情報を自動的に収集して可視化する PFM は、情報管理が金融サービス業の本源的な価値となっていく可能性を秘めている。サービスを提供する事業者は、ユーザーからログインに必要な ID やパスワードを預かり金融機関のサイトにアクセスする「スクレイピング」と呼ばれる技術を用いて情報を収集するが、この方法には、ログインのための情報を事業者に預けることが情報セキュリティあるいは不正利用の観点からリスクを持つこととなるとの指摘があることや金融機関のサイト画面の変更に迅速に対応できないといった問題点がある。そこで、近年では、金融機関と API 接続することで IDやパスワードを預かることなくデータを迅速かつ正確に取得する取り組みが始まっている。
米国では、退職後の生活資金を公的年金に頼れないことや、奨学金や住宅ローンなどの借り入れが身近だという事情もあって、早い段階から PFM が登場していたが2、1990 年代以降のインタ
ーネット普及に伴って Intuit の Quicken Online や Yodlee、Mint.com などが登場した。近年では、
家計簿の機能にプラスアルファの価値を加える傾向がみられる。例えば、クレジットスコア改善のためのアドバイス機能を付加した Credit Karma、自動的に貯蓄する機能を付加した Digit、自動的に資産運用する機能を付加し電話や FP によるコンサルティング・サービスを組み合わせた
Personal Capital 等、金融情報の可視化にとどまらず、実際の課題解決を付加したサービスが支持を集めるようになっている。
日本においても、インターネットが普及した 2000 年代に、SBI ホールディングスが提供する
MoneyLook や NTT コミュニケーションズが提供する Kakeibon などの PFM が登場した。スマートフォンが急速に普及した 2010 年代には、ザイムによる Zaim、マネーフォワードによる Money
Forward、マネーツリーによる Moneytree など、アプリ上でサービスを提供するスタートアップ企業が登場した。近年では、マネーフォワードが住信 SBI ネット銀行や複数の地方銀行、東海東京証
券との間で提携を開始したことに見られるように、リアルチャネルとの融合・他業者との連携の動きが見られるようになっている。日本において PFM 業者は、これまでの法制度において明確な位
置付けが与えられていなかったが、後に述べるように、金融庁や全国銀行協会がそれらの位置付けに関する検討を進めている。

2

インターネットが普及する前の 1980 年代の半ば、すでに Intuit によってパソコン用ソフト Quicken が発表されていた。

15

【ロボ・アドバイザー】
ロボ・アドバイザーとは、主としてオンラインを通じて、①プロファイリングの実施、②それに基づく運用方針に沿った、ETF・投信等による投資一任等による資産運用を提供するサービスである。
年齢・年収・保有金融資産・投資目的・リスク許容度等に関する簡単な質問に答えるだけで、アル
ゴリズムが最適なポートフォリオを自動で作成し、運用期間中のリバランシングやリアロケーションを行う。投資家は、一部富裕層や機関投資家が享受してきたようなポートフォリオ理論に基づいた投資助言サービスを低コストかつ少額から受けることができる。また、富裕層にとっても、営業員がロボ・アドバイザーを併用することで（ハイブリッド・アドバイザー）、担当者の個性に依存しない、
より中立的なサービスを受けることが期待できる。
米国でロボ・アドバイザーが台頭したのは、2008 年の金融危機以降である。Betterment、Personal Capital、Future Advisor、Wealthfront、SigFig 等、ロボ・アドバイザーを提供するスター
トアップ企業が相次いで設立された。その背景には、金融危機後の規制強化の流れがある。すな
わち、既存金融機関が資本賦課の少ないウェルスマネジメント業務を重視する中で対面取引を収益性の高い富裕層に絞り込んだことによって、相対的に手薄となったマス層・マス富裕層向けの資産運用サービスがスタートアップ企業にとって競争力を発揮できるマーケットとなったのである。
ただし、近年では、大手業者による参入が積極化し競争が激しくなっている。2015 年には、バンガードとチャールズ・シュワブがロボ・アドバイザー市場に参入し、ブラックロックが Future Advisor を買収した。2016 年には、イー・トレードやフィデリティもサービスを開始した。それらは、ロボと人（アドバイザー）を組み合わせるハイブリッド型や手数料の無料化など、スタートアップとは異なる特徴を持ったサービスを提供している。大手によるロボ・アドバイザー市場への参入はマーケットを大幅に拡大させたが、同時に市場における競争激化をもたらすこととなった3。今後は、こうした競争環境変化への対応として買収・提携戦略が重要になってくるとみられる。特に、ブラックロック
による Future Advisor 買収に見られるような大手との結合や 2015 年の Envestnet による Yodlee
買収に見られるようなアグリゲーションとの結合のほか、独立系 RIA に対してシステム・ツールを提供する動きなどが進む可能性がある。
日本国内では、2016 年 2 月にお金のデザインによる THEO、同年 7 月にウェルスナビによるWealthNavi が開始された。これらの独立系は、米国のスタートアップと同様、ETF や投信を用いた投資一任契約による運用管理サービスを提供している。また、SBI 証券による SBI-ファンドロボ、
エイト証券による 8 Now!とクロエ、野村證券による野村のゴールベース、松井証券による投信工房、マネックス・セゾン・バンガード投資顧問による MSV LIFE、みずほ銀行による SMART
FOLIO、三菱 UFJ 国際投信による PORTSTAR、楽天証券による楽ラップ等、既存金融機関の積極的な取り組みも見られる。ただしそれらの中には、必ずしも投資一任契約を伴わず推奨アロケーションの提示に止まるパターンもある。ここでは、ロボ・アドバイザーはラップ型ファンド（バランス3

すでに大手業者のロボ・アドバイザーを通じた預かり資産は、スタートアップのそれを凌ぐ規模となっている。

16型投信）への投資に誘導するツールとして位置づけられており、無料で提供されるケースも多い。
いずれの場合でも、これまで十分にサービスが提供されてこなかった可能性がある資産形成層にアプローチする手段としての役割が期待されている。
【その他個人の資産管理・資産形成におけるフィンテックの活用】
その他、個人の資産管理・資産形成におけるフィンテックの活用として注目されるのが、個人の貯蓄・投資促進のための税制優遇プラン向けにフィンテックが活用されるケースである。英国では、
1999 年から個人貯蓄口座 ISA（Individual Savings Account）と呼ばれる税制優遇制度が存在する。近年では、子供の資産形成や住宅取得支援を目的としたものなどが追加され、制度の拡充が進み市場が拡大している。そうした ISA 向けにオンラインのウェルスマネジメント会社である
Nutmeg がロボ・アドバイザーを利用したサービスを提供している。一般的なロボ・アドバイザーと同様に、ポートフォリオ構築に ETF を活用して安価な手数料を実現し、最低投資額を低く設定することで利用へのハードルを下げている。その他の例としては、個人向け直販に特化したHargreaves Lansdown がロボ・アドバイザーである Portfolio＋を提供し、税制優遇が受けられる各種口座へのサービス提供に力を入れている。
米国では、401(k)プランと呼ばれる確定拠出年金制度があり、退職後に備えた拠出に対して税制上の優遇が与えられている。この 401(k)プラン向けには、Financial Engines がオンラインでの投資アドバイスやポートフォリオ作成・投資判断・リバランスを引き受ける一任運用サービスを提供している他、投資家のリテラシーを高めるための投資教育サービスも行っている。また、米国においては、529 プランと呼ばれる家計向けの高等教育資金形成制度があり、子や孫の将来の高等教育資金に備えるために親や祖父母等によって利用されている。この 529 プラン向けには、
Future Advisor を買収したブラックロックがロボ・アドバイザーを用いて将来の教育資金貯蓄に向けたポートフォリオ策定支援サービスを行っている。
日本においても 2001 年から確定拠出年金制度（DC）が導入され、その後制度の拡充が進んでいる。2016 年 5 月には個人型 DC 加入対象者を拡大する制度改正がなされ、今後は公務員・企業年金加入者・専業主婦の個人型 DC への加入が期待されている。その対応に向けたフィンテッ
クの動きもすでに始まっている。たとえば、2015 年 8 月、マネーフォワードは、確定拠出年金における記録管理業務（レコードキーピング）を行う SBI ベネフィット・システムズとの業務提携を開始し、PFM サービスを通じてユーザーの確定拠出年金への加入・活用を促すための新技術・新サービスの共同開発に取り組んでいる。

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２） 資金調達・証券発行分野
資金調達・証券発行分野におけるフィンテックとしてクラウドファンディングがあげられる。これは、インターネットを通じて不特定多数の小口投資家から小規模な資金を調達する、新しい形態の金融サービスである。「応援したい」「支援したい」という価値観の共有によってネット上に一種のコミュニティが形成されることに特徴がある。また、サービスの実現には中核となるような資金提供者の存在が重要になること、仲介者にとっては収益性の低いビジネスであることも特徴としてあげられる。クラウドファンディングには、資金提供者がリターンとして得るものの違いから、貸付型（利子を受け取り、元本が償還される）、投資型（出資の見返りに株式を受け取り、配当を受け取れる可能性がある）、寄付型（寄付であり、出資者にリターンは発生しない）、事前購入型（金銭以外の商品やサービスを受け取る）のパターンがあるが、これらのうち特に証券業と関連が深いと考えられるのが貸付型と投資型である。
【貸付型クラウドファンディング】
貸付型クラウドファンディングとは、インターネット上で資金需要者と資金供給者とをマッチングさせ、資金融通を仲介するサービスである。ソーシャル・レンディング、マーケットプレイス・レンディ
ング、P2P（Peer To Peer）レンディングとも呼ばれる。与信審査に従来から利用されてきた個人情報（年齢・収入・クレジットスコア等）のほか、PFM やクラウド会計のデータ、クレジットカードの決済情報、電子商取引の取引記録、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）の情報といった
既存の金融機関では利用されないデータを人工知能（AI）によって多面的に分析することで、これまで銀行の融資対象とならなかった顧客層への貸付が可能になる。そのため、クレジット市場における歪みを是正し資金の偏在を裁定することが期待されている。プラットフォームを提供する仲介業者は、貸付額の 1~3％程度の手数料を得るが、借り手は伝統的な金融機関から借り入れる
場合より有利な条件で借り入れることができ、貸し手は伝統的な金融資産に投資するより高いリターンを得ることができる。実際の貸付は仲介業者が提携する銀行によって行われ、貸し手には受益権が交付される場合が多いため、新たな証券化商品（Collateralized Loan Obligation、CLO）
市場を形成する可能性があると指摘されている。貸付型クラウドファンディングは、近年では、新興国（特に中国）において高い伸びがみられ、クラウドファンディングの中でも今後の成長が期待される分野である。
米国における貸付型クラウドファンディングは、2008 年のリーマン・ショックを契機として拡大した。
ドッド・フランク法による金融規制強化や国際的な自己資本比率規制強化によって既存金融機関の融資余力は減少し、個人事業主・中小企業への融資や住宅ローン等を絞り込む動きが生じていた。他方、世界的なゼロ金利・マイナス金利政策の広まりの中で、個人投資家や機関投資家の側では、より高いリターンで運用できる投資対象を求める動きが高まっていた。こうした状況にあって資金需要者と資金運用者との双方のニーズを満たすものとして発展したのが貸付型クラウド18

ファンディングだったのである。2005 年創業の Prosper や 2006 年創業の Lending Club など、ス
タートアップ企業が市場の拡大を牽引した。Lending Club が 2014 年 12 月、ニューヨーク証券取引所に上場したことは記憶に新しい。今後の見通しは多極的なものとなる可能性がある。その理由として、第 1 に、競争の激化があげられる。例えば、2016 年 10 月、大手投資銀行ゴールドマ
ン・サックスがオンライン融資プラットフォーム Marcus を開始したように、今後は大手金融機関の参入が進む可能性がある。また、比較サイトの充実も競争に拍車をかける要因である。様々なプ
ラットフォームが手軽に比較されることで競争が促される効果が期待され、そのことは業者にとって収益性低下の要因となりうるが、同時により革新的なサービスの登場を促していく可能性もある。
第 2 に、Lending Club のコンプライアンス体制の問題4を受けて、規制が強化される方向にあることである。特に、「リスク・リテンション規制」は、クラウドファンディング業者に融資債権の一定割合
をバランスシートに保持することを要求するが、これが導入された際には、資本の自由度が低下し、収益性悪化につながる恐れがある。第 3 に、不良債権の増加傾向である。この傾向に対応するため、手数料の増加や金利の引き上げといったように借り手に負担を転嫁すると、借り手にとってク
ラウドファンディングを利用する魅力が減退してしまう。このように、貸付型クラウドファンディングは近年急拡大しているものの、今後は業者の再編・淘汰も伴いながら、様々に展開していく可能性がある。
貸付型クラウドファンディングの嚆矢とされる英国では、2005 年に消費者向け融資を手掛ける
Zopa がサービスを開始した。2010 年には中小企業向け融資に特化した Funding Circle、消費者向け融資・事業者向け融資の両方を扱う RateSetter が設立され、事業融資・消費者融資とも、残高は拡大傾向にある。近年の特徴としては機関化があげられる。すなわち、投資資金全体に占める機関投資家の割合が高まり、2015 年では事業融資で 26％・消費者融資で 32%に達している。
政府の政策も貸付型クラウドファンディングの育成に積極的で、2016 年には、イノベーティブ金融
ISA という新制度を導入し、貸付型クラウドファンディングへの投資に税制上の優遇策を導入した。
これらの政策的後押しもあり、英国における貸付型クラウドファンディングは、今後も拡大していく可能性が高いと考えられる。
日本では、貸金業法の規制（貸し手が業法上の登録を受ける必要）があるため、P2P でのマッチ
ングは実現しておらず、匿名組合を通じて出資者から資金を集め資金調達者に融資し、資金調達
者は資金提供者に対して所定の利息と元本を返済する仕組みをとっている。2007 年設立のmaneo が国内最大手として貸付型クラウドファンディングのプラットフォームを提供している。不動産などのファンドを中心に扱い、2016 年 1 月には成立融資総額が 400 億円を上回るまでに成長した。その他、AQUSH（2009 年サービス開始）、SBI ソーシャルレンディング（2011 年サービス開始）、Crowd Bank（2013 年サービス開始）などが同様のサービスを提供している。日本の貸付型
42016 年 5 月、Lending Club は、社内規約や契約条件を満たさないローン債権を投資家に売却したことを明らかにし、CEO が辞任する事態となった。

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クラウドファンディング市場が世界市場に占めるウエイトは、必ずしも高いとは言えないが、国内の市場規模は拡大しつつあり、今後も発展していくことが期待される。
【投資型クラウドファンディング】
投資型クラウドファンディングとは、非上場株式の発行により、インターネットを通じて不特定多数の株主から出資を募ることを可能にする仕組みである。発行側のベンチャー企業は、ネットを通じて広くシードマネーを集めることができ、取引所に上場しなくても一定規模の資本が調達できる可能性がある。また、ネット上で自社のビジネスをアピールすることで自社を応援するファン層を株主にできるなど、今までにない企業と株主の関係が生まれる可能性を秘めている。投資型クラウドファンディングは、寄付型などとは異なり、どの国においても規制対象となる可能性が高いが、近年では英米を中心に規制のフレームワークが整いつつある。日本においても 2014 年に金融商品取引法が改正され、投資型クラウドファンディングのための制度整備が図られた。
米国では、金融危機後の低迷する IPO 市場の活性化を図るため、2012 年に新規産業活性化法（Jumpstart Our Business Startups Act、JOBS 法）が制定され、クラウドファンディングのウェブサイトを通じた株式投資が解禁された。しかし、施行に必要な SEC 規則の制定が遅れたこともあ
り5、必ずしも十分に活用されているわけではない。2010 年創業の AngelList は、株式型クラウド
ファンディングの代表例であり、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）上でエンジェルと起業家が出会うためのプラットフォームを提供している。これは、エンジェル側に投資経歴を公開させ、起業家側にはこれまで出資を受けたエンジェルやベンチャーキャピタルを公開させることで、相互に情報を確認しあえる仕組みである。しかし、こういったサービスが既存のベンチャーキャピ
タルや投資銀行の役割に脅威を与えているとまでは必ずしも言えない状況である。
英国では、集団投資スキームを利用したファンド型と株式型とが存在するが、前者には投資勧誘の面で厳しい制約が課せられたため、株式型が投資型クラウドファンディングの中心となっている。投資型クラウドファンディングに関する責任を負う金融行為監督機構（Financial Conduct
Authority、FCA）は、2014 年に株式型に関する新規制を導入し、投資家に対して提供すべき情報や仲介者が備えるべき要件などが規定された。こうした環境整備の後押しもあり、2015 年にかけて資金調達額・案件数が急増し、株式型クラウドファンディングは新興企業の資金調達手段として徐々に定着しつつある。2010 年創業の Crowdcube は、英国最大の株式型クラウドファンディ
ング・プラットフォームである。起業家は、Crowdcube による事業計画の審査を通過した後、ウェ
ブ上での動画を通じて投資家に 3 分間のプレゼンテーションを行うことができる。投資家は、10 ポ
ンドから投資することができるが、少額の投資に対しては発行企業の商品・サービスに対する割引券等が、高額の投資に対しては株式が付与される仕組みとなっている。英国の投資型クラウド

52016 年 5 月に、JOBS 法に基づく SEC 規則としてレギュレーション・クラウドファンディングが施行された。これによって、新興企業は 12 か月間の合計で最大 100 万ドルまで有価証券の募集を行うことができるようになった。

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ファンディング市場は 2013 年以降顕著に成長しており、今後も拡大することが期待される。
日本において投資型クラウドファンディングには匿名組合型と株式型とが存在するが、これまで市場の伸びを牽引してきたのは匿名組合型である。その代表例が、2001 年創業のミュージックセ
キュリティーズである。同社は、地方の特産品などのファンドを中心に運営し、融資額累計は 500
億円を超える。近年では、案件紹介やファンド組成等で地銀と連携する動きが見られる。ただし、第二種業者については、重要情報提供義務、電話・対面の禁止という勧誘規制、内部管理統括
責任者と審査部門の設置といった体制整備が定められた（基本的には、第一種業者も同様）。これらは、人員が必ずしも充実していないスタートアップ業者にとっては課題となる可能性もある。株式型については、2014 年の金融商品取引法改正によって規制のフレームワークができつつある。
第一種業者については、最低資本金が 5000 万円から 1000 万円に引き下げられ、少額電子募集の金額要件が発行総額 1 億円未満・投資者の払込額 50 万円以下と定められた。こうした規制環境の整備を受けて、2016 年 10 月に日本クラウドキャピタルが第一種少額電子募集取扱業者として登録された。同社は、2017 年 1 月に株式投資型クラウドファンディングである FUNDINNO を開始する予定となっている。現状では、日本の株式型クラウドファンディングは活発であるとは言い難いが、ベンチャー企業にとって資金調達の手段が増えることは前向きに評価されるべきであり、今後活用されていくことが期待される。
【その他資金調達におけるフィンテックの活用】
その他、資金調達分野におけるフィンテックとして注目されるのがバランスシート・レンディングである。貸付型クラウドファンディングが資金需要者と資金供給者とをネット上でマッチングさせるのに対して、バランスシート・レンディングの場合は自ら貸し手となる点が特徴である（直接貸し出し型）。貸付型クラウドファンディングと同様、オンラインショップの格付けや購買履歴、クラウド会計のデータ、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）の情報等、既存の金融機関では利用されないデータを人工知能（AI）によって多面的に分析することで、これまで銀行の融資対象とならなかった顧客層に対しても融資することができる。貸し手は、自ら組成した融資債権を帳簿上に保有するほか、証券化して売却することもある。電子商取引業者が出品業者に対して決済データをもとに貸し出すタイプも存在し、トランザクション・レンディングと呼ばれることもある。2007 年創業の OnDeck は、バランスシート・レンダーの代表例である。同社は、個人事業主や中小企業に対して独自のデータ分析手法を駆使して信用リスクを判断する。利用者は、サイト上で融資の申し込
みを完結させることができ、最短 10 分で審査結果を受け取ることができる。OnDeck の事業は順調に拡大し、2014 年 12 月にニューヨーク証券取引所への上場を果たした。

21３） 仲介・トレーディング分野
法人向け分野における仲介・トレーディングでは、早くから自動化・機械化・高速化が進展しており、ICT 技術のイノベーションを積極的に取り込んできたと言える。一方で、リサーチ業務などの自動化・機械化がまだ十分に進んでいない領域では人工知能（AI）・ビッグデータの活用による変革が進められる可能性がある。特に、ソーシャル・メディアや IoT、センサー等の発展に伴う非構造化データの爆発的増加は、機械学習型 AI と結びつくことによって新たな価値を生み出すことが期
待されており、すでに海外ではいくつかのサービスが登場している。個人向け分野における仲介・
トレーディングでは、かつて機関投資家向けに提供されてきたようなサービスが個人向けに提供される動きがある。また、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）での情報共有やスマートフォン上で手軽な証券取引を実現するアプリの登場など、投資へのハードルを下げるようなサービスも登場している。このように、仲介・トレーディング分野においては、すでにフィンテックの影響は顕在化してきており、実務的な対応・採用も進んでいると言える。
【法人向けトレーディング】
リサーチ関連業務では、自然言語処理や機械学習等の技術を用いて定型的なレポートを作成するサービスが実用化されつつある。たとえば、米国では Narrative Science の Quill やAutomated Insights の Wordsmith などが決算速報から簡単なレポートを作成するサービスを提供している。それらが作成した記事は、すでに AP ニュースやフォーブスなどで実際に使われている。また、それらの技術は、資産運用会社のパフォーマンス・レポートや当局への報告資料作成等に活用されることも期待されている。
クオンツ・ストラテジスト系業務といった比較的高度な分析を支援する試みも登場している。ゴー
ルドマン・サックスやグーグルが出資する Kensho は、自然言語で入力された質問に対して、多種多様な非構造化データを人工知能（AI）が分析することによって回答するサービスを提供している。
たとえば、「北朝鮮による核に関する活動があったときに防衛株、韓国株、日本株はどうなるか」といった自然言語での質問に対して、「過去の実績に照らすと、ロッキード・マーティン社の株が買い」
といった形でトレーディング・ストラテジーを提示する。定性的な入力と定量的な出力の橋渡しを行い、従来は多大な労力が必要であったプロセスを容易にしている。
さらに、金融市場の動きの予測に関しても新たなサービスが登場している。これまで存在していなかったデータや入手が困難であった非公開データ、分析が困難であった非構造化データを AI で分析することによって、株価を動かすファクターを抽出するサービスがある。たとえば、米国のOrbital Insight は、人工衛星からの画像データを分析するサービスを提供している。これによって、スーパーマーケットの駐車場に入ってきた自動車の数を衛星画像から分析し、その結果からスーパーマーケットの売上高の動向を予測するといったことが可能となる。また、ブログや twitter、
22

SNS といったソーシャル・メディアから発信される情報を収集・分析し、リアルタイムでマーケット・
センチメントを特定するサービスが登場している。たとえば、米国で 2008 年に設立された
StockTwits は、SOCIAL HEATMAP というサービスを提供している。これは、プラットフォーム上で行われているすべての会話をリアルタイムで分析し、ユーザーが頻繁に話し合っている分野・カテ
ゴリーを特定する。さらに特定されたカテゴリーに属する銘柄が上昇基調か下降基調かを示すこともできる。分析結果は、主として銀行、ヘッジファンド、HFT 業者等の法人向けに販売されるが、最近では証券会社と提携し、個人投資家に情報として提供されるようにもなっている。
【個人向けトレーディング】
個人向けトレーディングの分野でも様々なサービスが登場してきている。初めに挙げられるのが、ヘッジファンドが行うようなアルゴリズム・トレーディングを個人向けに提供するサービスである。例
えば、米国の Quantopian は、メンバー間でアルゴリズムを出し合い、運用成績の良いアルゴリズ
ムを共有するためのプラットフォームを提供している。日本では、AlpacaDB の Capitalico が、デイトレーダーが行うような価格変動パターンの認識を人工知能（AI）によって再現し、自動取引アルゴリズムを生成するサービスを提供している。
ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）のメンバー間で投資関連情報を共有するソーシャ
ル・トレーディングと呼ばれるサービスも登場している。これには、メンバー間で様々な投資関連情報を共有する「コミュニティ型」と情報共有する他者の投資戦略を真似る「コピートレード型 6」が存在する。たとえば、2011 年に米国で設立された Estimize は、コミュニティ型のソーシャル・トレーデ
ィングを提供するプラットフォームである。これは、クラウド・ソーシングで広く情報を集めることで企業の収益予測を行うものである。ウォールストリートのアナリストや個々の証券会社のバイアスがかからない分、より正確な予測ができるとしている。コピートレード型として有名なのがイスラエルの eToro である。2007 年創業の世界最大のソーシャル・トレーディング・プラットフォームであり、500 万人以上の会員数を誇る。メンバーは、購入銘柄や投資成績といった情報を他のメンバーに開示し、メンバー間で取引情報が公開・共有される。入会すればアカウントを登録するだけで、他の優秀な成績を残しているメンバーの取引を自動的に真似ることができる。真似られたメンバーも真似られた頻度に応じて報酬を受け取ることができる仕組みとなっている。これは、投資戦略をコ
ミュニティ内で共有することで投資へのハードルを下げる試みであると言える。2006 年創業で2015 年に Interactive Brokers に買収された Covester は、プロのポートフォリオを真似ることのできるサービスを最低投資金額 1 万ドルから提供している。このサービスは、投信の受益証券ではなく、個別株式の購入からポートフォリオを作成する点に特徴がある。2010 年創業の Motif
Investing は、投資テーマに沿って独自に作成したポートフォリオを一括取引するサービスを提供している。例えば、「シェールオイル」や「ウェアラブルウォッチ」といった興味を持つテーマを投資家が入力すると、その投資テーマを実現するポートフォリオが提案される（ポートフォリオは個別株、
6

ミラートレード型、もしくは、オートトレード型と呼ばれることもある。

23

債券、ETF で構成）。顧客自らがポートフォリオをカスタマイズすることも可能で、他の投資家がそれを買うと 1 ドルの報酬が得られる。最低 9.95 ドルから投資が可能で、その手軽さから米国において若年層の支持を集めている。
スマートフォンの普及を背景としてアプリ上でのサービス提供に特化した証券会社が登場している。こうした証券会社は、モバイル証券と呼ばれている。米国では、2013 年創業の Robinhood が
スマホ上で手軽に株式を売買できるサービスを提供している。通常、米国のオンライン証券会社
では 1 取引当たり 7~10 ドルの手数料を徴収するが、同社の場合、手数料を無料に設定している。
その収入源は、顧客が入金しても投資を行っていない資金を運用することで得られる利息のほか、信用取引の貸付利息と貸株料、頻繁に取引を行う顧客向けに提供するプレミアム機能の利用料などからなる。同じく米国で 2012 年に創業した Acorns は、クレジットカードやデビットカード等での買い物時のお釣りを、あらかじめ指定した ETF や投資信託で自動的に積み立てるサービスを提供している。手数料は、口座残高が 5000 ドル未満の場合月額 1 ドル、5000 ドル以上では総資産に対して年額 0.25%と割安に設定され、若年層から高い支持を得ている。
日本では、2016 年 6 月から One Tap BUY がスマホで簡単な操作（3 タップ）により、米国の優良株式 30 銘柄を購入できるサービスを提供している。投資ノウハウや投資対象企業の情報については、マンガによって理解できるようにされている。主な顧客層は 30 歳代の投資未経験者であり、投資単位を 1 万円とすることで投資へのハードルを下げる工夫がなされている。2016 年 10 月からは、銀行口座から証券口座に資金を移動させることなく株式を購入できるサービス「置いたまま買付」をみずほ銀行と提携して開始し、顧客利便性の向上を図っている。また、米国 Acorns のような「お釣り積み立て」サービスが日本でも始まろうとしている。ウェルスナビは、住信 SBI ネット銀
行の利用者向けに電子マネーやクレジットカード払いの端数を投資に回すサービスを 2017 年春に開始すると発表した。この取り組みが米国のように支持を集めるかどうか、今後の動きが注目される。

４） 決済・インフラ分野【ブロックチェーン】
決済・インフラ分野におけるフィンテックとして、ブロックチェーン技術の金融市場インフラへの適用があげられる。ブロックチェーンとは、一定期間の取引を１つの単位（ブロック）にまとめ、これを連ねて記録する技術である。暗号化した取引台帳を、取引所等の中央機関で管理するのではなく、P2P ネットワーク参加者間で分散して共有する点に特徴がある（このような取引台帳の持ち方は、「分散型台帳技術」（DLT）と呼ばれる）。取引の安全性・安定性の向上やコスト削減の効果が期待され、証券分野では、未公開株や債券、OTC デリバティブ等での活用が期待されている。ブロック24

チェーンとしては仮想通貨ビットコインが有名であるが、これを証券取引に応用するにはいくつかの問題が存在する。まず、取引がすべての参加者に見えるという性質は、大口取引・ポジションの存在や相対取引の価格が公衆にさらされることを意味するため、利用者には受け入れられにくいことである。次に、マイニングによるプルーフ・オブ・ワークでは、認証処理に時間がかかることである。そのため、ネットワークへの参加に承認が必要な仕組み、必要な情報だけを見せる仕組み、
実質的な管理者を置く仕組みなどの工夫が検討されている。また、合意形成の方法についても、必ずしもすべての参加者の合意を必要としない、比較的高速な方法が検討されている。そうしたなかで、現在では Ethereum（イセリアム）、Hyperledger（ハイパーレッジャー）、Corda（コルダ）等
数多くの規格が存在するようになっており、それらのなかでメインストリームの座を巡った規格争いが行われている。企業間取引にブロックチェーンを利用する試みが行われる中で、 最近ではこうした改変規格を DLT と呼ぶことが多くなっている。
米国では、2015 年 12 月、Nasdaq がブロックチェーン技術のスタートアップ企業である Chain と提携して Nasdaq Linq を開発した。これは、株式を公開していない企業の従業員が報酬として与えられた未公開株式を取引できるようにする市場である Nasdaq Private Market の中の株主管理システムの部分をブロックチェーン・ベースの Nasdaq Linq で行うもので、従来は 3 日必要であった取引成立から決済までの期間が 10 分程度に短縮するといった効果がある。Nasdaq は、取引所としてブロックチェーン技術を取り入れる試みを行うと同時に、開発したシステムをエストニア
でも展開するなど、IT ベンダーのような取り組みも行っている。
日本では、2016 年 4 月から日本取引所グループがブロックチェーンに関する実証実験を実施した。日本 IBM と共同で Hyperledger（ハイパーレッジャー）を用いた実験を、野村総合研究所およびカレンシーポートと共同で Ethereum（イセリアム）系のコンソーシアム/プライベート型規格を用いた実験を行った。実験には、SBI 証券、証券保管振替機構、野村證券、マネックス証券、みずほ
証券、三菱東京 UFJ 銀行が参加し、証券の発行・コーポレートアクション・取引・決済などの一連の動きがシミュレートされた。8 月 30 日に公表された報告書では、決済などポストトレード処理を中心に、コストダウンや BCP 上のメリットがあることを確認する一方で、短期的には秘匿性要件の確保とスマート・コントラクトの発展が、長期的には大量処理を可能にするスループット性能の向上と大規模資金決済の DLT 上での実現が普及に向けた課題であると指摘している。2017 年春には、東京証券取引所・大阪取引所の取引参加者から協力企業を募り、業界連携型の技術検証を始めるとしている。
既存の金融インフラが存在せず、法規制等が相対的に厳格でない新興国・発展途上国では、より革新的な次世代金融インフラをゼロベースで議論できる可能性がある。このような問題意識のもと、大和証券グループは、2016 年 6 月からミャンマーでより本番に近い環境を意識した実証実験を実施した。実験は、Ethereum（イセリアム）を使用し、ヤンゴン証券取引所（YSX）と現地証券

25

会社で使用している実際の業務フローやデータフォーマット/量を想定して行われた。10 月 31 日に公表された報告書では、証券決済業務で実証実験を行った範囲内（振替指示・決済・残高照会等）
かつ一定条件のビジネス環境下であれば現行サービス機能を再現できること、ブロックチェーンの特性による業務フロー改善の可能性があること、ミャンマーにおけるインフラ環境の課題を解決する手段となりうることが指摘されている。
【オープン API】
API とは、アプリケーション・プログラミング・インターフェースの略で、異なるシステム・ソフトウエ
ア間で機能を連携させるための規約のことである。これを第三者に公開することをオープン API と呼ぶが、それによって各金融機関間のデータ連携がスムーズになり、金融取引の増加につながる可能性がある。既存金融機関は、API の公開によってアプリケーションを作成してくれるフィンテック企業が登場し、多種多様な顧客ニーズに対応していくことが期待できる。例えば、銀行や証券会社が API を公開すると、それを利用してフィンテック企業（PFM 業者など）がユーザーとの間に立って様々なサービス（口座残高のアグリゲーションや資金・証券残高の振替など）を提供しやす
くなる。API を公開すると、既存金融機関にとってはフィンテック企業に顧客との接点を奪われる可能性やセキュリティ侵害・情報漏洩などのリスクが高まる恐れがある一方、これまでの顧客の不満を解消し潜在顧客や若年層を取り込む機会になるとも指摘されている。
海外では、API の公開に踏み切った金融グループが存在する。フランスのクレディ・アグリコルは、アプリの作成に顧客の視点を導入するため、2012 年に大手行として初めて API を公開した。アプ
リ・ストアである「クレディ・アグリコル・ストア」を開設し、サードパーティーが開発した多彩なアプリを提供している。スペインの BBVA は、複数のディベロッパーにプログラム開発を競い合わせるイ
ベントである「ハッカソン」7を開催し、ディベロッパー向けに初めて API を公開した。日本においても API の公開に向けた動きが存在する。たとえば、NTT データは、2016 年 4 月、約 70 の金融機
関が利用する個人顧客向けインターネットバンキング・サービス AnserParaSOL に API 連携機能を追加した。マネーフォワードや freee がこれに連携して PFM サービスやクラウド会計サービスをユーザーに提供している。
こうした動きを受けて、API の公開を推進するための規制改革が世界的に進んでいる。先行する
欧州では、2013 年以降、銀行によるオープン API を事実上義務付ける第二次決済指令（PSD2）の検討が開始された。これは 2015 年 11 月に欧州議会、欧州委員会で採択されて成立し、2018年までに EU 加盟国内で国内法制化される見込みである。英国においては、2015 年 9 月にオー
プン・バンキング・ワーキング・グループが創設され、翌 2 月に銀行によるオープン API の利用を推奨する報告書が取りまとめられた。日本においても、全国銀行協会が主体となってオープン
API のあり方を検討する作業部会を設置し、2016 年度中を目途に報告書を取りまとめるとしてい7

ハッカソンとはハック（hack）とマラソン（marathon）を組み合わせた造語である。

26

る。また、金融庁が、2016 年 7 月、金融審議会に金融制度ワーキング・グループを設置し、同ワーキング・グループは、利用者保護を確保しつつ、金融機関とフィンテック企業とのオープン・イノ
ベーション（外部との連携・協働による革新）を進めていくための制度的枠組みのあり方等について報告書を取りまとめた。

５） その他イノベーション
営業員支援の分野では、人工知能（AI）を活用して顧客に適した商品の推奨を行うサービスが登場している。たとえば、IBM の Watson を導入したシンガポールの DBS 銀行では、AI が顧客のプ
ロファイルや顧客とのこれまでのやり取りから、「この顧客に対してはこの商品が適切だと考えられる」といったレコメンデーションを営業員に提示する試みが行われている。これによって、初心営
業員のアドバイス水準を熟練した営業員のものへと近づける効果が期待されている。

27

図表 3 フィンテックの事例

サービスレイヤー（個人向けのフィンテック）
分野

サービス

サービス内容・特徴

代表的プレイヤー

顧客サー

PFM

銀行、証券、クレジットカード、ポイント

海外では、Intuit（米）の Mint、

ビス・資産カード等の情報を集約して自動的に

Quicken が代表例。日本では、

管理

家計簿を作成するサービス。アグリゲ

マ ネ ー フ ォ ワ ー ド の 「 Moneyーション機能によって、各種情報を収Forward 」 、 マ ネ ー ツ リ ー の集する。

「 Moneytree 」 、 ザ イ ム の「Zaim」が代表例。

投資アド

ロボ・アドバ

一部富裕層や機関投資家が享受して海 外 では 、 Betterment （ 米 ） 、

バイス・資

イザー

きた高度な資産運用助言サービスを

Wealthfront（米）が代表例。日

低コストで提供するサービス。ユーザ

本では、お金のデザイン

ーにとって最適なポートフォリオをア「 THEO 」 、 ウ ェ ル ス ナ ビ

ルゴリズムによって自動的に作成す「WealthNavi 」が代表例。SBIる。

証券、エイト証券、野村證券、

産運用

松井証券、マネックス・セゾン・
バンガード投資顧問、みずほ銀
行、三菱 UFJ 国際投信、楽天
証券など、既存金融機関も積極的な取り組みを行っている。
仲介・トレ

個人向けトレヘッジファンドが行うようなアルゴリズ

Quantopian（米）が代表例。日

ーディン

ーディング

ム・トレーディングを個人向けに提供

本 で は 、 AlpacaDB に よ るグ（アルゴリズするサービス。メンバー間でアルゴリ「Capitalico」が AI を使ってアルム・トレーディズムを共有するプラットフォームや AI ゴリズムを生成するサービスをング）

によってアルゴリズムを生成するプラ提供している。

ットフォームがある。
仲介・トレ

個人向けトレSNS のメンバー間で投資関連情報を eToro （ イ ス ラ エ ル ） 、 Zulu

ーディンーディング（ソ共有するサービス。メンバー間で情報

Trade （ ギ リ シ ャ ） 、 SumZeroグーシャル・トレ

共有する「コミュニティ型」と他者の投（米）、Estimize（米）などが代ーディング）

資戦略を真似る「コピートレード型」が

表例。

ある。
仲介・トレ

個人向けトレスマホでのサービス提供に特化した

海外では Robinhood（米）が代

ーディン

ーディング

証券会社。簡単な操作で手軽に証券表例。日本では One Tap BUY

グ（ モバイル証を購入できるなど、投資へのハードル

が 2016 年 6 月からサービスを券）を下げるような試みがなされている。

開始した。

28

仲介・トレ

個人向けトレ

クレジットカードやデビットカード等で

海 外 で は 、 Acorns （ 米 ） 、

ーディン

ーディング

の買い物時のお釣りを、あらかじめ指Moneybox（英）が代表例。日グ（ お釣 り 投資

定した ETF や投資信託で自動的に積本では、ウェルスナビが 2017

アプリ）

み立てるサービス。

年春から住信 SBI ネット銀行の利用者向けにサービスを開始する予定。

サービスレイヤー（資金仲介を行うフィンテック）
分野

サービス

サービス内容・特徴

代表的プレイヤー

資 金 調

貸付型クラウ

インターネット上で資金需要者と資金

海外では、Zopa（英）、Prosper

達・証券

ドファンディン

供給者とをマッチングするサービス。

（米）、Lending Club（米）など

発行

グ（ソーシャ

ビッグデータを用いて多面的に分析すが代表例。日本では、maneo、

ル・レンディン

ることで、従来なら銀行の融資対象と

AQUSH、SBI ソーシャルレンデ

グ、マーケッ

ならなかった顧客層への融資を可能

ィングなどが代表例。

トプレイス・レにする。借手は、伝統的な金融機関

ンディング、から借り入れる場合よりも、より有利

P2P レンディな条件で借り入れることができる。貸

ング）

手は、伝統的な金融資産に投資するよりも、より高いリターンを期待することができる。

資 金 調

投資型クラウ

非上場株式の発行により、インターネ

海 外 で は 、 AngelList （ 米 ） 、達・証券

ドファンディン

ットを通じて不特定多数の株主から出

Crowdcube（英）が代表例。日発行

グ

資を募ることを可能にするサービス。

本では、日本クラウドキャピタ

発行側のベンチャー企業は、ネットをルが株式投資型クラウドファン

通じて広くシードマネーを集めること

ディング「FUNDINNO」を 2017ができる。また、自社のビジネスを応

年 1 月から開始する予定。

援するファン層の開拓に活用すること
ができる。
資 金 調

バランスシー

オンラインショップの格付けや購買履

海 外 で は 、 PayPal （ 米 ） 、達・証券

ト・レンディン

歴、クラウド会計のデータ、SNS の情

Kabbage （ 米 ） 、 Krediteck

発行

グ（トランザク報等から多面的に審査してタイムリー（独）、OnDeck（米）などが代表

ション・レンデに融資するサービス。電子商取引業

例。日本では、楽天スーパービ

ィング）者が出品業者に対して決済データをジネスローン、Amazon レンデ

もとに貸し出すタイプもある（トランザィングなどがトランザクション・レ

クション・レンディング）。貸手は、従来

ンディングを提供している。

であれば融資対象にならなかった顧29

客に対して直接融資することができる（直接貸し出し型）。融資債権は証券化されることがある。

サービスレイヤー（法人向けのフィンテック）
分野

サービス

サービス内容・特徴

代表的プレイヤー

仲介・トレ

法人向けトレ

自然言語処理や機械学習等の技術

Narrative Science （ 米 ） のーディンーディング（リを用いることで定型的な文章を自動

Quill 、 Automatedグ

サーチ関連）

的に作成するサービス。決算速報や（米）の Wordsmith などが代表

パフォーマンス・レポート、メディア記例。

Insights

事等で活用され始めている。
仲介・トレ

法人向けトレ

自 然 言 語 で 入 力 され た質 問 に 対 しゴールドマン・サックスやグーグ

ーディンーディング（トて、AI が回答するサービス。多種多ルが出資する Kensho（米）が

グ

レーディン

様な非構造化データを分析すること代表例。

グ・ストラテジで、原油高や戦争といった定性的なイーの提示）

ベントが株価に対して持つ影響を定
量的に提示する。クオンツ・ストラテジ
スト系業務を高度な分析によって支援
する試み。

仲介・トレ

法人向けトレ

これまで入手できなかったデータや分

OrbitalInsight （ 米 ） 、

ーディン

ーディング

析されてこなかったデータを AI で分析

StockTwits （ 米 ） 、 Dataminerグ（金融市場のすることによって、株価を動かすファク（米）、iSENTIUM（米）、Placed

動きの予測）

ターを抽出するサービス。SNS の情（米）、TheySay（英）などが代報からマーケット・センチメントを分析

表例。

するサービス、衛星画像データから企業 業 績 を予 測 す る サー ビス等 が あ
る。
その他イ

営業員支援

AI を活用することによって、金融機関 Personetics （ イ ス ラ エ ル ） 、ノベーショの営業員の業務を効率化するサービ

Kasisto （ 米 ） 、 IBM （ 米 ） のン

ス。AI が顧客に適した投資アドバイス Watson などが代表例。
や商品を営業員に推奨したり、顧客へのアクションを促すリードアラートを提示する。これによって顧客対応の精度の向上や顧客対応コストの低下が期待される。

その他イ

レグテック

テクノロジーや AI を活用して不正をモ
30

Digital Reasoning （ 米 ） 、

ノベーショ

ニタリングするサービス。従業員のコ

Palantir Technologies （ 米） なン

ミュニケーション（メール、電話など）かどが代表例。

ら発生する大量の非構造化データを分析し、各種不正の兆候を検出する。
これによって、金融機関はコンプライ
アンス・コストの低下が期待できる。

インフラレイヤー（証券取引を支えるフィンテック）
要素技術

技術の内容・特徴

代表的な取り組み事例

ブロックチェーン

一定期間の取引を１つの単位（ブロック）

Nasdaq（米）が未公開株式取引シスにまとめ、これを連ねて記録する技術のテム Nasdaq Linq を提供。日本では、

こと。分散型の台帳で管理される。取引日本取引所グループが日本 IBM と共の安全性・安定性の向上やコスト削減の

同で Hyperledger（ハイパーレッジャ

効果が期待され、証券分野では、未公開ー）を用いた実証実験を、野村総合研

株や債券、OTC デリバティブ等への応用究所およびカレンシーポートと共同でに向けた実証実験が行われている。既存

Ethereum（イセリアム）系ブロックチェの金融インフラが存在せず、法規制等がーンを用いた実証実験を実施。新興

相対的に厳格でない新興国・発展途上国

国においては、大和証券グループがでは、より革新的な次世代金融インフラ

ヤンゴン証券取引所（ミャンマー）を想の導入に向けた実証実験が行われてい定した実証実験を実施。

る。
オープン API他のシステムやソフトウェアに機能を提海外では、クレディ・アグリコル（仏）や供する規約を公開することで、システム

BBVA（スペイン）が API をサードパー間の連携を容易にする技術（または仕組

ティーに公開。日本では、NTT データみ）。各種機関のデータ連携をスムーズ

がインターネットバンキング・サービスにすることで、アプリの利便性を向上さ

AnserParaSOL に API 連携機能を追せ、金融取引を増加させる可能性があ

加した。

る。
ク ラウ ド ・ コ ン ピ

データ保存・アプリ実行・サイト構築に関Amazon Web Services （ AWS ） 、ューティングするサーバーを貸し出す仕組み。アプリ

Google Cloud Platform（GCP）、マイを提供するプレイヤーは、必要な時に必クロソフトなどがサービスを提供して要な分だけコンピューター資源を借りるこいる。

とができ、高額なサーバーを購入する必要がなくなる。その分サービス提供にかかる費用を抑えることができる。
セキュリティ（生静脈、指紋、顔、虹彩等の生体情報によ31

Eye Verify（米）、Source（米）、biyo

体認証）って本人認証を行う技術。IC カードやパ（米）などが代表例。日本では、Liquid

スワードを持ち運ぶ必要がないため、本が指紋認証システムを提供している。

人確認時の利便性を高めることが期待される。

32

Ⅳ． 今後の課題
１） フィンテックと証券業者（既存プレイヤーへの示唆）
日本の証券業界では、1990 年代から株式委託取引手数料の自由化や、インターネットとオンラ
イン証券取引の台頭といった激変をすでに経験していたこともあり、決済・送金・融資・審査などの革新に直接影響される他の金融業態に比べ、今次のフィンテックのもたらす変化が既存プレイヤ
ーに差し迫った脅威を形成しているとの見方は、現時点では少ないようである。とはいえ、前章までに見たように、証券業のインフラレイヤー、サービスレイヤーの各分野でイノベーションが起きつつあることを前提とすれば、いずれはすべてのプレイヤーがフィンテックに対する戦略を定め、実行していく必要があるといえよう。
既存の金融機関によるフィンテックへの取り組みには、「守りのフィンテック」と「攻めのフィンテッ
ク」という 2 つの考え方が存在する。前者は、既存プレイヤーが、自らの効率性を高め、既存顧
客・ビジネスを守るために、フィンテックの技術やビジネスモデルを採り入れるという考え方である。
後者は、既存プレイヤーがフィンテックに取り組むことによって、これまでにない新たな価値・市場を創出する、あるいは（競合プレイヤーや他の業態などから）新たな顧客を獲得するという考え方である。
今後、証券業者にも「守り」と「攻め」、それぞれの観点からフィンテックに対しての検討、経営判断が求められる。守りという点では、既存プレイヤーの場合、レガシー（負の遺産、時代遅れのもの）となりえるシステムや仕組みを抱えていることが多く、正面からコスト低減競争に巻き込まれると不利となる可能性もある。したがって、守りのフィンテックについては、既存顧客の満足度を高めるための取り組みが欠かせないと考えられる。顧客満足度を高める方策にはさまざまなものが考えられるが、証券業者の場合には、対面もしくはオンラインでの「アドバイス」を高度化したり、仲介・執行を最適化するためにテクノロジーや新たなサービスモデルを活用することが、基本的なアプローチとなろう。
一方、証券業界にとっての攻めのフィンテックは、自己変革による新たな投資サービスモデルの創造、もしくは他業態への参入を含む新たな顧客の獲得を意味することになると考えられる。前者の「自己変革」については、証券業界に限らず、既存金融機関が自らの商品やサービスを存在意
義から揺るがすようなディスラプティブ（破壊的）なイノベーションに取り組むことは難しいとされている。したがって、おそらくは、「新たな顧客の獲得」という観点が、より重要となろう。実現にはさま
ざまな戦略・アプローチがありえるが、特に、後述するような、スタートアップ企業や他業界のプレイヤーとの協働や連携が重要になるのではないかと思われる。

33

また、最近のイノベーションでは、技術主導による市場創出というよりも、オープンな取引関係の中でプラットフォームと結びつくことによって市場創出が加速されることから、フィンテックにおいてもオープンな形でテクノロジーとサービスあるいはデータが結びつくことが重要と考えられる。そうした理解の上に立てば、既存プレイヤーがフィンテックに対する取り組みを考えるうえでは、フィン
テックベンチャーや、イノベーションを牽引する他業態・他セクターの企業との「付き合い方」が重要となる。また、その「付き合い方」には複数の方法があり、例えば（１）契約・連携・提携、（２）出資・インキュベーション、（３）買収・グループ化、（４）エコシステム形成などに大別することができよう。
【契約・連携・提携】
まず、契約・連携・提携については、典型的には投資信託・変額年金などの市場ですでに見られるような、プロダクト・サービスの製造者（フィンテックベンチャー）と販売者（証券業者）の関係構築
として理解できる。また ICT の世界で言えば、ベンダー＝ユーザー関係になぞらえることも可能であろう。契約・連携・提携によるフィンテック関連プレイヤーとの関係構築は、既存のビジネスモデ
ルの拡張、プロダクトの多様化、オペレーションの効率化・革新を図る上では、特に社内にスキルや人材がない場合、時間・コスト効率が高いと思われる。一方で、社内のスキル蓄積につながらない、排他的な契約関係を結べなければ他社にも同じプロダクト・サービスが供給されてしまうといった欠点も考えられる。
さらにオープン API の環境を想定してみると、プラットフォーマー＝アプリデベロッパー関係を、この取り組みになぞらえることができる。ただし、この状況においては、既存の証券業者がプラットフ
ォーマー側に立つケースだけではなく、逆に証券業者がアプリデベロッパー側に立つケースも考えられよう。後者のケースにおいては、銀行、保険、小売・E コマース、ICT などのプレイヤーが創出するプラットフォームに API を提供する立場ということになる。
日本でも、多くの地方銀行や証券会社が、家計簿アプリやロボ・アドバイザーなどのフィンテック
ベンチャーと提携を行っているのは、この取り組みの実施の容易さを示していると考えられる。
【出資・インキュベーション】
出資やインキュベーションは、証券業界の従来の経験で言えば、ベンチャーキャピタルや企業再生ファンドへの出資、ヘッジファンドや不動産ファンド・REIT の立ち上げなどになぞらえられる手法といえる。出資先の経営に関わることによって意思決定に参加すると同時にノウハウを吸収できる、証券ビジネスとの親和性が高く将来の投資リターン獲得も狙える、といったメリットがある一方で、低流動性資産の保有となるため資本賦課がかかる、投資金額を失うリスクがある、マイノリテ
ィ出資であれば経営にそれほど強い影響力を発揮することはできない、などのデメリットも指摘で
きよう。

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日本の金融グループ、既存証券業者の中には、「フィンテック・ファンド」のようなビークルを立ち上げ、出資・インキュベーションに具体的に取り組みはじめた機関もある。
【買収・グループ化】
フィンテック関連プレイヤーを買収・グループ化する取り組みには、人材や時間を買うことができる、既存のプロダクト・サービスと統合したマーケティングの展開などが可能になる（理論的にはシナジー効果を排他的に獲得できる）、当該プレイヤーの契約関係や供給先をコントロールできるといったメリットがある。一方で、シナジー効果を織り込んだ買収価額が過剰になる場合がある、既存プレイヤーの組織・文化となじまない可能性がある（ポストマージャー経営の必要性）、特定のプレイヤーと一体化してしまうことでかえって当該テクノロジーあるいはビジネスモデルの事業機会の拡がりが制約される、といった懸念も考えられる。
【エコシステム形成】
エコシステムとは本来「生態系」を意味する科学用語だが、最近の IT やベンチャー業界では「複数の企業や人材が結びつき、相互に影響しあいながら市場を広げ、共存共栄（共創）していく仕組み」といった意味で用いられている。ICT やバイオテクノロジーにおけるイノベーションでは、ある技術やシーズを事業化し、市場を創出して成長を遂げるには、産学連携、経営人材の参画、（大企業の）生産体制・販売チャネル、ベンチャーファイナンスなどが成長段階ごとに適切に提供され、イノベーションと結びつくことが重要とされるが、フィンテックにおいても、スタートアップと大手金融機
関の連携が重要ではないかと考えられている。スタートアップ企業は通常、金融サービス業において決定的に重要な「信用」の基盤となるライセンスや顧客を有していないからである。
海外では、ゴールドマン・サックスやウェルズ・ファーゴなど多くの大手金融機関が、スタートアップ企業との関係を構築し、オープン・イノベーションによる新事業を生み出すことを目標とした取り組みを行っている。例えば、エンジニア、プログラマー、デザイナーなどがチームを組み、制限時間内に新しいビジネスアイデアを出し合い、発想や技術を競い合う「ハッカソン」というイベントの開催である。さらに、ハッカソンで選ばれた優秀チームを対象にして、コーチングを行ったり既存顧客とのマッチングなどを提供する事業化支援プログラム（アクセラレーター・プログラムとも呼ばれる）を実施する場合もある。日本でも、大手金融機関や金融 IT ベンダーがフィンテック分野で同様の取り組みを展開しはじめている。
大手金融機関側からみたこうした取り組みには、イノベーションや課題解決のヒントを得ることができる、イノベーションに積極的であるという企業ブランドの醸成、人材発掘・獲得の機会とするな
どの意義があるとされており、またコストやリスクもそれほど大きくないというメリットが考えられよう。一方で、スポンサー側が求める人材が参加してくれない、短期間ではアイデアの事業化・サー35

ビス投入といった出口に至れないといった課題も指摘されている。

２） 証券市場とフィンテックの促進（政策・規制当局への示唆と課題）
現在の日本の証券市場で、フィンテックを促進する意義には、下記のようなことがあげられよう。
【国民の安定的な資産形成】
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多くの消費者にとって、投資が身近に感じられず、むしろ縁遠い存在となっている中で、フィンテックによりユーザー・エクスペリエンスが向上し、資産形成・資産管理に関心を持つ消費者にとって投資のハードルが下がることは、投資家のすそ野を広げるうえで大きな意義がある。

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特に、IT リテラシーが高く、資産形成への関心も強い（将来の年金不安も大きい）一方で、既存証券業者が顧客化することが容易ではなかった若年層・勤労者世代の証券投資を振興する可能性がある。

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また、既存証券業者が店舗や対面サービスで広く展開することが難しい「長期・積立・分散」の投資サービスは、オンライン・モバイルやアプリの活用によって、より手軽な形で消費者に提供される可能性がある。

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また、2018 年 1 月から導入される積立 NISA を含む NISA（少額投資非課税制度）や、2017
年 1 月から対象者の範囲が大きく拡大される iDeCo（個人型確定拠出年金）など、自助努力型資産形成を支援する制度の普及を促進するようなフィンテックの活用、新サービスの開発も期待されよう。

【リスクマネーの供給】

日本では、生産年齢人口の減少や経済成長の鈍化が懸念される中、資本市場の活性化や新興・成長企業へのリスクマネー供給が重要な課題となっている。

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クラウドファンディングやソーシャル・レンディングなどのフィンテックの発展は、いわゆるエン
ジェル投資やベンチャー投資の振興を通じて、有望なスタートアップ企業、技術、起業家などへのリスク資本仲介を促進する可能性がある。

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さらに、未公開株のセカンダリー取引や、P2P レンディングの証券化市場、ビッグデータ取引など、新たな資本市場を生み出す可能性もある。

【国際金融センターの形成】

フィンテックや第 4 次産業革命を牽引する可能性がある高度専門人材やスタートアップ企業
は、国籍を問わないでチームを構成したり、起業当初からグローバル市場を視野に入れている場合が多く、優れた人材やアイデアに対しては、一種の国際的な獲得競争が起きている状
況である。

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フィンテック分野の起業家やスタートアップ企業にとって魅力的なエコシステムを日本が整備することができれば、対内投資の振興にもつながり、国際金融センターとしての地位の維持・向上に資する。

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フィンテックによるイノベーションを求める国内・海外の金融機関や資産運用会社、ベンチャ
ーキャピタル、法律・会計事務所などの専門職種も集積するため、経済効果は大きい。
上記のような意義を踏まえて、日本の政策・規制当局にはフィンテック振興のために積極的な環境整備が求められよう。その一方で、フィンテックが新たなプロダクトやサービスを生み出す際に、従来の法規制の枠組みでは想定されていなかった課題が顕在化する可能性もある。今後は、投資家保護、市場の機能とルール（効率性・公正性）、金融システムの安定性など、証券市場にとって重要な機能を守りながらも、日本の資本市場の価値あるいは国際競争力を高めるイノベーショ
ンを積極的に取り入れていく姿勢がすべての市場関係者に求められよう。

（了）

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＜資料編＞

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第１回会合渡部亮氏（法政大学）
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第２回会合大木剛氏（みずほ総合研究所）
発表資料

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第２回会合福田好郎氏（NTT データ経営研究所）
発表資料

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第３回会合山藤敦史氏（日本取引所グループ）
発表資料

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第３回会合瀧俊雄氏（マネーフォワード）
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第４回会合佐藤広大氏（野村資本市場研究所）
発表資料

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第４回会合町井克至氏（大和総研）
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第５回会合松尾順介氏（桃山学院大学）
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第５回会合石倉宏一氏（日本証券業協会）・横田裕氏（日本証券業協会）
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第６回会合三好美佐子氏（One Tap BUY）
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第７回会合鈴木奏氏（Aite Group, LLC）
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