N I R A オピニオンペーパー
n o . 4 3 / 2 0 1 9 . Fe b

21世紀の
「資源」
：
ビッグデータ―技術、ビジネス、法の観点から考える―
N I R A 総研はドイツ日本研究所との共催で、2018 年 11 月1日に「ビッグデータ」ワークショップを開催。実務家や研究者、政府関係者など、多彩なポジションのスピーカーが、
ビッグデータの特徴や問題点を語った。
✓ ビッグデータは 21 世紀の「資源」といわれ、20 世紀に成長をけん引した石油にも比される。ビッグデータが「資源」となるために必要なものは何か。
✓ I o T モジュールなど最新の技術開発が先進的なサービスを可能にする一方、A I がもたらすバイアスなどの負の影響をどう考えるべきか。
✓ ビッグデータを活用したビジネスを開花させるために、企業や個人が安心してデータを共有、取引する仕組みは何か。企業や政府は、この課題にどう取り組んでいるのか。
✓ データの特性を踏まえた制度の構築、すなわち、巨大プラットフォーマーによるデータ市場の独占や、個人のプライバシー保護についての規制や制度はいかにあるべきか。
今回の議論から、新しい価値を生むための技術の構築、ビジネスを活発化させるためのデータ取引や集約の仕組みづくり、そして石油にはないデータの特性を踏まえた制度の整備に早急に取り組む必要があることが浮き彫りとなった。

N I R A 総研／ D IJ
（ドイツ日本研究所）
カリフォルニア大学サンディエゴ校／マックス・プランク・イノベーション・競争研究所 協賛

21 世紀の「資源」：ビッグデータ―技術、ビジネス、法の観点から考える―

たが、統一的な定義があるわけではない。
「ビッグデータ」

はじめにという用語は多義的であり、データ量が大きいという意味「ビッグデータは 21 世紀の石油」といった表現がメディ

2以上の特徴を含んでいる。C h e n e t a l .（2014）によると、

アに頻出するようになってきた。デジタル化社会が急速にビッグデータの概念が生まれた 2000 年初期は V o l u m e

進展し、ありとあらゆるところで膨大なデータが日々生み（量）、Velocity（速度）、Variety（多様性）
が大きいことか出され、すでに世界はデータによって駆動されている。世ら、3 Vs の特徴を持つデータとして認識されていた。しか界の時価総額ランキング上位の常連となった、G A F A をし、近年は 3 V s に V a l u （e 価値）を加えた 4 V s として広く始めとする米国の I T 企業群は、何らかの形でデータをビ認識されるようになり、膨大で、多様な様相をし、急速にジネスに活用し圧倒的な価値を生み出している。

生み出されるデータから、いかに価値を見いだすかという

1

安価に入手でき、エネルギー密度の高い石油は、輸送、ことへの関心が高まっている。

発電、製造など社会のあらゆる分野で活用され、20 世紀

楽天株式会社 C D O の北川拓也氏も、ビッグデータ活用

以降の飛躍的な経済的成長の礎となった。21 世紀のビッは「隠れた価値を見いだすこと」
だという。北川氏は有望な

グデータもまた、それに勝るとも劣らぬ重大なインパクト

ビッグデータの活用例として、「企業価値の推定」、「与信と変化を世界に与える可能性がある。もちろん、石油との査定」、「ユーザーの関心」の 3 つを挙げた。

データでは同じ資源といっても特性が大きく異なる。ビッ「企業価値の推定」
については、衛星写真から自動車メー

グデータが社会の基盤となるなか、われわれは、ビッグカーの工場の生産状況や、小売店の集客状況を明らかにす

データにどう向き合うべきか。データの持つ特性を十分にる米国調査企業のサービスが話題を呼んだことは記憶に新理解し、経済・社会的利益に資する仕組みをつくるためのしい。
「与信の査定」については、返済履歴等のデータをも知見が、喫緊に求められている。

とに与信を査定し、中小企業や個人に融資するスタート

2018 年 11 月 1 日、NIRA と DIJ（ドイツ日本研究所）の共アップもすでに登場している。
「ユーザーの関心」
について催で、「ビッグデータ」
ワークショップが開催された。本イは、購買履歴などで顕在化しているデータを用いたユー

ベントには、ビッグデータを用いたビジネスを展開するビザーの行動分析はすでにウェブサービスで一般的に行われジネスパーソンから研究者、政策関係者まで、国内外の多ているが、今後はウェブだけでなく、リアルな分野にも広彩な分野のスピーカーが登壇。3 人のモデレータによる進

がっていくと考えられる。

行のもと、ビッグデータのユースケースから、日本のポジショニング、政府の役割まで、幅広いトピックについて活発な議論が行われた。ビッグデータの「いま」をお届けする。

IoT モジュールでデバイス同士がつながる世界
実世界の機器を用いたビッグデータ活用を進めているのが、芝浦工業大学大学院工学マネジメント研究科の中村潤教授である。中村教授が注目しているのは、独自開発の

1 .ビッグデータ活用の最前線
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2

ビッグデータとは何か
ビッグデータの重要性は社会的に認識されるようになっ

IoT モジュールと、クラウド上のサービスプラットフォー
ムを組み合わせたソリューションだ。IoT モジュールには無線通信や動画変換の機能を組み込むことが可能であり、テレビなど既存の機器に接続することで、これら機器から議論は非公開で行われたが、成果の公表をご快諾いただいたフランツ・ヴァルデンベルガー氏（ドイツ日本研究所所長）
、ウリケ・
シェーデ氏
（カリフォルニア大学サンディエゴ校教授）、ディートマー・ハーホフ氏（マックス・プランク・イノベーション・競争研究所所長）の 3 名のモデレータおよび全参加者に謝意を表したい。また、本ワークショップの企画・準備にあたり、ヴァルデンベルガー所長の協力を得たことに重ねて謝意を表したい。本稿は、本ワークショップの議論に基づき、N I R A 総研の井上敦・榊麻衣子、および山路逹也が編集したものである。本議論の一部は、NIRA（2018）「ビッグデータ本格活用へ」『わたしの構想』
No. 39、2018 年 12 月で公表済。
1 G o o g l e、A p p l e、F a c e b o o k、A m a z o n の略称
2 C h e n , M . , M a o , S . , & L i u , Y .(2014). “ B i g d a t a : A s u r v e y . ” M o b i l e n e t w o r k s a n d a p p l i c a t i o n s , 19(2), 171 - 209 .

のデータをクラウド上に集約できるようになる。クラウド

ワークショップで活発な議論が展開

上のサービスプラットフォームでは、多彩なアプリを組み合わせることでユニークなサービスを構築することが可能だ。
応用例として紹介された高齢者向けショッピングサービ
スでは、ショッピングセンターに配置されたカメラ付きロ
ボットを家のテレビから制御して、その場にいるかのようにショッピングを楽しめるという。さらに、クラウド上で集約されたデータを分析してレコメンデーションを行うな
ど、ショッピングに関連するサービスを一体的に提供することも容易に行える。
中村教授が開発に関与している I o T モジュールの特徴
は、ブランドフリーという点である。既存のビジネスモデ
ルは、特定のブランドメーカーによるエッジデバイス側の仕様に固定化されるなど、プロダクトアウト指向（作り手の意志優先）であり、消費者が真に必要としているサービスになっていない可能性がある。IoT モジュールの開発とバリエーションの拡充、普及が進めば、家庭内のテレビやエアコンなどの機器がブランドフリーでつながるだけでな
く、スマホを含めた空間を超えた外部の機器との連携も可能となる。そうなると、カスタマーセントリック指向（消
費者の意志優先）なサービスがさまざまな分野で立ち上がることが期待される。さらに、G o o g l e やマイクロソフト
的な独自のプラットフォームの形成につながり、日本企業の競争力を高められる。
また、中村教授のプレゼンで印象的だったのが、IoT におけるアナログ技術の重要性だ。光・音波・電波といったあらゆるアナログデータを正確に認識し、デジタルデータ
への変換処理を行うには高度な電気設計技術が不可欠という中村教授の指摘は、A I などのソフトウエアの開発力が強調されるデジタル時代において、教育機関や企業での人
材育成について示唆を与えてくれる。

紙文化の根強い法務分野でも、ビッグデータ活用が進む
紙文化が根強い分野でも、ビッグデータを活用した新しいビジネスモデルが生まれつつある。その 1 つが法務分野だ。日本では 99 % の判例がオンラインからアクセスできず、契約業務についてもまだまだ紙ベースが主流となっているため、データを活用したビジネスは難しいと考えられてきたが、近年リーガルテックサービスを提供する企業も

市橋 立

弁護士ドットコム株式会社 執行役員・CTO宇都宮 秀樹森・濱田松本法律事務所 弁護士
江間 有沙
東京大学政策ビジョン研究セン
ター 特任講師
鹿島 みかり日本銀行金融研究所 情報技術
研究センター長北川 拓也
楽天株式会社 常務執行役員・
CDO
木下 信行
株式会社東京金融取引所 代表
取締役社長
遠山 敬彦
経済産業省 商務情報政策局 情報経済課 情報政策企画調整官
中村 潤
芝浦工業大学大学院工学マネジ
メント研究科 教授
眞野 浩
エブリセンスジャパン株式会社
CTO/ 一般社団法人データ流通推進協議会 代表理事
柳川 範之
NIRA 総研 理事・東京大学大学
院経済学研究科 教授
吉田 宏平
内閣官房 情報通信技術（I T）総合戦略室 参事官
Tristan Chong
西安交通リバプール大学 蘇州
国際ビジネススクール ビッグ
データ分析研究所 副所長＊
マックス・プランク・イノベー
Dietmar Harhoff
ション・競争研究所 所長
カリフォルニア大学サンディエ
Ulrike Schaede ＊ゴ校 教授・JFIT 所長
Franz Waldenberger ＊ ドイツ日本研究所 所長＊当日、3 セクションのモデレータを務めていただいた。
日時：2018 年 11 月 1 日
場所：恵比寿ガーデンプレイス
議論は全て英語で行われた。

₂₁

世紀の﹁資源﹂ ビッグデータ│技術︑ビジネス︑法の観点から考える│などの既存のプラットフォームを活用しつつも、より拡張

NIRA・DIJ 共催「ビッグデータ」
ワークショップ 参加者

3

登場している。弁護士検索サービスや無料法律相談サービ

る意思決定が、企業トップの最も重要な役割になっていく

スを提供する弁護士ドットコムには、2 . 5 人に 1 人以上のことが強調された。

弁護士が登録されており、同社は 200 万件以上の Q & A
データベースを構築。ユーザーは月間 1 , 400 万人を超え

効率的、かつ信頼できる取引市場がる。

データ活用を促進

弁護士ドットコム CTO の市橋立氏は、Google などの巨企業がみな、楽天のように自社のみでビッグデータを集

大プラットフォーマーが収集できないデータを独自に収集約できるとは限らない。自社の持つデータを効果的に活用して、プラットフォームを築く重要性を説く。近年はホテして新しい価値を生むためには、他企業といかにデータ取ルやレストランの評価や予約を G o o g l e の検索結果から直引するかという観点も必要になる。ところが、データを収接行えるなど、巨大プラットフォーマーによるローカルビ

集しようにも、どんなデータを誰が所有しているのか、

ジネスのシェアが高まっている。同社では、依頼者からのデータの所有権等に問題がないかを事前に知ることが難し

生の声や弁護士同士の評価といった、巨大プラットフォー

い。これを解決するカギは「市場」である。データの買い

マーが収集できない情報をユーザーに提供することで差別手、売り手をマッチングする市場があれば、データの取引化し、ユーザーが安心して弁護士を選べるようサービスをが活発化し、収集も容易になると考えられる。

強化していく予定だ。さらに今後は、弁護士向けのオンラ

一般社団法人データ流通推進協議会の代表理事である眞インコミュニティーやブックレビュー、判例検索といった野浩氏によれば、データ取引市場はデータ提供者、データ

BtoB のサービス提供する法務プラットフォームを目指す。

利用者、そして両者の仲介を行うデータ取引市場運営事業

こうしたサービスの鍵となる技術が自然言語処理技術で者で構成される。データ提供者は、自身や他事業者のデーある。日本語の自然言語処理技術は英語と比べると難易度

タを収集・整理し、取引市場を介して他の企業や研究機関が高く、海外でできていることを、そのまま日本に導入すに提供。データ取引市場運営事業者（の提供するシステム）るのは難しい。このことが日本のリーガルテックサービス

は、データ利用者が欲しいデータをリクエストすると、条の遅れの一因にもなっている。同社では、先端技術を活用

件に合ったデータ提供者を探し、自動的にマッチングを行するために大学や大手企業と連携し、技術開発を進め、

う仕組みだ
（図 1）
。

ビッグデータ分析の精度を高めている。
図1

データ取引市場における取引の流れ

データドリブン時代の企業ガバナンスのあり方
ビッグデータ活用で新たなビジネスを生み出せるとしても、企業には大きなハードルが待ち構えている。それは分析の対象となるビッグデータの収集だ。
膨大なデータを持つプラットフォーム企業も例外ではない。楽天株式会社 C D O の北川拓也氏の報告によると、楽天グループでは子会社も含めて 70 以上のサービスを提供しており、そのデータを集約するのは容易ではない。顧客によりよいサービスを提供するには、楽天傘下のさまざまなサービスの利用状況を、各顧客の I D にひも付けてデー
タを統合する必要がある。そこで 2017 年から同社では、
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4

グループ全体の C D O である北川氏がグループ企業各社の
C D O と協業する、ハブ & スポークモデルを導入。さらに四半期ごとに、グループ企業の C E O や役員を集めてデー
タ戦略を議論する会議を開催している。北川氏からは、顧出所）真野浩（2017）「オープンなデータ取引市場」実現の取り組み：データ流通推進のための取引市場の要件，課題と実装事例」『情報管理』
2017 . 9 . vol. 60 no. 6 p. 391 – 402 等をもとに作成

客中心の企業文化をつくることがこれからの企業にとってここでポイントとなるのは、データ取引市場運営事業者重要であるとした上で、今後、データの活用や保護に関すが提供するマッチングサービスが公正、中立に機能することである。しかし、データ取引市場をどう運営するかに関経営戦略に生かす取り組みが大きな関心事になっている

して法規制は存在していない。そこで一般社団法人データ

が、分析するビッグデータの構造や不完全性を理解しない

流通推進協議会では、「データ取引市場運営事業者認定基

まま分析を行うと、誤った結果に基づく意思決定につなが準 _ D 2 . 0」を制定し、この認定基準にのっとった運営事業

りかねない。

者の認定を行う予定である。取引の仲介者であるデータ取西安交通リバプール大学 蘇州国際ビジネススクール

引市場運営事業者は、自身ではデータの売買・保持を行わビッグデータ分析研究所 副所長のトリスタン・チョン氏ず、価格決定権を持たない。なお、運営事業者はプライバが取り組んでいるのは、パーシステント・ホモロジー

シー保護の観点から個々のデータの内容は調査しないた（P H）
によってビッグデータの複雑な構造を可視化させる

め、低品質のデータが販売されたり、望ましくない事業者

研究だ。この手法は従来の計算機工学とは異なり、位相幾がデータを収集する可能性を完全には排除できない。そこ

何学を用いてビッグデータの構造や特徴を把握するというで先述の認定基準に基づいたデータ取引市場では、すべてもの。チョン氏によれば、P H は偏ったサンプルや恣意的の取引をトラッキングすること、またデータ提供者・利用に選ばれたパラメータによらず、ノイズを伴うことなく、者いずれの側も、いつでもデータの開示・収受をストップ

真の特徴や構造を把握できるので、さまざまビジネス課題

できるようにすることで、信頼性を担保しようとしていを解決する優れたツールになりえるという。

る。

し

い

従来ビッグデータ分析では、統計学や機械学習、プログ
ラミングといったスキルが求められてきたが、こうしたス

効率的な市場に必要な 3 つの条件
この説明を受け、東京金融取引所代表取締役社長の木下信行氏から、効率的な市場を確立するためには 3 つの条件

キルはすでにコモディティ化しつつある。今後は、より高度な数学を使いこなしてデータから知見を得、課題を解決する人材が求められることになりそうだ。

が必要だというコメントがあった。すなわち、1 つ目は、市場で取引される商品が標準化され、関係者間に共通の認「倫理」の欠如は、訴訟リスクを高める
ビッグデータ活用の倫理面の課題を指摘したのは、東京情報について、透明なプロセスのもとで質の高いデータが大学政策ビジョン研究センター特任講師の江間有沙氏であ提供されること、3 つ目は、市場に十分な流動性を確保する。ディープラーニングを使ってビッグデータ解析を行うるために、対象商品の売買が継続的に円滑に成立すること

場合、データの収集、加工、分析、学習、実装、運用とである。特に、市場の機能が確立する前の段階では、売買いったプロセスを経るわけだが、エンジニアやマネジャーのオファーを行う事業者がいないことと流動性の不足が悪はあらゆるプロセスにおいて、倫理面の課題を意識する必循環に陥り、さらに、価格付け等の市場の機能が発揮され要があるという。この課題には、データのバイアス、公平ないままで低迷するという問題があるということである。

性、アカウンタビリティー、透明性、知財の保護が含まれ同氏からは、こうした問題に鑑みると、データ取引市場

る。さらにはこれらの課題はトレードオフ関係にある。

については、「市場があればよい」ということではなく、こ実社会から得られるデータは、収集の時点ですでにバイ

うした条件を成り立たせるための工夫を行って、能動的にアスが掛かっている。検索エンジンを使って日本語で「社市場をつくっていかねばならないという指摘があった。

長」を画像検索すると、出てくるのはほとんど男性の画像であり、英語でも「B a b y」
を検索するとアングロサクソン

2．ビッグデータ分析の現状と課題
位相幾何学の手法でビッグデータを可視化する系の赤ん坊が多く出てくるといったことが問題視されてきた。これらのデータをそのままビッグデータ解析に利用す
ると、実社会のバイアスが解析結果に持ち込まれることにビッグデータ活用の前提となるのが、ビッグデータそのなってしまう。2018 年、Amazon は人材採用 AI の開発中

ものや分析手法の信頼性である。ビッグデータの処理はそ止を発表したが、その理由は「女性差別」だった。男性からもそも難しい。ノイズを含んでいたり、高次元、不完全なの応募が多い技術職への履歴書パターンを学習させたこと

データ構造であれば、その処理はさらに困難となる。ビジ

で、女性に関係する単語が経歴に含まれていると、評価をネス分野では回帰分析などを用いて消費者行動を理解し、下げてしまうことが判明したからだ。G o o g l e が提供する

21

世紀の「資源」：ビッグデータ─技術、ビジネス、法の観点から考える─

識があること、2 つ目は、商品を取引する際の基礎となる

5

画像サービス G o o g l e フォトが、アフリカ系女性をゴリラ

ターによる高頻度取引）
によって金融商品価格の変動が増とラベリングする現象が発生したが、その原因はネット上幅されているのではないかともいわれているが、鹿島氏があふに溢れている差別的な画像や、アルゴリズムの問題と考え指摘するようにアルゴリズムの単一モデル化が進むと、国られる。こうした倫理的な問題に企業が無頓着であると、際的な金融危機を引き起こす原因にもなりうることが懸念「差別的」であるとして訴訟を起こされる可能性が高くなるされる。
それでは、アルゴリズムのブラックボックス化に対してだけではなく、既存の社会的差別を助長しかねない。
これに対し、人工知能の倫理的なガイドラインを作成すは、どのようなガバナンスがありえるのか。後述する東京

る 動 き が 世 界 的 に 進 ん で お り、I E E E は「 E t h i c a l l y

大学の柳川教授の発表にもあるように、政府によるハード

Aligned Design ver 2」（倫理的に配慮されたデザイン）
をローと、技術や市場メカニズム、自主規制等も含めたソフ発表。日本でも、内閣府の「人間中心の AI 社会原則検討会

トローを組み合わせることになる。その際、イノベーショ議」
で議論が行われている。

ンの失速やモノカルチャーを誘発しない難しいバランスが求められる。鹿島氏によれば、ハードローのアプローチと金融業界で懸念されるアルゴリズムのしては、例えば、データを保存しているストレージに関す

ブラックボックス化

る報告の義務づけや、公的機関からの要求に応じたアルゴ

2017 年 5 月に改正銀行法が施行されたことで、日本におリズムやプロセスの開示などが考えられる。そのほか、いても金融と I T が結びつく、いわゆるフィンテックが盛A I を開発する I T デベロッパーや金融機関は顧客に対しり上がりを見せ始めている。日本銀行金融研究所 情報技て、A I の特徴や限界を十分に説明し、責任の所在等につ術研究センター長の鹿島みかり氏は、フィンテックに代表いて、契約で明確化しておく必要も示された。

される金融分野のビッグデータ活用ユースケースと、今後

また、現在の日本や米国の法規制では、市場での相場操縦行為等の不公正取引規制違反を問うには、「取引を誘引懸念される課題について発表を行った。
金融分野におけるユースケースは、大きく 4 分野に分けする目的」
等の主観的要件が必要とされるが、現在の AI はられる。1 つ目は、クレジットのスコアリングや保険料の意識を持った主観的存在とは見なされていない。A I が学査定など、「顧客」にフォーカスした分野。2 つ目は、資本

習を通じそうした取引を行う場合への対応として、今後、の最適化や市場インパクト分析といった「オペレーション」

法の枠組みを再検討する必要があるかもしれないという、にフォーカスした分野。3 つ目は、ポートフォリオ管理な鹿島氏の指摘には留意しておくべきだろう 3。

ど「トレーディングと投資のマネジメント」。4 つ目は、マじゅん

ネーロンダリングやテロ資金供与への対策を行う「規制 遵
しゅ

守・監督」
分野である。
金融のビッグデータ活用において今後大きな課題になると鹿島氏が指摘するのが「アルゴリズムのブラックボック

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6

3．政府の取り組み
企業が安心してデータを共有できる
契約ガイドラインス化」だ。東京大学の江間氏の発表にもあったように、ア

ビッグデータの利活用が競争力の源泉となるなか、政府

ルゴリズムは一見中立に見えても、出力される結果が中立の取り組みも活発化している。経済産業省商務情報政策局とは限らない。どんなデータをどのように収集するのかに

情報経済課 情報政策企画調整官の遠山敬彦氏は同省がよって、結果にバイアスが入り込む可能性がある。A I を2017 年に打ち出したコンセプトである「Connected Indus-

用いた与信査定を行う場合でも、データ収集の方法やアルt r i e s」に基づいた、産業データを共有するための取り組み

ゴリズムによって、差別的な融資が行われることもありえについて発表を行った。

る。また鹿島氏は、A I が用いられることで金融の安定がConnected Industries は、事業所・工場、技術・技能損なわれる可能性も指摘した。例えば、よいパフォーマン

等の電子データ化は進んでいるが、それぞれバラバラに管スを出す投資アルゴリズムがあれば市場参加者はこぞって理され、連携していないという問題意識のもと、データをこれを採用しようとし、アルゴリズムが 1 つのモデルに集

つなげ、有効活用することにより、技術革新、生産性向

約されてしまう可能性がある。最近、H F T（コンピュー

上、技能伝承などを通じて、新たな付加価値を生み出すこ

3

日本銀行金融研究所(2018)『「 アルゴリズム・A I の利用を巡る法律問題研究会」報告書─投資判断におけるアルゴリズム・A Iの利用と法的責任』では、投資判断にアルゴリズム・A I を利用する場合の法的問題について詳しく議論している。

とを目的としている。同省ではこのコンセプトに基づき、の意志によって第三者へのデータ提供を停止したり、事業「自動運転・モビリティ」「ものづくり・ロボティックス」

者が閲覧した履歴の確認も可能になる（図 2）。

「プラント・インフラ保守」「スマートライフ」「バイオ・素材」
を重点分野に指定し、産業間の連携を進めている。

図2

情報銀行のイメージ

遠山氏は Connected Industries の成功のカギはデータ共有の促進であり、関係者間の信頼性の構築が必須と指摘する。データ提供には企業秘密やノウハウの流出、プライ
バシー権の侵害などのリスクが伴う。安心してデータ共有を行うためには、契約を通じて、データの利用権限、収益の配分、損害や事故があったときの責任分担などを明確にしておく必要がある。同省ではデータの流通や利用を対象とする契約について、一般的に契約で定めておくべき事項を整理したガイドラインを 2017 年 5 月に策定し、2018 年 6月にデータの取引に係る類型・分野ごとのユースケースを※本人には便益が還元されず、社会全体にのみ便益が還元される場合もある。
出所）内閣官房（2017）『 A I、I o T 時代におけるデータ活用ワーキンググループ中間とりまとめの概要』

大幅に拡充するとともに、A I の利用・開発に係る契約モ
デル等を新たに追加する改訂を行った 4。これをベースに

吉田氏の報告から伝わってくるのは、日本の現状に対すすれば企業は提携先との議論を進めやすくなる。またる危機意識だ。G A F A やアリババのように、膨大な個人

2018 年 6 月には、セキュリティー対策等の要件を満たしてデータを収集・蓄積し、流通させることでビジネス化している企業に対して、政府が認証を行う仕組み「データ共有いる巨大企業は、日本にはほぼ存在していない。吉田氏

事業認定制度」も施行された。こうしたデータ共有の環境

は、個人的な見解と断った上で、その背景には、日本の整備によって、大企業と技術力を持ったスタートアップ企

ユーザーのデータ取引に対する不安感や、情報漏えいやプ業のコラボレーションが進むことも期待されるという。

ライバシー侵害などの事故によって評判が損なわれることを恐れる企業文化があるのではないか、と指摘する。日本のほとんどのサービスは、他社のデータにまたがることな

政府の取り組みは、産業データだけではなく、個人デー

く、1 社のみで蓄積した限られた個人データに基づいて運タの利活用促進にも向けられている。総務省では「情報銀営されているために、G A F A のようなサービスが提供で行」の認定指針を整備、個人データを流通させる民間事業

きずにいるのではないか。政府が情報銀行の認定指針を整を活発化させようとしている。情報銀行とは、個人または備したのは、ユーザー側の不安を取り除きつつ、企業の参事業者が保有する個人データを、本人の同意のもとで安全入障壁を低くするのが狙いだ。なお、前項のデータ取引市に収集・管理・提供するビジネスモデルである。

場においては、情報銀行はデータ提供者の一部となること

2016 年にはフィンランドでデータの権利を巨大企業かも付記したい。

ら個人に取り戻そうという「MyData」のムーブメントが起
こって世界に広まり、2018 年に施行された EU の
「一般デー

GDPR とビッグデータ活用

タ保護規則（G D P R）」にも大きな影響を与えた。総務省出本ワークショップでは、GDPR に関する議論も行われた。

身で、現在、内閣官房情報通信技術（I T）総合戦略室参事

GDPR は「EU 基本権憲章」という EU 法体系の根幹をなす官の吉田宏平氏によれば、日本の情報銀行はユーザーセン法において保障されている、個人データの保護に対する権

トリック、すなわちユーザーが自分のデータを自分のメ利という基本的人権の保護を目的とした法律である。個人

リットのために使う、そのような利活用に資することを目

データの処理、および個人データを欧州経済領域から第三指した仕組みだということだ。ユーザーは情報銀行のサー国に移転するために満たすべき法的要件を規定している 5。

ビス上から自身の個人データを提供してもよい事業者を選違反に対しては厳しい行政罰（制裁金）を定めている。

択、情報銀行が事業者へのデータの提供を行う。ユーザー

45

このようにヨーロッパで個人データ保護が強まるなか経済産業省(2018)『 A I・データの利用に関する契約ガイドライン』参照。
J E R T O(2016)『「 E U 一般データ保護規則（G D P R）」に関わる実務ハンドブック（ 入門編）』に基づき記載。

21

世紀の「資源」：ビッグデータ─技術、ビジネス、法の観点から考える─

企業の個人データ利活用を後押しする「情報銀行」

7

で、本ワークショップでは、いかにビッグデータ利活用をリスクがある。変化の重要性を十分に認識しておらず、資進めていくかがテーマとなった。
「イノベーションの環境

金も十分でない中小企業に対しては、政府による特別な支整備において個人情報保護の体制構築は必要条件」「個人

援が必要というのがハーホフ氏の指摘だ。

情報保護とピッグデータ活用の価値観を、諸外国と共有しさまざまな教育課程のカリキュラムにコンピューターサ

ながらイノベーションを起こしていくことが大事」という、イエンスを取り入れる、「オープンガバメント化」
を進めて今後のデータ利活用における基本的な認識が示された。個行政データを公開していく、こうした指摘は日本の抱えて人データの流通は個人の同意が前提だが、自らのデータにいる課題とも共通する。ドイツでは最近、効率的な行政対する認識が適切でなければ、データ流通の阻害要因にもデータと E ガバメントのポータルを設立・運営する法的枠なりうるだろう。個人データ保護の環境整備が進むなか組みが確立されたという。

で、自らのデータの価値を正しく理解するための支援や、ハーホフ氏が強調するのは、著作権やデータ保護など、

プライバシーに関する認識と行動の不一致のメカニズムのデジタル経済に向けた未来志向の法的枠組みをつくること

解明は課題といえよう。

の重要性だ。その際に、既存ビジネスモデルへの既得権や特権を優先するのではなく、デジタル経済モデルを迅速にデータの規制を考える

導入できる枠組みにするべきという、同氏の提言はそのま

ここでデータに関する法律についてまとめてみたい。

ま日本にも当てはまる。

森・濱田松本法律事務所の宇都宮秀樹弁護士は、個人デー
タと産業データに関して以下の整理を行った。
日本では個人データに関して、個人保護法で同意に基づ
く収集と利用が許されている。ここで問題となるのが、消4．
「資源」の特性を理解せよ
ビッグデータを巡る規制や制度はどうあるべきか

費者の同意を得ていることの意味である。消費者は、場合

G A F A を始めとする巨大プラットフォーム企業群は、によっては強要されているかもしれない。ロックイン効果

データの世界で独占的な立場を築いている。特定のプラッ

により他のプラットフォーム企業への切り替えが困難なトフォーム企業によって消費者がロックインされ、ダイナケースもあり、同意が取れればよいというものでもない。

ミックな規模で市場での独占的な企業が変化するという点日本では個人のポータビリティは法令上保護されておらが新しい現象である。それでは、これらプラットフォームず、ある企業が収集した個人情報は、たとえ本人が希望し企業に対して、どのような規制が必要なのだろうか。冒頭ても、他の企業に情報を移し替えることはできない。このでも述べたようにモノとデータでは特性が異なるため、こ点についての対応が求められる。

れまでの法規制の概念がそのままでは通用しない。東京大他方、産業データについては、政府の説明にもあったよ学大学院経済学研究科の柳川範之教授は、プラットフォー

うに、公平な利用に関するガイドラインが提示されておム企業のデータに関する規制や制度の整備を行う上での論り、利用しやすいよう制度整備が進められているといえ点の全体像を示した。

る。法律ではない、ソフトローとしての運用で対応できているといえる。

まず課題になるのは、そもそもビッグデータにおける「独占」とは何かだ。従来の独占企業は、独占による優位を利用してモノの値段をつり上げて消費者や取引先の利益を

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大企業と中小企業のデジタルデバイド解消に向けた損なうため、政府が規制を行う必要がある。その際、企業取り組みが独占的な優位性を利用して価格を引き上げることは許さ

当日モデレータを務めたマックス・プランク・イノベー

れるものではないという競争法の考えが基本にある。しかション・競争研究所長のディートマー・ハーホフ氏から、し、現実に起こっていることは、魅力的なサービスを無料

後日あらためて、ドイツ政府の抱える課題と現状について

あるいは安い価格で提供しているという事実であり、政府

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NIRA に寄稿いただいたので、紹介したい 。

はこれを規制すべきなのか、ということになる。すなわ

ドイツはビッグデータ活用において米国に水をあけられ

ち、プラットフォーム企業がデータを独占的に保有していており、国内大企業と中小企業間にもデジタルデバイドのること自体がどういう問題があるのか、という根本的な問6

N I R A（2018）「 ビッグデータ本格活用へ」『 わたしの構想』N o . 39 , 2018 年 12 月

いから始める必要がある。

般的には競争を促進する。これに対し、入手が困難あるいまた、個人データの保護に関しても、国民の意識は国やは情報源が限られているデータは、競争の阻害につながり文化によって大きく異なり、シンプルな解答があるわけでうる。例えば、機械からセンサーでデータを取得するケーはない、という点も重要だ。日本では個人データを政府がスで、センサーを 1 つしか設置できないとしたら、その機管理することに対して不安を抱く人が多いが、例えば、中械の稼働データを用いた競争は、センサーを設置した企業

国ではあまり問題視されていない。規制の主体も政府か民が左右できることになる。また、異なるタイプのデータを間企業かなどさまざまな選択肢がありえる。E U が主導し組み合わせたり、膨大な量のデータを蓄積することで、て制定した欧州の G D P R 原則では、データの所有権が個

データの価値は増大していく。データの種類や量が増えれ人にあることを基本にしており、それ自体は非常に重要なば増えるほど、魅力的な商品やサービスを提供しやすくな

ことではあるが、実際に施行された規制によって個人の行

り、さらに競争力を増すネットワーク効果が生まれるの動が変わるかは、まったく別の問題である。他国の制度をも、モノとは異なるデータの特性だ。AI によるビッグデー

そのまま日本に取り入れても、それが日本の消費者の行動

タ解析によって、ネットワーク効果が過度に進み、市場支を大きく変えるとは言いきれず、消費者の意識が変わらな配的地位が形成されやすくなると、競争阻害に留意すべき

ければデータ所有権の保護の強化にはならない可能性もあ場面も増えることになる。

ろう。
その一方で、データ分析を促進するためのルールづくりも重要である。データは集約しただけでは価値が生まれな

では、こうしたデータの特性を踏まえた上で、どのような行為が独禁法の規制対象になるのだろうか。データ収集と利用に分けて検討が必要である。
まずデータ収集についていえば、1 社で行うのであれば場の整備、知財の明確化、市場ルール、情報バンク等の仕問題になることは少ないが、有力企業がその有力性を背景

組みを構築することが必要になる。国内で規制する手段とに、他社に対してデータの提供を強要する場合には独禁法

しては、法律を制定して規制するハードローと社会規範に違反となりうる。また複数社が共同でデータ収集を行う

よる自主的なソフトローがありえる。経産省の委員会でケースでは、単独でも収集可能であるにもかかわらず共同

は、ハードローとソフトローをどう組み合わせるかの議論で収集し、個々の企業による自由なデータ収集が制限されが進行中である。

ることになると、やはり独禁法違反となりうる（図 3）。

しかし、国や文化によって規制が異なってくると、その他方、データ利用においては、企業が収集したデータを違いを国家間でどう調整するかも課題になる。その調整

誰に提供するか（あるいは提供しないか）は、原則として企は、国際的な競合のなかで自然に生み出されていくものなのか、国際的な組織を設立して調整をしていくべきか。柳

図3

川教授によれば、ビッグデータ規制に関して、現状では

1 ．データの収集

W T O が効果的に機能するとは考えにくいとのことであ

以下の場合には、独占禁止法上問題となるおそれがある。
⃝‌有力事業者が単独でデータ収集をする際に、他者にデー
タ提供を強要する場合る。

（データが希少であれば、当該事業者の市場での優位性‌が高まる、あるいは、他者の研究開発意欲が阻害される可能性がある。）

独占禁止法の観点からビッグデータを考える⃝‌単独で収集可能であるにもかかわらず、複数の企業が共同で収集し、かつ、各企業の単独での収集を制約する場
合

現行の独禁法がビッグデータの課題にどう対処しうるのか、その考え方を示したのが、森・濱田松本法律事務所の宇都宮秀樹弁護士である。
独占禁止法では、単に独占的な立場にあるというだけでは規制対象にはならない。独占的な立場を利用した、競争独占禁止法上の課題（各企業の競争が制限される可能性がある）
2 ．データの利用
データ保有者がデータを他者に提供するか否かは、原則として自由だが、以下の状況が揃った場合には、例外的に独占禁止法上問題となるおそれがある。

相手を排除する行為など、競争制限につながる人為的な行⃝‌当該データが他者の事業活動にとっても不可欠なものである場合為を取り締まるのが独禁法だ。

⃝他者が代わりのデータを入手できない場合

データには競争を促進する特性と、競争を阻害する特性の両面がある。入手やコピー、所有が容易なデータは、一⃝提供を拒否する合理的な理由がない場合出所）宇都宮秀樹弁護士ワークショップ当日資料「Data and Japanese Competition Law」
よ
り作成

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世紀の「資源」：ビッグデータ─技術、ビジネス、法の観点から考える─い。集めたデータの価値を引き出すには、データの取引市

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業が自由に決定することができる。しかし、当該データが取引相手の事業にとっても不可欠であり、かつ、その取引おわりに相手がそれに代わるデータを持っていない場合や、従来

冒頭で、ビッグデータは 21 世紀の石油であると表現しデータを提供してきた取引相手に対し、合理的な理由なした。資源であるデータをいかに収集していくのか。データにデータ提供を拒否する場合などは違法になるケースがあを活用するために必要となる集約のプロセスは容易ではなるという。例えば、大手デジタルプラットフォーマーが、い。集約されたビッグデータを流通、取引するための多様

自社が収集したデータを競合他社に提供することを拒んだな経路の開発も緒についたばかりだ。

としても、それだけで独禁法違反になるわけではないが、また、やみくもなデータ収集は、プライバシーや著作権

従来取引相手にデータを提供しており、取引相手は提供さの侵害を引き起こしかねないが、その一方で、守るべき権れたデータに依存して事業を営んでいるにもかかわらず、利を過剰に保護すると、イノベーションや健全な競争を阻

突如、合理的な理由なしにデータの提供を拒み、それによ

害することにもつながる。両者のバランスをどう取っていり取引相手の事業継続が困難となるような場合には、問題

くべきか。
じゃっき

となる。

さらに、A I が惹起する倫理的課題やブラックボックス

さらに、今後の企業間の M&A では、データの利活用を通じた競争への影響を検討することが欠かせなくなる。競化といった、19 世紀には想像もできなかった課題への対応も求められる。

争上重要なデータを保有している企業を対象とした M & A

かつて石油が 20 世紀にもたらした社会の混乱、分裂、に対して、公正取引委員会など国内外の競争当局は、これ

破壊が、21 世紀のデータの覇権を巡って起きないようにまで以上に幅広い視点からの検討が要求されることになる

しなければならない。そのためにも、われわれにはデータだろう。その一方で、過剰規制にならないよう、競争当局という新たな資源の特性を適切に理解し、正しく扱い、価には、バランスのとれた執行が求められている。

値を生み出していく知恵が求められている。

P D F はこちらから

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N I R A オピニオンペーパーは、ホームページでもご覧いただけます

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N I R Aオピニオンペーパー［ n o.43］
2019 年 2 月 28 日発行
発行所 : 公益財団法人 N I R A 総合研究開発機構
発行人 : 牛尾治朗
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