インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場
─金融包摂の切り札となるか─
調査部上席主任研究員

要

旨

岩崎 薫里

（iwasaki.kaori@jri.co.jp）

１．インド政府は、個人データを経済成長と国民の豊かさを実現するためのツールと位置付け、その適切な活用に向けた取り組みを行ってきた。個人データを本人の同意のもと、プライバシーに配慮しつつ安全に第三者と共有していくための方策として打ち出されたのが、「Data Empowerment and Protection Architecture（DEPA）」
である。
２．DEPAは基本設計であり、様々な分野に具体的に運用されていくことが想定されている。DEPAの運用第１号として選定されたのが金融分野であり、インド準備銀行（RBI、インドの中央銀行）が中心となって「Account Aggregator（AA）ネットワー
ク」が構築され、2021年９月に稼働を開始した。
３．AAネットワークを組み込んだ中小零細企業（MSME）
・個人向けの新たなオンライ
ン融資のスキームとして、Open Credit Enablement Network（OCEN）が開発された。
借り手であるMSMEや個人を金融機関と結びつける、無担保融資のオンライン・
ネットワークである。借り手は、すでに取引関係のある事業者を通じて金融機関にアクセスし融資を申し込むことから、組込型金融（embedded finance）の一種でもある。OCENの仕様は標準化され、そこに各プレイヤーが参画することで、国全体で重複投資を避けながら相互運用性を確立出来る。金融機関は与信判断においてはクレジットスコアリングモデルを用いることが想定される。
４．OCENの導入によって期待されるのが、金融包摂（financial inclusion）の観点からみたMSME向け融資の拡大である。これまでMSMEは正規の金融サービスにアクセ
スしづらい状況にあった。その要因は多岐にわたるが、なかでも金融機関側の事情として、与信判断のための情報が不足している、あるいはたとえ情報が存在してもその収集・精査に手間暇がかかり、その割に融資金額が小さくコストに見合
わない、などの点が大きい。こうした問題が、OCENによって軽減されることが期
待されている。MSMEが主に零細の個人企業である現状を踏まえて、MSMEの取引
データおよび事業主の個人データの両方を、OCENを通じて金融機関が容易に取得出来るようになる。これにより、金融機関の与信判断能力の向上と与信判断コストの低下を実現しようとしている。
５．OCENはいまだ本格稼働に至っていない。今後の留意点としては、①金融機関は与信判断に必要なデータを十分集められるか、②金融機関が精度の高いクレジット
スコアリングモデルを構築・維持出来るか、③融資先に優良なMSMEを集められるか、の三つが指摘出来る。これらがクリアされてはじめて、OCENは狙い通り
MSMEの金融包摂につながることになろう。

58 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

目

次

はじめに
１．インドにおけるデータ共有の枠組み（1）個人データの位置付け（2）DEPAの概要（3）DEPAの問題点

２．金融分野におけるデータ共有（1）DEPAの金融分野への運用としてのAAネットワーク（2）AAネットワークの概要（3）AAネットワークへの参加状況

３．データ共有を活用した新たな融資スキーム（1）OCENの開発（2）インドにおけるMSMEの状況（3）OCENの主要プレイヤー（4）OCENでの融資の仕組み（5）標準化されたネットワークの提供（6）二つの先行事例

はじめに
インドでは現在、様々な分野でデジタル化が進められている。行政や経済活動をデジタル技術の力で効率化することに加えて、デー
タの活用を経済成長につなげるためである。
インドは経済面では決して豊かでないものの、人口大国として個人データは豊富にある。
それを活用することで、個人の行動や志向に関する知見が蓄積され、予測精度の向上や新しいサービスの提供などを通じて市場が拡大し、経済的にも豊かになる。これが、インド
がデジタル化に注力する一つの狙いである。
データの活用に当たって、インド政府は「同意に基づくデータ共有」を基本方針に掲げ、
個人データを、本人の同意のもと誰もが共有可能とする仕組みづくりに取り組んできた。
このデータ共有の仕組みが真っ先に取り入れられたのが金融分野である。金融におけるデータ共有によって最も大きな期待を寄せられているのが、中小零細企業（Micro, Smalland Medium Enterprise、MSME）の金融包摂

４．金融包摂の前進への期待と留意点（ﬁnancial inclusion）に向けた貢献である。
インドのMSMEは経済全体において大きな存在感を有するにもかかわらず、その多くは財務基盤がぜい弱で、毎日を乗り切るのに精一杯な状況に置かれている。正規の金融サー
ビスにアクセスしづらいもとで、運転資金を非正規の高利貸しからの借り入れに依存し、自転車操業に陥っているMSMEも少なからず

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 59

存在する。MSMEが正規の金融サービスにアクセスし、運転資金や投資資金の調達が可能となれば、成長への足掛かりが出来、それがMSME全体の底上げ、ひいてはインド経済全体の底上げにつながることになる。

１．インドにおけるデータ共有の枠組み（1）個人データの位置付け

データ共有を活用した新たなオンライン融

インド政府は、個人データを経済成長と国資のスキームである「Open Credit Enablement

民の豊かさを実現するためのツールと位置付

Network（OCEN）」は、まさにそれを実現すけている。インドにおける個人データの議論

ることを主目的に開発された。OCENはいまでしばしば取り上げられるのが、データ共有

だ本格稼働には至っておらず今後の推移を見に関するほかの主要国・地域と比べた自国の守 る 必 要 が あ る が、 期 待 通 り に 機 能 し、

スタンスの特徴である（注２）。

MSMEが正規の金融サービスにアクセスしや

アメリカではデータ共有は原則として市場すくなれば、インドが低位中所得国（注１）に任せ、中国では強力な国家統制の下に置から脱する切り札となり得る。

き、EUはプライバシー保護を前面に押し出

そこで本稿では、OCEN、およびOCENのしている（注３）、これらに対してインドで前提となる金融分野でのデータ共有について

はプライバシーを保護しつつ積極的にデータ論じる。本稿の構成として、１．でまず、「同共有を行おうとしている、というものである。

意に基づくデータ共有」の枠組みである「Data

そして、EUとスタンスが似ているものの、

Empowerment and Protection Architecture

異なるのは、インドはEUのように経済的豊（DEPA）」、２．でDEPAの金融分野への運用

かさをいまだ実現していないことである。

として「Account Aggregator（AA）ネットワー

したがって、プライバシー保護は重要とはいク」について整理する。３．では、AAネッ

え、経済的に飛躍することも同じように重要

トワークを活用したOCENについて概観したであり、その両立を図っていきたい、として

うえで、MSMEにおける金融包摂の問題がいる。

OCENによって解消されることへの期待を紹ここで個人データを共有するメリットを改介する。４．では、期待通りの成果を上げる

めて整理すると、行政、金融、商取引、ヘルための留意点を指摘する。

スケアなど分野を問わず、それまで一つの組（注１） 世界銀行が実施している、一人当たりの国民総所得を基準とした国別の所得階層分類による。低位中所得
国とは、一人当たりの国民総所得（2021年基準）が1,086ドルから4,255ドルの国。

織のなかで保有されていた個人データが、同60 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

じ分野内であれ異なる分野間であれ、ほかの組織と共有されることで、個人への理解が深インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

まり、そのニーズにより的確に応えることがその実現に向けて、まず個人に関するデー

出来たり、予測精度が高まったりするように

タをデジタル・データとして扱えるようにし、なる。個人に直接問い合わせる、あるいは個

次にそれらを個々人に利するように共有して人にデータや書類の提出を求めることが不要

いくための仕組みづくりが行われてきた。よになるといったメリットもある。さらに、組り具体的には、インドでは個人データに関し

織横断的にシームレスに提供するサービス

従来は紙での管理が中心であった。そこで、や、これまでアプローチしづらかった層を対物理的IDのみならずデジタルIDでもある個象とするサービスなど、新たなサービスの開人識別番号制度、「Aadhaar」を導入して（2010

発余地も広がる。

年）オンライン上での個人の識別を容易にし、これを個人の側からみると、自分に関する

個人データの紙からデジタルへのシフトを促

データの共有を認めることが、新たな便益のした（注５）。そのうえで、相互運用性（注６）

享受につながることになる。すでに豊かさをを確立した様々なデジタル・インフラを中央実現している先進国では、多くの分野におい政府が中心になって開発し、それを各省庁やてこの「新たな便益」は少し便利になる、少州政府、さらには民間にまで広く開放してきし得をする、というように限定的であるが、た。それとともに、個人データを本人の同意

インドのような人口大国でかつ新興国では、のもと、プライバシーに配慮しつつ安全に第活用次第で貧困からの脱却など、より大きな三者と共有していくための方策が検討され効果が期待出来る。インドにおけるデータ共た。 そ の 結 果、 打 ち 出 さ れ た の が「Data有の議論で「国民のエンパワーメント（力のEmpowerment and Protection Architecture

付与）」という表現がしばしば登場するのも（DEPA）」である。

そのためであろう。
ただし、個人データの共有に際して市場に（2）DEPAの概要

任せきりでは、特定の事業者によるデータ独「Data Empowerment and Protection

占を惹起しかねない。これは、近年注目されArchitecture」を直訳すると、「データによるている、巨大プラットフォーマー（注４）に力の付与およびデータの保護に関する基本設よるデータ独占の問題からも明らかである。

計」となる。要するに、個人（個人事業主やインド政府はこのリスクを回避するために、零細企業を含む（注７）、以下同じ）の同意

データを本人の同意のもと、誰もが共有可能に基づき、ある組織内に保有されている個人な仕組みとすることで、逆に誰も独占出来なのデータを第三者と共有していくための基本

い状況を作り出そうとしている。

設計である。

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 61

DEPAのコンセプトは2017年にナンダン・に、③どのような目的で、④どの期間、共有

ニ レ カ ニ 氏（ 注 ８） お よ びiSPIRT（Indian

するかの決定権は個人にあり、共有の見返り

Software Product Industry Roundtable、 発 音 はとして豊かさや利便性の向上につながるサー「アイスピリット」）によって打ち出されたビスを受けることが出来る。実際には、個人（注９）。ナンダン・ニレカニ氏は、数々の要が自分で自らデータ共有に乗り出すというよ職を経験したインドIT業界の重鎮である。

りも、何らかのサービスを申し込んだり受け

一方のiSPIRTは、IT専門家のボランティアたりする際に、サービスの提供者が他の組織からなる民間シンクタンクであるが、インド内にあるその人のデータを使いたいと考え、

政 府 に 近 く、 後 述 のIndia Stack を は じ め

それにその人が同意する形をとる。

インド政府のデジタル化の取り組みに技術面

個人データの同意・共有を円滑に行う仲介で深く関与してきた。DEPAのコンセプトを組織として「consent manager」（直訳すると「同もとに、政府系シンクタンクのNITI Aayog

意管理者」）が設置されている。データを利（National Institution for Transforming India）が、用したい組織（＝データ利用者）は、そのデー

iSPIRTのほか各政府機関、民間企業、専門家

タを保有する組織（＝データ提供者）にではなどの協力を得ながらDEPAのたたき台（Draft

なくconsent managerにその旨を依頼する。依for Discussion）（注10）を構築し、2020年に公頼を受けたconsent managerは、個人に対して表した。

データ共有に同意するか否かを尋ね、同意がDEPAのもとでは、ある組織が保有する自得られると、データ提供者にデータを求め、身に関するデータについて、①どれを、②誰

そ れ を デ ー タ 利 用 者 に 渡 す（ 図 表 １）。

図表１

DEPAにおける同意に基づくデータ共有の流れ
個人
②同意依頼

①データ依頼
データ利用者③同意

Consent
Manager④データ依頼データ提供者⑤データ（資料）NITI Aayog, “Data Empowerment and Protection Architecture - Draft for Discussion”, August 2020

62 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

consent managerが置かれることで、データ利（Architecture）であり、それを金融やヘルス

用者は一連の作業をワンストップで電子的にケアをはじめ様々な分野に運用することが想行うことが出来、自ら個人の同意を取り付け定されている。例えば金融分野で共有されるたり、データを取り寄せたりする必要がなく、のは個人の金融資産・負債に関するデータでしたがって、そのためのシステムを構築・維あり、融資出来るか、適切な資産運用アドバ

持管理する必要がない。

イスを行えるかといった、資金面にかかわる

DEPAは、同意を巡る当事者間のやりとり

判断力の向上などを共有の目的とする。それに お い て、 技 術 面 で は 電 子 情 報 技 術 省に対して、ヘルスケア分野で共有されるのは（MeitY）が開発・管理する「同意アーティファ

個人の健康・医療に関するデータであり、医クト」（Consent Artifact）（注11）を取り入れ療の質の改善や医療業務の効率化を共有目的ている。同意アーティファクトとは、個人がとする。このように、分野ごとにデータ共有

同意した自身のデータ共有取引を可能にすの内容や目的が異なる点を踏まえ、DEPAのる、機械判読可能な電子文書である（注12）。

枠組みに則りつつ、分野ごとに独自の仕組み

同意アーティファクトのAPI（注13）は公開が構築されることになる。

され、India Stackの「同意」レイヤーの一つとして提示されている。

この点が、世界的に有名なエストニアのデータ共有の仕組みと大きく異なる。エスト

インド政府は経済・社会のデジタル化を実ニアでは、省庁、行政機関、医療機関などが現するために様々な機能をデジタル・インフ

有 す る 個 人 デ ー タ の 共 有 が 単 一 の 基 盤、ラとして構築してきたが、それら諸機能の「X-Road」 を 通 じ て 行 わ れ る（ 図 表 ３）。

オープンAPIをバーチャルに寄せ集め、India

DEPAでは、エストニア方式の場合、インド

Stackとして提示している。India Stackは、諸のように巨大な人口と著しい多様性を抱える機能が広く活用されるための、いわばプラッ

国では対応しきれないとの見解が示されていトフォームの役割を担っている。①非対面る（注14）。単一の基盤は、人口130万人の高（presence-less）、②ペーパーレス、③キャッ所得国エストニアでは機能しても、14億人近

シュレス、④同意、の四つのレイヤーで構成

い人口を抱える下位中所得国のインドでは機され、それぞれに対応するオープンAPIが提能しづらいと判断したのであろう。

示されている（図表２）。同意アーティファ
クトのAPIは、このうちの④の同意レイヤーに入る。
DEPA 自 体 は あ く ま で も 基 本 設 計

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 63

図表２

India Stackを構成する主なAPI

目的対応機能のAPI

プライバシーを確保しながらのデータ共有が可能に〇Consent Artifact〇Account Aggregator

Cashless Layer（キャッシュレス）金融取引コストを引き下げ

○AEPS
○UPI

Paperless Layer（ペーパーレス）

紙の書類を減らすことで効率性を向上○Aadhaar eKYC
○DigiLocker○eSignPresence-less Layer（非対面）

いつでもどこでも、その場にいなくても、本人確認が可能に○Aadhaar認証○Aadhaar eKYC

Consent Layer
（同意）

○APB

Aadhaar機能

開始年

Aadhaar認証

2010年

Aadhaar eKYC（electronic Know Your Customer）

2012年

eSign

2015年

DigiLocker

2015年

AEPS（Aadhaar Enabled Payment System）

2011年

APB（Aadhaar Payment Bridge）

2011年

UPI（Uniﬁed Payment Interface）

2016年

Consent Artifact

2016年

Account Aggregator

2016年

概要
管轄
個人認証。Aadhaar番号と個人情報を入力して照会、「Yes」か「No」
UIDAIの回答を受け取る。
個人情報照会。UIDAIの電子署名付きの個人情報（氏名、性別、
UIDAI
住所、生年月日、顔写真など）の提供を受ける。
デジタル上での署名（電子署名）が可能に。
CCA
Aadhaar番号とリンクしたクラウドストレージで、いわば個人用
MeitYの電子的なロッカー。電子書類の保管、参照、共有が可能に。
Aadhaar番号と生体認証だけで基本的な銀行取引が可能に。
NPCI
行政機関が社会保障給付金や補助金をAadhaar番号に紐付けされ
NPCI
た銀行口座（AEBA）宛てに振込み可能に。
携帯電話端末を用いた24/７（24時間週７日）即時振込み。銀行
口座番号のほか、予め銀行口座番号に紐付けされた携帯電話番号 NPCIやバーチャル・アドレス宛てに振込みが可能に。IMPS基盤を活用。
個人が同意した自身のデータ共有取引における、データ共有のパラメータやスコープを特定した機械判読可能な電子書類。同意に MeitY
基づくデータ共有が可能に。
金融分野において、個人データの同意・共有を仲介するconsent
managerの役割を果たす組織。金融分野での同意に基づくデータ
RBI
共有が可能に。

（注）UIDAI（Unique Identiﬁcation Authority of India）：インド固有識別番号庁
CCA（Controller of Certifying Authorities）：認証局の規制監督機関
MeitY（Ministry of Electronics and Information Technology）：電子情報技術省
NPCI（National Payments Corporation of India）：インド決済公社。銀行業界が設立し、インド中銀（RBI）の監督下にあるAEBA（Aadhaar Enabled Bank Account）：Aadhaar番号と紐付けされた銀行口座
IMPS（Immediate Payment Service）：24/７即時振込みサービス
RBI（Reserve Bank of India）：インド準備銀行（中央銀行）（資料）India Stackウェブサイト（https://indiastack.org/、2022年９月12日アクセス）などを基に日本総合研究所作成

64 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

図表３

DEPAとエストニアのX-Roadの比較＜エストニアのX-Road＞＜インドのDEPA＞
金融
個人

政府
ポータル

銀行
X-Road情報
利用者

Consent
Manager

情報
提供者

ヘルスケア
通信事業者

個人

税務当局
住民登録
センター

（資料）Enterprise Estonia, “e-Estonia”（presentation）August2022を基に日本総合研究所作成

情報利用者

Consent
Manager

情報
提供者

通信
個人
情報
利用者

Consent
Manager

情報提供者（資料）NITI Aayog, “Data Empowerment and Protection
Architecture - Draft for Discussion”, August 2022を基に日本総合研究所作成（3）DEPAの問題点修正を重ね名称も変えながら、策定作業が進められてきた（注15）。しかし、2021年に法DEPAにおける「合意に基づくデータ共有」

案の中身を検討する議会合同委員会がレポー

は、インド版の個人情報保護法を法的根拠とト（注16）を公表し、そのなかで多数の修正することを想定し、同法の策定と同時並行的が提案されたこと（注17）もあり、インド政に構築が進められた。ところが、肝心の同法

府は2022年８月、法案を廃案とし、新たな法はいまだ成立していない。この点がDEPAの案を2023年に議会に提出すると発表した。こ大きな問題として挙げられる。

れにより振り出しに戻った形となり、法案成

個人情報保護法案を巡っては、「2018年個

立の目途は立っていない。

人 デ ー タ 保 護 法 案（Personal Data Protection

DEPAでは、個人情報保護法が成立すれば、

Bill）
」
、
「2019年個人データ保護法案」、「2021

すべての分野で同法に基づきDEPAが運用さ年データ保護法案（Data Protection Bill）」、とれることになるが、未成立であっても、分野

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 65

ごとに既存の法律や規制で対応が可能であると し て い る（ 注18）。 実 際 に も、 後 述 す る
DEPAの金融分野への運用に際しては、別の既存の法律を法的根拠とする形で対応が図られた。その一方で、DEPAが個人情報保護法
を法的根拠とする以上、金融を含め各分野への運用は法案成立後にすべきとの意見もある（注19）。
同法が未成立のままであると、セキュリティー基準、データ主体の権利、consent
managerの役割、苦情への対応などに対する法的根拠があいまいなままとの理由による。
また、法案のなかには「合意に基づくデー
タ共有」が確実に実施され、個人のプライバ
シーが適切に保護されることを監督する公的な 専 門 組 織 と し て「 デ ー タ 保 護 庁 」（Data
Protection Authority、DPA）を新設することが盛り込まれている。法案が未成立であることから同庁もいまだ設立されておらず、この面からもDEPAの実装は法案成立後にすべきとの意見も聞かれる（注20）。
（注２） 例えばNilekani［2018］、NITI Aayog［2020］。
（注３） 個人データの保護を目的とした管理規則、「EU一般
データ保護規則（GDPR）」をその代表例としている。
（注４） Google、Apple、Meta（旧Facebook）、Amazonなどの巨大IT企業。
（注５） ただし、Aadhaar導入の最大の目的は個人データのデジ
タル・データ化ではなく、社会保障給付金・補助金を国民に適切かつ効率的に給付することであった。インド
ではAadhaarの導入以前は、本人確認が困難を極めた
ため、正当な受給者にそれらを届けづらいという問題を抱えていた。
（注６） Interoperability。
「複数のシステムやデータを接続したり、組み合わせて運用したりする場合でも動作することをいう。
（中略）相互運用性を確立するには、相互のシ
ステムやデータの間のインターフェースややり取りする
データ項目を取り決める必要がある。このような取り決め
が標準規格で」ある。
（日本イーラーニングコンソシアム

66 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

用 語 集ウェブサイト、https://www.elc.or.jp/keyword/
detail/id=125#:~:text=%E7%9B%B8%E4%BA%92%
E9%81%8B%E7%94%A8%E6%80%A7（%E3%81%
9D%E3%81%86%E3%81%94,%E9%81%8B%E7%9
4%A8%E6%80%A7%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%86%E3%80%82、2022年９月６日アクセス）（注７） これは、後述の通り、インドの零細企業のほとんどが個
人企業のためである。
（注８） 世界的IT企業、インフォシスの共同創業者で、Aadhaar
を管轄するUIDAI（インド固有識別番号庁）の初代長官。National Payments Corporation of India（NPCI、インド決済公社）の顧問でもある。
（注９） IDFC Instituteウ ェ ブ サ イ ト（“Data GovernanceNetwork: Overview”、https://www.idfcinstitute.org/
projects/state-capacity/data-governance-network/、
2022年８月12日アクセス）、iSPIRT, “Data Empowerment& Protection Architecture（DEPA）”（presentation）,
August 2017（https://www.slideshare.net/Product
Nation/data-empowerment-protection-architecturedepa、2022年８月13日アクセス）（注10）NITI Aayog［2020］（注11）「アーティファクト」とは人工物のことであり、ソフトウェア
分野では、ソフトウェア開発で生み出された成果物やバ
イナリ（２進法のデータ）などを指す。
（注12）Ministry of Electronics and Information Technology
ウェブサイト（“Electronic Consent Framework: Technology
Specifications, Version 1.1”、https://dla.gov.in/sites/
default/ﬁles/pdf/MeitY-Consent-Tech-Framework%20
v1.1.pdf、2022年８月12日アクセス）（注13）API（Application Programming Interface）とは「あるコンピュータプログラムの機能や管理するデータなどを、外部のほかのプログラムから呼び出して利用するための手順やデータ形式などを定めた規約のこと。」（Incept「IT用語辞典」、https://e-words.jp/w/API.html、2022年
８月12日アクセス）（注14）NITI Aayog［2020］、p.28（注15）インドにおける個人情報保護法成立に向けたこれまでの取り組みを簡単に整理すると、インドでは個人情報保護を包括的に規定した法律がなく、以前からその必要性が議論されていた。そこへ、2017年に最高裁が、プ
ライバシー権は憲法21条で認められた基本的な人権であるとの判決を下したことから、必要性が一層強まり、インド政府は新法を検討するために専門家からなる委員会を立ち上げた。2018年、委員会はレポートとともに、「2018年 個 人 デ ー タ 保 護 法 案（Personal Data
Protection Bill）」の草案を公表した。同草案は修正のうえ2019年に「2019年個人データ保護法案」として閣議決定された。同法案はその後、修正を経て「2021年
データ保 護 法 案（Data Protection Bill）」となった。
2022年８月、インド政府は同法案を廃案とし、現在、別の新しい法案の策定に取り組んでいる。
（注16）Lok Sabha［2021］

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場（注17）提案された主な修正点として、法案は個人データのみ
ならず非個人データも対象とすべき、データ・ローカライ
ゼーション（データを国内にとどめておくこと）を厳格に実 施 す べ き、「 ソ ー シ ャ ル メ デ ィア 仲 介 者（intermediaries）」という文言を「ソーシャルメディア・プ
ラットフォーム」に変更し、ソーシャルメディア企業に対して自社プラットフォーム上でのコンテンツに責任を持たせるべき、など。なお、同委員会から、非個人データも対象とすべきとの提案を受けて、法案名は「2019年個人データ保護法案」から「2021年データ保護法案」に修正された。
（注18）NITI Aayog［2020］、p.33（注19）例えばSoftware Freedom Law Center［2020］やCentre
for Communication Governance at National Law
University Delhi［2020］（注20）例えばKathuria［2021］

プトが打ち出されると、AAはDEPAを運用する形をとり、DEPAと同時並行的に構築に向けた取り組みが進められたという経緯がある。
前述の通り、DEPAの法的根拠となる個人情報保護法が未成立なもとで、AAは1934年
準備銀行法（45条１A）（注23）およびRBIによる基本指針（Master Direction、2016年公表）（注24）を法的根拠としている。
RBIはAAという新しい組織形態を導入す

２．金融分野におけるデータ共有（1）DEPAの金融分野への運用としてのAAネットワークるに当たり、2016年基本指針でAAをノンバ
ンク金融会社（Non-Bank Financial Company、
NBFC）の一種と定め、規制監督下に置いた。
AA の 技 術 標 準 はRBI 傘 下 のReserve Bank
Information Technology（ReBIT）
が定めている。
また、AAネットワーク参加者の業界団体とDEPAの運用第１号として選定されたのがして、DigiSahamati Foundation（Sahamati）が金融分野である。この分野での仕組みの設計

2019年に設立された。Sahamatiは自主規制団に当たり、個人データの同意・共有を仲介す体としての役割とともに、AAネットワーク

るconsent manager の役割を果たす組織としの普及・発展を後押しする役割を担う。参加て、Account Aggregator（AA、直訳すると「取者の行動規範の策定、参加者のモニタリング、

引のとりまとめ者」）が取り入れられた。そ

技術面や法律面を含む各種支援などが行われして、AAおよびそれを中核とするAAネットている。

ワークが、インド準備銀行（Reserve Bank of

AAはシステム面からは、India StackにおけIndia＜RBI＞、インドの中央銀行）を中心に、る同意レイヤーを構成する新たな機能と位置

証券会社、保険会社、年金基金それぞれの規付けられている。非対面取引やペーパーレス

制監督当局（注21）などの協力を得ながら構取引、キャッシュレス取引を行う場合と同様築され、2021年９月に稼働を開始した。よりに、金融分野において本人の同意のもとで正確には、AAの構築はすでに2015年に始まっデータを共有したい場合には、India Stack にていた（注22）が、2017年にDEPAのコンセ

バーチャルに収められたAAのオープンAPI

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 67

を利用し、その機能を自組織のアプリケー

は、 ① 金 融 情 報 の 提 供 者（Financial

ションに組み込むことが出来る。

Information Provider、FIP）、②金融情報の利

これまでは、例えば金融機関Aが顧客の与用者（Financial Information User、FIU）、③金

信判断を行うに際して、別の金融機関Bにあ融情報の当事者（＝データ共有の同意者）とる顧客の預金残高を電子的に確認したい場

しての個人・企業、④これら３者の仲介を行合、顧客の銀行取引明細書のPDFファイルをうAA、である。

顧客から取り寄せたり、金融機関Bの顧客口

AAネットワークに沿ったデータ共有の流座にアクセスし、スクリーンスクレイピング

れは図表４の通りであり、図表１で示した（注25）の技術を使ってデータを取得したり

DEPAにおけるデータ共有の流れと同じであしてきた。AAネットワークを活用するとこる。相互運用性を確立するため、データの様うした手間を省くことが出来るうえ、取得

式はすべて標準化され、全過程がオンライン

データは標準化され、そのまま使用出来る。

上で瞬時に行われ、紙のやりとりは一切発生

DEPAのなかで、AAネットワークによっしない。利用者（FIU）は、同意者の特定デーて期待される効果として、①キャッシュフ

タを一定期間のみ保有出来、それを過ぎるとロー融資と呼ばれる、運転資金のための無担データを破棄する必要があるうえ、目的外利保融資の拡大、②その他各種融資商品の開発・用は禁じられている。

拡大、③クレジットスコアリング（注26）のRBIは2016年基本指針で、共有出来るデー

能力向上およびコスト削減、④ファイナン

タを「金融情報」（注27）と定め、18の項目

シャル・アドバイザーやロボアドバイザーがを列挙した。システム開発の関係で、現時点顧客の全金融資産を把握することが可能となで共有出来るのは銀行預金など一部のみであることに伴う、より適切な金融アドバイス、

るが、開発が進むと、年金、証券、保険などなどが挙げられている。このなかで、金融包にまで広がることになる。この点が、借り入摂の観点からとりわけ期待が大きいのが、①れに関する情報共有を基本とする個人信用情のキャッシュフロー融資や③のクレジットス

報システムと大きく異なる。

コアリングに基づく融資のような、MSME向

AAはデータを提供者（FIP）から利用者

け融資の拡大である。これについては後述す（FIU）に流すだけであり、データの蓄積はる。

おろか、自社での閲覧や加工は一切禁じられ（2）AAネットワークの概要
AAネットワークにおける主なプレイヤー

68 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87ている。この点は封書郵便の配達に類似している。郵便ポストに投函された封書が郵便局に一時的に集められた後、宛先に配達される

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

図表４

AAネットワークにおける同意に基づくデータ共有の流れ
個人・企業
②同意依頼

①データ依頼
金融情報利用者
（FIU）

⑤データ

③同意

Account
Aggregator（AA）④データ依頼
金融情報提供者（FIP）（資料）NITI Aayog, “Data Empowerment and Protection Architecture - Draft for Discussion”, August 2020のと同様に、データも提供者（FIP）からAA

でなく複数社が担うことが認められており、のサーバを経由してそのまま利用者（FIU）

現時点（2022年９月末）で６社がAAとしてに送られる。郵便職員が封書を開封して中身免許取得を正式認可、８社が基本認可を受けを読めないのと同様に、流れるデータは暗号ている（注28）。AAの顔ぶれをみると、フィ化されており、AAは中身をみることが出来

ンテック企業の子会社やソフトウェア企業のない。

子会社もあれば、このサービスの提供のため

封書郵便と異なるのは、封書の受け取り手に新設された企業もある。AAの主な収入源

はそれを好きなだけ保管出来るのに対して、は、金融情報利用者（FIU）から受け取る手

利用者（FIU）は事前に定められた期間が過数料である。

ぎると、提供者（FIP）から受け取ったデー

一方、金融情報の提供者（FIP）および利タを廃棄しなければならない点である。利用

用者（FIU）として参加出来るのは、RBIに者（FIU）がデータを蓄積したり、当初の目加えて三つの規制監督当局（注29）の管轄下

的以外で利用したりすることは禁じられていにある組織、すなわち銀行、証券会社、保険る。

会社、年金基金などである。原則として、利（3）AAネットワークへの参加状況

用者（FIU）になるためにはまず提供者（FIP）になる必要があり、データ利用のみは許され

AAは 前 述 の 通 り ノ ン バ ン ク 金 融 会 社

ない。現在、金融機関（銀行およびノンバン（NBFC）と位置付けられており、RBIから免ク 金 融 会 社 ＜NBFC＞ ） を 中 心 に162社 が許を取得した組織が専業で担う。AAは１社

FIP・FIUとして登録している（2022年９月末）

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 69

（注30）。すべてが稼働中ではなく、試行もしは、個人情報保護法の未成立により設立が先

くはシステム開発中のものも含まれる。2022

送りとなっている。

年８月末時点で、主に車両（二輪や三輪）ロー

また、個人・企業はデータ共有の同意を求

ンや個人ローンの与信判断のために累計114められたとき、その意味を正しく理解したう

万 件 の デ ー タ 共 有 が 行 わ れ た（ 注31）。

えで同意しているのかという懸念もある。仮インドの全商業銀行のローン口座数が2.9億にAAネットワークが普及した場合、個人は件であること（2021年３月末）（注32）を踏多くの同意を求められるなかで、深く考えずまえると決して多くはなく、データ共有が本

機械的に「同意する」ボタンをクリックする

格化するのはこれからであろう。なお、現時ようになる可能性も否定出来ない。そうなる

点でFIP・FIUに証券会社、保険会社、年金と、利用者（FIU）も個人のそうした反応に基金が入っていないのは、これらの分野でのつけ入り、個人の不利益になる行動をとりかシステム開発が終わっていないためである。

ねない。これらのリスクを減らすためにも、

ニルマラ・シタラマン財務相は2022年７月

個人情報保護法の早期成立が求められるものに、すべての公営銀行に対してFIP・FIUへの、前述の通り、その目途が立っていないのの参加を要請した。公営銀行の総資産残高はが実情である。

商 業 銀 行 全 体 の59.9 ％（2021 年 ３ 月 末 ）（注21）具体的には、インド証券取引委員会（SEBI）、インド保
険規制開発庁（IRDAI）、年金基金規制開発機構（PFRDA）。
（注22）AAは、2015年７月に開催された金融安定発展委員会（Financial Stability and Development Council、財務相
を議長に、金融関連の複数の規制監督当局トップなどをメンバーとする政府の委員会）で提案された。それを受けてRBIが2016年９月、AAに関する基本指針を公表
してAccount Aggregatorの位置付けを定めるなど、AA導入に向けた準備を進めていた。
（注23）同法の（f）（iii）で、RBIは非銀行組織（non-banking
institution）を、中央政府による事前認可のもと、ノンバ
ンク金融会社（non-bank ﬁnancial company、NBFC）に指定することが出来るとしている。
（注24）Reserve Bank of India［2016］。ここで、AAをNBFCの新たな組織形態に指定している。
（注25）Web画面に表示されているHTML形式の非構造化
データを構造化データに変換すること。
（注26）「継続的な取引関係を持たない顧客のリスクを、入手が比較的容易な定量的な情報から統計的手法を使って推計することにより、貸出の可否を決定し、貸出を実行する手法。」（日本銀行「金融システムレポート」
2007年９月、p.55）（注27）RBIが基本指針のなかで列挙した金融商品は、①銀
行預金、②ノンバンク金融会社（NBFC）預金、③仕（注33）と大きいことから、今後、AAネット
ワークでのデータ共有の参加組織が増えるとともに、共有されるデータの拡充も進むと見込まれる。
もっともその一方で、前述の通り、個人情報保護法が未成立であることによるプライバ
シ ー 保 護 の 面 で の 懸 念 も あ る。AAはRBI、そしてFIP・FIUはRBIを含む四つの当局の規制監督下に置かれているとはいえ、いずれも個人のプライバシー保護を専門としておらず、目が十分行き届くかどうか不透明である。
業界団体のSahamatiによる自主規制が機能するか否かも同様である。本来であればその役割を果たさなければならない「データ保護庁」

70 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

組み商品、④コマーシャルペーパー、⑤譲渡性預金（CD）、⑥公債、⑦株式、⑧債券、⑨ミューチュアルファ
ンド、⑩上場投資信託、⑪インド預託証券、⑫集団投資スキーム、⑬代替投資ファンド、⑭保険証券、⑮国家年金制度の残高、⑯インフラ投資信託、⑰不動産
投資信託、⑱その他、RBIが定める金融商品、の18項目。
（注28）DigiSahamati Foundationウェブサイト
（https://sahamati.
org.in/account-aggregators-in-india/、2022年９月11日ア
クセス）（注29）注21と同じ。
（注30）注28と同じ。
（注31）注28と同じ。
（注32）Reserve Bank of India, “Basic Statistical Return on
Credit by Scheduled Commercial Banks in IndiaMarch 2021”（press release）, October 8, 2021
（注33）Reserve Bank of India［2021］

ク」との和訳が示すように、借り手が容易に貸し手につながり、無担保小口融資を得ることを可能にするための、仕様が標準化された
オンライン融資のネットワークである（注35）。借り手は、すでに取引関係のある事業者を通じて融資を申し込むという点で、組込型金融でもある。融資の申し込み受け付けから実行、資金回収までの一連の流れに必要なほぼすべてのツールは標準化されて提供され、関係者はそれらにつなげるだけで容易に参加可能となっている。インドではMSMEが３．データ共有を活用した新たな融資スキーム（1）OCENの開発
２．では、インドにおける金融分野での正規の金融機関から融資を受けるのが困難であるが、OCENによってそのハードルが下がり、ひいてはMSMEの金融包摂につながることが期待されている。

（2）インドにおけるMSMEの状況

データ共有の仕組みとして、AAという仲介

OCENについて詳しくみる前に、インドに組織を中核とするAAネットワークについておけるMSMEの状況および金融包摂を巡る問整理した。ここでは、このデータ共有の仕題について以下で概観する。

組みを取り入れた新たな融資スキームを紹

インドにおけるMSMEは製造業とサービス介する。

業からなり、零細企業、小規模企業、中規模「Open Credit Enablement Network（OCEN、企業に分かれる。それぞれの定義は図表５の発音は「オーケン」）」は、AAネットワーク

通りである。2015 〜 2016年に実施された国を 活 用 し、 さ ら に 組 込 型 金 融（embeddedの サ ン プ ル 調 査（73th National Sample

ﬁnance）（注34）の要素も取り入れたMSME・

Survey） に よ る と、MSME の 数 は 推 定 で個人向けの新たなオンライン融資のスキーム

6,350万社であり、その99.3％に相当する6,310

として編み出された。

万社が零細企業である（図表６）（注36）。そOpen Credit Enablement Network は、「 与 信

し て、 零 細 企 業 の99.5 ％ が 非 法 人 企 業を可能にするためのオープンなネットワー（注37）、すなわち法人の形態を採っていない。

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 71

図表５

インドにおける中小零細企業（MSME）の定義

製造業またはサービス業で、以下の両方が当てはまる企業
工場・機械・設備への投資額

年間売上高

零細企業（micro）

1,000万ルピー（約1,700万円）以下

5,000万ルピー（約8,800万円）以下

小規模企業（small）

１億ルピー（約1.7億円）以下５億ルピー（約8.8億円）以下

中規模企業（medium）

５億ルピー（約8.8億円）以下

25億ルピー（約44億円）以下（資料）Ministry of Micro, Small & Medium Enterprisesウ ェ ブ サ イ ト（https://msme.gov.in/now-about-msme、
2022年９月６日アクセス）を基に日本総合研究所作成

図表６

インドにおける規模別企業数（推計値）
（千社）

全体
大企業

MSME
全体

零細企業

小規模企業

中規模企業

63,56463,53563,097

373

65

29

法人企業

174

148

46

42

59

26

非法人企業

63,391

63,38863,052331

53（注）Ministry of Micro, Small & Medium Enterprisesほかが実施した73th National Sample Survey round 20152016の推計データ（非農業、非建設）が使用されている。MSMEの定義は2020年に変更されているため、現在の定義による企業数に合致しない可能性が大きい。
（資料）Santosh Mehrotra and Tuhinsubhra Giri, “The Size Structure of India’s Enterprises: Not Just the Middle isMissing”, Azim Premji University, CSE Working Paper, 2019-06, December 2019

要すれば、インドのMSMEのほとんどは零細が、どちらも取得が難しいうえ、取得出来たの個人企業である。いわゆるパパママストア

としても不正確であったり改ざんされたりしを想像すればよいかもしれない。

ている可能性があり、精査に手間暇がかかる。

こうした企業では決算書がないのはもとより、家計と事業の線引きもあいまいで、経営その割に融資金額が小さくコストに見合わない。

実態を把握するのは極めて困難であり、金融

その結果、これまで金融機関の融資は大企機関としても融資しづらい。まず、MSMEの業や中堅企業向けが中心となってきた。商業

なかからある程度信用力のある企業を選別し銀行（注38）融資全体での融資先は企業規模アプローチするのが難しい。また、与信判断別に分かれていないが、優先分野（注39）向のための情報が不足する。MSMEの資産に加け融資として「零細・小規模企業向け」が公えて事業主の個人資産を把握出来ればよい

表されている（図表７）。そこで、融資全体

72 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

図表７ インドの融資先別指定商業銀行融資残高（2022年７月末）（兆ルピー）

から個人ローンを除いた金額に占める「零細・小 規 模 企 業 向 け 」 の 割 合 を 算 出 す る と、全体（非食糧部門）

123.4

16.5％（残高ベース、2022年７月末）となる。

農業、農業関連

15.3

工業

31.8

つまり、商業銀行の企業向け融資のうち、零零細・小規模5.6

中規模

細・小規模企業に向かうのは２割に満たない

2.2

大規模

24.1

ことになる。

サービス

31.7

個人ローン

35.9

その他

8.6

い わ ゆ るBOP（Base of Pyramid）、 す な わ
ち貧困層に属する女性を中心とする個人事業
主向けには、マイクロファイナンスの拡充が優先分野向け融資
農業、農業関連15.4

零細・小規模企業

14.4

中規模企業

3.7

クロファイナンスでは融資金額が小さすぎる

住宅

6.1

教育ローン

0.6

（注40）など条件が合わない。金融機関融資

再生可能エネルギー

0.0

社会インフラ

0.0

輸出信用

0.2

スしづらいなか、MSMEはしばしば「missing

その他

0.5

（社会的）弱者

middle」と呼ばれ（図表８）、資金需要が生12.4

じると高利貸しなどの非正規金融に頼らざる（注１）非食糧部門とは、穀物、肥料、トラクター向けなど
食糧関連融資以外の一般部門のこと。
（注２）優先分野とは、商業銀行が融資の一定割合を充当することが義務付けられている分野。全体の融資残高と重複。
（資料）Reserve Bank of India, “Deployment of bank credit bymajor sectors”（statistics）

進んでいる。ところが、MSMEにとってマイとマイクロファイナンスのどちらにもアクセを得ない状況が続いてきた。最近になってMSME向け融資を手掛けるフィンテック・ス
タートアップが相次ぎ登場しているが、顧客図表８ インドにおける企業規模別融資（概念図）

大企業・
中堅企業

金融機関からの融資

中小零細企業（MSME）

BOP（Base of Pyramid）の個人事業主

マイクロファイナンス

（資料）日本総合研究所作成

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 73

の中心は中規模・小規模企業であり、零細個る。 イ ン ド の 名 目GDPの30.0 ％ はMSMEに

人企業にまでは容易にリーチ出来ていないのよってもたらされ（2019会計年度）、また、が実情である。

MSMEにおける就労者数は1.1億人と推計さ

なお、Niti Aayogの試算では、MSMEのう

れている（注43）。1.1億人は、就労者数全体

ち正規の金融サービス（銀行およびノンバン（3.8億人、2019年、国際労働機関の値、15歳

ク金融会社＜NBFC＞）にアクセス可能なの以上）の４分の１に相当する。インド政府のは８％にとどまる（注41）。また、国際金融

考えでは、MSMEの金融へのアクセスが改善

公社（IFC）の試算では、MSMEの資金需要

すると、成長や投資の機会が広がって企業規額のうち、正規の金融サービスからの資金供模を拡大しやすくなるとともに、国全体の雇給で満たされるのは30％にすぎない（図表９）用を引き上げ、経済成長に寄与することにな

（注42）
。

る。また、零細企業の７割は未登録、すなわ

インドではMSMEは大きな存在感を有す

ち会社法といった法律に基づく登録、もしくは 州 の 産 業 局（Directorates of Industries） な
どの規制当局への登録がなされておらず

図表９

インドのMSMEの資金需要と正規金融サービスからの資金供給の状況（IFC試算結果）（兆ルピー）
36.7

8.8

1.5

る点に鑑み、零細企業の規模が拡大し小規模
企 業 の 仲 間 入 り を 果 た す と 登 録 が 進 み、
こうした事情から、MSMEの金融アクセスの改善に向けて、OCENに大きな期待が寄せ

10.9

られている。OCENは、MSMEのほとんどが資金需要計

正規金融サービスからの資金供給計

その他銀行・政府機関

ノンバンク金融会社

商業銀行（注）資金需要には、実績がなく融資を受けるのが困難な新設企業や、倒産間近の企業などによる分を除外。
（資料）International Finance Corporation, “Financing India’s
MSME's”, November 2018

74 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

小規模企業になるとこの割合が４％へ激減す

フォーマル経済の拡大につながる。

正規金融サービスからの未充足資金需要 25.8
0.61（注44）、インフォーマル経済を形成している。

個人企業である現状を踏まえて、MSMEの取引データおよび事業主の個人データの両方を金融機関が容易に取得可能にするスキームとなっている。これにより、金融機関の与信判断能力の向上と与信判断コストの引き下げが実現することが見込まれている。

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場（3）OCENの主要プレイヤー

し、融資を受けられるようにする。LSPが食事デリバリー・アプリの提供企業であれば、OCENのコンセプトは2020年にナンダン・

顧客として抱える飲食店のなかから資金ニー

ニレカニ氏によって紹介された（注45）。そズが生じた先を提携金融機関につなげる。借の際は開発途上であったが、その後、試行期

り手はLSP自身の顧客でもある以上、借り手

間を経て一部稼働に至っている。開発の中心に寄り添い、借り手に利益をもたらすようなはiSPIRT が 担 っ て い る が、 前 述 の 通 り、金融機関を提携先に選ぶことが期待されていiSPIRTがインド政府に近い点を踏まえると、る。LSPが「借り手の代理人」と位置付けら

インド政府の意向が働いていると推測されれているのも、このような期待からである。

る。一方、OCENの関係者からなる団体とし組込型金融はすでに民間で行われているにて、Credit Democratisation Alliance（CredAll）

もかかわらず、なぜ事業者（＝LSP）を擁すが設立され、OCENの認知度の向上と普及にるOCENのような組込型金融が開発されたの向けて取り組んでいる。

か。考えられるのは、広く金融包摂を進める

OCENにおける主要プレイヤーは、①借りためである。

手としてのMSME・個人、②貸し手でありデー

主に先進国で普及している組込型金融でタ利用者（FIU）としての金融機関、③金融

は、事業会社が自社のアプリ上で金融サービ機関によるMSME・個人のデータ利用を仲介

スをシームレスに提供することで、自社顧客

するAA（およびその背後にいる、データのの利便性の向上を図ろうとしている。OCEN

提供者＜FIP＞）、そして④借り手と貸し手をも同様である。事業者がLSPとなって自社顧つなぐ事業者としての融資サービス提供者

客への融資の窓口となるため、資金ニーズが（Loan Service Provider、LSP） の ４ 者 で あ る生じた自社顧客はLSPのスマートフォン・ア（図表10）。

プリで融資を申し込むことが出来る。そのう

LSPには、借り手とすでに何らかの取引関え、通常の融資であれば求められる各種の書係のある事業者が想定されている。借り手が類を用意する必要がなく、融資の可否が短時MSMEであれば、Eコマース・プラットフォー間で判明する。

ムの運営企業、会計アプリや納税アプリの提しかし、OCENには利便性の向上以上に、供企業、食事デリバリー・アプリの提供企業、金融機関によるMSME向け融資の促進という

ネオバンク（注46）、決済ゲートウェイなど

大きな目的がある。金融機関がMSME向け融である。

資において直面するハードルを引き下げる観

LSPは自社の顧客を提携金融機関に紹介

点から、組込型金融の仕組みを取り入れ、

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 75

図表10

OCENの主要プレイヤー
LSPの提携先

借り手

貸し手＝金融情報利用者
（FIU）

LSP
アプリ

LSPは借り手とすでに取引関係

借り手のスマートフォンのLSPアプリ画面上①融資を申し込む
その際に、LSPの持つ借り手情報の共有に同意⑤共有に同意するデータ内容を選択⑨貸し手の融資条件を確認のうえ、融資を受けることに同意⑩返済期日に元利金が自分の銀行口座から貸し手宛てに自動送金することに同意、
UPI IDを入力⑬共有に同意するデータ内容を選択⑰銀行口座に融資資金が入金されたことが通知

Account
Aggregator（AA）
金融情報提供者（FIP）

ネットワーク上②融資申し込みおよびLSPの持つ借り手情報が貸し手へ通知③貸し手はAAに借り手のデータ共有を依頼④AAは借り手に同意を依頼⑥同意内容がAAへ通知⑦AAは借り手が同意したデータを貸し手へ通知⑧貸し手は与信判断、その結果と融資条件を借り手へ通知⑪貸し手は返済までの間、借り手のデータ（預金口座の入出金データなど）の定期的（週１回など）共有をAAに依頼⑫AAは借り手に同意を依頼⑭同意内容がAAへ通知⑮AAは同意内容を貸し手へ通知⑯貸し手は融資を実行（注１）LSP：Loan Service Provider（注２）ここで記載した融資の流れはあくまでも大まかなものであり、ほかにも様々なバリエーションがある。
（資料）github “iSPIRT/OCEN” ウェブサイト（https://github.com/iSPIRT/OCEN、2022年７月25日アクセス）などを基に日本総合研究所作成

76 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

LSPからの送客によって金融機関の顧客獲得

借り手の取引データが借り手自身ではなくコストを抑制するとともに、金融機関の与信

MSMEの取引先から提供され、個人データも判断の材料に使えるようにLSPが持つ独自

AA経由でほかの金融機関や保険会社など第データを取得可能としている。

三者から提供される点は重要である。借り手（4）OCEＮでの融資の仕組み
OCENにおける融資の大まかな流れとし本人から提供される場合に比べて改ざんの余地が小さく、その分、信ぴょう性が高いためである。

て、借り手がLSPのスマートフォン・アプリ

金融機関は与信判断に際しては、これらのから融資を申し込み、その際に自身のデータ

データおよび信用情報機関から取得したデーを貸し手である金融機関に提供することに同タを活用する。融資の申し込みから融資資金

意すると、金融機関からオファーが届き、条の入金までの一連のプロセスはすべてオンラ件に同意すれば融資を受ける（前掲図表10）。

イン上で自動的に行われ、10分程度で完了す複数の金融機関からオファーを受けることもる。これを実現するのに、金融機関はクレジッある。

トスコアリングモデルを活用することになろ「自身のデータ」とは具体的には、AAネッう。モデルの巧拙によって貸し倒れが大きく

トワーク経由のもの、およびLSPが独自に保変動するだけに、モデルの構築には相応のコ有する、LSPと自身との間の取引データであストとノウハウを要することになる。融資実

る。AAネットワークから取得可能なデータ

行後、金融機関は返済完了までの借り手の状は前述の通り、現在は限られているが、それ況を確認し続けたいのであれば、AAネット

でも、借り手であるMSMEやその事業主の一

ワークを通じて、借り手の銀行預金取引の推定期間分の銀行預金残高などを取得出来、金移などをモニタリングすることが出来る。

融機関はそれによって借り手の金融資産状況

LSPおよび金融機関は、OCENをテコに創や資金の出入りを一定程度把握出来る。一方、

意工夫を重ねることが期待されている。例え

LSPの独自データとしては、LSPがEコマー

ば、金融機関が借り手の信用リスクに応じてス・プラットフォームの運営企業であれば、より柔軟に貸出条件を設定する、LSPが自社

そのプラットフォーム上での借り手の売り上商品に融資を組み合わせて提供する、LSPがげ履歴など、食事デリバリー・アプリの提供

自社の顧客でもある借り手との取引を継続的企業であれば、借り手である飲食店の売り上にモニタリングし、異常を探知した場合は金げ履歴や顧客からの評価点数などがこれに該融機関に通知することで金融機関の貸し倒れ当する。

リスクを抑制する、などである。それらが結環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 77

果的にOCENの普及を後押しすると見込まれあるAA、およびAAを活用したOCENも同様ている。

の仕組みとなっている。

（5）標準化されたネットワークの提供

この背景には、デジタル・インフラは公共財（public good）という考え方がある。公共OCENをシステム面からみると、仕様が標財であれば、政府が整備してしかるべきであ

準化されたデジタル・ネットワークが用意さろう。すでに各自で広範にわたり独自システれている。融資申し込みの全プロセスの仕様

ムを構築済みの先進国と異なり、インドのよが標準化され、諸機能のAPIが公開されていうな新興国では多くの領域でほぼゼロの状態

るため、LSPと金融機関の間で容易にシステからのシステム構築であることから、この方ム接続出来るなど、参加者のシステム開発負式を取り入れやすいという面もある。

担が小さくて済む。LSPが複数の金融機関とまた、OCENでは、インドで普及・整備さ提携すること、逆に金融機関が複数のLSPとれている様々なデジタル・ツールが活用され提携することも容易である。標準化されていている。融資の申し込みにスマートフォンのない世界では、例えば金融機関が10社の事業

アプリが使用されるが、これはインドではス

会社（LSP）と提携して融資を提供したいとマートフォンの普及率が５割（注47）と、デ考えたとして、事業会社がそれぞれ独自のスクトップ・パソコンの３割弱（注48）を上

APIを公開していれば、金融機関は10通りの回ることが影響している。また、OCENでの対応を迫られることになる。

手続きがオンラインで完結可能なのは、各種

デジタルの領域で重要になるのは、異なるのデジタル・ツールが政府主導で開発され、システムや組織同士であってもつながり、India Stackの構成機能として広く開放されてデータのやりとりが出来る相互運用性であいることが大きく寄与している。例えば、融る。各プレイヤーがそれぞれ独自のシステム

資申し込み時の本人確認にはAadhaar eKYCを開発すると、あとで相互運用性を確立する（Aadhaarを 用 い た 個 人 情 報 照 会、2012年 導ために多大なコスト負担を強いられることに入）、融資契約時の署名にはeSign（電子署名、なる。そこで、最初から政府主導で仕様が標

2015年導入）、借り手の銀行口座への融資資準化されたネットワークのシステムを構築

金の振込みや返済資金の回収にはUPI（統合し、そこに各プレイヤーが参画することで、決済インターフェース（注49）、2016年導入）

国全体で重複投資を避けながら相互運用性をなどの電子決済プラットフォームを活用出来確立出来る。India Stackの諸機能はまさにそる（前掲図表２）。

の典型例であり、India Stackの新たな機能で78 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

この点を踏まえると、OCENが狙い通りのインドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場効果を上げたとして、MSME向けの金融包摂

り、 そ の う ち 約77 万 社 がMSME で あ るのモデルとしてほかの新興国・途上国へ横展（注50）。登録MSMEがGeMのアプリを使って、開しようとすると、システム対応が大きな

中央・州政府への納入が確定した注文書のハードルとなる可能性がある。様々なデジタ

データをAA経由のデータとともに金融機関

ル・ツールが広く開放されている国はインドと共有し、融資を受ける仕組みとなっている。

以外では限られるためである。

大手銀行のICICI銀行やノンバンク金融会社（6）二つの先行事例（NBFC）の121 Financeをはじめ六つの金融機
関が貸し手としてGeM SPVと提携している。

OCEN が 利 用 さ れ る 有 力 分 野 と し て、一方の「SIDBI GST Sahay」は、インド小規

MSMEが商品を販売してから代金を回収する

模産業開発銀行（Small Industries Developmentまでに発生するつなぎ資金が見込まれていBank of India、SIDBI）（注51）が実証実験をる。 そ の 関 連 で、 実 証 実 験 と し て「GeM行ってきた融資スキームであり、RBIの規制

Sahay」および「SIDBI GST Sahay」の二つのサンドボックス（注52）の対象にも採択されプロジェクトが実施され、「GeM Sahay」はた（2022年６月）（注53）（注54）。電子化さすでに稼働を開始している。なお、「Sahay」

れたGST（物品サービス税、日本の消費税にはヒンディー語で「支援（help）」を意味す類似）インボイス（請求書）（注55）を活用し、るが、ここではLSPがOCENを利用するため

B2B取引における売り手であるMSMEの、販のアプリの名称であり、iSPIRTが中心になっ売代金を回収するまでの短期資金ニーズを満て開発した。

たすことを目的とする。一般的なインボイス「GeM Sahay」は、公共調達における注文

ファイナンスには、インボイスのファクタリ書を活用したMSME向けの融資スキームであング会社への売却、インボイスを担保とする

り、受注から代金受け取りまでの間の短期資融資（売掛債権担保融資）などいくつかの種

金ニーズを満たすことを目的とする。このス類があるが、GST Sahayは無担保融資である。

キームでは、中央・州政府の公共調達のため貸し手は、一定期間後に販売代金が借り手ののオンライン・プラットフォームであるGeM

手元に入るとの推測を、AA経由のデータと（Government e-Marketplace、 商 工 省 が 設 立 ）ともに与信判断に使う。なお、インドではを運営するGeM SPV（インド政府が100％出

GSTインボイスの電子化が義務付けられる企

資する特別目的会社）がLSPとなる。公共調業の範囲が徐々に拡大し、MSMEにまで及び

達 の 効 率 化 の た め に2016年 に 導 入 さ れ た

つつあること（注56）が、このスキームを可GeMには、約400万社の企業が登録されてお能にしている。

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 79

（注34）埋込型金融とも呼ばれる。非金融事業者が、自社のサービスに金融サービスを組み込んで（埋め込んで）提供すること。非金融事業者が自社の顧客に対して金融サービスもワンストップで提供出来ることで、顧客の囲い込みや本業の強化につながるとして、近年、世界的に急拡大している。
（注35）OCENはシステム面からは、融資を可能にするためのオープンソースのプロトコルである。
（注36）この部分のデータに関してはMehrotra et al.［2019］を用いた。その基となった調査（73th National Sample
Survey round 2015-2016）
は、Ministry of Micro, Small& Medium Enterprisesほかが実施したものであり、そこでの推計データのうち非農業・非建設が使用されている。ただし、MSMEの定義は2020年に変更されているため、現在の定義による企業数に合致しない可能性が大きく、幅をもってみる必要がある。
（注37）非法人企業（unincorporated enterprise）とは、「所有者とは別個の法的な実体となっていない生産者単位」。
（総務省統計局「e-Stat」ウェブサイト、https://www.
e-stat.go.jp/classiﬁcations/terms/90/00/0619、2022年９月７日アクセス）（注38）正 確 に は 指 定 商 業 銀 行（scheduled commercial
banks）。公営銀行、民間銀行、外国銀行、小規模ファ
イナンス銀行からなる。なお、銀行部門には指定商業
銀行以外に、地域銀行、地域農村銀行、協同組合信用機関が含まれる。
（注39）商業銀行が融資の一定割合を充当することが義務付けられている分野。銀行借り入れが難しいものの社会的に重要な分野が指定対象となっている。
（注40）マイクロファイナンスによる2021年度の１件当たり融資実
行 額 は 平 均3.6万 ルピー（ 約６万 円 ） であった。
（Microﬁnance Institutions Network［2022］）（注41）NITI Aayog［2020］、p.19（注42）International Finance Corporation［2018］（注43）Ministry of Micro, Small & Medium Enterprises,“Contribution of MSMEs to GDP”（press release）,
August 9, 2021
（注44）Mehrotra et al.［2019］（注45）ニレカニ氏がNational Payments Corporation of India（NPCI）ほか主催によるGlobal Fintech Festival（2020年７月、バーチャル・イベント）に登壇した際に発表した。
（注46）自らは銀行免許を取得せず、提携先の既存銀行のプ
ラットフォーム上で金融サービスを提供する企業。
（注47）Deloitte Touche Tohmatsu India［2022］（注48）“Desktop vs Mobile vs Tablet Market Share in India”,
StatCounter, “Global Stats”（https://gs.statcounter.
com/platform-market-share/desktop-mobile-tablet/
india、2022年９月11日アクセス）（注49）携帯電話で24時間365日即時送金を可能とする、相互運用性を確立した決済ソリューション。
（注50）“GeM: Govtʼs public procurement marketplace crosses
40-lakh seller base”, Financial Express, April 10, 2022
（https://www.financialexpress.com/industry/sme/

80 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

msme-eodb-gem-govts-public-procurementmarketplace-crosses-40-lakh-seller-base/2487170/、
2022年８月15日アクセス）（注51）SIDBIは、MSMEの発展のためにインド政府によって1990年に設立された金融機関で、MSMEに直接融資を行うほか、他の金融機関によるMSME融資への助言・支援を行っている。
（注52）革新的な技術やサービスの事業化を目的に、地域や期間を限定し規制を一時的に停止し、実証実験を行いやすくする制度。子供が自由に遊ぶことが出来る砂場（サンドボックス）を模してこのように名付けられた。
（注53）Reserve Bank of India［2022］（注54）“FE Exclusive: SIDBI to launch invoice-based
financing app GST Sahay for MSMEs, opens it tobanks and NBFCs”, Financial Express, July 29, 2022
（https://www.financialexpress.com/industry/sme/
msme-fin-sidbi-to-launch-invoice-based-financingapp-gst-sahay-for-msmes/2610915/、2022年８月31日アクセス）（注55）インドでは、GST登録事業者間取引（B2B）において、
物品・サービスの売り手は買い手に対して、登録番号、
商品名、販売額、GSTの適用税率、税額などを記載した定型のインボイスを発行する。
（注56）GSTインボイスの電子化を義務付けられる企業の年間売上高は、当初の2020年10月には50億ルピー（約88億円）超であったのが、2021年１月には10億ルピー（約18億円）超、2021年４月に５億ルピー（約９億円）超、2022年４月に２億ルピー（約3.5億円）超へ段階的に引き下げられた。今後、一段の引き下げが予想されている。

４．金融包摂の前進への期待と留意点
インドにおけるデータ共有の枠組みとしてのDEPA、それを金融分野に運用したAAネッ
トワーク、そしてAAネットワークを活用し、組込型金融と合体させた新たな融資スキーム
であるOCENについてみてきた。OCENでは、金融機関はMSMEの経営実態、およびMSMEの事業主である個人の状況の把握に資する広範な情報を、オンラインで瞬時に取得可能となる。それが金融機関の与信判断能力の向上

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場と与信判断コストの低下を通じて、MSME向
け融資の拡大、ひいては金融包摂につながることが期待されている。

なる。
第２に、金融機関が精度の高いクレジット
スコアリングモデルを構築・維持出来るかど

もっとも、AAネットワークは始動したばうかである。金融機関はOCENのスキームにかりであり、OCENもいまだ本格稼働に至っ参加することはシステム上、比較的容易であていない。OCENを利用して行われた融資件

るが、与信判断に関して力量が問われるのは

数は現時点で公表されていない模様である。

通常の融資と変わらない。短時間・低コスト

果たしてOCENは狙い通りの成果を上げられでの与信判断を可能にするクレジットスコア

るのか。これに関し留意すべき点として、以リングモデルの構築には高度なノウハウを要下の三つが挙げられる。

する。そのうえ、モデルに用いるデータは、第１に、金融機関が与信判断に必要なデー

景気動向（拡大局面か後退局面か、後退局面

タを十分集められるかどうかである。AAネッ

において後退の深さがどの程度かなど）次第

トワークおよびOCENのスキームにいかに多で貸し倒れ率への説明力が変化するなど、事くの参加が得られるかが試される。AAネッ

業環境の変化によってモデルの精度が低下す

トワークに関しては、前述の通り、すべてのるため、適切なタイミングでの見直しが常に公営銀行が金融情報提供者・利用者（FIP・必要になる。最近ではAIを用いたスコアリ

FIU）として参加することを財務当局から要ングモデルが登場しているが、必ずしも万能請されている。しかし、総資産残高が商業銀ではない。いくら与信判断の材料が増えても、行全体の４割を占める民間銀行は要請の対象

モデルの精度に問題があれば、貸し倒れの管外であり、また、証券会社、保険会社など銀理は制御不能となる。そのような金融機関が行以外の組織については、システムが開発途増えれば、OCENが成り立つのも難しくなる。

上ということもあり、これまでのところ参加

第３に、金融機関が優良なMSMEを融資先要請はなされていない。これらの組織は、他に集められるかどうかである。MSMEのなか社の顧客データが取得可能になるメリットには、安定した収入があり資金さえ確保出来と、自社の顧客データを囲い込めなくなるデ

れば大きく成長するポテンシャルを有する企

メリットを天秤にかけ、前者が後者を上回っ業もあるが、それだけでなく、経営に問題がた場合にはじめて参加するであろう。OCEN

あり将来性に乏しい企業も含まれ、まさに玉においても、多くの事業会社がLSPとして参石混交である。LSPは自社の顧客を金融機関加し、自社顧客を金融機関につなげることににつなぐとはいえ、LSPの顧客がすべて優良メリットを感じるかどうかがポイントと企業とは限らない。仮にOCENを通じてであ

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 81

れば容易に融資が受けられるとの噂が広がるなどして、問題のあるMSMEが融資の申し込
みに殺到するようになると、金融機関としても融資の実行件数は伸び悩むことになる。逆にスコアリングモデルの不備などにより、そうした企業に対しても融資が実行されると、将来の貸し倒れ急増の原因になる。いずれのケースであっても、OCENの持続性に悪影響を及ぼすことは必至である。
2020年にナンダン・ニレカニ氏がOCENを世に打ち出した際、「OCENは融資を民主化する」（注57）と発言している。政治の民主化によって誰もが政治参加出来るようになるのと同じように、融資の民主化によって、MSMEであっても正規金融サービスへのアクセスが可能になるとの趣旨である。今後、
AAネットワークおよびOCENが本格稼働するなかで、上記の留意点がクリアされてはじめて、ニレカニ氏の描く世界が実現することになろう。
（注57）“Global Fintech Fest 2020: Nandan Nilekani at UPI
AutoPay Launch”, YouTube, July 22, 2020（https://www.youtube.com/watch?v=SzcYsGpQuO0、2022 年
９月１日アクセス）

82 環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87

インドにおけるデータ共有を活用した新たな融資スキームの登場

参考文献
（英語）
1. Centre for Communication Governance at National Law
University Delhi［2020］“Comments to Niti Aayog on the
Draft Discussion Paper on the Data Empowerment andProtection Architecture”, November 30, 2020（file:///C:/
Users/81802/Desktop/ccg-nlu-comments-to-niti-aayog-onthe-draft-discussion-paper-on-the-data-empowerment-andprotection-architecture.pdf、2022年８月14日アクセス）
2. Deloitte Touche Tohmatsu India［2022］“TMT Predictions
2022”, February 2022
3. Github “iSPIRT/OCEN” ウェブサイト（https://github.com/
iSPIRT/OCEN、2022年７月25日アクセス）
4. Enterprise Estonia［2022］“e-Estonia”（presentation）
August 2022
5. India Stackウェブサイト（https://indiastack.org、2022年９月１日アクセス）
6. International Finance Corporation［2018」“Financing Indiaʼ
s MSMEʼs”, November 2018
7. Kathuria, Vikas［2021］“Data Empowerment and Protection
Architecture: Concept and Assessment”, Observer Research
Foundation, ORF Issue Brief No.487, August 2021
8. Lok Sabha［2021］, Report of the Joint Committee on the
Personal Datal Protection Bill, 2019, December 16, 2021
9. Mehrotra, Santosh, Tuhinsubhra Giri［2019］“The Size
Structure of Indiaʼs Enterprises: Not Just the Middle
Missing”, Azim Premji University, CSE Working Paper

2019-06, December 2019
10. Microfinance Institutions Network［2022］“Micrometer”
Issue 41, 2022
11. Ministry of Micro, Small & Medium Enterprises［2022］,
Annual Report 2021-2022
12. Ministry of Micro, Small & Medium Enterprisesウェブサイト（https://msme.gov.in/now-about-msme、2022年９月６日アクセス）
13. Nilekani, Nandan［2018］“Data to the People”, Council on
Foreign Relations, Foreign Affairs, Volume 97, Number 5,
September/October 2018
14. NITI Aayog［2020］“Data Empowerment and Protection
Architecture: Draft for Discussion” , August 2020
15. Reserve Bank of India［2016］“Master Direction - NonBanking Financial Company - Account Aggregator（Reserve Bank）Directions, 2016” , September 2, 201616. ─［2021］“Report on Trend and Progress on Banking
in India, 2020-21”, December 28, 2021
17. ─［2022］“Regulatory Sandbox（RS）– Third Cohort
on MSME Lending – Test Phase”（Press Releases）, June 6,2022
18. Software Freedom Law Center［2020］“SFLC.INʼs comments
on Data Empowerment and Protection Architecture”,
November 30, 2020（https://sﬂc.in/sﬂcins-comments-dataempowerment-and-protection-architecture-depa、2022年８月14日アクセス）

本誌は、情報提供を目的に作成されたものであり、何らかの取引を誘引することを目的としたものではありません。本誌は、作成日時点で弊社が一般に信頼出来ると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を保証するもの
ではありません。また、情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがあります。本誌の情報に基づき起因してご閲
覧者様及び第三者に損害が発生したとしても執筆者、執筆にあたっての取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。

環太平洋ビジネス情報 RIM 2022 Vol.22 No.87 83