データ資本主義とは何か？

皆さん、こんにちは。野口悠紀雄です。
本日、「資本市場を考える会」におきましてお

野

口

悠紀雄

一、ビッグデータとは何か

まずビッグデータについてお話しします。ビッ

話しできる機会をいただきましたことを大変うれしく思っております。主催をしてくださいました

グデータとは、具体的にはインターネットの利用の中心的なものは、検索のデータあるいはＳＮＳ

日本証券経済研究所の皆様方に御礼申し上げたい

本日はこれから「データ資本主義とは何か？」のデータです。例えばフェイスブックの加入者がで得られるデータです。これまでのビッグデータというテーマで、特にマネーとビッグデータを中

どのウェブサイトに「いいね！」マークをつけたと思います。

心にお話ししたいと思います。

かといったインターネットの利用から得られるデータです。

― 7 ―ようなキーワードで検索をしたか自体はほとんどてみるとほとんど無価値だということです。どの

このデータの特徴は、一つ一つのデータをとっです。

グデータを用いるとプロファイリングができるのみ、政治的な意見などを推測することです。ビッす。プロファイリングとは、その人の考え方や好私がいろいろなキーワードについて検索した価値がありません。ただ、それが大量に集まることによって価値が出てくるということです。そのめたのは情報です。ローマ時代には一つ一つの情でした。例えば、ローマ時代から戦争の帰結を決情報やデータは人類の歴史においてずっと重要と思っているのかどうか、買うとすればどの程度いたいと思っているのかどうか、自動車を買おう

な人間かもわかるわけです。例えば、私が何か買関心を持っているかがわかります。私がどのようデータが大量に集まると、私がどのようなことに

報 が 重 要 で、 そ れ が 情 報 の 経 済 価 値 で し た が、の価格のものかなどが推測できるのです。

ることによって価値が出てきます。その意味ではは一つ一つはほとんど無価値ですが、大量に集まはどのような人かを推測し、それを広告に使いまイリングでは、検索のキーワードを打っている人

グーグルが検索データを用いて行ったプロファ

思っているのかを推測し、その推測に基づいて私

か、 ど の よ う な 価 格 の 車 を い つ ご ろ 買 い た い とした。例えば、私が車を買いたいと思っているの

極めて新しい性質を持ったデータです。
では、このようなデータをどのように利用するのかですが、三つあります。
第 一 番 目 の 利 用 法 は「 プ ロ フ ァ イ リ ン グ 」 で― 8 ―

ために「ビッグデータ」と言っています。

ビッグデータはそれとは異質です。ビッグデータ

第61巻第１号
証券レビューす。このような広告を「ターゲティング広告」とが見ているウェブサイトに車の広告を出すのです。

成功したのです。これがまず第一番目の利用法では、あらゆる人に同じ広告を出しています。これ

測して広告を出す点です。これに対し、新聞広告

その人がおそらく買いたいと思っているものを推ターゲティング広告が従来の広告と違うのは、きています。そのためにはデータが必要で、ビッログラムを発展させることができるようになってコンピュータはそれを自分で学習して、自分でプ一つ一つ細かく指示してきたわけですが、最近のす。従来、コンピュータが何をすべきかは人間が第 二 番 目 の 利 用 法 は、「 Ａ Ｉ の 機 械 学 習 」 では魚がいるかどうかわからないところに網を投げ

グデータが使われます。

くさん集めて、プロファイリングをして、ターゲ

データの利用法を見出しました。検索データをた

い わ け で す。 こ の よ う に し て グ ー グ ル は ビ ッ グに網を投げているわけですから、非常に効率が高

しかし、ターゲティング広告は魚がいるところことです。人間なら一瞬のうちにわかりますが、す。これはコンピュータにとっては極めて難しいか 犬 か を 判 別 す る こ と を「 画 像 認 識 」 と い い まと認識することに成功しました。写真を見て、猫ピュータは写真を見て、「この写真は猫である」

十 年 ぐ ら い 前 に な り ま す が、 グ ー グ ル の コ ン

― 9 ―

いいます。

ているのと同じです。その広告にどれだけの効果

ティング広告をやる。それによって信じられない

コンピュータではずっとできなかったことです。

これで有名なのがグーグルの「猫」です。もうほどの急成長を遂げ、未曾有の利益を生むことにがあるのかよくわかりません。

データ資本主義とは何か？

我々が学生のころからの夢の技術でした。それがしれません。中国共産党は、かつてどのような権

このことは中国で、もしかすると進行中なのかもれ が「 デ ィ ー プ ラ ン ニ ン グ 」 と い わ れ る こ と で言いましたが、これを考える一つの目安として、

先ほど、ビッグデータは大量にあるデータだと話しします。

次に、ビッグデータの大きさと価値についてお二、ビッグデータの大きさと価値

つあるという考えもあります。

力者も持ったことがないような権力を手に入れつ十年ぐらい前にできるようになったのです。
な ぜ で き る よ う に な っ た か と い う と、 ビ ッ グ
データを用いてコンピュータが機械学習をして能力 を 高 め た の で す。 そ の と き に 用 い ら れ た の がユーチューブに投稿されている写真です。猫と犬れは猫だ」と判別できるようになるまでコン

ピュータのプログラムを修正していきました。こす。コンピュータが画像を認識できるようになっ

りとはわからないので推測になりますが、ゼタバ

グーグルのデータセンターの容量の大きさを考え三番目の利用法は、「国民の管理」です。これ

イトのオーダーだろうと言われています。ゼタとたことは極めて大きいことで、人間との間のインは、「この人は現政権に批判的なのか、賛成なのいうのは、一〇の二一乗です。我々が日常どのくてみたい と思います（図表１）。こ れは、はっきか。革命をしようと思っているのかどうか」を推らいの大きさのデータを扱っているかというと、ターフェースが画期的に変わりました。

測して、それによって国民を管理することです。

― 10 ―の写真を数千万枚、コンピュータに見せて、「こ第61巻第１号
証券レビュー

データ資本主義とは何か？

図表１

例えば、最近のＰＣの外付けハードディスクはテ

ラバイトのものが使われるようになってきています。テラバイトは一〇の一二乗です。では、一〇の二一乗は一〇の一二乗に比べてどのくらい大きいかといいますと、割り算をしてみると一〇の九

乗 倍 大 き い の で す。 つ ま り、 ビ ッ グ デ ー タ は、

我々が日常で使っているデータの一〇億倍の大きさになります。

そして、一〇億倍の大きさとは、仮に人間の身長を一メートルとした場合、一〇〇万キロになります。地球から月までの距離が三八万キロですから、一〇〇万キロはその二・六倍ぐらいです。つまり、我々の仕事が一メートルのオーダーだとす

ると、グーグルの仕事は月までの距離の三倍近いオーダーになります。

ビッグデータはこのくらい大きいのです。このイ メ ー ジ は 大 変 重 要 で す。 つ ま り、 我 々 に は、

― 11 ―

す。それをグーグルはできるようになっている点

けではなく、日本のどの企業もできないと思いま

グーグルのようなことはできないのです。個人だけの変化が起きています。このようにビッグデー

兆円を超えています。わずか数カ月の間にこれだ

すが、ＧＡＦＡ＋マイクロソフトは、既に七〇〇

現在の東証一部の総時価総額は約六五六兆円でタを扱える企業と扱えない企業の企業価値の差ががとても重要なのです。
最近、日本でもＡＩを利用した新しいサービス

は、グーグルのような能力を持っている企業しかが、 疑 問 で す。 ビ ッ グ デ ー タ を 使 っ た 機 械 学 習「ＡＩを使って判定します」と広告しています

た の で す が 逆 転 し た と い う こ と で す。 し た が っ〇〇兆円。つまり、日本のほうが五倍も大きかっ

約六〇兆円でした。東証一部の総時価総額が約三二〇一〇年の時点では、ＧＡＦＡの時価総額は著しい勢いで拡大したわけです。

できないからです。具体的には、アメリカのＧＡて、この一〇年の間に非常に大きな変化が起こっます。今年の四月ごろに、ＧＡＦＡ＋マイクロソ

このことは既に株式の時価総額にあらわれていあってもＧＡＦＡの各企業が利益を拡大できたかようになったのは、コロナ問題という特殊事情が開いたわけです。大変恐ろしいことですが、この― 12 ―と し て、 例 え ば 就 職 活 動 の 判 定 サ ー ビ ス な ど で

ＦＡ＋マイクロソフトと中国のアリババとアントたと言っていいと思います。

フトの時価総額だけで日本の東証一部上場企業のらです。ですから、ＧＡＦＡを初めとするＩＴ関できてきたということです。

総時価総額に追いつきました。

そして、わずか数カ月の間にさらに約二割差がフィナンシャルです。このような恐ろしい時代が第61巻第１号
証券レビューうなところがないので停滞しているのです。差が係の企業の株価が上昇し、日本の企業にはそのよ置くのが伝統的なＲＯＡの計算です。そして、こ的 な 資 産 を 分 母 に 置 い て、 Ｐ（

物、機械といった物的な資産が中心です。この物）を分子にProfit

開くのは当然と言えば当然のことです。

のデータは簡単に手に入れることができます。

一方、ビッグデータにも、経済的な価値があり

ブの写真、あるいはＧメールの履歴などをデータ

三、ビッグデータの価値
今、時価総額の比較でお話ししましたが、もうとして蓄積しています。それによってプロファイ― 13 ―ます。例えばグーグルは、検索履歴、ユーチュー

少しビッグデータの価値について分析してみたい

リングや機械学習ができるという利用法があるので、明らかに経済的な価値があるわけです。

考えた場合には、分母にはＫ（物的な資産）だけ

では、ＲＯＡの計算で、このようなデータの価ではなくて、Ｂ（ビッグデータの価値）を加えた

得 ら れ る デ ー タ を 幾 つ か 組 み 合 わ せ て、 そ れ に

ま ず、 Ｒ Ｏ Ａ（ Return On Assets） で す。 こＫ＋Ｂを分母に置いて、Ｐを分子に置いた率を計

値を取り入れているのかというと、取り入れていの指標を計算する場合の分母にあるＡ（ Assets）

よってＧＡＦＡのビッグデータの価値がどの程度は、皆さんよく御存じのように、例えばトヨタの算するべきです。しかし、Ｂは計算されていないません。グーグルやフェイスブックなどの企業をような製造業の会社を考えた場合には工場や建になっているかを推計します（図表２）。

若干ややこしい話になりますが、マーケットでと思います。

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第61巻第１号
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図表２

ので得ることができません。

ここでかなり大胆な想定ですが、仮にフェイスブックやグーグルにおいて、分母にＫ＋Ｂをとって分子にＰをとれば、通常の企業のＲＯＡと同じくらいの値になるのではないかと考えてみます。

つまり、ビッグデータに価値があるといっても、それは物的な資産と同じような率で価値があるという仮定です。もちろん、これは非常に恣意的な仮定です。

ややこしいことを申しましたが、次の二つの式をつくったということです。

ま ず、 Ｐ を Ｋ で 割 っ た も の は デ ー タ が あ り ます。これはグーグルやフェイスブックは九％ぐら

い で 非 常 に 高 い 値 で す。 次 に、 分 母 に Ｋ ＋ Ｂ をとって、分子にＰをとった値のデータはありませんが、この指標がグーグルやフェイスブックについ て も、 ほ か の 企 業 と 同 じ く ら い の 水 準 で 大 体― 14 ―

ることができます。つまり、ビッグデータの価値三％と仮定します。そうすると、Ｂの値を算出す

から、グーグルやフェイスブックのような企業にかもしれません。いずれにせよ、このような計算

値を十分に評価していないと考えることもできる

ついての企業価値はほとんどがビッグデータの価がどのくらいかが計算できるわけです。
これは少し古い二〇一九年のデータで、グーグ

総 額 と 比 べ る と、 グ ー グ ル の 企 業 価 値 は ビ ッ グ

出てきます。これをアルファベットの現実の時価ですが、Ｂの値が約六八〇〇億ドルという結果が成長があったことになります。そして、今お話した。ですから、この当時と比べてもかなり大きな〇億ドルでしたが、その後、一兆ドルを超えまし

去年六月のアルファベットの時価総額は六八〇値であるということが言えます。

データによって成り立っていると推測ができるわ

した考えが正しいとすれば、それはビッグデータ

定 が 問 題 だ っ た か も し れ ま せ ん し、 あ る い は、りも大きくなってしまいます。これはさっきの仮価値が、その当時のフェイスブックの時価総額よ合には、このようにして計算したビッグデータのてみることもできます。実はフェイスブックの場

同じような計算をフェイスブックについて行っえます。

に使うことによって収益を上げている企業だと言タをプロファイリングに使う、あるいは機械学習

無料で人々に与えて、それによって蓄積したデー

うと、検索、Ｇメール、マップなどのサービスを

つまり、グーグルは何をやっている企業かといの価値が上昇したことによるものだと言えます。

― 15 ―

ルの親会社であるアルファベットについての計算

けです。

マーケットがフェイスブックのビッグデータの価

データ資本主義とは何か？

いうデータを用いてプロファイリングして広告にのようなサイトでどのような行動をしているかとサービス自体は無料で提供し、そのユーザーがどフェイスブックも同じです。フェイスブックのいるということが重要であろうと私は思います。

ら、今は二一世紀のゴールドラッシュが起こってド）である」と言ってよいかと思います。ですか

あ え て 言 う の で あ れ ば、「 そ れ は 金（ ゴ ー ルてきたことです。新しいタイプのデータがゴール

このようなことは、過去一〇年ぐらいの間に生じこのような企業の時価総額が著しい伸びを示し

ドラッシュと同じように見出されて、それが経済使うというビジネスモデルを持った企業です。

ているということからビッグデータが注目されてそうではありません。ビッグデータは何度でも使使えばなくなってしまいますが、ビッグデータはていると思います。なぜかというと、石油は一度ようなことをやろうと思っていたわけではありまです。最初からグーグルやフェイスブックはこのがどのようにして見出されていったかということ

ここで重要なのは、このようなビジネスモデル

四、グーグルのビジネスモデルの誕生

構造を大きく変化させているということです。

このようなことは数年前から多くの人が言うよ

うになりました。例えば、世界経済フォーラムは「ビッグデータは二一世紀の石油である」といううことができるわけで、石油以上に価値があるもせん。後になって非常に貴重なデータを扱ってい表現をしました。しかし、私はこの表現は間違っのです。

― 16 ―

いるわけです。

第61巻第１号
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であった二人が高性能な検索エンジンを開発しま

代の末ごろにスタンフォード大学の大学院の学生

それはグーグルの場合に顕著です。一九九〇年

人が本当に何を検索したいのかを考えてはくれま

ただ、そのころの検索エンジンは、検索をしたＴ」と入力したからには本社を知りたいのです。

す。多分、多 くの人はそうだと思います。「ＮＴいのです。私が知りたいと思っているのは本社でした。検索エンジンはその前にもありましたが、せんでした。つまり、検索結果の中で重要なのはることがわかるようになったのです。

グーグルの検索エンジンは極めて高性能だったの

何かを判別してくれなかったのです。そのとき私ている人が求めようと思っているデータを出してどのように高性能であったかというと、検索しなくなったインターネットは、使えなくなったとに検索エンジンでさえ目的のサイトにたどり着けは、あまりにウェブサイトがふえてしまったため― 17 ―です。

くれるということです。私はこのころ、非常に印感じました。そのため、私はそのころ書いていた

ところが、その数カ月後にグーグルの検索エン

象的な経験をしたことを今でもよく覚えていまいと思って、「ＮＴＴ」と入力したのです。結果

ジンが登場しました。そして、それで検索したと本に「インターネットはもうおしまいだ」と書きが出てきますが、それはＮＴＴの本社ではないの

ころ、見事、一番上に本社が出てきたのです。こす。それは、まだグーグルが登場する前のことでです。ＮＴＴのいろいろな関連会社や支局のＵＲれには驚嘆しました。つまり、人々が重要だと考ました。

Ｌはたくさん出てくるのですが、本社が出てこな

すが、ある検索エンジンでＮＴＴの本社を調べた

データ資本主義とは何か？

ンターネットが再び使えるようになりました。その検索エンジンはできたのです。これによってイえるデータを一番上に出すということがグーグルのです。

たわけです。いずれにしても、重要な発明だっただったと思います。それを検索エンジンに応用し性を判別するようにしたためです。サイトにはい

きたかというと、リンクの数の多さによって重要

ちなみに、グーグルはなぜこのようなことがで可 能 で す。 し か し、 彼 ら は そ う し な か っ た の でん、検索エンジンは料金を取って運用することもと で す。 た だ で 使 わ せ て く れ た の で す。 も ち ろ

は、彼らがその検索エンジンを無料で提供したこ

実 は、 も う 一 つ 重 要 な こ と が あ り ま す。 そ れろいろなところからリンクが来ています。たくさす。無料で提供したために何が起こったかという論文ほど重要だと普通は考えられています。です

論文を読まされていますが、多く引用されているとです。アメリカの大学院の学生は毎日のようにめて小切手帳を取り出したのですが、それに対すピタルの人が即座にグーグルに出資することを決モンストレーションを見た、あるベンチャーキャ

そのころの有名な話として、検索エンジンのデ― 18 ―

れほど重要なことだったのです。

んリンクされているサイトは重要なサイトであろと、利用者が増えたのです。その結果、検索エンジンの利用結果というデータがたくさん集まったから、リファーされているのが多いものは重要だ

る創業者セルゲイ・ブリンの答えは、「大変ありのですが、無料ですから収入がないのです。

ということは彼らにとってはごく常識的なこと

学院の学生にとってはごく自然な考え方というこ私が非常におもしろいと思ったのは、これは大うということです。

第61巻第１号
証券レビューチュアという企業が既に行っていました。グーグ

広告を行う方法はグーグルが始めたことではあり

ここで重要なのは無料で提供したことです。そルはそのまねをしたわけですから、その後、特許がたいのですが、我々はまだ銀行預金を持っていのためにデータが集まったのです。無料で提供し紛争が起こりました。ただ、グーグルのビジネス

ま せ ん。 こ の モ デ ル は グ ー グ ル の 前 に オ ー バ ー

たのは、恐らく彼らが純粋に大学院生としての興モデルとオーバーチュアのビジネスモデルの間にません」だったそうです。

味から、多くの人に使ってもらいたいという望みは非常に大きな差があったのです。

まだそのデータをどう使っていいかわからなかっかわりにデータを集めるということです。当時はのです。主要なサービスは無料で提供する。その結果的に言えば、そのストラテジーが成功した的にそうなったわけですが、実はこのことが今、供しているグーグルに負けたのです。これは結果の対価を求めたのですが、そのために、無料で提ンジンは有料での提供でした。つまり、サービス

それは何かというと、オーバーチュアの検索エ

それは何かといいますと、電子マネーです。こ― 19 ―があったからだと思います。

た。だから銀行預金もなかったくらいですが、結大変大きな意味を持っていると私は思います。

ロファイリングを行い、広告を行うのは、それから数年たってグーグルが始めたことです。そのビジネスモデルが成功したのです。
実は、データを集めてプロファイリングをして五、ビッグデータと電子マネー

果的には成功したのです。そのデータを用いてプ

データ資本主義とは何か？

ペイと、もう一つ、ウィーチャットペイという電と思います。利用者が一〇億人近くいます。アリに広く使われています。これは皆様よく御存じだいます。中国でアリペイという電子マネーが非常の問題について、これから少しお話をしたいと思

思 い ま す。 私 は、 ア ン ト の 上 場 を 停 止 さ せ た のが、単に批判されたから激怒しただけではないと

か も し れ ま せ ん。 そ れ を 決 し て 否 定 は し ま せ んてありました。確かにそのようなことがあったの近平が見て激怒して差し止めたという解説が書いンファレンスで当局の批判をして、この批判を習は、中国政府がアントの成長に非常に強い危機感

子マネーがあります。
特にアリペイについて注目したいわけですが、

兆六〇〇〇億円が吹き飛んでしまったわけです。

た損失も驚きです。手に入ると考えられていた三した。それも驚いたのですが、停止になって生じに上場する予定をしていて、直前に停止になりま

ニュースがありました。アントは香港と上海市場

価 総 額 の 合 計 ぐ ら い で す。 そ れ ほ ど 大 き い の でと言われていました。日本の三大メガバンクの時総額自体が非常に大きく、大体一六兆円ぐらいだ〇億円吹き飛んだと言いましたが、アントの時価機感です。アントが上場停止になって三兆六〇〇

具体的には、アントの持つビッグデータへの危を持っていたからだと思います。

三 兆 六 〇 〇 〇 億 円 と い う の は、 日 本 の み ず ほ グ

す。

いうと、それはビッグデータによるものです。

アントの時価総額がなぜこれほど大きいのかとループの時価総額と同じくらいです。
新聞には、なぜこの上場が停止になったのかに関して、その数週間前にジャック・マーがあるカ― 20 ―

アリペイのアントについては最近、非常に大きな第61巻第１号
証券レビューデータが集まるわけですから、まさにビッグデー

重 で す。 利 用 者 は 一 〇 億 人 で、 そ の 人 の 毎 日 の途に幾ら使ったかというデータは非常に正確で貴グデータとして利用できます。誰がどのような用

電子マネーによって取引のデータがわかり、ビッ

アントは電子マネーを運営していますが、そのよるデータをビッグデータとして用いてプロファ

か等々の判断ができるわけです。マネーの取引にて、応えていいのかどうか、あるいは条件はどうことができます。融資を申し込んできた人に対し判定です。信用スコアリングは融資の判定に使うングです。つまり、個人あるいは企業の信用度のどのように利用したかというと、信用スコアリ

データです。もちろん、これも非常に重要ではあこ れ ま で の ビ ッ グ デ ー タ は、 検 索 や Ｓ Ｎ Ｓ のの は、 ア ン ト 自 身 で は な く て ほ か の 金 融 機 関 でを融資の判定に用いるのです。実際に融資を行う

イリングを行い、その人の信用度を測定し、それ― 21 ―タです。

りましたが、当てにならないこともあります。特す。アントは情報提供するだけですが、その情報

ここで重要な点は、電子マネーの運営による収にＳＮＳのデータは、あまり当てにならないのも

マネーのデータは、それとは比較にならないほど

益の上げ方としては、もう一つの方法があること料がアントの主要な収益です。このサービスをア

貴重なデータです。アントはそれを利用できる立で す。 そ れ は 電 子 マ ネ ー の 利 用 料 で す。 電 子 マ

多いのではないかと思いますが、それでも先ほど場にいただけではなくて、実際に利用していましネーの利用から料金を取るというビジネスモデル

ントは五年ぐらい前から始めています。

た。

申し上げたような価値が実現できています。電子

データ資本主義とは何か？

は当然考えられるわけです。しかし、アントはこことによってビジネスを成立させようとしていまネスモデルはアントと正反対です。利用料を取る

これは、最近出てきたＱＲコード決済だけではれ を し な か っ た。 利 用 コ ス ト は ほ と ん ど ゼ ロ でぜビッグデータを得られたかというと、検索エンありません。日本のキャッシュレスの手段は全てす。つまり、先ほどのグーグル対オーバーチュア

ジンのサービスを無料で提供したからです。それ

利用料によってビジネスを成り立たせようとしてす。だからこそ一〇億人が使うようになり、ビッと 同 じ こ と を ア ン ト が 行 っ た わ け で す。 電 子 マ

います。これまでのクレジットカードもそうだっの 比 較 で 言 え ば、 オ ー バ ー チ ュ ア 型 の モ デ ル をネーの利用料を取るのではなくて、ほとんどゼロ

た わ け で す が、 そ れ を 引 き 継 い だ 日 本 の キ ャ ッ

グデータが集まったのです。これは、先ほどお話のコストで提供して信用スコアリングというプロ

シュレスの手段はＳｕｉｃａ等の交通系のものとっているのです。

ファイリングをやって、そこで収益を上げたのでも、ほかのものも全て利用料でビジネスを成り立

ここで考えていただきたいのは、日本の電子マ

う 利 用 料 で す。 利 用 者 が 払 う の は 大 体 ゼ ロ で す

利用者が払う利用料と、お金を受け取る店舗が払― 22 ―

ししたグーグルの場合と同じです。グーグルはなす。アントの時価総額が一六兆円にもなるのは、たせています。

ネーです。ＱＲコードの決済は、幾つあるか数えが、店舗はかなりの手数料を払っています。どの

ブックと全く同じ構造です。

ようもないほどたくさん出てきました。このビジ

利用料には二つの種類があります。お金を使う

そ の 収 益 に よ る も の で す。 グ ー グ ル や フ ェ イ ス

第61巻第１号
証券レビュー

考えられます。これは非常に高い手数料です。

りしませんが、支払い額の三％を超えるだろうとくらいの手数料かは公表されていないのではっきです。加入したら、利益がなくなってしまうからしていますが、加入してくれないのは当然のこと

は、加入店舗を獲得するために大変な営業努力を重要な点なので、もう一度繰り返しますが、イです。このようなことから、日本の電子マネーはは成り立たないわけです。つまり、日本の電子マ

ンターネット時代で成功したビジネスモデルは、日本の小売業の売上高に対する利益率は三％ぐ

ネーは店舗に対して非常に高い手数料を課してい主 要 な サ ー ビ ス を た だ で 供 給 し て、 そ の か わ り

全く間違ったビジネスモデルを採用していると考る 結 果、 使 え な い 電 子 マ ネ ー に な っ て い る の で

デ ー タ を 得 て、 そ れ を ビ ッ グ デ ー タ と し て 用 い

ら い で す。 規 模 が 小 さ い と、 も っ と 低 く て 一 ～す。Ｓｕｉｃａは駅や駅の店舗で使われて普及して、そこから収益を得るというものです。これでえざるを得ません。

ていますが、あれは駅の店舗だから使わざるを得成功したのがグーグルであり、フェイスブック、― 23 ―

二％です。そこで三％の手数料を取られたら商売ないという事情があるのではないかと私は推測しビスから料金を取るビジネスは失敗しました。日アントフィナンシャルです。それに対して、サーとにかく電子マネーの手数料は店舗にとっては本の電子マネーもその失敗に陥っているのではなています。

非常に重い負担になっています。最近のＱＲコー

いかというのが私の評価です。

重 い 負 担 に な っ て し ま い ま す。 発 行 し て い る 側

ド決済は店舗側にとっては、受け入れると非常にデータ資本主義とは何か？

銀行が中央銀行との当座預金のやりとりを通じて

デジタル人民元を得るわけです。ただし、これはます。デジタル人民元は、中国人民銀行が発行す

この話は、実はデジタル人民元の話と絡んでいいます。四大銀行が中央銀行と利用者の間をつな（財布）にデジタル人民元が移る仕組みになって持っている預金との交換で、利用者のウォレット

そして、中国の場合は利用者が四大商業銀行に

六、デジタル人民元の狙いるデジタル通貨です。中央銀行が発行するデジタぐのです。アリペイやウィーチャットペイがどう

四大銀行と同じような位置になる。つまり、アリ― 24 ―

紙ではなくてデジタル。そこが違うだけです。

ル 通 貨 を Ｃ Ｂ Ｄ Ｃ（ Central Bank Digital Cur-

デジタル人民元がどのような構造のものか、最ペイなどが中央銀行と取引をして一般の人々に人

ここで重要なことは、デジタル人民元というの

近実験をやっているので、この一カ月ぐらいでわ

は、日銀が銀行の当座預金とのやりとりで、金融は中央銀行の通貨ですから利用料はゼロのはずで民元を使わせるウォレットを提供することになる機関（銀行）に日銀券を供給します。そして、銀す。少なくとも低額の取引についてはゼロでない

かってきました。その構造は、今の銀行券の発行

行は預金の取引によって、預金者との間で銀行券と困ります。ということは、中間に立った四大銀と思います。

を引き渡します。デジタル人民元も二層構造で、と同じように二層構造です。日本の日銀券の発行なるのかは、まだはっきりわかりませんが、多分）といい、中国のＣＢＤＣがデジタル人民
rency

元です。

第61巻第１号
証券レビューきるようになっていますから、この仕組みに入れ

電子マネーは、今もほとんどゼロコストで供給でなるかは、まだわからない点があります。ただ、リペイなどの電子マネーがどのような位置づけには取れません。ただ、データがとれるのです。ア行なりアリペイなりウィーチャットペイも利用料す。

て、地方銀行の事業は成り立たないことになりま

い う こ と に な る と、 地 方 銀 行 か ら 預 金 が 流 出 し

金を持っていると不便だからメガバンクに移すとてもデジタル円として使えません。地方銀行に預円として使えますが、地方銀行に預金を持っていば、メガバンクに預金を持っていれば、デジタルす。なぜかというと、コストゼロのサービス提供

入るでしょうが、地方銀行については大変疑問でを得ませんが、仲介金融機関としてメガバンクはかが問題になります。日本でも二層構造にせざるそう考えた場合に、日本で同じようにできるののであれば、デジタル円は実現できないことになす。もし地方銀行が消滅する事態が認められない

そうではないことに大きな問題が生じると思いま

デジタル人民元は成立するのです。日本の場合はロで電子マネーを供給できる主体が存在するのでこれは中国ではみられない事情です。コストゼ― 25 ―るのです。

は、たぶん地方銀行にはできないからです。できります。これはどうなるか全くわかりませんが、というより、既存の金融機関がどのようなコスト

ないからコストをゼロにするために日銀が補助金

もしメガバンクだけがやることにした場合はど構造を持って、どのようなビジネスモデルを行っ

中央銀行デジタル通貨に関しては、技術的な問題

う い う こ と に な る の か。 利 用 者 の 立 場 か ら 見 れを出すというのも考えにくい。

データ資本主義とは何か？

ているかに強く依存する問題であろうかと思いまであると考えられると思います。この辺はまだど

トペイの独占的な力をそぐための中国政府の戦略

うなるかわからない面がありますが、その可能性す。
今日のテーマはデータ資本主義ですが、今の中チャットペイが非常に大きくなったことを恐らく握っているのは電子マネーで、アリペイやウィー

い か か わ り が あ り ま す。 中 国 で 決 済 の デ ー タ をもともとアントの上場を好ましく思っていなかっ習近平は激怒したかもしれませんが、中央政府は止の話を考え合わせるとうまく結びつくのです。

そして、そのことと、先ほどのアントの上場停は大いにあります。

中国政府は好ましからざることだと考えている可

たのかもしれません。今、事態が非常に大きく転仲介機関になりますから、仮にアリペイやウィー

デジタル人民元の仕組みでは、四大商業銀行がいのですが、それだけではおさまらない可能性がかというと、不便な状況が続く。それは仕方がな

いかもしれないと言いました。では、どうなるの― 26 ―国で起こっていることは、データという問題と深能性が大いにあります。したがって、これをどう換しつつあるように思います。

チャットペイが仲介機関として認められたとしてあります。それは、デジタル人民元が日本で使わための一つの手段だと考えることができます。

も同列です。ということは、今までのアリペイな

利用者はどのように人民元を使うかというと、れるようになるかもしれないということです。

す。デジタル人民元は、アリペイやウィーチャッ

どによる独占的な地位がなくなるということで先ほど、日本でデジタル円を発行するのは難しにかしなくてはいけない。デジタル人民元はその第61巻第１号
証券レビュー入った人民元は、ほかのウォレットに送金するこ

レットに預金を入れてもらいます。ウォレットに的 に は ス マ ー ト フ ォ ン の ア プ リ で す。 そ の ウ ォ

発行するウォレット（財布）をもらいます。具体まず商業銀行に預金を持ちます。そして、そこがトフォンに入れることは可能なのです。これは人

言えば、日本人がそのウォレットを自分のスマー

術的にはできます。ですから、人民銀行がいいとをインストールするだけですから、少なくとも技可能性があることは間違いないです。単にアプリ

入れてもらったらどうすればいいかというと、

民銀行のさじ次第です。

ないウォレットとウォレットの間、つまりＰ２Ｐ

例えば、中国と貿易取引で輸出したら、そのお金― 27 ―とができます。この送金は銀行の口座に反映させで送金する仕組みになる。つまり、ウォレットにができるわけです。国際決済をする場合を考える

をウォレットに入れてもらえばいいのです。そしウォレットをもらえるかどうかは中国人民銀行と、ほとんどゼロのコストで、しかも瞬時に送金一旦入ったものは銀行券と同じように転々流通すが審査をします。そして、本人確認の度合いで利ができます。今の国際送金の手段とは比べものにて、 こ の お 金 は ほ か の ウ ォ レ ッ ト に 渡 せ ま す か

用できる限度額などを決めるようですが、人民銀ならない。今の国際送金の仕組みは大きな打撃をるわけです。このようなことが今度の実証実験で行がいいと言えばウォレットをもらえます。問題受けます。このようなことになるかどうかはわから、日本国内に限らず、世界のどこでも使うこと

は、このウォレットを外国人ももらえるかどうかりませんが、技術的には可能です。

かなりはっきりわかりました。

です。今のところはっきりしませんが、もらえる

データ資本主義とは何か？

もしそのような取引が日本の国内でも行われる

大変興味深いお話を頂戴いたしました。

行きます。日本国内の経済取引は細大漏らさず中

データは間違いなく人民銀行を経由して共産党に商業銀行が非常に詳細なデータを握ります。その出てきます。取引の情報について仲介機関である

それだけではありません。先ほどの情報の問題がしょうか。

アリングに活用するモデルを採用しなかったのでていると思いますが、なぜ無料で、データをスコの決済コストを店舗から三～三・五％ぐらい取っ○質問者Ａ

ざいますでしょうか。

せっかくの機会でございますので、御質問等ご国に筒抜けになるわけです。必ずこうなると言っ○野口ようになれば、日本の通貨主権はなくなります。

ているわけではありませんが、技術的にそうなり出発するわけですが、日本の場合、最初から業者

電子マネーのビジネスも最初はゼロからです。ただし、Ｓｕｉｃａは例外で利用者が多い― 28 ―

ビジネスモデル的には日本ではＱＲうることが、この一カ月ほどの中国の実証実験のが雨後のタケノコのように出てきてしまって、それぞれの利用者が少なく、アリペイのような巨大な 電 子 マ ネ ー に な り え な か っ た の で す。 ビ ッ グ

データはデータがたくさん集まらないと使えない○増井理事長ですが、それでも利用料は高いのです。なぜそうですから、日本の場合、悪循環になっているわけ

ら、最後はデジタル人民元の少し怖いお話まで、

野 口 先 生、 ビ ッ グ デ ー タ の 話 か

御清聴どうもありがとうございました。（拍手）で終わりにしたいと思います。

お約束の時間になりましたので、私の話はこれ結果、見えてきました。

第61巻第１号
証券レビューかはわかりません。それはＪＲのビジネスモデル○野口

リアルタイムで銀行に情報が行くのでしょうか。

○質問者Ａ

銀券と同じように、それ自体が価値を持っているは関係ないのです。コイン式というのですが、日

デビット方式ではないです。銀行口座とです。

が使えるかという話は、結局、中国が人民元の国

データがほかの人のウォレットに渡ります。

もう一点。デジタル人民元を外国人

際化というか、資本取引の自由化を認めない限り○質問者Ｂ

ついては、少なくとも中国は一帯一路の地域やアめに発行するわけです。また、人民元の国際化に資本流出、つまり資本の自由化を認めたくないた

○野口

○質問者Ｂ

しまうであろうという意味ですね。

ト対ウォレットであれば、銀行の管理から逃れて

○野口

しょうか。

その追跡をなぜ銀行ができるので難しい気がしますが、いかがでしょうか。

フリカなどの地域に対しては積極的に使わせる戦はないかということです。

そもそもデジタル人民元は、中国からの略ではないかと考えられていますが、人民銀行が○野口

はい、銀行がデータを取れないのでその可能性は確かにありますね。
○質問者Ｂ― 29 ―

今、即答できませんが、それはウォレッ

どう判断するか全くわかりません。
○質問者Ｂタが使えないですよね。

そこがひもづけられていないとデーる人が、ある銀行からウォレットをもらって、そ○野口

デジタル人民元について、例えばあこに自分の預金のうち幾らかを移して、それを他なりますね。

口座に反映されないと、そういうことに人に移転するときには、デビットカード方式等でデータ資本主義とは何か？

そうすると、その中間になる銀行の○質問者Ｂ

逆に銀行口座にひもづけられている

○質問者Ｂ

○野口

数はおのずと限られてくるということでしょう

○野口

○質問者Ｃ

と、今度は国際的に国境を越えて使うのが難しい

コインの受け渡しをブロックチェーンで運営する

フォーム企業を分割するという動きがありますか。

からです。口座には反映しませんが、取引のデーが、現実問題として、独占の実害について、先生のではないでしょうか。

タはブロックチェーンを運営しているコンピューの目から見えていらっしゃるものは何かあります

四つです。四大銀行になります。

タが全部握っているということです。これはビッでしょうか。

今日そのこともお話ししようと思っていグルに対して独禁法でコントロールしようとする

それはできます。なぜかというと、そのトコインなどと同じです。ただし、匿名かもしれ

○野口

○質問者Ｂ

のは間違いだろうということをお話ししようと― 30 ―

アメリカでは独禁法でプラットません。しかし、ウォレットを持つときに本人確ましたが、ちょっと時間がなくなりました。グーではできないですよね。

思っていました。グーグルの独占は企業側ではな

パブリックブロックチェーンではなく○野口てはないのではないでしょうか。グーグルの検索

また、実害については、グーグルの検索についく、消費者が選んだ独占なのです。

ということです。

のコンピュータでやる。だから銀行が情報を握るて、プライベートブロックチェーンあるいは銀行

それはパブリックブロックチェーン

認をしているので本人とは関連づけられます。

第61巻第１号
証券レビュー

エンジンに不満を持っている人はあまりいないです。ゼロかどうかわかりませんが、直接には実害はないと思います。実害がないと独禁法は適用できないですし、実害が立証できるかというと、そそ れ で は、 時 間 と な り ま し た のれも難しいと思います。
○増井理事長で、このあたりで「資本市場を考える会」を終わ

○野口

（拍手）

（のぐち

御清聴どうもありがとうございました。

早稲田大学ビジネス・ファイナンス研究センター顧問
ゆきお・ 一）橋大学名誉教授

本稿は、令和二年一一月二〇日に開催した講演会での講（演の要旨を整理したものであり、文責は当研究所にある）― 31 ―

らせていただきたいと思います。

データ資本主義とは何か？

証券レビュー

野口

悠紀雄

第61巻第１号

氏
略

歴

学歴・職歴
1940年、東京に生まれる。1963年、東京大学工学部卒業。1964年、大蔵省入省。
1972年、エール大学 Ph.D.（経済学博士号）を取得。一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授などを経て、2005年
４月より早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授。一橋大学名誉教授。
専攻
ファイナンス理論、日本経済論
受賞
1967年

政府主催明治100年記念論文

1969年

カリフォルニア大学ロサンゼルス校

最優秀総理大臣賞

1974年

日経経済図書文化賞

1979年

毎日新聞エコノミスト賞

1980年

サントリー学芸賞

1989年

東京海上各務財団賞、日本不動産学会賞

1992年

中央公論吉野作造賞

1996年

ソフト化経済センター・ソフト化賞

2017年

大川出版賞

優秀学生同窓会賞

主な著書リスト
予算編成における公共的意志決定過程の研究（共著）、大蔵省印刷局、1979（毎日
新聞エコノミスト賞受賞）
財政危機の構造、東洋経済新報社、1980（サントリー学芸賞受賞）
土地の経済学、日本経済新聞社、1989（東京海上各務財団優秀図書賞受賞、不動産学会賞受賞）
バブルの経済学、日本経済新聞社、1992（中央公論社、吉野作造賞受賞）
ブロックチェーン革命、日本経済新聞出版社、2017（大川出版賞）
中国が世界を攪乱する、東洋経済新報社、2020
経験なき経済危機、ダイヤモンド、2020
書くことについて、角川新書、2020― 32 ―