ESRI Research Note

No.79

デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ

加納克利
June 2023

内閣府経済社会総合研究所
Economic and Social Research InstituteCabinet Office
Tokyo, JapanESRI Research Note は、すべて研究者個⼈の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の⾒解を⽰すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/opinion-0002.html）。

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ESRI リサーチ・ノート・シリーズは、内閣府経済社会総合研究所内の議論の一端を公開するために取りまとめられた資料であり、学界、研究機関等の関係する方々から幅広くコメントを頂き、今後の研究に役立てることを意図して発表しております。
資料は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。
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ESRI Research Note No.79
デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ

デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベ
イ
加納克利1
要旨
ウェブサイトの表示やデザインにより消費者を不利な意思決定に誘導することに関し、これをダークパターンと呼称して対策の検討が進められている。念頭に置かれている事例が幅広く、是非の判断も分かれることから、現時点で必ずしも統一的な概念で把握されているわけではないが、欧米では、その分類や生成、普及、消費者の意思決定に与える影響等に関し様々な調査研究が行われているとともに、消費者保護又は個人情報保護に関する法制度において、新たに規律を設けたり運用における考え方を整理するなどして一定の対策が講じられている。
我が国においても、消費者の苦情相談等を踏まえ、近時の法改正や運用において一定の対策が講じられているが、必ずしも苦情相談に繋がらないケースも存在し得ると考えられるところであり、諸外国の取組などを参考としつつ、取引の実情や消費者の意思決定に与える影響に関する調査研究を行いながら、更に検討されることが必要と考えられる。

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昭和⼥⼦⼤学専⾨職⼤学院福祉社会・経営研究科福祉共創マネジメント専攻教授・前内閣府経済社会総合研究所上席主任研究官。本稿を執筆するにあたっては、カライスコス・アントニオス⿓⾕⼤学法学部教授、川和功⼦同志社⼤学法学部教授、室岡健志⼤阪⼤学⼤
学院国際公共政策研究科准教授、⽯井夏⽣利中央⼤学国際情報学部教授、消費者庁⿊⽊理
恵消費者制度課⻑、同南雅晴表⽰対策課⻑、同落合英紀取引デジタルプラットフォーム消費者保護室⻑、同関⼝岳史取引対策課消費者取引対策官、内閣府経済社会総合研究所増島稔所⻑、同林伴⼦次⻑、同桑原進総括政策研究官より貴重な御助⾔をいただくとともに、（公社）⽇本消費⽣活アドバイザー・コンサルタント・相談員協会東⽇本⽀部消費者法研究会、（公社）全国消費⽣活相談員協会、（⼀社）⽇本アフィリエイト協議会から関連する事例の提供等をしていただいた。記して感謝申し上げたい。なお、本稿中の⾒解、分析等
はあくまで筆者個⼈のものであり、誤り等の責任は全て筆者に帰するものである。
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ

目次
はじめに………………………………………………………………………………5
１．ダークパターンの意義…………………………………………………………5
２．想定される事例…………………………………………………………………6（１）海外……………………………………………………………………………6（２）国内……………………………………………………………………………7
３．ダークパターンの分類…………………………………………………………8４．ダークパターンの生成…………………………………………………………9５．ダークパターンの普及…………………………………………………………10
６．消費者の意思決定に与える影響………………………………………………12
７．関係する法制度…………………………………………………………………14（１）海外……………………………………………………………………………14① EU………………………………………………………………………………14
ア 一般データ保護規則(GDPR)……………………………………………14
イ 不公正取引方法指令(UCPD)……………………………………………17
ウ デジタル・サービス法(DSA)……………………………………………19② 米国……………………………………………………………………………19
ア 連邦取引委員会法（FTC 法）……………………………………………19
イ カリフォルニア州プライバシー権利法(CPRA)………………………20③ 小括……………………………………………………………………………21（２）国内……………………………………………………………………………21① 消費者保護に関するもの……………………………………………………21
ア 特定商取引法……………………………………………………………21
イ 景品表示法………………………………………………………………22
ウ 消費者契約法……………………………………………………………24
エ 消費者安全法……………………………………………………………25
オ 取引 DPF 消費者保護法…………………………………………………25② 個人情報保護に関するもの…………………………………………………26
ア 個人情報保護法…………………………………………………………26
イ 電気通信事業法…………………………………………………………27③ その他（競争政策等に関するもの）………………………………………27
ア 独占禁止法………………………………………………………………27
イ 特定 DPF 取引透明化法…………………………………………………27④ 小括…………………………………………………………………………28
８．まとめ……………………………………………………………………………28
参考文献………………………………………………………………………………30
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はじめにデジタル化によってインターネットを介した取引が進展し、経済社会に多大な影響が生ずるとともに消費者の利便性も向上している。他方で、契約内容の複雑性や多様化により、消費者が適切に商品・サービスを選択することは必ずしも容易ではない。また、行動経済学の観点からは、認知バイアスや近視眼的傾向等により、消費者の選択は必ずしも経済的合理性に沿うものではないと認識されている。特に、ウェブサイトの表示やデザインにより、消費者を不利な意思決定に誘導することが可能との指摘があり、近時、海外では、これを「ダークパター
ン」と呼称して対策の検討が進められている。
この点に関し、我が国でも一定の対策が講じられ始めているが、消費者が不利益を被ったとしても自ら認識しにくいケースもあること等から実態が把握しづ
らく、緒についたところである。
そこで、対策を検討する上での参考とするため、ダークパターンに関する実情や国内外の法制度の状況等を把握することを目的としたサーベイとして、主要な文献を調査するとともに、有識者及び消費生活相談員等へのヒアリングを行った。なお、仮に何らかの措置を講ずる場合は、健全なマーケティングとの差別化を図る必要が生ずると考えられる。その線引きに関し関係者の合意形成を図る上では、一定の指標に基づくなどできる限り客観的な分析が求められるとともに、将来における EBPM に資する観点からも、本サーベイを行う意義があると考えられる。また、特に大規模なデジタル・プラットフォーマー等を想定した場合、購入履歴等により消費者のニーズや嗜好を把握した上で個別にパーソナラ
イズされた働きかけが行われる可能性があり、プライバシー・個人情報の保護と利活用との兼ね合いという観点も踏まえる必要があるため、必要な対策は消費者政策だけでなく個人情報保護や競争政策等に及ぶ可能性があることにも留意する必要がある。
１．ダークパターンの意義
ダークパターンについて、統一的な概念が定められているわけではない。UX デ
ザイナーBrignull,H がウェブサイトにおいて「何かを購入したり署名させるな
ど、意図しないことをさせるウェブサイト又はアプリで用いられるトリック」(Brignull, H.(n.d.)[2]) としたのが嚆矢とされる。近時、様々な事例に関し分類が進められる中で、「設計者が人間の行動に関する知識（例、心理学）を使用
してユーザーの最善の利益にならないよう欺く機能を実行する場合」（Gray, C.
et al. (2018)[8])、「ユーザーを強制したり、操縦したり、欺いたりして、意図しない又は潜在的に有害な意思決定をさせることによって、オンラインサービ
スに利益をもたらすユーザーインターフェイスの選択肢」(Mathur, A. et
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al.(2019)[12])、「悪意をもって意図しない行動を実行させるもの」(Di Geronimo,
L. et al.(2020)[3])といった概念の整理がされ、OECD のレポートでは、「特にオンライン上のユーザーインターフェイスにおいて見られる選択に関する設計を使用する商慣行であり、消費者の自主性、意思決定や選択を覆したり損なうもの」(OECD(2022)[15])とされている。
また、国内の研究では、「あるコンテキストにおいてユーザに深い理解を促さず、ユーザよりも事業者の利益を優先させるように働くもの」（坂本（2021）[20]）とするものがある。
類似の概念として行動経済学上の「スラッジ」がある。念頭に置かれている事
例が幅広いこと、是非の判断が分かれること等から、必ずしも統一的な概念として把握されているわけではないが、(ⅰ)消費者の行為ないし意思決定に何らかの影響を与えること、(ⅱ)その結果、事業者の利益を図ること、といった要素が見られる。なお、作成者の意図（故意）を要するかが論点となり得る。これに関しては、今日の機械学習のシステムは、人間がそのように設計していない場合であっても、人々を欺くことを自ら学習することができ、利益の獲得のみに最適化されたアルゴリズムによって設計されたビジネスのコミュニケーションや行為
は、必然的に欺瞞的に関与することになるとするものがある(Willis(2020)[19])。
２．想定される事例（１）海外
ダークパターンに関しては様々な事例が想定されるが、例えば、Mathur, A.
et al.(2019)[12]では、ショッピングカートに商品が勝手に追加される事例、カ
ウントダウンタイマーが切れた後でも申込みが有効であり、タイマーの表示が虚偽と考えられる事例、「Yes」と「No」の表示に関し、「Yes」は見やすいが「No」は見にくく、視覚的な誘導がされている事例、サイトの閲覧者数が表示されているがそれが事実かどうか判然としない事例、商品の残りが僅かとのメッセージが全ての商品について表示されるため、表示が虚偽と考えられる事例、商品を表示するだけでもサインアップのためアカウントが必要とされ、アカウントが強制的に取得される事例等が紹介されている。
法執行又は運用に関し、例えば、米国の連邦取引委員会（FTC）は、子ども向けオンライン学習プログラム ABC mouse を運営する Age of Learning に対し、サブスクリプション契約が自動的に更新されることを保護者に明確に説明しておらず、また、登録時には簡単なキャンセルを約束したにもかかわらず、電話やメールなどで解約をしようとした消費者に対し、長く複雑な手続を要すること
として解約を困難にしたとして、訴えを提起したところ、同社は、和解金として
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1,000 万ドルを支払うこととした（FTC 公表 2020 年 9 月 2 日「Children’s Online
Learning Program ABC mouse to Pay $10 Million to Settle FTC Charges ofIllegal Marketing and Billing Practices」）。また、ビデオゲーム Fortnite を製作した Epic Games に対し、児童オンラインプライバシー法（COPPA)に違反して保護者の同意なく個人データを取得するなどするとともに、画面がローディ
ング中であるときにスリープモードから戻した場合やアイテムのプレビューをしているときに隣接したボタンを押すことによって課金されることがあるといった、ユーザーを欺くダークパターンを使用して不要な課金をさせたとして、訴えを提起したところ、同社は、5 億ドル以上を支払うこととした（FTC 公表 2022
年 12 月 19 日「Fortnite Video Game Maker Epic Games to Pay More Than Halfa Billion Dollars over FTC Allegations of Privacy Violations and Unwanted
Charges」）。欧州では、Amazon プライムの退会に関し、例えば、アプリによる場
合、合計９回のタップが必要であるとともに各画面において真意の確認や翻意を促す表示がされていることについて、欧州委員会の指摘により、合計２回のタップで退会することができるようシステムを設計するとの合意が成立した（欧州委員会公表 2022 年 7 月 1 日「Amazon Prime changes its cancellation
practices to comply with EU consumer rules」）。
（２）国内
国内では、例えば、商品を購入するサイトにおいて定期購入のデフォルトの設定がされている事例、特典付きの会員契約を退会しようとすると翻意を促す表示がされている画面に遷移するなど退会までの手続が入会に比べて煩雑に設定されている事例、商品を購入しようとすると有料の特別の会員になった場合の価格が目立つように表示され、特別の会員への申込みが合わせてされていることに気付きにくい事例、商品の注文が多いことが点滅され目立つ表示がされている事例などがある。
また、法執行又は運用に関し、チケット転売の仲介サイトにおけるカウントダ
ウンの表示が虚偽であったとして消費者庁が消費者への注意喚起を行った事例（令和元年９月 13 日「チケット転売の仲介サイト「viagogo」に関する注意喚起」）や、化粧品の販売サイトで「初回 550 円」という表示を見て注文したとこ
ろ、2 回目以降が 1 個あたり 1 万 3，000 円の定期購入になっていたことにつき、数日後に同じ商品が届いて気付いたが、販売サイトでは定期購入との表示は確認できなかった等の詐欺的な定期購入商法に関する報道発表などがある（国民
生活センター公表資料令和４年６月９日）。
３．ダークパターンの分類
ダークパターンには様々なものが存在しているが、政策的な対応を検討する
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上では、一定の分類が必要かつ有益と考えられ、これまでもいくつかの分類が試みられている。
まず、Brignul, H(n.d.)[2]は、Trick questions（引っ掛ける質問）, Sneak
into basket（かごに忍び込ませる）、Roach Motel（入るのは易しいが出るのは難しい）、Privacy zuckering（プライバシーを公にさせる）、Price comparison
prevention(価格の比較を妨げる）、Misdirection（誤認させる）、Hidden costs（費用を隠す）、Bait and switch（おとり商法）、Confirmshaming（羞恥心に働き掛ける）、Disguised ads（偽装広告）、 Forced continuity（連続の強制）、
Friend spam（友人へのスパム）の 12 種類に分類している。Gray, C. etal.(2018)[8]は、Brignul の分類を基に、Google などの検索プラットフォームやFacebook などの SNS 上で dark pattern やその派生語等のコーパスを作成した
上で、Nagging（しつこくつきまとう）、Obstruction（妨害する）、Sneaking（こっそり何かをする）、Inerface Interference（インターフェイスの干渉）、Forced
Action （ 行 為 の 強 制 ） の 5 種 類 に 分 類 し て い る 。 更 に 、 Mathur, A. etal.(2019)[12]は、ショッピング・ウェブサイトをクローリングによって調査した結果を踏まえ、Sneaking（こっそり何かをする。その中で更に Sneak into
Basket（バスケットに忍び込む）、Hidden Costs（隠されたコスト）、Hidden
Subscription（隠されたサブスクリプション）の３タイプに分類する。））、
Urgency（緊急性。その中で更に Countdown Timer（カウントダウンタイマー）、
Limited-time Message（期間限定のメッセージ）の２タイプに分類する。）、
Misdirection（誤認させる。その中で更に Confirmshaming（羞恥心に働き掛ける）、Visual Interference（視覚への干渉）、Trick Question（引っ掛ける質問）、Pressured Selling（圧力をかけた売り方）の４タイプに分類する。）、Social
Proof（社会的な証明。その中で更に Activity Message（他の購入、閲覧等の活動に関するメッセージ）、Testimonials（誰のものかわからないお客様の声）の２タイプに分類する。）、Scarcity（希少性。その中で更に Low-stock Message（在庫が少ないことのメッセージ、High-demanded Message（高い需要があるとするメッセージ）の２タイプに分類する。）、Obstruction（妨害する。その中に Hard
Cancel（解約の難しさ）のタイプがあるとする。）、Forced Action（行為の強制。
その中に Forced Enrollment（タスクを完了するためにユーザーにアカウントの作成や情報の共有を強制する）のタイプがあるとする。）の 7 種類及び 15 のタ
イプに分類している。
個人情報保護の分野に関し、Bösh, C. et al.(2016)[1]は、事例を踏まえな
がら、Privacy Zuckering（プライバシー設定の複雑さ）, Bad Defaults（より多くの個人情報を提供する初期設定）、Forced Registration（強制的な登録）,
Hidden Legalese Stipulations（隠された法的規定）、Immortal Accounts（不滅8ESRI Research Note No.79
デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイのアカウント）、Address Book Leeching（アドレス帳の利用）、Shadow User
Profiles（存在しないユーザーのプロファイル）の７種類のテンプレートを提案している。
また、後述するとおり、EU の一般出データ保護規則（GDPR）及び不公正取引方法指令（UCPD）に関しては、ダークパターンに対する規定の適用についてガイ
ドライン又はガイダンスが策定され、米国の連邦取引委員会法（FTC 法）に関しては、ダークパターンに関するワークショップにおける調査や議論を踏まえてスタッフ・レポートが策定されており、それぞれの中で、ダークパターンに関する分類が行われている。
このように、様々な事象に関し、様々な分類が試みられている。OECD（2022）[15]は、新しい技術や新しい種類のユーザーインターフェイスを使用して、新しい形のダークパターンが絶えず出現していることや、あらゆる分類法はその作者の目的及び特定の慣行を取り込むか除外するかの基準を反映していること等から、ダークパターンの決定的かつ完全な分類が存在する可能性は低いとしている。他方で、そのようなダークパターンがなければ消費者又はユーザーが意思決定をすることがなかったと考えられる場合に政策的な対応が求められるとす
ると、一つの整理として、悪質さの程度（虚偽があるかどうか、明らかにすべき情報を明らかにしていないかどうか、意図的かどうか等）による区別が参考にな
るのではないかと考えられる。ただし、いくつかの手法の組み合わせが効果的と考えられる場合もあることに注意を要する。
なお、ダークパターンと健全なマーケティングの区別について、Stigler
Committee(2019)[17]は、選択に関するアーキテクチャーについて、中立的なアーキテクチャーと比べ、消費者の同意の率が２倍以上となっている場合は、その同意は有効ではなく、法令上も不公正又は欺瞞的なものとして取り扱われるべきであると提案しており、参考となる。もっとも、数値的な比較によって区別する場合は、その根拠を合理的に説明することができるかが問題となると考えられる。
４．ダークパターンの生成
こうしたダークパターンの生成に関しても、いくつかの研究が行われている。
Narayanan, A. et al.(2020)[13]は、以前から見られた小売業界における欺瞞
的慣行（虚偽の閉店セールやおとり広告など）に行動経済学における「ナッジ」
に関する研究の成果が加わり、特にグロースハッキングによって加速的に生成してきたとする。また、その目的は、消費者により多くの金銭的な支出と個人データの提供をさせ、更にはサービスへの依存症を作り出すことであるとする。依存症に関しては、FTC によるビデオゲームに関する執行の事例もあることを踏ま
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えると、留意すべき指摘と考えられる。Mathur, A. et al.(2019)[12]は、e コ
マース Web サイトでダークパターンを作成及び実装する機能を提供する第三者
によって促進されることがあるとする。Stigler Committee(2019)[17]は、ダー
クパターンを回避したい企業は、消費者が市場で使用されているダークパター
ンを探知できないか、慣れてしまっていてダークパターンを使用していない企業に切り替えない場合は、競争に苦戦する可能性があるとする。OECD(2022)[15]は、EU における GDPR の導入に対応して、第三者の同意管理プラットフォーム(Consent Management Platform: CMP)が登場し、同意に関する通知を介して Web
サイトでの追跡への同意の処理を容易にしたとし、また、市場の力は、競争力を維持するために、特に明確に禁止されていない場合に、オンラインビジネスにダークパターンを使用するよう圧力をかける可能性があるとする。
国内の研究では、長谷川（2021）[22]は、インターフェイスレベルのダークパ
ターンの実装はより簡単になり、ショップサイトなどには数行のコードを書くだけで実装が可能になっているとし、永井ほか(2021)[23]は、複数の国のウェブサイトをクローリングし、クッキーコンセントバナー（クッキーの使用に対するユーザーの同意を取得するために設けられたバナー）におけるダークパターンの利用率を調査したところ、クッキーコンセントバナーの自動生成ツール（CMP)におけるデフォルト設定や機能に加え、従来のウェブ開発における知見を適用したクッキーコンセトバナーの独自実装がダークパターンの混入につながることがわかったとする。
以上のように、ダークパターンの生成に関する様々な研究があるが、概観すると、自動的に生成するツールにより実装が容易になっていること、GDPR のような規制が導入されるとそれに対応するためのツールが開発され、かえってダー
クパターンの混入につながる可能性があることが示唆されるとともに、留意が必要と考えられる。
５．ダークパターンの普及
まず、商品一般について、Mather, et al.,(2019)[12]は、ウェブトラフィッ
ク分析会社である Alexa によって人気のランキングがされた 361,102 のウェブ
サイトから 19,455 の英語のショッピングウェブサイトを抽出するとともに、ショッピングウェブサイト上の商品に関する URL を特定する方法でウェブ・クロ
ールを実施し、11,286 のウェブサイトから 53,180 の商品のページを収集して調査をしたところ、1,254（11.1％）のウェブサイトから、前述のとおり７種類と15 のタイプに分類される 1,818 のダークパターンが発見され、より人気のある
ショッピングウェブサイトほどダークパターンを備えている可能性が高いこと、発見されたダークパターンの多くが欺瞞的又は情報隠匿性があり、デフォルト
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイやフレーミング効果などの認知バイアスを利用していること、また、ダークパターンを提供する 22 の第三者が存在すること等が判明したとする。Di Geronimo,
L. et al.(2020)[3]は、Google Play ストアで公開されている 8 つの異なる分野
で最も人気のある 30 個のアプリ（合計 240 個）を対象として、Gray, C. et al.
(2018)[8]の分類に従い、2 人の研究者が共同で各アプリを使ってアカウントの作成や設定したページの閲覧といった特定の目標に達するために一連の共通するタスクを実行するという手法での調査をしたところ、240 のアプリのうち 95％に 1 つ以上のダークパターンが含まれており、全アプリで 1,787 個のダークパ
ターンが発見され、１アプリ当たり平均 7.4 個の悪意のあるデザインが発見されたとする。また、国内の状況に関するものとして、Hidaka, S. et al.(2023)[9]は、Di Geronimo, L. et al.(2020)[3]の研究を参考に、Google App Store から
8 つの分野で 200 のアプリを対象として、Gray, C. et al.(2018)[8]の分類に従い、3 人の研究者がアカウントの作成や設定したページへのアクセスといった作業をして録画をした画面を 3 人で検討し分類するという手法での調査をしたと
ころ、1 つのアプリに平均して 3.9 のダークパターンが発見され、また、日本のアプリに見られる新たな分類として、基本的なレベルで言語を操作することに
よってユーザーの理解を妨げる Linguistic Dead-End（言語的な行き詰まり。その中には、Untranslation（翻訳されていない）及び Alphabet Soup（翻訳されていてもカタカナで書かれているなどのため意味が分からない）があるとする。）
が発見されたとする。
次に、個人情報保護の関係では、Soe, T. et al.(2020)[16]は、スカンジナビ
ア語及び英語によるオンライン・ニュース・アウトレットにおける Cookie に関する同意の取得のための通知 300 件について手動で調査をしたところ、すべてにおいて何らかの非倫理的な慣行が使用されており、ユーザーの権利を保護することを目的としたコンピュータ・システムに関する規制は、ユーザーインター
フェイスのデザインに関する規制を伴うものでなければならないとした上で、従来、Misdirection として分類されていた事例に関し、更に、Does not count,
No choice, Multiple choice panels など８種類の分類を試みている。Nouwens,
M. et al.(2020)[14]は、GDPR 施行後の CMP のインターフェイスのデザインの状
況を把握するため、英国で最も訪問された上位 1 万件のウェブサイトで最も一般的に使用されている第三者の CMP に関する情報を収集するための調査(scrape)を行ったところ、680(6.8%)のウェブサイトに CMP が含まれており、32.5％のウェブサイトにおいて黙示の同意が使用されていることや、GDPR の最低限の基準を満たしているものが 80（11.8％）であったとする。国内の研究として、坂本ほか(2020)[21]は、Apple 社のモバイル端末 OS である iOS14 における広告用識別子の IDFA(Idetifiler for Advertisers)のオプトイン化に伴うダ
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ークパターンの発生に関し、App Store 日本の無料 Top100 アプリを対象に調査を実施したところ、35 アプリにおいて IDFA 許可に関する画面が確認され、31 ア
プリ（88.6％）で少なくとも 1 つのダークパターンが観測されたとする。坂本(2021)[20]は、世界的にウェブサイトへの導入が進んでいる同意管理プラット
フォーム（CMP)に関し、日本向けウェブサイト約 18 万件を 1 年以上調査した結果、日本においても CMP の導入は増加傾向にあり、特定の CMP サービスのみが増加していることが確認されたとし、CMP の UI 操作と内部挙動を詳細に分析した結果からは、大半の CMP が正確に動作しないことが明らかになったとする。
なお、消費者からの苦情相談については、意図せざる契約をしたが後から課金をされた場合や、解約のしづらさなど、何らかの気付きの機会があるケースは、苦情相談に繋がりやすいのではないかと考えられる。その反面、個人データに基づきパーソナライズされた広告や表示がされたことにより何らかの影響を受けたものの、商品の購入自体には特に疑問を抱かなかった場合のように、消費者が特段気付きの機会を得ないと考えられるケースでは、苦情相談に繋がっていな
い可能性が考えられる。いずれにしても、国内の状況についても、諸外国の取組を参考としつつ、同様の実態把握を蓄積することが必要と考えられる。
６．消費者の意思決定に与える影響
Luguri, J and L. Strahilevitz(2021)[10]は、1,963 人の参加者に対し、架空の個人情報の盗難防止サービスを利用するかどうかに関するオンライン上の実験を実施したものであり、軽度のダークパターン（利用の拒否が困難、利用を推奨した表示、感情を揺さぶるなど）又は攻撃的なダークパターン（利用の拒否が更に困難、しつこくつきまとう、トリックの質問など）といった様々なダークパターンに関し、いくつかのダークパターンの組み合わせが有効であること、攻撃的なダークパターンほどユーザーの選択を歪めること、サービスのコストが重要でなくなり、価格ではなく意思決定のアーキテクチャーが消費者の意思決定を左右していること等が示されたとする。EC(2022)[5]は、ブルガリア、ドイツ、イタリア、ポーランド、スペイン、スウェーデンの６カ国で 7,430 人の参加者を対象とした不公正な慣行が消費者の意思決定に与える影響に関するオンラ
イン上の調査であり、「隠された情報」「感情をいじる」「パーソナライズと組み合わせて感情をいじる」の 3 つのダークパターン（状況的な脆弱性(situational
vulnerability)について、消費者の意思決定に影響を与え、自分の選好と一致しない意思決定をすることにつながったこと、特に高齢者や教育水準の低い者といった構造的な脆弱性(structural vulnerability)のある者が一貫性のない選択をする可能性が高いこと等が示されたとする。
ここで、「軽度」のダークパターンと「攻撃的」なダークパターンといった手
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ法の分類と「状況的な脆弱性」「構造的な脆弱性」といった分類をした上でのアプローチが参考になる。ただし、いくつかの組み合わせが有効であることに注意を要する。
個人情報保護の関係では、Utz, C. et al.(2019)[18]は、5,087 の Cookie の同意に関する通知から 1,000 を無作為に抽出し、通知の大きさ、位置、ブロック等の８種類の変数を使用して 80，000 人以上を対象とした実験を行ったところ、左下隅又は画面の下部にあるダイアログボックスはユーザーが同意をする可能性を高めるといった通知の位置が影響を与えることや、同意ボタンをハイライトしたり事前にチェックボックスを選択するといったナッジが影響を与えること、通知にプライバシーポリシーのリンクを含めても効果は見られないが、Cookie について言及するとより多くのユーザーがデータの収集を拒否すること等が示されたとしている。Machuletz, D and R.Böhme(2019)[11]は、Cookie の同意を取得するためのダイアログについて、対照群と比較する実験を行ったと
ころ、ユーザーは、ダイアログにハイライトされたデフォルトのボタンが集約されている場合は、より多くのデータの収集目的を受け入れ、単純なデフォルトのボタンの 4 倍の効果があり、また、このボタンをクリックしたユーザーは、同意した目的を正しく思い出す可能性が低く、実際の目的を知らされた場合は後悔をする傾向があるとしている。Nouwens, M. et al.(2020)[14]は、特定の CMP のデザインがユーザーの同意を得ることにどのような影響を与えるかについて 40
名の参加者を対象に実験を実施したところ、バナー形式かバリア形式かといった通知のスタイルは同意の率に影響を与えないが、最初のページにおいて「全て拒否」というボタンを削除すると、同意率が 22～23％増加し、より詳細な同意の選択肢を最初のページに表示すると、同意をする確率が 8～20％減少することが示されたとしている。
７．関係する法制度
（１）海外
① EU
ア 一般データ保護規則(GDPR)
EU においては、個人情報保護に関し、一般データ保護規則（GDPR: General
Data Protection Regulation, Regulation2016/679/EU)が制定されている。その中で、個人データを取り扱う場合の適法性を根拠付ける要件の一つである「同意」の取得について、「自由に与えられ、特定され、事前に説明を受けた上での、不明瞭ではない、データ主体の意思の表示を意味し、それによって、データ主体
が、その陳述又は明確な積極的行為により、自身に関連する個人データの取扱いの同意を表明するものを意味する」ものとされ(第４条(11)）、「別の事項とも関13

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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ係する書面上の宣言の中でデータ主体の同意が与えられる場合、その同意の要
求は、別の事項と明確に区別でき、理解しやすく容易にアクセスできる方法で、明確かつ平易な文言を用いて、表示されなければならない。」「同意が自由に与えられたか否かを判断する場合、特に、サービスの提供を含め、当該契約の履行に必要のない個人データの取扱いの同意を契約の履行の条件としているか否かについて、最大限の考慮が払われなければならない。」と規定している（第７条2.4．）。また、適法性、公正性及び透明性（第５条 1.(a)）、目的の限定（同条 1.(b)）、データの最小化（同条 1.(c)）、データの管理者によるアカウンタビリティ（同条 2.）についても規定され、第３章（第 12 条以下）では、データ主体の権利及び管理者の義務等が規定されている（個人情報保護委員会[24]）。
GDPR に関しては、欧州データ保護会議（EDPB：The European Data Protection
Board）により、「ソーシャルメディア・プラットフォームのインターフェイスにおける欺瞞的なデザインのパターン(Deceptive design patterns)に関するガイドライン（第２版）」が策定・公表されている(EDPB(2023)[6])。その中では、詐欺的なデザインのパターンに適用される GDPR の規定として、上述した第４条や第５条などを掲げるとともに、以下のとおり、パターンを６種類に分類した上で更に細かく分類し、関連する規定及び具体例をユースケースとして紹介している。合わせて、GDPR の効果的な遵守をする上で有用なベスト・プラクティスについても例示している。
(ｱ)Overloading(過剰に負荷をかける)
ユーザーに対して大量の要求や情報、選択肢、可能性を示すことにより、それ以上手続を進めることを断念させたり、特定のデータの取扱いを維持又は受け入れさせること。
(a)Continuous prompting（継続的な駆立て）
ユーザーに対して繰り返し新たな目的のためのデータの提供や同意を求めることにより、必要以上に多くのデータを提供させたり別の用途のためにデータを使用することに同意させること。
(b)Privacy Maze（プライバシーの迷路）
ユーザーがある情報を得たり、特定の機能を使用したり、データの主体としての権利を行使しようとしても、そのための概要を網羅的に把握する手段がなければ、関連する情報や手段を得るために非常に多くのページを移動しなければならず、極めて困難であること。
(c)Too many options（多すぎる選択肢）
ユーザーに対し多すぎる選択肢を示すこと。選択肢の多さによって、ユー
ザーは何も選択することができなくなったり、特に情報がない場合は、いく
つかの設定を見落し、ユーザーは、データ保護の待遇や権利の行使を諦めた
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り失ったりすることになる。
(ｲ)Skipping(省略する)
ユーザーがデータ保護の側面の全部又は一部を忘れるか考慮しないように
インターフェイスやユーザー経験を設計すること。
(a)Deceptive snugness（偽りの快適さ）
初期設定により、最もデータを多く提供させる機能や選択肢が有効になっていること。あらかじめ選択された選択肢を維持するよう仕向ける初期
設定の効果により、ユーザーは、変更が可能であったとしても変更しようとしない。
(b)Look over there（あちらを見させる）
データ保護に関する行為や情報が、それに関連するか否かに関わらず、別の要素の情報を競合するように示すこと。ユーザーが紛らわしい選択肢を選択すると、本当は意図していたにもかかわらず、他の選択肢のことを忘れてしまいがちである。
(ｳ)Stirring(揺さぶる)
感情に訴えたり視覚的なナッジを用いることにより、ユーザーの選択に影響を与えること。
(a)Emotional Steering（感情的に揺さぶる）
表現ぶりや様式、色彩、絵などの視覚的な要素を用いることにより、ユーザーに対し、情報を非常に肯定的に見せることで良質、安全又は報われたと感じさせたり、逆に、非常に否定的に見せることで恐怖や罪悪感を感じさせること。ユーザーの心理状態に影響を与えることでデータを保護する利益に反する行動を取らせる可能性がある。
(b)Hidden in plain sight（一見明白な中に隠されたもの）
ユーザーがより制限的でなく情報を多く提供させる選択肢を選択するよ
う仕向ける情報やデータ保護に関する視覚的な様式又は技術を使用すること。
(ｴ)Obstructing(妨害する)
ユーザーが情報を取得したり管理するためにしようとしている行為の邪魔をしたり妨害をすること。
(a)Dead end（行き止まり）
ユーザーが情報や管理方法を探しても、リンクが切れていたり利用できなくなっていたりすることにより見つけることができないこと。このため、ユーザーは用務を達成することができないままである。
(b)Longer than necessary（不必要に長い）ユーザーがデータ保護の機能を活用しようとしても、データを多く提供
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させる選択肢より不必要に多い手続を要求するユーザー経験が設計されていること。このため、ユーザーは機能を活用することを諦めてしまう。
(c)Misleading action
情報と実際にすることができる行動とが一致しないため、ユーザーが意
図しないことをするよう仕向けられること。ユーザーが期待することと実際にすることができることとが異なると、ユーザーはそれ以上行動をする
ことをしなくなる。
(ｵ)Fickle(気まぐれ)
インターフェイスの設計が不安定で一貫性がないことにより、ユーザーが手続の内容を理解したり、データに関する選択を適切にしたり、異なる管理方法
がどこにあるか見つけられなくなること。
(a)Lacking hierarchy（階層の欠如）
データ保護に関する情報の階層が欠如していることにより、同じ情報が何度も異なる方法で示されること。こうした冗長さにより、ユーザーは混乱し、データがどのように処理されどのように管理することができるか重文に理解することができなくなる。
(b)Decontextualising（文脈から切り離す）
データ保護に関する情報や管理方法が文脈から切り離されたページに位置づけられていること。ユーザーは、特殊なページに位置づけられていることがわからず、情報や管理方法を見つけることができない。
(c)Inconsistent interface（一貫性のないインターフェイス）インターフェイスが場面ごとに一貫性がなかったり（例えば、データ保護に関するメニューがモバイルとデスクトップとで異なって表示される。）、
ユーザーの期待に沿わない（例えば、選択肢の位置が他の選択肢の位置と入れ替わっている。）こと。こうした違いにより、ユーザーは、望む情報や管理方法を見つけることができなかったり、実際には望まないデータ保護の選択をするやり取りであるにもかかわらず、習慣でそのインターフェイス
でやり取りをしてしまう。
(d)Language discontinuity（言語が統一化されていない）
データ保護に関する情報がユーザーの居住する国の公用語で提供されていないが、サービスは公用語で提供されていること。ユーザーがデータ保護に関する情報が提供される言語を理解していなければ、容易に読むことができず、データがどのように処理されているのか認識できないことになりがちである。
(ｶ)Left in the dark(暗闇に取り残す)
インターフェイスが、データ保護に関する情報や管理方法を隠したり、デー
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タがどのように処理され、また、どういう種類の管理をすることができるのか認識できないように設計されていること。
(a)Conflicting information（矛盾する情報）
ユーザーに対し、互いに矛盾する断片的な情報を与えること。ユーザーは、どうすべきか、また、行為の結果について認識することができないため、何もせず初期設定を維持することになりがちである。
(b)Ambiguous wording or information（曖昧な言葉遣いや情報）
ユーザーに情報を与える際に、曖昧で漠然とした用語を使用すること。これにより、ユーザーはどのようにデータが処理され、また、どのようにデータの管理方法を活用することができるのか認識することができない。
イ 不公正取引方法指令（UCPD）
EU の不公正取引方法指令(UCPD: Unfair Commercial Practices Directive,
Directive2005/29/EC)は、EU 域内における消費者の経済的不利益を害する不公正な取引法に関する加盟国の立法を平準化することを目的とし、不公正な取引方法を包括的に規制するものである。同指令では、不公正な取引方法を禁止する
一般条項として、取引方法が職業上の注意の要求事項に反すること等を不公正取引方法として禁止し（第５条）、取引方法に誤った情報を含むことで不実である場合等の誤認惹起作為（第６条）、消費者が取引上の決定を行うために必要となる重要な情報を提供しなかったこと等による誤認惹起不作為（第７条）、消費者の選択又は行動の自由を著しく歪め又は歪めるおそれがある困惑、強制又は不当な影響等による攻撃的取引方法（第８条・第９条）等を不公正なものとした
上で、いかなる場合にも不公正となる具体的な取引方法として、おとり広告等のブラック・リストを規定するとともに（付表Ⅰ）、加盟各国は、消費者の救済（第11a 条）や制裁（第 13 条）等の相当かつ効果的な手段を確保しなければならないこととしている（第 11 条）。また、デジタル経済の時代への対応として、「消費者保護準則の実効性強化及び現代化に関する指令(Directive2019/2161/EU)」
により改正され、誤認惹起不作為の対象となる重要な情報に関し、クエリ検索の結果として消費者に提示される商品のランキングを決定する主要パラメーター（第７条 4a）や、商品に関する消費者レビューが実際に商品を使用し又は購入した消費者からのものであることを事業者が確保するかどうか（同条６）等が重要なものであるとみなすこととし、ブラック・リストにおいて、（ⅰ）検索結果
内の商品のランキング上位を達成するために有料広告であること等を明確に開示することなく消費者のオンライン検索クエリに情報結果を提供すること（付表Ⅰ11a）、(ⅱ)実際に商品を使用し又は購入した消費者からのものであることを確認するための合理的かつ比例的な措置を講じることなく商品のレビューがその消費者によって提供されることを示すこと（同 23b）、(ⅲ)商品を宣言する
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ目的で虚偽の消費者レビュー等を投稿し又は投稿させること（同 23b）等を追加している（中田ほか(2020)[25]）。こうした規定の構造に関し、カライスコス(2020)[26]は、大きな一般条項（第５条）、より小さな一般条項（第６条ないし第８）、いかなる場合においても不公正となる取引方法のブラック・リストという三段階になっており、一般条項のみによる場合の抽象的な性格が緩和されるとともに、一般条項によって急速に進展する取引方法の技術や手段への柔軟な対応を可能にするという利点があるとしている。
UCPD に関しては、欧州委員会により、その解釈と適用に関するガイダンス(EC(2021)[4])が策定されており、2021 年 12 月に更新されたものにおいて、ダークパターンについても一定の整理がされている。すなわち、一般論として、消費者と取引をする事業者は、消費者の行動や嗜好に関するデータに基づきパー
ソナライズされた説得の方法を開発することができるとした上で、平均的又は脆弱な消費者の行動を著しく歪め又は歪める可能性のある取引の慣行は、取引をする事業者の職業上の注意の要求事項（第５条）に違反するか、誤認惹起行為（第６条・第７条）又は攻撃的取引方法（第８条・第９条）に該当する可能性があるとし、例えば、あるボタンを非常に目立たせ別のボタンを非表示にするなど重要な情報を隠したり特定の選択肢を促すように順序付けたりすることや、二重否定のようなひっかける質問や曖昧な言葉を使用して消費者を混乱させることは、誤認惹起行為に該当する可能性があり、消費者に罪悪感を抱かせるなど感情を利用して特定の選択をしないように誘導することは攻撃的取引方法に該当する可能性があり、デフォルトのインターフェイスの設計に関し、例えば、事前にチェックされたボックスを使用して追加サービスの料金を請求することは、
UCPD だけでなく GDPR にも違反する可能性があるとしている。また、特定の慣行に関し、おとり商法（付表Ⅰ５・６）、期間又は時間的制限（同７）、誤った情報の提供（同 18）、不当な懸賞・商品（同 19・31）執拗な勧誘（同 26）等が、それぞれ、掲げられているブラック・リストに該当する可能性があるとし、誤解を招く無料トライアルやサブスクリプションについても、ダークパターンとして分類され、インターフェイスの設計をする際、契約の解除は契約の締結と同じく
らい簡単でなければならないという原則に従う必要がり、これに反する場合は誤認惹起行為又は攻撃的取引方法に該当する可能性があるとしている。
ウ デジタル・サービス法（DSA）
近時（2022 年 7 月 5 日）、欧州議会で採択されたデジタル・サービス法（Digital
Services Act）は、オンライン上の違法な商品やサービス・コンテンツから利用者を守るため、オンラインプラットフォーム等の仲介サービス提供者の責任を明確にして対応を促すものである。ダークパターンに関しては、オンラインプラ
ットフォームに対し、サービスの利用者を欺いたり操作する方法又はサービス
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利用者が自由かつ十分な情報に基づいた意思決定を行う能力を実質的に歪めたり損なう方法でオンライン・インターフェイスを設計、編成又は運用してはならないこととし、欧州委員会は、(ⅰ)サービスの利用者に意思決定を求める際に特定の選択肢を際立たせること、(ⅱ)ユーザーエクスペリエンスを妨げるポップ
アップを表示することによりサービスの利用者に対し既に行われた選択を繰り返し選択するよう求めること、(ⅲ)サービスを終了させる手続をサービスに加入する手続より難しくすることといった特定の慣行に対し、どのように適用されるかに関する指針を策定することができることとしている（第 25 条）。
② 米国
ア 連邦取引委員会法（FTC 法)
米国では、連邦取引委員会法(Federal Trade Commission Act)において、「取引における又は取引に影響を与える不公正又は欺瞞的な行為又は慣行」を違法とし（第 5 条(a)(1)）、行政的排除措置や民事訴訟を講ずるものとしている。これは、消費者保護に関し広く機能するものであり、ダークパターンに関しても前述した事例のように適用されたものがある。
また、FTC では、デジタル・ダークパターンに関して開催された公開のワーク
ショップにおける調査や議論を踏まえて取りまとめられたスタッフ・レポート(FTC(2022)[7])を 2022 年 9 月に公開し、その中で、以下のとおり大別して４種類の一般的なダークパターンの例を紹介し、合わせて、事業者への推奨事項を提供している。
(ｱ)Design Elements that Induce False Beliefs(誤信を誘発するデザインの要素)
あからさまな虚偽の主張をしたり、誤った印象を与えることにより、そうでなければ消費者がしなかった購入に駆り立てること。典型的な例としては、独立して編集された内容のように見えるよう詐欺的にフォーマットを作成した
広告や、中立的と言われているが実際には報酬に基づいてランクが付けられているショッピングの比較サイトが含まれている。
(ｲ)Design Elements that Hide or Delay Disclosure of Material
Information(重要な情報を隠したり開示を遅らせるデザインの要素)
重要な情報を消費者から隠したり曖昧にすること。例えば、製品やサービスの利用に関する重要な制限事項を消費者が購入前に見ることのない利用規約の中に紛れ込ませたり、隠された料金を支払うよう欺くものがある。
(ｳ)Design Elements that Lead to Unauthorized Charges(了承していない請
求につながるデザインの要素)
消費者が欲しない又は意図しない商品やサービスの購入料金を支払わせよ
うと欺くこと。例えば、詐欺的に無料の試用期間を提供するが、消費者が解約
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイをしなければ、知らないうちに定期的なサブスクリプション契約に移行して料金が請求される場合がある。
(ｴ)Design Elements that Obscure or Subvert Privacy Choices(プライバシーに関する選択を曖昧にしたり覆すデザインの要素)
プライバシーに関する選択を曖昧にしたり覆すことにより、消費者がオンライン上のプライバシーに関する選択や選択の意味に気付かせないこと。例
えば、消費者に対しデータの収集又は使用を明確に拒絶することを許さない
こと、消費者が拒否したいと考えることを選択するよう繰り返し促すこと、消費者に意図しないプライバシーの選択をするように導く紛らわしい操作の設定を提示すること、消費者のプライバシーの選択をわざと隠し見つけるのを困難にすること、より多くの情報を収集することになる選択肢を強調して表示する一方で、そうした取扱いを制約することを可能にする選択肢を見えにくく表示すること、データの収集及び共有を最大化する初期設定を含めることが含まれる。
イ カリフォルニア州プライバシー権利法（CPRA）
カ リ フ ォ ル ニ ア 州 消 費 者 プ ラ イ バ シ ー 法 (CCPA: California Consumer
Privacy Act)は、2020 年 11 月３日に実施された住民投票を経て「カリフォルニ
ア州プライバシー権利法」(CPRA: California Privacy Rights Act)へと改正された。その中で、消費者の「同意」に関し、GDPR と同様の定義を規定した上で、ダークパターン(dark pattern)を用いて得られた消費者の同意は、同法でいう同意に該当しないとし（同法第 14 条(h)）、ダークパターンとは、ユーザーの自主性、意思決定又は選択を妨害し又は損なう実質的な効果を有するよう設計され又は操作されたインターフェイスであって、施行規則で定めるものをいうこととしている（同条(l)）。その上で、施行規則（案）において、事業者が消費者の同意を得るために遵守しなければならない方法として、(ⅰ)理解しやすいこと、(ⅱ)選択が同等であること、(ⅲ)消費者を混乱させる言葉や対話の要素を避けること、(ⅳ)消費者が選択をする能力を損ない又は妨げる設計の選択を避けること、(ⅴ)消費者による権利の行使が容易であること、といった方法を掲げつつ、これらに適合しない方法は、ダークパターンとみなされる可能性があるとしている。また、事業者のインターフェイスを設計する意図は、当該インターフェ
イスがダークパターンであるかどうかを決定するものではないが、考慮する際の要素の一つであるとし、事業者にユーザーの選択を損なうユーザーインター
フェイスを設計する意図はなかったとしても、そのような効果を有することを認識しながら是正しない場合や、そのような効果を意図的に無視する場合は、当該インターフェイスはダークパターンに該当し得るとしている。
③ 小括
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ

EU 及び米国においては、比較的汎用性のある規定に関し、その解釈・適用関係の詳細をガイダンスやガイドラインによって明らかにした上で活用している
ように見受けられる。技術の進展等により対応しなければならない事案が日々変化することを踏まえると、一つの在り方として参考になる。
（２）国内① 消費者保護に関するもの
ア 特定商取引法
特定商取引法（特定商取引に関する法律（昭和 51 年法律第 57 号））は、通信販売に関し、取引条件等の一定の事項の表示義務や誇大広告等の禁止を規定しているところ、「初回無料」「お試し」などとしながら、実際には定期購入であることが条件とされるものや、いつでも解約可能としながら、実際には解約をするのに細かい条件があったり販売業者に電話がつながらず解約をすることができなかったりするといった、いわゆる詐欺的な定期購入商法に関する消費者の相談件数が急増していることなどが問題とされたことを契機として、令和３年の改正により、通信販売における契約の申込みを受ける最終段階の表示において、商品・役務の対価、支払時期・方法、引渡・提供時期、申し込みの撤回・契約の解除等に関する事項と併せて商品・役務の分量を表示しなければならないこととする（同法第 12 条の６第 1 項）とともに、当該最終画面による情報の送信が契約の申込みとなることや上記の商品・役務の対価等の事項について人を誤認させる表示をしてはならないこととした上で（同条第２項）、違反の場合の罰則（同法第 70 条第２号、第 72 条第１項第４号）及び申込みの意思表示の取消権（同法第 15 条の４）を規定している（志賀[27]）。この表示に関しては、原則として、最終確認画面上に全ての事項を網羅的に表示することが望ましいとしつつ、消費者の閲覧する媒体によって画面の大きさや表示形式が異なる可能性等を踏まえ、消費者が明確に認識できることを前提として、最終確認画面に参照の対象となる表示事項・参照箇所や参照方法を明示した上で、広告の該当箇所等を参照させる形式とすることは妨げられないとし、商品・役務の分量に関する表示事項について、定期購入契約においては、各回に引き渡す商品の数量等のほか、当該契約に基づいて引き渡される商品の総分量が把握できるよう、引渡しの回数も表示する必要があるとし、人を誤認させる表示に関し、該当するかどうかは、
その表示事項それ自体並びにこれらが記載されている表示の位置、形式、大きさ
及び色調等を総合的に考慮して判断されるものとしている（令和４年６月 22 日
消費者庁次長ほか「特定商取引等に関する法律の施行について」別添８「通信販
売の申込み段階における表示についてのガイドライン」）。
なお、この改正に関し、笹路(2021)［28］は、デジタル技術を活用すること等
を通じて、個別の消費者の意思形成に影響を与えながら、詐欺的・欺瞞的な取引
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイに誘引していく手法をとる通信販売を総称して「アグレッシヴ(aggressive)通販」というとして、詐欺的な定期購入商法に関し、広告表示以外にも、申込み手
続きにおける画面の遷移や、最終確認画面等での手続きなど、個別の消費者の申込み・契約締結プロセスでの巧みなトラップが仕組まれることにより、消費者が誤認して詐欺的な取引の被害を受けるというケースが続出したとしている。
イ 景品表示法
景品表示法（不当景品類及び不当表示防止法（昭和 37 年法律第 134 号））は、事業者が自己の供給する商品又は役務の取引について、一般消費者に対し、商品又は役務の内容について実際のものより著しく優良であると示すことや商品又は役務の取引条件について実際のものより著しく有利であると誤認される表示等の不当な表示を禁止している（同法第５条）。誤認とは、表示と実際のものが異なることとされており、ダークパターンのうち、特に、Misdirection（誤認させる）に分類されるものは、同法による規制の対象となり得るものもあると考えられる。
まず、同法における「表示」は、一般消費者が表示全体から抱く認識・印象により判断されることとされている。商品・サービスの内容の優良性等の強調表示
に対し、いわゆる「打消し表示」がなされる場合がある。これに関し、強調表示
だけでは一般消費者が認識できない例外条件、制約条件等がある場合に例外的に使用されるべきものであり、強調表示と打消し表示とが矛盾するような場合
は、一般消費者に誤認され、同法上問題となるおそれがあるとし、打消し表示の文字が小さい場合や打消し表示の配置場所が強調表示から離れている場合等の打消し表示の表示方法に問題がある場合や、一般消費者が読んでもその内容を理解できないような、打消し表示の表示内容に問題がある場合等について、打消し表示の内容を一般消費者が正しく認識できないことにより、商品・サービスの内容や取引条件について実際のもの又は競争事業者に係るものよりも著しく優良又は有利であると一般消費者に誤認される場合、同法上問題となるおそれがあるとした上で、例えば、web 広告（スマートフォン）において問題となる表示方法として、打消し表示が表示されたアコーディオンパネルのラベルに抽象的な表現等が用いられている場合であっても、他の表示によってもラベルをタップする必要性に気付かないものであるときは、打消し表示の内容を一般消費者
が正しく認識できないと考えられるとし、求められる表示方法として、通常の画面に強調表示を表示した上で、アコーディオンパネルに打消し表示を表示する
際は、強調表示を見た者がすぐに重要な情報があることを認識できるように、強調表示に近接した箇所にラベルを配置するなどして、強調表示とアコーディオ
ンパネルに表示された打消し表示とが一体として認識されるようにすることが求められるとしている（「打消し表示に関する表示方法及び表示内容に関する留22

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意点」）。
次に、アフィリエイト広告に関し、広告主ではないアフィリエイターが表示物を作成・掲載するため、広告主による表示物の管理が行き届きにくいという特性
や、アフィリエイターが成果報酬を求めて虚偽誇大広告を行うインセンティブが働きやすいという特性があるとされている。その反面、消費者にとっては、アフィリエイト広告であるか否かが外見上判別できない場合もあるため、不当な表示が行われるおそれがあることを踏まえ、同法上は、広告主がアフィリエイト
広告の基本的な表示内容を決定しているという実態に照らし、アフィリエイト
広告は広告主の表示とされるものであるとする（令和 4 月 2 月 15 日消費者庁アフィリエイト広告等に関する検討会報告書）。その上で、不当表示の未然防止策として、同法第 26 条第１項に基づく事業者が講ずべき表示の管理上の措置に関し、当該措置についての同条第２項に基づく指針（「事業者が講ずべき景品類の提供及び表示の管理上の措置についての指針」（平成 26 年 11 月 14 日内閣府告
示第 276 号、改正令和 4 年 6 月 29 日内閣府告示第 74 号）の中で、事業者は、
アフィリエイトプログラムを利用した広告を行い、自社の表示の作成をアフィ
リエイターに委ねる場合は、不当表示等を未然に防止する観点から、アフィリエ
イター等が作成する表示内容を事前に確認することや、不当表示等が明らかになった場合は、事業者は、自ら、ＡＳＰ又はアフィリエイター等を通じて、迅速に不当表示等を削除・修正できる体制を構築すること等を例示するとともに、アフィリエイトプログラムを利用した広告を行う事業者の表示であることの明示に関する望ましい文言として、一般消費者が広告である旨認識することが困難であると考えられる文言ではなく、例えば、「広告」という文言のように、アフィリエイトサイトにおける表示について、一般消費者がアフィリエイトプログ
ラムを利用した広告を行う事業者の表示であることを認識しやすい文言を使用すること等を参考として記載している。
また、広告であるにも関わらず広告であることを隠す行為（いわゆる「ステルスマーケティング」）について、表示上は、第三者の表示のように見えるが、実際には事業者の表示であるという点に一般消費者の誤認が生じており、一般消費者の商品選択における自主的かつ合理的な選択を阻害している（一般消費者
は、事業者の表示であると認識すれば、ある程度の誇張・誇大が含まれることを考慮に入れて、商品選択を行うのに対し、事業者の表示であると認識しないと、かかる考慮をしないことになる。）として、景品表示法第 5 条第 3 号の告示に新たに指定することとしている（令和 4 年 12 月 28 日消費者庁「ステルスマーケ
ティングに関する検討会」報告書）。具体的には、一般消費者が事業者の表示であることを判別することが困難である表示として、「事業者が自己の供給する商品又は役務の取引について行う表示であって、一般消費者が当該表示であるこ23

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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイとを判別することが困難であると認められるもの」を指定した（令和５年内閣府
告示第 19 号）。その運用基準において、事業者が第三者をして行わせる表示が事業者の表示となるのは、事業者が第三者の表示内容の決定に関与している場
合であって、例えば、EC（電子商取引）サイトに出店する事業者が、いわゆるブローカーや当該事業者の商品の購入者に依頼して、当該商品について、当該 EC
サイトのレビューを通じて表示させる場合や、事業者が他の事業者に依頼して、プラットフォーム上の口コミ投稿を通じて、当該事業者の競合事業者の商品又は役務について、自らの商品又は役務と比較した、低い評価を表示させる場合などが考えられるとしている（「「一般消費者が事業者の表示であることを判別することが困難である表示」の運用基準」令和５年３月 28 日消費者庁長官決定）。
ウ 消費者契約法
消費者契約法（平成 12 年法律第 61 号）は、消費者と事業者との間で締結される消費者契約一般を適用の対象とし、事業者の不当な勧誘による消費者の契約の意思表示の取消権や不当な契約条項の無効等を規定しているところ、平成 28
年の改正により、同法第 10 条の第一要件の例示として、「消費者の不作為をもって当該消費者が新たな消費者契約の申込み又はその承諾の意思表示をしたものとみなす条項」を規定し、これは、消費者と事業者との間で締結された消費者契約の条項において、消費者が一定の行為をしない場合に、当該消費者が明示又は黙示の意思表示をしていなくても、新たな消費者契約を締結したものとみなすこととされている場合をいうものとしている。
また、令和 4 年の改正により、消費者契約における消費者の解除権の行使に関する情報提供の努力義務を規定し、事業者は、消費者の求めに応じて当該消費者が有する解除権の行使に関して必要な情報を提供するよう努めなければならないこととしている（同法第 3 条第 1 項第 4 号）。これに関し、サブスクリプシ
ョン契約も適用の対象として含まれ、必要な情報としては、消費者契約の締結後に事業者のウェブサイト上で解除の手続をしようとしてもどの画面にアクセスすればよいのか分かりにくい場合や、手続が複雑・煩雑である等の事例では、解除権を行使するために具体的にどのような手順を踏めば解除できるのか等の情報が該当することとしている（消費者庁消費者制度課(2023)[29]）。
エ 消費者安全法
消費者安全法（平成 21 年法律第 50 号）は、消費者の利益を不当に害し、又は消費者の自主的かつ合理的な判断を阻害するおそれのある行為が事業者によりなされ、消費者に財産上の被害が生じる事態に対して、内閣総理大臣は、消費者被害の発生又は拡大の防止を図るため必要があると認めるときは、消費者への注意喚起等をすることができることとしつつ（同法第 38 条第 1 項）、他の法律の規定に基づく措置の実施に関する要求（同法第 39 条第 1 項）や、同法で規定
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する「多数消費者財産被害事態」による被害の発生又は拡大の防止を図るために実施し得る他の法律の規定に基づく措置がある場合を除き（いわゆるすき間事
案において）事業者に対し必要な措置をとるべき旨の勧告及び命令（同法第 40
条第 4 項・第 5 項）をすることができる旨規定している。これに関し、チケット転売の仲介サイトにおいて、「購入完了までの残りの時間」をカウントダウンによって掲載して、あたかも、時間内に購入手続を完了させないと当該チケットを優先的に購入できなくなるかのように表示していたが、実際には、表示された時間内に購入手続を完了できなくても、ほかに当該チケットの購入希望者がいな
い限り、購入手続を続ければ新たな残り時間が何度も付与される仕組みになっており、当該チケットを優先的に購入できなくなることはなかった等の事案において、消費者への注意喚起を行った事例がある（令和元年 9 月 13 日「チケッ
ト転売の仲介サイト「viagogo」に関する注意喚起」）。
オ 取引 DPF 消費者保護法
取引 DPF 消費者保護法（デジタルプラットフォームを利用する消費者の利益の保護に関する法律（令和３年法律第 32 号））は、デジタルプラットフォームのうち、当該デジタルプラットフォームにより提供される場が、消費者の販売業者に対する通信販売に係る売買契約等の申込みの意思表示を行うことができる等の機能を有するものを規律の対象とした上で、その自主的な取組の促進を図る
観点から、取引デジタルプラットフォーム提供者は、その提供する取引デジタル
プラットフォームを利用して行われる通信販売に係る取引の適正化及び紛争の解決の促進に資するため、消費者が販売業者等と円滑に連絡することができる
ようにするための措置や販売業者等による商品等の表示に関し消費者から苦情の申出を受けた場合における事情の調査その他の当該表示の適正を確保するために必要と認める措置等を講ずるよう努めなければならないこととするとともに（同法第３条第１項）、内閣総理大臣による取引デジタルプラットフォームの利用の停止等に係る要請（同法第４条第１項）等について規定している。
② 個人情報保護に関するもの
ア 個人情報保護法
個人情報保護法（個人情報の保護に関する法律（平成 15 年法律第 57 号））は、
個人情報取扱事業者は、あらかじめ本人の同意を得ないで、特定された利用目的の達成に必要な範囲を超えて個人情報を取り扱ってはならないほか（同法第 18条第 1 項）、要配慮個人情報の取得（同法第 18 条第 2 項及び第 3 項第 2 号から第 4 号まで）、個人データの第三者提供（同法第 27 条第 1 項及び第 28 条第 1項）、及び個人関連情報の第三者提供（同法第 31 条第 1 項）等に関し、「本人の同意」を必要としているところ、「本人の同意を得（る）」とは、本人の承諾する
旨の意思表示を当該個人情報取扱事業者が認識することをいい、事業の性質及25

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び個人情報の取扱状況に応じ、本人が同意に係る判断を行うために必要と考えられる合理的かつ適切な方法によらなければならないこととし、本人の同意を得ている事例として、本人による同意する旨の確認欄へのチェック、本人による同意する旨のホームページ上のボタンのクリック、本人による同意する旨の音
声入力、タッチパネルへのタッチ、ボタンやスイッチ等による入力等が例示されている（「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」平成
28 年 11 月（令和４年９月一部改正）個人情報保護委員会）。
また、令和 2 年の改正において、いわゆる Cookie 情報やウェブサイトの閲覧履歴など、「生存する個人に関する情報であって、個人情報、仮名加工情報及び匿名加工情報のいずれにも該当しないもの」を「個人関連情報」とし（同法第２条第７項）、個人関連情報取扱事業者は、個人関連情報を第三者に提供する場合
において、第三者が個人関連情報を個人データとして取得することが想定されるときには、原則として、当該第三者が個人関連情報取扱事業者から個人関連情報の提供を受けて本人が識別される個人データとして取得することを認める旨の当該本人の同意が得られていること等を確認しなければならないとしつつ（同法第 31 条第１項第１号）、同意取得の方法としては、例えば、本人から同意する旨を示した書面や電子メールを受領する方法、確認欄へのチェックを求める方法があるが、ウェブサイト上で同意を取得する場合は、単にウェブサイト上に本人に示すべき事項を記載するのみでは足りず、それらの事項を示した上でウェブサイト上のボタンのクリックを求める方法等によらなければならないとともに、同意取得に際しては、本人に必要な情報をわかりやすく示すことが重要であり、例えば、図を用いるなどして工夫することが考えられるとしている（「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」平成 28 年 11 月
（令和４年９月一部改正）個人情報保護委員会）。
イ 電気通信事業法
電気通信事業法（昭和 59 年法律第 86 号）は、電気通信事業を営もうとする者に係る登録又は届出のほか、契約約款を定めることや役務の提供条件に関する説明をしなければならないことなど、電気通信事業者の営業に関する様々な義務を規定している。令和 4 年の改正において、電気通信事業者等が利用者に電気通信役務を提供する際に、いわゆる Cookie 情報やウェブサイトの閲覧履歴等の利用者の電気通信設備に記録された当該利用者に関する情報を当該利用者以外の者に送信する（外部への送信）機能を起動する指令を与える送信を行おうとするときは、外部へ送信される利用者に関する情報の内容等を当該利用者に通知し又は当該利用者が容易に知り得る状態に置かなければならないこととし（同法第 27 条の 12）、通知等の方法について、日本語を用い、専門用語を避け、平易な表現を用いることや、操作を行うことなく文字が適切な大きさで映像面
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイに表示されるようにすること等の方法によらなければならないこととしている（電気通信事業法施行規則第 22 条の２の 28）。
③ その他（競争政策等に関するもの）
ア 独占禁止法
独占禁止法（私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律（昭和 22 年法
律第 54 号））は、不公正な取引方法として、自己の取引上の地位が相手方に優越していることを利用して、正常な商慣習に照らして不当に、継続して取引する相手方に対して、当該取引に係る商品又は役務以外の商品又は役務を購入させること等を禁止しているところ（同法第２条第９項第５号、第 19 条）、デジタル・プラットフォーム事業者が、提供するサービスを利用する消費者から取得した個人情報について、利用目的を「商品の販売」と特定し、当該利用目的を消費者に示して取得した個人情報を、消費者の同意を得ることなく「ターゲティング広告」に利用するなどの行為を行うことは、対価に対し相当でない品質のサービスを提供すること等により、消費者に対して、正常な商慣習に照らして不当に不利益を与えることとなるとして、優越的地位の濫用として問題となるとしている（「デジタル・プラットフォーム事業者と個人情報等を提供する消費者との取引における優越的地位の濫用に関する独占禁止法上の考え方」令和元年 12 月 17
日公正取引委員会）。
イ 特定 DPF 取引透明化法
特定 DPF 取引透明化法（特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律（令和２年法律第 38 号））は、デジタルプラットフォームのうち、特に取引の透明性・公正性を高める必要性の高いプラットフォームを提供する事業者を「特定デジタルプラットフォーム提供者」として指定し規律の対象とした上で、特定デジタルプラットフォーム提供者の役割として、取引条件等の情報の開示や自主的な手続・体制の整備について規定しているところ、消費者との関係では、一般利用者に対し、一般利用者が検索による求める商品等に係る情報その他の商品等に係る情報に順位を付して表示する場合における、当該順位を決定するために用いられる主要な事項（例えば、広告宣伝の費用の支払の有無等）や、当該特定デジタルプラットフォーム提供者が、一般利用者による商品等に係る情報の検索若しくは閲覧又は商品等の購入に係るデータを取得し又は使用する場合における当該商品等購入データの内容及びその取得又は使用に関する条件等を開示しなければならないこととしている（同法第５条第２項第２号）。
④ 小括
国内法上は、消費者保護に関するもののほか、様々な分野の法制度が関係し得る状況である。EU や米国における法制度の運用と対比すると、例えば、景品表
示法の表示規制は、あらゆる商品又はサービスについての不当顧客誘引行為を
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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ防止するという法目的から、法規の内容そのものは、具体的な事案に柔軟に対応できるよう抽象的な内容となっているが、個別の訴訟事件の判決において規範が示される以外に、所管省庁が運用基準やガイドラインなどにより、その解釈・適用についての考え方を明らかにしており、EU や米国における法制度の運用と比較的類似するものとして注目される。
８．まとめ
これまでに見た事例や調査研究を踏まえると、事業者のビジネスの在り方と関連したシステムやデザインの設計により、消費者の意思決定が誘導されるケースが存在している可能性があると考えられる。特に、AI 等の高度化・普及により、個人的なバイアス、弱み、ニーズ、嗜好の把握とそれらに基づくパーソナライズされた説得により、消費者が不要不急の商品・サービスに関する契約をしているケースが可能性として想定され、懸念される。ただし、ダークパターンとして指摘されているものには多様な内容が含まれており、現時点で健全なマー
ケティングと差別化された包括的・統一的な概念による把握は困難な状況である。政策的な対応として、既存の規制の枠組でも対処できるものはあると考えられ、実際、我が国においても一定の対策は講じられているところである。今後は、諸外国の取組などを参考としつつ、取引の実情や消費者の意思決定に与える影響に関する調査研究を行いながら、更に検討されることが必要と考えられる。その際、ダークパターンとして捉えられる事象が多様であることと、技術の進展等
により状況が日々変化することが予想されることを踏まえると、法制度の整備による対応としては、柔軟な解釈・適用による運用を可能とする汎用性のある規定を設けることが望ましいとともに、特に、個人情報の利活用による消費者の意
思決定への働き掛けという要素に留意する必要があると考えられる。また、事業者による自主的な取組を促すことと（その際、単に消費者に不利益を生じさせないことだけではなく、契約締結後の一定期間における解約を可能とすることや、十分な情報提供の下で適切な意思決定を確保するような、いわば「ホワイトパターン」とでもいうべきシステムないしデザインの設計が志向されることがより望ましい。）、消費者のリテラシーの向上も合わせて念頭に置く必要があると考
えられる。
以上

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デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ

参考文献
（海外）
[1] Bösh, C. et al.(2016), “Tales from the Dark Side: Privacy Dark
Strategies and Privacy Dark Patterns”, Proceedings on Privacy
Enhancing Technologies, Vol.2016/4,pp.237-254[2]
Brignul,H,(n.d.),
Types
of
Dark
Pattern,
https://www.deceptive,design/types[3] Di Geronimo, L. et al.(2020), “UI Dark Patterns and Where to Find
Them: A Study on Mobile Applications and Uer Perception”, Proceedingsof the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp.
1-14.
[4] EC(2021), Guidance on the interpretation and application of Directive
2005/29/EC of the European Parliament and of the Council concerning
unfair business-to-consumer commercial practices in the internal market,
EU Commission Notice(2021/C526/01)[5] EC(2022), Behavioural Study on unfair commercial practices in thedigital environment: dark patterns and manipulative personalization.
Final Report.
[6] EDPB(2023), Guidelines 03/2022 on Deceptive design patterns in social
media platform interfaces: how to recognize avoid them, version2.0,
adopted on 14 February 2023
[7]FTC(2022), Bringing Dark Patterns to Light, staff report, September
2022[8] Gray, C. et al.(2018), “The dark (patterns) side of UX design”,

Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing
Systems.
[9] Hidaka, S. et al.(2023), “Linguistic Dead-Ends and Alphabet Soup:
Finding Dark Patterns in Japanese Apps”[10] Luguri, J and L.Strahilevitz(2021), “Shining a Light on Dark
Patterns”, Journal of Legal Analysis, Vol. 13/1, pp. 43-109.
[11] Machuletz, D and R.Böhme(2019), “Multiple Purposes, Multiple
Problems; A User Study of Consent Dialogs after GDPR”, Proceedings on
Privacy Enhancing Technologies, Vol. 2020/2, pp.481-498.
[12] Mathur, A. et al.(2019) “Dark patterns at scale: Findings from acrawl of 11K shopping websites”, Proceedings of the ACM on HumanComputer Interaction, Vol.3/CSCW.
29

ESRI Research Note No.79
デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ[13] Narayan,A. et al.(2020), “Dark patterns:Past, Present, and Future,
The Evolution of Tricky User Interfaces”, Communications of the ACM,
Vol. 63/9, pp.42-47.
[14] Nouwens, M. et al.(2020), “Dark Patterns after GDPR: Scraping
Consumer Pop-ups and Demonstrating their Influence”, Proceedings of the2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp.1-13, https[15] OECD（2022）, “Dark Commercial Patterns” OECD Digital Economy
Papers/October 2022 No.336[16] Soe, T, et al.(2020), “Circumvention by design – dark patterns incookie consents for online news outlets” Proceedings of the 11th Nordic

Conference on Human-Computer Interaction: Shaping Experiences, Shaping
Society.
[17] Stigler Committee(2019), Final Report.
[18] Utz, C. et al.(2019), “(Un)informed Consent: Studying GDPR consent
notices in the field”, Proceedings of the 2019 ACM SIGSAC Conference
on Computer and Communications Security (CCS’19), pp.973-990.
[19] Willis, L.(2020), “Deception by Design”, Harvard Journal of Law& Technology, Vol.34/1, pp.115-190.
（国内）[20] 坂本（2021） 坂本一仁「アプリのトラッキング許可に対するダークパターン調査」情報処理学会報告 Vol.2021-CSEC-94 No.20/Vol.2021/SPT-413 No20/
2021/7/19[21] 坂本ほか（2020） 坂本一仁、室園卓也、太田祐一「国内ウェブサイトを対象とした同意管理プラットフォームの実態調査」情報処理学会報告 Vol.2020GN-111 No.3/Vol.2020-SPT37 No.3/2020/5/14[22] 長谷川（2021） 長谷川敦士「ダークパターンとサービスデザイン」行政＆情報システム 2021 年 8 月号
[23] 永井ほか（2021）永井達也、高田雄太、神薗雅紀「クッキーコンセントバ
ナーにおけるダークパターンの実態調査」 Computer Security Symposium2021/26-29 October 2021
[24]個人情報保護委員会 個人データの取扱いと関連する自然人の保護に関する、及び、そのデータの自由な移転に関する、並びに、指令 95/46/EC を廃止す
る欧州議会及び理事会の 2016 年 4 月 27 日の規則(EU) 2016/679（一般データ
保護規則）仮日本語訳 https://www.ppc.go.jp/files/pdf/gdpr-provisionsja.pdf
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ESRI Research Note No.79
デジタル化と消費者政策（いわゆる「ダークパターン」）に関する研究のサーベイ[25]中田ほか（2020） 中田邦博、カライスコス・アントニオス、古谷貴之「EUにおける現代化指令の意義と不公正取引方法指令の改正(1)(2)」龍谷法学 53 巻
2 号・3 号
[26]カライスコス(2020) カライスコス・アントニオス『不公正な取引方法と私法理論－EU 法との比較検討－』（法律文化社、2020 年３月）
[27]志賀（2021） 志賀明「消費者被害の防止及びその回復の促進を図るための特定商取引法に関する法律等の一部を改正する法律について」（NBL NO.1205(
2021.11.1))[28]笹路(2021) 笹路健「令和３年度特定商取引法・預託法等改正における２つの重要論点について」消費者法研究第 10 号（2021 年９月）
[29]消費者庁消費者制度課(2023) 消費者庁消費者制度課「消費者契約法逐条
解
説
（
令
和
5
年
2
月
）
,
https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_system/consumer_contrac
t_act/annotations/31