調査研究論文 【商工総合研究所 調査研究事業】

フィンテック（FinTech）の現状と中小企業金融に対する影響

藤

野

洋

（ 商主 工任総 研合 研究究 員所）＜要 旨＞○銀行の資金仲介機能の不全等を背景として、フィンテック（FinTech）の関連サービスが発展している。具体的には､オンライン決済やクラウドファンディング､人工知能（AI）による資産運用の助言、個人や規模の小さい中小企業への融資等のサービスを提供するベンチャー
企業（FinTech VB）が台頭している。銀行固有の機能と考えられてきた資金の決済と仲介を初めとして、FinTech VBは様々な銀行業務をアンバンドリング（分解）しつつある。
○世界的には、個人向け金融、資金決済、資産運用、中小企業金融等の分野でFinTech VBによる銀行業務の「破壊（disruption）」が進展すると予想されている。これに対して、欧米の大手銀行はフィンテックへの投資を増やし、オープン・イノベーションによってICT関連産業の大手企業に対抗している。一方、日本では銀行が行っている中小企業取引をFinTech VB
が「破壊」する脅威に対する金融関係者の危機感が世界全体に比べると低い。
○日本の中小企業金融でのフィンテックの状況をみると、決済機能については、既にPayPalが国境を跨ぐ電子商取引（EC）で高い地位を得ている。また、国内送金のXML電文への移行による金融EDIの構築等、機能の高度化が検討されている。
○仲介機能に関するフィンテックの状況をみると、クラウドファンディングの普及は遅れている
ものの、EC関連の大手ICT企業が「商流」のビッグデータをAIで解析して、決算書を分析せずに自社の市場に出店・出品している企業に対して、銀行をはるかに上回るスピードで仕入資金の融資を行っている。
○AIによる与信審査（AI審査）の中小企業向け融資への適用が銀行の経営課題となるだろう。
現時点ではAIによる審査の完全な自動化は難しいが、融資先の倒産可能性の警告等による省力化が可能になる。AI審査の精度を向上させるために、銀行は財務データと金融EDI内の「商流」のビッグデータを組み合わせる必要があるだろう。
○中小企業の上位層や中堅企業に対する融資等については、AI審査の警告の精度には限界が

2017.637

あり債権保全措置の必要性が残る。AI審査の適用が困難なもう一つの分野として、VBへの資金供給がある。また、個人自営業者や小規模企業への経営支援もAIには難しく、銀行が力を発揮できる分野であろう。
○中小企業金融の将来を展望すると、日本の銀行にはAI審査の本格的な検討と同時に、ICTを活用した保全措置の高度化・効率化も求められる。加えて、小規模企業等への経営支援やVBへの資金供給で存在感を維持するために、これらの分野に精通した人材の育成等も必須になるだろう。

目

次

緒言－本稿の背景と狙い

2.2

資金仲介機能〔Ⅰ〕フィンテックに関する総論（1）中小企業金融の現状と課題

１．フィンテックの定義①貸出残高

２．フィンテック発展の理論、背景と意義②企業向け貸出のリスクに対する金融
機関の判断

2.1

銀行固有の機能－資金仲介と資金決済

2.2

ディスインターミディエーション（資金仲介の機能不全）

2.3

ICT（情報通信技術）の発展・普及とベンチャー企業（VB）の起業増

2.4

VBの破壊的イノベーションと銀行機
能のアンバンドリング（分解）（2）非銀行が行うフィンテックによる与
信判断

2.5

フィンテックへの投資増による欧米大手銀行のオープン・イノベーション①クラウドファンディングの現状と課題③銀行の保全措置④中小企業と金融機関の融資手法に対する認識⑤日本の中小企業金融の課題②ICT関連産業による人工知能を活用した商流ファイナンス

３．フィンテックの現状と今後の見通し
3.1

主要なサービスの現状

3.2

破壊的イノベーションが進む金融サー
ビスセクター（3）銀行による人工知能を活用した与信
判断（AI審査）①AIと銀行業務〔Ⅱ〕フィンテックが中小企業金融に及ぼす影響②AI審査のメカニズム

１．海外③AI審査に求められる「商流」のビッ
グデータ

1.1

銀行機能のアンバンドリング

1.2

大手銀行の対応と今後の見通し

２．日本
2.1

資金決済機能（1）外国との取引（2）国内での取引①XML電文による金融EDI②オープンAPI参加者によるイノベーシ
ョン・エコシステム

38④AI審査の課題・限界⑤AI審査の限界と債権保全措置（4）資金仲介機能に関する小括
2.3

中小企業金融の将来像（1）中長期の展望（2）銀行に求められる人材
結語－今後の課題と超長期的展望
英文略語凡例2017.6

緒言－本稿の背景と狙い

稿では、「預金取扱金融機関」全般を便宜的に「銀行」と記述する）。そこで、本稿では、第Ⅰ「フィンテック（FinTech）」は、Finance（金部でフィンテックの定義、発展の背景と意義、

融）とTechnology（技術）を組み合わせた造普及状況等を総論として概観する。その上で、語である。ここでいう技術は主にICT（情報通第Ⅱ部でフィンテックが中小企業金融、特に資信技術）であり、米国ではネット関連技術の発金仲介に及ぼす影響に重点を置いて、海外と日展により「技術」としてのフィンテックの開発

本に分けて現状と課題を分析し、20 ～ 30 年後と実用化が急速に進んでいる。このため、銀行をイメージとする中長期的な展望を提示する。

業界とICT関連産業の間での競争が現実のものとなりつつある。今のところ、競争の中心的な
舞台は個人向けの資金の決済と仲介に関する業務である。
しかし、欧米では投資型のクラウドファン〔Ⅰ〕フィンテックに関する総論
１．フィンテックの定義
論者によって様々であるが、フィンテックの意味合いは概ね以下のように4つの側面で構成

ディングを嚆矢として、個人自営業を含む小規されると考えられている。

模企業への資金仲介にもフィンテックがインパ① 金融関連の技術（テクノロジー）

クトを及ぼしつつある。今後、小規模企業以外② ①の技術（テクノロジー）によって提供さの中小企業や中堅企業への資金仲介にもフィンテックのインパクトが広がるかどうかが、中小企業金融にとって世界的な論点になる可能性が高い。

れる金融サービス③①の開発、あるいは②の提供を行うベンチャ

ー企業（以下では、「FinTech VB」という）④ ①から③を包括した概念

折しも、日本では、金融庁が一部の中小企業

本稿では、上記の④に示した「①技術（テが金融機関からの資金調達で不利な立場に置

クノロジー）」、「②金融サービス」及び「③

かれている状況を「日本型金融排除」と名付け、

FinTech VB」の全ての側面を含む概念としてその実態把握を金融行政方針に盛り込んだ。まフィンテックを把握するが、区別が必要な場合

た、先端的な研究では、フィンテックは中小企には趣旨がわかるように論を進める。

業への円滑な資金供給だけでなく通常の意味
での「金融排除」の是正にも寄与すると考えられている。

２．フィンテック発展の理論 、背景と意義
1

2.1 銀行固有の機能－資金仲介と資金決済

以上のような状況を鑑みると、日本の銀行業

理論的には、銀行固有の根本的な機能は、界もフィンテックへの対応を急ぐ必要性が高い

資金の仲介（intermediation）と決済であるとが、その取り組みは緒に就いたばかりである（本考えられてきた。資金仲介機能は資金余剰の部

１ 本稿では、分析の枠組みとする理論として、主に情報の経済学と結合した金融理論と経営学の範疇で発展してきた破壊的イノベーションとオープン・イ
ノベーションの理論を援用する。

2017.639

門（主に、家計）から銀行が短期で預金を受け介の機能不全」を意味する「ディスインターミ

入れ、資金不足の部門（主に、企業や政府）に

ディエーション（disintermediation）」3 が問題対して期間を長期に変換して貸出を行うことでとなった。日本では1990 年代末期の金融危機ある。資金決済機能は経済活動の結果として生時に、銀行が貸出債権を適切に保全できない中じる複数当事者間の取引を効率的かつ円滑に小企業などへの資金供給を消極化するという形完了させるために預金・現金を移動させる「経で機能不全が発現した。その後、各種の金融

済のインフラ」としての役割を持つことである。

対策の効果もあり、中小企業に対する金融機関

従来、銀行が資金決済機能を担うことは、資金の貸出態度は全体としてみると緩和した状況に仲介のための与信審査に関する情報生産にも転じている。しかし、機能不全が残っている可

寄与すると考えられてきた。このような資金の能性を調べるために、緒言で言及したように、

仲介と決済の両機能を銀行が束ねて担うことを政府は「日本型金融排除 4」の実態把握に乗り

仲 介 機 能 と 決 済 機 能 の「 バ ン ド リ ン グ

出している。

（bundling）」と言う（bundleは「束ねる」の意）。

一方、欧米でのディスインターミディエーショ

ここで銀行の情報生産について付言する。預ンは、通常の意味での「金融排除」という形態

金者は銀行への預金を通じて間接的に企業等で表面化している 5。これは、特定の人々が、に資金を貸出している。しかし、預金者が持っ普通の社会生活で必要になる適切な金融サーている債務者（企業等）の返済の確実性に関す

ビス・商品（例：決済性・貯蓄性預金口座、送る情報は債務者本人に比べて圧倒的に少ない。

金、クレジットカード、当座貸越、生命保険、

このような状況を「情報の非対称性」という。

自動車保険、火災保険等）へのアクセスから排情報の非対称性を緩和して資金を余剰部門か除されている状態を意味している。特に欧州でら不足部門に循環させるために、銀行は与信審

は、貧困層や特定の民族に属している「個人」

査によって債務者の返済の確実性という「情報」が被っている金融排除の是正が政策課題とを生産し預金者から企業等に資金を仲介する。

なっている。ただ、欧米では自営業者や中小企

これが、銀行の「情報生産機能」である 2。

業の経営者が個人口座での当座貸越によって事業の運転資金を調達することが少なくない。

2.2 デ ィスインターミディエーション（資金仲介の機能不全）
しかし、1990年代以降、世界的に「資金仲従って、広い意味では欧米型の金融排除も中小企業金融の問題とみることができる。
以上のように、銀行のディスインターミディ

２ 通常、メイン銀行が生産する企業の情報は他の銀行にもスピルオーバー（漏出・波及）し、その企業への貸出に対する他の銀行の判断に影響を及ぼすという形で外部経済効果（external economic effect）を持つ。
３ ①資金の仲介を手掛ける機関を必要とする間接金融から、仲介機関を必要としない直接金融へのシフトや②銀行が国債への資産運用に傾斜することを「ディスインターミディエーション」と呼ぶ場合もある。
４「十分な担保・保証のある先や高い信用力のある先以外に対する金融機関の取組みが十分でないために、企業価値の向上が実現できず、金融機関自身もビジネスチャンスを逃している状況」（金融庁「平成 28 事務年度金融行政方針（平成 28 年10 月）」20 頁、http://www.fsa.go.jp/news/28/201610213/02.pdf（2016 年12 月30日閲覧））
５ European Commission, Financial Services Provision And Prevention of Financial Exclusion（2008）, at 9-14, retrieved on Dec. 30th of 2016 at http://
ec.europa.emu/social/keyDocuments.jsp?pager.offset=160&&langId=en&mode=advancedSubmit&advSearchKey=Financial Services Provision andPrevention of Financial Exclusion.

40

2017.6

エーションが世界的に問題となっており、実物金・債券利回り）が低下傾向にある。ただし、経済と表裏一体をなす金融経済のメインプレー

預貸利回り差、すなわち、利鞘をみると、米国

ヤーの一角である銀行が､期待されている機能とドイツでは概ね4 ～ 5％で推移しており、直を十全に発揮しているかどうかについて、疑問

近では米国が 4％、ドイツが 5％弱を確保して符が投げかけられている。

いる。また、英国も2010 年以降 2％強で安定的

主要先進国（日米独英）の銀行の預貸金利に推移している。これに対して、日本では利回回りをみると（図表1）、各国ともリーマンショッ

り差の低下傾向が長期的に続いている。大手のク後、貸出金利回りと預金利回り（日本は預証券会社や銀行が破綻に至る金融危機が起き（図表1）主要先進国の銀行の預貸金利回り
①貸出金
利回り
（％）
2.5

（日本）

（％）
8

（ドイツ）

②預金
（・債券等）
利回り

預貸利回り差（＝①−②）

（米国）
（％）
9
8
2.0
7
6
1.5
5
4
1.0
3
2
0.5
1
0.0
0
1997 98 99 2000 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 151997 98 99 2000 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
（年度）
（年）

7

7

6

6

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

0

2009

10

11

12

（英国）

（％）
8

13

14

15
（年）

0

2004

05

06

07

08

09

10

11

12

13

14

15
（年）

（資料）
国

作成機関・名称

日本

全国銀行協会「全国財務諸表分析」

米国

FDIC, Statistics on Depository Institutions,
https://www5.fdic.gov/hsob/SelectRpt.asp?EntryTyp=10&Header=1

ドイツ

Deutsche Bundesbank, Time series databases,
https://www.bundesbank.de/Navigation/EN/Statistics/Time_series_databases/time_series_databases.html

英国Bank of England, Statistical Interactive Database,
http://www.bankofengland.co.uk/boeapps/iadb/BankStats.asp
2009 年から集計対象に建築組合が加わったことなどから、厳密には連続していない。

（注）
・貸出金利回り（日本以外）：貸出金利息÷貸出金残高前期末・当期末平均・預金利回り（日本以外）：預金利息÷預金残高前期末・当期末平均
・ドイツの貸出金利息と預金利息は以下の算式による試算。
貸出金利息=受取利息・配当金－（中央銀行預け金×預金ファシリティ金利（%）＋銀行間預金預入×EURIBOR3ヵ月（%）＋短期有価証券×3ヵ月国債金利（%）＋債券（資産）×5年国債金利（%）＋株式等（資産）×DAX配当利回り（%））
預金利息=支払利息・配当金－（中央銀行借入金×貸出ファシリティ金利（%）＋銀行間預金受入×EURIBOR3ヵ月（%）＋債券（債務）
×5年国債金利（%）＋株式等（債務・資本）
×DAX配当利回り（%））

2017.641

た1990年代末期以降、2％未満で推移し、直近

イルとクラウドの発展によりICT関連での起業では1％強にまで低下している。このように、のコストが急低下した。このため、米国のシリ

日本の銀行は米独英に比べて極めて薄い利鞘

コンバレー周辺を起点として、世界中の様々なを余儀なくされている（利鞘は資金仲介の収益業界を販売先とするVBの起業が増加した。

性の指標である）。
以上を背景に、銀行自身も中核的業務である資金仲介から得られる収益だけでなく、有価証

2.4 V
 Bの破壊的イノベーションと銀行機能のアンバンドリング（分解）券取引、M&A（合併・買収）の仲介、国債やこれらのVBは、既存の大企業が先行して開保険の窓口販売、資産運用の助言などの付随発した技術やビジネスモデルの有効性を失わせ的業務をバンドリングすることによって収益源る「 破 壊 的 イ ノ ベ ー シ ョ ン（disruptiveの多様化を図ってきた。

innovation）」を起こしている。このイノベーションが産み出す「破壊的技術」を金融関連の

2.3 ICT（情報通信技術）の発展・普及とベンチャー企業（VB）の起業増

サービスとして実現するテクノロジーがフィンテックの第一の側面である 6。そして、第二のこうした中で、20世紀末期からインターネッ

側面がテクノロジーとしてのフィンテックに基ト関連のICTが発展してきた。特に2010年代にづいて開発されるサービスであり、第三の側面

入って、スマートフォンやタブレット端末の世が そ の よ う な サ ー ビ ス を 開 発・ 展 開 す る

界的な普及によって、モバイル・コンピュー

FinTech VBである。

ティングが一般化している。さらに、情報は増

そもそも、物質である紙幣や貨幣は「価値」加する一方にも拘わらず、その保管・検索のテの流通（売買・貸借）や保蔵（貯蓄）に必要なクノロジーが発展するとともに、クラウド・コ「情報」の媒体（vehicle）、
あるいは導管（conduit）

ンピューティングの普及も急速に進展していである。モバイル化した情報端末を通じて「価る。このため、情報の保管と利用のコストは低値」に関する無形のデジタル情報を伝播する場

下し続けている。

合、紙・金属のような「物質」よりもはるかにこのような状況下で、物心ついたときからデ流通速度が高い。このため、経済活動を活発化・

ジタル機器とインターネットに接している世代

効率化するポテンシャルを有している 7。ICTに（デジタル・ネイティブ、ミレニアル世代）が精通しているFinTech VBにとって、従来の業経済活動の担い手になっている。さらに、モバ界慣行に捉われず「情報」を加工して革新的

６「破壊的イノベーション」、「破壊的技術（disruptive technologies）」、「イノベーションのジレンマ（後述）」はハーバード・ビジネススクールのクリステンセン教授が発展させた理論である。詳細は、藤野洋（2015）「日本のイノベーション・エコシステムに対するベンチャー・ファイナンスの課題（概要）」（上）（下）商工金融第 65 巻第 8 号 52 頁、第 65 巻第 9 号 21頁、及び「日本のイノベーション・エコシステムに対するベンチャー・ファイナンスの課題（全容）」, http://www.shokosoken.or.jp/chousa/youshi/26nen/26-7.pdfを参照されたい。後述の「オープン・イノベーション」（〔Ⅰ〕2の2.5）と「イノベーション・エコシステム」（〔Ⅱ〕1の1.1）についても、上記を参照されたい。
７「貨幣の交換方程式」（フィッシャー）によるとMV ＝PTである（ただし、M（money stock）：マネーストック、V（velocity）：貨幣の流通速度、P（price）：
物価、T（transaction）：実質GDP）。右辺（PT）は名目GDPであり、Mを一定とすると、名目GDP（=PT）は流通速度（V）の増加関数になる。さらに、インフレーションをもたらすほどの供給制約がなければ、物価（P）も一定となるため、実質GDP（T）もVの増加関数となる。これが、流通速度の速い
通貨による経済の活発化・効率化の意味合いである。

42

2017.6

サービスを開発することは、ビジネスとしての親和性が極めて高い。

2.5 フ ィンテックへの投資増による欧米大手銀行のオープン・イノベーション

FinTech VBは既存の銀行がバンドリングしJPモ ル ガン・チェー スのダ イモンCEOはている各種の業務の一部だけ（例えば個人向け

2014 年の年次報告書内の株主への手紙で「シ決済、個人向けローン、資産運用のアドバイス

リコンバレーがやって来る」と題して、顧客が等）をビジネスとして展開する。この結果、欧銀 行に感じている不 満 点を除 去 するのに米の大手銀行はビジネスが「アンバンドリング

FinTech VBが優れていると記した。その例と（unbundling：結束の解除、分解）」されてしまして、第一に銀行が審査すると数週間かかる個

い、以下の理由でビジネスモデルに深刻なダメ

人向けと中小企業向けの貸出についてFinTechージを受けることを危惧している。

VBがビッグデータの解析により数分の審査で大手銀行は様々な業務をバンドリングして現融資を行うことを挙げている。第二に、金融機

在のビジネスモデルを構築するために多額の投関を構成員とする米国の決済システム（ACH

資を実施している。その投資で開発した技術やシステム）がリアルタイムでは機能しないのにシステム、人材は、導入時にはイノベーティブ

対して、PayPalとその類似サービス、ビットコであったものの、FinTech VBの破壊的イノベ

インはリアルタイム決済が可能であることを挙ーションにより陳腐化するリスクが高まっていげている。その上で、主にモバイル機器で利用る（陳腐化した技術等は「負の遺産」を意味す

可能なサービスを提供しているFinTech VBをる「レガシー」と呼ばれる）。こうした技術や徹底的に分析し独自の戦略を構築するとの意向

システム、人材に投入したコストは埋没費用でを表明した 8。

あるため、放棄することには大きな摩擦と痛み

FinTech VBへの投資動向を世界全体についを伴う。この結果、FinTech VBのサービス・てみると（図表2）、件数（①）
・金額（②）は技術・システムが自行のものより優れていても2012年から2015年まで増加が続き、平均投資「迅速に」置き換えることは難しい（この状態

金額（③）は2014，2015年に急増した。2016

を「イノベーションのジレンマ」という）。

年は件数・金額・平均投資金額のいずれも

一方、米国を始めとする海外の大手ICT産業

2015年に比べて概ね横這いで推移したと試算

は「金融」の本質を「情報の取引」と認識し、される。特に、注目されるのは、2015、2016年

FinTech VBの技術を積極的に導入しオープン・

ともに平均投資金額が1,700 万ドル前後と巨額

イノベーションを起こそうとしている。特に、になっていることである。これは、ICT関連の

米国では大手銀行はICT産業と競争的関係に大企業だけでなく、対抗上大手銀行もオープン・

なっており、危機感を強めている。

イノベーションを目指してFinTech VBに対する投資を本格化し、競争状態になっていることが一因と考えられる。

８ JP Morgan Chase, 2014 Annual Report－Chairman and CEO letter to shareholders by Jamie Dimon, Apr. 8th, 2015 at 29 retrieved on Jan. 12th of2017 at https://www.jpmorganchase.com/corporate/investor-relations/document/JPMC-AR2014-LetterToShareholders.pdf.

2017.643

（図表 2）FinTech VBへの投資動向（世界全体）
暦年

2011

12

13

14

16
2016年
（1-9月）（試算）⒜（=⒜×12÷9）

15

①投資件数

312

447

560

718

821

612

816

②投資金額（10 億ドル）

2.2

2.5

3.1

7.7

14.5

10.3

13.7

③平均投資金額（100 万ドル）（＝②÷①）

7.1

5.6

5.5

10.7

17.7

16.8

16.8

（source）KPMG International & CB Insights, The Pulse of Fintech, Q3 2016-Global Analysis of Fintech Venture Funding, November 16,
2016, at 13, retrieved on Jan. 5th of 2017, at https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/xx/pdf/2016/11/the-pulse-of-fintechq3-report.pdf（note）
・集計対象はVC、コーポレートVC（CVC）、スーパーエンジェル投資家から投資を受け入れているFinTech VB。
・投資はエクイティ投資。債券・貸付等、負債による投資を含まない。
・政府・公的機関による投資（補助金、貸付等）を含まない。

そこで、FinTech VBへの主要銀行の投資件（図表 3）FinTech VBへの主要銀行の投資件数
名称数をみてみる（図表3）。例えばシティ・グルー

本社
所在国

①
2011
-15年

②
2015/7-16/9

プは2011年から2015年までで13 件であり年平

シティ
・グループ

米国

13

8

均で2.6 件の投資を実施したが、2015年7月かゴールドマンサックス

米国

10

7

JPモルガン・チェース

米国

5

1

モルガン・スタンレー

米国

3

ウェルズ・ファーゴ

米国

3ら2016年9月までの15 ヵ月間では8 件実施し年平均6.4件と倍増している。ゴールドマンサッ

1

バンク・オブ・アメリカ

米国

2

-

クレディ
・スイス

スイス

2

-

サンタンデール

スペイン

-

8

三菱UFJ FG

日本-

5ている。なお、欧州や日本の銀行も投資を始め

UBS

スイス

-

3

ており、投資先を巡る競争は激化している。

三井住友FG

日本-

3

INGグループ

オランダ

-

2

クスは2011年からの5年間で年平均2 件だったが、直近15 ヵ月間の年平均では5.6 件と急増し

HSBC

英国

-

2

PNCファイナンシャル・サービス

米国

-

2

後れを取らないように、JPモルガンに限らず、キャピタル・ワン

米国-

2

大手銀行も社外の技術・サービスを導入するオ

みずほFG

日本

-

2

中国銀行

中国

-

1

以上のように、欧米ではICT関連の大企業にープン・イノベーションに注力し始めている。

３．フィンテックの現状と今後の見通し
3.1 主要なサービスの現状
決済業務に関しては、特に銀行を経由する外
国送金において、速達性と手数料の価格設定に不満を感じている顧客層が潜在している可能性が高い。また、海外では、個人企業や小規模企業が経営する店舗がクレジットカードの取

ソシエテ・ゼネラル

フランス

-

1

BBVA

スペイン

-

1

BNPパリバフランス-

1（source）①KPMG International & CB Insights, The Pulse of Fintech,2015 in Review -Global Analysis of Fintech Venture Funding,March 9, 2016, at 34, retrieved on Jan. 5th of 2017, at https://home.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2016/06/pulse-offintech-2015-review.pdf.
②KPMG International & CB Insights, The Pulse of Fintech, Q3
2016-Global Analysis of Fintech Venture Funding, November
16, 2016, at 34, retrieved on Jan. 5th of 2017, at https://assets.
kpmg.com/content/dam/kpmg/xx/pdf/2016/11/the-pulse-offintech-q3-report.pdf（note）集計対象はVC、CVC、スーパーエンジェル投資家から投資を受け入れているFinTech VB。

扱店舗になることについて、カード会社の審査

44

2017.6

（図表４）クラウドファンディングのプロセス（例）

①資金調達
サイト
掲載申込

②資金調達サイト
運営者による
審査の通過③資金募集ページの作成⑤資金調達の達成⑥プロジェクトの実行⑦出資者に対する
見返りの提供④資金募集の開始（出所）中小企業庁「中小企業白書」（2016 年版）361 頁（図表 5）世界全体のクラウドファンディングの調達額（2015 年：地域別）
金額
10 億ドル
北米

17.25

ドルベース
億円

金額

成長率
（％） 構成比（％）

20,878

82

50.1

欧州

6.48

7,843

98.6

18.8

アジア

10.54

12,757

210

30.6

オセアニア

0.0686

83

59

0.2

南米

0.08574

104

50

0.2

アフリカ

0.02416

29

101

0.1

34.44

41,683

112.6

100.0

合計

（図表 6）世界全体のクラウドファンディングの調達額（時系列と形態別）（source）CrowdExpert.com Web, Crowdfunding Industry
Statistics 2015 2016－Massolution Crowdfunding
Industry 2015 Report, retrieved on Jan. 19th, 2017 at
http://crowdexpert.com/crowdfunding-industrystatistics/（note）
・円への換算は、東京市場のドル・円スポットの中心相場の暦年平均による。
・各地域の積算が合計に一致しない場合がある。

が厳しい。このため、米国で開発され世界的に展開されているPayPalを代表とするオンライン

10 億ドル

成長率（％）
億円

ドルベース 円ベース

2012年

2.7

2,155

-

-

2013年

6.1

5,955

125.9

176.4

2014年

16.2

17,148

165.6

187.9

2015年

34.44

41,683

112.6

143.1

2015年の内訳

構成比
（％）

寄付型

2.85

3,449

8.3

購入型

2.68

3,244

7.8

融資型

25.10

30,379

72.9

株式型

2.56

3,098

7.4

ロイアルティ型

0.41

490

1.2

混合型

0.81

982

2.4

（source）CrowdExpert.com Web, Crowdfunding Industry
Statistics 2015 2016－Massolution Crowdfunding
Industry 2015 Report, retrieved on Jan. 19th, 2017 at
http://crowdexpert.com/crowdfunding-industrystatistics/（note）
・ロイアルティ型は投資型の一種で、知的財産権を投資対象とする場合の分類。
・円への換算は、各年の東京市場のドル・円スポットの中心相場の暦年平均による。
・内訳の積算が合計に一致しない場合がある。

決済が代替的手段として普及しており、類似した決済サービスが続々と誕生している。
決済業務の先駆けがPayPalとすると、資金仲介業務の先駆けがクラウドファンディングで

不特定多数の投資家（主に個人）からWeb上で調達するための仕組みである（図表4）。

ある。クラウドファンディングは、個人あるい

欧米では普及しており、アジアでも2015年

は企業（通常は中小規模）が何らかのプロジェには急増した（図表5）。世界全体では急増し続

クトの実行のために必要とする資金について、けている（図表6）。形態としては、投資型（融資金調達サイトの運営者が審査と仲介を行い資型と株式型）、寄付型、購入型等があり、投2017.645

資型では与信判断が非常に重要である。世界

ターをみると（図表7）、世界全体（日本を含む）

全体では投資型の一形態としての融資型が 7割

では、「個人向け銀行業」が約8割で首位、「資程度を占めており、個人企業、中小企業にとっ金振替・決済サービス」
が約6割で第2 位である。

ても利用価値が高い可能性がある。

日本についても、上位 2 項目は世界全体と同順

また、人工知能（Artificial Intelligence：以位である。世界全体と比べた日本の特徴をみる

下では、原則としてAIと表記する）に関する技と、第一に「投資&ウェルスマネジメント業」

術の発展に伴い、消費者向け貸出、個人向け

では日本が世界を2割程度上回っている。第二の資産運用のAIによる助言（ロボアドバイザリに、「個人向け銀行業」と「中小企業向け銀行

ー・サービス）等の多様なサービスが拡大しつ

業（筆者注:中小企業金融）」で日本が世界を2つある。

割程度下回っている。特に、「中小企業向け銀

さらに、近年、API（Application Programming

行業」については世界全体の順位が 4 位であるInterface）により金融業と異業種との融合が進のに対して、日本では7 位と順位が低い。日本

みつつある。APIは異なるシステムをシームレの金融関係者はFinTech VBによる破壊的イノスに接続する技術である。これにより、ある個

ベーションが中小企業金融に対して及ぼす脅威

人に対しA銀行から資産運用の成果の連絡といを世界全体に比べると強く感じていないことがうサービスがネットを経由して提供される。同分かる。

時に、その運用成果で購入できるオーダーメー
ドの旅行商品に関する情報がB旅行代理店によって提供される。つまり、異なるサービスの〔Ⅱ〕フィンテックが中小企業金融に及ぼす影響

シームレスな接続がICTによって可能になってここからはフィンテックが中小企業金融に及いる。このように異なる事業者からの接続が可ぼす影響を論じる。まず海外の状況を概観し、能なAPIをオープンAPIという。銀行は、オー

その後に日本について論じる。日本に関しては、

プンAPIを通じて、自らが手がけられない、あ

資金仲介に対してフィンテック、特にAIがどのるいは不得意なサービスを顧客に提供すること

ような影響をもたらす可能性があるかに重点をで、ビジネスチャンスと収益の拡大を狙ってい置いて分析する。

るのである。
3.2 破
 壊的イノベーションが進む金融サービ
スセクター

１．海外
1.1 銀行機能のアンバンドリング
2016 年 10 月 5 日に開催された金融庁の第 3

ここで、PwCの2016年の調査に基づいて、今回「フィンテック・ベンチャーに関する有識後5年間でFinTech VBにより破壊（disruption）者会議」の資料２には「（筆者注：海外では）が最も進展すると予想される金融サービスセク

FinTechの進出は中小企業向けビジネスにも広46

2017.6

（図表７）今後 5 年間でFinTech VBにより破壊（disruption）が最も進展すると予想される金融サービスセクター（複数回答）

グローバル
a

符号

c

d

e

f

g

h

i

j

構成比の順位

符号
a

ｂ

日本

金融サービスセクター
個人向け銀行業

分野

①
グローバル
（世界全体）kl①と②の構成比の乖離が
大きい回答

②
日本

銀行・証券業1

1 ①が②を約20%ポイント上回る

ｂ 資金振替・決済サービス

資金振替・決済サービス

2

2

c

投資＆ウェルスマネジメント業

アセットおよびウェルスマネジメント

3

3 ②が①を約20%ポイント上回るd

中小企業向け銀行業

銀行・証券業4

7 ②が①を約20%ポイント下回るe

金融商品仲介業

銀行・証券業54f

損害保険・生命保険業

保険・再保険

6

6

g

商業銀行業

銀行・証券業

7

5

h

保険仲介業

保険・再保険810 ①が②を10%ポイント以上上回る

i

市場運営・取引所

銀行・証券業9

12 ①が②を10%ポイント以上上回る

j

投資銀行業

銀行・証券業k

ファンド運営

アセットおよびウェルスマネジメント

10
（同順位）

l

再保険業

保険・再保険128911 ①が②を約20%ポイント上回る（出所）PwC「PwCグローバルフィンテックレポート‐曖昧になる境界：フィンテックは金融業界をどのように形成するか」（2016 年 7月）6 頁図 3
（注）・回答者は46ヵ国の銀行、アセットおよびウェルスマネジメント会社、フィンテック企業、保険会社、資金振替・決済機関のCEO（最高経営責任者）、
イノベーション部門責任者、CIO（最高情報責任者）、及び経営者 544 名。

がってきている」9 と指摘されている。

預金口座による。オンライン・バンキングを含

そこで、欧米で既存の大手銀行が行っていむ）、③給与・雇用管理、④ファイナンス（資る「中小企業取引」の業務内容をアンバンドリ

金供給）
・クレジット（信用供与）の4つのカテングするFinTech VBの状況について資金決済

ゴリーに区分されている。いずれのカテゴリーと資金仲介を中心にやや仔細に見てみる。

においても、多くのFinTech VBが主にネット

米国の大手銀行であるWels Fargoのホーム経由で独特のサービスを提供している（図表8）。

ページをみると、中小企業取引の業務は、①決

ここで、注意すべき点は、①，②を合わせた済（支払・受取）、②入出金管理（決済性流動

決済関連分野と④の資金仲介分野に多数の

９ ATカーニー佐藤・矢吹参考人説明資料、http://www.fsa.go.jp/singi/fintech_venture/siryou/20161005/02.pdf（2017 年1月5日閲覧）4 頁。

2017.647

（図表 8）米国の大手銀行の中小企業取引のFinTech VBによるアンバンドリングの例（米国Wels Fargoと同種の業務を行うFinTech VB）
Wels Fargo Webでの業務区分

Wels Fargo Webでの業務区分

同種業務のFinTech VB（本社・米国での拠点の所在地）

同種業務のFinTech VB（本社・米国での拠点の所在地）①決済（支払・受取）Bill.com（パロアルト：サンフランシスコ（SF）・ベイエリア）
Flint Mobile（レッドウッドシティ：SF半島）
Mozido（オースチン：テキサス）
beyonic（ワシントン）
オンライン・バンキングを含む。）②入出金管理（決済性流動預金口座による。

③給与・雇用管理（続き）
CoverWallet（ニューヨーク）

ForUsAll（サンフランシスコ）
GUSTO（サンフランシスコ）④ファイナンス（資金供給）・クレジット（信用供与）
C2FO（シャウニー：カンザス）

Romit（サンフランシスコ）
Mobeam（サンフランシスコ）

Kabbage（アトランタ）

Transactis（ニューヨーク）

InvestNextDoor（ベリンハム：ワシントン州）

WAVE（トロント）

Dealstruck（カールスバッド：サンディエゴ）

Zuora（フォスターシティ：SFベイエリア）③給与・雇用管理（Ways to Bank)

next insurance（パロアルト：本社はイスラエル）
ZENEFITS（サンフランシスコ）
eShares（パロアルト）
Captain401（サンフランシスコ）
Namely（ニューヨーク）

CREDIBLY（トロイ：ミシガン）

CAN CAPITAL（ニューヨーク）

BlueVine（レッドウッドシティ：SF半島）
The Credit Junction（ニューヨーク）

FUNDBOX（サンフランシスコ）
Able（オースチン）
SnapAdvances（ソルトレイクシティ：ユタ州）
lendio（サウスジョーダン：ユタ州）

GoCo（ヒューストン）

LiwwA（ニューヨーク：本社はヨルダン）JUSTWORKS（ニューヨーク）

ApplePie CAPITAL（サンフランシスコ）

Lumity（サンマテオ：SFベイエリア）

P2Binvestor（デンバー：コロラド州）

insureon（シカゴ）

Fundera（ニューヨーク）

SimplyInsured（サンフランシスコ）
EMBOKER（サンフランシスコ）

Bond Street（ニューヨーク）（source）CB insights, Disrupting Banking: The Fintech Startups That Are Unbundling Wells Fargo, Citi and Bank of America, May 23,
2016, retrieved on Jan. 6th of 2017 athttps://www.cbinsights.com/blog/disrupting-banking-fintech-startups-2016/（note）
・FinTech VBの本社、あるいは米国での拠点の所在地は筆者による。
・斜字体：サンフランシスコとその周辺に本社あるいは米国での拠点があるFinTech VB。
・下線：ニューヨークに本社あるいは米国での拠点があるFinTech VB。

FinTech VBが進出していることである。特にVBが少なくないとみられる。米国ではクレジッ

既存の銀行の手が届きにくい④の分野で、中小トカードが普及しており、中小企業の審査に経企業に対する直接の融資、ファンド投資の仲営者のクレジット情報が利用されている（代表介、個人から個人自営業者や中小企業への資例はFICOスコア）。さらに、ICT産業が発展し金供給（P2P貸付、P2B貸付）の仲介 10 等、様々ていることもあり、企業・個人の情報がビッグなサービスを極めて迅速に行っている。このよ

データとして蓄積されている。AIのアルゴリズ

うなサービスを行うためには、資金調達を希望

ムは人間には不可能な速度で、不可能な量のデする中小企業が「信用供与に値するか」どうか

ータを解析できる。特に、ディープラーニングを審査する必要がある。与信審査のツールとしの発展により、解析の精度は従来に比べて格段て、企業あるいはその経営者の情報をAIで解に向上している。さらに、データの数と種類が析するアルゴリズムを使用しているFinTech

増えるほど精度が向上する。

10 P2P（Peer to Peer）貸付やP2B（Peer to Business）貸付の仲介は一種のクラウドファンディングとみることができる。

48

2017.6

なお、米国にはFinTech VBの中心的な活動期待されている。

地域が 2 ヵ所ある。一箇所がICT産業が集積し米国と同様に、英国でもFinTech VBが資金ているシリコンバレーに近いサンフランシスコの決済と仲介に関連する業務を中心として大手とその周辺地域、もう一箇所が大手金融機関が銀行の中小企業取引をアンバンドリングしつつ集積しているニューヨークである。これらの地ある（図表9）。この表ではFinTech VBは英国

域には、フィンテック関連のイノベーション・のものが多く例示されているが、欧州全域に存

エコシステムが形成されている。このエコシス

在している。

テム（生態系）内では、高度な知識・スキルを

しかし、英国のFinTech VBが行う資金仲介持つ人材がFinTech VBを起業しイノベーティ

業務をみると、Funding Circleは、100 万ポン

ブなテクノロジーを産み出そうとしている。そドを貸付の上限とし、政府系金融機関である英して、ICT産 業 や 大 手 銀 行という大 企 業 が国ビジネス銀行（British Business Bank）11 の

FinTech VBのテクノロジーでオープン・イノ

サポートを受けている。fleximizeは有人審査もベーションを実現して経済を発展させることが導入しており、主たる業務のフィールドは規模の小さい企業への比較的少額の融資と思われ（図表９）欧州の大手銀行の中小企業取引のFinTech VBによるアンバンドリングの例（英国HSBCと同種の業務を行うFinTech VB）
HSBC Webでの業務区分
HSBC Webでの業務区分
同種業務のFinTech VB
同種業務のFinTech VB（本社所在国）（本社所在国）①決済サービス②資金調達・借入れ
the currency cloud（英国）Wonga（英国）
Klarna（スウェーデン）Stopcap（スペイン）
Adyen（オランダ・米国）
Funding Circle（英国）Sum Up（ドイツ・英国）
FINEXKAP（フランス）
iZettle（スウェーデン）fleximize（英国）BillPay（英国※1）
iwoca（英国）
GoCardless（英国）Capiota（英国）Paymill（ドイツ）③国際ビジネス
payleven（ドイツ※2）
Trade River（英国）Ensygnia（英国）Ebury（英国）
Jusp（イタリア）④オンライン・バンキング
Lydia（フランス）
HOLVI（フィンランド※3）（source） CB insights, Disrupting European Banking: The
FinTech Startups That Are Unbundling HSBC,
Santander, and BNP, Apr. 17th, 2015, retrieved on
Jan. 6th of 2017 at https://www.cbinsights.com/blog/disrupting-european-banking-fintech-startups/（note）･「中小企業」は取引高 200 万ポンド以下の企業。
･FinTech VBの本社所在国と以下の注記は筆者による。
※1：創業地はポーランド。Wongaに買収され現在は英国籍。
※2：2016 年 4月にSum Upとの合併を発表。
※3：2016 年 3月にスペインの大手銀行BBVAに買収された。

る。現時点では、ある程度規模の大きい中小企
業向けの大きな金額の融資の審査は、フィンテックによって完全に自動化されてはいない模様である。他のFinTech VBの融資限度額もそれほど多くない。米国でも概ね同様の状況と考えられる。
1.2 大手銀行の対応と今後の見通し
ダイモンCEOは、2015年の年次報告でフィンテックへの対応策を多岐にわたって報告した。その中で、1年間で100 社のFinTech VBと提携することを表明した（提携数は過去10 年間とほぼ同数）12。前年の報告（〔Ⅰ〕２の「2.5」参照）でFinTech VBの脅威として例示した中小 企 業 向 け 貸 出 に つ い て、FinTech VB（OnDeck）と提携しネット経由の運転資金融資

11 英国ビジネス銀行については、藤野洋「欧州における地域活性化のための中小企業政策－英国の政策・企業法制を中心に－」商工金融第 66 巻第 4 号 22頁（2016）、46 ～ 50 頁を参照されたい。
12 図表 3のJPモルガン・チェース（以下、JP）の投資件数に比べて提携数が多い理由としては、①JP本体ではなく子会社で投資している、②集計対象（図表 2 注参照）となるエクイティ投資以外の形態で投資している、③集計対象とならないFinTech VBに投資している、④資金を投資しない「提携」が含まれる、等が考えられる。

2017.649

の制度（Chase Business Quick Capital）を設る。加えて、中小企業との取引による収入のけることを表明した。この制度の審査期間は152%がネットバンキングから得られると予測さ日であり通常の融資の審査期間（1 ヵ月）かられている。これは、主に規模が比較的小さい企

大幅にスピードアップするとのことである。ま業への貸出金額の半分がネット経由で融資された、決済サービスについては、小切手に比べてることを示唆している。

費用を3分の2に削減できる法人向けのモバイ

マッキンゼーは、リテール銀行業務による純ル決済のサービス（Corporate QuickPay）を益にデジタル技術が及ぼす影響も推計している

2015年に開始したことを報告した 13。

（図表11）。先ず、FinTech VBによる破壊的イ

次に、2015年1月にマッキンゼー・アンド・

ノベーション等の潜在的脅威のために純益がカンパニー（以下、マッキンゼー）が予測した35%減少するとみている。一方で、ビジネスモ

2018年の欧米のリテール銀行業務の収入に占

デルの自己革新やデジタル技術・ビッグデータ

めるデジタル・バンキング（ネット経由の銀行の活用、事務処理の自動化等の潜在的チャンス

取引）の構成比をみてみる（図表10）。この予を活かすことで純益が 45%増加するとみてい測によると、貯蓄性預金・定期預金から銀行がる。従って、銀行部門全体では差し引き10%の得る収入の54%はデジタル・バンキングによっ増益と推計している。FinTech VB及びフィンて得られる。つまり、預金取引を銀行の店舗でテックを活用するICT関連産業との競争は激化

行う顧客から得られる収入よりも、ネットバンするものの、銀行自身がデジタル技術（フィンキングで行う顧客からの収入の方が多いのであテック）の活用によって競争に対処できるとい（図表 10）欧米のリテール銀行業務の収入に占めるデジタル・バンキングの構成比（2018 年予測）

（図表 11）リテール銀行業務による純益に
デジタル技術が及ぼす影響（%）

業務の種類
構成比（%）
貯蓄性預金・定期預金（Savings and term deposits）
54
中小企業（Small andｔo midsize enterprises）
52
投資（Investment）
43
消費者金融（Consumer finance）
42
当座預金（Current accouts）
40
保険・年金（Insurance and pensions）
30
モーゲージ貸出（Mortgages）
20（source）Henk Broeders & Somesh Khanna, Strategic choices forbanks in the digital age（2015）, retrieved on Dec. 14thof 2016 at McKinsey & Company Web, http://www.
mckinsey.com/industries/financial-services/ourinsights/strategic-choices-for-banks-in-the-digital-age#0（note）･予測対象地域はスカンジナビア、英国、西欧、東欧、南欧、
米国･モーゲージ貸出は主に実物資産（居住用・商業用不動産）を担保とし、個人・企業を債務者とする貸付。

潜在的脅威
潜在的チャンス
競合者が起こすイノベーティブな新しいイノベーション
（筆者注：▲13 ビジネスモデルによる+5
FinTech VBによる破壊的増収
イノベーション）新製品、
ネットでの個性的なセールス、及 び（ 筆 者
利鞘の縮小
▲16
+10
注：ビッグ）データの活用によるクロスセル
自動化/デジタル化及び取オペレーショナル
▲6 引の移転（※）
による営業 +30
リスクの拡大
費用の削減
合計
▲35
合計
+45
（source）Henk Broeders & Somesh Khanna, Strategic choices forbanks in the digital age（2015）, retrieved on Dec. 14thof 2016 at McKinsey & Company Web, http://www.
mckinsey.com/industries/financial-services/ourinsights/strategic-choices-for-banks-in-the-digital-age#0（note）（※）の「取引の移転」は取引の事務処理のオフショア化と思われる。

13 JP Morgan Chase, 2015 Annual Report－Chairman and CEO letter to shareholders by Jamie Dimon, Apr. 6th., 2016 at 28-34 retrieved on Jan. 12thof 2017 at https://www.jpmorganchase.com/corporate/investor-relations/document/ar2015-ceolettershareholders.pdf.

502017.6

うことである。ただ、フィンテックを活用でき最も多い国を中国とする企業が約4 分の1を占ない銀行は厳しい状況に追い込まれるというこめている。現状ではAlipay（中国のアリババ集

とも指摘されている。

団 14 が運営しているPayPalに類似した決済シス
テム）を決済手段とする企業は7%弱である。

２．日本

しかしAlipayは中国国内では圧倒的な支配力を2.1 資金決済機能持ち日本以外ではクロスボーダー ECの決済手（1）外国との取引段として存在感を高めている。日本でも2017

日本では国内での資金決済に関しては、全国

年1月から大手コンビニエンスストアで利用可の銀行をカバーするネットワークが発達してお能となったこともあり、今後存在感を高める可り、殆どの中小企業はそのネットワークを利用能性があるだろう。

しているとみられる。しかし、国境を跨ぐ電子

FinTech VBであったPayPalやアリババ集団

商取引（クロスボーダー EC）を行う中小企業

は、提供する決済サービスの利便性の高さからの決済手段として、PayPalがクレジットカード

個人だけでなく中小規模の企業にも利用者が増に次いで第2 位になっている（図表12 左 ）。こ加し、VBと呼べるライフステージを超えていれは、クロスボーダー EC の売上が最も多い国る。今後も、「ネットワークの外部性」（参加者であるとする企業が過半数（50.5%）を占めて数がある閾値を超えると、そのネットワークのいる米国においてPayPalの普及が進んでいる

利便性が高まり一気に普及する現象）によってためと考えられる（図表12 右）。また、売上が一段と規模が拡大する可能性が高い。この結いきち（図表12）中小企業のクロスボーダーEC（国境を跨ぐ電子商取引）（代金の決済手段：複数回答）
0
クレジットカード
PayPal銀行振り込みデビットカード
国際郵便為替決済代行サービス
Alipayその他第三者支払いサービス
エスクローサービス
その他

20

40

60

80

（%）

100

（売上が最も多い国・地域の構成比）
（%）

100

72.7
50.5
30.9
27.3
13.2
11.4
6.8
6.8
3.2
0.9

80
60

2.7
6.4
24.1

0

米国

7.3

中国
欧州
台湾

40
20

4.5
4.5

50.5

その他のアジア
韓国
その他（資料）日本政策金融公庫総合研究所「越境ECに関するアンケート」（2016年7月）第8回 日本公庫シンポジウム（2016年12月1日）「輸出で外需開拓に取り組む中小企業」資料2-9頁（代金の決済手段）、2-7頁（売上が最も多い国・地域）（注）・回答企業数220 （製造業21.8%、卸売業18.2%、小売業60.0%。個人企業を含む。）
・クロスボーダーEC（国境を跨ぐ電子商取引）の方法は、①自社が運営する外国語のウェブサイト（ホームページ）、②日本企業が運営する海外向けのECモールやオークションサイト、③外国企業が運営する海外のECモールやオークションサイト
14 中国の電子商取引最大手。2014 年 9 月にニューヨーク証券取引所（NYSE）でIPO（新規株式公開）を実施し、250 億ドル（約 2 兆 7,000 億円）というNYSE史上最大の資金調達を行った。

2017.651

果、既存の銀行が形成している国際送金網のよりも多くの商流情報を添付できる金融EDIを競争力に大きな影響が及びつつある。これに対実現することである。第二に、金融EDIに参加

抗して、国内外の銀行は従来よりもコストの低する中小企業等を増やすことによって、日本のい新しいロー・バリュー国際送金の仕組みを作

企業部門全体の生産性と資金効率を向上させろうとしている。

ることである 20。
このような金融EDIの高度化は広い意味では（2）国内での取引

テクノロジーとしてのフィンテックとみること①XML電文による金融EDIができ、日本企業に対して銀行が担う資金決済

2015年12月、金融庁・金融審議会は、企業間の国内送金指図で使用する電文方式につい機能が向上するものと思われる。
②オープンAPI参加者によるイノベーション・て、2020年までに、現在の「固定長電文」15 をエコシステム

廃止し、情報の量や互換性等に優れた「XML

2016年10月に全国銀行協会が「オープン電文」16 に移行することを提言した 17。2016年

APIのあり方に関する検討会」を設置した。現12月には、全国銀行協会がXML電文に移行す

在、APIの仕様の標準化、セキュリティと利用る新しいシステム（金融・ITネットワークシス

者保護の原則、法制度面の課題等について検テム）の構築を決定した。

討の途上にある。オープンAPIの意義は、金融

また、金融EDIに記載する商流情報の標準化機関がFinTech VBの技術・サービスを導入し、が議論され、2016年12月にその内容が整理さ取引先（主に、国内の事業会社）の情報・サーれた 18。具体的には、①管理上利用する項目（業ビス等も組み合わせて広くオープン・イノベー

界区分等）、②最低限必要な項目（請求書番号

ションを起こすことである。そして、イノベー

等）、③IT化推進による事務合理化に必要と思ションが持続的に起きる生態系（APIエコシス

われる項目（受取人法人企業コード等）、④利テム）の構築による「金融革新」（日本再興戦用可能とすべき項目（数量・単価等）19 に区分

略 2016、158,159頁）が企図されている。このされた。この整理に基づいて、実際にどのようイノベーション・エコシステム内で生まれたサな情報をXML電文に格納するかが検討されてービス等がオープンAPIを通じて利用者に供給いる（2017年1月30日時点）。

される場合、利用者へのセールスから代金の決XML方式への移行の目的は、第一に、従来済までがシームレスかつリアルタイムで行われ

15 電文の長さや情報量（例えば、EDI情報欄は半角20 桁まで）が予め定められている（XML電文への移行に関する検討会（事務局：一般社団法人 全国
銀行協会）「総 合 振 込にかかるXML電文 への移 行と金 融EDIの活 用に向けて」（2016 年12 月）5 頁、http://www.zenginkyo.or.jp/fileadmin/res/
abstract/efforts/smooth/xml/XML_EDI.pdf（2017 年1月18日閲覧））。
16 ①電文の長さや、②電文上のデータの意味付け、データ間の関係を自由に設計・変更することが可能であり、金融EDI情報も拡張される（XML電文への移行に関する検討会・前掲注 15、5 頁）。
17 XML電文への移行に関する検討会・前掲注 15、3 頁。
18 経済産業省＝中小企業庁（2016）「金融EDIとして格納すべき商流情報の整理について」（平成 28 年12 月22日）、http://www.chusho.meti.go.jp/koukai/kenkyukai/kinyuedi/2016/161222kinyuedi.pdf（2017 年1月18日閲覧）
19「④利用可能とすべき項目」の一部については、予定されているXML電文移行対象取引に代替可能と思われる項目が存在するため、EDI情報欄への記載を不要と整理できる（経済産業省＝中小企業庁・前掲注 18、2,3 頁）。
20 日本経済再生本部「日本再興戦略 2016―第４次産業革命に向けて―」（平成 28 年 6 月2日）158 頁、http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/2016_zentaihombun.pdf（2017 年1月18日閲覧）。

52

2017.6

る。現状ではこのサービスの主たる利用者には近年、金利の低下もあり増加に転じているが、消費者が想定されていると思われるが、銀行が1997年度末の水準を回復していない。

オープン・イノベーションを通じて中小企業向次に、日本の銀行の貸出金と有価証券の利けにも利便性の高いサービスを開発し決済機能

回りをみると（図表14 左）、貸出金利回り（①）

を高度化することが期待される。

は量的緩和を含む低金利政策の影響もあり
2008 年度以降低下している。一方、有価証券

2.2 資金仲介機能

利回り（②）は2008 年度から2012年度までは（1）中小企業金融の現状と課題低下したものの、2013年度以降は株価の上昇①貸出残高

や多様な証券への分散投資が功を奏したこと

総貸出と中小企業向け貸出の残高は、ともに等から上昇している。貸出金利回りと有価証券

1990年代末期から減少傾向で推移した（図表13）。

利回りの差（＝①－②）は有価証券利回りと対比した貸出の収益性を示すが、2008
年度から2012年度までは概ね横ばいで推移した後、2013年度以降顕著に（図表13）総貸出と中小企業向け貸出の残高縮小している。

（千億円）
7,000
6,000

総貸出

ここで、2001年度以降の利回り差

中小企業

5,000

（＝①－②）と中小企業向け貸出残高

4,000の伸び率の関係をみると（図表14 右）
、

3,000
2,000

緩やかな負の相関関係が窺われる。

1,000
0

1997 98

2000

02

04

06

08

10

12

2013年度以降については、利回り差

14 15
（年度末）

が縮小するとともに伸び率がプラスに（資料）全国銀行協会「全国財務諸表分析」、
商工総研「商工金融」（注）貸出は、
国内銀行、
信用金庫、
信用組合、
政策金融公庫、商工中金の合計。
信託勘定、当座貸越を含み、金融機関貸付を除く。資料の制約で中小企業向けの2000年度は不連続、
2007年度までは国際協力銀行を含む。

（図表14）邦銀の貸出金・有価証券利回りと中小企業向け貸出

（%）
2.5

①貸出金
利回り

②有価証券
利回り

中小企業向け貸出残高前年度末比（％）
（左目盛）

①−②

貸出金利回り−有価証券利回り（＝①−②）（％）（右逆目盛）

4

0.0

2

0.2

1.5

0

0.4

1.0

-2

0.6

-4

0.8

-6

1.0

-8

1.2

2.0

0.5
0.0
-0.5

1997 98 99 2000 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
（年度）

-10

2001 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
（年度）

1.4

（資料） 全国銀行協会「全国財務諸表分析」、商工総研「商工金融」

2017.653

なり、中小企業向け貸出残高は増加している。

しては極めて小さくなっている。これは、中堅・この時期、有価証券利回りの上昇によって投資中小企業に対する金融機関の貸出態度が、大収益を上げる環境が好転したことにより、銀行

企業に対する態度と同じくらい積極的であるこは総合的に収益性を確保できると判断したのでとを示唆している。

あろう。このため、利回りは低くてもリスクテ

一方、金融機関の貸出態度を「厳しい」と回イクして、本来業務である中小企業向け貸出（＝答した企業の構成比をみると（c）、リーマンシ

資金仲介）を積極化する余力を回復したことが、ョックまでは、
概ね「緩い」と逆の動きを見せた。

貸出残高増の一因と考えられる。

リーマンショック後は大企業と中堅企業では速②企業向け貸出のリスクに対する金融機関のやかに構成比が低下したが、中小企業の構成判断

比の低下は相対的に緩やかであり、直近の構成

金融機関は企業向け貸出のリスクをどのよう比は約10％である。中小企業の構成比はバブに判断しているのであろうか。リスクが低いとル崩壊以前には概ね5％内外で推移していたの判断すれば貸出態度を「緩く」し、高いと判断と比べるとなお高い水準と言える。2000 年以すれば「厳しく」するだろう。そこで、金融機降の平時での規模間格差の変化をみると（d）、

関の貸出態度に対する企業の判断（
「緩い」
「
、厳

大企業と中堅企業の格差（＝②－③）は縮小ししい」）を企業規模別にみる（図表15）。

たが、中堅企業と中小企業の格差（＝①－②）

金融機関の貸出態度を「緩い」と回答した企は拡大気味で推移している。また、リーマンシ

業の構成比をみると（a）、（ⅰ）1990 年代のバ

ョック後の平時に中小企業と大企業の格差（＝

ブル崩壊期、（ⅱ）1990年代末期の金融危機後、①－③）は緩やかに縮小したものの、直近で（ⅲ）2000 年代初頭のITバブル崩壊後、及び（ⅳ）

5%ポイントをはるかに上回っている。バブル崩

リーマンショック後という4回の危機的局面で壊前の平時には中小企業と大企業の格差が 5%急低下した。4回の危機的局面以外の時期（便ポイントを超えていなかった。ここから、バブ

宜的に「平時」と言う）では概ね構成比は高い

ル崩壊以前と比べて、金融機関が貸出態度を順に大企業、中堅企業、中小企業であった。こ厳しくしている中小企業がやや増えたとみるこのため、構成比の規模間格差をみると（b）、リともできる 21。

ーマンショックが起きるまでは、平時には大企以上からは次の二点が示唆されている。第一業と中小企業の格差（＝①－③）、あるいは中に、金融機関はリスクが低いと判断した中堅・堅企業と中小企業の格差（＝①－②）は大き中小企業に対する貸出態度を緩くしている。第

かった。
しかし、
リーマンショック後については、

二に、その一方で銀行はリスクが高いと判断し各規模とも構成比が上昇する中で格差が縮小

貸出態度を厳しくしている中小企業をバブル崩しており、直近では各規模間の格差は、平時と壊前に比べてやや増やしている。

21 この状況が「日本型金融排除」の実態把握の必要性の一因になっているものと思われる。

54

2017.6

（図表15）金融機関の貸出態度に対する企業の判断（企業規模別）（%）（a）
「緩い」と回答した企業の構成比

50

中小企業①
中堅企業②
大企業③

山一・
北拓
破綻

40
30
20

10

ITバブル
崩壊

バブル崩壊

リーマンショック

1984 86 88 90 92 94 96 98 2000 02 04 06 08 10 12 14 16（暦年/3,6,9,12月）

（%）

（b）
左図
（a）
の規模間格差（c）「厳しい」と回答した企業の構成比

45

バブル崩壊

40
35

山一・
北拓
破綻

30

中小企業①
中堅企業②
大企業③
リーマンショック

25

（%）

-25

-25

60

0

（%）

中小企業−中堅企業（＝①−②）
中堅企業−大企業（＝②−③）
中小企業−大企業（＝①−③）

-20

-15

-20

-15

-10

-10

-5

-5

0

0

5

5

10

10

1984 86 88 90 92 94 96 98 2000 02 04 06 08 10 12 14 16（暦年/3,6,9,12月）

（%）

（d）
左図
（c）
の規模間格差

15

（%）

15

10

10

5

5

0

0

-5

-5

20

-10

-10

15

-15

10

-20

5
0

-25

ITバブル崩壊1984 86 88 90 92 94 96 98 2000 02 04 06 08 10 12 14 16

中小企業−中堅企業（＝①−②）
中堅企業−大企業（＝②−③）
中小企業−大企業（＝①−③）-30

1984 86 88 90 92 94 96 982000 02 04 06 08 10 12 14 16（暦年/3,6,9,12月）

-15
-20

-25
-30

（暦年/3,6,9,12月）（資料）日銀「短観」（注）・規模区分は、2003年12月調査までは常用雇用者数基準（大企業（1,000人以上）、中堅企業（300人〜999人）、中小企業（50人〜299人））。
2004年3月調査以降は資本金基準（大企業（10億円以上）、中堅企業（1億円以上10億円未満）、中小企業（2千万円以上1億円未満））。
・判断の回答は、「緩い」、「厳しい」、「さほど厳しくない」からの3者択一。

③銀行の保全措置

大きい企業は資産規模も大きく、担保を設定で先ず、中小企業向け融資での担保設定の状

きる物的資産を多く保有しているためと考えら況をみると（図表16 左）、4 分の3の企業が資産れる。また、担保を設定している資産の中心はに担保を設定しており、従業員規模が大きくな

不動産である（図表16 右）。

るほど比率が高くなっている。これは、規模の2017.655

（図表16）中小企業向け融資での担保設定の状況（担保を設定している資産の有無）
0

20

合計
（n=389）
従業員
（常用）
5人以下
（n=47）
6人以上50人以下（n=226）51人以上100人以下（n=58）
101人以上300人以下（n=42）

有

無

40

60

（担保を設定している資産の内容）

76.1

79.3

20.7

301人以上（n=16）

34.5

会社所有の現預金
21.7

26.0

会社所有の有価証券

83.3

16.7

87.5

12.5

（%）
100

80

80.4

個人所有の不動産

48.9
78.3

60

会社所有の不動産

23.9

51.1

（n=296：複数回答）
0
20
40

（%）
100

80

9.1

会社所有の債権・棚卸資産

4.1

個人所有の現預金

3.4

個人所有の有価証券

0.3

その他

2.0

（資料） 東京商工会議所「中小企業金融に関するアンケート調査結果」（2012年8月）30,31頁。
（注）調査対象は、東京商工会議所の会員の中堅・中小企業（従業員300人以下もしくは資本金3億円以下）。

次に、信用保証協会の信用保証の利用企業

用企業者の割合は、2005年以降 35 ～ 40%の範者の数と割合をみると（図表17）、利用者数は囲で安定的に推移している。信用保証協会の90年代末期の危機時に約225 万者にまで増加

利用状況を従業員数規模別にみると 22（ 図表

したが、直近では150 万者を下回っている。た18）、規模が小さい企業ほど「ほとんど利用しだ、中小企業者の総数も減少しているため、利ていない」の比率が低い。すなわち、上述の担（図表17）信用保証の利用企業者の数と割合（図表18）
信用保証協会の利用状況（従業員数規模別）

（万者）

250
225
200
175
150
125
100
75
50
25
0

信用保証利用
企業者数（左目盛）

利用企業者割合（右目盛）（％）

1990 92 94 96 98 2000 02 04 06 08 10 12 14
（年）

50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

（資料）総務省「事業所・企業統計調査」、「平成21年経済センサス 基礎調査」、「平成26年経済センサス‐基礎調査」総務省・経済産業省「平成24年経済センサス‐活動調査」（、一社）全国信用保証協会
連合会資料再編加工（出所）
中小企業庁「中小企業白書」（2016年版）
、
298頁。
（注）
ここでいう利用企業者割合とは、中小企業の数に対する信用保証利
用企業者数の割合を指す。

保証限度枠
上限まで

ある程度
空枠がある

0

20

合計
（n=327）

31.2

46.2

25.7

60.0

従業員
（常用）
5人以下
（n=35）
6人以上
50人以下（n=198）
51人以上100人以下（n=52）
101人以上300人以下（n=32）

40

ほとんど利用
していない
60

35.4

301人以上（n=10）10.0

〈別掲〉
101人
16.7
以上
（n=42）

14.3
14.1

30.8

38.5

37.5
20.0

（%）
100

22.6

50.5

30.8
18.8

80

43.8
70.0

33.3

50.0

（資料）東京商工会議所「中小企業金融に関するアンケート調査結果」（2012年8月）、
39頁。
（注）・調査対象は東京商工会議所会員の中堅・中小企業（従業員300
人以下もしくは資本金3億円以下）。
・「わからない」（n=45）と未記入（n=19）を除く。

22 図表 17とは異なり、サンプル数が限られているデータソースに基づいているため、幅を持って判断する必要があることに留意されたい。

56

2017.6

保設定の状況とは逆に規模が小さい企業ほどが首位、「事業性を評価した担保・保証によら信用保証の利用企業の比率が高い。

ない融資」（47.2％）が僅差の第2 位となっておつまり、銀行は規模の小さい企業は資産が少り、代表者保証、不動産担保はそれぞれ 40%ないため担保よりも信用保証協会保証を相対的

台前半になっている。従って、中小企業側は、に重視して貸出債権の保全措置を講じている。

今後金融機関が事業性の評価による無担保・

一方、規模の大きい企業では物的資産の蓄積が無保証融資を現状よりも拡大することを希望し進んでいるケースが多いため信用保証協会保証ているとみられる。

よりも不動産を中心とする担保を相対的に重視

これに対して金融機関の認識をみると、代表して保全措置を講じている様子がうかがわれる。

者保証、信用保証協会保証、不動産担保では④中小企業と金融機関の融資手法に対する認識

現在重点を置いて取り組んでいる融資手法（③）

このような状況下、中小企業と金融機関は融よりも今後重点を置きたい融資手法（④）の比資手法に対してどのような認識をもっているの率が大幅に低い。一方、売掛債権流動化、動かをみてみる（図表19）。

産担保、知的財産権担保については、今後（④）

中小企業が現在利用している融資手法（①）の比率が現在（③）に比べて大幅に高い。これは代表者等の保証、信用保証協会の保証、不らは、従来型の保全措置からの転換を目指すこ

動産担保が上位3 項目を占め、いずれも6割をとを意味している（〔Ⅱ〕2 の「2.2（3）⑤ 」で超えている。第4 位は「事業性を評価した担保・現状と展望を後述する）。なお、事業性の評価

保証によらない融資」であるが、比率は4 分のによる無担保・無保証融資の比率は現在（③）
、1にとどまっている。一方、今後希望する融資

今後（④）ともに6割に達している。

手法（②）の比率は、信用保証協会保証（47.5%）

事業性の評価による無担保･無保証融資に対（図表 19）中小企業と金融機関の融資手法に対する認識（現在、今後）

（％）

事業性を
知的財産
売掛債権
代表者等 信用保証 不動産を
動産担保
評価した
担保
他行との の流動化
の保証
協会の
担保
による
担保・保証
による
協調融資 による
による
保証付
とする
融資
によらない
融資
融資
融資
融資
融資
融資
①

中小企業が現在利用している
融資手法（n=1,763～2,470）

76.3

69.1

62.2

25.9

10.1

9.9

8.3

0.5

②

中小企業が今後希望する
融資手法（n=1,651～2,202）

43.9

47.5

40.2

47.2

16.7

15.6

7.7

3.6

②－①

-32.4

-21.7

-22.0

21.3

6.6

5.7

-0.7

3.2

金融機関が重点を置いて取り③組んでいる融資手法（n=2,996）

39.4

86.1

51.0

60.5

18.4

11.8

13.0

2.1

金融機関が今後重点を置きたい融資手法（n=2,744）

8.1

25.0

10.3

61.4

35.5

49.6

49.2

41.4

-31.3

-61.0

-40.7

1.0

17.1

37.8

36.3

39.3

④

④－③

（資料）中小企業庁委託「中小企業の資金調達に関する調査」（2015 年 12月、みずほ総合研究所㈱）		（出所）中小企業庁「中小企業白書」（2016 年版）、324 頁。
（注）1．金融機関から借入れのある企業のみを集計している。
2．複数回答のため、合計は必ずしも100％にはならない。

2017.657

する認識をみると、現在については中小企業した中堅・中小企業に対する貸出態度を緩くし（①：25.9%）と金融機関（③：60.5%）との間た。このため、融資獲得のための銀行間の競争

でギャップ（34.6%ポイント）が大きい。ただ、が激化し、利鞘が縮小したと考えられる。

今後については中小企業（②：47.2%）と金融

この点について、金融庁は「金融機関が、企機関（④：61.4%）との間のギャップ（14.2%ポ業の事業内容を深く理解することなく、『十分イント）が現在より小さく、中小企業と金融機な担保・保証があるか』、『高い信用力があるか』関の間の認識のずれが解消に向うことが示唆さ等の企業の財務指標を中心とした定型的な融れている。

資基準により与信判断・融資実行をすることで、・・・

現状では、中小企業は担保・保証が事業性そうした基準に適う一部の企業に対して融資拡よりも融資にとって重要だと考えている。一方、大への過当競争が行われているのではないか、金融機関は貸出金の償還財源となるキャッシュとの指摘がある」24（傍点筆者）と言及している。

フローの源泉である事業性を重視し、保全は補

さらに、この「過当競争」が利鞘縮小の原因で完的なものであると考えている。しかし、事業あり、資金利益の減少をもはや貸出増でカバー性の評価が無担保・無保証融資にとって重要できないと実務家に指摘されている 25。

・・・・・・・であるとの認識が中小企業に徐々に広がり、結ここで注意を喚起しておきたいのは、貸出態

果的にギャップが縮小する可能性があると考え度を厳しくされた中小企業が本当に「与信に値られる。

しない」かどうかは必ずしも明らかではないこ⑤日本の中小企業金融の課題とである。これは、銀行がこれまでの経験を基既に述べたように、日本の銀行の利鞘は他のに構築した基準による与信判断の結果である

先進国に比べて極端に薄い 23（前掲図表１）。こ（基準の例：財務分析や非財務分析、あるいはの一因として、バブル崩壊後、株価・地価と不動産担保や信用保証協会保証等の保全措置

いった資産価格が低迷基調で推移したため、の利用可能性等）。従って、与信判断の方法に銀行が自己資本比率規制をクリアするために、イノベーションが起きれば、従来の基準では与資産の拡大を抑制する必要があったことが考え信が難しかった企業への無担保融資が可能にられる。そこで、銀行は与信判断の結果リスクなる等、異なる結果に至る可能性がある。中小が高いと判断した一部の中小企業に対する貸出

企業向けの取引の内、特に資金供給を行う

態度を厳しくしたのであろう。ただ、銀行としFinTech VBはこの点で破壊的イノベーションても、収益を拡大するためには優良な貸出資産を起こしビジネスチャンスとすることを目指しを積み上げる必要があり、リスクが低いと判断ている。

23 リーマンショック以降、程度の差はあるものの、英米独でも日本と同様に超低金利・量的緩和政策が行われている。このため、日本の銀行の利鞘の低さの主因が金融政策の影響ではないことが示唆される。利鞘は銀行が行う資金仲介業務の収益性であるため、単純に考えれば日本の銀行の資金仲介に何らかの改善が必要であることを示している。
24 金融庁・前掲注 4、20 頁。
25 八代恭一郎「利ざや縮小のメカニズムを解明－求められる事業性評価能力の向上」金融ジャーナル 58 巻 1号 26 頁（2017）、26 頁。八代氏は地域金融機
関向けのコンサルティング等を行う会社の代表。この見解は、同氏が金融庁「平成 27 事務年度金融レポート」（平成 28 年 9 月）、http://www.fsa.go.jp/news/28/20160915-4/01.pdf（2017 年1月24日閲覧））を分析した結果である。

58

2017.6

以上から、FinTech VBの（破壊的）テクノ

債権など各種の流動性の低い資産に特化したロジーを導入してオープン・イノベーションを売買プラットフォームは「成長性に限界」（80頁）

実現し、中小企業金融の円滑化と日本経済のと評価されている。

発展をもたらすことが銀行にとっての課題であ①クラウドファンディングの現状と課題
金融商品取引法が改正され、日本でもVB等ると言えよう。

を対象とするファンド投資型と株式投資型のク（2）非銀行が行うフィンテックによる与信判断

ラウドファンディングが 2015年5月に解禁されスタートアップ段階よりも規模の大きな中小た 28。報道によると、株式型のクラウドファン

企業に対するフィンテックを活用した資金供

ディングを目的とするマッチングサイト（「ファ

給、特に融資に関してはこれまでのところ普及

ンディーノ」）を運営する日本クラウドキャピタが難しいと考えられている 26。一例を挙げると、

ルが 2016年11月に第１種少額電子募集取扱業

2016年3月に公表された経済産業省の調査で者の登録を終え、株式型のクラウドファンディ

FinTech VBが行う法人向け融資に関連する3

ング第１号の取扱業者となる見通しである 29。

種類のビジネスについて、以下のように指摘さ日本ではクラウドファンディングの市場規模れている 27。①自社の資金のみでは「成長の速が拡大してはいるものの2016年度に合計で500

度に制約」
（78頁）
、②融資仲介プラットフォー

億円に満たず、普及が遅れている（図表20）。

ムについては「既存金融機関の融資業務を駆内訳をみると、2015、2016年度ともに貸付型

逐するには至らない見込み」
（79頁）
、③売掛

が 8割超を占めている。

（図表 20）日本のクラウドファンディングの市場規模（太字：公表値、細字：推計値）
年間の新規支援額
（億円）
（年度）

2012

合計

71.6

13

14

構成比
（％）
16
（見込み）

15

成長率
（％）

16
16
（見込み） （見込み）

15

内訳

124.3

216.1

363.3

477.9

100.0

100.0

31.5

貸付型

-

-

-

322.3

404.5

88.7

84.6

25.5

投資型
（ファンド型）

-

-

-

6.9

11.5

1.9

2.4

66.7

購入型

-

-

-

32.7

59.3

9.0

12.4

81.3

寄付型

-

-

-

1.5

5.8

0.4

1.2

300.0

（資料）矢野経済研究所「プレスリリース 国内クラウドファンディング市場の調査を実施（2016 年）～国内クラウドファンディングの市場規模は拡大基調～」（2016 年 8月19日）、http://www.yano.co.jp/press/pdf/1573.pdf（2017 年 1月19日閲覧）（注）新規支援額の内訳については、2015 年は構成比から、2016 年は成長率からそれぞれ推計。このため、資料で公表されている内訳の概数とは異なる。なお、2016 年の構成比は推計値から算出。
26 2000 年代前半から中盤にかけて多くの銀行が決算書類を基にしたクレジット・スコアリングによる自動審査での融資（以下、CS）を実施したが、あまり上手くいかなかった。このことも邦銀にとって危機感が低い要因になっているかもしれない。当時、CSを実施中・実施予定の邦銀は、CS実施の障害（複数回答）として「財務諸表の信頼性」（82.7%）、「デフォルトデータの不足」（69.2%）、「信用履歴データの不足」（51.9%）という「データ」の量と質の問題を挙げていた（益田安良=小野有人「クレジット・スコアリングの現状と定着に向けた課題～邦銀アンケート調査と米国での経験を踏まえて～」みずほ総研論集 2005 年Ⅰ号 33 頁（2005）、http://www.mizuho-ri.co.jp/publication/research/pdf/argument/mron0501-2.pdf（2017 年 2 月3日閲覧））。
27 経済産業省「金融・IT融合（FinTech）の産業金融等への影響に関する調査研究（トーマツ委託）報告書」（2016）、http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2016fy/000065.pdf（2017 年1月5日閲覧）
28 金 融庁（2014）「金 融商品取引法等の一部を改 正する法 律（平成 26 年法 律第 44 号）に係る説明資 料 」（平成 26 年11月）、http://www.fsa.go.jp/common/diet/186/01/setsumei.pdf（2017 年1月12日閲覧）
29 ただし、2017 年1月19日時点では、同社のWeb上に資金のマッチングが実行されたとのリリースはない。

2017.659

クラウドファンディング大手のWebをみる

構（IOSCO）は、2015年12月に公表した調査と 30、貸付型は不動産開発へのプロジェクト・で「クラウドファンディングは、より伝統的なファイナンス、不動産会社への融資、不動産会

金融商品への投資とは異なる可能性がある」と社の買収を目的とする融資、あるいは不動産担指摘している 32。その上で、投資家に対してク保融資を目的とする案件が最近非常に目立つ。

ラウドファンディングの各種の側面 33 について

その他に国内の中小企業向け融資を目的とする

理解の向上を促そうとしている。一方、貸付型ものも散見される。金額は数百万円から数千万

以外の形態では購入型が1割程度のシェアを占円の規模の案件が多く、期待利回りは国内銀行

めているが、寄付型とファンド型の比率は低い。

の貸出金利よりも高めである。投資家の最低投法律が整備されたため今後ファンド型の増加が

資金額は数万円、最大金額は100 万円程度の案期待されるが、貸付型と同様に仲介会社の情件が多い。なお、珍しいところでは海外の中小報生産機能が重要である。例えば、与信リスク

企業あるいは金融事業者を対象とする融資を目の引き下げに資する情報を生産するために、投的とする案件を多数扱っている仲介会社があ

資先の近隣の地域金融機関が仲介会社と連携る。その会社の案件で金額の最も大きなものはしてプロジェクトや投資先企業の経営が順調か

5,500 万円であり、多くの案件で期待利回りが 9

どうかをモニタリングすることも検討の余地が～ 13%程度である。

あるだろう。

以上から見て、貸付型のクラウドファンディ

なお、購入型と寄付型については、上述のよ

ングは、国内の低金利が背景となり「投資商品」

うな仲介会社と地域金融機関の連携の必要性・としての性格が非常に強い様子が窺われる。投有効性は投資型と比べると低い。その理由は、資金額が小口でありネット経由で取引が行われ第一に資金を調達したプロジェクトの運営主体

るため、投資家は手軽に運用することができる。

がネット経由での映像配信等でその進捗状況に従って、投資家には仲介会社がマッチングする関する情報を提供すれば、少額しか拠出しない貸付案件の条件等の開示資料に反映されてい資金供給者が「良しとする」ケースが多いと考るリスクを的確に判断して最終的な与信判断をえられることである。第二に、寄付型では「大行う能力が求められる 31。当然、与信リスクを学卒業記念世界一周旅行」のように実施場所負わない仲介会社自身にも、質の良い案件を投が1 ヵ所に定まらないプロジェクトもしばしば資家にマッチングするために高い情報生産能力みられる。このため、連携によるモニタリングが必要である。

の費用と便益のバランスが取れないのである。

このような状況を映して、証券監督者国際機

ただ、一部の運営主体にとっては、モニタリン

30 価格.comのクラウドファンディングのサービス比較Web（http://kakaku.com/crowdfunding/loan_type.html）をポータルとして、リンクされているマッ
チングサイトの運営会社 6 社のWebを閲覧した（2017 年1月19日閲覧）。
31 実際には、資産運用のポートフォリオのごく少額をハイリスクの案件に配分している投資家が多いのかも知れない。
32 IOSCO（金融庁仮訳）「IOSCO による2015 年 クラウドファンディングに関する調査結果報告書の公表」（平成 27 年12 月21 日）1頁、http://www.fsa.
go.jp/inter/ios/20151228-3/01.pdf（2017 年1月19日閲覧）。
33 ①情報の非対称性を緩和し案件の基本的な特徴や主要なリスクについて理解するために、開示・啓発資料を見直すこと、②投資額に上限を設けること、③契約の解除・取り消しの権利を含む投資条項について開示を受け理解すること、④保有する債権の流動性や流通市場の利用可能性に関する警告・情報に注意すること、⑤投資案件の適合性を考慮すること他（IOSCO・前掲注 32、1,2 頁）。

602017.6

グがプロジェクトの完遂に対するインセンティ

資限度額（670 万円）とプレスリリースよりもブ、あるいはプレッシャーとして機能するケー

低い貸出金利（4.9%）を明示して利用をセール

スもあるだろう。

スするメッセージがAmazonのWebのその会社②ICT関連産業による人工知能を活用した商流専用のページに表示された 35。申し込み手続き

ファイナンスの所要時間は約3 分、承認までの時間が約3時

現在、米国では、主にスタートアップ段階を間とのことである。承認後に法人登記事項証明

含む小規模企業を対象として、AIを審査に用書（発行3 ヵ月以内）と代表者の本人確認書類

いる比較的少額の融資が普及しつつある。日本（運転免許証、健康保険証、住民票のいずれか）でも、Amazon.co.jp（以下、Amazon）や楽天

をアップロードして完了するとのことである

がAIを用いて、米国と同様の動きを始めている。

（筆者注：アップロードするのは原本ではなく、

先ず、Amazonが自社の市場に出店・出品しデジタル化された写しと推測される）。

ている中小企業に対して行っている資金仲介に同社の市場を利用する販売事業者と取引件

つ い て 述 べ る。 同 社 は2014 年2月 か ら、数が多いため、Amazonには｢商流｣のビッグデ

Amazonマーケットプレイスに参加している法ータが蓄積されている。Amazonは、
この「商流」

人販売事業者を対象とする短期運転資金の融のビッグデータをAIで解析することによって、

資サービス「Amazon レンディング」を開始し個々の販売事業者に対する融資限度額と貸出た 34。同サービスは販売事業者のビジネスの成金利を自動的に算出して、事業者に貸出をセー長を支援するために商品仕入資金をタイムリー

ルスしている（貸出金利はプレスリリースの表

かつ簡単に提供すること目的としている。初回示よりも低い場合がある）。つまり、事実上セの申し込みは、ローン入金まで最短で5営業日ールス時に与信審査を完了しているため、販売で完了する。さらに、2回目以降の申し込みは、事業者からの申し込みに対して決算書を分析

手続きのプロセスが簡略化され、最短 3営業日

せずに迅速に結論を出すことができるのであでローンが入金され、必要とするタイミングでる 36。なお、販 売 事 業 者 が 仕 入 れ た商 品は仕入資金の調達が可能である。融資額は最大

Amazonの倉庫から発送されることが多く、販5,000 万円、貸出金利はプレスリリースでは売代金はAmazonを経由して購入者から事業者

8.9%〜13.9%である。

に支払われる。これらの商品在庫や販売代金はAmazonを利用する、ある会社（2015年の年
商5,745 万円）の経営者のブログによると、融実質的には担保としての機能を果たしていると思われる。

34 Amazon Web「Amazon.co.jp、法人の販売事業者向けに新しい融資サービス『Amazon レンディング』の提供開始」（2014 年 2 月2日プレスリリース）、
https://www.amazon.co.jp/gp/press/pr/20140220（2017 年1月20日閲覧）。
35「Amazon（アマゾン）レンディングという融資の審査基準・金利と仕組み－」（2016 年 8 月2日）Resale Strategy Web、http://tsucchy-net.com/blog/amazonlending（2017 年1月23日閲覧）。なお、個人事業者も非公式に対象としている模様である（「アマゾン（Amazon）レンディングとは？個人の金利や審査基準が気になる」（2016 年 9 月12日）Design your life. Web, http://wonderboy01.com/amazon-lending-3055（2017 年1月23日閲覧））。
36 林徹「膨大な取引データで融資前に自動審査、アマゾンのFinTech事例『Amazonレンディング』－アマゾンジャパン ディレクター セラーサービス事
業本部 事業本部長 星 健一氏」
（2016 年 8 月22日）IT Pro Web, http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/080800169/081000001/?P=2&rt=nocnt（2017 年1月23日閲覧）。これは、2016 年 8 月3日、都内で開催された「FinTech Impact Tokyo 2016」（主催：日経FinTech/CIO）でのAmazonレン
ディング担当部署の事業本部長の講演内容である。

2017.661

楽天もグループの楽天カード㈱でAmazonレ

よるビッグデータの解析を通じた中小企業に対ンディングと類似した運転資金の融資制度「楽する与信判断について、銀行が行うことを念頭

天スーパービジネスローン エクスプレス」（以に置いて、より詳細に論じる。

下、エクスプレス）を2015年10月から開始した 37。
「エクスプレス」の融資限度額は500 万円（3）銀行による人工知能を活用した与信判断

で、決算書の提出は不要である。なお、より多（AI審査）

額の増加運転資金を必要とする事業者には①AIと銀行業務

2013年4月に開始した融資限度額が最大 3,000

AIと銀行業務の関係について、AI研究の第万円の楽天スーパービジネスローン（以下、ス

一人者であり経済理論にも造詣が深い国立情ーパー）で対応している模様である。
「スーパー」

報学研究所（NII）の新井紀子教授 39 は東京大では決算書の提出が必要であり、既存の銀行と学経済学部の柳川範之教授との対談で、「与信類似した与信審査も行っていると思われる。さ

審査はデータさえあれば、統計と確率から推定

らに、楽天銀行は原則として担保・保証が必要できる『最適化問題』で、そういう計算はまさで融資限度額が最大1億円の「楽天ビジネスロにコンピューターが得意とするところであるたーン」を2016年8月に開始し、より規模の大き

め、銀行員という、いかにも高度で人間にしかな資金需要を持つ個人・法人の事業者向けのできなさそうな仕事が、まっさきにコンピュー

融資にも進出した。殆どが中小企業向けであり、ターに取って代わられる」40 と述べている。

伝統的な与信審査にインターネット業界、小売

そこで、以下ではAIが銀行業務と中小企業業界に関する知見とノウハウを導入するとのこ金融にもたらす含意を得るために、新井教授のとである 38。ここから、楽天が子会社銀行経由

見解をより詳細にレビューする 41。

で中小企業金融に注力していることが分かる。
以上のように、EC関連企業が商流のビッグ（ⅰ）融資審査などは…、多くは枠組みの中データをAIで解析して、自社のマーケットに出でデータを分析する作業であり、AIが店・出品している中小規模、あるいは個人経営得意とするものです。

の企業への融資を行っている。以下ではAIに（ⅱ）与信審査はビッグデータによる機械学習

37 楽天カード株式会社「楽天カード、楽天市場出店事業者向けに新型ローン『楽天スーパービジネスローン エクスプレス』の申込受付を開始」2015 年10月20日プレスリリース、http://corp.rakuten.co.jp/news/press/2015/1020_01.html（2017 年1月20日閲覧）。
38 2016 年10 月12日日刊工業新聞 27 面「インタビュー／楽天銀行社長・永井啓之氏『中小へサービス総合提案』」。
39 新井教授の専門は数学。NIIのプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」で開発されたAI「東ロボくん」の開発チームのリーダーである。東ロボ君が記録した2016 年 6 月のセンター入試模試の偏差値は57.1であった。また、東大理系の数学の 2 次試験の模試（2016 年 7 月）の偏差値は 76.2であった。
なお、新井教授は、中学生・高校生向けの経済学の入門書（新井明＝新井紀子＝柳川 範之＝e‐教室編著「経済の考え方がわかる本（岩波ジュニア新書）」（2005））の共編著者であり、経済理論にも造詣が深い。
40 新井紀子＝柳川範之「ロボットに負けない働き方（1）－『半沢直樹』が失業するとき」（2015 年 6 月11日）日経カレッジカフェ Web, http://college.
nikkei.co.jp/article/38824110.html（2017 年1月27日閲覧）
41 出所は以下の通り、（ⅰ）読売新聞 2017 年1月6日9 面「［2017 問う］
（４）人工知能のあした―AIは人間を超えるのか 創造力 代替できない―国立情報学研究所教授 新井紀子氏」、（ⅱ）日経産業新聞 2016 年 3 月3日2 面「『ロボットは東大に入れるか』プロジェクトディレクター新井紀子――数学的最良な技術で変革（SmartTimes）」、（ⅲ）中日新聞 2016 年12 月7日朝刊15 面「第 500回中日懇話会 新井紀子・国立情報学研究所教授が語る人工知能 AI 可能性と限界」、（ⅳ）産経新聞 2016 年 6 月9日大阪朝刊1面「【脅威か希望か AI新時代】（３）雇用 決算記事 １～２秒で作成」、（ⅴ）
日本経済新聞電子版セクション2016 年 3 月30日「『AIで失業する人に受け皿を』数学者が警鐘－国立情報学研究所 情報社会相関研究系 新井紀子教授」、（ⅵ）特別インタビュー「機械に仕事を奪われる時代 生き抜くための数学の言葉」週刊ダイヤモンド 2016 年1月23日号 32 ～ 41頁。

62

2017.6

と極めて親和性が高い。つまり、機械で計算できるように思えます。本人の職業

置き換えられる可能性が非常に高い。

から家族構成、将来的には病歴や遺伝（ⅲ）AIは（筆者注：データの）意味は考え

子情報も扱うことができるはずです。米ない（筆者注：AIの認識力には限界が国の金融機関などはそうしたデータもある）。…ただ統計的に分類するだけだ。

利用して、融資の利率の最適化をもっ…データが増えると分別がよくできるよと進めてくるのだろうなと思います。米うになる作業はAIに任せると効率が上

国では｢レピュテーション（信頼性）｣のがるが、正しさは保証しない。…日本

データを活用したビジネスが急成長しのように人手不足が深刻で、賃金が成ています 43。あなたの知人、学歴、遺伝

長にとって足かせになりそうなところで子的な余命を計算して、｢あなたにはこ

は、AIと人間が補い合うことで現在のの位のお金を貸すことができる｣と、コ生産性を維持する、あるいは今以上にンピュータが人間以上の精度で短時間生産性を上げることが期待される。

に審査できるようになる。すると銀行経（ⅳ）新井教授は、大企業がカバーできない

営にとって、より多くのデータがあった

小規模な事業をこなす個人事業主が増方が融資に関する精度を上げられるとえると予想する。｢フリーランスでも安いえそうです。その先には、与信に関定的な生活ができる制度。家を持ち、わる多くの仕事は要らなくなるだろうな

子育ても可能な労働法制の見直しが必と理解できるわけです。

要だ｣と訴える。
（ⅴ）私（筆者注：新井教授）は、銀行の仕事の8割は将来、AIに任せられるとみ

新井教授の見解を整理すると以下のような含意を得ることができる。

ています。個人融資の与信審査に関していえば、その割合はさらに高いでしょ・銀行業務の 8 割はAIに代替される可能性う。ですが、例えば中小企業向けの事が高い。特に、与信審査の本質はアルゴ

業支援など、複雑な案件は今後も人間リズムに基づいたデータの最適化であり、にしかできないと考えています 42。…AI

AIの得意分野である。個人向け融資ではの認識力の限界がその裏づけになります。

より高い割合の業務がAIに置き換えられ（ⅵ）（筆者注：個人）融資に必要な担保も、るだろう。

42 筆者注：「複雑」であるのは「事業支援」であり、与信審査ではないと考えられる。
43 マイケル・ファーティック＝デビッド・トンプソン（中里京子訳）『勝手に選別される世界―ネットの「評判」がリアルを支配するとき、あなたの人生はどう変わるのか』（ダイヤモンド社，2015）（原著：Michael Fertik & David C. Thompson, The Reputation Economy: How to Optimize Your
Digital Footprint in a World Where Your Reputation Is Your Most Valuable Asset（2014）, Crown Publishing, a division of Random
House, Inc.）によると、米国では本人が無自覚なままネット経由で様々な個人情報が収集され、ビッグデータとしてAIのディープラーニングによって解析されている（筆者注：この解析は「プロファイリング」と呼ばれる。欧米では個人情報保護や人種差別抑止の見地から規制のあり方が議論されている）。
このため同書は、「レピュテーション」すなわち｢評判｣が自動的に格付け（選別）される社会になることを確実視している。この原因は、個人情報の収集と利用を許諾することがSNSを初めとしてネット上で提供されるサービスの利用条件になっていることである（ファーティックは、データ保護の世界的権威。トンプソンは個人情報保護に詳しい弁護士）。なお、「レピュテーション」の審査は一種の非財務分析とみることができる。

2017.663

・AIによる審査の精度向上の条件として、

AIはビッグデータの記憶・検索・計算、最利用可能なデータをより大量に収集するこ

適化（条件付き最大化）が得意である。従って、とが必要である。データを大量に収集でアルゴリズムに基づいて均質・多数のサンプル

きれば、AIはデータを統計的に分類・最企業の膨大な種類のパラメータ（変数）を分析適化して貸出金額、金利、必要な担保のして与信判断をすることができる。具体的には金額をより精緻に計算できるようになるだ

生存企業と倒産企業の両方のデータ（決算書なろう。また、将来的にはレピュテーション

ど）を大量に集めて、AIを用いて大量のパラメのような非財務情報も審査に利用可能にータを計算する 44。その結果に基づいて前者となる。

後者で異なる特徴を発見することで、倒産確率

・日本の大手銀行だけでなく大企業が生産性が高い企業群と低い企業群を識別し（図表21を上げるためには、AIの活用が不可避で左）、個々の企業が倒産する確率を計算する。

あり、ホワイトカラーの業務の内、定型的そして、収益を最大化するのに最適な貸出金利

アルゴリズムとして処理可能なものが機械や担保の金額の条件を出力するようにモデルがに置き換えられる。このため、大量の余剰構築される（以下では、この与信判断のプロセ

労働力が発生する可能性がある。このようスを「AI審査」と呼ぶ）45。

な労働力の受け皿として個人自営業、フリーランスが増加する。

ただ、恣意的な経理処理を行っている中小企業が少なくないなど、全般的にみると中小企業

・AIはデータの「意味」を考えず、認識力の会計の質は上場会社に比べると高くない。実に限界がある。このため、個人自営業・フ際には、会計の質の低さが統計的な「ノイズ」とリーランスや中小企業向けの「事業支援」

なるため、倒産確率が高い企業群と低い企業群など、「意味」の理解が必要な複雑な案件

をAIで完全に識別することは難しい（図表21右）。

は今後も人間にしかできない。この分野でこのため、与信審査を完全に自動化すること

はFinTech VBやAIと棲み分けて、銀行がはできない可能性がある。しかし、倒産の可能力を発揮できる可能性がある。

性についての警告と、倒産時に銀行が被る損失②AI審査のメカニズムの期待値に相当する担保の金額の計算をAIに新井教授が論じている中小企業向け融資のさせることはできることから、与信審査の大幅審査についてごく単純化して述べると以下のよな省力化が可能になる。さらに、ビッグデータ

うになる。

解析のアルゴリズムはデータが増加するほど発44 CRD（中小企業信用リスク情報データベース）に蓄積されているデータ（2016 年 3 月末時点。単位：万件）は、法人については債務者数 229.9（内、デフォルト分 35.4）、決算書数 1,764.2（同251.1）、個人事業者については債務者数 113.1（内、デフォルト分 16.4）、決算書数 477.9（同69.3）である（CRD
協会Web、
http://www.crd-office.net/CRD/structure/data_chiku.html（2017 年 2 月9日閲覧）。なお、
CRDのデータは、「地域経済分析システム」（RESAS）に提供されている。
45 クレジット・スコアリング融資（CS）も基本的には同様の考え方でモデルが構築される。しかし、現在のAIでは、計算能力・速度の向上とディープラーニングの発展によって、より大量のパラメータの選択・分析、モデルの改善をできるようになっている点で従来よりも高度化が進んでいるとみられる。
なお、益田=小野・前掲注 26でCSの障害と指摘されていた事項はデータの量と質の問題であったが、AIによるビッグデータの解析で障害が克服される可能性が高い。

64

2017.6

（図表21）倒産企業と生存企業の統計的識別（概念図）（a）
識別が容易なケース

倒産企業
の分布

分布の確率

分布の確率

生存企業
の分布

（b）
識別が困難なケース

生存
企業の
分布

倒産企業の分布（α）
倒産企業と生存企業を識別しにくい分布域
（α）

パラメータ

パラメータ

（注）森平爽一郎「信用リスクの計測と制御」計測と制御39巻7号441頁（2000）､
https://www.jstage.jst.go.jp/article/sicejl1962/39/7/39̲7̲441/̲pdf（2017年2月3日閲覧）
を参考にして筆者作成。

展し精度が向上する。

・融資の審査をAIに代替させるためには、

以上のような新井教授の主張からみると、決「商流」、「入出金」の（筆者注：ビッグ）

算書の他にどのようなデータをどのように増やデータを自動的に読み取り決算書のデータすかということが問題になる。

と組み合わせて審査を高度化することが必③AI審査に求められる「商流」のビッグデータ

要であると、銀行は考え始めている。

2016年12月に日本銀行決済機構局のFinTech
センター長は以下のように論じている 46。
・銀行業務へのAIの利用が期待できる8つのさらに、データの活用についての課題として、
以下の4点を挙げている。

分野がある。具体的には、①融資の審査・スクリーニング、②コールセンター等による顧客対応、③カード取引・ネット取引に・そのデータを収益化するビジネスモデルの構築

おける不正の検出、④顧客データの分析に・データ収集のコストが十分に低いことよるマーケティングへの活用、⑤顧客の投・（筆者注:審査等の分析にとって）真に価値資支援（ロボアドバイザリー）、⑥自行の投資戦略への活用、⑦経営戦略の支援、⑧規制対応・コンプライアンス管理、でのある情報を収集すること
・個人情報とプライバシーの保護に抵触しな
いことある。
・日本の銀行は知的労働の多くの部分を「①

このような課題をクリアできる「商流」のデ融資の審査・スクリーニング」に投入してータの候補としてどのようなものがあるだろういる。

か。この点については、すでに述べたXML電

46 2016 年12 月20日に東京で開催されたシンポジウム「AI本格稼働社会へ～課題解決型の先進モデル国家を目指して～」（主催：日本経済新聞社）での発言の大要を筆者が口述筆記した。

2017.665

文への移行によって、ビッグデータとしてAIで「（筆者注：小売店の）POS（販売時点情報解析するに値する量の「商流」に関する文字・管理）の購買データをAI化システムに読み込

数値情報が蓄積される可能性がある 47。また、み、売上向上の解決策を出力した。システムは

XML電文に添付される「商流」情報は実際の店の中の好感度スポットへ店員を重点配置する

商取引が金融EDI上で決済されることによってことを提案し、結果的に15%の顧客単価の向上発生する。従って、この「商流」のデータにはにつながった」49（傍点筆者）。

・ ・ ・ ・ ・ ・・「ノイズ」48 が含まれず、情報としての質が高い

この例の中の「好感度スポット」は店内の特と言える。加えて、現行方式に比べて「商流」

定の場所である。経営コンサルタントはその場に関する情報が飛躍的に増加する。さらに、初所を事前に予想することができなかった。また、期段階では利用する企業や業種が限られるとしAIの提案後もなぜ顧客単価が上昇するのか不ても、ネットワークの外部性による利用企業の明とのことである。

増加を通じて集まるデータ数が逓増し収集コス

フィンテックに関しても、銀行業務へのAIのトは逓減する可能性が高い。従って、金融EDI

活用を担っているメーカーの責任者は以下のよ

は、財務データと商流データを組み合わせた

うに指摘している。

AIでの与信審査の基盤となる可能性があると「ビッグデータ時代となって、金融機関が利考えられる。このため、銀行はこのような与信用可能なデータは桁違いに増え、従来の分析方

審査のシステムをビジネスモデルに織り込むこ法、経験則や直感ではデータを活用することがとが経営戦略上の課題となるだろう。

難しくなっています。そこで、ビッグデータ解④AI審査の課題・限界

析に人工知能を適用し、データの相関要因を洗・・・・・・・・ ・ ・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・・・・

・・・・

ただし、前述したように、金融EDIに記載す

い出す取り組みを実施しています。…人工知能

る情報の内、どの項目がAIによる融資審査にとの適用により、これまで想定されていなかったって「真に価値ある情報」であるかを予め決めような相関要因が発見され、それが業務の改善ることは難しいかもしれない。これは、人間にや効率化につながっています」50（傍点筆者）。

とっては事前の予想も事後的な理解も極めて困

つまり、AI審査に関しても、金融EDIの商流

難な相関関係をAIがしばしば抽出するためでデータ等から想定外の相関関係が抽出される可ある。

能性を否定できないように思われる。想定外の

例えば、大手電機メーカーが開発したAIに関する事例をみてみよう。

・ ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・ ・・・ ・ ・・・

相関が統計的に頑健である場合、金融検査当局を含む関係者は、このような相関を利用した

47 2015 年12 月に開催された金融庁決済業務等の高度化に関するワーキング・グループの第 6回会合において、みずほフィナンシャルグループのトランザクション業務部長が提出した「資料 2」には、XML電文の「システムをベースに、人工知能（AI）を用いたビッグデータ分析・活用や、様々な拡張機能を実装・提供することも可能になると考えられる」と記載されている（http://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/kessai_wg/siryou/20151202/04.pdf）（2017年1月24日閲覧）。
48 例えば、商取引に基づかない融通手形は、「売掛債権の存在」という偽の商流情報を「ノイズ」として発する。
49 日本経済新聞「AIの社会実装に現実味 多業界で実績作れ 講演①矢野和男氏（日立製作所理事人工知能ラボラトリー長）―人工知能はビジネスをどう変えるか」（2017 年1月26日朝刊20 面）。この講演は、前掲注 46のシンポジウムで行われた。
50 翁百合＝青木周平＝長稔也「FinTechの本質をつかみ、金融ビジネスの革新に生かす」日立評論 98 巻 9 号 8 頁（2016）、12 頁〔長発言〕、http://www.
hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/09/2016_09_00_talk.pdf（2017 年1月18日閲覧）。長氏は、日立製作所金融ビジネスユニット金融システム営業統括本部事業企画本部金融イノベーション推進センタ担当部長。

66

2017.6

信用リスクの計測を「先進的手法」として与信AI審査を適用することが困難なもう一つの審査に利用可能かどうかについて検討する必要分野として、急成長を目指すVBへの資金供給があるものと思われる。

がある。VBはイノベーションを起こさないと急既に述べたように、欧米でAI審査に基づい成長できず成功することができない。しかし、てFinTech VBが無担保で融資を行っている中

イノベーションは頻繁には起きず、破綻する

小企業の規模は今のところ比較的小さい。ある

VBも多い。このため、十分な量のデータを収いは、融資金額はそれほど多くない。一定規模集することができずAIでの統計的な審査には以上の金額を融資する場合には、有人審査も適さない。従って、VBへの資金供給は融資（負行うケースや政府のサポートを受けているケー

債）ではなくエクイティ投資（資本）が今後もスもある。

主流となり、ベンチャーキャピタリストによる

これは、AI審査の本質が、均質・多数のサンプルである企業のビッグデータの解析によっ

有人審査が続く可能性が高いと思われる。
⑤AI審査の限界と債権保全措置て、統計的にデフォルトの期待値を計算し、収規模が大きくない地域金融機関にとって、中益最大化をモデル化することにあるためであ

小企業の上位層や中堅企業に対する融資、特る。ここで重要なのは、サンプルが「均質・多数」に金額の大きい融資が回収不能になると、自行で統計的な分散が小さいことである 51。しかし、の自己資本に大きなダメージが及ぶ可能性があ「中堅・中小企業」の範疇でそのような均質・る。このような企業、あるいは融資に対しては、多数の存在は、個人企業を含めてマイクロレベ

不動産に限らず、動産・債権や知的財産権等

ルから比較的規模の大きくない中小企業に限らの何らかの担保による保全措置が残る可能性れるだろう。中小企業の上位層、あるいは中堅があると思われ、
貸出債権の保全措置の高度化・規模の企業の数は、1国レベルでは現在のビッ効率化が必要となろう。

グデータの解析技術で精度の高い分析ができ（ICTを活用した不動産担保融資）るほどには多くなく、また、「上位層」の基準〔Ⅱ〕１の「1.2」で示したマッキンゼーの予の確定も容易ではないかもしれない。従って、測によると（前掲 図表10）、モーゲージ貸出

欧米のFinTech VBがAI審査で行う融資の金額（Mortgage：実物資産（居住用・商業用不動産）には上限が設けられているものと推測される。

を担保とし、個人・企業を債務者とする貸付）

このため現時点では、中小企業の上位層や中堅についてはデジタル・バンキングからの収入の企業に対する融資、特にその会社の社運をかけ比率は2018 年に20%に止まると予測されているような大型の設備投資資金については、AIる。マッキンゼーはその理由として、貸出期間

審査で発せられるデフォルトのアラームの精度が長期にわたるため審査を慎重に行う必要があには限界があるものと思われる。

ること、オンラインでの借換システムの発展が

51 サンプルに均質でない規模の大きな企業が含まれる、あるいは一部の企業への貸出残高が他の企業に比べて極端に多いと、モデルで想定されていない
外生的なショックによってこれらの企業群で業績の大幅な悪化、あるいは破綻が発生した場合、モデルの想定通りに収益を最大化できなくなるリスクが高まるだろう。

2017.667

遅れていること 52、及び顧客が銀行員からの対を構築することは不可能ではないだろう。これ

面での助言を好むこと、を挙げている 53。
しかし、らを利用して、AIのアルゴリズム解析によって日本で中小企業に行われることの多い不動産担

倒産確率を計算し、融資を保全する担保の要

保融資の実務慣行からすると、収入の2割がネ

否とプライシング（金利設定）を行うことがでット経由でもたらされるようになると予測されきると考えられる。

ていること自体が、先端的とみることもできる。

担保となる不動産の利用状況等の実地調査

例えば、世界的にみて電子政府化が進んでや土壌汚染の有無の確認には人手をかける必いるエストニアには “e-Land Resister” という要性が残る可能性がある。しかし、担保価値の不動産登記のシステムと “e -Business Resister”

評価は、原理的には国土交通省の「不動産鑑という会 社 登 記 のシステムが ある。e-Land

定評価基準」等に基づくアルゴリズムとして自Resisterでは所有権、地上権、抵当権等をネッ動化することが可能と思われる 55。このため、ト 経 由 で 登 記 す ること が で きる。 ま た、eICTの活用により日本でも不動産担保融資を現-Business Resisterでは、登記された「会社の状よりも省力化する余地があるだろう。

決算報告書、法人税の納付状況、借入金の有（ABL・電子記録債権・知的財産権担保融資）

無など財務状況全般を瞬時に確認することが先ず、動産・債権を担保とする融資であるできる」54。エストニアだけでは十分な量の企

ABLの動向をみると（図表22）、2014 年度に実業情報（財務データ等）を得ることが難しいか

行件数が1万件を超え、融資の実行金額は約9もしれないが、例えば欧州連合（EU：エスト

千億円となった。同年度末の残高は1.9兆円にニアは加盟国）全体で企業情報のビッグデータ達した。ただ、中小企業向け貸出の残高（2014（図表 22）ABLの融資金額と融資件数の推移
年度

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

動産・債権担保融資件数
（件）

-

5,814

4,381

4,109

3,371

5,724

8,557

11,385

動産・債権担保融資金額
（億円）

2,748

2,133

2,739

1,921

1,875

4,986

9,327

8,965

30

37

43

47

56

87

109

79

2,346

4,436

4,764

4,338

3,324

9,643

14,80019,341

一件当たりの融資実行額（百万円）
残高（年度末時点）（億円）（資料）経済産業省「『ＡＢＬの現状、普及促進に向けた課題及び債権法改正等を踏まえた産業金融における実務対応の調査検討』報告書」（2016）、
http://www.meti.go.jp/policy/economy/keiei_innovation/sangyokinyu/ABL/11.pdf（2016 年 12月29日閲覧）（注）融資金額は各年度における融資実行額を集計している。
52 特定債権担保の（再）設定等にオンラインで完結できない手続きが必要なことが原因と推測される。
53 Henk Broeders & Somesh Khanna, Strategic choices for banks in the digital age（2015）, retrieved on Dec. 14th of 2016 at McKinsey & Company
Web, http://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/strategic-choices-for-banks-in-the-digital-age#0
54 萩 原 祥 吾「デジタルガヴァナンス最 先 進国エストニアに学ぶ『これからの政 府 』とわたしたちの暮らし」（2013 年10 月25日）、http://wired.
jp/2013/10/25/e-estonia/（2017 年1月17日閲覧）。
なお、日本でも会社法 440 条1 項で株式会社は決算公告が義務付けられている（①有価証券報告書の提出のある会社、②インターネットのホームページ
で計算書類の電磁的開示を行っている会社、③会社法上の特例有限会社を除く）。会社法 976 条 2 号で公告を怠ったり不正な公告をした場合には、100万円以下の過料という罰則が定められているが、費用・手間との兼ね合いで実施していない株式会社形態の中小企業が大宗を占めているのが実態である。
55 国土交通省「不動産鑑定評価基準」（平成 26 年 5 月1日一部改正版）では一般的要因、
地域要因、
個別的要因を踏まえた評価方法が記載されている（https://www.mlit.go.jp/common/001043585.pdf）。また、トヨタグループの㈱タスはASP（Application Service Provider）による不動産評価を事業としている（http://www.tas-japan.com/corporate/）。
（Webは 2017 年1月27日閲覧）682017.6

第三に、知的財産権担保融資（以下、知財

年度 253.3兆円。前掲図表13）に占める比率は担保融資）の状況をみる。特許権への金融機

1%に満たない。
次に、電子記録債権を記録する「でんさいネ

関による質 権 設 定 状 況をみると（ 図 表24）、

ット」の利用状況をみると（図表23）、利用者

2014 年4月時点で中小企業への与信額は381億

登録数・利用契約件数は2013年から2014 年初

円とABLやでんさいネットに比べても実績は少頭にかけて急増したが、その後増加ピッチが鈍ない。この背景には、「金融機関には特許等知っており、直近ではそれぞれ約44 万社、約60

財（筆者注：知的財産権）の評価ができる人材万件になっている。一方、債権の発生記録請求が不足しているため、知財が融資判断に適切にの件数・金額は増加傾向で推移している。直近反映されていない状況」57 がある。

の残高は4 兆円弱に達しているが、中小企業向

以上からは、ABL、電子記録債権、知財担

け貸出の残高と比べると少ない。

保融資は今のところ普及の途上にあると言え電子記録債権は手形債権・売掛債権の問題る。これらの新型の保全措置を普及させるため

点 56 を克服し、譲渡の手続きが簡便で信頼性がには、ICTを利用した何らかの技術的ブレーク

高い新しい種類の金銭債権である。このため、スルーや政策的支援が必要になるものと思わ

債権流動化の推進のために一層の普及が期待れる。
先ず、ABLの普及策を検討するために、案される。

（図表23）でんさいネットの利用状況

700

180

600
500
400
300
200
100
0
2013

発生記録請求件数合計（千件：左目盛）
発生記録請求金額合計（10億円：右目盛）
月末残高金額（10億円：右目盛）

利用者登録数（千社）
利用契約件数
（千件）

14

15

16 （年/月）

4,500

160

4,000

140

3,500

120

3,000

100

2,500

80

2,000

60

1,500

40

1,000

20

500

0

2013

14

15

16

0
（年/月）

（資料）でんさいネットWeb、https://www.densai.net/stat（注1）「利用者登録数」は、同一の利用者が複数の利用契約を締結している場合に、同一の利用者の単位で名寄せを行った結果の数（各月末時点の累計）。
（注2）「利用契約件数」は、利用契約件数の総数（各月末時点の累計）。
（注3）でんさいネットは2013年2月開始。
56 手形債権では①作成・交付・保管コスト、②紛失・盗難リスク、③分割不可。売掛債権では①譲渡対象債権の不存在・二重譲渡リスク、②譲渡を債務者に対抗するために、債務者への通知等が必要、人的抗弁を対抗されるリスク。
57 特許庁「第７回中小企業・地域知財支援研究会 資料２ ２８年度における特許庁の地域・中小企業支援策の概要」（2016 年 3 月29日）13 頁、https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/kenkyukai/pdf/chusho_chizai_shien_haifu07/04.pdf（2017 年1月12日閲覧）

2017.669

（図表 24）特許権への金融機関による質権設定状況（2014 年 4 月現在）（
政府系金融機関

金融機関与信額）内は中小企業への与信額
101.1億円（ 89.6億円）

与信額合計に占める割合
23.6%

メガバンク等

171.5億円（140.6億円）

40.0%

地銀・第二地銀

132.0億円（127.5億円）

30.8%

信用組合・信用金庫

24.1億円（ 23.6億円）

5.6%

与信額合計

428.6億円（381.3億円）

100.0%（出所）特許庁第３回中小企業・地域知財支援研究会 資料２「知財を活用した中小企業向け融資について」（平成 26 年 6月9日）、http://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/kenkyukai/pdf/chusho_chizai_
shien_haifu03/shiryou02.pdf（2017 年 1月12日閲覧）（注）特許庁調べ
・質権設定には、根質権、共同質権を含む。
・質権と根質権に設定された債権額、債権極度額を与信額として集計。

件発掘時の課題（2015年度。複数回答）58 をみは490 億円、クラウドファンディング全体に占ると、「物件の担保としての適性について判断

める比率は1.2%に止まっている。直接金融としができない」と「取引先の在庫などの資産の管ての性格が濃く、間接金融よりもリスクテイク

理状態について把握ができない」とする金融機に向くクラウドファンディングでも資金調達が関がともに51％に達している。加えて、「売掛金・僅かである点からも、知的財産権の市場性と価買掛金のサイト等、融資対象先の商流が確認

値の評価が極めて難しい様子が窺われる。従っできない」（15％）という課題も見受けられる。

て、間接金融である融資の担保として知的財産

これらの課題はIoTの発展による対象動産への権の利用を拡大することには一定の限界がある

センサーの取り付け費用の低下と金融EDIといと思われる。実際には、事業性を重視して融資

うフィンテックの活用によって相当程度改善すする場合に、掛目を低めに設定して担保としてることができると思われる。

評価するか、添担保（価値を評価しない担保）

でんさいネットについては、XML電文へのとして扱われるケースがある。ただ、知財担保移行により高度化される予定の新しい金融EDI

融資には二つの意義がある。第一に、物的資産のシステムとの結合が利便性の向上に寄与するを持っていないが知的財産権を持っている企業のではないだろうか。将来的な検討事項となるに対して銀行が知財担保融資を行う際に、銀余地があるものと思われる。

行は「知財の収益化の蓋然性（＝事業性）」に

知財担保融資については、その価値の評価

ついての綿密な説明を企業に求めるため、企業の難しさと市場性の低さが普及の障害になってが事業性についての説明責任の重要性を認識いる。類比として、知的財産権を投資対象とすすることである。第二に、銀行に知的財産権へるロイアルティ型のクラウドファンディングのの理解を促すことである。従って、そのための2015年の調達額をみても（前掲図表6）、金額

ツールとして、特許庁が行っている「知財ビジ

58 経済産業省「『ＡＢＬの現状、普及促進に向けた課題及び債権法改正等を踏まえた産業金融における実務対応の調査検討』報告書」（2016）、http://www.meti.go.jp/policy/economy/keiei_innovation/sangyokinyu/ABL/11.pdf（2016 年12 月29日閲覧）、参考資料１ ABLの課題に関する実態把握
調査結果 44 頁。

70

2017.6

ネス評価書」や「知的資産経営報告書」の作介についても、欧米では個人自営業と規模の小成支援の重要性は高い。

さい企業に対してFinTech VBが比較的少額の資金供給を行っている。日本でもAmazonや楽（4）資金仲介機能に関する小括天のようなEC関連企業が、主に「商流」の日本では、優良企業に対する融資獲得の競

ビッグデータを基にして自社市場に出店・出品

争激化で銀行の利鞘が国際的にみても薄くなっしている個人や中小規模の事業者に対して、既ている。その一方で、銀行が一部の企業への存の銀行より短期間の審査で無担保の融資を

貸出態度を厳しくしている可能性があり、金融行っている。これらの融資の与信審査は債務者庁が「日本型金融排除」の実態を調査する意に関連するビッグデータをAIのアルゴリズムで向を示している。この間、EC関連等の非銀行

解析して行われている（AI審査）。NIIの新井業の企業が破壊的イノベーションを起こしつつ教授によると、AIのテクノロジー、特にディーある。このような状況下で近年AIが進歩していプラーニングの発展によって、データの蓄積がることを踏まえると、銀行も一定規模以下の中進むほどAI審査の精度は向上する。このため、小企業の与信審査に、財務データと「商流」デ

日本でも各種のビッグデータの整備が進むにつータを組み合わせたAI審査を導入して生産性・

れ て、 欧 米 と 類 似 し た ビ ジ ネ ス モ デ ル の

収益性を向上させることが課題となるだろう。

FinTech VBが破壊的技術で一定の存在感を示

ただ、AI審査による大規模な設備資金等の融すことが考えられる。また、EC関連企業や資判断は難しい。この分野では保全措置として

FinTech VBは資金仲介の取り組みによって、の不動産やABL等の必要性が残るが、ICTを活経験とより多くのデータを蓄積し、融資の対象用した効率化が求められるだろう。また、VBとする企業・業種や限度額を徐々に広げることへの資金供給の審査もAIには難しい。以上かが考えられる。従って、既存の銀行が行う個人

ら、銀行内部での適切な機能の分担が経営戦自営業者や規模が比較的小さい中小企業向け

略上の課題になるだろう。

の融資業務が部分的にアンバンドリングされる可能性があると考えられる。

2.3 中小企業金融の将来像（1）中長期の展望

特に単独でビッグデータを構築できるほどには規模が大きくない地域金融機関は、中小企業

既に述べたように、日本ではフィンテックに金融に対するFinTech VB等の脅威を軽視するよる中小企業金融の「破壊」、あるいは「アンべきではないと思われる。なぜ、日本の中小企

バンドリング」に対する危機感が世界全体に比業金融で「破壊」が進むとみる順位が世界全べて低い（前掲図表７）。

体に比べて低いのだろうか（前掲図表7）。それ

し か し、国 際 間 の 資 金 決 済 に 関し て は、は、中小企業金融のマーケットあるいは外部環

PayPalのようなオンライン決済が中小規模の境に何らかの歪みがあることを示唆していると

EC実施企業でもかなり普及している。資金仲

考えることもできる。歪みの例としては、従来

2017.671

の規制の枠組みによって競争相手は同業者だけープン・イノベーションを目指すべきだろう。

との固定観念を既存銀行、特に地域金融機関

加えて、保全措置についてもICTを活用して高が根強く持っている可能性があること等が考え

度化・効率化する必要があると思われる。

られる。そのような歪みは新規参入者（FinTech

さらに、イノベーションを目指すVBに対す

VB等）にとっては収益機会となりうる。政府

る資金供給も一定金額を超えるとAIによる審が検討している公的部門のビッグデータのオー

査に依拠するFinTech VBには難しいだろう。

プン化や、AIを中心とするICTの発展などによこのため、銀行はベンチャーキャピタル（VC）

り歪みが解消に向かうことも考えられるだろ

投資を従来以上に本格化することで差別化を目う。

指す必要性が高いと思われる。

それでは、銀行はどのようにFinTech VB等との差別化を目指すべきであろうか。個人自営（2）銀行に求められる人材業者や中小企業の経営は不安定化しやすい。

AIの発展によって金融機関が必要とする人

加えて、AIの活用により相当数のホワイトカラ

材が大幅に変化する可能性が高いと考えられてー労働者が余剰化する可能性が高い。これらのいる。オックスフォード大学の研究者が米国のこととシェアリングエコノミー 59 の拡大が相ま702の職種を対象として予測した「コンピューって、雇用の吸収源として個人自営業やフリー

タによって代替される確率が高い職種」ワース

ランスの増加が想定される。従って、銀行はこ

ト40をみると（図表25）、金融機関の関連職種のような企業への経営のサポートを高度化するが目立つ。これは、金融機関で行われる業務のことによってFinTech VBとの差別化を目指す

多くの部分が一定の手順で情報を解析する「アことが考えられる。

ルゴリズム」であり、アルゴリズムに基づいた

また、中小企業の上位層や中堅企業に対す計算や検索の能力で人間はコンピュータに敵わる融資、特に大型の設備資金については、AIないためである。銀行に直結した職種では、「金審査の精度には限界があると思われ、これを踏融機関の新規口座開設事務」（＝銀行や証券会

まえて銀行は自らの審査能力を向上させなけれ社の窓口係）（10 位）と「金融機関の融資担当ばならない。その方策としても、財務データに者（loan officer）」（17 位）で代替される確率が金融EDIの商流データを組み合わせて、銀行自高い。

身が高精度のAI審査の体制を構築して生産性

この研究者と野村総合研究所が共同で日本を向上させることが経営課題になるであろう。

の601の職種について同じ手法で試算した結果

その際、銀行は自行のシステムのベンダーだけでも、「人工知能やロボット等による代替可能

でなく大学やFinTech VBの技術を導入してオ性が高い100 種の職業」の中に、「貸付係事務員」

59 シェアリングエコノミーは、無形の人的資本だけでなく、利用可能な時間帯での自家用車の運転による他者の移動（例：Uber）、自宅の空き部屋への他者の宿泊（例：Airbnb）等、個人が所有する有形固定資産を他者と共有する新型の経済活動であり、通常マッチングにはITが用いられる。シェアリン
グエコノミーによって、従来遊休化していた資源・資本の稼働率が向上し、マクロ的な経済効率すなわち生産性の改善が期待される。ミクロ的には、人的資本や自動車による移動、空室への宿泊による便益を需要者に供給する個人は一種のフリーランスとみることができる。

72

2017.6

（図表 25）コンピュータによって代替される確率が高い職種（米国）（オックスフォード大学の予測：ワースト 40）
順位
1
2
3
4
5

確率
職種
順位
0.99 テレマーケティング
21
0.99 タイトル・オフィサー（不動産の権利・契約関係の調査）
220.99 手縫い
23
0.99 数学技術者
24
0.99 保険引受
25

60.99 時計の修理

78
90.99 貨物エージェント
0.99 税理士
0.99 写真処理作業者および加工機械操作

10

26

確率
職種
0.98 エッチング、
彫刻
0.98 包装、充填機械のオペレーター・監督
0.98 調達事務員
0.98 出荷、入荷、及び流通事務
0.98 金属・プラスチックのフライス盤、平削り機設定、
操作、
監督
0.98 クレジット・アナリスト（個人・企業の信用度の分析・判定）

27
28
29

0.98 部品販売員
0.98 （保険金）請求審査
0.98 ドライバー/販売員

0.99 金融機関の新規口座開設事務30

0.98 無線オペレーター

31
32

0.98 弁護士秘書
0.98 簿記、会計、および監査事務33

0.98 不良品選別

14
150.99 図書館司書補助技師
0.99 データ入力
タイミングデバイス（セラミック発振子/水晶振動子
0.98/発振器等）組立・調整
0.98 保険金請求等の事務的処理
0.98 証券会社事務員

34
35

0.98 モデル
0.97 ホスト・ホステス、
食堂、
ラウンジ、
喫茶店

16

0.98 受注事務

0.97 クレジット（信用供与）
承認・確認事務170.98 金融機関の融資担当者

36

11
12
13

18
19
20

0.98 自動車損害保険鑑定人
0.98 アンパイヤ、レフェリー、
その他のスポーツ関係者
0.98 占い師

37

0.97 給与・勤務時間管理事務

38
39
40

0.97 農業・食品科学技師
0.97 電話交換手
0.97 不動産仲介（source）Carl Benedikt Frey & Michael A. Osborne, The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?（2013）, at
57-72, retrieved on Dec.26th of 2016 at http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf（note）
・確率の算出対象は、米国の702 種類の職業。
・①順位がゴシック体：銀行にある職種、②職種が下線付きのゴシック体：銀行・証券・生損保業にある職種。
・28 位の請求審査は様々な業種の会社内で発生する請求に対する審査。保険金の審査だけでないため太字にしなかった。

（=融資担当者）と「銀行窓口係」が入ってい人材を育成するべきであろうか。

る 60。ただし、NIIの新井教授は、「融資担当者」

第一に、既に述べたとおり、個人自営業・フは現状のままだとAIに代替される可能性が高リーランスが増加する可能性が高いが、小規模

いが、「新規口座開設事務」（＝銀行窓口係）は

以下の企業群、特に創業後間もない個人企業

多様な顧客との折衝を必要とするため簡単にはやマイクロ企業は十分な経営スキルを有してい代替されないと考えている。それは、窓口を訪ない場合が多く、これらの企業の倒産の確率はれる一部の顧客は自分のニーズを適切に理解・

決 し て 低くな い。この 点 に つ い て 銀 行 は、表現できない場合があるため、窓口係には顧客

FinTech VBとの差別化が可能と考えられる。

の「真意」や潜在的ニーズの「意味」を忖度

銀行自身が中小企業、特にスタートアップ企業する能力が必要だからである 61。

に対してAI審査で融資を行うとともに、強力でそれでは、フィンテック時代の中小企業金融

有効な経営支援をワンストップで行うことが考の可能性を踏まえて、既存の銀行はどのようなえられる。いわば、リレーションシップ・バン

60 野村総合研究所「日本の労働人口の 49％が人工知能やロボット等で代替可能に～ 601 種の職業ごとに、コンピューター技術による代替確率を試算～」
2015 年12 月2日News Release、https://www.nri.com/~/media/PDF/jp/news/2015/151202_1.pdf（2015）（2017 年1月30日閲覧）。
61 新井紀子「数学的最良な技術で変革」日経産業新聞 2016 年 3 月3日2 面SmartTimes（2016）｡2017.673

キングにAI技術を組み合わせるのである。既銀行のビジネスモデルの高度化にとって必須でに、「よろず支援拠点」62 が全都道府県に設置さあることを意味している。

れており、創業予定者だけでなく、既存の中小企業に対してもワンストップで資金調達と経営

結語－今後の課題と超長期的展望指導を行う仕組みが始まっているが、こうした破壊的技術の台頭により情報生産のあり方

業務に対応できる人材を銀行も育成することがが変化し、資金の決済と仲介という銀行固有と望まれる。このような仕組みに銀行がより積極考えられていた機能がアンバンドリングされつ的に関与すれば、「日本型金融排除」と呼ばれつある。海外では既にFinTech VB、あるいはるような状況は是正され、銀行のビジネスにもICT関連産業がAIを活用して中小企業金融の寄与するものと考えられる。

分野で一定の存在感を示している。この流れが第二に、ビッグデータのAIでの解析に適さな

いずれ日本でも広がる可能性を否定できないだ

い可能性がある企業への資金供給である。そろう。すると、日銀のFinTechセンター長が論の一つが中小企業の上位層と中堅企業への融じたように、日本の銀行はフィンテックに適合資である。特に、その企業の命運を賭ける大型したビジネスモデルの構築が必要になる可能性の設備投資や海外進出の融資案件の数はそれが高い。例えば、金融EDIの中の商流に関するほど多くはないだろう。このため、有人審査がビッグデータも活用したAI審査の検討が求め続き、プロジェクト・ファイナンスやシンジケられるだろう。同時に、ICTを活用した保全措

ートローン、海外情勢（法制度、慣習、カント

置の高度化・効率化が考えられる。加えて、リーリスク等）に精通した人材の育成が一段とAIが苦手とする分野に力を入れることが考えら重要性を増すと考えられる。

れる。その代表例が、規模の小さい企業への第三に、イノベーションを通じた急成長を指経営支援やイノベーションを目指すVBへの資

向するVBへの資金供給もAIでの確率的処理に金供給である。その過程でAIには難しい情報適さない。このため、銀行系のVCが従来以上生産を担う人材を育成する戦略の高度化も必要に積極的にVBの育成に関与することが考えらになると思われる。

れる。その際、ハンズオン投資を本格的に行う

超長期的には、フィンテックは銀行業と中小ことのできるベンチャーキャピタリストを育成

企業金融にどのような影響を及ぼす可能性があすることが、銀行の収益性の向上にとって重要るのだろうか。この点について、米国の大手銀な要素となるだろう 63。

行出身の学者とイノベーションの専門家、コン

これらは、情報生産機能の質と内容を一段とピュータ科学の学者の3名が 2016年秋に公表

高度化するために必要な人材を育成することがしたマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究

62よろず支援拠点については、藤野洋「『ヤング報告書』にみる英国の中小企業政策の将来像―日本の起業・創業と小規模企業の成長促進のための政策への含意―」商工金融第 67 巻第 2 号 22 頁（2017）、58,59 頁を参照。
63「ハンズオン投資」は、VBの成功確率を引き上げることによって目標とする投資収益率を達成するために、投資先VBの経営に参画し監督と指導を行う
VC投資のスタイル。銀行系VCでのハンズオン投資とベンチャーキャピタリストの育成の必要性については、藤野（2016）（上）・前掲注 6、75 ～ 77 頁に記載した「5．日本のVCの課題」を参照されたい。

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2017.6

「デジタル銀行宣言－銀行の終焉？」を基に展いる。現在、世界中で4,500 万の中小企業が銀望する。中小企業金融に留意しつつ概要を述

行のサービスを十分には受けていない（｢金融べると以下の通りである 64。

排除｣の状態）。しかし、DBFはAIとビッグデータに基づく与信判断モデルでリスクを最適化

現在FinTech VBによってアンバンドリング

するので、排除されている中小企業が信用供与が進んでいる各種の銀行業務は、「未来のデジにアクセス可能になる。マクロ経済的視点から

タ ル 銀 行（the Digital Bank of the Future：

は、DBFによるBoTは経済活動をスピードアッ

DBF）」によってリバンドリング（rebundling：

プさせ成長を促進する。BoTの前提は流通速度再結合）される。DBFはAI技術を駆使して伝の速いデジタル通貨の普及 66 であり、国家・中統的銀行が行う各種の業務（リテール･バンキ

央銀行、あるいは大手銀行がデジタル通貨のング、プライベート･バンキングと事業金融 65、発行主体となることが考えられる。実際、英国、

データ分析･IT、ファイナンシャル・マネジメ

ロシア、中国の中央銀行は、中央銀行による発ントとオペレーションおよびリスク管理）を統

行の効果・影響を研究している。国家・中央銀

合し、IoTによって情報を収集・分析し、リア

行によるデジタル通貨の発行が実現すると、預

ルタイムで顧客に最良のソリューションを提示

金者は銀行に流動性預金を預ける必要性がなする。いわば、「BoT（Bank of Things）」（筆

くなる 67。従って、伝統的銀行は早急に対応策

者注：常に銀行サービスにアクセスできる状態）を講じるべきである。

が可能になる。例えば、建物に内蔵されたセンサーが故障を検知すると、DBFはオープンAPI

このような予測の日本での実現性は現時点でを通じて複数の修理業者による入札と修理代は不明である。イノベーションの一層の進展に金の捻出方法をリアルタイムで所有者に提案す加えて、中小企業の会計の質の向上と情報開示る。機能としての営業とマーケティングの重要の普及、ビッグデータの利用ルールに関する法性は残るが、DBFの従業員の大多数は技術者

律の整備やリテラシー・倫理観の向上が課題ととデータ・サイエンティストで構成される。

なるだろう。さらに、中小企業への資金供給を

ICT産業にはレガシー（負の遺産）と化したシ仲介するFinTech VBに賦課する「顧客本位のステムがないのでDBFの構築に有利な位置に業務運営（フィデューシャリー・デューティー）」

64 Alex Lipton, David Shrier, & Alex Pentland, Digital Banking Manifesto: The End of Banks? , retrieved on Dec. 8th of 2017 at http://cdn.resources.
getsmarter.ac/wp-content/uploads/2016/08/mit_digital_bank_manifesto_report.pdf.（2016）（Liptonはニューヨーク大学教授、バンクオブアメリカ出身。Shrierはイノベーション、VC投資の専門家。Pentlandはコンピュータ科学専攻のMIT教授）。概要には意訳、原文に記載されていない用語・概念を含む。
65 事業金融（Business Banking）は、リテール・バンキングの対象となる比較的規模の小さい中小企業よりも規模の大きな企業に対するファイナンスや、
そのような企業に対するプロジェクト・ファイナンスを意味していると思われる。
66 前掲注 7の「貨幣の交換方程式」を参照。なお、ビットコインは1 秒当たり取引量（TPS）の能力（筆者注：流通速度）が低いため高額の取引には適していない（Lipton et al., supra note 64 at 13）。
67 ニューヨーク大学（NYU）の研究者は、中央銀行によるデジタル通貨の発行は、経済効率性を向上する可能性と既存銀行の経営に甚大な影響を及ぼす
リスクがあるが、将来的には各国で禁止か容認か選択を迫られると論じている（Max Raskin & David Yermack, Digital currencies, decentralized
ledgers, and the future of central banking, in Peter Conti-Brown & Rosa Lastra eds., Research Handbook on Central Banking（2016）,
forthcoming in spring 2017 retrieved on Oct. 4th of 2017 at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2773973 at 15,16.）。RaskinはNYUのロースクールの主任研究員、Yermackはビジネススクールの教授（金融論専攻）。

2017.675

のあり方等も検討を要するように思われる。たチェーン技術を利用するための研究が行われてだ、フィンテックへの対応の巧拙が中小企業金いる 68。例えば、主に発展途上国の零細規模の融、銀行業界、さらに国家経済にとっても大き農業生産者等の資金調達の円滑化を念頭に置な影響をもたらすことは十分にありうる。

いた研究があり、ブロックチェーンが「金融排最後に、本稿で論じなかったブロックチェー

除」の是正に寄与することが期待されている。

ン技術をフィンテックとして応用する可能性にこれが実現すれば、日本の中小企業金融の効ついて若干触れる。MIT等では、不動産だけ率化と発展にも寄与する可能性があるため、今でなく家畜等の動産への担保設定にブロック後の動向が注目される。

【英文略語凡例】
ABL：Asset Based Lending（アセット・ベースト・レンディング）
AI：Artificial Intelligence（人工知能）
API：Application Programming Interface（異なるシステムをシームレスに接続する技術）
ASP：Application Service Provider（ネットワーク経由でシステムを提供する事業者、あるいはそのサービス）
BoT：Bank of Things（どこにいても銀行サービスにアクセスできる状態。マサチューセッツ工科大学の研究での造語）
CEO, CIO：Chief Executive Officer（最高経営責任者），Chief Information Officer（最高情報責任者）
CRD：Credit Risk Database（中小企業信用リスク情報データベース）
DBF：the Digital Bank of the Future（未来のデジタル銀行。マサチューセッツ工科大学の研究での造語）
EC：Electronic Commerce（電子商取引）
EDI：Electronic Data Interchange（電子データ交換）
FICO：信用格付を中心的業務とする米国のデータ分析会社（FICOはFair, Isaac and Companyの略）
FinTech：Finance（金融）とTechnology（技術〈主に、情報通信関連〉）を組み合わせた造語
IoT：Internet of Things（どこにいてもインターネットにアクセスできる状態。ネットに接続した機器類が遍在する状態）
IPO：Initial Public Offering（新規株式公開）
MIT：Massachusetts Institute of Technology（マサチューセッツ工科大学〈米国〉）NII：National Institute of Informatics（国立情報学研究所〈日本〉）P2P，P2B：Peer to Peer（個人から個人への）, Peer to Business（個人から企業への）RESAS：Regional Economy and Society Analyzing System（地域経済分析システム）
VB,VC：Venture Business（ベンチャー企業〈和製英語〉），Venture Capital（ベンチャーキャピタル）XML：eXtensible Markup Language（拡張可能マークアップ言語。｢マークアップ｣は出版業界内での指示伝達方法の意）

68 例えば、以下のような研究がMITで実施されている。
①David Shrier, Jaclyn Iarossi, Deven Sharma, & Alex Pentland, Blockchain & Transactions- Markets and Marketplaces（2016）, retrieved on Feb.
1st.of 2017, at shttp://cdn.resources.getsmarter.ac/wp-content/uploads/2016/05/MIT_Blockchain_Transactions_Report_Part_2_May_2016.pdf.
②Malvern Chinaka, Blockchain Technology-application in improving financial inclusion in developing countries. Case study for small scale
agriculture in Africa（2016）, retrieved on Feb. 1st.of 2017, at https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/104542/958426765-MIT.
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76

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