Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表52 ロジスティック回帰式（出院者統計）

方程式中の変数

B	標準誤差	Wald	自由度	有意確率	Exp(B)
ステップ1	謹慎回数	0.604	0.124	23.659	1	0.000	1.830
定数	-0.272	0.083	10.806	1	0.001	0.762
ステップ2	謹慎回数	0.572	0.127	20.377	1	0.000	1.771
父との関係	0.441	0.115	14.563	1	0.000	1.554
定数	-1.385	0.305	20.605	1	0.000	0.250
ステップ3	謹慎回数	0.546	0.129	17.994	1	0.000	1.727
学校面会	0.806	0.267	9.126	1	0.003	2.239
父との関係	0.454	0.116	15.223	1	0.000	1.575
定数	-1.490	0.310	23.126	1	0.000	0.225
ステップ4	謹慎回数	0.521	0.129	16.260	1	0.000	1.684
外出回数	-0.082	0.028	8.466	1	0.004	0.921
学校面会	0.773	0.267	8.355	1	0.004	2.166
父との関係	0.435	0.117	13.800	1	0.000	1.545
定数	-1.155	0.330	12.271	1	0.000	0.315
ステップ5	謹慎回数	0.516	0.130	15.841	1	0.000	1.676
職業訓練履修証明書	-0.647	0.220	8.613	1	0.003	0.524
外出回数	-0.089	0.028	9.806	1	0.002	0.915
学校面会	0.696	0.269	6.685	1	0.010	2.006
父との関係	0.452	0.118	14.683	1	0.000	1.571
定数	-0.421	0.412	1.043	1	0.307	0.656
ステップ6	謹慎回数	0.489	0.130	14.102	1	0.000	1.631
職業訓練履修証明書	-0.653	0.222	8.666	1	0.003	0.521
外出回数	-0.094	0.029	10.791	1	0.001	0.911
学校面会	0.714	0.271	6.962	1	0.008	2.043
父との関係	0.471	0.119	15.660	1	0.000	1.601
疾病の有無	0.477	0.181	6.911	1	0.009	1.611
定数	-0.559	0.418	1.793	1	0.181	0.572
ステップ7	謹慎回数	0.435	0.132	10.957	1	0.001	1.546
職業訓練履修証明書	-0.625	0.223	7.895	1	0.005	0.535
外出回数	-0.089	0.029	9.532	1	0.002	0.915
学校面会	0.712	0.272	6.833	1	0.009	2.037
基本的生活態度	-0.272	0.113	5.823	1	0.016	0.762
父との関係	0.454	0.119	14.538	1	0.000	1.575
疾病の有無	0.468	0.182	6.589	1	0.010	1.596
定数	0.305	0.550	0.307	1	0.579	1.356
ステップ8	少年鑑別所入所回数	0.563	0.244	5.315	1	0.021	1.755
謹慎回数	0.408	0.134	9.311	1	0.002	1.504
職業訓練履修証明書	-0.679	0.226	9.068	1	0.003	0.507
外出回数	-0.084	0.029	8.537	1	0.003	0.919
学校面会	0.757	0.272	7.717	1	0.005	2.131
基本的生活態度	-0.295	0.113	6.736	1	0.009	0.745
父との関係	0.436	0.120	13.244	1	0.000	1.546
疾病の有無	0.426	0.184	5.361	1	0.021	1.531
定数	-0.142	0.584	0.059	1	0.808	0.868
ステップ9	少年鑑別所入所回数	0.717	0.267	7.225	1	0.007	2.049
処遇課程	17.966	11	0.082
一般短期処遇(教科教育)	2.754	1.278	4.647	1	0.031	15.708
一般短期処遇(進路指導)	2.291	1.177	3.793	1	0.051	9.889
特修短期処遇	1.755	1.217	2.079	1	0.149	5.784
長期処遇(職業能力開発V1)	1.425	1.246	1.308	1	0.253	4.159
長期処遇(教科教育)	2.015	1.280	2.480	1	0.115	7.502
長期処遇(職業能力開発V2)	2.266	1.177	3.710	1	0.054	9.643
長期処遇(生活訓練G1)	1.686	1.218	1.917	1	0.166	5.400
長期処遇(生活訓練G2)	3.026	1.864	2.636	1	0.104	20.605
長期処遇(特殊教育H2)	2.629	1.255	4.389	1	0.036	13.857
長期処遇(特殊教育H1)	2.375	1.237	3.684	1	0.055	10.749
一般短期処遇(職業指導)	1.244	1.280	0.944	1	0.331	3.468
謹慎回数	0.383	0.142	7.282	1	0.007	1.466
職業訓練履修証明書	-0.568	0.250	5.174	1	0.023	0.567
外出回数	-0.074	0.032	5.428	1	0.020	0.929
学校面会	0.789	0.341	5.341	1	0.021	2.201
基本的生活態度	-0.332	0.117	8.086	1	0.004	0.718
父との関係	0.421	0.122	11.869	1	0.001	1.524
疾病の有無	0.445	0.193	5.332	1	0.021	1.560
定数	-2.470	1.297	3.624	1	0.057	0.085

a ステップ 1：投入された変数 謹慎回数

bステップ 2：投入された変数 父との関係

cステップ 3：投入された変数 学校面会

d ステップ 4：投入された変数 外出回数

e ステップ 5：投入された変数 職業訓練履修証明書

f ステップ 6：投入された変数 疾病の有無

g ステップ 7：投入された変数 基本的生活態度

h ステップ 8：投入された変数 少年鑑別所入所回数

i ステップ 9：投入された変数 処遇課程
再入（＝1）か非再入（＝0）かを区別するのに，影響がある有意な変数として，少年鑑別所入所回数（1回＝1，2回＝2，3回以上＝3），謹慎回数（なし＝0，1回＝1，2回＝2，3回以上＝3），職業訓練履修証明書（取得なし＝1，取得あり＝2），外出回数（なし＝0，1回＝1，2回＝2，3回＝3，4回＝4，5～9回＝5，10回以上＝10），学校面会（なし＝0，あり＝1），基本的生活態度（中間期）への評価，父との関係（かなり好転＝1，やや好転＝2，普通＝3，やや悪化＝4，かなり悪化＝5），疾病の有無（なし＝0，あり＝1）が選択された。

上記の表から，①少年鑑別所入所回数，②謹慎処分を受け回数，③職業訓練履修証明書の取得，④外出回数，⑤学校関係者の面会，⑥基本的生活態度（中間期）への評価，⑦父との関係，⑧疾病の有無及び⑨処遇課程が成行きに影響を与えていること，つまり，少年鑑別所入所回数がより多く，謹慎回数がより多く，職業訓練履修証明書の取得がなく，外出回数がより少なく，学校関係者の面会があり，基本的生活態度（中間期）への評価がより低く，父との関係がより悪化し，疾病が有り，少年院で一般短期処遇：教科教育課程又は長期処遇：特殊教育課程に編入されていたなら，再入者として予測される確率が高くなることが分かる。

ロジスティック回帰分析の結果，「再入」するかしないかを判別する変数としての項目の洗い出しとともに，それを使用しての「予測率」を算出した。前述した予測確率の値から見ると，「再入」を予測するための因子の洗い出しは不充分だったと言わざるを得ない。更に予測の精度を高めるためには，新規のデータ・フィールドの設定を行い，同フィールドとの関連性を中心にした新たな分析を進めていく以外に方法はない。

本研究での分析の結果から見出された影響因子のうち，「性別」，「非行の初発年齢」，「処分歴」「生活程度」等の因子については少年院へ入所以降の働きかけで変化させようがないが，「謹慎処分の回数」，「職業訓練の履修」，「基本的生活態度（中間期）への評価」「父との関係」といった因子については，入院後の働き掛け（少年院が単独で行うもののほか，保護機関，警察機関等の協力で行うものも当然含まれる。）によりその改善が可能であり，この種の試みと働き掛けの効果に関する検証は，矯正処遇の効率化を考えていく上では，極めて意味のあることだと思われる。
## 第6 データ・フィールドの時系列変化の把握及びその要因分析等

コンピュータ・データベースであるWANデータを利用すれば，個々の「フィールド」又は「フィールド相互の関係」の時々刻々の変化を把握することもできる。そして，WANデータによって把握された時系列変化と，人口統計，経済統計，労働統計を含むそれ以外の各種統計における時系列変化との関連等を調査・分析することで，WANデータ内の各フィールドの時系列変化に影響を与えている因子の洗い出しを行うことも可能になる。影響因子の洗い出しができれば，その因子の変化の予測を通じて，WANデータ内のフィールドの将来変化を予測することもできるであろうし，予測結果を処遇にフィードバックしていくこともできるのである。

平成12年末時点で，被収容者が5万人を超え，多くの施設での過剰拘禁が喫緊の課題となりつつある行刑施設に関して言えば，収容動向の要因分析及び将来予測は，施設の合理的かつ効率的な管理運営にとって，貴重な資料になるものと思われる。もちろん，司法法制調査部発行の矯正統計年報等，収容動向に関する統計はほかにも存在するが，任意の時点での収容状況を罪種別，地方別あるいは施設別で瞬時に把握できるだけでなく，統計データが比較的少ない未決勾留の収容動向についても同様の分析が行之るのが強みである。WANデータは市町村名を含んだ本籍及び住所フィールドをもっているため，都道府県別の分析にとどまらず，産業構造，雇用状況，人口の流出入状況等に差異のある地域間の分析が可能であり，これら社会的環境的要因と収容動向の関連を見出すのには適したデータベースだといえる。仮に，因子分析，重回帰分析を含む多変量解析の手法を用いて，各未決勾留施設ごとの罪種別の収容動向予測モデルが構築できることにでもなれば，未決勾留施設での居室指定，職員配置，給貸与物品の購入等に関する意思決定上の支援というメリットにとどまらず，刑確定者の移送先の選定，処遇を担当する受刑施設での居室指定，職員配置，付与すべき教育・処遇プログラムの指定，作業・工場の指定，給貸与物品の購入等に関する意思決定についての有用な支援情報提供源ということになろう。また，特定の施設の収容率だけが高くなり，その結果，被収容者に対する処遇等に格差が生じたりすることのないよう，矯正局においては，過去数年の収容実績等から試算した収容動向予測を踏まえて，毎年度，管区間の受刑者移送という形で行刑施設間での収容人員の調整を行っているが，各施設での収容の増減について，この種の「自己回帰モデル」とは異なった予測精度の高い将来予測が可能になれば，収容調整作業自体の効率も高まるはずである。

このように，蓄積されたデータの利用可能性は相当程度に広いのであるが，その前提となるのが，前にも述べたデータの正確性である。

表53は，行刑施設のWANデータ中の「身上」パーティションにある「施設入所日」及び「施設出所日」をキーとして，各年末の収容人員を集計したものである。矯正統計年報に掲載された数値と比較すると，誤差は約1.4～8.5％に達する。
表53 WAN データにより集計した各年末受刑者収容人員

(平成9年～11年)

年次	WANにより集計した人員A	矯正統計年報による人員B	AのBに対する割合(%)
平成9年	41,123	41,689	98.6
10年	46,916	43,245	108.5
11年	46,242	45,322	102.0

注 矯正統計年報による。

データ・フィールド「入所年月日」中にある不合理な年月日の種別とその数を示したのが、表54である。

表54 データ・フィールド「入所年月日」中にある不合理な年月日

データ総数	入力ミス
総数	空欄	1900年～1960年のもの	2001年以降のもの
199,317 (100.0)	7,247 (3.6)	6,310 (3.2)	114 (0.1)	823 (0.4)

注（）内は，データ総数に対する構成比である。

また，平成12年8月末日現在の収容現員を見ると，WANデータでは50,253人という結果になるが，矯正局の資料（48,391人）との間には1,862人の開きが生じており，これらの結果だけを見ても，「施設入所日」及び「施設出所日」データ・フィールドに一定の誤入力のあることがうかがえる（いったん作成したデータに誤りを見つけた場合，当該データを「削除」して新規にデータを作成することになるが，その削除処理がきちんとおこなわれずに同じデータが重複して保持されているケースも散見される。それ以外のデータ・フィールド内の誤入力状況については調査しなかったが，「施設入所日」等の入力状況から見て，ある程度の誤入力の存在が予想できる。

統計的分析及び推論の合理性を高めるために，これらの誤入力を減らしていくことが早急に解決されるべき重要な課題の一つであろう。

研究スタッフとしては，行刑施設のWANデータを用いて，施設の収容動向の要因分析，そして，動向の将来予測に関して若干試験的な試みを行いたかったのであるが，収容履歴のデータ自体に上述したような誤謬が含まれていることもあって，それは今後の研究に譲ることとした。

本研究では，将来の動向分析の参考として，少年施設のデータとは異なる行刑施設データの特徴と，それゆえに余分に開発して容易しておかなければならないシステムについてその概要を述べるにとどめたい。

第3－1でも述べたように，行刑施設の収容の根拠である勾留及び自由刑の執行は，前者の場合は重複して，後者の場合は連続して執行される場合がある（後者はさほど珍しくない。）。施設の収容履歴ではなく，「未決勾留者」としての収容と「受刑者」としての収容とに色分けして把握しようとすると，「刑の起算日」，「（受刑者としての）施設出所日」等が必要となる。ところが，これらのデータは，施設への入所日及び施設からの出所日を管理している「身上」パーティションとは別の区画である「既決受刑」パーティションにあるため，この二つのパーティションをつなぐ必要が生じる。この連結作業はTsear-
図18 一人の被収容者の受刑履歴が複数の行に生成される状況

刑起算日
施設A	(1刑分)
施設A	(2刑分)
刑起算日
施設B	(1刑分)
施設B	.	(2刑分)

ch 関数を用いたシステムで行えば足りるが，問題は，一人の被収容者の受刑履歴（執行予定のものを含む。）が図18のように複数の行に生成されることである。

執行予定であっても現実に執行されなかった刑は，「刑の起算日」を「施設入所日」又は「施設出所日」と比較すれば削除することが可能である（例えば，上図のケースの場合，2刑は移送元施設で執行されなかったのであるから，2刑の刑の起算日は移送元施設の出所日より後になり，それをチェックすることで未執行であることは簡単に判明する。）。しかし，受刑期間を算出するためには，複数行に記載された各刑の「刑の起算日」及び「施設出所日」を使わなければならない。ひらたく言えば，複数行に記載された「刑の起算日」の中から，もっとも古い期日を選び，続いて，「施設出所日」の中から，もっとも新しい期日を選ぶという作業が必要になるのであるが，このような作業は通常のアプリケーションソフトの守備範囲外なのである。そのため，この作業専用のシステムをオリジナルに作成する必要が生じる。プログラム7は，delphiで記述した，固定書式テキストファイル用の同システムのソースプログラム，C言語では，Delete関数がないため，自作することになる。プログラム8は，Delete関数と同様の働きをもつ関数をC言語で記述したものである。図19は，同システムのウィンドウズ上での初期画面である。現時点での利用はともかく，将来の動向分析等に役立つものと考える。
図19 ウィンドウズ上での初期画面

受刑履歴に関する上述の問題は，未決勾留履歴についても言える。また，実務上，受刑中の者の余罪に関して勾留処分が執行されることもさほど珍しいことではない。このような場合には，未決勾留履歴と受刑履歴の一部が時系列上で重なるわけで，受刑履歴と重ならない未決勾留履歴を出そうとするなら，結局のところ，「身上」パーティションの「施設入所日」及び「施設出所日」と，「既決受刑」パーティションの「刑の起算日」を参照しながら，未決期間を割り出していくという作業をするのが一番効率的だと考えられる。「連結」，「データ行の一本化」等が複雑に交錯するこの種の作業についても，ORACLEのSQL命令セットではなく，高級言語を使用したオリジナルのシステムの構築が必要になると思う。

プログラム7 Delphiで記述した，複数行を一行にまとめるシステムのソースプログラム

procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);
var
F1, F2: textFile;
S, t1, t2, u1, u2: String;
r, v, m, n, p: longint;
begin
v := 0;
p := 0;
if (Length(FileList.FileName) = 0) or (Length(Edit1.text) = 0) or (Length(Edit2.text) = 0) then
begin
ShowMessage('ファイルの指定がありません！');
end
end
end
end
exit;
end;
r := 0;
Screen.Cursor := crHourglass;
m := StrToInt(Edit1.text);
n := StrToInt(Edit2.Text);
AssignFile(F1, FileList.FileName);
Reset(F1);
AssignFile(F2, ChangeFileExt(FileList.FileName, '.re2));
Rewrite(F2);

t1 := '0';
ul := '0';

while not Eof(F1) do
begin
Readln(F1, s);
t2 := s;
u2 := s;
Delete(t2, 15, Length(t2));
Delete(u2, 1, m-1);
Delete(u2, n-m + 2, Length(u2));

if t1 == t2 then
begin
p := 7;
if StrToInt(u1) <= StrToInt(u2) then v := StrToInt(u1)
else v := StrToInt(u2);
end
else
begin
writeln(f2, t1 + ''; + u1);
end;

t1 := t2;
if p == 0 then u1 := u2
else
begin
u1 := IntToStr(v);
p := 0;
end;
r := r + 1;
end;

CloseFile(F1);
CloseFile(F2);
Screen.Cursor := crDefault;
FileList.Update;
ShowMessage('検索終了しました。:' + IntToStr(r));
end;

## プログラム 8 Delphi の delete 関数を C で記述したもの

int a, b, c;
char *str1, *str2; /* str1が削除対象，削除後は str2*/
/*切りたい部分を a 及び c で指定した後，以下の記述を行う*/
/*指定した範囲の文字を対象文字列に代入*/
if(a == 1) {
for(c = b; c < strlen(str1); c++)
str2[c - b] = str1[c];
str2[c - b + 1] = '¥0'; /* ヌル文字を出来上がり文字列の最後に代入*/
}
else {
for(c = 0; c < a; c++)
str2[c] = str1[c];
str2[a] = '¥0'; /* ヌル文字を出来上がり文字列の最後に代入*/
}
第7 まとめ

各矯正施設で管理している被収容者情報データを川越及び大阪の2箇所でバックアップするという管理システムは，阪神大震災のような広域かつ大規模な災害による施設管理データの消失を防止することを目的として，平成9年4月にバックアップが始まった。WANデータは，平成12年8月末の時点で40万件を超えるまでになっているが，データが施設のLANデータ復旧のために利用されるという事態は幸いにしてこれまで一度も発生していない。

本研究は，年を追うごとに増加するこの膨大なデータについて，「バックアップ」以外の利用方策を検討し，そのコスト・パフォーマンスの更なる向上を目指そうとするものである。

前章において検討したように，その利用方策は以下の3つにまとめられるだろう。

① 被収容者の収容履歴及び成行きに関する調査

② データベース・フィールド相互の関連の分析

③ データベース・フィールドの内容の時系列的变化の把握及び分析

これら3つの利用方策のいずれについても，相当の将来性及び発展性が認められるが，とりわけ，成行き調査及びその結果を利用した成行きの要因分析は，矯正処遇効果を計測する手段としては他の追随を許さないもののように思える。おりしも，凶悪化する少年非行への対応を目指した改正少年法の施行が目前に迫っており，矯正施設における処遇のあり方も新しい局面を迎えているこの時期に，WANデータの効率的な利用は優先的に実現しなければならない課題の一つということができる。しかしながら，それを具体化し，実用性を一層高めていくために超えなければならないいくつかのハードルがあることもまた事実である。

それら越えるべきハードルは以下のとおりであるが，併せて，その概要を述べておくことにする。

## 1 収容履歴及び成行き調査を行う上での課題

## (1) 正確なデータ入力

WAN データを利用して正確な収容履歴等の探索を行おうとする場合，データが正確に入力されていることが絶対の前提となる。また，人名に関しては，コンピュータが管理する水準漢字以外の漢字が使用されている場合もあり，そういった漢字の入力については全国一律のルールの確立が必要である。行刑施設分については，「水準漢字以外の漢字は指定した対応水準漢字で入力を行う。」という一応のルールが定められているが，入力担当者への徹底が未だ不十分な状況である。また，収容履歴等の検索は，行刑施設分だけにとどまらず，少年施設分をも総合的に組み込んだ形で行われることが望ましく，漢字入力のルールは，行刑施設及び少年施設共通のルールであることが望ましい。

本研究でも，少年院出院者について出院後3年間の成行きを調査するために行刑施設への再入歴をチェックしたわけであるが，こういった検索を射程におく場合，行刑施設と少年施設での入力方式の統一化は，まず果たさなければならない課題といえよう。氏名そのものではなく，氏名の「ふりがな」フィールドを検索対象フィールドとして使用すれば，漢字の入力方式の統一問題は回避できるが，現時点では，行刑施設分は氏名のふりがなが「カタカナ」で，そして，少年施設分は「ひらがな」で入力されているため，ふりがなフィールドを利用するためには，「ふりがな」フィールドの入力形式の統一がなされなければならない。
## (2) 大規模検索が可能なシステムづくり

前述したように，現在運用されている前歴照会システムは1件当たりの検索に相当の時間を必要としている。蓄積データ量は3年後には倍以上，実用性の高い検索の前提である20年分のデータが蓄積される時点では今の7倍以上にもなるのであるから，今よりも高速で検索が行えるシステムの構築が課題になる。

身分帳簿等の関係書類の保管場所である本人の直近の釈放施設を突き止めるといった用途に使用する場合などは，検索スピードにさほどこだわる必要もないのであるが，本研究で行ったような成行き調査の場合には，分析の信頼性を高めるためにも，数千人規模での一括検索が要求される。本研究では，この調査のために，WANデータから出力したテキストデータに直接アクセスするシステムを製作したが，この種の高速検索システムの開発には，文字列を格納しているメモリ領域に分け入って，文字に対応している数値の演算を行うことが絶対の前提であり，そのためには，高級プログラミング言語，とりわけC系統の言語の使用が望ましい。現在，WANデータの管理を行っているORACLEは高機能のアプリケーション・ソフトウェアであり，かなりきめの細かい作業をSQL命令を使用して行い得るが，メモリ領域内での操作までは行うことができないからである。

収容前歴を数十人単位で検索するならともかく，信頼性の高い成行き調査を行うためには，数千ないしは数万件の検索を一括して高速で行う必要が出てくるのである。成行き調査の信頼性が高まって，その結果が適時に現実の矯正処遇にフィードバックされるようなことにでもなれば，犯罪者処遇はこれまで以上に充実したものになっていくはずである。

## (3) データ・フィールドの最適化

データ・フィールドの数は，検索の効率化と深い関連性があるだけでなく，誤入力の防止とも関わっている（データ・フィールドが多くなると，作業に対する集中力が減退し，誤入力発生の原因となる。）。現在バックアップの対象となっているLANデータ中には，データ管理の必要性の乏しいものが混じっているように思われる。LANデータの蓄積が始められた当初は，「書類の一部電子化」という目的が射程に入っていたこともあって，対象とされる書類の記載項目がそのままデータ・フィールドになった。しかしながら，その後の実務を眺めると，法令上の制約もあって，ペーパーレス化はほとんど実現されず，コンピュータにデータを入力するが，書類にも同じ内容の記載を行う，という「複線化」が現在も続いている。人を対象とする矯正業務の性質上，現在利用されている書類・帳簿等の記載項目をデジタル情報化するには限度があり，これを無理に押し進めようとすると，コストの割には，利益が少ないという結果になってしまう。

平成12年8月末現在の行刑施設分のデータ・フィールドの利用状況を見ると、そのうちの24％は、ほとんど入力がされていない状況である。利用されない理由は様々であろうが、せんじつめれば、入力の手間の割にはメリットが少ないとの認識の反映ではなかろうか。

取捨選択に当たっては，現実の実務上のニーズだけでなく，将来における利用可能性をも考慮しなければならないのはいうまでもないことであるが，データ・フィールドの見直しはぜひとも行わなければならないと考える。

そして，LAN データのフィールド構成を考える基準は，「書類の電子化」ではなく，「施設管理及び矯正処遇の充実・強化に役立つ情報」といった別のものにするべきである。行刑施設を例にとれば，「施設入所日」，「刑の起算日」，「刑の終了日」，「施設出所日」，「判決罪名」等の名籍関連情報は個々人の入出所管理だけにとどまらず，全国，地方及び施設レベルでの収容動向の予測に役立つ貴重なものであり，後者の基準から見ても保持すべき情報と言える。また，「氏名」，「本籍」，「生年月日」等の身分情報も前
歴や成行きを調べる上で他のものでは替え難い大切な情報である。

少年施設でも，観護措置の期日管理は行刑施設の名籍同様，大切なものであり，「氏名」，「生年月日」，「本籍」等も同様である。また，現在保有している，「非行歴」，「家庭状況」，「家族関係」，「施設内での教育内容」等のデータ・フィールドも非行原因及び処遇効果を分析していく上で貴重なものと思われる。

しかしながら，それ以外のものについては，上述した新しい基準に照らして，不要と思われるもの，入力の手間の割には利用価値が乏しいと思われるものは削除するなどの見直しを行うとともに，成行きの要因分析において明らかとなったように，分析の精度を高めるという観点から，新規データ・フィールドの設置の検討も行われなければならない。

新規フィールド候補には，「矯正処遇に対する被収容者自身の評価」も含まれてよいのではないかと考える。実務上，矯正施設の多くで，釈放時に，釈放対象者に処遇等に関する感想を書かせている。本人自身の，「出院・出所後の更生を図る上で役立つと感じた処遇又は指導」，「不満に感じた処遇や措置」等，これまで処遇施設限りで保持されるにとどまっていたこれらの情報をWANのデータ・フィールドという形で共有することを通じて，これまでとは違った新しい展望が開ける可能性は少なくないように思うからである。

## 2 データ度数分布，クロス集計を行う上での課題

前章で見てきたように，統計的手法を用いたデータの分析は，実務上有益な知見を我々に提供してくれる。成行き調査の結果を踏まえた成行きに関する予測モデルの構築などは，これまでこの種の分析がないという意味でも，ほかのものには替えがたい貴重なシステムと言える。

この種の分析を効率的に行うための現状でのシステム面での障害は，以下の2点に絞られよう。

## (1) 異なるパーティション間でのデータ・フィールドの連結

クロス集計等を行うための要素となるデータ・フィールドがORACLEデータベース上では，異なったパーティション上に載っている場合が少なくない。異なるパーティション上にあるデータ・フィールド間でのクロス集計等を行うには，まず，その二つのデータ・フィールドを双方のパーティションが有する共通のデータ・フィールドをキーにして連結する必要がある。この場合，双方のフィールド内でのデータの配置が揃っていなければ，SQL命令を使用した単純な連結は行えない。ORACLEによって，データの配列を揃えた上で連結するという作業を行うにはかなりの時間が必要となり，あまり実用的とは言えない。

集計の対象となるデータ・セットを比較的短時間又は手間をかけずに作成する方法として考えられるのは以下の方法である。

ア 高级言語を使用して，オリジナルの連結用ソフトを製作する。

現行のパーティションとは別に，統計上の集計・分析を行う価値があると思われるデータ・フィールドだけを書き込む別のパーティションを設ける。

アの方法は，システム構築のための手間と費用が別にかかるが，イの方法は，ORACLEのSQL命令で記述することで足りる。しかし，後者の場合，ORACLEでのバックアップ作業が量的に増加するため，処理速度等に関して他の業務処理への影響が若干出る可能性があることが問題といえるかもしれない。

## (2) 入力データの正確性の確保

1 の成行き調査の場合と同様，誤入力の極小化が望ましい。ただ，クロス集計等を行う際の入力データに関する問題は，現行のシステム上は誤入力の防止だけにとどまらないのである。

前章でも若干触れたが，現行のシステム上，誤入力以外に発生しやすいバグは，「削除洩れ」及び「重
複登録」である。前者は，LAN内での登録及びWANによるバックアップの両方で発生する可能性があるが，後者は，LAN内での発生以外には考えられない。

前者のうち，LAN内での発生を防止するためには，LANオペレーターがこれまで以上に注意して入力することのほか，誤入力チェックシステムの導入が考えられる。

誤入力チェックの方法としては，以下の3つの方法から，個々の入力ケースに最も適合するものを単独又は併用して行うことになろう。

ア 個々のデータ入力ごとに「不合理な入力」をチェックし，その場で警告を発するシステムを構築する。

イデータの入力時点ではなく，入力が行われない夜間等を利用した自動実行システムによって，毎日，データに関する集計等を行い，翌日，オペレーターがその結果を確認することで，誤入力の存在を把握する。

ウ 実務上現実に行われている人員確認等の作業にリンクさせ，両方の結果を対査することで，誤入力の存在を把握する。

施設では，毎日，収容人員確認等の目的で各種の日報が作成されているが，これをLANデータを使って作成するということにすれば，現実の人員確認の結果と照合することで誤入力のチェックが行え，一挙両得のように思える。しかし，収容人員日報を例にとっても，それが必要となる午前中のしかるべき時刻までにその集計を終え，結果を出力しなければならなくなるため，オペレーションを行う職員の勤務量や職務分担の見直しが前提として考慮されなければならないように思う（入所は，通常の勤務時間外になされる場合も少なくないため，担当職員は夜間や早朝の出勤を余儀なくされる場面が生じ得る。）。

WAN 上での「削除渙れ」は LAN でのそれと性質が異なる。LAN 内でのデータの「登録」及び「削除」が一日のうちに行われれば，WAN データに何らの変更も生じない。問題は，ある日登録されたデータをその日以降の別の日に削除する場合である。現行のシステム上では，LAN での「削除」の事実をシステムに知るようになっていないため，LAN で作成されたデータがWAN でも登録された後，別の日にLAN で当該データを削除したような場合には，LAN 担当者は，その事実をWAN バックアップ担当者に伝える必要がある。この通報がないと，WAN データ上の当該データは削除されずにそのまま残ってしまうことになるからである。

このようなWAN側での削除洩れを回避するためには，LAN側での削除行為がWAN側で把握できるようシステムを改変していく必要がある。LAN側でのデータの「削除」をこれまでのように，オペレーターの削除命令があった時点で行うのではなく，削除命令があった時点では削除対象データに「削除予定」というフラグ（一種の目印）だけを付け，現実の削除は「一日おくれ」にするという2段方式にすれば，データの削除に関してLAN側とWAN側双方に齟齬は生じなくなるはずであるが，このような「削除」方式のシステム化も考慮されてよいのではなかろうか。

いずれにしても, データの誤入力及びデータの削除洩れを回避する手段又はシステムの構築は, 同データを利用した各種の分析の精度を高めるという観点から早急に行われなければならない課題の一つである。

## 3 収容動向等データ内容の時系列変化の把握，動向の要因分析等を行う上での課題

この種の分析には，前述したような数々の統計的手法が必要になる関係上，データ全体の厳密な正確性が分析の絶対前提とはならないのであるが，行刑施設における収容動向の把握といった課題については，少なくとも，「施設入所日」，「刑の起算日」，「施設出所日」の入力はできるかぎり正確であることが
求められる。

現在の入力システム上には，不合理な施設入所日及び出所日の入力を発見して再入力を促すサブシステムが設けられていないため，わずかではあるが，誤入力データが一定割合で現実に存在する。また，2で述べたデータの「削除ミス」も散見されるため，2と同様，分析の信頼性を高めるためには，バグの排除が急務である。

ひるがえって，WAN データの利用を考えてみると，これら統計的手法を用いた集計・分析は，矯正施設が日常業務として行っている定期報告又は臨時報告を省力化する可能性をもっている。WAN データとして現実に保有しているもの（データ・フィールドはあるが現実に利用されていないものを除く。）を利用すれば，現在，施設が個別に行っている収容状況の報告，保安管理関係の報告等の一部の情報をそこから直接抽出できるはずである。しかし，それを具体化していくためにも誤入力の排除の問題が立ちはだかる。しかも，この場合の集計は1桁レベルでの間違いも許されないため，かなり厳格な数値管理を毎日行わなければならず，コスト・パフォーマンスを考えた場合，現実的とは言いがたい。収容現員を時々刻々集計するシステムも同じ地平線上にある。また，前述したように，施設レベルでのLAN データのバグ・チェックを日常の業務の中に組み込んだとしても，WAN データのバグ・チェックは別に考えなければならない。こういった諸事情を考慮すれば，人員等の管理に関する報告は，従来どおり，施設レベルでのとりまとめを基本にし，報告書自体を紙からPDFファイル等の電子データとした上，必要であれば「電子印鑑」を付して，WAN上での報告とする方がはるかに実用的である。やはり，WAN データの利用は，これとは別の視点，つまり，前章で検討したような形で考慮されるべきである。

21世紀は，IT（情報通信技術）の時代と言われ，諸方面でのITの利用が真剣に検討されている。矯正情報ネットワークの導入はそれに先立つこと3年以上も前に導入が図られ，平成12年8月末時点で管理データは40万件を超えるまでになっている。WANは，被収容者情報管理以外にも，矯正機関相互の各種業務情報の連絡媒体として活躍しているわけであるが，業務の最重要情報である被収容者情報を全国規模で管理し，その蓄積された情報を矯正行政の政策決定に生かすという試みは，刑事政策へのITの導入ということを考える上では極めて重要な試金石だと考える。このデータから汲み上げられた情報が現実の矯正行政の中に反映され，政策へのフィード・バックが行われるようなシステムが仮に現実のものとなるなら，刑事政策において，ITはこれまでとは違った評価を受けることになるだろう。

本研究で行った，成行き調査及びその結果を踏まえての予測因子の探索作業は，そういった可能性をうかがわせるに十分である。この種の分析は，更なるデータの蓄積をまって，継続的に検証され，その信頼性が高められなければならないが，WANデータを含む，コンピュータ・データベースでなければできない分析の手法の検討及び分析結果の考察は今後とも継続的に，かつ，一層強化されていくことが望まれる。

しかしながら，データ・フィールドの内容の変化を毎日集計した上，Webサイトに逐次その結果を掲示する，というようなシステムの構築は現時点では問題があるように思う。つまり，前述したように，データの誤入力が現時点でも一定頻度で発生している上に，毎日データが集計されるということになれば，施設レベルではその日に入所した者のデータ入力をその日のうちに終えなければならないことになるわけであるが，業務処理能力の現状を考えるとそれは施設の入力担当者に過度の負担を強いことになりかねないからである。

とはいえ，WAN データは，将来の矯正処遇の効率化を図る上での貴重な情報の宝庫といっても過言ではないのであるから，その利用を具体化し，本来有している価値を引き出してくるためには上述した課題を一つ一つクリアしていく必要がある。データの価値を決めるのはもちろんデータの正確性であり，
その意味では、データの誤入力をチェックするサブシステムの構築とともに、入力担当職員のスキルアップも忘れてはならない。WANデータをざっと眺めてみても、入力が始まった当初に比べると誤入力の発生頻度は近年に至って少なくなってきている。入力作業が施設の実務の中に定着した結果であるとも言えるのであるが、正確性の更なる向上のためには、LAN及びWANデータの利用を早期に具体化することが必要である。それが、正確な入力への動機付けにつながると思われるからである。

いずれにしても，WAN データの利用には大いなる将来性及び発展性が認められるのであり，その有効な利用に関して，今後とも継続的な研究が望まれる。
平 成 13 年 3 月 印 刷

平成13年3月発行

東京都千代田区霞が関1－1－1

編集兼法務総合研究所発行人

印刷所 ヨシダ印刷両国工場
# 平成22年金融商品取引法等改正（2年6ヶ月以内施行）に係る内閣府令案等に対するパブリックコメントの結果等について

### 1. パブリックコメントの結果

金融庁では、平成22年金融商品取引法等改正（2年6ヶ月以内施行）に係る政令・内閣府令案等につきまして、平成24年4月27日（金）から平成24年5月28日（月）にかけて公表し、広く意見の募集を行いました。

その結果、18の個人及び団体より延べ約240件のコメントをいただきました。本件について御検討いただいた皆様には、御協力いただきありがとうございました。本件に関してお寄せいただいたコメントの概要及びそれに対する金融庁の考え方は別紙1（PDF：K）を御覧ください。

## 2 ．本件の内閣府令等の公布

本件の内閣府令等は、本日公布されました。

### 3. 施行日

金融商品取引法等の一部を改正する法律（平成22年法律第32号）の一部の施行日は、「公布の日（平成22年5月19日）から起算して2年6月を超えない範囲内において政令で定める日」とされており、具体的には、平成24年11月1日（木）です。（当該施行日を定める政令は平成24年5月11日（金）に閣議決定され、平成24年5月16日（水）に公布されました。）

本件の内閣府令等についても、平成24年11月1日（木）から施行されることとなります（ただし、一部の規定については、本日から施行されます。）。

本件で公表する内閣府令・告示

概要	具体的な内容
1 店頭デリバティブ取引等の規制に関する内閣府令【新設】	[別紙2(PDF:K)]	[別紙3(PDF:K)]
2 証券取引等監視委員会の職員が検査及び犯則事件の調査をするときに携帯すべき証票等の様式を定める内閣府令等の一部を改正する内閣府令	[別紙4(PDF:K)]
3 店頭デリバティブ取引等の規制に関する内閣府令第二条第一項及び第二項に規定する金融庁長官が指定するものを定める件【新設】	[別紙5(PDF:K)]

4．「金融商品債務引受業の対象取引から除かれる取引及び貸借を指定する件の一部を改正する件（案）」に対するパブリックコメントの結果等について

平成23年12月27日（火）から平成24年1月26日（木）にかけて公表し、広く意見の募集を行った「金融商品債務引受業の対象取引から除かれる取引及び貸借
を指定する件の一部を改正する件（案）」については、3の個人及び団体より4件のコメントをいただきました。本件について御検討いただいた皆様には、御協力いただきありがとうございました。

本件に関してお寄せいただいたコメントの概要及びそれに対する金融庁の考え方は別紙6（PDF：K）を御覧ください。

本件の告示については、本日公布され、本日から適用されます。

具体的な内容については別紙７（PDF：K）を御覧ください。

お問い合わせ先

金融庁 Tel 03-3506-6000（代表）

総務企画局市場課（内線 3687）
# 平成22年金融商品取引法等改正（2年6ヶ月以内施行）に係る内閣府令等の概要

## I 店頭デリバティブ取引等の規制に関する内閣府令

### 1. 清算集中

清算機関の利用の義務付けに伴い、その対象となる取引を定める（第2条。具体的には、金融庁長官が「店頭デリバティブ取引等の規制に関する内閣府令第二条第一項及び第二項に規定する金融庁長官が指定するものを定める件」において指定する。）。

### 2. 取引情報の保存及び報告

取引情報保存・報告制度の創設に伴い、以下のとおり規定を整備する。

（１）金融商品取引清算機関等による清算集中等取引情報の保存・報告の対象となる取引、記録を作成すべき事項、その保存・報告の方法等について、所要の事項を定める（第３条～第５条）。

（２）金融商品取引業者等による取引情報の保存・報告の対象となる取引、記録を作成すべき事項、その保存・報告の方法等について、所要の事項を定める（第６条～第8条）。

（３）金融商品取引業者等が、自ら取引情報を保存・報告するのに代えて取引情報蓄積機関・指定外国取引情報蓄積機関へ取引情報を提供する場合の方法等について、所要の事項を定める（第９条）。

（４）金融商品取引業者等から（３）の取引情報の提供を受けた取引情報蓄積機関が記録を作成すべき事項、その保存・報告の方法等について、所要の事項を定める（第１０条、第１１条）。

### 3. 取引情報蓄積機関

取引情報蓄積機関制度の創設に伴い、以下のとおり規定を整備する。

（１）取引情報蓄積機関の指定を申請する際に必要な添付書類を定める（第１２条）。

（２）取引情報蓄積機関の業務・監督に関し、取引情報蓄積機関の役員の兼職の認可、取引情報蓄積機関の兼業の承認の申請等の手続等について、所要の事項を定める（第13条～第21条）。

## Ⅱ 証券取引等監視委員会の職員が検査及び犯則事件の調査をするときに携帯すべき証票等の様式を定める内閣府令等の一部を改正する内閣府令

1. 証券取引等監視委員会の職員が検査及び犯則事件の調査をするときに携帯すべき証票等の様式を定める内閣府令、金融商品取引清算機関等に関する内閣府令及び内閣府の所管する金融関連法令に係る行政手続等における情報通信の技術の利用に関する法律施行規則の一部改正
一定の店頭デリバティブ取引に関する清算機関の利用の義務付け、取引情報保存・報告制度の創設に伴い、所要の規定の整備を行う。

## 2 ．金融商品取引等に関する内閣府令の一部改正

自主規制法人の定款等の変更の認可等の手続、金融商品取引所の提出書類等について、所要の規定及び様式の整備を行う。
資料 3−2−1

金融商品取引法等の一部を改正する法律案の概要

我が国金融・資本市場を取り巻く環境の変化

我が国市場の国際競争力の強化

及び利用者利便の向上

## 商品・取引所に関する規制の整備

## 「総合的な取引所」の実現に向けた制度整備

「新成長戦略」、「日本再生の基本戦略」等に基づき、証券・金融、商品を横断的に一括して取り扱う「総合的な取引所」の実現に向け、以下の制度整備を行う。

商品注¹ デリバティブ取引を、金融商品取引所において取り扱えることとする

> 「総合的な取引所」については、金融商品取引法に基づき、内閣総理大臣（金融庁）が一元的に監督 $ ^{注2} $

## 業者等に関する規制の整備

仲介業者、清算機関等についても、証券・金融、商品を横断して取り扱うことができる制度を整備

農林水産大臣・経済産業大臣との連携

商品デリバティブ取引に係る一定の監督権限の行使について、農林水産大臣・経済産業大臣との事前協議等の規定を整備し、相互連携を確保

グローバルな金融・資本市場の混乱を

⇒ 「総合的な取引所」の実現・利用者の利便性の向上

踏まえた金融システム強化の必要性

利用者が安心して取引できる

適切な規制整備の必要性

店頭デリバティブ取引等の公正性・透明性の向上

## 店頭デリバティブ規制の整備

> 国際的な制度整備の要請も踏まえ、一定の店頭デリバティブ取引における電子取引システムの使用義務付け注3

## ⇒ 取引の公正性・透明性の確保

## 適切な不公正取引規制の確保

## 課徴金制度の見直し

課徴金の対象を追加・拡大

外部協力者が、開示会社による虛偽開示書類の提出に加担する行為

金融商品取引業者以外の者が他人の計算で行った不公正取引

➢ 課徴金の調査において、違反者等に出頭を命ずる権限を追加

⇒ 市場の公正性・透明性を損なう行為を抑止

## インサイダー取引規制の見直し

企業の組織再編に係る以下の行為についてインサイダー取引規制から適用除外

- 事業譲渡による保有株式の承継のうち違反行為の危険性が低い場合

- 合併等の対価としての自己株式の交付

⇒ 企業のグループ経営の円滑化

(注1) 当面、コメ等を除く

(注2) 商品のみを取り扱う取引所については、従来どおり、農林水産大臣・経済産業大臣が監督

(注3)店頭デリバティブ規制のうち、「清算集中制度」、「取引情報の保存・報告制度」等は整備済(平成22年金商法改正)
## 金融商品取引法等の一部を改正する法律案の概要

〈背景〉	我が国金融・資本市場を取り巻く環境の変化
我が国市場の国際競争力の強化及び利用者利便の向上	グローバルな金融・資本市場の混乱を踏まえた金融システム強化の必要性	利用者が安心して取引できる適切な規制整備の必要性

## Ⅰ 「総合的な取引所」の実現に向けた制度整備

### 1. 商品・取引所に関する規制の整備

商品 $ ^{注1} $ を「金融商品」と位置付け、当該商品に係る市場デリバティブ取引を、金融商品取引所において取り扱えることとする

（注 $ ^{1} $ ）当面、コメ等を除く

➢ 証券・金融と商品を横断的に一括して取り扱う「総合的な取引所」については、金融商品取引法に基づき規制し、内閣総理大臣（金融庁）が一元的に監督 $ ^{注2} $

（注2）商品のみを取り扱う取引所については、引き続き、商品先物取引法に基づき規制し、農林水産大臣・経済産業大臣が監督

> 「総合的な取引所」における商品デリバティブ取引について、当業者（商社、事業者）等を取引参加者として位置付けられる枠組みを整備

### 2. 業者等に関する規制の整備

➢ 取引業者、清算機関等についても、証券・金融、商品を横断して取り扱うことができる制度を整備

○ 「総合的な取引所」における商品デリバティブ取引に係る業務を第一種金融商品取引業に追加

☐ 取引業者の行為規制等は、金商法規制を原則としつつ、現行商先法規制等を勘案

○ 「総合的な取引所」における商品デリバティブ取引の清算を金融商品取引清算機関の業務と位置付け

### 3. 不公正取引に関する規制の整備

> 「総合的な取引所」における商品デリバティブ取引に係る不公正取引について、金融商品取引法の既存の市場デリバティブ取引と同様の規制を適用

### 4. 農林水産大臣・経済産業大臣との連携

> 「総合的な取引所」における商品デリバティブ取引に係る一定の監督権限の行使について、農林水産大臣・経済産業大臣との事前協議等の規定を整備し、相互連携を確保

## Ⅱ 店頭デリバティ ブ取引等の公正性・透明性の向上

## 店頭デリバティブ規制の整備

店頭デリバティブ取引における電子情報処理組織の使用義務付け
○ 国際的な制度整備の要請も踏まえ、金融商品取引業者等が、一定の店頭デリバティブ取引を行うに当たり、金融商品取引業者等が提供する電子情報処理組織を使用することを義務付け

☐ 外国から電子情報処理組織を提供する者については、内閣総理大臣の許可により、金融商品取引業者等を相手方とする店頭デリバティブ取引等を可能とする制度を整備

## Ⅲ 適切な不公正取引規制の確保

### 1. 課徴金制度の見直し

➢ 虚偽開示書類等の提出等に加担する行為に対する課徴金の適用

○ 外部協力者が、発行者等による虛偽開示書類等の提出等に加担する行為を、課徴金の対象に追加

不公正取引に関する課徴金の対象拡大

金融商品取引業者等以外の業者や投資家が、顧客等の他人の計算で行った不公正取引について課徴金の対象に追加

➢ 課徴金の調査において、違反者等に出頭を命ずる権限を追加

○ 外部協力者に対する課徴金及び不公正取引を行った者に対する課徴金に係る事件の調査権限として、違反者等に対する出頭命令を追加

### 2. インサイダー取引規制の見直し

企業の組織再編に係るインサイダー取引規制の適用除外

☐ 事業譲渡による保有株式の承継について、インサイダー取引の危険性が低い場合（株式が承継資産の一部（20％未満）の場合等）を適用除外とする

（注）合併・会社分割についても、事業譲渡と同様の規制とする

○ 合併等の対価としての自己株式の交付を、新株発行の場合と同様に適用除外とする

## I V 施行日

① 「総合的な取引所」の実現に向けた制度整備

② 店頭デリバティブ規制の整備

③ 課徴金制度の見直し

④ インサイダー取引規制の見直し
資料 3-2-3

# 金融商品取引法等の一部を改正する 法律案に係る説明資料

平 成 2 4 年 3 月

金 融 庁
## 目次

I．「総合的な取引所」の実現に向けた制度整備 …… 1

Ⅱ．店頭デリバティブ規制の整備 …… 2

Ⅲ．課徴金制度の見直し

1．虚偽開示書類の提出に加担する行為に対する課徴金の適用 …… 3

2．課徴金に係る調査権限への出頭命令の追加 …… 3

3．不公正取引に関する課徴金の対象拡大 …… 4

Ⅳ．インサイダー取引規制の見直し …… 5

Ⅴ．施行スケジュール …… 6
## 「総合的な取引所」の実現に向けた制度整備

商品所管官厅

協議・連携

金融所管官厅

規制・監督の一元化

「総合的な取引所」

清算機関

取引業者

証券会社

商先業者

/ 当業者等

(商社、事業者等)

保護基金

金商法：投資者保護基金

商先法：委託者保護基金

「総合的な取引所」による横断的市場の実現

商品 $ ^{(注)} $ に係る市場デリバティブ取引を取扱う「総合的な取引所」について、金融所管官庁が一元的に監督

⇒ 二重規制・監督による非効率を解消

- 金融所管官庁と商品所管官庁の協議・連携

⇒ 「商品の生産・流通」に対する悪影響の発生の防止

利便性・安全性の高い「清算機関」の実現

「総合的な取引所」における清算機関

証券取引所の「清算機関」：「商品デリバティブ取引」の清算を業務追加

商品取引所の「清算機関」：//の清算の免許要件の特例

幅広い業者が取引に参加可能な制度の採用

証券会社：「総合的な取引所」での商品デリバティブ取引業務を第一種金商業に追加

⇒ これにより、証券会社は商品デリバティブ取引に参加可能

商先業者: 商品デリバティブ取引業務のみの場合、財務基準は現行の商先法と同様

⇒ 商先業者も円滑に「総合的な取引所」での取引に参加可能

当業者 : 取引所は、商品デリバティブ取引について、当業者(商社、事業者)等を取引参加者とできる

効率性・公正性を備えた「投資者保護」システムの採用

保護基金 : 取引業者には「投資者保護基金」への加入義務あり

ただし、現行の商先業者は「委託者保護基金」に加入していれば可

不公正取引: 金商法の既存の市場デリバティブ取引と同様の規制を適用

取引業者の行為規制等: 金商法規制を原則としつつ、現行商先法等を勘案

(注) 当面、コメ等を除く
## 店頭デリバティブ規制の整備

## 改正の概要

〇 G20ピッツバーグ・サミット首脳声明 $ ^{注} $ など国際的な議論も踏まえつつ、一定の店頭デリバティブ取引を行うに当たり、金商業者等に、電子取引システムの使用を義務付けることにより、取引実態の透明性の向上を図る。

（注）G20ピッツバーグ・サミット首脳声明（2009.9.25）のポイント（店頭デリバティブ関係）

① 標準化された契約の取引所又は電子情報処理組織を通じた取引 → 今回改正事項

② 標準化された契約の中央清算機関を通じた決済

③ 契約の取引情報蓄積機関への報告

⇒(平成22年改正金商法で整備済)

一般市場參加者·当局

⇒(平成22年改正金商法で整備済)

取引価格等の容易かつ広範な入手が困難

取引の公正性・透明性の向上

（注）なお、今般の店頭デリバティブ取引は、海外業者との取引が相300割合を占めていることにも鑑み、海外の電子取引システムの提供者に対して、国内への参入を容易にする許可制度を整備。
## 課徴金制度の見直し① 虚偽開示書類の提出に加担する行為に対する課徴金の適用 ③ 課徴金に係る調査権限への出頭命令の追加

○ 上場会社等による虛偽記載の手口が、外部協力者の加担行為により複雑化。虛偽開示書類の提出は刑事罰及び課徴金の対象である一方、外部協力者の加担行為は刑事罰の共犯にはなり得るが、課徴金の対象外。

○ 不公正取引等に関する課徴金の調査において、対象者が調査に応じない可能性。
## 課徴金制度の見直し② 不公正取引に関する課徴金の対象拡大

現行制度
規制・罰則の対象： [誰の計算で行うかにかかわらず] 違反行為を行った者
課徴金の対象： [自己の計算で行う取引] 違反行為を行った者
[他人の計算で行う取引]
① 生計を一にする者・子会社等の計算で違反行為を行った者
② 顧客の計算で違反行為を行った金融商品取引業者・登録金融機関（銀行等）

課徴金の対象

違反行為者	自己の計算	他人の計算
業者	金融商品取引業者登録金融機関(銀行等)	対象	対象〔顧客〕
上記以外の業者(預り資産の運用を行う業者等)	対象	〔顧客〕対象外
投資家	対象	対象生計を一にする者等子会社等〔知人等〕

○ 金融商品取引業者等以外の者が、他人の計算で行った不公正取引について課徴金の対象を拡大