「破壊的イノベーション」と呼ばれることの多い技術の進歩は、人々の暮らしを変えてきました。間違いなく、今日消費者に提供されているサービスや製品の品質向上につながっています。
自由化とグローバル化によって、世界はより統合され、包摂的になりました。第4次産業革命（4IR）は、破壊的技術の成長を促してきました。
こうしたイノベーションはデジタル分野の発展に貢献する一方で、世界各地で法的・規制上の懸念も引き起こしています。この点を踏まえ、破壊的技術の規制によって競争が損なわれないよう、市場の均衡を保つ必要があります。さらに、政府は消費者の利益を守りながら、イノベーションを促進すべきです。
さまざまな技術革新によって、世界各地で現行の法的・規制的枠組みの有効性が問われています。一般的なデジタルイノベーションには、人工知能（AI）、ドローン、モノのインターネット（IoT）、暗号資産やスマートコントラクトを含むブロックチェーンおよび分散型台帳技術、フィンテック、RegTech、ビッグデータなどがあります。
こうした技術は従来のビジネスモデルや規制モデルを覆しており、効果的な法整備を進めるには、その仕組みを詳細に研究する必要があります。
人工知能
Merriam-Webster辞典によると、AIとは、自ら学習し、知的に振る舞うことのできるソフトウェアやコンピューターの開発を指します。一方、Oxford DictionaryはAIを「視覚認識、音声認識、意思決定、言語間翻訳など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステム」と定義しています。
AIは、リアルタイムでデータを収集・分析できるため、電子医療、産業運営、商業、オンライン市場など、さまざまな分野で有用性を示しています。
こうした業界特化型のAI応用は、新興経済のさまざまな分野に利益をもたらしてきました。しかし、将来のAIシステムを開発する際には、市場における競争力の均衡を将来にわたって守るための標準策定プロセスを念頭に置き、AIがもたらす法的課題を見落とさないことが重要です。
AIは、人間と機械の関係、データを与えられる「ディープラーニング」アルゴリズムを人間が制御できるかどうか、機械の活動に対する人間の責任と説明責任、アルゴリズムの作成者や利用者の独占禁止法上の責任について、疑問を提起します。
たとえば、オンライン・プラットフォーム市場の大手企業が利用する高度な価格設定アルゴリズムを考えてみましょう。これらは、暗黙の共謀を招く潜在的なリスクをもたらします。一見すると、情報の対称性と完全な価格透明性を促進するように見えます。しかし、市場予測に役立つデータ主導型のビジネスモデルにも寄与しています。興味深いことに、これによりオンライン取引プラットフォームはビッグデータをリアルタイムで処理できるようになり、より正確な意思決定が可能になりました。
ドローン
AIのもう一つの応用例がドローンです。ドローンとは、無人航空機（UAV）、つまり遠隔操作または自律飛行が可能な飛行ロボットです。機体に組み込まれたソフトウェア制御の飛行計画に従い、搭載センサーやGPSと連携して飛行します。
ドローンは、情報収集、軍事用途、天候予測、捜索救助活動、監視などにしばしば利用されてきました。AI技術を活用して農作物に関するリスクを軽減するほか、企業が大型橋梁や建設現場の損傷を特定するためにもよく使われています。
ブロックチェーン
ブロックチェーンは、イアン・ウォルデンとセオドラ・クリストゥの定義によれば、データの完全性と本人認証を維持するために暗号技術を用いるデータベースです。あらゆるデータ交換を記録し、暗号資産の世界ではそれを「台帳」と呼び、個々のデータ交換を「トランザクション」と呼びます。この台帳はトランザクションを追跡します。一方、分散型台帳は、分散型のP2Pネットワークを使って台帳を維持します。検証済みの各トランザクションは「ブロック」として台帳に追加されます。
2009年に登場したブロックチェーンの最初の主要な応用例はビットコインでした。これは暗号資産であり、ブロックチェーン上で稼働します。イーサリアムと呼ばれる2番目の主要な応用例は2014年に登場し、スマートコントラクトの原理に基づいていました。
暗号資産からスマートコントラクトに至るブロックチェーン技術の進歩は、データのプライバシーとセキュリティの問題を提起しています。暗号資産は信頼と市場原理に基づいて運用され、法的な承認による裏付けはありません。低コストで利用しやすいため、暗号資産への投資は人気があり、利益を得られる可能性もあります。しかし、法的承認がないことで、信頼やマネーロンダリングに関する潜在的な問題が生じます。
スマートコントラクトもブロックチェーン技術を利用します。スマートコントラクトの自動執行機能は、電子契約とは異なり、紛争が起きにくいため、スマート（賢い）といえます。
それでも、電子商取引、オンライン契約、オンライン紛争解決に悪影響を及ぼす可能性があり、法的懸念を引き起こしかねません。さらに、こうした契約は法的拘束力を持ち、コードに基づいているため、欠陥や誤りがないとはいえず、紛争中の「デジタル資産」について交渉する当事者にとって、問題をより複雑にします。
法的・規制上の課題
AIは、アルゴリズムに基づいて意思決定が行われるという、典型的な「ブラックボックス」問題を引き起こします。企業がこうしたアルゴリズムをプログラムしますが、非常に複雑な場合もあり、作成者でさえ市場規範に違反したかどうかを見極められず、犯罪の実行者を特定できないことさえあります。
アルゴリズムの内部を確認できないことが、ブラックボックス問題です。アルゴリズムを公開すれば、データセキュリティがさらに損なわれ、大企業の商業的実行可能性が脅かされるおそれがあります。
しかし、2018年5月、欧州連合（EU）は一般データ保護規則（GDPR）を導入しました。同規則は、個人データを使うアルゴリズムの仕組みや意思決定の方法を企業が説明するよう求めています。
こうした技術革新は、サイバーセキュリティの問題も引き起こします。フィンテック、知的交通システム、自動運転車の開発者は、悪意あるサイバー攻撃を受けるリスクがより高くなっています。
デロイト・インサイトが委託した調査は、従来型の規制が直面する課題を、以下に示すように、ビジネス面と技術面の二つに分類しています。
事業面の課題の一つが、技術革新の速度に規制が追いつかないという問題です。現行の法的・規制的枠組みは、急速に変化する技術介入への適応がかなり遅れています。規制当局はリスクを回避する傾向もあり、よりよい規制の妨げになっています。
規制の未来
戦略的三角形理論によれば、優れた政策は技術的に正しく、政治的に安定し、組織として実施可能であるべきです。技術革新が相次ぐなか、急速な変化や転換するビジネスモデルに対応できる適応型の規制を整備することが重要です。
第一に、破壊的技術については、時間のかかる立法手続きを経るよりも、試行錯誤により重きを置く必要があります。規制当局が政策を所定の基準に照らして評価できるよう、迅速なフィードバックの仕組みが欠かせません。
第二に、市場を是正するための政府介入のあり方を変えるには、規制の重点を投入から成果へと移すことが重要です。複雑な技術革新には、イノベーションの余地が必要です。
政府は、ドローン、AI、ブロックチェーンを活用したアプリケーションを奨励できます。その発展を妨げず、法律を順守する方法を自由に選ぶ余地を損なわずに進めることができます。
今日の貿易には国境がないため、技術革新には、世界および地域の機関間で効果的かつ緊密な協力と規制の収れんが求められます。
