規制のサンドボックス：10年後

著者：ヒラリー・J・アレン（Hilary J. Allen）出典：アメリカン大学

英国の金融行動監視機構（Financial Conduct Authority）が「FinTech規制サンドボックス（FinTech Regulatory Sandbox）」を立ち上げてから10年が経過したが、このモデルは世界的に浸透しているとはいえ、その核心部分である規制緩和とガイダンスの組み合わせは、実用的な効果について強力な実証的証拠を欠いている。規制緩和とガイダンスの組み合わせである。既存の証拠は、サンドボックスが参加企業に利益をもたらすことを示しているだけで、規制システム全体への影響やイノベーションの広範な利益を実証していない。サンドボックスが導入された当時の2つの大きな懸念（規制の有効性を弱めること、規制の学習を促進する効果に疑問があること）は、10年間の実践の中で解決されておらず、場合によっては悪化している。設計の最適化によってこれらの懸念の一部を軽減することはできるが、根本的な課題は、特に生成的なAIイノベーションを促進するために推進されているサンドボックスモデル自体を見直す必要性である。ジェネレーティブAIをその固有の限界を超えて拡張することは困難であり、プライバシー、知的財産、エコロジーにすでに重大な悪影響を及ぼしていることを考えると、AIを促進するために法的保護を弱める可能性のあるサンドボックス・メカニズムを採用するのはリスクが高すぎる。この研究の中核部分は、中国人民大学金融技術研究所によってまとめられた。

I.はじめに

世界各国のさまざまなセクターの規制当局2015年、金融行動監視機構（FCA）はフィンテックのための規制サンドボックスの構築を発表した。レギュラトリー・サンドボックスの基本設計は、規制の制約が弱まり、執行リスクが低減された環境で、選ばれた企業が限定的な商品の試験運用を行うことができるというものだ。その目的は2つある。1つは、フィンテックのイノベーションを阻害する可能性のある参入障壁を低くすること、もう1つは、規制当局に新たなテクノロジーを認識する機会を提供し、サンドボックス試験を監督しながら規制戦略を調整できるようにすることである。近年、各国の政策立案者もサンドボックスの仕組みを利用してAIイノベーションを促進し、AI規制の新たな枠組みを構築することに強い関心を示している。しかし、10年にわたるフィンテックのサンドボックスの実践は、政策ツールとしてAI空間に移植するには十分な根拠がないことを示している。

規制のサンドボックスが広く採用されているにもかかわらず、その目的がどの程度実現されたかを評価する実証的根拠は依然として乏しい。既存の実証的研究は、参加企業の資金調達能力、取得特許数などのイノベーション指標に焦点を当てている。このようなデータでは、サンドボックスの仕組みがフィンテックの全体的な規制状況に与える影響を明らかにすることはできないし、サンドボックスによって生み出されたイノベーションがイノベーター以外のグループに利益をもたらしたかどうかを実証することもできない。

データの裏付けがないことは致命的であり、フィンテック・サンドボックスが目標を達成する見込みは良くない。第一に、消費者と金融システムを悪用から保護することを意図した重要な規制条項の緩和を正当化するのに十分な社会的利益をフィンテックのイノベーションが生み出すかどうかは不透明である。第二に、サンドボックス参加者のサンプルが代表的でなく、規制の恣意性を誘発しやすい特殊な状況であるため、規制当局がこの実験から得られる知識には大きな限界がある。規制当局がサンドボックスから得た知識を共有できるチャネルにも制約がある。

II.規制のサンドボックスの理論的基礎

2016年、英国の金融行動監視機構（FCA）は、最初の規制サンドボックスを「消費者が適切に保護されることを保証しながら、企業が革新的な商品、サービス、ビジネスモデル、提供メカニズムをテストできる『安全な空間』」と定義した。それ以来10年間、FCAサンドボックスの参加者は、新しいクレジット、投資、バンキング、決済商品を開発するためのテクノロジーの活用に焦点を当ててきた。世界中の数多くの司法管轄区が、FinTech規制サンドボックスの設置に追随している。異なる規制当局によって設計されたサンドボックスの構造や目的には大きな違いがありますが、その中核的な目的には通常、以下の要素が含まれます：

1.革新的な商品、サービス、または決済サービスを提供しようとするFinTech企業を支援する。革新的な商品、サービス、ビジネスモデルを提供しようとするフィンテック企業を支援する。

2. より良いリスク管理で、より効率的な金融サービスシステムを構築する。

3.leaf="">3. 新興の技術やビジネスモデルと規制の枠組みとの相互作用を明らかにし、市場参入の潜在的な障壁を特定する。

4. 消費者の利益のために効果的な競争を促進する。style="text-align: left;">金融サービスの包摂を強化する。

規制的サンドボックスは一般的に、イノベーターが資金にアクセスし、市場投入までの時間を短縮するのを支援し、消費者がより幅広いフィンテック商品に触れることを確保し、規制当局がフィンテック商品とその規制への適合性を認識できるようにするという、トリプルウィンのメカニズムとみなされています（規制の方法を形成することは言うまでもありません。(また、規制当局がフィンテック商品と規制への適合性を認識できるようにする（言うまでもなく、規制当局の「イノベーション・フレンドリー」なイメージを形成する）。

FCAによる創設以来、規制のサンドボックスという概念はフィンテック分野にとどまらず、自動運転や法律実務など幅広いシナリオに広がっています。OECD（経済協力開発機構）の2023年報告書によると、その時点で世界全体で約100のサンドボックス・プログラムが実施されている。特に人工知能の分野では、AIの実験を促進するため、サンドボックスによる規制のモラトリアムを求める声が高まっている。

規制のサンドボックスには、複数の利点があります：

1.イノベーションの促進：AIテクノロジーは急速に反復し、規制環境の同期は困難です。サンドボックスは、管理された環境での技術開発のコンプライアンス・リスクを軽減し、革新的な製品の「市場投入までの時間」サイクルを大幅に短縮し、企業の法的確実性を高め、イノベーションを刺激することが証明されています。2.対応性の向上：既存の法律（EU AI法案など）は発効が遅れており、2021年4月に導入された後も検討中で、2025/26年まで発効しない見込みです。の発効が待たれる。さらに決定的なのは、いったんこのような伝統的な法律が成立してしまうと、将来、技術の発展に合わせて改正することが極めて困難になるということだ。いわば、この法案はChatGPTのようなジェネレーティブAIが登場する前の時代に生まれたものであり、もはや時代遅れなのだ。対照的に、サンドボックスは柔軟性があり、新しい課題に素早く対応できるツールだ。3.消費者保護の強化：AIシステムは消費者に損害を与える可能性があります。サンドボックスは、制御された環境でシステムをテストし、潜在的なリスクを特定して軽減し、テクノロジーの安全性を保証することで、新興テクノロジーに対する消費者の信頼を維持します。4.協調的ガバナンスの促進：サンドボックスは、規制当局、企業、その他の利害関係者がAI技術を前進させるために結集し、イノベーションの必要性と公共の安全性のバランスをとることで、より効率的な規制ルールを生み出します。この規制当局と被規制者の双方向の学習は、技術への信頼を促進し、採用を加速させるWin-Winの状況を生み出します。

実際には、AIサンドボックス試験を開始した法域もあります。英国やシンガポールなどでは、FinTechサンドボックス事業者がAIの金融応用を模索し始めています（米国では、金融機関がAI実験を行うためのサンドボックスを構築する法案が少なくとも1つ提出されています）。金融規制から独立したAI専用のサンドボックスも登場している。英国やノルウェーなどは、プライバシー規制に焦点を当てたAIサンドボックスを設立している。EUの人工知能法案では、2026年8月2日までに加盟国が少なくとも1つのAI規制サンドボックスを運営するか、国境を越えた共同サンドボックスに参加することを義務付けており、こうした仕組みは今後数年でEU域内に普及することになる。法案は、国境を越えたAIサンドボックスの可能性を予見している。AI企業の複数管轄区域での運用ニーズやAI技術の横断的な性質を考慮すると、単一の管轄区域でのサンドボックスには、多部門にわたる規制当局の協力も必要となる。

金融サービスの国境を越えた性質に対応するため、2019年に革新的金融規制当局世界ネットワーク（GFIN）が設立され、「企業が複数の法域で継続的または同時に新技術をテストできるようにする」ためのクロスボーダー・テスティング（CBT）メカニズム（グローバル・サンドボックスとも呼ばれる）を模索している。2020年10月、GFINはクロスボーダーテストの第一次募集を開始した。実施状況は満足のいくものではなかった。38件の申請のうち審査に通ったのはわずか9件で、最終的に実地試験段階に入ったのは2社だけだった。この機構はまだ第2ラウンドを開始しておらず、クロスボーダー・サンドボックスの実施に疑問の影を投げかけている。しかし、既存のエビデンスベースは十分なのだろうか？

30年にわたるサンドボックスの運用

英国の金融行動監視機構（FCA）は2017年、初の規制的サンドボックス「レポートカード」を発表し、その最初の実験を自己評価した。報告書は、以下の分野におけるサンドボックスの有効性を肯定的に評価しています：

1.イノベーションの市場投入期間の短縮と潜在的なコスト削減

2.規制の不確実性を減らすことで、イノベーターの資金調達へのアクセスを広げる

3.より多くの製品がテストされ、うまくいけば市場に投入されることを可能にする

4.

4.規制当局とイノベーター間の協力を促進し、消費者保護の仕組みを新しい製品に組み込む

最初の3つの目的。最初の3つはイノベーターに直接利益をもたらすもので、最後の3つは公共の利益に焦点を当てたものです。FCAが4つ目に満足しているのは、「企業と協力してカスタマイズされたテスト用セーフガードを開発する」ことに一部基づいています。

現在に至るまで、規制のサンドボックスに関する独立した実証研究はほとんどない。国際決済銀行（BIS）のエコノミストが2024年に発表した重要な研究では、「規制のサンドボックスが広く採用され、政策コミュニティから注目されているにもかかわらず、フィンテック企業の資金調達やイノベーション、実行可能なビジネスモデルの構築に実際に役立つかどうかに関する体系的な実証的証拠はまだ不足している」と指摘している。BISは、英国のサンドボックス企業の資本へのアクセス、生存率、特許に関するデータを分析することで、「サンドボックスは、新興フィンテック企業の資金調達や革新的な活動の活性化を支援するという、その中核的な目的のひとつを達成する」ことを確認している。

この種の調査は、FCAの自己評価と同様、サンドボックスがイノベーションを起こす企業に与える影響に焦点を当てており、サンドボックスの集団に加わることが企業にとって有益であることを示している。しかし、この結論は、政府機関が「勝者を選んでいる」という懸念を抱かせるかもしれない。選ばれなかった企業は、イノベーションにとってより厳しい環境に直面するかもしれない。サンドボックス参加者の資金調達上の利点は、「投資や資金調達の情報障壁やコンプライアンスの不確実性のコストを下げるというサンドボックスの論理と一致している」と認識しながらも、BISの研究者は、「サンドボックスの適格性自体が、企業の資金調達を助ける信用の裏付けとして機能する可能性がある」という別の説明も否定していない。

より重大なのは、利用可能な限られた研究は、規制のサンドボックスが政策にとって全体的に良いものであるかどうかについて、氷山の一角にしか答えていないということである。サンドボックスの運営には公的資金を必要とすることが多く、企業の資本調達を助けることはその目的のひとつに過ぎない。さらに、BISの研究は、「サンドボックスは、規制当局が市場に出る前に商品の社会福祉への影響を予測することを可能にする」という仮定に基づいている。また、法学部のダグ・サロ教授による新しい研究は、カナダの証券規制当局の暗号通貨サンドボックスの慣行に基づくもので、サンドボックスが消費者福祉と金融の安定に与える影響は、製品が一般に公開された後も持続することを示唆している。

サロ氏は、企業が完全なコンプライアンスに「卒業」するという広範な期待にもかかわらず、カナダの各州の証券規制当局は「サンドボックス内の取引プラットフォームを監督するだけでなく、（名目上）サンドボックスを出た後もずっと規制を続けている」と指摘しています。

規制当局はしばしば、取引プラットフォームから生じる新たなリスクを予測できず、リスクが従来の証券分野のリスクと類似している場合や、重大な消費者被害や世論の反発を引き起こした場合にのみ対処する。

国連事務総長による包括的金融のための特別提唱者（UNSGSA）とケンブリッジ代替金融センター（CCAF）の2019年報告書では、懐疑的な根拠が他にも挙げられており、その中心的な結論は以下の通りです：

規制のサンドボックスに関する初期の経験から、この仕組みは金融包摂を促進するのに必要でも十分でもないことが示唆されている。サンドボックスには利点があるが、設置が複雑で維持費がかかる。サンドボックス試験で扱われた規制上の問題のほとんどは、本番の試験環境がなくても効果的に対処できることが証明されている。Innovation Officeのようなツールは、はるかに低コストで同様の結果を得ることができます。

言い換えれば、資源集約的なフィンテック・サンドボックスは、他の場所に振り向けた方がより効果的かもしれません（報告書は、サンドボックスの資源集約性は多くの国の規制当局が予期していなかったことを示唆しています）。このような資源集約の主な理由は、規制当局が参加者にカスタマイズされたコーチングを提供する必要性にある。これは「規制当局による支援」の一形態であり、コストがかかるが、これがなければサンドボックスの効果には疑問が残る（参加企業の視点から評価した場合）。フィンテック・イノベーションを促進するために、規制によるサンドボックスの適用除外は本当に必要なのだろうか？単にガイダンスを提供するだけでも、イノベーションを刺激するには十分かもしれない（そして、ほとんどの金融規制当局には、すでにそのようなサービスを提供する「イノベーション・センター」がある）。しかし、より根本的な問題は、民間のイノベーションを促進するために公的資源を使うことは公益に適うのか、ということだ。

 4つ目は、より深い懸念

である。"">先行研究では、このモデルの複数の落とし穴が明らかになっている。規制当局が「勝者を選ぶ」ためにサンドボックス企業を選択し、規制の公平性が損なわれていること、サンドボックスの運営と維持にかかるコストがしばしば予想を上回ること、利益が一般市民よりもイノベーターに多く流れること、サンドボックスが世界中で急増するにつれて、「イノベーションに優しい」政策シグナルの限界的利益が減少し続けていること、などである。最近の研究では、「フィンテックのサンドボックスは、消費者と金融システムを保護するための重要な規制の執行停止を必要とする」というパラドックスに焦点が当てられている。

サンドボックス推進派は、2つの理論に基づいて、潜在的な公共の害の増加を黙認しています：1、イノベーションは効率と競争を高めることによって公共の利益になるというもの。">二、サンドボックスは、規制当局が新技術の市場パフォーマンスを認識し、長期的な規制を最適化するのに役立つ。しかし、本セクションでは、FinTechの分野においても、AIの分野においても、これらの前提が精査に耐えないことを論じる。イノベーションが必ずしも社会的に有益であるとは限らないことに前もって留意しておくことが重要である。イノベーションは効率性と競争の必要条件とみなされてはいるが、「効率性」と「競争」の正確な意味は常に文脈によって争われ、その解釈の多くは社会全体の厚生に資するものではない。さらに、金融規制当局が自分たちが選んだイノベーションのチアリーダーやスポンサーに変身すると、彼らの客観性や知識を共有する意欲が損なわれ、規制当局の認識自体がサンドボックス参加者の選択性によって偏ってしまう。

A. 規制学習の場としてのサンドボックス

したがって、サンドボックスから得られる規制当局の知識は、本質的に偏っている。たとえ偏ったサンプルの知識がそれでもなお価値があるとしても、サンドボックスが知識を得る唯一の、あるいは最良の方法であると考えるべきではない。国連機関が観察しているように、規制当局が非公式なチャネルを通じて新興企業から新技術を学ぶことは十分に可能である。規制緩和は、コグニティブ・フィンテックやAIにとって決して必要ではない。

規制の知識を生み出すサンドボックスのもう1つの欠点は、アクセスメカニズムが政府と企業の間に異常な関係を生み出し、「規制の取り込み」のリスクを悪化させることだ。つまり、「規制の恣意性」とは、規制当局が公共の利益よりも業界の利益を優先し、そのインセンティブが明示的（汚職など）または暗黙的である状況を指す。暗黙的な捕捉とは、規制当局が主に業界自身から情報を入手し（独立した研究者や消費者団体に相談することなく）、その認識が必然的に業界の視点に浸透し、同化してしまうことに代表される。このプロセスは「認知の取り込み」として知られ、フィンテックのビジネスモデルが技術的に複雑であることが明らかであるために促進される。規制当局が人材獲得や社内研修を通じて技術的認識のベースラインを確立しなければ、業界の提案を批判的に評価する能力は制約を受けることになる。この問題はAI規制においても顕著で、グローバルなAI企業は「規制はイノベーションを遅らせる」「起業家の流出を招く」といったシナリオで規制当局を積極的に取り込んでいる。

まとめると、サンドボックスが規制当局の職務遂行能力を真に向上させることができるかどうかは疑わしい。筆者は、「規制のサンドボックスは、金融規制当局がリスク防止と管理機能を果たす上で付随的に役立つかもしれないが、その人気は、民間セクターのフィンテック革新に便宜を図ることが必ずしも社会の最善の利益につながるという、表面的な前提に根ざしている」と指摘している。以下では、その前提の合理性を検証することに焦点を当てる。

B. 規制目標としてのイノベーション

Deirdre Ahern法学教授が主張しているように、規制のサンドボックスという考え方は、「規制当局が消費者の選択、価格、効率を向上させるという公益的機能を担う」ことに基づいており、「リスクの予防と制御を中心とする」規制の論理とは根本的に異なっている。しかし、フィンテック・サンドボックスが生み出す「競争」と「効率性」が、真に国民の利益になるのかどうか疑問視されるのには十分な理由がある。リスクの予防と管理を放棄することは、誤算であることが証明されるかもしれない。AIイノベーションの公益性についても、同様の疑問が有効であるとの指摘が高まっている。この文脈では、イノベーションを優先して公的保護メカニズムを弱める政策的根拠は疑問であり、これはサンドボックス設計の論理そのものである。

1.フィンテックとジェネレーティブAIイノベーションの限界

1.span leaf="">イノベーションを促進する政策は、何よりもまずイノベーター自身に利益をもたらします。理論的には、イノベーションは二次的な利益を生み出し、それが他の人々の利益になるという前提がありますが、現実にはすべてのイノベーションがウィンウィンになるとは限らず、この前提が正しいとは限りません。例えば、カナダにおける暗号通貨のサンドボックスに関するダグ・サロの研究では、「サンドボックスが消費者よりもイノベーターを優先させるのではないかという懸念は、規制の実践によって少なくとも部分的に裏付けられている」ことが分かった。また、筆者や他の学者による先行研究では、多くのフィンテック商品は、洗練されたアプリケーション・インターフェイス以上の技術革新をほとんど提供していないこと、そして一部の商品は有害な「略奪的取り込み」、つまり、表向きはこれまで排除され疎外されてきたグループにサービスを提供しているが、実際には体系的な搾取に関与していることが明らかになっている。フィンテックの利益の源泉は多くの場合、技術的優位性ではなく、「イノベーション」の名の下に消費者保護規則を回避することにある。

ジェネレーティブAIの「win-win」議論も同様に有効であるという証拠が増えつつある（広義には、AIは幅広い技術を包含する。ジェネレーティブAIとは、大量の学習データから相関関係を特定し、新たなコンテンツを生成するツールを指す）。学者たちは、ジェネレーティブAIの実用的な価値を鋭く問い始めている。例えば、ゴールドマン・サックスの株式調査部長で、ドットコム・バブル以来ハイテク業界を追跡してきたベテランのジム・コビエロは、シリコンバレーで開発されているジェネレーティブAIには明確な応用シナリオがないと指摘した。彼は、「歴史上、導入時に1兆ドルの評価を受けると予測されたテクノロジーはない」と警告する。過去において、テクノロジーの反復は常に、安価なソリューションが高価なソリューションに取って代わるというものだったが、高価なテクノロジーが低コストのマンパワーを置き換えようとしている今、その論理は根本的に成り立たない。"

この種のAIの核心的な欠陥は、幻覚を見る傾向があることです。モデルは、権威があるように見えて、実際には誤りである回答を頻繁に生成します。典型的な誤謬には、Googleのモデルがピザをよりもろくするためにエルマーの接着剤を加えるよう提案したり、OpenAIのモデルがストロベリーという単語の「r」の数を正しく綴れなかったりすることがある。BBCの2025年の調査では、AIアシスタントが「BBCからの引用の13％において、原文を変更したり、原文と一致しなかったり」していることがわかった。

このようなモデルを教師なしで展開する組織は、大きな代償を払うことになるかもしれません。エア・カナダが苦労して学んだように、チャットボットが葬儀方針に関する問い合わせに誤って回答した後、航空会社は、チャットボットが適切な場所ではないと主張しました。航空会社は問い合わせの後、「チャットボットに責任がある」と主張したが、民事裁判所は顧客に補償し、罰金を科すべきだという判決を下した。人間が介入する仕組み」を導入することで、エラーのリスクは減るが、AIが実現するために設計されたコスト面での優位性はなくなる。AIの幻の出力を検出して修正するには、多くの専門知識が必要だ。フリーランス・プラットフォームのアップワーク2024によると、経営幹部の96％がAIツールによるビジネスの生産性向上を期待している（39％が必須／46％が奨励）が、AIを使用している従業員の47％近くが「雇用主が求める効率化を達成する方法がわからない」と認めている。

こうした限界を考えると、ジェネレーティブAIの商業的な導入が限られているのは当然です。新しい調査では、AIツールへの依存度は、批判的思考スキルと有意かつ負の相関があることが明らかになりました。AIは「人間を基本から解放し、高次の創造性に集中させる」ためのツールとして宣伝されてきたが、現実には、高次の能力は基本的な実践の洗練から派生することが多い。

2.イノベーション指向の規制の深い危機

2.leaf="">サンドボックスを特定の分野に限定せずに見たとしても、この規制手段には正当な疑問が残る。特に、政策立案者は、サンドボックスが生み出す逆インセンティブに注意する必要があります。理想的には、法的規制機関は、準拠したイノベーションによって公共の利益がもたらされるという明確なシグナルを業界に送るべきですが、サンドボックスは、法的権威を犠牲にしてイノベーションに道を開く方法と解釈される可能性があります。

競争と効率は、規制当局の価値観をテストするロールシャッハの墨汁のようなものだ。効率性」を例にとると、分野によって価値判断が異なるため、中立的で統一的な規制目標として使用することはできない。サンドボックスを評価する際、規制当局は「誰の視点から競争と効率を判断するのか」と問わなければならない。参加企業なのか、業界全体なのか、それとも一般市民なのか？"

イノベーションを受け入れるためにサンドボックスの構築に時間を費やすよりも、規制当局は新技術による社会的被害を抑制するために、予防的で積極的なアプローチを取るべきです。マイケル・スー元通貨監督官代理は、フィンテック規制のための「収容と飼いならし」の枠組みを提案しましたが、このモデルは広義の技術革新の規制にも同様に適用できます。

収容政策は、欠陥のある技術を是認し、実行不可能なビジネスモデルを人為的に維持する可能性がある。イノベーターが（先に述べたように）自分たちが活動する環境に関するグローバルな知識を一般的に持ち合わせていないことを考えると、飼いならすことが望ましい道であることが多い。

人工知能の技術者は、彼らが破壊すると主張する分野の専門家よりも、自分たちの仕事の社会政治的影響を評価する能力がはるかに低い。医師、教師、ソーシャルワーカー、政策立案者などの専門家グループは、AIを探求することに関しては素人ではない。たまたま彼らは、自分たちの分野における自動化技術の潜在的な悪用のリスクを理解する最も資格のある人たちなのだ。

明確にしておく必要があります：成文化された規制は、公共の利益のために進化する必要がある場合もありますが、規制の変更が断片的な方法で推し進められ、主に少数のサンドボックス化された企業に利益をもたらす場合には、警戒が必要です。規制当局が新たな戦略を試す必要がある場合、サンドボックスに先行して業界全体で利用可能なツールが数多く存在する。フィンテック・サンドボックスの評価において、国連機関は「比例性またはリスクベースのライセンシングは、新興企業のコンプライアンス・コストを削減することができ、サンドボックス・テストとは異なり、すべての市場参加者をカバーする」と強調している。

インフォーマルな規制ツールは、急速に反復する技術に対処する上で利点があるかもしれないが、それに伴うコストが常に存在する。こうしたコストは、サンドボックスの文脈では特に深刻だ。民間企業は規制の条件について大きな発言力を持ち、影響を受ける集団は、その条件を知る手段すらなく、ましてや異議を唱えることもできない。サンドボックス企業の製品の技術的な複雑さが極めて高い場合、規制当局はその「技術的権威」に委ねることが多く、規制の条件を支配する可能性が高くなる。

規制当局がサンドボックス企業の応援団として振る舞うという心理は、規制基準の着実な低下を誘発する。カナダの事例が示すように、暗号通貨企業は非遵守を「卒業」していく。収益性の本質は、技術革新よりもむしろ規制の裁定に依存しているからだ。一時的な適用除外の期限が切れると、規制当局は、事業破綻につながるコンプライアンスを義務付けるか、適用除外を恒久化するかのジレンマに直面する。政治的・経済的な現実は、後者の選択を強いることが多い。企業が作り出す従業員と顧客のエコシステムは、既得権益のネットワークを作り出し、規制当局が規則を強化することを難しくする。

その結果、規則が断片化され、企業によって基準が異なるため、公平でない競争の場が生まれ、「完全なコンプライアンスを育成する」というサンドボックスの本来の趣旨から完全に外れてしまう。政策立案者は、いったん企業がサンドボックスに入れば、規制当局は受動的で融和的な状況に陥り、長期間にわたって公的リスクを容認せざるを得ないという事実を認識する必要がある。根本的な解決策は、技術開発のために公共の利益を犠牲にするのではなく、統一された規制の枠組みによってイノベーションの境界を制約する、飼いならされたモデルへの転換にある

C. クロスボーダー・サンドボックスのガバナンスのジレンマ

クロスボーダー・サンドボックスを推進するEUの人工知能法は、クロスボーダー規制特有の課題を浮き彫りにしています。しかし、国境を越えた規制の実施は、規制基準の断片化、高い調整コスト、政策シグナルの散逸といった根深い障害に直面しており、サンドボックスという手段に対する正当な疑問をさらに裏付けるものとなっている。

フィンテックのためのクロスボーダーサンドボックスを運営する目的で2019年に設立されたGFIN（Global Network of Innovative Financial Regulators）は、今のところクロスボーダーのトライアルを1件成功させただけで、ライブテスト段階に入ったのは2社のみだ。導入率が低い主な理由は、参加者が異なる法域の異なる規制要件を満たす必要があることだ。複数法域の合意調整にかかるコストを削減するため、GFINは「主導的規制機関」の仕組みを採用したが、

主導的規制機関は、38の申請管理を調整するため、そのリソースに多大な圧力を受けている。主管庁は、23の規制当局と38の申請を調整する責任を負っており、企業や規制当局からの問い合わせがタイムリーに解決され、申請プロセスが予定通り、遵守された方法で進行するよう、多大な資源を投入している。

国境を越えたサンドボックスの有用性を高めるには、法的基準の調和が必要ですが、国境を越えた調和は非常に政治的なプロセスであり、しばしば国内の利益団体による操作の対象となります。サンドボックスの "政策的シグナリング "の利点は、ハーモナイゼーションの過程で消えてしまう。また、資源と責任の配分の難しさも、国境を越えて活動するのか、国境内や組織間で活動するのかにかかわらず、根強く残るだろう。新技術を促進するというサンドボックスの評判とは裏腹に、こうした資源調整の課題は使い古されたものであり、規制のサンドボックスは革新的な解決策を提供しない。

 V. 結論

本稿は、フィンテック・セクターにおいて、規制当局は民間のイノベーションによる効率性と競争の強化よりも、公的リスクの予防と管理を優先すべきであると主張する、筆者の以前の研究に続くものである。この原則が生成的AIにも適用されるという証拠が増えつつあり、それゆえAIサンドボックスの導入に対する複数の懸念がある。

巧妙なサンドボックス化によって軽減できる落とし穴もありますが、根本的な問題に取り組むことなく技術的な解決策を議論すべきではありません。シリコンバレーのイノベーション崇拝」の再考が急務であり、サンドボックス・モデル（およびそれが規制をどのように認識させるか）への警戒を強めることが、この再考の中心的な役割を果たすはずである。結局のところ、金融行動監視機構（Financial Conduct Authority）が規制のサンドボックスを先駆けて導入してから10年以上が経つが、このような資源集約的な規制手段が実際に公共の福祉を向上させたという確かな証拠はまだほとんどない。