著者：ヒラリー・J・アレン 出典：アメリカン大学英国金融行動監視機関が金融テクノロジー規制サンドボックスを導入してから10年が経過しましたが、このモデルは世界中で普及していますが、その核心である「規制緩和と指導の組み合わせ」の実際の効果には依然として強力な実証が欠けています。現在の証拠はサンドボックスが参加企業に有利であることを示すだけで、全体の規制システムへの影響や革新成果の広範な恩恵を証明していません。サンドボックス誕生時の2つの懸念（規制効果の低下、規制学習効果の疑問）は、10年の実践を経ても解消されるどころか、時には悪化しています。設計の最適化は一部の問題を緩和する可能性がありますが、根本的な課題はサンドボックスモデル自体を再評価する必要があることです。特に生成AIの革新を促進するために普及が進んでいる今、生成AIのスケールの拡大はその固有の限界を打破することが難しく、プライバシー、知的財産権、エコシステムに対して顕著な悪影響を及ぼしています。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無謀に採用することは、リスクが高すぎます。中国人民大学金融科技研究所は研究の核心部分を翻訳しました。## **I. はじめに**世界各国のさまざまな分野の規制当局は、技術革新に適した規制の道を積極的に探求しています。2015年、英国金融行動監視機構（FCA）は金融技術規制サンドボックスメカニズムの構築を発表し、その後の10年間でこのモデルは世界中に急速に広がりました。規制サンドボックスの核心的な設計は、選ばれた企業がルールの制約が緩和され、執行リスクが低下した環境の中で製品の限定的な試行を行うことができるという点です。その目標は二重性を持ちます。一つは、金融技術革新を妨げる可能性のある参入障壁を低下させること；もう一つは、規制当局が新興技術を理解する機会を提供し、サンドボックス試験の過程で規制戦略を調整できるようにすることです。近年、各国の政策立案者は、サンドボックスメカニズムを利用して人工知能の革新を促進し、AI規制の新しい枠組みを構築することに強い関心を示しています。しかし、10年間の金融技術サンドボックスの実践は、その政策ツールとしてAI分野に移植することには十分な根拠が欠けていることを示しています。規制サンドボックスは広く採用されているものの、その目標達成度を評価するための実証的根拠は依然として乏しい。既存の実証研究は、参加企業の資金調達能力や特許取得数などのイノベーション指標に焦点を当てている。このようなデータは、サンドボックスメカニズムがフィンテック全体の規制構造に与える影響を明らかにすることも、サンドボックスから生まれたイノベーションの成果がイノベーション主体以外のグループに利益をもたらすかどうかを証明することもできない。データ支援の欠如は重要であり、フィンテックサンドボックスがその目標を達成する見通しは楽観的ではありません。まず、フィンテックの革新が社会的利益を十分に生み出すかどうかは不明であり、重要な規制条項の緩和の合理性を証明することは困難です。これらの条項は、本来、消費者や金融システムを保護するために設けられたものです。次に、サンドボックスの参加者のサンプルが代表性を欠き、規制捕獲を誘発しやすい特異な環境のため、規制当局が実験から得られる知識には重大な制限があります。規制者がサンドボックスから得た知識を共有する手段も制約を受けています。## **二、規制サンドボックスの理論的基盤**2016年、イギリスの金融行動監視機構（FCA）は、最初の規制サンドボックスを「企業が消費者を十分に保護する前提で、革新的な製品、サービス、ビジネスモデル及び提供メカニズムをテストするための『安全な空間』」と定義しました。その後の10年間、FCAサンドボックスの参加者は主に技術を活用して新しい信用、投資、銀行及び決済製品を開発することに焦点を当てました。世界中の多くの司法管轄区域が次々と金融技術規制サンドボックスのメカニズムを構築しました。異なる規制機関が設計するサンドボックスは、構造と目標において顕著な違いがあるものの、その核心目標は通常以下の要素を含んでいます：1. 革新的な製品、サービス、または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. より効率的でリスク管理がより整った金融サービス体系を構築する；3. 新興技術とビジネスモデルと規制フレームワークの相互関係を明確にし、形成される可能性のある市場参入障壁を特定する；4. 消費者に有利な効果的な競争を促進する。金融サービスの普及性を向上させる。規制サンドボックスは一般的に三者にとってのウィンウィンメカニズムと見なされています：イノベーターが資金を調達し、製品の市場投入を加速させるのを助ける；消費者がより多くのフィンテック製品にアクセスできるようにする；規制当局がフィンテック製品とそれらの規制法との適合関係を理解するのを助ける（司法管轄区域の「イノベーションフレンドリー」なイメージを形成することは言うまでもありません）。FCAによって初めて創設されて以来、規制サンドボックスの概念はフィンテック分野を超えて、自動運転、法律実務などの多様なシーンに拡大しています。OECDの2023年の報告によれば、世界中で約100のサンドボックスプログラムがすでに実施されています。特に人工知能の分野では、AI実験を促進するために規制を一時停止するという声がますます高まっています。規制サンドボックスは多くの利点を持っています。1. イノベーションの促進：AI技術の進化は急速であり、規制環境はそれに追いつけていません。サンドボックスは制御された環境で技術開発のコンプライアンスリスクを低減し、実績が証明するようにイノベーティブな製品の「市場投入期間」を著しく短縮し、企業の法的確実性を高めてイノベーションの活力を刺激します。2. 反応速度の向上：現在の立法手続き（例えば、EUの「人工知能法案」）は進行が遅く、この法案は2021年4月に提案されてから今も審議中であり、2025/26年以前には施行される見込みは難しいです。より厳しいのは、このような伝統的な立法が一旦通過すると、将来的に技術の進展に適応するための修正が非常に困難になることです。ある意味、この法案はChatGPTなどの生成型AIが登場する前の時代に生まれ、現在ではすでに時代遅れとなっています。それに対して、サンドボックスは新たな課題に迅速に対応できる柔軟なツールとして機能します。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、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低減することにより、技術の安全性を確保し、新興技術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推進：サンドボックスは規制機関、企業、および他の利害関係者を集めてAI技術の発展を共同で推進し、イノベーションの必要性と公共の安全をバランスさせることで、より効率的な規制ルールを生み出します。このような規制者と被規制者の双方向の学習はウィンウィンの関係を形成し、技術への信頼を高め、応用の実現を加速します。実践の中で、一部の司法管轄区域はAIサンドボックステストを開始しました。イギリスやシンガポールなどのフィンテックサンドボックスの運営者は、AIの金融応用を探求し始めています（アメリカでは少なくとも1つの法案が提案されており、金融機関がAI実験を行うためのサンドボックスを設立する予定です）。金融規制とは独立したAI専門のサンドボックスも登場しています：イギリスやノルウェーなどではプライバシー法規に焦点を当てたAIサンドボックスが設立されました。EUの「人工知能法案」により、加盟国は2026年8月2日までに少なくとも1つのAI規制サンドボックスを運営するか、国際共同サンドボックスに参加することが求められており、このようなメカニズムは今後数年でEU内で急増するでしょう。この法案は越境AIサンドボックスの可能性を予見しています——AI企業が多くの司法管轄区で運営される必要があり、AI技術の跨領域特性の影響を受けて、単一の司法管轄区内のサンドボックスも複数の部門による規制協力が必要です。金融サービスの国境を越えた特性に対応するために、世界的な革新的金融規制機関ネットワーク（GFIN）が2019年に設立され、その探索する「国境を越えたテスト（CBT）メカニズム」（別名「グローバルサンドボックス」）は「企業が複数の法域で新しい技術、製品、またはビジネスモデルを連続的または同時にテストできる環境を作ること」を目指しています。2020年10月にGFINは初回の国境を越えたテスト申請を開始し、申請者はすべての対象法域の入場基準を満たす必要がありました。実施効果は期待通りではありませんでした：38件の申請のうち、評価を通過したのは9社のみで、最終的に実際のテスト段階に進んだのは2社だけでした。このメカニズムは現在までに2回目のラウンドを開始しておらず、国境を越えたサンドボックスの実践に懸念をもたらしています。しかし、現在の実証的根拠は十分に充実しているのでしょうか？## **三、十年のサンドボックス運用の実証的根拠**イギリス金融行動監視機構（FCA）は2017年に初の規制サンドボックス「成績表」を発表し、初期実験の自己評価を行いました。この報告書は、サンドボックスの以下の分野での効果を積極的に評価しています：1. イノベーションの成果を市場に投入するまでの時間を短縮し、潜在的にコストを削減する2. 規制の不確実性を減少させることによって、イノベーターの資金調達のルートを広げる3. より多くの製品がテストに入ることを促進し、市場に出ることが期待される4. 規制機関と革新者の協力を促進し、消費者保護メカニズムを新しい製品サービスに組み込む最初の三つの目標は革新主体に直接利益をもたらし、最後の目標は公共の利益に重点を置いています——FCAの第四項に対する満足度は「企業と共にカスタマイズされたテスト保障措置を制定すること」に基づいています。現在まで、規制サンドボックスに関する独立した実証研究は依然として不足しています。国際決済銀行（BIS）の経済学者が2024年に発表した重要な研究は次のように指摘しています："規制サンドボックスは広く採用され、政策界の注目を集めているにもかかわらず、それが本当にフィンテック企業の資金調達、革新、または実行可能なビジネスモデルの構築を助けているかどうかについては、体系的な実証的根拠が不足しています。"BISは、英国のサンドボックス企業の資本調達、存続率、および特許データを分析することによって、"サンドボックスは核心的な目標の1つを達成しました：新興フィンテック企業の資金調達を支援し、革新活動を促進することです"と確認しています。この種の研究は、FCAの自己評価と同様に、サンドボックスがイノベーション主体に与える影響に焦点を当てており、サンドボックスの列に参加することが企業にとって利益であることを証明しています。しかし、この結論は政府機関が「勝者を選ぶ」ことへの懸念を引き起こす可能性があります：選ばれなかった企業は、より厳しいイノベーション環境に直面する可能性があります。BISの研究者は、サンドボックス参加者の資金調達の利点が「サンドボックスが投資および資金調達の情報の壁およびコンプライアンスの不確実性コストを低減するという論理に合致する」と認めていますが、別の説明が排除されていません：「サンドボックスの参加資格自体が信用の裏付けとなり、企業の資金調達を助ける可能性がある」と。より重要なことは、既存の限られた研究が「規制サンドボックスが全体的に政策に有利であるか」という氷山の一角しか答えていないということです。BISの著者は特に強調しています：「研究結果は必ずしもサンドボックスが社会的福利を明確に向上させることを証明するものではありません。サンドボックスの運営には公共資金の支援が必要であり、企業の資金調達を助けることは目的の一つに過ぎません——消費者の福利の増進と金融の安定の維持も同じくらい重要です。」さらに、BISの研究は「サンドボックスが規制当局に製品上市前にその社会的福利への影響を予測させる」という仮定に基づいています。そして、法学教授のダグ・サロ（Doug Sarro）は、カナダの証券規制機関の暗号通貨サンドボックスの実践に関する最新の研究を基に示しています：たとえ製品が一般に公開された後でも、サンドボックスが消費者の福利と金融安定に与える影響は持続するということです。サロは、企業が「卒業」した後に完全にコンプライアンスを遵守することが一般的に期待されているにもかかわらず、カナダの州の証券規制当局が「サンドボックス内の取引プラットフォームを監視するだけでなく、（名目上）サンドボックスを退出した後も長期間にわたり規制を実施している」と指摘した。彼はさらに、サンドボックス向けにカスタマイズされた消費者保護措置の有効性について疑問を呈した。規制当局は、取引プラットフォームの新たなリスクを予測できず、リスクが従来の証券分野と似ている場合や、重大な消費者被害を引き起こし公衆の疑念を呼び起こした場合にのみ行動を起こします。国連事務総長の普惠金融特別推進機関（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、他の疑問の根拠も提起されており、その核心的な結論は以下の通りです：初期の規制サンドボックスの経験は、金融包摂を促進するためにこのメカニズムが必要でも十分でもないことを示しています。サンドボックスには利点がありますが、構築が複雑で運用コストが高いです。実際、多くのサンドボックステストに関する規制の問題は、実際のテスト環境を必要とせずに効果的に解決できます。イノベーションオフィスなどのツールを使用することで、より低コストで同様の効果を達成することができます。言い換えれば、大量のリソースを消費するフィンテックサンドボックスが他の場所に移行することで、より効果的になる可能性がある（この報告書は、複数の国の規制当局がサンドボックスのリソース消費の強度に驚いていることを指摘しています）。リソース集約の主な原因は、規制当局が参加者にカスタマイズされた指導を提供する必要があるためです——この"規制サポート"のコストは高額ですが、これが欠けるとサンドボックスの効果は懸念されます（参加企業の視点から評価）。これらの発見は必然的に深い疑問を引き起こします：フィンテックの革新を促進するために、本当にサンドボックスの規制免除が必要なのでしょうか？指導を提供するだけで革新を促進することができるのでしょうか（ほとんどの金融規制機関はこのようなサービスを提供する"革新センター"を設立しています）。しかし、より本質的な問いは、公共資源を使って民間分野の革新を育成することが公共の利益にかなっているのかどうかということです。##**第四に、深い心配事**過去の研究は、このモデルの複数の危険性を明らかにしています：規制当局がサンドボックス企業を選定するのは実際には「勝者を選ぶ」ことであり、規制の公平性を損なっています；サンドボックスの運営コストはしばしば予想を超えます；その利益は公共よりもむしろ革新者に流れることが多いです；世界的にサンドボックスが普及するにつれて、「革新に優しい」政策シグナルの限界的な利益は持続的に減少しています。最近の研究は、コアな矛盾に焦点を当てています：フィンテックサンドボックスは、消費者と金融システムを保護するために本来求められる重要な規制を一時的に実施を延期することを要求しています。サンドボックス支持者は、潜在的な公共の危険の増加を自動的に受け入れる。その理論は二つの点に基づいている。一つは、イノベーションが効率と競争を高めることにより、公共に利益をもたらすということ。もう一つは、サンドボックスが規制当局に新しい技術の市場パフォーマンスを認識させ、長期的な規制を最適化する助けになるということ。しかし、この節では、これらの仮定がフィンテック分野では通用せず、人工知能分野でも同様に成り立たないことを論証する必要がある。あらかじめ指摘しておくべきは、イノベーションが必ずしも社会全体に利益をもたらすわけではないということ。効率と競争は必要条件と見なされているが、"効率"と"競争"の具体的な意味には文脈に関する議論が常に存在し、多くの解釈は実際には社会全体の福祉には役立たない。さらに、金融規制当局が選択したイノベーションの"チアリーダー"やスポンサーに転身する際、その客観性と知識共有の意欲が低下し、規制の認識自体がサンドボックス参加者の選択によってバイアスがかかっている。A. 規制学習の場としてのサンドボックス企業のサンドボックスへの参加は完全に任意であるため、サンドボックスは自主的に申請したイノベーション主体のみを受け入れます。これにより、二重認識の盲点が生じます：規制当局は、サンドボックスに参加する必要がない完全に準拠した企業を理解することができず、また、現行の法律に縛られていないと自認する主体を把握することもできません。申請企業の中でさえ、選考基準はしばしば不明確であり、多くの申請が明確な根拠なしに却下されます。規制当局がサンドボックスから得た知識には先天的なバイアスが存在します。バイアスのあるサンプルの認識には価値がありますが、サンドボックスが唯一の、または最良の知識取得手段であるとは見なされるべきではありません。国連機関が観察したように、規制当局は非公式なチャネルを通じてスタートアップから新技術を学ぶことができます。規制緩和は、フィンテックや人工知能を理解するための必要条件ではありません。サンドボックスによる規制知識の生成のもう一つの欠陥は、入場メカニズムが異常な政企業関係を生み出し、「規制捕捉」のリスクを悪化させることです。簡単に言えば、「規制捕捉」とは、規制者が業界の利益を公共の利益よりも優先することを指し、その誘因は明示的（腐敗など）または暗示的です。典型的な暗示的捕捉の例としては、規制者が主に業界自身から情報を取得し（独立した研究者や消費者団体に相談せず）、その認識が必然的に業界の視点に浸透し、同化されることがあります。このプロセスは「認知捕捉」と呼ばれ、金融技術のビジネスモデルの表面的な技術の複雑さがこの現象を誘発しやすくします。もし規制者が人材の導入や内部研修を通じて技術的認識の基準を確立していなければ、業界の主張を批判的に評価する能力が制約されます。この問題はAI規制においても同様に顕著です——世界中のAI企業は「規制がイノベーションを遅らせる」「起業家を国外に追い出す」といったナラティブを用いて、積極的に規制者を捕捉しています。以上から、サンドボックスが本当に規制当局の職務能力を向上させるかどうかは疑わしい。筆者はかつて指摘した："規制サンドボックスは偶然に金融規制当局がリスク管理機能を果たすのを助ける可能性があるが、その流行の根源は表面的な前提にある——すなわち、民間分野のフィンテック革新は必然的に社会の最善の利益に合致するということ。"以下では、この前提の合理性について重点的に検討する。B. 規制の対象としてのイノベーション法学教授ディールデリ・アーヘンが言うように、規制サンドボックスの理念は「規制当局が消費者の選択、価格、効率を改善する公共の利益機能を担う」という基盤の上に築かれています。これは「リスク管理を中心に」した規制ロジックとは根本的に異なります。しかし、金融テクノロジーのサンドボックスが生み出す「競争」と「効率」が本当に公共に恩恵をもたらすのか、疑問を持つ十分な理由があります。リスク管理を放棄することは、誤った判断である可能性が高いです。AIの革新に対する公共の利益への疑問も同様に成立する兆候が増えています。このような背景の中で、公共の保護メカニズムを弱体化させる政策の合理性が疑問視されています——そしてこれがまさにサンドボックス設計の本質的な論理です。1. フィンテックと生成的AIの革新の限界革新を促進する政策は、まず革新者自身に利益をもたらすことが重要です。その理論的前提は、革新が他者に利益をもたらす二次的な効果を生むということですが、現実にはすべての革新がウィンウィンとは限らず、この前提が必ずしも成り立つわけではありません。たとえば、ダグ・サロはカナダの暗号通貨サンドボックスを研究し、次のように発見しました："規制の実践は、少なくとも部分的に懸念を裏付けている——サンドボックスは革新者を消費者よりも優先させる可能性がある"。著者と他の学者による以前の研究でも、多くのフィンテック製品はスムーズなアプリケーションインターフェースを除いて実質的な技術革新がほとんどなく、さらに一部の製品は有害な"略奪的吸収"に該当します——表面的には排除されていた周辺群体にサービスを提供しているように見えますが、実際には体系的な搾取を実施しています。フィンテックの利益の源泉は、しばしば技術的な優位性ではなく、"革新"の名の下に遵守すべき消費者保護規則を回避することにあります。生成型AIの「ウィンウィン理論」に対する疑問が同様に成立することを示す証拠がますます増えてきている（広義のAIは多様な技術を含む; 生成型AIは、大量のトレーニングデータを通じて関連性を識別し、新しいコンテンツを生成するツールを指す）。2024年以降、学界は生成型AIの実際の価値に対して鋭い疑問を呈し始めた。ゴールドマン・サックスの株式研究責任者ジム・コビロ—このインターネットバブル時代からテクノロジー産業を追跡しているベテランは、シリコンバレーで開発された生成型AIには明確なアプリケーションシーンが欠けていると指摘した。彼はさらに警告する："歴史上、技術が登場した際に万億ドルの評価予測を受けたことはない…過去の技術革新は常に高価なソリューションが安価なソリューションに取って代わることだったが、今や高価な技術が低コストの人力を置き換えようとする、この論理は根本的に成立しがたい。"この形態のAIの核心的な欠陥は、幻覚傾向にあります：モデルはしばしば権威があるように見えるが実際には誤った応答を生成します。典型的な誤りには、Googleモデルがピザにエルマーの接着剤を追加してより糸引く感触を持たせることを提案したり、OpenAIモデルがストロベリー(という単語の中の"r"の数を正しく綴れなかったりすることが含まれます。さらに悪いことに、AIはその結論を支持する文献をしばしば虚構します：BBCの2025年の研究では、AIアシスタントが"13%がBBCの論述を引用しているが、改ざんされているか、根本的に対応する原文が存在しない"と報告されています。企業が無人監視の状態でこのようなモデルを展開すると、惨重な代償を払うことになるかもしれません。カナダ航空の教訓がその証です：そのチャットボットが葬儀政策に関する問い合わせに誤った回答をした後、航空会社は「チャットボットは自ら責任を負うべきだ」と主張しましたが、民事裁判所は顧客に賠償金を支払うよう命じました。「人間介入メカニズム」を導入することで誤りのリスクを低減できるものの、AIが目指すコスト優位性を消失させます。AIの幻覚的出力を検出して修正するには多くの専門的人力が必要です：フリーランスプラットフォームUpworkの2024年の調査によると、96%の経営幹部がAIツールが企業の生産性を向上させると期待しています（39%が強制使用、46%が使用を奨励）。しかし、AIを使用している従業員の近く47%が「雇用主の要求する効率目標を達成する方法がわからない」と率直に述べています。上記の制限を考慮すると、生成型AIのビジネスアプリケーションシーンは限られているのは意外ではありません。企業がこのようなツールに対して一般的に抵抗を示すことは、むしろ幸運なことかもしれません——最新の研究によれば、AIツールへの依存度と批判的思考能力には顕著な負の相関関係があることが明らかになりました。AIが「人間を基礎的な業務から解放し、高度な創造に集中させるための武器」として宣伝されているにもかかわらず、現実は、高度な能力はしばしば基礎的な実践からの鍛錬に起因しているのです。2. イノベーション指向の規制の深刻な危機具体的な分野を離れてサンドボックスメカニズムを見てみても、この規制ツールには合理的な疑問が残る。政策立案者は特にサンドボックスが生む歪んだインセンティブに警戒する必要がある。理想的な状態では、法律と規制機関は業界に対して「コンプライアンスのあるイノベーションのみが公共の利益を保障する」という明確な信号を送るべきだが、サンドボックスは「イノベーションのために法律の権威を犠牲にする」と解釈される可能性がある。"競争"と"効率"は実際に規制当局の価値観を映し出すロールシャッハテストである。"効率"を例にとると、それは異なる分野で異なる価値判断を担い、決して中立的で統一された規制目標として機能することはできない。効率と競争の目標は、規制当局に明確な指針を提供することが難しい：サンドボックスを評価する際、規制当局は"私たちは誰の視点に基づいて競争と効率を判断するのか？参加企業、全業界、それとも一般市民か？"と問い直さなければならない。サンドボックスを構築してイノベーションを容認するために心血を注ぐよりも、規制当局は新技術の公共の害を抑制するための積極的な予防戦略を採用すべきです。前通貨監督局代理局長マイケル・スーは「容認と飼いならし」のフィンテック規制フレームワークを提案しました。このモデルは、広義の技術革新の規制にも同様に適用されます。妥協政策は欠陥技術を支持する可能性があり、もともと生存能力のないビジネスモデルを無理に維持することになります。革新者が運営環境に対する全体的な認識を一般的に欠いている（前述の通り）ことを考えると、適応することがしばしばより良い道となります。技術文化の学者であるアラティ・ワードはAIツールについて指摘しています：人工知能技術の専門家がその社会政治的影響を評価する能力は、彼らが覆すことを主張する分野の専門家よりもはるかに低い。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について議論する際、素人ではない——彼らこそがこの分野における自動化技術の潜在的な悪用リスクを理解する最も適した人々である。明確にする必要があります：成文化された法律は時には公共の利益のために進化する必要がありますが、規制の変革が断片的に進められ、主に少数のサンドボックス企業に利益をもたらす場合は、警戒する必要があります。もし規制当局が新しい戦略を試す必要があるなら、サンドボックスの誕生前にすでに全業界に適用できる多数のツールが存在しました。国連機関がフィンテックサンドボックスを評価する際に強調したのは、「比例原則またはリスク指向の許可制度はスタートアップ企業のコンプライアンスコストを削減でき、サンドボックステストとは異なり——それは全ての市場参加者を対象としています。」非公式な規制手段は、迅速に進化する技術を扱う際に効果がある場合がありますが、常に代償を伴います。特に、一般市民の参加権と規制決定の透明性が欠如しています。これらの代償はサンドボックスの文脈では特に顕著です：民間企業は規制条項に対して重要な発言権を持ち、影響を受けるグループは条項の内容を知ることすらできず、異議を唱えることも不可能です。サンドボックス企業の製品技術の複雑さが非常に高い場合、規制者はしばしばその"技術的権威"に屈服し、条項の策定を主導しやすくなります。規制当局はサンドボックス企業の「チアリーダー」としての心構えを持ち、規制基準の継続的な低下を引き起こしている。カナダの事例は示している：暗号通貨企業は「卒業」した後も依然として適法に運営できない——その利益の本質が技術革新ではなく規制アービトラージに依存しているためだ。一時的な免除が期限切れになると、規制当局は二者択一の選択を迫られる：強制的な適合は企業の倒産を引き起こすか、免除を永久化するか。政治経済の現実はしばしば後者の選択を強いる：企業が形成する従業員-顧客のエコロジーチェーンが既得権益ネットワークを生み出し、規制当局がルールを厳しくすることを困難にする。その結果、ルールが分裂し、異なる企業が異なる基準に適用され、不公平な競争環境が形成され、サンドボックスの「全面的なコンプライアンスの育成」という初心から完全に逸脱することになります。政策立案者は明確に認識する必要があります：企業がサンドボックスに入ると、規制当局は受動的に妥協する状況に陥り、公共リスクを長期間容認せざるを得なくなります。根本的な解決策は、統一された規制フレームワークを通じてイノベーションの境界を制約する方向に転換することにあり、公共の利益を犠牲にして技術の発展を得ることではありません。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EUの「人工知能法案」は、国際的なサンドボックスメカニズムを推進し、越境規制の特別な課題を際立たせています：企業の多地域での運営ニーズと小規模な司法管轄区域の効果依存の矛盾が生じています。しかし、越境での実施には深刻な障害が存在します——規制基準の断片化、調整コストの高騰、政策シグナルの消失などの問題があり、これらはサンドボックスツールに対する合理的な疑念をさらに裏付けています。2019年に設立されたグローバルイノベーション金融規制機関ネットワーク（GFIN）は、金融テクノロジーのクロスボーダーサンドボックスの運営を目指していますが、これまでのところ、成功裏に完了したクロスボーダー実験は1件のみで、実際のテスト段階に進んだ企業はわずか2社です。低い採用率の重要な要因は、参加者が異なる法域の差異化された規制要件を満たす必要があることです。複数の法域による合意形成コストを削減するために、GFINは「リーディング規制機関」メカニズムを採用していますが、次のことを認めています：主導規制機関は、38件の申請と23の規制機関を調整管理する必要があり、巨大なリソースのプレッシャーを抱えています。企業や規制側の疑問が迅速に解決され、申請プロセスが適時かつ適切に進むことを保証するために、多大な人力と物力を投入しています。クロスボーダーサンドボックスの有効性を高めるためには、法律基準の調和と統一が必要ですが、クロスボーダー調整は非常に政治化されたプロセスであり、国内の利益団体の駆け引きに常に影響されます。すべての管轄区域が統一基準を採用すると、「イノベーションに優しい司法管轄区」は存在しなくなるため、サンドボックスの「政策シグナル」の効果は調整プロセスで消失します。リソースと責任の配分の問題も引き続き存在するでしょう——これはクロスボーダー運用や国内のクロス機関協力においても同様です。サンドボックスは新技術を促進することを名目としていますが、これらのリソース調整の課題は実際には古くからの問題であり、規制サンドボックスは革新的な解決策を提供していません。## **V. 結論**本稿は著者の過去の研究を引き継ぎ、フィンテック分野において、規制当局は民間の革新による効率と競争の向上よりも公共リスクの防止を優先すべきであると主張します。ますます明らかになっている証拠は、この原則が生成的人工知能の分野にも当てはまることを示しています。したがって、AIサンドボックスの導入には多くの懸念が存在します。巧妙なサンドボックス設計は一部のリスクを軽減することができますが、根本的な疑問を飛ばして技術的なソリューションについて直接議論するべきではありません：最も重要なのは、特定の状況における規制サンドボックスの適用性を再考することです。社会は「シリコンバレー型の革新崇拝」についての集団的な反省を急務とし、サンドボックスモデル（およびそれによって促進された規制の認識方法）に対する警戒心を高めることが、その反省の核心的な構成要素であるべきです。結局のところ、英国金融行動監視機構が初めて規制サンドボックスを創設してから10年以上が経過しましたが、これらの資源集約型の規制ツールが実際に公共の福祉を増進したという確固たる証拠は今なおほとんど存在しません。
規制サンドボックス：十年後
著者：ヒラリー・J・アレン 出典：アメリカン大学
英国金融行動監視機関が金融テクノロジー規制サンドボックスを導入してから10年が経過しましたが、このモデルは世界中で普及していますが、その核心である「規制緩和と指導の組み合わせ」の実際の効果には依然として強力な実証が欠けています。現在の証拠はサンドボックスが参加企業に有利であることを示すだけで、全体の規制システムへの影響や革新成果の広範な恩恵を証明していません。サンドボックス誕生時の2つの懸念（規制効果の低下、規制学習効果の疑問）は、10年の実践を経ても解消されるどころか、時には悪化しています。設計の最適化は一部の問題を緩和する可能性がありますが、根本的な課題はサンドボックスモデル自体を再評価する必要があることです。特に生成AIの革新を促進するために普及が進んでいる今、生成AIのスケールの拡大はその固有の限界を打破することが難しく、プライバシー、知的財産権、エコシステムに対して顕著な悪影響を及ぼしています。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無謀に採用することは、リスクが高すぎます。中国人民大学金融科技研究所は研究の核心部分を翻訳しました。
I. はじめに
世界各国のさまざまな分野の規制当局は、技術革新に適した規制の道を積極的に探求しています。2015年、英国金融行動監視機構（FCA）は金融技術規制サンドボックスメカニズムの構築を発表し、その後の10年間でこのモデルは世界中に急速に広がりました。規制サンドボックスの核心的な設計は、選ばれた企業がルールの制約が緩和され、執行リスクが低下した環境の中で製品の限定的な試行を行うことができるという点です。その目標は二重性を持ちます。一つは、金融技術革新を妨げる可能性のある参入障壁を低下させること；もう一つは、規制当局が新興技術を理解する機会を提供し、サンドボックス試験の過程で規制戦略を調整できるようにすることです。近年、各国の政策立案者は、サンドボックスメカニズムを利用して人工知能の革新を促進し、AI規制の新しい枠組みを構築することに強い関心を示しています。しかし、10年間の金融技術サンドボックスの実践は、その政策ツールとしてAI分野に移植することには十分な根拠が欠けていることを示しています。
規制サンドボックスは広く採用されているものの、その目標達成度を評価するための実証的根拠は依然として乏しい。既存の実証研究は、参加企業の資金調達能力や特許取得数などのイノベーション指標に焦点を当てている。このようなデータは、サンドボックスメカニズムがフィンテック全体の規制構造に与える影響を明らかにすることも、サンドボックスから生まれたイノベーションの成果がイノベーション主体以外のグループに利益をもたらすかどうかを証明することもできない。
データ支援の欠如は重要であり、フィンテックサンドボックスがその目標を達成する見通しは楽観的ではありません。まず、フィンテックの革新が社会的利益を十分に生み出すかどうかは不明であり、重要な規制条項の緩和の合理性を証明することは困難です。これらの条項は、本来、消費者や金融システムを保護するために設けられたものです。次に、サンドボックスの参加者のサンプルが代表性を欠き、規制捕獲を誘発しやすい特異な環境のため、規制当局が実験から得られる知識には重大な制限があります。規制者がサンドボックスから得た知識を共有する手段も制約を受けています。
二、規制サンドボックスの理論的基盤
2016年、イギリスの金融行動監視機構（FCA）は、最初の規制サンドボックスを「企業が消費者を十分に保護する前提で、革新的な製品、サービス、ビジネスモデル及び提供メカニズムをテストするための『安全な空間』」と定義しました。その後の10年間、FCAサンドボックスの参加者は主に技術を活用して新しい信用、投資、銀行及び決済製品を開発することに焦点を当てました。世界中の多くの司法管轄区域が次々と金融技術規制サンドボックスのメカニズムを構築しました。異なる規制機関が設計するサンドボックスは、構造と目標において顕著な違いがあるものの、その核心目標は通常以下の要素を含んでいます：
革新的な製品、サービス、または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；
より効率的でリスク管理がより整った金融サービス体系を構築する；
新興技術とビジネスモデルと規制フレームワークの相互関係を明確にし、形成される可能性のある市場参入障壁を特定する；
消費者に有利な効果的な競争を促進する。
金融サービスの普及性を向上させる。
規制サンドボックスは一般的に三者にとってのウィンウィンメカニズムと見なされています：イノベーターが資金を調達し、製品の市場投入を加速させるのを助ける；消費者がより多くのフィンテック製品にアクセスできるようにする；規制当局がフィンテック製品とそれらの規制法との適合関係を理解するのを助ける（司法管轄区域の「イノベーションフレンドリー」なイメージを形成することは言うまでもありません）。
FCAによって初めて創設されて以来、規制サンドボックスの概念はフィンテック分野を超えて、自動運転、法律実務などの多様なシーンに拡大しています。OECDの2023年の報告によれば、世界中で約100のサンドボックスプログラムがすでに実施されています。特に人工知能の分野では、AI実験を促進するために規制を一時停止するという声がますます高まっています。
規制サンドボックスは多くの利点を持っています。
実践の中で、一部の司法管轄区域はAIサンドボックステストを開始しました。イギリスやシンガポールなどのフィンテックサンドボックスの運営者は、AIの金融応用を探求し始めています（アメリカでは少なくとも1つの法案が提案されており、金融機関がAI実験を行うためのサンドボックスを設立する予定です）。金融規制とは独立したAI専門のサンドボックスも登場しています：イギリスやノルウェーなどではプライバシー法規に焦点を当てたAIサンドボックスが設立されました。EUの「人工知能法案」により、加盟国は2026年8月2日までに少なくとも1つのAI規制サンドボックスを運営するか、国際共同サンドボックスに参加することが求められており、このようなメカニズムは今後数年でEU内で急増するでしょう。この法案は越境AIサンドボックスの可能性を予見しています——AI企業が多くの司法管轄区で運営される必要があり、AI技術の跨領域特性の影響を受けて、単一の司法管轄区内のサンドボックスも複数の部門による規制協力が必要です。
金融サービスの国境を越えた特性に対応するために、世界的な革新的金融規制機関ネットワーク（GFIN）が2019年に設立され、その探索する「国境を越えたテスト（CBT）メカニズム」（別名「グローバルサンドボックス」）は「企業が複数の法域で新しい技術、製品、またはビジネスモデルを連続的または同時にテストできる環境を作ること」を目指しています。2020年10月にGFINは初回の国境を越えたテスト申請を開始し、申請者はすべての対象法域の入場基準を満たす必要がありました。実施効果は期待通りではありませんでした：38件の申請のうち、評価を通過したのは9社のみで、最終的に実際のテスト段階に進んだのは2社だけでした。このメカニズムは現在までに2回目のラウンドを開始しておらず、国境を越えたサンドボックスの実践に懸念をもたらしています。しかし、現在の実証的根拠は十分に充実しているのでしょうか？
三、十年のサンドボックス運用の実証的根拠
イギリス金融行動監視機構（FCA）は2017年に初の規制サンドボックス「成績表」を発表し、初期実験の自己評価を行いました。この報告書は、サンドボックスの以下の分野での効果を積極的に評価しています：
イノベーションの成果を市場に投入するまでの時間を短縮し、潜在的にコストを削減する
規制の不確実性を減少させることによって、イノベーターの資金調達のルートを広げる
より多くの製品がテストに入ることを促進し、市場に出ることが期待される
規制機関と革新者の協力を促進し、消費者保護メカニズムを新しい製品サービスに組み込む
最初の三つの目標は革新主体に直接利益をもたらし、最後の目標は公共の利益に重点を置いています——FCAの第四項に対する満足度は「企業と共にカスタマイズされたテスト保障措置を制定すること」に基づいています。
現在まで、規制サンドボックスに関する独立した実証研究は依然として不足しています。国際決済銀行（BIS）の経済学者が2024年に発表した重要な研究は次のように指摘しています："規制サンドボックスは広く採用され、政策界の注目を集めているにもかかわらず、それが本当にフィンテック企業の資金調達、革新、または実行可能なビジネスモデルの構築を助けているかどうかについては、体系的な実証的根拠が不足しています。"BISは、英国のサンドボックス企業の資本調達、存続率、および特許データを分析することによって、"サンドボックスは核心的な目標の1つを達成しました：新興フィンテック企業の資金調達を支援し、革新活動を促進することです"と確認しています。
この種の研究は、FCAの自己評価と同様に、サンドボックスがイノベーション主体に与える影響に焦点を当てており、サンドボックスの列に参加することが企業にとって利益であることを証明しています。しかし、この結論は政府機関が「勝者を選ぶ」ことへの懸念を引き起こす可能性があります：選ばれなかった企業は、より厳しいイノベーション環境に直面する可能性があります。BISの研究者は、サンドボックス参加者の資金調達の利点が「サンドボックスが投資および資金調達の情報の壁およびコンプライアンスの不確実性コストを低減するという論理に合致する」と認めていますが、別の説明が排除されていません：「サンドボックスの参加資格自体が信用の裏付けとなり、企業の資金調達を助ける可能性がある」と。
より重要なことは、既存の限られた研究が「規制サンドボックスが全体的に政策に有利であるか」という氷山の一角しか答えていないということです。BISの著者は特に強調しています：「研究結果は必ずしもサンドボックスが社会的福利を明確に向上させることを証明するものではありません。サンドボックスの運営には公共資金の支援が必要であり、企業の資金調達を助けることは目的の一つに過ぎません——消費者の福利の増進と金融の安定の維持も同じくらい重要です。」さらに、BISの研究は「サンドボックスが規制当局に製品上市前にその社会的福利への影響を予測させる」という仮定に基づいています。そして、法学教授のダグ・サロ（Doug Sarro）は、カナダの証券規制機関の暗号通貨サンドボックスの実践に関する最新の研究を基に示しています：たとえ製品が一般に公開された後でも、サンドボックスが消費者の福利と金融安定に与える影響は持続するということです。
サロは、企業が「卒業」した後に完全にコンプライアンスを遵守することが一般的に期待されているにもかかわらず、カナダの州の証券規制当局が「サンドボックス内の取引プラットフォームを監視するだけでなく、（名目上）サンドボックスを退出した後も長期間にわたり規制を実施している」と指摘した。彼はさらに、サンドボックス向けにカスタマイズされた消費者保護措置の有効性について疑問を呈した。
規制当局は、取引プラットフォームの新たなリスクを予測できず、リスクが従来の証券分野と似ている場合や、重大な消費者被害を引き起こし公衆の疑念を呼び起こした場合にのみ行動を起こします。
国連事務総長の普惠金融特別推進機関（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、他の疑問の根拠も提起されており、その核心的な結論は以下の通りです：
初期の規制サンドボックスの経験は、金融包摂を促進するためにこのメカニズムが必要でも十分でもないことを示しています。サンドボックスには利点がありますが、構築が複雑で運用コストが高いです。実際、多くのサンドボックステストに関する規制の問題は、実際のテスト環境を必要とせずに効果的に解決できます。イノベーションオフィスなどのツールを使用することで、より低コストで同様の効果を達成することができます。
言い換えれば、大量のリソースを消費するフィンテックサンドボックスが他の場所に移行することで、より効果的になる可能性がある（この報告書は、複数の国の規制当局がサンドボックスのリソース消費の強度に驚いていることを指摘しています）。リソース集約の主な原因は、規制当局が参加者にカスタマイズされた指導を提供する必要があるためです——この"規制サポート"のコストは高額ですが、これが欠けるとサンドボックスの効果は懸念されます（参加企業の視点から評価）。これらの発見は必然的に深い疑問を引き起こします：フィンテックの革新を促進するために、本当にサンドボックスの規制免除が必要なのでしょうか？指導を提供するだけで革新を促進することができるのでしょうか（ほとんどの金融規制機関はこのようなサービスを提供する"革新センター"を設立しています）。しかし、より本質的な問いは、公共資源を使って民間分野の革新を育成することが公共の利益にかなっているのかどうかということです。
##第四に、深い心配事
過去の研究は、このモデルの複数の危険性を明らかにしています：規制当局がサンドボックス企業を選定するのは実際には「勝者を選ぶ」ことであり、規制の公平性を損なっています；サンドボックスの運営コストはしばしば予想を超えます；その利益は公共よりもむしろ革新者に流れることが多いです；世界的にサンドボックスが普及するにつれて、「革新に優しい」政策シグナルの限界的な利益は持続的に減少しています。最近の研究は、コアな矛盾に焦点を当てています：フィンテックサンドボックスは、消費者と金融システムを保護するために本来求められる重要な規制を一時的に実施を延期することを要求しています。
サンドボックス支持者は、潜在的な公共の危険の増加を自動的に受け入れる。その理論は二つの点に基づいている。一つは、イノベーションが効率と競争を高めることにより、公共に利益をもたらすということ。もう一つは、サンドボックスが規制当局に新しい技術の市場パフォーマンスを認識させ、長期的な規制を最適化する助けになるということ。しかし、この節では、これらの仮定がフィンテック分野では通用せず、人工知能分野でも同様に成り立たないことを論証する必要がある。あらかじめ指摘しておくべきは、イノベーションが必ずしも社会全体に利益をもたらすわけではないということ。効率と競争は必要条件と見なされているが、"効率"と"競争"の具体的な意味には文脈に関する議論が常に存在し、多くの解釈は実際には社会全体の福祉には役立たない。さらに、金融規制当局が選択したイノベーションの"チアリーダー"やスポンサーに転身する際、その客観性と知識共有の意欲が低下し、規制の認識自体がサンドボックス参加者の選択によってバイアスがかかっている。
A. 規制学習の場としてのサンドボックス
企業のサンドボックスへの参加は完全に任意であるため、サンドボックスは自主的に申請したイノベーション主体のみを受け入れます。これにより、二重認識の盲点が生じます：規制当局は、サンドボックスに参加する必要がない完全に準拠した企業を理解することができず、また、現行の法律に縛られていないと自認する主体を把握することもできません。申請企業の中でさえ、選考基準はしばしば不明確であり、多くの申請が明確な根拠なしに却下されます。
規制当局がサンドボックスから得た知識には先天的なバイアスが存在します。バイアスのあるサンプルの認識には価値がありますが、サンドボックスが唯一の、または最良の知識取得手段であるとは見なされるべきではありません。国連機関が観察したように、規制当局は非公式なチャネルを通じてスタートアップから新技術を学ぶことができます。規制緩和は、フィンテックや人工知能を理解するための必要条件ではありません。
サンドボックスによる規制知識の生成のもう一つの欠陥は、入場メカニズムが異常な政企業関係を生み出し、「規制捕捉」のリスクを悪化させることです。簡単に言えば、「規制捕捉」とは、規制者が業界の利益を公共の利益よりも優先することを指し、その誘因は明示的（腐敗など）または暗示的です。典型的な暗示的捕捉の例としては、規制者が主に業界自身から情報を取得し（独立した研究者や消費者団体に相談せず）、その認識が必然的に業界の視点に浸透し、同化されることがあります。このプロセスは「認知捕捉」と呼ばれ、金融技術のビジネスモデルの表面的な技術の複雑さがこの現象を誘発しやすくします。もし規制者が人材の導入や内部研修を通じて技術的認識の基準を確立していなければ、業界の主張を批判的に評価する能力が制約されます。この問題はAI規制においても同様に顕著です——世界中のAI企業は「規制がイノベーションを遅らせる」「起業家を国外に追い出す」といったナラティブを用いて、積極的に規制者を捕捉しています。
以上から、サンドボックスが本当に規制当局の職務能力を向上させるかどうかは疑わしい。筆者はかつて指摘した："規制サンドボックスは偶然に金融規制当局がリスク管理機能を果たすのを助ける可能性があるが、その流行の根源は表面的な前提にある——すなわち、民間分野のフィンテック革新は必然的に社会の最善の利益に合致するということ。"以下では、この前提の合理性について重点的に検討する。
B. 規制の対象としてのイノベーション
法学教授ディールデリ・アーヘンが言うように、規制サンドボックスの理念は「規制当局が消費者の選択、価格、効率を改善する公共の利益機能を担う」という基盤の上に築かれています。これは「リスク管理を中心に」した規制ロジックとは根本的に異なります。しかし、金融テクノロジーのサンドボックスが生み出す「競争」と「効率」が本当に公共に恩恵をもたらすのか、疑問を持つ十分な理由があります。リスク管理を放棄することは、誤った判断である可能性が高いです。AIの革新に対する公共の利益への疑問も同様に成立する兆候が増えています。このような背景の中で、公共の保護メカニズムを弱体化させる政策の合理性が疑問視されています——そしてこれがまさにサンドボックス設計の本質的な論理です。
革新を促進する政策は、まず革新者自身に利益をもたらすことが重要です。その理論的前提は、革新が他者に利益をもたらす二次的な効果を生むということですが、現実にはすべての革新がウィンウィンとは限らず、この前提が必ずしも成り立つわけではありません。たとえば、ダグ・サロはカナダの暗号通貨サンドボックスを研究し、次のように発見しました："規制の実践は、少なくとも部分的に懸念を裏付けている——サンドボックスは革新者を消費者よりも優先させる可能性がある"。著者と他の学者による以前の研究でも、多くのフィンテック製品はスムーズなアプリケーションインターフェースを除いて実質的な技術革新がほとんどなく、さらに一部の製品は有害な"略奪的吸収"に該当します——表面的には排除されていた周辺群体にサービスを提供しているように見えますが、実際には体系的な搾取を実施しています。フィンテックの利益の源泉は、しばしば技術的な優位性ではなく、"革新"の名の下に遵守すべき消費者保護規則を回避することにあります。
生成型AIの「ウィンウィン理論」に対する疑問が同様に成立することを示す証拠がますます増えてきている（広義のAIは多様な技術を含む; 生成型AIは、大量のトレーニングデータを通じて関連性を識別し、新しいコンテンツを生成するツールを指す）。2024年以降、学界は生成型AIの実際の価値に対して鋭い疑問を呈し始めた。ゴールドマン・サックスの株式研究責任者ジム・コビロ—このインターネットバブル時代からテクノロジー産業を追跡しているベテランは、シリコンバレーで開発された生成型AIには明確なアプリケーションシーンが欠けていると指摘した。彼はさらに警告する："歴史上、技術が登場した際に万億ドルの評価予測を受けたことはない…過去の技術革新は常に高価なソリューションが安価なソリューションに取って代わることだったが、今や高価な技術が低コストの人力を置き換えようとする、この論理は根本的に成立しがたい。"
この形態のAIの核心的な欠陥は、幻覚傾向にあります：モデルはしばしば権威があるように見えるが実際には誤った応答を生成します。典型的な誤りには、Googleモデルがピザにエルマーの接着剤を追加してより糸引く感触を持たせることを提案したり、OpenAIモデルがストロベリー(という単語の中の"r"の数を正しく綴れなかったりすることが含まれます。さらに悪いことに、AIはその結論を支持する文献をしばしば虚構します：BBCの2025年の研究では、AIアシスタントが"13%がBBCの論述を引用しているが、改ざんされているか、根本的に対応する原文が存在しない"と報告されています。
企業が無人監視の状態でこのようなモデルを展開すると、惨重な代償を払うことになるかもしれません。カナダ航空の教訓がその証です：そのチャットボットが葬儀政策に関する問い合わせに誤った回答をした後、航空会社は「チャットボットは自ら責任を負うべきだ」と主張しましたが、民事裁判所は顧客に賠償金を支払うよう命じました。「人間介入メカニズム」を導入することで誤りのリスクを低減できるものの、AIが目指すコスト優位性を消失させます。AIの幻覚的出力を検出して修正するには多くの専門的人力が必要です：フリーランスプラットフォームUpworkの2024年の調査によると、96%の経営幹部がAIツールが企業の生産性を向上させると期待しています（39%が強制使用、46%が使用を奨励）。しかし、AIを使用している従業員の近く47%が「雇用主の要求する効率目標を達成する方法がわからない」と率直に述べています。
上記の制限を考慮すると、生成型AIのビジネスアプリケーションシーンは限られているのは意外ではありません。企業がこのようなツールに対して一般的に抵抗を示すことは、むしろ幸運なことかもしれません——最新の研究によれば、AIツールへの依存度と批判的思考能力には顕著な負の相関関係があることが明らかになりました。AIが「人間を基礎的な業務から解放し、高度な創造に集中させるための武器」として宣伝されているにもかかわらず、現実は、高度な能力はしばしば基礎的な実践からの鍛錬に起因しているのです。
具体的な分野を離れてサンドボックスメカニズムを見てみても、この規制ツールには合理的な疑問が残る。政策立案者は特にサンドボックスが生む歪んだインセンティブに警戒する必要がある。理想的な状態では、法律と規制機関は業界に対して「コンプライアンスのあるイノベーションのみが公共の利益を保障する」という明確な信号を送るべきだが、サンドボックスは「イノベーションのために法律の権威を犠牲にする」と解釈される可能性がある。
"競争"と"効率"は実際に規制当局の価値観を映し出すロールシャッハテストである。"効率"を例にとると、それは異なる分野で異なる価値判断を担い、決して中立的で統一された規制目標として機能することはできない。効率と競争の目標は、規制当局に明確な指針を提供することが難しい：サンドボックスを評価する際、規制当局は"私たちは誰の視点に基づいて競争と効率を判断するのか？参加企業、全業界、それとも一般市民か？"と問い直さなければならない。
サンドボックスを構築してイノベーションを容認するために心血を注ぐよりも、規制当局は新技術の公共の害を抑制するための積極的な予防戦略を採用すべきです。前通貨監督局代理局長マイケル・スーは「容認と飼いならし」のフィンテック規制フレームワークを提案しました。このモデルは、広義の技術革新の規制にも同様に適用されます。
妥協政策は欠陥技術を支持する可能性があり、もともと生存能力のないビジネスモデルを無理に維持することになります。革新者が運営環境に対する全体的な認識を一般的に欠いている（前述の通り）ことを考えると、適応することがしばしばより良い道となります。技術文化の学者であるアラティ・ワードはAIツールについて指摘しています：
人工知能技術の専門家がその社会政治的影響を評価する能力は、彼らが覆すことを主張する分野の専門家よりもはるかに低い。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について議論する際、素人ではない——彼らこそがこの分野における自動化技術の潜在的な悪用リスクを理解する最も適した人々である。
明確にする必要があります：成文化された法律は時には公共の利益のために進化する必要がありますが、規制の変革が断片的に進められ、主に少数のサンドボックス企業に利益をもたらす場合は、警戒する必要があります。もし規制当局が新しい戦略を試す必要があるなら、サンドボックスの誕生前にすでに全業界に適用できる多数のツールが存在しました。国連機関がフィンテックサンドボックスを評価する際に強調したのは、「比例原則またはリスク指向の許可制度はスタートアップ企業のコンプライアンスコストを削減でき、サンドボックステストとは異なり——それは全ての市場参加者を対象としています。」
非公式な規制手段は、迅速に進化する技術を扱う際に効果がある場合がありますが、常に代償を伴います。特に、一般市民の参加権と規制決定の透明性が欠如しています。これらの代償はサンドボックスの文脈では特に顕著です：民間企業は規制条項に対して重要な発言権を持ち、影響を受けるグループは条項の内容を知ることすらできず、異議を唱えることも不可能です。サンドボックス企業の製品技術の複雑さが非常に高い場合、規制者はしばしばその"技術的権威"に屈服し、条項の策定を主導しやすくなります。
規制当局はサンドボックス企業の「チアリーダー」としての心構えを持ち、規制基準の継続的な低下を引き起こしている。カナダの事例は示している：暗号通貨企業は「卒業」した後も依然として適法に運営できない——その利益の本質が技術革新ではなく規制アービトラージに依存しているためだ。一時的な免除が期限切れになると、規制当局は二者択一の選択を迫られる：強制的な適合は企業の倒産を引き起こすか、免除を永久化するか。政治経済の現実はしばしば後者の選択を強いる：企業が形成する従業員-顧客のエコロジーチェーンが既得権益ネットワークを生み出し、規制当局がルールを厳しくすることを困難にする。
その結果、ルールが分裂し、異なる企業が異なる基準に適用され、不公平な競争環境が形成され、サンドボックスの「全面的なコンプライアンスの育成」という初心から完全に逸脱することになります。政策立案者は明確に認識する必要があります：企業がサンドボックスに入ると、規制当局は受動的に妥協する状況に陥り、公共リスクを長期間容認せざるを得なくなります。根本的な解決策は、統一された規制フレームワークを通じてイノベーションの境界を制約する方向に転換することにあり、公共の利益を犠牲にして技術の発展を得ることではありません。
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
EUの「人工知能法案」は、国際的なサンドボックスメカニズムを推進し、越境規制の特別な課題を際立たせています：企業の多地域での運営ニーズと小規模な司法管轄区域の効果依存の矛盾が生じています。しかし、越境での実施には深刻な障害が存在します——規制基準の断片化、調整コストの高騰、政策シグナルの消失などの問題があり、これらはサンドボックスツールに対する合理的な疑念をさらに裏付けています。
2019年に設立されたグローバルイノベーション金融規制機関ネットワーク（GFIN）は、金融テクノロジーのクロスボーダーサンドボックスの運営を目指していますが、これまでのところ、成功裏に完了したクロスボーダー実験は1件のみで、実際のテスト段階に進んだ企業はわずか2社です。低い採用率の重要な要因は、参加者が異なる法域の差異化された規制要件を満たす必要があることです。複数の法域による合意形成コストを削減するために、GFINは「リーディング規制機関」メカニズムを採用していますが、次のことを認めています：
主導規制機関は、38件の申請と23の規制機関を調整管理する必要があり、巨大なリソースのプレッシャーを抱えています。企業や規制側の疑問が迅速に解決され、申請プロセスが適時かつ適切に進むことを保証するために、多大な人力と物力を投入しています。
クロスボーダーサンドボックスの有効性を高めるためには、法律基準の調和と統一が必要ですが、クロスボーダー調整は非常に政治化されたプロセスであり、国内の利益団体の駆け引きに常に影響されます。すべての管轄区域が統一基準を採用すると、「イノベーションに優しい司法管轄区」は存在しなくなるため、サンドボックスの「政策シグナル」の効果は調整プロセスで消失します。リソースと責任の配分の問題も引き続き存在するでしょう——これはクロスボーダー運用や国内のクロス機関協力においても同様です。サンドボックスは新技術を促進することを名目としていますが、これらのリソース調整の課題は実際には古くからの問題であり、規制サンドボックスは革新的な解決策を提供していません。
V. 結論
本稿は著者の過去の研究を引き継ぎ、フィンテック分野において、規制当局は民間の革新による効率と競争の向上よりも公共リスクの防止を優先すべきであると主張します。ますます明らかになっている証拠は、この原則が生成的人工知能の分野にも当てはまることを示しています。したがって、AIサンドボックスの導入には多くの懸念が存在します。
巧妙なサンドボックス設計は一部のリスクを軽減することができますが、根本的な疑問を飛ばして技術的なソリューションについて直接議論するべきではありません：最も重要なのは、特定の状況における規制サンドボックスの適用性を再考することです。社会は「シリコンバレー型の革新崇拝」についての集団的な反省を急務とし、サンドボックスモデル（およびそれによって促進された規制の認識方法）に対する警戒心を高めることが、その反省の核心的な構成要素であるべきです。結局のところ、英国金融行動監視機構が初めて規制サンドボックスを創設してから10年以上が経過しましたが、これらの資源集約型の規制ツールが実際に公共の福祉を増進したという確固たる証拠は今なおほとんど存在しません。