先進企業の事例から学ぶ、産業ブロックチェーン導入の論点
― DPPと標準化、電力トレーサビリティ、オラクル問題｜前編

まず、産業分野におけるブロックチェーン活用が、長く「期待先行」だった経緯を振り返りました。かつてはサプライチェーンや取引の自動化に大きな市場規模が見込まれていた一方、実際には十分に進展しなかった現実があります。

その背景として挙げられたのが、次のような点です。

●        実現したい価値に対して、合意形成や運用負荷を含めた経済合理性が成立しにくかったこと

●        企業横断や高次な取り組みの要求水準を満たす業務設計・データ収集体制がないケースが多いこと、制度や標準が整っていないのでそれを整える動機づけがそもそもないこと     

●        入力データ自体の品質はブロックチェーンでは保証できないこと（いわゆるオラクル問題）

●        複数企業間での責任・権利・運用ルールの設計が難しく、PoC止まりになりやすいこと     

活用が進まなかった理由は、大きく二つに整理できます。ひとつは、企業間や部署間での調整の煩雑さ。もうひとつは、制度で求められるデータと、現場で取得可能なデータとの大きなギャップです。

     一方で、近年はサプライチェーン規制や経済安全保障が企業にとって大きな外部圧力となっているほか、AIを活用した偽造技術も高度化しており、トレーサビリティや真正性の担保への対応が必須になりつつあります。

その対応によって得られるメリットとしては、次の観点が挙げられています。

●        取引条件で優位に立てる可能性

●        価格プレミアム

●        監査コストの削減

●        ブランド強化

ただし、どのメリットが大きいかは産業によって異なるため、自社にとって何を得たいのかを先に確認することが重要です。

DPPの実装をめぐっては、議論は次第にデータスペースへと比重を移してきました。データスペースの重要な設計思想の一つに、ビッグテックや特定国家へのデータ集中を避け、企業が自らデータをコントロールする「データ主権」の考え方があります。DPPは、そのようなデータスペースの有力な適用先の一つとして位置付けられています。DPPの実現手段としてはさまざまなアプローチが検討されていますが、近年はデータスペースへの注目も高まっています。データスペースの重要な設計思想の一つに、ビッグテックや特定国家へのデータ集中を避け、企業が自らデータをコントロールする「データ主権」の考え方があります。DPPは、そのようなデータスペースの有力な適用先の一つとして位置付けられています。 

データスペースは、各社がデータを分散的に持ち寄り、共通ルールのもとで共有しやすくする考え方です。コネクターやAPIを通じて社内システムや他のデータスペースとつながり、データの型、認証、セキュリティなどを共通化していくという狙いがあります。

しかし実務上の難しさは、「一つに対応すれば全部つながる」状態がまだ現実化していないことです。相互運用はコンセプトとしては存在するものの、現状ではその段階にとどまるケースもあるので注意が必要です。

実際にデータスペースでどれくらい便利になるかというと、例えば、欧州の大手自動車会社が欧州のCatena-X対応によって、エラー検出が従来手法より平均 4か月早くなった、新規サプライヤーとのデータ交換開始までが、従来の数か月から5週間に短縮された、といった効果を得たと発表された例も紹介しました。こうした効果を背景に、大手ではサプライヤーへ対応を求める動きが出ています。

他方で、サプライヤー側から見ると、対応先は一つではありません。例えば、日本のウラノス、中国のTrusted Data Space、そしてMOBIなど、複数のデータスペースが存在しており、どれか一つに対応していれば十分とは言い切れないのが現状です。