激変する経済安全保障環境「経済安全保障の概念整理」

2――FRONTEO ＡＩ経済安全保障

■山本　ご紹介いただき、ありがとうございます。FRONTEOの山本と申します。今日は貴重な機会をありがとうございます。私からはＡＩ・テクノロジーを活用して、人工知能で経済安全保障をどう捉えていくのかについて、三つの事例をもとに紹介して参ります。

まず一つ目がTeslaのサプライチェーン解析、二つ目が合金鉄におけるロシアの依存と代替可能性、それから三つ目は日本が守るべき最先端技術として、今日はペロブスカイト太陽電池というものを挙げております。お時間があればFRONTEOについて少しご紹介したいと思っております。

2―1. 経済安全保障×ＡＩ
まず、なぜ経済安全保障にＡＩかということをお伝えします。ここに見ていただけるように、これはオープンソースだけで解析したものですが、ある会社のサプライチェーン、それから株主支配の一部を切り取ってみても、これだけ膨大で複雑なネットワークになります。これを人でひもとくのは極めて困難で、時間もかかります。ここに書いてある外国政府というのは後ほど出てくる中国政府ですが、こういったことを高度化・効率化して皆さんに提供することによって、企業の方たち、あるいは政府の方たちの戦略の材料にしていただきたいと思っております。

デカップリングというのがここ１～２年ぐらいで新聞などでもよくいわれておりますが、こういったオープンソースだけで解析をしても、デカップリングはほぼされておりません。これは日本だけではなく、米国・欧州を含めてです。そういった状況を見ながら、リスクの把握と戦略策定のご支援をしたいという背景があります。

昨今、企業からの依頼はほぼサプライチェーン解析になります。具体的に言うと自社のサプライチェーン、供給網の可視化が一つ。二つ目が、サプライチェーンの中で制裁企業、よくいわれる米国のエンティティリストや経産省が出しているような外国ユーザーリスト、こういった懸念先とのつながりです。三つ目が、先ほどありましたが依存度（チョークポイント）の把握と、そのチョークポイントが代替できるかが議論の中心になってきております。

現在、企業でのサプライチェーン調査のほとんどが調査票という形で、例えば営業の方や調達部門の方が一次サプライヤー、そこから二次サプライヤーにヒアリングをされるというケースかと思うのですが、これで分かるのは本当にごく一部、かつコストも非常に大きいということをよくおっしゃられます。

私どもが支援しているのが三つあります。先ほどお伝えしたように、自社のサプライチェーンの安全性と健全性を解析するというのが一つです。二つ目に重要な企業が誰に事実上支配されているのかという実態調査、三つ目にそれから誰がどのような最先端技術を持っているのか、この三点を組み合わせて情報提供することが多くなっております。

2―2. Teslaの解析
この後、Teslaのケースをモデルにオープンソースだけでどのように可視化できるかについて述べます。

今日は弊社の解析アプリケーションSeizu Analysisの画面を切り取ったもので解説いたします。一番端に「Tesla」と書いてあるところがTeslaになっており、調達先が右上に広がっているというものです。一次サプライヤー、その上が二次、三次、四次という形で、企業数が多くなると輪が大きくなるという構造でまず可視化します。一般的に企業、あるいは政府も含めて、ご依頼いただく場合はまずオープンソースで全体感を捉えていただき、その後クローズドなその企業が独自に持っているデータを組み合わせて精緻化していきます。このアプリケーションでは国別の調達先、あるいは業種別、制裁リスト別、人権リスト別ということでフィルターをかけて可視化をしていくことが可能です。

例えばTeslaのサプライヤーはオープンソースで約２万社あるのですが、その中で半導体関連装置がどの程度あって、かつその半導体関連装置の中に米国エンティティリストに入っている企業とどの程度つながっているかについてフィルターをかけてみると、中国企業２社が該当します。左側の図を見ると、ＳＭＩＣからGiantec Semiconductorを通ってTeslaに流れているという状況です。ＳＭＩＣはご存じのようにエンティティリストに入っている企業ですので、例えばこれを代替したいとなった場合に、ここにあるオルタナティブボタンを押していただくと、ＡＩが近しい企業を推奨するという機能を搭載しておりＵＭＣがヒットしました。ＴＳＭＣではなくＵＭＣなのが、ＡＩが判断した一つのポイントであり、近似する会社を推奨することを行っております。

次に推奨されたＵＭＣが中国政府に支配されていないかを確認します。ＵＭＣの場合は問題ありませんが、中国政府が株主支配している企業をＡＩで解析しており、今見ていただいているのは直接持ち株比率を用いた中国政府の支配先企業になります。ブルーはおおむね影響力がない、赤くなっている箇所は100％支配できる企業が１社でもあるという見方をします。

次にパワーインデックスという実効支配力を見ることができる指標を用いて解析します。これを用いると中国政府は非常に巧みに各国の企業を支配しているという実態が分かります。パワーインデックスを用いて解析すると中国政府が実行支配している企業は世界で７万社近くあります。四半期ごとに見ると変化や推移も分かります。中国政府が実効支配している企業の多くは中国国内の企業、特に不動産関連が多くありました。もちろん数万社は世界に散らばっています。日本でも数十社は中国政府に実行支配されています。

例えばこれは、ＵＭＣがどれぐらい中国に支配されているのかというのを見たものになるのですが、実効支配力は0.1％未満であり、ＵＭＣ自体は問題ないということがお分かりになると思います。同様にロシア政府の実行支配を解析するとロシアは中国ほど資金がないため中国ほど赤くなりませんが、様々なものが可視化できます。

2―3. 合金鉄におけるロシア依存と代替可能性
二つ目は合金鉄におけるロシア依存と代替可能性をお示しします。

これは経産省の資料から引用しておりフェロクロム、フェロシリコンについて世界市場に占めるロシアの割合はそれほど大きくありませんが、日本は輸入においてロシア企業の占める割合が非常に多いということが記載されております。

ここではロシア企業のメチェル社（ロシア国内２番目鉄鋼メーカー）がどういったところに物を流しているか、販売しているかを見たものになります。このメチェル社から３段目にTeslaがあり商流は繋がっています。実際には日本企業も（日本企業はマスキング）、いろいろなところにロシアから物が流れていることがお分かりになると思います。

次に別の視点で解析してみると、日本企業２社がブラジルおよびマレーシアの鉄鋼メーカーに出資しており、この企業はメチェル社と代替できる可能性があります。このように自国で調達できない場合は信頼できる国とのサプライチェーンを築く、もしくは重要なチョークポイントとなる各国の企業に出資してそこを押さえるというやり方もあるという例になります。

2―4. ペロブスカイト太陽電池の解析
最後に、ペロブスカイト太陽電池の解析事例をお示しします。

周知のことですが本技術は、2009年に日本人の先生らによって開発された非常に重要な電池技術になります。次世代の太陽電池として、海外では研究の８割がペロブスカイトといわれています。

われわれはこれを論文で解析してみました。2019年以降の論文約３万8000報をＡＩに読み込ませます。国別の論文数ランキングを見てみると１位が中国、２位が米国となっています。重要な根幹となる論文は日本の先生方が持っておりますが日本は７位となっています。研究機関別で見ると１位はスイスの工科大学、２位が中国科学院、３位がケンブリッジという形で、日本は出てきておりません。

これが研究者別の論文数ランキング、次に、引用数のランキングですが日本人は入っていないということが明らかです。

こちらは参考までに米国に出願した特許のみ、1254報を可視化したものですが米国、日本が多くなっております。

ペロブスカイト太陽電池において安全保障上懸念すべき組織とのつながりが2件発見できましたので、事例を紹介します。

一つが、日本の大手企業とUniversity of Science and Technology of Chinaという、中国科学技術大学の研究者と共著という形で2019年に発表されております。二つ目の日本企業は、イランのシャリフ工科大学（外国ユーザーリストに掲載されている大学）との共著で論文を出しています。このように重要な電池技術を米国のエンティティリストやオーストラリアの戦略研究所でVery Highと指定されているところと共著で論文を出しており、技術流出の可能性があると言えます。これは日本企業や日本の大学だけの問題はなく世界各国の企業や大学も同様です。そのため、特に最先端技術については企業のみならず、国家をあげて開発、事業化を進め、日本の不可欠性を高めることが重要だと考えます。

2―5. FRONTEOについて
最後に、当社FRONTEOについて紹介します。

東証グロース市場に上場している会社で、約19年がたちます。本社は日本にあり米国、台湾、韓国に拠点を持っております。

元々の祖業は米国の国際訴訟、ｅディスカバリーといわれる証拠開示の支援やＤＯＪ調査案件の支援、国内大手の第三者委員会といった不正調査をＡＩで支援することを行っております。そこからライフサイエンス、経済安全保障へと展開している会社です。

当社はＡＩを独自開発しており、その特徴からGreen Micro ＡＩと呼んでいます。シンプルで洗練されたアルゴリズムからＣＯ_２の排出量が極めて少なく、膨大なコンピュータパワーを必要としないことが特徴でもあります。このようなアプローチは今後ますます重要になると考えております。

膨大なデータを人で読み解くのはなかなか難しいためAIを用いてまず全体を把握し、そこから重要な領域を専門家が深掘りしていきます。次に認知バイアスの排除。これはライフサイエンスでも同様ですが、人では気付かないインサイトを発見することにあります。最後に専門家の方々に戦略的な構築に専念していただくということを中心に行っております。

本資料では「Economic Security Intelligence Center」と書いておりますが、企業や政府がこのような機能を持つことで日本の優位性、不可欠性のご支援ができればと思っております。私からは以上になります。

■伊藤　山本様、ありがとうございました。経済安全保障への対応として、例えば供給網のリスクなどを削減する必要はあるということは認識していながらも、非常に長大で複雑な供給網をどう管理するのかというところは恐らく多くの企業の方々の共通のお悩みではないかと思います。山本様からのご報告は、ＡＩといった技術が相当程度リスクの可視化と解決策を探る手がかりを提供してくれるという気付きを与えてくれたものと思います。

それでは続きまして、矢嶋さん、ご講演をお願いいたします。

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