世界情報通信サミット2000
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ネット会議
セッション2 -「デジタル・デバイド時代のエレクトロニック・コマース 」
日本のECビジネス環境の変化と日本のECの未来2
From: 藤原 宏高
.Subj: 【11】個人情報保護
JIS基準を作ることは大変だったと思いますが、これを各企業が具体化して行くことも、もっと大変であることがわかりました。個人情報保護はこれまで日本の民間企業ではあまり議論されてこなかった問題だけに、事態は深刻であると思います。来年基本法が出来たら、どうなるのでしょうか。心配は募るばかりです。

From: 高木 寛
.Subj: 【12】プライバシーについて
現在の無認証のprivacy policyを見ていると杉井さんが書いている「ご都合主義の顧客志向」を多少感じます。米国でダブルクリック社の訴訟をめぐって問題が拡大中のcookieに関するprivacy policyを見るとユーザの利便性を強調する形になっているところが大半です。

しかし、利用者自信の自覚も重要です。米国やわが国の自主規制方式は、利用者自身の自覚を原則的な(例外がたくさんあり得るということ)前提としています。米国のsafe harborは安全地帯を作る考え方ですから、safe harborの外には危険が存在することが前提です。また、そもそも情報プライバシー権という考え方は権利行使が可能にも関わらず行使しない者には不利益が生ずることを原則(あくまで原則)としているかも知れません。一種の自己責任の原則です。Privacy policyやプライバシーマークがないところへ自ら情報提供する事は、現状ではある程度の危険を覚悟しなければなりません。その場合も不当な使用には不法行為責任の追求の可能性はありますが、現状はかなり困難だし、不当とまではいえない使用に対してはさらに困難です。
とすると、プライバシーマークなどがないところへの提供の危険性について自覚を促す啓発的な活動が必要です(ないところが大半という問題も事実ですが)。「プライバシーについて何も断りがないところへ出した個人情報はどのように使われるか分からない」ということを広く伝えることが必要です。

わが国の個人情報保護が自主規制・自己責任の原則を前提としているとすると、当然、企業に対しては第1に「情報プライバシー権を侵害しない社内のルール・組織・体制を作る」ことが要求され、コンプライアンス・プログラムがそれに当たります。第2に自己責任の原則を可能にするため、情報の透明性が要求されます。privacy policy、シールプログラムです。この二つともわが国はかなり立ち後れていますが、認証がないprivacy policyだけのばあい、「侵害しないルール・組織・体制」があるのか不明

であって、前に書いたカリフォルニアの調査でもprivacy policyがありながら大半が個人情報を侵害していた事実が報告されています。わが国の現状では認証がなくてもとにかくprivacy policyを作って自社の責任を明らかにすることは意味がありますが、それほど遠くない時点で意味を失うでしょう。本来は、内部的なルール・組織・体制を作ってそれから透明性としてprivacy policyなどで公開すべきなのですが、とりあえず形だけ

privacy policyを作ろうという考え方が少なくないのが現状です。しかし、これは企業にとってもリスキーです。内部体制がありませんからprivacy policyに反する結果が生ずる可能性が高く、その場合の責任はprivacy policyがない場合以上に重くなってしまうからです。

最初に書いたダブルクリック社のcookieは杉井さんが言う「身ぐるみはがしてまる裸にできる」技術ですから、禁止するという選択もありますが、利便性もあるのでルール化できれば、そのほうが良いような気がしていてここ数日はそのことを考えていました。

From: 中野 潔
.Subj: 【13】プライバシーについて
要約:ベンチャー企業にとっては、かなり重い話だったのですね。

私の関係している ある出版社の売り上げは、400億円から500億円ですが、中小企業のいろあいをかなり残しています。出版社の多くに共通しているのですが、入社してくる人、辞める人が毎年たくさん出ます。
今回、その出版社は、外資系のメーンフレーマー最大手から、privacy policyを作って公表しないと広告を出さないぞ−−といわれて、策定したと、その出版社の人が言っていました。

実際には、アルバイト、契約社員、派遣会社の社員などの形で多くの人が出入りし、その中には、短期間で辞める人も多い−−とその出版社の人が言っていました。
その中の100人に1人でも不心得者がいれば、読者データなどが流出する可能性が十分にある−−とその出版社の人が言っていました。
実際には、もちろん、IDとパスワードがないと、そうしたデータベースには触れないし、定着率のいい、決まった部署(システム部)ぐらいしか触れないようには、なっているのですが。もっと小さな会社では、大変ですよね。

From: 岸上 順一
.Subj: 【14】trustmark
このスレッドで消費者保護のためのTrustmarkの話が出ていたので少しコメントをさせていただきます。実は今30時間かけて南アフリカのケープタウンにたどり着いた所ですが、明日からここでGBDeの会議があります。
ここでも国際的なTrustmarkについてGBDeとして強く推進する方向で議論する予定です。勿論Trustmark自体は特定の企業が行うものではないでしょう。GBDe(Global Business Dialog on E-Commerce)としては、各国のTrustmarkの仕組みをうまくつなぐ役割をしたいと考えています。参考までにご紹介させていただきました。

From: 市川 明彦
.Subj: 【15】安全な決済について
【1】前川徹
安全で利使性の高い決済方法
☆クレジットカード決済が進んでない。
@加盟店審査が厳しく、カードを使えるサイバーショップが限られる。
A決済手数料(特にECの時)が高く、売り手にとって、手取りが減る。
Bカード保持者層(30代40代以上が中心?)とサイバーショッピング層(20〜40代?)が違う。

☆今後の進展について
郵貯等を中心とするJIPPAと、三和・住友・1勧・さくらを中心とするJP21の各EC推進グループが、インターネットショッピングの決済に付いて統一的なセキュリア手順の準備を進めているので、今年かなり便利になると思う。

From: 中野 潔
.Subj: 【16】電子署名・認証法案について
要約: 日経の「電子署名・認証法案の全容判明」という記事について、疑問がわき、以下のように考えてみました。

こんな整理でよいのでしょうか?
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3月2日付の日経朝刊 に、「電子署名・認証法案の全容判明」と題する記事が載っています。
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記事を読むだけではわからなかったこと(1)

電子的認証行為が、電子手段でなされる契約行為においていかなる役割を果たすのか、「骨子」の中では、明確にされていない。
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中野の解釈:
電子的認証 とは、ネット版印鑑登録証明書 である−− と、「骨子」の外側に書かれた、記者の記事には、記されている。

契約時に、印鑑証明書の添付を求めるか否かは、契約ごとに当事者が決めればいいことであり、その際の印鑑証明書の意義も、契約ごとに当事者が決めればいいことであるから、今回の法律にも、その流儀を引き継いだ。

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記事を読むだけではわからなかったこと(2)

認証機関とは、何をしてくれるのか。印鑑登録の発行と同様、「AさんはBという状況だとみずから申告し、印影をこのように登録している」と言ってくれるだけなのか。

民間の認証機関も認めるというが、民間が入ってくると、何がどう変わるのか。このように、事実を言明してくれるだけだとすれば、認証行為に付加価値を付けて競い合う状況が生じるのだろうか。
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中野の解釈:
意見=「AさんはBという状況だとみずから申告している」と認証機関が言明したことがAさんの虚偽の申告であり、それが元で不払いなどの損害が生じた場合、損害を受けた側としては、認証機関に一部でも負担してほしいと思うだろう。

従来の印鑑登録証明で、仮に、登録者が、記載の住所に住んでおらず、それが元で債権の回収ができなかったとしても、印鑑登録を出してきた役所に対して、損害賠償を求めることなど考えられなかった。

民間の認証機関が認められるようになって、付加価値を競い合うことになったら、認証したことを信じたことが原因で、不払いなどの損害が生じた場合、認証機関が一部でも負担するだとか、そういった点で差異化を図る業者が出てくるかもしれない。

解釈=印鑑証明をどう使うかが、基本的には市井の契約当事者にまかされているのと同様、認証機関がどこまで責任を持つか−−も、市井の認証機関が、みずから定め、市場がそれを判断すればよいことである。

であるから、市井に生じるかもしれない動きについて、法律がぐだぐだ講釈する必要はないので、法律では、詳述していない。
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皆さんへの質問:こんな整理でよいのでしょうか?

From: 杉井 鏡生
.Subj: 【17】インターネットドメイン調査の関連資料
Network Wizard社が恒例のインターネット・ドメイン調査の結果を発表しました。それを元に若干の計算を行いました。議論の参考になればと思い紹介します。ちょっと長くなりますがご容赦ください。

調査によると、2000年1月現在、インターネットに接続されている世界のホスト数は7240万。1前前の1999年1月(4323万)と比較すると、67.5%の増加です。伸び率はかつての年率2倍から98年1月調査(前年比36.0%増)にかけて低下をしましたが、98年7月調査以降は伸び率自体が上昇を続けて第2の成長の波が来ています。

今回は普及率の指標として、人口10万人当たりの地域別ホスト接続数の計算をしました。ただし、調査の対象であるドメイン名のうち、com、net、orgのgTLDドメインは米国以外のものもかなりあります。NSIの資料では30%が米国外としています。

そこで今回は、便宜的な手法ですが、3つのドメイン数の30%を、各地域ドメインのホスト数に応じて比例配分して再集計しました(ほんとうはカナダあたりのウエイトが比例配分の数値よりかなり高いはずなのですが)。

修正値を元にした人口10万人当たりホスト数のランキングは以下の通りです。ランキングの対象は人口100万人以上の153カ国です。日本は前年の20位から18位に2つだけランクアップしています。

表2.地域別人口10万人当たりホスト接続数ランキング(2000年1月現在)

           2000年1月 同修正値 前年比 人口10万人当

国名地域名ホスト数ホスト数構成比増加率ホスト数
(元数値)%%
World Total72,398,09272,398,092100.067.51,211
1 Finland631,2481,051,6951.527.320,362
2 Norway 401,889669,570 0.939.015,074
3United States53,167,22940,364,18555.868.414,613
4New Zealand 271,003451,5070.6117.6 11,795
5Sweden594,627990,6831.451.711,141
6Denmark336,928561,3410.832.710,625
7Australia1,090,4681,816,7822.551.79,713
8Canada1,669,6642,781,7563.864.49,015
9Netherlands820,9441,367,7401.960.48,692
10Singapore148,249246,9910.3143.6 7,013
11Switzerland306,073509,9350.750.36,943
12Austria274,173456,7880.6111.05,586
13United Kingdom1,901,8343,168,5644.447.2 5,394
14Belgium320,840534,5380.7113.15,265
15Taiwan597,036994,6961.4113.14,498
16Israel139,946233,1580.357.73,822
17Estonia29,68249,4520.148.93,502
18Japan2,636,5414,392,6286.172.23,472
19Germany 1,702,4862,836,4393.942.53,452
20Hong Kong114,882191,4000.352.92,795
出所:ホスト数はNetwok Wizard社調べ、人口は国連調べの1999年央推計人口
http://www.isc.org/ds/


ランキングとは別に、地域別の格差がどの程度あるかを調べるために、世界平均値(1999年は723、2000年は1211)との比較値を基準に人口当たりホスト数の地域数分布表を作成してみました。
1999年2000年
人口当たりホスト数が平均値以上の地域数30(20%)1(20%)
人口当たりホスト数が平均値の100分の1未満の地域数68(44%)66(43%)
人口当たりホスト数が平均値の10分の1未満の地域数98(64%)96(63%)
人口当たりホスト数が平均値未満の地域数123(80%)122(80%)

80%の国が平均値未満の水準。10分の1という水準にしても63%の国がそれ未満です。

From: 杉井 鏡生
.Subj: 【18】インターネットドメイン調査資料2
かなりの長文になることのお許しを願ってインターネット・ドメイン調査関連資料の第2段を作成しましたので紹介させてください。

今度は1人当たりGDPと人口10万人当たりホスト数を比較して、所得格差と情報格差の関連を調べてみました。対象は前回と同じ人口100万人以上の国と地域です。国数はIMFのデータで1998年のGDPが入手可能な143カ国としました。ホスト数は前回と同じgTLDを各国に比例配分したものです。

以下に全データを1人当たりGDPの順位で掲載しますが、GDPとホスト普及の比率を測るためにHost/GDPという指標を算出しました。これは1人当たりGDPで人口10万人当たりホスト数を割って100を掛けたものです。

Host/GDPのトップはエストニアでした。この国は、1人当たりGDPは3334ドルとそれほど高くないにもかかわらず、ホストの普及率は高いということになります。このほかにも、チェコ、ハンガリー、ラトビアなど東欧圏が所得の割にホストの普及率が高いことを発見しました(何故でしょう)。

では、所得格差はホストの普及率格差にそれほど影響していないかとなると、残念ながらそうではありませんでした。世銀の区分けを参考に所得階層別に各国を高所得(1万ドル以上)、中所得(3000〜9999ドル)、中低所得(800〜2999ドル)、低所得(800ドル未満)に分けて、Host/GDPの平均を算出してみると(単純平均)、高所得では27.22、中所得では14.56、中低所得では5.72、低所得では1.95となりました。

この平均値がどの所得階層でも同程度なら、普及率は所得と同程度の格差があると考えられますが、実態は、それ以上に大きな格差がありました。

ただし、同程度の所得の国同士でもホストの普及率格差は小さくないのも事実です。2万ドル以上の高所得国だけを比べてもでは、日本、香港、ドイツ、フランス、アイルランド、イタリアのHost/GDP指標は10ポイント前後と中所得国並みの水準にとどまっています。

ここらへんは、所得格差以外にも何が普及率格差をもたらしているかの研究が必要と思われます。以前、同程度の所得の場合、日本、フランス、イタリアなどの例から、女性の社会進出度など社会のオーブン化度との相関がありそうだとの仮説を検証しましたが、他にもいろいろな要因があると思われます。

一方、やや明るいニュースとしては(まだ焼け石に水なのですが)、中国の前年比358%増に代表されるように、低所得国のなかでもホスト数の増加率が世界平均(67.5%)を大きく上回る国もあるということです。

ホスト (a)(b)
国名前年比
増加率
人口当り
ホスト数

順位
1人当
GDP
Host/GDP
% US$ (a/b*100)
1 Switzerland 50.36,9431136,92318.80
2Norway39.0 15,074233,10645.53
3Denmark32.710,625632,94232.25
4United States68.414,613331,48846.41
5Japan72.23,4721829,95711.59
6Hong Kong52.92,7952027,73610.08
7Sweden51.711,141526,45642.11
8Singapore143.67,0131026,42726.54
9Germany42.53,45219 26,36113.09
10Austria111.05,5861226,14221.37
11Finland 27.320,362125,10281.12
12Belgium113.15,2651424,97821.08
13France76.12,2072224,6418.95
14Netherlands60.48,692924,06836.12
15Ireland 19.82,6842124,04111.16
16United Kingdom 47.25,3941323,66822.79
17Italy114.11,9132320,9389.13
18Canada64.49,015819,88745.33
19Australia51.79,713719,27950.38
20United Arab Emirates21.41,3712917,7297.73
21Israel57.73,8221616,60223.02
22Spain73.31,7472614,96011.68
23Kuwait-28.03574514,5032.46
24New Zealand117.611,795413,97884.38
25Taiwan113.14,4981511,76538.23
26Portugal 101.11,5322811,67113.12
27Greece66.71,2223111,49010.64
28Slovenia26.91,7202710,12416.99
29Libya-17.401318,6650.00
30Argentina136.2649388,3467.78
31Korea67.61,016326,92314.68
32Uruguay81.71,277306,33220.16
33Saudi Arabia876.923785,6980.40
34Oman12.546665,6780.81
35Czech Republic68.41,830255,47833.41
36Chile47.1446435,0488.83
37Lebanon121.0 243474,8715.00
38Croatia126.5526414,82610.91
39Hungary50.01,880244,719>39.84
40Brazil128.7443444,5469.74
41Trinidad And Tobago175.0628394,37514.35
42Mexico296.1693374,22916.38
43Poland85.8787354,22618.63
44Venezuela98.9100594,0552.48
45Myanmar340.801394,0060
46Gabon..01213,8700.01
47Slovakia59802343,77721.24
48Mauritius57.7119573,4513.46
49Estonia48.93,502173,334105.04
50Panama83.473623,2742.24
51Botswana272.8232503,2437.16
52Malaysia35.9450423,23413.92
53Turkey208.3231513,0187.66
54South Africa27.9700362,92823.91
55Lithuania37.9575402,84520.2
56Jamaica25.624772,7840.86
57Costa Rica152.5316462,74911.51
58Colombia175.9163542,7365.94
59Latvia47.2964332,51438.35
60Peru112.261632,3932.55
61Tunisia57.921102,1720.08
62Paraguay59.552642,0612.5
63Dominican Republic54.2135551,9087.05
64Russian Federation60.6243481,88212.91
65El Salvador31.826751,8741.41
66Thailand115.7110581,8136.07
67Iran154.711121,7990.08
68Guatemala113.927741,7961.48
69Namibia-15.2201521,75111.47
70Macedonia212.8121561,7037.11
71Romania63.3184531,69010.86
72Ecuador36.826761,5791.63
73Algeria24.601281,5720.01
74Jordan82.316821,4731.07
75Belarus38.315831,4031.04
76Bulgaria75.9239491,37817.31
77Kazakhstan179.238681,3072.94
78Egypt16811851,2980.89
79Morocco93.26921,2590.46
80Uzbekistan-6.611141,2160.11
81Bolivia66.919791,1921.63
82Albania-10.34951,0750.41
83Syrian Arab Republic 10.201401,0370
84Georgia4931711,0043.1
85Philippines48.428738843.14
86Congo (Republic)230.601268640.02
87Papua New Guinea214.712848531.4
88Ukraine88.1886084310.43
89Sri Lanka147.211868251.31
90Honduras32.531038220.38
91China358.39887321.29
92Cote D'Ivoire192.47897001.03
93Cameroon83.701336000.01
94Angola..01325510.01
95Azerbaijan-15.531055350.51
96Guinea..01365270
97Haiti..01375240
98Zimbabwe121.630725155.82
99Senegal73.86935091.08
100Moldova178.748655009.64
101Armenia131.538694947.74
102Indonesia50.217814833.47
103Bhutan1,559.0044674679.36
104Mongolia175.531024630.69
105Nicaragua58.435704617.53
106Pakistan68.55944551.14
107India94.94984400.89
108Ghana-36.911173870.24
109Benin147.911183870.2
110Lesotho1904973811.04
111Turkmenistan8617803634.65
112Sudan..01423600
113Kyrgyzstan38.8866135723.98
114Bangladesh..01413490
115Viet Nam308.401243470.08
116Zambia95.310873462.88
117Gambia..21113410.46
118Togo20.24963351.32
119Mauritania333.44993281.15
120Kenya-3.331013271.04
121Yemen54.301233010.09
122Rwanda..6912892.06
123Central African Rep. ..01202860.12
124Uganda35.511162800.39
125Nigeria-79.301292720.04
126Cambodia184.721072650.89
127Madagascar508.841002581.41
128Tanzania86.211152560.43
129Mali1,112.1001272520.07
130Chad..01302450.05
131Mozambique26.611132300.61
132Burkina Faso32.131042241.35
133Lao People's Dem...01432130
134Nepal108.921092071
135Niger95.911192020.25
136Eritrea..01221900.14
137Guinea-Bissau10.221081791.18
138Tajikistan229.16901693.57
139Malawi10.201381580.01
140Burundi..01351530.02
141Congo(Dem. Rep. of)-19.901341530.02
142Sierra Leone535.731061361.95
143Ethiopia14.401251120.2

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