弁護士資格を持つ元榮 太一郎氏が2005年に創業した弁護士ドットコム株式会社。「専門家をもっと身近に」を理念に掲げ、法律トラブルを抱える相談者と法律家をつなぐ日本最大級の弁護士/法律ポータルサイト「弁護士ドットコム」を展開しています。

弁護士ドットコムは2023年2月、ChatGPTなど新しいAI技術を法律相談やリサーチに活用する「Professional Tech Lab（プロフェッショナル・テックラボ）」を創立。人間のように自然な会話ができると話題のChatGPTですが、誤情報が回答されるケースも。ChatGPTはどの程度まで相談者の依頼に答えることができるのでしょうか。専門家領域におけるChatGPT活用の可能性や弁護士ドットコムが目指す未来像について、弁護士ドットコム技術戦略室長の市橋立氏に伺いました。

代表取締役： 元榮 太一郎
設立： 2005年7月4日
従業員数：427人

## 法律相談のサポート役としてChatGPTを活用

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まず、弁護士ドットコムを始めとする御社の事業概要を教えてください。

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法律相談や弁護士検索ができる「弁護士ドットコム」、紙やハンコを使わずにオンライン上で契約締結ができる電子契約サービス「クラウドサイン」などを展開しています。我々は2014年に上場していますが、**弁護士が創業者の会社としては初の上場企業であり、法律×テクノロジー、いわゆるリーガルテックのパイオニア的な存在であると自負しています。**2023年の2月には「Professional Tech Lab」を立ち上げ、弁護士など専門領域におけるテクノロジーの活用を研究しています。

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弁護士はどのくらい弁護士ドットコムに登録されているのでしょうか？

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全国には4万4,000人ほどの弁護士がおりますが、そのうち約半数の弁護士の先生方に登録いただいています。

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法律相談や弁護士検索の分野では最大規模だと思いますが、弁護士の世界ではDXの推進は進んでいると感じられますか？

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民間の事業会社と比べると弁護士事務所は小規模なケースが多いですから、例えば会計業務をデジタル化したり、情報をオンライン上で一元管理したりするケースは少ないです。弁護士業務では**いまだに紙の資料を必要とする事務所が多く、裁判所とのやり取りも郵送やFAXが主流となっています。**DXのスピード感は緩やかであると感じます。

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弁護士ドットコムではどのようにテクノロジーを導入されているのでしょうか。

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今までは「みんなの法律相談」という掲示板サービスで相談者から相談があった場合、弁護士が一つひとつ確認してその都度回答していましたが、**ある程度基礎的な内容はChatGPTが人を介さずに回答することで、より効率的に法律相談を進められると考えています。** 

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掲示板サービスがChatGPTの回答に代わるということでしょうか？

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いえ、**あくまでも「みんなの法律相談」における補助的な立ち位置です。「弁護士の代わり」なのではなく、質問者の質問を深掘りし、弁護士が必要かどうかの判断をサポートするのがChatGPTの役割。話が進んでいき、具体的な法律の個別相談が必要となった場合は、弁護士に相談いただく形になります。** 

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ChatGPTには専門的な知識を学習させているのでしょうか？

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ChatGPTをAPI連携した上で、プロンプトエンジニアリングと言われる指示や法律相談に関するデータを与えています。**「みんなの法律相談」でこれまで寄せられた125万件のデータを活用し、より質問の領域に特化した回答ができるよう調整をかけています。** 

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なるほど。専門家向けの法律専門書籍のリサーチツールにもAIの活用を検討しているそうですね。

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ええ、専門家は非常に多くの情報を扱う職業になりますので、少しでもAIによるリサーチツールを活用いただき、生産性を上げていきたいと考えています。弁護士や法務部の方々は法律関連の書籍を頭から最後まで読むというより、案件に関連する部分を参照したいというニーズが大きくあります。我々は出版社さんと提携をしており、オンラインで書籍読み放題サービスを提供しています。例えば、そこに連携させたリサーチツールで知りたいことを打ち込むと、全ての書籍の中から関連する部分のみをピックアップして提示するなどの活用方法があります。

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なるほど。過去の大量の事案から案件に当てはまるケースを探すのは骨の折れる作業でしょうから、そこにリサーチツールを活用できればかなり作業効率化に寄与できそうですね。

## ChatGPTはどこまで正確に法律分野で回答できるのか？

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様々な観点からChatGPTの活用を研究されていらっしゃいますが、ChatGPTについてどう捉えていらっしゃいますか？

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非常にインパクトが大きいサービスだと考えています。エンジニアやAI研究者だけではなく、一般の方々も気軽にAIを使える点が大きいのではないでしょうか。これまで機械学習はある種一部の人々の中で閉じられていたものでしたが、ChatGPTによって一般の人でも使えるものになり、精度もそれなりに高いというのは画期的だと思います。こういった点を踏まえ、我々は先陣を切ってサービスに積極的に取り入れていくべきだと考えています。 

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正確性という観点ではセンシティブな内容もあり、リスクもあるかと思いますが、いかがでしょうか。

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**いわゆるハルシネーションと呼ばれるものですが※、技術の進化によってカバーできていくことだと捉えています。**GPT3.5から4になった際にもだいぶハルシネーションは減少しましたし、抑える工夫が出来てきています。ハルシネーションの要因として、全てが解明されているわけではありませんが、データが不足していると起きやすいということは分かっています。法律の分野でいえば、我々が持っている法律関連のデータを与えることで、ハルシネーションの発生を最小減に抑えることができます。 

~~ ※ハルシネーション：チャットAI等において、事実とは異なる情報をもっともらしい回答として文章生成してしまうこと ~~

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弁護士ドットコムでは、日本の司法試験をChatGPTに解かせてみたそうですね。

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ええ、ChatGPTに司法試験を解かせる実験がアメリカで行われたこともあり、日本でやってみたらどうなるのか実証実験に取り組みました。

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結果はいかがでしたか？

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アメリカの実験では2科目で人間の平均を上回るなど高い成績を出していますが、日本の司法試験では足切りラインをギリギリ超える程度の結果でしたね。

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アメリカと日本の結果には、なぜ差が生まれたのでしょうか？

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日本には法律に関するオープンデータで質の高いものが少ないという点が大きいと思います。アメリカでは判例データの公開が進んでいるのですが、日本ではほぼありません。学習データとして弱かったため、なかなか成績に結び付かなかったのではないかと。質の高いデータを継続的に読み込ませていくことで、点数が高まるのではないかと考えています。

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今後に期待ですね。ChatGPTは、今までのAIに比べてどんなところが進化しているのでしょうか？

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会話のキャッチボールが続き、自然なやりとりができるという点が非常に進んでいると思います。これまでは、例えばAmazonのAlexa（アレクサ）のように、一問一答に対応できたとしても会話を続けることは困難でした。一方で、ChatGPTは前の質問を踏まえた上で会話が続いていきます。また、**これまではAIが人種差別的な回答をしてしまいサービス閉鎖に追い込まれたケースもありましたが、ChatGPTは差別的な発言や攻撃的なワードを使用しないように調整されています。**

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それは企業で活用していく上で安心ですね。

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もちろん現状が完全版ではなく、これから計算量などのデータ量を上げていけば性能はさらに上がっていくと考えられます。そうすれば回答の精度がどんどん上がっていくので、技術で解決できることが増えていくと思います。

## AIと専門家が共存、助け合う世界を目指して

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AIの進化が専門家領域にどのような影響を与えると思われますか？

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巷には「AIの進化によって仕事が奪われる」といった論調もありますが、我々はAIが進化したからといって弁護士の仕事がなくなるとは考えません。**さらに技術が進化していったとしても、ChatGPTが裁判に出廷したり、裁判で認められる証拠について議論したりすることは難しいでしょう。**ChatGPTなどのAI技術は、書類作成やリサーチなどの効率化を図るために活用されていくと思いますし、弁護士はクライアントと向き合う時間を今までよりも多く創出できるようになります。ChatGPTの活用としては、そういった「亜種共存共栄」の関係になっていくのが理想なのではないでしょうか。

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弁護士の作業効率化といった点では、ChatGPTなどを活用することで、少数精鋭の事務所でも効率性の高い仕事を実現できそうですね。

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ええ。**小規模の事務所では事務作業を弁護士自身が行うケースも多く、事務作業の効率化は非常に重要な課題です。**また、ChatGPTを始めとする大規模言語モデルはデータをもとに学習するため、データのないケースには対応できません。例えば、新しい法律が出てきたときに裁判でどうアプローチするのかは、弁護士が力を発揮する部分になってきます。我々は、事務作業を減らすことにより、依頼者と向き合う時間が増えることで、弁護士の皆さんが最大の価値を発揮していける世界を目指しています。 

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業務効率化の他に、ChatGPTやAIを活用することで御社が解決していきたい課題はありますか？

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我々はChatGPT以前にもIBM Watsonを活用したチャレンジを行なっており、ハッカソンで優秀賞と最優秀賞を受賞しています。**こういった取り組みの背景には、トラブルに遭われた方のうち2割しか弁護士と繋がれていないという「2割司法」と呼ばれる課題があります。トラブルが起こった時に、「弁護士に相談していいのか分からない」と疑問に感じたり、相談をためらったりすることが多いのです。**いわば、依頼者と弁護士の間の知識の非対称性が大きい状態といえるでしょう。そんなときにAIを活用すれば、依頼者が必要な知識をすぐに得ることができます。そして、本来なら受けられる法的保護や、生まれるはずのお金を受け取ることもできるでしょう。

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たしかに、「弁護士に相談するほどでもないかも」と尻込みしてしまう人が多そうです。ChatGPTが「みんなの法律相談」で基礎的・一般的な回答をすることに対して、弁護士側はどのような反応なのでしょうか？

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弁護士の方にもメリットが大きいという声が多いです。というのも、**弁護士事務所には日々さまざまな相談が舞い込んでいますが、全ての案件に弁護士が力になれるわけではありません。**例えば、法律とは異なる部分が問題であったり、少額のお金の貸し借りの問題で弁護士費用を払うと損になってしまったり。

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それらの相談に対して弁護士がその都度対応することは時間がかかるので、弁護士だけではなく相談者にとってもデメリットです。ChatGPTが入口になることで、こういった課題を解決できると考えています。我々が行った調査では、7割を超える弁護士がAI導入に期待していると回答しています。

## 専門家領域で活躍するエンジニアの条件とは

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専門家領域のDXで求められるエンジニアの条件はどういったものがありますか？

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技術だけでなく、ドメイン知識を習得することに取り組んでいけるかどうかは重要だと思います。弁護士の領域でいえば、弁護士会からの連絡はFAXなので、弁護士事務所ではFAXが必要不可欠です。単純にオンライン化すれば良いわけではなく、弁護士会との連携はFAXでしか出来ないからこそ、どう工夫すべきなのか。**業界がなぜそうなっているかまで理解して、新しい仕組みを発想して作っていける人が必要だと思っています。**

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元々ドメインに詳しいエンジニアはほとんどいないでしょうから、考える姿勢を持つということですね。

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ええ、言われたものを作るだけではなく、業界に関心を持ってキャッチアップするということですね。サービスとしてどうあるべきかを考えられるエンジニアは非常に稀有であり、重要な人材です。弁護士にとっても、依頼者にとっても、テクノロジーの進化があって良かったと思っていただけるサービスを作っていける人材には、ぜひ我々の業界のDXにジョインしていただきたいです。

大学卒業後、構成作家・フリーランスライターとして、幅広いメディア媒体に携わる。現在は採用関連のインタビュー記事や新卒採用パンフレットの制作に注力しながら、SaaS企業のマーケティングにも携わっている。いま一番関心があるのは、キャンプ場でワーケーションできるのかどうか。

岸 裕介

市橋さん

弁護士ドットコムがChatGPTを導入。その活用方法とは？

ChatGPTはどこまで正確な回答を出来るのか？

専門家領域のDXでエンジニアに求められることとは

弁護士ドットコムがChatGPTをサービス活用。AIはどこまで依頼者の相談に応えられるのか？

14年ぶりに日本が世界一を奪還し、侍ジャパンの功績が大きな話題を呼んだ第5回WBC（ワールド・ベースボール・クラシック）。その華やかな舞台の裏には、テクノロジーを活用した高いデータ分析力による貢献がありました。

今回は2009年、2023年のWBCにおいてデータ関連スタッフとして日本チームに帯同し、トラックマン（※）の野球部門の責任者を務める星川 太輔氏にインタビューを実施。野球におけるデータ活用の実態や、スポーツアナリストという職業が生まれた経緯について話を伺いました。

~~※トラックマン：レーダー技術でボールをトラッキング（追尾）し、球速や回転数、打球角度など40種ほどのデータを取得することができる弾道測定機器~~

## トッププレイヤーのデータと向き合う姿勢

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星川さんご自身も、かつて慶應大学の野球部に所属していたと伺いました。

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はい。大学の硬式野球部で、ピッチャー兼データ分析担当として活動していました。3年生で辞めてしまいましたが、1つ上の学年には高橋由伸さんがいましたね。卒業後はスポーツテックベンチャーの株式会社アソボウズ（現：データスタジアム株式会社）に入社し、10年ほど勤めました。その間に、プロやアマチュアの野球チームにデータ入力分析ソフトを販売したり、分析したデータを記事化したり、テレビ局に営業したり。いろんなことを経験しました。

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まさに現在のお仕事に通じる活動をされていたのですね。

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そうですね。データ分析スタッフとして2009年のWBCにも帯同しました。ただ、日本が世界一になって“やりきった”気持ちと、野球界をもっとよくするにはこのままではダメだという思いになりました。**球団内部に入って貢献する選択肢もありますが、外部からアプローチするほうが自分に合っているな、と。**

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それには自分のビジネススキルが圧倒的に不足していると思い、1から勉強すべく、それまでとはまったく別分野で平社員から出直そうと思いました。そこで、経営者の視点でビジネスを徹底的に学べる商社に転職。ところが4、5年ほど勤務したところで「トラックマン」に出会い、改めてスポーツ×テクノロジーの面白さに魅了されてしまい。再びこの世界に戻ってきました。 

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野球における「テクノロジーの活用」に関して、その変遷について教えていただけますか？

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僕が大学生の頃は、大きな模造紙にピッチャーの球種やコースなどを手で書いて壁に貼り付けていたような時代でした（笑）。当時、アソボウズ社でアルバイトをしていたのですが、年間何百試合ものプロ野球中継の映像を見て、プレイデータをひたすらデータベースに入力するという仕事内容で。そのアプリケーションも開発途中といった段階でしたから、まだまだ現場はテクノロジーの活用とは程遠い状況でしたね。

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その数年後、2000年代初頭頃からでしょうか、**まずはプロ野球界でデータの有効性に注目する動きが生まれました。**プロ野球では当時、スコアラーのみなさんが、ピッチャーの投球傾向や配球、バッターの得意・不得意などを分析していました。ただ、その手法はアナログなやり方が中心でしたので、テクノロジーの力を利用してデジタル化していこうという機運が高まったのです。

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なるほど、日本のプロ野球におけるデジタル化の流れはここ20年ほどの話なのですね。ちなみに海外、特にメジャーリーグ（以下、MLB）ではもっと前からITの活用が進んでいたのですか？

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MLBも、日本と比べて特に先進的な取り組みをしていたわけではなかったようです。というのも、MLBは球団数が多いので、日本ほど細かく対戦相手を分析できないという問題があって。MLBでは自分たちのチームでスコアラーを雇うというよりも、全球団のデータを取得している会社から、各チームがデータを買う方法、そして試合前にビデオコーディネーターが編集した映像を見るというのが主流のようでした。

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野球はMLBのルールやしきたりが少し遅れて日本に入ってくるイメージでしたので、デジタル化という点でそこまで差がなかったとは意外でした！

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当時は、ですね。とはいえ、“データの活用”という点では、やはりMLBのほうが進んでいるなと感じる部分はありますよ。今は「ハード」の部分ではMLBも日本もそこまで大きな差はありませんが、「ソフト」の部分の差ですね。つまり“数字で語る”“数字で評価する”というカルチャーがもともとアメリカにはありますので、選手もファクトに基づいて仮説を立てながら自己研鑽する意識が高いように思います。

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実際2023年に開催された第5回WBCにもデータアナリストとして帯同しましたが、ダルビッシュ有選手や大谷翔平選手の取り組み姿勢が印象的でした。**2人とも投球練習の際に、自分の投げた球を1球1球チェックしているんです。両選手とも「投げたい」理想の球があって、“自分の感覚”と“実際の投球”との差異をデータで逐一確認しているイメージです。**同じ環境があるのですから、「日本の選手たちも、いい意味で真似してくれたらいいな」と思っていました。

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たしかに、現状の戦力ややり方で既に世界一に輝いているわけですから、そこにさらにデータの力がプラスされれば最強ですね！

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そうなんです。必ずしもすべてにおいてデータドリブンであるべきとは思いませんが、日本野球がさらに伸びるポテンシャルは大いにあると思います。ちなみに侍ジャパンのメンバーたちはダルビッシュ選手や大谷選手にかなり大きな影響を受けたようで、練習中に「データを取ってほしい」と声をかけられることが増えました。**そのような取り組みが報道を通じて代表以外のプロ野球選手にも伝わり、WBC期間中に各球団関係者の方から、「選手たちがデータをより意識するようになった」と連絡をいただきました。**

## 計測データの活用方法はチーム方針に左右される

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星川さんが野球部門の責任者を務める「トラックマン」は、他の計測システムとどのような違いがありますか？

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トラックマン以外にも「ホークアイ」や「ラプソード」、「ブラストモーション」など、さまざまなシステムがありますが、取得できるデータがそれぞれ少しずつ異なります。**例えばブラストモーションはバットのスイング軌道を測れますが、トラックマンではまだ測れません。一方、他社ではデータ精度が低い項目がトラックマンでは高精度でデータを取得できたりします。測定項目やシステムの強みが異なるがゆえに、料金や活用範囲にも差が生まれます。**

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そのなかでトラックマンはどのような位置づけなのでしょうか？

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金額では上から2番目ですね、プロチームは買えますけどアマチュアではちょっと高くて買えないと思います。また日本のプロ野球では、現在12球団のうち10球団が導入しています。どのシステムを使うかは各球団の判断で決められていますが、**トラックマンは日本に入ってきたタイミングが比較的早く、導入ハードルも低いので球界全体に浸透しているのではないかと思います。**

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トラックマンデータの活用方法については、球団によって違いがあるのですか？

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**どの数値を重点的に見るかなど、共通する部分もあれば、異なる部分もありますね。現在は各球団に「アナリスト」と呼ばれる分析専門の職種が存在します。アナリストによってもデータの活用方法は異なりますし、現場のコーチの方針に左右される要素も大きいと思います。**

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トラックマンの今後の展開は？

#### balloon hoshikawa right
**アップデートを繰り返しながら、トラックマンで取得できる項目を増やすことが目標です。**最近では野手の動きもきっちり測定できるようになりましたし、ジャイロ成分や縫い目の影響など、これまで取得できなかった数字も取れるようになってきています。また、昨今アマチュアでもトラックマンを導入するリーグが増えてきましたので、活用の幅を広げていくことも今後の課題ですね。

#### balloon hoshikawa right
アメリカでは取得データの販売ビジネスが近年急激に拡大しています。日本ではまだまだ課題が多いですが、少しずつ取り組んでいけたらと思っています。それが日本のアマチュアスポーツの進化にも大きな鍵を握ると考えています。

## テクノロジーがもたらした、新たな職種

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トラックマンなどの測定技術の浸透が、球界にもたらした一番大きな変化は何だと思いますか？

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もちろん選手の技術力向上の面で貢献した部分もたくさんありますが、それ以上に僕は「アナリスト」という職種が生まれたことがすごく大きな分岐点になったのではないかと感じています。

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日本球界でアナリストという職種が生まれたのはわりと最近の話ですよね。

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**はい。MLBでは以前からアナリストの仕事がありましたが、私も現地で初めて彼らの仕事ぶりを見たときに、そのポジションのフラットさに驚かされました。アナリストが普通にコーチやGMに提言しますし、コーチもその意見を受け入れて柔軟に指導に活かしているんですよ。**
文化の違いもあり、日本ではそこまでのポジションを築けていないケースもあるかと思いますが、それでも新たに生まれた職種という意味では、とても価値のあることですね。

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そうですよね。ただ、同時にスポーツを専門とするアナリストの人材育成が必要になってくるということですよね。

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この10年くらいでしょうか。**スポーツテックが脚光を浴びるようになり、スポーツアナリストの仕事に興味を持つ人が増えてきました。**
いくつかの大学でスポーツ×データ活用を専門とする学部や研究室ができたり、専門学校でも学科やコースが設立されるようになりました。僕自身も現在2つの専門学校のアナリスト科で教鞭をとっているのですが、やはりとても人気があります。スポーツチームで仕事をしたいと考えたときに、昔は選手か指導者、トレーナーの選択肢しかありませんでしたが、アナリストであれば自分もチャレンジできそうだと考える方々が増えてきたのでしょうね。

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ちなみに野球以外のスポーツでも、アナリストの雇用が増えてきているのですか？

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**徐々に増えています。日本の場合、プロ野球球団のような財力や体力を持ったプロスポーツチームは少ないので、間口はアメリカに比べて狭いのは事実ですが、他競技でもニーズは急激に高まっていて、アナリストが活躍している競技・チームもたくさん生まれています。**スポーツに携わりたい人たちにとっては大きなチャンスですよね。僕みたいにプレーが決して上手でない人間でも、日本代表チームの一員として名だたる選手たちと2度も世界一を経験して、感動を分かち合えるわけですから。
スポーツアナリストを目指す若い人たちにも、ぜひそのような経験を味わってもらいたい。そして、「味わえるチャンスがあるんだよ」と、伝えたいですね。

## 学生や若手アナリストの未来をつくりたい

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今後、星川さんの立場から、どのようにスポーツテックに携わっていきたいですか？

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大きく2つあります。
**1つ目が、高校や大学などの学生野球に“インテリジェンス”な要素を取り入れるよう呼びかけることです。**数字を解釈する方法やファクトと向き合うデータリテラシーは、社会に出てから必ず役に立つはずなので。

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**2つ目が、若手アナリストの育成です。**例えば、僕がサポートしている立命館大学の大学院生が、[アナリスト同士で情報交換を行うコミュニティサイト](https://community.camp-fire.jp/projects/view/652457)を立ち上げました。学生による学生のためのサービスで、学生同士が分析業務を行う上での課題などについてコミュニケーションを取っています。彼らの活動を育成の一環として支援することを通じて、若手アナリストたちが活躍できる場所を作っていきたいと考えています。

~~ 学生野球アナリストコミュニティ「スポテリ」のコミュニケーション画面 ~~

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すてきな取り組みですね！

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**スポーツの世界に限らず僕が伝えたいのは、「前例のないことにもチャレンジしてほしい」ということです。**僕が社会人になりたての頃はスポーツ界におけるデータ分析の重要性を訴えても、「何それ？」という反応が大半でした。でも、今はこうして新たな職業が生まれ、普段見ることのできない世界に飛び込むことができました。「新たな価値を世の中に提供したい」「もっと世の中をよくしていきたい」という思いがあるのであれば、エンジニアのみなさんもぜひ果敢にチャレンジしてほしいですね！

12年勤務した大手人材会社を退職後、フリーランスライターに転身。会社員時代からIT業界のクライアントとの相性がよく、さまざまなIT系企業の採用活動支援や、エンジニアのスキル開発・育成支援業務に携わってきた。いまの一番の関心ごとは、子ども向けプログラミング教育の未来について。

金子 茉由

星川さん

侍ジャパン躍進の陰に「データ」あり。チームのデータアナリストを務めた星川 太輔氏に聞く、スポーツ×テクノロジーの可能性

完成形が見えにくいシステム開発において、納期遅延やバグはもちろん、クライアントとの認識齟齬による仕様変更など、トラブルの火種は絶えません。近年ではChatGPTをはじめとした生成AIの活用が広がっており、著作権の問題など今までにない法律トラブルに巻き込まれる可能性もあります。

今回は、自身もプログラム開発の経験を持ち、ITシステム開発の事例に詳しい野溝弁護士に、近年増えているトラブルや今後エンジニアが留意するべき法律について、お話を伺いました。

### 野溝 夏生 弁護士 （第一東京弁護士会）

野溝法律事務所 所長
一橋大学大学院法学研究科法務専攻修了、ロイヤルナイト法律事務所ののち、野溝法律事務所を開業。趣味はRubyによるプログラム開発で、学生時代には企業の依頼を受けて有償のプログラム開発経験も持つ。ITシステム開発のベンダー企業の顧問契約を始め、契約書作成やリスク・ライセンスチェック、トラブルにまつわる相談を受けている。

## 増加傾向にあるアジャイル開発関連のトラブル

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先生はご自身でもプログラム開発経験があり、IT分野に詳しいとお聞きしました。

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高校生の頃にPythonとRubyを勉強し、当時はLinuxをオンプレサーバーにインストールするところから始め、Twitter APIを利用してbotやクライアントを作ったり、Webサイトや簡易なWebアプリケーション制作を行なったりしていました。周囲の友人にもエンジニアが多く、新しい分野に挑戦し続けるエンジニアの方々をバックアップしたいという思いがあります。

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直近で増えている法律トラブルの傾向はありますか？

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**アジャイル開発にまつわるトラブルが増えている印象があります。その背景として、アジャイル開発の案件が増加しているのが大きく影響しています。**トラブルの内容としてはウォーターフォール開発と変わるわけではなく、「完成している・していない」、「納期に遅れている」、「バグを修正してほしい」、「お金を払ってくれない」などの相談が多いですね。

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確かに内容としてはアジャイル開発に限らず、システム開発で多いトラブルですね。なぜこのようなことが起こってしまうのでしょうか？

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特に上流工程において、クライアント（ユーザー）のシステム開発での自らの役割に対する理解が足りていなかったり、ユーザーとエンジニア（ベンダー）との間でのコミュニケーションが不足していたりすることが考えられます。

#### balloon nomizo right
アジャイル開発になると、コミュニケーションがより重視されることから、従来のウォーターフォール型の開発以上に、ユーザーとベンダーとの間のコミュニケーションの問題が発生しているように感じます。

#### balloon kishi left
その根本的な原因はどんなところにあるのでしょうか？

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必ずしもITに精通しているわけではない「ユーザー」と、ITについては専門的な知識を持つがユーザーの業務には必ずしも精通していない「エンジニア」では、共通理解も少なく、認識の齟齬がどうしても発生しやすくなります。

#### balloon nomizo right
すなわち、「ユーザー」は自らの業務や何をシステム化するかについて専門性を有し、他方で「ベンダー」はシステム開発について専門性を有しています。しかし、お互いに相手方の専門性については必ずしも精通していません。そのため、システム開発には「二重の専門性」が要求される等と表現することが多いです。

#### balloon nomizo right
例えば、「納期に遅れた」というトラブルは一見ベンダー側のみの責任のように思えますが、ユーザー側の都合で仕様が固まらずに実装期間を圧迫してしまった場合、ユーザー側にも問題があるわけです。

#### balloon kishi left
仕様についても、双方の思いにズレが生じることが多いのでしょうか？

#### balloon nomizo right
仕様についてユーザー側には「プロのベンダーが上手く汲み取って提案してほしい」という思いがあります。一方のベンダー側には「仕様にないものは開発しない」という主張があるのです。とはいえ、ベンダーはユーザーの業務に精通していないことが多いですから、この時点で既に双方の思いにズレが生じてしまっている場合も多々あるかと思います。

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なるほど。ユーザーとベンダー、双方の思いが理解できます。

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**思いにズレが生じたまま開発が進んで納品された場合、ベンダー側からすると「仕様通りに作っているのだから追加開発の要望だ」として報酬を要求し、ユーザー側は「仕様通りにシステムが出来上がっていない、未完成だから報酬は払わない」主張するので、双方の意見が食い違いトラブルに発展するのです。**

## 重要な論点である「協力義務」と「プロジェクトマネジメント義務」

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両者の主張は折り合わないように感じますが、どのような部分が論点になるのでしょうか？

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裁判ではよく「協力義務」と「プロジェクトマネジメント義務」について議論が交わされます。仕様の話でいえば、まずシステムはユーザーが使うものなので、何を作りたいかを知っているのはユーザーです。ですから、**どういったシステムを作るかという仕様をメインで作るのはユーザーであり、これをベンダーが把握するために必要な情報提供等の協力を行う「協力義務」がユーザーにはあります。**

#### balloon kishi left
たしかにそうですね。

#### balloon nomizo right
先ほどの納期遅延の例ですと、もし仕様が決められなくて実装時間が短くなったことが原因で納期に間に合わなかった場合、なぜ適切な時期までに仕様が決められなかったのかを考えます。仮に、ユーザーが仕様を利害関係者との間で調整できずに時間がかかったのであれば、ユーザーの責任も小さくないことが多いでしょう。

#### balloon nomizo right
ただ、ベンダーはシステム開発の実績を持っているわけですから、「こういうところはどうしますか？」と適宜質問を投げかけて詳細を詰めることで開発に支障がでないように働きかけたり、「この日までに要件定義が終わらないと納期までに納品できないですよ」とスケジュールを管理したりして、開発が円滑に進むようプロジェクトマネジメントを行う義務があります。

#### balloon nomizo right
実際問題、ユーザーはシステム開発のプロではありませんから、何をすれば良いのか分からないケースも多いので、ユーザーへの適切な働きかけが求められる場面も少なくありません。

#### balloon kishi left
ユーザーの業務実施や情報提供等を待っているだけでは、ベンダーは義務を果たせないケースもあるということですね。

#### balloon nomizo right
はい。協力義務とプロジェクトマネジメント義務については一義的なものではないので、開発がどの段階にあるのか、どういった状況なのかも踏まえ、過去の事案を参照するなどして双方が行うべき義務を理解することが必要だと考えます。場合によっては今後の事案の蓄積に期待することもあるかとは思いますが、大まかに言うとそれぞれが専門性を有する分野での役割を果たしているのかが重要なポイントです。

#### balloon kishi left
これらのトラブルはどうすれば防ぐことができますか？

#### balloon nomizo right
なかなか難しい問題ではありますが、**1つ大きなことは、お互いの役割分担を明確にしておく必要があるということです。**仕様を決定する上流工程であれば、必要に応じて「この日までにユーザー側でこの点に関する仕様を決めてください、そうでないと納期の延長が必要となります。」などといったミーティングの議事録を残すことが有効です。自らが必要な役割を果たしていることを記すとともに、ユーザーの役割を明確に記しておくと良いでしょう。

#### balloon nomizo right
双方の認識齟齬がないよう、またトラブルになった際に第三者から見てどちらに責任の所在があるかがはっきり分かるよう、各段階で証拠を残しておくことは非常に重要です。

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議事録を取るにあたり、GoogleドキュメントやWordなど、形式はなんでも良いのでしょうか？

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まず、記載内容でのトラブルが生じないようにするため、議事録の内容が双方で確認されることは当然の前提となります。その上で、改ざんの問題に発展しないよう、アクセスログや変更履歴が残る方式を採用することが望ましいですが、メール、チャットなどから日時とやりとりされたファイルが特定できたり、双方の押印や電子署名により内容の変更がそもそもできなかったりといった場合であれば、形態は問いません。

## その問題の責任はどちらにある？「契約不適合責任」とは

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システム開発は完了したけれども、後から何らかの問題が見つかって責任を問われる、といったケースもあるかと思います。

#### balloon nomizo right
**契約不適合責任が問題となる場面ですね。仕様との不一致やバグの発生を指摘され、ユーザーから修正を求められるという事例です。**仕様との不一致に関していえば、そもそもシステムの仕様は何だったのか、という点が問題となります。そして、この点を検討するにあたっては、もちろん仕様書が重要であることは言うまでもないですが、先ほどお話しした議事録の有無や記載内容も重要になってきます。

#### balloon nomizo right
特に、アジャイル開発では、仕様書が残っていない開発や、残っていても記載内容が必ずしも十分でない開発も珍しくありません。双方で仕様に関する認識の共有が十分になされていないケースも多いです。ユーザーとベンダーとが仕様に関する認識を共有できているかどうかは、契約不適合責任が争われる裁判でも重要な問題となってきます。

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バグの不具合でトラブルになるのは、機能的に欠損しているといったことですか？

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そうですね。バグといっても程度は様々ですが、例えば、ちょっとした文字化けが発生してしまっているなどの軽微なバグが発生している場面では、ベンダーも修正をすることが多いということが影響していると思いますが、大きなトラブルに発展することは少ないです。

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他方で、システム稼働に影響が出てしまうと言えるようなバグが発生している場面では、ユーザーはシステムを利用できないわけですから、大きなトラブルに発展することも多いです。ただし、「ある機能が利用できない」とユーザーからの修正依頼があった場合、その機能がそもそもシステムの仕様に含まれていたのか、という点が争われることも少なくありません。

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その他にもシステム開発におけるトラブルはどういった事例がありますか？

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プロジェクトの頓挫によるトラブルですね。納期を何回も遅らせたけれども、システムが完成しないため契約を解除したいという事態が起こりがちです。この場合、ベンダー側だけに問題があるように見える一方で、なぜ納期遅延が生じていたのか、それぞれが協力義務やプロジェクトマネジメント義務を果たしてきたのか、といった問題とも連動してきます。

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この場合、どのようなトラブルになるのでしょうか？

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頓挫するまでにかかった費用をどうするかという問題ですね。ユーザーがそこまでに出来上がっていたシステムを他のベンダーに引き継いで開発してもらう場合を除けば、ユーザーはシステムでの利益が得られなかったわけで、完成していないシステムそのものに価値はないと考えるのが通常です。その中でベンダーの稼働に対してどう報酬を算出するのかは非常に難しいです。基本的には契約書でどのように定めているかが論点になります。

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契約書に定めていないということはあり得ますか？

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意外と多いです。人月単価で工数を算出するというのは1つの考え方ですが、それをユーザーが納得できないケースもあります。もちろん裁判によって利益相当額の請求を出来るケースもありますが、やはり契約書で定めていないと揉めることが多いので、契約書をきちんと定め、双方で合意してから進めることをお勧めします。

## よくあるエンジニアの誤解「準委任契約は責任が軽いのでは？」

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SESでありながら常駐先から指示を受け、これは従うべきなのかと迷うエンジニアも多いかと思いますが、そういったケースはどう対処したら良いでしょうか？

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SESという契約類型が法律の契約類型に存在しているわけではありませんので、当事者間での認識と実際の契約類型がはっきり合致していない場合も多く、準委任契約という名称で契約が締結されていても、その実質は「労働者派遣契約」であると捉えられる場合もあります。実際に労働者派遣契約なのであれば、常駐先の指示に従う必要があります。

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他方で、単なる準委任契約の場合は、責任者等を通して指示を受けなければ、偽装請負のおそれがありますので、常駐先から直接指示を受けて従うことは控えるべきでしょう。いずれにせよ、契約類型を把握することが必要となりますし、それを把握しているのは会社ですので、常駐前に会社に確認しておくべきです。

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準委任契約において気をつけるべき点はありますか？

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世の中で誤解されていることが多いと感じるのは、準委任契約は請負契約よりも責任が軽いと捉えられていることです。

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準委任契約では、請負契約とは異なり、システムを完成させる義務を負うわけではありませんが、善管注意義務を負っています。善管注意義務とは、誤解を恐れずに簡単に言えば、ベンダーとして、システム開発のプロとしての義務を果たすという義務です。すなわち、準委任契約の場合、完成義務は負いませんから、もしある時期までにシステムが完成しなかった場合でも、完成しなかったこと自体に対する責任が直接的には問われません。
ただし、善管注意義務を負っていますから、プロとしての義務を開発期間中に果たしていたかという中で、システムが完成しなかったことも考慮される可能性があり、完成しなかったことに対する責任を負うべきかどうかも間接的には問われるわけです。

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なるほど。エンジニアが覚えておくべき法律知識ですね。

## ソースコードの著作権問題はChatGPTでも発生するかもしれない

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ソースコードの著作権に関しても、エンジニアが知っておくべきことがあれば教えてください。

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著作権は基本的にソースコードを書いたエンジニアに帰属します。会社に所属している場合は会社に帰属することがほとんどでしょう。

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ところで、よく契約書で、発注者側に著作権を移転するという内容がありますが、例えばコードを再利用するかどうかという点から、著作権を移転して問題ないか、移転するとしてもすべての著作権を移転してよいかどうかは考えるべきポイントです。もし著作権を移転するとしても、OSS（オープンソースソフトウェア）などのいわゆる第三者ソフトウェアの著作権は移転できません。この点は見落とされがちですので、万一のトラブルが生じないようにするためにも、その点は契約書に記しておくことが重要です。

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そもそもOSSは自分で作ったソフトウェアではないですしね。

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そうですね。「ベンダーはソフトウェアが第三者の権利を侵害していないことを保証する」と契約書に記載することも多いですが、これもそれでよいのかは慎重に考えるべきポイントです。
特にOSSは、そのライセンスで第三者の権利侵害がないことが保証されていないことがほとんどです。ですので、エンジニア、ベンダーとしては、万一OSS部分に第三者の権利侵害があった場合に備え、OSS部分も含めて第三者の権利侵害がないことを保証すると契約書に本当に明記して良いのか、今一度考えていただく方が良いと思います。

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ChatGPTに関連して、今後増えていくと想定されるトラブルはありますか？

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著作権の問題はChatGPTでも発生すると考えられます。例えばChatGPTにプロンプトを入れてコードを吐き出してもらった場合、たまたま誰かが著作権を有しているコードと全く同じものが出てきてしまうかもしれません。この場合、著作権侵害が成立するかどうかは議論のあるところですが、言い換えれば、そのコードをそのまま納品してしまうと、著作権を侵害してしまう可能性もあるということです。

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ChatGPTに頼り過ぎるのはリスクが高そうですね。今は議事録の生成などをChatGPTやAIに任せるということも多いようですが、その辺りはいかがでしょうか？

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企業でもフリーランスでも案件を受ける時にはNDA（秘密保持契約）を結んでいると思います。そのNDAにより、コードやミーティングでのメモの内容などが秘密情報に該当する場合、ChatGPTにコードを入力してリファクタリング等の何らかの出力をさせたり、ミーティングでのメモを入力して議事録を作成させたりすることは、先方に無断でChatGPTの開発元である第三者のOpenAIに情報を開示しているとして、NDA違反となる可能性があります。そういった観点からもNDAの内容をしっかりと確認し、必要に応じて事前に先方にChatGPTを利用することの同意を得るなど、トラブルとならないように備えておくことが重要です。

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最後に、フリーランスのエンジニアや委託会社が気をつけるべきことはありますか？

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今年になって、「特定受託事業者に係る取引の適正化等に関する法律」、いわゆるフリーランス新法が成立しました。まだ検討されている最中の部分もあり、すべての詳細が明らかとなっているわけではありませんが、現時点でわかっていることとしては、下請法と同趣旨の規定がフリーランスにも適用されたり、フリーランスの出産、育児や介護への配慮が求められたりすることとなっています。来年には施行される予定ですので、契約書で新たにチェックするべき事項が増えることになるでしょう。フリーランスの方も、自らを法律で守るために、これを機に契約書をしっかりと確認いただければと思います。

野溝先生

システム開発で起きがちなトラブルとその要因

ユーザーとベンダー、それぞれが守るべき義務とは

トラブルを回避するためにエンジニアができること

【弁護士が解説】エンジニアが知っておくべき「トラブル回避」の法律知識

ブロックチェーン技術を活用した電子マネーとして利用されている「暗号資産」。年々市場が拡大している一方で、取引所のハッキングなどのニュースを見聞きし、セキュリティ面に不安を感じている方も多いのではないでしょうか。

国内トップクラスの取扱銘柄数と暗号資産取引量を誇る暗号資産取引所「bitbank」を運営しているビットバンク株式会社では、透明性の高い暗号資産技術であらゆる価値を流通させることに取り組んでいます。

今回は、暗号資産のサイバーセキュリティ対策のポイントや、エンジニアに求められるスキル、ユーザーが注意するべき点などを、執行役員 CCRO 橋本 健治氏に伺いました。

ビットバンク株式会社
執行役員 CCRO（Chief Compliance Risk Management Officer）
通信事業、エンターテイメント事業、決済代行事業のサービスおよび社内の情報セキュリティ業務を経験し、2018年9月よりビットバンクにSIRTとして参画。コンプライアンス・リスク管理部門を統括し、セキュリティ技術、ISMS、セキュリティ関連法規制対応等、情報セキュリティ業務全般の責任者。CISSP/CISAを保有。

## 暗号資産の「取引所」と「販売所」の違いは？

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暗号資産の基本から教えてください。そもそも、「仮想通貨」と「暗号資産」は何が違うのでしょうか？

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通貨としての違いはありません。元々は仮想通貨と呼ばれていましたが、2020年に金融庁が「暗号資産」に呼称を改めています。

#### balloon kishi left
暗号資産は従来の金融取引と比べて、どのようなリスクがありますか。

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暗号資産はこれまでにない自由な資産であるため、「マネーロンダリング」など、一般的な貨幣であれば摘発される可能性が高い犯罪行為をかいくぐるケースもあります。技術と法的規制の整合性を取るのが難しい分野ですが、日本では2018年の暗号資産流失事件をきっかけに、業界全体で規制やセキュリティの強化が進んでいます。

#### balloon kishi left
なるほど。貴社では、暗号資産の「取引所」と「販売所」を運営していますが、この2つはどのように違うのでしょうか？

#### balloon hashimoto right
まず「取引所」は、利用者同士に暗号資産の売買の場を提供します。売却を希望しても買い手がいないと売買が成立せず、成立したときにだけ運営している当社が手数料を受け取ります。

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もう1つの「販売所」は、利用者と暗号資産交換業者が直接取引します。業者が売り買いするためすぐに取引が成立しますが、取引所に比べると手数料が高い傾向にあります。**暗号資産取引が初めての場合、「販売所」の方が使いやすいのですが、ある程度慣れてくるとオープンな「取引所」にシフトする方が多いですね。**

#### balloon kishi left
そういった違いがあるんですね。貴社の特徴や強みについても教えてください。

#### balloon hashimoto right
暗号資産交換業者は、金融機関とスタートアップ両方の側面があります。金融機関としてお客様の大切な金融資産を守るために「資金決済法」などの法整備がされており、遵守する必要があります。その一方で、最先端のデジタル技術を活かし、既存の枠組みを越えた通貨である暗号資産を取り扱う点では、スタートアップといえます。

#### balloon kishi left
エンジニアの開発環境についてはいかがですか？

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外部に開発を委託するのではなく、エンジニアを自社で採用し、セキュリティ対策も考慮してシステム開発を内製化するようにしています。取引所システムのみならず、暗号資産やブロックチェーンについても知見を持ったエンジニアが活躍しています。

## 暗号資産を守る「コールドウォレット」

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暗号資産のセキュリティについて詳しく伺う前に、暗号資産の土台となるブロックチェーンシステムの仕組みについて教えてください。

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ブロックチェーンは日本語では「分散型台帳技術」とも呼ばれます。分散型台帳技術は、端末同士でデータファイルを共有できる「P2P（ピアツーピア）ネットワーク」を採用しており、一般的な情報システムやデータベースのように特定の管理者が集約的にデータを管理するわけではありません。

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ユーザーが取引を行うと、取引データが、P2Pネットワークに繋ながっているPCやサーバー上の分散台帳へ記録が残る仕組みです。内容自体も暗号化などはされておらず、台帳情報を見るとどのウォレットアドレスからどのウォレットアドレスへ送金を行ったかの送金履歴が全てが記録されています。そのため、非常に透明性が高いといえます。

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ありがとうございます。暗号資産はサイバー攻撃を受けることも多いと思いますが、今までに起こったセキュリティに関する事件としては、どんなものがありますか？

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代表的なものは2018年に起きた、不正アクセスによって、暗号資産の一つである「NEM（ネム）」が約580億円分流出したという事件です。

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暗号資産関係の会社はセキュリティに細心の注意を払っていたのですが、それでも事件が起きてしまいました。その他に、2019年に約35億円分の暗号資産流出事件が起きるなど、その頃は国内の他取引業者でも被害に遭っていましたね。

インタビュー・取材の記事（6ページ目）