産業界や経済安全保障にとって重要なのは５０００億円規模の大型事業を機に、学術界に実行性のある管理体制を整えることだ。研究者の負担を増やさず、専門性のある人材を分野ごとに配置する必要がある。ただ地方大学をはじめとして経営に余裕のある組織は少ない。そこで情報技術に注目が集まる。

国立情報学研究所の水野貴之准教授らは経済安保調査のために１億社と４億株主の株式保有のネットワーク構造と支配力を可視化する技術を開発した。サプライチェーン上で特定の国に議決権を握られている企業を一覧化し検索できる。

実際に電気自動車のサプライチェーンで、蓄電池のチョークポイント（急所）が外国政府の影響下にあるとあらわにした。米国は投資会社経由で影響力を広げ、中国は政府と政府傘下の資産管理組織経由で影響力を持つ構造を可視化できた。

学術界では論文の共著ネットワークや研究資金の出所がデータ化されている。水野准教授は「議決権のように研究予算に応じて発言力があるなら同じ計算は可能。リストを作成できる」と説明する。

外為法のみなし輸出管理の審査では技術情報を共有する相手が外国政府の影響下にないか判断する。研究者個人が共同研究の相手の資金獲得状況を調べるのは負担だが、管理対象候補がリスト化され、影響度が見える化されていれば負担は軽くなる。ブラックリストを作るだけでなく、安心して連携できるホワイトリストを作る面でも重要になる。

また外為法は技術のリストがあるが、経済安保は、どの技術が該当するかまだ曖昧だ。リスト作成はこれからになる。公安調査庁は懸念国が関心を示し、日本が優位性を持つ技術を幅広く対象として調査している。これだけ対象が幅広いと実質的な業務は、企業が自らの競争力を維持するために実施している情報管理業務と同様になる。コア技術を見極め、情報を管理し、協業する相手を選ぶ。

日立製作所は技術文章と輸出関連法令を結びつけて、技術文章が関わりそうな法令文を抽出するＡＩ技術を開発した。メールなどで技術文章を送る前に関連法令があるかチェックしやすくなる。輸出管理では法令違反の４７％が知識不足や見落としによる意図せぬ違反だった。

法令が頻繁に改定されるため現場の技術者が最新情報を把握することは難しい。企業も専任の担当者を置いて審査業務を担わせている。広範な学術を扱う総合大学では分野ごとに管理人材を配置することは難しい。ＡＩ技術でチェックできれば法務部や研究者の負担を抑えられる。