中国は企業がバランスシートにデータを資産として計上することを認めている。米国はこの取り組みから学ぶべきかもしれない。
企業データが非常に価値あるものであることは、かなり以前から知られている。企業によるAIの大規模導入における大きな障壁の1つは、企業内にクレンジングされ構造化されたデータが存在しないことだ。多くの企業は依然としてレガシーシステムに依存している。私が知っている数十億ドル規模のある企業は、同一顧客に対して驚くべきことに16種類の識別子を持っている。データへの投資不足に関連する技術的負債は、デジタル化とAI導入の大きな障害となっている。私が知るコンサルタントたちは、華やかなAIの可能性を売り込むが、実際にはAI対応に向けてデータをクレンジングするという地味だが非常に重要な仕事を請け負うことになる。
この投資不足問題に対する潜在的な解決策の1つは、企業がデータの収集、クレンジング、整理にかかるコストを、バランスシート上の資産として資産計上することを認めることかもしれない。これは決して万能薬ではない。投資は依然として、CEOのデータの価値に対する認識、その他の優先事項、現金の代替的使途に依存するからだ。しかし、この動きは限界的には役立つかもしれない。CEOは依然として業績の指標として利益を重視しており、データ取得の内部コストを資産計上することで、企業の事業や資金調達機会についてさらに学ぶためのデータの追跡と活用への投資が増加する可能性がある。
中国の報告ルール
2023年、中国は企業がデータを資産として認識することを認める先駆けとなった。無形資産または棚卸資産のいずれかとして計上できる。ただし、(1)データリソースが識別可能であること、(2)データリソースの経済的便益が高い確率で企業に帰属すること、(3)データリソースの生成または取得のコストが信頼性をもって測定できること、という条件を満たす必要がある。
新ルールでは、企業は社内使用データと販売用データを区別することが求められる。社内使用データとは、意思決定を支援し業績を向上させるために企業内で使用されるデータを指す。このようなデータは、取得または開発コストに基づいて無形資産として計上できる(例:データの収集と処理にかかったコスト。公正価値ではない)。IFRSにおけるR&DのDの扱いと同様に、データ関連の無形資産の開発に関連するコストは、開発段階において開発費(無形資産の下)として認識できる。これらの開発費は、使用可能になった時点で無形資産に振り替えられる。
対照的に、販売用データは、製品またはサービスとして外部事業体に販売することを意図したデータであり、財務諸表において棚卸資産として記録される。データリソースが無形資産または棚卸資産として認識されると、減損テストと償却の対象となる。さらに、企業はデータをその出所に基づいて購入データ、自己開発データ、その他のデータに分類し、財務諸表の注記において各カテゴリーの価値を個別に報告することが求められる。
このルールは、データソース、データ処理と管理、企業の事業におけるデータの応用、重要な営業・資金調達・投資活動に対するデータリソースの影響、データリソースに対する財産権、データリソースに対する潜在的な法的制限など、データの経済的重要性に関する広範な自主的開示を奨励している。
この実験はどのように機能したか
トロント大学と北京大学の会計学教授であるハイ・ルー氏は、共著者とともに、この実験はそれほどうまく機能していないと報告している。中国の上場企業のわずか2%しか、バランスシートにデータを資産計上していない。主な懸念事項は、公正価値と比較して過度に保守的である可能性のあるコストに基づく評価と、データの所有者(顧客か企業か)に関連する財産権の問題である。その上、監査人は、投資家がその情報にアクセスすることにどれほど意欲的であっても、検証作業を困難にするあらゆるルールに反対するだろう。
今後の道筋
私の見解はもう少し楽観的だ。両方の懸念は修正可能に見える。企業にコストを認識させ、注記において公正価値を報告させるのはどうだろうか(金融資産に関するSFAS 107および157のように)。財産権の問題は厄介だが、継続的な立法活動によってデータ所有権に関する疑問が解決されることを期待したい。
私の懸念は、FASBが投資家からの明確化要求が何十年も続いているにもかかわらず、R&Dの資産計上すら解決していないことだ。データは、氷河のように遅い我々のルール策定者にとって、あまりにも高いハードルのように思える。暗号資産とAIへの関心が高まる中、トランプ大統領の下での新しいSECは、バランスシートにデータを資産計上する時期と方法に関するルールの推進を検討するかもしれない。
限界的には、このような動きは、企業がデータのコストと便益を把握するために必要なシステムへの投資を加速させ、ひいてはAIのより迅速な導入につながる可能性がある。ルール策定者が行動しなければ、投資家は企業における新たな生産要素としてのデータへの依存度を推測しようと、やみくもに試み続けることになる。規制当局は、企業が株主価値を生み出すために、建物や設備ではなく、データなどの一連の無形資産にますます依存しているという事実を認めることを拒否するという、不可解な姿勢を強めることになるだろう。
