WSJ：ステーブルコインは「民間のお金」であり、自由銀行時代のリスクが再来する

《ウォール・ストリート・ジャーナル》（WSJ）は5月26日に掲載した記事で分析し、たとえ《GENIUS法案》が署名されて発効し、さらに《CLARITY法案》が米上院で審議中であっても、ステーブルコインの本質は依然として「民間通貨」であり、金融システムに構造的なリスクをもたらし得ると指摘しています。Chainalysisのデータによれば、ステーブルコインは違法な暗号資産の活動（主に制裁の回避とマネーロンダリング）に関与する割合の84%を占めています。

WSJの中核分析：ステーブルコインはドルの「単一性」を欠く

WSJは記事の中で、通貨の基本的な性質として「単一性」を挙げています。つまり、いつ・どこでも1ドルは必ず1ドルであるべき、ということです。銀行預金は、FRB（連邦準備制度）の借入で裏付けられ、清算（支払い）できるため、この単一性を備えています。対してステーブルコインは、それぞれが独立した分散型の基盤インフラ上で動いており、この性質を持ちません。USDTとUSDCはドルに連動（ペッグ）しているにもかかわらず、価格が1ドルからずれる可能性があります。WSJは、BIS総裁のパブロ・エルナンデス・デ・コスの発言として次のように引用しています。「ステーブルコインは公共の通貨から信用を得ようとする一方で、既存の決済システムの枠からは離れています。」WSJは、ステーブルコインが19世紀アメリカの「自由銀行時代」（1837年から1863年）における民間通貨の道筋を再現していると見ています。当時は各銀行がそれぞれ独自に通貨を発行できましたが、体制は細切れで、詐欺が多く、通貨価値同士が互いに大きく変動していました。

現行の規制枠組みの範囲と確認上の抜け穴

FRB（連邦準備制度）理事のマイケル・バーは、《GENIUS法案》には抜け穴があると指摘しました。銀行預金は保険による保障がない可能性があり、さらにステーブルコインが「レポ（買戻し）」の形の融資を通じて資金を受け取れるようになっており、その中には外国資金が含まれる可能性がある（サルバドルが認めたビットコインを含むかもしれない）という点です。《GENIUS法案》は、米国の国外で運営される暗号資産を対象に含んでいません。そのため、TetherのUSDTは直接の対象範囲に入っていない一方で、Tetherは規定に沿った米国版USATをすでに提供しています。日本は入念に設計された暗号資産の規制枠組みを持っていますが、日本円建てのステーブルコインの時価総額は、ドル建てステーブルコインの0.01%に満たない（デ・コスが指摘）。

データの根拠：Chainalysisの84%とカンザスシティFRBの研究

Chainalysisのデータでは、ステーブルコインがあらゆる違法な暗号資産の活動の84%を占めており、主に制裁の回避とマネーロンダリングが関わっています。暗号資産の取引自体は、依然としてステーブルコインの主要な用途です。カンザスシティ連邦準備銀行の研究結果によれば、ステーブルコインが実体経済における決済に使われる割合は1%未満です。WSJは、圧倒的多数のステーブルコインがドルに連動していること、そしてその大半が米国外で保有されていることが指摘されており、通常は法的回避や資本規制を逃れるためであるとしています。

よくある質問

《GENIUS法案》は、ステーブルコインの主要リスクを解決したのでしょうか？

《GENIUS法案》はすでに署名されて発効しており、米国のステーブルコインは、安全性と流動性の高い資産（たとえば国庫短期証券や銀行預金）を裏付けとして用いることを求めています。FRB理事のマイケル・バーは、この法案には銀行預金が保険で保護されない可能性があるなどの抜け穴があると指摘しています。WSJは、ステーブルコインの設計そのものに内在するリスクを完全に取り除ける立法は存在しないと述べています。

テザーのUSDTは《GENIUS法案》の規制対象ですか？

《GENIUS法案》は、米国の国外で運営される暗号資産を対象に含んでいないため、テザーのUSDTは主に米国外で運営されており、法案の直接の対象範囲内ではありません。テザーは米国の規定に合致したバージョンのUSATをすでに提供していますが、USDT自体はこの法案の規制対象ではありません。

Chainalysis「ステーブルコインが違法な暗号活動の84%を占める」というデータは具体的に何を指していますか？

Chainalysisのデータによれば、（他の暗号資産ではなく）ステーブルコインが、あらゆる違法な暗号資産の活動の84%を占めており、主に制裁の回避とマネーロンダリングが関わっています。これは、WSJが、ステーブルコインのコンプライアンスが求められる適用シーンにはそれでも限界があることを論証するために用いる統計データであり、具体的な方法論はChainalysisの元のレポートに基づきます。