デジタル社会の形成及び人工知能の活用等に関する特別委員会 参議院

委員の異動についてご報告いたします。昨日までに、 自見はなこくん、 今井絵理子くん、 長谷川英晴くん及び 郡山りょうくんが委員を辞任され、その補欠として 出川桃子くん 西下秀典くん、 若井敦子くん及び石垣典子くんが選任されました。 政府参考人の出席要求に関する件についてお諮りいたします。情報通信技術を活用した 行政の推進等に関する法律及び情報処理の促進に関する法律の一部を改正する法律案他 1案の審査のため、本日の委員会に理事会協議の通り、内閣官房

大村真一くん他5名を 政府参考人として出席を求め、その説明を聴取することにご異議ございませんか？ご異議ないと認め、さよう決定いたします。 情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律及び情報処理の促進に関する法律の一部を 改正する法律案及び個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案の両案を一括して議題といたします。 政府から順次趣旨説明を聴取いたします。

情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律及び情報処理の促進に関する法律の一部を改正する法律案及び個人情報の 保護に関する法律等の一部を改正する法律案につきまして、その提案理由及び内容の概要をご説明申し上げます。 まずは情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律及び 情報処理の促進に関する法律の一部を改正する法律案につきましてその提案理由及び内容の概要をご説明申し上げます。デジタル技術の急速な進展に伴い、 データの利活用に対する需要が高まっていることを踏まえ、国の行政機関等の保有するデータを活用し、行政手続きに関連する国民の利便性の向上を図るため、 当該データの活用を行う事業を認定し、当該認定を受けた者が当該データの 提供を求めることができる制度を創設するとともに、これに伴う行政独立行政法人情報処理推進機構の体制の整備を図る他、国の行政機関と 他の行政機関等による公的基礎情報データベースの共同整備等に関する金銭の保管に係る規定を整備する必要があります。 つぎにこの法律案の内容についてその概要をご説明申し上げます。 第1に、情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律を改正して、国の行政機関と他の行政機関等による公的基礎情報データベースの共同整備等について その推進に関する事項を、公的基礎情報データベース改善整備改善計画に定めることとしております。 また他の行政機関等が当該共同整備等の他、今日、当該共同整備等のために 必要な役務を提供する事業者に支払うべき対価その他の当該共同整備等に関する金銭を国の行政機関が保管することができることとしております。 第2に、同法を改正して、国の行政機関等の保有するデータを活用する事業であって、 国民の利便性の向上が図られるものを国等データ活用事業とし、内閣総理大臣は、重点的に実施すべき分野や、 データの安全管理の方法等を定める国とデータ活用事業指針を定めることとしております。 また、国等データ活用事業を実施するようとする者は、当該事業に関する計画を主務大臣に提出して、その認定を受けることができることとするとともに、認定国等データ活用事業者は、 当該事業を実施するために必要な国の行政機関等の保有するデータの提供を求めることができることとしております。第3に、 情報処理の促進に関する法律を改正して、独立行政法人情報処理推進機構の業務に 認定国等データ活用事業者に対するデータの安全管理に関する情報の提供等所要の協力業務等を追加するとともに、 所要の体制整備を行うこととしております。以上の他、これらに関連いたしまして、所要の規定の整備を行うこととしております。 続きまして、個人情報の保護に関する 法律等の一部を改正する法律案につきまして、その提案理由及び内容の概要をご説明申し上げます。デジタル技術の急速な進展に伴い、個人情報を含むデータの利活用に対する需要が高まっている一方で、 個人情報の違法な取り扱いにより、個人の権利利益が侵害されるリスクも高まっていることを踏まえ、 個人情報の有用性に配慮しつつ、その一層の保護を図るため、身体の一部の特徴に係る情報が含まれる個人情報等について、違法な取り扱い等がなくとも、 本人による利用停止等の請求を可能とするとともに、個人情報の違法な取り扱い等によって、財産上の利益を得た場合に、 個人情報保護委員会が課徴金納付を命ずる制度を設ける他、統計等の作成を行う第三者に個人情報を提供する場合等について 本人の同意を不要とすると、個人情報等に係る制度について所要の改正を行う必要があります。 つぎに、この法律案の内容について、その概要をご説明申し上げます。第1に、適正なデータ利活用を促進するため、統計等の作成を行う第三者に 個人情報を提供する場合等について統計等の作成の内容等の公表等をしているときは、本人の同意を不要とすることとしております。第2に、 個人情報等の取り扱いの対応とともに変化している。個人の権利利益が侵害されるリスクに対応する観点から、 16歳未満の者の個人情報等を取り扱う場合における本人の法定代理人への通知等についての規定を整備するとともに、 身体の一部の特徴に係る情報が含まれる特定生体個人情報について、違法な取り扱い等がなくとも、 本人による利用停止等の請求を可能とすることとしております。第3に、個人関連情報を用いた違法行為等により、 個人の権利利益が侵害されることを防ぐため、特定の個人に対する連絡に利用することができる記述等を含む。連絡稼動個人関連情報について その不適正利用及び不正取得を禁止することとしております。第4に、 個人情報の取り扱いに係る規律遵守の実効性を確保するため、個人情報の違法な取り扱い等によって、財産上の利益を得た個人情報取り扱い事業者に対して、 個人情報保護委員会が課徴金納付を命ずる制度についての規定を整備するとともに、個人情報データベース等の不正な 提供等を行った個人情報取り扱い事業者に対する罰則の法定刑を引き上げることとしております。以上の他、所定の 規定の整備を行うとともに、16歳未満の者の個人情報等を取り扱う場合における 本人の法定代理人への通知等についての規定を整備すること等に伴い、行政手続きにおける特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律及び 医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療情報及び仮名加工医療情報に関する法律について所要の改正を行います。以上が、 情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律及び情報処理の促進に関する法律の一部を改正する法律案 及び個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案の提案理由及び内容の概要であります。 何とぞ慎重ご審議の上、速やかにご賛同あらんことをお願いいたします。以上で両案の趣旨説明の聴取は終わりました。 これより質疑に入ります。質疑のある方は順次ご発言願います。出川ごめんなさい。ちょっと待ってください。 どうぞ3名 どうぞ。大丈夫です。はい。大丈夫です。

出川桃子くん自由民主党出川桃子でございます。本日は、デジタル行政推進法及び 個人情報保護法の一部改正案について質問をいたします。世界では、AIの開発や活用を巡る国家間競争が激しさを増しております。 かつて、資源やエネルギーが国力を左右したように、今やAIは国家の競争力や安全保障を左右する。 新たな戦略資源であります。デジタル庁が司令塔となり、データ利活用への信頼を礎として、 AI開発やイノベーションを加速させる。そしてその成果を社会実装することで、社会課題の解決と 新たな経済成長に繋げていかなければなりません。我が国が他国が開発したAIを利用する側にとどまるのか。それともAIを生み出し、 主導権を握る側となるのか。その分岐点に立つ今、データの利活用やAI開発を支える基盤整備は、 待ったなしであります。私はその意味で、今回の法案は、データの円滑な利活用を促進し、 我が国初のAI開発やイノベーションを支える重要な基盤整備であると考えております。しかし、一方で、 データの利活用というアクセルを踏み込む以上、国民のプライバシーや人権を守る。ブレーキが確実に機能していなければなりません。 国民と国民の理解と納得、そして信頼がなければ、データ利活用は広がらず、デジタル社会そのものの基盤も揺らぎかねません。 松本大臣は長年、救急医療の現場で患者の命と向き合ってこられました。 個人の機微な情報が持つ重みと信頼関係の重要性を誰よりも実感されていると思います。そこでお伺いいたします。 データ利活用による成長と、個人の尊厳や国民の信頼の確保は、どちらか一方を選ぶ2項対立ではなく、 両立をさせなければなりません。またそのためには、制度整備だけでなく、国民に対して、丁寧な説明を重ね、 理解と納得を得ていくことが不可欠であると考えます。データ政策の司令塔として、この難しい舵取りに どう向き合われるのか、大臣としてのお考えと、その根底にある率直な思いをお聞かせください。

出川桃子くん ありがとうございますこれからもですね利活用と保護について、大臣の言葉で国民に対して丁寧な説明責任を果たしていただきたいと思います。ではつぎに、 AIやデータを巡る経済安全保障とインテリジェンスの観点から伺います。 特に外国企業へのデータ提供の在り方について確認させていただきます。デジタル行政推進法改正案における認定制度や国などが保有するデータ提供の仕組みについては、 外国企業も対象となりうると承知をいたしております。国際的なデータ連携そのものを否定するわけではありませんが、その際、 データの提供が一方通行となり、我が国だけがデータを提供する側となるのであれば、日本企業の競争力強化や 我が国の利益に繋がらない恐れがあります。大前提として制度改正の成果が、 我が国のAI開発や産業競争力の向上国益の確保に繋がる仕組みになっていること そして、安全保障上の懸念に十分対応できることが不可欠であります。デジタル主権や経済安全保障の観点からも、 その点はしっかり確認しておきたいと思います。さらに、私が懸念しておりますのは、インテリジェンスの問題でございます。 とりわけ中国では国家情報法によりまして、企業や個人に国家情報活動への協力義務が課されております。 お手元に参考資料を配らせていただきました。その運用実態が全て明らかになっているわけではありませんが、 中国企業が保有するデータについて、中国当局がアクセスしうるとの懸念は国内外で指摘をされております。 こうした中、国や公共部門が保有する行政データや公共データが外国企業に提供されてしまうことによって、安全保障上、 重要な情報や機微なデータが国外へ流出し、結果として、外国のインテリジェンス活動を 助長するようなことがあってはならないと考えます。そこで伺います。AIやデータが 国家の競争力や安全保障を左右する戦略資源となっている中で、我が国としてデジタル主権をどのように確立していくお考えでしょうか？ また、行政データや公共データを適切に保護しながら、データ提供が一方通行となることなく、 我が国のAI開発や産業競争力の向上、さらには国益の確保に繋げていくために、 どのようなデータ戦略を描いておられるのか。経済安全保障とインテリジェンスの観点も含め、政府の基本的な考えをお伺いいたします。

出川桃子くん、はい。 ありがとうございます。国や公共データは国民の公共財でございますので、しっかりと安全保障の視点を持って取り組んでいただきたいと思います。 続きまして、個人情報保護法改正案についてお伺いいたします。今回の改正案では、 AI開発や統計の作成を目的とする場合、本人の同意によらず個人情報を利用できる新たな特例が創設をされております。 その対象には、病歴、診療情報を初め人種や社会的身分など、 要配慮個人情報も含まれております。そこで私は特に医療情報の取り扱いについて伺いたいと思います。 病歴を始めとする要配慮個人情報は極めて機微性が高く、個人情報を取り扱う過程における 漏えいであったり、フケ不適切利用さらにはAIモデルなどの作成後において、個人情報が推測 復元されるリスクについては、適切な制度設計と監視監督が不可欠であると考えます。 一方で、医療情報は創薬や診断支援医療研究などの分野で、活用が進められており、そのための制度整備も 国内外で進んでおります。例えば欧州では、欧州ヘルスデータスペース、いわゆるEH DSの 制度整備が進められておりますし、日本においても、次世代医療基盤法、これに基づく取り組みが進められております。 また、現在、内閣府の医療等情報の利活用の推進に関する検討会におきましても、医療情報の 収集加工提供の在り方について議論がまさに行われております。 万が一にも、漏えい事案が発生すれば、その影響は取り返しのつかないものとなりかねず、患者や国民の信頼が失われれば、 医療情報の利活用そのものが立ち行かなくなる恐れがございます。だからこそ、医療情報については、一般的な個人情報以上に 慎重な対応が求められます。事業者に対するルールや監督だけでなく、PTS いわゆるプライバシー強化技術を活用した匿名化、仮名化の実施など保護と利活用を両立する取り組みも重要であると考えます。 そこで伺います。今後の規則やガイドラインの策定に当たっては、医療現場の意見を十分に反映した。 実効性のある制度設計を進めるとともに、現在内閣府で進められている医療情報利活用の議論との整合性を確保しながら、 国民の理解と信頼を得られる制度設計を進めるべきであると考えます。個人情報保護委員会としてどのように対応していくお考えなのかお伺いいたします。 個人情報保護委員会

出川桃子くん、はい、ありがとうございます。 データの利活用の推進に当たっては、国民の信頼こそが最大の基盤でございますので、 国民の信頼に足る安全なデジタル社会の実現を要望いたしまして、質問を終わります。ありがとうございました。

石垣のりこくん立憲民主無所属会派の石垣のりこでございますこの委員会では初めての質問になりますよろしくお願いいたします。 まず松本大臣に伺いますが大臣は、個人情報保護委員会の

石垣のりこくん ブレーキを踏みながら進んでいくということが果たしてできているのかどうなのかということになるんですけれども 個人情報保護委員会はいわゆる三条委員会でありまして専門的な立場から中立公平な判断を行うことが求められている委員会でございます。任命権者である総理がいらっしゃるわけではないのでね具体的にそのご判断は 伺えないのは残念でありますけれどもこの点も踏まえながら、個人情報保護法の改正案について質問してまいります。これまでの議論から確認しておきたい点が2点ございます。 一つは、適正なデータ利活用の推進の名のもとに作られてきたいわゆる統計特例のね、トーク統計の意味についてでございます。 これ一般的に統計と聞きますと国勢調査とか。GDPであるとか、何かの生産量であるとか、時系列の折れ線グラフですとか、 棒グラフなどを思い浮かべると思うんですが、この統計特例の統計というのは主として、主として AI開発における統計であるという理解でよろしいでしょうか？

石垣のりこくん定義というかもちろんそういう範囲を含むということだとは思うんですが 6月4日の衆議院予算委員会におきまして長妻委員の質疑の中で松本大臣が この法律の大きなたてつけの説明として今回は統計作成、いわゆるAIの開発のみに利用するというふうに限定した上で、それを作成しやすいように、一般論としてこのデータを出しましょうというふうになっておりますというふうにAIがメインであるということをご本人がおっしゃっているわけですよね。 なので一般的にはこの統計特例っていうと、もうちょっとアナログなイメージも含めた統計をイメージされる方が多いんじゃないかと思いますが、基本的には実質、このAI作成が 中心にあるということは認識しておいた方が良いのではないかと思います。その上でAI開発におきまして、現行法でも、 法改正の前の現行法でも、民間企業なら独自のAIを開発したり政府だったら最近話題になっておりました源内を作るなど 自社の社員は職員で作業が完結できるわけもなく専門業者に委託をしているケースがほとんどでほとんどではないかと思います。 この委託の場合は、仮に要配慮個人情報であったとしても、改めて本人の同意は必要なく、統計限定でもなく、 委託先に情報提供できるということでよいでしょうか確認です。

石垣のりこくん本人の了解を取っていわゆる 情報を持っている人が他のところに渡すことができるかどうかその私ところの関係としてですね、委託先だったら現状自分たちが保有している。 両配慮個人情報を含む個人情報を一応提供すること。もちろんNDA結んだりとかいろんな条件はありますよ。 ことができるかどうかという話を今ご質問し質問をしたということでございます。業務の一部ということで委託の場合は可能だというふうに 私は回答は事前にはいただいておりました若干ちょっと違う観点から大事にご提案いただきましたけど、その公表の話はちょっと後ほどまた関係してまいります。現時点でも 行政事業者から委託を受けたAI開発会社が要配慮個人情報を含む個人情報をAIなどによってね、学習させているという可能性というのはこれはあると いうことでございます。 法改正のこの統計特例今回問題になっていますが統計特例の対象となる本人同意なく第三者に提供できるよう配慮個人情報を含む。個人情報について伺いますね。 今回の法改正で統計作成等のみを目的として提供する場合であれば、要配慮個人情報を含む個人情報を 本人の同意なく提供することができる、いわゆる統計特例の新設がなされます。これまでの国会質疑では主に 医療情報等の提供について議論されてきたんですがこの統計特例等は、医療公衆衛生に関する分野に限定されるものではございません。 統計特例による統計作成等についてその統計の内容、利用分野に法令上の限定はあるのか。例えば、治安維持、防衛、防犯、テロ対策 経済安全保障などを目的とする統計作成等は、この統計特例から本人同意なき個人情報の利用も含めて、 この除外されているのかどうか、お答えください。

石垣のりこくん はいでは警察庁ですとか公安調査庁内閣情報調査室、今後新設される国家情報会議及び国家情報局その他の行政機関が保有する個人情報について これ統計特例による提供対象から、これ除外する規定もないですよね。

石垣のりこくん はい。さらに確認して参ります。車両番号認証システムいわゆるNシステムによって取得した情報これは個人情報にはなるんでしょうか？

石垣のりこくん 識別できれば個人情報に該当することもあるということでございます続いて、高速道路のサービスエリアやマンションであるとか商業施設などの監視カメラに映った。 個人の映像、これは個人情報に該当するか否か、お答えください。

石垣のりこくん はいどこまでですねあらゆる官民の保有する要配慮個人情報を含む個人情報が 統計特例で本人の同意なく、統計目的であればそのまま提供されうるということを確認しました。 また個人情報か否かという点もいくつか例を挙げてお示しいたしました。つぎに 直接的な要配慮情報ではない情報であったとしても、これ個人特定の鍵になるということを示す事例をご紹介したいと思います。 これ今月2日、6月2日にループの電動キックボードで、2023年度改正以来法改正以来初めての死亡事故が起きました。 ループ側としては安全対策を強化するに当たって、警察から交通違反情報の提供を受けて、自社の利用者の情報と照合して、 違反をした人の利用停止などを行っているということが告知されていました。それを知ったとき、 これ交通違反の情報を民間事業者に提供することを要配慮情報ですよねできるのか疑問に思いまして警察に問い合わせたところ、 誰が交通違反をしたかは、鹿の情報は提供していないが、交通違反を起こした日時 場所違反した車両番号をループ側に提供しているという回答がありました。 一方、ループ側はこの車両をその時間に利用し指定利用している人の情報住所氏名携帯番号また、免許証であるとか、クレジットカードの情報などを持っていますから誰がね。交通違反を起こしたか把握できるということだった。 わけですね。それで利用停止などの措置を行っているということです。 これ交通違反の情報は当然要配慮情報に当たりますが、車体番号など個人情報でもない情報と要配慮個人情報でもない住所、氏名といったことのある 複数の情報を重ねると要配慮個人情報ができてしまうわけです。 確認ですけれども、このようにしてできた要配慮個人情報は、統計特例としては提供は可能でしょうか？

石垣紀香くん 多分受け取っているいらっしゃる人が把握されていらっしゃらないと思うんですけども要配慮個人情報でもない先ほど申し上げた 違反を起こした車体番号と、 これは車体を持っている管理している。ここだったらループ側の思っている住所とか氏名の番号、そしてその人がないいつ何をどの車両を使ったかわかっているという情報これを合わせたときに要配慮個人情報ができるわけですよね。 その人が事故を、交通違反を起こし、起こした。ていうことがわかると合わせたときにできる。これは違反を起こしたという 要配慮個人情報に該当すると思うんですが、このようなに出来上がった情報もこれは統計特例だったら、 出せるということになるんでしょうか？個人情報保護委員会

石垣のりこくん 要配慮情報も統計特例だったら全部通るっていうことだと思うんですねもちろんいろんな条件を課すということではありますけれども基本的にできるということなんです。 このように、いいよう配慮個人情報ではないような極々それこそ私達の名前であるとか。たまには住所ということもあるかもしれませんけれども、住んでいる地域とかですね、他人にある程度知られてもわかるような は既に皆さんがご存知のような情報を重ねていくことで、要配慮個人情報が出来上がってしまうということもあるわけですね。 要配慮個人情報そのものを今回は大量に本人同意が必要がない出ないものないので、今まで以上に これ、汎用AI いわゆるChatGPTであるとか、Geminiであるとか、そういうものなどにも読み込ませて学習させてAIモデルを作成してしまうことができるというのが、今回の統計特例なわけです。 これ統計の名のもとに作成されたAIモデルに読み込まれた個人情報がそのまま出てこないという条件を満たしていたとしてもですよね。そのときは出てこないかもしれないけれども、 特に汎用AIというのは進化していきますアメリカのAnthropicはAIが自らを進化させる自己改良が実現する。 可能性も言及していますし、AIの進化ペースに安全性の言及が追いつけるかわからないという懸念すら今示している段階です。 このような状況で、 今回の個人情報保護法の改正、特に統計特例によって多くの人が個人情報を登録して利用している例えば、ネット通販やったことがないという人の方が少ないかもしれません。マッチングアプリ登録してる人もいるでしょう。レンタカー借りてる方もいるでしょう。 こうした様々な便利ツールに繋がっている個人情報が、統計の名のもとに 大量に読み込まれていくことによって、個人の行動パターン、趣味趣向、その他様々な機微に触れる情報も含めて特定されていく可能性が非常に高くなっていくということです。 これ個人の権利利益が損なわれないようにします、しますというふうに もう掛け声はおっしゃるんですけれども、実際はこういう汎用AIに読み込ませていくことも含めて認めているわけですから、その実効性が担保されているか。甚だ疑問でしかありません。 その場では不利益になるか利益になるか判断しかねることもあるわけですから不利益になることには使っていないと言ったとしても逆の方向に進んでいくことも否定できないわけです。今回は、 さらに、本人の同意を必要としないよう配慮個人情報を作っ使って作られたAIをこう網羅的に個人情報保護委員会を始め、 把握することすら、基本的には今放棄してるわけですよね。一応チェックはしていくとはおっしゃってますけど、確実にチェックする期間というのは現時点でないわけです。 これなるほどどころかもう筒状態ですよ。何もない状態ですり抜けていくわけですよ。 今回の個人情報の保護法のこの特例統計特例というのはこういう危険性をはらんでいるということを、まずここにいる委員の皆さんにもしっかりとご認識をいただきたいと思います。 続いても他にいろんな問題がありますので、時間の許す限り伺っていきたいと思いますけども続いて、顔特徴データ等の取り扱いについて伺います。 今回の個人情報改正案には、顔特徴データ等については、利用停止請求が違法行為等の有無を問わず可能とする規定があります。 しかしながらそもそも本人が自分の顔特徴データが提供されたことを把握すること自体が困難ではないでしょうか？ ちょっと想像していただきたいんですけどもね。また顔認証データの取り扱いに関する一定の事項の周知を義務化するという規定はあるんですけれども 具体的にどのように周知することを想定しているのか、また仮にか特徴データを取得するカメラの場所申立先を把握できたとしても、 提供先ごとに利用停止請求を行わなければならないとなると、 せっかく設けられた利用停止等請求の要件緩和ですとか、オプトアウト制度に基づく第三者提供を禁止するという項目は実効性が乏しいのではないかと言わざるを得ません。この点、お答えください。

石垣のりこくん 監視カメラがあります。それが顔認証の能力も兼ね備えたものであったとしたらそこに今、撮影をしていますあなたの顔認証があるものが このカメラです。もし不服申し立てがある場合にはここにご連絡ください。例えばですよ、そういうものを全部のカメラに付けていく。 問題があって嫌だと思ったらそのところに連絡をする今、総括の窓口を作っていただくみたいなご提案もありましたけれども、それを個人がやるのかどうか。やれるのかどうか。 どんだけの業者があるのかもわからない。 わけですよね。その上で頑張って利用停止をして欲しいと嫌だと顔認証私は使って欲しくない、取得して欲しくないって言った場合に、停止するためには、本人の顔特徴データと照合する必要が生じるわけですよ。 そうすると、利用停止請求や削除請求の過程で返って本人の行動履歴等が把握されるという、これ矛盾が生じませんか？ 本人は個人情報を出したくない顔認証されたくないと思うけど自分の情報を相手にわざわざ渡して、行動履歴がわかるような状態じゃないと削除できない。そういうことになりませんか？

石垣のりこくん 悪用するかどうかじゃなくて、自分の情報を誰かに把握されたくないと言って思って申請をするのにも関わらず、その業者がそれを作業をすることによって、 それは最終的に個人情報をよりこの人こういう行動をしてるんだということがわかるような状況になってしまいますよねということを申し上げてるんです。 悪用するかどうかの話ではありません。あと監視カメラと話が別になるということでしたけどもちろん監視カメラ、先ほどちょっと確認しましたけども 写っているものがその本人であるという認証ができればそれは個人情報にはなりうるというお話でありましたからそれの利用に関して、どういうふうにするかということの問題が生じるんじゃないんでしょうか？ このようにせっかく設けられているオプトアウトだったり、利用停止請求の要件緩和でありますけれども実効性が乏しいというか、使えないのではないかということが今のご答弁からもご理解いただけたのではないかと思います。 また法案の条文を見ていただくと、作業にあまりにもお金がかかる場合には対応できない、いいことは仕方がないという旨が書いて あったりですね。あとは公共の利益に反するような掲示することによって、反するような場合にはその対象外になるというような規定も設けられておりますので、 これせっかくの制度も買うとちょ顔特徴データ取得側の事業者のこの抜け道みたいなものが 綺麗に舗装されたメインストリートみたいな状況になってどうぞここで請求があっても抜けられますよみたいな状況になっているということ自体もちょっとこれはいかがなものかということは申し上げておきたいと思います。 続きましてAI等で読み込んだ情報の削除について伺います。AI開発のために提供された個人情報について 提供元からまずは提供されたデータの現本と言ったらいいでしょうか？それを読み込ませた。データがあるとまずは考える二つ。 元々は同じものですけれどもこのAIに読み込ませた後の個人情報個人データは、個人情報がでてこない状態になっている。 というのが統計特例を適用した本人同意なしの要配慮個人情報を含む個人情報の利用の条件になっていますけれども、 これ個人情報保護委員会はそれを確認する具体的な方法っていうのはあるんですか。

石垣のりこくんまず いわゆる公示されてるというか示されている、表示されているものからの確認という話を伺いましたそこの契約上に特に問題がなければそこからさらに踏み込んで、どのように具体的に積極的に個人情報保護委員会が 触ってみなきゃわからないわけですよねそこまでまず踏み込むことができるのかどうなのか、この点における疑問もあります。そもそもこのAIモデルで学習された個人情報について この当該情報が学習済みモデルに残っていないということを確認する一般的な技術的方法というのは存在するのでしょうか？

石垣のりこくん 問題が起きてからじゃないと、疑わしい事例というのはまずそもそもどうやって把握するかという問題はあると思うんですね問題が起きてからじゃないと対応しないと問題が起きたってのはどういうときかといったら、その要配慮個人情報を含む。 重大な機微に触れる情報が外に漏れるのは何なり何らかの被害が出ている状況という。 深刻な状況になっているような場合が想定されますこのこと自体も問題ですし、そもそもAIに読み込ませた情報がから個人情報が全く消えていると いうことが確認できる確立された今おっしゃいましたけれども、いつどんな場合においても確認できる方法はないということでありますから 個人の権利利益が侵害されない範囲で対応していますというのはあまりにも安易な無責任なご発言ではないかと私は思います。 この学習済みモデルから生成された派生モデル、またはファインチューニングモデルについても、統計特例で提供された個人情報削除の確認対象になるのかどうかお答えいただきたいと思います。 既に作られた学習済みモデルからさらにちょっとまたご進化させて作ったあくまでもこれも統計特例の範囲の中で作成するモデル または自社モデルと連結した形で、これもあくまでも統計特例の範囲の中でという限定付きで作られたモデルについてお答えいただきたいと思い

石垣紀香くん ということでどんどん広がっていくわけですよね最初提供しましたこういうAIモデルを作ります一つできましたそこで終わりじゃなくてまたそれを活用して何らかの統計目的という名前の AIが作られていくその先どんどんどんどん広がってたときに、 どこまで個人情報保護委員会はちゃんときチェックができるんですか。問題が起きなければ結局わかんないですよね。把握する入口ちゃんとチェックしないわけですから本当にね無責任だと思うんですね。このように 本当に悪用されないのか目的外利用されていないのか。 安全に管理されているのかわからない状況で、センシティブなこの生情報を扱う統計特例の適用条件を適切に守られているのか、いろんな条件を付してますとおっしゃいますけれども この技術的に確認することも困難であるにも関わらず、統計特例の利用にあたって、個人情報保護委員会による事前審査もない。 事前認証制度も設けられていない。まずなぜ設けなかったのか教えてください。

石垣のりこくんはい。今大臣が生成AIも含むですね。 汎用AIに読み込ませることはないと。あくまでも統計特例でAIを作成する上で個人情報を読み込ませていくのだっておっしゃいましたけど 6月の12日の内閣委員会衆議院の方ですが、 これも長妻委員とのやり取りの中で、大臣にお伺いするんですが今回の統計特例で名前住所付き病歴を提供する。提供先がそれを欲しいと言って提供元も了解した場合法律で認められているわけでございますが、 その場合例えば、生成AI、一般に使われている生成以外にも読み込ませるということはできるんでしょうか？ という質問に対して松本大臣は生成AIにも読み込ませるかどうかというご質問ですけれども、できるかできないかといえばできるということですとお話されてるじゃないですか。これ違うんですか。

石垣のりこくんだからAIを作成するために、こういう汎用AIに読み込ませる必要があるんだということだって目的のところに入れ込めばやれるっていうことですよね。そういうことじゃないですか。

石垣のりこくん そこで提供先が、いや、汎用AIに読み込ませることによって私達はこの統計特例 佐藤啓を作りたいんですAIを作りたいんです。というふうに話したことに関して提供元は、いやいやそれだと困るよっていうような判断っていうのは どうやってできるんですか。どうやって担保できるんですか。それが親提供元だって確かにそういう必要があるよねって認めたら、読み込ませることも含めて目的になるんですよね。

石垣のりこくん 生成AIも一つしかないわけじゃなくて、いろんな生成AIあるいはありますよね目的特化したものも出てくるかもしれませんしそのいろんな汎用性も含めて、自分たちがより使いやすい生成AIを作りたいという。 そういう目的であれば、今ある汎用AIにいろんなことを読み込ませて、そういう能力も含めた上で、いただいた個人情報特例この 要配慮個人情報も含むデータを読み込ませることによって私達はAIを作りたいんですってそういう要望に対して、反論できることなんてないじゃないですか。それは提供元がもちろんいやそれは困るって言ったら、もちろん駄目ですよ。 ですけど、可能性として大事なこれで読み込ませることはできるって言ってるわけですから、お互いが納得したらそれできるんですよね。

石垣のりこくんだからあくまでも作成の段階でできたものを、さらに一応いただいた情報を読み込ませるって話じゃないです。作成の段階で 既存のものも含めた今ChatGPTだ。ジェイミーリーダー他にもいろいろありますけども、 使うと、そこに読み込ませるということも含めて、私達はこういう生成AIを作りたいんです生成とかAIを作りたいんです。ていうことをもとに本人の了解をとらないで、要配慮個人情報も含む。 そういう情報をそのまま使うことができるというのが今回の法案だというところでちょっと最後まで質問は行きませんでしたけれどもここまでの話の中でも 皆さんにもこの法案がどれだけ問題があるものであるかということをご理解いただけたと思います実はすごいもっと他にも論点がございます。 時間が全然足りないぐらい本当にひどい法案です。憲法13条に基づくこの個人の尊厳というものを大事にしている個人情報保護委員会と 言いながら残念ながら個人の尊厳が守られない方のたてつけになっているということ。是非ともですねこれはもう一旦廃案にしていただく。 それから大きく、きちんと問題点を取り込んだ形でもう1回出し直しをしていただく、その必要性がある法案だということを申し上げて私の質問を終わります。ありがとうございました。

はい 平戸航太くん 国民民主党・新緑風会の平戸航太です。先週の金曜日6月12日本会議で そうですね両方デジタル行政推進法個人情報保護法の改正案について質問をさせていただきました引き続き、本日のデジタルAI特別委員会でも多い。 質問をさせていただきますよろしくお願いいたします。本会議でも申し上げた通りですね。少し私のバックグラウンドといいますか、思い お伝えしたいと思います。私はこれまで、電機産業において技術者としてがん治療装置医療機器や鉄道のシステムといったですね。 私達の命や生活に関わるシステムの開発に携わっておりました。医療機器でも鉄道のシステムでも現場では既に高度な データの利活用が進んでおります。データが技術革新やサービスの向上を支える基盤となっているのは事実だと思います。 こうした観点からデータこそが、次世代の経済歳計失礼しました。 産業成長を牽引し、日本経済を再び力強く前進させる原動力になると私は信じております。しかし、かつて世界をリードした日本のもの作り産業、あるいは技術力、残念ながら、 国際競争の中で後れを取っております。AI開発の分野でも、これは同様でございまして、この遅れを挽回するためには、 社会全体でデータを円滑に活用できる環境を整えることが不可欠です。その際に最も重要なのは個人の権利利益を確実に回り、守り、 国民の安心と信頼を揺るぎないものにすることだと考えております。その上で、まず、 個人情報保護法と改正案の統計作成等の特例に基づき取得した個人情報に対する利用停止請求について、本会議に続いて再度お伺いいたします。先週の 本会議では、利用停止請求のタイミング、そしてその実効性について質問をさせていただきました。 松本大臣からは事業者が追加学習のため、当該学習データを保有し続けている場合には、利用停止請求等利用停止等請求を行うことは可能 との御答弁がございましたこの点については理解しております。 しかし裏を返せばですね停止請求の対象となるのはあくまで事業者が保有保持し続けている学習前のデータに限られるということになるのかなと考えております。 そうであるならば、一度学習に用いられた結果として生成されたAIのアウトプットアウトプット生成物そのものの利用を止めることや、 その生成物の中から請求者に関連する情報を消去することまではこの利用停止請求の対象に含まれてないと いうふうに理解しておりますしこれは重要な論点になるかと思いますが、AIの生成物から特定個人に関する影響は完全に除外することは技術的に極めて こんな困難であるとの指摘もある中で政府としてどこまでを利用停止請求の権利行使の範囲として想定しているのか、改めて 確認したいと思いますこの点に対する説明をよろしくお願いいたします。はい。個人情報保護委員会

平戸航太くんはい。 ありがとうございます丁寧なご全部ご答弁ありがとうございます。続いてですねAI開発等における推測復元リスク 技術的エビデンスについてお伺いしたいと思います。 これも同じように先週の本会議において松本大臣からですね統計作成等特例について復元防止措置が求められることや、個人情報保護法において違法または不当な理由 不当に利用することが禁止されていることによって個人の権利利益が十分に保護されるとの答弁がございました。しかしながら、 近年は複数の属性の束を組み合わせた個人像を推定する高度なプロファイリング技術が商用レベルで普及しております。匿名た匿名化されたデータであっても、再識別のリスクがあると 指摘されております。例えばですが購買履歴 そして位置情報というデータは、本来それぞれは単体では個人の政治的思想までわかる性質のデータではございません。本来の独立した行動移動情報にすぎません。 しかしながら、現在の高度なデータ分析やAIによるプロファイリング技術はこうした一環。一見無関係なデータを組み合わせることで、個人の政治的傾向まで推定できるという段階に達しております。 例えば特定の書籍の購入、特定施設周辺への訪問頻度といった行動パターンが重なると、 統計的に特定の星政治的立場を持つ可能性が高いと判断されることもあり得るかと思います。つまり、特 匿名的なデータであっても複数の属性を束ねて分析することで、思想信条といったセンシティブな情報まで推測されてしまうリスクが現実に存在すると いう点が大きな懸念となっております。こうした状況の中でですね、政府が挙げる措置を講ずれば、 AIモデル等から再識別や権利侵害が起こり得ないと断言できるだけの技術的根拠が本当に存在するのかその科学的実証的な裏付けを明確に示すよう、お伺いいたします。

平戸航太くん。はい。ありがとうございます。私も技術者でした数字というものを非常に大切にしておりましたいろんな分析解析計算等を行う。 ありましたやはり100%はないことはですね、理解しております。ただですね今の御答弁、先ほどの質問の答弁でも、 その前提がですね私は古いのではないかと思っております。現在の高度なデータ分析AIによるプロファイリング技術の実態に 今の政府側のですね認識が追いついていないのではないかと思います。複数データの組み合わせによってセンシティブな情報が推測されうるリスクは現在にAge存在しております。 この再識別の可能性をですね政府としても正面からまずは認識していただきたいと思います。 続きまして、個人情報保護委員会の独立性と独立性の定義と法的位置づけについてお伺いいたします。 個人情報保護委員会は、いわゆる三条委員会であり、国民のプライバシーを守る。監視監督機関として政治や各省庁 経済界、経済団体の圧力や指示に左右されず、中立かつ専門的に判断できる独立した監視機関であることが 求められますこの個人情報保護委員会に求められる独立性この独立性が具体的に何を意味し、 個人所個人情報保護法の中でどのような仕組みによって制度的に担保されているのか。その基本的な位置づけと考え、考え方について、政府の認識をお伺いいたします。

平戸航太くんはい。 法律上ですね個人情報保護委員会の独立性というものは明確に記載があるということだと思いますが、ここからですね、デジタル財政 デジタル行財政改革会議等の権限の境界線と個人情報保護委員会の独立性放棄の懸念という観点から、 質問を受けたいと思います。今回の改正案は2015年以降続く定期改正サイクルの3度目に当たると認識しております。 これまでの改正はいずれもデータ利活用の推進と個人情報保護の強化がセットで進められてきました。 2015年改正では要配慮個人情報を新設しつつ、匿名加工情報を導入し、2020年改正では漏えい報告義務化と、 仮名加工情報を創設しております。2021年改正では公的部門と民間の規律を統一しげ 行政データの流通を強化しておりますそして今回の2026年改正では、要配慮個人情報そのものを本人同意なしでAI学習に利用可能とする。 統計作成等特例を新たに設けつつ、設けようとしております。私は本来ですねデジタル行政推進法と個人情報保護法 あるいはデジタル行財政改革会議と個人情報保護委員会はですね、さっきもずっと出ております利活用を進めるアクセルと そして権利利益の保護にはブレーキという関係性でありですね。また、規制される側と規制する側と いう役割がわかれているものだと考えております。しかしながらですね本改正が提出されるに先立って令和8年1月に個人情報保護委員会が公表した。 ホームページでも見ることができます。個人情報保護法、いわゆる3年ごとの見直しの制度改正方針(案)のですね。 4ページの最後の一部には示されております。内閣官房(デジタル行財政改革会議)において、 検討中のデータ利活用制度の在り方に関する基本方針に基づく制度する制度整備についても、 個人情報保護法の改正とも整合したものとなるよう調整することとなると、これですね。データ利活用を推し進める。 デジタル行財政改革会議の基本方針に規制官庁である。個人情報保護委員会が自ら整合させると宣言することです。はですね。 三条委員会としての独立性の放棄であると考えますがまずこの放棄ではないかというところについて見解をお伺いいたします。

平戸航太くんはい。ではですねデータ利活用を進めるデジタル行政改革、行財政改革会議と権利利益を保護する個人情報保護委員会との 権限の境界線はいかにあるべきと考えておりましょうおりますでしょうか見解をお伺いいたします。

平戸航太くん。はい続きましてデータ利活用と個人の権利利益保護のバランスについてお伺いいたします何度もですねアクセルとブレーキこのバランスが大切だということはお話しております。一方で本改正案は本人同意なしに要配慮個人情報まで 提供できる特例を設け、データ利活用を大きく前進させる内容となっております。 一方で個人の権利利益の保護を担うためのブレーキとなるはずの団体による差し止め請求制度被害回復制度は、法案提出直前にさ、削除しております。 これにより利活用を進めるアクセルと、権利利益の保護担うブレーキの均衡がですね崩れているのではないかという懸念の声が 上がっておりおりますがこの点に対する見解をお伺いいたします。

平戸航太くんはい承知いたしました引き続きの検討をよろしくお願いいたします。つぎに病歴等の極めて機微な要配慮個人情報を本人の同意なく取り扱う。 ことができる例外規則等、統計作成と特例や公衆衛生向上のための同意取得困難性要件の緩和などについてお伺いいたします。 これらの例外規則の具体的な対象範囲や適用場面を委員会規則やガイドラインに言われ、 ればですね透明性や実効性に疑問が残るかと思います。一方法律で明確に定めれば事業者のC的な解釈や濫用を防ぎ、 国会の統制を確保し何より国民の安心と信頼に繋がると考えております。それにも関わらず、法律本文で限定列挙しない理由は何なのでしょうか？ 例外規則こそ、法律上で明確に限定列挙すべきではないかという点について見解をお伺いいたします。

平戸航太くん。はい。ありがとうございます。ご存知かとは思いますが要配慮個人情報の取り扱い例会をですね、 法律ホームで限定列挙せず委員会規則やガイドラインに委ねる構造は憲法41条や73条1号に抵触するとの見方もございますので、この点はですね、理解していただき 行きたいと思います。すいません通告はしておりませんでしたが、松本大臣にお伺いしたいと思います。ここまでですね。推測復元のリスク そして個人情報保護委員会の独立性さらには要配慮個人情報の例外規則の法律上での限定列挙というところで、 質問をさせていただきました。どうしてもですねやはりこの答弁を聞いても、 アクセルとブレーキの均衡が取れていないと私は考えておりますがこの点について大臣の見解を伺いしたいと思います。

平戸航太くん。はい。ありがとうございます。AIの開発のスピードに法律の整備 が追いついていないということはここに見るいる皆さんもですね。 同じ思いかと思いますただですねここでの議論をですねしっかりすることなく、今法律成立させることを急いで行っては将来的にですね、 大きな被害があると思います私はまずここでですねしっかりと議論をしていく今後のスケジュールにも関わってくると思いますがその時間をですねまず確保していきたいと思いますただ、 皆さん同じだと思いますデータの利活用は必要ですその思いはですね皆さん同じということは私も理解しているということをお伝えさせていただきます。 これはですねデータの利活用ということで質問をさせていただきましたが、データの保管という観点から少しですね画面、ガバメントクラウドの海外依存の脱却 薬そしてデータ主権の確立について質問をさせていただきます。 現在、行政のガバメントクラウドの多くが米国などを海外企業に依存しております。その結果、海外政府からの情報開示請求を要請を受ける可能性などをデータ試験上のリスクが生じております。 こうした加須な海外依存は、いわゆるデジタル赤字の拡大を招くだけでなく、国内のICT市場や技術 基盤の弱体化にも繋がりかねません政府としてこの状況をどう心どの程度深刻に受け止め、どのような危機認識を持っているのかお伺いいたします。はい。 経済産業省大臣官房

平戸航太くん。はい。ありがとうございます。続きまして国内技術を結集した高気密ソブリンクラウドの整備についてお伺いいたします。 AIインフラ全てを国選国産で賄うことは難しいこれは私も理解しております。しかしながらですね国家機密や重要インフラに関わる中核データについては、どこで処理し、どの技術で守り、誰が担うか。 が、データ主権の根幹となると考えております。安全保障の観点からも、海外企業への依存を避け、国内ICTベンダーの技術を結集した。 自律的な高気密ソブリンクラウドを整備すべきではないかと考えますが見解をお伺いいたします。はい

平戸航太くんはい。ありがとうございます。続きましてデータ主権を支える基盤セキュリティ人材の育成についてお伺いいたします。 データ実験を確立し高気密ソブリンクラウドのす。高気密ソブリンクラウド整備するためには、 サイバーセキュリティやクラウド、ネットワーク、ストレージなど、基盤技術を担う人材を国内で継続的に育成確保することが不可欠です。 これらの人材こそが国家のデータ主権を支える基盤であると考えますが、政府としてこれこのような人材をどのように育成確保し、リスキリング政策を製油、 戦略的に進めていくのか、その方針をお伺いいたします。はい。内閣官房

平戸航太くんはい、ありがとうございます。今、デジタル庁の方からは、デジタル人材全体像としての 御回答があったかと思いますが是非ですねもっと細かな例えばクラウド、ネットワークストレージといった基盤領域に特化した人材の育成、そして確保についても、 検討をですね進めていただきたいと思います。 続きましてAI需要に伴うICT機器の価格高騰長納期化と価格転嫁の推進についてお伺いいたします。AI需要の急拡大により世界的にサーバーやPCの PCの争奪戦が大きい深刻な品不足と価格高騰が続いております。さらに、機器の見積もり有効期限が約2週間と極端に短くなっているのが現状です。 こうした状況を踏まえれば、デジタル関連調達においても迅速かつ柔軟に 価格交渉へ対応できる環境を整えることが急務ではないかと考えますが見解をお伺いいたします。はい。

平戸航太くん。はい、ありがとうございます通告しておりました質問、まだあるんですがちょっと残り時間がもう僅かとなっておりますので質問はここまでにしたいと思います。 今回のですね両法律案、とても大切な中身だと思っております。日本人はですねAIに対してポジティブなイメージを持っていると、一方で海外の人は AIは、ときには我々の助けになるけども、ときには我々の脅威もなると 日本人がどうしてそういう思いを持っているかというとですね、我々小さなときから、あの名前出しませんが猫型ロボットを見てきたということでいつも我々の生活を経た。 豊かにしてくれる。はい。 生活を豊かにしてくれる助けてくれるということですね。今回、本改正案がですね、将来的に猫型ロボットを作るきっかけとなることを なるきっかけとですね、皆さんとしていきたいと思いますのでどうぞよろしくお願いいたしますありがとうございました。基本はもう、完全に余裕ありません。八塚先生、大丈夫です。

司隆史くんはい。公明党の司隆史でございます今回、松本大臣とお話させていただく。ことを本当にありがたく思っております。針の穴を通すような、細心の注意を払ったと いうことでございまして、その最新の注意のところですね。さらに、一方に方ご提案をさせていただきながらより読むよりよいものにさせていただきたいと思っております。 私今回のこの議論、衆議院もそうですけれども本会議もそうですけれども、やはり国民の皆さん、もうかなり関心を持っていただいております。 私いつも申し上げておりますけれども、自分の情報が医療でのビッグデータで使われて医療の高度化、最先端たい。 サービスセンターに繋がればですね、いずれ自分の利益に繋がる。これはもう本当に説明を尽くすことで、 データの提供というのをしっかりと前に進んでいくのではないかというふうに思いますし、そこにしっかりと透明性ガバナンスを整えていくことが必要だというふうに感じております。 今回統計AI特例ということで資料をお配りしておりますけれども、要配慮個人情報というのは記載の通り 機微な情報の内容となります。さらにめくっていただきまして2ページ目につきましては、 今回の第30条2の5項というのは、様々な緩和のものありますけれども、その中の5項の部分本人同意なく要配慮個人情報を第三者提供 生データでも可能というところの部分について心配をしております。 どんどんめくっていただきまして、すいません。続きまして今回ですね、先日イギリスで50万人の医療データが流出ということで中国の アリババのECサイトで出展をされていたというニュースもありました。あの イギリスにおいてはですね、氏名住所は省いた形での提供ということで担保されておりますので、万が一万が一というと言葉は語弊ありますけれども、 そのままの情報が出たわけではないということになりますので今回の特例と照らし合わせたときにですね、 本人の氏名住所、病歴というものがやはり民間事業者がどのように取り扱うかということについてはですね、しっかりとガバナンスを整える必要があるというふうに思っております。 またあの一方で、もう一つ皆様にお伝えしたいことがあります。医療の分野で海外でもですね、 いわゆる本人確認の要素を下げることによって利活用を進めようというように取り組んだ国があります。 ただあの説明が不足していた。また国民が思ってもない内容は何か内容じゃないかということで、オーストラリアでは250万人の方がオプトアウト拒否いわゆる利用を止めてくださいと いうようなことになりました。またイギリスでは数百万人の方々が利用を止めてくれということになりました。やはり利活用を進めるけれども、 しっかりと国民の信頼を担保していくということが何よりも重要ではないかというふうに思っております。めくっていただきまして4ページ、資料4なんですが、 これは個人情報保護委員会のホームページ令和8年1月の内容を私自身まとめさせていただいた内容ですこの後、 いくつか変更もされているということで最新ではないということなんですが、しかしいわゆる条件付き賛成他反対 は30で賛成、まるっきり賛成ということは7というような状況があります。この団体の皆さんが申し上げているのは、 ペット技術、いわゆるデータをともかく提供する前に、本人を特定する要素を下げる仮名か特定匿名かと いうことにしっかりと踏み出すべきではないかというご意見でもう一つは罰則監督ですね。 どのように事業者を監督されるかということに大きく分けられておりまして、私自身は、やはりこの監督と、またデータの加工というこの2本柱をですね、いかに 今の法律の中で担保するかということを提案をさせていただきながら議論をさせていただきたいと思っております。 まずお伺いしたいことがあります。今日の議論でも既に起きておりますけれども、統計AI目的であれば生のデータも私はできるんですが その目的に沿わない。氏名住所がいらないのであれば削除するという義務を課しているということで今日質疑でも出てまいりました。 この点についてちょっと具体的にですね、提供元が削除するのか。 どういう基準で削除するのか、義務なのか努力義務なのか、その辺のところをまず行う。お聞かせください。

司隆史くん、ありがとうございます少しずつあの議論を前に進んでいるなというふうに思います。委託は可能また出来うる限り提供元困難であればという内容がついておりました。 ここについてはこの後議論をさせていただきますけれども、そもそも氏名住所が、 必要な統計AI開発とは何なのか。医療分野に限ってで結構ですので、どんなものがあるのかを教えていただけますでしょうか？

司隆史くん、はい。ありがとうございますかなり書面にお答えいただいてありがとうございます。阿野様は、 統計AI開発目的として、視点で見たときにどう 住所名前がいるかと言われればそうではない医療についてはそういうお話名寄というお話あったありましたけどこれ後で触れますけれども、だから次世代基盤法があるわけですねということになればですね、要は 提供元がいかに手間なく入れないものを省けるかどうか。 ていう議論におそらく帰着する委託という話もあったと思うんですけれどもそこで提案をさせていただきたいんですがあの資料の5になります。ペットぺっつ。 ちょっとすいません。言葉がある。ペットとペットですね。ありがとうございます。 プライバシー強化技術でございますけれども、かなり日本は先進的な技術を持っております特に左一番左の秘密計算ということに ついては、世界でもかなり注目をされてきている技術となっておりますし、もちろんその隣の特命が簡明化、いわゆるエクセルで手作業で取ったりとか。先ほど大臣がおっしゃった 自動的に削除するというようなことの技術が多数今出てきております。実際に 様々な企業も提言、政府の方にも提言をされている状況にもありますし、また次世代医療基盤法でもAIを使った匿名化、仮名化と いう話の指針についても通知をされていると認識をしております。私、一番願っているのはですね、日本が AI開発を特にすすめる覚悟で今回経営目的に踏み込むのであればですね。このPET続く技術も 義務化することによって、本当最先端のですね、 環境が整った情報基盤が整った、もう世界初の利活用も進める。個人の保護も担保するということが両立をする可能性が私はあると思っておりまして どうしても規則ガイドラインとなるとですね、今日議論ありましたけれども、やはり悪質な事業者であったり、 万が一の漏えいがあったときにデータが薄まってるので安心ですよということになれば国民の皆さんの信頼も得るのではないかというふうに思うんですね。このメッツ技術、是非義務化を 検討いただきたいと思うんですけれどもいかがでしょうか？

司隆史くん、ありがとうございます。理由としては様々お聞きをしますけれどもそれぐらいの利活用に踏み込んでいる法案であるということだと私は思います。 何とか利活用を進めたいが故にですね、このPET技術含めたものを義務化をしたときに、世界に誇れる、また国民に 堂々と説明ができる内容に僕はなるんじゃないかなというふうに思います。 一点確認をさせてください。先ほど名寄、いわゆる名前住所があって様々な病院のデータを名寄をして、統合的にAI開発に使いたいということがありますが、そもそもな要請 医療情報を使うためにできたのが、次世代医療基盤法であります。率直に申し上げたいんですが、次世代ば医療データについては、 天久資料の6になりますけれども、オプトアウト本人への通知押して利用停止ができる。また認定事業者 国が認定をして、加工する、開発事業者に渡す。 いわゆるオプトアウト認定かこの三本柱が、医療情報の担保する信頼に繋がっているわけでございまして次世代医療基盤法で、いいんではないでしょうか？

司隆史くん そこが問題だと私は思います丁寧に扱っている次世代基盤法があるのに横を見ると、統計AIで特例で、そのままデータがはいわゆる統一されてないわけですね。 医療機関からすると、今までそのテーマ価値観で扱っていたものが、 合意だけでいいのっていう世界が広がるわけでございまして、排他的じゃないがゆえに、私は問題だと、やはりどちらを使ってもいい。 それ楽な方使うと思うんですね。 でも、それは医療の皆さんの医療機関と患者さんの信頼関係そのものに直結をするわけでございまして、答弁では規則ガイドラインでそれぞれの分野の対応するとおっしゃいますけれども、私は常々申し上げてます。 一般法に穴が開いてしまったものを規則ガイドラインの方定期方で変えてる範囲外になると対応はできません。 ですので、そういったそこが最後まで生じてくるというふうに思います。ちょっとあの時間が6分やなまいりましたので最後に一言だけ質問させてください。最後説明責任です。 先日の予算委員会で総理高市総理は説明を受けていないという。答弁でございました。 その後に、総理に説明をされたのか、またどのような内容の御返答があったのか教えてください。

司隆史くん 残念残念ですね。いや本当に今回私は今回の法案については、とにかく攻めの日本利活用の日本それに伴うより、 保護を両立をさせたいというこの一点でございますそのためには国民の信頼が必要、ガバナンスが必要納得が必要です。であればですね、堂々と やはり説明を尽くしていただきたいと思いますし、予算委員会で説明を受けていない。 というご認識の通りの認識であったわけでございまして、それについてですね。しっかりと説明を押していただいて、認識を深めていただきたいと いうふうに思います。最後になりますけれども、私自身は今回ちょっと資料飛びましたけども、今年の夏 来年の通常国会に向けて新たな医療の利活用の方針が今示されようとしております。であれば、その大きな方針に基づいて今回の利活用を踏み出すべきだと つまりこの点について要配慮個人情報一旦立ち止まってですね。冷静に、また丁寧に議論を尽くすことが国民の皆さんの 信頼と利活用が進む一方だというふうに申し上げまして質疑を終わります。ありがとうございました。

上野ほたるくんはい。 日本維新の会の上野ほたるでございます本日も質問の機会いただきまして誠にありがとうございます。それでは大変時間も限られますのでかなり今回ちょっとピンポイントの質疑となりますことご容赦いただきたいと思います。 16歳未満の個人情報の取り扱いについてお伺いいたします。先日本会議の方で平戸委員も質問をされていた内容とちょっと重複する点はあるんですけれども改めてお伺いしたいと思います。 ご存知の通り2021年に デジタル環境下の子供に関するOECD勧告が行われましてこの中にはあくまでも子供の幸福や自立に普通必要不可欠である。ことを踏まえて、安全で有益な デジタル環境を促進するためことが必要であるというふうになされておりますその際にも18歳未満を子供と定義した上でプライバシー保護などを要求されている内容になっております。 今回の子供の個人情報保護に関する改正につきまして、同意取得の基本基準年齢は16歳未満という形に 示されていますこれまで明文化されておられない内容を、現行法の運用ガイドラインで12歳から15歳基準という。 ところの流れであったりとか、報酬のGDPRなどと平仄を合わせる点に関して 一定程度理解はしている状況です。またせんだっても民事訴訟の証人喚問についても言及がございましたが、 しかしながら、インターネットがこれだけ日常のインフラと成って大人だけではなく、子供たち最近では本当に小中小学生からも本当に利用が拡大していてそれに伴っていろんなトラブルが ずいぶんと増えているんですけれども本人たちも無自覚に大量のプライバシーデータを消費しながら提供しているというような状況ではないかなというふうに思っております。 この今回の16歳という年齢基準に関して果たして本当に子供たちの安心安全に安心安全に 繋がるのが懸念をしているところでございます参考とされてますGDPR以外で16歳未満とした。理由と それと、あの、もし18歳未満などをこのGDPRと異なる基準を示した場合の弊害として起こり得ることの具体的な例示をお聞かせください参考にお願いします。 個人情報保護委員会

上野ほたるくん はい。ご回答ありがとうございます確かに一定程度広く使われているということで基準としては理解はできるんですけれどもただ 今回この法改正で個人情報取り扱い事業者の責務規定については未成年者の 権利利益を害することがないようにということで未成年者という表現が用いられていますご存知の通り成人年齢の引き下げで今これは18歳未満というのを指すんだと思うんですけれども一方で社会経験とかが少ない。 子供たち特に今、進学率も高くはなっている状況でして中義務教育を終えたとしても学生としての期間は大変長くなっている。 のがこの社会通念ではないかなというふうに私は考えるわけなんですけれども 今回この同意取得の手続きでは16歳とされながら責務規定ということは18歳と使い分けをされていますがその立法趣旨を改めてお聞かせください。

上野ほたるくん はい。ほそこの差異については本当にちょっと懸念をするところなんですけれども 去年ですかね見直しにあたってパブリックコメントを集められたときにですね 1程度ほおそらく保護者側であったりとかのご意見だと思うんですけれども下の子供の個人情報でですねプロファイリングであったりとかターゲット広告の禁止を明文化するようなことを求める声も一定程度 られたかとは思います。本当に個人情報としてどこまでを扱うのかっていうのが 子供たちがどこまで判断できるのかということも一つ懸念をするところでございますし、今回の改正でこの16歳と18歳ということで、 なりますと一つハザマがどうしても生じてしまうんではないかなというふうに思っております16、16歳未満であれば法定代理人親権者等で、になると思うんですけれども 全面的に関与されまして、あの利用停止請求できると思うんですがこの16歳未満ではない16歳とか17歳の未成年者の方ですよね。 に関しては未成年者でありながらこの枠組みからは外れるということになります。一定度こうした 学生の方たちに関してはもう小学生からこそSNSだったりとかオンラインサービスを対応しておりまして例えば 名称を具体的に言って恐縮なんですがインスタグラムといったSNSなどでは本当にメッセージのやり取りをするために名刺交換ではないんですけれども気軽に交換をしているような子たちも多々いるわけです。こうした中でネグレクト などといった家庭環境によっては本来大人が関われる 変わらなければればならない支援から漏れてしまうようなトラブルも発生するんではないかなということを心配しているところです。この利用停止請求を行う要件が異なるので利用停止請求を行われる。 ことが未成年であるにも関わらず、一定程度そのハードルが高くなってしまうというところも懸念をしているところでございます未成年者であればおそらく保護者の方が実質的に 関与されましてトラブルを未然に防がれましたりこうした利用請求利用停止請求などをされるようなことも想定されるかと思うんですけれども 広範な利用停止が困難になるようなこのはざまの年齢層に対しまして、ガイドライン等でどのような救済措置といいますかどういうふうに対応されていくのかお聞かせください。

上野ほたるくんはい本当に運用がこれは本当に重要なんではないかなというふうに私も考えているところです。 ちょっと率直に、ちょっと時間も迫っているのでお聞きしたいんですけれども、こうした主 どうしてもはざまの世代ができてしまうのであればいっそのこと18歳未満という形で統一すべきではないかなと考えるんですが参考人からお聞かせください。

上野ほたるくん すいませんちょっと1問飛ばさせていただきまして、今回ですね見直し16歳未満で、なると 年齢を証明する書類を求めない運用のままで適切ともなりかねないようなものが出てくるのかなというふうに思うんですけれども後者の事業者への過度な負担を避けることは確かに 一定程度必要かとは思うんですが、こうした年齢確認の実効性を担保するために具体的な判断基準の方向性をお聞かせいただければと思います。

上野ほたるくんはい。 先日、ちょうど昨日なんですけれども、SNSに関しまして子供たちとちょっと意見交換をさせていただく機会がありましてその中で、 先ほど例示しましたインスタグラムっていうところにTアカウントという設定があるんですけれども、それについては議員側もなんですけれど子供たちも実はあんまり知られてないというような 現状がちょっとありまして、先ほど来からこうした私今回の法改正だけの問題ではなくって年齢という線引きで子供たちの権利が 果たしてちゃんと守られるのかなっていう視点は大変重要だというふうに思っているんですね。 このデータの利活用を進めることと、子供たち個人の権利を守るということは決して切り離すと行うことができる大変難しい課題だというふうに思っております。その中でこれからの社会を生きる子供たちにとって何が最善の利益なのかを どういう形にしていくのかが問われているんではないかなというふうに思うんですが、大事にここで改めて子供の権利を保護することへのを考えていますが、決意を是非述べていただければと思います

上野ほたるくん。はい。ありがとうございます本当に保護者や子供たち自身だけの ではなく事業者側のリテラシーというのも大変重要になってくるかと思います。 先ほどのあの意見交換会では実は75%ぐらいの子供たちがそうした悪質な広告であったりとかっていうのを実際に目に触れる機会があったということで回答してますので是非またこれまでも生成AIもそうなんですけど技術革新が本当に早いので大臣とともにまたしっかり前に進めて いきたいと思いますどうぞよろしくお願いいたします。ありがとうございました。どうぞ。はい。

岩本麻奈くん参政党の岩本麻奈です。 これですね私の事務所に届いたFAXなんですねこれ四、五日分なんです個人情報反対ということで、もちろんこれある組織がしてるのかもしれない。 1人1人の個人でないかもしれないです。ただ、ちょっとこれだけのものが今回届いてきたのは初めてだったのでちょっとお持ちしました。 この法案の中身について私の友人とか医療従事者なんかに聞いてみたら意外とわかっていないと このようにすごく敏感に反応する方と、あと意外と国民にも知られてまだ知られて最近は知られては来てると思うんですけれどもその二面性があるのかなと思っておりますそこでですね私もいろいろ調べていく中でこの 情報処理推進機構のですねこれ政府機関も関わってるかなと思うんでこのDX 同校の2025年のこれをちょっといろいろ入ってくれなかなかすごい情報がいろいろ入ってるんですけれども、この中でですね、53ページに日本はDXを推進する人材の量の確保において、やや不足している。 大幅に不足しているの割合が、割合の合計が8割を超えているにも関わらず、 人材確保を行っていない割合が19.4%に上るのは問題であるとこれ一部なんですけれども、もうかなりこれドイツとアメリカと比べてるので、 余計そうなのかもしれないですが日本のやはりデジタルの遅れと人材確保がもう急務であるということが書かれてありますので、よろしかったらちょっとご覧いただくと大変嬉しいです。 そこで私自体はですねやはりAIやデータ活用そのものに反対しているわけでは全くありません。 もうむしろやはりこの日本をいかにもう国益を持ってですねAI開発を進めていけたらいいなと本当心から思っているものなのですね。ところが、 やはりこの急ぐべきだからこそ、信頼している制度設計というのが余計必要であるんじゃないかなと思っております。この今回の個人情報というのは極めて貴重な情報です。 今や画像網膜の画像などですねこれもう一見すると今までだと血管とか動脈硬化とか糖尿病の予測とかそういったものに使われてた。あのものがですね、 今や、もう健康面とか、あるいはですね、発達特性なんかにも もうそれを見たら一目見たらわかるみたいなAIによってですねこういった形でどんどんどんどん医療分野が進んできてます。要するにデータを統合することで、 もう今まで測り得なかった予防の面とかですね、あと今後どういう病気にかかるかとかそういったものが全部統合されてくるという。ある意味今までになかった世界に突入していくんだろうなと思っております。 私SFが好きなので上場Lの1984という映画、映画というか小説がありましたけれども、 このようなSF的な連帯し彼は全体の管理社会のすごいものだったんですけれども現在このデータで血によってそのような社会がですねやはり技術的に 可能な時代に入ってきてると思います。対外的にも他の対内的にもですね、 この情報の試験を1回失ってしまえば、もう取り戻すことは非常に難しくなると、今がその分水嶺だと思っております。 もう政府には便利さだけではなく、主権と安全保障の観点から、もう国民にも説明責任があると申し上げておきます。です質問なんですけれども先ほど、 司委員も議論なさっていたんですけれども既に次世代医療基盤法という専門方が、存在するにも関わらず、 やはりこの今回個人情報保護法において新たな統計特例を設置する設ける必要があるのかどうかっていうのがすごく疑問でした。 同じ質問になってしまうのでちょっと違う観点からお伺いしたいんですけども、この統計特例には、医療情報やゲノム情報も含まれているのでしょうか？ もし含まれているのであれば、次世代医療基盤法にある証書の監督制度なしにゲノム情報が敬愛AI活用目的で利用されることになります。 また併用でどちらかを選ぶということであれば、普通考えればですねやはりより規制の軽い制度の方が選ばれる。 という懸念がありますこれらについてお答えいただけると嬉しいです。

岩本麻奈くん ありがとうございます。やはりゲノムに関してはご本人だけのものではなく、親子家族、親族そして将来、未来の子孫とかにも共有されるものですのでもう本当生涯にわたり変えることもできませんので、 そこはちょっと特別特別というかいろいろとご配慮願いたいなと思います。 さらにやはりこのAI時代ですので匿名加工を行えば将来にわたってずっと安全であるという前提そのものも不断に見直す必要があると思います。他のデータとの照合や解析技術の進展により、 再識別リスクが高まる可能性は常にあると思っております。つぎに参ります。こちらも先ほど石垣委員も触れておりましたが、 AI学習後のデータ削除についての議論についてです。大臣からは先ほど定期的にモニタリングするとのご答弁がありました改めて伺います。 学習済みのデータから当該データの影響が本当に除去されたことを誰がどのような技術的基準で独立して確認できるかという点です。医療情報などの 要配慮個人情報がAI学習に利用された後に目的外利用不適切利用漏えい等が反映した場合に、政府は学習済みのモデルの利用停止や 再学習、廃棄までを求めることできるのかどうかまた、事業者が本来該当データの影響を除去したかどうかどのような方法で確認するのかもう1回 お話ください。

岩本麻奈くん どうもありがとうございました。ありがとう日韓組み込まれると新案クリーニングといいまして世界でも今、研究途上だということを聞いております。 AI時代の個人情報保護というのは収集時のルールだけでは足りなく利用後学習後週その後ですね問題発覚後に同意 責任を取るのかそこも含めた制度設計が必要だと思います先ほど最初に申しましたようにやはり人材が日本の場合足りない人材育成を夢想中に していただきたいなと思っております。つぎにですね、国民のデータから生まれる経済的価値の関係についてお伺いします。 今後、AI解析技術が進めば国民の健康情報ゲノム情報などなどから、まず創薬予防医療医療機器ヘルスケア産業など巨大な経済価値が生まれる可能性がございます。 これは日本にとっては大きなチャンスです。実は日本は国民皆保険検診介護レセプト情報などにより世界有数の医療介護データを持つ国です。 これは本来日本の大きな資産であると思いますしかし、データを持っていることと、データ試験 いわゆるデータソブリンを確立してることはまた別問題になると思います。このデータから生まれた利益が一部の企業や 土地に外国企業に偏って帰属し国民に十分加入されないのであれば、それを広域国益と呼ぶことはできないと思います。本来であれば、国民の情報はまず国または国益 公益を目的とする第三者機関が責任を持って管理するその上で、企業には必要な範囲に限り、安全措置を講じた上で分析を求める。 そしてそこから生まれた結果地点、経済的利益が日本の医療介護研究開発国民生活の向上に還元される仕組みをつくるべきだと思っております。 今の感じだと、もうあの先に企業の企業が入ってきて、国とか国民のことがどうも後回しになっているようなこの順番が違うんではないかなと心から思っております。 この国民の医療データゲノムデータ、行政データなどから巨大な経済価値が生まれた場合、その利益は誰に帰属するのか。大臣に伺います。 政府は本人同意を不要とする理由として統計作成等に限定されることや、データ利活用の社会的有用性を挙げていらっしゃいます。 そうであるならば、その成果が本当に公益に加入されたかどうかを確認する仕組みも必要ではないかと思います。 国民由来のデータから生まれた分析結果や経済的利益を具体的に把握し、それらを国民に還元できる仕組みというのは、どんなものであるかお伺いしたいと思います。

岩本麻奈くん。はい。ありがとうございます。 例えばですねやっぱりヨーロッパなどでは再三出てきますがHD SですねヨーロピアンHealth Data Spaceこのように先に完全なる第3機関の広域なものとは違いますけれどもやはり国とは違って基盤を作って、 それがベースにあって今があるわけで、日本の場合は先ほどもからあの申し出ますように その辺がもう完全に遅れているのに、宝であるようなデータを差し出すそれがもしかしたら外国企業かもしれない。そうなった場合税金の外国から税金を取るのかあれなんですけれども本当にやっぱり我々のところに帰ってくるというそういう 補償みたいのが全くないとなると、本当にこれは私はちょっと非常にそこは ごめんなさい。自分の中で答えが出ないというか、もう最初に企業というのは私は最初に考えやはり国がやるべきものだというふうに思っております。 つぎにネガティブ情報の取り扱いについてお伺いします。 今のように企業が関わる研究や開発では、ときに都合の良い結果ばかりが注目されることがあります。期待と異なる結果企業利益に繋がらない結果、いわゆるネガティブデータと言われるものがあるんですが これが十分に共有されないままそのまま消えてしまうことというものがあります。しかしビッグデータの本当の価値というのはこの成功例だけにあるものではありません。昔、むしろ 効かなかった予想と違った副作用があった期待してた結果が出なかったという情報にも、次の研究や政策判断にとって非常に重要な場合があります。 先行成功したデータだけではなく、失敗や予想外の結果を含めて含有 蓄積されることをされることこそ社会全体の知見となると思っております。そこで質問ですここで、ここで強調私が強調したいことは、もしこの個人情報を企業が分析した場合、 その企業にとって都合のよい分析結果だけが残り、都合の悪い結果や企業の利益にならない知見は、社会に還元されない恐れがあるということです。だからこそ国または国益を目的とする。 第三者機関などがデータの利用の結果や、 成果の全体像を把握し、ネガティブデータを含めて社会全体の知見として蓄積する仕組みを構築する必要があるかと思うのですがこの点について大臣の見解をお伺いします。

岩本麻奈くん すいませんいろいろとかみ合わなくて申し訳ないです。私はやはり最初に 国民、広域のためというものがあってこそしかも遅れている。やはり日本のDXであるであるのであれば、例えば、 そうですね。外国企業でもさ、あんまりあれですけれども、そこに委託をちゃんとしてそれの真岡のバックというか、ちゃんと国そのためのに 日本の人のためになるのであれば、委託をして、その分の なんかあの報酬というものが返ってくるとかあるいはデータをものすごく高く売るとか、何かそういった何かがないとこれは失敗するかどうかわからないけれどもとりあえず企業にっていうのはなかなか賛成できない意見かなと思っております。 ちょっとお時間がなくなってしまったので、最後にこちらね、目的外利用の防止について大事にお伺いします。 医療情報、所得情報化社会保障情報が、将来的に個人単位で名寄され主保険料や給付判定に使われる可能性についてお伺いします。 後期高齢者医療制度における金融所得の把握の議論、そして今回の統計作成等を行う第三者への本人の同意なく、 個人情報提供できる特例を併せて考えると、 所得情報、医療情報を聞き社会保障保険情報などを個人単位で名寄できる基盤が少しずつ整備されているのではないかという国民の不安もあります。問題は当初の目的が、広域的な統計作成やAI開発であったとしても、 データ統合基盤は一旦整備されると、将来別の目的に拡張されるという点です。最初は医療や行政効率化のためであっても、後々徴税、 あと社会保険料、給付判定、治安安全保障など利用利用の範囲が広がる可能性がございます。 これがいわゆるミッションクリープのリスクです制度は、現在の善意だけを前提に作ってはならないと思います将来違う政権違う目的 違う技術環境になったときも、国民を守れる歯止めが必要であると思います。そこで大臣に伺います。今回の統計特例によって提供利用される医療情報や 要配慮個人情報が将来所得情報や税、税情報、あるいは保険法社会保険情報等と連結され、保険料自己負担 割合、給付判定税務その他国民の義務や負担に関わる判断に用いられることはないと政府は明言できますでしょうか？またそのような目的外利用を防ぐ法律上の歯どめはありますか。 国民の信頼を得るためにも、ここは明確にお答えいただけれたいと思います

岩本山田くん ありがとうございます。AIの発達というか進化がもう本当にもう日に日にというかこの半年でもすごいものがあります。セキュリティもすぐ止められます。 このによって、やはり将来的にですね再認識される可能性もございますし、ただ今想定してはいないという答弁ではなく、 ある意味法律上にどうなのかっていうところもございます。 午後私は全部採算あれなんですが言っていることは、本当にこのデータ情報が一体誰のために使うのか誰が利益を得て誰が干渉するのかっていうところが非常に不安でなりません。 この監視をするまた使っている利益をどこが得られているかっていうのを見てみる人材ですね。人材が非常に脆弱であるということも とても問題だと思いますのでこの辺を是非今後も留意いただいて、本当に国民のためになる発展をお願いしたいということを申し上げて、質問を終わります。

大門実紀史くん日本共産党の大門実紀史です。 今回の改正案では統計作成などのために病歴Eなどを含む要配慮個人情報がですね、 本人同意なしに第三者に提供することは可能になるということでございます。 実はあの病歴で思い出したのが、あの内閣委員会で各野党が取り上げましたけれども、岐阜県警大垣警察署であった。 あの市民監視事件でございます。ご存知のない方いらっしゃると思うんで事件の概要いいますと2005年頃からですね。 岐阜県の大垣市で巨大な風力発電施設の建設計画が進められておりまして、地元の住民の方々が、 環境破壊、風力発電によるあれですかね、低周波ですかね。健康被害 などについて不安を感じて勉強会を行っていたとそしたら大垣警察署がですね、勉強会を開いていた地元住民の人たちの 氏名学歴、職歴だけでなく、病歴の個人情報を 中部電力とか事業者側に提供していたという事件でございましてこれは2024年に高裁判決で警察の人権侵害 違法性が認定されたんですね。実は今回のこの法案でこのことを思いでこの事件のことを思い出して 不思議と当時不思議だったのはですね、警察はどうやって病歴、の情報まで入手したのかと 氏名、学歴などは今主人とっていうんですかね。ネットとかいろんな通信情報で集めることは可能だと思うんですけれど 病歴というのはですね、病院にも守秘義務がありますので、どうやって警察は病歴まで収集したのかなと思ったんですけれども ちょっと改めて警察庁聞きますけれどこの病歴ですね。つまり今回で言えば要配慮個人情報なんですけども 大垣警察署はどこからどうやって集めたんでしょうか？警察庁長官官房

大門実紀史くん 答えられない、いいとだろうと思っておりましたけれども、民間の病院ってのは守秘義務がありますよね。 犯罪者でもないのにましてやですね犯罪者でもないのに、病歴を警察に教えることはあり得ないと思いますよね。 おそらくですね市町村国保とか健康保険関係機関から 病歴の情報を入手したんではないかというふうに思うんですけれど個人情報保護委員会に聞きます一般論で結構なんですけれども 現行法においてですね、ある行政機関が持っている要配慮個人情報ですね病歴含むこれを他の行政機関に対して、 提供できるっていうのは、これ一般論で結構なんですが、どういうケースになりますか。はい。 個人情報保護委員会

大門実紀史くん あれですよね。個人情報保護法の69条の辺りにですね、 行政機関が提供できるケースが5回てございます。もうそこ、そこに既に統計の作成目的する場合は提供できると思いますよね。 もう一つ、もう一つ今おっしゃったように、それなりの目的があればということなんですけども 今回、警察はですね、警察を第2条たった短いフレーズなんですが、公共の安全と秩序の維持 これを入れようにですね、いろんなことやってきてるわけなんですねこれこれ以外何もないらしいんですよね。それをそう言われたら、ある行政機関は、 要配慮個人情報も本人の同意なしに提供をしたんだろうというふうに思うんですけれどもそれが裁判で違法だと いうふうに判定されたわけですね。したがってここんとこはもう少し厳格にですね、 個人情報保護法の例外ですね。提供できる場合のきちんとしておくべきではないかとこれは指摘だけしておきます。といいますのもこの前 参議院で国家情報局設置情報会議局設置法案が通りましたけれども、 率直に言って各省庁からですね、国家情報局が要請すればもう割と自由にですね、個人情報集められるというふうな流れになっておりますので、 このこともですね、きちっと個人情報保護、きちっとしておかないとですね。後々裁判で違法だと 言われるような情報提供が起こるんではないかという点でこれは指摘しておきたいというふうに思います。法案についてお聞きをいたしますけれども、 今日もございましたが本法案の最大の焦点はですね、問題点は既にございましたけど、AI開発との関係 だと思います。AI開発のためならば、統計作成等を行う目的であれば、要配慮個人情報情報も 本人の同意なしに第三者企業だけとは限りませんよね。他の行政機関を含めて提供できるということなんですね。 経済界の要望も検討会の資料とか見てみましたら、要するにこのAI活用したいというデータをそのためにはデータがたくさん必要だと いうことで本人同意なしのデータ利用を認めてほしいということが強い経済界の要望だったわけですね。それは全て、 AI開発AIで分析したいということなんですね。 問題はその中身でございまして、今AI開発というのはどういうことになるかっていうと、AIビッグデータとビッグデータの時代でございますので、大量の個人情報たくさんあればあるほどいいわけですね。 それを解析すると、その中から情報の関連性や相関関係を発見するというAIに見つけてもらって、 ファイリング、プロファイリング分類するとこれによって個人の行動とか特性の分析を行うとその分析ファイリング ある決定に使うということなんですね。企業はそれはマーケティングに使って、 ある商品を売るときに、こういう人たちというターゲットを発見してそれに合うようにする、あるいは企業が人を採用するときにですね、 それを使って本人の履歴書に書いてない部分もあるんですね。 例えばその親の収入や親の学歴なども勘案本人間の責任の関係もないことも含めて全部統計化されて、活用するとこれがいろいろ問題になっておりますけどですね。 あるいは国はですね先ほど1984の話ありましたけれどなんだかんだ国家による市民監視にずっと言っておりますよね。 そういうものに使っていくというようなことで、もう要するに何が問題になってるかというと、AIで分析した結果の使い方なんですね。 そこにさらに要配慮個人情報を、人種や信条、昇進上社会的身分、犯罪歴、 なんですね。そこにさらに要配慮個人情報を、人種や信条、昇進上社会的身分、犯罪歴、 被害者になったことあるかどうか病歴で障害の有無まで加わってですね。 これはビッグデータにAIでビッグデータで処理されてファイリングされてこれが具体的にアメリカでも世界でも問題を起こしているのが採用差別とか。 取引からの排除とかですねお金が借りられなくなるとか、あるいは人事上の差別ですね。そういう差別に繋がるということが、 問題になってるんでAI活用というのは相当慎重に気をつけるべきではないかということがあるわけですね。 したがってこのAI開発というのは、人選別とか、ターゲットを絞る方にとっては大変便利で効率的なんですけれど 選別される方の個人にとっては差別や具体的な損害が生じるということが問題になってます。 例えばアメリカではですね大企業のワークが、採用希望者をもうAI分析して、自動的に拒否していた人種とか年齢とかですね。 あるいは障害がどの程度あるかということで、もう応募しただけで自動的に書自動的に 拒否の不採用の通知を出していたということがあって、これは集団訴訟ということになっております。実はこういう問題があるので、この個人情報がですね、 AIに分析に使われることが非常に危惧されているというのが今の状況だと思うんですね。 ヨーロッパどうなってるかということなんですが先ほど高沢さんからの資料の7枚目ですかね、もっとあのね司さんの話聞きたかったですけど E H D Sです。 の資料ございます。これヨーロピアンHealth Data Space ですかね。ですよね。ね。 要するに欧州の健康データ空間で直訳するとあのTPRでございますよねそれを補完する。 医療データを活用するときの規制指針ですよね。このHTSはですね、実は 新料理歴を握りをして、活用して統計で分析をして、新しい医学的知見をに繋げると いうようなことで、何も活用しちゃいけないってことはないんですよね。ただし、分類分析、先ほど言ったようなファイリング 個人の分類にいいの決定に使うべきではないというところはきちっとしてるわけですね。 GDPRも同じように、別に個人データを活用することに否定的ではないんですよね。目的が 営業だというふうにしないわけで24についてですね。ただし、GDPRも同じようにその分類分析をですね、個人のさっき言ったようなファイリングとか個人が 差別されるとかそういうことを使ってはいけないというところはきちっとしてるわけなんですね。申し上げたいこと質問はですね、今回のこの法改正は、 こういうAI分析AI活用開発の、もちろん利点がありますよね。いろいろ便利になるというのがありますが、一方でそういう寄付があると いうことについて、H D SやD D P Rのようなですね。個人を個人の 分類ファイリングに使わないというようなことがどこで担保されているのか。今回の法改正あるいは個人情報保護法の下、現状でですね、 プロファイリングはどのように規制されているのか、ちょっと教えてくれますか。

大門実紀史くん見てみたらあれですよね。 ガイドラインにも一定そういうことが書いてございまして本人から得られた情報から本人に関する行動関心等の情報を 分析する場合、個人情報取り扱い事業者はどのような取り扱いが行われているかを本人が 予測想定できる程度に利用目的を特定しなければならないとか、あるいはですね今おっしゃられておりますよね。 だったらば、先ほどから危惧されているような欧米でも、アメリカでは問題になってきたようなそういう 何か悪用されるという意味ではなくて、そういうファイリングそのものが今問題になってるんですね。そういうことをもう一歩踏み込んで規制していく必要があるんではないかと今も 言ってありますよというところなんですが、もっともっとそれを超してですね、いろんな個人の人権侵害みたいなことは実際起きてるわけですから もっと踏み込むべきではないかと思います。あと個人情報保護法の19条の不適正利用の禁止のところで、 これこれこういう場合は不適正利用というふうにおっしゃいましたけれども、今やそういうプロファイリングそのものが個人のなんていうか不利益を生むと 本人の責任のないところでも事例があまりにも多いんでなってきてるわけですから、この19条のですね。 不適正利用の禁止そのもの不適正利用そのものにですね、プロファイリングというものも D P Rや HTSのような位置づけでですね、不適正利用の中に プロファイリングというものをですね、もう入れていくべきとくにきてると思うんですがいかがですか。

大門実紀史くん最後に大臣に伺います。世界の流れはそういうふうに 勝手にいろんな情報を集められて勝手に勉強できされてある人を選別するとか、いろんなことやられて、 いろんな人権問題も起きてきている中で、例えば何度も取り上げますがGDPRはですねプロファイリングについての独立の規定といいますかね。ちゃんとあるわけです。 日本は今おっしゃったようにちょっと値薄っぺらん薄くちりばめてるんですけれども、きちっとした。 このプロファイリングに関する何もかも規制しろという意味ではないですよ。やっぱりヨーロッパ並みのGDPR並みの、あるいはHTS並みの ちゃんとした規定を独立した設けていくという方向はですね、やっぱりここまで踏み込んで、 規制緩和といいますかねデータの不正緩和するわけですから、本当は同時に打ち出すべきじゃなかったかなと私は思うんですけれど急いで考えるべきだと思うんですがいかがでしょうか？

伊波洋一くんはいさい沖縄の風の伊波洋一です。 個人情報保護法改正案について伺います。本法案は、氏名、住所、年齢、性別、購買履歴、位置情報履歴 Webの閲覧履歴などとそれに紐付けられた人種信条社会的身分病歴身体的知的障害 あるいは犯罪の履歴経歴、犯罪被害、健康診断、医師等の診療調剤などの 要配慮個人情報を含む個人データ等だの第三者提供。既にWebやSNSなどで公開されている。 要配慮個人情報の取得について、本人の同意なしで可能とするものです。これは個人の情報を取得提供を利用する際には、 本人の同意が必要だとするこれまでの一般的な市民上席に常識に反するものです。松本大臣を伺います。 個人情報保護法なのですから、個人情報保護と利活用のバランスではなく、あくまでも個人情報の保護を重視すべきではないかと考えますが 大臣の基本的な見解を伺います。

吉井くん今回の法改正では、 すいません。個人情報保護法は個人情報保護委員会への市民の期待は、利活用が広がる中でも、 個人情報はしっかり守ってほしいということです。そのことを政府はきっちりと認識していただきたいと思います。今回の法改正では、 要配慮個人情報を本人の同意を得ずに取得や提供する範囲を拡大しています。要配慮個人情報は2015年の番号法と個人情報保護法の 改正により新たに設けられたものです。この規定を設けた理由としては、 政府は、本人の意図しないところで、当該本人に関する要配慮個人情報が取得されること及びそれに基づいて本人が差別的取り扱いを受けることを防止する必要がある。ことあるからだと説明しています。 この認識は変わりませんか？

伊波洋一くん それではなぜ、今回の改正案では、要配慮個人情報の取得提供に当たって、本人の同意を不要としたのですか。

伊波洋一くん要配慮個人情報とは不当な差別や偏見 その他の不利益が生じないように取り扱いに特に配慮を要するとされています。しかし今回の法改正は、まさにそれを提供できる、取得できるという法律なんですね。 せめて要配慮個人情報を氏名住所などの個人の特定に繋がる情報を切り分けたり、 両者の紐づけを禁じたり、あるいは匿名化、あるいは加盟感したりすべきではありませんか。なぜそのような措置をとらないのですか。

伊波洋一くん本会議でのですね質疑等に対しても、 使命とはやっぱり切るのが難しいとかっていう議論もありましたような感じがするんですが そもそも氏名も住所も一緒にですね要配慮個人情報が渡るという事実は、間違いないと思うんですね。関連して伺いますが、要配慮個人情報はデジタル化されたものには限らないのではないですか。 個人情報保護委員会

伊波洋一くん、つまりですね、健康診断 情報とかあるあらゆるデータ台帳を含むと理解できると思うんですね。 それを収集するところがデータ化して、分子量としていく。そういうことだと思うんですね。そのことで間違いないですか。

伊波洋一くん それまでですね、提供しては行けないということだったと思うんですよね。個人情報は要するによう入る子も含めて指名 住所等ですね、基本的なところで、それをでも受けるところが統計だったとAI開発だったら、全てできるようになるという法律になっちゃってるわけですよこの法律は ですね。そういう意味でですねAI開発のために、要配慮個人情報を含む個人データの本人同意なき第三者提供を可能にしようとしていることについて、 伺います。病歴など医療情報の他、人種、信条社会的身分犯罪などの情報も含む。 要配慮個人情報も犯罪予測のためのAI開発に利用するという目的であれば、本人同意なく提供されますね。

伊波洋一くんそもそも犯罪情報は国が持ってると思うんですね。それはもう、 敵を受けたときにそういうことではなく当然持ってるわけです。 このような提供を認めてしまえばですね、人種信条社会的身分など特定の属性と犯罪を起こす可能性を結びつける推論なども生成されかねません衆議院の委員会審議では山陰須佐政府参考人は、 AI開発について違法な差別が誘発される恐れがあるAIモデルをそのような恐れをそれを予見しつつ、個人情報を用いてさ 作成して公開することは規定違反になり得ると説明しています。しかしなり得るということであってですね、それはされうるわけですよ。そのことを考えますとね。 やはりではこのような犯罪予測を目的としたAIモデルは、違法な差別が誘発される恐れがあるとは判断版あるとは判断しないのでしょうか？ 違法な差別を誘発するおそれの判断基準は何ですか。

伊波洋一くんこれまでのですねいろいろ議論を見ていて、政府が認められるのは使命と住所 個人を特定するものがくっついているということを切り離さないという意志が強いんですね。 つまり、まさに要配慮情報と個人と氏名をくっつける仕組みとしてのデータ提供であるというふうに言って間違いないと思うんですね。 ですから今回の衆議院の審議でですね特定の属性とネガティブな結果を結びつける水道を生成してそういう属性を有する人を多少なりとも差別的 不利益的にを扱うことはですね、大きな権利侵害に繋がる恐れがあるとして、EUのAI規則のような個人の特定や分析の禁止や、 あるいは評価や分類を目的とすることなどを禁止するなどの厳格な規制が必要との指摘がされました。それに対して政府からこのような懸念は AIの自由をの局面であり、今回の法改正は、の特例はAIの開発なので特例とは直接関係しないと説明されてます。 これは要配慮個人情報について、利用側のみ責任を求め提供側の責任を免除するもので、適正取得の原則や、目的外利用の制限などの 個人情報保護の基本的な原則に反しています。利用の局面のと開発の局面は別という説明は理解できません。 データが1度第三者に提供されること自体が、漏洩や予期せぬ悪用のリスクを生む原因です。 法案の特例は、提供側のゲートキーパーとしての責任を放棄するものです。4月16日に日弁連がまとめた個人情報保護法 いわゆる3年ごとの見直しの改正法案についての意見書では、統計情報と、として、AI開発がこのようなプロファイリングに利用されることで、 個人の権利利益の侵害を引き起こす恐れがあることを踏まえ、統計作成時の特例が適用される範囲を厳格に法律で定めた上で、 統計作成等の特例により作成された統計情報等自体の取り扱いに関する規制を設けるなど、明確な歯どめを検討することを求めてます。大臣 利用と開発の区別をせず、明確な歯どめを着せ歯止め規制を設けるべきではないですか。

伊波洋一くん なぜ法案ではこの利用停止請求というのが認められていないことについて、なぜ認められていなかった認めなかったんでしょうか？

伊波洋一くん これまでの法改正前ならですね個人情報が紐付けられてないわけですからそれは個人への被害というのはない。あんまりしないと思いますし ただ今回はですね、最後まで個人情報がくっついてるわけですよ。この住所も氏名もですね、 計算AI作成先までですねそういったことが、どういう統計さものが作れるかっていうのは向こう側の事情ですから その中で使われる、あるいは何らかの形がされる可能性だって強いそういう中でですね、統計作成やAI開発等の特例であっても可能な限り 本人の同意を確認してそれが困難な場合でも、誰でも容易に利用状況を把握できるあるいは差別的取り扱いや不利益を受け、 と思えば利用停止できるというのが、要個人情報保護法という規定を作った趣旨からしても最低限認められることではないかと思いますがそれすら認めようとしないということは大きな問題だと思います。 今回、明日次回また参考人、そしてまたあと1回委員会がありますので、改めてですね、今回の問題はですね極めて大きな問題を含んでいるとまさに いわゆるAI開発の何か借りて、個人情報保護をですね放棄するという、そういうことに繋がっていくということを指摘して今日の質疑を終わりたいと思います。 ありがとうございました。はい。 安野貴博くん

はいチームみらいの安野貴博でございます。AI時代にデータをですね、いかに安全に、そして広く社会に生かしていくかということは、 これは我が国の競争力を左右する非常に重要な論点だと考えております。本日は二つの観点から質問してまいります。 一つは事業者や研究者が個人情報をしっかり守りながらデータを活用できる土台をいかに築いていくかという点 そしてもう一つは、スタートアップなどの中小事業者を含む幅広いプレイヤーが今回の個人情報保護法並びにデジタル行政推進法の改正の恩恵にあずかることができるかという2点でございます。 私自身ですねかつてAIのスタートアップを経営していたことがございましてその中で一つあった例としてはですね、 例えば医療用のですね、画像のデータ、胸部X線の写真のデータ大量に 持ってそれをもとに医療用のAIをプロトタイプを作るというような仕事をしてたんですが、いただいたデータ、仮名加工がもう万全にされているはずであるというようなデータいただいたんですが中身見ていくとですね。 実際のそのレントゲンの胸部エックス線の写真の中にはですね、少し少しのパーセンテージなんですけど右上に名前が画像の中に書かれているようなものとかもございまして データの取り扱いどうすればいいんだみたいな形で、非常に現場でもあの課題になったことを覚えております。 またですね司委員の出していただいたPETプライバシー技術、今日評価技術のところでこの一番右側に書いてございます連合学習ですね。 フレッドラーニングとお呼びますがこちらクライアントからいただいたデータをあまり外に出さずにフェレットランニングで学習させることできないかということをトライしてたときに、やってみるとものすごくですね精度が落ちると いうようなこともありまして結構これはですね、お守りとそれを適用したときに得られるものの、このトレードオフというのも実際の実務上はかなりあるなと いうふうに思っております。 そういった経験を生かしながらですね、データ利活用したい事業者として、実際にどのような情報や支援を必要としているのかという目線でいくつか質問をしてまいりたいと思います。またチームみらいでは今回の質疑に際しまして当事者有識者の皆様に対してAIを活用した意見の聴取 いわゆるAIインタビューを実施いたしました結果ですね272件約73時間分のインタビューのご意見をいただいております。 本日はその中で、回答者の関心が高かったテーマにも触れてまいりたいと思います。 まず1問目でございますが個人情報保護法の改正におけるガイドラインの在り方について伺います。本改正は、統計作成等の特例の運用や課徴金の要件など多くの重要事項の具体を 個人情報保護委員会の規則やガイドラインで今後定めることとしております。 AIやデータ利活用の分野は、技術の進展大変早く細部まで法律本体で固定してしまうとかえって実態に合わなくなる恐れもございます。 柔軟かつ機動的に改定が可能なガイドラインに一定の事項を委ねること自体はその性質上やむを得ないものと理解をしております。 一方でチームみらいを行った複数のAI開発事業者でのヒアリングでは、ガイドラインを読んでも、自社が結局具体的に何をすれば良いかがわかる状態までかなり距離があることも多いと いう声をいただいておりますこのガイドラインが具体例を盛り込んでおり、実務での判断に必要な情報がわかりやすく掲載されていること そして判断に困ったときにですねすぐに相談できるようなサポート体制が充実していることこの2点がこれらのね二つの条件が揃って初めて 事業者による個人情報の安全な利活用に直結するのではないかと考えます。そこで、個人情報保護委員会に伺います今後のガイドラインの策定に当たり、 スタートアップなどの中小事業者を含む幅広い関係者を巻き込みながら実務者目線でわかりやすいガイドライン作成を行っていただくことをお約束いただけますでしょうか？ また、ガイドラインをただ公開するだけではなくて、事業者が困ったときに相談できるようにする、そういったサポート体制をしっかり構築すべきだと考えます。 この点についても政府の方針をお聞かせください。個人情報保護委員会

安野貴博くん はいご答弁いただきありがとうございます事業者がですねガイドライン見れば自分が何をすべきかわかるという状態をつくることが重要だと考えてございます。 是非おっしゃっていただいたように具体の事例の盛り込みであるとか、あるいは実務で活用できる例えばチェックリストの提供等まで踏み込んで検討いただくよう重ねてお願いを申し上げます。 続きまして松本大臣にお伺いいたします本改正で、データ利活用の間口が広がることが期待される一方で事業者にとって個人情報の保護対応にかかる負担決して軽くはない。 と考えてございます。例えばAI学習に使うデータから氏名住所保険証番号といった個人情報を 機械的に削除、仮名化する前処理の仕組みを整備するには、専門的な知見と、そしてシステム投資を求められると考えます。 そこで、事業者による個人情報の保護にかかる負担を軽減し、着実に保護対応が実施されるための方策として、AI開発や統計作成で利用される規制のツールに対して保護の仕組みを 村上市あらかじめ組み込むということが考えられると思います。例えばISOが2023年に定めた国際標準では、 製品やサービス単位でのデータ保護機能の要件を定めておりまして、第三者機関による認証サービスの提供も始まってございます。 こうしたですねツールに対する認証サービスがあればデータ利活用事業者は認知症のついたツールを選ぶことによってデータ保護に必要な機能が備わっていると いう形で個人情報保護への対応に係る負担を削減したりあるいは、より確実にですね個人情報保護することに繋がるのではないかというふうに考えます。 そこで、大臣にお伺いいたします。まずは第一歩として、ツールへの搭載や利用が推奨される鉄等のデータ保護技術をガイドラインで示し、 事業者がツールを選ぶ際に参考にできるようにするこの点を是非実施していただきたいと考えてございます。 そして中長期では第三者機関による認証サービスの普及を促進していくことも検討しうると考えます。事業者が安全なツールをより容易に選ぶことができる環境の構築を目指していくべきと考えます。 政府としての間、政府としてのお考えをお聞かせください。

安野貴博くん、はい前向きなご方針を提示していただきありがとうございます。 個人情報保護委員会ですが既に認定個人情報保護団体という制度がございまして、 例えばその認定団体であるJIPDECはですね、プライバシーマークというものを運営しておりまして事業者の個人情報保護体制の可視化に貢献しているというふうに認識しております。 現時点で大臣直接そのツール等を個人情報保護委員会が認定するという考えはまだないというふうにおっしゃられましたが、 例えばこのプライバシーマークのような形と同様にですね、認定団体入れてですね運用するという可能性はあると思いますので是非ですね、あの検討をいただければと思っております。 続きまして課徴金制度について、個人情報保護委員会に伺います。 個人情報を含むデータを提供する事業者と、そのデータを利用するAI開発事業者にとって自社のやっている行為が、 課徴金の対象となりうるのか、その予見可能性が何よりも重要かなと思います。 チームみらいが実施したAIインタビューでも、本改正案に対して現場がデータ利活用に萎縮するいうことがないよう、どの行為が課徴金の対象となりうるのか。明確に線引きをしてほしいという事業者の声が数多く聞かれました。 今回新設される課徴金制度の具体的な要件は今後ガイドラインで示されるものと承知をしております。 ですが、より具体的な事例事案を想起しながらどういった場合だと課徴金制度の対象になりうるのかといった点を少しですね本日お示ししていただきたいと考えております。 まず初めにですねデータ提供する側の責任について確認をいたします。 統計作成等の特例では、開発されたAIなどが出力した結果が個人との対応関係を完全に排斥していることが求められます。一方でデータ提供者である例えば、医療機関などの中には必ずしもですね AI開発システム開発の詳細に明るくない事業者も存在することが想定されます。 例えばデータ提供を行う事業者が提供時の契約では、統計作成等の特例に定められた個人との対応関係を完全に排斥したAIの開発を目的としているという説明 を受けたとしますしかし実際には事業者の方で行われていたのが個人のプロファイルを含むものであるとか。 あるいは個人データそのまま検索結果に出しうるようなAIの製品などを必ずしも特定統計作成等の特例に該当しないという利用目的であったとそこのコミュニケーション等に齟齬があったケース などが発生し得ると思います。 この場合、データ提供者は、契約時に統計作成等の特例の範疇でのAI開発であることを確認をして契約をしていればデータ提供者に対する課徴金の対象にはならないという整理でよろしいでしょうか？

安納正貴大くん はい相当の注意を払っていれば この課徴金の対象にならない可能性が高いのではないかというふうに認識いたしましたありがとうございますデータの提供の萎縮を防ぐという観点では、こういった整理非常に重要な話かなと思っております。 つぎにデータを利活用する側の責任について伺います。 事業者にとって最も判断が難しいのは、どこまでの再識別防止措置をとれば課徴金制度の対象にならないかといった点だと考えます。この懸念に関連して想定される二つのケースについてまとめて伺いたいと思います。 一つ目のケースは入力したデータの性質等を技術制約上個人との対応関係を排斥しきれなかったという場合でございます。 例えば希少な属性の組み合わせや非構造化データに識別が困難な個人情報が埋もれていたといった事情が考えられます。 本事案の場合、統計作成等の特例の対象外である一方直ちに課徴金の対象になるわけでもないというふうに理解をしておりますがその整理が正しいかどうか。 そしてどういった要件をもって課徴金の審査が行われるかできるだけ具体的な説明をお願いしたいと考えます。つぎに二つ目のケースといたしまして、 データを利活用する事業者が一定の再識別防止措置を施してそして個人との対応関係を排除する形での出力ができていたとします。 できていたのですが技術が進歩したことによって、後からですね再識別が可能になってしまうという事案が想定されます。 例えば最近ではメンバーシップ攻撃と呼ばれるような ある個人のデータがそのAI学習のデータセットの中に含まれていたかどうかということを、そのAIの内部出力のデータから判別するような、そのAIに対する攻撃手法というものが、生まれて問題視されていると御認識しております。 こういった技術、攻撃の技術もどんどんこれから進歩していく中で、今現時点においては全く問題ないだろうという状況であっても、今後ですねそこからまたあの状況変わっていくことも考えられます。 こういった場合には、課徴金の対象となる行為そのものには該当せず、安全管理義務 安全管理措置義務などの観点から個人情報保護委員会の監督の対象となりうるというそういった整理でよろしいでしょうか？

安野貴博くん。はい。ありがとうございますこういった再識別可能とする攻撃 があった場合にはそれは直ちに課徴金のあの元々の対策が講じられていれば直ちに課徴金の対象とならないということを理解いたしました。 続きまして3問目の質問に参りますデジタル行政推進法の改正における行政データ活用事業認定制度について 内閣官房デジタル材行財政に伺いたいと思います。本認定制度は事業者による行政データの利活用を後押しし、研究開発を促進しうるものとして評価をしてございます。 一方でデータの取得には、行政によるデータ整備などのコストを勘案した実費が手数料として事業者に請求されると認識しております。 本手数料がスタートアップを始めとする資金力に乏しい中小事業者の制度利用を妨げるものになってしまわないか懸念をしてございます。 例えばですね我々がヒアリングした一つの事例でございます大学の研究者が研究目的でデータ利用してるときには 料金がかからないんだけれどもそれを実際に事業化して社会に広めていこうとするとたんにですねデータ取得に多額のコストがかかりうるというふうな話を聞いて これは実際の車のデータが活用されることに対する逆インセンティブになってしまうのではないかと、そういった懸念もいただいております。 幅広い事業者がですねこういったデータ活用できる環境を作ることが非常に重要だと思う中で一つ提案がございまして、 スタートアップを始めとしたですね中小事業者が行政データを活用できるよう、規模に応じた手数料の減免や段階的な負担の仕組みを制度の中に組み込んでいただけないでしょうか？ こちらですねEUでは既に類似のような類似の事例がございまして中小事業者に対しては一定の無償提供であるとか減額の措置が行われている例があると聞いてございます。この提案の方向性について政府のお考えをお聞かせください。 はい。内閣官房デジタル行財政改革会議事務局

安野貴博くん、はい幅広いの方に使っていただけるよう、検討を進めていただければと思います。 本議案、様々な議論まだ残っていると思いますが