チームみらい・無所属の会

ありがとうございます。 　この先、個人情報を守る技術やデータ整備技能を持つ専門職の需要はますます高まると考えております。安全なデータ利活用の下でのイノベーションを促進するために、こうした人材の育成により一層力を入れていただければと思います。 　私からの質問、以上でございますが、最後に一言申し上げたいと思います。 　守ることができるからこそ生かすことができると、これはやっぱり非常に大切な原則だと思います。個人情報がきちんと守られるという信頼があって初めてデータの利活用は社会に根付くと考えております。個人情報保護は重要な課題と考えますので、引き続き、この点、私も取り組んでまいりたいと思います。 　ありがとうございました。

チームみらいの安野貴博でございます。 　参考人の皆様、本当に貴重なお話を聞かせていただきまして、誠にありがとうございます。幾つか順番に質問させていただければと思います。 　まず、稲谷参考人にお伺いしたいのが、アジリティーが重要であるという御指摘をいただいていたと思っておりまして、制度と技術と運用の三位一体で運用していくことが重要であろうと。という中において、近年、やはりＡＩ開発、かなり加速しているところもありまして、この三つの中で技術の進むスピードだけが物すごい高まっているんじゃないかという状況があると思います。こういった状況の中で、どのようにアジリティーの確保をしていくためにこの運用を進めていくべきなのか、もしアイデアやお考えがあればいただきたいと思います。

ありがとうございます。層をしっかり意識していきながらというところ、大変よく理解できました。 　続きまして、石川参考人と、あと黒田参考人に是非お伺いしたいところでございまして、ミニマイゼーションの原則、非常に重要なんじゃないかというお話もいただいていた中で、今回の統計特例でデータの提供元と提供先のどちらがどういうふうに責任分担するのかという問題があると考えております。つまり、データの提供を行うのは提供元が行うと。今までの政府答弁を聞いていると、一時的にはやはり提供元がデータの提供責任を負うというような話もあるというふうに認識しておりますが、一方で、データ、どこまでが最小と捉えるのかみたいな話は実はデータの提供先じゃないと分からないことも多々あるのではないかと思っておりまして、ここのあり得べきデータの提供に関する責任分担みたいなものをどう考えるか、お二人にお伺いしたいと思います。

ありがとうございます。非常によく分かりました。 　その上で、先ほどいただいた、石川参考人に追加でお伺いしたいのは、セクターごとに決めるべきだ、セクターごとの事情を勘案した上でルール作りしていくべきなんじゃないかというお話があったと思っておりまして、今回、個人情報保護法、一般法としてあり、それとは別のところで、例えば次世代医療基盤法であるとか、あるいは生命科学・医学系研究に関する倫理指針みたいなまた別の、ある種、セクターごとのルールみたいなものもあると思いますが、こちら、どういうふうな役割分担していくべきかというところももう少しだけお伺いしたくて、例えば、今の個人情報保護法のこの議論の中において、個別のセクターの事情というものをもし縛れる、より制約を強めるものがあるのであれば、それは別にセクターごとでやればいいよねという話なのか、いや、それの中でもこの部分に関してはしっかりと、このセクター

ありがとうございます。 　次に、郷野参考人にお伺いしたいなと思っております。 　プロファイリングアルゴリズムによる差別的取扱い、不利益誘導に関する規制、欠落しているんではないかという御指摘あったかと思っておりまして、これ大変重要な指摘だと受け止めてございます。 　こちら、もしこういった取扱いに関する規制があると消費者としては安心できるのではないかであるとか、そういったもしアイデア、やるべきだと考えられることがあればお聞きしたいなと思います。

ありがとうございます。 　あともう一点、郷野参考人にお伺いしたいと思っていまして、今のところともちょっと関連するところではございますが、本人同意の原則が弱体化しているんじゃないかという御指摘もいただいていたと思います。一方で、ここ、かなり見解も分かれていると思っておりまして、強い知識勾配の下で本人同意があったとしても別に安全性って担保されないんじゃないかという意見もあると思っておるんですけれども、こちらの指摘に関してはいかがお考えでしょうか。

ありがとうございます。 　続きまして、石川参考人、稲谷参考人にお伺いしたいなと思っております。 　こちらも意見分かれているところとして、今、立法の必要性、統計特例に関する必要性として、現行の下でも、仮名加工情報の共同利用の枠組みを使うとほとんどの場合対応できるのではないかという意見もあったと承知しておりますが、今回、この統計特例をあえて設けることの意義、感じるところがあれば、この仮名加工情報の共同利用の枠組みだと難しいという点あれば、お聞きしたいと思っています。

ありがとうございました。 　時間ですので、終わります。

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ー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二点でございます。 　私自身、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、例えば医療用の画像のデータ、胸部エックス線の写真のデータ大量に持って、それを基に医療用のＡＩを、プロトタイプを作るというような仕事をしていたんですが、いただいたデータ、仮名化加工がもう万全

御答弁いただき、ありがとうございます。 　事業者がガイドライン見れば自分が何をすべきか分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係る負担、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、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係る負担を軽減し、着実に保護対応が実施されるための方策として、