中道改革連合・無所属

先般の参考人質疑の中でも、やはり分野によって保護と利活用のバランスが変わるというお話もありました。したがいまして、医療分野については、やはり保護という観点を、特段に対応が必要である分野になると思いますので、そうしたこともしっかりと対応していただきたいと思います。 　次に、ＡＩ学習に伴う再識別リスクについて伺います。 　生成ＡＩの急速な普及に伴い、学習データに含まれていた個人情報や機密情報がＡＩの出力を通じて漏えいするリスクが国際的にも問題視をされております。海外では、対話型ＡＩが学習データの中の氏名、住所、電話番号等を出力した事例や、企業内部情報が生成ＡＩ経由で外部流出した事例も報告をされております。また、位置情報や購買履歴など、一見匿名化されたデータであっても、他の公開情報と突合することで個人が再識別されたケースも海外で問題となりました。 　さらに、ＡＩは膨大なデータを横断的に分析

次に、子供の個人情報保護についても伺います。 　子供の個人情報保護については、子供の最善の利益を最優先に考える視点が極めて重要であります。 　現在、ＳＮＳや動画配信サービスでは、子供の行動履歴や興味、関心が日々データとして蓄積され、ターゲティング広告や推薦アルゴリズムが活用をされております。子供は大人と比べ、判断能力や自制能力、リスク認識能力が十分ではなく、過度な広告誘導や長時間利用、依存的利用などの影響を受けやすいと思います。さらに、現在の年齢確認や保護者同意についても、私は十八歳以上ですというところをクリックするだけで通過できるなど、形式的な運用にとどまっているというふうにも思います。 　ＥＵでは未成年へのターゲティング広告規制や高プライバシー設定のデフォルト化など、国際的にも保護強化が進んでおります。実効的な保護水準とは、単なる保護者同意にとどまらず、子供へのターゲティング広告

次に、顔特徴データについてお伺いをいたします。 　この顔認証技術については、今、空港や駅などでの本人確認、また商業施設での顧客分析、防犯カメラなど、急速に社会実装が進んでおります。顔特徴データは、パスワードやＩＤとは異なり、一度漏えいしても変更が困難であり、行動履歴等と結びつけることで継続的な追跡や詳細なプロファイリングが可能となる極めてセンシティブな情報であります。 　私が今心配しておりますのは、例えば今、日本でも、防犯カメラ自体は防犯や事故防止の観点から社会には一定程度定着をしております。しかし、今回問題となっているのは、単に映像を記録することだけにとどまらず、ＡＩを用いて顔を識別、分析するということであります。様々な属性推定に利用されるケースもあるのではないでしょうか。本人が顔を認識されている、分析、追跡されること自体気づかないまま利用される可能性もあります。 　私が重要だと思

時間も迫っておりますので、最後の質問にさせていただきます。課徴金についてであります。 　課徴金が低いのではないかという質疑がこれまで幾度かありました。 　海外事業者に対しての規制ということも、私は非常に重要であると思います。海外事業者からして、日本の課徴金制度がＥＵと比べて低い水準であれば、日本は規制が甘い、違反リスクが低いと受け止められ、結果として、国民の個人情報が海外から狙われやすくなるのではないかと懸念をしております。国民の信頼を確保するためには、ルールがあるだけでなく、海外事業者であっても、日本の法律によって違法行為に対し抑止力になる、ここで間違えてはいけないのは、日本の法律が適用されるということだけじゃなくて、しっかり抑止力になるという実効性を示すことが重要であると思います。 　そこで、今回導入される課徴金制度について、政府は、海外事業者に対しても実効的な抑止力として十分機

大臣、よろしくお願いをいたします。 　これで質問を終わります。ありがとうございました。

中道改革連合の山崎正恭です。 　犬飼委員に続きまして、引き続き質問させていただきたいと思います。 　私も、今日、様々な委員さんからもございましたように、データをしっかり活用してＡＩを進展させていくということには何の異論もございません。 　その上で、やはり、ずっと言ってきました個人情報の扱い、その中でも特に我が党がこだわってきたのは、機微な情報であります医療情報についてでございます。今日も、その点について、中心にお聞きしたいと思います。 　私は、この医療情報ですごく思うのが、次世代医療基盤法と本改正案との矛盾であります。 　次世代医療基盤法は、個人情報保護法の特別法として二〇一八年に施行され、当初は匿名加工医療情報の枠組みで、令和五年改正によって仮名加工医療情報の枠組みが追加されました。 　同法は、医療データの利活用に際して、以下の厳格な保護構造を採用しています。本法案はこれと同

大臣のおっしゃるように、目的が違うということと広く使うというのはよく分かるんです。 　だから、最初にも言ったように、ただ、私たちは、医療データだけは、今回の法案自体の大きなくくりはあれなんですけれども、医療データについては渡したときのことをすごくこだわって言っているわけです。いわゆる医療データが渡っていったときに、先ほど言いました医療基盤法の中では能力がしっかりあるところにしか渡さないのでいいんですけれども、例えばそこで非認定であったところに対しても渡るわけなんです。その渡ったときの危険性について私たちは言っているわけでして。 　最初から長妻委員も言ってまいったんですけれども、医療情報については、やはり名前とか病歴等が、先ほど他の委員の質問の中でもちょっと答弁が出ていたと思うんですけれども、やはり我々としては、医療データに関しては提供前に名前は削除すべきであると思うんですけれども、その

今までの中で、当初、大臣はお医者さんでもあったので、なかなか病院側がそのデータをやるのは大変だというお話が割と答弁としては強かったと思うんですけれども、今の答弁でいうと、そうであってもしっかりと医療データに関しては不要なものはのける、最初の答弁でもあったように、それをガイドライン等でもやっていただきながら、そこには十分配慮していただけるというふうに受け取りましたので、しっかりそこは進めていただきたいなというふうに思います。 　それと、様々レクも含めて聞いていると、制度としてはよく分かります、説明としては分かるんですけれども、やはりそれは、特に機微な情報であるがゆえに、きちっとやってもらうということに、性善説にかなりよっているところもあって、心配しているのは、実際にそのように加工されるのかどうかということで、医療基盤法の方はそういったところも審査して認定しているので割と安心なんですけれども

済みません、何回も言いますけれども、僕はそれは分かっているんですけれども、一瞬ですけれども生データが出ていって入力するまでの間に漏えいするかもしれない、そういったこともありますよと言うことが重要じゃないかな。後からそういった問題が起きて、そんなこと聞いていないよとならないように。少ないところですし、さっきも言ったように、認定していれば、いや、そういったこともやらないところを選んでいますと言えるんですけれども。そういったところを言いたかったわけでありますので、次に行きたいと思います。 　次に、統計の内容、安全性についてお伺いしたいと思います。 　今回の改正案は、統計等特例の適用要件として、個人の権利利益を害するおそれが少ないものを委員会規則で定めることを規定しているというふうに思います。次世代医療基盤法は、様々、加工基準等について法律で明らかになっておりますけれども、この法案は、委員会規

ありがとうございました。本当に、ぶれない方がいいので、同じ答弁で大丈夫です。ありがとうございます。 　次に、法律の施行日とこの委員会規則の整備完了日がずれてしまうと、時間的ギャップが起きてしまうと、様々なことが心配されるというふうに思います。 　ずれてしまうと保護の空白期間が出てしまう。特に言われているのは、ＡＩ学習にこのデータが利用された場合は、アンラーニングと言われる技術が完全には不可能であるため、後で消そうと思ってもそれがなかなか難しいというふうな状況があると思いますので、保護の空白期間を生じさせないためにも、いち早い規則の制定が重要だというふうに思います。しっかりと、提供元での加工基準、統計の安全性を盛り込んだ、そういった規則が必要だと思うんですけれども。 　そこで、法律の施行日と委員会規則の整備完了日の間に生じる保護の空白期間中に、医療データを含む要配慮個人情報が統計等特例