自由民主党・無所属の会

提供元と提供先のそれぞれについては、自分たちの名称等を公表しなきゃいけないようになっています。ですから、万が一悪さをした場合においては、それはどこの誰が悪さしたかというのは明確に分かりますから、そこは、それをもって、届出と言えるかどうかは別にして、そういった縛りがかかっているということでございます。 　それからもう一つは、具体的な公表方法についてでございますけれども、公表の項目として、特定の文言を規定する予定をしております。例えば、キーワードをちゃんと設けて、そういったキーワード、統計作成等の特例に関わる何とかというような、そういうふうにキーワードを設けておけば、いろいろな人がそれを、ちゃんと自分の情報はどうなっているんだというのを確認できるというか、どこの業者が何をやっているかというのが分かるようにしていこう。それから、クローリングを防止するために、すなわち検索にひっかかりやすくするた

委員御指摘のように、個人情報を、特定の個人を識別することができず復元することもできない程度に加工したものは、匿名加工情報と申します。森参考人のおっしゃったのは、この匿名加工情報のこと、相当するんだと思いますが、医者として申し上げると、匿名加工情報はほとんど使い物にならないぐらいあやふやな情報になってしまっているので、データの有用性が十分に確保できないという指摘もあったところです。私も当時そう思ってこの法律を見ていました。そういった指摘を踏まえて、データの有用性を十分に確保するために統計作成等の特例の導入を今回決めた、提案しているということでございます。 　なので、より精度の高い統計情報の作成とかあるいはＡＩの開発等を可能とするという観点から、提供されるデータを匿名加工情報に限定するということ、これは森参考人がおっしゃっていることは、余り適切ではないというふうに私も思います。 　一方で、

次に、早稲田ゆき君。

各国の状況というのは、一々どういう状況かということは承知をしておりませんけれども、恐らく、今回の改定については、各国と横並びではない、どちらかというと利活用を推進する方向でこの法律ができ上がっている。同時に、繰り返しになりますけれども、個人情報の保護は十分配慮しながら作られているものというふうに承知をしております。

今資料を拝見しましたけれども、基本的に、このＥＵの一般データ保護規則、ＧＤＰＲというのは、特別な種類の個人データとして、原則としてその扱いが禁止された上で、一定の例外の場合には第三者の提供を含む取扱いが許容されているということになっています。 　ですから、表にすれば、今のようにちゃんとした、ただし氏名や住所等の情報は削除して利用されるというふうになってしまいますが、そういった例外があるということで、この例外の場合として、統計の目的のための取扱いが必要となる場合というのが規定されております。本則の第八十九条に規定する保護措置を講じること等も求められておりますけれども、本規定上、一律に匿名化または仮名化の措置が求められているものではないと承知をしております。 　したがって、各国がこういうふうな表になっているからといって、決して全く個人情報を無視して提供してもいい、構わないということを言って

速記を止めてください。 　　　　〔速記中止〕

速記を起こしてください。 　松本国務大臣。

ごめんなさいね。 　個人情報の見直しを検討する中で、ＡＩが急速に普及をすると、今のデジタルの高度化に伴って、事業者が持つデータを共有し、特定の分野に限らず利活用を進めていかなければならない状況だというのは御承知おきのとおりだと思います。 　その上で、それらを踏まえて、本特例においては、統計情報等の作成のために提供されるデータについて、一律に個人情報の削除を求めるのではなく、提供元、提供先に漏えい等を生じた場合のリスク等に応じて適切に対応することで個人の権益の保護を図る制度設計としております。 　立法事実があるかどうかというお話ですけれども、これから作るわけですから、そのときに個人情報の利用がしっかり進むように我々は今進めなきゃいけないし、利用が十分進んでいないという事実がある。その中で、ただ単にゆるゆるなルールを作るのではなくて、個人情報をちゃんと保護しつつ作っているということですか

済みません。いただいた資料については、今朝、僕も拝見をしました。最初の質問の意図がそこであるということをちょっと私としては理解できなかったので、修正、訂正をしたいと思います。何にも知らないというわけではございません。今朝、実は知ったんですけれどもということでございます。 　それから、立法事実の件ですけれども、一点追加をさせていただきますと、氏名や住所等のデータをＡＩ開発における学習データとして活用するニーズ、これは医療に関する例ではないんですけれども、個人情報が削除されたデータのみからでは、個人の名誉やその毀損についてＡＩが学習することが難しくなる。ＡＩに学習させる内容としても、こういう個人情報は個人の名誉を毀損するんですよということを学習させるためにも、こういった情報が必要になる場合がある。誹謗中傷と認識できないようなＡＩを作ったとすると、かえって、ＳＮＳに誹謗中傷が投稿された場合の対

仮名化というか、分からないようにする方法というのは、このハッシュ化も含めていろいろあるというふうには思います。 　先ほどから再三お話をしているとおり、提供側、提供元としては、個人情報を抽出するということが非常に大変ですから、ハッシュ化するのも、そもそもきれいな構造的なデータの方がやりやすいし、ばらばらのデータは非常に厳しいし、それから、一体どういう情報を必要としているかどうかということは提供元としては判断することがなかなか難しいですから、現在、そういったことを踏まえれば、特定の項目を委員御指摘のハッシュ化の方法により仮名化するということは今要件とはしていないところでございます。 　再三お話をしているとおり、提供元にも、特に医療情報に関しては、明らかにこれは要らないなというデータはありますから、そういったものは事前にちゃんと削除するということは求めていかなければなりませんし、目的外使用を