参議院

お答え申し上げます。 　現在、三年ごと見直しということで、様々な観点から法律、制度の見直しを行ってございます。 　例えば、昨年六月にその中間整理を公表いたしましたけれども、個人情報取扱事業者の提供する商品、サービスなどが本人にとって他の事業者による代替が困難な場合など、自らの個人情報を提供するか否かについて自律的な意思を選択することが実質的に難しいという場合をどうするかというのも論点にして議論してございました。 　個人情報取扱事業者と本人の関係に照らしまして、当然認められるべき利用目的の達成に必要な範囲を超えて個人情報を取得、利用することなどに対しましては、不正取得や不適正利用などの規律をどのように適用すべきか、そういったことを継続的に検討していきたいという旨を委員会として公表してございます。 　その検討事項も含めまして、現在進めております見直しの中で、関係者との対話を更に重ねなが

継続的な検討はいいんですけど、やっぱり現に起きているわけですから、速やかに私はやってほしいと思うんですね。 　それで、ちょっと城内大臣に追加してお聞きしますけど、今議論をしてきましたように様々な問題があります。大臣、今日の午前中の質疑でもこの間の本会議でも、この法案について、イノベーション促進とリスク対応の両立を図るために、いわゆる規制法ではない形の法律として世界のモデルになり得るものだということを繰り返し答弁をされております。 　しかし、先ほど紹介したこのＥＵのＧＤＰＲ、個人情報を保護する規則では、その前文で、全ての者が自己に関する個人データ保護の権利を有するということを明記をしております。それから、ＥＵは二〇二四年から、ＡＩのリスクに応じて四段階に分類して法規制を始めております。直ちに禁止、高いリスク、限定的なリスク、最小限のリスクと、高いほど厳しい規制をするということをやっている

済みません、通告ございませんでしたので、ちょっと私の方からお答えさせていただきます。 　ちょっと細かくお答えしますと、確かにＡＩ法案、ＡＩ法という面で比べますと、日本のＡＩ法には罰則規定がないということがございます。しかし、法体系ということで比較をしますと、ＥＵが言っているその四つのランクに分けて、一番厳しいものは禁止、次は基準適合義務とか、こういう考え方ですけれども、日本も当然、刑法とか個人情報保護法に抵触するものは規制が掛かっているわけですし、それから医療機器とかであればその認証というのがありまして、そういう意味では、やっぱりリスクの高いものについては何らかの規制が掛かっているというところは、ＥＵと日本は、法律は違うんですけど、ＡＩ法ではなくて個別の業法みたいな形になりますけれども、ＥＵと同じような考え方ではあるということだと思います。 　さらに、そのＥＵの法律はいわゆる一般的な、

罰則、罰金があるというのは細かい問題ではないと私は思いますよ。この間も紹介した、今日も出されました国民の様々な不安について言っても、やはり応えるものに現状ではなっていないということを指摘しておかなければなりません。 　その上で、大臣にこのＡＩのリスクに対する対応についてお聞きしますが、このＡＩには、判断の根拠や過程がブラックボックスになる問題や、学習したデータに偏りがあったり、人間社会の偏見や不平等を反映したり、時には増幅してしまうと、こういうバイアスの問題があります。今日も幾つか指摘をされました。 　これが就職試験とか人事評価、人間の評価、選別に活用されれば、差別や不利益をもたらす危険があるということも指摘をされてきました。アメリカのアマゾンは、ＡＩを活用した人材採用システムに女性を差別する学習効果があることが判明して運用を取りやめたということもありました。これも日本でも広く知られて

お答えいたします。 　ＡＩをめぐる問題の中には、機械学習モデルについて透明性が欠如、すなわちブラックボックスとなっていて内部動作が理解しにくく、重要な意思決定の場面で問題を引き起こす可能性があることや、あるいは偏ったデータを学習に使用することでＡＩが下す判断も偏ってしまうと、すなわちバイアスが掛かってしまう可能性があることなどがあると認識しております。 　このブラックボックスに起因する問題としては、例えばＡＩが不適切な判断や誤った判断をした場合に、なぜそのような判断が行われたのかが説明できないと、責任の所在が不明確になったり、再発防止を図ることが困難となったりするということが考えられます。 　また、バイアスに起因する問題としては、例えば偏ったデータの学習が行われることによりまして、ＡＩが特定の人種、性別、年齢、地域などに対し不当な判断を下してしまうということも考えられます。 　以上

今様々なことを挙げられましたけど、今年三月に時事通信が行った主要企業百社の調査によれば、約三割の企業で採用活動にＡＩが導入をされています。既にボーナスなどの人事評価にＡＩを使っている企業もあるわけで、更に普及が進めばリストラツールに使われるんじゃないかという指摘もあるわけですね。 　今、様々、るるリスクについてお話がありましたが、では、この日本での従業員の採用や人事評価システムの安全性、実際に使われている、この安全性がどのように確保されているのか、それから、そういう企業がきちっとガイドライン等を守っているということを誰が確認をしているのか、どのようにチェックしているのか、どうでしょうか。

お答え申し上げます。 　ＡＩを利用しているか否かにかかわらず、雇用等の場面でそのＡＩを使って、それが偏見、差別を含んでいるというのは、これは良くないことでございまして、厚労省のガイドライン等でこういった点については一定の考え方というのは示されているところであります。 　また、総務省と経産省、先ほども御答弁ありましたけれども、作っているＡＩ事業者ガイドラインにつきましては、事業者がＡＩを使う場合に、これ当然そういった人事評価とかそういうものも含むというふうに考えておりますけれども、そういうところで使う場合にバイアスとかそういった問題にも配慮をしなきゃいけないということが書かれております。 　また、今国際的なＩＳＯとかＩＥＣで議論されているＩＳＯ４２０００シリーズという国際規格がありますけれども、これも、事業者がＡＩを使ったときのマネジメントについて国際標準というのを作っているところでご

まあいろいろ言われて、結局業者任せなんですよね、指針ちゃんとやりなさいよと。 　先ほど紹介したＥＵのＡＩ規制は、ＡＩのリスクに応じて四段階に分類して法規制をするわけですが、雇用や人事選考などでＡＩを利用することはハイリスク利用のカテゴリーに位置付けられて、第三者機関による適合性審査を義務付けて安全性を確保するということがやられてきております。 　日本でもこの第三者機関などによる外部からのチェックということが必要だと思いますけれども、いかがでしょうか。

お答えします。 　雇用や人事採用、選考の在り方につきまして、我が国におきましては、ＡＩに特化したものではないものの、厚生労働省のガイドライン等におきまして一定の考え方が示されているところであります。また、ＡＩ事業者ガイドラインにおきましても、ＡＩの活用に当たりましては事業者が留意すべき事項等を示しているところであります。その上で、例えば男女雇用機会均等法では、雇用管理の各ステージにおいて性別を理由とする差別が禁止されているなど、既存法による一定の取組も存在しております。 　御指摘のＥＵのＡＩ法では、確かに最上位から二段階目となるハイリスクなＡＩシステムに雇用や人事に係る事項が位置付けられていることは承知しておりますけれども、各国の制度体系はそれぞれの歴史あるいは文化によって異なるものでありますので、一概にはちょっと比較するのはどうかなというふうに思いますが、いずれにしましても、我が国と

指針の整備とか言われますが、やはりきちっとそれが守られているかということをチェックをしなければ、これは実効性ができないわけでありまして、第三者のチェック体制を整えることが必要だと繰り返し求めたいと思うんですが、同時に、それにとどまらず法規制そのものを強める必要があると思います。 　今年四月の大手法律事務所のニュースレターによりますと、米国では、連邦政府が業界自主規制の促進や非拘束的ガイドラインの発行といったアプローチを優先してきた一方で、州レベルですね、州レベルではＡＩ関連法案の提出が急増し、ＡＩに関わる事業者に実質的な義務を課す規制法案が顕著に増加していると、こういう報告がされております。イリノイ州やメリーランド州、ニューヨーク州、ニュージャージー州、カリフォルニア州、マサチューセッツ州などで採用や人事評価の分野でのＡＩ利用についてバイアス監査、事前通知、応募者の同意などを義務付ける法