衆議院

お答えいたします。 　西野委員御指摘のとおり、データは現代の社会的資源としてその有用性が広く認知されており、データの連携、利活用、中でも組織を超えた社会全体でのデータ利活用の促進は、新たな産業を育成し、我が国の競争力強化につながる取組として非常に重要であると認識しております。特に、近年では、国力を左右するものとして、各国でＡＩの開発、活用の取組が強化されておりますが、まさにこのＡＩの性能向上には、データ、こうしたものの学習が不可欠となっております。 　そのため、政府として、企業経営者や学識経験者を構成員とする国際データガバナンスアドバイザリー委員会における議論等を通じて、データの流通、利活用の促進に取り組んできたところです。 　ここで取組例を一つ紹介をさせていただきますと、データを重要な経営資源として捉え、企業価値を高めるためのデータの適切な統御、すなわちデータガバナンスの重要性とこ

政務官、ありがとうございました。 　皆さん方も御案内のとおりかというふうに思いますが、ありとあらゆる分野で存在感を増しているこのＡＩについては、やはり国際的に非常に競争が激化しております。 　ただ、ＡＩと一口で言っても、多分様々な切り口があろうかと思いまして、例えば、我々になじみが深いチャットＧＰＴですとかＧｅｍｉｎｉとか、こういったものは生成ＡＩと言われるものでございます。 　一方で、フィジカルＡＩと言われるものは、ＡＩとロボットとか機械を結びつける。ちょっと私の選挙区の例でいうと、恐縮ですけれども、私の選挙区はトマトの一大産地でありますので、トマトの収穫時期、例えば大きさとか色とか、そういったものをしっかりとＡＩに覚えさせて、そしてロボットと組み合わせる、どこにトマトがあるかというのを認識して、これが収穫時期かどうかを判断させて収穫するみたいな、例えば具体例としてそういったものが

お答えいたします。 　大規模言語モデルなどの汎用ＡＩの性能が急速に向上している中で、多くの産業などの現場では、より使い勝手がよく、現場の課題解決を可能とするＡＩが求められておりまして、こうした観点から、領域に特化することで正確性と専門性を高めたいわゆるバーティカルＡＩの開発、活用が今後拡大すると見込まれてございます。 　こうしたバーティカルＡＩの開発には、現場データの活用が鍵でございまして、暗黙知を含めた現場データを豊富に有する日本は、この分野で世界をリードできる可能性は十分にあると考えてございます。すなわち、国内のみならず、世界各国の現場の課題解決にも有効なものを開発することで、その輸出も期待できるところでございます。 　こうしたことを踏まえまして、バーティカルＡＩは日本の勝ち筋の一つであると考えておりまして、日本成長戦略の議論の中で、まさにこの分野の官民投資ロードマップを検討し、

ありがとうございました。 　それでは、個別の分野について少し見ていきたいというふうに思います。 　金融の例等をちょっと用意しておりましたけれども、時間の都合上、ちょっと割愛をさせていただいて、いろいろな分野でバーティカルＡＩが活用される、そういった分野が想定されます。今申し上げた金融、医療、介護、製造業、運輸、物流、本当にいろいろな分野があるわけですけれども、先ほど冒頭に少し申し上げた自動車産業、自動運転走行、こういったものがこれから必要になってくるわけでございますけれども、これの関係について少し伺っていきたいと思います。 　自動運転技術の開発に関しましては、走行データを始め大量のデータの収集、蓄積を行ってＡＩに学習をさせる、これが重要であります。そうした中で、今回の法改正は、国や自治体が保有するデータ等を活用することで自動運転開発を加速させることができるというふうに認識しております

お答え申し上げます。 　委員御指摘のとおり、自動運転の技術開発においては、データ利活用が大変重要でございます。特に、近年では、自動運転においてＡＩの活用が進んでおることから、質の高いＡＩの学習データを多く集めることが重要です。 　具体的なデータとしては、例えば、周辺の環境認識に必要なカメラやＬｉＤＡＲなどのセンサーから取得した画像、動画などのデータ、車両の位置情報の推定に必要な高精度三次元地図データ、優秀なドライバーがどのように運転するかの走行データなどが必要であると認識しております。 　国が保有するデータの活用についても御指摘ございましたが、今の現時点では、事業者の方について確認したところ、特段利用を想定しているものはありませんでしたけれども、今回の法改正の内容を見ながら事業者と連携していきたいと思います。

ありがとうございます。 　今政府側から答弁ありました、今は想定しているものはないというふうにおっしゃいましたが、私が個人的にイメージするのは、やはり国土交通省が持っている道路の凸凹の情報とかあるいは気象情報とか、こういったものをしっかりと自動運転走行に学ばせるということも技術開発の加速化につながるんだろうというふうに私は勝手に想定しているところでございます。 　そんな中で、やはりこの自動運転走行の技術開発、アメリカ、中国に随分後れを取ってきたという印象があります。その背景には、我が国においてデータの利活用がなかなか進んでこなかったという事情があるというふうに考えています。アメリカにおいては、民間が保有するデータが大量にありますので、アメリカ政府としてはその利活用を妨げないという程度のルールを作ればそれで足りた、あるいは、中国においては利活用が進んでいる、利活用することがそんなに困難では

お答え申し上げます。 　我が国におけるデータ利活用に関する課題でございますけれども、様々なものがあると考えられますけれども、私どもが本法案の検討過程で設けました検討会においてヒアリングをさせていただいた事業者から、例えばということで御紹介させていただきますと、データガバナンスの確立を含めた、安心してデータが提供できる環境の必要性、データの標準化の必要性、個人情報を含むデータに係る同意取得を含めた制度上の実務などが、データ利活用に係る課題としてその際お伺いしたところでございまして、少なくともこういったものは主要な課題として挙げられると考えてございます。

ありがとうございました。 　その上で、最後の質問になりますけれども、今般の法改正、そして認定制度の創設によって、これまでいろいろ政府側から御答弁いただきましたけれども、こうした課題がどのように解決されるのか、どのように手当てがなされて、様々なバーティカルＡＩの分野の開発に資するというふうに考えていらっしゃるのでしょうか。松本大臣の意気込みと併せて、考えを伺わせていただければと思います。

様々な課題があるんですけれども、このデジタル行政推進法等の改正案については、国等のデータ活用事業の認定の制度をまずつくって、どんなことをちゃんとやるのかということを国がしっかりと監督していくということ、それから、事前に協議を行った上で、個情法の上での適切性の確認を行う仕組み、この両方をつくることによって、事業の安定性というか確実性を担保し、また、問題となる個人情報の取扱いがきちんと行っているかということを個情委がまず事前に確認するということで課題に対する手当てができているというふうに考えております。 　その上で、我が国が持つ様々なデータを生かして、バーティカルＡＩ、質の高いものを作っていくというところに結びつける、これが今回の改正の大きな軸だというふうに思っております。 　改正した暁には、その内容をしっかりと実現できるように努めていきたいと思っております。

大臣、ありがとうございました。 　今まで議論させていただきましたけれども、やはり、個人情報が悪用されない、流出されない、こういったことをしっかりと担保しつつも、データの利活用、産業の活性化に向けて、しっかりとこれからも政府・与党一体となって取り組んでいきたいというふうに思います。 　私の質問を終わります。ありがとうございました。