デジタル社会の形成及び人工知能の活用等に関する特別委員会

ありがとうございます。 　続きまして、データ主権を支える基盤、セキュリティー人材の育成についてお伺いいたします。 　データ主権を確立し高機密ソブリンクラウドを整備するためには、サイバーセキュリティーやクラウド、ネットワーク、ストレージなど、基盤技術を担う人材を国内で継続的に育成、確保することが不可欠です。これらの人材こそが国家のデータ主権を支える基盤であると考えますが、政府としてこのような人材をどのように育成、確保しリスキリング施策を戦略的に進めていくのか、その方針をお伺いいたします。

サイバーセキュリティー人材の関係についてお答えを申し上げます。 　サイバー攻撃の脅威が深刻化する中で、サイバーセキュリティーを担う国内人材の育成や確保、これを進めることは重要な課題と認識してございます。 　そのため、国家サイバー統括室では、サイバーセキュリティー人材が担う役割として十三の役割を定義した上で、それぞれの役割に求められる知識やスキルを体系的に整理したサイバーセキュリティ人材フレームワーク二〇二六を本年四月に策定し、公表したところでございます。 　サイバーセキュリティー人材の教育訓練は、現在、官民様々な主体により行われているところでございますが、このフレームワークとの関連付けを強化することによりまして、例えば人材の役割ごとに最適化されたリスキリングプログラムを提供するなど、効率的、効果的に人材育成確保策を推進することが可能となるものと考えてございます。 　こうした取組を通

デジタル庁から補足して、政府全体のデジタル人材育成の全体的な取組についてお答えいたします。 　現在、二〇二三年に改訂されたデジタル田園都市国家構想総合戦略に基づき、二〇二六年度までに二百三十万人のデジタル人材を育成することを目指して、関係省庁が取組を推進しております。これまで、二〇二四年度までの三年間で計約百五十八万人のデジタル人材の育成を行うなど、政府全体の取組が着実に進んできているところです。 　引き続き、デジタル人材二百三十万人の育成という現行の目標達成に向けて取り組む中で、関係省庁等と連携を図りつつ、各分野の現状や課題の把握に努めるとともに、デジタル庁としても、御指摘のセキュリティー人材を始め、今後必要とされる人材の役割やスキルに関する調査を行うなど、次の政府目標の検討に向けた取組を進めてまいります。

ありがとうございます。 　今、デジタル庁の方からはデジタル人材全体像としての回答があったかと思いますが、是非もっと細かな、例えばクラウド、ネットワーク、ストレージといった基盤領域に特化した人材の育成、そして確保についても検討を進めていただきたいと思います。 　続きまして、ＡＩ需要に伴うＩＣＴ機器の価格高騰、長納期化と価格転嫁の推進についてお伺いいたします。 　ＡＩ需要の急拡大により、世界的にサーバーやＰＣの争奪戦が起き、深刻な品不足と価格高騰が続いております。さらに、機器の見積有効期限が約二週間と極端に短くなっているのが現状です。 　こうした状況を踏まえれば、デジタル関連調達においても迅速かつ柔軟に価格交渉へ対応できる環境を整えることが急務ではないかと考えますが、見解をお伺いいたします。

お答え申し上げます。 　ＰＣやサーバーの価格の上昇、また調達時の見積有効期限の短縮といった事例があることは承知をしております。関係業界からは、ＡＩへの需要の急激な拡大に伴うメモリー半導体等の価格の高騰や供給の逼迫などが原因であると聞いております。 　経済産業省では、そうした価格変動への対応や、中小受託取引適正化法、取適法の二〇二六年一月の施行に備えるため、昨年末に情報通信機器産業における中小受託適正取引等の推進のためのガイドラインを改訂し、周知徹底に取り組んでおります。また、業界団体でも、それを踏まえた自主行動計画を改定し、各企業に実践を促すことで価格交渉しやすい環境の整備を進めております。 　一般論としては、ＩＣＴ機器や半導体部品を含め、事業者が製品の仕様を指定して他の事業者に製造委託をした際に、中小の受託事業者が代金の額に関する協議を求めたにもかかわらず、これに応じず一方的に代金

ありがとうございます。 　通告しておりました質問まだあるんですが、ちょっと残り時間がもう僅かとなっておりますので、質問はここまでにしたいと思います。 　今回の両法律案、とても大切な中身だと思っております。 　日本人は、ＡＩに対してポジティブなイメージを持っていると。一方で、海外の人は、ＡＩは時には我々の助けになるけれども、時には我々の脅威にもなると。 　日本人がどうしてそういう思いを持っているかというと、我々、小さなときから、名前は出しませんが猫型ロボットを見てきたということで、いつも我々の生活を豊かにしてくれる、助けてくれるということで、本改正案が将来的に猫型ロボットを作るきっかけとなることを、なるきっかけと皆さんとしていきたいと思いますので、どうぞよろしくお願いいたします。 　ありがとうございました。

公明党の司隆史でございます。 　今回、松本大臣とお話しさせていただくこと、本当に有り難く思っております。 　針の穴を通すような細心の注意を払ったということでございまして、その細心の注意のところを更に一歩、二歩、御提案をさせていただきながら、より良いものにさせていただきたいと思っております。 　私、今回のこの議論、衆議院もそうですけれども、本会議もそうですけれども、やはり国民の皆さん、もうかなり関心を持っていただいております。私、いつも申し上げておりますけれども、自分の情報が医療のビッグデータで使われて、医療の高度化、最先端につながれば、いずれ自分の利益につながる。これは、本当に説明を尽くすことでデータの提供というのもしっかりと前に進んでいくのではないかというふうに思いますし、そこにしっかりと透明性、ガバナンスを整えていくことが必要だというふうに感じております。 　今回、統計ＡＩ特例

この特例は、提供先において漏えいした場合のリスクが極めて高いデータを提供する場合というのは何度もお話ししたとおりです。繰り返しになりますけれども、氏名等が不要であることが明らかで、かつその削除が技術的に困難でないのに漫然と提供し続けるというのは、これは要件を、まず特例要件を満たしませんから、不必要な項目の削除は法的に必須です。この場合は要件を満たしていませんので、この議論の対象外ということになりますけど、削除するのは提供元ということであります。 　不必要な項目かどうかというのをどうやって判断するんだということだと思います。これは客観的、合理的ではなければいけませんが、それを担保するために、当事者間、提供元と提供先の当事者間での合意の中で判断する。その合意については、先ほど申しましたように、ガイドラインの中で、どういった合意が望ましいかということは我々これからしっかりとお示しをしていきたい

ありがとうございます。 　少しずつ議論は前に進んでいるなというふうに思います。委託は可能、また、でき得る限り提供元、困難であればという内容が付いておりました。ここについてはこの後議論をさせていただきますけれども、そもそも氏名、住所が必要な統計ＡＩ開発とは何なのか、医療分野に限ってで結構ですので、どんなものがあるのかを教えていただけますでしょうか。

医療分野に限っていえば、私が医師としての立場からいえば、そんなにたくさんあるわけではないかなと思います。ただ、膨大な医療データがあって、それを幾つかのデータベースを組み合わせて名寄せをしなければいけないような状態のときには、どうしても氏名等々が必要になることはあり得ると思います。 　中ではハッシュ化すればいいんじゃないかという御意見もありましたが、このハッシュ化のときのハッシュ値というのが違ってしまいますと、例えば、ここに手元にある資料によりますと、例えばタカハシという名前でも、はしごだかかそうではないタカハシかというのでハッシュ値が変わってくればそれは名寄せができなくなるということですから、そういった技術的なところはどうしても必要になってくる可能性はあると思います。ただ、医療データそのものを見るときに名前や住所が必要かといったら、私は余り必要性は感じません。そのとおりでございます。