内閣委員会

残念ながら、私は最適だとは思えないんですけれども。 　先ほど御答弁ありましたように、これが最初のＡＩ法だというふうなことはおっしゃられました、大事である。であれば、ＡＩの世界がどんな世界なのかということをやはり市民の目にちゃんと描くというのもすごく大事だと思うんですよね。 　この法案であれば、残念ながら、リスクの部分が、抽象的に、やりますと書いてあるんですけれども、よく分からない。我々、審議してみて、本当にこれは大変なことが起こり得るなということが分かった人間としては、こうした書き方で本当にいいのかなというのは思ってしまいます。 　第二点目に移りたいと思います。 　今回の質疑を聞いていても、ＡＩの開発、研究、活用にはＡＩ人材の確保が必要だという指摘を何度も伺いました。それに対しては、先ほどの、大学などの教育機関を使った人材育成が進んでいるという話を伺いました。 　ある意味では、そ

お答えいたします。 　現行の学習指導要領におきましても、情報活用能力、これを学習の基盤となる資質、能力として位置づけさせていただいております。また、高等学校段階におきましては、全ての生徒が学ぶ共通必履修科目としての情報１を設けるとともに、その培った基礎の上にデータサイエンスや情報システムなどについて学ぶ選択科目、情報２を設置できることとしており、生徒の選択の幅を広げるものとさせていただいております。 　また、特定の分野で特に優れた資質を有する生徒に早期に大学入学の機会を与え、その才能の一層の伸長を図るため、飛び入学制度も導入をさせていただいておりまして、千葉大学を始め理系分野でも実施されているところでございます。 　さらに、学習指導要領の改訂に向けましては、昨年十二月に文部科学大臣からの諮問を受け、中央教育審議会におきまして、生成ＡＩ等の先端技術等に関わる教育内容の充実のほか、情報モ

これはある意味で日本の教育の質の問題にも関わるところなので、是非前向きにいろいろと御検討いただければと思います。 　最後の質問になると思いますので、どこまで行けるか分からないんですけれども、一応話をしておきますと、ＡＩ推進の周辺の部分でいろいろな動きがあるんですけれども、現在、同時並行で、例えばマイナンバー法の改正というのも国会審議の中で進んでいます。 　二〇一六年に始まったマイナンバーカードが、戸籍とか収入とか税金だったんですけれども、最近、医療機関とか薬局の利用などにひもづけられてきましたけれども、その後の改正で、今回、国家資格、例えば介護福祉士とか社会福祉士、精神保健福祉士、保険医とか保険薬剤師の資格の氏名変更とかデジタル資格者証の取得のようなところまで、どんどんどんどん広がっているということがあります。 　これは何を言いたいかというと、元々インターネットが出てきたときは、イン

今、上村委員から、マイナンバーの制度を引用されまして、ＡＩを使って、何かいわゆる情報がどこかに集中して、それが権力の意のままのように使われるんじゃないかというような御懸念の御指摘がありましたけれども、私は、決してそういうことじゃないと思います。 　日本は民主主義国家でありますし、また、たてつけといたしましては、総理の強力なリーダーシップの下で、総理を本部長としてＡＩ戦略本部をつくって、そしてまた、新たな有識者の会議体ができて、いろいろな意味で意見もいただきながら、関係省庁との連携を通じて、ちゃんと、いろいろなステークホルダーがおりますので、チェック・アンド・バランスでは問題ないと私は思います。 　また、この問題についてそういった御懸念があることも今お聞かせいただきましたので、そういった懸念があるということ自体がこの内閣委員会で取り上げられましたので、そういうことのないようにしっかりと取

ありがとうございました。 　多分、権力の集中というのは、意図するかしないかにかかわらず、結果的にそういうふうな構造をつくってしまうということが大きな問題ではないかなと思いますので、また今後とも、そうした問題でお話をしたいと思います。 　どうもありがとうございました。

次に、塩川鉄也君。

日本共産党の塩川鉄也です。 　ＡＩ推進法案について質問します。 　今日は、まず、ＡＩによるプロファイリング、またスコアリングの問題について質問をいたします。 　二〇一九年に、リクナビを運営するリクルートキャリアが、就活生のサイト閲覧履歴などの情報をＡＩで分析し、約九万人の内定辞退率をスコア化し、本人同意なく採用企業に販売していたことが大問題となりました。企業によるＡＩを用いたプロファイリング、スコアリングの利用実態が明らかになった事件の一つであります。このことが、学生たちの就職活動、人生に不利益となる影響を与えてしまった可能性は否定しようがないと思います。 　時事通信が主要企業百社に行った調査結果によると、採用活動でＡＩを導入する企業は約三割に上っておりますが、雇用や採用選考は人生を左右するような重大な判断であり、労働者や採用希望者に不利益がもたらされることがないよう、極めて慎重な

お答え申し上げます。 　ただいまの人間中心のＡＩ社会原則は二〇一九年三月に策定されたものでございますけれども、この中では、書いてあることをそのまま申し上げますけれども、ＡＩの長所、短所をよく理解しており、とりわけＡＩの情報リソースとなるデータ、アルゴリズム、又はその双方にはバイアスが含まれること、これらを認識する能力を人々が持つことが重要とされております。 　また、データのバイアスには主として三つございまして、一つは統計的なバイアス、二つ目は社会の態様によって生じるバイアス、三つ目はＡＩ利用者の悪意によるバイアス、この三種類があることを認識していることが望ましいというふうにされております。

そのようにＡＩによるバイアスの指摘があるところです。 　実際、アメリカのアマゾンは、開発したＡＩを活用した人材採用システムに女性を差別する機械学習の結果が判明をし、運用を取りやめたという例もあります。ＡＩが学習したデータが男性が大半である過去十年間の応募者データであり、男性の応募者の方が有望、女性は低く評価すると学習してしまったために起こったと報じられています。 　また、ＡＩには、判断の過程や根拠が不透明であるブラックボックス化という問題もあります。 　お尋ねしますが、ＡＩ事業者ガイドラインでは、ブラックボックス化の事例としてどのような事例を紹介していますか。

お答え申し上げます。 　ＡＩ事業者ガイドライン、これは総務省と経済産業省が策定しているものでございますけれども、これの本体というよりは別添になりますけれども、別添に記述がございますので、読み上げをさせていただきます。 　「ＡＩの判断のブラックボックス化に起因する問題も生じている。とあるクレジットカードにおいて、同じ年収を有する男性及び女性に対して、女性の方が利用限度額が低いとの報告がＳＮＳ上で広がった。この問題に対し、金融当局が調査を実施し、クレジットカードを提供した企業に対してアルゴリズムの正当性の証明を求めた。しかし、企業はアルゴリズムの具体的な機能及び動作について説明することができなかった」という記述がございます。