内閣委員会

御指摘のとおり、日本に優れた人材が多数おりまして、数学等の学力も大変高いと承知しておりますが、ＡＩ産業におきましては、基礎研究や理論研究を行う人材だけでなく、データの収集や整理、データセンターやクラウドの活用など、様々な知見、スキルを持った多様な人材が必要だということは御指摘のとおりであります。さらに、研究開発の内容や目標が次々と変化しているところでありまして、適材適所の人材配置も必要であります。 　これまで、政府としては、ＡＩを活用した人材を育成するために、例えば、大学等の優れた教育プログラムを政府が認定する数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度の構築や、次世代ＡＩ分野の若手研究者、博士課程学生の育成を行う次世代ＡＩ人材育成プログラムなどの取組を進めてまいりました。 　本法案が成立した暁には、内閣府が司令塔となりまして、関係省庁、地方公共団体、研究開発機構、活用事業者と緊

ありがとうございます。 　時間が来たので終わりますけれども、私は、高度なＡＩを使っていこうとすればするほど、こういう高いスキルと、あと、やはり高い倫理観を備えた、まさに人間中心の社会をつくっていく人材が必要だと思っております。我が党も全力で取り組んでまいりますので、是非よろしくお願いをいたします。 　以上で終わります。ありがとうございました。

次に、上村英明君。

れいわ新選組の上村英明と申します。 　私は、ある意味では天然知能なので、なかなか切替えがうまくいかないんですけれども、能動的サイバー防御からＡＩの話に移って、城内大臣に、早速さくさくとお尋ねしたいと思います。 　まず、一般に、政府の資料によっても、日本はＡＩの開発とか活用が遅れているというふうに言われています。アメリカや中国、ドイツが比較に挙がっていて、もちろんグーグルとかマイクロソフト、オープンＡＩを生み出したアメリカに遅れているというのは分かるんですが、中国に対しても遅れたという評価をされています。 　かつて、これも先ほどいろいろな映画の話が出たんですけれども、私のイメージからすると、日本というのはやはり技術立国だったと思うんですね。ソニーとかホンダとか、それからトヨタも含めて、そういうふうな、技術ではそんなに他の先進国に引けを取らない。 　私の認識しているところでは、一九九五

御指摘のとおり、ＡＩの開発、利活用について、例えば米国等が先行している状況にあることは御指摘のとおりで、これは否定できない事実でございます。 　我が国のＡＩ開発の遅れの主な理由としては、例えば、ＡＩの研究開発に大規模な資金や人材が迅速かつ十分に集まってこなかったこと、あるいは、グローバルなビジネスモデルを描けていないことや、ＡＩ用の計算資源が不足していること、そしてＩＴ人材が不足していること、また日本語特有の、マイナーな言語で同音異義語が多い、ＡＩ学習が難しいなど、データが少ない、そういったことが考えられております。 　また、ＡＩ活用の遅れの主な理由としては、ＡＩの持つメリットが不透明であったため、我が国の経営者が十分投資してきていない、ＡＩ導入を主導する人材が不足している、また、日本人の慎重さと申しますか、誤った出力をするＡＩや個人情報が収集される可能性があるＡＩは使いたくないという

今のお話を伺いますと、目標は設定したけれども実際には政策が追いつかなかったということが言えるのかというふうに思います。 　次に、先ほどから皆さんリスクに関してたくさんお話をいただきまして、何か、ＡＩが裏切っちゃうとかだましちゃうとかというのは、私も聞いていてすごいショックを受けた段階まで来ているというふうに思うんですけれども。 　政府委員の方に簡単にお尋ねしたいんですけれども、ＡＩの便益とリスクに関してどういうふうに考えればいいかというのを整理していただければありがたいと思います。

ＡＩの便益とリスクにつきましてお答えを申し上げます。 　まず、ＡＩの中でも、特に生成ＡＩの性能が急速に進歩しておりまして、自然な文章の作成のみならず、プログラム、画像、音声等の作成も可能になっています。これによりまして、資料の要約ですとか、翻訳ですとか、議事録の作成、あるいは一般的なプレゼン資料の作成ですとか、問合せへの対応ですとか、そういった多様な業務へのＡＩの活用が可能となっておりまして、生産性の向上、働き方改革、労働力不足の解消といった様々な便益が期待されております。 　一方で、ＡＩをめぐるリスクに関しましては、予測は大変難しいところはございますけれども、例えば、ＡＩによるコンピューターウイルスの作成ですとか悪質な偽情報の作成など、安全保障上のリスクあるいは犯罪の巧妙化等のリスクが考えられます。また、ＡＩによる偏見、差別情報の流布などのリスクも考えられますし、先ほど石井委員の方か

ありがとうございます。 　今、政府委員の方から、ＡＩの便益では効率化とか生産性の向上という言葉が聞かれたんですけれども、私も若干古い人間なので、そういう話を聞くと、一九九〇年代、小泉内閣のときだと思うんですけれども、アメリカからある種の成果主義というものが日本に導入された時期がございます。 　この成果主義というのは何かというと、それまでの日本のビジネスモデル、例えば年功序列であるとか終身雇用というものが余り効率よくないと。その効率とは何かというと、コストをカットしないと企業はもうけが増えないじゃないかということで、こういうモデルが導入されたことがあります。 　しかし、こうした成果主義のモデルというのは、この時期をちょっと超えた段階でやはり限界に達したというふうなことを言われております。 　どういう理由からかといいますと、短期の成果に走りやすい、まず身近なところで成果が上がればそれは

ただいま委員から大変深い問題提起をしていただいたと思っております。 　ＩＴ技術とかデジタル技術が人間を代替すれば、それは見た目にはデジタル革命が成功したということになるわけですけれども、それによって人の雇用が減ってしまうとか、先ほどの、人のコミュニケーションが減ってしまうということは、やはり好ましくないというふうに私は考えております。 　そういった意味では、デジタル技術の普及とともに、やはりそれに伴って新しい仕事も増やしていくということも重要なのではないかというふうに考えております。 　先ほど、九〇年代のＩＴ革命の例もありましたけれども、今回、ＡＩ革命と呼んでいいのかどうかはあれですけれども、今後、ＡＩの開発導入によって、もちろんＡＩが人に代わる部分もあるんですけれども、まず、ＡＩの開発ですとかＡＩの導入をやっていく、それを推進していく人というのは増やしていかなきゃいけないと思います

ありがとうございます。お考えいただけるような御答弁だったというふうに思うんですけれども。 　新しい産業という話だけではなくて、これは先ほどの河西委員の御発言にも関係するんですけれども、例えば、能動的サイバー防御をやりましたので、名古屋港の積荷の作業のところがサイバー攻撃に遭ったんですけれども、三日間で回復しました。なぜかというと、ＡＩを使っていないときの労働のノウハウを知っている人たちが残っていたからなんですね。ですから、ＡＩが、あるいはサーバーがダウンしても、どういうふうに手続をやればこの作業が回るかということを知っている人材が残っているということが、こうした回復の、レジリエンスの、非常に効率的な回復につながったということがございます。 　その意味でいけば、新しい仕事だけではなくて、本来我々の社会が持っていた技術力あるいはノウハウというものを同時にキープしていかないと、まさに何かあっ