地域活性化・こども政策・デジタル社会形成に関する特別委員会

ありがとうございます。 　現場への伴走支援も必要だと思っております。そういった点で、今現在、国内のあらゆるところにいわゆるＡＩの燃料と言われるデータというのは埋蔵されている状況でございまして、これを最大限起動していくためにどうするかというところですが、地域を支える自治体や中小企業にはやはり専門人材というのが不足しているわけであります。 　そういった意味で、今回新たにＩＰＡに追加される役割を通じて、専門的知見を持たない中小企業が認定事業者として安全にデータ開発に参加できたり、また、国と異なり、今回、たてつけを見ましても、情報提供が任意となっております自治体についても円滑にデータの提供ができるように、双方向に伴走型の技術支援を行うべきではないかと考えますが、方針をお伺いしたいと思います。

本法案の施行におきましては、国等データ活用事業の実施及び事業計画の認定に際しまして、御指摘のように技術的な事項、特にデータの安全管理等に関する専門的な知見が必要になりますことから、これまでその分野で御知見がある、様々なノウハウを有しておられます独立行政法人情報処理推進機構、ＩＰＡが認定事業者、主務大臣等に対し必要な技術的支援等を行うこととしてございます。 　デジタル庁におきましても必要な援助等を行うわけでございますが、これらの支援と相まって、ＩＰＡの支援とが相まって、まさに御指摘のようなデータ利活用の取組を行う民間事業者への伴走型の支援を行い、認定事業の円滑かつ確実な実施、ひいては国民の利便性の向上を図ってまいりたいと考えております。

是非ともよろしくお願いしたいと思います。 　最後に、松本大臣にお伺いをいたします。 　法律とガイドラインを組み合わせて、規制の強弱から信頼の設計へと向かう日本独自の優位性については、先日、参考人から、世界的に見ても高く評価されているというコメントがありました。であるならば、この分断された現在の国際ルールに企業が苦しむ今、国際的なデファクトスタンダードとして定着させ、ルール形成に貢献していく姿勢というのも必要かと思います。 　我が国をＡＩ駆動型国家へと飛躍させ、デジタル庁が、省庁や国境を越えて、日本を世界で最もＡＩを開発、活用しやすい国へと導くための、そこに向けての松本大臣の御決意を是非お聞かせください。

欧州に行くと、規制かあるいは利活用の緩和かということで、もう年単位ぐらいでどんどん右左に揺れているんですね。 　我が国の場合は、今回の両法律の改正案が示すように、利活用と規制、規制というか情報の保護と、バランスよく、都度都度、改正ごとにやってきている、これは日本の特徴だろうというふうに思います。それが世界からの信頼性を得るための非常に大きなキーポイントだと私は思っております。 　そういったところを我が国の強みとして生かして、日本から出ているデータは信用性が高いんだ、それによって作られるＡＩ等々も信用性が高いんだということをしっかりとアピールをしていきたいと思っております。

その恩恵が国民生活の現場まで行き渡ることを心からお祈り申し上げまして、質疑を終わります。 　ありがとうございました。

次に、西野太亮君。

おはようございます。熊本二区、自由民主党の西野太亮でございます。 　私も、三法の改正案につきまして御質問をさせていただきたいというふうに思います。 　これまでずっと審議を私も拝聴しておりましたけれども、これまでの議論は、今回の法改正によってどういった懸念があるのか、そして、その懸念に対して政府としてどう考えているのか、こういったやり取りが中心だったかというふうに思います。もちろん、これはこれで非常に重要な課題だと思いますし、懸念がないということが確認できなければ、法律を認める、法律に賛成するということにはならないわけですから、非常に重要な課題だというふうに思います。 　一方で、こうしたことが、懸念がないということが大前提でありますけれども、今回の法改正の意義、目的、すなわち、国や自治体が持つデータの利活用、その先に見据えるバーティカルＡＩ、そして、各分野における産業の発展、効率化、こ

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、