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

お答えを申し上げます。 　まず、年代別の利用率ということでございますけれども、マイナ保険証の利用率、直近のデータですと令和八年一月のデータがございまして、六四・六二％ということになっております。この数字は、医療機関等で診療などを行った際に、月ごとに患者さん一人に対して一枚作成されるレセプトの枚数に占めるマイナ保険証の利用人数の割合というものでございます。 　この利用率を年齢別に集計したデータというのは実はないということでございますけれども、別のデータにはなりますが、オンライン資格確認の件数に占めるマイナ保険証の利用件数の状況というものを年齢別に見ますと、直近では、全年齢を通じて利用状況の底上げが見られる中、六十五歳から七十四歳までの利用状況は高い一方で、七十五歳以上の後期高齢者の利用状況は低くなっているという状況であるということでございます。

まだ六割強にとどまっている要因と今後の具体的な促進策についてお伺いします。

マイナ保険証の利用率の今の状況についての要因ということでございます。 　国民全体でのマイナンバーカードの保有状況は約八割ということでございまして、そのうち九割の方がマイナ保険証の利用登録をしていただいているという状況でございますので、マイナ保険証を、お持ちの方には一定程度御利用いただいている状況であるというふうに受け止めております。 　マイナ保険証を御利用いただけていない方に御利用いただくための課題といたしましては、マイナ保険証のメリットについて御理解をいただきまして、その利便性を実感いただくということが十分行き届いているのかということや、マイナンバーカードの安全性への不満を解消することが十分できているのかといったようなことがあるというふうに考えてございます。

ありがとうございます。私の問題意識と現状等、大体、ほぼ一緒かなと思いました。 　これについては、医師や薬局の経営者の皆さんなど現場の方の話を聞くと、やはり高齢者の方の中で使っていない場合が多いということが多く聞かれます。やはり五十代以上になると一定割合苦手な人たちがいて、その人たちは、苦手意識が強いがゆえに、なかなか使おうとしないというふうな声が多く聞かれます。 　そこで、対策としての一つは、今、実際に島根県の出雲市の方でオンライン診療等に取り組んでいる皆さんが行われている出雲モデルというものがありまして、例えば、そういったデジタルが苦手な高齢者の方に対するマイナ保険証の、先ほどありました使い方やメリットについて、薬局の皆様方にその役割を担っていただいて、講習といいますか説明を行っているようです。 　そこで、少し話が違うように聞こえるかもしれませんが、実は、私の母が今年の一月、七十八

山崎委員の御苦労を聞いていますと、ここにいる、私も含めて、今、皆、笑っているんですけれども、あと三十年もすると同じ目に遭っていないかと、注意をしなきゃいけないなと思います。 　さて、今のお話ですけれども、おっしゃるとおり、高齢者の方々のマイナ保険証の利用率は非常に低いです。今、厚労省、はっきり数字は出しませんでしたけれども、平均的に五〇％を超えているんですが、七十五歳以上になりますと四〇％ぐらいになってしまいます。理由は、マイナカードの保有率は八〇％を超えていますので、この世代も、恐らくマイナ保険証とまたもう一つ、別の理由で本人確認をしているんだろうと思います。 　本人確認が確実であるということは、成り済ましの防止とか、あるいは情報の確実な引き出しに役に立つということは、しっかりとまだ高齢者の方々にも言っていかなきゃいけないと思いますし、今委員御指摘のとおり、オンライン診療になりますと

大臣、丁寧な御答弁ありがとうございました。 　やはり最初の頃は、病院とか薬局を経営している僕の友人なんかは言っていましたけれども、やはりマイナ保険証というと、面倒くさいとか、もうこんな一々とか怒り出すので、余り薬局側も病院側も勧めていない現状があったので、最近は、慣れてくるともう本当にスムーズにやっていると思いますので、やはり最初の丁寧な説明が大事だと思いますので、またよろしくお願いします。 　次に、防災ＤＸに関連した質問を行います。 　昨年から、定量的弱部分析といって、防災庁が担う役割の一つとして、南海トラフ地震などの大規模災害を想定し、どの地域、どの分野のどこがどれぐらいもろいかを数値シミュレーションであぶり出すための新しい評価取組がスタートしています。被害想定の高精度化と災害リスク評価の手法を整理、高度化して、地域ごとのボトルネックを定量的に示せるようにすることが、非常にこれが

お答えいたします。 　南海トラフ地震などの大規模災害が発生した際に、できる限り被害を防止、軽減するためには、地域レベルで科学的シミュレーションに基づいた災害リスク評価を行い、それを踏まえた事前防災対策を着実に講じていくことが重要です。 　災害リスク評価の具体的な手法については現在検討中ですが、例えば、地震発生時に想定される負傷者数等を算出した上で、救出活動や救急搬送の体制が十分かなどについて具体的かつ分野横断的なシミュレーションを行うことにより、必要な機能や資機材の不足などを定量的に把握することなどを考えております。 　その上で、明らかになった課題への対応策の検討に当たっては、委員御指摘のとおり、公助には限界があることから、地域の実情に応じた創意工夫や住民による自助、共助の促進など、各地域で必要な対策について議論し、より実効性の高い事前対策につなげることが必要だと考えております。

何度も言いますけれども、この弱部分析は非常にすばらしい取組なので、対応までセットで考えていけるようなまた取組を省庁を超えて是非やっていけたらと思いますので、よろしくお願いします。 　次に、ＡＩについてお伺いします。 　ＡＩについては、先日の所信表明の中でも、今年度中に十八万人の政府職員の皆さんが「源内」を利用可能とするなどのお話がありましたが、私たちの身近なところでも、昨年から今年にかけて大きくＡＩがふだん使いされるようになったなという実感を持っておりますが、今日はフィジカルＡＩについてお伺いしたいと思います。 　フィジカルＡＩは、現実世界をセンサーで理解し、自分で判断してロボットや機械を動かすＡＩのことで、まずカメラや各種センサーで周囲の状況を見る、感じる。ＡＩがその情報を基に状況を理解して、何をすべきか考える。ロボットや車両、機器などの体に当たる部分を動かして、現実世界でタスクを

お答え申し上げます。 　委員御指摘の、ＡＩが現実世界を理解して行動を生成することで物理的タスクを遂行するフィジカルＡＩ、これは日本が持ちます世界に誇れる製造業等の現場に蓄積されたデータ、それと産業用ロボットなどの技術基盤が生かせる領域であり、日本の勝ち筋だと考えています。 　まず、フィジカルＡＩの実現に不可欠なデータ、これをデータセットとして整備を進めます。それとともに、こうしたデータを活用してフィジカルＡＩモデルを開発する取組であって、ＡＩロボットとしてハードウェアの開発も一体として行う取組、これに対する支援を事業として開始します。 　こうしたフィジカルＡＩを活用したＡＩロボットを様々な分野で実装していくために、先般、ＡＩロボティクス戦略を取りまとめて公表したところでもあります。当該戦略では、国土交通省とか農林水産省とかそういったいわゆる事業分野、これを担っている各省庁とも連携して

ありがとうございます。 　どうして私がこういうふうな話をしているかというと、実は地元が高知なんですけれども、今本当に農業人口が減っていまして、例えば特産物のユズなんかも、それをちぎってくれる人たちがいないということで。何年か前に農研機構に行きまして、スマート農業とかロボット開発をやっているんですけれども、スマート農業の方はデータ化とか様々、非常に進展を大きく感じるんですけれども、ロボット技術に関してはまだまだこれからですというふうに言っていました。やはり複雑な作業なのでということだったんですけれども。 　是非、早い段階で、こういった複雑な作業も可能とするこの分野のフィジカルＡＩの進展に期待をして、今日の質問をさせていただきました。取組の強化を是非お願いしたいと思います。 　続きまして、最近、インターネットやＳＮＳ上での匿名投稿による被害の相談が私のところに多くなってきました。これは子