第211回国会の発言まとめ

○西村（康）国務大臣　足立議員にはいつもユニークな質問をいただいておりますので、動じず答弁しなきゃいけないと思っております。 　御指摘のように、半導体のみならず、ＧＸもそうですが、やはり大規模な投資が必要となってきますので、当然、民間もちゅうちょする部分も、将来が見えない部分もありますので、そこをうまくカバーし合いながら、呼び水となるように、ワイズスペンディングでいかなきゃいけないと思いますが、何でもかんでもということではなくて、そこの部分をしっかりと政府が支援することで、引き出しながら将来の成長につなげていく。ＧＸの先般認めていただいた二十兆円、百五十兆円もその考えで取り組んでいるところであります。 　したがって、基金とか国庫債務負担行為とか、ちょっと工夫をしながら、複数年度にまたがってできるような仕組みも入れて取り組んでいるところでありますし、岸田総理ともいろいろな議論をする中で、

○足立委員　ありがとうございます。 　ちょっと、あと一、二分になっちゃいましたが、済みません、本当に。松山さん、新川さん、お忙しいところ、ありがとうございます。 　これから議論したいことは、今日はもう、まあ一言いただきたいんですけれども、さきの家庭向け電気料金の値上げ認可、ありました。でも、こういうのというのは、これからもずっと続くんじゃないですよね。 　三要件を満たせば、規制料金は撤廃される。撤廃されると、しっかりと競争が働いていなければ消費者にとって負担になっていくわけですから、しっかりとその辺の規制料金の撤廃みたいな段取りが消費者の利益につながる形で進んでいくように、電力システム改革を進めていかなければならない、そういう理解ですが、これから経済産業委員会で何度かこれを取り上げていきたいと思いますので、ちょっとその辺の触りだけ、そういう認識でいいか。要は、消費者の利益ということを

○松山政府参考人　お答え申し上げます。 　電力システム改革をやり、電力の小売自由化をやりました。一方で、消費者に対する規制なき独占による弊害が生じないように、規制料金の経過措置として今置いているところでございます。最終的にはこれはなくなっていくということで、健全な競争の下でサービスが提供されることが、我々の目的として追求するべきところだと思います。 　その上で、調達できる電源というものが公平に非差別的に調達できる、他方で、それが安定供給を損なうことになってはいけない、これを両立するための仕組みづくり、これからしっかりと検討していきたいと考えております。

○足立委員　ありがとうございます。 　新川さん、失礼しました。 　以上で終わります。ありがとうございます。

○竹内委員長　午後一時三十分から委員会を再開することとし、この際、休憩いたします。 　　　　午後零時三十一分休憩 　　　　　――――◇――――― 　　　　午後一時三十分開議

○竹内委員長　休憩前に引き続き会議を開きます。 　質疑を続行いたします。鈴木義弘君。

○鈴木（義）委員　お疲れさまです。国民民主党の鈴木義弘です。 　先週の一般質疑のときに、時間がなかったので、総括して大臣にお尋ねしたんですけれども、通告もしてありましたので、今回、ちょっとＡＩについてのうち、細かいことをお尋ねしていきたいと思っています。 　ＡＩが何か問題や事故を起こした際、ＡＩアルゴリズムの複雑化により、ＡＩが出力した結果を説明することができず、責任の所在を明確化できていないという指摘があります。責任の所在が分からなければ、ＡＩを用いた商品やサービスを開発、提供してもユーザーから信頼を得られないんじゃないかという考え方です。 　ＡＩを用いた商品、サービスの開発、提供のためには学習データやアルゴリズムに透明性が求められるが、技術面、コスト面から現状では実現が難しいんじゃないかというふうにされている。 　これは避けて通れない課題だと思いますし、アルゴリズムも含めて、深

○野原政府参考人　お答え申し上げます。 　ＡＩについては、様々な分野で国民生活を便利にし、幅広い産業分野において大幅な生産性向上をもたらす可能性があると承知しておりますが、一方で、委員御指摘のような、ＡＩを用いた商品やサービスの開発、提供において、ＡＩの信頼性を向上させることが重要だという御意見があることも承知しております。 　こうした中で、イノベーションの促進とリスク対応の両立といった課題、それから、ＡＩの推論結果を人間が理解、納得できない、あるいはＡＩの品質評価や管理手法が確立されていないといった技術的な課題もございます。 　こうした課題に対応するため、経済産業省ではこれまでに、企業のＡＩガバナンスに関して、企業の取組を支援するためのガイドラインを作成し、企業にお使いいただいているといった取組を行っております。 　また、二〇二〇年度からは、品質管理手法の確立に向けた研究開発も、

○鈴木（義）委員　かぶるところも出てくるんですけれども、例えば、ＡＩの多くは学習の内容を理解しているわけじゃないんですね。学習パターンと合致する結果を出力しているので、ＡＩの学習モデルに用いるデータが人権や民族、性別などによる偏見の影響にある場合、ＡＩも偏りのある分析や結果を出力します。 　要するに、中身のことを、まあコンピューターといっていいのかな、プログラム、ＡＩが理解をしているわけじゃなくて、人間が入れたデータを、何らかの形、どこかの系統を通って一つの答えを導き出しているだけの話だから、だから、差別や偏見のある結果を出すことに対して最終的にジャッジするのは人間の私たちだと思うんですね。 　ＡＩが出してきたことをうのみにするのかしないのかということになっていくんですけれども、それが、今申し上げたような、偏見のある人がプログラミングしたときに、出てきた結果も偏見のあるものになってしま

○野原政府参考人　お答え申し上げます。 　先ほどの御質問に対する答弁で少し触れましたが、経済産業省でこれまで企業のＡＩガバナンスに関する取組を支援するガイドラインを作成しておりますが、このガイドラインの中で、企業に対して、ＡＩの利活用のリスクを正しく認識した上での対応を促しておりまして、例えばチェック項目の中で、システム開発者が不当な差別を維持、助長するような出力となっていないか評価を行ったかどうかというのをチェックするようにというのをチェック項目として挙げておりまして、差別的出力への対応を求めております。 　ＡＩの利活用に関しては、今御指摘ありましたけれども、イノベーションによる便益とリスク管理を適切にバランスさせることが重要でございまして、このようなガイドラインを通じまして、企業自らが適切なガバナンスを考えながら、差別的出力への対応も含め、ガバナンス体制を構築、運用していくように促