第221回国会の発言まとめ

お答え申し上げます。 　要配慮個人情報、現行の個人情報保護法の定義によりますと、差別その他の観点での個人の権利利益侵害のリスクが高いものという定義でございますが、子供の個人情報一般という意味で申しますと、内容は多様でございまして、直接的な差別を生む情報に限られるものではないこと、それから、取扱いスタイルも多様であること、それから、自ら商品購入やサービス登録するなど、子供自身にも行動の自由にも配慮する必要があること、欧州データ一般保護規則を始め、主要な国、地域における個人情報保護制度におきましては必ずしもいわゆるセンシティブデータと一般的に位置付けられているということではないものですから、もろもろの考慮をした上で、今回は同意規律などにおきまして法定代理人の関与を求めるということにした次第でございますが、この規律を適切に運用できるようにすることによりまして、今おっしゃった要配慮とも並ぶような

少なくとも、本法案の本人の同意のない要配慮個人情報は削除すべきということを申し述べ、質疑を終わります。

国民民主党・新緑風会の礒崎哲史です。どうぞよろしくお願いをいたします。 　今、西田委員、それから岸委員、先に質疑を行われたお二人の質問、本当にすばらしい質問をされているなと。心配に思っているポイントですとか懸念のポイントがすごく近くて、お二人の質疑のやり取り聞いていても、なるほど、そうかということで、自分なりにまた理解なりが深まる、そういう質疑をお二人にしていただいたというふうに思います。 　データの姿がやはり、アナログから電子、電子からデジタル、デジタルからＤＸということで、その情報の形、それから、それを取り扱う様々な技術、さらにはエコシステムが変わってきている中で、まさに今回、じゃ、それを、個人情報を保護しながら、その変化をどういうふうに体系として整えていくのかということで、大きな変化点を迎えているんだと思います。だからこそ、心配もその分大きくなるし、だからこそ我々も確認したいこと

今委員おっしゃったように、デジタル技術の急速な進展において大量の情報を処理するということが必要になってくる。分析対象のデータが増えれば増えるほどその精度は高くなりますから、できるだけ複数の事業者が持つデータを横断的に活用したいということだろうと思います。 　要配慮個人情報との関係においては、その中に含まれる全ての要配慮個人情報を特定して、現行の同意規定、規制に対応することが困難である。例えば、先般の参考人招致の中でも、インターネット上をスクロールしながらデータを集めていくという手法に関して、それについて一々出てくる情報について同意を得るということは、これは現実的ではないというようなお話もございました。 　また、創薬などの目的では、これは医療情報そのものですから、個々の病歴などの要配慮個人情報を解析するニーズというのが当然高まってまいります。そういう意味で、例えばＡＩを使って診断、判断を

では、今大臣から立法事実をお話をいただきましたが、もう少しそこ深掘りをさせてください。 　今、大臣から、インターネットをスクロールしたそこの情報というお話がありました。まさにこの公開されている要配慮個人情報について、今回、当然本人同意なしということになるわけですが、具体的に、今インターネットのお話されましたけれども、具体的にどのようなデータをどのように扱うことがここでは想定されているのか。その点、参考人の方で結構ですので、御説明願います。

お答え申し上げます。 　ＡＩ開発の一つの方法といたしまして、インターネット上でありますが、公開されている情報を大量に収集いたしまして、これを学習用データとして利用するということがございます。学習用データをこのような形で大量に収集する場合には、例えば個人のいわゆるブログなどで公開されている特定の人の病歴や犯罪歴といった要配慮個人情報も中に紛れてしまうということがあるようでございます。 　開発するＡＩの質を高めるためには収集するデータの規模を大きくするということが必須でございまして、その中で特定して本人の同意を取得するというのは、リスクに対しましてなかなか合理的なコストの範囲内になるか、負担の範囲内になるかということは議論があるところでございます。 　結果といたしまして、適法にデータ収集が、余りにその辺りを、その同意を必須としておきますと難しくなるという問題がございました。現に今、ＡＩ開

基本的には、インターネット空間にあるそうしたものが基本のベースになるんだろうというふうに今理解をいたしました。 　では次に、ここがやはりポイントですよね、公開されていない要配慮個人情報について、同じく、具体的にどのようなデータをどのように扱うことが想定されているのか。あわせて、やはり今回、個人名ですとか住所、電話番号、こうしたものが、いわゆる個人が特定されるようなデータの提供がなぜ必要になってくるのか、その点も併せて御説明いただきたいと思います。

お答え申し上げます。 　どんなＡＩを開発するかということの関係で、公開されていない要配慮個人情報が必要でございましたり、あるいは不要であったとしても、様々な形態の大量のデータからそういった要配慮個人情報をあらかじめ完全に削除することが技術的に困難な場合があり得るというふうに考えております。 　例えば、救急医療現場における音声データを基に救急医療業務を支援する、そういったＡＩを開発しようと思いますと、現場での患者への呼びかけや症状の会話などを含む音声データが基礎データになるということがございます。また、健康相談のコールセンターなどの録音データを分析するＡＩを開発する場合には、病歴などを含む様々な通話音声データを大量に必要ということになります。 　また、個人名や住所など個人が特定されるデータの提供につきましても同様に、ＡＩ開発におきまして学習用データについて高精度の名寄せを行う必要がある

今、具体的なもの御説明いただきました。今聞かせていただいたところで考えるに、どうしても入り込んでしまってなかなか削除が難しいものというものがどうしてもあると。まさに、これは一週間前のこの委員会の中でも、安野委員がそのお話を、御自身の経験談の中からも実例をお話しされていましたので、そうしたものがきっと主になるんだろうと。ただ一方で、法律の立て付け上は必要ない個人情報は渡さないというのが前提条件になっているということですので、そのように整理を、頭の中整理をいま一度させていただいたというふうに思います。 　では、今、医療関係のいろいろと具体的な実例も挙げていただきましたけれども、その医療関係に関しては既に個人情報の厳格な取扱いを定めました次世代医療基盤法、こちらがございます。そうすると、次なる疑問は、じゃ、なぜ次世代医療基盤法を使わないんだろうかというのが疑問です。 　前回の委員会において大

ＡＩ開発をしようと思ったら膨大な有用なデータを利用する必要がありますが、次世代医療基盤法に基づく収集医療情報というのが今年の二月末時点で六百七万人、全体で医療機関が、病院が約八千でクリニックが十・五万あるんですけれども、集まっている情報、次世代医療基盤法を基にして集まっている医療情報というのが六百七万人分ということで、これは全体のＡＩ開発にしようと思うと、数的には非常に少ないというふうに言えるかと思います。 　そもそも、我が国においては医療機関のデータを強制的に集める仕組みというのはございませんので、次世代医療基盤法は辛うじてそういったものを担保している法律だと思いますが、そういう状況であれば、これは創薬などでデータを利用しようと思うと、データの量としては圧倒的に少ないと言わざるを得ません。そういった意味で、今回はこの特例があれば、ＡＩ開発だけに限らず、一定の傾向や性質を持つためのいわゆ