山崎誠

○山崎（誠）委員　ありがとうございました。 　それでは、次の話題なんですが、使用済核燃料の再処理施設についてお聞きをしてまいります。 　六ケ所村の六ケ所再処理工場ですけれども、一九九三年に着工して三十一年を迎えようとして、まだ運転が開始されていません。これまで竣工を二十六回も延期をしてきました。今期の上期の早期に運転開始と言っていますけれども、検査も難航していて、全くその運転のめどが立っていないというふうに私は認識をしております。 　そもそも、何でこんなに時間がかかっているのか。核燃料の再処理という技術には決定的な問題があるのではないか。再処理工場の完成にこんなに時間がかかっている理由、困難性について、経産省に見解を求めます。

○山崎（誠）委員　これは、当初は四年で運転開始という話だったんですよ。それが三十一年、最近は検査で延びているのかもしれませんけれども。 　私は、ガラス固化だとか極めて難しい課題を抱えている設備で、特に、ガラス固化のプロセスなどはまだ完成していないというふうにも見ております。というのは、この後、時間があれば御質問したかったんですけれども、規制庁、規制委員会の検査も何も行われていないんですよ、このプロセスについて。検査の要領も定まっていない。私は、こうした元々難しく、手を出してはいけない技術を抱え込んでいるのが六ケ所村じゃないかと。 　現存するこの使用済核燃料を安全に処分を考えるならば、実現も難しくて、大きなリスクをはらむ再処理からは撤退をして、直接処分、そういう決断をするべきときじゃないでしょうかね。これだけ時間がかかってまだ成功しない。これは、運転を本当に今年の上期にスタートできるんで

○山崎（誠）委員　事故のリスクは小さいという評価が私は非常に心配なんです。 　冷却機能喪失による蒸発乾固というお話がありましたが、蒸発乾固でとどまるというのはよろしいんですか。というのは、蒸発乾固の以降に溶融が起きて、揮発が起きて、化学爆発が起こる、そこまでの事象を想定してこのリスクを測らなければいけないんじゃないですか。なぜ蒸発乾固で止まるということでよしとしているのか、教えてください。 　ＩＡＥＡの定義でも、貯槽の破裂というのが蒸発乾固の次に書いてある。もっと言えば、こうした事故は、これは昔の話ではありますけれども、ウラルの核惨事と呼ばれている大事故があった、高レベルの廃液の化学爆発によって大量の放射性物質が放出されて、汚染が広がりました。これは今言った化学爆発です。 　また、ドイツでも、このリスクについて調査をしています、レポートがあります。ここでも、大規模な爆発そして放射能の

○山崎（誠）委員　全然質問に答えてくれていない。 　蒸発乾固以降に起こる事象についてはどうして評価をしないんですか。溶融、揮発、化学爆発ですよ。そこまでのプロセスは何で評価しないでいいんですか。

○山崎（誠）委員　私は、規制委員会、日本原燃が出している資料を見て御質問をしていますよ。日本原燃の資料は、蒸発乾固で止まっているんです。規制委員長が説明したとおりですよ。その先のことは一切書かれていないんです。なぜ書かれていないかも分からないんですよ。私は、これは大問題なので、是非引き続き、答弁できますか。 　これは、答弁に納得がいきませんので、理事会で協議をいただいて、しかるべき見解を理事会、委員会に報告をいただきたいと思いますので、協議をお願いします。

○山崎（誠）委員　終わります。

○山崎（誠）委員　立憲民主党、山崎誠でございます。今日もどうぞよろしくお願いいたします。 　今日、高市大臣に来ていただいていますので、先に生成ＡＩのお話をしたいと思います。よろしくお願いいたします。ちょっと、順番、一番、二番を入れ替えます。 　生成ＡＩに関する問題を今日は取り上げたいんですが、著作権に関わる問題だとか、いろいろとお話を聞いております。 　まず、国の生成ＡＩに関する基本戦略について、ＡＩ戦略会議で生成ＡＩについての議論がなされていると。どんな議論が行われて、日本の生成ＡＩに関する基本戦略がどのようなものになっているか。今お話ししたように、生成ＡＩにはメリットもデメリットもあるというふうに認識しておりますが、この辺りの観点、どのように整理されているか。これは大臣、お答えいただいていいですか。

○山崎（誠）委員　ありがとうございます。 　今お話しいただいた前提でこの後の議論をしたいと思います。 　まず、生成ＡＩの機械学習の性格についてお話をしたいと思います。 　世界中で、今、生成ＡＩの技術が広まっていまして、ステーブルディフュージョンというんですか、こういった画像生成ＡＩのシステムは、基盤のモデルをつくるために数十億もの画像を機械学習で読み込ませているということです。 　問題は、そのようなデータはどこから来て、誰が集めてくるのか。その中には著作物と言われるものも含まれるということです。そうしたデータ収集で、著作権者の許可を取ることがあるのかないのか。問題がここで発生しないかどうか。この機械学習の性格について見解を求めていいでしょうか。

○山崎（誠）委員　機械学習の性格、今お話があったところでございまして、インプットしたデータがあり、出力される画像やいろいろデータがあり、それが結局、元になっている著作物の類似のものが出てくる可能性というのは性格上どうしてもあるわけですね。 　今問題になっているのは、追加学習のような形で、こういった画像あるいはイラスト、データを作ってくれみたいなことを指示をすれば、それに似たものが生成されてしまう。中には、ディープフェイクポルノと言われるような、要は、誰かの写真を使って、それをベースにしてポルノ的なそういう画像などを出すということも自由にできるようになってしまっていて、それが、いろいろな人権侵害であったり、あるいは本当に人を傷つけるようなことが起こるということであります。 　著作権の侵害だとか、あるいはこういうディープフェイクポルノのような被害について、守るには、現行、どういう手続が必要

○山崎（誠）委員　今の御答弁、そのとおりだとは思うんですね。 　要は、著作権者だとかクリエーターが権利侵害を起こされたときには、警察へ通報したり裁判に救済を求めていくというのが現時点の権利の守り方なんですね。 　ただ、今、一般のクリエーターの方々が、広く、場合によってはその被害者になっている。そして、ＡＩの利用が非常に手軽になっていると、先ほどのディープフェイクポルノみたいに、本当に家の中で趣味でそういうものを作ってしまって、それが場合によっては流布されるようなことというのは容易に今想像できるし、それが本当に犯罪のようなことにもなっているわけです。 　何が言いたいかというと、今の救済の仕組みというのは極めて従来型で、裁判だとかそうした権力に訴えるしかないということで、これではクリエーターの方を守ることにならないと思うんです。これは、生成ＡＩの世界になって、やはり新しい権利の保護の在り