平将明

○平委員　あともう一つ、私がすごく苦労したのが、役所の縦割りの問題というのはよくありますよね。縦割りで何か機動的に対応できないとよく批判をされますが、それ以上に問題だったのは、レイヤーの壁ですよね、横割り。自治体、都道府県、政府、縦割りもあるんだけれども、横割りもあるんですよね。 　コロナが発生をします、クリニックに行きます、陽性ですと言われて保健所に行きます。保健所はどこに報告をするかというと、自治体ですよね。自治体から都道府県、都道府県から厚労省に上がってくる。そこが結構、ファクス、ファクス、ファクスだったので、どこかで目詰まるんですよね。このレイヤー構造を緊急時のときはいかに飛び越えて対応できるかが極めて重要で、その教訓からも、やはり強力にこれを進めなければいけないというので出てきたのが、クラウド化ですよね。 　だから、各省庁の縦割りも、各省庁がそれぞれサーバーを持っている、いわ

○平委員　我々ＡＩＰＴも、いろいろな使い方があるのではないかということでいろいろな検討を進めているわけでありますが、とにかく今すぐにでもできそうなことは、いわゆる政府答弁の作成資料支援ですね。これは結構能力を発揮すると思います。過去の議事録を全部読ませて……（発言する者あり）

○平委員　いやいや、違うんです。全然、後藤さんは分かっていないですね、ＡＩのことを。 　これは生産性の向上なので、そこからどうクオリティーを上げていくかというのは人間の仕事で、ＡＩに全部任せていいという話じゃないんですよね。コーパイロット、副操縦士です。決してメインパイロットでもないし、オートパイロットでもないです。 　ただ、いろいろな文献とかいろいろな過去の答弁資料を、アナログで当たるんじゃなくて、事前に読ませておいて、そこからアウトプット、来たものを土台に話を進めるというのは、これは合理的だろうというふうに思います。 　更に言うと、行政手続の対応窓口、若しくは行政の問合せ窓口、一括窓口。それも、何々省、何々省、何々省と決めるんじゃなくて、政府ＡＩが受ける。しかも、それは政府のみならず、自治体の問合せも、都道府県の問合せも、全部政府ＡＩが受ける。 　というのはどういうことかという

○平委員　ありがとうございます。 　最後の二問は、質問通告にない中で御答弁いただきまして、ありがとうございます。 　次回は、是非サイバーセキュリティーについてお話をさせていただきたいと思います。 　終わります。ありがとうございました。

○平委員　自由民主党の平将明です。よろしくお願いいたします。 　まず、サイバーセキュリティーについてお伺いしたいと思います。 　私も副大臣をやっていましたし、藤井さんもやっていましたが、オリンピック、パラリンピックのときに結構サイバー攻撃をされましたが、何とかディフェンスをし切ったんだというふうに思います。 　あのときは、重要インフラ事業者と政府が一体になって情報共有をして対処をするという体制を整えて事なきを得たんだと思うんですが、今、ハイブリッド戦争みたいなものになってきて、ロシアがウクライナに、実際戦車とかが入ってくる一年前からサイバーの世界で戦争が始まるわけであって、一方で、アジアの海も大変きな臭くなってきているわけであります。 　ＮＩＳＣの体制というのは、実は、安全保障というキーワードが入ってきた時点で動かないんですね、いわゆるサイバーの事象だけに対応しているので。一方で、

○平委員　本来、谷大臣がサイバーセキュリティー担当なんですが、谷さんはＮＩＳＣの範囲でしか答えられないので、安全保障が係ってきた瞬間答えられないということで、内閣官房に答えていただきましたけれども、是非、高市大臣、河野大臣、有力大臣でありますので。 　危ないのは、ＮＩＳＣから拡大ＮＩＳＣに移行している期間でも、相手は関係ないので攻めてきます、必要があれば。そのときにちゃんと対応できるような体制と、あと、オリパラでやっていたような体制は今すぐにでももう一回復活をさせて、民間事業者、インフラ事業者と政府が情報共有をして対処する仕組みはフルで動かしながら、拡大ＮＩＳＣ、安全保障にも対応できるように是非していただきたいと思います。 　それでは、次にＡＩについてお伺いしますが、今お手元に配ったのは、ＡＩホワイトペーパーということで、私が座長を務めている自民党デジタル社会推進本部のＡＩの進化と実装

○平委員　イーロン・マスクさんが、チャットＧＰＴ、ＧＰＴの５の開発を半年止めるべきだと言っていましたけれども、私は反対で、どうやって法律と倫理とテクノロジーでガバナンスをするか。その間、中国はどんどん進化していくんです。頭がよくて、めっちゃ悪いＡＩとかが出てくるんです。だから、それをやはり我々は常に上に行っていなければいけない。 　あと、今の高市大臣の指摘でいくと、今言ったニューラルモデルじゃなくて、日本が得意なのは、今言っていたラージランゲージモデルはニューラルモデルという、脳でいうと右脳なんですけれども、左脳みたいなシンボリックモデルのところは強いんですよね。だから、右脳と左脳があって初めて人間の脳と同じように、そのバランスもやらなければいけないし、更に言えば、やはりこのラージランゲージモデル、ファウンデーションモデルが物すごい指数関数的に発展をしていて、これは自然言語とコンピュータ

○平委員　チャットＧＰＴ、私も初めて触れたときに、平将明ってどんな人と言ったら、日本の中世の有力な武将と出てきましたので、まあ、ありがちなバイアスがかかっている。ただ、一方で、専門家が使う分には、下書きで使う分には、物すごい有効です。 　一方で、今、イタリアがちょっと、個人情報で不透明なところがあるので止めたりしていますけれども、あれも私は解決できると思いますが、できれば、ちゃんと同盟国、同志国の信頼できる国の一番進んでいるところの例えば企業と基本合意書みたいなのを結んで、オープンデータだけ、例えばＡＩに議事録を読ませる分には余り問題もないと思いますし、もっと突っ込んでやるんだったら、サーバーはちゃんと日本に置くとか、取扱いはこうするとか、そういうのをちゃんと詰めた上で、政府がまず使ってみる。 　いろいろな問題が出てくると思いますけれども、それも、レギュレーションとかルールで解決するの