渡邊昇治

お答え申し上げます。 　まず、事業者名等を公表することについては、公表した場合としない場合のデメリット、メリットといいますか、今御指摘ありましたように、公表してしまうと愉快犯みたいな人が、あるいは模倣犯みたいな人が出てきて、その悪質なものを使ってしまうとかいう可能性もあります。 　また、余り言いたくない話ではあるんですけど、結局、公表したところで、また別の事業者に名前を変えて次の日から同じことをやったりとかそういうこともありますので、むしろ、その個別の事業者名を公表するというよりは、似たような事象といいますか、そういう現象について調査をして公表するということがもしかすると重要かもしれないというふうに思っていまして、そういう意味では、公表した場合と公表しない場合のどちらがいいかということをよく考えながらやっていきたいというふうに思います。 　それと、そのルールにつきましては、やはりＡＩ

お答え申し上げます。 　行政で利用する場合は、内部で利用する、内部業務の効率化とか高度化のために利用するというのもあれば、外部サービス、住民との関係ですとか事業者との関係でＡＩを使っていくという両方の可能性があると思います。 　そういう中で、例えば給付金の支給の判断をＡＩがやるとか、あるいは何らかの認可とか、そういった判断をそのＡＩがやるということになりますと、これはもし間違いがあったときとかには非常に大きな影響ございますので、こういったものが今のこの重大な影響を及ぼしかねないものという例の一つかというふうに思います。

御指摘のとおり、行政においてＡＩを積極的に使う場合、やはり透明性とか説明責任というのはしっかり果たしていく必要があるというふうに考えています。 　一つ申し上げますと、デジタル庁が今作っているガイドラインがございまして、行政の進化と革新のための生成ＡＩの調達・利活用に係るガイドラインというものでございます。これ、本年五月に、目途にその策定予定と聞いておりますけれども、この中では、出力結果に基づいて行われた判断、要するに最終的には人間が判断するということなんですけど、その出力結果に基づいて行われた判断も説明責任の対象の中に含まれるんだと、そこに留意をしましょうとか、あるいは、出力結果にやっぱりバイアスが含まれる可能性がありますので、当然、担当官がそれ留意して、問題がないかどうかを確認をしながら判断するとか、あるいは、関係省庁がその生成ＡＩシステムを使ってサービスを行う場合、問合せ窓口をユーザ

お答え申し上げます。 　いわゆるネットワークビジネスにおいて起こる現象でございますけれども、一般的には非常に技術的にブラックボックスになりやすい、そういうものを扱っているデジタルプラットフォーマーと言われている人たちなので、一般の人のチェックが入りにくいという説もあるんですけど、逆に多くの利用者がそれを利用して、日々使っているので、何かおかしいことがあればそれは発覚しやすいという面もあれば、また一回そういうことが起こりますと使われなくなってしまうということで、事業者側もリスクを感じていますので、利用者の多いＩＴシステムといいますかＡＩも含めて、民間企業がやっているから駄目なんだということはないというふうに考えております。

お答え申し上げます。 　二〇一〇年代にＡＩの技術がだんだん進化して国際的にも利用されるようになってきて、ちょうど二〇一六年に、Ｇ７の、高松ですね、香川・高松情報通信大臣会合がございまして、そのときに、その当時の高市総務大臣がこのＡＩに関して何らかの原則が必要なんではないかということを表明されたと。ある意味、これが一つの出発点だったんではないかというふうに思います。 　その後、二〇一七年に、総務省の方で、ＡＩ開発者が研究開発等の際に留意する指針、原則としてＡＩ開発原則という今御指摘のものを作りまして、その解説文書としてＡＩ開発ガイドラインというのもできました。 　その後、二〇一九年に、今度はそのサービス提供側、先ほどＡＩを作る側だったんですけど、今度はＡＩを使ってサービスをするとかＡＩを利用する側の原則といいますか、ＡＩ利活用原則というのができまして、やはり同じくガイドラインでその解説

お答え申し上げます。 　生成ＡＩは非常に高性能なものですから、例えば偽情報も非常に巧妙で本物かどうか見分けが付かないとか、そういうものが出てきたということで、これは従来のその原則に加えて、やはりもう少し細かなルールといいますかガイドラインが必要だろうということで、国際的にもそういう議論になっていったというふうに考えております。 　そういう意味で、今までの原則がなくなったということではなくて、今までの原則に加えて、新しいそのルールが加わっているというふうに理解しております。

お答え申し上げます。 　人によってちょっと解釈は違うかもしれませんけれども、私どもの解釈を申し上げますと、まずアメリカのビッグテックと日本の企業を比べた場合、大きな資金が集まってくるそのスピード感、資金とか人が集まってくるそのスピード感というのがやはり違うかなと。もちろんその規模も違うんですけれども、そういったところがありまして、その影響も大きいと思いますけれども、データセンター等の、クラウド等の大きなこのコンピューターインフラ、あるいはそのエンジニアの数とか、そういうものは確保しにくかったのかなと思います。 　また、もう一つちょっと残念なのは、やはり日本語、少数言語でございますので、英語のコンテンツに比べるとその学習のコンテンツが少ないという問題も正直あったのかなというふうに考えております。

済みません、通告ございませんでしたので、ちょっと私の方からお答えさせていただきます。 　ちょっと細かくお答えしますと、確かにＡＩ法案、ＡＩ法という面で比べますと、日本のＡＩ法には罰則規定がないということがございます。しかし、法体系ということで比較をしますと、ＥＵが言っているその四つのランクに分けて、一番厳しいものは禁止、次は基準適合義務とか、こういう考え方ですけれども、日本も当然、刑法とか個人情報保護法に抵触するものは規制が掛かっているわけですし、それから医療機器とかであればその認証というのがありまして、そういう意味では、やっぱりリスクの高いものについては何らかの規制が掛かっているというところは、ＥＵと日本は、法律は違うんですけど、ＡＩ法ではなくて個別の業法みたいな形になりますけれども、ＥＵと同じような考え方ではあるということだと思います。 　さらに、そのＥＵの法律はいわゆる一般的な、

お答え申し上げます。 　ＡＩを利用しているか否かにかかわらず、雇用等の場面でそのＡＩを使って、それが偏見、差別を含んでいるというのは、これは良くないことでございまして、厚労省のガイドライン等でこういった点については一定の考え方というのは示されているところであります。 　また、総務省と経産省、先ほども御答弁ありましたけれども、作っているＡＩ事業者ガイドラインにつきましては、事業者がＡＩを使う場合に、これ当然そういった人事評価とかそういうものも含むというふうに考えておりますけれども、そういうところで使う場合にバイアスとかそういった問題にも配慮をしなきゃいけないということが書かれております。 　また、今国際的なＩＳＯとかＩＥＣで議論されているＩＳＯ４２０００シリーズという国際規格がありますけれども、これも、事業者がＡＩを使ったときのマネジメントについて国際標準というのを作っているところでご

大変重要な御指摘というか、本部を開くときの一つの形に対するアドバイスだというふうに受け止めております。 　ただ、今申し上げたのは、個別の事案がまず出てこないと、どういうリスクがあるかというのはやっぱりどうしても事後的にしか分からない部分がありますから、そういうものについてはどうしても個別事案ごとに対処することになりますし、そのときに、一気に国民に対して全部アピールするのがいいのか、一部の関係者にだけ言った方がいいのかというのは、これは悪事を余り一気にアピールするとまた別の影響があったりするケースもありますので、そういうことも考えないといけないので、これは慎重にやらなきゃいけないケースもあるということですし、先ほど私答弁したとおり、個別の事案が見付かったときに事後的にやる調査だけではなくて、ある程度何か予測されるリスクに対して、その事象に対してですね、個別事案じゃなくて、この事象に対して調