犬飼明佳

今回の法改正の中では、下水道の構造についてのことで、点検、修繕、改築や災害時の応急措置の容易性を新たな原則として位置づけて、リダンダンシーの確保や重要管路の複線化、光ファイバーセンサー等による異常検知システムの導入を進める方向性というものが示されております。特に、大口径かつ高水位の管路では事故発生後の復旧が極めて困難であります。八潮市の道路陥没事故においても、長期間にわたり地域住民の生活や経済活動に重大な影響を及ぼしました。 　こうした教訓を踏まえ、壊れてから直すのではなく、異常を早期に検知し、被害を最小化する予防保全型への転換が不可欠であります。日本下水道協会からも、水位を下げることができない箇所における複線化や、連絡管整備、調整施設増設の必要性などリダンダンシーの確保が具体的に示されました。ただ、こうしたことに対しては多額な費用がかかりますので、こうした複線化等に対する財政支援や自治

引き続き、大臣に、改築費用を含む収支見通しと下水道経営の持続可能性についてお伺いをさせていただきます。 　今回の改正案の中では、計画的な改築を推進するために、改築費用を含む収支見通しの作成、公表を努力義務化するとされております。現在、全国の下水道施設の多くが高度経済成長期に整備をされ、今後、更新需要が急速に増加すると見込まれております。一方で、人口減少や節水機器の普及によって下水道使用料収入は減少傾向にあります。 　先ほどの日本下水道協会からは、下水道使用料に資産維持費を算入している団体は二二・一％にとどまっているということでありました。多くの自治体で将来更新に必要な費用が十分料金へ反映されていない状況にあります。老朽化が進展する中で、持続可能な事業運営には住民理解が不可欠であり、維持管理状況や計画改築費用を含む収支見直しの見える化を進めるべきであるということも示されたところであります

ありがとうございます。 　今、大臣の中にもありました、いわゆる広域化、一体化ということについて、広域連携についてもお伺いをさせていただきます。 　今回、法改正の中で、都道府県による広域連携推進計画の策定や、点検、修繕、改築を他自治体が代行できる連携協力下水道制度など、広域連携を抜本的に強化する内容が盛り込まれております。 　この背景には、人口減少や技術職員不足が深刻化する中、とりわけ小規模自治体では単独で下水道事業を維持することが困難になっている現実があります。人口五万人以下の下水道事業体の平均職員数は十六人にとどまり、大規模自治体との差は極めて大きい状況となっております。 　私の地元、愛知県では、西三河地域で上下水道インフラの持続可能性を確保するため、県と岡崎市、豊田市、安城市、西尾市など九市一町とが連携をし、事業の一体化、広域化に向けた協議が始まっております。 　この取組の柱

ありがとうございます。 　この広域化、しっかりと取り組んでいただきたいと思いますし、先ほど愛知県西三河地域のことを御紹介しましたけれども、当面はやはり、始めるということが大事だと思います。ただ、ずっとその先、どういう形で、先ほどの料金とか給与体系をどうするのかというのは、今後のことも課題ということで、必ずどこかで乗っかってくることになりますので、引き続き、国の方でまた考えを示していただきたいと思いますので、よろしくお願いをいたします。 　ここからは、地下のインフラ情報、埋設情報の管理、また維持ということについてお伺いをさせていただきます。 　今回の改正案につきましては、道路を地下に埋設する占用物件について、工事完了時の竣工図の提出を義務化し、道路管理者が正確な位置情報を把握できる仕組みを創設しております。 　八潮市の道路陥没事故では、地下に、下水道、ガス管、水道管、通信ケーブルなど

今回の改正案では、この占用許可申請書に占用物件の維持管理に関する事項を追加をし、道路管理者が点検計画を把握できる制度ということが創設をされます。 　長期間地下に埋設される占用物件について、維持管理が適切に行われていなかった場合、道路利用者や道路交通に重大な影響を及ぼすおそれがあります。 　そこで、伺います。 　今回創設される占用物件の維持管理制度について、提出された点検計画の実施状況をどのように確認、監督していくのか伺います。

今、道路地下の占用物件の情報ということと、そして維持管理ということについて答弁をいただきました。 　今回のこの法改正においては、下水道管理者と道路管理者の連携強化の一環として、路面下空洞調査の共同実施や地盤情報の共有などを進めることとしております。 　昨年の三月に、私は地元の名古屋市内で、路面下空洞調査の最新技術を視察をしてまいりました。最新の探査車両は地中レーダーを搭載をして走行をします。走行しながら約一・五メートルまで連続してレーダーで探査をするということで、最高時速が百キロまで出しながら調査することも可能であるということであります。したがいまして、広範囲を短期間で調査ができます。これまでも、三メーターを超える大きな空洞を発見をしたことがあるということでありました。空洞の位置や深さ、危険度をＡＩ解析やデータベース化し、陥没リスクを早期に把握することで、事故発生前に補修へつなげる予防

ありがとうございます。 　これで質問を終わります。ありがとうございました。

中道改革連合の犬飼明佳でございます。よろしくお願いをいたします。 　まず、統計作成等の特例における要配慮個人情報についてお伺いをいたします。 　今回の改正では、統計作成やＡＩ開発等を目的とする場合、一定条件の下で、本人同意なしに個人情報を取得、利用できる特例が設けられております。 　ＡＩ開発競争が激化する中、データの利活用を進め、我が国の競争力につなげていくということの重要性は私も理解をしている一人でございます。 　しかし、その一方で、五月十二日の委員会での我が党の長妻議員の質問や先般の参考人質疑の中においては、公開されていない病歴情報などの要配慮個人情報についても、統計作成等を理由に、本人同意なしで取得、利用、第三者提供が可能となる点への強い懸念が示されました。特に、病歴や健康診断情報などは極めてプライベート性が高く、一度漏えいすれば本人に重大な不利益を与えかねない情報であります

取り扱う事業者の観点ということも非常に重要であると思います。 　この要配慮個人情報を取り扱う事業者について、今大臣から御答弁がありましたけれども、そうしたいわゆる安全管理、こうした義務をしっかりとやれる、できるのか、その事業者自体が信頼できる事業者なのかということを担保していただきたいと思います。公表事項などのルールや秘匿処理などの能力が果たしてあるのか、また、提供する側もこの確認の責任を負うなど安全性を担保する仕組みづくりが必要であるというふうに思います。 　そこで、要配慮個人情報を扱う事業者に対する認定制度とか第三者のチェックなど、安全管理の強化が必要であると考えますけれども、大臣の見解を伺います。

先般の参考人質疑の中でも、やはり分野によって保護と利活用のバランスが変わるというお話もありました。したがいまして、医療分野については、やはり保護という観点を、特段に対応が必要である分野になると思いますので、そうしたこともしっかりと対応していただきたいと思います。 　次に、ＡＩ学習に伴う再識別リスクについて伺います。 　生成ＡＩの急速な普及に伴い、学習データに含まれていた個人情報や機密情報がＡＩの出力を通じて漏えいするリスクが国際的にも問題視をされております。海外では、対話型ＡＩが学習データの中の氏名、住所、電話番号等を出力した事例や、企業内部情報が生成ＡＩ経由で外部流出した事例も報告をされております。また、位置情報や購買履歴など、一見匿名化されたデータであっても、他の公開情報と突合することで個人が再識別されたケースも海外で問題となりました。 　さらに、ＡＩは膨大なデータを横断的に分析