大臣、丁寧な御答弁ありがとうございました。
やはり最初の頃は、病院とか薬局を経営している僕の友人なんかは言っていましたけれども、やはりマイナ保険証というと、面倒くさいとか、もうこんな一々とか怒り出すので、余り薬局側も病院側も勧めていない現状があったので、最近は、慣れてくるともう本当にスムーズにやっていると思いますので、やはり最初の丁寧な説明が大事だと思いますので、またよろしくお願いします。
次に、防災ＤＸに関連した質問を行います。
昨年から、定量的弱部分析といって、防災庁が担う役割の一つとして、南海トラフ地震などの大規模災害を想定し、どの地域、どの分野のどこがどれぐらいもろいかを数値シミュレーションであぶり出すための新しい評価取組がスタートしています。被害想定の高精度化と災害リスク評価の手法を整理、高度化して、地域ごとのボトルネックを定量的に示せるようにすることが、非常にこれが中心の内容になっています。
防災庁が中心となり、国、都道府県が連携して、南海トラフ地震等のシナリオに基づくマクロな被害シミュレーションを行い、その結果を地域の計画、対策に反映させるというのが目的だというふうに思います。
具体的には、地震や津波シナリオ、人口、建物分析、震度、浸水、負傷者数、道路、医療、ライフライン機能などをモデルとして計算し、そして、この地区には負傷者に対して搬送能力が不足している、この地域は孤立リスクが高いといった弱部を数値として可視化していきます。
これは本当にすばらしい取組だと思います。例えば高知県なんかは元々、応急期機能配置計画というのを作っておりまして、一定弱部についてのデータが最初から出ておりまして、これを弱部分析していきますと、実際には弱部分析されたデータと地域資源の実態との乖離が大きい例なんかが既に出てきています。
例えば、ある人口規模の自治体では、南海トラフ発生時には、その被災者の状況から、救急車が七台必要と弱部分析であぶり出されても、実際にはふだんは救急車が二台しかなかったり、救急隊も七台分対応できない、人が対応できないといったことが想定されています。
そこで、そういった場合などは、やはり公助に頼るだけでは無理で、自助、共助が非常に重要であると思います。なので、極端な話かもしれないんですけれども、大規模災害時に限っては、超法規的に、例えば救急車を事前に地域で登録していた人が運転する、そして後ろには地域にいる看護師や元看護師が乗るといった運用でも、必要ではないかというふうに思います。当然、すぐにと言われても、救急車を運転したり後ろで医療機材を使えないので、日頃からの訓練も重要になってくることが想定されます。
しかし、そういった対応を考えないと、せっかく弱部分析でもろい部分が判明しているのに、対応は考えられていませんでした、結果、何もできませんでしたというふうになってはいけないと思いますので、そういった日頃からの自助、共助における地域資源の掘り起こしや訓練を行っていくことが、弱部分析を本当に生かすことになり、国民の皆様の命と生活を守る上で必要だと考えますが、定量的弱部分析の概要と今後の取組についてお伺いいたします。
19江江浪武志厚生労働省大臣官房審議官
マイナ保険証の利用率の今の状況についての要因ということでございます。
国民全体でのマイナンバーカードの保有状況は約八割ということでございまして、そのうち九割の方がマイナ保険証の利用登録をしていただいているという状況でございますので、マイナ保険証を、お持ちの方には一定程度御利用いただいている状況であるというふうに受け止めております。
マイナ保険証を御利用いただけていない方に御利用いただくための課題といたしましては、マイナ保険証のメリットについて御理解をいただきまして、その利便性を実感いただくということが十分行き届いているのかということや、マイナンバーカ…
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20山山崎正恭(中道)
ありがとうございます。私の問題意識と現状等、大体、ほぼ一緒かなと思いました。
これについては、医師や薬局の経営者の皆さんなど現場の方の話を聞くと、やはり高齢者の方の中で使っていない場合が多いということが多く聞かれます。やはり五十代以上になると一定割合苦手な人たちがいて、その人たちは、苦手意識が強いがゆえに、なかなか使おうとしないというふうな声が多く聞かれます。
そこで、対策としての一つは、今、実際に島根県の出雲市の方でオンライン診療等に取り組んでいる皆さんが行われている出雲モデルというものがありまして、例えば、そういったデジタルが苦手な高齢者の方に対…
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松本尚(自民)デジタル大臣・内閣府特命担当大臣（サイバー安全保障）
山崎委員の御苦労を聞いていますと、ここにいる、私も含めて、今、皆、笑っているんですけれども、あと三十年もすると同じ目に遭っていないかと、注意をしなきゃいけないなと思います。
さて、今のお話ですけれども、おっしゃるとおり、高齢者の方々のマイナ保険証の利用率は非常に低いです。今、厚労省、はっきり数字は出しませんでしたけれども、平均的に五〇％を超えているんですが、七十五歳以上になりますと四〇％ぐらいになってしまいます。理由は、マイナカードの保有率は八〇％を超えていますので、この世代も、恐らくマイナ保険証とまたもう一つ、別の理由で本人確認をしているんだろうと思…
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- （上の発言）
22山山崎正恭(中道)
大臣、丁寧な御答弁ありがとうございました。
やはり最初の頃は、病院とか薬局を経営している僕の友人なんかは言っていましたけれども、やはりマイナ保険証というと、面倒くさいとか、もうこんな一々とか怒り出すので、余り薬局側も病院側も勧めていない現状があったので、最近は、慣れてくるともう本当にスムーズにやっていると思いますので、やはり最初の丁寧な説明が大事だと思いますので、またよろしくお願いします。
次に、防災ＤＸに関連した質問を行います。
昨年から、定量的弱部分析といって、防災庁が担う役割の一つとして、南海トラフ地震などの大規模災害を想定し、どの地域、どの分野のどこがどれぐらいもろいかを数値シミュレーションであぶり出すための新しい評価取組がスタートしています。被害想定の高精度化と災害リスク評価の手法を整理、高度化して、地域ごとのボトルネックを定量的に示せるようにすることが、非常にこれが中心の内容になっています。
防災庁が中心となり、国、都道府県が連携して、南海トラフ地震等のシナリオに基づくマクロな被害シミュレーションを行い、その結果を地域の計画、対策に反映させるというのが目的だというふうに思います。
具体的には、地震や津波シナリオ、人口、建物分析、震度、浸水、負傷者数、道路、医療、ライフライン機能などをモデルとして計算し、そして、この地区には負傷者に対して搬送能力が不足している、この地域は孤立リスクが高いといった弱部を数値として可視化していきます。
これは本当にすばらしい取組だと思います。例えば高知県なんかは元々、応急期機能配置計画というのを作っておりまして、一定弱部についてのデータが最初から出ておりまして、これを弱部分析していきますと、実際には弱部分析されたデータと地域資源の実態との乖離が大きい例なんかが既に出てきています。
例えば、ある人口規模の自治体では、南海トラフ発生時には、その被災者の状況から、救急車が七台必要と弱部分析であぶり出されても、実際にはふだんは救急車が二台しかなかったり、救急隊も七台分対応できない、人が対応できないといったことが想定されています。
そこで、そういった場合などは、やはり公助に頼るだけでは無理で、自助、共助が非常に重要であると思います。なので、極端な話かもしれないんですけれども、大規模災害時に限っては、超法規的に、例えば救急車を事前に地域で登録していた人が運転する、そして後ろには地域にいる看護師や元看護師が乗るといった運用でも、必要ではないかというふうに思います。当然、すぐにと言われても、救急車を運転したり後ろで医療機材を使えないので、日頃からの訓練も重要になってくることが想定されます。
しかし、そういった対応を考えないと、せっかく弱部分析でもろい部分が判明しているのに、対応は考えられていませんでした、結果、何もできませんでしたというふうになってはいけないと思いますので、そういった日頃からの自助、共助における地域資源の掘り起こしや訓練を行っていくことが、弱部分析を本当に生かすことになり、国民の皆様の命と生活を守る上で必要だと考えますが、定量的弱部分析の概要と今後の取組についてお伺いいたします。
23河河合宏一内閣府大臣官房審議官
お答えいたします。
南海トラフ地震などの大規模災害が発生した際に、できる限り被害を防止、軽減するためには、地域レベルで科学的シミュレーションに基づいた災害リスク評価を行い、それを踏まえた事前防災対策を着実に講じていくことが重要です。
災害リスク評価の具体的な手法については現在検討中ですが、例えば、地震発生時に想定される負傷者数等を算出した上で、救出活動や救急搬送の体制が十分かなどについて具体的かつ分野横断的なシミュレーションを行うことにより、必要な機能や資機材の不足などを定量的に把握することなどを考えております。
その上で、明らかになった課題への対…
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24山山崎正恭(中道)
何度も言いますけれども、この弱部分析は非常にすばらしい取組なので、対応までセットで考えていけるようなまた取組を省庁を超えて是非やっていけたらと思いますので、よろしくお願いします。
次に、ＡＩについてお伺いします。
ＡＩについては、先日の所信表明の中でも、今年度中に十八万人の政府職員の皆さんが「源内」を利用可能とするなどのお話がありましたが、私たちの身近なところでも、昨年から今年にかけて大きくＡＩがふだん使いされるようになったなという実感を持っておりますが、今日はフィジカルＡＩについてお伺いしたいと思います。
フィジカルＡＩは、現実世界をセンサーで理…
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25奥奥家敏和経済産業省大臣官房審議官
お答え申し上げます。
委員御指摘の、ＡＩが現実世界を理解して行動を生成することで物理的タスクを遂行するフィジカルＡＩ、これは日本が持ちます世界に誇れる製造業等の現場に蓄積されたデータ、それと産業用ロボットなどの技術基盤が生かせる領域であり、日本の勝ち筋だと考えています。
まず、フィジカルＡＩの実現に不可欠なデータ、これをデータセットとして整備を進めます。それとともに、こうしたデータを活用してフィジカルＡＩモデルを開発する取組であって、ＡＩロボットとしてハードウェアの開発も一体として行う取組、これに対する支援を事業として開始します。
こうしたフィジカ…
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