御答弁ありがとうございます。
個別具体的に判断する、そういう御答弁でありましたけれども、やはりそれだけでは現場の行政機関にとっては判断基準が非常に不明確であるかなと思います。
データ提供に伴う業務負担は、行政機関の規模や人員体制、データの性質によって大きく異なります。そのため、同種のデータであっても、特定の省庁からは提供が行われる一方で、別の省庁ではこの条項を基に拒否されるケースや、本来業務を圧迫してまで提供しようとすることが十分考えられます。
個人情報や機微情報を含むデータであれば、匿名化や安全管理のための確認作業も慎重に行う必要があります。この負担を軽視すれば、情報漏えいや不適切利用のリスクが高まります。したがって、過分な負担に該当する場合については、少なくとも費用や必要な具体的な判断要素を指針等で明確に示していただきたい、そう考えております。
次の質問は、ちょっと時間の都合上飛ばさせていただきます。次に、ＡＩ学習に使われたデータの扱いについて伺います。
国等データがＡＩモデルの学習に使われた場合、そのデータは、単なるファイルとして残るのみではなく、その影響は学習済みモデルのパラメーターや出力傾向に残る可能性があります。
そこで、伺います。
国等データがＡＩモデルの学習に用いられた場合、後に認定取消しや違法認定がなされたとしても、学習済みモデルから当該データの影響を完全に除去することは可能なのでしょうか。まずはこの点についてお伺いします。
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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）
国等が保有するデータについては、保護と利活用をバランスを図りながら進めていかなければいけないがゆえに、認定制をつくっておるということでございます。
データを提供する際には、他の法令に違反する場合や、それから公益を害する場合などには、データを提供しないということにしております。その場合に、理由について明らかにしなければいけません。これは法律で定められていますから、理由なしに提供しないということはございません。したがって、理由が明確に明示されているのであれば、委員御指摘の不服申立てや国家賠償請求等につながらないというようになっていますから、それについては運…
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154谷谷浩一郎(参政)
御答弁ありがとうございます。
ただいまの御答弁を踏まえましても、この法案、やはり、一度事業計画の認定を受けた事業者にとってかなり有利な制度設計になっているように感じます。
国が保有する行政データは、国民の信頼の下で管理されている、いわば国民共有の重要な財産で資産です。そして、その提供の可否については、先ほども申し上げたとおり、認定段階だけで全て見通せるものとは限らないと考えています。それにもかかわらず、認定後は原則として提供するものとするというたてつけにすれば、行政側の判断余地が狭まり、事業者の予見可能性や利益が国民の権利利益の保護より優先されかねま…
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155山山澄克内閣官房デジタル行財政改革会議事務局審議官
お答え申し上げます。
先生も引用されました、改正後のデジタル行政推進法第二十九条第二項第三号におきましては、認定国等データ活用事業者からデータ提供の求めを受けた際に、公益を害し、又は、ここからが関係するところだと思いますが、その所掌事務の遂行に支障を及ぼすおそれがある場合には、求めを受けた主務大臣はデータ提供を行わないことというふうに規定されてございます。
その上で、委員お示しの、データ提供に莫大な費用や過分な業務負担を要する場合ということについてでございますけれども、先ほど申し上げました、公益を害しの後ですね、又は、その所掌事務の遂行に支障を及ぼす…
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- （上の発言）
156谷谷浩一郎(参政)
御答弁ありがとうございます。
個別具体的に判断する、そういう御答弁でありましたけれども、やはりそれだけでは現場の行政機関にとっては判断基準が非常に不明確であるかなと思います。
データ提供に伴う業務負担は、行政機関の規模や人員体制、データの性質によって大きく異なります。そのため、同種のデータであっても、特定の省庁からは提供が行われる一方で、別の省庁ではこの条項を基に拒否されるケースや、本来業務を圧迫してまで提供しようとすることが十分考えられます。
個人情報や機微情報を含むデータであれば、匿名化や安全管理のための確認作業も慎重に行う必要があります。この負担を軽視すれば、情報漏えいや不適切利用のリスクが高まります。したがって、過分な負担に該当する場合については、少なくとも費用や必要な具体的な判断要素を指針等で明確に示していただきたい、そう考えております。
次の質問は、ちょっと時間の都合上飛ばさせていただきます。次に、ＡＩ学習に使われたデータの扱いについて伺います。
国等データがＡＩモデルの学習に使われた場合、そのデータは、単なるファイルとして残るのみではなく、その影響は学習済みモデルのパラメーターや出力傾向に残る可能性があります。
そこで、伺います。
国等データがＡＩモデルの学習に用いられた場合、後に認定取消しや違法認定がなされたとしても、学習済みモデルから当該データの影響を完全に除去することは可能なのでしょうか。まずはこの点についてお伺いします。
157山山澄克内閣官房デジタル行財政改革会議事務局審議官
お答え申し上げます。
端的に、可能かどうかということでございますけれども、事後的な完全な除去が可能かどうかは、ＡＩモデルの学習、利用方法等によりますものですから、一概には申し上げられないところでございます。
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158谷谷浩一郎(参政)
今の御答弁ですと、除去できる可能性もあるだろうしできないこともあるだろうというようなところだとは思います。
続けてお伺いします。
また、今、恐らく困難である可能性もあるというふうに私は認識をするんですが、それが困難である場合、国はその当該モデルの利用停止や再学習又は廃棄を命じることができるのでしょうか。こちら、お伺いします。
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159山山澄克内閣官房デジタル行財政改革会議事務局審議官
お答え申し上げます。
先生の御質問に端的に答える前に、少し全体像を御説明させていただければと存じますが、国の保有するデータの提供に当たっては、他の法令に違反する場合ですとか公益を害する場合などにはデータ提供をしないこととしておりますので、このため、機密度が極めて高いデータというのはそもそも提供されない仕組みとなってございます。
また、認定に当たりましては、安全管理の内容を始めといたしまして、計画全般の適格性について丁寧に審査を行うとともに、認定後も、要すれば適時に報告徴収等を通じた適切な監督を行ってまいります。
このようにしまして、違法なデータの利…
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