2025年4月16日・第217回国会 衆議院 内閣委員会 第14号（外部サイト、新しいタブで開きます） の 219 番目の発言（外部サイト、新しいタブで開きます）（全 237 発言）
日本共産党の塩川鉄也です。
ＡＩ推進法案について質問します。
今日は、まず、ＡＩによるプロファイリング、またスコアリングの問題について質問をいたします。
二〇一九年に、リクナビを運営するリクルートキャリアが、就活生のサイト閲覧履歴などの情報をＡＩで分析し、約九万人の内定辞退率をスコア化し、本人同意なく採用企業に販売していたことが大問題となりました。企業によるＡＩを用いたプロファイリング、スコアリングの利用実態が明らかになった事件の一つであります。このことが、学生たちの就職活動、人生に不利益となる影響を与えてしまった可能性は否定しようがないと思います。
時事通信が主要企業百社に行った調査結果によると、採用活動でＡＩを導入する企業は約三割に上っておりますが、雇用や採用選考は人生を左右するような重大な判断であり、労働者や採用希望者に不利益がもたらされることがないよう、極めて慎重な対応が必要であります。
質問します。
ＡＩによる評価、分析のバイアスについてお聞きします。
政府が取りまとめた人間中心のＡＩ原則では、ＡＩに関するバイアスにはどのようなものがあると記載をしておりますか。
216
城内実(自民)内閣府特命担当大臣（クールジャパン戦略・知的財産戦略・科学技術政策・宇宙政策・経済安全保障）
今、上村委員から、マイナンバーの制度を引用されまして、ＡＩを使って、何かいわゆる情報がどこかに集中して、それが権力の意のままのように使われるんじゃないかというような御懸念の御指摘がありましたけれども、私は、決してそういうことじゃないと思います。 日本は民主主義国家でありますし、また、たてつけといたしましては、総理の強力なリーダーシップの下で、総理を本部長としてＡＩ戦略本部をつくって、そしてまた、新たな有識者の会議体ができて、いろいろな意味で意見もいただきながら、関係省庁との連携を通じて、ちゃんと、いろいろなステークホルダーがおりますので、チェック・アン…
217
上村英明(れいわ)
ありがとうございました。
多分、権力の集中というのは、意図するかしないかにかかわらず、結果的にそういうふうな構造をつくってしまうということが大きな問題ではないかなと思いますので、また今後とも、そうした問題でお話をしたいと思います。
どうもありがとうございました。
218
大岡敏孝(自民)
次に、塩川鉄也君。
219塩川鉄也(共産)
日本共産党の塩川鉄也です。
ＡＩ推進法案について質問します。
今日は、まず、ＡＩによるプロファイリング、またスコアリングの問題について質問をいたします。
二〇一九年に、リクナビを運営するリクルートキャリアが、就活生のサイト閲覧履歴などの情報をＡＩで分析し、約九万人の内定辞退率をスコア化し、本人同意なく採用企業に販売していたことが大問題となりました。企業によるＡＩを用いたプロファイリング、スコアリングの利用実態が明らかになった事件の一つであります。このことが、学生たちの就職活動、人生に不利益となる影響を与えてしまった可能性は否定しようがないと思います。
時事通信が主要企業百社に行った調査結果によると、採用活動でＡＩを導入する企業は約三割に上っておりますが、雇用や採用選考は人生を左右するような重大な判断であり、労働者や採用希望者に不利益がもたらされることがないよう、極めて慎重な対応が必要であります。
質問します。
ＡＩによる評価、分析のバイアスについてお聞きします。
政府が取りまとめた人間中心のＡＩ原則では、ＡＩに関するバイアスにはどのようなものがあると記載をしておりますか。
お答え申し上げます。 ただいまの人間中心のＡＩ社会原則は二〇一九年三月に策定されたものでございますけれども、この中では、書いてあることをそのまま申し上げますけれども、ＡＩの長所、短所をよく理解しており、とりわけＡＩの情報リソースとなるデータ、アルゴリズム、又はその双方にはバイアスが含まれること、これらを認識する能力を人々が持つことが重要とされております。 また、データのバイアスには主として三つございまして、一つは統計的なバイアス、二つ目は社会の態様によって生じるバイアス、三つ目はＡＩ利用者の悪意によるバイアス、この三種類があることを認識していることが…
221塩川鉄也(共産)
そのようにＡＩによるバイアスの指摘があるところです。 実際、アメリカのアマゾンは、開発したＡＩを活用した人材採用システムに女性を差別する機械学習の結果が判明をし、運用を取りやめたという例もあります。ＡＩが学習したデータが男性が大半である過去十年間の応募者データであり、男性の応募者の方が有望、女性は低く評価すると学習してしまったために起こったと報じられています。 また、ＡＩには、判断の過程や根拠が不透明であるブラックボックス化という問題もあります。 お尋ねしますが、ＡＩ事業者ガイドラインでは、ブラックボックス化の事例としてどのような事例を紹介していま…
お答え申し上げます。 ＡＩ事業者ガイドライン、これは総務省と経済産業省が策定しているものでございますけれども、これの本体というよりは別添になりますけれども、別添に記述がございますので、読み上げをさせていただきます。 「ＡＩの判断のブラックボックス化に起因する問題も生じている。とあるクレジットカードにおいて、同じ年収を有する男性及び女性に対して、女性の方が利用限度額が低いとの報告がＳＮＳ上で広がった。この問題に対し、金融当局が調査を実施し、クレジットカードを提供した企業に対してアルゴリズムの正当性の証明を求めた。しかし、企業はアルゴリズムの具体的な機能…