「源内」という答弁を作るＡＩ、大臣の記者会見を拝見しますと、今年の三月中で、全省庁で千四百二十四回使用したというようなことでございまして、今後、ＡＩが進歩すると、例えば、私の質問を全部読み込んで、パターンを見つけて、更問いに対する、追及に対するうまい答弁を返してくるような時代もすぐ来るんじゃないか。
そのときに、是非留意いただきたいのは、今までの政府の答弁を学習させないで、つまり、学習すると、はぐらかし答弁ばかり覚えて、何かうまく追及をかわすＡＩができてくると、こっちもＡＩを使わざるを得なくなるので、人間が要らなくなっちゃうんですね。だから、余りそういう変な話にならないように、効率的に過去の答弁の整合性をチェックするとか、そういう部分部分は私はいいと思うんですけれども、政治家が要らない世の中になるのは危うい。
今回も、ＡＩとか統計作成等で、非常に個人情報の保護が緩和し過ぎているという強い懸念を私は持っているんですね。
配付資料の中で四つのケースを分かりやすくちょっと書かせていただきました。一ページですけれども、ちょっと一つ一つお伺いしていきたいと思うんですが、まず一つ、読み上げますと、「地方自治体が統計作成等で利用する場合、当該自治体内の住民個人の公開されていない病歴情報（氏名入り病歴等の要配慮個人情報）を取得する。」と。これは今回の改正案でできるようになったんでしょうか。
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丹羽秀樹(自民)
次に、長妻昭君。
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長妻昭(中道)
長妻昭です。よろしくお願いをいたします。
まず、今回の質疑、私の質問に対する答弁というのはＡＩで作られましたか。
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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）
おはようございます。
今回は法案審査でございますので、非常に重要な内容ということで、まだちょっとＡＩに全部お任せするわけにはいきませんので、今回は作っておりません。
ＡＩで作ろうが役所が作ろうが、僕は基本的に余り読まないので、余り変わりないんですけれども、今回はそういうことでございます。
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- （上の発言）
21長妻昭(中道)
「源内」という答弁を作るＡＩ、大臣の記者会見を拝見しますと、今年の三月中で、全省庁で千四百二十四回使用したというようなことでございまして、今後、ＡＩが進歩すると、例えば、私の質問を全部読み込んで、パターンを見つけて、更問いに対する、追及に対するうまい答弁を返してくるような時代もすぐ来るんじゃないか。
そのときに、是非留意いただきたいのは、今までの政府の答弁を学習させないで、つまり、学習すると、はぐらかし答弁ばかり覚えて、何かうまく追及をかわすＡＩができてくると、こっちもＡＩを使わざるを得なくなるので、人間が要らなくなっちゃうんですね。だから、余りそういう変な話にならないように、効率的に過去の答弁の整合性をチェックするとか、そういう部分部分は私はいいと思うんですけれども、政治家が要らない世の中になるのは危うい。
今回も、ＡＩとか統計作成等で、非常に個人情報の保護が緩和し過ぎているという強い懸念を私は持っているんですね。
配付資料の中で四つのケースを分かりやすくちょっと書かせていただきました。一ページですけれども、ちょっと一つ一つお伺いしていきたいと思うんですが、まず一つ、読み上げますと、「地方自治体が統計作成等で利用する場合、当該自治体内の住民個人の公開されていない病歴情報（氏名入り病歴等の要配慮個人情報）を取得する。」と。これは今回の改正案でできるようになったんでしょうか。
22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）
ありがとうございます。
ケース一についてもそうなんですけれども、基本的に、地方自治体が統計作成で利用する場合には、住民情報の公開されていない病歴情報というのは、取得は可能になります。
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23長妻昭(中道)
これは、もちろん、個人の同意なしで、大臣、同意なしでということですよね。
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24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）
おっしゃるとおりです。
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