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するため、現在は安全と考えられている匿名化技術であっても、将来的な技術進歩によって再識別される可能性は否定ができません。先般の参考人質疑の中においても、ＡＩモデルから個人情報が復元される可能性や、学習済みＡＩから情報漏えいが起こり得ることなどへの懸念も示されました。
一方で、ＡＩ開発競争が激化する中で、個人情報保護とイノベーションを両立させていく観点も大変重要であると思っております。同じく参考人質疑の中で、わざとノイズを加える差分プライバシーや秘密計算、連合学習など、いわゆるＰＥＴｓ等のプライバシーを強化する技術が示されました。単なる規制強化だけでなくて、こうした技術の社会実装を進め、安全性と利活用を両立させていくことが必要ではないかと考えます。
そこで、このＡＩ学習に伴う再識別リスクや情報漏えいリスクに対し、匿名化、仮名化、差分プライバシー等を含め、どのような安全管理措置を求めていくのか。また、ＰＥＴｓなどプライバシー強化技術については、政府として、技術開発や社会実装を進めていくことが必要であると思いますが、大臣にお伺いをいたします。
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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）
仮名化についてのお話ですけれども、ＡＩの開発等においては、大量の文書を学習する場合など、個人情報が氏名や住所等の項目ごとに整理されていない、いわゆる構造化されていないデータというのもかなりあるわけでございます。
それから、そもそも、提供先が行おうとするＡＩ開発の関係で、そういった情報が必要かどうかということを提供元が判断するということは困難な場合も想定されるということで、今回は事前に仮名化するとか削除することを要件とはしていないんですが、そもそも、ＡＩ開発の目的でこういったことを取り扱う必要があるというのを要件として、まず、リスク等が極めて高いデータを…
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30犬犬飼明佳(中道)
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…
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31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。
怪しいデータの取扱業者を事前に審査、認定する制度というのは今回設けておりませんが、デジタル行政推進法においては、どういうものを認定するかという制度はこれは今回つくりますから、そういったものを利用しつつ、おかしなデータの利用をする業者というのを極力排斥する、排除するということは可能だろうと思っています。
それから、本特例においては、安全管理のための必要かつ適切な措置を講じることも求められ、また、目的外使用の利用が禁止され、違反すれば課徴金の対象になるというようなことを踏まえれば、個人との対応関係が排斥された統計情報の作成のみに利…
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- （上の発言）
32犬犬飼明佳(中道)
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するため、現在は安全と考えられている匿名化技術であっても、将来的な技術進歩によって再識別される可能性は否定ができません。先般の参考人質疑の中においても、ＡＩモデルから個人情報が復元される可能性や、学習済みＡＩから情報漏えいが起こり得ることなどへの懸念も示されました。
一方で、ＡＩ開発競争が激化する中で、個人情報保護とイノベーションを両立させていく観点も大変重要であると思っております。同じく参考人質疑の中で、わざとノイズを加える差分プライバシーや秘密計算、連合学習など、いわゆるＰＥＴｓ等のプライバシーを強化する技術が示されました。単なる規制強化だけでなくて、こうした技術の社会実装を進め、安全性と利活用を両立させていくことが必要ではないかと考えます。
そこで、このＡＩ学習に伴う再識別リスクや情報漏えいリスクに対し、匿名化、仮名化、差分プライバシー等を含め、どのような安全管理措置を求めていくのか。また、ＰＥＴｓなどプライバシー強化技術については、政府として、技術開発や社会実装を進めていくことが必要であると思いますが、大臣にお伺いをいたします。
33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）
統計作成等の特例につきましては、大量の個人情報を個人に関する情報に当たらない状態にまで加工するということが求められています。
ですから、今委員の方からお話がありました仮名加工情報とか匿名加工情報というのは、基本的には個々人の区分を残した情報でございますから、そういう情報で使うということは認められていませんので、これについてはそこでしっかりと線が引かれるかなと。ゆえに、本特例に基づいて作成されるＡＩのモデルにつきましては、再識別や漏えいのリスクというのは極めて低いものというふうに認識をしております。
また、個人の権利利益を害するおそれが少ないものである…
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34犬犬飼明佳(中道)
次に、子供の個人情報保護についても伺います。
子供の個人情報保護については、子供の最善の利益を最優先に考える視点が極めて重要であります。
現在、ＳＮＳや動画配信サービスでは、子供の行動履歴や興味、関心が日々データとして蓄積され、ターゲティング広告や推薦アルゴリズムが活用をされております。子供は大人と比べ、判断能力や自制能力、リスク認識能力が十分ではなく、過度な広告誘導や長時間利用、依存的利用などの影響を受けやすいと思います。さらに、現在の年齢確認や保護者同意についても、私は十八歳以上ですというところをクリックするだけで通過できるなど、形式的な運用にと…
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35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）
子供の保護は、我々大人がしっかりと進めていかなければならない重要な案件でございます。
その点で、年齢確認や法定代理人からの同意取得をどのように実施すべきかというのは、個情委員会の定めるガイドライン等について今後明確にしていかなければならないと思います。その際には、子供の権利利益を保護できるよう適切に、個情委員会の中で議論をして、まとめていきたいと思っております。
子供を実効的に守るための保護水準の方針についてお話がございましたが、ターゲティング広告等に関わる御懸念だと思いますが、本法案によって事業者は、ターゲティング広告等に際して、子供の個人情報を第…
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