お答え申し上げます。
どんなＡＩを開発するかということの関係で、公開されていない要配慮個人情報が必要でございましたり、あるいは不要であったとしても、様々な形態の大量のデータからそういった要配慮個人情報をあらかじめ完全に削除することが技術的に困難な場合があり得るというふうに考えております。
例えば、救急医療現場における音声データを基に救急医療業務を支援する、そういったＡＩを開発しようと思いますと、現場での患者への呼びかけや症状の会話などを含む音声データが基礎データになるということがございます。また、健康相談のコールセンターなどの録音データを分析するＡＩを開発する場合には、病歴などを含む様々な通話音声データを大量に必要ということになります。
また、個人名や住所など個人が特定されるデータの提供につきましても同様に、ＡＩ開発におきまして学習用データについて高精度の名寄せを行う必要がある場合には、氏名の漢字の表記が典型でございますが、そういった揺れに対応するために氏名の確認、属性の照らし合わせが事前に必要になりましたり、あるいは、エックス線画像やＣＴ画像などを分析し、医師の判断を補助する、そういったＡＩを開発しようと思いますと、大量の画像データの上に手書きのような形で患者名が記載されるということになりますと、完全に除去するにはリスクに対しましてかなりのコストを掛けるということになります。
一方、委員会規則におきまして、そうではない、まさしくデータベース化されていて個人名などが要らないという場合にはそういった不要のデータの削除ということを求めていくことになりますし、提供された事業者におきましても、不要なものはどんどん削除すると、保存しないということを徹底することによりまして利用と保護を両立させると、そういった仕組みになっておろうかというふうに考えてございます。
63
礒崎哲史(国民)
では、今大臣から立法事実をお話をいただきましたが、もう少しそこ深掘りをさせてください。
今、大臣から、インターネットをスクロールしたそこの情報というお話がありました。まさにこの公開されている要配慮個人情報について、今回、当然本人同意なしということになるわけですが、具体的に、今インターネットのお話されましたけれども、具体的にどのようなデータをどのように扱うことがここでは想定されているのか。その点、参考人の方で結構ですので、御説明願います。
この発言のページ
64佐佐脇紀代志個人情報保護委員会事務局長
お答え申し上げます。
ＡＩ開発の一つの方法といたしまして、インターネット上でありますが、公開されている情報を大量に収集いたしまして、これを学習用データとして利用するということがございます。学習用データをこのような形で大量に収集する場合には、例えば個人のいわゆるブログなどで公開されている特定の人の病歴や犯罪歴といった要配慮個人情報も中に紛れてしまうということがあるようでございます。
開発するＡＩの質を高めるためには収集するデータの規模を大きくするということが必須でございまして、その中で特定して本人の同意を取得するというのは、リスクに対しましてなかなか合…
この発言のページ
65礒崎哲史(国民)
基本的には、インターネット空間にあるそうしたものが基本のベースになるんだろうというふうに今理解をいたしました。
では次に、ここがやはりポイントですよね、公開されていない要配慮個人情報について、同じく、具体的にどのようなデータをどのように扱うことが想定されているのか。あわせて、やはり今回、個人名ですとか住所、電話番号、こうしたものが、いわゆる個人が特定されるようなデータの提供がなぜ必要になってくるのか、その点も併せて御説明いただきたいと思います。
この発言のページ
- （上の発言）
66佐佐脇紀代志個人情報保護委員会事務局長
お答え申し上げます。
どんなＡＩを開発するかということの関係で、公開されていない要配慮個人情報が必要でございましたり、あるいは不要であったとしても、様々な形態の大量のデータからそういった要配慮個人情報をあらかじめ完全に削除することが技術的に困難な場合があり得るというふうに考えております。
例えば、救急医療現場における音声データを基に救急医療業務を支援する、そういったＡＩを開発しようと思いますと、現場での患者への呼びかけや症状の会話などを含む音声データが基礎データになるということがございます。また、健康相談のコールセンターなどの録音データを分析するＡＩを開発する場合には、病歴などを含む様々な通話音声データを大量に必要ということになります。
また、個人名や住所など個人が特定されるデータの提供につきましても同様に、ＡＩ開発におきまして学習用データについて高精度の名寄せを行う必要がある場合には、氏名の漢字の表記が典型でございますが、そういった揺れに対応するために氏名の確認、属性の照らし合わせが事前に必要になりましたり、あるいは、エックス線画像やＣＴ画像などを分析し、医師の判断を補助する、そういったＡＩを開発しようと思いますと、大量の画像データの上に手書きのような形で患者名が記載されるということになりますと、完全に除去するにはリスクに対しましてかなりのコストを掛けるということになります。
一方、委員会規則におきまして、そうではない、まさしくデータベース化されていて個人名などが要らないという場合にはそういった不要のデータの削除ということを求めていくことになりますし、提供された事業者におきましても、不要なものはどんどん削除すると、保存しないということを徹底することによりまして利用と保護を両立させると、そういった仕組みになっておろうかというふうに考えてございます。
67礒崎哲史(国民)
今、具体的なもの御説明いただきました。今聞かせていただいたところで考えるに、どうしても入り込んでしまってなかなか削除が難しいものというものがどうしてもあると。まさに、これは一週間前のこの委員会の中でも、安野委員がそのお話を、御自身の経験談の中からも実例をお話しされていましたので、そうしたものがきっと主になるんだろうと。ただ一方で、法律の立て付け上は必要ない個人情報は渡さないというのが前提条件になっているということですので、そのように整理を、頭の中整理をいま一度させていただいたというふうに思います。
では、今、医療関係のいろいろと具体的な実例も挙げていた…
この発言のページ
68
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）
ＡＩ開発をしようと思ったら膨大な有用なデータを利用する必要がありますが、次世代医療基盤法に基づく収集医療情報というのが今年の二月末時点で六百七万人、全体で医療機関が、病院が約八千でクリニックが十・五万あるんですけれども、集まっている情報、次世代医療基盤法を基にして集まっている医療情報というのが六百七万人分ということで、これは全体のＡＩ開発にしようと思うと、数的には非常に少ないというふうに言えるかと思います。
そもそも、我が国においては医療機関のデータを強制的に集める仕組みというのはございませんので、次世代医療基盤法は辛うじてそういったものを担保している…
この発言のページ
69礒崎哲史(国民)
先日の参考人質疑の中でも、まさにこの次世代医療基盤法を推進してきた黒田参考人から、なかなかこのデータを集めていくのに苦労しているというお話もありました。その意味で、今大臣からは六百七万人分のデータがあるということで、ただ、絶対数としては少ないんだというお話でしたので、まさに参考人の方の意見と今大臣の見解というのはそこの部分で一致してくるのかなと、そのようにも思いました。
そういう中で、どちらを選択するかということであれば、その法体系、今回の個人情報保護法と、あとは今あった次世代医療基盤法などの特別法ですよね、こうしたものをどうやって重層的にすることで最…
この発言のページ