○佐脇政府参考人 お答えいたします。
AIの学習データと個人情報の関係につきましては、学習データに含まれる個人情報に係る本人につきまして、一般的な事業活動で個人情報データベースを取り扱う場合と同様に、本人に同意といった関与を求めることの適否が論点になっているというふうに思ってございます。
この点に関連しまして、現在進めております三年ごと見直しの中で、制度の基本的な在り方まで立ち戻った議論を進めておりまして、そこで、同意を含めた本人の関与の在り方を検討する場合には、本人の権利利益に直接の影響があるかどうかという切り口も重要じゃないかという御示唆をいただいたところでございます。
こういった御示唆を踏まえた検討を深める中で、今年三月に制度的論点の全体像を発表いたしましたけれども、その中で、特定の個人との対応関係が排斥された統計情報等の作成、これには一部学習データを用いたAIの開発が含まれるわけでございますけれども、それのみに利用されることが担保されていることなどを条件に、本人の同意なくとも個人データなどの第三者提供、あるいは、公開されている要配慮個人情報、これは本来は本人の同意を前提で取得するものでございますが、公開されているそういった情報を同意なく取得をすることができるようにしてはどうかといった規律の考え方を整理してお示ししているところでございます。
なお、抑止効果、萎縮効果ということでございましたけれども、個人情報保護法におきましては、一般的にルールの遵守を求めるための措置が設けられておりまして、新しい規定につきましても、少なくとも横並びに、同様に、ルール違反を抑止するような、実効性のある仕組みが導入される必要があるとは思いますけれども、今ほど委員が御指摘がありましたとおり、それによってAI開発推進の効果が損なわれることになるのであれば、改正の趣旨にもとることになろうかと思います。
このようなことにならないように、萎縮効果には様々な原因があると思ってございまして、その解消のために、委員が御指摘がありました、例外が適用される場合の、統計作成などの定義をより明確化するでありますとか、ルールの遵守を担保する仕組みとして、罰則その他だけによるのではなく、PETsといったものの技術をしっかり位置づけるとか、あるいはルールにしっかり見合った、バランスの取れた違反行為抑止策を検討するといったことが重要であろうかと思ってございます。
こうしたことを踏まえまして、今回の規律が、利用者や消費者を含め、様々な幅広い関係者に受け入れられる内容となりますよう、引き続き対話も重ねながら検討してまいりたいと思います。
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○佐脇政府参考人 お答えいたします。
御指摘のとおり、本法案では、適正なデータ利活用の推進を図るとともに、個人の権利利益を適切に保護するための所要の措置を講じております。
…
API / MCP 利用
国立国会図書館 国会会議録 API を構造化
REST: /v1/diet/speeches/search?speaker=佐脇紀代志
MCP: search_diet_speeches(speaker="佐脇紀代志")