Vol.142

CON T E N T S【コラム】教育・学習データの利活用と ELSI…村上 正行【解説】教育データ利活用 EdTech（エドテック）への期待と ELSI（倫理的・法的・社会的課題）…加納 圭【解説】教育データ利活用とプライバシー権…堀口 悟郎
基 応
専 般

COLUMN

教育・学習データの利活用と ELSIELSI とは，“ 倫理的，法的，社会的課題 ”（Ethical, Legal, and Social Issues）の略称で，新しい科学技術を開発して社会に適用する際に生じ得る，技術的課題以外のあらゆる課題のことである．近年，技術の導入や活用において，
この ELSI が重要視されるようになっている．日本では，主に生命科学分野において ELSI は研究されてきており，今後，広い分野で ELSI 研究が展開されることが必要となってくる．
教育・学習のデジタル化も進んでおり，たとえば，初等中等教育においては，GIGA スクール構想により，1 人 1 台
端末環境が実現し，学校や家庭でタブレットやパソコンでの学習がなされている．また，コロナ禍による対応としてオンライン授業が広く実施されたことにより，完全に対面授業のみに戻るのではなく，対面とオンラインを組み合わせた
ブレンデッド教育が推進されている．このように教育・学習における ICT 活用が進むことにより，教育・学習データが蓄積され，データ分析に基づく個別最適な教育・学習支援が期待されるようになってきている．このような教育・学習デー
タの利活用による利点もある一方で，個人情報やプライバシーの対応などに関する問題など，課題も多い．
「教育のデ
☆1

ジタル化を踏まえた学習データの利活用に関する提言―エビデンスに基づく教育に向けて―」 が出されるなどしているが，これらの課題に対応するために，教育・学習データの利活用に関する ELSI に取り組んでいく必要がある．本号のぺた語義において，EdTech の ELSI に関するプロジェクト，憲法学から見た教育データ利活用の課題の 2 本の論考が掲載されている．お読みいただき，ELSI について考えるきっかけになることを願っている．
2023 年に入り，ChatGPT などの生成系 AI が話題になっている．大学教育においても，どのように対策すべきか，
どのように活用すべきかが課題となり，東京大学や東北大学など，各大学が方針を出している．私の所属する大阪大☆2

学も，
2023 年 4 月 17 日に「生成 AI（Generative AI）の利用について」という学生向けの文書を総長名で発出した．

初等中等教育においても，文部科学省が学校現場での取り扱い示す資料を作成するという報道がなされている．今後も，新しい情報技術が開発，普及することが考えられ，その際に教育・学習の現場においてどのように対応していくかについて検討できることが重要であり，私も一研究者として，貢献していきたい．
☆1☆2

https://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/kohyo-24-t299-1-abstract.html
https://www.osaka-u.ac.jp/ja/news/topics/2023/04/17001
村上正行（大阪大学）（正会員）masayuki@murakami-lab.org
大阪大学全学教育推進機構教育学習支援部教授／スチューデント・ライフサイクルサポートセンター副センター長．専門は教育工学，大学教育学で，教育データ分析，大学教育の改善，学習環境に関する研究に従事．

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます .

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331

基 応
専 般

ARTICLE

教育データ利活用 EdTech（エドテック）への期待と ELSI（倫理的・法的・社会的課題）
加納 圭

滋賀大学

EdTech 開発過程における ELSI への気づきについての知識・理解・技能）で測られる学力と関係していると考えられる ．また，「理科の学力」因

全国学力学習状況調査の悉皆データ等の教育デー

子については，理科の問題の一部にしか高い負荷量

タを利活用する EdTech の開発を行ってきた過程にを示していないものの，国語の問題や算数の問題なおいて教育データ利活用 EdTech の倫理的・法的・どに全体的に高い負荷量を示しているわけではない

社会的課題（ELSI）の重要性に気付かされた．ここという理由から理科の学力を反映した因子であるとでは，開発してきた EdTech，ELSI に注目した動機，

解釈した．

政策動向を紹介したい．

コンピュータベーステスト（CBT）「ならでは」
全国学力学習状況調査データ分析

問題の開発

筆者らが行った平成 30 年度全国学力・学習状況

先述の全国学力学習状況調査データ分析研究から，

調査小学校の問題（国語・算数・理科）を，文部科学

本来は「理科の学力」が高いにもかかわらず「国語の省から貸与された悉皆データを活用して教科横断的

学力」が低いがために理科の問題が解けず，理科がに探索的因子分析を行った研究

1）

から，
「国語の学

力」因子，
「算数の学力」因子，「理科の学力」因子の苦手だと自・他評価してしまっている児童がいる可能性を示唆している．

3 因子構造が妥当だと示唆された．また，国語の問

そこで筆者らが 2020 年 10 月から 2021 年 3 月に

題は 3 因子の中で「国語の学力」因子負荷量が高い問実施した文部科学省からの委託調査 ｢学力調査を活題で構成されていることが分かった一方で，理科の用した専門的な課題分析に関する調査研究｣

問題の中には「理科の学力」因子負荷量に加え「国語いて，コンピュータベーステスト（CBT）の特性を活の学力」因子負荷量の高い問題があることが示唆さ

かし，出題に動画を使うことで「国語の学力」に過度れた．ここでいう因子名としての「学力」という語は，に依拠せず「理科の学力」を調査する手法を検討した「全国学力・学習状況調査で測定されている能力」と（図 -1）．ほかにも，ドラッグアンドドロップ形式でいう意味で用いており，学習指導要領や一般的な言モデル図を作成する手法なども CBT「ならでは」問説の中での「学力」や，ほかの教育学・心理学的な概題として提案した．

にお念と対応するとは限らない．たとえば「国語の学力」

小学校 5 年生，小学校 6 年生，中学校 1 年生と因子は平成 30 年度全国学力・学習状況調査「国語」

その保護者 129 組を対象に従来通りの紙ベーステス

における 5 つの評価の観点（国語への関心・意欲・態度，話す・聞く能力，書く能力，読む能力，言語☆1

  報告書を下記からダウンロードできる（最終閲覧：2023 年 3 月 12 日）．
https://www.mext.go.jp/content/20210707-mxt_chousa02-000013840_1.pdf-【解説】教育データ利活用 EdTech（エドテック）への期待と ELSI（倫理的・法的・社会的課題）-

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☆1

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ト（PBT）と動画出題を用いた CBT に取り組んでも（賛意）が必要か，必要だとしたらどのような内容でらい，動画出題 2 問の効果検証を行った．その結果，どのように取得していくのかについて思慮してきた．

ねらい通り理科問題の正答率が国語の学力に依拠しまた，開発 CAT がもたらす能力値（スコア）などをない傾向にある問題が 1 問見られたが，もう 1 問のどのように活用していくか／活用しないかについて

結果は解釈が難しく，動画出題による国語の学力の学校との誓約書が必要か，必要だとしたらどのよう

過度依拠の軽減効果についてはさらなる検証が必要な内容にするのかについても思慮してきた．
これら思慮過程において，教育データは誰のものである．

か，教育データの不適切な利用とはどのようなもの

倫理的・法的・社会的課題に注目しはじめた動機

か，コンピュータ適応型テストのような個別最適化

筆者らは先述の CBT「ならでは」問題作成以前を目指す EdTech が広まっていく時代における教師

から全国学力学習状況調査過去問を活用したコンの役割は何か，といった教育データ利活用 EdTech

ピュータ適応型テスト（Computer Adaptive Test;

にまつわる倫理的・法的・社会的課題（Ethical,

☆2

CAT）
「学力・学習チャレンジアプリ」の開発も行ってきた．小中学校での実証実験を実施していく

Legal, and Social Issues; ELSI）にも注目し始めることとなった．

にあたり，保護者へのインフォームド・コンセント（同意），児童・生徒へのインフォームド・アセント

EdTech にまつわる政策動向
近年我が国において，情報環境の整備や人材の☆2

   学力・学習チャレンジアプリの概要は下記から確認できる（最終 閲 覧：2023 年 3 月 12 日 ）．https://www.edu.shiga-u.ac.jp/
news/10892/

育成の重要性が指摘され，実際にさまざまな計画が 立 て ら れ て き た が， 新 型 コ ロ ナ ウ イ ル ス 感 染症によるパンデミック，いわゆる「コロナ禍」以降，それらの計画の実施が大幅に前倒しされることとなった．文部科学省「GIGA スクール構想」が急ピッチで進められたほか，2018 年度から経済産業省によって進められてきた EdTech を活用した新しい学び方を実証する「未来の教室」実証事業
もより推進され，多くの学校に教育データ利活用
EdTech が導入される後押しとなっていった．また，コロナ禍において「教育データ利活用ロード
マップ（デジタル庁・総務省・文部科学省・経済産業省，2022）」，「Society 5.0 の実現に向けた教育・人材育成に関する政策パッケージ（案）（内閣府，2022）」が策定され，ますます教育データ利活用 EdTech が推進されてきている．このように，
内閣府・デジタル庁・文科省・経産省・総務省によって教育データ利活用 EdTech の基盤が固められた
現状にあるといえるだろう．

図 -1 動画による出題例

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ELSI の学際研究

会的課題 (ELSI) への包括的実践研究開発プログ
ラム」の下で始めた．EdTech 開発経験のあるメ

日本学術会議（2020）の提言「教育のデジタル化をンバだけでなく，倫理学者，法学者・憲法学者，

踏まえた学習データの利活用に関する提言─エビデ

社会心理学者といった ELSI に関連した専門性をンスに基づく教育に向けて─」では，「パブリックコ

持つメンバが多数所属する文理融合型の学際研究

メントの収集等により国民全体で議論しながら，学を行っていくところに特徴がある（表 -1）．ELSI

習者の人権と個人としての尊厳を脅かすようなこと

論点を探索するだけでなく，ELSI 対応方策の提のないように，制度設計や実施がなされているかを言も行っていく予定としている．

倫理審査委員会のような第三者機関を設けて，学習データの悪用を防ぎつつ適切に利活用が進むように定期的に見直していく必要がある」ことが指摘され米国の ELSI 顕在化ケース
これまでに，ELSI 国際比較グループのメンバらがている．
そ こ で 筆 者 ら は，ELSI 対 応 方 策 を ブ レ ー キ

米国における判例調査等を行うことで，たとえば下で は な く ス テ ア リ ン グ ／ ナ ビ ゲ ー タ ー と して 確

記の ELSI 顕在化ケースを見出してきた．

立していくことで教育データ利活用 EdTech を

1．学力テストと結びつけられた教員評価で“lessよ り 推 進 で き る の で は な い か と 考 え，2021 年

effective than average”とされた先生が自殺するの 10 月からプロジェクト企画調査「学習データという事件（Teacher's Death Exposes Tensions in

利活用 EdTech（エドテック）の ELSI 論点の検Los Angeles, the New York Times, 2010.11.9）

討」および 2022 年の 10 月から研究開発プロジェ

2． 学 力 テ ス ト と 結 び つ け ら れ た 教 員 評 価 でクト「教育データ利活⽤ EdTech（エドテック）の“ineffective”とされたベテラン教員が，教員評価

ELSI 対応⽅策の確⽴と RRI 実践」を科学技術振の妥当性をめぐり起こした裁判（“Arbitrary and興機構（JST）「科学技術の倫理的・法制度的・社Capricious :”Sheri Lederman Wins Lawsuit in

表 -1 さまざまな専門性を持つ「教育データ利活⽤ EdTech の ELSI 対応⽅策の確⽴と RRI 実践」
プロジェクトメンバ-【解説】教育データ利活用 EdTech（エドテック）への期待と ELSI（倫理的・法的・社会的課題）-

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NY's State Supreme Court, The Washington Post,
2016.5.10）

ELSI 論点探索フレームワーク

3．教えていない科目や担当していない生徒の学力テ

本プロジェクトではまず，先述の米国の ELSI 顕

スト結果に基づく教員評価制度の妥当性をめぐ

在化ケースも参考にしながら，日本型公教育の文る裁判（Teacher Evaluation Heads to the Courts,

脈で論じるべき教育データ利活用 EdTech の ELSI

Education Week）

論点を探索することとした．日本型公教育の特徴，

4．学力テスト結果が同意なしにアメリカ軍のリ

EdTech の種類とその活用場面のいずれも多岐にわ

クルーターに提供されていた事例（High School

たっているが，前者は法規範の「原理」（憲法や教育Students' Test Results Are Being Sent to Military

基本法等）
「準則」
（学校教育法等）と「文化的背景」のRecruiters Without Consent, Truth Out, 2016.8.10）

3 カテゴリに，後者は技術そのものとその活用段階

5．警察署は，機密性の高い学校のデータを使用しの組合せによる 3 カテゴリに分けることとした．

て，犯罪行為に関与するリスクがあると見なす

これら 3 カテゴリずつの 3 × 3 のマトリクスを教生徒の秘密のリストを保持していることが問題と

育データ利活用 EdTech の ELSI 論点探索フレームなった事例（Using Student Data to Identify Future

ワークとした（図 -2）．

Criminals : A Privacy Debacle, Education Week,
2020.12.9）．
学力テストと教員評価を結びつけることや，第三者・機関への情報提供に課題があることが分かる．

EdTech の ELSI 論点 101
先述の ELSI 論点探索フレームワークにより，101

図 -2 EdTech の ELSI 論点探索のためのフレームワーク

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の ELSI 論点を見出すことができた．紙面の都合上，できる仕組みの導入の障壁になっていく可能性があ

101 の論点の詳細は下記 URL より小冊子「EdTech

る．EdTech によってこれまで当然だとされてきた文の ELSI 論点 101」を参照いただきたいが，ここでは化的背景についてあらためて議論を深めていく必要

「原理」
，
「準則」
，
「文化的背景」
カテゴリから 1 つずつがあるだろう．

論点を紹介したい．
「EdTech の ELSI 論点 101」
日本語版：

ELSI 対応方策案

https://elsi.osaka-u.ac.jp/system/wp-content/

最後に，ELSI 対応方策案を紹介して終わりたい．

uploads/2022/01/20220201_EdTech_ELSI101.pdf「EdTech の ELSI 論点 101」
英語版：

米国では ELSI 対応方策として Family Educational

https://elsi.osaka-u.ac.jp/system/wp-content/

Rights and Privacy Act（FERPA）や Children's Online

uploads/2020/10/20220227_EdTech_ELSI101_en.pdf

Privacy Protection Act（COPPA）といった法に加え，「原理」カテゴリからは，論点「アルゴリズムの第三企業の責任としてボトムアップに宣言される K-12

者による監査可能性は担保されているか」を取り上School Service Provider Pledge to Safeguard Student

げたい．我が国では教育を受ける権利が憲法によっPrivacy（以下 Pledge） がある．この Pledge は，法て保障されているが，アルゴリズムがブラックボッ

律がおいついていない法的観点に加え，倫理的，社

クスのままであれば，当該 EdTech が「能力に応じて，会的観点が入り得る余地があることが特徴的であひとしく教育を受ける」ことにつながっているかが分る．筆者らは日進月歩の EdTech のステアリング／ナ

からないだろう．

ビゲーターとして理想的な ELSI 対応方策の１つが「準則」カテゴリからは，論点「教員評価の対象が，Pledge であると考えており，日本版 Pledge を策定す測定できるものに矮小化されないか」を取り上げたい．

る道筋をガイドできないかと考えている．

EdTech で測れるものがことさらに評価の対象となっ参考文献
1） 加納 圭，後藤崇志，塩瀬隆之：全国学力・学習状況調査「小学校理科」の教科横断的分析 , 科学教育研究 , 44(2), pp.77-85 (2020).

ていくと，数値化しづらい評価項目が軽視されてい☆3

く可能性がある．教育現場においては数値化しづら（2023 年 2 月 28 日受付）

い評価項目こそ教育では重要だという言説もあるため，今後議論が必要となる論点といえるだろう．
「文化的背景」カテゴリからは，「問題を同一にする
根拠は何か」という論点を取り上げたい．日本には☆3

K-12 School Service Provider Pledge to Safeguard Student Privacyの宣言内容は下記から確認できる（最終閲覧：2023 年 3 月 12 日）．
https://studentprivacypledge.org/privacy-pledge-2-0/
同 Web サイトから 260 の署名事業者リストも確認できる．

Equity（公平）よりも Equality（平等）が重視される文化的背景がある．そのため，全員が同じ時間に同じ問題を解くことが当然だとされているが，そのことがコンピュータ適応型テストのように人によって解く問題が違うにもかかわらず比較可能な学力を測定加納圭kkano@edu.shiga-u.ac.jp

滋賀大学教育学系教授．博士（生命科学）．京都大学大学院生命科学研究科修了後，京都大学物質－細胞
統合システム拠点（iCeMS）科学コミュニケーション
G 特任准教授等を経て現職．

-【解説】教育データ利活用 EdTech（エドテック）への期待と ELSI（倫理的・法的・社会的課題）-

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基 応
専 般

ARTICLE

教育データ利活用とプライバシー権
堀口悟郎

岡山大学

取扱いに直接関係しないものも含め，極めて多様か

教育データ利活用と憲法

つ多義的なものになっており，判例等から一義的な憲法論の現状

定義を見出すことは困難です」とだけ記されるにと教育データ利活用は，子ども一人ひとりの能力や特どまっている．

性に応じたきめ細かい教育を可能にする施策として期待されている反面，プライバシー権（憲法 13 条）をは個情法と憲法じめとする憲法上の権利を損なうリスクが指摘されてしかし，留意事項にも明記されているように，「プいる．けれども，国や地方自治体における法的検討は，

ライバシーの保護に当たっては個人情報保護法に準個人情報保護法
（以下
「個情法」
という）
に関する議論に拠していれば十分というわけでは〔なく〕
」
，
「個人情

偏りがちであり，憲法論は希薄なのが現状である．

報の取扱いが，個人情報保護法に照らして外形上問

たとえば，文部科学省が 2023 年 3 月に公表した「教☆1

題がなかったとしても，プライバシーの保護が十分「留意事
育データの利活用に係る留意事項」 （以下でなかった場合，国家賠償法に基づく国家賠償請求項」という）は，その大部分が個情法の解説で占めら等のリスクが発生するおそれがあ〔る〕」．憲法はすべれている．
「個人情報の取扱いに当たっては個人情ての法令に優越する「最高法規」であるため（憲法 98

報保護法に準拠していれば十分というわけではなく，

条 1 項），憲法上のプライバシー権を侵害する行為は，

プライバシーの保護も求められます」と付言されてたとえ個情法に準拠していたとしても，違法と評価

はいるが，「プライバシーの保護」と題する項目の分され得る．

量はわずか 2 頁強であり，個人情報保護法に関する

また，個情法は憲法上のプライバシー権を具体化「個人情報の適正な取扱い」と題する項目の約 10 分する立法という性格を有している．個情法の目的での 1 にすぎない．また，ほかの憲法上の権利にはほある「個人の権利利益を保護すること」（同法 1 条）

とんど言及がない．

の意味についてはさまざまな見解があるが，そこでさらに，「プライバシーの保護」という項目でも，いう「権利」にプライバシー権が含まれることには異

憲法上のプライバシー権については，「国民の私生論がない．個人情報保護委員会が作成した広報資料

活上の自由が公権力の行使に対しても保護されるべ「個人情報保護法の基本」 にも図示されているようきことを規定している憲法第 13 条が，個人の私生に（図 -1），個人情報保護法制の最上位には憲法があ

活上の自由の一つとして，何人も，個人に関する情り，個情法はその下に位置づけられている．そのた報をみだりに第三者に開示又は公表されない自由等

め，個情法の諸規定を解釈する際には，憲法上のプを認める判決等もみられます．他方で，いわゆる『プ

ライバシー権を考慮することが不可欠である．

1）

ライバシー権』
として主張される内容は，個人情報の権利内容の多義性・不明確性☆1

https://www.mext.go.jp/content/20230317-mxt_syoto01_000028144_001.pdf

たしかに，留意事項が「いわゆる『プライバシー権』

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として主張される内容は，……極めて多様かつ多義の場面においてプライバシー権との関係で留意すべ的なものになっており，判例等から一義的な定義をき事項についても，若干言及したい．なお，教育デー

見出すことは困難」
だと指摘していることは，的を射タ利活用の場面で問題となる憲法上の権利はプライている面がある．プライバシー権については，憲法

バシー権に限られないが，ほかの権利については紙

上に明文規定が存在しない（憲法上の権利の総則的幅の関係で割愛する．

規定である憲法 13 条から導かれる）上，多様な学説が提唱されており，しかも学説と判例の間に小さか

憲法上のプライバシー権らぬ溝があるため，その内容を把握することは容易

学説

ではない．
もっとも，権利内容について学説上の対立がある

プライバシー権は，元々は「私生活秘匿権」としてことはごく一般的であるし，学説と判例の間に溝が理解されてきた．日本の裁判例では，1964 年に下さあることも珍しくない．
「判例等から一義的な定義をれた「宴のあと」事件判決

見出すことは困難」という事情は，程度の差こそあれ，開されないという法的保障ないし権利」を承認した

憲法上の権利に広くあてはまる．また，内容が多義のがその端緒といわれている．

☆2

的で不明確な権利であればあるほど，専門的な法的しかし，1970 年代以降になると，情報社会の進知識を有しない教職員や教育委員会職員等に向けて展により，こうした私生活秘匿権だけでは不十分だ

丁寧に解説する必要性が高いとも考えられるだろう．

と考えられるようになった．そこで通説化したのが，そこで，本稿では，法学を専門としない方々を主

自己情報を誰に対してどの範囲で開示し利用させるな読者と想定して，憲法上のプライバシー権に関すかを自らコントロールする権利をプライバシー権のる簡単な解説を行いたい．また，教育データ利活用☆2

東京地判昭和 39 年 9 月 28 日判時 385 号 12 頁．

図 -1 個人情報保護法の全体像-【解説】教育データ利活用とプライバシー権─

338

が「私生活をみだりに公情報処理 Vol.64 No.7 July 2023

内容とする「自己情報コントロール権説」である．同同説の欠点をいかに克服するかを問題にする，とい説の主唱者である佐藤幸治は，思想・信条・前科な

う点ではおおむね共通している．

どのセンシティブな情報を「プライバシー固有情報」，
氏名・住所・生年月日などの単純な情報を
「プライバ

判例

シー外延情報」と名付けた上，後者については正当な

他方，最高裁判例は，上記のような学説状況とは目的のために適切な方法で用いることが許されるが，対照的に，プライバシー権の権利内容を定式化する

前者については意に反する収集・利用・開示が原則ことに慎重であり，自己情報コントロール権説を正2）面から採用したこともなければ，そもそも憲法 13

その後の学説は，この自己情報コントロール権説

条によって「プライバシー権」が保障されると明言し的に禁止されると説いた ．
を一応の基礎にしつつ，情報技術のさらなる発展をたことすらない．

踏まえて，そこに一定の修正を施している．たとえば，

しかし，それは最高裁がプライバシー権の保障を

今日の通説は，インターネットが広く普及し，単純情否定していることを意味しない．判例は，憲法 13

報からもセンシティブ情報を検索し得るようになっ条により，国民の私生活上の自由が（私人間の関係だ

たことなどを考慮して，単純情報にも相当の保護をけでなく）公権力の行使に対しても保護されること認めるべきだと解している．また，大量の情報がデーが認められると解した上，そこでいう「私生活上の自タベースや情報システムに集積され利用されている

由」として，学説がプライバシー権に含めるさまざ

現状に鑑みて，情報収集等の個別具体的な行為のみ

まな自由を個別的に承認してきた．たとえば，京都

ならず，データベース等の構造ないしアーキテクチャ

府学連事件判決

3）

自体にも統制を及ぼすべきだと解している ．
さらに，最近の憲法学では，AI 技術等の発展によ☆3

は「みだりにその容ぼう・姿態を☆4

撮影されない自由」，指紋押捺制度事件判決

は「みだりに指紋の押なつを強制されない自由」
，住基ネッ
☆5

は「個人に関する情報をみだりに第三り，情報処理のプロセスが一般人には理解困難なほ

ト事件判決

ど複雑化しており，本人の意思によらない客観的な者に開示又は公表されない自由」
を認めている．
また，判例は，プライバシー権による保護の有無・保護措置の重要性が増していることなどを踏まえて，「自己情報コントロール権」という概念自体を否定す

程度を判断する際，主に情報の性質と取扱いの態様る学説も有力化しつつある．たとえば，曽我部真裕という 2 つの要素を考慮している（図 -2）．
このうち情報の性質については，「秘匿性」が高い

は，「自己情報コントロール権説は，プライバシーあ
るいは個人情報保護においてコントロールの側面を過度に強調することによって，代替的な保護手段や客観的な保護措置などを含む個人情報保護法制全体の立法指針を提供できない」という問題意識から，プライバシー権を「個人情報の保護を求める権利」と捉え，自己情報のコントロールは当該権利を実現する
4）

ための一手段にすぎないと解している ．
以上のとおり，学説上のプライバシー権論は，情☆3最大判昭和 44 年 12 月 24 日刑集 23 巻 12 号 1625 頁．
最判平成 7 年 12 月 15 日刑集 49 巻 10 号 842 頁☆5
最判平成 20 年 3 月 6 日民集 62 巻 3 号 665 頁．
☆4

情報の性質

内心

前科等

取扱いの態様

生体情報
単純情報

利用
開示

報社会の進展に伴って活発化してきた．今日の学説

公表

は，百家争鳴の状態となりつつあるが，従来型の自己情報コントロール権説を議論の出発点としつつ，保管

収集

図 -2 プライバシー権に関する判例の考慮要素

情報処理 Vol.64 No.7 July 2023

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ほど強い保護が認められる．判例上，氏名，生年月得るため，その可否等はきわめて慎重に検討される

日，性別，住所，電話番号などの単純情報は秘匿性べきだろう．

が低いものと評価される一方，個人の内心に関する第 2 に，教育データの主体である児童生徒は判

情報や前科・犯罪歴などは秘匿性が高いものと評価

断能力が未熟である場合が多い上，先端技術を用いされており，指紋などの生体情報はそれらの中間にた情報処理が将来にわたっていかなる影響をもたら位置づけられている．

すかは大人でも予測が困難である．また，学校側と他方，取扱いの態様は，
「情報の
（イ）
収集，
（ロ）
保

児童生徒側の力関係は非対等であり，後者が前者

管・利用，
（ハ）
開示・公表の各場面」に分けられる ．

5）からの要請を拒絶することは容易ではない．それゆ

伝統的なプライバシー権である私生活秘匿権との関え，この場面でプライバシー権を守るためには，「自

係では「開示・公表」が中心的な問題となるはずだが，律」のみならず「保護」の観点も重要となる．たとえ判例は他の場面でもプライバシー権の保護を認めてば，個情法 69 条 2 項は，「本人の同意」がある場合

6）

いる ．

に保有個人情報の目的外利用を認めており，未成年

このように，情報の性質に応じて保護の程度に差者でも一定の判断能力があれば同意の主体になり得をつける点や，情報の開示・公表だけでなく収集やるとされているが，本人が同意したからといって目保管・利用の場面にも保護を及ぼす点は，判例のみ的外利用が広く許容されたのでは，児童生徒のプラならず学説においてもほぼ異論がない．その意味

イバシー権を損なうおそれがある．そのため，同項で，これらの点はプライバシー権論の「最大公約数」に付された「本人……の権利利益を不当に侵害するといってもよいかもしれない．

おそれがあると認められるときは，この限りでない」というただし書をプライバシー権に適合的に解釈するなどして，本人が同意したとしても許されない目留意すべきポイント

的外利用のラインを画定すべきだと考えられる．

上記のようなプライバシー権を考慮した場合，教教育データ利活用のメリットを最大限に活かすた

育データ利活用の場面では，いかなる点に留意すべ

めにも，プライバシー権侵害のリスクを低減するよ

きだろうか．本格的な検討は別稿に譲るとして，こうな制度設計と運用を期待したい．

こでは特に重要と考えられるポイントを 2 つだけ指

参考文献
1） 個人情報保護委員会：個人情報保護法の基本，入手先 <https://www.ppc.go.jp/files/pdf/kihon_202208.pdf>（参照 2023-03-20）．
2） 佐藤幸治：現代国家と人権，有斐閣，p.490 (2008).
3） 山本龍彦：プライバシーの権利を考える，信山社 (2017).
4） 曽我部真裕，山本龍彦：（対談）自己情報コントロール権をめぐって，情報法制研究，No.7, pp.131-132 (2020).
5） 増森珠美：住民基本台帳ネットワークシステムにより行政機関
が住民の本人確認情報を収集，管理又は利用する行為と憲法
13 条，最高裁判所判例解説民事篇平成 20 年度，p.159 (2011).
6） 堀 口 悟 郎：DNA 型 記 録 と プ ラ イ バ シ ー 権， 法 学 教 室，
No.509, pp.74-81 (2023).
（2023 年 3 月 22 日受付）

摘したい．
第 1 に，教育データ利活用がどこまで許されるかは，利活用される情報の性質によって異なる．個情法上の「要配慮個人情報」にあたらない場合であっても，センシティブ情報や生体情報については，慎重な取扱いが求められる．また，他の情報を分析することでセンシティブ情報を推測（プロファイリング）
する場合にも，センシティブ情報を直接収集する場
合に準じた慎重さが求められるものと解し得る．たとえば，児童生徒の脈拍や瞳孔の動きなどから感情を推測する「感情センシング」は，生体情報を扱う上，場合によっては思想や信条といった内心まで推測し堀口悟郎

g.horiguchi@okayama-u.ac.jp

岡山大学学術研究院社会文化科学学域（法学系）准教授．専攻は憲
法学．2011 年慶應義塾大学大学院法務研究科修了．司法修習生，慶應
義塾大学大学院法務研究科助教，九州産業大学地域共創学部准教授等を経て，2019 年より現職．

-【解説】教育データ利活用とプライバシー権─

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情報処理 Vol.64 No.7 July 2023