INTRODUCTION

はしがき
本報告書は 2022 年 1 月 14 日に実施した「デジタルデータガバナンスシンポジウム―データ利活用の便益とリスクを踏まえたルールと政策―」の講演と討議内容の記録として作成したものです。本シンポ
ジウムは東京大学未来ビジョン研究センター・日立東大ラボの共催、そして第二部のパネル討論については、新領域創成科学研究科との共催セッションとして実施いたしました。
産業全体のデジタル革新に向けた取り組みや、政府におけるデジタル庁の取り組み、関連法令の整備などが進む中で、依然としてデジタル革新を支えるデータ利活用が進んでいないといった指摘があります。データ利活用が円滑に進まなかった象徴的な事例としては、コロナパンデミックの対策の際に必要なデータへのアクセスができなかった問題がありました。未来ビジョン研究センターのデータガバナン
ス研究ユニットでは、この問題について 2020 年に集中的な議論を重ね、政策提言を発表しました。しかしその後も、指摘された問題の一部が解決に向かった面があるものの、多くの課題がまだ残されているままといえるでしょう。
一方政府は包括的データ戦略の実行を通じて、主要なデータ連携基盤の構築を図っていこうとしていますが、こちらも多くの課題に直面しています。そこではデータガバナンスの問題を俯瞰的に検討するだけでなく、データ利活用現場に根差して考える視点が課題解決の一つの鍵になると思われます。
本シンポジウムは日立東大ラボと共催で行いましたが、この日立東大ラボでは AI を用いたフレイル予防や、人流データを用いたサービス創出など先進的なスマートシティーに備わるべき機能について研究しています。これら先進技術への取り組みに際して、データと AI を含むガバナンス体制は欠かせません。データガバナンス研究ユニットでは、日立東大ラボのデータ利活用現場における個々の事例について、コンプライアンス面に加えてプライバシーガバナンスとしての管理のあり方について精緻な検討を進めてきました。
日立東大ラボと共催の本シンポジウムでは、これらの現場の事例を踏まえ、改めてこのデータ利活用における諸問題を把握して、今後のデータガバナンスを支える取り組みの方策やマネジメントのあり方、さらにそれらを支援するルールについて議論いたしました。
シンポジウムの構成としては、第一部の事例報告として、日立東大ラボの取り組みを紹介した後、スーパーシティーの法令関係の整理、昨年実施したコロナ感染症とデータ利活用についてのフォロー
アップ、そして、デジタルアーキテクチャーと官民DXについての報告を行い、続く第二部では、これらを踏まえた、AI とデータガバナンスに関する課題と今後の方向性について実際のガバナンスを担う現場の視点と、政策の視点の双方から議論を行いました。
このような議論から、今後のデータ利活用における責任主体としての「ガバナンスエコシステム」という観点や、「実験社会におけるデータガバナンス」という新たなとらえ方も提起されました。
本報告書はこれらの議論をまとめたものであります。世界各国でさまざまな主体のデータ利活用が展開される中で、今後の新たなデータガバナンスのあり方に一石を投じるものになればと期待し、報告書としてまとめたものです。
このような意義をもつ本シンポジウムの実施を担った関係の皆様方、そしてご参加いただいた学内外の聴講者の皆様に心より感謝申し上げます。

東京大学
未来ビジョン研究センター 教授（副センター長）

渡部俊也

i

CONTENTS

目次

はしがき・i

オープニング―開会挨拶1

城山英明（東京大学未来ビジョン研究センター センター長）［シンポジウム司会］渡部俊也（東京大学未来ビジョン研究センター教授）

第一部

事例報告3

AI データガバナンス：日立東大ラボの取り組みから
直野健（株式会社日立製作所 研究開発グループ

スーパーシティーの法令関係

デジタルプラットフォームイノベーションセンタ 主管研究員）
・ 4

森亮二（弁護士（弁護士法人英知法律事務所））・12

コロナ感染症とデータ利活用の事例
美馬正司（株式会社日立コンサルティング スマート社会基盤コンサルティング第 2 本部ディレクター）・41

デジタルアーキテクチャーと官民 DX第二部



西山圭太（東京大学未来ビジョン研究センター客員教授）・45

パネル討論（未来ビジョン研究センター・新領域創成科学研究科 共催セッション）51［モデレーター］渡部俊也（東京大学未来ビジョン研究センター教授）［ パ ネ リ ス ト ］江間有沙（東京大学未来ビジョン研究センター准教授）

宍戸常寿（東京大学大学院法学政治学研究科教授）
直野健（株式会社日立製作所 研究開発グループ

デジタルプラットフォームイノベーションセンタ 主管研究員）

西山圭太（東京大学未来ビジョン研究センター客員教授）
日置巴美（弁護士（弁護士法人三浦法律事務所）／東京大学未来ビジョン研究センター客員研究員）
古井祐司（東京大学未来ビジョン研究センター特任教授）
前田三奈（内閣府知的財産戦略推進事務局政策企画調査官）

クロージング出口
ii

73
敦（東京大学大学院新領域創成科学研究科長）＊ 肩書はシンポジウム開催当時

デジタルデータガバナンスシンポジウム―データ利活用の便益とリスクを踏まえたルールと政策―

オープニング―開会挨拶
東京大学未来ビジョン研究センター センター長［シンポジウム司会］
東京大学未来ビジョン研究センター教授

城 山 英 明 SHIROYAMA Hideaki

渡 部 俊 也 WATANABE Toshiya

渡部 本日、司会を務めさせていただきます東京大ティ、広い意味での安全保障をどうするかという問

学未来ビジョン研究センターの渡部でございます。

題であったり、そのような価値を確保するために、第二部については、パネルディスカッションの進行どのような形でエネルギーシステムや食料システム役、モデレーターもさせていただきます。

のトランジションを実施していくのか、あるいはサ本シンポジウムは、東京大学未来ビジョン研究センターと日立東大ラボの共催の形で、また、第二部にプライチェーンの管理をどうやっていくのかということを議論しているところです。

関しては、さらに東京大学大学院新領域創成科学研

他方では、ローカルな課題、ローカルなコミュニ究科との共催という形で進めさせていただきます。

ティのあり方も重要なテーマです。どうやってロー最初に、オープニングのご挨拶を東京大学未来ビ

カルな環境の下での人々の健康を維持していくのジョン研究センターの城山英明センター長よりさせか、あるいは生きがいを確保していくのか、環境をていただきたいと思います。城山センター長、お願維持していくのか、こういうのも重要なテーマでいいたします。

あって、そのためにはスマートコミュニティのよう

城山 本日は、「デジタルデータガバナンスシンポなものをどうやってつくっていくのかというのが具ジウム―データ利活用の便益とリスクを踏まえた体的なテーマであります。

ルールと政策―」にご参加いただきましてありがと

このように、いろいろなテーマがあるわけですけうございます。主催者の一つであります東京大学未れども、ある意味では、こういったさまざまな活動

来ビジョン研究センターを代表いたしまして、一言を支える基盤、課題解決あるいは社会のビジョンをご挨拶をさせていただきたいと思います。

実現していくための基盤として、デジタルガバナン

まずは報告者の皆様、またパネリストの皆様、あスあるいはデータガバナンスというものはきわめてるいは 500 人以上登録いただいたと伺っています

重要な要素だと考え、このセンターの中でも重点的けれども、ご参加いただいている皆様、どうもありなプロジェクトとして実施させていただいているとがとうございます。まずは御礼申し上げます。

ころです。

主催者であります未来ビジョン研究センターは、具体的には、いくつかの具体的な活動をこれまで2019 年に東京大学の中に学際融合研究施設という行ってまいりました。例えば、大学の中で言います形で設置されたものです。将来の社会のあり方、制と、新型コロナ対応のための混雑状況の情報をモニ度等についての選択肢を示すということを重要なタリングするようなシステムを工学系研究科等と連ミッションにしておりまして、そのための文理横断携して、法学者の方の知識も入れながらつくってい的な研究、あるいは社会のステークホルダーの皆様

く、こういったことをサポートするようなことをさに関わっていただいた形の研究を実施し、それをませていただいております。あるいは大学自身の研究た社会にフィードバックしていくということを目的活動、教育活動を行っていく上でも、情報、データとしている組織です。

をどのような形で管理していくのかというのはきわこの組織の中で、さまざまなテーマを扱っているところです。一方では、いわゆる「グローバル・コめて重要な課題で、大学自身もまさにデータガバナンスの当事者であるわけです。

モンズ」と言われますけれども、気候変動の問題でこのような大学の中での活動というのも一つのあったり、生物多様性の問題、あるいはセキュリベースですが、同時に、社会におけるデジタルガバ

1ナンスあるいはデータガバナンスのサポートをして究センターの中で実践させていただいているデータいくというのも、もう一つの重要なミッションだとヘルスという活動もございますし、新型コロナウイ考えてまいりました。例えば、世界経済フォーラム

ルス感染症対応の中で、できたこと、できないこの第四次産業革命日本センターとも連携をして「デと、これもいろいろなケースが蓄積されてきているジタルガバナンスラボ」ということを実践してまいところです。

りました。あるいはさまざまな民間企業さんとの共あるいは、これは後ほど森亮二先生にご紹介いた同研究の中で、いわゆる「共同規制」といいます

だきますけれども、現場の中で、例えばスマートシか、政府と民間が連携して規制のあり方のモデルのティーであるとか、あるいは最近の試みでいえば構築なり、それの普及なりということにも携わってスーパーシティーという試みの中で、いろいろな法まいりました。あるいは AI のようなものを活用し的課題が出てきているところであります。こういっていく際に、どうやって現場でリスクをマネジメンた具体的なケースについても共有させていただきた

トしていくのかという観点から、リスクチェーンモいと思っております。

デルのようなものを提案し、それを企業の現場でそれと同時に、このような現場の経験を、ある種使っていくといったような取り組みも行っているとの理念であったり、ルールのあり方という、ある種ころです。

の原理論と行ったり来たりすることがきわめて重要

また、そういう現場での活動の一環として、今日だと考えております。そういう中で、西山先生からもご報告いただきます、共催者である日立東大ラボ

は、デジタルアーキテクチャーとはそもそも何かとのスマートシティーのデータガバナンスを柏地域でいう基本に立ち戻ったお話をいただきますし、パネ実践するということにも共同で関与させていただいルの中でも宍戸先生等にルールのあり方をどう考えているところですし、あるいは国際的な活動についたらいいかということを原点に遡って議論していたても、OECDとの連携といったようなこともさせだけると伺っております。このような現場とある種ていただいているところです。

の枠組みづくりを行ったり来たりするということさらには、本日のシンポジウム、第二部は新領域創成科学研究科と共催させていただいておりましいと思っております。

て、最後は出口敦研究科長にもご挨拶いただきます

このような議論は 1 回限りのことではなくて、ぜけれども、教育部局とも連携をして、このような研ひ、大学がプラットフォームとなる形で、継続的な究成果を社会人も含めた人材育成に活かしていくとコミュニケーションをいろいろな分野の方、あるいいうこともおそらく重要なことだろうと考えておりはいろいろな現場の方でさせていただければと考えます。ぜひやっていきたいと考えているところでごております。そういう意味で、本日は限られた 3 時

ざいます。間という時間の中での議論になりますけれども、こ実は昨年 3 月にも、「デジタルトランスフォーメーれも踏まえて継続的な議論をぜひ進めていきたいとションとデータガバナンス」というシンポジウムを思っておりますので、皆様にいろいろな形で関わっ開かせていただきまして、全体像の議論、マクロレていただければと思います。

ベルのお話や、あるいは大学でどういう取り組みをしているのかということについてはご紹介させていただいたところです。今回は、それから約 10ヵ月本日はよろしくお願いいたします。
を経ているわけですけれども、一つはデータ利活用

渡部 ありがとうございました。ただいまご説明がの現場におけるいろいろな取り組みをご報告いただありましたように、本日のシンポジウムは第一部、いて議論させていただきたいと思っております。こ第二部から成っております。この後、第一部のほうれには大学も重要な要素ですが、大学だけではなくで事例報告あるいは研究報告ということで、未来ビて、さまざまなより幅広い現場の活動をご紹介、ごジョン研究センターあるいは日立東大ラボで検討し議論させていただければと思っています。先ほどもてきた内容を共有させていただきます。それから第触れさせていただいた、日立東大ラボと一緒にやら二部では、その事例を基にしてディスカッションをせていただいている柏におけるデータガバナンスのさせていただくという構成で進めてまいります。

取り組みもございますし、あるいは未来ビジョン研

2を、このシンポジウムではぜひやらせていただきた

第一部

事例報告

第一部

事例報告

AIデータガバナンス：日立東大ラボの取り組みから株式会社日立製作所
研究開発グループ デジタルプラットフォームイノベーションセンタ 主管研究員

直野

4

健 NAONO Ken

第一部

事例報告 ▶ AIデータガバナンス：日立東大ラボの取り組みから

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第一部

事例報告 ▶ AIデータガバナンス：日立東大ラボの取り組みから

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第一部

事例報告 ▶ AIデータガバナンス：日立東大ラボの取り組みから

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第一部

事例報告 ▶ AIデータガバナンス：日立東大ラボの取り組みから

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