第二部

パネル討論

第二部

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―

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）［モデレーター］
東京大学未来ビジョン研究センター教授［パネリスト］（順不同）東京大学未来ビジョン研究センター准教授

渡 部 俊 也 WATANABE Toshiya 江 間 有 沙 EMA Arisa

宍 戸 常 寿 SHISHIDO George

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

東京大学未来ビジョン研究センター客員教授

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

直野

西 山 圭 太 NISHIYAMA Keita 日 置 巴 美 HIOKI Tomomi

健 NAONO Ken

東京大学未来ビジョン研究センター特任教授

内閣府知的財産戦略推進事務局政策企画調査官

古 井 祐 司 FURUI Yuji

前 田 三 奈 MAEDA Mina

渡部 第二部のパネルディスカッションを始めまバナンス、AIガバナンスに関係するご自身の取りす。データガバナンス、あるいはAI ガバナンスと組みをご紹介いただきたいと思います。

いっても非常に多義的です。現場から見る観点もあ最初に内閣府知的財産戦略推進事務局の前田政策

れば、法令という観点、人権などの観点、健康・医企画調査官からお願いできればと思います。よろし療という観点、スーパーシティーという観点などさ

くお願いいたします。

まざまな視座があります。ほかにも、上空からものを見るのか、地面からものを見るのかということでも違ってきます。このパネルディスカッションでは、それぞれの専門のお立場から、多義的なデータ

Ⅰ

報告―データガバナンス、AIガバナ
ンスをめぐる取り組みや現状

1 「プラットフォームにおけるデータ取扱い

ルールの実装ガイダンス」の作成

ガバナンスやAIガバナンスの姿を捉えていきたい

前田 内閣府知的財産戦略推進事務局の前田と申しと思っております。

ます。私は同事務局に 1 年半ほど前から来ておりま

ご参加いただくパネリストの皆様は、第一部でご52

東京大学大学院法学政治学研究科教授

して、デジタル庁とともに政府のデータ戦略の仕事

報告をいただきました直野様、西山先生に引き続きに関与しております。

参加していただくとともに、ここから、東京大学大【スライド 1-1】は 2021 年 6 月に決定された政府

学院法学政治学研究科教授の宍戸先生、東京大学未の「包括的データ戦略」の概略です。私が関与して来ビジョン研究センター准教授の江間先生、弁護士

おりますのは、ブルーのレイヤーでお示ししている

法人三浦法律事務所の弁護士で東京大学未来ビジョ「PF（プラットフォーム）の整備」の部分です。特にン研究センターの客員研究員もお務めいただいてい赤字で囲ってあるとおり、データ流通の促進と阻害る日置先生、東京大学未来ビジョン研究センターの要因を払拭するためのルール実装を進めるため「プ特任教授の古井先生、そして、内閣府知的財産戦略

ラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装

推進事務局の前田政策企画調査官にご参加をいただ

ガイダンス」の作成に取り組んでいます。一言にプきます。

ラットフォームと申しましても非常に多様です。どまず、すでに第一部でご報告された直野様、西山のようなデータを取り扱うプラットフォームである

先生以外の皆様に、自己紹介を兼ねましてデータガ

か、どのような価値を創造するか、どのような役割

第二部 ▶ パネル討論を果たすかなどから考えても、それぞれ特徴は異な【スライド 1-1】

ります。プラットフォームの個々の特徴に応じて実装するべきルールも当然に変わってくると認識しています。ですので、実装すべきルールそれ自体をお示しするようなガイダンスではなくて、ルールの検討の視点と手順をお示しする手順書のようなものを目指してガイダンスの策定をしております。
この「包括的データ戦略」を推進するために、
今、デジタル庁がデータ戦略推進ワーキンググルー
プを立ち上げております。このWGの下に、プラッ
トフォームにおけるデータ取扱いルールの実装に関するサブワーキンググループを立ち上げ、ここにいらっしゃる渡部先生や宍戸先生にも入っていただい【スライド 1-2】て、有識者の先生方にご議論いただきながらガイダ
ンスを作成しているところです（【スライド 1-2】）。
【スライド 1-3】は、データから、最終的にエンドユーザに価値が届けられるまでの価値創出プロセ
スを模式的に表したものです。データから価値を創出するまで一手に引き受けるようなプラットフォー
マーももちろん存在しますが、より多様な価値を生み出すためには、さまざまなデータを組み合わせて利活用できるようなデータ流通基盤を整えていく必要があり、その基盤上でデータ流通を推進していく必要があります。

【スライド 1-3】

このプロセスには複数の関与者が存在します。観
測や測定をしてデータを収集する主体（「観測者」）、収集されたデータを集めて加工する「アグリゲー
タ」の存在、それを分析して価値に変える「ソリューション提供者」の存在など、このプロセスでは複数の関与者がさまざまな形で貢献しています。
その貢献内容に応じて、データに対する利害や関心は多様です。この多様な利害や関心を適切に処理していかないと、プロセスが前に進まないと思っております。
また、忘れてはいけないのが、一番左側の「被観測者」です。例えばパーソナルデータであれば、そであれば自らのプライバシーがどのように扱われるのパーソナルデータが表現している本人その人が存かに関心がありますし、ノンパーソナルデータの場在します。ノンパーソナルデータでも、例えば企業

合でも、自身が表現されたデータが使われることにのアクティビティ、工場の稼働状況などの情報であ

よって最終的に自分に不利益が及ばないかというこればその企業や工場が存在します。これらの、デーとには関心の高いところです。

タが表現している対象となる「被観測者」もそのですので、こういった利害や関心を適切に処理す

データがどのように使われるのかということに非常る、あるいは懸念を払拭するようなデータ取扱いに関心があるところです。パーソナルデータの本人

ルールをプラットフォームにきちんと実装していく53

【スライド 1-4】

実装していくことによって、プラットフォームに参加するデータ提供者やデータ利用者、それからプ
ラットフォームの運営事業者といった各々の組織に対して、適切なガバナンス構築を促していこうと考
えて、ガイダンスの検討を行っています。
ガイダンスの狙いは今までお話ししてきたような形ですが、ガイダンスの対象となるプラットフォー
ムとして、まずは政府の「包括的データ戦略」が今後重点的に構築していくと決めた、①関係省庁とデジタル庁が協力して実装を目指す分野別のプラットフォームと、②分野横断のデータ連携基盤「DATA-【スライド 1-5】

EX」に適用していこうと思っています（【スライド1-5】参照）。2021 年 12 月に閣議決定された「デジタル社会の実現に向けた重点計画」にもその旨を明記しております。
ガイダンスに記載予定のルール検討手順をご紹介いたします（【スライド 1-6】も参照）、まず、ステッ
プ⑴として、多種・多様なステークホルダーの懸念や不安感の把握です。価値共創プロセスを描いた上で関与するステークホルダーを把握し、ステークホルダーがどのような懸念や不安感を持っているのかを把握してくださいとしています。ステップ⑵は、把握した懸念や不安感に基づいてリスク分析を【スライド 1-6】

して、プラットフォームのデータ取扱いポリシーを決めるということです。そしてステップ⑶で、ポリシーに則ってデータ取扱いルールを設計していくことになるのですが、そのときに重要なのは、プラットフォーム上で直接データ取引をする当事者（データ提供者、データ被提供者） だけではなく、データ提供者にデータを提供する人や、先ほど申しました被観測者がどのような懸念や不安感を持っているかということも踏まえたデータ取扱いルールを設計するということです。
ステップ⑷として、参加資格管理ということも非常に大事です。どのような人がプラットフォーム

54

ことが大事だと思っています。これを課題認識、問に入ってくることができるかという条件を定めた上

題認識の出発点としてガイダンスの検討を進めていで、ルール違反が続くような場合に、最終的な手段とます。

してプラットフォームへの参加資格の剝奪もできる

そのデータ取扱いルールは、端的に言えば、プようなメカニズムを整えることで、ガバナンスを確ラットフォームにおけるデータ取扱いポリシーと利保するということも考えてくださいとしています。

用規約といった形で具体化されると思います。それ

ステップ⑸として、設計したルールをアジャイ

が【スライド 1-4】のオレンジの部分で、「ルール

ルに更新するということです。ステークホルダーのの設計」「ルールの運用」「評価」というサイクルを懸念や不安感は、内的・外的な要因によって変わる第二部 ▶ パネル討論

ものだと認識しています。例えば、外的要因では技【スライド 2-1】

術の進展によって新たなリスク、懸念や不安感が発生する場合もありますし、逆になくなる場合もあり得ると思っています。そのような変化に応じてルールを更新していくことが非常に大事ですということを示そうとしています。
2021 年末にパブリック・コメントを実施しまして、さまざまなご指摘をいただきました。それを反映し、近々公表できるように作業が進めているところです（本シンポジウム開催時点）。
私からは以上です。ありがとうございました。
2

AIガバナンスの方針とリスクコーディネー
ションの必要性【スライド 2-2】

渡部 ありがとうございました。続きまして、江間先生からお願いいたします。
江間 私からは、AIガバナンスに関して、実際に未来ビジョン研究センターでどのようなことに今取り組んでいるか、そして、それを今後どのようにやっていこうとしているかについてご紹介します。
私自身は未来ビジョン研究センターに本籍を置いておりますけれども、AIガバナンスに関して、国際的なネットワークを含めてさまざまな場所で活動させていただいております。
AIガバナンスに関して、国際社会だけでなく、日本企業もプリンシプル（原則）をつくっておられ後、官庁での検討会や、あるいは企業内で第三者かます。それをいかにプラクティス（実践）に結びつら成る委員会を設けるようなときには、多様性もけていくかというところで非常に悩まれている企業――特にAIはバイアスの問題がすごく問題になっも多いのではないでしょうか（【スライド 2-1】）。

てきておりますので――きちんと考えながら原則を

プリンシプル（原則）は、いかにマルチステーク
ホルダーを巻き込みながらつくっていくかというところなどに課題が見えてきています。

つくる、運用していくという視点が大事になってきます。
また、原則に何を入れるかということについては

やはりダイバーシティ＆インクルージョンという

大体のコンセンサスが得られてきているように捉えのが非常に大事な中で、日本は、つくっている内容ていますが、欧州では非常に議論されている一方、は良いけれども、つくっている構成員の多様性がな

日本ではまだこれからだと思うのはサステナブル

いという非常にもったいないところで国際社会の評

AI、気候変動と AIという点です。こういう点に関価が落ちているのではないかと思うところがありましても、今後、原則をつくるときに日本も議論してす。国際社会では、どういう原則を重視していくかいくことになるかなと思います（【スライド 2-2】のという際に、内容はもちろんですが、これをつくっ「What」の部分）。

ている人たちの多様性に着目して順位付けをする面

そして、従来は大枠の原則について話をしていたがあります。日本の「人間中心の AI 社会原則」やのですが、今はどんどん個別分野の議論に移ってき欧州が同時期につくった「Trustworthy AI」を見ています。特に Global South（編注：主に地球の南てみますと、やはり構成員の比率が随分違います

側に位置するとされる、アフリカ、ラテンアメリカ、ア（【スライド 2-2】の「How」の部分）。ですので、今ジア等の発展途上国を総体として指す）を巻き込んで55

【スライド 2-3】

はGlobal Partnership on AIのような国際的連携の中で議論が進んでいるところです（【スライド 2-3】の「Best Practices」部分）。ほかにも、技術を使うことによって信頼される AIを構築していこうということで、公平な AIアルゴリズムをつくろうとか、説明可能な AIをつくろうという動きももちろんあります（【スライド 2-3】の「Technologies」部分）。
一方で、私が未来ビジョン研究センターや日本
ディープラーニング協会なども巻き込んで行っている取り組みの一つに、「ガバナンスエコシステム」をつくらなければならないのではないかというものが【スライド 2-4】

【スライド2-3】の「Governance Ecosystems」
あります（
部分）
。

「ガバナンスエコシステム」とは何かというと、AIのガバナンスを考えていくときに、1 社だけでは、日本の言わば“B to B to B to B to B to C”のよ
うな産業構造では非常に難しいです。クライアント
が何を求めているのか、上流の企業がきちんと公平性について考えてくれているかといったさまざまな課題がありますし、何か問題が起きたときに誰が責任を取るのか、監査をどうするか、補償をどうするかというような課題があるので、外部の団体、あるいは公的機関といかに連携するか、ソフトローと【スライド 2-5】

ハードローのどちらを使っていくか。何か問題が起きたときに、データの中身をどうしているのかとい
うのは、内部告発のようなことがなければ明らかにならないわけです。そのような制度面の整備や、あるいは利用者のリテラシーもきちんと構築していかなければなりません。これはアメリカや中国、例えばGAFAのように、1 社の中で上流から下流まで、つくるところから運営までを行っている状況と比べると、日本は産業構造がかなり違っています。ですので、日本では、こういうエコシステムの観点で考えていくことが重要だろうということです（【スライド 2-4】）。このことは、私たちが研究の中で訴え原則をどのように考えていくかということを、国連ているところでありますし、AI監査に関してもイをはじめとした国際機関では大きく議論されていま

ベントを行っています。今後、これらの主体間でどす。今後はそういうことも焦点にしながら原則を包のように連携していけばいいか、ということも議論括的に考えていくことが大事になると思います

していきたいと思っています。

（【スライド 2-2】の「Who」への矢印部分）。

一方で、プラクティスをどうしていくかについて

56

また、「リスクチェーンモデル」という言葉のとおり、1 社の中でも具体的にどのようにしてリスクは、いくつかのアプローチがあるように思っていまを管理していけばいいか（【スライド 2-5】）、リスク

す。ベストプラクティスを集めていこうということ

シナリオをどうつくっていけばいいかを企業の皆様

第二部 ▶ パネル討論と一緒に研究しております（【スライド 2-6】）。

【スライド 2-6】

例えば、そもそも何がリスクと捉えられるのかということ自体、AIは非常に難しい面があります。
また、それは特に社会情勢とも関わります。一方で、ビジネス的な利益を得ていく必要もあります。
例えば公平性に関して、さまざまな事例を基に、どのようなリスクがあるか、どのようなリスクシナリ
オがあり得るか、それに対して誰がどう対応していけばいいか。ユーザーが対応を取らなければならな
いものもあれば、プロバイダが取るべきものもある
し、システムをつくる側が取るべきものもあります。個々のリスクに応じて対応を取るべき人が異なる状況があるわけです。

【スライド 2-7】

こうしたことについての一覧表をつくって蓄積していき、これからAIサービスをつくる方々の参考になればということから「リスクチェーンモデルガ
イド」を東京大学のウェブサイトで現在公開しております（【スライド 2-7】）。すでに 6 つのケーススタ
ディを公開しておりまして、2022 年度中にもう 6
つほど追加で公開していく予定ですので、もしご覧になってご興味を持たれた方は、一緒にこういうケース、こういうテーマでやっていきたいということでご連絡いただければと思います。ケースを蓄積することによっていろいろと見えてくることがあり、リスクのコーディネーションをどうしていくべ【スライド 2-8】

きかということがわかると思っております。
最後に、なぜ以上のようなことに取り組まなければならないかというバックグラウンドについてお話
しいたします。欧州でよく使われている「責任ある研究・イノベーション（RRI: Responsible Research＆Innovation）」という用語をご紹介したいと思います（【スライド 2-8】）。私たちが今生きている社会
では、技術とその社会応用が非常に速いスパンで起きています。このようなときにおいて、つくってから考えるというよりは、つくりながら適応していく、そして将来どんなことが起こり得るかというこる前にその影響力を予測することは非常に難しい。

とを推察しながら考えていくこと、加えて、先ほどシミュレーションをして、いろいろと考えて、リス

お話ししましたダイバーシティ＆インクルージョン

クコントロールしていかなければならないのですを重視した上で、プロセスの公開性や透明性を重視

が、一度普及してしまった技術は制御するのが難ししていくことが価値として非常に大事になってくる

いところがあります。

と言えます。

その中で、今日すでにいろいろなお話があったよ「コリングリッジのジレンマ」という話もありま

うな、コミュニティをつくることや、事前に「リビす（【スライド 2-9】）。ある情報技術が社会で使われングラボ」のようなものをつくることを考えるのが57

【スライド 2-9】た関係で、現在も弁護士としてデータに関するビジネスやレギュレーション全般に関わるプラクティスに携わっております。
最近の活動では、総務省と経済産業省によるIoT
推進コンソーシアムにデータ流通促進ワーキンググ
ループが設けられ、2019 年、その下に設けられた企業のプライバシーガバナンスモデル検討会がございます。検討会での議論の成果として「DX時代における企業のプライバシーガバナンスガイドブッ
1ク」
が公表されておりますが、この検討会の委員に 2 年ほど携わらせていただいております。また、民間企業の有識者会議の構成員や、プライベートプ【スライド 3-1】

ラクティスでは、データガバナンスを含めたデータ利活用に関するトータルサポートをさせていただいております。2020 年、2021 年に東京都の官民連 携 デ ー タ プ ラ ッ ト フ ォ ー ム、今「東京データプラットフォーム（TDPF）」と呼ばれておりますが、こちらの協議会やポリシー策定委員会の委員も務めております。
その他、国税庁のデータ関係の有識者会議にも参加させていただくなど、さまざまな方面で
データ利活用に関して対応させていた
だいております。
まず、すべてではありませんが、【ス
ライド 3-1】にデータにまつわる法令
非常に大事だと思っています。その意味では、社会等をまとめております。ユーザーと企業間の商品・実験をしていくというよりは、私たち一人ひとりがサービスの提供契約があり、これに関するプライバ

すでに「実験社会」の中に住んでいるという意識でシーポリシーが策定されます。企業間の取引では業捉えながら、課題として挙がったようなことをみん

務委託契約や共同研究開発契約などの契約関係のほなで考えていく場づくりをしていくことが大事なのか、近時はデータ取引が一般的になってきており、かなと考えております。

こちらについても契約関係が存在します。そして、以上で、自己紹介を兼ねました研究内容やプロ

広くは個人情報保護法制全般がかかってきて、「【注

ジェクトについてのご紹介を終わります。ありがと意】」のところにありますように、労働分野や医療

うございました。

分野等、データの性質や取扱いのコンテキストに

3

58

大学・学術研究機関のデータ利活用をめぐる
法令・ガバナンスの現状

よって関係する法令が存在しております。
データというと個人情報保護法関係が中心的に思渡部 ありがとうございました。続きまして、日置

われがちですが、営業秘密や限定提供データに関し

先生、お願いいたします。

て不正競争防止法や、さらに広く見ると独占禁止

日置 三浦法律事務所の弁護士の日置と申します。

法、あるいは知的財産法――例えばAIというとき

私は、内閣官房のIT 総合戦略室というところで平には著作権法といったものが関係してまいります。

成 27 年の個人情報保護法改正の立案を担当しましさらには、サイバーセキュリティ基本法などのセ

第二部 ▶ パネル討論

キュリティ関係の法令もございます【スライド 3-2】

し、右上の矢印のとおり、電気通信事業法が利用者情報に関する規制を検討しているところです。
このように、注意しなければならな
いデータ法制は非常に多岐にわたっておりまして、それがレギュレーションであったり、あるいは民民の関係で問題になるようなものであったり、契約による規律も併せてさまざまな法令等を気にかけながら対応していかなければならない状況にあります。日々のプ
ラクティスでも、当然こういう状況を前提に取り組んでいかざるを得ないということです。
パーソナルデータの利活用をめぐる【スライド 3-3】

規制に関して言えば、最近、複雑化しています。単体の法令でもこれだけ法律の内容が複雑化しているという例として、個人情報保護法の改正概要についてお話しいたします。
【スライド3-2】は令和 2 年の改正の概要で、民間事業者を対象に考えられていたものですが、例えば、個人の請求権に関して利用停止や提供停止を請求できる場合が増えたことや、漏えい等が発生したときの個人情報保護委員会への事業者の報告義務、違法または不当な行為を助長する等の不適正な取扱いの禁止が明確化されています。また、「4．
データ利活用に関する施策の在り方」の部分をご覧

また、諸外国との関係で外国にデータを提供するいただきたいのですが、仮名加工情報制度が創設さ際の情報提供等といったところでも細かに義務が課れたほか、個人関連情報の第三者提供の制限――こされてきております。以上が令和 2 年の改正です。

れまで個人情報保護法は、特定の個人を識別するこ

さらに、令和 3 年にも改正が行われました。大学とができるものを個人情報として捉えていたとこが関係するのは【スライド 3-3】の②の部分です

ろ、それにも該当しないし、匿名加工情報や仮名加が、医療分野、学術分野の規制を民間事業者と統一

工情報に該当しないとしても、個人に関する情報をする。これまでは、スライド左側の「現行」のよう

個人関連情報として、提供するときに一定の事由がに、民間は個人情報保護法、独立行政法人等と行政あれば本人の同意を取りなさいという義務付けもな

機関はそれぞれの個人情報保護法があり、また地方されています。

公共団体では個人情報保護に関するルールがそれぞ

1 本シンポジウム開催後の 2022 年 2 月に「DX時代における企業のプライバシーガバナンスガイドブックver1.2」が策定・公表された〈https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban18_01000140.html〉。

59

【スライド 3-4】した。一部、別のルールはございます
けれども、このような形でデータ利活用ができるルールづくりがなされたというのが令和 3 年改正です。
学術研究に関しては、これまで、民間事業者のルールでは、個人情報取扱事業者の義務について、学術研究機関
等が学術研究目的で個人情報を取り扱う場合には一律適用除外とされていまし た。 こ れ が、 見 直 し 後 は、 一 部
ルールは適用するとしつつ、学術研究の例外を設けました（【スライド 3-4】）。
【スライド 3-5】は「官民を通じた学術研究分野における個人情報保護の規律の概要」ですが、今申しましたよ【スライド 3-5】

うに現行の個人情報保護法が一律適用
除外としていたところを、法改正によって、民間部門の学術研究機関にも安全管理措置や、本人の開示請求への対応などの義務が課せられます。そして、独立行政法人等や地方公共団体についても、民間学術研究機関等と同様の規律が適用されることになりますが、一部、開示等請求や行政機関等匿名加工情報の提供等について、引き続き公的部門の規律が適用されます。
その上で、利用目的の変更や要配慮
個人情報取得の制限、
または個人デー
タの第三者提供の制限などといった、研究データの利用や流通を直接制約し60れの条例の定めによって異なっていました。しか得る義務については、個人の権利利益を不当に侵害も、所管も総務省、個人情報保護委員会、各地方公するおそれがある場合を除き、例外を設けるという共団体と異なっておりました。

スタイルがとられました。

このような不統一な状況でしたので、医療分野やそこで、「学術研究機関等」や「学術研究目的」

学術分野は法令をまたぐ形で規制がされておりましとは何かということを考えなければなりません。
【スた。そのため、データの利活用が進まないという指ライド 3-6】のとおり、何が「学術研究機関等」に摘がされてきたところです。これに対応するため、該当するかについてはある程度明確ですけれども、スライド右側の「見直し後」の部分をご覧いただき「学術研究目的」とは何かについては、これまでもたいのですが、個人情報保護法の改正によって 3 法

かなりの論争があったところかと思います。特に例を統一し、個人情報保護委員会が統一的に監視・監外規定の適用の有無、つまりデータを取り扱おうと督する形にするとともに、国立大学や国立病院、公するときの運用ルールが変わってまいりますので、立病院や公立大学、国立の研究開発法人等は民間事

学術研究目的の該当性判断が非常に重要になってま業者と並びの規制を適用しようということになりまいります。

第二部 ▶ パネル討論【スライド 3-6】の下半分をご覧い【スライド 3-6】

ただきたいのですが、学術研究目的について①～④のように定められており、「学術」とは、「人文・社会科学及び自然科学並びにそれらの応用の研究であり、あらゆる学問分野における研究活動及びその所産としての知識・方法の体系をいい、具体的活動としての『学術研究』としては、新しい法則や原理の発見、分析や方法論の確立、新しい知識やその応用法の体系化、先端的な学問領域の開拓などをいう」。他
方、「製品開発を目的として個人情報を取り扱う場合は、当該活動は、学術研究目的とは解されない」ということです。研究と研究開発はなかなか切り【スライド 3-7】

離せないところもございますので、どのような形で判断していくかということが問題となるわけですが、その上の赤枠にあるように「製品開発と学術研究の目的が併存している場合には、主たる目的により判断する」とされております。ですので、実態に即しながら、適宜現場で確認していかなければならないということをまずご認識いただければと思います。
さらに、学術研究機関等の責務も設けられています（【スライド 3-7】）。学
術研究機関等について法律の特例が設けられているものも含め、法令遵守のための規程を設けるとともに、特例に関する細則をこれにどういう対応をしなければならないかという設けることが考えられる。いわゆる自主規範の策定

ことについて見てまいりましたが、現実には、大学がこの責務の中に入っております。学術研究目的とのデータ利活用は広がりを見せているのではないか

それ以外の目的の判断基準や、どの程度の粒度で措と思います（【スライド 3-8】）。取扱い・データ類型

置の内容を公表するか等、まだ明らかではないとこを考えてみると、学籍管理から、研究／研究開発、ろがあります。改正法では「執行の抑止」について

そして事業実施――例えば大学病院などを併設しても規定されており、自主規範の内容が適正であれいるときには対応しなければなりませんし、学内用

ば、それに則って対応している限り、原則として個アプリのようなものを構築して学生さんに使ってい人情報保護委員会からその監督権限が行使されるこ

ただくということがあればこれも事業実施に該当すとはないということではないかと想定されます。こるだろうと思います。

れを受けて、各研究機関において自主規範の検討が進められているのではないかと思います。
さて、ここまでは簡単に、複雑化するルールと、そこと相関的に対応していかなければならないのが、例えば関係者として、外国にある者が入っていな
いかということや、行政機関や地方自治体と対応す61

【スライド 3-8】

増えてきています。行政規制対応、先ほどのデータにまつわる法令を踏まえ、現況を調査してチェックをかけて対応しなければならないものを洗い出し、その結果をもとに、プライバシー
ポリシーや利用規約、あるいは契約書面に落とし込んでいきます。また、システム関係やデータ等に合わせた体制
整備となども含め、どのような組織づ
くりをすればよいかというところも含
めて総合的なお手伝いをさせていただ
く機会がかなり増えてきているように思います。これは大学側だけのお話ではなくて、当然、民間企業の皆様から【スライド 3-9】

もご相談を受け、民間側からの視座に立って対応させていただくこともございます。
今、ルールと体制、データガバナン
スの実施が重要であると申し上げましたが、複雑化するデータにまつわる法
令への対応に加え、さらにプラスアルファのところを考えなければならないということがよく言われています。それに触れるのが経産省・総務省が出している「DX時代における企業のプラ
2
イバシーガバナンスガイドブック」です（【スライド 3-9】）。いわゆる「炎上リスク」などとも言われますけれど
も、プライバシーや、あるいは個人本
人の権利利益を考えるときに、法令遵ることはないか、民間企業とのコラボレーションは守をするのは基本であるとして、その先にある社会

あるか、
また、
ほかの研究機関とのコラボレーション

的受容性についても見ていかなければならないのでがあるか。さらに広く見てみると、AI利用やプロはないか。それらにトータルで対応していくために

ファイリング等といった技術や処理の多様化もあろは、プライバシーであればプライバシーガバナンス

うかと思います。こういった複雑化するデータの取というものを考えなければならないと言われており扱いにトータルで対応するためには、やはりルール

ます。学術研究機関には民間並びの法令適用がある

策定と体制整備が不可欠です。
つまり、データガバナと申し上げましたが、大学側も、こういったプラインスの実施が重要になってきているということです。

バシーガバナンスについても当然見ていかなければ私どもの事務所でも、スマートシティーのような62ならないだろうと思います。

広範囲での取り組みや、逆に局所的な研究開発――

このガイドブックの重要項目（【スライド 3-10】）と大学が研究するときに他の民間企業と一緒に対応さして挙げられております組織づくり、
つまり、
①体制

れるケースなど、さまざまな類型を拝見いたしますの構築、②運用ルールの策定と周知、③企業内のプが、ルールをつくるところからお手伝いすることがライバシーに係る文化の醸成、④消費者とのコミュ

第二部 ▶ パネル討論

ニケーション、⑤その他のステークホ【スライド 3-10】

ルダーとのコミュニケーションといったことがなされるように体制を整備し、そして運用していくということが肝要かと思います。このようなお取り組みをされる企業様が非常に増えておりまして、私どももお手伝いできることが多くあるように思います。
4

新型コロナ感染症に伴う新たなデータガバナンス――データヘルス・エコシステ
ムの事例から渡部 ありがとうございました。続きまして、
古井先生からお願いいたします。
古井 古井と申します。私の研究分野のデータヘルスは、データを活用して個々の健康課【スライド 4-1】

題を解決する「プレシジョンヘルスケア（precision
healthcare）」の要素を含むヘルスケアの仕組みです。これを国民皆保険制度にビルトインして、国民すべてに寄り添えることを目指しています。したがいまして、登場人物としては医療保険者、審査支払機関、医療機関、企業、学校、自治体というところが挙げられるかと思います。また、私は社会保障分野の政策に関わらせていただいております。
まず、新型コロナ感染症におけるデータガバナン
スについてお話をいたしますと（【スライド 4-1】）、
今、「働き盛り世代の健康を基盤とした社会活動の維持」ということで、企業価値を高める健康経営、
それから医療資源の最適化を目指すデータヘルスの取り組みが始まっています。

今年 1 月から始まっております。
日置先生からもご紹介がありましたとおり、職場の事業主に関してはさまざまな法令やガイドライン

働き盛り世代の健康ということが共通する中で、等がありますが、健康経営に関しても、産官学によそれぞれの取り組みの主体や根拠法令などが異なる

る健康経営に関する認定制度がすでに存在します。

分野でありますが、データと価値が循環をしていく

この認定制度の中にデータガバナンスに関する要素

ようなデータヘルス・エコシステムとしての構築がをプラスしていくことが考えられます。

始まっています。これは、コロナ対策につながり得

今のデータヘルスに関しては、アジャイルな対応る仕組みということもありますが、平時の予防や健が必要なステージにあります。ですので、ユーザー

康管理を進める仕組みでもあります。

の参加を促しながらモニタリングをしていくという「データヘルス・エコシステムにおけるデータガ

ことが必要です。

バナンス」ですけれども、全体のガバナンスに関しデータヘルス・エコシステムにおけるデータガバては、健康保険法等の関係する法律の一部改正にナンスというのは、事業運営が始まったばかりです

よってデータのガバナンスを担保するということがので、現場運営と政策との共創、その相互作用に

2 前掲注⑴参照。

63

【スライド 4-2】

究者をしておりますけれども、未来ビジョン研究セ
ンターにも関わらせていただいて、データの取扱
い、あるいはデータガバナンスなどについていろいろと教えていただき、勉強している立場です。本日は、自分が見聞きしている範囲で、データガバナン
スとデータ利活用に向けた取り組みについて、若干の話題提供と考えていることをお話しさせていただ
きたいと思います。
【スライド 5-1】にお示ししておりますのが、総
務省・経済産業省の「情報信託機能の認定に係る指針」、いわゆる情報銀行に関する指針でございます。

【スライド 4-3】

個人データ、パーソナルデータの流通・利活用を考える際の一つの官民の取り組みの柱としては、本人
起点があったと思います。そこでの本人起点というのは、本人の深い同意を取って深くデータを使うということもあるでしょうし、あるいは本人にメリットが返ってくるということも大事である。特に、一時期の海外プラットフォーム事業者について取りざたされたように、搾取しているのではなくて、本人の真意に基づき、本人にメリットが返ってくるというトラストをどうやって確保していくかという観点から、情報信託機能の議論がなされてきました。
この仕組みのポイントは二つあろうかと思います。一つは、この【スライド 5-1】の【スライド 5-1】

図の中央にありますが、情報銀行が本人を裏切ることがないように、あるいは、プライバシーや状況の変化についてきちんと考えるために、「データ倫
理審査会」を情報銀行が設けるということ。もう一つは、それを外側からチェックする仕組み、信頼できる情報銀行であるということを、民間で認定する仕組みをつくることです。実際には日本 IT団体連盟において認定ス
キームを策定されていますが（【スライド 5-2】）、このようにして情報銀行

よって少しずつ進化をさせていくということが大事という新しいビジネスが始まる際に、仕組みを組みだと感じています（【スライド 4-2、4-3】）。

合わせることでガバナンスを担保し、それによって

5

データガバナンスとデータ利活用に向けた取り組み

渡部 ありがとうございました。最後に、宍戸先生

64

信頼をつくり出そうとしてきたという取り組みがございます。
それから、先ほど日置先生からもご紹介をいただからお願いいたします。

きました「DX時代における企業のプライバシーガ

宍戸 東京大学の宍戸でございます。私は憲法の研

3
バナンスガイドブック」
ですけれども（【スライド第二部 ▶ パネル討論

5-3】）、そこでは、最低限の規律であ【スライド 5-2】

る個人情報保護法制へのコンプライを超えて、関係するステークホルダーの気 持 ち 悪 さ や、事 後 的 に プ ラ イ バ
シー侵害になってしまうような問題についてプロアクティブに配慮していく
ことが求められる。そのためにはス
テークホルダーとのコミュニケー
ションと、それに向けての企業の側でのガバナンス体制の構築が必要となるということです（【スライド 5-4】）。特に強調しておきたいのは、DX（デジタルトランスフォーメーション）を進め【スライド 5-3】る企業にとっては、こうしたデータガ
バナンス体制の構築をコストと捉えるのではなく、むしろ投資と考えていただかないといけない、そのような提言を、このガイドブックを策定した研究会を通じて行ったところです。
【スライド 5-5】でお示ししておりますのは、いわゆるLINE問題に関する、親会社のZホールディングスにおけるグローバルなデータガバナンスに関する特別委員会の最終報告です。
DXを進める企業は、個々の企業だけ【スライド 5-4】

ではなく全体として大きなグループであることが多く、しかも、グループがグローバルに活動していくという中では、さまざまなガバナンス上の課題が生ずる。特に、各国の規制を遵守するということが日本の利用者にとってプ
ライバシーの懸念をもたらしたり、日本社会にとって経済安全保障上の懸念をもたらしたりするのではないか。このような課題について、横と縦のガバ
ナンスをきっちりつくっていくということが、大規模な企業グループには求められるのでいても、やはりいろいろと考えるべき論点は多いとはないかという議論に関わらせていただいておりま思っております。政府の健康・医療戦略推進本部にした。

おいて、AMED（日本医療研究開発機構）の関わる

さらに、公的部門における個人データの取扱いの研究データ等についての利活用が考えられておりまためのガバナンス、あるいは官民のガバナンスにつす。医療あるいは医学研究は、準公共分野として

3 前掲注⑴参照。

65

【スライド 5-5】戦略推進本部で議論しております（【スライド 5-6】）。

これも日置先生からご紹介いただきました東京都のデータプラット
フォームについては、官民でのデータの取扱い、流通のためのガバナンスの構築という観点から、まだパーソナル
データをたくさん取り扱っていない状
況下で、前もって一定の規律を準備して き た と こ ろ で す（【 ス ラ イ ド 5-7、
5-8】
）
。

コロナ禍における位置情報の利活用【スライド 5-6】をめぐるお話を申し上げますと、単なる携帯電話のキャリア会社から位置情報を提供されるという人流データだけではありません。検索エンジンの利用者が、もしかすると自分がコロナに感染しているかもしれないとかいう不安
からいろいろなキーワードを検索します。それと利用者の位置情報を組み合わせることによって隠れクラスターが発見できるのではないかという取り組
みを政府において考えて、厚生労働省
がヤフーに情報提供を求めたというこ【スライド 5-7】とがございました（【スライド 5-9】）。
私は見ていて、個人データではない形
で統計データにすれば個人情報保護法
上問題がない、だから当然にヤフーからもらえるものでしょう、と思っていた節が政府に関わっている方々にあったように見えたのが気になりました。民間の側でデータガバナンスの体制が構築されてきているのに、官の側がそれに追いついていないような状況があると、B to Gや、その逆のG to
Bでのデータ流通・利活用が進まない

データ流通・利活用の期待が高いところですが、治66ということが懸念されるところです。

験者から取ったあらゆるデータをいかように使って今後の社会・政治全体の DXにおいてデジタル原もいいかというと、そうではありません。この種の則への適合性を考えるときに、今のような観点から

医療あるいは医学研究の公共性を前提にした上で、政府側の、あるいは官民連携してのデータガバナン

例えば同意をマネジメントする仕組みをきちんと考スのあり方についても議論を行っていくことが改めえて、データ利用目的の審査と組み合わせ、安全なて重要であると感じております（【スライド 5-10、データ利用環境を提供していくことを、健康・医療

5-11】
）
。

第二部 ▶ パネル討論

Ⅱ

ディスカッション【スライド 5-8】

渡部 ありがとうございました。今日のシンポジウムにおける一つの目的は、現場での取り組み、法令、さらにプライバシーや人権の観点といったさ
まざまなフレームワークの中で我々が本来的に取り組むべきデータガバナン
ス、AIガバナンスを考えようというものです。これは、西山先生の言葉に拠れば全体像――全体のアーキテク
チャーを踏まえたガバナンスでなければ な り ま せ ん し、宍 戸 先 生 が お っ【スライド 5-9】

しゃったようにその構築はコストではなく投資だという受け止め方へつな
がっていかなければならないということかと思います。
では、そのプラクティスはどのようにあるべきか、そこへのアプローチについて今日の議論からどのようにお考えになられたかを、お一方ずつ伺えればと思います。まず直野さんに、日立
東大ラボ4 でも私どもの話をいろいろ聞いていただいて、お考えいただくことも多くて大変ではなかったかと思い【スライド 5-10】

ますが、それも踏まえてお気づきの点などについてお願いいたします。
直野 私の第一部の発表で、「説明できるAI」に関し、実際には根拠デー
タをきちんと管理しなければならないというお話をさせていただきました。
ただ、私どもとして、どのような根拠
データの管理にしていくかが結構大きな課題です。この点について、西山先生がご指摘されている「アーキテク
チャー」という考え方は、実は我々シ
ステムやソフトウェアを提供するベンダーという立行っておりますので、その意味では、考えやすくな場と非常に整合性が高いキーワードです。世の中のるヒントをいただけたように思っております。

仕組みを抽象化して、ステークホルダー、データ、

一方で、実際のプラクティスについて、今日、ガ商取引の関係を議論するということは常日頃からバナンスに関するガイダンスやガイドブックが公表

4 第 5 期科学技術基本計画において提唱された将来ビジョン「Society 5.0」の実現に向けたビジョンを創生し、イノベーションを創造することを目的に、東京大学と日立によって 2016 年 6 月に設置された〈http://www.ht-lab.ducr.u-tokyo.ac.jp/〉。

67

【スライド 5-11】すると考えました。同様に、技術者が事前に理解している範囲でパフォーマンスが規定されるというのが少し前までのAIでした。ところが今は、もう時代がその先に行ってしまっていて、AIがやってしまったことを、やってしまった後で説明するものとしてアーキテクチャーが使われつつあるのではないか、ということです。当たり前のことですが、技術者自身がわからないことを技術者でない人に説明することは不可能ですから、その意味にお68されているというお話がございました。これは我々

いて、起こっていることを捉える第一歩としてアーとしても繰り返し勉強しなくてはならないと感じた

キテクチャーを用いるようになりつつある。
「対象次第ですが、実態とプリンシプルのインタラクショがやっていることを社会が理解する」という意味にンはかなり密接にやっていかなければならないなとおいて、アーキテクチャーが非常に重要になってい思います。ただ、これは当然、コストではなくて、るのではないかというのが 2 点目です。

我々企業にとっては投資である。重要なことである

3 点目は、今日皆様のお話にありましたように、ので、最初は「やらなくてはいけない」という捉えやむを得ない理由があるとは思いますがどんどん方をしがちですが、やっていくうちにそれがしっか

ルールが増えてきて、ガイドブックがいくつも存在りした骨組みになっていく。研究開発の骨組みになするという状況になっています。他方で、AIは学

り、企業の知的財産の enhancementにもつながっ

習ベースになりつつあります。つまりフィードバッ

ていくのではないかと感じた次第です。

クを通じてより良くなるというものです。すると事

渡部 ありがとうございました。今、西山先生の前に結果の優劣だけを定める単純なルールにはなじアーキテクチャーの話にお触れいただきましたの

まない、ということになります。学習の仕方についで、西山先生、いかがでしょうか。

ては規定することはできるけれども、学習の結果獲西山 ありがとうございます。もちろん私が今日の得されるものそのものを、直接的にこれが良いとかように講演で言うのはたやすく、実際に行われるの悪いというのは規定しにくい状況になっています。

は結構大変だと思いますが、3 点ほど申し上げます。

そうなると、これまでの行政のやり方は、事前に結まず 1 点目は、時代の先から振り返るように考える果の優劣について具体的なルールをつくって対象をことが重要です。技術的に見ると、AIの最先端は制御しようとするものですので、フィードバックを進めば進むほど学習ベースになっています。ディー

通じて継続的に改善するという技術の特性となじまプラーニングというくらいですから当たり前なのでなくなります。そのため、フィードバックの方をどすけれども。何を意味しているかというと、人間のう良くするかという、いわば線の形状ではなく微分知識を教え込まずに、AI自体がある意味で一からを捉えるようなガバナンスに置き換えていかないと学習（ラーニング）をすることをベースにすると、うまく回らないと思います。

非常に速いスピードでパフォーマンスが上がること

つまり、直野さんや皆さんがおっしゃったようがわかった、ということです。ところが、その場合な、利用者の納得を得る、了解を得るということはもなぜそうなるかが、特に事前に人間が説明・予測すちろん大事なのですが、これまでとの違いを強調することができないということを伴います。

ると、システム自身がもたらす具体的な結果につい2 点目に、「アーキテクチャー」の捉え方です。

て利用者に「了解」を求めているわけではなくて、伝統的にはプロのエンジニアが例えば発注者の意図

おそらくシステムがより良くなるプロセスに積極的を踏まえてアーキテクチャーを考えて、それを実装に「参加」してもらっているのですね。より良いも第二部 ▶ パネル討論のをつくるループの中に利用者を含めた人間をどうされてきているように思います。

位置付けるのか、そのプロセスをどうデザインする

それから、今の西山先生のお話の後半に関してか、というところに工夫の余地がある。おそらくそは、先ほど江間先生からいただいた「実験社会」とう捉えていくほうが、ガイドブックやルールをたくいうお話がまさしくそのようなことを言っておられさんつくるというやり方ではない、より良いやり方たのではないかなと思います。結果的にそれをプラを見い出せるのではないかと思います。
そのことが、クティスに落としていくときに、「アジャイル・ガ

このシンポジウムなどを通じて我々が考えるべきバナンス」のような概念でないと適応できない、そテーマの一つではないかという感想を持ちました。

のようなつながりと考えてよいでしょうか。

渡部 今の西山先生のお話を受けて、宍戸先生にコ

江間 おっしゃるとおりで、スピードがどんどん速

メントをお願いいたします。

くなる中において、それは、私たち自身とは離れた

宍戸 デジタル化それ自体は目的ではなくて、手段

どこか遠いところ、限られた場所で進んでいる話でである。目的としては、最近でいうとウェルビーイ

はなくて、そもそもAIも含めた情報技術の常としングやサステナビリティ、さらに江間先生からご指て、ベータ版がもう世の中に入り始めている。もう摘があったダイバーシティ＆インクルージョンと使われ始めてしまっていて、しかも、私たちが使っいった、今までの日本社会、あるいは日本経済、企ているサービスもどんどん更新されていって、それ業、組織が実現できなかった価値の達成がある。そに気づかないうちに浸透していっている。そこの説のためにデジタル化をするということ自体は、本音

明やコンセンサスの取り方などはまた別の論点としか建前かは別としても、おそらく誰もが一致していて出てくると思いますけれども、何が正しいかとるところだろうと思います。

か、何が求められているかというのが社会情勢にお問題は、どのように議論するかというところでいても刻々と変わっていく中で、渡部先生がおっす。どうしても技術の側あるいはベンダーなどからしゃったように、アジャイルに対応していくというは、まずデジタル化をきちんとしていかなければな

ことに一般の我々ユーザーが付いて行けるか。もしらない、あるいはデータの標準化を進めていかなけ

付いて行くのが難しいというのであれば、特区のよればならないというお話が出てきます。他方で、社

うな、何らかの仕組みを設けることを考えなければ会のあるべき姿、あるいは組織、企業のあり方につなりません。

いて「あるべき論」を議論する場はすでに多くのととはいえ、すでに現実世界で私たちが使っているころで設けられてきたところです。それは、今まで

サービスは、我々自身を実験台にしていろいろなの民主的な意思決定のメカニズムが存在するのでそフィードバックを得ているので、そこでしっかりこで議論すればよいと何となくなってはいるものと、これは嫌だなとか使い勝手が悪いなと言えるよの、前者の話とは有機的に連動していない感じがいうなチャンネルをつくっておくことが大事です。そたします。西山先生がおっしゃっている「アーキテ

して、そういうことができる一つの場所が大学であクチャー」は、まさに両方を一体としてきちんと議るのではないかなとも考えています。

論する場、あるいは人々が持つさまざまな立場を入渡部 もう一つのキーワードで、「ガバナンスエコ

れ替えながらきちんと議論するということが重要でシステム」ということも挙げていただきました。そあり、それにみんなに参画してもらい、結果を出し

れこそ業界のような、管理監督の関係ではない関係ていくという意味での「ガバナンス」がここでは問の中で今おっしゃったようなことがフィードバック

われているのだろうと私は理解しています。

されるエコシステムを通じて、プラクティスにして渡部 コロナ感染症データに関しても、東京大学のいかなければならない。そういうつながりとして理先生方が受けられている印象として、やはり個々の解してよいでしょうか。

場所で議論をするだけではだめだというお話がござ

江間 そうですね。海外と話をしていても、AIガいました。利活用する側の技術のことだけを議論しバナンスというのは、1 社の中でのガバナンス、ていても十分ではないと。だから、この話というのコーポレートガバナンスのような話になってしまい

はやはり今の宍戸先生のお話のようなところに集約がちです。ただ、監査や保険、内部告発といった制度

69

70

の仕組みとも連動してガバナンスの形をつくっていになりました。これは「健康経営」というキーワー

かなければなりませんので、国際社会の中で AI ガ

ドがある中で、またパンデミックがあったことが端バナンスをどうにかやっていこうという話よりは、緒になって改正されたのですが、去年の 6 月の参議

もう少しエコシステムとして全体を見ていくという院の厚生労働委員会の中でも、まだこれは煮詰まっことを提案していくのが大事かなと思っています。

たものではない、適切かつ十分な個人情報保護に向渡部 そのエコシステムを考える上で、今までは、けた不断の検討と対処を行うことという附帯決議がそこにプレーヤーとしてはあまり参加するという意

されています。

識はなかった大学について、日置先生から個人情報

生活者一人ひとりの情報が使われていく中で、も保護法の 3 法統合に関してお話をいただきました。

ちろんコロナ対策は重要ですが、どういう場面で、今、大学というのは、おそらく元々なかったような

自分たちのデータがどう活用されているかというこ役割を担うようになっていて、しかもアジャイルさとを予測できるのが非常に重要だと思っています。

なども求められるようになっている。そのような観データの利用場面について、今までは、病気になっ点からお話をいただいたと思います。具体的にいくたときに医療機関に行って、お医者さんが診察する

つかの大学の実情もご存じでいらっしゃると思いまときにある個人のデータを使うというイメージでしすので、大学に対して少しサジェスチョンをいただ（編注：
たが、今は「ポピュレーションアプローチ」

けますでしょうか。

個人のリスクの有無や高低に着目した支援や指導ではな

日置 データを利用するという場面では、それぞれ

く、ある集団のリスクを全体的に下げるべく全体に対しのセクションが自分たちの庭先だけを見ていて、自て行う支援や指導）の重要性が増しています。そう分はこういう使い方をしているから、そこで閉じてした中で、特にコロナ禍にあって、自分たちのデーいるから大丈夫だという認識が結構強い気がしておタがどういう場面で、自分たちにどう生かされるかります。また、研究分野の先生方は、プロジェクトということを主体的に感じる機会――その意味ではごとにご覧になっていて、その場ごとの対応をされオプトアウトではなくて、オプトインの仕掛けが、ていらっしゃるのではないかと思いますが、法令は民間企業がHRサービスに入るときに不可欠ではな

法人単位でかかるものですので、まずは大学全体といかと思います。

して見ていく必要があるということが言えます。つ

データガバナンスに関して、企業に対するガイド

まり、サジェスチョンの一つ目は、大学全体のガバ

ラインは数多く、明確に打ち出されている一方で、ナンスを考えなければならないということです。

国民皆保険制度というのは公的な制度ではあるので二つ目は、データ一つとっても、プロジェクト一

すが、どちらかというと今までデータガバナンスにつとっても、あるいは関係主体一つとっても、そのなかなかなじまない面がありました。そのため、保パーツパーツを組み合わせて、それぞれの最適な目

険者に対するガイドラインや、データガバナンスを的達成に向けた取り組みをするのは結構難しいこと意識するような仕組みは私の見る限りほとんど存在です。そのときに、やはり総論的なところ、つましないと思っています。医療保険者の中だけでデー

り、ルールや体制というところだけでも備えておか

タを扱っていたときはそれでもよかったのですが、ないと、場当たり的な対応ではなかなかうまくいな

今後、健康経営やHR で世の中のデータ流通が活発いという面があります。その意味では、ガバナンになってくるときに、アジャイルにやっていくとい

ス、あるいはアジャイルというものが重要な観点でう話ではあるのですが、少し心配な面が出てくるよ

はないかなと思っております。

うに思っています。その意味では、東京大学でやら

渡部 古井先生も、大学の立場でデータヘルスの関れた「MOCHA5」という仕組みの開発や運用は非係に取り組んでいらっしゃいますが、今までの議論

常に参考になる事例かと感じます。

をお聞きになっていかがでしょうか。

渡部 今、医療保険者に関するお話をいただきまし古井 ありがとうございます。データヘルスでは、たけれども、政府のデータ安全管理体制の議論もあこの 1 月に改正法の施行により、同意がなくてもり、それから、ガイドラインがたくさん存在する世

データが職場と医療保険制度の間で流通できるよう界を何とかしないといけないという中で、前田さ第二部 ▶ パネル討論

ん、ここまでお聞きいただいて、お感じになったこ

うな、業界や業界団体ごとの構造ではなくて、西山とがありましたらお願いいたします。

先生がおっしゃったようなアーキテクチャーの方向

前田 またもう一つ、世の中にガイダンスを生み出に近づくようなガイダンスをつくろうとされているそうとしている立場にとって耳の痛いご指摘だと思ということは言えるのかなと思います。
ただ、それこいながら伺っておりました。キーワードとして、皆そ実験社会の中でのガイダンスの役割というのは、様から「アジャイル」という言葉が出てきたと思いもうルールではなくて、現場とのインタラクション

ますが、今回、ガイダンスを策定するに際して、アを起こして新しいガバナンスをつくっていくというジャイルというのはジレンマでもあります。それは役割に変わりつつあるのかもしれないなと思ったの

何かと申しますと、今日もたくさんの事例を共有いですが、西山先生、そのあたりはいかがでしょうか。

ただいて、事例の持つ説得力はすごく大きいものが西山 すみません、ルールやガイドブックが増えてあると再認識したところです。今回、ガイダンスをいるという先ほどのお話は、前田さんをはじめ、
今現

策定していく際にも民間のプラットフォームを運営

場で苦労しておられる皆さんを批判する趣旨では決されている事業者の皆様にご協力いただいて事例をしてありませんし、おそらく私がまだ行政官をしてご提供いただき、それを有識者の先生方にご議論いいるとすればガイダンスをつくっていると思います。

ただいて、一般化といいますか、概念化していくとこのことをまず申し上げた上で、おそらく、今後、

いうプロセスを取れた部分もある一方、概念先行で次のようなことが起こるのではないかと思うのです。

固めていかなければいけなかった部分もかなり多く

つまり、今、政府が出しているガイダンスや原則ございました。ガイダンスに沿って実際のプラットというものは、デジタル化がさらに進むと、おそらくフォームにデータの取扱いルールを構築し、実証しソフトウェアの一つになるはずです。つまり、○○たというところまで詰めきれていない中、概念先行

ガイダンスがあるとしても、それがコード化されて、の部分が一部混じったガイダンスを出そうとしてい企業の行動がそれに則っているかどうかということることについて、本当にそれで説得力があるのだろが、究極的に言えば自動的に判断できるような世界

うかというのは、かなり担当者として迷いながらになるはずです。そうしていくために何をしなけれやっていたところがあります。

ばならないかというと、アプリケーションと一緒とはいえ、事例が積み重なってきて誰もが知る概で、ガイダンスは、実は深掘りするといくつかの共念となった後に出すガイダンスにどのような意味が通のコンポーネントから成っているという状態になあるのだろうか――もちろん、意味はあるかもしれる。おそらく前田さんたちもそうしようとされていないですけれども、事例の蓄積がない中でも手探りるのだと思います。

で進めていき、概念先行であって実証が済んでいな

今まではそうではなくて、組織ごとに縦割りでガ

くても、こういう知見があるということを示すこと

イダンスをつくろうとするので、ガイダンスが乱立がこれからルール策定をする方にとって手がかりにする状況になっておりました。今後は、ガイダンス

なるのではないかというご意見もいただいて、実証そのものがアプリケーションのように共通のコンが済んでいない段階でも敢えてガイダンスを公表しポーネントから成るということが大事です。
これは、実は規制についても同じです。自動車のようとしているところです。
ですので、実証してわかってきた知見を反映して安全、ブルドーザーの安全、ドローンの安全も、最いくという形で、さまざまなサービスと同じよう

終的な規制の形、つまりアプリケーションになるとに、デジタル時代のガイダンス自体もアジャイルにそれぞれで異なるところは当然出てきます。しかアップデートしていくことが非常に大事ですし、そし、基本的なコンポーネントを共通にしておく。そうせざるを得ないなということを実感しているとこ

うしないと、基本的な単位動作が一緒であるのに、ろです。

相互に翻訳や知の共有ができない規制ばかりができ

渡部 ありがとうございます。少なくとも従来のよてしまいます。

5 Mobile CHeck-in Application.〈https://mocha.t.u-tokyo.ac.jp/〉も参照。

71

おそらく政府が目指すべきは、規制でもそれ以外
でも、基本的なコンポーネントをつくる、そうし72

江間先生がおっしゃったダイバーシティ＆インク
ルージョンにも関わることだと思います。

て、それらを組み合わせればほぼユースケースに応その意味では、国もそうですけれども、住民に身じたガイダンスができているようにする。そのため近なところにいて、住民と共同体としての密接なつに必要になるのが、私なりの言葉で「アーキテク

ながりを持っている地方公共団体が担う役割は大きチャー」であって、アーキテクチャーを描くことにいです。スマートシティー、スーパーシティー等のより、ガイダンスも一種のソフトウェアのように実取り組みも、
デジタルによって市民から自治体が遊離装できるようになるはずだと思っています。

していくのではなくて、むしろ住民のニーズを吸い

渡部 少なくともデジタル関係は、ガバナンスやガ上げる、
まさに住民の声を具体化していくという方向

イドラインといった規制をつくる前に、まず政府がでのあり方が求められますし、国の施策もそういっ

アーキテクチャーを考えないといけないということ

た方向に力点を置かれていくべきでないかと思ってですね。

おります。私もデジタル臨時行政調査会などで個人

西山 対象と無関係に縦割りで切っていこうとするの目線で時々言わせていただいていますけれども、とインターフェースがどうしても合わなくなるわけ

そういった観点も重要ではないかということです。

です。ですので、規制やガイダンスといったもの

渡部 ありがとうございました。ガバナンス・オ

を、対象をチェックするソフトウェアのようなもの

ブ・ガバナンスを指向するにおいても、今日の議論だという発想でつくるとおそらく良いものができるのように、日立さんの例や、住民の声をどうやってし、生産性も実効性も上がるのではないかと思いま

反映させるかということを踏まえて、全体のアーキす。またそうすることで、ガイダンスそのものにもテクチャーを設計していくという姿をつくらなけれ

フィードバックのループが生まれるはずです。

ばならないということかと思います。

申し上げたいのは、規制の側も、規制する対象とまだ議論したいことはありますし、ご質問も少しミラーのようにつくらないといけない。規制の対象いただいてはおりますが、時間の関係でここまでとはアジャイルで、アーキテクチャーで規定されてしさせていただきたいと思います。

まっているのに、規制の側が従来どおり縦割りの箱

このデータガバナンス、あるいはAIガバナンスを前提につくろうとするとどうしたって大変ですということについて、私ども未来ビジョン研究セン

し、時間ばかりかかります。ですから、これを変え

ターでプロジェクトを設けていろいろな検討をしてるということは大事で、これこそがDXの本質の一まいりました。これまでのように、技術開発をしてつではないかと思います。

いる方、あるいは事業をしている方がそれぞれ単体

渡部 今のお話は行政のあり方や仕組みにも関わるの視点で物事を考えて、そこにアプローチしようとお話だと思いますので、ご専門とは少し異なるかもするやり方だけでは、やはり限界があるのではない

しれませんが、改めて宍戸先生に、デジタル化に対かというような意見が、今日のシンポジウムだけで応した今後のガバナンス政策のあり方についてお話はなくいろいろな場、そして課題において出てきてをいただければと思います。

おります。それらを統合するような考え方をどのよ

宍戸 これは非常に難しいのですが、行政自身が自うにして確立し、さらに現場に落とし込んでいくか

らのデータガバナンスをしっかりしなければならなという議論がまさに必要とされていることをまさし

いことがまず前提ですが、その上で、「ガバナンス・く感じたところです。また、実験社会におけるデー

オブ・ガバナンス」だと思います。行政も含めた社

タガバナンス、AIガバナンスなどいくつか整理を

会全体の個々の組織や人がスタンドアローンでガバしなければいけないキーワードもいただいたようにナンスをしっかりとやるだけではなくて、政府、行思っております。

政の役割として、必要な組織については、そこに市以上で、パネルディスカッションを終了させてい民やコミュニティの参画を促すということが、社会ただきます。お忙しい中、ご参加いただいた先生方

全体のデジタル化、データガバナンスを進める上でに感謝を申し上げます。短い時間でしたけれども、重要になるだろうと思います。このことは、先ほどどうもありがとうございました。

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―

クロージング東京大学大学院新領域創成科学研究科長

出口敦 DEGUCHI Atsushi

東京大学大学院新領域創成科学研究科の研究科長を仰せつかっております出口です。今回のシンポジ
ウムでは、当研究科は第二部の共催組織を務めておりますので、共催者を代表いたしまして、私から最後に御礼とご挨拶をさせていただきたいと思います。
本日は、大変熱心なご議論をいただき、私自身も多くの知的刺激を受けておりました。今後のデジタ
ルデータガバナンスに関する研究の進め方、およびデジタルデータを扱う研究者や技術開発者に対しても、デジタルデータとの向き合い方に関して多くのご示唆をいただけたと思っております。
「デジタルデータガバナンス」というテーマの下、ご登壇者の方々のお話をお伺いする中で、「ガバナンス」という概念そのものを、これまでとは異なる概念として捉えなければならないような印象も受けました。ガバナンスと言いますと、我々は人の自由な発想をコントロールしていく、あるいは統治していくようなイメージで捉えてしまいがちですが、むしろガイドしていく概念で捉えるものではないかと思いました。
「ガバナンス」は、時にはブレーキを踏むようなイメージで捉えがちだったのですが、ガバナンスという考え方は、データを扱う者と一緒に伴走していく仕組みとして捉えた方がよいのではないかと思いました。
私ども大学は、技術開発を担う多くの研究者を抱えておりますが、そうした研究者にとって、「ガバ
ナンス」は未来に対しての新しい発想を抑止していくことではなく、むしろ一緒に走りながら考えていくものであると、議論をお聞きしながら思った次第です。ガバナンスの概念については、今後も主催者である未来ビジョン研究センターとご一緒に更なる議論の場をつくっていければと思っております。
私ども新領域創成科学研究科では、データを活用
したさまざまな研究開発を進めておりますが、その一方で、研究科が拠点を置く柏キャンパスが立地する千葉県柏市の柏の葉地区ではスマートシティーづ
くりが進められており、私ども東京大学の研究者もそうしたスマートシティーづくりに関わっております。現場ではデータを扱う上で対応が難しい問題も当然起こっているわけですが、本日のフォーラムのような議論の場を通じて、スマートシティーづくりの最前線の現場に対しても、向かうべき方向性を見い出すご示唆をいただき、大変有難く思っております。
また、大学の役割は、研究や技術開発を行うだけでなく、本日のような課題解決に示唆を与える議論の場をつくることも重要な役割だと思っております。
さらに、課題解決を担う人材育成も大学の役割です。
本日のフォーラムの議論を、データ活用の観点から、社会で起きている課題、あるいは起こりつつある課
題に対応する人材を育てることにもつなげていきた
いと思っております。
現在、私ども新領域創成科学研
究科は、未来ビジョン研究センターと連携させていただきながら、社会人リカレント教育プログラムを企画しているところです。
その第 1 弾として、「スマー
トシティスクール」を 4 月から開講させる予定でおります。社会人リカレントの目的も含めて、今後、
デジタル社会の課題解決を担う人材育成やサステイ
ナブルな社会のデザインを担う人材育成などのプログラムを社会に提供していきたいと考えております。
本日のような、現在起こっている課題、あるいは起こりつつある課題に関する議論の場をつくる役割と、その議論を受けた、課題に対応する人材育成の二つの役割を、大学の社会貢献として担って参りた
いと思っております。本日ご登壇いただいた皆様にもご協力いただきながら、議論の成果を今後につなげていきたいと思っております。
本日は長時間にわたり、大変お忙しい先生方、あるいは実務家の方々にご登壇いただき、ご示唆にあふれた多くの知見をいただきましたこと、感謝申し上げます。また、本日のシンポジウムを企画運営していただきました渡部俊也先生をはじめ、未来ビジョン研究センターの先生方、スタッフの方々にこの場をお借りして御礼を申し上げたいと思います。
本日はどうもありがとうございました。また今後ともよろしくお願い申し上げます。

73（編集責任）東京大学未来ビジョン研究センター
https://ifi.u-tokyo.ac.jp/〒 113-0033

東京都文京区本郷 7-3-1

2022 年 3 月 30 日発行