日時：令和６年６月 12 日（水）13：00～

場

所：個人情報保護委員会

委員会室

出席者：藤原委員長、小川委員、大島委員、浅井委員、清水委員、加藤委員、髙村委員、小笠原委員、
松元事務局長、三原事務局次長、山澄審議官、大槻審議官、森川総務課長、吉屋参事官、香月参事官、小嶋参事官、片岡参事官、澤田参事官○森川総務課長

それでは、定刻になりましたので会議を始めます。

本日は梶田委員が御欠席です。
以後の委員会会議の進行につきましては、藤原委員長にお願いいたします。
○藤原委員長それでは、ただいまから第289回個人情報保護委員会を開会いたします。

本日の議題は一つです。
議題１「いわゆる３年ごと見直し

有識者ヒアリング」について、前回のヒアリングに引き続き、本日は２名の有識者へのヒアリングを実施したいと思います。
個人情報保護委員会議事運営規程第９条の規定に基づき、国立情報学研究所佐藤教授、
産業技術総合研究所高木主任研究員に御出席いただきたいと思いますが、よろしいでしょうか。
（異議なし）○藤原委員長ありがとうございます。それでは、出席を認めます。初めに、国立情報学研究所佐藤教授に出席いただきます。
（佐藤教授入室）○藤原委員長

佐藤教授におかれましては、御多忙の中、御出席いただきありがとうございます。
それでは早速ですが、御説明をお願いいたします。
○佐藤教授

それでは説明をさせていただきます。国立情報学研究所の佐藤一郎でございます。このたびは意見を申し上げる機会を作っていただき、本当にありがとうございます。
それでは早速始めさせていただきます。
最初に、個人情報保護委員会の方から出ています３年ごと見直しの方向性に関しまして、
資料２ページに挙げたものに関しましては、適切かと思いますので、ぜひ進めていただければと思っております。詳しいことなどは、後で御質問などを頂ければと思っております。
それ以外なのですけれども、まず１点目として、仮名加工情報について申し上げたいことが幾つかございます。
仮名加工情報は、皆さん御存じのように、漏えいしたときにいわゆる報告義務がないデータ類型になります。仮名加工情報は、会員番号のように、複数の事業者で共有し得るような識別子というものも残っています。したがいまして、漏えいしたときには個人の識別につながりやすい、非常にリスクの高い情報と考えるべきで、やはり漏えい報告義務とい1

うのは課すべきだったと思います。是非そのように改めていただければよいかと思います。
それ以外の一般の条文に関しては幾つか意見があるのですけれども、資料のほうを御覧いただければと思います。
仮名加工情報は、幾つか考えなければいけない点があるのですけれども、一つは、個人情報保護法の第41条第７項のところでございます。こちらは、仮名加工情報を扱うときに、識別を目的として仮名加工情報とそのほかの情報というものを照合してはならないというものです。ただ、これは裏を返してみると、識別を目的としなければ、ほかの情報と仮名加工情報を照合してもよいということになります。これがよいのかというところです。
例えば、多様な事業を行っている事業者の場合、その事業ごとに利用目的の違う個人情報というか、個人データを持っているわけです。それを仮名加工情報とすれば、ほかの情報、それは別の加工情報かもしれませんけれども、目的の違う情報というものに照合することができる。照合するとどうなるのかといいますと、いわゆる連結とか突合という言い方もしますけれども、ある個人に関する情報というものを連結する。そうすると、その個人に関する詳細かつ膨大な情報というのができてしまうわけです。
これは、もちろん情報漏えいの観点からいえば、情報が大きくなっている分、元となった個人データよりも、やはり漏えいのリスクが大きいと言えますし、連結によって、ある個人の情報が詳細かつ大量になるという状況が、個人の方から見て想像ができるのかというと、これはかなり難しいと思います。
その観点で言いますと、仮名加工情報をいわゆるその中に照合というのは一定の制限、全面的に制限する必要があるかどうかというのは議論が分かれるところですけれども、一定の制限は必要なのかなと思っているところでございます。是非御検討いただければと思います。
また照合に関しては、なかなか個人の想像がつかないところですので、どういう照合をしているのかということを公表するということを、義務として課してもよいのではないかと思うところでございます。
では、次をお願いいたします。
こういった仮名加工情報の照合なのですけれども、技術的に見ると二つのやり方がございます。
一つは、利用目的の異なる個人データを、一旦仮名加工情報に加工して、その仮名加工
情報同士を照合、連結するというやり方。これが一つ目です。
二つ目は、利用目的の違う個人データ同士を一旦照合、連結をして、連結したものを仮名加工情報に変えるやり方があります。
二つ目のケースに関しては、一時的とはいえ巨大な個人データが作られてしまうわけですから、そこは制限をしたほうがよいと考えます。
では、次をお願いいたします。
次の論点は、共同利用における仮名加工情報です。
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共同利用の中では、ある事業者が作った仮名加工情報を共同利用の中で共有することができます。さらに、識別を目的としなければ、別の事業者が、その仮名加工情報に何か照合するということもできるわけです。この状況を個人の方から想像できるのか、共同利用という枠組みがあるにしても、どういう範囲でどういう情報が共有されるのか、また、どのように照合されるのかということはなかなか見えにくいことを考えると、共同利用においては、仮名加工情報の共有や照合というのは、禁止をしたほうがよいのではないかと考えております。
あと、現状の条文とガイドラインを読む限りなのですけれども、例えばある事業者が複数の共同利用に参加していたときに、ある一つの共同利用で入手をした仮名加工情報を、別の共同利用に展開できるというか共有ができてしまう。つまり、共同利用から共同利用に仮名加工情報が技術的に拡散できてしまうはずなのです。これは明らかに問題なので、もしそうであれば制限をお願いしたいというところです。
あわせて、仮名加工情報に限らないのですけれども、共同利用という枠組みは、共同利用の範囲というのが必ずしも明確とは限らないわけですから、共同利用というものを、もう一度捉え直して、個人の方から見て非常に納得がいくといいましょうか、分かりやすい。
また、場合によっては共同利用の範囲を制限するということも検討されるべきだと思います。
おめくりください。
仮名加工情報ではないのですけれども、技術的な立場から申し上げておきたいことを挙げておきます。
それは、データの類型でございます。経済界の方がデータの類型が多過ぎるから減らせとありますけれども、かなりの部分は利活用のための類型ですので、それを減らしてもと思うのですけれども、一方、我々技術屋から見るとやや疑問点もあります。
それはどこなのかといいますと、個人データという、データ類型の基になっているもの
として、個人情報データベース等というものがあります。これは法第16条で規定をされているのですけれども、第16条の規定を見ると、電子計算機を用いて特定することができる
ように体系的に構成したものとなっています。だから、今の技術をもってすると、体系的に構成されていなくても検索はできるのです。例えば、全文検索の技術や画像認識の技術を使えば、特に体系化されてなくても、ほぼ検索に相当することができるわけです。そう
考えると、果たしてこの定義でよいのかということになります。
仮に、個人情報データベース等の定義というものが、検索可能かそうでないかというところを切り分けたいとするのであれば、データを体系的に構成するということは要件として適切ではないので、検索可能か否かで、多分この個人情報データベースの定義を考え直す必要があるのだと思います。
もちろん、何をもって個人情報データベース等というところがあって、それ以外であれ
ばまた別の定義になるかと思うのですけれども、現状の定義は、今の技術水準からすると
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合っていないと言えると思います。
では、次をおめくりください。
プロファイリングでございます。
これも６月３日の第287回個人情報保護委員会の方で何人かの有識者の方から意見があったと伺っております。同時に個人情報保護法は、私も法改正にいろいろ関わってきたのですけれども、プロファイリングは常に課題だったと思います。
プロファイリングは、結局何をするのかというと、いわゆる推知ということをするわけですけれども、個人情報保護委員会が出されているQ&Aの4-9のほうを見ると、推知によって要配慮個人情報相当の情報が得られたとしても、それは要配慮個人情報ではないと書かれています。つまり、個人情報保護委員会の解釈としては、推知による情報というのは取得ではないということになるからです。
そうなると、仮に法第19条があるにしても、推知による情報が法的に守れないとすると、推知を多用するプロファイリングは守れないということになります。実際、プロファイリ
ングというのは間違いも多いし、権利利益の侵害につながるケースも多々ありますので、ここは保護することを考えますと、まずは、推知をちゃんと取得として捉える。つまり、
個人情報相当、また、要配慮個人情報相当が推知で得られるのであれば、それは個人情報なり要配慮個人情報として扱うべきなのだと思います。
あともう１件、プロファイリングに関しまして、やはりプロファイリングの影響というのがあります。非常に深刻なものであれば、プロファイリングそのものを禁止すべきです
し、それ以外の影響によって、オプトイン、オプトアウトというものを許す、又は説明だけでよいというもの、いろいろグラデーションがあるかと思いますけれども、そうした仕組みというのを入れられるとよいと思います。ある意味で、EUのGDPRのプロファイリング
規制に近いものかと思います。
次をおめくりください。
プロファイリングと関わるものとしてAIがございます。もちろんAIはAIで特有の問題が多々あるのですけれども、プロファイリングで起きる問題というもののほとんどは、AIにおいても起き得るわけです。それを考えると、プロファイリングの規制というのは適宜入れるほうがよいのではないかと思うのですけれども、もう一つ今後の展開として、日本でもAIの規制に関する、それはハードローなのかソフトローなのか分かりませんけれども、規制の議論というのが進んでいるわけですが、AIはなかなかつかみどころがないというでしょうか、AIとは何かと定義するのは結構難しいのです。ですから、AIを規制する何か仕組みを作ったところで、事業者がAI相当なことをやっていても、「これはAIではありません。」というと逃げられてしまうというところがあります。
ですので、AIに関わることであっても、個人情報に係る範囲の部分に関して言いますと、
個人情報保護法のほうでちゃんと規律をしてほしい。仮に、AI規制法的なものができて、個人情報に係るところもいろいろ規律するとしても、それはあくまでも個人情報保護法の4

上乗せに当たる規律であるべきと考えております。
あと、もう一つ、AIで考えなければいけないのは、AIは結構間違いが多いですし、結果の偏りがすごく多いです。そうすると、いわゆる開示とか修正・停止というところを考えなければいけないのですけれども、AIのベースになっている、機械学習などのベースになっている学習モデルというのは、事業者においても修正・停止ができるかというと、なか
なか難しいというのが現実でございます。こういう開示・修正・停止ができないデータの類型が今後増えてくることを考えると、開示・修正・停止ができないケースにおいては、
利用側のほうを制限するということも今後考えていかなければいけないのかなと思っております。
次をおめくりください。
学習モデルのところで、いわゆるプライバシーに関わるところなのですけれども、AIというのは、事業者においても事前に結果を予測することができないというところがあります。なので、なかなか難しい対象で、ある種プライバシー論的なことをここであえて言いますと、いわゆる個人に対して、適正な自己情報の取扱いをする権利みたいな考え方がありますけれども、そもそも事業者も事前においては適正な取扱いができるとは限らないというところがあるので、なかなか、今のプライバシー論的なものがAIによって適用できるかどうかということも疑問だということは、これは純粋に意見ですけれども申し上げておきます。
では、次をおめくりください。
法改正のほうに戻りますけれども、個人情報保護委員会は独立委員会でございます。幾
つか機能を分化すべきという意見が出ているようですけれども、やはり執行だけではなく立法も。立法は国会ですから、正しく言いますと、個人情報に係る規律の整備というもの
は、引き続き個人情報保護委員会が担うべきだと思っております。
それと、もう一つ、３年ごとの見直しに関しても、時期に関していろいろ議論があるかと伺っておりますけれども、やはり、３年ごとの見直しというのを堅持されるべきだと思っております。
それは幾つか理由があるのですけれども、やはりITは足が早い。例えばChatGPTのような言語生成のAIというものが２年前に予測できたのかというと、正直予測できなかったわけです。それを考えると、３年ごとの見直しサイクルでも遅いぐらいです。そうはいってもなかなか大変なので、３年ごとでもよいのだと思いますが、やはり見直せるものは、今回の改正でもってどんどん見直していっていただきたいと思います。
ただ、内容によってやはり議論が必要なものがあると思います。それが遅れる分にはよ
いと思うのですけれども、ただ、次の３年ごと見直しに載せるというよりは、１年遅れとか２年遅れでも結構なので見直していただきたいと思います。そうすると、個人情報保護委員会、特に事務局はいろいろ負担が大きいというのは理解しているところなのですけれ
ども、やはりITの進化に合わせて、問題があればその穴を塞いでいくということをするこ
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とが、個人にとっても安心してITを利活用することにつながりますので、是非迅速に対応していただければと思っています。
１枚おめくりください。
最後のスライドでございます。
プライバシーと個人情報、いろいろ微妙な関係ではございますけれども、個人情報ではないけれどもプライバシーに相当する情報というのが急速に広がっている状況だと思います。そうした部分は、個人情報を遵守していたとしても、事業者というのはプライバシー
侵害というのが起きるわけでして、そこを守るためには、事業者の自主的な取組に頼らざるを得ないというところだと思います。それもありますので、個人情報保護委員会におかれましては、企業の自主的な取組に関しても積極的に関与をお願いしたいという意見でございます。
それに関して言いますと、６月３日に東大の宍戸先生が言及されたように、経済産業省と総務省のほうでプライバシーガバナンスガイドブックという、民間の自主的取組に関す
るガバナンスのガイドラインを作っているところでございます。そうしたものを、是非個
人情報保護委員会にしていただきたい。
具体的に言いますと、これは経産省と総務省の判断によりますけれども、個人情報保護委員会も含めて三者共管でプライバシーガバナンスガイドブックを整備するというのも、私個人としてはありなのかなと思っております。
以上、私の意見表明はここまでとさせていただきます。どうもありがとうございます。
○藤原委員長ありがとうございました。

それでは、ただいまの説明について、御質問・御意見をお願いいたします。
小川委員、どうぞ。
○小川委員

委員の小川です。

仮名加工情報やプロファイリング、AIなど、様々な観点から御意見、どうもありがとうございます。AIの対応について二つほど質問したいのですけれども、一つ目なのですが、資料10ページの緑の３ポツ目で、AIの結果は間違いや偏りが多くて、「学習モデルは事業者であっても開示・修正・削除は困難」とあって、その後で「何らかの救済手段を設けることを検討すべき」とあるのですけれども、救済手段について何か具体的な方法があればお聞かせくださいというのが一つ目です。
二つ目は、直接的な救済手段にはならないとは思うのですけれども、開示や修正は難し
いということもあるので、例えば生成AIであれば、個人の権利利益の侵害、あるいは犯罪や悪用を防止するために、事業者が入力のプロンプトにガードレールを設けるなどの対策もあるのではないかなと思うのです。先生はこの点について、どのようにお考えなのでし
ょうか。
○佐藤教授

救済手段としては、一つ言えるとすると、生成AIの使われ方は、大体一般の民間企業が生成AIのサービスを呼び出して実行していることが多いので、まずは、生成AI
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を使う側の民間企業の方でちゃんと考えてほしい。生成AIの結果に対して、何か差別的な表現があるというところをフィルターして見つけるというやり方というのも一つのやり方。
利用側の方で制限する。もちろん、生成AIの事業者にさせたいのですけれども、多分、実効性がないような気がしています。
あとは、フロントでいろいろやる方法、いわゆるプロンプトインジェクションへの対策という形で制限はできるので、それもやれるのであればやっていただきたいと思っていま
す。
○小川委員

ありがとうございます。

○藤原委員長ほかにはいかがでしょうか。
清水委員。
○清水委員

委員の清水です。どうも、御説明ありがとうございました。

三つほどお伺いしたいのですが、一つ目は、資料の最初のほうに出ていましたが、課徴金及び団体訴訟の部分です。
こちらについては前向きな御意見を頂いているところですが、業界団体からは、萎縮というおそれがあるということで反対意見等を頂いております。この点、課徴金制度に関しましては、悪質重大事案が対象であれば萎縮を懸念することはないのではないかと御説明がございましたけれども、団体訴訟のうち、差止請求に関しても、対象行為を違法行為のみに限定することとした場合には、こちらも萎縮の懸念はないと考えてもよろしいでしょうか。想定のお考えをお聞かせいただければと思います。
○佐藤教授

私、技術屋なので消費者法に詳しいわけではないということまず前置きした

上で申し上げますけれども、いわゆる消費者団体の団体訴訟に関しては、不当な勧誘とか不当な契約とか不当な表示は、比較的限定されたもので規制をかけているわけです。なので、そこをある程度、今回個人情報保護委員会の方で限定をすれば、必ずしも問題が起きない。それほど萎縮というのは実際起きないのではないかと思っています。
実際、その方面の方に事前に聞いた限りだと、消費者団体訴訟が出たのは2005年ぐらいですよね。その時点では、経済界も最終的には合意をされたと伺っています。そこは、多分、説明の仕方かと。ただ、ちょっと懸念しておいたほうがよいのは、なかなか情報に関するものというのは、実態のないところも大きいので、例えば重複訴訟とか、情報が残っているので蒸し返して訴訟するようなところという、一般の消費者訴訟では起きにくかった問題が起きるかもしれませんので、そういったところは、情報を扱うということを前提
で、上手く規律をされればよいのかなと思っています。
○清水委員

ありがとうございます。

二つ目は、小川委員の質問の確認なのですが、技術的なことがよく理解できていなくて申し訳ないのですが、AIに関しまして、権利利益の侵害があった場合に、開示・修正、それから停止の対応をすることが望ましいわけですが、それが技術的にできない場合は、利7

用側のほうの規制を入れるというような御説明があったかと思うのですが、この利用側の規制といいますのは、具体的にはフィルターをかけるというお話でございますか。
○佐藤教授フィルターをかけるのが一つですし、フィルターをかける以前に、明らかに何か差別的な結果が出てくるような状況であれば、そもそも利用しないというのもありだと思うのです。なので、そこはある意味無責任な答えになるのですけれども、かなりケー
ス・バイ・ケースの話なので、その状況にいろいろな手法を、個人情報保護委員会の方で考えておいていただいて、幾つか事業者の方に提示をする、又は、規制するときにはそういった規制をするという形を考えるしかないのかなと思っています。
AIが厄介なのは、昔のAIは大体利用目的も決まっていたのでやりやすかったのですが、今は、例えば生成AIにしてもそうですけれども、利用目的が非常に広がっているので、生成AIの事業者の立場で少し言うと、何に使われるか分からない。だから、手の施しようがなくて、実際に生成AIを利用して何かサービスを提供するような事業者のほうにかなり頑張ってもらわないと上手くいかないのではないかなと思っています。
○清水委員

ありがとうございました。

３点目なのですけれども、データ類型の再整理のところの、検索可能性のみの要件とした場合には、お書きになっていますように、テキスト形式のようなものまで広がってしまうということが考えられます。先生のお考えでは、こういった個人情報が散在的に含まれる文章も、やはり個人情報データベースとして規制すべきとお考えなのでしょうか。
○佐藤教授

ここは、僕もちょっと微妙なところがあって、個人情報データベース等という、この類型を入れた根拠として、検索できるようなデータというのは、個人の権利利益の侵害につながりやすいと考えていらっしゃるのであれば、検索可能性で制限すべきなのだと思います。なので、それ以外であればまた別のやり方はあると思います。
なお、体系的な構成を外して、検索可能性だけを残したらどうですかと書いたのですけ
れども、これは、実は副作用があって、例えばメールみたいなものも検索可能は検索可能なので、すべからく個人データになってしまう可能性があるので、そこをどうするのかということも含めて御議論いただきたいと思っています。
○清水委員

どうもありがとうございました。

○藤原委員長ほかにはいかがでしょうか。

よろしいですか。
それでは、私からも １、２点 、伺います。
資料の11ページについて、「個人データを提供先がAIの学習モデル構築に利用する場合に限り、同意なしでの第三者提供を許容する考え方もありえる」と。そうすると、その場合ですけれども、ある意味裏返しとして、学習モデルの構築の上に利用が限定されていれば、要配慮個人情報を本人同意なく取得することについても、やはり一定の範囲で許容されると、技術者としてはお考えでしょうか。
○佐藤教授「その考え方は下記の要件にすべき」と書いていて、単純にやるとかなり危8険だと思っています。ちゃんと説明をするということもあるし、復元できないということもあるし、仮に要配慮個人情報に関して言うと、やってよいのかというと、やらない方がよいと思うのですけれども、それ以外のほかの個人情報も含めてですが、こういう考え方を入れるのであれば、AIのその結果に対して、停止とか修正とか削除みたいな権利をかな
り厚く用意しておかないと上手くいかないので、意図としては、この補足に書いてあることはやらないほうがよいという意味で書いています。
○藤原委員長分かりました。ありがとうございました。

もう一つですけれども、共同利用のところですが、先ほどの御説明でも、制限規定の潜脱に使われるおそれもあれば、客観的範囲がそもそも不明確であると御意見を頂いたとこ
ろですけれども、第三者、つまり、共有というのは、個人データとか仮名加工情報を共同して利用すれば、全体が一つの個人情報取扱事業者と同じであると捉えてしまうと。第三者に該当しないということですけれども、先ほどの御議論を前提とすると、もう少し仮に厳格にするとした場合、技術者の視点で御覧になって、こういうところをきつく、あるいは厳格にすればよいという点が何かございますか。
○佐藤教授

技術者というより、まず一個人の立場からいうと、個人から見て、例えばグループ会社みたいに、共同利用の範囲がかなり想像できることが多分大切なのだと思います。なので、そういう範囲にまずすべきだというところもあります。
あと、技術者の立場からいうと、異なるグループ会社以外のところが入ったときには、
例えば個人情報保護指針とかが企業によって違ってきたりするわけで、何が起きるか正直
よく分からないので、かなり危険な状態になると思います。
それと、もう一つ、共同利用は、外から非常に見えにくい制度で、今のデータのいろいろな分析の工程も高度化していることを考えると、この共同利用という制度を入れたとき
よりも、こういう個人情報保護委員会のような監督機関による監督がすごく難しくなってきているわけで、その意味で言うと、昔の考え方をそのままやってよいのかと言われると、技術屋的には「それは危険だと思います」という回答になります。
○藤原委員長ありがとうございます。

最後ですけれども、
こどもの個人情報保護についても肯定的な御意見を頂いているのですけれども、これは、佐藤教授の目から御覧になって、具体的にこういう点が必要ではないかという点はございますか。当委員会もいろいろな検討を論点としているのですけれども、その中でも、ある
いは、それ以外でも結構なのですが。
○佐藤教授

結局、未成年者と成年者を分けるとすると年齢になってしまって、あとは法制的にいわゆる保護者相当に係るかどうかという話になると思うのですけれども、もう一
つは、未成年者に係る情報に起因する何かリスクに基づく整理と対応。通常こういった世界だと、例えばネットサービスであれば、いわゆるコンテンツリスクと言われている未成
年者に提供される情報そのものに対するリスクというのもあるし、よく問題になることと9

しては、いわゆる大人がこども、未成年者に善からぬ理由で友達になるとか誘い出すみた
いな、いわゆるコンタクトリスクというものもある。
同時にネットサービスで言えば、こどもにあまり判断能力がないことを前提にしてターゲティング広告をしたり、情報を誘導するというシステム側が作ってしまうリスクというのもあって、未成年者に係る、個人情報に係るリスクというものをある程度体系化された上で、そのリスクというものがなるべく低減できるような制度設計をされるべきと思っております。
○藤原委員長ありがとうございました。

ほかには御質問はいかがですか。
よろしいですか。
ありがとうございました。頂いた御意見を含め、個人情報保護をめぐる様々な状況について、引き続き皆様の意見を聞きながら課題整理、審議してまいりたいと思います。佐藤教授、本日は誠にありがとうございました。
○佐藤教授

ありがとうございました。

○藤原委員長どうぞ御退室ください。
（佐藤教授退室）○藤原委員長続いて、産業技術総合研究所高木主任研究員に出席いただきます。
（高木主任研究員入室）○藤原委員長高木主任研究員におかれましては、御多忙の中、御出席いただきありがとうございます。
それでは、早速ですが、御説明をお願いいたします。
○高木主任研究員

産業技術総合研究所、高木浩光と申します。本日は意見を述べさせていただく機会を頂きまして、誠にありがとうございます。
実は５年前の見直しの際にも意見を述べました。その際には、中長期的な観点で個人情報保護法はこういう方向で行ったほうがよいということを述べたのですが、実は当時はまだ理論が完成していなかったのですが、その後、研究が大幅に進みまして、特に海外の文献を50年前に遡って調べまして、昨今、論文を連載に書いております。今日は、その成果に基づいて、かつては十分に言えなかった提案を述べたいと思います。
こちらの資料、スライドだとなかなか真意が伝わらないので、長い文章にしております。
今日は、この主要意見１、２、３、４について、かいつまんで御説明したいと思います。
まず、日本の個人情報保護法は、OECDガイドラインの８原則に準拠するとしていると言われておりますが、実際のところ、準拠していると言うには不足している規制がある一方で、８原則が求めていないような過剰な規制があると理解しています。その結果、昨今、経済界の改善要望につながっていると思いまして、もともとこの平成27年改正で３年ごと見直しが規定された趣旨も、こういった凹凸が残っているという認識が立案担当者にあったので、今後直していくという趣旨だったと理解しています。そういう意味では、今回の10

見直しも、その観点で直すべきところを直す必要があるのではないかと私は思うわけです。
そのような、過剰な規制と不足しているものというのが何か、４点述べます。
四つは、「目的内の提供」、「統計量への集計」、「要配慮個人情報の取得」と「個人データへの統一」の４点です。
まず、一つ目ですけれども、目的内の提供。
日本法の民間部門の第三者提供の規律は、目的外の提供だけでなく目的内の提供も本人同意が原則となっています。しかし、OECDの８原則では、目的外の利用提供だけを問題にしておりますし、EU法も、基本的には目的外を問題にしていて、目的内については、契約の履行、そして、正当な利益に基づく場合には、本人同意なく提供できるという規律になっています。
経済界の要望には、このEU法に倣って、契約の履行、正当な利益に基づく第三者提供を可能にするべしという意見が入っていますけれども、これらは目的内の提供と捉えることができます。ただ、これを単純に実現することはできず、EU法において正当な利益というのを適法性根拠とする場合には、バランシングテストが必要とされるように、このバラン
シングテストでは、何が正当と言えるかという基準が必要です。その判断基準となるのが基本原則でありますが、日本法はそのような基本原則を置いていないため、判断基準がな
い状況であり、このままでは経済界の要望を実現することはできないと考えます。
そのような前提となる基本原則のうち特に重要なのは、８原則のうち第２原則に含まれる「関連性の原則」と「正確性の原則」です。
関連性の原則は、個人に対する評価・決定が公平なもの、つまり差別がないものとなることを要求するものです。詳しくは論文に書きましたが、これが日本法では昭和63年法以来、この意味での関連性・正確性というのは全く取り入れてきませんでした。関連性というのは、完全に政府も学説も見落としていて、必要性と混同していた様子があります。
そして、正確性については、日本法では単にデータに誤りがないという意味での正確性になっており、そうではなく、決定が正確に行われるかというアルゴリズム、ロジックも含めた正確性の観点を欠いているということが指摘できると思います。
もう一つの問題は、第三者提供時の利用目的拘束の仕組みがないということです。
現行の民間部門の規定では、第三者に提供すると、提供を受けた第三者は、新たに独自の利用目的を自由に設定できます。したがって、提供先において同じ目的で利用される保証がなく、提供元にも責任がないということで、その結果、第三者提供時に本人同意を原則とせざるを得ないという状況があるのだと考えます。
これは、公的部門はこのようになっておりませんし、EU法では利用目的拘束が働いているという理解ができると思います。この利用目的拘束を実現するためには、利用目的の特定を詳細にするように義務づける必要があります。まず、決定を行うか否か。行う場合にはどのような決定を行うのか。決定の処理ごとに利用するデータ項目とその決定目的との関連性の有無を判断できる程度に特定させる必要があります。現行法には、そもそも決定11という概念がないものですから、そのような義務づけができない状況になっています。これは、令和２年改正の際に一時トライした様子があると思いますが、結局上手くできなか
ったと理解しています。
次に参りまして、２点目の統計量の問題です。
公的部門では、専ら統計の作成のために提供するときは目的外の利用・提供ができると規定されておりますが、民間部門にはこの規定がありません。EU法では、適切なセーフガードの下で統計量への集計は目的外利用とみなさないとする規定が明文でありますが、日本法にはないと。現行法上も事業者内部での統計量への集計はQ&Aを根拠にして許されていると考えられますし、仮名加工情報の制度の導入によって、より促進していると思いま
すが、問題となるのは複数の事業者が保有している個人データを突合して統計量に収集するという需要です。
特に医療データを仮名加工データにした二次利用の検討が進んでおりますが、これが必要とされているわけです。これを委託によって処理しようとしても、委託先において異なる複数案件を混ぜることは認められていませんので、できないというわけです。
そうしますと、委託というのは、考えてみれば利用目的拘束の最も単純な形態だと言えると思いますが、委託ではない、それに並ぶ形のこの利用目的拘束が働く、言い換えると、データの転々流通を防止するような法的統制があれば、このような統計目的の提供を許してもよいのではないかと考えるわけです。
そして、経済界の要望を見てみますと、秘密計算技術などのPETsの利用を認めよと、かなり強硬に主張されていると思いますけれども、PETsを利用するから第三者提供が許されるということではなく、先ほど述べましたように、結局のところ、複数事業者の保有する個人データの突合を可能にするような制度改善が先に実現されていれば、秘密計算を用いた同じ目的の処理が許されるということであって、このようにPETsを導入することで規制を迂回できるのではなく、合法の処理においてPETsが利用できるということであって、その際のPETsの意義というのは、安全管理措置上の安全強化であると。
このような理解をしてみますと、EUで言われているPETsが安全強化の手法だというのはそのとおり理解できると思います。したがいまして、日本法における真の課題は、PETsが利用できないということではなく、統計量に集計するための第三者提供の制限が過剰規制であるということだと思います。
次に参りまして、３点目です。
要配慮個人情報の取得も過剰な規制になっていると考えます。
近年問題となっているのは生成AIモデルの学習入力として、ウェブサイトをクローリン
グしたデータなど公開情報を用いることで、これについて個情委も注意喚起をなされたところでありますが、そもそも平成27年改正で新設された要配慮個人情報の取得制限の規定というのは、当初からその解釈上に疑義が私としてはありました。これはパブリックコメ
ントに幾つも意見を出しているのですが、最終的に確認で求めたのは、要配慮個人情報の12取得制限というのは個人データとして取得する場合に限り適用されるものでよいかと問いをしています。
これの心はどういうことかということなのですが、当時の立法時に施行令９条というのがありまして、これは本人を目視し、又は撮影することにより、外形上明らかな要配慮個
人情報を取得する場合は例外として許されるという規定になっていて、これに反対の意見を述べていたわけです。
外形上明らかな要配慮個人情報というのは、例えば身体障害のある方であるという事実で、これはガイドライン等には、来店したお客さんに身体障害があるという事実を記録などすることについて、やむを得ないので制限しないという例外だと説明されています。しかし、これはむしろ本末転倒であって、そのような記録がされることによって、お客さんが差別的に取り扱われる危険性があるわけですから、なぜこれを除外したのかという疑問です。
恐らくこれはカメラのほうの例外に引きずられ、撮影によって身体障害のある方が画像として記録されることを、やむを得ないから例外として外したのだと思いますが、問題とすべきは、顔識別あるいは歩容若しくは身体障害の様子などを自動識別して、それを抽出して自動処理することが問題なのであって、それをしないときのただ録画されているという状態は、要配慮個人情報の取得と捉えなくてよいのではないかというのが、当時の私たちの意見です。
それにもかかわらず、全く逆さまなことをしているという指摘をしていまして、このよ
うな要配慮個人情報の考え方をベースに、先ほどの生成AIのモデルに入力する場合を当てはめて考えてみますと、生成AIといいますのは、学習時に入ってきたデータ、文章というものをそのまま記録しているわけではなくて、単語単位に分解して高次元ベクトルに分散化しているわけです。そこから、プロンプト入力によっていろいろなものが再構成されるわけでありまして、そのような仕組みを考えますと、決してその要配慮個人情報が個人データとして処理されるわけではないと理解できるのではないでしょうか。そのように捉えますと、現行法上も特に違法なことではないと言うべきではというのが私の意見です。
むしろ問題とすべきは出力のほうで、生成AIが出力する内容が、人間の評価・決定を伴っているような場合です。例えば「データ保護に詳しい弁護士トップ10を教えて」と言ったときに、それを答えるとなると、その正確性はどうなんだ、何を根拠にしているのかということが問題になりますし、逆に「懲戒処分を受けた弁護士をリストアップして」というような場合に、答えるような生成AIこそ問題にしていくべきではないかと思っています。
そして、４番目ですが、個人データへの統一です。
これが５年前も述べたことでありますが、日本法は個人情報データベース等を構成することを予定していない個人情報、つまり散在情報についての規律が含まれていると。義務規定の後半は個人データが対象ですが、前半は個人情報が対象となっています。しかし、
そもそも個人情報保護法の民間部門の規定は、個人情報データベース等を対象にしたもの
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であったはずです。したがって、決してデータベースに登録することを予定していない人のうわさ話とか、録画される情報などを問題にしていないのだと考えます。
今回の３年ごと見直しの事務局資料を拝見しますと、様々な判例が掲載されております
が、その半分以上が個人データの話ではない散在情報の判例が載っています。これは、本来のデータベースの問題であるということが担当者にも忘れられているのではないかということを疑問に思うわけです。今の検討資料を拝見するに、この調子でいきますと、不適
正利用の禁止のところが、言わばあらゆる取引には必然的に相手方の氏名を伴うわけですから、名前が入っているということをもって、あらゆる不法行為に個人情報保護法上の不適正利用を当てはめて個情委が関与していこうとするのかと見えます。しかし、これは明らかにデータ保護の趣旨を逸脱したものであって、個人情報保護法を気に入らない者を懲らしめる道具と化してはならないと思います。これは実際起きていて、法の趣旨を理解していない弁護士等が敵方の弁護士等をおとしめるために「個人情報保護法違反だ」というようなことを言っているのが実際起きています。
この不適正というのは、あくまでもデータ処理それ自体の不適正性に着目して判断されるべきものであると考えます。このことは、個人関連情報に関する検討でも同様です。事務局資料には判例が二つ載っておりますが、いずれも個人データの話ではありません。体罰事故報告書の不開示決定の事案、SNSへの電話番号の投稿は、前者は情報公開条例の話ですし、後者は個別の不法行為の争いの話にすぎません。
確かに個人関連情報の規律は用語の定義だけで見ますと、そのまま当てはまるようには見えますけれども、個人関連情報の規定は全て「個人関連情報データベース等を構成するものに限る。以下同じ」という形で、規律の全般がデータベースに限定されています。こういったことは、令和２年改正の立案担当者は十分に承知していたことだと思いますが、今日、忘れられているのではないかということを疑問に思うわけです。
こうして考えてみますと、個人情報と個人データが平成15年法で区別されたのは何だったのかということを考えなくてはいけません。このことは相当前から論文で指摘しておりますが、もともとの立案経緯を法制局審査資料などで見てみますと、その趣旨というのはデータベースに入れる前の段階では個人データと呼べない、個人情報と言うしかないという単なる法制執務上のテクニカルな都合にすぎないようです。そうであれば、この際、いっそのこと義務の対象を個人データに統一してしまってはどうでしょうか。
議事録を拝見しますと、業界団体のヒアリングの際に、浅井委員からの御発言で、個人データに限定されているのは事業者への負担を考慮しているのではないのかという御指摘があったようですが、これは、事業者への負担を考慮してというよりも、データ保護が保護する核心的利益が、個人データ処理による個人に対する評価・決定の適切性確保の利益にあるからであって、個人データを構成しない個人情報については、そのような保護すべ
き利益がないから外していると考えるべきです。
したがって、後半の義務だけではなく、前半の義務も含めてそうであると考えるべきだ14

と思います。もともとそのような趣旨で平成15年法は立案されたと思いますが、御承知のとおり様々な反対もあり、拙速な立法で十分に整理できないまま成立したものだと考えています。したがって、これを修正して個人データに統一していくこと、すなわち個人デー
タの定義に「個人データとして取り扱われることが予定されているものを含む」を加えて、全て個人情報を個人データに差し替えればよいと思います。
以上、４点述べました。このような修正を一度にするにはさすがに大がかりな作業になりますので、今から検討しても難しいのではないかと思いますが、経済界の主張、あるいは政界の主張などを見ていますと、これに対応しないと、なかなか彼らの期待に応えられないのではないかということを思いまして、この際、述べることといたしました。
その他の点については、後ろに書いてございますので、後ほどコメントなり頂ければ幸
いです。
以上です。
○藤原委員長ありがとうございました。

ただいまの説明について、御質問、御意見があればお願いいたします。
浅井委員。
○浅井委員

どうもありがとうございます。浅井でございます。

今回の資料におきましても、先ほどの御説明においても、私の業界ヒアリングでの発言から、個人データの規律は事業者の負担を考慮して整備されたという点について言及をされております。御説明において、データ保護の核心的利益は、個人に対する評価・決定の適正性確保の利益にあるとの論旨で、理解を新たにした次第でございます。今回の資料の冒頭箇所、１.１.でも御説明された、正確性の原則につながる文脈であると認識をいたしました。
先ほどの箇所の前段において、経済界からの要望に対しては、義務の対象を個人データに統一してはどうかという御提案ですが、この御提案は利活用を促進する方向性においては、効果的な影響とはどういう点で強調しておくべきか、お考えがあれば教えていただきたいと思います。
○高木主任研究員

利活用という観点では、先ほど四つの主要意見のうち、一つ目と二つ目を挙げております。一つ目の正当な利益による提供を認めるためには、基本原則として判断基準が必要であり、単に事業者が、自分たちが正当だと思うだけで許すわけにはいきません。その原則を導入することが前提です。そうしますと、この原則が何に働くかとい
うのは、散在情報に対して働くものではなくて、個人データに対して働くものです。
このように、両者は入り組んだといいますか依存しあった関係になっていますので、両方一体的にしないと解決しないということになります。したがって、日本法が忘れているがEU法では確実にある、その基本原則を導入することによって、同時に個人データに限定することによって、１番目と２番目の利活用が可能になるという形です。
○浅井委員

どうもありがとうございます。
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○藤原委員長

ほかにはいかがでしょうか。

髙村委員、お願いします。
○髙村委員

御意見、ありがとうございました。

関連性の原則について、最初に確認させていただきたいのですけれども、現行法で言うと第18条１項で、特定された利用目的に必要な範囲で個人情報は取り扱わなければならな
いと規定されているわけですけれども、ここで言っている必要な範囲というのは、先生がおっしゃる関連性の原則を満たしていないという理解でよろしいでしょうか。
○高木主任研究員

まず、目的外利用の方に、相当な関連性を有する場合に限って目的外利用ができるという、以前の改正で「相当な」が取れたという経緯がありますけれども、そこにも同じ関連性という言葉が出てまいります。これとの関係での御質問だと思います。
○髙村委員

現行法でも利用目的の達成に必要な範囲という、そういう制限がかかったわ

けですけれども、その文言では先生がおっしゃる関連性の原則は満たされていないと、そのように理解してよろしいでしょうか。
○高木主任研究員

目的外の利用を禁止する規定のお話だと思いますけれども、目的外利用することによって、その目的外利用を始めた時点で元の決定目的とは異なる決定目的で利用すると、目的に関連性がないデータになる可能性が高いという関係性だと思います。
○髙村委員

目的外についてはそうですね。法第18条１項では特定された利用目的の達成に必要な範囲で個人情報は取り扱わなければならないという規定になっていますから、利用目的の関係でも必要性が必要だと、そういう規制だと思うのです。でもそれは、先生が先ほどおっしゃっていましたけれども、日本では必要性と関連性を取り違えていると指摘されていましたので、その法第18条１項で必要な範囲というだけでは、この先生がおっしゃっている関連性の原則は満たさないと、そう理解してよろしいわけですか。
○高木主任研究員

はい、そうです。

例えば公的部門の方ですと、明確に所掌事務の範囲でしか必要性がなければ使えないということになっておりますけれども、具体例で言えば、関連性が問題となる事例としては、
例えば民間部門の例ですと、音楽プレーヤーの再生履歴を基にどのような音楽を好んでいる人かということを統計的に推定した上で、お金を返さない可能性がどのぐらい高いかというのは、機械学習で一定の相関があるかもしれません。このようなデータを使って、お金を貸す、貸さない、金額を決めるというような決定を行うことは、その決定の目的に対して音楽の趣味、あるいは何を聴いたかという事実は関連性がないという言い方になるのですけれども、このようなビジネスを展開しようとする上では、それらは彼らにとっては必要なことでありますので、必要となってしまえばできてしまうと。したがって、必要性があっても関連性がないものは使えないというのが、この関連性の原則です。
公的部門でも実際に問題が起きておりまして、こども家庭庁で推進している事案では、困難を抱えているこどもをリストアップするために、家庭の様々な状況をデータ分析してということが取り組まれていますが、ここも関連性が問われるところであります。彼らと16

しては必要性があるものを使っているとおっしゃるでしょうけれども、関連性があるかどうかが問われるということかと思います。
○髙村委員

資料の13ページのところで、関連性の原則は個人に対する評価あるいは差別をしないという意味だという記載がありますけれども、例を挙げられたのもそういう文脈に当てはまるということですか。
○高木主任研究員

そうです。差別という言葉はなかなか多義的な言葉なので注意が必要

だと思いますが、ここに書きましたけれども、形式的差別という差別の一番基本形に立ち返りますと、人の集団を二つに分けて区別しようとするとき、その区別の目的が、区別の基準と一致しているかということが問われるという概念だと思います。これが関連性の原則でありまして、これが一致していないと差別になるという意味であります。
○髙村委員

現行法の19条で、不適正な利用が禁止されているわけですけれども、先生は先ほど、第19条は個人情報を対象にしている点で問題だというお答えでした。仮に第19条
が個人データを対象にした場合に、先生がおっしゃったような不当な評価や差別は第19条
でも賄えないとお考えなのですか。第19条で対応できるとお考えでしょうか。
○高木主任研究員

そのためには、不適正利用の不適正とはどのようなことを指すのかということが、何らか基準が必要だと思います。それが先ほどの原則を欠いているということとつながっていまして、結局不適正利用の中身を決めていくか、新しく原則を設けるかの方法で、この内容を決める必要があると思います。
現行法上は、この不適正利用を定めたときの解説では「違法又は不当な行為を助長」という、他の法令の価値観に頼って不適正を決めようとしたり、この法の趣旨に反するものという説明もどこかにあったと思いますが、法の趣旨が不明確であったりということで、結局それをまず定めない限りは解決しないと思います。
○髙村委員

分かりました。どうもありがとうございました。

以上です。
○藤原委員長ありがとうございました。

それでは、小川委員、どうぞ。
○小川委員

委員の小川です。

様々な観点から、どうも説明をありがとうございます。その中で、生成AIについて一つ
確認と、もう一つ質問をさせてください。
一つ目は確認で、７ページの下から２パラグラフ目で、生成AIの結果は、利用者の入力するプロンプトとLLMの両者で生成されるので、LLMは生成されるのですけれども、LLMとい
うのは巨大なベクトル空間内の関数にすぎないので、プロンプトを入力する利用者の方の責任が大きいという解釈でよろしいですか。
○高木主任研究員

ここにも少し補足として書きましたが、著作権法の観点で、この生成AIについて問題にされていることと大変よく似ており、議論がパラレルだと思いました。
著作権法の方では、非享受目的と呼ばれる著作物に表現された思想・感情を自ら享受する
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ことを目的としない場合については複製してもよいという規定が入っていて、日本は機械学習パラダイスなどと呼ばれている。
この話をしたときに、例えばある著作権者は、「いやいや、自分の作品がただ複製されて入力になっていること自体がけしからん」というような考えをされる方もいらっしゃる中で、このルールでよいのだということをおっしゃる著作権法の先生方は、実際その入力した著作物がそのままそこに残ってそのまま出ていくわけではなくて、一旦完全に分解された後、再構築されて出ることがあるかもしれないけれども、それは出した人が複製しているのだと説明されていると。そのことの類推で考えてみても、要配慮個人情報というものが飲み込まれていって、それがそのまま出てくるということではなく、そういうものを出そうとすると出てくるかもしれないけれども、それ以前の段階では個人情報保護法上問題ではないということだと考えます。
○小川委員

どうもありがとうございます。

もう一つですけれども、確かに利用者の責任は大きいとは思うのですけれども、８ペー
ジに弁護士の例がありましたが、例えばLLMを悪用して、ディープフェイクなどの様々な社
会的リスクをもたらす可能性があると思います。そのためにLLMを使ったAIのサービスを提供したり運用したりする事業者の責任について、LLMの出力のみならず入力の抑制なども含めて、何か先生にお考えがあればお聞かせください。よろしくお願いします。
○高木主任研究員

私は、入力は問題にするべきではなく、出力を問題にするべきだと考えています。たとえ利用者の責任だとはいえ、あまりにも不適切な出力が出るようであれ
ば、そのサービス運営者であるLLMを提供している者の責任を一定問われるということで、出力を規制していくということが考えられるだろうと思います。
これは、グーグルの検索エンジンが忘れられる権利で、欧州で問題となった事例ともよく似ていると思いますが、グーグルはただ検索結果を出しているだけですが、検索を入力した人が、ある人について検索したためその人の情報が出てくるという関係がある中で、その検索エンジンを提供している者に対しての削除対応の義務を認めたわけです。それに類する形で、生成AIについても、欧州において規制が規律されていくのではないかなと予見しています。
ですので、昨今、日本でもAI規制をするということが言われておりますが、一体、欧州
でAIの何が問題にされているかということを、技術的に正確に踏まえた上で法規制を考えないと、あらぬ方向に行く危険があると思います。
例えば、先日はコンピューターウイルスを素人でも作れたというような報道がありました。本当に完成しているかは疑わしいと思いますが、あのような犯罪に使われるということばかりを強調してAI規制だというようなことが一部言われつつあります。ただ、問題はそこではなくて、公平性・正確性の観点で出力が妥当なものがサービスされる社会になる必要があるという観点で、欧州のAI規制は進んでいると思いますので、日本でもそのことの理解が必要だと思います。
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そのときに、個人情報保護法ですら、この決定の公平性・正確性という観点を今まで皆さん忘れてきているわけですから、まず、そこを正していかないとAI規制にも乗り遅れる、若しくは違う方向に行ってしまうと危惧します。
○小川委員

どうもありがとうございます。

○藤原委員長ほかには。

それでは、小笠原委員、どうぞ。
○小笠原委員委員の小笠原です。

経済界からの要望への対応というところの関係で、本日、話題にはなっていなかったのですけれども、団体訴訟制度の導入について、業界団体から個人データの利活用の萎縮が生じるという御意見、具体的には導入は反対だという御意見を頂いているところ、団体訴
訟制度の導入が萎縮を生じさせるということに関して、何かお考えがあれば伺いたいと思います。
○高木主任研究員

その点につきましては、私の専門性から外れますので特にコメントはございませんが、少しだけつけ加えますと、そもそも個人情報保護法は何のため、何を権利利益としているかが明確になっていない段階で、そのような仕組みを設けても時期尚早と言えるかと思います。
○小笠原委員

ありがとうございます。

○藤原委員長

清水委員、どうぞ。

○清水委員

委員の清水です。どうも御説明ありがとうございました。

私のほうから１点確認をさせていただきたいのですが、３ページ、１.２.の「統計量への集計」のところでございます。
第三者提供時の利用目的拘束の仕組みを設けるべきという御意見かと思いました。Q&A
７-43との関係でお書きになっているように、Ａ、Ｂ、Ｃと委託元がありましたと。そこから、それぞれ違う個人データを委託先Ｘ、同じところに提供して処理をしてもらった場合に、それをＸ側で全て突合して成果物を一つ作りましたと。それを、このＡ、Ｂ、Ｃに還元するということが効果的であるので、そういうことを考えるべきだという御趣旨かなと理解いたしました。この場合、それでよろしいのでしょうか。
○高木主任研究員

ただし、それは委託ではもはやなくなるということで、現行法では違法であると。
○清水委員

おっしゃるとおり現行法ではできないということですが、その場合に、先生の説ですと、利用目的が同じであればよいと。そこは同意が要らなくてよいということかと思うのですけれども、やはり利用目的が同じであるということを確認しないといけないのだと思うのですが、先生の考えでは、誰が確認するということを考えていらっしゃいま
すでしょうか。
○高木主任研究員

ここで、利用目的で特に重要なのは、決定利用する予定がないということです。すなわち言い換えれば、統計量に集計することを目的にしていると。このよう
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な利用目的は、それなりに広く捉えてよいと思います。統計量にするのであれば、どのような統計量にするかということはあまり重要ではありません。その範囲で、利用目的拘束が働けばよいですので、この新しい仕組みというのが、とにかく複数の事業者から出たデータが最終的に統計量としてしか使われないことが何らかしら保証されていればよい。それをどのように法律上、義務で効果的にそれを達成できるかは、具体例はここではまだ示しておりませんが、立法の研究といいますか、少し十分に慎重に検討して仕組みを構築する必要があると思います。
○清水委員

ありがとうございました。

統計量にしか使わないということについての保証的なものは要るのだと思います。事業者の善意に任せておいてはなかなか難しい部分もあるのかなと思いますので、目的が同じということで、それで済むというわけではないのかと。そこら辺が課題かなと思いました。
○高木主任研究員

少し補足してよろしいでしょうか。

EU法も同じような仕組みになっている中で、各国法でその仕組みを規定することになっています。統計利用の場合、科学歴史研究利用の場合、公益保存の場合にです。そのときに、各国法を調べてみますと、イギリス法もフランス法も、二次利用規定の最初の条文で決定利用を禁止すると書いております。decisionという言葉が使われていて、決定利用を禁止すると。
今、EHDS法案も二次利用の禁止規定の中にdecisionを禁止するという規定が入っております。同じことを日本法にも入れるべきだと思うのですが、これは、再識別禁止とは別であります。つまり、匿名加工情報、仮名加工情報に入っている再識別を禁止する条文がありますが、誰だか分からないということではなくて、決定に使わないということを直接的に規定することが、EU法に倣うとよいのではないかと思います。
○清水委員

ではもう１点だけ、それに関連してなのですが、現在の制度では共同利用という制度がありますが、結局それを使う場合でも、やはり共同事業の目的等を明確にして本人に通知する必要があり、結果的にそれと類似していくのではないかと思うのですが、
これは、共同利用は使えないものでしょうか。
○高木主任研究員

お尋ねは、恐らく仮名加工情報の共同利用のことかと思います。これは、令和２年改正のときに、そのようなことの発想があるとは気づかなかったので、私は声を上げることができなかったのですが、現在では問題があると思っています。つまり、
これは共同利用というモデルと仮名加工情報というものを合わせた場合にどういうルールになるかは二つ考えられると思います。
一つは元々個人情報を共同利用していたグループがそのグループの中で任意の目的で仮名加工情報を作成して利用するという構成で、もう一つは、作成した仮名加工情報を新たな任意のグループで共同利用できるとする構成です。後者は、一部事業者での利用が検討され厚労科研でも検討されましたが、これは、共同利用モデルはグループが固定的なものという制限に対して潜脱的ではないかと懸念しております。
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つまり、何回でも新しい共同利用グループを作って任意の目的で出せるということになってしまいますので、これは先ほどの利用目的拘束のある適切な統計利用としてはちょっと不安定なやり方ではないか、そこは再検討したほうがよいのではないかと思います。
○清水委員○藤原委員長ありがとうございました。
ありがとうございました。

あとはよろしいでしょうか。
それでは、頂いた御意見も含め、個人情報保護をめぐる様々な状況について、引き続き各方面の意見を聞きながら課題を整理、審議してまいりたいと思います。高木主任研究員、
本日はありがとうございました。
○高木主任研究員○藤原委員長ありがとうございます。

御退室いただいて結構でございます。
（高木主任研究員退室）○藤原委員長それでは、本議題の資料、議事録及び議事概要の取扱いについてお諮りいたします。
本議題の資料、議事録及び議事概要については、公表することとしてよろしいでしょうか。
ありがとうございます。御異議がないようですので、そのように取り扱うことといたします。
本日の議題は以上でございます。
それでは、本日の会議はこれにて閉会といたします。

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