データ駆動社会における行政情報法の理論
代表研究者

横田 明美

千葉大学大学院社会科学研究院准教授

1 はじめに1-1 本研究の目標
本研究は、実世界とサイバー空間との相互連関（Cyber Physical System）が生まれ、デジタル化されたデータが収集、蓄積・解析されることを通じ、現実世界を動かしていく社会（データ駆動社会）が進展していくことを前提に、行政法学における情報の取扱いを横断的・総論的に捉え直す試みである。
「行政機関における情報加工過程（収集・形成・利用・公表）全体を総論的に捉えた上で、そのレベルにおける概念や基本原則は何か」を問いとして設定したうえで、①全ての参照領域・個別法領域を包含した総論的な視点における、行政における情報取扱いについてのルール（概念や法の一般原則に相当する原理）の解明と、②データ駆動社会で生起するリスクに応じた拡散的利益の探究と、それを反映した法制度設計のために必要となる諸要因の抽出と分析を目標とした。本研究が情報通信に関係する研究として有意義な点は、情報通信事業に関する行政規制そのものだけでなく、その規制の実効性確保の前提となる、行政自身による情報の利活用を支える制度設計を考察することにある。近年、デジタルファースト法の制定等、行政自身がデータ利活用を進めてゆくための法政策が多数打ち出されているところ、その理論的な説明や、実際上生じうるリスクについての分析はまだ十分になされていないため、このままでは不具合が懸念されるからである。
1-2 本研究期間の個別テーマと謝辞
上記の目標を実現するために、具体的なテーマとしては、以下の３つの課題に取り組んだ。
・EU 法制・ドイツ法制における行政と情報の在り方を規律する法制度の構造
・日本の個人情報保護法制に相当する、データ保護法制における監督機関の権限
・AI やアルゴリズムの利用に関する規制についての、日独の専門家意見書の比較分析
半年間という比較的短い研究期間ということもあって、それぞれの課題についての序論的考察に留まるものとなったが、各課題についての先行研究者から直接にコメントを得る機会が多く、研究目的との関係では、着実な成果が得られたと考えている。意見交換に応じてくださった滞在先のマインツ大学公法学・情報法学講座のマティアス・ベッカー教授とセバスティアン・ゴラ助教、公法学・メディア法講座のマティアス・コルニルス教授、シュパイヤー行政大学院のマルコ・マルティーニ教授とヨナ・ボッタ助教、ハノーファー大学のティモ・ラデマッヒャー准教授に深く感謝申し上げる。

2EU 法制・ドイツ法制における行政と情報の在り方を規律する法制度の構造

2-1 背景本研究は行政過程におけるメタデータの取り扱いを規律する法制度に着目しているところ、さしあたりの課題として、これまで必ずしも包括的・横断的な紹介がされてこなかったドイツにおける情報取扱いに関する法制度の概観を試みることにした。候補としては、（個人）データ保護法制、情報公開法制、オープンデータ関連法制、電子認証関係などが考えられるところ、さしあたり、本研究期間においては前二者についての検討を行い、残りの法制度を調査する際における留意事項を検討することとした。
2-2 データ保護法体系の「3 層の独立性」
ドイツで著名なデータ保護法の体系書[1] においては、データ保護法の体系を「データ保護体系の三層の独立性」（Dreifache Ausdifferenzierung des Datenschutzregimes）として、図解入りで紹介されている。

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レベル

領域限定のデータ保護法(例⽰）

⼀般的データ保護法

第EU

連邦

⼀般データ保護規則

司法警察指令連邦データ保護法

連邦データ保護法

第1部＋第2部

第1部＋第3部

eプライバシー規則（案）⼀（将来的、現在はまだ「指令」）

段
階
第（電気通信法）

⼆段

州（ラント）

州データ保護法

州警察法など階

図１：多層レベルシステムにおけるデータ保護条項（Kürhling / Klar / Sackmann, Datenschutzrecht, 4. Auﬂage, Rn. 198ﬀ, Rn.207.の図５を翻訳したもの）

これは、多層構造を持つ法体系の中で、EU－ドイツ連邦―ラント法の 3 層それぞれのレベルにおける一般的データ保護（データ保護法総論）と領域限定的データ保護（例示）（いわば、「データ保護法各論」）を示した図である。一般的なデータ保護法は一般データ保護規則（DSGVO）と連邦データ保護法（BDSG）の第 1 部及び第 2 部、そして各ラントのデータ保護法（LDSGs）である。他方、DSGVO の適用除外規定（2 条 2 項(d)号）に係る領域、つまり公的部門による犯罪捜査や刑事訴追に関する目的のデータ取得・利用の場合は、司法警察指令（DSRL-JI）が適用される。この領域については、連邦レベルでは BDSG の１部（総論）に加えて 3 部が対応することになる。州レベルの法制も、ラント警察法が例示されている。ほかの領域限定の例として、eプライバシー規則案、電気通信法（TKG）の一部、そしてラント警察法という列もある。
このように、既にデータ保護法制において、EU レベル、各国法レベルとしてのドイツ連邦レベル、ラント法レベルの少なくとも 3 層のレベルと、一般法と領域ごとの特別法、とくに非公的部門と公的部門の性質の差異に基づく領域分割が行われている。
この多層性は、「どこで何を決めているか」という決定権限・規律制定権限の分配と、「どの組織がどの任務を担っているか」という組織構造とに結び付けられている。たとえば、「監督機関」ということを検討しようとしたとき、それはどのレベルの法によって認められた権限を、どのレベルの組織が担うのかが問題になるが、それは上述のような多層性が前提とされているということである。
監督機関の権限分配については、後掲 3-1 以降で扱う。
2-3 情報公開法制における一般法と特別法
上記のような多層性は、情報公開の面でも表れている[2] 。ドイツにおける「（紛争当事者性などの）前提条件のない情報アクセス（情報公開請求）」、つまり、日本の情報公開法に相当する規定の発展は、やや遅い。
前提条件なく、また領域を限定しない一般法としての情報公開法である、連邦レベルでの情報自由法（Informationfreiheitsgesetz, IFG）が発効したのは 2006 年 1 月 1 日のことであり、これは同年 12 月 13日に成立した、情報再利用法（Infomationsweiterverwendungsgesetz, IWG）と密接に結びついている。情報再利用法は EU 指令（RL 2003/98/EU）を国内法化したものであり、EU レベルでの規律を充足するために、ドイツ連邦が対応を迫られた結果としての制定である（Schoch, a.a.O, Einl. Rn.1）。それまでの情報公開法
制は、州ごとの情報自由法か、あるいは、領域が限定された法制度として存在していた。そしてこれらは連邦情報自由法の成立後も併存している。もっとも、データ保護法制のように EU 法上の規則として制度構築されているわけではなく、あくまで情報再利用やデータ保護の観点、あるいは、環境情報や消費者情報というような、個別分野法政策における情報関連指令として構築されているため、データ保護法制に比べると、かなりパッチワーク的な規制であるという印象を受ける。
特に、1994 年からすでに存在していた連邦環境情報法（Umweltsinformationsgesetz, UIG）と 2007 年
11 月 5 日の連邦消費者情報法（Verbraucherinformationsgesetz, VIG）、そして各地のプレス法（マスメディア関係の法制度）は、多大な影響を与えている。環境情報法がオーフス条約及びそれに対応した EU 環境情報指令（RL 2002/4/EU）という「外圧」で成立したことは、かねてから日本においても知られていたところではある。しかし、消費者情報法は、本調査で初めてその意義があきらかになったところ、その成立過程からも、その内容についても、かなり異質な制度であることが判明した。例えば、食品表示・食品衛生関連の法制度と連結し、各州政府においておこなわれた飲食店の安全調査の結果などについても、各州のウェブサイトで詳細に開示されているところ、これは消費者情報法 2 条 2 項 2 文に基づく開示の仕組みが関連してい2
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る。もっとも、実際にこの連邦法の実施権限の多くは各州の保健担当当局等に委任されているため、いかなる形で開示がされているのか、その際の連邦と州の関係の詳細については、本研究期間では踏み込むことができなかった。
2-4 小括
本調査以前の段階から、EU・連邦・州の三層構造であることは判明していたものの、データ保護法制だけでなく、情報公開法制においても、かなりの程度この三層の関係が入り乱れていること、そして、一般法としてのレベルと領域限定・各論としてのレベルとが相互に影響していることが改めて確認された。幸い、地域ごとの情報法政策についての文献があり、また、それにおいては各論レベルの議論も多く紹介されているため[3] 、今後はトップダウン型の研究だけでなく、各論レベル・地域レベルの法制度からのボトムアップ型の検討も継続できると考えられる。

3

データ保護監督機関の権限

3-1 背景日 EU 間の相互の円滑な個人データ移転を図る枠組みについては、日本の個人情報保護委員会と欧州委員会との間で 2019 年 1 月 23 日に十分性認定に関する相互の決定が行われたが、それは非公的部門に関する一般データ保護規則（DSGVO）45 条に関する部分だけであり、司法警察指令（DSJI-RL）36 条についての部分は含まれていない。また、一般データ保護規則についてでさえ、EDSA からの意見書では、懸念が示されていた。
それは、刑事法領域において民間から収集されるデータについて、適切な監督がされていないことである。
現在、日本では公的部門についても含めた横断的な個人情報保護法改正に向けた議論が進められつつある。
その中では当然、どのように監督をすべきか、どの程度まで監督をすれば十分性認定に至ることができるのかという問題が生じる。
3-2 調査の対象
そこで、本研究では、そもそも EU 構成国内での監督機関につき、どの程度の規律が及んでいるのか、どの程度までの権限を付与しているのかを確認することとして、ドイツ国内における監督機関である連邦データ保護監察官の権限について２つの観点から調査した。１つは、規律の体系性について、つまり、一般データ保護規則と司法警察指令と連邦データ保護法の関係である。もう一つは、法執行を監督機関がどのように行うのか、あるいはほかのだれかが確保するのかということであり、監督機関の権限がこの観点から十分なものといえるかが問題となる。
3-3 一般データ保護規則、司法警察指令、連邦データ保護法の関係（１）ハーモナイゼーションについての規則と指令の違い
一般データ保護規則はそれ自体が規則（Verordnung）であって一般的効力（allegemeine Wirkung）を持つが、多数の開放条項があり、構成国法による立法裁量が大きい。ただし、執行過程における統一化手続を有し、執行におけるハーモナイゼーションを意図している。
他方、司法警察指令は、「最小限の法定立行為」（mindesthamonisierender Rechtsakt）だと理解されている。そのことは、同指令 1 条 3 項において、「この指令は構成国が、権限ある機関による個人データの利用に際しデータ主体の権利と自由の保護のために、本指令が保障する以上の保護を創設することを妨げない。
」と規定されていることからも明らかである。
（２）監督機関との関連における三者の関係
連邦データ保護法（BDSG）の条文構造を、改めて監督機関との関係で概観する。監督機関に関する記述は第一部（総論）と第 3 部（司法警察指令への対応）とで分散している。連邦データ保護監察官の組織法上の規定は第 1 部 4 章にまとめられている（設置（8 条）と所管（9 条）と独立性（10 条）、任命と在任期間（11条）、職務関係（12 条）、権利と義務（13 条）、任務（14 条）、活動報告（15 条）、権限（16 条））。権限に関する 16 条は、1 項において一般データ保護規則関係を、2 項において「その他の」権限を定めており、司法警察指令に関する権限は 2 項に属する。そして、司法警察指令に対応するために規定された第 3 部の 45 条において、適用範囲が規定されている。
監督機関に関する規定は、一般データ保護規則 58 条、司法警察指令 47 条、連邦データ保護法 16 条 2 項に置かれている。本研究では、3 者の対応関係を比較した。

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3-4 評価とコメント
以下では、[4] に依拠しつつ、3 者の比較から明らかになった点についてコメントする。
（１）司法警察指令における構成国の立法裁量
まず、一般データ保護規則と司法警察指令の条文を比較すると、規則においては一定のカタログとして記述されている。しかし、司法警察指令 47 条２項は「例えば次のような」とあるように、構成国における立法者の立法裁量が非常に大きい。また、制裁金に関する記述もない。
これに対応して、連邦データ保護法では、一般データ保護規則に対応する第 2 部の最後（41 条・43 条）に制裁金が位置付けられており、司法警察指令に対応する規定である第 3 部には制裁金条項が存在しない。
（２）司法警察指令と連邦データ保護法の関係
次に、司法警察指令と連邦データ保護法の関係を見てみると、上述のとおり、指令は「例えば」と監督機関の権限として想定される内容を具体的に示しはするものの「例示」にとどめているため、これらを定めていなくても国内法転換義務に違反したことにはならない。とはいえ、例示された内容には、是正権限（Abhilfebefugnisse）としての警告（Warnung）、処理の制限や禁止の指示（Anweisung der Beschränkung undVerbot der Verarbeitung）が含まれている。
しかし、これを受けて定められたはずの連邦データ保護法では、監督機関がなしうる権限は「是正権限」というほどのものではなく、単なる「懸念」（Beanstaltung）の表明に過ぎない。つまり、決定の取消権限を持たず、単に最上級行政機関に意見書の提出を求めるだけとなっている。
（３）「懸念」に対する疑念
さらに、この条文にはいくつかの批判と疑念がある。まず、この「懸念」については、法的効果がないと理解されている。そうすると、裁判所における法的救済への道の可能性がないように思われる。そうすると、監督機関と上級行政機関の見解が食い違ったときに、それを裁判上はっきりさせる場がないのではないか、という問題が生じる。
それに加えて、データ主体自身による訴訟も不可能ではないかと考えられる。データ主体は管理者としての行政に対して損害賠償請求はできるだろうが、はたして、差止訴訟はできるか否か。また、監督機関に対する義務付け訴訟についても、そもそも監督機関がなしうる権限行使であるところの「懸念」それ自体に法的効果がない以上、義務付け訴訟提起も不可能であると考えられる。
（４）団体訴訟の不存在
このように、実効性確保について疑念があるところ、一般データ保護規則においては、団体自身の独立した原告適格を定めることを認める規定があり、ドイツでは差止訴訟法がそれを認めている。しかし、公的部門の処理に関しては、司法警察指令は団体訴訟を認めておらず、あるのはデータ主体の代理を許容する 55条のみである。そのため、司法警察指令が規律する範囲については、実効性確保手段については一般データ保護規則が規律する範囲とは大きな差があるといえる。
3-5 小括EU 諸国の中でもデータ保護法制の規律について積極的なドイツ法においても、司法警察指令に関する部分については、必ずしも強固な監督機関権限を付与していないことが明らかになった。このような「懸念」権限しかない状況が、司法警察指令の目的にかなったものなのかどうかは検討の余地があろう。また、この「懸念」に関する規程のありかたは、行政組織法の一般理論との関係でも普通のことなのかどうか、安全法分野の特殊な作法なのかを検討する必要があると考える。

４ AI システムやアルゴリズムに対する規制に関する専門家報告書の日独比較
4-1 背景AI システムやアルゴリズムを利用したサービスなどの研究開発の進展とその普及を見据えて、各国でそのリスクをどのように制御すべきかという議論が行われている。日本においても、総務省情報通信研究所 AI
ネットワーク社会推進会議 [5]の「AI 開発ガイドライン案（Draft AI R&D GUIDELINES）」（2017）と「AI 利活用原則（AI Utilization Principles）」（2019）（なお、それぞれの英語版につき[6]） 、そして、内閣府「人間中心の AI 社会原則」 が、日本発の文書として G7 や OECD 等の国際的議論へ貢献するために取りまとめられ、活発に議論された。ところが、その後の議論の進展は各論的な対応にとどまっている。城山・江間(2020)[7] の 2018 年までの状況分析によれば、外向きの議論と内向きの議論の不接合が指摘されている。つ4
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まり、ガイドラインや原則策定での議論は「政府内の他の各省庁等の議論とは必ずしもリンクされていない」
うえ、各省庁が策定した分野ごとの「白書でも倫理的問題や社会的な課題に関してはあまり触れられていない」というのである。
他方、ドイツにおいては、連邦政府レベルでの専門家意見書としてのデータ倫理委員会（DEK)意見書(2019年 10 月） が公表された。これは、連邦政府からの諮問に対し、倫理的・法的原則と原理を示しただけでなく、データの観点とアルゴリズムシステムの観点から具体的に応答した専門家委員会の意見書である。答申であるため、その名宛人は主として連邦政府であるが、EU レベルでの立法提案も含まれている。そこで、「何（What）」が問題なのかの段階を超えて「どのように（How）」制御していくべきかの議論へと深化させていくために、とりわけ、総論部分の議論と各論部分の議論の接続に留意して、報告書の比較を行う。
4-2 日本の議論：総務省情報通信研究所 AI ネットワーク社会推進会議（１）利用シーンに応じたリスクシナリオ分析
総務省情報通信研究所が主催した AI ネットワーク社会推進会議での議論の特徴は、リスクシナリオ分析である。つまり、これから発生するかもしれないリスクについて、想定事例を提示したうえでどのようなリスクがどの程度の大きさで発生するかについて議論し、そしてそのリスクの重大性に応じた管理を提唱するという考え方である。特に、AI の「ネットワーク化」に注目した広範なシナリオやアクターやプロセスの細分化が行われており、このリスクシナリオ分析手法は研究者のその後の議論にも引き継がれ、多くの人々の目に触れるものとなっている。たとえば、都市部、地方部、家庭内、企業内におけるそれぞれの AI の利用シーンの例を想定した図解を用意するなど、AI が搭載されたシステムがネットワーク化される状況を想定して、どこにどんなリスクがあるかを、それぞれの事例について列挙している。
（２）アクターの細分化
他方、関係するアクターを整理するための図解を多用していることも、AI ネットワーク社会推進会議報告書の特徴である。利用者（ＡＩシステム、ＡＩサービス又はＡＩ付随サービスを利用する者）をＡＩサービ
スプロバイダ（ＡＩ利用者のうち業としてＡＩサービス又はＡＩ付随サービスを他者に提供する者）と最終利用者（利用者のうち業としてＡＩサービス又はＡＩ付随サービスを他者に提供することなくＡＩシステム又はＡＩサービスを利用する者）に区分する。ネットワークにつなぐか否かでＡＩネットワークサービスプロバイダかオフラインＡＩサービスプロバイダを区別し、最終利用者も、ビジネス利用者と消費者的利用者とを区分している。そのほかに、自らは AI システムを使わないけれどもそれを使ったサービスを利用したりする関係で巻き込まれる間接利用者や、学習データを作るデータプロバイダー、第三者や開発者の定義もある。この区分に基づいて、リスクシナリオ分析をして、想定されるリスクとそのコントロールポイントを洗い出し、だれにどのような行動を期待できるかを検討して、「AI 利活用原則（AI Utilization Principles）」（2019）が作られた。
4-3 ドイツ：データ倫理委員会（DEK）意見書（１）重大性ピラミッド（Kritikalitätspyramide（Criticality pyramid））
他方、ドイツの DEK 意見書においても、リスクシナリオ分析の手法は用いられている。しかし、詳細なリスクシナリオを多数用意した日本の議論とは異なり、順応型リスク管理としての内容を精緻化し、何をすべきかの目安を示そうとしている。

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図２：DEK 報告書 要約版 20-21 ページ（図は 20 ページ）、本編 173-182 ページ（図は 177 ページ）。
アルゴリズムシステムの利用のための危機度ピラミッドとリスクに順応した規制システム（Kritikaltätspyramide und risikoadaptiertes Regulierungssystem für algorithmischer Systeme）
これは、アルゴリズムの利用について、５段階のリスク分類に応じた制御をすべきであるとする図解である。５つの段階と、それに対応して取るべき措置は以下の通り説明されている。
第一段階（レベル１）：ゼロか、あるいはわずかな(ohne oder geringem / zero or negligible)損害潜在性(Schädigungspotenzial / potential for harm)を伴う適用では、それに対しては特別な措置なし。
それ以上から＜特別な規制の開始＞となる。
第二段階（レベル２）：なんらかの(gewissen / some)損害潜在性を伴う適用には、形式的あるいは実体的要件を備えた義務（例えば透明性義務、リスクアセスメントの公開など）か、あるいはモニタリング手続（例えば、監督機関への開示義務、事故後のコントロール、監査手続）を対応させる。
第三段階（レベル３）：標準の（通常生じる）（regelmäßig / regular)あるいは明白な(deutlichem /significant)損害潜在性を伴う適用には、さらに追加して、例えば事前の許可手続を対応させる。
第四段階（レベル４）：重大な（erheblichem / serious)存在潜在性を伴う適用にはさらに追加して、例えば監督機関による「常時継続的（kontinuierlichen / "always on"）」監視を可能とするライブインターフェ
イスの導入。
そして、これ以上のリスクには、＜禁止＞が適用される。
第五段階（レベル５）：擁護できない(unvertretbarem / untenable)損害潜在性を持つ適用には、アルゴリ
ズムシステムの完全なあるいは部分的禁止を提唱する。
もっとも、この基準のあてはめに関する言及、つまり、「どんな適用がどの段階か」については大きくは踏み込まず、それぞれに対応するケースを 1 つずつ上げるにとどめている。それでも、日本に比べれば、対応する段階にどのような規制を行うべきかを示すという点で、より踏み込んだものと評価できる。
（２）データ主体の権利を中心に据えた議論
DEK 意見書では、権利主体としてのデータ主体（影響を受ける個人）を中心に据えて議論している。日本
でも「人間中心の AI」というように、人間に注目しているが、それにもまして、権利主体側からの視点が強6
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く出ている。
DEK がデータとアルゴリズムの２つの観点を分ける理由（DEK 意見書７７頁）との関連でも、この考え方が大きく打ち出されている。連邦政府はデータ、AI、アルゴリズムの３つの観点での諮問を行ったが、それへの応答として DEK はデータとアルゴリズムの２つの観点として（AI についてはアルゴリズムの観点で触れることに）している。データとアルゴリズムの最大の違いは、「アルゴリズムの観点では、必ずしもデータ主体に関連したデータを訓練や運用時に用いていなくても影響がありうる」と述べており、データ主体の権利との関係で区別して論じるべきであると強調している。
データの観点は、意味のコンテクストとデータの意味それ自体が重要であり、複数のアクターの権利とそれに対する義務の調整として議論される。データの権利とそれに対応するデータの義務の形成にかかわる一般的要因として指摘されているのは、次の 5 項目である。
 アクター間の権力分立 (Machtverteiling zwischen den Parteien / Balance of powerbetween the parties)
 デ ータ 権によ って 保護さ れる 個人の 利益 の重さ （Gewicht des für das Datenrecht
sprechenden Individualinteresse / Weight of the being granted the data right)
 データ生成への寄与（Beitrag zur Datengenerierung / Contribution to data generation)
 他 のア クター の対 立しう る利 益の重 さ（ Gewicht der Indivisualinteressen andereAkteure / Weight of any conflicting interests on the part of others) 一般公衆の利益（Interessen der Allegemeinheit / Interests of general public)
これに対し、アルゴリズムの観点は、データ駆動型アルゴリズムのアーキテクチャに焦点を当て、機械と人間の関係に着目するものである。アルゴリズムの観点では、必ずしもデータ主体に関連したデータを訓練や運用時に用いていなくても影響がありうるため、その場合にはデータ主体の関与が期待できない。そうすると、過ちへの監督や責任論、制裁に関する客観的要件が重要となる（DEK 意見書 77 頁）という。
（３）EU レベルでの立法提案：EU アルゴリズムシステム規則（案）そして、DEK 意見書は、アルゴリズムシステムの原則だけでなく、それを超えて、EU 法における一般的水平的（均一的）な要件として「EU アルゴリズムシステム規則」（Verordunung für Algorithmische Systeme,EUVAS)が必要であると主張する（DEK 報告書 181 頁）。これは、EU と構成国（ドイツ連邦政府）の役割分担を前提に、重大性ピラミッドに掲げたような順応型リスク管理とそれに対応する制度や機関の設置、特に透明性確保のための規定、組織的・制度的保障と監督機関の組織と構造の確保のための EU レベルでの規則を（あたかもデータ保護法制における一般データ保護規則のように）制定し、各国法法制において、分野ごとに必要となる、補充的・具体的な規定と要件を策定すべきという考え方である。

「EU 法と分野ごとに具体化された法における水平的（統一的）法によるアルゴリズムシステムの規制」

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4-4 小括
この研究テーマにおいては、総論と各論の接続という観点から、日独の議論状況を紹介した。ここから先、DEK の議論は今後 EU・ドイツ国内法（連邦法・ラント法）にどのように反映されるかが課題となるだろう。
また、日本の議論への示唆としては、各論分野にも適切に人間の尊厳についての考え方を入れ込むことができるのか、各論分野での検討が総論部分に還流できるのかが意識されるべきであろう。
今後の課題としては「アルゴリズムの規制・ガバナンス（governance of algorithms）」だけでなく「アルゴリズムによる規制・ガバナンス（governance by algorithms）」と、その制御も重要な視点[9] となる。DEK
意見書では明示的に国家によるアルゴリズム利用についての議論があり、給付行政については許容されるが侵害行政については憲法原理との抵触が強く問題になるとの指摘が含まれている。
国家による監視に対する警戒感は高まる一方、他の脅威の抑止との関係でも問題にしなければならない。
この点、データ保護法制で警察・司法が別建てになっていることからもわかるとおり、公的部門における利用については別途の考慮が必要となるが、司法警察指令がそうであるように、国際的協調の文脈だけでなく、各国家の主権や、国家内での権限分立との関係がとても難しい課題となる。

５ まとめと展望
以上、本研究で得られた成果を３つの個別テーマとの関係で述べた。ここで、３つの個別テーマの相互関係と、本研究の目標との関係について、得られた成果を改めて位置付けておきたい。
EU 法制・ドイツ法制における行政と情報の在り方を規律する法制度の構造としては、データ保護法制がもっとも典型的とはいえ、EU 法・ドイツ連邦法・ラント法の３つのレベルと、論点の総論・各論（個別法分野）の少なくとも 2 つの位相における整理が可能であること、個別分野（例：消費者法と健康関連情報など）における特徴的な制度から、行政による情報取り扱いのユニークな事例を見ることもできることが明らかになった。このような視点は、AI・アルゴリズムに関する規制を考えていく際の総論・各論分野の取り扱いという観点からも示唆的である。
また、司法警察指令が規律する分野の監督機関については、権限の具体的内容まで見ると、データ保護法分野でもっとも厳しい態度をとっていると評されるドイツにおいてすら、規律密度があまり高くないということが分かった。これが意味することが、国家安全（ナショナル・セキュリティ）に該当するゆえの規律の緩さということになれば、それを前提としてくみ上げられる「国家によるアルゴリズムの利用」に対しての監督機関の在り方の議論にも大きく影響するものと思われる。実際、DEK 報告書においては国家によるデータ利用の在り方についても議論がされているところ、はたして、現在のデータ保護法制をまねた「EU アルゴリズム規則」構想でこの問題を解決できるのかが今後問われることになるだろう。これこそ、まさに本研究が目指す「行政機関における情報加工過程全体の概念や基本原則の構築」という観点からは無視することができない具体的な課題であって、今後、国際的な議論枠組みの構築という観点からも、日本法における議論の関係を詰めておく必要がある。
日本法との関係でいえば、公的機関も含めたデータ保護・個人情報保護法制の相互の十分性認定のために必要となる規律密度について、今後欧州での対応の実際も勘案しながら、議論していくことになると思われる。
くしくも、2020 年 3 月から欧州においてもコロナ危機が猛威を振るい、関連する報告の一部が実施できなかった。国際的な交流の在り方が大きく変容し、データ流通それ自体の重要性も増している。コロナ危機直前までに国際的な議論の場に踏み出すことができたことは、今後の研究においても大きな価値を有すると考え、今後の研究に生かしていきたい。

【参考文献】[1] Kürhling / Klar / Sackmann, Datenschutzrecht, 4. Auflage, 2018.
[2] Schoch,Informationsfreiheitsgesetz, 2. Auflage,2016.
[3] Zilkens / Gollan (Hrsg.), Datenschutz in der Kommunalverwaltung Recht – Technik – Organisation,
5.Auflage,2019.
[4] Johanes / Weinhold, Das neue Datenschtzrecht bei Polizei und Justiz, 2018, Rn. 112ff.

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[5] 総務省情報通信研究所 AI ネットワーク社会推進会議
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/index.html 各報告書中「AI 開発ガイドライン案（Draft AI R&D GUIDELINES）」（2017）,「AI 利活用原則（AI Utilization Principles）」（2019）[6] The Conference toward AI Network Society, Draft AI R&D GUIDELINES for International
Discussions 28 July 2017 http://www.soumu.go.jp/main_content/000507517.pdf The Conference toward
AI Network Society, Draft AI Utilization Principles 17 July 2018,
http://www.soumu.go.jp/main_content/000581310.pdf[7] 江間有紗・城山英明「AI のガバナンス」稲葉振一郎・大屋雄裕・久木田水生・成原慧・福田雅樹・渡辺智暁（編）『人工知能と人間・社会』勁草書房（2020）297－344 頁。
[8] Daten Ethik Kommission（DEK),Gutachten (Okt.2019) https://datenethikkommission.de/gutachten/[9] Wolfgang Hoffmann-Riem, Artificial Intelligence as a Challenge for Law and Regulation, Rn.16. in;Thomas Wischmeyer/Timo Rademacher (Ed.), Regulating Artificial Intelligence, Springer, 2019.

〈発題

名AI 利活用社会のための法制度設計～日本の状況と未来の展望
Gestaltung des Rechtssystems für die
AI-Nutzungs-Gesellschaft: Aktuelle Lageund Zukunftsperspektiven in Japan
ドイツにおけるデータ保護監督機関の権限～司法警察指令との関係

表資料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

ASPEKTE DER DIGITALISIERUNG IN
JAPAN UND DEUTSCHLAND
Symposium, am 14. März 2020 inKöln

2020 年 3 月 14 日（コロナ危機のため開催延期、資料のみ公開済み）

情報法制研究学会）

2021 年 5 月（予定）第 9 号（情報法制9
公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第35号 2020年度