衆議院 地域活性化・こども政策・デジタル社会形成に関する特別委員会での発言

○谷（浩）委員　御答弁ありがとうございます。 　個別具体的に判断する、そういう御答弁でありましたけれども、やはりそれだけでは現場の行政機関にとっては判断基準が非常に不明確であるかなと思います。 　データ提供に伴う業務負担は、行政機関の規模や人員体制、データの性質によって大きく異なります。そのため、同種のデータであっても、特定の省庁からは提供が行われる一方で、別の省庁ではこの条項を基に拒否されるケースや、本来業務を圧迫してまで提供しようとすることが十分考えられます。 　個人情報や機微情報を含むデータであれば、匿名化や安全管理のための確認作業も慎重に行う必要があります。この負担を軽視すれば、情報漏えいや不適切利用のリスクが高まります。したがって、過分な負担に該当する場合については、少なくとも費用や必要な具体的な判断要素を指針等で明確に示していただきたい、そう考えております。 　次の質問は、ちょっと時間の都合上飛ばさせていただきます。次に、ＡＩ学習に使われたデータの扱いについて伺います。 　国等データがＡＩモデルの学習に使われた場合、そのデータは、単なるファイルとして残るのみではなく、その影響は学習済みモデルのパラメーターや出力傾向に残る可能性があります。 　そこで、伺います。 　国等データがＡＩモデルの学習に用いられた場合、後に認定取消しや違法認定がなされたとしても、学習済みモデルから当該データの影響を完全に除去することは可能なのでしょうか。まずはこの点についてお伺いします。