人工知能（AI）の性能を左右する最大の要素は、アルゴリズムそのものよりも「学習データの質と量」だと言われています。
こうした中、政府が行政機関の保有データを民間のAI開発に活用しやすくするための法改正に踏み出そうとしています。
2026年通常国会に提出予定の関連法改正案では、国が保有するデータの利用を制度的に後押しし、個人情報保護法の一部運用も緩和する方針が示されました。
本稿では、この動きの背景と制度の中身、そして民間企業や社会全体に与える影響について整理します。
行政データ活用が進まなかった理由
日本には、人口動態、医療、福祉、教育、税・社会保障など、世界的に見ても質の高い行政データが蓄積されています。
しかし、これらのデータはこれまで民間による活用が進みにくい状況にありました。
主な理由は次の2点です。
第一に、個人情報保護法による厳格な利用制限です。
人種、病歴、犯罪履歴などの「要配慮個人情報」は、原則として本人同意なしに第三者利用ができませんでした。
第二に、行政側のリスク回避姿勢です。
データ漏えいや目的外利用への懸念から、前例のない活用に慎重にならざるを得なかったのが実情です。
結果として、日本は「データは豊富だが使えない国」と評される場面もありました。
改正案の柱① 国による事業計画認定制度
今回の改正案で注目されるのが、国保有データの利活用に関する認定制度の創設です。
民間企業が行政データをAI開発などに活用したい場合、
- 利用目的
- データの範囲
- 管理・安全対策
などを盛り込んだ事業計画を提出します。
この計画について、個人情報保護委員会などの関係機関が協議し、適切と認めた場合に国が認定を行う仕組みです。
また、国の指針は首相が定め、重点分野やデータの取り扱いルールが明確化される予定です。
これは「自由に使ってよい」という緩和ではなく、ルールを明示したうえでの利用促進と位置づけられます。
改正案の柱② 個人情報保護法の運用見直し
もう一つの重要なポイントが、個人情報保護法の一部運用見直しです。
これまで本人同意が必須だった要配慮個人情報について、
AI開発を含む統計作成目的に限り、同意なしでの利用を可能とする方向が示されました。
ここで重要なのは、
- 商業的な個人特定利用を認めるものではない
- 統計処理や匿名化が前提
という点です。
つまり、個人の権利を保護しつつ、社会全体の利益につながるAI開発を促進するという、バランス型の制度設計だといえます。
なぜ今、制度改正が必要なのか
背景には、国際的なAI開発競争の激化があります。
欧米や中国では、
- 医療AI
- 行政サービスの自動化
- 都市インフラ管理
などに公的データが積極的に活用されています。
一方、日本ではAI技術そのものは高い評価を受けながらも、学習データ不足が実用化の壁となってきました。
今回の法改正は、この構造的課題に正面から向き合う動きといえます。
民間企業・スタートアップへの影響
この制度が本格的に動き出せば、影響を受けるのは大企業だけではありません。
- 医療・介護分野のAIスタートアップ
- 行政DXを支援するIT企業
- 地域課題解決型のAIサービス
などにとって、質の高い行政データへのアクセスは大きな競争力になります。
一方で、
- データ管理体制
- ガバナンス
- 倫理対応
が企業側にも強く求められるようになります。
「使えるデータが増える」ことは、「責任も増える」ことを意味します。
社会全体への意味合い
今回の改正は、単なるAI政策ではありません。
行政と民間の役割分担の再定義とも言える動きです。
行政はデータを囲い込む存在から、
民間とともに社会課題を解決するための「基盤提供者」へ。
民間は、技術力だけでなく、
社会的責任を伴うプレーヤーへ。
こうした関係性の転換が、制度面から進められようとしています。
結論
行政データ利用の緩和は、日本のAI開発にとって大きな転機となる可能性があります。
重要なのは、「規制緩和か、個人情報保護か」という二者択一ではなく、両立を制度で支える点にあります。
今後は、
- 認定制度がどこまで機能するのか
- 実際にどの分野で活用が進むのか
- 国民の信頼をどう維持するのか
が問われていくでしょう。
AIを成長の道具として社会に根付かせるための、静かですが重要な一歩だといえます。
参考
・日本経済新聞「行政データ利用を緩和、民間のAI開発後押し」
・個人情報保護法
・政府AI戦略・デジタルガバメント関連資料
という事で、今回は以上とさせていただきます。
次回以降も、よろしくお願いします。
