AI の学習・推論段階（アルゴリズムレイヤー）
、AI の出力が社会に影響を及ぼす段階（ア
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ウトカムレイヤー）ごとに検討を推進し 、リスクを理由に AI 活用を萎縮させるのでは
なく、適切なガバナンスを前提として、AI の潜在力を最大限引き出していく。
（５）官民におけるユースケース創出のための取組
○ユースケースの円滑な創出に向け、好事例の共有、知見の提供、案件の掘り起こし等は
有効であり、官民協議会を設立するとともに、そうした中間組織・支援組織の在り方や
行政機関の関与の在り方等について検討する。
４．行政保有データの利活用
（１）AI-Ready 社会に求められる政府内におけるデータ利活用の推進
①政府内におけるデータ利活用の分野横断的な統括機能の整備
○生産年齢人口の急速な減少その他の要因によって必要な人員の確保が困難となりつつ
ある国、独立行政法人や地方公共団体（以下「国等」という。
）が行う行政事務において
も、AI 技術の急速な進展を踏まえ、業務の効率化や政策立案の高度化を図る必要がある。
また、民間企業を始め幅広い主体が AI 利活用を急速に拡大しつつあり、AI の精度を左
右する行政データの品質は社会全般の活動にも影響を与えかねない。
○このため、政策立案を含め日常の行政事務の各場面で AI・データの利活用 21を幅広く進
めるとともに、国等が保有する行政データ 22の品質向上に取り組むこととし、各府省庁
におけるこれらの取組を支援するため、政府内における行政データを含むデータ利活用
の分野横断的な統括機能を整備する。なお、AI・データ利活用は不可避なものであると
しっかい

考えられることから、悉皆 での取組 23を強制的に進めるというやり方ではなく、現場に
おいて急速に進む利活用の実態を把握し、具体的なユースケースから得られた横断的な
課題の解消や技術的な支援を行うことなどによって、AI・データの利活用に係る各府省
庁の取組を加速・底上げすることが行政データを含むデータ利活用の分野横断的な統括

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例えば、データレイヤーではデータの正確性・偏りの抑制、アルゴリズムレイヤーでは AI の説明可能性や公平性
の確保、アウトカムレイヤーでは不当な差別につながらないような誤用防止策や人が関与すべき範囲の明確化等が
論点となる。
21
行政における AI・データの利活用シーンとしては次のようなものが想定される。探索的なデータ分析・可視化（デ
ータの全体像を俯瞰しパターンや傾向を直感的に把握等）
、将来予測・シミュレーション、データによる分類（例：
危険度や優先度等）
、配分・スケジュールの最適化、自然言語処理による業務効率化（要約・自動応答・検索性向上
等）
、所管分野におけるデータの利活用促進（標準規格等の策定、データプラットフォームの構築協力等）等。
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行政データはその性質等に応じて、公的統計や法令のように行政だけでなく幅広い主体による利活用が前提とさ
れているものや、行政内部における意思決定や業務遂行といった行政自らによる利活用が主目的とされるものなど
があり、用途や性質等に応じて取組の優先順位や対応方針を整理する必要があることに留意する。
23
各府省庁の AI・データ利活用環境は、既存データの整備状況や利用目的・必要性・緊急性等によって大きく異な
しっかい

ることから、全府省一律・悉皆で進めることにはなじまず、各府省庁の現場で創出される具体的な取組を支援しつ
つ、その過程で直面した具体的な課題を丁寧に解決していくことが重要である。

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