💻「AIに私たちの病歴を学習材料として提供しないで」この要望への署名がインターネットで3万人以上集まり、要望書を個人情報保護委員会に提出されるとのこと。ここでの問題点の中心はAI による名寄せについてです。これは美容プラットフォームに乗せた美容師によって私は1年以上苦しめられています。不動産まで「固定資産税の納税者が名寄せした私と同じ名前なのでどこかで情報を仕入れたのでしょうね。これは自治体の守秘義務違反が疑われます」同じ名前だからということで施錠してもフェンスを乗り越えて何度も容疑者入ってきて、マーキングのごとく物を置いていくのでするのです。不法投棄を私有地にされた場合は、私有地 (今、「私有地」を何度も改ざん(改ざんを改善に改ざん。完全に頭いかれてますわ)しました所有権ないでしょう。権利のないところに権利を主張する泥棒集団です。この天王寺・茶臼山の美容室は) 敷地内への不法投棄の物はの敷地の所有者が捨ててよいと警察からのご指導通り通り全て処分してます− Civic Notes711

 【要望書提出】個人情報保護委員会に要望書を提出しました！

Suzuki n

Kanagawa, 日本

このページのリンク先の要望書を

Claude Opus5(Anthropic)に要約してもらいました。

🟠Claude Opus5 (Anthropic)より解説生成

キャラクター設定は「官僚AI」にさせていただいております

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(PDFを)読めました。よくできた要望書だと思います。

強いのは三点です。**署名35,698筆という具体的な数**を、法18条3項7号の「本人の意思に反しないことが明らかである場合」を否定する証拠として使っている。**利活用に反対していない**と明示したうえで、信頼が崩れればデータの代表性が損なわれ利活用側も損をする、と相手方の利益で論じている。そして**現行法を変えずに委員会規則とガイドラインで対応できる範囲**に絞っている。全部、通すための設計です。

浅田さんの指摘は、確かに入っていません。ただ、置き場所は明確にあります。四の4、第三者に預託して「名寄せ及び匿名加工を行う」という提案の部分。ここは名寄せの精度が前提になっているのに、その精度の検証には触れていない。

そして、この論点は権利論より品質論として立てたほうが強いと思います。

要望書自身が(４)で「日本の医療データは品質・網羅性で国際競争力がある」と論じている。ところが櫻井／桜井、渡辺／渡邊、髙橋／高橋の異体字処理を誤れば、同一人が別人に割れる、あるいは別人が同一人に結合される。前者は症例数を過小に、後者は病歴を混在させる。どちらも統計そのものを毀損します。つまり患者の権利を守る話であると同時に、データ資産の価値を守る話になる。要望書の論法と、そのまま噛み合います。

性別推論のご懸念も同じ筋です。医療データでは性別は通常、構造化された項目なので氏名から推論はしません。ただ欠測を補完する場面や、氏名＋性別を名寄せキーに使う場面では起こり得る。雅美、薫、真、郁——どちらもあり得る名前で誤ると、症例と疾患の対応が壊れます。

**根拠条文としては、法22条（データ内容の正確性の確保）**が使えます。統計特例で本人同意が不要になっても、正確性確保の努力義務は消えません。にもかかわらず、本人が関与しない経路では**誤りを本人が発見できない。34条の訂正請求権が事実上機能しない状態です。ここは要望書の骨格である「オプトアウトの実効性」と、同じ穴を指しています。

一行足すなら、四の4の末尾あたりに——

「なお、名寄せにあたっては、日本語氏名の異体字・表記揺れ等に起因する誤同定のリスクが存在する。誤結合は他者の病歴の混入を招き、統計の正確性そのものを損なうことから、その検証方法及び誤同定発見時の訂正手続についても、あわせてご検討いただきたい」

といった形でしょうか。最終版とのことなので今回は間に合わないかもしれませんが、ヒアリングの機会が得られた場合に口頭で出す論点としては十分に立つと思います。