国家データ庁は、各省庁に分散している国税・金融・医療・教育データを一元化せず、安全に接続して活用する『すべての国家データ』システムを構築する。データ庁の人口・世帯・住宅・企業の全数登録簿を中心に、国税・金融・医療・教育などの範政府データセンターを専用網でつなぐ『ハブ＆スポーク』方式を推進する方針である。
国家データ庁は、李在明大統領主宰のもと、2026年国家データ庁業務報告で『国民中心の人工知能（AI）・データシステム構築』に関する内容を報告した。
データ庁はこの場で、AI時代に対応する国家データ管理システムを構築し、国民が実感できるデータに基づく政策支援を拡大するために、△AIデータ管理システムの構築と活用 △データガバナンス・ハブの構築 △政策に応じた統計・データサービスの拡大などを下半期の重点課題として報告した。
現在、各省庁のデータは情報保護などの理由から、機関ごとのデータセンターに分散して保管されている。データ形式も様々で、機関間の連携・結合活用に限界があるとの指摘がなされてきた。
データ庁はこれらのデータを活用するため、自転車の車輪の中心軸とスポークのようにデータを接続するハブ＆スポーク構造を導入することにした。中心軸であるハブは、国家データ庁が保有する人口・世帯・住宅・企業の全数登録簿と高齢者・死亡者・住宅所有者などの融合データが担う。スポークは国税統計センター、金融革新・健康保険・保健医療ビッグデータセンター、教育データ安心センターなどの範政府データセンターが担当する。
データを一箇所に集中させない点も特徴である。主要データセンターを安全な専用網で接続し、利用者がどのデータセンターからでも必要な資料を連携・結合して分析し、その結果を持ち出せるようにする方式である。
データ庁はこれを通じてデータの『規模の経済』と『範囲の経済』を同時に実現できると期待している。例えば、負債・所得・資産などの範政府データと人口・世帯・住宅の全数登録簿を結びつけることで、世帯単位の負債総量を把握し、ミクロ的な金融リスクの感知や政策支援に活用できる。
セキュリティ対策として同型暗号技術を導入する。同型暗号はデータが暗号化された状態でも保管・連携・演算が可能な技術である。国家データ庁は今年末に技術実証を経て、来年中に同型暗号に基づく結合・分析の試験システムを構築する計画である。
AI学習用データ提供のための再現資料開放も推進する。再現資料は原資料と統計的特性は類似しているが、敏感情報の識別が不可能な合成資料である。敏感情報の露出リスクを減少させつつ、AI学習とデータ活用度を高めることを目的としている。
AI活用基盤を強化するため、各省庁の内部政策資料や計画文書、国際機関の政策報告書などをAIが活用できる形に整備し、国家データ庁特化型AIを先導モデルとして構築し、範政府に拡散する。
特にAIが公式統計に基づいて幻覚なく回答できるように、AI親和的な統計メタデータを段階的に構築する。国家統計ポータル（KOSIS）には生成型AIとデータ連携技術を活用した検索・分析の試験サービスを導入し、利用者が日常言語で希望する統計表を探し、分析できるようにする。
国民が実感できるデータサービスを拡大するため、AI基盤の物価常時モニタリング指標とシステムを開発し、民生品目の価格変動に迅速に対応できるよう支援する。統計引用記事の自動識別・検証システムや、祝日・祭り・イベントの人口密集度予測情報提供も推進する。
生涯周期別のカスタマイズ指標を提供し、子供・青年・中高年・高齢者別の特性と変化を分析し、住宅、雇用、消費、老後準備、健康、安全などの分野別政策の策定を支援する。
地方主導の成長を支援するための地域データ拡充策も業務報告に盛り込まれた。地域投資動向指標や生活人口、地域産業・人口・世帯構造統計を開発し、地方政府の行政資料と国家登録簿を連携した地域単位登録簿を試験的に構築する。通信・カード資料などの民間資料と公共資料を結合した地域単位民官結合データサービスを推進する。
統計データセンターの利用便利性向上のため、AIコード安定性検査器を導入し、従来の業務時間中心のデータ分析環境を24時間無停止に拡大する。住宅所有者・就業活動・企業登録簿に暫定体系と月間・四半期構築方式を導入し、提供時期を前倒しする方策も推進される。
安亨俊データ庁長は『国民が実感できるAI・データ革新を通じて、国民の生活を実質的に支援する国家データシステムを完成させていく』と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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