諮問庁：国立大学法人東京大学
諮問日：令和３年１０月１日（令和３年（独個）諮問第７４号）
答申日：令和４年２月２１日（令和３年度（独個）答申第７６号）
事件名：本人に係る「特定教員からの聞き取り調査資料」の一部開示決定に関する件
答申書
第１ 審査会の結論
「総務部が保有する特定教員からの聞き取り調査資料（３枚６頁）」（以下「本件文書」という。）に記録された保有個人情報（以下「本件対象保有個人情報」という。）につき，その一部を不開示とした決定は，妥当である。
第２ 審査請求人の主張の要旨
１ 審査請求の趣旨
独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律（以下「法」という。）１２条１項の規定に基づく開示請求に対し，国立大学法人東京大学（以下「東京大学」，「処分庁」又は「諮問庁」という。）が行った令和３年６月２１日付け第３－１７号による一部開示決定（以下「原処分」という。）につき，その取消しを求める。
２ 審査請求の理由
審査請求人が主張する審査請求の理由は，審査請求書の記載によると，おおむね以下のとおりである。なお，審査請求人から提出された意見書には諮問庁の閲覧を不可とする旨が明示されていることから，本答申ではその内容は記載しない。
（１）主文
第３－１７号保有個人情報不開示決定を撤回し，該当個人情報の全文を公開する。
との決定を求める。
（２）申立の理由
当該個人情報は「総務部が保有する特定教員からの聞き取り調査資料」であるが，現状開示文書からは，それが当該資料であると特定できるいかなる情報も記載されておらず，法の主旨にのっとる情報公開のあり方としてきわめて不適切である。
不開示とした理由について「東京大学における審議，検討，又は協議に関する情報であって，開示することにより，率直な意見の交換若しくは意思決定の中立性が損なわれるおそれがある」と主張するが，当該案件に関する審議・検討は既に終了しており，既に終了している審議に関して今後率直な意見の交換が損なわれたり，意思決定の中立性が損なわれるとは考えられない。
また，当該情報は「機微情報であり，開示することにより，東京大学のコンプライアンス事務の適正な遂行に支障を及ぼすおそれがある」とも主張するが，当該機微情報は審査請求人自身が東京大学に対して調査を申し立てた，審査請求人自身に関するコンプライアンス事案である。コンプライアンス事案に関する調査は客観性・透明性が求められ，その調査手続及び結果の一切が申立人（審査請求人）自身に対して開示されてはじめて説明責任が果たされるものである。したがって，当該個人情報の不開示は違法なものであり，全文開示が妥当である。
本案件については，聞き取り調査において特定教員が虚偽の情報を申告した疑いがあるため，公正性を期す上で本文書全文を公開し，今後の真相究明に資することを強く求める。
第３ 諮問庁の説明の要旨
１ 本件対象保有個人情報及び審査請求の対象について
審査請求人は，東京大学特定部署が保有する「特定日に審査請求人が特定教員に行った「コンプライアンス基本規則第１０条」に基づく通報要請に関し，特定教員が推進責任者に対して「報告」を行った報告日，報告場所，報告内容，及び報告後の推進責任者による検討と意思決定の経緯がわかる文章の一切」の開示を求めている。
しかし，開示請求対象のうち，東京大学が保有しているのは本件対象保有個人情報のみであり，それ以外は保有していない。また，本件対象保有個人情報については，開示請求者以外の個人情報で，法１４条２号に該当する部分は不開示とし，東京大学における審議，検討又は協議に関する情報であって，開示することにより，率直な意見の交換若しくは意思決定の中立性が損なわれるおそれがある部分については同条４号に該当するとともに，東京大学のコンプライアンスに関するものは機微情報であり，開示することにより，東京大学のコンプライアンス事務の適正な遂行に支障を及ぼすおそれがある部分については同条５号柱書きにより不開示とする部分開示決定を行った。
これについて，審査請求人は，令和３年８月１９日受付の審査請求書のなかで，原処分を取り消し，全部開示を求めている。
２ 審査請求人の主張とそれに対する東京大学の見解について
審査請求人は「当該案件に関する審議・検討は既に終了しており，既に終了している審議に関して今後率直な意見の交換が損なわれたり，意思決定の中立性が損なわれるとは考えられない。また，当該機微情報は審査請求人自身が東京大学に対して調査を申し立てた審査請求人自身に関するコンプライアンス事案であり，コンプライアンス事案に関する調査は客観性・透明性が求められ，その調査手続及び結果の一切が申立人（審査請求人）自身に対して開示されてはじめて説明責任が果たされるものである。したがって，当該個人情報の不開示は違法なものであり，全文開示が妥当である。」と主張している。
しかしながら，東京大学が部分開示決定した本件対象保有個人情報は，特定教員からの聞き取り調査を行ったものであり，メールの写しとなっている。不開示とした部分には，審査請求人以外の特定教員や当該事務の関係者の発言が記されており，法１４条２号に規定する開示請求者以外の個人に関する情報に該当するため，不開示としたところである。
また，審査請求人は「現状開示文書からは，それが当該資料であると特定できるいかなる情報も記載されていない」と主張しているが，本件対象保有個人情報は，特定教員からのメールの写しに過ぎないため，それが当該資料であると特定できるような記載がないが，請求の対象となる文書であることには変わりはない。そのため，開示決定通知には，開示する保有個人情報欄に「特定部署が保有する特定教員からの聞き取り調査資料」と枚数も明記して記載したところである。
また，本件対象保有個人情報は，コンプライアンス通報を受けて，特定教員に聞き取り調査を行ったものであるから，コンプライアンスに関する機微情報に該当する。本案件に関する聞き取り調査は終了しているものの，事後的に公開されるとなると，当該事務の性質上，今後の東京大学のコンプライアンス通報に関する事務の適正な遂行に支障を及ぼすおそれがある部分については，法１４条５号柱書きに該当するため開示することができない。更に，今後の同種の聞き取り調査や，今後の同種の審議，検討又は協議での率直な意見の交換等を困難にするおそれがある部分についても，同条４号に該当するため開示することができない。
したがって，東京大学の決定は妥当なものであると判断するとともに，審査請求人の主張は支持できない。
３ 結論
以上のことから，東京大学は，本件について原処分維持が妥当と考える。
第４ 調査審議の経過
当審査会は，本件諮問事件について，以下のとおり，調査審議を行った。
① 令和３年１０月１日諮問の受理
② 同日諮問庁から理由説明書を収受
③ 同月１８日審議
④ 令和４年１月２５日本件対象保有個人情報の見分及び審議
⑤ 同月２６日審査請求人から意見書を収受
⑥ 同年２月１５日審議
第５ 審査会の判断の理由
１ 本件対象保有個人情報について
本件開示請求は，審査請求人が行ったコンプライアンス通報に関連する保有個人情報の開示を求めるものであり，処分庁は，本件文書に記録された保有個人情報（本件対象保有個人情報）を特定し，その一部を法１４条２号，４号及び５号柱書きに該当するとして不開示とする原処分を行った。審査請求人は，本件対象保有個人情報は全部開示すべきであるとして原処分の取消しを求めていると解されるところ，諮問庁は，原処分を妥当としていることから，以下，本件対象保有個人情報の見分結果を踏まえ，不開示部分の不開示情報該当性について検討する。
２ 不開示部分の不開示情報該当性について
（１）諮問庁は，理由説明書（上記第３）において，おおむね以下のとおり説明する。
本件対象保有個人情報は，コンプライアンス通報を受けて，特定教員に聞き取り調査を行ったものであるから，コンプライアンスに関する機微情報に該当する。本案件に関する聞き取り調査は終了しているものの，事後的に公開されるとなると，当該事務の性質上，今後の東京大学のコンプライアンス通報に関する事務の適正な遂行に支障を及ぼすおそれがある部分については，法１４条５号柱書きに該当する。
また，当審査会事務局職員をして諮問庁に確認させたところ，不開示部分は，その全体が，法１４条５号柱書きに該当すると判断して不開示とした部分に当たるとのことである。
（２）本件文書の作成に係る諸経緯，その記載内容等に鑑みれば，不開示部分を開示することにより生じる「おそれ」に係る上記諮問庁の説明は，不合理であるとまではいえず，これを否定し難い。
したがって，不開示部分は，法１４条５号柱書きに該当し，同条２号及び４号について判断するまでもなく，不開示としたことは妥当である。
３ 審査請求人のその他の主張について
審査請求人は，その他種々主張するが，いずれも当審査会の上記判断を左右するものではない。
４ 本件一部開示決定の妥当性について
以上のことから，本件対象保有個人情報につき，その一部を法１４条２号，４号及び５号柱書きに該当するとして不開示とした決定については，不開示とされた部分は，同号柱書きに該当すると認められるので，同条２号及び４号について判断するまでもなく，不開示としたことは妥当であると判断した。
（第５部会）
委員藤谷俊之，委員泉本小夜子，委員磯部哲
出典：総務省ホームページ「情報公開・個人情報保護審査会 答申」（https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/singi/jyouhou/toushin_r03dk02.html）を加工して作成（加工：TaiLexi AI）。
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