世の中の親の素顔 - 1500468365

245：名無しさんは神戸学院大：2020/06/30(火) 14:44:02 ID:YS5FayZU0: 児童虐待の「緊急性」を膨大な相談記録からすぐに解析…どんな仕組みか開発元に聞いた
FNNプライムオンライン 2020/06/30 11:31

これまで児童虐待においては、数多くの相談・面談記録に目を通して対応する、児童福祉司などの人数が十分に足りていないこと、虐待可能性の判断が人によって異なることが問題となってきた。
人工知能によって早期に対応すべき相談記録を判別できるのなら、児童虐待の防止に役立つとともに、相談対応者の負担なども減らせそうなものだ。実際にはどのように活用できるのだろうか。
FRONTEOの担当者に聞いてみた。
虐待が起きる可能性をスコアリング

――なぜ、人工知能を児童虐待の検知に役立てようと思った？
児童虐待が社会的問題となっているためです。相談件数などは増えていますし、新型コロナウイルスの影響で、潜在的な虐待リスクが増える可能性も考えられます。KIBITは文章の解析に強みがあり、大量のテキストデータから求める内容が記載されたテキストデータを抽出できるので、児童虐待の課題のサポートと高い親和性があると思いました。
さらに、以前よりFRONTEOでは自殺防止（メンタルに起因する）や従業員の離職防止などのKIBITを活用したソリューションを提供してきましたので、今回の児童虐待の社会問題についても我々の技術が使えるという確信があり、提案いたしました。

――KIBITを導入することのメリットは？
KIBITは長年児童虐待の対応をしたエキスパートの判断や暗黙知を学ぶことができます。相談記録などから、虐待が起きる可能性を「点数」としてスコアリングしますので、点数が高い記録を早期に対応するといった、判断の材料に使うことができます。
この点数の高低は、教師データである過去の相談記録などから類似した順に導き出されるので、一貫性ある判断にもつながり、虐待の早期発見に役立てることができます。
児童虐待に関する相談では、対応者が重篤化の可能性について察しをつけることがありますが、現状では多くの相談がありすぎ、場合によっては見逃すことがあるという課題があります。特に深刻なのは、現場で慎重になるあまりに初動が遅くなってしまう場合があることです。KIBITの活用により、点数によって相談内容の切り分けを明確にできるため、対応者が初動に迷った際の後押しになります。

© FNNプライムオンライン相談に対応する側も苦慮しているようだ（画像はイメージ）虐待の可能性はどう判断する？

――虐待の可能性はどう判断する？
KIBITが提示するスコアは学んだ教師データに影響されます。今回提案しているソリューションはカスタマイズできるのが特徴で、自治体などが実際に導入する場合は、虐待関連の事例や相談内容などを教師データとして学ばせるところから始まります。虐待の傾向などは地域ごとに違ってくると思うので、判断軸もそれで変わってきます。

――精度的な部分に問題はない？
人工知能なので、学習させるデータで精度の差は出てきます。ただ、ソフトウェアには事前に弊社の解析士が精度の高い、児童虐待の可能性を判断するモデルを作成することが可能です。モデルの精度をお客様に報告し、納得いただいてからの契約となるので、ご安心ください。

© FNNプライムオンライン人工知能の判断精度はモデルで確認することができる（画像はイメージ）