子ども虐待におけるAI実装:pLSAとベイジアンネットワ一クを用いた再発事例の検討

摘要

本研究は,児童虐待に関わる各種相談記録デ一タをトピックモデルにょって分類し,さらに,抽出されたトピックをベイジアンネットワ一クで解析することで,虐待再発の要因を抽出したものである.児童虐待はクリテイ力ルな問題である一方,職員の数にも限りがあるため,極めて効率的な運用が求められる.ここで,本研究で得られた知見に基づき,初期のリスク評価を行うことは,この効率的な運用に大きく寄与する.また,そもそも一人の職員が担当できるヶ一スには限りがあることから,これまで一般的な知見を得ることが困難であった,再発要因を見っけ出せたこと自体の功績も大きい.この成果はまさしく「社会におけるAI」を取り扱う本研究会の事例としてふさわしく,また,社会的意義も大きい優れた成果といえる.以上ょり,本研究を「研究会優秀賞」とする.