【朗報】KIBIT、膨大な相談記録を学習し児童虐待の早期発見に貢献

https://news.yahoo.co.jp/articles/8e22b458902537390bd1333b3225c9be187284c4

人工知能が「早期に対応するべき相談記録」を抽出

ソリューションの気になる仕組みはこうだ。自治体や児童相談所に寄せられるメールや電話の相談から、まずは実際に児童虐待と判断されたものや重篤化したケースの相談内容を、FRONTEOが開発した人工知能「KIBIT」（キビット）に学習させる。

KIBITは言語処理に強く、学習したデータ（「教師データ」と呼ばれる）をもとに他の文章を解析することで、教師データと類似性が高い順番に他の文章を並べ替えることなどができる。

そのため、児童虐待に関する判断軸を学んだKIBITに、新たな相談記録や家庭訪問の面談記録などを解析させることで、早期に対応するべき記録を抽出することができるというのだ。

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。

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。

KBTITとConnectできる…？