effectiveness research on Artificial Intelligence for responding to child abuse and neglect

Research Project

Project/Area Number	20H01778
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 10030:Clinical psychology-related
Research Institution	National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Principal Investigator	高岡昂太国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (00612657)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	本村陽一国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 首席研究員 (30358171) 櫻井瑛一国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50612173)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Declined (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000) Fiscal Year 2022: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000) Fiscal Year 2021: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000) Fiscal Year 2020: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
Keywords	児童虐待 / 社会実装 / 実装科学 / Implementation Science / AI / 効果研究 / 意思決定支援 / 機械学習 / 性虐待 / プロファイル / 確率推論 / 地理空間統計 / ベイズ統計
Outline of Research at the Start	子ども虐待はSDGs＃16（16.2）にも掲げられている諸外国でも未解決の大きな社会課題だが、誰もソリューションの実装には至っていない。申請者がこれまで国の虐待リスクアセスメントの標準化に携わり、意思決定支援AIを軸とする業務支援システム開発をしてきた。本研究は、児童相談所でのAI社会実装に加えて新たに市区町村にも実証実験を展開することで、効果検証を行い、全国に展開するインパクト評価を目的とする。
Outline of Annual Research Achievements	COVID-19による影響のため、自治体の調査協力について計画変更が生じた。以下では、本年度の研究実績を述べる。本年度は前年度の繰越内容についての研究を遂行した後、残された時間での本年の研究目的を達成するため、これまでのAI実証実験の総括として投稿論文の執筆を行い、Journal of Epidemiologyに採択された。 AI社会実装には、第1段階で、現場が持つ課題を仮説設定すること。第2段階で、課題を解くために必要なデータを必要な業務記録の中から集められるようにすること。第3段階で、行政が用いる場合は説明責任が常に求められるため、eXplanable AI(XAI)の利用を推奨すること。第4段階で現場業務に結果をフィードバックし、現場の業務改善に向けたサポート（研修やセミナーなど）を行うこと。これらの各段階を回すことにより専門家の知恵のループ（Expert in the loop)が醸成され、社会課題解決に向けたAI実装につながることを述べた。
Research Progress Status	翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。