2019 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of report of suspected child abuse in Child Guidance Centers and case simulation based on data driven decision making priority
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18K13364
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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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, 研究員 (00612657)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 児童相談所 / ワークロード / ベイズ統計モデリング / 児童虐待 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【目的・方法】子どもの虐待対応を行う児童相談所の虐待対応件数は、1990年から2016年で100倍以上に増えた。しかしながら、職員配置人数は、統計が残る1999年から2016年では、2倍しか増えていない。大幅な仕事量（Caseload）の増加により、子どもを守る児童相談所職員のバーンアウトが起こる今、 国として大幅な予算拡充を図れない以上、業務効率の改善が必要である。本研究では、内諾を得た５都道府県のケースにおいて優先順位に基づく通告から保護/在宅期間、そして終結までの日数（Workload）を確率モデリングを行う。
【結果】6自治体から受け取ったデータベースにおいて、各自治体がオンプレミス運用によりかなりデーた列に加工を加えており基本情報についても、データの一貫性・整合性が得られなかった。そのため各自治体毎に得られた列情報を最大限用いて、3自治体のWorkloadの予測モデルを作成した。一方、Workloadまでは算出できなかった、あるいはかなり精度が粗い場合には、季節性の通告トレンドを抑えたベイズ統計モデリングを行った。その結果、特に町丁目までの住所を提供された自治体については、各地域性における地理空間分析まで行うことができた。
【考察】Workloadを推定するには、どのようなケースなのかのリスクアセスメントデータが必要であり、そのような情報がある自治体については、どのようなケースがどれくらい対応できるのか、またそれにより再発率がどのように変化するのか等の基礎的なモデリングできた。これらは今後、重篤度（リスク）、Workload（コスト）、再発率（ベネフィット）のOptimizationを考える上で、重要な指標になると考えられる。
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