| 研究課題/領域番号 |
21K18420
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分6:政治学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京情報大学 |
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研究代表者 |
藤原 丈史 東京情報大学, 総合情報学部, 准教授 (60348456)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 政治 / 可視化 / 情報公開 / データサイエンス / 都道府県議会 / 政務活動費 / 地方自治体 / 議員 / 公正 / 都道府県 / 人工知能 / 公的資金 / 政治資金 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，人工知能技術(AI)を活用し，政治活動の透明性，特に政治資金や政務活動費といった公金の使用において適正使用を促進するための監視およびチェック体制を実現することにある．実際の政治家の活動は多種多様であり，その活動を正当に評価するのは非常に難しいのが現状である．そのため本研究では人工知能技術およびデータサイエンスを活用しその支援を行うことで客観的な評価を可能とし，政治活動における透明性および公平性を確保する．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，政治活動における透明性の確保に向けたシステム化を念頭に，人工知能技術を活用した公的資金の適正使用の監視，チェック体制を実現することにある．具体的には，2020年度の各都道府県議会における政務活動費を対象としてデータの整備を行い，分析として各都道府県および議員の年度データおよび日次データを対象に，支出項目の比率を特徴量として支出パターンについてクラスタリング手法をはじめとしたさまざまな分析を行った．研究結果として，人工知能技術を活用することにより特徴ある支出を行っている議員の抽出が可能であり，今後のシステム化への道筋が示されたと言える．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
政治活動における不正な問題は多種にわたるが，その中心となるのは金銭をともなうものであり大きな社会問題となっている．特に公金が投入される政党や議員への交付金はその使途や対象を含め透明性が強く求められる．一方，その情報公開は依然として非公開や限定的であるなどの問題もあるが，実際に公開されている情報であっても適正な使用かどうかの確認やチェックはデータ量や統一されていない形式であるなど種々問題があり非常に困難である．本研究での人工知能技術を活用した分析結果の知見を活かすことにより，定量的なチェックや監視体制を確立することが可能となり，政治の透明性の実現に寄与できるといえる．
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