こんにちは、高岡です。   おかげさまで90％を越えました!!本当にありがとうございます。残りあと4日、頑張っていきたいと思います。（なんか芸人さんの入り方みたいになってすいません）   今回は、これまでの振り返りとして、これまでのプロジェクトを説明してきたエントリをまとめたいと思います。今回は以下に 【アプリ概要】 通告する前に子どもに関わる大人と専門職が使える子どもへの具体的対応方法＆データ収集・送信についてまとめました。 ・アプリ開発#1：もし心配な子どもに会ったら、どんなふうに話しを聞く？ ・アプリ開発#2：子どもにどのタイミングで話しを切り出したらいいか ・アプリ開発#3：何も話したくない・話せない子どもへの工夫機能 ・アプリ開発#4：子どもと話しながら基本情報を入力する！　その１ ・アプリ開発#5：子どもに話しを聞く際に知っておくべきこと　その２ ・アプリ開発#6：子どもの様子を選択し最適なインタビューガイドを提案 ・アプリ開発#7：子どもの発達年齢による最適な質問内容 ・アプリ開発#8　子どもの傷アザ写真を正しく保存する ・アプリ開発#9　子どもの傷アザ写真を正しく保存し、データ化する ・アプリ開発#10　得られた情報（データ）を調査・捜査機関に送信する   【AI概要】 特に専門的な虐待対応を行う児童相談所・医療機関・司法機関が調査/捜査/診断で使えるAIについてまとめました。・AI開発#1　現場の判断をサポートするためのアイデア：過去の近似事例データからリスクを推定する ・AI開発#2　傷アザ画像のパターン解析と過去データを用いた推論 ・AI開発#3　取り扱うデータ、解析手法の概要、及び個人情報保護について ・AI開発#4　現場支援者の意思決定アシスト：リコメンデーション ・AI開発#5　虐待対応の現場で、なぜAIなのか？     【アプリ使用イメージ：4コママンガ】保育園でのアプリ使用イメージを4コママンガにまとめました ・【第１話】ミクちゃんの物語：アプリが解決する現場の迷い ・【第２話】ミクちゃんの物語：アプリが解決する現場の迷い ・【第３話】ミクちゃんの物語：アプリが解決する現場の迷い 児童相談所でのアプリとAI使用イメージをまとめました ・【第１話】ヨウタくんの物語：子どもの危険サインを逃さないために ・【第２話】ヨウタくんの物語：子どもの危険サインを逃さないために ・【第３話】ヨウタくんの物語：子どもの危険サインを逃さないために 【その他】プロジェクト概要についてまとめました。 ・朝日新聞の虐待対応特集から：このプロジェクトで変えていけること ・プロジェクト概要を見る ・地理空間分析を活用するために ・講演会報告 【開発チームメンバーの自己紹介】 開発チームメンバーの自己紹介文です ・私が虐待問題に関わる理由（髙岡昂太） ・私が虐待問題に関わる理由（福永宏隆） ・福祉とテクノロジー（先光毅士） ・私が虐待問題に関わる理由（伊角彩）   残り4日間、何卒ご支援、またはプロジェクト紹介のご協力を頂けたら嬉しいです。 何卒宜しくお願い致します。 良い週末をお過ごしください〜！  

こんにちは、高岡です。 皆様のおかげで、現在80％を越えました!!本当にどうもありがとうございます。 また、Facebookでの”いいね”やシェア、Twitterでのリツイートや貴重なコメントにご協力いあただき、心より御礼申し上げます。本クラウドファンドも〆切まで残り1週間となりました。   本日は虐待対応の現場でなぜAIなのかということについて、もう一度内容をかみ砕いてお話させて頂きたいと思います。   同じ内容を先日私のFacebookに書いたので、重複してご覧になられた方は大変申し訳ありません。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 先日一時帰国し、プロジェクトの説明をしていた時に、ある現場の方から「AIなんて、子ども虐待対応の最前線にいる私には関係無いです」というご意見を頂きました。   理由を伺うと、「虐待対応の現場で必要なのは、同僚や先輩、スーパーバイザーとケースバイケースで経験を積み重ねることでしか培えない能力だから」と教えて頂きました。   確かにアウトリーチ時では顔を合わせた面接技術や度胸など体験から学ぶことはとても大切です。   私は現場で一番大変なことはなんでしょうか？と伺いました。すると、「対応に困る事例で行き詰まってしまう時や、所内が忙しくスーパービジョンを受けられずに一人で考えなきゃいけない時。それに関係機関と連携が上手くいかない時」とその方は言っておられました。   そうですよね、そういう時って本当に大変ですよね。相手にとりつく島もない時ってとってもしんどいですよね･･･。   最後に、そのような問題について今まで上手く解決に導けたときはどんな時でしょうか？と伺いました。その方は「今まで考えもしなかった視点や、より良いアイデアについてベテランの先輩やスーパーバイザーの指摘で気づけた時や、科学的な知見や具体的な対応方法を知れた時」と言われました。   さて、”今まで考えもしなかった視点や、より良いアイデアについてベテランの先輩やスーパーバイザーの指摘で気づけた時”とは、担当者の気持ちを汲んだ上で、第三者の視点から客観的で合理的な指摘をもらえたという場面ではないでしょうか。   また、”科学的な知見や具体的な対応方法を知れた時”とは、専門的な論文や本を読んだり研修会で得られる知見を、目の前のケースの特性に合わせて具体的に活用できるアイデアを知ることではないでしょうか。他にも、今やっている対応で正しいんだとそっと背中を押される時もあると思います。   それを聞いて、私は今回のプロジェクトについて次のようにお伝えしました。   ＜今回のプロジェクトで開発するAIは、ベテランの先輩やスーパーバイザーが経験してきた事例のデータを積むことで、どんどん精緻化された対応のアイデアをお伝えすることが目的です。それを利用して、事例の特性に合わせた対応方法のアイデアで、現場での判断をリアルタイムにアシストしようとしています＞   その時それを聞いて頂いた人は、「・・・ん？なんか現場で同僚や先輩に相談できることや、研修会や事例検討会で学ぶことと似てますね」と言われました。   はい、そうなんです。   データを積む＝経験値を増す科学的根拠に基づく＝過去の先輩達の対応で上手くいった点はそのまま活かす＋失敗した点はそこから学ぶ   ということをこのプロジェクトは目指しています。   最後にその人に言って頂いたことは 「それなら、今まで個々人に蓄積されていた経験や専門性が、現場で人が異動で変わっても、そのままAIで引き継げますね。なんかベテランのスーパーバイザーにいつでも相談できるみたいな！このAIって、めっちゃ現場と同じじゃないですか!」 でした。   はい、その通りです！ 現場では、先輩やスーパーバイザーと相談しても、その通り目の前のケースが進行することは稀ですし、結果として対応を臨機応変に変えなければいけないことも多くあります。AIの意思決定アシストだって、その通り使わなければいけないだなんてことはありません。   あくまでAIはアシストです。最後にどのようにゴールを決めるかどうかはユーザー次第です。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊いかがでしょうか？少しでもヒューマンエラーを減らし、システムとして整備していくために。 そして、なるべく過去の先輩達の取り組んだあらゆる経験から学び、目の前の一事例に活かすために。 そのために、私達は本プロジェクトを立ち上げました。 残り1週間、ご支援、またはプロジェクトのご紹介だけでもご協力賜れましたら幸いです。 引き続き何卒宜しくお願い致します。今日も良い一日になりますように！

おはようございます、高岡です。 本日バンクーバーは大雪です。 おかげさまで70％を越え、残り11日間となりました。 「このプロジェクト、知人や友人に紹介したいんだけど、内容大きいから説明しにくい〜。もっと簡潔にまとめて！」と言われました。申し訳ありません（汗!!）そのため、今回はプロジェクトの概要を・アプリによるデータ収集と現場支援・AIによる子どものリスク予測と現場判断のアシスト に絞って、ぎゅぎゅっと2分半の動画にまとめました!! 宜しければ、ご支援、拡散頂けましたら嬉しいです。 皆様、どうぞ良い週末をお過ごし下さい。

こんばんは。私達のこのプロジェクトも残り12日。70％まで来ました。 これも皆様のおかげです。ありがとうございます。   今回は現場での意思決定をアシスト、サポートするイメージについて簡単にご紹介致します。   虐待対応の現場では、誰にも未来は予測できないという不確定性の前提に立つことが大切です。 これはどんなに素晴らしいベテランの専門職でも、常時100％正しい未来予測はできません。   現場判断のアシストとしてのAI 今回のプロジェクトで開発を進めるAIは、これまで現場の人達が苦労して対応してきた様々な事例データを元に、似たようなリスク事例のデータを参照しながら、危険率を算出します（AI開発#1及びAI開発#2）。   同時に、AIはどのような対応をしたら子どもの安全が効果的に守られたのか、または上手く対応ができなかったのかという過去の結果も参照します。   その結果、最新の科学的知見、そして子どもの安全を守るガイドラインの内容を統合し、次に何をしたら良いのか、AIが現場支援者の方々をアシストします。 例えば、家庭訪問で子どもに会い、子どもの安全に関するデータが得られれば、その場でAIがデータ分析をします。 その結果、虐待のリスクが重傷だと判断されれば、これまでのデータ、最新の科学的知見、そして対応のガイドラインに沿って以下のような対応方法を提案します。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊あくまで例です・児童相談所による保護が必要 ・警察の関与が大切 ・目の前の子どもを不安にさせないように今後の見通しを伝えることが大切 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊    その他機能も！ 子どもに関わる支援者の方が、児童相談所に電話する・データを送信することであったり、とても重篤な事例であれば最寄りの警察署に電話したり・データを送信するといった機能もあります。   同時に、目の前の子どもに何をしたら良いかを提案する機能もついています（アプリ開発#2など）。   新人の支援者の方でも、先輩達が現場で対応してきた経験を、データを通して、”今、何を、どのようにしたら良いのか”というリアルタイム・スーパービジョン（指導）として参照することができるので、判断の迷いを少なくできます。      目の前の子どもの安全を守るためにAIというアシストを活用する："One for All, all for one"   このプロジェクトで開発するAIは、あくまで現場の方々を支えるためのアシスト役です。   現場では、ケースバイケースの判断があると思いますので、最終的な意思決定は現場の方々や管理職の合議的判断です。   しかしながら、虐待対応には高度な専門性が必要であり、様々な知見を参照しながら、判断をする必要があります。ただし、支援者全員が研修会に出たり、論文や分厚い教科書を一から読み直すという時間は現場にはありません。   そのため、現場のケースバイケースの判断を尊重し、その判断結果をデータ化し、その後の様々な事例に対して活用することが重要なのです。    ドラマや映画にもなったジャンプ野球マンガ『Rookies』に、”One for all, all for one”という言葉が作中に紹介されています。   主人公の教師が、高校生ピッチャーに”一人はみんなのために、みんなは一人のために”というチームプレイ（連携）の精神を伝えるシーンです。   虐待対応でも、一人の支援者が経験した事例の知見は、あらゆる事例で活用されるべきものです。   子どもの死や子どもが傷ついてきた事例、そして多くの現場の人達が積み重ねてきた知見から、私達は学び、より良い行動をしていくことが求められています。   そのためにAIはアシスト役として、子どもの安全につながる対応のアイデアを提案します。   何卒引き続きご支援の程、宜しくお願い申し上げます。

こんばんは、高岡です。先日、コメント欄にてプロジェクトに関する貴重なご意見を頂きました。ここでは、一部修正した内容について、皆様にご紹介したいと思います。 質問１．「個人情報は完全に削除されたデータ」の「個人情報」の定義を教えて下さい。 質問１へのお返事「個人情報」の定義につきましては、個人情報の保護に関する法律第２条第１項の個人情報の定義をご参照ください。具体的には、アメリカのThe Health Insurance Portability and Accountability Act（HIPAA)にも規定される以下の情報（これらに限られません）については、本プロジェクトにおけるデータ解析の対象とはしない予定です。 1) 氏名2) 住所（郵便番号上3桁を除く）3) 生年月日などの個人を特定することにつながる日時4) 電話番号5) FAX番号6) 電子メールアドレス7) 社会保障番号（マイナンバー）8) 医療記録9) 保険証番号10) 口座番号11) 免許証番号12) 自動車ナンバー13) デバイス特定番号など14) Webリソースなど15) IP アドレス16) 指紋などの生態学的データ17) 顔全体が写った写真、またはそれに準じた画像18) その他個人を特定する番号、文字列、コードなど ※後述する傷アザ画像解析でも、顔全体が写った写真は使用しません。 なお、プロジェクト遂行にあたっては、データの適正使用について、倫理委員会及び協働する自治体の承認を受ける予定です。 質問２．AIとは具体的には、どういう解析手段なのでしょうか？ 質問２へのお返事現在AIという言葉を用いて検討しているデータ解析の方法は主に2点です。 １点目：画像データについて行政からの分析依頼という形になる虐待を疑われる傷アザのデータについて、畳み込みニューラルネットワークを用いる予定です。特に虐待と確定されたデータをバックプロゲーションとして活用するため、法医学研究室などと連携をする予定です。 2点目：数値・カテゴリカルデータについて公的機関としては、虐待事例を受理し、虐待を再発させない役割があります。そのため、虐待の再発の有無を従属変数、虐待の再発を予測する複数の要因を独立変数（Decision Tree（決定木）によって事前に独立変数の選定を行います）とし、一般化線型モデル、ベイジアンネットワーク、ニューラルネットワーク等でクロスバリデーションを行い、それぞれ予測モデルのAUC値を用いて感度・特異度を検討しながら、判別的中率が高いアルゴリズムを採択する予定です。サンプル数によって、ブートストラップ法やジャックナイフ法の活用、また欠損値については多重代入法を予定しています。 その他、現場のニーズに応じた解析やリスクの分類、またより良い意思決定のリコメンデーションを検討しておりますが、統計的問題については産業技術総合研究所 人工知能研究センターの本村陽一先生にご相談しながら進めていく予定です。 質問３．プロジェクトにおける情報管理の責任はどうなっていますか？   質問３へのお返事本プロジェクトにおいて当NPO法人が取得した情報につきましては、当NPO法人が責任をもって管理させていただきます（クラウドサーバー会社の利用を予定しております。）。万が一、情報の流出が生じた場合には、外部業務委託先等との契約条件や流出原因等に応じて最終的な責任分担が決定されるものと考えております。当NPO法人としましてもデータ管理につきましては最重要課題と考えておりますので、本プロジェクトを遂行するにあたっては、データ管理に精通した外部業者や専門家との連携を十分に図っていく所存です。   このクラウドファンドプロジェクトも、残り14日となりました。何卒ご支援宜しくお願い致します。 少しずつ寒さが厳しくなってきております。皆様お身体大切に！