26 0 0 0 OA 子ども虐待におけるAI 実装:pLSA とベイジアンネットワークを用いた再発事例の検討
- 著者
- 髙岡 昂太 坂本 次郎 北條 大樹 橋本 笑穂 山本 恒雄 北村 光司 櫻井 瑛一 西田 佳史 本村 陽一 K. Takaoka J. Sakamoto D. Hojo E. Hashimoto Yamamoto K. Kitamura E. Sakurai Y. Nishida Y. Motomura
- 雑誌
- SIG-SAI = SIG-SAI
- 巻号頁・発行日
- vol.33, no.5, pp.1-7, 2018-11-22
As the number of reported child abuse cases is increasing, the workload of child welfare social workers is highly escalated. This study aims to find the characteristics of recurrent cases in order to support the social workers. We collected data around the child abuse and neglect from a prefecture database and analyzed it with Probabilistic Latent Semantic Analysis and Bayesian Network modeling. As the result, pLSA showed the four different clusters and Bayesian Network revealed a graphical model about the features of recurrence cases. The Interpretable modeling can be effectively deployed in those child welfare agencies to save children who are suffering from child abuse cases.
9 0 0 0 OA 性虐待をめぐる多職種・多機関ネットワーク
- 著者
- 髙岡 昂太
- 出版者
- 一般社団法人 日本児童青年精神医学会
- 雑誌
- 児童青年精神医学とその近接領域 (ISSN:02890968)
- 巻号頁・発行日
- vol.57, no.5, pp.730-737, 2016-11-01 (Released:2017-05-17)
- 参考文献数
- 29
本稿は, 性虐待の定義, 性虐待をめぐる多職種・多機関ネットワーク, 専門職が知っておくべき最低限の知見, そしてグローバルスタンダードとなった性虐待の多職種・多機関連携を行うためのChild Advocacy Center(CAC)モデルを検討する。介入と支援を一箇所で展開するCACが機能するには10個の認定基準があり, ①医療-福祉-司法の多職種・多機関連携(Multi-Disciplinary Team), ②文化的多様性と問題への対応力, ③司法面接, ④被害者支援とアドボケイト, ⑤全身医学的評価, ⑥メンタルヘルス支援, ⑦チーム全員での事例検討会, ⑧ケースの追跡調査, ⑨組織的な能力(研修など), ⑩子どもを最優先にした設定がある。今後日本においても性虐待をめぐるネットワークを進化させるために, 医療-福祉-司法のMDT構築を促進する仕組みが必要である。
4 0 0 0 OA 児童虐待防止リスクアセスメント項目の選抜 — 現場での利活用のために —
- 著者
- 菊池 愛美 髙岡 昂太 坂本 次郎
- 出版者
- 日本行動計量学会
- 雑誌
- 行動計量学 (ISSN:03855481)
- 巻号頁・発行日
- vol.48, no.2, pp.79-87, 2021 (Released:2022-04-27)
- 参考文献数
- 15
A comprehensive survey of child abuse by the Ministry of Health, Labor and Wel- fare of Japan (2019) identified 420 potential risk assessment items. However, using all of these assessment items at a child guidance center would overwhelm their capacity and be thus unrealistic. This study aims to select essential assessment items so that they are usable in actual practice, while maintaining its predictive validity. Here, we used the Random Forests algorithm and predicted classifications to identify the need for child protection by child guidance centers or referral to them from child welfare facili- ties of each municipality. We selected the top 30 items adopted by feature importance in the algorithm from the items evaluated to be easily acquirable in the initial action (50 points or more). The model maintained a moderate level of accuracy 0.783 and AUC-ROC 0.900.
- 著者
- 髙岡 昂太 坂本 次郎 橋本 笑穂 北條 大樹 古川 結唯 菊池 愛美 佐藤 瑛洋 先光 毅士 山本 直美 鈴木 聡
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020) (ISSN:27587347)
- 巻号頁・発行日
- pp.1D4GS1305, 2020 (Released:2020-06-19)
日本では推計で毎年500人の子どもが虐待で死亡している。親が嘘をつく場合や、子どもが加害者から脅され話せないなど、正確な情報収集が難しい課題がある。ベテラン職員であっても判断を誤ることがあるため、虐待対応には判断の質の向上が喫緊に求められる。さらに、増加する虐待通告件数に対応する施策も満足に打てていないことが問題である。申請者らは現場職員の判断を支援し、かつ虐待件数増加に対応する施策決定に向けたAI実証実験を2019年7月より始めた。現場と達成目標をすり合わせた上で、一時保護すべきケースの見過ごしを無くすため、予測精度の高い勾配ブースティングを実装した。また、将来的な再発率や重篤度の算出には、現場の説明責任を担保するため、因果推論を行う確率モデリングを採用した。試行の進捗として①現場の業務フローの差異の把握、②データ収集の調整、③パラメーターチューニング、④UI/UXの改修を含むアジャイル開発、⑤ICTが得意または苦手なユーザーへの研修の配慮など、社会課題解決に向けた社会実装で得た知見について発表を行う。