もう少し詳しく説明してもらってもよかったんですけれども、生命医科学でありますとか物質、材料でありますとか、そういった分野で基盤モデルを作っていく、そういうようなお話であったかというふうに思います。
例えば、前回もお話ししましたたんぱく質の構造解析であれば、アミノ酸の構造式と三次元構造を基盤モデルに学習させておいて、そして、着目物質の化学式、水でいえばＨ2Ｏというやつですね、それの着目物質を与えることによって三次元構造が出力できるようになっている、こういうものというふうに理解をさせていただいておりますけれども、これは、ＡＩであれば人間の手に負えないような巨大なレベルでできるようになる、そういったことが評価をされてきているということなわけです。
これを司法分野に当てはめれば、憲法であったり、法律だったり、法令を基盤モデルに学習をさせる。当然、訴状であったり、判決文とか、こういったことも大量に学習をさせる。これによって司法基盤モデルを構成しておく。そして、これを使って、ＡＩに、例えば、訴状を提示したら判決文のようなものが自動生成されてきたり、あるいは、事案を何らかの方法で提示をしてやれば訴状が生成されるとか、こういったことにも適用されるのではないか、このように考えているというところでございます。
当然、精度がいいものができなければ意味がありません。生成ＡＩにはどうしても、ハルシネーションという現象が伴っているということがございます。現実にない住所を生成してしまったりするような、そういう現象になりますけれども、こうした現象の発生を低減することは非常にこれは難しいことではありますけれども、やはり良質な学習データをきちっと与えてあげる、増やしてあげる、そういったことが基本になるかというふうに思います。
その点、司法分野におけるデータは、法律や判例等々、インターネット上にある何のチェックも受けていないテキストデータとは質が異なるわけでありまして、こういった意味では非常にアドバンテージがあるのではないかな、このように考えているところがございます。それでも完璧ということにはならないと思いますので、あくまでやはり支援ということが中心になるのではと考えております。
例えば、医療分野ではコンピューター支援診断というものがありまして、診断は医師が責任を持って行います、コンピューターはその支援を行うという意味でございます。ＣＴなどのセンサー技術が向上して大量の画像が瞬時で得られるようになったものの、でも医師の読影が間に合わない、こういうことで求められた技術であります。
先週の委員会でも、裁判官が一人当たり二百から三百の事件を担当させられて慢性的な過剰労働状態にあるということが、複数回にわたって言及があったわけでございますけれども、こうした状況の中、やはり、ＡＩが支援することによって一件にかける労力を低減する、こういうことも可能になっていくのではないかなというふうに思っておりまして、是非こういった技術開発は進めていくべきであると考えております。
そこで、関連してお伺いいたしますけれども、こうしたプロジェクトを進めていくためには、当然人員体制が必要になってまいります。現在、法務省においてＩＣＴ系を中心とする技術分野を担う体制はどのようになっておられるのか、法務省の御見解を伺います。
175
西村智奈美(立憲)
次に、平林晃さん。
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176平平林晃(公明)
公明党の平林晃です。本日もどうぞよろしくお願いいたします。
前回に引き続きまして、ＡＩの司法分野における利活用について重ねてお伺いをさせていただきます。
前回、ＡＩ・フォー・サイエンスというプロジェクトについてお話をさせていただきました。このプロジェクト、私も少しは勉強しているところではありますけれども、やはり担当者にはかなわないというふうに思っております。きちんと分かっておられます文部科学省の御担当の方に、どんなプロジェクトが走っているのか、また何を目指しているのか、この辺り、少し詳しめに御説明いただけたらと思います。よろしくお願いいたします。
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177松松浦重和文部科学省大臣官房審議官
ＡＩ・フォー・サイエンスについてお答えいたします。
ＡＩを科学研究に活用するＡＩ・フォー・サイエンスは、実験やシミュレーションデータなどの科学研究データを扱えるＡＩ基盤モデルを開発し、その利用を産学に開放することで、多様な分野における科学研究の革新を狙った取組であります。
このため、文部科学省におきましては、まずは、理化学研究所を中心として、ゲノムや細胞から生体全体までの生命現象を統合的に解釈し、疾患と生命現象の連関などの予測を目指す生命医科学モデルの開発、新たな物質の候補とその合成法を提案することで、これまでにない機能を持つ材料の開発に活用可能な材…
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- （上の発言）
178平平林晃(公明)
もう少し詳しく説明してもらってもよかったんですけれども、生命医科学でありますとか物質、材料でありますとか、そういった分野で基盤モデルを作っていく、そういうようなお話であったかというふうに思います。
例えば、前回もお話ししましたたんぱく質の構造解析であれば、アミノ酸の構造式と三次元構造を基盤モデルに学習させておいて、そして、着目物質の化学式、水でいえばＨ2Ｏというやつですね、それの着目物質を与えることによって三次元構造が出力できるようになっている、こういうものというふうに理解をさせていただいておりますけれども、これは、ＡＩであれば人間の手に負えないような巨大なレベルでできるようになる、そういったことが評価をされてきているということなわけです。
これを司法分野に当てはめれば、憲法であったり、法律だったり、法令を基盤モデルに学習をさせる。当然、訴状であったり、判決文とか、こういったことも大量に学習をさせる。これによって司法基盤モデルを構成しておく。そして、これを使って、ＡＩに、例えば、訴状を提示したら判決文のようなものが自動生成されてきたり、あるいは、事案を何らかの方法で提示をしてやれば訴状が生成されるとか、こういったことにも適用されるのではないか、このように考えているというところでございます。
当然、精度がいいものができなければ意味がありません。生成ＡＩにはどうしても、ハルシネーションという現象が伴っているということがございます。現実にない住所を生成してしまったりするような、そういう現象になりますけれども、こうした現象の発生を低減することは非常にこれは難しいことではありますけれども、やはり良質な学習データをきちっと与えてあげる、増やしてあげる、そういったことが基本になるかというふうに思います。
その点、司法分野におけるデータは、法律や判例等々、インターネット上にある何のチェックも受けていないテキストデータとは質が異なるわけでありまして、こういった意味では非常にアドバンテージがあるのではないかな、このように考えているところがございます。それでも完璧ということにはならないと思いますので、あくまでやはり支援ということが中心になるのではと考えております。
例えば、医療分野ではコンピューター支援診断というものがありまして、診断は医師が責任を持って行います、コンピューターはその支援を行うという意味でございます。ＣＴなどのセンサー技術が向上して大量の画像が瞬時で得られるようになったものの、でも医師の読影が間に合わない、こういうことで求められた技術であります。
先週の委員会でも、裁判官が一人当たり二百から三百の事件を担当させられて慢性的な過剰労働状態にあるということが、複数回にわたって言及があったわけでございますけれども、こうした状況の中、やはり、ＡＩが支援することによって一件にかける労力を低減する、こういうことも可能になっていくのではないかなというふうに思っておりまして、是非こういった技術開発は進めていくべきであると考えております。
そこで、関連してお伺いいたしますけれども、こうしたプロジェクトを進めていくためには、当然人員体制が必要になってまいります。現在、法務省においてＩＣＴ系を中心とする技術分野を担う体制はどのようになっておられるのか、法務省の御見解を伺います。
179中中村功一法務省大臣官房サイバーセキュリティ・情報化審議官
お答え申し上げます。
法務省におきましては、省内全体のＩＴガバナンスを機能させるため、官房長をデジタル統括責任者、それからサイバーセキュリティ・情報化審議官を副デジタル統括責任者といたしまして、法務省のデジタルガバメントの推進及び情報システムの整備等を含むプロジェクトの全体管理を行う体制を整えております。また、システムの専門家でありますデジタル統括アドバイザーを複数名置きまして、技術的、専門的観点からの必要な支援、助言等を行ってもらっております。
また、委員御指摘のとおり、ＡＩなどの技術革新が進む中で、その強みやリスクを理解した上で活用を検討すること…
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180平平林晃(公明)
今、先行して民事関係のシステム開発が進んでいると思いますし、今後審議していくであろう、法令、判例をデータベース化して民間に提供していくようになる、こういったことも認識をさせていただいております。こういった担当、また刑事関係もこれから進んでいくということになると思いますけれども、しっかりとついていて、またなおかつ、統括する責任者もおられるということであったかというふうに思います。
その上で、司法のための、今最後の方でおっしゃられましたけれども、今後どういう技術を開発していくべきなのか。これによって、例えば、今様々な委員からも御指摘いただいていますけれども…
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181小小山定明法務省矯正局長
医師を始めといたします医療スタッフの確保のため、矯正医療の重要性に関する広報啓発活動の推進や積極的な採用活動を実施しておりますけれども、まだ十分な確保にはなお困難な状況が続いていると認識しております。
また、矯正施設におきましては、全国から選抜された刑務官等を東日本成人矯正医療センター内の准看護師養成所で育成いたしまして、准看護師の資格を取得させ、医療に関する知識、技能を有する者を育成し、矯正医療体制の強化に努めているところでもございます。
矯正施設の医療を担う医師、看護師、准看護師等の医療スタッフの確保につきましては、被収容者に対します適切な医療の…
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