当社の主要事業・AiCANサービスでは、自治体の子ども虐待対応を支援するAI搭載システムの提供に加え、ユーザーへの研修や業務改善提案を行っています。

インタビュー前編では、「AiCAN」という名に込めた想いや、サービスの根幹となる「データ」の価値についてご紹介しました。 後編では、AiCANサービスの詳細に迫ります。システム開発に留まらない伴走型サービスや、AIでわかることについて、たっぷり語ってもらいました！

髙岡昂太／Kota Takaoka
教育学博士、臨床心理士、公認心理師、司法面接士。
児童相談所や医療機関、司法機関において、15年間、虐待や性暴力などに対する臨床に携わっている。

2011年千葉大学子どものこころの発達研究センター特任助教、学術振興会特別研究員PD、海外特別研究員（ブリティッシュコロンビア大学）を経て、2017年より産業技術総合研究所人工知能研究センター所属、主任研究員。2020年3月に株式会社AiCANを立ち上げ、2022年4月から同社CEOに就任。

AiCANが目指す「判断の質向上」と「業務効率化」

ーーAiCANのAIは、どんなサポートをしてくれるのでしょう？

ひとことで言えば、「過去の似たような事例では、どのような対応だったのか」を教えてくれます。AiCANアプリに入力される内容には、子どもや親の年齢性別をはじめ、その他さまざまなチェックリストが含まれていて、AIは、それらを過去のデータと照らし合わせて「似たような事例」を探します。そして、その似たような事例の「保護率（どれくらいの割合で一時保護を行っていたか）」や、どんな対応をしたら何日くらいの「対応日数（相談を受けてから終結までの日数）」になるかを出力します。

保護率だけでなく、対応日数も一つの目安になります。予測された対応日数よりも短い日数で終結できそうな場合は、よほど効果的な対応ができた可能性もありますが、何か見落としているかもしれません。過去の似たような事例ではどれくらい時間がかかったのかという情報は、十分参考になります。

AIの計算はリアルタイムに動いていて、チェックリストのチェックが増減するなど入力内容が変われば、出力される数値も変動し、状況に応じた予測結果を知ることができます。

ーーAiCANを活用するメリットは、AI以外にもあるのでしょうか？

はい。AiCANの効果として「判断の質向上」「業務効率化」の2つを掲げていて、今お話したAIの部分が「判断の質向上」、もう1つのメリットがICT活用による「業務効率化」です。

子ども虐待対応では、通告を受ける、子どもや親の話を聞きに行く、保育園や学校など関係機関に連絡して情報を集める…と様々な役割や段階があり、それぞれが得た調査結果を共有して判断対応を進めますが、「調査結果を報告するのにも電話しか使えない」という場合もあります。また、記録類は紙の帳票が中心で、業務システムには一部情報しか保存されておらず、結局は膨大なファイルから探して過去の記録を見る…と、ICT活用が進んでいない自治体も少なくありません。

AiCANシステムでは、紙に記録する代わりに、タブレットからアクセスできるWebアプリへ入力します。移動中の車内や訪問先などスキマ時間も有効活用できますし、写真撮影機能を使えば、家庭の様子や子どもの怪我の状態なども、正確に残すことができます。電子決裁機能も搭載していますし、過去の記録についても、名前や担当した職員、時期などから容易に検索可能です。

チャット機能も、スムーズな情報共有に一役買っています。複数人でも簡単にやりとりができ、メモを取らずともログが残ることに加え、電話ができない環境で使えることもメリットです。事態は急を要するのに通話できない状況のとき、チャットで所長とすぐ相談でき助かった、という例もありました。

開発だけで終わらない、ユーザーと一緒に走り続けるスタイル

ーー「開発のみならず、継続的にサポートするワンストップサービス」とのことでしたが、詳しく教えてください。

はい。我々の仕事は、システムを開発して納品したら終わりではありません。むしろ、システムを導入して使いこなすまでが一番大変。特に、自治体はICT化が進んでいないこともあり、タブレット操作にも慣れていない方、新しいツールへの苦手意識が強い方も少なくありません。

AiCANサービスでは、導入時だけでなく、定期的に、操作方法などをご説明する研修会を実施しています。チャットやお電話によるユーザーサポートでは、「アプリに保存された内容の印刷ができない」といったお問い合わせにも丁寧にお答えしています。

また、「データを業務に活用してもらう」ことを大事にしていて、AI出力結果の読み解き方をレクチャーしたり、蓄積されたデータに基づいた業務傾向分析を行っています。業務傾向分析では、1つ1つの虐待事例ではなく、児童相談所や自治体全体の傾向を可視化してフィードバックしています。

ーー自治体全体の傾向というと、具体的にどんな分析結果が出るのでしょうか？

複数の児童相談所を持つ、とある都道府県があったとします。例えば、「その都道府県全体で、似たような特徴の虐待事例をピックアップしたときに、特定の児童相談所だけ保護率が低い」といった結果が考えられます。

このように児童相談所ごとの保護率の差が可視化されると「自治体共通の基準がないことで、見逃された子どもがいるかもしれない」という問題提起ができますよね。担当者や所によって判断対応にばらつきがある状態では、危険な状態を見過ごしてしまうかもしれません。データを活用することで業務の属人化を防ぎ、安定した支援へ繋げてもらえたら、と考えています。

あるいは「保護率が低い児童相談所は、他の児童相談所と比べてより重篤な事例が多い」など、業務が逼迫していて手が回っていない可能性も考えられます。人員不足などの問題も、数値として示すことができれば「職員何名の増員が必要」「子ども何人分の一時保護所増設が必要」など、具体的な政策提案も可能になります。

当社の提供するサービスは、児童福祉に携わる職員の支援ではありますが、見据えているのは子どもたちの安全です。「子どもの安全を守るために、安全が脅かされている子どもを見過ごさないために、どうすればよいか」、職員の方々と一緒に考えながら、課題解決を目指しています。児童福祉の現場に寄り添って、共に子どもたちの幸せを追求したい。これが我々の想いです。

ーーそれが「伴走者でありたい」というAiCAN社の姿勢なんですね。

はい。現場で奮闘する職員の方々と一緒に走りながら、PDCAを回し続けていきたいと思っています。また、そもそもAIという仕組み自体、一度作ったら終わりではなく「走り続ける」ことが大切です。時代の変遷とともに子どもを取り巻く環境も変わっていきますし、新たな虐待事例のデータが溜まっていくことで、AIもアップデートされます。

「One for all, All for one」というフレーズがありますが、AiCANになぞらえるなら「1つの事例が他の全ての事例の役に立つ、全ての事例が1つの事例の役に立つ」でしょうか。今対応している目の前の1事例も、データという経験値になって今後の役に立つ。そしてこれまで経験した全ての事例が、目の前の1事例に対応するためのヒントになる。

ただ、そのためには、どんなデータを集めるのかという「データの質」が重要。科学的かつ臨床的に意義のある…つまり、AIの精度向上に役立つだけでなく、子ども虐待対応の実務で有用となるデータを蓄積し続けることが大切です。弊社には、子ども虐待の研究や児童福祉の現場実務に携わってきた臨床心理士や、機械学習や統計解析など様々な分析手法を駆使するデータサイエンティストが在籍しており、その両面から子どもの安全に貢献していきたいと考えています。

ーーなるほど。今日は熱い想いを聞くことができました！最後にぜひ一言。

児童福祉のドメイン知識とデータサイエンス技術を併せ持つプロ集団として、児童相談所をはじめとする現場の方々と一緒に、子どもの安全を守っていきたいです。「すべての子どもたちが安全な世界に変える」というビジョン実現に向けて、これからも走り続けていきます！

（取材・文／Akane Matsumura）