令和２年度厚生労働省子ども・子育て支援推進調査研究事業

児童虐待対応におけるAI利用に関する調査研究
事業報告書（概要版）
令和3年3月31日
株式会社ＡｉＣＡＮ© 2021 AiCAN Inc.

背景・目的© 2021 AiCAN Inc.

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調査研究の背景・目的

背景• 増加し続ける児童虐待相談件数

令和元年度の児童虐待相談対応件数は過去最多(193,780件で) 、29年連続で最多を更新した。

• 緊急性の判断に資するAIツールの開発加速化の政府方針「児童虐待防止対策の抜本的強化について」（平成31年3月19日児童虐待防止対策に関する緊急閣僚会議決定）にて、児童虐待発生時の迅速・的確な対応の検討において、虐待事例に関するデータを収集し、その結果をAIで分析し、緊急性の判断に資するツールの開発を加速化することとされた。
※AIツール：AIを活用した緊急性の判断等に資するリスクアセスメントツール

目的
AI導入により得られる相談援助活動の改善効果の検討に重きを置いて次の3点を実施• 全国の児童相談所への調査• AIツールの仕様の素案作成• 児童相談所へのAIツール導入に当たっての課題整理© 2021 AiCAN Inc.

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要支援・要保護児童に対する相談援助活動に係るAIツール導入検討の範囲
発生予防

介入
一時保護決定通告

本調査研究の検討範囲

児童相談所

再発予防
措置
解除

通告から安全確認・ 保護解除、施設措置、一時保護決定までの 施設措置解除、社会判断
的養護の判断一般相談における育児支援、市町村への支援

AIツール

終結

在宅支援、終結の判断

援助方針の見直しと一時保護の再検討

対応情報の記録、進行管理、公文書管理、負担金等の管理児相が個別に導入する情報管理システム

児相と市町村の情報共有

市町村

その他
要対協
関係機関

母子保健事業、地域子供子育て支援事業、児童家庭相談援助等を通じた支援による養育相談・支援

要保護児童等に関する情報共有システム

在宅支援、関係機関調整、児童相談所への送致の判断
対応情報の記録、進行管理、公文書管理、住基連携
市町村が個別に導入する情報管理システム

情報交換・支援内容協議等※要対協…保護児童対策地域協議会© 2021 AiCAN Inc.

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要支援・要保護児童に対する相談援助活動に係るAIツール導入検討の範囲

AIツール導入検討の範囲設定の理由• 業務改善効果

AI技術の活用により、相談援助活動の質の確保や業務効率向上への高い効果が見込める。
(子どもの生命・身体の安全に関する緊急の判断が必要であり、相談対応件数の増加に伴う業務量の増加負担下でも的確な判断の質を確保するための対策が必要となっている)• AI技術の進展

AI技術の進展により、既存IT技術では困難であった、AIによる職員の判断のサポートの実現が見込める。

• 重複投資の回避

これまでほとんどIT活用等がされていない領域であり、重複投資となりにくい。

• 対応手順の確立

児童相談所における「通告から安全確認・一時保護決定までの判断」の領域の相談援助活動は、他の領域と比較して対応手順が確立されている(AIツールの全国共通の仕様が検討可能である)• 波及効果への期待

この領域へのAI導入を契機として、児童福祉における相談援助活動全般の活動品質の向上と活動の効率化が期待できる(デジタルテクノロジー・AI活用の拡大、他領域のデータ化の推進とデータ連携の拡大の契機となることが期待できる)© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールが対象とするリスクアセスメント
通告終結
初期のリスクアセスメント
安全確認の緊急性判断

一時保護のリスクアセ
スメント

AIツールの適用対象一時保護とする在宅支援とするリ通ス告クにア関セす
スる
メ全
ン般
ト的な

施設入所中の養育改善の援助展開中のリスクアセスメ
ント

一時保護解除時点のリスクアセスメント

施設措置解除・家庭復帰時点のリス
クアセスメント

終結判断のリスクアセスメ
ント

在宅支援（養育改善の援助）展開中のリスクアセスメント【一時保護のリスクアセスメントの活動イメージ】
導入

利用

相談援助活動/支援AI(補足)将来の拡張性への考慮
本調査研究の対象範囲は限定するが、将来的にAI等の活用範囲は拡大されることが期待される。
そのため検討においては、対象範囲からの拡張性が確保されることについて考慮した。

(これまで)
リスクアセスメント
ツール/シート(今回検討)
AIツール

判断のサポート(児童相談所の)職員

子ども・家族連携© 2021 AiCAN Inc.

市町村の職員5本調査研究結果の活用について子どもの最善の利益を考慮した援助活動の展開への貢献
本報告書が今後の関連施策検討における基本参照事項とされ、さらに具体的な検討を進める上での助けとなることを目指す。
現在の児童相談所の相談援助活動では、表題にある児童虐待対応の業務比重が高まっている。
しかし、児童相談所は本来、国の「児童相談所運営指針」で示されているよ
うに、「常に子どもの最善の利益を考慮し、援助活動を展開していく」ための機関であり、これまでも戦災孤児の社会的養護から始まり、非行、知的障害、不登校、家庭内暴力、発達障害、児童虐待と時代とともに変遷する子どもと子育てに関する社会的課題に対応の軸足を移してきた。
この観点に立ち、当面の課題は児童虐待対応であるが、それにとどまらず、今後の新たな児童に関する社会課題への対応のためにも、本調査結果に基づくAIツールの導入が子どもの最善の利益を優先した児童福祉における相談援助活動の更なる向上に貢献することを目指すこととしたい。
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全国調査© 2021 AiCAN Inc.

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全国の児童相談所へのアンケート調査（全国調査）の目的

児童相談所の相談援助活動における緊急性の判断等の課題を把握するための全児童相談所へのアンケート調査
調査対象220件に対して162件の回答を得て、回答率は73.6％であった。
児童相談所の組織体制（概要）

通告から一時保護要否判断までの流れ（概要）© 2021 AiCAN Inc.

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全国調査の概要

WEBアンケートにより
実施時期：2020年12月8日から29日まで（12月8日に文書発送）
設問内容：次の４カテゴリで、全34問の設問で調査した

1. 貴児童相談所がおかれている状況について児童虐待相談対応件数や職員の人数や構成についての設問

2. 一時保護の要否判断など緊急性の判断について一時保護の要否判断等の緊急性の判断の具体的な方法や課題についての設問

3. ＩＣＴ導入状況および電子データの蓄積・活用の状況について児童相談所の現在のシステムの導入状況とシステムで取り扱う情報についての設問

4. ＡＩの利用についてのお考えについてデータを蓄積し定量的に分析し活用することについての経験や考えについての設問© 2021 AiCAN Inc.

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全国調査結果の概要

各児童相談所のおかれている状況について◆ 児童相談所の職員の約半数は経験3年未満と、全体的に職員の経験年数は短い傾向にあった。
◆ 児童相談所によって職員の経験年数の構成は大きく異なっており、業務量の多い児童相談所ほど経験の浅い職員の割合が高い傾向にあった。
◆ 回答した児童相談所の18.5%は、育成担当者を設定していない。育成担当者を設定している児童相談所においても、48%が「児相業務の経験が2年以上5年未満」の職員が育成担当者となることがあり、9.8%が「育成担当者が同時に5名以上の職員の育成を担当することがある」と回答していた。
◆ 業務量や体制についての情報から、児童相談所のタイプを統計的に分類すると、大きく３つのグループ（クラスタ）に分類された。(詳細は次頁)© 2021 AiCAN Inc.

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全国の児童相談所へのアンケート調査（全国調査）結果の概要

児童相談所のタイプ別の3つのグループ（クラスタ）
属性

クラスタ１(都心型)

クラスタ２(地方都市型)

クラスタ３

(郡部型)

所轄地域の傾向

都心部が多い地方都市が多い 地方都市や郡部が多い

児童虐待相談対応件数

非常に多い

非常に多い～多 比較的少ないい

児童相談所の規模

非常に規模が大 中規模
きい～大規模

児童相談所
職員の経験
年数

経験の浅い職員 経験の浅い職員 経験の浅い職員の割の割合が高いの割合が比較的 合が比較的低い
高い

小規模

経験の長い職員 経験の長い職員 経験の長い職員の割の割合が低いの割合が低い
合にばらつきがある（高い組織もあれば低い組織もある）© 2021 AiCAN Inc.

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全国の児童相談所へのアンケート調査（全国調査）結果の概要

一時保護の要否判断など緊急性の判断について◆ 通告初期に行われる調査の内容は、児童相談所によって異なっていた。
◆ 回答した児童相談所のほぼすべてが一時保護要否の判断手順でリスクアセスメントシートを運用していた。しかし、リスクアセスメントを行うタイミングやアセスメントシートの運用方法は児童相談所によって異なっていた。
◆ 一時保護要否判断のためのリスクアセスメントは、あくまでも、一時保護の要否判断の材料として運用されており、実際に一時保護を行うかどうかは、リスクアセスメントの結果以外の要因からも大いに影響を受けていた。
◆ リスクアセスメントの評価のつけ方のばらつきが大きくならないためのマネジメントを行っているのは、リスクアセスメントを運用している児童相談所の１割程度であった。
◆ 回答した児童相談所の約９割が、一時保護の要否判断など緊急性の高い状況下において、現地で確認した情報を即時に児童相談所に共有し、対応を決定していた。
◆ 回答した児童相談所が、緊急出動の要否や一時保護の要否判断等に関して、課題や改善の必要性を感じている事項として、「通告初期の情報の少なさや不確かさに起因する判断の難しさ」、「関係機関との情報共有や意見調整の難しさ」などが多くされていた。自由記述回答
では、「休日・夜間の体制の不足」が多く挙げられていた。
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全国の児童相談所へのアンケート調査（全国調査）結果の概要

ＩＣＴ導入状況および電子データの蓄積・活用の状況について◆ 回答した児童相談所の約９割が、業務システムを利用していた。
◆ 利用されている業務システムは、対応後のケース記録を保存するためのシステムであり、ケース記録を検索・集計できるように蓄積し、業務で活用できるようにはなっていなかった。（児童相談所の相談援助活動はICT化されていなかった）© 2021 AiCAN Inc.

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全国の児童相談所へのアンケート調査（全国調査）結果の概要

ＡＩの利用についてのお考えについて◆ 回答した児童相談所の９割以上の児童相談所において、ＡＩ活用の前段である業務データの分析利活用は、行われたことがなかった。
◆ データ分析活用の経験がある回答者群は、データ利活用に対する意欲が高く、活用するうえでの課題が具体的に示される傾向を示していた。
◆ データ利活用未経験の回答者群は、活用意欲があった場合においても、「データが蓄積されていない」「データ蓄積や整備の負担が大きい」ことを課題としてあげられていた。
◆ データの分析活用経験の有無によって、ＡＩへの期待と不安の傾向が異なっていた。特に、ＡＩ導入による業務負担への影響については、経験あり群と経験なし群で逆の意味の選択肢が選択されていた。経験なし群は「職員の業務負担が変わらないまたは増加する不安がある」を、経験あり群は「職員の業務負担の軽減に役立つと期待される」を選択する傾向があった。
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AIツール導入による業務改善効果© 2021 AiCAN Inc.

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現行の相談援助活動の課題

訪問先での即時・的確な対応のために改善すべき課題
通告受理
緊急受理会議タイミングを合せた連絡が必要

傷あざ画像等の重要な判断材料の共有が困難

部下への指導と一時保護判断報告等

帰所後の関係者への報告の負担

情報受信

情報伝達

所長等

限られた情報での指導や判断出動

児童相談所

電話対応による情報伝達の限界

調査
傷あざ画像撮影

即時・的確な対応が必要

相談
帰所(移動)© 2021 AiCAN Inc.

一時保護等

訪問先

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AIツール導入後の相談援助活動の改善イメージ訪問先での即時・的確な対応をAIツールが支援
AIツール利用タイミング

AI

通告受理
出動

緊急受理会議いつでも情報送信可能

情報伝達

傷あざ画像等の重要な判断材料の共有が容易に

所長等

指導や判断の材料が拡大

AI

AI

部下への指導と一時保護判断報告等

帰所後の関係者への報告が軽減

AI

AI

児童相談所

AI
AI
AI

帰所

(移動)

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AI

情報受信

チャット等を活用した情報共有

調査
傷あざ画像撮影
相談
一時保護等

即時・的確な対応をAIが支援
調査漏れのチェックをサ
ポート

訪問先

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AIツール導入後の相談援助活動の改善イメージ

現行の相談援助活動の課題をAIツールにより改善#

現行の相談援助活動の課題

1 訪問先等への情報伝達の課題 タイミングを合わせた連絡が必要
電話対応による情報伝達の限界
2 訪問先での調査対応の課題

いつでも情報送信可能
チャット等を活用した情報共有

調査漏れの抑止が重要(帰所後の追加調査 調査漏れのチェックをサポート
判明は負担大)即時の関係者への情報共有即時・的確な対応が必要

3 指導・判断における判断材料 傷あざ画像等の重要な判断材料の共有が共有の課題
困難

4 帰所後の報告負担の課題

AIツールによる改善効果

参考情報等の提示により即時・的確な対応をサポート
傷あざ画像等の重要な判断材料の共有が容易に限られた情報で指導や判断指導や判断の材料が拡大

帰所後の関係者への報告の負担

帰所後の関係者への報告が軽減© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールを利用する児童相談所職員の人物像の想定(AIツールの主対象)

経験が少ない新人職員が多く対応件数の業務量が多い児相職員の人物像(都心型クラスタの児相像から想定)➢ 指導される際に確認の漏れが指摘されることが多い

確認事項をあらかじめ網羅的に知っておきたいが、職場に過去の記録を体系的にまとめた資料等はない（組織的に作成する余力がない➢ 業務量が多く学習時間が十分取れないことに不満を感じている

学習や習得の意欲はあるがOJTの比率が大きい等、選択の自由度が低くなっている➢ 隙間時間等を効率的に使いたいと考える

夜間休日の対応も含め、なるべく効率的に動きたいと考えている➢ まずは類似の過去事例での対応を確認したいと考える

しかし、隣席の先輩等や似た事例を担当する同僚に聞くことで精一杯となっている。

➢ 上司・先輩も業務を抱えており十分に相談等ができないことに不満を感じている
相談・連絡等の必要性・重要性は理解している© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールを利用する児童相談所職員の人物像の想定(参考)

経験が比較的多く業務量がそれほど多くない児相職員の人物像(郡部型クラスタの児相像から想定)➢ 経験的に確認すべき事項は把握している（場数を踏んで習得してきた）が、迅速性が求められる初期対応の効率化は必要であると感じている➢ 経験を積んでも自信を持ちにくいと感じているが、立場的に後進への適切な助言や指導を求められる かつての非行や不登校等と異なり、児童虐待では家庭や子どもを取り巻く状況が分かりにくい➢ 対応結果の記録については、集中してじっくり取り組む時間が確保しやすい部署で独自に事例の詳細な記録をまとめる等の取り組みが可能である➢ まずは自分なりに考えてから上司・同僚の意見を参考にしたい

しかし、子どもを取り巻く状況は分かりにくいため過去の事例は参考にしたい➢ 上司への相談・報告等に関する時間的な制約は都心型と比較して少ないが、適切なタイミングでの相談、報告が必要でありスピード感が必要なことは変わりない
都心型と比較して組織全体で業務量がそこまでひっ迫していないだけ➢ 管轄地域における児童虐待の発生件数が少ないため、ベテランであっても多様な事例に対応した経験が得られにくい
その地域では前例がないため経験と感覚のみでは判断が難しいことがある© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールの仕様の素案© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールに求められる機能（概要）

相談援助活動の課題解決に資するAIツールの機能#機能概要

１ 基本情報登録機能

AIツールに児童の基本情報を登録する機能

２ リスクアセスメント登録機能 基本情報に紐づけて、新規入力、保管、参照、修正、削除できる機能
３

AIによる参考情報等の表示
機能

リスクアセスメント項目の入力の都度、AIによる職員の判断をサポートする参考情報等を表示する機能

４

一時保護率の表示

過去にどれくらい一時保護の対象とされたかを示す参考指標の表示機能

5

再発リスクの表示

一度通告の対象となった児童が、再度通告の対象となる(再発する)危険性を示す
参考指標の表示機能6

類似事例の表示

AIにより類似度が高いと判定された過去の事例の表示機能

7

重篤度の表示通告の対象となった児童についての事例がどれくらい重篤であるかの危険性を示す参考指標の表示機能© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールに求められる機能（概要）#機能

概要

8 付帯調査情報登録機能

傷あざ写真の画像データ、心理テストの結果（知能検査、描画テスト等）等の情報を登録する機能

9 チャット機能

職員同士が遠隔でテキスト情報や画像情報を用いて連絡、相談等を行うための機能（音声コミュニケーション手段としての電話の利用は妨げない）

10 ログイン機能

定められた職員のみがAIツールを利用できるようにする認証機能

11 データ出力機能

児童相談所の業務でデータ利用できるよう、AIツールの登録情報をデータ出力する機能

12 ケース記録の参照機能(将来的に望まれる事項)情報共有システムに登録されたケース記録のデータを参照する機能

13 端末機能との連携

カメラ機能や音声のテキスト化機能等の端末の機種によっては利用できる機能との連携© 2021 AiCAN Inc.

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【AI機能解説】一時保護率とは通告の対象となった児童についてのリスクアセスメント項目の傾向が、過去にどれくらい一時保護の対象とされたかを示す参考指標⚫ AIツールにおいては、現在対応中の事例についてリスクアセスメント項目の入力の都度、事例の類似度をAIが判定し、一時保護率を算出し、表示することができる。
⚫ AIによる参考情報として一時保護率が表示されると、職員は過去の類似案件で一時保護された傾向を踏まえた一時保護の判断ができるようになる。また、職員の経験に基づく一時保護の必要性の感覚を、客観的なデータに照らして確認できるようになり、認知バイアス等による判断ミスの防止に役立てることができる。
⚫ なお、一時保護率を算出するアルゴリズムの候補には、機械学習や確率モデリングなどの枠組みが想定されるが、算出された一時保護率の値を説明可能な形で解釈することを重視する場合は解釈性に優れたアルゴリズムを採用することが望ましい。
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【AI機能解説】再発率とは一度通告の対象となった児童が、再度通告の対象となる(再発する)危険性を示す参考指標⚫ AIツールにおいては、蓄積された対応記録において再発があったかどうかの事実は、同一児童の、反復した通告受理記録から把握することができる。このような過去の記録の蓄積を基に、現在対応中の事例についてリスクアセス
メント項目の入力の都度、事例の類似度をAIが判定し、再発リスクを算出し、それを表示することができる。
⚫ 再発リスクを推定するアルゴリズムの候補には、機械学習や確率モデリングなどの枠組みが想定されるが、算出された再発リスク指標の値を説明可能とすることを重視する場合は解釈性に優れたアルゴリズムを採用することが望ましい。
⚫ AIによる参考情報として再発リスクが表示されると、職員は再発する危険性を踏まえた一時保護の判断ができるようになる。また、職員の経験に基づく再発の危険性の感覚を、客観的なデータに照らして確認できるようになり、認知バイアス等による判断ミスの防止に役立てることができる。
25© 2021 AiCAN Inc.

【AI機能解説】類似事例の表示とはAIにより類似度が高いと判定された過去の事例を表示すること⚫ 記録が蓄積されると、職員自身が経験したことがないが、全国的には発生しているような事例の記録が参考になる可能性があるが、キーワード検索によりその事例を職員が探索することは極めて困難である。そのため、AIが自動で事例の類似度を判定し、類似事例を表示する機能は、職員の判断のサポートになると考えられる。
⚫ 類似事例の抽出の実現は、クラスタリング等の技術による方法が考えられるが、職員にとっては、なぜその事例が類似しているかの理由が重要となることに考慮した技術の選定が望ましい。

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【AI機能解説】重篤度とは通告の対象となった児童についての事例がどれくらい重篤であるかの危険性を示す参考指標⚫ 重篤度をAIによる参考情報として表示することについては、慎重な検討が必要である。
⚫ 事例に対して人が重篤度を判断し、教師データを作成し、機械学習などを実施することで過去の類似事例を参考とした重篤度を算定することが可能となるが、AIツールに登録される情報のみでは重篤度の算定はできない。
⚫ 教師データ作成における重篤度の判断基準をどのように設けるかということが課題となる。
⚫ 重篤度という「人間の感覚により統合された質的な評価軸」を定量的な評価軸・判断基準の整備が必要となる点に注意する必要がある。
⚫ 感覚による教師データの選定による機械学習は、合意形成が図れる範囲の組織では試行が可能であるが、例えば全国規模での共通化を目指す場合は、感覚に基づく合意形成には限界がある。
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AIツールのシステム構成（イメージ）

訪問先等に持ち出せるAIツールとAI機能等を提供する全国共通システムから構成される
全国共通システム
新システム(AIによる一時保護判断支援)
リスクアセスメント、画像、心理テスト等*3
適宜情報登録しAIリスク判定等

児童相談所
(所内)

訪問先等
AI
ツール出動(持出)AI
ツール© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールのシステム構成（将来イメージ）

将来的に情報共有システム等とのデータ連携の可能性が考えらえる
全国共通システム

将来拡張：
データ連携

情報共有システム新システム(児相-市区町村の情報共有)(AIによる一時保護判断支援)

ケース記
録等*1

リスクアセスメント、画像、心理テスト等*3

基本情報*2で対応付けられる

適宜情報登録しAIリスク判定等
情報抽出し登録
児童相談所(所内)
相談記録等システム(公文書情報の管理)
公文書情報

訪問先等
AI
ツール

出動
(持出)

AI
ツール

*1,*2は含むが*3は含まない© 2021 AiCAN Inc.

既存
新規
(今回)

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AIツールのシステム構成のイメージ（構成要素）#機能概要

１ 新システム

AIツールから利用されるAI等の機能を提供するクラウドサービス、サーバー等。AIツールとは安全な回線で接続される。

２ AIツール

職員がAIを利用するための端末。訪問先に携帯できる可搬性の高いものであることが必要となる。

３ 情報共有システム

児童相談所、市区町村の情報共有のために使用される全国共通のシステム。

４ 相談記録等システム

児童相談所で、公文書情報の管理等に利用される、いわゆる既存システム。児童相談所が個別に整備しており、整備状況は様々である。

© 2021 AiCAN Inc.

P30

システム導入シナリオ© 2021 AiCAN Inc.

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システム導入シナリオ（5つの拡張の方向性）

先行自治体のデータより初期導入し、データ蓄積に伴うAI更新により段階的に発展させていく
①初期導入

AIツール
仕様策定

②精度向上

AIツール
システム構築導初期AIの作成 入作
業
システム運用（全国で逐次データが蓄積される）AI
更新© 2021 AiCAN Inc.

AI
更新

AI
更新

AI
更新

32

システム拡張シナリオ（5つの拡張の方向性）

一時保護決定通告
一般相談における育児支援、市町村への支援

児童相談所

⑤

通告から安全確認・一時保護決定までの判断
AIツール

②
③

措置
解除

保護解除、施設措置、施設措置解除、社会的養護の判断

終結

在宅支援、終結の判断①

援助方針の見直しと一時保護の再検討
対応情報の記録、進行管理、公文書管理、負担金等の管理児相が個別に導入する情報管理システム

児相と市町村の情報共有

市町村

母子保健事業、地域子供子育て支援事業、児童家庭相談援助等を通じた支援④

要保護児童等に関する情報共有システム
在宅支援、関係機関調整、児童相談所への送致の判断
対応情報の記録、進行管理、公文書管理、住基連携
市町村が個別に導入する情報管理システム

その他要対協※
関係機関※要対協…保護児童対策地域協議会

情報交換・支援内容協議等© 2021 AiCAN Inc.

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システム拡張シナリオ（5つの方向性の概要）#拡張の方向性概要① AI適用範囲拡大

一時保護決定以降の判断へのAIツールの機能拡張② 児相内システム連携

AIツールと児相が個別に導入する業務システムとの連携への拡張③ 情報共有システム連携

AIツールと情報共有システムとの連携への拡張④ 他機関等との連携

AIツールと他機関等の連携への拡張⑤

発生予防でのデータ活
用

AIツールで蓄積したデータの発生予防での活用のための拡張© 2021 AiCAN Inc.

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職員のスキルアップシナリオ

AIツールの活用のためには、業務へのデータ活用の観点からのスキルアップを図ることがシステム導入と合わせて重要となる。
職員の育成段階

AI利用・データ活用スキルアップのメリット

1

初心者

基本的な手順に従い必要に応じ助言を得て相 データに基づく参考情報等を参照してセルフチェ談援助活動に取り組む
ックし、より適切な助言を求められるようになる

2

新人

標準的な相談援助方針に基づき自立して相談 データ等に基づく参考情報等に基づいて自身の対援助活動に取り組む
応について客観的な説明等ができるようになる

3

一人前

子どもや家族の状況に応じた個別的な相談援助活動を実践する

4

中堅

5

達人

地域性や対人関係の得手・不得手等の様々な 経験・知識の階層化・構造化ができるようになり事項を考慮し、相談援助活動を実践する、データに基づくより深く検討等できるようになる
より複雑な状況において、子どもの最善の利益を考慮した相談援助活動を展開する© 2021 AiCAN Inc.

35

児童福祉の相談援助活動で活用されるAI技術について© 2021 AiCAN Inc.

36

AI・AI技術という用語について
本調査研究では、児童福祉における相談援助活動での当面の活用・適用が想定されうる深層学習・機械学習等の技術の下表に示すものをAI・AI技術と呼称する。
技術の分類

技術の概要

備考

1 判別・予測

児童虐待の事例情報を用いて当該事例の将来的な問題再発可能性などを判別ある
いは予測する技術

2 分類・検索

児童虐待の事例情報を用いて過去の類似事例を自動抽出する等の技術「児童虐待」という現象の発生パターンを解析的に捉えることで、事例間の類似性や特定の事象に関する発生予測の実現を志す技術である。学習用デー
タとして児童虐待の事例情報が必要となる。

3 翻訳・変換

事例の手書き文書記録を電子化することや、音声情報を電子テキスト情報に変換する等の技術© 2021 AiCAN Inc.

業務の利便性向上や効率化に援用される一般技術の事務への応用である。必ずしも児童虐待の事例情報を必要としない。

37

児童福祉の相談援助活動の特徴とAI技術の可能性

これまでのIT技術によるサポートの限界を打破できる可能性
児童福祉の相談援助活動の特徴

これまでのIT技術によるサポートの限界

AI技術による限界打破の可能性

一時保護の判断における判
断材料の組み合わせは膨大になる

組み合わせ毎の手順化や、項目の一致による事例の検索は有効な策となりにくい

推定技術等を用いて類似事例の提示が可能となった調査等における子ども・家族の行動は一様でなく、決まった通りに動くものではない(不確実性がある)

職員の経験と感覚に頼った判断以外になく、サポートできる技術がなかった

人対人の対応の不確実性を考慮したビッグデータの扱いが可能となった© 2021 AiCAN Inc.

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(参考)一時保護の判断における判断材料の組み合わせの膨大さ

仮に重要な20個に限定しても30億通り以上の組み合わせが発生

実際には職員は、100を超える判断材料から総合的に判断© 2021 AiCAN Inc.

39

(参考) AIツールの活用による相談・指導の変化のイメージ

経験や感覚だけに基づいた報告や相談が、データに基づいた照合や検討を加えた報告や相談へと変化する可能性© 2021 AiCAN Inc.

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AI技術の進展により解決可能となった、これまで見過ごされていた課題「児童相談所が大事にしてきた相談援助活動における現場の判断」
を維持、継承し、さらに発展させる課題の解決にAI技術が有効
これまでのIT技術ではサポートできない見過ごされた課題を解決⚫ 課題１：個人や児童相談所の単位で日々努力がなされているが、全国レベルでの集合知として活用できていない(全国レベルで共通性の高い経験の蓄積・活用ができていない。)⚫ 課題２：異動や退職により個人に蓄積された貴重な経験は失われてしまう(異動や退職により人材育成に掛けたコストはゼロリセットされてしまう。)⚫ 課題３：個人や児童相談所の単位の努力として、紙の文書や職員のパソコンのファイルとして蓄積された記録があったとしても、個々の職員がすべてを参照することはできない(仮に手段があったとしても量が多すぎて、すべて参照するには時間が足りない。仮にすべてをデータ化したとしても検索しきれない。)© 2021 AiCAN Inc.

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AIツールの導入により、データ蓄積・データ活用が進展する可能性

AIツールが日々の相談援助活動で使用されることで自然とデータが蓄積され、データ活用による更なる活動の向上が期待される①リソース(人的資源、施設等の物理的資源)の適正な把握への効果

個々の事例で一時保護の判断のために入力されたデータを、職員の業務量や一時保護施設の利用状況の把握に役立てることができるようになる。
それにより、児童虐待相談の対応状況に関連する必要なリソースの定量的な把握や予測が可能となることが期待できる②再発率等の指標を参照とした施策への効果
個々の事例で一時保護等の判断のために入力されたデータを活用して、全体の再発率等の指標を計測することは容易となり、そのような指標に基づく定量的な状況把握や施策評価が可能となることが期待できる。
さらに、定量的な状況把握は、自治体の行政手続の再点検にもなり、児童相談所の業務の振り返りへの活用ができ、将来的に、第三者評価等での定量的なデータとしても活用できることが期待できる。

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令和２年度厚生労働省子ども・子育て支援推進調査研究事業

児童虐待対応におけるAI利用に関する調査研究
事業報告書（概要版）
令和3年3月31日
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