久野G研究紹介
東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理・情報教育研究センター / 数理情報学専攻（兼担）
2024年

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全体

⚫ ネットワーク⚫ セマンティックウェブ

 銀行送金ネットワーク⚫ 金融⚫ 法律 ナラティブの数量化

WithCJ Tessone(UZH)

 法とデータサイエンス

With
T. Altwicker(UZH)

 経済ナレッジグラフ

2オルタナティブデータとナウキャスティング これまで：「日本市場でそんな先端的なことをやっても…」 今：日銀総裁の交代、物価・賃金の関係、インフレによって世界的に日本市場に関心が集まっている
Activity Log
Mobile GPS(Search,Electronic Payment) [Furukawa2022]
Search Log [Values]

Non-vervalCommunication [Curti2023]

Surveillance
Footage[Nikkei]

Satellite
Image[Stanford]

Job postings[Hrog]

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銀行送金ネットワークと指標開発
目的：銀行送金ネットワークデータを市場予測に活かす
送金データを市場予測に活かすイメージ
銀行送金ネットワーク

口座を頂点、送金を辺とするネットワーク（動的・重み付き・有向）

指標

市場予測

いくつかのネットワーク統計量が経済の状況とある程度マッチしていることを確認済み→マクロ指標・産業指標の導出，経済指標のナウキャスティング

図1 : 口座間の平均最短距離
COVID-19流行(2020年2~3月)に合わせて距離が増加→経済停滞を示唆

4将来の送金ネットワークの予測
将来の送金ネットワークを予測するモデルの開発
将来の送金ネットワーク予測モデル(研究内容)

将来の送金ネットワークから指標を計算
ナウキャスティングから
フォーキャスティングへ

現在までの送金ネットワークデータ

イベント（COVID-19など）の効果測定
モデルの出力と実際のデータを比較
(時間軸)

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2024年度
 ②は順調、①も頑張りたい②指標化（ナウキャスティング）①将来の送金ネットワークの予測②指標化（隣接行列の作り方）

創りたいもの

渡辺先生
家富先生
ナウキャストDSP(RA)

集約化
・ダーティーワーク
共同で進める・数理③ドメインの知見を元にモデル改良
・異なる解像度、周期と同期、季節調整、持続エッジかトポロジー変化か

領域知識をフィードバック
してモデルを進化
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銀行送金データ
平均送金額

企業ネットワーク異常検知

ページランクの時間変化

平均最短経路張次数分布

エッジの出現月数[久野et al2023]7

動的リンクフロー予測 動的リンク予測のモデルを拡張し重みを予測できるように改良– ベンチマークモデルが欲しい– 深層学習でどこまで行けるか 目覚ましい精度を出すためには？
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法とデータサイエンス

金融契約文書：Trust

検索エンジン・LLMの限界打破：弁護士、法科生、（株）TKC
地裁判決の構造化
セマンティック・ウェブ

数量比較法学/司法の法創造
機能：法学者⚫ 日独瑞比較⚫ 制定法・判例法の収束⚫ Prof Dr T. Altwickerと共同

ネットワーク科学⚫ 規範進化⚫ ハイパー
グラフ変化点検知

法分野におけるAIの技術的課題

with 情理・
近藤先生⚫ LLMは専門的な領域だと不十分な点が多い⚫ 見落としが多い、幻覚⚫ 統計的パターンの学習①知識が未整理②構造が複雑③学習が非効率

前提としてほしい法律・判決フレーム
正しい
判例

架空の判決

正しい
法律
架空の法律

法律
部分

事実部分

根拠不明な回答
前提が間違った回答

通時的・共時的に構造はますます複雑化

再訓練

判決文収集

法改正

改正法の運用

都度，有効な法規範で再訓練は非現実的

法ナレッジグラフ型マイクロAI（ vs モノリシックAI）

with 情理・近藤先生⚫ LLMとセマンティック・ウェブ（法ナレッジグラフ）⚫ 確率と論理反映①判決文の論理構造・法律の構造をグラフで整理して外部化することで適切なフレームを設定

埋込
法
律

法律

判決
法
判決
文
律
文
判決
判決
法
文
律
文
法
判決 判決
文
律
文
判決
法ナレッジグラフDB文②法ナレッジグラフ
検索を用いることで複雑な構造を捉える

判決
文
判決
文

新しい
法
条文
律
判決
新しい
文
判例

埋め込み空間型
インデックス

検索

入力

出力③学習の効率化

規範進化

米国判例の引用関係[Freelaw]*次数500以上に限定＝3K,43K （元はノード,３．規範進化の過程
エッジ数＝3M,30M）
 規範進化
➔描画の都合で3Mノードから3Kノードに減ら 判例法➔引用は判決が多い したため18-19世紀に判例が少ない

不当捜査（4条）
刑事上人権保護（5・6条）
1級2級
死刑か否か(8条)

Deceptive TradePractices（1964年）
連邦の司法権通関取引

修正14条（1868年）

12日本の法・判例構造
 1998年～2018年までの判決文
 左：刑事判決の法・判例の共起

ハイパーグラフのクリーク展開

 右：民事・刑事の全体

判決文
抽出
商標法

不正競争防止法

最高裁判所昭和38年12月5日
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法の構造分析民事⚫ 民事・刑事の境界部分が面白い⚫ クラスタリングのクラスタリングを重ねるとどこで民事刑事は統合されるか

刑事14

Overuling (判例変更)
 動的ネットワーク構造から変化を抽出できるか？
– Schenck v. United States (1919) “Clear and Present Danger”➔
Brandenburg v. Ohio (1969) “Imminent lawless action;“– Goldberg vs Kelly（1970）：”interest-benefit ratio” ➔ Mathews vsEldridge（1976）：”cost-benefit analysis”– Regina vs Hicklin（1868）：” Subjective determination of obscenematerial” ➔ Roth vs US（1957）/Miller vs California（1973）：”averageman”– Betts vs Brady（1942）：” No criminal defense attorney is not a violationof the 14th Amendment”➔ Johnson vs Zerbst（1938）/Gideon vsWainwright（1963）：” The right to have an attorney”– Conley vs Gibson（1957）：” Plain and concise statement”➔Ashcroft vsIqbal（2009）：”plausibility”– Pennoyer vs Neff（1878）：” theory of territorialsovereignty”➔International Shoe Co. vs Washington（1945）” Theory ofFairness”
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ネットワーク変化点検知
 ネットワークの場合：signature vectorを抽出
 グラフラプラシアンのスペクトルを用い異常スコアを計算– コンテキスト行列：– Zスコア： ハイパーグラフの場合は？
16ハイパーグラフ変化点検知
 [Bolla1993]のハイパーグラフラプラシアン
 [Zhou et al.2005]のハイパーグラフラプラシアン クリーク展開やスター展開とほぼ同じ[Agrwal 2007] ハイパーグラフで変化点検知を精度よく実行するには？

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経済ナレッジグラフ

関係に注目した世界中の企業・人・製品のデータベースの構築 金融データをベースにナレッジグラフ作成➔不正検知[Hisano++2020]

 リスク管理、情報の信頼性、データ駆動型政策支援● 金融データ7種と公開情報2種でデータベース作成● 関係型（頻出上位25）● 予想対象（約3.5万）は世界中に存在● ノード:5千万、エッジ: 4億18

xAIとSelf supervised learning 旧データ ➔ データ更新（2023）

 経済応用を考えると解釈性は重要– GraphExplainer[Ying++2019] Self supervised learning[Xie++2021]– あるネットワークの学習結果を元のデータは共有せずに他で使える➔経済価値が大きい[Ying++2019][Xie++2021]
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ナラティブの数量化

ネットワークの集団・動的変化 意見（生声・パブリックコメント）の構造化 ➔ 行政利用
北海道;2.0;・客の出控えもあり、商店街を訪れる来街者は３か月前と比べて減少している。時期的な要因もあるかもしれないが、特に駅から商店街へと流れてくる買物客の減少が著しく、近郊の街から訪れる客が少なくなっていることがうかがえる。
{'ノードリスト': ['客の出控え', '来街者減少', '時期的な要因', '駅から商店街への買物客減少', '近郊の街からの客減少', '2.0'], 'エッジリスト': ['客の出控え -> 来街者減少', '時期的な要因 -* 来街者減少', '駅から商店街への買物客減少 -> 来街者減少', '近郊の街からの客減少 -> 来街者減少','来街者減少 -> 2.0']}「AI は本格的に規制し、もし AI を投稿したものに対しては容赦なく罰
金 1 億、懲役 100 年か死刑にすべきだ。何故なら AI に絵を食われて、あたかも自分の商品だと偽って商売したり、公式絵を食ってあたかも自分が描いたかのように見せつけたりと悪用が多発している。実際私の相互さんの相互さんが被害にあってしまい、絶筆してしまった。
AI のせいでもう素晴らしい作品を拝見できないとなると非常に腹立たしい許せぬ行為だ。このような惨状を防ぐのにはイラストサイトに投稿しないなど規制すべきである。実際海外では AI 規制を取り掛かっている中日本だけやっていないのはどうかと思う。いい加減クリエイ
ターのことを考えろ。 」(A, 罰金や懲役や死刑で規制すべきだと思っている, AI),(AI, 悪用の原因である, 絵),(AIによる悪用, 非常に腹立たしい許せぬ行為であるとされている, 素晴らしい作品),(規制, 防ぐべきだとされている, AIによる悪用),(海外, AI規制を取り掛かっている, AI),(日本, AI規制をしていない, AI),(A, 考えるべきだと思っている, クリエイター)

20まとめ ネットワーク

× 金融・法律 実データをベースにモデル開発したい– 今日あげたものに関してはデータ整備の作業はほぼ全て終わっているのですぐモデルの話に取り掛かれる

久野遼平、大西立顕、渡辺努「ネットワーク学習から経済と法分析へ」（サイエンス社）
が近日発売

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