⽇本法社会学会
2020 年度学術⼤会オンライン開催のご案内
学術⼤会運営委員会
⽇本法社会学会 2020 年度学術⼤会は，2020 年 5 ⽉ 23 ⽇（⼟）
・24 ⽇（⽇）に開催される予定でしたが，新型コロナウイルス感染拡⼤防⽌のため，オンライン会議システム（Zoom）を利⽤して開催することになりました．
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学術⼤会企画（全体シンポジウムと企画関連ミニシンポジウム）については，上記⽇程のままで開催する予定です．

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企画関連以外のミニシンポジウムと個別報告については，上記⽇程での開催は取りやめ，別途⽇程において，同様のオンライン開催に向けて調整中です．

学術⼤会に関する最新情報は学会ウェブサイトにて随時ご案内しておりますので，あわせてご参照いただけますと幸いです．
プログラム全般については， 学術⼤会運営委員⻑の⾺場健⼀会員（kbaba@kobe-u.ac.jp）までお問い合わせください．

Zoom ミーティングルームについて学術⼤会は Zoom のミーティングルームで実施します．⼊室にはパスワードが必要です．
ミーティング ID とパスワードにつきましては学会ウェブサイトの会員専⽤ページをご覧ください（法社会学会会員専⽤ページに⼊るためには，そのための ID とパスワードの⼊⼒が必要です．それらは，2020 年 4 ⽉ 14 ⽇夜にメール配信した学会報 115 号 9 ページ左段に掲載されています）．なお，会員以外の⽅は，5 ⽉ 21 ⽇までにウェブサイトの傍聴者登録フォームよりご登録くださいますようお願いいたします．

報告レジュメ・資料の電⼦配信について
2013 年度の⼤会より，報告者が当⽇配付するレジュメ・資料を学会ウェブサイトから電⼦配信する試みを実施しております．幸いこれまで利⽤アクセスも多く好評でしたので，今年度もこの試⾏を継続します．
詳細につきましては学会ウェブサイトをご覧ください．
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⽇本法社会学会 2020 プログラム（学術⼤会企画のみ）
2020 年 5 ⽉ 23 ⽇（⼟）

13:00 – 18:00 ミニシンポジウム①

10:00
｜
12:00

接続準備・試⾏時間

12:00
｜
13:00

休憩

13:00
｜
13:15

理事⻑挨拶

企画関連ミニシンポジウム①「AI とのコラボレイションに向けて」
司会︓飯⽥ ⾼太⽥勝造「企画趣旨」
13:30
｜
17:00

笠原毅彦「AI と司法政策」
平⽥勇⼈「AI による紛争解決⽀援」
佐藤健「裁判過程における⼈⼯知能による⾼次推論⽀援の構想」

中⼭幸⼆「⾃動運転における AI と責任の帰属」

ディスカッサント︓松村将⽣

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2020 年 5 ⽉ 24 ⽇（⽇） 9:00 – 17:30 ミニシンポジウム②＆全体シンポジウム
企画関連ミニシンポジウム②「新しい統計学(Bayes Modeling)とのコラボレイションに向けて」
司会︓渡辺千原
太⽥勝造「企画趣旨」
9:00
｜
12:00

岡⽥謙介「⼼理学におけるベイズ統計モデリング︓再現性問題と認知モデル」
浜⽥ 宏「社会学におけるベイズ統計モデリング︓理論の数学的表現とデータの対応」
本村陽⼀「確率モデリング技術と AI 応⽤システムの社会実装︓〜ビッグデータを活⽤した社会のサイバーフィジカルシステム化︓Society5.0 に向けて〜」

ディスカッサント︓森 ⼤輔
12:00
｜
13:30

休憩

全 体 シ ン ポ ジ ウ ム「脳科学・認知科学とのコラボレイションに向けて」
司会︓⽊下⿇奈⼦
太⽥勝造「企画趣旨」
13:30
｜
17:20

松⽥いづみ「犯罪捜査と脳科学の接点としてのポリグラフ検査」
⼩川⼀仁「認知能⼒，経済的意思決定，政策介⼊︓経済実験の成果から」
浅⽔屋剛「法的問題の神経科学︓適切な問題設定の探求」
加藤淳⼦「社会的⾏動の脳神経科学基盤の解明の可能性と限界」
ディスカッサント︓鈴⽊仁志・藤⽥政博

17:20
｜
17:30

新理事⻑挨拶3

企画関連ミニシンポジウム①
企画
関連
ミニ
シン
ポ
①

AI とのコラボレイションに向けて
司会：飯⽥ ⾼（東京⼤学）
ディスカッサント：松村将⽣（弁護⼠）---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

企画趣旨
太田勝造（明治大学）
21 世紀の社会科学がこれからの 80 年間でどのように進展してゆくかについて様々な議論がありうる．そもそも社会科学は，将来の予⾔をすることをその主たる⽬的とするものではない．とはいえ，社会と社会科学は技術⾰新を介して共進化すると考えられる．そうであるならば，⾃動運転⾞から画像認
識・個体識別，医療・診断，証券取引，囲碁将棋等のゲームまで，社会のあらゆる場⾯で，⼤きな変⾰をもたらしつつあるＡＩ（⼈⼯知能）が，社会科学にも⼤きな変⾰をもたらすことは確実であろう．
約 70 年前から始まったとされる第⼀次ＡＩブーム，そして，約 40 年前から始まったとされる第⼆次ＡＩブームと，事前の⾼い期待と事後の⼤きな敗北感がＡＩにはつきまとってきた．今世紀の第三次ＡＩブームがその期待に応えるのか，再び敗北感を蔓延させるか，様々に議論されているが，ニューロの得意分野と不得意分野を⾒極めた利活⽤を遂⾏すれば，それなりに成果を実現して社会的インパクトが⽣じると期待される．
この企画関連ミニシンポジウムでは，現在脚光を浴び始めているＡＩによる⾃動運転システム，40 年の歴史を持つＡＩによる裁判⽀援システム（かつての「法律エキスパートシステム」），EU 等で進められているＡＩによる紛争解決⽀援（ODR，ＡＩ調停⼈など），そして⽇本のこれからのＡＩと司法政策について，この分野で⽇本の最前線で活躍されておられる専⾨研究者の先⽣⽅に集まっていただいて，以下の点について緩やかな役割分担のもとに，ご報告をしていただく．その際には，各報告者の研究を具体的に紹介していただく．
第⼀，そもそもＡＩとはいかなるものか（おさらい）．
第⼆，過去のＡＩと現在のＡＩとはどこがどのように異なるのか．
第三，ＡＩによる⾃動運転はどのように実現されるのか．⾃動運転⾞をめぐる法的問題はどのようなものか．
第四，ＡＩによる裁判⽀援システムはどのようなものか．その実現に対する障害要因は何で，国家と司法は何をなすべきか．
第五，調停をはじめとする紛争解決にＡＩはいかなる⽀援をなしうるのか．
第六，⽇本の今後の国家戦略として，ＡＩと司法についていかなる課題を克服しなければならないのか．
第七，ＡＩのもたらす種々のテクニックは法社会学に対していかなるインパクトを与えるものか．

１．ＡＩと司法制度
笠原毅彦（桐蔭横浜大学）
AI は「⾔語の理解や推論，問題解決などの知的⾏動を⼈間に代わってコンピュータに⾏わせる技術」と定義される．法律の分野でも，エキスパートシステム，事例ベース推論，ベイジアン・ネットワーク
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と⾔った様々な研究が進められ，少しずつ実⽤化されようとしている．
また，例えば，AI を利⽤した信号機による渋滞緩和が実施されているが，将来，全⾞両完全⾃動運転の時代が到来すれば，信号⾃体も不要になるかもしれない．あるいは，デジタル通貨による決済機能のP2P 化は，銀⾏から決済主題を奪い去り，⾦融を⼀変させてしまうかもしれない．AI が社会の様々な分野に応⽤されることにより，法制度⾃体にも変化をもたらすことになる．
しかし，裁判⼿続という現実の司法制度への AI の応⽤は，現状ではまだまだ進んでいない．エスト
ニアのロボット裁判官プロジェクト，⽶国の ROSS，オランダの離婚 ADR（ODR）サイト，Watson の弁護⼠業務への応⽤といった試みがなされている．
⼀⽅で，司法制度に対する ICT 化が，現在喫緊の課題になっている．AI の定義を広く ICT 化まで含むものと広く採り，現在の司法の ICT 化の動きと可能性を整理して，呈⽰したい．
報告では，⽇本の現状・動きに留まらず，⽶国，ドイツ，スペイン，中国の現状を紹介し，⽇本における将来の AI 利⽤の可能性を考えていきたい．

２．ＡＩによる紛争解決支援平田勇人（朝日大学）
平⽥は拙著『ＡＩによる紛争解決⽀援〜法律⼈⼯知能』(成⽂堂，2018)で，法律家の推論がどのように現出するかの科学的解明が進み，AI がパラリーガルや，契約書専⾨，特許専⾨の弁護⼠の仕事を代替できるようになってきた半⾯，法律家の仕事が無くなると単純に考えるのではなく，むしろ法律家は AI にできる仕事はシステムに任せて，より⾼次でクリエイティブなことに集中できるような時代に⼊ってきていると述べた(iii ⾴）．また，⼤村雅彦編『司法アクセスの普遍化の動向』(中⼤出版会，2018）の第 10章（
「シンガポールにおける司法アクセス」）分担執筆（389〜429 ⾴）の中で，IT 先進国シンガポールで電⼦メールによる書類提出が認められ，IT 活⽤で⼿続が効率化され，書類や証拠が全てデータ化されて，オンラインで裁判所に提出され，審理中は主張書⾯や証拠が，各当事者席及び傍聴席にあるスクリーンに映しだされ，全員が内容確認できるといった実情を紹介した．さらに⽇弁連法務研究財団主催基調講演(専⾨家研修「ＩＴと弁護⼠」)で平⽥は「弁護⼠業務のＩＴ化とその先にあるもの」(弁護⼠会館２階講堂クレオ，2019)について報告した内容も踏まえて，本シンポジウムでは特にシンガポールの ODR の最新の状況を中⼼に，太⽥先⽣の企画趣旨での役割分担（特に第４，第 5，第 6）を念頭に置いて，シンガポールと我が国を⽐較しながら具体的に紹介していきたい．

３．裁判過程における人工知能による高次推論支援の構想
佐藤健（国立情報学研究所）

裁判過程において，裁判官が⾏っている知的作業としては，⼤きく分けると事実認定過程，あてはめ過程，判決推論過程に分けられる．また，裁判においては，訴訟当事者とのやりとりを通じて争点を確定し，判断を⾏い，紛争を解決する過程が存在する．上記のような裁判過程においては，⼈間のさまざまな複雑な⾼次推論が実⾏されており，⼈⼯知能による⽀援によって，より正確で迅速な⾼次推論の実現が可能と考えられるし，⼈⼯知能の応⽤として，裁判過程の⽀援は⾮常に重要なものであると考える．
我々の研究グループは，JSPS 科研基盤 S の⽀援を受けて，「裁判過程における⼈⼯知能による⾼次推論⽀援の構想」というテーマで，以下の⽬的を設定した．
1. 上記の裁判過程の３つの過程について，それぞれ以下の基盤技術を⽤いて⾼次推論を⾏って⽀援するシステムを開発する．
(1) ベイジアンネットワークに基づいた証拠推論を⽤いた事実認定過程⽀援システム
5(2) ⾃然⾔語処理に基づいたあてはめルールの獲得によるあてはめ過程⽀援システム(3) 論理プログラミング要件事実推論システム PROLEG を拡張し，刑事裁判や⾏政裁判へも応⽤できる判決推論過程⽀援システム
2. 議論学(argumentation theory)に基づく複数当事者間における３つの過程の争点の議論解析⽀援システムを開発する．
3. 以上の要素を併せもつ総合的なプロトタイプシステムを作り，法学者が作成した仮想裁判例や具体的裁判例を⽤いてシステムの正当性の検証を⾏うとともに，システムの社会的受容性についての検討を⾏う．
本発表では，これらの内容および今までに得られた研究成果について述べる．

４．自動運転におけるＡＩと責任の帰属
中山幸二（明治大学）
⾃動⾞の運転は，基本的に「認知」「判断」「操作」の 3 要素から成る．ドライバーたる⼈間の⽬で前⽅や周囲の障害物・歩⾏者・対向⾞等を認知し，これに衝突するのを回避する判断を⾏い，ハンドルやブレーキを操作して制御する．これに対し，⾃動運転となると，ＧＰＳと地図により⾃⼰位置を推定しつつ，各種センサーやカメラ等により四囲の物体を検知し，これをＡＩにより歩⾏者や⾞と認知し，直後の移動と接近を時々刻々と予測し，衝突回避の⽅策を選択し，⾞を制御して停⽌ないし回避⾏動をとる．⼈間でなくシステムが「検知・認知」「予測・判断」「制御・停⽌」を⾏う．ここでは⼈⼯知能（ＡＩ）が情報を整理統合して，ビッグデータに基づき，画像認識や予測判断を⾏い，制動装置を制御する．
システムによる⾃動運転の最中（オートモード⾛⾏中）に事故が⽣じた場合，責任の所在が問題となる．従来の交通事故は運転⾞のヒューマンエラーが⼤半を占めており，刑事責任では⾃動⾞運転処罰法による過失責任が，⺠事責任では被害者救済のため⾃動⾞損害賠償保障法による運⾏供⽤者責任が主に問題とされたが，将来，運転者を前提としない⾃律⾛⾏となると，事故原因が複雑化することが予想され，⾞両の構造的⽋陥であれば製造物責任が，道路インフラの発信情報の⽋陥であれば営造物責任が絡み合い，更にＡＩの機械学習が進めば責任主体としてＡＩ⾃⾝が俎上に上る余地がある．未来の⾼度に発達した⾃動運転⾞の場合には，⼯学的にはドライバー責任（主権）からシステム責任（主権）に移⾏するため，従来の法構造・法体系とは異なる規律を必要とする可能性がある．本報告では，未来形の事故事例に基づく模擬裁判などを素材として，問題の所在を提⽰してみたい．

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企画関連ミニシンポジウム②
企画
関連
ミニシン
ポ
②

新しい統計学(Bayes Modeling)とのコラボレイションに向けて
司会：渡辺千原（⽴命館⼤学）
ディスカッサント：森 ⼤輔（熊本⼤学）---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

企画趣旨
太田勝造（明治大学）
21 世紀の社会科学がこれからの 80 年間でどのように進展してゆくかについて様々な議論がありうる．そもそも社会科学は，将来の予⾔をすることをその主たる⽬的とするものではない．とはいえ，社会と社会科学は技術⾰新を介して共進化すると考えられる．そうであるならば，コンピュータの計算能⼒の⾶躍的向上によって社会科学者にも⼿の届くものとなったベイズ統計学は，近い将来，社会科学におけるデータ分析に⾰命をもたらすことは確実であろう．
ベイズ統計学は，専⾨研究者の間で「異端の統計学」と呼ばれ⽩眼視された時代が⻑く続いていた．
しかし実務・実践では，様々な分野で脈々と活⽤されてきたものである．そして，「決して死なない理論(the theory that would not die)」として，前世紀末から 21 世紀初頭にかけて，専⾨研究者の間でも不死⿃のように復活を果たした（シャロン・マグレイン）．それを可能にしたものが，MCMC 法(MarkovChain Monte Carlo Methods)の実⽤化をもたらしたコンピュータの計算能⼒の⾶躍的向上である．
この企画関連ミニシンポジウムでは，現在脚光を浴び始めているベイズ統計分析ないしベイズ・モデリングについて，この分野で⽇本の最前線で活躍されておられる専⾨研究者の先⽣⽅に集まっていただ
いて，以下の点について緩やかな役割分担のもとに，ご報告をしていただく．その際には，各報告者の研究を具体的に紹介していただく．
第⼀，そもそも帰無仮説有意性検定をはじめとする伝統的な統計分析の⼿法はどのようなものか（おさらい）．
第⼆，ベイズ統計分析ないしベイズ・モデリングとはいかなるものか．伝統的な帰無仮説有意性検定をはじめとする統計分析とはどこがどのように異なるのか．
第三，伝統的な統計学に対するベイズ統計学ないしベイズ・モデリングの⽐較優位はどこにあるのか．帰無仮説有意性検定の問題点は何で，ベイズ統計学ないしベイズ・モデリングはそれらを如何にして克服し，どこにメリットがあるのか．
第四，ベイズ統計学ないしベイズ・モデリングを習得するにはどのような勉強をすればよいのか，どのような参考書やソフトウェアがあるのか．
第五，ベイズ統計学ないしベイズ・モデリングは，現在どのように活⽤され，社会実装されているのか（コンピュータ・ウィルスのフィルタリングから在庫管理，商品開発までなど，ベイジアン・ネットワークについて）．
第六，ベイズ統計学ないしベイズ・モデリングは社会科学，とりわけ法社会学の分野でどのように利活⽤されるべきか．

１．心理学におけるベイズ統計モデリング：再現性問題と認知モデル
7岡田謙介（東京大学）
⼼理学は，2010 年代に再現性の危機(replication crisis)を痛烈に経験した諸科学の⼀つである．分野を代表する論⽂誌から選ばれた 100 の研究を追試した国際プロジェクトの結果，再現できたものが 4 割に満たなかったことを報告した Science 誌の論⽂(Open Science Collaboration, 2015)は⼤きな衝撃を持って受け⽌められた．有意になるまでサンプルサイズを増やすデータ収集法や，変数の恣意的選択に代表される望ましくない研究慣習が，その⼤きな原因の 1 つと指摘された．そしてこの苦い経験を糧として，オープンで透明性の⾼い研究のあり⽅が提唱され，そのためのツールが整備され，いま世界的に受⼊れられてきている．
このようにして従来の研究のあり⽅は変化してきており，それに伴ってベイズ統計的アプローチの受容と普及も進んできた経緯がある．ベイズ統計学は，不確実性を確率によって表現し，観測されたデータに基づいてその確率を更新する，演繹的で汎⽤性の⾼い枠組みである．⼼理学が Eysenck (1985)の⾔う強い理論，すなわち，量的な法則性や予測⼒を備え，明確に反証されうる仮説の体系を志向する中で，モデリングのための実践的な道具として，また推定や仮説の不確実性を評価・⽐較するための理論的基盤として，ベイズ統計は受け⼊れられてきた．BUGS, JAGS, Stan といった，マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法を実装した推定ソフトウェアが広く利⽤できるようになったことは，その実践性を⼤きく⾼めた．Carlin and Chib (1995)は MCMC 法の発展を受け，「いまやデータに対してどんなモデルを利⽤するか，という限界を決めるのは，ユーザーの想像⼒だけのようだ」と述べた．これは 25 年前には些かの⼤⾔であったかもしれないが，現在を表すには相応しい⾔葉のように思われる．
本報告では，このようなベイズ統計にまつわる⼼理学研究の流れをまず紹介する．その上で，本研究室で⾏っている，ベイズ統計的アプローチに基づき，その特徴を活かした，回答項⽬数のモデリングの研究を紹介する．データの階層性を反映したモデリングと，事後予測分布に基づくモデルの評価・改善がこの具体例の特徴であり，⼩さいが⼀貫した，モデルの⼼理的変数と外的基準との関連が⾒出される．
[⽂献]
Carlin, B. P., & Chib, S. (1995). Bayesian model choice via Markov chain Monte Carlo methods.
Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 57(3), 473-484.
Eysenck, H. J. (1985). The place of theory in a world of facts. In K. B. Madsen & L. Mos (Eds.), Annalsof Theoretical Psychology, vol. 3 (pp. 17‒72). New York: Plenum Press.
Open Science Collaboration (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science,349(6251), aac4716.

２．社会学におけるベイズ統計モデリング：理論の数学的表現とデータの対応浜田宏（東北大学）

社会学の領域では，統計モデルを⽤いたデータ分析と，必ずしもデータに依拠しない数理モデルによる理論研究が相対的に独⽴している．前者は既存の統計モデル（多くの場合⼀般化線形モデル）をデータにあてはめ，説明変数の効果の仮説検定によって研究上の仮説を検証するアプローチで，計量社会学と呼ばれる．後者は，数学的なトイモデル（たとえばゲーム理論モデルや微分⽅程式モデル）による現象の表現と説明を重視するアプローチで，数理社会学と呼ばれる．近年，両者を数学的に統合する⽅法の⼀つとして，ベイズ統計モデリングが注⽬されており，社会科学全般においてもその利⽤は増加している．Lynchand Bartlett（2019）によれば，過去 40 年間でベイズ統計学を⽤いた論⽂は経済学で 4600 本，⼼理学で2808 本，政治学で 267 本，社会学で 142 本が主要雑誌に掲載されている．経済学や⼼理学と⽐較すると社会学ではベイズ統計の導⼊は遅れているものの，その有効性は認知されつつある．技術的な理由として
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は JAGS や Stan などの確率的プログラミング⾔語の普及によって MCMC の利⽤環境が整い，より⾃由度の⾼いモデリングからの予測分布の導出が可能になったことが考えられる．
こうした背景をふまえて本報告では，第⼀に，ASA 声明（Wasserstein and Lazar 2016）が注意を喚起する仮説検定の誤解と誤⽤の例を確認し，仮説検定も数理モデルの⼀種である以上，そ の数学的仮定を理解した上で正しく適⽤する必要があることを⽰す．そしてベイズ統計学の使⽤が仮説検定の誤⽤を⾃動的に正すわけではないことを確認する．
第⼆に，ベイズ統計学に注⽬する理由をモデリングの柔軟性，⾔い換えれば研究者⾃⾝が独⾃に考案した数理モデルをデータから評価するツールとして利⽤しやすい，という観点から検討する．単純な例として，データを⽣成する未知の分布を，ベイズ統計モデリングを使って推測する⼀連のプロセスを紹介する．具体的には，対数正規分布と指数分布を単純な仮定から導出するトイモデル，所得分布の⽣成モデルとボルツマンマネーモデルをとりあげ，2 つのトイモデル（確率モデル）から事後分布と予測分布を計算し，⾃由エネルギーや WAIC によってデータへのあてはまりと予測精度を評価する．
[⽂献]
Lynch, Scott M. and Bartlett, Bryce, 2019, “Bayesian Statistics in Sociology: Past, Present, and Future,”
Annual Review of Sociology, 45(1): 47-68.
Wasserstein, R.L. and N.A. Lazar, 2016, “Editorial: The ASA's statement on p-values: Context, process,and purpose,” The American Statistician, 70: 129-33.

３．確率モデリング技術とＡＩ応用システムの社会実装〜ビッグデータを活用した社会のサイバーフィジカルシステム化：Society5.0 に向けて〜
本村陽一（産業技術総合研究所）
科学技術基本計画が⽰した Society5.0，サイバーとフィジカルを⾼度に融合した社会システムによる産業と⽣活の変⾰が望まれている．⼈⼝減少社会の課題を AI と IoT 技術により解決する上では実社会のビッグデータを活⽤できることが鍵になる．Society5.0 に向けて収集される実社会のビッグデータは，これまで⽶国の IT 企業が得意としてきたインターネット系のビッグデータとは様相が異なる．まず，PC のやスマートホンから⼈が能動的に⼊⼒，アップロードするデータにとどまらず，センサーやIoT デバイスから⾃動的に送られるデータにタイムスタンプが付与されることで時間解像度の⾼いデータが⾼密度に収集される．また，実空間において観測されたデータであることから，空間情報も付与され，その密度，解像度も⾼くなることが予想される．次に，こうした特性をもつ実社会ビッグデータを活⽤する⽬的として，様々な現象のリスクやコスト，ベネフィットを評価し，これを⽬的変数として新たな現象を制御するということが考えられる．すると，現象を制御できるような構造化モデルを構築する必要がある．
以上の要請にしたがい，実社会ビッグデータから構造化モデルを構築する⼿法として，確率的潜在意
味解析とベイジアンネットワークを連携させた確率モデリング技術を紹介する．また，これをソフトウェアとして AI 応⽤システムを実装し，実社会ビッグデータの活⽤という観点でビジネス課題や社会課
題に 対して取り組むプロジェクト，こうしたプロジェクトを全国に波及させるためのコンソーシアムの活動などについても述べる．

9全体シンポジウム

脳科学・認知科学とのコラボレイションへ向けて

全体
シン
ポジウム

司会：⽊下⿇奈⼦（同志社⼤学）
ディスカッサント：鈴⽊仁志（弁護⼠）藤⽥政博（関⻄⼤学）---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

企画趣旨
太田勝造（明治大学）
21 世紀の社会科学がこれからの 80 年間でどのように進展してゆくかについて様々な議論がありう
る．そもそも社会科学は，将来の予⾔をすることをその主たる⽬的とするものではない．とはいえ，社会と社会科学は技術⾰新を介して共進化すると考えられる．そうであるならば，脳科学・認知科学の⾶躍的発展によって，社会科学における古くて新しい諸課題にも新しい光が当たり，社会科学に⾰命がもたらされることは確実であろう．法社会学は法という古い⾰袋に脳という新しい酒を⼊れるかも知れない．
脳科学・認知科学は，⼼理学，経済学，法学，政治学等の社会科学に多⼤なる変⾰を既に迫り始めている．法に関連する概念に絞っても，犯罪，責任，⾃由意思，捜査，合理性，認知能⼒，消費者⾏動，
量刑判断，法的当てはめ判断，協⼒⾏動，利他⾏動，リスク判断などに新たな光を当てている．そもそも，⼈間理解，社会理解に⼤きな変⾰を迫り始めている．
この全体シンポジウムでは，脳科学・認知科学の新しい⼿法を採⽤して最先端の研究を展開しておられる専⾨研究者の先⽣⽅に集まっていただいて，以下の点について緩やかな役割分担のもとに，ご報告をしていただく．その際には，脳科学・認知科学の新しい⼿法の基本を分かりやすく解説していただきつつ，各報告者の最新の研究成果を具体的に紹介していただく．
第⼀，そもそも脳科学・認知科学とはどのようなもので，そこで利活⽤される技術⾰新や研究⼿法はどのようなものか（RCT や fMRI などのおさらい）．
第⼆，脳科学・認知科学は犯罪学・刑事学にどのような⾰新をもたらしているのか．犯罪捜査にどのような寄与をしているのか（ポリグラフ，P300，fMRI 等）．
第三，脳科学・認知科学は経済学にどのような⾰新をもたらしているのか．消費者の限定合理性や⼈々の不⼗分な認知能⼒のもたらすバイアスをどのように解明しているのか（実験経済学，⾏動経済学などの成果）．
第四，脳科学・認知科学は法学にどのような⾰新をもたらしているのか．古くて新しいテーマである「リーガル・マインド」にどのようにアプローチしているのか（量刑判断，法的判断の脳科学など）．
第五，脳科学・認知科学は政治学にどのような⾰新をもたらしているのか．政治学，法学，経済学，⼼理学などで問題となる協⼒関係の進化，利⼰主義と利他主義（他者配慮），リスク⾏動などにどのような新たな解明をもたらしているのか．
第六，脳科学・認知科学は，社会科学，とりわけ法社会学の分野でどのように利活⽤しなければならないのか．

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１．犯罪捜査と脳科学の接点としてのポリグラフ検査
松田いづみ（青山学院大学）
犯罪捜査において，脳を含めた⽣体信号が活⽤されている分野のひとつに，ポリグラフ検査がある．
この検査は俗にウソ発⾒器といわれるが，実際は，検査を受ける⼈が事件事実を記憶しているか否かを，複数の⽣体信号を利⽤して判別するものである．事件に関係する項⽬と，それと似ているが事件とは関係しない項⽬を⽰したとき，異なる⽣体信号が⽣じれば，被検査者は事件に関係する項⽬を記憶していると推定する．この検査は，⽇本の警察では年間 5,000 件ほど⾏われている．証拠能⼒も認められていて，国際的にも評価が⾼い．従来は⼼拍数や呼吸などの⾃律神経系反応が利⽤されてきたが，脳活動を測る研究も進められている．たとえば，脳波から算出できる P300 は，⼀時期「脳指紋」として話題になった．また，脳機能イメージングを利⽤した研究も活発に⾏われている．現在のところ⾃律神経系指標と脳指標の正確性は同程度であるが，両者を組み合わせることで精度を⾼められることを発表者は⽰してきた．ポリグラフ検査を題材にして犯罪捜査における脳科学利⽤の現状を紹介したい．

２．認知能力，経済的意思決定，政策介入：経済実験の成果から
小川一仁（関西大学）
20 世紀の後半頃から，⼈々が持つ選好 (リスク，時間)や性格特性 (Big Five)，向社会性などがかれらの経済的意思決定に影響を与えることが知られてきた．特に，この 15 年の間に，⼈々が持つ論理的推論の⽔準も経済的意思決定に影響を与えることが知られてきた．この⽔準は Cognitive Reflection Test やRavenʼs (progressive, standard) matrices test で測定できるもので，⼈が持つ様々な能⼒の⼀部である，論理推論やパターン認識と関連している．美⼈投票ゲームや最後通牒ゲーム，無限回繰り返し囚⼈のジレン
マに関する実験室実験の結果，これらのテストのスコアが⾼い⼈は，より深い推論ができたり，論理的な推理ができること，⾃らのおかれた状況に応じて意思決定を変えたり，場合によっては教科書的な経済学が予想する合理的な選択を⾏う，という研究成果が報告されている．ここで重要なことは，こういったタイプの合理的な選択が常に望ましいとは限らないことである．本報告では，最初に認知能⼒の違いが経済的意思決定に有意な影響を与えるという実験室実験の結果をいくつか報告する．次いで，政策実施の上で，認知能⼒の違いが実現する配分に有意な影響を与える可能性を報告する．具体的な政策は東京都などで導⼊されている学校選択制度で，これに関する実験結果の報告である．学校選択のルールは複雑で，認知能⼒によっては理解が難しいルールがあること，どのようなルールを導⼊すればより多くの⼈が望ましい学校を選択できるかを報告する．

３．法的問題の神経科学：適切な問題設定の探求
浅水屋剛（東京大学）
ヒトの脳機能の本格的な探求は，損傷を負った脳を調べる事からはじまり，脳機能局在論―脳の特定11

の部位が特定の機能を担うという説―を補強するような研究から発展していった．1990 年代に BOLD効果に基づく fMRI（機能的磁気共鳴画像法）という⼿法が確⽴され，以来その⾮侵襲性から健常なヒトを対象とした脳機能の研究が活発に⾏われるようになる．fMRI 等の⼿法によるヒトの神経基盤の解明は当初認知機能が中⼼であったがのちに社会⾏動をも対象としてきた．
そういった状況下，1991 年に『NewroLaw（神経法律学）』という⾔葉が提唱された．これは主に法制度における神経科学の知⾒の援⽤・応⽤を探る研究である．例えば，神経科学の知⾒が裁判制度にどのように使われるべきか？嘘発⾒・責任能⼒の有無の計測が可能かどうか？神経科学の知⾒や診断がDNA 鑑定のように裁判の証拠として使えるかどうか？という問題である．
他⽅，ヒトが法を理解する・法に照らして判断・⾏動するとはどういう事か？という観点の研究は極めて限られていた．さらに，⽇本で裁判員制度がはじまって１０年経過するも，法律家と⼀般⼈（つまり裁判員候補）との間での裁判に臨む考え・態度の違いを検証する研究も皆無であった．そこで 2017
年に東京⼤学⼤学院法学政治学研究科に『先端融合分野研究⽀援センター』が発⾜し『法的判断』プロジェクトが本格的に始動した．⼤きな問題意識は「リーガル・マインドとは何か？」である．これを神経科学の問題として捉えようとすると，次のような問いに書き起こされる．：「ヒトが法的判断を⾏う際，どこの部位が賦活（活動）するのか？」「法律家と⼀般⼈との間に違いはあるのか？」「被告⼈の反省・悔悟が判断の神経過程に影響を及ぼすかどうか．」
今回の発表の⾻⼦は下記の通りである．
（１）ヒトの脳機能について鍵となる概念（機能局在説・脳地図など）を概説する．
（２）ヒトの脳機能の計測⽅法を概観し，そこにおける fMRI 実験・画像解析の位置付けを整理する．
（３）fMRI 計測と画像解析において，具体的にどのようなことが⾏われているかを説明する．特にfMRI の画像解析における仮説検定とは何か？といった所まで触れる．これらを踏まえた上で，この計測・解析⼿法を活かすには適切な問題（課題）設定が重要であることを指摘する．
（４）『法的判断』プロジェクトの紹介：研究の経緯（実験デザイン・問題設定の紆余曲折），⾏われた計測と解析の結果を紹介する．結果が法社会学においてどういったインパクトをもたらすのか？ この学問領域では今後どういった問題設定を⾏ってゆけば良いのか？ を問いたい．

４．社会的行動の脳神経科学基盤の解明の可能性と限界
加藤淳子（東京大学）
多様な異なるコンテクストで観察され，かつ様々な価値に基づく，⼈間の社会的⾏動の背後にある⼼理過程の解明は，社会科学においては⻑らく，直接データを得ることができないブラックボックスとして考えられた．その点，⾮侵襲的な⽅法による脳機能計測は，⼈間の社会的⾏動の背後にある脳神経過程のデータを直接に得ることができる⽅法として⾰新的である．社会的コンテクストや個体の属性の相違など，複雑な条件下で⾏われる社会的⾏動においては，同じ⾏動が異なる⼼理過程と対応していたり，異なる⾏動が同じ⼼理過程と対応することが考えられる．これは，同じ（異なる）⾏動でもコンテクストにより，異なる（同じ）意味を持ち，それが異なる（同じ）⼼理過程に対応するといった場合のように，ある程度まで，コンテクストなど社会的条件の理解により対応可能である．この⽴場から，社会的⾏動の神経過程の解明は，⾏動のみならず，コンテクストに関わる様々な条件をコントロールし，⼈⽂社会科学の知⾒を活かすアプローチが考えられる．他⽅，社会的⾏動の「複雑さ」を理由に，特定の理論を前提としたり，脳の関⼼領域を設定したりと⾔うアプローチも考えられる．ここでは，前者の⽴場に⽴ち，現実の複雑な条件を実験系に組み込むことによって，脳神経科学の観点からも信頼性の⾼いデータを得る⽅法と実践について，紹介したい．

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