議論構造化手法とその応用

京都大学大学院

情報学研究科教授 伊藤孝行

2021年10月15日

発明の背景と概要
人がIBIS構造を管理しファシリテートする場合の問題点
本発明は、大規模なオンライン議論の合意形成支援装置に関するものである。
現在、多くの市民がスマートフォンやインターネットで自由に発言を交わすことができるようになり、様々な社会課題（環境、都市、子供、戦争など）について、議論ができる。
しかし、100人、10000人、さらに1000000人という多数の人間のオンラインでの議論をまとめ、合意形成することは非常に困難という課題があった。それは、発言の数が大量であるため、人間の司会やファシリテータでは、情報が多すぎるため、処理できず、まとめることができないためである。
本発明は、大規模な人数のオンライン議論がまとめることができない、という課題を解決することを目的としている。
本発明は、オンライン議論において、議論の自動構造化部と自動発言生成部を備え、大量の発言からなる議論の構造(IBIS構造）を自動抽出することにより、IBIS構造に基づいて、創造的な議論をリードするように、自動的に発言をすることで、大規模なオンライン議論の自動ファシリテーションを可能としたものである。
特に、大規模な人数での議論を効率的に構造化でき、構造に基づいてファシリテーションができるという大きな特徴を持つ
2少人数なら人手でうまくいく
大規模なオンライン議論では参加者（発言）が膨大で、かつ、昼夜の区別なく議論が続けられるため人間による対応は不可能。 ⇒ 自動化が必要 （本発明）

Conklin, E. Jeffrey; Begeman, Michael L. (October 1988). "gIBIS: a hypertext tool for exploratory policy discussion" (PDF).
ACM Transactions on Information Systems. 6 (4): 303–331. doi:10.1145/58566.59297. Retrieved 2017-05-26.

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IBIS(Issue-based Information System)とは議論を合意形成に導く合理的な方法として実績がある。

・議論のファシリテーションの方法の一つ
・「課題（Issue）」をベースに議論の構造を構築する
・課題・解決アイデア・意見の見える化が促進・議論の構造化の方法の元祖
・様々な拡張が考えられる

Kunz, Werner; Rittel, Horst W. J. (July 1970). Issues as elements of information systems(PDF) (Working paper). Berkeley: Institute of Urban and Regional Development,
University of California, Berkeley. CiteSeerX 10.1.1.134.1741 Freely accessible. OCLC
5065959. 131. Retrieved 2017-05-26.

4発明の技術内容:前記問題点を解決するアイデア（ソフトウェアでやる）

発言の抽出、議論の構造化、問いかけ発言を全て自動化。
議論

課題の抽出

名古屋市を良くする課題として、都市の渋滞問題がありますね。渋滞問題を解決するにはどうすれば良いでしょうか（課題）
栄地区などに入る際の通行税を課金するような仕組みはどうでしょう。
（アイデア）
課金するというアイデアに関する長所はありますか？（エージェントの問いかけ）

アイデアの抽出

問いかけ
介入それは、中心地の交通量が減って、良いですね。（長所）
お金がある人だけが得する仕組みになりますね（短所）・・・

大規模なオンライン議論

議論の合意構造
自動ファシリテ｜ショ
ンエ｜ジェ
ン
ト

課題（総合テーマ）
アイデア
課題
長所／短所

アイデア
長所短所

問い合わせに対する群衆のアイデアや課題
問題とその解決案に関するアイデアを明確化

（本発明）

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発明の技術内容:本発明の特徴（アイデア実現の具体的内容）

発言の抽出、議論の構造化、問いかけ発言を全て自動化。
議論

課題の抽出

エ-ジェント

議論の合意構造名古屋市を良くする課題として、都市の渋滞問題がありますね。渋滞問題を解決するにはどうすれば良いでしょうか（課題）

課題（総合テーマ）
アイデア
課題

栄地区などに入る際の通行税を課金するような仕組みはどうでしょう。
（アイデア）
課金するというアイデアに関する長所はありますか？（エージェントの問いかけ）

アイデアの抽出

問いかけ
介入

長所／短所

発言抽出
議論構造化部

アイデア
評価

問い合わせに対する群衆のアイデアや課題

それは、中心地の交通量が減って、良いですね。（長所）問題とその解決案に関するアイデアを明確化

お金がある人だけが得する仕組みになりますね（短所）・・・

大規模なオンライン議論

発言ルール
Ｃｌｏｕｄ上で実行できるソフトウェア 完成済み。

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発明の技術内容:本発明の特徴（アイデア実現のコア技術）
議論構造化には、ノード間のリンク発見が最も重要

過去発言１
名古屋の渋滞問題を解決するにはどうすれば良いでしょうか（課題）

過去発言２
地球環境を良くするにはどうするべきでしょうか？（課題）

過去発言３
人口問題を解決するにはどうするべきでしょうか？（課題）

リンクがどこにあるか？

？

新規の発言
交通するための税金を貸すというアイデアはどうでしょうか？（アイデア）

新たな発言

すでに発言されているノード群

7

発明の技術内容:本発明の特徴（アイデア実現のコア技術）
議論構造化には、ノード間のリンク発見が最も重要

過去発言１
名古屋の渋滞問題を解決するにはどうすれば良いでしょうか（課題）

深層学習による自動文章生成を行う

過去発言２
地球環境を良くするにはどうするべきでしょうか？（課題）

過去発言３
人口問題を解決するにはどうするべきでしょうか？（課題）

新規の発言
渋滞問題を解決するにはどうすれば良いか？

生成された文章交通するための税金を貸すというアイデアはどうでしょうか？（アイデア）

新たな発言

すでに発言されているノード群

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発明の技術内容:本発明の特徴（アイデア実現のコア技術）
議論構造化には、ノード間のリンク発見が最も重要

過去発言１
名古屋の渋滞問題を解決するにはどうすれば良いでしょうか（課題）

コサイン類似度

深層学習による自動文章生成を行う

過去発言２
地球環境を良くするにはどうするべきでしょうか？（課題）

過去発言３
人口問題を解決するにはどうするべきでしょうか？（課題）

新規の発言
渋滞問題を解決するにはどうすれば良いか？

生成された文章交通するための税金を貸すというアイデアはどうでしょうか？（アイデア）

新たな発言

すでに発言されているノード群

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発明の技術内容:本発明の特徴（アイデア実現のコア技術）過去発言１
名古屋の渋滞問題を解決するにはどうすれば良いでしょうか（課題）

過去発言２
地球環境を良くするにはどうするべきでしょうか？（課題）

過去発言３
人口問題を解決するにはどうするべきでしょうか？（課題）

リンクを生成新規の発言
交通するための税金を貸すというアイデアはどうでしょうか？（アイデア）

新たな発言

すでに発言されているノード群

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研究の進展状況
定量的効果の実証（リンク推定について）
本手法

正解確率
idea->issue pros->idea cons->idea issue->idea
0.895
0.818
0.918
0.900

• 矢印元を入力，矢印先の予測値を出力とする回帰モデルで構成• 例： idea->issue のリンク抽出を行いたい場合は下図のようなニューラルネットワークモデルとなる
Issu
e1
Ideaの分散表現

BiLSTM

Dense

Issueの予測値類
似度を算
出Issu
e2

Issu
e3

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競合技術・インターネットで大規模な人数のアイデアを集めるシステム。
例えば、innocentive（左図）、ClimateColab（右図）

・IBIS構造を生成しない、また自動的にファシリテーションもしない。

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有用性
・文献[１]はSVMなどを用いて、ノードの類似性（共起単語）からリンクを判定
・87-88%、特定の事例のみ、共起する単語がない場合は判定できない欠点
・提案手法は、深層学習による言語モデルを用いて、ノードを生成し、そのノードとの類似性を比較
・88.6%、一般的な事例に対応、共起する単語がなくても判定可能
文献[1] 久兼大知、鮫島正樹、カスケード型 SVM を用いたケースメソッド学習の議論構造グラフ作成方式、第６２回情報システム研究会、IS-15-014, pp.69-74, 2015.

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エージェントの介入例
議論テーマ•人が支え合い、災害に強く安心・安全に暮らせるまち成功例•課題に対するアイデアを引き出せている

防災，減災に対する正しい知識を身につける

課題を解決するにはどうしたら良いか

起こりうる災害の種類を具体的にあげる

国内で起きた災害の知見をまとめる

ゲーミフィケーションでバーチャルに訓練
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エージェントの介入例
議論テーマ•魅力と活力にあふれ、世界から人や企業をひきつける、開かれたまち成功例•意見の引き出しに成功

名古屋に民主主義を取り戻したい

現状は何が問題になっている？
市民の中で正常な議論が行われていない
15

議論経過の見える化の例

16

17

結果：投稿数
テーマ
no.

ファシリテータ
(FA)

投稿数
全て

人間FA

参加者

1
2

人間
人間

81
56

43
21

エージェン
トFA
00

3
4
5

エージェントエージェントエージェントと人間

88
70
137

00
1724
18
21

64
52
99

432

8163

288

•

3835

エージェントFA (赤の数字) が人間FA (青の数字)よりも多くの投稿を得ている。

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実用化に向けた課題• 現在、IBIS構造について90%の精度で構造抽出に成功しソフトウェアも開発済み。しかし、見せる化のためのUser Interfaceはまださまざまなものがある。
• IBIS構造以外の議論構造について、実用化の用途に合わせて開発できる。例えば、教育現場における議論の訓練、人事面接における面接など。

企業への期待• さまざまな用途に利用可能と考える。
• 議論を効率化したい企業と共同研究を希望。
• オンライン議論システムや方法論を開発中の企
業、オンラインチャットシステム分野への展開を考えている企業には、本技術の導入が有効と思われる。

表紙

本技術に関する知的財産権
発明の名称 :議論支援装置および議論支援装置用のプログラム
発明者 :伊藤 孝行、 白松 俊、 鈴木 祥太
出願人 :国立大学法人 名古屋工業大学 [100%]
出願番号 : 特願2018-148665(2018-08-07 出願)
PCT/JP2019/031183(2019-08-07 出願)

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お問い合わせ先
京都大学
学術研究支援室（KURA）
ＴＥＬ 075-753-5733
e-mail rikei@kura.kyoto-u.ac.jp