本研究では,妊娠・出産・育児に関する情報サイトのデータを分析し,地方自治体の子育て支援の効果を調査することを目的としている.本研究は,東京都のデータを用いたアノテーションと,東京都以外の46道府県のデータに対するBERTによる自動推定を通じて,機械学習を用いた子育て支援効果の推定の可能性を示した.

妊娠,出産,育児は,母親にとって大きな生活の変化を伴うため,これらの段階におけるサポートは非常に重要である.地方自治体は多様な子育て支援策を実施しているが,これらの施策が実際に母親たちにとってどのように役立っているかは明らかになっておらず,公開されているデータも自治体ごとに異なり,日本国内の各自治体の効果を比較することが困難である.従来の研究では,主にアンケート調査やインタビューによって,母親たちのニーズや子育て支援策に対する満足度の調査が行われてきた.例えば,子育て支援政策についての研究としては,ファミリーサポートセンターを中心とした子育て支援の現状や課題について分析を行った研究[1]や,母子健康包括支援センターの在り方についての研究[2]がみられる.また,子育て支援政策の財源に関する研究については,松井・今井らによる児童手当制度について分析し,財源について提案する研究[3]や,山﨑による子ども・子育て支援政策全体の財源拠出について提案する主張[4]もある.これらの研究では,地方自治体による子育て支援策の効果の定量的な評価も行われているが,ほとんどは対象範囲が限られており,小規模なサンプルに基づいている.対象が限られたアンケートやインタ地方自治体の子育て支援の効果測定の流れビューに基づく研究は,参加者の選択バイアスや回答の偏りが生じる可能性がある.このような評価は,実際の母親たちの生の声や実体験を反映しきれていない可能性があり,子育て支援策の実効性の評価には限界がある.最近では,オンラインサービスの発達により,母親たちが情報サイトにおいて情報収集をする機会が増えている.情報サイト内の検索データをもとに感情分析を行った内田らの研究[5]は,母親たちに適切な医療情報を提供する際に役立つ可能性を示すなど,情報サイトのデータを用いた研究が有用であることを示した.そこで,本研究では,妊娠・出産・育児に関する情報サイトに投稿されているデータを分析し,子育て中の母親たちの声から,地方自治体の子育て支援の効果測定を行う.る情報サイトを対象とした地方自治体の子育て支援.の効果測定の流れを示す.分析では,情報サイトに子育て支援に関する記述が含まれていることを確認した後で,東京都を対象として分析を行うとともに,機械学習のためにアノテーションを行う.東京都のユーザによるデータに付与したアノテーション結果を学習データとして用いて,東京都以外の46道府県のデータをテストデータとして,子育て支援に関する効果の記載がある投稿を自動で推定する.本研究の貢献は,下記の3点である.1.妊娠・出産・育児に関する情報サイトに子育て支援の効果の記述が含まれていることを確認した(3章)