ている.しかし、多忙な臨床業務をこなしながら、臨床研究は現在3つの指針・省令・法に則っておこれらの法規を完全に理解することは容易ではなこなわれている.これらの類似関係を可視化するこいため、これらの法令を扱う関連部署の支援を受けとで、臨床研究の研究者は多忙な診療業務をこなしることも多い.またこのような状況は臨床研究関連ながらも複数の法令の関係を解釈することができの法対応に限ったものではなく、例えば地方自治体る.本研究では、これらの法令の条文間の類似性をで定められる条例など、内容は類似するものの地域定量的に評価するために、相互情報量と複数の単語により異なる点などは法務の専門家の手作業によ(単語群)の一致度・一致単語群の発生頻度・そしてり比較されている[4].これらの作業に対し、コンこれらを組み合わせた類似尺度を提案した.類似性ピュータを用いた言語処理のアプローチを導入す推定精度の性能比較実験の結果、既存の尺度に比べることにより、作業コストの軽減が期待されている推定精度が改善された組み合わせがあったことを確[5][6][7][8].特に近年では、BERT[9]の文書ベクトル認した.機能やDoc2vec[10]などのDeepLearningを用いた法令間の条文比較などの取り組みも盛んになってい

る.それにより類似した法律の対応づけなどの取り治療法改善や診断ガイドライン検討といった医療組みも行われている[11][12].臨床研究関連の法令にの質の向上には、診療現場で生じた臨床的疑問を解おいても既述の3つの指針・基準・法令間の関係を決する「臨床研究」が必要である.またその結果は、可視化することで、診療多忙な臨床研究の研究者が診療はもちろん患者の予後に影響するため、適切に複数の法規の関係を把握することができると期待で実施することが重要である.そのため、臨床研究のきる.実施においては既に定められた省令や法令、指針に本研究では臨床研究関連法規間の関係を可視化す沿うことが求められる.るために、各法規の各条文間の全ての組み合わせに例えば1997年には「医薬品の臨床試験の実施のついての類似性予測の精度を向上させることを目的基準に関する省令[1]」(GoodClinicalPractice、以後としている.これまでに、word2vecやtopicmodelをGCP省令とする)が施行され、その内容は多くの研用いて関連法規の解釈や法令間の関連性解釈の可能究者に定着していると考えられる.一方で、過去10性について考察してきた[13][14].さらに含まれる共年においてデータ操作や利益相反に関する問題が通単語数が多い文章は類似度が高いという仮説のも発生し、その不適正事案に対する対策として、2015と、「単語一致度」をもとにこれら3法令の各条文年には「人を対象とする医学系研究に関する倫理指間の類似度を予測した[15].正誤検証の結果、意味針[2](以後、倫理指針とする)」の見直し、2018年的に「類似性が高い/一致」である組み合わせが正しには「臨床研究法[3]」が施行されたことで臨床研く獲得された一方で、「類似性が低い/不一致」であ究は法律化され、現在3つの指針・基準・法令のもる組み合わせの条文の類似度が高いとされたケースとにある.そのため臨床研究を実施する研究者はこもあり、課題が残った.―1216―.そこで次に、単一の単語ではなく、複数の単語である「単語群」の一致度と複数の単語の同時出現確率を示す自己相互情報量(PointwiseMutualInformation)を組み合わせて用いることで、各条文間の類似性を予測する尺度を提案した.本稿ではその内容と、既存の類似尺度との性能比較実験の結果について報告する.