講演詳細

林政部門[Forest Policy]

日付	2026年3月18日
開始時刻	16:45
会場名	201A
講演番号	A-31
発表題目	生成ＡＩ二重サンプリングによる県議会議事録の森林環境譲与税論点構造解析 Dual-Sampling Generative AI for Analyzing Forest Environment Tax Debates in Prefectural Minutes
所属	東京大学
要旨本文	森林環境譲与税については2019年度から森林整備の財源として市町村および都道府県への譲与が開始され、その恒久財源として2024年度から森林環境税の徴収が開始された。本研究では、2018～2023年度における12県議会（岩手、宮城、栃木、神奈川、新潟、石川、長野、滋賀、島根、徳島、愛媛、熊本）の663会議・約137万字の議事録を対象に、生成AIを用いた論点構造解析を行った。昨年は単一サンプリングによる要点抽出と大分類の可視化を報告したが、本研究では生成AIのハルシネーション対策として、要点（知識）サンプリングを独立に2回実施し、両方で共通に抽出された2,508知識のみを解析対象とした。1536次元の埋め込みをMDSで3次元に縮約した結果、A：支援・人材、B：制度・税制、C：技術革新、D：行政・市町村管理、E：現場整備、F：財政・制度設計の6論点クラスターが抽出された。年次差は小さく、県別差も限定的であったが、C、D、Fでは一部県が他県と異なる傾向を示した。そこで論点クラスターを細分化し、各県に固有の論点分布の相違を詳細に検討した。
著者氏名	○大森宏 ・ 伊神裕人
著者所属	東京大学大学院農学生命科学研究科
キーワード	森林環境譲与税, 県議会議事録, 生成AI, 二重サンプリング, 論点クラスター
Key word	Forest Environment Transfer Tax, Prefectural Assembly Minutes, Generative AI, Dual Knowledge Sampling, Debate Topic Clusters