「IoTやビッグデータ解析 人工知能」で書く前に
論点の語を入れると、過去の質問・政府の答弁・答えていない型を1画面に並べます。並べた原文をもとに、AIで質問主意書の下書きも作れます。下書きの引用は原文と一字一句照合し、合わないものは出しません。どの問いを出すかを決め、仕上げるのは人です。
過去の質問主意書
3件
2016年8月3日〜2018年7月11日
答弁書あり
3件
提出者 1人(多い順: 石上 俊雄)
答えていない型が出た答弁
2件
趣旨が明らかではない 2、検討してまいりたい 2
1. 政府はこう答えている(語を含む答弁の段落・原文)
答弁書の段落のうち、検索語を含むものだけを新しい順に抜きました。要約していません。
答弁の段落に検索語そのものは出てきません(質問側だけに出ています)。答弁は言い換えて答えることが多いので、下の一覧から本文をご覧ください。
2. 答えていない型が返った質問(2件)
「お答えすることは困難」「趣旨が明らかではない」などの定型句が答弁書にあるもの。語の一致で、答弁の評価ではありません。同じ聞き方をすると同じ型が返りやすい、という材料です。
質問: 昨年提出した、「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用による「日本版・第四次産業革命」を見据えた我が国電機産業の発展に関する質問主意書」(第百九十一回国会質問第一三号)に対する答弁書(内閣参質一九一第…
答弁: …んでいるところであり、これらの取組を進めてまいりたい。 二の1について 人工知能技術の実用化に向けては、「人工知能技術戦略会議」が平成二十九年三月三十一日に人工知能の利活用に求められる人材の知識・技能を含め取りまとめた「…
質問: …四次産業革命」と呼ばれるテクノロジーの一大潮流が大きな注目を集めている。IoTやビッグデータ解析、人工知能等、未曾有の技術革新が、様々な製造現場や生活場面において革命的な生産性向上やスマート化をもたらすと期待されているの…
答弁: …ンターネットでやり取りされるいわゆるIoTや、いわゆるビッグデータ解析、人工知能等の技術の進展等への対応は重要と考えている。 総務省と経済産業省の支援の下で設立された「IoT推進コンソーシアム」において産学官が連携し、ビ…
3. 過去の質問主意書(3件・新しい順)
参議院 第196回 第174号
質問: 昨年提出した、「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用による「日本版・第四次産業革命」を見据えた我が国電機産業の発展に関する質問主意書」(第百九十三回国会質問第一三九号)に対する答弁書(内閣参質一九三…
答弁: 一の1について 人工知能に係る技術等を習得する環境の整備については、独立行政法人情報処理推進機構において、人工知能が広く普及する社会において求められる実務能力の明確化及び体系化を行うとともに、平成二十九年七月に社会人が人…
質問: 昨年提出した、「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用による「日本版・第四次産業革命」を見据えた我が国電機産業の発展に関する質問主意書」(第百九十一回国会質問第一三号)に対する答弁書(内閣参質一九一第…
答弁: …んでいるところであり、これらの取組を進めてまいりたい。 二の1について 人工知能技術の実用化に向けては、「人工知能技術戦略会議」が平成二十九年三月三十一日に人工知能の利活用に求められる人材の知識・技能を含め取りまとめた「…
質問: …四次産業革命」と呼ばれるテクノロジーの一大潮流が大きな注目を集めている。IoTやビッグデータ解析、人工知能等、未曾有の技術革新が、様々な製造現場や生活場面において革命的な生産性向上やスマート化をもたらすと期待されているの…
答弁: …ンターネットでやり取りされるいわゆるIoTや、いわゆるビッグデータ解析、人工知能等の技術の進展等への対応は重要と考えている。 総務省と経済産業省の支援の下で設立された「IoT推進コンソーシアム」において産学官が連携し、ビ…
意味の近い過去の質問(ことばは一致しないもの・10件)
上の質問主意書と件名・質問本文の意味が近いものを、前もって計算しておいた表から足しました。「IoTやビッグデータ解析 人工知能」をそのままは含まないので、論点がずれていることもあります。
「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用…」ほか2件に近い
参議院 第198回 第54号
「IoTやビッグデータ解析、人工知能、ロボット等の活用拡大に…」ほか2件に近い
「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用…」ほか1件に近い
「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用…」ほか1件に近い
「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用…」ほか1件に近い
「IoTやビッグデータ解析、人工知能、ロボット等の活用拡大に…」に近い
「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用…」に近い
参議院 第191回 第15号
「IoTやビッグデータ解析、人工知能、ロボット等の活用拡大に…」に近い
「IoTやビッグデータ解析、人工知能、ロボット等の活用拡大に…」に近い
「IoTやビッグデータ解析、人工知能等のイノベーション利活用…」に近い
4. 質問主意書の型(空欄を人が埋める)
○○に関する質問主意書
提出者 (氏名)
○○に関する質問主意書
【前提の事実】
(出典と日付つきで、争いのない事実を書く。例: 「令和○年○月○日の○○省の発表によれば…」)
【過去の答弁】
(上の「1. 政府はこう答えている」から、引用する答弁書と日付を書く。例: 「令和○年○月○日受領の答弁書(内閣衆質○第○号)では…と答弁している」)
一 (過去の答弁で「お答えすることは困難」とされた点を、数字・期間・対象を限定して聞き直す)
二 (答弁が「検討してまいりたい」だった点は、検討の主体・期限・結論の公表方法を聞く)
三 (答弁が「承知していない」だった点は、把握する予定の有無と、把握しない理由を聞く)
右質問する。
これは型です。下の「5. 下書きを作る」では、この型に沿って AI が下書きを埋めます。国会法74条の質問主意書は議長の承認を経て内閣に転送され、原則7日以内に答弁書が閣議決定されます。
5. 下書きを作る(AI)
上の1〜3から、答弁の原文2段落と過去の質問3件を、番号つきの出典として AI(gemma4:12b-it-qat)に渡し、4 の型に沿った下書き(件名・前提の事実・過去の答弁の引用・問い)を作らせます。
作ったあと、サーバーで次を確かめます。「」で括った引用が渡した原文に一字一句含まれるか、出典番号が渡したものか、前提の事実の数字が引いた出典の原文にあるか。1つでも外れたら下書きは出しません。1回に30秒〜1分ほどかかります。下書きは保存しません。1時間に10回まで。