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バイアスを防ぐためにAI活用を考えてみる
こんにちは!
今日、以下みたいな質問がきたんですね。
けんすうさんこんにちは。
以前のツイートで世襲議員のメリットについて言及されていましたが、私は世襲に反対でしてこんな意見もあるよとお伝えしたくメッセージしました。
まさに今も世襲議員による汚職が続いていることは多くの人が知っていることと思います。
教科書的にも世襲は汚職の原因であり、それを防ぐために政権交代が必要です。海外では同じ政権が続く年数を制限しているところもありますよね。
私は世襲の問題をもう少し個人単位で見た時に、世襲議員の本人の自己決定権が奪われてきたところに問題があると感じています。
子供は親の期待に沿おうとします。親が議員で、その子供も議員になることを望まれると、子供はなんとか親の願いを叶えようとするでしょう。本当はやりたいことがあったとしても、親の期待に沿おうと我慢していた人もいたかもしれません。また、「自分には政治家以外の道はない」と諦めてしまった人もいたかもしれません。
今の世襲議員がイキイキと自分の意見を話すことができないのはそういった背景があるのかなと感じています。
完全に妄想ですみません。
でも私の家族にも、親の期待に沿おうとして叶わずに、自分で選ぶことができなくなってしまった人がいます。
国を背負うという重圧を他人から強要されることはとても辛いと思います。
今の世襲議員の方たちは、「自分が国民のために働いている」という意識も持てないのではないかと思います。(それが良しとされる教育を受けてきているのかもわかりませんが)
子供すら感じている日本の閉塞感を作っている大人たちもずっと閉塞された環境で生きてきたのではないでしょうか。
門を開け放つことはみんなを救えると思っています。
私が世襲議員に反対の理由は以上です。
よかったらけんすうさんのご意見も聞いてみたいです。
で、答えてたんですが、やはりこういうときに、AIを使うと、データを元に話ができていいなあ、と思ったんです。
AIによるハルシネーション(間違ったこと言っちゃうということ!)の問題は多少あれど、それは検索だろうと書籍だろうと同じなので、複数のソースを当たるというので解決するべきです。
というので、回答を引用しながら「どういう風に検索したのか」というのヲ実践的に紹介していきたいと思います。
回答と解説
回答したものを引用しながら答えていきます!
僕、政治に対してあまり知識がないので、自信はないのですが、答えていきます!
まず、前提として
・1960年には国会議員の約3%しか世襲議員がいなかった
・現在では約30%に増加
・自民党では約40%が二世議員である
などを考えると「世襲は有利であり、数が増え続けている」ということから、多様性が失われてしまうという考えはもっています。個人的には「一定の世襲は許容するべきだが、あまりに率が高まりすぎると良くない可能性がある」と思っています。
このあたりだと、たとえば「世襲議員の推移」みたいなやつを調べるのにAIは便利です。
というのも「世襲議員 推移」みたいに検索しても、ぴったりのデータってあまりでてこないんです。
なので
日本の政治家における、世襲議員の割合の推移を、1950年くらいから、2020年くらいまで、増加率などを教えて整理してください!
みたいにAIに聞いてみました。利用したAIは「Perplexity」です。検索とかが得意なやつですね。するとこんな感じに出てきます。
世襲議員の割合の推移
1950年代から2020年にかけて、日本の政界における世襲議員の割合は徐々に増加してきました。具体的な数値は以下の通りです:
1950年代: 約10%
1960年代: 約15%
1970年代: 約20%
1980年代: 約25%
1990年代: 約30%
2000年代: 約35%
2010年代: 約40%
2020年頃: 約45%
信頼度がわからないので、ChatGPTに聞いてみました。
日本の世襲議員の割合の推移に関するデータは、以下のように確認されています。
• 1950年代: 世襲議員は少数であり、10%以下だったと推定されます。
• 1970年代: 約15%から20%程度に増加。
• 1980年代: 約25%。
• 2000年代: 約35%に達し、さらに増加。
• 2020年頃: 約40%から45%に達しており、特に自民党内で顕著です。
ちょっとズレがあるなあ、と思いました。でもなんとなく「増えているのは事実だろうな」というのがあるので、あとは検索で論文などを見てみます。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaes/26/2/26_139/_pdf
論文によると
![](https://assets.st-note.com/img/1724321310297-KecU7r3w09.png)
1960年くらいは3%くらいだったぽいですね。なのでこれを採用しました。
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