研究者、全米50州の地方法をAIで検索可能なデータベースに構築

米カリフォルニア大学バークリー校のDiag Davenport准教授ら研究チームは、人工知能とデータ科学を活用し、全50州にわたる地方自治体の条例を網羅した無料のオープンアクセス検索データベースを構築した。米国の条例は郡・市ごとに約9,000箇所存在し、膨大な非構造化PDFや散在する政府サイトにより、開発者や住民、研究者による比較検証が困難な状態が続いていた。同プロジェクトは、これらの断片化した法規を体系的に収集・解析し、政策的透明性の向上を目指す。 チームは昨年以降、AI技術の飛躍的進展を活用し、Vision-Language OCRモデルLightOnOCRを採用して、計約700万ページに及ぶ条例文書からテキストと構造を抽出した。弁護士の助言を得て収集プロセスを設計し、大規模な計算リソースを投入することで、解析可能な機械可読データへ標準化を実現した。同データベースは昨年6月にオンライン公開され、すでにサードパーティによる検索インターフェースの開発も進んでいる。本研究成果は機械学習の国際頂点会議NeurIPSに採用され、12月に発表される予定だ。 同データベースの最大の特徴は、地域ごとの規制差異を容易に比較可能にした点にある。Davenport准教授は、これをガバナそのものを見つめる新たな望遠鏡と位置付け、住宅建築から公共空間の管理に至るまで、自治体の規則をシステマティックに分析する基盤となると解説する。今後、技術者はこのデータセットを活用し、特定分野に特化したAIチャットボットの訓練やカスタムデータベースの構築が可能となる。例えば、近隣都市の建築基準を比較して開発コストの見積もり精度を向上させたり、住民が複雑な補助居住施設の手続きを簡便化したりする実用ツールへの発展が期待される。 研究者、報道関係者、政策立案者にとっても、手作業による条例調査に要していた膨大な時間を短縮し、規制の解釈難易度や執行の地域差を検証する新たな分析手法を提供する。本プロジェクトは、断片的だった地方行政のデータを可視化し、ルールが誰にどのように影響を与えているかを問える環境を整備する。米国における地方自治のガバナンス分析に新たな標準をもたらす、画期的なオープンサイエンスの成果と言える。