弊研究機構のVisionである「Pax Japonica」の実現。

少子高齢化、社会保障の圧迫、地方の過疎化、原発問題、諸外国との関係など、
課題先進国である我が国が窮地に陥る時、底からどのように這い上がっていくのか。

グローバル社会をリードする役割を担うのが、他ならぬ我が国であるとの確信の下、
その過程から得るロールモデルを同じ課題に直面する他国勢に対し提供して
いくことで、我が国を中心として平和と発展を国際社会にもたらしていく。

それが、私たちの使命です。

現在、姉妹組織である株式会社原田武夫国際戦略情報研究所（IISIA）と協働で、
自然言語処理を用いて現状との乖離を測り、今後どれだけPax Japonicaに近付いたか
明示できるよう取り組んでおります。

以前、IISIA所員とPax Japonicaとは何かMiroというオンライン上でブレーン
ストーミングができるツールを用いて議論をしました。そして、集まった意見を
もとにSTEEPというフレームワークを用いて処理しようとしましたが、
このフレームワークを用いての作業はどうしても目視的なものとなることから、
恣意的であるという問題がありました。

それではどうすべきでしょうか？

私たちは人工知能（AI）の力を借りてみることにしました。
具体的には、自然言語処理（NLP）の技術を応用するのです。

私たちはWord2Vecを用いて単語を「ベクトル化」し、我が国を巡る日々の報道で
用いられている事柄との類似度を算出することにしました。

Word2Vecでは、同じような意味や使われ方をする単語は、お互いに似た文脈の中に
登場するという考えに基づき、単語をベクトル化しています。そのため、同じような
意味や使われ方をする単語同士はベクトル空間上で近い場所に存在している、
つまり、「コサイン類似度」が高くなるという訳です。

この作業を繰り返し行うことにより、いま我々がどの程度Pax Japonicaに近付いたか
ということが科学的に証明されるのです。

上記にあたり、より多くのご意見を伺いたく、皆様の考えるPax Japonicaとは
何であるか、Googleフォームより一文でお答え頂けますと幸いでございます。

皆様と一緒にPax Japonicaを創っていきたいと思いますので、
御力添えを賜りますよう何卒宜しくお願い申し上げます。

次回は、Pax Japonicaのコンセプトについてまた一歩踏み込んで書いて参ります。

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一般社団法人日本グローバル化研究機構（RIJAG）
社会貢献事業担当　水谷桃子拝