現在、情報技術の発達により、社会のグローバル化・複雑化は加速しており、それに伴い人が持つ価値観の多様化が進んでいる。一方で、価値観の多様化は異なる価値観を持つ人同士の予期せぬ衝突を引き起こしている。近年のインターネット社会においては、SNSなどのメディア上で書き込んだ投稿が価値観の異なる人から激しい批判を受ける炎上問題の発生が後を絶たない。“フィルターバブル”と呼ばれる問題も顕在化している。このような問題を防ぐためには、多様で変化する価値に気づき、広い視野を持って物事を捉えることが必要である。私は、人がモノ・コトに対して抱く価値観を情報学的アプローチによって表現し、自分の中で想定していなかった価値観を提示することで、新しい気づきを与えるような仕組みについて研究しており、その仕組みの実践対象の場の一つとして多人数のメンバーが複数のグループに分かれて議論を行うグループディスカッションのような場に注目し、多様な可能性を考慮した議論の促進や新しい気づきを与えることができるような議論支援システムの研究・開発を行っている。システムの研究・開発を行いながら、人がどのようにしてモノ・コトなどの事象に対して自身の価値観を形成しているのか、その仕組みや表現方法について模索しつつ、システム上におけるそれらの表現や分類の方法について検討を重ねている。代表される人工知能分野の技術の発展は著しく、音声・画像処理や自然言語処理など幅広い分野で、処理精度の改善・向上につながるような結果が創出されている。私が研究・開発を行っている議論支援システムにおいても、自動音声認識による人の発話内容の抽出や、機械学習による言語モデルを用いたテキスト情報の分類処理などが行われており、リアルタイムに議論情報を処理し、ユーザに対してより良い気づきを支援するための仕組みの構築において重要な要素技術となっている。一方で、モノに対する多様な視点や可能性を示す上では、個々の人が持つ価値観や考え方を尊重することが必要不可欠である。膨大なデータで学習された機械学習モデルは、対象とする社会(系)全体としての総合的な解を出力することに長けている一方で、少数派(マイノリティ)の意見を考慮した特徴抽出や、人・モノ・コトの相互作用の中で生まれる持続的かつ複雑な社会現象の再現・説明性という点において課題を抱えている。これらの課題に対応するためには、一つの巨大なモデルでモノ・コトといった対象を表現するのではなく、多種多様なドメインから成る複数のモデルを扱い、それらから得た特徴情報の結果を統合的に扱うような仕組みが必要になると考えられる。一つの総合的な結論を出すのではなく、様々な可能性を示しながら議論を行うことは、今日の社会における合意形成の中で非常に重要であり、特徴抽出を行うシステム側のモデルを分散的に捉え、それらを協調的に扱っていくアプローチは、ボトムアップな議論支援という点においても意義があると考えられる。