府中市議会 2022-09-16 令和 4年第5回決算特別委員会（ 9月16日厚生分科会）
ＡＩが学習をするというのですけれども、データを読み込んで、それで予知をすることを学習といいますけれども、今回の場合はＡＩのそのデータ数というよりも、先ほど池田課長が申し上げましたように、いろいろな社会的現象を表現するデータが行政にあるかどうかが、大きく影響しています。
ＡＩが学習をするというのですけれども、データを読み込んで、それで予知をすることを学習といいますけれども、今回の場合はＡＩのそのデータ数というよりも、先ほど池田課長が申し上げましたように、いろいろな社会的現象を表現するデータが行政にあるかどうかが、大きく影響しています。
それでデータなんですけれども、広瀬副主査おっしゃったように、データ数なのかデータの性格なのかといいますと、これはデータの性格のほうの問題です。
◆19番（橋口晶議員） ９月と10月の比較で、比較対象としてはデータ数が少ないとは思いますが、半数以上の路線が減少、トータルでも減少していることがわかりました。 広～川尻間の乗車数がふえたことに関しましては、私の地元でもいろいろ御意見を聞きますが、中国労災病院までバスが行くことになって大変喜んでいらっしゃる方の声も聞き、結果的によい方向に進んだと思います。
◆19番（橋口晶議員） ９月と10月の比較で、比較対象としてはデータ数が少ないとは思いますが、半数以上の路線が減少、トータルでも減少していることがわかりました。 広～川尻間の乗車数がふえたことに関しましては、私の地元でもいろいろ御意見を聞きますが、中国労災病院までバスが行くことになって大変喜んでいらっしゃる方の声も聞き、結果的によい方向に進んだと思います。
しかも，このＥＴＣ２．０は，直轄国道から少しでも離れたらデータ数が一気に少なくなるんですね，センサー箇所も少ないですから。ですので，国交省自身が実際の交通量をどの程度あらわしているのかわからなくなる弱点を抱えているというふうに研究報告書で報告をしておるんですね。国土技術政策総合研究所というところが，ＥＴＣ２．０の課題について書いております。
市内企業の平均給与などは調査したのか、またそれを反映する気はあるかという質疑に対し、市内の民間給与水準がどのようになっているのか調べてみたが、データ数が少なく、反映は難しいという結論に至ったとの答弁がありました。 討論はございませんで、採決に移り、本件は全委員で原案のとおり可決すべきものと決定いたしました。
◯人事課長 この件につきましては、平成28年の10月の決算特別委員会でもお話が出たと思うんですけれども、民間給与を廿日市市内の民間企業の水準がどのようなものになっているかということで調べを試みたんですけれども、実際には厚労省が実施している毎月勤労統計調査であるとか、広島県の人事院が実施した民間給与実態調査などがあるんですけれども、実際にその廿日市の給与に反映をしようとした場合にやはりデータ数