要旨：我が国の司法実務において、従来の証拠形式や立証活動は、難解な事件の解決に徐々に適応できなくなり、ビッグデータ証拠が事件解決の鍵となっている。ビッグデータが証拠として採用可能であり、事件の事実を立証する根拠として利用できるかどうかについては、その証拠特性を深く検討しなければならない。この際、従来の証拠種類とのつながりを断絶してはならず、また従来の証拠審査規則に固執し過ぎてはならない。現時点では、我が国の理論界および実務界は、この新たな証拠形式に法的地位を与えておらず、司法実務上どのような問題が生じているのかについても、学界によるさらなる研究が求められている。

キーワード：ビッグデータ証拠；証明力；関連性；審査判断

はじめに

現在、ビッグデータのフォレンジックプロセスは常にビッグデータ時代という外部環境に浸透しています。そのため、機械学習によるソースコードを用いて安全性を判断し、これに基づいてビッグデータのフォレンジックプロセスに関する関連性の判断および真正性の評価を行う必要があります。同時に、データ分類体系の最適化、電子情報の真偽確認メカニズムの整備、そしてビッグデータ証拠の検証体制の構築を通じて、ビッグデータフォレンジックの審査基盤となる体系を確立する必要があります。

一、問題の提起

近年、ビッグデータマイニングや人工知能技術も急速に発展しており、ビッグデータ分析や人工知能などの手法を用いて作成された科学的証拠資料の多くが、これまで「裏方」から次第に「表舞台」へと姿を現しつつあります。事実認定はすでに段階的に自動化・知能化の傾向を示しています。大規模情報証拠とは、大規模な情報手段を活用し、大量の情報の収集・保存・研究を通じて事件の真相を確認できる証拠資料を指します。こうした情報は人間による研究・分析では処理しきれないものであり、ビッグデータ証拠はまさにこの新たなテクノロジー革命の背景のもとに登場した全く新しいデータタイプです。そのため、ビッグデータ証拠は大量の情報を基盤としています。 基礎 、スマートアルゴリズムを用いて 基礎 主観的決定を特徴とするものです。現在、ビッグデータ証拠は海外の裁判実務にも登場し始めています。例えば、米国コネチカット州で起こった妻殺害事件では、男性が妻の夫が自宅に侵入しようとした犯人を追い払う際に射殺されたと主張しました。しかし、妻が持っていたFitbitの記録によると、その時彼女は郊外を散歩していたことが確認され、男性が述べた状況とは食い違う結果となりました。その後、この男性は殺人罪で起訴されました。中国でも、一部の人民法院の裁判文書において生体認証システムの計算結果が採用されています。例えば、ある人民法院の判決文には「浙江海康威視デジタルテクノロジー株式会社のシステムが提供する顔認識技術および高度な計算手法に基づき、顔の類似率が95％を超える場合、同一人物と認められ、本件の容疑者を王某某と特定する」と記載されています。ただし、ビッグデータ証拠の事実確認には問題も潜んでいます。まず一つ目は、人的ミスです。ビッグデータ分析による証拠収集の精度は、主に当該証拠を生成する機械学習プログラムのコードに依存しますが、こうしたコンピュータープログラムは人間のプログラマーによって作成・運用されるため、実際に動いているのは人間のプログラマーの命令です。しかし、それらは言語設計者の事実上の前提や機能指向を反映しています。例えば、スマート司法の分野で最もよく取り上げられる米国カリフォルニア州のCOMPAS量刑システムでは、露呈された人種差別問題が特に批判の対象となっています。二つ目は、言語の歪みです。機械学習技術の自律性により、処理対象となる情報が再処理される可能性があり、その過程で情報が失われるケースがあります。そのため、一部のテクノロジー関係者は、Huawei P30 Proの写真についてもAIソフトウェアによる画像加工が行われる可能性があると指摘しており、これにより音声や映像といった形式で表現される大量のデータの正確性が低下するおそれがあります。こうした情報の喪失が、事実判断における誤りを引き起こす要因となります。とはいえ、ビッグデータ証拠を正しく活用し、実際の識別誤りの確率を低減するためには、まずビッグデータ証拠の基礎技術原理を深く研究し、ビッグデータ証拠の基本的な証拠タイプを明確に定義する必要があります。さらに、それを踏まえてビッグデータ証拠の基本的な審査体制およびそれに応じた制度を整備することが不可欠です。

二、ビッグデータ証拠の技術的原理

（1）ビッグデータ技術の原理の説明

現在、コンピュータの発展は膨大な情報に基づいており、ビッグデータが増加するにつれて、人工知能の行動結果もますます人間の行動に近づいていきます。さらに、ビッグデータ処理技術はコンピュータに強力な情報保存機能と計算能力をもたらしました。そのため、一部の研究者はビッグデータ情報技術をあえて「人工的知能情報」と呼ぶようになりました。しかし、現行のビッグデータ情報および学術論議で用いられているビッグデータ情報と整合性を保つため、わざわざ「ビッグデータ分析技術」や「人工知能技術」と定義せず、一律に「ビッグデータマイニング技術」と呼ぶことにしています。また、ビッグデータの発展には、ビッグデータ技術と計算能力との相互関係が欠かせません。前者は現代のビッグデータ処理技術発展の基盤となる「燃料」であり、後者はビッグデータ技術の「エンジン」です。両者が共同して、現代のビッグデータ処理技術発展の基盤インフラを形成しています。なお、計算という観点から見ると、機械計算（アルゴリズム）は数学と機械設計の専門分野に属し、その本質は特定の問題を解決するプロセスに他なりませんが、同時にそのプロセスには有限性と明確性が存在します。異なるアルゴリズムは異なるデータ処理方向を選択するため、各強力なデータ処理技術の主な目標や内容はすべてコンピュータによって決定されるのです。

（2）ビッグデータ証拠の審査に伴う補完的仕組み

上記で構築された審査制度は、我が国のビッグデータ証拠審査における望ましいモデルです。この理念の姿を実際の現場に落とし込むためには、それに応じた政策体系が必要となります。

証拠種類制度を定めるのは、わが国の新たな証拠規則を成立させるための論理的基盤である。そのため、『新刑事訴訟法解釈』が公布される以前に司法実務において広く用いられていた製品鑑定監査報告書や財務監査報告書などの証明方法は、いずれも法定証拠の範疇に該当せず、証拠体系に組み込むことができなかった。現在、新技術革命によって生み出されたビッグデータ鑑定技術についても同様に、法的な証拠種類の確定という問題を抱えている。したがって、この難題を突破するには、現行の法的証拠種類の体制的制約を打破し、司法実務により適したビッグデータ鑑定の新たな道筋を模索していく必要がある。

まず、データ審査の規範の整備と充実を重視し、無闇に大規模なデジタル証拠の種類にこだわるのを防がなければなりません。この理想を達成するためには、大陸法系の証拠理論に基づくアプローチを採用することが有効です。大陸法系の立証方法においては、立証とは証拠資料と立証手法の両方を包含します。ここでいう証拠資料とは、証明すべき事実と関連づけられる可能性のあるあらゆる情報や素材を指し、立証手法とは、検証方法の中の一つを指します。したがって、証拠法において「法定」の事実は、単に一種の証拠方式が担うすべての証拠情報を指すものではなく、人・場所・事柄それぞれが、証明すべき犯罪事実と直接的あるいは間接的に関連する参考情報や資料となる可能性があるため、各種証拠を検討するための主要な調査手段とならなければならないのです。次に、司法管理の手段を用いて、ビッグデータ証拠に関する規則に合理的な枠組みを創出する必要があります。ビッグデータ証拠の審査における信頼性評価は、機械学習のソースコードにまで踏み込むことが可能ですが、現時点ではビッグデータ審査に関する法規制において機械学習のソースコードの審査について厳密な規定が設けられていないものの、司法解釈や指導的判決を通じて対応することは可能です。

中国はまだ証拠制度の発展段階にあり、新たなテクノロジー革命によって生み出される証拠の取り扱い方に対応するためには、これまでの困難が未だ克服されておらず、新たな困難がすでに生じているという現実を直視しなければなりません。新旧の問題が重なり合うこの現実的な難題を解決するためには、ビッグデータ証拠の審査体制について調整と革新を図る必要があります。一方で、ビッグデータ証拠は現在の電子情報社会から切り離して単独で存在することは不可能です。電子データ同士が密接に結びついているため、既存の電子情報審査システムを全面的に補完する必要があります。また、機械学習をはじめとする新興テクノロジーが司法認証業界に浸食していく中で、ビッグデータ証拠の消失リスクなどの社会倫理上の問題に直面せざるを得ません。そのため、機械学習のソースコードに対する監査制度や、データの分類、証拠開示、法廷での質疑応答など各種検証手法についても再考し、探求していく必要があり、それによりビッグデータ証拠の真正性を徹底的に審査するための整備された監査制度を構築することが求められます。

結語

以上から言えるのは、人々が感覚を通じて観察する事実と、感覚では捉えられない現実世界を補助する道具を通じて得られる真実との間の距離が広がるにつれて、人間の感覚が現実世界において果たす役割も徐々に低下しているということです。現在、法廷現場で多く見られる医学的証拠——例えばDNA解析や血液中のアルコール濃度検査など——は、もはや人々の感覚体験を超えたコンピュータープログラムに道を譲りつつあり、事実認定を行う担当者たちもまた、さまざまな「真実の機械」を通じて事件の真相を判断することがほとんどです。

参考文献：

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