議論の整理
私の志望理由は、京都大学法学部・大学院法学研究科新領域法学・刑事法・科学技術と法で、稲谷龍彦先生の公式情報で確認できるデジタル法、Human-AI Interaction、AI Risk Governance、刑事司法、適正手続、企業犯罪、科学技術と法を手がかりに、社会の問題を個人の努力や感想だけでなく、制度、組織、情報、地域差との関係から学びたいという点にある。AIやデジタル技術の利用を、利便性だけでなく責任分配、適正手続、規制設計の観点から考える研究は、身近な疑問を大学で研究する問いへ深めるための軸になる。
問題発見
私の過去の経験として、探究学習で生成AIを使った際、便利さを感じる一方で、誤った情報を誰が確認し、被害が起きた時に誰が責任を負うのかが曖昧だと感じた。この経験から見つけた問題は、AI利用を技術の進歩や個人の使い方だけで捉えると、企業、利用者、行政、司法が負うべき責任と手続保障の設計を考えられないことである。高校までの学びでは、目の前の困りごとを本人の選択や意識に結びつけて理解しがちだった。しかし、その説明だけでは、選択を左右する制度や社会環境を見落とし、改善の方向も曖昧になる。
論証
デジタル法、Human-AI Interaction、AI Risk Governance、刑事司法、適正手続、企業犯罪、科学技術と法を学ぶ意義は、社会で起きる差や失敗を印象論で終わらせず、根拠をもって説明できる点にある。AIやデジタル技術の利用を、利便性だけでなく責任分配、適正手続、規制設計の観点から考える研究を考えるには、制度の成り立ち、当事者の行動、データ、歴史的背景、利害関係者の判断を照合し、どの条件が機会を広げ、どの条件が制約になるのかを分析する必要がある。私は経験から生まれた疑問を出発点に、資料を読み、仮説を立て、比較の軸を明確にして論じる力を身につけたい。
解決策or結論or結果
入学後に学びたいことは、デジタル法、AIリスクガバナンス、科学技術と法、刑事司法、企業犯罪法制、適正手続の理論である。授業や演習では、理論と事例の関係を整理し、統計資料や制度資料を使って問いを検証する訓練を積みたい。卒業研究では、個人の選択に見える出来事が制度や社会環境によってどう形づくられるのかを問い、稲谷龍彦先生の研究分野から、より公正で説明可能な仕組みを考察したい。私の将来像は、AIを社会で使うためのルールを法的に検討し、安全性とイノベーションを両立させる制度設計に関わる法律家になることである。
解決策or結論or結果の吟味
もっとも、制度や構造を重視しすぎると、個々の実践者や当事者の工夫を単純化してしまう危険がある。だからこそ、数値や制度資料だけでなく、現場の記録や反対意見にも注意し、限られた事例から過度な一般化をしない姿勢を保ちたい。京都大学で広い教養と専門的な分析方法を学び、根拠に基づいて社会の仕組みを問い直し、他者に伝わる言葉で改善の方向を示せる力を磨きたい。
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