Who Gets Heeded? An Obligation-Level Audit of Responsiveness in EPA Rulemaking

米国政府を、絶えず新しい「レシピ」と呼ばれる「規則」を考案している、活気あふれる巨大な厨房に例えてみましょう（各エージェンシーはシェフです）。これらの規則は、巨大な工場から裏庭の庭師に至るまで、あらゆる人に対して、何ができて何ができないのかを正確に伝えます。これらのレシピが公平であることを確実にするため、政府には「通知およびコメント（notice-and-comment）」という特別な伝統があります。それは、ドラフト版のレシピをテーブルに置き、「ねえ、みんな、これについてどう思うか教えて！」と言うようなものです。理論上、これは完璧な民主主義です。手書きのメモを持った一人の個人は、弁護士チームを抱える巨大企業と同じ権利を持って発言できるのです。

しかし、ここには厄介な問題があります。誰もが「話す」ことはできても、全員が「聞き入れられる」とは限らないのです。何十年もの間、科学者たちは、これらの公開コメントが実際に最終的なレシピを変更しているのか、それとも政府はただ丁寧に頷くだけで、同じやり方で料理を作り続けているのかを解明しようとしてきました。大きな疑問はこうです。政府は最も大きな声、最も組織化されたグループ、あるいは最も優れた議論を持つ人々の声を聞いているのでしょうか？そしてより重要なのは、システムは一般の人を巨大企業と同じように扱っているのでしょうか？本論文は、レシピ全体を見るのではなく、規則を構成する微細で具体的な成分、すなわち「義務（obligations）」にズームインすることで、この謎を深く掘り下げます。

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グレート・レシピ監査：実際に声が届いているのは誰か？

ビデオゲームの膨大な200ページの取扱説明書を修正しようとしているところを想像してください。説明書全体を読む代わりに、あなたは中の個別のルールを一つひとつ確認することにしました。「この穴を飛び越えなければならない」「この武器を使用してはならない」「コインを50枚集めなければならない」といった具合に。これらの具体的なルールこそが、著者たちが**規制上の義務（regulatory obligations）**と呼んでいるものです。

研究者のJianing Fan氏とYue Yao氏は、公開コメントが実際にこれらの具体的なルールを変更しているかどうかを確認するために、米国環境保護庁（EPA）の監査を行いました。彼らは単に完成したマニュアルを見たのではなく、ドラフト版、最終版、そしてその間に人々が書いた何千ものメモを見ました。彼らは、超高速の司書として機能する、AIを活用したハイテク・システムを構築しました。このシステムは786,197件のコメント（約80万件のメモ！）を読み取り、それらを人々が議論している特定のルールと照合しました。そして、チェックを行いました。ルールは変更されたか？そのままか？削除されたか？

彼らが発見した内容は、以下の3つの大きな発見に分類されます。

1. 声を上げることは助けになるが、それほどではない
最初の発見は、「イエス、でも……」というものです。研究者たちは、特定のルールに多くの注目（5人以上のコメント）が集まった場合、そのルールが微調整される可能性が高くなることを発見しました。具体的には、エンゲージメント（関与）が高かったルールは、誰も言及しなかったルールよりも19.5パーセントポイント多く改訂されていました。

• 比喩： テストを採点している教師を想像してください。もし5人の生徒が手を挙げて「ねえ、問4が分かりにくいです」と言ったら、教師はその特定の質問に対して解答の鍵（正解）を変更する確率が、誰も言及しなかった質問と比較してほぼ2倍高くなります。
• 落とし穴： これほどの騒ぎがあっても、人々が不満を述べたルールのほとんどは変更されず、変更されたルールのほとんどは、誰もコメントさえしていなかったものでした。コメントは、強制的に変更させる魔法の杖というよりも、「ここを見て！」というシグナルの役割を果たしているのです。

2. 怒っているか、喜んでいるかは関係ない
ルールに対して全員が「ノー！」と叫べば政府は変更し、全員が「イエス！」と歓喜すればルールは維持される、と考えるかもしれません。研究者たちがこれをテストしましたが、答えは明確にノーでした。

• 発見： 人々がルールを支持しているか反対しているかにかかわらず、改訂率は基本的には同じでした。反対者がいたルールのうち約**62%が改訂され、支持者がいたルールのうち約68%**が改訂されました。この差は統計的に有意ではありませんでした。
• 教訓： 政府は単なる人気投票のように票を集計しているわけではありません。彼らは単なる賛成・反対の数ではなく、技術的な詳細や内部レビューなど、他の要素を見ているようです。

3. 「ビッグプレイヤー」は異なるゲームをしている
これが最も驚くべき、そして重要な発見です。研究者たちは、「誰が」コメントしているのかを調査しました。そのコメントが一般の人によるものか、あるいは大きな組織（企業や非営利団体など）によるものかを判別しようとしました。

• 発見： 大きな組織と一般の人々は、単に異なるルールについて意見を戦わせているだけでなく、全く異なるフィールドでプレーしているようです。データによれば、組織は、最終的に編集上の微調整（誤字の修正や文章の明確化などの小さな変更）が行われるルールに焦点を当てる傾向があります。しかし、本研究では、同じ規制プロセス内において、一般の人々が実質的な変更（大きな、意味のある変化）に関連している可能性が高いということは確認できませんでした。むしろ、パターンとしては、組織と一般の人々は、そもそも異なる種類のルールに対して関与することを選択していることを示唆しています。つまり、「不平等」とは、政府が特定のルールに対してコメントの内容に応じて扱いを変えることではなく、一般の人々には、真の変化が起こる場所である、あの具体的で微細なルールを見つけ出し、戦うためのリソースが不足しているという点にあるのです。
• 比費： チェスのゲームを想像してください。大きな組織は、ルールの微細でテクニカルな間違いを見つけ、それを修正することに長けたグランドマスターです。一般の人々は、ゲーム自体を変えようとしていますが、ルールがすでに決まっている別の盤面でプレーすることになりがちです。この研究は、不平等とは政府が一般の人を無視することではなく、一般の人々には、真の変化が起こる特定の、極めて細かいルールを見つけ出し、戦うためのリソースが欠けているという点にあることを示唆しています。

「魔法」のツールとその欠陥
これらを行うために、研究者たちは、ルールを読み取り、コメントと照合するための強力なAIツール（大規模言語モデル）を使用しました。彼らは、AIが適切に機能しているかをチェックするために非常に慎重に行動しました。彼らは人間の専門家を雇い、AIの作業をダブルチェックさせました。

• 良いニュース： AIはルールを見つけ出し、コメントと照合することにおいて驚異的でした。AIは人間の専門家とほぼ完璧に一致しました。
• 悪いニュース： AIは、「小さな言葉の変更」と「大きな意味のある変更」の違いを判別することには極めて劣っていました。人間が見れば「変更された」と分かるものに対して、AIは単に「編集された」と判断してしまったのです。
• 修正策： 研究者が人間の判断を用いてAIのミスを修正したところ、組織対一般の人々に関する主要な発見は、実際にはより強固なものになりました（オッズ比が3.07から4.90へと上昇しました）。これは、そのパターンがコンピューターのグリッチ（不具合）ではなく、現実であることを証明しています。

結論
本論文は、規制における「公平性」の問題は、単に誰が話す権利を持っているかという問題ではないと結論付けています。それは、レシピの中の微細で複雑な法的成分を理解するためのツールを、誰が持っているかという問題です。大きな組織は、小さな技術的な詳細を見つけ出し、修正するためのリソースを持っていますが、一般の人々は、どこで叫べばよいのか、その適切な場所を見つけることさえ苦労することが多いのです。政府は群衆の「音量」には耳を傾けますが、起こる「変化の種類」は、複雑な法律の迷路をナビゲートするためのリソースを最初に持っている誰に依存しているかによって決まるのです。

したがって、誰もが発言する権利を持っている一方で、本論文は、依然として土俵は傾いていることを示唆しています。真の不平等とは、政府があなたを無視することではなく、変化を起こすためにどの特定のルールに対して戦う必要があるのか、あなた自身がその場所を知らないかもしれない、ということなのです。