政府におけるAIの理解：応用、ユースケース、そして実装

人工知能（AI）とは、機械が人間の知能を模倣し、データに基づいて効率的かつ正確に予測や推奨、意思決定を行うことを可能にする技術の総称です。AIの一分野である生成AIは、これをさらに発展させたものです。生成AIは、高度なデータ処理能力と、新たなコンテンツを自ら生成する能力を兼ね備えています。機械との自然言語による直感的な対話を可能にし、テクノロジーをより身近な存在にします。従来型のAIであれ生成AIであれ、AIは本質的に、人間よりも効率的にデータを活用、処理できる点に大きな強みがあります。 

政府機関は膨大なデータを扱っており、その量は多くの場合、民間の組織を上回ります。これらのデータの多くは非常に機密性が高く、厳格なプライバシー規制の対象となっています。そのため、公共部門は独自の課題に直面しています。すべての国民のニーズに応える必要がある一方で、各政府機関はそれぞれ異なる方法とペースでデジタル化を進めてきました。その結果、膨大な量のデジタルデータが情報サイロに分散され、政府職員や市民ユーザーが必ずしも容易に扱えるとは限らない状況が生まれています。 

法律、取引、記録、インテリジェンスなどの情報が、政府機関および利害関係者のデータプールを形成しています。AIは、こうしたデータのサイロ化を解消し、業務の効率化や運用の最適化を通じて、ビッグデータにまつわる課題を克服する上で有効な手段となります。AIを活用することで、政府機関はコストを削減し、サービス提供の質を向上させ、住民の満足度を高めることが可能になります。

交通では、機械学習アルゴリズムが交通最適化や交通インフラの予知保全に利用されています。米国では、公共交通機関向けのアプリケーションでAIの活用、センサーデータの読み取り、ユーザーのルート計画や移動計画の支援、道路の安全性向上などについて、組織が検討しています。

教育において、AIはアクセスを民主化することで教育格差を解消する手助けができます。ユネスコ（国際連合教育科学文化機関）によると、AIは現在の教育における最も大きな課題に対処する可能性を秘めています。AIは、教育と学習の方法を革新し、すべての人に対して包摂的で公平な質の高い教育を確保するという持続可能な開発目標への進展を加速させることができます。また、AIはパーソナライズされた学習プラットフォームや学生への重点的な支援を提供する可能性もあります。一部の政府機関はすでに政府内でAIトレーニングモジュールを導入しており、これを民間の市民に拡大する可能性もあります。

医療では、AI駆動のツールが診断と臨床研究を加速することで、全体的なケアの質を向上させることができます。AIは多くの診断ツールをサポートし、管理業務の自動化を図ります。AIは臨床データの収集を改善し、知識の共有や医療分野全体での研究努力を加速する可能性を秘めています。世界中の政府機関は、次のパンデミックを防ぐために疾病の発生予測ツールとしてAIを活用しています。

政府機関は、予測や処理だけでなく、AIを活用して国民と重要なサービスとのつながりを強化することができます。消費者は即時かつ効率的で個別化されたサービスを期待しており、政府機関はしばしば処理時間が遅く、非効率的であることで知られています。AIは、民間部門のサービスレベルに合わせて、顧客サービスとサポートの品質を向上させることができます。

米国では、顧客満足度調査の対象となった10業種の中で、公共部門は最下位にランクされています。¹Search AI、24時間365日対応のチャットボット、自動化された行政プロセスなど、さまざまなAIアプリケーションを統合することで、政府は公共情報の発信を効率化し、パーソナライズされた行政サービスを提供して、顧客サービスを全体的に向上させることができます。
続きを読む：政府にとって顧客サービスが重要な理由とAIがどのように役立つか

政府は膨大な量の書類、データ、そして行政業務を取り扱っています。手作業で書類を整理する無駄な時間は、国民にとって深刻な影響を与える可能性があります。米国政府の推計によると、時代遅れや複雑な手続きのために、毎年1,400億ドル²もの潜在的な利益が無駄になっていると言われています。

知識共有、アクセス制御、そして全体的な効率性の向上に加えて、ペーパーレス化は自動化とAIの活用への道を開きます。AIは特に、さまざまな形式や場所に格納されたデータを取得するのに役立ち、データへのアクセスを容易にし、従業員が異なるファイルやシステムを検索する時間を節約し、情報の紛失を防ぎます。

ある推計によると、米国の公共部門は、2033年までに生成AIによって総額5,190億ドルの生産性向上を経験することになります。³ AIは手作業の作業負荷を軽減することで、人的エラーを最小限に抑え、業務効率を高めます。

法務フィールドでは、AIはさまざまな場所や形式で格納されている情報を見つけることができます。文書の処理や分類、許可の取得、納税申告、社会保障のワークフロー自動化、公的扶助プログラムにおける不正検出など、さまざまなプロセスを自動化できます。AIは、電子情報開示、コンプライアンスチェック、契約分析などの法的プロセスを簡素化、合理化し、正確性と効率性を向上させることも可能です。

AIは、高等教育、特に研究機関における膨大な情報のふるい分けにも役立ちます。生成AIは、研究者がさまざまなソースからコンテキストと関連性のある情報を見つけて活用するのに役立ちます。これは、部門や大学を超えた共同研究プロジェクトにとって特に重要です。

データに基づく意思決定は、効率性、サービス、そしてデータの出力やアウトプットを最適化する鍵となります。しかし、最近の調査によると、公共部門のリーダーの32%が日常的な意思決定にデータの洞察を活用しているに過ぎません。

AIは、意思決定を支える統合データから貴重な洞察を引き出す、他に類を見ない能力をユーザーに提供します。たとえば、予測分析は犯罪、公衆衛生、経済の変化の傾向を予測できるため、政府がこれらの課題に積極的に対応し、軽減するのに役立ちます。

政策立案者は、予測分析を活用して、法案が施行される前にその潜在的な影響を評価するシミュレーションモデルを構築することもできます。

詳細：データとAIで課題を解決する – 公共部門のリーダーのための5つの洞察

公共部門のあらゆるものと同様に、AIの使用は、倫理的な導入、公平性、透明性を確保するために慎重に規制される必要があります。政府機関は機密データを扱うため、堅牢なガバナンスフレームワークを確立することで、リスクを軽減し、法的基準を維持し、政府のAIイニシアチブに対する国民の信頼を守ることができます。後者は、消費者の期待に応え、政府サービスを改善する上で重要です。

規制当局は、ほとんどの場合、AIの進展に対応するのに苦労してきました。民間部門におけるAIの急速な導入と、テクノロジーの機能、利点、リスクに対する理解の不均一性が、規制を困難にしています。

これに対応するため、各国政府は責任あるAI利用を確保するための倫理基準、法的配慮、そしてフレームワークを確立しつつあります。これらの規制は、公平性、説明責任、透明性を促進し、AIアプリケーションが民主主義の価値観と人権に合致することを保証することを目的としています。しかし、これらのフレームワークへの準拠は地域によって異なり、政府機関におけるAIの導入方法に影響を与えています。

全体として、データプライバシー法、公平性に関する義務、透明性に関するガイドラインは、信頼できる安全なAIサービスを確保することを目的としたコンプライアンス要件の中心です。

米国では、現在、包括的な連邦AI規制は存在せず、⁴規制の採択または却下をめぐる動きは、本質的に二大政党制に結びついています。政権は、急速なイノベーションを優先するため、規制を課すか、完全に撤廃するかで揺れ動きます。代わりに、州政府が規制を策定するため、法律が寄せ集めになり、複雑なコンプライアンス環境が生まれ、政府機関と関係者は独力で対応せざるを得なくなります。

一方、欧州連合（EU）は、AI法を導入し、安全性、基本的人権、人間中心のAIを保証するとともに、EU全体でAIの普及、投資、イノベーションを強化するための初の法的フレームワークを策定しました。

政府における生成AIの活用における最大のセキュリティ上の懸念は、公開大規模言語モデル（LLM）、AIシステムの基盤となる自然言語を用いて機密データをどのように扱うかということです。不適切な公開LLMの使用は、データ漏洩、機密情報の意図しない漏洩、敵対的操作に対する脆弱性といったリスクをもたらす可能性があります。

AIシステムはブラックボックスとして機能することが多く、セキュリティの保証が特に困難になります。透明性が欠如しているため、リスク評価や軽減策の実施が複雑になり、データ侵害や敵対的攻撃に対する脆弱性が高まります。そのため、政府がAIを導入することは、特に国家安全保障の利益を守るうえで、複雑なセキュリティの課題を引き起こすことになります。これらのリスクを効果的に軽減するためには、強力な暗号化、アクセス制御、そして継続的な監視といった厳格な保護手段を実施することが不可欠です。

生成AIが適切なコンテキストに基づいていることを保証するために、組織はRetrieval-Augmented Generation（RAG）を導入することができます。RAGは、独自のデータを安全に活用するための技術群です。このアプローチでは、AIモデルが、偏りがあったり、古くなった可能性のある学習データに依存するのではなく、信頼性の高い最新のデータを利用することが保証されるため、リスクの軽減に役立ちます。RAGを導入することで、政府機関は機密情報の管理を強化し、よりコンテキストに配慮した対応が可能になります。 

AI導入における最大の課題は技術的な問題だけではありません。専門的な人材の不足や、しばしば不明確な規制も課題となります。⁵多くの機関は、データセキュリティ、雇用機会の喪失、導入の複雑さといった懸念から、AI導入への抵抗に直面しています。AIを政府機関に導入するには、これらの障害を克服し、イノベーションの文化を育む、段階的な戦略的なプロセスが必要です。

• リアルタイムのデータ可視性の確保：効果的なAI導入は、機関がすべての関連データに完全かつリアルタイムでアクセスできるかどうかに大きく依存します。可視性が不十分な場合、AIによる洞察や自動化の精度が損なわれる可能性があります。最終的に、AIの価値は活用されるデータの質に左右されるのです。

• 計画とガバナンス：規制の欠如はイノベーションを促進する可能性がある一方で、政府レベルでのAI導入を阻害する可能性があります。明確なポリシー、倫理ガイドライン、そして規制遵守策を確立することで、迅速かつ責任あるAI導入を実現できます。

• 具体的なAIユースケースの特定：各機関は、公共サービス、自動化、意思決定など、AIが最も効果を発揮できる分野を評価する必要があります。政府は、これらのサービスを徐々に拡大し、セクターレベルや経済レベルに影響を与える必要があります。

• スケーリングとセキュリティ： スケーリングのユースケース以外にも、政府機関は、セキュリティを維持しながら、スケールと進化する政府のニーズに対応できる技術を確保する必要があります。

• 既存のシステムとの統合：政府機関の技術的成熟度はさまざまですが、AIシステムを既存のシステムにシームレスに統合することが、実装を成功させるための鍵となります。

世界中で、政府機関はリスクを軽減しつつ、AIの活用によってより多くのメリットを引き出すために、政府関係者や一般市民の労働力を向上させるプログラムを開発しています。

米国国務省のAIインベントリ2024では、公共サービス、効率、意思決定の向上を目的とした、外交、サイバーセキュリティ、行政機能におけるさまざまなAIアプリケーションの概要を示しています。 6米国国務省は、AIを使用して外交の政治手法を近代化しています。経営担当次官室は、国務省内のAIテクノロジーを使用して従来の外交活動を推進し、機械学習を内部情報技術と経営コンサルタント機能に適用しています。

その他の取り組み例としては、以下のようなものがあります。

• 領事館コンテンツの翻訳： AI翻訳モデルは、チームと協力し、政府のWebサイト上で領事館関連のコンテンツをお客様の希望する言語で提供します。AIは、通常必要となる時間とリソースを削減し、人的な確認を通じて正確性と理解を確保します（ただし、AIは依然として法律用語の処理に課題を抱えています）。

• 民間人に対する暴力モデル：オープンソースの政治、社会、経済に関するデータセットを活用し、世界各国における次の四半期および年間の民間人の大量殺害を予測する機械学習モデルです。このモデルは、紛争予防に向けた情報提供のために使用されます。

• センチュリオンアルファ：利害関係者や影響力を持つ人物を中心にしたモデルで、主要な意思決定者が問題のどの範囲に位置しているのか、また誰が誰に影響を与えているのかを特定します。シミュレーションでは、コンテクスト内での政治力学を分析し、競合する利害関係者の政策ポジションが時間とともにどのように変化するかを推定します。

• Storyzy： 実世界のデータを模倣したコンピュータ生成データを使用して、合成コンテンツの検出を改善します。

Elastic Search AI Platformは、AIアプリやRAGワークフローの構築に必要な完全な検索機能、ドキュメントレベルのセキュリティ、本番環境対応のベクトルデータベース、より関連性の高い自然言語検索結果を提供するELSER事前学習済み検索モデル、そしてE5（多言語）サポートを提供します。Elasticのオープンなアプローチにより、チームは自社またはサードパーティの変換器モデルとデータを安全に統合できます。

• 高度なデータ分析：構造化データと非構造化データの両方から、リアルタイムで有用な洞察を引き出します

• 検索機能の強化：インテリジェンスおよび公共記録におけるデータ検索精度を向上させます

• 拡張性のあるAIシステム：進化し続けるニーズに対応可能な柔軟かつ適応力の高いインフラを備えています

Elasticsearchを活用することで、政府機関は透明性、効率性、市民エンゲージメントを強化し、大規模なデジタル変革をスケールで推進することができます。