政府における人工知能の積極的な役割

近年、政府の間ではAIへの関心が高まっており、さまざまなAIベースのアプリケーションのパイロットプロジェクトの形でAIへの投資が開始されています。 AI の導入は、政府サービスの構想、設計、提供、利用の方法に根本的な変化をもたらす手段となります。政府部門間のシームレスな情報の流れを通じて、政府が国民に統合されたサービスを提供するのに役立ちます。さらに、AI の導入により、政府のプロセスの再設計、従業員の負担軽減、生産性の向上、国民との交流の改善にも役立ちます。

ガートナーによると、2025 年までに政府機関の 50% 以上が、回復力と柔軟性を向上させるために重要なコアレガシー アプリケーションを最新化することになります。

MarketsandMarketsの分析によると、2025年までに軍事分野における人工知能の市場規模は188億2,000万米ドルに達すると予想されています。

ガートナーは、2024 年までに政府の AI およびデータ分析への投資の 60% が、リアルタイムの運用上の意思決定と結果に直接影響を与えるように設計されると予測しています。

Forbes によると、チャットボットは人工知能を駆使したアプリケーションです。政府が公共サービスを自動化する方法を模索する中、2022 年にはこのようなアプリがさらに増えるでしょう。

政府サービスにおける人工知能導入戦略

政府が大きな企業であるならば、その各部署もそれ自体が企業である。すべての政府部門の主な戦略は、それを AI 企業に変革することです。

政府の AI 戦略とは、政府の正式な目的に沿った AI のビジョン、ミッション、目標を定義し、政府全体で AI 機能を管理するためのアプローチを設計することです。

下の図は政府の AI 戦略を示しています。 AI は、政府のプロセスを変革し、サービスを改善し、国民に対するミッションの成果を高めるのに役立ちます。

政府向けAI導入戦略

AI政府のビジョンは、AIの導入を加速することで、各部門をAI企業に変革することです。その使命は、市民へのサービス提供を改善し、市民サービスの精度を高め、コストを削減するためのインテリジェント システムを構築することです。

AI 配信は、大きく分けて 3 つのアプリケーション カテゴリに分けられます。

• パターンを識別したり予測を立てたりするのに役立つドメイン中心のシステム。
• ロボティック プロセス オートメーションと呼ばれるインテリジェントな自動化ツール上に構築されたバックオフィス システム。
• 市民、従業員、その他の利害関係者と直接関わるのに役立つ市民参加システム。

政府は AI を管理するための調整機関とタスクフォースを設立する必要があります。 AI ガバナンスには、投資決定、倫理とプライバシーのフレームワークの作成、AI ツールキットの特定と使用、フレームワークの選択が含まれます。また、政府の使命を達成するために必要とされる AI スキルチームの性質と、それらをどのように開発すべきかを決定します。

AI ガバナンス チームは、データ駆動型テクノロジーをどのように管理すべきかについて政府に助言し、規制当局が責任あるイノベーションをサポートし、信頼できるガバナンス システムを構築できるように支援する必要があります。ガバナンス チームは、公正かつ透明性があり、説明可能な方法で AI の開発を促進するポリシーを策定する必要があります。

政府におけるAI導入の推進要因

政府における AI 導入の推進要因は次のとおりです。

（１）国民の要望と期待

AI は、状況認識や意思決定の向上など、国民の重要なニーズと能力をサポートできます。

（２）公共サービスの近代化

国民向けアプリケーションは、政府が国民に提供するサービスの品質を向上させます。

たとえば、AI は患者情報を分析して治療を個別化することで、患者の治療結果を改善できます。

（３）行政サービスの革新

AI は、明確に定義されたタスクを自動化することで、業務を効率化し、労働力を増強します。従業員は、人間による入力を必要とする意思決定に、より多くの時間を費やすことができます。

たとえば、コンピューター生成の仮想アシスタントを使用すると、基本的なクエリに応答するのにかかる時間を短縮できる一方、予測分析により、より情報に基づいた意思決定が可能になります。

（4）データに基づく意思決定

政府機関は毎日大量のデータを収集しています。正確な分析がなければ、実用的な洞察を提供するにはデータが不十分です。より適切な意思決定により、サービスが向上し、時間が節約される可能性があります。

たとえば、AI は履歴データとリアルタイムデータを使用して需要を予測し、常に適切なタイミングでサービスが提供されるようにすることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

（５）業務効率の向上

政府職員の業務を自動化することで、コスト、時間、労力を節約できます。

政府業務で使用されるAIの種類

政府サービスの主なビジネスおよびテクノロジーの実現要因は次のとおりです。

• 社会的協働ガバナンス
• デジタルインクルージョン
• モビリティ
• コンタクトセンター
• クラウドコンピューティング
• 統合政府
• データ分析
• オープンデータ
• 証明書不要のガバナンスシステム
• 安全性
• モノのインターネット
• 相互運用性
• ゲーミフィケーション
• スマートシティ

これらは、人々へのより良いサービス提供を目的とした AI の導入と連携することで、より効果的に達成できます。

最も一般的に使用される AI 技術は次のとおりです。

• 機械学習
• 自然言語処理
• ロボット
• コンピュータビジョン
• 音声認識
• 画像認識
• ルールベースのシステム
• 予測分析

政府サービスにおけるAIの種類

AI を活用した政府リファレンス アーキテクチャ

以下では、使用される用語やアプリケーション アーキテクチャなど、AI 対応の高レベルの政府リファレンス アーキテクチャについて説明します。主な目標は、大量の政府データからのリアルタイムレポートを処理する電子政府 AI プラットフォームのフレームワークを提案することです。このデータは、主に部門や機関のさまざまなリポジトリやデータ ストレージ施設にデータを保存する単一または複数のアプリケーションから取得されます。

次の図は、主要なコンポーネントとレイヤーを含む高レベルの AI ベースの政府リファレンス アーキテクチャを示し、これらのコンポーネントとレイヤーの簡単な説明を示します。

政府人工知能プラットフォームの高レベルリファレンスアーキテクチャ

（１）データソース

データ ソースは、ビジネス上の問題を解決するために必要な洞察を提供します。データ ソースは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データに分類され、複数のソースから取得されます。 AI ベースのソリューションは、さまざまなソースからのあらゆる種類のデータの処理をサポートする必要があります。

（２）プラットフォーム管理サービス

プラットフォーム管理サービスは、モデルの再現性と再利用性を確保するためのモデル ガバナンス アクティビティを実行し、必要に応じてモデルを再トレーニング/ロールバックできるようにします。 MLOps は、運用環境での機械学習アプリケーションの展開と管理を自動化し、拡張するのに役立ちます。

データ管理サービス、ポリシー、プロセス、プラクティス、およびテクノロジーは、ソースから宛先までのデータの管理に使用されます。

• データ取り込み: さまざまなソースから収集された生データを保存し、データに転送する機能が提供されます。ストリームの抽出、解析、データの読み込みはすべてこのフェーズで完了します。
• データ準備: このサービスは、さまざまな種類のデータを処理し、データに関する迅速な洞察を提供するメカニズムを提供します。
• データ レイク: AI 開発者、データ サイエンティスト、アナリストがあらゆるサイズ、形状、速度のデータを簡単に保存し、あらゆる種類の処理と分析を実行できるようにするために必要な機能を備えています。バッチ、ストリーミング、インタラクティブな分析により、すべてのデータを保存しながら、より高速に起動して実行できます。
• データ ウェアハウス: 政府のデータ ウェアハウスには、部門データベースやデータ リポジトリからの構造化データなど、政府全体のデータが保存されます。データ ウェアハウスは、超並列処理とシェアード ナッシング アーキテクチャをサポートし、構造化データと非構造化データの両方を考慮して最適なパフォーマンスを提供します。単一障害点が存在しないように設計されています。

AI モデルは、さまざまなユースケースを処理し、ビジネス成果を達成するための適切なモデルを特定するのに役立ちます。ユースケースに基づいて開発できるさまざまなモデルには、機械学習モデル、自然言語処理モデル、ディープラーニングモデル、エッジコンピューティングモデルなどがあります。

• モデルの準備と構築: AI スマート エージェントとテクニックは、モデルの準備と構築に役立ちます。評価は、仕様に基づいて最適なモデルを決定するのに役立ちます。サービス実行中にテストと自己修復を実行します。
• パフォーマンスを最大化するために、モデルはさまざまなハイパーパラメータを使用してトレーニングされました。
• モデルの展開と改善のステップでは、展開プロセスが自動化されるだけでなく、継続的な再トレーニングと再展開、モデルと運用ワークフローの統合、モデルを改善するための運用フィードバックの統合のプロセスも実行されます。
• モデルの使用と影響: このコンポーネントの機能は、AI モデルが実際にビジネス ラインで使用され、ビジネスの結果に影響を与えることを確認することです。

AI アプリケーションとサービスは、市民サービスを強化するためのさまざまな種類の AI コンポーネントをカバーします。さまざまな人工知能サービスには、機械学習サービス、自然言語処理サービス、ロボット工学サービス、エッジコンピューティングサービスなどがあります。通常、これらのサービスはマイクロサービスとしてモデル化されます。入力データを取得し、その入力を使用して AI モデルを実行し、出力をデータベースに保存するパイプラインを構築します。これらの AI サービスはマイクロサービスとして開発されます。

アプリケーション層には、政府プロセス、コア政府アプリケーション、サポート アプリケーション、生産性アプリケーションが含まれます。ユーザーによって、役割、責任、機能に応じて異なるタイプの出力が必要になる場合があります。自律型インテリジェントエージェントを使用して適切なサービスを提供し、人々のニーズを満たすアプリケーションサービスを調整および管理する役割を担います。

政府にとってのAIの利点

AI は、国民が政府とやり取りしたり、行政サービスを利用したりする際に役立てることができます。 AI は既存のタスクを高速化し、人間の能力を超えた作業を実行できます。

AI は、現在人間に依存している政府のやり取りの自動化にも役立ちます。 AIの助けを借りて、電子メール、オンラインチャット、電話、問い合わせへの応答、ソーシャルメディアチャットなどを自動化することができ、より良い顧客体験を提供するために、AIシステムは以前の政府とのやり取りを保存し、分析に使用します。

国民へのリアルタイムの支援は、時間的に緊急な状況で国民と常に連絡を取り合う政府職員にとって最も役立ちます。これらには、住民にリアルタイムの災害状況や天気予報を知らせる必要がある災害管理システムが含まれます。

データマイニングとクラウドベースの人工知能により、大量のデータを分析および処理できるようになり、政府は国民や政府のプロセスをより深く理解し、より適切なビジネス上の意思決定を行うことができます。

予測機能の面では、AI ベースのシステムは大量のデータを迅速に処理するのに役立ちます。これにより、待ち時間が短縮され、エラーが最小限に抑えられ、緊急時の対応が迅速化されます。また、より深い洞察とより良い市民体験を生み出すことにも役立ちます。

政府で AI を使用するその他の利点は次のとおりです。

• 政府のプログラムや政策がどのように、そしてなぜ実行されるのか（記述的および因果分析）を深く理解します。
• 人々を中心に据えて、より効果的に、より良いプログラムやプロジェクトを設計します。
• 起こりうる将来のシナリオを特定し、最善の行動方針を推奨します (予測分析と処方分析)。
• 政府職員の感情を理解し、政府の政策に対する彼らの見解や態度を学びます。
• 政府の規制と課税制度の有効性を向上させる。
• 意思決定への参加を通じて国民の満足度を向上します。
• 人々のニーズを考慮した正しい政策を策定します。

政府におけるAIの活用事例

以下は、政府サービスで AI を使用しているいくつかの政府部門の簡単な説明と使用例です。

（１）農業

農業分野は、最良の結果を得るためにさまざまなリソース、労力、資金、時間を必要とする分野です。今日、農業はデジタル化が進んでおり、この分野では人工知能が登場しています。農業における人工知能は農家にとって非常に役立ち、農業ロボット、固体および作物の監視、予測分析に応用されています。農業における AI の使用例の一部を以下に示します。

• 農作物の栽培に影響を与えるパラメータ（降雨量、土壌の質）に関するリアルタイムの情報と、そのパラメータに基づいて収穫量を最大化する方法に関する専門家のアドバイスを農家に提供します。
• 土壌と気象条件に関する地理データをリアルタイムで収集して送信する GIS とセンサーベースのテクノロジー、土壌の健全性の監視と修復。
• 耕作面積の傾向分析、過去 5 年間のさまざまな耕作面積の経済状況、さまざまな農産物の需給状況、政府向けのさまざまな農業気候帯におけるさまざまな作物の最適な耕作面積計画の作成、農業計画担当者向けの意思決定サポート。
• モバイル技術は、専門家のアドバイス、警告、勧告、作物の要件と価格、その他の重要な情報を農業コミュニティに広めるために使用されます。
• 高度な害虫攻撃検出。
• 作物の価格を予測して、栽培方法の参考にします。

（２）ヘルスケア

ヘルスケア分野では、人間よりも正確かつ迅速な診断を行うために AI を導入しています。 AIは医師の診断を支援し、患者の状態が悪化した場合に通知して、患者が入院する前に医療援助を受けることができるようになります。ヘルスケアにおける人工知能の使用例は次のとおりです。

• 画像診断などの AI を活用した診断。
• 患者に個別化された治療を提供し、患者のデータを分析して患者のリスク スコアを予測し、医師が優先順位を付けられるようにします。
• 潜在的な流行の特定と拡散​​の追跡、異なる場所からの同様の症状の患者のクロスチェック、パターンの検出、流行が発生する可能性がある場合の警告。
• 人口統計学的および社会的パラメータに基づく疾病の傾向。
• 既知のウイルス保有者との接触者を特定します。
• 気候、経済、社会データを提供される医療の質と統合し、ウイルス性疾患に脆弱な地理的領域を特定し、各部門にリアルタイムの意思決定サポートを提供します。

（３）教育

人工知能は採点を自動化できるため、教師はより多くの時間を授業に費やすことができます。 AI チャットボットは、生徒とコミュニケーションをとるための指導アシスタントとして機能します。 AI は、いつでもどこでも簡単にアクセスできる、生徒の個人的な仮想家庭教師として機能します。教育における AI の使用例の一部を以下に示します。

• カスタマイズされた学習のための適応型学習ツール。
• インテリジェントなインタラクティブな指導システム。
• 生徒数に関係なく、個別教育を提供します。
• 退学が予想される学生に予防措置情報を提供する予測ツール。
• 生徒の進捗状況を分析し、矛盾点を特定します。また、生徒の作業をレビューして長所を特定し、修正を提案します。
• 教師の自動的な合理化。

（４）地理情報システムと災害管理

一部の政府は災害管理や災害早期警報に人工知能を活用しています。過去の何千もの災害に関するデータを入力すると、AI システムは起こりうる災害に関して将来を正確に予測できます。人工知能の使用例には次のようなものがあります。

• 天然資源管理や自然災害に関連する GIS データの分析に役立ちます。
• 森林の乾燥度を地図に表して、山火事の予測精度を高めます。
• 災害を予測し、影響を受ける可能性のある地域を特定し、住民への悪影響を軽減するための予防的介入措置を推奨します。

（５）スマートシティ

人工知能は、安全な都市、スマートな水、スマートな交通、スマートな廃棄物、スマートな駐車場、スマートな輸送などのスマートシティのコンセプトに使用されています。これらのユースケースの一部は次のとおりです。

• 建物の火災リスクを予測し、火災発生の可能性が高い建物を特定するように設計された人工知能ソフトウェアを開発します。
• 廃棄物の適切な処理、下水道の継続的な検査はコストの増加につながります。人工知能ソリューションを使用することで、ルートを最適化し、コストを削減できます。
• スマートホームとスマート公共施設。
• 群衆管理。
• AI を活用したサービスの提供。

（６）財務

金融業界では、自動化、チャットボット、適応型インテリジェンス、アルゴリズム取引、機械学習を金融プロセスに導入しています。人工知能の使用例には次のようなものがあります。

• 予測収入と実際の収入のギャップを明らかにします。
• 政府の収入増加に貢献します。
• 脱税者、脱税者、その他の主な収入貢献者を特定し、因果関係の分析を実行し、意思決定のサポートを提供します。

（７）広報体制

AI は、広報システムや一般的な印刷メディアからのテキスト入力 (非構造化データ) を分析し、主要な問題領域 (地域、問題の種類、頻度、重大度など) を特定し、適切な是正措置を推奨するのに役立ちます。チャットボットは、政府サービスで最も一般的に使用されるユースケースです。人工知能の使用例には次のようなものがあります。

• 会議をスケジュールします。
• よくある質問への回答。
• 政府内の適切な部門にリクエストを直接送信します。
• フォームに記入してください。
• ファイルの検索を支援します。
• 政府機関の社会経済的プロファイルに適した幸福指数を設計し、政府による適切なサンプル調査の実施を支援し、結果を分析し、指数を改善するための適切な提案を行います。

（８）交通

AI ベースのシステムは、輸送サービスプロバイダーがルート計画と配送スケジュールを最適化するのに役立ちます。いくつかの使用例を挙げると、

• 自動交通管制。AI が交通システムを最適化して移動時間を短縮し、交通停止回数を減らし、待ち時間を短縮します。
• 自律走行トラック。
• インテリジェント交通システムは道路状況を監視し、納税者にとって最大の効果が得られるようリソース利用を最適化するための事前の推奨事項を提供します。
• コミュニティ駐車場。
• ルーティング プロセスの最適化。

（９）公共の安全

人工知能は、人々がサービスを利用する際の安全を確保するのに役立ちます。たとえば、リアルタイムの犯罪追跡は、都市部で公共交通機関を使用する際に住民の安全を守るのに役立ちます。 AIのユースケースとしては、

• 警察のヒートマップのパターンを特定し、次の犯罪が発生する可能性のある場所と時間を予測するために使用されます。
• 最適な警察パトロール場所を決定します。警察は必要な場所にリソースを配置できるため、効率が向上し、定期的なパトロールによって住民を確実に保護できます。
• クエリを理解して分類することで、緊急通話のルーティングを自動化します。
• 行方不明の子供を見つけるために、AI は疑わしいオンライン活動に関するヒントを提供し、その情報を当局と共有します。

（10）安全性

セキュリティにおける高度な AI の使用例は次のとおりです。

• ナビゲーション、地形、海図作成機能が向上し、安全で正確なナビゲーションと監視の向上が促進されます。
• 危険な状況における航空機、船舶、車両などの機器の安全性を向上します。
• 部品の故障を予測し、診断を自動化し、メンテナンスを計画します。

結論は

人工知能とディープラーニング技術の最近の進歩により、ますます多くの政府機関がシステムとサービスの改善に AI 技術を活用し始めています。政府における AI の使用では、プライバシーとセキュリティ、従来のシステムとの互換性、変化するワークロードを考慮する必要があります。

AI の導入は、政府サービスの構想、設計、提供、利用の方法に根本的な変化をもたらす手段となります。政府部門間でのシームレスな情報の流れを通じて、政府が国民に統合されたサービスを提供するのに役立ちます。さらに、AI の導入は、政府のプロセスの再設計、従業員の時間の解放、生産性の向上、市民との交流の改善にも役立ちます。

人工知能と機械学習モデルにより、国民はサービスの透明性と正確性を高めることができます。 AI は、業務効率の向上、政府のコスト削減、国民へのサービスの向上、データに基づく意思決定、そして国民へのより良いサービスの提供に役立ちます。

AI ベースの政府リファレンス アーキテクチャは、堅牢性、市場投入までのスピード、ビジネス成果を備えた AI ソリューションをサポートします。

原題: 政府における人工知能の役割、著者: Gopala Krishna Behara