自治体における生成AIの活用とその可能性

生成AIの基本概念と自治体への影響

地方政府における生成AIの活用

• 自動化ツールの導入
  地方政府は、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を利用して、特定のサービスエリアでの業務を効率化しています。例えば、マイアミでは、ハリケーンシーズン中に特別支援シェルターの住民に電力復旧の通知を行っています。
• 文書作成と報告の効率化
  生成AIは、業務の標準化を助け、会議の議事録や業務プロセスの文書化を行うことで、知識の損失を防ぎます。これにより、新入社員の教育や現職員の意思決定がサポートされます。
• チャットボットの導入
  地方政府のウェブサイトにチャットボットを統合することで、市民の簡単な質問に迅速に対応できるようになります。これにより、サービスエージェントへの問い合わせが減少し、市民の時間を節約します。
• 都市開発と交通管理の最適化
  生成AIは、過去のデータを分析し、将来のトレンドを予測することで、都市の計画や交通ネットワークの最適化に寄与します。
• イノベーションの促進
  地方政府は、生成AIを活用したイノベーションハブを設立し、さまざまなステークホルダーが協力して地域のニーズに応じたソリューションを共創することができます。
• プライバシーと倫理的考慮
  AIの導入に伴うプライバシーやバイアスの問題に対処するため、地方政府は透明性と公正性を重視し、倫理的なAIの実装を進める必要があります。

公共部門における生成AIの可能性

• 市民サービスの向上: 生成AIは「情報アシスタント」として機能し、よくある質問に答えたり、サービスを推奨したり、簡単な取引を処理したりします。多くの政府がCOVIDワクチンに関する質問や税金関連のサポートを提供するためにチャットボットを導入しています。
• 内部効率の向上: 公共部門の職員がイントラネットや公共資料を自動的に検索し、対話する能力を持つことで、新入社員のオンボーディングが容易になり、部門間の効率が向上します。
• データの深い分析: 大規模な言語モデルは、膨大なデータの交差点を扱うことができ、AIに簡単なプロンプトを与えることで、トピック間の新しい関連性を見つけることができます。
• 創造的支援: 生成AIは、要約、アウトライン、スピーチ、メモなどの初稿を提供し、執筆プロセスを加速します。

法的および倫理的問題

• 機密情報の保護: 地方政府職員は、機密情報を開示することが州法や倫理規定で禁止されています。
• サイバーセキュリティの新たな課題: 生成AIの使用は、サイバー攻撃者によるデータ侵害を助長する可能性があります。
• 情報の正確性: 生成AIは「幻覚」と呼ばれる誤った情報を生成することがあり、出力内容の精査が求められます。
• 著作権や商標の問題: 生成AIは著作権で保護された素材を使用する可能性があり、知的財産権の侵害が懸念されます。
• 差別的または攻撃的なコンテンツの可能性: 生成AIの出力には、差別的または偏見のある情報が含まれることがあり、法律や職場のポリシーに違反する可能性があります。

詳細については、以下のリンクを参照してください。
CAIのリソース
NYC MyCity公式ウェブサイト
マイアミ商工会議所の記事
シカゴ市のAIロードマップ
ニューヨーク市のAIチャットボットに関する記事

microsoft.com

mrsc.org

alaskamanagers.org

市民サービス向上のための生成AIの実例

米国の市町村政府における生成AIの活用

市民サービスの変革

運営効率と透明性の向上

生成AIの具体的な活用事例

• 24時間情報アクセス: 市民は、生成AIによるチャットボットを通じて、政府サービスや政策、手続きについていつでも情報を得ることができ、政府職員の負担を軽減します。
• 許可申請の簡素化: AI駆動の技術を用いて許可申請プロセスを自動化することで、処理時間を短縮し、市民は申請状況をリアルタイムで追跡できます。
• コード執行の強化: 生成AIは、コード違反の発見と修正プロセスを簡素化し、政府職員の負担を軽減します。
• 作業注文管理の簡素化: チャットボットを通じて、ユーザーはポットホールや壊れた街灯の報告が簡単にでき、リクエストの状況を確認できます。
• 不動産税の評価と徴収の効率化: AIによる自動化された不動産税評価は、公正な評価を行い、市民は税金の支払いに関するサポートを受けられます。
• ビジネスおよび職業税の申告の簡素化: 生成AIを活用することで、ビジネスオーナーは税金の申告を容易に行えます。
• 計画およびゾーニング支援: AI駆動のeガバナンスソリューションは、ゾーニング規則や許可申請手続きに関する情報を提供します。

M2SYS eGovによる政府運営の簡素化

• M2SYS eGovプラットフォーム
• AIによる政府サービス
• eガバナンスソリューション
• デジタルトランスフォーメーションの課題

政策決定における生成AIの役割

生成AIの導入状況と影響

• 市長の関心
  調査に参加した市長の96%が生成AIの利用に関心を示し、特に技術の実装や都市サービスへの影響が注目されています。
• 実際の導入状況
  調査対象の都市のうち、実際に生成AIを導入しているのは2%に過ぎず、69%が技術を探索またはテスト中です。22%の都市が生成AIのリーダーを指定し、13%が利用に関するポリシーを策定、11%が職員に対するトレーニングを実施しています。
• 活用の可能性
  都市は、交通と輸送（34%）、インフラ（24%）、公共の安全（21%）、環境と気候（21%）、教育（18%）において生成AIを活用する可能性が高いと見ています。また、データ分析（58%）、市民サービスの支援（53%）、メモや文書の作成（47%）において生成AIの利用を探求しています。
• 倫理的原則
  81%の都市がセキュリティとプライバシー、79%が説明責任と透明性を、生成AIの利用における重要な倫理原則として挙げています。
• 機会と障壁
  市民の関与を改善（81%）、データ駆動の政策決定を強化（76%）、サービス提供を最適化（74%）する機会がある一方で、技術的専門知識の不足（74%）、認識の欠如（72%）、予算の制約（70%）が障壁として挙げられています。
• 協力の意欲
  都市は、生成AIを活用して都市の課題に取り組むための協力と専門知識の共有に強い意欲を示しています。

政府機関における生成AIの影響

• リスク管理の重要性
  生成AIのリスクには、予測不可能性やバイアス、情報の不正確さが含まれます。政府機関は、政治的プロパガンダの拡散や国家安全保障の脅威など、特有のリスクに直面しています。これに対処するため、アメリカやオーストラリア、中国などの国々は、AIに関する規制や政策を策定しています。
• サービス提供の変革
  政府機関は、サービス提供の向上に生成AIを活用することが期待されています。具体的には、シンガポールのGovTechが開発したPairアプリや、英国のHM Treasuryが試験中のGitHub Copilotなど、様々なユースケースが存在します。

地方政府における生成AIの安全性とベストプラクティス

• データセキュリティの重要性
  AI/MLを導入する際には、データ保護対策が不可欠です。具体的には、データガバナンス、脆弱性の評価、プライバシー規制の遵守などが求められます。
• 無責任な使用のリスク
  AIの無責任な使用は、サイバー攻撃のリスクを高める可能性があります。地方政府は、AIの利点を享受するために、使用に関するポリシーを策定し、スタッフが安全にツールを使用できるようにする必要があります。

政治広告における生成AIの活用

• AIの機能とコスト
  AIを活用することで、単一のプロンプトから新しいテキスト、画像、動画、音声を生成し、キャンペーンメッセージに織り込むことが可能です。これにより、パーソナライズされた広告を大規模に展開でき、資源が限られたキャンペーンでも競争力を持つことが可能になります。
• リスクと規制の必要性
  AIは、誤解を招く情報を広めるリスクがあり、特に選挙における誤情報の問題が深刻化しています。議会や連邦選挙委員会はこの新技術に対する規制やモラトリアムの必要性を訴えています。

今後の生成AI活用に向けた課題と展望

課題と展望の詳細

1. 政府調達ルールの遵守
   • AIやAIモデルの使用は調達時に開示する必要があり、政府はAI使用に関連する著作権や知的財産に関する責任から免責される必要があります。
2. 「自分のAIを持ち込む」準備
   • 従業員が個人のAIを業務で使用する傾向が高まっており、公共部門におけるセキュリティ上の重大な問題を引き起こしています。Microsoftの報告によると、世界中の75%の従業員が業務でAIを使用しており、その78%が公式な会社の戦略やルールの外で使用しています。
3. 組織のプライバシーポリシーの更新
   • 州および地方政府は、AIの使用やトレーニングに関するポリシーを考慮してデータとプライバシーのルールを更新する必要があります。
4. 従業員の再スキル化とアップスキル化
   • 政府は、GenAIが日常業務に与える影響やその利点を理解するための専門的な開発とトレーニングプログラムを開発する必要があります。民間部門のパートナーから学ぶことが有効です。
5. 市民の信頼の欠如
   • AI導入に対する市民の信頼が不足しているため、公共サービスの向上に向けた取り組みが遅れる可能性があります。
6. 透明性の確保と内部ガバナンスの構築
   • 生成AIの利用においては、透明性の確保や内部ガバナンスの構築が重要です。ボストン市の生成AI使用のための暫定ガイドラインでは、AIツールが市職員の業務に大きな利益をもたらす可能性があることが強調されていますが、出力の責任は職員にあるため、検証と説明責任が不可欠です。
7. 実験とエンパワーメントの文化
   • トップダウンではなく、すべての従業員が戦略を持ち、学び、実験できる文化を育成することが求められています。
8. 公共の失敗への恐れ
   • AIの導入に対する公共の失敗への恐れが、導入を遅らせる要因となっています。
9. データの統合と継続的改善
   • GenAIを実験する中で既存のデータのギャップを見つけ、データサイロを接続する方法を見つけることが重要です。また、公共部門でのAIの利用には、既存のAIアプローチに対して適応的で機敏であることが求められます。
10. 戦略的かつ慎重なパートナーシップ
    • 公共部門に利用可能な多くのAIアプリケーションやサービスに対して、詳細を慎重に検討する必要があります。

• nlc.org
• dataminr.com
• brookings.edu