公共部門における AI とは

世界各地の行政機関では、公共サービスの提供における重要な課題を解決するために人工知能 (AI) や機械学習を導入する事例が増えています。それらを導入することで、時間とコストがかかる複雑なプロセスを単純化することができます。データ管理や分析、運用サポートまで、公共部門のニーズを満たすために必要なサービスをサポートするツールとして AI を開発および適用することは、公共部門の変革とモダナイゼーションを推進する上で重要な役割を果たします。 

公的機関が部門を超えて AI を活用する新たな方法を発見する中で、2 つの主要な AI アプリケーションが登場しています。1 つは、履歴データを使用して将来の出来事や傾向を予測し、リスクを緩和する予測型 AI であり、もう 1 つは、広範なデータセットから学習してコンテンツの生成、変換、修正を行う生成 AI です。 人工知能の導入により、住民の請求プロセスの効率化と正確性の向上、不正行為の検出と防止の支援、手作業の負荷の削減、より優れたデータ予測が可能になります。

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AI の進歩により、住民のエクスペリエンスが大幅に改善され、住民が行政サービスとやり取りする方法に変革がもたらされるとともに、よりシームレスなエクスペリエンスが実現します。政策立案者やその他の公共管理者は、より効果的なサービスを提供し、公共部門のリソースを住民に対してより適切に配分することができます。

公共サービスの提供拡大に向けて AI の導入を検討している公共機関は、その実装によって複数のメリットが得られます。たとえば、複数のソースからデータをまとめて既存の請求をより適切に管理したり、最新の情報を取得および配布して不正行為の予測、特定、防止に役立てたりなどが可能です。 

データ配布プロセスが改善されると管理者は請求の優先順位付けと検証を効率的に行えるようになり、請求プロセス全体が効率化されます。これは、請求者、政策立案者、政策担当者に伝達される情報の正確性と速度の向上に役立ちます。また、データを公共部門のアルゴリズムに照合することで、行政機関は住民のニーズを予測し、公共部門の管理者はサービスの利用可能性を管理および改善する能力を強化することができます。

AI の主なメリット 

公共部門で AI を使用することによって住民、管理者、政策立案者にもたらされる主なメリットは次の通りです。

サービスエクスペリエンスの向上 

AI アルゴリズムで処理されたデータインサイトとリアルタイムの予測分析により、サービスの提供とユーザーエクスペリエンスの全体的な強化が可能になります。住民は必要なときに必要な答えを適切なサービスから得ることができるため、より良い結果が得られ、リソースの無駄が削減されます。たとえば、スペインのバスク州にある IT 部門、Eusko Jaurlaritzaren Informatika Elkartea (EJIE) は、Red Hat® テクノロジーを使用して、AI 対応のデジタルサービスを住民に提供しています。バスク自治州政府は、それぞれの言語でサービスを提供することで住民をサポートしたいと考えていました。IT チームは AI を使用して、Itzuli プロジェクトのフレームワーク内で言語ツールを開発し、バスク語のテキストをスペイン語、フランス語、英語へと翻訳および音声合成すること、およびバスク語とスペイン語の音声の文字起こしを可能にしました。

請求処理の効率化

給付金の請求と支払いの処理には、数千時間もの職員の作業が必要になります。手作業による処理では人的ミスのリスクが高まり、住民と行政機関の両方の効率に悪影響を与える可能性があります。AI をワークフローに導入することで、請求手続きを自動化し、データ駆動型の推奨事項を提供することができます。これにより、請求プロセスを迅速化し、職員や住民のエクスペリエンスを向上させることができます。

不正行為、無駄、乱用の軽減

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) を活用すると、手作業で処理するよりもすばやく正確にドキュメントを分析できます。この AI ツールによって不正行為や無駄を効果的に発見できるため、行政のリソースや資金をより効率的に使用できるようになります。アルゴリズムを継続的に改善していけば、不正行為を検出するシステムの能力が向上し、住民にも行政機関にもスケーラブルな保護が提供されます。 

公共部門のサービスへのアクセス拡大

AI 支援によるガイダンスの使用により、住民が利用できるサービスやアクセスを拡大できます。請求の検証と処理に AI を導入すると、より多くの管理者が給付金請求を管理できるようになるため、行政機関は限られた数の専門家に過度に依存する必要がなくなり、請求処理の迅速化が促進されます。

政策立案の迅速化

政策の立案には多くのステークホルダーが関わり、住民に影響を与える可能性のある考慮事項が複雑に絡み合っています。計算 AI ツールは、試行錯誤の手法をより効率的なモデルに置き換えることでプロセスを加速し、政策の立案とレビューをサポートします。これにより、法的および技術的な課題と全体的なコストを削減できます。

本番利用に適した AI/ML 環境の構築

AI は公共部門にメリットをもたらしますが、その実装には一連の課題があります。

データ収集と分析の管理

行政機関による AI ソリューションは、トレーニングを効果的に行うために大規模なリアルタイムデータセットを必要としますが、個人を特定できる情報 (PII) の保護も無視することはできません。 

公共部門のワークフローは通常、手作業によるプロセスに依存し、厳格な構造と階層が存在しています。これが意味するのは、多くの部門において、既存のワークフローに新しいデータ収集手順とテクノロジーを統合する試みには課題が伴うということです。さらに、住民のデータはサイロ化され、複数のネットワークにわたって断片化されており、また場合によっては未だにデータが紙のままで維持されているため、単一のデータベースに一元化することが難しい場合があります。

ステークホルダーのニーズへの対応

AI/ML の実装と導入を成功させるには、複数のステークホルダー間の連携を図ることが重要です。そうしたステークホルダーには、住民、データサイエンティスト、IT 部門、運用チーム、公共部門管理者、政策立案者、そして独立系ソフトウェアベンダー (ISV) などのベンダーが含まれます。すべてのステークホルダーの間で合意を得ることで、摩擦を軽減し、AI/ML の有効化やユースケースに関する組織的な意思決定を促進できます。多くの民間企業や通信組織が、AI ワークストリームを最適化するために AI センター・オブ・エクセレンスを設置しています。

プライバシーの問題への対処

多くの組織にとってデータは重要な資産です。大規模なデータセット、特に PII を含むデータセットを使用して行政機関の AI ツールを効果的にトレーニングするには、GDPR コンプライアンス規制および EU AI 法 (GDPR に基づいて住民のプライバシー権を強化する法律) に準拠する必要があります。データへのアクセスは、法的根拠または請求に従ってのみ許可されます。 

地域の政策における課題への対処

欧州は以前から、AI の使用に対し、米国や中国に比べてより予防的なアプローチを採用しており、より厳格な規制環境が確保されています。EU 法は通常、GDPR、AI 法、データ法、DSA、DMA など、階層化された政策の集合で構成されています。EU 加盟国 27 か国にもそれぞれ独自の政策があり、国境を越えてビジネスを行う非 EU 国にはコンプライアンス要件の遵守が課題となっています。 

最適化と効率性の最大化

高性能なクラウドコンピューティング環境は、行政機関が直面する独自の課題に対処するのに必要な柔軟性を提供できます。しかし、そのためには堅牢な IT と公共部門のインフラストラクチャが必要になります。行政機関には、ネットワークエッジの運用を最適化し、エッジのポイントデバイスでデータを分析する、コスト効率の高いソリューションが必要です。

ネットワーク収集ポイントから送信するには、かなりの帯域幅が必要です。 また、公共部門のデータ収集により、特に地理空間イメージング (GIS) システムや国境横断型のシステムで、ストレージの急速な拡大が進んでいます。

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Red Hat のオープンソース・エンタープライズ IT ソフトウェアは、公共部門のエキスパートやスペシャリストを含む、さまざまな企業や行政機関とのコラボレーションによって開発されています。 

Red Hat のオープンなモジュール式 AI/ML ソリューションを使用すれば、AI/ML プロジェクトを迅速に運用化することができ、パーソナライズ、ステークホルダーの制御、透明性を高められます。これにより、行政機関は次のことができます。

• 現在の IT 投資を保護しながら価値を付加する：Red Hat は、パートナーシップおよび統合を通じて AI/ML プロジェクトのデプロイとライフサイクル管理を加速および単純化します
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公共部門における AI 活用の未来は大きく開かれています。Red Hat OpenShift® AI や Red Hat Enterprise Linux® AI などのソリューションを活用することで、行政機関は手間のかかる手作業を効率化および自動化し、住民に最高のサービスを提供することに集中できるようになります。