複雑性を考慮して設計されたソリューションで公共サービスにおける AI の課題に取り組む

AI は公共部門の組織に無数のメリットをもたらします。 その中には次のようなものがあります:

• より良い市民体験: AI テクノロジーは、問い合わせに対してより迅速かつパーソナライズされた回答を提供することで、政府が国民と関わる方法を変革する可能性を秘めています。 たとえばシンガポールでは、 Virtual Intelligent Chat Assistant (VICA) が、会話型 AI プラットフォームが政府機関が国民の質問に効果的に応答するのにどのように役立つかを実証しています。 同様に、失業保険申請者のアクセスを改善するためにニュージャージー州で導入されたようなAI 翻訳サービスは、言語のギャップを埋める大きな可能性を浮き彫りにしています。 これらのテクノロジーにより、重要な政府サービスへの効率的かつ公平なアクセスが確保され、待ち時間が短縮され、言語などの体系的な障壁が取り除かれます。
• 不正行為の検出とリスクの軽減: 不正行為は、福祉プログラムから納税申告システムまで、公共サービスの分野全体にわたって依然として大きな課題となっています。 AI が不正検出を積極的に強化する可能性は計り知れません。 AI は、リアルタイム監視、行動分析、異常検出を使用することで、従来の方法よりも効果的にエラーを減らし、疑わしい取引にフラグを立てることができます。 AI システムは、進化する犯罪戦術よりも速く適応することで、特に財政援助や社会保障プログラムなどの大量の処理が必要な分野において、公的資金を保護し、プログラムの整合性を確保する上で重要な役割を果たすことができます。
• 運用と効率の改善: AI はすでに、さまざまな方法で政府プロセスの効率性を向上させることができることを示しています。 たとえば、米国の連邦政府機関は、 ChatGPT Govなどの大規模な言語モデルを活用して、ワークフローを効率化し、従業員が情報に素早くアクセスできるようにする検索エンジンやチャット システムなどの内部ツールを作成しています。 さらに、メンフィスでは、インフラの状態を監視し、修理の必要性を優先順位付けするために、 AI ビデオ テクノロジーを搭載した市のトラックが試験運用されています。 一方、米国立標準技術研究所のDioptraなどのツールにより、米国の政府機関は AI モデルの信頼性をテストし、厳格な基準を満たしていることを確認できます。 これらの例は、AI が日常的なプロセスを自動化し、インフラストラクチャ管理を改善し、公的資金をより効率的に使用できるようにする方法を示しています。
• データに基づく意思決定と重要な計画: AI は、公共部門のリーダーがよりスマートな運用上および戦略上の意思決定を行えるようにする上でも大きな可能性を秘めています。 たとえば、公立医療機関では、AI が患者の記録の分析、薬物試験の加速、ゲノム研究による個別化ケアの実現を支援する可能性があります。 さらに、都市計画者は AI を使用して人口動向を評価し、インフラのボトルネックを特定し、ニーズの変化に応じてリソースを動的に割り当てることができます。 これらのapplicationsは、多くの分野でまだ完全に実現されていないものの、AI がさまざまな重要な政府機能にわたって計画と意思決定を強化できる可能性を浮き彫りにしています。

公共機関が国民の体験を向上させ、不正行為を軽減し、業務を効率化し、よりスマートな意思決定を可能にするために AI の導入を拡大するにつれ、検索拡張生成 (RAG) などの高度なテクノロジーが不可欠になりつつあります。

RAG は、情報検索と自然言語生成の力を組み合わせて、正確かつ文脈的に関連性の高い結果を提供します。 たとえば、RAG と統合された国民向け仮想アシスタントは、政府のデータベースからリアルタイムのデータを活用して、パーソナライズされた正確な応答を提供できます。 これらのシステムは、一般的な検索結果を提供するのではなく、福祉給付から有権者登録の詳細に至るまで、意味のある文脈に沿った方法で市民の問い合わせを支援することができます。

さらに、RAG は、市民との直接的なやり取りを超えた重要なapplicationsを持っています。 ドキュメントの取得と監査の準備を自動化することでコンプライアンスを支援し、公的機関が規制要件を満たすための準備を整えることができます。 RAG は、さまざまなシステムからのデータを統合して、一貫性のある実用的な出力を生成することで、政府業務の効率性と説明責任の両方を向上させる新たな可能性を切り開きます。

RAG のようなテクノロジーは大きな可能性を秘めていますが、公共部門での導入には、データ セキュリティの懸念、パフォーマンスのボトルネック、規制上のハードルなどの課題が伴います。 適切な技術的ソリューションは、これらのリスクを軽減し、AI の導入をシームレスに行うことができます。 以下にいくつか例を挙げます。

パフォーマンスとトラフィック管理:

解決： 負荷分散。 政府の AI システムは、特に危機的状況や納税期限などのピーク時に、膨大なトラフィックを処理する必要があります。 負荷分散テクノロジーを実装すると、需要の高いワークロードをシステム全体に分散し、主要な操作中の待ち時間を削減することで、シームレスなパフォーマンスが保証されます。

制限されたデータ公開:

解決： applicationのセキュリティ。 政府は、医療記録から財務情報まで、国民の機密データの膨大なリポジトリを管理しています。 API セキュリティ ツールやAI ゲートウェイなどの高度なセキュリティ ソリューションは、安全な AI 操作を可能にしながら、このデータの機密性と整合性を確保するために不可欠です。

コンプライアンスと規制上の課題:

解決： ログ記録とレポート。 AI 機能が強化された高度なログ ツールは、データ アクセスや出力生成などの AI アクティビティの詳細をキャプチャすることで、明確な監査証跡を作成できます。 これらの機能により、コンプライアンス プロセスが合理化され、規制監査中に説明責任が示されます。