行政に AI を活用する理由
連邦機関と州および地方行政機関は、他の多くの組織をはるかに上回る膨大な量のデータを収集します。AI マシンラーニングとディープラーニングは、このデータを分析し、場合によってはミッションチームが手作業で処理するよりも迅速に、情報に基づいた意思決定を行う支援をします。生成 AI (GenAI) と大規模言語モデル (LLM) の出現により、分析ワークフローは、限られた予算内でより多くの種類の非構造化データを処理し、インサイトを生成できるため、自動化が身近なものになりつつあります。
行政における AI のメリット
行政サービスにおける AI は、高度な分析、コンピューター・ビジョン、自然言語処理 (NLP)、ロボット工学などのアプリケーションを駆使し、公共部門の機関に具体的なメリットをもたらします。これらのメリットには、日常的なタスクの自動化、より多くのデータと深いインサイトでミッションクリティカルなタスクに情報を与える機能、ハイパフォーマンス・コンピューティング (HPC) での AI の使用が含まれており、国立研究所の研究開発を加速します。2024年の ICF の調査によると、各省庁のリーダーの 99% が、ミッションを果たすためには安全で効果的な AI が不可欠であることに同意しています1 また、OpenAI とペンシルベニア大学の研究者は、生成 AI も大きな影響を与える可能性があると主張しており、LLM は米国の労働者がすべてのタスクの 15% を同じ品質レベルで、大幅に速く完了できるようにする可能性があると主張しています。2
行政における AI のユースケース
AI は、行政機関によるサービスの提供方法、ミッションを達成する方法、有益なリサーチの実施方法など、その方法を進歩させています。ここでは、ほんの一例をご紹介します:
- パーソナライズされた AI チャットボット体験: AI チャットボットは、一般市民からの問い合わせに効率的に対応するために、すでに使用されています。GenAI には、ユーザーのニーズをより理解し、文脈に応じた情報を提供する機能が備わっており、こうしたチャットボット体験をさらに共感的なものにできる可能性を秘めています。
- スマートシティーと交通アプリケーション: AI は、都市や交通管理戦略に情報を伝達するために、ほぼリアルタイムなデータ分析が可能であり、公共サービスの運用を容易にし、コスト効率を向上させることができます。例えば、交通当局は、AI を使用してバスの乗車人数を測定し、公共使用に基づく動的な車両管理を可能にします。水道事業者は、AI を使用して配管インフラストラクチャーの検査を自動化することで、時間の節約とコストの削減を実現できます。
- 国立研究所における AI HPC 研究: AI は膨大な量のデータを分析し、発見までの時間を短縮しており、国家また世界規模での生活の質の向上に役立つ可能性もあります。例えば、AI はエネルギー研究者が、将来のバッテリー開発に必要な 3,200 万個の材料を数日中に分析するために使用されています。
- AI ロジスティクスと分析: AI は、緊急サービスや防衛アプリケーションなど、重要な業務における意思決定に役立つものです。これらの実装には、通常、暗号化とサイバーセキュリティー、サイズ、重量、電力、コスト (SWaP-C) の制限に関連する特別な要件があります。これらの要件を満たすには、ポータブルなプライベート 5G ネットワークのようなソリューションが、堅牢で導入の準備が整った AI の実現に役立ちます。
行政と民間部門のパートナーシップにおける AI
イノベーションのペースを向上させるために、政府は共同研究プロジェクトのために民間部門の組織と提携することがよくあります。例えば、インテルラボは、国立科学財団 (NSF) と長年にわたるパートナーシップを持つ業界をリードする研究組織です。AI テクノロジーを進化させるさまざまなプログラムに協力しており、市民生活の質の向上、農業のレジリエンスとサステナビリティーの向上、その他多くのユースケースに重点的に取り組んでいます。
行政における AI の未来
AI テクノロジーがデータセンターのコアから現場のエッジデバイスまで急増する中で、最も大きな課題の 1 つは、より複雑なデータ・セキュリティーの境界を克服することです。ゼロトラスト・アクセス、機密コンピューティング、信頼できる実行環境を可能にするハードウェア対応セキュリティー機能は、不正アクセスから資産とデータを保護するために不可欠です。特に行政における AI のユースケースでは、安全で信頼性の高いサプライチェーンを確保することで、工場から現場まで、本物のテクノロジーを実現できます。
もう 1 つの重要な考慮事項は、AI を責任を持って使用し、新しいテクノロジーの適用が人権を尊重し、コミュニティーを活性化することを確実に実現することです。AI の導入は、計画から実行まで、公平性、透明性、説明責任の原則を統合するべきであり、AI モデルやデータセットにおける潜在的な偏見の影響を軽減するのに役立ちます。また、説明可能な AI (XAI) は、AI が特定の結果や回答をどのように生み出すかを代理店が理解するのにも役立ちます。