包容的なガバナンス: ジェネレーティブAIが公共サービスをすべての人にアクセス可能にしている方法

公共セクターは技術の進歩とともに進化し続けていますが、その核心的な目的は、社会経済的地位、身体的能力、または地理的位置に関係なく、すべての市民が公共サービスに平等にアクセスできるようにすることです。この目的は、一般的に包容的なガバナンスとして知られており、公共セクターは市民の関与を高め、運用を合理化し、情報に基づいた決定を下すために先進的な技術を継続的に採用するようになりました。1990年代には、インターネットの登場により、公共セクターは電子政府を採用し、公共サービスをオンラインで提供し、政府がウェブサイトを通じて市民とやり取りできるようにしました。今日、ジェネレーティブAIは、サービスとのやり取りの方法を変え、パーソナライズされた体験を提供し、アクセシビリティを向上させ、職場を合理化することで、同様の変革的な役割を果たしています。ジェネレーティブAIの潜在力を認識し、公共セクターはジェネレーティブAIにますます投資を増やしています。生産性の向上は、2033年までに年間1.75兆ドルに達すると予想されています。BCGによると、この記事では、ジェネレーティブAIが公共サービスの未来をどのように形作り、包容的なガバナンスの目標をどのように進めているかを探ります。

アクセシビリティの向上

ジェネレーティブAIは、長年にわたって疎外されたコミュニティやサービスを受けにくいコミュニティに影響を与える障壁を減らすことで、公共サービスをよりアクセスしやすくしています。従来の公共サービスモデルは、パーソナライズされた支援の欠如、言語の壁、障害者の課題などにより、これらのグループに到達するのに苦労しています。ジェネレーティブAIは、これらの問題に対処するためにいくつかの方法で役立っています。

ジェネレーティブAIを搭載したツール、チャットボット、バーチャルアシスタントは、市民が複雑な官僚システムをナビゲートするのを支援するパーソナライズされた支援を提供しています。たとえば、ドイツのハイデルベルクでは、市はLumiというチャットボットを導入しました。Lumiは、住所の変更からごみ収集に関する情報まで、様々な問い合わせに対応しています。Lumiは、公開されている市のデータから情報を取得し、ユーザーのやり取りに基づいて改善されます。

ジェネレーティブAIを搭載した翻訳ツールも、言語の壁を除去し、非ネイティブスピーカーが重要な情報やサービスに好みの言語でアクセスできるようにしています。これは、言語の多様性が大きい多文化社会では特に重要です。たとえば、カリフォルニア州のストックトンとフェアフィールドの市は、住民がモバイルまたはウェブチャネルを介して71の言語で市政府と通信できる翻訳ツールを導入しました。インドでは、Jugalbandiプロジェクトは、WhatsAppとTelegram上のジェネレーティブAIを搭載したチャットボットを使用して、農村部の住民が政府サービスに自分の言語でアクセスできるようにしています。これらのチャットボットは、テキストと音声の両方で応答でき、現在10の言語をサポートし、171の政府プログラムをカバーしています。

市民の関与の向上

包容的なガバナンスのもう1つの重要な側面は、市民との効果的な関与を確立することです。政府機関は、公共の健康促進から観光の促進まで、幅広い機能を扱っています。市民が機関に問い合わせを行うとき、人間のエージェントは、データを迅速に検索して要約するという課題に直面することが多く、これは時間がかかり、労力が必要です。これは、時々、市民の期待を満たさないことがあります。

ジェネレーティブAIを搭載したバーチャルアシスタントは、市民の問い合わせに対してパーソナライズされた応答を提供することで、これらの課題に対処しています。たとえば、EMMAは、国土安全保障省の下にある米国市民権・移民サービスによって開発されたチャットボットです。EMMAは、移民、グリーンカード、パスポートなどのサービスを支援し、英語とスペイン語の両方をサポートしています。英語版は、音声でのやり取りも可能で、ユーザーをウェブサイトで案内しています。EMMAは、1ヶ月に約100万のやり取りを処理しており、市民の関与を向上させる価値を示しています。

同様に、オーストラリア政府は、税関連の問題、たとえば財産権、所得、控除、申告について、市民や企業を支援するためにAlexというチャットボットを使用しています。Alexは、ユーザーを関連するコンテンツに効率的に案内し、時間を節約し、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させます。

包容的な決定

包容的なガバナンスの重要な側面は、市民の社会経済的地位、民族、または個人的なつながりに関係なく、公平で偏見のない決定を下すことです。ジェネレーティブAIは、公共セクターが包容的な決定を下すのを支援しています。公共セクターにおける包容的な決定の1つの注目すべき例は、ジェネレーティブAIを搭載した自動化された採用プロセスの使用の増加です。このシステムは、人間の偏見を最小限に抑えるために、履歴書や応募書類をスクリーニングします。関連する資格や経験にのみ焦点を当て、個人情報を隠すことで、ジェネレーティブAIは、すべての候補者が単にその功績に基づいて評価されることを保証します。

たとえば、ニューヨーク市のジェネレーティブAIを搭載した採用プラットフォームの使用により、評価の標準化と個人情報の除去により、より多様な候補者プールが実現しました。同様に、英国民間航空局は、AIを使用して申請をフィルタリングし、多様性を評価し、採用慣行の公平性を向上させています。

包容的な政策の開発

ジェネレーティブAIは、データ分析を通じて政策開発に包容的なアプローチを可能にし、より多様な人口グループのニーズや好みを特定し、政策がすべての市民の利益を反映し、より公平な結果につながるようにします。

たとえば、ロサンゼルス市は、AIを駆使した分析を使用して、コミュニティのニーズをよりよく理解し、資源の割り当てを最適化しています。住宅、交通、公共の健康に関連するデータを分析することで、市は、多様でしばしば疎外された人口のニーズに応える決定を下すことができます。

同様に、英国国民保健サービス（NHS）は、ジェネレーティブAIを使用して、医療サービスに対する患者の需要を予測しています。この患者のデータと傾向の分析により、NHSは、弱者が必要な医療を受けられるように、資源をより効果的に割り当てることができます。

公共セクターにおけるジェネレーティブAIの責任ある使用

ジェネレーティブAIは公共セクターを変革する潜在力を持ちますが、すべての市民が公平かつ公正に利益を得るように、責任を持って使用する必要があります。公共セクターの機関は、これらの課題に対処するための政策を策定しています。EUのAI法規制や、米国アルゴリズム的説明責任法などの政策は、透明性と公平性を重視しています。これらの政策の重要な指針は以下のとおりです：

• 透明性と説明責任を確保する: ジェネレーティブAIシステムは、透明性を持って設計される必要があります。これには、ジェネレーティブAIが決定を下す方法についての明確な説明を提供し、そのプロセスが非専門家にも理解できるようにすることが含まれます。透明性は、信頼を築き、市民が決定がなぜ、どのように下されたかを理解できるようにします。
• 公平性と偏見のないことを確保する: ジェネレーティブAIシステムは、トレーニングに使用されるデータに存在する偏見を無意識的に永続させたり、拡大したりする可能性があります。偏見のリスクを軽減するには、AIモデルを偏見の可能性について定期的に評価し、特定された問題に対処するための措置を講じることが重要です。
• データのプライバシーとセキュリティを優先する: 公共セクターでジェネレーティブAIを実装する上での大きな課題は、機密性の高いデータのセキュリティを確保することです。公共セクターのデータは、非常に機密性が高く、常に保護されなければなりません。ジェネレーティブAIを効果的に使用するには、データのプライバシーとセキュリティ対策が厳格に維持されていることを確認することが重要です。
• 説明責任を促進する: 説明責任は、包容的なガバナンスを促進するためにジェネレーティブAIを使用する上で重要な側面です。これには、AIシステムの展開と影響を監視する独立した機関または委員会を設立することが含まれます。また、市民がフィードバックを提供できるチャネルを作成し、コミュニティの入力を必要な調整や改善につなげることも含まれます。

まとめ

ジェネレーティブAIは、公共セクターを変革し、アクセシビリティを向上させ、市民の関与を高め、包容的な決定を促進しています。パーソナライズされた支援を提供し、言語の壁を克服し、障害者の支援を行うことで、公共サービスをより公平で効率的なものにします。公共セクターの機関がジェネレーティブAIをさらに統合するにつれて、透明性、公平性、データセキュリティに関連する課題に直面する必要があります。責任ある実装は、厳格な政策と倫理基準によって導かれ、ジェネレーティブAIが真正に包容的なガバナンスの目標を進め、すべての市民にとってサービスをよりアクセスしやすく、公平なものにするために不可欠です。