SAS最新調査：行政機関における生成AIへの期待感は、導入体制整備の実情を上回る

ガバナンス、コミュニケーション、ポリシーの改善により組織的障壁を取り除くことが必要
データプライバシー、データセキュリティ、AIガバナンス（ https://www.sas.com/sas/whitepapers/a-comprehensive-approach-to-trustworthy-ai-governance.html
）がすべてのセクターに共通する重要な懸念事項です。しかし、行政機関の回答者は他のセクター（46％）に比べて文化的な変化への抵抗をより大きな課題と捉えており（52％）、レガシーシステムとの互換性も課題になると考えています。

さらに、他のセクターと比べて行政機関では、規制が十分に整っていなかったり、生成AIに対する理解不足によって、生成AIによる効果が阻害される可能性があります。多くの行政機関が生成AIのガイダンスを急いで整備する一方で、職場で許される生成AIの使い方とそうでないものについての指針をまとめている行政機関は52%にとどまっています（全セクターでは61%）。

今回の調査によると、行政機関は他のセクターに比べてガバナンスとモニタリングに割り当てる予算が少なく、64%の行政機関では、生成AI予算の10分の1以下しかガバナンスやモニタリングに充てていません。さらに、公的部門の回答者の50%が、フレームワークが存在しないか、あってもアドホック的で非公式であると回答しています（全体では39%）。

急速に進む生成AIに関する規制整備に準拠しながら生成AIの価値を最大限に引き出すことが、あらゆる分野で共通の課題となっています。しかし、行政機関は他のセクターよりも体制整備が遅れている可能性があり、生成AIの現行および今後の規制に対して「完全に」または「ある程度」整備できている、と回答した行政機関のリーダーの割合は51%でした。これに対し、全セクターでは58%でした。

また認識不足も懸念されています。公的部門の職員のうち、自組織の生成AI導入についてよく知っていると回答した割合はわずか35%と、全セクターの平均である46%を大きく下回っています。停滞を示すこの指標は、幹部レベルの問題に起因している可能性があり、行政機関の意思決定者のうち、生成AIとその事業プロセスへの影響について「よく理解している」または「完全に理解している」と答えた割合は38%にとどまり、全セクター平均の48%を下回っています。