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

一方で、朗報もあります。行政機関における導入率の低さは、ポリシーが十分に整備されていないことと、個人の理解がやや遅れていることに関連しており、逆に言えば、実践を通じての学びが重要であることを示しています。現在、生成AIの導入を進めている行政機関は、すでにさまざまなメリットを享受しており、多くの場合、他のセクターよりも高い成果をあげています。生成AIの導入により「職員のエクスペリエンスと満足度が向上した」と回答した行政機関の意思決定者は全セクター平均を上回る94%、また、「運用コストと時間の節約につながった」との回答も84%にのぼります。

SASのグローバル・ガバメント・ストラテジック・アドバイザーのジェニファー・ロビンソン（Jennifer Robinson）は、次のように述べています。「行政機関が生成AIの導入に消極的なのは無理もないことですが、すでに生成AIを導入している公共機関の先駆者たちは、その利用が増えるにつれて信頼度が高まり、イノベーションが加速することを示しています。大規模言語モデル、デジタルツイン、合成データは、政府機関にとって非常に大きな可能性を秘めており、これらを最大限に活用するためのプロセスとポリシーが整いさえすれば、さらなる価値をもたらすでしょう」

合成データへの関心の低さがイノベーションを阻害
合成データは、実際のデータを正確に模倣して作られた人工データです。これらのデータでは、学習元の実際のデータセットと同じ統計的特性、確率、パターン、特徴が再現され、99%の統計的有効性が確認されています。

たとえば、交通の流れをシミュレートした合成データ（ https://www.sas.com/ja_jp/software/data-maker.html
）は、たとえ運輸省が数カ月分の交通データしか持っていなくても、what-ifシナリオを用いて道路改修の効果検証をすることができます。機密データを模倣できるため、合成データを作成して、健康記録、学生記録、納税情報を処理するシステムのトレーニングおよびテストを行うことも可能です。

しかし、今回の調査の結果、行政機関の意思決定者の32%が合成データの使用を検討していないと答えており、これは他のセクターでの23%を上回る数字です。

ロビンソンは、次のように指摘しています。「合成データは、データプライバシーの厳格な規制に従わなければならない行政機関において、特に有用です。プライバシー規制に違反したり、機密情報が漏洩したりするリスクを抑えつつ、調査、テスト、分析などさまざまな目的で合成データを使用することができます」