オーストラリア政府は、地方自治体、州政府、連邦政府全体における生成型AIの価値を認識しています。しかし、例年より長期間にわたる支出制限と自動化による災害への懸念により、少なくとも市民向けのソリューションに関しては、AIの導入が遅れています。
ガートナーがアジア太平洋地域の政府機関のCIOを対象に実施した調査（オーストラリアはまさにそのトレンドの中心に位置しています）によると、AI/機械学習と生成型AIは、2026年までに導入すべき2つの最優先事項です（図A）。しかしながら、オーストラリア政府が極めて重要と考える分野において、政府機関がAI導入を躊躇する要因として、他の要因も挙げられます。
たとえば、ガートナー社の調査によると、CIO の 84% が国民エクスペリエンスの向上への投資を最優先事項と考えている一方で (図 B )、2027 年までに生成型 AI 対応の国民向けサービスを導入する政府機関は 25% 未満にとどまります。
オーストラリア政府のAI導入への意欲と実行能力の乖離
ガートナーのバイスプレジデントアナリスト、ディーン・ラチェカ氏がTechRepublicのインタビューで述べたように、公開されている大規模学習モデルには国民の間に懐疑的な見方があり、プライバシー、セキュリティ、データの準備状況に関する懸念がAI導入のスピードに影響を与えています。これは特にオーストラリアで深刻な問題であり、政府サービスにおけるAIを含む自動化が深刻な被害をもたらしています。その結果、政府全体において、市民とのやり取りを自動化するとされるあらゆるアプリケーションに対して、根深い不信感が存在します。
最も注目すべきは、AIの応用ではないものの、オーストラリア国民に甚大な影響を与えた「ロボデット」スキャンダルが政権交代後に王立委員会の設置につながったことです。この論争の中心となった自動化は、多くの政府機関がAIの活用を検討していることを公表することを躊躇させる原因となっています。
「自動化との関連性は明確に表明されていませんが、政府機関は、間違った対応をすれば大きな評判リスクにつながることを認識しているという認識が根底にあります」とラチェカ氏は述べた。「経営幹部レベルでは、なぜAI分野でもっと迅速に行動できないのかという不満が高まっていますが、最初の数ステップについては保守的なアプローチを取り、ユースケースを徹底的に検討することには妥当性があります。」
予算削減はオーストラリア政府のAI導入にも影響を与えている
この保守主義は、政府のIT支出における長期にわたる緊縮財政によってさらに悪化しており、ラチェカ氏によると、これが承認されるプロジェクトの種類に影響を与えているという。投資の必要性は理解されているものの、プロジェクトを承認するリーダーたちは、生産性、有効性、そして迅速な投資回収に全力を注いでいる、と彼は述べた。
AI は多くの CIO や政府機関のチームにとって新しい分野であり、AI にはテクノロジーへの変革と新しいアプローチが必要であるため、迅速に成果を上げることができる適切なプロジェクトを見つけて明確にすることは困難な場合があります。
「プロジェクトの目標は比較的控えめなものになる傾向があるため、迅速なROI（投資収益率）を追求するには、ITチームが経営陣と連携して教育を行う必要があります」とラチェカ氏は述べた。「『10代の息子が自宅でChatGPTを使用しているのに、なぜもっと複雑にするのですか？』といった不満の声をよく耳にします。」
「したがって、目先の目標に焦点を当て、テクノロジーで何が達成できるかという期待を管理し、国民向けサービスに対する躊躇を克服することは、現在、政府による AI 導入のプロセスの一部です。」
ガートナーのソリューション: 社内アプリケーションの提供にまず重点を置く
ガートナーによると、AI導入におけるこれらの課題への解決策は、市民向けではないものの、組織内部の生産性向上を支援できるアプリケーションを提供することから始めることです。この「容易に実現可能な」アプローチにより、政府機関や省庁は、市民向けサービスにおけるAI導入に伴うリスクを回避すると同時に、より野心的なAI戦略を策定するために必要な重要な知識とスキルを習得することができます。
ガートナーのガイダンスでは、政府機関は、社内で開発された AI 機能と調達された AI 機能の両方に対して、透明性の高い AI ガバナンスと保証のフレームワークを確立することで、信頼を構築し、関連するリスクを軽減する必要があるとも付け加えています。
「政府機関がAI導入を進めるには、多くの課題があります」とラチェカ氏は述べた。「例えば、あるユースケースでは、ある機関がデータセットを要約したいと考えているものの、そのデータには個人情報が含まれており、適切なメタデータタグが付いていない可能性があります。そうしたデータを解析する必要があるかもしれません。」
「データが自社の領域から一切出ないクラウドソリューションに目を向ける企業もあれば、プライバシー保護戦略として、データの流出時にある程度の難読化を保証する『ステンドグラス』アプローチに目を向ける企業もあります。AI戦略の実装方法には、アーキテクチャ面での成熟度が求められます。だからこそ、組織はこれらの機能を一般公開する前に開発に着手すべきなのです」と彼は付け加えました。
オーストラリア政府とAIについてどのように連携すべきか
こうした内部対立は、オーストラリア政府機関のパートナーにも影響を及ぼすでしょう。AIへの関心は高まっていますが、AI導入の機運を高め、ソリューションの導入を支援するには、政府予算の緊縮財政が異例の長期化を招き、潜在的な影響に対する保守的な姿勢が他のセクターよりも敏感であることを理解する必要があります。
「政府が次に取るであろう措置は、民間企業の一部に比べておそらくずっと遅くなるだろう。なぜならば、政府のリスク許容度は異なるはずだからだ」とラチェカ氏は語った。
政府機関で活動し、あるいは政府機関と連携するITプロフェッショナルにとって、ガートナーはAI導入を進める上で、公共データやインタラクションへのリスクを最小限に抑えながら、迅速なROI（投資収益率）を実証できるかどうかという点に焦点を絞っています。これを実現できるパートナーは、政府が長期的な目標達成に向けてAI導入を加速させ始める際に、優位な立場を築くことができるでしょう。
