概要
世界各地の行政機関では、公共サービスの提供における重要な課題を解決するために人工知能 (AI) や機械学習を導入する事例が増えています。それらを導入することで、時間とコストがかかる複雑なプロセスを単純化することができます。データ管理や分析、運用サポートまで、公共部門のニーズを満たすために必要なサービスをサポートするツールとして AI を開発および適用することは、公共部門の変革とモダナイゼーションを推進する上で重要な役割を果たします。
公的機関が部門を超えて AI を活用する新たな方法を発見する中で、2 つの主要な AI アプリケーションが登場しています。1 つは、履歴データを使用して将来の出来事や傾向を予測し、リスクを緩和する予測型 AI であり、もう 1 つは、広範なデータセットから学習してコンテンツの生成、変換、修正を行う生成 AI です。 人工知能の導入により、住民の請求プロセスの効率化と正確性の向上、不正行為の検出と防止の支援、手作業の負荷の削減、より優れたデータ予測が可能になります。
AI が公共部門にもたらすメリットとは
AI の進歩により、住民のエクスペリエンスが大幅に改善され、住民が行政サービスとやり取りする方法に変革がもたらされるとともに、よりシームレスなエクスペリエンスが実現します。政策立案者やその他の公共管理者は、より効果的なサービスを提供し、公共部門のリソースを住民に対してより適切に配分することができます。
公共サービスの提供拡大に向けて AI の導入を検討している公共機関は、その実装によって複数のメリットが得られます。たとえば、複数のソースからデータをまとめて既存の請求をより適切に管理したり、最新の情報を取得および配布して不正行為の予測、特定、防止に役立てたりなどが可能です。
データ配布プロセスが改善されると管理者は請求の優先順位付けと検証を効率的に行えるようになり、請求プロセス全体が効率化されます。これは、請求者、政策立案者、政策担当者に伝達される情報の正確性と速度の向上に役立ちます。また、データを公共部門のアルゴリズムに照合することで、行政機関は住民のニーズを予測し、公共部門の管理者はサービスの利用可能性を管理および改善する能力を強化することができます。
AI の主なメリット
公共部門で AI を使用することによって住民、管理者、政策立案者にもたらされる主なメリットは次の通りです。
サービスエクスペリエンスの向上
AI アルゴリズムで処理されたデータインサイトとリアルタイムの予測分析により、サービスの提供とユーザーエクスペリエンスの全体的な強化が可能になります。住民は必要なときに必要な答えを適切なサービスから得ることができるため、より良い結果が得られ、リソースの無駄が削減されます。たとえば、スペインのバスク州にある IT 部門、Eusko Jaurlaritzaren Informatika Elkartea (EJIE) は、Red Hat® テクノロジーを使用して、AI 対応のデジタルサービスを住民に提供しています。バスク自治州政府は、それぞれの言語でサービスを提供することで住民をサポートしたいと考えていました。IT チームは AI を使用して、Itzuli プロジェクトのフレームワーク内で言語ツールを開発し、バスク語のテキストをスペイン語、フランス語、英語へと翻訳および音声合成すること、およびバスク語とスペイン語の音声の文字起こしを可能にしました。
請求処理の効率化
給付金の請求と支払いの処理には、数千時間もの職員の作業が必要になります。手作業による処理では人的ミスのリスクが高まり、住民と行政機関の両方の効率に悪影響を与える可能性があります。AI をワークフローに導入することで、請求手続きを自動化し、データ駆動型の推奨事項を提供することができます。これにより、請求プロセスを迅速化し、職員や住民のエクスペリエンスを向上させることができます。
不正行為、無駄、乱用の軽減
ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) を活用すると、手作業で処理するよりもすばやく正確にドキュメントを分析できます。この AI ツールによって不正行為や無駄を効果的に発見できるため、行政のリソースや資金をより効率的に使用できるようになります。アルゴリズムを継続的に改善していけば、不正行為を検出するシステムの能力が向上し、住民にも行政機関にもスケーラブルな保護が提供されます。
公共部門のサービスへのアクセス拡大
AI 支援によるガイダンスの使用により、住民が利用できるサービスやアクセスを拡大できます。請求の検証と処理に AI を導入すると、より多くの管理者が給付金請求を管理できるようになるため、行政機関は限られた数の専門家に過度に依存する必要がなくなり、請求処理の迅速化が促進されます。
政策立案の迅速化
政策の立案には多くのステークホルダーが関わり、住民に影響を与える可能性のある考慮事項が複雑に絡み合っています。計算 AI ツールは、試行錯誤の手法をより効率的なモデルに置き換えることでプロセスを加速し、政策の立案とレビューをサポートします。これにより、法的および技術的な課題と全体的なコストを削減できます。
Red Hat のリソース
ソリューションパターン：Red Hat と NVIDIA AI Enterprise による AI アプリケーション
RAG アプリケーションを作成する
Red Hat OpenShift AI は、データサイエンス・プロジェクトを構築し、AI 対応アプリケーションを提供するためのプラットフォームです。独自の参照ドキュメントから AI の回答を取得する手法の 1 つである検索拡張生成 (RAG) をサポートするために必要なすべてのツールを統合できます。OpenShift AI を NVIDIA AI Enterprise に接続すると、大規模言語モデル (LLM) を試して、アプリケーションに最適なモデルを見つけることができます。
ドキュメントのパイプラインを構築する
RAG を利用するには、まずドキュメントをベクトルデータベースに取り込む必要があります。サンプルアプリでは、一連の製品ドキュメントを Redis データベースに埋め込んでいます。これらのドキュメントは頻繁に変更されるため、定期的に実行するこのプロセス用のパイプラインを作成すると、常に最新バージョンのドキュメントを入手できます。
LLM のカタログを閲覧する
NVIDIA AI Enterprise ではさまざまな LLM のカタログにアクセスできるため、さまざまな選択肢を試して、最良の結果が得られるモデルを選択できます。モデルは NVIDIA API カタログでホストされています。API トークンを設定したら、OpenShift AI から直接 NVIDIA NIM モデル提供プラットフォームを使用してモデルをデプロイできます。
適切なモデルを選択する
さまざまな LLM をテストする際、ユーザーは生成される応答をそれぞれ評価することができます。Grafana モニタリング・ダッシュボードを設定して、各モデルの評価だけでなく、レイテンシーと応答時間も比較できます。そのデータを使用して、プロダクションで使用する最適な LLM を選択できます。
Red Hat のサポート内容
Red Hat® AI は、vLLM 搭載のサーバーを通じて、高速で柔軟かつ効率的な推論を行うように構築されています。モデルをデータと確実に接続し、専用エージェントのカスタマイズと開発を単一のプラットフォームで行うことができます。オープンソースを基盤として構築された当社の製品により、あらゆる規模で AI ワークフローをエンドツーエンドで完全に制御することができます。
また、Red Hat AI ポートフォリオには AI 推論、エージェント型 AI ワークフロー、AI 対応アプリケーションをあらゆるインフラストラクチャ上でデプロイ、管理、スケーリングするためのプラットフォームである Red Hat AI Enterprise が含まれています。
戦略の主権をどの程度保持していますか？Red Hat Sovereignity Readiness Assessment ツールの概要
Red Hat Sovereignty Readiness Assessment ツールは、Web ベースのセルフサービス評価ツールであり、7 つの重要ドメインにわたる組織のデジタル管理についての明確で客観的なベースラインを提供します。
