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AIによる政策立案の未来

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  1. 00

    公共政策・行政学 — AIによる政策立案の未来 概要

    公共政策・行政学分野のAIによる政策立案の未来領域の概要と入門ガイド

  2. 01

    AIと政策立案 — 何を委ねられるか

    政策形成へのAI適用を扱う。情報整理・分析・起案という段階ごとの適用可能性と、判断を委ねない線引きを整理する。

  3. 02

    起案支援 — 下書きを作らせる

    文書作成支援を扱う。過去の類似文書からの起案、事実確認の責任、生成物の位置づけを整理する。

  4. 03

    要約と整理 — 大量文書の処理

    文書処理への適用を扱う。意見公募の意見整理、議事録の要約、要約による情報の欠落を検討する。

  5. 04

    要約の危うさ — 落ちた情報は見えない

    要約の限界を扱う。少数意見の圧縮、原文にあたる必要、要約を一次資料として扱わない規律を検討する。

  6. 05

    分析支援 — データからの示唆

    データ分析への適用を扱う。パターンの発見、仮説の生成、因果の主張には至らないという限界を整理する。

  7. 06

    予測 — 需要と影響の見積り

    予測への適用を扱う。過去データに基づく推計、構造変化への脆弱さ、前提の明示という要件を整理する。

  8. 07

    過去の再生産 — 学習データに含まれる偏り

    データ由来のバイアスを扱う。過去の運用に含まれる差別の再現、検知の方法、是正の困難を検討する。

  9. 08

    公平性の検証 — 属性による差の検出

    公平性評価を扱う。属性別の結果の比較、複数の公平性定義の両立不能、検証体制の設計を整理する。

  10. 09

    説明可能性 — 理由を示せるか

    判断根拠の説明を扱う。行政処分に求められる理由提示、モデルの説明手法、説明の十分性を検討する。

  11. 10

    行政手続との整合 — 理由提示義務

    法制度との整合を扱う。不利益処分の理由提示義務、機械の判断を理由として示せるか、法改正の要否を検討する。

  12. 11

    人間の関与 — 最終判断を誰が持つか

    人の関与の設計を扱う。形式的な承認に堕する危険、実質的な検討を担保する仕組み、責任の所在を整理する。

  13. 12

    自動化バイアス — 機械の答えを疑わなくなる

    過度の依存を扱う。出力を検証せず受け入れる傾向、検証を組み込む手順、訓練による対処を検討する。

  14. 13

    責任の所在 — 誤った判断の帰属

    AI利用時の責任を扱う。行政の責任は移転しないこと、事業者との契約上の分担、救済の経路を整理する。

  15. 14

    AI利用の規律 — 政府の指針

    行政におけるAI利用の規律を扱う。利用ガイドラインの整備、禁止用途の明示、遵守状況の確認を整理する。

  16. 15

    EU AI法 — リスクに応じた規律

    EUのAI規則を扱う。リスク段階に応じた義務、公的部門での高リスク用途、適用開始時期を整理する。

  17. 16

    公的部門での高リスク用途 — 給付と法執行

    高リスクとされる用途を扱う。給付の適格性判断、法執行、教育評価という領域と求められる要件を整理する。

  18. 17

    調達における要件 — 何を求めて買うか

    AIシステムの調達を扱う。性能要件・説明可能性・監査可能性の明示、検収の方法を整理する。

  19. 18

    検証と監査 — 稼働後の点検

    運用中の点検を扱う。性能の劣化、入力データの変化、定期的な再評価の設計を整理する。

  20. 19

    機微情報の扱い — 何を入力しないか

    入力データの規律を扱う。個人情報や未公表情報の入力禁止、閉じた環境の利用、違反の検知を整理する。

  21. 20

    ローカル実行 — 端末内で完結させる

    外部送信を伴わない構成を扱う。機微情報を扱う業務での適合性、性能の制約、運用負担を整理する。

  22. 21

    AIによる文書検索 — 記録へのたどり方

    文書検索への適用を扱う。過去の判断の探索、根拠文書への到達、出典の明示という要件を整理する。

  23. 22

    出典の明示 — どの記録に基づくか

    根拠の提示を扱う。生成物が参照した文書の特定、原文へのたどり着き、確認可能性の担保を整理する。

  24. 23

    捏造への対処 — もっともらしい誤り

    生成物の誤りを扱う。存在しない法令や判例の生成、確からしさと正しさの乖離、検証手順の必須化を検討する。

  25. 24

    職員の技能 — 使いこなす力と疑う力

    職員側の能力を扱う。指示の与え方、出力の吟味、限界の理解という三つの技能を整理する。

  26. 25

    業務の再設計 — 道具に合わせて仕事を変える

    業務プロセスの見直しを扱う。既存手順への機械の当てはめでなく、手順自体の再設計という視点を検討する。

  27. 26

    議会への説明 — 使っていることを示す

    AI利用の透明性を扱う。利用範囲の公表、議会からの問いへの応答、利用記録の保存を整理する。

  28. 27

    市民への説明 — 使われる側の権利

    対象者への説明を扱う。AIが関与した旨の告知、異議申立ての経路、人による再判断の請求権を整理する。

  29. 28

    職の変化 — 何が置き換わり何が残るか

    業務内容の変化を扱う。定型作業の縮小、判断と調整の比重の増大、必要な人員構成の変化を検討する。

  30. 29

    評価 — 導入の効果をどう測るか

    AI導入の効果測定を扱う。処理時間の変化、品質への影響、検証工数を含めた総費用の評価を検討する。

  31. 30

    委ねない領域 — 人が決めると決めておく

    適用外領域の設定を扱う。権利を制限する判断や価値の配分など、あらかじめ委ねないと定める設計を検討する。