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[イメージ]AI(人工知能)の動向と自治体での活用

AI(人工知能)の動向と自治体での活用

読んでナットク!自治体ICT

公共分野へのAI適用

総務省が主催する「AIネットワーク化検討会議」で公共分野におけるAIの適用について展望が整理されています。
例えば、公共インフラの維持・管理では、2020年頃にAIネットワーク(※)とセンサーデータを活用し、道路・橋梁・水道管などの自動点検、異常検知の実現をめざしています。
また、2025年頃には、危険をともなう道路・鉄道・電線などのメンテナンス作業の過半数がAIを搭載したロボットで実施できると期待されています。

行政分野では、2030 年頃までに、AIネットワークを活用したオープンデータの分析結果を政策検討に活用できるようになると予測されています。さらに、個人や企業などから発信される情報を元にした将来予測が実現し、よりきめ細やかな政策立案が可能になると展望されています。

※AIネットワーク:AIを構成要素とする情報通信ネットワークシステムや、AIの相互間連携のこと

このように、公共分野におけるAI活用の具体的な検討が始まっており、自治体においても活用が十分期待できます。

AIの技術

AIとは、人間の脳が行う知的な作業をコンピューターで模倣したシステムのことで、下記にAIの種類をいくつかご紹介します。

  • パターン認識型
    AIが画像や数値などのパターンから規則性を見出し、主にYES、NOで回答します。
    例 「この写真は猫?」「YES」
  • 運転判断型(相関抽出型)
    AIが大量の数値データから規則性を発見し、人間が知りたいことと関係の深いデータ項目を抽出して、そこから仮説を回答します。
    例 「店内の乳製品コーナーに店員が立つと、売上が上がる」
  • 質問応答型
    AIが人間の質問を理解し、その答えを大量の文章データ(インターネット、新聞記事、マニュアルなど)の中から検索して応答する。
    例 「今日は何の日?」「今日は体育の日です」

日立は運転判断型(相関抽出型)のAIソリューション「Hitachi AI Technology/H」を提供しています。
昨今、IoTの普及によってデータ量が飛躍的に増加しています。これまでは、専門家によるデータ分析が主流でしたが、データ量が膨大となると人間によるデータ分析にも限界があります。日立のAIは、膨大かつ多様な数値データをビッグデータ解析でき、例えば、業務改善に向けた施策に必要な仮説をAIが生成します。これにより人の勘に頼らない、専門家でも導き出せない仮説を提供することができます。

自治体業務に日立のAIを活用

日立では自治体業務の課題解決や効率化の実現に、AIが寄与できると考えています。
例えば、各種税金や介護保険料などの徴収業務において、滞納者への効果的な催促はどのようにすれば良いか。といった自治体業務の課題に対して、下記のステップによるAIを活用した業務改善をご提案します。

  1. データの取り込み
    徴収システムから業務データ(支払い者情報、滞納情報、催促の履歴情報など)や、外部データ(日付情報、天気情報、オープンデータなど)を準備します。
  2. 「Hitachi AI Technology/H」を用いたデータ分析
    AIによってこれらのデータをビッグデータ分析し、滞納者への効果的な催促に繋がる下記のような仮説を提示します。
    1. 地域のお祭り後、×日以内はA地区の徴収率が15%上がる
    2. 月の中ごろで午前中の平均気温が20度以下となると、B地区の電話応答率が10%上がる
    3. ダムの貯水率が60%を下回ると、C、D地区の徴収率は5%下がる
    ※これらの仮説は実際にAIによって分析したものではありません
  3. 施策の検討
    AIが提供したいくつかの仮説を元に、効果的な徴収業務の施策を自治体にて検討します。
    例えば、滞納者の電話応対率がもっとも高くなる時期に、職員が一斉に電話による催促を行うなどの施策を実行します。

このようにAIを活用すると、自治体業務の新たな姿が見えてきます。日立はさまざまな分野にAIを適応したノウハウを応用して、自治体におけるAI活用をご支援します。

参考

(2016年10月25日 公開)

  • * 記事の内容は配信時点での情報をもとに作成しているため、その後の動向により、記載内容に変更が乗じている可能性があります。

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