ニック・ハーバート氏は、ServiceNowの公共セクター部門ミッションサクセス担当エグゼクティブディレクターとして、信頼できるデジタル社会の実現に取り組んでいる。
ここ数カ月間、私はオーストラリアとニュージーランドの公共セクターのリーダーたちと時間を過ごしてきた。この期間を通じて、私たちが交わしている会話が誇大宣伝ではなく実用的なものであることがますます明確になってきた。小規模な試験導入から測定可能な成果へどう移行し、ミッションの成果を実現するための信頼できるAIシステムをどう構築するか？
これらの経験から、最近の政策転換と、オーストラリアとニュージーランドだけでなく世界的に変革が真に前進しているという明確な兆候について考えるようになった。
政策
オーストラリアとニュージーランドの両国は現在、AIの責任ある使用に関する明確な政策指針を持っている。これらは、オーストラリアではデジタル変革庁（DTA）が12カ月前に、ニュージーランドでは内務省（DIA）が2025年2月にそれぞれ制定した。これにより透明性、説明責任、安全性に関する最低限の期待値が設定され、調達、リスク、実施チームに共通のプレイブックが提供されている。
より世界的な視点では、欧州ではAI法が公共セクターの義務を含むリスクベースの体制を確立している。また米国に目を向けると、<a href='https://www.whitehouse.gov/articles/2025/07/white-house-unveils-americas-ai-action-plan/'' rel='nofollow noopener noreferrer'>米国のAIアクションプランと障壁撤廃に関する大統領令はイノベーション中心の姿勢を取っており、NISTのAIリスク管理フレームワーク（RMF）とGAO説明責任フレームワークは各機関に実用的なガードレールを提供している。
これらの政策文書は、公共セクターでAIを安全に追求するための共有された統一的なアプローチを提供している。ガードレールは整っており、今やリーダーたちはそれらを活用して価値提供を遅らせるのではなく、加速させるべきである。
導入
生成AIの初期の成功事例では、ケースノートの要約やコミュニケーション文書の作成などのユースケースで生産性向上が見られる。しかし、最も価値の高いユースケースは政府の中核的なミッションに存在する。これらはデータ品質、政策遵守、透明性が重要な、公正性、緊急対応、コンプライアンス、学生サービス、統合的な適格性判断などの分野で恩恵をもたらす。
これらのミッション領域では、制約となっているのは熱意ではない。むしろ、能力と規模である。多くの機関はまだスキル不足を報告している。これらのリソースへのアクセス獲得は依然としてボトルネックであり、オーストラリアの公共サービス機関の88%がデジタルおよびデータプログラムを実行するために必要なスキルを欠いている。同様に、米国では議会証言で「AI専門知識を持つ連邦職員の深刻な不足」が指摘されている。
この問題は、オーストラリアのニューサウスウェールズ州人工知能局、米国NISTと産業界の協力、EU AI局など、安全な導入に焦点を当てた新たな取り組みによって部分的に対処されている。しかし、私はこの導入課題の明るい側面として、AIプラットフォームの成熟度が向上するにつれて、最も複雑なユースケースでさえも迅速に価値を得る能力が高まると考えている。また、高価値の成果を得るために大規模なデジタル人材への依存も少なくなるだろう。
デジタル基盤
デジタルIDは、AI対応サービスの中核的な基盤の一つである。これにより、AIプラットフォームは誰が質問しているか、何の権限を持っているか、AIエージェントのアクションがどのように帰属され、記録され、監査されるかを知ることができる。特に市民向けのデジタル政府サービスでは、この権限の概念は「ワンガバメント」コンセプトを実現するために不可欠である。これにより、市民は関連する要求に対して政府部門間の橋渡し役を担う必要がなくなる。
オーストラリア、ニュージーランド、英国、欧州のデジタルID法と関連プログラムは、実用的なAI導入の基盤を提供している。しかし、これらの法律やプログラムだけでは、効率的な政府のAI導入への高速道路は作れない。
信頼
デジタル基盤に加えて、このAI高速道路での加速は、政府および政府サービスに対する公共の認識と信頼に大きく依存するだろう。私はよく政府関係者に、彼らの個人生活でのAI利用と彼らの機関でのAI導入について、そして何が彼らを妨げているかを尋ねる。予想通り、AIは彼らの個人生活には豊富に存在するが、彼らの機関では、リスクとセキュリティに関するユーザーと公務員からの信頼の欠如が、大規模な導入を制限していることが多い。
2025年のKPMGの調査では、信頼とAIの関係を調査し、回答者の半数以上がAIシステムを信頼することにまだ慎重であることが分かった。この信頼の欠如により、公共セクターの組織はより慎重になり、より多くの監視、規制、管理を求めるようになる。
管理と透明性
信頼を獲得するためには、公共サービス機関がすべてのAIソリューションに対する管理と透明性を示すことが不可欠である。これには、実証可能な管理層、つまり「AIコントロールタワー」が必要である。このコントロールタワーは以下を提供すべきである：
• エンジニアに対して、使用中のすべてのモデル、アクティブなAIエージェント、すべてのポリシーチェック、パフォーマンス指標のレジストリを提供する。
• ディレクターに対して、AIによってサポートされているビジネスサービス、関連するリスク、展開されたサービスのROIを測定するためのビジネス価値指標のポートフォリオビューを提供する。
• 次官や最高経営責任者に対して、AIがどこで使用されているか、どのようにパフォーマンスを発揮しているか、どのような管理が存在するか、そしてすべての決定を説明する監査証跡を示す透明性ダッシュボードを提供し、これを利用して関係者に管理と価値の証拠を提供できるようにする。
2026年に向けて
進展が加速するにつれて、次のステップを踏むことを提案する：
1. 2つのミッション指標に焦点を当て、それらによって中核的な公共セクターサービスへの初期AI導入の価値を証明する。
2. 特に重要な決定と監視については、人間をループに入れ続ける。
3. デジタルIDの基盤の上に構築し、公共サービスをパーソナライズ、検証、監査する。
4. 初日から「AIコントロールタワー」を展開し、それを活用して意思決定を強化し、価値指標を追跡し、管理を実証する。
公共セクターのリーダーたちは誇大宣伝の段階を超えつつある。政策は存在するが、信頼と透明性に関する懸念が進展を遅らせている。一部の公共セクターのリーダーたちは、AIプラットフォームの基盤を構築して機関全体でAIの利益を急速に拡大しようとしている一方で、他のリーダーたちは開始前に様子見のアプローチを取っている。
2026年に成功する機関は、責任あるAIガバナンスと明確なミッションを組み合わせて、信頼性のある変革的な成果を提供する機関となるだろう。
