公的機関において
AI活用の成否を分けるのは「信頼」
データ&AIに関する
インパクトレポート：
公的機関への信頼の重要性
なぜ信頼なきスピードは、官公庁・公的機関のAI導入の成果を抑制するのか
官公庁・公的機関におけるAI投資拡大への期待は高まっています。
AI投資は増加すると予測している公的機関の回答者の割合
しかし、そのスピードは基盤の準備状況を上回っています。本調査では、官公庁・公的機関におけるAIのインパクトを一貫して狭める原因となっている障壁を明らかにしています。
最適化されていないデータ基盤のデータを
参照している
データガバナンスが
欠如している
AIテクノロジー専門人材が
不足している
熟練した従業員の不足に
直面している
これらの課題は、地域や行政のレベルを問わず、構造的に存在しています。
信頼が築かれる前にAIの導入が進んでしまっています
導入が加速するにつれて、信頼性と信頼できるAIであることとの乖離が明るみになってきます。
高い信頼性を得ながら信頼できるAIを運用するのが理想的な状態です。しかし実際に理想的な状態を実現できている公的機関は、わずか6%に過ぎません。一方、46%はAIが活用されていない（信頼できるAIへの信頼性が低い）、あるいは、過剰に期待されている（実証されていないAIに高い信頼を寄せている）状態にあると感じています。信頼できるAI指数の最高レベルで運用している公的機関は、わずか14％です。
官公庁・公的機関では、説明責任と社会的信用が不可欠であり、AIへの不信感が直接AIの導入インパクトや導入規模を狭めてしまいます。
官公庁・公的機関においてAIの導入効果を高める要因
グローバルな調査結果と同様に、AIの価値は導入スピードではなく、組織が向かう方向と整合性がとれているかによって決まることが、官公庁に特化した調査でも明らかになりました。
ガバナンス、説明可能性、最適化されたデータ基盤を優先してAI導入を進めた組織では、以下のような有意義な成果が実現しやすくなります。
- AI主導の意志決定に対する信頼性の向上
- 透明性と説明責任の強化
- 組織の効率性とプロセス効率の改善
- Agentic AIや量子AIといった高度なAI機能への対応性向上
コスト削減だけでは公的機関の業務を変革することはできません。「信頼」は、AIを責任ある形で拡張し、持続的な公共価値を実現するための決定的な要素です。
FAQ
Q：こちらのレポートのテーマは何ですか？
グローバルに向けて調査を行った結果をまとめた「データ&AIに関するインパクトレポート」を元に、官公庁・公的機関に焦点を当てて分析を行ったものです。官公庁・公的機関におけるAIの導入方法、信頼性のギャップが生じている場所、官公庁・公的機関において真のAI効果をもたらす要因を検討しています。
Q：対象読者層は誰ですか？
官公庁・公的機関の幹部、政策立案者、そして、AIの戦略、ガバナンス、実装に責任を負うデータとAIの専門家を対象にしています。