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はいどうもアメショのユキです。 ティーマや忍者ダオでAIアートクリエイターとして活動しております。
よろしくお願いします。 火曜日ですね、今日から新年度となりますね。4月1日です。
エイプリルフルですね。特に何もつくつもりもないですけども。
ということで、今日から新年度が始まってまいりますけれども、
今年度も頑張ってまいりたいと思います。 皆さんもよろしくお願いします。
今日の話題についてはですね、
ちょっとお堅い話なんですけども、AIを行政の実務に実装することに関して、
日本を含んで国ごとにどういうスタンスの違いがあるかということについて、若干調べてみたので、
それについてお話したいと思います。 企業でAIを取り込むというのは、日本でもね、民間企業でももうだいぶ進んでいると思うんですよね。
助言とかね、人事とかですね、いろいろな方面で進んできているんですけども、
こと行政に関しては、なかなかやっぱり遅いところがあると思うんですね。
これセキュリティ、主にセキュリティ面の話とかプライベートの確保の話とかが絡んでいると思うんですけども、
これね、国ごとのスタンス、他のことにも関して通ずることなのかもしれないですけど、
これに関する国としてのスタンスがね、ものすごくよく現れていると思うんで、
これを聞けば、やっぱりそうだよね、他のことだってそうだよね、というふうに思われる方が多いと思うので、
ちょっとね、その話をね、話をしてみようかなと思っています。
まずね、日本の前に、日本の話をする前に、例えば
AIというかデジタルに関して進んでいる国で言うと、日本の近い、お隣の台湾はすごく進んでいると言われていますね。
台湾はAIをですね、どういうふうに行政に取り込んでいるか、例えば教育の面で
台湾はAIを実装しているんですけども、授業でAI先生みたいに上限をするというのはまあまああるんですけど、
むしろ台湾はそっちの方での活用よりも、教育の政策の意思決定にAIを実装して運用しているということに重きを置いているみたいですね。
例えばですね、台湾の新博士、台湾の名前ちょっとわかんないですけども、
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例えば生徒数とか、学習のプラットフォームの利用とか、成績の傾向なんかを統合する基盤として運用して、
地区ごとにどういう課題があって、それがどういうふうな差があるのかという課題の比較とかね、
政策判断に活用しているというふうに言われています。
行政の最適化ですね、凸凹が当然地域によってあるんですけども、それを掃除して全体最適化を図るための手段としてAIを使っているというのが台湾の行政に対する、
そう、だから自治体レベルの制度設計の全体最適化、国として全体最適化を図るためにそのAIを活用しているというのが台湾の特徴みたいですね。
じゃあこれが、例えばアメリカなどどうなるかっていうですね、アメリカ、欧米ですね、アメリカとかイギリスだとどういう風になっているかという、
基本的にはAIチューター、教える側にAIを活用しているというのが趣味みたいですね。
AIのチューターであるとか教員のね、先生たちの業務の教材とか事務とかやるのを業務の効率化とかね、
あとは教材を作る、教材の生成であるとか採点の補助とかね、そういう形で使っているというのが欧米のほうの、
運用の教育行政とか教育に対する実装の仕方は、欧米のほうはそういう使い方をしている。
例えばですね、
今度はアジアで他の国でっていうとデジタルで進んでいるとかシンガポールありますけども、シンガポールだとどうしているかというと、
学習分析とか教員の支援というのは、さっき欧米のほうで言っていた教材の生成とか生徒の管理であるとか、そういったところの教員の支援とか、
あとそういったところで、制度、国として全体として国が指導して計画的に実装しているというのが特徴です。
制度と運用が一体化しているというのは、あそこの国は国が小さいので、それがやりやすいですよねっていうのが、
一気通貫で国が制度設計をして導入まで進めちゃうというのが、シンガポールの強みということらしいですね。
例えば日本だとどんな感じなのかというと、日本は本当、
石橋をたたいて渡らない、渡っているんですけども、
文科省もガイドラインの整備を進めているので、現場の先生たち向けに使い方や注意点を整備して、
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自治体ごとに取り入れたりしているんですけども、やっぱり国が統制をして一気にガーンと入れるというようなやり方を、
なかなか日本ではやりにくいという、これは文化的な話があると思うんです。自治体の力が強いので、
教室で日本はエアを全く導入していませんじゃないですか、導入しているんですけども、増えていっているんですけども、
例えば台湾みたいな行政レベルまでデータ統合してやりますみたいなね、
そういうような国が統制をして扱っていく、シンガポールみたいに一気通貫でルール整備をすべてやって、現場に教室に全部入れてしまう、
そういうことはなかなかできない。また欧米みたいにルールはともかくとして、とにかく走りながら実装して、後からルールを追いつかせていくみたいなね、
そういうやり方もなかなか文化的にはしづらい。失敗を許さないような土壌があるというところもあると思うんですけども、
あと人がいない。人を当てないというか、そっちの方に思い切って人をシフトできないというところもあってね、
やっぱりね、安全重視なんですね、日本は何事も。これね、AIに限らないですね。
そう、けどもAIにおいてもやっぱりね、ルール先行で安全重視、実装は地域差があるっていうのが日本の現状と、だからやっぱり遅いですよね。
欧米も教員の先生たちの支援に関しても、やっぱりその使い方の濃淡という意味では欧米の方には負けるし、
統制していく国として一気にガーンとやって、ルールを使って強制的にやっていくという意味においても、
シンガポールとか台湾にはやっぱりの速度に負けているというところが日本の現状というところですね。
あと先生たちの支援の標準化をどう進めていくかというとね、あとは自治体ごとにデコボコがあるんですけども、
それをどうやって自治体レベルで教育のデータを活用していくか、AIを活用していくかというのが今後の日本の課題なのかなというふうに感じますね。
ルールを作っても日本は実装しないんですよね。失敗を恐れている。新しいものに対してそれを学んで入れていくという暇もなかなか先生たちにないというのもあるんでしょうけどね。
ただね、じゃあアメリカとか欧米の方のやり方、実装をとにかく入れて試してみて、走りながらルールを考えればいいんだよっていう、
後から後追いでやればいいんだよっていう考え方が必ずしも正しいのかというとそこにはやっぱりリスクがありますよね。
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そこはバラバラなんですね。地域によって全然濃淡があって、ダメなところもあれば良いところもあるという、それを許すような国民主義があればいいんですけど、日本はそこがなかなか難しい。
シンガポールとか台湾みたいに、国の自治体に比べて統制権限が強いような国だとそこは一気にやりやすいというところはありますよね。
ただ、速度は日本よりは速いでしょうけど、欧米みたいにとにかく走りながら実装しちゃえっていう、便利なものをとにかく使ってみるんだっていうようなところとに比べると若干安全よりかなっていうね、そんな感じっていう風になってますね。
こうやってね、AIの活用の仕方一つとっても国のごとのすごくお国柄が出てるなぁという風に感じる次第でございます。
はい、ということで今日本日の新年度で一発目の放送については、AIの行政の実務にどういう風にして実装しているのかという国ごとの違いについてちょっとね、まとめてお話をしてみました。
はい、ということで今年度もね、いろんな話題についてお送りしていきたいと思いますので、ぜひお楽しみいただければと思います。
はい、Tマーに唯一の規定があります。エンターテインメントオンリーを財布パッドエヴルマン、己だけでなく皆も楽しませる一日にして参りましょう。
それでは飯の雪でした。またまた。
