行政サービスにおけるAI活用【前編】
“デジタル先進国”エストニアの国民向け「仮想アシスタント」開発の裏側
エストニア政府は、行政サービスの仮想アシスタントの運用を開始した。AI技術や音声認識技術を活用した先進的なプロジェクトはどのように開始し、どこまで進んでいるのか。
エストニア政府は行政サービスの仮想アシスタント「Bürokratt」の運用を2022年に開始した。この仮想アシスタントは行政サービスを利用する国民に対し、パーソナライズ化したサポートサービスを提供する。
BürokrattはAppleの仮想アシスタント「Siri」に似ており、申請書の提出や支払処理などのサポートができる。サービスは全て音声を用いて利用可能だ。他にも、運転免許証の更新や出生届の提出、確定申告などのタスクをリマインドするサービスも提供するという。
エストニア政府はBürokrattを活用することで、数百万ユーロの管理コスト削減の他、行政サービスの利便性向上などを見込んでいる。エストニアはITを行政サービスに取り入れる「電子政府」の構築を他国に先駆けて進めてきた。参考になる先例がほとんどない中、どう取り組んできたのか。
“デジタル先進国”エストニアの「仮想アシスタント」開発までの道のり
エストニアの経済通信省で最高データ責任者を務めるオット・ベルスバーグ氏は2018年に入省し、政府や教育機関、民間部門へのAI(人工知能)技術の導入を推進する改革案策定に携わった。ベルスバーグ氏は情報学の博士号を持っており、以前は大学の非常勤講師を務めながら民間部門でIoT(モノのインターネット)とデータ分析に注力していた。
2019年、ベルスバーグ氏が率いる開発チームは後にBürokrattの開発へとつながるAI活用戦略を考案し、2020年末にはBürokrattの概念を発想していたという。「私たちが知る限り、Bürokrattと似た取り組みをしている政府の先例はなかった」と同氏は語る。
Bürokrattの開発に着手してから最初の18カ月間は、それが本当に役に立つのか、必要最低限の機能の開発や概念実証(PoC)までたどり着けるのかなどの検証が中心だったという。
開発チームは当初、ベルスバーグ氏を含め経済通信省の既存スタッフで構成していたが、程なくして専門化の集団へと変わった。PoCによってBürokrattに非常に大きな可能性があることが2021年に明確になったため、新チーム結成に着手したという。
13人編成の新しい開発チームは民間部門の人材を採用して結成した。公共部門出身のメンバーはわずか3人だ。政府機関ではデータ分析のスキルを持った人材は豊富ではなく、類似したプロジェクトも存在しなかったため、民間部門で経験を積んだ人材を探したという。開発チームは、アーキテクト、開発者、データサイエンティスト、言語技術(LT)専門家、ビジネスアナリストの混合グループだという。
「政府からの支援を確保するため、開発チームはBürokratt導入によるメリットをすぐに示す必要があった」とベルスバーグ氏は話す。メリットとは、業務の効率性向上や国民に提供するサービスの改善、行政サービスの利用しやすさなどだ。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[ゾーホージャパン株式会社] サイバー攻撃からネットワークを守る上で確実に押さえておきたいポイントとは? -
事例
[アルプス システム インテグレーション株式会社] 中小企業でも安心して活用できる「手ごろなSOCサービス」とは? -
製品資料
[株式会社シーイーシー] 脱VMwareに成功した企業は何をどう実践した? 事例に学ぶ戦略立案&実装のコツ -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] ランサムウェア攻撃を“二重の防御構造”で防ぐ、クラウド型基幹システムの実力 -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] 動画で知るランサムウェア被害企業のリアル、会計データが無事だった理由とは
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
2
AIの導入効果はどう測る? DMM.comのエンジニア組織に学ぶ効果検証のノウハウ
-
3
鹿島建設のDXを阻む「10年前のAWS」 安全性と自由度を両立したモダナイズ
-
4
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
5
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
6
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
7
「企業におけるAI導入検討度とIT投資優先度」に関するアンケート
-
8
「ITインフラとデータ保護・バックアップ対策」に関するアンケート
-
9
「データ活用とAI活用の実態」に関するアンケート
-
10
慶應義塾が「Notion」を選んだ理由 AI導入の盲点になる“情報のサイロ化”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
DX/AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
3
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
4
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
5
システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
6
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
7
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
8
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
9
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー