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米国労働省: AI と自動化テクノロジを適用してデータの価値を解き放つ

政府にはデータが溢れています。このデータに関する洞察を得て国民により良いサービスを提供するために、政府機関は自動化、RPA (ロボティックプロセスオートメーション)、ML (機械学習)、AI (人工知能) などのテクノロジーを適用して、データをより適切に管理し、手法とワークフローを改善しています。 DOL (米国労働省) は、データが豊富な環境で新興テクノロジーを使用する独自の方法を開発している機関の 1 つです。

米国労働省の最高技術責任者であるサンジェイ・コヤニ氏と彼のチームは、責任ある AI、RPA、チャットボットなどのさまざまな革新的なテクノロジーの統合に懸命に取り組んでおり、エンタープライズレベルのデータプラットフォームを作成する計画を立てています。労働省で。 2022 年 9 月 15 日に開催される AI in Government イベントで、サンジェイ氏は、この分野の AI、自動化、データの取り組み、文化的変化の考慮事項を検討するために何をする必要があるか、問題と顧客のニーズを特定して開発するのに最適な方法について探ります。それらの問題を真に特定して解決するためのソリューション。

サンジェイ氏は、Forbes とのプレビューインタビューで、労働省がデータ豊富な環境で AI と ML をどのように適用しているか、公共部門で革新的なテクノロジーを導入する際のいくつかの課題、および米国労働省がどのように取り組んでいるかを共有しています。労働党は信頼できる責任ある AI に注目しています。

労働省 (DOL) を支援するためにデータと AI を活用している革新的な方法は何ですか?

サンジェイ・コヤニ: すべての IT 近代化の取り組みは、連邦 IT ソリューションで最高になるという目標に向かって取り組んでいます。これは、アメリカ国民へのサービスを強化し、より良い顧客サービスを提供してより多くの人々をサポートするという労働省の使命をサポートしています。デジタル職場。

1 年ちょっと前、私たちはテクノロジー、イノベーション、エンジニアリング (TIE) 部門内に、新興テクノロジーと労働省の将来テクノロジーのための人間中心の設計アプローチの作成を専門とする新しい部門を設立しました。当社が立ち上げ、企業全体に拡大しようと取り組んでいる最初の新興テクノロジー機能は、自動化の使用を中心としたロボティックプロセスオートメーション (RPA) です。過去 1 年間で、当社は 5 つの RPA ボット (反復的なルールベースの管理タスクを自動化するために使用されるソフトウェアアプリケーション) をリリースし、さらに 6 つを試験運用しています。現在、将来の使用に向けていくつかの RPA を開発しており、労働省内のすべての部門にわたる追加の機会を模索しています。全体的な目標は、従業員が管理ベースのタスクではなくミッションクリティカルな業務に能力を集中できるようにし、機械学習や人工知能などの他の高度なテクノロジーの基礎を築くことです。

TIE では、AI をサービスとしてより責任を持って使用して、パフォーマンスを向上させ、価値を付加する方法も模索しています。当社では複数の AI パイロットを進行中であり、ネイティブ AI サポート機能を使用して、音声からテキストへの変換、テキストから音声への変換、翻訳サービス、および迅速な意思決定のためのテキストと構造化文書の抽出などのプログラムのニーズを評価することで、クラウドでの革新を行っています。・作成フォーム認識サービス。同時に、私たちはより自信を持って AI を拡張できるように、倫理的かつ責任を持って AI を設計および評価するための実践も模索し始めています。

AI と自動化の取り組みを推進するために、当社のチームは、革新的な方法でデータに基づいた意思決定をサポートするエンタープライズデータプラットフォームを作成することで、分析機能も強化しています。データは AI と機械学習の基盤であるため、当社はデータ管理および分析ツールに投資しています。このプログラムに割り当てられた技術近代化資金を活用することで、労働省はデータ管理と高度な分析機能を強化し、部門間のデータ共有と共有を強化し、より迅速かつ適切な意思決定を行うことができます。また、労働者のエンパワーメントに関する大統領令の要素を前進させ、仕事をより安全にする、より優れたインテリジェンス、高品質でタイムリーな労働者保護データを調査官や政策チームに提供することもできます。

データおよびコグニティブテクノロジーのプロジェクトはどの分野で開始されましたか?

サンジェイ・コヤニ: 私たちはイノベーションインキュベーターを通じてプロジェクトの特定を開始しました。これは概念実証の評価、つまりリスクを実証し、既存のツールと比較して評価するのに役立ちます。これにより、現在のパイロットプログラムを拡張して、追加の問題に対処し、革新的な解決策を模索できるかどうかを確認できるようになります。

私たちが最近使用したもう 1 つの戦術は、組織全体にわたるボットアソンです。これは、ボットの使用について従業員に知らせ、報告、フォームへの記入、または研究。その結果、2021 年度から開発される 9 つの異なるロボットプロセスが含まれており、すでに 5 台のロボットが使用されており、数千時間の作業が節約されます。

データと人工知能に関して、公共部門にとってユニークな機会は何ですか?

サンジェイ・コヤニ: 私たちは政府における IT の最新化の重要性と、IT が複数の政府サービスにどのような影響を与えるかについて、可視性を高め、より重点を置いています。現在の大統領政権は、データやAIを含むITの近代化を優先事項に据えている。議会は、政府機関の CIO が IT 投資を管理し、7 つの主要な IT 分野で政府機関を評価する連邦 IT 買収改革法 (FITARA) によって引き続き IT に重点を置いています。サイバーセキュリティ侵害により、公共部門が脅威を軽減し、潜在的なリスクにより迅速に対応できるよう AI がどのように役立つかにも再び注目が集まっています。

AI の応用で成功した事例について、どのようなユースケースを共有できますか?

サンジェイ・コヤニ: 私たちは、顧客中心の設計と AI の組み込みによる顧客エクスペリエンスの強化に基づいて、労働省の雇用・訓練管理局 (ETA) 向けに、ユーザーからインスピレーションを得た新しい Web サイトを開発しました。その結果、AI は Apprenticeship.gov での候補者のアクセス/機会のマッチングを改善するのに役立ちます。

もう 1 つの例は、AI を活用したフォーム認識サービスを使用して受益者の決定を迅速化することです。私たちのチームは、AI を活用したクラウドテクノロジーが、請求審査官による給付金フォームの正確性と不正性の評価を支援し、迅速な意思決定をどのように支援できるかを評価しました。既存のクラウドテクノロジーを使用して AI モデルをトレーニングし、複数の請求フォームからデータを抽出して整理し、審査官が包括的な情報をより迅速に取得できるようにします。これまでは、審査担当者は受益者サポートと迅速な意思決定に完全に集中するのではなく、フォームを手動で並べ替えたり比較したりすることに多くの時間を費やしていました。

公共部門が AI と ML に関して直面している課題をいくつか教えていただけますか?

サンジェイ・コヤニ: いくつかの課題について触れます。 1 つはデータ管理で、労働省が大きな焦点を当てています。大量のデータがあることは良いことですが、どのような情報が利用可能であるかを知り、それがどのように使用されるかを知る必要があります。 AI と ML を正しく使用するには、どのようなデータが存在するのかを理解し、それを分類し、労働省が迅速かつより適切な意思決定を行うためにデータをどのように使用するかについて政府機関の関係者と調整する必要があります。これには、データ戦略に対する継続的な教育と投資が必要です。

人間中心設計も AI/ML の鍵です。したがって、プロセスとテクノロジの使用方法を理解するために、関連するすべての関係者と確実にコミュニケーションをとる必要があります。これは、AI/ML が問題を解決できるかどうかを判断する重要な瞬間です。すべての問題をテクノロジーで解決できるわけではありません。

もう 1 つの重要な課題は、文化的な受容です。文化を変えるのは難しい場合があるため、職場でのメリット、新しいテクノロジーを責任を持って使用する方法、組織全体でどのように使用できるかを必ず実証してください。

結局のところ、労働省にとって、部門全体の拡張性が長期的な目標です。そのため、私たちは文化的および技術的な考慮事項を検討し、有効性を評価して、成功を積み上げています。

人工知能を取り巻くプライバシー、信頼、セキュリティの問題にどのように対処しますか?

サンジェイ・コヤニ: 私たちは、AI が信頼できる方法で使用されることを保証するために、Responsible AI Framework を使用しています。労働省は非営利団体や政府の専門家と協力して、AI アルゴリズム開発における偏見をなくし、安全な AI を作成するという複雑な状況を乗り越えられるよう支援しています。

さらに、当社では現在、安全性の問題に対処するために多くのポリシーと手順を導入しています。これらには、健全なガバナンスポリシーと、最初からセキュリティを考慮した全体的な戦略が含まれます。

OSTP (ホワイトハウス科学技術政策局) は、「責任ある AI に関する大統領令」(Executive Order on Responsible AI) の中で、AI システムの責任ある実装に関する 10 の原則を概説しました。さらに、AI システムの使用を検討する場合、プライバシーは重要な考慮事項です。私たちは、偏見を持ち込んでいないことを保証するだけでなく、データに情報が含まれている人のプライバシーも確実に保護したいと考えています。当社は連邦規制を遵守し、これに関して専門的なプライバシー評価を採用しています。

人工知能の技術人材をどのように訓練しますか?

サンジェイ・コヤニ: 私たちは、あらゆる新興テクノロジーソリューションの使用をサポートするエンタープライズアーキテクチャと IT ガバナンスプロセスを構築しています。これは、組織のビジネスニーズと標準化されたプロセスをサポートするツールの一貫性を確保するのに役立ちます。 AI 技術人材を育成するもう 1 つの方法は、教育、トレーニング、および対象分野の専門家の雇用を通じてです。たとえば、私たちは最近、大統領イノベーションフェロー (PIF) に、連邦政府における信頼できる AI の使用促進に関する政府の大統領令をサポートする信頼できる AI パイロットのユースケースを評価してもらいました。当社の PIF により、政府機関の専門家と協力して新しいモデルを設計およびテストし、より責任ある方法で AI を設計、開発、導入する方法を評価できるようになります。これにより、透明性が向上し、AI のスケーリングに対する人々の信頼が得られます。