4_ガバナンスルールの整備

3_提言議論
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下記提案に関する議論をするトピックです

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2025/4/11 02:00時点での提案に対するコメントです

  • 全体：おおむね良さそうだが、世界的にもまだongoingで担当者が迷いの中やっていることを強調しつつ、失敗例があればそれを挙げてあげてもlessons learnedとして有益そう
  • 全体：どちらにせよ、様々なプラクティスが立ち上がってはうまくいったりいかなかったりしている分野と認識しているので、「そもそも他国の先進事例をリアルタイムに収集し、検討の材料とする仕組みを作る」みたいな施策があってもよさそう。直近なら「"AI 2027"は必読文献だと思うけど、これをキャッチして読み込んで内容を要約して関係部局に回す役割の人って制定しているんだっけ？」とか https://ai-2027.com/
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  • それぞれの「課題・リスク」に対して、考えられる打ち手が対応する形でリストアップされているといいかなと思いました。
  • 海外事例はURLがあると参照できて嬉しいかなと思います。
  • コストやインパクトはある程度定量的な形で示せると、施策の優先度や必要性が伝わるかと思います。
  • 方針1の「方針の詳細」の【】のあたりが見にくいので、ここも箇条書きで書いていただけるといいかなと
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方針1：リスクに応じた業務分類と利用制限の明確化

  • 【客観性】業務における判断基準が数値化・定量化可能かどうか

こちらは東京都のスライドから存在する分類ではありますが、よく考えるとわからないところがあります。
おそらく、「数値による指標で容易に判断できる場合」はAIによる誤判断が少ないと考えられるためAIに任せることが妥当であるが、逆に「指標化されていない個別事情などを総合考慮しなければ適切な判断ができない場合」には人間によることが適当である、という価値判断に基づくものだと思われます。

しかし、数値の機械的なあてはめであればLLMによる必要もないのであって、少なくとも言語データにあらわれた事情について総合考慮するのはAIの方が得意である可能性もあるように思います。
口頭での審尋における微妙な印象を考慮しなければならない場合などを除けば、定性的な評価をAIに任せることも可能なのではないかと思いました。

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@Takatsugu_Imaizumi

ありがとうございます！おっしゃる通りですね。とても重要な論点だと感じました。

【客観性】業務における判断基準が数値化・定量化可能かどうか
を行政業務の分類の基準から取り除くのが良いでしょうか？（あるいは微修正して残す？）

また、それと逆に、他に追加すべき基準などのアイデアはございますか？

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