AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が『生成AIをスマートシティに使えば業務が楽になる』と言うのですが、正直ピンと来ません。これって具体的にどんな変化をもたらすのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、わかりやすく説明しますよ。要点は三つありますよ。まず、データが多ければ多いほど生成AIは『人に近い答え』を返せること、次に会話インターフェースで市民や担当者が簡単に扱えること、そしてシミュレーションで将来シナリオを作れることです。これらで現場が変わるんです。
なるほど。それで、投資対効果が気になります。具体的にどの部署でどのくらい効果が出る見込みなのですか。
良い質問です。まずは小さく試して効果を測るのが鉄則ですよ。運用側であればトラフィック管理やエネルギー網の最適化でシミュレーション精度が上がれば運用コストが下がりますし、市民向けサービスなら問い合わせ対応の工数が減ります。要点は、実験→評価→拡張のサイクルを回すことです。
それは実務目線で納得感があります。ただ、データやシミュレーションを使うとなると現場が混乱しそうで、受け入れが進むか不安です。現場教育はどうすればいいですか。
大丈夫、段階的な導入が鍵ですよ。まずは担当者一人に使ってもらい、成功事例を作ります。次にその成果を数字で示して横展開する。ポイントは操作を簡単にし、失敗しても影響が小さい領域から始めることです。これで現場の不安はずっと小さくできますよ。
なるほど。ちなみに用語の確認ですが、生成AIというのは要するに『データから人のような文章やシミュレーションを作るAI』ということですか。これって要するに市民対応を自動化するためのチャットロボットという理解でいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！概ね合っています。しかし生成AI（GenAI: Generative AI、生成モデル）にはもっと広い能力がありますよ。会話だけでなく、都市データを元に未来の交通状況やエネルギー需要を『生成』してシナリオを作ることもできます。要点は三つで、1)インターフェースを平易にする、2)シミュレーションで未来を検討する、3)合成データで現実のテストを安全に回せる、です。
三つに整理していただくとわかりやすいです。最後に一つだけ、実際にうちの市や近隣自治体が導入した事例を見せてもらえますか。それと、導入するときに必ず聞くべき指標があれば教えてください。
素晴らしい締めくくりですね。事例は、交通管理での混雑予測や市民向け問い合わせの自動応答、エネルギー需給の短期予測が代表例です。導入時に見る指標は、予測精度、応答品質、業務削減時間の三つです。大丈夫、一緒にロードマップを作れば導入は必ず進められますよ。
わかりました。要するに、生成AIは市民対応の自動化に留まらず、運用の見える化と将来シナリオの検討を一体化させ、まず小さく試して効果を数字で示すことで現場の理解を得るということですね。ありがとうございます、これなら説明できます。
