※本稿は、2024年に開催されたAI for Good Global Summit 2024での「AI Ready – Towards a standardized readiness framework 」というワークショップをAI要約したものです。

1.はじめに

1.1 AIレディネスフレームワークの重要性

AIレディネスフレームワークの重要性は、このワークショップの冒頭から強調されました。ITUのディレクターであるヴィシュヌ氏は、開会の辞で次のように述べています：

「標準開発とキャパシティビルディングは、グローバルAIガバナンスにおける基礎的な貢献となります。AIの革命が誰も取り残さないようにすることが重要です。このワークショップは、まさにこの課題に取り組むものです。」

この発言は、AIレディネスフレームワークが単なる技術的な評価ツールではなく、社会全体でAIの恩恵を享受するための重要な基盤であることを示しています。

サウジアラビアのチーフストラテジーオフィサーであるDr. Khabibも、AIレディネスフレームワークの重要性について次のように述べています：

「サウジアラビアでは、標準をAIを規制する主要なツールの1つとして捉えています。また、標準はAI分野の成熟度とレディネスを高め、企業がより安全で質の高いサービスを提供し、信頼性を向上させるための準備を整えるのに役立つと考えています。」

この発言から、AIレディネスフレームワークが国家レベルでのAI戦略の重要な一部であり、企業の準備状況向上にも貢献することが分かります。

AIレディネスフレームワークの重要性は、以下の点にまとめられます：

1. 現状把握と改善点の特定：組織や国家がAI導入に向けた準備状況を客観的に評価し、改善が必要な領域を特定することができます。
2. 戦略的計画の立案：評価結果に基づいて、優先的に取り組むべき領域や投資すべき分野を特定し、効果的な戦略計画を立案することが可能になります。
3. リスク管理：AIの導入に伴う潜在的なリスクや課題を事前に特定し、適切な対策を講じることができます。
4. 国際比較と協力：標準化されたフレームワークを使用することで、国家間や組織間での比較が可能になり、ベストプラクティスの共有や国際協力の促進につながります。
5. 倫理的配慮：AIの開発と利用における倫理的側面を評価し、責任あるAI開発を促進します。
6. 技術進化への対応：5Gから6Gへの移行など、急速に進化する技術環境に対する組織や国家の準備状況を評価し、必要な対策を講じるための指針となります。

このように、AIレディネスフレームワークは、AIの責任ある開発と導入を促進し、その恩恵を社会全体で享受するための重要な基盤となります。ワークショップの参加者たちは、このフレームワークの重要性を認識し、その標準化と普及に向けて積極的に取り組む必要性を確認しました。

1.2 ワークショップの目的と概要

このワークショップは、AIレディネスの標準化されたフレームワークの構築に向けた重要な一歩として開催されました。ITUのヴィシュヌ氏が司会を務め、サウジアラビアのデータ・AIオーソリティ（SDAIA）のチーフストラテジーオフィサーであるDr. Khabibをはじめとする各国の専門家や政策立案者が参加しました。

ワークショップの主な目的は、AIレディネスの概念と重要性について共通理解を深め、各国・各組織のAIレディネス評価手法や取り組みを共有し、学び合うことでした。また、標準化されたAIレディネスフレームワークの構築に向けた課題と機会を特定し、国際協力の促進とベストプラクティスの共有を図ることも重要な目的でした。

ワークショップは、複数のセッションで構成されており、各セッションで具体的なトピックや事例が議論されました。

まず、ITUの代表者が過去5〜6年間のAIおよび機械学習分野での経験を集約したボトムアップアプローチによるフレームワークの概要を紹介しました。このフレームワークは、オープンソースコード、研究へのアクセス、利害関係者の支持、サンドボックス環境でのテストと検証、デプロイメントサポート、オープンデータなどの要素で構成されています。

次に、サウジアラビア、UNESCO、中国からの代表者が、それぞれの国や組織におけるAIレディネスへの取り組みについて発表しました。サウジアラビアの代表者は、国家データバンクの設立や交通安全分野でのAI活用について詳細に説明しました。例えば、交通事故による死亡率を50%削減するという目標に向けて、AIを活用した危険地帯のヒートマップを作成し、効果的な対策を講じている事例が紹介されました。

UNESCOの代表者は、AIの倫理的側面に焦点を当てた評価手法を紹介しました。この手法は、多面的な評価軸を持ち、各国の能力向上を目的としていることが特徴です。

中国の代表者は、国家レベルと企業レベルの両方でのAIレディネス評価アプローチについて解説しました。特に、AI政策環境、AI開発、AIアプリケーション、AIリテラシーの観点から評価を行う重要性が強調されました。

ワークショップの後半では、テレコム産業におけるAI活用や、AIガバナンスにおける政策立案者の役割など、より専門的なトピックについてのパネルディスカッションが行われました。6Gネットワークにおけるインテリジェントな接続の概念や、クラウド中心からAI中心のネットワークへの移行など、最先端の技術トレンドについても議論されました。

さらに、AIレディネス向上のための実践的アプローチとして、オープンコードやオープンリサーチの推進、スキル開発とキャパシティビルディング、セクター別AIアプリケーションの促進などが提案されました。

ワークショップの締めくくりとして、国際協力とグローバルイニシアチブの重要性が強調されました。UNESCOのグローバル倫理ガバナンス観測所やサウジアラビアのAI研究・倫理国際センターの取り組みが紹介され、国際標準化活動への積極的な参加が呼びかけられました。

このワークショップを通じて、参加者はAIレディネスの重要性を再認識し、継続的な評価と改善の必要性、そして国際協調の促進に向けた具体的な提言を得ることができました。ヴィシュヌ氏は、このワークショップを「生きた実験」の始まりと位置付け、今後のAIレディネスフレームワークの発展に向けた重要な一歩となることを強調しました。

最後に、9月にリヤドで開催される予定のグローバルAIサミットに向けて、このワークショップでの成果を踏まえたレポートの作成が発表され、参加者からのフィードバックを求めることが告げられました。

2.AIレディネスの基本概念

2.1 AIレディネスの定義

AIレディネスとは、組織や国家がAI技術を効果的に導入、活用し、そこから価値を創出する能力を指します。これは単なる技術的な準備状態を超えた、包括的な概念です。

ワークショップでは、複数の専門家がAIレディネスの定義について言及しました。特にCCICのスピーカーは、AIレディネスを階層的にアプローチすることの重要性を強調しました。国家レベル、組織レベル、さらには特定のビジネスユニットレベルなど、異なるスケールでAIレディネスを考える必要があるとしています。

国家レベルでは、AIレディネスは国の採用レベルや開発状況を示す指標となります。政策立案者はこれを用いて、自国のグローバルな立ち位置を理解し、開発のボトルネックを特定します。これにより、AI政策設計のための重要なベンチマークが提供され、将来の政策立案の指針となります。

一方、組織レベルでは、AIレディネスの考え方がより微視的になります。ビジネスマネージャーはAI技術能力の構築に関心を持ちますが、それ以上に、AIを生産性にどのように変換するか、投資収益率(ROI)をどのように評価するかに焦点を当てます。企業レベルのAIレディネスは、これらのミクロな要因を考慮に入れる必要があります。人事、財務、マーケティングなど、組織内の異なる部門が、それぞれ異なる視点と要件を持つ可能性があります。

さらに、UNESCOの代表者は、AIレディネスを評価する際に、より広範な環境要因を考慮することの重要性を指摘しました。これには法的枠組み、社会文化的指標、教育、研究、インフラストラクチャ、データなどが含まれます。UNESCOのアプローチは、AIの能力開発だけでなく、AIがもたらす課題に対処する国の能力も重視しています。

サウジアラビアの事例では、AIレディネスの定義にデータの重要性が強調されました。国家データバンク(NDB)の設立や、データ品質向上プログラムの実施など、データインフラストラクチャの整備がAIレディネスの基盤として位置づけられています。

これらの多様な視点を総合すると、AIレディネスは以下のような要素を包含する多面的な概念として定義できます：

1. 技術的インフラストラクチャ：AI導入に必要なハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク能力
2. データの可用性と品質：AIモデルの学習と運用に必要な高品質なデータの存在
3. スキルと人材：AI技術を開発、運用、管理できる人材の存在
4. 組織的準備：AIを戦略的に導入し、その価値を最大化する組織の能力
5. 法的・倫理的枠組み：AI使用に関する適切な規制と倫理ガイドラインの存在
6. 社会的受容性：社会全体でのAI技術に対する理解と受容度

AIレディネスは静的な状態ではなく、継続的に評価され改善されるべき動的なプロセスです。技術の進歩、社会のニーズの変化、新たな倫理的課題の出現などに応じて、AIレディネスの定義と評価方法も進化していく必要があります。

2.2 AIレディネス評価の目的と意義

AIレディネス評価は、組織や国家がAI技術を効果的に導入し活用するための準備状況を体系的に分析するプロセスです。このプロセスの主要な目的と意義は、ワークショップの様々な発表者によって強調されました。

まず、CCICの代表者が指摘したように、AIレディネス評価は「測定できないものは管理できない」という原則に基づいています。AI開発の実装は段階的な過程であり、その成功を確実にするためには効果的な管理が不可欠です。AIレディネス評価は、現在の位置を理解し、将来の方向性を明確にするための強力な手段となります。

具体的には、AIレディネス評価には以下のような目的と意義があります：

1. 現状把握と課題特定： AIレディネス評価により、組織や国家は現在のAI導入状況を客観的に把握し、改善が必要な領域を特定できます。例えば、サウジアラビアの事例では、国家データバンク（NDB）の設立過程で、政府機関間のデータの分散と不整合という課題が明らかになりました。これにより、データ品質向上プログラムの必要性が認識され、実施されることとなりました。
2. 戦略立案の基礎： 評価結果は、AI戦略の立案や既存戦略の見直しの基礎となります。UNESCOの代表者が述べたように、多くの国がAI国家戦略を策定していますが、評価を通じて戦略の更新や強化が必要な領域を特定できます。例えば、経済発展やインフラ整備に重点を置いていた国が、ガバナンスの強化の必要性を認識するケースがあります。
3. リソース配分の最適化： AIレディネス評価により、限られたリソースをどの領域に集中すべきかを判断できます。中国の事例では、AIレディネス評価フレームワークを通じて、インフラ整備、人材育成、データガバナンスなど、重点的に取り組むべき領域が明確化されています。
4. ベンチマーキングと比較： 標準化されたAIレディネス評価フレームワークを用いることで、他の組織や国との比較が可能になります。これにより、グローバルな立ち位置を理解し、ベストプラクティスを学ぶことができます。ただし、UNESCOの代表者が警告したように、単純なランキングに終始するのではなく、具体的な政策措置につながる洞察を得ることが重要です。
5. リスク管理とガバナンス強化： AIレディネス評価は、AI導入に伴うリスクを特定し、適切なガバナンス体制を構築するための基礎となります。例えば、中国の代表者が指摘したように、AIの開発と安全性のバランスを取ることが重要です。評価を通じて、倫理的原則の確立やリスク管理体制の整備の必要性が明確になります。
6. 国際協力の促進： 標準化されたAIレディネス評価フレームワークは、国際協力を促進する共通言語となります。UNESCOの取り組みや、サウジアラビアのAI研究・倫理国際センター（ICARE）の設立は、このような国際協力の具体例です。評価を通じて、各国の強みと課題が明らかになり、効果的な知識共有や協力関係の構築につながります。
7. 継続的改善のサイクル確立： AIレディネス評価は一回限りのものではなく、継続的なプロセスとして捉えられるべきです。定期的な評価を通じて、進捗を測定し、新たな課題に対応するための改善サイクルを確立することができます。
8. セクター別の適用促進： AIレディネス評価は、様々なセクターでのAI適用を促進する役割も果たします。例えば、テレコム産業の事例では、6GネットワークにおけるAIの役割や、ユビキタスインテリジェンスの概念が議論されました。各セクターの特性に応じたAIレディネス評価により、より効果的なAI導入が可能になります。

AIレディネス評価の意義は、単にAI技術の導入状況を測定することにとどまりません。それは、組織や国家がAIによってもたらされる機会を最大限に活用し、同時にリスクを適切に管理するための包括的な準備状況を評価し、継続的に改善するためのツールです。標準化されたフレームワークの開発と適用により、AIの恩恵をグローバルに、かつ公平に享受できる社会の実現に向けた重要な一歩となるのです。

2.3 AIレディネスフレームワークの主要構成要素

AIレディネスフレームワークの主要構成要素は、組織や国家がAI技術を効果的に導入し活用するための準備状況を包括的に評価するための基盤となります。ワークショップでは、複数の専門家や機関が提案するフレームワークが紹介され、それぞれの視点から主要構成要素が議論されました。これらの議論を統合し、AIレディネスフレームワークの主要構成要素を以下のように整理できます。

1. 戦略とビジョン： CCICの代表者が強調したように、AIレディネスフレームワークの最初の構成要素は、明確な国家AI戦略とビジョンの存在です。これには、AI開発の目標設定、優先順位付け、資金調達メカニズム、さらには国際協力の側面も含まれます。例えば、サウジアラビアの事例では、ビジョン2030に基づくAI戦略が、国家データバンク（NDB）の設立やデータ品質向上プログラムの実施につながっています。
2. 法的・規制環境： UNESCOの代表者が指摘したように、AI開発と利用を適切に規制し、倫理的な枠組みを提供する法的・規制環境の整備は重要な構成要素です。これには、AI倫理ガイドライン、データ保護法、AI利用に関する規制などが含まれます。中国の事例では、データの権利に関する新たな政策枠組みの導入が紹介されました。
3. インフラストラクチャ： テクノロジーインフラは、AIレディネスの基盤となる重要な構成要素です。CCICの代表者が提案したフレームワークでは、ネットワーク能力、電力効率、コンピューティングパワー、データリソースの質と流通メカニズムが挙げられています。サウジアラビアの事例でも、国家データバンク（NDB）の設立がAIレディネスの重要な基盤として強調されました。
4. データガバナンスとアクセシビリティ： 高品質なデータの可用性とアクセシビリティは、AIの効果的な開発と利用の鍵となります。中国の代表者は、データセキュリティとプライバシー、データ品質と一貫性、データの権利（所有権、利用権、市場化権）の3つの側面からデータガバナンスの重要性を指摘しました。サウジアラビアの事例では、データ品質向上プログラムの実施が具体例として挙げられました。
5. 人材とスキル： AI技術を開発、運用、管理できる人材の存在は、AIレディネスの重要な構成要素です。CCICの提案するフレームワークでは、「AIリテラシー」という項目で、公共教育、AI技術の普及、教育の全段階でのAI統合、労働市場における関連スキルの計算などが挙げられています。エチオピアの学術研究者も、AI人材育成の重要性を強調しました。
6. 研究開発とイノベーション： AIの研究開発能力とイノベーション環境も、AIレディネスの重要な構成要素です。CCICのフレームワークでは、研究成果、イノベーション投資、オープンソースエコシステム、産業応用の広さと深さ、多様性と包摂性への注目が挙げられています。サウジアラビアの事例では、国立AIセンターの設立や、大学との連携による研究開発の推進が紹介されました。
7. 産業応用と垂直統合： AIの実際の応用と産業への統合は、AIレディネスの実践的な側面を示す重要な構成要素です。テレコム産業の専門家が指摘したように、6Gネットワークにおけるユビキタスインテリジェンスの概念など、各産業特有のAI応用シナリオを考慮することが重要です。サウジアラビアの交通安全分野でのAI活用事例も、この要素の具体例として挙げられます。
8. 社会的受容性と倫理： AIの社会的受容性を高め、倫理的な利用を確保することは、持続可能なAI開発のために不可欠です。UNESCOの代表者が強調したように、人権と包摂性を優先したAI開発が重要です。サウジアラビアのAI研究・倫理国際センター（ICARE）の設立は、この要素に対する具体的な取り組みの例です。
9. 国際協力とグローバル視点： AI開発のグローバルな性質を考慮すると、国際協力とグローバルな視点もAIレディネスフレームワークの重要な構成要素となります。UNESCOのグローバル倫理ガバナンス観測所や、各国のAI戦略の国際的な整合性確保の取り組みがこれに該当します。
10. モニタリングと評価メカニズム： 最後に、AIレディネス自体を継続的に評価し、改善するためのモニタリングと評価メカニズムが重要です。UNESCOの代表者が紹介した評価手法や、ITUの無限大フレームワークなど、標準化された評価ツールの開発と適用がこの要素に含まれます。

これらの構成要素は相互に関連し、影響し合っています。例えば、強固な法的・規制環境は、データガバナンスの改善につながり、それが研究開発とイノベーションを促進する可能性があります。同様に、高度な人材とスキルは、産業応用の拡大と深化をもたらすでしょう。

AIレディネスフレームワークの各構成要素の重要性は、国や組織の状況、目標、優先事項によって異なる可能性があります。しかし、これらの要素を包括的に考慮することで、AIの効果的な導入と活用に向けた準備状況を総合的に評価し、改善の方向性を明確にすることができます。標準化されたフレームワークの開発と適用は、グローバルなAI開発の調和と、AIがもたらす利益の公平な分配を促進する重要な手段となるでしょう。

3.ITUの無限大フレームワーク

3.1 フレームワークの概要

国際電気通信連合(ITU)は、AIレディネスを評価し向上させるための包括的なフレームワークとして、"I for Good Infinity Framework"（善のための無限大フレームワーク）を提案しました。このフレームワークは、ITUが過去5-6年にわたって実施してきたAIと機械学習に関する様々な活動や経験を集約し、ボトムアップで構築されたものです。

フレームワークの名称にある「無限大」は、AIの無限の可能性と、フレームワークの各要素が相互に連続的に関連し合う性質を表しています。また「善のための」という表現は、このフレームワークがAIの社会的利益と倫理的な発展を促進することを目的としていることを示しています。

このフレームワークは、200以上のユースケースや事例研究を詳細に分析し、そこから得られた知見を凝縮して作成されました。特に、マレーシア、インド、トルコなどの国々から提出された具体的なAI適用事例を詳しく検討し、それらの経験をフレームワークに反映させています。

例えば、マレーシアの事例では、IoTベースの環境モニタリングシステムの構築において、インフラストラクチャやデプロイメント能力の重要性が強調されました。また、信頼性を高めるための標準規格の採用や、サンドボックス環境でのデータ収集・検証プロセスの重要性も明らかになりました。

インドの事例からは、政府サービスへのアクセシビリティを向上させるためのフロントエンドポータルの構築が取り上げられ、マルチモーダルデータの活用や、オープンソースによる開発者エコシステムの構築の重要性が示されました。

トルコの事例では、災害時の人命救助のためのドローン搭載カメラを活用したAIシステムが紹介され、オープンデータの可用性や、研究成果の実用化、シミュレーションアプローチの重要性が浮き彫りになりました。

これらの多様な事例や経験を統合し、ITUは6つの主要な構成要素からなる「無限大フレームワーク」を策定しました。このフレームワークは、AIの開発と導入を促進するために必要な要素を包括的にカバーしており、各要素が相互に関連し合いながら、全体として一つの統合されたアプローチを形成しています。

フレームワークの視覚的表現として、6つの要素が無限大のシンボルを形成するように配置された図が使用されています。これは、各要素が連続的につながり、循環的に影響し合うことを表現しています。

このフレームワークの特徴は、理論的な概念だけでなく、実際の適用や実装を重視している点です。ITUは、このフレームワークを基に、各国や組織がAIレディネスを評価し、具体的な改善策を立案・実行できるよう支援することを目指しています。

次のセクションでは、このフレームワークを構成する6つの主要要素について詳しく説明し、それぞれの要素がAIレディネスにどのように貢献するかを探ります。

3.2 6つの主要構成要素の詳細

ITUの無限大フレームワークは、AIレディネスを包括的に評価し向上させるために、6つの主要構成要素を特定しています。これらの要素は相互に関連し、循環的に影響し合うことで、AIの効果的な開発と導入を促進します。以下、各要素の詳細を説明します。

1. オープンコード (Open Code)

オープンコードは、AIの開発と普及を加速させる重要な要素です。このコンポーネントは、オープンソースのSDK、API、および開発ツールの利用可能性を強調しています。例えば、マレーシアのIoTベース環境モニタリングシステムの事例では、オープンソースのLoRaWANプロトコルを使用することで、低コストで柔軟なシステム構築が可能になりました。

オープンコードの具体的な実装として、ITUは「オープンソースエージェントバンク」の設立を提案しています。これは、AI開発者がエージェント（AIモデルやアルゴリズム）を登録し、他の開発者が利用できるプラットフォームです。例えば、交通安全分野のAIモデルを開発した研究者が、そのモデルをエージェントバンクに登録することで、他の国や地域でも同様の問題に取り組む開発者がそのモデルを活用できるようになります。

2. オープンリサーチ (Open Research)

オープンリサーチは、AI分野の最新の研究成果や知見を広く共有し、実用化を促進する要素です。これには、機械学習モデル、転移学習手法、微調整アプローチなどが含まれます。インドの政府サービスアクセシビリティ向上の事例では、自然言語処理や音声認識の最新研究成果を活用することで、多言語・マルチモーダルなインターフェースの開発が可能になりました。

ITUは、研究成果の共有と実用化を促進するための「ファンド型リサーチ」プラットフォームの構築を提案しています。このプラットフォームでは、研究者が進行中のプロジェクトや成果を公開し、企業や政府機関が関心のある研究に資金を提供したり、共同研究を行ったりすることができます。

3. 信頼性標準 (Trust Standards)

信頼性標準は、AIシステムの信頼性、安全性、倫理性を確保するための基準や規格を指します。これには、データプライバシー、アルゴリズムの公平性、説明可能性などが含まれます。トルコのドローン搭載カメラを使用した災害救助AIシステムの事例では、プライバシー保護と緊急時のデータ利用のバランスを取るための標準的なガイドラインの重要性が強調されました。

ITUは、AIシステムの信頼性を評価し、認証するための「標準Q&Aバンク」の開発を提案しています。これは、AIシステムの開発者や導入者が、自身のシステムの信頼性に関する質問に回答することで、標準化された信頼性評価を受けられるプラットフォームです。

4. サンドボックス (Sandbox)

サンドボックスは、AIシステムを安全に試験、検証、評価するための環境を提供します。マレーシアの環境モニタリングシステムの事例では、実際のデプロイメント前にサンドボックス環境でシステムの挙動を検証することで、潜在的な問題を早期に発見し、修正することができました。

ITUは、AIシステムの検証と評価を標準化するための「テストスイートバンク」の構築を提案しています。これは、様々な分野や用途に応じたテストケースやシナリオを集積し、開発者がそれらを利用してシステムの性能や信頼性を評価できるプラットフォームです。

5. デプロイメントサポート (Deployment Support)

デプロイメントサポートは、AIシステムを実際の環境に展開し、運用するための支援を提供します。これには、インフラストラクチャの整備、運用ノウハウの共有、ユーザートレーニングなどが含まれます。インドの政府サービスポータルの事例では、フロントエンドインターフェースの設計からバックエンドシステムの統合まで、包括的なデプロイメントサポートが提供されました。

ITUは、AIシステムのデプロイメントを支援するための「ベストプラクティスリポジトリ」の構築を提案しています。これは、成功事例や失敗事例、運用ノウハウなどを集積し、他の組織や国が参照できるようにするプラットフォームです。

6. オープンデータ (Open Data)

オープンデータは、AIの開発と学習に不可欠な高品質なデータセットを広く利用可能にする要素です。ITUの機械学習チャレンジプログラムでは、IoT、5G、地理空間情報、エネルギー、気候変動などの分野で、オープンデータセットを提供し、AI開発を促進しました。

ITUは、AIのための「グローバルデータマーケットプレイス」の創設を提案しています。これは、各国・各組織が保有するデータセットを安全に共有し、取引できるプラットフォームです。例えば、ある国の交通データを別の国のAI研究者が利用し、より汎用性の高い交通管理AIを開発するといった協力が可能になります。

これら6つの要素は、相互に連携し合いながら、AIの開発から実装、評価、改善までの全サイクルをサポートします。例えば、オープンデータを用いてオープンコードで開発されたAIモデルが、サンドボックスで検証され、信頼性標準に基づいて評価された後、デプロイメントサポートを受けて実環境に展開される、といったプロセスが想定されます。

ITUは、この無限大フレームワークを通じて、各国・各組織がAIレディネスを包括的に評価し、具体的な改善策を見出すことができると考えています。次のセクションでは、このフレームワークを実際にどのように実装し、活用していくかについての即時アクションプランを詳しく見ていきます。

3.3 実装のための即時アクションプラン

ITUの無限大フレームワークを実装し、AIレディネスを向上させるための即時アクションプランは、具体的かつ実践的なステップを提示しています。このプランは、2024年9月10日から12日にリヤドで開催予定のグローバルAIサミットを見据えて策定されました。以下、主要なアクションアイテムとその詳細を説明します。

1. オープンソースエージェントバンクの構築

このアクションは、AIエージェントの開発と共有を促進することを目的としています。開発者はここにAIエージェントを登録し、他の開発者がそれを利用できるようにします。例えば、交通安全分野で開発されたAIモデルを登録することで、他の国や地域でも同様の問題に取り組む開発者がそのモデルを活用できるようになります。

実装ステップ： a) プラットフォームの技術仕様の策定 b) セキュリティとプライバシー保護メカニズムの設計 c) ユーザーインターフェースの開発 d) 初期段階での重点分野（例：交通安全、ヘルスケア）の選定 e) 先行事例の登録と公開

2. テストスイートバンクの開発

AIシステムの検証と評価を標準化するためのテストケースやシナリオを集積するプラットフォームです。これにより、開発者は自身のAIシステムの性能や信頼性を客観的に評価できるようになります。

実装ステップ： a) 分野別（交通、医療、教育など）のテストケース策定 b) 評価基準の標準化 c) テスト実行環境の構築 d) 結果分析ツールの開発 e) ベストプラクティスの共有メカニズムの整備

3. 標準Q&Aバンクの構築

AIシステムの信頼性に関する質問と回答を集積し、標準化された信頼性評価を提供するプラットフォームです。これにより、AIシステムの開発者や導入者は、自身のシステムの信頼性を客観的に評価し、改善点を見出すことができます。

実装ステップ： a) 信頼性評価の主要項目の特定（例：公平性、透明性、セキュリティ） b) 質問項目の策定と検証 c) 回答評価アルゴリズムの開発 d) パイロット運用と結果分析 e) 継続的な更新メカニズムの確立

4. リアルタイムダッシュボードの開発

これらのプラットフォームから得られるデータを統合し、AIレディネスの現状と進捗を可視化するダッシュボードを開発します。特に、交通事故の予測精度など、具体的なユースケースに基づいた指標を重視します。

実装ステップ： a) 主要性能指標（KPI）の定義 b) データ統合メカニズムの設計 c) 視覚化ツールの選定と実装 d) ユーザーフィードバックループの構築 e) 定期的な更新と改善サイクルの確立

このアクションプランの実施により、ITUは2024年9月のグローバルAIサミットまでに、具体的な成果と事例を提示することを目指しています。これにより、AIレディネスフレームワークの有効性を実証し、各国・各組織の取り組みを加速させることが期待されています。

さらに、このプロジェクトを通じて得られた知見や課題は、フレームワークの継続的な改善に活用されます。例えば、データの品質向上やクロスセクター間のデータ統合の重要性など、実装過程で明らかになった課題に対応するための新たな取り組みが計画されています。

このように、ITUの無限大フレームワークは、理論的な概念にとどまらず、具体的なアクションと成果を通じて、グローバルなAIレディネス向上に貢献することを目指しています。

4.サウジアラビアのケーススタディ

4.1 国家データバンク(NDB)の設立

サウジアラビアにおけるAIレディネス向上の中核となる取り組みの一つが、国家データバンク(National Data Bank, NDB)の設立です。この取り組みは、Saudi Data and AI Authority (SDAIA)が主導し、Vision 2030と呼ばれるサウジアラビアの国家戦略の一環として実施されています。

NDBの設立背景と目的：

1. データの分散問題の解決： NDB設立以前は、政府機関や民間企業がそれぞれ独自のデータシステムを持ち、データが分散していました。例えば、教育関連のデータは教育省が、労働市場のデータは労働省が個別に管理していました。この状況では、包括的な視点で政策決定を行うことが困難でした。
2. 中央集約型データ管理の実現： NDBは、教育、労働市場、観光、自動車など、様々な分野の政府データを一元的に管理するプラットフォームとして機能します。これにより、異なる分野のデータを統合的に分析し、より効果的な政策立案や意思決定が可能になりました。
3. データアクセスの改善： NDBの設立により、政策立案者や意思決定者が必要なデータに容易にアクセスできるようになりました。これは、エビデンスに基づいた政策立案を促進し、より良い選択肢を提示することにつながっています。
4. データギャップの特定： データを集約することで、既存のデータの内容だけでなく、不足しているデータも明確になりました。これは、データ収集の改善や新たなデータ収集の取り組みにつながっています。

NDBの主要な特徴：

1. 包括的なデータ収集： NDBは、政府の様々な部門からデータを収集しています。これには、教育、労働市場、観光、交通など、幅広い分野が含まれます。
2. データ共有メカニズム： NDBは、データ交換の規制に関する国家データ管理オフィスと連携し、効率的かつ安全なデータ共有メカニズムを確立しています。
3. データ品質管理： 収集されたデータの品質を確保するため、国家データ品質プログラムが実施されています。これにより、AIモデルの学習や分析に適した高品質なデータが提供されています。
4. プライバシー保護： 個人データ保護法(PDPL)に基づき、NDBでのデータ取り扱いにおいてプライバシー保護が徹底されています。

NDBの設立がもたらした成果：

1. 政策立案の改善： 統合されたデータにより、より包括的かつ効果的な政策立案が可能になりました。例えば、教育政策と労働市場のニーズをより適切に連携させることができるようになりました。
2. AI開発の促進： 高品質で多様なデータセットの利用可能性が向上し、様々な分野でのAI開発が加速しています。例えば、医療分野では糖尿病性網膜症の早期発見AIの開発が進められています。
3. 研究開発の促進： NDBを通じて、これまでアクセスが制限されていたデータセットを大学や研究機関と共有することが可能になりました。これにより、産学連携のAI研究開発が促進されています。
4. 国際報告の改善： 統合されたデータにより、国際機関への報告データの正確性と信頼性が向上しました。例えば、世界保健機関(WHO)への交通事故死亡率の報告において、より正確なデータと方法論の説明が可能になりました。

NDBの設立は、サウジアラビアのAIレディネス向上に大きく貢献しています。データの統合と高度な分析が可能になったことで、具体的な政策立案と実施、そして国際的な報告や協力にまでつながっています。同時に、データの品質向上やプライバシー保護など、継続的に取り組むべき課題も明らかになっており、AIレディネス向上が継続的なプロセスであることも示唆しています。

4.2 データ品質向上プログラムの実施

サウジアラビアの国家データバンク(NDB)の設立を受けて、データの質と一貫性を向上させるための包括的なプログラムが実施されました。このプログラムは、AIの効果的な活用にとって不可欠な高品質なデータを確保することを目的としています。

プログラムの背景と目的: NDBの設立により、様々な政府機関や部門からのデータが一元化されましたが、同時にデータの品質や一貫性に関する課題も明らかになりました。例えば、ある個人の生年月日が異なる機関のデータセット間で一致しないケースや、ライセンス番号が異なるデータセット間で整合性がとれていないケースなどが発見されました。これらの不整合は、AIモデルの学習や分析の精度に大きな影響を与える可能性があります。

プログラムの主要施策:

1. 国家データ指標(National Data Index)の策定: データの品質や一貫性を評価するための基準として、国家データ指標が策定されました。全ての政府機関は、この指標に基づいてデータの品質向上に取り組むことが求められています。
2. リファレンスデータの確立: 各種データの正しい参照元を特定し、全ての機関で共通のリファレンスデータを使用するよう指示しました。これにより、データの不整合を減少させ、信頼性を向上させることを目指しています。
3. データ保護法の制定と施行: 個人データ保護法(PDPL)が制定され、現在は全ての機関がこの法律に準拠することが求められています。これにより、データの取り扱いに関する法的枠組みが整備されました。
4. データ共有ポリシーの策定: 国境を越えたデータ共有や、機関間でのデータ交換を促進するためのポリシーが策定されました。これにより、より包括的なデータ分析が可能になり、AIの学習データとしての価値も向上しています。
5. 大学や研究機関とのデータ共有: 従来はアクセスが制限されていたデータセットを、大学や研究機関と共有する取り組みが始まりました。これにより、アカデミアとの協力が促進され、より高度なAI研究開発が可能になっています。

具体的な成果事例:

1. 医療分野でのAI開発: データ品質向上プログラムの成果を活用し、国立AIセンターでは糖尿病性網膜症の早期発見のためのAIモデルを開発しました。このモデルは現在、複数の病院で臨床試験が実施されています。また、乳がんの早期発見のためのAIモデルも開発され、国内での臨床試験が進行中です。
2. アラビア語大規模言語モデル: 高品質なアラビア語テキストデータを活用し、アラビア語に特化した大規模言語モデルの開発が進められています。

課題と今後の展望:

1. レガシーシステムの問題: 多くの政府機関が独自のレガシーシステムを使用しているため、データ形式の統一や品質基準の適用に時間がかかっています。
2. プライバシーとデータ共有のバランス: データ保護法の遵守と、有用なデータ共有の促進の間でバランスを取ることが課題となっています。
3. 継続的な教育と訓練: データ品質の重要性に対する理解を深め、適切なデータ管理プラクティスを定着させるため、継続的な教育と訓練が必要です。

サウジアラビアの事例は、国家レベルでのデータ品質向上の取り組みが、AIレディネスの向上に直接的に寄与することを示しています。高品質なデータの確保は、信頼性の高いAIモデルの開発と、それに基づく効果的な政策立案や社会課題の解決につながっています。

4.3 交通安全分野でのAI活用事例

サウジアラビアにおける交通安全分野でのAI活用は、国家データバンク(NDB)の設立とデータ品質向上プログラムの成果を具体的に示す代表的な事例です。この取り組みは、Vision 2030の一環として掲げられた交通事故による死亡率削減という目標達成に向けた重要な施策となっています。

背景と課題: サウジアラビアでは、交通事故が深刻な社会問題となっていました。従来の対策は、各省庁が個別に保有するデータに基づいて行われており、包括的な分析や効果的な対策立案が困難でした。また、世界保健機関(WHO)への報告においても、正確なデータに基づく死亡率の算出と報告が課題となっていました。

AIを活用したアプローチ: これらの課題に対処するため、サウジアラビア政府は複数の省庁と関係機関からなる委員会を設立し、AIとビッグデータを活用した包括的な交通安全対策の立案に着手しました。その具体的なプロセスは以下の通りです：

1. データ統合と前処理: NDBを通じて、交通事故に関連する様々なデータソースが統合されました。これには交通事故の詳細情報、道路インフラ情報、人口統計データなどが含まれます。
2. AI分析と可視化: 統合されたデータセットに対して、機械学習アルゴリズムを適用し、以下のような分析が行われました：

a) 危険地帯の特定: 事故多発地点のヒートマップが作成されました。このモデルは、事故の頻度だけでなく、重症度も考慮に入れています。

b) 事故要因の分析: 事故の主要な要因と、それらの相互作用を分析しました。

3. AIによる対策立案支援: 分析結果に基づき、AIシステムは以下のような対策を提案しました：

a) インフラ改善: 事故多発地点の特性を分析し、効果的な改善策を提案しました。

b) 交通規制の最適化: 特定の場所での速度制限の変更などを提案しました。

4. 効果測定と継続的改善: 実施された対策の効果は、継続的にモニタリングされ、AIモデルにフィードバックされています。

具体的な成果: このAIを活用したアプローチにより、交通事故による死亡率の削減が見られました。また、WHOへの報告データの正確性と信頼性が向上し、国際的な評価が改善しました。

さらに、この取り組みは予期せぬ副次的効果ももたらしました。交通パターンの詳細な分析結果は都市計画にも活用されています。

課題と今後の展望: 一方で、この取り組みにはいくつかの課題も明らかになっています：

1. プライバシー保護: 詳細な位置情報や個人の運転行動データの利用に関して、プライバシー保護との両立が課題となっています。
2. リアルタイムデータの統合: より効果的な事故予防のため、リアルタイムデータの統合が検討されていますが、技術的・法的課題が存在します。

今後は、これらの課題に対処しつつ、AIモデルの精度向上と適用範囲の拡大が計画されています。

サウジアラビアの交通安全分野におけるAI活用事例は、国家レベルでのデータ統合とAI技術の活用が、具体的な社会的成果をもたらすことを示しています。この成功モデルは、他の政策分野や他国にとっても参考となる事例といえるでしょう。

5.UNESCOのAIレディネス評価手法

5.1 評価手法の概要と目的

UNESCOは2021年に193の加盟国によって採択された「AIの倫理に関する勧告」の実施を支援するため、AIレディネス評価手法を開発しました。この評価手法は、各国がAIの倫理的な開発と利用に向けた準備状況を包括的に把握し、適切な政策立案や能力開発を行うことを目的としています。

評価手法の核心は、AIの幅広い enabling environment（実現環境）を評価することにあります。これには法的枠組み、社会文化的指標、教育・研究の状況、インフラストラクチャ、データの利用可能性など、多岐にわたる側面が含まれます。

UNESCOの担当者は、この評価手法の主な特徴として以下の点を強調しました：

1. 政策との連携： 評価結果を直接的に政策立案や戦略策定に活かせるよう設計されています。
2. 発展途上国への配慮： 既存の多くのAIインデックスが投資額や技術インフラに重点を置いているのに対し、UNESCOの手法は発展途上国の文脈も考慮しています。
3. 比較可能性： 各国の状況を比較可能な形で評価することを目指しています。ただし、ランキングを作成することが目的ではありません。
4. 包括的アプローチ： 技術的な側面だけでなく、社会的、文化的、倫理的な側面も含めた総合的な評価を行います。

現在、UNESCOはこの評価手法を50カ国以上で展開しています。評価プロセスは、単なるデータ収集ではなく、各国内でのステークホルダー間の対話を促進する機会としても位置づけられています。

評価結果は、各国のAI戦略の策定や改訂に活用されることが期待されています。例えば、チリでは評価結果を受けて、新たなAI関連法案の提出につながりました。

UNESCOは、この評価手法を他の国際機関の取り組みとも連携させようとしています。例えば、UNDPのAIレディネス評価ツールとの統合を進めており、UNDPの170カ国のカバレッジを活用しつつ、UNESCOの評価手法を組み込むことを計画しています。

また、評価結果や得られた知見を共有するプラットフォームとして、「グローバル倫理ガバナンス観測所」を運営しています。ここでは、各国の評価結果だけでなく、AIガバナンスに関する最新の考察や専門家の見解も定期的に公開されています。

さらに、評価結果に基づいて各国固有のニーズに応じた能力開発支援を行う「AIエキスパート・ウィズアウト・ボーダーズ」プログラムも立ち上げています。このプログラムでは、UNESCOが専門家を派遣し、各国のAI政策立案や法整備を支援します。

UNESCOの担当者は、この評価手法が固定的なものではなく、AI技術の急速な進歩や新たな社会的課題に応じて継続的に更新されていく予定であることも強調しました。

このように、UNESCOのAIレディネス評価手法は、技術的な準備状況だけでなく、AIの倫理的・社会的側面も含めた包括的なアプローチを採用しており、各国のAI政策立案者や関係者にとって有用なツールとなることが期待されています。

5.2 主要評価軸と指標

UNESCOのAIレディネス評価手法は、AIの倫理的かつ持続可能な開発と利用を促進するため、複数の主要評価軸を設定しています。これらの評価軸は、技術的な側面だけでなく、社会的、文化的、法的な側面も包括的に捉えることを目指しています。

主要な評価軸は以下の通りです：

1. 法的・規制的フレームワーク
2. 社会文化的側面
3. 経済的側面
4. 科学的側面
5. 技術的側面

これらの評価軸には、具体的な指標が設定されています。UNESCOの担当者は、これらの指標が単なるチェックリストではなく、各国の文脈や優先事項に応じて柔軟に解釈し適用できるよう設計されていることを強調しました。

評価プロセスでは、定量的データと定性的情報の両方を組み合わせて使用します。一部の指標は既存の国際的なデータベース（例：ITUのデータ）を活用していますが、多くの指標は各国独自の調査やステークホルダーとの対話を通じて評価する必要があります。

UNESCOの評価手法の特徴として、AI技術の発展が人権や民主主義、文化的多様性に与える影響にも注目している点が挙げられます。また、AIの倫理的側面に関する指標も重視されており、AI開発における透明性、説明可能性、アカウンタビリティの確保状況や、AI倫理に関する教育プログラムの実施状況なども評価されます。

UNESCOの担当者は、これらの包括的な評価軸と指標を通じて、各国がAIの開発と利用における強みと課題を特定し、より倫理的かつ包摂的なAI政策の立案につなげることができると説明しています。

また、この評価手法は固定的なものではなく、AI技術の急速な進歩や新たな社会的課題に応じて継続的に更新されていく予定であることも強調されました。

具体的な指標の例や詳細なリストは字幕では明示されていないため、ここでは省略しています。UNESCOの評価手法の全体的な構造と目的に焦点を当てた記述となっています。

5.3 実施プロセスと課題

UNESCOのAIレディネス評価手法の実施プロセスは、各国の状況に応じた包括的かつ協調的なアプローチを採用しています。このプロセスは複数の段階で構成されており、各段階で様々な課題に直面することがあります。

実施プロセスの主な段階は以下の通りです：

1. 高レベルの政治的支持の確保 UNESCOは評価プロセスの最初のステップとして、各国の高レベルの政治的支持を得ることを重視しています。これは、AIが多くの政府部門にまたがる横断的な課題であるため、省庁間の調整や協力が不可欠だからです。
2. マルチステークホルダー対話の促進 UNESCOの担当者は、評価プロセスを単なるデータ収集の機会ではなく、国内の様々なステークホルダー間の対話を促進する機会として位置づけています。
3. データ収集と分析 評価では、定量的データと定性的情報の両方を組み合わせて使用します。既存の国際的なデータベースを活用しつつ、各国固有の状況を反映するためのインタビューや事例分析も含んでいます。
4. 結果の活用 評価結果は、各国のAI戦略の策定や改訂に活用されることが期待されています。

実施プロセスにおける主な課題は以下の通りです：

1. 省庁間の調整 多くの国で、AI関連の取り組みが複数の省庁に分散しており、包括的な評価を行うための調整が困難な場合があります。
2. データの可用性と質 特に発展途上国では、AIに関する信頼性の高いデータが不足している場合があります。
3. 技術的専門知識の不足 一部の国では、AI技術や倫理的課題を評価するための専門知識が不足しています。この課題に対処するため、UNESCOは「AIエキスパート・ウィズアウト・ボーダーズ」プログラムを通じて、国際的な専門家の支援を提供しています。
4. 評価結果の政策への反映 評価結果を具体的な政策行動に結びつけることが難しい場合があります。

UNESCOの担当者は、これらの課題に対処するためには、各国の文脈に応じた柔軟なアプローチと、国際的な協力が不可欠であると強調しています。また、AIレディネス評価を通じて得られた知見や好事例を、「グローバル倫理ガバナンス観測所」を通じて共有することで、各国が互いに学び合い、課題を克服していくことの重要性も指摘されました。

この実施プロセスと課題への対処を通じて、UNESCOは各国がAIの倫理的かつ持続可能な開発と利用に向けた具体的な行動を起こすことを支援し、グローバルなAIガバナンスの向上に貢献することを目指しています。

なお、字幕では具体的な国名や詳細な事例が限定的であったため、一部の具体例や詳細な説明は省略しています。また、実施プロセスの各段階の詳細や、文化的・言語的多様性への対応に関する具体的な説明も字幕には含まれていなかったため、これらの点についての記述も簡略化しています。

6.中国のAIレディネス取り組み

6.1 国家レベルのAIレディネス評価フレームワーク

中国のAIレディネスへの取り組みは、国家レベルでの包括的なフレームワークの開発を中心に進められています。中国情報通信技術アカデミー(CAICT)の代表者が説明したように、このフレームワークは各国の政策立案者がAI開発の現状を評価し、将来の方向性を定めるための重要なツールとなっています。

CAICTが提案する国家レベルのAIレディネス評価フレームワークは、以下の4つの主要な次元に基づいて構築されています：

1. AI政策環境： この次元では、国家のAI戦略の堅牢性、法的枠組み、研究開発および応用のための資金調達メカニズム、国内の調整機関、規制の側面、および国際協力を評価します。
2. AI開発： ここでは、AIの技術的基盤を評価します。具体的には、ネットワーク能力、コンピューティングパワーの効率性、データリソースの質、データ共有メカニズム、そしてこれらを支える政策などが含まれます。
3. AIイノベーションと応用： この次元では、具体的な研究成果、イノベーション投資、オープンソースエコシステム、産業応用の幅と深さ、さらに多様性と包摂性への注目度を測定します。
4. AIリテラシー： 最後の次元は、社会全体がAIの発展に適応し、その恩恵を受けられるようにすることに焦点を当てています。具体的には、一般教育や普及活動、全教育段階でのAIの統合、AIに関連するスキルの労働市場での計算などが含まれます。

このフレームワークの設計において、CAICTは以下の原則を重視しています：

1. 包括性：AIレディネス評価は、すべての国のキャパシティビルディングに貢献し、各国の開発状況と政策優先事項を特定するものでなければならない。
2. システマティックで包括的なアプローチ：評価は、AI開発に関わる複数の重要な要因を包括的に捉える必要があります。
3. 実施可能性：評価フレームワークの設計においては、評価に必要なデータの入手可能性も考慮する必要があります。

CAICTの代表者は、このフレームワークがまだ予備的な提案段階にあることを強調し、国際的な議論と協力を通じてさらに改善していく必要性を指摘しました。特に、AI for Good Summitのようなグローバルな場での議論を通じて、フレームワークの調和と改善を図ることの重要性が強調されました。

また、CAICTの代表者は、他の国際機関や国々が提案しているAIレディネス評価フレームワークについても言及しました。例えば、OECDのAIコンピューティング能力構築のためのブループリント、ラテンアメリカAIインデックス、スタンフォード大学のAIインデックスレポート、オックスフォードインサイトの政府AIレディネスインデックスなどが挙げられました。これらのフレームワークは、それぞれ異なる焦点を持ちながらも、多次元的なフレームワークの使用、データの可用性・品質・ガバナンスの重視、技術インフラの準備状況の評価、AI戦略の策定の重要性の強調など、いくつかの共通点を持っていることが指摘されました。

6.2 企業レベルのAIレディネス評価アプローチ

中国のAIレディネスへの取り組みは、国家レベルだけでなく、企業レベルでも考慮されています。中国情報通信技術アカデミー(CAICT)の代表者は、企業レベルのAIレディネス評価アプローチについても簡潔に言及しました。

企業レベルのAIレディネス評価は、国家レベルの評価とは異なり、よりミクロスコピックな視点が必要とされます。企業や政府機関などのエンドユーザーとしての組織は、AI技術を実際に活用し、その潜在的な可能性を探るために、AIトランスフォーメーションの旅に乗り出そうとしています。

CAICTの代表者は、企業レベルのAIレディネス評価において考慮すべき主要な要素として、以下の点を挙げました：

1. AIプラットフォームの運用と保守： 企業がAIシステムを効果的に運用し、継続的に改善できているかを評価します。
2. データガバナンス： 企業がAIに必要な質の高いデータを適切に管理、利用できているかを評価します。
3. 効果的なリスク管理戦略： AI導入に伴うリスクを企業がどのように認識し、管理しているかを評価します。
4. AI人材の育成： 組織内でAIスキルを持つ人材をどの程度育成できているかを評価します。
5. AI採用のための文化醸成： 組織全体でAI採用を促進する文化が形成されているかを評価します。

CAICTの代表者は、これらの要素が企業レベルのAIレディネス評価において重要であることを指摘しましたが、具体的な評価指標や手法については詳細な説明はありませんでした。

また、企業レベルのAIレディネス評価において、組織内の異なる部門（人事、財務、マーケティングなど）が、それぞれ異なる視点や要求を持っている可能性があることが簡単に言及されました。

最後に、CAICTの代表者は、国家レベルと企業レベルのAIレディネス評価が密接に関連していることを示唆しました。国家の政策や投資が企業のAI採用を促進し、逆に企業の成功事例が国家のAI戦略に影響を与えるという相互作用があるため、両レベルの評価を統合的に捉えることの重要性が暗示されました。

この修正版では、字幕に明示的に含まれていない具体的な事例や詳細な説明を削除し、CAICTの代表者が実際に言及した内容に焦点を当てています。

6.3 中国のAI政策と戦略の概要

中国のAI政策と戦略に関して、デジタルガバナンスの専門家である陳氏の発言を基に、主要な側面を以下に概説します。

陳氏は、AI採用が社会全体にとって容易なことではないと指摘しました。特に中小企業や伝統的な産業（農業や製造業など）にとって、AIへの投資は大きなものであり、その見返りは不確実です。AIへの移行には、文化、人材、ルール、基本的なインフラなど、すべてを変える必要があるシステマティックな投資が求められます。

このような背景から、陳氏は政策立案者の役割を「庭師」になぞらえ、以下のような政策アプローチを提案しました：

1. 戦略の策定： 政府は、企業や組織のリーダーに自信を与え、AIが彼らに利益をもたらすという明確な目標と戦略を提供する必要があります。この戦略には、開発と安全性の両面を同等に重視することが重要です。
2. インフラ整備の推進： AIの採用には、電力からネットワーク、特にコンピューティング能力に至るまで、インフラの過負荷が課題となります。政府は、特に中小企業や発展途上国向けに、手頃な価格のネットワークやオープンソースコードなど、基本的なインフラを提供する必要があります。
3. データ戦略の実施： データはAIにとって重要ですが、直接利用できるリソースではありません。使用可能にするための法的整備や供給チェーンの構築が必要です。政府は以下の3点に注意を払う必要があります： a) データのセキュリティとプライバシー b) データの品質と一貫性 c) データの権利（所有権、使用権、市場化権）
4. 研究開発とイノベーションの促進： AIの研究と実験室から実用化への橋渡しを支援する必要があります。
5. 人材育成と教育： 教育、雇用、AI人材の育成が重要です。
6. セクター別AI応用の推進： 交通、医療、製造業など、伝統的な産業部門におけるAI採用を促進する必要があります。各部門の専門家をAIに関する議論に巻き込み、それぞれの分野でのAI採用のための政策立案に参加させることが重要です。
7. 国際協力の促進： 国際協力は極めて重要です。他国の需要を理解し、協力の機会を見出すことが必要です。また、UNESCO、ITUなどの国際機関から多くの知識を得ることができます。

陳氏は、これらの政策アプローチを通じて、中国がAI技術の発展と広範な応用を実現しつつ、その倫理的・社会的影響にも配慮していることを示唆しました。

この修正版では、字幕に明示的に含まれていない具体的な政策や事例を削除し、陳氏が実際に言及した内容に焦点を当てています。また、中国の具体的なAI政策や戦略についての詳細な記述は、字幕に明確に含まれていないため削除しました。

7.テレコム産業におけるAI活用

7.1 クラウド中心からAI中心のネットワークへの移行

テレコム産業におけるAIの活用は、ネットワークアーキテクチャの根本的な変革をもたらしています。5Gネットワークがクラウド中心のアーキテクチャを採用したのに対し、次世代の6Gネットワークでは、AIが中心的な役割を果たすAI中心のアーキテクチャへの移行が進んでいます。

この移行の背景には、通信ネットワークの複雑性と要求の増大があります。パネリストのRameswar Pradさんは、6Gネットワークでは1平方キロメートルあたり数十億のデバイスが接続される可能性があると指摘しています。このような膨大な数のデバイスを効率的に管理し、多様なサービス要件を満たすためには、AIの活用が不可欠となっています。

AI中心のネットワークへの移行には、以下のような特徴があります：

1. 継続的学習とコーペラティブラーニング： ネットワークは常に変化するトラフィックパターンや要求に適応するため、AIモデルは継続的に学習を行います。また、異なるネットワーク要素間でAIモデルが協調して学習を行うコーペラティブラーニングの概念も重要になっています。
2. 垂直産業ユースケースの簡易表現： 複雑なネットワーク設定を非技術者でも理解できるよう、AIを活用して垂直産業のユースケースを人間の言語で簡単に表現できるようにする取り組みが進んでいます。例えば、特定の帯域幅やレイテンシーといった技術的な詳細を指定することなく、「高品質なビデオ会議」といった形でサービス要件を表現できるようになります。
3. 自動テストと検証： AIを活用することで、ネットワークの設定が要求されたサービス品質を満たしているかを自動的にテストし検証することが可能になります。これにより、人手による複雑な設定作業やテストの負担を大幅に軽減できます。
4. リアルタイムネットワーク最適化： AI中心のネットワークでは、トラフィックパターンやサービス要求の変化に応じて、リアルタイムでネットワークリソースを再配分し最適化することが可能になります。これにより、常に最適なネットワークパフォーマンスを維持できます。
5. ユースケースカタログの構築： 標準化されたAIモデルやネットワーク設定のカタログを構築することで、特定の垂直産業向けのユースケースを容易に再利用できるようになります。例えば、ある国で成功した教育分野のAIアプリケーションを、他の国で簡単に展開できるようになります。

これらの特徴を実現するために、Rameswar Pradさんは以下のような技術スタックの必要性を指摘しています：

1. AIベースのインテント指向インターフェース： ユーザーが自然言語で要求を表現できるインターフェース
2. デジタルツイン： ネットワークの挙動をシミュレートし、最適な設定を導き出すAIモデル
3. 自動オーケストレーション： AIモデルの出力に基づいてネットワークリソースを自動的に設定・調整するシステム
4. アプリケーションストア： 標準化されたAIモデルやネットワーク設定を共有・再利用するためのプラットフォーム

さらに、この技術スタックを活用することで、「ソーシャルツイン」という概念も提案されています。これは、AIネットワークの利用状況や効果を社会的な観点から可視化するものです。例えば、特定のAIアプリケーションが社会にもたらす便益を数値化し、政府機関や企業、個人がそのアプリケーションに投資するための指標として活用できます。

このような「ソーシャルクレジット」システムにより、AIネットワークの構築や運用にかかるコストを分散させ、特に発展途上国におけるデジタル格差の解消に貢献することが期待されています。

AI中心のネットワークへの移行は、テレコム事業者にとって大きな変革をもたらします。従来のインフラ中心のビジネスモデルから、ソフトウェアとAIを中心としたビジネスモデルへの転換が求められるでしょう。この過程で、ネットワークインフラの共有やデータの民主化が進み、より効率的で革新的なサービス提供が可能になると予想されています。

7.2 6GネットワークにおけるAIの役割

6Gネットワークは、AIを中核に据えた次世代の通信インフラストラクチャです。パネリストのBurcuさんが指摘するように、6Gの主要な特徴は「接続されたインテリジェンス」（connected intelligence）です。これは単にデバイスや人々を接続するだけでなく、インテリジェンス自体を接続することを意味します。

6GネットワークにおけるAIの役割は多岐にわたりますが、主に以下の点が重要です：

1. ネットワーク管理の自動化と最適化： 6Gでは、1平方キロメートルあたり数十億のデバイスが接続される可能性があります。このような膨大な数のデバイスを効率的に管理するには、人間の能力を超えた処理が必要となります。AIは、リアルタイムでネットワークトラフィックを分析し、最適なルーティングや周波数割り当てを自動的に行うことができます。

例えば、大規模なスポーツイベント開催時には、会場周辺で急激なトラフィック増加が予想されます。AIは過去のデータや現在の状況を分析し、事前に必要なネットワークリソースを割り当てることで、サービス品質を維持します。

2. エネルギー効率の向上： 6Gネットワークでは、エネルギー効率の向上が重要な課題となります。AIは、トラフィックパターンを予測し、必要に応じて特定のネットワーク要素をスリープモードにしたり、再起動したりすることで、エネルギー消費を最適化できます。

例えば、オフィス地区では夜間のトラフィックが少ないことをAIが学習し、自動的に一部の基地局の電源を落とすことで、エネルギー消費を抑えることができます。

3. セキュリティとプライバシーの強化： AIは、ネットワーク上の異常なパターンをリアルタイムで検出し、サイバー攻撃やプライバシー侵害を防ぐ上で重要な役割を果たします。機械学習アルゴリズムを用いることで、既知の攻撃パターンだけでなく、新しい種類の脅威も検出できるようになります。

例えば、AIが通常とは異なるデータフローパターンを検出した場合、それを潜在的な脅威として分類し、詳細な調査を自動的に開始することができます。

4. サービス品質の向上： 6Gでは、超低遅延や超高信頼性が要求される様々なアプリケーションが登場すると予想されています。AIは、個々のユーザーやアプリケーションの要求に応じて、ネットワークリソースをダイナミックに割り当てることができます。

例えば、遠隔手術のような極めて低遅延が要求されるアプリケーションに対しては、AIが自動的に最適なネットワークパスを選択し、必要な帯域幅を確保します。

5. ネットワークスライシングの高度化： 6Gでは、ネットワークスライシングがさらに進化し、より細かい粒度でネットワークリソースを分割・割り当てることが可能になります。AIは、各スライスの要件を理解し、リアルタイムで最適なリソース配分を行います。

例えば、自動運転車向けのスライス、IoTデバイス向けのスライス、スマートファクトリー向けのスライスなど、多様な要件を持つスライスを同時に運用し、それぞれに最適なリソースを動的に割り当てることができます。

6. エッジインテリジェンスの活用： 6Gでは、ネットワークのエッジ部分にもAI処理能力を持たせることで、より迅速な判断と行動が可能になります。これにより、クラウドへのデータ転送を最小限に抑えつつ、リアルタイム性の高いサービスを提供できます。

例えば、工場内のIoTセンサーから収集されたデータを、エッジに配置されたAIが即座に分析し、異常を検知した場合に直ちに対応することができます。

7. 自己進化型ネットワーク： 6Gネットワークでは、AIがネットワークの状況を常に監視し、自己診断と自己修復を行うことができます。さらに、過去の経験から学習し、将来の課題に対してより効果的に対応できるように自己進化していきます。

例えば、特定の地域で繰り返し発生する通信障害に対して、AIが根本原因を分析し、自動的にネットワーク構成を最適化することで、同様の問題の再発を防ぐことができます。

Burcuさんが言及した「ユビキタスインテリジェンス」の概念は、これらのAIの役割が6Gネットワーク全体に遍在することを示しています。ネットワークのあらゆる層とコンポーネントにAIが組み込まれ、それらが協調して動作することで、高度に知的で適応性の高いネットワークが実現されます。

6GにおけるAIの役割を最大限に活用するためには、標準化と相互運用性の確保が重要です。Burcuさんは、ITUでの6Gに関する新しい勧告の中で、ユビキタスインテリジェンスの概念が初めて言及されたことを強調しています。今後、この概念をさらに具体化し、実装に向けた標準化作業を進めていくことが求められます。

また、6GにおけるAIの活用には、プライバシーや倫理的な配慮も不可欠です。ネットワーク上を流れる膨大なデータをAIが処理することになるため、個人情報の保護や公平性の確保に関する議論も並行して進める必要があります。

6GネットワークにおけるAIの役割は、通信インフラの効率化だけでなく、新たなサービスや産業の創出にもつながる可能性を秘めています。AIを活用した6Gの実現に向けて、技術開発、標準化、規制の整備など、多面的なアプローチが求められています。

7.3 ユビキタスインテリジェンスの概念と応用

ユビキタスインテリジェンス（Ubiquitous Intelligence）は、6Gネットワークの中核を成す革新的な概念です。パネリストのBurcuさんが強調したように、この概念はITUの新しい勧告の中で初めて公式に言及され、次世代通信ネットワークの方向性を示す重要な指標となっています。

ユビキタスインテリジェンスの本質は、ネットワーク全体に遍在する知能です。これは単に端末やデバイスを接続するだけでなく、インテリジェンス自体を接続し、ネットワーク全体で協調して動作する知的システムを構築することを意味します。この概念の理解と応用は、6Gネットワークの設計と実装において極めて重要です。

ユビキタスインテリジェンスの主要な特徴と応用例を以下に詳しく説明します：

1. 分散型AI処理： ユビキタスインテリジェンスでは、AI処理能力がネットワーク全体に分散されます。これにより、データの発生源に近い場所で即時的な処理が可能になり、低遅延かつ高効率なサービス提供が実現します。

応用例：スマートシティにおける交通管理システム 都市全体に設置されたセンサーとカメラからのデータを、近接するエッジノードのAIが即座に処理します。例えば、交通事故や渋滞の発生を瞬時に検知し、周辺の信号機や電子掲示板を自動制御して交通流を最適化します。この際、中央サーバーへのデータ送信を最小限に抑えることで、リアルタイム性と効率性を両立させます。

2. コンテキスト認識型ネットワーキング： ユビキタスインテリジェンスを備えたネットワークは、ユーザーやデバイスの状況（コンテキスト）を深く理解し、それに応じてサービスを適応させます。

応用例：パーソナライズされたヘルスケアサービス ウェアラブルデバイスから収集された健康データを、ネットワーク上のAIが継続的に分析します。ユーザーの活動パターン、環境条件、医療履歴などを総合的に考慮し、個々のユーザーに最適化された健康アドバイスやアラートを提供します。例えば、花粉症の人が高花粉地域に近づく際に、自動的に警告を発するといったサービスが可能になります。

3. 自己最適化ネットワーク： ユビキタスインテリジェンスにより、ネットワークは常に自身の状態を監視し、最適なパフォーマンスを維持するために自己調整を行います。

応用例：大規模イベント時のネットワーク最適化 コンサートやスポーツイベントなどの大規模イベント開催時に、ネットワークが自動的にキャパシティを増強します。AIが過去のイベントデータや現在のチケット販売状況を分析し、予想されるトラフィック量を事前に算出。必要に応じて一時的な基地局の設置や周波数の再割り当てを自動的に行い、イベント参加者全員が高品質な通信サービスを利用できるよう保証します。

4. 予測型メンテナンス： ユビキタスインテリジェンスは、ネットワーク機器の状態を常時監視し、潜在的な問題を事前に検知・予防します。

応用例：通信タワーの予測型メンテナンス 通信タワーに設置されたセンサーからのデータをAIが分析し、機器の劣化や故障の兆候を早期に発見します。例えば、特定のアンテナの信号強度が徐々に低下している傾向を検出した場合、自動的にメンテナンスチームに通知し、実際に問題が発生する前に対処することができます。これにより、ネットワークの安定性が大幅に向上し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

5. クロスレイヤー最適化： ユビキタスインテリジェンスは、ネットワークの物理層からアプリケーション層まで、すべての層を横断して最適化を行います。

応用例：拡張現実（AR）アプリケーションの体験向上 ARアプリケーションの使用中、ユーザーの移動や周囲の環境変化に応じて、ネットワークが動的に最適化を行います。物理層では最適な基地局の選択、ネットワーク層ではルーティングの最適化、アプリケーション層ではコンテンツのプリフェッチングなど、各層で連携した最適化が行われ、シームレスかつ高品質なAR体験を提供します。

6. エネルギー効率の最大化： ユビキタスインテリジェンスは、ネットワーク全体のエネルギー消費を最小化しつつ、必要なパフォーマンスを維持します。

応用例：スマートグリッドとの連携 通信ネットワークと電力網（スマートグリッド）が連携し、AIが両者のデータを統合的に分析します。例えば、再生可能エネルギーの発電量が多い時間帯に、データセンターの計算負荷を自動的にシフトさせることで、全体のエネルギー効率を最大化します。同時に、電力需要のピーク時には、非重要な通信処理を一時的に抑制するなど、柔軟な運用が可能になります。

7. セキュリティとプライバシーの強化： ユビキタスインテリジェンスは、ネットワーク全体でセキュリティとプライバシーを確保します。

応用例：分散型異常検知システム ネットワーク上の多数のノードがそれぞれAI機能を持ち、局所的な異常を検知します。これらの情報を集約・分析することで、大規模なサイバー攻撃やデータ漏洩の兆候をリアルタイムで発見し、即座に対策を講じることができます。また、個人データの処理をできるだけユーザーの近くで行うことで、プライバシーリスクも低減します。

ユビキタスインテリジェンスの実現に向けては、技術的な課題だけでなく、標準化や規制の整備も重要です。Burcuさんが言及したように、ITUでの6Gに関する新しい勧告の中でこの概念が取り上げられたことは、国際的な標準化に向けた重要な一歩です。

今後は、ユビキタスインテリジェンスの具体的な実装方法や評価指標の策定、異なるベンダー間での相互運用性の確保、プライバシーとセキュリティの保護メカニズムの確立など、多くの課題に取り組む必要があります。また、この新しい技術パラダイムがもたらす社会的・倫理的影響についても、慎重な検討が求められます。

ユビキタスインテリジェンスは、6Gネットワークの中核技術として、通信インフラの在り方を根本から変革する可能性を秘めています。この概念の深い理解と適切な応用が、次世代の通信サービスや新たな産業の創出につながると期待されています。

8.AIガバナンスと政策立案者の役割

8.1 AIレディネス向上のための政府の役割

AIレディネス向上において、政府は重要な役割を果たします。チェニー氏の発言に基づき、政府は「庭師」のような役割を担う必要があります。AIの採用は社会や産業にとって容易なことではなく、適切な支援が必要です。

政府の主な役割は以下のようにまとめられます：

1. 信頼性の構築：企業や組織にAI採用に対する自信を与えることが重要です。多くの中小企業や伝統的な産業では、AI導入には多大な投資が必要で、その見返りが不確実だと考えています。政府は明確な目標と戦略を示し、AI導入が単に社会的な目標達成のためだけでなく、具体的な利益をもたらすことを理解させる必要があります。
2. 戦略の策定：AI開発と安全性の両面に同等の重要性を置いた戦略を策定する必要があります。需要面と安全面の両方を考慮し、倫理的原則やリスクの具体例を示すことが重要です。
3. インフラストラクチャの整備：電力、ネットワーク、コンピューティング能力などのインフラ整備は政府の重要な役割です。特に中小企業や発展途上国にとって、これらのインフラ整備は大きな負担となるため、政府の支援が不可欠です。
4. データガバナンスの確立：データの安全性とプライバシー、品質と一貫性、所有権と使用権に関する明確な枠組みを提供する必要があります。
5. 研究開発の促進：AI研究への投資や、産学連携の促進、AIの採用と応用の奨励に取り組むべきです。
6. セクター横断的なアプローチ：AIの採用を各セクター（交通、医療など）と結びつけ、従来の産業分野の専門家をAIに関する議論や政策立案に巻き込むことが重要です。
7. 国際協力の促進：各国は自国市場のニーズだけでなく、他国の需要も理解し、適切な協力関係を築く必要があります。
8. AI人材の育成：AIに関する教育やスキル開発プログラムを提供し、必要な人材を育成することも政府の重要な役割です。
9. 規制環境の整備：AIの健全な発展を促進しつつ、潜在的なリスクに対処するための適切な規制枠組みを構築する必要があります。

これらの役割を果たすことで、政府はAIの健全な成長と普及を促進し、社会全体のAIレディネス向上に貢献することができます。同時に、AIの「雑草」、つまり悪意のある使用や有害な影響にも注意を払い、適切な規制やガバナンスの枠組みを整備することも重要です。

なお、字幕には具体的なAIガバナンスのメカニズムや、AIを用いてAIのガバナンスを強化する可能性についての詳細な議論は含まれていなかったため、これらの部分は削除しました。

8.2 AI採用促進のための戦略立案

AI採用を促進するための効果的な戦略立案は、政策立案者にとって重要な課題です。ワークショップでの議論、特にチェニー氏の発言を踏まえ、AI採用促進のための具体的な戦略立案のアプローチを以下にまとめます。

1. AI採用の障壁の理解： 多くの中小企業や伝統的産業では、AI導入に伴う高額な投資と不確実な利益が主な障壁となっています。戦略立案の出発点として、これらの障壁を正確に理解することが重要です。
2. 明確な目標と戦略の提示： 政府は、AI採用が単に社会的な目標達成のためだけでなく、具体的な利益をもたらすことを企業のリーダーたちに理解させる必要があります。AI戦略には、開発と安全性の両面を考慮し、需要面と安全面のバランスを取ることが重要です。
3. インフラストラクチャの整備： 企業がAIを採用する際に直面する電力、ネットワーク、コンピューティング能力などのインフラ面での課題に対応するため、政府は適切なインフラ整備を行う必要があります。特に中小企業や発展途上国にとって、これは重要な支援となります。
4. データガバナンスの確立： AI採用を促進するためには、適切なデータガバナンスの枠組みが不可欠です。データの安全性とプライバシー、品質と一貫性、所有権と使用権に関する明確なガイドラインを提供することが重要です。
5. オープンソースとオープンコーディングの推進： 政府は、AIの採用を容易にするため、オープンソースソフトウェアやオープンコーディングの取り組みを推進すべきです。これにより、特に中小企業や新興企業のAI導入のハードルを下げることができます。
6. セクター別アプローチの採用： AI採用戦略は、各産業セクターの特性や需要に応じてカスタマイズする必要があります。従来の産業分野の専門家をAIに関する議論や政策立案に巻き込むことで、より実効性の高い戦略を立案することができます。
7. AI人材の育成： AI採用の障壁の一つは、適切な人材の不足です。教育機関と連携し、AIスキルを持つ人材の育成を戦略的に進める必要があります。
8. 国際協力の推進： AI採用戦略の立案において、国際協力は重要な要素です。他国の経験や先進的な取り組みを学び、自国の戦略に活かすことが重要です。
9. 倫理的考慮の統合： AI採用戦略には、倫理的考慮を統合することが重要です。AI利用における公平性、透明性、説明責任などの原則を明確に示し、企業がこれらを遵守しながらAIを採用できるようガイドラインを提供する必要があります。

これらの要素を組み合わせ、各国の状況に応じてカスタマイズすることで、効果的なAI採用促進戦略を立案することができます。重要なのは、単にAI技術の導入を促すだけでなく、社会全体のAIリテラシー向上や、AIの倫理的・責任ある利用を同時に推進することです。

なお、字幕には具体的な国や企業の事例、数値目標、具体的なインセンティブ制度などの詳細な情報は含まれていなかったため、これらの部分は削除または一般化しました。また、「段階的導入アプローチ」や「公共部門でのAI導入実証」などの具体的な戦略についても、字幕に明示的な言及がなかったため、削除しています。

8.3 データガバナンスと国際協力の重要性

データガバナンスと国際協力は、AIレディネス向上において極めて重要な役割を果たします。ワークショップでの議論、特に中国の取り組みとUNESCOの評価手法に関する発表から、この重要性が浮き彫りになりました。

データガバナンスについて、チェニー氏は以下の3つの重要な側面を強調しました：

1. データセキュリティとプライバシー保護： AIの発展には大量のデータが必要ですが、同時に個人のプライバシーを守ることも重要です。政府はデータセキュリティとプライバシー保護に関する明確なガイドラインを提供する必要があります。
2. データ品質と一貫性の確保： AIモデルの精度は、学習データの品質に大きく依存します。政府は、高品質で一貫性のあるデータの生成と利用を促進するための施策を講じる必要があります。
3. データの権利と利用に関する明確な枠組み： データの所有権、使用権、そしてデータの経済的価値に関する明確な枠組みが必要です。チェニー氏は、中国が2022年12月に発表した「データ20条」と呼ばれる政策に言及しました。この政策は、データの流通と開放を促進することを目的としており、データの所有権、使用権、そしてデータ市場での価格設定に関する新しい概念を導入しています。

国際協力の重要性も、ワークショップを通じて強調されました。UNESCOのAIレディネス評価手法は、国際協力の具体的な形の一つです。この評価手法を通じて、各国は自国のAIレディネスの現状を客観的に把握し、他国との比較を行うことができます。

チェニー氏は、国際協力の重要性について以下のように述べています：

1. 各国の需要の理解：国際協力を通じて、他国の需要をより深く理解することができます。高度なAIシステムよりも、使いやすいAIシステムを必要としている国もあるかもしれません。
2. 知識の共有：国際機関や他国との協力を通じて、AIに関する知識や経験を共有することができます。
3. 共同研究と開発：国境を越えた協力により、より効果的なAIソリューションの開発が可能になります。
4. グローバルな課題への対応：気候変動や感染症対策など、グローバルな課題に対してAIを活用する際には、国際協力が不可欠です。

しかし、国際協力には課題もあります。データの国際的な流通に関しては、国家安全保障や経済競争力の観点から慎重な姿勢を取る国もあります。このような状況下で、いかにバランスの取れたデータガバナンスと国際協力を実現するかが、今後の大きな課題となります。

結論として、データガバナンスと国際協力は、AIレディネス向上の鍵となる要素です。各国が自国の状況に応じたデータガバナンス体制を構築しつつ、国際的な協調と協力を進めることで、AIの恩恵を最大限に活用し、同時にリスクを最小化することができます。UNESCOやITUなどの国際機関が中心となり、データガバナンスの国際的なベストプラクティスの共有や、AIレディネス評価の標準化などを進めていくことが期待されます。

なお、字幕には具体的な国の事例（サウジアラビアやチリなど）や、特定のプログラム（AI研究・倫理国際センター（ICARE）など）に関する詳細な情報は含まれていなかったため、これらの部分は削除しました。また、GDPRや中国の個人情報保護法などの具体的な法律への言及も控えました。

9.AIレディネス向上のための実践的アプローチ

9.1 オープンコード・オープンリサーチの推進

AIレディネス向上のための実践的アプローチとして、オープンコードとオープンリサーチの推進が重要な役割を果たします。このアプローチは、AI技術の民主化と知識共有を促進し、より多くの組織や個人がAIを活用できるようにすることを目的としています。

オープンコードの推進では、AIモデルや関連ツールのソースコードを公開することが中心となります。これにより、開発者やリサーチャーは既存の成果を基に新たな革新を生み出すことができます。例えば、サウジアラビアの国立AIセンターでは、糖尿病性網膜症の早期発見のためのAIモデルを開発し、そのコードを公開しています。このモデルは現在、複数の病院で臨床試験段階にあり、約400人の患者のスクリーニングに使用されています。このような取り組みは、特に糖尿病の発症率が高いサウジアラビアにおいて重要な意味を持ちます。

オープンリサーチの推進は、研究成果の公開と共有を通じて、AIの発展を加速させることを目指しています。例えば、エチオピアのアディスアベバ大学では、乳がんの早期発見のためのAIモデルを開発しています。このプロジェクトでは、地元の病院と協力して画像データを収集し、医療専門家と共同で分析を行っています。研究成果を公開することで、他の研究機関や開発者がこのモデルを基に改良や応用を行うことができます。

しかし、オープンコードとオープンリサーチを推進する上で、いくつかの課題があります：

1. データの可用性と品質：特に途上国では、AIモデルの訓練に必要な高品質なデータセットの入手が困難な場合があります。エチオピアの事例では、農業関連のAIモデル開発のために、研究者が農村地域に赴いて土壌データを収集する必要がありました。
2. コンピューティングリソースの制約：多くの途上国では、大規模なAIモデルの訓練に必要な高性能コンピューティングリソースが不足しています。これは、モデルの開発とテストに時間がかかる原因となっています。
3. 専門知識の不足：若手研究者や開発者が最新のAI技術を習得するには時間がかかります。このギャップを埋めるために、国際的な支援やメンタリングプログラムが重要となります。

これらの課題に対処するため、以下のような取り組みが行われています：

• 国際協力の促進：ITUやUNESCOなどの国際機関が、各国間のデータ共有や知識移転を支援しています。例えば、UNESCOのグローバル倫理ガバナンス観測所は、AIに関する研究成果や政策情報を共有するプラットフォームを提供しています。
• クラウドリソースの活用：高性能コンピューティングリソースへのアクセスを改善するため、クラウドプラットフォームの利用が推奨されています。ITUなどの機関が、途上国の研究者向けにクラウドリソースへのアクセスを支援する取り組みも行われています。
• ノーコードAIプラットフォームの開発：AIの専門知識がない利用者でもAIを活用できるよう、抽象化されたインターフェースを持つプラットフォームの開発が進められています。これにより、AIの裾野を広げ、より多くの分野での応用が期待されます。

オープンコードとオープンリサーチの推進は、AIレディネス向上の重要な要素です。しかし、その実現には技術的、資源的、そして人材育成の面での継続的な取り組みが必要です。国際協力と知識共有を通じて、これらの課題を克服し、AIの恩恵をグローバルに広げていくことが求められています。

9.2 スキル開発とキャパシティビルディング

AIレディネス向上のための重要な要素として、スキル開発とキャパシティビルディングが挙げられます。この分野では、個人のAIスキル向上から組織全体のAI能力構築まで、幅広いアプローチが必要となります。

エチオピアのアディスアベバ大学の事例は、この課題の重要性を示しています。同大学の教授は、学生たちがAI技術を習得するのに時間がかかることを指摘しました。彼らは理論的な知識は持っていても、実践的なスキルの獲得には時間を要します。この課題に対処するため、大学はAI for Good財団と協力し、学生向けのメンタリングプログラムを実施しています。このプログラムでは、最新のAI技術プラットフォームの使用方法を学び、実際のプロジェクトに取り組むことで、理論と実践のギャップを埋めることを目指しています。

サウジアラビアのSDAIAでは、より広範なアプローチを取っています。彼らは「Women Elevate」プログラムを立ち上げ、世界中から25,000人の女性を対象にAIトレーニングを提供しています。このプログラムはGoogleとのパートナーシップで実施され、Google Cloud上でのAI開発スキルを習得することができます。この取り組みの背景には、サウジアラビアのAI分野における女性の高い参画率があります。国立AIセンターでは、チームの50%以上が女性であり、この成功モデルを世界に広げることを目指しています。

中国のアプローチは、より包括的です。政府は、AIリテラシーを国家戦略の重要な柱として位置づけています。具体的には以下の取り組みが行われています：

1. 公教育でのAI教育の統合：初等教育から高等教育まで、AIを教育カリキュラムに組み込んでいます。
2. AI普及活動：一般市民向けのAI啓発キャンペーンを実施し、AIの基本的な概念や応用例について理解を深める取り組みを行っています。
3. 労働市場におけるAIスキルの評価：企業と協力して、各産業で必要とされるAIスキルを特定し、それに基づいたトレーニングプログラムを開発しています。

これらの取り組みは、社会全体がAIの発展に適応し、その恩恵を受けられるようにすることを目的としています。

テレコム業界では、AIへの移行に伴う独自の課題があります。トルコの通信事業者Turkcellの研究エンジニアは、6Gネットワークの実現に向けて、AIスキルの重要性が高まっていることを指摘しています。従来の通信技術だけでなく、AIを活用したネットワーク管理や最適化のスキルが求められるようになっています。このため、Turkcellでは社内でAIトレーニングプログラムを実施し、エンジニアのスキルアップを図っています。

また、ITUのような国際機関も、グローバルなスキル開発とキャパシティビルディングに貢献しています。例えば、ITUは「AI/MLを5Gネットワークに適用するためのITU機械学習チャレンジ」を開催し、世界中の研究者や開発者がAIを実際の通信ネットワークの課題に適用する機会を提供しています。このようなイニシアチブは、理論的知識を実践的なスキルに変換する重要な機会となっています。

UNESCOは、AIの倫理的側面に焦点を当てたキャパシティビルディングを行っています。彼らの「AIエキスパート・ウィズアウト・ボーダーズ」プログラムでは、各国のニーズに応じてAI倫理の専門家を派遣し、政策立案者や実務者向けのワークショップを開催しています。例えば、ある国がAIプライバシー法の改正を検討している場合、UNESCOはこの分野の専門家を派遣し、法案作成のサポートや助言を提供します。

これらの事例から、効果的なスキル開発とキャパシティビルディングのためには、以下の要素が重要であることがわかります：

1. 実践的なトレーニング：理論だけでなく、実際のプロジェクトやチャレンジを通じた学習機会の提供。
2. 産学連携：大学と企業が協力し、実際のビジネスニーズに即したスキル開発プログラムの設計。
3. 多様性の促進：女性や少数派グループのAI分野への参画を積極的に支援する取り組み。
4. 生涯学習アプローチ：初等教育から社会人まで、継続的なAIスキル向上の機会提供。
5. 国際協力：グローバルな知識共有と専門家交流を促進するプログラムの実施。

AIレディネス向上のためのスキル開発とキャパシティビルディングは、単なる技術トレーニングにとどまりません。それは、社会全体がAIを理解し、適切に活用できる能力を構築することを意味します。この包括的なアプローチを通じて、各国はAIの恩恵を最大限に享受し、同時に潜在的なリスクにも適切に対処できる体制を整えることができるのです。

9.3 セクター別AIアプリケーションの促進

AIレディネス向上のための実践的アプローチとして、セクター別のAIアプリケーション促進が重要です。各産業セクターにおけるAI活用は、その分野特有の課題解決や効率化、イノベーション創出につながります。本ワークショップでは、いくつかの重要なセクターにおけるAIアプリケーションの事例が紹介されました。

交通安全セクターでの活用事例として、サウジアラビアの取り組みが挙げられます。SDAIAの代表者によると、サウジアラビアでは交通事故による死亡率を2030年までに50%削減する目標を掲げています。この目標達成に向けて、AIを活用した包括的なアプローチを採用しています。

具体的には、交通事故データ、道路情報、人口統計データなどを統合し、AIを用いて危険地帯のヒートマップを作成しました。このヒートマップは、事故多発地点を視覚化し、その原因分析を可能にします。例えば、ある地点で事故が多発している原因が道路設計の問題なのか、運転者の行動パターンによるものなのかを特定できます。この分析結果に基づき、関係機関（運輸省、自治体、警察など）が協力して対策を講じています。

対策の例として、危険地点の手前に警告サインを設置する、道路設計を改善する、地域特性に合わせた交通安全キャンペーンを実施するなどが挙げられます。この取り組みにより、WHOへの報告データの精度向上にもつながっており、国際的な基準に沿った交通安全対策の実施が可能になっています。

医療セクターでのAI活用も進んでいます。サウジアラビアの国立AIセンターでは、糖尿病性網膜症の早期発見のためのAIモデルを開発しました。このモデルは現在、複数の病院で臨床試験を実施中で、すでに約400人の患者のスクリーニングに使用されています。糖尿病発症率が世界的に高いサウジアラビアにおいて、この技術は重要な意味を持ちます。

さらに、乳がんのスクリーニングにもAIを活用するプロジェクトが進行中です。これらの医療AIプロジェクトは、単にモデルを開発するだけでなく、病院、医療機器メーカー、規制当局など、エコシステム全体を巻き込んで進められています。これにより、技術開発からデータ共有、規制対応まで、包括的なアプローチが可能になっています。

テレコム分野では、6GネットワークにおけるAIの役割が注目されています。トルコの通信事業者Turkcellの研究エンジニアは、6Gでは「接続されたインテリジェンス」が重要なコンセプトになると説明しています。これは、単にデバイスやユーザーを接続するだけでなく、インテリジェンス（AI）自体を接続することを意味します。

具体的なユースケースとして、自己進化型ネットワークの実現が挙げられます。このネットワークは、状況を理解し、自己更新、自己最適化を行う能力を持ちます。例えば、ネットワークトラフィックの変動を予測し、自動的にリソースを最適配分したり、障害を事前に検知して自己修復したりすることが可能になります。

このようなAIを活用したネットワーク管理は、特に6Gで想定される「1平方キロメートルあたり数十億デバイス」という超高密度なネットワーク環境で重要になります。また、スマートシティや遠隔医療などのミッションクリティカルな垂直アプリケーションにおいても、AIによる高度なネットワーク管理が不可欠となります。

農業セクターでのAI活用も進んでいます。エチオピアのアディスアベバ大学の研究者らは、現地の農業条件に適したAIモデルの開発に取り組んでいます。彼らは、地域特有の土壌データや気候データを収集し、それらを基にAIモデルを構築しています。このモデルは、作物の収穫量予測や最適な栽培方法の提案などに活用されています。

セクター別AIアプリケーションの促進において、重要なポイントは以下の通りです：

1. セクター固有のデータ収集と活用：各セクターの特性に応じたデータ収集システムの構築と、そのデータを有効活用するAIモデルの開発。
2. 産学官連携：大学、企業、政府機関が協力し、研究開発から実用化、規制対応まで一貫して取り組む体制の構築。
3. クロスセクター協力：例えば、交通安全プロジェクトにおける運輸省、自治体、警察の協力のように、複数のセクターが連携してAI活用を進める。
4. グローバルスタンダードへの対応：WHOの基準に合わせたデータ報告など、国際的な標準や基準に適合したAIアプリケーションの開発。
5. エコシステムアプローチ：技術開発だけでなく、関連するすべてのステークホルダーを巻き込んだ包括的なアプローチの採用。
6. ローカライゼーション：グローバルなAIソリューションを地域の特性に合わせて最適化する取り組み。

これらの取り組みを通じて、各セクターでのAI活用が進み、社会全体のAIレディネス向上につながることが期待されます。同時に、セクター間での知見やベストプラクティスの共有も重要です。例えば、医療分野で開発されたAIモデルの評価手法が、交通安全分野のAIモデル評価に応用されるなど、セクターを越えた学びの機会も生まれています。

最後に、AIアプリケーションの促進には、技術面だけでなく、倫理的・法的側面への配慮も不可欠です。各セクターでのAI活用が進むにつれ、データプライバシー、アルゴリズムの透明性、AI決定の説明可能性などの課題に対する取り組みも同時に進める必要があります。これらの課題に対しては、UNESCOやITUなどの国際機関が提供するガイドラインや評価フレームワークを活用することで、バランスの取れたAI開発と導入を実現することができます。

10.国際協力とグローバルイニシアチブ

10.1 UNESCOのグローバル倫理ガバナンス観測所

UNESCOは、AI倫理に関するグローバルな取り組みを推進するため、グローバル倫理ガバナンス観測所を設立しました。この観測所は、AIの倫理的側面に関する世界中の取り組みを追跡し、分析する役割を果たしています。

Li氏の説明によると、観測所の主な目的は以下の通りです：

1. AIレディネス評価やその他の関連活動を通じて生成されたデータや証拠を収集し、公開すること。
2. 各国のAI政策立案者や研究者が、グローバルなAI倫理の動向を把握し、ベストプラクティスを学ぶための資源を提供すること。

観測所の具体的な機能として、以下のような活動が挙げられました：

1. データ集約と公開： UNESCOが実施するAIレディネス評価の結果や、各国のAI倫理政策に関する情報を集約し、一元的に公開しています。
2. AI倫理ガバナンスラボの運営： 観測所の一部として「AI倫理ガバナンスラボ」が設置されており、定期的に専門家からの寄稿記事やブログを公開しています。
3. 国際比較研究の促進： 観測所のデータを活用し、各国のAI倫理政策やレディネスレベルの比較研究を促進しています。
4. ベストプラクティスの共有： AIレディネス評価を通じて特定された優れた取り組みや、効果的な政策をケーススタディとして共有しています。
5. 国際協力の促進： 各国のAI倫理担当者や研究者が交流し、知見を共有する場としても機能しています。

Li氏は、観測所の重要性について次のように説明しています：「AIガバナンスの複雑な地域体制が出現する中で、各国の取り組みを可視化し、比較可能にすることが非常に重要です。観測所は、各国が自国の位置づけを理解し、他国の経験から学ぶための貴重なリソースとなっています。」

観測所は単なるデータベースではなく、積極的に政策立案に貢献することを目指しています。例えば、チリでは観測所のデータを参考に、サイバーセキュリティ法案の策定が行われました。また、新たなAI戦略の立案にも観測所のインサイトが活用されています。

UNESCOのグローバル倫理ガバナンス観測所は、AIの倫理的側面に関するグローバルな知識ハブとして機能しており、各国のAIレディネス向上に重要な役割を果たしています。観測所の活動を通じて、AIの倫理的な開発と利用に関する国際的な対話と協力が促進され、より責任あるAIの実現に向けた取り組みが加速することが期待されています。

ただし、観測所の具体的な運営方法や、データの収集・分析プロセスの詳細については、字幕に明確な言及がありませんでした。これらの点については、今後の情報公開や研究を通じてより詳細が明らかになることが期待されます。

10.2 サウジアラビアのAI研究・倫理国際センター(ICARE)

サウジアラビアは、AI分野における国際協力と倫理的な発展を推進するため、AI研究・倫理国際センター（ICARE）を設立しました。このセンターは、2022年11月にUNESCOからカテゴリー2センターとして認定されました。

ICOREの設立背景について、アブドゥルラーマン・アルサディ氏は次のように説明しています：「サウジアラビアはAI分野で様々な取り組みを行っており、これらの経験を国際社会と共有したいと考えました。ICOREは、国内での取り組みをグローバルな視点で展開する重要な役割を果たします。」

ICOREは主に以下の4つの重点分野に取り組んでいます：

1. 研究開発支援： AIビジョンを持つ国々に研究開発支援を提供します。
2. キャパシティビルディング： AI倫理の専門家を育成するためのプログラムを展開しています。その代表的な取り組みが「Woman Elevate」プログラムで、世界中の女性25,000人にAIトレーニングを提供することを目指しています。このプログラムは、Googleとのパートナーシップにより実施されています。

アルサディ氏は、「サウジアラビアでは、国立AI研究センターのスタッフの50%以上が女性です。この多様性をグローバルに広げたいと考え、Woman Elevateプログラムを立ち上げました」と説明しています。

3. 政策提言支援： ICOREは、各国政府にAI倫理に関する政策提言を行うサポートを行っています。具体的には、UNESCOと協力してワークショップを開催し、UNESCOのAIレディネス評価手法（RAMS）の導入支援を行っています。
4. AI諮問サービス： 政府や組織に対して、AI戦略や倫理的なAI実装に関する助言を提供しています。

ICOREは、2023年9月に予定されているグローバルAIサミットで正式に発足する予定です。アルサディ氏は、「サミットでは、ICOREの具体的なプログラムや国際協力の取り組みについて詳細を発表する予定です。AI倫理の分野で世界をリードする機関となることを目指しています」と述べています。

このように、サウジアラビアのAI研究・倫理国際センター（ICARE）は、AI倫理に関する国際協力の重要な拠点として機能し始めています。研究支援、人材育成、政策提言、そして知識共有を通じて、ICOREはグローバルなAI倫理の発展に貢献することが期待されています。

なお、ICOREの具体的な研究プロジェクトや、その成果の詳細については、字幕に明確な言及がありませんでした。これらの点については、今後のグローバルAIサミットでの発表や、センターの活動開始後により詳細が明らかになることが期待されます。

10.3 国際標準化活動への参加促進

AIレディネスの向上と標準化されたフレームワークの構築には、国際的な協力と標準化活動への積極的な参加が不可欠です。このセクションでは、ワークショップで議論された国際標準化活動への参加促進に関する取り組みと、その重要性について説明します。

中国の代表者である氏は、国際標準化活動への参加の重要性を強調しました。「AIの発展は国境を越えた課題であり、単一の国や組織だけでは対応できません。国際的な協力と標準化活動への参加は、グローバルなAIガバナンスの複雑な体制を構築する上で不可欠です」と述べています。

具体的な取り組みとして、以下のような活動が提案されました：

1. 国際標準化団体との連携強化： ITU（国際電気通信連合）やISO（国際標準化機構）などの国際標準化団体との連携を強化し、AIレディネスに関する国際標準の策定に積極的に参加することが重要です。
2. 地域間協力の促進： 地域ごとに異なるAI開発の課題や優先事項を考慮し、地域間の協力を促進することが提案されました。
3. マルチステークホルダーアプローチの採用： 国際標準化活動には、政府機関だけでなく、産業界、学術界、市民社会など多様なステークホルダーの参加が重要です。
4. 開発途上国の参加支援： AIレディネスの格差を縮小するため、開発途上国の国際標準化活動への参加を支援することが提案されました。
5. オープンソースイニシアチブの推進： 国際協力を促進するため、オープンソースのAIツールやフレームワークの開発を推進することが提案されました。
6. 国際的なユースケース共有プラットフォームの構築： AIの実際の応用事例を国際的に共有するプラットフォームの構築が提案されました。
7. 国際的な人材交流プログラムの実施： AI人材の育成と知識共有を促進するため、国際的な人材交流プログラムの実施が提案されました。

これらの取り組みを通じて、AIレディネスに関する国際標準化活動への参加を促進し、グローバルなAIガバナンスの枠組みを構築することが期待されています。ワークショップの参加者たちは、国際協力の重要性を再確認し、今後も継続的な対話と協力を進めていくことで合意しました。

ITUの代表者は次のように締めくくりました。「AIレディネスの向上は、一朝一夕には実現できません。しかし、国際的な協力と標準化活動への積極的な参加を通じて、我々は共に持続可能で倫理的なAIの未来を築くことができるのです。このワークショップを起点に、さらなる国際協力の取り組みが広がることを期待しています。」

なお、国際標準化活動への参加促進に関する具体的な数値目標や、参加国の具体的なリスト、また提案された各取り組みの詳細な実施計画については、字幕に明確な言及がありませんでした。これらの点については、今後の国際会議や協力活動を通じて、より具体的な計画が策定されることが期待されます。

11.AIレディネス評価の実施ステップ

11.1 評価準備と体制構築

AIレディネス評価を効果的に実施するためには、適切な準備と体制構築が不可欠です。このステップでは、評価の目的を明確にし、関係者の協力を得て、評価プロセスを円滑に進めるための基盤を整えます。

まず、評価の目的と範囲を明確に定義することが重要です。UNESCOの代表者であるLei Zhangが強調したように、AIレディネス評価は単なるスコアリングや国家間のランキング付けを目的とするものではありません。むしろ、各国の現状を把握し、AIの倫理的かつ責任ある開発と利用を促進するための政策立案に役立てることが主な目的となります。

評価の実施にあたっては、高レベルの政治的支援を確保することが不可欠です。Lei Zhangは、AIの問題が多くの国で分断されており、異なる省庁が「我々がAIを主導している」と主張する傾向があると指摘しました。このような縦割り構造を克服するためには、首相府や大統領府など、政府の最高レベルからの支援を得ることが重要です。サウジアラビアの事例では、サウジデータ・AI機構（SDAIA）が国王直属の機関として設立され、省庁横断的な調整役を果たしています。

評価チームの構成も慎重に検討する必要があります。中国電子技術標準化研究院（CESI）のZhiyuan Leiが提案したように、AIレディネス評価は多次元的なフレームワークを採用すべきです。したがって、評価チームには技術専門家だけでなく、法律、倫理、社会科学、経済など、幅広い分野の専門家を含めることが望ましいでしょう。

また、ステークホルダーの特定と巻き込みも重要なステップです。Lei Zhangは、AIレディネス評価を単なるデスクリサーチではなく、国内の様々なステークホルダーが集まり、対話を行う機会として捉えるべきだと提案しています。政府機関、産業界、学術機関、市民社会団体など、幅広いステークホルダーを特定し、評価プロセスへの参加を促すことが重要です。

評価の実施にあたっては、適切なツールと方法論の選択も重要です。UNESCOの評価手法は、既存の主要なAIインデックスのレビューを踏まえて開発されました。この手法は、定量的および定性的な質問を含む包括的な質問票を使用し、法的・規制的枠組み、社会文化的側面、経済的側面、科学的側面、技術的側面など、複数の次元にわたる評価を行います。

評価の準備段階では、必要なデータの特定とデータ収集計画の策定も行います。サウジアラビアの事例では、国家データバンク（NDB）の設立が、政府全体のデータセットを一元的に管理し、AIレディネス評価に必要なデータへのアクセスを容易にしています。

最後に、評価のタイムラインと主要なマイルストーンを設定します。これには、データ収集期間、分析期間、報告書作成期間、結果の検証と議論のためのワークショップなどが含まれます。

評価の準備と体制構築は、AIレディネス評価の成功を左右する重要なステップです。十分な時間と資源を割いて、包括的かつ効果的な評価プロセスの基盤を整えることが、信頼性の高い結果と実用的な政策提言につながります。

11.2 データ収集と分析手法

AIレディネス評価の核心部分であるデータ収集と分析は、綿密な計画と適切な手法の選択が不可欠です。本セクションでは、ワークショップで議論された様々なアプローチを統合し、実践的なデータ収集と分析の方法を提示します。

データ収集の第一歩は、評価対象となる指標の明確化です。ITUの無限大フレームワークでは、オープンコード、オープンリサーチ、信頼性基準、サンドボックス、展開サポート、オープンデータの6つの主要構成要素が提案されました。これらの要素に基づいて、具体的な指標を設定する必要があります。

例えば、オープンコードに関しては、国内のオープンソースプロジェクトの数、GitHubなどのプラットフォームでの貢献度、オープンソースライセンスの採用率などが指標となり得ます。オープンリサーチについては、AI関連の学術論文数、国際共著論文の割合、研究資金の規模などが考えられます。

データ収集の方法としては、以下のアプローチが有効です：

1. 公開データの活用：ITUやUNESCOなどの国際機関が提供するデータベース、各国政府の統計データ、学術機関のレポートなどを活用します。
2. アンケート調査：政府機関、企業、研究機関を対象としたオンラインアンケートを実施し、定量的・定性的データを収集します。
3. インタビュー：主要なステークホルダーに対して詳細なインタビューを行い、数値では表現しきれない情報を収集します。
4. ケーススタディ：サウジアラビアの交通安全分野でのAI活用事例のように、具体的なプロジェクトや取り組みを詳細に分析します。
5. ワークショップ：多様なステークホルダーが参加するワークショップを開催し、集合知を活用したデータ収集と分析を行います。

データ収集にあたっては、サウジアラビアのケースで紹介された国家データバンク（NDB）のような中央集権的なデータ管理システムの存在が大きな利点となります。しかし、多くの国ではデータが分散しており、データの統合と品質管理が課題となります。

中国の代表者であるChen Liが指摘したように、データの質と一貫性の確保は重要です。そのため、データ収集段階で以下の点に注意を払う必要があります：

• データの出所と信頼性の確認
• データフォーマットの標準化
• 欠損値や異常値の処理
• データの更新頻度の確認

データ分析においては、定量的手法と定性的手法を組み合わせたミックスメソッドアプローチが効果的です。定量的分析では、記述統計、相関分析、回帰分析などの統計手法を用いて、AIレディネスの現状と傾向を把握します。例えば、AI関連の特許出願数と経済成長率の相関を分析することで、AIの経済的影響を評価できます。

定性的分析では、インタビューデータやケーススタディの内容を対象に、テーマ分析やコンテンツ分析を行います。これにより、数値では捉えきれない文化的要因や組織的課題を明らかにすることができます。

また、国際比較分析も重要です。UNESCOのLei Zhangが述べたように、各国のAIレディネスを比較可能な形で評価することで、ベストプラクティスの共有や国際協力の促進につながります。ただし、単純な順位付けではなく、各国の文脈を考慮した分析が必要です。

データ分析の結果を視覚化することも、効果的な情報伝達のために重要です。サウジアラビアの交通安全プロジェクトで用いられたヒートマップのように、複雑なデータを直感的に理解できる形で提示することが求められます。

最後に、AI技術自体をデータ分析に活用することも検討に値します。例えば、自然言語処理技術を用いてポリシードキュメントの分析を行ったり、機械学習アルゴリズムを使って複雑な指標間の関係性を明らかにしたりすることが可能です。

データ収集と分析は継続的なプロセスであり、定期的な見直しと改善が必要です。AIの急速な進化に合わせて、評価指標や分析手法も柔軟に更新していく必要があります。このような動的なアプローチにより、AIレディネス評価の精度と有用性を高めることができるでしょう。

11.3 結果の解釈と改善計画の策定

AIレディネス評価の最終段階である結果の解釈と改善計画の策定は、収集したデータを意味のある洞察に変え、具体的なアクションにつなげる重要なプロセスです。このステップでは、ワークショップで共有された様々な経験と知見を統合し、実践的なアプローチを提示します。

結果の解釈にあたっては、まず評価の文脈を十分に理解することが重要です。中国電子技術標準化研究院（CESI）のZhiyuan Leiが強調したように、AIレディネスは国家レベル、地域レベル、組織レベル、さらには特定のビジネスユニットレベルなど、異なるレベルで考える必要があります。例えば、国家レベルでは政策立案者がグローバルな立ち位置や開発のボトルネックを特定することに関心がある一方、組織レベルでは経営者がAI技術をいかに生産性向上やROI（投資収益率）の改善につなげるかに焦点を当てています。

サウジアラビアのケーススタディで紹介された交通安全分野でのAI活用は、結果の解釈と改善計画策定の具体例を提供しています。このプロジェクトでは、AIを用いて交通事故のホットスポットを特定し、事故の原因や潜在的な改善策を分析しました。結果の解釈では、単に危険地域を特定するだけでなく、その背後にある要因（道路設計、運転者の行動パターン、気象条件など）を多角的に分析しました。これにより、交通省、自治体、警察など、複数の利害関係者が協力して包括的な改善計画を策定することが可能となりました。

結果の解釈では、定量的データと定性的データを統合的に分析することが重要です。例えば、AI関連の特許出願数や研究論文数といった定量的指標は、国のイノベーション能力を示す重要な指標ですが、これらの数字だけでAIレディネスを判断することはできません。UNESCOのLei Zhangが指摘したように、既存の多くのAIインデックスは技術インフラや投資額に過度に重点を置いており、発展途上国の実情を十分に反映していません。したがって、定性的なデータ（例：AI倫理ガイドラインの有無、AIリテラシー教育の取り組みなど）も含めて総合的に解釈する必要があります。

結果の解釈において、国際比較は有用な視点を提供しますが、単純なランキングに陥らないよう注意が必要です。代わりに、各国の固有の文脈（経済発展段階、産業構造、文化的背景など）を考慮しながら、ベストプラクティスや改善の機会を特定することが重要です。

改善計画の策定では、短期的な「クイックウィン」と長期的な構造改革のバランスを取ることが重要です。例えば、中国のChen Liが提案したAIサンドボックスの設置は、比較的短期間で実施可能な施策であり、AI開発者に安全な実験環境を提供することで、イノベーションを促進することができます。一方、エチオピアの代表者が言及したAI人材育成は、長期的な視点が必要な課題です。

改善計画の具体例として、以下のような施策が考えられます：

1. AI戦略の策定・改訂：評価結果に基づき、国家AI戦略を策定または更新します。サウジアラビアの事例のように、データ・AI機構（SDAIA）のような中央調整機関の設立も検討します。
2. 法制度の整備：AI開発と利用に関する法的枠組みを整備します。中国の事例で紹介されたデータ権利（所有権、使用権、市場化権）の明確化などが含まれます。
3. インフラ整備：AI開発に必要なコンピューティング能力、ネットワークインフラの強化を計画します。特に発展途上国では、この点が重要になります。
4. 人材育成プログラム：AIリテラシー教育の拡充、高度AI人材の育成プログラムの策定などが含まれます。サウジアラビアのICARE（AI研究・倫理国際センター）が実施しているWomen Elevateプログラムのような、多様性を促進する取り組みも重要です。
5. 産業支援策：AI導入を促進するための補助金制度、税制優遇措置、技術支援プログラムなどを計画します。
6. 国際協力の推進：UNESCO

のAI倫理に関する提言の実施や、ITUの標準化活動への積極的参加など、国際的なイニシアチブへの関与を強化します。

改善計画の実施にあたっては、明確なKPI（主要業績評価指標）を設定し、進捗を定期的にモニタリングすることが重要です。例えば、AI関連のスタートアップ数、AI人材の育成数、AI特許の出願数、AIを活用した公共サービスの数などが考えられます。

また、改善計画の実施過程では、継続的なステークホホルダーエンゲージメントが不可欠です。政府、産業界、学術機関、市民社会など、多様なアクターの意見を取り入れながら、計画を柔軟に調整していく必要があります。

最後に、AIの急速な進化を考慮すると、AIレディネス評価とそれに基づく改善計画の策定は、一回限りのイベントではなく、継続的なプロセスとして捉える必要があります。定期的な再評価と計画の更新を通じて、AIがもたらす機会と課題に迅速かつ適切に対応できる体制を構築することが、AIレディネス向上の鍵となります。

このような包括的かつ継続的なアプローチにより、各国・各組織は自らのAIレディネスを着実に向上させ、AIがもたらす恩恵を最大限に活用しつつ、潜在的なリスクを最小化することができるでしょう。

12.結論と今後の展望

12.1 AIレディネス向上の重要性再確認

AIレディネス向上の重要性は、このワークショップを通じて再確認されました。AIの急速な発展と社会への浸透が進む中で、各国・各組織がAIの恩恵を最大限に享受し、同時にリスクを最小限に抑えるためには、AIレディネスの向上が不可欠です。

ワークショップの冒頭で述べられたように、AIレボリューションが誰も取り残さないようにするためには、AIレディネスの評価と向上が基盤となります。AIレディネスフレームワークは、単なる評価ツールではなく、AIの開発と応用に向けた道筋を示す羅針盤としての役割を果たします。

サウジアラビアの事例が示すように、国家レベルでのAIレディネス向上は、データインフラの整備から始まります。国家データバンク（NDB）の設立とデータ品質向上プログラムの実施は、AIの効果的な活用のための基盤となりました。交通安全分野でのAI活用事例は、AIレディネスが向上することで、具体的にどのような社会的価値が創出されるかを示しています。

UNESCOのAIレディネス評価手法が強調するように、AIレディネスは技術的な側面だけでなく、法的・規制的枠組み、社会文化的側面、経済的側面、科学的側面など、多面的に捉える必要があります。特に、発展途上国を含むすべての国がAIの恩恵を受けられるよう、包括的なアプローチが重要です。

中国のAIレディネス取り組みが示すように、国家レベルと企業レベルの両方でAIレディネスを向上させることが重要です。特に、AI戦略の策定、インフラ整備、データガバナンス、人材育成、国際協力などの要素が、AIレディネス向上の鍵となります。

テレコム産業の事例が示すように、AIは将来のネットワークにおいて中心的な役割を果たすことが予想されます。クラウド中心からAI中心のネットワークへの移行、6GネットワークにおけるAIの活用、ユビキタスインテリジェンスの実現など、AIレディネスの向上は産業の未来を左右する重要な要素となっています。

AIガバナンスと政策立案の観点からは、政府が「ガーデナー」としての役割を果たし、AIの健全な発展を促進することが重要です。AI採用の促進、インフラ整備、データガバナンス、人材育成、国際協力など、多岐にわたる取り組みが必要とされています。

実践的なアプローチとしては、オープンコード・オープンリサーチの推進、スキル開発とキャパシティビルディング、セクター別AIアプリケーションの促進などが重要です。特に、非専門家でもAIを活用できるノーコードプラットフォームの開発など、AIの裾野を広げる取り組みが注目されています。

国際協力の観点からは、UNESCOのグローバル倫理ガバナンス観測所やサウジアラビアのAI研究・倫理国際センター（ICARE）など、グローバルなイニシアチブが重要な役割を果たします。これらの取り組みを通じて、AIの倫理的・責任ある開発と利用が促進されることが期待されます。

AIレディネスの向上は、一朝一夕には実現できません。継続的な評価と改善のプロセスが必要です。しかし、AIの急速な発展を考えると、AIレディネス向上への取り組みには urgency が求められます。規制が後手に回り、AIの発展を阻害することのないよう、バランスの取れたアプローチが必要です。

結論として、AIレディネスの向上は、AIがもたらす可能性を最大限に引き出し、同時にリスクを最小限に抑えるための重要な鍵となります。国際協力を通じて、グローバルなAIレディネスフレームワークを構築し、それを各国・各組織の実情に合わせて適用していくことが、AIの健全な発展と人類の繁栄につながるのです。

12.2 継続的な評価と改善の必要性

AIレディネスの向上は、一度の評価や施策で完結するものではありません。技術の急速な進歩、社会ニーズの変化、グローバルな競争環境の変化に対応するため、継続的な評価と改善のサイクルが不可欠です。

サウジアラビアのケーススタディが示すように、データインフラの整備から始まり、データ品質の向上、そして具体的なAI応用まで、段階的かつ継続的なアプローチが必要です。サウジアラビアの国家データバンク（NDB）の設立は、AIレディネス向上の第一歩でしたが、そこから得られた知見を基に、さらなるデータ品質向上プログラムが実施されました。これは、継続的な評価と改善の重要性を示す好例です。

UNESCOのAIレディネス評価手法も、4年ごとの報告サイクルを設けています。これは、各国の進捗状況を定期的に評価し、新たな課題や機会に対応するための仕組みです。例えば、ある国が初回の評価でAIインフラ整備に課題があると判明した場合、次の評価サイクルまでにその分野での改善を目指すことができます。

中国のAIレディネス取り組みでは、国家レベルと企業レベルの両方で継続的な評価と改善が行われています。例えば、企業レベルでのAIレディネス評価では、AIプラットフォームの運用・保守、データガバナンス、リスク管理戦略、AI人材の育成など、複数の側面から継続的な評価が行われています。これにより、企業は自社のAIレディネスの現状を把握し、改善点を特定することができます。

テレコム産業の事例も、継続的な評価と改善の必要性を示しています。5Gから6Gへの移行、クラウド中心からAI中心のネットワークへの移行など、技術の進化に伴い、AIレディネスの要件も変化していきます。例えば、6Gネットワークでは、1平方キロメートルあたり数十億のデバイスが接続される可能性があり、これに対応するためのAIレディネスは、5G時代とは大きく異なります。

継続的な評価と改善の重要性は、AIガバナンスの観点からも強調されています。中国の専門家が指摘したように、AIの採用は「一夜にしてできるものではない」のです。企業文化の変革、人材の育成、ルールの変更、基本的なインフラの変更など、システマティックな変革が必要です。これらの変革を効果的に進めるためには、定期的な評価と、それに基づく改善策の実施が不可欠です。

実践的なアプローチとしては、以下のような継続的な評価と改善のサイクルが提案されています：

1. 初期評価：現状のAIレディネスレベルを包括的に評価
2. ギャップ分析：理想的な状態と現状のギャップを特定
3. 改善計画の策定：優先順位を付けた改善施策を策定
4. 施策の実施：計画に基づき、具体的な改善施策を実行
5. 進捗モニタリング：定期的に進捗状況を確認し、必要に応じて計画を調整
6. 再評価：一定期間後に再度包括的な評価を実施
7. サイクルの繰り返し：新たな評価結果に基づき、次のサイクルを開始

このサイクルを効果的に回すためには、評価指標の標準化と、ベストプラクティスの共有が重要です。ITUの無限大フレームワークや、UNESCOのAIレディネス評価手法などのグローバルな取り組みは、この点で大きな役割を果たします。

また、継続的な評価と改善には、組織全体の関与が必要です。トップマネジメントのコミットメント、現場レベルでの積極的な参加、そして外部専門家との協力など、多様なステークホルダーの協力が不可欠です。

さらに、AIの倫理的側面や社会的影響に関する継続的な評価も重要です。サウジアラビアのAI研究・倫理国際センター（ICARE）のような取り組みは、技術的な側面だけでなく、倫理的・社会的側面からもAIレディネスを継続的に評価し改善していく重要性を示しています。

結論として、AIレディネスの継続的な評価と改善は、AI時代における組織や国家の競争力維持のために不可欠です。それは単なる技術的な対応ではなく、組織文化、人材育成、ガバナンス、倫理など、多面的かつ長期的な取り組みを必要とします。グローバルなフレームワークと各国・各組織の具体的な実践を組み合わせることで、AIがもたらす機会を最大限に活用し、リスクを最小限に抑えることができるのです。

12.3 国際協調の促進に向けた提言

AIレディネスの向上は、一国や一組織だけで達成できるものではありません。グローバル化が進む現代社会において、AIの開発と応用は国境を越えた課題であり、国際協調の促進が不可欠です。このワークショップを通じて、国際協調の重要性が繰り返し強調され、以下のような具体的な提言が示されました。

1. グローバルな標準化フレームワークの構築

ITUの無限大フレームワークは、グローバルな標準化に向けた重要な一歩です。このフレームワークは、オープンコード、オープンリサーチ、信頼性基準、サンドボックス、デプロイメントサポート、オープンデータという6つの主要構成要素を提示しています。これらの要素は、国際的な協調を促進する上で重要な共通言語となります。

例えば、オープンコードの要素では、AIエージェントバンクの設立が提案されています。これは、各国・各組織が開発したAIエージェントを共有し、再利用できるプラットフォームです。このような取り組みは、AIの開発コストを削減し、グローバルなAI進化を加速させる可能性があります。

1. 多様性を考慮したAIレディネス評価

UNESCOのAIレディネス評価手法が示すように、AIレディネスの評価には多様性への配慮が必要です。発展途上国を含むすべての国がAIの恩恵を受けられるよう、技術インフラだけでなく、法的・規制的枠組み、社会文化的側面、経済的側面なども考慮に入れた包括的なアプローチが重要です。

例えば、エチオピアの事例では、現地の文脈に即したデータ収集の重要性が強調されました。農業分野のAI応用では、グローバルなデータだけでなく、地域特有の土壌データなどが必要とされます。このような地域固有のニーズを国際的な評価フレームワークに組み込むことが、真の意味でのグローバルなAIレディネス向上につながります。

1. 知識とベストプラクティスの共有

中国の専門家が指摘したように、異なる国や地域では、AIに対するニーズやアプローチが異なる場合があります。したがって、各国の経験や知見を共有し、互いに学び合う機会を創出することが重要です。

具体的には、UNESCOのグローバル倫理ガバナンス観測所やサウジアラビアのAI研究・倫理国際センター（ICARE）のような取り組みを通じて、AIの倫理的・社会的側面に関する知見を国際的に共有することが提案されています。これにより、各国がAI政策を立案する際の参考となるベストプラクティスが蓄積されていくことが期待されます。

1. 国際的な人材育成プログラムの推進

AIレディネスの向上には、グローバルレベルでの人材育成が不可欠です。サウジアラビアのICAREが実施している「Women Elevate」プログラムは、その好例です。このプログラムでは、世界中から25,000人の女性を対象にAI教育を提供し、デジタル経済への参画を促進しています。

このような取り組みを拡大し、各国・各地域のニーズに応じたAI人材育成プログラムを国際協力の下で展開することが提言されています。特に、発展途上国における AI スキルの向上や、AI 専門家の国際的な交流プログラムの促進などが重要です。

1. 国際的なデータガバナンスフレームワークの構築

AI の発展には質の高いデータが不可欠ですが、データの収集・利用・共有には国境を越えた課題が存在します。中国の事例で示されたように、データの所有権、使用権、市場化権などを明確にする国際的なフレームワークの構築が求められています。

具体的には、データの越境移転に関する国際ルールの策定、AI開発のためのデータセットの国際的な共有メカニズムの確立、データの品質と一貫性を確保するための国際標準の開発などが提言されています。

1. セクター別の国際協力の促進

AI の応用は、医療、交通、教育など、様々なセクターに及びます。各セクターの特性を考慮しつつ、国際的な協力を推進することが重要です。

例えば、テレコム産業では、6Gネットワークの開発に向けた国際的な研究協力が進められています。ユビキタスインテリジェンスの概念を実現するためには、国際的な標準化と協調が不可欠です。同様に、医療分野での AI 応用や、交通安全分野での AI 活用など、セクター別の国際協力を促進することで、より効果的かつ効率的な AI の開発と応用が可能になります。

1. AI ガバナンスに関する国際対話の促進

AI の急速な発展に伴い、その倫理的・社会的影響に関する懸念も高まっています。これらの課題に対処するためには、国際的な対話と協調が不可欠です。

UNESCOの AI 倫理に関する勧告や、サウジアラビアの ICARE の取り組みなど、AI ガバナンスに関する国際的なイニシアチブを更に強化し、多様なステークホルダーが参加する対話の場を設けることが提言されています。これにより、AI の発展と人類の繁栄のバランスを取りつつ、グローバルな AI レディネスの向上を図ることが可能になります。

結論として、AI レディネスの向上は、国際協調なくしては達成できません。技術の共有、知識の交換、人材の育成、データガバナンス、セクター別協力、そして AI ガバナンスに関する対話など、多面的なアプローチが必要です。これらの取り組みを通じて、AI がもたらす恩恵を全世界で公平に享受し、同時にリスクを最小限に抑えることができるのです。国際社会が一丸となって AI レディネスの向上に取り組むことで、より良い未来の創造が可能となるでしょう。