直近克服すべき課題:: デジタル特性に合わせた業務改革 / 意識転換の必要性
 人口減少下でも、国民の知恵の共有空間(クラウドAI)で、人と繋がりをエンパワーして行くために… 下記が喫緊の課題
 既存のルール / 制度の連続的改善ではなく、非連続な変更が求められる箇所を記載
Y: “ユートピア的 完璧主義/減点主義” から脱却し、「現実解」 を社会実装する必要
<AIモデル(&人間) は精度100% には原理的にならない問題への 早期対処>

X: 業務改革：
各レイヤーの業務の再定義
(例: 市町村→県→国）



「各レイヤー(例: 市町村→県→国)
がどの業務」をやるかを「利用者
起点」で再定義・設計する必要



行政でＡＩ・クラウド活用する場
合に向けて、どこは共通化/標準化
するか、どこは創意工夫にゆだね
るかの整理が必要.



それをデジ行財で具体分野を
やりながら明確にするべき

1: AIソフトウエアの
事故責任論の
政府主導での整理

2: ロボタクシーなどの
“近くに人が居ない技術”の
学習サイクルを回す



一件でも事故がある
と全てが止まる現状
を打開する必要



AIソフトウエア(自動
運転 等)の事故責任論
は「企業ではなく政
府主導」で制度やガ
イドライン(含 保険)
を出す必要

 近くの人のエンパワー  ソーシャルメデイア上
のデータ等に基づく言
に留まらず、“近く”に人
論解釈が重要
が居なくても社会が回
るデジタル技術の社会
 超少数からの批判で取
実装が中期に必須
り組みにブレーキがか
ー ロボタクシー
かる現状を変える必要
ー 介護ロボット etc
 民間主導ではなく、特
区で実証→データ収集
→ 改善する学習サイク
ルの早期構築

3: デジタルメデイア上の
データ 等に基づく言論解釈

 EBPMが進むと
解消する可能性

→ AIの世界では 「失敗/エラー」 を 「学習」 と呼ぶ. 人間もそうであるはず
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