アジア各地の社会起業家は、AIを活用して地域社会の重要な課題の解決に成功している。
こうした重要なツールを拡大するには、高度な技術力だけでなく、堅牢なデジタル公共インフラが必要である。
有望なアイデアをいかにして拡張可能な社会的インパクトへと発展させるかは、世界経済フォーラムのニュー・チャンピオンズ年次総会（別名「サマー・ダボス」）における重要テーマであり、同総会は6月23日から25日まで中国で開催される。
AIは世界に、とりわけアジアに大きな影響を及ぼしており、同地域では社会起業家がこの技術を活用し、医療サービスの改善、食料システムの強化、教育へのアクセス拡大、気候変動への強靭性の支援、公共サービスの提供の最適化につながる取り組みを生み出している。
社会イノベーションの性質上、この多様で急速に成長するエコシステムの起業家は、新たなツールを実用的な解決策へと転換し、最も支援が行き届きにくい地域社会に届けることができる。実環境での有効性を検証し、管理すべきリスクを特定し、社会的インパクトを生み出す機会を明らかにしている。その可能性は計り知れない。
構想から現実へ：アジアの社会イノベーターはAIをどのように活用しているか？
例えばフィリピンでは、パートナーシップ（Philippine Business for Social Progress と Siemens Healthineers の連携）により、AIツールを用いて胸部X線写真から結核の兆候を読み取っており、医師が一人では行えない数の患者を毎日より多く検査できるようにしている。
同国の別の地域では、気候・持続可能都市研究所（ICSC）がAIを用いて、マッピングし、機械学習と衛星画像を通じて、これまで見えていなかった屋根置き型太陽光発電の経済活動を可視化している。都市当局およびエネルギー省に正確なデータを提供することで、この取り組みは数千の未登録システムの正式化を支援し、インセンティブの拡大を図るとともに、住民50万人の都市圏におけるクリーンエネルギーの普及を加速させている。
バングラデシュでは、水関連企業のDrinkwellが、国内のすべての公営水道事業者と連携し、300以上の「水ATM」のネットワークを運営している。これにより、配管網が届いていない地域社会にも水を供給している。Drinkwell.AIは、13年間のエンジニアリング経験に基づき学習させた運用支援ツールであり、システム設計、保守手順、水質記録、現場でのトラブルシューティングを対象としている。障害に直面した運用担当者は、平易な言葉で質問すれば、チームがこれまでに解決したあらゆる知見に基づく回答を数秒で得られ、その問題を以前経験した同僚を待つ必要がない。その結果、20億リットルを超える水を供給してきたネットワークにおいて、停止時間の削減につながっている。
これらの解決策が有効なのは、社会イノベーターが技術と地域社会の架け橋の役割を担っているからである。現場に根差した知識と地域社会への理解により、有意義で効果的な解決策を提供することができる。
有望な技術が公共システムに届かない原因は何か？
しかし、この地域では有望なAI for impact構想が数多く生まれているにもかかわらず（アイデアや意欲が不足しているわけではない）、多くは実験段階を超えて具体的な実施へと進むのに苦労している。明確な需要があるにもかかわらず、なぜこうした構想の多くが、すでに公共分野で活用されていないのか。
シュワブ財団の報告書「AI for Impact: The role of AI in social innovation in Asia」は、10の経済圏にまたがる2,800件を超えるAI for impact構想のデータセットに基づき、その答えが技術的な卓越性やモデルの高度さの欠如によるものではないと結論づけている。むしろ、進展が遅れている原因は、ガバナンス、資金調達、制度的能力、信頼に関する課題を含む、エコシステムの準備状況にあるとしている。
有望なツールが公共システムや現場の提供体制に組み込まれないことが多いのは、単にエコシステムがそれらを受け入れる準備ができていないためである。イノベーターは、データの相互運用性の低さ、制度の分断、資金の不足、既存事業者に有利な資金配分の偏りによって阻まれており、新たなソリューションの機会が限られている。
対照的に、成功したソリューションは、政府が戦略、インフラ、パートナーシップを整合させ、大規模な展開を可能にしている場所で発展する傾向がある。例えばベトナムでは、包括的な国家AI戦略、3つの国家AIイノベーションセンター、オープンデータの整備、公共サービス全体へのAIの統合を通じて普及が加速している。中国、マレーシア、タイも同様に、国家政策、専門の調整機関、持続的な公的投資の恩恵を受けている。これらの要因は、国家規模でのAI展開にとって極めて重要である。
政府と投資家は、どのようにしてAIの善用の力を引き出すことができるのか？
この地域におけるAI for impactの活動は、今後3～5年にわたり拡大が見込まれている。しかし、支援的なエコシステムがなければ、人生を変える、さらには命を救うことさえ可能な多くのアイデアは、その潜在力を実現するのに苦労することになるだろう。実験段階を超えて大規模な実装へと進むためには、政策、インフラ、人材、資金、パートナーシップを、明確な公益上の成果と地域社会の優先事項に沿って整合させる必要がある。言い換えれば、「制度的な基盤」を構築する必要がある。
政府にとっては、適切な投資を通じてAIソリューションを公に支援する姿勢を示すとともに、データの品質、プライバシー、相互運用性に関する共通基準を策定することを意味する。デジタル公共インフラと責任あるデータガバナンスの枠組みは、実績のあるAIソリューションが医療、農業、社会保護などの中核的なシステムに接続するための基盤を提供し、社会イノベーターが一度構築したものを複数のプログラムに展開できるようにする。
重要な点として、政府は導入に向けた明確な道筋も整備する必要がある。これには、待ち時間の短縮やサービスへのアクセス改善など、測定可能な成果を重視する調達プロセス、公共システム内で直接ソリューションを試験できる規制サンドボックス、そして一つの分野で開発されたソリューションを統合し全国規模で拡大できるよう、省庁間の連携強化が含まれる。例えばベトナムの国家AI戦略は、専用の資金、サンドボックス制度、そして主要な公共サービス全体へのAIの義務的な統合を組み合わせている。
AIは、技術的な高度さだけで拡大するのではなく、人々が頼るシステムに組み込まれ、そのニーズを基に設計されたときに拡大する。
テクノロジー企業には、社会イノベーターを念頭に置いて製品、プラットフォーム、ビジネスモデルを設計する機会がある。これには、資源の限られた環境におけるAI導入のコストと複雑さを低減するアクセシブルなツール、モジュール型アーキテクチャ、価格モデルの開発が含まれ、小規模な組織がエンタープライズ級のインフラを基盤に構築できるようにする。コンサルティングや専門サービスを提供する企業などのサービス事業者は、能力構築、スキル開発、社会イノベーターと公共部門との間のパートナーシップを支援することで、技術開発と現実世界での応用との間のギャップを埋める役割を果たすことができる。
一方で、慈善団体、開発機関、インパクト投資家は、単発的なパイロット事業から、エコシステムを可能にする取り組みへと資金を振り向けることで、さらなる普及を推進できる。これには、共有インフラ、データ連携、能力構築、複数年にわたる拡大への資金提供が含まれる。例えパキスタンでは、気象観測所、データプラットフォーム、国家インフラへの協調的な投資を通じて、AIを活用した早期警戒システムの拡大が進められている。この事例は、数百万人に届けるためには、独立したツールへの投資と同様に、基盤となるシステムへの資金提供も極めて重要であることを示している。
人間中心の設計こそが、拡張可能なAIへの究極の鍵である
AIの受容、そして最終的に社会全体への普及は、それが人々の日常生活に明確で具体的な利益をもたらすかどうかにかかっている。アジア全体では、その結びつきは技術そのものによってではなく、抽象的な能力を具体的な利益へと転換する社会イノベーターによって生み出されている。医療へのアクセス改善、生計の強化、必須サービスの拡充などを通じてである。
AIは、技術的な高度さだけで拡大するのではなく、人々が頼るシステムに組み込まれ、そのニーズを基に設計されたときに拡大する。解決策が地域社会の文脈に根差し、公共サービスに統合され、適切なインフラとパートナーシップに支えられている場合、パイロット段階を超えて広がり始めることができる。
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