国連の持続可能な開発目標を達成するため、公共部門のリーダーには、資源を効果的に配分する方法についての意思決定支援が必要です。
人工知能（AI）は新たなエビデンスを生み出す未開拓の機会を提供しているものの、開発分野における実際の導入はまだまれです。
公共部門のリーダーは、AIを活用するために、外部との連携による開発を推進し、AIの能力を構築し、起業家精神に富む文化を育む必要があります。
現在、開発分野では年間2,000億ドル以上が、160か国における約30万件の開発プロジェクトを支援するために支出されています。開発プロジェクトはさまざまな目的を果たします。例としては、子どもたちが教育を受けられるようにする学校の建設、医療の改善のための医薬品の提供、電力へのアクセス拡大のための太陽光パネルの設置などがあります。
すべての開発プロジェクトに共通する課題は、国連の持続可能な開発目標（SDGs）の達成に貢献し、人々と地球にとってより良い未来を促進することです。
AIは開発分野におけるより良い意思決定を可能にする
しかしながら、開発分野の意思決定者にとっての顕著な課題は、無数にある世界の開発プロジェクトを、各国・地域のニーズに効果的に適合させることです。これを実現するためには、開発分野の意思決定者にエビデンスに基づく意思決定支援が必要です。これまでのところ、エビデンスは主に、費用が高く、対象範囲や詳細度にも限界がある調査など、ツールを使わず手作業で生成されてきました。
最近になってようやく、人工知能（AI）を用いた政策決定への情報提供が、開発分野で勢いを得つつあります。これにより、まったく新しい可能性が開かれています。AIソリューションは、低所得世帯、電力へのアクセスがない世帯、または食料不足のリスクがある世帯を、驚くほど高い精度かつ低コストで特定することができ、それによってより良い意思決定が可能になります。
ここ数年、開発分野の意思決定者を支援するためにAIを用いた概念実証プロジェクトがいくつか実施されてきました。例えば、AIは携帯電話のメタデータを用いた貧困の地図化に利用されてきました。その後、AIは新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック中に、支援を必要とする人々を特定し、現金を直接彼らの携帯電話に送金するために用いられ、それによって従来の官僚的な障壁を回避しました。また、AIは大規模な衛星画像を分析することで、SDGsに向けた進捗を測定する大きな可能性を示しています。スピンオフ企業の一つであるAtlas AIは、この技術を用いて、十分なサービスが行き届いていない市場や地域を特定することにより、新興市場への資本投資を促進しています。
AI技術を用いた他のプロジェクトは、開発金融の供給側に焦点を当てています。例えば、自然言語処理を用いたAI技術は、開発プロジェクトに関する数百万件の文書報告書を分析することができ、ひいては各国およびSDGsをまたいだ開発プロジェクト間の連携をより良くするのに役立つとともに、国際的な気候資金の流れの独立した検証を可能にすることにも役立ちます。
いくつかの概念実証プロジェクトを除けば、開発分野における実際のAI導入はいまだまれです。開発組織との協働による当社自身の経験に基づき、我々は3つの主な理由があると考えています。第一に、AIに関する内部の資源と能力はまだ開発途上であり、そのためイノベーションのプロセスが妨げられています。第二に、開発分野は原則として、意義ある影響を与えることを目指すAI人材にとって非常に魅力的です。しかしながら、これまでに開発分野に進んだAI人材はわずかであり、多くは産業界の役割へと移っています。第三に、AIは意思決定の方法も変えつつあり、新たなプロセスと組織構造を必要としています。
しかしながら、組織における既存の意思決定構造を刷新することは、特にAIのような新技術を統合する場合、困難です。
AIを開発分野に取り入れるための主要な戦略
AIを開発分野に取り入れることで、より良い意思決定のための新たなエビデンスを生み出すことができます。これを実現するために、次の3つの戦略を最優先の課題とすべきです。
1. 外部との連携による開発の推進： 多くの開発組織には、新たなAIイノベーションを開発するための内部資源と能力が不足しているため、協働を通じて外部の能力を活用することが不可欠となります。この点で、「オープン・イノベーション」というパラダイムは、新たなソリューションを開発し、それを既存の開発組織に導入するための費用対効果の高い方法となり得ます。このためには、開発組織は、スタートアップ、非政府組織、学術機関などを含む、さまざまな利害関係者と結びつくべきです。
オープン・イノベーションは現在、企業においては一般的な慣行となっていますが、開発組織における同様の取り組みはいまだまれです。有望な例外の一つが赤十字国際委員会（ICRC）であり、同委員会は大学と提携し、緊密な協働を通じて新たなAI技術を人道支援の行動へと転換してきました。このような協働によって、利害関係者それぞれの技能を活かすことができます。すなわち、開発組織は自らの固有の分野の知識に注力し、外部の協力者はAIソリューションの開発と実装に関する専門知識を提供することができます。
ヤング・サイエンティスト・コミュニティとは何ですか？
2. AIの能力の構築： AIソリューションを長期的に導入し、維持するためには、開発組織は内部のAI能力を構築する必要があります。このためには、組織は従業員のスキルアップと、トップクラスのAI人材を惹きつけるための採用拡大とのバランスを見出す必要があります。これには、意思決定者が、長期的で専門性を重視したキャリアパスを備えた新たな組織上の役割（例：AIエンジニア）を定義することが求められます。とはいえ、AI人材をめぐる現在の競争は厳しいものです。しかしながら、開発組織は、世界中で大きな影響を生み出すことのできる意義ある業務を提供できる独自の立場にあります。
このプロセスを支援する有力な手段の一つは、学際的なチームが開発分野の現実世界のAI課題に取り組むハッカソンです。これにより、既存の従業員はAIを中心とした問題解決に触れることができ、同時にAI人材は開発分野特有の課題を認識し、自らのスキルを活かして影響力のあるソリューションの開発に貢献する方法を知ることができます。例えば、「Hack4Good」ハッカソンでは、学際的なチームが、世界自然保護基金（WWF）やドイツ国際協力公社（GIZ）などの組織から提供されたデータサイエンスの課題に2か月間取り組みます。このようにして、内部のAI能力を育成すると同時に、外部から新たなAI人材を惹きつけることができます。
3. 起業家精神に富む文化の創出： 組織が変化に抵抗することは、多くの組織がしばしばAIのような新技術の導入に踏み切れない理由の一つです。これは特に、開発分野の「官僚的」な組織に当てはまり、そのような組織では、相互依存が大きく、長期にわたる意思決定プロセスがあり、革新的なアイデアを早い段階で「葬り去る」ことがあります。多くの企業も同様の問題に直面してきたため、より動的なプロセスや、アイデアの迅速な試行と拡大を可能にする組織内のサブ構造を設けています。
意思決定者は同様の実践を採用すべきです。組織によって、活用できる方法はさまざまです。その一つは、組織内に独立したスタートアップのような事業体を設けることです。例えば、経済協力開発機構（OECD）は、AIをめぐる先行的な取り組みを束ねる新たな手段として、SDG Financing Labを立ち上げました。これにより、OECDにおける初のAIソリューションが生まれました。それは、世界の開発援助を通じたSDGsへの貢献状況を監視するためのダッシュボードです。
もう一つの手段は、スタートアップと開発組織を直接結びつけるアクセラレーター・プログラムです。このようなアクセラレーター・プログラムは、スタートアップが小規模であることや組織的独立性によるメリットを保持しつつ、メンタリング、さらに重要なこととして資源（例：データ、人員、資金、業務への参画機会）を通じて、大規模組織のメリットを提供します。例えば、世界食糧計画はWFP Innovation Acceleratorを立ち上げ、同計画の世界的な業務へのアクセスを提供することで、世界の飢餓の撲滅に取り組む若いスタートアップを支援しています。その結果、HungerMap Live（世界の食料安全保障をリアルタイムで監視するもの）や、Optimus（食料バスケットの費用対効果の高い設計とその後の配送について世界食糧計画を導くもの）など、いくつかの新たなAIベースの技術が試験導入されました。
長期的なビジョンの構築
上記の戦略は、AIの可能性を活かすために「今すぐ行動する」ことを意思決定者が最優先すべき課題であるべきです。それに加えて、開発分野の意思決定者が、組織へのAI統合の方法について、一貫した戦略群を伴う長期的なビジョンを設定することが重要です。これらの戦略は定期的に更新され、時間の経過とともに補完されるべきです。ここでは、初期の成功事例が、従業員やその他の利害関係者にAIの利点を納得させることによって、組織の抵抗を克服するのにさらに役立ち、最終的には組織全体にわたるAI技術ソリューションの拡大に役立つでしょう。
近年、AIは産業界における意思決定の根本的な変革をもたらしており、AIは今まさに開発分野でその影響を発揮し、エビデンスに基づく意思決定支援を通じて公共部門のリーダーを支援しようとしています。近い将来、AIが開発組織の意思決定における不可欠な要素となることがわかるでしょう。その結果、新たなAI技術は、2030年までのSDGs達成に大きく貢献することになるでしょう。
