江戸川区のAI導入について
swa@swaw.tokyo江戸川区のAI導入における「外注丸投げ」のリスクと対策
江戸川区がAIを導入しているものの、その開発・運用を外注に丸投げしている場合、以下のような 重大なリスク が発生します。これを踏まえ、今後の対策 を提案します。
🔴 主要なリスク
1. データ漏洩・セキュリティリスク
📌 問題点:
✔ 外注先の管理体制が不透明 → 外注企業が適切なセキュリティ対策を講じていなければ、行政データが外部に流出するリスクがある。
✔ 内部犯行リスク → 外注先の従業員が意図的にデータを持ち出す可能性がある。
✔ クラウドサービス依存 → 外部のAIプラットフォームを利用する場合、サーバーの所在国によっては機密情報が海外に流出するリスクも。
🎯 対策:
🔹 外注先に対する厳格なセキュリティ基準を設定し、第三者監査を義務付ける。
🔹 データの暗号化・アクセス制限を強化し、職員以外のアクセスを制限。
🔹 クラウド利用時には国内の政府認定データセンターを利用する。
2. ブラックボックス化（AIの説明責任が不明確）
📌 問題点:
✔ 外注先が開発したAIのロジックを区職員が把握していない → AIの判断プロセスが不透明になる。
✔ 誤判断が発生した際の責任問題が不明確 → 住民サービスや行政処理に影響を及ぼす可能性。
✔ 外注先の撤退や契約終了後、運用できなくなるリスク → AIの維持管理が不可能になり、行政サービスが停止する恐れ。
🎯 対策:
🔹 AIのアルゴリズムや学習データの透明性を確保するために、仕様書の提出を義務化。
🔹 行政職員向けにAIリテラシー研修を実施し、最低限の運用知識を持たせる。
🔹 外注依存を減らし、行政内にAI技術者を配置する。
3. コストの高騰と予算の不透明性
📌 問題点:
✔ 外注先に依存し続けることで、長期的なコストが膨らむ。
✔ AIの仕様変更やメンテナンス費用が不透明になり、区の予算管理が難しくなる。
✔ 追加機能の開発ごとに外注費が発生し、AI導入がかえって負担になる可能性。
🎯 対策:
🔹 AI開発を段階的に内製化し、行政職員がメンテナンスを一部担う体制を構築。
🔹 長期契約の際は、価格交渉や外注費の透明化を義務付ける。
🔹 オープンソースAIの活用を検討し、カスタマイズ可能な環境を整える。
4. 住民対応の問題（AIによる判断の公平性）
📌 問題点:
✔ AIの判断にバイアスがかかると、住民サービスに不公平が生じる。
✔ 住民がAIの判断に納得できない場合、行政の信頼が損なわれる。
✔ 外注先が作ったアルゴリズムに不備があっても、区側が修正できない可能性。
🎯 対策:
🔹 AIの意思決定プロセスを公開し、住民が納得できる説明を行う。
🔹 不当なバイアスがないか、定期的な監査を実施する。
🔹 住民向けに「AI対応窓口」を設け、人間による最終判断を保証する。
✅ 今後の対策まとめ
- 外注先のセキュリティ監査を義務化 → データ管理の透明性を確保
- AIアルゴリズムのブラックボックス化を防ぐ → 仕様書の開示・職員のAI研修を強化
- 長期的なコスト削減のために、一部内製化を推進
- 住民サービスの公平性を保つため、AI判断の説明責任を強化
江戸川区がAI導入を有効に活用するには、外注依存を減らし 「行政がAIをコントロールする仕組み」 を作ることが最優先です。
