2025年1月7日
コロンビアの零細企業家への融資から、エチオピアにおける妊産婦死亡率の低減、世界中の難民への救命情報の提供まで、人工知能の力は、社会包摂と経済的エンパワーメントの可能性と結びつきつつある。
社会への影響を目的としたAIの活用方法を再定義するべく、5つの組織が「人工知能によるインクルージョン加速チャレンジ」の受賞者として、それぞれのソリューションを開発・拡大していく。このチャレンジには、82カ国から500件以上の応募があった。受賞者には、インドの小規模養蜂家向けのソーシャルエンタープライズや、患者が十分に活用されていない連邦政府の給付金を受け取れるようにする米国のイニシアチブも含まれており、受賞者には20万ドルの賞金と、Mastercardとdata.orgからの技術支援およびメンターシップが提供される。その大会を後援したのは、その団体だった。
Mastercard Newsroomは、受賞組織のリーダーたちに、社会セクターにおけるAIソリューション構築の課題、偏見を軽減し、包括的なモデルを構築するための取り組み、そしてこの技術にとって最も有望な他のセクターについて話を聞いた。
コロンビアでは、約600万もの企業が零細企業であり、従業員10人未満、少額の資本で事業を営んでいる。そのうち、実績に関する情報不足や財務履歴の欠如のため、正式に融資を受けられるのはわずか9％に過ぎず、これが莫大な資金不足を生み出している。
Quipuは、AIを活用して小規模企業の信用度をより正確に評価することで、非公式経済における情報格差を解消します。この評価は、モバイル取引履歴、ソーシャルメディアでのやり取り、SMSや支払いパターン、インテリジェントな資金分配と債権回収といった非伝統的なデータを分析するスコアリングモデルによって実現されます。また、これらの企業が財務情報と非財務情報の両方に基づいて代替的な信用スコアを構築できるようにする資金調達プラットフォームとマイクロローンも提供しています。Quipuのアプリを使えば、顧客は数分で運転資金を申請でき、2日以内に融資が振り込まれる。
20年前、エチオピアは農村部の医療における新たなモデルを導入し、何千人もの医療普及員を育成・配置して地域社会にサービスを提供しました。その結果、母子保健の著しい改善、新規HIV感染者数や結核・マラリアによる死亡者数の減少など、数々の成果が得られました。
その成功をさらに発展させるため、 IDinsightはLast Mile Healthおよびエチオピア保健省と提携し、医療従事者が複雑な症例についてリアルタイムの医療指導を受けることができるAI搭載のコールセンターを開設する。同組織のAIソリューションには、保健省の包括的なガイドラインに基づいた症例管理システムと質疑応答サービスが含まれ、コールセンターのエージェントにリアルタイムのサポートを提供し、エージェントは電話を通じて医療従事者に重要な情報を伝えることで、医療従事者が患者のケアと質の高い医療の提供に集中できるようにする。
紛争、自然災害、貧困、暴力によって、世界中で過去最多となる1億2000万人が避難を余儀なくされている。危機の影響を受けた人々は、限られた情報の中で、安全な場所へ避難する過程で、人生を左右するような重大な決断を下さなければならない。2015年、国際救助委員会は「サインポスト・プロジェクト」を開始しました。これは、利用者が正確かつタイムリーな情報を見つけたり、重要なサービスにアクセスしたり、地元のモデレーターに直接質問したりできるデジタルヘルプセンターを設置するものです。例えば、「どうすれば住居を確保できますか？」といった質問ができます。一時的な就労許可証を取得できますか？子供を学校に入学させることはできますか？Signpostは世界中で30近いプログラムを展開しており、2024年には600万人以上のユーザーがSignpostを利用する見込みです。
しかし、避難民の数が増えるにつれて、情報ニーズも増大する。2023年のアフガニスタン危機の間、あるFacebookの投稿が1か月以内に3万件ものメッセージを引き起こし、現地のSignpostチームの6人のモデレーターは対応に追われた。2024年、IRC主導のSignpostプロジェクトは、AIエージェントと人間の監視を通じて重要な情報の伝達を強化するために、Signpost AIを立ち上げた。このシステムは、モデレーターの負担を軽減し、より複雑なケースに集中できるようにすると同時に、世界中の避難民が資源やサービスにアクセスしやすくするための、タイムリーかつ正確な対応を保証することを目的としています。
インドは依然として世界の農業大国だが、農業バリューチェーンの中で注目度が低い分野が一つある。それは養蜂だ。インドには40万人の小規模養蜂家がいるが、その多くは生計を維持するのに苦労しており、ましてや昆虫による受粉が作物の収穫量を向上させるための経済的可能性を高めることなど到底できない状況だ。インドでは、昆虫による受粉は年間225億2000万ドルの経済効果をもたらしており、蜂蜜や養蜂製品の市場規模をはるかに上回っている。しかし、インドの経済と栄養にとって不可欠な作物に関しては、その潜在能力は依然として大きく活用されていない。
そこでBuzzworthy Venturesは、小規模養蜂家、特に農村部や社会的に疎外されたコミュニティの女性、小規模地主、土地を持たない農民、部族の人々を支援するために、AIを活用したモバイルアプリケーション「Beekind」を開発した。このシステムはリアルタイムの洞察と予測分析を提供し、養蜂家が巣箱の健康状態を管理し、病気を診断し、蜂蜜の生産量を向上させ、変化する気候条件に適応するのに役立ちます。
救急医のアリスター・マーティンは、患者が救急外来を受診する主な要因が貧困であることをしばしば目の当たりにしてきた。彼は、「お金を薬として使う」こと、つまり患者が現金給付や連邦政府の給付金を受けられるように支援することが、健康と富の格差を縮めることで、健康状態の悪化の根本原因に対処できることに気づいた。
このことがきっかけとなり、リンク・ヘルスというプログラムが創設された。これは、SNAP、WIC、ライフラインといった未使用の連邦政府援助プログラムを患者と結びつけ、健康格差を悪化させる経済的負担を軽減することを目的としている。AIを活用した登録プラットフォームとチャットボットは、州および連邦政府から1000万ドルの給付金を引き出すことを目指しており、貧困の緩和、経済的ストレスの軽減、そして人々の幸福度の向上に貢献する。
「最大の課題は、融資を開始し、信用スコアを育成するための最初の資金を確保することでした。」新しい引受ソリューションを開発することは、鶏と卵の問題のようなものです。ソリューションを構築するには資金が必要ですが、テストするまでは資金を得ることができません。
「最初の課題は技術的なものです。」医療現場においては、治療法や推奨事項は100％正確でなければならない。幻覚など入り込む余地はない。これは、一般的な検索拡張型生成アーキテクチャとは異なるアプローチを必要とする。治療法と診断手順を正確に反映したグラフを作成する必要がある。
「2つ目の課題は、代表的なベンチマークと検証セットを作成することです。」モデルを繰り返し改良する前に、これらの労働者が尋ねる可能性のある質問と回答のデータセットが必要です。このデータセットには、彼らが質問する可能性のあるすべてのトピックを網羅し、略語、口語表現、絵文字など、彼らがどのように質問するかを考慮に入れる必要があります。高品質のベンチマークデータセットを構築するには、多くの場合、人間の注釈が必要となるため、費用がかかります。
「最大の課題の一つは、包括的かつ文脈に即した正確なAIツールを開発することだった。」少数言語、地域方言、文化的に微妙なニュアンスを含むコンテンツを理解できるようにAIを訓練するには、広範なデータキュレーション、人間の専門知識、およびテストが必要となる。さらに、AIが生成する応答が人道原則を遵守し、偏見を助長しないようにするためには、人間による監視や倫理的な出力のための憲法改正など、強固な安全策を構築する必要があった。革新性とこうした厳格な基準とのバランスを取ることは困難ではあるが、不可欠である。
「最大の課題は、高度なAI技術と、それが草の根レベルの農村地域でどのように導入されるかというギャップを埋めることだった。」インドにおけるインターネット接続は、手頃な価格のスマートフォンの普及により、2023年には7億人を超えるインターネットユーザーを抱えるまでに飛躍的に成長したが、Accessは依然として不均一である。このデジタルデバイドは、遠隔地の森林や村落におけるネットワーク接続の不安定さと相まって、安定した接続とユーザーとのインタラクションを必要とするAI駆動型ソリューションの展開にとって大きな障害となっている。
「公的給付制度を理解し、利用することは、多くの家族にとって大きな障壁となり得る。」しかし、最大の課題は、医療従事者が既に過重な負担を抱えている医療現場に、Link Healthの介入策を円滑に統合することだった。そのためには、医療従事者間の信頼関係を築き、ナビゲーターが患者ケアを妨げないようにしつつ、患者と医療システムに目に見えるメリットをもたらすことが求められた。
Quipuのメルセデス・ビダート氏は次のように述べています。「偏りを軽減するために、当社は多様なデータセットを使用し、AIモデルを定期的に監査し、人間が関与する検証を適用して、公正かつ公平な信用評価を保証しています。」当社のアルゴリズムは、性別や人種による偏見を防ぐために厳格なテストを受けており、倫理基準に沿うよう継続的に監視・更新しています。また、ユーザーがAIの決定に異議を申し立てたり、不服を申し立てたりできる、アクセスしやすい救済手続きも提供しています。
IDinsightのシド・ラヴィヌトゥラ氏：「まず、私たちはこれをオープンソースソリューションとして構築しています。」これにより、各組織がそれぞれのニーズに合わせてツールを拡張できるようになり、他の分野でも同様のツールの導入が加速することを期待しています。第二に、地域の実情に合わせて容易にカスタマイズおよび拡張できることを保証しています。これには、地域のガイドラインの遵守、AIモデルの切り替え、新たな安全対策の追加などが含まれます。各状況に合わせて微調整可能な共通モデルを作成することで、それぞれの環境固有の要件を尊重しつつ、ソリューションが広く適用可能であることを保証します。」
SignpostのAndré Heller氏は次のように述べています。「Signpost AIは、信頼できる情報源や地元のNGOから収集された、厳選され検証済みのデータを使用してトレーニングされています。」これにより、AIは地域の方言、文化的規範、少数言語を反映し、十分なサービスを受けていない人々にとって重要なギャップを埋めることができる。AIエージェントは音声入力とテキスト入力に対応しており、識字能力の低い人々でも利用しやすいようにしている。ツールは、ネイティブスピーカーやコミュニティモデレーターによってテストおよび改良され、正確性と包括性が検証されます。当社のAI憲法は、差別禁止やトラウマに配慮した言葉遣いなど、倫理的なルールを民主的に定め、偏見を軽減するための継続的な監査を実施しています。
Buzzworthy Venturesのモニカ・シュクラ氏は次のように述べています。「Beekindは、気候、植物相、農業慣行といった地域特有の要素を統合し、特定の地域、生態系、作物条件に合わせて、テクノロジーと人間的な触れ合いを組み合わせたソリューションを提供しています。」これを実現するために、私たちは地元の養蜂家、研究者、農業専門家、地域リーダーを積極的に巻き込み、実践方法、モデル、実施戦略の共同設計を行い、解決策が対象となる人々の生活実態に合致するように努めています。私たちは、インドの農業エコシステムにおいて重要な役割を担いながらも、十分な支援を受けていない女性や小規模農家を優先的に支援します。例えば、ジェンダーに配慮した研修を提供したり、対話のための包括的な場を設けたりすることで、女性が養蜂のバリューチェーンに積極的に参加し、その恩恵を受けられるように支援しています。包括性は単なる原則ではなく、私たちの取り組みにおける実践的な礎石です。
リンク・ヘルスのアリスター・マーティン氏は次のように述べています。「ナビゲーターは、患者が身体的にも精神的にも置かれている場所、多くの場合待合室で患者と接し、高齢者をメディケア貯蓄プログラムなどの福利厚生制度に登録するなど、患者個々のニーズに合わせてアプローチを調整します。」アクセシビリティを最優先し、信頼できるコミュニティメッセンジャーを活用するシステムを設計することで、このプログラムは多様な人々、特に十分なサービスを受けられていないコミュニティに効果的にサービスを提供できることを保証します。
Quipu社のメルセデス・ビダート氏：「AIモデルを構築する上で最も重要な要素はデータセットです。」優れたモデルとは、良好かつ公平な結果をもたらすモデルであり、それを可能にする唯一の方法は、各地域の特性を反映した多様なデータセットを用いてモデルを訓練することである。パズルのもう一つの重要な要素は、モデルを構築する人物またはチームです。AI関連の仕事のうち女性が担っているのはわずか20％に過ぎず、そのため成果がジェンダーの視点から評価されていない。AIソリューションを主導する女性をもっと増やす必要がある。
Sid Ravinutula、IDinsight: 「信頼性。医療現場において、誤診や不完全な治療は、壊滅的な結果を招く可能性がある。しかし、AIモデルは本質的にランダム性を示す。例えば、AIに同じ質問を複数回すると、わずかに異なる回答が得られる場合がある。同様に、質問の言い換えによっても、さまざまな答えが得られる可能性がある。ほとんどの回答は同じメッセージを伝える可能性が高いものの、中には不完全であったり誤解を招くものもあり、害を及ぼす可能性がある。すべての対応が正確、完全かつ敬意を払ったものであることを保証するためには、強固な安全策が不可欠です。
SignpostのAndré Heller氏は、「最大の懸念は、AIが偏見、誤情報、排除などを通じて害を及ぼす可能性だ」と述べている。社会的弱者にとって、誤った情報は人生を大きく左右する結果をもたらす可能性がある。AIが文脈に即した正確性、透明性、倫理性を確保するには、継続的な監視、テスト、そして現地の専門家との連携が不可欠である。私たちは、品質管理のための人間による監視、バイアス監査、倫理審査を実施して対応を改善すること、そして出力内容を規定し有害なリスクを軽減するAI憲法のような透明性の高い枠組みを導入することで、この問題に対処しています。私たちは、AIイノベーションと説明責任および信頼性とのバランスを取ることに引き続き注力していきます。
Buzzworthy Venturesのモニカ・シュクラ氏は、「AIモデルが、対象となるコミュニティを完全に代表していないデータを使用してトレーニングされると、既存の不平等を助長するリスクがあります」と述べています。例えば、多くのAIシステムは主要言語のデータを用いて訓練されているため、地方の方言や口語は十分に反映されていない。インドでは、多くの部族や地域社会が、しばしば充実したデジタルデータセットを持たない言語を話している。このような代表性の欠如は、これらのコミュニティのニーズを正確に解釈したり、対応したりできないモデルにつながる可能性がある。さらに、地域特有のアクセント、話し方、生活習慣などがしばしば見落とされるため、AIソリューションはこれらのグループにとって効果が低下したり、場合によっては有害になったりする可能性がある。」
リンクヘルスのアリスター・マーティン氏は、「最大の懸念は、AIシステムが既存の偏見を永続させる可能性、特に十分な医療サービスを受けられていない人々を対象とする場合におけるその可能性です」と述べています。綿密な監視がなければ、アルゴリズムは意図せず最も支援を必要とする人々を排除したり、彼らが直面する構造的な不平等を考慮に入れなかったりする可能性がある。意思決定におけるAIの透明性、説明責任、倫理的な利用を確保することは、格差の悪化を防ぐために極めて重要である。これが、プロセスの重要な局面で人間を関与させ続ける理由であり、AIツールを進化させていく過程でも人間を関与させ続ける理由でもあるのです。
メルセデス・ビダール、クイプ：「教育部門。教育は変化しており、私たちはそれをより民主的なものにする機会を得ていると私は信じています。Quipuが教育分野で行っていることは、WhatsApp上で動作する汎用AIアシスタントを開発し、顧客のビジネス管理を支援することです。企業ごとにコンサルタントを一人雇う必要はありません。1台のボットで、何百万人もの人々の教育と成長を支援できるのです。」
IDinsightのシド・ラヴィヌトゥラ氏：「IDinsightは特定の業界に限定されません。」このプロジェクトは健康分野に焦点を当てていますが、私たちは教育や社会保障の分野でもAIソリューションを開発してきました。農家は、地域医療従事者と同様に、情報へのアクセスにおいて同様の障壁に直面している。彼らは、自分たちの地域に適した最適な作物や肥料の配合を知る必要があり、作物の病気の診断や治療法に関する支援も必要としている。教育分野におけるAIの活用事例としては、個別指導、AIが生成する授業計画、AIを活用した評価や査定などが挙げられる。私たちは、女子の就学率向上に取り組むNGOのために、インドで学校に通っていない女子を特定するためにAIを活用しました。最後に、AIは市民が政府の給付金を受け取るのを支援することができる。これは、資格要件の確認や複雑な申請手続きの進め方に役立ちます。
SignpostのAndré Heller氏は、「AIの進歩に伴い、変革されない分野を考えるのは難しい」と述べている。問題はいつなのか、2年後なのか5年後なのかということだ。事業運営からデータ分析、医療における診断、そして事実上あらゆる分野の研究に至るまで、あらゆるものがこれまで見たことのない速さで進歩するだろう。問題は、人々がそれを効果的に活用できるようになる時期だけだ。具体的な例として、気象学と災害管理の連携が挙げられる。洪水、ハリケーン、干ばつ、異常気象などの気象警報や災害早期警報システムは、AIを活用することで大きな恩恵を受ける可能性を秘めている。高度なAIモデルは、リアルタイムの気象データや水文データを分析し、災害をより正確に予測するとともに、脆弱な人々、地域企業、サプライチェーン、政府機関などを含む、より包括的な対応のための早期警報を提供することができる。Signpost社は既にFloodHubを通じて洪水対応にAIを活用し始めており、AIによる予測と実行可能なリアルタイムの最新情報を組み合わせることで、地域社会が洪水に備え、その影響を軽減できるよう支援している。
Buzzworthy Venturesのモニカ・シュクラ氏は、「医療分野は、特に診断、個別化医療、そして特に地方における医療サプライチェーンの最適化において、AIから大きな恩恵を受けるだろう」と述べている。AIを活用したツールは、医療画像や診断検査を通して、マラリアや結核などの病気の早期発見に役立つ可能性がある。例えば、AIモデルは、資源が限られた環境であっても、胸部X線写真や血液サンプルを分析して、病気の初期兆候を検出することができる。これにより、診断と治療が迅速化され、最終的には医療サービスが行き届いていない地域における人命救助と医療費削減につながる可能性がある。AIは遠隔医療システムの物流を効率化し、医療物資やワクチンを医療サービスが行き届いていない地域にタイムリーに届けることを可能にする。これは農村人口の多い国々にとって極めて重要である。
リンクヘルス社のアリスター・マーティン氏は、「教育分野はAIから大きな恩恵を受ける可能性があり、特に恵まれない環境にある学生のための学習体験をパーソナライズする上で大きな可能性を秘めている」と述べている。AIは、従来のモデルでは不可能な方法で、学習におけるギャップを特定し、個別のサポートを提供し、生徒や家族に多言語のリソースを提供するのに役立ちます。質の高い教育へのアクセスにおける不平等を解消することで、AIは将来の健康や社会経済的な成果に革新的な影響を与える可能性がある。」