[論文レビュー] AI for bureaucratic productivity: Measuring the potential of AI to help automate 143 million UK government transactions

Vincent J. Straub, Youmna Hashem+6 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2024

Stock Market Forecasting MethodsDecision Sciences被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、イギリス中央政府の377のサービスをマッピングし、年間で1億4300万件の複雑で繰り返し発生する市民向け取引を推定した。そのうち84％がAIによって高度に自動化可能であることが判明した。1件あたり1分の自動化のみで、年間で1,200人年分の作業が削減可能であり、官僚制度の生産性向上に向けた大きな機会を示している。

ABSTRACT

There is currently considerable excitement within government about the potential of artificial intelligence to improve public service productivity through the automation of complex but repetitive bureaucratic tasks, freeing up the time of skilled staff. Here, we explore the size of this opportunity, by mapping out the scale of citizen-facing bureaucratic decision-making procedures within UK central government, and measuring their potential for AI-driven automation. We estimate that UK central government conducts approximately one billion citizen-facing transactions per year in the provision of around 400 services, of which approximately 143 million are complex repetitive transactions. We estimate that 84% of these complex transactions are highly automatable, representing a huge potential opportunity: saving even an average of just one minute per complex transaction would save the equivalent of approximately 1,200 person-years of work every year. We also develop a model to estimate the volume of transactions a government service undertakes, providing a way for government to avoid conducting time consuming transaction volume measurements. Finally, we find that there is high turnover in the types of services government provide, meaning that automation efforts should focus on general procedures rather than services themselves which are likely to evolve over time. Overall, our work presents a novel perspective on the structure and functioning of modern government, and how it might evolve in the age of artificial intelligence.

研究の動機と目的

• イギリス中央政府における市民向けの事務手続きの規模と構造を測定すること。
• これらの手続きの、特に複雑で繰り返し発生する手順に対するAI駆動自動化の可能性を推定すること。
• 直接測定を行わないで取引件数を推定するモデルを構築し、サービス全体にスケーラブルに適用可能な評価手法を提供すること。
• 高いサービスの入れ替え率を踏まえ、特定のサービスではなく一般化された手続きワークフローを自動化の対象とすべきであることを同定すること。
• 政府が高影響力で自動化可能な行政プロセスにAI投資を優先するためのデータドリブンなフレームワークを提供すること。

提案手法

• 公開データソース、サービスディレクトリ、デジタルサービスプラットフォームを用いて、377のイギリス中央政府サービスをマッピングした。
• データ交換と意思決定を伴う、201のサービスにまたがる年間1億4300万件の複雑で繰り返し発生する取引を特定・定量した。
• ルーチン性と認知的複雑さに基づき、タスクを「高度に自動化可能」と分類するため、AST（Automatability Score Threshold）インデックスを適用した。
• 自然言語処理や文書処理に焦点を当て、タスクの生成AI対応度を評価するため、PGenAIルーブリックを用いた。
• サービスの特徴と歴史的パターンを用いて、不完全なデータを有するサービスの取引件数を推定する予測モデルを開発した。
• 公共部門の文脈に適合させるために調整されたISCO-08タスク分類システムを用いて、タスクレベルの自動化可能性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 イギリス中央政府は、年間でどれほどの複雑で繰り返し発生する市民向け取引を実施しているか？
• RQ2 現在のAI技術、特に生成AIを用いて、これらの取引のどの程度が自動化可能か？
• RQ3 時間のかかる手作業によるカウントを実施せずに、取引件数をどのように推定できるか？
• RQ4 これらの取引を自動化することで得られる生産性向上の潜在的効果は何か？AI投資はどのように優先すべきか？
• RQ5 サービスの入れ替え率は、自動化イニシアチブの持続可能性とスケーラビリティにどのように影響するか？

主な発見

• イギリス中央政府は、377のサービスを通じて年間およそ10億件の市民向け取引を実施している。
• そのうち1億4300万件が、データ交換と意思決定を伴う複雑で繰り返し発生する取引であり、201のサービスに分散している。
• この1億4300万件の複雑な取引のうち84％が、現在のAI技術を用いて「高度に自動化可能」と分類された。
• 1件あたり1分の自動化のみで、年間で1,200人年分の作業が削減可能である。
• 不完全なデータを有するサービスの取引件数を推定するための予測モデルが開発され、手作業による測定への依存が軽減された。
• 高いサービスの入れ替え率を踏まえると、自動化は特定のサービスではなく、一般化された手続きワークフローを対象とすべきである。