AIがソーシャルグッドのために大きな影響を与える方法とは？

AIがソーシャルグッドのために大きな影響を与える方法とは？

タイトル：AIがソーシャルグッドのために大きな影響を与える方法

目次：

1. はじめに
2. 技術の採用と応用の遅れ
3. 私自身について
4. 技術とビジネスの融合による社会的なインパクト
5. 複雑な利害関係者との協力
6. AIを活用した普遍的な医療の実現
7. 結核の予防と対策
8. 小規模農家の所得倍増
9. データ収集の課題と多様な設定
10. AIによる医療デバイスとしての評価基準
11. 綿花栽培におけるAIの活用
12. 利害関係者の共創とシステムアプローチ
13. AIの信頼性と説明責任
14. AIを活用した斬新なアプローチの必要性
15. AI for Social Goodのための協力と提案
16. まとめ

第1章：はじめに

皆さん、おはようございます。今日はこちらに呼んでいただきありがとうございます。これまでの講演はとても刺激的で、たくさんのことを学ぶことができました。私のプレゼンテーションでは、日常的に意識することが少ない場所や人々へ皆さんを連れて行きたいと思います。デジタル革命から遅れた世界について話します。この分野では、技術の採用や実用化が遅れており、約30年の遅れがあると言えます。

第2章：技術の採用と応用の遅れ

まず、私について少しお話ししましょう。約15年前、この本が大流行しました。私もその思想に共鳴し、技術とビジネスを社会的な善をもたらす力として活用するために社会企業を設立しました。私はインドの半農村地域で育ち、10年間アメリカで過ごした後、インドに戻り、太陽光発電のスタートアップと医療機器のスタートアップを立ち上げました。スタンフォード大学でエンブレースを立ち上げたとき、私たちは安価な保育器を作るように求められました。私たちはデザイン思考の学生だったので、ユーザーリサーチを行いました。その結果、課題はスキル、インフラ、メンテナンスだということがわかりました。そこで、ほとんどの訓練なしで誰でも使用できる、電力不要の保育器を開発しました。しかし、これがインパクトにつながったかというと、実はそうではありませんでした。私が参加した時点で、受賞歴は顧客よりも多かったのです。医師に最初の製品を使用してもらうためには、クリニカルトライアルの後でさえ、彼らを納得させる必要があったのです。私たちの旅は、1つの州政府から始まり、1つのパイロットから始まり、シリアの難民キャンプを含む25カ国に広がり、ほぼ50万人の赤ちゃんに影響を与えました。

このように、製品や技術単体ではインパクトを生み出すことはできないということに気づきました。実際には、持続的な変化をもたらすためには、複雑な利害関係者と協力する必要があります。これは非常に革新的なアプローチを要する作業です。では、なぜそうであるのかを見てみましょう。ここで起こっていることをご存知ですか？これはインドの基礎保健センターのデータ入力作業員です。彼は2か月前のデータを入力しています。Excelシートが戻ってきて、「このデータはまだ欠けている」という指示を受けたためです。彼は助産師の手書きのメモからデータを入力しています。私たちが参加するためには、通常考えもしない決定を下す「トップの管理者」の存在に注意を払う必要があります。このトップの管理者たちは、今日までに連携しない60個のテクノロジーシステムが存在すると言うこともできます。具体的な例を挙げると、医療や公衆衛生の研究は独立して行われ、農業の研究も別個に行われています。今日、実際に適用できる農業の害虫アラートの定義も存在しません。ですから、皆さんが本当にインパクトを持つためには、これらの利害関係者と協力する必要があります。

幸運なことに、約18か月前にWadhwani AIが設立され、私たちは社会貢献のためのAIソリューションを構築するための国際的な非営利研究機関としての役割を果たしています。現在、私たちの主な焦点は、AIを活用してフロントラインで普遍的な医療を実現する方法です。フロントラインとは、施設ではなく、家庭やコミュニティのことを指します。また、結核を根絶し、HIVとマラリアの合計よりも多くの人々の命を奪っている病気である結核をどのように減らすか、小規模農家の所得を倍増させる方法を探求しています。

私たちはこれらの具体的な課題に取り組む一方で、UNDPやUN ITU、インド政府などの組織のために基本的なトレーニングやリーダーシップを提供する必要がありました。さらに、私たちはデータがしばしば十分でないことにも直面しており、利用可能なデータを構築する手段を見つける必要があります。また、データを得るためのパートナー組織と協力することも重要です。具体的には、自動運転車においてトヨタと連携する必要があるように、ライダーの開発においても各国の農業プログラムと連携する必要があります。技術と製品のスケールを考える上で重要です。

第6章：AIを活用した普遍的な医療の実現

私たちは、AIを活用してフロントラインで普遍的な医療を実現する方法に重点を置いています。フロントラインとは、施設ではなく、家庭やコミュニティのことを指します。具体的には、新生児の成長を追跡することや低出生体重の赤ちゃんの特定などにAIを活用しています。低出生体重の赤ちゃんは死亡リスクが20倍、生涯にわたる疾患のリスクも高まります。しかし、現在は低出生体重の赤ちゃんのうち、正しく分類されているのは50％に過ぎません。私たちの目標は、これを改善することです。

第7章：結核の予防と対策

結核は現在、HIVとマラリアの合計よりも多くの人々の命を奪っている病気です。私たちはインドの国立結核プログラムの公式AIパートナーとして、結核に関するさまざまな課題に取り組んでいます。これには、結核患者の「見落とし」の解決、スクリーニングおよびトリアージ、治療および服薬管理などが含まれます。

第8章：小規模農家の所得倍増

現在でも2億5000万人の人々が綿花に依存しています。特にインドでは、30,000,000人が綿花栽培にかかっています。綿花は彼らにとって重要な収入源であり、農業の困難を乗り越えるために必要なものです。しかし、害虫による損失が問題となっています。私たちは農業プログラムで活動しているエクステンションスタッフやリードファーマーにAIを提供し、害虫の写真を撮ると瞬時にアドバイスを受け取れるようにしています。

第11章：綿花栽培におけるAIの活用

私たちのポートフォリオの1つに、綿花栽培におけるAIの活用も含まれています。綿花栽培は約3億人の人々にとって重要な収入源ですが、農家たちはさまざまな問題に直面しています。私たちは、エクステンションスタッフやリードファーマーにAIを提供して、害虫の見つけ方や数え方などのアドバイスを提供しています。

第14章：AIを活用した斬新なアプローチの必要性

AIを活用してソーシャルグッドを実現するためには、斬新なアプローチが必要です。これまでにない問題解決方法を見つけるために、利害関係者と協力し、システムアプローチを取る必要があります。また、データのニーズを慎重に考える必要があります。利用目的や状況に応じて、精度のトレードオフを考慮する必要があります。さらに、AIの信頼性と説明責任も重要な要素です。

第16章：まとめ

AIをソーシャルグッドのために活用するためには、利害関係者との共同創造が重要です。私たちはさまざまなパートナーシップ形態での協力を歓迎しています。AI for Social Goodのためのハブを確立し、政策と倫理に関する研究所を作る計画も進めています。私たちの目標は、意義のあるAIを創造することで、社会的なインパクトを実現することです。私たちの研究所は皆さんに開かれており、自由に協力することができます。私の連絡先はメールアドレスです。皆さんとのコラボレーションを楽しみにしています。

ファクト：AIを活用した普遍的な医療の実現

• フロントラインにおける普遍的な医療の必要性
• 低出生体重の赤ちゃんへの対策
• 3Dモデルによる新生児の成長の追跡

ファクト：綿花栽培におけるAIの活用

• 小規模農家向けの害虫対策
• エクステンションスタッフとリードファーマーへのAI活用
• アドバイスの信頼性と説明責任の重要性

ファクト：AI for Social Good

• 利害関係者との共同創造の必要性
• システムアプローチの重要性
• 信頼性と説明責任の確保

［FAQ］

Q: AI for Social Goodはどのように実現されていますか？ A: AI for Social Goodは、各分野における利害関係者との協力によって実現されます。私たちはさまざまな組織や個人と協力し、社会的なインパクトを持つAIソリューションを共同開発しています。

Q: AIを活用した普遍的な医療のメリットはありますか？ A: AIを活用した普遍的な医療は、フロントラインでの医療のアクセスを向上させるという大きなメリットがあります。特に低出生体重の赤ちゃんへの対策によって、赤ちゃんの生存率や将来の健康状態を改善することができます。

Q: AI for Social Goodのプログラムに参加する方法はありますか？ A: AI for Social Goodのプログラムには、常勤の職員からインターンシップ、フェローシップ、コラボレーションまで、さまざまな形で参加することができます。私たちは、データとAIのバックグラウンドを持つ人々との協力を求めています。

リソース：Wadhwani AI、UNDP、UN ITU、Government of India