政府はAIに意思決定を委ね続けているが、すでに問題が発生している　g.calder

Governments Keep Letting AI Make Decisions & It’s Already Going Wrong　By g.calder on October 26, 2025 • ( 7 Comments )

https://expose-news.com/2025/10/26/governments-letting-ai-make-decisions-going-wrong/　

世界中の政府は、時間と費用の節約を目指してAIシステムの導入を急いでいます。その売り文句は決まって、警察のスマート化、渋滞の短縮、不正検知の精度向上といった効率性の向上です。しかし、現実ははるかに複雑です。自動化システムは給付金を不当に削減し、顔認証技術は安全対策を上回るペースで発展し、予測ツールは過去のバイアスを繰り返し利用しています。この世界的なスナップショットは、近年の最も深刻な失敗と、今後注目すべき点を概説しています。

すでに間違っているところ 

オランダの育児手当スキャンダル – 2021年 

自動化されたリスクプロファイリングと厳格な執行により、数千もの家庭が詐欺師と誤認され、正当なケースに対しても債務返済が誤って要求され、制度は揺らぎ、政治的な影響が政府の辞任につながりました。 

デンマークの失敗した福祉アルゴリズム – 2024年から2025年 

数十種類の不正検知モデルが給付金受給者を監視していました。人権団体アムネスティ・インターナショナルは、これらのアルゴリズムが大規模な監視や社会的弱者への差別につながる危険性があると報告しました。これらのシステムは、2025年まで監視が続く中、引き続き運用されました。 

フランスの予測型警察への反発 – 2025年  

市民社会は予測型警察の展開を記録し、2025年5月に全面禁止を求めました。証拠は、不透明で偏見を再現する可能性のある、ホットスポット予測とリスクツールの存在を示しています。これらのシステムは過去のデータに基づいて訓練されており、既に過剰警備されている可能性のある同じ地域に警察官を再び派遣しています。一方で、その仕組みを一般市民に啓蒙する取り組みはほとんど行われておらず、異議申し立てを行うための確実な方法もありません。 

米国、生体認証による国境検査を拡大 – 2025年  

顔照合は数百の空港、港、国境で実施されています。オプトアウト（本人確認の拒否）の選択肢もあるようですが、ほとんどの人にとって分かりにくく、精度は人口統計によって異なり、明確な数字はまだ公表されていません。人間の列は自動化列よりも遅いと報告されており、その利便性が新技術への順守を促す間接的なプレッシャーとなっています。 

オーストラリアのロボデットの余波と新たな自動化の欠陥 – 2023年から2025年 

王立委員会は、この自動融資スキームが違法かつ有害であると認定しました。2025年には、監視機関がターゲット社のコンプライアンス・フレームワークにおけるITの不具合に起因する、ジョブシーカーの不正なキャンセルが数千件発生していることを指摘しました。対策が発表され、謝罪も行われましたが、インセンティブ制度は依然として慎重さよりもスピードを重視していました。  

インドで続く生体認証の失敗 – 2025年  

生体認証の不具合や停止により、多くの人々が配給や給付金の受け取りを妨げられています。当局は指紋認証の不具合を補うために顔認証を試験的に導入し、その逆も試みていますが、ある生体認証が不具合を起こし、さらに別の生体認証が重なると、同じIDに依存するサービス全体にエラーが広がる可能性があります。 

失敗の背後にある共通のテーマ

国やユースケースをまたいで、同じ特徴が繰り返し現れています。まず不透明性です。ベンダーや政府機関は秘密保持を主張しますが、人々はモデルがなぜ自分たちにフラグを付けたのか推測するしかなく、異議を申し立てる余地はほとんどありません。次に、実装の規模が大きなエラーを引き起こしやすいです。全国に展開されたコードの間違いは、記録的な速さで何千人もの人々に危害を加える可能性がありますが、より遅い、人間が管理するシステムであれば検出できたでしょう。「バイアスイン、バイアスアウト」はモデルに共通する3つ目のテーマであり、これは、トレーニングが警察や福祉のパターンにおける昨日の偏見に基づいており、明日の決定を行うことが期待されていることを意味しています。4つ目は、システムが生成したエラーに関係なく、システムを「元に戻す」ことが政治的に難しいことです。ツールが稼働し、パフォーマンス目標または主要な政府システムに接続されている場合、ロールバックはほぼ不可能になります。 

みんなは今何を作っているのか?

USA 

各機関は、空港、国境、港湾における顔認証システムの拡充を進めるとともに、自動在庫管理と「高影響」のリスク管理体制を導入しています。国家レベルでの試験運用の恒久化、機関間のデータ共有の拡大、そして大規模なプラットフォーム契約には注意が必要です。ここでのリスクとしては、顔認証ソフトウェアにおける人口統計学的バイアスや、数十億ドル規模の非公開契約に埋め込まれた意図的に不透明なベンダーロジックなどが挙げられます。 

中国

既存のカメラネットワークとリアルタイムデータベースに、より豊富な分析機能が追加され、渡航管理や居住管理との連携が強化されています。現在の顔認証に加え、歩行や音声によるモニタリングも導入され、極めて高精度な人口追跡の実現にますます近づいています。 

EU

最近のAI法は、政府に対し、AIツールを公開登録簿に掲載し、それぞれについて分かりやすい説明文書を公表し、監査可能な契約書を作成することを義務付けています。福祉、医療、警察システムで使用されているAIツールをリストアップした国のウェブサイトが登場するでしょう。新たな文書が公開されるでしょうが、果たして成果は改善されるでしょうか？必要な情報は公開しても、従来通りの偏りと脆弱な異議申し立てルートでシステムを運用し続ける可能性もあるでしょう。 

日本 

マイナンバーによる本人確認は、ICチップ読み取りや顔認証と連携し、医療や金融の窓口業務の自動化がますます進んでいます。各機関間で記録を連携させる地域展開や、国を悩ませてきたデータの不一致が、今後も公共サービスの利用を阻む事態に発展しないかどうか、注目が必要です。 

オーストラリア 

ロボデット後のシステムでは、債務や給付金の決定に人間によるレビューが加えられ、コミュニケーションにおける理由がより明確になり、外部監査も可能になっています。人間による承認とエラー率に関する独立したレポートを備えた不正分析、そしてITの不具合による支払いのキャンセルや補償の遅延が続いているかどうかに注目しましょう。 

インド 

各州は、指紋認証が機能しない地域で顔認証ソフトウェアを試験的に導入し、福祉給付や警察活動における自動トリアージを検討しています。福祉、銀行、旅行データベース間の連携が深まることが予想され、生体認証が機能しない場合の除外事例や、フラグが付けられた市民に対する不服申し立ての手段が脆弱なケースにも注意が必要です。 

AIシステムがすべてを網羅するようになる

国境と旅行：旅行拠点における顔認証システムの導入が急速に進む一方で、監視リストはより複雑になり、誤認証によって本人が取り残される可能性が高まっています。意図的にオプトアウトの手続きを遅らせることで、より多くの人々がひそかに自動認証を受け入れるようになるでしょう。 

警察活動：古いデータを使用して警察モデルをトレーニングすると、フィードバック ループが作成され、以前に過剰にアクセスされたエリアにモデルが戻される一方、新しい問題エリアを特定してアルゴリズムに取り込むのに時間がかかります。 

デジタルID：世界中で展開されている国民IDプログラムは、まもなく銀行口座、納税申告書、医療制度、福祉制度と連携することになるでしょう。たった一つの間違いが社会全体のロックアウトにつながり、生体認証のレイヤーがさらに問題を複雑化させる可能性があります。 

どのように機能すべきなのか

自動化された政府システムの広範な導入が成功し、透明性を確保するためには、以下の原則が実践されなければなりません。政府のAIツールはすべて、使用するデータ、既知の限界、精度レベル、そして失敗した場合の責任の所在など、国民に明確に説明されなければなりません。自動化された決定は金銭、自由、そして法的地位に影響を与えるため、異議申し立てを行うための現実的な手段が必要です。フラグが付けられた人々は、理由を書面で受け取り、数日以内に担当者によるレビューを受ける必要があります。 

デリケートな分野への導入は、段階的に進めるべきです。福祉、警察、国境管理に関しては、パイロットプログラムを用いて少人数のグループで試験運用を行い、被害を測定し、独立した審査によってシステムの拡張が安全であると判断された場合にのみ、システムを拡大すべきです。偽旗は必ず評価される必要があり、ミスがどれだけ迅速に解決されたかに関するデータは公開されるべきです。 

各展開は、そのサービスに責任を負う人間に割り当てられ、懸念を表明して実際の対応を求める人のために連絡先の詳細と簡単なプロセスが概説されている必要があります。 

最後に、各導入は事前に合意した時点で再評価する必要があります。メリットが不明確であったり、リスクが高まったりした場合は、サービスを再開する前にシステムを見直し、更新する必要があります。 

最終的な思考

AIは国家を支援するだけでなく、システム全体の思考様式を変革します。優れたシステムは、リスクを軽減しながらスピードと効率性を向上させますが、ここ数年で既に見てきたように、自動化された意思決定が常に正しい答えであるとは限りません。人間の判断力を取り戻し、システムを理解しやすくし、人々が迅速かつ公平に回答を得る方法を必要としています。 

ご意見はこちら

あなたの国ではどのような取り組みが行われていますか？これまでの展開と国民の認識はいかがですか？政府機関における自動化の到来に楽観的ですか？それとも、制御された災害を招くものでしょうか？ぜひご意見をお聞かせください。