Google Cloud generative AI automates council planning operations｜Google Cloud の生成 AI が自治体の計画業務を自動化 | AIニュース最前線

政府省庁は、Google Cloud の生成 AI を自治体機関に展開し、都市計画業務の自動化を進めています。 公共部門の行政では、インフラ開発を遅らせる膨大な量の非構造化データを扱っています。英国中央政府は 2029 年までに新築住宅 150 万戸を建設するという目標を設定しました。地方計画当局は、分厚い書類による事務処理の遅れに直面し、これらの開発スケジュールが延期されています。 これらの制約に対処するため、住宅・コミュニティ・地方政府省（MHCLG）と科学・イノベーション技術省（DSIT）は、自治体の処理を加速するために設計された 2 つの機械学習ツールを拡張しました。Google Cloud Summit London で発言した当局者は、『Extract』アプリケーションの全国展開および『Augmented Planning Decisions』（APD）プロトタイプの進展を確認しました。 Google DeepMind の首席 AI レディネスオフィサーであるリラ・イブラヒム氏は、「英国にはコミュニティが必要とする住宅を建設する機会があるが、地方自治体は膨大な書類作業に直面している。そのため、現実世界のボトルネックを解決するために、地方自治体と直接協力して高度な計画ツールを共同で開発している。 これにより意思決定にかかる時間を大幅に短縮し、プランナーが未来に集中して英国の建設をより迅速に進められるようになる。」 世帯主からの申請 – 屋根裏部屋の変換や物件の拡張など、一般的な住宅改修を含むもの – は、毎年提出されるすべての計画申請のほぼ 70% を占めています。これらの標準的な申請を手動で評価するには、計画担当者が地域政策文書、歴史的アーカイブ、非構造化 PDF ファイルを照合するために数時間を費やす必要があります。 このような反復的な評価プロセスは、大規模なインフラや商業開発の支援に充てられるはずだった管理時間を消費してしまいます。自動化の導入はこの管理リソースの配分を対象としており、申請決定までの期間を 50% 短縮することを目指しています。 Google Cloud の生成 AI ツールの主要機能 MHCLG（住宅・地域コミュニティ省）と政府の応用 AI チームである「AI インキュベーター (i.AI)」のエンジニアが、Gemini ファウンデーションモデルを使用して内部で Extract ツールを開発しました。20 以上の地方計画当局での試験を経て、管理者はこのアプリケーションをイングランド内のすべての自治体に拡大適用しました。 Extract は、レガシーな PDF レコードに閉じ込められた非構造化データを解析し、数時間かけて数百ページにわたる歴史的計画ドキュメントを、数分で構造化されたデジタルデータセットに変換します。試験段階の運用データによると、このツールにより自治体あたり年間約 255 時間の手動データ入力が不要になります。この削減により、地方当局は人員を複雑な評価タスクへ再配置することが可能になります。 大規模言語モデルを公共セクターのワークフローに統合するには、エンタープライズグレードのセキュリティ環境が必要です。地方自治体は機密性の高い市民記録を取り扱うため、データ漏洩を防ぐための厳格なリスク管理プロトコルが求められます。 政府は、データの主権を維持しつつ保護された運用環境を確立するため、Gemini モデルを Google Cloud 上でホストしました。このクラウド環境には、プロンプトインジェクション攻撃を含む悪意のある入力をブロックするためのアクティブなセキュリティコントロールが備わっています。この技術的フレームワークにより、テストおよび本番の計算サイクル中も機密性の高い自治体データが安全に保たれます。 一方、APD システムは、主要な 4 つの行政業務を自動化することで、都市計画担当官に対する分析アシスタントとして機能します： このシステムは、データのバックログを前処理し、欠落している情報のギャップをフラグ付け、コアとなる地理サイトデータを統一されたユーザーインターフェースに抽出して担当官がレビューできるようにすることで、 incoming ドキュメントを統合します。 ソフトウェアは関連する国および地方のゾーニング法を特定し、コンプライアンスの余裕度を評価し、手動検証のための正確な政策引用を追加します。 アプリケーションは公衆からの相談文書を解析し、利害関係者の異議や歴史的な法的先例を要約します。 モデルは、技術的根拠と推奨される承認条件を含む最終評価報告書の初期ドラフトを生成します。 プロトコルにより、すべての申請に対する最終的な意思決定権は人間の計画担当官が保持することが定められています。このソフトウェアは、最終承認または却下を独立して自動化するものではありません。スタッフメンバーは機械学習モデルによって生成されたテキストの各行を検証し、分析推論を修正してから報告書を承認します。 規制上の説明責任を維持するため、APD プロトタイプは内部処理ステップを順次記録します。この仕組みは監査可能な思考連鎖（chain of thought）を確立し、処理されたすべての申請に対する検証トレイルを作成して、担当官の最終決定を支援します。 地方自治体の計画試行とスケーリングのタイムライン APD プロトタイプの開発は、公共部門の管理者と Google Cloud、Google DeepMind、Faculty のエンジニアチームを結びつける協働フレームワークに依存しています。 アルファ版は、バーネット・ロンドン特別区（London Borough of Barnet）、ドーセット郡議会（Dorset Council）、ケンブリッジ・ロンドン特別区（London Borough of Camden）の 3 つの地方自治体でライブテスト中です。これらの異なる地域管轄区域全体でのテストにより、開発者は多様な地方政策に対してソフトウェアを検証するための varied な市町村データセットを得ることができます。 中央計画担当者は、2027 年までにアルファフェーズを完了し、APD ツールをイングランドの 300 を超えるすべての地方自治体に展開する意向です。Google Cloud は、日常業務中に生成される数千件の並列推論クエリ（inferencing queries）を管理するために必要な弾力的なコンピューティングインフラストラクチャを提供します。 Faculty の公共サービス担当ディレクターであるポール・マルトビー氏は次のようにコメントしました。「英国の計画制度は行き詰まっています。計画担当官たちは、屋根裏部屋の転用申請を審査するために時間の半分を費やさなければならず、住宅団地や倉庫に関する申請は保留せざるを得ません。 計画担当官と共に構築された当社の AI システムは、単純な計画申請の審査という退屈な作業から解放し、迅速な意思決定が可能になります。これにより、計画担当官は重要な大規模開発に注力でき、何よりも、家族が数ヶ月もの遅延と不確実性を経験することなく自宅を改善できるようになります。」 バーネット区の成長担当執行役員であるナイシャ・ポライン氏はさらに、「このツールには関連情報を収集し、暫定的な評価を行い、報告書の基礎となる草案を作成する能力があり、計画申請の事務処理に費やされる担当官の時間を大幅に節約し、住民への意思決定プロセスを加速させることに貢献できます。その結果、区内での住宅建設成長目標の達成に大きく寄与することになります。」 MHCLG（住宅・地域・自治体省）、i.AI、Google DeepMind、Faculty 間の連携は、エンタープライズソフトウェア工学における構造化された役割分担を確立するものです。公共省庁が政策指針と法的境界を定義し、外部の技術パートナーが基盤となるモデルアーキテクチャ（architecture）の設計と展開を担当します。 これらのシステムの統合成功は、高度な言語モデルを安全なパブリッククラウドインフラ内でホストして、中核的な行政業務を処理し、公共サービスの提供を近代化することが実現可能であることを示しています。 関連記事：EU は AI 法の 8 月期限に先駆け、AI コンテンツのラベリングに関するプレイブックを発表しました ![image](https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai-expo-banner-2025.png) 業界リーダーから AI やビッグデータについてさらに学びたいですか？アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催される「AI & Big Data Expo」をご覧ください。この包括的なイベントは TechEx の一部であり、サイバーセキュリティ & クラウドエキスポなど他の主要なテクノロジーイベントと併催されています。詳細はこちらをクリックしてください。

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