スタンフォード HAI、行政の「政策スラッジ」削減に AI ツールを提供
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スタンフォード大学の研究者らが開発したAIツールが全米の州法を分析し、膨大な規制の非効率性を解明、ニューヨーク州などがこれに基づき行政手続きの刷新を実行に移している。
AI深層分析を開く2026年8月4日 18:36
AI深層分析
キーポイント
AIによる「政策スラッジ」の可視化
スタンフォード大学HAIとRegLabは、全米50州の法文約5億語を分析するAIシステムを開発し、非効率な報告要件や古い条項のパターンを特定した。
学術論文による実証
同チームは「The Abundance of Reports and Incapacity of States」と題する論文で、州政府が抱える報告義務の過剰さと機能不全の実態を詳述し、イェール・ジャーナル・オン・レギュレーションに掲載予定である。
ニューヨーク州による行政刷新
この研究成果を受け、キャシー・ホーカル知事が「規制リセット」を命じる行政命令を発令し、州政府機関に対して古い要件や不要な報告の撤廃を指示した。
他州との連携と実装
カリフォルニア州やメリーランド州とも提携しており、これらの政府が法典から非効率な条項を削除して行政スピードを向上させる取り組みが始まっている。
報告要件の爆発的増加と非効率性
カリフォルニア州では2000年から2025年にかけて報告要件が400%増加し、メリーランド州では立法会期より長い14週間を要する報告も存在する。
重要な引用
This is a direct example of how AI can benefit millions of people.
People have lost confidence in their state to be able to deliver the way they want it to.
We have to shake it all up – be creative, and rethink government on a daily basis.
"The AI tool built by the RegLab team was instrumental in New York's Regulatory Reset, enabling us to convert unwieldy legalese into digestible datasets that will empower agency staff to systematically review mandated reports and identify opportunities for reform," said Zoe Jacobs, director of regulatory reform and delivery in the office of Gov. Kathy Hochul.
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編集コメント
本記事は、AIが単なる生成ツールを超えて、既存の複雑な社会インフラを再構築する実証的な役割を果たし始めた事例を示している。学術機関と州政府の連携により、技術的アプローチが即座に行政改革という形になった点は、今後のガバナンスにおけるAI活用の重要な指針となるだろう。
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官僚手続きは遅く、数十年も前の時代遅れな条項が市や州の規則を詰まらせることで事態はさらに悪化します。こうした「政策スラッジ」と呼ばれる古びたプロセスや陳腐な報告要件は、公務員を役所の煩雑な手続きに縛り付け、プログラム機能の不全を引き起こすことがあります。
スタンフォード人間中心人工知能研究所(HAI)とスタンフォードRegLabの研究者たちは、全米各地の市や州と協力してこのスラッジを発見し排除する取り組みを行っています。彼らは50州すべての州法約5億語をAIで分析し、スラッジに共通するパターンを明らかにしました。その詳細は、間もなく『イェール・ジャーナル・オン・レギュレーション』に掲載予定の「The Abundance of Reports and Incapacity of States」という新しい論文で発表されています。またRegLabはニューヨーク州、カリフォルニア州、メリーランド州とも連携し、これらの州政府が自らの法典からこうした条項を削ぎ落とす作業を開始するのを支援しています。
「これは、AI が数百万人の人々をどのように支援できるかを示す具体的な例です」と語るのは、スタンフォード大学ロースクールの教授であり、RegLab のディレクター兼 HAI 副所長を務めるダニエル・E・ホー氏です。「これらのツールは、時代遅れになった要件の整理や公務員の負担軽減に役立ちます。また、新規事業の開業、住宅建設、ライセンス取得などで手続きの遅延を避けたい一般の人々に対し、政府がより迅速に対応できる環境を整えます。私たちは、他の州や自治体もこのアプローチを採用し、行政の混乱を取り除いてほしいと考えています。」
こうした取り組みを踏まえ、ニューヨーク州のキャシー・ホーカル知事は今月、「時代遅れの規制と政策の見直し」を命じる行政命令を発令しました。これにより、州政府機関は「規制のリセット」を実施し、時代遅れの要件や重すぎる手数料、不要な報告書や委員会を撤廃することになりました。「人々は、州政府が期待通りに機能しないことに不信感を抱いています」とホーカル知事は最近の*ニューヨーク・タイムズ*記事の中で述べています。「すべてを根本から変える必要があります。創造性を発揮し、政府のあり方を日常的に見直さねばなりません。」
複雑な規制の整理
ホー氏とRegLabの研究チーム(Emily Robitschek、Ananya Karthik、Gabe Malek、Derek Ouyang)が共同執筆した新論文では、州法を約5億語規模で収集・分析しました。このAIシステムは、コード内のすべての条項を体系的にスキャンし、報告義務や委員会設置、手数料などの要件を特定します。
同ツールは昨年、サンフランシスコ市弁護士事務所と協力して検証されました。その結果、サンフランシスコの報告義務の3分の1以上を簡素化する法案が成立しています。
研究者たちは他の州パートナーとも連携し、こうした報告義務の普及状況や増加傾向、コスト、便益について調査を進めています。RegLabはメリーランド州と協力し、4つの州政府機関にわたる報告義務の推定コストと便益を特定・分析しました。カリフォルニア州では、レポートがどの程度ダウンロードされているかを収集し、その結果を州議会のレポート追跡システムと比較して検証しています。この州横断的な分析により、政府規模や政治的代表性といった制度的要因によって要件がどう異なるかも明らかになりました。
「RegLab チームが開発した AI ツールは、ニューヨークの規制リセットにおいて決定的な役割を果たしました。これにより、扱いにくい法律用語を消化可能なデータセットに変換し、各機関の職員が義務付けられた報告書を体系的にレビューして改革の機会を特定できるようになりました」と、キャシー・ホーカル知事事務所の規制改革および実施担当ディレクターであるゾーイ・ジャコブズ氏は述べています。
主要な発見:肥大化し、価値は低下
州横断的な分析や政府間の協力を通じて、いくつかの驚くべき事実が明らかになりました。
第一に、報告要件は時間とともに急増しています。カリフォルニア州では、2000 年から 2025 年にかけて報告要件が 400% も増加しました。メリーランド州では、立法会期がわずか 13 週間であるにもかかわらず、報告書を読み終えるのに最大で 14 週間を要する可能性があります。
第二に、報告要件の爆発的な増加により、多くの報告書が提出されないままになっています。カリフォルニア州では、進行中の報告書の 30% が一度も完了していない可能性があります。公務員自身さえもこれらの報告書の有用性に疑問を抱いています。メリーランド州の各機関は、廃止または統合の対象となる報告書を 20% と特定しました。
さらに、報告要件の影響力とコストは劇的に異なります。ある単一の報告書を作成するには、3,500 人のスタッフ時間と 87 万ドル以上がかかると試算されていますが、他の報告書は数時間の staff time で済み、数千回閲覧されることもあります。「州政府には、価値のある報告書を特定・維持しつつ、不要なものを整理するための合理的なプロセスが必要です」と、メリーランド州知事室でプロジェクトに関わった法学大学院生フェローを務めたマレック氏は語ります。「そのプロセスは、コストと影響に関するより良いデータから始まります。」
第四に、このチームは政府の肥大化に関する一般的な推測を検証することができました。エズラ・クラインとデレク・トンプソンの著書『Abundance』では、青い州(民主党支持州)の方が官僚主義的であると主張されていますが、ホー氏ら共著者の分析によると、報告要件は確かに民主党支持州でより一般的であるものの、その党派間の差は報告要件の全体規模に比べれば小さいものです。つまり、この問題は政党を跨いで存在しているのです。
本プロジェクトではまた、無効な条項が多数見つかり、コードの整理が必要であることが浮き彫りになりました。ニューヨーク州には現在も、「反逆的な」教師に対する措置について教育委員会が報告するよう求める条項が残っており、これは 1967 年に最高裁判所によって違憲と判断された赤狩りの名残です。
「法典化の本来の目的は、制定法の体系化を通じて法律を可読性のあるものにし、誰もがアクセスできるようにすることでした」とホー氏は語ります。「今回の研究が示しているのは、放置すれば政策スラッジ(不要な規制や手続きの蓄積)は全く逆の結果を招き、法律を読み解けなくし、プログラムを実行不能にしてしまうということです」。
政府にツールを提供する
政策スラッジに関する広範な調査に基づき、RegLabチームは、各自治体が今後の報告要件を把握できるよう支援するためのモデル州法も提供しています。このモデル法では、例えば、期限切れによる自動廃止(サンセット条項)の導入、デジタルリポジトリの整備、および報告義務に伴うコストと便益の軽量な追跡などが定められています。
またチームは、50州全体を網羅したスキャン結果と、誰でも報告要件を検索できるウェブサイト https://statereporting.reglabapp.com/ の公開も発表しました。ニューヨーク州の行政命令に加え、より身近なレベルでも動きがあります。カリフォルニア州ではこのデータを活用し、可能な限り紙ベースの報告書をデジタルダッシュボードへ移行する取り組みを進めています。
ホー氏は「この公共リソースが、人々にとって有益なプロセスと、公務員や市民を官僚主義の罠に閉じ込めるプロセスを見極めるための、思索深く人間中心のアナリシスを促すことを願っています」と述べています。
執筆者:
著者:ダニエル・E・ホー(Daniel E. Ho)氏
スタンフォード大学法学部ウィリアム・ベンジャミン・スコットおよびルナ・M・スコット教授、政治学およびコンピュータサイエンス(兼務)教授。スタンフォード人工知能研究所(Stanford HAI)のシニアフェロー兼副ディレクター、スタンフォード経済政策研究所(SIEPR)のシニアフェロー、行動科学における高度研究センターフェロー、そしてスタンフォード規制・評価・ガバナンス研究所(RegLab)所長。
著者:プリティ・ヘムマイヤー(Preeti Hehmeyer)氏
Stanford RegLab 執行ディレクター。
著者:ゲイブ・マレク(Gabe Malek)氏
スタンフォード法科大学院 JD コーパス、ナイト=ヘネシー・スカラー、Stanford RegLab の法学生アフィリエイト。
著者:デレク・オヤン(Derek Ouyang)氏
Stanford RegLab 研究ディレクター。
著者:アナニャ・カルティク(Ananya Karthik)氏
Stanford RegLab 研究フェロー。
本稿は、スタンフォード HAI および Stanford Impact Labs の一部支援により作成されました。Stanford RegLab はウィリアムとフローラ・ヒューレット財団からの一般支援を受けています。
原文を表示
Bureaucracy moves slowly, and decades of outdated provisions clogging the bylaws of cities and states only make it worse. Sometimes dubbed “policy sludge,” such obsolete processes and stale reporting requirements can trap civil servants in red tape and cause program dysfunction.
Scholars at the Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI) and Stanford RegLab are working with cities and states across the country to find and cut out this sludge. They developed an AI tool to examine 500 million words of state statutes across all 50 U.S. states to reveal common patterns in the sludge, which they detail in a new paper, “The Abundance of Reports and Incapacity of States,” forthcoming in the Yale Journal on Regulation. RegLab also partnered with the states of New York, California, and Maryland to help these governments start paring these provisions from their books to speed the pace of government.
“This is a direct example of how AI can benefit millions of people,” says Daniel E. Ho, faculty director of the RegLab,associate director at HAI, and a Stanford Law School professor. “These tools can clean up outdated requirements, reduce burdens on civil servants, and enable government to serve regular people who don’t want to face delays in filing for a new business, building a house, or securing a license. We hope that more states and cities will adopt this approach to clear clutter.”
Based on this work, New York Gov. Kathy Hochul issued an Executive Order this month, directing state agencies to carry out a “regulatory reset” to remove outdated requirements, burdensome fees, and obsolete and unnecessary reports and commissions. “People have lost confidence in their state to be able to deliver the way they want it to,” Hochul said in a recent New York Times story about the order. “We have to shake it all up – be creative, and rethink government on a daily basis.”
Mapping the Clutter
In the new paper, coauthored by Ho and RegLab researchers Emily Robitschek, Ananya Karthik, Gabe Malek, and Derek Ouyang, the team compiled a corpus of 500 million words of state statutes. They developed an AI system to methodically scan through all provisions of the code to identify reporting requirements, commissions, and fees.
They tested and validated the tool in collaboration with the San Francisco City Attorney last year; the findings of that project led to legislation that streamlined over a third of San Francisco’s reporting requirements.
The scholars are working with other state partners to understand the prevalence, growth, costs, and benefits of such requirements. RegLab worked with Maryland to identify and analyze the estimated benefits and costs of reporting requirements across four state agencies. In California, the team collected information about how often reports are downloaded and validated the findings against a tracker of reports by the California legislature. The cross-state analysis also allowed the team to understand how such requirements vary by institutional factors, like government size and political representation.
“The AI tool built by the RegLab team was instrumental in New York’s Regulatory Reset, enabling us to convert unwieldy legalese into digestible datasets that will empower agency staff to systematically review mandated reports and identify opportunities for reform,” said Zoe Jacobs, director of regulatory reform and delivery in the office of Gov. Kathy Hochul.
Key Findings: More Bloat, Less Value
The cross-state analysis and government collaborations have revealed several striking findings.
First, reporting requirements have ballooned over time. In California, reporting requirements grew by 400% from 2000 to 2025. In Maryland, it could take up to 14 weeks to *read* reports, when the legislative session is only 13 weeks.
Second, the explosion of reporting requirements means many reports are never filed. In California, 30% of ongoing reports may have never been completed. Civil servants themselves question the utility of these reports: Maryland agencies identified 20% as candidates for elimination or consolidation.
Third, the impact and costs of reporting requirements can vary dramatically. A single report was calculated to consume 3,500 staff hours and over $870,000 to produce. Others cost a few hours of staff time and are viewed thousands of times. “States need a rational process to clean up clutter while identifying and preserving reports that add value,” said Malek, who served as a law student fellow in the Maryland governor’s office working on the project. “That process begins with better cost and impact data.”
Fourth, the team was able to test common conjectures about government bloat. Ezra Klein and Derek Thompson’s book Abundance), for instance, claims blue states are more bureaucratic. Ho and his coauthors find that reporting requirements are indeed more prevalent in Democratic states, but this partisan difference is small relative to the scale of reporting requirements. In other words, the problem exists across party lines.
The project also surfaced a myriad of obsolete provisions, underscoring the need for code cleanup. New York still has a provision on the books that requires the Board of Regents to report on actions taken against “subversive” teachers, a Red Scare measure found unconstitutional by the Supreme Court in 1967.
“The original idea of codification – the process of compiling statutory law – was to make law legible and accessible,” Ho said. “What this work shows is that if left unaddressed, policy sludge can have the exact opposite consequence, making the law illegible and programs inoperable.”
Giving Tools to Governments
Based on extensive engagement with jurisdictions around policy sludge, the RegLab team is also providing a model state statute to enable jurisdictions to get a handle on reporting requirements going forward. The model statute, for instance, provides for automatic sunsetting, a digital repository, and lightweight tracking of costs and benefits of reporting obligations.
The team also released results of the full scan across the 50 states and a website to enable anyone to begin to explore reporting requirements. In addition to New York’s Executive Order, state action is underway closer to home, as the state of California is using this data to convert paper reports into digital dashboards where possible.
Ho noted, “We hope this public resource triggers thoughtful, human-centered analysis to determine what processes serve people, and which ones trap civil servants and citizens in red tape.”
Authors:
Daniel E. Ho* is the William Benjamin Scott and Luna M. Scott Professor of Law, professor of political science and of computer science (by courtesy), senior fellow and associate director at Stanford HAI, senior fellow at the Stanford Institute for Economic Policy Research (SIEPR), fellow at the Center for Advanced Study in the Behavior Sciences, and director at the Stanford Regulation, Evaluation, and Governance Lab (RegLab). *
Preeti Hehmeyer* is the executive director at Stanford RegLab. *
Gabe Malek* is a JD candidate at Stanford Law School, a Knight-Hennessy Scholar, and law student affiliate of Stanford RegLab. *
Derek Ouyang* is a research director at Stanford RegLab. *
Ananya Karthik* is a research fellow at Stanford RegLab.*
*This work was supported in part by Stanford HAI and Stanford Impact Labs. Stanford RegLab receives general support from the William and Flora Hewlett Foundation. *
AI算出
市場分析ainew評価標準
Stanford HAI が開発した AI ツールが行政手続きの効率化に応用された具体的事例であり、50 州規模のデータ分析という独自性が評価されるため novelty は高く設定。ただし、対象は米国政府機関であり日本企業への直接的な実装価値や情報は限定的である。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 100
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 50
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
今日のまとめ
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