テスト段階では新技術が議員らの過去の発言や決定が分析し、策定案について判断を行う。政府は議会の5年間分の活動データをシステムに提供した。実験の結果を見て、AI使用が今後他の国家機関にも波及する可能性がある。
安倍首相は10月の科学技術フォーラムで、高齢化や労働生産性向上、福祉増大といった問題の解決において、先端技術は今後さらに重要な役割を担うようになる、との政府の見方を示した。大容量データの集積、ロボット技術、通信・センサー技術により、かつて解決不可能と思われた問題の解決が可能になる、と安倍首相。
一例として、厚生労働省は新薬開発へのAI利用の可能性を検討している。特殊なモニタリングシステムが国内外の学術研究ならびに日本医療研究開発機構、理化学研究所、産業技術総合研究所の関心を呼びうる新薬データベースを追跡する。来年、このために300万ドル余りが使われる予定だ。
ロシアのAI関連ポータルAIportal.ruによると、いまエキスパートモニタリングシステムは多くの分野で効果的に用いられており、世界の多くの企業が、同様のシステムの開発、テスト、人間活動の最も高度な職業分野における導入に従事している。医療、物流、宇宙飛行、ナヴィゲーション、自動車製造などではAIは既に活発に利用されている。
事実上、AIのエキスパートシステムは専門家が一定の課題をこなす際にその活動を促進するものだ。その品質は定式化された知識の分析と利用される経験の同定に左右される。今やすでに固化的な解決をとることだけでは足りない。その速度が極めて重要なのだ。AIは秒単位で膨大な情報を処理でき、それが人間や企業を救うこともあり得る。しかし！人間が自他の経験や感覚器官、バーチャルな、象徴的な、図像的な情報など、より幅広い基礎に依拠できるの対し、エキスパートシステムが依拠するのは相当限られた基礎的知識であるということを理解しなければならない。現時点でAIは非標準的状況ではあまり信頼性のある振る舞いをしない。ただし開発者はこの欠点を知っているし、自己学習能力と意思決定方法の推論能力を有したAIシステムの開発を励んでいる。
