結局のところ「AI-ready data」でないのが問題な訳で

話のつかみ、というか以下の続きを書きたくて情報を集めてたのだがww

この類似事例が英国であるそうで

日本でも探したらあった。上記の記事におけるOASys相当だから、遅れてるとも言えるけど、その分だけプライバシー等への懸念やリスクは低いというか、海外ならフツーに取り組まれてるレベルだろう。

保護観察におけるアセスメントへ のAI導入に向けた基盤整備業務
R5年度の最終章を要約するにシステム化・データ化されてなく整備状況も悪いので実運用に耐えられないって結果なんだな＿|￣|○

R4年度の評価結果とR5年度の考察から、R5年度の精度は高そうだが、R5年度の評価値が無い。本文中でたびたび出てくる「別添」など見ればわかるのだろうが、公開される情報から推測すると、やはりR5年度の精度が良かったのだろう。
なぜなら単純に隠蔽するなら最も恥ずかしいのは最終章のはず。また情報開示担当者が理解できないものを削除するなら前年度の報告書や数値が公開されてる訳がない。つまり残る可能性としてということで。

恐らくデータ面で実運用に耐えられないのに、予測精度の高さで変に反響を呼ぶと困るから、公開版からカットしたのだろう。中途半端に使ったら人権問題などの疑問に応えられない、市民感情の面もある。
加えて分析稼業から言えば、この種の問題は予測だけしても仕方なく、むしろ再犯の要因を抑制するためにこそ使うべきだが、データ整備が不十分で再犯の要因まで辿り着けないなら、使わないという判断は賢明だ。

いまだ「AI-ready data」の有無がAIプロジェクトの成否を分ける最大要因なのかも

冒頭の子ども家庭庁や運命計算機の事例の記事からは、データ利活用PJとしてのプロマネ能力の可否、データ利活用に関する知見がある（というより偏見or変な期待や思い込みがない）政府の有無という要素も見受けられた。
でも上記の事例・報告書からして、やはり日本では、一番の問題は昔と同じく十分なデータの量と項目、要はAI活用のためのデータ管理ができない問題なのだろう。
AI-Ready Data Essentials to Capture AI Value

企業でも、データ整備状況がそのまま競争力に直結する。なんてことは昔から語られてきたし、データ駆動社会実現への期待と課題を受けて2018年には総務省や経団連が「AI-ready」を提唱してたけど、生成AIが盛り上がる昨今でも、データが使えなくて先に進めない企業も役所も多いよ。。。
実践データベース設計

ちなみに官庁のITに関する状況。セキュリティもIT面はビミョーな実態を見てるが、AI活用に必要なスペックかと猶更関心ないんだろな＿|￣|○
中央省庁で使用されるPCの最新状況（2025年）