Arizona Department of Child Safety（アリゾナ州DCS）が生成AIでプロセスを簡素化

Arizona Department of Child Safety（アリゾナ州DCS）は、子どもの保護、家族の再会、安全な生活環境の確保、不必要なトラウマの防止という使命の一環として、複雑なプロセスを管理しています。

これまで、同局は複雑な案件を管理し、絶えず変化する政策に対応するのに苦労していました。さらに、手動プロセスにより意思決定が遅くなり、非効率性と遅延が生じていました。

アリゾナ州DCSの業務は繊細なため、慎重なアプローチが必要です。プロセスの変更が慎重に考慮されて処理されるよう、アリゾナ州DCSはIBM®コンサルティングに依頼し、Microsoft AzureとMicrosoft製生成AIの機能を使用して段階的なアプローチを適用しました。これらを使用することで、DCSの業務特有の要求を満たすように特別に調整された、戦略的、革新的、成果重視のトランスフォーメーションが可能になりました。IBM Consultingのデリバリー・チームは、主要なプログラム・サポート・マテリアルと内部ワークフローに、IBM watsonxを搭載したIBM Consulting Advantage for Cloud Transformationも使用することで、精度を向上させ、より迅速かつ情報に基づいた意思決定を可能にしました。

アリゾナ州DCSのトランスフォーメーションとモダナイゼーションにより、中央登録簿における分類の改善、ポリシー変更に対するバーチャル・アシスタントのサポート、作業負荷の軽減と生産性の向上を実現する合理化された開発プロセスが実現しました。これにより、DCSの専門家は管理業務に費やす時間を増やす代わりに、家族や地域住民と過ごす時間を増やすことができました。

「IBM コンサルティング・チームの支援により、Microsoftの主要なAIソリューションを実装することができました。これによりケースワーカーの効率が大幅に向上し、家族を支援するという本当に重要なことに集中できるようになりました」と、アリゾナ州DCSの最高情報責任者であるFrank Sweeney氏は述べています。

アリゾナ州DCSは、児童虐待や育児放棄に関する報告書のデータベースである中央登録簿内で過去の申し立ての調査結果を分類するという課題に直面していました。現在のシステムはプレーンテキストを手作業で処理する必要があり、膨大な量のデータを効率的に管理・分析することが困難でした。手作業による分類は意思決定の遅れを招き、細分化の欠如により具体的な申し立てとその重大性を識別することが困難になりました。法令、裁判例、方針、手続きを通じてサブ分類の定義が変更されたことにより、全体的な分類プロセスがさらに複雑になりました。

トランスフォーメーションの第1段階では、アリゾナ州DCSと IBM Consultingの合同チームが、Microsoft OpenAI機能を活用して強化された効率的な分類に重点を置き、申し立てを4つの主要カテゴリーに分類するシステムを開発しました。

第2段階でチームはMicrosoft Azure OpenAIツールを使用してカテゴリー分けの改善に取り組み、説明と下位分類の定義に基づいて分類された申し立てのサブカテゴリーを生成しました。この成功により、アリゾナ州DCSの分類能力が強化され、ケースの重大性に合わせてより適切に分類できるようになりました。さらに、この自動化はDCSにおける人間による意思決定の促進にも役立ちます。

アリゾナ州DCSは、中央登録簿の分類とカテゴリー化によっていくつかのメリットを実感しています。

• DCS分類の精度が高まったことにより、保存期間の決定が改善され、中央登録簿での保存期間に関する情報に基づいた意思決定が可能になりました。
  
  
• ケースの重大性は、現在、保管期間の決定における追加の決定要因となっています。
  
  
• 強化された分類により、データに基づいた意思決定の精度が向上し、子どもと家族にとってより良い結果が得られるようになりました。
  
  
• 手動介入と手動処理を最小限に抑え、正しい分類を行うことで、コストの回避と生産性の向上が実現します。

アリゾナ州DCSは、ポリシーに関する情報を提供したり質問に答えたりするために作成されたツールであるプログラム・ポリシー・ポータルで、ポリシーの変更や手順の更新についてケースワーカーに最新情報を提供するのに問題を抱えていました。ポリシー文書の複雑さやその他のアクセシビリティーの問題により、情報の検索と理解が非効率になり、生産性が低下し、コンプライアンスの取り組みが困難になっていたのです。

そこでチームはIBM Consultingと連携し、Microsoft Azure生成AIを使用して、アリゾナ州DCSのケースワーカーが直面している課題に対処するソリューション、すなわち、ポリシー文書にアクセスして理解するプロセスを簡素化するためのAIを搭載したバーチャル・アシスタントを構築しました。

ユーザーフレンドリーなインターフェースを搭載した新しいバーチャル・アシスタント機能は、アリゾナ州DCSの専門家が複雑なポリシー文書をナビゲートし、ポリシー文書の概要を提供します。すべての要約は、情報の正確性を確保するために信頼度と信頼性に基づいて分類され、情報ソースへのリンクも表示されます。バーチャル・アシスタントは、ユーザーがポリシー情報を検索する時間を節約し、コンプライアンスを明確に理解するのに役立ちます。

生成AI搭載のこのバーチャル・アシスタント・ソリューションは現在稼働しており、次のようなメリットをもたらしています。

• 直感的なインターフェースを介した強化されたユーザー・エクスペリエンスにより、DCS担当者はシームレスに、ポリシー文書にアクセスできるようになりました。
  
  
• 迅速な検索と情報取得により、ユーザーからの問い合わせに対して、迅速かつ的確なポリシー情報の検索と取得が可能になりました。
  
  
• 明確な説明のために簡素化された方針文は、方針違反の可能性を最小限に抑えるのに役立っています。
  
  
• 生産性の向上とポリシー変更のレビュー時間を短縮しています

このソリューションにより、ユーザー・エクスペリエンスも改善され、ポリシー言語が簡素化され、ポリシー違反のリスクが軽減されました。

アリゾナ州DCSでは、プロダクト・オーナーやビジネス・アナリストがケース・ワーカーをサポートする追加の責任を管理していたため、プロセス上の障害に対処するという課題に直面し、これが生産性の低下につながっていました。さらに、プロダクト・オーナーやビジネス・アナリストがユーザー・ストーリーや承認基準を作成する時間のかかるプロセスにより、タスク開発も遅れ、プロジェクトのスケジュールに影響を与え、チーム全体の生産性が低下していました。

詳細な設計と計画の後、チームは、Neudesic社が提供する生成AIツールであるTachyonGPTをAzure DevOpsボードと統合し、機能、ユーザー・ストーリー、受け入れ基準、テスト・ケースを生成および改良する作業に取り組みました。チームは、一貫性と明確さを保つために、ユーザー・ストーリーと承認基準にGherkin構文を使用しました。これにより、アリゾナ州DCSはAzure DevOps作業項目を一貫して記述する方法を確立し、エラーを減らして生産性を向上させることができました。その結果、最終的にプロダクト・オーナーとビジネス・アナリストは優先度の高いタスクに集中し、ワークロードを軽減できるようになりました。

アリゾナ州DCSへのその他のメリットは次のとおりです。

• 生産性が40％向上することで、より効率的な作業が可能になりました。
  
  
• 開発スケジュールの短縮により、プロジェクトや機能の迅速な提供が可能になりました。
  
  
• 生成AI駆動型の開発により、広範な技術的専門知識を必要とせず、効果的にリスクを管理し、チームを強化しています。
  
  
• TachionGPTとAzure DevOpsの統合により、開発プロセスが合理化され、ワークロードが軽減され、チームの働き方を変革してプロジェクトを共に実現するAIの可能性が証明されています。