2026年政府AI環境評価

Code for Americaは2番目の年次政府AI環境評価をリリースし、米国の全50州を4つのステージ（準備段階、パイロット段階、実装段階、影響段階）にわたって評価しました。メリーランド州、ニュージャージー州、ノースカロライナ州、ペンシルベニア州、テキサス州、ユタ州、バーモント州の7つの州がリーダーとして特定されています。主な調査結果：ほぼすべての州がAIをパイロットしていますが、公的価値を測定するための評価メカニズムを確立している州はほとんどありません。多くの州は過去1年間に準備段階からパイロット段階に進みましたが、広範な実装に到達した州ははるかに少ないです。影響段階（公共サービスへの長期的影響の監視と測定）は全国で志向的なままです。ニュージャージー州は内部AI助手を15,000人の政府職員にスケールしました（100万件以上のプロンプト）。労働省での応答時間が35%高速化し、税務部門での解決済み通話が50%増加しました。テキサス州はTRAIGA（責任あるAIガバナンス法）を制定し、州AI評議会と規制サンドボックスを創設しました。ほとんどの州は、レガシーITシステム、持続可能な資金調達、データサイエンスとAIプロジェクト管理の人材不足、およびパイロットから運用インフラへの移行に苦労しています。

連邦政策立案者、調達関係者、および州CIOにとって、本レポートは米国公共部門のAI成熟度を詳細なレベルでマッピングしています。パイロットから実装へのギャップ—および影響測定のほぼ完全な欠落—は、政府のAI採用が、ガバナンスおよび評価インフラストラクチャーが支持できるよりも速く進行していることを示しています。7つのリーダー州は、行政命令、部門横断的なガバナンス、および構造化された実験のための複製可能なモデルを提供しています。

州CIOおよびデジタルサービスチーム：評価の枠組みに対してあなたのステージをベンチマークし、追加のパイロットをスケールする前に、影響測定インフラストラクチャーの構築を優先してください。州とのパートナーシップを検討している連邦機関：調達および技術支援を、新規パイロット資金ではなく、準備段階から実装段階への移行に集中させてください。