政府サービスに対する「エージェントによる氾濫」の特性評価

概要

AIエージェントが政府への申請や意見送信を自動化・低コスト化することで発生する、行政サービスへの需要急増「エージェントによる氾濫」のリスクと対策を論じた研究。

詳細内容

本研究は、AIエージェントや大規模言語モデル（LLM）の普及により、政府サービスへの申請や意見公募に急激な負荷がかかる現象を「エージェントによる氾濫（Agentic Flooding）」と定義し、その実態を調査したものです。著者らは11の法域から84件の潜在的事例を収集し、金銭的価値が高く手続きが複雑なサービスほど、AIによる自動化の標的になりやすいというリスクマトリックスを提示しました。行政側の対策として、手数料の導入やCAPTCHAのような「摩擦」を設ける手法が考えられますが、これらは社会的に弱い立場のアクセスを阻害するトレードオフを生みます。論文では、公平性を維持しながらこの氾濫を緩和するための、政府が取るべき具体的な推奨事項を提案しています。

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