ソーシャルワークにおけるAI：課題とチャンス

最近、イギリスで社会福祉における人工知能（AI）の利用に対する関心が高まってる。多くの社会福祉士は過去にテクノロジーとの関係で苦労してきて、その結果、AIをどう活用するのが最適かについて疑問が生じている。この文章では、社会福祉の現場で働く人々のAIに対する経験や視点、ニーズを探って、特にテクノロジーに対する過去の経験や未来への希望に焦点を当てている。

#社会福祉とは

社会福祉は、さまざまな状況にある人々を助けることを目的とした職業。社会福祉士は高齢者や障がいのある子ども、危機に直面している家族、メンタルヘルスや薬物乱用の問題に直面している個人を支援する。働く場は地方自治体や医療、コミュニティ組織が多い。2021年には、イギリスに約10万人の登録された社会福祉士がいて、多くが公的サービスの分野で働いている。

#社会福祉におけるAIの現在の利用

AIツールは意思決定を助けたり効率を向上させるために社会福祉に導入されつつある。ただ、これらのシステムの導入がいつもスムーズに進むわけではない。特に人間の手助けが重要な社会福祉において、AIシステムの失敗や欠点が報告されている。

社会福祉士は、仕事を楽にするという名目でテクノロジー解決策を提案されることが多いが、これらのシステムが役に立つどころか障害になることもある。多くの社会福祉士が既存のAIシステムに対するネガティブな経験を共有している。アルゴリズミック意思決定システム（ADS）の使用は特に物議を醸していて、多くの人がこうしたシステムは人間の生活の複雑さを理解できないため、意思決定を委ねるべきではないと考えている。

#実務者インタビューからの主要な発見

このテーマについて洞察を得るために、社会福祉の専門家にインタビューして彼らのAIに対する考えや経験を聞いた。彼らのフィードバックは主に3つのテーマにまとめられる。

#1. テクノロジーに対するネガティブな過去の経験

ほとんどの社会福祉士が、仕事におけるテクノロジーとの過去の経験にがっかりしていると報告した。彼らは現在のシステムを扱いづらく、時間がかかり、効果が薄いと感じていた。多くの人が過去のテクノロジーとのやり取りにフラストレーションを抱いていて、ツールが自分たちのニーズやサービス対象者のニーズを満たしてくれなかったという。

報告された最大の問題の一つは、既存のシステムが硬直的で使いにくいこと。これが社会福祉士を、柔軟性や創造性を持たない箱の中に閉じ込めているような気持ちにさせていた。実務者の中には、テクノロジーが役立たず、一部では仕事をさらに難しくしていると感じている人が多かった。

#2. アルゴリズミック意思決定システムへの懸念

インタビューからは、アルゴリズミック意思決定システム（ADS）に対する強い反発が見られた。実務者たちは、社会福祉においては必ず人間が意思決定を行うべきだと一致して述べていた。人間はそれぞれの状況の微妙さや文脈を理解する能力があるからだ。

ADSは公正で効果的な意思決定を行うために必要な人間の直感や文化的理解が欠けているという懸念もあった。社会福祉士は、個々のケースのニュアンスはデータには表せないことが多く、アルゴリズムに高リスクの意思決定を任せることは重大な危害を招く可能性があると強調した。

#3. 非ADS AIアプリケーションへの関心

ADSには懸念を抱きつつも、社会福祉士は意思決定以外の業務を支援するAIアプリケーションにはかなりの関心を示していた。特に、行政の負担を軽減するツールに対する需要が多かった。多くの実務者が、書類作業にかかる時間を減らして、直接的な支援活動にもっと時間を使えるようなツールを求めていると表明した。

提案には、データ入力やリソースの検索、家族と関連サービスのつなぎ役を担うテクノロジーが含まれていた。これらのアプリケーションが人間の判断を奪うことなく、支援を提供する能力を高めることができると多くの人が信じている。

#実務者とテクノロジー提供者の間の断絶

インタビューから浮かび上がった大きな問題は、社会福祉士とテクノロジー開発を担当する人や組織の間の断絶だ。多くの社会福祉士が、デザイナーや開発者が自分たちの仕事や日々直面する複雑さを理解していないと感じていた。この理解不足が、彼らのワークフローに合わない技術的ソリューションや、主要なニーズを満たさないものを生んでいた。

インタビューを受けた人の中には、テクノロジーの導入の過去の失敗は、設計プロセスで実務者が関与していなかったことに起因していると指摘する声もあった。実務者が最初からテクノロジーに関する議論に参加していれば、より有益なツールが生まれていたという感触があった。

#参加型設計の重要性

社会福祉士の懸念を受けて、今後のテクノロジー開発には実務者の視点や経験を取り入れることが不可欠だ。参加型設計は、最終ユーザーを問題解決に関与させることの重要性を強調する。社会福祉士を設計プロセスに巻き込むことで、開発者は、結果として生まれるツールが使いやすく、現実の課題に効果的に対応できるものになることを確実にできる。

実務者は、テクノロジーが日々直面する問題を解決することから始めるべきだと提言した。彼らは、テクノロジーを使用する人々、つまり実務者や彼らがサービスを提供するコミュニティとの徹底的な相談の必要性を強調した。この協力的アプローチが、社会福祉の実践を真に向上させるツールを設計することにつながる。

#実務者へのトレーニングとサポート

参加型設計を実現するためには、社会福祉士のデジタルリテラシーを向上させる必要がある。多くの実務者が、テクノロジーやその利用可能性についての理解が限られていると示している。AIやデジタルツールに対する理解を深めるためのトレーニングプログラムが、社会福祉士が設計プロセスにより積極的に関与し、自分たちのニーズを訴える力を与えることができる。

さらに、サービス利用者や家族へのサポートも拡充する必要がある。彼らのデジタルスキルを育成することで、社会福祉におけるコラボレーションや共同生産が強化される。目標は、テクノロジーとのより意味のある関与を可能にする共通の理解と枠組みを作り出すことだ。

#今後の開発に向けた提言

インタビューで得られた洞察に基づいて、今後の社会福祉におけるAI統合を指導するためのいくつかの提言ができる：

#1. 信頼を築く

実務者とテクノロジー開発者の間に信頼を築くことが重要。組織は過去の技術の失敗を認め、信頼を再構築するための措置を講じる必要がある。これには透明性のあるコミュニケーションと、技術試行の結果を積極的に共有することが含まれる。

#2. ユーザー参加を優先する

新しいテクノロジーの設計と実施に社会福祉士や対象者を関与させることが不可欠。開発者は、プロセスの早い段階からこれらの利害関係者を巻き込むことを優先し、その声を反映させるべきだ。

#3. ユーザーエクスペリエンスに焦点を当てる

新しいテクノロジーは、プロセスを簡素化し、社会福祉士がより容易に扱えるようにすることを目指すべきだ。開発者は、実務者にとって最も重要なことを優先する使いやすいインターフェースを作成することを目指すべきで、行政業務の負担を減らせるように。

#4. AIの適切な利用を考慮する

アルゴリズミックな意思決定に焦点を当てるのではなく、今後の開発ではAIが他の分野で実務者をどのように支援できるかを探るべきだ。データ収集やリソース配分、トレンドの理解を助けるツールが、社会福祉士の役割をより良く支援できる。

#5. 幅広い障害を解消する

効果的なテクノロジーの利用を妨げる資金、インフラ、データリテラシーなどの幅広い問題に取り組むことが重要だ。これらの分野を改善することで、社会福祉士がテクノロジーを活用して実践を向上させる可能性が高まる。

#結論

AI技術を社会福祉分野に統合することは、機会と課題の両方をもたらす。実務者は既存のテクノロジーに対して懸念を示しているが、行政の負担を減らし、支援提供の能力を向上させるアプリケーションには強い関心を持っている。インタビューからの大事な教訓は、新しいテクノロジーの設計と実施に実務者の洞察を取り入れる必要があるということだ。

社会福祉士の声がAIの未来を導くべきで、それにより必要に応じてツールが開発されるようにする。環境が進化し続ける中で、実務者や家族、テクノロジー開発者が協力するアプローチが、社会福祉の現場でのAIのより効果的で意味のある倫理的な利用につながるだろう。