ケーススタディ：「Ask Daytona」の構築 — 自治体市民参加プラットフォーム内の高度なAI

問題

住民は都市に同じ数百の質問をします。路上での一括集荷はいつ行われますか？そのための許可はどうすれば取れますか？水道代はどこで払えばいいの？プールは何時に開いていますか？

これらの回答はすべて、すでに市のウェブサイトに掲載されていました。問題は、情報が欠落していたことではありませんでした。情報を見つけるには、電話で自治体のサイトをナビゲートし、どの部署が回答を持っているかを推測し、住民が使用する語彙の代わりに市が使用する語彙を知ることが必要でした。

デイトナビーチ市は、新しい市民参加アプリ内でそのギャップを埋めるようSweentに依頼しました。

すべてを形作った制約

自治体の AI には、他のどの方法よりも重要な障害モードが 1 つあります。都市には、住民に自信を持って間違った答えを出すわけにはいきません。 許可期限についてでもなく、法執行規則についてでも、ストームシェルターについてでもありません。

この制約により、当たり前のアプローチが排除されました。大規模な言語モデルを指し示した汎用チャットボットは、市が現在課している料金表よりも前のトレーニングデータを使用して、ビジネスで答えられない質問も含め、何でも答えてくれます。流暢で、もっともらしく、間違っていても、何もないよりはましです。

そのため、目標は決して「チャットボットの追加」ではありませんでした。それは、市が公開している情報からのみ回答し、その都度出典を示し、答えがない場合はその旨を伝える、というものでした。

私たちが構築したもの

Ask Daytonaは市が公開している情報だけで回答するアシスタントです。それを定義するものは3つあります。

-出典を引用しています。 すべての回答は元の都市ページにリンクされているため、居住者はそれを確認したり、さらに読んだりできます。出典のない回答は表示されません。

-推測ではなく断ります。 答えが市の情報にない場合は、アシスタントがその旨を伝えます。一般的な質問には答えず、オープンウェブの閲覧も行いません。

-常に最新の状態に保たれます。 アシスタントの知識は、市が公開しているコンテンツから継続的に更新されるため、アプリ開発時に伝えられた内容ではなく、市が現在述べていることを反映しています。どのコンテンツを含めるかは、市の職員が管理します。

記憶から答えるモデルというよりは、検索ベースのデザインです。都市にとっての実際的な帰結は、正確性は市が管理しないベンダーのモデルではなく、市が管理する市独自のコンテンツに依存するということです。

公的機関の現実に合わせた設計

プライバシー 会話は一時的なものです。アシスタントは、個々の居住者が尋ねた内容の履歴を作成しません。市が見ているのは、特定の質問の記録ではなく、どの話題が出てきて、どこが答えが薄いかという集合的なパターンです。政府機関にとって、この区別は重要です。

コスト管理 都市予算は AI 研究予算ではありません。アシスタントは、日常的な質問にはできるだけ安価に回答できるように設計されており、回答あたりのコストを予測可能かつ控えめに保ちながら、難しい質問だけがより有能なモデルを利用するように設計されています。

ベンダーロックインなし 基盤となる言語モデルは構成上の選択であり、構造的な依存関係ではありません。フィールドが移動し、四半期ごとに移動しても、市は再構築なしでそれに合わせて移動できます。

アクセシビリティ。 アシスタントはアプリ全体に適用されているのと同じWCAG 2.1 AA基準を満たしています。これには、回答が届いたときのスクリーンリーダーサポートも含まれます。

街を経営する人々のためのAIも

AI の仕事は住民向けアプリだけではありませんでした。市のコンテンツおよびマーケティングプラットフォームにはAI支援オーサリングが含まれ、スタッフが短いブリーフから通知のコピー、イベントの説明、コンテンツエントリを下書きできるよう支援しています。これには、プッシュ通知、文字数制限を満たすテキストメッセージ、同じ発表の電子メール版の作成が含まれます。

実際的な効果としては、公園のイベントリストを作成した人が、コミュニケーションチームを介さなくても、3 つのチャネルで住民の前に掲載できるという点です。アクセスは権限のあるスタッフの役割に限定されます。

セキュリティは適用範囲の一部であり、後から考えたものではありませんでした

政府機関向けアプリケーションの AI 機能は、防御すべき領域を広げるため、他のすべてと同じ見直しが行われました。リリースに先立ち、Sweentは独立機関にプラットフォームのセキュリティと認証の評価を依頼し、本番稼働前に当社独自のビルドを意図的にテストし、その成果が市に実証される前にすべての調査結果をクローズしました。

このシーケンシングは、このプロジェクトで最もコピーする価値のある部分だと私たちは考えています。AI を採用している機関は、既存の調達チェックリストが書かれていないカテゴリーのリスクを背負っています。それを調べる時期は立ち上げ前です。

次の都市に伝えたいこと

Ask Daytonaは2026年7月に納品され、市にライブでデモンストレーションされ、残りのマイルストーンとともに承認されました。次回の自治体の AI エンゲージメントでは、次の 4 つのことを実行する必要があります。

1.根付かせるか、出荷しないか 公式情報源と結びついた回答は、都市が支持できるツールと責任を分けるものです。

2.拒否は特長です。「そんなの持ってない」と信頼が保たれます。偽造された許可料はそれを永久に破壊してしまいます。

3.モデルは入れ替え可能な状態にしておいてください。 AI プロバイダーを設定の選択肢として扱えば、現場での作業は無料で行えます。

4.政府機関が既に運用しているシステムを基盤として構築してください。 IT部門が運用、セキュリティ確保、予算を組む必要のある新規システムが少ないほど、その機能は発表後も存続する可能性が高くなります。

その背後にあるテクノロジー

ツールキットに興味がある人のために：モバイルアプリケーションはiOSとAndroid用のTypeScriptでReact NativeとExpoを使用して構築されています。その背後にあるプラットフォームはSupabaseとPostgreSQLで動作し、ベクトル検索を使用して検索します。このアシスタントは、ワークロードごとに選択された、市販の大規模言語モデルに基づく検索拡張生成に基づいて構築されています。市のコンテンツおよびマーケティングプラットフォームは、ReactおよびTypeScriptアプリケーションです。アクセシビリティはWCAG 2.1 AAに合わせて構築されています。

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