はじめに

人工知能（AI）は開発に大きな可能性をもたらしますが、新興市場におけるデジタルデバイドは深刻な障壁となっています。 多くの低所得地域では、インターネット接続が遅く、カバレッジが不完全で、電力供給も不安定です。 例えば、GSMAの調査によると、サハラ以南アフリカではモバイルインターネットを利用しているのは人々のわずか27%に過ぎず、*60%の「利用ギャップ」*が残っています。これは、数百万人がカバレッジ圏内に住んでいるにもかかわらず、高価なデバイス、データ料金、またはスキルの障壁によりオンラインにアクセスできないことを意味します (www.gsma.com)。 Africanewsの報道では、およそ9億人のアフリカ人が未だインターネットにアクセスできず、同程度の人数が電力を持っていません (www.africanews.com)。 一方、一部の国ではインターネットデータ料金が月収の5%を超えることがあります (evolutionafricamagazine.com)。 このような状況では、クラウドベースのAI（大規模チャットボットなど）は、ほとんどの人にとって手の届かないものです。

これらのコミュニティにサービスを提供するため、イノベーターたちは低コストデバイス上でのオフラインファーストAIを模索しています。 そのアイデアは、安価な携帯電話や地域のキオスクでスマートアシスタントを直接実行し、ビデオアプリやウェブではなくSMS、音声/USSD（ショートコードメニュー）といったシンプルなチャネルを使用することで、AIサービスを「ラストマイル」に届けることです。 このアプローチにより、継続的な接続や高価なハードウェアを必要とせずに、農業、健康、教育などにおいてタイムリーなアドバイスを提供できます。 鍵となるのは、地域のニーズに合わせてAIを調整することです。地域言語をサポートし、コミュニティの監視を巻き込み、地域の所得に合わせた価格設定で信頼できるパートナー（通信事業者、NGO、政府）を通じて活動することです。

この記事では、最近のプロジェクトや研究に基づいて、これらの制約と解決策を検証します。 それは、新興市場における農業、健康、教育において、完全にオフラインまたはローテクなAIアシスタントがいかに実現可能で影響力があるか、そしてパートナーシップとコミュニティによる管理がいかにそれらの持続可能性、安全性、手頃な価格を保証するかを示します。

障壁：接続性、電力、コスト

**接続性のギャップ。**多くの発展途上地域ではネットワークが拡大していますが、まだ不完全です。例えばサハラ以南アフリカでは、人口の13%が依然として携帯電話カバレッジ圏外に住んでおり、カバレッジ内の人々の間でも60%の「利用ギャップ」が残っています (www.gsma.com)。このギャップは、高価なデバイスやデータ料金、低いデジタルリテラシー、そして安全上の懸念を反映しています。世界的に見ると、約31億人がこのような利用ギャップに直面しています (www.gsma.com)。実際には、数億の農村世帯が信頼できるインターネットを持たず、2G/3Gしか利用できません。ある報告書が指摘するように、約9億人（約14億人のうち）のアフリカ人がインターネットを利用できず、ほぼ同数の人々が電力を利用できません (www.africanews.com)。これらの数字は、従来のスマートフォンアプリやクラウドAIが遠隔地の村ではしばしば機能しないことを示しています。

**電力の制約。**電力不足はデジタルアクセスをさらに減少させます。同じAfricanewsの報告書では、専門家が「電力がなければ3Gや2Gで作業を続けても」AIツールは機能しないと強調しています (www.africanews.com)。多くの農村の家庭は季節的な電力や太陽光発電に依存しており、デバイスの充電は高価であるか、予測できません。教育またはヘルスケアのキオスクプロジェクトでは、しばしば太陽光発電やバッテリーキットが使用されます。重要なのは、最小限の電力で利用を最大化することです。例えば、非常にエネルギー効率の高いチップや、1回の充電で数日間動作できるデバイスなどです。

手頃な価格のハードル。デバイスとデータ料金は、低所得ユーザーにとって致命的に高価なままです。サハラ以南アフリカでは、税金や輸入関税により、基本的なスマートフォンですら50ドル以上となり、最も貧しい人々にとっては数十時間分の賃金に相当します。GSMAは、デバイスの手頃な価格が利用ギャップの主要な部分であると指摘しています (www.gsma.com)。データ料金も同様に所得の大きな割合を占めます。ある調査では、多くのアフリカ諸国でモバイルデータが月収の5%以上を占めることが判明しました (evolutionafricamagazine.com)。これは国連が目標とする2%をはるかに上回っています。1日数ドルしか稼げない農民や学生にとって、1GBあたり0.50ドルでも法外な費用です。

これらのインフラストラクチャとコストの障壁は、AIソリューションが根本的に適応される必要があることを意味します。オフラインまたは可能な限り低い帯域幅で動作し、非常に安価なハードウェアで実行され、消費電力を最小限に抑える必要があります。この記事の残りの部分では、その方法を検証します。

低コストデバイス上でのオフラインファーストAI

上記のギャップを克服するため、新たなプロジェクトでは安価な携帯電話やローカルハブにオフラインファーストAIアシスタントを展開しています。エッジAIとモデル圧縮の進歩により、限定的なAIモデル（音声認識、テキストアドバイスなど）がクラウドアクセスなしで直接基本的なデバイス上で実行できるようになりました。一部の研究者は超安価な「ベアメタル」AIガジェットを提案しています。シミュレーションでは、実用的な言語AIが約30MBのRAMで8～10ドル程度のデバイスで実行できることが示されています (www.researchgate.net)。このようなモデルは、多くの場合、大規模なシステムから抽出されたものであり、オフラインで質問に答えたり指示を出したりでき、言語データベースをローカルに保存します。事実上、これらは安定したインターネットがない都市や農場向けのポケットスーパーコンピューターです。

実際には、これらのデバイスは以下の形式をとることができます。

• **AIチップ搭載フィーチャーフォン。**一部のスタートアップは、シンプルな携帯電話に音声AIチップやファームウェアを搭載しています。例えば、カナダのViamoは、あらゆる基本的な携帯電話を「オフラインチャットボット」に変えるAIサービスを（2024年に）開始しました。ユーザーはショートコードをダイヤルして話したりテキストを送ったりします。すべての処理はローカルサーバーまたは組み込みのオフラインモデルで行われます。ユーザーは音声またはテキストで回答を受け取ります (techcentral.co.za)。この設定は、インターネットがない「どこでも」機能します。必要なのは標準的なモバイルネットワーク信号だけです。これは世界で最も貧しい人々を対象としており、1通話あたりわずか₦10（約0.12ドル）で質問が可能です (techcentral.co.za)。
• コミュニティAIキオスクまたはラジオ。もう一つのアプローチは、頑丈なミニコンピューターやRaspberry Piのようなデバイスで動作する村のハブです。例えば、オープンソースのKolibri（Learning Equalityによる）は、学校がローカルサーバーまたはPiをインストールできるようにします。生徒はその後、あらゆるローカルデバイスを使用して教科書、ビデオ、クイズをオフラインで閲覧できます (evolutionafricamagazine.com)。これは既にケニア、タンザニア、マラウイの農村部で使用されており、教師がグローバルな教育コンテンツをKolibriにロードし、それを現地語に適合させています (evolutionafricamagazine.com)。同様のモデルでは、Wi-Fiホットスポットやローカルイントラネットをコミュニティセンターの農家向けAIチャットプログラムと組み合わせて使用しています。
• 専用の低コスト「AIフォン」。野心的なプロジェクトでは、デバイス内AIを搭載した10～20ドルのスマートフォンを構想しています。ある技術経済研究では、2030年までにアフリカで7億台のオフラインAI学習デバイスを配布することを提案しており、それぞれ10～20ドルです (www.researchgate.net) (www.researchgate.net)。これらには、多言語対応の百科事典やインタラクティブなモジュール（テキスト、画像認識、多言語音声）がプリロードされます。まだそのような安価な消費者向けデバイスは存在しませんが、ロードマップは存在します。大規模生産と超軽量モデル（MetaのLLaMAブースターや「MetalNLLB」言語ネットワークなど）は間もなくその目標に到達する可能性があります (www.researchgate.net)。

これらすべての鍵は、低エネルギーかつオフラインでの運用です。例えば、AIモデルはコンテンツの一部（作物データベースや基本的な健康に関するFAQなど）をプリロードできるため、これらのみをローカルに保存する必要があり、新しいクエリは接続が利用可能になるまでキューに入れることができます。その間、デバイスはユーザーに即座に応答します。技術が向上するにつれて、スマートフォンアプリでさえオフラインモードを追加しています（Wi-Fi接続時にダウンロードし、その後オフラインで使用できるようにする）。印象的な教訓は、AIモデルを小型化したりキャッシュしたりすれば、GoogleやOpenAIのサーバーは必要ないということです。ユーザーがいるエッジにインテリジェンスを埋め込むのが賢明な一手です。

チャネルとユースケース：SMS、USSD、音声

新興市場では、最も普及している媒体はSMS、USSD（インタラクティブテキストメニュー）、および音声通話であり、ウェブアプリではありません。どんなAIアシスタントも、大勢のユーザーに到達するためにはこれらのチャネルを使用する必要があります。幸いなことに、SMSとUSSDは十分に確立されています。GSMAの報告によると、サハラ以南アフリカでのモバイルマネー取引の10件中9件はUSSD経由で実行されており (www.gsma.com)、世界中のプロバイダーは依然としてすべての電話でUSSDをサポートしています。重要なことに、USSDとSMSはインターネットデータを一切必要としません。必要なのはGSMシグナリングチャネルだけです (www.gsma.com)。これらは、microSDカードやカラー画面のない最も安価な「フィーチャーフォン」でも動作します。USSD経由のAIアシスタントは、テキストクエリ（例：「トウモロコシに影響を与える害虫は何ですか？ 1=アブラムシ、2=ゾウムシ」）を送信し、アドバイス付きの数字応答を受け取ることができます。インタラクティブ音声応答（IVR）も同様に機能します。ユーザーは現地語の自動メニューを通じて話したり聞いたりします。

農業：農家にとって、SMS/音声によるAIアドバイザリーは既に実現しています。カメルーンの例としては、AIで作物の病気を診断するFarmer Guideアプリがありますが、都市外の農家はインターネットや電力がないため使用できませんでした (www.africanews.com)。そこでViamoプラットフォームが介入しました。このプラットフォームは、どの農家でも（ナイジェリア、ザンビアなどで）電話をかけて農業に関する質問ができるAI駆動型サービスを提供しています。このシステムは音声/SMSで動作し、音声プロンプトを受け取り、それに応じた返信をすることも可能です (techcentral.co.za)。これにより、AIはスマートフォンだけでなく、あらゆる電話で利用可能になります。もう一つの取り組みは、ガーナのDarli AIチャットボットです。WhatsApp（多くのアフリカユーザーが利用）またはSMS経由でアクセスできるDarliは、作物の植え付けアドバイス、市場価格、天気予報を提供します。重要なことに、Darliは27の言語（スワヒリ語、ヨルバ語、トゥイ語など20のアフリカ言語を含む）をサポートしており (www.weforum.org)、農家は母国語でアドバイスを受けられます。2024年以来、Darliはガーナとケニアで11万人以上の農家に利用されています (www.weforum.org)。これらのプロジェクトは、シンプルなテキスト/音声チャネルが高度な農業AIを村にも届けられることを示しています。

**健康：**モバイルヘルス（mHealth）は長年SMSとIVRを利用しており、AIはこれらと統合できます。例えば、Viamoのプラットフォームはユニセフと提携し、健康に関するトピック（HIV予防、マラリア症状、衛生に関するヒント）についてオフラインAIチャットボットを提供しています (techcentral.co.za)。ユーザーは番号にダイヤルするかコードをテキストで送信することで、母国語で即座に健康アドバイスを受けられます。COVID-19パンデミック中、多くの国が自己評価と情報提供のためにUSSDツールを立ち上げました（例：シエラレオネのUSSD症状チェッカー (www.gsma.com))。AIアシスタントは、インタラクティブなQ&Aや個別化されたガイダンスを追加することで、これらのツールをさらに発展させることができます。重要なことに、USSDベースの遠隔医療サービス（ケニアの無料USSD健康診断など (www.gsma.com))は、これらのチャネルが大規模に機能することを証明しています。今後、オフラインAIモジュールは、地域の診療所のマイクロコンピューターや看護師の電話で実行できるようになり、オンラインデータベースを必要とせずに意思決定支援を提供できるでしょう。

教育：接続環境の悪い地域における遠隔学習は、SMSとオフラインキットを通じて成功を収めています。Eneza Education（ケニア、ガーナ、コートジボワール）のような取り組みは、基本的な携帯電話でSMS/USSDを通じてクイズ問題とレッスンを送信しています (evolutionafricamagazine.com)。1000万人以上の学習者がEnezaのフィーチャーフォンプラットフォームを低コストで利用しており、スマートフォンなしでも有意義なデジタル学習が可能であることを証明しています (evolutionafricamagazine.com)。これを基盤として、ケニアのM-Shule（「モバイル学校」）はSMSとAIを融合させています。舞台裏で機械学習を使用して、小学生向けのレッスンとフィードバックをパーソナライズしています (evolutionafricamagazine.com)。教師は生徒の携帯電話にクイズを送信し、M-Shuleは各生徒の回答に基づいてコンテンツを調整します。このようなサービスは、カリキュラムが配信された後、電話のユーザーが継続的なインターネットアクセスを必要としないという意味でオフラインで機能します。コミュニティはまた、ゼロレーティングコンテンツを使用するオフライン教育ハブ（例：ローカルサーバーを備えた太陽光発電教室）を設立しています。パンデミック中、ユニセフなどが、世界中の学齢期の子どもの3分の2が自宅にインターネットがないと報告しており (www.unicef.org)、これらのローテクソリューションが教育を継続させてきました。

これらのユースケースはいずれも、派手なUIよりもチャネルが重要であることを強調しています。農村部の農業、健康、教育において、最もシンプルなモバイルインターフェース、すなわち現地語のUSSDテキストメニューや音声IVRが、大多数の人々に届きます。これらのチャネルに接続されたAI（デバイス上またはローカルサーバー上）は、それらを静的な情報ホットラインからインタラクティブなパーソナルアシスタントへと変革することができます。

ローカライゼーション：言語、データ、安全性

**言語対応。**アシスタントが役立つためには、英語やフランス語だけでなく、現地の言葉を話す必要があります。新興市場は非常に多言語的です。例えば、アフリカだけでも2,000以上の言語があります。主流のAIモデルは通常、主要な世界言語のみをカバーしているため、オーダーメイドのローカルモデルや翻訳が必要です。いくつかの有望な取り組みが既に存在します。例えば、FarmerlineのDarliチャットボットは、アカン語、ハウサ語、イボ語、トゥイ語、スワヒリ語など20のアフリカ言語を含む27の言語をサポートしています (www.weforum.org)。インドネシアでは、研究プロジェクトがIVRシステムを使用して、農家の母国語での音声AIを試しています (www.gsma.com)。例として、国際稲研究所（IRRI）はViamoと提携し、インドネシアの現地言語でアドバイザリーサービスを提供するIVRホットラインを開始しました。これにより、あらゆる識字レベルの稲作農家が理解できるようになりました (www.gsma.com)。教育コンテンツもローカライズされています。前述のKolibriプラットフォームは東アフリカの学校で利用されており、「教師がグローバルなオープンリソースを現地語と文脈に合わせて適応させています」 (evolutionafricamagazine.com)。

現地語を体系的にカバーするためには、プロジェクトは地域データを収集し、それに基づいて学習する必要があります。一つのモデルはコミュニティによるクラウドソーシングです。現地のボランティア（農家、教師、翻訳者）が用語集の作成や音声サンプルの記録を支援できます。このデータは、ローカルに保持されるか匿名化された後、AIモデルをその地域の訛りに合わせて微調整するために使用できます。一部の国の取り組みではツールも開発されています。例えば、ナイジェリアのCenter for Digital Indigenous Languageは、約180のアフリカ言語をカバーするモバイルAIキーボードを作成し (www.weforum.org)、これらの言語での入力や読み書きを容易にしました。地元の大学やNGOとの提携は、文化的に正しいコンテンツ（例：現地の植物名、衛生習慣）をキュレーションするのに役立ち、AIのアドバイスが意味のあるものになります。

**地域データの収集とガバナンス。**現場でのデータとフィードバックの収集は、アシスタントのトレーニングと改善に不可欠です。しかし、これは倫理的に行われる必要があります。コミュニティはデータ利用に同意し、機密性の高い個人データ（健康記録、個人財務）は保護されなければなりません。有用なモデルは、コミュニティによる共創です。例えば、ラゴスのマコココミュニティでは、住民がマッピングとドローンデータ収集の訓練を受け、独自の地理的データセットを作成し、それが現在地域の計画に利用されています (www.weforum.org)。同様に、AIプロジェクトは村の保健員や普及員に、匿名化された症例報告や質問を収集するためのツールを提供できます。これらの地域データセットは、遠隔地の企業に流用されるのではなく、地域の管理下に置かれるべきです。ローカルサーバーに保存されるか、信頼できるパートナーを通じて管理されます。世界経済フォーラムは、地域イノベーター、NGO、機関に対し、AIリテラシーとガバナンスに関するトレーニングを提供することを提案しています。これにより、彼らが「自分たちの物語をどのように語るかを選択」できるようになり、データが彼らの利益のために使用されることを保証します (www.weforum.org) (www.weforum.org)。

**安全性と倫理。**医療、農業などに関するアドバイスを提供するAIアシスタントは、安全で正確でなければなりません。そのためには、複数のセーフガードが必要です。地域の専門家によるレビュー、コンテンツフィルター、明確な免責事項などです。例えば、村のAIヘルスボットには、ユーザーが間違いを報告したり、人間の助けにエスカレートしたりするメカニズムを含めるべきです。?>" 地域の監督委員会や農村教育者ネットワークは、コンテンツを定期的に審査し、季節や状況の変化に合わせて調整できます。コミュニティ主導の「フィードバックループ」はエラーの発見に役立ちます。もし多くの農家がAIのアドバイスに関して同じ問題を報告すれば、開発者はモデルを更新できます。フォーマットも迅速な更新を可能にするべきです。重要なことに、サービスが行き届いていないコミュニティは、ある程度の所有権を持つべきです。テクノロジーを上から押し付けるのではなく、協同組合や地方議会を通じて展開することで、説明責任が確保されます。

経験は、コミュニティによる管理が鍵であることを示しています。農業マッピングや金融において、草の根で設計されたツールは汎用的なものを上回ります。最近のフォーラムの専門家は、現地語プラットフォーム（WhatsAppチャットボットなど）で「人々がいる場所で会うべきである」と強調し、AIを現地の現実に合わせて調整することが持続可能な利益を生み出すと述べました (www.weforum.org)。実際には、これは各コミュニティのユーザーとリーダーを訓練することを意味します。例えば、村の教師や保健員にAIツールの使用方法と説明に関するガイドを提供します。このような地域のリーダーは不信感を減らし、倫理規範の徹底を助けます。

連携とビジネスモデル

新興市場でオフラインAIを成功裏に規模拡大するには、分野を超えたパートナーシップと、貧しい人々が負担できる価格設定が必要です。

**移動体通信事業者（MNO）：**通信事業者は自然な同盟者です。彼らは既にSMS/USSDおよび音声インフラを所有しています。AIプロバイダーと協力することで、MNOは自社のネットワーク上でAIサービスをホストできます（例えば、ショートコードやIVR回線を専用にするなど）。多くの市場で、通信事業者は政府やNGOと協力してデジタルリテラシーに取り組んでおり、「AIサービス」を自社のポートフォリオに追加することに意欲的です。例えば、アフリカのMTNとVodacomは、顧客サービスとネットワーク最適化のためにAIチャットボットの統合を開始しており (www.gsma.com)、公共サービスについても同様のことができるでしょう。通信事業者はまた、これらのサービス専用の接続性を補助することもできます。例えば、承認された健康または教育コードに対して無料のUSSDセッションを提供したり、低コストのデータプランにAIクエリをバンドルしたりすることです。これは、無料の健康ホットラインや教育ポータルといった通信事業者が後援する取り組みに似ています。さらに、通信事業者は位置情報や利用状況データ（匿名化されたもの）を共有することで、ユーザーが生の情報を送信することなくAIの改善を支援できます。決定的に重要なのは、規制当局や通信事業者団体（GSMAなど）が、業界報告書で推奨されているように (www.gsma.com)、社会プログラム向けのSMS/USSD料金の割引を奨励できることです。

**政府とNGO：**公共および非営利のパートナーは、しばしば設計と資金調達を主導します。農業省、教育省、保健省は現地のニーズを理解しており、AIツールを国家プログラム（例：普及ネットワーク、公立学校、地域保健戦略）に統合できます。NGO（ユニセフのような国際機関から地元の財団まで）は、専門知識、コンテンツ、正当性を提供します。例えば、ユニセフはViamoと提携し、彼らのシステムにヘルスケアコンテンツを追加しています (techcentral.co.za)。同様に、農業NGOや普及サービスは既存のカリキュラムを提供できます。ドナー組織はパイロット展開に資金を提供することがあります（アフリカやアジアでのアグリテックを支援するGSMAのイノベーションファンドに見られるように）。純粋な商業的展開はすぐに利益が出ない可能性があるため、初期段階ではブレンドファイナンスモデル（助成金と費用分担の組み合わせ）がしばしば必要です。世界経済フォーラムは、投資リスクを低減し、現地の目標に合わせたソリューションを調整するために、ブレンド型パートナーシップ（開発機関、政府、民間企業）が不可欠であると強調しています (www.weforum.org)。

**価格設定と手頃な価格：**エンドユーザーにとって、コストは最小限または無料に保つ必要があります。いくつかの方法が考えられます。

• **段階的なマイクロペイメント。**Viamoモデル（ナイジェリア）は、インタラクションごとにわずかな料金（例：₦10または約0.12ドル）をユーザーに課金します (techcentral.co.za)。その価格であれば、最も貧しい人々でも時折の質問は可能であり、通信事業者はサービスを維持するための収益を得ることができます。あるいは、サービスは一定の制限（例えば1日5問まで）までは無料で、それ以降は従量課金制にすることも可能です。
• **補助金とスポンサーシップ。**公衆衛生や教育サービスは、保健予算や開発助成金によって補助され、ユーザーにとっては無料にすることができます。例えば、政府が生産性向上のために無料の農業アドバイスラインを後援するかもしれません。他のケースでは、サービスは広告を掲載したり、地元企業からのスポンサーメッセージを流したりすることができます（ただし、アドバイスが偏らないよう注意が必要です）。
• **ゼロレーティングとバンドル。**MNOは承認されたAIサービスに対してUSSDとSMSをゼロレーティングにすることで、ユーザーが費用を負担しないようにすることができます。彼らはデータバンドルをまとめることもできます。例えば、プリペイドコンテンツを含む教育プランなどです。一部の国では、ユニバーサルサービス基金（サービスが行き届いていない地域のための通信事業者への課徴金）が、デジタル教育や医療イニシアチブの資金源として活用されています。このような政策は、ユーザーが負担する費用をほぼゼロに保つのに役立ちます。デバイスやSIMカードに対する課税を低減することも（GSMAが推奨するように (www.gsma.com))、そもそもこれらのサービスをより手頃な価格にします。
• **地域のコスト感度。**価格設定は所得水準を反映する必要があります。わずかな料金であっても、規模を調整する必要があります。ある国で少額（₦10）であっても、別の国では高すぎる場合があります。パイロットプロジェクトでは、現地の支払い意欲を調査し、ダイナミックプライシング（例：植え付けシーズン中は安く、収穫時は高く）を通じて調整する必要があります。

最終的に、目標は利益ではなくアクセスです。多くのICT4Dプロジェクトが示しているように、サービスが行き届いていないコミュニティが無料または補助金付きの情報を得ると、彼らはしばしば他の手段（収穫量の改善、健康など）を通じて「支払い」を見つけます。鍵は、価格設定が予測可能で透明であることであり、ユーザーが計画を立てられるようにすることです。

結論

新興市場は白紙の状態ではありません。モバイルネットワークと、まだ不完全ではありますが、ある程度の電化が進んでいます。しかし、創造的な再設計によって、AIはこれらのギャップを飛び越えることができます。上記の例は、シンプルな電話でのオフラインファーストAIアシスタントが農村生活を変革できることを示しています。農家にタイムリーな農業アドバイスを提供し、患者や母親に健康情報を提供し、遠隔教育を支援します。コンパクトなAIモデル、安価なハードウェア、太陽光発電、SMS/USSDのような普遍的なチャネルといった技術的な手法は、今や手の届くところにあります。

成功は、現地のニーズに応えることに強く依存します。それは、地域言語に対応した設計、コミュニティとのコンテンツの共創、そして信頼できる監視を確保することを意味します。また、ネットワークと価格設定を扱う通信会社、コンテンツをキュレーションし人々に届ける政府とNGO、そしてシステムを指導し検証するコミュニティリーダーといったパートナーシップを形成することも意味します。

これらの原則を適用することで、AIは現在デジタル世界で未接続またはサービスが行き届いていない32億の人々を向上させることができます。低コストデバイス上のオフラインAIは、小規模農家が作物を増産し、村人が健康を管理し、子どもたちが学ぶことを可能にします。これらすべては、彼らが最もよく知る地域の生態系内で実現します。農村のイノベーターの言葉を借りれば、「私たちは人々がいる場所で会うべきである」：彼らに合った言語、メディア、価格帯でスマートツールを提供することです (www.weforum.org)。思慮深い設計と協力により、AIは最終的に、世界で最もサービスが行き届いていないコミュニティにとって包括的な善の力となり得ます。