論文の概要: From Vision to Validation: A Theory- and Data-Driven Construction of a GCC-Specific AI Adoption Index

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05474v3
• Date: Fri, 12 Sep 2025 19:42:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 11:17:11.564109
• Title: From Vision to Validation: A Theory- and Data-Driven Construction of a GCC-Specific AI Adoption Index
• Title（参考訳）: ビジョンからバリデーションへ: GCC特有のAI導入指標の理論とデータ駆動構築
• Authors: Mohammad Rashed Albous, Abdel Latef Anouze,
• Abstract要約: 本研究は、文献レビューの詳細な分析と6つの国家AI戦略(NASs)に基づく理論駆動基盤を用いる。 この研究は、ガルフ協力評議会(GCC)の公共セクターに特化して、新しいAI導入指数を開発し、検証する。 調査結果は、堅牢な技術的インフラストラクチャと明確なポリシが、AI実装の成功に最も大きな影響を与えていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming public-sector processes worldwide, yet standardized measures rarely address the unique drivers, governance models, and cultural nuances of the Gulf Cooperation Council (GCC) countries. This study employs a theory-driven foundation derived from an in-depth analysis of literature review and six National AI Strategies (NASs), coupled with a data-driven approach that utilizes a survey of 203 mid- and senior-level government employees and advanced statistical techniques (K-Means clustering, Principal Component Analysis, and Partial Least Squares Structural Equation Modeling). By combining policy insights with empirical evidence, the research develops and validates a novel AI Adoption Index specifically tailored to the GCC public sector. Findings indicate that robust technical infrastructure and clear policy mandates exert the strongest influence on successful AI implementations, overshadowing organizational readiness in early adoption stages. The combined model explains 70% of the variance in AI outcomes, suggesting that resource-rich environments and top-down policy directives can drive rapid but uneven technology uptake. By consolidating key dimensions (Technical Infrastructure (TI), Organizational Readiness (OR), and Governance Environment (GE)) into a single composite index, this study provides a holistic yet context-sensitive tool for benchmarking AI maturity. The index offers actionable guidance for policymakers seeking to harmonize large-scale deployments with ethical and regulatory standards. Beyond advancing academic discourse, these insights inform more strategic allocation of resources, cross-country cooperation, and capacity-building initiatives, thereby supporting sustained AI-driven transformation in the GCC region and beyond.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は世界中で急速に公共機関のプロセスを変えつつあるが、標準化された措置は湾岸協力評議会(GCC)諸国のユニークなドライバー、ガバナンスモデル、文化的ニュアンスにほとんど対処していない。 本研究は、文献レビューの詳細な分析と6つの国家AI戦略(NASs)から導かれる理論駆動基盤と、203人の中上級政府職員と高度な統計技術(K平均クラスタリング、主成分分析、部分最小方形構造方程式モデリング)を用いたデータ駆動アプローチを併用する。 政策の洞察と実証的な証拠を組み合わせることで、この研究は、GCC公共セクターに特化された新しいAI導入指数を開発し、検証する。 調査結果は、堅牢な技術的インフラストラクチャと明確なポリシが、成功しているAI実装に強い影響を与えることを示している。 組み合わせたモデルでは、AI結果のばらつきの70%が説明されており、リソース豊富な環境とトップダウンのポリシーディレクティブが、迅速だが不均一な技術獲得を促進する可能性があることを示唆している。 技術基盤(TI)、組織準備性(OR)、ガバナンス環境(GE)を1つの複合指標にまとめることで、この研究はAI成熟度をベンチマークするための全体論的だがコンテキストに敏感なツールを提供する。 この指標は、大規模な展開と倫理的・規制的な基準を調和させようとする政策立案者に実用的なガイダンスを提供する。 学術的な議論の進展以外にも、これらの洞察はリソースの戦略的アロケーション、クロスカントリー協力、キャパシティ構築イニシアチブについて、GCC領域以降における持続的なAI駆動型変革をサポートする。

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