生成AIで変わる自治体業務！官公庁での導入ステップと成功のポイントを徹底解説
- 導入目的と対象業務を明確にすることが大切
- 情報の正確性とセキュリティを確保する仕組みづくり
- まずは小規模導入から始め、段階的に拡大する
自治体では人口減少や業務の複雑化が進み、限られた職員でいかに質の高い行政サービスを維持するかが大きな課題となっています。こうした背景から、文章作成や問い合わせ対応など幅広い業務を支援できる生成AIが注目されています。
国も導入を後押ししており、すでに多くの自治体で実証や活用が進みつつあります。この記事では、自治体における生成AI活用の現状や導入までの道のりなどをわかりやすく解説します。
ぜひ最後までご覧ください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
生成AIとは何か？従来のAIとの違い
生成AIとは、文章・画像・音声などのコンテンツを自動生成できるAIのことで、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）が代表例です。従来のAIは与えられたデータをもとに分類や予測を行うもので、ルールベースの処理が中心でした。
一方、生成AIは文書作成や要約など多様なアウトプットを自動生成できる点が大きな特徴です。対話形式で学習内容を応用できるため、行政業務の効率化や住民サービス向上にも高い効果を発揮します。
なお、生成AIについてもっと詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
自治体で生成AIを活用するメリット
自治体で生成AIを活用するメリットは、業務効率化と人的リソースの最適化です。定型的な文書作成、問い合わせ対応、議事録整理などを自動化することで、職員は政策立案や対面業務など「人でなければできない仕事」に集中できます。これは住民満足度の向上や迅速な対応にもつながると期待されています。
また、庁内ナレッジ共有・職員のスキルアップにも効果的で、属人的になりがちなノウハウを生成AI経由で共有することで、組織全体の業務品質の底上げにもつながります。したがって、限られた人員でも質の高い行政サービスを維持しやすくなるのです。
なぜ今、自治体に生成AIが求められているのか？
自治体に生成AIが求められている背景には、
- 人口減少、人材不足の深刻化
- 行政サービスの需要の増大
- 国によるDX推進政策の強化
など複数の要因が重なっています。その解決手段として、生成AIは極めて現実的かつ有効な技術として期待されています。
人口減少と人材不足による行政の効率化ニーズ
日本の人口減少で自治体職員の採用・確保はますます困難になっており、特に小規模自治体では1人あたりの業務負担が増大しています。こうした状況において、生成AIは質問対応や資料作成などの日常業務を自動化し、限られた人員でも一定水準の業務を維持できる有効な手段といえるでしょう。
経験の浅い職員の支援にも役立ち、組織全体の安定した運営にも貢献します。今後の行政サービスを支える基盤技術として重要性が増しています。
DX推進とスマート自治体の実現
自治体DXが進む中、生成AIは業務プロセスそのものを変える「変革の起点」となっています。従来のICT化が紙業務のデジタル化中心だったのに対し、生成AIは文書作成やFAQ対応など知的作業まで自動化を拡大し、「スマート自治体」の実現を後押しします。
さらに住民との対話にも生成AIを活用することで、意見分析にも生かせ、行政サービスの質向上や政策改善といった高度な取り組みも可能になります。
総務省・デジタル庁による推進政策とガイドライン
国は自治体の生成AI活用を積極的に後押ししており、総務省やデジタル庁が「自治体における生成AI利用ガイドライン」やセキュリティ基準を示すことで、情報漏洩や誤出力への懸念に配慮した導入環境が整いつつあります。
また補助金などの支援制度も充実しており、自治体が新技術を試しやすい状況が広がっています。こうした制度的な後押しによって導入ハードルが下がり、全国的に生成AI導入への動きが広がっています。
生成AIの自治体導入状況
総務省の調査では、大規模自治体（都道府県・政令市）の8〜9割が生成AIを試験導入または一部業務で本格運用を開始しています。市区町村でもチャットボットや文書作成ツールを中心に活用が広まっています。
一方で、小規模自治体では人材不足や予算の制約から、実験段階にとどまるケースも多数あります。しかし、導入実績のある自治体との横展開や共同研究の動きも見られ、全国的に生成AI活用の知識やスキルが蓄積されつつあります。※1※2
導入が進む自治体と、進まない自治体の違い
生成AI導入が進む自治体では、トップ層の明確な導入目的と迅速な意思決定、業務棚卸しの徹底が進んでおり、短期間で効果を得やすいのが特徴です。さらに研修やマニュアル整備で組織全体の活用文化を育てています。
導入が進まない自治体は「どの業務に使えばよいか分からない」「精度や誤出力が不安」など、初期の疑念を解消できずに足踏みしてしまうケースが多く、結果としてDXの進捗に大きな差が生まれてしまいます。
自治体職員の意識変化と研修が必要
生成AIを効果的に活用するには、職員の意識改革とスキル習得が重要です。生成AIはあくまで「補助ツール」であり、正確性の確認や最終判断は人が行うという理解を組織全体で共有する必要があります。
プロンプト（指示文）の作り方で精度が変わるため、基本的な操作方法から実務に応じた使い方まで学ぶことが不可欠です。生成AIを使いながら業務改善を考えることで、自動化だけでなく働き方改革にもつながるでしょう。
自治体での生成AI活用事例
全国の自治体では、窓口案内から議事録作成、子育て支援、住民相談対応まで、多様な業務で生成AIが実際に活用されています。ここからは、特に先進的な取り組みを行っている自治体の事例を紹介します。
子育て施策に関する制度や手続きに対するAIチャットボットの導入（京都市）
京都市では、子育て支援制度や関連手続きについて、市民が24時間365日相談できるAIチャットボットを導入しています。「どの支援を使えるかわからない」という利用者の悩みを解消するために設計されており、対話形式で利用可能です。
窓口に行かずとも必要な情報を取得でき、子育て世帯の利便性向上に貢献しています。※3
住民対応チャットボット（一関市）
一関市では住民からの問い合わせを、市役所ホームページに設置しているAIチャットボットが自動で回答する取り組みを進めています。ゴミ出しや各種申請手続き方法などの幅広い質問に24時間対応します。
導入後は問い合わせが分散しやすくなり、職員の負担軽減に役立っています。
また住民が迅速に情報を得られるとともに、職員の業務負担軽減や窓口混雑の緩和に貢献しています。※4
議事録作成（つくば市）
つくば市は、早い段階（2019年）から生成AIを議事録作成に活用しています。会議の音声データを生成AIが文字起こしし、職員が内容を整え完成させる仕組みを導入しました。
従来数時間〜数十時間かかっていた作業を大幅に短縮し、均質化にも成功。生成AIの導入により職員は付加価値の高い業務に集中でき、行政は全体の効率向上を図ることができました。※5
Hyuga_AIを導入（日向市）
日向市は、自治体専用に最適化された生成AI「Hyuga_AI」を導入し、職員の文章作成や庁内調査など幅広い業務で生成AI活用を推進しています。職員からの質問に即座に回答したり、行政文書の素案作成を支援することで業務のスピードアップに貢献。
特に導入後は調べ物に費やす時間が大幅に削減され、職員からも高い評価を得ています。※6
生成AIを活用したお悩み相談チャットボット（横須賀市）
横須賀市は、住民が気軽に相談できるAIチャットボット「ニャンペイ」を提供しています。仕事や家庭、人間関係、健康など幅広い悩みに寄り添った回答を生成AIが回答する仕組みです。24時間利用可能で心理的ハードルが低く、特に若年層や子育て世帯に人気です。
相談内容は匿名化されるので安心して活用できます。※7
戸籍事務においてAI検索システムの導入（品川区）
品川区では、戸籍事務の調査・照会に生成AIを活用する「電子書籍AI検索システム」を導入しています。膨大な戸籍情報から必要なデータを瞬時に検索でき、処理の迅速化とミス防止を実現しています。
従来は職員の知識や経験に依存する業務でしたが、生成AI導入により作業が標準化され、新任職員でも一定の品質で業務できるようになりました。※8
生成AI導入における主な課題と対策
様々な自治体で生成AIを活用する動きが広がっていますが、導入には慎重な検討が欠かせません。正確性やセキュリティ、人材・コストなどの課題を踏まえ、適切な対策を講じることが求められています。
正確性（ハルシネーション）の懸念
生成AIは便利な一方で、事実と異なる回答を示す「誤った情報生成（ハルシネーション）」のリスクを抱えています。自治体業務では住民の生活に直結する情報を扱うため、誤回答は大きな影響を与える可能性があります。
そのため、回答内容の根拠データを限定したり、FAQや条例・制度情報を正しく学習させるなどして回答の信頼性の確保を徹底しましょう。また重要な業務では、職員が最終確認を行う体制を整えることも推奨されます。
個人情報保護・セキュリティの問題
住民情報や重要なデータを扱う自治体では、生成AI導入にあたり情報セキュリティが最重要課題となります。誤って個人情報を外部に送信すると重大な情報漏えいにつながる可能性があるので、利用環境の分離、入力データの管理、ログの保全、アクセス権限の細分化といった徹底した対策が必須です。
そのため、総務省・デジタル庁が示すガイドラインを遵守し、自治体内で統一の運用ルールを構築することが求められます。
導入コスト
生成AIの導入には、システム構築やAPI利用料、環境整備、セキュリティ対策などの費用が発生します。しかし小規模自治体にとっては負担が大きく、コストが原因で導入が進みにくいケースもあります。
まずは小規模な実証実験から始め、費用対効果を精査することが重要です。クラウドの既存サービスを活用することで初期コストを抑えたり、補助金や地方財政措置を利用することで負担軽減を図るケースも増えています。
導入・運用人材の不足
多くの自治体では、AIを適切に評価し運用できる人材が不足しています。生成AIは便利である一方、プロンプト（指示文）設計、出力検証、情報管理などの専門性が多く求められるため、一定の知識が必要になります。
そのため、外部ベンダーによる伴走支援や研修プログラムを導入し、職員のスキル向上を図る取り組みが進んでいます。庁内にAI担当の横断チームを設けて、継続的な運用体制を築くことも効果的です。
なお、生成AI研修の必要性について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
自治体における生成AIの導入ステップ
生成AIを自治体で活用するには、目的の明確化から制度整備、実証実験、本格導入まで段階的なアプローチが必要になります。ここからは、効果的に導入を進めるための６つのステップを整理していきましょう。
STEP 1：導入目的と対象業務の明確化
まず、生成AI導入の目的を明確にすることが重要です。業務効率化、住民サービスの質向上、問い合わせ対応の自動化など狙いを定めていきましょう。
次に業務の棚卸しを行い、議事録作成や窓口案内など、繰り返し作業が多い業務を特定します。そしてKPI（例：応対時間短縮 など）を設定し、導入効果の測定基準を準備します。
STEP 2：制度・ガイドラインの確認と整備
総務省・デジタル庁の「生成AIの利用に関するガイドライン（自治体向け）」を参照しながら、情報セキュリティや個人情報の取り扱い方針を整理します。LGWANの利用要否を確認し、内部規程・利用ポリシーの方針を明示します。
利用範囲や禁止事項、ログ管理の方法など、運用ルールを明文化することも大切です。
STEP 3：小規模な実証実験（PoC）の実施
生成AIの本格導入前に、対象部署を限定した小規模なPoC（実証実験）を実施します。問い合わせ対応や庁内ナレッジ検索など、限定的な範囲で検証を進め、実運用上の課題や改善点を確認します。
実験中は住民や職員からフィードバックを収集し、満足度や使いやすさ、回答精度を評価することで、次の導入段階に反映できる課題を明確にします。
STEP 4：成果の評価と効果測定
PoCの結果を定量・定性の両面から評価します。作業時間削減や自動化率などの数値指標（定量評価）に加え、利便性向上や職員のスキル向上といった質的変化（定性評価）も確認します。
また、出力の信頼性や業務フローとの適合性、法務・セキュリティ上の懸念などを整理し、本格導入を進めるか否かを慎重に判断していきます。
STEP 5：本格導入・展開と職員教育
PoCを踏まえ、他部署への拡大や外部向けチャットボットの公開など、生成AI活用を本格展開していきます。同時に、職員向けにプロンプト作成や出力判断の研修も進めていきましょう。
静岡県湖西市では、職員が自発的にアイデア収集できる環境を整えることで、提案が促進された成功例も挙げられています。
STEP 6：持続的運用・改善と制度への反映
導入後はPDCAサイクルを回し、職員や住民からのフィードバックをもとに設定や機能の定期的な見直しを行います。外部APIとの連携や新機能追加をすることで、運用の質を徐々に高めていきましょう。
また年度予算への反映や国の制度活用を積極的に進め、持続的な運用体制を確立します。他自治体との情報共有も非常に効果的です。
よくある質問（FAQ）
生成AIは自治体の課題を解決し、未来を創る武器になる
生成AIは、問い合わせ対応の効率化や議事録作成の自動化、住民サービス向上など、さまざまな行政課題の解決に役立つ心強い味方です。
しかし、正確性や情報セキュリティといったリスクも存在するため、段階的な導入と運用体制の整備、PDCAを回すことが大切です。生成AIを適切に活用することは、職員の業務負担軽減、行政の質向上、持続可能で効率的な自治体運営の実現に大きく貢献します。
最後に
いかがだったでしょうか？
自治体業務のどこから生成AIを適用すべきか、国のガイドラインや先行事例を踏まえて整理できます。小規模PoCから本格展開まで、安全性と効果を両立する導入の考え方を検討可能です。
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【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
