【自治体DX】生成AIによる業務効率化と住民サービス向上

生成AIの波は、民間企業だけでなく、私たち地方自治体の働き方や住民へのサービス提供のあり方をも変革しようとしています。
限られたリソースの中で多様化・複雑化する行政課題に対応するため、生成AIは強力な武器となる可能性を秘めています。

しかし、その導入には、個人情報の保護や公平性の確保といった、自治体ならではの慎重な配慮が不可欠です。

本記事では、生成AIが自治体業務にもたらす具体的なメリットから、導入における重要な課題、そして国内外での活用事例までを分かりやすく解説します。

なぜ今、自治体で生成AIの活用が求められるのか？

人口減少に伴う職員不足、増え続ける行政サービスへのニーズ、そして限られた予算。多くの自治体が抱えるこれらの構造的な課題に対し、生成AIは新たな解決策を提示します。

1. 職員の業務負担軽減と生産性向上

書類作成、議事録の要約、問い合わせへの一次対応、データ入力といった定型的な事務作業は、自治体業務の大きな部分を占めています。生成AIはこれらのルーチンワークを自動化・効率化し、職員が本来注力すべき企画立案や住民との対話といった、より創造的で人間的な業務に時間を割くことを可能にします。

2. 住民サービスの質の向上

生成AIを活用したチャットボットは、24時間365日、住民からの問い合わせに対応できます。従来のシナリオ型とは異なり、自然な対話で複雑な質問にも答えられるため、住民は市役所の窓口が開いていない時間でも、必要な情報をスムーズに入手できるようになります。また、多言語対応も容易なため、外国人住民へのサービス向上にも繋がります。

3. 政策立案・意思決定の支援

生成AIは、膨大な行政データや住民からの意見（パブリックコメントなど）を分析・要約し、政策立案に必要な洞察を抽出する手助けとなります。例えば、地域の課題に関する様々なデータを分析し、効果的な施策の選択肢を提示するといった活用が考えられます。これにより、勘や経験だけでなく、データに基づいた客観的な意思決定（EBPM）を推進できます。

【業務別】自治体における生成AIの具体的な活用事例

生成AIは、自治体の様々な部署でその能力を発揮します。ここでは、具体的な活用シーンを例示します。

活用部署	具体的な活用事例	期待される効果
全部署共通	・会議の議事録作成・要約 ・報告書、答弁書、プレスリリースのドラフト作成 ・内部向けFAQチャットボット（例：人事規定）	事務作業時間の大幅削減
住民課・窓口	・手続き案内チャットボット（Web/庁舎KIOSK） ・申請書類の記入例・説明文の自動生成	住民の利便性向上、窓口業務の負担軽減
広報課	・SNS投稿文、広報誌記事のアイデア出し・作成 ・イベント告知用キャッチコピーの生成	情報発信力の強化、広報業務の効率化
福祉・子育て支援	・複雑な支援制度に関する問い合わせ対応補助 ・個別支援計画作成のたたき台作成	相談業務の質の向上、専門職の負担軽減
企画・政策課	・パブリックコメントやアンケート結果の要約・分析 ・条例案や計画書の構成案作成	政策立案プロセスの効率化、EBPMの推進
情報システム課	・システム仕様書のドラフト作成 ・プログラミングコードのエラーチェック・修正補助	システム開発・運用の効率化

 

自治体が生成AIを導入する際の重要課題と対策

生成AIは大きな可能性を秘める一方、特に公共サービスを提供する自治体においては、民間企業以上に慎重な導入と運用が求められます。主要な5つの課題とその対策を解説します。

1. 個人情報・機密情報の保護

• 課題: 住民の個人情報（氏名、住所、マイナンバー、税情報、健康情報など）や、公開前の政策情報といった機密情報を、職員が生成AIサービスに誤って入力してしまうリスク。
• 対策:
  • 厳格なガイドライン策定: 個人情報・機密情報の入力を原則禁止とし、例外を設ける場合も匿名化処理を義務付けるなど、明確なルールを定める。
  • セキュアな環境の利用: 入力データが学習に使われない法人向けサービスや、LGWAN（総合行政ネットワーク）内で利用できる閉域網AI環境の導入を検討する。

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2. 情報の正確性（ハルシネーション対策）

• 課題: 生成AIは事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成することがあり、誤った行政情報を住民に伝えてしまうリスク。
• 対策:
  • 職員によるファクトチェックの徹底: AIが生成した回答や文章は、公開前に必ず担当職員が正確性を確認するプロセスを義務付ける。
  • 住民への注意喚起: AIチャットボットなどの回答には誤りが含まれる可能性があることを明記する。

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3. 公平性・倫理性の確保

• 課題: AIの学習データに含まれるバイアスにより、特定の住民層に対して不公平な対応や、差別的な表現を含む回答を生成してしまうリスク。
• 対策:
  • ガイドラインでの倫理原則明記: 公平性、透明性、人権尊重といった原則をガイドラインに盛り込む。
  • 定期的な監査: AIの応答ログを定期的に確認し、偏った回答や不適切な表現がないかをチェックする体制を構築する。

4. コストと導入・運用体制

• 課題: 高性能な法人向けAIサービスの利用料や、導入・運用を担う専門人材の不足。
• 対策:
  • スモールスタート: まずは特定の部署や業務に限定して試験導入（PoC）を行い、費用対効果を検証する。
  • 共同利用・調達: 近隣自治体と連携し、AIサービスを共同で導入・利用することでコストを分担する。
  • 職員研修: 外部研修やeラーニングを活用し、全職員のAIリテラシー向上を図る。

5. 住民への説明責任

• 課題: AIによる判断や応答の根拠が不明瞭な場合、住民からの問い合わせに対して十分な説明ができない。
• 対策:
  • 透明性の確保: AIの利用目的や、判断プロセス（特にRAGなどで参照した情報源）を可能な範囲で記録・開示できるようにする。
  • 最終判断は人間: AIはあくまで「補助ツール」と位置づけ、重要な判断や最終的な責任は必ず職員が負う体制を明確にする。

課題	具体的なリスク	自治体が取るべき主な対策
個人情報・機密情報	重大な情報漏洩、プライバシー侵害	ガイドライン策定（入力禁止）、セキュアな環境の利用
情報の正確性	誤った行政情報の提供による住民の不利益	職員によるファクトチェックの義務化、住民への注意喚起
公平性・倫理性	特定住民への不公平な対応、差別的表現	倫理原則の明確化、定期的な監査
コスト・体制	予算超過、専門人材不足による活用停滞	スモールスタート、共同利用、職員研修
説明責任	AIの判断根拠が不明瞭、住民への説明不足	透明性の確保、最終判断は人間が行うルールの徹底

 

まとめ：責任あるAI活用で、より良い行政サービスを

本記事では、生成AIが自治体業務にもたらす可能性と、導入における重要な課題について解説しました。

生成AIは、自治体が抱える人手不足や業務効率化といった課題に対する、画期的な解決策となり得ます。しかし、その導入にあたっては、個人情報保護や公平性といった、公共サービスとしての責任を最優先に考えなければなりません。

まずは、国の動向（デジタル庁のガイドラインなど）も参考にしつつ、自庁における利用ガイドラインをしっかりと策定すること。そして、内部の事務作業効率化など、リスクの低い領域からスモールスタートで試してみること。この慎重かつ前向きな姿勢こそが、生成AIを真に住民サービスの向上へと繋げる鍵となるでしょう。