自治体・官公庁のAI技術活用ガイド！【2026年最新版】AI Marketでの相談事例、ガバメントAI源内の最新情報および導入成功事例を解説

人口減少による担い手不足が深刻化する中、AI導入を検討している自治体・官公庁は増えています。

しかし「どの技術が自機関の業務に適しているか」「セキュリティや調達の要件はどう整理するか」「他の自治体はどのような形で導入しているか」といった疑問を抱えたまま、検討が前に進まないケースも少なくありません。

本記事では、自治体・官公庁で実際に活用されているAI技術を6分野に整理して解説します。

2026年5月から全府省庁で大規模実証が始まったガバメントAI「源内」の最新動向、AI Marketに寄せられた官公庁・自治体からの実際の相談事例、そして横須賀市・農林水産省・神戸市など19の先行事例まで、導入の判断に必要な情報をまとめています。

生成AIの業界別や職種別の活用事例・活用方法をこちらの記事でまとめています。

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自治体・官公庁で活用されるAI技術分野は？

自治体で活用が進んでいるAI機能は以下のとおりです。

• 生成AI（大規模言語モデル）
• チャットボット
• RAG（行政文書検索AI）
• 音声認識
• 画像認識
• 予測・シミュレーション

それぞれのAI機能について解説します。

生成AI

2025年以降、自治体のAI活用において最も注目を集めているのが、ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）を用いた生成AIです。文章の要約・起案・翻訳・校正といった日常的なデスクワークを自動化できるだけでなく、職員が自然な言葉で質問するだけで必要な情報を引き出せる点が特徴です。

国レベルでは、デジタル庁が開発した行政向け生成AI基盤ガバメントAI源内が、2026年5月から全府省庁の約18万人を対象とした大規模実証を開始しました。チャット・要約・翻訳・文書校正などの汎用機能に加え、法制度調査支援AIやパブリックコメント分類AIなど20種類以上の行政実務特化型アプリが搭載されています。

さらに2026年4月には、源内のソースコードがMITライセンスのもとGitHubで無償公開されました。地方自治体でも同等の生成AI環境を低コストで構築できる基盤が整ったことで、自治体の生成AI活用は検討から実装の段階へ移行しています。

チャットボット

AIチャットボットは、人が受け答えする作業を代替するツールです。住民サービスの電話窓口やWebサイトでの問い合わせ対応に広く導入されています。

かつてはあらかじめ設定したシナリオに沿って応答するルールベース型が主流でしたが、現在はLLMを活用した対話型へと進化しています。住民からの複雑な質問にも文脈を理解して回答できるようになり、対応の幅が大きく広がりました。

職員は定型的な問い合わせへの対応から解放され、複雑な案件や対人サービスに集中できます。

RAG（行政文書検索AI）

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、自治体が保有する条例・規則・マニュアル・過去の議事録などを検索対象とし、AIが根拠となる文書を参照しながら回答を生成する技術です。

一般的な生成AIは学習データの範囲でしか回答できませんが、RAGは自治体固有の内部文書をリアルタイムで参照しながら回答するため、情報の正確性が格段に高まります。ガバメントAI「源内」でも行政資料RAGアプリが実装されており、行政文書をAIで横断検索できる仕組みとして機能しています。

問い合わせ対応の迅速化や、ベテラン職員の知見をAIに蓄積する活用法としても注目されています。

音声認識

音声認識とは、人間が話した声を解析してテキストに変換する技術です。最新のAIは話者の識別にも対応しており、誰の発言かをテキストに紐づけることができます。住民との会議や庁内の打ち合わせを録音し、AIが自動で議事録を生成する活用が広がっています。

人が見直す時間は残りますが、ゼロから書き起こす手間が省けるため作業時間を大幅に短縮できます。また議事録の記載水準を統一できる点も自治体における導入メリットのひとつです。

議事録作成AIツールのメリットについてはこちらの記事で解説しています。

画像認識

画像認識は、画像のなかに何が何個（何人）写っているかを識別する技術です。最も普及している用途のひとつがAI-OCRで、申請書類や窓口帳票の手書き文字をAIが自動で読み取りデータ化します。

近年は活用範囲がさらに広がり、以下のような業務への応用が進んでいます。

• 交通量カメラの映像をAIが解析し、リアルタイムの混雑状況を把握する
• 廃棄物収集場所の画像からごみの量を測定し、収集ルートを最適化する
• 道路カメラの撮影データをもとに路面の劣化状態を自動判定する

予測・シミュレーション

蓄積されたデータをAIが学習・定式化することで、将来発生しうる事象のシミュレーションが可能になります。過去の事件・事故の発生パターンをAIが分析し、リスクの高い場所や時間帯を特定することで地域の安全対策に活用できます。

また、人口動態データや施設の利用状況をもとに将来の行政需要を予測し、職員配置や施設整備計画の立案を支援する活用も増えています。データに基づく行政計画の策定は、住民への説明責任を果たすうえでも有効です。

参考記事：「AIによる予測とは？仕組み・メリット・導入事例・人気ツール・注意点完全解説！」

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ガバメントAI「源内」とは？

ガバメントAI「源内」はデジタル庁が開発・運営する行政向け生成AI基盤です。「Generative AI」の略称「Gen AI（ゲンナイ）」と、江戸時代の発明家・平賀源内の名前を掛け合わせて命名されました。

生成AIを政府業務で活用するためのアプリケーション・クラウド環境・セキュリティ対策・運用体制を統合したプロジェクト構想であり、その第一弾として位置づけられています。

源内の概要と最新の展開状況

源内は2025年5月にデジタル庁全職員（約1,200人）向けに試験運用を開始し、2026年5月からは全府省庁39機関・約18万人を対象とした大規模実証へと一気に拡大しました。政府内の利用率は約80%に達しており、実務に直結するツールとして定着しています。

搭載されているAI機能は大きく2種類です。

• チャット・要約・翻訳・文書校正などの汎用型AIアプリ
• 法制度調査支援AIやパブリックコメント分類AIなど行政業務に特化した実務特化型AIアプリ

いずれもデジタル庁が内製開発しており、機密性の高い行政情報を扱うためのセキュリティ対策が組み込まれています。

さらに2026年4月24日には、源内のソースコードがMITライセンスのもとGitHubで無償公開されました。地方自治体でも同等の生成AI環境を低コストで構築できる基盤が整い、自治体のAI活用は「検討」から「実装」の段階へ移行しています。

自治体担当者が源内の活用に向けて今すぐ動くべき理由

2026年度中に国の大規模実証が完了し、2027年度からは本格利用フェーズへ移行する予定です。各府省庁ではCAIO（AI統括責任者）を中心にガバナンス体制の整備が進んでおり、対応が遅れた自治体との差は今後さらに広がります。

源内のOSS公開により、独自の行政AI基盤を構築するハードルは大きく下がりました。ただし、自治体の規模・業務構成・既存システムとの連携要件によって、どの機能から着手するかの優先順位は異なります。

「どこから手をつければよいかわからない」という段階でも、AI専門家への相談で要件を整理することが最初の一歩です。

AI Marketでは、行政・自治体のAI導入に関する相談を無料で受け付けています。審査済みのAI企業1,000社超の中から、自治体の規模や課題に合った会社を厳選して紹介するコンシェルジュ型のサービスです。

源内の活用を見据えた体制づくりについても、要件整理の段階からサポートを受けられます。

実際にAI Marketにいただいた官公庁・自治体のAI活用相談事例

AI Marketには、官公庁・自治体における業務効率化、調査精度の向上、住民・事業者向け情報発信の改善、庁内文書活用を目的としたAI活用相談を多くいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. LLM・生成AI・RAGを活用した庁内文書検索、資料作成支援、教職員向け業務アシスト
2. 画像認識・画像解析を活用した調査、観測、現場検査業務の支援
3. 音声認識・発話内容照合を活用した専門音声の文字起こし、注意喚起支援
4. Webデータ収集・情報抽出を活用した行政向け情報発信サイトの更新支援

※実際のお客様からのご相談内容のため、関係機関の特定に繋がる情報は伏せています。

LLM・生成AI・RAGを活用した庁内文書検索、資料作成支援、教職員向け業務アシスト｜AI Marketによる要件・技術整理内容

官公庁・自治体からは、LLMや生成AIを庁内業務に活用したいという相談が増えています。特に多いのは、庁内に蓄積されたWord、Excel、PowerPoint、PDFなどの資料を参照しながら回答するRAG環境の構築や、既存の生成AI基盤に不足している機能を追加したいという内容です。

相談内容としては、以下が挙げられます。

• 庁内文書を基にしたチャット機能
• 複数資料を読み取ったうえでのプレゼンテーション資料作成支援
• 所定フォーマットに沿った文書作成、教育・福祉領域における個別計画作成のアシスト

単に文章を生成するだけではなく、既存資料の内容を正しく参照し、担当者が確認・修正しやすい形で出力することが求められています。

また、官公庁・自治体では以下が重要な論点になります。

• クラウド利用の可否
• 閉域環境やオンプレミス環境での運用
• 資料ごとのアクセス権限管理

特に、機密性の高い情報や個人に関する情報を扱う場合、どのデータをAIが参照できるのか、誰がどの回答を利用できるのかを事前に設計する必要があります。

そのため、LLM・生成AI・RAGに関する相談では、モデル選定だけでなく、データ管理、認証連携、権限設計、出力フォーマット、既存業務への組み込み方まで含めて検討される傾向があります。

画像認識・画像解析を活用した調査、観測、現場検査業務の支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

官公庁・自治体からの画像認識相談では、目視で行っている調査・観測・検査業務をAIで支援したいという内容が多く見られます。対象は以下のように多岐にわたります。

• 顕微鏡画像に写る微細な対象物
• 定点カメラで撮影する自然環境
• 現場で撮影するごみや検査対象物

共通しているのは、現場職員や専門職が人手で確認している作業に対して、AIによる検出・分類・カウントを組み合わせたいという点です。

例えば、画像上の対象物を数える、種類ごとに分類する、異常の疑いがあるものを候補として提示する、過去データと比較して変化を把握する、といった使い方が検討されています。

一方で、公共分野の画像解析では、一般的な物体検出よりも難しい以下のような条件が含まれる場合があります。

• 撮影環境が屋外で変化しやすい
• 対象物の形状が一定ではない
• 専門職による判断基準が必要になる
• 初期データが十分に揃っていない、

そのため、画像認識・画像解析に関する相談では、最初から完全自動化を前提にするのではなく、撮影条件の整理、教師データの作成、専門職による確認フロー、PoCでの精度検証を段階的に進めることが重要になります。

音声認識・発話内容照合を活用した専門音声の文字起こし、注意喚起支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

官公庁関連の音声認識相談では、一般的な会議録作成ではなく、安全性や記録性が重視される専門音声を対象とした文字起こしの要望があります。特に、無線交信、電話連絡、複数担当者間の調整内容などを、後から確認できる形で記録したいという相談が見られます。

この領域では、単に発話を文字にするだけでは十分ではありません。専門用語、数字、時刻、方向、場所、許可内容など、誤認識が大きな問題につながる情報を正しく抽出する必要があります。

また、以下のような機能のニーズが高いようです。

• 発話者ごとの区別
• 発話時刻の記録
• 特定時間帯の会話抽出
• 書類作成に必要な情報の整理
• 指示内容と復唱内容の照合を行い、内容に相違がある場合に注意喚起

音声認識の精度だけでなく、発話内容を構造化し、重要項目同士を比較する処理が必要になります。

官公庁・公共インフラ領域では、クラウド通信が難しい環境や、外部に音声データを出せない環境も想定されます。そのため、音声認識に関する相談では、専門領域への辞書対応、オンプレミスまたは閉域環境での処理、既存録音データの活用、段階的な検証範囲の設定が重要な論点となります。

Webデータ収集・情報抽出を活用した行政向け情報発信サイトの更新支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

官公庁・自治体からは、地域内外の事業者が公開している情報を収集し、行政が運営するWebサイトに整理して掲載したいという相談もあります。

人手で各社から情報を集める方法、各事業者にCMSへ直接入力してもらう方法と比較しながら、外部サイトから自動的に情報を取得できるかを確認したいという内容です。

この領域では、必ずしも高度な生成AIが必要になるとは限りません。対象サイトが明確で、取得したい項目もある程度決まっている場合は、Webスクレイピング、HTML解析、構造化データ抽出、CMS連携を組み合わせることで実現できる可能性があります。

一方で、以下のような課題もあります。

• 各サイトの構造が異なる
• 掲載情報の更新頻度が一定ではない
• 取得項目の表記ゆれがある
• 掲載許諾や利用条件を確認する必要がある

特に行政が運営するWebサイトに掲載する場合、情報の正確性や更新漏れの確認フローが重要になります。

そのため、Webデータ収集・情報抽出に関する相談では、自動取得だけで完結させるのではなく、取得対象サイトの選定、取得項目の定義、エラー時の確認方法、職員または委託先による承認フロー、CMSへの反映方法を含めた設計が必要になります。

官公庁・自治体のAI活用相談に共通する傾向｜AI Marketによる要件・技術整理内容

官公庁・自治体のAI活用相談では、民間企業のAI導入と比べて、技術面以外の確認事項が多い傾向があります。特に、以下ポイントが早い段階で論点になります。

• 機密情報や個人情報の取り扱い
• クラウド利用の可否
• 閉域環境（クローズド）での運用
• 既存システムとの連携
• 調達方式
• 予算化の時期

また、相談段階では「実現できるか分からないが、可能性を確認したい」というケースも少なくありません。技術カテゴリによって必要なデータ、検証方法、対応可能な企業が異なるため、最初に要件を整理することが重要です。

公共分野では、いきなり本番導入を目指すのではなく、PoCや調査研究として小さく検証し、精度・運用負荷・費用感・調達要件を確認したうえで次年度以降の本格導入につなげる進め方が多く見られます。

AI Marketでは、上記のように、官公庁・自治体からのAI活用相談を受け付けています。

官公庁・自治体のAI導入では、単にAIツールを比較するだけではなく、業務内容、データの有無、利用環境、セキュリティ要件、調達方法、段階的な導入計画を整理する必要があります。

また、同じ「AI活用」でも、LLM・RAG、画像認識、音声認識、Webデータ収集では、必要となる技術や対応可能な企業が大きく異なります。早い段階で要件を整理することで、実現可能性、概算費用、検証範囲、適切な企業候補を判断しやすくなります。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴機関でもAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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自治体・官公庁でのChatGPT・生成AIの活用事例11選

全庁的な活用実証（横須賀市／株式会社トラストバンク）

神奈川県横須賀市の市役所では、ChatGPTの全庁的な活用実証を行なっています。実際には株式会社トラストバンクが提供する自治体専用のビジネスチャットツール「LoGoチャット」にChatGPTのAPI機能を連携させての活用となります。

LoGoチャットのChatGPTを活用し、すべての職員がツール内で、文章作成や要約、誤字脱字のチェックやアイデアの相談などに活用することができます。ChatGPTの導入により、職員が人にしかできない業務や仕事に注力できるようにするため、職員の業務効率化やさらなるユースケースの創出を目的としています。

note株式会社CXO　深津貴之氏をアドバイザーに迎え、職員のスキルアップに取り組んでいきます。また、ChatGPTを活用した「他自治体向け問い合わせ応対ボット」も開発して運用を開始しています。

横須賀市でのChatGPT活用の取り組みに関するデータや、他自治体からの問い合わせデータを基に回答できるようにしたものです。

数千ページのマニュアル改訂や修正（農林水産省）

農林水産省は数千ページのマニュアル改訂や修正にChatGPTを活用することを報告しています。他省庁とも協議しながらの運用開始となるため、現在は準備段階となります。

従来は外部委託してマニュアルの改訂や修正作業を毎年行なっており、短納期による負担や文章表現のわかりにくさが課題となっていました。

ChatGPTの導入により、業者の負担やよりわかりやすい文章表現を利用したマニュアル作成が期待されます。すでにChatGPTの活用に関する文書公開と、入力データに関して機密情報は含まれていないことも報告されており、安全な運用の対策も行われています。

関連記事：「ChatGPTを用いたマニュアル作成の具体的な手順や活用法、プロンプト例」

ガイドラインを策定し本格運用開始（茨城県笹間市）

茨城県内の自治体でChatGPTの試験的な導入の動きが出てきており、笹間市では業務効率化などを目指して実際に試験導入が始まっています。導入時点では機密情報や個人情報に十分配慮しつつ、事前に申請するように伝えられ、全職員の3割が利用申請しました。

広報誌やSNSの運用をしている広報戦略室では、実際に職員が用意したゴルフ大会の結果を伝える文章を、SNSで小学生でもわかりやすいように文章を書き換えるよう、ChatGPTに指示して書き直してもらったケースなどが発表されています。

第2次テスト運用まで行い、プロンプト作成能力のスキルアップ、業務効率化に資する効果的な利用方法を検証しました。セキュリティ等の懸念の解消も確認できたので生成AI（ジェネレーティブAI）の利活用ガイドラインを策定し、2023年10月から生成AIの本格運用を開始しました。

AIが市民の問い合わせに応答（埼玉県戸田市）

埼玉県戸田市はChatGPTを利用し、業務で安全に利用するためのガイドブックを作成したり、自治体の業務で自動化・効率化できそうな領域を検討し、その導入案を検討したりしています。2023年7月に行われたハッカソンではChatGPTを利用し、音声認識と音声出力に背景や人格に関するデータを追加して、人間が応答するような音声チャットを構築したことが発表されました。

また、戸田市は会議の資料やLINEと組み合わせた問い合わせ対応できるアプリを作成したことも公表されています。子育て、引越し・住所変更の手続き、ごみの出し方、住民票や戸籍、各種書類の請求など市民からの問い合わせに対して、「さくうさ」と命名されたAIが応答して必要な行政サービスを案内する「AI総合案内サービス」を行っています。

ガイドブックの作成ではChatGPTをはじめとする生成AIの安全かつ個人情報や機密情報に十分配慮した利用方法を検証した上で、業務適用範囲やルールをまとめたものを公表しています。

制作立案や議会答弁にも活用検討（群馬県藤岡市）

群馬県藤岡市では、ChatGPTの試験的な運用をはじめ、制作立案や議会答弁に必要な文章の作成などに利用できるかの検証を開始したことを公表しています。実際に2023年4月から6月末まで運用した際、社員の8割が利用継続を希望したことから7月以降も試験運用の継続を公表しています。

時間がかかる文章作成の自動化以外にもExcelなどの表計算ソフトで関数やマクロのコーディング作成などにも利用するケースがみられ、さまざまな活用シーンを模索していることが発表されました。

デジタル推進課では個人情報や機密情報を入力せず、データの裏付けを十分に行いつつ、社員の負担を軽減できるか改善を続けながら利用したいことを話しています。

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いち早く条例を制定し活用（神戸市）

兵庫県神戸市では、ChatGPTをはじめとする生成AIの使用方針を定めた条例改正案が議会で可決され、2023年5月より施行されています。生成AIの条例制定はこの時点では全国で初めてで、しばらくは手探りで活用していきつつ適切な向き合い方を検討していく方針であることが報告されています。

100人程度の職員を対象とし、文章の要約や翻訳、議事録や草案作成への利用が想定されます。

そして2024年2月より本格導入され、MicrosoftのCopilotが全職員を対象に導入されています。利用ガイドライン、そしてプロンプト事例集も公開され、画像生成AIの利用開始も発表されました。

神戸市は2050年の神戸市のイメージ画像を生成したことも公表し、更なる活用シーンを検討しています。

業務の参考程度として活用開始（埼玉県志木市）

埼玉県志木市では、全庁を対象にChatGPTの活用を業務の参考程度にとどめつつも利用して良いことを発表し、運用を開始しています。利用にあたり、ChatGPTの回答をそのまま利用しないこと、機密性のある情報は利用しないこと、活用はあくまで参考程度にすること、回答内容を十分に精査することのルールに準じることが周知されています。

市では勉強会を積極的に行うことで、職員がChatGPTに慣れたり不安を取り除くことで庁内での利用普及を行なっています。、市議会では、ChatGPTで市長の一部答弁を生成し、「ChatGPTが作成した答弁」として盛り込みました。

現在はアイデア出し、文章生成・要約・構成、プログラミングなどの領域で活用されつつも、更なる活用シーンを模索するべく継続した運用が必要であることが発表されています。

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定期的な勉強会で活用方法を模索（北海道当別町）

北海道の当別町では、2023年10月よりChatGPTの本格導入を開始しています。7月までの導入検証により職員の半数以上が効率化を実感したことが報告されたため、本格導入に至りました。

利用にあたり機密情報を入力しないことやChatGPTが作成した文章は必ず職員がチェックするなどのガイドラインを作成して運用しています。

利用シーンは文書の草案が中心となっていますが、プレゼンテーションに向けた資料作成や表計算の自動化など利用領域を広げるため継続的な検証を行なっていくことが報告されています。庁内では生成AIに関するトレンドについて学ぶ勉強会が定期的に行われるなど積極的な活用を目指しています。

スマートシティ加賀（石川県加賀市）

石川県加賀市では事務の効率化を目指しChatGPTを導入しました。導入目的は文書作成や情報収集とその分析、政策立案のサポートなどが発表されています。2023年5月31日にはガイドラインも制定しています。

加賀市はデジタル技術を活用して快適にすごせるまち「スマートシティ加賀」を進めています。人口減少などの課題にデジタル技術で重点的に取り組む自治体として、国家戦略特区の一つ「デジタル田園健康特区」に指定されています。

加賀市では中学校でも生成AIの正しい向き合い方を授業で行うなど、積極的かつ安全に活用していく方針です。授業では、ChatGPTの回答内容が必ずしも正しいわけではないことなどを説明したり、体育祭のスローガンをChatGPTに質問して考えてもらったり。実際に利用してもらってより身近に感じてもらう施策も行なっています。

加賀市では小中学校のICT教育のモデルケース化を目指し今後もさまざまな施策を行っていくことを発表しています。

ChatGPTとBardを試験導入（静岡県富士市）

静岡県富士市では、ChatGPTとGoogleが提供するBardの導入を開始し、全職員のアクセスを許可しています。機密情報などを扱わない、情報の正確性は自身で確認するなどのガイドラインを遵守した上での活用で、資料作成やアイデア出しのサポートに活用されることが期待されています。

実際に繁忙期の6月で窓口業務と文章生成やアイデア出しの並立は労働力や時間が非常に必要になるため、職員の業務負担を軽減できる活用も期待されています。継続的な運用により、今後どのように生成AIが取り入れられるかなどは引き続き検討されていくことが発表されています。

自治体での生成AI以外のAI導入事例8選

従来の認識系AIを導入した事例のある自治体の取り組みを紹介します。

SNSのAI分析で災害救援（総務省）

総務省では、災害発生時にツイッター上の大量の投稿をAIで分析・要約して救援活動の効率を高める、以下2つのシステムを開発しました。

• 対災害SNS情報分析システム　DISAANA（ディサーナ; DISAster-information ANAlyzer）
• 災害状況要約システム　D-SUMM（ディーサム;Disasiter-information SUMMarizer）

ツイッターを始めとするSNSは利用者が幅広く、情報のリアルタイム性が⾼いメリットがあります。しかし、以下のようなデメリットがあり、自治体が救援活動で活用するには問題がありました。

• 情報量が膨大で解析困難
• 情報の信ぴょう性を判別するのが難しい

しかし、AIでツイッターでの投稿をリアルタイムで正確に分析・整理できれば、住民の最新ニーズを正確に把握できます。例えば、いまどこが毛布を必要としているか、どこに要救助者がいるか、どこの堤防が決壊しているか、を正確に把握して効率的な救援、避難に役立てることが可能です。

実際に以下の重大災害時には、地域の停電状況や道路冠水状況をAI分析でいち早く把握し、担当部署や鉄道会社にシェアする点で成果をあげています。

• 九州北部豪⾬（2017年7月）
• 北海道胆振（いぶり）東部地震（2018年9月6日）

ますます被害の甚大化が予想される地震や台風、集中豪雨などの災害対策で、AIの活用はこれから最も期待される分野です。

防災分野での他のAI導入事例についてこちらの記事でご紹介しています

AIとRPAで多分野でのサービスを改善（東京都港区）

東京都港区では、AI導入によって、人口増加に伴う行政サービスの低下防止と事務効率化が進められています。人口減少に悩む自治体が多い中、港区では転入増加による人口増加への対処が課題です。

1996年当時15万人だった人口は、2027年には30万人に倍増すると予想されています。それでも、大幅に職員を増員するのは困難です。そのようなチャレンジングな環境の中、港区では以下の分野でAIを導入し成功しています。

• AIによる議事録作成支援システム
• AIによる保育所のマッチング
• AI-OCRによる申請書のデジタル化
• RPAによるデータ作成支援
• AIチャットで多言語ニーズに対応

港区では、200を超える会議体にAI音声解析による議事録作成支援システムを導入しました。支援システムにより、議事録作成にかかっていた時間は1/6に低減されました。職員の負担低下はもちろんですが、会議で決定した事項のスピーディな着手により住民ニーズへの対応品質向上が期待されています。

音声認識による自動議事録作成に強いAI開発会社はこちらの記事で紹介しています。

保育所の入所選考業務用にはAIのマッチングシステムを開発し、実証実験を通じて職員による作業と同精度の選考業務を実現しています。コミュニティバスの乗車券申請書システムではAI-OCRを導入し、手書きの申請書をCSV化しデータの精度を向上しました。

AI-OCRの人気ツールをこちらの記事で比較しています。

また、港区では職員の出退勤管理や会計システム向けのデータ作成業務に、ルーティン業務を自動化できるRPAを導入して事務作業を大幅に軽減することに成功しました。

港区は80近い大使館が立地し、140以上に上る国籍の住民が居住する国際性の高い自治体でもあります。港区ではAIチャットサービスを運用し、生活情報の提供や各種手続きの問い合わせに、英語及びわかりやすい日本語で情報を提供しています。

ドローンで農業を活性化（佐賀県みやき町）

佐賀県のみやき町では株式会社オプティムと共同で、基幹産業である農業の活性化にAIの活用を進めています。みやき町は県内2番目の耕地面積を有しながらも、就農人口の減少という大きな課題があります。就農者の高齢化と後継者不足を解決するためには農業の高度化、スマート化が求められているのです。

具体的には、ドローンを使って農場を管理して害虫への対策を合理化しています。ドローンで水田を定期的に撮影し、画像をAIで解析します。AI画像解析により、必要最小限度の農薬をピンポイントで散布することが可能になりました。

農薬の散布量を劇的に削減することで「減農薬米」というブランド米に仕上げ、高付加価値の農作物で収益強化を計画しています。

農業分野への他のAI導入事例についてこちらの記事でご紹介しています。

AI健診で受診率向上（沖縄県那覇市）

那覇市では住民の健康診断履歴をAIで分析し、受診率の向上を目指して実証実験を進めています。従来は住民に対して一律的な通知で健診を勧めていました。

しかし、各人の健康診断履歴をAIで分析することで、対象者の適性ごとに異なる通知方法を採用できるようになっています。現在は、対象者を4つのタイプに分類し、それぞれに特徴のあるメッセージを送ることで受診率を向上させることに成功しています。

受診率の向上は、住民の健康寿命を向上し、そして医療費が市の財政に与えるネガティブな影響を低下させる効果が期待されます。

AIによる保育所選考システム（埼玉県さいたま市）

さいたま市は、公立保育所の利用を希望する方の保育所選定・調整作業にAIを導入しています。複数の希望者間の条件の違いを比較し、ゲーム理論のモデルを用いて全体利得が最大になるように組み合わせを選定するシステムです。

それぞれの入所希望者の優先順位や希望条件を公平明快に点数化し、AIがその割り当てルールを学習することで調整作業を短縮しました。

AIによる選考システム導入により、これまで職員が延べ1500時間かかっていた調整作業を数秒で完了することに成功しています。入所の選考結果は職員による作業の結果とほとんど変わりません。

利用希望者への通知を早期に行うことができますし、選考から漏れてしまった希望者の対応も、選考業務の負担がなくなった職員が迅速に対応できるようになっています。

AIで多言語観光案内（福井県永平寺町）

永平寺町ではピーディーシー株式会社が開発したAIを使った多言語観光案内システム「小梅ちゃん」を設置しています。永平寺町は年間100万人以上が訪れる観光地です。大本山永平寺へは外国からの観光旅行者も多く訪れます。しかし、主要観光スポットに多言語での観光案内書が整備されていない問題がありました。

永平寺町では、AIを使った多言語観光案内を使って日本語の他に英語、中国語、韓国語で観光スポットや飲食店、特産品情報を提供しています。情報提供にはデジタルサイネージ（情報発信ディスプレイ）を活用することで、人員コストをかけずに日英中韓の4か国語で町の魅力を伝えることに成功しているのです。

AI翻訳サービス導入に最適な開発会社はこちらの記事でご紹介しています。

デジタルサイネージは、観光情報を提供すると同時に利用者からのアクセス記録も収集するPOS情報端末としても活用しています。来訪者数のカウントや訪問者の行動解析により、今後のサービス展開にも役立てることができます。

定型業務の自動化を推進（茨城県つくば市）

つくば市では市の窓口業務と市税課税業務にRPAを導入して事務処理を自動化しました。定型業務を自動化してくれるRPAの特長を生かして作業時間の大幅な短縮に結び付けています。特に窓口業務は行政サービスの中で最も処理時間を要する業務です。

窓口業務の処理時間を削減することが、サービス全体の効率化につながりました。

例えば、転入転出の届出は季節により激しく変動します。業務が年度末前後などに集中しやすいので、人的資源の割り当てと作業負荷のバランスに悩まされていました。そこで、住所変更の届出書類を確認する通知作業をRPAで自動化することにより、職員の作業時間を80%以上削減することに成功したのです。

さらに、作業時間が削減しただけでなく、入力ミスも減少しました。

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【今治市】AI技術を活用した治水監視システム

愛媛県今治市では、BEMAC株式会社と共同でAI技術を活用した治水監視システムを開発し、鳥生地区での運用を開始しました。この治水監視システムは過去の水位データと気象庁の降雨予測をAIが解析し、1時間後の水位を予測します。

これにより、深夜や急な天候変化時でも、作業員へ迅速な通知が可能となり、初動対応の準備時間を確保できるようになりました。

関連記事：「治水監視とは？必要な施設・課題・効率化する方法・AIの導入事例を徹底解説！」

ChatGPTの導入失敗事例からも学べる

ChatGPTを導入使用したにもかかわらず成功には至らなかった事例もあります。失敗例からも大きな学びが得られますので解説します。

香川県三豊市

香川県三豊市では、ChatGPTを用いた市民向けの「ゴミ出し案内」サービスの実証実験を行いましたが、本格導入に至りませんでした。本格導入の条件として設定された正答率99％に対し、実証実験の結果、正答率94.1％に留まりました。

この結果を受け、市はChatGPTを「ごみ出し案内」業務に活用しないと決定しました。今後は得られた知見を活かし、市役所全体でChatGPTの活用可能性を探る予定です。

技術の精度は重要な要因です。このケースでは、正答率99％という高い基準を設定していたにもかかわらず、94.1％に留まったため、導入が見送られました。これは、現場の要求に応えるためには、高度な精度が必要であることを示しています。

また、AI導入の際は、実際の業務環境での実証実験を通して、技術の有効性を評価することが重要であるという点も明らかになりました。

導入に際しては、計画的な検証と段階的なアプローチが求められることが示されています。

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自治体のChatGPT導入についてよくある質問まとめ

まとめ

自治体・官公庁でのAI活用は、生成AI・RAG・チャットボット・音声認識・画像認識・予測シミュレーションの6分野を中心に、業務効率化から住民サービス向上まで幅広い領域で実績が積み上がっています。

国レベルでは、デジタル庁のガバメントAI「源内」が2026年度に全府省庁で大規模実証を開始し、4月のOSS公開によって地方自治体が独自の行政AI基盤を構築できる環境も整ってきました。

官公庁・自治体のAI導入は技術選定より先に、セキュリティ要件・クラウド利用可否・調達方式・予算化のタイミングといった行政固有の条件を整理することが重要です。

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