ＡＩ時代における自治体職員のあり方について
早稲田大学政治経済学術院教授

いなつぐ

ひろあき

稲継 裕昭

特別寄稿ることを示すニュースも次々と目にするようになっＡＩ時代の到来た。

毎日数多くのＡＩに関するニュースが流れてい自宅にスマートスピーカー（ＡＩスピーカー：る。2016年３月、囲碁の世界最強棋士にＡＩのアAmazon EchoやGoogle Homeなど）を導入する人ルファ碁が勝ったという記事が世界を駆け抜けた。

も増えてきた。これは単に音楽再生の際のスピーコールセンターへのＡＩ（ワトソン）導入の記事や、カーとしての機能だけではなく、天気予報やニュー保険会社のチャットボット（チャット（会話）とロスの読み上げ、ラジオや音楽の再生、アラームやスボットをかけあわせた言葉）導入の記事、そして銀ケジュール管理、スマートホーム対応（家電操作な行業務へのＡＩやRPA 導入による大幅な人員削減

ど。照明のオンオフ、冷暖房のオンオフ）などの機の記事が相次いだ。銀行や保険会社へのWEBブラ能を人間との音声対話によって実現している。我がウザやLINEを通じての問い合わせに対して、現在家でも、出張先の天気を尋ねたり、交通機関の時では人間ではなく、ＡＩが答えることが多くなって刻表を聞いたりする相手は、Google Homeだ。PCいる。チャットボットと呼ばれるプログラムは、あ画面に入力しなくても、歯磨きをしながらGoogleらかじめ用意された膨大な量の問答集の中から最適Homeに色々なことを検索してもらったりしている。

なものをコンピュータが選び出して自動で回答する。

聞きたいアーティストの名前を話せば、その音楽を2018年に入ってからは、医師の診断をＡＩの画像流してくれる。音量を上げたり下げたりするのも口診断で助けるものを開発するスタートアップ企業、頭での指示で済む。

１

自動運転技術の実用化など、実生活の分野に応用できる様々な技術開発やその実用化が急速に進んでい
表１

ＡＩと呼ばれるものにはいくつかのレベルがある。
表１は、ＡＩと呼ばれているものをカテゴリー化し人工知能（AI)のカテゴリー

資料出所：総務省「インテリジェント化が加速するICTの未来像に関する研究会」報告書（2015）13-14頁に筆者加筆。
http://www.soumu.go.jp/main_content/000363712.pdf

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たものだ。
1990年代にエアコンや炊飯器、全自動洗濯機な技術革命」とも呼ばれている。

特別寄稿

ど「ＡＩ搭載」を銘打った家電が次々に発売された

ＡＩ「アルファ碁」は過去の棋譜をＡＩに読み込が、これは、カテゴリー１のものや、性能が高いもませ学習させたものだった。だが、2017年10月にのでもカテゴリー２に属するものだった。時間や温はさらにこれが進化する。次世代の「アルファ碁ゼ度を設定したり、周りの湿度などに応じてその設定ロ」は、過去の対戦棋譜という人間のお手本は使わ温度や稼働時間を変える仕組みを作ったりするなど、ない。何も知らないＡＩが、最低限のルールだけをいずれも人間が判断基準をあらかじめ設定するもの教わり、ひたすらランダムに石を打ち合う自己対局だった。ルールベース型と呼ばれる。

を繰り返し、そこで生成されたデータだけで自ら学

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2000年代に入り、機械学習の技術が実用化されんでいった。40日間で2,900万局の自己対局をした。機械学習とは与えられたデータを基に、コンて、旧バージョンのすべてのアルファ碁を打ち負か

ピュータ自身が規則性や特徴、答えを見出す仕組みすまでに至った。

だ。例えば多くの写真の中から猫が映った写真だけ

このようにＡＩの技術はここ数年で飛躍的な進歩をＡＩに選び出させたいとする。この場合、猫の特を遂げている。民間企業でもその技術をビジネスに徴量データ（どこに着目すればよいのかというポイ

いかに取り入れライバル企業に遅れを取るまいと多ント。耳の形、ひげ、全体の姿など）をＡＩに与え額の投資を行っている。てから写真を見せて教える。その後、大量の写真を見せるうちに、ＡＩは学習をしていきだんだん猫16できるようになる。深層学習は「機械学習における自治体におけるＡＩ導入の現状が判別できるようになっていく。大量の写真情報は自治体におけるＡＩ導入の速度は緩慢だ。予算制

現在ではネット上で簡単に手に入るし、それを読み約や担当課の理解が得られない、セキュリティ上の込んだり処理したりするコンピュータの性能も飛躍不安があるなどの課題があるだろうが、そもそも、的に向上した。これらが機械学習の発達を加速した。

何から検討すればよいのかわからない自治体が多い

学習が進めばＡＩは写真を見てそれが猫かどうかのようだ。他方で、先進的な自治体ではさまざまな分答えを出すようになる。

野でのＡＩ導入を進めている。

ただ、この特徴量の定義は手間がかかるし、困難情報提供型チャットボットＡＩは、2017年からなこともある。ひげのない猫がいたらどうするか、みられるようになった。これは、市政情報や特定の耳が長めの猫はどうするか、例外事例を書きこんで施策情報について、対話型で情報を提供するものでいくと膨大になる。人間だと直感的にわかる場合である。ホームページ上のFAQ（よくある質問）やも定義をするのは大変だ。

窓口での対応に関する情報をＡＩが学習し、LINEこの問題を解決する技術が深層学習（ディープ上で市民が質問した内容に即座に自動回答するものラーニング）だ。2012年、カナダのトロント大学である。例えば、「休みの日に戸籍届を出せますか」のチームは、コンピュータに画像を認識させる国際といった質問に対して、文字による対話のやりとりコンテストで断トツのスコアをたたき出した。彼らをして解答を導き出す。市民が電話で問い合わせをが用いたのが深層学習だ。上の例で、人間が与えてしたりHPで調べたりする手間を簡略化するし、夜いた猫の特徴量は、深層学習では与えない。猫の写間休日関係なく24時間365日問い合わせが可能だ。

真を無数に読み込ませるうちに、ＡＩ自身が猫の特三菱総合研究所は川崎市や掛川市をはじめ30以上徴量を自ら学習して見つけ出し、猫かどうかを判別の自治体との実証実験を経て、2018年秋に商用化を実現している。

民税課の異動届受理通知業務についてもRPA導入

会議録作成、集約作業のＡＩも実用段階に入ってにより83％の時間削減となった。RPAを業務削減いる。ＡＩの音声認識機能を用いて、会議録の作成に用いる自治体は、熊本県宇城市、港区、長野県なや首長の記者会見の文字起こしをＡＩにさせるもの

ど全国的に増えつつある。
2019年度以降の実用化が期待されるのが、道路る。徳島県においては、知事定例会見の自動文字起補修効率化ＡＩである。千葉市では、情報通信研究

こしによる当日午後の会見録配信や、会見録、審議機構（NICT）から委託を受けた東京大学と共同で、会議事録のＡＩによる要約サービス（「10％」まで自動車（公用車）にスマホを搭載して路面を撮影すの好きな長さを指定）を始めて、県民に提供している。

ることで、道路の損傷度を自動判定する機能を開発保育所の入所申込みを受けての割り振りのマッチする実証実験を進めている。マイ・シティ・レポー

ングにＡＩ活用が行われる例も比較的多くみられる

トと呼ばれるシステムで、千葉市の他、室蘭市、足ようになった。さいたま市では、毎年、保育施設へ立区なども参加している。公用車のダッシュボードの入所を希望する子供が8,000人近くに上り、300に取り付けたスマホにアプリを搭載し、道路を走りを超える保育施設への割り振りを決めるのに30人ながら１，２秒間隔で大量の路面画像を収集して共の職員が50時間（1,500人・時間）要していた。「祖有サーバに送る。アプリは損傷の状態について、①

父母の同居の有無」「世帯収入」「親の勤務時間」な損傷なし、②損傷はあるが修繕は不要、③修繕が必

どの諸条件を突き合せたうえで、申請者からの「兄要、の３分類を行うが、自治体の職員がその妥当性弟姉妹で同じ施設がよい」「通勤経路にある施設がを確認したうえで、ＡＩに報酬を与え、精度を高めいい」などといった希望、第１順位から第５順位まようとしている。これまで、人力による目視で道路での希望も考慮して決めなければならなかったからの損傷度を把握して工事個所を決めていたものが、である。この作業を、（個人を匿名化して）ＡＩで実用化後は大きく変化する可能性がある。日本では行う実証実験が、2017年、富士通研究所や九州大高度成長期に建設された道路、橋やトンネルなどの学との共同で行われた。その結果、わずか数秒で最インフラが老朽化しており、その点検量も膨大だが、適な選考結果を算出することに成功したという。人ＡＩによりそれが相当効率化されることが予想され手によって行った結果ともほとんど差異はなかった。

る。

その後、いくつかの自治体で同様の実証実験を行う
ところが出てきた。

特別寄稿である。ＡＩの音声認識技術も飛躍的に向上してい職員業務の支援にＡＩを活用しようとする例もみられるようになってきた。大阪市では戸籍関連事務

定型業務の自動化にＡＩやRPAを活用する実証に関して、法令や前例をＡＩが職員に教える仕組み実験もあちこちの自治体で始まっている。職員がパを導入し、2019年の実用化を目指している。コー

ソコンで行っている定型業務などをＡＩやRPAでルセンターへの問い合わせの最大カテゴリーが戸籍代替するものである。民間企業で保険会社が営業事関連であること、業務に精通したベテラン職員の大務のほとんどをＡＩに移行する例があるように、膨量退職や短い異動サイクルによりノウハウ共有の課大な量の単純作業をＡＩに代替させようとする試み

題が大きくなってきたこと、グローバル化に伴う国である。つくば市では、NTTデータグループととも際結婚の増加などによって業務がますます複雑化・に、RPAを活用して定型的で膨大な業務プロセスを多様化してきたことから、戸籍関連業務支援のＡＩ自動化する実証実験を行った。市民税課の税務処理導入を決めた。複雑な制度やベテラン職員のノウハにおいては約８割の労働時間削減が確認できた。市

ウを蓄積する仕組みを構築し、ＡＩで職員の業務を17支援することによって、窓口対応の時間短縮と正確る現状は、RPAやＡＩの導入によって大きく変わ性の向上をめざしている。

り、劇的な省力化が進むことになるだろう。ベテラ

特別寄稿

戸籍関連辞書データ約１万８千件（戸籍先例全文

ンでなければ答えられなかった複雑な問い合わせにデータ、戸籍法・施行規則条文データ、渉外身分関対しても、１年目の職員がＡＩを活用して簡単に回係先例判例総覧データ、外国身分関係証書様式例集答できるようになっている。その他にも自治体組織データ等）、市で利用している研修資料から作成しにおける業務処理の仕方は激変していることが予想たデータなどをＡＩに読みこませた。職員がＡＩにされる。

尋ねるとその辞書から必要な回答を行うもので「職今後、①住民サービスの向上、②防災・防犯、③員の知恵袋」と呼んでいる。当初は職員が欲していインフラの安全性チェック、④業務効率化、⑤職員る情報がダイレクトに来る場合も来ない場合もある

業務支援、⑥自治体財政支援などの分野でＡＩやが、前者の場合に職員はＡＩにごほうびをあげる（ポRPAの活用が飛躍的に進むことが予想される。

イントを加算する）。このことによりＡＩはより適だが、ＡＩも万能ではない。特に対人サービスの切な回答を導くことができるようになるという深層分野ではやはり人間でないとできない業務が数多く強化学習によって精度をあげようとしている。

存在する。野村総合研究所のレポートでも、医師・そのほか、介護保険サービス利用者のケアプラン

看護師やデザイナーの代替率はほぼゼロだ。これらづくりにＡＩを活用する豊橋市の事例や、過疎地域の業務はＡＩを少し利用する部分はあるものの（例

での御用聞きＡＩの活用を目指す京都府南山城村のえば、画像認識技術を利用した病巣の把握、医療カ事例など、全国でさまざまなＡＩ活用の事例が出てルテのクラウド化、類似データからの最適療法の提きている。

案など）、対人サービスは人間が行うことに変わりＡＩで変わる自治体業務る営業活動の代替率は低く（１割前後）、人間の活2015年12月、野村総合研究所は将来的には日本躍が引き続き期待される。さらに、まったく新しいの労働人口の49％が人工知能（ＡＩ）やロボットものを生み出す想像力や人と人との信頼関係をつくで代替可能になる、という衝撃的なレポートを公表

るコミュニケーション能力はＡＩにはない。事実にした。データ・エントリー操作員、受付・案内事務基づく膨大なデータを基に判断するＡＩには全く新員、総合事務員、生産関連事務従事者の業務はほぼしい事業のアイディアは出てこないし、人心掌握が10割近くが代替可能で、公認会計士の業務も9割程重要な営業やマネジメントの仕事をＡＩが代替する度が代替可能だという。代替可能職種の中に、行政ことは困難だ。

事務員というのも含まれている。

今後、自治体職員の業務は、ＡＩが不得意とする

今後はＡＩやRPAを既存業務へ利活用すること業務にシフトしていくことになるだろう。自治体業

により、定型的業務について、人の手によるものか務のうち特に対人業務にかかわる分野、他者との協ら機械による業務処理へ転換していく可能性が高い。

調性が必要な業務、さまざまなアクター間の調整業

その意味では、これまでの行政改革のような人（公）務、創造性が求められる業務、などがそれにあたるから人（民）への業務移転ではなく、人（公、民）と考えられる。

から機械への業務移転が起こる。

18はない。また、コミュニケーションを図ってすすめＡＩやRPAを使いこなすことによって生まれた

自治体組織から考えた場合、申請書類の処理や、時間的なスラックを利用して、現在は十分な時間的庁内部署間の連絡・調整に大きな時間を費やしてい余裕がなくて対応できていないことにも時間が割けるようになる。住民との直接的なコミュニケーショ

れば評価基準は変化し、個人は「優秀な人材」から「優ンに割ける時間を作り出すのがＡＩ活用だともいえ秀でない人材」へ、逆に「優秀でない人材」から「優る。

秀な人材」へと変化する。
たとえは厳しいかもしれないが、「作業しているえてみよう。反対する住民も大勢予想される説明会だけの職員」「思考停止状態の事務屋」では、とては、担当部署にとっては大きな山場だ。当然、説明もこれからの自治体を支えていくことはできない。

用資料は念入りに作成しなければならない。種々のＡＩ時代の自治体職員は、上に列挙した能力を飛躍

データを渉猟した上で、エクセルに落とし込み、そ的に向上させる必要がある。採用、配属、異動、昇こから見やすいグラフを作成していく。説得材料と進も含めた人財戦略を立て、それを実現していく必

しての過去の経緯なども要領よくまとめなければな要がある。

らない。当日の進行をプロジェクターを投影して説人財育成の原点は採用にある。民間企業はいまや明する場合、パワーポイント資料の作成も念入りにＡＩ時代を見越して営業能力の高い人財、コミュニする必要があるだろう。現状では、これらの資料作ケーション能力の高い人財を積極的に採用している。

成に担当課総がかりで相当の時間を費やしている場

採用にＡＩを利用する企業も散見されるようになっ合が多い。てきた。自治体でもすでに、民間獲得人財とかけ離だが、将来的には、データを探索してきたり、過れる採用に危機感を感じ、新方式の採用試験をス

去の経緯をまとめたり、グラフを作成したり、パワータートさせているところも増えてきた。筆記試験至ポイントを作成したりといった作業は、人間が方向上主義を貫いてきた地方公務員採用試験も大きな転性さえ示せば、あとはＡＩやRPAが代替してくれる換点に来ている。

ようになるだろう。
「資料作成」という作業は、人間でなくてもできるようになる。

採用された職員の配属にも上記の能力育成を念頭に置くことが必要だ。配属先での人財育成の責任者

しかしながら、住民を前にして説明するというこは現場の管理職である。同時期に同じ基準で採用しと、質問に的確にこたえるということは人間でなけた者も３年経てば業績や能力に差が出てくるが、そればできない。もちろん、説明資料を読み上げるだの差は本人の潜在能力の差や受講した研修の差よりけならば、ロボットでも可能だ。しかし、説明の相も、仕事に対するモチベーションの問題と、直属の手は感情を持った人間である。住民から出された質

上司の指導の質によるものが大きい。管理職のマネ問や意見をうまく咀嚼して、回答し、最終的に納得ジメント能力の向上も人財戦略に欠かせない。

してもらうためには、誠心誠意説明する姿勢の人間、管理職の仕事のうちもっとも重要なのはジョブア政策を進めようとする自治体職員でなければならなサインメントである。これは、組織の目標を踏まえ、い。

部下に行わせる職務を具体化した上で割り振り、そＡＩ時代に求められる職員とその育成

特別寄稿

例として、迷惑施設の建設に伴う住民説明会を考の職務を達成するまで支援することを指す。その過程で、部下をいかに励まし、自己効力感（自己に対昔の優秀な職員は、今は優秀ではないかも知れなする信頼感や有能感）を持たせるかがポイントとない。優秀な職員とは、「場の目的にどの程度貢献しる。この自己効力感がモチベーションを刺激し、行ているか」という基準をもって人を評価した表現で動につながり、結果を出してさらに自己効力感を増ある。自治体という「場」の目的とそこから派生すすことになる。この循環が人を成長させる。職務機る評価基準は、常時変化している。
「場」が変化す会や面談を通じて部下をコーチングできる能力を管19

理職が身につける必要がある。それもまた、人財戦

以上みてきたように、ＡＩ時代にも不可欠な能力略の中にしっかりと組み込んでおく必要がある。

を有する人財を採用し、その人財の配属場所でマネ特別寄稿

異動が人を伸ばす重要な機会であるのは間違いなジメント能力の高い管理職によるジョブアサインメ

い。経験学習が人の成長の７割を占めるという心理ントを通じて経験学習をし、また、異動により経験学者の指摘もある。これまでは本人の適性というこ学習を積むことにより、人間でなくてはできない能とから、コミュニケーション能力の低い職員を市民力、とりわけ対人能力、コミュニケーション能力、対応の少ない部署に回す異動が多かったが、その調整能力、創造力を高めることに注力するのが今後ような職場は今後15年でかなり少なくなっていく。の人財戦略となると考えられる。各自治体ではそう将来を見据えた場合に、コミュニケーション能力がした観点から人材（財）育成基本方針を抜本的に見必要な部署に積極的に配属して経験学習の機会を作直して有機的に機能させることが必要になるだろう。

る必要がある。

脚注
１

ロボティック・プロセス・オートメーション：人間がPC上で行う単純作業を自動化する技術。

参考文献◎稲継裕昭『AIで変わる自治体業務―残る仕事、求められる人材』 ぎょうせい、2018年10月発行

寄稿者 PROFILE

稲継裕昭（いなつぐ ひろあき）

早稲田大学政治経済学術院教授
経著

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歴：1958年大阪府生まれ。京都大学法学部卒業。大阪市勤務を経て、1996年姫路獨協大学法学部助教授。2000年大阪市立大学法学部助教授、教授、法学部長。
2007年より早稲田大学教授。
（2008年～ 2017年放送大学客員教授兼任）。京都大学博士（法学）。
専門は、行政学、地方自治論、人事行政学、公共経営論。内閣府消費者委員、大阪府人事委員、行政改革本部専門調査会委員、内閣国家公務員制度改革推進本部労使関係検討委員会委員、人事院・公務員の高齢期の雇用問題に関する研究会委員、公務員制度改革担当大臣（稲田朋美大臣）アドバイザー、などを務めた。
書：著書に、『AIで変わる自治体業務』『評価者のための自治体人事評価Q&A』『自治体行政の領域』『プロ公務員を育てる人事戦略１・２』『自治体の人事システム改革』（以上、ぎょうせい）、『自治体の会計年度任用職員制度』（学陽書房）、『シビックテック－ICTを使って地域課題を自分たちで解決する』（勁草書房）、『行政ビジネス』（東洋経済）、『地方自治入門』（有斐閣）など多数。訳書：『テキストブック政府経営論』（勁草書房 2017）、『未来政府』（東洋経済 2016）、『なぜ政府は動けないのか』（勁草書房 2011）ほか