自治体におけるＡＩの活用に関する調査研究

平成31年３月

佐賀県 佐賀市
一般財団法人 地方自治研究機構

自治体におけるＡＩの活用

自治体におけるＡＩの活用に関する調査研究に関する調査研究

平成 31 年３月

平成 31 年３月

佐賀県

佐賀県

一般財団法人

天地センター

佐賀市
地方自治研究機構

1

一般財団法人

天地センター

佐賀市
地方自治研究機構

1

2

2

はじめに

はじめに

少子高齢化の進行に伴う本格的な人口減少社会の到来や、厳しい財政状況が続くなど、地方を少子高齢化の進行に伴う本格的な人口減少社会の到来や、厳しい財政状況が続くなど、地方を取り巻く環境が一層厳しさを増す中で、地方公共団体は、住民ニーズを的確に捉え、地域の特性

取り巻く環境が一層厳しさを増す中で、地方公共団体は、住民ニーズを的確に捉え、地域の特性を活かしながら、産業振興による地域の活性化、公共施設の維持管理等の複雑多様化する諸課題を活かしながら、産業振興による地域の活性化、公共施設の維持管理等の複雑多様化する諸課題の解決に自らの判断と責任において取り組まなければなりません。

の解決に自らの判断と責任において取り組まなければなりません。

また、最近では ICT やＡＩ等を活用した業務改革の推進、財政状況の「見える化」、公共施設等

また、最近では ICT やＡＩ等を活用した業務改革の推進、財政状況の「見える化」、公共施設等の老朽化対策等の適正管理、上下水道の広域化等の公営企業経営改革など、地方公共団体の財政の老朽化対策等の適正管理、上下水道の広域化等の公営企業経営改革など、地方公共団体の財政

マネジメントの強化も求められています。

マネジメントの強化も求められています。

このため、当機構では、地方公共団体が直面している諸課題を多角的・総合的に解決するため、

このため、当機構では、地方公共団体が直面している諸課題を多角的・総合的に解決するため、個々の団体が抱える課題を取り上げ、当該団体と共同して、全国的な視点と地域の実情に即した個々の団体が抱える課題を取り上げ、当該団体と共同して、全国的な視点と地域の実情に即した視点の双方から問題を分析し、その解決方策の研究を実施しています。

視点の双方から問題を分析し、その解決方策の研究を実施しています。

本年度は七つのテーマを具体的に設定しており、本報告書は、そのうちの一つの成果を取りまとめたものです。

本年度は七つのテーマを具体的に設定しており、本報告書は、そのうちの一つの成果を取りまとめたものです。

現代の自治体では、厳しい財政状況により少ない人員で業務を行うことや効果的かつ効率的な

現代の自治体では、厳しい財政状況により少ない人員で業務を行うことや効果的かつ効率的な行政経営を行っていくような働き方改革が求められています。一方で、社会では飛躍的に技術が行政経営を行っていくような働き方改革が求められています。一方で、社会では飛躍的に技術が向上したＡＩを様々な業務に実用化できないかと期待が高まっています。

向上したＡＩを様々な業務に実用化できないかと期待が高まっています。

このような環境の変化に対応するため、佐賀市では、ＡＩの導入に先進的に取り組んでいる自このような環境の変化に対応するため、佐賀市では、ＡＩの導入に先進的に取り組んでいる自治体に対して、講師を招へいしての勉強会開催や多くの事例調査を行うことで自治体へのＡＩ導治体に対して、講師を招へいしての勉強会開催や多くの事例調査を行うことで自治体へのＡＩ導入についての実態を把握するとともに、その調査結果に基づいて佐賀市に適したＡＩの導入形態

入についての実態を把握するとともに、その調査結果に基づいて佐賀市に適したＡＩの導入形態について検討を重ねました。

について検討を重ねました。

本研究の企画及び実施に当たりましては、研究委員会の委員長及び委員を始め、関係者の皆様
から多くの御指導と御協力をいただきました。
また、本研究は、公益財団法人

本研究の企画及び実施に当たりましては、研究委員会の委員長及び委員を始め、関係者の皆様
から多くの御指導と御協力をいただきました。

地域社会振興財団の交付金を受けて、佐賀市と当機構とが共同で行ったものであり、ここに謝意を表する次第です。

また、本研究は、公益財団法人

地域社会振興財団の交付金を受けて、佐賀市と当機構とが共同で行ったものであり、ここに謝意を表する次第です。

本報告書が広く地方公共団体の施策展開の一助となれば大変幸いです。

本報告書が広く地方公共団体の施策展開の一助となれば大変幸いです。

平成 31 年３月

平成 31 年３月

一般財団法人理 事 長

3

地方自治研究機構山中昭

一般財団法人

栄

理 事 長

3

地方自治研究機構
山

中

昭

栄

4

4

目
序

次

章 調査研究の概要 ...............................................1

目
序

章

次

調査研究の概要 ...............................................1

１

調査目的 ................................................................ 3

１

調査目的 ................................................................ 3

２

調査内容 ................................................................ 4

２

調査内容 ................................................................ 4３

調査体制 ................................................................ 6３

調査体制 ................................................................ 6

第１章 事例調査報告 .................................................7

第１章

事例調査報告 .................................................7１

川崎市 「問合せ支援サービスシステム」 ................................... 9１

川崎市 「問合せ支援サービスシステム」 ................................... 9２

千葉市 「道路舗装損傷の自動抽出システム」 .............................. 14２

千葉市 「道路舗装損傷の自動抽出システム」 .............................. 14３

さいたま市 「保育所入所選考支援システム」 .............................. 22３

さいたま市 「保育所入所選考支援システム」 .............................. 22４

南山城村 「御用聞きＡＩシステム」 ...................................... 30

４南山城村 「御用聞きＡＩシステム」 ...................................... 30

第２章 勉強会報告 ..................................................37

第２章

勉強会報告 ..................................................37

１

大阪市 「戸籍ＡＩシステム」............................................ 39

１

大阪市 「戸籍ＡＩシステム」............................................ 39２

掛川市 「問合せ対応サービスシステム」 .................................. 51２

掛川市 「問合せ対応サービスシステム」 .................................. 51３

徳島県 「議事録要約システム」.......................................... 66３

徳島県 「議事録要約システム」.......................................... 66

第３章 自治体へのＡＩシステム導入に関するアドバイス ................89第３章

自治体へのＡＩシステム導入に関するアドバイス ................89

１

ＡＩシステムの導入に向けたプロセス ...................................... 91

１

ＡＩシステムの導入に向けたプロセス ...................................... 91２

自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点 ........................ 97２

自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点 ........................ 97

第４章 佐賀市におけるＡＩシステム導入の方向性 .....................101

第４章

佐賀市におけるＡＩシステム導入の方向性 .....................101

佐賀市におけるＡＩシステム導入の方向性 ..................................... 103

佐賀市におけるＡＩシステム導入の方向性 ..................................... 103

委員長レポート .....................................................121

委員長レポート .....................................................121

ＡＩ先進自治体「佐賀市」への期待........................................... 123

ＡＩ先進自治体「佐賀市」への期待........................................... 123

55

資料編 .............................................................125

資料編 .............................................................125

全国市区町村向けアンケート調査............................................. 127

全国市区町村向けアンケート調査............................................. 127

委員名簿 ...........................................................167

委員名簿 ...........................................................167

6

6

序

章

調査研究の概要

1

序章

調査研究の概要

1

7

7

2

8

2

8

１

調査目的

１

（１）調査目的

調査目的（１）調査目的

現代の自治体では、少子高齢化社会、人口減少社会の到来によって税収入や働き手の減少など

現代の自治体では、少子高齢化社会、人口減少社会の到来によって税収入や働き手の減少など

今後における厳しい財政状況が想定されている。さらに、行政の日常業務においても長時間労働

今後における厳しい財政状況が想定されている。さらに、行政の日常業務においても長時間労働の改善などの働き方改革の推進も求められている。

の改善などの働き方改革の推進も求められている。

一方で、ICT の分野ではディープラーニング及びビッグデータ処理技術の飛躍的な向上による一方で、ICT の分野ではディープラーニング及びビッグデータ処理技術の飛躍的な向上による第３次ＡＩブームが到来しており、ＡＩの活用分野の拡大、実用化への期待が高まっているとこ

第３次ＡＩブームが到来しており、ＡＩの活用分野の拡大、実用化への期待が高まっているとこ

ろである。

ろである。

このような環境の変化に対応するため、佐賀市では、ＡＩシステムに期待し、ＡＩシステムのこのような環境の変化に対応するため、佐賀市では、ＡＩシステムに期待し、ＡＩシステムの導入効果について調査することとした。具体的には、ＡＩの導入に先進的に取り組んでいる自治導入効果について調査することとした。具体的には、ＡＩの導入に先進的に取り組んでいる自治体の担当職員を講師として招へいし、勉強会を開催した。さらに、ＡＩシステムの開発事業者と体の担当職員を講師として招へいし、勉強会を開催した。さらに、ＡＩシステムの開発事業者とＡＩシステムを導入している自治体担当者へのヒアリング調査を行い、現状におけるＡＩシステ

ＡＩシステムを導入している自治体担当者へのヒアリング調査を行い、現状におけるＡＩシステ

ムの導入状況を把握した。本調査研究は、これらの調査結果に基づいて佐賀市に適したＡＩの導ムの導入状況を把握した。本調査研究は、これらの調査結果に基づいて佐賀市に適したＡＩの導入形態について調査研究するものである。

入形態について調査研究するものである。

3

3

9

9

２

調査内容

２

調査内容

（１）ＡＩ活用に関する自治体の取組状況の調査（１）ＡＩ活用に関する自治体の取組状況の調査①文献（報道・書籍等）による取組状況の調査①文献（報道・書籍等）による取組状況の調査（２）事例調査（２）事例調査①神奈川県川崎市「問合せ支援サービスシステム」①神奈川県川崎市「問合せ支援サービスシステム」②千葉県千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」②千葉県千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」③埼玉県さいたま市 「保育園入所選考支援システム」③埼玉県さいたま市 「保育園入所選考支援システム」④京都府南山城村④京都府南山城村「御用聞きＡＩシステム」（３）勉強会開催「御用聞きＡＩシステム」（３）勉強会開催①大阪府大阪市「戸籍ＡＩシステム」①大阪府大阪市「戸籍ＡＩシステム」②静岡県掛川市「問合せ対応サービスシステム」②静岡県掛川市「問合せ対応サービスシステム」③徳島県「議事録要約システム」③徳島県「議事録要約システム」（４）有識者及び地元企業による意見交換（４）有識者及び地元企業による意見交換

4

4

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5

11

11

３

調査体制

３

調査体制

（１）調査体制（１）調査体制

①実施主体

①実施主体

本調査研究は、佐賀県佐賀市及び一般財団法人地方自治研究機構の共同事業として実施した。
②実施体制

本調査研究は、佐賀県佐賀市及び一般財団法人地方自治研究機構の共同事業として実施した。
②実施体制

本調査研究では、学識者、佐賀市地元企業及び行政関係者で組織する「自治体におけるＡＩ

本調査研究では、学識者、佐賀市地元企業及び行政関係者で組織する「自治体におけるＡＩの活用に関する調査研究委員会」（以下「委員会」という。）を設置し、調査方法や調査結果の活用に関する調査研究委員会」（以下「委員会」という。）を設置し、調査方法や調査結果の分析などについて、様々な観点から議論を行いながら、調査研究を実施した。

の分析などについて、様々な観点から議論を行いながら、調査研究を実施した。

この委員会の下に、佐賀市、一般財団法人地方自治研究機構（調査研究部）及び基礎調査機

この委員会の下に、佐賀市、一般財団法人地方自治研究機構（調査研究部）及び基礎調査機関である株式会社ジックで構成する事務局を設置し、委員会での審議に必要な資料の収集及び関である株式会社ジックで構成する事務局を設置し、委員会での審議に必要な資料の収集及び各種調査を実施した。

各種調査を実施した。

（２）調査スケジュール（２）調査スケジュール●平成 30 年５月 31 日（木）第１回委員会●平成 30 年５月 31 日（木）第１回委員会１

調査研究に至った背景

１

調査研究に至った背景

２

調査研究企画書（案）２

調査研究企画書（案）

３

基調講演

３

基調講演

４

調査研究に対する意見・要望

４

調査研究に対する意見・要望

廣川委員 「市区町村におけるデータ及びＡＩ活用の可能性」●平成 30 年 10 月５日（金）１２３●平成 30 年 10 月５日（金）

勉強会報告

１

第２回委員会

勉強会報告（１）大阪府大阪市 「戸籍ＡＩシステム」（１）大阪府大阪市 「戸籍ＡＩシステム」（２）静岡県掛川市 「子育て支援自動応答システム」（２）静岡県掛川市 「子育て支援自動応答システム」

事例報告

２

事例報告

（１）埼玉県さいたま市 「保育所入所選考支援システム」（１）埼玉県さいたま市 「保育所入所選考支援システム」（２）千葉県千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」（２）千葉県千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」（３）足立区・橋本市「RPA」（３）足立区・橋本市「RPA」

導入により効果が期待できるＡＩシステムに関する意見交換（その１）●平成 30 年 11 月 16 日（金）１

第２回委員会

廣川委員 「市区町村におけるデータ及びＡＩ活用の可能性」

第３回委員会導入により効果が期待できるＡＩシステムに関する意見交換（その１）●平成 30 年 11 月 16 日（金）事例報告（１）徳島県３１「議事録要約ＡＩシステム」

事例報告（１）徳島県（２）京都府南山城村 「御用聞きＡＩシステム」

第３回委員会「議事録要約ＡＩシステム」（２）京都府南山城村 「御用聞きＡＩシステム」

２

自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点

２

自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点

３

導入により効果が期待できるＡＩシステムに関する意見交換（その２）３導入により効果が期待できるＡＩシステムに関する意見交換（その２）４

報告書構成案４

報告書構成案

6

12

6

12

第１章

事例調査報告7

第１章

事例調査報告

7

13

13

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8

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１

川崎市

「問合せ支援サービスシステム」

１

川崎市「問合せ支援サービスシステム」

川崎市では、平成28年９月に人工知能を活用した行政サービスによる課題解決及び市民サービ

川崎市では、平成28年９月に人工知能を活用した行政サービスによる課題解決及び市民サービ

スの向上を目的として、株式会社三菱総合研究所（以下、三菱総研）及び掛川市と連携して、子スの向上を目的として、株式会社三菱総合研究所（以下、三菱総研）及び掛川市と連携して、子育て分野における問合せを対象とした対話型FAQサービスの実証実験を実施した。

育て分野における問合せを対象とした対話型FAQサービスの実証実験を実施した。

平成30年３月には、市政全般について問い合わせることができる対話型FAQサービスの実証実

平成30年３月には、市政全般について問い合わせることができる対話型FAQサービスの実証実験を実施した。

験を実施した。

（１）平成 28 年度の実証実験の概要（１）平成 28 年度の実証実験の概要①実証実験の背景①実証実験の背景

近年、スマートフォンをはじめとするモバイル端末の普及により、「いつでもどこでも必要な

近年、スマートフォンをはじめとするモバイル端末の普及により、「いつでもどこでも必要な時に必要な情報を取得できる」サービスが当たり前の社会となりつつある。また、「第３次ＡＩ時に必要な情報を取得できる」サービスが当たり前の社会となりつつある。また、「第３次ＡＩブーム」とも呼ばれる昨今のＡＩ研究の飛躍的な進展は、サービスやプロダクトの品質向上や業ブーム」とも呼ばれる昨今のＡＩ研究の飛躍的な進展は、サービスやプロダクトの品質向上や業

務プロセスの改善のみならず、新たな付加価値を持ったサービスの実現につながるものと期待さ務プロセスの改善のみならず、新たな付加価値を持ったサービスの実現につながるものと期待さ

れている。

れている。

こうした背景を受けて、川崎市においてもモバイル端末やＡＩ等の技術を活用した市民サービ

こうした背景を受けて、川崎市においてもモバイル端末やＡＩ等の技術を活用した市民サービ

スの向上及び業務効率化の可能性についての検討していたところ、静岡県掛川市と三菱総研によスの向上及び業務効率化の可能性についての検討していたところ、静岡県掛川市と三菱総研によるＡＩを活用した実証実験プロジェクトに参加する機会に恵まれ、実証実験を実現するに至っ

るＡＩを活用した実証実験プロジェクトに参加する機会に恵まれ、実証実験を実現するに至った。

た。

②実証実験期間②実証実験期間

実証実験は、平成28年９月６日から９月30日の期間で実施した。
③実証実験の狙い

実証実験は、平成28年９月６日から９月30日の期間で実施した。
③実証実験の狙い

・電話・窓口での問合せ対応業務をＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減

・電話・窓口での問合せ対応業務をＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減

・ベテラン職員のノウハウを継承

・ベテラン職員のノウハウを継承

・分野を横断した情報提供（複数にまたがる部署や制度・業務を関連付ける）

・分野を横断した情報提供（複数にまたがる部署や制度・業務を関連付ける）

・住民のライフスタイルの変化に対応した情報提供

・住民のライフスタイルの変化に対応した情報提供

・行政分野におけるＡＩ 活用の手法・効果・課題を整理

・行政分野におけるＡＩ 活用の手法・効果・課題を整理

・問合せ内容の蓄積データ等を基に、新たな知見を得る

・問合せ内容の蓄積データ等を基に、新たな知見を得る※本実証実験においてはディープラーニング等の機械学習機能や多言語対応機能は実装してい※本実証実験においてはディープラーニング等の機械学習機能や多言語対応機能は実装してい

ない。

ない。

※本実証実験は、静岡県掛川市においても同時実施した。
出典：川崎市「ＡＩ（人工知能）を活用した問合せ支援サービス実証実験【実施結果報告書】」

9※本実証実験は、静岡県掛川市においても同時実施した。
出典：川崎市「ＡＩ（人工知能）を活用した問合せ支援サービス実証実験【実施結果報告書】」

9

15

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④実証実験の手法④実証実験の手法

Ａ 専用Webページ（以下「ママフレ川崎市版」という）を開設（実験期間のみ）

Ａ

専用Webページ（以下「ママフレ川崎市版」という）を開設（実験期間のみ）

Ｂ ママフレ川崎市版のユニバーサルメニューの項目に該当の施策・制度情報、FAQを登録

Ｂ

ママフレ川崎市版のユニバーサルメニューの項目に該当の施策・制度情報、FAQを登録

Ｃ 利用者は、パソコンやスマートフォンでママフレ内のメニューから対話型FAQサービスに遷移Ｃ

利用者は、パソコンやスマートフォンでママフレ内のメニューから対話型FAQサービスに遷移

Ｄ 利用者は、対話型問合せ支援サービスを活用して質問や検索キーワードを入力

Ｄ

利用者は、対話型問合せ支援サービスを活用して質問や検索キーワードを入力

Ｅ ＡＩが利用者の入力した質問やキーワードを基に、対話形式で知りたい情報を絞り込み回答

Ｅ

ＡＩが利用者の入力した質問やキーワードを基に、対話形式で知りたい情報を絞り込み回答（想定される回答や該当Webページを表示）（想定される回答や該当Webページを表示）

Ｆ 利用者にアンケート調査を実施

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利用者にアンケート調査を実施

Ｇ 子育て施策及び相談業務を所管する部署にヒアリングを実施

Ｇ

子育て施策及び相談業務を所管する部署にヒアリングを実施

出典：ママフレ川崎市版（Web サイト）【協力：㈱アスコエパートナーズ】 対話型問合せ支援サービス

出典：ママフレ川崎市版（Web サイト）【協力：㈱アスコエパートナーズ】 対話型問合せ支援サービス（２）平成 29 年度の実証実験の概要（２）平成 29 年度の実証実験の概要①実証実験の背景と役割①実証実験の背景と役割

平成 28 年度の実証実験後、平成 28 年 12 月に「官民データ活用推進基本法」が施行され、平成

平成 28 年度の実証実験後、平成 28 年 12 月に「官民データ活用推進基本法」が施行され、平成

29 年５月には「世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」が閣議決定（そ29 年５月には「世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」が閣議決定（その後、平成 30 年６月に改訂）されるなど、国は「IT を活用した社会システムの抜本改革」を推進の後、平成 30 年６月に改訂）されるなど、国は「IT を活用した社会システムの抜本改革」を推進しており、地方公共団体においても、データ活用を推進するための方針の策定や取組の検討がよしており、地方公共団体においても、データ活用を推進するための方針の策定や取組の検討がよ

り一層求められるようになった。

り一層求められるようになった。

こうした背景から、平成 28 年度の実証実験で明らかになった課題に対応するとともに、行政分

こうした背景から、平成 28 年度の実証実験で明らかになった課題に対応するとともに、行政分

野におけるＡＩ活用の可能性に関する知見やノウハウを深掘りし、導入に向けた具体的な取組に

野におけるＡＩ活用の可能性に関する知見やノウハウを深掘りし、導入に向けた具体的な取組について検討することを目的として、平成 30 年３月に２度目となる三菱総研との「ＡＩを活用したついて検討することを目的として、平成 30 年３月に２度目となる三菱総研との「ＡＩを活用した問合せ支援サービス」に関する実証実験を実施した。

問合せ支援サービス」に関する実証実験を実施した。

なお、川崎市と三菱総研の役割は、平成28年度の実証実験と同様である。
②実証実験期間

なお、川崎市と三菱総研の役割は、平成28年度の実証実験と同様である。
②実証実験期間

実証実験は、平成30年３月１日から３月31日の期間で実施した。

1016

実証実験は、平成30年３月１日から３月31日の期間で実施した。

1016

③実証実験の狙い③実証実験の狙い

平成 29 年度の実証実験では、行政分野におけるＡＩ活用の可能性について「市民サービスの平成 29 年度の実証実験では、行政分野におけるＡＩ活用の可能性について「市民サービスの向上」と「職員の事務効率化」の両面から検証するだけでなく、平成 28 年度の実証実験で得ら向上」と「職員の事務効率化」の両面から検証するだけでなく、平成 28 年度の実証実験で得られた課題や利用者からの要望に対する対応策についても併せて検討することを目指した。

れた課題や利用者からの要望に対する対応策についても併せて検討することを目指した。

まず、平成 28 年度の実証実験の利用者アンケートにおいて「子育て支援以外でも使えるといい」

まず、平成 28 年度の実証実験の利用者アンケートにおいて「子育て支援以外でも使えるといい」という要望が最も多かったことを受け、対象分野を行政サービス全般へと拡大し、総合問合せ支という要望が最も多かったことを受け、対象分野を行政サービス全般へと拡大し、総合問合せ支援サービスとして構築・提供することとした。

援サービスとして構築・提供することとした。

また、「雑談がもっとうまくなるといい」といった要望も多く挙げられていたことから、回答不

また、「雑談がもっとうまくなるといい」といった要望も多く挙げられていたことから、回答不能時の返答にバリエーションを持たせたり、キャラクターに関する質問への回答を追加するなど、能時の返答にバリエーションを持たせたり、キャラクターに関する質問への回答を追加するなど、雑談性能の向上についても検討した。

雑談性能の向上についても検討した。

さらに、平成 28 年度の実証実験において「ＡＩを効果的に活用するためには、投入するデータ

さらに、平成 28 年度の実証実験において「ＡＩを効果的に活用するためには、投入するデータの質的・量的向上が必須である」という課題を認識するに至ったことから、川崎市ホームページの質的・量的向上が必須である」という課題を認識するに至ったことから、川崎市ホームページ

で公開している「よくある質問（FAQ）」のデータを追加し、より広範囲かつきめ細かな受け答えで公開している「よくある質問（FAQ）」のデータを追加し、より広範囲かつきめ細かな受け答えが可能なＡＩの構築を図った。

が可能なＡＩの構築を図った。

なお、平成 29 年度の実証実験は、三菱総研が主催する「行政標準化・ＡＩ活用研究会」におけ

なお、平成 29 年度の実証実験は、三菱総研が主催する「行政標準化・ＡＩ活用研究会」における実証事業に参画する形で実施したが、当該実証事業には、住民向けサービスとして公開するこる実証事業に参画する形で実施したが、当該実証事業には、住民向けサービスとして公開することを前提とした川崎市のような団体だけでなく、職員向けとしての導入を検討している団体も含とを前提とした川崎市のような団体だけでなく、職員向けとしての導入を検討している団体も含

めた、合計 30 を超える市区町村が参画しており、「ＡＩに投入するデータや表示画面等の標準化めた、合計 30 を超える市区町村が参画しており、「ＡＩに投入するデータや表示画面等の標準化を通じて、サービス提供側の事業者とサービス利用側の行政双方における負荷を最小化する」こを通じて、サービス提供側の事業者とサービス利用側の行政双方における負荷を最小化する」こ

とが大きな狙いの一つとして位置付けられていた。

とが大きな狙いの一つとして位置付けられていた。

④実証実験の手法④実証実験の手法

三菱総研が構築したクラウドサービス環境を参加市区町村が共同で利用し、市区町村ごとに住三菱総研が構築したクラウドサービス環境を参加市区町村が共同で利用し、市区町村ごとに住民又は職員向けの問合せ支援サービスとして提供することで、その利用状況や利用者アンケート

民又は職員向けの問合せ支援サービスとして提供することで、その利用状況や利用者アンケート等を通じて、ＡＩを活用したサービスの有用性や課題等を検証した。

等を通じて、ＡＩを活用したサービスの有用性や課題等を検証した。

問合せ対応サービスの利用イメージ

問合せ対応サービスの利用イメージ

出典：川崎市「平成29 年度「ＡＩ（人工知能）を活用した問合せ支援サービス実証実験」【実施結果報告書】」

出典：川崎市「平成29 年度「ＡＩ（人工知能）を活用した問合せ支援サービス実証実験」【実施結果報告書】
」

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（３）成果と課題（３）成果と課題①成果①成果

２度の実証実験における利用者アンケートで、サービスの継続意向が約９割と非常に高かった。

２度の実証実験における利用者アンケートで、サービスの継続意向が約９割と非常に高かった。

このことからも、スマートフォンが広く普及してきている現代において、チャット形式でいつでこのことからも、スマートフォンが広く普及してきている現代において、チャット形式でいつでも気軽に利用できる問合せ支援サービスは、市民のニーズに合致していると考えられる。

も気軽に利用できる問合せ支援サービスは、市民のニーズに合致していると考えられる。

また、三菱総研の大きな狙いの一つであった行政サービスメニューの「標準化」という考え方

また、三菱総研の大きな狙いの一つであった行政サービスメニューの「標準化」という考え方

は、主にデータ作成の段階で職員の負荷が軽減され、一定のメリットを実感することができた。

は、主にデータ作成の段階で職員の負荷が軽減され、一定のメリットを実感することができた。

②課題

②課題

サービスの完成度という点においては、求める情報の半分程度しか取得できなかった利用者が一定数存在したことから、ＡＩに投入するデータを質・量の両面で改善する必要がある。
特に、対象分野を行政全体に広げた平成 29 年度の実証実験においても、「もっと幅広い話題にサービスの完成度という点においては、求める情報の半分程度しか取得できなかった利用者が一定数存在したことから、ＡＩに投入するデータを質・量の両面で改善する必要がある。
特に、対象分野を行政全体に広げた平成 29 年度の実証実験においても、「もっと幅広い話題に対応できるといい」という意見が多かったことから、分野の網をただ広げるだけではなく、網目対応できるといい」という意見が多かったことから、分野の網をただ広げるだけではなく、網目を細かくするための工夫が必要であると実感しており、データの蓄積・管理等に関する手法や在りを細かくするための工夫が必要であると実感しており、データの蓄積・管理等に関する手法や在り方について見直しを行い、庁内のデータリテラシーを向上させることが必要であると考えている。

方について見直しを行い、庁内のデータリテラシーを向上させることが必要であると考えている。

また、標準化された回答内容だけでは、市民が求めている様々な質問に柔軟に対応できない面

また、標準化された回答内容だけでは、市民が求めている様々な質問に柔軟に対応できない面があったことから、一定のカスタマイズ性やメンテナンスの自由度を設けることも必要であるとがあったことから、一定のカスタマイズ性やメンテナンスの自由度を設けることも必要であると考えられる。

考えられる。

さらに、導入に向けては、市民に対して直接情報を提供するサービスという性質上、誤った回

さらに、導入に向けては、市民に対して直接情報を提供するサービスという性質上、誤った回答を許容しがたいことから、職員向けの先行導入を経てから市民向けに公開するなど、費用対効答を許容しがたいことから、職員向けの先行導入を経てから市民向けに公開するなど、費用対効

果等を見極めながら、段階的な導入も含めて検討を進める必要がある。

果等を見極めながら、段階的な導入も含めて検討を進める必要がある。

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（４）今後に向けた期待（４）今後に向けた期待

利用者アンケートの回答において、提供した問合せ支援サービスに対する評価は、市民よりも利用者アンケートの回答において、提供した問合せ支援サービスに対する評価は、市民よりも職員の方が厳しい傾向にあったことから、職員が本サービスを利用する際には、より高度な内容

職員の方が厳しい傾向にあったことから、職員が本サービスを利用する際には、より高度な内容に関する回答が求められるものと想定される。しかし、それに対応するサービスとして導入するに関する回答が求められるものと想定される。しかし、それに対応するサービスとして導入することができれば、市のコンタクトセンターや業務所管課等の各窓口に対する問合せの削減等につことができれば、市のコンタクトセンターや業務所管課等の各窓口に対する問合せの削減等につながる可能性があり、さらに、本サービスでの対応記録等を FAQ やホームページにフィードバッ

ながる可能性があり、さらに、本サービスでの対応記録等を FAQ やホームページにフィードバッ

クすることで、問合せ対応業務の更なる負担軽減や効率化に向けた好循環を生み出すことが期待

クすることで、問合せ対応業務の更なる負担軽減や効率化に向けた好循環を生み出すことが期待

できる。

できる。

また、官民データ活用推進の観点から、ＡＩや IoT といった最新技術を行政サービスに活用す

また、官民データ活用推進の観点から、ＡＩや IoT といった最新技術を行政サービスに活用することの重要性は高まっているが、これらの技術は市民サービスの向上や職員の事務効率化をサることの重要性は高まっているが、これらの技術は市民サービスの向上や職員の事務効率化をサポートするためのツールであり、人間の判断を伴う業務を完全に代替することは困難である。すポートするためのツールであり、人間の判断を伴う業務を完全に代替することは困難である。すなわち、ＡＩと人間が行う業務の範囲について適切な整理・切り分けを行い、双方の持つ特性や

なわち、ＡＩと人間が行う業務の範囲について適切な整理・切り分けを行い、双方の持つ特性や長所を最大化することが重要であり、「ＡＩを活用すること」が目的にならないよう注意が必要で長所を最大化することが重要であり、「ＡＩを活用すること」が目的にならないよう注意が必要で

ある。

ある。

このような観点も踏まえ、当面のサービス活用イメージとしては、コンタクトセンターに対する

このような観点も踏まえ、当面のサービス活用イメージとしては、コンタクトセンターに対する問合せの前さばきとして導入することなどが考えられるが、今後はディープラーニング（深層学

問合せの前さばきとして導入することなどが考えられるが、今後はディープラーニング（深層学習）や音声認識等の他技術との連携による更なる機能拡充も期待されるため、引き続き技術動向等

習）や音声認識等の他技術との連携による更なる機能拡充も期待されるため、引き続き技術動向等を注視しながら、多様な活用シーンを想定して検討を進めることが重要と考えている。

を注視しながら、多様な活用シーンを想定して検討を進めることが重要と考えている。

出典: 平成 30 年度「自治体マネジメント研究会」より一部抜粋

出典: 平成 30 年度「自治体マネジメント研究会」より一部抜粋

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２

千葉市

「道路舗装損傷の自動抽出システム」

２（１）「道路舗装損傷の自動抽出システム」についての実証実験

千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」（１）「道路舗装損傷の自動抽出システム」についての実証実験

千葉市と東京大学生産技術研究所・関本研究室は、平成27年９月から「ちばレポ 1データの分
析とその有効活用に関する共同研究」を実施している。

千葉市と東京大学生産技術研究所・関本研究室は、平成27年９月から「ちばレポ 1データの分
析とその有効活用に関する共同研究」を実施している。

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の研究の委託を受け、東京大学を主体に他の自治

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の研究の委託を受け、東京大学を主体に他の自治体や民間事業者等の参画の下、「次世代ちばレポ“MyCityReport”実証実験」を開始した。

体や民間事業者等の参画の下、「次世代ちばレポ“MyCityReport”実証実験」を開始した。

①次世代ちばレポ“MyCityReport”実証実験の概要について①次世代ちばレポ“MyCityReport”実証実験の概要について

Ａ 趣旨

Ａ

趣旨

「ちばレポ」をベースにしつつも、さらに機械学習、IoTや最適資源配分等の機能を組み込「ちばレポ」をベースにしつつも、さらに機械学習、IoTや最適資源配分等の機能を組み込んだオープンソースベースの次世代型の市民協働プラットフォームを開発し、全国の地方自治

んだオープンソースベースの次世代型の市民協働プラットフォームを開発し、全国の地方自治体に展開を目指す“MyCityReport”の開発・実証を、自治体の関係部署や住民の参画により行体に展開を目指す“MyCityReport”の開発・実証を、自治体の関係部署や住民の参画により行

っていく。

っていく。

なお、実証実験終了後も、システム提供サービスを継続利用するための仕組み（共同運営の

なお、実証実験終了後も、システム提供サービスを継続利用するための仕組み（共同運営の仕組み）も併せて検討する。

仕組み）も併せて検討する。

Ｂ 実証実験期間

Ｂ

実証実験期間平成28年11月～平成30年度末（２～３か月ごとに検討会を実施）

平成28年11月～平成30年度末（２～３か月ごとに検討会を実施）※実地での実験は、平成29年２月（車載カメラによる市内道路の路面撮影）開始※実地での実験は、平成29年２月（車載カメラによる市内道路の路面撮影）開始

Ｃ 実証実験参加団体と役割

Ｃ

参加団体

役

実証実験参加団体と役割

割

参加団体

役

割

実

東京大学生産技術研究所 関本研究室

全体統括、道路維持管理業務高度化のための新実

東京大学生産技術研究所 関本研究室

全体統括、道路維持管理業務高度化のための新験（代表）、長井研究室、本間研究室

機能開発

験

（代表）、長井研究室、本間研究室

機能開発

主

合同会社Georepublic Japanシステム開発・運用

主合同会社Georepublic Japanシステム開発・運用

実証実験データの収集･配信･利活用等に関する

体

体

自

(一社)社会基盤情報流通推進協議会

助言
現行ちばレポに係る情報提供、運用やシステム

千葉市開発に関する助言等

治体システム開発に関する助言等、開発システムに

室蘭市、市原市、足立区

よる住民参加による実証実験の実施

自実証実験データの収集･配信･利活用等に関する(一社)社会基盤情報流通推進協議会

助言
現行ちばレポに係る情報提供、運用やシステム

千葉市開発に関する助言等

治体システム開発に関する助言等、開発システムに

室蘭市、市原市、足立区

よる住民参加による実証実験の実施※松戸市、茂原市及び長久手市がオブザーバーとして検討会に参加する。

※松戸市、茂原市及び長久手市がオブザーバーとして検討会に参加する。

出典：平成29年１月19日 千葉市プレスリリース

出典：平成29年１月19日 千葉市プレスリリース

現場の知、市民の知を有機的に組み込んだ次世代型市民協働プラットフォームの開発

現場の知、市民の知を有機的に組み込んだ次世代型市民協働プラットフォームの開発

1千葉市内で起きている様々な課題（道路や公園の遊具の損傷など）を、スマートフォンを利用

1千葉市内で起きている様々な課題（道路や公園の遊具の損傷など）を、スマートフォンを利用

し、市民がレポートすることで、市民と市役所（行政）、市民と市民の間で、それらの課題を共有し、合理的、効率的に解決することを目指すプラットフォーム。

し、市民がレポートすることで、市民と市役所（行政）、市民と市民の間で、それらの課題を共有し、合理的、効率的に解決することを目指すプラットフォーム。

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②システムの概要②システムの概要

Ａ 千葉市の次世代型市民協働プラットフォームのシステム概要図

Ａ

千葉市の次世代型市民協働プラットフォームのシステム概要図

道路損傷の自動抽出システムａ

道路損傷の自動抽出システム

ICT を通じた市民と行政の新しいチャネルの形成

ａ

ICT を通じた市民と行政の新しいチャネルの形成「ちばレポ」を通じて、市民自らが地域の課題を行政に報告できるようになり、市民目線「ちばレポ」を通じて、市民自らが地域の課題を行政に報告できるようになり、市民目線

での大量のデータを蓄積できる。また、そのデータをインフラ維持管理に利用することが可での大量のデータを蓄積できる。また、そのデータをインフラ維持管理に利用することが可

能である。

能である。

※ちばレポの詳細については（２）を参照ｂ※ちばレポの詳細については（２）を参照

市民と行政の直接的な協働機会の形成ｂ

地域課題を、市民との協働により解決するためのイベント生成や管理を行う。
ｃ

行政運営の効率化ｄ

地域課題を、市民との協働により解決するためのイベント生成や管理を行う。
ｃ

従来の電話等による通報等と併せて、地域課題への対応や管理を行う。
IoT・機械学習を用いた道路舗装損傷の自動抽出

市民と行政の直接的な協働機会の形成

行政運営の効率化

従来の電話等による通報等と併せて、地域課題への対応や管理を行う。
ｄ

IoT・機械学習を用いた道路舗装損傷の自動抽出

スマートフォンアプリケーションを用いて、道路舗装の傷をリアルタイムで検出し、アッスマートフォンアプリケーションを用いて、道路舗装の傷をリアルタイムで検出し、アップロードする機能及び機械学習により画像判定結果を精査する Web インターフェースを開発

プロードする機能及び機械学習により画像判定結果を精査する Web インターフェースを開発

した。

した。

ｅ

ｅ

オペレーションズ・リサーチを用いた現場リソースの最適化

オペレーションズ・リサーチを用いた現場リソースの最適化

過去データに基づくシミュレーションを実施し、5,000 案件以上に及ぶ同時最適スケジューリ

過去データに基づくシミュレーションを実施し、5,000 案件以上に及ぶ同時最適スケジューリ

ングモデルを構築した。この計算は、家庭用 PC でも数秒で完結することができ、実装に向けてングモデルを構築した。この計算は、家庭用 PC でも数秒で完結することができ、実装に向けての指針となる。

の指針となる。

出典：国立研究開発法人情報通信研究機構 「平成 29 年度研究開発成果概要図」

出典：国立研究開発法人情報通信研究機構 「平成 29 年度研究開発成果概要図」

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Ｂ

道路舗装損傷の自動抽出の概念図

Ｂ

本項目以降、道路舗装損傷の自動抽出に関する説明は、「公益財団法人日本都市センター 『都道路舗装損傷の自動抽出の概念図

本項目以降、道路舗装損傷の自動抽出に関する説明は、「公益財団法人日本都市センター 『都市とガバナンス Vol.28』“人工知能を活用した道路補修業務の効率化の取組みについて”市とガバナンス Vol.28』“人工知能を活用した道路補修業務の効率化の取組みについて”（著：東京大学生産技術研究所人間・社会系部門 准教授 関本義秀）」に基づき作成している。

（著：東京大学生産技術研究所人間・社会系部門 准教授 関本義秀）」に基づき作成している。

ａ

ｂ

ａ

ｂ

ｄ

ｃ

ｄ

ｃ

ａ

スマートフォンで異常箇所の検知、処理

スマートフォンカメラで取得した動画像をスマートフォン上で処理し、インフラの異常をａ

スマートフォンで異常箇所の検知、処理

スマートフォンカメラで取得した動画像をスマートフォン上で処理し、インフラの異常を検出する。損傷を検出した場合、異常箇所の画像と位置情報を外部サーバに転送する。

検出する。損傷を検出した場合、異常箇所の画像と位置情報を外部サーバに転送する。

ｂｂ

画像データを外部サーバに蓄積検出されたインフラの異常を含む画像を外部サーバに蓄積する。この際、画像に含まれる画像データを外部サーバに蓄積検出されたインフラの異常を含む画像を外部サーバに蓄積する。この際、画像に含まれる

位置情報から道路統計情報を抽出・付与する。

位置情報から道路統計情報を抽出・付与する。

ｃｃ

スマートフォンが提示した異常箇所を行政の道路管理者が確認

スマートフォンが提示した異常箇所を行政の道路管理者が確認

スマートフォンでの判定が誤っていた場合は訂正するとともに、異常箇所の画像と道路統

スマートフォンでの判定が誤っていた場合は訂正するとともに、異常箇所の画像と道路統計情報とを合わせて、「修繕する」「経過観察する」「修繕しない」という三つの選択肢から計情報とを合わせて、「修繕する」「経過観察する」「修繕しない」という三つの選択肢から対応を決定する。

対応を決定する。

ｄｄ

教師データとして学習

道路管理者によって確認・訂正された異常箇所の画像を更に教師データとしてモデルを学

教師データとして学習

道路管理者によって確認・訂正された異常箇所の画像を更に教師データとしてモデルを学習させ精度向上を図る。

習させ精度向上を図る。

上記四つのパートを日々繰り返すことで、道路管理者の知と、深層学習の技術を効果的に組

上記四つのパートを日々繰り返すことで、道路管理者の知と、深層学習の技術を効果的に組み合わせることができる。ここで蓄積されるデータを用いて、自治体ごとの維持管理水準の生み合わせることができる。ここで蓄積されるデータを用いて、自治体ごとの維持管理水準の生

成を行う。

成を行う。

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Ｃ 道路舗装損傷の自動抽出の特徴
ａ

Ｃ

安価で簡易なシステム

道路舗装損傷の自動抽出の特徴ａ

安価で簡易なシステム

道路路面の点検をより効率的に行うために、画像処理技術を用いて、車載カメラから路面

道路路面の点検をより効率的に行うために、画像処理技術を用いて、車載カメラから路面性状を把握する試みは、数多く存在する。しかし、多くの試みは性能の高い専用カメラを用性状を把握する試みは、数多く存在する。しかし、多くの試みは性能の高い専用カメラを用い、外部サーバで処理するため、コストが掛かりすぎてしまう。一方で、今回のシステムでい、外部サーバで処理するため、コストが掛かりすぎてしまう。一方で、今回のシステムでは、広く普及しているスマートフォンのみを用いて、スマートフォン上で損傷検出の処理をは、広く普及しているスマートフォンのみを用いて、スマートフォン上で損傷検出の処理をしているため、安価で簡易なインフラ点検手法となっている。

しているため、安価で簡易なインフラ点検手法となっている。

ｂｂ

作業負担の軽減

車のダッシュボードにスマートフォンを設置し、パトロールカーに取り付けるだけで日々のパトロールのときに損傷を検出できる。

作業負担の軽減

車のダッシュボードにスマートフォンを設置し、パトロールカーに取り付けるだけで日々のパトロールのときに損傷を検出できる。

(左:スマートフォン設置図、右:スマートフォンアプリケーション画面図)(左:スマートフォン設置図、右:スマートフォンアプリケーション画面図)(出典: Hiroya Maeda,& Yoshihide Sekimoto,& Toshikazu Seto,& Takehiro Kashiyama,& Hiroshi(出典: Hiroya Maeda,& Yoshihide Sekimoto,& Toshikazu Seto,& Takehiro Kashiyama,& Hiroshi

Omata “Road Damage Detection Using Deep Neural Networks with Images Captured Through a

Omata “Road Damage Detection Using Deep Neural Networks with Images Captured Through a

Smartphone” (Submitted on 29 Jan 2018 (v1), last revised 2 Feb 2018 (this version, v2)))

Smartphone” (Submitted on 29 Jan 2018 (v1), last revised 2 Feb 2018 (this version, v2)))

パトロール中は約１秒に１枚スマートフォンが道路路面を撮影し、スマートフォン上で損傷

パトロール中は約１秒に１枚スマートフォンが道路路面を撮影し、スマートフォン上で損傷の検出を行う。スマートフォンが損傷を判断したときのみ、該当写真と位置情報を外部サーバの検出を行う。スマートフォンが損傷を判断したときのみ、該当写真と位置情報を外部サーバに送信する。職員はこのデータをパトロール後に確認し、再度職員によって判定を行う。

に送信する。職員はこのデータをパトロール後に確認し、再度職員によって判定を行う。

上述した中で職員が新たに行う作業はスマートフォンの設置と損傷箇所の再判定のみである。

上述した中で職員が新たに行う作業はスマートフォンの設置と損傷箇所の再判定のみであ
る。

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ｃ

ＡＩの判定と人的経験の融合

ｃ

ＡＩの判定と人的経験の融合

スマートフォンのみで判定を行うと誤判定をしてしまうことがある。そこで、今回のシススマートフォンのみで判定を行うと誤判定をしてしまうことがある。そこで、今回のシス

テムでは、スマートフォンが判定を行った後、再度職員が判定を行うことにより、スマート

テムでは、スマートフォンが判定を行った後、再度職員が判定を行うことにより、スマートフォンの判定を人間の経験値により補完している。このように人間が訂正したモデルを再度フォンの判定を人間の経験値により補完している。このように人間が訂正したモデルを再度学習していくことで、スマートフォンの判定精度を日々向上させることができる。

学習していくことで、スマートフォンの判定精度を日々向上させることができる。

(左:路面損傷の種類、右:サンプル画像の一例)(左:路面損傷の種類、右:サンプル画像の一例)(出典(左図): 公益財団法人日本都市センター 「都市とガバナンス Vol.28」(出典(左図): 公益財団法人日本都市センター 「都市とガバナンス Vol.28」

出典(右図): 関本研究室 HP、研究活動（機械学習とスマートフォンを用いた道路損傷画像のリ

出典(右図): 関本研究室 HP、研究活動（機械学習とスマートフォンを用いた道路損傷画像のリ

アルタイム検出）より一部抜粋

アルタイム検出）より一部抜粋

http://sekilab.iis.u-tokyo.ac.jp/wp-content/uploads/2018maedahi％E6％97％A5％E8％8B％

http://sekilab.iis.u-tokyo.ac.jp/wp-content/uploads/2018maedahi％E6％97％A5％E8％8B％

B1.pdf)B1.pdf)ｄ

他自治体の教師データの活用

ｄ

他自治体の教師データの活用

日本のインフラは老朽化が進んでおり、点検すべき箇所はますます増えている。インフラ

日本のインフラは老朽化が進んでおり、点検すべき箇所はますます増えている。インフラの老朽箇所の発見はベテランの現場技術者による検査等に頼ってきたため、増加が見込まれの老朽箇所の発見はベテランの現場技術者による検査等に頼ってきたため、増加が見込まれる点検需要に対応するための専門家や財源が不足している。実際に財源不足や専門家不足にる点検需要に対応するための専門家や財源が不足している。実際に財源不足や専門家不足によって、十分な点検ができていない自治体も増えている。しかし、今回のシステムを用いれよって、十分な点検ができていない自治体も増えている。しかし、今回のシステムを用いれば、専門家がいない自治体においては、他自治体の専門家が判定した教師データを用いるこ

ば、専門家がいない自治体においては、他自治体の専門家が判定した教師データを用いることで、専門家不足に対応できる。また、専門家が十分にいる自治体については、自治体ごととで、専門家不足に対応できる。また、専門家が十分にいる自治体については、自治体ごとに教師データを作成し、自治体特有のモデルを作成することも可能である。

に教師データを作成し、自治体特有のモデルを作成することも可能である。

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③成果と課題③成果と課題Ａ 成果

Ａ

従来非常に高価だったインフラ点検が、非常に安価かつ容易に行える可能性を示しただけで成果従来非常に高価だったインフラ点検が、非常に安価かつ容易に行える可能性を示しただけでなく、人工知能と専門家がお互いに協力しあっていくモデルケースを示すことができた。まなく、人工知能と専門家がお互いに協力しあっていくモデルケースを示すことができた。また、実際に六つの自治体で実証実験を行い、本フレームワークが専門家の知識を日々学習し、た、実際に六つの自治体で実証実験を行い、本フレームワークが専門家の知識を日々学習し、日々判定精度が向上していくシステムであることを実証したことも本研究の重要な成果であ

日々判定精度が向上していくシステムであることを実証したことも本研究の重要な成果である。日本ではインフラ維持管理における財源不足や専門家不足が深刻化しつつある。本フレーる。日本ではインフラ維持管理における財源不足や専門家不足が深刻化しつつある。本フレー

ムワークは専門家でなくとも簡単に運用することができ、必要なものはスマートフォンのみで

ムワークは専門家でなくとも簡単に運用することができ、必要なものはスマートフォンのみであるので、日本のインフラ維持管理を取り巻く厳しい状況を打破できると考えている。また、あるので、日本のインフラ維持管理を取り巻く厳しい状況を打破できると考えている。また、自治体ごとの維持管理水準の違いを、実データを用いて定量化したことも本研究の大きな成果

自治体ごとの維持管理水準の違いを、実データを用いて定量化したことも本研究の大きな成果

である。

である。

Ｂ

Ｂ

今後の課題

今後の課題

本研究では、同一のシステムを複数自治体で展開することで、自治体ごとの管理水準の違い

本研究では、同一のシステムを複数自治体で展開することで、自治体ごとの管理水準の違いを抽出することを試みた。その結果、「損傷種類」が重要な自治体や、そうでない自治体があを抽出することを試みた。その結果、「損傷種類」が重要な自治体や、そうでない自治体があることが明らかになった。しかしながら、本研究における自治体ごとの管理水準明確化の試み

ることが明らかになった。しかしながら、本研究における自治体ごとの管理水準明確化の試み

は萌芽的研究であり、今後研究の余地が大きく残っている。今後、本フレームワークを運用しは萌芽的研究であり、今後研究の余地が大きく残っている。今後、本フレームワークを運用していく中で、よりデータ数を増やしつつ、詳細に分析をしていきたい。

ていく中で、よりデータ数を増やしつつ、詳細に分析をしていきたい。

④今後に向けた期待④今後に向けた期待

本研究では道路路面の損傷の有無のみに着目しているが、本来であれば、路面損傷の種類まで

本研究では道路路面の損傷の有無のみに着目しているが、本来であれば、路面損傷の種類まで判定できることが望ましい。加えて実際のインフラ点検は、トンネル、橋りょうなど対象が非常判定できることが望ましい。加えて実際のインフラ点検は、トンネル、橋りょうなど対象が非常に幅広い。本研究の成果は、そのような多種多様なインフラに対しても非常に有効である。今後に幅広い。本研究の成果は、そのような多種多様なインフラに対しても非常に有効である。今後は点検可能なインフラの対象を増やしていくとともに、本システムを運用していく中で更に判定は点検可能なインフラの対象を増やしていくとともに、本システムを運用していく中で更に判定精度を高めていくことが必要である。また、専門家がいない自治体では、他自治体の専門家によ精度を高めていくことが必要である。また、専門家がいない自治体では、他自治体の専門家によって判定された画像で学習した損傷判定モデルを使うことで、専門家不足を乗り切ることが可能って判定された画像で学習した損傷判定モデルを使うことで、専門家不足を乗り切ることが可能になり、専門家が十分にいる自治体では、自治体ごとに教師データを作成し自治体特有のモデルになり、専門家が十分にいる自治体では、自治体ごとに教師データを作成し自治体特有のモデルを作成することも可能である。例えば、積雪地帯では雪解けの時期に道路路面の損傷が目立つ。

を作成することも可能である。例えば、積雪地帯では雪解けの時期に道路路面の損傷が目立つ。

予算規模の大きな自治体では軽微な損傷も修繕するなど、地域によってインフラの状態や維持管

予算規模の大きな自治体では軽微な損傷も修繕するなど、地域によってインフラの状態や維持管理の基準は大きく異なる。自治体ごとの損傷判定モデルを作成すれば、よりきめ細かな対応をし理の基準は大きく異なる。自治体ごとの損傷判定モデルを作成すれば、よりきめ細かな対応をしていくことが可能になるだろう。

ていくことが可能になるだろう。

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（２）ちばレポについて－平成 25 年実証実験－（２）ちばレポについて－平成 25 年実証実験－

①背景

①背景

現代の行政の取り巻く環境の変化によって、そこで暮らす市民や企業のニーズに即した柔軟な

現代の行政の取り巻く環境の変化によって、そこで暮らす市民や企業のニーズに即した柔軟な対応をする必要が生じている。多様化する市民ニーズに応えるには、様々な場面で市民の参画が対応をする必要が生じている。多様化する市民ニーズに応えるには、様々な場面で市民の参画が不可欠であり、市民が街づくりに関わる仕組みづくりとともに、市民が行政と同じ情報を知り得不可欠であり、市民が街づくりに関わる仕組みづくりとともに、市民が行政と同じ情報を知り得る社会が必要である。

る社会が必要である。

千葉市では、ICT を積極的に活用して、市民が納得する行政サービスの実現と、行政自体の効率

千葉市では、ICT を積極的に活用して、市民が納得する行政サービスの実現と、行政自体の効率化を達成するため、行政が保有する情報を広く市民や企業と共有する（オープンデータ）ととも化を達成するため、行政が保有する情報を広く市民や企業と共有する（オープンデータ）とともに、今後の政策の決定や公共サービスの提供に際し、それらの情報（データ）に基づき市民が判に、今後の政策の決定や公共サービスの提供に際し、それらの情報（データ）に基づき市民が判断できる、市民の英知をいかす街を目指している。

断できる、市民の英知をいかす街を目指している。

②ちば市民協働レポート実証実験「ちばレポ」②ちば市民協働レポート実証実験「ちばレポ」

Ａ

目的

Ａ

目的

地域における様々な課題について、スマートフォン等を活用し、市民から写真付きレポート

地域における様々な課題について、スマートフォン等を活用し、市民から写真付きレポート等を投稿してもらい、その内容を分析することで、課題解決に向けた市民と行政の協働の可能等を投稿してもらい、その内容を分析することで、課題解決に向けた市民と行政の協働の可能性や仕組みづくりについて検討を行う。

性や仕組みづくりについて検討を行う。

Ｂ

ちばレポのイメージＢ

ちばレポのイメージＣ

ちばレポの仕組みＣ

ちばレポの仕組み・スマートフォンアプリ及び WEB サイトから、参加者が街で発見した課題をレポート

・スマートフォンアプリ及び WEB サイトから、参加者が街で発見した課題をレポート・レポート分野は、「道路」「公園」「ごみ」「その他」を設定

・レポート分野は、「道路」「公園」「ごみ」「その他」を設定

・レポート内容は、公表基準（プライバシー侵害等の有無や内容の有効性）への適合性を確認

・レポート内容は、公表基準（プライバシー侵害等の有無や内容の有効性）への適合性を確認の上、ちばレポ WEB サイトへ公開の上、ちばレポ WEB サイトへ公開

・レポートに対し、受付状況や対応の進捗状況について市担当課がコメント

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・レポートに対し、受付状況や対応の進捗状況について市担当課がコメント

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●ちばレポの利用画面●ちばレポの利用画面

Ｄ ちばレポへの期待Ｄ

千葉市では、年間約１万３千件の通報が電話等で寄せられている。しかし、これらの情報は
市民と情報を受け取った行政のクローズされた情報となっている。

ちばレポへの期待

千葉市では、年間約１万３千件の通報が電話等で寄せられている。しかし、これらの情報は
市民と情報を受け取った行政のクローズされた情報となっている。

ちばレポでは、これらの情報をスマートフォンアプリと Web を活用することで、課題をオー

ちばレポでは、これらの情報をスマートフォンアプリと Web を活用することで、課題をオープンにすることにより、市民の潜在的な社会貢献への意識に基づく課題解決への参画、協働のプンにすることにより、市民の潜在的な社会貢献への意識に基づく課題解決への参画、協働の意識の誘発をすることだけでなく、市民が千葉市を意識する動機付けにもなるという期待を持意識の誘発をすることだけでなく、市民が千葉市を意識する動機付けにもなるという期待を持って実証実験を行った。

って実証実験を行った。

③実証実験の評価③実証実験の評価

Ａ 市民参加Ａ

市民参加

市民の参加は 765 人と多くはなかったが、参加した市民の地域課題への関心度は高く、自ら市民の参加は 765 人と多くはなかったが、参加した市民の地域課題への関心度は高く、自らが課題解決に参画したいという意欲も高いことがうかがわれた。特に 30 代から 50 代の年代がが課題解決に参画したいという意欲も高いことがうかがわれた。特に 30 代から 50 代の年代が多く参加し、これらの年代の地域課題への関心度の高さが現れた。同時に若年層と高齢層の参多く参加し、これらの年代の地域課題への関心度の高さが現れた。同時に若年層と高齢層の参加率の低さは今後の課題であることが明確となった。

加率の低さは今後の課題であることが明確となった。

Ｂ

Ｂ

レポート状況

レポート状況

実証実験期間中の有効レポート総数は 628 件で、１日平均 6.8 件であった。分野別では圧倒

実証実験期間中の有効レポート総数は 628 件で、１日平均 6.8 件であった。分野別では圧倒

的に道路関係が多く、約 72％であった。道路については市民の関心度も高く、また顕在化して的に道路関係が多く、約 72％であった。道路については市民の関心度も高く、また顕在化している課題も多いことが明確となった。また、「ちばレポに参加することにより、街を見る意識がいる課題も多いことが明確となった。また、「ちばレポに参加することにより、街を見る意識が変化した」と約 70％の参加者が回答しており、市民に街を意識させるという効果があった。

変化した」と約 70％の参加者が回答しており、市民に街を意識させるという効果があった。

Ｃ

Ｃ

総括的評価

総括的評価

今回の実証実験では、「ICT を活用し街の課題を市民にレポートしてもらい、その課題を市民

今回の実証実験では、「ICT を活用し街の課題を市民にレポートしてもらい、その課題を市民と市役所が共有し、協働して解決することを目指す」ことを目的に、市民参加のもと、データと市役所が共有し、協働して解決することを目指す」ことを目的に、市民参加のもと、データを収集し、実際の業務処理を行ったが、上述のとおり、おおむね初期の目的は達成するとともを収集し、実際の業務処理を行ったが、上述のとおり、おおむね初期の目的は達成するとともに、今回の取組で仮定した「ちば市民協働レポート（ちばレポ）」の有効性は確認できた。

に、今回の取組で仮定した「ちば市民協働レポート（ちばレポ）」の有効性は確認できた。

ちばレポの仕組みを実現することは、「市民協働のまちづくり」を積極的に推進していく千葉

ちばレポの仕組みを実現することは、「市民協働のまちづくり」を積極的に推進していく千葉市にとって大きな意義があるものと考える。

市にとって大きな意義があるものと考える。

出典：一般財団法人 道路新産業開発機構

出典：一般財団法人 道路新産業開発機構

2013 年度 道路行政セミナー３月号ちば市民協働

レポート実証実験～ちばレポ 地域課題解決のための新たな仕組みづくりへの挑戦
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2013 年度

道路行政セミナー３月号ちば市民協働

レポート実証実験～ちばレポ 地域課題解決のための新たな仕組みづくりへの挑戦
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３

さいたま市

「保育所入所選考支援システム」（１）「保育所入所選考支援システム」についての実証実験

３

さいたま市

「保育所入所選考支援システム」（１）「保育所入所選考支援システム」についての実証実験

さいたま市では、平成29年１月より株式会社富士通研究所、国立大学法人九州大学マス・フォ

さいたま市では、平成29年１月より株式会社富士通研究所、国立大学法人九州大学マス・フォ

ア・インダストリ研究所富士通ソーシャル数理共同研究部門と富士通株式会社と連携し、人手にア・インダストリ研究所富士通ソーシャル数理共同研究部門と富士通株式会社と連携し、人手によって数日を費やしてきた複雑な保育所入所選考業務を、数秒で自動的に算出するＡＩを用いた

よって数日を費やしてきた複雑な保育所入所選考業務を、数秒で自動的に算出するＡＩを用いたマッチング技術の実証実験を実施した。

マッチング技術の実証実験を実施した。

①実証実験の概要①実証実験の概要

Ａ 背景

Ａ

背景

保育所入所選考業務は公平性を保つために、「きょうだい入所時のタイミング・施設・年保育所入所選考業務は公平性を保つために、「きょうだい入所時のタイミング・施設・年

齢・希望順位」等を考慮した独自のきめ細かい選考を行っており、多くの人手と時間を要す

齢・希望順位」等を考慮した独自のきめ細かい選考を行っており、多くの人手と時間を要する。どれだけ時間を費やしても申請者の希望どおりにならないといった課題が生じていた。こる。どれだけ時間を費やしても申請者の希望どおりにならないといった課題が生じていた。こ

うした自治体における課題は、そのまま保護者の悩みにつながっているのが現状である。

うした自治体における課題は、そのまま保護者の悩みにつながっているのが現状である。

Ｂ 実証実験期間

Ｂ

平成29年１月～平成29年８月（計３回の技術検証を実施）
Ｃ システムの概要

実証実験期間平成29年１月～平成29年８月（計３回の技術検証を実施）
Ｃシステムの概要「きょうだいを同一の保育所に入れたい」「シフト勤務等の変化に合わせた保育を頼みたい「きょうだいを同一の保育所に入れたい」「シフト勤務等の変化に合わせた保育を頼みたい」等、入所希望者の希望を考慮し、最適な保育所に割り当てる。20～30人の人手によって１週」等、入所希望者の希望を考慮し、最適な保育所に割り当てる。20～30人の人手によって１週間以上費やしていた作業を数秒かつ同程度の水準で結果を提示することができる。

間以上費やしていた作業を数秒かつ同程度の水準で結果を提示することができる。

出典：「FUJITSU Cloud Service K5 ZinrＡＩプラットフォームサービス 自治体向け保育業務支援
システム資料【協力：富士通(株)】出典：「FUJITSU Cloud Service K5 ZinrＡＩプラットフォームサービス 自治体向け保育業務支援
システム資料【協力：富士通(株)】・限られた定員枠への大量の申請について、申請者の希望を最大限満足するよう割当てが可能。

・限られた定員枠への大量の申請について、申請者の希望を最大限満足するよう割当てが可能。

・申請者の希望条件を考慮し、複雑な条件の割り振りに対しても検討結果を瞬時に提示する。

・申請者の希望条件を考慮し、複雑な条件の割り振りに対しても検討結果を瞬時に提示する。

出典：富士通株式会社 「雑誌 FUJITSU 2018-７月号」
2228

出典：富士通株式会社 「雑誌 FUJITSU 2018-７月号」
2228

（２）「保育所入所選考支援システム」に関する説明（２）「保育所入所選考支援システム」に関する説明さいたま市で行った「ＡＩを活用した保育所入所マッチング実証実験」について、システム開さいたま市で行った「ＡＩを活用した保育所入所マッチング実証実験」について、システム開発事業社である富士通株式会社公共・営業グループ行政ビジネス推進統括部行政第三ビジネス推発事業社である富士通株式会社公共・営業グループ行政ビジネス推進統括部行政第三ビジネス推進部の河野大輔シニアマネージャーよりご説明いただいた。

進部の河野大輔シニアマネージャーよりご説明いただいた。

富士通株式会社

公共・営業グループ

富士通株式会社

行政ビジネス推進統括部行政第三ビジネス推進部
河野

行政ビジネス推進統括部行政第三ビジネス推進部

大輔氏

①背景

公共・営業グループ

河野

大輔氏

①背景

少子化への対応として、「こども子育て支援

少子化への対応として、「こども子育て支援法」が施行されたが、施行後も課題は多く残っ

法」が施行されたが、施行後も課題は多く残っている。特に保育所入所選考は自治体のみならている。特に保育所入所選考は自治体のみならず、保護者にとっての課題も多い。富士通ではず、保護者にとっての課題も多い。富士通では保育所入所選考の課題として、「保護者は入所

保育所入所選考の課題として、「保護者は入所

選考結果を早く知りたいが、入所選考に掛かる

選考結果を早く知りたいが、入所選考に掛かる時間が膨大で自治体が応えられていない」「き時間が膨大で自治体が応えられていない」「きょうだい入所に関する希望条件は細かく様々

ょうだい入所に関する希望条件は細かく様々あるが、自治体のリソースも限りがあるため、あるが、自治体のリソースも限りがあるため、細かい要望に応えるためのルールが追い付い

背景

細かい要望に応えるためのルールが追い付い

背景

ていない」
「保護者に対して、入所選考結果にていない」「保護者に対して、入所選考結果について納得できる説明を行いたいが、説明責任に課題がある」の三つを挙げた。このような課題

ついて納得できる説明を行いたいが、説明責任に課題がある」の三つを挙げた。このような課題が残る入所選考業務を、「早く」「きめ細やか」「正確に」行うことが急務であると言える。

が残る入所選考業務を、「早く」「きめ細やか」「正確に」行うことが急務であると言える。

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②入所選考事務の概要②入所選考事務の概要

おおよその自治体では 11 月になると、保護おおよその自治体では 11 月になると、保護者が入所希望申請として、希望保育園や、就労者が入所希望申請として、希望保育園や、就労

状況、きょうだい入所時の条件等を記載した

状況、きょうだい入所時の条件等を記載した申請書を提出する。このときに希望できる保申請書を提出する。このときに希望できる保育所の数は自治体によって差がある。12 月に育所の数は自治体によって差がある。12 月には、受け取った申請書の情報をシステムに入は、受け取った申請書の情報をシステムに入力していく。記載の情報を入力するだけでな力していく。記載の情報を入力するだけでな

く、祖父母の同居や、母親の勤務時間、障害のく、祖父母の同居や、母親の勤務時間、障害の有無等を鑑み、優先順位を決定するための指有無等を鑑み、優先順位を決定するための指数を判断した上で入力するため、手間の掛か

入所選考事務の概要

数を判断した上で入力するため、手間の掛か

入所選考事務の概要

る作業となっている。そして１月には、入力さる作業となっている。そして１月には、入力された情報を基に入所選考会が開かれる。入所選考会では、優先順位やきょうだいの入所条件といれた情報を基に入所選考会が開かれる。入所選考会では、優先順位やきょうだいの入所条件といった複雑な要素を考慮しながら、希望者の入所先を決定していくが、実態としてどの自治体もほった複雑な要素を考慮しながら、希望者の入所先を決定していくが、実態としてどの自治体もほぼ手作業でかなりの工数を掛けている。今回、私たちが開発したシステムは、この作業にＡＩをぼ手作業でかなりの工数を掛けている。今回、私たちが開発したシステムは、この作業にＡＩを活用することで工数の削減をしようという取組だ。入所選考会が終わると、２月に結果登録と通活用することで工数の削減をしようという取組だ。入所選考会が終わると、２月に結果登録と通知を行うが、決定後も異動やキャンセルがあるので、微調整は年度が明けるまで続く。

知を行うが、決定後も異動やキャンセルがあるので、微調整は年度が明けるまで続く。

③ＡＩを活用した保育所入所マッチングの概要③ＡＩを活用した保育所入所マッチングの概要

どの自治体も子ども・子育てに関するシス

どの自治体も子ども・子育てに関するシス

テムやパッケージを導入していると思うが、テムやパッケージを導入していると思うが、入所選考業務はそのシステムから、優先順位

入所選考業務はそのシステムから、優先順位で並んだ児童のリストを紙で出力して行ってで並んだ児童のリストを紙で出力して行っている自治体がほとんどで、中核市でも５～10いる自治体がほとんどで、中核市でも５～10人の職員で、10 日から２週間掛けて行ってい人の職員で、10 日から２週間掛けて行っているのが現状だ。この作業を富士通で開発したるのが現状だ。この作業を富士通で開発した

ＡＩシステムを使うと、各自治体に導入されＡＩシステムを使うと、各自治体に導入されている子ども・子育てシステムから出力したている子ども・子育てシステムから出力したデータをＡＩシステムに取り込むだけで、さＡＩマッチングの概要

データをＡＩシステムに取り込むだけで、さＡＩマッチングの概要

いたま市規模でも数秒で結果のデータを出力

いたま市規模でも数秒で結果のデータを出力することができ、入所選考業務の効率化を図ることができる。

することができ、入所選考業務の効率化を図ることができる。

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Ａ マッチング理論の概要

Ａ

マッチング理論の概要

このシステムがどのようなアルゴリズム

このシステムがどのようなアルゴリズム

で入所選考を短時間で終わらせているかにで入所選考を短時間で終わらせているかについて、２か所の保育園に４名の子どもが入ついて、２か所の保育園に４名の子どもが入所を希望する単純なモデルを仮定して整理所を希望する単純なモデルを仮定して整理する。定員２名の保育所Ａ、Ｂに対して、入する。定員２名の保育所Ａ、Ｂに対して、入所を希望する子どもは４名おり、子ども①と所を希望する子どもは４名おり、子ども①と④、②と③がそれぞれきょうだいで、子ども④、②と③がそれぞれきょうだいで、子ども①、②、③、④の順番で優先順位がある。そ

①、②、③、④の順番で優先順位がある。それぞれのきょうだいができるだけ同じ保育

れぞれのきょうだいができるだけ同じ保育所でかつ、保育所ＢよりＡを希望しているとマッチング理論の概要

所でかつ、保育所ＢよりＡを希望しているとマッチング理論の概要いう条件を満たそうとすると、全６パターン

いう条件を満たそうとすると、全６パターンの割当てのうち、割当て３と４が候補となる。実際は職員が、この割当てを探す作業を膨大なの割当てのうち、割当て３と４が候補となる。実際は職員が、この割当てを探す作業を膨大なパターンで行う。

パターンで行う。

従来型のシステムが苦労していた理由としては、組合せの数が増えすぎてしまうことやきょ

従来型のシステムが苦労していた理由としては、組合せの数が増えすぎてしまうことやきょ

うだい入所の条件の複雑さによって、システ

うだい入所の条件の複雑さによって、システ

ムが処理し切れず、IT 化が進まなかった。

ムが処理し切れず、IT 化が進まなかった。

さいたま市でもきょうだい入所の条件はさいたま市でもきょうだい入所の条件はきめ細かく設定しており、「組合せ爆発」にきめ細かく設定しており、「組合せ爆発」に対応する必要がある。本システムのＡＩで対応する必要がある。本システムのＡＩでは、経済学のゲーム理論を用いてアルゴリズ

は、経済学のゲーム理論を用いてアルゴリズ

ムを形成している。この手法では、あらかじムを形成している。この手法では、あらかじめ想定されるパターンに点数を振り、最も点め想定されるパターンに点数を振り、最も点数が高い組合せが誰にとっても公平で、ふさ数が高い組合せが誰にとっても公平で、ふさ

わしい組合せだと判断する。全ての組合せをマッチング理論の概要－ゲーム理論によるモデル化－

わしい組合せだと判断する。全ての組合せをマッチング理論の概要－ゲーム理論によるモデル化－検討するのではなく、利得表を展開して、一検討するのではなく、利得表を展開して、一番点数の高いものを即座に選ぶという考え方を採用している。

番点数の高いものを即座に選ぶという考え方を採用している。

当システムをＡＩと呼んでいるが、近いのは最新の将棋囲碁ＡＩで使われるようなディープ

当システムをＡＩと呼んでいるが、近いのは最新の将棋囲碁ＡＩで使われるようなディープ

ラーニング型のＡＩではなく、古くからある将棋囲碁ＡＩである。最新の将棋囲碁ＡＩは、デラーニング型のＡＩではなく、古くからある将棋囲碁ＡＩである。最新の将棋囲碁ＡＩは、ディープラーニングであらゆる過去の棋譜を読み込ませ、打ち手をＡＩが勝手に考えるが、古くィープラーニングであらゆる過去の棋譜を読み込ませ、打ち手をＡＩが勝手に考えるが、古くからある将棋囲碁のＡＩは、開発者が打ち手に点数付けし、ＡＩは一番高い点数が付いているからある将棋囲碁のＡＩは、開発者が打ち手に点数付けし、ＡＩは一番高い点数が付いている手を選ぶ。本システムのＡＩはそれに近く、最適な組合せに最も高い点数が割り振られるよう手を選ぶ。本システムのＡＩはそれに近く、最適な組合せに最も高い点数が割り振られるようにロジックを組むルール型のＡＩに当たる。

にロジックを組むルール型のＡＩに当たる。

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④実証実験の概要④実証実験の概要

Ａ 実証実験の経緯、内容

Ａ

実証実験の経緯、内容

このシステムの実証実験や開発は富士通本体のみで行っているものではなく、九州大学と共

このシステムの実証実験や開発は富士通本体のみで行っているものではなく、九州大学と共同で行っている。発端は西日本新聞で、「きょうだい別々の保育園に入れられてしまい、送迎

同で行っている。発端は西日本新聞で、「きょうだい別々の保育園に入れられてしまい、送迎に苦労している親が 200 組程度いる」という記事だった。それを見た九州大学の先生が、これに苦労している親が 200 組程度いる」という記事だった。それを見た九州大学の先生が、これは自分たちが取り組んでいるマッチング理論で解決できる問題だと考えたことが始まりだっは自分たちが取り組んでいるマッチング理論で解決できる問題だと考えたことが始まりだった。九州大学と富士通研究所は合同の研究チームを組んでいたことから、富士通研究所も共同た。九州大学と富士通研究所は合同の研究チームを組んでいたことから、富士通研究所も共同で取り組むことになり、その後、富士通本体にも連絡があり、研究が動き始めた。

で取り組むことになり、その後、富士通本体にも連絡があり、研究が動き始めた。

2016 年にはプロトタイプの開発に入り、実証実験の開始は 2017 年１月からとなった。全３
回の実証実験を行い、さいたま市より、良い結果が出たと言ってもらうことができた。

2016 年にはプロトタイプの開発に入り、実証実験の開始は 2017 年１月からとなった。全３
回の実証実験を行い、さいたま市より、良い結果が出たと言ってもらうことができた。

選考結果の検証方法としては、職員が手作業で行った選考結果と、ＡＩが行った選考結果を

選考結果の検証方法としては、職員が手作業で行った選考結果と、ＡＩが行った選考結果を突合して、どれぐらい差異があるかを見て検証しており、結果については「ほぼ完全一致」と突合して、どれぐらい差異があるかを見て検証しており、結果については「ほぼ完全一致」と

なった。

なった。

Ｂ

Ｂ

実証実験後の反響

実証実験後の反響

プレスリリースの際にさいたま市から、プレスリリースの際にさいたま市から、精度について完璧に近いという評価や、時精度について完璧に近いという評価や、時間短縮されたことで、職員の負担軽減はも間短縮されたことで、職員の負担軽減はもちろん、希望者への決定通知を早期に渡せ

ちろん、希望者への決定通知を早期に渡せるため、住民サービス向上の部分でも効果るため、住民サービス向上の部分でも効果があるとコメントを頂いた。また、別の自があるとコメントを頂いた。また、別の自治体からは、ＡＩを活用することで、希望治体からは、ＡＩを活用することで、希望として出せる保育所の数を増やすことがでとして出せる保育所の数を増やすことができれば、今まで漏れていた希望も拾えるよ

きれば、今まで漏れていた希望も拾えるよ

うになり、結果として待機児童の数も減らうになり、結果として待機児童の数も減らすことができるのではないかという声も頂すことができるのではないかという声も頂いている。このような高い評価を得ている

いている。このような高い評価を得ている

こともあり、プレスリリース以降、様々なこともあり、プレスリリース以降、様々なメディア媒体にも取り上げられ、実証実験

メディア媒体にも取り上げられ、実証実験

等の希望の声も寄せられている。

等の希望の声も寄せられている。

さいたま市のコメント

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さいたま市のコメント

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⑤国の財政的支援について⑤国の財政的支援について

当システムは地域 IoT 実装事業という補助事業の対象にも組み込まれている。１次募集は高松

当システムは地域 IoT 実装事業という補助事業の対象にも組み込まれている。１次募集は高松市と草津市が採択されており、今年度中にも補助事業を活用した導入が見込まれている。この補市と草津市が採択されており、今年度中にも補助事業を活用した導入が見込まれている。この補助事業でモデルとして採択された事業については、横展開されることになっているので、来年度助事業でモデルとして採択された事業については、横展開されることになっているので、来年度以降は特別交付税の対象になる。このような財政的な支援があり、自治体も課題として捉えてい以降は特別交付税の対象になる。このような財政的な支援があり、自治体も課題として捉えていることもあって、約 100 団体から問合せをいただき、既に 50 団体で実際のシステムを使用した

ることもあって、約 100 団体から問合せをいただき、既に 50 団体で実際のシステムを使用した

ベンチマークに入っている状況だ。

ベンチマークに入っている状況だ。

⑥今後の製品展開、システムの運用⑥今後の製品展開、システムの運用

当システムは既に出荷開始している。このシステムは決して、富士通製の子ども・子育てシステ

当システムは既に出荷開始している。このシステムは決して、富士通製の子ども・子育てシステ

ムを使っている必要は無く、他社のシステムを使っていても、外付けで運用が可能なので、理論

ムを使っている必要は無く、他社のシステムを使っていても、外付けで運用が可能なので、理論的にはどの自治体でも使えるシステムとなっている。実際に、他社の子ども・子育てシステムを的にはどの自治体でも使えるシステムとなっている。実際に、他社の子ども・子育てシステムを使っている顧客に対し、実証実験として導入している。

使っている顧客に対し、実証実験として導入している。

一般的には他社のシステムと連携する場合、インターフェースを合わせて、データ変換を行う

一般的には他社のシステムと連携する場合、インターフェースを合わせて、データ変換を行う

手間が掛かってしまい、導入のハードルが高くなるが、このシステムが必要な情報は、基本的に手間が掛かってしまい、導入のハードルが高くなるが、このシステムが必要な情報は、基本的に他社システムから出力されるデータに網羅されているケースが多く、その場合はデータ変換など

他社システムから出力されるデータに網羅されているケースが多く、その場合はデータ変換などを行わずに、データを取り込むだけでシステムを使用することができる。

を行わずに、データを取り込むだけでシステムを使用することができる。

⑦自治体におけるＡＩシステム導入について⑦自治体におけるＡＩシステム導入について

行政、特に福祉分野に関しては、今まで ICT で効率化できなかった労働集約的な事務がまだ残行政、特に福祉分野に関しては、今まで ICT で効率化できなかった労働集約的な事務がまだ残っていると考えている。それをこれから徐々にＡＩに移管できると思っているので、現在、自治っていると考えている。それをこれから徐々にＡＩに移管できると思っているので、現在、自治体の業務分析を改めて行い、どこが手作業で、どの部分をＡＩや RPA で省力化できるか検討を行

体の業務分析を改めて行い、どこが手作業で、どの部分をＡＩや RPA で省力化できるか検討を行っている所だ。

っている所だ。

また、ディープラーニング型のＡＩだと、なぜその結果が出たのかという説明ができないの

また、ディープラーニング型のＡＩだと、なぜその結果が出たのかという説明ができないので、行政の説明責任と相反してしまうが、富士通研究所の最新技術で、ディープラーニング型ので、行政の説明責任と相反してしまうが、富士通研究所の最新技術で、ディープラーニング型のＡＩでも、結論に至った経緯を可視化して、説明を可能とする技術を開発している。こういったＡＩでも、結論に至った経緯を可視化して、説明を可能とする技術を開発している。こういったものが実用化されると、ＡＩの活用場面が広がっていくと考えている。

ものが実用化されると、ＡＩの活用場面が広がっていくと考えている。

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（３）「保育所入所選考支援システム」に関するＱ＆Ａ（３）「保育所入所選考支援システム」に関するＱ＆Ａ

公共・地域営業グループ 行政ビジネス推進統括部 行政第三ビジネス推進部

公共・地域営業グループ 行政ビジネス推進統括部 行政第三ビジネス推進部

シニアマネージャー 河野大輔氏

シニアマネージャー 河野大輔氏①システムの概要について①システムの概要について

Ｑ インプットデータとして、どのようなデータが必要となるか。

Ｑ インプットデータとして、どのようなデータが必要となるか。

ＡＡ

インプットデータとして必要なのは、個人を特定するコードや、年齢、きょうだいの入インプットデータとして必要なのは、個人を特定するコードや、年齢、きょうだいの入所に関する希望条件や優先順位と言った児童情報、サービスの種類や年齢別の空き状況、所に関する希望条件や優先順位と言った児童情報、サービスの種類や年齢別の空き状況、受け入れ体制といった保育所情報のような一般的な入所選考会に使用する情報が必要とな受け入れ体制といった保育所情報のような一般的な入所選考会に使用する情報が必要となる。ＡＩだからと言って特別な情報を追加することはない。

る。ＡＩだからと言って特別な情報を追加することはない。

Ｑ 取り込むエクセルデータの形式について、ルールは決まっているのか。

Ｑ 取り込むエクセルデータの形式について、ルールは決まっているのか。

Ａ 基本的には CSV 形式で、入所選考に必要な項目が網羅されていれば問題ないが、不足しＡ 基本的には CSV 形式で、入所選考に必要な項目が網羅されていれば問題ないが、不足している場合は、既存のシステムを担当している事業者に出してもらう必要がある。
Ｑ

このシステムの結果が正しいか確認する方法として、従来の方法の結果と突合しているが、それはどの段階で確認を止めることを想定しているか。

ている場合は、既存のシステムを担当している事業者に出してもらう必要がある。
Ｑ

このシステムの結果が正しいか確認する方法として、従来の方法の結果と突合しているが、それはどの段階で確認を止めることを想定しているか。

Ａ その点はユーザーと詰めていく必要がある。

Ａ その点はユーザーと詰めていく必要がある。

Ｑ 入所希望者の優先順位の決定はシステム上で行っているか。

Ｑ 入所希望者の優先順位の決定はシステム上で行っているか。

ＡＡ

行っていない。優先順位の決定も手間の掛かる作業で、このシステムの紹介で自治体に行っていない。優先順位の決定も手間の掛かる作業で、このシステムの紹介で自治体に訪れると、優先順位の決定に手間が掛かっているというところも多い。富士通としては、

訪れると、優先順位の決定に手間が掛かっているというところも多い。富士通としては、

RPA を使って申請書を自動的に取り込むことに取り組もうとしているが、希望者に指数を

RPA を使って申請書を自動的に取り込むことに取り組もうとしているが、希望者に指数を割り振る作業は人の判断が入るので、全てを RPA で行うのは難しい。

割り振る作業は人の判断が入るので、全てを RPA で行うのは難しい。

Ｑ

さいたま市の処理速度は数秒という話だが、何かしら条件を加えたり、申請者の数などの変更によって時間が増えることはないのか。
Ａ 多少はあるかもしれないが、さいたま市で数秒なので、大規模自治体であっても大幅にＱ

さいたま市の処理速度は数秒という話だが、何かしら条件を加えたり、申請者の数などの変更によって時間が増えることはないのか。
Ａ 多少はあるかもしれないが、さいたま市で数秒なので、大規模自治体であっても大幅に処理速度が変わることはないと思う。

処理速度が変わることはないと思う。

②投資コストについて②投資コストについて

Ｑ 自治体における投資コストと維持管理費はどの程度を想定しているか。

Ｑ 自治体における投資コストと維持管理費はどの程度を想定しているか。

Ａ 詳細については控えさせていただくが、ビジネスのモデルを検討する際に、大体 15～20

Ａ 詳細については控えさせていただくが、ビジネスのモデルを検討する際に、大体 15～20の団体に、入所選考会にどれぐらいの人的コストが掛かっているかをヒアリングしており、の団体に、入所選考会にどれぐらいの人的コストが掛かっているかをヒアリングしており、２～３年で投資回収ができる金額設定をしている。

２～３年で投資回収ができる金額設定をしている。

Ｑ 導入に際して、人的コストはどの程度掛かるのか。

Ｑ 導入に際して、人的コストはどの程度掛かるのか。

ＡＡ

ＡＩシステムだから専門的な知識が必要ということもないが、導入前のベンチマークのＡＩシステムだから専門的な知識が必要ということもないが、導入前のベンチマークの段階で、突合、検証する作業が必要になる。

段階で、突合、検証する作業が必要になる。

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③他の自治体への普及について③他の自治体への普及について

Ｑ 自治体へ普及させるために検討していることはあるか。

Ｑ 自治体へ普及させるために検討していることはあるか。

ＡＡ

購入する前に実際のシステムとデータで確認していただき、結果の突合まで行っていただくことで、安心して導入していただくことが可能である。
Ｑ

事前にＡＩシステムの利用が可能かどうかを確認するためのベンチマーク用のキットを貸し出しているということだが、料金は掛かるのか。
Ａ

無料で貸し出している。商談の前工程ということで、事前に各団体でシステムを利用できるかどうかを確認することができる。
Ｑ

購入する前に実際のシステムとデータで確認していただき、結果の突合まで行っていただくことで、安心して導入していただくことが可能である。
Ｑ

事前にＡＩシステムの利用が可能かどうかを確認するためのベンチマーク用のキットを貸し出しているということだが、料金は掛かるのか。
Ａ

無料で貸し出している。商談の前工程ということで、事前に各団体でシステムを利用できるかどうかを確認することができる。

50 団体ほどベンチマークを行ったということだが、その際に自治体から要望はあったか。

Ｑ

50 団体ほどベンチマークを行ったということだが、その際に自治体から要望はあったか。

Ａ 特に要望は出ていない。

Ａ 特に要望は出ていない。

④現在検討している追加機能・今後追加できると期待している機能④現在検討している追加機能・今後追加できると期待している機能

Ｑ 自治体へ普及させるために検討していることはあるか。

Ｑ 自治体へ普及させるために検討していることはあるか。

ＡＡ

富士通の子ども・子育てシステムを利用している顧客に対して、ＡＩシステムを導入す

富士通の子ども・子育てシステムを利用している顧客に対して、ＡＩシステムを導入することの付加価値として、入所選考結果の説明を行うための補助画面を用意している。デることの付加価値として、入所選考結果の説明を行うための補助画面を用意している。ディープラーニング型のＡＩだと、結果に至る経緯が不明で説明できないが、このシステムィープラーニング型のＡＩだと、結果に至る経緯が不明で説明できないが、このシステム

では経緯が明らかなので、説明支援機能を自社ユーザーへの付加価値機能として、現在開では経緯が明らかなので、説明支援機能を自社ユーザーへの付加価値機能として、現在開発を行っている。具体的な機能としては、職員が説明できるように、保育所に入っている発を行っている。具体的な機能としては、職員が説明できるように、保育所に入っている

児童や、落選した児童が一覧で表示され、そのきょうだい関係や優先順位といった説明に児童や、落選した児童が一覧で表示され、そのきょうだい関係や優先順位といった説明に必要な事実情報が表示される。

必要な事実情報が表示される。

⑤今後、ＡＩマッチング技術の応用が期待できる分野⑤今後、ＡＩマッチング技術の応用が期待できる分野

Ｑ 自治体へ普及させるために検討していることはあるか。

Ｑ 自治体へ普及させるために検討していることはあるか。

ＡＡ

研究の段階ではあるが、組織内の均質な人材配置を行うマッチングへの応用を考えてい

研究の段階ではあるが、組織内の均質な人材配置を行うマッチングへの応用を考えている。人事異動の業務では、人による判断が必要な作業があって、１～２週間かけており、る。人事異動の業務では、人による判断が必要な作業があって、１～２週間かけており、その部分の省略が出来ないかと検討している。

その部分の省略が出来ないかと検討している。

その他に、民間も含めて、作業員のシフト組みを複雑な条件付けで行っている事業者がその他に、民間も含めて、作業員のシフト組みを複雑な条件付けで行っている事業者がいるので、スケジュールマッチングへの適用も考えている。民間の保育業者で、複雑な条いるので、スケジュールマッチングへの適用も考えている。民間の保育業者で、複雑な条件付けでシフトを組むことが負荷になっているので、解決できないかという話をいただき、件付けでシフトを組むことが負荷になっているので、解決できないかという話をいただき、この技術を応用して支援させていただいた事例がある。

この技術を応用して支援させていただいた事例がある。

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４

南山城村

「御用聞きＡＩシステム」

４

南山城村

「御用聞きＡＩシステム」（１）「御用聞きＡＩシステム」についての実証実験（１）「御用聞きＡＩシステム」についての実証実験①事業の経緯

①事業の経緯「けいはんな学研都市」で、エルブズの創業者である田中秀樹氏が「農業クラウド」の研究を「けいはんな学研都市」で、エルブズの創業者である田中秀樹氏が「農業クラウド」の研究を行う中で、南山城村でむらづくり推進課課長を務めていた森本健次氏と知り合った。その後、森行う中で、南山城村でむらづくり推進課課長を務めていた森本健次氏と知り合った。その後、森本氏が起業し、2017 年４月に村内で初めての道の駅「お茶の京都 みなみやましろ村」が開業する

本氏が起業し、2017 年４月に村内で初めての道の駅「お茶の京都 みなみやましろ村」が開業することを知った。この道の駅開業の目的は、地元の“買物難民”や“交通難民”の生活を支える役割

ことを知った。この道の駅開業の目的は、地元の“買物難民”や“交通難民”の生活を支える役割を担うことであり、エルブズの理念と合致したことから、森本氏と考えを共有した上で、同村をを担うことであり、エルブズの理念と合致したことから、森本氏と考えを共有した上で、同村を舞台にした社会実験が取り組まれることになった。

舞台にした社会実験が取り組まれることになった。

2016年に田中秀樹氏がエルブズ創業後に南山城村を訪問した際、手仲村長に実証実験を提案

2016年に田中秀樹氏がエルブズ創業後に南山城村を訪問した際、手仲村長に実証実験を提案

し、協力してもらうことになった。南山城村と京都府それぞれと協定を締結し、2016年４月、高し、協力してもらうことになった。南山城村と京都府それぞれと協定を締結し、2016年４月、高齢住民に「御用聞きＡＩ」が導入されたタブレット端末を配布し、実証実験に取り組んだ。

齢住民に「御用聞きＡＩ」が導入されたタブレット端末を配布し、実証実験に取り組んだ。

②「御用聞きＡＩ」の概要②「御用聞きＡＩ」の概要「御用聞きＡＩ」とは、御用聞きを行うＡＩが利用者とのコミュニケーションにより生活支援「御用聞きＡＩ」とは、御用聞きを行うＡＩが利用者とのコミュニケーションにより生活支援を行うアプリケーションである。地域の情報収集や、ＡＩとの雑談を行うことができる。また、を行うアプリケーションである。地域の情報収集や、ＡＩとの雑談を行うことができる。また、雑談のシナリオ作成や住民とエージェント（会話するキャラクター）との会話のログを確認でき

雑談のシナリオ作成や住民とエージェント（会話するキャラクター）との会話のログを確認できる「エルブズアップス」で御用聞きＡＩを管理することができる。

る「エルブズアップス」で御用聞きＡＩを管理することができる。

出典：2018 年３月 株式会社エルブズ ＡＩ×FinTech「過疎地連携経済構想」実現の加速

出典：2018 年３月 株式会社エルブズ ＡＩ×FinTech「過疎地連携経済構想」実現の加速

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③実証実験の概要③実証実験の概要

Ａ 第１回実証実験
期Ａ

間：平成 28 年８月 30 日（火）～31 日（水）第１回実証実験期

間：平成 28 年８月 30 日（火）～31 日（水）参加者：４名

参加者：４名目 的：高齢者に利用してもらうため、従来 SNS に対して抱いていた「初期設定の難しさ」

目 的：高齢者に利用してもらうため、従来 SNS に対して抱いていた「初期設定の難しさ」「インターネットに対する恐怖心」を解消することを目的として開発した。

「インターネットに対する恐怖心」を解消することを目的として開発した。

第１回実証実験では受発注・配達の前段階として、「アプリケーションを介した情報伝達の実

第１回実証実験では受発注・配達の前段階として、「アプリケーションを介した情報伝達の実現可能性」「アプリケーションの利用のしやすさ」に主眼を置き、「情報伝達」実験を行った。

現可能性」「アプリケーションの利用のしやすさ」に主眼を置き、「情報伝達」実験を行った。

参加者には、アプリケーションがインストールされたタブレット端末を貸し出し、自由に利参加者には、アプリケーションがインストールされたタブレット端末を貸し出し、自由に利用してもらい、実験終了後、インタビューを実施した。

用してもらい、実験終了後、インタビューを実施した。

第１回実証実験では、御用聞きＡＩの α 版を利用した。α 版では、テキスト・音声認識・選第１回実証実験では、御用聞きＡＩの α 版を利用した。α 版では、テキスト・音声認識・選択肢による入力で、複数のエージェント（案内役）と会話することができる。また、参加者同択肢による入力で、複数のエージェント（案内役）と会話することができる。また、参加者同士を登録したグループに切り替えることにより、参加者同士でコミュニケーションをとること士を登録したグループに切り替えることにより、参加者同士でコミュニケーションをとることも可能であった。

も可能であった。

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第１回実証実験資料

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第１回実証実験資料

実証実験の結果、高齢者であっても、タブレット端末・アプリケーションを利用でき、遠隔実証実験の結果、高齢者であっても、タブレット端末・アプリケーションを利用でき、遠隔地にいる参加者同士でコミュニケーションを取ることができた。そのため、高齢者もアプリケ

地にいる参加者同士でコミュニケーションを取ることができた。そのため、高齢者もアプリケーションを介した情報伝達が可能であることが分かり、今後の実証実験につながる結果となっーションを介した情報伝達が可能であることが分かり、今後の実証実験につながる結果となっ

た。

た。

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Ｂ 第２回実証実験
期

Ｂ

間：平成 28 年 11 月 15 日（火）～18 日（金） （弁当販売日）17・18 日

第２回実証実験期

間：平成 28 年 11 月 15 日（火）～18 日（金） （弁当販売日）17・18 日

参加者：11 名

参加者：11 名

目

目

的：道の駅の業務と連携し、「受注・配達業務の実現可能性」「アプリケーションを介した受発注の利用しやすさ」を明らかにすることを目的とした。

的：道の駅の業務と連携し、「受注・配達業務の実現可能性」「アプリケーションを介した受発注の利用しやすさ」を明らかにすることを目的とした。

道の駅を運営する株式会社南山城では、平成 28 年２月から日替わり宅配弁当の販売を試験的

道の駅を運営する株式会社南山城では、平成 28 年２月から日替わり宅配弁当の販売を試験的に導入した。週３回配達しており、１日当たり 70 個程度の注文がある。全て電話で受けているに導入した。週３回配達しており、１日当たり 70 個程度の注文がある。全て電話で受けているため、大きな負担になっている。

ため、大きな負担になっている。

第２回実証実験では、アプリケーションから注文を受注し、顧客への配達、販売を行うため、宅配弁当の既存顧客から参加者を選定した。

第２回実証実験では、アプリケーションから注文を受注し、顧客への配達、販売を行うため、宅配弁当の既存顧客から参加者を選定した。

参加者には、アプリケーションがインストールされたタブレット端末を貸し出し、期間中自参加者には、アプリケーションがインストールされたタブレット端末を貸し出し、期間中自由に利用してもらった。弁当の注文は必須ではないが、実証実験期間中の注文はアプリケーシ

由に利用してもらった。弁当の注文は必須ではないが、実証実験期間中の注文はアプリケーシ

ョンを介してもらうよう依頼した。

ョンを介してもらうよう依頼した。

ａ「御用聞きＡＩ」β版

ａ

第２回実証実験では、参加者に配布するアプリケーションとして御用聞きＡＩの β 版、宅配弁当の管理アプリケーションとして Google Spreadsheet を利用した。
β 版は第１回実証実験の結果を受け、アプリケーションが大きく変更された。

「御用聞きＡＩ」β版

第２回実証実験では、参加者に配布するアプリケーションとして御用聞きＡＩの β 版、宅配弁当の管理アプリケーションとして Google Spreadsheet を利用した。
β 版は第１回実証実験の結果を受け、アプリケーションが大きく変更された。

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第２回実証実験資料

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第２回実証実験資料

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出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第２回実証実験資料

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第２回実証実験資料

第１回実証実験で需要の無かった音声入力を廃止し、提示された選択肢を選んで会話す

第１回実証実験で需要の無かった音声入力を廃止し、提示された選択肢を選んで会話するようになった。そのため、文字入力が苦手な高齢者でも、簡単に会話を楽しむことがでるようになった。そのため、文字入力が苦手な高齢者でも、簡単に会話を楽しむことができる。また、会話はシナリオに沿って進むため、破綻することがない。

きる。また、会話はシナリオに沿って進むため、破綻することがない。

ｂｂ

御用聞きＡＩのバックエンドシステム

エージェントとの会話シナリオは、「シナリオマネージャ」と呼ばれるツールにより作成している。シナリオマネージャは Web ブラウザで利用することができる。
作成したシナリオは、御用聞きＡＩにリアルタイムで反映させることができるため、ユーザー側にアップデート等の負担なく、会話内容を更新することができる。

御用聞きＡＩのバックエンドシステム

エージェントとの会話シナリオは、「シナリオマネージャ」と呼ばれるツールにより作成している。シナリオマネージャは Web ブラウザで利用することができる。
作成したシナリオは、御用聞きＡＩにリアルタイムで反映させることができるため、ユーザー側にアップデート等の負担なく、会話内容を更新することができる。

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」シナリオマネージャ

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」シナリオマネージャ

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実証実験の結果、参加者 11 名の内９名がアプリケーションを介して弁当を注文した。

実証実験の結果、参加者 11 名の内９名がアプリケーションを介して弁当を注文した。

弁当販売を行った２日間の合計では、弁当注文が 13 件、注文変更・問合せが５件あっ弁当販売を行った２日間の合計では、弁当注文が 13 件、注文変更・問合せが５件あった。

た。

アプリケーション全般の使いやすさについては、「シンプルで使いやすい」「会話のレスアプリケーション全般の使いやすさについては、「シンプルで使いやすい」「会話のレス

ポンスが遅い」「名前や配達場所の文字入力は難しい」という意見が挙げられた。また、ポンスが遅い」「名前や配達場所の文字入力は難しい」という意見が挙げられた。また、

弁当注文以外の機能についての要望もあったため、次回の実証実験での改善事項を把握す

弁当注文以外の機能についての要望もあったため、次回の実証実験での改善事項を把握することができた。

ることができた。

Ｃ 第３回実証実験

Ｃ 第３回実証実験

期 間：平成 29 年２月 15 日（水）～17 日（金）期

参加者：８名

参加者：８名目 的：第２回実証実験で受発注業務が遂行できることが分かったので、利便性を向上させ目るため「複数商品の受発注」「提供するコンテンツ」の機能拡張を目的とした。

間：平成 29 年２月 15 日（水）～17 日（金）的：第２回実証実験で受発注業務が遂行できることが分かったので、利便性を向上させるため「複数商品の受発注」「提供するコンテンツ」の機能拡張を目的とした。

第２回実証実験と同様に参加者には、アプリケーションがインストールされたタブレット端

第２回実証実験と同様に参加者には、アプリケーションがインストールされたタブレット端末を貸し出し、自由に利用してもらった。弁当の注文は必須ではないが、実証実験期間中の注末を貸し出し、自由に利用してもらった。弁当の注文は必須ではないが、実証実験期間中の注文はアプリケーションを介してもらうよう依頼した。

文はアプリケーションを介してもらうよう依頼した。

第３回実証実験では、弁当を注文した際にお茶の注文を勧めており、同時注文による利便性の向上、客単価の向上を図った。

第３回実証実験では、弁当を注文した際にお茶の注文を勧めており、同時注文による利便性の向上、客単価の向上を図った。

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第３回実証実験資料
その結果、実証実験の期間中、８名の参加者全員が御用聞きＡＩから弁当を注文していた。弁
当販売を行った２日間では 12 件の注文があり、そのうち１件は同時にお茶の注文があった。
また、実証実験後のインタビューから、「時刻表やごみ収集日など間違えると困る情報は確認し

出典：株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ実証実験資料集」第３回実証実験資料
その結果、実証実験の期間中、８名の参加者全員が御用聞きＡＩから弁当を注文していた。弁
当販売を行った２日間では 12 件の注文があり、そのうち１件は同時にお茶の注文があった。
また、実証実験後のインタビューから、「時刻表やごみ収集日など間違えると困る情報は確認したい」「防災など緊急の情報はできるだけ知らせてほしい」等のニーズがあると考えられた。

たい」「防災など緊急の情報はできるだけ知らせてほしい」等のニーズがあると考えられた。

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Ｄ 実証実験に対する自治体・住民の評価

Ｄ

実証実験に対する自治体・住民の評価

実証実験後のインタビューでは、「普段誰も聞いてくれないようなことを聞いてくれた」「普実証実験後のインタビューでは、「普段誰も聞いてくれないようなことを聞いてくれた」「普通の会話と同じなので、思ったものが（選択肢に）ないということはなかった」「どう返してく通の会話と同じなので、思ったものが（選択肢に）ないということはなかった」「どう返してくれるのか、ワクワク感があった」等の感想が挙げられ、御用聞きＡＩのエージェントとの対話れるのか、ワクワク感があった」等の感想が挙げられ、御用聞きＡＩのエージェントとの対話を楽しんでいることが分かった。また、利用者の名前を呼び掛けることで、より「対話していを楽しんでいることが分かった。また、利用者の名前を呼び掛けることで、より「対話している」という実感を強め、エージェントとの信頼関係を築くことに効果があった。

る」という実感を強め、エージェントとの信頼関係を築くことに効果があった。

アプリケーションの使いやすさについては、最初の簡単な説明だけで問題なく操作することがアプリケーションの使いやすさについては、最初の簡単な説明だけで問題なく操作することができたため、普段スマートフォンやタブレットを利用しない高齢者であっても、対話を簡単に行できたため、普段スマートフォンやタブレットを利用しない高齢者であっても、対話を簡単に行うことができた。

うことができた。

Ｅ 実証実験から見えた課題

Ｅ

実証実験から見えた課題「音声に違和感があり、ずっと気になった」「役場職員に（地元の）観光地について聞こうと「音声に違和感があり、ずっと気になった」「役場職員に（地元の）観光地について聞こうとしたが選択肢になかった」等の意見が挙げられた。そのため、音声合成の改善や、対話可能なしたが選択肢になかった」等の意見が挙げられた。そのため、音声合成の改善や、対話可能な話題への誘導など、課題が明らかになった。

話題への誘導など、課題が明らかになった。

また、
「あのう」
「ええと」のような、円滑な会話を行うための「フィラー」により、ユーザー

また、
「あのう」
「ええと」のような、円滑な会話を行うための「フィラー」により、ユーザーに配慮しながら対話している印象を与える点や、「電話…お電話しますね」のように言い間違えに配慮しながら対話している印象を与える点や、「電話…お電話しますね」のように言い間違えることで、ユーザーがエージェントに親しみを抱くと考えられる点について実験を行ったが、ることで、ユーザーがエージェントに親しみを抱くと考えられる点について実験を行ったが、効果を明確化できなかったため、比較実験を行い、より個別に検討していく必要性があると感効果を明確化できなかったため、比較実験を行い、より個別に検討していく必要性があると感

じた。

じた。

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Ｆ 今後の展望「過疎地連携経済圏構想」

Ｆ

今後の展望「過疎地連携経済圏構想」

将来的に、都市部からのふるさと納税を原資に、一つの大きな“過疎地域経済圏”を構築す

将来的に、都市部からのふるさと納税を原資に、一つの大きな“過疎地域経済圏”を構築することを想定している。全国に点在する過疎地域を、エルブズの独自開発した「御用聞きＡＩ」

ることを想定している。全国に点在する過疎地域を、エルブズの独自開発した「御用聞きＡＩ」

で結び、電子地域通貨 EVC を過疎地域であればどこでも流通できるようにする予定である。

で結び、電子地域通貨 EVC を過疎地域であればどこでも流通できるようにする予定である。

出典：2018 年３月 株式会社エルブズ ＡＩ×FinTech「過疎地連携経済構想」実現の加速

出典：2018 年３月 株式会社エルブズ ＡＩ×FinTech「過疎地連携経済構想」実現の加速

出典

出典

株式会社エルブズ ＡＩ×FinTech「過疎地連携経済構想」実現の加速

株式会社エルブズ ＡＩ×FinTech「過疎地連携経済構想」実現の加速

株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ 実証実験資料集」

株式会社エルブズ「御用聞きＡＩ 実証実験資料集」

信金中央金庫 地域・中小企業研究所主任研究員 藁品 和寿「ＡＩ（人工知能）を活用した「地信金中央金庫 地域・中小企業研究所主任研究員 藁品 和寿「ＡＩ（人工知能）を活用した「地方創生」への挑戦 −過疎地をつないで経済圏をつくる『過疎地連携経済圏構想』実現への挑戦−」

方創生」への挑戦 −過疎地をつないで経済圏をつくる『過疎地連携経済圏構想』実現への挑戦−」

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第２章

勉強会報告

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第２章

勉強会報告

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１

大阪市

「戸籍ＡＩシステム」（１）「戸籍ＡＩシステム」についての実証実験

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大阪市「戸籍ＡＩシステム」（１）「戸籍ＡＩシステム」についての実証実験

大阪市は、平成29年６月にＡＩサービスの構築事業者を公募し、総合評価落札方式により８月

大阪市は、平成29年６月にＡＩサービスの構築事業者を公募し、総合評価落札方式により８月に富士通株式会社が委託事業者に決定した。平成30年３月から、戸籍業務支援用ＡＩサービスのに富士通株式会社が委託事業者に決定した。平成30年３月から、戸籍業務支援用ＡＩサービスの実証実験を開始した。平成30年度は２区役所（東淀川区、浪速区）で実施した。

実証実験を開始した。平成30年度は２区役所（東淀川区、浪速区）で実施した。

①実証実験の概要①実証実験の概要

Ａ

背景

Ａ

背景

大阪市の各区役所の戸籍業務では、職員の異動周期の短期化や、短期雇用職員の増加によ

大阪市の各区役所の戸籍業務では、職員の異動周期の短期化や、短期雇用職員の増加により、ベテラン職員のノウハウ継承に代表されるナレッジの活用が課題であった。また、社会的り、ベテラン職員のノウハウ継承に代表されるナレッジの活用が課題であった。また、社会的価値観の変化や、国際化に伴う外国籍に係る届出の対応など、高度な専門知識を求められる業

価値観の変化や、国際化に伴う外国籍に係る届出の対応など、高度な専門知識を求められる業

務が増加しており、これらの調査時間の短縮も課題であった。そこで、区役所窓口の戸籍業務務が増加しており、これらの調査時間の短縮も課題であった。そこで、区役所窓口の戸籍業務において、業務の経験年数を問わず職員の知識サポートを行い、対応時間の短縮と正確性の向において、業務の経験年数を問わず職員の知識サポートを行い、対応時間の短縮と正確性の向上を図り、更に業務の高効率化と市民サービスの向上につなげることを目的として、専門分野上を図り、更に業務の高効率化と市民サービスの向上につなげることを目的として、専門分野

別意味検索ＡＩ技術を活用したサービスの試行運用を行った。

別意味検索ＡＩ技術を活用したサービスの試行運用を行った。

Ｂ

Ｂ

実証実験期間実証実験は、平成30年３月から開始した。

実証実験期間実証実験は、平成30年３月から開始した。

Ｃ システムの概要

Ｃ

システムの概要

職員が市民から戸籍に関する届出を受け付けた場合に、職員の端末よりワード検索を行うこ

職員が市民から戸籍に関する届出を受け付けた場合に、職員の端末よりワード検索を行うことで、システムによる意味検索が行われ、大阪市の戸籍業務書籍やマニュアルの膨大なデータとで、システムによる意味検索が行われ、大阪市の戸籍業務書籍やマニュアルの膨大なデータから必要な情報の検索を行い、該当の内容を表示する。これにより、ベテラン職員でなくともから必要な情報の検索を行い、該当の内容を表示する。これにより、ベテラン職員でなくとも効率的な業務を行うことが可能となった。

効率的な業務を行うことが可能となった。

出典：「雑誌FUJITSU 2018-７月号【協力：富士通(株)】 システム構成
・学習モデルは、戸籍専門書籍や戸籍関連辞書データなど、職員の利用頻度の高いデータを基に知識構造化を行い、クラウド上に配置する。

出典：「雑誌FUJITSU 2018-７月号【協力：富士通(株)】 システム構成
・学習モデルは、戸籍専門書籍や戸籍関連辞書データなど、職員の利用頻度の高いデータを基に知識構造化を行い、クラウド上に配置する。

・Web アプリケーションサーバ上のアプリケーションから、専門分野別意味検索※API を介して学習モデルを照会し、職員端末に問合せへの回答を行う。

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・Web アプリケーションサーバ上のアプリケーションから、専門分野別意味検索※API を介して学習モデルを照会し、職員端末に問合せへの回答を行う。

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●システムが備える特長的な機能●システムが備える特長的な機能

・学習データ管理機能

・学習データ管理機能

検索対象となる文書を学習データとして登録できる。運用開始後も学習データの追加登録が可能であり、回答精度の向上が図れる。

検索対象となる文書を学習データとして登録できる。運用開始後も学習データの追加登録が可能であり、回答精度の向上が図れる。

・学習補助データ管理機能

・学習補助データ管理機能

学習補助データとは、学習データ以外の知識構造作成を補助するものであり、大阪市から学習補助データとは、学習データ以外の知識構造作成を補助するものであり、大阪市から提供する手引やFAQだけでなく、新聞記事やWikipediaなどの検索対象以外の文書群も同時に提供する手引やFAQだけでなく、新聞記事やWikipediaなどの検索対象以外の文書群も同時に学習させることで、検索文書内の専門用語と検索文書の中にはない一般用語との単語同士の学習させることで、検索文書内の専門用語と検索文書の中にはない一般用語との単語同士のひも付けを強化する。例えば、「国際結婚」と「渉外婚姻」が近い意味であることを学習させ

ひも付けを強化する。例えば、「国際結婚」と「渉外婚姻」が近い意味であることを学習させる。

る。

・ユーザー辞書管理機能

・ユーザー辞書管理機能

知識構造化の際に、文書の中にある文章を単語単位に分解して機械学習する。その際、戸知識構造化の際に、文書の中にある文章を単語単位に分解して機械学習する。その際、戸籍特有の専門用語を登録することで、単語を正しく認識できるようにして回答の精度を高め

籍特有の専門用語を登録することで、単語を正しく認識できるようにして回答の精度を高める。「裁判離婚」を例に挙げると、学習なしの場合には「裁判」と「離婚」を別々の単語としる。「裁判離婚」を例に挙げると、学習なしの場合には「裁判」と「離婚」を別々の単語として認識してしまうが、学習ありの場合には「裁判離婚」を正しく単語として認識できる。

て認識してしまうが、学習ありの場合には「裁判離婚」を正しく単語として認識できる。

・検索機能

・検索機能
※

専門分野別意味検索ＡＩ技術 を用いて、学習モデルに登録された知識構造化データを照

専門分野別意味検索ＡＩ技術※を用いて、学習モデルに登録された知識構造化データを照会し、検索キーワードに類似した情報を検索する。検索結果は、検索キーワードと類似性・会し、検索キーワードに類似した情報を検索する。検索結果は、検索キーワードと類似性・関連性の高い文書を上位から順に表示することにより、職員が検索結果の中から必要な文書

関連性の高い文書を上位から順に表示することにより、職員が検索結果の中から必要な文書を探す手間を削減する。

を探す手間を削減する。

・ランキング管理機能

・ランキング管理機能

検索結果が表示される画面上に評価ボタン（役に立った、役に立たなかった）を設けてい

検索結果が表示される画面上に評価ボタン（役に立った、役に立たなかった）を設けている。評価ボタンの押下によってフィードバックされた回答の有効度を基に、有効度の高い回る。評価ボタンの押下によってフィードバックされた回答の有効度を基に、有効度の高い回

答の情報を蓄積する。この情報を用いて、検索機能に実装されたランキング管理機能によっ答の情報を蓄積する。この情報を用いて、検索機能に実装されたランキング管理機能によって有効度の高い回答を上位に表示し、職員の業務効率化を図る。

て有効度の高い回答を上位に表示し、職員の業務効率化を図る。

・検索結果のフィードバック機能

・検索結果のフィードバック機能

職員が検索時に評価した結果と履歴を蓄積する。蓄積したデータを基に機械学習に投入す

職員が検索時に評価した結果と履歴を蓄積する。蓄積したデータを基に機械学習に投入す

る学習データやユーザー辞書の見直し、知識構造化モデルの再学習を行い、ＡＩサービスのる学習データやユーザー辞書の見直し、知識構造化モデルの再学習を行い、ＡＩサービスの回答精度を高める。

回答精度を高める。

※専門分野別意味検索（ＡＩ技術）※専門分野別意味検索（ＡＩ技術）

専門分野の文書をＡＩで学習することによって、言葉や文書の類似性を数値化する技術。これに専門分野の文書をＡＩで学習することによって、言葉や文書の類似性を数値化する技術。これにより、専門分野別の類義語辞書の作成を必要とすることなく、検索が可能となる。この技術を用い

より、専門分野別の類義語辞書の作成を必要とすることなく、検索が可能となる。この技術を用いることにより、従来問題となっていた教師データ、辞書データの準備及びメンテナンスの作業負荷ることにより、従来問題となっていた教師データ、辞書データの準備及びメンテナンスの作業負荷を大幅に軽減するナレッジ検索の仕組みを提供できる。

を大幅に軽減するナレッジ検索の仕組みを提供できる。

出典：富士通株式会社 「雑誌 FUJITSU 2018-７月号」

出典：富士通株式会社 「雑誌 FUJITSU 2018-７月号」

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（２）戸籍事務におけるＡＩ活用の説明（２）戸籍事務におけるＡＩ活用の説明

大阪市役所 ICT 戦略室所属の中道忠和課長より、大阪市の「戸籍事務におけるＡＩ活用」に関

大阪市役所 ICT 戦略室所属の中道忠和課長より、大阪市の「戸籍事務におけるＡＩ活用」に関する説明を始め、自治体でのＡＩ活用における課題や検討事項について講演いただいた。以下はする説明を始め、自治体でのＡＩ活用における課題や検討事項について講演いただいた。以下はその内容である。

その内容である。

開催日時：平成 30 年７月６日（金） 14：00～16：00

開催日時：平成 30 年７月６日（金） 14：00～16：00

開催場所：佐賀市役所

開催場所：佐賀市役所①ＡＩ導入の契機①ＡＩ導入の契機

Ａ

大阪市 ICT 活用の取り組み

Ａ

大阪市 ICT 活用の取り組み

自治体には、情報企画課のようなシステム運

自治体には、情報企画課のようなシステム運用や、職員の端末を運営する情報システム部門

用や、職員の端末を運営する情報システム部門があると思うが、大阪市では情報システム部門があると思うが、大阪市では情報システム部門

が現状の業務で手一杯だった。前市長の意向とが現状の業務で手一杯だった。前市長の意向として、普及しているスマートフォンを活用してして、普及しているスマートフォンを活用してサイレントマジョリティーの声を拾いたいといサイレントマジョリティーの声を拾いたいという考えもあり、新たに ICT 活用のチームを作る

う考えもあり、新たに ICT 活用のチームを作ることになった。

ことになった。

ICT 活用のチームでは、守りの ICT から攻めのICT 活用のチームでは、守りの ICT から攻めのICT へ取り組むことが課題であった。攻めの ICTICT へ取り組むことが課題であった。攻めの ICTの一環として、これまで市のホームページで表

大阪市

形式で公表していた保育所の空き情報を Google

活用推進担当課長

ICT 戦略室中道

忠和氏の一環として、これまで市のホームページで表

大阪市

形式で公表していた保育所の空き情報を Google

活用推進担当課長

マップ上に表示するスマートフォンアプリ

マップ上に表示するスマートフォンアプリ

を作成した。このように、従前の情報システを作成した。このように、従前の情報システ

ム部門とは別のチームを作ることで、攻めのム部門とは別のチームを作ることで、攻めのICT として、活用価値のあるシステムの作成

ICT として、活用価値のあるシステムの作成に即座に取り掛かることができる。市民が端に即座に取り掛かることができる。市民が端末を持っているということは、コンピュータ

末を持っているということは、コンピュータ

ーリソースが手の平の中にあるということ

ーリソースが手の平の中にあるということなので、これまでにはない状況が到来したとなので、これまでにはない状況が到来したと捉え、攻めの ICT として、それを有効に活用

捉え、攻めの ICT として、それを有効に活用した取組を進めていく。

した取組を進めていく。

平成 28 年４月に市長直轄として ICT 戦略室

大阪市 ICT 活用の取り組み

平成 28 年４月に市長直轄として ICT 戦略室

ICT 戦略室
中道

忠和氏

大阪市 ICT 活用の取り組みが設置された。ICT 戦略室は総務局から格上げが設置された。ICT 戦略室は総務局から格上げとなり、全庁的な横連携の強化を任された。また、決定権を持つ CIO には民間の専門人材が配置となり、全庁的な横連携の強化を任された。また、決定権を持つ CIO には民間の専門人材が配置された。このような背景も重なり、ＡＩ導入を実現することができた。

された。このような背景も重なり、ＡＩ導入を実現することができた。

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現在、大阪市 ICT 戦略は第２版となり、現在、大阪市 ICT 戦略は第２版となり、「ICT とインフラ・行政サービスの融合（ス「ICT とインフラ・行政サービスの融合（スマートシティ）」「データ活用社会の実現（デマートシティ）」「データ活用社会の実現（データドリブン）」「民間・他都市等との連携（オータドリブン）」「民間・他都市等との連携（オープンイノベーション）」「ICT 活用力の向上

ープンイノベーション）」「ICT 活用力の向上（ICT リテラシー）」「災害・犯罪等への対応（ICT リテラシー）」「災害・犯罪等への対応

力向上（レジリエンス）」の五つを方針とし力向上（レジリエンス）」の五つを方針として掲げ、取組を進めている。この ICT 戦略はて掲げ、取組を進めている。この ICT 戦略は

平成 28 年 12 月に成立した「官民データ活平成 28 年 12 月に成立した「官民データ活用推進基本法」が求める「大阪市官民データ用推進基本法」が求める「大阪市官民データ活用推進基本計画」として位置付けている。
Ｂ

大阪市 ICT 戦略概要

「攻めの ICT」次々と現れるキーワード

活用推進基本計画」として位置付けている。
Ｂ

攻めの ICT を考えるときに考慮すべきキ

大阪市 ICT 戦略概要

「攻めの ICT」次々と現れるキーワード
攻めの ICT を考えるときに考慮すべきキーワードは多くある。

ーワードは多くある。

オープンデータは取り組む必要がある

オープンデータは取り組む必要がある

が、市民が実感できるものとなると難しが、市民が実感できるものとなると難し

く、まだ途上の段階だ。

く、まだ途上の段階だ。

ビッグデータについては、自治体が持っビッグデータについては、自治体が持っているビッグデータを分析して施策に生かているビッグデータを分析して施策に生かすことはできると思う。ビッグデータに取すことはできると思う。ビッグデータに取り組む際の課題の一つに、自市のデータ使り組む際の課題の一つに、自市のデータ使用時でもお金が掛かるということがある。

用時でもお金が掛かるということがある。
「攻めの ICT」次々と現れるキーワード

生活保護の毎月の支給のために、被保護者「攻めの ICT」次々と現れるキーワード

生活保護の毎月の支給のために、被保護者の生保データを保持しているが、ICT 戦略室でそれを分析したり、色々な角度から細かく見たの生保データを保持しているが、ICT 戦略室でそれを分析したり、色々な角度から細かく見たら何か分かるかもしれないと思い、データを抽出しようとしたが、管理事業者から数百万円掛

ら何か分かるかもしれないと思い、データを抽出しようとしたが、管理事業者から数百万円掛かると言われた。このシステムは、毎月支給を行うための計算をするシステムであり、データ

かると言われた。このシステムは、毎月支給を行うための計算をするシステムであり、データを分析するためのシステムではないため、データの抽出を行うにはエンジニアを動かす必要がを分析するためのシステムではないため、データの抽出を行うにはエンジニアを動かす必要があるので仕方ないが、改修も難しく、ビッグデータの活用は簡単ではないことを実感していあるので仕方ないが、改修も難しく、ビッグデータの活用は簡単ではないことを実感している。

る。

プログラミング教育は、文科省が 2020 年に学習指導要領に入れるとしているので、取り組

プログラミング教育は、文科省が 2020 年に学習指導要領に入れるとしているので、取り組む必要があるが、学校現場では英語教育で苦労している中、プログラミング教育もとなると、む必要があるが、学校現場では英語教育で苦労している中、プログラミング教育もとなると、多くの自治体が対応に苦慮している。大阪市では、始めに学校をフィールドに教材を作るとこ

多くの自治体が対応に苦慮している。大阪市では、始めに学校をフィールドに教材を作るところから始めようと、民間企業と学校で教材をつくるためのパートナー募集を公募した。通常、ろから始めようと、民間企業と学校で教材をつくるためのパートナー募集を公募した。通常、学校の教材作成に加わるのが難しい中、参加できるのはメリットだと説明したが、プログラマ

学校の教材作成に加わるのが難しい中、参加できるのはメリットだと説明したが、プログラマ

ーを無料で使おうとしているのではないかとインターネット上で非難を受けた。

ーを無料で使おうとしているのではないかとインターネット上で非難を受けた。

EBPM はビッグデータとも関連するが、データに基づいて政策をするということで大阪市でも実践している。

EBPM はビッグデータとも関連するが、データに基づいて政策をするということで大阪市でも実践している。

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②ＡＩ活用における基礎知識
Ａ②ＡＩ活用における基礎知識

ＡＩ活用に向けて

Ａ

ＡＩ活用に向けて

なぜ今ＡＩブームなのか。ＡＩブームは

なぜ今ＡＩブームなのか。ＡＩブームは第１次、第２次とあって、過去に失敗して第１次、第２次とあって、過去に失敗しているが、今回の第３次ＡＩブームと何が違いるが、今回の第３次ＡＩブームと何が違い、何ができるのか。ＡＩのような定義やい、何ができるのか。ＡＩのような定義や意味が曖昧なものが出てきたときに、冷静意味が曖昧なものが出てきたときに、冷静になって考える癖をつけなければならなになって考える癖をつけなければならない。実際に、この１年でＡＩは何でも使えい。実際に、この１年でＡＩは何でも使えるわけではないということが見えてきているわけではないということが見えてきている。ピンポイントで使うと利用価値はあるる。ピンポイントで使うと利用価値はあるが、万能ではないことを知っておくべきでが、万能ではないことを知っておくべきで
ＡＩ活用に向けてある。

Ｂ「ＡＩ活用に向けて」次々と現れるキ

Ｂ

ーワード

ＡＩ活用に向けてある。

「ＡＩ活用に向けて」次々と現れるキーワード

ＡＩを活用するに当たり、理解すべきキ

ＡＩを活用するに当たり、理解すべきキーワードは多くある。

ーワードは多くある。

ディープラーニングは第３次ＡＩブーム

ディープラーニングは第３次ＡＩブームの肝とされており、理解するために特徴量の肝とされており、理解するために特徴量を把握する必要がある。特徴量は対象物をを把握する必要がある。特徴量は対象物を識別するに当たって、特徴を数値化したも識別するに当たって、特徴を数値化したものだ。脳は対象の特徴だけを上手く捉えるのだ。脳は対象の特徴だけを上手く捉えることができるが、それを模倣して作られたことができるが、それを模倣して作られたのがディープラーニングで、日本人の顔、「ＡＩ活用に向けて」次々と現れるキーワードのがディープラーニングで、日本人の顔、「ＡＩ活用に向けて」次々と現れるキーワード

犬猫の顔の特徴はこれだという方程式のよ

犬猫の顔の特徴はこれだという方程式のようなモデルを作成するのが、ディープラーニングを使ったＡＩだ。

うなモデルを作成するのが、ディープラーニングを使ったＡＩだ。

教師あり学習はルールを人の手で教える必要があるため、こういうときはこうだというパタ

教師あり学習はルールを人の手で教える必要があるため、こういうときはこうだというパターンを全て教えないといけない。物量として人間がこの世のことわりを全て教え込むのは無理ーンを全て教えないといけない。物量として人間がこの世のことわりを全て教え込むのは無理であったため、第２次ＡＩブームは破綻した。第３次ＡＩブームは、とにかくデータだけを大であったため、第２次ＡＩブームは破綻した。第３次ＡＩブームは、とにかくデータだけを大量に与えたら、その中から猫の顔の輪郭を勝手に学び取ったというのがブレイクスルーだと言量に与えたら、その中から猫の顔の輪郭を勝手に学び取ったというのがブレイクスルーだと言われている。それが教師なし学習と呼ばれるもので、教師なし学習が可能となったのもマシンわれている。それが教師なし学習と呼ばれるもので、教師なし学習が可能となったのもマシン

パワーが上がり、昔では難しかった計算ができるようになったためである。

パワーが上がり、昔では難しかった計算ができるようになったためである。

GPU は本来、ゲームをするためのグラフィックプロセッシングユニットと呼ばれる並列計算を超高速にする技術で、ＡＩの計算処理の向上に活用されている。

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GPU は本来、ゲームをするためのグラフィックプロセッシングユニットと呼ばれる並列計算を超高速にする技術で、ＡＩの計算処理の向上に活用されている。

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Ｃ 自治体におけるＡＩ活用の具体例

Ｃ

自治体におけるＡＩ活用の具体例

自治体業務で画像認識を活用する場合、自治体業務で画像認識を活用する場合、中国等では既に取り組んでいるが、防犯カ

中国等では既に取り組んでいるが、防犯カ

メラが考えられる。顔認証で一人一人識別

メラが考えられる。顔認証で一人一人識別するのだが、日本では個人情報の関係で実するのだが、日本では個人情報の関係で実現は難しい。大阪でもかつて、JR 大阪駅で現は難しい。大阪でもかつて、JR 大阪駅で行き交う人たちを対象に人流を計測する計

行き交う人たちを対象に人流を計測する計画があったが、プライバシーの配慮に問題画があったが、プライバシーの配慮に問題があると報道され、中止した経緯がある。

があると報道され、中止した経緯がある。

市民協働等で防犯カメラの設置を所管する

市民協働等で防犯カメラの設置を所管するセクションの方は分かると思うが、カメラセクションの方は分かると思うが、カメラ
自治体業務で画像認識の活用の設置場所はとても気を使う。豊島区で JR

自治体業務で画像認識の活用の設置場所はとても気を使う。豊島区で JR

池袋駅の異変を感知するためのカメラが設置されているが、そのカメラではヒートマップのよ

池袋駅の異変を感知するためのカメラが設置されているが、そのカメラではヒートマップのよ

うに人間の頭数だけ感知し、顔は認識しない。そのように個人情報を省く方法はあるが、技術

うに人間の頭数だけ感知し、顔は認識しない。そのように個人情報を省く方法はあるが、技術を深く理解していない記者の方にしっかりと説明する覚悟を持ってやらないと信じてもらうこを深く理解していない記者の方にしっかりと説明する覚悟を持ってやらないと信じてもらうことはできない。

とはできない。

そのほかの画像認識の活用として、道路などのインフラ維持管理も考えられる。道路をメン

そのほかの画像認識の活用として、道路などのインフラ維持管理も考えられる。道路をメン

テナンスするベテランの職員が退職していく中で、道路や橋りょう、水道管等の維持管理が大テナンスするベテランの職員が退職していく中で、道路や橋りょう、水道管等の維持管理が大変な時代がくる。土木の世界では維持管理を、数年ごとの周期で全数検査を行う時間管理では変な時代がくる。土木の世界では維持管理を、数年ごとの周期で全数検査を行う時間管理ではなく、本当に悪化したタイミングで整備を行う状態管理にすべきだと言われている。状態管理

なく、本当に悪化したタイミングで整備を行う状態管理にすべきだと言われている。状態管理を実現するためには、道路のひび割れを発見したらすぐに整備をする必要があるが、これに千を実現するためには、道路のひび割れを発見したらすぐに整備をする必要があるが、これに千葉市が取り組んでいる。千葉市のシステムでは、整備の必要性の判断をＡＩが行うのだが、そ葉市が取り組んでいる。千葉市のシステムでは、整備の必要性の判断をＡＩが行うのだが、その判断を行うためには学習データとなる道路のひび割れ写真が何万枚と必要となる。道路の画の判断を行うためには学習データとなる道路のひび割れ写真が何万枚と必要となる。道路の画像は職員で集める必要があり、人件費の問題で行き詰まるのだが、千葉市では自治体間で連携

像は職員で集める必要があり、人件費の問題で行き詰まるのだが、千葉市では自治体間で連携をして、他の自治体と併せて大量の画像を収集している。Google のＡＩが猫の画像を判別でをして、他の自治体と併せて大量の画像を収集している。Google のＡＩが猫の画像を判別できたのも大量の学習データがあったためであるが、Google が実現できたのは、検索システム

きたのも大量の学習データがあったためであるが、Google が実現できたのは、検索システムを保有しており、世界中の人が画像をアップロードして学習データを大量に集めることができを保有しており、世界中の人が画像をアップロードして学習データを大量に集めることができる環境があったからだ。

る環境があったからだ。

海岸線のように形が複雑で、人の手で十分にメンテナンスできない部分は、ドローンを飛ば

海岸線のように形が複雑で、人の手で十分にメンテナンスできない部分は、ドローンを飛ばして整備するのが有効だと思う。そのような場所には ICT を導入すべきである。そこは、都市して整備するのが有効だと思う。そのような場所には ICT を導入すべきである。そこは、都市の歴史経過と配置している人員によっても状況が異なると思う。

の歴史経過と配置している人員によっても状況が異なると思う。

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③ＡＩ実装に向けて③ＡＩ実装に向けて

Ａ 実装に向けた課題認識

Ａ

実装に向けた課題認識

ＡＩ実装に向けた課題として、インフラ

ＡＩ実装に向けた課題として、インフラ維持管理のように、大量の学習データを確維持管理のように、大量の学習データを確保し、システムに投入しなければならない

保し、システムに投入しなければならない

ことが挙げられる。その中でも大阪市でことが挙げられる。その中でも大阪市では、大量の画像データは収集できないが、は、大量の画像データは収集できないが、大量のテキストデータを保有していること

大量のテキストデータを保有していることから、自然言語処理という技術に着目しから、自然言語処理という技術に着目した。

た。

実装に向けた課題認識

Ｂ 自然言語処理

実装に向けた課題認識

Ｂ

自然言語処理自然言語処理では、文章に単語が何回出

自然言語処理では、文章に単語が何回出てきたかを数えているが、それが文章の特てきたかを数えているが、それが文章の特徴を表す。例えば、文章中に婚姻届という徴を表す。例えば、文章中に婚姻届という言葉が 10 回出てきた場合、戸籍の話だと言葉が 10 回出てきた場合、戸籍の話だと判断できる。昔は現実的な時間で処理する判断できる。昔は現実的な時間で処理することができなかったのだが、コンピュータ

ことができなかったのだが、コンピュータ

ーが高速に処理できるようになり、自然言

ーが高速に処理できるようになり、自然言語処理が可能となった。文章にどの単語が語処理が可能となった。文章にどの単語が何回登場したかを数値で把握することで、何回登場したかを数値で把握することで、文書同士の計算ができて、文書の比較を行

自然言語処理は何をしているのか

文書同士の計算ができて、文書の比較を行

自然言語処理は何をしているのかうことができるようになった。2000 万件のうことができるようになった。2000 万件の論文をＡＩに読み込ませて、医者では分からなかった難病を発見したとニュースで報道されて論文をＡＩに読み込ませて、医者では分からなかった難病を発見したとニュースで報道されていたが、近しいところを発見、計算できるという部分でこの取組も同じだ。

いたが、近しいところを発見、計算できるという部分でこの取組も同じだ。

人工知能とは言うが、コンピューターは意味を解釈しているわけではなく、あくまで単純な人工知能とは言うが、コンピューターは意味を解釈しているわけではなく、あくまで単純な計算を高速で行っているだけなので、過度な期待を抱かないように気をつける必要がある。

計算を高速で行っているだけなので、過度な期待を抱かないように気をつける必要がある。

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Ｃ TF-IDF（Term Frequency – Inverse Document Frequency）

Ｃ

TF-IDF（Term Frequency – Inverse Document Frequency）

文章内の単語の登場回数を数えるだけで文章内の単語の登場回数を数えるだけでは、どの文書でも多く登場する助詞や一般

は、どの文書でも多く登場する助詞や一般的に使われる単語も重要度が上がってしま的に使われる単語も重要度が上がってしまう。これに対して、TF-IDF という手法を用う。これに対して、TF-IDF という手法を用いて、複数の文書に何度も出てくる単語にいて、複数の文書に何度も出てくる単語に逆数を掛ければ重要度の順位を下げること逆数を掛ければ重要度の順位を下げること

ができる。

ができる。

自然言語処理における重要キーワード TF-IDF

Ｄ

形態素解析

自然言語処理における重要キーワード TF-IDF

Ｄ

形態素解析

形態素解析は自然言語処理を行う上で必

形態素解析は自然言語処理を行う上で必要となる処理で、言葉が意味を持つまとま要となる処理で、言葉が意味を持つまとまりの単語にまで分割する技術のことだ。

りの単語にまで分割する技術のことだ。

形態素解析を行う上で、英字は 26 文字

形態素解析を行う上で、英字は 26 文字であることに加え、スペースで単語を区切であることに加え、スペースで単語を区切っているので扱いやすいが、日本語は区切っているので扱いやすいが、日本語は区切りが分かりづらいため、不利が生じる。こりが分かりづらいため、不利が生じる。これに悩んでいたが、MeCab というプログラ

れに悩んでいたが、MeCab というプログラ

ムを利用することで、確率を使って、名詞ムを利用することで、確率を使って、名詞

なのか、助詞なのかを分けてくれる。多くなのか、助詞なのかを分けてくれる。多くのＡＩに関わっている日本人は MeCab を使

自然言語処理における重要キーワード

形態素解析のＡＩに関わっている日本人は MeCab を使って形態素解析を行っている。

って形態素解析を行っている。

Ｅ

Ｅ

今回のＡＩ活用イメージ

今回のＡＩ活用イメージシステムのイメージは、Google 検索のよシステムのイメージは、Google 検索のよ

うに検索窓が一つあるだけで、そこに文章

うに検索窓が一つあるだけで、そこに文章や単語を入力すると、機械的に自然言語処や単語を入力すると、機械的に自然言語処理が行われ、検索内容に近い情報を出力す理が行われ、検索内容に近い情報を出力する。より的確な情報を出力するためには、る。より的確な情報を出力するためには、

多くの情報を入力する必要がある。

多くの情報を入力する必要がある。

結婚と婚姻が同じだということは、ＡＩ

結婚と婚姻が同じだということは、ＡＩに教える必要があるので、辞書を作成してに教える必要があるので、辞書を作成している。この辞書が重要で、違う業務に当て

自然言語処理における重要キーワード

いる。この辞書が重要で、違う業務に当て
今回のＡＩ活用イメージ

はめる場合、その業務用の辞書が必要にな

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今回のＡＩ活用イメージ

はめる場合、その業務用の辞書が必要にな

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形態素解析

る。そのためには業務のプロの知識が必要る。そのためには業務のプロの知識が必要

で、省略語等についても全て登録しなけれで、省略語等についても全て登録しなければいけない。また、ＡＩを成長させるためばいけない。また、ＡＩを成長させるためには、検索結果に対して、参考になったかには、検索結果に対して、参考になったかどうかのフィードバックを行う必要があどうかのフィードバックを行う必要がある。そのような作業をチューニングというる。そのような作業をチューニングというが、検索結果をよくするためのチューニン

が、検索結果をよくするためのチューニン

グを、どこまで効率的に行うかが重要にな

グを、どこまで効率的に行うかが重要にな

ってくる。

ってくる。

学習データについて、戸籍には様々な種

学習データについて、戸籍には様々な種（参考）学習データ

類の届出があるが、全体の８割を占める、（参考）学習データ

類の届出があるが、全体の８割を占める、「出生」「婚姻」「離婚」に絞ってデータの準備を行った。世に出ている文書等、１万 8000

「出生」「婚姻」「離婚」に絞ってデータの準備を行った。世に出ている文書等、１万 8000

件のデータを投入したが、その際の出版元との交渉は富士通が行った。出版元との交渉では、件のデータを投入したが、その際の出版元との交渉は富士通が行った。出版元との交渉では、本をデジタルデータ化した際のライセンスに関する費用の調整が重要となるが、先例がないた

本をデジタルデータ化した際のライセンスに関する費用の調整が重要となるが、先例がないた

め今後の課題で、ライセンスは外部のデータを使用する際の障害となる。市が保有するデータ

め今後の課題で、ライセンスは外部のデータを使用する際の障害となる。市が保有するデータであれば、権利は市にあるので、無料で永遠に使える。

であれば、権利は市にあるので、無料で永遠に使える。

Ｆ

Ｆ

戸籍事務を選んだ理由

戸籍事務を選んだ理由

対象業務を決める際にどの分野が最も困対象業務を決める際にどの分野が最も困っているかを判別し、最後まで残ったのがっているかを判別し、最後まで残ったのが戸籍と福祉だった。ＡＩ実装のためには学

戸籍と福祉だった。ＡＩ実装のためには学習データが必要となるが、福祉では制度変習データが必要となるが、福祉では制度変更が頻繁に行われるため、学習データが固更が頻繁に行われるため、学習データが固定できない。また、戸籍は全てのデータが定できない。また、戸籍は全てのデータがオープンソースなので、データが入手しやオープンソースなので、データが入手しやすいが、福祉はマニュアル等の書籍もあますいが、福祉はマニュアル等の書籍もあまりないので、担当者から直接、知識を収集りないので、担当者から直接、知識を収集するしかない。このように活用できるデー

するしかない。このように活用できるデー
なぜ戸籍事務か？

タが安定しているという理由から戸籍事務を選択した。

なぜ戸籍事務か？

タが安定しているという理由から戸籍事務を選択した。

戸籍事務を見直す中で、多くの課題が見つかった。その一つとして、コールセンターへの問

戸籍事務を見直す中で、多くの課題が見つかった。その一つとして、コールセンターへの問合せの約 10％が戸籍関連の問合せであり、市民からの問合せが最も多い分野となっているこ

合せの約 10％が戸籍関連の問合せであり、市民からの問合せが最も多い分野となっていることだ。また、業務に精通したベテラン職員の大量退職や短い異動サイクルについても課題としとだ。また、業務に精通したベテラン職員の大量退職や短い異動サイクルについても課題として挙げられる。昔の戸籍の部署は長く勤めているベテランがいたが、今は大阪 24 区を見てもて挙げられる。昔の戸籍の部署は長く勤めているベテランがいたが、今は大阪 24 区を見ても10 年以上の職員はほとんどいない。勤続５年の職員がベテランと呼ばれるが、他の自治体の10 年以上の職員はほとんどいない。勤続５年の職員がベテランと呼ばれるが、他の自治体の長く勤めている職員と比較すると経験が浅く、法務局に初歩的な問合せをしてしまっている。

長く勤めている職員と比較すると経験が浅く、法務局に初歩的な問合せをしてしまっている。

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他の区役所とのノウハウの共有も課題

他の区役所とのノウハウの共有も課題

で、過去に事務研究会というそれぞれのブで、過去に事務研究会というそれぞれのブロックで知識を持ち寄る勉強会を開催してロックで知識を持ち寄る勉強会を開催していたが、現在は余裕がなく、開催できていいたが、現在は余裕がなく、開催できていない。その結果、横の連携が取れず、知識ない。その結果、横の連携が取れず、知識が減少してしまっている状況だ。

が減少してしまっている状況だ。

外国人の戸籍事務も多様化してきてい外国人の戸籍事務も多様化してきている。東淀川区在住の外国人同士が結婚したる。東淀川区在住の外国人同士が結婚した

場合、どちらも日本人ではないが、子ども

場合、どちらも日本人ではないが、子どもの出生届は東淀川区で受けなければならなの出生届は東淀川区で受けなければならな
戸籍課の本棚い。提出された書類が正しいか、要件が満戸籍課の本棚い。提出された書類が正しいか、要件が満たされているか等を全て調べなくてはならないが、重婚の国の場合など、対応が難しいことがたされているか等を全て調べなくてはならないが、重婚の国の場合など、対応が難しいことが多い。それら全てをシステムで補うことはできないため、最終的に法務局を頼ることになって多い。それら全てをシステムで補うことはできないため、最終的に法務局を頼ることになってしまっている。

しまっている。

戸籍事務の現状にも課題はあり、紙ベースによる調べ物を行っている。分からないことがあ

戸籍事務の現状にも課題はあり、紙ベースによる調べ物を行っている。分からないことがある場合に、本棚にある大量の文献を対象に、必要となる記事を探して確認するという形態を採る場合に、本棚にある大量の文献を対象に、必要となる記事を探して確認するという形態を採っている。この部分にＡＩを活用して改善しようというのが大阪市の取組だ。

っている。この部分にＡＩを活用して改善しようというのが大阪市の取組だ。

ＡＩとの親和性を確認するために、類似事例としてみずほ銀行のコールセンターを調査しＡＩとの親和性を確認するために、類似事例としてみずほ銀行のコールセンターを調査した。みずほ銀行のシステムは、Watson を使用しており、相手の話した内容を音声解析したのた。みずほ銀行のシステムは、Watson を使用しており、相手の話した内容を音声解析したのち、言語解析をして、それに対応するマニュアルを画面に表示してくれるというものだ。マニ

ち、言語解析をして、それに対応するマニュアルを画面に表示してくれるというものだ。マニュアルから自分で探す必要がなく、あたかも後ろに先輩がいてくれて、マニュアルの該当ペーュアルから自分で探す必要がなく、あたかも後ろに先輩がいてくれて、マニュアルの該当ページを指し示してくれるイメージとなっている。ここまで実現できるなら、実用性があるというジを指し示してくれるイメージとなっている。ここまで実現できるなら、実用性があるということで、実際に視察にも向かい、自信を深めた上でＡＩシステムの開発を開始した。

ことで、実際に視察にも向かい、自信を深めた上でＡＩシステムの開発を開始した。

Ｇ

Ｇ

業務委託内容業務委託内容業務の委託内容について、サービスの設業務の委託内容について、サービスの設計と構築、学習データの設計と作成を仕様計と構築、学習データの設計と作成を仕様書に組み入れた。この部分を事業者に任せ書に組み入れた。この部分を事業者に任せなかったり、データの有無について目安をなかったり、データの有無について目安を付けておかないと苦労することになる。プ

付けておかないと苦労することになる。プ

ログラムを作ること自体はそれほど大変な

ログラムを作ること自体はそれほど大変な仕事ではなく、データの整備が全てと言っ仕事ではなく、データの整備が全てと言ってもいい。大阪市ではデータの整備を完璧てもいい。大阪市ではデータの整備を完璧に実施してくれる事業者の評価が高くなるに実施してくれる事業者の評価が高くなる

仕様書を設計した。

仕様書を設計した。
（参考）業務委託内容

4854（参考）業務委託内容

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④ＡＩ活用に関する気付き・課題④ＡＩ活用に関する気付き・課題

ＡＩに学習させる前のデータは整理されてＡＩに学習させる前のデータは整理されていないため、いかに学習データとして整理すいないため、いかに学習データとして整理するかが重要である。数字や記号の全角半角るかが重要である。数字や記号の全角半角や、アルファベットの大文字、小文字を統一

や、アルファベットの大文字、小文字を統一しなくては、検索の精度が上がらない。

しなくては、検索の精度が上がらない。

また、最も難しいのは、レアケースとエフ

また、最も難しいのは、レアケースとエフ

ォートのバランスを取ることだ。業務を習熟

ォートのバランスを取ることだ。業務を習熟していくとレアケースでしかＡＩを必要とししていくとレアケースでしかＡＩを必要としなくなるため、本当にＡＩを必要とする場面なくなるため、本当にＡＩを必要とする場面

はレアケースとなるが、全てのレアケースにはレアケースとなるが、全てのレアケースに対応するために、コストと労力を掛けてデー

ＡＩ活用に関する気付き・課題対応するために、コストと労力を掛けてデー

ＡＩ活用に関する気付き・課題

タを整備したとしても、年に何回もあるわけ

タを整備したとしても、年に何回もあるわけではない。そのレアケースにどの程度のコストをかけるかは検討事項である。また、アップデー

ではない。そのレアケースにどの程度のコストをかけるかは検討事項である。また、アップデー

トを幅広く対応する場合、それぞれのケースに関する法令が改正された際に、誰がそれを逐一調

トを幅広く対応する場合、それぞれのケースに関する法令が改正された際に、誰がそれを逐一調べてアップデートを行うのかという問題も発生する。

べてアップデートを行うのかという問題も発生する。

KPI は、効果があるということをいかに定性的に示すかが課題である。

KPI は、効果があるということをいかに定性的に示すかが課題である。

三菱総合研究所がチャットボットによる FAQ システムの実証実験を行っているが、同様のシス

三菱総合研究所がチャットボットによる FAQ システムの実証実験を行っているが、同様のシステムの導入を大阪市でも検討している。このシステムは市民が入力した質問のどの言葉を重要とテムの導入を大阪市でも検討している。このシステムは市民が入力した質問のどの言葉を重要と捉えて質問を解釈するかという部分にＡＩを活用しているが、用意したものに基づいて回答する

捉えて質問を解釈するかという部分にＡＩを活用しているが、用意したものに基づいて回答する

ため、あらかじめ答えや質問のカテゴライズをすべて用意しておく必要があり、用意していた回

ため、あらかじめ答えや質問のカテゴライズをすべて用意しておく必要があり、用意していた回答から外れると回答できない。そのため、ＡＩであるとは言い切れない部分がある。導入の際に答から外れると回答できない。そのため、ＡＩであるとは言い切れない部分がある。導入の際には KPI を意識して、代替利用することでコールセンターの人件費を削減できるという話ではな

は KPI を意識して、代替利用することでコールセンターの人件費を削減できるという話ではな

く、コールセンターが稼働していない時間への対応を安価で実現できることを説明する必要があく、コールセンターが稼働していない時間への対応を安価で実現できることを説明する必要がある。

る。

プログラムの著作権についても検討を要した。これまで納品されたプログラムの著作権は市役プログラムの著作権についても検討を要した。これまで納品されたプログラムの著作権は市役所に帰属していたが、最も価値のある成果物の学習済みデータの著作権は、業界が成熟していな所に帰属していたが、最も価値のある成果物の学習済みデータの著作権は、業界が成熟していな

いため、どこに帰属するかということが決まっていない。事業者からすれば、著作権を帰属させいため、どこに帰属するかということが決まっていない。事業者からすれば、著作権を帰属させて、大阪市で作成したシステムをパッケージ商品にしたいと思うが、大阪市としても、次年度以て、大阪市で作成したシステムをパッケージ商品にしたいと思うが、大阪市としても、次年度以降のランニングコストを考えると、著作権は共有しておきたい。そこで、その件について弁護士

降のランニングコストを考えると、著作権は共有しておきたい。そこで、その件について弁護士に相談すると、「データはクラウドシステムに入っているので、データの著作権だけではなく、に相談すると、「データはクラウドシステムに入っているので、データの著作権だけではなく、クラウドシステムの利用権の話も一緒にした方が良い」とアドバイスを頂いた。その後、富士通

クラウドシステムの利用権の話も一緒にした方が良い」とアドバイスを頂いた。その後、富士通と協議し、著作権だけではなく、システムの利用権も共有することになった。

と協議し、著作権だけではなく、システムの利用権も共有することになった。

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⑤結語

⑤結語

大阪市では戸籍のほかに、総務局の法務部

大阪市では戸籍のほかに、総務局の法務部門よりＡＩによる業務改善の相談が来てお門よりＡＩによる業務改善の相談が来ており、導入を検討している。法曹関連は既に取り、導入を検討している。法曹関連は既に取り組んでいる事業者もいると思うので、まずり組んでいる事業者もいると思うので、まずは市の条例検索が考えられる。

は市の条例検索が考えられる。

また、会計規則関連への導入も考えておまた、会計規則関連への導入も考えており、制度が複雑になっているが、職員全員がり、制度が複雑になっているが、職員全員が関わっている分野であるため、広く展開でき

関わっている分野であるため、広く展開でき

る上、市役所内に文章データがあるため、Ａ

る上、市役所内に文章データがあるため、ＡＩの導入が可能なのではないかと考えていＩの導入が可能なのではないかと考えてい
結語

る。

結語

る。

このように、現在取り組もうと考えているものはテキストベースのＡＩだが、画像解析や音声

このように、現在取り組もうと考えているものはテキストベースのＡＩだが、画像解析や音声解析も活用価値があると思う。特に音声解析については、外国語翻訳や聴覚障害の方の対応、福解析も活用価値があると思う。特に音声解析については、外国語翻訳や聴覚障害の方の対応、福祉目的で UD トーク等を利用しようというプロジェクトが始まっている。

祉目的で UD トーク等を利用しようというプロジェクトが始まっている。

ＡＩは意味を理解しているわけではなく、データを処理しているだけの計算機であるため、どＡＩは意味を理解しているわけではなく、データを処理しているだけの計算機であるため、どのようなデータが入手できて、どのような手順で計算するのかを見極める必要がある。ＡＩの素のようなデータが入手できて、どのような手順で計算するのかを見極める必要がある。ＡＩの素

晴らしさのみを伝える事例は多く紹介されているが、成功事例の背後に失敗事例が多くあること

晴らしさのみを伝える事例は多く紹介されているが、成功事例の背後に失敗事例が多くあることはあまり知られていない。成功させるためには、ＡＩを導入することによって何が得られるのかはあまり知られていない。成功させるためには、ＡＩを導入することによって何が得られるのかを見極める必要がある。

を見極める必要がある。

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２

掛川市

「問合せ対応サービスシステム」（１）「問合せ対応サービスシステム」についての実証実験

２

掛川市「問合せ対応サービスシステム」（１）「問合せ対応サービスシステム」についての実証実験

掛川市では、平成28年９月に人工知能を活用した行政サービスによる課題解決及び市民サービ

掛川市では、平成28年９月に人工知能を活用した行政サービスによる課題解決及び市民サービ

スの向上を目的として、株式会社三菱総合研究所（以下、三菱総研）、株式会社アスコエパート

スの向上を目的として、株式会社三菱総合研究所（以下、三菱総研）、株式会社アスコエパート

ナーズ、イナゴ株式会社及び川崎市と連携して、子育て分野における問合せを対象とした対話型

ナーズ、イナゴ株式会社及び川崎市と連携して、子育て分野における問合せを対象とした対話型

FAQサービスの実証実験を実施した。

FAQサービスの実証実験を実施した。

また、平成30年３月には、行政情報全般について問い合わせることができる対話型FAQサービスのまた、平成30年３月には、行政情報全般について問い合わせることができる対話型FAQサービスの実証実験を実施した。

実証実験を実施した。

①実証実験の概要①実証実験の概要

Ａ 背景

Ａ

背景

多様化する住民ニーズに応えるため、制度の頻繁な創設・改正などが行われた結果、制度は多様化する住民ニーズに応えるため、制度の頻繁な創設・改正などが行われた結果、制度は複雑になり、住民から見て分かりづらくなっている。一方、多くの自治体では、財政難から職複雑になり、住民から見て分かりづらくなっている。一方、多くの自治体では、財政難から職員の増員による住民サービスの向上は難しく、退職するベテラン職員のノウハウ継承等も課題

員の増員による住民サービスの向上は難しく、退職するベテラン職員のノウハウ継承等も課題となっている。そこで、ＡＩを活用した行政支援サービスを提供することで、今まで以上にきとなっている。そこで、ＡＩを活用した行政支援サービスを提供することで、今まで以上にきめ細かくタイムリーな行政サービスを、行政職員の負担を増やすことなく、効率化して提供すめ細かくタイムリーな行政サービスを、行政職員の負担を増やすことなく、効率化して提供することが可能になると考え、実証実験を開始した。

ることが可能になると考え、実証実験を開始した。

Ｂ

Ｂ

実証実験期間実証実験期間平成28年９月６日～９月30日（子育て分野）

平成28年９月６日～９月30日（子育て分野）

平成30年３月１日～３月31日（行政情報全般）

平成30年３月１日～３月31日（行政情報全般）

Ｃ

実証実験の狙いＣ

ａ よりよい行政サービスの提供

実証実験の狙いａ

よりよい行政サービスの提供

行政サービスに対する住民の期待は、子育て、教育、医療・介護、年金など幅広い分野に

行政サービスに対する住民の期待は、子育て、教育、医療・介護、年金など幅広い分野にわたるとともに、必要が生じた場合、適時・迅速にサービスを受けられることが重要となる。

わたるとともに、必要が生じた場合、適時・迅速にサービスを受けられることが重要となる。

ＡＩを活用した問合せ対応サービスにより、住民が知りたい情報、必要な情報を、気軽に分ＡＩを活用した問合せ対応サービスにより、住民が知りたい情報、必要な情報を、気軽に分かりやすく提供できる。また、行政分野をまたぐ問合せにも対応しやすくなる。

かりやすく提供できる。また、行政分野をまたぐ問合せにも対応しやすくなる。

ｂｂ

限られた予算・職員での対応限られた予算・職員での対応

本サービスにより、行政職員の負担を増やすことなく、サービスの向上が可能である。民本サービスにより、行政職員の負担を増やすことなく、サービスの向上が可能である。民間企業では、人工知能による問合せ対応サービスにより、コールセンター業務が約15％効率

間企業では、人工知能による問合せ対応サービスにより、コールセンター業務が約15％効率化されたという例もある（対話エンジン提供事業者 イナゴ(株)より）。

化されたという例もある（対話エンジン提供事業者 イナゴ(株)より）。

このシステムを行政職員が利用することでどの職員でも一定水準以上の対応が可能となる。

ｃ

住民の声の的確な把握と施策反映

このシステムを行政職員が利用することでどの職員でも一定水準以上の対応が可能となる。

ｃ

ライフスタイルの多様化により住民の志向が複雑化する中、行政は住民ニーズに合ったサ

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住民の声の的確な把握と施策反映

ライフスタイルの多様化により住民の志向が複雑化する中、行政は住民ニーズに合ったサ

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ービスの提供が求められている。本サービスを通じて、住民の生の声をデータとして大量にービスの提供が求められている。本サービスを通じて、住民の生の声をデータとして大量に取得でき、それらを分析することでニーズを把握し、データに基づく施策検討が可能となる。

取得でき、それらを分析することでニーズを把握し、データに基づく施策検討が可能となる。

ｄｄシステムの概要

システムの概要

人工知能（ＡＩ）を活用した対話エンジンにより、スマートフォン等から利用できる住民

人工知能（ＡＩ）を活用した対話エンジンにより、スマートフォン等から利用できる住民

対話型問合せ対応サービスを提供する。行政サービスの標準体系であるユニバーサルメニュ

対話型問合せ対応サービスを提供する。行政サービスの標準体系であるユニバーサルメニューを用いた子育てサイト「ママフレ」と、それを基にしたFAQ（よくある質問と答え）デーーを用いた子育てサイト「ママフレ」と、それを基にしたFAQ（よくある質問と答え）デー

タベースを作成し、それらのデータを用いて対話による情報提供を行う。

タベースを作成し、それらのデータを用いて対話による情報提供を行う。

出典：株式会社三菱総合研究所「ＡＩによる問合せ対応サービスについて」

出典：株式会社三菱総合研究所「ＡＩによる問合せ対応サービスについて」（掛川市でも同様のシステムを利用している）（掛川市でも同様のシステムを利用している）※１ ユニバーサルメニューとは※１ ユニバーサルメニューとは

多くの行政サービスが法律等に基づいて提供されており、自治体間で共通する点が多いが、実多くの行政サービスが法律等に基づいて提供されており、自治体間で共通する点が多いが、実際には自治体によって説明や内容が異なっており、住民にとって分かりにくくなっている。NPO団

際には自治体によって説明や内容が異なっており、住民にとって分かりにくくなっている。NPO団

体アスコエ及び株式会社アスコエパートナーズでは、行政サービスを標準体系化する「ユニバー体アスコエ及び株式会社アスコエパートナーズでは、行政サービスを標準体系化する「ユニバーサルメニュー」を作成し、自治体の子育て支援情報を分かりやすく提供する「ママフレ（子育てサルメニュー」を作成し、自治体の子育て支援情報を分かりやすく提供する「ママフレ（子育てタウン）」サービスなどを展開している。

タウン）」サービスなどを展開している。

※２ ＡＩを活用した対話エンジン※２ ＡＩを活用した対話エンジン

株式会社イナゴの対話エンジンを活用している。
②今後について株式会社イナゴの対話エンジンを活用している。
②今後について

平成30年３月までの実証実験で得られた知見・経験を踏まえ、平成30年10月からサービスの提平成30年３月までの実証実験で得られた知見・経験を踏まえ、平成30年10月からサービスの提供を開始した。サービス利用料金は月額10万円からであり、コミュニケーションアプリ「LINE」

供を開始した。サービス利用料金は月額10万円からであり、コミュニケーションアプリ「LINE」

からのサービス利用も可能である。

からのサービス利用も可能である。

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（２）「掛川市

問合せ対応サービスシステム」に関する説明（２）「掛川市

問合せ対応サービスシステム」に関する説明

掛川市役所企画政策部企画政策課所属の戸塚芳之主査より、掛川市の「対話型人工知能による

掛川市役所企画政策部企画政策課所属の戸塚芳之主査より、掛川市の「対話型人工知能による自治体用『問合せ対応サービス』の実証実験」に関する説明を始め、自治体でのＡＩ活用におけ

自治体用『問合せ対応サービス』の実証実験」に関する説明を始め、自治体でのＡＩ活用における課題や検討事項について講演いただいた。以下はその内容である。

る課題や検討事項について講演いただいた。以下はその内容である。

開催日時：平成 30 年７月 30 日（月） 14：00～15：00

開催日時：平成 30 年７月 30 日（月） 14：00～15：00

開催場所：佐賀市役所 本庁４階 大会議室

開催場所：佐賀市役所 本庁４階 大会議室

①掛川市の概要①掛川市の概要

掛川市は静岡県の西部地域にある。浜松市

掛川市は静岡県の西部地域にある。浜松市の東に位置しており、静岡県内で７番目に大の東に位置しており、静岡県内で７番目に大きい面積を有している。コンパクトシティ化

きい面積を有している。コンパクトシティ化を目指していたが、人々が点在しているため、を目指していたが、人々が点在しているため、各地をネットワークでつなげる多極ネットワ

各地をネットワークでつなげる多極ネットワ

ーク型のコンパクトシティを目指している。

ーク型のコンパクトシティを目指している。

特産物としてお茶が有名であり、産地賞も特産物としてお茶が有名であり、産地賞も獲得している。

獲得している。
掛川市の紹介（掛川市の場所）②ＡＩの自治体利活用の可能性

掛川市の紹介（掛川市の場所）②ＡＩの自治体利活用の可能性

Ａ 働き方改革・働きがい改革・新しい暮ら

Ａ

し方の実現

働き方改革・働きがい改革・新しい暮らし方の実現

掛川市では、人工知能の導入だけではな

掛川市では、人工知能の導入だけではな

く、公務員の働き方の改革も目指している。

く、公務員の働き方の改革も目指している。

８時半から 17 時 15 分までが市役所の業

８時半から 17 時 15 分までが市役所の業

務時間である。しかし、最近は夜の 12 時近務時間である。しかし、最近は夜の 12 時近くまで働いている職員がいる。時間外の業務

くまで働いている職員がいる。時間外の業務

時間の平均は、全体で約 15 時間になるが、時間の平均は、全体で約 15 時間になるが、年間 1,000 時間を超えるような職員もいる。

年間 1,000 時間を超えるような職員もいる。

早く帰宅する職員がいる反面、遅くまで働い

早く帰宅する職員がいる反面、遅くまで働いている職員もいるのが現状である。

ている職員もいるのが現状である。

そこで、業務時間の改善に取り組むことにそこで、業務時間の改善に取り組むことにした。資料の橙色の箇所は、業務外の時間でした。資料の橙色の箇所は、業務外の時間である。働き方改革で生活のバランスを取るこある。働き方改革で生活のバランスを取ることで、行政力の向上につながる。がむしゃらとで、行政力の向上につながる。がむしゃらに仕事に取り組むのではなく、充実した生活に仕事に取り組むのではなく、充実した生活を送るため、様々なことを効率化していく必を送るため、様々なことを効率化していく必

要がある。

要がある。

働き方改革・働きがい改革・新しい暮らし方の実現

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働き方改革・働きがい改革・新しい暮らし方の実現

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働き方改革を進めている中で課題になっていることは、人材不足や余裕がないという点であ

働き方改革を進めている中で課題になっていることは、人材不足や余裕がないという点である。掛川市は人口 11 万 7000 人の市だが、人口規模がそのくらいの市では、人事は約３年でロる。掛川市は人口 11 万 7000 人の市だが、人口規模がそのくらいの市では、人事は約３年でローテーションするのが一般的である。しかし、専門家と呼べる人材が少なく、基盤が弱いのがーテーションするのが一般的である。しかし、専門家と呼べる人材が少なく、基盤が弱いのが現状である。その中で、今年度、来年度から、ステップ１から３まで段階付け、「人生 100 年時

現状である。その中で、今年度、来年度から、ステップ１から３まで段階付け、「人生 100 年時

代の賢い生き方」につなげていくための環境整備を始める予定である。

代の賢い生き方」につなげていくための環境整備を始める予定である。

Ｂ 職員構成、今後起こること

Ｂ

職員構成、今後起こること

職員構成は、掛川市だけではなく、恐らく

職員構成は、掛川市だけではなく、恐らく全国的にも大きな違いはないのではない

全国的にも大きな違いはないのではないか。43 歳～45 歳の「団塊ジュニア」と呼ばか。43 歳～45 歳の「団塊ジュニア」と呼ばれる世代が非常に多い。掛川市では大体係れる世代が非常に多い。掛川市では大体係

長クラスの年代だが、この年代の職員が支長クラスの年代だが、この年代の職員が支えている状態である。その職員の親は 75 歳

えている状態である。その職員の親は 75 歳前後だと思われるが、あと５年もすると介前後だと思われるが、あと５年もすると介護が必要になると思われる。そのため、職員護が必要になると思われる。そのため、職員も介護のために離職せざるを得ないというも介護のために離職せざるを得ないという状況になり、組織として成り立たなくなる状況になり、組織として成り立たなくなる
職員構成

ことが目に見えている。そのため、あと５年以内には解決しなくてはいけない現状を突以内には解決しなくてはいけない現状を突き付けられている。

き付けられている。

Ｃ

Ｃ

これからの市役所業務（持続可能な行政
これから起こることであるために）

職員構成

ことが目に見えている。そのため、あと５年これからの市役所業務（持続可能な行政
これから起こることであるために）

最近では、様々なところで協働が推進さ

最近では、様々なところで協働が推進されていると思うが、地域住民だけではなく、れていると思うが、地域住民だけではなく、企業の力を借りることも検討している。も企業の力を借りることも検討している。もしかすると市役所が多くの業務を行っていしかすると市役所が多くの業務を行っていることによって、本来企業が営利活動を行ることによって、本来企業が営利活動を行う領域まで市役所が手を出している可能性う領域まで市役所が手を出している可能性がある。市役所が全ての業務を担うのではがある。市役所が全ての業務を担うのではなく、市役所が保有しているデータを公開

なく、市役所が保有しているデータを公開しながら、地域の企業に委託することも必しながら、地域の企業に委託することも必要だと思われる。

要だと思われる。
これからの市役所業務

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これからの市役所業務

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Ｄ 行政によるＡＩ利活用

Ｄ

行政によるＡＩ利活用

ＡＩだけではなく ICT にも関わることだ

ＡＩだけではなく ICT にも関わることだと思うが、業務は作業とそれ以外に分解でと思うが、業務は作業とそれ以外に分解でき、作業については、効率化を図ることができ、作業については、効率化を図ることができるのではないかと考えた。それによって、きるのではないかと考えた。それによって、作業に費やしていた費用や人的なリソース

作業に費やしていた費用や人的なリソースが再分配できるのではないかと考えていが再分配できるのではないかと考えている。作業の部分を人工知能等が担い、本来市る。作業の部分を人工知能等が担い、本来市役所職員がやるべき政策形成等の調整に人

役所職員がやるべき政策形成等の調整に人員を割くことができる。また、保健師と共同員を割くことができる。また、保健師と共同で事業を行った際、専門性の高い職員が作で事業を行った際、専門性の高い職員が作業に追われており、他の職員に対して指導業に追われており、他の職員に対して指導を行うことがおろそかになっていると感じを行うことがおろそかになっていると感じた。そのため、作業を人工知能等に任せ、本た。そのため、作業を人工知能等に任せ、本来やるべき業務を人が担うべきということ

来やるべき業務を人が担うべきということが私たちの考えである。

が私たちの考えである。

そのため、業務の可視化、整理を行い、作そのため、業務の可視化、整理を行い、作業に当たる業務をＡＩに任せるという形が業に当たる業務をＡＩに任せるという形が本来あるべき姿と感じている。

本来あるべき姿と感じている。
行政によるＡＩ利活用③実証実験実施の背景

行政によるＡＩ利活用③実証実験実施の背景

Ａ 掛川市の課題（市民の要望・職員の労働）Ａ 掛川市の課題（市民の要望・職員の労働）２年前に実証実験を開始した時、市役所２年前に実証実験を開始した時、市役所の開庁時間に対する要望や、情報が伝わりの開庁時間に対する要望や、情報が伝わりづらいという課題への対応に苦慮していづらいという課題への対応に苦慮していた。

た。

また、人手不足という課題もある。現在、

また、人手不足という課題もある。現在、職員は 764 人在籍しているが、10 年で 120

職員は 764 人在籍しているが、10 年で 120人減少している。毎年、一つの課で一人程度人減少している。毎年、一つの課で一人程度減り、その分を残っている職員がカバーし減り、その分を残っている職員がカバーしている状態である。時代と共に行政需要は

掛川市の課題（市民からの要望）

多岐に渡っているにもかかわらず、新たな需ている状態である。時代と共に行政需要は

掛川市の課題（市民からの要望）

多岐に渡っているにもかかわらず、新たな需要に対応しきれず、業務が積み重なっていき、組織として弱体化しているのが現状である。組要に対応しきれず、業務が積み重なっていき、組織として弱体化しているのが現状である。組織の抱えている課題として、ＡＩの導入以前から問題視していた。

織の抱えている課題として、ＡＩの導入以前から問題視していた。

長時間労働による弊害も多く存在する。市の職員は、地域のお祭りや自治会等に参加するこ

長時間労働による弊害も多く存在する。市の職員は、地域のお祭りや自治会等に参加することで、身近な課題を肌で感じることができる。その場で感じる課題は、市の全体の課題につなとで、身近な課題を肌で感じることができる。その場で感じる課題は、市の全体の課題につながることもあるが、長時間労働のために、地域活動に参加できず、課題を把握することができがることもあるが、長時間労働のために、地域活動に参加できず、課題を把握することができ

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ない。

ない。

その他、子育てや介護は、実際に自分が体験して初めて課題だと感じると思う。配属先の業

その他、子育てや介護は、実際に自分が体験して初めて課題だと感じると思う。配属先の業務をこなすだけでは分からない課題も存在するものの、忙し過ぎるため、家庭や自分を顧みず務をこなすだけでは分からない課題も存在するものの、忙し過ぎるため、家庭や自分を顧みず

休日に出勤するなどして何とか業務を遂行していることがある。そのため、身近な課題に気付

休日に出勤するなどして何とか業務を遂行していることがある。そのため、身近な課題に気付かない。特殊な事情ではなく、どこでもあり得る話だと思う。

かない。特殊な事情ではなく、どこでもあり得る話だと思う。

管理コストとしても、時間外勤務の人件費だけでなく、遅い時間まで庁舎内に残るため、電気管理コストとしても、時間外勤務の人件費だけでなく、遅い時間まで庁舎内に残るため、電気代等が掛かることも課題である。

代等が掛かることも課題である。

掛川市の課題（職員の労働）Ｂ 掛川市の課題（情報発信）

掛川市の課題（職員の労働）Ｂ

掛川市の課題（情報発信）

市民に情報が伝わらないことも課題の一つである。チラシや広報誌、ホームページ、SNS に情

市民に情報が伝わらないことも課題の一つである。チラシや広報誌、ホームページ、SNS に情報を公開している。それだけでも結構な労力だと思うが、そこまでしても市民に伝わっていな報を公開している。それだけでも結構な労力だと思うが、そこまでしても市民に伝わっていな

い。平成 27 年に市民意識調査の中で、必要な時に必要な市の情報が手に入っていると思うか調い。平成 27 年に市民意識調査の中で、必要な時に必要な市の情報が手に入っていると思うか調査したところ、64.7％が手に入っていると思っていないことが分かった。

査したところ、64.7％が手に入っていると思っていないことが分かった。

市のホームページでは、確かに伝わりづらいと感じることがある。職員がホームページ上で情市のホームページでは、確かに伝わりづらいと感じることがある。職員がホームページ上で情報発信しているが、検索バーで知りたいことに関する単語を入力しても、情報が得られるページ

報発信しているが、検索バーで知りたいことに関する単語を入力しても、情報が得られるページにたどり着くことが困難である。このことも改善する必要があった。

にたどり着くことが困難である。このことも改善する必要があった。

掛川市の課題（情報発信）

掛川市の課題（情報発信）

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Ｃ 三菱総合研究所からの提案

Ｃ

三菱総合研究所からの提案

前述した課題の解決のため、三菱総研か

前述した課題の解決のため、三菱総研から様々な提案を頂いた。実証実験に参加しら様々な提案を頂いた。実証実験に参加した理由として、金銭的負担が無かったからた理由として、金銭的負担が無かったからということもあるが、三菱総研から提案さということもあるが、三菱総研から提案された内容が、私たちが感じていた課題と合れた内容が、私たちが感じていた課題と合致していたからでもある。

致していたからでもある。

負担軽減やベテラン職員のノウハウの継負担軽減やベテラン職員のノウハウの継承、外国語への対応についても、今後考えて

承、外国語への対応についても、今後考えていく必要がある。電子化されたデータであいく必要がある。電子化されたデータであれば翻訳サービスのようなものを活用する

れば翻訳サービスのようなものを活用することも視野に入れる。
「分野横断での情報提ことも視野に入れる。
「分野横断での情報提供」は、一つの組織、課だけで解決できない

供」は、一つの組織、課だけで解決できない

ことは非常に多いと思うので、部局間を越ことは非常に多いと思うので、部局間を越えた情報提供もあると良い。

えた情報提供もあると良い。

今回の実証実験で、既存の自治体のホー

今回の実証実験で、既存の自治体のホームページを活用するという点が非常に良い

ムページを活用するという点が非常に良いと感じた。この点については様々な意見がと感じた。この点については様々な意見があると思う。市民に情報を発信する必要があると思う。市民に情報を発信する必要がある情報がある場合、その都度各課で情報ある情報がある場合、その都度各課で情報を発信しているため、ホームページの情報

三菱総合研究所からの提案を発信しているため、ホームページの情報

三菱総合研究所からの提案

は信頼のおける情報源である。また、既存のは信頼のおける情報源である。また、既存のホームページの活用なら追加作業が少ない。そのため、ホームページの情報を活用することはホームページの活用なら追加作業が少ない。そのため、ホームページの情報を活用することは大いに歓迎であった。その他、人工知能に回答の内容まで任せることに不安があることも理由

大いに歓迎であった。その他、人工知能に回答の内容まで任せることに不安があることも理由の一つである。

の一つである。

Ｄ 三菱総合研究所からの提案（現場の反応）

Ｄ 三菱総合研究所からの提案（現場の反応）

ＡＩを実際に現場で利用してもらったと

ＡＩを実際に現場で利用してもらったと

ころ、ＡＩの導入に積極的な人と消極的なころ、ＡＩの導入に積極的な人と消極的な人の２種類に分かれた。積極的な人は、ＡＩ

人の２種類に分かれた。積極的な人は、ＡＩそのものに興味を持っていた。また、以前まそのものに興味を持っていた。また、以前までは問合せの記録を確認することができな

では問合せの記録を確認することができなかったが、ログを確認できるようになった

かったが、ログを確認できるようになったため、市民ニーズが把握できるのではない

ため、市民ニーズが把握できるのではないかと期待しているようである。消極的な人かと期待しているようである。消極的な人

は、「また仕事が増えるのか」と危惧していは、「また仕事が増えるのか」と危惧してい三菱総合研究所からの提案（現場の反応）た。そのため、新たな業務が発生しないよう、非常に気を使った。

三菱総合研究所からの提案（現場の反応）た。そのため、新たな業務が発生しないよう、非常に気を使った。

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Ｅ 自治体用『問合せ支援サービス』・実証実験実施体制・内容

Ｅ

自治体用『問合せ支援サービス』・実証実験実施体制・内容

問合せ対応サービスは、利用者がチャット問合せ対応サービスは、利用者がチャット

ボットに問い合わせ、ＡＩが問合せ内容の回

ボットに問い合わせ、ＡＩが問合せ内容の回答となるホームページに誘導する仕組みで答となるホームページに誘導する仕組みで

ある。

ある。

実施体制としては、三菱総研がシステムの実施体制としては、三菱総研がシステムの整備を行い、掛川市が市民や職員に対し、実整備を行い、掛川市が市民や職員に対し、実証実験への参加を募集した。2016 年の９月

証実験への参加を募集した。2016 年の９月に行った１回目の実証実験では、子育て分野に行った１回目の実証実験では、子育て分野の制度の情報のみ、２回目の実証実験では、の制度の情報のみ、２回目の実証実験では、

行政分野全般を対象とし、ホームページの検行政分野全般を対象とし、ホームページの検実施体制・内容

索機能の一つとして実証実験を開始した。２実施体制・内容

索機能の一つとして実証実験を開始した。２回目の実証実験は年度末だったこともあり、回目の実証実験は年度末だったこともあり、掛川市としてはあまり手をかけられず、利用

掛川市としてはあまり手をかけられず、利用者は少なかったが、他の自治体も多く参加し者は少なかったが、他の自治体も多く参加していたため、社会的な影響を測ることができていたため、社会的な影響を測ることができた。全体としての成果はあったのではないた。全体としての成果はあったのではないか。

か。

自治体用「問合せ対応サービス」とは

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自治体用「問合せ対応サービス」とは

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④実験の成果と課題
Ａ④実験の成果と課題

実験結果（利用者アンケート）Ａ

三菱総研の実証実験に参加した全ての自治体で集計したアンケート結果では、住民の「大変便利＋まあまあ便利」の割合が約７割になったため、それなりに効果があったと思う。

実験結果（利用者アンケート）

三菱総研の実証実験に参加した全ての自治体で集計したアンケート結果では、住民の「大変便利＋まあまあ便利」の割合が約７割になったため、それなりに効果があったと思う。

「24 時間使える」「電話、窓口より気軽」「関連するキーワードを示してくれる」と回答した「24 時間使える」「電話、窓口より気軽」「関連するキーワードを示してくれる」と回答した

割合が高くなっているため、スマートフォンやインターネットをよく利用している方の利用が割合が高くなっているため、スマートフォンやインターネットをよく利用している方の利用が多かったのではないか。電話で問い合わせづらいという層を取り込むことができると思う。

多かったのではないか。電話で問い合わせづらいという層を取り込むことができると思う。

改善してほしい点としては、回答としてホームページの URL を紹介するだけなので、もっと利用者の質問に対して関連する情報を持ってきてほしいというニーズがあると思っている。
また、充実してほしい分野としては、「税金・年金」や「高齢者支援・介護」が多く挙げられ改善してほしい点としては、回答としてホームページの URL を紹介するだけなので、もっと利用者の質問に対して関連する情報を持ってきてほしいというニーズがあると思っている。
また、充実してほしい分野としては、「税金・年金」や「高齢者支援・介護」が多く挙げられた。各分野の中でも、制度や助成金についての情報に興味があったように見受けられた。

た。各分野の中でも、制度や助成金についての情報に興味があったように見受けられた。

実験結果（利用者アンケート）

実験結果（利用者アンケート）

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Ｂ 実験結果（職員の反応）

Ｂ

実験結果（職員の反応）

一般市民だけではなく、職員にもヒアリ

一般市民だけではなく、職員にもヒアリングを行ったが、実用性が認められた一方ングを行ったが、実用性が認められた一方で、分野を増やし、より多くの情報を伝えらで、分野を増やし、より多くの情報を伝えられるようにすると良いという意見があっれるようにすると良いという意見があった。

た。

「機能について」であるが、通常の検索で「機能について」であるが、通常の検索で知りたい情報を的確に得ることは難しいた

知りたい情報を的確に得ることは難しいた

め、チャットを利用して会話形式で答えをめ、チャットを利用して会話形式で答えを導き出すということは有用であると思って導き出すということは有用であると思っている。窓口に来る方を含め、質問がある方いる。窓口に来る方を含め、質問がある方実験結果（職員の反応）

は、「〇〇助成金について」のように的確な実験結果（職員の反応）

は、「〇〇助成金について」のように的確なキーワードで質問することは滅多にない。
「助成金があると思うのですが」のように、曖昧な言キーワードで質問することは滅多にない。
「助成金があると思うのですが」のように、曖昧な言

葉で質問することが多い。そのため、ある程度チャットで会話しながら答えまで導き出すとい葉で質問することが多い。そのため、ある程度チャットで会話しながら答えまで導き出すということが必要だと考えている。

うことが必要だと考えている。

育児にスマートフォンを利用する親が増えており、保健師はスマートフォンを利用すること育児にスマートフォンを利用する親が増えており、保健師はスマートフォンを利用することについて反対していた。昔は発達障害の子どもは少なかったが、最近は増加している。その理について反対していた。昔は発達障害の子どもは少なかったが、最近は増加している。その理由として、「スマートフォンで育児を済まし、抱っこをしないことや、子どもに関わってあげて由として、「スマートフォンで育児を済まし、抱っこをしないことや、子どもに関わってあげていないことが原因だ」と言っていた。そのため、保健師の方はスマートフォンに対して良い印

いないことが原因だ」と言っていた。そのため、保健師の方はスマートフォンに対して良い印

象を持っていないと思った。そのため、問合せにスマートフォンを利用することが決まった際、象を持っていないと思った。そのため、問合せにスマートフォンを利用することが決まった際、「また親にスマートフォンを使わせるのか」という主旨の意見があった。

「また親にスマートフォンを使わせるのか」という主旨の意見があった。

しかし、実際に利用が始まると、親は保健師に指摘されるよりも、ＡＩに指摘される方が素

しかし、実際に利用が始まると、親は保健師に指摘されるよりも、ＡＩに指摘される方が素直に受け入れることが分かった。機械だからこそそのような使い方もあるのではないかという直に受け入れることが分かった。機械だからこそそのような使い方もあるのではないかという意見も挙がった。

意見も挙がった。

「作業について」であるが、ホームページを作る段階で、できるだけ見やすく作っておくことで、より伝わりやすくなると思う。

「作業について」であるが、ホームページを作る段階で、できるだけ見やすく作っておくことで、より伝わりやすくなると思う。

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Ｃ 課題

Ｃ

課題

今回、取り組んで分かった課題として、Ａ

今回、取り組んで分かった課題として、Ａ

Ｉで何がどの程度できるのか、説明するこ

Ｉで何がどの程度できるのか、説明することが難しい。ＡＩがどのように判断して、答とが難しい。ＡＩがどのように判断して、答えを出したのかが分かりづらい。そこまでえを出したのかが分かりづらい。そこまで成功しているものは商品としてはまだ無成功しているものは商品としてはまだ無く、成果が分かりにくいため、予算を取りづく、成果が分かりにくいため、予算を取りづらい。
「このような機能があり、このようならい。
「このような機能があり、このような人に対して、このような効果がある。だか人に対して、このような効果がある。だから、100 万円予算が必要である」という説明

ら、100 万円予算が必要である」という説明ができない。そこを課題として捉えている。

ができない。そこを課題として捉えている。
課題伝える情報については、最終的にホームペ

課題

伝える情報については、最終的にホームページに案内する方法を採用した。しかし、ホームページの更新作業は、私たちとしては若手のージに案内する方法を採用した。しかし、ホームページの更新作業は、私たちとしては若手の職員が行う業務であるという認識であり、「ホームページで広報業務を行う」という認識が未だ職員が行う業務であるという認識であり、「ホームページで広報業務を行う」という認識が未だにない。広報誌に載せた内容と同じものをホームページに掲載しておけばよいという考えがあにない。広報誌に載せた内容と同じものをホームページに掲載しておけばよいという考えがある。
「どのようにホームページに掲載し、より伝わるようにするか」ということの優先順位がまる。
「どのようにホームページに掲載し、より伝わるようにするか」ということの優先順位がまだ低いと感じている。

だ低いと感じている。

⑤今後の展開⑤今後の展開

Ａ 実証実験から見えてきたこと・これからＡ

実証実験から見えてきたこと・これから考えていくこと考えていくこと

今回、実証実験から見えてきたことは、資今回、実証実験から見えてきたことは、資源は多く存在するということである。ホーム

源は多く存在するということである。ホームページに掲載している情報も資源の一つで、ページに掲載している情報も資源の一つで、伝え方次第で活用の仕方があると思ってい伝え方次第で活用の仕方があると思っている。私たちとしては、業務量を増やさずにそる。私たちとしては、業務量を増やさずにそれを活用したい。ホームページに掲載していれを活用したい。ホームページに掲載している情報については、データベースとして考え

実証実験から見えてきたこと

る情報については、データベースとして考えることができるため、どのように情報提供しることができるため、どのように情報提供していくかを考えることで、業務量が増加するていくかを考えることで、業務量が増加する

ことなく対応できると思っている。そのたことなく対応できると思っている。そのため、ホームページを訪問してもらうだけでは

め、ホームページを訪問してもらうだけではなく、データベースとしてのホームページをなく、データベースとしてのホームページを活用して、利用者にどのように情報提供して活用して、利用者にどのように情報提供して

いくか、これから考えていく必要がある。そいくか、これから考えていく必要がある。そのためには、業務内容の整理だけではなく、のためには、業務内容の整理だけではなく、仕事そのものについても整理していく必要

仕事そのものについても整理していく必要

がある。

がある。

実証実験から見えてきたこと

これから考えていくこと

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これから考えていくこと

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Ｂ 業務改善モデル・情報活用により目指す将来

Ｂ

業務改善モデル・情報活用により目指す将来「業務」とは、様々な作業の連続であると考えられないかと感じている。業務をそれぞれの「業務」とは、様々な作業の連続であると考えられないかと感じている。業務をそれぞれの作業に細分化し、確認することで、どの作業を効率化する必要があるのか、業務に不要な作業

作業に細分化し、確認することで、どの作業を効率化する必要があるのか、業務に不要な作業はないか等の議論を行うことができる。庁内をヒアリングしながら整理していく必要があるとはないか等の議論を行うことができる。庁内をヒアリングしながら整理していく必要があると思っている。そうしなければ、「単純作業」というものを見つけることができないのではないか。

思っている。そうしなければ、「単純作業」というものを見つけることができないのではないか。

ＡＩやロボットの利便性を説いたとしても、何に活用すればよいのか分からないため、まずは

ＡＩやロボットの利便性を説いたとしても、何に活用すればよいのか分からないため、まずは業務の分解が必要であると考えている。

業務の分解が必要であると考えている。

業務改善モデル

業務改善モデル

情報（データ）活用により目指す将来

Ｃ 新たな自治体行政の基本的考え方

Ｃ

情報（データ）活用により目指す将来

新たな自治体行政の基本的考え方

総務省が開催している自治体戦略 2040 構

総務省が開催している自治体戦略 2040 構

想研究会で、「新たな自治体行政の基本的な考想研究会で、「新たな自治体行政の基本的な考え方」が示された。今後、人工知能や ICT にえ方」が示された。今後、人工知能や ICT に

よって効率化できることは更に出てくると思

よって効率化できることは更に出てくると思う。その時流に合わせ、自治体ごとに別のシう。その時流に合わせ、自治体ごとに別のシステムを利用するのではなく、自治体全体でステムを利用するのではなく、自治体全体で標準化していく必要があると思っている。

標準化していく必要があると思っている。

今回、人工知能の実証実験をやってみて分

今回、人工知能の実証実験をやってみて分かったが、行政の仕事はそれぞれの自治体だけかったが、行政の仕事はそれぞれの自治体だけで行うのではなく、近隣の自治体と共有する必で行うのではなく、近隣の自治体と共有する必要がある。情報政策にしても、掛川市の隣の菊川要がある。情報政策にしても、掛川市の隣の菊川市は５万人クラスの市だが、情報政策の担当が市は５万人クラスの市だが、情報政策の担当が一人しかいないことが多々ある。そうすると、効一人しかいないことが多々ある。そうすると、効率化を図ろうにも、基幹システムの契約だけで率化を図ろうにも、基幹システムの契約だけで手一杯であるため、その余力は残らない。そのた手一杯であるため、その余力は残らない。そのため、ある程度周りの圏域で考え、それぞれの自治め、ある程度周りの圏域で考え、それぞれの自治

体の得意分野をそれぞれが担当し、全体的な底体の得意分野をそれぞれが担当し、全体的な底上げを図る必要がある時代だと感じた。

上げを図る必要がある時代だと感じた。
新たな自治体行政の基本的考え方

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新たな自治体行政の基本的考え方

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Ｄ 人口減少問題に的確に対応する地方独立行政法人のあり方

Ｄ

人口減少問題に的確に対応する地方独立行政法人のあり方

制度の改革によって、業務の一部を地方制度の改革によって、業務の一部を地方独立行政法人に委託することも可能になっ独立行政法人に委託することも可能になった。今までも外部に公的施設の管理運営にた。今までも外部に公的施設の管理運営に代行させる「指定管理者制度」というものが代行させる「指定管理者制度」というものがあったが、窓口関連業務を対象として、公権あったが、窓口関連業務を対象として、公権力の行使を含む業務を外部の団体に任せる力の行使を含む業務を外部の団体に任せることができるようになった。徐々に外部にことができるようになった。徐々に外部に任せる業務の幅を広げていくことで、自治任せる業務の幅を広げていくことで、自治体としては、委任できる作業は委任する方体としては、委任できる作業は委任する方向性になると思う。しかし、独立行政法人と向性になると思う。しかし、独立行政法人と人口減少問題に的確に対応する
地方独立行政法人のあり方いう法人を設立するのは、掛川市単体で設立する話ではないため、ある程度の圏域でその人口減少問題に的確に対応する
地方独立行政法人のあり方いう法人を設立するのは、掛川市単体で設立する話ではないため、ある程度の圏域でそのような法人を設立し、委ねていく考え方になっていくと思っている。

ような法人を設立し、委ねていく考え方になっていくと思っている。

Ｅ

Ｅ

目指す働き方

目指す働き方掛川市としては、働き方改革を進めるた

掛川市としては、働き方改革を進めるた

めに、どのような効率化を図り、どのようにめに、どのような効率化を図り、どのように行政を小さくしていくか、検討していく必

行政を小さくしていくか、検討していく必要があると思っている。持続可能な自治体

要があると思っている。持続可能な自治体となるためには、人工知能やロボットに任となるためには、人工知能やロボットに任せることや、民間事業者に委託していくこせることや、民間事業者に委託していくことも必要である。

とも必要である。

目指す働き方63

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目指す働き方63

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（３）「掛川市

Ｑ

問合せ対応サービスシステム」に関するＱ＆Ａ

今回の実証実験に取り組んだ背景と、今後、掛川市と三菱総研はどのような未来展開をしようと考えているのか。
Ａ（３）「掛川市

Ｑ

問合せ対応サービスシステム」に関するＱ＆Ａ

今回の実証実験に取り組んだ背景と、今後、掛川市と三菱総研はどのような未来展開をしようと考えているのか。

まず、実証実験を始めたきっかけとしては、当時、三菱総研から「人工知能を用いて自治体

Ａ

まず、実証実験を始めたきっかけとしては、当時、三菱総研から「人工知能を用いて自治体

サービスができないかと考えています」という話があった。当時は掛川市と川崎市の２市で実サービスができないかと考えています」という話があった。当時は掛川市と川崎市の２市で実証実験を行った。掛川市が選定された理由として、人口 10 万人程度の都市同士は横の展開が証実験を行った。掛川市が選定された理由として、人口 10 万人程度の都市同士は横の展開がしやすいという理由だった。

しやすいという理由だった。

実証実験に取り組んだ背景は、掛川市が考えていた問題意識と、三菱総研の考えていた問題意識が合致したことであった。

実証実験に取り組んだ背景は、掛川市が考えていた問題意識と、三菱総研の考えていた問題意識が合致したことであった。

今後の展開としては、三菱総研は、今年度中には一般的な商用のサービスとして問合せ支

今後の展開としては、三菱総研は、今年度中には一般的な商用のサービスとして問合せ支援システムを展開すると聞いている。掛川市としてはまだ予算化しているわけではないの

援システムを展開すると聞いている。掛川市としてはまだ予算化しているわけではないので、来年度以降の話になるが、WEB ページ内の検索バーのような位置付けで、検索のチャッ

で、来年度以降の話になるが、WEB ページ内の検索バーのような位置付けで、検索のチャッ

トボットのようなものを設置したいと考えている。

トボットのようなものを設置したいと考えている。

Ｑ

先ほどホームページ内にチャットボット式の検索バーのようなものを設置したいとの話があったが、チャットボットと Google の検索バーの大きな違いは何か。
Ａ

経験された方もいるかと思うが、検索バーに入力してもホームページの作りが悪いのか、Ｑ

先ほどホームページ内にチャットボット式の検索バーのようなものを設置したいとの話があったが、チャットボットと Google の検索バーの大きな違いは何か。
Ａ

経験された方もいるかと思うが、検索バーに入力してもホームページの作りが悪いのか、掲載しているキーワードが悪いのか、知りたい情報に簡単にアクセスできないことがある。

掲載しているキーワードが悪いのか、知りたい情報に簡単にアクセスできないことがある。

そこが一番の課題だと捉えている。チャットボットであれば、非常に曖昧なキーワードでそこが一番の課題だと捉えている。チャットボットであれば、非常に曖昧なキーワードでも検索できると思う。例えば、母子家庭に対しての助成金があるが、自治体によっては福も検索できると思う。例えば、母子家庭に対しての助成金があるが、自治体によっては福祉、一人親等のキーワードがタイトルに入っている。掛川市では「母子家庭」というキー

祉、一人親等のキーワードがタイトルに入っている。掛川市では「母子家庭」というキー

ワードが入っているが、そのキーワードで検索しないとヒットしない。しかし、チャット

ワードが入っているが、そのキーワードで検索しないとヒットしない。しかし、チャット

ボットであれば、「一人親」等のそれとなく関連しているキーワードでも検索できるようボットであれば、「一人親」等のそれとなく関連しているキーワードでも検索できるように工夫をしている。チャットボットで会話を経てから結果に導くため、関連したキーワーに工夫をしている。チャットボットで会話を経てから結果に導くため、関連したキーワー

ドで検索できる仕組みを構築している点が大きな違いだと思う。

ドで検索できる仕組みを構築している点が大きな違いだと思う。

Ｑ

チャットボットを構築する上で、できるだけ職員の手をかけないようにホームページを活用

Ｑ

チャットボットを構築する上で、できるだけ職員の手をかけないようにホームページを活用するということだったが、FAQ は全く作らなかったのか、もし作ったとしたら何問くらい作っするということだったが、FAQ は全く作らなかったのか、もし作ったとしたら何問くらい作っ

たのか。

たのか。

Ａ

実証実験は２回行ったが、FAQ は作成していない。１回目は子育て制度に関する情報で、Ａ

実証実験は２回行ったが、FAQ は作成していない。１回目は子育て制度に関する情報で、

約 150 のホームページへの案内を作成した。２回目は全体的な行政手続きについての情報

約 150 のホームページへの案内を作成した。２回目は全体的な行政手続きについての情報

で、約 800 のホームページへの案内を作成した。

で、約 800 のホームページへの案内を作成した。

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Ｑ

掛川市では、働き方改革ということで、企業と協定を結んでいるという報道を見たことがある。具体的に開始した取組や、今後取り組みたいと思っていることは何か。
Ａ

チャットボットや人工知能の導入、働き方改革を進めていくに当たり、業務や業務フローの分析が非常に重要であると思った。

Ｑ

掛川市では、働き方改革ということで、企業と協定を結んでいるという報道を見たことがある。具体的に開始した取組や、今後取り組みたいと思っていることは何か。
Ａ

チャットボットや人工知能の導入、働き方改革を進めていくに当たり、業務や業務フローの分析が非常に重要であると思った。

先月、NEC ソリューションイノベータと協定を結び、実際に現場に入り、業務フローの見

先月、NEC ソリューションイノベータと協定を結び、実際に現場に入り、業務フローの見直しを始めた。業務フローと言っても、現在業務フローがあるわけではないため、ヒアリ直しを始めた。業務フローと言っても、現在業務フローがあるわけではないため、ヒアリ

ングして業務フローを作るところから始まると思う。業務フローを作って、必要な業務のングして業務フローを作るところから始まると思う。業務フローを作って、必要な業務の廃止又は ICT 化について議論したいと考えている。

廃止又は ICT 化について議論したいと考えている。

また、民間企業の方は、「実際現場に行ってみないと分からない知識や課題があったの

また、民間企業の方は、「実際現場に行ってみないと分からない知識や課題があったので、そこがもしかしたらビジネスにつながる」ということを話していた。実際にビジネスで、そこがもしかしたらビジネスにつながる」ということを話していた。実際にビジネスにつながったかどうかは分からないが、そのような関係で進めている。

につながったかどうかは分からないが、そのような関係で進めている。

Ｑ

掛川市でチャットボット以外にＡＩの活用を検討しているものはあるのか。

Ｑ

掛川市でチャットボット以外にＡＩの活用を検討しているものはあるのか。

Ａ

業務を整理している中では、富士通の保育所の入所選考ＡＩが話題に挙がった。それぞＡ

業務を整理している中では、富士通の保育所の入所選考ＡＩが話題に挙がった。それぞれの点数を加算、平準化して、どこの園にどの児童が入所するのかを判断しているのだとれの点数を加算、平準化して、どこの園にどの児童が入所するのかを判断しているのだと思うが、応用すれば人事配置等も、考えやすいと思っている。

思うが、応用すれば人事配置等も、考えやすいと思っている。

人事配置は非常に時間を掛けて最適な組合せを導き出すが、最終的には上層部の判断も人事配置は非常に時間を掛けて最適な組合せを導き出すが、最終的には上層部の判断も考慮するため簡単に作成できるものではないが、最適な組合せを導き出すところまでは効考慮するため簡単に作成できるものではないが、最適な組合せを導き出すところまでは効

果があると思うので、その業務の削減には活用できると思う。

果があると思うので、その業務の削減には活用できると思う。

一方で、保育所選考で言えば、なぜ入所できなかったのか説明を求められる。そのとき一方で、保育所選考で言えば、なぜ入所できなかったのか説明を求められる。そのときに、「ＡＩが判断した」という説明だけでは通用しない。その判断のロジックを説明できに、「ＡＩが判断した」という説明だけでは通用しない。その判断のロジックを説明できるようにする必要がある。そのため、保育所選考ＡＩの導入には議論が必要だと思う。

るようにする必要がある。そのため、保育所選考ＡＩの導入には議論が必要だと思う。

しかし、人事配置については、現状、なぜそこに配属されるのか説明していない。人事

しかし、人事配置については、現状、なぜそこに配属されるのか説明していない。人事発表があり、それを各職員が確認し、それぞれが解釈しているので、説明の必要がない。

発表があり、それを各職員が確認し、それぞれが解釈しているので、説明の必要がない。

そのため、人事配置には活用できると思う。

そのため、人事配置には活用できると思う。

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３

徳島県

「議事録要約システム」

３（１）「議事録要約システム」についての実証実験

徳島県「議事録要約システム」（１）「議事録要約システム」についての実証実験

徳島県と株式会社メディアドゥ（以下「メディアドゥ」）は、徳島県を実証フィールドとし

徳島県と株式会社メディアドゥ（以下「メディアドゥ」）は、徳島県を実証フィールドとして、県の公表する文章を県民が自ら要約率を指定して利用できるＡＩを用いたサービスの実証実て、県の公表する文章を県民が自ら要約率を指定して利用できるＡＩを用いたサービスの実証実験を実施した。2017年10月に、第１弾として県知事の記者会見録を、2018年１月は第２弾として験を実施した。2017年10月に、第１弾として県知事の記者会見録を、2018年１月は第２弾として過去の審議会の会議録等を対象として公開した。

過去の審議会の会議録等を対象として公開した。

①“ＡＩ要約サービス”実証実験の概要について①“ＡＩ要約サービス”実証実験の概要について

Ａ

背景

Ａ

背景

徳島県では、ＡＩ技術を活用した取組を率先的に進めており、県民とのコミュニケーション

徳島県では、ＡＩ技術を活用した取組を率先的に進めており、県民とのコミュニケーションを重視し、双方向コミュニケーションをベースとした広報活動にも力を入れていた。2017年３を重視し、双方向コミュニケーションをベースとした広報活動にも力を入れていた。2017年３月にグループ会社メディアドゥテック徳島も設立されたメディアドゥとしては、コンテンツや月にグループ会社メディアドゥテック徳島も設立されたメディアドゥとしては、コンテンツや情報の発信とコミュニケーションの在り方について、徳島県の考え方に賛同しており、今回の情報の発信とコミュニケーションの在り方について、徳島県の考え方に賛同しており、今回の実証実験が実現した。

実証実験が実現した。

Ｂ

Ｂ

趣旨

趣旨

「ＡＩ要約技術」を積極的に活用し、県行政における「情報発信の強化」や「働き方改革の「ＡＩ要約技術」を積極的に活用し、県行政における「情報発信の強化」や「働き方改革の推進」「ビッグデータの活用」につなげるとともに、メディアドゥが目指す、多くの情報があ推進」「ビッグデータの活用」につなげるとともに、メディアドゥが目指す、多くの情報があふれる昨今のライフスタイルに合わせて「新しい情報提供のあり方」を検証するため、「徳島ふれる昨今のライフスタイルに合わせて「新しい情報提供のあり方」を検証するため、「徳島

県を実証フィールド」とした新たな実証実験を第１弾及び第２弾と順次展開する。

県を実証フィールド」とした新たな実証実験を第１弾及び第２弾と順次展開する。

ＣＣ

実証実験参加団体と役割

参加団体
徳島県

実証実験参加団体と役割

役 割「知事の定例記者会見」や「県審議会」を実証フィールドとして提供する。

参加団体
徳島県

「音声認識及び自動文字起こし（リアルタイムマー
株式会社メディアドゥキング）」から「ＡＩ要約」までのシステムソリュ（メディアドゥと提携）

ユーザーが文字量を設定（設定率10％～90％）すると、その分量で対象の文章をＡＩが要約する「ＡＩ
要約技術」を提供する。

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割

「知事の定例記者会見」や「県審議会」を実証フィールドとして提供する。
「音声認識及び自動文字起こし（リアルタイムマー

株式会社メディアドゥーションを提供する。
株式会社エーアイスクエア

役キング）」から「ＡＩ要約」までのシステムソリューションを提供する。

株式会社エーアイスクエア（メディアドゥと提携）

ユーザーが文字量を設定（設定率10％～90％）すると、その分量で対象の文章をＡＩが要約する「ＡＩ
要約技術」を提供する。

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出典:2017 年 10 月 24 日徳島県プレス資料 「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の実施について」

出典:2017 年 10 月 24 日徳島県プレス資料 「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の実施について」

Ｄ

Ｄ

システムの概要

システムの概要

記者会見や審議会等の内容をリアルタイムで、かつ、自動で文字起こしを行う。さらに、文記者会見や審議会等の内容をリアルタイムで、かつ、自動で文字起こしを行う。さらに、文字起こしされたデータを専用サイトにアップロードすることで、県民が自ら要約率を指定して字起こしされたデータを専用サイトにアップロードすることで、県民が自ら要約率を指定して公開資料を閲覧することができる。

公開資料を閲覧することができる。

※要約技術は株式会社エーアイスクエアのＡＩを活用した文書の自動要約技術を利用している※要約技術は株式会社エーアイスクエアのＡＩを活用した文書の自動要約技術を利用している

出典:2017 年 10 月 24 日徳島県プレス資料 「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の実施に

出典:2017 年 10 月 24 日徳島県プレス資料 「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の実施に

ついて」

ついて」

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●「音声自動文字起こしサービス」●「音声自動文字起こしサービス」

・リアルタイムで文字起こしされる文章に対して、その場で編集・修正することができる。

・リアルタイムで文字起こしされる文章に対して、その場で編集・修正することができる。

・誤っている部分をマーキングする機能も備わっており、一時的な対応も可能。

・誤っている部分をマーキングする機能も備わっており、一時的な対応も可能。

・会話に参加する全員が個別にアカウントを作成しログインするため、個別認識が可能となる。

・会話に参加する全員が個別にアカウントを作成しログインするため、個別認識が可能となる。

・文字起こしの精度は話す環境によって異なり、会議での発表や報告など、一定の形式に当て・文字起こしの精度は話す環境によって異なり、会議での発表や報告など、一定の形式に当てはまった話をする場合は、70～80％の精度となるが、質疑応答など会話に近い場合、50～60％

はまった話をする場合は、70～80％の精度となるが、質疑応答など会話に近い場合、50～60％

となる。

となる。

・文字起こしの精度を向上させるためには音響機器の性能や適切な音響環境なども重要となる。

・文字起こしの精度を向上させるためには音響機器の性能や適切な音響環境なども重要となる。

・そのほかに翻訳機能も備わっており、コミュニケーション向上ツールとしての利用も可能。

・そのほかに翻訳機能も備わっており、コミュニケーション向上ツールとしての利用も可能。

※現在は音声自動文字起こしサービスを製品化しており、名称を「Smart 書記」としている。

※現在は音声自動文字起こしサービスを製品化しており、名称を「Smart 書記」としている。

出典:株式会社メディアドゥ Smart 書記資料「高い認識精度と快適な編集でスマートな文字起こしを」

出典:株式会社メディアドゥ Smart 書記資料「高い認識精度と快適な編集でスマートな文字起こしを」サービス名：Smart 書記

サービス名：Smart 書記

発売開始： 2018 年６月

発売開始： 2018 年６月

概要：

概要：

価格：

「高い認識精度と快適な編集でスマートな文字起こしを」をキャッチフレーズに、より「高い認識精度と快適な編集でスマートな文字起こしを」をキャッチフレーズに、より精度の高い文書作成を支援するサービス。マイクが拾った音声を音声認識して文字化す

精度の高い文書作成を支援するサービス。マイクが拾った音声を音声認識して文字化することに加え、即時編集が可能な点が最大の特徴。

ることに加え、即時編集が可能な点が最大の特徴。

月額 10 万円（200 時間の音声自動文字起こしのみ）

出典：株式会社メディアドゥ HP ニュース＆リリース（2018.10.15）“メディアドゥ開発の音声自動文字起こし・ＡＩ要約サービス「Smart 書記」が徳島県庁で本格運用開始”
https://www.mediado.jp/service/2329/

価格：

月額 10 万円（200 時間の音声自動文字起こしのみ）

出典：株式会社メディアドゥ HP ニュース＆リリース（2018.10.15）“メディアドゥ開発の音声自動文字起こし・ＡＩ要約サービス「Smart 書記」が徳島県庁で本格運用開始”
https://www.mediado.jp/service/2329/

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●「ＡＩ要約サービス」●「ＡＩ要約サービス」

・要約の対象としたいテキストデータを専用サイトにアップロードすることで、リアルタイムに要約を行うことができるようになる。

・要約の対象としたいテキストデータを専用サイトにアップロードすることで、リアルタイムに要約を行うことができるようになる。

・要約率は 10％～90％から、10％刻みで自由に指定することができる。

・要約率は 10％～90％から、10％刻みで自由に指定することができる。

・全体文から要約部分を浮き上がらせる「要約ハイライト」機能を備えている。

・全体文から要約部分を浮き上がらせる「要約ハイライト」機能を備えている。

出典:株式会社メディアドゥ Smart 書記資料「高い認識精度と快適な編集でスマートな文字起こしを」

出典:株式会社メディアドゥ Smart 書記資料「高い認識精度と快適な編集でスマートな文字起こしを」

出典:2018 年１月 16 日徳島県プレス資料

出典:2018 年１月 16 日徳島県プレス資料「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の『第２弾』開始について」

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75「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の『第２弾』開始について」69

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②第１弾実証実験概要②第１弾実証実験概要

Ａ 期間

Ａ

平成 28 年 10 月 30 日～平成 29 年３月 30 日
Ｂ 概要

期間
平成 28 年 10 月 30 日～平成 29 年３月 30 日

Ｂ

概要

・知事定例記者会見における知事発表事項の自動テキストデータ化による会見録（速報版）作成。

・知事定例記者会見における知事発表事項の自動テキストデータ化による会見録（速報版）作成。

・即日、「知事発表事項の会見録（速報版）」を専用サイトに掲載。

・即日、「知事発表事項の会見録（速報版）」を専用サイトに掲載。

・会見から２日を目途に「知事発表事項の会見録（確定版）」を専用サイトに掲載。

・会見から２日を目途に「知事発表事項の会見録（確定版）」を専用サイトに掲載。

Ｃ期待される効果Ｃ期待される効果a 働き方改革a 働き方改革・会見録作成業務の低減。

・会見録作成業務の低減。

b 情報発信強化

b 情報発信強化

・従来行われていなかったが、即日に会見録（速報版）を公表することによる速報力効果。

・従来行われていなかったが、即日に会見録（速報版）を公表することによる速報力効果。

・会見録（確定版）の公表までの日数を短縮。

・会見録（確定版）の公表までの日数を短縮。

・「ＡＩ要約サービス」によって県民に対する新たな行政サービスの創造・展開。

・「ＡＩ要約サービス」によって県民に対する新たな行政サービスの創造・展開。

Ｄ

結果

Ｄ

結果

・ユニークアクセス者数 7,294 人（１日平均 60 人）。

・ユニークアクセス者数 7,294 人（１日平均 60 人）。

・県記者会見関連ページへのアクセスが従来のアクセス数の 2.2 倍。

・県記者会見関連ページへのアクセスが従来のアクセス数の 2.2 倍。

・要約サービス提供回数 31,143 回（１日平均 255 回）。

・要約サービス提供回数 31,143 回（１日平均 255 回）。

・利用者アンケートで「参考になった」と回答した利用者は 91％。

・利用者アンケートで「参考になった」と回答した利用者は 91％。

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③第２弾実証実験概要③第２弾実証実験概要

Ａ 期間

Ａ

平成 29 年１月 17 日から平成 29 年３月 30 日
Ｂ

期間
平成 29 年１月 17 日から平成 29 年３月 30 日

概要

Ｂ

徳島県 HP に掲載されている「県審議会の会議録」に対し、ユーザーが自由に要約率を指定す
ると、即時に「要約サービス」を提供する。

概要
徳島県 HP に掲載されている「県審議会の会議録」に対し、ユーザーが自由に要約率を指定す

ると、即時に「要約サービス」を提供する。

また、第１弾のときの市民の声にあった要約前の全文を表示するハイライト機能を追加した。

また、第１弾のときの市民の声にあった要約前の全文を表示するハイライト機能を追加した。

出典:2018 年１月 16 日徳島県プレス資料

出典:2018 年１月 16 日徳島県プレス資料「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の『第２弾』開始について」Ｃ期待される効果「徳島発！『ＡＩ要約サービス』実証実験の『第２弾』開始について」Ｃ期待される効果ａ 情報発信強化ａ 情報発信強化

・ＡＩ要約版を提供することにより、県民に対する新たな行政サービスの創造・展開。

・ＡＩ要約版を提供することにより、県民に対する新たな行政サービスの創造・展開。

ｂ ビッグデータ活用

ｂ ビッグデータ活用

・ＡＩ要約技術の利用によって、県が保有するビッグデータの新たな活用策の創造・展開。

・ＡＩ要約技術の利用によって、県が保有するビッグデータの新たな活用策の創造・展開。

Ｄ

結果

Ｄ

結果

・要約サービス提供回数 1,807 回（１日平均 42 回）。

・要約サービス提供回数 1,807 回（１日平均 42 回）。

・利用者アンケートで「参考になった」と回答した利用者は 93％となった。

・利用者アンケートで「参考になった」と回答した利用者は 93％となった。

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④成果

④成果

Ａ 利用者アンケートによる回答

Ａ

利用者アンケートによる回答

・粗削りな印象だが、会見午後に読めるスピード感は素晴らしい。

・粗削りな印象だが、会見午後に読めるスピード感は素晴らしい。

・全文と要約文を比較してみたが、素晴らしい要約技術であった。

・全文と要約文を比較してみたが、素晴らしい要約技術であった。

・文字起こしや要約の実用化ができれば、いずれの分野でも生産性が高まること。

・文字起こしや要約の実用化ができれば、いずれの分野でも生産性が高まること。

・要約、というより必要な文章の抜き出し、といった感じだったと思う。

・要約、というより必要な文章の抜き出し、といった感じだったと思う。

・複数の人が討論する内容を要約できたらより素晴らしいと思う。

・複数の人が討論する内容を要約できたらより素晴らしいと思う。

・様々な場で要約されると、様々な知識が身に付きやすく興味を持ちやすくなると思う。

・様々な場で要約されると、様々な知識が身に付きやすく興味を持ちやすくなると思う。

Ｂ

徳島県による評価

Ｂ

徳島県による評価

アクセス者数や満足度の高さからも、高い関心を持ってもらったとともに、数多く活用されアクセス者数や満足度の高さからも、高い関心を持ってもらったとともに、数多く活用されていると感じた。サービス内容についても、高い評価を受けたとともに、今後の活用拡大に向ていると感じた。サービス内容についても、高い評価を受けたとともに、今後の活用拡大に向けた期待感も多くあった。

けた期待感も多くあった。

実務担当からも「時間短縮以上に作業を行うことによる精神的ストレスを大きく軽減できた」と好評価であった。

実務担当からも「時間短縮以上に作業を行うことによる精神的ストレスを大きく軽減できた」と好評価であった。

⑤課題

⑤課題

文字起こしの際に専門用語の変換率をどの程度まで高められるかが課題と考えている。ＡＩが文字起こしの際に専門用語の変換率をどの程度まで高められるかが課題と考えている。ＡＩが自ら学んでくれるのが一番だが、機能として現実的なのは単語登録だと思う。Google のエンジン自ら学んでくれるのが一番だが、機能として現実的なのは単語登録だと思う。Google のエンジンにその機能が組み込めるかは分からないが、可能であれば、単語登録の機能の追加が望まれる。

にその機能が組み込めるかは分からないが、可能であれば、単語登録の機能の追加が望まれる。

⑥今後の予定⑥今後の予定実証実験や利用者の意見を踏まえ、平成 30 年度県当初予算において、「ＡＩ要約サービス」を実証実験や利用者の意見を踏まえ、平成 30 年度県当初予算において、「ＡＩ要約サービス」をはじめとするＡＩ活用関連事業の予算化を行い、早期の実装に向け諸準備を進める。今後も分野はじめとするＡＩ活用関連事業の予算化を行い、早期の実装に向け諸準備を進める。今後も分野に関わらず、ＡＩや IoT の積極的な活用を通じて「県民サービスの向上」や「情報発信の強化」、に関わらず、ＡＩや IoT の積極的な活用を通じて「県民サービスの向上」や「情報発信の強化」、「働き方改革」の実現につなげていきたい。

「働き方改革」の実現につなげていきたい。

以上出典

以上出典

2017 年 10 月 24 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の実施について2017 年 10 月 24 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の実施について2017 年 12 月 12 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の実施状況

2017 年 12 月 12 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の実施状況

2018 年１月 16 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の「第２弾」開始について

2018 年１月 16 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の「第２弾」開始について

2018 年３月 20 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の結果概要について

2018 年３月 20 日徳島県プレス資料 徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験の結果概要について

地方公共団体情報システム機構 地方自治情報誌 月刊 J-LIS 2018 年４月号
全国発！ＡＩ要約サービスの実証実験／徳島県

地方公共団体情報システム機構 地方自治情報誌 月刊 J-LIS 2018 年４月号
全国発！ＡＩ要約サービスの実証実験／徳島県

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（２）「徳島県

議事録要約システム」に関する説明

徳島県政策創造部総合政策課（２）「徳島県

天羽宏彰氏より、徳島県の「ＡＩによる課題解決と新たなサー

議事録要約システム」に関する説明

徳島県政策創造部総合政策課

天羽宏彰氏より、徳島県の「ＡＩによる課題解決と新たなサービスの創造」に関する説明を始め、自治体でのＡＩ活用における課題や検討事項について講演いビスの創造」に関する説明を始め、自治体でのＡＩ活用における課題や検討事項について講演い

ただいた。

ただいた。

開催日時：平成 30 年 10 月 16 日 15:00～16:00

開催日時：平成 30 年 10 月 16 日 15:00～16:00

開催場所：佐賀市役所 本庁４階 大会議室

開催場所：佐賀市役所 本庁４階 大会議室

①徳島県について①徳島県について

徳島県は地上デジタル放送の完全移行を契

徳島県は地上デジタル放送の完全移行を契機に全国屈の指光ブロードバンド環境を整機に全国屈の指光ブロードバンド環境を整備。その地の利をいかした情報通信信関連産備。その地の利をいかした情報通信信関連産業の集積にも取り組んでおり、人工知能関連業の集積にも取り組んでおり、人工知能関連企業をはじめ 21 社が徳島県内に事業所を立企業をはじめ 21 社が徳島県内に事業所を立地。さらに、都市部の企業が地方での新しい地。さらに、都市部の企業が地方での新しい働き方を求め設置するサテライトオフィスの働き方を求め設置するサテライトオフィスの集積も続々と進んでいる。

集積も続々と進んでいる。

また、それら IT 推進の基盤のもと、国の官また、それら IT 推進の基盤のもと、国の官公庁機能の地方移転の取組においては、消費公庁機能の地方移転の取組においては、消費徳島県について（徳島県の強み）者庁の徳島移転に取り組み、２度の消費者庁

徳島県について（徳島県の強み）者庁の徳島移転に取り組み、２度の消費者庁による実証実験を通し、消費者庁政策企画部門「新未来創造オフィス」の徳島県庁内開設に至っによる実証実験を通し、消費者庁政策企画部門「新未来創造オフィス」の徳島県庁内開設に至った。

た。

②実証実験について②実証実験について

Ａ 実証実験

Ａ 実証実験

今回の資料の内容は主に「ＡＩ活用阿波お今回の資料の内容は主に「ＡＩ活用阿波おどり FAQ サービス実証実験」及び「ＡＩ要約

どり FAQ サービス実証実験」及び「ＡＩ要約サービス」の二つの実証実験についてであサービス」の二つの実証実験についてであ

る。

る。

実証実験

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実証実験

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Ｂ Ⅰ．ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験

Ｂ

Ⅰ．ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験

今回の実証実験では、サービスの向上だ

今回の実証実験では、サービスの向上だ

けでなく、県内の方にＡＩを身近に感じてけでなく、県内の方にＡＩを身近に感じてもらうことが大きな目的であった。また、チもらうことが大きな目的であった。また、チャットボットを活用することによる満足度ャットボットを活用することによる満足度向上の検証、蓄積したログを活用した行政向上の検証、蓄積したログを活用した行政サービスの向上も目的の一つだった。

サービスの向上も目的の一つだった。

ＡＩエンジンはソフトバンクのものを利ＡＩエンジンはソフトバンクのものを利用している。阿波おどりの期間はにぎわう用している。阿波おどりの期間はにぎわう

反面、駐車場等の様々な情報の入手が困難

反面、駐車場等の様々な情報の入手が困難

で、問合せも増加していたため、阿波おどり

で、問合せも増加していたため、阿波おどり
AI 活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験

をターゲットに決定した。

AI 活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験

をターゲットに決定した。

内容は徳島県のホームページに専用サイトを設置し、FAQ を収録した。今回は「観光」という内容は徳島県のホームページに専用サイトを設置し、FAQ を収録した。今回は「観光」という要素があったため、ソフトバンクの人工知能の特徴である「４か国語対応」の機能も活用した。

要素があったため、ソフトバンクの人工知能の特徴である「４か国語対応」の機能も活用した。

システムの全体像としては、県民がパソコン又はスマートフォンからホームページにアクセ

システムの全体像としては、県民がパソコン又はスマートフォンからホームページにアクセ

スし、チャットボットの画面に遷移するもスし、チャットボットの画面に遷移するものである。各社の役割として、ソフトバンクのである。各社の役割として、ソフトバンク

は「APTWARE」と呼ばれるＡＩFAQ のシステ

は「APTWARE」と呼ばれるＡＩFAQ のシステムの提供、ティファナ・ドットコムはクライ

ムの提供、ティファナ・ドットコムはクライ

アント画面の開発やシステムの設計を行っ

アント画面の開発やシステムの設計を行った。また、テレコメディアは、以前から持った。また、テレコメディアは、以前から持っていた QA や新たに用意した QA を整理し、ていた QA や新たに用意した QA を整理し、QA コンテンツの作成を行った。

QA コンテンツの作成を行った。

本システムの特徴として、サジェスト機

本システムの特徴として、サジェスト機能を搭載している。検索エンジンに文字を能を搭載している。検索エンジンに文字を入力すると、検索したい質問の候補が表示

入力すると、検索したい質問の候補が表示されるため、的確な質問に誘導し、正確に回されるため、的確な質問に誘導し、正確に回答することができる。

答することができる。

ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験

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ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験

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Ｃ Ⅰ．ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験結果

Ｃ

Ⅰ．ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証実験結果

ユニークアクセス者の総数は、３週間でユニークアクセス者の総数は、３週間で4,299 人、１日当たり 205 名がアクセスした

4,299 人、１日当たり 205 名がアクセスしたという結果になった。ユニークアクセス者数という結果になった。ユニークアクセス者数

は、同一人物からのアクセスは重複せずにカは、同一人物からのアクセスは重複せずにカウントするため、ある程度の人数に利用してウントするため、ある程度の人数に利用してもらえたと考えている。利用言語別では、圧もらえたと考えている。利用言語別では、圧倒的に日本語が多いが、その他の４か国語の倒的に日本語が多いが、その他の４か国語の利用もあった。

利用もあった。

また、質問総数は約２万件、ユーザの質問

また、質問総数は約２万件、ユーザの質問

に対しＡＩが回答した割合は 90％となっに対しＡＩが回答した割合は 90％となっ
ＡＩ活用「阿波おどりＦＡＱサービス」実証実験結果た。満足している割合については、当初は62％だったが、最終的には 74％になった。

ＡＩ活用「阿波おどりＦＡＱサービス」実証実験結果た。満足している割合については、当初は62％だったが、最終的には 74％になった。

今回の実証実験は、マスコミにも紹介されたため、県内でも取組について知ってもらう機会

今回の実証実験は、マスコミにも紹介されたため、県内でも取組について知ってもらう機会になり、高い関心度を得ることにつながったと考えている。FAQ サービスの有効性自体は、当になり、高い関心度を得ることにつながったと考えている。FAQ サービスの有効性自体は、当初想定していた FAQ の精度には到達したと感じている。しかし、満足のいく回答ではなかった

初想定していた FAQ の精度には到達したと感じている。しかし、満足のいく回答ではなかった

ことや、回答自体にたどり着かなかった結果もあり、精度を向上させていくことが必要である

ことや、回答自体にたどり着かなかった結果もあり、精度を向上させていくことが必要である

ことが分かった。

ことが分かった。

Ｄ Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

Ｄ

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

行政においては情報発信力の強化が求め行政においては情報発信力の強化が求められるほか、「文字起こし作業」が日常的にられるほか、「文字起こし作業」が日常的に発生しているため、文字起こしから自動化発生しているため、文字起こしから自動化

し、起こされた文章を要約し情報発信する

し、起こされた文章を要約し情報発信するスキームを取ることになった。

スキームを取ることになった。

文字起こしの自動化は職員の負担軽減に

文字起こしの自動化は職員の負担軽減になり、要約を行うことで、読み手が読みやす

なり、要約を行うことで、読み手が読みやす

くなる。読みやすくなることで、積極的に読くなる。読みやすくなることで、積極的に読んでもらえるようになり、最終的には情報んでもらえるようになり、最終的には情報発信の強化につながると考えた。また、文字発信の強化につながると考えた。また、文字Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

起こしの自動化による情報発信の速報力向上も一つの目的とした。

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

起こしの自動化による情報発信の速報力向上も一つの目的とした。

また、共同で実証実験を行ったメリットとして、両者の中で実証しながらお互いの意見を直また、共同で実証実験を行ったメリットとして、両者の中で実証しながらお互いの意見を直接交わすことができ、徳島県（行政側）のニーズを多分に盛り込むことができるほか、企業側

接交わすことができ、徳島県（行政側）のニーズを多分に盛り込むことができるほか、企業側

にとってもより実務的なシステム構築が可能となった。

にとってもより実務的なシステム構築が可能となった。

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Ｅ Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 第１弾

Ｅ

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 第１弾

自動文字起こしの精度は非常に高まって

自動文字起こしの精度は非常に高まっており、一般的な言葉は判断できる例が多い

おり、一般的な言葉は判断できる例が多い

が、専門用語等は判断できない場合がある。

が、専門用語等は判断できない場合がある。

また、変換ミス、声の質、マイクの性能、周また、変換ミス、声の質、マイクの性能、周りの騒音の環境等の要素で文字起こしの精りの騒音の環境等の要素で文字起こしの精度に影響が出る場合がある。このような場合度に影響が出る場合がある。このような場合は人力で修正している。このようなテキスト

は人力で修正している。このようなテキスト

データを生成した上で、専用サイト上で公開

データを生成した上で、専用サイト上で公開する。公開データを県民が専用サイト上で閲する。公開データを県民が専用サイト上で閲覧し、要約するものである。

覧し、要約するものである。

文字起こしは、知事が発言するとほぼ同時

文字起こしは、知事が発言するとほぼ同時に文字起こしされている。システム上で改行に文字起こしされている。システム上で改行される文章の長さは、息継ぎのタイミングでされる文章の長さは、息継ぎのタイミングで途切れるようになっている。

途切れるようになっている。

間違って変換された箇所は職員がリアル

間違って変換された箇所は職員がリアル

タイムでマーカー（青）を引くことができ、タイムでマーカー（青）を引くことができ、その後の修正する際にすぐにその箇所を把その後の修正する際にすぐにその箇所を把握することができる。

握することができる。

定例記者会見は、10 時に開始し、11 時に

定例記者会見は、10 時に開始し、11 時に終了するが、当日の午後２時までに専用サイ終了するが、当日の午後２時までに専用サイト上で公開することを目標としていた。実証

ト上で公開することを目標としていた。実証

実験を８回行ったが、８回全て達成した。

実験を８回行ったが、８回全て達成した。

また、速報版の公開後、ホームページに確

また、速報版の公開後、ホームページに確定版を掲載するが、従来は５日から１週間ぐ

定版を掲載するが、従来は５日から１週間ぐ

らい掛かっていたものを、２日以内に公表すらい掛かっていたものを、２日以内に公表することを目標に設定していたが、こちらも目ることを目標に設定していたが、こちらも目標を達成することができた。

標を達成することができた。

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

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第１弾

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

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第１弾

本実証によって期待される効果として、本実証によって期待される効果として、会見録作成業務時間を「約 10 時間から約２

会見録作成業務時間を「約 10 時間から約２時間に短縮」としていたが、実際は文字起こ

時間に短縮」としていたが、実際は文字起こしの精度が環境によりムラがあったため、しの精度が環境によりムラがあったため、全て作業が短縮化に繋がったわけではなか全て作業が短縮化に繋がったわけではなかった。しかし、ある程度の精度があれば文字った。しかし、ある程度の精度があれば文字起こしした上で聞きながら修正するのと、起こしした上で聞きながら修正するのと、最初から文字起こしするのでは、職員の負最初から文字起こしするのでは、職員の負担は大きく異なった。

担は大きく異なった。

情報発信力についても、以前は会見録の情報発信力についても、以前は会見録のⅡ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験期待される効果

速報版を公開していなかったが、即日公開す第１弾

ることができるようになった。

ることができるようになった。

Ｆ

Ｆ

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 第２弾

第２弾は、過去の県の審議会等の公開会議録の要約サービスを行った。審議会の議事録

録の要約サービスを行った。審議会の議事録

は２時間の会議で３～４万字になる。これまは２時間の会議で３～４万字になる。これまで以上に多くの人に読んでもらうため、読みで以上に多くの人に読んでもらうため、読みやすい分量に要約された概要を理解してもやすい分量に要約された概要を理解してもらい、興味に繋がれば全文読んでもらおうとらい、興味に繋がれば全文読んでもらおうという主旨である。県政に興味を持ってもらういう主旨である。県政に興味を持ってもらう

きっかけになる機能として考えている。

きっかけになる機能として考えている。

既にホームページに公開されている審議

既にホームページに公開されている審議会の議事録を三つサンプリングし、要約す

会の議事録を三つサンプリングし、要約するサイトを提供した。今回は会議録全体だるサイトを提供した。今回は会議録全体だ

けでなく、議題ごとの要約も可能だ。

けでなく、議題ごとの要約も可能だ。

さらに、ハイライト機能を搭載した。これ

さらに、ハイライト機能を搭載した。これは、全文の中で要約された文章を見出しとは、全文の中で要約された文章を見出しとして表示し、省略した文章を格納して表示

して表示し、省略した文章を格納して表示させない機能である。展開することで全文させない機能である。展開することで全文表示させることができる。

表示させることができる。

今回の要約機能は文章が 100 文あり、要今回の要約機能は文章が 100 文あり、要約率が 20％である場合、100 文の中から重約率が 20％である場合、100 文の中から重Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

第２弾

機能である。

第１弾

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 第２弾

第２弾は、過去の県の審議会等の公開会議

要な 20 文を抜き出し、組み立て直すという

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験期待される効果

速報版を公開していなかったが、即日公開す

要な 20 文を抜き出し、組み立て直すという

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験

第２弾

機能である。

抽出された文章だけでなく、ハイライト機能によって抽出されなかった文章も表示でき、要約された文章を改めて確認することができることも特徴の一つであると考えている。
期待される効果として、情報発信力強化とビッグデータ活用を期待した。これまでにはなか7783抽出された文章だけでなく、ハイライト機能によって抽出されなかった文章も表示でき、要約された文章を改めて確認することができることも特徴の一つであると考えている。
期待される効果として、情報発信力強化とビッグデータ活用を期待した。これまでにはなか

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った要約版を提供することで、県民の方々がった要約版を提供することで、県民の方々が情報を受け取りやすくし、新たな行政サービ

情報を受け取りやすくし、新たな行政サービスとして展開された。

スとして展開された。

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 第２弾
期待される効果

Ｇ Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 結果概要（第１弾）

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 第２弾
期待される効果ＧⅡ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 結果概要（第１弾）

第１弾では、122 日間のうち、ユニーク第１弾では、122 日間のうち、ユニーク

アクセス数は 7,294 人、１日当たり平均 60

アクセス数は 7,294 人、１日当たり平均 60人が閲覧したという結果になった。開始し人が閲覧したという結果になった。開始して約１か月は、一日平均 100 人程度が閲覧て約１か月は、一日平均 100 人程度が閲覧していたため、非常に興味を持たれていしていたため、非常に興味を持たれていた。従来の徳島県のホームページへのアクた。従来の徳島県のホームページへのアク

セス数は約 50 アクセスだったがユニーク

セス数は約 50 アクセスだったがユニーク

アクセス数ではないため、アクセス数の伸

アクセス数ではないため、アクセス数の伸びは２倍以上になったと考えている。

びは２倍以上になったと考えている。

知事の定例記者会見は月曜日に行われ結果概要（第１弾）

るが、１週間のアクセス数の推移を見ると、知事の定例記者会見は月曜日に行われ結果概要（第１弾）

るが、１週間のアクセス数の推移を見ると、徐々に曜日を追うごとにアクセス数は減少しているため、会見当日に公表を行う「速報性」の徐々に曜日を追うごとにアクセス数は減少しているため、会見当日に公表を行う「速報性」の意味は大きかったと考える。

意味は大きかったと考える。

最終的な要約サービス提供数は、122 日間で 31,143 回、１日平均 255 回の利用があった。
「音

最終的な要約サービス提供数は、122 日間で 31,143 回、１日平均 255 回の利用があった。
「音

声認識及び文字起こし」の実施状況については、速報版の即日公表及び確定版の２日後公表共

声認識及び文字起こし」の実施状況については、速報版の即日公表及び確定版の２日後公表共

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に全て実施することができた。また、職員のに全て実施することができた。また、職員の負担軽減に大きく貢献できたと聞いてい負担軽減に大きく貢献できたと聞いている。

る。

利用者満足度を「参考になった」「どちら

利用者満足度を「参考になった」「どちらともいえない」「参考にならなかった」の３ともいえない」「参考にならなかった」の３択で行ったが、約９割が「参考になった」と択で行ったが、約９割が「参考になった」と評価している。ここまで評価していただける

評価している。ここまで評価していただけるのはありがたいと思っている。

のはありがたいと思っている。

結果概要（第１弾）

Ｈ Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 結果概要（第２弾）

結果概要（第１弾）

Ｈ Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 結果概要（第２弾）

第２弾では、実証実験期間が短く、定例記

第２弾では、実証実験期間が短く、定例記

者会見のように毎回情報を更新するわけで者会見のように毎回情報を更新するわけではないため、
期間中のアクセス数は 1,807 回はないため、期間中のアクセス数は 1,807 回と第１弾と比較して少なくなったが、利用と第１弾と比較して少なくなったが、利用者満足度については約９割の方が「参考に者満足度については約９割の方が「参考になった」と回答をいただいている。

なった」と回答をいただいている。

結果概要（第２弾）

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結果概要（第２弾）

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Ｉ Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 アンケートによるご意見

Ｉ

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 アンケートによるご意見

アンケートの中で、「今後、どのような場

アンケートの中で、「今後、どのような場

面で「ＡＩ要約サービス」があると便利か」

面で「ＡＩ要約サービス」があると便利か」と質問したところ、行政サービスや大学の論と質問したところ、行政サービスや大学の論文等が挙げられた。分量のある文章を要約す文等が挙げられた。分量のある文章を要約することがある分野では、需要があると考えてることがある分野では、需要があると考えて

いる。

いる。

最後の自由記述の設問で自由な意見を最後の自由記述の設問で自由な意見を求めた結果、要約については賛否が分かれる

求めた結果、要約については賛否が分かれる結果となった。取組の姿勢について評価して結果となった。取組の姿勢について評価している意見がある反面、要約に対して「粗削りいる意見がある反面、要約に対して「粗削りアンケートによるご意見な印象がある」「要約のレベル上げが必要でアンケートによるご意見な印象がある」「要約のレベル上げが必要である」という意見も挙げられた。
「精度が良い」という意見も挙げられたが、まだ満足していなある」という意見も挙げられた。
「精度が良い」という意見も挙げられたが、まだ満足していない人もいると考えている。

い人もいると考えている。

Ｊ

Ｊ

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 評価

Ⅱ.徳島発！「ＡＩ要約サービス」実証実験 評価非常に高い評価を受け、今後にも期待さ非常に高い評価を受け、今後にも期待されているように感じた。引き続き、自動文字

れているように感じた。引き続き、自動文字起こしを含めた要約サービスを活用して、起こしを含めた要約サービスを活用して、「働き方改革」や「情報発信強化」につなげ「働き方改革」や「情報発信強化」につなげていきたい。

ていきたい。

評価

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評価

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③「実証」から「実装」へ③「実証」から「実装」へ

Ａ 実証から実装へ

Ａ

実証から実装へ

ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証

ＡＩ活用「阿波おどり FAQ サービス」実証

実験を通した実装の形として、民泊事業者の実験を通した実装の形として、民泊事業者の届出関連の FAQ サービス「ＡＩ活用双方向型

届出関連の FAQ サービス「ＡＩ活用双方向型

導入サポートシステム」を実施。アクセス数

導入サポートシステム」を実施。アクセス数も多く一定の効果があったと聞いている。

も多く一定の効果があったと聞いている。

また、今年度、四つの分野の行政手続きにまた、今年度、四つの分野の行政手続きに関する問合せについて、人工知能による FAQ

関する問合せについて、人工知能による FAQ

サービス「ＡＩ活用双方向型 FAQ システム導サービス「ＡＩ活用双方向型 FAQ システム導入サポート業務」に取り組んでおり、12 月か入サポート業務」に取り組んでおり、12 月から運用開始される予定。

ら運用開始される予定。

その他、「阿波おどりＡＩコンシェルジュ」

その他、「阿波おどりＡＩコンシェルジュ」

も、徳島市を主体に今年度も実施されている。

も、徳島市を主体に今年度も実施されている。

自動文字起こし・ＡＩ要約活用技術は、10

自動文字起こし・ＡＩ要約活用技術は、10

月 15 日から運用を開始している。今回は公月 15 日から運用を開始している。今回は公開されている審議会や協議会のすべてを対開されている審議会や協議会のすべてを対象として導入しようと考えている。年間、審象として導入しようと考えている。年間、審議会が 260 回、記者会見が 36 回、その他、議会が 260 回、記者会見が 36 回、その他、庁内会議が 100 回程度開催されるため、年間庁内会議が 100 回程度開催されるため、年間で合計 400 回程度の文字起こし作業が発生で合計 400 回程度の文字起こし作業が発生する計算になる。その部分に自動文字起こしする計算になる。その部分に自動文字起こし

及び要約サービスを行っていきたいと考え及び要約サービスを行っていきたいと考え

ている。

ている。

「実証」から「実装」へ

8187「実証」から「実装」へ

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Ｂ 第４次産業革命に向けた徳島県での取組み 「とくしま IoT 等推進ネットワーク」

Ｂ

第４次産業革命に向けた徳島県での取組み 「とくしま IoT 等推進ネットワーク」

徳島県では、第４次産業革命に向けて、本

徳島県では、第４次産業革命に向けて、本格的に様々な取組を行っている。第４次産

格的に様々な取組を行っている。第４次産

業革命に向けて何が重要か検討したとこ

業革命に向けて何が重要か検討したところ、多様な人材や英知を集結した組織づく

ろ、多様な人材や英知を集結した組織づくりが必要であると思った。そのため、今年かりが必要であると思った。そのため、今年から「とくしま IoT 等推進ネットワーク」を開

ら「とくしま IoT 等推進ネットワーク」を開催した。最新情報や交流の場、ビジネスマッ

催した。最新情報や交流の場、ビジネスマッ

チングの機会を提供し、企業、行政、大学がチングの機会を提供し、企業、行政、大学が交流している。県が事務局を務めており、現交流している。県が事務局を務めており、現在は 33 団体参加している。

在は 33 団体参加している。
第４次産業革命に向けた徳島県での取組みとくしま IoT 等推進ネットワーク

Ｃ

第４次産業革命に向けた徳島県での取組み 「とくしま IoT プラットフォーム」

第４次産業革命に向けた徳島県での取組みとくしま IoT 等推進ネットワーク

Ｃ

第４次産業革命に向けた徳島県での取組み 「とくしま IoT プラットフォーム」

徳島県では、情報基盤の強化も行ってお徳島県では、情報基盤の強化も行っており、「とくしま IoT プラットフォーム」を構り、「とくしま IoT プラットフォーム」を構築している。データ共通基盤を構築するこ

築している。データ共通基盤を構築することで、様々な分野の様々なデータを収集、共とで、様々な分野の様々なデータを収集、共有し、サービスにつなげることを目的とし有し、サービスにつなげることを目的としている。このような情報基盤は企業が単独ている。このような情報基盤は企業が単独で作ると非常にコストが掛かるため、県がで作ると非常にコストが掛かるため、県が主導で構築し、ビッグデータや人工知能を主導で構築し、ビッグデータや人工知能を使ったサービス展開ができる企業に利用し使ったサービス展開ができる企業に利用してもらおうと考えている。

てもらおうと考えている。
第４次産業革命に向けた徳島県での取組みとくしま IoT プラットフォーム

ネットワークについては、人工知能や IoTをよく分かっていない企業もあるため、意識をよく分かっていない企業もあるため、意識を啓発する目的もある。

を啓発する目的もある。

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第４次産業革命に向けた徳島県での取組みとくしま IoT プラットフォーム

ネットワークについては、人工知能や IoT

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Ｄ 第４次産業革命に向けた徳島県での取組み その他平成 30 年度当初予算事業
県の事業として、会計事務自動化実証事業

Ｄ

第４次産業革命に向けた徳島県での取組み その他平成 30 年度当初予算事業

県の事業として、会計事務自動化実証事業

として RPA の導入を目指している。

として RPA の導入を目指している。

徳島県では、年間 26 万件を超える支払業務

徳島県では、年間 26 万件を超える支払業務

作業の一部を、RPA でオートメーション化作業の一部を、RPA でオートメーション化

し、省力化する予定である。請求書の確認かし、省力化する予定である。請求書の確認から、決済までの作業をオートメーション化

ら、決済までの作業をオートメーション化することで、一部の業務は大きく省力化さすることで、一部の業務は大きく省力化されると思う。

れると思う。

また、本県では企業局において設備のトラ

また、本県では企業局において設備のトラ

ブルを事前に検知し回避するためのトラブ

ブルを事前に検知し回避するためのトラブ

ルシューティング試験システム構築事業とルシューティング試験システム構築事業という事業を予定している。高度な技術が必要いう事業を予定している。高度な技術が必要になり、ＡＩ導入に多大な費用も想定されるになり、ＡＩ導入に多大な費用も想定されるので慎重に進めている。

ので慎重に進めている。

南海トラフ地震に対して、救助活動を含めた

南海トラフ地震に対して、救助活動を含めた避難シミュレーションを行い、避難誘導の最適

避難シミュレーションを行い、避難誘導の最適化や的確な救助に活用しようと考える津波避難化や的確な救助に活用しようと考える津波避難シミュレーションや阿波ＡＩナビゲイトでシミュレーションや阿波ＡＩナビゲイトでは、観光ルートを人工知能が提案するなど、は、観光ルートを人工知能が提案するなど、様々な分野で取組を進めている

様々な分野で取組を進めている

第４次産業革命に向けた徳島県での取組み
その他平成 30 年度当初予算事業

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第４次産業革命に向けた徳島県での取組み
その他平成 30 年度当初予算事業

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（３）「徳島県

議事録要約システム」に関するＱ＆Ａ（３）「徳島県

徳島県政策創造部 総合政策課

徳島県政策創造部 総合政策課

主任 天羽宏彰氏

主任 天羽宏彰氏① 実証実験に至るまでの経緯②

議事録要約システム」に関するＱ＆Ａ①

実証実験に至るまでの経緯

Ｑ

株式会社メディアドゥとの実証実験はどのような経緯で行ったか。

Ｑ

株式会社メディアドゥとの実証実験はどのような経緯で行ったか。

Ａ

メディアドゥより技術を実証するために実験を行いたいという意向があり、メディアド

Ａ

メディアドゥより技術を実証するために実験を行いたいという意向があり、メディアド

ゥの提案を受けて実証実験を行った。県としてもＡＩ活用のテーマを探っている段階であゥの提案を受けて実証実験を行った。県としてもＡＩ活用のテーマを探っている段階であったため、両者の意見が一致し、実験に至った。

ったため、両者の意見が一致し、実験に至った。

徳島県がＡＩ活用を推進する背景として、光ブロードバンド環境を県全域に整備してい徳島県がＡＩ活用を推進する背景として、光ブロードバンド環境を県全域に整備している点が挙げられる。そのような環境を生かし、様々な ICT の政策を推進して様々な企業のる点が挙げられる。そのような環境を生かし、様々な ICT の政策を推進して様々な企業の誘致を進めていく中で提案を受けた。

誘致を進めていく中で提案を受けた。

Ｑ

実証実験を行うに当たって、組織内でどのような検討を行ったか。

Ｑ

実証実験を行うに当たって、組織内でどのような検討を行ったか。

Ａ

メディアドゥから提案された技術を行政のニーズにどのように落とし込み、どのようなＡ

メディアドゥから提案された技術を行政のニーズにどのように落とし込み、どのような効果が期待できるかについて検討した。あくまで可能性の検討である。実証実験の段階で効果が期待できるかについて検討した。あくまで可能性の検討である。実証実験の段階では、投資コストは掛かっていない。

は、投資コストは掛かっていない。

実証実験に対する評価②

実証実験に対する評価

Ｑ

要約や文字起こしの精度は実証実験前の期待どおりの精度だったのか。

Ｑ

要約や文字起こしの精度は実証実験前の期待どおりの精度だったのか。

Ａ

文字起こしについては、話し方一つで精度が大きく変わるので、当初想定していた精度

Ａ

文字起こしについては、話し方一つで精度が大きく変わるので、当初想定していた精度より劣る部分もあった。しかし、実証実験中に精度が向上し、最終的に５～８割程度の精より劣る部分もあった。しかし、実証実験中に精度が向上し、最終的に５～８割程度の精度となっている。実務者の話でも、「時間短縮以上に作業を行うことによる精神的ストレ度となっている。実務者の話でも、「時間短縮以上に作業を行うことによる精神的ストレスを大きく軽減できた」と好評価であった。

スを大きく軽減できた」と好評価であった。

要約については、ある程度想定していた部分を下回ることはなかったが、今後の精度の向上を期待している。

要約については、ある程度想定していた部分を下回ることはなかったが、今後の精度の向上を期待している。

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Ｑ

要約の精度について、検証等は行っているか。

Ｑ

要約の精度について、検証等は行っているか。

Ａ

行っている。審議会のような場だと、発言の順序が重要であるが、当初の要約では発言Ａ行っている。審議会のような場だと、発言の順序が重要であるが、当初の要約では発言の順序が入れ替わってしまっていたため、発言の順序は変更しないように要望を出した。

の順序が入れ替わってしまっていたため、発言の順序は変更しないように要望を出した。

要約結果の整合性において、要約する文章ごとに何万字もの文章を一つ一つ検証するこ

要約結果の整合性において、要約する文章ごとに何万字もの文章を一つ一つ検証することはできないが、今回の要約技術上、文章自体が変更されない点、発言順序を変更しないとはできないが、今回の要約技術上、文章自体が変更されない点、発言順序を変更しないようにした点からある程度要約の整合性は担保できていると見込んでいる。この要約技術ようにした点からある程度要約の整合性は担保できていると見込んでいる。この要約技術

は要約結果を読んで興味が湧いた方に全文を読んでもらうためのサービスでもあるため、は要約結果を読んで興味が湧いた方に全文を読んでもらうためのサービスでもあるため、詳細な内容を知りたい場合は、全文を閲覧していただきたいと思う。

詳細な内容を知りたい場合は、全文を閲覧していただきたいと思う。

また、今回の実証実験は、人工知能を体験してもらい、理解してもらう目的もあった。

また、今回の実証実験は、人工知能を体験してもらい、理解してもらう目的もあった。

体験してもらった上で、アンケートで有用性が確認できたため、実装することになった。

体験してもらった上で、アンケートで有用性が確認できたため、実装することになった。

Ｑ

会見録作成はシステム導入前、導入後それぞれ何名程度で行っていたのか。

Ｑ

会見録作成はシステム導入前、導入後それぞれ何名程度で行っていたのか。

Ａ２名程度で行っており、導入前と導入後で人数は変えていない。ただし、自動文字起こＡ２名程度で行っており、導入前と導入後で人数は変えていない。ただし、自動文字起こ

しによるそれぞれの作業時間は減少した。当初、期待される効果として作業時間を５分のしによるそれぞれの作業時間は減少した。当初、期待される効果として作業時間を５分の１としていたが、実証実験として試行錯誤する中での状況を踏まえると、体感としては半１としていたが、実証実験として試行錯誤する中での状況を踏まえると、体感としては半分程度である。今回の実証をもとにシステムの改良や作業に慣れることでさらに作業時間分程度である。今回の実証をもとにシステムの改良や作業に慣れることでさらに作業時間が削減されると思われる。Google の音声認識エンジン自体も今後の精度向上が期待できるが削減されると思われる。Google の音声認識エンジン自体も今後の精度向上が期待できる

ので、文字起こしに掛かる時間は年々減少していくのではないか。

ので、文字起こしに掛かる時間は年々減少していくのではないか。

Ｑ

第１弾は１日平均 255 回の要約サービス提供数があったのに比べ、第２弾は１日平均 42回の要約サービス提供数と差があるが、どのような原因が考えられるか。
Ａ

第１弾の定例記者会見では原則毎週開催されるもので、情報がその都度更新されていた

Ｑ

第１弾は１日平均 255 回の要約サービス提供数があったのに比べ、第２弾は１日平均 42回の要約サービス提供数と差があるが、どのような原因が考えられるか。
Ａ

第１弾の定例記者会見では原則毎週開催されるもので、情報がその都度更新されていたため、同じ方が複数回サービスを受けている。第２弾は既に開催された過去の審議会の中ため、同じ方が複数回サービスを受けている。第２弾は既に開催された過去の審議会の中から三つを選び要約サービスを提供する内容であり、「既に出ている情報であること」「何から三つを選び要約サービスを提供する内容であり、「既に出ている情報であること」「何度も更新される情報ではないこと」などが要因だと考えられる。

度も更新される情報ではないこと」などが要因だと考えられる。

Ｑ

実証実験の中でどのような要望を出したか。また、それらは現在改善されているか。

Ｑ

実証実験の中でどのような要望を出したか。また、それらは現在改善されているか。

Ａ

より現場での使用感が高まるよう、文字起こしの編集方法や、画面のレイアウト等の要Ａ

より現場での使用感が高まるよう、文字起こしの編集方法や、画面のレイアウト等の要望を出し、全て改善された。実証実験ということもあり、メディアドゥも要望をくみ取っ望を出し、全て改善された。実証実験ということもあり、メディアドゥも要望をくみ取ってくれてかなり使いやすくなっている。

てくれてかなり使いやすくなっている。

Ｑ

現在は改善の要望は出していないのか。

Ｑ

現在は改善の要望は出していないのか。

Ａ

実証実験であったため現在の要望はないが、実証実験終了後での検証において改善に向Ａ

実証実験であったため現在の要望はないが、実証実験終了後での検証において改善に向けての意見交換は行った。今回の実証実験に限らず、自動文字起こしの課題として、専門

けての意見交換は行った。今回の実証実験に限らず、自動文字起こしの課題として、専門

用語の変換率の精度が挙げられる。ＡＩが自ら学んでくれるのが一番だが、単語登録機能

用語の変換率の精度が挙げられる。ＡＩが自ら学んでくれるのが一番だが、単語登録機能

等の精度を上げる方法など、今後の技術の進化に期待したい。

等の精度を上げる方法など、今後の技術の進化に期待したい。

Ｑ

要約するための元となるテキストデータはどのようにアップロードしているのか。

Ｑ

要約するための元となるテキストデータはどのようにアップロードしているのか。

Ａ

本サービスでは、実証実験の際に用意していた特設サイトを準備してもらい、そこに県Ａ

本サービスでは、実証実験の際に用意していた特設サイトを準備してもらい、そこに県のほうからアップロードする形になると思う。特設サイトの管理はメディアドゥだが、簡のほうからアップロードする形になると思う。特設サイトの管理はメディアドゥだが、簡単にサイトへのアップロードや編集を行える仕組みを作ってもらっている。県のホームペ

単にサイトへのアップロードや編集を行える仕組みを作ってもらっている。県のホームページで使用しているシステムと変わらないので、職員が使いやすいように作られている。

ージで使用しているシステムと変わらないので、職員が使いやすいように作られている。

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③ 投資コストについて
Ｑ③

ＡＩ活用関連事業の予算化を行っているとのことだが、予算はどの程度確保しているの投資コストについて
Ｑ

ＡＩ活用関連事業の予算化を行っているとのことだが、予算はどの程度確保しているの

か。

か。

Ａ

今回、ＡＩ要約システムを公募した際の予定価格は 280 万円である。

Ａ

今回、ＡＩ要約システムを公募した際の予定価格は 280 万円である。

Ｑ

ＡＩに関係するものは、この要約システムが全てなのか

Ｑ

ＡＩに関係するものは、この要約システムが全てなのかＡ

ＡＩをはじめとする関連の予算は３億数千万円程度で、要約はあくまでその一部である。

Ａ

ＡＩをはじめとする関連の予算は３億数千万円程度で、要約はあくまでその一部である。

その他のＡＩ活用として、FAQ サービスにＡＩソフトを導入しようと考えており、去年、実その他のＡＩ活用として、FAQ サービスにＡＩソフトを導入しようと考えており、去年、実証実験も行っている。その他に民泊手続きの実証実験も行った。また、ＡＩ関連企業の誘証実験も行っている。その他に民泊手続きの実証実験も行った。また、ＡＩ関連企業の誘致に対して補助金を交付しようと考えている。そのように様々なことに取り組もうと考え致に対して補助金を交付しようと考えている。そのように様々なことに取り組もうと考え

ている。

ている。

県の今年度予算のプレス資料の中で、働き方改革に資するものとして、県庁内や行政機県の今年度予算のプレス資料の中で、働き方改革に資するものとして、県庁内や行政機関の業務効率化の推進をしている。その中でＡＩを活用した業務改善という部分に 350 万関の業務効率化の推進をしている。その中でＡＩを活用した業務改善という部分に 350 万円を確保している。全庁で IoT、ビッグデータ、ＡＩ等の利活用により地域課題の解決を図円を確保している。全庁で IoT、ビッグデータ、ＡＩ等の利活用により地域課題の解決を図るとともに、新たな産業・サービスの創出を目指す「インダストリー4.0」に取り組むため、るとともに、新たな産業・サービスの創出を目指す「インダストリー4.0」に取り組むため、「インダストリー4.0 推進統括本部」を設置し、５億１千万を予算として、IoT やＡＩ等の「インダストリー4.0 推進統括本部」を設置し、５億１千万を予算として、IoT やＡＩ等の新技術を活用する取組を行っている。その中のＡＩ活用に関する予算を合算すると３億数新技術を活用する取組を行っている。その中のＡＩ活用に関する予算を合算すると３億数千万円となる。ＡＩに特化した取組ではなく、IoT、ビッグデータ及びＡＩの三つをキーワ

千万円となる。ＡＩに特化した取組ではなく、IoT、ビッグデータ及びＡＩの三つをキーワ

ードに進めている。

ードに進めている。

Ｑ

要約サービスを使用する上で、維持管理費について企業と検討は行っているか。

Ｑ

要約サービスを使用する上で、維持管理費について企業と検討は行っているか。

Ａ

システムの購入ではなくライセンスの使用という形となる。

Ａ

システムの購入ではなくライセンスの使用という形となる。

Ｑ

要約サービス導入に伴って、集音機器等のハード面への投資は考えているか。

Ｑ

要約サービス導入に伴って、集音機器等のハード面への投資は考えているか。

Ａ

既存の会議システムにおける音響環境を活用することを考えているため、現在のところ

Ａ

既存の会議システムにおける音響環境を活用することを考えているため、現在のところ

大きなハード整備の予定はない。

大きなハード整備の予定はない。

Ｑ

メディアドゥではパソコンのスペックを不安視していたが、その部分の心配はないか。

Ｑ

メディアドゥではパソコンのスペックを不安視していたが、その部分の心配はないか。

Ａ

パソコンについては、専用のパソコンを用意することを考えている。既存のパソコンをＡ

パソコンについては、専用のパソコンを用意することを考えている。既存のパソコンを利用するか、新たに用意するかは検討中である。できるだけ設備投資はかけずに導入した利用するか、新たに用意するかは検討中である。できるだけ設備投資はかけずに導入した

い。

い。

Ｑ

テキスト化された文章に対してマーキング作業を行ったと思うが、その作業は手間取ることなく行うことができたか。
Ａ

Ｑ

テキスト化された文章に対してマーキング作業を行ったと思うが、その作業は手間取ることなく行うことができたか。

マーキング自体は使いやすく簡便なシステムである。作業量も文字起こしの精度によるが、大きく手間取るものではない。

Ａ

マーキング自体は使いやすく簡便なシステムである。作業量も文字起こしの精度によるが、大きく手間取るものではない。

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④ 本格的導入に当たって解決すべき課題、対応策④

Ｑ

クラウド等の外部サーバを使用していたか。

Ｑ

クラウド等の外部サーバを使用していたか。

Ａ

実証実験では秘密保持契約を結び、情報管理をした上でクラウドを使用していた。さらＡ

実証実験では秘密保持契約を結び、情報管理をした上でクラウドを使用していた。さらに外部サーバに渡すデータが公開している音声と文字のみとなっており、個人情報に係るに外部サーバに渡すデータが公開している音声と文字のみとなっており、個人情報に係るデータは含まれないため問題はない。

データは含まれないため問題はない。

Ｑ

要約を行うことで、本来の意味が損なわれる可能性があると思うが、そのような場合のＱ

対応策は検討しているか。
Ａ

要約を行うことで、本来の意味が損なわれる可能性があると思うが、そのような場合の対応策は検討しているか。

今回はあくまでも実証実験という形で行ったもので、その趣旨を理解いただくための注Ａ

今回はあくまでも実証実験という形で行ったもので、その趣旨を理解いただくための注

意書きを載せるほか、第２弾の審議会を対象とした要約サービスでは、時系列順で要約す

意書きを載せるほか、第２弾の審議会を対象とした要約サービスでは、時系列順で要約す

るようにするなど意味が損なわれないよう対応した。

るようにするなど意味が損なわれないよう対応した。

Ｑ

文字起こしシステムの活用頻度は年間どの程度を想定しているか。

Ｑ

文字起こしシステムの活用頻度は年間どの程度を想定しているか。

Ａ

定例記者会見や審議会、庁議など数百回程度活用できればと考えている。

Ａ

定例記者会見や審議会、庁議など数百回程度活用できればと考えている。

Ｑ

システムを運用する中で職員が気を付けるべき点はあるか。

Ｑ

システムを運用する中で職員が気を付けるべき点はあるか。

Ａ

特にない。可能な限り、これまでの環境を変えずに導入することが理想である。働き方

Ａ

特にない。可能な限り、これまでの環境を変えずに導入することが理想である。働き方改革として意識してもらうことが目的なので、使いこなしてもらいたい。

改革として意識してもらうことが目的なので、使いこなしてもらいたい。

Ｑ

本システムの庁内活用は想定しているか。

Ｑ

本システムの庁内活用は想定しているか。

Ａ

対象は基本的に公表している会議等に限っている。

Ａ

対象は基本的に公表している会議等に限っている。

Ｑ

議事録以外に要約機能を活用できる業務、分野はあるか。

Ｑ

議事録以外に要約機能を活用できる業務、分野はあるか。

Ａ

論文やレポートなど、情報発信する分野は多いので、そのような資料を多くの方に見てＡ

論文やレポートなど、情報発信する分野は多いので、そのような資料を多くの方に見てもらうために要約システムを活用できるのでは。
⑤

本格的導入に当たって解決すべき課題、対応策

住民からの反応・今後の PR 方法についてもらうために要約システムを活用できるのでは。
⑤

住民からの反応・今後の PR 方法についてＱ

住民の利用数は期待どおりだったか。

Ｑ

住民の利用数は期待どおりだったか。

Ａ

期待以上に多くの方々からの利用があったと感じている。

Ａ

期待以上に多くの方々からの利用があったと感じている。

Ｑ

システムに関して、住民からハイライト機能の追加の要望があったと思うが、そのほか

Ｑ

システムに関して、住民からハイライト機能の追加の要望があったと思うが、そのほかに住民からの要望はあったか。
Ａに住民からの要望はあったか。

要約の精度に対する要望や「なぜこの要約結果になったのか」など仕組みに関する質問

はあった。
Ｑ

要約の精度に対する要望や「なぜこの要約結果になったのか」など仕組みに関する質問はあった。

ホームページや SNS で周知を行っていたが、今後さらに多くの方に利用してもらうために考えている PR 方法はあるか。
Ａ

Ａ
Ｑ

ホームページや SNS で周知を行っていたが、今後さらに多くの方に利用してもらうために考えている PR 方法はあるか。

PR の方法については実装に向けて検討中である。基本的にはこれまで通りの方法に加え定例記者会見など効果的に PR してまいりたい。

Ａ

PR の方法については実装に向けて検討中である。基本的にはこれまで通りの方法に加え定例記者会見など効果的に PR してまいりたい。

Ｑ

他の自治体への発信は検討しているか。

Ｑ

他の自治体への発信は検討しているか。

Ａ

問合せも多く頂いているので、マスコミに取り上げてもらうことで、周知がされている

Ａ

問合せも多く頂いているので、マスコミに取り上げてもらうことで、周知がされていると考えている。そのほかに、事例活用の報告や、こちらの研究報告書を通じて、知ってもと考えている。そのほかに、事例活用の報告や、こちらの研究報告書を通じて、知ってもらうこともできると思う。

らうこともできると思う。

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⑥ 今後のＡＩのサービス展開⑥

今後のＡＩのサービス展開

Ｑ 「ＡＩの積極的な活用を通じて『県民サービスの向上』や『情報発信の強化』、『働き方Ｑ 「ＡＩの積極的な活用を通じて『県民サービスの向上』や『情報発信の強化』、『働き方改革』の実現にしっかりとつなげて参りたい」とあるが、今後どのようなＡＩのサービス改革』の実現にしっかりとつなげて参りたい」とあるが、今後どのようなＡＩのサービス展開を考えているか。

展開を考えているか。

Ａ 「県民サービスの向上」であれば、FAQ に自動応答ＡＩを活用することで、いつでも質問

Ａ 「県民サービスの向上」であれば、FAQ に自動応答ＡＩを活用することで、いつでも質問に対応できるようになり、県民サービスの向上につなげることができ、それが働き方改革に対応できるようになり、県民サービスの向上につなげることができ、それが働き方改革につながると考えている。また、防災面においては避難シミュレーションにＡＩを活用しにつながると考えている。また、防災面においては避難シミュレーションにＡＩを活用して行うことで効果的な避難誘導を図ることや、インフラの維持補修での活用、観光分野でて行うことで効果的な避難誘導を図ることや、インフラの維持補修での活用、観光分野での情報発信展開など、分野に関わらずＡＩや IoT の活用の可能性については幅広く検討しの情報発信展開など、分野に関わらずＡＩや IoT の活用の可能性については幅広く検討していきたい。

ていきたい。

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第３章

自治体へのＡＩシステム導入に関するアドバイス

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第３章

自治体へのＡＩシステム導入に関するアドバイス

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１

ＡＩシステムの導入に向けたプロセス

１

ＡＩシステムの導入に向けたプロセス

自治体のＡＩの導入に関しては、他の自治体の成功事例を導入すればいいというわけではな

自治体のＡＩの導入に関しては、他の自治体の成功事例を導入すればいいというわけではない。住民ニーズを捉えて導入しなければ、需要のないシステムを導入することにもなりかねない。住民ニーズを捉えて導入しなければ、需要のないシステムを導入することにもなりかねない。

い。

では、自治体は何から検討し、どのような実施体制を作るべきなのか、調査事例から学ぶ。

では、自治体は何から検討し、どのような実施体制を作るべきなのか、調査事例から学ぶ。

(１)何から検討すべきか(１)何から検討すべきか①全国共通のデータ整備①全国共通のデータ整備

全国共通で使えるようなプロトタイプを企業から国へ提案する事業が展開しやすくなるよう、全国共通で使えるようなプロトタイプを企業から国へ提案する事業が展開しやすくなるよう、国が主導することにより、全体で最適化が図れるのではないかと考えられる。大きなデータの中国が主導することにより、全体で最適化が図れるのではないかと考えられる。大きなデータの中で、共通して活用できるデータについては、国が主導して全体で最適化するという視点が大事でで、共通して活用できるデータについては、国が主導して全体で最適化するという視点が大事である。民間のデータを行政に活用する枠組みは必要であり、それが実現できれば、データを自力ある。民間のデータを行政に活用する枠組みは必要であり、それが実現できれば、データを自力で収集する必要もなくなる。そのためにも、自治体がまとまって、「国全体で最適化を図るよう」で収集する必要もなくなる。そのためにも、自治体がまとまって、「国全体で最適化を図るよう」国に対し働きかけを行うことも視野に入れる必要がある。

国に対し働きかけを行うことも視野に入れる必要がある。

また、行政の大きな横連携として、国にデータベース化を依頼する方法がある。特に戸籍関係

また、行政の大きな横連携として、国にデータベース化を依頼する方法がある。特に戸籍関係のシステムでは、日本加除出版株式会社が公開しているデータをデータベース化して、それを各のシステムでは、日本加除出版株式会社が公開しているデータをデータベース化して、それを各自治体が利用できれば、負担を減らして戸籍システムや窓口サービス等の問題を解決することが自治体が利用できれば、負担を減らして戸籍システムや窓口サービス等の問題を解決することができる。そのような環境づくりが重要だと考えられる。

できる。そのような環境づくりが重要だと考えられる。

②ＡＩ導入の検討方法②ＡＩ導入の検討方法

働き方改革のＡＩと職員の住み分けについて、役割分担を意識しながら、始めにどの段階まで

働き方改革のＡＩと職員の住み分けについて、役割分担を意識しながら、始めにどの段階まで導入するのかを検討し、さらにそれをどのように発展させていくのかが課題である。ＡＩは徐々導入するのかを検討し、さらにそれをどのように発展させていくのかが課題である。ＡＩは徐々に利用価値が高まるシステムなので、それを考慮して、検討を進めると良い環境が出来上がってに利用価値が高まるシステムなので、それを考慮して、検討を進めると良い環境が出来上がっていくのではないか。

いくのではないか。

③ＡＩ導入の課題③ＡＩ導入の課題

通常、システムを導入する際は、期待できる成果や導入費用を算出した上で議会に通すが、Ａ

通常、システムを導入する際は、期待できる成果や導入費用を算出した上で議会に通すが、Ａ

Ｉシステムを導入済みの自治体でも、成果を具体的に数値化できていない現状があり、今後も難Ｉシステムを導入済みの自治体でも、成果を具体的に数値化できていない現状があり、今後も難しいと思われる。議会での質問に備えるため、失敗の要因を明確にするためのパートナーとししいと思われる。議会での質問に備えるため、失敗の要因を明確にするためのパートナーとして、事業者と連携するのが良い。成果が保証されるまで待つか、先駆者として取り組むか、自治て、事業者と連携するのが良い。成果が保証されるまで待つか、先駆者として取り組むか、自治体の要検討事項である。なお、どの段階で取り組むか、先進団体の状況等を注視し、適時適切な体の要検討事項である。なお、どの段階で取り組むか、先進団体の状況等を注視し、適時適切な判断を行う必要がある。

判断を行う必要がある。

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④実際の事例④実際の事例

以下はどの自治体でも活用の可能性のある事例を挙げている。汎用的な事例であるため、費用面でも比較的導入が容易で、先行的に導入の検討が可能である。
Ａ

チャットボット

以下はどの自治体でも活用の可能性のある事例を挙げている。汎用的な事例であるため、費用面でも比較的導入が容易で、先行的に導入の検討が可能である。
Ａ

チャットボット

ＡＩ導入には様々な問題があり、特に費用対効果とデータ整備のハードルが高い点が挙げら

ＡＩ導入には様々な問題があり、特に費用対効果とデータ整備のハードルが高い点が挙げられる。しかし、複数の自治体で共通のシステムを導入し、費用を分担する割り勘方式や、共通れる。しかし、複数の自治体で共通のシステムを導入し、費用を分担する割り勘方式や、共通のデータを整備することで解決を図ることができる。そのような解決方法を取ることが可能なのデータを整備することで解決を図ることができる。そのような解決方法を取ることが可能なシステムとして、チャットボットが既に導入されている。横連携を前提とした窓口に関連するシステムとして、チャットボットが既に導入されている。横連携を前提とした窓口に関連する

チャットボットのＡＩを導入していく方法がある。

チャットボットのＡＩを導入していく方法がある。

Ｂ

Ｂ

ＡＩ‐ＯＣＲ

ＡＩ‐ＯＣＲ

紙のデータの問題については、ＡＩ‐ＯＣＲ等を活用してデータベース化することにより、紙のデータの問題については、ＡＩ‐ＯＣＲ等を活用してデータベース化することにより、

RPA の導入も円滑に進み、データベースの構築とＡＩの活用を並行して行う環境づくりを行う

RPA の導入も円滑に進み、データベースの構築とＡＩの活用を並行して行う環境づくりを行う

方法がある。

方法がある。

ＣＣ

画像認識システム

画像認識システム

画像認識システムについては、交通量調査や農業等への活用が考えられる。画像認識の課題

画像認識システムについては、交通量調査や農業等への活用が考えられる。画像認識の課題

として、データの収集が挙げられるが、千葉市の道路舗装損傷自動抽出システムのように、他として、データの収集が挙げられるが、千葉市の道路舗装損傷自動抽出システムのように、他の自治体と協力してデータを収集することで、比較的、導入のハードルを下げることができる。

の自治体と協力してデータを収集することで、比較的、導入のハードルを下げることができる。

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（２）専門職員について（２）専門職員について①専門職員の育成①専門職員の育成

職員については、業務の突き詰め方を学んでもらい、技術的な部分については、技術者に聞い

職員については、業務の突き詰め方を学んでもらい、技術的な部分については、技術者に聞いて進められればよいのではないか。小規模の自治体では、様々な業務を一手に行っている職員もて進められればよいのではないか。小規模の自治体では、様々な業務を一手に行っている職員もおり、そこで何かを始めることは難しく、その場合は自治体全体で取り組んだり、あるいは都道おり、そこで何かを始めることは難しく、その場合は自治体全体で取り組んだり、あるいは都道府県に関与してもらって、技術者との出会いの場を設けるといった工夫をしながら進めることが府県に関与してもらって、技術者との出会いの場を設けるといった工夫をしながら進めることが重要である。

重要である。

②外部からの雇用②外部からの雇用

ＡＩに関する人材の採用は費用が掛かりすぎてしまい難しい。雇用以外の方法として、民間企ＡＩに関する人材の採用は費用が掛かりすぎてしまい難しい。雇用以外の方法として、民間企業で特定部分の頭脳の委託を行っているので、そのような企業にお願いするのが良いのではない

業で特定部分の頭脳の委託を行っているので、そのような企業にお願いするのが良いのではないか。以下は専門人材の確保を行っている事例と人材確保の方法である。

か。以下は専門人材の確保を行っている事例と人材確保の方法である。

Ａ

南山城村 御用聞きＡＩ

Ａ

南山城村 御用聞きＡＩ

地域おこし協力隊制度を活用し、アプリ導入に携わる人材の確保を検討している。地域住民

地域おこし協力隊制度を活用し、アプリ導入に携わる人材の確保を検討している。地域住民の方にスムーズに使ってもらえるようアプリのインストール等を指導する人材を南山城村の外の方にスムーズに使ってもらえるようアプリのインストール等を指導する人材を南山城村の外から探して雇用する予定である。３年間、地域おこし協力隊員として南山城村で過ごしてもらから探して雇用する予定である。３年間、地域おこし協力隊員として南山城村で過ごしてもら

い、その後も継続して南山城村に駐在してもらう予定である。

い、その後も継続して南山城村に駐在してもらう予定である。

Ｂ

Ｂ

Code for Japan「Code for Japan」は、市民が主体となって自分たちの街の課題を技術で解決するコミュニ
ティ作り支援や、自治体への民間人材派遣などの事業に取り組む非営利団体である。

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Code for Japan「Code for Japan」は、市民が主体となって自分たちの街の課題を技術で解決するコミュニ
ティ作り支援や、自治体への民間人材派遣などの事業に取り組む非営利団体である。

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（３）事例調査から学ぶことができたこと①職員とＡＩの役割分担（３）事例調査から学ぶことができたこと①職員とＡＩの役割分担

住民のニーズを捉え、そこに焦点を当てたＡＩを展開し、ＡＩ以外のものについては職員がフ

住民のニーズを捉え、そこに焦点を当てたＡＩを展開し、ＡＩ以外のものについては職員がフォローする体制づくりをすることが非常に重要である。以下はＡＩと人間をうまく組み合わせてォローする体制づくりをすることが非常に重要である。以下はＡＩと人間をうまく組み合わせている事例である。

いる事例である。

Ａ 千葉市 道路舗装損傷自動抽出システム

Ａ

千葉市 道路舗装損傷自動抽出システム

千葉市の道路舗装損傷を自動抽出するシステムは、道路の写真を解析し、どのような対応が千葉市の道路舗装損傷を自動抽出するシステムは、道路の写真を解析し、どのような対応が必要なのかを判断するものである。ＡＩだけでは誤判定する場合があるため、人間がＡＩの判必要なのかを判断するものである。ＡＩだけでは誤判定する場合があるため、人間がＡＩの判断を確認し、学習データとして蓄積している。人間とＡＩ及びディープラーニングを組み合わ断を確認し、学習データとして蓄積している。人間とＡＩ及びディープラーニングを組み合わせ、うまく展開している。

せ、うまく展開している。

ＢＢ

青森県 観光ＡＩコンシェルジュサービス

青森県 観光ＡＩコンシェルジュサービス

青森県と木村技術情報株式会社では、「観光ＡＩコンシェルジュサービス」というチャット

青森県と木村技術情報株式会社では、「観光ＡＩコンシェルジュサービス」というチャット

ボットの導入を進めている。利用者とのやり取りの中で、ＡＩが答えられなかった質問があっボットの導入を進めている。利用者とのやり取りの中で、ＡＩが答えられなかった質問があった際に全てログとして残るため、そのログをデータベース化することで、ＡＩがデータベース

た際に全てログとして残るため、そのログをデータベース化することで、ＡＩがデータベース

を用いて新たに学習し、次回は回答できるようになる。人間が目を通す必要はあるが、ＡＩがを用いて新たに学習し、次回は回答できるようになる。人間が目を通す必要はあるが、ＡＩが回答できる幅が広がるような仕組みになっている。

回答できる幅が広がるような仕組みになっている。

Ｃ 大阪市 戸籍ＡＩシステム

Ｃ

大阪市 戸籍ＡＩシステム

大阪市の戸籍ＡＩシステムでは、ＡＩを成長させるために、検索結果に対して、参考になっ大阪市の戸籍ＡＩシステムでは、ＡＩを成長させるために、検索結果に対して、参考になったかどうかのフィードバックを行う必要がある。そのような作業をチューニングというが、検たかどうかのフィードバックを行う必要がある。そのような作業をチューニングというが、検索結果をよくするためのチューニングを、どこまで効率的に行うかが重要になる。

索結果をよくするためのチューニングを、どこまで効率的に行うかが重要になる。

Ｄ 徳島県 議事録要約システム

Ｄ 徳島県 議事録要約システム

徳島県の議事録要約システムでは、他社の場合、事前に辞書登録をして言葉を学習させる方

徳島県の議事録要約システムでは、他社の場合、事前に辞書登録をして言葉を学習させる方法を取っているが、それは行わず、文字が起こされてきたタイミングでリアルタイムに編集が法を取っているが、それは行わず、文字が起こされてきたタイミングでリアルタイムに編集ができる機能で対応している。今後、誤ったワードを編集で修正する際に、修正前のワードと修できる機能で対応している。今後、誤ったワードを編集で修正する際に、修正前のワードと修正後のワードで事後辞書登録といった事後学習の機能の追加を考えている。

正後のワードで事後辞書登録といった事後学習の機能の追加を考えている。

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②学習データの整備②学習データの整備

ＡＩシステムの導入において、学習データの整備は重要である。学習データの整備は手間の掛

ＡＩシステムの導入において、学習データの整備は重要である。学習データの整備は手間の掛かる部分でもあるため、あらかじめデータの有無に目安を付けておいたり、事業者に任せることかる部分でもあるため、あらかじめデータの有無に目安を付けておいたり、事業者に任せることでデータに過不足がないように仕様書の段階から設計する等の対応を取る必要がある。以下は学でデータに過不足がないように仕様書の段階から設計する等の対応を取る必要がある。以下は学習データの整備をうまく行っている事例である。

習データの整備をうまく行っている事例である。

Ａ 千葉市 道路舗装損傷自動抽出システム

Ａ

千葉市 道路舗装損傷自動抽出システム

道路舗装損傷システムは、精度を高めるために多くのデータが必要であり、他の自治体と協

道路舗装損傷システムは、精度を高めるために多くのデータが必要であり、他の自治体と協力してデータを収集している。一定規模のデータがないと、信ぴょう性が確保できないため、力してデータを収集している。一定規模のデータがないと、信ぴょう性が確保できないため、できる限り規模を拡大することが重要であり、連携する仕組みが必要になる。

できる限り規模を拡大することが重要であり、連携する仕組みが必要になる。

ＢＢ

川崎市 掛川市 チャットボットシステム

川崎市 掛川市 チャットボットシステム

ベンダーが学習データの作成を支援するケースもあるのだが、質問と回答を機械的に作成しベンダーが学習データの作成を支援するケースもあるのだが、質問と回答を機械的に作成しているケースもある。自治体が利用する際は、質問と回答のうち回答のみを修正することで利ているケースもある。自治体が利用する際は、質問と回答のうち回答のみを修正することで利用できる。また、自治体ごとに問合せ先も異なるため、そこも修正する必要がある。

用できる。また、自治体ごとに問合せ先も異なるため、そこも修正する必要がある。

回答から既存の自治体ホームページに案内する点は非常に良い。市民に情報を発信する必要

回答から既存の自治体ホームページに案内する点は非常に良い。市民に情報を発信する必要がある情報がある場合、その都度各課で情報を発信しているため、ホームページの情報は信頼がある情報がある場合、その都度各課で情報を発信しているため、ホームページの情報は信頼のおける情報源である。また、既存のホームページの活用なら追加作業が少ない。

のおける情報源である。また、既存のホームページの活用なら追加作業が少ない。

③自治体間の連携③自治体間の連携

自治体の業務には共通部分が多いため、一つの自治体で考えるよりも、複数自治体で行ったほ

自治体の業務には共通部分が多いため、一つの自治体で考えるよりも、複数自治体で行ったほうが、費用面でも負担を軽減できる。特にＡＩの場合は、遠隔地の団体と連携することも容易でうが、費用面でも負担を軽減できる。特にＡＩの場合は、遠隔地の団体と連携することも容易である。進め方として、ベンダーから、複数自治体を連携させてＡＩの利用を進めていくプロモーある。進め方として、ベンダーから、複数自治体を連携させてＡＩの利用を進めていくプロモー

ションを提案したり、ベンダーが参加団体から少しずつ費用を徴収して初期のプロトタイプを作

ションを提案したり、ベンダーが参加団体から少しずつ費用を徴収して初期のプロトタイプを作る方法がある。以下は自治体間で連携しながら進めている事例である。

る方法がある。以下は自治体間で連携しながら進めている事例である。

Ａ

千葉市 道路舗装損傷自動抽出システム

Ａ

千葉市 道路舗装損傷自動抽出システム

千葉市の道路舗装損傷自動抽出では、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の委託を

千葉市の道路舗装損傷自動抽出では、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の委託を受けた東京大学が主体となり、コンソーシアムとして導入自治体を募っている。参加した自治受けた東京大学が主体となり、コンソーシアムとして導入自治体を募っている。参加した自治体の人口で費用を案分することを想定している。そのため、参加自治体の増加に比例して費用体の人口で費用を案分することを想定している。そのため、参加自治体の増加に比例して費用を低減させることができる。

を低減させることができる。

Ｂ

Ｂ

川崎市 掛川市 チャットボットシステム

川崎市・掛川市で行ったチャットボットシステムの実証実験では、２度目の実証実験より、クラウドシステムでサービスを提供しており、30以上の自治体が参加している。

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川崎市 掛川市 チャットボットシステム

川崎市・掛川市で行ったチャットボットシステムの実証実験では、２度目の実証実験より、クラウドシステムでサービスを提供しており、30以上の自治体が参加している。

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（４）事例調査から見えてきた課題（４）事例調査から見えてきた課題①自治体の環境整備①自治体の環境整備

ＡＩを活用する上で、クラウドシステムの使用可否は重要で、個人情報等を扱うシステムの場

ＡＩを活用する上で、クラウドシステムの使用可否は重要で、個人情報等を扱うシステムの場

合、行政用閉鎖的ネットワーク以外の使用は認められていない。幅広いＡＩシステムの活用のた

合、行政用閉鎖的ネットワーク以外の使用は認められていない。幅広いＡＩシステムの活用のため、ネットワーク等の環境面の整備が求められる。

め、ネットワーク等の環境面の整備が求められる。

②結果の説明責任②結果の説明責任

ＡＩが判断を誤り、間違った回答をした場合、その際の責任は自治体にある。その場合、自治ＡＩが判断を誤り、間違った回答をした場合、その際の責任は自治体にある。その場合、自治体には説明責任があるため、なぜそのような判断をしたのか説明しなければならない。また、Ａ体には説明責任があるため、なぜそのような判断をしたのか説明しなければならない。また、ＡＩが業務に介入することで、業務がブラックボックス化してしまうおそれがある。その結果、人Ｉが業務に介入することで、業務がブラックボックス化してしまうおそれがある。その結果、人では説明できなくなってしまうことは避けなくてはならない。行政には説明責任があるため、Ａでは説明できなくなってしまうことは避けなくてはならない。行政には説明責任があるため、ＡＩの特性や限界を考慮して、適切な活用を心掛ける必要がある。

Ｉの特性や限界を考慮して、適切な活用を心掛ける必要がある。

③効果が不透明③効果が不透明ＡＩで何がどの程度できるのか、説明が難しい。特に、問合せ支援サービスや窓口業務を補助

ＡＩで何がどの程度できるのか、説明が難しい。特に、問合せ支援サービスや窓口業務を補助するＡＩは、効果を数値化することが難しく、成果が分かりにくいため、予算を取りづらい。
「こ

するＡＩは、効果を数値化することが難しく、成果が分かりにくいため、予算を取りづらい。
「このような機能があり、このような人に対して、このような効果がある。だから、この程度の予算のような機能があり、このような人に対して、このような効果がある。だから、この程度の予算が必要である」という説明ができない。そのため、効果を測定できる仕組みを組み込む必要があ

が必要である」という説明ができない。そのため、効果を測定できる仕組みを組み込む必要がある。

る。

④著作権・利用権④著作権・利用権

従来のシステムプログラムの著作権は自治体に帰属していたが、最も価値のある成果物の学習

従来のシステムプログラムの著作権は自治体に帰属していたが、最も価値のある成果物の学習

済みデータの著作権は、業界が成熟していないため、どこに帰属するか、法整備されていない。

済みデータの著作権は、業界が成熟していないため、どこに帰属するか、法整備されていない。

また、クラウドシステムを使用している場合、クラウドシステムの利用権も重要で、プログラム

また、クラウドシステムを使用している場合、クラウドシステムの利用権も重要で、プログラムの著作権、クラウドシステムの利用権について事業者と協議する必要がある。こちらの内容は個々の著作権、クラウドシステムの利用権について事業者と協議する必要がある。こちらの内容は個々の自治体で対応していくことは困難であり、国を挙げて議論すべき課題である。

の自治体で対応していくことは困難であり、国を挙げて議論すべき課題である。

⑤学習データの固定、入手⑤学習データの固定、入手

ＡＩ実装のためには学習データが必要となるが、制度変更が頻繁に行われる分野を取り扱うシ

ＡＩ実装のためには学習データが必要となるが、制度変更が頻繁に行われる分野を取り扱うシステムの場合、学習データを制度変更に合わせて変更する必要がある。また、マニュアル等の学

ステムの場合、学習データを制度変更に合わせて変更する必要がある。また、マニュアル等の学

習データとして用いる電子データが少ない場合においては、担当者から直接、知識を収集するこ習データとして用いる電子データが少ない場合においては、担当者から直接、知識を収集することになり職員の負担が増加する。ＡＩを活用していくうえでどのような学習データが必要なのかとになり職員の負担が増加する。ＡＩを活用していくうえでどのような学習データが必要なのかを考慮し、適切な学習データを入手する必要がある。

を考慮し、適切な学習データを入手する必要がある。

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２

自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点

本委員会の委員である、HIRO 研究所 廣川聡美氏より、「自治体がＡＩシステムを導入するに当２

自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点

本委員会の委員である、HIRO 研究所 廣川聡美氏より、「自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点」というタイトルで講演いただいた。

たっての留意点」というタイトルで講演いただいた。

開催日時：平成 30 年 11 月 16 日（金） 14：30～15：00

開催日時：平成 30 年 11 月 16 日（金） 14：30～15：00

開催場所：佐賀市役所

開催場所：佐賀市役所（１）ＡＩについての認識の共有（１）ＡＩについての認識の共有

ＡＩを導入するに当たっての留意点についＡＩを導入するに当たっての留意点について整理をした。

て整理をした。

まず、ＡＩについての認識の共有が必要だ。

まず、ＡＩについての認識の共有が必要だ。

ＡＩに対して、「ＡＩは万能で人が不要になる」

ＡＩに対して、「ＡＩは万能で人が不要になる」「ＡＩは使い物にならない」のような様々な認「ＡＩは使い物にならない」のような様々な認識があり、自治体においても、同様の考えがあ識があり、自治体においても、同様の考えがあるが、実態は必ずしもそうではないというこるが、実態は必ずしもそうではないということ、目的ではなくて手段であることを理解すると、目的ではなくて手段であることを理解する必要がある。ＡＩを導入することで自動的に成必要がある。ＡＩを導入することで自動的に成果が得られるわけではなく、業務や組織の改革果が得られるわけではなく、業務や組織の改革
ＡＩについての認識の共有を同時に実施しないと効果が出ないケースもＡＩについての認識の共有を同時に実施しないと効果が出ないケースもある。ＡＩは万能ではないので、できることをある。ＡＩは万能ではないので、できることを明確にし、何にどのような目的で活用するのか、ゴールを明確にする必要がある。また、導入後明確にし、何にどのような目的で活用するのか、ゴールを明確にする必要がある。また、導入後も固定化せず見直す必要がある点を共有する必要がある。

も固定化せず見直す必要がある点を共有する必要がある。

（２）デザイン思考に基づいた、バランス良い実装（２）デザイン思考に基づいた、バランス良い実装

ＡＩの導入にはデザイン思考に基づいたバ

ＡＩの導入にはデザイン思考に基づいたバ

ランスの良い実装が必要で、利用者の課題を的

ランスの良い実装が必要で、利用者の課題を的確に把握する必要がある。自治体は住民が望む確に把握する必要がある。自治体は住民が望むと思われるサービスを提供するが、必ずしも的と思われるサービスを提供するが、必ずしも的

確なサービスではないケースも多い。細かい課

確なサービスではないケースも多い。細かい課

題の把握をせず、漠然としたニーズに捉われて題の把握をせず、漠然としたニーズに捉われて進めてしまうためである。そうならないため進めてしまうためである。そうならないために、デザイン思考に基づいて的確に課題を把握に、デザイン思考に基づいて的確に課題を把握することと同時にユーザビリティーを高めてすることと同時にユーザビリティーを高めていくことが重要となる。

いくことが重要となる。
デザイン思考に基づいた、バランス良い実装

また、立場の異なるステークホルダー（利害

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デザイン思考に基づいた、バランス良い実装

また、立場の異なるステークホルダー（利害

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関係者）がいる中で、自治体として誰の視点を大事にするかということも重要である。視点は大関係者）がいる中で、自治体として誰の視点を大事にするかということも重要である。視点は大きく分けて四つ（住民・納税者・経営者・職員）である。住民でいえばサービス向上、同じ住民できく分けて四つ（住民・納税者・経営者・職員）である。住民でいえばサービス向上、同じ住民でも納税者という視点に立てば無駄なお金を使わないでほしいとなる。また、経営者の視点では、も納税者という視点に立てば無駄なお金を使わないでほしいとなる。また、経営者の視点では、経営の刷新を志向するが、職員の視点に立てば働き方改革が求められる。このような四つの視点

経営の刷新を志向するが、職員の視点に立てば働き方改革が求められる。このような四つの視点のバランスが重要となる。

のバランスが重要となる。

デザイン思考について、まずはマーケティン

デザイン思考について、まずはマーケティン

グをしっかり行い、インタビューや行動の観察

グをしっかり行い、インタビューや行動の観察をして、本当の課題を把握する。その後に適切をして、本当の課題を把握する。その後に適切なサービスは何かを定義して、サービスのプロなサービスは何かを定義して、サービスのプロ

トタイプを提示しながら意見を聞き、徐々に作トタイプを提示しながら意見を聞き、徐々に作り上げていくサービスの構築方法がＡＩにはり上げていくサービスの構築方法がＡＩには適している。

適している。
デザイン思考（３）ＡＩと職員の役割定義の明確化

デザイン思考（３）ＡＩと職員の役割定義の明確化

もう一つ大事なこととして、ＡＩと職員の役

もう一つ大事なこととして、ＡＩと職員の役割分担を明確にすることが挙げられる。ＡＩと割分担を明確にすることが挙げられる。ＡＩと職員が協業して、仕事の品質と生産性の向上を

職員が協業して、仕事の品質と生産性の向上を図っていくことが大切である。ＡＩは職員の補図っていくことが大切である。ＡＩは職員の補助、補佐役となり、職員は人間でなければでき助、補佐役となり、職員は人間でなければできない仕事へシフトしていくことになる。すぐにない仕事へシフトしていくことになる。すぐにシフトするかは別にして、人口減に伴い職員のシフトするかは別にして、人口減に伴い職員の数が減少するため、生産性を上げていかなけれ数が減少するため、生産性を上げていかなければならない。

ばならない。

職員でなければできない仕事とは、まずは職員でなければできない仕事とは、まずはＡＩと職員の役割定義の明確化「政策の立案・調整」である。次の「住民とのＡＩと職員の役割定義の明確化「政策の立案・調整」である。次の「住民とのディープ・コミュニケーション」は、深い意味

ディープ・コミュニケーション」は、深い意味

で住民と関わり、色々な情報のやり取りをするということだ。
「利害関係者との交渉、調整」も深で住民と関わり、色々な情報のやり取りをするということだ。
「利害関係者との交渉、調整」も深いコミュニケーションという点では同じだ。どちらも相手の立場を理解しながら話をしなければいコミュニケーションという点では同じだ。どちらも相手の立場を理解しながら話をしなければ成り立たない。
「危機管理」は、いざというとき、補助はＡＩが行うが、決断をするのは人間だ。

成り立たない。「危機管理」は、いざというとき、補助はＡＩが行うが、決断をするのは人間だ。

それから「人的サービス提供」についても、いずれはＡＩに代われるかもしれないが、現在は医それから「人的サービス提供」についても、いずれはＡＩに代われるかもしれないが、現在は医療、福祉、教育等の多くの分野で人間の力が必要だ。随時、役割分担を見直す必要がある。

療、福祉、教育等の多くの分野で人間の力が必要だ。随時、役割分担を見直す必要がある。

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（４）職員の教育・訓練（４）職員の教育・訓練

役割分担を考えると、今のうちに職員の能力

役割分担を考えると、今のうちに職員の能力や意識の向上のため、研修のような育成事業をや意識の向上のため、研修のような育成事業を開始しなければ間に合わない。能力は対話力、

開始しなければ間に合わない。能力は対話力、交渉力、論理的思考能力、マネジメント能力が交渉力、論理的思考能力、マネジメント能力が必要で、知識としてはＡＩや ICT 全般に関する必要で、知識としてはＡＩや ICT 全般に関する基礎知識を、職員全員が知っている必要があ

基礎知識を、職員全員が知っている必要がある。データの取扱いには、個人情報等が含まれ、る。データの取扱いには、個人情報等が含まれ、どのように取り扱うのか、プライバシーはどう

どのように取り扱うのか、プライバシーはどうするかといったことを理解する必要がある。

するかといったことを理解する必要がある。

「担当業務に関する深い知識」とあるが、Ａ「担当業務に関する深い知識」とあるが、Ａ職員の教育・訓練

Ｉが入ると、その部分はブラックボックスにな

職員の教育・訓練

Ｉが入ると、その部分はブラックボックスになりがちで、ＡＩが故障したときのためにも人間りがちで、ＡＩが故障したときのためにも人間が内容を理解できている必要がある。
「マーケティングに関する知識」についても、市民の要望はが内容を理解できている必要がある。
「マーケティングに関する知識」についても、市民の要望は様々な形で捉えてきたと思うが、更に深く捉えるために何をすべきか、国や他の自治体の動きは様々な形で捉えてきたと思うが、更に深く捉えるために何をすべきか、国や他の自治体の動きはどうかといった知識が必要となる。

どうかといった知識が必要となる。

（５）幅広い連携と協力（５）幅広い連携と協力

また、幅広い連携と協力が必要で、行政機関、

また、幅広い連携と協力が必要で、行政機関、自治体、官民の連携と協力が必要不可欠だ。そ自治体、官民の連携と協力が必要不可欠だ。その理由として、ＡＩの精度を高めるには大量のの理由として、ＡＩの精度を高めるには大量のデータが必要で、これは一つの自治体より複数データが必要で、これは一つの自治体より複数の自治体で協力したり、民間企業と協業するこの自治体で協力したり、民間企業と協業することで、多くのデータが集まり、精度が高まるたとで、多くのデータが集まり、精度が高まるためだ。さらに、システムの利用料金も分担するめだ。さらに、システムの利用料金も分担することができる。また、企業や研究機関の知恵やことができる。また、企業や研究機関の知恵や情報を共有することで、斬新な解決策が発想さ

情報を共有することで、斬新な解決策が発想されることも期待できる。そのような中で地域課れることも期待できる。そのような中で地域課
幅広い連携と協力

題を解決した事例が出てくれば、それをモデルとして他の自治体へ持っていくことで地域のとして他の自治体へ持っていくことで地域の活性化に役立てることができる。

活性化に役立てることができる。

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幅広い連携と協力

題を解決した事例が出てくれば、それをモデル

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（６）リスク・コントロール（６）リスク・コントロール

リスク・コントロールは非常に重要な視点

リスク・コントロールは非常に重要な視点

で、ＡＩが間違えても責任を取るのは自治体でで、ＡＩが間違えても責任を取るのは自治体である。チャットボットのサービスで誤った説明ある。チャットボットのサービスで誤った説明をした場合、自治体が責任を取らなければならをした場合、自治体が責任を取らなければならないため、フォローの仕組みを用意しておく必ないため、フォローの仕組みを用意しておく必要がある。また、そのような場合に自治体には要がある。また、そのような場合に自治体には説明責任があり、なぜそのような判断をしたの説明責任があり、なぜそのような判断をしたのか説明しなければならない。業務をブラックボ

か説明しなければならない。業務をブラックボ

ックス化させないことも大切で、ＡＩに任せる

ックス化させないことも大切で、ＡＩに任せる

ことで、人では対応できなくなってしまうことは避けなくてはならない。また、ICT 全般に言ことで、人では対応できなくなってしまうこと
リスク・コントロールは避けなくてはならない。また、ICT 全般に言リスク・コントロールえることだが、ベンダーには過度に依存せず、えることだが、ベンダーには過度に依存せず、丸投げしてはならない。障害発生時に手作業でも業務を行えるように業務の継続計画を用意して丸投げしてはならない。障害発生時に手作業でも業務を行えるように業務の継続計画を用意しておく必要がある。

おく必要がある。

（７）社会的配慮（７）社会的配慮

社会的な配慮も重要で、今後、ＡＩの普及に社会的な配慮も重要で、今後、ＡＩの普及に伴い、ＡＩデバイドが発生するであろう。
ICT を伴い、ＡＩデバイドが発生するであろう。ICT を使わない人のデータは蓄積されず、政策から必使わない人のデータは蓄積されず、政策から必要なものが抜け落ちてしまう可能性がでてく

要なものが抜け落ちてしまう可能性がでてくる。そのようなことを踏まえながら、少しずつる。そのようなことを踏まえながら、少しずつでも住民がＡＩに触れられるような環境整備

でも住民がＡＩに触れられるような環境整備を配慮する必要がある。また、ＡＩの開発原則を配慮する必要がある。また、ＡＩの開発原則

は G7 大臣会合で提案され、現在策定中だが、は G7 大臣会合で提案され、現在策定中だが、それを基にしてＡＩ開発ガイドラインが作成

それを基にしてＡＩ開発ガイドラインが作成されている。また、EU でもＡＩ倫理指針を作成しており、ＡＩの開発に関するルールが整備さされている。また、EU でもＡＩ倫理指針を作成
社会的配慮しており、ＡＩの開発に関するルールが整備されつつある。ＡＩ導入及び開発の際はこれらをれつつある。ＡＩ導入及び開発の際はこれらを参考に進めるのが良いのではないか。

参考に進めるのが良いのではないか。

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社会的配慮

第４章

佐賀市におけるＡＩシステム
導入の方向性

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第４章

佐賀市におけるＡＩシステム
導入の方向性

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佐賀市におけるＡＩシステム導入の方向性

佐賀市におけるＡＩシステム導入の方向性（１）ＡＩシステム導入の検討（１）ＡＩシステム導入の検討

今後、佐賀市がＡＩシステムを導入するに当たり、事例調査及び勉強会、並びに委員からの指摘を踏まえ、以下の八つのシステムについて検討する。

No.

今後、佐賀市がＡＩシステムを導入するに当たり、事例調査及び勉強会、並びに委員からの指摘を踏まえ、以下の八つのシステムについて検討する。

事業名

代表的な事例

No.

事業名

代表的な事例

１ 戸籍ＡＩシステム

大阪府大阪市１ 戸籍ＡＩシステム

大阪府大阪市２ 自動応答システム（チャットボット）

神奈川県川崎市

２ 自動応答システム（チャットボット）

神奈川県川崎市

３ 高齢者向け自動応答システム

京都府南山城村

３ 高齢者向け自動応答システム

京都府南山城村

４ 保育所入所選考支援システム

埼玉県さいたま市

４ 保育所入所選考支援システム

埼玉県さいたま市

５ 道路補修ＡＩシステム

千葉県千葉市５ 道路補修ＡＩシステム

千葉県千葉市

６ 議事録作成システム

徳島県

６ 議事録作成システム

徳島県

７ ＡＩを利用したコールセンターサポートシステム㈱NTT マーケティングアクト

７ ＡＩを利用したコールセンターサポートシステム㈱NTT マーケティングアクト

８ ＡＩ－ＯＣＲ及び RPA を活用した業務改革システム

東京都足立区

８ ＡＩ－ＯＣＲ及び RPA を活用した業務改革システム

東京都足立区

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①戸籍ＡＩシステム①戸籍ＡＩシステム

Ａ システム概要

Ａ システム概要

基本情報

佐賀市担当課

職員視察

事例調査

勉強会

市民生活課

-

-

大阪市

基本情報

■システムの内容

佐賀市担当課

職員視察

事例調査

勉強会

市民生活課

-

-

大阪市

■システムの内容

職員が市民から戸籍に関する届出を受け付けた場合に、職員の端末からワード

職員が市民から戸籍に関する届出を受け付けた場合に、職員の端末からワード検索を行うことで、システムによる意味検索が行われ、大阪市の戸籍業務書籍や検索を行うことで、システムによる意味検索が行われ、大阪市の戸籍業務書籍やマニュアルの膨大なデータから必要な情報の検索を行い、該当の内容を表示する。

マニュアルの膨大なデータから必要な情報の検索を行い、該当の内容を表示する。

これにより、ベテラン職員でなくとも効率的な業務を行うことが可能となる。

これにより、ベテラン職員でなくとも効率的な業務を行うことが可能となる。

事業内容

事業内容

問合せ支援システム

問合せ支援システム

・学習モデルは、戸籍専門書籍や戸籍関連辞書データなど、職員の利用頻度の高・学習モデルは、戸籍専門書籍や戸籍関連辞書データなど、職員の利用頻度の高いデータを基に知識構造化を行い、クラウド上に配置する。

いデータを基に知識構造化を行い、クラウド上に配置する。

・Web アプリケーションサーバ上のアプリケーションから、専門分野別意味検索・Web アプリケーションサーバ上のアプリケーションから、専門分野別意味検索

API を介して学習モデルを照会し、職員端末に問合せへの回答を行う。

API を介して学習モデルを照会し、職員端末に問合せへの回答を行う。

導入コスト

落札額 1,000 万円（予算 5,000 万円）

導入コスト

落札額 1,000 万円（予算 5,000 万円）

人的負担

学習用データの整理・加工、学習モデルのチューニング・再学習

人的負担

学習用データの整理・加工、学習モデルのチューニング・再学習

期待できる
こと

・従来の書籍で検索する方法より、職員の業務負担を軽減できる。
・ベテラン職員や市役所内のノウハウを共有することができる。
・回答に確信を持てない問合せに対し、自信をもって回答することができる。

期待できる
こと

・学習モデルのチューニングを繰り返すことにより精度を上げる必要がある。
懸念される
こと

・元となるデータの利用権に係るコストやデータ加工に係るコストのほか、どこまでのレアケースに対応するか等を検討する必要がある。
・制度変更が頻繁に行われる分野を対象とする場合、学習データが固定できない。

104

110

・従来の書籍で検索する方法より、職員の業務負担を軽減できる。
・ベテラン職員や市役所内のノウハウを共有することができる。
・回答に確信を持てない問合せに対し、自信をもって回答することができる。
・学習モデルのチューニングを繰り返すことにより精度を上げる必要がある。

懸念される
こと

・元となるデータの利用権に係るコストやデータ加工に係るコストのほか、どこまでのレアケースに対応するか等を検討する必要がある。
・制度変更が頻繁に行われる分野を対象とする場合、学習データが固定できない。

104

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Ｂ

佐賀市 庁内の所見

佐賀市の
現状

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

・法務局研修（初級/中級/上級）への参加を行っている。

・法務局研修（初級/中級/上級）への参加を行っている。

・係内では、キャリアが長い職員が新人職員等を個別に指導している。

・係内では、キャリアが長い職員が新人職員等を個別に指導している。

・判断に迷う事例は、戸籍システムの開発・保守業者が開設しているサポートセ

・判断に迷う事例は、戸籍システムの開発・保守業者が開設しているサポートセ

ンターへ問い合わせる。それでも解決できない場合は、管轄法務局へ相談して
いる。

佐賀市の
現状

・支所間での相互研修（取扱件数が少ない支所⇒多い支所へ派遣研修）を行って

課題

いる。

・戸籍受付件数の推移 H25：12,865 件 H27：12,455 件 H29 年度：12,248 件

・戸籍受付件数の推移 H25：12,865 件 H27：12,455 件 H29 年度：12,248 件

・全庁的な人事異動や職員個人の希望等の事情もあり、ベテラン職員ばかりを配・全庁的な人事異動や職員個人の希望等の事情もあり、ベテラン職員ばかりを配置することは困難である。
・法務局からは異動サイクルの長期化を要望されている。
・（支所）取扱件数の少なさもあり、職員の知識やスキルが向上しづらい。

佐賀市の
課題

担当者所感

置することは困難である。
・法務局からは異動サイクルの長期化を要望されている。
・（支所）取扱件数の少なさもあり、職員の知識やスキルが向上しづらい。

・（支所）戸籍事務はミスが許されない特殊な手続であるため、重圧が大きい。

・（支所）戸籍事務はミスが許されない特殊な手続であるため、重圧が大きい。

・豊富な先例や通達を基礎データとした明確な回答を得られれば、手続を行う職・豊富な先例や通達を基礎データとした明確な回答を得られれば、手続を行う職

員の心理的プレッシャーが軽減される。
導入に対するいる。
・支所間での相互研修（取扱件数が少ない支所⇒多い支所へ派遣研修）を行って

いる。

佐賀市の

ンターへ問い合わせる。それでも解決できない場合は、管轄法務局へ相談して・現状の問合せでは、ケースによっては時間を要するが、即時回答が望める。
・ＡＩサービスは時間短縮が望める。

員の心理的プレッシャーが軽減される。
導入に対する
担当者所感・現状の問合せでは、ケースによっては時間を要するが、即時回答が望める。
・ＡＩサービスは時間短縮が望める。

・支所から本庁への問合せが不要になることで、支所における応対時間の短縮、・支所から本庁への問合せが不要になることで、支所における応対時間の短縮、サービス向上につながり、本庁職員も問合せに対応する時間が軽減する。

サービス向上につながり、本庁職員も問合せに対応する時間が軽減する。

105

111

105

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②自動応答システム（チャットボット）②自動応答システム（チャットボット）

Ａ システム概要

Ａ システム概要

佐賀市担当課
基本情報

子育て総務課
健康づくり課

職員視察

事例調査

勉強会

栃木県宇都宮市

神奈川県川崎市

静岡県掛川市

佐賀市担当課
基本情報■システムの内容

子育て総務課
健康づくり課

期待できる
こと

こと

栃木県宇都宮市

神奈川県川崎市

静岡県掛川市

チャットボットシステムを活用した対話型 FAQ サービスである。市民からの問合せ対応をＡＩが代替することにより、職員の業務負担軽減につながることが期

合せ対応をＡＩが代替することにより、職員の業務負担軽減につながることが期

待されている。市民としても、24 時間いつでもどこでも気軽に相談できる利点が待されている。市民としても、24 時間いつでもどこでも気軽に相談できる利点があり、市民サービスの向上にも寄与できる。

あり、市民サービスの向上にも寄与できる。

事業内容

ママフレ川崎市版（Web サイト）対話型問合せ支援サービス

■利用手順

■利用手順

①自治体 HP から対話型 FAQ サービスに遷移①自治体 HP から対話型 FAQ サービスに遷移②利用者は、対話型問合せ支援サービスを活用して質問や検索キーワードを入力②利用者は、対話型問合せ支援サービスを活用して質問や検索キーワードを入力③ＡＩが利用者の入力した質問やキーワードを基に、知りたい情報を回答③ＡＩが利用者の入力した質問やキーワードを基に、知りたい情報を回答

月額 10 万円（ＡＩスタッフ総合案内サービス 株式会社三菱総合研究所）
インプットデータの用意、Q&A レコードの確認、回答制度を上げるためのチュー
ニング
・電話・窓口での問合せ対応業務をＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減する。
・職員も活用することで、ベテラン職員のノウハウを継承できる。

導入コスト
人的負担
期待できる
こと

・学習データの作成に大きな労力が必要である。
懸念される

勉強会

チャットボットシステムを活用した対話型 FAQ サービスである。市民からの問

ママフレ川崎市版（Web サイト）対話型問合せ支援サービス

人的負担

事例調査

■システムの内容

事業内容

導入コスト

職員視察

・費用対効果の観点から実現可能なサービスレベルには限界があり、世間一般におけるＡＩへの期待とのかい離が大きい。
・制度が頻繁に変わる分野に導入すると、メンテナンスに大きな労力が必要となる。

月額 10 万円（ＡＩスタッフ総合案内サービス 株式会社三菱総合研究所）
インプットデータの用意、Q&A レコードの確認、回答制度を上げるためのチュー
ニング
・電話・窓口での問合せ対応業務をＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減する。
・職員も活用することで、ベテラン職員のノウハウを継承できる。
・学習データの作成に大きな労力が必要である。

懸念される
こと

・費用対効果の観点から実現可能なサービスレベルには限界があり、世間一般におけるＡＩへの期待とのかい離が大きい。
・制度が頻繁に変わる分野に導入すると、メンテナンスに大きな労力が必要とな
る。

106

112

106

112

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

・「子育てガイドブック HUG」（広報誌）

佐賀市の
現状

佐賀市の
課題

導入に対する
担当者所感

・「子育てガイドブック HUG」（広報誌）

主に妊娠期から就学前までの子育て支援に関連する情報を総合的にまとめた

主に妊娠期から就学前までの子育て支援に関連する情報を総合的にまとめた広報誌であり、市内の保育所や小児科、児童クラブ等の関連施設に約１万部配布

広報誌であり、市内の保育所や小児科、児童クラブ等の関連施設に約１万部配布している。制度変更や機構改編に応じて２年に１回発行しており、HP 上の WEBしている。制度変更や機構改編に応じて２年に１回発行しており、HP 上の WEB

版も合わせて公開している。
・子育て支援アプリ「にこさが」の配信
スマホの普及率が高い子育て世帯を対象に、市が開発したスマホ向け子育て

佐賀市の
現状

版も合わせて公開している。
・子育て支援アプリ「にこさが」の配信
スマホの普及率が高い子育て世帯を対象に、市が開発したスマホ向け子育て支援アプリ「にこさが」を配信している。内容は、HUG のような子育て支援情報

支援アプリ「にこさが」を配信している。内容は、HUG のような子育て支援情報の掲載をはじめ、アプリの特性をいかして施設マップや予防接種等を記録するの掲載をはじめ、アプリの特性をいかして施設マップや予防接種等を記録する機能等も提供している。アプリには平成 29 年度末時点で 3,313 人が登録してい機能等も提供している。アプリには平成 29 年度末時点で 3,313 人が登録してい

る。

る。

・特に無し

・特に無し

現在、上記の広報のほかにも、HP や冊子等で制度毎の情報発信もしている。
市民アンケートでは「子育てに関する知識や情報が得られた利用者の割合」は毎
年 80％前後で推移しており、広報・情報発信の分野では一定の成果が得られて

佐賀市の
課題

現在、上記の広報のほかにも、HP や冊子等で制度毎の情報発信もしている。
市民アンケートでは「子育てに関する知識や情報が得られた利用者の割合」は毎
年 80％前後で推移しており、広報・情報発信の分野では一定の成果が得られて

いる。

いる。

・チャットボット形式のサービスは、IT やスマホになじみのある子育て世帯に・チャットボット形式のサービスは、IT やスマホになじみのある子育て世帯にとっては扱いやすいツールであり、市民サービス向上の観点では一定の期待とっては扱いやすいツールであり、市民サービス向上の観点では一定の期待導入に対するは持てる。
・一般的なチャットボットの効果としては、24 時間 WEB 上で質問に対応できる

担当者所感

は持てる。
・一般的なチャットボットの効果としては、24 時間 WEB 上で質問に対応できる

ため、電話やメールでの簡易な問合せ対応の削減が期待できる。ただし、子育

ため、電話やメールでの簡易な問合せ対応の削減が期待できる。ただし、子育て世帯は HP 等での情報収集力に長けており、簡易な問合せ等は少ない。

て世帯は HP 等での情報収集力に長けており、簡易な問合せ等は少ない。

107

113

107

113

③高齢者向け自動応答システム③高齢者向け自動応答システム

Ａ システム概要

基本情報

Ａ システム概要

佐賀市担当課

職員視察

事例調査

勉強会

保健福祉部

京都府南山城村

京都府南山城村-

基本情報■システムの内容

佐賀市担当課

職員視察

事例調査

勉強会

保健福祉部

京都府南山城村

京都府南山城村-■システムの内容

御用聞きＡＩとは、「エージェント」と呼ばれるＡＩが、利用者とコミュニケー

御用聞きＡＩとは、「エージェント」と呼ばれるＡＩが、利用者とコミュニケー

ションを取りながら生活支援を行うアプリケーションである。スマートフォンをションを取りながら生活支援を行うアプリケーションである。スマートフォンを通して地域の情報、ロケーションバスの位置確認、買物支援、ＡＩとの雑談を行通して地域の情報、ロケーションバスの位置確認、買物支援、ＡＩとの雑談を行うことができる。高齢者でも利用しやすいよう、多くの工夫が施されている。まうことができる。高齢者でも利用しやすいよう、多くの工夫が施されている。また、シナリオ形式の対話ＡＩエンジンや Bluetooth を利用した決済システムを導た、シナリオ形式の対話ＡＩエンジンや Bluetooth を利用した決済システムを導入する等、革新的な技術を取り入れている。

入する等、革新的な技術を取り入れている。

事業内容

事業内容

出典：株式会社エルブズ「御用聞き AI 実証実験資料集」

出典：株式会社エルブズ「御用聞き AI 実証実験資料集」

ベーシックプラン ０円（アカウント数、エージェント数に制限あり）
導入コスト

プロプラン

年間 150 万円

ベーシックプラン ０円（アカウント数、エージェント数に制限あり）
導入コスト※その他、機能によって別途加算
人的負担

期待できる
こと

導入説明会の実施、シナリオの作成

プロプラン

年間 150 万円※その他、機能によって別途加算
人的負担

導入説明会の実施、シナリオの作成

・高齢者でも操作しやすいため、簡単に操作でき、情報伝達が容易になる。

・高齢者でも操作しやすいため、簡単に操作でき、情報伝達が容易になる。

・ロケーションバスの利用を促進することで高齢者の外出を促し、消費活動や健・ロケーションバスの利用を促進することで高齢者の外出を促し、消費活動や健期待できる康に寄与する。
・アプリ起動時間の保存や GPS による位置確認ができるため見守り機能としてもこと利用できる。

康に寄与する。
・アプリ起動時間の保存や GPS による位置確認ができるため見守り機能としても利用できる。

・会話のログを分析することで、ニーズの把握ができる。

・会話のログを分析することで、ニーズの把握ができる。

懸念される・自ら利用する方は少ないと思うため、利用促進が必要になる。

懸念される・自ら利用する方は少ないと思うため、利用促進が必要になる。

こと

・高い利用率を目指すための追加は、導入費用が高額である。

こと

・高い利用率を目指すための追加は、導入費用が高額である。

108

114

108

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Ｂ

佐賀市 庁内の所見

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

佐賀市の・「おたっしゃ本舗」の設置（各中学校区・15 ヶ所）や民生委員・児童委員等と佐賀市の

・「おたっしゃ本舗」の設置（各中学校区・15 ヶ所）や民生委員・児童委員等と現状の連携により、何か困りごとがあるときに相談できる体制を整えている。

現状の連携により、何か困りごとがあるときに相談できる体制を整えている。

佐賀市の・高齢者に対する状況確認や情報発信については、多様な方法があるほうが望ま

佐賀市の・高齢者に対する状況確認や情報発信については、多様な方法があるほうが望ま

課題

しい。

課題

・タブレットやアプリの稼働状況で対象者の状況が確認できるところは良い。
導入に対する担当者所感・南山城村という規模（人口 2,769 人）＋道の駅という環境では効果が見込めるが、本市の規模で導入できるか検証が必要。
・導入の検討に当たっては、地域の課題に応じて、（同規模の）中山間地等でのしい。
・タブレットやアプリの稼働状況で対象者の状況が確認できるところは良い。

導入に対する担当者所感・南山城村という規模（人口 2,769 人）＋道の駅という環境では効果が見込めるが、本市の規模で導入できるか検証が必要。
・導入の検討に当たっては、地域の課題に応じて、（同規模の）中山間地等での実証実験等が必要だと思う。

実証実験等が必要だと思う。

109

109

115

115

④最適な保育所入所選考を実現するＡＩを用いたマッチング技術④最適な保育所入所選考を実現するＡＩを用いたマッチング技術

Ａ システム概要

基本情報

Ａ システム概要

佐賀市担当課

職員視察

事例調査

勉強会

保育幼稚園課-

富士通株式会社-

基本情報■システムの内容

富士通株式会社-～30 人の人手によって１週間以上かけて実施していた作業を数秒かつ同程度の水～30 人の人手によって１週間以上かけて実施していた作業を数秒かつ同程度の水準で結果を提示することができる。

準で結果を提示することができる。

事業内容

自治体向け保育業務支援システム

自治体向け保育業務支援システム

・限られた定員枠への大量の申請について、申請者の希望を最大限満たす割り当・限られた定員枠への大量の申請について、申請者の希望を最大限満たす割り当てが可能。
・申請者の希望条件を考慮し、複雑な条件の割り振りに対しても検討結果を瞬時に提示する。
・そのほか、富士通の子ども・子育てシステム利用自治体に対して、入所選考結果の説明を行うための補助画面を用意。

果の説明を行うための補助画面を用意。

詳細不明

詳細不明

（実際の作業人件費に対して、２～３年で投資回収ができる金額設定 ※中核市

導入コスト

を想定)

こと

-

育を頼みたい」等、入所希望者の希望を考慮し、最適な保育所に割り当てる。20

・そのほか、富士通の子ども・子育てシステム利用自治体に対して、入所選考結懸念される保育幼稚園課育を頼みたい」等、入所希望者の希望を考慮し、最適な保育所に割り当てる。20に提示する。

こと

勉強会「きょうだいを同一の保育所に入れたい」「シフト勤務等の変化に合わせた保・申請者の希望条件を考慮し、複雑な条件の割り振りに対しても検討結果を瞬時

期待できる

事例調査

「きょうだいを同一の保育所に入れたい」「シフト勤務等の変化に合わせた保

てが可能。

人的負担

職員視察

■システムの内容

事業内容

導入コスト

佐賀市担当課（実際の作業人件費に対して、２～３年で投資回収ができる金額設定 ※中核市を想定)

導入前の既存の結果との突合・検証作業、ＡＩシステムへインプットするデータの調整
・保育所入所選考業務をＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減する。
・入所決定結果を早期に通達することができる。
・きょうだい入所に関する希望条件について、より細かい要望に対応できる。
・必要なデータ項目が決まっているため、そのデータをそろえる必要がある。
・対応範囲が狭いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい。

110

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人的負担

期待できる
こと
懸念される
こと

導入前の既存の結果との突合・検証作業、ＡＩシステムへインプットするデータの調整
・保育所入所選考業務をＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減する。
・入所決定結果を早期に通達することができる。
・きょうだい入所に関する希望条件について、より細かい要望に対応できる。
・必要なデータ項目が決まっているため、そのデータをそろえる必要がある。
・対応範囲が狭いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい。

110

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Ｂ 佐賀市 庁内の所見

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

・保育幼稚園課の３名体制で入所選考事務を実施（エクセル等で点数化、入所希・保育幼稚園課の３名体制で入所選考事務を実施（エクセル等で点数化、入所希望先の定員に応じた配分等）している。
佐賀市の現状

４月繁忙期は３～６名が３週間程度従事し、通常期でも３名で１週間程度従望先の定員に応じた配分等）している。
佐賀市の現状事している。
申請件数推移 H26 年度 約 1,600 件 H27 年度 約 2,300 件
H28 年度 約 2,200 件

４月繁忙期は３～６名が３週間程度従事し、通常期でも３名で１週間程度従事している。
申請件数推移 H26 年度 約 1,600 件 H27 年度 約 2,300 件

H29 年度 約 2,400 件

H28 年度 約 2,200 件

・短期間で大量の申請を処理するため、職員に大きな事務負担が生じている。

H29 年度 約 2,400 件

・短期間で大量の申請を処理するため、職員に大きな事務負担が生じている。

佐賀市の・選考事務に時間が掛かりすぎるため、保育所等との直接の連絡調整（児童のア

佐賀市の・選考事務に時間が掛かりすぎるため、保育所等との直接の連絡調整（児童のア課題

レルギーや生育状況を共有し、入所可能か調整する等）、申込者への説明等に課題

レルギーや生育状況を共有し、入所可能か調整する等）、申込者への説明等に十分な時間が割けていない。

十分な時間が割けていない。

・ＡＩ導入により、選考事務の大幅な縮減が期待でき、職員の負担軽減が図られ、導入に対する
担当者所感

保育所との連絡調整等に時間を配分できる。
・市民に対しても、これまでよりも早く内定の通知が可能となると思われ、市民

・ＡＩ導入により、選考事務の大幅な縮減が期待でき、職員の負担軽減が図られ、導入に対する
担当者所感

保育所との連絡調整等に時間を配分できる。
・市民に対しても、これまでよりも早く内定の通知が可能となると思われ、市民サービスの向上も期待できる。

サービスの向上も期待できる。

111

111

117

117

⑤道路補修ＡＩシステム⑤道路補修ＡＩシステム

Ａ システム概要

Ａ システム概要

基本情報

佐賀市担当課

職員視察

事例調査

勉強会

道路管理課

-

（東京大学生産技術研究
所人間・社会系部門准教授
関本義秀氏を訪問）-

基本情報■システムの内容（東京大学生産技術研究
所人間・社会系部門准教授
関本義秀氏を訪問）

-

①

②

④

③

④

③

事業内容
道路舗装損傷の自動抽出の概念図

道路舗装損傷の自動抽出の概念図①スマートフォンのカメラで撮影した動画像をスマートフォン上で処理し、イン①スマートフォンのカメラで撮影した動画像をスマートフォン上で処理し、インフラの異常を検出する。損傷を検出した場合、異常箇所の画像と位置情報を外

フラの異常を検出する。損傷を検出した場合、異常箇所の画像と位置情報を外部サーバに転送する。

部サーバに転送する。
②検出されたインフラの異常を含む画像を外部サーバに蓄積する。その際、画像に含まれる位置情報から道路統計情報を抽出・付与する。

③スマートフォンでの判定が誤っていた場合は訂正するとともに、異常箇所の画③スマートフォンでの判定が誤っていた場合は訂正するとともに、異常箇所の画像と道路統計情報とを合わせて、「修繕する」「経過観察する」「修繕しない」

像と道路統計情報とを合わせて、「修繕する」「経過観察する」「修繕しない」という三つの選択肢から対応を決定する。

という三つの選択肢から対応を決定する。

④道路管理者によって確認・訂正された異常箇所の画像を更に教師データとして④道路管理者によって確認・訂正された異常箇所の画像を更に教師データとしてモデルを学習させ精度向上を図る。

こと

-

②

に含まれる位置情報から道路統計情報を抽出・付与する。

懸念される

道路管理課

いては自動で抽出してサーバにアップロードするシステムである。

②検出されたインフラの異常を含む画像を外部サーバに蓄積する。その際、画像

こと

勉強会

①

事業内容

期待できる

事例調査

公用車に設置したスマートフォンで道路を常時撮影し、損傷があった箇所については自動で抽出してサーバにアップロードするシステムである。

人的負担

職員視察

■システムの内容

公用車に設置したスマートフォンで道路を常時撮影し、損傷があった箇所につ

導入コスト

佐賀市担当課非公開（数十万～数百万。複数自治体で利用する予定であり、ランニングコストを利用自治体の人口で案分する予定）
スマートフォンの設置、ＡＩの誤判定の修正
・通常のスマートフォンを利用するため、ハード面での導入費は安価である。
・公用車にスマートフォンを設置するだけなので、職員の負担が軽減できる。
・複数自治体で利用するため、他の自治体が判断した教師データを利用できる。
・県道と市道で道路損傷の判定基準が異なる。
・自治体によっても管理の基準が異なるため、管理水準を明確にする必要がある。

112

118

モデルを学習させ精度向上を図る。
導入コスト
人的負担
期待できる
こと
懸念される
こと

非公開（数十万～数百万。複数自治体で利用する予定であり、ランニングコストを利用自治体の人口で案分する予定）
スマートフォンの設置、ＡＩの誤判定の修正
・通常のスマートフォンを利用するため、ハード面での導入費は安価である。
・公用車にスマートフォンを設置するだけなので、職員の負担が軽減できる。
・複数自治体で利用するため、他の自治体が判断した教師データを利用できる。
・県道と市道で道路損傷の判定基準が異なる。
・自治体によっても管理の基準が異なるため、管理水準を明確にする必要がある。

112

118

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

・本庁管内では、毎日、職員２名で道路パトロールを実施しており、北部建設事

・本庁管内では、毎日、職員２名で道路パトロールを実施しており、北部建設事

務所及び南部建設事務所の管内では、定期的に一斉点検を行うとともに、必要

務所及び南部建設事務所の管内では、定期的に一斉点検を行うとともに、必要に応じて随時パトロールを実施している。

に応じて随時パトロールを実施している。

佐賀市の現状 ・軽微な舗装補修やカーブミラーの方向修正など、簡易的な補修については、パ

佐賀市の現状 ・軽微な舗装補修やカーブミラーの方向修正など、簡易的な補修については、パトロール時に職員がその場で対応している。

トロール時に職員がその場で対応している。

・市民からの電話やメールなどの情報提供により、不具合箇所を把握するケース

・市民からの電話やメールなどの情報提供により、不具合箇所を把握するケース

もある。

もある。

・不具合が発生してから、それを発見するまでに時間がかかる場合がある。
佐賀市の課題 ・管理する上において、道路の陥没や安全施設の破損などの危険箇所を早期に発・不具合が発生してから、それを発見するまでに時間がかかる場合がある。
佐賀市の課題 ・管理する上において、道路の陥没や安全施設の破損などの危険箇所を早期に発見し、速やかな補修を行うことが課題。

見し、速やかな補修を行うことが課題。

・公用車に搭載したカメラで撮影を行う場合、公用車がよく通る道路は確認出来

・公用車に搭載したカメラで撮影を行う場合、公用車がよく通る道路は確認出来

るが、あまり通らない道路もあるので、確認漏れが懸念される。

るが、あまり通らない道路もあるので、確認漏れが懸念される。

・撮影画像によるチェック（ＡＩシステム）では、路面のみしか確認できないこ
導入に対する
担当者所感と、また不具合を発見した時に、その場で簡単な補修ができないことがデメリットとしてあげられる。
・職員の目視によるパトロールでは、路面以外にも、街路樹やミラー等も含めて、不具合が無いか立体的に調査を行うことが出来る。
・網羅性、迅速性の面から、今のところ AI より、目視による確認の方が良いと判断している。

・撮影画像によるチェック（ＡＩシステム）では、路面のみしか確認できないこ
導入に対する
担当者所感と、また不具合を発見した時に、その場で簡単な補修ができないことがデメリットとしてあげられる。
・職員の目視によるパトロールでは、路面以外にも、街路樹やミラー等も含めて、不具合が無いか立体的に調査を行うことが出来る。
・網羅性、迅速性の面から、今のところ AI より、目視による確認の方が良いと判断している。

113

119

113

119

⑥自動文字起こし・ＡＩ要約技術活用事業⑥自動文字起こし・ＡＩ要約技術活用事業

Ａ システム概要

基本情報

Ａ システム概要

佐賀市担当課

職員視察

-

愛媛県

事例調査
徳島県
株式会社メディアドゥ

勉強会
徳島県

基本情報

■システムの内容

-

愛媛県

事例調査
徳島県
株式会社メディアドゥ

勉強会
徳島県

記者会見や審議会等の内容をリアルタイムで、かつ、自動で文字起こしを行う。さ

記者会見や審議会等の内容をリアルタイムで、かつ、自動で文字起こしを行う。さらに、文字起こしデータを専用サイトにアップロードすることで、県民が自ら要約率らに、文字起こしデータを専用サイトにアップロードすることで、県民が自ら要約率を指定して利用することができる。ＡＩ要約技術を活用することで、県行政におけるを指定して利用することができる。ＡＩ要約技術を活用することで、県行政における「情報発信の強化」「働き方改革の推進」「ビッグデータの活用」につなげる。

「情報発信の強化」「働き方改革の推進」「ビッグデータの活用」につなげる。

事業内容

要約サービス（実験時システム構成）

要約サービス（実験時システム構成）

・「自動テキスト化システム」

・「自動テキスト化システム」

リアルタイムで文字起こしされる文章に対して、その場で編集・修正することがで

リアルタイムで文字起こしされる文章に対して、その場で編集・修正することができる。誤変換部分をマーキングする機能も備わっており、一時的な対応も可能。

きる。誤変換部分をマーキングする機能も備わっており、一時的な対応も可能。

・「ＡＩ要約サービス」

人的負担

職員視察

■システムの内容

事業内容

導入コスト

佐賀市担当課・「ＡＩ要約サービス」

要約率 10％～90％を 10％刻みで県民が自由に指定することができる。また、全体

要約率 10％～90％を 10％刻みで県民が自由に指定することができる。また、全体

文から要約部分を浮き上がらせる「要約ハイライト」機能を備えている。

文から要約部分を浮き上がらせる「要約ハイライト」機能を備えている。

年間 280 万円（徳島県入札予定価格）
文字起こしシステムのみ 月間 10 万円（「Smart 書記」株式会社メディアドゥ）ＡＩ要約専用サイトへの文字起こしデータのアップロード

導入コスト
人的負担

・審議会や記者会見の文字起こしをＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減できる。

年間 280 万円（徳島県入札予定価格）
文字起こしシステムのみ 月間 10 万円（「Smart 書記」株式会社メディアドゥ）ＡＩ要約専用サイトへの文字起こしデータのアップロード
・審議会や記者会見の文字起こしをＡＩが代替し、職員の業務負担を軽減できる。

期待できる・県の公開資料を短く要約することで、住民に県の取組について興味を持ってもらうことができる。

期待できる・県の公開資料を短く要約することで、住民に県の取組について興味を持ってもらうことができる。

こと・110 言語に対応した翻訳機能を兼備しているため、コミュニケーション向上ツール

こと・110 言語に対応した翻訳機能を兼備しているため、コミュニケーション向上ツールとしても有用である。

としても有用である。

・固有名詞や方言等の単語の変換率の低さ。（事後登録機能を追加検討中）

懸念される
こと

・Google や Microsoft の音声認識を使用しているため、インターネット上で検索されるワードに変換されやすい。
・パソコンの性能が低いとシステムが動作しない場合がある。(推奨スペック：メモリ8GB、CPU Core4)
・音声、文字起こしされた文章ともに、外部サーバに渡す必要がある。

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・固有名詞や方言等の単語の変換率の低さ。（事後登録機能を追加検討中）

懸念される
こと

・Google や Microsoft の音声認識を使用しているため、インターネット上で検索されるワードに変換されやすい。
・パソコンの性能が低いとシステムが動作しない場合がある。(推奨スペック：メモリ8GB、CPU Core4)
・音声、文字起こしされた文章ともに、外部サーバに渡す必要がある。

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Ｂ

佐賀市 庁内の所見

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

・録音した音声を確認しながら、各課で職員（嘱託、日々雇用含む）が会議の議・録音した音声を確認しながら、各課で職員（嘱託、日々雇用含む）が会議の議

事録又は議事概要を作成している。
佐賀市の現状

・外部業者と委託契約を締結し、議事録を作成している部署もある。※課ごとに事録又は議事概要を作成している。
佐賀市の
現状

契約
・議会では、本会議は外部へ委託し、各常任委員会は、音声認識サービスにより課題テキスト化している。

・議事録の作成には音声データを数回繰り返し聞く必要があるため、一時的な負担が増大し、通常業務の遅延や、時間外勤務が発生する場合もある。

佐賀市の
課題

・ＡＩの活用により書き起こす手間が省け、誤変換の修正等で済むため、作業時導入に対する担当者所感

契約
・議会では、本会議は外部へ委託し、各常任委員会は、音声認識サービスによりテキスト化している。
佐賀市の・外部業者と委託契約を締結し、議事録を作成している部署もある。※課ごとに間が短縮され、職員の負担は軽減される。
・また、内容を迅速に公表することが可能となり、市民サービスの向上につながる。

・議事録の作成には音声データを数回繰り返し聞く必要があるため、一時的な負担が増大し、通常業務の遅延や、時間外勤務が発生する場合もある。
・ＡＩの活用により書き起こす手間が省け、誤変換の修正等で済むため、作業時導入に対する
担当者所感

間が短縮され、職員の負担は軽減される。
・また、内容を迅速に公表することが可能となり、市民サービスの向上につなが
る。

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⑦ＡＩを利用したコールセンターサポートシステム⑦ＡＩを利用したコールセンターサポートシステム

Ａ システム概要

Ａ システム概要

佐賀市担当課
基本情報

秘書課

職員視察
㈱NTT マーケティ
ングアクト

事例調査

勉強会

-

-

佐賀市担当課
基本情報

秘書課

職員視察
㈱NTT マーケティ
ングアクト

事例調査

勉強会

-

-

■システムの内容■システムの内容

・通話内容をテキスト化し、その中からキーワードを自動抽出し、FAQ から回答を・通話内容をテキスト化し、その中からキーワードを自動抽出し、FAQ から回答をレコメンドする。OP は、表示された回答を見ながら、回答を行う。

レコメンドする。OP は、表示された回答を見ながら、回答を行う。

・NG ワードをリアルタイムで検出する機能や、対話的特徴から自動的に苦情等を・NG ワードをリアルタイムで検出する機能や、対話的特徴から自動的に苦情等を抽出する機能がある。

抽出する機能がある。

事業内容

事業内容

導入コスト

不明・通常の FAQ システムに比べて高価（席数 10 以上で販売）

導入コスト

不明・通常の FAQ システムに比べて高価（席数 10 以上で販売）

人的負担

FAQ の作成。回答内容の定期的なメンテナンス。

人的負担

FAQ の作成。回答内容の定期的なメンテナンス。

・通話内容から回答をレコメンドしてくれるため、検索時間を短縮することがで
期待できる
こと

き、応対時間を短くすることができる。
・通話内容をテキスト化するため、対応履歴を作成する時間を短縮することができる。

・通話内容から回答をレコメンドしてくれるため、検索時間を短縮することがで
期待できる
こと

・OP の発言内容をリアルタイムで確認し、指導することができる。
懸念される
こと

・クラウドではなくサーバー等を独自で設置する必要がある。
・FAQ 作成の作業負担が大きい。

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き、応対時間を短くすることができる。
・通話内容をテキスト化するため、対応履歴を作成する時間を短縮することができる。
・OP の発言内容をリアルタイムで確認し、指導することができる。

懸念される
こと

・クラウドではなくサーバー等を独自で設置する必要がある。
・FAQ 作成の作業負担が大きい。

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Ｂ

佐賀市 庁内の所見

Ｂ

佐賀市 庁内の所見

・代表電話に掛かってきた電話を担当部署に割り振る電話交換を置いている。
佐賀市の現状

・電話対応は、単純なもの、複雑なものに関係なく全て担当部署で行っている。
【H29 交換室取扱着信件数】約 6,000 件／月

・代表電話に掛かってきた電話を担当部署に割り振る電話交換を置いている。
佐賀市の現状【市民生活課電話対応件数】約 3,300 件／月（H30.２月調査）
佐賀市の課題

・職員が電話対応に膨大な時間を取られている。
・問合せに対する回答データは、担当部署の職員しか持っていない。

佐賀市の
課題

・職員が電話対応に膨大な時間を取られている。
・問合せに対する回答データは、担当部署の職員しか持っていない。
・電話対応をコールセンターで行うようにすれば、担当部署の電話対応に掛かる負担は軽減される。

負担は軽減される。

・しかしながら、オペレーターの教育や担当部署の FAQ 作成など、導入時にはか

担当者所感【H29 交換室取扱着信件数】約 6,000 件／月【市民生活課電話対応件数】約 3,300 件／月（H30.２月調査）

・電話対応をコールセンターで行うようにすれば、担当部署の電話対応に掛かる導入に対する・電話対応は、単純なもの、複雑なものに関係なく全て担当部署で行っている。

なりの作業量が発生する。
・コールセンターで完結する割合を高めないと、担当部署の負担は軽減されない
ため、コールセンターで完結するための仕組み作りが求められる。

・しかしながら、オペレーターの教育や担当部署の FAQ 作成など、導入時にはか導入に対する
担当者所感

なりの作業量が発生する。
・コールセンターで完結する割合を高めないと、担当部署の負担は軽減されない
ため、コールセンターで完結するための仕組み作りが求められる。

・コールセンターでのＡＩ利用は、自治体ではまだ例がなく、民間でも大規模コ・コールセンターでのＡＩ利用は、自治体ではまだ例がなく、民間でも大規模コールセンターのみが導入しているような状況で、費用も FAQ システムに比べールセンターのみが導入しているような状況で、費用も FAQ システムに比べると高価になっている。

ると高価になっている。

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⑧ＡＩ－ＯＣＲ及び RPA を活用した業務改革システム⑧ＡＩ－ＯＣＲ及び RPA を活用した業務改革システム

Ａ システム概要

Ａ システム概要

佐賀市担当課
基本情報

-

職員視察

事例調査

東京都足立区

東京都足立区

和歌山県橋本市

和歌山県橋本市

勉強会-

佐賀市担当課
基本情報■システムの内容

-

職員視察

事例調査

東京都足立区

東京都足立区

和歌山県橋本市

和歌山県橋本市

勉強会-■システムの内容

紙の情報を OCR でテキスト化し、パソコンの定型作業（入力作業）を自動化す

紙の情報を OCR でテキスト化し、パソコンの定型作業（入力作業）を自動化する。それにより、大量処理が必要な作業の効率化が図られる。なお、学習機能をる。それにより、大量処理が必要な作業の効率化が図られる。なお、学習機能を持ったＡＩ－ＯＣＲを活用することで、文字認識率の向上が期待できる。

持ったＡＩ－ＯＣＲを活用することで、文字認識率の向上が期待できる。

事業内容

事業内容

■利用手順

■利用手順

①窓口等で申請書を受理する。

①窓口等で申請書を受理する。

②ＡＩ－ＯＣＲでデータ化を行い、RPA が基幹システム等へ自動入力を行う。

②ＡＩ－ＯＣＲでデータ化を行い、RPA が基幹システム等へ自動入力を行う。

③自動入力されたものが正しいかどうかチェックを行う。

③自動入力されたものが正しいかどうかチェックを行う。

導入コスト

未定

導入コスト

未定

人的負担

システムに自動入力された情報の確認。

人的負担システムに自動入力された情報の確認。

期待できる・これまで行ってきた手入力の作業が必要なくなるため、作業効率が飛躍的にア期待できる・これまで行ってきた手入力の作業が必要なくなるため、作業効率が飛躍的にア

こと

ップする。

こと

・ＡＩ－ＯＣＲのほとんどがクラウドサービスであり、佐賀市の情報セキュリテ
懸念される
こと

ィー・ポリシーにより、個人情報をネットワーク上で取り扱うことができない。
・LGWAN（総合行政ネットワーク）環境やオンプレミス型（⇔クラウド型）での活ップする。
・ＡＩ－ＯＣＲのほとんどがクラウドサービスであり、佐賀市の情報セキュリテ

懸念される
こと

ィー・ポリシーにより、個人情報をネットワーク上で取り扱うことができない。
・LGWAN（総合行政ネットワーク）環境やオンプレミス型（⇔クラウド型）での活用も考えられるが、費用面で大きな負担になる可能性がある。

用も考えられるが、費用面で大きな負担になる可能性がある。

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124

Ｂ

佐賀市 庁内の所見
佐賀市の
現状

Ｂ

・窓口等で受け付けた、申請書などの紙媒体の情報を手入力でデータ化している。

佐賀市 庁内の所見
佐賀市の現状

・各窓口で大量の申請書（紙）を受け付けており、データ化しなければならない
佐賀市の課題

導入に対する担当者所感

情報が多い。

・各窓口で大量の申請書（紙）を受け付けており、データ化しなければならない
佐賀市の・申請書（紙）の情報を職員が手入力でデータ化しており、手間が掛かっている。

・窓口等で受け付けた、申請書などの紙媒体の情報を手入力でデータ化している。

課題

情報が多い。
・申請書（紙）の情報を職員が手入力でデータ化しており、手間が掛かっている。

・手入力のため、入力ミスも懸念される。

・手入力のため、入力ミスも懸念される。

・ＡＩ－ＯＣＲで申請書（紙）の情報がテキスト化できれば、RPA と連携するこ・ＡＩ－ＯＣＲで申請書（紙）の情報がテキスト化できれば、RPA と連携することにより、手入力の手間が省け、テキスト化された情報に誤りがないかの確認作業のみとなり、職員の負担軽減を図ることができる。
・申請書には個人情報を多く含んでいる場合もあるため、サービスを利用するた導入に対する
担当者所感とにより、手入力の手間が省け、テキスト化された情報に誤りがないかの確認作業のみとなり、職員の負担軽減を図ることができる。
・申請書には個人情報を多く含んでいる場合もあるため、サービスを利用するた

めには、セキュリティ対策が万全でなければならない。

めには、セキュリティ対策が万全でなければならない。

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119

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（２）ＡＩシステム導入の方向性（２）ＡＩシステム導入の方向性

今後、佐賀市において、効果的・効率的な行政経営が期待される次のシステムについて、具体的に導入の検討を進める。

今後、佐賀市において、効果的・効率的な行政経営が期待される次のシステムについて、具体的に導入の検討を進める。

事業名

ＡＩ保育施設入所調整システム

事業名

ＡＩ保育施設入所調整システム

概要

市内保育施設への入所調整事務をＡＩにより自動化するシステム

概要

市内保育施設への入所調整事務をＡＩにより自動化するシステム

期待される・これまで職員複数名で数週間かけて行っていた事務の軽減

期待される

・これまで職員複数名で数週間かけて行っていた事務の軽減

効果

・選考事務の迅速化による入所決定までの期間の短縮

効果

・選考事務の迅速化による入所決定までの期間の短縮

事業名

ＲＰＡ（ロボティック・プロセス・オートメーション）

事業名

ＲＰＡ（ロボティック・プロセス・オートメーション）

概要

パソコン上の定型作業（申請情報のシステムへの入力作業等）を自動化するソフ
トウェア

概要

パソコン上の定型作業（申請情報のシステムへの入力作業等）を自動化するソフ
トウェア

期待される

・定型業務に係る事務の軽減

期待される

・定型業務に係る事務の軽減

効果

・各種手続に要する時間の短縮

効果

・各種手続に要する時間の短縮

事業名

ＡＩ－ＯＣＲ

事業名

ＡＩ－ＯＣＲ

概要

手書きの紙文書の内容を高精度でデータ化するシステム

概要

手書きの紙文書の内容を高精度でデータ化するシステム

期待される・RPA との連携による定型業務に係る事務の軽減

期待される

・RPA との連携による定型業務に係る事務の軽減

効果

・紙文書のデータ化による適切な情報管理

効果

・紙文書のデータ化による適切な情報管理

事業名

ＡＩ議事録作成支援システム

事業名

ＡＩ議事録作成支援システム

概要

審議会等の会議の音声ファイルから、自動で議事の書き起こしを行うシステム

概要

審議会等の会議の音声ファイルから、自動で議事の書き起こしを行うシステム

期待される・書き起こしに係る事務の軽減

期待される

・書き起こしに係る事務の軽減

効果

・迅速な議事録の共有

効果

・迅速な議事録の共有

事業名

ＡＩチャットボット

事業名

ＡＩチャットボット

概要
期待される
効果

国民健康保険、年金、住民票等の申請・届出、子育てサービス、家庭ごみの分別等の問合せに対して、24 時間ホームページ上で自動回答するシステム
・問合せ対応に係る事務の軽減
・窓口の開庁時間を問わず市民の問合せに対応が可能

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概要
期待される
効果

国民健康保険、年金、住民票等の申請・届出、子育てサービス、家庭ごみの分別等の問合せに対して、24 時間ホームページ上で自動回答するシステム
・問合せ対応に係る事務の軽減
・窓口の開庁時間を問わず市民の問合せに対応が可能

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委員長レポート委員長レポート

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ＡＩ先進自治体「佐賀市」への期待

ＡＩ先進自治体「佐賀市」への期待
東海大学政治経済学部政治学科

東海大学政治経済学部政治学科

教授 小林 隆教授 小林 隆ＡＩは、新しい技術として扱われるが、結構な歴史があり、Google の検索エンジンが利用者ご

ＡＩは、新しい技術として扱われるが、結構な歴史があり、Google の検索エンジンが利用者ごとに最適な結果を提供できるのは、ＡＩとそれを支えるビッグデータの存在があるからに他ならとに最適な結果を提供できるのは、ＡＩとそれを支えるビッグデータの存在があるからに他ならない。SNS で友達かもと旧友をリストアップしてくれるのも、ショッピングサイトで必要としていない。SNS で友達かもと旧友をリストアップしてくれるのも、ショッピングサイトで必要としている商品に気付きを与えてくれるのも、ＡＩのおかげである。

る商品に気付きを与えてくれるのも、ＡＩのおかげである。

本調査研究において、先進とされる自治体の事例に触れてみると、自治体職員は「ＡＩは特別

本調査研究において、先進とされる自治体の事例に触れてみると、自治体職員は「ＡＩは特別なもの」という感覚で、はれ物にでも触るような慎重な態度が見られる。インターネット導入のなもの」という感覚で、はれ物にでも触るような慎重な態度が見られる。インターネット導入の初期にもあったことだが、「ＡＩを利用するとプライバシーの侵害があるのではないか」「人間が初期にもあったことだが、「ＡＩを利用するとプライバシーの侵害があるのではないか」「人間がＡＩにコントロールされてしまうのではないか」といった人間が理解できないもの、分からない

ＡＩにコントロールされてしまうのではないか」といった人間が理解できないもの、分からない

ものへの不安が見え隠れしている。

ものへの不安が見え隠れしている。

また、先進自治体のそれぞれのＡＩ導入事例は、現在、ＡＩの有用性として注目されているビ

また、先進自治体のそれぞれのＡＩ導入事例は、現在、ＡＩの有用性として注目されているビッグデータを背景とした深層学習を利用するものではなく、どちらかというと、役所にある既存

ッグデータを背景とした深層学習を利用するものではなく、どちらかというと、役所にある既存のシナリオをＡＩの自己形成により充実させるような、なぜ、そのような結果が出てきたのかをのシナリオをＡＩの自己形成により充実させるような、なぜ、そのような結果が出てきたのかを推測しやすいタイプの事業が多い。このことは、全国の職員の不安を反映していると言えなくも推測しやすいタイプの事業が多い。このことは、全国の職員の不安を反映していると言えなくも

ない。

ない。

しかし、ビッグデータを対象とするＡＩの深層学習から得られる利点は、人間の気付いていな

しかし、ビッグデータを対象とするＡＩの深層学習から得られる利点は、人間の気付いていな

いことに気付きを与えることにあり、人間が既に気付いていることに気付きを与えても意味はな

いことに気付きを与えることにあり、人間が既に気付いていることに気付きを与えても意味はないのである。

いのである。

佐賀市が初めて導入したＡＩシステムの「ここね」ちゃんも、2018 年５月に佐賀市が用意する

佐賀市が初めて導入したＡＩシステムの「ここね」ちゃんも、2018 年５月に佐賀市が用意することのできた国保・年金分野の小さなシナリオからスタートした実証実験のシステムである。とことのできた国保・年金分野の小さなシナリオからスタートした実証実験のシステムである。ところが、その半年後の 2019 年１月には、子育て分野、ごみ分野、届出分野に利用が拡大している。

ころが、その半年後の 2019 年１月には、子育て分野、ごみ分野、届出分野に利用が拡大している。

恐らくは、これら三つのシナリオも、ＡＩによる自己形成により、半年後には、それぞれの分野

恐らくは、これら三つのシナリオも、ＡＩによる自己形成により、半年後には、それぞれの分野

で十分に活用できるレベルのＡＩシステムに育つことだろう。そして数年後には、ＡＩの概念ので十分に活用できるレベルのＡＩシステムに育つことだろう。そして数年後には、ＡＩの概念の階層をより上位へと移行させることにより、佐賀市が全国に誇る総合窓口で機能するようになる。

階層をより上位へと移行させることにより、佐賀市が全国に誇る総合窓口で機能するようになる。

その結果、佐賀市のＡＩは、分野横断可能な人生の総合窓口として、全国の自治体で機能していその結果、佐賀市のＡＩは、分野横断可能な人生の総合窓口として、全国の自治体で機能しているに違いなく、その数年後には、音声認識によるＡＩエージェントが住民からの電話の受け答え

るに違いなく、その数年後には、音声認識によるＡＩエージェントが住民からの電話の受け答えを行い、行政手続の申請が必要な住民には、エージェントが電話をかけて申請を促していることを行い、行政手続の申請が必要な住民には、エージェントが電話をかけて申請を促していること

だろう。

だろう。

日本の先駆けとなる佐賀市の職員の皆さんには、これを夢物語と思わないでほしい。Google 検

日本の先駆けとなる佐賀市の職員の皆さんには、これを夢物語と思わないでほしい。Google 検

索がＡＩを利用すると発表したのは、わずか３年前の 2015 年のことであるが、既に、Google のＡ

索がＡＩを利用すると発表したのは、わずか３年前の 2015 年のことであるが、既に、Google のＡ

Ｉは、機械音声で美容室に予約の電話をかけることができる。ＡＩは、ことのほか育ちが早いの

Ｉは、機械音声で美容室に予約の電話をかけることができる。ＡＩは、ことのほか育ちが早いの

である。

である。
以上

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以上

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資料編

資料編

※このアンケート調査は平成 30 年度に地方自治研究機構が行った「市区町村における AI を活用した業務効率化等に関する調査研究」のアンケート調査結果である。

※このアンケート調査は平成 30 年度に地方自治研究機構が行った「市区町村における AI を活用した業務効率化等に関する調査研究」のアンケート調査結果である。

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全国市区町村向けアンケート調査

全国市区町村向けアンケート調査（１）調査目的（１）調査目的本アンケート調査は、全国の都道府県、市区町村における「ＡＩ活用に関する取組状況」の本アンケート調査は、全国の都道府県、市区町村における「ＡＩ活用に関する取組状況」の実態を把握し、その実態からＡＩ導入の期待と課題を考え、検討している都道府県、市区町村実態を把握し、その実態からＡＩ導入の期待と課題を考え、検討している都道府県、市区町村に対して、留意点等のアドバイスを行うことを目的としている。

に対して、留意点等のアドバイスを行うことを目的としている。

（２）調査方法（２）調査方法①調 査 対 象：全国の都道府県・市区町村①調 査 対 象：全国の都道府県・市区町村②サンプル数：1,788 自治体（都道府県 47 自治体・市区町村 1,741 自治体）

②サンプル数：1,788 自治体（都道府県 47 自治体・市区町村 1,741 自治体）

③調 査 方 法：郵便による発送回収③調 査 方 法：郵便による発送回収④調 査 期 間：調査票の発送日④調 査 期 間：調査票の発送日

平成 30 年６月 15 日

調査票の回収期間 平成 30 年６月 15 日～７月 13 日
⑤回 答 数：全体

935 自治体（回収率 52.3％）

平成 30 年６月 15 日

調査票の回収期間 平成 30 年６月 15 日～７月 13 日
⑤回 答 数：全体

935 自治体（回収率 52.3％）

都道府県30 自治体（回収率 63.8％）

都道府県30 自治体（回収率 63.8％）

市区町村

905 自治体（回収率 52.0％）

市区町村

905 自治体（回収率 52.0％）■自治体規模別集計（回収率）■自治体規模別集計（回収率）

都道府県 ・・・・・・・・・・・・・・・・ 30 自治体（63.8％）

都道府県 ・・・・・・・・・・・・・・・・ 30 自治体（63.8％）

人口 30 万人以上の市区・・・・・・・・・・ 51 自治体（60.0％）

人口 30 万人以上の市区・・・・・・・・・・ 51 自治体（60.0％）

人口 10 万人以上 30 万人未満の市区 ・・・・119 自治体（59.2％）

人口 10 万人以上 30 万人未満の市区 ・・・・119 自治体（59.2％）

人口 10 万人未満の市区・・・・・・・・・・301 自治体（57.0％）

人口 10 万人未満の市区・・・・・・・・・・301 自治体（57.0％）

町村 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・434 自治体（46.8％）

町村 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・434 自治体（46.8％）■地域別集計（回収率）■地域別集計（回収率）

北海道・・・・・・・103 自治体（57.5％） 中国・・・・・・・・ 61 自治体（57.0％）

北海道・・・・・・・103 自治体（57.5％） 中国・・・・・・・・ 61 自治体（57.0％）

東北・・・・・・・・116 自治体（51.1％） 四国・・・・・・・・ 33 自治体（34.7％）

東北・・・・・・・・116 自治体（51.1％） 四国・・・・・・・・ 33 自治体（34.7％）

関東及び近辺・・・・281 自治体（57.9％） 九州・沖縄・・・・・151 自治体（55.1％）

関東及び近辺・・・・281 自治体（57.9％） 九州・沖縄・・・・・151 自治体（55.1％）

関西中部及び近辺・・190 自治体（50.8％）

関西中部及び近辺・・190 自治体（50.8％）⑥有効回答数：質問１ ・・・・・・・・935 自治体⑥有効回答数：質問１ ・・・・・・・・935 自治体

質問２～５ ・・ ・・・・ 161 票

質問６・・・・・・・・・・44 票

質問２～５ ・・ ・・・・ 161 票

質問６・・・・・・・・・・44 票⑦留 意 点：935 自治体の回答全てを母数として集計しているが、自治体によっては無回答の設⑦留 意 点：935 自治体の回答全てを母数として集計しているが、自治体によっては無回答の設問があった。その場合、無回答として集計しているが、グラフには表示しないもの問があった。その場合、無回答として集計しているが、グラフには表示しないものとする。複数のＡＩシステムを活用している自治体もあり、一つの自治体で複数のとする。複数のＡＩシステムを活用している自治体もあり、一つの自治体で複数の回答があった。そのため、「質問１ ＡＩを活用したシステムの導入状況」は、自回答があった。そのため、「質問１ ＡＩを活用したシステムの導入状況」は、自治体ごとの導入状況を把握するため、回答自治体数を母数とし、質問２以降はシス

治体ごとの導入状況を把握するため、回答自治体数を母数とし、質問２以降はシス

テムごとの実態を把握するため、実際の票数を母数としている。

テムごとの実態を把握するため、実際の票数を母数としている。

なお、積み上げ棒グラフの割合を足し上げても 100％にならない集計結果がある
が、視覚による割合の把握をしやすくするため、目盛りは 100％で表す。
127

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なお、積み上げ棒グラフの割合を足し上げても 100％にならない集計結果がある
が、視覚による割合の把握をしやすくするため、目盛りは 100％で表す。
127

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■地域別集計は以下の区分とする■地域別集計は以下の区分とする

■北海道
■東北
■関東及び近辺■関西中部及び近辺■中国■四国■九州 沖縄■北海道■東北■関東及び近辺■関西中部及び近辺■中国■四国■九州 沖縄

県コード

自治体名

県コード

自治体名

県コード

自治体名

県コード

自治体名

県コード

自治体名

県コード

自治体名

県コード

自治体名

県コード

自治体名

1

北海道

13

東京都

25

滋賀県

37

香川県

1

北海道

13

東京都

25

滋賀県

37

香川県

2

青森県

14

神奈川県

26

京都府

38

愛媛県

2

青森県

14

神奈川県

26

京都府

38

愛媛県

3

岩手県

15

新潟県

27

大阪府

39

高知県

3

岩手県

15

新潟県

27

大阪府

39

高知県

4

宮城県

19

山梨県

28

兵庫県

40

福岡県

4

宮城県

19

山梨県

28

兵庫県

40

福岡県

5

秋田県

20

長野県

29

奈良県

41

佐賀県

5

秋田県

20

長野県

29

奈良県

41

佐賀県

6

山形県

22

静岡県

30

和歌山県

42

長崎県

6

山形県

22

静岡県

30

和歌山県

42

長崎県

7

福島県

16

富山県

31

鳥取県

43

熊本県

7

福島県

16

富山県

31

鳥取県

43

熊本県

8

茨城県

17

石川県

32

島根県

44

大分県

8

茨城県

17

石川県

32

島根県

44

大分県

9

栃木県

18

福井県

33

岡山県

45

宮崎県

9

栃木県

18

福井県

33

岡山県

45

宮崎県

10

群馬県

21

岐阜県

34

広島県

46

鹿児島県

10

群馬県

21

岐阜県

34

広島県

46

鹿児島県

11

埼玉県

23

愛知県

35

山口県

47

沖縄県

11

埼玉県

23

愛知県

35

山口県

47

沖縄県

12

千葉県

24

三重県

36

徳島県

12

千葉県

24

三重県

36

徳島県

128

134

128

134

（３）各設問の集計（３）各設問の集計

質問１ ＡＩを活用したシステムの導入状況

質問１

貴市区町村内におけるＡＩを活用したシステムの導入状況について該当する番号に○を付け、（）内に説明を付記してください。

貴市区町村内におけるＡＩを活用したシステムの導入状況について該当する番号に○を付
け、（全体集計(n=935)

ＡＩを活用したシステムの導入状況）内に説明を付記してください。

全体集計(n=935)
0%

20%

40%

60%

80%

100%

0%

20%

①現在、実施している(n=10)

1.1%①現在、実施している(n=10)

1.1%②現在、実証実験を行っている又は行った(n=34)

3.6%②現在、実証実験を行っている又は行った(n=34)

3.6%③現在、検討している（情報収集を含む）(n=117)③現在、検討している（情報収集を含む）(n=117)

12.5%④以前、検討したが、実施に至らなかった(n=16)⑤検討したことはない(n=770)

82.3%

60%

80%

100%

12.5%

④以前、検討したが、実施に至らなかった(n=16)

1.7%

40%

1.7%

⑤検討したことはない(n=770)

82.3%

自治体におけるＡＩの導入状況は、全体集計では、「検討したことはない」が 82.3％で最も自治体におけるＡＩの導入状況は、全体集計では、「検討したことはない」が 82.3％で最も高く、次いで「現在、検討している（情報収集を含む）」が 12.5％、「現在、実証実験を行っ

高く、次いで「現在、検討している（情報収集を含む）」が 12.5％、「現在、実証実験を行っている又は行った」が 3.6％と続いている。

ている又は行った」が 3.6％と続いている。

自治体規模別集計では、「現在、実施している」「現在、実証実験を行っている又は行った」

自治体規模別集計では、「現在、実施している」「現在、実証実験を行っている又は行った」「現在、検討している（情報収集を含む）」と回答した割合の合計は、「人口 30 万人以上の市「現在、検討している（情報収集を含む）」と回答した割合の合計は、「人口 30 万人以上の市区」が 82.4％で最も高く、次いで、「都道府県」が 63.3％、「人口 10 万人以上 30 万人未満の区」が 82.4％で最も高く、次いで、「都道府県」が 63.3％、「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が 44.6％と続いている。

市区」が 44.6％と続いている。

地域別集計では、「現在、実施している」「現在、実証実験を行っている又は行った」「現

地域別集計では、「現在、実施している」「現在、実証実験を行っている又は行った」「現在、検討している（情報収集を含む）」と回答した割合の合計は、「関東及び近辺」が 24.8％

在、検討している（情報収集を含む）」と回答した割合の合計は、「関東及び近辺」が 24.8％

で最も高く、次いで「関西中部及び近辺」が 24.3％、「四国」が 21.2％と続いている。

で最も高く、次いで「関西中部及び近辺」が 24.3％、「四国」が 21.2％と続いている。

129

135

129

135

自治体規模別集計(n=935)

自治体規模別集計(n=935)
0%

20%

全体(n=935)

40%

60%

12.5%

1.1% 3.6%

100%

0%

1.7%
43.3%

0.0%

47.1%

38.7%

43.3%

31.4%

2.7% 1.7%

0.0%

47.1%

38.7%

100%

40.0%

2.0%

29.4%

54.6%

5.9%

人口10万人未満の市区(n=301) 0.7% 8.3%

86.7%

80%

1.7%

3.9%
人口10万人以上30万人未満の市区
1.7%(n=119)
4.2%

54.6%

5.9%

人口10万人未満の市区(n=301) 0.7% 8.3%

人口30万人以上の市区(n=51)

29.4%

60%
82.6%

都道府県(n=30) 10.0% 10.0%

40.0%

2.0%

40%

12.5%

1.1% 3.6%

31.4%

3.9%
人口10万人以上30万人未満の市区
1.7%(n=119)4.2%

20%

全体(n=935)82.6%

都道府県(n=30) 10.0% 10.0%

人口30万人以上の市区(n=51)

80%

86.7%

2.7% 1.7%

町村(n=434) 2.1%

町村(n=434) 2.1%

96.1%

0.2% 0.5% 0.7%
①現在、実施している③現在、検討している（情報収集を含む）⑤検討したことはない②現在、実証実験を行っている又は行った④以前、検討したが、実施に至らなかった

地域別集計(n=935)

96.1%

0.2% 0.5% 0.7%
①現在、実施している③現在、検討している（情報収集を含む）⑤検討したことはない②現在、実証実験を行っている又は行った④以前、検討したが、実施に至らなかった

地域別集計(n=935)
0%

20%

全体(n=935)

40%

12.5%

1.1% 3.6%

60%

80%

100%

82.6%

90.5%

80%

100%

82.6%

1.7%
94.2%

東北(n=116) 6.9%
0.9%

1.7%

関東及び近辺(n=281) 5.3% 18.1%

74.7%

1.4%
7.4% 15.3%

74.7%

1.4%
75.8%

関西中部及び近辺(n=190)

2.8%

7.4% 15.3%
1.6%

2.1%

13.1%

90.5%

1.7%

関東及び近辺(n=281) 5.3% 18.1%

2.8%

1.6%

12.5%

60%

1.0% 1.0%

東北(n=116) 6.9%

中国(n=61)

全体(n=935)40%

北海道(n=103) 2.9%

94.2%

1.0% 1.0%

関西中部及び近辺(n=190)

20%

1.1% 3.6%

1.7%

北海道(n=103) 2.9%

0.9%

0%

85.2%

1.6%

中国(n=61)

75.8%

2.1%

13.1%

85.2%

1.6%

四国(n=33) 3.0% 15.2%

81.8%

3.0%

四国(n=33) 3.0% 15.2%

81.8%

3.0%

九州・沖縄(n=151) 8.6%
0.7% 1.3% 0.7%
①現在、実施している③現在、検討している（情報収集を含む）⑤検討したことはない

130

136

89.4%
②現在、実証実験を行っている又は行った④以前、検討したが、実施に至らなかった

九州・沖縄(n=151) 8.6%
0.7% 1.3% 0.7%
①現在、実施している③現在、検討している（情報収集を含む）⑤検討したことはない

130

136

89.4%
②現在、実証実験を行っている又は行った④以前、検討したが、実施に至らなかった

質問１ ＡＩを活用したシステムの導入状況

質問１

ＡＩを活用したシステムの導入状況「①現在、実施している」市区町村の開始時期「①現在、実施している」市区町村の開始時期

全体集計(n=10)

全体集計(n=10)
02

2016年度以前

4

6

8

0

2

2016年度以前

10

2016年度上半期

0

2016年度下半期

0

2016年度下半期

0

2017年度上半期

2

2017年度下半期
2018年度以降

6「現在、実施している」自治体の開始時期は、全体集計では、「2018 年度以降」が６件、「2017
年度上半期」が２件となった。

82

2017年度下半期

1

61

2016年度上半期

2017年度上半期

41

2018年度以降

6「現在、実施している」自治体の開始時期は、全体集計では、「2018 年度以降」が６件、「2017
年度上半期」が２件となった。

自治体規模別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は「都道府県」「人口 10 万人以上 30

自治体規模別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は「都道府県」「人口 10 万人以上 30

万人未満の市区」が２件、「人口 30 万人以上の市区」「人口 10 万人未満の市区」が１件となった。

万人未満の市区」が２件、「人口 30 万人以上の市区」「人口 10 万人未満の市区」が１件となった。

地域別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は、「関東及び近辺」「関西中部及び近辺」

地域別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は、「関東及び近辺」「関西中部及び近辺」

が２件、
「東北」
「四国」が１件となった。

が２件、「東北」「四国」が１件となった。

自治体規模別集計(n=10)

自治体規模別集計(n=10)0

全体(n=10)2
00

人口30万人以上の市区(n=2)

人口10万人以上30万人未満の市区(n=2)

人口10万人未満の市区(n=2)

0
0
0
0
0
0
0
0

0

町村(n=1)

0
0
0
0
0

8

0

全体(n=10)22
00

都道府県(n=3)
2

2016年度以前

2016年度上半期

1
1

2016年度下半期

人口30万人以上の市区(n=2)

人口10万人以上30万人未満の市区(n=2)

2
2017年度上半期
人口10万人未満の市区(n=2)

11

2018年度以降

131

137

0
0
0
0

0
0
0

町村(n=1)

0
0
0
0
0

6

8

2
6

1

2

2016年度以前

2016年度上半期

1
1

0
0
0
0
0

0

2017年度下半期

1

0
0
0
0

4

1
1

6

1

0
0
0
0
0
0
0
0

6

1
1

都道府県(n=3)

4

2016年度下半期
2
2017年度上半期
1
1

2017年度下半期

1

2018年度以降

131

137

地域別集計(n=10)

地域別集計(n=10)0

全体(n=10)2
0
0

北海道(n=0)

東北(n=1)

関東及び近辺(n=4)

関西中部及び近辺(n=3)

0
0
0
0
0
0
0

中国(n=0)四国(n=1)

九州・沖縄(n=1)

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

6

8

0

1
1

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4

全体(n=10)2

0
0

北海道(n=0)

東北(n=1)
2016年度上半期

1
1

関東及び近辺(n=4)
2

2016年度下半期
関西中部及び近辺(n=3)

1

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

2
2017年度上半期
中国(n=0)2017年度下半期
四国(n=1)
1
2018年度以降

1

九州・沖縄(n=1)

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

132

138

4

6

8

1
1

6

2016年度以前

1

2

2
6

2016年度以前

2016年度上半期

1
1
1

2

2016年度下半期

1
2
2017年度上半期

2017年度下半期
1
2018年度以降

1

132

138

「②現在、実証実験を行っている又は行った」市区町村の開始時期「②現在、実証実験を行っている又は行った」市区町村の開始時期

全体集計(n=34)

全体集計(n=34)
05

2016年度上半期

10

15

20

0

5

2016年度上半期

1
3

2016年度下半期

3

2017年度上半期

3

2017年度上半期

3

16

2018年度以降

2017年度下半期「現在、実証実験を行っている又は行った」自治体の開始時期は、全体集計では、「2017 年度
下半期」が 16 件、「2018 年度以降」が 11 件となった。
件、「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が４件となった。

「現在、実証実験を行っている又は行った」自治体の開始時期は、全体集計では、「2017 年度
自治体規模別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は「人口 30 万人以上の市区」が９件、「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が４件となった。

地域別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は、「関東及び近辺」が８件、「関西中部

地域別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は、「関東及び近辺」が８件、「関西中部及び近辺」が７件となった。

及び近辺」が７件となった。

自治体規模別集計(n=34)

自治体規模別集計(n=34)
5
1

10

15

0
0
0
0

3

人口10万人以上30万人未満の市区(n=5)

0
0
0

4

0
0
2

町村(n=2)

0
0
0

3

3
3

2017年度下半期

0
0
0

4

1
0
0
2

1
1

2018年度以降

133

139

9

5

人口10万人未満の市区(n=8)

町村(n=2)

0
0
0

16

2

0

2017年度上半期

20

2016年度上半期

2016年度下半期

人口10万人以上30万人未満の市区(n=5)
1

人口10万人未満の市区(n=8)

0
0
0
0
0

人口30万人以上の市区(n=16)
9

15

3
3

2016年度上半期

5

10

11

2

0

5

16

都道府県(n=3)0
人口30万人以上の市区(n=16)0

全体(n=34)
11

都道府県(n=3)

20

1

3
3

全体(n=34)

11

下半期」が 16 件、「2018 年度以降」が 11 件となった。

自治体規模別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は「人口 30 万人以上の市区」が９

0

20

16

2018年度以降

11

15

1

2016年度下半期

2017年度下半期

10

2016年度下半期

2017年度上半期

33

2017年度下半期

1
1

2018年度以降

133

139

地域別集計(n=34)

地域別集計(n=34)
0

5
1

10

15

0
0
0
0

東北(n=0)0

東北(n=0)2016年度上半期

0
8

1
0

1

1
4

3

8

3
関西中部及び近辺(n=14)

70

2016年度下半期

2
47

2017年度上半期
中国(n=1)

四国(n=1)

九州・沖縄(n=2)

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

2017年度上半期
中国(n=1)1
2017年度下半期
四国(n=1)
1
2018年度以降
2

134

140

16

2016年度上半期

2016年度下半期

2

20

1

0
0
0
0
0

関東及び近辺(n=15)

3
関西中部及び近辺(n=14)

0
0
0
0

3

15

11

1

1

10

3
3

16

北海道(n=1)

0
0
0
0
0

関東及び近辺(n=15)

5全体(n=34)
11

北海道(n=1)0
1

3
3

全体(n=34)20

九州・沖縄(n=2)

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

1
2017年度下半期

1
2018年度以降
2

134

140

「③現在、検討している（情報収集を含む）」市区町村の開始時期「③現在、検討している（情報収集を含む）」市区町村の開始時期

全体集計(n=117)

全体集計(n=117)
0

20

40

60

80

0

20

2016年度上半期

3

2016年度上半期

3

2016年度下半期

3

2016年度下半期

3

2017年度上半期

2017年度上半期

19

2017年度下半期
2018年度以降

62「現在、検討している（情報収集を含む）」自治体の開始時期は、全体集計では、「2018 年度以降」が 62 件、「2017 年下半期」が 26 件となった。
市区」が 22 件、「人口 10 万人未満の市区」が 14 件となった。

2018年度以降

自治体規模別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は「人口 10 万人以上 30 万人未満の
地域別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は、「関東及び近辺」が 23 件、「関西中部及び近辺」が 17 件となった。

自治体規模別集計(n=117)

自治体規模別集計(n=117)

都道府県(n=13)

人口30万人以上の市区(n=24)1
01

人口10万人以上30万人未満の市区(n=46)

人口10万人未満の市区(n=25)

町村(n=9)

0

0
0

26

60

80

0

都道府県(n=13)

5
6

2016年度下半期

13

人口30万人以上の市区(n=24)

71

2017年度上半期

12

5

19

2017年度下半期

人口10万人未満の市区(n=25)

5
63

2018年度以降
5

135

141

町村(n=9)62

7

2016年度下半期

13

2017年度上半期

12

22

2
2

14
0
0

80

2016年度上半期

8

22
0

26

60

3

0
0

人口10万人以上30万人未満の市区(n=46)

2

2
2

1
0

0

3

2

3
3

40

62

2016年度上半期

820

全体(n=117)

3

0
0

0

40

19

62

「現在、検討している（情報収集を含む）」自治体の開始時期は、全体集計では、「2018 年度以び近辺」が 17 件となった。

全体(n=117)26

市区」が 22 件、「人口 10 万人未満の市区」が 14 件となった。

地域別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は、「関東及び近辺」が 23 件、「関西中部及3
3

80

降」が 62 件、「2017 年下半期」が 26 件となった。

自治体規模別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は「人口 10 万人以上 30 万人未満の

20

60

19

2017年度下半期

26

0

40

2
2

5

2017年度下半期
14
2018年度以降

5

135

141

地域別集計(n=117)

地域別集計(n=117)
0

20

40

60

80

0

3
3

全体(n=117)

20

60

19

26

26
62

北海道(n=3)0000

東北(n=8)

0
0
1
0

62

北海道(n=3)0000

東北(n=8)

0
0
1
0

3

3

2016年度上半期

622

関東及び近辺(n=51)

2
2
10
12
23

2016年度下半期

1
1
2

関西中部及び近辺(n=29)

817

四国(n=5)172017年度上半期

00

中国(n=8)

3
2
3
0
0
1
0

2017年度下半期
四国(n=5)2017年度上半期

0
0
3
2
3
0
0
1
0

4

九州・沖縄(n=13)

2016年度下半期

1
1
2

8

中国(n=8)2016年度上半期

6

関東及び近辺(n=51)

10
12
23

関西中部及び近辺(n=29)

80

3
3

全体(n=117)

19

40

2017年度下半期

400

2018年度以降

2
4

九州・沖縄(n=13)00

2018年度以降

2
4

6

6

136

142

136

142

「④以前、検討したが、実施に至らなかった」市区町村の実施しなかった理由「④以前、検討したが、実施に至らなかった」市区町村の実施しなかった理由

都道府県

都道府県

市区町村

対応策

市区町村

対応策

北海道

登別市

費用対効果面。

北海道

登別市

費用対効果面。

青森県

弘前市

導入に要する費用等について、国の補助を得られなかったため。

青森県

弘前市

導入に要する費用等について、国の補助を得られなかったため。

秋田県

由利本荘市

コストに見合う効果が得られないから。

秋田県

由利本荘市

コストに見合う効果が得られないから。

千葉県

市原市

千葉県

市原市

東京都

府中市

東京都

府中市

東京都

東村山市

東京都

東村山市

新潟県

三島郡出雲崎町

新潟県

三島郡出雲崎町

新潟県

妙高市

新潟県

妙高市

石川県

小松市

石川県

小松市

石川県

鹿島郡中能登町 最適を判断するための条件が用意できないため。

石川県

鹿島郡中能登町 最適を判断するための条件が用意できないため。

長野県

中野市

民間シンクタンクによる研究会に参加したのみ。

長野県

中野市

民間シンクタンクによる研究会に参加したのみ。

静岡県

駿東郡小山町ソフトバンク（株） Pepper 導入検討(H29)、未実施。

静岡県

駿東郡小山町ソフトバンク（株） Pepper 導入検討(H29)、未実施。

大阪府

高槻市

現在、どの分野で活用できるか検討中。

大阪府

高槻市

現在、どの分野で活用できるか検討中。

大分県

竹田市

導入効果の理解を得ることができなかった。

大分県

竹田市

導入効果の理解を得ることができなかった。

開発途中のシステムのため、最終形のイメージが構築されていないか
ら、既存のシステムとの連携が図れなかったため。
現行のシステムで対応が可能であったため。
予算編成過程において、会議録作成システムについて検討したが、効果想定や、運用のルール等について引き続き検討事項とされた。
高齢者対策に御用聞きＡＩを提案されたが、具体的な活用をイメージできなかったため。
性能が安定していなかったこと、一定の費用が必要となっていたこと。
ＡＩ等を活用したシステム等の導入について、適宜検討しているが、具体的な導入に向けた動きは現在なし。

137

143

開発途中のシステムのため、最終形のイメージが構築されていないか
ら、既存のシステムとの連携が図れなかったため。
現行のシステムで対応が可能であったため。
予算編成過程において、会議録作成システムについて検討したが、効果想定や、運用のルール等について引き続き検討事項とされた。
高齢者対策に御用聞きＡＩを提案されたが、具体的な活用をイメージできなかったため。
性能が安定していなかったこと、一定の費用が必要となっていたこと。
ＡＩ等を活用したシステム等の導入について、適宜検討しているが、具体的な導入に向けた動きは現在なし。

137

143

質問２ ＡＩを活用したシステムの導入・検討の契機

質問２

ＡＩを活用したシステムの導入・検討の契機

貴市区町村がＡＩを活用したシステムの導入・検討に当たって、何が契機となりましたか。

貴市区町村がＡＩを活用したシステムの導入・検討に当たって、何が契機となりましたか。

該当する項目に○を付けてください（複数可）。その他に○を付けた場合は、内容を付記して該当する項目に○を付けてください（複数可）。その他に○を付けた場合は、内容を付記して

ください。

ください。

全体集計(n=161)

全体集計(n=161)
0%

10%

20%

①首長の意向を受けて(n=35)

30%

40%

③働き方改革や総合計画・総合戦略の中でＡＩ導入が計画されたことに基づいて(n=44)

36.6%⑦民間企業との連携に基づいて(n=26)

18.0%⑤全国市区町村の取組事例に触発されて(n=59)

36.6%
2.5%

⑦民間企業との連携に基づいて(n=26)

16.1%⑧その他(n=42)

27.3%⑥大学との連携に基づいて(n=4)

2.5%

16.1%

⑧その他(n=42)

26.1%

40%

9.9%

④ＩＣＴ部門からの提案に基づいて(n=29)

18.0%⑤全国市区町村の取組事例に触発されて(n=59)30%③働き方改革や総合計画・総合戦略の中でＡＩ導入が計画されたことに基づいて(n=44)

27.3%⑥大学との連携に基づいて(n=4)

20%
21.7%

②議会からの質問がきっかけで(n=16)

9.9%④ＩＣＴ部門からの提案に基づいて(n=29)10%①首長の意向を受けて(n=35)

21.7%②議会からの質問がきっかけで(n=16)

0%

26.1%

ＡＩを活用したシステムの導入・検討の契機は、全体集計では、「全国市区町村の取組事例

ＡＩを活用したシステムの導入・検討の契機は、全体集計では、「全国市区町村の取組事例に触発されて」が 36.6％と最も高く、次いで、「働き方改革や総合計画・総合戦略の中でＡＩに触発されて」が 36.6％と最も高く、次いで、「働き方改革や総合計画・総合戦略の中でＡＩ導入が計画されたことに基づいて」が 27.3％となった。その他の意見としては、「民間企業や導入が計画されたことに基づいて」が 27.3％となった。その他の意見としては、「民間企業や有識者から提案を受けて」「講演やセミナーに参加して」「さらなる業務改革を図るため」など

有識者から提案を受けて」「講演やセミナーに参加して」「さらなる業務改革を図るため」などが挙げられた。

が挙げられた。

自治体規模別集計では、「全国市区町村の取組事例に触発されて」において「人口 10 万人以

自治体規模別集計では、「全国市区町村の取組事例に触発されて」において「人口 10 万人以

上 30 万人未満の市区」が 43.4％と最も高く、次いで「都道府県」が 42.1％、「人口 30 万人以

上 30 万人未満の市区」が 43.4％と最も高く、次いで「都道府県」が 42.1％、「人口 30 万人以上の市区」が 38.1％となった。

上の市区」が 38.1％となった。

地域別集計では、「全国市区町村の取組事例に触発されて」と回答した割合は、「北海道」が75.0％で最も高く「四国」が 57.1％、「関東及び近辺」が 44.3％と続いている。

138

144

地域別集計では、「全国市区町村の取組事例に触発されて」と回答した割合は、「北海道」が75.0％で最も高く「四国」が 57.1％、「関東及び近辺」が 44.3％と続いている。

138

144

自治体規模別集計(n=161)
0%

自治体規模別集計(n=161)
10%

20%

都道府県(n=19)

42.1%
42.1%

16.7%
21.4%
26.2%

0.0%

26.4%

3.8%

13.2%
11.4%

⑦民間企業との連携に基づい
て

3.8%

13.2%

25.7%
41.7%
25.0%

8.3%
16.7%

25.0%

139

145

20.0%
25.7%

⑦民間企業との連携に基づい
て

31.4%
17.1%

25.7%
41.7%

8.3%
8.3%
0.0%

④ＩＣＴ部門からの提案に基づいて⑥大学との連携に基づいて⑧その他

町村(n=12)③働き方改革や総合計画・総合戦略の中でＡＩ導入が計画されたことに基づいて

43.4%
24.5%

5.7%
5.7%

②議会からの質問がきっかけ
で⑤全国市区町村の取組事例に
触発されて

35.8%

17.0%

人口10万人未満の市区(n=35)

38.1%

26.4%

13.2%

11.4%
31.4%

8.3%
8.3%

21.4%
26.2%
19.0%
23.8%

20.0%

17.1%

42.1%
16.7%

0.0%

⑥大学との連携に基づいて

25.7%

42.1%

10.5%
9.5%

人口10万人以上30万人
未満の市区(n=53)

31.6%

21.1%

③働き方改革や総合計画・総合戦略の中でＡＩ導入が計画されたことに基づいて④ＩＣＴ部門からの提案に基づいて①首長の意向を受けて
26.1%

10.5%

都道府県(n=19)

人口30万人以上の市区(n=42)

50%

36.6%

16.1%

0.0%

43.4%
24.5%

5.7%
5.7%

②議会からの質問がきっかけ
で⑤全国市区町村の取組事例に
触発されて

35.8%

17.0%

0.0%

38.1%

19.0%
23.8%
13.2%

町村(n=12)

2.5%

40%

27.3%

18.0%

0.0%

31.6%

30%
21.7%

全体(n=161)①首長の意向を受けて

10.5%
9.5%

20%

9.9%

10.5%

0.0%

10%

26.1%

21.1%

人口10万人未満の市区(n=35)

0%

36.6%

16.1%

0.0%

人口10万人以上30万人
未満の市区(n=53)

50%

27.3%

18.0%

全体(n=161)
2.5%

40%

21.7%

9.9%

人口30万人以上の市区(n=42)

30%

25.0%

8.3%
16.7%

25.0%

139

145

⑧その他

地域別集計(n=161)

地域別集計(n=161)

0%

20%

40%

18.0%
2.5%

27.3%

11.1%

11.1%

関東及び近辺(n=70)
2.9%

6.5%

0.0%

44.3%

19.6%
19.6%

11.1%
11.1%
11.1%

55.6%

0.0%

⑧その他
57.1%

12.5%

146

⑥大学との連携に基づいて

22.2%
11.1%
11.1%
11.1%

55.6%

⑦民間企業との連携に基づいて

14.3%
14.3%

42.9%

⑧その他
57.1%

57.1%
50.0%
12.5%

0.0%

140

⑤全国市区町村の取組事例に触発
されて

19.6%
19.6%

0.0%
九州・沖縄(n=16)

31.3%
25.0%

④ＩＣＴ部門からの提案に基づい
て

0.0%
0.0%

25.0%
25.0%

44.3%

四国(n=7)

57.1%
50.0%

③働き方改革や総合計画・総合戦
略の中でＡＩ導入が計画されたことに基づいて

38.6%

21.7%
23.9%
30.4%

0.0%

0.0%
42.9%

44.4%

14.3%
22.9%
17.4%

関西中部及び近辺(n=46)

14.3%
14.3%

0.0%
0.0%

0.0%

2.9%

⑦民間企業との連携に基づいて②議会からの質問がきっかけで

11.1%

関東及び近辺(n=70)

中国(n=9)①首長の意向を受けて

22.2%

15.7%

2.2%

75.0%

22.2%

21.4%
14.3%

0.0%

四国(n=7)

九州・沖縄(n=16)

0.0%⑥大学との連携に基づいて

22.2%

0.0%

0.0%
0.0%

11.1%

6.5%
⑤全国市区町村の取組事例に触発
されて

50.0%

25.0%

④ＩＣＴ部門からの提案に基づい
て

21.7%
23.9%
30.4%

0.0%

0.0%

③働き方改革や総合計画・総合戦
略の中でＡＩ導入が計画されたことに基づいて

38.6%

36.6%

25.0%

44.4%

14.3%
22.9%
17.4%

関西中部及び近辺(n=46)

中国(n=9)②議会からの質問がきっかけで

27.3%

26.1%
25.0%

0.0%
0.0%

東北(n=9)

80%

16.1%

北海道(n=4)①首長の意向を受けて

22.2%

15.7%

0.0%

75.0%

60%

21.7%

0.0%

50.0%

22.2%

21.4%
14.3%

2.2%

2.5%

25.0%

0.0%
0.0%

40%

18.0%

全体(n=161)

36.6%

25.0%

0.0%

20%
9.9%

26.1%
25.0%

北海道(n=4)

0.0%
0.0%

0%

16.1%

0.0%

東北(n=9)

80%

21.7%

9.9%
全体(n=161)

60%

25.0%
25.0%
31.3%
25.0%

140

146

質問３ ＡＩを活用したシステムの導入・検討の目的

質問３

貴市区町村がＡＩを活用したシステムの導入・検討の目的は何ですか。該当する項目に○を

ＡＩを活用したシステムの導入・検討の目的

貴市区町村がＡＩを活用したシステムの導入・検討の目的は何ですか。該当する項目に○を付けてください（複数可）。その他に○を付けた場合は、内容を付記してください。

付けてください（複数可）。その他に○を付けた場合は、内容を付記してください。

全体集計（n=161）

全体集計（n=161）
0%

10%

20%

30%

40%

①人材不足に対応するため(n=70)

50%

0%

③柔軟な人材配置を可能にするため(n=32)⑤住民からの質問に対する回答の迅速性を図るため(n=49)⑥中長期的視点から経費削減を図るため(n=77)

47.8%⑦その他(n=56)

34.8%⑤住民からの質問に対する回答の迅速性を図るため(n=49)

30.4%

ＡＩを活用したシステムの導入・検討の目的は、全体集計では、「中長期的視点から経費削

30.4%⑥中長期的視点から経費削減を図るため(n=77)

47.8%⑦その他(n=56)

34.8%

50%

19.9%

④いつでも住民からの問い合わせを受けることができるため(n=56)

34.8%

40%

14.3%

③柔軟な人材配置を可能にするため(n=32)

19.9%④いつでも住民からの問い合わせを受けることができるため(n=56)

30%

43.5%

②特定部門へのベテラン職員の確保が困難になってきたため(n=23)

14.3%

20%

①人材不足に対応するため(n=70)

43.5%②特定部門へのベテラン職員の確保が困難になってきたため(n=23)

10%

34.8%

ＡＩを活用したシステムの導入・検討の目的は、全体集計では、「中長期的視点から経費削減を図るため」が 47.8％で最も高く、次いで「人材不足に対応するため」が 43.5％となっ減を図るため」が 47.8％で最も高く、次いで「人材不足に対応するため」が 43.5％となった。その他の意見としては、「業務の効率化」「住民サービスの高度化」「職員の負担軽減」なた。その他の意見としては、「業務の効率化」「住民サービスの高度化」「職員の負担軽減」などが挙げられた。

どが挙げられた。

自治体規模別集計では、「中長期視点から経費削減を図るため」と回答した割合は、「人口自治体規模別集計では、「中長期視点から経費削減を図るため」と回答した割合は、「人口10 万人以上 30 万人未満の市区」が 58.5％で最も高く、次いで「人口 10 万人未満の市区」が10 万人以上 30 万人未満の市区」が 58.5％で最も高く、次いで「人口 10 万人未満の市区」が51.4％、「人口 30 万人以上の市区」が 42.9％と続いている。

51.4％、「人口 30 万人以上の市区」が 42.9％と続いている。

地域別集計では、「中長期的視点から経費削減を図るため」と回答した割合は、「北海道」が地域別集計では、「中長期的視点から経費削減を図るため」と回答した割合は、「北海道」が75.0％で最も高く、次いで「関東及び近辺」が 51.4％、「九州・沖縄」が 50.0％と続いてい75.0％で最も高く、次いで「関東及び近辺」が 51.4％、「九州・沖縄」が 50.0％と続いてい

る。

る。

141

147

141

147

自治体規模別集計（n=161）

0%

自治体規模別集計（n=161）

20%

40%

60%

80%

43.5%

20%

40%

47.8%

47.8%
34.8%
②特定部門へのベテラン職員の確保が困難になってきたため

31.6%
10.5%
15.8%

42.9%

42.9%

13.2%

40.5%
33.3%
42.9%
40.5%

22.6%
34.0%
30.2%
58.5%
24.5%

⑤住民からの質問に対する回答の迅速性を図るため

13.2%
22.6%
34.0%
30.2%
58.5%
24.5%

51.4%
人口10万人未満の市区(n=35)

22.9%
51.4%

⑥中長期的視点から経費削減を図るため

人口10万人未満の市区(n=35)

22.9%

町村(n=12)⑤住民からの質問に対する回答の迅速性を図るため

51.4%

11.4%
34.3%
34.3%

④いつでも住民からの問い合わせを受けることができるため

45.3%
人口10万人
以上30万人未満の市区(n=53)③柔軟な人材配置を可能にするた
め

16.7%
16.7%

④いつでも住民からの問い合わせを受けることができるため

45.3%
人口10万人
以上30万人未満の市区(n=53)

31.6%
26.3%
26.3%
73.7%

人口30万人以上の市区(n=42)

40.5%
33.3%
42.9%
40.5%

10.5%
15.8%

③柔軟な人材配置を可能にするた
め

16.7%
16.7%

②特定部門へのベテラン職員の確保が困難になってきたため

31.6%
都道府県
(n=19)

31.6%
26.3%
26.3%
73.7%

人口30万人以上の市区(n=42)①人材不足に対応するため

34.8%
30.4%

34.8%

都道府県
(n=19)

80%

14.3%
19.9%
全体(n=161)

34.8%
30.4%

60%
43.5%

①人材不足に対応するため

14.3%
19.9%
全体(n=161)

0%

11.4%
22.9%
34.3%
34.3%
51.4%

⑥中長期的視点から経費削減を図
るため

22.9%

33.3%
25.0%
16.7%
25.0%
16.7%
41.7%
33.3%

⑦その他

142

148

町村(n=12)

33.3%
25.0%
16.7%
25.0%
16.7%
41.7%
33.3%

⑦その他

142

148

地域別集計（n=161）

地域別集計（n=161）

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0%

43.5%
14.3%
19.9%
34.8%
30.4%
47.8%
34.8%

全体(n=161)

20%

40%

60%

80%

100%

43.5%
14.3%
19.9%
34.8%
30.4%
47.8%
34.8%

全体(n=161)

100.0%

100.0%

25.0%

25.0%
75.0%

北海道(n=4)

75.0%

北海道(n=4)

25.0%

25.0%

75.0%
75.0%

75.0%
75.0%

25.0%

25.0%
66.7%

東北(n=9)

11.1%
22.2%
22.2%
33.3%
44.4%
33.3%

東北(n=9)①人材不足に対応するため

40.0%
14.3%
25.7%
32.9%
20.0%

関東及び近辺(n=70)

37.0%
17.4%
8.7%

③柔軟な人材配置を可能にす
るため

43.5%
39.1%
45.7%
30.4%
44.4%

中国(n=9)④いつでも住民からの問い合
わせを受けることができるた
め

11.1%
22.2%
44.4%
44.4%
33.3%
44.4%
0.0%
14.3%
14.3%
28.6%
28.6%

37.0%
関西中部及び近辺(n=46)

17.4%
8.7%

中国(n=9)④いつでも住民からの問い合
わせを受けることができるた
め

11.1%
22.2%
44.4%
44.4%
33.3%
44.4%

⑤住民からの質問に対する回答の迅速性を図るため

42.9%
0.0%

⑥中長期的視点から経費削減
を図るため

14.3%
14.3%
28.6%
28.6%
57.1%

50.0%
九州・沖縄(n=16)③柔軟な人材配置を可能にす
るため

43.5%
39.1%
45.7%
30.4%
44.4%

四国(n=7)57.1%②特定部門へのベテラン職員の確保が困難になってきたた
め

51.4%
35.7%

⑤住民からの質問に対する回答の迅速性を図るため

42.9%
四国(n=7)

14.3%
25.7%
32.9%
20.0%

②特定部門へのベテラン職員の確保が困難になってきたた
め

51.4%

①人材不足に対応するため

40.0%
関東及び近辺(n=70)

35.7%

関西中部及び近辺(n=46)

66.7%
11.1%
22.2%
22.2%
33.3%
44.4%
33.3%

⑥中長期的視点から経費削減
を図るため

50.0%

12.5%
12.5%

⑦その他

31.3%
31.3%

九州・沖縄(n=16)

12.5%
12.5%

⑦その他

31.3%
31.3%

50.0%

50.0%

31.3%

31.3%

143

149

143

149

質問５ ＡＩ活用システムの検討段階の状況

質問５（１）いつから検討を始めましたか。検討開始時期を（）内に付記してください。

全体集計（n=161）

ＡＩ活用システムの検討段階の状況（１）いつから検討を始めましたか。検討開始時期を（）内に付記してください。

全体集計（n=161）0

2016年度以前

20

40

60
2016年度以前

1

2016年度上半期
2016年度下半期

56

検討を開始した時期は、全体集計では、「2018 年度以降」が 56 件で最も多く、次いで「2017 年度下半期」の 39 件となった。
市区」が 19 件で最も多く、次いで「人口 30 万人以上の市区」が 14 件となった。
地域別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は、「関東及び近辺」が 18 件で最も多く、次いで「関西中部及び近辺」が 17 件となった。

39

2018年度以降

56

検討を開始した時期は、全体集計では、「2018 年度以降」が 56 件で最も多く、次いで「2017 年
自治体規模別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が 19 件で最も多く、次いで「人口 30 万人以上の市区」が 14 件となった。
地域別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は、「関東及び近辺」が 18 件で最も多く、次いで「関西中部及び近辺」が 17 件となった。

自治体規模別集計（n=161）

自治体規模別集計（n=161）
0

20
1

4

1

0

1
1
0

0

39

4
0

2016年度以前
人口30万人以上の市区(n=42)

6

11

9

14

15

2016年度下半期

人口10万人以上30万人未満の市区(n=53)

人口10万人未満の市区(n=35)
13

2017年度下半期

3
3
3

2018年度以降

144

町村(n=12)

0

6

11

9

1
1
0

2016年度上半期

14

15

2016年度下半期
19
2017年度上半期

3
456

2016年度以前

3

0
0
1

0

39

7

19
2017年度上半期

150

1

60

6

2016年度上半期

3
6

28

0
0
0

7

40

7

2

56
都道府県(n=19)

3

4

20

全体(n=161)

6

0
0
1

0

60

1
28

0
0
0

0

40

7

2

全体(n=161)

町村(n=12)28

度下半期」の 39 件となった。

自治体規模別集計では、「2018 年度以降」と回答した件数は「人口 10 万人以上 30 万人未満の

人口10万人未満の市区(n=35)

2

2017年度下半期

39

60

7

2017年度上半期

28

2018年度以降

人口10万人以上30万人未満の市区(n=53)

401

2016年度下半期

2

2017年度下半期

人口30万人以上の市区(n=42)

20

2016年度上半期

7

2017年度上半期

都道府県(n=19)

0

6

13

2017年度下半期

3
3
3

2018年度以降

144

150

地域別集計（n=161）

地域別集計（n=161）020
1

北海道(n=4)

0
0
0
0
0

東北(n=9)00001

中国(n=9)1

九州・沖縄(n=16)000

2016年度上半期

北海道(n=4)

0
0
0
0
0

東北(n=9)00
001

関東及び近辺(n=70)

11

2017年度上半期

中国(n=9)2017年度下半期000

四国(n=7)000

九州・沖縄(n=16)

0
0
0

4

3

2

1

3

2
1

14

2018年度以降

5
6

145

151

2016年度上半期
20
18

4
6

17

3

56

5
3

0

関西中部及び近辺(n=46)

39

2016年度以前

1
2016年度下半期

60

3

20
18

4
6

28

56

0
14

0
0
0

四国(n=7)

39

5

2

0
0
0

28

40

7

2

全体(n=161)

2016年度以前

1

20
1

3

0

関西中部及び近辺(n=46)0

30
関東及び近辺(n=70)

60

7

2

全体(n=161)

40

2016年度下半期
1117
2017年度上半期

3
3

2
1

2017年度下半期
43

2018年度以降

5
6

145

151

（２）どのように検討しましたか。検討方法について該当する番号に○を付け、（）内に説（２）どのように検討しましたか。検討方法について該当する番号に○を付け、（明を付記してください。

明を付記してください。

全体集計(n=161)

全体集計(n=161)0%20%①外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した(n=27)

40%

60%

80%

20%

①外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した(n=27)16.8%②自治体職員による研究会・検討会を開催した(n=11)

0%③研究会・検討会等は開催しなかった(n=97)

60.2%

検討方法については、全体集計では、「研究会・検討会は開催しなかった」が 60.2％で最も高く、次いで、「外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した」が 16.8％となった。

60%

80%

16.8%

②自治体職員による研究会・検討会を開催した(n=11)

6.8%

40%

）内に説

6.8%

③研究会・検討会等は開催しなかった(n=97)

60.2%

検討方法については、全体集計では、「研究会・検討会は開催しなかった」が 60.2％で最も高く、次いで、「外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した」が 16.8％となった。

自治体規模別集計では、「外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した」と回答した割

自治体規模別集計では、「外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した」と回答した割

合は、「町村」が 25.0％で最も高く、次いで「人口 10 万人未満の市区」が 20.0％、「人口 30 万

合は、「町村」が 25.0％で最も高く、次いで「人口 10 万人未満の市区」が 20.0％、「人口 30 万

人以上の市区」が 16.7％と続いた。

人以上の市区」が 16.7％と続いた。

地域別集計では、「外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した」と回答した割合は、

地域別集計では、「外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した」と回答した割合は、「北海道」が 25.0％で最も高く、次いで「東北」が 22.2％、「関東及び近辺」が 18.6％と続い「北海道」が 25.0％で最も高く、次いで「東北」が 22.2％、「関東及び近辺」が 18.6％と続いた。

た。

自治体規模別集計(n=161)

自治体規模別集計(n=161)
0%

20%

40%

60%

80%

16.8%
全体(n=161)①外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した

6.8%
59.6%
10.5%

都道府県(n=19)

0%

40%

60%

80%

16.8%
全体(n=161)

59.6%
0.0%

73.7%
16.7%
人口30万人以上の市区(n=42)

7.1%
61.9%
15.1%

人口10万人以上30万人未満の市区(n=53)7.5%

人口10万人未満の市区(n=35)

5.7%

73.7%
②自治体職員による研究会・検討会
を開催した

56.6%

16.7%
人口30万人以上の市区(n=42)

7.1%
61.9%
15.1%

人口10万人以上30万人未満の市区(n=53)7.5%

人口10万人未満の市区(n=35)

5.7%

20.0%
60.0%

25.0%
16.7%

③研究会・検討会
等は開催しなかった

60.0%
町村(n=12)

25.0%
16.7%

50.0%

146

152

②自治体職員による研究会・検討会
を開催した

56.6%

20.0%

町村(n=12)①外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した

6.8%
10.5%

都道府県(n=19)

0.0%

20%

50.0%

146

152

③研究会・検討会
等は開催しなかった地域別集計(n=161)

地域別集計(n=161)
0%

全体(n=161)
北海道(n=4)
東北(n=9)関東及び近辺(n=70)

20%
6.8%

59.6%

全体(n=161)①外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した

22.2%

北海道(n=4)
東北(n=9)

33.3%
18.6%
②自治体職員による研究会・検討会を開催した

55.7%

15.2%
10.9%
11.1%

中国(n=9)

44.4%
71.4%

12.5%
68.8%

147

153

関東及び近辺(n=70)

20%
6.8%

③研究会・検討会等は開催しな
かった

60%
59.6%

25.0%
50.0%
33.3%
18.6%

②自治体職員による研究会・検討会を開催した

55.7%

15.2%
10.9%

69.6%

11.1%
44.4%
14.3%
14.3%

0.0%

①外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した

22.2%

7.1%

0.0%

80%

16.8%

0.0%

四国(n=7)
九州・沖縄(n=16)

40%

0.0%

関西中部及び近辺(n=46)

69.6%

14.3%
14.3%
0.0%

0%

50.0%

7.1%

0.0%

80%

25.0%

0.0%

四国(n=7)
九州・沖縄(n=16)

60%

16.8%

0.0%

関西中部及び近辺(n=46)
中国(n=9)

40%

71.4%

12.5%
68.8%

147

153

③研究会・検討会等は開催しなかった質問６ 実施・実証実験中のＡＩ活用システムの取組状況

質問６（１）いつから実施あるいは実証実験を行いましたか。実施・実証実験の開始時期を（）内実施・実証実験中のＡＩ活用システムの取組状況（１）いつから実施あるいは実証実験を行いましたか。実施・実証実験の開始時期を（）内に付記してください。また、実施地域について該当する番号に○を付けてください。

に付記してください。また、実施地域について該当する番号に○を付けてください。

全体集計(n=44)

全体集計(n=44)
0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

0

2

2016年度以前

1

2016年度以前

1

2016年度上半期

1

2016年度上半期

1

2016年度下半期

2016年度下半期

3

2017年度上半期

17

2018年度以降

16実施・実証実験の開始時期は、全体集計では、「2017 年度下半期」が 17 件で最も多く、次いで「2018 年度以降」が 16 件となった。
10 件で最も高く、次いで「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が４件となった。
地域別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は、「関東及び近辺」が９件で最も高く、次いで「関西中部及び近辺」が７件となった。

10

12

14

0

5
3

全体(n=44)

10

15

17

2018年度以降

16実施・実証実験の開始時期は、全体集計では、「2017 年度下半期」が 17 件で最も多く、次い
自治体規模別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は、「人口 30 万人以上の市区」が10 件で最も高く、次いで「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が４件となった。
地域別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は、「関東及び近辺」が９件で最も高20

2016年度上半期

40
町村(n=3)002

人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)

人口10万人未満の市区(n=10)

1

1
1
1

2018年度以降

148

154

2

2016年度上半期

0
0
0
0

10
2016年度下半期0000
町村(n=3)0
0

17

2016年度以前

52

2017年度下半期

4

20

1

4

2

2017年度上半期

3

15

4

5
2016年度下半期

2

人口30万人以上の市区(n=18)

10

5

0
0
0

0
0
0
0
0
0

2

10

16

2016年度以前

5

0
0
0
0

3

17

都道府県(n=6)1

5

全体(n=44)41

00
人口30万人以上の市区(n=18)

0
1
1

16
0
0
0
0

18

2017年度下半期

自治体規模別集計(n=44)

1
1

16

4

く、次いで「関西中部及び近辺」が７件となった。

自治体規模別集計(n=44)

人口10万人未満の市区(n=10)8で「2018 年度以降」が 16 件となった。

自治体規模別集計では、「2017 年度下半期」と回答した件数は、「人口 30 万人以上の市区」が人口10万人以上30万人未満の市区
(n=7)

6

3

2017年度上半期

4

2017年度下半期

都道府県(n=6)

4

2017年度上半期

3

2017年度下半期

4

1
1
1

2018年度以降

148

154

地域別集計(n=44)

地域別集計(n=44)

0

5
1
1

3

全体(n=44)

10

15

20

北海道(n=1)

東北(n=1)

関東及び近辺(n=19)

関西中部及び近辺(n=17)

10

中国(n=1)

四国(n=2)00000

九州・沖縄(n=3)

17

2016年度以前
東北(n=1)

2016年度上半期
関東及び近辺(n=19)

3

0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
1
1
0
1
0

2016年度下半期

関西中部及び近辺(n=17)

7

1

0

中国(n=1)00
000

四国(n=2)

0
0
0
0
0

1
2017年度下半期
2
2018年度以降

九州・沖縄(n=3)2）内に説明を付記してください。

全体集計(n=44)

17

2016年度上半期
392016年度下半期26（２）開始当初の目標について該当する番号に○を付け、（

20

4

4

2

15

2016年度以前

92017年度上半期

0
0
0
1
0

10

16
北海道(n=1)

6
0
0
0
0
0

3

全体(n=44)

4

4
0

5
1
1

16
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
1
1
0
1

0

7
2017年度上半期

1

0
0
0
1
0

2017年度下半期
2
2018年度以降
2（２）開始当初の目標について該当する番号に○を付け、（）内に説明を付記してください。

全体集計(n=44)
0

5

10

①目標を設定した

15

20

25

30

0

10

①目標を設定した

13②目標は設定していない

5

開始当初の目標は、全体集計では、「目標は設定していない」が 27 件、「目標を設定した」が 13件となった。

20

25

30

13

②目標は設定していない

27

15

27

開始当初の目標は、全体集計では、「目標は設定していない」が 27 件、「目標を設定した」が 13件となった。

自治体規模別集計では、「目標を設定した」と回答した件数は、「人口 30 万人以上の市区」が６

自治体規模別集計では、「目標を設定した」と回答した件数は、「人口 30 万人以上の市区」が６件で最も多く、次いで「都道府県」が３件、「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が２件と続い件で最も多く、次いで「都道府県」が３件、「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が２件と続い

ている。

ている。

地域別集計では、「目標を設定した」と回答した件数は、「関西中部及び近辺」が７件で最も多く、次いで「関東及び近辺」が４件となった。

地域別集計では、「目標を設定した」と回答した件数は、「関西中部及び近辺」が７件で最も多く、次いで「関東及び近辺」が４件となった。

149

155

149

155

自治体規模別集計(n=44)

自治体規模別集計(n=44)
0

5

10

15

20

25

30

0

13

全体(n=44)3
32

人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)
1

人口10万人未満の市区(n=10)

12
2
3
1
7

①目標を設定した

1

町村(n=3)

地域別集計(n=44)①目標を設定した

1

町村(n=3)②目標は設定していない

2

30

6

人口10万人未満の市区(n=10)

7

25

3
3

人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)

3

20

27

人口30万人以上の市区(n=18)

12

15
13

都道府県(n=6)6

人口30万人以上の市区(n=18)

10

全体(n=44)27

都道府県(n=6)

5②目標は設定していない

2

地域別集計(n=44)
0

5

10

13

全体(n=44)
北海道(n=1)0

東北(n=1)0

九州・沖縄(n=3)

30
27

1
1
1
1

0

北海道(n=1)
東北(n=1)0②目標は設定していない

150

156

四国(n=2)
九州・沖縄(n=3)

15
13

0

中国(n=1)①目標を設定した

10

全体(n=44)

25

30
27

1
4

12
7

0

20

1

関西中部及び近辺(n=17)

9

2

5

関東及び近辺(n=19)

12
7

関西中部及び近辺(n=17)

四国(n=2)

25

1
4

0

20

1

関東及び近辺(n=19)

中国(n=1)

15

1
1
1
1

9

①目標を設定した②目標は設定していない

2

150

156

（３）予算の確保について該当する番号に○を付け、（）内に内容を付記してください。

全体集計(n=44)（３）予算の確保について該当する番号に○を付け、（）内に内容を付記してください。

全体集計(n=44)
0

5

10

①国・都道府県の補助金等の活用

15

20

25

30

0

5

10

①国・都道府県の補助金等の活用

8②市区町村の自主財源のみ

29

予算の確保については、全体集計では、「国・都道府県の補助金等の活用」が８件、「市区町村の自主財源のみ」が 29 件となった。

15

20

25

30

8

②市区町村の自主財源のみ

29

予算の確保については、全体集計では、「国・都道府県の補助金等の活用」が８件、「市区町村の自主財源のみ」が 29 件となった。

自治体規模別集計では、「市区町村の自主財源のみ」と回答した件数は、「人口 30 万人以上の自治体規模別集計では、「市区町村の自主財源のみ」と回答した件数は、「人口 30 万人以上の市区」が 12 件で最も多く、次いで「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が６件、「人口 10 万市区」が 12 件で最も多く、次いで「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が６件、「人口 10 万

人未満の市区」が４件と続いている。

人未満の市区」が４件と続いている。

地域別集計では、「市区町村の自主財源のみ」と回答した件数は、「関西中部及び近辺」が 12件で最も多く、次いで「関東及び近辺」が 11 件と続いている。

地域別集計では、「市区町村の自主財源のみ」と回答した件数は、「関西中部及び近辺」が 12件で最も多く、次いで「関東及び近辺」が 11 件と続いている。

自治体規模別集計(n=44)

自治体規模別集計(n=44)
0

5

10

15

20

25

8

全体(n=44)0

都道府県(n=6)0①国・都道府県の補助金等の活用

1

2

地域別集計(n=44)

20

25

35

29

12

0

6
①国・都道府県の補助金等の活用

4
4

町村(n=3)30

6

人口10万人未満の市区(n=10)②市区町村の自主財源のみ

152

人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)

6

人口10万人未満の市区(n=10)0

人口30万人以上の市区(n=18)

4
4

10
8

都道府県(n=6)12

0

5

全体(n=44)6

人口30万人以上の市区(n=18)

町村(n=3)35

29

2

人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)

30

1

2

②市区町村の自主財源のみ

地域別集計(n=44)
0

5

15

8

全体(n=44)
北海道(n=1)0

東北(n=1)0

関西中部及び近辺(n=17)

4

四国(n=2)
九州・沖縄(n=3)

0

25

30

35

29

1

関東及び近辺(n=19)

0
0
0

20

1
4

中国(n=1)

10

11
12

0

①国・都道府県の補助金等の活用②市区町村の自主財源のみ

2

151

157

10

15

8

全体(n=44)
北海道(n=1)0

東北(n=1)0

関西中部及び近辺(n=17)

4

四国(n=2)
九州・沖縄(n=3)

0

25

30

35

29

1
4

0
0
0

20

1

関東及び近辺(n=19)

中国(n=1)251112①国・都道府県の補助金等の活用

2②市区町村の自主財源のみ

2

151

157

（４）現状での成果と考えられることについて、該当する番号に○を付けてください（複数可）。

（４）現状での成果と考えられることについて、該当する番号に○を付けてください（複数可）。

その他に○を付けた場合は、内容を付記してください。なお、客観的根拠に基づく成果であ

その他に○を付けた場合は、内容を付記してください。なお、客観的根拠に基づく成果である必要はなく、担当者の主観的な成果でお答えください。

る必要はなく、担当者の主観的な成果でお答えください。

全体集計(n=44)

全体集計(n=44)
0

5

10

15

20

①業務の効率化が図れそうである

19②人員の柔軟な配置転換が図れそうである

0

5③住民サービスが向上したと思われる

211④住民から継続するよう支持されている

7

⑤その他

20
19

③住民サービスが向上したと思われる

11④住民から継続するよう支持されている

15①業務の効率化が図れそうである②人員の柔軟な配置転換が図れそうである

2

10

7

⑤その他

15

15

現状での成果と考えられることについては、全体集計では、その他を除いて「業務の効率化が現状での成果と考えられることについては、全体集計では、その他を除いて「業務の効率化が図れそうである」の件数が 19 件で最も多く、次いで「住民サービスが向上したと思われる」が 11図れそうである」の件数が 19 件で最も多く、次いで「住民サービスが向上したと思われる」が 11

件、「住民から継続するよう支持されている」が７件と続いている。その他の意見としては、「職件、「住民から継続するよう支持されている」が７件と続いている。その他の意見としては、「職員のＡＩに関する知識が広がった」「導入に当たっての課題を確認できた」「ＡＩを活用した行政員のＡＩに関する知識が広がった」「導入に当たっての課題を確認できた」「ＡＩを活用した行政サービスの実用化については、さらなる研究が必要である」などが挙げられた。

サービスの実用化については、さらなる研究が必要である」などが挙げられた。

自治体規模別集計では、「業務の効率化が図れそうである」と回答した件数は、「人口 30 万人以

自治体規模別集計では、「業務の効率化が図れそうである」と回答した件数は、「人口 30 万人以上の市区」が６件で最も多く、次いで「都道府県」「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が５件、上の市区」が６件で最も多く、次いで「都道府県」「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が５件、「人口 10 万人未満の市区」が４件と続いている。

「人口 10 万人未満の市区」が４件と続いている。

地域別集計では、「業務の効率化が図れそうである」と回答した件数は、「関東及び近辺」が８件で最も多く、次いで「関西中部及び近辺」が５件となった。

件で最も多く、次いで「関西中部及び近辺」が５件となった。

自治体規模別集計(n=44)

自治体規模別集計(n=44)
05

町村(n=3)

9

2
2

4

0

2
2

④住民から継続するよう支持
されている

3

⑤その他

1
2

152

158

人口10万人未満の市区(n=10)

0
0
0
0

町村(n=3)

5

3

9
5

1
2
2

3

2
2

②人員の柔軟な配置転換が図れそうである③住民サービスが向上したと
思われる

4

0

0

①業務の効率化が図れそうで
ある

6

1

0
0

15

5

②人員の柔軟な配置転換が図れそうである③住民サービスが向上したと
思われる

20

11

7

人口10万人以上30万人未満の市区
(n=7)

15

19

2

人口30万人以上の市区(n=18)

5

3

10

15

①業務の効率化が図れそうで
ある

5

1

5

全体(n=44)

11

6
3

0

0

都道府県(n=6)

1

0
0

20

5

0
0
0
0

人口10万人以上30万人未満の市区
(n=7)

15

19
7

人口30万人以上の市区(n=18)

人口10万人未満の市区(n=10)10

2

全体(n=44)

都道府県(n=6)

地域別集計では、「業務の効率化が図れそうである」と回答した件数は、「関東及び近辺」が８④住民から継続するよう支持
されている

3

⑤その他

1
2

152

158

地域別集計(n=44)

地域別集計(n=44)
0

5

東北(n=1)

0
0
0
0
0
0

中国(n=1)00
00

四国(n=2)0000

九州・沖縄(n=3)

1
東北(n=1)
8
4

0

0
0
0
0
0
0

①業務の効率化が図れそうである

5②人員の柔軟な配置転換が図れそ
うである

4

8
4

2

2

④住民から継続するよう支持され
ている

0
0
0
0

四国(n=2)

0
0
0
0

2
⑤その他

2
1

153

159

九州・沖縄(n=3)①業務の効率化が図れそうである

8②人員の柔軟な配置転換が図れそ
うである

4
7

1

③住民サービスが向上したと思われる
2④住民から継続するよう支持され
ている

2

0
0

5
5

1

中国(n=1)15

1

7③住民サービスが向上したと思わ
れる

11

1

1

関西中部及び近辺(n=17)

20

1

8

1

0

0

15

19
7

関東及び近辺(n=19)

5

10

2

全体(n=44)

北海道(n=1)

2

5

15

1

1

関西中部及び近辺(n=17)

0

1

1

関東及び近辺(n=19)

20

11

7
0

15

19

2

全体(n=44)

北海道(n=1)

10

⑤その他

2
1

153

159

（５）現状での課題と考えられることについて、該当する番号に○を付け、（）内に説明を付（５）現状での課題と考えられることについて、該当する番号に○を付け、（）内に説明を付記してください（複数可）。なお、客観的根拠に基づく課題である必要はなく、担当者の主観記してください（複数可）。なお、客観的根拠に基づく課題である必要はなく、担当者の主観的な課題でお答えください。

的な課題でお答えください。

全体集計(n=44)

全体集計(n=44)05①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２
年必要である

10

15

20

5
15
5

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

0

5①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２
年必要である

56

2⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある

2⑥地元の関連企業を育成していく必要がある

2⑥地元の関連企業を育成していく必要がある

2⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である

8

⑧その他

8

⑧その他

14

20

15

⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である15

5④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

6

10

14

現状での課題と考えられることについては、全体集計では、その他を除き、「学習データの作

現状での課題と考えられることについては、全体集計では、その他を除き、「学習データの作成に想定を越えた労力が必要である」と回答した件数が 15 件で最も多く、次いで「多額の経費成に想定を越えた労力が必要である」と回答した件数が 15 件で最も多く、次いで「多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である」が８件、「自治体内にＡＩの専門家を育成が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である」が８件、「自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある」が６件と続いている。その他の課題としては、「収集データの不足、ＡＩによする必要がある」が６件と続いている。その他の課題としては、「収集データの不足、ＡＩによる分析精度の向上」「費用効果の観点から実現可能なサービスレベルには限界があり、世間一般

る分析精度の向上」「費用効果の観点から実現可能なサービスレベルには限界があり、世間一般

におけるＡＩへの期待値とのかい離が大きい」「効果の計測が難しい」などが挙げられた。

におけるＡＩへの期待値とのかい離が大きい」「効果の計測が難しい」などが挙げられた。

自治体規模別集計では、「学習データの作成に想定を越えた労力が必要である」と回答した件

自治体規模別集計では、「学習データの作成に想定を越えた労力が必要である」と回答した件

数は、「人口 30 万人以上の市区」が８件で最も多く、次いで「人口 10 万人以上 30 万人未満の市

数は、「人口 30 万人以上の市区」が８件で最も多く、次いで「人口 10 万人以上 30 万人未満の市区」が３件となった。

区」が３件となった。

地域別集計では、「学習データの作成に想定を越えた労力が必要である」と回答した件数は、「関西中部及び近辺」が８件で最も多く、次いで「関東及び近辺」が６件と続いている。

154

160

地域別集計では、「学習データの作成に想定を越えた労力が必要である」と回答した件数は、「関西中部及び近辺」が８件で最も多く、次いで「関東及び近辺」が６件と続いている。

154

160

自治体規模別集計(n=44)

自治体規模別集計(n=44)

0

5

10

15

20

0

5

5

10

15

5
15

15

5

5
6

全体(n=44)6

全体(n=44)

2
2

2
2

8

8
14

1

14
①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい

20
都道府県(n=6)

1
0
1
1
1

1
1

①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい

11
1②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

2
0
都道府県(n=6)0②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である
4

4
8

8

3

③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２年必要である

1

人口30万人以上の市区(n=18)

2

3
2
1

2

2
7

7

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

0
3
2
1
1⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある

0
3

3
人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)2
1
1⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある

0
3
2

0

0
2

⑥地元の関連企業を育成していく
必要がある

0
1
0
0
1

2

0

⑥地元の関連企業を育成していく
必要がある

0
人口10万人未満の市区(n=10)

1
0
0
1

⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である

4⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である

4
0

1

1

0
町村(n=3)④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある02

人口10万人未満の市区(n=10)③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２年必要である

1

人口30万人以上の市区(n=18)1

人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)

20

0
2

⑧その他

0
0

町村(n=3)

2

⑧その他

0
0

2

2

0

0

155

161

155

161

地域別集計(n=44)

地域別集計(n=44)

0

5

10

15

5
5
全体(n=44)22

北海道(n=1)

0
0
0
0
0
0
0

東北(n=1)

0
0
0
0
0
0
0

関東及び近辺(n=19)
00

中国(n=1)00①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２年必要である

1
1

6

2

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

5
全体(n=44)

北海道(n=1)

0
0
0
0
0
0
0

1

東北(n=1)

0
0
0
0
0
0
0

関東及び近辺(n=19)

関西中部及び近辺(n=17)
0

2
2⑥地元の関連企業を育成していく
必要がある

1
1

⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である

1

中国(n=1)1

6

四国(n=2)001③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２年必要である

1
1
1
1

6

2

九州・沖縄(n=3)
3

1

162

9
8

2
2

⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある

2
2⑥地元の関連企業を育成していく
必要がある

1
1

⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である

1
1
1

1
1
1

156

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

3

1
1
1

⑧その他
2

①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい

14

0
0
0
0
0
0
0
0
0

1
1

1
1

15

8

2
⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある

15②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

9
8

2
2

2
2

0

3

10
5

1

1
1

5

14
②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

1
1
1
九州・沖縄(n=3)

6

0
0
0
0
0
0
0
0
0

四国(n=2)158

2
関西中部及び近辺(n=17)

0

⑧その他
2
3

156

162

●課題ごとの対応策●課題ごとの対応策「第３章 実施あるいは実証実験を行った事例一覧」で事例を紹介している自治体については、「第３章 実施あるいは実証実験を行った事例一覧」で事例を紹介している自治体については、「１－（１）各自治体で実施しているＡＩシステム事例」及び「２－（１）各自治体で実証実験を「１－（１）各自治体で実施しているＡＩシステム事例」及び「２－（１）各自治体で実証実験を行っている（行った）ＡＩシステム事例」の該当する事例 No.を付記している。

行っている（行った）ＡＩシステム事例」の該当する事例 No.を付記している。

①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい①対応範囲が少ない又は実施期間が短いので、庁内や議会等に対して成果を説明しにくい

都道府県

市区町村

埼玉県

さいたま市

愛知県

春日井市

大阪府

大阪市

愛媛県
熊本県

対応策
選考作業に限定せず保育所入所関係業務全般で活用できる技術を企業に提案させる。
説明は行わない。
学習モデルのチューニング･再学習を繰り返すことにより精度を上げる必要がある。

No.

都道府県

13

埼玉県

さいたま市

30

愛知県

春日井市

36

大阪府

大阪市

実績の積み上げ。
熊本市

愛媛県

着手したばかりでまだ想定が少ない。小さな庁内での成功事例を示したい。

41②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である
都道府県

市区町村

千葉県

市川市

神奈川県

川崎市

対応策
ホームページや FAQ の充実をはかる。
庁内にあるデータの保持･蓄積手法自体を見直し、保有デー
タの質･量を向上させる。

大垣市

静岡県

袋井市

愛知県

豊橋市

愛知県

岡崎市

愛知県

春日井市

愛知県

高浜市

データの収集方法の自動化、広域での連携。

知多郡 南知多

データ作成が全て手動であったため、自動学習等の機能が町あったほうがよかった。

熊本市

都道府県

大阪市

14

千葉県

市川市

20

神奈川県

川崎市

熊本市

説明は行わない。

1330

学習モデルのチューニング･再学習を繰り返すことにより精度を上げる必要がある。

36

着手したばかりでまだ想定が少ない。小さな庁内での成功事例を示したい。

41

既に蓄積されたデータを活用する方向で検討する。
全国標準的なデータを整備し、活用できれば労力は大幅に削減される。
できるだけ労力の少ない手法を模索していく。
今ではなく将来への投資として、AI の教育に対する理解を深めてもらう。
導入時のデータ作成を委託する導入業務に含めるなど、職員への負担があまり掛からない方法を検討する必要がある。

トのほか、どこまでレアケースに対応するか等を検討する

対応策
ホームページや FAQ の充実をはかる。
庁内にあるデータの保持･蓄積手法自体を見直し、保有デー
タの質･量を向上させる。

No.
14
20

AI 導入に労力が必要であることを組織で共有し、体制を整

長野県

える。

24

岐阜県

大垣市

26

静岡県

袋井市

７

愛知県

豊橋市

28

愛知県

岡崎市

29

愛知県

春日井市

33

愛知県

高浜市

データの収集方法の自動化、広域での連携。

34

愛知県

知多郡 南知多

データ作成が全て手動であったため、自動学習等の機能が町あったほうがよかった。

既に蓄積されたデータを活用する方向で検討する。
全国標準的なデータを整備し、活用できれば労力は大幅に削減される。
できるだけ労力の少ない手法を模索していく。
今ではなく将来への投資として、AI の教育に対する理解を深めてもらう。
導入時のデータ作成を委託する導入業務に含めるなど、職員への負担があまり掛からない方法を検討する必要がある。

24
26
７
28

29
33
34

元データの利用権に係るコストやデータの加工に係るコス
36

大阪府

大阪市

必要がある。
熊本県

技術を企業に提案させる。

市区町村

元データの利用権に係るコストやデータの加工に係るコス
大阪府

選考作業に限定せず保育所入所関係業務全般で活用できる

No.

実績の積み上げ。

No.

える。

岐阜県

愛知県

熊本県

対応策

②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

AI 導入に労力が必要であることを組織で共有し、体制を整

長野県

市区町村

トのほか、どこまでレアケースに対応するか等を検討する

36必要がある。

タイムシェアと学習ルーティンによるプロトタイプを示す。

157

163

41

熊本県

熊本市

タイムシェアと学習ルーティンによるプロトタイプを示す。

157

163

41

③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２年必要である
都道府県

市区町村

東京都

港区

静岡県

三島市

愛知県

豊田市

大阪府

大阪市

熊本県

熊本市

対応策
録音環境、機材によって精度に差があるので、その改善と職員の慣れが必要。
導入後もサービス情報の整備、案内状況の改善など安定稼働までの作業が必要。
住民サービス向上の効果を前面に打ち出して説明していく。
AI を利用する現場の意見を取り入れて改善する(場合によっては AI 以外の手段も)。
人員削減は一つの結果の表れであり、労働･業務の再分配が目的である。

③人員削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２年必要である
No.

都道府県

３

東京都

港区

25

静岡県

三島市

32

愛知県

豊田市

36

大阪府

大阪市

41

熊本県

熊本市

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある
都道府県

市区町村

東京都

港区

京都府

相楽郡南山城村

熊本県

熊本市

鹿児島県

大島郡徳之島町

対応策
情報収集とＡＩの業務適合を判断できる能力が必要。（自治体業務に特化していれば）外注でもよい。
地域おこし協力隊制度を活用しての人材確保。
最低限の知識を持つ人材の育成と多少の専門性を持つ情報政策部門と官民連携。
子どもへのプログラミング指導が可能なメンター育成を実施。

市区町村

愛知県

豊橋市

熊本県

熊本市

No.

都道府県

３

東京都

港区

35

京都府

相楽郡南山城村

41

熊本県

熊本市

11

鹿児島県

大島郡徳之島町

熊本県

対応策
最適なシステム構築に当たって協力を得ていく。
軽易な AI や一連の AI のうち、一部を委託する等でスモー
ルスタートを図る。

職員の慣れが必要。
導入後もサービス情報の整備、案内状況の改善など安定稼働までの作業が必要。
住民サービス向上の効果を前面に打ち出して説明していく。
AI を利用する現場の意見を取り入れて改善する(場合によっては AI 以外の手段も)。
人員削減は一つの結果の表れであり、労働･業務の再分配が目的である。

３

25
32
36

41

市区町村

対応策
情報収集とＡＩの業務適合を判断できる能力が必要。（自治体業務に特化していれば）外注でもよい。
地域おこし協力隊制度を活用しての人材確保。
最低限の知識を持つ人材の育成と多少の専門性を持つ情報政策部門と官民連携。
子どもへのプログラミング指導が可能なメンター育成を実施。

No.
３
35
41
11

No.

都道府県

市区町村

７

愛知県

豊橋市

41

熊本県

熊本市

対応策
最適なシステム構築に当たって協力を得ていく。
軽易な AI や一連の AI のうち、一部を委託する等でスモー
ルスタートを図る。

No.
７
41

⑥地元の関連企業を育成していく必要がある

市区町村
熊本市

録音環境、機材によって精度に差があるので、その改善とNo.

⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある⑥地元の関連企業を育成していく必要がある
都道府県

対応策

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある
都道府県

市区町村

対応策
大学や地元企業と大手ベンダーや有能なベンチャー等の連
携を図る。

158

164

No.

都道府県

41

熊本県

市区町村
熊本市

対応策
大学や地元企業と大手ベンダーや有能なベンチャー等の連
携を図る。

158

164

No.
41

⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である
都道府県

市区町村

対応策
製品化されたものでも相当のカスタマイズが必要であり、⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難である
No.

都道府県

市区町村

３

東京都

港区

22

石川県

金沢市

26

静岡県

袋井市

対応策
製品化されたものでも相当のカスタマイズが必要であり、

No.
３

東京都

港区

石川県

金沢市

静岡県

袋井市

愛知県

知多郡南知多町

人件費等との検証が必要。

34

愛知県

知多郡南知多町

人件費等との検証が必要。

34

熊本県

熊本市

全部を委託しない。

41

熊本県

熊本市

全部を委託しない。

41

鹿児島県

大島郡徳之島町

IoT に係る国庫補助事業への申請。

11

鹿児島県

大島郡徳之島町

IoT に係る国庫補助事業への申請。

11

費用が高騰している。
国庫等補助メニューの創設･拡大。
単独自治体では、維持が困難であり、複数の団体による共同運用が望ましい。

⑧その他の課題 回答可能な項目が少ない
都道府県
北海道

対応策

No.

より多くのデータの蓄積が必要。

東京都

市区町村
八王子市

⑧その他の課題
都道府県
神奈川県

対応策
水位上昇を計測できるのは降雨時に限定されるため、引き続きデータを収集していく必要がある。

川崎市

No.

都道府県

19

東京都

対応策

愛知県

効率的かつ実用的なサービスとして実現することの必要性とレベル感について、対外的に丁寧な説明を徹底する。

⑧その他の課題
都道府県
愛知県

都道府県

20

神奈川県

対応策
情報共有を図っていく。

No.

都道府県

７

愛知県

各自治体が保有するデータについて、統一的なレイアウトやデータ有無が均一でないためこれをそろえる
市区町村

岡崎市

26

函館市

対応策

No.

より多くのデータの蓄積が必要。

市区町村
八王子市

対応策
水位上昇を計測できるのは降雨時に限定されるため、引き続きデータを収集していく必要がある。

No.
19

費用効果の観点から実現可能なサービスレベルには限界があり、世間一般におけるＡＩへの期待値とのかい離が大きい
市区町村

川崎市

対応策
効率的かつ実用的なサービスとして実現することの必要性とレベル感について、対外的に丁寧な説明を徹底する。

No.
20⑧その他の課題 共同構築、横展開

市区町村
豊橋市

同運用が望ましい。

市区町村⑧その他の課題

No.

⑧その他の課題 共同構築、横展開
都道府県

単独自治体では、維持が困難であり、複数の団体による共22⑧その他の課題 収集データの不足、ＡＩによる分析精度の向上

費用効果の観点から実現可能なサービスレベルには限界があり、世間一般におけるＡＩへの期待値とのかい離が大きい
市区町村

都道府県
北海道

⑧その他の課題 収集データの不足、ＡＩによる分析精度の向上
都道府県

国庫等補助メニューの創設･拡大。

⑧その他の課題 回答可能な項目が少ない

市区町村
函館市

費用が高騰している。

対応策
オープンデータの取組が進んでくれば解決する問題。

159

165

市区町村
豊橋市

⑧その他の課題

No.

都道府県

28

愛知県

対応策
情報共有を図っていく。

No.
７

各自治体が保有するデータについて、統一的なレイアウトやデータ有無が均一でないためこれをそろえる
市区町村

岡崎市

対応策
オープンデータの取組が進んでくれば解決する問題。

159

165

No.
28

課題のみ
都道府県
岩手県

課題のみ
市区町村
花巻市

課題
音声認識精度を高めるための学習データの蓄積。

No.

都道府県

１

岩手県

市区町村
花巻市

AI(チャットボット)での市ホームページへの誘導であるこ
茨城県

笠間市

とから先駆性と効率性を求めると本来の AI(機械学習)によ

港区②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

東京都

北区

東京都

足立区

神奈川県

厚木市

神奈川県

厚木市

神奈川県

厚木市

石川県

金沢市

②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

岐阜県

瑞浪市

音声認識精度を高めるための学習データの蓄積。

No.
１

AI(チャットボット)での市ホームページへの誘導であるこ
12

茨城県

笠間市

る運用が必要である。
東京都

課題とから先駆性と効率性を求めると本来の AI(機械学習)によ12る運用が必要である。
３

東京都

港区

15

東京都

北区

17

東京都

足立区

②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

神奈川県

厚木市

②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある

神奈川県

厚木市

⑤大学や地元企業との連携を継続していく必要がある

神奈川県

厚木市

22

石川県

金沢市

②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

22④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

６

岐阜県

瑞浪市

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

６

香川県②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

39

香川県

②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

39

香川県

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

39

香川県

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

39

香川県

⑥地元の関連企業を育成していく必要がある

39

香川県

⑥地元の関連企業を育成していく必要がある

39

39

香川県

40

佐賀県

佐賀市

40

佐賀県

佐賀市

基幹系事務(内部事務)の効率化に効果が出るものであるた
め、予算や時間等目に見える形での効果が表れない。
効果の計測が難しい(現状の業務の完全な代替が現段階では難しい)。

⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難
である⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難

香川県

である

佐賀県

佐賀市

佐賀県

佐賀市

⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難
である
AI に対する知識不足により過剰に期待されているように感
じる。

160

166

②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である
基幹系事務(内部事務)の効率化に効果が出るものであるた
め、予算や時間等目に見える形での効果が表れない。
効果の計測が難しい(現状の業務の完全な代替が現段階では
難しい)。

３
15

17

⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難
である⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難
である⑦多額の経費が必要であり、自主財源だけでは継続が困難
である
AI に対する知識不足により過剰に期待されているように感
じる。

160

166

39

40

40

（６）住民や職員の利用状況等についてお答えください。
都道府県

市区町村

利用者数

（６）住民や職員の利用状況等についてお答えください。
住民や職員の反応

No

都道府県

市区町村

利用者数

・回答できる範囲を増やして欲しい。
北海道

函館市

39 人(職員のみ)

花巻市

・24 時間対応できるので、市民の利便性は向19 回 音声データ

北海道

函館市

39 人(職員のみ)

岩手県

花巻市

19 回 音声データ

埼玉県

笠間市

3,875 人にもあるといい。

・幅広い話題に対応してほしい。役所の窓口
12

茨城県

笠間市

3,875 人・24 時間使える。電話窓口より気軽。

・区支援課職員からの要望は特にない。

・区支援課職員からの要望は特にない。

人手による選考と同じであり信用できる結

13

埼玉県

・与えられた条件下における本技術の精度はさいたま市

人手による選考と同じであり信用できる結

果である。
千葉県

市川市

188(行政職員のみ)

東京都

港区

30 作程度

神奈川県

川崎市

約 2,500 人

石川県

金沢市

25 名程度

子育て支援や税金･年金分野を充実してほしい。
音声認識の精度を上げてほしい。修正作業を少なくしたい。
対象分野の拡大、雑談性能の向上等。

三島市

210 名程度の代わりに手続してほしい。
・ほしい情報がほぼ得られたので、事業を継

14

千葉県

市川市

188(行政職員のみ)

３

東京都

港区

30 作程度

20

神奈川県

川崎市

約 2,500 人

22

石川県

金沢市

25 名程度証事業には、35 団
静岡県

袋井市

体が参加し、約

25

静岡県

三島市

11,000 人の利用が
あった。
愛知県

愛知県

豊橋市

岡崎市

・役所へ出向くことや電話をかけることへの210 名程度

継続してほしい。

職員は不明。住民・応答能力はもの足りない。

の利用者は延べ 712

・AI はこの先に必要な技術なので、取組、研

人
愛知県

春日井市

職員 39 人

愛知県

春日井市

不明

(株)三菱総研の実証事業には、35 団
26

静岡県

袋井市

あった。
７

28

愛知県

愛知県

豊橋市

岡崎市

究を続けてほしい。
・外国語への対応。
・電話、窓口より気軽。
・回答の精度が悪い。
・電話、窓口より気軽。

161

167

体が参加し、約11,000 人の利用が心理的負担との声も聞かれた。

90 名(職員のみ)

子育て支援や税金･年金分野を充実してほしい。
音声認識の精度を上げてほしい。修正作業を少なくしたい。
対象分野の拡大、雑談性能の向上等。

14
３
20
22

の代わりに手続してほしい。
・ほしい情報がほぼ得られたので、事業を継25続してほしいなど。

・アンケートの回答者の 87.5%がサービス継続を要望している。

13

・もっと幅広い情報に対応してほしい。自分続してほしいなど。
(株)三菱総研の実

12

果である。

・もっと幅広い情報に対応してほしい。自分
静岡県にもあるといい。

・24 時間使える。電話窓口より気軽。

・与えられた条件下における本技術の精度は

さいたま市

１

19 時間分 7/12 現在・幅広い話題に対応してほしい。役所の窓口
茨城県

・24 時間対応できるので、市民の利便性は向上すると思われる。

１

19 時間分 7/12 現在

No

・回答できる範囲を増やして欲しい。

上すると思われる。
岩手県

住民や職員の反応

・アンケートの回答者の 87.5%がサービス継続を要望している。
・役所へ出向くことや電話をかけることへの心理的負担との声も聞かれた。

90 名(職員のみ)

継続してほしい。

職員は不明。住民・応答能力はもの足りない。

の利用者は延べ 712

・AI はこの先に必要な技術なので、取組、研

人
29

愛知県

春日井市

職員 39 人

55

愛知県

春日井市

不明

26

７

28

究を続けてほしい。
・外国語への対応。
・電話、窓口より気軽。
・回答の精度が悪い。
・電話、窓口より気軽。

161

167

29

55

都道府県
愛知県

市区町村
豊田市

利用者数

住民や職員の反応

106 名(アンケート

・もっと幅広い話題に対応できるとよい。

回答者数)

・電話･窓口より気軽、24 時間使える。

No
32

都道府県
愛知県

市区町村
豊田市

利用者数

住民や職員の反応

106 名(アンケート

・もっと幅広い話題に対応できるとよい。

回答者数)

・電話･窓口より気軽、24 時間使える。

・幅広い問合せに対応してほしい。
愛知県

高浜市

10 名

・電話や窓口対応よりは気楽である。24 時間

33

愛知県

高浜市

10 名

・電話や窓口対応よりは気楽である。24 時間

72 所属に対して72 所属に対して

大阪府

ID を発行

佐賀市

ID を発行
実証実験開始から１か月で 11,000 件

40

佐賀県

佐賀市

程度
鹿児島県

大島郡
徳之島町

33

対応であることがよい。

実証実験開始から
佐賀県

32

・幅広い問合せに対応してほしい。

対応であることがよい。
大阪府

No

１か月で 11,000 件

40

程度

小学校２校

11

162

168

鹿児島県

大島郡
徳之島町

小学校２校

11

162

168

（７）これからの自治体におけるＡＩの活用について、ＡＩを活用したシステムの担当者として、どのようにお考えですか。該当する番号に○を付け、（）内に業務名を記入した上で、（７）これからの自治体におけるＡＩの活用について、ＡＩを活用したシステムの担当者として、どのようにお考えですか。該当する番号に○を付け、（）内に業務名を記入した上で、その理由を付記してください（複数可）。なお、業務名を記入するに当たっては、下の例示

その理由を付記してください（複数可）。なお、業務名を記入するに当たっては、下の例示を参考に自由に記入してください。

を参考に自由に記入してください。

住民からの問合せ対応

会議録作成・集約

住民からの問合せ対応

会議録作成・集約

外国語翻訳

観光案内

外国語翻訳

観光案内

災害時の画像による被災地状況把握

自動撮影による道路損傷診断

災害時の画像による被災地状況把握

自動撮影による道路損傷診断①今後１～２年で大半の自治体がＡＩを導入するようになると思う業務
業務名①今後１～２年で大半の自治体がＡＩを導入するようになると思う業務

理由

住民からの問合せ対応

・他自治体において効果が確認されている。
・職員、市民の両方にメリットがあるため。
・ある程度の案内精度は検証できたから。
・市内に外国人が増えており、多言語対応した上での問合せ対応が必要と見込まれるため。

業務名

理由

住民からの問合せ対応

・他自治体において効果が確認されている。
・職員、市民の両方にメリットがあるため。
・ある程度の案内精度は検証できたから。
・市内に外国人が増えており、多言語対応した上での問合せ対応が必要と見込まれるため。

会議録作成･集約・AI技術が向上し認識率が高くなっており、業務の効率化が顕著であるため。
・音声認識制度は既に高い水準にあるから。
・会議録を作成している時間は、何も生産しておらず、極めて生産性の低い業務のため。

会議録作成･集約・AI技術が向上し認識率が高くなっており、業務の効率化が顕著であるため。
・音声認識制度は既に高い水準にあるから。
・会議録を作成している時間は、何も生産しておらず、極めて生産性の低い業務のため。

AIでできる範囲

職員数の削減、業務効率化は、どの自治体でも喫緊の課題であるため、効果を示すことができれば普及すると考える。

AIでできる範囲

職員数の削減、業務効率化は、どの自治体でも喫緊の課題であるため、効果を示すことができれば普及すると考える。

AIによるFAQ

取り掛かりやすいし結果が見えやすいから。メンテナンス等を怠り風化する可能性大。

AIによるFAQ

取り掛かりやすいし結果が見えやすいから。メンテナンス等を怠り風化する可能性大。

AIプログラミング

2020年の小学校でのプログラミング必修化を見据えて。

AIプログラミング

2020年の小学校でのプログラミング必修化を見据えて。

ＲＰＡによる入力作業支援

仕事の質の向上（政策立案などヒトでしか対応できない業務への集中）と働き方改革の推進（業務効率化による超勤縮減）のため。

ＲＰＡによる入力作業支援

仕事の質の向上（政策立案などヒトでしか対応できない業務への集中）と働き方改革の推進（業務効率化による超勤縮減）のため。

外国語翻訳

外国人住民が増えており、学校等現場からニーズが多くあるため。

外国語翻訳

外国人住民が増えており、学校等現場からニーズが多くあるため。

総合案内業務概に運用ベースであることと、AIの黎明期であることからWebサイトの運営と同じようにAIの活用がスタンダードになる。

総合案内業務概に運用ベースであることと、AIの黎明期であることからWebサイトの運営と同じようにAIの活用がスタンダードになる。

163

169

163

169

②民間によるＡＩのパッケージシステムが開発されると普及すると思う業務
業務名②民間によるＡＩのパッケージシステムが開発されると普及すると思う業務

理由

住民からの問合せ対応

・HP等で公開している既存のQ&Aの発展形ともいえるが、費用対効果がなかなか測定できないため、ある程度価格を含め目安的なものがあれば、導入は進むと思われる。
・工数削減効果が大きいと思われるため。
・人口減少社会が見込まれ、今後、公共施設の維持管理は大変困難な状況になるため。
・複数の課をまたぐ質問が1回で済み、市民の負担軽減となる。
職員の負担軽減にもなる。
・多くの自治体で導入の検討を行っているが、コストがネックとなっている。労力のあまりかからない安価なパッケージが出ると導入する自治体は少なくないと思われる。
・政令市等で導入され、今後は小規模自治体でも普及すると思われる。
・導入により、市民サービスの向上及び業務効率化が図られている実例が報告されているため。

会議録作成･集約

・ほぼ全ての自治体が多くの時間を費やしていると予想されるため。
・機能が一律である。
・工数削減効果が大きいと思われるため。
・導入により、市民サービスの向上及び業務効率化が図られている実例が報告されているため。
・職員の負担軽減に資すると考えられるため。

RPA・もっと多くの企業が開発し、価格競争が起こればだが、業務効率化に大いに役立つと思う。
・人事、財務等における単純業務については、費用対効果が見込まれるため。

・住民サービス向上（いつでもどこでも問い合わせ可能）と仕事の質の向上（対応のための業務中断の減少）の面でニーズ
チャットボットによる問い合わせは高い。
対応
・開庁時間外に問い合わせ対応が可能となり、市民の利便性向上に寄与するため。

業務名

理由

住民からの問合せ対応

・HP等で公開している既存のQ&Aの発展形ともいえるが、費用対効果がなかなか測定できないため、ある程度価格を含め目安的なものがあれば、導入は進むと思われる。
・工数削減効果が大きいと思われるため。
・人口減少社会が見込まれ、今後、公共施設の維持管理は大変困難な状況になるため。
・複数の課をまたぐ質問が1回で済み、市民の負担軽減となる。
職員の負担軽減にもなる。
・多くの自治体で導入の検討を行っているが、コストがネックとなっている。労力のあまりかからない安価なパッケージが出ると導入する自治体は少なくないと思われる。
・政令市等で導入され、今後は小規模自治体でも普及すると思われる。
・導入により、市民サービスの向上及び業務効率化が図られている実例が報告されているため。

会議録作成･集約

・ほぼ全ての自治体が多くの時間を費やしていると予想されるため。
・機能が一律である。
・工数削減効果が大きいと思われるため。
・導入により、市民サービスの向上及び業務効率化が図られている実例が報告されているため。
・職員の負担軽減に資すると考えられるため。

RPA・もっと多くの企業が開発し、価格競争が起こればだが、業務効率化に大いに役立つと思う。
・人事、財務等における単純業務については、費用対効果が見込まれるため。

・住民サービス向上（いつでもどこでも問い合わせ可能）と仕事の質の向上（対応のための業務中断の減少）の面でニーズ
チャットボットによる問い合わせは高い。
対応
・開庁時間外に問い合わせ対応が可能となり、市民の利便性向上に寄与するため。

外国語翻訳や会議議事録作成･集約・データの個体差が少なく、変動要素も少ないため。実際に技術が確立されているから。
・職員能力に差があるため。

外国語翻訳や会議議事録作成･集約・データの個体差が少なく、変動要素も少ないため。実際に技術が確立されているから。
・職員能力に差があるため。

観光案内

観光客の行動に関する様々なビックデータを活用してAIが最適な案
内を可能とするから。

観光案内

観光客の行動に関する様々なビックデータを活用してAIが最適な案
内を可能とするから。

自動撮影による道路損傷診断

どの自治体にも関係する分野である一方、単市で構築するには多大な労力が必要になるため。

自動撮影による道路損傷診断

どの自治体にも関係する分野である一方、単市で構築するには多大な労力が必要になるため。

庁舎の総合案内

来庁者の要望を聞き、分析することで、単に窓口を案内するだけでなく、プッシュ型の案内も可能になると思われるため。

庁舎の総合案内

来庁者の要望を聞き、分析することで、単に窓口を案内するだけでなく、プッシュ型の案内も可能になると思われるため。

内部事務の効率化

法定事務に関するシステム要件や処理フローは、共通するものが多いため。

内部事務の効率化

法定事務に関するシステム要件や処理フローは、共通するものが多いため。

申請書等の文字の読み取り

申請書等の文字の読み取り

164

170

164

170

③自治体のＡＩ活用があまり普及しないと思う業務
業務名③自治体のＡＩ活用があまり普及しないと思う業務
理由

業務名

理由

住民からの問合せ対応

特に小規模自治体では、言語の壁等あり、コミュニケーションが難しい。

住民からの問合せ対応

特に小規模自治体では、言語の壁等あり、コミュニケーションが難しい。

データを一から作成するサービス

負担が大きくメンテナンスがされなくなるから。

データを一から作成するサービス

負担が大きくメンテナンスがされなくなるから。

AIを使ったシステム

AIを個別にベンダーに作成してもらうと費用が拡大しすぎる。

AIを使ったシステム

AIを個別にベンダーに作成してもらうと費用が拡大しすぎる。

観光案内

IoTの進展により、様々なサービスが個人向けにシフトしていくと見込まれ、口コミ情報の拡散がより大きな影響力をもつようになると想定しているため。

観光案内

IoTの進展により、様々なサービスが個人向けにシフトしていくと見込まれ、口コミ情報の拡散がより大きな影響力をもつようになると想定しているため。

外国語翻訳

携帯などで利用できる無料アプリも多量にあるため。

外国語翻訳

携帯などで利用できる無料アプリも多量にあるため。

独自のＡＩを活用した取組

ＡＩの積算とメンテナンスには多額の費用が必要で、自治体ごとにカスタマイズされたＡＩは普及しないと思う。グーグルなどのＡＩを活用したサービス利用が主流になると考える。

独自のＡＩを活用した取組

ＡＩの積算とメンテナンスには多額の費用が必要で、自治体ごとにカスタマイズされたＡＩは普及しないと思う。グーグルなどのＡＩを活用したサービス利用が主流になると考える。

165

171

165

171

166

172

166

172

委員名簿

委員名簿

167

167

173

173

168

174

168

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自治体におけるＡＩの活用に関する調査研究
委員名簿
こばやし

委 員 長
委

たかし

小林

AE

A E

AE

AE

AE

AE

ひろかわ

員

AE

A E

つつみ
A E

堤

亮介
E AE

え

E A

AE

AE

い け だ

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

こ が わ

AE

やまさき

ひ ろ じ

山崎
AE

な ぐ も

ち

南雲
AE

機

拓士
AE

秋吾

ご と う

中田

E

たかゆき

隆幸
AE

な か た

AE

E

しゅうご

後藤
AE

E

晃広

ひ ら の

関

E

あきひろ

平野
AE

は

や

総務部

秘書課

佐賀市 総務部

AE

し ま だ

秘書課長
シティプロモーション室

E

と

隼也人
E

秘書課

一般財団法人地方自治研究機構

調査研究部

主任研究員

一般財団法人地方自治研究機構

調査研究部

研究員

本部

調査課

株式会社ジック

本部

調査課

株式会社ジック

本部

管理課

175

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

拓士

し ま だ

機

晃広
AE

ひ ら の

関

秋吾

ご と う

中田

E

たかゆき

隆幸
AE

な か た

AE

E

しゅうご

後藤
AE

E

あきひろ

平野
AE

E

た く し

島田

は

や

佐賀市

副市長

佐賀市

総務部長

行政経営室

室長

兼

研修部長

佐賀市

総務部

秘書課長

佐賀市

総務部

秘書課

シティプロモーション室

佐賀市

総務部

秘書課

シティプロモーション室

室長

E

卓真

き し だ

AE

ず

たく ま

岸田

人事課

E

千寿

え ぐ ち

AE

E

ひ ろ じ

江口
AE

総務部

一般財団法人地方自治研究機構
調査研究部上席研究員 兼 法制執務部長

AE

ち

佐賀県

E

牧雄
浩二

課長

E

まき お

南雲

基礎調査

（順不同

169

AE

な ぐ も

室長

シティプロモーション室

株式会社ジック

AE

山崎
AE

AE

AE

やまさき

事 務 局

AE

た く し

島田

基礎調査

佐賀市

AE

古川

研修部長

信芳

一善

AE

企画室

E

かずよし

池田

E

卓真

き し だ

AE

ず

たく ま

岸田
AE

総務部

兼

木村情報技術株式会社

のぶよし

AE

こ が わ

E

千寿

え ぐ ち

江口
AE

佐賀市

浩二

AE

AE

サブマネージャー

E

のりひさ

憲尚
AE

AE

AE

こ

AE

い け だ

一般財団法人地方自治研究機構
調査研究部上席研究員 兼 法制執務部長
Eり

株式会社オプティム新規事業推進本部
E

絵 利子

AE

畑瀬

AE

AE

E AE

はた せ

副市長
AE

まき お

AE

田中

E

牧雄

亮介

え

E A

た な か

室長

佐賀市 総務部長

一善

AE

古川

事 務 局

佐賀市

堤

E

りょう す けA E

代表

E

株式会社佐賀電算センター 公共事業部 営業部
営業２グループ 兼 営業３グループ マネージャー

智彦

AE

政治経済学部教授

HIRO 研究所

AE

ともひこ

つつみ

E

かずよし

池田

AE

AE

AE

東海大学

E

さと み

山縣

AE

信芳

AE

隆

聡美

やまがた

サブマネージャー

課長

行政経営室

AE

とみさき

E

のぶよし

AE

人事課

AE

富崎
AE

A E

佐賀県 総務部

AE

企画室

A E

廣川
AE

E

のりひさ

はた せ

AE

木村情報技術株式会社

AE

ひろかわ

員

AE

こ

憲尚
AE

畑瀬
AE

り

株式会社オプティム新規事業推進本部

AE

AE

委

E

絵 利子

た な か

田中
AE

E

りょう す け
AE

代表

たかし

小林

株式会社佐賀電算センター 公共事業部 営業部
営業２グループ 兼 営業３グループ マネージャー

智彦

やまがた

こばやし

委 員 長

E

ともひこ

山縣
AE

HIRO 研究所

聡美

とみさき

富崎
AE

東海大学 政治経済学部教授

E

さと み

廣川
AE

隆

自治体におけるＡＩの活用に関する調査研究
委員名簿

E

と

隼也人
E

一般財団法人地方自治研究機構

調査研究部

主任研究員

一般財団法人地方自治研究機構

調査研究部

研究員

株式会社ジック

本部

調査課

株式会社ジック

本部

調査課

株式会社ジック

本部

管理課

敬称略）

（順不同

169

175

敬称略）

170

176

170

176

佐賀市

自治体におけるＡＩの活用に関する調査研究

自治体におけるＡＩの活用に関する調査研究−平成31年３月発行−−平成31年３月発行−

総務部

秘書課

佐賀市

〒840−8501

総務部

秘書課

〒840−8501

佐賀県佐賀市栄町１番１号

佐賀県佐賀市栄町１番１号

電話0952−24−3151（代表）
一般財団法人地方自治研究機構

電話0952−24−3151（代表）
一般財団法人〒104−0061

地方自治研究機構〒104−0061

東京都中央区銀座７−14−16

太陽銀座ビル２階

電話03−5148−0661（代表）177

東京都中央区銀座７−14−16

太陽銀座ビル２階

電話03−5148−0661（代表）177