AI はどこまで自治体業務に活用できるか
一般社団法人行政情報システム研究所調査普及部長 主席研究員

えい じ英司

特別寄稿

数年前に始まった AI ブームは、2016年頃から自来から ICT による「作業」の効率化は進められて治体にも本格的に波及し始め、今や全国各地に拡がきましたが、AI によって、人間の識別や予測といっりを見せています。こうした大きな流れができたのた「判断」の一部も自動化が可能となっています。

は、AI という技術が持つ幅広い汎用性、そしてそ現在は、会議音声のテキスト化や手書き文字のテキれに対する社会的ニーズが存在したからに他なりまスト化（AI OCR：AI 機能付き光学文字認識）といっせん。他方で、自治体業務全体の中で実際に AI がた、比較的単純な業務を中心に活用が進みつつあり活用されている領域は、まだごくわずかです。これます。

は、AI が普及するまでの過渡的な状態なのか、そ②住民サービスの向上れとも AI の本来的な限界によるものなのか。本稿

自治体が住民に提供する行政サービスの改善・拡では、この点を軸に、AI が今後、自治体のどのよ充への活用です。住民からの問合せへの自動応答をうな業務に広がると見込まれるのか、何が導入の制行うチャットボットがその典型です。AI によって、約条件や課題となるのか、それに対し、どのような利用者の事情に合わせてパーソナライズ化された対応が求められるのか、といった点を論じたいと思サービスを提供することも可能となりつつあります。

います。

③地域課題の解決

１

AI の活用可能範囲

地域課題の解決への活用です。AI を駆使してデータの傾向やパターンから識別や予測を行うことで、民間企業での AI の導入は、かなり以前から全産事件や交通事故の予防、災害の早期対応など、これ業分野に拡がっています。そして、民間企業で発展まで対応が困難だった地域課題への取組が可能となしてきた AI は、行政分野にも次々に導入されていりつつあります。

ます。行政には、問合せ対応、議事録作成など、民これまでも①はコンピュータによって、②はイン間と共通する業務も少なくないからです。他方で、ターネットによって、対応が進められてきましたが、行政分野オリジナルの AI 活用法も、次々に開発が今後は③についても、AI ならではの課題解決が可進められています。本章では、行政での AI の活用能になると期待されています。

領域を、（１）どのような課題に使えるのか、（２）（２）AI の用途どのような用途に使えるのか、（３）どのような分野2015年度に（一社）行政情報システム研究所がで使えるのか、という３つの切り口で見てゆきます。

行った調査研究では、今後、行政分野において、AI（１）AI で取り組むべき課題は表に示す７つの用途で活用されると想定しました。

AI は、行政分野では大きく次の３つの課題に対応することが期待されています。
①業務生産性の向上
庁内における職員の業務効率化への活用です。従

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か のう

狩野

実際に、2019年までに、これらすべての用途で、自治体での事例が出揃っています。

【表：AI の自治体での用途と主な活用事例】
自治体での活用事例①分類・情報抽出

文字認識、顔認識・対象物識別、議事録作成等②評価・判定災害状況等の状態把握・監視・評価等③異常／不正検知

道路損傷箇所の検出、離岸流の兆候発見等

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用途

【図１：AI の導入分野・件数（2019年１月時点）】④予測・シミュレー 事件・事故の予測、人流・交通量の推定等
ション⑤マッチング

保育所入園者の割振り、移住希望者への候補地提示等（出典：上記総務省資料をもとに著者作成）⑥レコメンドケアプラン作成、戸籍窓口問合せ支援等

今後、数年のうちに、多くの自治体で、まずは⑦コンテンツ・デザイン生成

文章要約、自動翻訳等（出典：著者作成）①〜⑦の用途はいずれも従来、人間が過去の経験や知識に基づいて担ってきた役割でした。人間の得前述の会議音声のテキスト化や AI OCR といった、とっつきやすい技術から順に、あらゆる業務分野でAI は活用されることになるでしょう。

２

AI に向く業務・向かない業務

意領域と AI の得意領域は重複している―これが AI

AI の実際の実用化は、自治体業務全体の中では、の大きな特徴であり、AI が人間の仕事を奪うのでまだごく限られた範囲にとどまっています。それは、はないかとの懸念の元の一つとなっています。

現在の AI にはいくつかの本質的な限界があるから（３）AI が活用されている業務分野です。

AI は汎用性の高い技術です。ある業務で活用でAI には様々な種類がありますが、現在、主に自きた AI は、他の類似領域でも、学習に利用するデー

治体で活用が進められているのは機械学習型 AI とタをアレンジすれば、活用できる可能性があります。

ルールベース型 AI の２つです。機械学習型 AI は総務省が行った調査（2019年，地方自治体におけるデータに内在する傾向やパターンから判断基準を導業務プロセス・システムの標準化及び AI・ロボティ出し、識別や予測を行います。文字認識や画像認識

クスの活用に関する研究会）では、図1に示す29分などがその典型です。これに対し、ルールベース型

野にわたり幅広い事例の存在が確認されています。

AI では人間が予め判断基準を設定します。自治体のチャットボットはほとんどがこのタイプです。AIの限界をこの２つのタイプに分けて検討してみます。
（１）機械学習型 AI の限界
機械学習型 AI には大きく次の３つの限界があります。
①基本的に、ブラックボックスであること
機械学習型 AI では、A の場合は OK、B の場合はNG、といったように、判断基準を明確に言語化することが困難です。現在、機械学習の判断結果を説明可能にしようとする研究がさかんに行われていま

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すが、完全に説明しきることはできませんし、「80％と限界が生じてきます。対象業務の範囲が狭すぎれくらい説明できます」では、国民の権利義務に影響ば業務改善の効果は小さくなります。逆に、範囲がを及ぼすような処分の場合、判断根拠として受け入広すぎれば、細かいところまで回答を作り込むことれ難い場面は残るでしょう。そうなると、最終判断ができず、「その質問はわかりません」といった回まで AI に委ねることは困難となり、責任は人が負答を連発することになります。構築の手間とサービう前提で、 あたりスの有用性の両立は容易ではありません。

をつけるところまでの用途に特別寄稿限られてきます。
②相当量のデータが必要になること（３）AI に向く業務・向かない業務
以上のような限界を踏まえると、おのずと AI に機械学習には、大量のデータが必要になります。

向く業務と向かない業務が導出されます。まず AI

一般的にはある程度の精度を出すには数千、深層学の導入対象とする業務は定型業務でなければなりま

習では数十万といったレコード数が必要になりません。目的やルールが明確でなければ AI の作りよす。他方で、行政の手続きの中で10万件を越えるもうがないからです。そのうえで、機械学習型 AI は、のは全手続種類のうちの1.5％に過ぎません（政府以下の条件に合致する場合に導入可能性があること

CIO ポータル，行政手続等の棚卸結果等平成30年度になります。

調査）。すなわち残りの98.5％は少なくとも深層学①相当量のデータが存在すること習には使えないことになります。もっともその1.5％②人の知識や経験に基づいて判断することが求めが件数ベースでは98％を占めています。AI 活用のターゲットをどこに絞り込むかが重要ということで③処理結果の適正性を立証する必要がないことす。

ただし、これらはあくまで当たりをつけるための③定義されたタスクしかできないこと目安でしかなく、例えば①に関しては、判断に役立

AI という言葉の響きは知性の存在を想起させまたないデータがいくらあっても意味がありません。

す。チャットボットと対話をすると、あたかも知性逆に、必ずしも大量のデータがなくても、既に開発があるかのように感じることもあります。しかし、済みの AI を踏み台にできれば、少量のデータでも今の AI は、何かを理解することも、考えることも有用な AI サービスを構築できる可能性はあります。

ありません。入力されたデータを一定の方法で機械

なお、ルールベース型 AI の場合は、データから的に処理し、出力するだけです。したがって、通常直接、判断基準を導出するわけではないので、必ずのソフトウェアと全く同様に、タスクは一つ一つのしも上記の３条件は制約条件とはなりません。

業務処理の単位で明確に定義しなければなりません。
人間のように曖昧な指示を斟酌してはくれません。
そうなると、実際に AI 化 できる業務の種類はぐっ16られること

３

AI 導入に当たっての課題と留意点

前章で示した諸条件を踏まえ、AI に向いた業務と絞られてくるわけです。

を特定できたとしても、実際に AI を導入する際に（２）ルールベース型 AI の限界は、様々な制度的ないし体制的な課題を解決するこルールベース型 AI の限界は、判断基準を人間とが必要になります。また、解決策が分かったとしが自ら設定しなければならないことです。例えばても、実際の導入までにはいくつものハードルを乗チャットボットでは、質問と回答の組み合わせを一り越える必要があります。さらに、検討段階から本つ一つシナリオとして作り込んでいく必要がありま

格導入に至る過程では、いくつもの陥穽（おとしあす。このため、カバーできる業務の範囲にはおのずな）が待ち受けています。

（１）制度的・体制的課題どうつけるかが問われることになります。

自治体での AI 導入にあたり特に大きな制約条件

パーソナルデータを利用する際は、一定の手順をになるのは、ネットワークセキュリティとの両立と、踏んでおくことが求められます。まず原則的には本パーソナルデータの利用ルールの整備の２点です。

人の同意を得ておく。個別の同意取得が困難な場①ネットワークセキュリティとの両立合（例えば、カメラで不特定多数を捉えるような場合など）は、個人情報保護条例に準拠して判断する。

い技術です。まず AI の開発段階では、機械学習の明確な解釈が得られない場合は個人情報保護審議会ためにどれだけのデータ処理量が必要になるのか事に諮る、といった流れです。「ゼロ・リスク」に拘前に見通しにくいことから、クラウドサービスのスると何もできなくなってしまうので、合理的な「リケーラビリティ（拡張性）の高さが大きな利点となスク管理」という認識を共有できるかどうかが成功ります。また、運用フェーズでも、クラウドサービのカギとなります。

スは、サーバを抱え込んで自ら運用保守しなくても③その他の課題よいといった利点があります。

他にも、様々な課題があります。最近では、AIし か し な が ら、 現 状、 自 治 体 の ネ ッ ト ワ ー クによる判断が不当差別を招きかねないとの懸念が高は、基幹系（マイナンバー利用事務系）、LGWANまっています。一部の企業では入社試験におけるエ系、インターネット接続系の３層に分離することとントリーシートの合否判定に AI が用いられていまされており、庁内のデータをインターネット上にあすが、特定の属性や経歴の特性等を持つ者に不利にるクラウドサービスで処理することは困難です。こならないよう、人による二重チェックを行うといっのため、自治体で利用できる AI サービスは民間企た安全策が講じられています。また、AI を搭載し業と比べ、大きく制約されることになります。最近

た自動運転では、事故等が発生したときの責任分界

では、こうした制約に対応するため、LGWAN 上で点の明確化も大きな課題になり得ます。通常の情報クラウドサービスと同様のサービスを提供できるシステムと異なり、AI の構築には、中核となるプLGWAN ASP サービスが様々な事業者によって提ログラムの作成者、データの収集・整備者、機械学供され始めています。ただし、その範囲は、現状で習の実施者、AI を実装するサービス事業者、最終は AI-OCR、チャットボット、要約作成など一部に的なサービス利用者など、様々な関係者が関わって限られています。

おり、事故が起きたときの責任の帰属の特定が難し②パーソナルデータの利用ルールの整備いからです。このほか、データの流通やノウハウの自治体が保有するデータの中でも、特に有用性が特別寄稿

一般に、AI はクラウドサービスとの親和性が高共有が活発になれば、データやシナリオなどの著作高いのは個人情報を含むパーソナルデータです。こ権のルール整備も必要になってくるでしょう。

れらのデータを活用できれば、住民の事情に応じて（２）AI 導入に当たってのハードルパーソナライズ化した業務やサービスも実現可能と上記の課題をクリアできる見通しが立てば、AIなるからです。実際に、AI での解析結果に基づい導入を推進するフェーズに進むことができます。して分類した住民のタイプに応じて、電話での催告時かし、本当の困難はここからであり、多くの場合、間やはたらきかけ方を変えるといった取組を行う自組織内での様々な抵抗や障害に直面することになり治体も出てきています。一般に、個人を特徴づけるます。このハードルは、大きく次の２段階に分かれ情報ほど利用したときの有用性は高まる一方で、取ます。

扱いはセンシティブになるため、両者の折り合いを17

① AI 導入の検討に際してのハードル
AI の導入を検討する段階で直面するハードルでン職員の退職の影響）す。AI の導入には、対象となる業務の現場での理解・

スモールスタート：リスクを取ってスモールス協力が欠かせません。しかし、職員の多く、特にミタートを切ることを受け入れる風土があるドル層では、AI に対する理解や関心が希薄なこと

外部との連携：外部との連携に躊躇なく取り組が多く、現状の業務やサービスを見直す必要性もあもうとする気風がある

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まり感じていません。こうした中で現場の協力を得他にも成功のカギは色々ありますが、なかでも上ることは容易ではありません。パーソナルデータも記の諸条件は重要であると考えます。

一筋縄では使わせてもらえないかもしれません。慢（３）AI 活用に当たっての留意点

性的な人手不足が続く中、担当者をアサインするこ

ここまでは、AI 導入ありきで検討を進めてきまとも困難ですし、予算をつけようにも、特に、住民した。しかし、AI 活用のプロジェクトは、そもそサービスの向上を目指すタイプの AI では、投資対もの課題認識や目的が不明確だったり、事業の建付効果を説明することは容易ではないでしょう。こうけに問題があって失敗したりすることが少なくありしたハードルを乗り越えてようやく、実証実験にこません。官民を問わず起こりがちなのは、次のようぎつけることができます。

なパターンの失敗です。

② AI の本格導入に向けたハードル①手段の目的化

実証実験を首尾よく終えられたとしても、AI のもともと何らかの行政課題の解決が目的であり、本格導入に進む自治体は限られてきます。実証実験

AI はその手段であったはずなのに、AI を導入するまでは多くの場合、企業との共同研究で行うので、こと自体が目的化してしまうことです。AI に囚わ

自治体側としては一時的に実験のフィールドを提供れると、AI の制約条件に事業が引っ張られてしますれば済み、費用をかけずに行うこともできます。

います。その結果、本来期待していた成果と実際のしかし、本格導入では自らが責任をもって導入・管成果との間にズレが生じてしまうわけです。

理することが必要となります。まず AI を組み込ん②課題・ニーズの錯誤だ情報システムを構築・導入しなければなりません。

自治体職員は、ルールを作り、解釈し、決定する

そのためには予算も必要になります。また、データ側にあります。これが自治体職員に、自分たちは住とそれによって作成した学習済モデルは状況の変化

民よりも課題やニーズをよく理解しているとの錯覚とともに現実とのミスマッチが生じてくるので、追を、知らず知らず植え付けることになります。本質加のデータを入手・整備し、学習させなければなり的な課題は多くの場合、住民の中に入って深く洞察ません。そして、必要に応じパーソナルデータの利しなければ見えてきません。しかし、多忙な日常業用ルールも整備しなければなりません。

務の中で、そこまでの労力を割くことができずに、③ハードルを乗り越える方法

真の課題やニーズを見落としてしまうのです。

こうしたハードルを乗り越えるために行われている先行自治体での取組には次のような特徴が見られます。

18に対し鋭い問題意識を有している（例：ベテラ③データやノウハウの囲い込み
自治体の仕事には、組織、部門、課室の間で少なからず共通性があるので、データやシステム、ノウトップによる方針提示：首長が AI 活用を推進

ハウなどを共有することで、より効果的・効率的にする方針を示している

AI を活用できる可能性があります。他方で、行政現場職員の問題意識：現場の職員が現状の業務

組織の仕事は何もしなければ、自然に縦割り化・サイロ化していきます。業務が個別最適化される中で、でサービスを開発するのか、既に開発済みのサービデータやノウハウの囲い込みが起こり、組織全体とスを流用するのかで、導入のアプローチは全く異なして非効率な状態に陥っていくのです。

るものになります。

④事業者による誘導（１）AI サービスの新規開発で求められること前者の場合、的確に課題を特定できなければ価AI はある程度、絞られてきます。しかし、その選値を生み出すことはできません。従来の ICT では、定や優先順位付けを事業者が支援する場合、自社が導入の目的はペーパーレス化、自動化、効率化、共得意とする技術に肩入れし、今後のビジネスに繋げ有化といった、何かをたいという思惑が入り込む可能性は否定できません。

んどでした。このため、導入したシステムの質が悪それを AI に関する知識を持たない一般の自治体職かったとしても、利用を強制してしまえば、いずれ員が見抜くのは困難です。その結果、プロジェクト

職員は操作に慣れ、それなりの効率化を図ることはが期待外れに終わってしまったとしても、事業者か可能でした。これに対し、AI 等のデジタル技術にら、それはは一定の方向性はありません。何を課題とするのか、AI自体の限界であり、それが判明しへらす方向のものがほとたことこそが事業の成果なのだと説明されてしまえ

どこに重点を置くのかによって取組の方向性は180ば、反論は困難でしょう。

度変わってきます。選んだ技術と課題がミスマッチ⑤アリバイ的実証実験であれば、解決策は意味をなさなくなります。

これも官民を問わずよく起こることですが、実証

一般に行政機関が施策を立案する場合、認識され実験を行い、その成果を報告・発表しただけで満足ている課題と想定される解決策をロジカルに整理しし、課題の本質的解決が図られないまま事業が終た上で、有識者へのヒアリングや住民・企業へのアわってしまうことがあります。課題解決で本当に大ンケート等で補足や修正を加えつつ、エビデンスを変なことは、効果が実証された AI をリアルな業務固めていきます。いわば出口ありきでの施策立案でに落とし込むことなのですが、皆それが分かっていす。しかし、このアプローチでは、そもそもの課題るからこそ、なぁなぁにしてしまうのです。その結設定が正しいのかどうかは分かりません。では、ど果、事業は自治体としての活動のアピールに使われうすれば課題の本質を捉えることができるのか。そるだけで、住民から預かっている多くの労力や予算の限界を克服するアプローチとして、近年、行政でが浪費されてしまうわけです。

も注目されるようになってきたのがデザイン思考ででは、こうした陥穽に陥らないためにはどうすればよいのか。根本的には、課題検討のリーダーや意思決定に関わる職員の、「デジタル技術」、「データす。
（２）AI 導入におけるデザイン思考の利用
政府では、デザイン思考とは、「サービスを利用に関する際の利用者の一連の行動に着目し、サービス全するリテラシーを上げるほかありません。最終章で体を設計する考え方である」としています （IT 総はこのうち、最も自治体職員にとってとっつきにく

合戦略本部，2017年，デジタル・ガバメント推進方針）。

いと思われるデザイン思考を軸に、今後自治体がどここでポイントとなるのは、デザイン思考では、のように AI に向き合うべきかを論じていきます。

行政側の手続のプロセスではなく、利用者の一連の利活用」及び「デザイン思考」の4

３つの D

今後の AI 活用の方向性
AI を始めとするデジタル技術は、新たに自治体特別寄稿

通常、業務課題が特定されれば、それに向いた１

行動に着目する点です。行政職員は、法令で定められているプロセスを中心にものごとを考えようとしがちです。しかし、利用者である住民は、そんなルー

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ルとは関係のない世界で生きています。両者が捉え新しい AI サービスの開発では、課題の特定が非る「一連の行動」は全く異なっているのです。例え常に重要となってくるので、本当に役立つ成果を追ば、行政職員が手続の改革を考えるとき、多くの方求するのであれば、デザイン思考は不可欠になるとは申請のオンライン化を想起します。申請者がオン筆者は考えます。

ラインで申請できるようにすれば、紙をプリントア（３）AI の変遷

特別寄稿

ウトする必要も、手書きで記入する必要もなくなる。

これに対し、既に開発済みのサービスを流用する何よりわざわざ来庁する必要もなくなり、住民サー

場合、常にデザイン思考が必要になるかといえば、ビスは改善するはずだ、と考えます（図２中の「行そんなことはありません。AI は、データ分析技術政の視点」）。しかし、実際に住民が感じている本当として始まります。まずは学術的に効果が証明され、の課題はそこにあるとは限りません。住民はそもそ

次に実証実験として、現実の課題解決に役立つかがも、その手続きの存在自体を知る術がないかもしれテストされます。その上で、一部の自治体で本格導ない。ホームページを見ても申請のルールを理解で入が行われ、最終的に商用サービスの中に組み込まきないかもしれない。関連書類を集めることに困難れて市場に投入され、誰もが使えるようになりまを感じているかもしれない。そうしたを乗す。そうなれば、それはもはや特別な技術ではなく、り越えて、ようやく申請にたどり着くわけです（図単なる道具としての ICT でしかありません。現在、２中の「利用者の視点」）。極論を言えば、申請自体AI と呼ばれている会議音声のテキスト化や AI-OCRは大した手間ではないかもしれないのです。などのサービスは、あと数年経てば、AI と呼ぶ人苦痛

何が本質的な課題であるのか、利用者の経験を追はいなくなるでしょう。そして、次の AI が登場し、体験し、可視化することで真の課題やニーズを探っ導入され、やがて ICT となってていくアプローチがデザイン思考です。デザイン思そんなサイクルが今後、様々な領域で生まれてくる考では、試行錯誤と軌道修正を繰り返しながら、柔と思われます。自治体職員の方には、現在の行政が軟に、テンポよく、解決策を作り込んでいきます。

こうした変化の中にあることを理解いただき、新し用いる手法も、利用者の行動観察や参与観察（調査いものを受け入れる柔軟さを大事にしていただきた

対象者と一緒に行動してみる）、カスタマージャー

いと思います。そして、できれば新しい何かを生みニーマップを用いたワークショップ、プロトタイプ出すことにも挑戦していただきたいと願っています。の制作など、従来のアプローチとは大きく異なったAI の技術的なハードルは確実に下がっています。

ものになります。

卒業していく。

その気になれば、誰もが AI サービスを開発できる【図２：行政の視点と利用者の視点の違い】

時代になっています。それぞれの自治体が、小さな、意味のある AI を開発し、それを自治体間で共有していくようになれば、行政はもっと魅力的な挑戦の場になっていくのではないかと考えます。

（出典 : 著者作成）

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脚注
１

政府はサービスデザイン思考と呼んでいますが、本稿ではデザイン思考という呼称で統一します。

参考文献◎一般社団法人 行政情報システム研究所（ 2016年）『人工知能技術の行政における活用に関する調査研究』◎公益財団法人 東京市町村自治調査会（2019年）『基礎自治体における AI・RPA 活用に関する調査研究報告書』

特別寄稿

寄稿者 PROFILE

狩野英司（かのう えいじ）

一般社団法人行政情報システム研究所調査普及部長 主席研究員
経歴：中央官庁、大手シンクタンク、大手メーカー勤務を経て現職。行政のデジタル化に関する調査研究、政府・自治体・企業等のシステム構築や BPR( 業務改革 ) に、ユーザー／コンサルタントの両方の立場で携わる。『月刊J-LIS』等の専門誌での連載、各種セミナー・研修講師等も行う。東京都立大学法学部卒業、筑波大学大学院ビジネス科学研究科（MBA）修了。

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