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

平成 31 年３月

一般財団法人地方自治研究機構

目
序

章

次

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

１

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

２

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

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

第１章

全国市区町村へのアンケート調査 ...............................7

全国市区町村向けアンケート調査............................................... 9第２章

実施あるいは実証実験を行った事例一覧 ........................49

１

実施しているＡＩシステム事例............................................ 51

２

実証実験を行っている（行った）ＡＩシステム事例 .......................... 57

第３章

自治体におけるＡＩシステムの代表的な取組事例 ................69

１

自動応答ＡＩシステム.................................................... 71

２

映像解析ＡＩシステム.................................................... 89３

特定業務特化ＡＩシステム............................................... 104

第４章

自治体へのＡＩシステム導入に関する留意点 ...................157

１

ＡＩシステムの導入に向けたプロセス ..................................... 159

２

自治体ＡＩ活用に向けて................................................. 165

３

自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点 ....................... 170

委員名簿 ...........................................................175

序

章

調査研究の概要

1

2

１

調査目的

（１）調査目的
近年において、ＡＩ等の人工知能技術は急速に発展している。その最先端技術を業務に取り入れることで、業務の効率化や改善を図れること、最先端技術との融合によって高い付加価値を持ったサービスなどの提供等が期待され、民間企業を中心に実用化や試験的な導入が進められているところである。
一方、市区町村においては、一部の市区町村でシティプロモーションや問合せサービス等の分
野でＡＩを用いた技術の試験的な導入や実証実験が行われている。これらの市区町村では、今後の活用に向けて検討が進められているが、本格的な活用にはいたっていないのが現状である。
本調査研究の目的は、市区町村におけるＡＩを活用するに当たっての課題等を整理するとともにどの分野でどのような活用ができるのかなど、ＡＩを活用した業務効率化や行政サービス向上について整理することにある。

3

２

調査内容

（１）ＡＩシステムの実施状況①ＡＩシステムの導入状況②ＡＩシステムの導入契機③ＡＩシステムの導入目的（２）ＡＩシステムの概要①ＡＩシステムを導入した業務の分野②ＡＩシステムの機能（３）ＡＩシステムの検討状況①検討開始時期②検討方法③検討した際の障がい事項（４）ＡＩシステムの取組状況①予算の確保
②導入によって得られた成果③現状で考えられる課題④今後のＡＩシステムについての考え（５）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」②千葉県千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」③大阪府大阪市「戸籍ＡＩシステム」④埼玉県さいたま市 「保育園入所選考支援システム」⑤徳島県「議事録要約システム」⑥京都府南山城村「御用聞きＡＩシステム」

4

5

３

調査体制

（１）調査体制①実施主体
本調査研究は、一般財団法人地方自治研究機構の自主研究として実施した。
②実施体制
本調査研究では、学識経験者、行政関係者で組織する「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。
この委員会の下に、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各種調査を実施した。

（２）調査スケジュール●平成 30 年５月 10 日（金）１

調査研究企画書

２

基調講演

第１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」
３

全国市区町村向けアンケート調査票●平成 30 年９月 12 日（水）１

第２回委員会

事例発表
中道委員 「戸籍事務におけるＡＩ活用」

２

事例報告
千葉県千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」

神奈川県川崎市 「人工知能を活用した問合せ支援サービス実証実験について」３

全国市区町村向けアンケート調査結果報告●平成 30 年 12 月７日（金）第３回委員会

１

第２回委員会の指摘事項とその対応報告

２

事例報告
徳島県

「議事録要約ＡＩシステム」

南山城村 「御用聞きＡＩシステム」
３

自治体へのＡＩシステム導入に対するアドバイス
廣川委員 「自治体がＡＩシステムを導入するに当たっての留意点」
中道委員 「自治体ＡＩ活用に向けて」

４

自治体へのＡＩシステム導入に関する意見交換

５

報告書構成案

6

第１章

全国市区町村へのアンケート
調査

7

8

全国市区町村向けアンケート調査（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。

（２）調査方法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）
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

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％）

市区町村

905 自治体（回収率 52.0％）■自治体規模別集計（回収率）
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 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％）
町村 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・434 自治体（46.8％）■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％）
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
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。
9

■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

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

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

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

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

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

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

12

千葉県

24

三重県

36

徳島県

10

（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
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。

全体集計(n=935)
0%20%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%③現在、検討している（情報収集を含む）(n=117)④以前、検討したが、実施に至らなかった(n=16)

40%

60%

80%

100%

12.5%
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。
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。
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％
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。

11

自治体規模別集計(n=935)
0%

20%

40%

60%

全体(n=935)1.1% 12.5%
3.6%

100%

82.6%

1.7%

都道府県(n=30) 10.0% 10.0%

人口30万人以上の市区(n=51) 3.9%

80%

31.4%

人口10万人以上30万人未満の市区
1.7%(n=119)
4.2%

0.0%

43.3%

2.0%

47.1%

38.7%

29.4%

54.6%

5.9%

人口10万人未満の市区(n=301) 0.7% 8.3%

40.0%

86.7%

2.7% 1.7%
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)
0%

20%

40%

全体(n=935)1.1% 12.5%
3.6%
1.7%

60%

80%

100%

82.6%

北海道(n=103) 2.9%
0.0%
1.0% 1.0%

94.2%

東北(n=116) 6.9%
0.9%
0.0% 1.7%

90.5%

関東及び近辺(n=281) 5.3% 18.1% 2.8%

74.7%

1.4%
関西中部及び近辺(n=190)

7.4% 15.3%
1.6%

75.8%

2.1%

中国(n=61)1.6% 13.1%
0.0%
0.0%

85.2%

四国(n=33) 3.0% 15.2%
0.0%
3.0%

81.8%

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

12

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「①現在、実施している」市区町村の開始時期
全体集計(n=10)
02

2016年度以前

4

6

8

1

2016年度上半期

0

2016年度下半期

0

2017年度上半期

2

2017年度下半期

1

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
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」
が２件、
「東北」
「四国」が１件となった。
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

2
6

1

2

2016年度以前

2016年度上半期

1
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

13

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

1
1

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4

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

14

「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)
05

2016年度上半期

10

15

20

1

2016年度下半期

3

2017年度上半期

3

2017年度下半期

16

2018年度以降

11「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。
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、「関西中部及び近辺」が７件となった。
自治体規模別集計(n=34)
0

5
1

10

15

3
3

全体(n=34)

11

都道府県(n=3)

0
0
0
0

3

0
人口30万人以上の市区(n=16)

2

0

0
0
0

4

1

人口10万人未満の市区(n=8)

002

町村(n=2)00
016

2016年度上半期

5

人口10万人以上30万人未満の市区(n=5)

20

9

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

15

地域別集計(n=34)
0

5
1

10

15

3
3

全体(n=34)

11
北海道(n=1)00
0
0

東北(n=0)0

2016年度上半期

1

3

8

3
1
関西中部及び近辺(n=14)

16

1

0
0
0
0
0

関東及び近辺(n=15)

200

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

1
2017年度下半期

1
2018年度以降
2

16

「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)
020

2016年度上半期

3

2016年度下半期

3

2017年度上半期

40

60

80

19

2017年度下半期

26

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。
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 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、「関西中部及び近辺」が 17 件となった。
自治体規模別集計(n=117)
0

20
3
3

全体(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

19

26

60

80

62

3
2016年度上半期

8

0
0

0

40

5
6
3

7

2016年度下半期

13

2017年度上半期

12

22

2
2

2
2

5

2017年度下半期
14
2018年度以降

5

17

地域別集計(n=117)
0

20

40

60

80

3
3

全体(n=117)

19
26
62

北海道(n=3)

0
0
0
0
3

東北(n=8)00
10

2016年度上半期

622

関東及び近辺(n=51)

10
12
23

関西中部及び近辺(n=29)

2016年度下半期

1
1
2
8
17

中国(n=8)四国(n=5)2017年度上半期

0
0
3
2
3
0
0
1
0

2017年度下半期

4

九州・沖縄(n=13)00

2018年度以降

2
4
6

18

「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

市区町村

対応策

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。

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

東京都

府中市

東京都

東村山市

新潟県

三島郡出雲崎町

新潟県

妙高市

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。

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。

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

決定権を持つ上層部に、導入効果の理解を得る事ができなかった。

開発途中のシステムの為、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。

19

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。
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。
全体集計(n=161)
0%

10%

20%

①首長の意向を受けて(n=35)

30%
21.7%

②議会からの質問がきっかけで(n=16)9.9%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%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)⑥大学との連携に基づいて(n=4)

40%

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)

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、「民間企業や有識者から提案を受けて」「講演やセミナーに参加して」「更なる業務改革を図るため」などが挙げられた。
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
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。
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。

20

自治体規模別集計(n=161)
0%

10%

20%

36.6%
①首長の意向を受けて

16.1%

26.1%

10.5%

0.0%

31.6%

21.1%

都道府県(n=19)
0.0%

42.1%

10.5%
9.5%

42.1%
16.7%
21.4%
26.2%

0.0%

26.4%

3.8%

13.2%
11.4%

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

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%
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%

19.0%
23.8%
13.2%

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%

21

⑧その他

地域別集計(n=161)

0%

20%

40%

18.0%
2.5%

36.6%

26.1%
25.0%
50.0%

25.0%

北海道(n=4)

0.0%

11.1%

22.2%
44.4%

15.7%
2.9%

6.5%

0.0%

44.3%

④ＩＣＴ部門からの提案に基づい
て

21.7%
23.9%
30.4%

⑤全国市区町村の取組事例に触発
されて

19.6%
19.6%

0.0%

0.0%

⑥大学との連携に基づいて

22.2%
11.1%
11.1%
11.1%

55.6%

14.3%

42.9%

0.0%
0.0%

⑧その他
57.1%

57.1%
50.0%

0.0%
12.5%
0.0%

⑦民間企業との連携に基づいて

14.3%

四国(n=7)

九州・沖縄(n=16)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%

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

11.1%

関東及び近辺(n=70)

0.0%①首長の意向を受けて

22.2%

21.4%
14.3%

2.2%

75.0%

25.0%

0.0%
0.0%

東北(n=9)

27.3%

16.1%

0.0%

0.0%
0.0%

80%

21.7%

9.9%
全体(n=161)

60%

25.0%
25.0%
31.3%
25.0%

22

質問３ 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。
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%
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%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)

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%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%

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。
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。

23自治体規模別集計（n=161）

0%

20%

40%

60%

80%

43.5%

①人材不足に対応するため

14.3%
19.9%
全体(n=161)

34.8%
30.4%
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%
都道府県
(n=19)

10.5%
15.8%
31.6%
26.3%
26.3%
73.7%
42.9%

人口30万人以上の市区(n=42)

16.7%
16.7%
40.5%
33.3%
42.9%
40.5%

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

13.2%
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

51.4%
人口10万人未満の市区(n=35)

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%

町村(n=12)

33.3%
25.0%
16.7%
25.0%
16.7%
41.7%
33.3%

⑦その他

24

地域別集計（n=161）

0%

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%
25.0%
75.0%

北海道(n=4)

25.0%
75.0%
75.0%
25.0%
66.7%

東北(n=9)

11.1%
22.2%
22.2%
33.3%
44.4%
33.3%

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)

51.4%
35.7%
37.0%
関西中部及び近辺(n=46)

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%

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%
四国(n=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

14.3%
14.3%
28.6%
28.6%
57.1%

⑥中長期的視点から経費削減
を図るため

50.0%
九州・沖縄(n=16)

12.5%
12.5%

⑦その他

31.3%
31.3%
50.0%
31.3%

25

質問５ 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

1

2016年度上半期
2016年度下半期

72

2017年度上半期

28

2017年度下半期

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）020
1

都道府県(n=19)

28

0
0
0
4
0

人口30万人以上の市区(n=42)

人口10万人以上30万人未満の市区(n=53)

1

人口10万人未満の市区(n=35)

町村(n=12)

0

1
1
0

56

7
2016年度以前

3
6

11

9

2016年度上半期

14

15

2016年度下半期
19
2017年度上半期

3
4

39

6

0
0
1

0

60

7

2

全体(n=161)

40

6

13

2017年度下半期

3
3
3

2018年度以降

26

地域別集計（n=161）020
1

北海道(n=4)

0
0
0
0
0

東北(n=9)

0
0
0
0
1

14

2

0
0
0
1

四国(n=7)000

九州・沖縄(n=16)

0
0
0

56

5

1

中国(n=9)39

2016年度以前

30

関西中部及び近辺(n=46)

28

3

0
関東及び近辺(n=70)

60

7

2

全体(n=161)

40

2016年度上半期
20
18

4
6

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

27

（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、（）内に説明を付記してください。
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%

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%③研究会・検討会等は開催しなかった(n=97)

60.2%

検討方法は、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
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。
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％と続いた。
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)

0.0%
73.7%
16.7%

人口30万人以上の市区(n=42)

7.1%
61.9%

人口10万人以上30万人未満の市区(n=53)

15.1%②自治体職員による研究会・検討会
を開催した

7.5%
56.6%
20.0%

人口10万人未満の市区(n=35)

5.7%
60.0%

町村(n=12)

25.0%
16.7%
50.0%

28

③研究会・検討会
等は開催しなかった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%
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%

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%

29

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（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。
全体集計(n=44)02

2016年度以前

1

2016年度上半期

1

4

2016年度下半期

6

8

10

12

14

16

18

3

2017年度上半期

4

2017年度下半期

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。
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)
0

5
1
1

3

全体(n=44)

10

15

20

4
16

都道府県(n=6)

0
0
0
0

1
2016年度以前

5

0
0
人口30万人以上の市区(n=18)

12

2016年度上半期
105
人口10万人以上30万人未満の市区
(n=7)

0
0
0
0

2016年度下半期
42
人口10万人未満の市区(n=10)

0
0
0

0
町村(n=3)00

172

2017年度上半期

3

2017年度下半期

4

1
1
1

2018年度以降

30

地域別集計(n=44)

0

5
1
1

3

全体(n=44)

10

15

20

4
16

北海道(n=1)

東北(n=1)

関東及び近辺(n=19)

0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
1
1
0
1

2016年度以前

2016年度上半期
3940
関西中部及び近辺(n=17)

10

2016年度下半期

2
6

中国(n=1)00
000

四国(n=2)00000

九州・沖縄(n=3)

177
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

13

②目標は設定していない

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。
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。

31

自治体規模別集計(n=44)
0

5

10

15

20

25

30

13

全体(n=44)27
33

都道府県(n=6)6

人口30万人以上の市区(n=18)122

人口10万人以上30万人未満の市区(n=7)

31

人口10万人未満の市区(n=10)7①目標を設定した

1

町村(n=3)②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

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

232

（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

8

②市区町村の自主財源のみ

29

予算の確保は、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。
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)
0

5

10

15

20

25

8

全体(n=44)0

都道府県(n=6)
人口30万人以上の市区(n=18)

29

12

0

6
①国・都道府県の補助金等の活用

44

人口10万人未満の市区(n=10)
町村(n=3)35

62

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
4

0
0
0

20

1

関東及び近辺(n=19)

中国(n=1)1011
12①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

33

（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)
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

2③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

7

⑤その他

15

現状での成果と考えられることは、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 件、「住民から継続するように支持されている」が７件と続いている。その他の意見としては、「職員のＡ
Ｉ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、更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。
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。
自治体規模別集計(n=44)05

人口10万人未満の市区(n=10)

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

0
0
0
0

人口10万人以上30万人未満の市区
(n=7)

20

11

7

人口30万人以上の市区(n=18)

15

19

2

全体(n=44)

都道府県(n=6)10④住民から継続するよう支持
されている

3

⑤その他

1
2

34

地域別集計(n=44)
0

5

東北(n=1)

0
0
0
0
0
0

1

8
4

0
0
0
0

四国(n=2)00
00①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

2

中国(n=1)

九州・沖縄(n=3)

1

1

関西中部及び近辺(n=17)

15

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

35

（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、担当者の主観的な課題でお答えください。
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

6⑤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

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

14

現状での課題と考えられることは、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への期待値との乖離が大きい」「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
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。
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。

36

自治体規模別集計(n=44)

0

5

10

15

20

5
15
5
6

全体(n=44)

2
2
8
14
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)

0

4
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
1
2
7

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある03
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
2

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

40
10
町村(n=3)

2

⑧その他

0
0
2
0

37

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)00②学習データの作成に想定を越えた労力が必要である

1③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

④自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある

3

1

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

九州・沖縄(n=3)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

四国(n=2)68

2
関西中部及び近辺(n=17)

15

1
1
1

⑧その他
2
3

38

●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、「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。
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。

No.
13
30

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

実績の積み上げ。
熊本市

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。

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

長野県

整える。

岐阜県

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。

愛知県

No.

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、職員への負担が余りか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
大阪府

大阪市

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。
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。

39

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。

No.
3

25
32
36

41

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）外注でも良い。
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

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

愛知県

豊橋市

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
都道府県
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。

40

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、

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

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

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。

22
26⑧その他の課題 回答可能な項目が少ない
都道府県
北海道

市区町村
函館市

対応策

No.

より多くのデータの蓄積が必要。

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
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。

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への期待値との乖離が大きい
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
都道府県
愛知県

市区町村
豊橋市

⑧その他の課題
都道府県
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揃える
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。

41

No.
28

課題のみ
都道府県
岩手県

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.
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
茨城県

笠間市

ことから先駆性と効率性を求めると本来のＡＩ(機械学習)

12による運用が必要である。
東京都

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

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

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

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

22

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

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

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)。

佐賀市

佐賀県

佐賀市

17

である

である

佐賀県

15

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

3⑦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。

42

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

住民や職員の反応

No・回答できる範囲を増やしてほしい。
北海道

函館市

39 人(職員のみ)

・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。

岩手県

花巻市

19 回 音声データ

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

笠間市

3,875 人にもあるといい。

12・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。
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

13

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。

14
3
20
22

・もっと幅広い情報に対応してほしい。自分
静岡県

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25続してほしいなど。
(株)三菱総研の実証事業には、35 団
静岡県

袋井市

体が参加し、約11,000 人の利用が・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掛けることへの心理的負担との声も聞かれた。

あった。
愛知県

愛知県

豊橋市

岡崎市

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、

人
愛知県

春日井市

職員 39 人

愛知県

春日井市

不明

26

7

28

研究を続けてほしい。
・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。

43

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

・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対応であることがよい。
72 所属に対して

大阪府

ID を発行
実証実験開始から佐賀県

佐賀市

１か月で 11,000 件

40

程度
鹿児島県

大島郡
徳之島町

小学校２校

11

44

（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

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

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。

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。

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。

45

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

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。

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。

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。

申請書等の文字の読み取り

46

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

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。

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。

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。

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。

47

48

第２章

実施あるいは実証実験を行っ
た事例一覧

49

50

１

実施しているＡＩシステム事例（１）各自治体で実施しているＡＩシステム事例
次ページ以降の一覧表は、第１章で行ったアンケート調査において、「ＡＩを活用したシステ
ムの導入状況」の設問で、「現在、実施している」と回答した自治体の事例を整理したものであ
る。

51

52

6

5

4

3

2

1

No.

花巻市

岩手県

港区

瑞浪市

URL

予算の確保 自主財源のみ

岐阜県

URL

予算の確保 自主財源のみ

神奈川県

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

港区

宇都宮市

予算の確保 総務省

栃木県

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

活用した制度

企画政策課

活用した制度

行政管理課

活用した制度

地域振興課

活用した制度

情報政策課

活用した制度総合政策部政策審議室

活用した制度総務課

所管課

開発当初の目標

内部事務（予算・計画・人事等）定住促進

内部事務（予算・計画・人事等）分野

事業名は特になし

内部事務（予算・計画・人事等）スマート会議支援システム(議事録作 平成30年までに年間貸出件数160 内部事務（予算・成システム)
件
計画・人事等）

ＡＩ活用推進の中で、区民サービス
多言語ＡＩチャットによる外国人向け情の1つである。正確かつニーズに 国際交流
報発信
合った情報提供を円滑に行うため

議事録自動作成支援システム

地方創生推進交付金

宇都宮市移住、定住アプリケーション
等制作業務

議事録作成支援システム

事業名

株式会社アドバンスト･メディア連携した団体庁内ネットワークにおいて、外部からの不正侵入を検知し、問題のある端末を自動で切り離す機能。

会議等で録音した音声データをテキストデータに自動変換するシステ
ム。

AIを活用し、チャット形式で、外国人が生活する上で生じる疑問や生活に関する行政情報の問い合わせに英語及び「やさしい日本語」で自動回答するサービス。

会議等で録音した音声データをAI音声認識を活用してテキストデータに自動変換するシステム。

自動対話型による、移住定住に係るFAQ機能。

会議等で録音した音声データをAI音声認識を活用してテキストデータに自動変換するシステム。

システムの機能

53

11

10

9

8

7

No.

豊橋市

愛知県

URL

活用した制度総務部IT･業務改革課

活用した制度

情報企画課

所管課

自動文字起こし・AI要約技術活用事
業

議事録作成支援システム

音声認識技術サービス利用

事業名

大島郡 徳之島町

https://tokunoshima-town.org

活用した制度

企画課･学校教育課

活用した制度ロボットプログラミング事業

総務部行財政改革局行革
ＡＩ活用会議録作成支援事業
分権課

https://www.pref.tokushima.lg.jp/jigyoshanokata/nyusatsu/itaku/5020213/

活用した制度人事課 行政改革室

http://www.pref.osaka.lg.jp/it-suishin

予算の確保 自主財源のみ

鹿児島県

URL

予算の確保

愛媛県

URL

予算の確保

徳島県

URL

予算の確保 自主財源のみ

大阪府

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

連携した団体学校教育

内部事務（予算・計画・人事等）

内部事務（予算・計画・人事等）

音声の書き起こし。

システムの機能NECフィールディング株式会社

ヒューマノイドロボットへのプログラミング。

会議録の作成にあたって、インターネット上で提供されているＡＩサー
ビス（音声データの文書化）を利用する。

2018年度実施予定については、現在公募中であるため、その結果による。

会議録研究所、株式会社アドバンスト･ ディープラーニング技術を実装した音声認識エンジンを用いて、音声をメディア共同企業体
自動的に文字化する機能。

東芝デジタルソリューションズ株式会
内部事務における社、NTTビジネスソリューションズ株式議事録等作成会社

分野

議事録等の作成に係る負担軽減、 内部事務（予算・職員の生産性向上
計画・人事等）効果検証

開発当初の目標

（２）業務内容別・各自治体で実施しているＡＩシステム事例
次ページ以降の一覧表は、「（１）各自治体で実施しているＡＩシステム事例」で整理した事例
を、業務内容別に整理し、並び替えたものである。

54

55

議事録作成支援

議事録作成支援

6

議事録作成支援3

5

議事録作成支援2

議事録作成支援

議事録作成支援

1

4

事業内容

No.

花巻市

岩手県

港区

豊橋市

URL

予算の確保

徳島県

URL

活用した制度総務部IT･業務改革課

活用した制度

情報企画課

活用した制度

行政管理課

活用した制度

情報政策課

活用した制度総務課

所管課

開発当初の目標

内部事務（予算・計画・人事等）

内部事務（予算・計画・人事等）分野

自動文字起こし・AI要約技術活用事
業

議事録作成支援システム

音声認識技術サービス利用

株式会社アドバンスト･メディア連携した団体

内部事務（予算・計画・人事等）

会議録研究所、株式会社アドバンス
ト･メディア共同企業体

システムの機能

会議等で録音した音声データをテキストデータに自動変換するシステ
ム。

会議等で録音した音声データをAI音声認識を活用してテキストデータに自動変換するシステム。

会議等で録音した音声データをAI音声認識を活用してテキストデータに自動変換するシステム。

2018年度実施予定については、現在公募中であるため、その結果による。

ディープラーニング技術を実装した音声認識エンジンを用いて、音声を自動的に文字化する機能。

東芝デジタルソリューションズ株式会
内部事務における社、NTTビジネスソリューションズ株式 音声の書き起こし。
議事録等作成会社

議事録等の作成に係る負担軽減、 内部事務（予算・職員の生産性向上
計画・人事等）

効果検証

スマート会議支援システム(議事録作 平成30年までに年間貸出件数160 内部事務（予算・件
計画・人事等）成システム)

議事録自動作成支援システム

議事録作成支援システム

事業名

https://www.pref.tokushima.lg.jp/jigyoshanokata/nyusatsu/itaku/5020213/

活用した制度人事課 行政改革室

http://www.pref.osaka.lg.jp/it-suishin

予算の確保 自主財源のみ

大阪府

URL

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

予算の確保 自主財源のみ

神奈川県

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

56

IT人材の育成

チャットボット

9

11

チャットボット

8

情報セキュリティ

議事録作成支援

7

10

事業内容

No.

瑞浪市

大島郡 徳之島町

URL

所管課

事業名

活用した制度

企画課･学校教育課

活用した制度

企画政策課

活用した制度

地域振興課

活用した制度総合政策部政策審議室

活用した制度開発当初の目標

定住促進

内部事務（予算・計画・人事等）分野

ロボットプログラミング事業

事業名は特になし

学校教育

内部事務（予算・計画・人事等）

ＡＩ活用推進の中で、区民サービス
多言語ＡＩチャットによる外国人向け情の1つである。正確かつニーズに 国際交流
報発信
合った情報提供を円滑に行うため

地方創生推進交付金

宇都宮市移住、定住アプリケーション
等制作業務

総務部行財政改革局行革
ＡＩ活用会議録作成支援事業
分権課

https://tokunoshima-town.org

予算の確保 自主財源のみ

鹿児島県

URL

予算の確保 自主財源のみ

岐阜県

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

港区

宇都宮市

市区町村

予算の確保 総務省

栃木県

URL

予算の確保

愛媛県

都道府県

NECフィールディング株式会社

連携した団体ヒューマノイドロボットへのプログラミング。

庁内ネットワークにおいて、外部からの不正侵入を検知し、問題のある端末を自動で切り離す機能。

AIを活用し、チャット形式で、外国人が生活する上で生じる疑問や生活に関する行政情報の問い合わせに英語及び「やさしい日本語」で自動回答するサービス。

自動対話型による、移住定住に係るFAQ機能。

会議録の作成にあたって、インターネット上で提供されているＡＩサー
ビス（音声データの文書化）を利用する。

システムの機能２

実証実験を行っている（行った）ＡＩシステム事例（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
次ページ以降の一覧表は、第１章で行ったアンケート調査において、「ＡＩを活用したシステ
ムの導入状況」の設問で、「現在、実証実験を行っている又は行った」と回答した自治体の事例を整理したものである。

57

58

18

17

16

15

14

13

12

No.

笠間市

茨城県

市川市

さいたま市

北区

足立区

板橋区

足立区

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

予算の確保 総務省

東京都

URL

予算の確保

東京都

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

予算の確保 自主財源のみ

千葉県

URL

予算の確保

埼玉県

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

AIスタッフ総合案内サービス

事業名

平成30年度業務改革モデルプロジェクト

AI-OCRとRPAを活用した申請手続等の業務改革活用した制度政策経営部政策経営課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度政策経営部政策経営課

活用した制度区民文化部戸籍住民課 戸籍AIサービス

活用した制度

統計的機能学習を用いた分析処理活介護保険課給付調整係 用による介護給付費データを活用した
誤請求の検出活用した制度

企画部行財政改革推進課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度

子ども未来局幼児未来部
保育所AI入所選考
保育課

活用した制度

企画政策課

所管課

開発当初の目標

区民サービス全般

戸籍業務

健康・福祉

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

システムの機能介護給付費データや過去の指導実績を分析し、介護サービス事業者への指導監督を実施する対象を選定する際の参考資料を作成する。

申請書をAI-OCRで読みこみテキストデータ化し、RPAを活用して業務システムへの登録を自動化する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解株式会社三菱総合研究所、日本公共
釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定
サービス研究会
し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

ソフトバンクグループ株式会社

富士ゼロックスシステムサービス株式
自治体担当職員の問合せに対応するチャットボット。
会社

富士通株式会社

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

富士通株式会社、株式会社富士通研
人手によって実施されている複雑な保育所入所選考において、最適究所、国立大学法人九州大学マス･
な入所割り当てを自動的に算出するAIを用いたマッチング技術の機
フォア･インダストリ研究所富士通ソー能。
シャル数理共同研究部門

株式会社三菱総合研究所

連携した団体子育て支援、ごみの出し方など行政 株式会社三菱総合研究所
サービス全般保育・子育て支援

総合案内

分野

59

25

24

23

22

21

20

19

No.

八王子市

東京都

川崎市

金沢市

見附市

大垣市

三島市

URL

ＩｏＴサービス創出支援事業

活用した制度

情報政策課

活用した制度

こども政策推進課

活用した制度RPA･AI適用業務調査実証開発業務

保育所等入所に係る利用調整

AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度

企画戦略部情報政策課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度福祉部窓口サービス課

防犯・防災

分野

AIを活用した市民サービスの有効性と学習精度の向上についての検証システムの機能株式会社三菱総合研究所

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

保育所等の入所選考に係るマッチングの最適化。

筑波大学、株式会社つくばウエルネス「課題及び要因発見」「課題解決のための施策候補提示」「実施されリサーチ、株式会社NTTデータ経営研
た施策効果評価」の3つをAIを活用して行う。
究所、常総市チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解株式会社三菱総合研究所、他自治体釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定(30程度)
し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

株式会社エイビット、柘植大学、株式 市内の小河川等にＩｏＴ技術を活用した推移計測センサーを設置し、推会社M2Bコミュニケーションズ、株式会 移データを常時収集し、そのデータと気象データを基にＡＩによる河川
社ハレックス、みらい株式会社の水位予測を行う。

連携した団体住民票、戸籍届、保健、年金、医療 株式会社三菱総合研究所
に関する事務

保育・子育て支援

健康・福祉

行政サービスにおけるAI活用の可能性について、市民サービス向上
行政分野全般及び職員の事務効率の両面から検証するための知見を得る。

開発当初の目標

AMED AIを活用した保健事業システム研究推進事業

自治体における保健指導の施策力に自治体内では健康福祉課 応じた最適な保健指導もデイトを提示できるAIの開発研究活用した制度

総務企画局情報管理部
AIスタッフ総合案内サービス
ICT推進課https://www.city.mishima.shizuoka/ipn035421.html

予算の確保 自主財源のみ

静岡県

URL

活用した制度https://www.pref.nagano.lg.jp/joho/kensei/sohiki/soshiki/kencho/tokei/index.html

予算の確保 自主財源のみ

岐阜県

URL

予算の確保 自主財源のみ

長野県

URL

予算の確保 自主財源のみ

石川県

URL

予算の確保

新潟県

URL

事業名

IoT・ＡＩを活用したリアルタイムハザー
都市戦略部都市戦略課 ドマップの作成と行動支援情報の提供モデル実証事業所管課

http://www.city.hachioji.tokyo.jp/shisei/001/001/010/p022196.html

予算の確保 自主財源のみ

神奈川県

URL

予算の確保 総務省

市区町村

都道府県

60

32

31

30

29

28

27

26

No.

袋井市

静岡県

岡崎市

岡崎市

春日井市

春日井市

URL

予算の確保

愛知県

URL

豊田市

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

活用した制度総務部総務課AIスタッフ総合案内サービス

事業名「AIによる問合せ対応支援サービス」
実証実験

計画行政ワークショップ

会議録作成支援システム（パッケージ
ソフトウェア導入）

開発当初の目標

活用した制度

総務部 行政改革推進課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度内部事務（予算・計画・人事等）

保育・子育て支援、健康・福祉分野

日本電気株式会社

株式会社三菱総合研究所

連携した団体株式会社三菱総合研究所

行政全般

株式会社三菱総合研究所、愛知県保育・子育て支援 木村情報技術株式会社

問い合わせ支援保育・子育て支援 株式会社セントラルソフトサービス

総合計画改訂の基礎データ整理
内部事務（予算・へ活用･他事業への活用に向けた計画・人事等）
AIの理解を深める

情報システム課ICT推進 職員向け子育てに関する自動応答シ 職員の自動応答システムへの意
ステム実証実験
識付け、運用サイクルの確認室活用した制度情報システム課ICT推進
AIスタッフ総合案内サービス室

活用した制度広報課

活用した制度

企画課

http://www.pref.aichi.jp/somubu-somu/

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

活用した制度

企画財政部ICT街づくり所管課

http://www.city.fukuroi.shizuoka.jp/ikkrweBrowse/material/files/group/2/AI-staff%20toiawase.pdf

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

web上での問い合わせに対し、自動で回答を表示する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

Web上にチャットボットを構築し、入力された質問に対する回答を返す。

類似規模団体のデータ(中核市要覧)や、予算決算データ、市民意識調査データなどを投入し、各相関性や予測値の出力をはじめとする機能に活用する。

音声認識による会議録作成支援。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

システムの機能

61

39

38

37

36

35

34

33

No.

高浜市

愛知県

知多郡 南知多町

相楽郡 南山城村

大阪市

橋本市

URL

活用した制度

むらづくり推進課

活用した制度企画課

活用した制度活用した制度財政課

活用した制度ICT戦略室

安来市

定住促進

問い合わせ全般

分野

知事定例会見等のAI音声認識アプリ
職員の業務効率改善の活用

政策法務支援システム

内部事務（予算・計画・人事等）

内部事務（予算・計画・人事等）

H31年度から職員2名相当の削減 内部事務（予算・効果を上げる
計画・人事等）

業務改革モデルプロジェクトに係る提案事業

RPA･AI OCRによる窓口業務改革及び県をまたぐ広域展開モデル推進事
業

業務効率化による時間短縮、市民
職員の業務支援におけるAIの活用事
サービスの向上、業務知識の共 戸籍事務業
有･深化

http://www.pref.kagawa.lg.jp/content/etc/sec/sec1380.shtml

活用した制度

広聴広報課

活用した制度

総務課

開発当初の目標

バイザー株式会社

株式会社三菱総合研究所

連携した団体機械学習により、キーワードを含む文献だけでなく、入力したテキストに対し、意味的に近い文献を検索することができる。

･選択対話システムを用いた高齢者向け御用聞き。
･買い物受発注、緊急通報、バスロケーション、見守り。

南知多町について質問を入力すると、回答が返ってくる。

AIを活用した対話エンジンがQ&Aデータベースと連動し、問い合わせに対応する機能。

システムの機能

ShamrockRecords株式会社

知事定例記者会見において、音声を自動的に文字データに変換させて会見録を作成する実証を行った。

当市の例規を選択すると、他市の類似例規をAIが抽出し、比較ができる。

大阪府熊取町、民間事業者(7月中旬 RPA･AI OCRを活用して申請書入力事務の自動化等業務省略化によに決定予定)
る作業時間短縮及び職員配置適正化を図る。

富士通株式会社

アプリケーションを介した情報伝達の実現可能性、利便性につて明ら 健康・福祉、交通 株式会社南山城、株式会社エルブズ
かにする。

商店街ICT受発注･宅配システム設計事業

AI活用による高齢者向け生活支援
サービス構築業務

地方創生加速化交付金

タウンプロモーション事業

地方創生推進交付金事業

http://www.city.hashimoto.lg.jp/guide/somubu/zaisei/index.html

予算の確保 自主財源のみ

香川県

URL

予算の確保

島根県

URL

予算の確保 総務省

和歌山県

URL

事業名

H29:企画部総合政策グ
H29:アシタのたかはま研究事業、H30:
ループ、H30:企画部ICT推
地方創生推進交付金事業
進グループ

所管課

http://www.vill.minamiyamashiro.lg.jp/

予算の確保 自主財源のみ

大阪府

URL

予算の確保 京都府

京都府

URL

予算の確保 内閣府

愛知県

URL

予算の確保 内閣府

市区町村

都道府県

62

41

40

No.

熊本市

URL

予算の確保 自主財源のみ

熊本県

URL

事業名

活用した制度活用した制度

情報政策課

Office365(MyAnalytics)、Azure AI

保健福祉部保険年金課 市民お問合せAI

所管課

https://www.city.saga.lg.jp/main/46295.html

佐賀市

佐賀県

予算の確保

市区町村

都道府県

健康・福祉

分野

働き方改革に寄与する庁内･庁外での利用を想定し、まずは「一問一答」のレベルの簡易な自作ができ 内部事務（予算・るようにすることから、必要に応じ 計画・人事等）て予算化を含めた想定ができる人
材を庁内で育成する。

開発当初の目標

日本マイクロソフト株式会社

木村情報技術株式会社

連携した団体

MyAnalytics:Exchange Onlineのスケジュール機能を基に、AIが個人の働き方を可視化し、職員に対して現在の働き方の気づき、アドバイスを与える。
AI:FAQ等を実現するチャットボット(検証は職員による自作)

AIチャットボットによる問い合わせ支援システム。

システムの機能（２）業務内容別・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
次ページ以降の一覧表は、「（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」で整理した事例を、業務内容別に整理し、並び替えたものである。

63

64

事業内容

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

No.

12

13

14

15

16

17

18

笠間市

茨城県

市川市

足立区

板橋区

川崎市

大垣市

三島市

URL

AIスタッフ総合案内サービス

事業名

AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度

企画戦略部情報政策課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度福祉部窓口サービス課

活用した制度

総務企画局情報管理部
AIスタッフ総合案内サービス
ICT推進課

活用した制度政策経営部政策経営課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度区民文化部戸籍住民課 戸籍AIサービス

活用した制度

企画部行財政改革推進課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度

企画政策課

所管課

https://www.city.mishima.shizuoka/ipn035421.html

予算の確保 自主財源のみ

静岡県

URL

予算の確保 自主財源のみ

岐阜県

URL

予算の確保 自主財源のみ

神奈川県

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

予算の確保

東京都

URL

予算の確保 自主財源のみ

千葉県

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

AIを活用した市民サービスの有効性と学習精度の向上についての検証

株式会社三菱総合研究所

連携した団体区民サービス全般

戸籍業務

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

システムの機能株式会社三菱総合研究所

住民票、戸籍届、保健、年金、医療 株式会社三菱総合研究所
に関する事務チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解株式会社三菱総合研究所、他自治体釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定(30程度)
し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解株式会社三菱総合研究所、日本公共
釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定
サービス研究会
し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

富士ゼロックスシステムサービス株式
自治体担当職員の問合せに対応するチャットボット。
会社

子育て支援、ごみの出し方など行政 株式会社三菱総合研究所
サービス全般

総合案内

分野

行政サービスにおけるAI活用の可能性について、市民サービス向上
行政分野全般及び職員の事務効率の両面から検証するための知見を得る。

開発当初の目標

65

事業内容

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

チャットボット

No.

19

20

21

22

23

24

25

袋井市

静岡県

岡崎市

春日井市

春日井市

高浜市

豊田市

知多郡 南知多町

URL

予算の確保 内閣府

愛知県

URL

予算の確保 内閣府

愛知県

URL

予算の確保

愛知県

URL

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

活用した制度

企画財政部ICT街づくり

所管課

AIスタッフ総合案内サービス

事業名

開発当初の目標「AIによる問合せ対応支援サービス」
実証実験

活用した制度企画課

活用した制度地方創生加速化交付金

タウンプロモーション事業

地方創生推進交付金事業

H29:企画部総合政策グ
H29:アシタのたかはま研究事業、H30:
ループ、H30:企画部ICT推
地方創生推進交付金事業
進グループ活用した制度

総務部 行政改革推進課 AIスタッフ総合案内サービス

活用した制度情報システム課ICT推進 職員向け子育てに関する自動応答シ 職員の自動応答システムへの意
ステム実証実験
識付け、運用サイクルの確認室活用した制度情報システム課ICT推進
AIスタッフ総合案内サービス室

活用した制度

広報課

http://www.city.fukuroi.shizuoka.jp/ikkrweBrowse/material/files/group/2/AI-staff%20toiawase.pdf

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

株式会社三菱総合研究所

連携した団体株式会社三菱総合研究所

定住促進

問い合わせ全般

行政全般

バイザー株式会社

株式会社三菱総合研究所

株式会社三菱総合研究所、愛知県保育・子育て支援 木村情報技術株式会社

問い合わせ支援保育・子育て支援 株式会社セントラルソフトサービス

保育・子育て支援、健康・福祉分野

南知多町について質問を入力すると、回答が返ってくる。

AIを活用した対話エンジンがQ&Aデータベースと連動し、問い合わせに対応する機能。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

web上での問い合わせに対し、自動で回答を表示する。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

Web上にチャットボットを構築し、入力された質問に対する回答を返す。

チャット形式のWebサービスで、利用者が入力した質問内容をAIが解釈した上で、あらかじめインプットしたQ&Aの中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市HPのURLを案内する。

システムの機能66

事業内容

チャットボット

健康・福祉

健康・福祉

健康・福祉

保育所入所選考

保育所入所選考

職員の業務支援

No.

26

27

28

29

30

31

32

北区

相楽郡 南山城村

見附市

金沢市

さいたま市

大阪市

URL

予算の確保 自主財源のみ

大阪府

URL

活用した制度活用した制度

むらづくり推進課

活用した制度活用した制度ICT戦略室活用した制度

こども政策推進課

保育・子育て支援

保育・子育て支援

業務効率化による時間短縮、市民
職員の業務支援におけるAIの活用事
サービスの向上、業務知識の共 戸籍事務
業
有･深化

保育所等入所に係る利用調整

健康・福祉

健康・福祉

健康・福祉

分野

介護給付費データや過去の指導実績を分析し、介護サービス事業者への指導監督を実施する対象を選定する際の参考資料を作成する。

AIチャットボットによる問い合わせ支援システム。

システムの機能富士通株式会社

機械学習により、キーワードを含む文献だけでなく、入力したテキストに対し、意味的に近い文献を検索することができる。

保育所等の入所選考に係るマッチングの最適化。

富士通株式会社、株式会社富士通研
人手によって実施されている複雑な保育所入所選考において、最適究所、国立大学法人九州大学マス･
な入所割り当てを自動的に算出するAIを用いたマッチング技術の機
フォア･インダストリ研究所富士通ソー能。
シャル数理共同研究部門･選択対話システムを用いた高齢者向け御用聞き。
･買い物受発注、緊急通報、バスロケーション、見守り。

筑波大学、株式会社つくばウエルネス「課題及び要因発見」「課題解決のための施策候補提示」「実施されリサーチ、株式会社NTTデータ経営研
た施策効果評価」の3つをAIを活用して行う。
究所、常総市富士通株式会社

木村情報技術株式会社

連携した団体アプリケーションを介した情報伝達の実現可能性、利便性につて明ら 健康・福祉、交通 株式会社南山城、株式会社エルブズ
かにする。

商店街ICT受発注･宅配システム設計事業

AI活用による高齢者向け生活支援
サービス構築業務

子ども未来局幼児未来部
保育所AI入所選考
保育課

活用した制度開発当初の目標

AMED AIを活用した保健事業システム研究推進事業

自治体における保健指導の施策力に自治体内では健康福祉課 応じた最適な保健指導もデイトを提示できるAIの開発研究活用した制度

統計的機能学習を用いた分析処理活介護保険課給付調整係 用による介護給付費データを活用した
誤請求の検出

http://www.vill.minamiyamashiro.lg.jp/

予算の確保 自主財源のみ

石川県

URL

予算の確保

埼玉県

URL

予算の確保 京都府

京都府

URL

予算の確保

新潟県

URL

予算の確保 自主財源のみ

東京都

URL

事業名

保健福祉部保険年金課 市民お問合せAI

所管課

https://www.city.saga.lg.jp/main/46295.html

佐賀市

佐賀県

予算の確保

市区町村

都道府県

67

事業内容

職員の業務支援

OCR

OCR

議事録作成支援

議事録作成支援

防災

データ活用

No.

33

34

35

36

37

38

39

橋本市

八王子市

URL

活用した制度

広聴広報課

活用した制度ＩｏＴサービス創出支援事業

IoT・ＡＩを活用したリアルタイムハザー
都市戦略部都市戦略課 ドマップの作成と行動支援情報の提供モデル実証事業

岡崎市活用した制度

企画課

計画行政ワークショップ

内部事務（予算・計画・人事等）分野

防犯・防災

内部事務（予算・計画・人事等）

内部事務（予算・計画・人事等）

総合計画改訂の基礎データ整理
内部事務（予算・へ活用･他事業への活用に向けた計画・人事等）
AIの理解を深める

知事定例会見等のAI音声認識アプリ
職員の業務効率改善の活用

会議録作成支援システム（パッケージ
ソフトウェア導入）

開発当初の目標

H31年度から職員2名相当の削減 内部事務（予算・効果を上げる
計画・人事等）

業務改革モデルプロジェクトに係る提案事業

RPA･AI OCRによる窓口業務改革及び県をまたぐ広域展開モデル推進事
業

平成30年度業務改革モデルプロジェクト

AI-OCRとRPAを活用した申請手続等の業務改革

http://www.city.hachioji.tokyo.jp/shisei/001/001/010/p022196.html

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

事業名

政策法務支援システム

http://www.pref.kagawa.lg.jp/content/etc/sec/sec1380.shtml

予算の確保 総務省

東京都

URL

活用した制度総務部総務課

http://www.pref.aichi.jp/somubu-somu/

予算の確保 自主財源のみ

香川県

URL

活用した制度財政課

活用した制度政策経営部政策経営課

活用した制度

総務課

所管課

http://www.city.hashimoto.lg.jp/guide/somubu/zaisei/index.html

予算の確保 自主財源のみ

愛知県

URL

予算の確保 総務省

和歌山県

URL

予算の確保 総務省

東京都

URL

足立区

安来市

島根県

予算の確保

市区町村

都道府県

申請書をAI-OCRで読みこみテキストデータ化し、RPAを活用して業務システムへの登録を自動化する。

当市の例規を選択すると、他市の類似例規をAIが抽出し、比較ができる。

システムの機能

知事定例記者会見において、音声を自動的に文字データに変換させて会見録を作成する実証を行った。

日本電気株式会社

類似規模団体のデータ(中核市要覧)や、予算決算データ、市民意識調査データなどを投入し、各相関性や予測値の出力をはじめとする機能に活用する。

株式会社エイビット、柘植大学、株式 市内の小河川等にＩｏＴ技術を活用した推移計測センサーを設置し、推会社M2Bコミュニケーションズ、株式会 移データを常時収集し、そのデータと気象データを基にＡＩによる河川
社ハレックス、みらい株式会社の水位予測を行う。

ShamrockRecords株式会社

音声認識による会議録作成支援。

大阪府熊取町、民間事業者(7月中旬 RPA･AI OCRを活用して申請書入力事務の自動化等業務省略化によに決定予定)
る作業時間短縮及び職員配置適正化を図る。

ソフトバンクグループ株式会社

連携した団体68

事業内容

IT人材の育成

適用業務調査

No.

40

41

熊本市

熊本県

URL

活用した制度

情報政策課

活用した制度

情報政策課

所管課

RPA･AI適用業務調査実証開発業務

Office365(MyAnalytics)、Azure AI

事業名

https://www.pref.nagano.lg.jp/joho/kensei/sohiki/soshiki/kencho/tokei/index.html

予算の確保 自主財源のみ

長野県

URL

予算の確保 自主財源のみ

市区町村

都道府県

分野

働き方改革に寄与する庁内･庁外での利用を想定し、まずは「一問一答」のレベルの簡易な自作ができ 内部事務（予算・るようにすることから、必要に応じ 計画・人事等）て予算化を含めた想定ができる人
材を庁内で育成する。

開発当初の目標

日本マイクロソフト株式会社

連携した団体

MyAnalytics:Exchange Onlineのスケジュール機能を基に、AIが個人の働き方を可視化し、職員に対して現在の働き方の気づき、アドバイスを与える。
AI:FAQ等を実現するチャットボット(検証は職員による自作)

システムの機能第３章

自治体におけるＡＩシステムの代表的な取組事例

69

70

１

自動応答ＡＩシステム（１）川崎市「問合せ支援サービスシステム」①アンケート調査結果
Ａ

概況

自治体名

人口

川崎市
1,509,887 人(平成 30 年４月１日現在)

類団

政令指定都市
ＡＩを活用した

事業名

問合せ対応サービス全般

分野※平成 28 年度の実証実験
は、子育て分野限定

URL

http://www.city.kawasaki.j
p/170/page/0000086637.html

担当課

情報管理部 ICT 推進課

Ｂ システム導入の背景
導入状況

現在までに実証実験を複数回実施し、導入の可能性について検討中。
時期

平成 28 年９月、平成 30 年３月

導入・検討の契機

他都市と実証実験を行っていた民間事業者からの共同参加要請。

導入・検討の目的

・事務効率化によるリソース配分の最適化。
・いつでも住民からの問合せを受けることができるため。
・中長期的視点から経費削減を図るため。

連携団体

大学関係者

-

民間事業者

株式会社 三菱総合研究所

その他

他自治体（30 程度）

検討開始時期

平成 28 年５月～平成 28 年６月

検討方法担当課が中心となり、事業者及び庁内各部署との調整を実施。

検討テーマ（回数）-検討開始の障害-最も協議したこと-71

Ｃ ＡＩを活用したシステム
機能

チャットシステムの Web サービスで、利用者が入力した質問内容をＡＩが解釈した上で、あらかじめインプットした Q&A の中から適切な項目を特定し、簡潔な回答文と市ホームページの URL を案内する。

Ｄ

実施・実証実験の取組状況

実施・実証実験の開始時期

・平成 28 年９月

実施地域

川崎市全域

・平成 30 年３月
開始当初の目標設定
目標内容

行政サービスにおけるＡＩ活用の可能性について、市民サービス向
上、及び職員の事務効率化の両面から検証するための知見を得る。

予算の確保（費用負担が発生していないため、予算確保の実績なし。）

所管官庁・都道府県

-

事業名

-

国・都道府県からの予算額 市区町村の予算額
現状での成果・住民から継続するよう支持されている。
・24 時間、気軽に問合せを行うことができるため、市民の利便性向上に寄与する可能性がある。

現状での課題
課題１

効果的な学習データを作成するためには、労力や創意工夫が必要で
ある。

（対応策）

庁内におけるデータの保持・蓄積手法自体を見直し、保有データの質・量を向上させる。

課題２

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。

（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を明確にする。

住民や職員の利用状況
利用数
住民や職員の要望
住民や職員の声

約 2,500 人（平成 30 年３月）
対象分野の拡大、雑談性能の向上等-

これからの自治体に

内部事務の効率化は、民間によるＡＩのパッケージシステムが開発

おけるＡＩの活用

されると普及すると思う。
理由

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。

72

②「問合せ支援サービスシステム」についての実証実験
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合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。
Ａ

平成28年度の実証実験の概要
ａ

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。
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。
ｂ 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。
ｃ

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
・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）
・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
・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】」

73

ｄ 実証実験の手法① 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）② 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③ 利用者はパソコンやスマートフォン等でママフレ内のメニューから対話型FAQサービスに遷移④ 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⑤ 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）⑥ 利用者にアンケート調査を実施⑦ 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
ｅ 実証実験における３者の役割

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について」■川崎市
ホームページや子育てハンドブック等、子育て関連で川崎市が提供しているサービスに関しての説明や制度の概要に関するデータを集め、三菱総研に提供した。最終的に、読み込ませたデータに不整合がないかを確認し、回答の精度を上げるチューニングに参加した。
■三菱総研
システムの開発、提供、運用を行った。ＡＩのプログラムやデータのインプットを行った
ほか、広報に関わる印刷物の提供等も行った。
■市民
子育て分野に関する質問を 24 時間いつでも行うことができる。チャットボット形式であることから、気軽に相談できる利点があり、雑談を楽しむ感覚で利用できる。

74

Ｂ 平成29年度の実証実験の概要
ａ

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 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。
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。
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。
ｂ 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。
ｃ 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「市民サービスの向上」と「職員の事務効率化」の両面から検証するだけではなく、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。
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良い」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良い」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、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はなく、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。

75

ｄ 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。

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】」

76

Ｃ 成果と課題
ａ 成果
２度の実証実験における利用者アンケートにおいて、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、市民のニーズに合っているものと考えられる。
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
方は、主にデータ作成の段階において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。
ｂ

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対応できると良い」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。
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。

77

Ｄ 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
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。
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。
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。

78

③「川崎市 問合せ支援サービスシステム」に関するＱ＆Ａ

川崎市総務企画局情報管理部
ICT 推進課 春日井喬晶氏
Ａ 平成 28 年度の実証実験の検証
Ｑ 実証実験時に、ＡＩにアクセスした方の時間帯や端末等のデータ解析は行ったのか。
Ａ

詳細なバックデータは三菱総研が所有していることもあり、平成 28 年度の実証実験では、十分な解析や分析には至らなかった。ただし、やはり利用状況用のデータ分析は必要と感じているため、平成 29 年度の実証実験に関して、三菱総研からバックデータを提供してもらえるよう調整している。
Ｑ 平成 28 年度の実証実験の市民向けアンケート結果で、「余り便利ではない」が 24％、「ほとんど知りたい情報が得られなかった」が 33％あったが、何が原因と考えられるか。
Ａ

純粋に用意したデータが質・量、共に不足していたことや、当時三菱総研が構築していたＡＩエンジンのチューニング不足等が考えられる。データに関しては、３か月弱という限られたスケジュールの中で、収集から編集・投入までを行う必要があったため、十分な
質と量の確保が困難であったことは事実である。ＡＩエンジンに関しては、内部の構造やロジックについて、詳細に把握できているわけではないので評価が難しいが、どれだけ的確に質問を捉える事ができたのか、どこまで必要な情報を返せたのかという観点では、改善の余地があったかもしれない。
Ｑ 一方で、同様のアンケートで「継続してほしい」が 87％と非常に高い。その要因は何か。
Ａ

我々としては、こうした形態のサービスに対する期待が非常に大きいということだと解釈している。必要な情報を得るだけではなく、気軽に雑談を楽しみながら利用できるサービスを求められているのだと考えている。
Ｑ「問合せ内容の蓄積データより、新たな知見を得る」としているが、蓄積データの位置

付けはどのようになっているのか。
Ａ

ＡＩが回答できなかった質問や、質問は多いがホームページでの案内が十分ではない項

目等を蓄積データから抽出して、市から発信する情報の充実を図ることは十分に可能であると認識している。
そのためにも、電子化の推進が求められている中で、データの蓄積・管理等についての庁内のデータリテラシーを向上させる取組を進めていく必要があると感じている。

79

Ｂ 平成 29 年度の実証実験の内容
Ｑ 平成 29 年度の実証実験は、子育て支援分野以外に、どの分野を選定したのか。
Ａ 分野を選定したというよりは、本市ホームページで公開している「よくある質問（FAQ）」の情報を三菱総研に提供し、その範囲を全て網羅できるようなサービスを目指した。
ただ、今回の実証実験では「標準化」が大きなねらいの一つでもあったため、観光などの標準化が難しい分野や、限られた期間では環境構築が難しいと判断された分野等については、三菱総研の判断で一部除外されたと聞いている。
Ｑ 平成 28 年度の実証実験と比べて変更点はあるか。
Ａ 平成 28 年度の実証実験における利用者アンケートの結果を踏まえ、対象分野の拡大・雑談性能の向上・追加 FAQ による回答性能の向上等を図った。また、平成 29 年度の実証実験
では「標準化」に向けてデータ作成手順も簡素化が図られており、三菱総研が用意した標
準的な自治体サービス一覧に対してリンク先の URL をひも付けるだけで、自団体向けの環境が構築されるようになった。
Ｑ 三菱総研に提供したデータの形が平成 28 年度とは異なり、FAQ の形で提供したのは、FAQの形のほうが三菱総研で扱いやすいためなのか。
Ａ

問合せ対応サービスという性質上、ハンドブックやホームページの情報を直接渡すよりも、FAQ 形式のデータのほうが扱いやすかったのは間違いないと思う。また、平成 28 年度
は様々な媒体から収集した情報をデータ化する作業が必要だったが、FAQ データについて
は CSV 形式でシステムから抽出可能であるため、データの導入は前回より容易だったと思う。
Ｑ 用意した回答の具体的な数はいくつか。
Ａ 三菱総研が用意した標準的な一覧が 600～700 件程度、本市の FAQ データとして提供したデータが 1,600 件程度となっている。
Ｑ

ＡＩが問合せの内容を理解できなかったときに、市民と何度かやり取りをする仕組みとなっているか。
Ａ

入力された質問と完全に一致する回答が見つからなかった場合、関連しそうな選択肢を提示する形で回答に導くことはできるが、足りない情報を聞き返して補完するといった柔
軟な対話機能までは実装していない。決まった道を案内することしか覚えていないので、順番どおりに聞かないと目的にたどり着けない可能性もある。
Ｑ 平成 28 年度の実証実験では、雑談相手になってほしいというニーズがあったが、雑談機
能はそのニーズに応える形で出来たのか。
Ａ

前回よりは充実させることができたが、ニーズに対して十分なレベルだったかは判断が難しい。雑談性能だけを突出させることが適切とは考えていないが、求められている機能であることは間違いないので、どのように調整していくかは今後の課題である。

80

Ｑ

実証実験期間中は、電話での問合せは減少したのか。それとも、システムに関する問合せによって増加したのか。
Ａ

まだ検証はできていないが、今後、コールセンターの前さばきとして使えるかもしれないという観点からすると、問合せ対応サービスの導入と入電数との相関関係を検証することは必要と考えている。今後、広報・広聴部門とも連携して、適切な検証手法について調整していきたい。
Ｑ

市民の方が、キーワードを入力してから返答されるまでのレスポンスはどの程度だったのか。
Ａ 少なくとも平成 29 年度の実証実験では、そこまでストレスないレベルでレスポンスを返すことができていたと認識している。まれに、処理に時間がかかることもあったが、不満を感じるほどの速度ではなかったと思う。
Ｑ 平成 29 年度の実証実験は、エンジンが違うということであるが、三菱総研のものではないということか。
Ａ

ＡＩの実際のシステムは、三菱総研の自社製のものではなく、提携している企業が開発したものと聞いている。
Ｃ

自治体が負担した労力と費用
Ｑ システム導入に当たり、川崎市が負担した労力や費用はどの程度だったのか。
Ａ

実証実験の環境については、協定に基づき三菱総研から無償で提供されたため、本市としての費用負担は発生していない。
また、担当職員の作業としては、三菱総研から提供された一覧に対する URL のひも付け
確認について、庁内所管課との調整を行ったほか、構築された環境におけるテストや広報等を実施した。
Ｑ 実証実験中に行った作業はあるか。
ＡＤ

三菱総研と共に回答の精度を上げるためのチューニングを何度か実施した。

本格的な導入に向けた検討
Ｑ

本格的な導入についての検討や他部局との調整は行っているか（問合せ分野を増やすた

めの他部局との連携や、予算を確保するための財政部との調整等）。
Ａ

現時点では本格的な導入に向けた具体的な調整には至っていないが、広聴部門に対しては、コンタクトセンターの見直しのタイミングに合わせて、問合せ対応サービスの導入を検討してもらうよう話をしている。
Ｑ 本格的な導入に向けて、三菱総研と話合いをしているのか。
Ａ

川崎市としては、知見を得るために実証実験に参加した部分が大きかったため、導入に向けた具体的な相談等は今のところしていない。ただ、三菱総研が提供予定のサービスに関する情報は、継続して収集している。

81

Ｅ 他の自治体への普及
Ｑ

自治体にも様々な規模があると思うが、このＡＩを使った汎用パッケージを作ることは可能だと思うか。
Ａ

法定事務など自治体間で共通する業務に関しては、汎用的なパッケージシステムの開発は十分に可能であると考えている。一方で、政令市の場合は県から委譲される部分が多いなど、市区町村の規模によって必要とされる内容が変わる部分もあるため、全国一律の標
準的な仕組みを構築することは非常に難しいとも感じている。「政令市向け」や「中核市向け」といったラインアップを複数用意したり、一定の範囲内でカスタマイズができるよ
うな工夫が必要になるかもしれない。
Ｆ

今後の予定
Ｑ

自動応答の問合せ支援に資金を投入し、ほかの分野についても発展、充実させていく考

えはあるのか。
Ａ

利用者アンケートでの継続意向が高いこともあり、ＡＩを活用した問合せ対応サービスの導入可能性については今後も継続して検討する。
分野の拡充等については、費用対効果を見極めながら、適切な規模感を含めて検討していきたい。
Ｑ ICT 推進課は、今後、ＡＩをどのように活用しようと考えているのか。
Ａ「ＡＩを活用すること」自体が目的ではなく、それを市民サービスの向上や業務効率化につなげることが重要であると考えている。そのため、様々な事業の所管課と連携し、それぞれの分野で抱えている課題を把握した上で、解決策の一つとして実証実験を踏まえての知見や技術的助言をする形で、ＡＩの活用を推進していきたい。
Ｑ 別の分野への活用には期待を持っているのか。
Ａ

ここ数年、自治体におけるＡＩ活用に関する事例が様々な分野で出てきており、本市の事業所管課においても検討の必要性を認識し始めていると感じている。
本市の実証実験のような市民向けサービスだけではなく、職員の事務効率化に主眼を置いた活用の事例も見受けられるため、引き続き情報収集を行いながら、幅広い分野での活用可能性について検討していきたい。

82

（２）掛川市「問合せ対応サービスシステム」①アンケート調査結果
Ａ

概況
自治体名

掛川市
117,729 人

人口（平成 30 年４月１日現
在）

類団

事業名

分野

一般市Ⅲ－０
ＡＩスタッフ問合せサービス
内部事務（予算・計画・人
事等）

URL

-

担当課

企画政策課

Ｂ システム導入の背景
導入状況

実証実験を行った。

実証実験開始時期

平成 30 年３月

導入・検討の契機

ICT 部門からの提案に基づいて。

導入・検討の目的

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。

連携団体

大学関係者

-

民間事業者

株式会社三菱総合研究所

その他-

検討開始時期

平成 29 年５月

検討方法

研究会・検討会等は開催しなかった。

検討テーマ（回数）-検討開始の障害-最も協議したこと-Ｃ ＡＩを活用したシステム
機能

チャットボットで会話を行い、ユーザーの求めている情報（ホームページ）へ案内する。

83

Ｄ 実施・実証実験の取組状況
実施・実証実験の開始時期 平成 30 年３月
開始当初の目標設定
目標内容
予算の確保

実施地域

設定した。
窓口業務の効率化
市区町村の自主財源のみ。

所管官庁・都道府県

-

事業名

-

国・都道府県からの予算-額
市区町村の予算額
現状での成果・業務の効率化が図れそうである。
・住民から継続するよう支持されている。

現状での課題
課題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。

（対応策）

CMS 更改に合わせて、機能として調達する。

住民や職員の利用状況
利用数
住民や職員の要望
住民や職員の声
これからの自治体におけるＡＩの活用
理由

200 人弱応答可能分野を増やしてほしい。
導入してほしい。
音声のテキスト化は、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。
多くの業務でニーズがあるから。

84

②「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
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
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
スの実証実験を実施した。
Ａ

実証実験の概要ａ

背景
多様化する住民ニーズに応えるため、行政制度の頻繁な創設・改正などが行われた結果、行政制度は複雑になり、住民から見て分かりにくくなっている。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など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。
ｂ

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30年３月１日～３月31日（行政情報全般）
ｃ

実証実験の狙い●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。
●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）。
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。
●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しつつある中、行政は住民ニーズに合ったサービスを提供することが求められている。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る。そして、そのデータ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。

85

ｄ 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」（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
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
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
株式会社イナゴの対話エンジンを活用している。

86

Ｂ 実験の結果と課題
ａ 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割であった。
また、「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かったため、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と考えられ、電話で問合せづらいという層に一定の効果があった。
改善してほしい点として、回答としてホームページの URL を紹介するだけなので、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った。
さらに、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、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。
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れるようにすると良いという意見があった。
機能について、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考えられる。窓口に来る方を含め、質問がある方は、「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少なく、「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事が多い。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は有効である。
保健師の方は発達障害の児童が最近増加している理由の一つとして、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であると考え、育児にスマートフォンを利用することに反対していた。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に指摘されるほうが素直に受け入れやすいことがあると分かった。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。
ｃ

課題

今回の実証実験の課題として、「ＡＩで何がどの程度できるのか」を説明することが難しいことがあげられる。
「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、100 万円予算が必要である」という具体的な内容を言えないため、予算を確保する上で十分な説明が難しい。
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ている。しかし、ホームページの更新作業は、若手の職員が行う業務であるという認識である。そのため、「ホーム
ページで広報業務を行う」という認識が十分にはなく、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くという考えがある。
「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はまだ十分でない部分がある。

87

Ｃ 今後の展開
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
今回の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。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、業務量を増加することなく対応できる。そのために、ホームペー
ジを訪問してもらうだけではなく、どのようにホームページを活用して、利用者に情報提供していくかを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、仕事そのものについても整理していく必要がある。
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ため、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、業務に不要な作業はないか等の議論を行うことができる。そこで、庁内の業務をヒアリングしながら整理していく必要がある。ＡＩやロボットを活用していくためにも、業務の分解を行い、「単純作業」を見つけていく必要がある。
ｃ

新たな自治体行政の基本的考え方

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が、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、自治体全体で標準化していく必要がある。
今回の実証実験を通して、行政の仕事はそれぞれの自治体だけで行うのではなく、近隣の自治体とも共有する必要がある。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、全体的な底上げを図る必要がある。

88

２

映像解析ＡＩシステム（１）千葉市「道路舗装損傷の自動抽出システム」①アンケート調査結果
Ａ

概況
自治体名

人口

千葉市
967，966 人（平成 30 年４月１日現在）

類団

政令指定都市
次世代型市民協働

事業名

プラットフォーム"My City Report"実証実験

分野
URL

都市整備
https://www.mycityreport
.jp/

担当課

広報広聴課

Ｂ システム導入の背景
導入状況

現在実証実験を行っている。
時期

平成 28 年 11 月

導入・検討の契機

大学との連携に基づいて。

導入・検討の目的

中長期的視点から経費削減を図るため。

連携団体

大学関係者

東京大学

民間事業者

（合同）Georepublic Japan

その他（一社）社会基盤情報利活用推進協議会、室蘭市、沼津市、加賀市、
東広島市

検討開始時期

平成 28 年 11 月～平成 31 年３月

検討方法

外部有識者を招へいした研究会・検討会を開催した。

検討テーマ（回数）

次世代型市民協働プラットフォーム"My City Report"の開発（11 回）検討開始の障害-最も協議したこと・システムの機能・実証実験の実施方法

89

Ｃ ＡＩを活用したシステム
機能・道路舗装損傷の自動抽出・オペレーションリサーチによる現場リソースの最適化

Ｄ

実施・実証実験の取組状況
実施・実証実験の開始時期 平成 28 年 11 月

実施地域

千葉市全域

開始当初の目標設定
目標内容

予算の確保

平成 31 年４月からの本格運用
国立研究開発法人情報通信研究機構の委託研究として実施しているが、受託者は東京大学であるので、委託研究費の額は把握していない。

所管官庁・都道府県

-

事業名

-

国・都道府県からの予算額-

市区町村の予算額-

現状での成果業務の効率化が図れそうである。

現状での課題課題

現時点では、基礎研究の段階であり、実業務への具体的な活用方法は不明である。

（対応策）

今後、参加自治体の道路管理部門の職員を交えて活用方法を検討していく。

住民や職員の利用状況

まだ運用していない。

利用数-

住民や職員の要望-

住民や職員の声-

これからの自治体に住民からの問合せ対応や会議録作成・集約は、民間によるＡＩのパ

おけるＡＩの活用

ッケージシステムが開発されると普及すると思う。
理由

自治体のどの部門においても日常的に行われている業務であり、ニーズは高いと考える。

90

②「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。
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。
Ａ

次世代ちばレポ“MyCityReport”実証実験の概要についてａ

趣旨「ちばレポ」をベースにしつつも更に、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。
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。
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）※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
参加団体

役

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験（代表）、長井研究室、本間研究室

新機能開発

主

合同会社Georepublic Japanシステム開発・運用体(一社)社会基盤情報流通推進協議会
自

千葉市

治
体

室蘭市、市原市、足立区

割

実証実験データの収集･配信･利活用等に関する助言
現行ちばレポに係る情報提供、運用やシステム開発に関する助言等
システム開発に関する助言等、開発システム
に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。
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

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。

91

Ｂ 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

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「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能である。
※ちばレポの詳細については③を参照
・市民と行政の直接的な協働機会の形成
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。
・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。
・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。
・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。
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」

92ｂ

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”（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。
１

２

４

３

１

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。
２

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。
３

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。
４

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。
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成を行う。

93ｃ 道路舗装損傷の自動抽出の特徴
・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、外部サーバーで処理するため、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。
・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際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)(出典: Hiroya Maeda,& Yoshihide Sekimoto,& Toshikazu Seto,& Takehiro Kashiyama,& Hiroshi
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, v
２)))

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ーに送信する。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。

94

・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
テムでは、スマートフォンが判定を行ったのち、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)(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): 関本研究室ホームページ、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
http://sekilab.iis.u-tokyo.ac.jp/wp-content/uploads/2018maedahi％E6％97％A5％E8％8B％
B1.pdf)・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に、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。

95

Ｃ 成果と課題
ａ 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はなく、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、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
ムワークは専門家では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、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。
ｂ 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を抽出することを試みた。その結果、「損傷種類」が最重要な自治体や、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別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。
Ｄ 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を作成することも可能だ。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。

96

③ちばレポについて－平成 25 年実証実験－
Ａ

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）に基づき市民が判断できる、市民の英知をいかす街を目指している。
Ｂ

ちば市民協働レポート実証実験「ちばレポ」

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。
ｂ ちばレポのイメージ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・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

97

●ちばレポの利用画面

ｄ 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はなく、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。
Ｃ

実証実験の評価

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加率の低さは今後の課題であることが明確となった。
ｂ 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効果があった。
ｃ

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 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98

④「千葉市 道路舗装損傷の自動抽出システム」に関するＱ＆Ａ
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
Ａ

システムの概要についてＱ

インプットする写真は、数秒おきに撮影するわけではなく、常時撮影しており、ＡＩが「損傷があった」と判断した箇所の写真だけデータベースに保存するという認識でよいか。
Ａ

数秒に１回の撮影だと、車の走行中に飛び越して見落とすことがある。そのため、１秒に１枚程度のペースで撮影してその場で判定し、損傷がある画像は登録するようにしている。速さから勘案すると、大体時速 60 キロ程度で走行していれば、１秒に約 10 メートル進むので、大きな見逃しはない。何も損傷がないと判断した場合でも、保存する、保存しないは選べるため、一時的には保存されるが、全ての画像を残していてもすぐ容量が足りなくなるので、損傷がないものは適当なタイミングで削除している。また、「損傷あり」と判断された場合はデータベースに保存するが、「ちばレポ」の地図上などで公開するのではなく、内部から見えるようにする予定である。
Ｑ 未舗装の道路や、高速道路には対応していないのか。
Ａ

未舗装の道路は舗装された道路に比べて、割合も少なく、道路管理者からするとそれほど管理する必要がないと考えているため、現状はそこまで必要だとは考えていない。高速道路については、現状では対応していないが、撮影の間隔は変更可能であるため、間隔を短くすれば技術的には可能だと思う。
Ｑ 雨の日は利用できないなど、そのような制限はあるのか。
Ａ 雨の日の教師データも混在しているため、「雨の日は損傷を全く検出できない」というわ
けではないので、ある程度検出できていると思う。しかし、雨の日のデータを抽出し、精度を検証したことがないのではっきりとは分からない。
Ｑ

教師データが少ない状態で導入した段階と現在では、正答率はどの程度上がっているのか。
Ａ 当初は 500～600 枚の教師データで学習し、判別も３段階のレベルで判定していた。教師
データの 500～600 枚の範囲で内部的に検証する分には、約８割は判別できていたが、全然違う区間で判定させると判別できないという状況だった。その後、自治体に協力してもらい、教師データを３万枚程度に増加させることで、違う区間でも大体８割～９割ぐらいは判別できるようになった。
舗装の修繕ガイドラインなどでも細かく区別されているので、道路の損傷の種類（陥没、ひび割れ、白線のかすれなど）に応じて、３段階だけではなく 10 段階に分類した。種類ごとにそれぞれの教師データが必要になるので、そうなると３万枚でも足りないかもしれな
いという状態になった。その後、教師データを約 16 万枚に増加し、１～２万枚には特に細かくラベリングした。すると、判定が改善され、10 段階のレベルでも、正答率が７～８割に向上した。

99

Ｑ 現時点で、当システムではどのくらい損傷が見つかるのか。
Ａ 常に実証実験を行っているわけではなく、２、３日ほど、各自治体に走ってもらっているので、ばらつきはあるが、数百～千枚は写真がアップされてきている。
Ｂ

投資コストについて
Ｑ 現時点で、最初にシステムを導入するためには、どの程度金銭的負担がかかるか決めているのか。
Ａ

まだ、ほかの自治体への導入は始めていないが、コンソーシアムとして参加者を募り、人口で振り分けして利用料金、負担金を決定しようとしている。運用費は掛かるが、開発費が自治体負担ではないため、安価で利用できる。
Ｑ 利用料金とは別に、保守点検費等で、ランニングコストがかかるというイメージか。
Ａランニングコスト自体を人口で振り分けしている。初期費用やオプションなどを追加した際に別途費用が発生する。団体数が増加すれば、問合せや保守管理も増加すると思うた
め、全く同じように団体数で割るわけにはいかないとは思う。
Ｑ どのようなオプションを想定しているのか。また、具体的な金額は決めているのか。
Ａ

LGWAN への対応や、市民投稿データが外部から見えないようプライベートクラウドに保存するなどの場合は金額が上がる。金額は決めてはいるが、公表はしていない。年間の金額は人口規模にもよるが、数十万円から数百万円にしており、余り高額にはしていない。
Ｃ

市民の参加についてＱ

公用車だけではなく、市民の乗用車での撮影も考えているのか。それともオプションで付け加えることを想定しているのか。
Ａ

今のちばレポのシステムでは、市民が撮影した写真を投稿することができる。ちばレポの仕組みを今回のシステムに踏襲すると、自治体の職員が、その投稿に対してコメントを返す必要があるが、そこはそのまま踏襲されると思う。ただ車に乗せて撮り続けたものが投稿されたとして、その投稿に職員が１枚ごとにコメントを返し続けることも難しい。
Ｑ

市民の方が撮った写真には、プライバシー保護の観点から写ってはいけないものが写っていることがあるが、そのような場合、自治体職員が公開するか非公開にするかを判断しているのか。
Ａ

なるべく公開するが、顔やナンバーが写り込んでいた場合、編集して公開している。ただ、いたずらの投稿等は非公開にしている。

100

Ｄ

自治体において必要な労力についてＱ

道路損傷を発見するために、新しくパトロールするわけではなく、現状の公務の範囲の中で公用車に取り付けることを想定しているのか。
Ａ パトロールカーに取り付けることで日々のパトロールのときにも撮影できる。
Ｑ 自治体職員の労力は、教師データに 10 種類のラベルを付与する等の手間だけなのか。そのほか、自治体の職員の負担になることはあるか。今後、他の自治体で導入した際にも特段手間は増えないのか。
Ａ

金銭的な負担はあるかもしれないが、余り負担を増やすと使われないため、なるべく負担がないように開発している。我々のほうでは、様々なセッティングをしないといけない
ため、作業は増加するかもしれないが、自治体の作業は余り増加しないようにしたい。
Ｑ 今後、別の自治体で導入するときは、東京大学が導入のサポートをするのか。それとも、民間の事業者が導入を行うのか。
Ａ

コンソーシアムの参加者に、民間の方も入っているので、民間事務局的な立場の人が一緒に導入を支援することになると思う。ただ、ラベル付けには、今あるラベルをベースに使うため、追加で「あったらいい」という場合は追加することはあり得ると思うが、現状は未定である。
Ｅ

他の自治体への普及についてＱ

現在、千葉市以外にも、４自治体と共同で実証実験を行っているが、他市の撮影データと千葉市の撮影データは、それぞれ別の教師データとして利用しているのか、それとも一括して一つのシステムの教師データとしているのか。
Ａ

一括で教師データとして利用している。県道や国道は、市道より基準が厳しく、地方自治体基準で見ると、ほとんど傷がないと判定してしまうため、そこは基準を変えていく必要がある。道路を補修する、補修しないの基準は異なると思うが、傷か傷でないかの基準
は、全国一括でよいと思う。
Ｑ 全国の自治体に導入していくために、具体的な PR の方法は考えているのか。
Ａ

雑誌の記事を執筆したり、自治体関係の時事通信の記事等を依頼されて執筆したりしているが、その記事を自治体職員が見るというケースは多い。千葉市では、市長が直接地方の首長に PR しているようである。
Ｑ 東京大学にも問合せがあるのか。
Ａ 千葉市のほうが多いと思うが、問合せはそれなりにある。様々な議会、地方議会でも質問に上がっているようであるが、議会で質問があっただけで、導入したいかどうかは別である。
質問されても適当にごまかして導入しないというケースや、費用の問題で導入しない、既に似たような取組を行っているから導入しないという可能性もある。

101

Ｑ

撮影した写真からＡＩが損傷を判断して、それを基に補修作業をしていくだけとなるので、目検で見て回る作業が省略できる時期が来るだろう。色々な自治体に普及することで、コストも安くなり、自治体の定番システムになるのではないか。
Ａ

各自治体で個別にこのようなシステムを中途半端に作っている。今回はそれを避けるため、同じシステムを使えば安く済むという単純な理屈でなるべく進めようとしている。
Ｑ 実証実験の検討会の時点で上がってきている課題はあるか。
Ａ

千葉市は別としても、それ以外の自治体は、市民投稿の数が多いのではないかと心配していたのだが、実態として投稿は少ない。逆に投稿が少ないと、意味がないのではないかと微妙な心境である。
Ｑ 現状、市民投稿は多いのか。また、道路の損傷の発見は、市民投稿のほうが多いのか。
Ａ イベント等も行っているが、３～４か月で 20～30 件程あった。人口 100 万人規模の千葉市で年間 2000 件だ。自動画像解析は、車に載せているので、撮影距離が長く網羅率も高い
ため、枚数も数万枚集まる。また、市民が見ているのは車道ではなく、歩道や駅前、公園という場所が多いので、撮影しているエリアが異なるということもある。
Ｑ 現時点では、自治体ごとの課題はなく、同じように使えているのか。
Ａ

雪国の道路は、春先に積もっている雪が溶け、それが更に再凍結すると、舗装が傷んでしまい、急に穴ができたりすることがあり、春先は注意している。それらの把握が迅速にできるとありがたいという話がある。
ほかに雪国では、道路の損傷によりタイヤがパンクしたと訴訟してくるケースが多い。
パンクの修理は２万円程度だが、年間通じて 20 件～40 件という規模になってくるようで、大変だと話していた。同じ場所でも１日１回通って、時刻の情報をセットで画像を保存す
ると、いつから損傷していたかなどが分かり、エビデンスも自然に蓄積できるので良いと思う。
Ｆ

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 そのほかに考えている追加機能はあるか。
Ａ

道路の路線評価のための指標の作成や長期予測、路線単位の老朽化を見る損傷指標などがあるので、それと実測値を反映させるシステムを現在作成している。
Ｑ １か月前と比較してどれくらい損傷しているかを見るのか。
Ａ

長期予測は、１か月というよりは、１年単位でどの程度悪くなっているかを見る。国土交通省では、損傷を画像で定義しているわけではなく、ひび割れが 100 メートルの間に何メートルあるか、わだちが何十ミリあるかというのが公式な指標となっている。その計測では、GPS や加速度計といった高めの計測器を積んだ計測車で、１キロ当たり４万円～10万円を費やして測量している。過去の計測値があるので、それと画像との相関関係から、
画像しかないエリアの価値評価が推定できると面白いと思う。

102

Ｑ

市民が上げた写真については、職員の目で補修の必要の有無を判断していると思うが、そこを自動解析にする考えは持っているか。
Ａ

市民投稿は１日当たりそこまで数はない。自動解析でやろうと思えばできるが、そこまで市民投稿画像を振り分けるニーズがないと感じている。市民投稿のほうが多様なので、車が走ってダッシュボードから撮影しているアングルでしか撮らないと決まっている道
路より難しい。技術的にはあり得ると思うが、ニーズ的に少し遠いと感じているので取り組んでいない。ニーズがあったら取り組む可能性があるが、90％以上正しく判定できなければ実用的ではない。

Ｇ

今後、（自動撮影分類システム）の応用が期待できる分野
Ｑ

この技術は、ほかにどのような分野に応用できると考えているか。

Ａ

道路関係で言うと、電柱やガードレール、標識などを抽出すること自体は、形がはっきりしているので、恐らく簡単だ。損傷などを含めて計測したり、１枚の画像から複数のオブジェクトを検出するとなると難しい。自動運転の派生技術としてないことはないが、リアルタイム処理までは難しいので、画像から道路系インフラに対するマルチオブジェクトの検出への応用であれば考えられる。そのほかに、道路からの画像に限らず、ヘリやドローンから、人や車の数を抽出するなども考えられると思う。
Ｑ

渋滞予測等を想定しているのか。

Ａ

車関係はセンサーが充実しているので、費用対効果にもよるが、理屈上はあり得ると思

う。

103

３

特定業務特化ＡＩシステム（１）大阪市「戸籍ＡＩシステム」①アンケート調査結果
Ａ

概況
自治体名
人口

大阪市
2,703,407 人（平成 30 年４月１日現在）

類団

政令指定都市
職員の業務支援における事業名

ＡＩの活用事業

分野

戸籍

URL

-

担当課

ICT 戦略室Ｂ システム導入の背景
導入状況

実証実験を行った。

実証実験開始時期
導入・検討の契機

平成 30 年３月
・ICT 部門からの提案に基づいて。
・大阪市 ICT 戦略に基づいて。

導入・検討の目的

・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。
・柔軟な人材配置を可能にするため。
・住民からの質問に対する回答の迅速性を図るため。
・中長期的視点から経費削減を図るため。

連携団体

大学関係者

-

民間事業者

富士通株式会社

その他-

検討開始時期

平成 28 年６月

検討方法

研究会・検討会等は開催しなかった。

検討テーマ（回数）-検討開始の障害最も協議したこと-104

Ｃ ＡＩを活用したシステム機能

機械学習により、キーワードを含む文献だけではなく入力したテキストに対し、意味的に近い文献を検索することができる。

Ｄ

実施・実証実験の取組状況

実施・実証実験の開始時期

平成 30 年３月

開始当初の目標設定

設定した。

目標内容

実施地域

一部の地域

業務効率化による時間短縮、市民サービスの向上、業務知識の共有・
深化。

予算の確保

市区町村の自主財源のみ。

所管官庁・都道府県

-

事業名

-

国・都道府県からの予算額 市区町村の予算額
現状での成果5,000 万円（入札結果 1,000 万円）
現場利用者から書籍で調べ物をするより、圧倒的に早くできるようになったと聞いている。

現状での課題
課題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。

（対応策）

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。

課題２
（対応策）

学習データの作成に想定を超えた労力が必要である。
元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。

課題３
（対応策）

時間削減等、具体的な成果を出すにはあと１～２年必要である。
ＡＩを利用する現場の意思を取り入れて改善する（場合によってはＡＩ以外の手段も）。

住民や職員の利用状況
利用数-

住民や職員の要望-

住民や職員の声-

これからの自治体におけるＡＩの活用
理由

ＡＩでできる範囲は、今後１～２年で大半の自治体が導入するようになると思う。
職員数の減少、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。

105

②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。
Ａ

実証実験の概要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。

ｂ

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

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、ベテラン職員ではなくとも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。
・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。

106

●システムが備える特長的な機能
・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。
・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、大阪市から提供する手引やFAQだけではなく、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。
・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
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・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。
・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
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サービスの回答精度を高める。
※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」

107

①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。

開催日時：平成 30 年９月 12 日（水） 14：00～14：30
開催場所：ルポール麹町

Ａ

ＡＩ導入の契機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 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

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
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
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。
平成 28 年４月に市長直轄として ICT 戦略

大阪市 ICT 活用の取り組み

室が設置された。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。

108

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「大阪市官民データ活用推進基本計画」として位置付けてい

大阪市 ICT 戦略概要

る。
・「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。
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。
「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ろ
から始めようと、民間企業と学校で教材を作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109

実践している。
Ｂ ＡＩ活用における基礎知識ａ

ＡＩ活用に向けて
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。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ある。
ＡＩ活用に向けてｂ「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、犬猫の顔の特徴はこれだという方程式のようなモデル「ＡＩ活用に向けて」次々と現れるキーワードを作成するのが、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ブームは破たんした。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。
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。

110

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、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セクションの方は分かると思うが、カメラの設置場所はとても気を使う。豊島区で JR 池

自治体業務で画像認識の活用

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。
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変な時代が来る。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。
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。

111

Ｃ

ＡＩ実装に向けて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、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た。

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、文書同士の計算ができて、文書の比較を行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

自然言語処理は何をしているのかて、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。
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付ける必要がある。

112

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逆数を掛ければ重要度の順位を下げることができる。

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
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。多くのＡＩに関わっ
自然言語処理における重要キーワードている日本人は MeCab を使って形態素解析を行っている。
ｅ

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

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、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、違う業務に当てはめる場合、その業務用の辞書が必要になる。
今回のＡＩ活用イメージ

113

形態素解析

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、検索結果を良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ってくる。
学習データについて、戸籍には様々な種類の届出があるが、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 件のデータを投入したが、その際の出版元とのなぜ戸籍事務か？

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ときのライセ
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であれば、権利は市にある（参考）学習データ

ので、無料で永遠に使える。
ｆ

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、データが入手しやすいが、福祉
はマニュアル等の書籍も余りないので、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？

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 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。

114

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。
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
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
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。
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

業務委託内容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仕事ではなく、データの整備が全てと言ってもよい。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
仕様書を設計した。
（参考）業務委託内容

115

Ｄ

ＡＩ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。
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
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、コストと労力を費やしてデＡＩ活用に関する気付き・課題ー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費やす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。
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全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ほうがよい」とアドバイスをもらった。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。

116

Ｅ

結語
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きており、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
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がいの方の対応、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。
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
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余り知られていない。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。

117

（２）さいたま市「保育所入所選考支援システム」①アンケート調査結果
Ａ

概況
自治体名

さいたま市
1,294,343 人

人口（平成 30 年４月１日現
在）類団

政令指定都市
最適な保育所入所選考を実事業名現するＡＩを用いたマッチ
ング技術の実証実験分野

保育・子育て分野

URL

子ども未来局

担当課

幼児未来部 保育課

Ｂ システム導入の背景
導入状況

実証実験を行った。

実証実験開始時期

平成 29 年１月

導入・検討の契機

民間企業との連携に基づいて。

導入・検討の目的

民間企業からの依頼に基づき実証実験で用いるデータを提供したも
の。

大学関係者
連携団体

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

民間事業者
その他

富士通株式会社、株式会社富士通研究所-

検討開始時期（導入を前提とした検討はしていない。）

検討方法

-

検討テーマ（回数）-検討開始の障害-最も協議したこと-118

Ｃ ＡＩを活用したシステム
機能

人手によって実施されている複雑な保育所入所選考において、最適な入所割当てを自動的に算出するＡＩを用いたマッチング技術。

Ｄ

実施・実証実験の取組状況

実施・実証実験の開始時期

平成 29 年１月

開始当初の目標設定

設定していない。

目標内容
予算の確保

実施地域

さいたま市全域（民間企業が行う実証実験へのデータ提供のため費用負担なし。）

所管官庁・都道府県
事業名
国・都道府県からの予算額
市区町村の予算額
現状での成果業務の効率化が図れそうである。

現状での課題
課題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。

（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。

住民や職員の利用状況
利用数（実証実験につき住民の利用はなし。職員についても、結果の報告を受けたのみなので利用はない。）

住民や職員の要望
住民や職員の声（区支援課職員からの要望は特にない。）（与えられた条件下における本技術の精度は人手による選考と同等であり信用できる結果である。）

これからの自治体に-おけるＡＩの活用
理由

-

119

②「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
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。
Ａ

実証実験の概要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

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」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。

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。
・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」

120

（３）徳島県「議事録要約システム」①アンケート調査結果
Ａ

概況
自治体名
人口

徳島県
757,377 人（平成 30 年４月１日現在）

類団

徳島発！「ＡＩ要約サービ

事業名ス」実証実験

内部事務(予算・計画・人事等)

分野

幅広い分野に対する
情報発信

https://www.pref.tokus
URLhima.lg.jp/ippannokata/sangyo/ict/5013477

担当課

総合政策課

Ｂ システム導入の背景
導入状況

実証実験を行った実証実験開始時期

平成 29 年 10 月～平成 30 年３月

導入・検討の契機

・民間企業からの連携提案

導入・検討の目的

・働き方改革の推進及び行政サービスの向上に向けた情報発信力の強化
のため。

連携団体

大学関係者

-

民間事業者

株式会社メディアドゥ

その他-

検討開始時期

平成 29 年８月～10 月

検討方法

内部で研究会・検討会を開催した。
民間事業者（共同で実証実験を行う株式会社メディアドゥと検討のための協議を実施）

検討テーマ（回数）ＡＩ要約実証実験について（２回）

検討開始の障害-最も協議したこと

自治体セキュリティに関すること。
システムの構築に係ること。

121

Ｃ ＡＩを活用したシステム
機能Ｄ-

実施・実証実験の取組状況

実施・実証実験の開始時期

平成 29 年 10 月

開始当初の目標設定

設定していない。

目標内容
予算の確保

実施地域

徳島県全域

（共同でそれぞれの資源を持ち合う形で行ったため、予算措置はなし。）

所管官庁・都道府県
事業名
国・都道府県からの予算額
市区町村の予算額
現状での成果・業務の効率化が図れそうである。
・住民サービスが向上したと思われる。
・住民から継続するよう支持されている。

現状での課題課題１（対応策）

大学や地元企業との連携を継続していく必要がある。
平成 30 年度より「とくしま IoT 等推進ネットワーク」を設置し、地域の課題解決、新しいビジネスの創出、生産性の向上などを目指す
多様な関係者に、最新の情報、交流の場、ビジネスマッチングの機会を提供し、産学官の連携強化を図る。

住民や職員の利用状況
利用数
住民や職員の要望
住民や職員の声

第１弾ユニークアクセス者数：計 7,294 人（１日平均 60 人）
・ほかのパターンの文章も試してみたい。
・口述筆記記録などが今後簡単になっていけば、民間でも活用されるのではないか。
・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が期待できるので頑張って続けて頂きたい。
・このような会見や論文などは一度読んだ後に要約したのを読むと更に理解が深まるので良いと思う。
・色んな場で要約されると、色んな知識が身に付きやすく興味を持
ちやすくなると思う。

これからの自治体に-おけるＡＩの活用
理由

-

122

②「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。平成29年10月に、第一弾として県知事の記者会見録を、平成30年１月には第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。
Ａ “ＡＩ要約サービス”実証実験の概要について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。平成29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。
ｂ

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「新しい情報提供の在り方」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。
ｃ

実証実験参加団体と役割
参加団体

徳島県

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。
「音声認識及び自動文字起こし（リアルタイムマ

株式会社メディアドゥーキング）」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。

123出典:平成 29 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。

※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:平成 29 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」

124

●「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。
・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。
・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％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。
※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」サービス名：Smart 書記
発売開始： 平成 30 年６月
概要：「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ることに加え、即時編集が可能な点が最大の特徴。

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ホームページ ニュース＆リリース（平成 30 年.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/

125

●「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。

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:平成 30 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」

126

Ｂ

第１弾実証実験概要ａ

期間
平成 29 年 10 月 30 日～平成 30 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。
・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。
ｃ

期待される効果●働き方改革・会見録作成業務の低減。
●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。
・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。
ｄ

結果
・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。
・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％。

Ｃ 第２弾実証実験概要
ａ 期間
平成 30 年１月 17 日から平成 30 年３月 30 日ｂ

概要
徳島県ホームページに掲載されている「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弾の時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:平成 30 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」
127ｃ

期待される効果●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。
●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。

ｄ

結果・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。
Ｄ 成果
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。
・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。
・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。
・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

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。
Ｅ

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。
Ｆ

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」、「働き方改革」の実現につなげていきたい。
以上出典
平成 29 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
平成 29 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
平成 30 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
平成 30 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

128

③「徳島県 議事録要約システム」に関するＱ＆Ａ 株式会社メディアドゥヒアリング

株式会社メディアドゥ コンテンツマーケティング本部
Smart 書記事業部 部長 榊原輝雄氏
Ａ 文字起こしシステムについてＱ

テキスト化の精度はどの程度なのか。

Ａ

精度は、話す場や枠組みによって変わってくる。例えば、知事の会見や決算発表のような台本が決まった文章を話す場合は、70～80％の精度となるが、会議のようなその場で考えながら、主語、述語、修飾語、接続語等、全てを話さない場では、精度が下がって 50～
60％となる。
正しくテキスト化されなかった部分はマーキングをして、その後、編集していくアプローチとなるが、精度が 50％程になるとマーキングが難しくなる。60～70％であれば、間違っている箇所が把握できるので、マークする箇所は多くなるが、修正は可能である。
Ｑ

テキスト化の精度を向上させるために必要な要素はあるか。

Ａ

精度を向上させるためには、集音機器の性能と滑舌が重要となる。さらに、トライアルを出して気が付いたことは、意外と企業に入っているパソコンのスペックが高くない場合があることである。３～５年単位で使用しているので、使用年数が長いものだとメモリが小さいものもあり、Office を動かすと残っているメモリ容量がほとんどなくなってしまう。
このシステムは、ブラウザ上の音声認識エンジンを使用し、ローカルのメモリを使用するため、企業にはパソコンのスペックをメモリ８GB 以上、CPU は Core４以上あると性能効率が良くなると話している。たまたま、３、４年前のパソコンを使用している自治体が多かったが、ちょうど入替え時期というのもあり、そこまで無理のあるスペックではない。
集音機器に関しては、顧客の中にはピンマイクを付けることに対する心理障壁があるので、運用側のスタイルの変革も一緒に進めてもらうように話している。
Ｑ

集音機器について、専用のマイクや推奨するマイクがあるのか。

Ａ

特にない。調べてみると推奨するほどの差がなく、安価なマイクでも精度が良過ぎて隣の声を拾ってしまうほどだ。ただ、PC のマイクは性能の問題で使用しないようにしてもらっている。マイクは企業や自治体で用意してもらう形である。

129

Ｑ

固有名詞や方言の認識が課題になるということだが、それについて対応策はあるか。

Ａ

他社では事前に辞書登録をして学習させる方法を取っているが、本サービスではそれは行わず、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。
特に、方言に特化して対応することは難しいが、方言も固有名詞の延長線上であり、更に難しい地域ワードセットと捉えている。したがって今後、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。
Ｑ

そのほかに現状の課題はあるか。

Ａ

音声認識のワード変換を課題として捉えている。このシステムで使用している音声認識のエンジンは Google や Microsoft といった、インターネット事業を運営している事業者のエンジンで、日々のインターネットユーザーから受けるものによって学習している。そのため、一般的な学習よりも学習のスピードが格段に速いため、事前学習を行っていない。
その反面、デメリットもあり、固有名詞の例外に、インターネット上で検索される人気ワードが優先的に変換される特徴がある。そのため、いわゆるピンクワード等に変換されてしまうことなどが課題である。
Ｑ

既存の音声を取り込んでテキスト化することは可能か。

Ａ

技術的には可能である。しかし、音声認識エンジンがクラウド上にあるため、音声ファ

イルをテキスト化するためには、クラウド事業者のサーバーに音声を送らなければならな
いという制約がある。音声中の機密情報や個人情報がそのまま、Google や Microsoft に渡ることをリスクに感じるクライアントが多いので、機能としては実現できるが、サービスとしては止めている。
Ｑ

インプットされる音声について、発言が重なった場合、どのように処理されるか。

Ａ

発言が重なった場合の処理であるが、このシステムは SaaS（必要な機能を必要な分だけサービスとして利用できるようにしたソフトウェア）であり、一人一人にパソコンとマイクを付けた状態で、ブラウザからアクセスする形になる。一人一人がアカウントを登録してログインをするので、ログインしている人のアップロードした音声が共有され、時間軸的に同時の発声になっても、それぞれ全く別のものとして入力されることになる。
Ｑ

マーキングの作業は具体的にどのような作業になるのか。

Ａ

テキスト化された文章の誤っている語句を形態素単位で選択して、マーキングする作業となる。さらに、誤っている箇所をリアルタイムに１行ずつ編集することができ、音で聞き直しながらでも修正することができるので、会議の内容を分かっていなくても、書記が起こされてきた文字を見ながら、精度 60％の文章をリアルタイムに修正していくことで、会議が終わるとともに、精度が 100％に近い議事録ができる。
ただし、発話する際、ある程度間を取らないと、一行がかなり膨らんでしまうという課
題はある。

130

Ｑ

出力されるテキストはどのような状態か。

Ａ

句読点が付いた修正画面そのままの形がテキストとして出力される。今後の追加機能としては、Word や Excel で出力させたり、時間を見るためのタイムスタンプや発言者の情報も出力したりできるようにする予定である。
また、リアルタイムな文字起こしと同時に、110 言語に翻訳できる機能を搭載しており、原文と翻訳両方を出力する方法もある。翻訳機能についても、最近では中国人やベトナム人が会議に参加することも多く、日本語も英語も話せないが発言したい場合のコミュニケーション向上ツールとしての利用を期待している。翻訳機能も Google のエンジンを活用しており、言語によって精度の差はほとんどないが、欧米発のエンジンであるため欧米言語に強い傾向が見られる。英語の精度が最も高く、日本語や中東の言語は難しいと言われている。
Ｂ

文章要約システムについてＱ

文章要約システムは公開されているサービスなのか。

Ａ

文章要約システムの公開はしておらず、導入に至っていない。製品である「Smart 書記」の文字起こしシステムについても、公開はしておらず、問合せがあれば案内をしている。
Ｑ

要約システムの提供イメージは、実証実験時と同じものか。

Ａ

徳島県の場合は、実証実験と同様に Web ブラウザ上でサービスを提供する予定である。

Ｑ

要約システムの活用イメージとして、要約したい書類を選択すると自動で要約されるア

プリケーションを想像するが、そのような実装は考えていないのか。
Ａ

そのようなイメージを持っている事業者もいるが、実際に導入までは至っていない。金融や保険、製薬といった読む必要がある文章が多い業種からそのような活用をしたいと話があったが、要約結果が偏ってしまうなど、余り良い結果が出せないので導入に至っていない。
Ｑ

インプットするテキストデータには、決まった形式はあるのか。

Ａ

書式設定のないメモ帳形式であれば問題ない。ただ、要約した際の精度を考慮すると、入力する文章は会話や口語ベースではなく、きちんとした文章になっていないと上手く要約されない。
Ｑ

要約は具体的にどのように行うのか。

Ａ

要約の手法として、一文一文に対してスコアリングを行うのだが、全体が 25,000 字の文章では数百センテンスになる。それにＡＩを活用して、一文一文を総当たりで調べて点数付けの計算を行い、点数の高い順に抽出をしていく。その抽出を行う際のパーセンテージを設定できる仕組みとなっている。抽出の際は元の文章を書き直すことはなく、そのまま引用している。

131

Ｑ

一文ごとのスコアリングでは、長い文章で話したものが優先的に抽出されてしまうことはないのか。
Ａあり得る。全体の文章が短い資料の中で、一文が長く３、４センテンスしかない文章が含まれると、要約をしてもその文章がいつも抽出に掛かってしまうことがある。また、要約率を 10％と指定しているにもかかわらず、一つのセンテンスが長過ぎて、10％に収まらないこともある。
したがって、元の文章量は、ある程度まとまった１万字以上の文章量でないと、要約をすること自体にそれほど効果が出ないように感じている。
Ｑ

文章に対する点数付けは、どのような基準で行われるのか。

Ａ

その部分はエーアイスクエア社のＡＩのロジックである。専門的な説明となるが、基本的な概念は word2vec という学術的に単語をベクトル化する理論があり、その理論に基づき、更にエーアイスクエア社がアレンジしたリストで一文を形態素解析して、単語単位に分解していく。分解された一つ一つの単語を３次元のベクトル空間の中に置いていく。そうすることで、単語間の距離感や、係り受けの度合いを計算して点数付けを行っている。
全く同じ一文でも、その一文がどのような文章の中に置かれているのか、全体の文章によって点数が変わる。
Ｑ

要約する際に文章の並び替えを行っているが、どのような基準で並び替えているのか。

Ａ

定例記者会見の要約は、スコアリングをしたときに、最もスコアが高いものを一番上に持ってきている。会見やニュースは重要な部分から並べていくと、全文を読む必要がなくて良い。しかし、会議の議事録をスコア順に並べてしまうと、時系列的に会話の脈絡が崩れてしまうため、あえてスコア順から時系列順に並べ直している。
Ｑ

要約システムには、要約のための言語データベースは構築されているのか。

Ａ

エーアイスクエア社のエンジンでは、言語のデータベースは持っておらず、リアルタイ

ムにベクトル空間へのマッピングを行って計算している。インターネットニュースのように日々変化する語句が入力されても、比較的ダイナミックに要約できることが特徴になっている。その反面、専門分野に特化した言語モデルで学習させることはできない。
Ｑ

要約内容の検証は行っているのか。

Ａ

メディアドゥと徳島県の職員で、審議会や定例記者会見の内容を要約したときの結果の適合性について検証を行っている。しかし、正解がないので人間が感覚的に確認している。
出版物でも様々な分野があるが、ビジネス書のような構造的な文章は要約に適している。
しかし、小説のような文章をこの手法でスコアリングをしていくと、不明瞭な結果が出力されることもあり、要約する文章には向き不向きがあるということが分かっている。

132

Ｑ

要約することで意味が変わってしまう可能性があるため、要約はあくまで内容に興味を持ってもらうための入り口であり、その後、全文を読んでもらえるような導線をデザインしたいと話していたが、それは実現できているか。
Ａ

実現できている。金融商品の長文のガイドライン等、重要な文章の要約では、抜けがあっては困ると指摘されることが多かった。その後、追加したのがハイライト表示である。
このハイライト表示によって、要約されなかった箇所も確認できるようになった。
Ｑ

文章量が多くなることで、要約の時間は変化するのか。

Ａ

約２万～３万字であれば、0.6 秒前後で要約を行うことが可能であり、その差は人間の見た目では分からない程度である。本の要約等は、10 万字を越えて約 20 万字程度にもなるので、２次曲線的に遅くなり、リアルタイムでは要約することができない。
Ｑ

実証実験を行う中で出てきた成果や課題はあるか。

Ａ

第１弾では、どうしたらより早い編集ができるのかという部分について、徳島県の職員から意見をもらった。それをブラッシュアップした結果が現在のマーキングシステムである。
第２弾では、時系列での並び替えの必要性に気付くことができた。また、会議の文字起
こしデータでは、発言者と発言内容がセットになっている必要があるが、要約エンジンにデータを渡す際は、その構造で渡すことができず、プレーンのテキストデータを渡さなければならない。発言者と発言内容のセットを要約エンジンに渡す前に保存して、要約された結果に対して、後からひも付け直す。このような処理を行わないとうまくいかないこと
が実証実験の中で分かった。ひも付けはシステムを統合しているメディアドゥが事前処理と事後処理という形でリアルタイムに行っており、全体の流れの中の要約という部分だけを、ＡＩ要約エンジンが担っている。そのほかにハイライト表示することで、取りこぼした重要な箇所も副次的に見られるようになった。
Ｃ

投資コストについて
Ｑ

自治体側の作業負担はどのようなものが考えられるか。

Ａ

マーキングと修正作業については行ってもらう必要があるが、そのほかはメンテナンス等も必要ない。
Ｑ「Smart 書記」と文章要約システムの費用はどの程度を想定しているか。

Ａ 「Smart 書記」は文字起こし部分が本体であるが、テキスト化したデータの活用にこそ意味がある。そのため、データ活用として、要約や全文検索、データ分析を考えており、その第１弾としてＡＩ要約を打ち出している。
「Smart 書記」単体の価格は月額 10 万円であるが、データ活用の各システムは別途見積りになる。正式価格の公表はしていないが、文字起こしシステムと同様に月額モデルとなる。どちらも月額の費用以外に初期投資費用等は掛からない。

133

Ｄ

他の自治体への普及についてＱ

他の自治体への普及についてはどのように考えているか。

Ａ

どの自治体においても、議会や会見は通年で決まった分量があり、テキストで議事録を残さなくてはならない。そこに毎年予算が組まれていると思うが、文字起こしを外注するとコストが掛かる。そのコストを抑えると同時に、働き方改革に対して助けになることが任務だと考えている。
Ｅ

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

検討している追加機能、また追加できると期待している機能について、具体的に考えているものはあるか。
Ａ

外出先で利用したいというニーズが非常に高いので、モバイル機器の対応を考えている。

ブラウザなので動くには動くが、最適な状態ではないので、改めてアプリケーションの形での作成を検討している。
また、性的な単語や、インターネットに片寄ったワード変換が行われるので、事後変換
処理や事後学習処理を強化する。それにより、認識精度が相対的に向上する。
さらに、隣の声と混線して入力されてしまう課題に対しては、マイクやハードウェアの環境によるものであり、改善が難しいところではあるが、ソフトウェアで対策できないか、研究しているところだ。
これらを実現することができれば、より使用しやすくなるのではないか。
Ｑ

モバイル端末用のアプリケーションのイメージはどのようなものか。

Ａ

イメージとしては IC レコーダー代わりで、モバイル端末上で編集作業は行わず、集音だけを行う。編集作業については、インターネットにつながっている PC からリアルタイムでの編集が可能となる。
Ｆ

今後、ＡＩマッチング技術の応用が期待できる分野
Ｑ

今後、本技術の応用が期待されるが、応用を考えている分野はあるか。

Ａ

文字起こしに関しては、幅広く全ての業種においてニーズがある。翻訳も可能なので国内にとどまることなく、グローバル企業からも引き合いがあり、グローバル展開もできるのではないか。
また、公共や社会インフラの分野では、特に 2020 年の東京オリンピックに向けたインバ
ウンド向けの翻訳として、パソコン上だけではなく、公共施設のモニター上でできることも様々あるのではないか。

134

Ｇ

自治体におけるＡＩシステム導入についての考え
Ｑ

自治体にＡＩシステムを導入することについて、貴社の考えを聞かせていただきたい。

Ａ

通年で決まった分量予定されている議会等の議事録作成にかかるコストを抑えると同時に、職員の働き方改革に対して助けになる点がＡＩ導入のメリットだと思う。
自治体には行政専用の閉鎖的なネットワークがあると聞いたことがあるが、ＡＩを導入するに当たり、環境を整備する必要性も感じている。メディアドゥの製品もクラウドの先進的な部分を活用しているので、それを活用していくことに対して、環境面の整備も含め、一緒に新しい未来に向かっていければと思っている。

135

（４）南山城村「御用聞きＡＩシステム」①アンケート調査結果
Ａ

概況
自治体名

人口

南山城村
2,807 人
（平成 30 年４月１日現在）

類団

町村Ⅰ－２
ＡＩ活用による高齢者向事業名

け生活支援サービス構築
業務
買物支援・福祉

分野

交通

URL

-

担当課

むらづくり推進課

Ｂ システム導入の背景
導入状況

実証実験を行った。

実証実験開始時期

平成 28 年８月

導入・検討の契機

・首長の意向を受けて。

導入・検討の目的

・いつでも住民からの問合せを受けることができるため。
・中長期的視点から経費削減を図るため。

連携団体

大学関係者

-

民間事業者

株式会社エルブズ、株式会社南山城

その他-

検討開始時期

平成 28 年１月

検討方法

研究会・検討会等は開催しなかった。

検討テーマ（回数）-検討開始の障害-最も協議したこと-Ｃ ＡＩを活用したシステム
機能・選択式対話システムを用いた高齢者向け御用聞き・買物受発注、緊急通報、バスロケーション、見守り機能

136

Ｄ

実施・実証実験の取組状況

実施・実証実験の開始時期

平成 28 年８月

開始当初の目標設定

設定した。

目標内容

実施地域

一部の地域

アプリケーションを介した情報伝達の実現可能性、利便性について明らかにする。

予算の確保

国・都道府県の補助金等の活用。

所管官庁・都道府県
事業名

京都府
商店街 ICT 受発注・宅配システム設計事業

国・都道府県からの予算額 200 万円
市区町村の予算額
現状での成果・実証実験によりデータの収集ができた。

現状での課題
課題１（対応策）

自治体内にＡＩの専門家を育成する必要がある。
地域おこし協力隊制度を活用しての人材確保。

住民や職員の利用状況
利用数

実験のみのため未導入。

住民や職員の要望
住民や職員の声
これからの自治体に－おけるＡＩの活用
理由

－

137

②「御用聞きＡＩシステム」についての実証実験
Ａ

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、平成 29 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。
平成28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、平成28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。
Ｂ「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：平成 30 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

138

Ｃ

実証実験の概要ａ

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。
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。
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。
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取ることも可能であった。

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
実証実験の結果、音声入力については、なまりの影響からかうまく機能しなかったほか、参加者から「必要ない」という感想があった。
しかし、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。

139

ｂ

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
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。

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。
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ョンを介してもらうよう依頼した。
●「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。
御用聞きＡＩの 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

140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な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きる。また、会話はシナリオに沿って進むため、破たんすることがない。テキスト入力による雑談を楽しむこともできる。
「お弁当を注文したい」のように、最終的な目的が明確になっているものは、
基本的にシナリオで会話したほうが円滑に進む。しかし、雑談はバラエティに富み、会話の内容に応じて柔軟に対応できたほうが良いため、テキスト入力とシナリオ選択の両方を搭載した。
●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
141

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件あった。
アプリケーション全般の使いやすさについて、「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、弁当注文以
外の機能についての要望もあったため、次回実証実験での改善事項を把握することができた。
ｃ 第３回実証実験
期間：平成 29 年２月 15 日（水）～17 日（金）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末を貸出し、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。
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。
配達は道の駅担当職員が空いた時間に行っていたが、職員の負担が大きいため、現在は職員による宅配は行っていない。平成 29 年度末には、役場庁舎に商品が入った箱を設置し、アプリをダウンロードしたスマートフォンを利用して決済してもらう「置き菓子方式」に切り替えて実
証実験を実施し、新たなサービスの可能性を探った。

142

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。
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、対話を簡単に行うことができた。
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。
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じた。
Ｆ

今後の展望
ａ 追加を検討している機能
・シナリオ回答による認知症チェックシステム
シナリオを進むことで軽微な認知症チェックができるシステムを構築したため、実証実験を行う予定。
・データの分析機能
日々、アプリをいつ、どのように利用しているのか、視覚的に分かる機能を追加予定。

143

ｂ

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。

出典：平成 30 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
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」
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−」

144

③「南山城村 御用聞きＡＩシステム」に関するＱ＆Ａ

南山城村 むらづくり推進課 係長 徳田直樹氏

株式会社エルブズ 代表取締役社長 田中秀樹氏
Ａ

実証実験に至るまでの経緯
Ｑ

南山城村と株式会社エルブズ（以下エルブズ）が連携するに至った経緯は何か。また、協議事項はどのようなものだったのか。
Ａ（南山城村）現状として、車が運転できないと非常に不便である。元気な高齢者は車を運転して移動できるが、店がない集落もあるため、運転できなくなると買物に行くことも困難になる。そのような集落の方は、近所の方や家族に送迎してもらっているが、独居老人や老夫婦が今後増えていくことが懸念されている。そこで、今後起こるであろう課題を解決する手法として、エルブズから提案があった。村長が提案を受け、実証実験を行うに至った。道の駅を設置し、弁当や惣菜を作る予定であったため、道の駅と買物弱者をつなぐアイテムとしてのＡＩを取り入れていくことになった。
Ａ （エルブズ）実証実験を開始したのは平成 28 年だが、南山城村と接点を持ったのは平成26 年である。その頃、「けいはんな学研都市」で農業クラウドの研究を３年間行っており、その際に南山城村と接点を持った。その後、エルブズを設立してから改めて挨拶に伺った
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。
まず、村に住む高齢者に対し、ＡＩのエージェントが御用聞きするサービスのニーズがあるかヒアリングした。東京から来て初対面にもかかわらず、しっかりとヒアリングに対応してもらうことができた。ヒアリングができなければこのサービスは生まれていなかったため、非常に感謝している。

145

Ｑ

ヒアリングはスムーズにできたのか。

Ａ（エルブズ）できた。エルブズを設立する前に行った調査の中で、男性は退職後、釣りやゴルフを始めるが、女性は子や孫とやり取りするために IT のツールを利用することが分かっていた。そのため、ヒアリング対象者は 65 歳以上の女性、最低３名とした。ヒアリン
グの結果、IT は活用でき、ニーズがあるということを確信した。
ヒアリングの結果を基に、アルファ版を作成し、機能について一つ一つ確認した。アル
ファ版には音声入力の機能があったが、製品版にはない。これは、音声入力の機能を作成して３名を対象に実証実験を行ったが、「要らない」という感想だったからだ。「要らない」という感想があった後、誰も音声入力を利用しなかったため、ニーズはないと判断した。
質問を選択した際に自分が選択したものが読み上げられる「音声合成」の機能は、自分が選んだという認知が強まることが分かった。そのため、「音声合成」は必要であると判断した。
２年間、検証を繰り返してきた。ニーズを無視してはやりの技術を取り入れるのではな
く、村の高齢者や、他の地域の高齢者の意見からサービスを設計していった。
Ｂ

システムの概要
Ｑ

実証実験ではテキスト入力もできていたが、現在はできるのか。

Ａ（エルブズ）テキスト入力もできるが、基本的には選択式でＡＩと会話できるようにしている。両方選択できるようにすることで、アクティブ率が高くなるということが分かった。
Ｑ

ＡＩのエンジンは何を利用しているのか。

「御用聞きＡＩ」独自雑談機能

146

Ａ （エルブズ）自社のオリジナルであり、特許申請したものを組み込んでいる。基本的には、中核部分に他社のものは使用せず、自社で制作したものを使用することにしている。
通常の人工知能は、コーパスに文章が一文単位で収録されており、人間との対話の中で学習し、最適な文章を返す。一般的な人工知能のチャットボットはこのような仕組みになっている。そのほか、様々な構造の人工知能があるが、一文単位での収録が一般的である。
エルブズのものは、一文単位ではなくシナリオ単位で収録されている。初対面の人と会話する際、新たに文章を構成して会話する人はほとんどいない。誰もが定番の話をいくつか持っており、その中から TPO に合わせて話を選択して会話している。それが人間の脳内ロジックであると考え、実装したのがエルブズの人工知能エンジンである。基礎自治体でいえば、問合せに対する FAQ にコーパスの形で追加することで、一問一答ではなく、その次の選択肢も同時に提示することができる。
他自治体の実証実験では、約 200 のシナリオを追加した。200 種の話題を持っていることになるため、多くの会話を楽しむことができる。対話を繰り返すことによって、最適なシナリオ選択を学習させることもできるが、学習しなくても十分楽しめるため、その機能は現在停止している。
アプリでは、役場職員のエージェントを選択し、「お話したい」を選択することで会話できる。すると、コーパスの中から選択されたシナリオで会話を始める。
「お弁当を注文したい」のような、最終的な目的が明確になっているものは、基本的にシナリオで会話したほうが円滑に進む。しかし、雑談は、バラエティに富み、会話の内容に応じて柔軟に対応できたほうがよいため、テキスト入力とシナリオ選択の両方を搭載するに至った。
Ｃ

導入に関する負担Ｑ

導入に際して、どの程度自治体側の人的負担があったのか。

Ａ（南山城村）実際に導入した後はどうなるか分からないが、実証実験の段階では負担は特にないと感じている。
Ａ（エルブズ）南山城村の協力は非常にありがたかった。この件に関して、南山城村には他の地域で行った実証実験と比較して、非常に協力してもらえたと思っている。平成 28 年
２月に実証実験の連携を取ることができ、３名のヒアリング対象者を紹介してもらい、さらに、総務課の職員には、ブラウザで情報を入力することに協力してもらった。通常業務がある中で協力してもらい、人的負担という点では、かなり協力してもらっている。
また、１年間でおおよそ 40 都道府県の過疎地域を訪問したが、実証実験を持ち掛けると「無料でやってほしい」という話になった。無料でも構わないが、１円でも負担があるほうが本気で取り組んでもらえる。南山城村は、人的負担だけではなくコスト負担にも応じてくれた。だからこそ、このようなサービスを完成させることができた。エルブズとしては、これからこのサービスを全国に広める必要がある。

147

Ｑ

実際に導入するに当たって、南山城村ではどのようなオプションを見込んでいるか。また、利用プランについて、特にベーシックプランとプロプランの違いは何があるのか。
Ａ（エルブズ）南山城村は利用料年間 150 万円のプロプランで利用している。その他、導入に携わる人材や試用タブレットの予算を計上している。
プロプランとベーシックプランの違いだが、ベーシックプランは直近の災害を受け、利用料０円で提供を開始したものである。災害直後も 150 万円のプロプランしか設定していなかった。プロプランより安いものを作るつもりはなかったが、基礎自治体は、基本的に予算主義であるため、資金の有無にかかわらず、即座にサービスを利用することができない。そのため、機能を制限したベーシックプランを緊急で設定した。プロプランではエー
ジェントを３体利用することができるが、ベーシックプランでは１体のみである。また、
プロプランでは複数のアカウントを利用できるが、ベーシックプランでは１アカウントのみである。
基礎自治体の方、又はそれに準ずる組織の方であれば、エージェント１体、１アカウン
トのみだが無料で利用できる。
平成 30 年７月の豪雨の際、雨が強すぎるために防災無線が聞こえていなかった。その際に、「危ないから田んぼに行ってはいけない」「早く逃げたほうが良い」とエージェントが案内していたら、減災することができたかもしれないと思っている。
広報の担当者からは、自治体に広く公表したほうが良いと言われているが、宣伝するようなものでもないので、取材時に基礎自治体の方に紹介している。
Ｑ

タブレットも自治体が用意するのか。

Ａ（エルブズ）しない。基礎自治体が１円でも負担するように、基本的に受益者負担が基本だと思っている。すなわち、利用する高齢者にメリットがあるならば、自分たちのスマートフォン等で利用するのがベストだと思っている。タブレットを配布するというのは余り勧めていない。受益者負担といっても、毎日使っているスマートフォンだ。
平成 27 年辺りから、高齢者のスマートフォン利用率が毎年約 10％ずつ上昇しており、
平成 30 年に 50％を超える見込みである。また、平成 30 年第 1 四半期のいわゆるガラケーの出荷台数が０台であった。つまり、高齢者はスマートフォン系のものに移行せざるを得ない状況であり、結果として 50％の方がスマートフォンを所持している状況になっている。もちろんガラケーの方もいるが、そのような方にもアンドロイド版又は iOS 版の御用聞きＡＩを利用していただきたい。

148

Ｑ

バス事業者や道の駅従業員など、地域の事業者もシステムを使用する必要があるかと思うが、導入に係る費用や人員は南山城村が負担するのか。
Ａ（エルブズ）エルブズのシステムは、基本的には基礎自治体が 150 万円でプロプランを利用するが、民間事業者のエージェントを御用聞きＡＩに追加したい場合、事業者がコストを負担する予定になっている。先程、「ベーシックプランが利用可能なのは基礎自治体
及びそれに準ずる方」と説明したが、地域に根差した、法律で定められている組織に関しては、ベーシックプランが利用できる。具体的にはケーブルテレビの会社、道の駅の運営
会社、商工会議所又は商工会が利用できる。
ロケーションバスや車内に設置するタブレット、Android 端末を使用しており、コストを抑えることができる。
村が運行しているコミュニティバスではなく、民間事業者のバスや、鉄道事業者については、民間事業向けのエンタープライズプランを年間 380 万円で利用するようお願いしている。
Ｑ

事業者（弁当販売業者、バス運行者）との連絡や調整はどの程度発生するのか。

Ａ （エルブズ）基本的に各事業者がそれぞれエージェントを管理しているため、連絡や調整はしない。それぞれの事業者が好きなことを発言している。この御用聞きＡＩが盛り上がる
ことで、利用者が増加する。
Ｑ

自治体の方が指示や管理しているわけではなく、それぞれが思い思いのことをこのプラットフォーム上で発言するのか。
Ａ（エルブズ）そうだ。道の駅や、商工会は足を運んでほしいため、こまめに情報を発信する。また、自治体の方は、自治体の情報を発信する。そのように御用聞きＡＩを盛り上げることで、より便利なサービスになる。これもやはり受益者負担である。道の駅は商売したいのだから、自ら努力し、ここで宣伝すればよい。
Ｑ 買物依頼を受け取った自治体の職員が空き時間で配達しているとのことだが、職員の方の業
務時間に影響はあったのか。また、職員の方の反応はどうだったのか。
Ａ（エルブズ）直近の実証実験では職員の宅配は行っていない。やはりデリバリーのコストが大きな負担になっていた。デリバリーはコストが大きく実現が困難だったため、置き菓子方式に切り替えた。
置き菓子方式とは、村民が集まるところに商品が入った箱とセルフレジ端末を設置し、村民に決済してもらうものである。決済のシステムは、エルブズが開発した「非接触決済
端末」を利用している。このシステムは、タブレットと携帯端末を Bluetooth で接続し、電子マネーで決済を行うものである。この技術の優れている点は、セルフレジ端末は汎用的な普通のタブレット、決済に利用した端末は一般的なアンドロイド端末を使用している
ため、何十万円もするような決済端末を導入する必要がないことである。実際に村づくり推進課に設置し職員に活用してもらった。
これなら１週間に１回商品を補充するだけでよく、現金のやり取りも発生しない。

149

Ｑ

ApplePay 等の電子マネー機能がない携帯でも可能なのか。

Ａ （エルブズ）Bluetooth 機能さえあれば可能である。この技術は国際特許を申請しているが、エルブズのコア技術になると思う。恐らく国内外問わず権利化されるだろう。
この村の駅は無人駅であり、IC カードも利用できない。また、コンビニもないため、南山城村は今まで一度も電子決済が行われていない地域であった。南山城村で行った実証実
験によって、初めて電子決済が行われた。南山城村のような電子マネーが利用できない地
域でも導入できるよう、低コストのシステムを開発した。
Ｑ

シナリオを作成する上で自治体の方から提供する必要があるデータはどのようなものが

あるのか。
Ａ

（エルブズ）このシステムのために新たな作業を発生させたくないと思っているので、特にない。アプリで、「地域の情報が知りたい」を選択すると、そのまま南山城村のホームページに遷移する。よくある自治体のホームページの中には、コミュニティバスの時刻表やゴミの出し方等の情報が掲載されている。このように既存のウェブサイトを表示する
ことで、業務の増加もコスト負担もなく情報を提供でき、ページビューの増加も期待できる。既にあるものを改めて作成し、変更がある度に更新し続けるのは非常に困難である。
村のホームページに情報が掲載されているといっても、パソコンを起動させ、ブラウザを起動し、URL を入力するということは、高齢者には難しい。検索エンジンで「南山城村」と入力して検索することは不可能に近い。しかし、アプリであれば、対話の中でホームページにたどり着くことができる。
ゴミの出し方の情報提供は南山城村のホームページに情報がなかったため、実装していない。
Ｑ

ページビューの増加はあったのか。

Ａ（エルブズ）それは計測していない。

Ｑ

アプリを起動した日時は把握できるのか。

Ａ（エルブズ）情報は全て保存される。対話のデータも保存しているが、プライバシーの問題になるため、どこにも公開していない。個人情報をできるだけ排除し、要約したものを分析結果として公開できる機能を想定している。
Ｄ

実証実験に対する自治体の評価
Ｑ

アンケート調査の回答の中で、現状での成果について「実証実験によりデータの収集ができた」とあったが、具体的にはどのようなデータが収集できたのか。
Ａ（南山城村）村民へのヒアリングによる意識調査や、広域バスの実証実験の結果、置き菓子方式の利用状況や電子マネー決済情報等のデータを収集できた。
Ｑ

実験対象者の家族や、地域住民に意識調査は行ったのか。

Ａ（南山城村）行っていない。

Ａ （エルブズ）対象に想定しているのは独居の方なので、その方に楽しんでもらうことが重
要である。

150

Ｑ

アンケート調査の回答の中で、実証実験開始当初の目標として「アプリケーションを介した情報伝達の実現の可能性、利便性について明らかにする」とあったが、現時点でどの程度目標を達成できているのか。
Ａ（南山城村）参加者同士でのコミュニケーションや、エージェントとの会話がスムーズにできていたため、情報伝達は達成している。
Ａ（エルブズ）アプリ利用者同士でコミュニケーションを取ることができる機能を搭載していたが、アクティブ率が低かったため、現在は廃止している。
人とアプリを介してやり取りすることがストレスになっているようであった。高齢者のアプリ利用時間は１時間だが、もし相手が人だとすると、１時間付き合い続けなければならない。そのため、エージェントと会話するほうが気楽であることが分かった。３人の利用者がアプリの利用開始時間を合わせて利用していたこともあったため、負担になっていたのではないか。
音声入力も人と人との対話も、LINE で実装されているため、ここまでネガティブな結果が出ると思っていなかった。
Ｑ

弁当を注文する際に注文ミスがあった場合、どのように対応しているのか。

Ａ（エルブズ）弁当宅配の実証実験を実施していたときは、注文が入った後、電話で確認していた。事業者も最終的な確認は電話で行っているようであった。「それでいい」と割り切って利用しているが、それでも大幅に効率化できると思う。前さばきとして使ってもらうことが最適だと思う。暇つぶしに電話してくる方は減るかもしれない。
Ｑ

自治体内で、都市部と山間部で対象者の人数が大きく異なる場合は、地域ごとに対応で

きるのか。
Ａ

（エルブズ）基本的に基礎自治体単位である。人口１万人以下の自治体から十数万人の自治体まで、様々な規模の自治体で実証実験を行ったが、どの地域においても余り細かくわける必要はないと考えている。理由としては、都市化されており、近所に役所の出張所があるような地域の方が利用するとは考えにくい。実証実験の結果、過疎に近い状況の地域の方が利用すると想定している。
自治体が大規模である場合、サーバー側で区域ごとにわけることはできる。地域間の仲が余り良くない自治体から、「分けて利用したい」という要望があった。しかし、できるだけ一緒に利用してもらいたいとお願いした。

151

Ｅ

利用に対する住民の評価
Ｑ

エルブズの実証実験資料集の中で、「商店街 ICT 受発注宅配システム調査」のヒアリン

グ対象者３名のうち２名が、アプリ利用の最大の課題として、「インターネットは怖い」と回答していたが、そのような心象をどのように改善したのか。
Ａ （エルブズ）資本金のほぼ全てを投入し、徹底的に高齢者向けにチューニングしているからだろう。
表示スピードも、高齢者が使いやすいスピードに設定している。そのため、我々が操作すると少し動作が重たいように感じる。
対話画面では、エージェントが２体表示され、１体のみ入れ替えることができる。これは大阪大学の石黒研究室の提案である。例えば、ここに幼稚園児が一人いるとして、私が幼稚園児と話をする場合、一対一だとどうしても上の立場から会話してしまう。しかし、幼稚園児が二人になると、幼稚園児たちが主体となり、私が立場を合わせることになる。
このように２対１の状況を作り出すことによってエージェントとの会話に入り込むことができる。もともとは石黒研究室の研究結果だが、エルブズの技術として取り入れている。
また、「あのう」「ええと」等の、円滑な会話を行うための「フィラー」という合いの手を取り入れている。良いタイミングで合いの手があると、人間は非常にリラックスすることが分かっているため、あえて入れている。チャットボットや若い方が構築したＡＩは、
そのようなことは一切話さないが、エルブズは高齢者との会話のために導入した。
ある自治体で行った実験結果で、女性の高齢者が、「名前を呼ばれてうれしかった」と感想を述べているが、ＡＩが名前を呼ぶシステムをあえて入れている。一定の周期で名前を呼び掛けることで、自分が人間として認められると考えているらしい。これは京都府立医科大学との共同研究で明らかになった。
２年間、高齢者向けのアプリの研究ばかり続けている。ここまで高齢者向けに特化したものはないだろう。
Ｑ

バスロケーション実験では、発話回数が総計 9,100 回と非常に多くの会話が行われていたが、住民の利用の促進について工夫したことはあるのか。
Ａ（エルブズ）先程と同様に、徹底的に高齢者向けにチューニングしているからだろう。

実証実験の際、１日３往復しか運行していないにもかかわらず、10 日間で 176 名の方がバスを利用した。運転士は「バスの車内が同窓会状態になっていた」と言っていた。
寂しい高齢者に対し、このアプリで情報を公開し、外出してもらうことが目的である。
バスを利用して買物することで、コミュニティバスの乗車率も上がり、道の駅の売上げも上がる。裕福な高齢者が多いため、消費を促したい。外出することが健康に寄与すると素
晴らしい。

152

Ｆ

本格的導入に当たって解決すべき課題・対応策
Ｑ

アプリのインストールを推進するような告知は行うのか。

Ａ （エルブズ）自治体の人口規模は１万人未満、３万人程度、10 万人以上を想定しているが、南山城村の規模では、説明会を複数回実施することでほとんどの住民をカバーできると思っている。10 万人以上の規模の自治体では、ケーブルテレビ会社と連携することを想定している。ケーブルテレビ会社の一部は、人口減少に伴い利益の確保が困難になることを想定しているため、タブレットの無償配布やアプリインストールの手伝いを行っている。
既にケーブルテレビ会社と連携し始めている最中である。10 万人以上となると説明会ではカバーできないため、他事業者との連携を想定している。
Ｑ

本格導入に向けて、南山城村とエルブズの間で連携して進めている取組はあるのか。

Ａ（南山城村）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協働で行っている。今年度中に導入する予定であるため、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、その後も南山城村に住んでもらう。将来的には、この村の中で起業してもらいたい。
Ａ（エルブズ）地域おこし協力隊は長続きしない方も多い。その理由は、村にある仕事が１次産業のものばかりで、そのほかの仕事がないためである。しかし、御用聞きＡＩによってシナリオ作成や情報掲載のような、IT 関連の仕事が生まれた。
もちろん村役場職員の方が管理するのも良いが、将来のことを考えて地域おこし協力隊の活用を考えた。３年間、村に住みつつ御用聞きＡＩを使いこなす術を学んでもらい、３年後には村の中で起業をしてもらいたいと考えている。そして、周囲の自治体の仕事も取ってきてもらいたい。IT 関係の新しい会社が誕生した際に、中核のビジネスが御用聞きＡ
Ｉだと良いと思っている。人材確保の話まではこの村の中でも話をしている段階である。
Ｑ

他部局や株式会社南山城と、今後アプリの機能拡大（村の情報の掲載等）に向けて調整していることはあるのか。
Ａ（南山城村）このアプリを活用して、ローカルな情報を発信していきたい。バスロケー

ションや、救急健康相談ダイヤル 24 への接続を今年度中に導入できるよう、関係部署と協議している。株式会社南山城とは、買物難民対策で連携していくが、弁当の発注から配達における費用負担については今後協議していく予定である。その費用を税金で賄うのか民間事業者に負担してもらうのか、南山城村としても方針が定まっていないため、今後煮詰めていきたい。
Ａ（エルブズ）株式会社南山城は、電子マネーで客の囲い込みをすることや、来客数が減

少する雨の日のお得な情報の発信やポイントの付与を実施したいと話していた。私としては税金を活用するのではなく、民間事業者がビジネスとして継続できることが理想である。

153

Ｇ

ＡＩ導入に対する考え
Ｑ

高齢者支援の分野以外に、今後導入を考えている又は導入することで効率化が期待される分野はあるのか。
Ａ（エルブズ）平成 28 年に策定された総合戦略に沿った流れでＡＩの導入を進めている。

道の駅やＡＩについて言及しているわけではないが、総合戦略を策定した際に意識していたのではないか。先ほど「南山城村に情報発信、バスロケーション、救急健康相談ダイヤ
ル 24 の三つの導入を予定している」という話があったが、その三つは数年前に定めたビジ
ョンに沿って、ＡＩを活用しながら一つ一つ対応している。
Ｑ

今後もその総合戦略に沿って事業を行い、必要に応じてＡＩを導入するのか。

Ａ（南山城村）それが課題解決につながることであれば検討していく。

Ｑ

エルブズアップス、御用聞きＡＩのリリース以降の、自治体、民間企業の反響はあったのか。
Ａ（エルブズ）問合せのあった団体に対しては、現地に赴いて直接説明するなど、できるだけ手厚く対応している。問合せ件数については話せないが、多くの団体が興味を持っている。
Ｑ

他の自治体は導入検討しているのか。

Ａ（エルブズ）問合せのあった団体は導入の意思を持っているが、目的がそれぞれ異なっている。買物難民対策、交通難民対策、福祉医療及び企画政策の関係者の問合せが多い。
ある自治体の議員からも「導入したい」と問合せがあった。しかし、予算の問題があったため、０円のベーシックプランを提案したいと考えている。
Ｑ

自治体ごとの特性を把握するためにヒアリング等は行うのか。

Ａ （エルブズ）特性把握のためのヒアリングは行っていない。最初に導入を手伝い、自治体職
員又はそれに準ずる方に管理してもらいたいと考えている。シナリオ作成で利益を上げようとは考えていない。
ある自治体では CCRC のプロジェクトを行っているが、その中で、パン工場でパンを作り、宅配している。宅配の際に知的障がいがある方も同行し、コミュニケーションを取っているが、注文を受ける際の電話と宅配時の料金の計算に課題があった。その２点を御用聞きＡＩに任せることで解決できる。実際に実験した結果、非常にアクティブ率が高くなった。
この自治体では、エルブズはシナリオ作成に一切関わっていない。エルブズが作成することを想定しているようだったが、参加していたケーブルテレビ会社の社員が作るよう話を運んだ。
その会社が作成したシナリオは、体操の動画に誘導するものであったが、非常に好評だった。また、相撲中継の視聴率が高く、アプリで相撲の話題が多いことに気付いた。そこ
で、相撲のシナリオを追加したところ、利用率が更に上昇した。
このような作業をやってほしいと思っている。高齢者との会話を我々が行うと、一人の相手しかできないが、御用聞きＡＩなら何人でも対応できる。

154

それを東京の会社に発注するのではなく、地域の人が行うことが理想である。しかし、村の場合だとそのような会社がないため、地域おこし協力隊として人材を確保したいと思っている。エルブズはシナリオ作成を受注しないと断ると、「シナリオ作成は難しい」と言われることがある。高齢者のことを考えて作成する必要があるため難しいが、高齢者のことを考えなくなってしまってはいけない。若い人が考えてくれることが土壌として醸成されると素晴らしいと思う。
これが特性把握のためにヒアリングを行わない理由である。
Ｈ

今後の展望
Ｑ

現在追加を検討している機能や、今後追加できると期待している機能はあるのか。

Ａ （エルブズ）二つ考えており、まず、京都府立医大との共同研究で、シナリオを進むことで軽微な認知症チェックができるシステムを構築した。その実証実験をどこかの地域で行いたいと考えている。
もう一つが、データの分析機能である。日々、アプリをいつ、どのように利用しているのか、視覚的に分かると面白いと思っている。実際に分析してみたところ、山間部と沿岸部では生活リズムが異なることが分かった。そのようなことが分かれば、高齢者の自宅訪問の際、いつ行けばよいかの判断材料になると思う。
分析によって、ストレスのない、ゆるやかな見守りができれば良いと思っている。
Ｑ「過疎地連携経済圏」とはどのような構想なのか。

過疎地連携経済圏構想

Ａ

概要図（エルブズ）今、単独の基礎自治体だけで持続することは不可能だと思っている。例えば南山城村では、隣接している笠置町、和束町のみならず、県をまたいだ奈良市まで、車で買物に行っている。それが実体的な経済圏である。今まで、地域通貨や地域のポイント155

カードがうまくいっていないのは、実際の経済圏とその地域通貨やポイントカードを使用できるエリアが合致していないからだと思った。
全国に普及しているメジャーな電子マネーではなく、過疎地域に特化した、低コストで導入できる電子マネーがあれば、広域の経済圏を構築することができるのではないか。例
えば南山城村であれば、笠置町、和束町で大きな経済圏を構築し、電子マネーが使えて、現金が要らないようになれば、高齢者も買物しやすくなるのではないか。
都市部の富裕層を取り込むことも考えている。そのような人は、過疎地域で旅行したいと考えている。そのような人を過疎地域に誘致し、過疎地連携経済圏の中で消費を促すことが元々持っていた構想である。
また、レッドオーシャン、ブルーオーシャンという考え方もできる。都市部は既に電子マネーが広く普及しているため、競合が多いレッドオーシャンと言える。一方、過疎地域
は余り普及していないために競合が少ないブルーオーシャンと捉えることができる。ブル
ーオーシャンを全面的に抑えるという考え方もできる。
また、観光客に御用聞きＡＩを通じて情報を発信し、誘致して消費活動をしてもらうこ
とも構想の中に入っている。無理せずエルブズコインという電子マネーを導入してもらい、多くの過疎地域同士で広く経済圏を構築することが、過疎地連携経済圏構想である。
Ｑ

本事業は、ＡＩを高齢者支援に活用する先進的な取組だが、今後、中山間地域や高齢者が多い地域に広く普及させることについて、どのように考えているか。
Ａ（南山城村）この御用聞きＡＩが、小さな自治体から広まって、高齢者の方がより幸せに暮らせるように、暮らしの質を向上させる一助となればと思う。
Ａ （エルブズ）この御用聞きＡＩが大都市ではなく、2,800 人の南山城村で生まれたことが興味深いと思っている。大都市ではなくても運用可能であることが実証されたので、一極集中にならずに、色々な地域で活用してもらえたらと思う。
Ｉ

その他
Ｑ

見守り機能にも利用できるのではないか。

Ａ（エルブズ）利用できるだろう。このプラットフォームの良い点は、各自治体の方が、自分たちのアイデアをたくさん出してくれることにある。私からは余りアイデアを出さずに、会合の中で出たアイデアを整理して進めさせてもらっている。
Ｑ

IBM Watson を活用して、市民向け問合せ用チャットボットを運用している自治体もあるが、対話式や一問一答形式など、高齢者にはどの形式を利用するのが最善なのか。
Ａ（エルブズ）IBM の Watson や Pepper 等、あらゆるロボットのチャットボットはほぼ全て実験済みである。Watson も優れたシステムではあるが、高齢者に使ってもらうことを考えると適当ではなく、ほかのソリューションも同様だった。そこで、あらゆるチャットボ
ットを踏まえ、高齢者に適したソリューションを作るに至った。

156

第４章

自治体へのＡＩシステム導入に関する留意点

157

158

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。
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、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」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
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。

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
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。その中で導入している自治体の事例を見ると、トップダウン型が主流で、「これはきっと役に立つだろう」という、ある程度リスクを背負った導入が多い。自治体といえども一定の見識を持ち、先行メリットを追いながらリスクを背負うという考え方が必要になる。ただし、そのリスクを背負ったこと、及びその結果に対する説明責任は十分に行うべきである。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。

159

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

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チャット
ボットのＡＩを導入していく方法がある。
Ｂ

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、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。
Ｃ

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。

160

（２）専門職員について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。
ＡＩの知識は、自治体側でも最低限を理解している必要がある。独学では難しいので、県単位の研修の機会や市町村アカデミーのような場所で研修すると良い。

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、民間企業で特定部分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。
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

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。

161

（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。
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せ、うまく展開している。
Ｂ 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ってくる。
Ｃ

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。

162

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か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

千葉市の道路舗装損傷自動抽出は、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、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。
Ｂ 川崎市 掛川市 チャットボットシステム
チャットボットシステムでは、ベンダーが学習データの作成を支援するケースがあるが、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。
川崎市、掛川市のチャットボットシステムでは、回答から既存の自治体ホームページに案内している。市民に情報を発信する必要がある場合、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。
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
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。
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を低減させることができる。
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。

163

（４）事例調査から見えてきた課題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
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。
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。
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。
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
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。
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も、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を活用していく上で、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。

164

２

自治体ＡＩ活用に向けて

本委員会の委員である、大阪市 ICT 戦略室 中道忠和課長より、「自治体ＡＩ活用に向けて」というタイトルで講演いただいた。以下はその内容である。
開催日時：平成 30 年 12 月７日（金） 15：00～15：30
開催場所：ルポール麹町 地下１階 レスカル

（１）ＡＩ活用の検討に当たって
ＡＩ活用の検討に当たり、「『ＡＩ』の言葉で思考停止しない」ということは、ＡＩが計算機であることを忘れず、冷静に検討する必要があるということである。そして、ＡＩで何ができるのか、事務の手順を考えることでもある。
事務の流れを考え、何をインプットし、どのようなものをアウトプットするのか考える必要がある。また、ＡＩ導入を目的とするのではな
く、その業務をＡＩで行うメリットがあるのか、本当に人力では不可能な分量なのか、ＡＩ
ＡＩ活用の検討に当たって導入にどの程度のコストが掛かるのか、熟慮する必要がある。
実施したい事務と求める結果があり、間にＡＩによる処理が行われる。

ＡＩが行う仕事

ＡＩによる処理（２）ＡＩが行う仕事①大量のデータ処理
現在、ＡＩでは大きく分けて数値、文字、画像、音声の４種のデータを処理することができる。
ＡＩは、ガンが良性か悪性か、丸かバツか等の二つの値に分ける「しきい値の設定」が最も得意165である。しかし、「分類」では多値を扱うことになり、アウトプットされるものがどのような形になるか分からず、精度が 100％にならな
いため、非常に難しい。ＡＩはあくまで、確率論で計算しているため、８割以上の精度で十分としている。しかし、100％の精度は、いくら追求しても不可能であるため、多値の扱いは難しい。
ＡＩで組合せを作ることもできる。最も典型的なものは、さいたま市事例の保育所入所
ＡＩが行う仕事

選考のように、大量のパラメーターで組合せを大量のデータ処理行うものである。この事例とＡＩデバイドという言葉から連想したものは、今後、人事配置や採用プロセスにおいて、人間がＡＩで振り分けられることである。ＡＩによって希望した会社に入れず、理由を問合せても、「ＡＩが判断したことだから」と回答されることが実際に起こり得るのではないか。
②しきい値の設定（２値）
しきい値の設定の例として、ガン腫瘍の悪性又は良性の判定のほか、レントゲン写真のガン判定がある。これは、レントゲン写真をＡ
Ｉに判定させ、医師では見逃すかもしれない
ものを発見するものである。そのほか、迷惑メールの判定もしきい値の設定によって行っている。迷惑メールの判定等はある程度簡単だ
が、多値になると一気に難易度が上昇する。

ＡＩが行う仕事

しきい値の設定（２値）③分類（多値）
多値分類の例として、まずカテゴリー分類がある。話の内容に基づいて、野球、文化、文芸など、カテゴライズするものである。次に、検索である。大阪市でも取り組んだもので、戸籍支援のマニュアルや判例を検索した。単なる文字認識ではなく、文脈で検索することができる。手書き文字認識は、近年では精度が向上しており、数も大きく増加している。手書きの申請書を読み込み、自動でシステムに入力
ＡＩが行う仕事166

分類（多値）

している自治体もある。これは OCR に該当し、OCR にＡＩを搭載したものである。四つ目は顔認証である。USJ は入場の際、顔認証システムを利用している。中国では多くのところで顔認証を導入している。
最後に、音声認識である。Alexa、Google Home 及び LINE Clova 等のスマートスピーカーは一般的に利用されている。以前、市会答弁の場で、スマートスピーカーの活用について質疑があった。趣旨としては、「高齢の方がスマートフォンを利用するのは難しい。しかし、スマートスピー
カーならば、発話で様々なやりとりができるため、良いのではないか」という内容であった。ス
マートスピーカーを活用するという部分は素晴らしいが、スマートスピーカーを設定するために、
スマートフォンが必要になる。そのため、「今後、活用方面が広がると思う。より便利になると良い」と答弁した。
④組合せを作る「組合せを作る」ということは、人間では非常に煩雑な作業になるものをＡＩで一気に計算することであり、「入所保育所の候補選定」が該当する。豊橋市の事例「介護ケアプランの作成」は、人間では不可能なレベルで精度が高
く、あらゆる被介護者の方に対応したプランを作成することが可能であるため、非常に良い取組だと思った。
「理解度に応じた学習ドリ
ルの問題提示」は、教育界でも話題になっており、テレビ CM も放送している。学習の理解度
ＡＩが行う仕事に応じた問題が、次々にタブレットの画面上に組み合わせを作る

表示されるものである。簡単に組み合わせるということが実現されつつある。

（３）ＡＩのコスト①ＡＩ利用にかかる関係者とコスト
ＡＩ利用に掛かるコストを、どこまで負担するのかが重要である。データ保有者にはデータの利用料を支払う必要があり、データ作成・加工者は作業費用を支払う必要がある。そのほか、ＡＩを利用するためのサーバーがあるが、そのサーバーに問合せするたびに従量課金される。そのため、サーバー提供者には、サーバーにあるＡＩを利用するための API 利
用料を支払う必要がある。これらの利用料にＡＩのコスト167

ＡＩ利用にかかる関係者とコスト

対し費用対効果が生まれるかが重要である。知識支援の場合、データ利用料は書籍又はデータを作成した出版社又は著者に支払うことになる。データ作成・加工の作業費用は、事業者が加工するため、その人件費が掛かる。事業者のＡＩを利用する場合、事業者のサーバーにあるため、その利用料が発生する。
「データ作成・加工は市職員でカバーする」等の方法で値切ることはできる
が、どうしても外部の力が必要になる部分もある。最も良いのは、自分たちが保有しているデー
タを、自分たちが作成・加工し、ＡＩの利用料のみベンダーに支払うという形である。そのように料金をどこまで抑えることができるのかが重要である。
②ＡＩシステムのかたち
大阪市で実証実験を行ったＡＩは、オーダーメイドである。既存のプログラムを利用せず、最初から作成したため最も費用が掛かる形態である。汎用サービス型は、他者のデータを多く収集し、構築したモデルによる計算結果を利用するもので、Google Home 等が当てはまる。次の埋め込み型と同様に、無意識のうちに利用者間で共有してモデルが構築されている。埋め込み型は、OS や既存サービスに付加されているものであるため、無料で利用できる。

ＡＩのコストＡＩシステムのかたち

結語的覚書

ＡＩ技術開発と行政（４）結語的覚書①ＡＩ技術開発と行政
今後もＡＩの技術開発は止まることはないだろう。ライフサイエンスの技術と同様に、より効率の高い計算手法の開発は続いていく。
開発された手法をビジネスで利用する。企業
はＡＩを活用したビジネスを次々に創出しており、日経新聞の１面にＡＩという言葉が出ない日はないと言えるほど頻出している。最後に、行政としてどのように活用するかという点についてであるが、住民の福祉の増進を図るためにＡＩの導入や、活用を検討することができるのは自治体職員であるため、プロ意識を持ち、「どうすれば住民の福祉を増進できるのか」という観点で考える必要がある。

168

②今後、ＡＩが浸透していく社会は不可避
今後、ＡＩが浸透していく社会は不可避である。計算結果に対する期待は大きいと思うが、計算過程が説明困難である。平成 30 年 11月、内閣府による「ＡＩ運用に関する７原則」の中で、「ＡＩが物事を判断する際、ＡＩを構築した企業に説明責任を求める」という考えが示された。しかし、ＡＩを構築する側としては困惑するものである。ディープラーニング
は、何層にも組み込んで計算しているため、計算過程は絶対に説明できない。しかし、人間が説明してほしいと考えるのは当たり前だと思

結語的覚書

今後、ＡＩが浸透していく社会は不可避

うため、社会情勢を考慮し、ＡＩの計算結果を活用するに当たっての説明責任及び救済措置で対処するしかないと思っている。

（５）その他
大阪では、人流解析を目的に、JR 大阪駅にカメラを 50 台設置しようとしていたが、新聞記事になり、「個人情報保護的に問題ではないか」ということで話題になり、実験が中止になった事がある。関東では、JR 東日本が日立に乗降客のデータを売ろうとしていた。しかし、世論から激しいバッシングを受けて中止になった。乗降データは大量のデータと組み合わせることで個人に行き着くため、経済産業省が出している「個人情報の保護に関する法律についての経済産業分野を対象とするガイドライン」では問題がある。このガイドラインでは、ほかのデータと組み合わせることで個人が特定できるものは禁止されている。大量のデータを活用するＡＩでは特に気に掛ける必要がある。
ヨーロッパでは、アメリカに対抗して EU 一般データ保護規則を制定し、EU 内の全ての個人データ保護を強化する姿勢を見せている。日本でも、EU から個人データを移転できるよう取り組んでいる。GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）に対抗するためのグローバルデータ戦争が始
まりつつあり、大量のデータを扱うため、その中に必ずＡＩが存在している。ＡＩは使い方次第
で凶器になり得るため、活用する側の倫理観が求められてくる。

169

３

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。以下はその内容である。
開催日時：平成 30 年 12 月７日（金） 14：30～15：00
開催場所：ルポール麹町 地下１階 レスカル

（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て整理をした。
まず自治体では、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ＡＩについての認識の共有

組織の改革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。

（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
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
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いくことが重要となる。
また、立場の異なるステークホルダー（利害170

デザイン思考に基づいた、バランス良い実装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
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、徐々に作り上げていくサービスの構築方法がＡＩには適している。

デザイン思考（３）ＡＩと職員の役割定義の明確化
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ばならない。
職員でなければ出来ない仕事とは、まずは「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

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。
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。

171

（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、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、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。
「担当業務に関する深い知識」とあるが、Ａ
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

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。

（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、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れることも期待できる。そのような中で地域課
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活性化に役立てることができる。

172

幅広い連携と協力

（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
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
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、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。

（７）社会的配慮
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だろう。ICT を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、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。

173

社会的配慮

174

委員名簿

175

176

「自治体マネジメント研究会」委員会
委員名簿
ど

委員長

い

たけろう

土居

AE

AE

おおすぎ

副委員長

AE

AE

に し お

委員

覚

AE

AE

隆

いなつぐ

稲継
AE

AE

AE

AE

AE

AE

AE

本庄

AE

A E

AE

AE

AE

AE

AE

一般財団法人地方自治研究機構 調査研究部 室長

哲也

E

たくし

拓士

し ま だ

一般財団法人地方自治研究機構 調査研究部 主任研究員
E

あきひろ

一般財団法人地方自治研究機構 調査研究部 研究員

晃広
AE

ひ ら の

E

しゅう ご

平野

AE

AE

AE

AE

AE

AE

ご と う

秋吾
E AE

株式会社ジック 本部 調査課
E

たかゆき

後藤

隆幸
AE

な か た

中田

E

て つ や

島田

AE

一般財団法人地方自治研究機構 調査研究部 上席研究員

AE

きしだ

AE

一般財団法人地方自治研究機構 調査研究部 部長

E

牧雄

AE

岸田

AE

宏

まき お
AE

さ と う

基礎調査機関

E

ひろし

E A

AE

佐藤

AE

一般財団法人地方自治研究機構 常務理事

萬豊

こがわ

AE

E

かずとよ

古川
AE

E

大阪市 ICT 戦略室 活用推進担当課長

忠和

ほんじょう

AE

HIRO 研究所 代表

AE

ふ じ た

A E

早稲田大学 政治経済学術院 教授
E

ただかず

藤田

事務局

AE

さと み

AE

なかみち

AE

裕昭

聡美

AE

中道
AE

国際基督教大学 教養学部 教授

E

ひろあき

AE

ひろかわ

廣川
AE

首都大学東京大学院 法学政治学研究科 教授

E

たかし

西尾
AE

E

さとる

大杉
AE

慶應義塾大学 経済学部 教授

丈朗

AE

は

や

株式会社ジック 本部 調査課
E

と

隼也人
E

株式会社ジック 本部 管理課（順不同 敬称略）

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