2024年2月16日
東京財団政策研究所
日本におけるDXの社会的インパクトに関する研究「日本のDXに関する計量的分析」

地方自治体におけるAI導入の課題と促進要因に対する探索的研究
プログラム リサーチアシスタント 王安理

研究主幹 須藤修

目次
1. はじめに
2. 地方自治体におけるAIの導入状況
3. 課題
4. AI導入の促進要因
5. おわりに© The Tokyo Foundation for Policy Research
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1. はじめになぜ自治体DXが重要なのか• デジタル政策における、ビジョン「デジタルの活用により、一人ひとりのニーズに合ったサービスを選ぶことができ、多様な幸せが実現できる社会 ～誰一人取り残さない、人に優しいデジタル化～」実現のた
めには、住民に身近な行政を担う自治体の役割が極めて重要である• 少子高齢化によって自治体の経営資源が制約される中、公共サービスを的確に実施するためにはAI等を用いたDXによる効率化が重要⇒AI導入状況を分析することで自治体DXへの示唆を© The Tokyo Foundation for Policy Research
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2. 地方自治体におけるAIの導入状況• 総務省アンケート 「地方自治体におけるAI・RPAの実証実験・導入状況等調査」のデータを参照• 都道府県・指定都市で導入率100%
その他の市区町村では45％(2022年)

図 地方自治体のAI導入状況(100=導入済み、50=実証中、0=未導入)
総務省令和4年度版AI導入団体詳細調査結果のデータをもとに筆者作成
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fwww.soumu.go.jp%2Fmain_content%2F000822110.xlsx&wdOrigin=BROWSELINK© The Tokyo Foundation for Policy Research
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2. 地方自治体におけるAIの導入状況「識別」 ＝音声認識、画像認識、動画認識、言語解析「予測」 ＝数値予測、マッチング、意図予測、ニーズ予測「実行」 ＝表現生成、デザイン、行動最適化、作業の自動化

https://www.soumu.go.jp/main_content/000890320.pdf© The Tokyo Foundation for Policy Research
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3. 課題• 人材不足、予算不足、優先度の低さが主な課題として挙げられている導入や実証実験をしている都道府県、市町村(総数：892)が対象
AI導入の課題について3つまで複数回答
上位8項目を表示
図： AI導入における課題
総務省令和4年度版AI導入状況調査結果のデータより筆者作成
https://view.officeapps.live.com/op/view.
aspx?src=https%3A%2F%2Fwww.soumu.go.
jp%2Fmain_content%2F000890289.xlsx&wd
Origin=BROWSELINK© The Tokyo Foundation for Policy Research
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3. 課題• 課題意識を抱いている方が、数値が低い傾向
可住地人口

スマートシティ

デジ田交付金CIOの任命密度(人/ha)

採択数合計

採択有無(1/0)(1/0)

17704.5

5.89

0.089

0.374

0.706453

130242.6

23.58

0.161

0.662

0.757

N393

130536.0

20.68

0.201

0.712

0.774

Y378

125814.3

20.44

0.177

0.664

0.751

N

468

134065.7

23.67

0.182

0.703

0.776

Y

308

111686.8

20.00

0.166

0.724

0.769

N

538

141079.9

23.50

0.188

0.664

0.762

Y249

159615.8

25.93

0.137

0.699

0.743

N597

118184.6

20.69

0.198

0.680

0.774

課題＼それぞれの平均値

件数

人口(2020)

AI導入無し

895
Y

人材不足

予算不足

優先順位が低い

導入効果不明
データ出典：

AI導入有無とその課題: 総務省令和4年度版AI導入状況調査結果
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fwww.soumu.go.jp%2Fmain_content%2F000890289.xlsx&wdOrigin=BROWSELINK

人口：e-stat 「統計でみる都道府県・市区町村のすがた（社会・人口統計体系）」 https://www.e-stat.go.jp/regional-statistics/ssdsview/municipality
人口密度：人口÷可住地面積(ha)より計算 データ元：同上
スマートシティ採択数及びデジ田交付金採択有無：内閣府HPプレスリリースや内閣府地方創生推進室公表資料より筆者集計(2022年度公表分まで)
デジ田交付金採択有無の集計においては、デジタル田園都市国家構想交付金（デジタル実装タイプ）Type1,2,3への採択のみを対象としている。
CIO(=情報化統括責任者)の任命: 総務省令和４年度自治体DX・情報化推進概要© The Tokyo Foundation for Policy Research（地方公共団体における行政情報化の推進状況調査結果） https://www.soumu.go.jp/main_content/000878728.zip
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4. AI導入の促進要因• 以下の傾向を持つ自治体において、人口が多い
デジ田交付金に採択されている
CIO （情報化統括責任者）を任命→AI導入が進んでいる• 県が主体となってAI ツールの共同利用を行っている場合は特に県内の自治体においても導入が進んでいる• AIツールの共同利用だけでなく、県でのクラウド設置など、地域で共同的にDXを進めている図:

都道府県別AI導入自治体割合

総務省令和4年度版AI導入団体詳細調査結果のデータをもとに筆者作成
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2F
www.soumu.go.jp%2Fmain_content%2F000822110.xlsx&wdOrigin=BR
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5.おわりに• 自治体DXは重要である• リソース不足問題に対し、地域間連携やデジタル広域連携が対応策として有効である可能性がある• ただし、導入自体を目的化するのではなく実態に合わせた導入、運用が求められる© The Tokyo Foundation for Policy Research
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データ出典• 総務省令和4年度版AI導入状況調査結果
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fwww.soumu.go.jp%2Fmain_content%2F000890289.xlsx&wdOrigin=BROWSELINK• 総務省令和4年度版AI導入団体詳細調査結果
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fwww.soumu.go.jp%2Fmain_content%2F000822110.xlsx&wdOrigin=BROWSELINK• e-stat 「統計でみる都道府県・市区町村のすがた（社会・人口統計体系）」
https://www.e-stat.go.jp/regional-statistics/ssdsview/municipality• 総務省令和４年度自治体DX・情報化推進概要（地方公共団体における行政情報化の推進状況
調査結果）https://www.soumu.go.jp/main_content/000878728.zip© The Tokyo Foundation for Policy Research
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