調査研究報告書
令和元年度

令和元年度
調査研究報告書〜電子自治体への移行に向けて〜

ＡＩ等の先端技術を活用した業務効率化 〜電子自治体への移行に向けて〜

AI 等の先端技術を活用した業務効率化

特別区長会調査研究機構

令和元年度

調査研究報告書

AI 等の先端技術を活用した業務効率化〜電子自治体への移行に向けて〜

1

大田区・葛飾区

三校

はじめに

目

特別区 23 区長が組織する特別区長会は、平成 30（2018）年 6 月 15 日、特別区長会調査研究機構を設置しました。
その設立趣旨は、特別区及び地方行政に関わる課題について、大学その他の次

1. 研究の概要

1.1 研究の背景....................................................... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 6
1.2 研究の目的....................................................... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 20

研究機関、国及び地方自治体と連携して調査研究を行うことにより、特別区長会における諸課題の検討に資するとともに、特別区の発信力を高めることにあります。
平成 31（2019）年 4 月から各区より寄せられた特別区の行政運営に資する課
題について、学識経験者・特別区職員が研究員となり、プロジェクト方式で調2. 先端技術の調査
2.1 調査概要.............................................................................................. 24

2.2 調査結果.............................................................................................. 25
2.3 自治体における AI・RPA 活用事例.................................................. .. .. 27

査研究を行いました。いずれのテーマも、特別区の課題解決を中心に据えながら、広く他の自治体の課題解決の一助となることや国及び他自治体との連携の可能性も視野に入れ研究に取組みました。
本調査研究報告書は、令和元（2019）年度の 1 年間の調査研究成果を取りまとめたものであり、特別区調査研究機構設立後、初の成果の公表となります。

3. 特別区の現状調査
3.1 調査概要.............................................................................................. 30

3.2 集計結果.............................................................................................. 33
3.3 調査結果のまとめ............................................. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 58

特別区政の関係者のみならず、地方自治体のみなさま、学術研究の場など多方
面でご活用いただけると幸いです。
最後に、調査等にご協力いただいた地方自治体関係者の皆様、民間企業の皆様をはじめとして、報告書完成までにご協力をいただきました全ての方に深く御礼申し上げます。

特別区長会調査研究機構
令和 2 年 3 月

4. 先行事例の調査
4.1 調査概要.............................................................................................. 64

4.2 調査結果（自治体）........................................................................... .. . 67
. ......................................................................... 82
4.3 調査結果（民間企業）

4.4 調査結果の分析................................................................................. .. . 90

5. 特別区業務への適用可能性の検討

5.1 特別区業務への適用可能性検討対象事例.......... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 96
5.2 特別区への適用可能性検討対象事例の評価......................................... 99

5.3 特別区への適用に向けた課題及び解決策......................................... .. 101
6. AI・RPA を活用した特別区の未来像

6.1 AI・RPA を活用した特別区の未来像............................................... . 104
6.2 特別区の未来像を実現するための直近の取組.................................. .. 106

6.3 今後に向けて.................................................... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . 108

7. 研究体制と活動実績
7.1 研究体制............................................................................................ 110
7.2 活動実績............................................................................................ 11123

大田区・葛飾区

三校目

次

8.1 AI 関連............ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ......... 114
8.2 RPA 関連........ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ......... 115

第1章

9. 参考文献................ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ......... 119

研究の概要

8. 用語集8.3 その他............. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ......... 116

45

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

1.

研究の概要

ものではない。いずれに対しても、旧来の社会システムや価値観を的確に変容

1.

させ、恐れることなく、中長期的に変革の波を起こしていかなければ、事態の

1.1
1.2

好転は見込めない問題である。

2.

また、平成 27（2015）年、我が国の総人口はついに減少に転じた。これは、

2.1
2.2
2.3

国勢調査が開始された大正 9 （1920）年以降では初めてのことであり、いよ

要旨

いよ本格的な人口減少社会に突入したことを意味する。現在の我が国の総人口⃝少 子高齢化による人口減少が本格化するとともに、ますます住民

は、 1 億 2,625 万人（総務省 参考文献〔30〕） であるが、今後の推計では令和

ニーズが多様化する中で、国・都・特別区は、限られた職員・行政

11（2029）年には 1 億 2,000 万人を下回り、令和 35（2053）年には 1 億人を資源で、住民ニーズにいかにして対応すべきかという課題に直面し割り 9,924 万人、令和 47（2065）年には 8,808 万人となることに加え（国立社会ている。

保障・人口問題研究所 参考文献〔 5 〕）、65 歳以上人口がピークとなる令和 24⃝この課題を解決するためには、業務効率化をより一層推進する必要があり、自治体も、AI・RPA を積極的に活用していく必要がある。

3.
3.1
3.2
3.3

3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

（2042）年を過ぎても高齢化率は引き続き上昇 4 する見込みである（内閣府 参5.

考文献〔 3 〕）。

⃝本 研究は、先進自治体等の AI・RPA 活用事例のヒアリング等を通このように、ごく一部の側面であっても、現在から見える日本の未来は、大じて、成功の要因及び課題を分析し、特別区の未来像を描くことを変厳しい状況にある。少子高齢化の問題が指摘されてから現在に至るまで、恐目的とするものである。

らく様々な策が講じられてきたが、今の状況を見る限りでは十分な成果を得た

5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

とは必ずしも言えない。

7.

（2）今、自治体に求められる姿勢

1.1 研究の背景

7.1
7.2

人口減少社会の進行に伴う労働人口の減少により担税力は弱まる一方、高齢8.

化による社会保障費の支出はさらなる増大が見込まれ、将来的な自治体の財政

1 我が国を取り巻く状況

見通しは厳しい。加えて、高度経済成長期に整備された公共施設やインフラの（1）少子高齢化と人口減少社会の到来

らなる財政支出も見込まれている。こうした中で、中長期的な視点による財政

多くが老朽化しつつあり、今後これらの更新や再編成を進めていくうえで、さ我が国で少子高齢社会への対応が叫ばれて久しいが、その状況が依然として厳しいことに異論を挟む余地はないだろう。令和元（2019）年現在、我が国の
1

8.1
8.2
8.3

運営が自治体に求められているのは明らかであるが、社会構造に起因するマクロな問題ゆえに、その対策にも限界があるのは否めない。

2

高齢化率 は 28.4%（総務省 参考文献〔36〕）を記録し、「超高齢社会 」を迎このような状況において、財政という側面から、自治体が取り得る対策のひえた平成 19（2007）年から状況はさらに深刻化している。また、平成 30（2018）

とつとして、将来に向けた「財源の確保」が挙げられる。近年、自治体の設置

年の合計特殊出生率は 1.42（厚生労働省 参考文献〔37〕）に留まり、人口維持する基金残高が増加していることについて、「将来不安への備え」（総務省 参に必要とされる 2.07 までは程遠いのが実情である。

考文献〔29〕）とする見方があるが、地方交付税で財源不足を賄っている以上、

少子高齢社会が経済社会に及ぼす影響について、国は、「経済規模の縮小」「基「有効に使われているのかどうか見えず」（財務省 参考文献〔28〕）との批判的

礎自治体の担い手減少、東京圏の高齢化」「社会保障制度と財政の持続可能性」

な意見が他方で発せられるなど、国では様々な議論が行われてきた 5 。双方の「理想の子ども数を持てない社会」の 4 点を指摘しているが（経済財政諮問会
議「選択する未来」委員会 参考文献〔 4 〕）、これらは短期的な解決を望める
1
2

6

6

 人口に占める 65 歳以上人口（老年人口）の割合（内閣府 参考文献〔 3 〕）
総、14% で「高齢社会」、21% で「超高齢社会」と一般的に呼ばれ我が国では高齢化率 7 % で「高齢化社会」ており、平成 19（2007）年に 21.5% を記録し、いわゆる「超高齢社会」に突入した。

345

 和元（2019）年 6 月 1 日現在（確定値）で 1 億 2,625 万 2 千人、参考文献〔30〕令令和 24（2042）年には 65 歳以上人口が 3,953 万人でピークを迎え、高齢化率は 2065 年で 38.4% になると予想されている。
平成 28（2016）年度末の積立総額は 21 兆 5,461 億円で、平成 28（2016）年度末の比較では、 7 兆 9,439 億円
増加している。地方交付税の不足は臨時財政対策債で補われており、「国の借金で地方が貯金しているのではいか」との批判から、こうした議論が起こった。

77

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三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～意見については、立場や事情も異なるため一概に賛否を示すことは難しいが、ち出している点である。

国と地方が置かれた厳しい財政状況に鑑みれば、自治体の財政運営においては、さらなる自律性が求められていると言える。

1.

労働力の確保が困難になるということは、製品やサービスの供給に影響を及

1.1
1.2

ぼすことを意味する。限られた労働力の確保を巡って、官民を問わず、人材獲

しかし、単に財源を確保するだけでは、将来の安定した行政サービスの提供得にかかる競争はさらに激しさを増すだろう。加えて、前述した自治体を取りが約束されるわけではない。確かに、行政活動の内容を左右するものとして予巻く財政状況の見通しも踏まえれば、今までどおりの行政サービスが提供でき算の多寡は一要素となるが、最も重要なのは「どのようにサービスを提供するるという保証は、何ら存在しないことは明らかである。このような状況に鑑みか」という視点である。財源の確保だけではなく、効率的な行政サービスの提れば、自治体は、行政サービスの提供を担保するために大きく舵を切る必要が供が可能となって、初めて財政運営の持続性が担保されるのであり、そのため

ある。

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.

には今のサービス提供の在り方を前提とするのではなく、コスト効率、時間効
率、組織効率などの様々な視点から、業務の進め方自体を見直すことが必要で

4.1
4.2
4.3
4.4

（2）スマート自治体への転換ある。現在の自治体にとって、もはや、社会構造の変化や厳しい財政見通しは

行政サービスの提供を将来的に担保するため、新たな自治体行政の基本的考

所与の条件であり、そこに適合した仕組みを生み出せるか否かが問われていえ方として、同研究会は、「スマート自治体への転換」「公共私によるくらしのる。

維持」「圏域マネジメントと二層制の柔軟化」「東京圏のプラットフォーム」の

5.
5.1
5.2
5.3

4 点を提示している。

2 将来的な行政サービス提供への懸念

6.

無論、国と地方は対等関係であることや、全国の地方自治体が置かれている（1）労働力の不足
国は、「今後、我が国が本格的な人口減少と高齢化を迎える中、住民の暮ら
しと地域経済を守るためには、自治体が行政上の諸課題に的確に対応し、持続状況も多様であるため、これら全てを異論なく是とするのは意図するところで

6.1
6.2
6.3

はない。しかし、財政的な不安や労働力の不足という、経営資源の制約を前提

7.

条件とすれば、「業務の効率化」というテーマは、誰しも必要性を感じるもの

7.1
7.2

であろう。

可能な形で、質の高い行政サービスを提供する必要がある。」（自治体戦略

この 4 点全てについての詳述は避けるが、ここでは「スマート自治体への2040 構想研究会 参考文献〔 6 〕）との認識のもと、平成 29（2017）年 10 月、「自転換」に触れておく。現在我が国は、第 5 期科学技術基本計画（内閣府 参考

治体戦略 2040 構想研究会（以下「同研究会」という。）を設置した。同研究会

文献〔 1 〕）で掲げた「Society 5.08」の社会を実現することで、新たな価値のでは、多様な自治体行政の展開によりレジリエンス（社会構造の変化への強靭創出や少子高齢化等の課題に対応していくことを目指している。この大きな流6性）を向上させる観点から、令和 22（2040）年頃 に照準を合わせ自治体が抱
7

8.
8.1
8.2
8.3

れにおいて、自治体を取り巻く状況に鑑みれば、行政サービスを持続的かつ安える行政課題を整理している。また、これを踏まえ、バックキャスティング に定的に提供していくため、人が担うべき業務は人が担い、そうでないものは今後の自治体行政の在り方を展望し、早急に取り組むべき対応策が検討されてICT を活用することで、サービスの品質と生産性を向上させることが有用な取

きた。

組となる。

同研究会は、平成 30（2018）年 7 月に第二次報告を発表し、令和 22（2040）

同研究会は、「スマート自治体への転換」を実現するポイントとして、「自治年頃を見据えた自治体行政の課題と、新たな自治体行政の基本的考え方に言及

体行政の標準化・共通化」「破壊的技術（AI・ロボティクス等）を使いこなすしている。ここで最も特筆すべきは、「我が国の社会経済に迫りくる労働力の自治体」を挙げている。確かに同じサービスを提供しているにもかかわらず、深刻な供給制約は、もはや避けがたい社会経済の前提条件」（自治体戦略 2040

業務プロセスは自治体ごとに異なるというケースは少なくない。また、自治体構想研究会 参考文献〔30〕）とあるよう、労働力不足に対する強い危機感を打内部において業務プロセスを最適化する取組が盛んに行われているかといえば、慣例的に従来のやり方を踏襲しているところも多いのではないだろうか。

6
7

8

8

 閣府の推計では、老年人口は令和 22（2040）年にピーク（3,920 万人）へ達するとされ、高齢化率は
内35.3% にもなる（内閣府 参考文献〔 2 〕）。
望 ましい未来を描き、そこから現在を振り返って何をすべきかを分析し、実行する手法（http://www.
soumu.go.jp/menu_news/s-news/02gyosei04_04000067.html）、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

8

 れまでの狩猟社会（Society1.0）
こ、農耕社会（Society2.0）、工業社会（Society3.0）、情報社会（Society4.0）に続く、「サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会（Society）」とされる。

99

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～もし、これらが個別最適・前例踏襲をしてきた産物だとすれば、全体最適・
改革マインドをもって業務の効率化に取り組み、最適な業務遂行手段を選択
し、サービス提供に努めなければならない。そして、その一つの手法として自治体間連携や AI・RPA の活用が有効だとするならば、積極的にこれを採用する姿勢が求められるだろう。

3 国・都の動向

1.
1.1
1.2

（1）国の動向2.

前 2 の同研究会をはじめ、国は、国民生活の向上と国民経済の発展を目的

2.1
2.2
2.3

として、基礎自治体の ICT 戦略に積極的に取り組んできた。
同研究会の議論を受けて、スマート自治体への転換についての方策や課題を

3.
3.1
3.2
3.3

整理することを目的として、「地方自治体における業務プロセス・システムの標準化及び AI・ロボティクスの活用に関する研究会（以下「スマート自治体

4.

研究会」という。）」が設置され、令和元（2019）年 5 月に報告書がまとめら

4.1
4.2
4.3
4.4

れた。
報告書では、今のシステムや業務プロセスを前提にした「改築方式」でなく、

5.

今の仕事の仕方を抜本的に見直す「引っ越し方式」が必要であるとして、具体

5.1
5.2
5.3

的な方策の一部に AI・RPA 等の ICT 活用普及促進、セキュリティ等を考慮したシステム・AI 等のサービス利用を掲げている。

6.
6.1
6.2
6.3

図 1 ＜スマート自治体の実現に向けた原則＞

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

出典：スマート自治体研究会報告書（概要）から抜粋
https://www.soumu.go.jp/main_content/000620982.pdf

令和元（2019）年 6 月 21 日、「経済財政運営と改革の基本方針 2019 ～「令和」
新時代 :「Society 5.0」への挑戦 ～ 」いわゆる「骨太の方針」が閣議決定された。
この中で、「Society 5.0」実現の加速のための取組として、「次世代型行政サー
ビスを通じた効率と質の高い行財政改革」では、自治体行政の AI・ICT 化が打ち出されている。

10

10

11

11

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

図 2 ＜次世代型行政サービスを通じた効率と質の高い行財政改革＞
次世代型行政サービスを通じた効率と質の高い行財政改革

デジタル・ガバメントによる行政効率化● 財源を含めた国の主導的な支援の下で自治体等の情報システム・データを標準化● 行政手続等におけるオンライン化の徹底による行政サービスの100％デジタル化● 2020年４月から中小企業等の社会保険・補助金の行政手続負担の軽減● 自治体行政のＡＩ・ＩＣＴ化、クラウド化を抜本的に進める計画を策定

効率的・効果的な予算執行の推進● 政府情報システムの予算要求から執行各段階における一元的な管理の強化● システム改修に係る経費を2025年度までに2020年度比で３割削減

ＥＢＰＭをはじめとする行政改革の推進

報告書等
成長戦略実行計画、成長戦略フォローアップ（令和元（2019）年 6 月閣議決定）

・法人、個人向け手続のワンストップ化
・マイナンバーカード普及・利活用推進
・オンライン原則、添付書面撤廃
・API 連携を原則とした 100％デジタル化
・パブリッククラウド活用に向けた環境整
備

国民の利便性の飛躍的向上
国、 地 方、 民 間 の 効 率化徹底
データを新たな資源として活用
全ての国民が不安なくデジタル化を享受

・行政手続のオンライン化、ワンストップ
サービスの推進・オープンデータ化の推進
・システム等の共同利用、クラウド化、「自治体ピッチ」
・AI・RPA などの革新的ビッグデータ処理
技術の活用

地方自治体における業務プロセス ･ システムの標準化及び AI･ ロボティクスの活用に関する研究会報告書～「Society 5.0 時代の地方」を実現するスマート自治体への転換～（令和元（2019）年 5 月地方自治体における業務プロセス ･ システムの標準化及び AI･
ロボティクスの活用に関する研究会）

スマート自治体の実現
・紙⇒電子・自 前 調 達 式 ⇒ サ ー ビ
ス利用式・守り⇒攻め持続可能な行政サービ
ス

・システム、業務プロセス、様式・帳票の標準化
・AI・RPA の ICT 活用普及促進
・電子化、ペーパーレス化
・マイナンバー利用事務系も外部接続
・人材育成

情報通信技術の活用による行政手続等に係る関係者の利便性の向上並びに行政運営の簡素化及び効率化を図るための行政手続等における情報通信の技術の利用に関する法律等の一部を改正する法律（デジタル手続法、令和元年法律第 16 号）（令和元（2019）年 5 月公布）

デジタル化の基本原則
・デジタルファースト・ワンスオンリー・コ ネ ク テ ッ ド・ ワ ンストップ

・行政手続のオンライン原則、添付書類の撤廃
・デジタル化を実現するための情報システ
ム整備計画
・デジタルデバイドの是正
・民間手続における情報通信技術の活用の促進

自治体戦略 2040 構想研究会 第一次報告～
人口減少下において満足度の高い人生と人間を尊重する社会をどう構築するか～（平成 30（2018）年 4 月総務省）
自治体戦略 2040 構想研究会 第二次報告～
人口減少下において満足度の高い人生と人間を尊重する社会をどう構築するか～（平成 30（2018）年 7 月総務省自治体戦略
2040 構想研究会）

持続可能な行政体制の構築

・行政のフルセット主義の排除
・圏域を越えた自治体間連携・地域に応じた行政の共通基盤の構築
・公・共・私のベストミックス
・業務やシステムの標準化・共同化

出典：経済財政運営と改革の基本方針 2019 から抜粋
https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/cabinet/2019/summary_ja.pdf

ら逆算し顕在化する地方行政の諸課題とその対応方策についての中間報告」を発表した。中間報告では、地方公共団体の規模等に応じたシステム標準化・共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（令和元（2019）年 6 月閣議決定）

同化や AI、IoT、RPA 等の技術の活用、これまで紙媒体だった申請手続を電子化することにより、行政サービスの抜本的なデジタル化を進める必要があ
る、としている。
その他、総務省を中心とした複数の調査会、研究会等で具体的な検討が進められている。
最近の国の動向をまとめると、次の表のとおりである。
表 1 ＜国の動向のまとめ＞
地方自治体に関係する
主なキーワード概要

令和 2 年度の地方財政の課題（令和元（2019）年 8 月総務省）

人づくり革命スマート自治体等の推進と財政マネジメントの強化

・業務プロセス・情報システムの標準化等の行政のスマート化
・Society 5.0 を支える ICT インフラ整備推進

2040 年頃から逆算し顕在化する地方行政の諸課題とその対応方策についての中間報告（令和元（2019）年 7 月地方制度調査会）

自ら変革へ挑戦
多様な主体と積極的に連携・協力・人材の育成、地域や組織の枠を越えた連携・システム標準化、共同化
・AI、IoT、RPA 等の技術の活用
・申請手続の電子化、行政サービスのデジ
タル化
・LGWAN クラウドによる AI 等の共同利
用

経済財政運営と改革の基本方針 2019 ～「令 「Society 5.0」 実 現 の和」新時代 :「Society 5.0」への挑戦～
加速（令和元（2019）年 6 月閣議決定）
効率と質の高い行財政
改革

・情報システムやデータの集約・標準化・共同化
・自治体クラウドの広域化、大規模団体のクラウド化
・ICT や AI 等の活用、業務プロセスやシス
テム標準化
・データ活用の取組推進

報告書等

12

12

1.

概要

行政手続の電子化
多種多様なデータの連携
データ流通可能な基盤構築
行政手続の自動化、デジタル化
サービスの質の向上と効率化● データの積極的活用に向けた公的統計整備、
政府統計の抜本改善● 成果連動型インセンティブなど民間資金等を引き出す公契約・普及方策の検討等● 公務員の定年引上げと能力・実績主義の徹底、業務の抜本見直し

令和元（2019）年 7 月 31 日には、総務省地方制度調査会が、「2040 年頃か地方自治体に関係する
主なキーワード

1.1
1.2

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

13

13

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～（2）都の動向③具体的な取組①東京都 ICT 戦略

1.

RPA に関する具体的な取組としては、平成 30（2018）年度の「RPA による

都は、住民サービスの向上等を目的として ICT 化による行政事務の効率化

1.1
1.2

作業自動化の共同実証実験」11 の実施がある。

2.

9に取り組んできた。平成 29（2017）年 12 月に「東京都 ICT 戦略」 が策定され、基本的な考え方として以下の 4 つの柱が示されている。

2.1
2.2
2.3

図 3 ＜平成 30（2018）年度の「RPA による作業自動化の共同実証実験」＞【 4 つの柱】
柱1

都市機能を高めるに当たって、ICT を活用する。

柱2

データを活用する。

柱3

ICT を活用し、官民連携で行政課題を解決する仕組みを構築する。

柱4

民 間における ICT 活用を後押しし、生産性向上・新価値創造を図り、

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

東京・日本の成長につなげる。
柱 2 「データを活用する」では、ビッグデータ・AI を活用し、都民ニーズを迅速・的確に把握し、対応していくことの必要性を示している。
② 2020 改革プラン（平成 30（2018）年度改定）
また、平成 31（2019）年 3 月に「2020 改革プラン（平成 30 年度改定）」10 が5.
出典：RPA による作業自動化の共同実証実験報告から抜粋
http://www.metro.tokyo.jp/tosei/hodohappyo/press/2019/03/27/documents/19_01.pdf

表 2 ＜東京都における AI チャットボットの導入（実証実験含む）＞

込みのため、都は、都税収入の減少リスクを抱えているとともに、将来的に部署れている。このような状況下において、都はこれまでの仕事の在り方を見直して生産性を向上させるとともに、都の機能強化を図る必要があるとして、三つ

6.
6.1
6.2
6.3

AI（チャットボット）の導入については、主に下表のとおりである。

策定され、その中で、「東京の人口は、2025 年をピークに人口減少に転じる見は、都においても人材確保が困難になることが懸念される」等の課題が指摘さ

5.1
5.2
5.3

内容

7.1
7.2

実施時期

水道局

AI チャットボット「水滴くん相談室」

平成 30（2018）年 7 月

主税局

自動車税に関する問い合わせ
納税や納税証明に関する問い合わせ
主税局ホームページのコンシェルジュ

平成 30（2018）年
5 月~ 7 月

福祉保健局「受動喫煙防止条例」に関する問い合わせ

平成 31（2019）年 1 月の改革「しごと改革」「見える化改革」「仕組み改革」に取り組んでいる。

7.

8.
8.1
8.2
8.3

その他の取組としては、令和 2（2020）年度設立予定の「総務事務センター」
開設準備、AI を活用した業務改革などがある。AI・RPA 等の先端技術を活用した業務効率化を推進するとともに、社会全体のデジタル化を加速させ、行政手続における都民、事業者の利便性の向上を図っていく方針である。
加えて、このような取組を迅速に推進するため、職員の人材育成に加え、高度な専門性と豊富な経験を有する ICT 人材を管理職として募集する等、ICT 人
材の確保の動きも行っている。
9
10

14

14

 ttp://www.metro.tokyo.jp/tosei/hodohappyo/press/2017/12/22/08.html、 最 終 ア ク セ ス 令 和 元（2019）h
年 12 月 24 日
http://www.metro.tokyo.jp/tosei/hodohappyo/press/2019/03/29/38.html、 最 終 ア ク セ ス 令 和 元（2019）年 12 月 24 日

11 h
 ttp://www.metro.tokyo.jp/tosei/hodohappyo/press/2019/03/27/19.html、 最 終 ア ク セ ス 令 和 元（2019）年 12 月 24 日

15

15

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4 特別区の現況・課題（1）特別区について（3）特別区の課題①人口の増加と年齢構成の変化

1.1
1.2

各区の独立性を保ちつつも、こうした都区間、特別区相互間の連携によっ

地方自治法第 281 条第 1 項を根拠として東京都に存在する「特別区（東京て、特別区の区域における住民サービスは提供されてきた。しかし、特別区が23 区）」は、平成 31（2019）年 1 月 1 日現在、人口 9,486,618 人、面積 627.57

誕生して約 70 年が経過した今、社会の変化は従来とは比べ物にならない速さ㎢を誇る、世界有数の大都市である。各区は、基礎的自治体として住民に身近で進んでおり、より短いスパンで変化に適合しなければ、組織として存続するな行政サービスを提供し、公選の区長と議会による二元代表制のもと、法律上ことが厳しい状況に陥ることが想定される。

の「基礎的な地方公共団体」として自治を行っている。

1.

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

今後、特別区の将来人口（表 3 ）は、令和 12（2030）年の 979 万人（推計）また、各区がこうした独立性を有する一方で、「東京」という大都市に存すをピークとするまで増加し、令和 22（2040）年では 952 万人（推計）になると「都区制度」と呼ばれる、通常の大都市制度（政る特別区の区域 12 においては、予想されている。日本全体が既に人口減少傾向にあるなか、特別区では 10 年

令指定都市など）とは異なる仕組みが採用されている。すなわち、「交通、環境、

後にようやく減少に転じ、20 年後には現在とほぼ同水準となるが、これは全

防災・安全、インフラ整備など、都市特有の問題について膨大な行政需要を抱

国の自治体とは大きく異なる傾向である。また、人口は増加するものの、そのえる大都市においては、市町村、都道府県という画一的な事務配分のもとで的

年齢構成はこれまでとは全く異なり、老年人口は大幅に伸び続け、生産年齢人

確な対応をすることが困難」（特別区研修所 参考文献〔16〕）との考えから、

口及び年少人口はさらなる減少が進むと想定される。すなわち、従来と同一区本来市が担う一部事務（都市計画決定、消防、上下水道等）は、都によって行

域の中で高齢者施策等の住民ニーズは膨らみ続けるが、生産年齢人口の減少にわれており、この大都市事務を実施するため、都区間では「都区財政調整制度」

より担税力は低下していくことになる。

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

という、特殊な税財政制度が採用されている。さらに、特別区間においても一

政治経済の中心として、日本の発展を牽引してきた特別区の区域では、これ

7.

部事務の共同化が行われており、代表的なものでは、特別区人事委員会の共同まで多くの人が集い、活発な生産活動が営まれてきた。そして、都市の成長に設置、東京二十三区清掃一部事務組合による清掃事業などが挙げられる。

あわせて、特別区は住民ニーズに応えるべく、多くのサービスを提供してき

7.1
7.2

これらは、戦前から戦後にかけての都区制度の成り立ち、さらに、その後のた。しかし、平成 12（2000）年の地方分権一括法が施行されるまで、総じて特別区自治権拡充運動の結果として形成されたものであり、都区制度が開始し基礎自治体が行う業務の裁量権は小さく、当時の機関委任事務に代表されるよた時点（昭和 22（1947）年）から形づくられていたわけではない。都区制度

うに、裁量権が発揮できない事務が多く見られた。もちろん、最も住民に身近については、その在り方をめぐり、様々な見解・議論が展開されてきたが、歴な立場でサービスを提供する特別区に創造性が全く無かったということではな

史的視座に立てば、より良い住民サービスの提供を実現するべく、絶えず制度

いが、これまで以上に創意工夫が求められる。

を社会の変化に適応させてこようとした動きであると言える。

8.
8.1
8.2
8.3

様々な価値観が尊重され多様性に富む現代において、行政サービスのさらなる品質向上を求める声は大きい。さらに、人口増加によって増える業務をより効率的に処理することが求められる一方、これらを支える経営資源は年齢構成の変化で減少していく。もはや、過去の延長線上で対策を検討するのでは将来展望を見出すことは難しく、大都市ならではの課題に対して、特別区はいかに対応していくかが問われている。

12

16

16

 在の特別区の区域は、昭和 11（1936）年、東京市世田谷区への千歳村・砧村の編入により形成されたが、現その原型は市域拡張を図った昭和 7（1932）年の東京市（35 区）の誕生に由来する。なお東京市（15 区）は、
明治 22（1889）年に誕生したが、次第に隣接 5 群に郊外が形成され、都市の活動は密接不可分となった。
そのため、生活実態にもとづき、有機的一体性を持つ都市行政を実現するために市域の拡張が行われ、東京市（35 区）の誕生へとつながった。

1717

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 3 ＜特別区の人口推移＞

市との比較（保育園以外分野）において、差を縮める要因となっている。福祉

1.

分野（保育園以外）には高齢者施策や生活保護等の業務が含まれているが、今

1.1
1.2

後の人口増加や年齢構成の変化により、これらの負担がより大きくなる可能性

2.

は高い。

2.1
2.2
2.3

また、労働力の不足は、民間企業においても同じく対応が求められる問題である。少ない労働力をめぐり、さらなる人材獲得競争が生じるのは容易に想像

3.
3.1
3.2
3.3

できるが、高度に企業が集積する特別区の区域においては、その激しさは一段と増すことになるだろう。既に十分とは言えない職員数で住民サービスを支え4.

ているなか、外部との競争で必要な人材を確保できないとすれば、特別区の活

4.1
4.2
4.3
4.4

動そのものが立ちいかなくなる。こうした特別区ならではの条件や環境を踏まえ、期待される行政サービスのニーズをどのように満たしていくかが大きな課

5.

題となっている。

5.1
5.2
5.3

表 4 ＜特別区職員数の推移＞

6.

出典：国勢調査（総務省）、住民基本台帳による東京都の世帯と人口（東京都）、東京都区市町村人口の予測（東京都）から作成

6.1
6.2
6.3

7.

②職員数の制約

7.1
7.2

社会構造が未知の変化を遂げていくなか、品質と生産性の両面から、特別区

8.

にはさらなる行政サービスの向上が求められているが、必要となる経営資源は

8.1
8.2
8.3

十分とは言えない。特に基本的な経営資源である「ヒト・モノ・カネ」のうち、「ヒト（労働力）」の不足については前述の国レベルでも懸念が示されているが、特別区においては、より深刻にこの問題を捉えなければならない。
特別区の職員数（表 4 ）は、都から特別区へ清掃事業の移管（平成 12（2000）
年）がされた際に増加したものの、その後は概ね減少傾向にある。また、平成10（1998）年の特別区総職員数を １ として指数比較した場合では平成 30（2018）
年は 0.8 となり、全国の市町村総職員を上回るペースで職員を削減してきたことがわかる。
さらに、人口 1,000 人当たり職員数（表 5 、 6 、 7 ）を平成 30（2018）年で

注：指数はいずれも 1998 年を 1 とした場合を表す
出典：特別区財政の現状と課題（特別区長会）、地方公共団体定員管理調査（総務省）から作成

比較すると、保育園を除く分野が特別区は 4.886 人であるのに対し、政令指定都市は 5.056 人となっており、より少ない職員数で特別区の住民サービスが支えられているとわかる。同様の比較で中核市は 4.797 人となり、特別区より一見少ないように見えるが、行政分野（福祉、保育園以外）で見ると特別区は3.702 人、中核市は 4.091 人となる。これらの情報から、特別区は他の大都市に比べて行政分野（福祉、保育園以外）をより少ない人数で支えている一方、福祉分野（保育園以外）にはより多くの人員を割いており、この部分が他の大都

18

18

19

19

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三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 5 ＜人口 1,000 人当たり職員数（特別区）＞

特別区はそのために何をするべきかを考えなければならない。また、行政サー1.

ビスにおける品質及び生産性のさらなる向上を期待する声に応えていくために

1.1
1.2

は、定型的な業務を最大限に効率化し、そこで生じた余剰資源をサービスの品

2.

質向上のために振り向けていくことが必要となる。このような視点に立てば、

2.1
2.2
2.3

人が担うべき業務とそうでないものとを峻別し、後者に対して、何か別の方法を用いて業務を行っていくことが望ましいと考えられる。
表 6 ＜人口 1,000 人当たり職員数（政令指定都市）＞

3.
3.1
3.2
3.3

人が担っていた仕事を代替する手段として、製造業の現場ではロボットによる業務効率化が進められてきたが、これに相当するものとして、サービス業な4.

ど様々な分野で AI・RPA を積極的に取り入れる動きがあり、行政分野でも活

4.1
4.2
4.3
4.4

用が徐々に進められている。すなわち、「機械」によって人が担っていた業務を代替し、業務の効率化を試みる動きであるが、これにより定型的な業務に投5.

じる人的資源の省力化につながるとすれば、特別区が抱える課題に対する有用

5.1
5.2
5.3

な解決策となり得るのではないか。そして、そこから捻出した労働力を「人に表 7 ＜人口 1,000 人当たり職員数（中核市）＞

しかできない非定型業務（企画立案・判断のような創造的業務や、相談などの6.

業務）」へ充てていくことができるとすれば、まさにこれを真剣に検討していかなければならないだろう。本研究は、このような視座から「AI・RPA を活

6.1
6.2
6.3

用した業務代替・効率化を実現するため、特別区は何をするべきか」という問7.

いを立て、様々な先行事例の調査分析を通して、これを明らかにすることを試

7.1
7.2

みた。
注 1 ：職員数は、普通会計職員数から消防部門職員数を除いたもの
注 2 ：各年数値は「人口 1,000 人当たり職員数＝人口（当年 1 月 1 月時点）／職員数（前年 4 月 1 日時点）」
として算出している。
注 3 ：政令市の行政分野（福祉 , 保育園以外）は 2017 年度に道府県から政令指定都市に移譲された県費負担職
員数を除いている。

出典：特別区財政の現状と課題（特別区長会）を利用し作成

8.
8.1
8.2
8.3

2 調査研究手法
本研究は、労働力の確保が困難になりつつある状況において、期待される住民サービスを提供するため、AI・RPA を用いた業務効率化の可能性を検討し、特別区が今後行うべき取組を明らかにすることを目的としている。

1.2 研究の目的

そのため、まずは特別区の現状調査等を踏まえつつ、既に AI・RPA を活用
した業務効率化に取り組んでいる自治体・民間企業等の事例調査・ヒアリングを行った。そして、これらから AI・RPA の導入にかかる課題や成功要因等の

1 AI・RPA を活用した業務代替・効率化の検討

分析を行い、特別区の業務における適用可能性の検討、未来像を実現するために必要となる取組等の提言を行った。

特別区においては、過去に経験したことのない人口増加と年齢構成の変化が生じ、さらなる行政サービスの品質と生産性の向上が求められていく。しかし、これを支える経営資源、特に労働力の不足は既に厳しい状況にあり、将来的にこれが大きく改善されることも難しい。こうした問題に対して、特別区は
どのような対策を講じていけばよいだろうか。
問題解決のためには「貴重な労働力をいかに活用するか」という発想に立ち、

20

20

21

21

大田区・葛飾区

三校

図 4 ＜本研究の進め方＞

第2章
先端技術の調査

22

22

23

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

2.

先端技術の調査

1.

2.2 調査結果

1.1
1.2

2.

2.2.1 AI要旨
⃝自 治体の業務効率化に必要となる AI・RPA について、自治体や民間企業の事例を調査した。
⃝ AI 導入による効果は、作業負担の軽減と品質・サービスの向上で

2.1
2.2
2.3

（1）AI とは

3.
3.1
3.2
3.3

AI（Artificial Intelligence）の定義は様々であり、一意に決めることは難し
い 13。本書においては、AI を「人工的にコンピュータ上に人間と同様の知能を4.

実現させようとする試みや技術全般のこと」と定義する。

4.1
4.2
4.3
4.4

あった。
⃝ RPA 導入による効果は、作業負担の軽減、品質・サービスの向上、作業完了スピードの向上、簡易な自動化であった。

（2）AI の機能

5.

AI の主な機能は、以下のとおり 14。

5.1
5.2
5.3

表 8 ＜ AI の主な機能＞

2.1 調査概要

機能
音声認識

音声のテキスト化、声の識別

画像・動画認識

画像や動画の特徴の認識・検出

文字認識

手書きや活字の認識深める。

言語解析・意図予測

発言の意味や内容の理解

数値予測

変化する数理の将来予測（2）調査対象

マッチング

需要と供給の調整

AI・RPA

ニーズ予測

サービスのニーズ予測

行動最適化

合理化な行動パターンの提案

作業の自動化

非定型業務の自動化（1）調査目的
先端技術について調査し、その具体的な機能や今後の展望についての理解を（3）調査内容
自治体の業務効率化やサービスの高度化の観点から、本研究の参考となるよ

6.

内容

6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

うな先端技術の情報を収集した。
（4）調査期間
平成 31（2019）年 4 月 ～ 令和元（2019）年 6 月（5）調査方法
AI・RPA を中心とした、大学や民間研究機関における先端技術に関する研究資料を、ウェブ・文献の公開情報により調査、収集した。

24

24

13 「官民データ活用推進基本法」においては、
「人工知能関連技術」とは「人工的な方法による学習、推論、判断等の知的な機能の実現及び人工的な方法により実現した当該機能の活用に関する技術」と定義されている。しかし AI の定義に関しては、研究者によって様々な定義がなされているため「「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と一般的に説明するにとどめる。」（総務省『平成 28 年
版情報通信白書』）や、「これまで人間が多くの時間を費やしてきた非定型的な事務作業を代替し、又は高度化しうる技術については、幅広く AI に含めて検討する」（総務省『「地方自治体における業務プロセス・システムの標準化および AI、ロボティクスの活用に関する研究会」報告書』）とするに留まっており明確な定義付けは公式には行われていない。
14 総務省「『地方自治体における業務プロセス・システムの標準化および AI、ロボティクスの活用に関する研究会』報告書」参考資料 21「地方自治体における AI・RPA の 実証実験・導入状況等調査」

25

25

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～（3）AI 導入による効果
上記の機能により、以下の効果が期待できる。
●作業負担の軽減

2.2.2 RPA

1.1
1.2（1）RPA とは

2.

RPA（Robotic Process Automation）とは、「パソコンのマウスやキーボー

AI は、非定型作業・複雑な事務作業の代替にまで及ぶとの見方もあり、導入することで判断を含む作業も代替することが可能となるため、大幅な作業負

1.

2.1
2.2
2.3

ドの操作のソフトウェアによる自動化」15 のことである。

担の軽減に貢献することが見込める。
●品質・サービスの向上

3.

ソフトウェア上のロボットによって、手作業で行っている定型作業を自動化

AI は、機械学習・ディープラーニングを行うことで、過去のデータを分析し、これに基づいた行動を取ることが可能である。そのため、導入すれば問題

3.1
3.2
3.3

（2）RPA の機能4.

で代替する（「業務工程の自動化」16）機能を持つ。

4.1
4.2
4.3
4.4

点の改善を行うことが可能となり、より品質の高いサービスを提供することが見込める。

（3）RPA 導入による効果

5.

上記の機能により、以下の効果が期待できる。

5.1
5.2
5.3

●作業負担の軽減人が行っていた定型作業を自動化することで、人手での作業負担を軽減させ6.

ることが可能である。

6.1
6.2
6.3

●品質・サービスの向上
事務作業をロボットで代替することで、人的ミスを減少させることが可能と7.

なり、作業の品質・サービスの向上の実現が見込める。

7.1
7.2

●作業完了スピードの向上

8.

ロボットは、夜間等人手の作業が行われない時間でも動作可能であるため、

8.1
8.2
8.3

作業完了までのスピードを速めることが見込める。
●拡大が容易シナリオ構築作業が簡便であり、構築済みシナリオを再活用することができるため、自動化が簡易である。
最終的な効果として、職員は、職員でなければできない付加価値業務に注力することができるようになることで、生産性の向上に寄与する。

2.3 自治体における AI・RPA 活用事例
次の表 17 は、既に述べた AI・RPA の機能が全国の自治体においてどのような業務分野で活用されているか示したものである。
15

 務省「
総
『地方自治体における業務プロセス・システムの標準化および AI、ロボティクスの活用に関する研究会』報告書」
16 総務省「令和元年版情報通信白書」
17 総務省「『地方自治体における業務プロセス・システムの標準化および AI、ロボティクスの活用に関する研究会』報告書」参考資料 21「地方自治体における AI・RPA の 実証実験・導入状況等調査」内のデータを参照し作成

26

26

27

27

大田区・葛飾区

三校

図 5 ＜全国自治体における AI・RPA の活用業務分野＞
$,

項目

（ 音
音 声

（ 画
画 像

（ 文
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へ 意

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第3章

政ッ

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化

談 発

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（ チ
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対 や
応 内
容

1 組織・職員（行政改革を含む）に関すること○○

2 財政・会計・財務に関すること
3 情報化・ＩＣＴに関す
ること

○

○

○

○

○

○

○

○

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○

○

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 (福岡市
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 (横浜市
など)

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4 住民参加・協働に関す
ること

○

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5 コミュニティに関すること

○

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6 情報公開・個人情報保護に関すること

○

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7 治安（再犯防止を含む）に関すること

○

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8 消費者保護に関すること

○

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9 健康・医療に関すること○○10 児童福祉・子育てに関
すること

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

11 学校教育・青少年育成に関すること

○

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12 文化・スポーツ・生涯学習に関すること

○

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13 高齢者福祉・介護に関すること
14 障がい者福祉に関する
こと

○

○

○

○

○

○

○

○

15 生活困窮者支援に関すること○16 人口減少対策（移住を含む）に関すること○○

17 農林水産業に関すること○18 商工・産業振興に関
すること

○

○

19 観光に関すること○○

20 土地利用、都市計画に関すること

○









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○





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21 公共施設・インフラに関
すること

○

○

○

○

○

○

22 公共交通に関すること

○

○

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23 自然環境に関すること

○

○

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○

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○
(地方

税：東大
和市











24 生活環境に関すること

25 国際化・国際交流に
関すること

○

○

○

26 男女共同参画・人権・多様性に関すること
27 過疎・離島地域等の進行に関すること
28 上記の複数の分野にまたがる横断的なもの

その他

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○







○

特別区の現状調査

28

28

29

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

3.

特別区の現状調査

表 9 ＜ RPA についてのアンケート＞

1.
1.1
1.2

1. RPA に関して
Q1. RPA の業務への適用について検討、導入しているか

要旨⃝特別区において、RPA 導入済みは 5 区、AI 導入済みは 6 区⃝ただし、導入していない区も、導入予定又は検討を進めている段階
にある。

2.
2.1
2.2
2.3

Q2. Q1 の設問で、「1. 既に導入している」又は「2. 導入を予定している」と回答された方3.

Q2-1. 導 入した（又は予定の）ソフト名、必要ライセンス数、動作環境、

3.1
3.2
3.3

導入（予定）時期、導入部署、運用部署、業務内容、シナリオ（スクリプト等）の作成・更新主体

4.

Q2-2. 導 入した（又は予定の）ソフト選定方法、ソフト選定理由、業者選

4.1
4.2
4.3
4.4

定方法、運用保守の有無と内容、研修の有無と内容、導入・運用経費

3.1 調査概要（1）調査目的
本研究を始めるにあたり、特別区の AI・RPA についての導入状況又は検討状況についての把握を目的とした。
（2）調査対象
特別区（23 区）（3）調査内容
特別区の AI・RPA 導入検討状況について、最新の状態を調査し把握した。
また、導入済みの区については、AI・RPA 導入の内容に加え、導入における課題や問題点、導入のコスト、導入の効果及び今後の展望等について調査した。
（4）調査期間
令和元（2019）年 7 月 8 日 ～ 令和元（2019）年 7 月 26 日

5.

Q2-3. 個人情報の取り扱い
Q2-4. 導入効果について

5.1
5.2
5.3

Q2-5. 課題について

6.

以下 Q3 ～ Q12 は Q1 で「既に導入している」を選んだ場合のみ回答

6.1
6.2
6.3

Q3. RPA 導入関連業務について業者に委託している業務

7.

Q4. 導入している RPA 関連製品

7.1
7.2

Q5. RPA 導入にあたり補助金・助成金等の申請はしているか
Q6. Q5 の設問で、「1. 有」と回答した場合、申請事業名

8.
8.1
8.2
8.3

Q7. RPA 導入にあたり、費用対効果の検討はしたか
Q8. Q7 の設問で、「1. している」と回答の場合、費用対効果の内訳を記載
Q9. RPA 導入にあたり、導入ルールやガイドラインの作成はしたか
Q10. Q9 の設問で、「1. している」と回答した場合、作成した導入ルールやガイドラインを記載
Q11. 電子申請など、各区共通で使用しているシステムと貴区庁内システムの間で情報連携を行っている業務はあるか※各区共通で RPA を導入し効率化できる業務がないかという観点でお聞きする
Q12. Q11 の設問で、「1. 有」と回答された場合、具体的な作業を記載（5）調査方法
アンケート調査を実施。調査にあたっては、まず、過去の特別区電子計算主
管課長会の調査データ等既にある資料により全体感を把握し、アンケート調査を実施した。
アンケート内容は、次ページのとおり。

30

30

31

31

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三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 10 ＜ AI についてのアンケート＞
2. AI に関して
Q13. AI の業務への適用について検討、導入しているかQ14. Q13 の設問で、「1. 既に導入している」又は「2. 導入を予定している」と回答された方Q14-1. 導 入した（又は予定の）ソフト・システム名、動作環境、タイプ、
導入時期、部署、業務、シナリオについて、シナリオ（スクリプト等）の作成・更新主体
Q14-2. 導入した（又は予定の）ソフト・システム選定、方法、ソフト選定
理由、業者選定方法、運用保守の有無と内容、研修内容、導入・運用経費
Q14-3. 個人情報の取り扱い

1.

3.2 集計結果

1.1
1.2

2.

アンケート調査の集計結果は、以下のとおり。

2.1
2.2
2.3

（1）RPA について

3.
3.1
3.2
3.3

Q1. RPA の業務への適用について検討、導入しているか

4.

RPA については、導入済みが 5 区、導入予定が 5 区、実証実験中が 2 区、

4.1
4.2
4.3
4.4

検討中が 11 区、予定なしの区は無かった。
図 6 ＜ RPA の導入状況＞

5.

Q14-4. 導入効果について

5.1
5.2
5.3

Q14-5. 課題について

6.

以下 Q15 ～ Q22 は Q13 で「既に導入している」を選んだ場合のみ回答

6.1
6.2
6.3

Q15. AI 導入関連業務について業者に委託している業務

7.

Q16. 導入している AI 関連製品

7.1
7.2

Q17. AI 導入にあたり補助金・助成金等の申請はしているかQ18. Q17 の設問で、「1. 有」と回答された場合、申請事業名

8.
8.1
8.2
8.3

Q19. AI 導入にあたり、費用対効果の検討はしたか
Q20. Q19 の設問で、「1. している」と回答された場合、費用対効果の内訳
を記載
Q21. AI 導入にあたり、導入ルールやガイドラインの作成はしたか
Q22. Q21 の設問で、「1. している」と回答した場合、内容を記載

32

32

33

33

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三校

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表 13 ＜動作環境＞

Q2. Q1 の設問で、「1. 既に導入している」又は「2. 導入を予定している」

回答内容と回答された方Q2-1. 導入した（又は予定の）ソフト名、必要ライセンス数、動作環境、導入（予定）時期 、導入部署、運用部署、業務内容、シナリオ（スクリプト等）の作成・更新主体
表 11 ＜導入した（又は導入予定）のソフト名＞
回答内容

1.
1.1
1.2

件数

2.

クライアント型

12

サーバ型

3

2.1
2.2
2.3

計

15

3.
3.1
3.2
3.3

動作環境は、クライアント型が大半となっている。
件数

4.

表 14 ＜導入（予定）時期＞

4.1
4.2
4.3
4.4

WinActor

8

BizRobo!

2

MinoRobo

1

平成 29（2017）年度

1

その他

1

平成 30（2018）年度

2

5.1
5.2
5.3

選定中

2

令和元（2019）年度

9

6.

プロポーザル中のため未定

1

令和 2 （2020）年度

3

計

15

計

15

6.1
6.2
6.3

回答内容

5.

7.
7.1
7.2

導入時期は、令和元（2019）年度が多い。

導入した（又は予定の）ソフトは、WinActor が多い。

8.
8.1
8.2
8.3

表 15 ＜導入部署＞

表 12 ＜必要ライセンス数＞
回答内容

件数

回答内容

件数

件数

5 ライセンス以下

10

情報システム部門

8

6 ライセンス以上 10 ライセンス以下

2

業務主管課

4

11 ライセンス以上 15 ライセンス以下

2

企画部門

3

16 ライセンス以上 20 ライセンス以下

0

計

15

21 ライセンス以上

1

計

15

導入部署は、情報システム部門が多いが、業務主管課や企画部門が導入部署となるケースもある。

必要ライセンス数は、5 ライセンス以下が多くスモールスタートとなってい
る。

34

34

35

35

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表 16 ＜業務主管課の内訳＞
回答内容

表 18 ＜業務内容＞
件数

回答内容

1.
1.1
1.2

件数

2.

税務・課税

2

出退勤管理・勤務時間管理

5

職員

2

財務会計

3

2.1
2.2
2.3

計

4

電子申請受付

2

3.

支出命令処理業務

2

研修実績まとめ

2

入園事務

2

個人住民税の賦課業務

1

手書き文書 OCR 電子化とデータのシステム連携

1

認証保育所運営費支出

1

申請書の情報を業務システムに取り込む

1

住民税システムの処理

1

公会計データ作成

1

発行申請

1

契約事務

1

児童手当

1

介護保険

1

庶務事務システムでの各種業務

1

文書管理システム入力・起案作成

1

計

28

導入部署となった業務主管課の内訳は、税務・課税部門と職員部門であった。
表 17 ＜運用部署＞
回答内容

件数

保育・子育て

7

人事・職員

4

税

2

区民窓口

1

会計

1

契約管財

1

業務主管

2

情報政策

2

検討中

1

計

21

運用部署は、保育や子ども家庭などの保育・子育て関係が多く、人事や職員、税務・課税が続いている。

3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

RPA を適用する業務については、出退勤管理、財務会計等の内部事務が多くなっている。
表 19 ＜シナリオ作成者＞
回答内容

36

36

件数

業者

8

業務主管課

7

計

15

37

37

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表 22 ＜ソフトの選定理由＞

シナリオ（スクリプト等）の作成・更新主体について、シナリオ作成は、業者に委託する場合と業務主管課や情報システム部門の職員が行う場合が想定されるが、今回のアンケート調査ではほぼ半々で、若干、業者に委託する方が多

回答内容

1.
1.1
1.2

件数

2.

操作性、日本語対応等機能面

6

ベンダー提案の採用

4

2.1
2.2
2.3

価格

2

3.

件数

基幹システムとの親和性

1

業務主管課

8

計

13

業者

7

計

15

かった。
表 20 ＜シナリオ更新者＞
回答内容

Q2-2. 導 入した（又は予定の）ソフト選定方法、ソフト選定理由、業者選定方法、運用保守の有無と内容、研修の有無と内容、導入・運

4.1
4.2
4.3
4.4

答が多かった。

5.
5.1
5.2
5.3

表 23 ＜業者の選定方法＞

場合と業務主管課や情報システム部門の職員が行う場合が想定されるが、今回た。

4.

ソフトの選定理由については、操作性や日本語対応等の機能面を重視した回

また、シナリオ更新者については、シナリオ作成と同様に、業者に委託するのアンケート調査ではほぼ半々で、若干業務主管課の職員が行う方が多かっ

3.1
3.2
3.3

回答内容

件数

随意契約

6

入札

5

プロポーザル

2

計

13

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.

用経費

8.1
8.2
8.3

業者の選定方法は、件数としては随意契約と入札が多い。
表 21 ＜ソフトの選定方法＞
回答内容

表 24 ＜運用保守の有無＞

件数

実証実験の結果により製品指定

5

ベンダー提案を採用

3

プロポーザル、複数業者からの提案

3

性能評価

1

指名競争入札

1

計

13

回答内容

件数

運用保守有り9

運用保守無し

3

未回答

1

計

13

運用保守の有無については、運用保守有りが多い。

導入した（又は予定の）ソフト選定方法については、実証実験を行って結果を確認してから製品を選定する場合が多いが、既存ベンダーの提案を受入れて導入となるケースもある。

38

38

39

39

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表 25 ＜運用保守の内容＞
回答内容との回答があった。
件数

ソフトウェアの保守、バージョンアップ

5

業務選定やシナリオ作成のサポート

3

シナリオ改修2

問い合わせ、技術者来庁支援

2

PC やブラウザ等更新対応

1

セミナー、操作研修

1

障害時対応

1

提案内容選定中

1

計

16

1.

表 28 ＜導入経費＞
回答内容

件数

100 万円超 500 万円以下

1

500 万円超 1,000 万円以下

1

3.1
3.2
3.3

1,000 万円超

2

4.

無償実証

1

選定中・精査中

2

未回答

4

計

12

件数

100 万円超 500 万円以下

6

研修有り

9

500 万円超 1,000 万円以下

0

研修無し

3

1,000 万円超

0

未回答

1

無償実証

1

計

13

選定中・精査中

2

未回答

3

計

12

件数

操作研修

8

対象業務選定1

提案内容の選定中

1

計

10

5.
5.1
5.2
5.3

6.1
6.2
6.3

件数
0

回答内容

4.1
4.2
4.3
4.4

6.

100 万円以下

表 27 ＜研修の内容＞

3.

表 29 ＜年間運用経費＞
回答内容

研修の有無については、研修有りが多い。

2.1
2.2
2.3

1

業務選定やシナリオ作成のサポートなど、多岐にわたっている。

回答内容

2.

100 万円以下

運用保守の内容については、ソフトウェアの保守やバージョンアップの他、

表 26 ＜研修の有無＞

1.1
1.2

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

導入・運用経費については、ライセンス数の違いや AI-OCR との合算での回答など各区により状況が異なる回答となった。

研修の内容については、通常の操作研修の他、対象業務の選定に関する研修

40

40

41

41

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Q2-3. 個人情報の取り扱い

1.

Q2-5. 課題について

表 30 ＜個人情報の取り扱いについて＞
回答内容

2.

表 32 ＜課題について＞
件数

個人情報の取り扱いはない

3

個人情報保護審議会に諮問（予定）2

個人情報保護審議会には諮問しない（予定）2

必要に応じ区のセキュリティポリシーに則り対応

1

確認中

1

その他

2

計

11

個人情報の取り扱いについては、各区の適用業務によって違いがあるが、個人情報を取り扱う基幹系システムへの接続であっても、個人情報保護審議会に諮問するか否かは、各区のルールに基づく。
Q2-4. 導入効果について
表 31 ＜導入効果について＞
回答内容

1.1
1.2

件数

業務時間削減11

間違いのない作業による品質確保

4

処理フローの見える化で既存業務の見直しが可能

2

夜間の RPA 処理により、業務をより効率化

1

より質の高い区民サービスの提供が可能

1

ベンダーが改修・追加できない機能を職員で実装

1

計

20

回答内容
全庁への展開方法
・対象業務、対象分野の選定（庁内の全業務を把握するのが困難）
・他部署への横展開
職員負担の発生・ソフトウェア更新にかかる契約
・ソフトウェア管理・通常業務が多忙なため、シナリオ作成が進みにくい

2.1
2.2
2.3

件数

3.

5

3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

3

5.

人材育成
・シナリオ作成に関する知識・専任の担当者の設置や組織的なサポート体制の構築が不可欠
・業者ともスムーズに折衝できることがプロジェクトの進捗に大きく左右

3

RPA に適した業務選定及び BPR の実施

3

導入、運用ルールの設定
・シナリオの維持管理等の運用方法
・内部情報系、区民情報系、インターネット環境とそれぞれの環境で使用する際のソフトウェアの設定

3

OCR との連携による紙申請業務の自動化

3

RPA 導入基準等の検討（費用対効果、KPI 等）

1

効果の測定

1

システム改修時に、RPA への展開を意識することの必要性

1

計

23

5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

課題については、全庁への展開方法が多かったが、これ以外に職員負担の発生、人材育成、RPA に適した業務選定及び BPR の実施、導入ルールの設定、
OCR との連携による紙申請業務の自動化などが複数区で挙げられている。

RPA 導入効果については、業務時間削減が多かったが、これ以外に間違いのない作業による品質確保や処理フローの見える化で既存業務の見直しが可能など、複数の導入効果が挙げられている。

42

42

43

43

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Q3. RPA 導入関連業務について業者に委託している業務

Q7. RPA 導入にあたり、費用対効果の検討はしたか

1.1
1.2

Q8. Q7 の設問で、「1. している」と回答の場合、費用対効果の内訳を記載

表 33 ＜ RPA 導入関連業務について業者に委託している業務＞
回答内容

1.

件数

実証実験と評価3

業務選定等コンサルティング

2

業務フローやシナリオ作成

2

業務フロー整理とシナリオ作成の支援

1

計

8

RPA 導入関連業務について業者に委託している業務は、実証実験と評価と

2.
2.1
2.2
2.3

表 35 ＜費用対効果の検討について＞
回答内容

3.

件数

検討している

4

検討していない

2

計

6

3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.

RPA 導入にあたり、費用対効果を検討したとの回答が多い。

5.1
5.2
5.3

いう回答が多かった。

6.

Q9. RPA 導入にあたり、導入ルールやガイドラインの作成はしたか

6.1
6.2
6.3

Q10. Q9 の設問で、「1. している」と回答した場合、作成した導入ルール

Q4. 導入している RPA 関連製品

やガイドラインを記載

7.
7.1
7.2

表 34 ＜導入している RPA 関連製品＞
回答内容

表 36 ＜ルールやガイドラインの作成について＞

件数

回答内容

8.
8.1
8.2
8.3

件数

AI-OCR

2

OCR

1

作成した

1

計

3

作成していない

5計

6

導入している RPA 関連製品は、AI-OCR と OCR であった。
RPA 導入にあたり、導入ルールやガイドラインの作成をした区が 1 区あっQ5. RPA 導入にあたり補助金・助成金等の申請はしているかた。作成したものは、RPA 運用ルールであった。

Q6. Q5 の設問で、「1. 有」と回答した場合、申請事業名
RPA 導入にあたり補助金・助成金等の申請をしている特別区は無かった。

44

44

45

45

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

Q11. 電子申請など、各区共通で使用しているシステムと貴区庁内システ
ムの間で情報連携を行っている業務はあるかと回答された方

2.
2.1
2.2
2.3

導入時期、部署、業務、シナリオについて、シナリオ（スクリプト等）の作成・更新主体

表 37 ＜各区共通したシステムとの連携について＞
件数

有る

1

無い

5

計

6

3.
3.1
3.2
3.3

表 38 ＜ソフト・システム名＞
回答内容

1

VoiceBiz

1

AI スタッフ

1

いては、有ると回答した区が 1 区あった。具体的には、電子申請システムか

AmiVoice1

ら申請情報をダウンロードし、庁内の共有フォルダへ保存する業務との回答で

スグレス

1

あった。

MICJET MISALIO 子ども・子育て支援 V1

1

ソフト名の具体的記載無し

9

選定中

3

計

18

電子申請など各区共通で使用しているシステムと庁内システムとの連携につ（2）AI について
Q13. AI の業務への適用について検討、導入しているか
AI については、導入済みが 6 区、導入予定が 2 区、実証実験中が 2 区、検4.

件数

Repl-AI討中が 13 区、予定なしの区は無かった。

1.1
1.2

Q14-1. 導入した（又は予定の）ソフト・システム名、動作環境、タイプ、Q12. Q11 の設問で、「1. 有」と回答された場合、具体的な作業を記載

回答内容

1.

Q14. Q13 の設問で、「1. 既に導入している」又は「2. 導入を予定している」

4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

導入した（又は予定の）ソフト・システム名は、各区で様々である。
表 39 ＜動作環境について＞

図 7 ＜ AI 導入状況＞

回答内容

件数

クラウド型

7

クライアント型

5

サーバ型

3

計

15

動作環境については、クラウド型がやや多い。

46

46

47

47

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 40 ＜タイプについて＞
回答内容

表 43 ＜業務主管課の内訳＞
件数

回答内容

1.
1.1
1.2

件数

2.

言語解析

7

保育、子育て2

最適化 / 推論4

リサイクル、清掃

2

2.1
2.2
2.3

音声認識

3

国際、文化芸術

1

3.

画像認識

1

計

5

計

15

3.1
3.2
3.3

4.

業務主管課の内訳は、各区で様々である。

AI のタイプとしては、言語解析に関するものが多い。

4.1
4.2
4.3
4.4

表 44 ＜運用部署＞

表 41 ＜導入時期＞

回答内容

5.

件数

件数

経営企画、改革

4

5.1
5.2
5.3

平成 29（2017）年度

3

全庁

3

6.

平成 30（2018）年度

6

保育、子育て3

令和元（2019）年度

6

リサイクル、清掃

3

6.1
6.2
6.3

計

15

区民窓口

2

国際・文化芸術

1

税

1

高齢者福祉

1

保健

1

情報政策

1

計

20

回答内容

導入時期は、平成 30（2018）年度と令和元（2019）年度が多い。
表 42 ＜導入部署について＞
回答内容

件数

情報システム部門

6

業務主管課

5

企画部門

4

計

15

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

運用部署については、経営企画、改革部署とする回答が多かったが、全庁を運用部署としている区も複数区あった。

導入部署については、情報システム部門が多い。

48

48

49

49

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 45 ＜業務内容＞
回答内容

件数

2.

入・運用経費5

議事録作成支援業務

3

AI による保育施設入園希望者割り振り

2

庁内向けヘルプデスクチャットボット

2

外国語翻訳

2

随意契約

5

会話を通じた基本構想普及啓発を行うアンバサダー

1

プロポーザル、複数業者からの提案

3

申請書手書き文字の CSV データ化

1

実証実験の結果による製品指定

2

計

16

性能評価

2

ベンダー提案を採用

1

業者からの見積もり

1

入札

1

その他

1

計

16

表 46 ＜シナリオ（スクリプト等）の作成主体＞
回答内容

件数

業者

11

情報システム部門

1

業務主管課

1

計

13

2.1
2.2
2.3

表 48 ＜ソフトの選定方法＞
回答内容

3.

件数

4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.1
8.2
8.3

表 49 ＜ソフトの選定理由＞
件数
8

件数

各社比較による認識精度

1

業者

8

実証実験の結果

1

業務主管課

4

パッケージ機能の適合性

1

情報システム部門

1

無償提案

1

計

13

選定中

2

その他

1

計

15

シナリオ作成、更新の主体は、どちらも業者が多い。

4.

8.

要件に合致する唯一のツール

回答内容

3.1
3.2
3.3

ソフト・システム選定の方法は、随意契約が多い。

回答内容

表 47 ＜シナリオ（スクリプト等）の更新主体＞

1.1
1.2

定理由、業者選定方法、運用保守の有無と内容、研修内容、導区民の問い合わせチャットボット

業務内容については、区民の問い合わせ対応や議事録作成が多い。

1.

Q14-2. 導入した（又は予定の）ソフト・システム選定、方法、ソフト選

ソフトの選定理由は、要件に合致する唯一のツールとする理由が多い。

50

50

51

51

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 50 ＜業者の選定方法＞
回答内容

容は、障害時対応のほか AI 学習など多岐にわたっている。
件数

随意契約

11

プロポーザル

3

入札

1

計

15

1.
1.1
1.2

表 53 ＜研修の有無＞
回答内容

件数

研修無し

9

研修有り

6

計

15

業者の選定方法は、随意契約が多い。

3.
3.1
3.2
3.3

4.

回答内容

件数

4.1
4.2
4.3
4.4

5.

件数

操作研修

4

運用保守有り14

提案内容の選定中

1

運用保守無し1仕様の検討中

1

計

15

計

6

表 52 ＜運用保守の内容＞
回答内容

2.1
2.2
2.3

表 54 ＜研修の内容＞

表 51 ＜運用保守の有無＞
回答内容

2.

5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.

研修の有無と内容については、研修無しの方が多かった。
件数

障害時対応

6

AI 学習

3

サーバ保守、パッケージ保守

3

FAQ 更新1

保守全般

1

問い合わせ対応

1

情報資産のバックアップ

1

バージョンアップ対応、言語モデルアップデート

1

統計データ提供、辞書登録

1

誤回答のチューニング

1

偏った学習の監視

1

提案内容選定中

2

計

22

7.1
7.2

表 55 ＜導入経費＞
回答内容

8.
8.1
8.2
8.3

件数

100 万円以下

1

100 万円超 500 万円以下

1

500 万円超 1,000 万円以下

1

1,000 万円超

5

無償

2

未回答

3

計

13

運用保守の有無については、ほとんど運用保守有りであった。運用保守の内

52

52

53

53

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 56 ＜年間運用経費＞
回答内容

件数

1.

Q14-4. 導入効果について

100 万円以下

1

100 万円超 500 万円以下

5500 万円超 1,000 万円以下

0

職員の業務時間の縮減

1,000 万円超

2

無償

1.1
1.2

2.

表 58 ＜導入効果について＞
件数

2.1
2.2
2.3

10

3.

1

区民の利便性の向上
・問い合わせ時間外の対応（サービス向上）

6

3.1
3.2
3.3

未回答

4

計

16

計

13

回答内容

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

導入効果については、職員の業務時間の縮減が多かった。

5.

導入経費は、1,000 万円超とする区が多く、年間運用経費は、100 万円超 500

5.1
5.2
5.3

Q14-5. 課題について

万円以下とする区が多かった。

6.

Q14-3. 個人情報の取り扱い

回答内容

表 57 ＜個人情報の取り扱いについて＞
回答内容

件数

個人情報の取り扱いはない

6

個人情報保護審議会に諮問（予定）1

個人情報保護審議会には諮問しない（予定）

0

その他

2

計

9

個人情報の取り扱いについては、個人情報の取り扱いはないとする回答が多
かった。

54

54

6.1
6.2
6.3

表 59 ＜課題について＞
件数

回答精度の向上（翻訳）・専門用語が多く、翻訳精度が上がらない・適切な翻訳をするためには日本語の表現が難しい

3

学習データの作成の手間と時間
・手書き文字とその正解データを紐づけした学習データの作成（AI-OCR）
・教師データを提供するための全庁的なデータ基盤整備

3

音声認識精度・良質な音声の録音が必要
・録音機器の選定・運用

2

業務主管課へのアプローチ、施行導入による効果の測定等

1

クラウドが標準的・セキュアな環境の維持と個人情報取り扱いレベルの検討

1

導入する分野（区民向けのサービス向上を期待できる分野もしくは職員の負担軽減を期待できるバックオフィス分野）の選定

1

チャットボットの知識の蓄積に全庁的な協力体制が必要

1

特殊又は、複雑な審査条件のシステムへの反映

1

メンテナンス等の運用方法

1

計

14

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

55

55

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

課題については、回答精度の向上など多岐にわたっている。

1.

Q17. AI 導入にあたり補助金・助成金等の申請はしているか

1.1
1.2

Q18. Q17 の設問で、「1. 有」と回答された場合、申請事業名

2.

Q15. AI 導入関連業務について業者に委託している業務

2.1
2.2
2.3

AI 導入にあたり補助金・助成金等の申請している特別区は無い。
表 60 ＜ AI 導入関連業務について業者に委託している業務＞

3.

件数

Q19. AI 導入にあたり、費用対効果の検討はしたか

実証実験と評価2

Q20. Q19 の設問で、「1. している」と回答された場合、費用対効果の内業務選定等コンサルティング

1

業務フローやモデル設定

1

システム導入、システム管理、運用サポート

1

回答内容

チャットボット QA 表の作成補助
QA 表のサーバへの取り込み
サーバへの取り込み後のテスト

1

計

6

AI 導入関連業務について業者に委託している業務は、以上のとおり。

3.1
3.2
3.3

4.

訳を記載

4.1
4.2
4.3
4.4

表 62 ＜費用対効果の検討について＞
回答内容

5.

件数

検討している

3

5.1
5.2
5.3

検討していない

3

6.

計

6

6.1
6.2
6.3

7.

費用対効果の検討については、検討しているとする区と検討していないとす

7.1
7.2

る区が半々であった。

8.

Q16. 導入している AI 関連製品
Q21. AI 導入にあたり、導入ルールやガイドラインの作成はしたか

表 61 ＜導入している AI 関連製品＞
回答内容

8.1
8.2
8.3

Q22. Q21 の設問で、「1. している」と回答した場合、内容を記載
件数

表 63 ＜ルールやガイドラインの作成について＞

チャットボット3

議事録自動作成

2

AI-OCR

1

作成している1

AI マッチング

1

作成していない

5

計

7

計

6

導入している AI 関連商品は、チャットボットがやや多い。

回答内容

件数

導入にあたり、導入ルールやガイドラインの作成している特別区が 1 区あった。専用 PC、ソフト等の利用ルールのマニュアル作成をしていた。

56

56

57

57

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

3.3 調査結果のまとめ

今回実施したアンケート調査の結果は、先述のとおり、RPA を 1 業務でも1.

導入している（実証実験を含む。）区が約 30％（導入済みが 5 区、実証実験中

1.1
1.2

が 2 区）、AI を 1 業務でも導入している（実証実験を含む）区が約 35％（導調査結果を概観すると、以下の傾向がみられた。

2.

入済みが 6 区、実証実験中が 2 区）であった。調査時点の違いなどがあり単

2.1
2.2
2.3

純な比較はできないが、特別区の AI・RPA についての導入状況は、全国の都（1）定量分析

道府県とほぼ同じレベルであり、その他の市町村の中では進んでいるが、政令
図 8 ＜ AI・RPA 導入関心度状況＞

3.
3.1
3.2
3.3

指定都市と比較すると、やや政令指定都市の方が AI・RPA の導入が進んでいると言える。

4.

また、その他の調査項目についても言及しておく。まず、導入分野について

4.1
4.2
4.3
4.4

であるが、RPA は、総務省調査では超過勤務実績の入力業務や通勤手当調査
業務等の組織・職員分野と財政・会計・財務分野のほか、福祉部門や税務部門

5.

での導入が進んでいるという結果であり、今回の特別区の調査結果と同様で

5.1
5.2
5.3

あった。AI は、総務省調査では保育所利用調整への AI 活用などの児童福祉や子育て、健康・医療などの福祉分野での導入が進んでいるという結果であり、

6.

これも今回の特別区の調査結果と同様であった。
次に、活用した AI の機能についてであるが、総務省調査では議事録作成等

6.1
6.2
6.3

の音声認識と住民から問い合わせに対応するチャットボットが多いという結果

7.

であり、今回の特別区の調査結果と同様であった。

7.1
7.2

最後に、経費についてであるが、総務省調査では、AI・RPA の両方とも、

8.

現在は実証実験のため経費ゼロで導入している団体が大半であり、今後本格導

8.1
8.2
8.3

入の段階で、予算額確保が課題となり導入が難しくなる可能性がある、とされAI・RPA を共に導入済み及び導入予定は 6 区、RPA のみ導入済み及び導入ている。これに対し、今回の特別区の調査結果では、区によって状況は異なる

予定は 4 区、AI のみ導入済み及び導入予定は 2 区、AI・RPA 共に実証実験

ものの、AI・RPA の両方とも導入経費は 1,000 万円超で、年間運用経費は 100

中は 2 区、AI・RPA を共に検討中は 9 区であった。特別区において、AI・

万円超 500 万円以下の区が多かった。限られた予算の中で AI・RPA の導入を

RPA の導入に対する関心度は高いと言える。

図るためには、費用対効果などの検討が、今後ますます重要になってくるもの

今回実施したアンケート調査の結果について、総務省が実施した「地方自治と思われる。

体における AI・RPA の実証実験・導入状況等調査」18（令和元（2019）年 5月総務省自治行政局行政経営支援室）の調査結果（以下「総務省調査」という。）と比較してみた。総務省調査では、RPA を 1 業務でも導入している（実証実験を含む。
）団体は、都道府県で約 30％、政令指定都市で約 40％、その他の市区町村で約 3 ％であり、AI を 1 業務でも導入している（実証実験を含む。）
団体は、都道府県で約 36％、政令指定都市で約 60％、その他の市区町村で約4 ％であった。
18 「地方自治体におけるAI・RPA の実証実験・導入状況等調査」令和元（2019）年 5 月総務省自治行政局行政経営支援室。調査は全都道府県・市区町村を対象に平成 30（2018）年 11 月 1 日現在として実施されたもの
https://www.soumu.go.jp/main_content/000624150.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

58

58

59

59

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

表 64 ＜ RPA 導入業務
番号

表 65 ＜ AI 導入業務

業務内容

件数

超過勤務時間管理・出退勤管理

42

研修実績まとめ

23

庶務事務システムでの各種業務

ごみ関係、戸籍関係

4

2

自動会話

3

1

3

庁内向けヘルプデスク

2

財務会計

3

4

英語・日本語による案内

1

5

支出命令業務2

6

公会計データ作成

1

7

契約事務

4

会計・契約

番号
1

7

分類

1.

件数

人事・庶務

小計

8 業務の内容＞
業務内容

1

分類

18 業務の内容＞

チャットボット2.

マッチング

保育施設入園希望者割り振り

2

2

6

音声認識

議事録作成支援業務

2

2

1

7

音声認識

外国語翻訳

1

1

電子申請の申請ダウンロード

2

8

文字認識

AI-OCR

1

1

9

発行申請

1

計

16

16

10

手書き文書 OCR 電子化

111

データとシステム連携

1

入園事務

2

13

認証保育所運営費支出

1

14

児童手当

1

住民税システムの処理

1

個人住民税の賦課業務

1

8

12

15

窓口後方

子育て

税

16

5

2.1
2.2
2.3

10

5

7

1.1
1.2

小計

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.

AI については、チャットボットの導入が多い。

6.1
6.2
6.3

7.

4

7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

2

17

文書管理

文書管理システム入力・起案作成

1

1

18

介護

介護保険

1

1

計

27

27

RPA については、人事・庶務、会計・契約分野への導入が多い。

60

60

61

61

大田区・葛飾区

三校（2）定性分析
表 66 ＜ AI・RPA についてのまとめ＞
項目

主な導入業務RPA・職員の勤怠管理
・電子申請受付・研修実績のまとめ
・保育園等入園事務
・会計事務⇒住民の個人情報をあまり扱わず、
かつ、処理量が多く正確性の必要な業務に導入する傾向

・全庁への展開方法
（導入分野、対象業務の選定）
・運用ルールの策定
・人材育成
・AI-OCR 技術との連携

・チャットボット
・議事録の作成
・保育施設入園者の割り振り
・外国語の翻訳・申請書等手書き文字のCSV データ化（AI-OCR）「音声認識」「文字⇒ AI 機能のうち、認識」「言語解析・意図予測」「マッチング」機能を用いて、事務の効率化、事務負担の軽減が可能な業務に導入する傾向・全庁への展開方法
（導入分野、対象業務の選定）
・全庁的なデータ基盤整備
・セキュアな環境の維持
・AI 技術の精度向上
・機械学習による AI 知識の蓄積
・メンテナンス等の運用方法

AI

主な課題

第4章
先行事例の調査

各課題に対するポイントについては、以下のとおりと考える。
・AI・RPA 共に導入に際しては、全庁的な導入、展開を視野に入れた体制の整備が大きな課題といえる。
・導入ルールの策定や導入対象分野の選定等、技術的な問題より組織としていかに技術と向き合うか、その方針の明確化が喫緊の課題となる。
・技術的な課題として、RPA に関しては OCR 技術との連携、AI に関しては機械学習や周辺機器の改善による精度の向上が挙げられる。

62

62

63

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.

先行事例の調査

月に実施した。

1.

ヒアリング調査は、令和元（2019）年 8 月 ～ 9 月に実施した。

1.1
1.2.

2.

（5）調査内容
要旨⃝先 行事例調査では、ウェブ調査や文献調査により、RPA については国内 119 自治体の 343 事例、AI については国内 141 自治体の

2.1
2.2
2.3

ウェブ調査及び文献調査については、AI・RPA 等の先端技術を活用した業
務効率化事例に関する国内外の政府・自治体及び民間企業の公表資料を調査し

3.
3.1
3.2
3.3

た。調査した先行事例については一覧表化し、事例の分類、体系化、ヒアリン
グ先の検討、特別区業務への適用可能性の検討等に活用した。

4.

174 事例と国外自治体及び国内外民間企業の 141 事例を収集した。

4.1
4.2
4.3
4.4

また、その他スマートシティ等についても国内外自治体の 55 事例を収集した。

5.

⃝こ の中から、特別区が AI・RPA を活用した業務効率化を検討する

5.1
5.2
5.3

場合に参考となる事例を抽出し、11 事例のヒアリングを実施した。
⃝ AI・RPA は実証実験段階のものが多く、本番導入はこれからの段

6.

階である。

6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

4.1 調査概要

8.
8.1
8.2
8.3

調査概要は、以下のとおり。
（1）調査目的
AI・RPA 等の先端技術を活用している先進自治体や民間企業等の先行事例を調査し、特別区が AI・RPA を活用した業務効率化の可能性を検討するうえで、参考となる先行事例を抽出することを目的とした。
（2）調査対象
国内外の政府・自治体及び民間企業（3）調査方法
上記の調査目的のためウェブ調査、文献調査及びヒアリング調査を実施した。
（4）調査期間
ウェブ調査及び文献調査は、平成 31（2019）年 4 月 ～ 令和元（2019）年 7

64

64

65

65

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～ヒアリング調査については、先行事例の中から、ヒアリング先をリストアップし、研究会メンバーが、先行事例等について、導入目的、導入状況、導入

1.

4.2 調査結果（自治体）

1.1
1.2.

（推進）体制、導入コスト、導入効果、導入後の課題、今後の展開等現場の生4.2.1 神奈川県横浜市の声を聴取した。
表 67 ＜調査方法と調査対象＞
方法
ウェブ調査

文献調査

ヒアリング調査

調査対象
・国（内閣府、総務省、経済産業省等）のホームページに掲載された政策内容、関連する審議会、調査会、研究会等の公表資料
・都道府県のホームページに掲載された公表資料
・地方自治体のホームページに公表された、AI・RPA 等の先端技術を活用した実証実験報告書及び導入結果等の報告書
・国外の自治体等及び民間企業のホームページに掲載された公表資料
・国や自治体等が発行した統計資料、報告書等
・展示会等で配付された事業者のパンフレット
・関連する書籍、新聞、雑誌等に掲載された資料
・ウェブ調査及び文献調査により選定した候補先の中から選定しヒアリングを実施

人口

3,749,085 人（平成 30（2018）年度末、住民基本台帳人口）

面積435.43k㎡（平成 30（2018）年 3 月 23 日現在、横浜市計測数値）

一般会計当初予算の 55 事例を収集した。
上記の中から、特別区が AI・RPA を活用した業務効率化の可能性を検討するために、ヒアリング先を以下のとおりとした。
国内自治体 : 7 自治体（神奈川県横浜市、神奈川県藤沢市、茨城県水戸市、
東京都東大和市、熊本県宇城市、福岡県福岡市、福岡県北九州市）
国内民間企業 : 4 社（東京エレクトロン株式会社、Institution for a Global
Society 株式会社、富士通株式会社、日本電気株式会社）

66

3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

1,761,506 百万円（令和元（2019）年度（平成 31 年度））

5.

②現状と課題

5.1
5.2
5.3

公表資料に見る自治体の現状と課題
公表資料「横浜市中期 4 か年計画 2018 ～ 2021」19

現状と課題

横浜市の人口は、令和元（2019）年戦後初めて人口減少に転じ、「今後限られた行政資源の中で行政需要に対応するためには、ICT を活用した市
民の利便性の向上や業務の効率化が必要である」とされている。行政運営に関する取組は以下のとおり。
・時代背景を踏まえた行政運営の不断の見直し
・データ及び ICT を活用した行政運営の推進
・働き方改革と市の将来を支える職員の確保・育成
・民間との連携強化による「共創」の推進
・市民の視点に立った行政サービスの提供と地域との協働

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

③業務効率化事例

141 事例を収集した。
また、スマートシティ等その他の分野についても国内自治体及び国外自治体

3.

①自治体の概要

ウェブ調査及び文献調査により、RPAについては国内119自治体の343事例、
AI については国内 141 自治体の 174 事例と国外自治体及び国内外民間企業の

2.1
2.2
2.3

（1）ウェブ・文献調査結果（6）ヒアリング実施先の選定

662.

業務効率化事例テーマ①「RPA の有効性検証に関する共同実証実験」②「『内部管理業務等の事務の効率化』における ICT 活用（RPA）」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

実証実験・本番導入①「RPA の有効性検証に関する共同実験報告書 」20②「『 内部管理業務等の事務の効率化』における ICT 活用（RPA）に関する調査研究報告書 」21

内容については、次ページ（ 2 ）ヒアリング調査結果を参照
19 横 浜市中期 4 か年計画 2018 ～ 2021 https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/seisaku/hoshin/4kanen/
2018-2021/chuki2018-.files/plan-total.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
20 RPA の有効性検証に関する共同実験報告書 https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/gyosei-kansa/
shigoto/ict/rpa.files/0002_20190322.pdf、最終アクセス令和元（2019）年12月24日。報告書では、地域活動・サービスの画像ファイル取得業務（健康福祉局地域包括ケア推進課）や給付月報作成に係る転記業務（福祉保健局保険年金課）などの RPA 試験導入結果が紹介されている。
21 『内部管理業務等の事務の効率化』における

ICT 活用（RPA）に関する調査研究報告書 https://www.city.
yokohama.lg.jp/city-info/gyosei-kansa/shigoto/ict/rpa_naibukanri.html、最終アクセス令和元（2019）年
12 月 24 日

67

67

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～（2）ヒアリング調査結果
項

目

実施日

背景 ･ 導入目的＜平成 30（2018）年度 :RPA 実証実験実施＞①「RPA の有効性検証に関する共同実証実験」
・平成 30（2018）年度に RPA 有効性検証に関する共同実証実験を実施
実証実験事業者：日本電信電話株式会社、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ、株式会社クニエ
適用業務 : 庁内募集による 7 業務
市職員がシナリオ作成、技術者は支援②「「内部管理業務等の事務の効率化」における ICT 活用（RPA）」
・平成 30（2018）年度に開発型 RPA ツールによる庶務事務の業務集約について、実
証実験を実施実証実験事業者 : 株式会社イーセクター
適用業務 : 旅費精算事務（経路検索等）、物品購入事務
事業者がシナリオ作成、導入においては BPR を実施

・本番導入は今後であり、コストは見えていない。

導入効果

・本番導入は今後であり、効果は見えていない。

参考となるポイント

1.
1.1
1.2.

（1）ウェブ・文献調査結果

・職員のスキルが必要。ある程度の IT スキルがないと RPA 導入は難しい。特に設定型
RPA の展開には専門部隊がないと難しい。
・RPA 以外のツールでも自動化が可能。RPA でなくても、スケジューラー、Java スク
リプト、マクロ等で自動化できる業務がある。
・紙媒体が多いことが RPA 導入の障壁となっている。正読率の問題から、現状 AI-OCR
を業務に適用することは難しい。対応策としては、正しいマスターデータとのマッチ
ングなど、RPA と AI-OCR との組み合わせなどを検討する必要がある。
・RPA がブラックボックス化しないために、ドキュメントのルール化が必要
・実証実験イコール導入とはせず、入札による業者選定
・費用対効果により本番導入を検討
・庶務事務業務集約の試行で、一部本番業務に RPA 試験運用を実施予定
・RPA 導入にあたっては、ガイドラインで統制をかけていく必要があるため、ガイドラ
インを作成する予定
・RPA について、職員のシナリオ作成にはスキルが必要である点、費用対効果やガイドライン検討が必要である点
・庶務事務の集約方針
・AI-OCR の導入では正読率を高める工夫が必要である点

横浜市・日本電信電話株式会社・株式会社エヌ ･ ティ ･ テイ ･ データ・株式会社クニエ「RPA の有効性検証に関する共同実験報告書」https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/gyosei-kansa/
shigoto/ict/rpa.files/0002_20190322.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

2.

①自治体の概要
人口423,894 人（平成 27（2015）年度国勢調査）

面積69.56 k㎡（平成 29（2017）年度財政状況資料集）

一般会計当初予算

2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

149,022 百万円（令和元（2019）年度（平成 31 年度））

4.

②現状と課題

4.1
4.2
4.3
4.4

公表資料に見る自治体の現状と課題
公表資料

現状と課題

・現在の導入（推進）体制は 2 人体制で行っているが、原則は導入支援の立場
・新庁舎移転に向け、令和元（2019）年 12 月から一部本番環境を使った試験運用実施
・令和元（2019）年度にガイドラインを制定予定

導入コスト

今後の展開

68

令和元（2019）年 8 月 2 日＜背景＞
・平成 29（2017）年、全国自治体初の「横浜市官民データ活用基本条例」を制定
・平成 30（2018）年、横浜市立大学、日本電信電話株式会社と「官民データ活用による超スマート社会の実現に関する包括連携協定」を締結
・新庁舎への移転計画（令和 2 （2020）年予定）に基づき、庶務事務等の業務集約を検討＜目的＞
市職員の「働き方改革」に向け、定型作業の自動化を実現する仕組みとして、RPA を
庁内業務で試行し、市職員による利活用の実現可能性、課題、効果等を検証・整理することを目的とする 22。

導入後の課題神奈川県藤沢市容

横浜市総務局行政・情報マネジメント課

導入（推進）体制

68

内ヒアリング先

導入状況

22

4.2.2

「藤沢市市政運営の総合指針 2020」23「藤沢市行財政改革 2020」24「藤沢市 IT 推進指針（改訂版）」25

5.
5.1
5.2
5.3

藤沢市の人口は、令和 12（2030）年に約 43 万人でピークを迎え、その後ゆるやかに減少に転じる見込み「藤沢市行財政改革 2020」において、藤沢市の将来課題として、少子化の進展、超高齢化の進展、公共施設の老朽化、厳しさを増していく財政見
通しの 4 点が挙げられている。これらの課題を踏まえ、持続的な市政運営に資することを目的として、今後取り組む行財政改革の方針について、
以下の 4 つの改革の柱を定めている。
・「行政改革」
・「財政改革」
・「職員の意識改革」
・「市民サービスの質的改革」
また、「藤沢市 IT 推進指針（改訂版）」（平成 29（2017）年 4 月）において、「行政サービスの質的向上や効率化を図ることはもとより、まちの魅力の創造や市民の暮らしの質的向上のために、IT を目的に応じて効果的に利活用していくことが必要」とされている。

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

③業務効率化事例
業務効率化事例テーマ「ビッグデータ関連研究事業」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

実証実験・本番導入

平成 28（2016）年度第 3 回藤沢市地域 IT 推進会議での公表事例 26

内容については、次ページ（ 2 ）ヒアリング調査結果を参照
23 藤
 沢市市政運営の総合指針 2020 http://www.city.fujisawa.kanagawa.jp/kikaku/shise/kekaku/sesaku/
shishin2020.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
24 藤
 沢市行財政改革 2020 https://www.city.fujisawa.kanagawa.jp/gyozaisei/shise/kekaku/kaikaku/
gyouzaiseikaikaku2020kihonhousin.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
25 藤沢市 IT 推進指針（改訂版）http://www.city.fujisawa.kanagawa.jp/joho006/documents/itshishin2017.
pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
26 平成 28（2016）年度第 3 回藤沢市地域 IT 推進会議での公表事例 https://www.city.fujisawa.kanagawa.jp/
joho006/shise/kekaku/kakushu/documents/3kaigisiryou.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

69

69

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.2.3 茨城県水戸市（2）ヒアリング調査結果
項

目

実施日

70

令和元（2019）年 8 月 14 日
藤沢市総務部 IT 推進課

背景 ･ 導入目的＜背景＞
・平成 13（2001）年度に藤沢市地域 IT 推進会議が設置され、藤沢市は、データ利活用
等地域 IoT 推進などの様々な取組を実施
・平成 21（2009）年に慶應義塾大学と連携等協力協定書締結
・平成29（2017）年 3 月、慶應義塾大学との連携により湘南IoT推進ラボ（藤沢市、茅ヶ崎市、寒川町）が「地方版 IoT 推進ラボ」（経済産業省）に選定された 27。
＜目的＞
・藤沢市は、慶應義塾大学や藤沢市資源循環協同組合と連携し、データ利活用による地域 IoT 推進を目的とした取組を検討
具体的には、ごみ収集業務で、落書きや不法投棄等の管理・発信ツールとして「みなレポ」アプリの開発や、情報収集の方法としてごみ収集車へのセンサの設置を行い、データ利活用に関する実証実験を開始＜平成 28（2016）年度 :AI 及びデータ利活用の実証実験＞
・ごみ収集車の車体上部に環境センサを設置し、車体前部と後部に設置済のドライブレ
コーダーを活用・三つの実証実験を実施
①家庭ごみ排出量推定
②センサボックスによる環境情報測定
③道路ダメージの推定・
「みなレポ」アプリの活用
職員が、業務中に発見した落書きやごみの不法投棄、ごみの取り忘れなどをスマホで撮影し、写真やコメントとともに共有できるアプリを開発（1）ウェブ・文献調査結果

2.

①自治体の概要
人口270,783 人（平成 27（2015）年度国勢調査）

面積217.32 k㎡（平成 29（2017）年度財政状況資料集）

一般会計当初予算

公表資料「水戸市人口ビジョン、水戸市まち・ひと・しごと創生総合戦略」28「水戸市行財政改革プラン 2016」29

現状と課題「水戸市人口ビジョン、水戸市まち・ひと・しごと創生総合戦略」によれば、水戸市の人口は、平成 27（2015）年をピークに減少を続けている。
また、「水戸市行財政改革プラン 2016」によれば、複雑・多様化する市民ニーズに応え、行政サービスの質を向上させるためには、安定した行財
政基盤を構築すること、限られた資源の有効活用を図ること、そしてそれらを担う人材を育成することが必要とされている。

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.

③業務効率化事例

7.1
7.2

結果報告書等資料

導入効果

・
「みなレポ」の活用により、従来の日報方式から、タブレットやスマホを使ってその場で報告できるようになり、 1 日あたり約 2 時間の業務効率化が達成された。
・藤沢市資源循環協同組合からは、業務効率化したとの評価を得ている。

内容については、次ページ（ 2 ）ヒアリング調査結果を参照

・実証事業で収集したデータのオープンデータ化、ビジネス化の促進を展望
・「みなレポ」アプリを、効率的なごみ収集や道路点検に活用

4.1
4.2
4.3
4.4

公表資料に見る自治体の現状と課題

・国の補助金をベースとして、慶應義塾大学が事務局となっている事業。藤沢市は、実証実験の場を提供している位置づけで、費用負担は無い。

今後の展開

3.1
3.2
3.3

4.

導入コスト

導入後の課題3.

②現状と課題導入（推進）体制

・個人情報保護の問題（歩行者の画像データ）
・AI の証跡、データの正しさを担保する方法
・AI が解析に必要なデータ数の不足（解析には 2 万件以上必要）
・通信費（ごみ収集車 70 台分の通信費）

2.1
2.2
2.3

127,919 百万円（令和元（2019）年度（平成 31 年度））

・平成 28（2016）年、慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス環境情報学部と連携し、慶應義塾大学を事務局として「地域 IoT と情報力研究コンソーシアム」が発足
・コンソーシアムの幹事会員は、藤沢市、藤沢市資源循環協同組合、インターネット
ITS 協議会、賛助会員となっている自治体は、茅ヶ崎市、相模原市、横須賀市、鎌倉市、大磯町、寒川町、民間企業は、11 社（平成 31（2019）年 3 月末時点）

参考となるポイント

70

1.1
1.2.

容

ヒアリング先

導入状況

27

内

1.

業務効率化事例

8.

テーマ「AI・データ活用による事務効率化・行政経営の高度化に向けた取組」

分類

AI・RPA・その他

8.1
8.2
8.3

30

実証実験・本番導入

日本電気株式会社ニュースリリース（平成 28（2016）年 10 月 16 日）

・産学官の連携とコンソーシアムの構築
・歩行者の画像データに関する個人情報保護の問題
・AI 解析には、 2 万件以上の学習データが必要なこと
・AI の証跡について、データの正しさを担保する方法が必要

 ttps://www.kanto.meti.go.jp/seisaku/iot_robot/data/201703iotlab.pdf、 最 終 ア ク セ ス 令 和 元（2019） 年h12 月 24 日

28 水
 戸市人口ビジョン、水戸市まち・ひと・しごと創生総合戦略、https://www.city.mito.lg.jp/001486/
matihitoshigoto/p016219_d/fil/sougousenryaku1.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
29 水戸市行財政改革プラン 2016、https://www.city.mito.lg.jp/000271/000273/000281/000483/p016350.html、
最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
30 AI・データ活用による事務効率化・行政経営の高度化に向けた取組み https://jpn.nec.com/
press/201810/20181016_01.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

71

71

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.2.4 東京都東大和市（2）ヒアリング調査結果
項

目

実施日

内
令和元（2019）年 8 月 27 日
水戸市市長公室情報政策課

背景 ･ 導入目的＜背景＞
・財務システムの移行案件を契機として、日本電気株式会社との協業開始
・日本電気株式会社から AI「NEC the WISE」を使った複数の提案
水戸市の課題と、日本電気株式会社のソリューションのタイミングがマッチ・平成 30（2018）年 11 月に新庁舎が完成。それまで分散していたセクションがまとまり、各課の連携が強まっている。
＜目的＞
・令和 2 （2020）年に施行される改正地方自治法において、内部統制に関する体制整
備や監査制度の充実強化など、新制度への対応と職員作業の縮減が目的

導入（推進）体制＜平成 30（2018）年度 :AI の実証実験＞
・AI を活用した三つの実証実験を実施
①予算の見える化
事業別の次年度予算の最適値の推計など
②内部統制
相対比分析から異常値の抽出など
③事務の効率化
伝票件名から予算科目のマッチング等など
・AI エンジンは LGWAN-ASP 環境にサーバを構築
・導入した NEC 財務会計システムは LGWAN クラウドサービス
水戸市の方針は、カスタマイズを行わず、ソフトウェアに合わせて業務を変革する方針・情報政策課と行政改革課で RPA も検討中。WinActor と UiPath を試行
・AI-OCR については試行未済。紙を無くすことが大事との認識
・本格展開は、今後検討
・水戸市は、内部統制について日本大学との連携も行っている。

（1）ウェブ・文献調査結果

2.

①自治体の概要
人口85,157 人（平成 27（2015）年度国勢調査）

面積13.42 k㎡（平成 29（2017）年度財政状況資料集）

一般会計当初予算

2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

31,011 百万円（令和元（2019）年度（平成 31 年度））

4.

②現状と課題

4.1
4.2
4.3
4.4

公表資料に見る自治体の現状と課題
公表資料「日本の地域別将来推計人口」（平成 30（2018）年推計）31「東大和市 5 次行政改革大綱」32

現状と課題

国立社会保障・人口問題研究所の男女・年齢（ 5 歳）階級別データ「日本の地域別将来推計人口」（平成 30（2018）年推計）では、東大和市の人口は、令和 7 （2025）年をピークに減少に転じると推計されている。
東大和市では、「東大和市 5 次行政改革大綱 」を作成しており、行政改
革の改革課題として、下記の 4 点を挙げている。
・市民本位の行政サービスの推進
・市民参加・協働推進のための環境整備
・効果的・効率的な組織の整備と人材育成
・持続可能な自治体経営のための行財政運営
持続可能な自治体経営のための行財政運営では、民間活力導入の推進や歳入の確保などの具体的課題が挙げられている。

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.

・情報政策課と関係部署を中心に連携して進めている。

導入コスト

・実証段階につき無償

導入効果

・ベンダー、SE との連携が強化され、AI を活用した業務改革など様々な提案を受けることが可能

導入後の課題・AI だけが解決策ではなく、BPR、業務フロー見直しが必要
・AI の精度向上が必要
・AI の信頼性について、AI の予測と人間の経験のベストミックスを図る必要がある。
・職員教育が必要。業務効率化には職員のモチベーション向上が大切であり、職員の課
題発見能力を養成したい。完全に AI のみの事務執行は難しい。

今後の展開

・予算予測の各課検証
・事務効率化機能の各課検証
・内部統制強化・先進 ICT、AI 検討等勉強会の開催参考となるポイント

1.1
1.2.

容

ヒアリング先

導入状況

1.

8.1
8.2
8.3

③業務効率化事例
業務効率化事例テーマ「東大和市納税管理及び徴収補助等業務委託 」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

実証実験・本番導入「東大和市納税管理及び徴収補助等業務委託」33

内容については、次ページ（ 2 ）ヒアリング調査結果を参照

・AI の精度向上が必要
・AI の信頼性の担保が必要
・職員教育が必要

31 「日本の地域別将来推計人口」
（平成 30（2018）年推計）http://www.ipss.go.jp/pp-shicyoson/j/
shicyoson18/3kekka/Municipalities.asp、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
32 「東大和市

5 次行政改革大綱 」https://www.city.higashiyamato.lg.jp/index.cfm/36,74566,374,632,html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
33 「東大和市納税管理及び徴収補助等業務委託」https://www.city.higashiyamato.lg.jp/index.cfm/
31,94072,326,html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

72

72

73

73

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.2.5 熊本県宇城市（2）ヒアリング調査結果
項

目

実施日

内
令和元（2019）年 8 月 29 日
東大和市市民部納税課

背景 ･ 導入目的＜背景＞①収納率の向上が行政課題
・東大和市市税収納率ランキング :24 位 / 多摩 26 市・滞納繰越調定額 : 平成 30（2018）年度 329 百万円減少したが規模は大きい。
・滞納業務について、限られた人員で現年度分と高額滞納分の両方をこなすには負担大②民間活力の導入
・エース級のベテラン職員負担増
・会計年度任用職員への移行による財政負担増加の回避
・伊勢原市の税務業務 BPO 事例を視察
納税管理業務を含めて外部委託するのは、当市が初めて。
＜目的＞
・市税収納率の向上、市税等滞納の解消及び税収の安定確保

導入（推進）体制＜平成 30（2018）年度 :RPA の本番導入＞
・平成 30（2018）年 12 月公募プロポーザルにより株式会社アイティフォーに委託・委託期間は平成 31（2019）年 2 月～令和 6 （2024）年 3 月（ 5 年 2 ヶ月）
・基幹系滞納整理システムと今回導入した電話催告システムを繋ぐ RPA を導入。電話で納税勧奨し、電話催告システムに記録した内容を、リアルタイムで RPA により滞納整理システムへ入力
・RPA ツール :NICE、現在 1 ライセンス、最終は 6 ライセンス予定
・管理チーム（証明発行及び収納業務含む）の新設（派遣スタッフ 8 名）
・滞納整理チームの増強（現職員 9 名＋新派遣スタッフ 10 名）・コールセンターの設置（新スタッフ ４ 名、従来土曜開庁時午前中のみの電話⇒平日
9 時～ 17 時架電）
・徴税吏員の割振変更（地区割⇒ランク制、高額班、滞納繰越班、現年班）

導入コスト

327 百万円（ 5 年 2 ヶ月）

導入効果

・収納率向上、毎年 0.3％（ 5 年で 1.5％）アップ
・税収増加（収納率は 98 ～ 99％後半を見込む）
・BPO による事務プロセスの合理化・・・還付作業を BPO とした。
・滞納整理体制強化
・RPA による納税管理業務の自動化及び事務ミスの削減
・属人化の脱却、業務の安定化

導入後の課題・不納欠損処理の推進
・持続可能な行政運営の実現

今後の展開

・滞納整理システムに蓄積したビッグデータによる AI 活用
具体的には本人とコンタクトがとれる時間帯の解析等参考となるポイント

1.1
1.2.

容

ヒアリング先導入状況

1.

（1）ウェブ・文献調査結果

2.

①自治体の概要

2.1
2.2
2.3

人口

59,756 人（平成 27（2015）年度国勢調査）

面積188.61k㎡（平成 29（2017）年度財政状況資料集）

一般会計当初予算

35,146 百万円（令和元（2019）年度（平成 31 年度））

3.
3.1
3.2
3.3

4.

②現状及び課題

4.1
4.2
4.3
4.4

公表資料に見る自治体の現状と課題
公表資料「宇城市人口ビジョン」及び「宇城市まち・ひと・しごと創生総合戦略」34

現状と課題

平成 29（2017）年に策定された「宇城市人口ビジョン」及び「宇城市
まち・ひと・しごと創生総合戦略」では、宇城市の人口は、昭和 25（1950）年の 76,279 人をピークに人口減少が続いていることが指摘されている。また、人件費抑制による職員不足と、災害復興業務によるマンパ
ワー不足問題を解決することが最大の課題としている。

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

③業務効率化事例
業務効率化事例テーマ「RPA 等を活用した窓口業務改革」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

7.
7.1
7.2

8.

実証実験・本番導入

8.1
8.2
8.3

平成 30（2018）年 2 月、「RPA 等を活用した窓口業務改革に係る調査分
析等支援業務報告書」35

表 68 ＜平成 30（2018）年度の RPA 導入対象事務＞

約1,700時間の削減効果

・BPO × RPA の事例

内容については、次ページ（ 2 ）ヒアリング調査結果を参照
34 「宇城市人口ビジョン」及び「宇城市まち・ひと・しごと創生総合戦略」

https://www.city.uki.kumamoto.
jp/q/aview/182/10038.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
35 平成 30（2018）年 2 月、
「RPA 等を活用した窓口業務改革に係る調査分析等支援業務報告書」http://www.
soumu.go.jp/main_content/000540332.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

74

74

75

75

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.2.6 福岡県福岡市（2）ヒアリング調査結果
項

目

実施日

76

令和元（2019）年 8 月 30 日
宇城市総務部市長政策室

背景 ･ 導入目的＜背景＞
・平成 17（2005）年、 5 町合併で新設・将来推移人口は、2040 年に約 4.6 万人（人口増減率▲ 22.8％）
・住民ニーズは多様化する一方で、税収は減少
・職員数も人件費の抑制で減少：合併時 670 人⇒平成 31（2019）年 4 月 498 人
・平成 28（2016）年、熊本地震が発生、通常業務に加え災害復興業務で、マンパワー不足の問題が顕著化
・平成 28（2016）年 10 月から業務改革（ワンストップ窓口、アウトソーシング、
BPR など）を実施し、職員の負担軽減を目指す中で、RPA の活用にたどり着く。
・平成 29（2017）年度の総務省業務改革プロジェクト採択＜目的＞
・マンパワー不足問題を解決する目的で、RPA 導入検討
＜平成 29（2017）年度 :RPA の実証実験＞
・棚卸し対象業務の抽出を全部局に依頼し、棚卸業務一覧及び棚卸シートを作成（職員）・フロー分類表を作成（支援者）
・効率化可能時間を分析し、導入効果が見込める業務分野を抽出・RPA ツールを比較し、職員の負担を増やさない、業務環境の適応性の観点から開発型のソフトウェアを選定し、導入は外部委託とした。
・ふるさと納税業務にて実証実験＜平成 30（2018）年度 :RPA の本番導入＞
・公募型プロポーザルによりソフトウェアを選定し直す。
・職員給与、ふるさと納税、会計、後期高齢、水道、住民異動の 6 分野の作業を自動化
・成功及び失敗事例の精査＜その他の取組＞
・平成 30（2018）年度「宇城市地域 IoT 実装計画」策定 総務省支援事業を採用
・令和元（2019）年度 ｢革新的ビッグデータ処理技術導入推進事業｣（総務省補助）⇒
導入候補業務 7 業務（時間外申請確認入力事務、非常勤職員支給事務、就学援助扶助
事業に係る事務、保育所入所業務、生活保護申請受付業務、預貯金調査事務、国税還付金照合事務）

導入（推進）体制

・平成 29（2017）年度は、新規プロジェクトチーム設置（役職問わず意欲のある 20 名）
・民間企業、地元銀行の株式会社肥後銀行及び公益財団法人地方経済総合研究所の支援

導入コスト

・平成 30（2018）年 2 月「RPA 等を活用した窓口業務改革に係る調査分析等支援業務報告書」における試算
・RPA 導入費用 :2,345 万円（ 5 年間）

導入効果

・RPA 導入効果（見込）：5,965 万円（ 5 年間）、削減時間（見込）：ふるさと納税寄附情報取込事務 349 時間、住民異動届入力事務 865 時間等
・費用対効果算定額は 3,620 万円
・余剰時間は人間にしかできない相談業務等、別業務にシフト

導入後の課題・担当者と委託業者の認識のギャップが、外部委託の場合の課題
・費用対効果、複数業務に一括して RPA を導入する工夫が必要
・紙書類を減らし、電子化すること・職員の意識・行動を変革すること・コスト抑制のため端末への実装ではなく、RPA 専用端末を用意

今後の展開

・最先端技術（RPA、AI 等）を駆使した行政サービスの提供
・適用業務の拡大参考となるポイント

1.1
1.2.

容

ヒアリング先

導入状況

76

内

1.

・RPA については、費用対効果の視点及び工夫が必要
・職員の意識・行動を変革することが必要（1）ウェブ・文献調査結果

2.

①自治体の概要
人口1,538,681 人（平成 27（2015）年度国勢調査）

面積343.39k㎡（平成 29（2017）年度財政状況資料集）

一般会計当初予算

2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

866,640 百万円（令和元（2019）年度（平成 31 年度））

4.

②現状と課題

4.1
4.2
4.3
4.4

公表資料に見る自治体の現状と課題
公表資料

福岡市「行政運営プラン」（平成 29（2017）年 6 月）36

現状と課題

国立社会保障・人口問題研究所の男女・年齢（ 5 歳）階級別データ「日本の地域別将来推計人口」（平成 30（2018）年推計）では、福岡市の人
口は、令和 17（2035）年をピークに緩やかに減少する。
福岡市「行政運営プラン 」（平成 29（2017）年 6 月）の「行政運営の現状・課題」において、「効率的な行政運営のため、ICT の活用等による業務の効率化や最適な組織体制の構築が必要」とされている。

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

③業務効率化事例

7.
7.1
7.2

業務効率化事例テーマ「福岡市実証実験フルサポート事業『AI を活用したケアマネジャー支援の実証実験』」37「AI チャットボットを活用した粗大ごみ収集受付実証実験」38「福岡市実証実験フルサポート事業『AI 引っ越し・証明案内サービス実証
実験』」39「国民健康保険レセプト点検自動化実証実験」40「「RPA を活用した事務効率化」に係る実証実験」41

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

8.
8.1
8.2
8.3

実証実験・本番導入

福岡市ホームページに掲載された各ニュースリリース

36 福 岡市「行政運営プラン」平成 29（2017）年 6 月 https://www.city.fukuoka.lg.jp/soki/manage/
shisei/00002.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
37 福岡市ホームページ令和元（2019）年 11 月 13 日 https://www.city.fukuoka.lg.jp/soki/kikaku/mirai/
fullsupport_welmo_tokusetsu.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
38 福岡市ホームページ平成 30（2018）年 9 月 19 日 http://www.city.fukuoka.lg.jp/data/open/cnt/3/65016/1/
aichatbotwokatsuyoushitasodaigomisyusyuuketsuke.pdf?20181004203607、最終アクセス令和元（2019）年
12 月 24 日
39 福岡市ホームページ平成 31（2019）年 3 月 6 日 http://www.city.fukuoka.lg.jp/data/open/cnt/3/67609/1/
kaiken_AIhikkosisyoumeisetumeikai-haihusiryou.pdf?20190326221303、最終アクセス令和元（2019）年 12
月 24 日40 福岡市ホームページ平成 30（2018）年 10 月 4 日 http://www.city.fukuoka.lg.jp/data/open/cnt/3/65357/1/
kokuminkenkouhoken_reseputotenkenjidoukajikken.pdf?20181004142749、最終アクセス令和元（2019）年
12 月 24 日
41 福岡市ホームページ平成 30（2018）年 9 月 18 日 http://www.city.fukuoka.lg.jp/data/open/cnt/3/65016/1/
rpa_seikahappyoukaiip.pdf?20181004203607、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

77

77

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～（2）ヒアリング調査結果
実施日ヒアリング先背景＜福岡市実証実験フルサポート事業「AI 引っ越し ･ 証明案内実証実験」＞

令和元（2019）年 9 月 2 日

項

福岡市総務企画局企画調整部企画課、ICT 戦略室 ICT 戦略課
・平成 30（2018）年 5 月に、公民連携ワンストップ窓口「mirai@」（ミライアット）を企画調整部内に設置し、AI や IoT などの先端技術等を活用した民間提案等を受け付け、支援することで、社会課題の解決等の促進に取り組んでいる。
・「mirai@」は、行政サービスの改善に繋がる提案等を受け付ける「公民共働事業」と、社会課題の解決等に繋がる民間の実証実験プロジェクトの募集・支援を行う「実証実験フルサポート事業」の二つの事業により構成され、公民連携のハブとして、市関係
部局、関係機関等との調整・橋渡しを行っている。

＜ AI を活用したケアマネジャー支援の実証実験＞
項

目

概要

内

容

・ケアプラン作成支援 AI「ケアプランアシスタント（CPA）」β版を研究開発し、福岡市内のケアマネジャーの体験会を全国で初めて開催。CPAの操作性や有用性を検証し、専門知識を補完した AI によるケアプラン作成補助が、介護現場の負担減と利用者本位の介護の実現につながることを検証

実施主体

・株式会社ウェルモ（代表取締役 CEO 鹿野 佑介、本店所在地：福岡市博多区博多駅東
1 -17- 1 4 F）
※福岡市実証実験フルサポート事業平成 30（2018）年度第 1 期採択事業者

コスト・市費負担なし

検証結果① 画面の操作が直感的に分かった② プラン根拠が説明しやすくなりそう③ CPA で相談援助の質が上がりそう④ ケアプランの作成時間が減りそう

参考となるポイント

97.5%
87.2%
87.1%
82.1%

・福岡市実証実験フルサポート事業は、福岡市と福岡地域戦略推進協議会との共催により実施＜ AI チャットボットを活用した『粗大ごみ収集受付』実証実験＞
項

目

内

容

目

概要

コスト

・実証実験期間中は市費負担なし

効果

・現在は実証実験段階

課題

・現在は実証実験段階

今後の展開

・現在は実証実験段階

参考となるポイント

・同種の業務での AI 活用

項

目

概要

2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.

内

5.1
5.2
5.3

容

・福岡市国民健康保険のレセプト点検を、AI を活用して効率的・効果的な点検の実証実験を行うもの6.

推進体制

・協定書に基づき、各社役割分担して実施
・実証実験は、株式会社 NTT データ九州と共同で実施

6.1
6.2
6.3

コスト

・実証実験期間中は市費負担なし

7.

効果

・現在は実証実験段階

7.1
7.2

課題

・高額レセプトはレセプトの数自体が少ないため、AI の学習が進みづらい。

8.

今後の展開

・現在は実証実験段階

参考となるポイント

・同種の業務での AI 活用

8.1
8.2
8.3

＜「RPA を活用した事務作業の効率化」に係る実証実験＞

推進体制

・協定書に基づき、各社役割分担して実施
・実証実験は、LINE 株式会社、株式会社オルターブース、さくらインターネット株式
会社と共同で実施

導入状況

コスト

・実証実験期間中は市費負担なし

効果・電話受付割合の減少

課題

・特になし

・特別区でも実績あり

2.

＜国民健康保険レセプト点検自動化実証実験＞

項参考となるポイント

・LINE のアカウント上に構築した AI チャットボットが、引っ越しや各種証明に関する問い合わせに対話型で回答するもの

推進体制

・粗大ごみの収集申込を LINE アカウント上に構築した AI チャットボットで受付するも
の

今後の展開

1.1
1.2.

容

・協定書に基づき、各社役割分担して実施・事業者は LINE 株式会社、LINE Pay 株式会社、LINE Fukuoka 株式会社概要

・令和元（2019）年 5 月より本格導入
・粗大ごみ収集申込を LINE で受付し、処理手数料をオンライン（LINE Pay）で支払う
実証実験を、令和元（2019）年 7 月より中央区で開始

内

1.

目

導入（推進）体制

内

容・事業者は株式会社エヌ・ティ・ティ・データ九州
・株式会社エヌ・ティ・ティ・データ九州からの提案
・RPA 適合性の高い事務作業を選定し、職員の稼働時間の削減効果等を検証
・ICT 戦略課がとりまとめ担当

導入コスト・無償実証実験

導入効果

・ 5 事務で約 520 時間 / 年の事務削減効果を見込むことができた 42。

導入後の課題・費用対効果を見出せるかというコストの課題が大きい。

今後の展開

・令和元（2019）年度導入業務は 10 ～ 20 件、現在選定中
・業者はプロポーザルで選定
・RPA の導入にあわせて、AI-OCR の活用を検討中

参考となるポイント

・同種の業務での RPA 活用

42 福 岡市ホームページ平成 30（2018）年 9 月 18 日 http://www.city.fukuoka.lg.jp/data/opencnt/3/65016/1/
rpa_seikahappyoukaiip.pdf?20181004203607、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

78

78

79

79

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.2.7 福岡県北九州市（2）ヒアリング調査結果
項（1）ウェブ・文献調査結果

実施日①自治体の概要
人口961,286 人（平成 27（2015）年度国勢調査）

面積491.95 k㎡（平成 29（2017）年度財政状況資料集）

一般会計当初予算

目

574,391 百万円（令和元（2019）年度（平成 31 年度））

現状と課題

「北九州市官民データ活用推進計画 」（令和元（2019）年 6 月）によれば、北九州市の人口は、昭和 54（1979）年をピークに減少している。「北九州市の現状及び課題」の項では、「人口減少や超高齢化の状況下で、市民サービスの担い手である市職員の数についても、現状より少ない職員数での行政運営を行う必要」があること、「今後も安定的な行政運営を確保し、市民サービスの質を維持していくためには、市の様々な業務に係る生産性の向上につながる、AI や RPA などの ICT に関する先端技術の積極的な導入や、民間企業や地域住民等の協力を得ながら、様々な対策を講じていく
必要」があることが記載されている。また、「ICT の先端技術の活用による官民の連携は有効であると考えられ、新たな連携体制の構築に向けて積極的に取り組んでいく事が重要」であると記載されている。

背景 ･ 導入目的③業務効率化事例
業務効率化事例テーマ「下関市との共同による『AI による自治体業務総合支援実証事業』」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

実証実験・本番導入「下関市との共同による『AI による自治体業務総合支援実証事業』」44 プ
レスリリース

令和元（2019）年 9 月 3 日＜背景＞
パブリッククラウド導入の背景は、以下のとおり。
・民間企業でのクラウド利用の増加
・システム更改に伴う方式検討を行う設計職員の不足
・システム構築、システム運用に係る予算の頭打ち＜目的＞
・北九州市と下関市の共通課題である行政事務の効率化及びスマート自治体の実現に向けて、AI 等の新たなデジタル技術の利用とクラウドサービス利用時のセキュリティの確保、新規アプリケーション開発の期間短縮等の様々な課題について共同で取り組み、課題解決を図る。

導入状況

導入（推進）体制

2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

・行政経営課が「しごと改革」の中心・刷新したイントラナビ上の各課ＨＰ運用保守は各課で実施
・実証実験における北九州市の費用負担は無い、総務省プロジェクトも負担無し

導入効果

・複数自治体の利用で 1 自治体あたりの負担の縮小を見込む。

導入後の課題・全体的な職員の IT リテラシーは高いとはいえず、スマホ世代の若手職員はキーボード入力が苦手な傾向などもあり、AI 機能が職員をサポートできれば良い。
・ペーパーレスを推進したいが、業務フローを変更することに対する職員の抵抗感もある。
・新規クラウド AI サービスの自治体共同利用化の推進

今後の展開・システムベンダーには、自治体向けのクラウドサービスを複数構築してもらうこと
で、自治体側で必要なサービスを選択できるような仕組みが必要
・実証実験での成果を本格運用として実現していきたい。

参考となるポイント2.

＜令和元（2019）年度 :AI の実証実験＞
・平成 31（2019）年 3 月、北九州市、下関市、株式会社日立製作所と連携し、総務
省「革新的ビッグデータ処理技術導入推進事業」に応募し採択された。
事業内容は以下のとおり。
・国や県からの通達文書、庁内周知を図るための事務連絡文書等を電子的に一元管理する「文書閲覧システム」を開発し、AI の高度機能検索・レコメンド機能・機械学習等の活用により、ペーパーレスの推進と文書事務作業の軽減を図る。
・チャットボットを利用した「庁内 FAQ システム」を開発し、問い合わせ業務の削減と職員の事務ミス防止を図る。
・音声・ビデオ認識による会議録書き起こし作業の軽減を図る「音声・ビデオテキスト
変換ツール」の構築、動作検証を行う。
＜その他の取組＞
・イントラナビをワーキンググループで刷新
・北九州市では、各課のホームページを「イントラナビ」というポータル上で運用している。業務に必要な申請様式等をまとめたサイトがあり、申請様式等の検索時間が短縮される。
・様々な民間企業と連携しながら実証実験を進めている。

導入コスト

図 9 ＜下関市との共同による『AI による自治体業務総合支援実証事業』＞

1.1
1.2.

容

北九州市総務局情報政策部情報政策課

公表資料に見る自治体の現状と課題「北九州市官民データ活用推進計画」43（令和元（2019）年 6 月）

内ヒアリング先②現状及び課題公表資料

1.

・AI 活用の共同実証事業の取組

43 「北九州市官民データ活用推進計画
」令和元（2019）年 6 月 https://www.city.kitakyushu.lg.jp/soumu/
file_7187_00001.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
44 「下関市との共同による『AIによる自治体業務総合支援実証事業』」プレスリリース https://www.city.
kitakyushu.lg.jp/soumu/15300230.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

80

80

81

81

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～（2）ヒアリング調査結果

4.3 調査結果（民間企業）

項

目

実施日

4.3.1 東京エレクトロン株式会社

事業概要

半導体製造装置及び FPD（フラットパネルディスプレイ）製造装置の産業用エレクトロニクス製品の製造・販売

資本金54,961 百万円（平成 31（2019）年 3 月時点）

主要株主

東証一部上場テーマ「AI 人事システムの導入」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

背景 ･ 導入目的

概要

実証実験・本番導入

ワークデイ株式会社のホームページのニュースリリース（平成 27（2015）
年 12 月 2 日）45
・東京エレクトロン株式会社が、次期グローバル人事基盤にクラウド型人事ソリューション「Workday ヒューマン キャピタル マネジメント（以下、Workday HCM）」を採用したことを発表
・Workday HCM は、特にグローバル企業で多くの導入実績を誇るソ
リューションである。従業員情報の一元管理はもとより、データにもとづく人材の採用から育成、配置、ワークフォースプランニング、パフォーマンス管理に至るまでの統合的人財管理及び意思決定を、一つのプラットフォーム上で実現する。
・導入システム「Workday」（米国）導入（推進）体制

82

82

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

＜平成 27（2015）年度 :AI の本番導入＞
AI 人事システム「Workday」を導入「Workday」の機能
・レポート機能
世界中の人事情報や組織図が、リアルタイムで見られる。
・ラーニング機能
新しいラーニング機能を導入する予定で準備中
・AI による人材マッチング等は、現在は未導入

5.
5.1
5.2
5.3

6.
6.1
6.2
6.3

・給与計算中心の人事システムから、タレントマネジメントを目的とした新しい組織として、HR（ヒューマンリソース）テクノロジーグループを創設（メンバーは 10 名）

導入コスト

・非公表

導入効果

・従前の人事給与システムは、日本国内のみを対象とし、コストは、現在の倍以上掛かっていた。「Workday」の導入効果は、高いと評価している。

導入後の課題① Employee ExperienceIT デバイス活用により、生産性を高め成長を促進する「働き方」の実現② HR Efficiency
人事定型オペレーションの効率化
RPA の活用（RPA ツール「UiPath」により、給与計算後の情報のシステム入力等 30
業務に適用）
チャットボットの活用（問い合わせの多い人事 4 分野、FAQ500 ～ 600 問程度で試行中。エンジンは IBM「ワトソン」）③ HR Effectiveness
アナリティクス活用による人材マネジメントにおける意思決定精度の向上

今後の展開

・People Analytics を検討したいと考えている。
①採用に関してのデータ分析②配置マッチング分析③退職リスク分析

参考となるポイント45

令和元（2019）年 8 月 13 日

＜背景＞
・半導体製造装置メーカー（売上ランキング世界第 3 位）
・現在、従業員 12,742 名中、 1 / 3 が外国人
・米国グローバル企業の人材競争力、実利主義、スピード感を経験＜目的＞①人事部の変革・日本の特性を活かしつつ、グローバル展開に対応する人事制度改正②「Workday」の採用理由
・グローバルヒューマンリソース（HR）システムとしての機能
・グローバル企業では「Workday」が高いシェア

導入状況

1.1
1.2.

容

東京エレクトロン株式会社人事部 HR テクノロジーグループ②業務効率化事例
業務効率化事例内

ヒアリング先（1）ウェブ・文献調査結果①企業の概要

1.

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

・AI による人事配置マッチングは、今後の課題としているが、人事業務において、AIを活用できる可能性があること

 ークデイ株式会社のホームページのニュースリリース（平成 27（2015）年 12 月 2 日）https://www.
ワ
workday.com/ja-jp/company/newsroom/press-releases/press-release-details.html?id=1558747、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

83

83

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.3.2 IGS（Instituion for a Global Society 株式会社）（2）ヒアリング調査結果
項（1）ウェブ・文献調査結果

実施日①企業の概要事業概要

ヒューマンリソース事業、教育事業

資本金98 百万円（平成 31（2019）年 3 月時点）

主要株主

株式会社東京大学エッジキャピタル、東京理科大学インベストメント・マ
ネジメント株式会社、みやこキャピタル株式会社、株式会社慶應イノベー
ション・イニシアティブ、株式会社ウィザス、株式会社 KEI アドバンス（河合塾グループ）、学校法人河合塾、株式会社三菱総合研究所

業務効率化事例テーマ

AI を活用した「GROW360 採用」

分類

AI・RPA・その他

概要

Institution for a Global Society 株式会社ホームページの商品説明

46

独自の二つの判定「GP」と「SR」で、採用候補者の成長ポテンシャルと安定性を独自の指標で管理し、管理画面上で確認することが可能
GP [GROWTH POTENTIAL] とは可能性の検知であり、応募者の成長可能性を数値化した指標。計測した応募者のコンピテンシー等から GP の値を判定
SR [STABILITY RISK] とは採用時のリスクの検知で、採用時における人材の安定度を数値化した指標
特徴は、以下のとおり。
・受検結果を元に AI 検知が可能
・使いやすさを追求した UI・UX で、誰でもデータ人事が可能

図 10 ＜ GROW360 採用のイメージ＞

46

84

84

令和元（2019）年 8 月 22 日

背景 ･ 導入目的＜背景＞
・ビッグデータ、AI を人事に応用した「GROW」の開発
・AI での人事は、アメリカでは当たり前のものとなっている。
・AI にできることは、データの可視化と予測のみ＜目的＞
・人事領域における予測をいかに行うか・無意識のうちにかかるバイアスデータを排除

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.

＜平成 30（2018）年度 : AI サービス開始＞「AI を活用した「GROW360 採用」を提供開始」
・全日本空輸株式会社、税理士法人アーク＆パートナーズ等で採用
・企業サイズ、国内外問わず多くの顧客から高い評価を獲得
・国内の自治体での導入はない。

4.1
4.2
4.3
4.4

・各企業の人事セクションが中心

5.1
5.2
5.3

導入コスト

・安価

導入効果

・採用におけるバイアスの排除導入の結果、過去に採用実績のない大学の生徒を採用する等の実績
・人材のダイバーシティを達成「GROW」の強みは、あらゆるタイプのデータを保持していること

導入後の課題・バイアスを排除する方法の選択
方法① IAT（Implicit Association Test）を活用して潜在的なバイアスを測定する。
（潜在連合テストという一般的なテスト）
方法② AI を活用した評価データの補正⇒機械学習を活用して信頼性の低い評価を見抜く。
・正しい評価に基づく採用・教育・配置
・可視化された能力の評価
・AI 教科書、地域に残る人材をいかに育成するか
・人材採用・教育・配置の指針
・どのような人材がほしいのかの明確化
・最終的な判断は人間。人間が正しい方向感を出し、AI をコントロールすること

今後の展開

・HR 分野に AI を導入する際、必ずしも一気に導入を進める必要はない。
・データを集めつつ、スモールスタート（小規模段階からの導入開始）を行うことが肝要である。

参考となるポイント

1.1
1.2.

容

IGS 株式会社教育事業部

導入（推進）体制

実証実験・本番導入

内ヒアリング先導入状況②業務効率化事例

結果報告書等資料

目

1.

5.

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

・採用分野について、AI を活用したバイアスの排除が可能であること
・最終的な判断は人間が行い、人間が AI をコントロールすべきであること

https://www.i-globalsociety.com/pdf/pr_181022.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

85

85

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.3.3 富士通株式会社（2）ヒアリング調査結果
項（1）ウェブ・文献調査結果

目

実施日①企業の概要
事業概要

情報通信業

資本金

324,625 百万円（平成 31（2019）年 3 月時点）

主要株主

東証一部上場「AI で外国人旅行者の潜在ニーズを探り、最適なプランをレコメンドする
実証実験」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料

背景 ･ 導入目的

概要

47

86

86

平成 31（2019）年 1 月、富士通株式会社のニュースリリース 47
富士通株式会社の AI 技術を活用し、EXest 株式会社が運営する外国人旅行者と通訳案内士のマッチングプラットフォーム「WOW U」のデータを解析
旅行案内に関する課題認識
・外国人旅行者の観光や食等へのニーズが多様化
・東京、大阪、京都等ゴールデンルートに集中する外国人旅行者に対し、地方の魅力を発信し全国各地への誘致が必要
・現在は外国人旅行者からのおすすめの観光地等の問い合わせに対し、提案に時間とコストがかかる。
実証実験の概要
・利用者が入力した年齢層や旅の目的等の属性データをもとに、株式会社
富士通研究所が開発した利用者の属性と好みをマッチングさせ、適切なアイテムをレコメンドする。
・サイトのログ解析による外国人旅行者の満足度調査
・アクティビティプランの成約率や成約までに要した時間の分析
期間は平成 31（2019）年 1 月 30 日から平成 31（2019）年 3 月 31日
その他自治体向け AI・RPA 事例
・自治体向け RPA ツール「Axelute for IC21」のリリース
・AI による保育所入所選考マッチング等

 成 31（2019）年 1 月、富士通株式会社のニュースリリース https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/01/16.
平html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

令和元（2019）年 8 月 22 日

＜背景＞
・AI・RPA・ロボティクスへの取組
業務の改善から一歩踏み込んだ改革を志向＜目的＞
AI・RPA を活用した自治体業務の効率化サポート
・RPA 分野 :「Axelute for IC21」のリリース
自治体業務に特化しており、安価で提供可能
特に、富士通株式会社の「FUJITSU 自治体ソリューション INTERCOMMUNITY21（以下、IC21）」シリーズとの親和性が高い。IC21 を導入している自治体業務に合わせた共通のテンプレートが事前に用意されており（今後も順次拡大予定）、テンプレー
トを活用することで、業務の自動化を効率的かつスピーディーに実現することが可能となる。
・AI 分野 :「Zinrai TalkVisible」48
AI で文字起こし
話者を識別して会議録を作成する AI

実証実験・本番導入

導入状況

導入（推進）体制

1.1
1.2.

容

富士通株式会社東京支社第二営業部

業務効率化事例テーマ

内ヒアリング先メーカー系大手 SIer

②業務効率化事例

1.

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

・RPA 導入事例
課税、住民税システム間連携自動化事例
OCR を活用した特別徴収異動届の入力作業負荷軽減
OCR を活用した申請書入力効率化（OCR には DynaEye を採用）
・AI 導入事例
①さいたま市での入所選考マッチング実証実験
②特別区 A 区での介護保険業務の効率化実証実験
③ EXest 社「外国人旅行者へのレコメンド」実証実験
AI 技術を活用し外国人旅行者の属性にあった好みをモデル化

6.
6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.

・情報政策セクション、業務改革セクション中心に営業展開

導入コスト

・
「Axelute for IC21」は自治体向けの価格設定となっており、低コストでの導入が可能（業務運用に応じて、PC 1 台、 1 ヶ月単位での契約が可能）

導入効果

・AI による保育所選考は、人間による選考結果と 90％マッチングという成果
・残業時間の削減、生産性の向上が達成可能・外部委託、臨時職員の業務を置き換え、人件費の削減・業務を見える化
・働き方改革にも繋がる。
・AI でデータを適正かどうか見極めることが可能

導入後の課題

・特に無し

今後の展開

・単に技術を導入するだけではなく、地域課題に向けた一歩踏み込んだ提案を行っていく。
・2040 年問題においても職員の作業を減らすことが可能であるため、職員が他業務に集中する余裕を生むことができ、住民サービスの向上に貢献できる。

参考となるポイント・AI を活用した外国人旅行者の好みのマッチング技術等は新しい AI の活用事例として参考となること

8.1
8.2
8.3

48 富
 士通ホームページ https://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/ai/ai-zinrai/talkvisible/、
最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

87

87

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

4.3.4 日本電気株式会社（2）ヒアリング調査結果
項（1）ウェブ・文献調査結果

目

実施日①企業の概要
事業概要

情報通信業

資本金

397,199 百万円（平成 31（2019）年 3 月時点）

主要株主

東証一部上場AI チャットボット「NEC 自動応答」

分類

AI・RPA・その他

結果報告書等資料
概要

日本電気株式会社ホームページ

49

AI チャットボットを活用した住民問い合わせ対応

図 11 ＜ NEC 問い合わせ対応の自動化＞日本電気株式会社資料

背景 ･ 導入目的

導入状況
導入（推進）体制

88

88

 本電気株式会社ホームページ https://jpn.nec.com/auto-rep/index.html、最終アクセス令和元（2019）年日
12 月 24 日

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

・自治体 9 団体とともに自動応答システムの実証を実施
参加団体は文京区、岡崎市、茅ヶ崎市、藤沢市等

6.

・情報政策担当セクション又は行政改革セクション

導入コスト

・無償

導入効果

・実証では正答率は 94％という結果
・職員の対応時間を削減可能
・回答結果をデータベースに反映可能
・住民対応効率化、住民満足度向上
・データ蓄積、知識の伝授
・自治体間の共創が可能となる。
・単語が一致するかではなく、意味的に包含関係があるものを結果として抽出し、期待
結果にたどり着きやすい含意検索が可能
・含意検索によって Q&A データの作成にかかる時間を削減・運用面の負担も解消

導入後の課題・機械学習型と比較してメンテナンスに時間がかかる。
・管理者を一人設定する必要がある。

今後の展開

・庁内での活用全体像予算等を考慮しつつオンプレ / クラウド型での展開を想定している。
・無償チャットボットから住民向けチャットボットへの発展を指向

参考となるポイント49

令和元（2019）年 8 月 22 日

＜背景＞
・住民の電話、来庁による問い合わせ対応の工数が膨大＜目的＞
自治体の問い合わせ対応業務の効率化サポート
・チャットボット、AI の組み合わせにより工数を削減したいというニーズへの支援
・自治体間の共創による無償チャットボット「みんなで育てる」チャットボット、LGWAN-ASP サービス・NEC 自動応答システムの利用
住民側からの問い合わせ内容を記録し、自動で回答するシステム
・テキスト含意認識技術 50
自然言語認識技術であり、文章の内容を理解し、内容に近い内容の回答をすぐに見つけることが可能・NEC 自動応答システムと機械学習型チャットボットの違い
勝手に育つ心配がない。間違った結果を学習する心配がないため精度は担保

実証実験・本番導入

1.1
1.2.

容

日本電気株式会社公共・社会システム営業本部公共ソリューション営業部

業務効率化事例テーマ

内ヒアリング先メーカー系大手 SIer

②業務効率化事例

1.

6.1
6.2
6.3

7.
7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

・自治体間の共創による無償チャットボットの提案

50 テ キスト含意認識技術については日本電気株式会社ホームページ参照 https://jpn.nec.com/ai/analyze/text.
html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

8989

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～（3）産学官連携

4.4 調査結果の分析

1.

ヒアリングの結果、大手通信会社やコンサルティング会社等の民間企業、大

1.1
1.2.

学ほか研究機関と協力して AI・RPA を活用した住民サービスの向上や業務効

4.4.1 成功の要因

2.

54率化に取り組んだ事例 が多く見られた。

2.1
2.2
2.3

そのような民間企業や研究機関には AI・RPA の民間企業や自治体への導入

ヒアリングから各自治体が実証実験又は本格導入に成功した要因を導出する

支援実績が存在し、そのノウハウは特別区が AI・RPA を導入する際に大きなことができた。そして、それら成功の要因は、大きく「既存業務の把握・分助けとなる。特に、他自治体において AI・RPA を導入した際の課題は、特別

析・改善」、「周辺自治体・国との関係性の構築」及び「産学官連携」の三つに区においても発生する可能性があるため、民間企業の力を借りることで導入を分けられる。以下、それぞれの要因について詳述する。

スムーズに行うことが可能となる。一方、民間企業にとっても、自治体との協

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

働を行うことで、自治体業務に関する知見を蓄積し、自らの技術的な知見を交（1）既存業務の把握・分析・改善

流させることが可能となる。

ヒアリングを行った自治体の中には、導入分野選定に向けて業務フロー図をまた、大学や研究機関は、日々 AI についての研究・実験を行っている。AI

作成するなど業務の把握や分析を行う事例 51 や既存業務パッケージに合わせては、その成長スピードが速く、AI によって代替できる非定型作業の内容も変

業務改善を行う事例 52 など、AI・RPA 導入に合わせて業務を把握・分析・改化している。そのため、大学や研究機関と連携して AI の技術的動向を把握す善した事例が見られた。

ることは、自治体が業務効率化を達成するうえで非常に重要といえる。一方、業務の把握や分析は、業務改善を進めるうえでの前提となるだけでなく、AI・RPA を効果的に導入するうえでも必須である。業務改善を行ったうえで

5.
5.1
5.2
5.3

6.

大学・研究機関にとっても、自治体の広大なフィールド等のリソースを活用す

6.1
6.2
6.3

ることができるというメリットが得られる。

7.

こそ AI・RPA をより効果的に導入することが可能となる。

7.1
7.2

4.4.2 課題

（2）周辺自治体・国との関係性の構築
ヒアリングにおいて、複数の自治体は共同プロジェクトへの参画を通して、
53

周辺自治体や国との協力体制を整備していた 。

8.
8.1
8.2
8.3

ヒアリングの結果から導出される課題は、以下の「運用上の課題」及び「技術的な課題」の二つに分類された。以下、それぞれの課題について詳述する。

AI・RPA の適用による業務効率化を前提として考えた場合、各自治体間で協力体制を構築する意義は非常に大きい。なぜならば、自治体の業務には共通（1）運用上の課題

した処理を行うものが存在し、そのような業務に対してはシステムや業務の標

AI・RPA の適用による業務効率化を図るには、導入に踏み込む以前の事前

準化、共通事務の共同処理等、協力体制を築きながら導入を進める方が効率的準備を徹底することが重要である。具体的な課題として挙がったのは、主になためである。また、周辺自治体や国との関係を構築し、連携して業務効率化「運用方法のルール化」、「職員への説明・人材育成」及び「個人情報の取り扱い・について考察すれば、一自治体のみで行う際と比較し、より広範囲の業務を対ネットワーク環境」であった。

象とした業務効率化に取り組むことが可能となり、極めて高いスケールメリッ
トを発揮できる。さらに、新たな情報・知見の獲得、交流による職員のモチベーション向上等の副次的効果も期待できる。

51
52
53

90

90

4 .2.5（熊本県宇城市）75 ページ参照
4.2.3（茨城県水戸市）71 ページ参照
4.2.2（神奈川県藤沢市）69 ページ、4.2.6（福岡県福岡市）77 ページ参照、4.2.7（福岡県北九州市）80 ページ参照

54 4.2.2（神奈川県藤沢市）69 ページ、4.2.6（福岡県福岡市）77 ページ参照

9191

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～①運用方法のルール化（2）技術的な課題

ヒアリングを行った自治体の中には、AI・RPA を導入する際、その運用方

AI・RPA を扱ううえでの技術的課題もヒアリング結果から抽出できる。こ法に関してルール化すべきであったとの課題認識を持つ自治体が存在した 55。

こでは、主に「データの精度」及び「技術自体の精度」に関する課題について

このことからも、AI・RPA 導入の前に、ルール・ガイドラインの策定を行う

述べたい。

ことが重要である。これらの取組を疎かにすれば、いわゆる「野良ロボット」①データの精度の発生や AI・RPA を適用した業務が属人化してしまうなど、管理運用上のリ

特にマッチングを行う際の AI に学習させるデータの精度、データ解析に必要②職員への説明・人材育成となるデータの数、不適切なデータを学習させてしまった場合のリスクに関す

AI・RPA の導入にあたっては、一時的な業務の発生や業務内容の変化が伴る対策の必要性などが認識されていた 58。また、AI の本質はデータの可視化とう場合もあるため、所管課の理解・協力を得ることが重要となる。また、AI・予測である 59 ため、バイアスのかかっていないデータを収集することが必要と

RPA を導入した場合、人が行う確認作業は非常に重要であり、人が果たす役の見解もあり、データの収集方法に関しての課題が見られた。

2.
2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.

今後、ディープラーニング等の機能を活用して AI の精度を高めていくうえ

緯、導入する意義等を事前に正確に説明して現場の理解を得ることや、職員ので、これらの課題への対策は不可欠である。

AI・RPA 活用や業務効率化へのモチベーション醸成に努めることが必要であ②技術自体の精度

る。

1.1
1.2.

ヒアリングを行った自治体において AI の活用を考える際の課題としては、スクが増大する。

割は無視できない。そのため、職員に対して AI・RPA を導入するに至った経

1.

5.1
5.2
5.3

6.

AI・RPA 自体の精度に関する課題も見られた。例えば、AI-OCR による帳

また、AI・RPA を導入し効果を上げるためには、AI・RPA を自ら操作し、票の読み取り及び RPA によるデータ自動入力に関しても、読み取り精度の問

6.1
6.2
6.3

不具合が生じた際には自ら対策を講じることができる程度のスキルを持った職題が残り、本番導入に踏み込めていない事例が見られた。AI・RPA による自7.

員の存在が不可欠である。さらに、業務効率化を達成するにはどのような機能動化の精度は依然発展途上であり、導入や運用の方法について検討する必要がをもった技術を導入するべきであるかを業務上の観点から考察する必要がある

ある。

7.1
7.2

8.

ため、自治体職員にも技術的な知識・技術が求められる。そのため、AI・

8.1
8.2
8.3

RPA に係る知識・スキルを持つ職員の人材育成が必要となる。
③個人情報の取り扱い・ネットワーク環境
自治体業務の特徴として、機密性を要求される個人情報を扱うことが挙げられる。ヒアリングの結果、AI の画像認識技術を活用する場合 56 や、AI・RPA
で個人データの処理を行う場合における個人情報保護の課題が見られた。このように、個人情報保護の観点から自治体業務への AI・RPA の導入には課題があることから、処理及びその適用業務に関する検討が必要である。
また、自治体内部のネットワークが分離 57 しているため、自治体内部の個人情報を扱う AI に自治体外でデータを学習させることは困難である。さらに、自治体内部のネットワークを跨いだ処理を自動化することができない、という課題も存在する。

55
56
57

92

92

4 .2.1（神奈川県横浜市）67 ページ参照
4.2.2（神奈川県藤沢市）69 ページ参照
総務省ホームページ「地方公共団体における情報セキュリティポリシーに関するガイドライン（平成 30 年
9 月版）」ⅳ -P14https://www.soumu.go.jp/main_content/000592786.pdf、最終アクセス令和元（2019）年
12 月 24 日

58 4 .2.2（神奈川県藤沢市）69 ページ参照
59 4.3.2（IGS 株式会社）84 ページ参照

9393

大田区・葛飾区

三校

第5章
特別区業務への適用可能性
の検討

94

95

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

5.

図 12 ＜ AI・RPA の導入分野及び技術分野のマトリックス図＞

特別区業務への適用可能性の検討

23区のアンケート回答により導入済・導入予定の分野・技術
$,

別（ 音

項目

⃝事 例調査・ヒアリングを行った事例で、特別区において現状では
AI・RPA の導入を行っていない分野の事例のうち、特別区の業務に適用した場合に業務効率化に繋がる事例について適用可能性を検討する。
⃝対象事例を特別区に適用した場合の検討を通して、特別区で適用する際の課題を明確化し解決策を導出する。

自治体や民間企業、国外自治体の事例調査及びヒアリングを行い成功の要因

（ ニ
公ー

業 や 語

書 認

務 内 解

化 予

共 ズ

） 合 動
理 最

き 識

へ 容 析

す 測

と ン

サ 予

化 適

型 自

テ

動 画

や

の の ・

る

供 グ

な 化

業 動

キ

画 認

活

対 理 意

数

給

ー 測
ビ

行

務 化

ス

の 識

要 チ

定 の

サ ト

字

応 解 図

理

の

ス

動

の

特

の

調

の

パ

自

の に

認

） 予
例 測

の

徴

将

整

ニ

タ

動

案 よ

、
声

の

識

：（

来

ー
ズ

ー
ン

内 る

予

識

）

苦 発

）

化

認

の

情 言

測

予

の

）

） 応
答

・

・ の

提

相 意

）

測

検

○

○

(北九州市)

○

○

ス ト

,*6

○

(富士通) (北九州市、
,*6

○
(水戸市)

○

(北九州市)○○(水戸市) (水戸市)

○

○

3
$

3.
3.1
3.2
3.3

○

○

○

○

○

○

6 情報公開・個人情報保護に関すること○○7 治安（再犯防止を含む）
に関すること○○

8 消費者保護に関すること○を検討する。そして、適用可能性を検討する事例に関しては評価を加え、適用

10 児童福祉・子育てに関す
ること

○

○
(富士通)

○

○

○

○

○

11 学校教育・青少年育成に
関すること

○

12 文化・スポーツ・生涯学習
に関すること○13 高齢者福祉・介護に関すること
14 障がい者福祉に関すること○○(横浜市) (福岡市)

○
○

○

○

特別区業務へ適用できるか否かを検討する事例を示す。次図は、先に示した
全国自治体と特別区のAI・RPAの導入分野及び技術分野のマトリックス図に、

17 農林水産業に関すること○

今回実施したヒアリング先の事例を追加したものである。なお、特別区へのア

18 商工・産業振興に関する
こと

○

○

ンケート調査の結果、既に特別区で導入もしくは導入予定のものは塗りつぶ

19 観光に関すること

○

○
(富士通)

20 土地利用、都市計画に
関すること

○

○

6.
6.1
6.2
6.3

○
(横浜市)
○

○

7.

○

7.1
7.2

8.
○

8.1
8.2
8.3

○
○

○

○
○

(富士通)

○

○

○
(福岡市)

○

○

22 公共交通に関すること○○

23 自然環境に関すること○○○

24 生活環境に関すること
25 国際化・国際交流に関す
ること

5.1
5.2
5.3

○

16 人口減少対策（移住を含む）に関すること

21 公共施設・インフラに関す
ること

5.

○

○

15 生活困窮者支援に関す
ること

4.1
4.2
4.3
4.4

○

5 コミュニティに関すること

○
(横浜市)

4.

○
(横浜市など)○○○(福岡市など)○1(&○

弧の中には調査した事例の自治体名・企業名を記載している。

の
他

2.1
2.2
2.3

5

4 住民参加・協働に関すること○し、ヒアリングを実施した民間企業で導入されているものは網掛けで示し、括

そ

）

○

○

2.

政ッ

ー ボ
ビ ッ

ト

(北九州市)

1.1
1.2

（ チ
行ャ

化

9 健康・医療に関すること

5.1 特別区業務への適用可能性検討対象事例

（ 作
非 業

や 動

や課題を見出した。以下、それら事例が特別区のどういった業務に適用可能かに関する課題やその課題に対する解決策について述べる。

案（ 行

像 ・

2 財政・会計・財務に関すること
3 情報化・ＩＣＴに関するこ
と

（ マ
需ッ

の 識

識

1 組織・職員（行政改革を含む）に関すること

談 味 言

画 像

（ 文
手 字

（ 数
変 値

） 音 声
声 認

要旨

出（ 画

1.

民間企業で導入済み・導入中の分野・技術

○

○

○

26 男女共同参画・人権・多様性に関すること○○

27 過疎・離島地域等の進行に関すること28 上記の複数の分野にまたがる横断的なもの
その他

96

96

○
○

○
(藤沢市)
○

○
○

○
○
(福岡市、
(藤沢市)
1(&

○
○

○

○

○

○
○
(地方税：東大和市
住民異動業務：宇城市)

97

97

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

今回、研究会ではこの中でも特別区が現状導入していない、あるいは一部の区での導入に留まっており、かつ、ヒアリング又は調査を行った事例に関して

1.

5.2 特別区への適用可能性検討対象事例の評価

1.1
1.2

特別区への適用可能性を検討する。下図は、前ページのマトリックス図を今回
以下、各事例に関して特別区へ適用した際に業務の効率化を達成することが扱う事例に絞って示したものである。
図 13 ＜ AI・RPA の導入分野及び技術分野のマトリックス図～抜粋＞
23区のアンケート回答により導入済・導入予定の分野・技術

民間企業で導入済み・導入中の分野・技術

$,

別（ 音

・ 味 語

（ 数
変 値

像 ・

書 認

相 や 解

化 予

要 チ

） 公ー
共 ズ

） 合 動
理 最

の 識

や 動

き 識

談 内 析

す 測

と ン

サ 予

化 適

型 自

テ

動 画

や

業 容 ・

る

供 グ

な 化

業 動

キ

画 認

活

務 の 意

数

給

ー 測
ビ

行

務 化

ス

の 識

字

へ 理 図

理

の

ス

動

の

ト

特

の

の 解 予

の

調

の

パ

自

認

対） 測

将

整

ニ

タ

動

来

ー
ズ

ー
ン

内 る

予

）

化

： 発

）

） 応
答

） 音 声
声 認

項目

1 組織・職員（行政改革を含む）に関すること

検（ 画

情 意 言

出 画 像

（ 文
手 字

化

徴

、
声

の

識

認

の

識

）

識

・

○

○

(北九州市)(北九州市)

2 財政・会計・財務に関すること○

9 健康・医療に関すること○

13 高齢者福祉・介護に関す
ること

○

苦 言

測

の

）

○

○

○

（ マ
需ッ

予

案（ 行

の

（ 作
非 業

（ チ
行ャ

定 の

サ ト

,*6

○

そ

の に

他

案 よ

5
3

の

$

(富士通)

○
(横浜市)

○

○
○
(水戸市) (水戸市)○○(横浜市など)

○

○
(横浜市)

○

○

○
(富士通)

○

○

○

○
(福岡市など)

○

○

○

○
(福岡市)

○

○

できるか、という観点から評価を加える。

3.
3.1
3.2
3.3

（1）組織・職員（行政改革を含む）に関すること（人事分野）への AI の活用

4.

ニーズにあった人材の採用や適切な人材配置に繋げていた 60。人材マネジメン

4.1
4.2
4.3
4.4

トは、生産性向上において重要なポイントになっている。
そこで、AI を活用することで、採用・人材育成・人材配置に活かすことが○○(北九州市、(北九州市),*6○○(横浜市) (福岡市)

○

ー ボ
ビ ッ
ス ト

2.1
2.2
2.3

民間企業では人事に AI を活用することで人材の特徴を分析し、企業等の

政ッ

提

○
(富士通)
○

測（ ニ

○
(水戸市)

○

19 観光に関すること

その他

応 例（

2.

○

○
(地方税：東大和市
住民異動業務：宇城市)

5.

でき、生産性の向上に繋がるとともに、適材適所の人材配置を AI で行うこと

5.1
5.2
5.3

ができれば、配置にかかる人の作業を減少させることとなり、業務効率化にも繋がる可能性がある。

6.
6.1
6.2
6.3

（2）財政・会計・財務に関すること（会計処理分野）への AI の活用
支払伝票の件名に基づく費用科目等の自動判定処理を行った事例は、現状特7.

別区においても多量の支払伝票に対して費用科目等の判定を人手で行っている

7.1
7.2

ため、適用した場合は人手や時間を削減でき、業務効率化に繋がる可能性があ

8.

る。

8.1
8.2
8.3

一方、ヒアリングの結果、AI による支出額の予測や異常値の検知による内
本書では特に、部モニタリングを行っている事例が存在した 61。これらの事例は、人では行え（ 1 ）組織・職員（行政改革を含む）に関すること（人事分野）への AI の活ない業務を AI に行わせることで質の向上を目指したものである。

用（ 2 ）財政・会計・財務に関すること（会計処理分野）への AI の活用（3）健康・医療に関すること（健康・医療分野）への RPA の活用（ 3 ）健康・医療に関すること（健康・医療分野）への RPA の活用

医療・健康分野への RPA の活用によって、給付月報作成に係る転記業務に（ 4 ）高齢者福祉・介護に関すること（介護分野）への AI の活用

おいて業務時間の削減に成功した事例 62 は、同分野において同様の業務を抱え（ 5 ）観光に関すること（観光分野）への AI の活用

る特別区において適用した場合でも、業務効率化に繋がる可能性がある。

（ 6 ）その他（地方税業務、住民異動業務）への RPA の活用の 6 事例に関して適用可能性を検討することとする。

60 4 .3.1（東京エレクトロン株式会社）82 ページ、4.3.2（IGS 株式会社）84 ページ参照
61 4.2.3（茨城県水戸市）71 ページ参照
62 4.2.1（神奈川県横浜市）67 ページ参照。 RPA の有効性検証に関する共同実験報告書 https://www.city.
yokohama.lg.jp/city-info/gyosei-kansa/shigoto/ict/rpa.files/0002_20190322.pdf の 24 ページ、最終アクセス
令和 2 （2020）年 1 月 17 日

98

98

99

99

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～（4）高齢者福祉・介護に関すること（介護分野）への AI の活用
介護業務において、新人ケアマネジャーにとっては作成が困難であるケアプ

1.

5.3 特別区への適用に向けた課題及び解決策

1.1
1.2

ランの文章案を AI によって作成した事例 63 は、ベテラン職員の他業務への集中を可能としていた。ただし、導入目的はあくまでもケアマネジャー向けであ2.

業務効率化につながると考えた以下の四つの事例について、特別区に適用す

り、介護現場においては業務効率化への貢献は大きいものの、特別区職員の負ることを検討した場合の課題及び解決策について述べる。

担軽減に直接結びつく事例ではない。

（ 1 ）組織・職員（行政改革を含む）に関すること（人事分野）への AI の活

2.1
2.2
2.3

3.
3.1
3.2
3.3

用
（5）観光に関すること（観光分野）への AI の活用（ 2 ）財政・会計・財務に関すること（会計処理分野）への AI の活用

観光分野において AI を活用することで、特に外国人観光客のニーズを予測
し提案を行った事例 64 は、外国からの観光客が多い特別区においては大いに適

4.

（ 3 ）健康・医療に関すること（健康・医療分野）への RPA の活用

4.1
4.2
4.3
4.4

（ 4 ）その他（住民異動業務）への RPA の活用

用するメリットがあると考えられる。外国人観光客のニーズを把握、予測することができれば、各区が注力すべき業務が明確になり、職員が効率的に業務に取り組むことが可能となるためである。ただし、本事例は実証実験段階であり、今後も情報収集を継続し、適用可能性を検討していく必要がある。

5.

（1）組織・職員（行政改革を含む）に関すること（人事分野）への AI の活用

5.1
5.2
5.3

特別区において人事分野に AI を活用した事例を適用すれば、職員の手による作業を減らすことができ、業務効率化に寄与すると考えられる。ただし、人6.

材の特徴を分析した情報の蓄積や連携など、活用の面では、なお工夫の余地が（6）その他（地方税業務、住民異動業務）への RPA の活用

6.1
6.2
6.3

残されている。

ヒアリングの結果、地方税の収納率向上のために RPA で入力作業を自動化

本課題に対する解決策としては、各区独自に行うことができる業務に AI を

7.

65

活用し、運用をスモールスタートで開始することが有用であると考えられる。

7.1
7.2

し、徴収強化により収納率を年間 0.3％向上させ、税収増加につなげた事例

は、特別区に適用すれば業務効率化を達成することができると考えられる。本事例において RPA が果たした役割はもちろん大きいが、収納率向上の背景には BPO と RPA をかけ合わせたこと、人員補充を行ったことも存在した。RPAの活用は既に特別区において行っているため、活用方法の一事例とする。
また、住民異動届の入力業務に時間を要していたが、RPA を導入すること
668.

（2）財政・会計・財務に関すること（会計処理分野）への AI の活用

8.1
8.2
8.3

特別区において支払伝票と費用科目のマッチングを AI で行う事例を適用す
れば業務効率化の達成が期待できる。ただし、実際に導入することを考察する
場合、技術的な課題について検討する必要がある。

で削減効果が見込める事例 が存在した 。特別区では転入者・転居者・転出

技術的な課題とは、具体的にはミスマッチングのリスクである。仮に AI が者いずれも他自治体と比較しても多く、それに伴う住民異動届の処理数はかな

マッチングを行う際に間違った判断を行った場合、区の会計処理に影響を及ぼりのものである。そのため、特別区においても、業務効率化に繋がる可能性がすこととなる。その正解率は、事前調査によれば 98％以上であるとのことである。

あったが 67、やはりミスを犯す確率は依然 0 ％ではない。
それに向けた解決策としては、最終確認の段階に人の目を通すことが考えられる。ヒアリング結果にも最終的な判断・確認は人が行うべきであるとの見解があったように、AI 導入後の人の役割についての検討やルール化が必要である。仮に AI が間違った判断をした場合でも、人による確認作業をいずれかの段階で行うことを定めた業務フローや特定の場合に内容の確認を行うことを定めたルールを作成することで、AI がミスをした場合などの想定外の事態は回

63
64
65
66

100

100

4 .2.6（福岡県福岡市）77 ページ参照
4.3.3（富士通株式会社）86 ページ参照
4.2.4（東京都東大和市）73 ページ参照
4.2.5（熊本県宇城市）75 ページ参照

避できると考えられる。
67 4 .2.3（茨城県水戸市）71 ページ。https://jpn.nec.com/press/201810/20181016_01.html、最終アクセス令和
元（2019）年 12 月 24 日

101

101

大田区・葛飾区

三校（3）健康・医療に関すること（健康・医療分野）への RPA の活用
医療分野の給付月報作成に係る転記作業及びそれに近い作業に RPA を活用
すれば、特別区においても業務効率化を達成できる可能性が高い。しかしながら、本事例を特別区に適用するにあたっては、導入受け入れ体制の整備の課題について検討する必要がある。
導入受け入れ体制に関しては、具体的には所管課職員の運用上の課題が存在する。現在特別区では情報システム部署や企画部署を中心に RPA の導入を進め、様々な部署で運用しているため、各部署に対する運用サポートに注力することは難しい状況になりつつある。そのため、所管課においてある程度は
RPA を扱うことのできる状態でないと業務効率化の達成は見込むことができず、RPA 導入及びその運用によって職員の負担が増大する恐れがある。この第6章
AI・RPA を活用した特別区の未来像

課題に対する解決策としては、ICT に係る人材育成が挙げられる。導入部署のみでなく運用部署でも RPA やその他の技術の知見を持つ者を育成することで、導入部署の負担を軽減することが可能となる。
（4）その他（住民異動業務）への RPA の活用
先述のとおり、住民異動届の入力業務に RPA を活用し自動化することで、特別区においても業務効率化が達成される可能性が高い。ただし、実際に導入することを検討した場合、（ 3 ）と同様に、導入受け入れ体制の整備の課題が
存在する。

102

102

103

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

6.

AI・RPA を活用した特別区の未来像

このような動きを踏まえ、本書では特に、職員の手による作業量の減少、分1.

析や判断の補助等に貢献し、自治体業務の効率化・高度化に有用であるとされ

1.1
1.2

る AI・RPA に着目し、特別区における現在の活用状況及び他自治体、民間企

2.

業等の先進事例の調査を行った。その結果、特別区においても、解決すべき課
要旨

題は存在するものの、人事分野への AI 活用、会計処理分野への AI 活用、健⃝ AI・RPA を活用した特別区の未来像を描く。

効率化と、職員による高度な業務への従事割合を高めることを達成できる可能⃝特別区の未来像を実現するための直近の取組を明らかにする。

性があることが明らかとなった。

2.1
2.2
2.3

康・医療分野への RPA 活用及び住民異動分野への RPA 活用を通して、業務の

3.
3.1
3.2
3.3

4.

こうした可能性が、近未来における実現が目指されている各種の技術と融合

4.1
4.2
4.3
4.4

したとき、どのような未来を描くことができるのか、そのごく一端を素描して6.1 AI・RPA を活用した特別区の未来像

みる。

5.
5.1
5.2
5.3

（1）人と仕事とのマッチング
これまで述べてきたとおり、特別区においては、少子高齢化に伴う老年人口

就職時はもとより、組織内の異動の場合でも、キャリアやスキル、さらにはの大幅な増加及び生産年齢人口のさらなる減少が起こると想定されている。特

当人の志向と仕事とのマッチングは、組織のパフォーマンス維持・向上にとっ別区は、そのような年齢構成や社会構造の変化を受け、職員の確保が困難となて重要な問題である。個人の職歴、資格などの情報は、公的機関、民間に散在

6.1
6.2
6.3

る中で、さらなる区民サービスの高度化が求められている。同様の課題は国全している状況にあるが、これを個々人に結び付ける情報として各人の管理のも7.

体でも見られ、国はそれに対し、自治体の ICT 戦略に積極的に取り組んでおとに集約し、必要な場面で適切な認証のもと、AI によるジョブマッチングなり、総務省を中心として、AI・RPA 等の先端技術の活用、行政サービスのデどに活用することにより、「人の経験や勘」だけではない多面的な人材活用が

7.1
7.2

ジタル化、システムの共同利用・クラウド化等に関する調査・研究を推進して実現できることが考えられる。

6.

8.
8.1
8.2
8.3

いる。また、そのような国の方針の下、大学他研究機関においても技術研究が（2）高齢社会進められている。
図 14 ＜特別区の未来像イメージ図＞

高齢化の進展により、医療費の増加や要介護認定者数の増加に基づく介護関係費の増加が予想され、特別区の財政への影響が懸念される。これに対し、例
えば AI を活用した健診データ分析・健康管理のアドバイスや医療費動向及び特別区の未来像
$,・53$を活用した業務効率化
余剰を活用した区民サービス向上

介護状況予測・分析を政策に活かすアイデアなどが考えられる。
また、高齢化・少子化の進展とともに、単身高齢者世帯の増加は、今後とも地域社会の安全・安心にとって重要な課題であり続ける。単身高齢者世帯に対する「見守り」など AI を活用して高齢者をサポートする施策は、今後ますま
す必要になっていくものと考えられる。

$,・53$の活用

（3）自治体間連携
すでに先進的自治体において試みられている複数自治体による「総務事務セ

課題
少子高齢化・生産年齢人口減少

104

104

ンター」の設立と運営では、「反復的業務」の「標準化」がキーポイントとなっている。同時にこうした業務は、まさに RPA の対象となりうるものであり、一層の効率化とともに、その効果によって生じた余剰を、相談・判断業務等の

105

105

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～人間にしか行うことのできない業務に充てることで、区民サービスの更なる向上を達成することも考えられる。

（1）既存業務の把握・分析・改善

1.

業務の把握・分析は、AI・RPA の導入を効果的なものとするうえで必要不

1.1
1.2

可欠なステップといえる。業務の棚卸、可視化の作業を通して、業務の把握・

2.

分析を行うことは、業務改善・業務効率化を推進するうえでの前提となる。そ6.2 特別区の未来像を実現するための直近の取組

2.1
2.2
2.3

のうえで AI・RPA を適用する業務を見極めることができれば、より効果的に
業務効率化を達成し、生産性を向上させることが可能となる。

3.
3.1
3.2
3.3

研究会では、6.1 の特別区の未来像の実現に向け、先進事例の調査等によって明らかとなった成功の要因や課題を踏まえた直近の取組として（ 1 ）既存業務の把握・分析・改善（2）周辺自治体・国との関係性の構築

4.

自治体業務には各自治体で共通した処理を行っているものが存在するため、（ 2 ）周辺自治体・国との関係性の構築

周辺自治体と関係性を構築し、システム・事務の標準化及び共通事務の共同処（ 3 ）産学官連携理を実現させれば、業務効率化につなげることが可能となる。さらに、特別区（ 4 ）ルール・ガイドラインの策定においては、このような処理を行い得る業務が多く存在するため、特別区間で（ 5 ）ICT 教育の関係性をより強固なものとし、システム・事務の標準化・共同化に向け、連の五つが存在すると考えている。以下、それぞれについて述べる。

携を強化していくことが今後求められる。

図 15 ＜特別区の未来像を実現するための直近の取組＞

既存業務の
把握・分析・

4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.

また、先述のとおり、国や都は生産年齢人口の減少等について、特別区と同様の課題意識を持ち、ICT 活用による業務効率化を推進、支援していることか

6.1
6.2
6.3

ら、国、都及び周辺自治体との関係性を強化することで多くの情報を得、より7.

効率的に業務の効率化を達成できると考えられる。

7.1
7.2

8.

（3）産学官連携

改善

8.1
8.2
8.3

産学官連携は、民間企業の AI・RPA 活用のノウハウ、大学等の研究実績を活用することができるため、非常に有用である。また、AI・RPA の技術的な課題を解決するうえで、産学官で連携して自治体を実証実験のフィールドとし周辺自治体
,&7教育

特別区の
未来像

・国との
関係性の構築て活用し、より多くのデータを利活用することは技術の発展に寄与し、大変有効である。さらに、民間企業や大学等の視点から業務効率化について提言を受けることは、新たな気付きを得ることに繋がる可能性があり、積極的に取り入れていく姿勢が求められる。
（4）ルール・ガイドラインの策定
AI・RPA を導入した後、運用の際のルールがないと、RPA の「野良ロボッ
ト」の問題や、不測の事態が発生した際に対応が難しく業務が停滞してしまう
リスクがある。AI・RPA による自動化には人による確認が必要不可欠であり、ルール・

ガイドラインの
策定

106

106

産学官連携

そのフェーズを含めたうえで業務を遂行する必要があることは既に述べたが、そのため AI・RPA を活用するうえでのルール・ガイドラインの作成に向けた取組が求められる。
ルール・ガイドラインに記載する事項は、大きく分けて、①ルール・ガイド

107

107

大田区・葛飾区

三校

ライン策定の目的や定義、組織（推進）体制や対象とする領域などを記載する
基本事項、② AI・RPA の導入検討から製品選定や決定、開発・テスト・本番
リリースまでの流れを決める導入ルール、③ AI・RPA の運用管理について定める運用ルールに分類される。
「3. 特別区の現状調査」において記載したとおり、今回実施した特別区のア
ンケート調査では、AI・RPA の導入にあたり導入ルールやガイドラインを作成したと回答した区があった。各区で状況が異なる現状において、ルール・ガ
イドラインはそれぞれの区で作成すべきものであるが、今後は複数自治体共同でのルール・ガイドライン作成等、参考となる事例が出てくるものと思われる。
（5）ICT 教育
ICT 教育に関しては、既に述べたように、多くの自治体が課題として捉えており、自治体にとって喫緊の課題である。自治体業務に携わる職員自ら ICTに関する知見を活かし、AI・RPA の導入、運用等を行えば、各技術の適切な適用先業務を見極めることができ、より効果的な業務効率化を達成することが可能となる。
また、職員が ICT の知識・スキルを持つことによって、ベンダーの提案を取捨選択し、より効果的に活用することが可能となる。

6.3 今後に向けて
今後、少子高齢化や生産年齢人口の減少に係る課題はますます深刻化していくことが想定され、特別区は以上の取組の実現に向けて早急に対策を講じる必要がある。
直近においては、人の代替として AI・RPA を活用することにより、職員の手作業を減らし業務効率化を図りつつ、さらに将来に向けて AI の予測・分析機能等の活用など、特別区には、住民サービスの高度化に繋がる不断の取組が求められている。
事業実施に向けては、本研究会において同様の関心を持つ大田区と葛飾区がテーマ提案区として研究に取り組んできたように、特別区間で連携して取り組
むことで、新たな技術導入が加速し、より発展的な成果につながると考える。

108

108

第7章
研究体制と活動実績

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

7.

1.

7.2 活動実績

研究体制と活動実績

1.1
1.2

2.
項目
第 1 回研究会

研究員

110

110

＜大田区＞
企画経営部企画課政策・企画担当係長
企画経営部企画課政策・企画担当係長
企画経営部企画課政策・企画担当係長
企画経営部企画課政策・企画担当
企画経営部企画課政策・企画担当
企画経営部情報システム課情報システム担当＜葛飾区＞
政策経営部経営改革担当課長
政策経営部情報政策課企画係主査
政策経営部政策企画課経営改革担当係
政策経営部情報政策課企画係

アドバイザー

公共システム政策研究所代表

コンサルタント

みずほ情報総研株式会社

2.1
2.2
2.3

キックオフミーティング
プロジェクト計画等

第 2 回研究会

令和元（2019）年
6月5日

特別区現状調査について
先行事例調査等の進め方について

3.1
3.2
3.3

第 3 回研究会

令和元（2019）年
7月5日

特別区現状調査についてヒアリング調査先選定

4.

ヒアリング調査

令和元（2019）年
8月2日

先行事例ヒアリング
神奈川県横浜市

大石 英男
中島 鉄子
花谷 知典
杉山 一輝
寺崎 裕量
廣瀬あゆみ

ヒアリング調査

令和元（2019）年
8 月 13 日

先行事例ヒアリング
東京エレクトロン株式会社

ヒアリング調査

令和元（2019）年
8 月 14 日

先行事例ヒアリング
神奈川県藤沢市

ヒアリング調査

令和元（2019）年
8 月 22 日

先行事例ヒアリング
IGS 株式会社、富士通株式会社、日本電気株式会社

6.1
6.2
6.3

羽田
顕
羽左間 歩
小嶋 竜太
岡
英輔

ヒアリング調査

令和元（2019）年
8 月 27 日

先行事例ヒアリング
茨城県水戸市7.

ヒアリング調査

令和元（2019）年
8 月 29 日

先行事例ヒアリング
東京都東大和市

立石

ヒアリング調査

令和元（2019）年
8 月 30 日

先行事例ヒアリング
熊本県宇城市

ディスカッション

令和元（2019）年
8 月 30 日

行政の未来像についてのディスカッション

ヒアリング調査

令和元（2019）年
9月2日

先行事例ヒアリング
福岡県福岡市

ヒアリング調査

令和元（2019）年
9月3日

先行事例ヒアリング
福岡県北九州市

第 4 回研究会

令和元（2019）年
9 月 13 日

報告書骨子（案）について
行政の未来像の検討について

第 5 回研究会

令和元（2019）年
10 月 17 日

行政の未来像の検討について

第 6 回研究会

令和元（2019）年
11 月 14 日

行政の未来像の検討について報告書（案）のレビュー

第 7 回研究会

令和元（2019）年
12 月 20 日

報告書（案）のレビュー

第 8 回研究会

令和 2 （2020）年
1 月 22 日

報告書（案）のレビュー

研究体制（研究プロジェクトメンバー）
大田区企画経営部情報システム課長
葛飾区政策経営部情報政策課長

内容

平成 31（2019）年
4 月 23 日

7.1 研究体制

リーダー

実施日

喜多 慶造
谷口
正

亨

3.

4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.

7.1
7.2

8.
8.1
8.2
8.3

111

111

大田区・葛飾区

三校

第8章
用語集

112

113

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

8.

用語集

8.1 AI 関連

1.

8.2 RPA 関連

1.1
1.2

2.

〔 1 〕RPA

2.1
2.2
2.3

本書では「パソコンのマウスやキーボードの操作のソフトウェアによる自動化」と定義した。また、政府 CIO ポータル HP「世界最先端デジタル国家創造〔 1 〕AI

3.1
3.2
3.3

宣言・官民データ活用推進基本計画」（令和元（2019）年 6 月 14 日閣議決定）

Artificial Intelligence の略。AI に関する確立した定義はないが、本書におい用語集では「Robotic Process Automation の略である。AI 等の技術を用いて、ては、AI を「人工的にコンピュータ上に人間と同様の知能を実現させようと

業務効率化・自動処理を行うことである」と定義されている。・・・政府 CIOする試みや技術全般のこと。」と定義した。また、官民データ活用推進基本法

ポータル HP「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（平成 28 年法律第 103 号）では、人工的な方法による学習、推論、判断等の知画」（令和元（2019）年 6 月 14 日閣議決定）用語集より的な機能の実現及び人工的な方法により実現した当該機能の活用に関する技術

http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20190614/siryou3.pdf、 最 終と定義されている。

アクセス 2019 年 12 月 24 日

〔 2 〕チャットボット〔 2 〕サーバ型

4.
4.1
4.2
4.3
4.4

5.
5.1
5.2
5.3

6.

RPA ロボットがサーバ内で働き、業務を横断的に管理して作業を自動化す

6.1
6.2
6.3

る RPA ツール。サーバ内で動いていることから、あらゆる大量のデータや7.

ルールをサーバ内で一括管理できる。

7.1
7.2

人工知能等を活用した自動会話サービスのことであり、新たなコミュニケー
ション手段として注目を集めている。

3.

〔 3 〕音声認識
人間の音声を AI が認識し、文字列への変換、音声の特徴の把握、話者の特8.

〔 3 〕クラウド型定等を行う技術

8.1
8.2
8.3

RPA ロボットがクラウド環境で動き、ユーザはインターネット上のクラウ
ドサービスにログインし、Web ブラウザ上での作業を自動化させる RPA ツー〔 4 〕画像認識

ル

画像から基本要素を取り出し、統計的なデータを得る画像処理技術を指す。
画像解析の対象となる分野は衛星写真、指紋認証、セキュリティカメラ、医用〔 4 〕開発型

画像など多岐にわたる。

プログラム言語と連携したシナリオ実行など高度な設定が可能な RPA ツール〔 5 〕設定型
ソフトウェアを PC に実装し、各 PC で行う作業を自動化する RPA ツール

114

114

115

115

大田区・葛飾区

三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

8.3 その他〔 4 〕ビッグデータ

1.

「ボリュームが膨大でかつ構造が複雑であるが、そのデータ間の関係性など

1.1
1.2

を分析することで新たな価値を生み出す可能性のあるデータ群のこと。例え〔 1 〕IoT

2.

ば、利用者が急激に拡大しているソーシャルメディア内のテキストデータ、携「Internet of Things（モノのインターネット）の略である。自動車、家電、

帯電話・スマートフォンに組み込まれた GPS（全地球測位システム）から発生ロボット、施設などあらゆるモノがインターネットにつながり、情報のやり取する位置情報、時々刻々と生成されるセンサデータ等がある。」・・・政府 CIO

りをすることで、モノのデータ化やそれに基づく自動化等が進展し、新たな付ポータル HP「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

加価値を生み出すというコンセプトを表した語である。」・・・政府 CIO ポー

画」（令和元（2019）年 6 月 14 日閣議決定）用語集より http://www.kantei.

タル HP「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」（令go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20190614/siryou3.pdf、 最 終 ア ク セ ス 令 和 元

和元（2019）年 6 月 14 日閣議決定）用語集より http://www.kantei.go.jp/jp/（2019）年 12 月 24 日

2.1
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singi/it2/kettei/pdf/20190614/siryou3.pdf、最終アクセス 2019 年 12 月 24 日

5.

〔 5 〕オープンデータ〔 2 〕Society 5.0

5.1
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5.3

「国、地方公共団体及び事業者が保有する官民データのうち、国民誰もがイ「「第 5 期科学技術基本計画」（平成 28 年 1 月 22 日閣議決定）において我がンターネット等を通じて容易に利用（加工、編集、再配布等）できるよう、①国が目指すべき未来社会の姿として提唱された、狩猟社会（Society 1.0）、農

営利目的、非営利目的を問わず二次利用可能なルールが適用されたもの、②機耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に続く、

械判読に適したもの、③無償で利用できるもの、といういずれの項目にも該当

6.1
6.2
6.3

サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたする形で公開されたデータのこと。（「オープンデータ基本指針」（平成 29 年 57.

システムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会

月 30 日高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦（Society）を指す。
」・・・政府 CIO ポータル HP「世界最先端デジタル国家創略会議決定））」
・・・政府 CIO ポータル HP「世界最先端デジタル国家創造宣言・

7.1
7.2

造宣言・官民データ活用推進基本計画」（令和元（2019）年 6 月 14 日閣議決定）

官民データ活用推進基本計画」（令和元（2019）年 6 月 14 日閣議決定）用語集

用語集よりhttp://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20190614/siryou3.

より http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20190614/siryou3.pdf、

pdf、最終アクセス 2019 年 12 月 24 日

最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

〔 3 〕クラウドサービス〔 6 〕BPR（業務改革）「インターネット等のブロードバンド回線を経由して、データセンタに蓄積

BPR は Business Process Re-engineering の略である。既存の組織やビジネされたコンピュータ資源を役務（サービス）として、第三者（利用者）に対しスルールを抜本的に見直し、利用者の視点に立って、業務プロセス全体について遠隔地から提供するもの。事業者等によって定義されたインタフェースを用て職務、業務フロー、管理機構、情報システムを再設計すること

6.

8.
8.1
8.2
8.3

いた、拡張性、柔軟性を持つ共用可能な物理的又は仮想的なリソースにネット
ワーク経由でアクセスするモデルを通じて提供され、利用者によって自由にリ〔 7 〕電子自治体

ソースの設定・管理が可能なサービスであって、情報セキュリティに関する十「コンピュータやネットワークなどの情報通信技術（IT）を行政のあらゆる分な条件設定の余地があるもの。」・・・政府 CIO ポータル HP「世界最先端デ分野に活用することにより、国民・住民の方々や企業の事務負担の軽減や利便

ジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」（令和元（2019）年 6 月

性の向上、行政事務の簡素化・合理化などを図り、効率的・効果的な政府・自14 日 閣 議 決 定 ） 用 語 集 よ り http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/

治体を実現しようとするもの。」（総務省ホームページより）http://www.

pdf/20190614/siryou3.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_gyousei/c-gyousei/daityo/juuki08.html、 最 終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

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AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～〔 8 〕デジタルファースト「デジタル技術を徹底的に活用し、デジタル処理を前提としたサービス設計

9.

参考文献

を行うこと。」
・・・政府 CIO ポータル HP「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」（令和元（2019）年 6 月 14 日閣議決定）用語集〔 1 〕 内閣府「第 5 期科学技術基本計画」（平成 28（2016）年 1 月25日閣議決定）

より http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20190614/siryou3.pdf、〔 2 〕 内閣府「令和元年版

高齢社会白書」（令和元（2019）年 6 月 18 日公表）

最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

〔 3 〕 内閣府「令和元年版

少子化社会対策白書」（令和元（2019）年 6 月 18

日公表）
〔 9 〕生産性向上「「生産性」とは、その効率性を指す概念であり、これを定量的に表す指標の一つとして「労働生産性」が用いられている。労働生産性とは、一般に、就業者一人当たりあるいは就業 1 時間当たりの経済的な成果として計算される。
労働生産性について、我が国の国際的な位置づけをみてみると、OECD 加盟
35 カ国の中では 21 位にあたり、米国を始めとする G 7 各国の中では最下位となっている。」（総務省「平成 30 年版 情報通信白書」P103 より）〔 4 〕 経済財政諮問会議「選択する未来」委員会「選択する未来－人口推計か
ら見えてくる未来像－」（平成 27（2015）年 10 月 28 日発行）
〔 5 〕 国立社会保障・人口問題研究所（2017 年）「日本の将来推計人口（平成29 年推計）」〔 6 〕 総務省自治体戦略 2040 構想研究会（2017）「自治体戦略 2040 構想研究会
運営要綱」〔 7 〕 総務省自治体戦略 2040 構想研究会「自治体戦略 2040 構想研究会第一次報告 ～ 人口減少下において満足度の高い人生と人間を尊重する社会をどう〔10〕スマート自治体構築するか ～ 」（平成 30（2018）年 4 月発行）「システムや AI 等の技術を駆使して、効果的・効率的に行政サービスを提供

http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01gyosei04_02000064.html, 最する自治体。
」（総務省「地方自治体における業務プロセス ･ システムの標準化

終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

及びAI･ロボティクスの活用に関する研究会報告書 ～「Society 5.0時代の地方」〔 8 〕 総務省自治体戦略 2040 構想研究会「自治体戦略 2040 構想研究会第二次を 実 現 す る ス マ ー ト 自 治 体 へ の 転 換 ～ 」）http://www.soumu.go.jp/main_

報告 ～ 人口減少下において満足度の高い人生と人間を尊重する社会をどうcontent/000621390.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

構 築 す る か ～ 」（ 平 成 30（2018） 年 7 月 発 行 ）http://www.soumu.go.jp/
menu_news/s-news/01gyosei04_02000068.html, 最終アクセス令和元（2019）〔11〕BPO年 12 月 24 日

「情報システムの運営管理を請け負う従来のアウトソーシングと異なり、事〔 9 〕 総務省「地方自治体における業務プロセス・システムの標準化及び AI、務や顧客対応などを含めた業務プロセス全体を請け負うビジネスのことであロボティクスの活用に関する研究会」報告書（令和元（2019）年 5 月発行）

る。
」（総務省「平成 18 年版 情報通信白書」P92 より）

http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01gyosei04_02000077.html, 最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔10〕 内閣府「経済財政運営と改革の基本方針 2019 ～「令和」新時代 「: Society5.0」 へ の 挑 戦 ～ （ 令 和 元（2019） 年 6 月 21 日 発 行 ）https://www5.cao.
go.jp/keizai-shimon/kaigi/cabinet/2019/2019_basicpolicies_ja.pdf, 最 終 ア ク
セス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔11〕 総務省地方制度調査会「2040 年頃から逆算し顕在化する地方行政の諸課題とその対応策についての中間報告」（令和元（2019）年 7 月 31 日発行）
http://www.soumu.go.jp/main_content/000637227.pdf, 最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔12〕 総務省「情報通信白書」令和元年版（令和元（2019）年 7 月 9 日発行）

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AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～〔13〕 総務省「業務改革モデルプロジェクト報告書」平成 29 年度（平成 30（2018）

終アクセス令和元（2019）年 12 月 11 日

年 3 月 28 日発行）、平成 30 年度（平成 31（2019）年 3 月 29 日発行））〔30〕 総務省「人口推計（令和元年（2019 年）6 月確定値、令和元年（2019 年）〔14〕 東京都「見える化改革報告書（区市町村）」（平成 30（2018）年 11 月 19

11 月概算値）（2019 年 11 月 20 日公表）
」https://www.stat.go.jp/data/jinsui/

日発行）〔15〕 東京都「地域版第 4 次産業革命推進プロジェクト」自治体×先端技術保有企業による全国の実証実験事例集（平成 31（2019）年 1 月発行）
〔16〕 特別区研修所（2019）『特別区職員ハンドブック 2019』特別区協議会〔17〕 神奈川県政策研究センター「調査：全国自治体における RPA の導入状
況」（令和元（2019）年 10 月 23 日発行）
〔18〕 特別区長会事務局「特別区財政の現状と課題」（令和元（2019）年 11 月
7 日発行）〔19〕 AI ネットワーク社会推進会議「報告書 2019」（令和元（2019）年 8 月
9 日発行）〔20〕 独立行政法人情報処理推進機構「AI 白書 2019」（平成 30（2018）年 12
月 11 日発行）〔21〕 独立行政法人情報処理推進機構「AI 社会実装推進調査報告書」（平成 30（2018）年 6 月 19 日発行）
〔22〕 一般財団法人地方自治推進機構「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」（平成 31（2019）年 3 月発行）
〔23〕 公益財団法人東京市町村自治調査会「基礎自治体における AI、RPA 活
用に関する調査研究報告書」（平成 31（2019）年 3 月発行）
〔24〕 株式会社野村総合研究所「行政事務における人工知能利活用に関する調査研究」（平成 29（2017）年 3 月発行）
〔25〕 日本貿易振興機構「北米における IoT・AI の活用事例」（平成 30（2018）
年 3 月 30 日発行）
〔26〕 一般社団法人行政情報システム研究所「人工知能の行政における活用に関する調査研究（報告書）」（平成 28（2016）年 3 月 31 日発行）

pdf/201911.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 12 日
〔31〕 総務省「令和 2 年度の地方財政の課題」（令和元（2019）年 8 月 30 日
公 表 ）http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01zaisei02_02000225.
html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔32〕 内閣府「成長戦略実行計画」「成長戦略フォローアップ」（令和元（2019）年 6 月 21 日 公 表 ）https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/
ap2019.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔33〕 内閣府「成長戦略フォローアップ」（令和元（2019）年 6 月 21 日公表）
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/fu2019.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔34〕 内閣府「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」（令和元（2019）年 6 月 14 日公表）https://cio.go.jp/node/2413、最終
アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔35〕 情報通信技術の活用による行政手続等に係る関係者の利便性の向上並びに行政運営の簡素化及び効率化を図るための行政手続等における情報通信の技術の利用に関する法律等の一部を改正する法律（デジタル手続法、令和元
年 法 律 第 16 号 ）（ 令 和 元 年 5 月 31 日 公 布 ）https://www.kantei.go.jp/jp/
singi/it2/hourei/digital.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔36〕 総務省「統計からみた我が国の高齢者－「敬老の日」にちなんで－」（令
和 元（2020） 年 9 月 15 日 公 表 ）https://www.stat.go.jp/data/topics/
topi1210.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔37〕 厚生労働省「令和元年（2019）人口動態統計の年間推計」（令和元年 12月 24 日 公 表 ）https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suikei19/
dl/2019suikei.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

〔27〕 日経 BP 社「60 の先進事例で学ぶ本当の働き方改革」（平成 29（2017）年 10 月 19 日発行）

＜以下は先行事例の参考資料＞〔38〕 横浜市ホームページ「RPA の有効性検証に関する共同実験報告書」（平‐ ホームページ ‐成 31（2019）年 3 月 18 日）https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/〔28〕 財務省「麻生副総理兼財務大臣兼内閣府特命担当大臣閣議後記者会見のgyosei-kansa/shigoto/ict/rpa.files/0002_20190322.pdf、最終アクセス令和元

概 要（ 平 成 29 年 11 月 10 日 ）」https://www.mof.go.jp/public_relations/conference/my20171110.htm、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 11 日

〔39〕 藤沢市ホームページ「第 3 回地域 IT 推進会議資料」（平成 28（2016）〔29〕 総務省「野田総務大臣閣議後記者会見の概要（平成 29 年 11 月 7 日）」

年 7 月 6 日）http://www.city.fujisawa.kanagawa.jp/joho006/shise/

http://www.soumu.go.jp/menu_news/kaiken/01koho01_02000637.html、 最

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（2019）年 12 月 24 日

kekaku/kakushu/documents/3kaigisiryou.pdf、最終アクセス令和元（2019）

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三校

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

年 12 月 24 日
〔40〕 日本電気株式会社プレスリリース「水戸市と NEC、自治体の働き方改
革に向けて、AI を活用した職員の作業効率化・内部統制強化の実証を開始」（平成 30（2016）年 10 月 16 日）https://jpn.nec.com/press/201810/20181016_01.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔41〕 東大和市ホームページ「東大和市納税管理及び徴収補助等業務委託に係
るプロポーザルの実施について」（平成 30（2018）年 11 月 2 日）https://www.city.higashiyamato.lg.jp/index.cfm/31,94072,326,html、 最 終 ア ク セ ス
令和元（2019）年 12 月 24 日
〔42〕 総務省ホームページ「ICT 地域活性化事例 100 選」http://www.soumu.
go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/top/local_support/ict/jirei/pdf/jireishu.pdf、
最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔43〕 北九州市プレスリリース「下関市との共同による「AI による自治体業
務 総 合 支 援 実 証 事 業 」 の 実 施 に つ い て 」（ 令 和 元（2019） 年 6 月 6 日 ）https://www.city.kitakyushu.lg.jp/soumu/15300230.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔44〕 NTT アドバンストテクノロジー株式会社プレスリリース「自治体における共同利用型 RPA の実証実験結果の報告」（平成 31（2019）年 4 月 23 日）、
https://www.ntt-at.co.jp/news/2019/detail/release190423.html、 最 終 ア ク
セス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔45〕 ワークデイ株式会社プレスリリース「東京エレクトロンが次期グローバ
ル人事システムに「Workday HCM」を採用」（平成 27 年（2015）年 12 月 2 日）、https://www.workday.com/ja-jp/company/newsroom/press-releases/
press-release-details.html?id=1558747、最終アクセス令和元（2019）年 12 月
24 日〔46〕 IGS（Institution for a Global Society） 株 式 会 社 プ レ ス リ リ ー ス「GROW360 採 用 の サ ー ビ ス 提 供 開 始 」（ 平 成 30（2018） 年 10 月 22 日 ）、
https://www.i-globalsociety.com/pdf/pr_181022.pdf、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔47〕 富士通株式会社プレスリリース「AI で外国人旅行者の潜在ニーズを探り、最適なプランをレコメンドする実証実験を開始」（平成 31（2019）年 1
月 16 日）https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/01/16.html、最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日
〔48〕 日本電気株式会社ホームページ「社会価値創造のための共創」（令和元（2019）年 11 月 1 日現在）https://jpn.nec.com/profile/vision/co-creation/、
最終アクセス令和元（2019）年 12 月 24 日

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三校

令和元年度

特別区長会調査研究機構調査研究テーマ
テーマ名

提案区等

特別区が取り組んでいる施策の効果が日本全体に与える影響

港

基礎自治体におけるテレワークの活用と実現方法

品川

AI 等の先端技術を活用した業務効率化～電子自治体への移行に向けて～

大田
葛飾特別区のスケールメリットを生かした業務効率化

渋谷「持続可能な開発のための目標（SDGs）」に関して、特別区として取り組むべき実行性のある施策について荒川

自尊感情とレジリエンスの向上に着目した、育児期女性に対する支援体制構築に向けての基礎研究

板橋

大局的に見た特別区の将来像

江戸川

特別区における小地域人口・世帯分析及び壮年期単身者の現状と課題

基礎調査

以上の 8 テーマを各テーマ別の報告書（計 8 冊）にまとめ発行しています。
各報告書は、特別区長会調査研究機構ホームページで閲覧できます。
特別区長会調査研究機構

令和元年度

調査研究報告書

AI 等の先端技術を活用した業務効率化〜電子自治体への移行に向けて〜
令和 2 年 3 月 30 日発行
発行：特別区長会調査研究機構
事務局：公益財団法人特別区協議会〒 102 0072 東京都千代田区飯田橋 3-5-1
TEL：03-5210-9053 Fax：03-5210-9873※本書の無断転載・複製は、著作権法上での例外を除き禁じられています。

印刷所：図書印刷株式会社

奥付