リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

企業だけでなく、自治体でも、ChatGPT等の生成AIを導入し、住民からの問い合わせ対応の自動化や各種文書の自動作成などに活用されています。

本記事では、生成AIの導入を検討している自治体の方に向けて、自治体による生成AIの活用事例5選を、最新の導入状況やメリット・デメリット、注意点とともにわかりやすくご紹介します。

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自治体によるAI導入の最新状況

総務省が全国の地方自治体のAI導入状況を調査した結果によると、2022年12月31日時点において、AIを導入済みの都道府県・政令都市は100％、その他の市区町村は45％という結果となりました。実証中や導入検討中の自治体を含めると約69％になります。

AIの中でも、音声のテキスト化や声の識別などの音声認識機能の導入件数が最も多く、文字認識機能やチャットボット機能がこれに続いています。

生成AIやChatGPTの普及により、自治体によるAIの導入は今後も加速していくと考えられます。

自治体が生成AIを活用する３つのメリット

自治体が生成AIを活用する代表的なメリットとして、主に以下の3つが挙げられます。

• ①文書・書類作成等の行政内の業務効率化
• ②窓口業務や行政手続き等の業務効率化
• ③住民向けサービスの品質向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①文書・書類作成等の行政内の業務効率化

行政業務として、かなりの工数を要する文書・書類作成ですが、生成AIとの相性が良く、業務効率を大きく改善させることができます。

生成AI活用により、定型的な報告書や通知文書を自動で作成し、職員はより対人での対応や創造的な業務に専念できるようになります。

②窓口業務や行政手続き等の業務効率化

窓口業務や行政手続きに生成AIを活用することで、市民サービスの利便性・即時性を大きく向上させることができます。

生成AIが書類の自動化、質問の即時回答、そして24時間対応可能な窓口として機能し、市民の待ち時間を削減する一方で、職員はより重要な業務に集中できます。

③住民向けサービスの品質向上

生成AIを活用することで、住民の生活に役立つ情報提供や、緊急時の防災情報の提供などを24時間365日自動で行うことが可能です。

また、生成AIは、市民の問い合わせに対して、人間の職員のようにカスタマイズされた回答や案内を提供し、市民のニーズに合わせた情報やサービスを提供します。

これにより、よりスムーズできめ細やかな住民向けサービスが提供可能となり、市民の満足度が向上します。

自治体による生成AIの活用事例５選

生成AIの自治体業務での活用事例として以下の5つが挙げられます。

• ①東京都：全局5万人の生成AI活用に向けガイドラインを策定
• ②三豊市：生成AIを活用したゴミ出し案内サービスを提供
• ③京都市：生成AIを活用した子育て支援チャットボットサービスを提供
• ④日置市：独自データを学習させた生成AIを構築し市民サービス向上へ
• ⑤神戸市：職員向けの生成AI利用ガイドラインを策定

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①東京都：全局5万人の生成AI活用に向けガイドラインを策定

東京都は、職員を対象にした文章生成AIの利活用ガイドラインを策定し、全局約5万人がChatGPTを利用できる環境を構築しました。

この動きは、都政サービスの品質向上と効率化を目指すもので、特にガイドラインには個人情報保護や著作権に関するルールがなど、安全な利用に向けた方針が含まれています。

今後、本取り組みにより職員へのガイドライン浸透とAIの効果的な活用が期待されています。

②三豊市：生成AIを活用したゴミ出し案内サービスを提供

香川県三豊市は、市民からのゴミ出しのルール等に関する問い合わせに対応するために、ChatGPTを活用した実証実験を開始しました。

このチャットボットは、AIが市民からの問い合わせに24時間365日回答することで、業務の効率化と市民サービスの向上を目指しています。

また、本サービスは市内の外国人市民からの問い合わせにも対応できるよう、50カ国語以上に対応しています。

③京都市：生成AIを活用した子育て支援チャットボットサービスを提供

京都市は、子育て施策に関する制度や手続きの問い合わせに対応するため、24時間365日サービスを提供する生成AIチャットボットを導入しました。

利用者は自由なテキスト入力や選択肢を通じて、AIと対話しながら必要な情報を得ることができます。

このサービスにより、利用者は時間や場所に制限されずに、簡単かつ迅速に子育てに関する支援を受けられるようになりました。

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④日置市：独自データを学習させた生成AIを構築し市民サービス向上へ

宮崎県日向市は、「日向市DX推進計画」の一環として、生成AIを活用した行政サービスの向上に向けた研究を開始しました。

このプロジェクトでは、「Microsoft Azure OpenAI」を利用して、市民サービスの向上と庁舎内業務の効率化を目指します。

具体的には、市が保有するデータを利用して、生成AIによる対話型のサービスを開発し、将来的にはLINEなどのアプリケーションと連携して、24時間対応可能な市民向けサービスを提供することを目指しています。

⑤神戸市：職員向けの生成AI利用ガイドラインを策定

神戸市は、生成AIの利用ガイドラインを定め、職員がChatGPTなどの生成AIを業務で適切に利用するための基準を設けました。

このガイドラインでは、情報漏洩リスクの回避や法令遵守、他者の権利尊重など、AI利用時の様々な注意点が詳細に説明されています。

これにより、神戸市は業務効率の向上を図りつつ、市民の権利と財産を守るという重要なバランスを保つことを目指しています。

自治体が生成AIを活用する際の７大リスク

自治体が生成AIを活用する際の代表的なリスクとして以下の7つが挙げられます。

• ①機密情報の漏洩
• ②プロンプトインジェクション
• ③著作権・商標権などの権利侵害
• ④ディープフェイク
• ⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
• ⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成
• ⑦生成AIの過信による業務ミス

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①機密情報の漏洩

各ユーザーが生成AIに入力したデータは、生成AIが学習し進化するために、基本的にはクラウド上で保管されます。

そのため、自治体内部の機密情報や住民や職員の個人情報などを入力してしまうと、生成AIサービス提供者や他のユーザーに機密情報が流出してしまうリスクが存在します。

②プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが、ChatGPTなどの対話型AIに、特殊な指示や質問を入力することで、本来公開すべきでない機密情報やデータを引き出すサイバー攻撃の一種です。

2023年2月には、米国の大学生がマイクロソフト社のBingに搭載される生成AI検索エンジンに対し、プロンプトインジェクションを行い、非公開の指示やBingチャットの開発用コードネームを引き出すことに成功したなど、実際に機密情報が流出する事例も存在します。

③著作権・商標権などの権利侵害

生成AIの既存の著作物を学習データ活用することは、原則として著作権者の許諾なく可能とされています。

一方で、生成AIによって生成されたコンテンツの公開や提供をする際には、基本的には通常の著作権侵害の検討が適用されます。

生成されたコンテンツに、既存のコンテンツとの類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であるほか、刑事罰の対象となりえます。

④ディープフェイク

ディープフェイクとはディープラーニング技術を活用し、実際に存在しない、人物の動画や画像を生成する技術です。

この技術により、人間が見ても区別がつかないほど高精度なメディアが作成可能となり、そのリアルさから、詐欺やフェイクニュースの拡散などに悪用され、大きな問題となっています。

⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)

生成AIの利用方法によっては、事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成するハルシネーションという現象が起こります。　

例えば、高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが多く見られる傾向にあります。

⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成

生成AIのアウトプットは学習データの内容に大きく左右されます。

そのため、学習データのボリュームが少なく、内容にバイアスがある場合、人種や性意識に関する差別や憎悪を助長する内容など、倫理的に不適切なアウトプットが生成されてしまうリスクが存在します。

⑦生成AIの過信による業務ミス

生成AIは非常に便利なツールであり、適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

生成AIは入力データに依存して機能するため、そのデータが不完全だったり偏りを持っていたりすると、生成される結果も誤りを含むことがあります。さらに、生成AIは人間の倫理感覚や判断能力を有していないので、提供する情報が常に正確であるわけではありません。

例えば、生成AIを利用して行政文書を作成した場合、誤った手続きを記載した文書が作成されることも考えられます。

自治体が生成AIのリスクに対して取るべき６つの対応策

自治体が生成AIのリスクに対して取るべき代表的な対応策として以下の6つが挙げられます。

• ①最適な生成AI活用範囲の設定
• ②最適なAIツールの選定・導入
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④職員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤職員の生成AI活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①最適な生成AI活用範囲の設定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、生成AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各自治体の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自治体の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、リスクを最小化することができます。

③リスクを最小化するデータマネジメント

生成AIは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

④職員向けの利用ルール・マニュアルの策定

生成AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、自治体が職員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、自治体内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤職員の生成AI活用リテラシーの向上

生成AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、職員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、職員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

生成AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外の生成AIに関する最新の動向を常に把握し、自治体の生成AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

自治体が生成AI活用を成功させる５つのポイント

自治体が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での職員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自治体の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自治体の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

自治体が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、職員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での職員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、職員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、職員に生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

自治体が生成AIを導入するための４つのステップ

自治体が生成AIの導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自治体での活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 職員向けのAIリテラシー研修
• 自治体業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自治体として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは業務効率化や住民へのサービスの質向上、新規サービスの創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自治体の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や他の自治体の動向をキャッチアップした上で、活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、自治体内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

自治体が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

職員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自治体のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自治体にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

住民からの問い合わせ対応支援や自治体内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自治体の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自治体独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自治体の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的に改善していくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や住民への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。