自治体のAI導入ガイド｜住民情報と調達の実務手順【2026年】

2026年9月17日

公開日: 2026年9月17日

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自治体のAI導入は、業務選定、情報管理、調達、実証、運用の5段階で、住民への影響と職員の確認責任を明確にしながら進める方法を勧めます。

業務選定：文案作成と住民の権利に影響する判断を分け、入力情報と確認者を決めます。
情報管理：個人情報保護委員会は、行政機関等に利用目的のための必要最小限の利用等を求めています。
調達と運用：政府向けガイドライン第2.0版を参考に、仕様書の要件を検収方法まで具体化します。

対象読者：自治体のDX・調達担当者

今日やること：候補業務を1つ選び、入力情報と出力の確認者を書き出す。

この記事の著者

株式会社Nexa 代表取締役川島陸

一橋大学経済学部卒業後、フォーティエンスコンサルティング株式会社（旧株式会社クニエ）にて法人向けAI導入支援等を経験。独立後、AI系メディア運営やDify/n8nの導入支援を経て、株式会社Nexaを創業。法人向けAI研修・AI導入支援・AI関連メディア運営を手掛ける。

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自治体のAI導入は、製品を選ぶ前に、どの行政業務で何を任せるかを決めると進めやすくなります。職員が下書きを作る用途と、住民へ制度の適用可否を回答する用途では、必要な確認が違います。

試行では便利でも、契約や住民対応まで含めると本番に移せない。その隔たりを埋めるため、公式資料を基に、住民情報の扱い、調達仕様書、実証評価、継続運用の確認事項を整理します。以下の確認表や進め方は実務上の提案であり、全国共通の法的義務を示すものではありません。

自治体のAI導入を進める5つの手順

自治体のAI導入は、対象業務、入力情報、出力の用途、確認者を決め、何を改善するか共有してから始めます。

たとえば「問い合わせ対応を効率化する」だけでは、必要な仕組みを選べません。公開されたごみ分別表を探すのか、福祉相談の記録を要約するのかで、扱う情報と誤りの影響が変わります。まず原課が作業の流れを描き、時間がかかる工程と判断が必要な工程を分けます。

総務省の「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック」第4版は、事前検討から計画、調達、導入、運用までを整理しています。候補業務ごとに「今の作業」「AIに任せる部分」「人が残す判断」を一枚にまとめると、関係部署が同じ前提で検討できます。

1. 業務を選び、人が残す判断を決める

原課が候補業務を1つ選び、入力から住民への案内までを図にします。下書きと最終判断を分け、改善したい時間や誤りを記録します。

2. 入力情報と利用環境を確認する

個人情報担当と情報政策部門が、入力できる項目、利用目的、処理先、保存条件を確認します。承認前の検証には公開資料を使います。

3. 調達要件と契約条件を具体化する

必要な機能を、事業者に求める証拠と検収方法に結び付けます。利用料だけでなく、更新時と契約終了時の費用や責任もそろえて比較します。

4. 実証し、本番への移行を判断する

原課が正解付きの質問で試し、回答の品質と確認時間を測ります。成功条件と中止条件に照らし、本番移行、修正、取りやめを判断します。

5. 運用責任と見直しの時期を引き継ぐ

利用開始後も、資料更新、誤回答への対応、権限変更の担当を置きます。制度改正や人事異動、契約更新の際に再評価します。

生成AIとAI-OCRはどう使い分けるか

文章の下書き、帳票の読取り、需要の予測では必要な技術が違うため、作業単位でAIの候補を選びます。

文章を作る用途では、指示に応じて文章などを生成する生成AIが候補です。一方、紙の申請書から項目を取り出す場合は、文字を認識するAI-OCRを検討します。どちらも誤りを含む可能性があるため、出力後の確認を工程に入れます。

図1: 作業ごとに技術を選び、出力後の確認を業務に組み込みます。

作業の例	技術の候補	職員が確かめる点
公開済み資料から広報文案を作る	生成AI	条件、日付、表現が原文と合うか
申請書の記載内容をデータ化する	AI-OCR	氏名や数字の誤読、欄の取り違え
過去の件数から窓口需要を見積もる	予測AI	繁忙期や制度変更を踏まえた妥当性
決まった画面操作を繰り返す	RPA	操作条件と例外時の停止

RPAは、決めた手順に沿って操作を自動化する仕組みです。AIと組み合わせることはありますが、AIと同義ではありません。既存の検索機能や様式の見直しで解決できるなら、AIを使わない案も比較対象に残します。

初期導入に向く行政業務の選び方

初期導入は、公開情報で試せて職員が正誤を確認できる業務を優先し、権利に影響する判断とは分けます。

候補にしやすいのは、公開済み広報文の言い換え、公開会議録の要約、イベント案内の文案作成です。ただし、文章作成なら常に低リスクとは限りません。給付金の対象条件や申請期限を誤れば、住民が手続きの機会を失うおそれがあります。

候補を選ぶ際は、処理件数の多さだけでなく、原文との照合のしやすさ、誤った場合の影響、担当者の修正負担を並べます。受給資格の判定や課税処分を、汎用の生成AIにそのまま任せる計画とは切り分けてください。最初の対象を「公開済み案内文の下書きまで」と限定すれば、必要な評価も具体化できます。

AI導入に関するお困りごとは、株式会社NexaのAI顧問がサポートします。「何から始めればいいか分からない」という段階からご相談いただけます。

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横須賀市の実証から何を学べるか

横須賀市の実証は職員の効率向上の実感と利用上の課題を示しており、効果と使い方を別々に評価する材料です。

横須賀市が2023年6月5日に公表した実証結果では、最終アンケート回答者の約8割が「仕事の効率が上がる」「利用を継続したい」と回答しています。同時に、当時の利用環境では不向きな検索用途での利用や、質問と指示の仕方に課題があったと報告しました。

これは、職員全体の8割が使ったという意味でも、作業時間を8割削減したという意味でもありません。当時の自己申告の結果を、現在のAI製品全般の性能保証として扱うこともできません。自団体の実証では、満足度に加えて作業時間と修正内容を記録し、便利だと感じた理由を確かめます。

国のガイドラインと自治体のルールの関係

政府向けガイドラインは自治体にも参考になりますが、国の職員向けの義務を、そのまま庁内の義務に置き換えません。

デジタル庁は、2026年6月12日に「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」第2.0版を決定しました。2026年9月17日時点で確認できる、調達と利活用の検討資料です。

同ガイドラインの適用対象では、地方公共団体には必要に応じて参考とされることを期待するとしています。AI統括責任者の設置などを、全国の自治体に対する一律の義務とは読まないことが必要です。

実務では、法令、自団体の情報セキュリティポリシー、個人情報の取扱規程、契約規則との対応表を作ります。国の文書から採用する項目についても、誰が承認し、どの庁内ルールへ反映するかを明らかにします。

住民情報をAIへ入力する前の確認事項

住民情報の入力は、利用目的との関係、必要性、処理先での扱いを確認し、承認された範囲に限定します。

個人情報保護委員会の注意喚起では、行政機関等に対し、利用目的のための必要最小限の利用または提供であることを十分に確認するよう求めています。別添1の「行政機関等における注意点」には、保有個人情報が機械学習に利用されないこと等の確認も記載されています。

確認対象	原課と管理部門で決めること
利用目的	その事務で、その情報をAI処理する必要があるか
入力項目	氏名、住所、相談履歴などを減らせるか
処理先	提供事業者や再委託先が何のために扱うか
保持と削除	入力、出力、ログを誰がいつまで保存するか

氏名を削除しても、住所や経歴の組合せから個人を識別できる場合があります。単純な伏字を、法令上の匿名加工と同一視しないでください。可否が判断できない段階では、公開資料や架空のテストデータで検証します。個別の法的判断は、所管部署や専門家への確認が必要です。

LGWAN対応だけで安全性を判断しない

LGWANへの対応と、AIが実際に情報を処理する場所は別の確認事項なので、データの流れを図で確かめます。

LGWANは、地方公共団体の庁内ネットワークを相互に接続する行政専用ネットワークです。J-LISの説明でも、この目的と基本サービスが示されています。接続方式を検討する際は、総合行政ネットワークの公式概要と自団体の構成を照合します。

「LGWAN対応」という表示だけでは、外部のAI処理基盤への転送有無、保存場所、運用者の閲覧権限までは判断できません。事業者には、職員端末、接続サービス、AI処理基盤、ログ保管先の経路を示してもらいます。自団体の情報区分と接続ルールに合うかを情報政策部門が確認し、接続できることと入力してよいことを分けて承認します。

庁内文書を参照するRAGの設計

庁内文書を参照させる場合は、検索機能より先に、文書の正本、施行日、閲覧権限、更新担当を整理します。

生成AIに、自団体の条例や手引きを参照させたい場面があります。関連資料を検索してから、その内容を回答生成に渡す方法がRAG（検索拡張生成）です。通常は回答のたびに資料を参照する設計であり、資料を使ってモデル自体を追加学習することとは異なります。

たとえば、改正前の給付要件と改正後の要件が同時に検索されれば、根拠付きでも誤答につながります。文書には所管課、対象年度、施行日、失効日を持たせ、過去時点の照会と現行制度の照会を区別します。閲覧権限は検索段階にも反映し、他部署の非公開文書が回答に混ざらないか試験します。まず一つの制度について、正本と更新責任者を決めてください。

原課と情報政策部門の役割を分ける

原課は回答の正しさ、情報政策部門は利用環境、契約担当は調達手続きを受け持ち、最終承認者を明確にします。

情報政策部門だけで、福祉制度の例外条件や窓口で必要な説明をすべて判断することはできません。逆に原課だけでは、外部サービスの管理権限や接続経路を十分に評価できない場合があります。庁内の既存体制を使いながら、判断の持ち主を分けます。

原課：対象業務、正解資料、例外ケース、住民への説明を用意します。
情報政策部門：接続、認証、権限、停止方法を確認します。
個人情報担当：目的と入力項目、必要な手続きを確認します。
契約担当：調達方式、契約条件、検収手続きを確認します。

この分担は一例です。兼務でも構いませんが、原課が出す品質判定と、事業者が出す動作確認を同じ証拠として扱わないようにします。担当者名だけでなく、異動時に引き継ぐ役割名も記録します。

調達仕様書に書く要件と検収方法

調達仕様書には機能名だけでなく、要件を満たした証拠と検収方法を併記し、納品後の認識の違いを防ぎます。

「高精度」「安全」「使いやすい」だけでは、提案を比較できません。政府向けガイドライン第2.0版は、調達チェックシートと契約チェックシートを用意しています。自治体ではそれらを参考に、対象業務に合わせた確認項目へ落とし込みます。次の表は本稿の記載例です。

図2: 調達要件、提出する証拠、検収時の試験を一組にします。

要件の例	提出を求める証拠	検収時の確認例
回答の根拠を示す	出典表示の仕様、対象文書一覧	回答と現行の原文が対応するか
所属に応じて閲覧を制限する	権限設計書、設定記録	権限のない職員に情報が出ないか
事故時に利用を止められる	停止手順、連絡体制	管理者が実際に停止できるか
データを持ち出せる	出力形式、対象範囲	別環境で読める形式で取得できるか

必須要件と、満たせば評価を加える要件も分けます。公開資料を使った試験なら、全事業者に同じ資料と質問を渡しやすくなります。仕様書を出す前に、原課が合否を判断できる表現かを読み合わせます。

契約で学習利用と終了時の扱いを決める

学習に使わないという条件だけでは保存や再委託の扱いは決まらないため、契約でデータの利用範囲を分けます。

入力を学習に利用しないサービスでも、不正利用の検知や障害調査のために情報を保持する設計はあり得ます。入力、添付資料、出力、操作ログのそれぞれについて、利用目的、保持期間、閲覧できる者を確認してください。営業資料の説明と、実際の契約や利用規約の内容が一致するかも見ます。

契約条件の検討では、再委託先の管理、モデル変更時の通知、障害時の対応範囲、契約終了時の返還と削除を候補にします。自治体側で保存すべき記録は先に確保し、事業者側で何を消すかと分けます。削除証明の範囲やバックアップの扱いまで確認すれば、「解約したのに情報の扱いが不明」という状態を避けやすくなります。

事業者比較でそろえる質問と条件

事業者の比較は、同じ業務、同じ資料、同じ合格条件で行い、製品紹介の上手さと業務への適合性を分けます。

用意されたデモだけでは、制度改正や例外的な問い合わせに対応できるかが分かりません。原課が作った質問を使い、正答だけでなく「回答できない」と適切に返す挙動も確認します。資料に書かれていない条件を、もっともらしく補っていないかを見るためです。

価格を比較するときは、利用者数、質問量、文書量、サポート範囲をそろえます。「標準機能」「個別対応が必要」「対応できない」の区分で回答してもらうと、追加費用の発生箇所が見えます。特定製品だけが満たす条件には業務上の理由を記録し、調達方式と評価方法は自団体の契約担当に確認します。実証した事業者との本契約が自動的に決まるとは扱いません。

自治体のAI導入費用をどう積算するか

自治体のAI導入費用は、利用料だけでなく、資料整備、接続、確認作業、更新、契約終了まで含めて積算します。

同じ利用者数でも、文案作成だけの場合と、庁内資料の検索や業務システム連携まで行う場合では費用の構成が異なります。条件をそろえず、他団体の契約額をそのまま自団体の相場にすることは避けます。

費用区分	見積もりで確認する項目
初期	接続設定、資料の整理、権限設計、初回試験
利用	アカウント、利用量、文書保管、上限超過
運用	原文の更新、品質確認、問い合わせ、障害対応
更新と終了	再試験、移行、データ出力、削除確認

年度予算では、初年度と次年度以降を分け、増加した場合の上限も示します。外部費用だけでなく、職員が文書の整理や修正に使う時間を記録してください。補助制度は対象経費や募集時期が変わるため、制度名だけを根拠に財源へ織り込まず、当該年度の要領を確認します。

小規模実証を本番の判断につなげる

小規模実証では、開始前に成功条件と中止条件を決め、本番と同じ資料、端末、確認手順で使えるかを検証します。

PoC（概念実証）は、想定した方法が業務で成立するかを確かめる試験です。画面が動くことを確かめるだけでは、本番へ進める判断材料が足りません。窓口案内を試すなら、原課が正解と根拠資料を付けた質問を用意します。

通常の質問に加え、古い制度名、条件不足、対象外の相談、閲覧できない資料への質問を含めます。外部の文書や入力に紛れた指示で、本来の制約を無視しないかも確認します。これはプロンプトインジェクションと呼ばれる問題への備えです。試験は管理下の検証環境で行い、実在する住民の情報を無断で使いません。

原課による回答確認の時間まで測り、重大な誤案内や権限漏れが出たときは範囲を見直します。実証の終了日と判定会議を先に決め、継続、修正、取りやめのいずれかを選べるようにします。

効果測定は確認と修正の時間まで含める

導入効果は生成速度だけで測らず、準備、照合、修正、住民への訂正まで含む業務全体の負担で判断します。

案内文が短時間でできても、条件の抜けを調べる作業が増えれば改善とは限りません。導入前後で同程度の難しさの案件を比べ、担当者の経験や繁忙期の違いも記録します。単純な利用回数は、仕事が改善した証拠にはなりません。

時間：準備から確認と修正まで含めた処理時間を比べます。
品質：重大な誤り、根拠不一致、回答保留を区別して記録します。
住民対応：再問い合わせや職員への引継ぎがどう変わったかを見ます。
運用：資料更新と障害対応に必要な職員の時間を記録します。

空いた時間は、対面相談などに再配分できる余力です。直ちに人件費の支出が減ったとは限りません。予算説明では時間削減と実支出の削減を区別し、品質基準を満たした業務だけを拡大候補にします。

住民向けの回答には窓口への引継ぎを設ける

住民向けAIは回答範囲と限界を示し、判断できない相談を担当窓口へ引き継ぐ仕組みを運用開始前に用意します。

職員向けの補助機能と異なり、住民は回答が誤っていると気付けない場合があります。制度の一般案内と、個人の条件に基づく適用判断を分け、後者を扱わない場合はその境界を明示します。根拠となる公式ページや更新日へたどれる表示も検討します。

「AIの回答には誤りがあります」という注意書きだけでは、誤案内の後処理はできません。申請期限に関わる誤りを見つけた場合を想定し、公開停止、担当課への連絡、影響範囲の調査、訂正の手順を決めます。電話や対面の窓口も残し、AIを利用できない住民が手続きから取り残されないか、実際の案内経路を確認してください。

監査ログと行政文書をどう管理するか

ログは問題の調査に必要な範囲で取得し、保存目的、閲覧者、保存期間を行政文書の管理ルールと整合させます。

ログは、誰がいつ利用し、どのような処理が行われたかを残す記録です。政府向けガイドライン第2.0版の企画時の対応事項も、入出力やアクセス履歴の取得と管理を扱っています。ただし、入力を無制限に蓄積すると、住民情報を含む別の保管場所を増やしてしまいます。

たとえば誤案内の原因を調べるには、回答だけでなく、その時点の参照文書や設定が必要になる場合があります。調査に必要な記録と、正式な文書として保存する成果物を区別してください。AIの下書きや利用記録を行政文書としてどう扱うかは、自団体の文書管理や情報公開の担当と確認します。住民情報の漏えいと誤回答では必要な対応が違うため、事故連絡の経路も分けて整理します。

人事異動と年度更新に備える

AIを継続して使うには、人事異動、制度改正、契約更新のたびに、権限と参照資料、評価結果を引き継ぎます。

導入担当者が異動した後に、誰も文書を更新できなければ、回答は制度の変更から取り残されます。業務台帳には、所管課、管理者、利用可能なデータ、参照資料の更新先、契約期間、評価記録の場所をまとめます。操作方法だけでなく、利用を止める手順も引継ぎ対象です。

条例の改正、サービス規約やAIモデルの変更、利用部署の追加は、再評価のきっかけになります。年度更新では、利用件数だけでなく確認負担と住民対応の状況を見直します。共同利用の場合も、共通部分の運用者と各団体の制度情報の管理者を分けます。公開資料での操作確認と停止訓練を行い、後任者が自分で手順を実行できることを確かめます。

図3: 役割、参照資料、権限、停止手順を引き継ぎ、契約更新時に再評価します。