10 総務

不当要求対応

masashi0025

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要(不当要求対応を取り巻く環境)

意義

住民にとっての意義

地域社会にとっての意義

行政にとっての意義

(参考)歴史・経過

不当要求対応に関する現状データ

暴力団・匿名流動型犯罪グループの動向

  • 暴力団構成員等の継続的な減少
  • 検挙人員の推移
    • 暴力団構成員等の検挙人員も長期的に減少傾向にあり、令和5年(2023年)は9,610人でした。
      • (出典)(https://www.sp-network.co.jp/column-report/column/bouhi/candr0342.html) 17
  • 新たな脅威「匿名・流動型犯罪グループ(トクリュウ)」
    • 従来のピラミッド型の暴力団組織が弱体化する一方で、SNSなどを通じて緩やかに繋がり、離合集散を繰り返す「匿名・流動型犯罪グループ(トクリュウ)」が台頭しています。これらのグループは、特殊詐欺や強盗などの実行部隊として暗躍し、新たな治安上の脅威となっています。
  • 特殊詐欺被害の深刻化と暴力団の関与
    • 令和6年(2024年)中の特殊詐欺の被害額は、過去最悪となる約721億5,000万円に達しました。検挙された特殊詐欺事件の中枢被疑者のうち34.5%は暴力団構成員等であり、依然として暴力団が資金獲得活動として深く関与している実態がうかがえます。

カスタマーハラスメントの実態

行政への相談・苦情の状況

課題

住民の課題

  • 公平なサービス享受の阻害
    • 一部の要求者の対応に職員が長時間拘束されることで、他の住民、特に真に支援を必要としているにもかかわらず、強く主張できない人々へのサービス提供が遅延し、行政資源が不公平に分配されるという問題が生じます。

地域社会の課題

  • 社会的規範の崩壊と攻撃性の伝播
    • 行政窓口という公的な空間で、威圧的な言動や理不尽な要求が許容される、あるいは要求が通ってしまうという経験は、行為者にとって誤った成功体験となります。これが繰り返されると、同様の行為が地域社会全体に伝播し、社会全体の寛容性を低下させる恐れがあります。
      • 客観的根拠: UAゼンセンの調査によると、迷惑行為のきっかけとして「顧客の不満のはけ口・嫌がらせ」が26.7%を占めており、行政が社会的なストレスのはけ口として利用されている実態がうかがえます。このような行為が容認される環境は、攻撃的な行動規範を助長しかねません。
      • この課題が放置された場合の悪影響の推察: 地域社会全体の寛容性が低下し、些細なことで攻撃的な言動が飛び交う、住みづらい社会へと変質する。

行政の課題

  • 職員のメンタルヘルス悪化と人材流出
  • 業務の停滞と生産性の低下
    • 一件の悪質な要求に対応するために、多くの職員が長時間にわたり関与を余儀なくされるケースは少なくありません。これにより、本来注力すべき政策の企画・立案、他の市民への丁寧な対応、事務処理といったコア業務が著しく停滞し、行政全体の生産性を低下させます。
  • 「正当な苦情」と「不当要求」の判断の難しさ
    • 市民からの意見や苦情は、行政サービスを改善するための貴重な声です。しかし、その声がどこから正当な権利行使の範囲を逸脱し、「不当な要求」や「カスタマーハラスメント」に変わるのか、その境界線を現場の職員が個人の判断で切り分けることは極めて困難です。この曖昧さが、職員の萎縮や対応のばらつきを生む温床となっています。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

  • 各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。
    • 即効性・波及効果: 課題解決に直結し、短期間で効果が現れるか。また、職員の士気向上や他の業務効率化など、組織全体に良い影響を与えるか。
    • 実現可能性: 財政的、技術的、法制度的に実現が可能か。特に、既存の条例や国の指針と整合性が取れているか。
    • 費用対効果: 投じるコスト(予算、人的資源)に対して、得られる効果(職員のメンタルヘルス不調による損失の削減、業務効率化による生産性向上等)は大きいか。
    • 公平性・持続可能性: 特定の部署や職層の職員だけでなく、全庁的に公平な支援策となっているか。また、一過性のイベントでなく、継続的に実施可能な制度設計か。
    • 客観的根拠の有無: 先進自治体の成功事例や、各種調査データによって、その有効性が裏付けられているか。

支援策の全体像と優先順位

  • 不当要求対応は、個別の事案への対症療法ではなく、組織文化を変革する総合的な取り組みとして位置づける必要があります。そこで、**①基盤整備(守り)、②積極的支援(攻め)、③組織的対応力強化(連携)**の三層構造で支援策を体系化し、総合的に推進します。
  • 優先順位としては、まず職員の安全と心の健康を直接的に守るための**「①組織的防御体制の構築」を最優先(高優先度)で実施します。これにより、職員が安心して働ける最低限の土台を固めます。次に、職員の対応スキルと士気を高め、予防と事後ケアを両立させる「②職員のスキルアップとケア体制の強化」(中優先度)を展開します。そして、これらの取り組みを持続可能にし、より悪質な事案に対応するための「③外部連携と法的対応の強化」**(中優先度)へと繋げ、盤石な体制を構築します。

各支援策の詳細

支援策①:組織的防御体制の構築(高優先度)

目的
主な取組①:対応マニュアルの策定と全庁共有
主な取組②:ハードウェアによる物理的・心理的安全性の確保
主な取組③:カスハラ防止の意思表示と住民への啓発
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 不当要求・カスタマーハラスメントに起因する職員のメンタルヘルス不調による病気休暇・休職者数をゼロにすること。
    • データ取得方法: 人事部門が管理する休職者データ。休職理由の分類を精緻化し、カスハラ起因のものを特定可能にする。
  • KSI(成功要因指標)
    • 職員意識調査における「組織は職員をハラスメントから守ろうとしている」という設問への肯定的な回答率(例:目標80%以上)。
    • データ取得方法: 年1回実施する全職員対象の匿名意識調査。
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 対応マニュアルに関する研修の全職員受講率(100%)。
    • 通話録音装置の設置率(対象となる全部署への設置率100%)。
    • 新様式の職員証への切り替え率(100%)。
    • データ取得方法: 人事部門の研修受講記録、管財部門の設置台帳、職員証の配布記録。

支援策②:職員のスキルアップとケア体制の強化(中優先度)

目的
主な取組①:実践的な対応力向上研修の実施
主な取組②:メンタルヘルス相談体制の強化
主な取組③:管理職の責務の明確化とマネジメント研修
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
  • KSI(成功要因指標)
    • 各種研修の参加者満足度および「業務に役立つ」との評価(例:各項目で85%以上の肯定的な回答)。
    • データ取得方法: 各研修終了後に実施する無記名アンケート調査。
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 職員意識調査における、カスハラ被害後に「何もできなかった」「一人で謝り続けた」と回答した職員の割合の低下(例:前年比30%減)。
    • 外部相談窓口(EAP)の年間利用件数(目標値を設定し、周知度と利用しやすさの指標とする)。
    • データ取得方法: 年1回の職員意識調査、EAP事業者から提供される個人が特定されない形での利用統計報告。
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • ロールプレイング研修の年間実施回数および延べ参加者数。
    • 管理職向けマネジメント研修の対象者受講率(100%)。
    • データ取得方法: 人事部門が管理する研修実施記録。

支援策③:外部連携と法的対応の強化(中優先度)

目的
  • 庁内だけでは対応が困難な、特に悪質性の高い事案や常習的な要求行為に対し、警察や弁護士といった外部の専門機関と迅速かつ効果的に連携し、法的措置も辞さない毅然とした対応を可能にする体制を構築します。
主な取組①:警察との連携体制の強化
  • 所轄警察署の担当部署(刑事課組織犯罪対策係等)と、区の担当部署(総務課等)との間で、定期的な情報交換会や連絡協議会を開催します。これにより、地域の暴力団情勢や不当要求の最新手口を共有し、顔の見える関係を構築します。
  • 庁舎内での暴行・傷害、器物損壊、脅迫、長時間にわたる不退去など、刑法に触れる行為が発生した場合の、躊躇しない通報基準と具体的な手順をマニュアルに明記し、全職員に周知徹底します。
  • 客観的根拠: 明石市は警察との緊密な連携により、職員への業務妨害事案で行為者を逮捕に至らせ、その事実を公表することで、他の潜在的な要求者に対する強い抑止力としています。
主な取組②:弁護士による法的支援体制の構築
主な取組③:東京都カスタマー・ハラスメント防止条例の活用
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 不当要求行為に対する法的措置(弁護士名での警告書送付、被害届の提出、訴訟提起等)の実行件数。ゼロベースではなく、必要な事案に適切に対応できたかという観点で評価する。
    • データ取得方法: 総務部門や法務担当部門における事案管理記録。
  • KSI(成功要因指標)
    • 警告書送付等の毅然とした対応を行った後の、同一人物による悪質な要求行為の再発率の低下。
    • データ取得方法: 各部署からの報告を集約する事案管理システムにおいて、対象者をID管理し、その後の接触履歴を追跡・分析する。
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 顧問弁護士への相談件数(必要な時に躊躇なく相談できているかの指標)。
    • 警察への通報・相談件数(刑事事件化すべき事案を適切に連携できているかの指標)。
    • データ取得方法: 総務部門や法務担当部門における事案管理記録。
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 警察との定期情報交換会の年間開催回数。
    • 弁護士相談体制の利用手順に関する管理職への周知率(100%)。
    • データ取得方法: 協議会の議事録、人事部門の研修実施記録。

先進事例

東京都特別区の先進事例

  • 杉並区「不当要求、カスタマー・ハラスメント対応の基本方針」
  • 港区「ハラスメント防止宣言」と具体的取組
    • 港区では、区長が自ら「港区職員におけるハラスメント防止宣言」を行い、カスハラを含むあらゆるハラスメントの根絶に全庁で取り組む姿勢を動画等で内外に示しています。宣言に留まらず、カスハラ対応マニュアルの策定、専門家(臨床心理士、弁護士)の活用といったソフト面の対策に加え、職員証の名字のみ表記への変更、一部窓口へのロールカーテン設置といったハード面の対策も計画・実行しており、包括的なアプローチを採っています。
  • 世田谷区「福祉サービス事業所向け弁護士相談」
    • 世田谷区は、区内の福祉サービス事業所が、利用者やその家族等からの困難な要求やハラスメント行為で困窮した際に、区が委託する弁護士に無料で法的相談ができる独自の支援事業を実施しています。行政が直接の当事者でなくとも、地域の介護・福祉サービスを支える事業者を支援することで、地域全体のハラスメント対応能力(レジリエンス)の向上に貢献しています。

全国自治体の先進事例

  • 明石市「条例とガイドラインに基づく組織的対応」
    • 明石市は「明石市法令遵守の推進等に関する条例」において不当要求行為への対応を明確に制度化しています。さらに、その運用指針として、不当要求行為に該当しうる具体的事例を66項目にわたり例示する極めて詳細なガイドラインを策定・公表しており、職員の判断基準を明確にしています。加えて、職員への業務妨害行為で行為者が警察に逮捕された事案を市として公表するなど、法的措置を躊躇しない毅然とした姿勢が際立っています。
  • 福岡県「類型化とエスカレーションシステムの導入」
    • 福岡県は、行政に寄せられるカスタマーハラスメントを「反復・時間的拘束型」「暴言・威嚇・脅迫型」「権威型」「SNS・ネット等での誹謗中傷型」の4つの類型に分類し、それぞれの類型に応じた具体的な対応方針を定めています。最大の特徴は、職員個人に判断を委ねず、「係長等が初期対応・フォロー」→「課長補佐等がカスハラ該当性を判断」→「所属長が必要に応じて退去命令」というように、責任の所在を明確にしたエスカレーション(段階的報告・判断)システムを構築している点です。これにより、全庁で統一的かつ組織的な対応が可能となっています。
      • 成功要因: 複雑な事案を「類型化」することで対応を標準化し、職員が迷わず上司に報告できる「エスカレーションルール」を確立したことで、属人的な対応から組織的な対応への転換を成功させている点です。
      • (出典)福岡県「カスタマーハラスメント対策について」令和6年 28

参考資料[エビデンス検索用]

まとめ

 本報告書では、暴力団等の組織的脅威から一般市民によるカスタマーハラスメントまで、多様化・深刻化する不当要求の現状を各種データに基づき分析しました。これらの行為は、職員の心身を蝕み、行政サービスの質を低下させ、ひいては市民全体の利益を損なう看過できない課題です。東京都特別区は、都条例の施行を強力な追い風とし、職員個人の努力や精神論に依存する旧来の体制から脱却し、組織的防御、職員支援、外部連携を三本柱とする包括的な支援策を早急に構築・実行する必要があります。
 本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
 引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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