山梨県における生成AI検索機能導入の分析と政策的示唆

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。

エグゼクティブサマリー

　山梨県が2026年1月9日より県公式ホームページに導入する生成AI検索機能は、自治体DXが「内部業務の効率化」から「住民サービスの直接的向上」へとフェーズを移行させた象徴的な事例です。これまで自治体サイトの課題であった情報過多による検索性の低下を、最新のRAG（検索拡張生成）技術を用いることで解消し、約3万1,000ページに及ぶ膨大な行政情報から、住民の自然な問いかけに対して即座に要約・回答を生成します。

　国内の自治体における生成AI導入率は、都道府県レベルで87.2％、指定都市で90.0％に達しており、普及期から活用深化期へと入っています。山梨県の取り組みは、AIによる回答精度の確保とハルシネーションの防止を両立させており、職員の問い合わせ対応負担を大幅に軽減するだけでなく、24時間365日の「待たせない行政」を実現するものです。本記事では、この取り組みの背景にある客観的データや歴史的経過を詳述し、東京都特別区における政策立案に向けた具体的な示唆を整理します。

山梨県における生成AI検索機能導入の概要

　山梨県は、県公式ホームページにアイアクト社が提供する「Cogmo Enterprise 生成AI」を組み込み、2026年1月9日14時より運用を開始します。このシステムは、従来の単語検索とは異なり、利用者が日常的な文章で質問を入力すると、ホームページ内の情報を基に生成AIが適切な要約文を作成して回答する仕組みです。

導入の定量的背景と技術的特徴

情報資産の規模と検索課題

• 行政ホームページの情報量：2024年度末時点で、山梨県の公式ホームページには約3万1,000ページの情報が蓄積されていました。これほど膨大な情報量になると、従来の階層構造では目的のページにたどり着くことが困難になる課題がありました。

信頼性を担保するRAG技術の採用

• 根拠に基づいた回答生成：生成AIの汎用的な知識だけでなく、県ホームページのドキュメントのみを根拠に回答を生成する技術を採用しています。
• 情報の透明性：回答の根拠となったページURLを併記することで、利用者が情報の正確性を自ら確認できる仕様となっています。

期待される多角的なメリット

• 住民側の利便性：複雑な行政手続きや制度の概要を、自分に最適化された平易な言葉で理解できるメリットがあります。
• 行政側の業務効率：電話やメールによる定型的な問い合わせが減少することで、職員がより複雑な個別相談や政策立案業務にリソースを集中できる環境が整います。

政策的意義と導入の背景

　本取組の最大の意義は、行政情報のアクセシビリティ（到達しやすさ）の抜本的な改善にあります。デジタル庁が掲げる「誰一人取り残されない、人に優しいデジタル化」を具体化する施策として位置づけられます。

市民サービスの高度化

情報のバリアフリー化

• 行政用語の翻訳機能：法律や条例に基づく専門用語を、利用者の質問意図に合わせて平易な表現に書き換えることが可能です。
• 時間的制約の撤廃：従来の開庁時間（平日8時30分～17時15分など）に関わらず、深夜や休日であっても即座に応答を返すことができます。

行政運営の最適化

フロントヤード改革の推進

• 窓口業務の負荷軽減：自治体職員の約7割が電話対応によって他の事務作業に支障が出ているというデータがあり、このデジタルシフトは急務です。

EBPMの基盤構築

• 実需要データの蓄積：住民がどのような言葉で何を検索しているかというログデータは、今後の政策立案における貴重なエビデンスとなります。

自治体における生成AI活用の歴史的経過

　日本における自治体の生成AI活用は、2022年末のChatGPT公開を機に急速に拡大しました。山梨県の取り組みは、これまでの試行錯誤の集大成と言えます。

活用フェーズの変遷

黎明期（2023年〜）

• 内部事務の効率化：神奈川県横須賀市や東京都が先駆けとなり、メール文案作成や議事録要約といった職員向けの補助ツールとして導入が始まりました。

普及期（2024年〜2025年）

• ガイドラインの整備：総務省による指針提示を受け、セキュリティ懸念を払拭した多くの地方自治体が導入に踏み切りました。

発展期（2026年〜）

• 住民向けサービスの展開：山梨県の事例のように、ホームページ全体を横断する「AIコンシェルジュ」としての機能実装が始まりました。

現状の客観的データと統計的推移

　生成AIの導入状況は、わずか数年で劇的な変化を遂げています。

自治体における導入率の推移（2024年末時点）

• 都道府県の導入率：87.2％
• 指定都市の導入率：90.0％
• 市区町村の導入率：29.9％（前年の9.4％から約20ポイントの急増）

業務削減の具体的実績

問い合わせ対応の変容

• 電話件数の削減幅：先行自治体では問い合わせ件数が約40％削減された事例があります。
• FAQの活用促進：AI導入によりFAQの閲覧数が約2.3倍に増加し、自己解決率が向上しました。

職員の事務作業削減

• あいさつ文作成の効率化：年間約1,500時間の削減に成功した事例が報告されています。
• 業務効率化への実感：利用者の約8割が業務効率化に寄与していると回答しています。

政策立案への示唆と特別区への展開

　山梨県の事例から、東京都特別区をはじめとする自治体が政策を立案する際の重要ポイントを整理します。

行政側が導入を推進する意図

• 労働力不足への構造的対応：2050年には生産年齢人口が約5,000万人に減少すると予測される中、AIを「デジタル職員」として活用することが不可欠です。
• 公平性の担保：情報の探しやすさを向上させることは、デジタル・デバイドを解消し、行政の透明性を高めることに直結します。

課題とネクストステップ

• ガバナンスの構築：参照元データの鮮度を保ち、AIの回答品質を常に監督する体制が必要となります。
• アナログ支援との融合：AIで浮いたリソースを、対面での丁寧なサポートが必要な福祉等の分野へ再配分する視点が重要です。

東京都特別区への具体的提言

高密度・多文化都市への適応

• 多言語対応の強化：23区特有の多国籍な住民構成に対し、翻訳を介したAI検索機能は極めて有効な施策となります。

特別区共通プラットフォームの検討

• コストと精度の最適化：引っ越しや子育て支援など、区をまたいで共通する制度については、23区共通の学習モデルを構築することで効率化が図れます。

申請手続きの自動化への拡張

• 対話型行政サービスの実現：情報の検索に留まらず、AIが住民の状況をヒアリングして申請書の記入を補助する「完結型サービス」への発展を目指すべきです。

まとめ

　山梨県による生成AI検索機能の導入は、行政が抱える膨大な情報と住民が求める的確な回答との間にあるギャップを埋める、極めて有効なソリューションです。統計データが示す通り、自治体における生成AIの活用はもはや選択肢ではなく、持続可能な行政運営のための必須要件となっています。

　東京都特別区の職員においては、本取組を単なるウェブサイトの機能追加と捉えるのではなく、窓口業務のあり方を根本から変革し、職員の専門性をより高度な対人支援や政策創造へとシフトさせるためのフロントヤード改革の柱として位置づけることが肝要です。生成AIがもたらすのは、単なる効率化ではありません。それは、住民一人ひとりのニーズに寄り添い、複雑な行政手続きを誰にでも分かりやすいものへと再定義する、行政サービスの民主化に他なりません。本事例をベンチマークとし、各区の特性に応じた実装を加速させることが、次世代の都市経営には求められています。

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