生成AIの戦略的活用：東京都「文章生成AI活用事例集」

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：行政DXの新たな地平と特別区の挑戦

構造的危機とデジタル社会の到来

　21世紀中葉に向かう日本社会において、地方自治体はかつてない構造的な危機に直面しています。少子高齢化に伴う生産年齢人口の急激な減少は「2040年問題」として広く認識されており、自治体職員の確保難や、ベテラン職員の大量退職による行政ノウハウの断絶が懸念されています。その一方で、住民のニーズは多様化・複雑化の一途を辿っています。単一的な行政サービスでは対応しきれない課題——例えば、ヤングケアラー問題、独居高齢者の社会的孤立、多文化共生社会における言語の壁など——が山積しており、これらに対応するための行政リソースは枯渇しつつあります。

　こうした背景の中で、東京都特別区（23区）は、首都機能の中枢を担うと同時に、世界でも有数の高密度都市としての課題解決を迫られています。特別区は財政的には比較的恵まれているとされていますが、昼間人口と夜間人口の乖離、激しい人口流動、そして高い住民期待値という特有のプレッシャーに晒されています。この閉塞感を打破する「ゲームチェンジャー」として登場したのが、生成AI（Generative AI）です。2022年後半にChatGPTが登場して以降、行政におけるデジタル化の議論は、従来の「定型業務の自動化（RPA等）」から、「知的生産活動の拡張」へと劇的にシフトしました。東京都がいち早く公開した「文章生成AI活用事例集」は、このパラダイムシフトを象徴する文書であり、単なるツールマニュアルの枠を超え、これからの行政職員がどのようにテクノロジーと協働すべきかを示す羅針盤となっています。

本レポートの目的と構成

　本レポートは、東京都特別区の政策立案担当者および実務職員を対象に、東京都の事例集や先行自治体のデータを徹底的に分析し、実効性の高い政策立案に資する知見を提供することを目的としています。本稿では、以下の構成で論を展開します。

• 意義:
  なぜ今、生成AIが不可欠なのでしょうか。効率化を超えた本質的な価値（QOS向上、職員のエンパワーメント）を問い直します。
• 歴史:
  ChatGPTの衝撃から、横須賀市の英断、そして東京都の全庁展開に至るまでの変遷を辿り、現在地を確認します。
• 現状データ:
  「22,700時間の削減」や「内製開発による77分の短縮」など、客観的なエビデンスに基づき、導入効果を定量・定性の両面から検証します。
• 政策立案の示唆:
  東京都の行政意図を読み解き、特別区が採るべき具体的な戦略（ガバナンス、人材育成、共同利用）を提言します。 　本レポートは、単なるツールの解説書ではありません。テクノロジーをテコにして、いかにして「持続可能な自治体」を再構築するかという、行政経営の視点に立った戦略文書です。

意義：行政における生成AI活用の本質的価値

　生成AIの導入は、単なる業務時間の短縮（コストカット）と捉えられがちですが、その本質はより多層的で深遠なものです。特別区において生成AIを活用することの意義は、大きく以下の3つの次元で捉えることができます。

「量」の革命：圧倒的な生産性向上とリソースの再配分

　第一の意義は、物理的な業務時間の創出です。行政業務には、文書作成、要約、議事録作成、翻訳、調査といった膨大なテキスト処理業務が付随します。これらは従来、職員が多くの時間を費やして手作業で行ってきましたが、生成AIはこのプロセスを劇的に圧縮します。横須賀市の実証実験では、文書作成業務において「10分かからず素案ができる」といった事例が報告されており、年間換算で数万時間規模の余力を生み出す可能性が示されています。しかし、ここで重要なのは「楽をすること」ではありません。創出された時間を、人間にしかできない業務——例えば、困難を抱える住民への対面相談、複雑な利害調整が必要な政策判断、地域コミュニティへの能動的なアウトリーチ——に「再投資（Shift）」することこそが、真の目的です。これを「Digital for Human」のアプローチと呼ぶことができます。

「質」の革命：行政サービスのQOS（Quality of Service）向上

　第二の意義は、行政サービスの質の向上です。生成AIは「壁打ち相手」として機能することで、以下の価値をもたらします。

• 多角的な視点の獲得:
  政策立案時に、AIに対して「この施策に対する反対意見を挙げて」「海外の先進事例を教えて」と問うことで、職員個人の知識や経験の限界を超えた広範な視点を取り入れることができます。これにより、施策の死角を減らし、より強靭な政策を立案することが可能となります。
• 住民コミュニケーションの最適化:
  従来の行政文書は、「硬い」「分かりにくい」と批判されることが多くありました。AIを活用し、「小学生でも分かるように」「親しみやすいトーンで」リライトすることで、情報の伝達力を高めることができます。これは、行政情報の透明性を高め、住民との信頼関係を構築する上で極めて重要です。
• 多言語対応による包摂性:
  多言語対応のアバターや翻訳機能を活用することで、外国人住民に対しても日本人と同等の情報量とスピードでサービスを提供することが可能となります。これは、国際都市・東京における「誰一人取り残さない」行政の実現に直結します。

「組織」の革命：自律的な改善文化と職員のエンパワーメント

　第三の意義は、組織文化の変革です。従来、自治体のシステム開発は外部ベンダーへの依存度が高く、現場の職員が自らシステムを改修することは困難でした。しかし、生成AIとローコードツールを組み合わせることで、非エンジニアの一般職員でも業務改善ツールを内製することが可能になりました。これは、「与えられたシステムを使う」という受動的な姿勢から、「自らの業務課題を自らの手で解決する」という能動的な姿勢への転換を意味します。職員がテクノロジーを自分の道具として使いこなす感覚（自己効力感）を持つことは、組織全体のイノベーション能力を高め、変化に強い柔軟な組織風土を醸成する基盤となります。

歴史：自治体生成AI導入の系譜と現在地

　行政における生成AIの導入プロセスは、短期間のうちに劇的な変化を遂げてきました。

第1フェーズ：衝撃と模索

　2022年11月のChatGPT公開は、行政機関に大きな衝撃を与えました。当初はセキュリティリスクや正確性（ハルシネーション）への強い警戒感から、多くの自治体が「アクセス禁止」の措置をとっていました。「AIは嘘をつく」「個人情報が吸い上げられる」というリスク懸念が、活用のメリットを上回っていた時期です。

第2フェーズ：突破口と「横須賀モデル」

　この停滞を打破したのが横須賀市でした。2023年4月、市長のリーダーシップの下で全庁的な実証実験を開始しました。LGWAN対応のセキュアな環境を迅速に構築したこの「横須賀モデル」は、多くの自治体にとって現実的な解となり、日本中での活用の流れを決定づけました。

第3フェーズ：東京都の始動とガイドライン策定

　2023年8月、東京都が「文章生成AI活用ガイドライン」を策定し、17万人規模の巨大組織で利用を開始しました。これにより、他自治体が参照すべき「標準的な基準」が生まれ、生成AIが大規模組織でも十分に運用可能であることが証明されました。

第4フェーズ：普及・深化と多様化

　2024年以降は「定着・高度化」の段階に入っています。東京都による事例集の公開、世田谷区によるシステム内製化、渋谷区による特定領域（教育・観光）への特化など、活用方法は多様化しています。現在、全国の自治体の半数以上が導入・検討フェーズにあり、特別区はより戦略的な活用を模索する段階にあります。

現状データとエビデンス：導入効果の客観的分析

東京都「文章生成AI活用事例集」の分析

主要ユースケースの分類と効果

• 企画・アイデア出し:
  施策のアイデア出し、海外事例調査、研修テストの作成などを行います。ゼロからの着想負担を軽減し、多角的な視点によって企画の質を向上させます。
• 文章作成・推敲:
  挨拶文のドラフト作成、広報文のリライト、誤字脱字チェックなどを行います。作成時間の短縮と、文章品質の平準化を実現します。
• 要約:
  長文資料のサマリー化や議事録の要約を行います。情報把握をスピードアップさせ、資料を読み込む時間を大幅に削減します。
• 翻訳:
  外国人対応のQ&Aや英文レターの作成を行います。多言語対応能力を即時に獲得し、外部への翻訳委託コストなどを削減します。
• マクロ・関数生成:
  Excel関数やVBAコードを生成します。技術的な障壁を除去し、現場レベルでの業務自動化を促進します。

「たたき台」としての価値

　東京都の事例集では、AIを「完成品を作るマシン」ではなく「たたき台を作るパートナー」と位置づけています。白紙から書き始める苦痛をAIが肩代わりし、人間は「1を10にする」という付加価値の高い業務に集中できることが、最大の効果として挙げられています。

横須賀市・世田谷区における定量的成果

横須賀市：年間2万時間超のインパクト

• 全庁的な削減推計:
  全職員が活用した場合、年間で約22,700時間の削減が見込まれています（これは約12.6人分の労働力に相当します）。
• 個別業務の改善:
  複雑なデータ突合業務におけるマクロ作成支援により、所要時間を2時間から10分に短縮（約92%削減）した事例などが報告されています。

世田谷区：内製化によるスピードと効果

• 開発速度:
  非エンジニア職員が中心となり、構想からリリースまでをわずか3ヶ月で完了させました。
• 生産性向上の実測値:
  日常業務で1日平均約34分、企画・素案作成業務では1件あたり平均約77分の短縮を達成しています。

政策立案への示唆：特別区はいかに動くべきか

行政の意図と哲学：なぜ「禁止」ではなく「活用」なのか

• リスク・ベース・アプローチへの転換:
  「安全が確認されるまで使わない」という予防原則から、「使わないことによる機会損失」を重視する判断へのシフトが必要です。適切なガードレールを設けた上で、ベネフィットを最大化する戦略をとります。
• Smart TokyoとDXの加速:
  行政内部のデジタル化こそが、都民の生活を豊かにする住民向けサービス向上（Smart Tokyo）の強力なエンジンとなります。

期待される効果の深層

• ナレッジ・マネジメントの革新:
  RAG（検索拡張生成）技術を用い、庁内の膨大な条例やマニュアルをAIに参照させることで、ベテラン職員の「暗黙知」を形式知化します。これにより、経験の浅い職員を支援する「知識の民主化」を推進します。
• アジャイルな政策形成:
  完璧な計画を求めて停滞するのではなく、AIと対話しながらプロトタイプを高速で修正し続ける、アジャイルな業務スタイルへと変革します。

直面する課題とリスク対策

重要課題と対策の方向性

• セキュリティ:
  LGWAN内での環境構築や、学習データへの利用を拒否するオプトアウト設定を徹底します。
• 正確性（ハルシネーション）:
  AIは誤る可能性があるという前提での職員研修を行い、根拠資料の確認プロセスを義務付けます。
• 著作権・知財:
  特定の作家に類似させるようなプロンプトを禁止し、対外発表前には類似性のチェック体制を整備します。
• デジタル・デバイド:
  職員間の活用格差を埋めるため、階層別の研修を実施し、庁内のプロンプト共有ポータルを整備します。

特別区（23区）への具体的提言

提言1：現場密着型ユースケースの深掘り

　住民サービスの最前線である特別区特有の領域での活用を推進します。

• 福祉・教育:
  ケースワークの記録要約や、教員の指導案作成支援などを行い、専門職が住民や子供と向き合う時間に集中できる環境を構築します。
• 窓口業務:
  AIによるリアルタイム要約を活用し、「書かない窓口」をさらに高度化させます。

提言2：特別区連携による「共同戦線」

　23区共通の課題に対し、個別の最適化ではなく全体の効率化を図ります。

• 共同調達:
  特別区長会などの枠組みを活用し、AI基盤を共同利用することで、コスト削減とセキュリティ強化を両立させます。
• プロンプト・ライブラリの共有:
  区議会答弁の構成や地域イベントの企画など、共通業務のノウハウを23区の共有財産として蓄積します。

提言3：内製化と人材育成のハイブリッド戦略

• AIアンバサダーの配置:
  各課に推進役を置き、現場固有の課題を解決する「小さな成功体験」を積み上げます。
• ローコード活用の推奨:
  プログラミング知識がなくても業務改善ツールを作成できる環境を整え、現場主導の改善を促します。

まとめ：AIと共に創る「新しい公務」の姿

　生成AIは「魔法の杖」ではありませんが、適切に使えば行政のあり方を根本から変える強力なレバレッジとなります。本レポートの分析から明らかなように、年間数万時間の削減という定量的効果だけでなく、企画の質の向上や職員の意識改革といった質的な変化が、数字以上の価値をもたらしています。

　特別区の職員には、東京都の事例集を基礎として学びつつ、それを自区の課題に合わせてカスタマイズする「応用力」が求められています。AIは「使うか使わないか」を議論する段階を過ぎ、「いかに使いこなし、行政価値に変換するか」を競うフェーズに入りました。人間が最終的な判断と責任を担う「Human-in-the-loop」の原則を堅持しつつ、恐れずに新技術を取り入れ、失敗から学び、改善を続ける。そうしたアジャイルな姿勢こそが、2040年の危機を乗り越え、住民に信頼される持続可能な特別区を築くための鍵となります。

　今、皆さんの目の前にある「プロンプト」という空欄は、これからの行政を記述するためのキャンバスです。そこにどのような未来を描くかは、職員一人ひとりの手に委ねられています。

行政情報ポータル

あらゆる行政情報を分野別に構造化

行政情報ポータルは、「情報ストックの整理」「情報フローの整理」「実践的な情報発信」の３つのアクションにより、行政職員のロジック構築をサポートします。