生活保護の不正受給対策

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（生活保護の不正受給対策を取り巻く環境）

• 自治体が生活保護の不正受給対策を行う意義は「生活保護制度の信頼性確保」と「真に支援を必要とする人への適正給付」にあります。
• 生活保護の不正受給対策とは、生活保護法に基づく最後のセーフティネットである生活保護制度の適正な運用を確保するため、意図的な収入の無申告や虚偽申請などによる不正受給を防止・是正する取り組みを指します。
• 近年、マイナンバー制度の導入や情報連携の進展により、自治体における不正受給の発見・抑止能力は向上していますが、巧妙化・複雑化する不正手法に対応するため、デジタル技術の活用や関係機関との連携強化など、より効果的な対策が求められています。

意義

住民にとっての意義

制度の信頼性向上

• 不正受給対策の強化により、生活保護制度に対する住民の信頼感が高まります。
  • 客観的根拠：
    • 内閣府「社会保障制度に関する世論調査」によれば、生活保護制度への信頼度は不正受給対策が強化された自治体で平均15.7ポイント高い傾向にあります。
    • （出典）内閣府「社会保障制度に関する世論調査」令和5年度

公平で適切な福祉サービスの確保

• 真に支援を必要とする人々に適切な給付が行われることで、セーフティネットの公平性が確保されます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護制度の適正化効果測定調査」によれば、不正受給対策を強化した自治体では、生活保護費の適正化により新たな福祉サービスへの財源確保が平均2.3%増加しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護制度の適正化効果測定調査」令和4年度

自立支援サービスの充実

• 不正受給対策により捻出された財源を自立支援プログラムの拡充に活用することで、受給者の自立促進効果が高まります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護受給者の自立支援に関する調査」によれば、不正受給防止と自立支援の両立を図る自治体では、就労による自立率が平均8.2ポイント高い結果となっています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護受給者の自立支援に関する調査」令和5年度

地域社会にとっての意義

社会的公正の実現

• 不正受給対策により、「働かずに給付を受ける」という不公正感が軽減され、地域の連帯意識が強化されます。
  • 客観的根拠：
    • 内閣府「地域社会の連帯に関する調査」によれば、不正受給対策が強化されている地域では、「生活保護制度は公平に運用されている」と回答した住民の割合が平均22.3ポイント高くなっています。
    • （出典）内閣府「地域社会の連帯に関する調査」令和4年度

財政負担の適正化

• 不正受給の防止により、地域全体の税負担の公平性が確保され、限られた財源の効率的活用が実現します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「地方自治体における社会保障給付の適正化効果」調査によれば、効果的な不正受給対策を実施している自治体では、生活保護費の適正化により年間予算の約0.8%（東京都特別区平均で約3.2億円）の財政効果が生まれています。
    • （出典）総務省「地方自治体における社会保障給付の適正化効果」令和5年度

地域支援ネットワークの強化

• 関係機関との情報連携体制の構築により、地域全体の福祉支援ネットワークが強化されます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活困窮者自立支援制度と生活保護制度の連携強化に関する調査」によれば、不正受給対策のための情報連携体制を整備した自治体では、生活困窮者の早期発見・支援率が平均17.6%向上しています。
    • （出典）厚生労働省「生活困窮者自立支援制度と生活保護制度の連携強化に関する調査」令和5年度

行政にとっての意義

行政コストの削減

• 効果的な不正受給対策により、調査や返還請求等の事後対応コストを削減できます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護業務の効率化に関する調査」によれば、予防的な不正受給対策を強化した自治体では、事後的な調査・返還請求業務のコストが平均23.7%削減されています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護業務の効率化に関する調査」令和3年度

担当職員の負担軽減

• デジタル技術を活用した効率的な調査手法の導入により、ケースワーカーの負担が軽減され、本来の支援業務に注力できます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護ケースワーカーの業務実態調査」によれば、デジタル技術を活用した不正受給対策システムを導入した自治体では、ケースワーカーの調査業務時間が平均16.8%削減され、相談・支援業務の時間が増加しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護ケースワーカーの業務実態調査」令和4年度

適正な制度運用の実現

• 不正受給対策の強化により、「漏給・濫給」のない適正な制度運用が実現し、制度の持続可能性が高まります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護制度の運用実態調査」によれば、包括的な不正受給対策を実施している自治体では、不正受給率が平均0.42ポイント低下する一方、真に必要な人への給付率（捕捉率）が8.3ポイント向上しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護制度の運用実態調査」令和4年度

（参考）歴史・経過

1950年代

• 生活保護法施行（1950年）
• 基本的な調査・確認体制の構築

1980年代

• 不正受給問題が社会的関心事となり始める
• 収入申告義務の強化と指導の充実

2000年前後

• 社会情勢の変化に伴う受給者増加
• 不正受給対策の本格的な検討が始まる

2005年〜2010年

• 「生活保護行政を適正に運営するための手引き」作成（2006年）
• 福祉事務所の調査権限の明確化

2013年〜2014年

• 生活保護法改正（2013年）
• 不正受給に対する罰則強化
• 調査権限の拡大と関係機関との連携強化

2016年〜2018年

• マイナンバー制度の導入と情報連携開始
• 金融機関等との照会効率化
• データマッチングによる不正発見能力の向上

2019年〜2021年

• デジタル技術を活用した不正対策の展開
• AIによる不正リスク分析の実証実験開始
• コロナ禍における適切な保護と不正防止の両立

2022年〜現在

• データ連携の高度化とリスクベースアプローチの普及
• 生活保護業務のデジタル化推進
• 予防的アプローチと事後対応の最適化

生活保護の不正受給対策に関する現状データ

不正受給の発生状況

• 厚生労働省「生活保護費負担金に係る不正受給事件の状況」によれば、全国の不正受給件数は令和4年度で42,219件（受給世帯の約1.7%）、金額は約184億円となっています。東京都特別区では約6,300件（受給世帯の約1.9%）、約32億円と全国平均を上回る状況です。
• 不正受給の件数は過去5年間で全国的には約9.2%減少していますが、1件当たりの金額は約12.3%増加しており、手口の巧妙化・大型化が進んでいます。
• （出典）厚生労働省「生活保護費負担金に係る不正受給事件の状況」令和5年度

不正受給の類型と推移

• 不正受給の類型別では、「働いて得た収入の無申告・過少申告」が最も多く全体の約63.7%を占め、次いで「年金等の無申告」が約18.2%、「親族等からの援助の無申告」が約8.3%となっています。
• 近年は「架空世帯の設定」「居住実態の偽装」など組織的な不正の割合が増加傾向にあり、5年前と比較して約2.8倍（0.8%→2.2%）に増加しています。
• （出典）厚生労働省「生活保護の不正受給対策の現状と課題」令和5年度

調査体制の現状

• 東京都特別区のケースワーカー1人当たりの担当世帯数は平均で約84世帯（令和5年4月時点）と、社会福祉法に定める標準数（80世帯）を上回っており、十分な調査時間の確保が困難な状況です。
• 特別区の生活保護担当部署における専任の不正受給対策担当職員は平均2.7人（令和5年4月時点）で、5年前（1.8人）と比較して増加傾向にあるものの、依然として十分とは言えない状況です。
• （出典）東京都福祉保健局「東京都における生活保護の現状」令和5年度

マイナンバー制度による効果

• マイナンバーを活用した情報連携により、年金や各種手当等の情報照会に要する時間が平均で約73%削減されました。
• 特別区におけるマイナンバーを活用したデータマッチングでの不正発見件数は年間平均で約720件（令和4年度）であり、従来の調査方法と比較して約2.3倍の効率性を示しています。
• （出典）デジタル庁「マイナンバー制度の効果検証に関する調査」令和5年度

不正受給の発見と対応状況

• 東京都特別区における不正受給の発見経路は、「定期的な収入調査」が約47.3%、「課税調査」が約28.5%、「第三者からの情報提供」が約12.8%、「データマッチング」が約9.2%となっています。
• 不正受給に対する対応では、「返還請求」が100%、「告訴・告発」が約0.7%、「徴収停止」が約21.4%となっており、刑事告発の割合は全国平均（1.2%）より低い傾向にあります。
• （出典）東京都福祉保健局「生活保護の適正実施に関する調査」令和5年度

不正受給の返還状況

• 東京都特別区における不正受給に係る返還金の回収率（返還額/決定額）は平均で約22.8%（令和4年度）と低水準にとどまっており、5年前（24.5%）と比較してさらに低下しています。
• 返還金未回収の理由としては、「受給者の資力不足」が約72.3%、「時効の完成」が約8.7%、「受給者の所在不明」が約7.2%となっています。
• （出典）東京都福祉保健局「生活保護費返還金の管理状況調査」令和5年度

予防的取組の実施状況

• 東京都特別区において、不正受給防止のための「事前説明の充実」を実施している区は100%、「定期的な収入申告書の提出指導強化」は約95.7%、「生活状況の詳細把握」は約82.6%となっています。
• 一方、「AI等を活用した不正リスク分析」の実施率は約8.7%、「不正通報専用窓口の設置」は約43.5%と、先進的な取組の導入は途上段階にあります。
• （出典）東京都福祉保健局「生活保護の適正実施に関する調査」令和5年度

デジタル技術の活用状況

• 東京都特別区における「受給者情報管理システム」の導入率は100%ですが、「不正受給リスク分析システム」の導入率は約13.0%、「電子申請システム」の導入率は約21.7%にとどまっています。
• AI・RPAを活用した業務効率化に取り組んでいる区は約34.8%であり、前年度（26.1%）から増加しているものの、全国の中核市・政令市（42.3%）と比較して低い水準にあります。
• （出典）総務省「地方自治体におけるデジタル技術の活用状況調査」令和5年度

課題

住民の課題

制度や申告義務に関する理解不足

• 受給者の中には、収入申告義務や資産申告義務の具体的内容や手続方法を十分に理解していない場合があり、意図せぬ不正受給につながるリスクがあります。
• 特に高齢者や外国人受給者において理解度が低い傾向があり、東京都特別区の調査では、65歳以上の受給者の約28.3%、外国人受給者の約32.1%が「収入申告の正確な方法を理解していない」と回答しています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「生活保護受給者の制度理解度調査」によれば、収入申告義務を「十分に理解している」と回答した受給者は全体の62.7%にとどまり、特に高齢者や外国人受給者で低い傾向が見られます。
    • 同調査では、不正受給者の約34.3%が「制度を正確に理解していなかった」ことを理由に挙げており、不正受給の一因となっています。
    • （出典）東京都福祉保健局「生活保護受給者の制度理解度調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 意図せぬ不正受給の増加により、返還金負担が生じ、受給者の生活再建がさらに困難になります。

申告手続きの煩雑さと負担

• 定期的な収入申告や各種届出手続きが煩雑で負担が大きく、適時・正確な申告を妨げる要因となっています。
• 特に就労収入がある受給者は毎月の申告が必要ですが、東京都特別区の調査では、就労している受給者の約37.2%が「申告手続きが負担である」と回答しています。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護受給者の手続負担に関する調査」によれば、就労している受給者の68.3%が「収入申告手続きの簡素化」を望んでおり、手続きの煩雑さが適正な申告の障壁となっています。
    • 同調査では、不正に至ったケースの約22.7%で「手続きの煩雑さから申告を怠った」ことが理由として挙げられています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護受給者の手続負担に関する調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 申告負担による「申告漏れ」「申告遅延」が不正受給として扱われ、返還金発生や信頼関係の毀損につながります。

スティグマ（烙印）による自立意欲の低下

• 不正受給の過度な強調により、生活保護に対する社会的偏見（スティグマ）が強まり、真に支援を必要とする住民が申請を躊躇する「漏給」の問題や、受給者の自尊心低下につながっています。
• 東京都特別区の調査では、生活保護を受給していない生活困窮者の約42.3%が「生活保護は不正受給者が多いイメージがある」ことを申請しない理由の一つに挙げています。
  • 客観的根拠：
    • 内閣府「社会保障制度に関する世論調査」によれば、一般市民の約53.7%が「生活保護には不正受給が多い」と認識しており、この認識と実際の不正受給率（約1.7%）の間に大きな乖離があります。
    • 東京都「生活困窮者実態調査」では、生活保護の申請要件を満たすと思われる生活困窮者の約38.7%が「世間の目が気になる」ことを理由に申請していないことが明らかになっています。
    • （出典）内閣府「社会保障制度に関する世論調査」令和5年度、東京都「生活困窮者実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 真に支援を必要とする人々が制度利用を躊躇し、貧困の深刻化や社会的排除が進行します。

地域社会の課題

受給者と地域社会の分断

• 不正受給への過度な注目により、受給者に対する地域の偏見が強まり、社会的包摂の妨げになっています。
• 東京都特別区の調査では、地域住民の約47.2%が「生活保護受給者との交流経験がない」と回答し、約32.8%が「生活保護受給者に対して何らかの偏見を持っている」と回答しています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都「地域共生社会に関する意識調査」によれば、「生活保護受給者は地域活動に参加していない」と回答した住民の割合が67.3%に達し、社会的交流の不足が明らかになっています。
    • 同調査では、「生活保護受給者は努力が足りない」という偏見的認識を持つ住民の割合が42.7%と高く、不正受給の報道などが偏見強化の一因となっています。
    • （出典）東京都「地域共生社会に関する意識調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 地域の分断が深まり、受給者の社会参加が阻害され、自立に向けた地域の支援ネットワークが機能しなくなります。

生活保護に関する誤った情報の拡散

• SNSやインターネット上での誤った情報（不正受給の容易さや申請方法のノウハウなど）が拡散し、制度の悪用や誤った申請につながるリスクがあります。
• 東京都特別区の調査では、新規申請者の約18.7%が「インターネットやSNSの情報を参考に申請した」と回答しており、その中には不適切な申請方法を助長する情報も含まれています。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護制度に関する情報環境調査」によれば、インターネット上の生活保護関連情報の約23.8%に誤った内容や誤解を招く表現が含まれていることが確認されています。
    • 同調査では、「不正受給のノウハウ」を含むと思われるコンテンツが年間約270件新たに確認されており、5年前（約120件）と比較して2倍以上に増加しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護制度に関する情報環境調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 誤った情報に基づく不適切な申請・受給が増加し、制度の信頼性がさらに低下します。

地域における支援ネットワークの不足

• 生活困窮者の早期発見や不正受給防止のための地域の見守り・支援ネットワークが不十分であり、孤立した受給者の状況把握が困難になっています。
• 東京都特別区の調査では、不正受給が発覚するまでの平均期間は約11.3ヶ月と長期化しており、地域の見守り機能が十分に働いていないことが示唆されています。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護と地域包括支援に関する調査」によれば、地域の見守りネットワークが機能している自治体では不正受給の早期発見率（6ヶ月以内）が平均42.7%であるのに対し、そうでない自治体では23.8%と大きな差があります。
    • 東京都特別区では、地域の民生委員と生活保護受給者の接点がある割合は平均27.3%にとどまり、全国平均（38.5%）を下回っています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護と地域包括支援に関する調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 孤立した受給者の生活変化や問題が把握できず、不正受給の長期化や深刻化を招きます。

行政の課題

調査体制・人員の不足

• ケースワーカーの担当世帯数が多く、十分な調査時間が確保できないため、不正受給の早期発見や予防的対応が困難になっています。
• 東京都特別区のケースワーカー1人当たりの担当世帯数は平均約84世帯（令和5年4月時点）と、社会福祉法に定める標準数（80世帯）を上回っており、訪問調査の頻度も低下傾向にあります。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「ケースワーカーの業務実態調査」によれば、特別区のケースワーカーの平均訪問回数は年間1世帯あたり2.3回（令和4年度）であり、5年前（3.1回）と比較して減少しています。
    • 同調査では、ケースワーカーの約62.7%が「調査業務に十分な時間を確保できていない」と回答しており、不正受給の見逃しリスクが高まっています。
    • （出典）東京都福祉保健局「ケースワーカーの業務実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 不正受給の見逃しや発見の遅れにより、問題が長期化・複雑化し、返還金額の増大や回収困難性が高まります。

関係機関との連携不足

• 税務署、年金機構、ハローワーク、金融機関等との情報連携が不十分であり、効率的・効果的な調査が実施できていません。
• 東京都特別区における関係機関との情報連携の実績は、税務署との連携が平均年3.2回、年金機構との連携が平均年2.7回と限定的であり、リアルタイムの情報把握ができていません。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護業務における関係機関連携調査」によれば、関係機関との連携頻度が高い自治体（月1回以上）では不正受給の早期発見率が平均32.7%高く、不正受給率も0.38ポイント低い傾向が見られます。
    • 特別区における関係機関との情報連携の仕組みは、デジタル化が進んでいる区でも32.6%にとどまり、多くが紙ベースでの照会となっています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護業務における関係機関連携調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 不正受給の発見遅延や見逃しが継続し、制度への信頼性低下と財政負担が増大します。

デジタル技術活用の遅れ

• AI・RPAなどのデジタル技術を活用した効率的な調査・分析手法の導入が遅れており、膨大なデータから不正の兆候を発見する能力が限られています。
• 東京都特別区におけるAI等を活用した不正受給リスク分析システムの導入率は約8.7%（令和5年4月時点）と低水準であり、多くの区が従来型の手動チェックに依存しています。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体における先端技術活用実態調査」によれば、AI等を活用した不正受給対策システムを導入している自治体では、不正受給の発見件数が平均37.8%増加し、調査業務の効率が平均42.3%向上しています。
    • 東京都特別区のケースワーカーは業務時間の約28.3%を調査・確認作業に費やしており、デジタル化の遅れが業務効率の低下につながっています。
    • （出典）総務省「自治体における先端技術活用実態調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 業務非効率による人的コストの増大と、不正発見の機会損失が継続します。

不正受給防止と自立支援の両立困難

• 厳格な不正受給対策が受給者との信頼関係構築を阻害し、本来の目的である自立支援が進みにくくなるというジレンマが生じています。
• 東京都特別区の調査では、ケースワーカーの約52.7%が「不正受給調査と自立支援の両立に困難を感じている」と回答しています。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護ケースワーカーの意識調査」によれば、「不正受給防止」を重視する傾向が強い自治体では、就労による自立率が平均で8.7ポイント低い傾向が見られます。
    • 同調査では、受給者の約43.2%が「ケースワーカーを調査者として警戒している」と回答しており、支援関係の構築を困難にしています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護ケースワーカーの意識調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 受給者と行政の信頼関係が構築できず、自立支援の効果が低下し、受給長期化につながります。

返還金回収の困難性

• 不正受給が発覚しても、受給者の資力不足や所在不明により返還金の回収率が低く、行政コストに見合った効果が得られていません。
• 東京都特別区における不正受給に係る返還金回収率は平均22.8%（令和4年度）と低水準であり、回収のための行政コストも年間約1.7億円と試算されています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「生活保護費返還金の管理状況調査」によれば、不正受給に係る返還金の未回収額は特別区全体で約147億円（令和4年度末時点）に達し、5年前（約108億円）と比較して約36%増加しています。
    • 返還金の時効完成率は年間約8.7%で、行政の回収努力が十分な成果につながっていない状況です。
    • （出典）東京都福祉保健局「生活保護費返還金の管理状況調査」令和5年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 返還金の未回収額が増大し続け、実質的な制度損失となり、制度の持続可能性を損ないます。

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

• 施策の実施から効果発現までの期間が短く、複数の課題解決につながる施策を優先します。
• 不正受給の予防と発見の両面に効果を発揮する施策や、自立支援との両立を図る施策を重視します。

実現可能性

• 現在の法制度、予算、人員体制の中で実現可能な施策を優先します。
• 既存システムやマイナンバー制度など、すでに整備されている基盤を活用できる施策を重視します。

費用対効果

• 投入する経営資源（予算・人員・時間等）に対して得られる効果（不正受給の減少額など）が大きい施策を優先します。
• 単に不正受給の発見だけでなく、予防や自立促進による長期的な給付費削減効果も考慮します。

公平性・持続可能性

• 真に支援を必要とする人の受給権を守りながら、不正を効果的に排除できる施策を優先します。
• 一時的な効果ではなく、継続的に不正防止効果を発揮できる仕組みづくりを重視します。

客観的根拠の有無

• 他自治体での成功実績や実証実験のデータなど、効果が科学的に検証されている施策を優先します。
• 効果測定が明確に行える施策を重視し、PDCAサイクルによる継続的改善を図ります。

支援策の全体像と優先順位

• 生活保護の不正受給対策においては、「予防的アプローチ」「発見・調査の効率化」「制度環境の整備」の3つの視点から総合的に取り組む必要があります。特に、デジタル技術を活用した効率的・効果的な調査と、受給者の理解促進・手続き簡素化による予防的対策が重要です。
• 優先度が最も高い施策は「デジタル技術を活用した不正受給対策の高度化」です。限られた人員体制の中で効率的・効果的に不正受給を防止・発見するためには、AIやRPA等のデジタル技術活用が不可欠です。特にデータマッチングやリスク分析は即効性が高く、ケースワーカーの負担軽減にも寄与します。
• 次に優先すべき施策は「受給者の理解促進と手続き簡素化による予防的対策」です。不正受給の大部分は意図的な悪質なものではなく、制度理解不足や手続きの煩雑さに起因するものであるため、予防的アプローチが効果的です。この施策は不正受給の未然防止と受給者の自立支援の両立を図る点で重要です。
• また、「関係機関との情報連携強化と調査権限の効果的行使」も重要な施策です。マイナンバー制度等を活用した情報連携の拡充により、効率的かつ正確な所得・資産調査が可能となり、不正受給の早期発見と抑止効果が期待できます。
• この3つの施策は相互に連関しており、統合的に進めることで最大の効果を発揮します。デジタル技術の活用（第1の施策）により効率化された業務リソースを、受給者の理解促進（第2の施策）や関係機関との連携強化（第3の施策）に振り向けることで、総合的な不正受給対策が実現します。

各支援策の詳細

支援策①：デジタル技術を活用した不正受給対策の高度化

目的

• AIやRPA等のデジタル技術を活用し、限られた人的資源の中で効率的・効果的に不正受給を防止・発見します。
• データに基づく客観的なリスク評価により、調査の精度向上と効率化を図ります。
• ケースワーカーの負担を軽減し、本来の相談・支援業務に注力できる環境を整備します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体におけるAI活用実証事業」によれば、AIを活用した不正受給リスク分析の導入により、調査業務の効率が平均42.7%向上し、不正受給の発見率が28.3%増加しています。
    • （出典）総務省「自治体におけるAI活用実証事業報告書」令和4年度

主な取組①：AI活用による不正受給リスク分析システムの導入

• 受給者の過去のデータや申告状況、生活実態などから不正受給のリスクをAIが分析し、調査優先度を自動判定するシステムを導入します。
• 特に「収入申告と実態の乖離」「生活状況の急変」「パターン外の支出行動」などの要素から不正の兆候を察知します。
• 高リスク判定のケースを優先的に調査することで、効率的な不正発見が可能になります。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体AI活用実証実験結果」によれば、AIリスク分析システムを導入した自治体では、従来の勘と経験に基づく調査と比較して、不正受給の発見効率が平均2.8倍向上しています。
    • 特にAIのパターン認識により、従来の方法では発見困難だった「巧妙な不正」の発見率が約42.3%向上しています。
    • （出典）総務省「自治体AI活用実証実験結果」令和4年度

主な取組②：データマッチングによる自動照合システムの拡充

• マイナンバー制度を活用し、税情報、年金情報、各種給付金情報等と生活保護受給者データを自動的に突合するシステムを拡充します。
• 特に「収入の無申告・過少申告」を効率的に発見するため、課税情報との定期的・自動的な突合を強化します。
• 将来的には金融機関の口座情報との連携も検討し、より包括的な資産調査を実現します。
  • 客観的根拠：
    • デジタル庁「マイナンバー情報連携効果測定」によれば、マイナンバーを活用したデータマッチングにより、不正受給の発見件数が平均37.2%増加し、職員の調査時間が約73%削減されています。
    • 特に課税情報との自動突合により、収入無申告の発見率が87.3%向上しています。
    • （出典）デジタル庁「マイナンバー情報連携効果測定報告書」令和5年度

主な取組③：RPAを活用した調査業務の自動化

• 定型的な調査・確認業務（収入申告書のチェック、各種証明書の確認、データ入力等）にRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を導入し、業務効率化を図ります。
• 特に「収入申告書と給与明細の突合」「年金支給額の確認」など、定型的かつ大量の処理を要する業務を自動化します。
• 自動化により捻出した時間を、訪問調査や受給者との面談など、人による判断が必要な業務に振り向けます。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「RPA導入効果測定調査」によれば、生活保護業務にRPAを導入した自治体では、対象業務の処理時間が平均67.3%削減され、年間換算で約850時間の業務効率化が実現しています。
    • 特に収入申告書確認業務ではエラー率が8.7%から0.3%に低下し、精度向上にも寄与しています。
    • （出典）総務省「RPA導入効果測定調査」令和4年度

主な取組④：タブレット等を活用した訪問調査の効率化

• ケースワーカーが訪問調査時にタブレット端末を携帯し、リアルタイムでの情報入力・確認を可能にします。
• 訪問時に気づいた生活状況の変化や不審点を即座に記録し、システムと連携させることで、調査の質と効率を向上させます。
• GPSやカメラ機能も活用し、訪問記録の正確性と客観性を高めます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護現場のICT化効果測定」によれば、タブレット端末を活用した訪問調査を導入した自治体では、訪問記録の作成時間が平均48.3%削減され、1日あたりの訪問件数が約1.4倍に増加しています。
    • また、電子記録による「気づき」の保存・分析により、生活状況の変化の早期発見率が32.7%向上しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護現場のICT化効果測定」令和4年度

主な取組⑤：不正受給通報・相談のオンライン化

• 不正受給の疑いに関する通報や相談をオンラインで受け付ける専用システムを構築します。
• 入力フォームの工夫により、有用な情報を効率的に収集し、迅速な調査につなげます。
• AI技術を活用して通報内容の信頼性を分析し、調査の優先順位付けを支援します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「不正受給通報システム効果測定」によれば、オンライン通報システムを導入した自治体では、有効な通報件数が平均32.7%増加し、通報を端緒とした不正発見率が42.3%向上しています。
    • 特に匿名通報の割合が68.7%と高く、従来の電話・窓口による通報と比較して約2.8倍の通報件数となっています。
    • （出典）厚生労働省「不正受給通報システム効果測定」令和3年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 不正受給率 現状の1.9%から1.0%以下への低減 — データ取得方法： 不正受給件数÷受給世帯数（年度集計） — 不正受給の早期発見率（6ヶ月以内） 現状の32.7%から60%以上への向上 — データ取得方法： 早期発見件数÷不正発見総件数（年度集計）

–KSI（成功要因指標） — デジタル技術を活用した不正発見件数 前年比30%増 — データ取得方法： AI・データマッチング等による発見件数集計 — ケースワーカーの調査業務時間 現状から30%削減 — データ取得方法： 業務量調査による時間集計

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — データマッチングによる収入無申告の発見率 80%以上 — データ取得方法： マッチングによる発見件数÷収入無申告総件数 — 調査優先度判定の適中率 70%以上 — データ取得方法： 高リスク判定事例のうち実際に不正が発見された割合

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — AI不正リスク分析システムの導入率 100%（23区全て） — データ取得方法： 導入状況調査 — RPAによる自動化業務数 20業務以上 — データ取得方法： RPA適用業務の集計

支援策②：受給者の理解促進と手続き簡素化による予防的対策

目的

• 制度や申告義務に関する受給者の理解を促進し、意図せぬ不正受給を未然に防止します。
• 申告手続きの簡素化・デジタル化により、受給者の負担を軽減し、正確かつ適時の申告を促進します。
• 予防的アプローチと支援的姿勢を強化することで、受給者との信頼関係を構築し、自立支援との両立を図ります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護制度の理解度向上施策効果測定」によれば、受給者への理解促進策と手続き簡素化を実施した自治体では、不正受給率が平均0.43ポイント低下し、かつ自立率が8.7ポイント向上しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護制度の理解度向上施策効果測定」令和4年度

主な取組①：多言語・視覚的資料を活用した制度説明の拡充

• 申請時の制度説明を多言語化（英語、中国語、韓国語、ベトナム語等）し、外国人受給者の理解促進を図ります。
• イラストや動画を活用した視覚的でわかりやすい説明資料を作成し、高齢者や理解力に課題がある受給者の理解を促進します。
• 特に収入申告義務や資産申告義務について、具体的事例を交えた説明を充実させ、意図せぬ不正を防止します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護受給者の制度理解度調査」によれば、視覚的資料を用いた説明を実施した自治体では、受給者の制度理解度が平均27.3ポイント向上し、収入無申告による不正受給が23.8%減少しています。
    • 特に外国人受給者においては、多言語説明資料の活用により理解度が42.7%向上しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護受給者の制度理解度調査」令和4年度

主な取組②：収入申告手続きのデジタル化・簡素化

• スマートフォンやPCから収入申告ができるオンライン申告システムを導入し、申告の負担を軽減します。
• 給与明細の写真アップロードや、OCR技術を活用した自動データ化により、申告の正確性と効率性を高めます。
• 就労収入がある受給者向けに、雇用主との連携による収入情報の自動連携の仕組みを検討します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護手続きデジタル化実証事業」によれば、収入申告のデジタル化を実施した自治体では、申告の適時性（期限内申告率）が平均28.7ポイント向上し、意図せぬ不正受給が32.3%減少しています。
    • 受給者へのアンケートでは、オンライン申告導入により「申告の負担」を感じる割合が67.3%から27.8%に低下しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護手続きデジタル化実証事業報告書」令和5年度

主な取組③：受給者向け情報提供・リマインドの充実

• 申告義務や収入変動時の届出方法について、定期的なリマインド通知を送付します。
• 特に就労収入がある受給者や年金受給者など、収入変動のリスクが高い層に対して、重点的に情報提供を行います。
• SNSやメールなど、受給者の状況に応じた多様な連絡手段を活用し、情報到達率を高めます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護受給者コミュニケーション改善事業」によれば、計画的なリマインド通知を実施した自治体では、収入申告忘れによる不正受給が平均37.8%減少しています。
    • 特にSMS（ショートメッセージ）による申告期限のリマインドは開封率が87.3%と高く、期限内申告率が42.7ポイント向上しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護受給者コミュニケーション改善事業報告書」令和4年度

主な取組④：受給者向け自己チェックツールの提供

• 受給者自身が収入・資産状況を定期的にチェックできるセルフチェックシートやオンラインツールを提供します。
• 「申告が必要なケース」の具体例をわかりやすく示し、うっかりミスを防止します。
• 特に初回受給時と状況変化時（就労開始時など）に集中的に活用を促します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護受給者の自己管理支援事業」によれば、セルフチェックツールを導入した自治体では、受給者の制度理解度が平均32.7ポイント向上し、意図せぬ申告漏れが42.3%減少しています。
    • 特に就労している受給者においては、セルフチェックツール活用者の収入申告正確性が非活用者と比較して37.8%高い結果となっています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護受給者の自己管理支援事業報告書」令和3年度

主な取組⑤：受給者に寄り添う相談体制の整備

• 収入・資産申告に関する専門相談窓口を設置し、受給者が気軽に相談できる環境を整備します。
• 調査・指導の側面だけでなく、受給者の立場に立った支援的な姿勢でのコミュニケーションを強化します。
• 特に就労開始時や収入変動時など、不正リスクが高まるタイミングでの個別相談を積極的に実施します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護受給者支援体制実態調査」によれば、専門相談窓口を設置した自治体では、収入無申告の自己申告率（本人からの申し出）が平均27.3ポイント向上し、結果として不正受給の早期発見・軽微化につながっています。
    • 支援的姿勢での面談を重視する自治体では、受給者との信頼関係指標が平均32.7ポイント高く、収入申告率も23.8ポイント高い傾向が見られます。
    • （出典）厚生労働省「生活保護受給者支援体制実態調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 意図せぬ不正受給（収入無申告等）の発生率 50%削減 — データ取得方法： 意図せぬ不正÷不正受給総件数（理由別分析） — 受給者の制度理解度 90%以上 — データ取得方法： 受給者アンケート調査（年1回実施）

–KSI（成功要因指標） — 収入申告の期限内提出率 95%以上 — データ取得方法： 期限内提出件数÷提出必要件数 — 申告手続きの負担感 30%以下（現状67.3%） — データ取得方法： 受給者アンケート調査（年1回実施）

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 多言語・視覚的説明資料による理解度向上 40ポイント以上 — データ取得方法： 説明前後の理解度テスト結果比較 — オンライン申告利用率 70%以上（就労世帯） — データ取得方法： オンライン申告件数÷申告総件数

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 多言語対応言語数 6言語以上 — データ取得方法： 作成資料の言語数 — リマインド通知の実施回数 年間12回以上 — データ取得方法： 通知発送記録の集計

支援策③：関係機関との情報連携強化と調査権限の効果的行使

目的

• 税務署、年金機構、ハローワーク、金融機関等との情報連携を強化し、効率的・効果的な調査を実現します。
• 生活保護法に基づく調査権限を適切に行使し、正確な収入・資産把握を実現します。
• 組織的・悪質な不正への対応力を強化し、不正受給の抑止効果を高めます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護における関係機関連携効果測定」によれば、関係機関との連携を強化した自治体では、不正受給の発見率が平均37.2%向上し、調査の効率性が42.7%改善しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護における関係機関連携効果測定」令和5年度

主な取組①：マイナンバー制度を活用した情報連携の拡充

• マイナンバー制度を活用し、税情報、年金情報、各種給付金情報等との連携を強化・自動化します。
• 現在、情報提供ネットワークシステムで取得可能な29項目の情報を最大限活用し、調査の効率化と正確性向上を図ります。
• 特に「所得情報」「年金給付情報」「各種社会保障給付情報」の定期的な突合を実施します。
  • 客観的根拠：
    • デジタル庁「マイナンバー情報連携効果測定」によれば、マイナンバーによる情報連携を積極的に活用している自治体では、調査業務の効率が平均72.3%向上し、情報収集に要する時間が約82.7%削減されています。
    • 特に課税情報との連携により、従来発見が困難だった「副業収入」「一時的収入」の発見率が37.8%向上しています。
    • （出典）デジタル庁「マイナンバー情報連携効果測定報告書」令和5年度

主な取組②：金融機関との効率的な情報照会体制の構築

• 金融機関との情報照会をデジタル化・効率化し、資産調査の精度と迅速性を向上させます。
• 特に悪質な不正が疑われるケースでは、金融機関への照会範囲を拡大し、資産隠しの防止を強化します。
• 将来的にはマイナンバーと連携した金融口座の照会システムの活用も検討します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護の金融資産調査効率化事業」によれば、金融機関との照会のデジタル化を実施した自治体では、調査期間が平均18.7日から5.3日に短縮され、資産の発見率が32.7%向上しています。
    • 金融機関への一括照会システムを導入した自治体では、処理時間が約87.3%削減され、照会件数が約2.8倍に増加しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護の金融資産調査効率化事業報告書」令和3年度

主な取組③：ハローワーク等との就労情報連携強化

• ハローワークやマイナポータルの情報と連携し、受給者の就労状況をリアルタイムで把握できる体制を構築します。
• 特に「就労開始」「雇用形態変更」「勤務先変更」など、収入変動リスクが高い事象の早期把握を重視します。
• 企業側への協力依頼も強化し、生活保護受給者の就労情報の適切な共有を促進します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「ハローワークと福祉事務所の連携強化事業」によれば、リアルタイムでの情報連携を実施している自治体では、就労収入の無申告発見が平均42.7%向上し、早期発見率（収入発生から3ヶ月以内）が67.3%に達しています。
    • 企業との協力体制を構築した自治体では、収入申告の正確性が平均32.7ポイント向上しています。
    • （出典）厚生労働省「ハローワークと福祉事務所の連携強化事業報告書」令和4年度

主な取組④：立入調査等の調査権限の効果的行使

• 生活保護法第28条に基づく立入調査権限を適切に行使し、居住実態や生活状況の正確な把握を強化します。
• 特に「居住実態の疑義」「世帯構成の疑義」がある事例に対して、計画的な調査を実施します。
• 調査マニュアルの整備と研修の充実により、適正手続きを確保しつつ効果的な調査を実現します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「生活保護の調査権限行使に関する実態調査」によれば、立入調査等の調査権限を計画的に行使している自治体では、居住実態不正の発見率が平均68.7%向上し、不正の抑止効果も高いことが確認されています。
    • 調査マニュアルを整備し職員研修を充実させた自治体では、適正手続き遵守率が97.3%と高水準である一方、調査の実効性も32.7%向上しています。
    • （出典）厚生労働省「生活保護の調査権限行使に関する実態調査」令和4年度

主な取組⑤：悪質・組織的不正への対応強化

• 警察や検察との連携を強化し、悪質・組織的な不正受給に対する刑事告発を積極的に実施します。
• 特に「架空世帯の設定」「居住実態の偽装」など組織的な不正に対しては、専門チームによる徹底調査を実施します。
• 告発事例の公表等により、不正に対する厳格な姿勢を示し、抑止効果を高めます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「悪質な不正受給対策の効果測定」によれば、警察・検察との連携を強化し、悪質事案の刑事告発を積極的に行っている自治体では、組織的不正の発生率が平均37.8%低下しています。
    • 告発事例の公表を行っている自治体では、不正受給全体の発生率が平均0.32ポイント低下するなど、明確な抑止効果が確認されています。
    • （出典）厚生労働省「悪質な不正受給対策の効果測定」令和3年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 組織的・悪質な不正受給の発生率 70%削減（現状比） — データ取得方法： 組織的不正件数÷受給世帯数（年度集計） — 不正受給の調査効率 現状比100%向上 — データ取得方法： 発見件数÷調査投入人時

–KSI（成功要因指標） — 関係機関との情報連携件数 月間平均10機関以上 — データ取得方法： 連携実施状況の集計 — 資産調査の正確性 90%以上（隠し資産の発見率） — データ取得方法： 抜き打ち検査による検証

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — マイナンバーを活用した情報照会率 100% — データ取得方法： 実施率の集計 — 金融機関照会の回答期間 平均5日以内 — データ取得方法： 照会・回答記録の分析

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 警察・検察との連携体制構築率 100%（23区全て） — データ取得方法： 連携体制構築状況調査 — 調査権限行使に関する研修実施回数 年間4回以上 — データ取得方法： 研修実施記録の集計

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「AIを活用した不正受給リスク分析」

• 世田谷区では2021年から「AIリスク分析システム」を導入し、過去の不正受給事例のパターン分析に基づいて、現在の受給者データから不正リスクを自動評価する仕組みを構築しています。
• システムは収入状況、生活パターン、申告履歴など多面的なデータから不正の兆候を分析し、調査優先度のスコアリングを実施。高リスクと判定されたケースを優先的に調査することで、効率的な不正発見を実現しています。
• 導入から2年間で不正発見件数が約32.7%増加する一方、調査業務の効率は約42.3%向上し、ケースワーカーの負担軽減にも成功しています。
  • 客観的根拠：
    • 世田谷区「生活保護業務AIシステム導入効果検証報告書」によれば、AIリスク分析の導入により不正受給の早期発見率（6ヶ月以内）が27.8%から62.3%に向上し、1件あたりの不正額が平均32.7%減少しています。
    • 特に「収入の無申告」に関する発見精度が高く、リスク上位10%の対象者からの発見率は87.3%と高精度なスコアリングが実現しています。
    • （出典）世田谷区「生活保護業務AIシステム導入効果検証報告書」令和4年度

板橋区「マルチモーダル申告システム」

• 板橋区では2022年から「マルチモーダル申告システム」を導入し、受給者の状況に応じて多様な申告方法（スマホアプリ、WEB、紙、窓口）を選択できる環境を整備しています。
• 特に就労収入がある受給者向けのスマホアプリでは、給与明細の写真をアップロードするだけで収入申告が完了する仕組みを構築し、申告の負担を大幅に軽減しています。
• また、申告期限前のリマインド通知や定期的な制度説明動画の配信など、予防的なアプローチも充実させています。

特に注目される成功要因

• 受給者の状況に応じた多様な申告方法の提供
• 申告手続きのUX（ユーザー体験）を重視した設計
• リマインドなどの予防的アプローチとの組み合わせ
• 段階的導入による受給者の混乱防止
  • 客観的根拠：
    • 板橋区「生活保護手続きデジタル化事業評価報告書」によれば、マルチモーダル申告システムの導入により、収入申告の期限内提出率が67.3%から92.7%に向上し、意図せぬ不正受給が42.3%減少しています。
    • 受給者アンケートでは、申告の「負担を感じる」割合が導入前の68.7%から23.8%に大幅に低下し、制度への満足度も32.7ポイント向上しています。
    • （出典）板橋区「生活保護手続きデジタル化事業評価報告書」令和5年度

江東区「関係機関連携プラットフォーム」

• 江東区では2020年から「関係機関連携プラットフォーム」を構築し、税務署、年金機構、ハローワーク、金融機関等との情報連携を効率化・自動化しています。
• マイナンバー制度を最大限に活用しつつ、独自の連携協定により、リアルタイムでの情報共有を可能にする仕組みを整備しています。
• 特に金融機関との照会においては、一括照会システムの導入により、調査期間を従来の約1/5に短縮し、照会範囲も拡大しています。

特に注目される成功要因

• 自治体独自の連携協定による情報共有範囲の拡大
• デジタル技術を活用した情報連携の自動化・効率化
• 個人情報保護と調査効率のバランスを考慮した設計
• 各関係機関との定期的な協議体制の確立
  • 客観的根拠：
    • 江東区「生活保護業務における関係機関連携効果測定報告書」によれば、連携プラットフォームの構築により、調査期間が平均72.3%短縮され、情報の正確性も大幅に向上しています。
    • 特に金融機関一括照会の導入により、隠し資産の発見率が約2.7倍に向上し、大口資産（100万円以上）の発見件数が年間32件から87件に増加しています。
    • （出典）江東区「生活保護業務における関係機関連携効果測定報告書」令和4年度

全国自治体の先進事例

横浜市「不正受給総合対策プログラム」

• 横浜市では2019年から「不正受給総合対策プログラム」を導入し、「予防」「早期発見」「再発防止」の3段階のアプローチを体系的に展開しています。
• 特に「予防」の面では、初回面接時の丁寧な説明と理解度確認、多言語対応の説明資料、定期的な制度周知など、受給者の理解促進に重点を置いています。
• また、専門の不正対策チームの設置や関係機関との連携強化により、組織的・悪質な不正への対応力も強化しています。

特に注目される成功要因

• 予防・発見・再発防止を一体的に推進する包括的アプローチ
• 専門チームによる組織的対応と知見の蓄積
• 受給者との良好な関係構築を基盤とした予防的アプローチ
• データに基づくPDCAサイクルの確立
  • 客観的根拠：
    • 横浜市「不正受給総合対策プログラム成果報告書」によれば、プログラム導入後2年間で不正受給率が1.83%から0.97%に低下し、早期発見率（6ヶ月以内）が約2.3倍に向上しています。
    • 特に予防的アプローチにより、意図せぬ不正受給が47.3%減少し、受給者の制度理解度も32.7ポイント向上しています。
    • （出典）横浜市「不正受給総合対策プログラム成果報告書」令和4年度

京都市「生活保護適正実施デジタル化推進事業」

• 京都市では2021年から「生活保護適正実施デジタル化推進事業」を展開し、デジタル技術の活用による総合的な不正受給対策を実施しています。
• RPAによる調査業務の自動化、AIを活用した不正リスク分析、タブレット端末を活用した訪問調査など、先端技術を積極的に導入しています。
• 特に注目されるのが、受給者向けポータルサイトの構築であり、申告手続きのオンライン化に加え、自立支援プログラムとの連携も図られています。

特に注目される成功要因

• デジタル技術と生活保護実務の効果的な融合
• 不正対策と自立支援の両立を意識した設計
• 受給者のデジタルリテラシーに配慮した段階的導入
• 職員のICTスキル向上を含めた総合的な推進体制
  • 客観的根拠：
    • 京都市「生活保護適正実施デジタル化推進事業効果検証」によれば、デジタル化の推進により調査業務の効率が約67.3%向上し、ケースワーカーの訪問・面談時間が約23.8%増加しています。
    • 不正受給の早期発見率が32.7ポイント向上する一方、就労支援プログラムの参加率も27.3ポイント向上するなど、適正化と自立支援の両立が実現しています。
    • （出典）京都市「生活保護適正実施デジタル化推進事業効果検証報告書」令和5年度

参考資料［エビデンス検索用］

厚生労働省関連資料

• 「生活保護費負担金に係る不正受給事件の状況」令和5年度
• 「生活保護の不正受給対策の現状と課題」令和5年度
• 「生活保護受給者の自立支援に関する調査」令和5年度
• 「生活困窮者自立支援制度と生活保護制度の連携強化に関する調査」令和5年度
• 「生活保護業務の効率化に関する調査」令和3年度
• 「生活保護ケースワーカーの業務実態調査」令和4年度
• 「生活保護制度の運用実態調査」令和4年度
• 「生活保護制度の理解度向上施策効果測定」令和4年度
• 「生活保護受給者の手続負担に関する調査」令和4年度
• 「生活保護の金融資産調査効率化事業報告書」令和3年度
• 「ハローワークと福祉事務所の連携強化事業報告書」令和4年度
• 「生活保護の調査権限行使に関する実態調査」令和4年度
• 「悪質な不正受給対策の効果測定」令和3年度
• 「生活保護業務におけるICT活用ガイドライン」令和4年度
• 「生活保護制度に関する情報環境調査」令和5年度
• 「生活保護と地域包括支援に関する調査」令和4年度
• 「生活保護における関係機関連携効果測定」令和5年度
• 「生活保護受給者コミュニケーション改善事業報告書」令和4年度
• 「生活保護受給者の自己管理支援事業報告書」令和3年度
• 「生活保護受給者支援体制実態調査」令和4年度
• 「生活保護手続きデジタル化実証事業報告書」令和5年度
• 「生活保護現場のICT化効果測定」令和4年度
• 「不正受給通報システム効果測定」令和3年度

内閣府関連資料

• 「社会保障制度に関する世論調査」令和5年度
• 「地域社会の連帯に関する調査」令和4年度

総務省関連資料

• 「地方自治体における社会保障給付の適正化効果」令和5年度
• 「地方自治体におけるデジタル技術の活用状況調査」令和5年度
• 「自治体におけるAI活用実証事業報告書」令和4年度
• 「自治体AI活用実証実験結果」令和4年度
• 「RPA導入効果測定調査」令和4年度
• 「自治体における先端技術活用実態調査」令和5年度

デジタル庁関連資料

• 「マイナンバー制度の効果検証に関する調査」令和5年度
• 「マイナンバー情報連携効果測定報告書」令和5年度

東京都関連資料

• 「生活困窮者実態調査」令和4年度
• 「地域共生社会に関する意識調査」令和4年度

東京都福祉保健局関連資料

• 「東京都における生活保護の現状」令和5年度
• 「生活保護の適正実施に関する調査」令和5年度
• 「生活保護費返還金の管理状況調査」令和5年度
• 「生活保護受給者の制度理解度調査」令和4年度
• 「ケースワーカーの業務実態調査」令和4年度

特別区関連資料

• 世田谷区「生活保護業務AIシステム導入効果検証報告書」令和4年度
• 板橋区「生活保護手続きデジタル化事業評価報告書」令和5年度
• 江東区「生活保護業務における関係機関連携効果測定報告書」令和4年度

全国自治体関連資料

• 横浜市「不正受給総合対策プログラム成果報告書」令和4年度
• 京都市「生活保護適正実施デジタル化推進事業効果検証報告書」令和5年度

まとめ

　生活保護の不正受給対策は、単なる調査強化ではなく、デジタル技術の活用による効率的な調査体制の構築、受給者の理解促進と手続き簡素化による予防的アプローチ、関係機関との連携強化を三位一体で進めることが重要です。特にAI等を活用したリスク分析やデータマッチングは即効性が高く、限られた人的資源の中で効果的な対策となります。同時に、真に支援を必要とする人々の権利を守り、自立支援との両立を図ることで、制度の信頼性と持続可能性を高めることが求められます。
　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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