2026.04.10

【東京都】都職員約6万人が生成AI「A1（えいいち）」を利活用開始

masashi0025

はじめに
エグゼクティブサマリー
意義
- 行政サービス変革の転換点としての「A1」
歴史・経過
- 東京都における生成AI活用の系譜
現状データ
- 「A1」の規模と導入状況
- 東京都AI戦略との連動
政策立案の示唆
まとめ

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

　東京都は2026年4月9日、デジタルサービス局および一般財団法人GovTech東京と連携し、生成AI共通基盤「A1（えいいち）」の本格運用を開始したと発表しました。都職員約6万人を対象とするこのプラットフォームは、職員自らがノーコードでAIアプリを開発・共有できる内製の仕組みであり、2025年9月の試行運用から約7か月を経て、運用ルールや利用環境が整備されたことを受けて全面展開に移行しました。「A1」という名称は、近代産業の基盤を築いた渋沢栄一の精神にちなんで設定されており、行政業務の生産性向上と都民サービスの質的向上を両輪として掲げています。契約仕様書案の作成支援、AI導入時のサポート、都議会議事録を活用した答弁検討支援など、すでに庁内共通利用が進んでいる具体的なアプリが存在しており、都の生成AI活用は「実証・試行」から「全庁展開」へと明確に段階を移しています。さらに、開発されたアプリが他自治体でも再利用可能な「デジタル公共財」となり得る点は、広域的なガバメントDXの観点からも注目に値します。特別区を含む都内62区市町村への波及も視野に入れた今次の展開は、自治体行政におけるAI利活用の新たな標準モデルとなり得るものであり、特別区の政策立案においても早急な戦略的検討が求められます。

意義

行政サービス変革の転換点としての「A1」

　行政組織における生成AIの活用は、単なる業務効率化ツールの導入にとどまりません。今次の「A1」本格運用が持つ最大の意義は、約6万人という規模の組織全体が、同一の生成AIプラットフォームを通じて知識・ノウハウを共有しながら業務改革を推進するという、前例のない試みである点にあります。これまで行政機関における生成AI導入は、特定部署での試験導入や汎用ツールの個別利用にとどまるケースが多く、全庁横断的なプラットフォームを内製で構築・運用するアプローチは、国内の大規模自治体の中でも際立った特徴です。

「内製」という選択が持つ戦略的意味

　民間クラウドサービスを購入・利用するのではなく、GovTech東京がオープンソースソフトウェアを活用して内製で整備・構築している点は、複数の戦略的利点をもたらします。第一に、行政特有の情報セキュリティ要件や個人情報保護上の制約に対して、柔軟にアーキテクチャを設計できます。第二に、ベンダーロックインを回避し、テクノロジーの急激な変化に追随できる拡張性を確保できます。第三に、構築過程で蓄積された技術知見が都の内部に残り、中長期的な自律的運用能力の向上につながります。東京大学の松尾豊教授が「全体アーキテクチャをこれほど考えたものは見たことがない」と評したとされるこのプラットフォームの設計思想は、行政DXの先進事例として他自治体の参照モデルとなる可能性があります。

「デジタル公共財」としての波及効果

　「A1」が持つもう一つの大きな意義は、都内62区市町村への展開が想定されている「デジタル公共財」としての位置付けです。特定の自治体が開発したAIアプリが、財政規模の小さな他の自治体でも再利用可能となることで、自治体間のデジタル格差を縮小しつつ行政サービス全体の質を底上げするという発想は、行政のDXを「競争」ではなく「協調」の枠組みで捉え直すものといえます。

歴史・経過

東京都における生成AI活用の系譜

　東京都の生成AI活用の取り組みは、段階的かつ戦略的に積み上げられてきました。その流れを時系列で整理すると、政策の意図と優先順位が明確になります。

文章生成AIガイドラインの整備（2023年〜）

　東京都は早期から生成AI利活用に向けたガイドラインの整備を進め、職員が安全・適切に生成AIを業務活用するための基盤的ルールを構築してきました。この段階では主に汎用的な文章生成AIの利用を念頭に置いた方針整備が中心でした。

財務会計システムへのRAG活用（2024年度）

　2024年度には、RAG（検索拡張生成）技術を活用した生成AIを財務会計システムの操作に関する職員問い合わせ対応に導入しました。この取り組みは、業務特化型AIアプリの実装可能性を検証する重要な先行事例となりました。大規模言語モデルに事前データベースの情報を組み合わせることで、行政特有の業務知識に即した回答精度を高めるRAGの手法は、現在の「A1」にも組み込まれています。

東京都AI戦略会議の設置（2024年12月）

　2024年12月5日、東京都は「東京都AI戦略会議」の第1回会議を開催しました。東京大学の松尾豊教授を座長に迎え、AIアドバイザーを含む有識者を委員として招集したこの会議では、都庁各局および都内区市町村全体で利用可能な生成AIプラットフォームの構築に向けた取り組みの全体像が発表されました。その後、2025年2月の第2回を含め複数回の会議を経て、AI戦略の議論が深められました。

東京都AI戦略の策定・公表（2025年8月）

　2025年8月、東京都はAIを徹底的に利活用し「都民サービスの質向上」と「業務の生産性向上」を図るための基本的な考え方と取組の方向性を示した「東京都AI戦略」を策定・公表しました。この戦略は、個別施策の羅列ではなく、都政全体でAIと向き合う際の哲学と方向性を示す上位文書として位置付けられています。

生成AIプラットフォームの試行運用（2025年9月〜）

　東京都AI戦略の策定と機を同じくして、2025年9月から生成AIプラットフォームの試行運用が開始されました。この段階では、運用ルールの精緻化と利用環境の整備が並行して進められ、庁内での試験的なアプリ開発と活用が行われました。

「A1（えいいち）」本格運用開始（2026年4月）

　約7か月の試行運用を経て、2026年4月9日に正式名称「A1（えいいち）」として都職員約6万人を対象とした本格運用が開始されました。渋沢栄一の近代産業基盤構築という歴史的功績になぞらえた命名は、このプラットフォームが単なる業務ツールではなく、都政変革の基盤インフラとして位置付けられていることを示しています。

現状データ

「A1」の規模と導入状況

対象職員数と展開規模

　「A1」の本格運用対象は都職員約6万人です。日本の自治体における生成AIプラットフォームの全庁展開としては、国内最大規模の一つに位置付けられる可能性があります。約6万人という数字は単に利用者数を示すにとどまらず、行政組織全体の業務変革を実質的に推進しうる臨界規模に達していることを意味しています。

試行運用から本格運用への移行

　2025年9月の試行開始から2026年4月の本格運用まで、約7か月間にわたって運用ルールや利用環境の整備が続けられました。この期間中に庁内共通利用の具体的なアプリが複数開発・共有されており、試行段階を経て実際の業務改善に資するアプリの蓄積が始まっていることは、プラットフォームの実効性を示す重要な指標といえます。

庁内共通利用が進むアプリの具体例

　現時点で庁内共通利用が進んでいるアプリとして、契約に係る仕様書案の作成支援アプリ、AI導入・活用時に対応すべきポイントをサポートするアプリ、都議会議事録等をもとに答弁検討に係る作業を支援するアプリが確認されています。これらは行政特有の業務課題、すなわち契約行政の効率化、AI活用時のガバナンス支援、議会対応業務の高度化という三つの重要領域をカバーしており、導入の優先順位付けが明確になされていることがうかがえます。

東京都AI戦略との連動

「2050東京戦略」との位置付け

　「A1」の展開は、東京都の長期ビジョンである「2050東京戦略」の戦略11「デジタル: 都政のQOSを更に高める構造改革の推進」を推進する取り組みとして明確に位置付けられています。QOSという概念の使用は、行政サービスの質を継続的に測定・改善するという経営的視点が、都の政策思想に組み込まれていることを示しています。

区市町村への展開ポテンシャル

　GovTech東京による生成AIプラットフォームの構築にあたっては、都内62区市町村への開放が当初から設計思想に組み込まれていることが確認されています。特別区を含む都内全市区町村が共通基盤を利用できる環境が整えられれば、都全体のデジタル行政の底上げという観点で多大な波及効果が期待されます。

政策立案の示唆

この取組を行政が行う理由

行政固有のAI活用課題と内製化の必然性

　民間企業と異なり、行政機関が生成AIを活用するうえでは、個人情報保護法や地方公務員法上の服務規律、情報セキュリティポリシー、公文書管理等の多様な法的制約が存在します。汎用的な商用サービスをそのまま適用するだけでは、これらの制約に対応することが困難な場面も少なくありません。東京都がGovTech東京と連携してプラットフォームを内製で構築した背景には、こうした行政固有の要件に適合した環境を自ら設計・管理するという戦略的判断があります。また、RAGを組み込むことで都の業務ドメインに特化した知識ベースを構築できる点も、汎用サービスとの差別化要因といえます。

職員のAIリテラシー向上という人材戦略的側面

　ノーコードでAIアプリを開発できる環境を全職員に提供することは、生産性向上ツールの導入という即効的な効果と同時に、職員一人ひとりのAIリテラシーを組織全体として底上げするという人材戦略的な効果を持ちます。使いながら学ぶという経験の積み重ねは、行政のデジタル変革を推進する組織文化の醸成につながり得ます。

行政側の意図

「手取り時間」増加という都民本位の価値観

　東京都の発表では、AIの徹底的な利活用の目標として、都民・事業者の「手取り時間を増やす」という表現が用いられています。これは行政の自己都合ではなく、都民の生活の豊かさ（QOL向上）を直接の政策目標として掲げるという、サービス受益者を起点とした価値観を明確に示しています。業務効率化によって創出された職員のリソースを、より付加価値の高い都民対応や政策立案に振り向けるという意図が読み取れます。

全庁横断の標準化と重複投資の排除

　各局・各部署がそれぞれ独自にAIツールを調達・導入する場合、セキュリティリスクの分散、予算の重複投資、ノウハウの属人化といった問題が生じます。共通基盤として「A1」を整備することで、こうした非効率を組織的に排除しながら、開発されたアプリを横断的に共有するエコシステムを構築することが、本取り組みの重要な行政意図の一つです。

期待される効果

契約・調達事務の品質向上と標準化

　仕様書案の作成支援アプリは、契約・調達事務における人為的なばらつきを低減し、品質の標準化に寄与すると考えられます。契約事務は全局にまたがる基幹的業務であり、この領域での生産性向上効果は組織全体に波及する可能性があります。

議会対応業務の高度化と迅速化

　都議会議事録等をもとに答弁検討を支援するアプリは、過去の議会答弁や政策経緯を迅速に検索・分析する機能を持つと推察されます。答弁検討は従来、担当職員が膨大な過去資料を手作業で確認する作業を伴う負担の高い業務であり、AIによる支援は業務の高度化と迅速化の両面で効果が期待されます。

AI活用そのもののガバナンス強化

　AI導入・活用時に対応すべきポイントをサポートするアプリは、都庁内でAIを活用する際の倫理的・法的リスクを職員が自ら確認・管理するためのセーフガードとして機能すると考えられます。AI利活用を推進しながら同時にガバナンスを内在化するという設計思想は、AI活用の持続可能性を高める観点で重要です。

課題・次のステップ

利用状況のモニタリングと効果測定

　本格運用が開始されたことで、今後は約6万人という全対象職員に対する実際の利用率、開発・共有されたアプリ数の推移、業務時間の削減効果等を定量的に把握していくことが重要な課題となります。効果測定の結果を運用改善や機能拡充にフィードバックするPDCAサイクルの確立が求められます。

情報セキュリティと個人情報保護の継続的な担保

　生成AIプラットフォームの運用において、職員が業務情報をAIに入力する際のセキュリティリスク管理は継続的な課題です。特に要配慮個人情報や内部未公表情報の取り扱いについては、運用ルールの実効性を定期的に検証し、必要に応じて改訂していく体制の整備が不可欠です。

AIのハルシネーション対策と出力品質管理

　生成AIは事実に反する情報を生成する「ハルシネーション」リスクを有しています。行政文書への反映や都民への情報提供を念頭に置いたAI活用においては、出力内容の職員による確認・検証のプロセスを制度化することが、訴訟リスクの観点からも不可欠といえます。

デジタル人材育成とアプリ品質の確保

　ノーコード開発の容易さは参入障壁を下げる一方で、開発されたアプリの品質や有効性のばらつきを生じさせる可能性があります。職員が開発したアプリをどのように審査・共有するか、アプリの品質保証と知識管理の仕組みをどう設計するかは、プラットフォームの実効性を左右する重要な運用課題です。

特別区への示唆

都のプラットフォーム活用に向けた早期検討の必要性

　「A1」が都内62区市町村への開放を視野に入れて設計されていることは、特別区にとって重要な意味を持ちます。特別区が独自にゼロから生成AIプラットフォームを整備するには財政的・人材的なコストが大きい一方、都の共通基盤を活用することで、コストを抑えながら都の先進的な取り組みの知見を享受できる可能性があります。都との連携条件、セキュリティ要件への対応、区固有の業務データの管理方針等について、早期に庁内での検討を開始することが望まれます。

区固有の業務課題へのAIアプリ開発の可能性

　特別区は戸籍・住民基本台帳・生活保護・介護保険等、住民に直接向き合う基礎自治体固有の業務を多く担っています。これらの業務領域において、RAGを活用した問い合わせ対応支援アプリ、複雑な給付判定業務の補助アプリ、窓口対応の多言語支援アプリ等のニーズが高いと考えられます。「A1」のプラットフォームを活用しながら、区の業務課題に即したアプリを開発・共有する構想を早期に具体化する意義は大きいといえます。

AI活用ガイドラインと職員研修の整備

　都が整備している文章生成AIガイドラインや運用ルールを参照しながら、特別区独自の業務特性を踏まえたAI活用指針の策定と、職員向けのリテラシー教育の体系化が急務となります。AIアプリを開発・活用する職員のスキル水準を組織的に高めることが、プラットフォーム導入の実効性を左右します。

「デジタル公共財」の概念を区間連携に活用する発想

　特別区23区が共有する業務課題は多く、一区が開発した有用なAIアプリを他区でも再利用するという特別区版「デジタル公共財」の仕組みを構築することで、限られたリソースの中で最大の効果を引き出すことができると考えられます。特別区協議会等の既存の横断的協議体制を活用した、アプリ開発・共有の枠組み形成も検討に値します。

まとめ

　2026年4月、東京都が都職員約6万人を対象に本格運用を開始した生成AI共通基盤「A1（えいいち）」は、日本の自治体行政におけるAI活用の新たな地平を切り開く取り組みといえます。2024年12月の東京都AI戦略会議設置から2025年8月の東京都AI戦略策定、同年9月の試行運用開始を経て今次の本格展開に至るまでの一連の流れは、場当たり的な技術導入ではなく、明確な戦略に基づく段階的推進の産物です。渋沢栄一の精神にちなんだ「A1」という命名に象徴されるように、このプラットフォームは単なる業務効率化ツールではなく、都政変革の基盤インフラとして位置付けられています。

　ノーコードでのアプリ開発・共有という設計思想は、一部の技術者だけでなく全職員がAI活用の担い手となる「全員参加型の行政DX」を目指すものであり、組織文化の変革という観点でも大きな意義を持ちます。また、開発されたアプリが他自治体でも再利用可能な「デジタル公共財」となるという構想は、自治体間協働の新たなモデルを提示しています。

　特別区にとっては、都のプラットフォームを活用する選択肢を具体的に検討する時機が来たといえます。区固有の住民サービス業務に直結したAIアプリの開発可能性を探るとともに、職員のAIリテラシー向上や活用ガイドラインの整備を着実に進めることが、今後の実装に向けた現実的な準備となります。都のAI戦略が示す「手取り時間を増やす」という都民本位の価値観を自区の政策哲学と照合しながら、AI活用の方向性を組織的に定めていくことが、これからの特別区行政に求められる視点といえるでしょう。