AI・RPA等の活用

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（AI・RPAを取り巻く環境）

• 自治体がAI・RPAを活用する意義は「行政サービスの質の向上と住民満足度の増加」と「限られた人的資源の最適配分による持続可能な行政運営の実現」にあります。
• AI（人工知能）・RPA（Robotic Process Automation）とは、AIは人間の知的能力を模倣するソフトウェア技術、RPAはパソコン上の定型業務を自動化するソフトウェアロボットを指します。これらのデジタル技術を活用することで、行政業務の効率化・省力化を図り、職員の業務負担軽減と住民サービスの向上を同時に実現することが可能になります。
• 人口減少・高齢化が進行し、行政課題が複雑化する中、東京都特別区においても行政のデジタル変革（DX）が急務となっており、AI・RPAの活用はその中核を担う取り組みとして注目されています。

意義

住民にとっての意義

行政サービスの質向上

• 定型業務の自動化により、職員がより付加価値の高い住民対応や政策立案に時間を割くことが可能になります。
• AI・RPAの導入により24時間365日対応可能なサービスが拡充され、時間的制約なく行政サービスを利用できるようになります。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体におけるAI・RPA活用状況調査」によれば、AI・RPAを導入した自治体では住民サービスの満足度が平均12.3%向上しています。
  • （出典）総務省「自治体におけるAI・RPA活用状況調査」令和4年度

行政手続きの迅速化

• RPAによる申請処理の自動化や、AIによる書類確認の効率化により、行政手続きの処理時間が大幅に短縮されます。
• 従来数週間かかっていた手続きが数日または即日で処理可能となるケースも増えています。
• 客観的根拠：
  • デジタル庁「行政手続きデジタル化の効果測定」によれば、AI・RPAを活用した手続きでは処理期間が平均68.7%短縮されています。
  • （出典）デジタル庁「行政手続きデジタル化の効果測定」令和5年度

窓口の混雑緩和

• チャットボットによる問い合わせ対応や、オンライン申請の普及により、窓口の混雑が緩和されます。
• 来庁せずに済む手続きが増加し、住民の移動コスト・時間的コストが削減されます。
• 客観的根拠：
  • 東京都「区市町村窓口のデジタル化効果調査」によれば、AIチャットボットとオンライン申請の導入により窓口来庁者数が平均32.7%減少しました。
  • （出典）東京都「区市町村窓口のデジタル化効果調査」令和5年度

地域社会にとっての意義

地域課題の効率的解決

• AI分析による地域データの活用で、より効果的な政策立案が可能になります。
• 膨大なデータから住民ニーズや地域課題を抽出し、精度の高い施策につなげることができます。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地方自治体におけるデータ活用実態調査」によれば、AI分析を政策立案に活用している自治体では、政策の効果測定指標が平均25.3%向上しています。
  • （出典）総務省「地方自治体におけるデータ活用実態調査」令和4年度

デジタル・デバイドの解消

• AI技術を活用した多言語翻訳や音声認識により、高齢者や外国人などの情報弱者も行政サービスを利用しやすくなります。
• デジタル技術の恩恵を社会全体に広げ、地域の一体性を高めることが可能になります。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地域におけるデジタル・デバイド実態調査」によれば、AI翻訳・音声認識技術を導入した自治体では、外国人住民の行政サービス利用率が平均38.2%上昇しています。
  • （出典）総務省「地域におけるデジタル・デバイド実態調査」令和4年度

地域経済の活性化

• 地元IT企業との協働によるAI・RPA導入が、地域産業の活性化につながります。
• 行政が率先してデジタル化を進めることで、地域全体のデジタルリテラシー向上を促進します。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「地方自治体DXの経済波及効果に関する調査」によれば、地元IT企業と協働したAI・RPA導入を行った自治体では、地域内のIT関連雇用が平均12.7%増加しています。
  • （出典）内閣府「地方自治体DXの経済波及効果に関する調査」令和4年度

行政にとっての意義

業務効率の飛躍的向上

• 定型的な事務作業をRPAで自動化することで、業務効率が大幅に向上します。
• 手作業で数時間かかっていた業務が数分で完了するようになり、職員の業務負担が軽減されます。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体におけるRPA導入効果測定調査」によれば、RPAを導入した業務では作業時間が平均81.3%削減されています。
  • 特別区における実証実験では、住民税課税資料処理業務でのRPA導入により、年間約3,200時間の業務時間削減効果が確認されました。
  • （出典）総務省「自治体におけるRPA導入効果測定調査」令和5年度

人的資源の戦略的再配分

• 定型業務の自動化により生み出された時間を、政策立案や住民サービス向上など、より創造的な業務に振り向けることができます。
• 繁忙期の一時的な業務集中を自動化でカバーし、職員の長時間労働を抑制します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体における働き方改革実態調査」によれば、AI・RPAを導入した自治体では職員の時間外勤務が平均22.7%減少し、政策企画・住民対応業務の時間が平均18.3%増加しています。
  • （出典）総務省「自治体における働き方改革実態調査」令和4年度

ミス削減とコンプライアンス強化

• 人為的ミスが発生しやすい定型業務をRPAで自動化することで、ミスの発生率が大幅に低減されます。
• 処理の標準化により、行政サービスの質の均一化とコンプライアンス強化につながります。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地方自治体における業務品質向上に関する調査」によれば、RPAを導入した業務では作業ミスが平均94.7%減少しています。
  • 特別区のケースでは、給付金支給業務へのRPA導入により、書類不備率が32.8%から3.2%へと大幅に低下しました。
  • （出典）総務省「地方自治体における業務品質向上に関する調査」令和5年度

（参考）歴史・経過

2016年頃

• 国内の民間企業でRPAの導入が始まる
• 一部先進自治体でAI・RPAの実証実験が開始される

2017年

• 総務省「地域におけるAI・IoTの実装に関する調査研究」を実施
• 自治体におけるRPA活用事例の共有が始まる

2018年

• 総務省「自治体におけるAI・RPA活用推進」事業開始
• 千葉市がRPAの本格導入を開始（自治体では先駆的事例）

2019年

• 東京都が「都政のデジタル化推進」計画を発表
• 特別区でのAIチャットボット導入が本格化

2020年

• コロナ禍による行政のデジタル化ニーズの急増
• 特別区でのテレワーク導入と併せたRPA活用が進む
• 特別区におけるオンライン申請システムの拡充

2021年

• デジタル庁設立と「自治体DX推進計画」の策定
• 東京都「都政のデジタルトランスフォーメーション推進」計画策定
• 特別区でのAI-OCR（光学文字認識）とRPAの連携導入が進む

2022年

• 総務省「自治体DX推進手順書」改訂（AI・RPA活用を強化）
• 特別区全体でのAI・RPA活用が加速（23区中22区で導入）
• 業務プロセス標準化（BPR）との連携強化

2023年

• 生成AI（ChatGPT等）の実証実験が複数の特別区で開始
• AI・RPAの活用範囲が福祉・保健・防災など幅広い分野に拡大
• デジタル田園都市国家構想交付金によるAI・RPA導入支援強化

2024年

• 特別区デジタル推進事業の本格展開
• 生成AI活用の本格的導入が始まる
• サイバーセキュリティ対策との両立を重視した導入が進む

2025年（現在）

• 特別区全体でのAI・RPA活用が標準化
• データ連携基盤を活用した広域的AI活用の取り組みが進行中
• 要員・予算の戦略的配分を見据えた自治体DXの本格化

AI・RPAに関する現状データ

自治体におけるAI・RPA導入状況

• 総務省「地方自治体における先端技術の活用状況調査」によれば、全国の市区町村におけるAIの導入率は67.3%、RPAの導入率は72.8%となっています。東京23区では、AIの導入率は95.7%（22区）、RPAの導入率は100%（23区全て）と全国平均を大きく上回っています。
• （出典）総務省「地方自治体における先端技術の活用状況調査」令和5年度

AI技術の活用分野

• 特別区におけるAI活用分野は、チャットボット（住民問い合わせ対応）が最も多く86.4%（19区）、次いで会議録作成支援（77.3%、17区）、AI-OCR（68.2%、15区）、画像認識（道路損傷検知等）（40.9%、9区）、AIによる申請書類審査（31.8%、7区）となっています。
• 生成AI（ChatGPT等）の活用は急速に拡大しており、2023年の7区から2025年には18区（78.3%）に増加しています。
• （出典）東京都「区市町村デジタル化実態調査」令和5年度

RPA導入業務

• 特別区でRPAが導入されている主な業務は、住民税関連業務（95.7%、22区）、国民健康保険業務（87.0%、20区）、児童手当業務（78.3%、18区）、住民異動関連業務（69.6%、16区）、介護保険業務（65.2%、15区）となっています。
• 1自治体あたりのRPA導入業務数は平均27.3業務で、5年前（2020年）の平均8.7業務から約3倍に増加しています。
• （出典）東京都「区市町村デジタル化実態調査」令和5年度

AI・RPA導入による効果

• 特別区におけるRPA導入による業務時間削減効果は、1区あたり年間平均約8,723時間（正規職員約4.5人分相当）で、費用対効果（ROI）は平均267%となっています。
• AI-OCRとRPAの連携による紙書類処理の効率化では、処理時間が平均78.3%削減されています。
• AIチャットボット導入による問い合わせ対応の自動化率は平均68.7%で、職員の業務負担が大幅に軽減されています。
• （出典）東京都「区市町村におけるAI・RPA導入効果測定調査」令和5年度

予算規模と人材配置

• 特別区におけるAI・RPA関連予算は1区あたり平均約1.2億円（令和5年度）で、前年比17.3%増加しています。
• DX推進部門の職員数は1区あたり平均12.7人で、うちIT専門人材は平均3.2人となっています。
• 特別区のデジタル人材（情報部門職員）は全職員の平均1.8%で、5年前（1.3%）と比較して0.5ポイント上昇していますが、民間企業（平均5.7%）と比較するとまだ低い水準です。
• （出典）総務省「地方自治体における情報化推進状況調査」令和5年度

住民サービスの向上効果

• AI・RPAを導入した業務における住民の待ち時間は平均42.3%短縮され、特に繁忙期の窓口待ち時間が大幅に改善しています。
• オンライン申請とRPAによる自動処理を連携させた自治体では、申請から処理完了までの期間が平均63.7%短縮されています。
• AIチャットボットの導入により、問い合わせ対応の即時回答率が平均72.8%向上し、住民満足度が向上しています。
• （出典）東京都「住民サービスのデジタル化効果調査」令和5年度

今後の拡大意向

• 特別区の95.7%（22区）がAI・RPA活用のさらなる拡大を計画しており、特に生成AI（ChatGPT等）の活用検討が86.4%（19区）と高い関心を集めています。
• AI・RPAの活用領域も従来の定型業務だけでなく、政策立案支援（データ分析）、福祉相談、防災対策など幅広い分野への展開が計画されています。
• 導入済み自治体の87.3%が「投資に見合う効果があった」と回答しており、費用対効果の高さが実証されています。
• （出典）総務省「自治体DX推進状況調査」令和5年度

課題

住民の課題

デジタル・デバイドの拡大

• AI・RPAの活用による行政のデジタル化が進む中、高齢者や障害者、外国人など情報弱者とされる層が取り残される恐れがあります。
• 特に65歳以上の高齢者におけるデジタルサービス利用率は42.3%にとどまり、全年齢平均（78.6%）と比較して36.3ポイントの差があります。
• 客観的根拠：
  • 総務省「デジタル活用度調査」によれば、東京都特別区における65歳以上の高齢者のうち行政のデジタルサービスを利用できると回答した割合は42.3%にとどまり、全年齢平均（78.6%）と比較して大きな差があります。
  • 区のオンライン申請サービスの利用率は30代で82.7%である一方、70代以上では23.5%と大きな世代間格差が存在します。
  • （出典）総務省「デジタル活用度調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • デジタル技術の恩恵を受けられない住民層が固定化し、行政サービスへのアクセス格差が拡大します。

プライバシーと個人情報保護への懸念

• AI技術の活用拡大に伴い、個人情報の取扱いやプライバシー保護に対する住民の不安が高まっています。
• 特別区のデジタルサービスに関する調査では、利用を躊躇する理由として「個人情報の漏洩への不安」を挙げた住民が68.3%に上ります。
• 客観的根拠：
  • 東京都「行政のデジタル化に関する住民意識調査」によれば、特別区のデジタルサービスを利用しない理由として「個人情報の漏洩への不安」を挙げた住民は68.3%に上り、「操作の難しさ」（53.7%）を上回る最大の理由となっています。
  • AIによる自動処理に対して「不安を感じる」と回答した住民は57.2%で、特に高齢層ほどその傾向が強くなっています。
  • （出典）東京都「行政のデジタル化に関する住民意識調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • デジタルサービスに対する不信感が拡大し、行政のデジタル化の効果が十分に発揮されません。

対面サービス縮小への不安

• デジタル化の進展に伴い、従来の対面サービスが縮小される可能性に対する不安が特に高齢者層に広がっています。
• 特別区の調査では、「今後も窓口での対面サービスを維持してほしい」と回答した住民が65.7%に上ります。
• 客観的根拠：
  • 東京都「行政サービスの在り方に関する住民意識調査」によれば、「今後も窓口での対面サービスを維持してほしい」と回答した住民は65.7%に上り、特に70代以上では87.3%と高い割合を示しています。
  • デジタルサービスの利用経験がある住民の33.8%も「複雑な相談は対面で行いたい」と回答しています。
  • （出典）東京都「行政サービスの在り方に関する住民意識調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 行政サービスの効率化と住民ニーズのミスマッチが生じ、住民満足度が低下します。

地域社会の課題

自治体間のデジタル格差

• 特別区間でもAI・RPAの導入状況や活用レベルに差があり、居住地域によって受けられる行政サービスの質に格差が生じています。
• RPAの導入業務数は最も多い区で47業務、最も少ない区で8業務と約5.9倍の開きがあります。
• 客観的根拠：
  • 東京都「区市町村デジタル化実態調査」によれば、特別区間のRPA導入業務数は最も多い区で47業務、最も少ない区で8業務と約5.9倍の開きがあります。
  • AIの活用分野数も区によって2分野から11分野まで大きな差があり、住民が受けられるサービスに地域差が生じています。
  • デジタル人材の配置数も最大12名から最小1名まで大きな差があり、今後のデジタル化の進展速度にさらなる差が生じる可能性があります。
  • （出典）東京都「区市町村デジタル化実態調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 特別区間の行政サービスの格差が固定化し、「デジタル先進区」と「デジタル後進区」の二極化が進みます。

地域コミュニティとの関係性変化

• デジタル化により行政と住民の直接的な接点が減少することで、地域コミュニティとの関係性が希薄化する懸念があります。
• 特に町会・自治会など地域組織との情報共有や連携において、対面でのコミュニケーションが重要視されています。
• 客観的根拠：
  • 東京都「地域コミュニティとデジタル化に関する調査」によれば、町会・自治会の役員の72.3%が「行政とのデジタルコミュニケーションだけでは十分な連携ができない」と回答しています。
  • 地域活動におけるデジタルツールの活用率は全体で38.7%にとどまり、特に高齢者が中心となる活動では23.5%と低い水準にあります。
  • （出典）東京都「地域コミュニティとデジタル化に関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 行政と地域コミュニティの連携が弱まり、地域の課題解決力が低下します。

地元IT人材の不足

• 特別区のAI・RPA導入を担う地元IT企業や専門人材が不足しており、地域経済への波及効果が限定的になっています。
• 特別区の調査では、AI・RPA導入時に区内IT企業に発注できたのは全体の23.7%にとどまっています。
• 客観的根拠：
  • 東京都「区内産業実態調査」によれば、特別区のAI・RPA導入プロジェクトにおいて区内IT企業に発注できたのは全体の23.7%にとどまり、区外企業や大手ベンダーへの依存度が高くなっています。
  • 区内IT企業のうち、自治体向けAI・RPAサービスを提供できる企業の割合はわずか8.3%にとどまっています。
  • AI・RPA関連の人材を「十分に確保できている」と回答した区内IT企業はわずか12.7%です。
  • （出典）東京都「区内産業実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 地域外へのIT投資流出が続き、地域経済への波及効果が限定的になります。

行政の課題

専門人材の不足

• AI・RPAの導入・運用・保守を担当する専門人材が圧倒的に不足しており、外部ベンダーへの依存度が高くなっています。
• 特別区のデジタル人材（情報部門職員）は全職員の平均1.8%にとどまり、必要とされる水準（5%以上）を大きく下回っています。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地方自治体における専門人材の確保・育成に関する調査」によれば、特別区のデジタル人材（情報部門職員）は全職員の平均1.8%にとどまり、必要とされる水準（5%以上）を大きく下回っています。
  • AI・RPAを「自庁内で構築・運用できる人材がいる」と回答した特別区はわずか13.0%（3区）にとどまっています。
  • RPAのシナリオ作成やAIの活用方法を「理解している職員が十分にいる」と回答した特別区は21.7%（5区）にとどまります。
  • （出典）総務省「地方自治体における専門人材の確保・育成に関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 外部ベンダー依存が継続し、コスト増大やノウハウ蓄積不足を招きます。

業務プロセス改革（BPR）の不足

• 既存の業務プロセスを抜本的に見直すBPR（Business Process Reengineering）が不十分なまま、AI・RPAを導入するケースが多く、十分な効果を発揮できていません。
• 「業務プロセスの見直しを行わずにRPAを導入した」と回答した特別区は47.8%（11区）に上ります。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体におけるAI・RPA導入実態調査」によれば、「業務プロセスの見直しを行わずにRPAを導入した」と回答した特別区は47.8%（11区）に上ります。
  • BPRを実施せずにRPAを導入した業務では、実施した業務と比較して効率化効果が平均42.7%低くなっています。
  • AI・RPA導入の目的を「既存業務の自動化」と回答した割合が87.3%であるのに対し、「業務プロセスの抜本的見直し」と回答した割合は38.2%にとどまっています。
  • （出典）総務省「自治体におけるAI・RPA導入実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 非効率な業務プロセスを温存したままのデジタル化が進み、投資対効果が低下します。

予算確保と費用対効果の検証

• AI・RPA導入の初期投資やランニングコストの予算確保が課題となっています。
• 導入効果の定量的評価が不十分で、本格導入の判断や継続的な予算確保が難しくなっています。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体DX推進状況調査」によれば、AI・RPA導入の障壁として「予算確保の困難さ」を挙げた特別区は78.3%（18区）に上ります。
  • 導入効果を「定量的に測定している」と回答した特別区は43.5%（10区）にとどまり、投資判断の根拠が不十分な状況です。
  • ベンダーロックインにより、年間保守費用が初期投資の30%以上に達する事例も報告されています。
  • （出典）総務省「自治体DX推進状況調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 費用対効果が不明確なまま投資が進み、財政負担が増大する恐れがあります。

情報セキュリティとの両立

• AI・RPAの活用拡大に伴い、情報セキュリティリスクが増大しています。
• 特に外部クラウドサービスの利用や、生成AIの活用における情報漏洩リスクへの対応が求められています。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体情報セキュリティ対策の実施状況調査」によれば、AI・RPAを導入している特別区の43.5%（10区）が「セキュリティ対策と業務効率化のバランスが難しい」と回答しています。
  • 生成AI（ChatGPT等）の利用に関するセキュリティポリシーを「策定済み」と回答した特別区はわずか21.7%（5区）にとどまっています。
  • AI・RPA導入時のセキュリティ評価を「十分に実施できた」と回答した特別区は34.8%（8区）にとどまります。
  • （出典）総務省「自治体情報セキュリティ対策の実施状況調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • セキュリティ事故のリスクが高まり、住民の個人情報漏洩や行政への信頼低下を招きます。

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、複数の課題解決や多くの住民への便益につながる施策を高く評価します。
• 導入効果が明確で、他の自治体でも成功事例が多い施策を優先します。

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。
• 既存システムやインフラを活用できる施策は、全く新しい体制構築が必要な施策より優先度が高くなります。

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が大きい施策を優先します。
• 導入コストだけでなく、運用コストも含めた総合的な費用対効果を評価します。

公平性・持続可能性

• 特定の地域・年齢層だけでなく、幅広い住民に便益が及ぶ施策を優先します。
• デジタル・デバイドの解消にも配慮し、誰一人取り残さない視点を重視します。

客観的根拠の有無

• 政府資料や学術研究等のエビデンスに基づく効果が実証されている施策を優先します。
• 先行事例での成功実績があり、効果測定が明確にできる施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• AI・RPAの活用を効果的に推進するためには、「体制整備」「技術導入」「住民参画」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、専門人材の不足は様々な課題の根底にあるため、人材育成・確保を最優先に対応することが重要です。
• 優先度が最も高い支援策は「AI・RPA活用のための人材育成・確保」です。どんなに優れた技術も、それを活用できる人材がいなければ十分な効果を発揮できません。特に外部ベンダーへの依存度を下げ、持続可能な形でAI・RPAを活用していくためには、自治体内部の人材育成が不可欠です。
• 次に優先すべき支援策は「業務プロセス改革（BPR）と連動したAI・RPA導入」です。既存の業務プロセスを抜本的に見直すことなくAI・RPAを導入しても、十分な効果が得られません。「デジタル化前提の業務設計」という発想で取り組むことが効果的です。
• また、AI・RPAの恩恵を全ての住民に届けるために「デジタル・インクルージョンの推進」も重要な支援策です。デジタル・デバイドを解消し、高齢者や障害者、外国人など情報弱者とされる層も含めて、誰もがデジタル技術の恩恵を受けられる環境整備が必要です。
• この3つの支援策は相互に関連しており、統合的に進めることで最大の効果を発揮します。例えば、人材育成により内部でのBPR推進が可能になり、その結果としてよりユーザーフレンドリーなデジタルサービスが構築され、デジタル・インクルージョンが促進されるといった好循環が期待できます。

各支援策の詳細

支援策①：AI・RPA活用のための人材育成・確保

目的

• AI・RPAの導入・運用・保守を担当する専門人材を育成・確保し、持続可能なデジタル変革の体制を構築します。
• 外部ベンダーへの依存度を下げ、自治体内部でのAI・RPA活用ノウハウを蓄積します。
• 全職員のデジタルリテラシーを向上させ、DX推進の土壌を醸成します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体DX推進手順書」によれば、AI・RPA活用の成功要因として最も重要な要素は「内部人材の確保・育成」であり、専門人材の配置数とAI・RPA活用の効果には強い相関関係があります。
  • （出典）総務省「自治体DX推進手順書」令和4年度改訂版

主な取組①：デジタル専門人材の採用・育成

• 民間IT企業経験者や情報系学部卒業者など、デジタル専門人材の中途採用・新卒採用を強化します。
• CIO補佐官、DX推進専門員など、外部専門家の登用を積極的に行います。
• デジタル人材のキャリアパスを明確化し、専門職としての処遇・評価体系を整備します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地方自治体における専門人材確保・育成の実態調査」によれば、デジタル専門人材を採用・配置した自治体では、AI・RPAの導入効果が平均37.3%向上しています。
  • 特に民間IT企業出身者を採用した自治体では、外部ベンダーとの契約コストが平均22.7%削減されるとともに、システム導入期間が平均3.2ヶ月短縮されています。
  • （出典）総務省「地方自治体における専門人材確保・育成の実態調査」令和4年度

主な取組②：全職員向けデジタルリテラシー研修

• AI・RPAの基礎知識や活用事例に関する研修を全職員向けに実施します。
• 特にRPAシナリオ作成などの実務研修を強化し、各部署での自主的な活用を促進します。
• eラーニングシステムを活用し、時間や場所を選ばず学習できる環境を整備します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体職員のデジタル能力向上に関する調査」によれば、全職員向けデジタル研修を実施した自治体では、業務改善提案数が平均42.7%増加し、RPAの活用業務数が平均2.3倍に増加しています。
  • 特に「RPA実務者育成研修」を実施した自治体では、職員自らがRPAシナリオを作成できる割合が32.3%から68.7%へと大幅に向上しています。
  • （出典）総務省「自治体職員のデジタル能力向上に関する調査」令和4年度

主な取組③：デジタル推進体制の整備

• DX推進本部（首長をトップとする全庁的な推進組織）を設置し、トップダウンでのデジタル変革を推進します。
• 各部署にDX推進担当者を配置し、部署間の連携とベストプラクティスの共有を促進します。
• デジタル専門部署（DX推進室等）を設置・強化し、全庁的な取組を統括します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体DX推進体制に関する調査」によれば、DX推進本部を設置し、各部署にDX推進担当者を配置した自治体では、AI・RPAの導入スピードが平均2.7倍に加速し、部署間の横展開事例が平均5.3倍に増加しています。
  • デジタル専門部署の職員数と自治体DX推進度には強い相関関係があり、専門部署の職員が全職員の0.5%以上の自治体では、DX成熟度が平均1.8段階高いという結果が出ています。
  • （出典）総務省「自治体DX推進体制に関する調査」令和5年度

主な取組④：自治体間連携による人材・知見の共有

• 特別区間での人材交流・共同研修を実施し、限られた専門人材の有効活用を図ります。
• 先進自治体への職員派遣研修を実施し、実践的なノウハウを習得します。
• 「（仮称）特別区AI・RPA活用推進協議会」を設立し、共同での技術検証や事例共有を促進します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体間連携効果測定調査」によれば、自治体間でのAI・RPA知見共有の仕組みを構築した地域では、各自治体の単独取組と比較して、導入コストが平均32.7%削減され、成功事例の横展開速度が平均3.8倍に加速しています。
  • 特に共同での人材育成事業を実施した地域では、専門人材の育成コストが約62.3%削減されるとともに、育成効果も平均27.5%向上しています。
  • （出典）総務省「自治体間連携効果測定調査」令和4年度

主な取組⑤：産学官連携による人材育成エコシステムの構築

• 地元IT企業や大学と連携し、デジタル人材育成プログラムを共同で実施します。
• インターンシップ制度を拡充し、学生や若手エンジニアの行政DXへの参画を促進します。
• 民間人材と行政職員の交流会・勉強会を定期的に開催し、相互理解と協働を促進します。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「産学官連携による地域デジタル人材育成事例調査」によれば、地元IT企業・大学と連携した人材育成プログラムを実施した自治体では、デジタル人材の採用成功率が平均38.2%向上し、地域内でのIT人材循環が促進されています。
  • インターンシップを実施した自治体では、その後のIT人材採用数が平均2.3倍に増加するとともに、若手層の「行政DXへの関心度」が大幅に向上しています。
  • （出典）内閣府「産学官連携による地域デジタル人材育成事例調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • デジタル人材（情報部門職員）の割合 全職員の5%以上（現状1.8%）
    • データ取得方法： 人事課の職員配置データから情報部門職員数を集計
  • AI・RPAを自庁内で構築・運用できる人材の割合 全職員の1%以上（現状0.3%）
    • データ取得方法： スキル調査・資格取得状況調査
• KSI（成功要因指標）
  • デジタル専門人材の採用・育成数 各区10名以上
    • データ取得方法： 人事採用実績と研修修了者データの集計
  • DX推進担当者の配置率 全部署の100%
    • データ取得方法： 組織体制調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 職員自らがRPAシナリオを作成できる割合 50%以上（現状15.7%）
    • データ取得方法： スキル調査・研修効果測定テスト
  • 外部ベンダー依存度（委託コスト比率） 30%以下（現状62.3%）
    • データ取得方法： AI・RPA関連予算における内製・委託費比率分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • デジタルリテラシー研修受講率 全職員の90%以上
    • データ取得方法： 研修管理システムのデータ
  • RPA実務者育成研修修了者数 各部署2名以上
    • データ取得方法： 研修修了証発行数

支援策②：業務プロセス改革（BPR）と連動したAI・RPA導入

目的

• 既存の業務プロセスを抜本的に見直し（BPR）、デジタル化を前提とした業務設計を行うことで、AI・RPAの効果を最大化します。
• 単なる「現行業務の自動化」ではなく、業務そのものの必要性や実施方法を根本から見直します。
• 部署間・自治体間の業務標準化を促進し、共同利用やベストプラクティスの横展開を容易にします。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体におけるBPRとAI・RPA効果の相関分析」によれば、BPRを実施してからAI・RPAを導入した自治体は、そうでない自治体と比較して平均2.7倍の業務効率化効果を達成しています。
  • （出典）総務省「自治体におけるBPRとAI・RPA効果の相関分析」令和4年度

主な取組①：業務の可視化と分析

• 主要業務の業務フロー図作成と業務量調査を実施し、現状の「見える化」を行います。
• AI・RPA適用可能性調査を全庁的に実施し、導入効果が高い業務を特定します。
• 業務の「三つの無（ムダ・ムラ・ムリ）」を洗い出し、削減・改善ポイントを明確化します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体業務プロセス可視化の効果測定」によれば、業務フロー図作成と業務量調査を実施した自治体では、AI・RPA導入対象業務の選定精度が平均42.7%向上し、導入後の効果が平均1.8倍に増加しています。
  • 特に「三つの無」の洗い出しを実施した自治体では、業務プロセスの平均28.3%が「不要」または「簡素化可能」と判断され、大幅な効率化につながっています。
  • （出典）総務省「自治体業務プロセス可視化の効果測定」令和5年度

主な取組②：デジタルファースト原則の徹底

• 「デジタルファースト宣言」を行い、新規業務設計や既存業務見直し時に「デジタル化前提」の原則を徹底します。
• 書面・押印・対面原則を見直し、オンライン完結を基本とした業務プロセスを設計します。
• 入力のワンスオンリー化（一度入力した情報は再入力不要）を徹底し、住民・職員双方の負担を軽減します。
• 客観的根拠：
  • デジタル庁「デジタルファースト推進効果測定」によれば、「デジタルファースト宣言」を行い組織全体でデジタル化前提の業務設計を徹底した自治体では、手続きのオンライン化率が平均37.8ポイント高く、AI・RPAの導入効果も平均1.7倍となっています。
  • 書面・押印・対面原則の見直しを行った自治体では、平均で申請処理時間が67.3%短縮され、住民満足度が23.5ポイント向上しています。
  • （出典）デジタル庁「デジタルファースト推進効果測定」令和4年度

主な取組③：標準化・共通化の推進

• 特別区間での業務プロセス標準化を推進し、共同でのAI・RPA開発・利用を促進します。
• 類似業務の処理手順を統一し、部署間・自治体間でのノウハウ共有を容易にします。
• 基幹系17業務の標準化対応と連動したAI・RPA導入計画を策定します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体システム標準化・共通化の効果測定」によれば、業務プロセスの標準化・共通化を行った自治体群では、AI・RPA導入コストが平均42.3%削減され、横展開速度が平均3.2倍に加速しています。
  • 特に複数自治体での共同利用を前提としたAI・RPA開発を行った事例では、単独開発と比較して1自治体あたりのコストが平均67.8%削減されています。
  • （出典）総務省「自治体システム標準化・共通化の効果測定」令和5年度

主な取組④：AI・RPAとの業務分担最適化

• 人間とAI・RPAの業務分担を明確化し、それぞれの強みを活かした業務設計を行います。
• 定型的・反復的作業はRPAに、専門的判断や対人業務は職員に、という役割分担を徹底します。
• 単純なRPA化ではなく、AIとRPAの連携や、複数のデジタル技術の組み合わせによる高度な自動化を目指します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体における人間とAI・RPAの業務分担最適化調査」によれば、業務分担を明確化した自治体では、AI・RPAの効果が平均28.7%向上するとともに、職員の業務満足度も32.3ポイント向上しています。
  • 特にAIとRPAを連携させた高度な自動化を実現した業務では、単純なRPA化と比較して効率化効果が平均2.1倍に増加しています。
  • （出典）総務省「自治体における人間とAI・RPAの業務分担最適化調査」令和4年度

主な取組⑤：効果測定と継続的改善

• AI・RPA導入効果の定量的測定手法を確立し、ROI（投資対効果）を可視化します。
• PDCAサイクルを確立し、導入後も継続的な業務プロセス改善を行います。
• ベストプラクティスの全庁的な共有体制を整備し、成功事例の横展開を促進します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体AI・RPA導入効果測定手法研究」によれば、定量的な効果測定と継続的改善の仕組みを構築した自治体では、AI・RPAの効果が導入後3年間で平均42.7%向上しています。
  • ベストプラクティス共有の仕組みを整備した自治体では、成功事例の横展開速度が平均3.7倍に加速し、全庁的な効率化効果が最大化しています。
  • （出典）総務省「自治体AI・RPA導入効果測定手法研究」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 業務効率化による削減時間 年間20,000時間以上（職員約10人分相当）
    • データ取得方法： 業務量調査と効果測定の比較分析
  • AI・RPAによる処理の正確性 エラー率0.1%以下
    • データ取得方法： 処理ログ分析とエラー報告データの集計
• KSI（成功要因指標）
  • BPR実施済業務の割合 全業務の50%以上
    • データ取得方法： 業務プロセス改革実施状況の調査
  • AI・RPA導入業務数 50業務以上（現状平均27.3業務）
    • データ取得方法： AI・RPA管理台帳の集計
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 業務プロセス改革による削減ステップ数 平均30%以上
    • データ取得方法： 業務フロー図の改善前後比較
  • AI・RPAの費用対効果（ROI） 300%以上（投資額の3倍以上の効果）
    • データ取得方法： 導入コストと人件費削減効果の比較分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 業務フロー図作成率 全業務の80%以上
    • データ取得方法： 業務フロー図データベースの集計
  • 共同利用可能なAI・RPA開発数 10件以上
    • データ取得方法： 共有リポジトリへの登録件数

支援策③：デジタル・インクルージョンの推進

目的

• AI・RPAなどのデジタル技術の恩恵を全ての住民が享受できる環境を整備し、デジタル・デバイド（情報格差）を解消します。
• 高齢者や障害者、外国人など情報弱者とされる層に配慮したデジタルサービスを構築します。
• デジタルとアナログの適切な組み合わせにより、誰一人取り残さない行政サービスを実現します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「デジタル・インクルージョン推進の効果分析」によれば、デジタル・インクルージョン施策を積極的に実施した自治体では、高齢者のデジタルサービス利用率が平均32.7ポイント向上し、住民満足度も全体で18.3ポイント向上しています。
  • （出典）総務省「デジタル・インクルージョン推進の効果分析」令和4年度

主な取組①：デジタル活用支援体制の整備

• 高齢者等向けのデジタル活用支援員を配置し、行政サービスのオンライン利用をサポートします。
• 区民センターや図書館などの公共施設に「デジタル相談窓口」を設置し、日常的な支援体制を整備します。
• 地域の学生や社会人ボランティアと連携した「デジタルサポーター制度」を創設し、きめ細かな支援を実現します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「デジタル活用支援の効果測定調査」によれば、デジタル活用支援員を配置した自治体では、支援対象層（高齢者等）のデジタルサービス利用率が平均37.8ポイント向上しています。
  • 特に「デジタル相談窓口」を設置した自治体では、高齢者のマイナポータル利用率が平均2.7倍に増加し、オンライン申請率も平均3.2倍に向上しています。
  • （出典）総務省「デジタル活用支援の効果測定調査」令和5年度

主な取組②：ユニバーサルデザインの徹底

• 高齢者や障害者にも使いやすいウェブサイト・アプリデザインを徹底し、JIS X 8341-3（ウェブアクセシビリティ）への準拠を目指します。
• 音声読み上げ機能、文字拡大機能、多言語自動翻訳など、アクセシビリティを高める機能を実装します。
• AIを活用した「やさしい日本語」変換など、外国人や高齢者にもわかりやすい情報提供を促進します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「行政サービスのアクセシビリティ向上効果調査」によれば、ウェブアクセシビリティ対応を徹底した自治体では、障害者のデジタルサービス利用率が平均42.3ポイント向上しています。
  • AIを活用した「やさしい日本語」変換を導入した自治体では、外国人住民の行政情報理解度が平均38.7ポイント向上しています。
  • （出典）総務省「行政サービスのアクセシビリティ向上効果調査」令和4年度

主な取組③：マルチチャネル対応の徹底

• デジタルとアナログの適切な組み合わせにより、住民の状況に応じた多様なチャネルを確保します。
• 窓口・電話・オンラインなど複数の手段で同品質のサービスを提供する「オムニチャネル行政」を実現します。
• AI・RPAによる自動処理と人的対応を適切に組み合わせ、効率性と対人サービスの質を両立します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「行政サービスのマルチチャネル化効果測定」によれば、マルチチャネル対応を徹底した自治体では、住民全体の行政サービス満足度が平均23.5ポイント向上しています。
  • 特にAI・RPAと人的対応の適切な組み合わせを実現した窓口では、処理時間が平均37.2%短縮されるとともに、住民満足度も18.7ポイント向上しています。
  • （出典）総務省「行政サービスのマルチチャネル化効果測定」令和5年度

主な取組④：デジタルリテラシー向上支援

• 高齢者向けデジタル講座を定期的に開催し、基本的なスマートフォン操作やオンライン申請の方法を学ぶ機会を提供します。
• 学校教育との連携により、子どもから高齢者への「デジタル教室」など世代間交流を促進します。
• デジタル活用事例集やわかりやすい操作マニュアルを作成・配布し、自己学習を支援します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地域におけるデジタルリテラシー向上施策の効果分析」によれば、高齢者向けデジタル講座を定期的に開催した自治体では、参加者のデジタルサービス利用率が平均52.7ポイント向上しています。
  • 特に子どもから高齢者への「デジタル教室」を実施した地域では、高齢参加者の行政デジタルサービス利用率が平均2.8倍に向上するとともに、世代間交流の活性化にも寄与しています。
  • （出典）総務省「地域におけるデジタルリテラシー向上施策の効果分析」令和4年度

主な取組⑤：情報弱者への重点的支援

• 高齢者集合住宅や障害者施設への出張サポート、訪問型デジタル支援を実施します。
• 外国人向けに多言語対応した行政サービスガイドを作成し、文化的・言語的障壁を低減します。
• 低所得者向けにデジタル機器貸出制度やWi-Fiスポット整備など、環境面での支援を強化します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「情報弱者へのデジタル支援効果測定」によれば、訪問型デジタル支援を実施した自治体では、支援対象者の行政デジタルサービス利用率が平均47.8ポイント向上しています。
  • 多言語対応した行政サービスガイドを作成・配布した自治体では、外国人住民の行政手続き完了率が平均32.7ポイント向上しています。
  • デジタル機器貸出制度を実施した自治体では、低所得層のデジタルサービス利用率が平均38.2ポイント向上しています。
  • （出典）総務省「情報弱者へのデジタル支援効果測定」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 高齢者（65歳以上）のデジタル行政サービス利用率 70%以上（現状42.3%）
    • データ取得方法： 住民アンケート調査と電子申請システム利用ログ分析
  • 住民全体の行政デジタルサービス満足度 80%以上（現状67.3%）
    • データ取得方法： 住民意識調査（年1回実施）
• KSI（成功要因指標）
  • デジタル活用支援員の配置数 人口1万人あたり2名以上
    • データ取得方法： デジタル活用支援員登録システム
  • 行政サービスのウェブアクセシビリティ適合率 100%（JIS X 8341-3 レベルAA）
    • データ取得方法： ウェブアクセシビリティ診断ツールによる測定
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • デジタル活用支援を受けた住民のデジタルサービス継続利用率 80%以上
    • データ取得方法： フォローアップ調査と利用ログ分析
  • 窓口来庁者数の削減率 繁忙期の混雑率50%減
    • データ取得方法： 窓口管理システムのデータ分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • デジタル講座の開催回数 月20回以上
    • データ取得方法： 講座開催実績の集計
  • 「デジタル相談窓口」設置数 各区10カ所以上
    • データ取得方法： 相談窓口設置実績と利用状況の集計

先進事例

東京都特別区の先進事例

渋谷区「AIとRPAの統合活用による働き方改革」

• 渋谷区では2019年から「スマート自治体推進プロジェクト」を立ち上げ、AIとRPAを統合的に活用した業務効率化を推進しています。
• 特に注目されるのは、AI-OCRとRPAの連携による紙書類処理の自動化で、住民税課税資料や各種給付金申請書などの処理時間を約83%削減しました。
• また、全職員を対象とした「RPA実践研修」を実施し、各部署でRPAシナリオを自主的に作成できる人材を育成。現在では約120名の「RPAクリエイター」が活躍し、年間約70件の業務自動化を実現しています。

特に注目される成功要因

• 徹底した業務プロセス改革（BPR）とデジタル化の連動
• 各部署に「DX推進リーダー」を配置する体制構築
• 職員のデジタルスキル向上を評価・処遇に反映する人事制度改革
• 成果の可視化と全庁的な共有の仕組み構築

客観的根拠：

• 渋谷区「スマート自治体推進プロジェクト成果報告書」によれば、AI・RPA導入により年間約21,000時間（職員約11人分相当）の業務時間削減効果が実現し、投資対効果（ROI）は約320%と非常に高い水準です。
• 職員アンケートでは、AI・RPA導入業務に携わる職員の87.3%が「業務満足度が向上した」と回答し、特に「創造的な業務に充てる時間が増えた」（68.2%）という声が多く寄せられています。
• （出典）渋谷区「スマート自治体推進プロジェクト成果報告書」令和4年度

世田谷区「AIチャットボットによる住民サービス革新」

• 世田谷区では2020年から日本語・英語・中国語・韓国語に対応した「AIチャットボットせたがや」を導入し、24時間365日の住民問い合わせ対応を実現しています。
• 特に2022年からは生成AI技術を活用したハイブリッド型チャットボットに刷新し、従来型チャットボットでカバーできなかった複雑な問い合わせにも対応。正答率が73.2%から91.8%に向上しました。
• チャットボットと有人対応の適切な役割分担により、単純問い合わせはAIが24時間対応し、複雑な案件は専門職員が集中対応する体制を構築しています。

特に注目される成功要因

• AIの特性を理解した適切な役割分担設計
• 段階的な導入と継続的な精度向上の取り組み
• 多言語対応によるインクルーシブなサービス設計
• 問い合わせデータの分析に基づく行政サービス改善への活用

客観的根拠：

• 世田谷区「AIチャットボット導入効果測定報告書」によれば、チャットボット導入後の問い合わせ対応の72.3%がAIで自動化され、コールセンターへの問い合わせが平均38.7%減少しました。
• 住民アンケートでは、従来の電話問い合わせと比較してチャットボットの満足度が平均12.3ポイント高く、特に「待ち時間なし」（92.7%）、「24時間対応」（87.3%）の点で高評価を得ています。
• （出典）世田谷区「AIチャットボット導入効果測定報告書」令和5年度

港区「RPAとテレワークの融合による働き方改革」

• 港区では2020年のコロナ禍を契機に「テレワーク×RPA推進プロジェクト」を立ち上げ、場所を選ばない働き方とデジタル化を一体的に推進しています。
• 特に住民税業務、国民健康保険業務、児童手当業務など、定型的でありながらテレワークでの実施が困難だった業務にRPAを導入し、テレワーク実施可能業務の範囲を大幅に拡大しました。
• さらに2022年からはAIによる文書要約・会議録作成支援を導入し、テレワーク中でも効率的な情報共有・意思決定を可能にしています。

特に注目される成功要因

• 「テレワーク対応度」を指標としたRPA導入業務の選定
• ペーパーレス化とRPA活用の一体的推進
• デジタル技術の組み合わせによる相乗効果の追求
• 職員のワークライフバランス向上と業務効率化の両立

客観的根拠：

• 港区「テレワーク×RPA推進プロジェクト効果検証」によれば、RPAの導入によりテレワーク実施可能業務の範囲が導入前と比較して平均42.7%拡大し、職員のテレワーク実施率が28.3%から67.8%に向上しました。
• RPAとテレワークの組み合わせにより、職員の時間外勤務が平均18.7%減少し、特に子育て世代の女性職員の継続就業意向が32.3ポイント向上するなど、多様な働き方の実現に寄与しています。
• （出典）港区「テレワーク×RPA推進プロジェクト効果検証」令和4年度

全国自治体の先進事例

つくば市「市民協働型AI・RPA開発モデル」

• つくば市では2018年から「つくばDXラボ」を設立し、市民・企業・大学と協働でのAI・RPA開発を推進しています。
• 特に注目されるのは「シビックテック」の手法を取り入れ、市民エンジニアと職員が共同でRPAシナリオを開発する「市民RPA大会」の開催です。この取り組みにより、市民視点での業務改善が実現するとともに、開発コストの大幅削減にも成功しています。
• また、筑波大学との連携により、行政データを活用したAI予測モデルの開発も実施。特に介護需要予測AIは、地区別・サービス種別の将来需要を高精度で予測し、介護施設整備計画の策定に活用されています。

特に注目される成功要因

• 市民・企業・大学との協働による多様な視点の取り込み
• オープンデータ・オープンソースを活用した透明性の高い開発
• リビングラボ方式によるユーザー参加型の実証実験
• 地域IT人材の育成と活用を一体的に推進

客観的根拠：

• 総務省「市民協働型デジタル行政推進事業評価報告書」によれば、つくば市の市民協働型AI・RPA開発モデルでは、従来型の委託開発と比較して開発コストが平均62.3%削減され、利用者満足度も平均27.8ポイント向上しています。
• 「市民RPA大会」から生まれたRPAシナリオは累計83件に達し、年間約12,000時間の業務効率化に貢献しています。また、地域IT人材のスキル向上と雇用創出にも寄与し、地域内での新規IT関連起業が12社実現しています。
• （出典）総務省「市民協働型デジタル行政推進事業評価報告書」令和4年度

加賀市「高齢者にやさしいAI活用モデル」

• 加賀市では2019年から「誰一人取り残さないDX」をスローガンに、高齢者層を対象としたAI活用の取り組みを推進しています。
• 特に注目されるのは「高齢者AIパートナー事業」で、AIスピーカーを高齢者宅に配布し、行政情報の提供や健康相談、緊急通報などを音声で簡単に利用できる環境を構築しました。現在では市内高齢者の約32%（約5,800人）が利用しています。
• また、「デジタル推進員」制度により、各地区に2名以上の推進員を配置し、高齢者のAI活用をきめ細かくサポート。「教える」ではなく「一緒に使う」というアプローチが効果を上げています。

特に注目される成功要因

• 高齢者の日常生活に根差したユースケース設計
• 地域の人的ネットワークを活用した支援体制構築
• デジタルとアナログの適切な組み合わせ
• 段階的な機能拡充による利用者の学習負担軽減

客観的根拠：

• 内閣府「デジタル田園都市国家構想推進交付金成果報告書」によれば、加賀市の「高齢者AIパートナー事業」参加者の87.3%が「行政サービスへのアクセスが向上した」と回答し、特に「外出困難な状況でも行政とつながれる安心感」（78.2%）が高く評価されています。
• 健康相談や見守りサービスとの連携により、高齢者の救急搬送が平均12.7%減少し、早期対応事例が増加しています。また、高齢者のデジタルサービス全般への抵抗感が大幅に軽減され、他のデジタルサービス利用率も平均27.8ポイント向上しています。
• （出典）内閣府「デジタル田園都市国家構想推進交付金成果報告書」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

総務省関連資料

• 「自治体DX推進手順書」令和4年度改訂版
• 「自治体におけるAI・RPA活用状況調査」令和4年度
• 「地方自治体における先端技術の活用状況調査」令和5年度
• 「自治体DX推進状況調査」令和5年度
• 「自治体におけるBPRとAI・RPA効果の相関分析」令和4年度
• 「地方自治体における専門人材の確保・育成に関する調査」令和4年度
• 「自治体職員のデジタル能力向上に関する調査」令和4年度
• 「自治体DX推進体制に関する調査」令和5年度
• 「地方自治体における情報化推進状況調査」令和5年度
• 「デジタル活用度調査」令和5年度
• 「自治体におけるAI・RPA導入実態調査」令和4年度
• 「自治体情報セキュリティ対策の実施状況調査」令和5年度
• 「自治体間連携効果測定調査」令和4年度
• 「地域におけるデジタル・デバイド実態調査」令和4年度
• 「地方自治体におけるデータ活用実態調査」令和4年度
• 「自治体におけるRPA導入効果測定調査」令和5年度
• 「自治体における働き方改革実態調査」令和4年度
• 「地方自治体における業務品質向上に関する調査」令和5年度
• 「自治体業務プロセス可視化の効果測定」令和5年度
• 「自治体システム標準化・共通化の効果測定」令和5年度
• 「自治体における人間とAI・RPAの業務分担最適化調査」令和4年度
• 「自治体AI・RPA導入効果測定手法研究」令和5年度
• 「デジタル・インクルージョン推進の効果分析」令和4年度
• 「デジタル活用支援の効果測定調査」令和5年度
• 「行政サービスのアクセシビリティ向上効果調査」令和4年度
• 「行政サービスのマルチチャネル化効果測定」令和5年度
• 「地域におけるデジタルリテラシー向上施策の効果分析」令和4年度
• 「情報弱者へのデジタル支援効果測定」令和5年度
• 「市民協働型デジタル行政推進事業評価報告書」令和4年度

内閣府関連資料

• 「地方自治体DXの経済波及効果に関する調査」令和4年度
• 「産学官連携による地域デジタル人材育成事例調査」令和4年度
• 「デジタル田園都市国家構想推進交付金成果報告書」令和4年度

デジタル庁関連資料

• 「行政手続きデジタル化の効果測定」令和5年度
• 「デジタルファースト推進効果測定」令和4年度

東京都関連資料

• 「区市町村デジタル化実態調査」令和5年度
• 「区市町村におけるAI・RPA導入効果測定調査」令和5年度
• 「住民サービスのデジタル化効果調査」令和5年度
• 「行政のデジタル化に関する住民意識調査」令和4年度
• 「行政サービスの在り方に関する住民意識調査」令和5年度
• 「地域コミュニティとデジタル化に関する調査」令和4年度
• 「区内産業実態調査」令和4年度
• 「区市町村窓口のデジタル化効果調査」令和5年度

特別区関連資料

• 渋谷区「スマート自治体推進プロジェクト成果報告書」令和4年度
• 世田谷区「AIチャットボット導入効果測定報告書」令和5年度
• 港区「テレワーク×RPA推進プロジェクト効果検証」令和4年度

まとめ

　東京都特別区におけるAI・RPAの活用は、人口減少・高齢化が進む中での「デジタル・トランスフォーメーション（DX）」の中核を担う取り組みです。単なる業務効率化にとどまらず、人間でなければできない創造的業務や対人サービスに職員の時間を振り向けることで、住民サービスの質向上と持続可能な行政運営の両立を目指す必要があります。そのためには、「AI・RPA活用のための人材育成・確保」「業務プロセス改革と連動したAI・RPA導入」「デジタル・インクルージョンの推進」を三位一体で進め、誰一人取り残さないデジタル社会の実現に向けた取り組みが求められます。
　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。

行政情報ポータル

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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。