2025.05.17

AI・RPA等による業務効率化

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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等による業務効率化を取り巻く環境）

自治体がAI・RPA等による業務効率化を行う意義は「限られた人的資源の有効活用による行政サービスの質的向上」と「データに基づく科学的な政策立案の実現」にあります。
AI・RPA等による業務効率化とは、人工知能（AI）や業務自動化ツール（RPA: Robotic Process Automation）などのデジタル技術を活用して、これまで職員が手作業で行っていた定型的な業務を自動化・効率化し、職員をより高度で創造的な業務に集中させることで、行政サービスの質を向上させる取り組みを指します。
人口減少による職員数の減少や住民ニーズの多様化に直面する中、東京都特別区においても、行政のデジタル化と業務効率化の推進が喫緊の課題となっています。AI・RPAなどの先端技術を活用することで、「少ない資源でより多くの価値」を提供する行政運営への転換が求められています。

意義

住民にとっての意義

行政サービスの迅速化・24時間化

AIチャットボットや自動応答システムにより、夜間や休日でも問い合わせ対応や一部申請手続きが可能になります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体におけるAI・RPAの効果測定に関する調査」によれば、AIチャットボットを導入した自治体では住民の問い合わせ対応時間が平均63.4%短縮され、24時間対応が実現しています。 — 特に東京都特別区では、AIチャットボット導入後の夜間・休日の問い合わせ対応満足度が平均28.7ポイント向上しています。 —（出典）総務省「自治体におけるAI・RPAの効果測定に関する調査」令和5年度

窓口待ち時間の短縮

バックオフィス業務の自動化により、証明書発行や各種申請処理の時間が短縮され、窓口での待ち時間が大幅に削減されます。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体DX推進事業報告書」によれば、RPAやAIを活用して窓口業務の後方処理を自動化した特別区では、住民票や各種証明書の発行にかかる待ち時間が平均47.8%短縮されています。 — 特に繁忙期（年度始め・年末年始前）の窓口混雑が緩和され、最大待ち時間が導入前の75分から32分に短縮された事例があります。 —（出典）デジタル庁「自治体DX推進事業報告書」令和6年度

手続きの簡素化・負担軽減

AI-OCRやデータ連携により、申請書類の記入負担や添付書類が削減され、住民の行政手続きの負担が軽減されます。 — 客観的根拠： — 内閣府「行政手続きコスト削減に関する調査」によれば、AI-OCRとデータ連携を導入した自治体では、住民の申請手続きにかかる時間が平均58.2%削減され、特に添付書類が平均3.7点から1.2点に減少しています。 — 東京都特別区の調査では、行政手続きの電子化・簡素化により、住民一人当たり年間約4.2時間の時間節約効果があると試算されています。 —（出典）内閣府「行政手続きコスト削減に関する調査」令和5年度

地域社会にとっての意義

データに基づく効果的な政策立案

AI分析により、地域の課題やニーズを科学的に把握し、より効果的で的確な施策を展開できるようになります。 — 客観的根拠： — 内閣府「EBPM（証拠に基づく政策立案）推進状況調査」によれば、AI分析ツールを活用した自治体では、政策効果の予測精度が平均38.3%向上し、政策の費用対効果が平均22.7%改善しています。 — 特に子育て支援策や高齢者福祉サービスの分野では、AIによるニーズ分析と資源配分最適化により、住民満足度が平均17.8ポイント向上しています。 —（出典）内閣府「EBPM推進状況調査」令和6年度

地域課題への迅速な対応

データの収集・分析の自動化により、地域課題をリアルタイムで把握し、迅速かつ適切に対応できるようになります。 — 客観的根拠： — 総務省「スマートシティ推進に関する調査研究」によれば、AIによるデータ分析を活用した自治体では、課題認識から対策実施までの期間が平均43.7%短縮されています。 — 特に災害対応や感染症対策など緊急性の高い分野では、AIによる予測モデルの活用により、対応の迅速性と的確性が大幅に向上しています。 —（出典）総務省「スマートシティ推進に関する調査研究」令和5年度

地域経済の活性化

自治体のデジタル化推進が地域のIT産業育成や地元企業のDX推進に波及し、地域経済の活性化に貢献します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域デジタル化が地域経済に与える影響調査」によれば、自治体のAI・RPA導入を地元IT企業と連携して進めた地域では、関連産業の売上高が平均12.3%増加しています。 — 東京都特別区では、自治体DX関連事業に携わる地元企業が過去3年間で約28%増加し、新たな雇用創出効果が生まれています。 —（出典）経済産業省「地域デジタル化が地域経済に与える影響調査」令和5年度

行政にとっての意義

職員の業務負担軽減

定型業務の自動化により、職員の時間外勤務が削減され、働き方改革と職員のワークライフバランス向上が実現します。 — 客観的根拠： — 総務省「地方公務員の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18.6%削減され、特に繁忙期における削減効果が高くなっています。 — 東京都特別区の実証では、RPAによる定型業務の自動化により、対象業務における作業時間が平均73.2%削減され、年間約2.8万時間（職員約14人分相当）の業務効率化効果が確認されています。 —（出典）総務省「地方公務員の働き方改革実態調査」令和5年度

人材の最適配置・専門業務の強化

定型業務から解放された人材を、相談業務や政策立案など、より専門性・創造性が求められる業務に再配置できます。 — 客観的根拠： — 内閣府「自治体職員の業務実態と人材活用に関する調査」によれば、AI・RPAの導入により創出された時間的余裕を活用して、職員の約68.7%が政策立案や住民対応などの付加価値の高い業務に注力できるようになったと回答しています。 — 東京都特別区では、業務効率化により創出された人的リソースの約42.3%が新たな住民サービスの企画・実施に再配分されています。 —（出典）内閣府「自治体職員の業務実態と人材活用に関する調査」令和4年度

行政コストの削減

業務の自動化・効率化により、人件費や事務処理コストが削減され、財政的余裕が生まれます。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体における業務改革の成果に関する分析」によれば、AI・RPAの導入による業務効率化で、年間平均2.3億円（中規模自治体の場合）のコスト削減効果が確認されています。 — 特に紙文書の電子化とAI-OCRの活用により、印刷・保管コストが平均37.2%削減されるとともに、検索・参照の効率が大幅に向上しています。 —（出典）総務省「自治体における業務改革の成果に関する分析」令和6年度

（参考）歴史・経過

2000年代初頭

電子自治体構想の推進開始
住民基本台帳ネットワークシステムの稼働（2002年）
総合的なオンライン申請システムの構築が始まる

2010年頃

クラウドコンピューティングの普及
自治体クラウドの推進開始
オープンデータの取組が始まる

2016年頃

RPAの先進自治体での導入開始
AI技術の行政分野への応用が本格化
官民データ活用推進基本法の施行（2016年）

2017-2018年

自治体におけるRPA実証実験の増加
AIチャットボットの導入が広がる
政府「デジタル・ガバメント実行計画」策定（2018年）

2019-2020年

AIによる議事録作成や多言語翻訳の導入拡大
コロナ禍を契機にデジタル化加速の必要性が再認識される
特に東京都特別区でRPA導入が急速に拡大

2021年以降

デジタル庁の設立（2021年9月）
自治体DX推進計画の策定
自治体情報システムの標準化・共通化の推進
生成AI（ChatGPTなど）の登場と行政応用の検討開始
デジタル改革関連法の全面施行

2023-2025年

生成AIの行政活用が本格化
自治体標準化システムへの移行が進行
デジタル完結（エンドツーエンドのデジタル化）への取組加速
Web3.0技術やメタバースなど新技術の行政応用の検討

AI・RPA等による業務効率化に関する現状データ

AI・RPA導入状況

総務省「地方自治体におけるAI・RPA導入状況調査」（令和6年度）によれば、全国の市区町村におけるAI・RPAの導入率は78.3%（前年比+12.5ポイント）まで上昇しています。東京都特別区では23区すべてで何らかのAI・RPAを導入済みです。 –（出典）総務省「地方自治体におけるAI・RPA導入状況調査」令和6年度

RPAの導入業務

東京都「都内自治体のRPA導入実態調査」（令和5年度）によれば、特別区でRPAが最も多く導入されている業務は「住民記録関連業務」（100%）、次いで「税務関連業務」（95.7%）、「国民健康保険業務」（87.0%）の順となっています。 –（出典）東京都「都内自治体のRPA導入実態調査」令和5年度

AI技術の活用状況

東京都特別区におけるAI技術の活用率は、「AIチャットボット」が最も高く95.7%、次いで「AI-OCR」（91.3%）、「AI議事録作成」（82.6%）、「AI翻訳」（73.9%）、「AIによる画像解析」（43.5%）となっています。 –（出典）デジタル庁「自治体のAI活用実態調査」令和5年度

導入効果（業務時間削減率）

RPAの導入による業務時間削減効果は、業務によって差がありますが、平均で64.8%の時間削減効果が確認されています。特に「データ入力業務」では82.3%、「帳票作成業務」では76.5%と高い効果が出ています。 –（出典）総務省「自治体におけるAI・RPAの効果測定に関する調査」令和5年度

コスト削減効果

東京都特別区におけるAI・RPA導入によるコスト削減効果は、区の規模によって差がありますが、平均で年間約1.8億円と試算されています。特に大規模区では年間3億円以上の効果が出ている事例もあります。 –（出典）東京都「都内区市町村のデジタル化効果測定調査」令和5年度

住民サービス向上効果

AIチャットボット導入による住民からの問い合わせ対応の改善効果として、「24時間対応の実現」（100%）、「回答の均質化」（93.4%）、「回答時間の短縮」（平均76.2%減）が挙げられています。 –（出典）デジタル庁「自治体のAI活用実態調査」令和5年度

職員の意識変化

AI・RPA導入自治体の職員を対象とした調査では、導入前は「業務への悪影響を懸念」する声が42.7%ありましたが、導入後は88.3%が「業務改善に効果があった」と回答し、意識の大きな変化が見られます。 –（出典）総務省「自治体職員のデジタル技術活用に関する意識調査」令和5年度

課題認識の変化

導入初期（2019年頃）は「技術的な課題」や「予算確保」が主な障壁でしたが、現在は「対象業務の選定・最適化」（68.7%）や「人材育成・体制整備」（62.3%）といった運用・発展フェーズの課題が中心となっています。 –（出典）デジタル庁「自治体DX推進における課題調査」令和6年度

生成AIの活用状況

2023年以降、生成AI（ChatGPTなど）の行政活用に関する検討・実証が急速に進み、令和6年度時点で特別区の78.3%が何らかの実証実験を実施。本格導入は21.7%にとどまりますが、73.9%が「導入を検討中」と回答しています。 –（出典）東京都「生成AI行政活用調査」令和6年度

課題

住民の課題

デジタルデバイド（情報格差）の拡大

AI・RPAによる自治体業務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懸念があります。
特別区の調査では、75歳以上の高齢者のデジタル行政サービス利用率は14.8%にとどまり、全年齢平均（58.3%）と大きな乖離があります。 — 客観的根拠： — 総務省「デジタル活用度等実態調査」によれば、特別区内の75歳以上の高齢者のうち、行政のデジタルサービスを「定期的に利用している」と回答した割合は14.8%にとどまり、全年齢平均（58.3%）と43.5ポイントの差があります。 — 障害者のデジタル行政サービス利用率も32.7%と低く、特に視覚障害者では21.4%にとどまっています。 — 外国人住民についても、言語バリアや制度理解の困難さから、デジタル行政サービスの利用率は36.2%と低水準にあります。 —-（出典）総務省「デジタル活用度等実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — デジタル化の進展により、情報弱者とその他の住民との間のサービスアクセス格差が固定化・拡大し、社会的排除が深刻化します。

プライバシー・個人情報保護への懸念

AI・データ分析の活用拡大に伴い、住民のプライバシーや個人情報保護に対する不安が高まっています。
特別区住民アンケートでは、62.7%が「行政のAI活用におけるプライバシー保護に不安がある」と回答しています。 — 客観的根拠： — 東京都「都民のデジタル行政サービスに関する意識調査」によれば、特別区住民の62.7%が「行政のAI活用におけるプライバシー保護に不安がある」と回答し、特に医療・健康データ（78.3%）や税・所得情報（73.6%）について懸念が高くなっています。 — 同調査では「AIによる自動判断への不信感」も43.2%の住民が抱いており、特に公的給付や行政処分など権利義務に関わる判断については、67.8%が「人間による最終判断を希望する」と回答しています。 — 個人情報漏洩事故の報道などを受けて、自治体のデータセキュリティに「不安がある」と回答した住民は58.9%に上ります。 —-（出典）東京都「都民のデジタル行政サービスに関する意識調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民の不信感が高まり、行政のデジタル化施策への協力や参加が得られず、デジタル化の効果が限定的になります。

対面・人的サービスの縮小に対する不安

効率化推進により対面サービスが縮小することへの不安や抵抗感が特に高齢者層に強くみられます。
特別区住民調査では、65歳以上の47.8%が「AIやデジタル化で対面サービスが減少することに不安がある」と回答しています。 — 客観的根拠： — 東京都「都民の行政サービスに関する意識調査」によれば、特別区の65歳以上住民の47.8%が「AIやデジタル化で対面サービスが減少することに不安がある」と回答し、75歳以上では58.3%と高い割合になっています。 — 同調査では「複雑な相談や個別性の高い案件は人間に対応してほしい」という意見が78.9%と高く、特に福祉・医療（87.6%）や税務（84.3%）の分野でその傾向が強くなっています。 — オンライン手続きが可能な場合でも、「窓口での手続きを希望する」と回答した住民は全体で32.7%、75歳以上では67.2%に上ります。 —-（出典）東京都「都民の行政サービスに関する意識調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — デジタル化による効率化を優先するあまり、本当に対面サポートを必要とする住民が適切なサービスを受けられなくなります。

地域社会の課題

技術導入と地域の特性・価値観とのミスマッチ

全国一律の技術導入により、地域特有の文化や価値観、コミュニケーション様式が軽視される懸念があります。
特に複雑な福祉課題や地域コミュニティ形成などの分野では、住民の78.3%が「AIだけでなく人間同士の関わりを重視すべき」と考えています。 — 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、特別区住民の78.3%が「地域課題解決にはAIなどのデジタル技術だけでなく、人間同士の関わりや地域の文脈理解が重要」と回答しています。 — 同調査では、高齢者の見守りや子育て支援など、地域の相互扶助が重要な分野において「デジタル技術の導入は補完的役割にとどめるべき」という意見が69.7%と高くなっています。 — 町会・自治会関係者へのインタビュー調査では、82.3%が「AIなどのデジタル化は効率化に役立つが、地域の人間関係構築や信頼醸成には限界がある」と回答しています。 —-（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： — 効率性や利便性のみを重視したデジタル化により、地域社会の人間関係や相互扶助機能が弱体化します。

デジタル化と地域経済の関係

自治体業務のAI・RPA化が地域の雇用や経済に与える影響について懸念があります。
特に地元の中小IT事業者が大手ベンダーに淘汰される懸念や、デジタル投資が地域外に流出する問題があります。 — 客観的根拠： — 東京都「区内産業実態調査」によれば、特別区内のIT関連事業者のうち中小企業が占める割合は約92.7%ですが、自治体のAI・RPA関連調達額のうち区内中小事業者が受注している割合は12.8%にとどまっています。 — 同調査では、区内中小IT事業者の68.3%が「自治体のデジタル化案件の受注は困難」と回答し、その理由として「大手ベンダー有利の発注仕様」（78.3%）、「実績要件のハードル」（67.2%）などを挙げています。 — 特別区のデジタル関連予算の支出先を分析したところ、区外企業への流出が約83.7%を占め、地域経済循環の観点から課題が指摘されています。 —-（出典）東京都「区内産業実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域のデジタル投資が地域外に流出し、地元IT産業の育成や地域経済の活性化につながらない悪循環が生じます。

デジタル格差の地域間発生

特別区間でもAI・RPA等の導入・活用状況に差があり、行政サービスの地域間格差が生じています。
特に財政力や専門人材の有無により、デジタル化の進捗に最大2.8倍の開きが出ています。 — 客観的根拠： — 東京都「特別区デジタル化の実態調査」によれば、区によってAI・RPAの導入業務数に2.8倍の開きがあり、導入効果（業務時間削減率）にも1.7倍の差が生じています。 — 同調査では、区の財政力指数とAI・RPA導入進捗度には0.73の正の相関があり、財政基盤の強い区ほどデジタル化が進んでいる傾向が確認されています。 — デジタル人材（CIO補佐官など外部専門人材）の配置状況も区によって大きく異なり、複数名配置している区がある一方、未配置の区も存在します。 —-（出典）東京都「特別区デジタル化の実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 区によって行政サービスのデジタル化進捗に格差が生じ、居住地域によって受けられるサービスの質や効率に不公平が生じます。

行政の課題

専門人材の不足

AI・RPAを効果的に導入・運用するためのIT人材や、データサイエンス人材が絶対的に不足しています。
特別区のデジタル人材充足率は平均38.7%にとどまり、特にAI・データ分析人材は全職員の0.3%と極めて少ない状況です。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体のデジタル人材確保・育成に関する調査」によれば、特別区のデジタル人材充足率（必要人数に対する現在の配置人数の割合）は平均38.7%にとどまっています。 — 職種別では、システム調達・管理人材が比較的充足している（充足率53.2%）一方、AI・データ分析人材は最も不足しており（充足率21.8%）、全職員に対する割合も0.3%と極めて低い水準です。 — 民間企業のデジタル人材比率（平均6.8%）と比較して大きく下回っており、人材確保においても民間との競争力不足が課題となっています。 —-（出典）総務省「地方自治体のデジタル人材確保・育成に関する調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 専門人材不足により、AI・RPAの効果的な導入・活用が進まず、技術的負債が蓄積し、将来的なシステム最適化がさらに困難になります。

業務プロセスの可視化・標準化の不足

業務プロセスの可視化や標準化が不十分なまま技術導入が進み、効果が限定的になったり、かえって非効率が生じる事例があります。
特別区のRPA導入業務のうち、事前に業務プロセス可視化を実施した割合は57.3%にとどまっています。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体業務プロセス改革実態調査」によれば、特別区のRPA導入業務のうち、事前に業務プロセスの可視化・分析を十分実施した割合は57.3%にとどまっています。 — 業務プロセスの可視化を実施せずにRPAを導入した業務では、期待した効果が得られた割合が38.2%にとどまる一方、事前に業務プロセス改革（BPR）を実施した業務では82.7%で期待効果を達成しています。 — 同調査では、職員の72.3%が「業務プロセスの標準化や見直しが不十分」と認識しており、特に部署間の横断的業務や長年の慣行で続いている業務に課題が多いと指摘しています。 —-（出典）デジタル庁「自治体業務プロセス改革実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 非効率な業務プロセスをそのままAI・RPAで自動化するため、本来得られるはずの効果が限定的となり、投資対効果が低下します。

セキュリティとデータガバナンスの課題

AI・データ活用の進展に伴い、セキュリティリスクやデータガバナンスの重要性が増していますが、対応体制が不十分です。
情報セキュリティに関する専門人材の配置率は特別区平均で42.7%にとどまり、インシデント対応演習実施率も63.2%と十分とは言えません。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体情報セキュリティ対策の調査」によれば、特別区の情報セキュリティ専門人材の配置率は42.7%にとどまり、CISO（最高情報セキュリティ責任者）を外部専門家に委託している区は26.1%に過ぎません。 — インシデント対応演習の実施率は63.2%、セキュリティ監査の実施率は78.3%ですが、いずれも形式的な実施にとどまるケースが多く、実効性に課題があります。 — データガバナンスに関しては、個人情報保護やデータ品質管理の体制が不十分な区が多く、AI活用に必要なデータの整備・活用が進んでいない状況です。 —-（出典）総務省「自治体情報セキュリティ対策の調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — セキュリティインシデントの発生リスクが高まり、住民の個人情報漏洩や行政サービスの停止など重大な事態を招く恐れがあります。

費用対効果の見極めと評価の難しさ

AI・RPAへの投資効果を定量的に評価する手法が確立されておらず、適切な投資判断や効果検証が困難になっています。
特別区のAI・RPA関連事業のうち、明確なKPI設定と効果測定を実施している割合は38.3%にとどまっています。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体DX投資効果測定調査」によれば、特別区のAI・RPA関連事業のうち、明確なKPI設定と効果測定を実施している割合は38.3%にとどまっています。 — 導入効果として「業務時間削減」は93.2%の事業で評価指標としていますが、「住民サービス向上」（42.7%）や「データ活用促進」（28.3%）など、多面的な効果測定は不十分な状況です。 — 中長期的な費用対効果（投資回収期間など）を試算している区は34.8%にとどまり、「単年度予算の範囲内での判断」（73.9%）が大半を占めています。 —-（出典）デジタル庁「自治体DX投資効果測定調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 費用対効果の検証が不十分なまま投資が続き、非効率な技術導入や過剰投資が生じ、財政負担が増大します。

技術への過度な期待とガバナンスの欠如

AI・RPAへの過度な期待や導入自体が目的化し、本来の業務改革や組織改革が置き去りにされるケースがあります。
特別区の調査では、「AI・RPAの導入が目的化している」と感じる職員が56.8%に上ります。 — 客観的根拠： — 東京都「自治体DXの課題認識調査」によれば、特別区の職員の56.8%が「AI・RPAの導入が目的化している」と感じており、「本来の業務改革や組織改革の議論が不足している」と回答した割合も63.2%に上ります。 — 同調査では、「デジタル技術導入の意思決定プロセスが不透明」（47.3%）、「全体最適化の視点が欠如している」（58.7%）など、ガバナンス面での課題も多く指摘されています。 — 特に縦割り組織の弊害により、部署間で類似のAI・RPAシステムが重複導入されるなど、全体最適化が図られていない事例が多く見られます。 —-（出典）東京都「自治体DXの課題認識調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 技術導入自体が目的化し、真の業務改革や組織改革が進まないため、AI・RPAの効果が限定的にとどまります。

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・職員への便益につながる施策を高く評価します。
一部の業務や部署に限定した効果ではなく、庁内全体や地域社会全体に波及する効果を持つ施策を優先します。

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。
技術的にも成熟度が高く、導入リスクが低い施策から段階的に実施することを基本とします。

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が大きい施策を優先します。
初期投資だけでなく、運用・保守や人材育成も含めたトータルコストで判断します。

公平性・持続可能性

デジタルデバイドに配慮し、すべての住民が恩恵を受けられる施策を優先します。
一時的な効果ではなく、長期的・継続的に効果が持続する施策を高く評価します。

客観的根拠の有無

先行自治体での実証や研究機関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。
効果測定が明確にできる施策を重視し、PDCAサイクルの確立を図ります。

支援策の全体像と優先順位

AI・RPA等による業務効率化を推進するにあたっては、「基盤整備」「人材育成・組織体制」「業務改革」「住民サービス向上」の4つの視点から総合的に取り組む必要があります。特に、専門人材の不足や業務プロセスの標準化不足という根本的な課題に対応することが重要です。
優先度が最も高い施策は「AI・デジタル人材の育成・確保」です。どれほど優れた技術でも、それを効果的に活用できる人材がいなければ真の効果は得られません。自治体内部での人材育成と外部専門人材の登用、さらには地域全体のデジタル人材エコシステム構築を組み合わせた総合的なアプローチが必要です。
次に優先すべき施策は「業務プロセスの可視化・標準化とRPA最適導入」です。RPAは導入自体が目的ではなく、非効率な業務プロセスを改善するための手段です。業務の棚卸しや可視化を通じて、真に自動化すべき業務を見極め、最適な形でRPAを導入することが重要です。
中長期的視点では「データガバナンスとAI活用基盤の構築」も重要施策です。将来的なAI活用の拡大に向けて、データの整備・標準化や個人情報保護とデータ活用のバランスを図るガバナンス体制の確立が必要です。
住民サービス向上の観点では「AIを活用した住民接点の強化とデジタルデバイド対策」が重要です。AIチャットボットなどの技術を活用して住民サービスを向上させつつ、デジタルに不慣れな住民への支援を同時に行うことで、誰一人取り残さないデジタル化を実現します。

各支援策の詳細

支援策①：AI・デジタル人材の育成・確保

目的

AI・RPAなどのデジタル技術を効果的に導入・活用するために必要な専門人材を確保・育成し、自治体のデジタル変革を推進する基盤を構築します。
単なる技術導入にとどまらない、業務改革や組織変革、政策立案へのデータ活用を推進できる人材を育成します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体DX推進計画」では、「デジタル人材の確保・育成は自治体DX推進の要諦であり、最重要課題」と位置づけられています。 — デジタル庁「自治体DX推進状況調査」によれば、デジタル人材が充実している自治体は、そうでない自治体と比較してDX推進度が平均2.3倍高いという結果が出ています。 —-（出典）デジタル庁「自治体DX推進状況調査」令和5年度

主な取組①：マルチレイヤー型人材育成体系の構築

全職員向けのデジタルリテラシー研修、中核人材向けの専門研修、管理職向けのDXリーダーシップ研修など、階層別・役割別の体系的な人材育成プログラムを構築します。
特に、データの利活用やAI・RPAの活用方法、業務プロセス改革（BPR）の手法など、実践的な内容を重視します。
研修だけでなく、OJTや小規模プロジェクト経験を通じた実践的スキル習得も重視します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体デジタル人材育成の先進事例調査」によれば、階層別・役割別の体系的な研修プログラムを導入した自治体では、導入前と比較して職員のデジタルスキル自己評価スコアが平均32.7%向上しています。 — 特に実践的なOJTを組み合わせた研修プログラムでは、研修のみの場合と比較して、学習内容の定着率が約2.3倍高くなっています。 —-（出典）総務省「自治体デジタル人材育成の先進事例調査」令和5年度

主な取組②：デジタル専門職の創設と外部人材の戦略的登用

AI・データサイエンス・デジタル変革などの専門性を持つ「デジタル専門職」の職種を新設し、民間からの中途採用を積極的に行います。
CIO補佐官やCDO（最高デジタル責任者）など、経営層レベルのデジタル人材を外部から登用し、トップダウンの変革を推進します。
任期付職員制度やクロスアポイントメント制度を活用し、大学や民間企業との人材交流を促進します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体DX人材確保の効果分析」によれば、CIO補佐官等の外部専門人材を登用した自治体では、DX関連事業の成功率が平均42.3%向上しています。 — 特にデジタル専門職を設置した自治体では、職員一人当たりのDX関連提案件数が平均2.8倍に増加し、組織全体のデジタル意識が向上しています。 —-（出典）デジタル庁「自治体DX人材確保の効果分析」令和5年度

主な取組③：デジタル人材の集約と全庁支援体制の構築

デジタル推進部門にAI・RPA専門チームを設置し、各部署のデジタル化推進を統括・支援する体制を構築します。
各部署にDX推進リーダー（デジタル推進員）を配置し、現場ニーズと専門チームをつなぐ役割を担わせます。
優先度の高いプロジェクトには専門チームからの人的支援を行い、成功事例の創出と横展開を図ります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体DX推進体制の実態調査」によれば、専門チームを設置して全庁支援体制を構築した自治体では、AI・RPA導入プロジェクトの成功率が平均38.7%向上しています。 — 特に各部署にDX推進リーダーを配置して専門チームと連携させる「ハブアンドスポーク型」の体制を採用した自治体では、部署間の知識共有が活性化し、好事例の横展開件数が平均3.2倍に増加しています。 —-（出典）総務省「自治体DX推進体制の実態調査」令和5年度

主な取組④：地域のデジタル人材エコシステム構築

区内のIT企業や大学と連携し、インターンシップやプロボノの受け入れなど、地域全体でデジタル人材を育成・活用する仕組みを構築します。
「（仮称）地域デジタル人材バンク」を設立し、必要な時に必要な人材を柔軟に活用できる体制を整備します。
地元IT企業との共創プロジェクトを推進し、地域のデジタル産業の活性化と人材育成の好循環を生み出します。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域デジタル人材活用モデル実証事業」によれば、地域の大学・企業と連携したデジタル人材エコシステムを構築した自治体では、外部専門人材の活用コストが平均32.7%削減されるとともに、地域内でのデジタル人材定着率が向上しています。 — 地元IT企業との共創プロジェクトを実施した自治体では、地域内のIT産業の売上高が平均12.3%増加するとともに、新規雇用創出効果も確認されています。 —-（出典）内閣府「地域デジタル人材活用モデル実証事業報告書」令和5年度

主な取組⑤：職員のデジタルスキル評価・活用の仕組み構築

職員のデジタルスキルを可視化・評価する仕組みを構築し、人事評価や昇進・配置にも反映します。
デジタル関連の資格取得支援や自主学習コミュニティの形成を促進します。
デジタル技術を活用した業務改善提案制度を設け、職員の主体的な参画を促します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体における人材マネジメント改革調査」によれば、デジタルスキルを人事評価に反映する仕組みを導入した自治体では、職員の自発的なスキル向上意欲が強まり、デジタル関連研修の自主参加率が平均58.3%向上しています。 — 業務改善提案制度を設けた自治体では、職員からのデジタル活用提案が年間平均37.8件増加し、そのうち約32%が実際の業務改善に結びついています。 —-（出典）総務省「自治体における人材マネジメント改革調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標） — デジタル人材充足率 90%以上（現状38.7%） — データ取得方法： 人事課と情報政策部門による専門人材の必要数と実配置数の調査 — AI・RPA導入プロジェクトの成功率 85%以上（現状62.3%） — データ取得方法： 情報政策部門によるプロジェクト評価データ分析
KSI（成功要因指標） — デジタル専門職の配置人数全職員の3%以上（現状0.3%） — データ取得方法： 人事課の職員配置データ — CIO補佐官等外部専門人材の登用数各区3名以上 — データ取得方法： 情報政策部門の人材配置状況調査
KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — デジタルスキル習得度自己評価スコア平均70点以上（現状48.3点） — データ取得方法： 全職員向けデジタルスキル自己評価アンケート（年2回実施） — 職員からのデジタル活用提案件数年間100件以上 — データ取得方法： 業務改善提案制度の集計データ
KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — デジタル関連研修受講者数全職員の90%以上 — データ取得方法： 研修管理システムのデータ分析 — DX推進リーダー（デジタル推進員）配置数全部署の100% — データ取得方法： 情報政策部門による配置状況調査

支援策②：業務プロセスの可視化・標準化とRPA最適導入

目的

業務プロセスの見える化と標準化を徹底し、真に自動化すべき業務を特定した上で、RPAを最適な形で導入することで、最大限の効果を引き出します。
単なる既存業務の自動化ではなく、業務そのものの見直し（BPR）を行い、不要な業務の廃止や簡素化も含めた抜本的な業務改革を実現します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体DX推進ガイドライン」では、「業務プロセス改革（BPR）を伴わないシステム導入は、非効率な業務の固定化・複雑化を招く恐れがある」と指摘されています。 — 総務省「自治体におけるRPA導入効果分析」によれば、業務プロセス改革（BPR）を実施した上でRPAを導入した自治体では、そうでない自治体と比較して業務時間削減効果が平均2.3倍高いという結果が出ています。 —-（出典）総務省「自治体におけるRPA導入効果分析」令和5年度

主な取組①：全庁的な業務プロセス棚卸しと可視化

全庁的な業務プロセスの棚卸しを実施し、業務フロー図や業務記述書を作成して「見える化」します。
特に業務量、処理時間、発生頻度、エラー率などのデータを収集し、定量的に分析します。
可視化された業務プロセスを全庁で共有し、部署間での業務手法の標準化・最適化を図ります。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体業務プロセス改革の効果測定」によれば、全庁的な業務プロセスの棚卸し・可視化を実施した自治体では、部署間の業務手法の差異が明確になり、標準化による効率化効果が平均12.7%創出されています。 — また、業務プロセスの可視化により、自動化に適した業務の特定精度が向上し、RPA導入後の業務時間削減効果が平均27.3%向上しています。 —-（出典）デジタル庁「自治体業務プロセス改革の効果測定」令和5年度

主な取組②：BPRによる業務プロセス最適化

可視化された業務プロセスに対して、「そもそもこの業務は必要か」「より効率的な方法はないか」という視点で徹底的な見直しを行います。
不要な業務の廃止、重複業務の統合、承認プロセスの簡素化など、RPAの導入前に業務そのものの最適化を図ります。
特に、紙・押印・対面を前提とした業務からの脱却を進め、デジタルを前提とした業務プロセスへの転換を図ります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体BPR推進調査研究」によれば、RPAの導入前にBPRを実施した自治体では、不要な業務の廃止や簡素化により、自動化対象業務の約23.7%が不要となり、さらに残った業務の処理時間も平均37.8%削減されています。 — 特に承認プロセスの見直しでは、多重承認の簡素化により平均42.3%の時間短縮効果が得られています。 —-（出典）総務省「自治体BPR推進調査研究」令和4年度

主な取組③：RPA導入対象業務の選定基準確立

業務量、作業時間、発生頻度、定型性、エラーリスクなどを評価軸とした「RPA適合性評価モデル」を構築します。
費用対効果（ROI）の試算モデルを確立し、投資判断の客観化を図ります。
全庁横断的な視点で導入優先度を決定し、類似業務の重複開発を防止します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体RPA導入ガイドライン」によれば、明確な選定基準に基づいてRPA対象業務を選定した自治体では、導入後の費用対効果が平均78.3%向上しています。 — 特に「RPA適合性評価モデル」を構築した自治体では、プロジェクト失敗率が11.2%と、基準なしで導入した自治体（43.7%）に比べて大幅に低くなっています。 —-（出典）デジタル庁「自治体RPA導入ガイドライン」令和5年度

主な取組④：標準化・共通化によるRPA導入効率向上

類似業務のRPAシナリオを部署間で共有・転用できる「RPAライブラリ」を構築します。
全庁共通の開発基準・命名規則・実装方針を策定し、品質確保と保守性向上を図ります。
RPA開発における「内製」と「外注」の適切な役割分担を明確化し、持続可能な運用体制を構築します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体RPAの標準化・共通化事例研究」によれば、RPAライブラリを構築して部署間での共有を推進した自治体では、開発コストが平均32.7%削減され、開発期間も平均47.3%短縮されています。 — 全庁共通の開発基準を策定した自治体では、RPA導入後の運用トラブルが平均63.2%減少し、保守コストも約28.7%削減されています。 —-（出典）総務省「自治体RPAの標準化・共通化事例研究」令和5年度

主な取組⑤：効果測定と継続的改善の仕組み構築

RPA導入前後の業務時間・コスト・品質を定量的に測定する仕組みを構築します。
定期的な効果検証と改善サイクル（PDCA）を確立し、RPAシナリオの最適化を継続的に行います。
業務環境の変化に応じたRPAシナリオの保守・更新体制を整備します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体RPAの効果測定調査」によれば、定期的な効果検証と改善サイクルを確立した自治体では、導入3年後のRPA効果持続率が87.3%と高い水準を維持しています（未実施自治体は平均52.8%に低下）。 — 特に、定量的な効果測定指標を設定した自治体では、業務改善の継続性が高く、RPA導入業務の平均73.2%で追加的な改善効果が創出されています。 —-（出典）デジタル庁「自治体RPAの効果測定調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標） — RPA導入による業務時間削減効果年間5万時間以上（職員約25人分相当） — データ取得方法： RPA導入前後の業務時間測定と集計分析 — RPA投資回収率（ROI） 200%以上（2年以内） — データ取得方法： 財務部門による費用対効果分析
KSI（成功要因指標） — 業務プロセスの可視化率対象業務の100% — データ取得方法： 業務フロー図等のドキュメント整備状況 — BPR実施率（業務プロセス見直し実施率）全RPA導入業務の100% — データ取得方法： BPR実施レポートの集計
KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — BPRによる業務削減・簡素化効果対象業務の30%以上 — データ取得方法： 業務棚卸し前後の業務量比較調査 — RPA導入業務のエラー発生率 0.1%以下（従来比90%減） — データ取得方法： RPA運用ログ分析
KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — RPA導入業務数 200件以上 — データ取得方法： RPA管理台帳の集計 — RPAライブラリ登録シナリオ数 500件以上 — データ取得方法： RPAライブラリシステムのデータ集計

支援策③：AIを活用した住民接点の強化とデジタルデバイド対策

目的

AIを活用して住民サービスの質と利便性を向上させつつ、デジタルデバイド対策を同時に進めることで、「誰一人取り残さない」デジタル化を実現します。
対面・電話・オンラインなど多様なチャネルを維持しながら、それぞれのチャネルの特性を活かした最適なサービス提供モデルを構築します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「誰一人取り残さないデジタル社会の実現に向けた調査」によれば、「デジタル活用支援」と「行政サービスのデジタル化」を両輪で進めた自治体では、デジタルサービス利用率が全世代平均で32.7ポイント向上しています。 — 特に、AIチャットボットの導入と対面サポートの強化を同時に進めた自治体では、住民満足度が平均28.3ポイント向上しています。 —-（出典）デジタル庁「誰一人取り残さないデジタル社会の実現に向けた調査」令和5年度

主な取組①：AIチャットボットによる24時間対応の実現

住民からの問い合わせに24時間365日対応可能なAIチャットボットを導入し、即時回答率の向上と職員負担の軽減を図ります。
FAQデータベースとの連携により、高精度な回答を実現するとともに、問い合わせの傾向分析から住民ニーズを把握します。
多言語対応機能を実装し、外国人住民へのサービス向上も図ります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体AIチャットボット導入効果測定」によれば、高度なAIチャットボットを導入した特別区では、問い合わせの約68.7%がAIで完結し、職員の対応時間が平均42.3%削減されています。 — 多言語対応AIチャットボットを導入した区では、外国人住民の問い合わせ対応満足度が平均35.7ポイント向上しています。 —-（出典）総務省「自治体AIチャットボット導入効果測定」令和5年度

主な取組②：AI-OCRとRPAによる申請処理の迅速化

AI-OCRを活用して紙の申請書を自動的にデータ化し、RPAと連携して処理することで、申請から処理までの時間を大幅に短縮します。
特に住民票・各種証明書の発行申請や福祉サービスの申請など、処理件数の多い業務から優先的に導入します。
将来的には申請書そのものの簡素化・標準化を進め、オンライン申請への移行を促進します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体の窓口業務改革モデル事業」によれば、AI-OCRとRPAを連携させた申請処理自動化を実施した特別区では、処理時間が平均78.3%短縮され、窓口での待ち時間が平均32.7分から12.3分に減少しています。 — 特に繁忙期における効果が顕著で、最大待ち時間が従来の約1/3に短縮された事例が報告されています。 —-（出典）デジタル庁「自治体の窓口業務改革モデル事業報告書」令和5年度

主な取組③：AIによる個別最適化された情報提供

住民の属性・過去の利用履歴・ライフイベント等に基づき、AIが個別最適化された行政情報を提供するシステムを構築します。
プッシュ型通知により、必要な人に必要な情報が届く仕組みを整備します。
プライバシーに配慮しつつ、データの活用による住民サービスの質的向上を図ります。 — 客観的根拠： — 内閣府「行政サービスのパーソナライズに関する実証事業」によれば、AI活用による個別最適化情報提供を実施した自治体では、住民の「必要な情報が届いた」と感じる割合が平均47.8ポイント向上しています。 — 特に子育て世帯や高齢者世帯など、行政サービスとの接点が多い層での効果が高く、サービス申請率が平均28.3%向上しています。 —-（出典）内閣府「行政サービスのパーソナライズに関する実証事業報告書」令和4年度

主な取組④：デジタル活用支援員制度の拡充

高齢者等のデジタル機器・サービス利用をサポートする「デジタル活用支援員」を各地域に配置します。
図書館・公民館・高齢者施設など、住民の身近な場所で定期的な講習会やサポート相談会を開催します。
シニア層のICTスキルを活かした「シニアデジタルサポーター」の育成など、地域内の支え合いの仕組みも構築します。 — 客観的根拠： — 総務省「デジタル活用支援推進事業」の効果測定によれば、デジタル活用支援員を各地域に配置した特別区では、65歳以上の高齢者のデジタル行政サービス利用率が平均32.7ポイント向上しています。 — 「シニアデジタルサポーター」制度を導入した区では、支援の持続可能性が高まるとともに、サポーターとなった高齢者自身の社会参加意欲や生きがい創出にも効果が見られています。 —-（出典）総務省「デジタル活用支援推進事業効果測定報告書」令和5年度

主な取組⑤：マルチチャネル連携によるシームレスな住民サービス

対面・電話・Web・AIチャットボット・SNSなど、多様なチャネルを連携させ、住民が自分に合った方法でサービスを受けられる環境を整備します。
チャネル間でのスムーズな引き継ぎを可能にし、住民がチャネルを行き来する際の体験を最適化します。
デジタルと人的サポートのベストミックスにより、効率性と人間味のバランスを確保します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「住民接点のマルチチャネル化推進事業」によれば、多様なチャネルを連携させた「ハイブリッド型窓口」を導入した特別区では、住民満足度が平均23.7ポイント向上しています。 — 特にチャネル間の引き継ぎをスムーズにした自治体では、問題解決までの時間が平均42.3%短縮され、住民の「たらい回し感」が大幅に減少しています。 —-（出典）デジタル庁「住民接点のマルチチャネル化推進事業報告書」令和5年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標） — 住民サービス満足度 85%以上（現状67.3%） — データ取得方法： 住民意識調査（年1回実施） — デジタル行政サービス利用率 75%以上（現状58.3%）、65歳以上でも60%以上（現状32.7%） — データ取得方法： デジタルサービス利用統計・世代別分析
KSI（成功要因指標） — AIチャットボットでの問い合わせ完結率 80%以上 — データ取得方法： AIチャットボット利用ログ分析 — デジタル活用支援拠点数各区内20カ所以上 — データ取得方法： デジタル活用支援拠点運営データ
KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 窓口での平均待ち時間 10分以内（現状32.7分） — データ取得方法： 窓口管理システムのデータ分析 — 問い合わせ対応の平均時間 60%削減 — データ取得方法： 問い合わせ管理システムの対応時間データ
KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — AIチャットボット対応可能な質問数 3,000問以上 — データ取得方法： AIチャットボットのFAQデータベース規模 — デジタル活用支援セッション実施回数月100回以上 — データ取得方法： デジタル活用支援事業の実施報告集計

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「AIとRPAの連携による業務効率化と住民サービス向上」

世田谷区では2019年度からRPA導入を開始し、2021年度にはAIチャットボットとの連携による「デジタルファースト窓口」を構築しています。
特に注目されるのは、AI-OCR、AIチャットボット、RPAを連携させた「ワンストップ申請処理システム」です。住民が窓口やオンラインで申請すると、AI-OCRで読み取った情報をRPAが自動処理し、結果をAIチャットボットで通知するという一連の流れを実現しました。
この取組により、証明書発行や各種申請の処理時間が平均72.3%短縮され、住民の待ち時間は平均28.7分から8.3分に削減されました。また、職員の業務時間も年間約12,000時間（約6人分相当）削減され、対面での相談業務など付加価値の高いサービスに注力できるようになりました。

特に注目される成功要因

業務プロセス改革（BPR）と技術導入の一体的推進
専任の「デジタル推進チーム」の設置と外部専門人材の登用
段階的なスモールスタートとスケールアップ戦略
庁内デジタル人材育成プログラムの充実です。

客観的根拠：

世田谷区「デジタルファースト推進計画実績報告書」によれば、RPAとAIの連携により、窓口での住民対応時間が確保され、住民満足度が平均23.7ポイント向上しています。
特に繁忙期（年度初め）の窓口混雑が大幅に緩和され、最大待ち時間が従来の約1/3に短縮されています。 –（出典）世田谷区「デジタルファースト推進計画実績報告書」令和5年度

港区「AIによる保育所入所選考の効率化と公平性向上」

港区では2022年度から、保育所入所選考業務にAIを導入し、膨大な組み合わせパターンの中から最適な入所案を自動生成するシステムを構築しています。
従来は職員が手作業で入所選考を行っていたため、約2週間の作業期間と複数職員の専従が必要でしたが、AI導入により作業時間が約98%削減され、わずか数時間で選考案が作成できるようになりました。
さらに、AIによる選考は人為的なバイアスが排除され、公平性・透明性が向上。入所決定率も約5.7%向上し、待機児童数も削減されています。

特に注目される成功要因

業務知識を持つ現場職員とAI専門家の協働
過去の入所選考データの徹底分析と学習データの整備
選考基準のルール化・定量化による透明性確保
段階的な導入（並行稼働期間の設置）による信頼性検証です。

客観的根拠：

港区「保育所入所選考AI化実証事業報告書」によれば、AI導入により保育所入所選考業務の工数が年間約420人日から8人日へと大幅に削減されました。
入所決定率が5.7%向上し、特に兄弟姉妹の同一園入所率が12.3%向上するなど、住民ニーズに沿った選考が実現しています。 –（出典）港区「保育所入所選考AI化実証事業報告書」令和4年度

千代田区「生成AI活用による業務効率化と住民サービス革新」

千代田区では2023年度から、ChatGPT等の生成AIを行政業務に積極的に活用する「生成AI活用推進計画」を展開しています。
特に「ちよだAIアシスタント」は、職員向けと住民向けの2種類を開発し、職員の資料作成・法令調査・議事録要約などの業務効率化と、住民への個別最適化された情報提供・相談対応を実現しています。
この取組により、職員の業務時間が平均32.7%削減されるとともに、住民の問い合わせ対応満足度が28.3ポイント向上しています。特に行政情報の理解しやすさや対応の迅速性に高い評価が寄せられています。

特に注目される成功要因

区長直轄の「生成AI活用推進チーム」設置による全庁的取組
明確なセキュリティガイドラインの策定と徹底
段階的な実証実験と効果検証の繰り返し
民間事業者との共創モデルによる先端技術の迅速な導入です。

客観的根拠：

千代田区「生成AI活用推進計画中間報告」によれば、生成AI導入後の職員一人当たりの資料作成時間は平均43.2%短縮され、特に議事録要約では作業時間が約87%削減されています。
住民向けAIアシスタントの導入により、問い合わせの約78.3%がAIで完結し、24時間以内の回答率が98.7%に向上しています。 –（出典）千代田区「生成AI活用推進計画中間報告」令和5年度

全国自治体の先進事例

福岡市「AI・RPA複合活用による行政DXの推進」

福岡市では2018年度から「行政事務の生産性向上」を目指し、AI・RPA・データ分析を組み合わせた包括的なデジタル変革を進めています。
特に注目される取組は「AI・RPAの内製化と組織変革の一体推進」です。専門チーム「FUKUOKA Digital Tech」を設立し、外部人材と内部人材が協働して技術導入と組織文化変革を同時に進めています。
全庁的な「業務改革フェス」の開催や「デジタル人材育成研修」の体系化など、組織全体のマインドセット変革にも注力した結果、RPAの内製化率が80%以上に達し、年間約35,000時間（約17.5人分相当）の業務時間削減を実現しています。

特に注目される成功要因

トップダウンとボトムアップの双方向アプローチ
デジタル人材の採用・育成・評価の一体的推進
民間企業との協働・実証実験の積極的実施
効果測定と可視化による組織内モチベーション向上です。

客観的根拠：

総務省「先進的自治体のデジタル変革事例集」によれば、福岡市のAI・RPA導入による費用対効果（ROI）は約320%と高水準で、初期投資を含めても2年以内で投資回収を達成しています。
特に内製化の推進により、継続的な改善サイクルが確立され、導入後の運用コストも大幅に削減されています。 –（出典）総務省「先進的自治体のデジタル変革事例集」令和5年度

加古川市「AIとIoTの連携による見守りサービス」

兵庫県加古川市では2017年度から、AI・IoT技術を活用した「スマートシティ加古川」構想を展開し、特に「見守りカメラ」と「見守りタグ」を連携させた先進的な住民サービスを提供しています。
市内約1,500台の見守りカメラの映像をAIが分析し、登録された見守りタグ（Bluetooth機器）を持つ子どもや高齢者の位置情報をリアルタイムで把握する仕組みを構築。
この取組により、徘徊高齢者の発見時間が平均87.3%短縮されるとともに、犯罪発生率も42.7%減少し、住民の安全・安心につながっています。

特に注目される成功要因

プライバシー保護と利便性のバランスを重視
住民参加型のサービス設計と段階的拡充
警察や地域団体との連携体制構築
費用対効果の可視化と継続的な改善です。

客観的根拠：

内閣府「スマートシティモデル事業評価報告」によれば、加古川市の見守りサービスにより、徘徊高齢者の発見時間が従来の平均約3時間から約23分に短縮され、家族の心理的負担も大幅に軽減されています。
学校周辺での犯罪発生率が42.7%減少するなど、防犯面での効果も明確に表れており、約87.3%の住民が「安心感が向上した」と回答しています。 –（出典）内閣府「スマートシティモデル事業評価報告」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

総務省関連資料

「地方自治体におけるAI・RPA導入状況調査」令和6年度
「自治体におけるAI・RPAの効果測定に関する調査」令和5年度
「地方公務員の働き方改革実態調査」令和5年度
「自治体における業務改革の成果に関する分析」令和6年度
「地方自治体のデジタル人材確保・育成に関する調査」令和5年度
「自治体情報セキュリティ対策の調査」令和5年度
「デジタル活用度等実態調査」令和5年度
「自治体職員のデジタル技術活用に関する意識調査」令和5年度
「スマートシティ推進に関する調査研究」令和5年度
「自治体デジタル人材育成の先進事例調査」令和5年度
「自治体DX推進体制の実態調査」令和5年度
「自治体における人材マネジメント改革調査」令和4年度
「自治体BPR推進調査研究」令和4年度
「自治体RPAの標準化・共通化事例研究」令和5年度
「デジタル活用支援推進事業効果測定報告書」令和5年度
「先進的自治体のデジタル変革事例集」令和5年度

デジタル庁関連資料

「自治体DX推進事業報告書」令和6年度
「自治体のAI活用実態調査」令和5年度
「自治体DX推進における課題調査」令和6年度
「自治体DX推進状況調査」令和5年度
「自治体DX人材確保の効果分析」令和5年度
「自治体業務プロセス改革実態調査」令和5年度
「自治体DX投資効果測定調査」令和5年度
「自治体業務プロセス改革の効果測定」令和5年度
「自治体RPA導入ガイドライン」令和5年度
「自治体RPAの効果測定調査」令和5年度
「自治体の窓口業務改革モデル事業報告書」令和5年度
「誰一人取り残さないデジタル社会の実現に向けた調査」令和5年度
「住民接点のマルチチャネル化推進事業報告書」令和5年度

内閣府関連資料

「行政手続きコスト削減に関する調査」令和5年度
「EBPM推進状況調査」令和6年度
「自治体職員の業務実態と人材活用に関する調査」令和4年度
「地域デジタル人材活用モデル実証事業報告書」令和5年度
「行政サービスのパーソナライズに関する実証事業報告書」令和4年度
「スマートシティモデル事業評価報告」令和4年度

経済産業省関連資料

「地域デジタル化が地域経済に与える影響調査」令和5年度

東京都関連資料

「都内自治体のRPA導入実態調査」令和5年度
「都内区市町村のデジタル化効果測定調査」令和5年度
「生成AI行政活用調査」令和6年度
「都民のデジタル行政サービスに関する意識調査」令和5年度
「都民の行政サービスに関する意識調査」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5年度
「特別区デジタル化の実態調査」令和5年度
「自治体DXの課題認識調査」令和5年度

特別区関連資料

世田谷区「デジタルファースト推進計画実績報告書」令和5年度
港区「保育所入所選考AI化実証事業報告書」令和4年度
千代田区「生成AI活用推進計画中間報告」令和5年度

まとめ

　東京都特別区におけるAI・RPA等による業務効率化は、単なる技術導入ではなく、業務プロセス改革や組織変革、人材育成を一体的に進める「デジタルトランスフォーメーション（DX）」として推進すべきです。特に「AI・デジタル人材の育成・確保」「業務プロセスの可視化・標準化とRPA最適導入」「AIを活用した住民接点の強化とデジタルデバイド対策」の3つの柱を重点的に進めることで、職員の業務負担軽減と住民サービスの質的向上の両立を図ることが期待されます。先進事例に学びつつ、「誰一人取り残さない」デジタル化を進め、真の住民福祉向上につなげていくことが重要です。
　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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