自治体における生成AI活用事例｜ブログ

生成AIが急速に普及してきましたが、その流れは自治体での活用にも活かされはじめています。 本記事では、自治体でどのように生成AIが活用されているのか、事例とともに紹介いたします。 全国の自治体のAI導入状況 著作者：macrovector／出典：Freepik 総務省のが発表した、「自治体におけるAI・RPA活用促進」を基にその導入状況をご紹介します。 000934146ダウンロード AIの導入済み団体数は、都道府県・指定都市で100%となっています。その他の市区町村は45％となり、実証中、導入予定、導入検討中を含めると約69%がAIの導入に向けて取り組んでいる状況です。全自治体の導入率が既に半数を超えていることを踏まえると、全体の利用率が100％になるのも時間の問題かもしれません。 地方自治体のAIの機能別導入状況 令和4年度段階の調査においては、「音声認識」の導入件数が最も多く、次いでAI-OCRといった集計作業や議事録や翻訳といったこれまで人が行っていた業務をAIを導入し効率化を図っているのがわかります。 | 【情報提供】 | | --- | | チャットボット | | 住民問い合わせ対応、庁内ヘルプデスク対応、観光情報提供 | | 【業務ツール】 | | --- | | 音声認識 | | 会議録作成、多言語翻訳 | | 文字認識 | | AI-OCR（申請書読取、調査票読込、アンケート読込） | | 【業務効率化】 | | --- | | マッチング | | 会議録作成、多言語翻訳 | | 画像・動画認識 | | 道路損傷検出、固定資産(住宅)調査、歩行者・自転車通行量の自動計測 | | 最適解表示 | | 国保特定健診の受診勧奨、国民健康保険レセプト内容点検、戸籍業務における知識支援、乗合タクシーの経路最適化 | | 数値予測 | | 次年度予算額の最適値推定、観光客入込状況の予測 | 地方自治体のAIの導入に向けた課題 自治体でのAI活用・利用が増え続ける一方で、全国で考えると6割の自治体は導入できていない状況です。現状地方自治体におけるAI導入の導入にあたって障害となっているのは現状大きく２つです。 取り組むためのコストが高額 予算を獲得するのが難しい 取り組むための人材がいない 取り組むための人材が不足している 地方自治体のAIの導入費用・年間運用費用 文字認識AI 文字認識AIでは、導入費用に関して1万円～100万、101万円～200万円までの金額感が最も多い状況となります。一部1,000万円を超える金額規模のものも存在します。 年間運用費用に関しては、高額帯の規模感のものも101万円から200万円までの規模感が多くなっていることから、導入費用と年間運用費用は必ずそのままの比率という事でもないようです。 チャットボット チャットボットでは、導入費用に関して導入全体の約50％の1万円～100万が最も多い費用感となります。次いで101万円～200万円が20％となり、3番目に1,000万円台が約10％というのが特徴的です。チャットボットにおいて、規模感が大きい自治体であれば導入するためのシナリオなども膨大になり、その分のコストが多くかかっていると思われます。 年間運用費用に関しては、導入費用に比例した費用感となっております。 音声認識 音声認識AIでは、チャットボットと同様に約60％の1万円～100万が最も多い費用感となります。 他のAIと異なるのは、500万円台までの導入費用がややばらけているところとなります。 年間運用費用に関しては、チャットボットと同様導入費用にほぼ比例する形となります。 地方自治体のAIの設置環境 AIの設置環境においては、その特性上プライベート環境やオンプレミス環境ではなく、パブリッククラウド環境やLGWAN-ASPの活用などクラウド型環境での設置が増加してることがわかります。 ![](https://www.soumu.go.jp/maincontent/000934146.pdf) 総務省のが発表「自治体におけるAI・RPA活用促進」 P18 地方自治体のAI設置環境 図より抜粋 地方自治体のAIの導入効果（業務改善） 人口規模によらず導入効果があり、11,000時間を超える削減効果が出ている事例もあり、AIが確実に業務改善の一助となり得ることがわかります。 | 導入分野 | 導入効果 | 導入市町村の人口規模 | | --- | --- | --- | | チャットボット | 2022年4月1日～2022年12月31日までの期間に、合計で23,683件の問合せがあり、延べ789時間程度の問合せ時間の削減効果が出ている。 | 9.9万人 | | チャットボット | 2020年5月に導入し、2020年は年間で4,741件の質問に自動回答しており、2021年は7,363件の、2022年の1月～3月では1,398件の質問に自動回答している。このことから、新型コロナウイルス感染症に関する電話対応において、1件当たり5分と仮定すると年間約500時間の削減効果があった。 | 13万人 | | 音声認識 | 会議録作成事務において、会議1時間当たり作成に2日程度を要していたが、半分の時間に削減できた。本会議の会議録作成を外部委託していたが、不用となり経費の削減につながった。 | 0.8万人 | | 音声認識 | 議会事務局を中心とした議事録作成業務において、年間1,920時間を削減（50％減）できた。 | 5.2万人 | | 文字認識 | R3年度において28業務において検証を実施し、内23業務において導入効果あり。AI-OCRのみ利用（20業務）：年間11,663時間の削減効果あり（98.15％減）AI-OCR・RPA利用（3業務）：年間272時間の削減効果あり（31.5％削減） | 15万人 | | 文字認識 | 個人住民税（家屋敷課税）業務の課税台帳更新作業において、RPAによる自動入力と合わせ720時間を削減。（約2割減）重度心身障害者医療費助成業務の年度更新作業において、RPAによる自動入力と合わせて5,320時間を削減。（約4割減） | 6.7万人 | 地方自治体のAIの導入効果（住民サービス向上） AI導入により時間帯問わずの対応や、審査・選考作業の効率化により住民サービスの向上が見られる結果が得られており、最も効果の高い結果としては、チャットボット導入よる問い合わせ対応が時間の削減に寄与している状況です。 | 導入分野 | 導入効果 | 導入市町村の人口規模 | | --- | --- | --- | | チャットボット | マイナンバーカード受取予約の電話受付業務にAI電話自動応答サービスを導入し、年間約5,300時間の削減効果があった。土日祝日含め24時間予約受付が可能であり、幅広い時間帯に対応でき住民サービス向上につながった（令和４年11月で時間外入電が2,613件）。 | 24.3万人 | | チャットボット | AIチャットボットの導入後、1カ月あたり2,000件を超える問合せがあり、その内閉庁時間帯利用者が4割を占め、住民の利便性向上に寄与している。年間1,200時間（66%）の削減効果が得られた。 | 12.2万人 | | 文字認識 | 住民税非課税世帯等に対する臨時特別給付金支給業務の要件確認書の処理業務にAIOCRを駆使することでパンチ委託が不要になり、申請から支給までの時間を短縮し、迅速な支給に寄与している。 | 19.3万人 | | 文字認識 | 農業者支援事業補助金交付業務にAI-OCRを導入したことにより、申請者データ入力の作業において年間96時間の削減効果があったことに加え、申請受付から結果通知までの期間を約2日短縮することができた。 | 34.4万人 | | マッチング | 保育所の入所選考にAIを導入したことで、結果通知までの期間を10日短縮できた。また、業務時間についても現時点で560時間の作業時間を削減できている。 | 44.3万人 | | マッチング | 保育施設の入所調整事務にAIを導入したことで、削減時間の他に、入所結果の発送を前年より９日間短縮でき、結果通知を早く行えた。それに伴い、入所率も前年84％から94％に増え、待機数が減少した。 | 11万人 | まとめ 自治体のAI導入おいて、AIが確実な成果を示していることがわかりました。 今後もこういった結果を踏まえて、自治体でのAI導入は進むと考えられます。 一方で、導入のための人材不足、導入ための予算確保ができないといった特に地方で考えられる人材不足に対してのAIサービス提供、国の補助が今後重要となってくると考えられます。