人口減少社会における自治体経営とAIの可能性｜後編

碓井さん：北海道当別町の碓井です。ここからは当別町の生成AIの取り組みについて紹介します。
当別町は人口約1万5千人、職員数208人の小規模な自治体で、札幌市の隣に位置しています。生成AIについては、スピード感を意識しながらも試行錯誤を重ねて取り組んできました。2023年7月に生成AIの全庁的な実証を開始し、10月には本格導入へ進みました。生成AIエバンジェリスト制度やMicrosoft 365 Copilot導入にも取り組み、職員向けの勉強会も継続的に開催し、これまでに52回実施してきました。

しかし、色々と取り組みを進めてきたつもりでしたが、職員への浸透は難しいものでした。令和6年度までは利用が横ばいで、「使う人は使うが使わない人は使わない」といういわゆる二極化が起きていました。
転機となったのは、ある職員から業務に関する具体的な質問を受けた際、「それをそのまま生成AIに聞いてみては」と返したときのことです。その職員は「生成AIに何て聞いたらいいか分からない」と答えました。そのときに、私はこれまでの進め方に問題があったのではないかと気づきました。

それまでの勉強会では「プロンプトはしっかり書きましょう」と教えていたのですが、それが一部の職員にとってはむしろハードルになっていた。そこに気づいてからは、「プロンプトにこだわりすぎるのではなく、まずは生成AIと会話をしてみましょう。やりたいことを言語化し、生成AIとの対話を通じて考えていくことが大切です。」という伝え方へ切り替えました。当たり前のことかもしれませんが、一部の職員にとっては当たり前ではなかったのです。
そうした取り組みを続けた結果、当別町では生成AIの活用が着実に広がり、毎日活用する職員も増えてきました。最近では、「ようやくスタートラインに立てたのではないか」と感じています。

今後は、生成AIを軸とした「三層分離の先」を見据えた次世代の働き方を本気で目指したいと考えています。これまでは、人間がAIに合わせて利用する段階でした。しかし、これからは「AIが仕事の流れや文脈を理解し、人に寄り添いながら業務を支援する世界へ変わっていく」と考えています。そのためには、生成AIだけではなく、ネットワーク、セキュリティ、システム環境も含めて一体的に設計し、安全かつ自然に生成AIを活用できる環境を作っていくことが重要だと考えています。

市瀬さん：大阪府の市瀬です。自治体間でAI活用の進み方には大きな差があると感じています。当別町さんのように先進的に進める自治体がある一方で、Copilotを入れた、検討を始めた、という段階の自治体も多い。そうしたなかで広域自治体の役割は、「差を縮めるというか、底上げするようなことにある」と考えています。大阪府の取り組みは大きく2本立てです。

1つ目は、民間企業との共創による「大阪府行政AI Agentコンソーシアム」です。人材不足と社会課題の多様化が進むなか、自治体におけるAIエージェント活用は不可避であるという認識のもと、進化の速い分野を調査・分析しつつ、実証事業で具体化を進める枠組みとして2025年12月に設置しました。
2025年度の第1フェーズでは、外国人共生支援として、関西国際空港で働く外国人従業員向けに、母国語で症状を伝えると対応可能な病院を案内するサービスを実証しました。また、高校での校務事務支援として、教職員からの問い合わせ対応や、過去の挨拶文を学習したAIによる文案作成支援も実施しています。
2026年度からは第2フェーズとして対象を広げ、実証で得られた成果を他自治体でも活用できる指針として公表する予定です。

2つ目は、FDE（Forward Deployed Engineer）の考え方を取り入れた人材育成です。ここでいうFDEは、「AIエージェント開発・活用のスキルを身につけ、職員自身が業務課題の発見から改善までを自走的に進める」ことを意味します。まずスマートシティ戦略部の職員が、一人ひとりAIエージェント活用スキルを身につけ、自分の業務を自分で改善していく。その経験が他部局にも展開され、府庁全体のDX推進力を高めていく構想です。
加えて、市町村支援も重要です。GovTech大阪を通じて、システム調達だけでなく、人材確保、運用まで含めた共同化を進めています。AIについても、各自治体が同じようなAIエージェントを個別に作るのではなく、1つ作ったものを展開することが広域自治体の役割だと考えています。

横窪さん：東京大学の横窪です。私の専門は人とコンピューターを繋ぎ生活を豊かにするHCI(ヒューマンコンピュータインタラクション)で、スマートシティやデータ連携基盤、AIとIoTを活用した行動変容等を研究してまいりました。

日立と東京大学の共同研究プロジェクトである日立東大ラボは、東京のスマートシティをテーマに、大都市の中で心豊かに生活を営むためのデジタル施策について考えてきました。
東京都が公開するオープンデータを読み解くと、東京は合計特殊出生率が全国最低である一方、高齢化率自体は全国で最も低く、しかし高齢者の実数は今後急速に増えて行く、という特徴が見えてきます。
課題は総量ではなく分布の偏りにあり、もはや施設を増やせば解決する段階ではなく、地域別・年齢別のミスマッチを調整する段階に入っていると整理しています。

今後の自治体AI活用の可能性として、生成AI（大規模言語モデル)によって「必要な情報を必要な人へ適切に提示する」こと、そして「多様な背景を持つ住民一人ひとりのニーズを丁寧にくみ取り、サービスの需給のずれを埋めていく」ことが挙げられます。こうしたきめ細かな調整はAIが力を発揮しやすい領域であり、そこに大きな可能性があると考えています。

田中さん：元三重県CDOの田中です。私からはAIが自治体経営をどう変えていくのかお話しします。
現在の自治体では、行政サービスの多くが窓口、紙、人手、対面を前提としており、職員の時間のかなりの部分が手続き処理に使われています。しかし2040年に向けてAIエージェントやデジタル社会基盤が進化していくことで、引っ越し、子育て、給付、介護申請といった多くの手続きは、デジタル完結や自動実行へと向かうでしょう。

ただし、それは職員の仕事がなくなるという意味ではありません。むしろ、人口減少・超長寿化社会では、孤独・孤立、子育て不安、認知症、多文化共生、不登校、ヤングケアラーなど、人に寄り添う仕事は増えていくのです。

「AIによって生まれた時間を、相談、伴走、ふれあい、合意形成など、人間にしかできない仕事に移していく必要がある」と考えています。そして、「AIによって自治体は冷たくなっていくんじゃなくて、むしろあったかくなっていく」と。AI時代のDXやAXの本質は、人を減らすことではなく、人が本来やるべき仕事に戻っていくことだと考えています。

浦上さん：当別町の52回の職員勉強会や、大阪府のFDEの取り組みは素晴らしいですね。AIも成長しますが、人間も成長します。ポイントは、我々が学び続ける姿勢が大事だということです。特にデジタルやAIの分野では、経験年数が長いほど詳しいとは限らず、管理職層ほど学び続ける姿勢が重要だと改めて思いました。

もう一つ大事なのは、「何をしたいのか」を見失わないことだと思います。相談業務を例にとれば、AIに相談したほうが気楽だという見方もある一方で、人と人が相談し合うことによって、その人の人間性が回復していく、そこが大事なのだという考え方もある。だからこそ、AI導入の前に、自治体として本当に実現したい地域社会の姿を思い出す必要があります。

碓井さん：AIの進化が非常に速い時代だからこそ、様子見ではなく、リスクを最小化しつつスピード感を持ってまずやってみることが重要です。同時に、小規模自治体では人も予算も足りない現実があるため、一人で抱え込まず、こうした場やコミュニティを通じて、「みんなで考えて悩んで取り組んでいくこと」が大切だと改めて感じました。

吉田さん：今回のセミナーでは、人口減少社会における自治体経営とAIの可能性について、国、広域自治体、小規模自治体、研究者、地域情報化アドバイザーというそれぞれの立場から具体的にお話しいただきました。

まず共有されたのは、人口減少が想定以上のスピードで進む一方で、市町村が担う「地域における事務」は減るどころか、むしろ多様化・複雑化しているという現実です。自治体の職員数や専門人材の確保が厳しくなるなかで、事務を減らす、まとめる、担い手を広げる、そして生産性を高める。そのための有力な手段として、AIへの期待はますます高まっています。

一方で、AIを導入すればすべてが解決するわけではありません。AIを「補助」として使うのか、「代替」として使うのか。自動化バイアスや確証バイアスにどう向き合うのか。人間が本来やりたい仕事は何で、AIに何を任せるのか。浦上さんからは、自治体がAIと向き合ううえで欠かせない問いが示されました。

碓井さんからは、当別町での実践を通じて、生成AI活用を広げるにはツールの導入だけでなく、職員が安心して使い始められる環境づくりが重要だというお話がありました。「プロンプトを正しく書く」ことよりも、まずはやりたいことを言語化し、AIと会話してみる。その小さなハードルを下げることが、全庁的な活用の出発点になるのだと思います。

市瀬さんからは、大阪府の取り組みとして、自治体間のAI活用の差を縮め、底上げしていく広域自治体の役割が語られました。AIエージェントを各自治体が個別に作るのではなく、共通化・共同化し、民間企業との共創や人材育成を通じて展開していく。その視点は、今後の自治体連携を考えるうえで大きな示唆になります。

横窪さんからは、生成AIが地域別・年齢別のミスマッチを調整し、必要な情報を必要な人へ届ける可能性が示されました。

田中さんからは、AIによって生まれた時間を、相談、伴走、ふれあい、合意形成といった人間にしかできない仕事へ移していくことが、これからの自治体DX・AXの本質だというお話がありました。AIによって自治体は冷たくなるのではなく、むしろあったかくなっていく。効率化の先に、住民一人ひとりにより寄り添える自治体を作っていく。そのために必要なのは、AIを導入すること自体ではなく、AIを使ってどのような地域社会を実現したいのかを、自治体自身が問い続けることだと思います。

人口減少社会において、自治体が直面する課題は決して小さくありません。しかし、学び続け、仲間と議論し、リスクを抑えながら一歩ずつ試していくことで、AIは自治体経営を支える大きな力になり得ます。このセッションが、皆さんの地域で「人間中心のAI活用」を考えるきっかけになれば幸いです。