複数自治体によるAI基盤共同利用が注目される背景
地方自治体では、人口減少、職員不足、業務量の増加が同時に進んでいます。窓口対応、文書作成、議事録作成、問い合わせ対応、政策立案、予算編成など、行政業務は広範囲にわたりますが、すべての自治体が単独で高度なAI基盤を構築・運用するのは現実的ではありません。
そこで注目されているのが、複数自治体によるAI基盤の共同利用です。これは、単に同じ生成AIツールをまとめて契約するという話ではありません。調達、セキュリティ、データ管理、回答精度、運用ルール、人材育成までを共通化し、自治体ごとの負担を抑えながら行政サービスの質を高める仕組みです。アップロード資料でも、共同利用はコスト削減だけでなく、DX人材不足やLGWAN環境、回答精度確認といった複数の課題を同時に扱う構造的な打ち手として整理されています。
デジタル庁は、地方公共団体の基幹業務システムの統一・標準化において、ガバメントクラウドの共同利用によるコスト削減、迅速な構築、柔軟な拡張、セキュリティ対策・運用監視の利点を示しています。これは、AI基盤の共同利用を考えるうえでも重要な前提になります。
自治体が単独でAI導入を進める限界
DX人材不足と運用ノウハウの偏在
生成AIは、導入するだけなら比較的容易です。しかし、行政実務に定着させるには、業務フローの見直し、プロンプト設計、庁内データの整理、利用ログの管理、リスク判断、職員研修が必要です。特に小規模自治体では、情報政策部門やDX担当者が限られており、AI基盤の選定から運用改善までを単独で担うことは大きな負担になります。
この問題は、共同利用によって緩和できる可能性があります。都道府県や中核自治体が中心となり、共通の調達仕様、研修メニュー、利用ルール、FAQ、プロンプトテンプレートを整備すれば、各市町村はゼロから制度設計を行う必要がなくなります。共同利用の本質は、システム費用の按分ではなく、知見と運用力の共有にあります。
LGWAN環境とセキュリティ要件の壁
自治体業務では、住民情報、税情報、福祉情報、議会資料、未公開の政策文書など、慎重に扱うべき情報が多く存在します。そのため、一般的なインターネット接続型の生成AIサービスをそのまま庁内業務に広げることは簡単ではありません。
特にLGWAN環境では、利用できるクラウドサービスやネットワーク接続に制約があります。安全性を重視するほど導入コストが高くなり、低コストな汎用AIを選ぶほど機密情報を扱いにくくなる。このジレンマが、自治体のAI活用を止める一因になっています。
共同利用型のAI基盤では、LGWAN対応、アクセス制御、ログ管理、入力データの学習利用防止、権限設計などを共通要件として設計することが重要です。単独自治体では過剰投資になりやすいセキュリティ機能も、複数自治体で共有すれば現実的な選択肢になります。
AI基盤共同利用で期待できる効果
調達コストと事務負担の削減
自治体のAI導入では、仕様書作成、入札、契約、セキュリティ審査、利用規約確認、ベンダー調整など、多くの事務負担が発生します。AIツールそのものよりも、調達と運用準備に時間がかかるケースも少なくありません。
共同調達を行えば、こうした事務を集約できます。特に、議事録作成、文書要約、FAQ対応、住民向け案内、庁内問い合わせ対応など、複数自治体で共通性の高い業務は、共同利用の効果が出やすい領域です。共通仕様を整えることで、導入後の改善要望やトラブル対応も蓄積しやすくなります。
デジタル庁の令和8年度の検討・検証でも、複数団体によるガバメントクラウド利用環境の共同利用方式や、運用自動化、構成最適化が検討対象に含まれています。AI基盤も、個別最適ではなく共同利用を前提に設計する流れが強まると考えられます。
バックオフィス業務の標準化
AI基盤の共同利用は、単なるツール共有ではありません。むしろ大きな効果が出るのは、業務の標準化です。
たとえば、議事録作成、申請書類の要約、庁内文書の下書き、住民向け説明文の作成、条例・要綱の参照、予算査定資料の整理などは、自治体ごとに細かな違いはあっても、基本的な業務構造は似ています。ここにAIを導入する場合、個別にプロンプトを作るよりも、共同でテンプレートを整備した方が精度と再現性を高めやすくなります。
重要なのは、AIで業務を置き換えることではなく、職員が判断すべき仕事と、AIに任せられる下処理を切り分けることです。AIは、文章のたたき台、要約、分類、比較、論点整理には有効です。一方で、住民の権利義務に関わる判断、政策的な優先順位付け、個別事情を踏まえた対応は、人間が責任を持って確認する必要があります。
RAGとCoTが自治体AI基盤の鍵になる
RAGで庁内文書を根拠にした回答へ
生成AIを行政で使う際に問題になるのが、もっともらしい誤答、いわゆるハルシネーションです。特に自治体業務では、条例、要綱、手引き、過去の通知、審議会資料、国の制度改正情報など、根拠文書に基づいた回答が求められます。
この課題に対して有効なのがRAGです。RAGは、AIが回答を作る前に、あらかじめ登録された文書データベースから関連情報を検索し、その根拠に基づいて回答を生成する仕組みです。自治体の場合、庁内FAQ、条例、業務マニュアル、通知文、過去の議事録などを整備し、検索可能な形にすることで、AI回答の信頼性を高められます。
ただし、RAGは万能ではありません。元データが古い、文書構造が整理されていない、検索対象が広すぎる、権限管理が曖昧である場合、かえって誤った回答や不適切な参照を生む可能性があります。そのため、共同利用基盤では「どの文書をAIに参照させるか」「どの職員がどの情報にアクセスできるか」「回答に根拠文書を表示するか」を設計段階で決める必要があります。
CoTで判断過程を分解する
行政業務では、最終回答だけでなく、なぜその結論になったのかが重要です。問い合わせ対応、制度案内、申請審査の補助、条例照会では、判断過程が見えないAI回答は使いにくくなります。
そこで有効なのが、思考過程を段階的に整理させる設計です。利用者に内部推論をそのまま見せる必要はありませんが、AIに「前提条件の確認」「関連規定の参照」「例外条件の確認」「回答案の作成」「職員確認ポイントの提示」といったステップを踏ませることで、職員が確認しやすい出力になります。
共同利用基盤では、このような標準プロンプトや回答フォーマットを共通化することが重要です。自治体ごとにばらばらな使い方をすると、精度管理も研修も難しくなります。
国産・プライベートAIとガバメントAI「源内」の意味
自治体AI基盤を考えるうえで、国産LLMやプライベートAIの活用も重要な論点です。機密性の高いデータを扱う場合、外部の汎用AIサービスにすべてを依存するのではなく、閉域環境や専用クラウド上で動くAIを組み合わせる選択肢があります。
デジタル庁は、政府職員が安全・安心にAIを活用できる基盤としてガバメントAI「源内」を展開しており、2026年度中に全府省庁約18万人の政府職員が生成AIを利用可能にする予定としています。また、高度なAIアプリケーションの開発、国内大規模言語モデル開発支援、政府共通データセットの整備も進める方針です。
さらに、「源内」の一部は商用利用可能なライセンスでオープンソース公開されており、Webアプリケーションと生成AIを活用したマイクロサービスで構成されると説明されています。自治体向けAI基盤の共同利用でも、こうした国の共通基盤やオープンソースの動きと連動することで、将来的な拡張性を確保しやすくなります。
共同利用に必要なガバナンス設計
利用ルールと責任分界点を明確にする
AI基盤を複数自治体で共同利用する場合、もっとも曖昧にしてはいけないのが責任分界点です。AIが誤った回答をした場合、誰が確認するのか。住民向けに利用する場合、最終責任はどの自治体が負うのか。庁内文書を登録する場合、誰が更新し、誰が削除するのか。こうした運用ルールを先に決めておかなければ、導入後に混乱します。
政府のAI政策では、AIの利活用促進とリスク対応の両立が重視されています。AI法は2025年6月に公布・一部施行され、同年9月に全面施行されました。また、人工知能基本計画は2025年12月に閣議決定されています。自治体のAI共同利用も、この流れを踏まえ、利便性だけでなく説明責任、透明性、安全性を含めた設計が必要です。
CAIOや共同運営会議の設置
共同利用基盤では、参加自治体が同じ方向を向いて運用するための体制が欠かせません。たとえば、各自治体にAI利用責任者を置き、共同の運営会議で利用状況、インシデント、改善要望、追加機能、文書更新方針を確認する形が考えられます。
大切なのは、AIを情報システム部門だけのものにしないことです。総務、企画、福祉、税務、防災、教育、議会事務局など、実際に使う部署が運用改善に関わらなければ、AIは現場に定着しません。共同利用基盤ほど、技術だけでなく組織運営の設計が問われます。
持続可能な行政デジタルアーキテクチャへの展望
複数自治体によるAI基盤共同利用は、これからの行政DXにおいて重要な選択肢になります。単独自治体が個別にツールを契約し、個別に研修を行い、個別に失敗を重ねるやり方では、人的にも財政的にも限界があります。
一方で、共同利用なら、調達、セキュリティ、RAG、プロンプト、ログ管理、研修、ガバナンスを共通化できます。さらに、自治体ごとの独自性は、共通基盤の上に乗せる形で表現できます。つまり、基盤は共同で持ち、住民サービスは地域ごとに最適化するという考え方です。
今後の自治体AI導入では、「どのAIツールを使うか」だけでなく、「どの業務を共通化し、どのデータを根拠化し、どの責任体制で運用するか」が成否を分けます。AI基盤の共同利用は、コスト削減策ではなく、人口減少時代に行政品質を維持するためのデジタルアーキテクチャです。
まとめ：AI基盤共同利用は自治体DXの次の現実解
複数自治体によるAI基盤共同利用は、AI導入の負担を分散しながら、行政サービスの質を底上げする有力な方法です。特に、DX人材不足、LGWAN対応、セキュリティ、RAGによる根拠提示、回答精度の確認、ガバナンス設計といった課題は、単独自治体だけで抱え込むよりも、広域で共有した方が解決しやすくなります。
ただし、共同利用は「まとめて契約すれば終わり」ではありません。文書データの整備、権限管理、利用ルール、責任分界点、職員研修、継続的な改善体制まで含めて設計する必要があります。自治体AIの本当の価値は、業務を少し速くすることではなく、限られた人員でも住民に向き合う時間を取り戻すことにあります。
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