AI 行政生成AI活用事例・徹底調査

Case library

全国の行政活用事例

カードを開くと、導入前の業務、AIを入れた流れ、効果、1人あたり、注意点、出典まで確認できます。

4 MUNICIPALITIES

当日まず見せる4つの自治体

「大きな成果が出た自治体」と「小さく始めて形になった自治体」を2件ずつ選びました。最初はこの4自治体だけで全体像を説明できます。

議事録以外で大きな成果が出た京都市と舞鶴市の図解
京都市｜NotebookLM Enterprise
規程・旅費・研修資料を、根拠付きで探す
月 約4.2時間／利用経験者週約1時間、年約50時間を12か月で換算

会計・旅費・コンプライアンス資料をNotebookLMへ登録。職員は文章で質問し、回答の引用箇所を開いて原文を確認します。

資料を集約文章で質問引用元を確認

約7,000アカウントへ展開し、導入1か月で約2,000人が利用。利用経験者の約75%が時間削減を回答しました。

利用経験者の自己申告値で、全職員平均ではありません。

京都府舞鶴市｜Gemini＋NotebookLM
庁内FAQを自己解決し、文案・分析も同じ環境で行う
参考：月 約27.4時間／回答者1日82.1分×月20勤務日÷60の換算

分散していた庁内FAQをNotebookLMへまとめ、職員が電話する前に自分で検索。Geminiは文案、校正、要約、表の分析に使います。

FAQを集約職員が自己検索文案・分析を支援

担当者の体感では問い合わせが3件から1件程度へ減少。回答者300人のGoogle環境全体の調査では、1日平均82.1分削減と回答しました。

月27.4時間はGoogleサービス全体の自己申告換算で、Gemini・NotebookLM単体の効果ではありません。

議事録以外で小さく始めた中津市と雲仙市の図解
大分県中津市｜Gemini＋NotebookLM
確認テスト作成を自動化し、70人の実証から開始
参考：月 約34.5時間／担当者月1回、1週間＝37.5時間と置いた試算

Geminiに設問とプログラムを書かせ、Google Formを自動生成。担当者は問題の正誤と動作だけを確認します。

問題案を生成フォーム自動作成担当者が確認

作成期間は1週間から約3時間へ。70人で試した後、研修と確認テストを整えて920人へ展開しました。

月34.5時間は仮定換算です。「1週間」が実働37.5時間かは公表されていません。

長崎県雲仙市｜Gemini＋NotebookLM
国・県通知を「市が何をするか」へ変換
試算：月 約1.7〜5時間／担当者文案20件、1件5〜15分削減として換算

通知や市独自規程をNotebookLMへ登録し、対応事項、期限、関係部署を抽出。Geminiで住民向け文案の初稿を作ります。

通知を登録対応事項を抽出文案を約5分で作成

Geminiの文案作成は従来10〜20分から、職員の確認を含めて約5分へ短縮しました。

月換算は本資料の試算です。NotebookLMの導入後時間は非公表です。

OTHER CASES

その他の自治体・行政機関を見る

上の4自治体以外も含め、全50事例を自治体名・業務・ツールで検索できます。

0件を表示 出典確認日：2026年8月24日

COMMON WORKFLOWS

50事例を業務別に見ると、ここで使われています

自治体名ではなく業務から整理すると、共通する使いどころが見えます。件数の多い業務から検討すると、他自治体の進め方を参考にしやすくなります。

50事例の活用業務。文案・要約・校正・翻訳35件、資料検索・規程照会21件、企画・アイデア・調査17件、会議・議事録16件、住民案内・問い合わせ12件、データ分析・集計10件、内製・自動化・ツール開発8件。複数用途は重複集計

1事例が複数業務へ該当する場合があります。分類件数と集計方法は図中および出典欄で示します。

Implementation barriers

導入前に押さえる4つの要点

細かな論点を4つに整理しました。目的・情報管理・回答確認・定着の順に押さえます。

全国自治体が実際に挙げた主な障壁

総務省の令和6年度末調査・複数回答。上位は技術そのものより、人材、正確性、効果測定、予算、用途選定です。

取り組む人材がいない・不足549団体
AI生成物の正確性への懸念522団体
導入効果が不明471団体
高コスト・予算確保が困難436団体
どの業務で使えるか不明413団体
機密情報流出への懸念365団体

次点：著作権274団体、他に優先課題249団体、何から始めるか不明231団体、個人情報保護等の制約216団体。人材確保策を「何もしていない」は1,151団体、研修実施は583団体でした。

最初に決める「情報の3段階」

段階 1 / 最初の試行で扱う

公開情報

村ホームページ、公開済み計画、議事録、制度案内。最初の90日はここを中心にし、誤りが起きても住民情報が漏れない設計にします。

段階 2 / 許可された環境で扱う

庁内情報

未公開の会議資料、庁内手順、内部連絡。管理者設定、アクセス権、保存期間、監査ログがある契約済み環境だけで扱います。

段階 3 / 業務ごとに安全性を確認

個人情報・重要情報

住民、税、福祉、健康、児童、契約上の秘密。業務ごとの法令・契約・安全性評価を終えるまで初期実証から外します。

SECURITY MAP

生成AIの安全性は、2つに分けて考える

「AIだから起きる問題」と「一般的なクラウド利用で起きる問題」は、原因も対策も異なります。まず2つに分けると、必要な対応が明確になります。

AIだからこそ確認する

AI特有の問題

AIへ入力し、AIが新しい文章や画像を作る過程で生じる問題です。

学習への利用もっともらしい誤回答著作権
メールやオンライン保存にも共通

クラウドサービス全般の問題

誰が、どの端末から、どの情報へアクセスできるかという管理の問題です。

端末・アカウント個人情報・共有事業者の保守閲覧
AI特有：入力前・回答利用前・公開前に確認対策を
分けるクラウド共通：契約・設定・日々の運用で管理

AI特有の3つの注意点

法人向け環境を用意するだけで終わりではありません。入力、回答の利用、外部公開の3段階で守ります。

AI特有 01｜入力する前

入力内容が、AI全体の学習・改善に使われる条件を確認

個人向けサービスと、自治体が契約・管理する法人向けサービスでは、入力データの扱いが異なります。

個人向け・未承認サービス
職員が入力→規約・設定次第→学習・改善への利用懸念
組織で管理するGoogle Workspace
役場用アカウント→組織の管理下→許可なく組織外AIの学習に利用しない
基本対策：個人向け無料版ではなく、村が契約・管理する法人向け環境を使う

「学習に使わない」と「データを保存・処理しない」は別です。対象製品、契約プラン、保存期間、処理地域は書面で確認します。Google Workspace公式説明

AI特有 02｜回答を使う前

自然な文章でも、内容が正しいとは限らない

AIはもっともらしい文章を組み立てるため、制度名、金額、期限、対象者を間違えることがあります。これをハルシネーションと呼びます。

一般的な生成AI幅広く回答。誤りが混ざる可能性
NotebookLM登録資料に根拠を絞り、引用箇所を確認しやすくする
職員の確認引用元を開き、最新の原文と照合して確定
低リスク庁内の下書き・要約
中リスク住民向けのお知らせ
高リスク給付・税・福祉・契約

NotebookLMでも誤りはゼロになりません。影響の大きい業務ほど二人確認などを追加します。NotebookLMヘルプ

AI特有 03｜外部へ出す前

AIが作った文章・画像を、自由に使えるとは限らない

既存作品と似すぎていないか、元資料や画像を利用する権利があるかを確認します。研修だけで自動的に問題がなくなるわけではありません。

入力前素材の権利・利用条件
生成後既存作品との類似・引用
公開前職員が最終確認・承認
基本対策：職員研修 ＋ チェックリスト ＋ 公開前確認

広報物、Web掲載物、ロゴ・画像など、外部公開する内容は用途ごとに確認します。文化庁「AIと著作権」

クラウドサービス全般の問題

これは生成AIだけの問題ではなく、メール、オンラインストレージ、Web会議にも共通します。適切な法人契約と管理設定でリスクを下げます。

許可していない人・端末から使われる
例：私物PCで職員IDとパスワードだけを使ってログイン
役場用アカウント、パスワード以外の本人確認、許可端末、条件付きアクセス
個人情報を誤って入力・共有する
例：住民名簿を、庁外の相手も見られる場所へ共有
情報区分、閲覧権限、庁外共有の制限、持ち出し検知、操作記録
事業者の担当者に見られないか
例：障害調査でGoogleの保守担当者が対象データへアクセス
対象プランの契約、閲覧の事前承認、アクセス記録、緊急時の例外確認
保存・処理する場所が分からない
例：保存場所は国内でも、AI処理やバックアップの範囲が別
製品・プランごとに保存、処理、ログ、バックアップを分けて書面確認

より専門的な要件を確認する場合

以下は安全性を判断するための部品です。一つ満たせば、すべての問題が解決するわけではありません。

ISMAP

政府がクラウドサービスの安全対策を確認・登録する制度です。調達時の判断材料になります。

解決しないこと：AIの誤回答、各業務で扱ってよい情報の判断制度の公式説明

IAP

Identity-Aware Proxy。職員の本人情報や条件を確認し、保護した業務アプリへ入れる人を制限するGoogle Cloudの仕組みです。

解決しないこと：Geminiの回答精度や著作権Google Cloud公式説明

Access Approvals

対象の保守対応でGoogle担当者がサポート用データを見る前に、自治体側へ承認を求める追加機能です。

注意：対象サービス・追加契約・緊急時等の例外を確認Google Workspace公式説明

LGWAN

自治体専用のネットワークです。クラウドの安全性評価とは別に、どの端末・経路から接続するかを設計します。

注意：ISMAP登録済みでも、そのまま接続できるとは限らない
AI特有の対策

法人向け契約 ＋ 根拠資料に限定 ＋ 人の確認 ＋ 著作権研修

クラウド共通の対策

アカウント ＋ 端末 ＋ 権限 ＋ 操作記録 ＋ 契約確認

Sources & methodology

調査方法と出典

公式資料、実証報告、自治体発表を優先し、不足部分を導入事業者・報道で補完しました。リンク先の更新や公開終了は今後起こり得ます。

調査ルール

  1. 自治体・省庁・実証報告など一次資料を優先。
  2. Gemini、NotebookLM、Workspace、他社AIの効果を分離。
  3. 年間換算は公開値だけを使い、式と仮定を表示。
  4. 分母が不明な組織全体時間は1人割りしない。
  5. 自己申告、推計、目標を実測と同列にしない。
  6. 最新制度・契約は導入直前に再確認する。

調査・編集：テックブリッジ合同会社
基準日：2026年8月24日

主要出典一覧

本資料は公開情報に基づく調査・提案用資料です。時間換算は各出典の対象期間・回答者・測定方法が異なるため、自治体間の厳密な優劣比較には使えません。法務、個人情報保護、情報セキュリティ、調達の最終判断は、最新の法令・ガイドライン・契約条件を確認のうえ行ってください。