2026.09.22 AI

自治体の生成AI導入と庁内ルール｜総務省調査で見る適用業務と判断基準

都道府県と指定都市の生成AI導入率は100パーセントに達し、その他の市区町村は45.6パーセントです。総務省が令和8年4月24日に公表した令和7年度の導入状況等調査（令和7年10月31日時点）の数字で、回答したのは全1,788団体にのぼります。一方で庁内の利用ガイドラインを策定済みの団体は853、未策定は737。導入が先に進み、ルール整備が後を追う状態が続いています。この記事では職員が業務で生成AIを使う場面に絞り、入力できる情報の線引き、三層の対策における置き場所、約款型と個別契約の調達の違い、実証から本格導入へ移るときの判断材料を、調査の実数値と総務省・デジタル庁の資料から整理しました。住民向けの問い合わせ応対は範囲に含めていません。

まとめ：庁内ルールの線引きと置き場所を決めてから本格導入へ移る

先に結論を4点だけ示します。第一に、庁内ルールで最初に決めるのは「どの機密性分類まで入力してよいか」です。策定済みの団体で入力を認めている範囲は自治体機密性1が654団体、機密性2が293団体で、3Cは59団体、3Bは49団体にとどまります。個人情報を含む業務をいきなり対象にした団体はほとんどありません。

第二に、置き場所はサービス選定より先に決まります。約款への同意だけで使えるクラウドサービスでは自治体機密性2以上を扱えないという整理が総務省の資料にあり、ここを外すと調達をやり直すことになります。第三に、費用の「0円」は額面どおりに読めません。導入コスト0円が705件と最多ですが、同じ資料には0または不明と回答した団体が366あると注記されています。

最後に、本格導入へ進むかどうかは削減時間ではなく利用率で判断します。カスタマイズをしていない件数は1,353件で、庁内文書を参照させる作り込みまで進んだ団体は390件。ここが実証で止まる団体との分かれ目です。

総務省調査で読む自治体の生成AI導入率とガイドライン策定の到達点

以下の数字はすべて総務省が令和8年4月24日に公表した令和7年度の実証実験・導入状況等調査によるものです。調査時点は令和7年10月31日、1,788団体の全てから回答を得た悉皆調査で、推計値ではありません。

都道府県100パーセントと市区町村45.6パーセントが示す規模別の差

導入済みの割合は都道府県と指定都市がそろって100パーセント、その他の市区町村は45.6パーセントでした。実証中・導入予定・導入検討中まで含めると、その他の市区町村でも約88パーセントが取り組んでいます。令和5年12月時点の都道府県51パーセント、指定都市40パーセントと比べれば、規模の大きい団体ほど先に立ち上げを終えた構図です。

この差をそのまま「遅れ」と読むと打ち手を誤ります。課題として挙がっている上位は、AI生成物の正確性への懸念、取り組むための人材がいない又は不足している、要機密情報流出の懸念の順。予算より人手と判断材料が足りていないというのが調査の読み方で、推進体制そのものの作り方は自治体DXの重点取組項目と進め方の解説で扱っています。

策定済853団体と未策定737団体に分かれるルール整備の遅れ方

庁内の利用ガイドラインは策定済みが853団体、策定中が198団体、未策定が737団体でした。令和6年12月時点では策定済み647に対し未策定1,004でしたから、1年で逆転したことになります。ただし導入状況別に見ると温度差があり、導入済みの団体は81パーセントが策定済みである一方、実証中の団体では38パーセントにとどまります。

実証段階でルールを作らないまま進める団体が6割以上ある、という事実には注意が要ります。実証は少人数・短期間で始めるため口頭の申し合わせで回ってしまいますが、本格導入で利用者が全庁に広がった瞬間、入力してよい情報の判断は各職員に委ねられる形です。策定が後追いになると、すでに入力された情報の扱いを遡って点検する作業が発生します。実証の設計段階でひな形を当てておき、見つかった例外を反映して本格導入前に確定させる順序が現実的です。

文書起案から例規の検索まで庁内業務で成果が出ている使いどころの順序

どの業務から着手するかは、他団体が既に件数を積んでいる順に従うのが早道です。件数の多い業務ほど失敗例も共有されています。

あいさつ文1,292件・議事録1,131件という件数順が示す着手点

令和7年度調査で回答が多かった順に並べると、あいさつ文案の作成1,292件、議事録の要約1,131件、議会の想定問答の文案の作成1,085件、メール文案の作成1,052件、企画書案の作成997件となります。住民等からの質問に対する回答案の作成は848件で6番目、ローコードの作成が799件、例規案の作成は416件でした。

業務	令和7年度	令和6年度
あいさつ文案の作成	1,292件	875件
議事録の要約	1,131件	755件
議会の想定問答の作成	1,085件	602件
メール文案の作成	1,052件	635件
住民からの回答案作成	848件	455件
例規案の作成	416件	167件

上位4つはいずれも「職員が書いた文章を職員が確認して出す」業務で、出力が誤っていても庁外に出る前に止まります。逆に例規案や住民向けの回答案は根拠条文との突き合わせが要るため、庁内文書の参照を組み合わせないと精度が足りません。着手順はこの性質の違いで決めます。

月190時間を51時間に減らした文章作成業務の削減率の読み方

調査には削減効果の実例も載っています。人口5.1万人規模の市では、文章作成業務が1か月190時間から51時間へ73パーセント減りました。人口18.6万人規模の市の広報誌作成では年間288時間程度の削減見込み、9.4万人規模の市ではマクロコードの自動生成で累計約4,250時間の削減見込みが報告されています。議会答弁では、過去答弁をRAGで参照させたことで150問を超える質問のうち最大96パーセントについて答弁案の作成や補足資料の準備に使えたという例もありました。

数字を自団体に当てはめるときは、分母を確認してください。73パーセント減は「文章作成業務」という限定された分母に対するもので、担当課全体の業務時間が7割減るわけではありません。年間288時間の例も「1か月あたり24時間の削減見込み×12か月」という積み上げで、実績値ではなく見込みと明記されています。見積りは対象業務の年間件数に1件あたりの短縮分を掛けるだけで十分です。議事録1本あたりの所要時間を3か月分だけ実測すれば、本格導入の稟議に足る根拠になります。

入力できる情報の線引きを自治体機密性分類で決める庁内ルールの作り方

庁内ルールの中身は「何を入力してよいか」の一点に集約されます。分類の定義は総務省の情報セキュリティポリシーに関するガイドライン（令和7年3月28日改定）にあり、導入状況等調査もこれを参照先として明記しています。

機密性1が654団体で3Bが49団体という入力範囲の実際の広がり方

ガイドラインを策定済みと回答した団体が入力を認めている機密性分類は、自治体機密性1が654団体、機密性2が293団体、3Cが59団体、3Bが49団体でした。公表しても差し支えない情報だけを対象にした団体が最も多く、住民の個人情報に踏み込んだ団体は1割に届きません。

注意したいのは3Cの扱いです。資料には、3Cに相当する住民の情報はβ’モデルにおいて文書管理システムや財務会計システムで扱うもの、あるいはオンライン申請で一時的に保存する住民に関するデータを指し、その限りではインターネット接続で生成AIのクラウドサービスを使えると注記されています。3Bを外部サービスで扱う場合は原則として閉域網でガバメントクラウドかISMAP登録サービスを使うことになります。

実務での線引きは、分類の名前ではなく具体的な文書名で示してください。「機密性2まで可」と書くより「起案文書のうち個人名・住所・連絡先を除いたものは可、相談記録は不可」と書いた方が職員は迷いません。横須賀市が福祉相談の記録表で個人情報に当たる部分をマスキングしてから入力した例も総務省の資料にあります。

提供元基準と学習させない設定、ログ保全で押さえる庁内の3つの条項

入力範囲を決めたら、条文として書き下ろす対象は3つです。第一に個人情報保護法の提供元基準。提供する部分だけでは個人を特定できなくても、提供元で他の情報と容易に照合できるなら個人情報として扱う、という考え方です。断片に分けて入力すれば安全、という誤解を封じる条文になります。

第二に、入力した内容を学習させない設定です。総務省のガイドブックは生成AI特有の配慮事項としてオプトアウトの徹底を挙げ、デジタル庁のガイドラインも約款型クラウドサービスは原則として要機密情報を扱えないことの理解を利用者に求めています。無料版と有料版で設定が異なるサービスもあるため、利用を認めるサービス名とプランまで書いてください。

第三がログの保全です。誰がいつ何を入力したかを追えないと、事故後に影響範囲を確定できません。保存期間と閲覧権限、監査頻度を庁内ルールに書き込みます。国外にサーバがある場合は現地の法令が適用され検閲や接収を受ける可能性があり、令和7年2月3日には個人情報保護委員会事務局からDeepSeekに関する情報提供が出されました。

ひな形Ver1.0をそのまま使わずに書き換えるべき箇所の見極め

総務省は令和7年12月に公表したガイドブック（導入手順編・第4版）の別紙として、生成AIシステム利用ガイドラインのひな形Ver1.0を配布しています。Word形式で提供されており、ゼロから起案する必要はありません。

そのまま使えない箇所は3つあります。1つ目は入力可能な情報の範囲で、自団体の情報セキュリティポリシーで定めた分類に合わせて書き換えます。2つ目は利用を認めるサービスの指定で、ひな形は特定製品を前提にしていません。3つ目が責任者の設置です。国は各府省にAI統括責任者（CAIO）を置いていますが、自治体ではCIOとの兼務になる例が多いと想定されており、専門的な補佐が要るなら補佐官を検討します。徳島県内4町や香川県内5市町のように複数団体で1名を共同確保した例、広島県が県と市町で共同採用した人材を9市町へ配属した例が資料にあります。

三層の対策と契約形態から決める生成AI環境の置き場所と事業者の選び方

入力範囲が決まると、置き場所と契約形態は自動的に絞られます。先にサービスを選ぶと、機密性分類の要件に合わず調達をやり直すことになります。

LGWAN接続系とインターネット接続系のどちらに置くかの分岐条件

自治体のネットワークは三層の対策により、マイナンバー利用事務系・LGWAN接続系・インターネット接続系に分離されています。業務端末をLGWAN接続系に置くαモデルに加え、高度な対策を条件にインターネット接続系へ置くβモデルが令和2年度の改定で示されました。生成AIをどちらから使うかは、この構成に依存します。ネットワークそのものの仕組みはLGWANの接続方式とガバメントクラウド接続の解説で扱っています。

分岐の条件は入力する情報の分類です。自治体機密性3Cについては、情報資産単位でのアクセス制御と業務システムログ管理という、β’モデルでインターネット接続系に求められる対策を実施すれば、インターネット接続系での取扱いが可能と整理されています。3Bを外部のクラウドで扱うなら閉域網が前提です。あいさつ文と議事録だけなら機密性1の範囲で足りるため、LGWAN上で使える自治体向けサービスを選ぶ団体が多くなります。

約款型741件と個別契約616件の差が仕様書に与える具体的な影響

契約方法は約款型外部サービスによる利用が741件、個別契約等で約款型ではない形態が616件でした。この違いは価格ではなく、要求を書けるかどうかに効いてきます。約款型は事業者の定めた条件を受け入れる形なので、学習の有無・保存場所・ログの提供範囲を自団体の都合で変えられません。総務省の資料は、画一的な約款への同意だけで使えるクラウドサービスでは自治体機密性2以上の情報を扱えないとしています。

個別契約であれば、入出力データの取扱い、成果物の権利帰属、インシデント時の事業者の対応義務まで契約書に書き込めます。庁内文書を参照させるRAG環境を作る、文書管理システムと接続するといった方向へ進むなら個別契約が前提です。Copilotの153件のうち89件が約款型・45件が個別契約という内訳からも、同じ製品で契約形態が分かれるとわかります。

調達チェックシートから外せないベンダーロックイン回避の要求項目

仕様書に何を書くかは、デジタル庁が2026年6月12日に策定した政府向けの生成AI調達ガイドライン第2.0版の調達チェックシートが参考になります。府省向けの文書ですが、要求項目の粒度は自治体の仕様書にもそのまま転用できます。2.0版の内容は令和8年9月1日から施行され、AIガバナンスの枠組みの対象は令和8年7月1日からです。

21項目のうち、自治体の調達で落としやすいものを挙げます。

ベンダーロックインの回避：データの持ち出し形式と移行手順を契約時に明示させる
生成AIシステムへの入出力データの適切な管理：保存場所・保存期間・学習利用の有無
生成AIモデルのアップデートの考慮：モデル更新時の事前通知と再検証の責任範囲
偽誤情報の出力・誘導の防止措置と説明可能性の確保
インシデント発生時の対応手順と事業者の情報提供義務

特にモデル更新の扱いは見落とされがちです。生成AIは調達時点の挙動が保証されず、更新で出力の傾向が変わります。検証をやり直す責任を契約で決めておかないと、更新のたびに担当課が手戻りを負います。

実証で止まる団体と本格導入へ進む団体を分ける自治体の4つの判断材料

導入率が伸びる一方で、実証のまま数年を過ごす団体が一定数あります。両者を分けているのは予算規模ではありません。

職員の利用率が伸びない原因を研修不足と切り分ける2つの計測指標

実証が止まる典型は「使われない」です。原因を研修不足と決めつけて研修を増やす団体が多いのですが、先に測るべき指標が2つあります。全職員数に対する月間の利用者実数の比率と、1人あたりの月間利用回数です。前者が低いなら周知と権限付与の問題、後者が低いなら業務への組み込み方の問題で、打ち手が違います。

人材確保の取組では、令和6年度まで最多だった「取組をしていない」を、令和7年度は「職員の育成（研修会の開催など）」が上回りました。研修は各団体が着手済みです。それでも利用が伸びないなら原因は別にあります。熊本県あさぎり町は週1回、初心者向けの事例とプロンプトを1枚のビラにして約1年配り続けました。研修ではなく日常の接点を作る取組です。

自治体が本格導入を見送ってよい条件と、先に別の手を打つべき場面

次の3条件がそろう場合、本格導入は見送って構いません。第一に、対象業務の年間件数が少なく、実測した削減時間が年100時間に届かないこと。第二に、庁内文書を参照させる必要がある業務が中心で、文書のデータ化が終わっていないこと。第三に、ログの確認と利用状況の点検を担当できる職員が1人も確保できないこと。

特に2つ目は深刻です。紙とスキャン画像のままの例規集やマニュアルを参照させても精度は出ません。横浜市が選挙関連業務でRAG環境を構築した実証では、法令集や選挙関連書籍等の約4,500ページ分を機械判読性の高いデータへ整理したうえで、継続的な調整により約9割の回答精度に達しました。文書のデータ整備が先で、生成AIは後です。

逆に、議事録と文章作成だけで年間数百時間の削減が実測できていて、ガイドラインも策定済みなら、迷わず本格導入へ進めてよい段階にあります。判断を先延ばしにする理由がありません。

導入コスト0円という調査回答の内訳とRAG構築に投資すべき条件

費用の見積りで最も誤解を生んでいるのが、調査に出てくる「0円」という回答です。

0円705件のうち366件が不明と同じ扱いになっている読み違え

令和7年度調査では、生成AIの導入コストは0円が705件で最多、年間のランニングコストも0円が468件で最多でした。ただし同じ資料には、導入コストについて「0,不明と回答した団体」が366、ランニングコストについて340あると注記されています。設問が「導入検討中で不明の場合は0と記入」という設計になっているためです。

つまり705件の相当部分は、費用がかからない団体ではなく、まだ費用が確定していない団体です。0円が最多という見出しだけで庁内を説明すると、調達時に金額が出た段階で訂正を迫られます。資料には導入コストの中身として、システム初期設定・環境構築費用、LGWAN設定費用、研修費用、ライセンス費用、機器購入費、業務委託料が挙がっています。無償で始められる形態はありますが、約款型の範囲に限った話です。

RAG329件に対しファインチューニング19件という選択の偏り

カスタマイズをしている件数は390件、していない件数は1,353件でした。カスタマイズの方法はRAGが329件、APIによる構築が24件、ファインチューニングが19件です。庁内知識を参照させる方式にほぼ一本化されていると言ってよい分布になっています。

理由は更新頻度にあります。ファインチューニングは教師データの準備が必要で学習コストが高く、条例改正や組織改編のたびに作り直しが発生するからです。RAGなら参照元の文書を差し替えるだけで最新の内容に追随し、回答の根拠も示せます。カスタマイズ対象に選ばれた業務知識も、マニュアル、議会会議録、法令、FAQ集、計画の順でした。

投資すべき条件は3つです。参照させたい文書がテキストとして整っていること、同じ質問が年間数百件単位で繰り返されていること、回答の根拠を示す必要がある業務であること。そろう場合はRAG環境の構築に踏み込む価値があり、そろわないなら約款型のサービスで文章作成に限って使う方が費用対効果は高くなります。庁内文書を参照させる環境の設計や既存システムとの接続については、生成AI導入支援で構築の相談を承っています。

よくある質問

自治体の担当者から寄せられることの多い質問を5つ取り上げます。

生成AIの利用ガイドラインは何から書き始めればよいですか？

総務省が令和7年12月のガイドブック別紙として配布している「生成AIシステム利用ガイドライン（ひな形Ver1.0）」を土台にしてください。Word形式で提供されているため、自団体の情報セキュリティポリシーに合わせて書き換える方式が最短です。書き換えが必要なのは、入力してよい情報の分類、利用を認めるサービス名とプラン、責任者と相談窓口の3か所。条文をゼロから起案した団体と比べて、検討期間を数か月単位で短縮できます。

自治体向けの生成AIサービスと汎用サービスはどちらを選ぶべきですか？

入力する情報の機密性分類と、庁内文書を参照させるかどうかで決まります。令和7年度調査の導入サービスは、QommonsAI、LoGoAIアシスタント、自治体AI zevo、exaBase生成AI for 自治体という自治体向けの4件が上位を占めました。一方でCopilot153件、Gemini74件のようにグループウェアに付帯する形で入る例も増えています。機密性1の範囲で文章作成に限るなら後者でも成立し、庁内文書の参照まで求めるなら個別契約で環境を作る前提になります。

生成AIのコンサルティングを外部に委託する場合、どこまで頼めますか？

委託できるのは、現状業務の棚卸しとユースケースの選定、庁内ルールの起案支援、仕様書の作成支援、RAG環境の設計と構築、職員向け研修までです。どの機密性分類まで入力を認めるかの決定と事業者選定の評価は、自団体の責任で行う必要があります。総務省は無償の地域情報化アドバイザー制度も用意しており、熊本県あさぎり町はこの支援を受けて職員利用基準を策定しました。無償の支援で方針を固め、構築段階から有償の委託に切り替える進め方が費用を抑えられます。

住民向けの生成AIチャットボットも同じルールで扱えますか？

庁内利用とは別に考えてください。住民向けは出力が庁外へ直接届くため、誤りが含まれる可能性の明示、回答根拠へのリンク表示、指摘を受けた際の修正手順が要ります。渋谷区は2025年3月に開始した生成AIチャットボットで、正確性に関する注意喚起を利用前に表示しました。調達の進め方と費用は自治体のAIチャットボット導入判断の解説で扱っています。

小規模な町村でも生成AIを導入できますか？

できます。その他の市区町村の導入済み割合は45.6パーセントで、実証中と検討中まで含めると約88パーセントが動いています。島根県美郷町は情報担当課へ質問できるグループチャットを常設し、職員の要望を受けて利用できるモデルを追加しました。長野県原村は導入アドバイザーによる全職員向け研修とワークショップを実施しています。約款型のサービスで文章作成から始め、利用実績を測ってから本格導入を判断する順序が現実的です。