目黒区・セゾンテクノロジーら3者が実証実験、データ連携・AI活用で地方自治体業務を効率化へ

　2025年11月5日、セゾンテクノロジーは、目黒区の全面協力と地方公共団体情報システム機構（以下J-LIS）の支援の下、地方自治体が保有するデータを連携し、生成AIを活用して政策の企画を評価・分析する実証実験を共同で実施したと発表した。

　同実証実験により、自治体データと生成AIを活用した政策企画に関するインサイト（示唆）を、プロンプトの指示から数分程度で得ることができ、今後は地方自治体において根拠に基づく政策立案（EBPM）が推進できることが実証されたという。

実証の概要

　同実証実験では、目黒区が保有するオープンデータを中心とした施設に関する利用状況やコストなどのデータ提供を受け、「区有資産の有効活用」をテーマに、生成AIを用いて区の施設が有効活用されているかどうかや、「事業の大幅な見直しが必要である」という前提を設定した上で、生成AIによるデータ分析でそれらが棄却できるかなどを検証。

　セゾンテクノロジーは、複数のデータソースの連携にiPaaSである「HULFT Square」を活用し、自治体のデータを分析目的に沿って動的に抽出・集計した上でクローズド環境の生成AIと連携し、データから読み取れる変動や関連性を言語化する仕組みを開発・構築したとのことだ。また、今後本番データを利用することも想定し、個人情報を含むデータを安全に連携、活用するための知見の提供もJ-LISから受けているという。

　目黒区は、日々の業務で培った知見を生かし、生成AIがアウトプットする施策評価の妥当性や有効性のフィードバックを行い、データ処理およびインサイトレポートの改善、並びに自治体業務に合った表現の見直し向上を行ったそうだ。

　これをとおして、自治体が保有しているデータの連携と生成AIの活用により、自治体における施策評価の業務において次の点が有用であることが確認できたとしている。

1.自治体データの集計および傾向の可視化を数分程度でアウトプット

　施策評価業務では、関連データを収集・加工・集計し、ツールによる分析からインサイトを得ることが必要。実証実験における高齢者施設と会議室に関する評価分析を例にとると、生成AIへのプロンプト指示から3〜5分程度でコストや財務、また人的リソースの観点から分析結果を得ることができたという。従来、自治体の担当者によって行われていた煩雑かつ専門的な作業を、データ連携と生成AIによって効率的に行えるようになるとしている。

2.担当者では不可能な数多くのパターン比較を生成AIで検証

　データから解像度の高い示唆を得るには、データ同士や都市同士の比較など、特定の観点での比較が重要視される。生成AIが有効な比較パターンを精査し、担当者では対応しきれない数多くのパターンを検証することで、多様な角度の分析から導かれる示唆が得られるようになるとのことだ。

　次のインサイトレポートの例では、「高齢者施設」をテーマに、大幅な施設再編が必要との仮説をもとにして、データに基づいた定量的な分析と必要な施策の提案、およびその提案に対する反証（反論）を含めて分析するよう生成AIに対しプロンプト指示を行っているという。

　利用状況や施設の状態、維持コストなどの定量分析のほか、「多世代交流拠点として再整備」「子育て支援機能や地域コミュニティ機能の付加」などの中長期的施策の提案や、「健康増進や介護予防に関する専門スタッフの配置」など人員配置に関するインサイト、提案の反論に対し「施設の全面廃止でなく効果的・効率的なサービス提供を目指すもの」「施設の多機能化によりサービスの質と多様性は向上」などの反証も得られているそうだ。

　なお、同実証実験は目黒区および複数の他自治体とも実施しており、同様の評価が実証されているという。

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