庁内RAG・文書検索AIの導入実態調査

文書探しの時間が短くなる

文書探しの効果は、検索窓が増えたことではなく、文書名や保存場所を知らなくても、 出典元と原文を確認できることにあります。以下の図では、探す相手や保管場所をたどる状態から、 質問を入口にして候補文書と根拠へ進む状態への変化をまとめています。

• 対象過去の類似事案、法令通知、疑義解釈、共有フォルダ内の文書。
• 効果文書名や保存場所を知っている人を探す時間が減る。
• 確認したい点何件の文書を検索対象にしたのか、原文へどれだけ早く届いたのか。

神戸市では、食品衛生分野で過去の類似事案、参考事例、法令通知、疑義解釈などを探す必要がありました。 紙資料のデジタル化や組織改正で検索範囲が広がり、関連情報は150万点以上に増えています。 そこに検索システムを入れた結果、利用職員へのアンケートで資料検索時間の削減率は86.6%となり、 1時間かかっていた検索が約8分になった計算です。

橿原市では、約10TB・約1500万ファイルを対象に全文検索できるようにし、 1回の検索で約5分の短縮につながりました。予算決算審査の説明資料づくりでは、ファイルの保管場所を知っている職員を探すところから始まることもありましたが、 必要な文書へ直接届きやすくなり、資料作成期間も1〜2週間から3〜4日ほどに短くなっています。

補助金・契約・会計の確認が早くなる

補助金、契約、会計の効果は、整った回答文を作ることよりも、確認先を早く絞れることに出ます。 以下の図では、要綱やマニュアルを根拠資料としてそろえ、対象条件、必要書類、期限、起案文の抜け漏れを 職員が確認しやすくなる流れをまとめています。

• 対象交付金の要綱、想定質問、電子申請マニュアル、契約・会計・庶務の実務マニュアル。
• 効果確認先を探す時間や、起案文・実施伺い文の抜け漏れ確認が軽くなる。
• 確認したい点回答を作るだけでなく、根拠資料に沿って確認できる状態になっているか。

静岡県では、交付金の要綱、想定質問、他県事例、1000ページを超える電子申請マニュアルなどをRAGに入れています。 試験導入時の削減時間は、220人が20営業日使った計算で月間約360時間です。 交付金の適合確認では、これまで30分ほど調べていた確認が5分程度になったと説明されています。

熊本市では、児童相談所と生活保護の実務マニュアルから始め、契約事務、会計事務、人事、福利厚生など14業務へ広げています。 ここでの論点は、単に回答を作ることではありません。システム関係の契約で原課から回ってくる実施伺い文を、 事前に登録したマニュアルに沿って確認し、必要項目の抜け漏れや間違いを早く見つける使い方も出ています。

議会準備で、過去答弁と原文を並べやすくなる

議会準備では、AIが答弁を完成させるというより、過去答弁、議事録、計画本文を並べて、 職員が表現と根拠を直せる状態にすることが効いています。以下の図では、材料集めから下書き、 原文確認をしながら職員が仕上げるまでをまとめています。

• 対象過去答弁、議事録、市の各種計画、他自治体事例、議会だよりの原文。
• 効果過去の説明と現在の方針を見比べながら、答弁案の材料を集めやすくなる。
• 確認したい点AIの下書きをそのまま使うのではなく、職員が原文と表現を直せる設計か。

日進市では、議会対応担当38人にアカウントを配布し、22人が議会対応の準備に利用しました。 主な使い方は、過去答弁の検索と、答弁案のたたき台作成です。利用職員へのアンケートでは、 96%が仕事の効率向上、91%が時間短縮と回答しています。

取手市では、議会だよりと答弁書作成支援で効果が出ています。議会だよりでは、議事録原文とAI要約を並べて編集できるようにし、 答弁書では市の各種計画、過去の議事録、他自治体の事例などを情報源にしました。 議会だよりは80%以上、答弁書作成支援は50%以上の効率化という反応がありました。

西海市の事例では、生成AIの回答を左側に表示し、右側で職員が編集しながら答弁を作る画面が用意されています。 RAGで候補を出して終わりではなく、職員が表現や根拠を直す余地を残している点を、議会準備では確認します。

問い合わせを減らし、次の回答にも使える知識として残す

問い合わせ削減は、電話やメールをただ記録する話ではありません。聞く前に自己解決できる入口を作ることと、 実際に来た問い合わせを次の回答に使える形へ整えると、何が業務上の効果なのかを説明しやすくなります。 以下の図では、その2つの動きを一枚でまとめています。

• 対象伝票処理、PC操作、就業規則、会計課の電話応対、FAQ、マニュアル、手順書。
• 効果担当部署へ電話やメールを送る前に、職員が自己解決しやすくなる。
• 確認したい点聞かれる前に解決させる仕組みと、来た問い合わせを次に使う仕組みを分ける。

問い合わせ対応の効果は、「問い合わせ内容を保存する」だけではありません。職員が担当部署へ電話やメールを送る前に、 FAQ、マニュアル、手順書、根拠資料で自己解決できる状態を作ることがまず大きい効果です。いわき市では、 伝票処理、PC操作、就業規則などの質問が月1000件以上、電話やメールで寄せられていました。FAQシステムでは登録工数や検索性が課題になっていましたが、 資料登録型のRAGへ置き換えることで、職員の自己解決が進み、問い合わせ件数と担当者負担の軽減につながっています。

金沢市では、問い合わせを減らす設計が具体的に示されています。デジタル政策課には、システム保守、DX推進、デジタル人材育成などに関する問い合わせが多く、 忙しい時期には電話がつながりにくくなることもありました。そこで、FAQ文書、各種マニュアル、手順書をRAGへ格納し、 回答リンクから申請フォームやグループウェア上のページへ直接進めるようにしています。単に答えを返すだけでなく、 次の手続きまで迷わせない導線を作っている点まで扱います。

横須賀市の会計課の実証では、庁内問い合わせ電話の録音データを文字起こしし、問い合わせ内容と職員の判断ポイントをナレッジ化しました。 総録音1427件のうち、ナレッジ作成に有効な録音は870件で、そこから499件のナレッジを作成しています。 そのうち156件は問い合わせの多い高頻度利用ナレッジです。いわき市や金沢市が「聞かれる前に自己解決させる」方向だとすると、 横須賀市は「実際に来た問い合わせを次の自己解決につなげる」方向です。

三条市では、5種類の移住補助金制度の要綱からFAQリストを作り、RAGを組み込んだ職員向けチャットボットを構築しました。 FAQリストは85%以上がそのまま業務で活用可能と評価され、応答内容、操作性、実用性はいずれも4.8/5.0でした。 対象業務を絞ると、回答品質や満足度を確認しやすくなります。藤沢市の道路管理課のように、電話問い合わせを要約し、 どの担当で対応するかを回答する使い方もあります。ここでは問い合わせそのものをゼロにするより、担当の切り分けや初動対応の迷いを減らす効果として捉える方が実態に近いです。

異動後の立ち上がりを助ける

異動後の効果は、経験者の判断をAIに置き換えることではなく、新任職員が最初に確認する資料、 次に確認する対応内容、最後に見る原文へ進みやすくなることです。以下の図では、引継ぎ資料や応対履歴を 知識の置き場にして、着任直後の迷いを減らす流れをまとめています。

• 対象引継ぎ資料、業務マニュアル、過去の応対履歴、応対基準、専門資料。
• 効果新任職員が、最初に確認する資料や対応内容へ進みやすくなる。
• 確認したい点削減時間だけでなく、ベテラン職員に集まりやすい知識を探せる形にできているか。

群馬県では、各部署で引継ぎ資料や業務マニュアルを検索対象にしたRAGを用意し、 新任職員が質問から必要な資料や対応内容へ進めるようにしています。 利用者の86%が業務改善を実感し、平均で約3割の業務時間削減という結果も出ています。

熊本市の事例でも、過去の応対履歴や法で定められた応対基準、マニュアルを検索対象にすることで、 異動後も相談できる知識の置き場にする発想が語られています。明確な削減時間が出ていなくても、 ベテラン職員に集まりやすい知識を、次の担当者が探せる形にすること自体が効果として扱えます。