【自治体 AI 活用】ベテラン職員の「暗黙知」を資産にする。インフラ企業に学ぶ技術伝承と業務効率化

1. 「2040年問題」に挑む：自治体が直面するナレッジ継承の危機

地方公務員の数は減少傾向にあり、特に技術職や専門職のノウハウ継承が急務となっています。
属人化の極み: 「この案件は〇〇さんに聞かないと分からない」という業務が多発し、その職員が不在だと業務が停滞する。

紙と口頭の文化: 重要な判断基準が書面化されておらず、口頭伝承や個人のメモ帳に留まっている。

教育リソースの不足: 若手を指導する余裕がなく、見て覚える非効率な育成が続いている。

これらの課題に対し、単なるデータ化（PDF化）では不十分です。「必要な時に、必要な知識を即座に引き出せる仕組み」として、AIによるナレッジベース構築が求められています。

2. 他業界の厳格な基準に学ぶ：インフラ品質のAIが自治体に必要な理由（阪急電鉄事例）

「AIに行政判断の補助をさせて、もし間違っていたらどうするのか？」
情報政策課の皆様が抱くこの懸念はごもっともです。行政におけるミスは、住民の権利に関わる重大な問題です。
この課題を解決するヒントが、阪急電鉄様の実証事例にあります。

「絶対に間違えられない」環境で鍛えられたRAG技術

鉄道インフラにおける「運送約款」や「ダイヤ情報」は、自治体の「条例・規則」や「窓口業務」と同様に、複雑かつ100%の正確性が求められます。 阪急電鉄様では、これらの膨大なドキュメントを正確に読み解き、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を出力しないRAG（検索拡張生成）技術を採用しています。
「鉄道特有の内容をご案内する必要がありましたが、貴社のノウハウを活かしてスムーズに対応していただけたと感じています」
RAG技術は、「インターネット上の不確かな情報ではなく、自治体が登録した公式文書（例規集・マニュアル）のみを根拠に回答する」仕組みです。これにより、自治体業務においても「根拠に基づいた安全なナレッジ活用」が可能になります。

3. 【実践】AI技術で「ベテランの知恵」をデジタル資産に変える

インフラ品質のRAG技術を活用することで、自治体のナレッジマネジメントは具体的にどう変わるのでしょうか。

① 散在する情報の集約（例規集・マニュアルのRAG化）

庁内LANや書庫に散らばる「業務マニュアル」「過去の議事録」「例規集」をAIチャットボットに連携します。
自然言語処理技術により、AIがこれらの文書の意味を理解し、整理します。職員は「農地転用の手続きについて教えて」と入力するだけで、関連する条例や過去の類似案件の処理フローを瞬時に引き出すことができます。

② 「AI職員」によるOJTの自動化

若手職員が業務で迷った際、上司に聞く前にAIに相談できる環境を作ります。
「この申請書の不備チェックポイントは？」と聞けば、AIがベテラン職員の知見（学習データ）に基づいて回答します。これにより、指導役職員の負担を減らしつつ、若手職員の自己解決能力を高めることができます。

③ 住民対応の高度化と均質化

ベテランと若手で窓口対応の質に差が出ないよう、AIがカウンター業務を支援します。
窓口職員がタブレットでAIに質問しながら対応することで、複雑な制度案内も正確に行えるようになり、住民満足度の向上に直結します。

4. 自治体に必須の「LGWAN」と「セキュリティ要件」

自治体がAIを活用する上で、LGWAN（総合行政ネットワーク）環境での利用とセキュリティ対策は避けて通れません。
LGWAN-ASP対応: インターネット分離環境であるLGWAN端末から直接利用できるAIサービスを選定する必要があります。

オプトアウト（データ非学習）: 入力した市民の個人情報や庁内の機密情報が、外部のAIモデルの再学習に利用されないセキュアな環境構築が必須です。

5. まとめ：AIは「ツール」ではなく「次世代への継承者」

自治体におけるAI活用は、単なる業務効率化ツールではありません。
退職していくベテラン職員が長年培ってきた「地域を守るための知恵」をデジタル空間に保存し、次世代へバトンを繋ぐための「技術伝承プロジェクト」です。
阪急電鉄様のように、インフラ品質のRAG技術を活用すれば、庁内に眠る膨大な資料が、職員を支える頼もしいパートナーへと生まれ変わります。
まずは、職員からの問い合わせが多い「総務・人事関連の規定」や「情報セキュリティポリシー」のAI化から、庁内DXを始めてみませんか？
▼【自治体・官公庁向け】LGWAN対応 AIチャットボット導入事例集