行政現場の課題から始める生成AI活用

by Hirokazu Suzuki

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行政現場の課題から始める生成AI活用 2025.04.09 第71回PolicyGarage研究会 PolicyGarage 鈴木宏和 [email protected] デジタル庁主催ハッカソン最優秀賞プロダクト開発で見えたもの

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Copyright 2025 PolicyGarage 今日のお話 ◼ 行政での生成AIの活用は技術からではなく、行政現場の課題・目的から始める • 現場で実際に起きている手間や判断のプロセスを言語化することが、活用設計の出発点になる。 • ただ、どれほど優れたドメイン知識があっても、適切な技術がなければ解決できない。 ◼ 行政と技術をつなぐ翻訳者の存在がプロダクトの成否を左右する • 行政と技術は言語も思想も異なる。両者を橋渡しできる人材こそが、信頼され、使われるプロダクトを実現する鍵に。 • 学習・試行の時間と環境を組織として意識的に確保することが第一歩。 ◼ 実装・運用できる内製力が戦略になる • 技術や制度の変化にキャッチアップし、継続的に改善を重ねるには、試行と運用の両方に耐えうる内製チームと開発環境の整備が不可欠。 • ただ、本格的な運用チームを恒常的に抱えるのは難しい現実もあり、委託先との協働を前提に、仕様策定や改善の起点を担える体制をつくることが戦略となる。 3

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Copyright 2025 PolicyGarage Lawsyの概要 6 ◼ Lawsy＝Law＋Easy • 法令に詳しくない人でも簡単に法令の論点を調査できる法令特化型Deep Researchツール。 • 法令情報を政策・判例・国会等の関連情報と統合しつつ、情報収集・整理・解説を容易にし、法令調査業務を効率化。 ◼ 価値・新規性 • 専門家に依存せずとも適切な法令の情報収集・整理・解説が可能に。 • 一般的なDeep Researchよりも速く、高い精度での分量のあるレポートを生成する点で革新的！

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Copyright 2025 PolicyGarage 最優秀賞受賞！ ◼ 審査員コメント • 大量の法律等、多数の文章がある中で、それらをまとめてレポートにする必要があるという世の中のニーズを解決する便利なツール。 • 法制執務等における、信頼できるソースをより深く調べたいというニーズを捉えており、様々な課題を解決できそう。実際に使ってみたがクオリティの高い結果が得られた。 • 既にオープンソース化されていることも高評価。今後カスタマイズされていくことにも期待。 10

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Copyright 2025 PolicyGarage 課題の洗い出し 15 ◼ 利用者起点での課題把握から開始 • 国家公務員、地方公務員、弁護士、大企業、ベンチャー企業、政治家など法令業務に関連する方にヒアリングを実施。 • 法令調査＝情報収集・整理に手間・時間・コストがかかるという共通課題。利用者課題の概要公務員法令・条例改正では法令の適用範囲や関係性の調査が大変。また、一般的な政策立案時にも法令調査が必要だが、調査作業が大変。弁護士法令調査の際、読むべきドキュメント（法令、解説本、判例等）が多く、整理するのが大変。企業新規事業の企画時に、どの法令が関係するか調査するのに時間とコストがかかる。専門家に依頼するのも一苦労。政治家市民からの要望に対し、どの法令・条例が障壁になっているかの特定・対応可否を即座に判断できない。

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Copyright 2025 PolicyGarage 先行事例研究 16 ◼ 差別化に向けて • 既にPerplexityやFeloなど、LLMを活用した高度なリサーチツールが存在。差別化を図るためにも、まずは既存のプロダクトを徹底的に試し、Lawsyに必要な機能を明確にしていくことに。 • 特に参考にしたのが、スタンフォード大学が開発したSTORM。Wikipedia風の記事を自動生成する LLMベースのシステムで、質の高いレポートを生成できる点が特徴。コードも全て公開。

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Copyright 2025 PolicyGarage プロトタイピングとイテレーション 17 ◼ プロダクトの方向性の決定 • 簡単なRAGのプロトタイプを実装し、試してみることで、技術的に到達可能な水準を明確化。 • ペルソナを「法令の専門家ではない人」に絞り、プロダクトの方向性を「専門家に依存せずとも、適切な法令やその周辺の情報収集・整理・解説を可能にすることで、法令調査業務の効率化させる」ことに決定。 ◼ その後もイテレーションを何回も何回も繰り返し、プロダクトを改善実装レビュー改善・反復プロトタイプ何回も繰り返す

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Copyright 2025 PolicyGarage ワークフローの構築過程 22 ◼ ドメイン指定のWeb検索を追加。go.jp等の信頼あるドメインからの情報を厚めに ◼ 検索対象を法令データ＋信頼性の高いWeb情報に絞ることで、より素早く精度の高い検索体験を提供クエリ (質問) Web検索 (フリー) Web検索 (ドメイン指定) クエリ拡張クエリ拡張クエリ拡張法令検索法令検索法令検索情報整理 (リランク) アウトライン生成レポート生成

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Copyright 2025 PolicyGarage UI・UXでの工夫 23 ◼ デザインの最適化 • 長文のレポートを快適に読めるよう、デジタル庁のデザインシステムを実装。 ChatGPTを駆使してコードに落とし込んでいく。 ◼ マインドマップで全体を把握しやすく • レポートが長く全体像を把握しづらいという問題を解決するため、冒頭にマインドマップを設置。 ◼ 引用情報の即時表示 • すぐに出典が確認できるよう、ツールチップを埋め込み。

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Copyright 2025 PolicyGarage 利用者たる行政現場の課題を大事にする 25 ◼ 課題現場の特定 • ターゲットを「法令の専門家」から「法令に詳しくない一般職員・民間企業の担当者・政治家」に変更→自分自身が課題現場の当事者に。 ◼ 課題・目的 ≧ 技術 • 技術的に何ができるかより、現場の課題をどのように解決できるかを重視。 • 技術優先の開発は「現場で使えないプロダクト」になりがち。 • なお、どれほど優れたドメイン知識があっても、適切な技術がなければ解決できない。 ◼ 適切なレビュワーの選定 • 「現場で本当に使えるプロダクトか？」を常に検証し続けるため、プロトタイプとイテレーションを繰り返す際に、必ず現場職員がレビュー。 • ただ、私自身もコーディングをしてプロトタイプを作るなどし、極力技術的に不可能でないことは投げないようにも心掛ける。

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Copyright 2025 PolicyGarage 行政と技術の橋渡し人材 26 ◼ 「課題の正体」と「解決の手段」が、お互いの領域をまたいだところにしか存在しない ◼ 行政と技術のコミュニケーションが不可欠だが、両者は言語も思想も異なる。行政と技術を橋渡しする人材・機能が重要行政の視点技術の視点解決策 e-Govの法令だけでは足りない。ガイドラインや判例も必要ガイドラインは分散、判例は量が膨大で検索用のベクトルを準備するコストが高いドメイン指定検索（go.jpなど）を導入し、ベクトル化せずともガイドラインや判例の検索に対応、行政文化に即した安心を担保行政ではgo.jpなど信頼できる出典でないと使えない noteなどの情報も有用では e-GovのXMLがあるのでベクトルデータベースを作るのは簡単では条文単位では文脈が失われ、ベクトル検索では精度が落ちる法令名＋条文という構造でチャンク化。文脈を失わない最小限のまとまりを単位にして検索精度を向上行政ではざっくりした問いから調査するのが普通抽象的なクエリでは検索対象が特定できず、処理が難しいクエリを行政用語・法令用語に変換する仕組みを追加し、検索精度を補完

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Copyright 2025 PolicyGarage 行政ドメインの知識によるプロダクト改善 27 ◼ ドメイン検索の導入 • 行政特有の信頼性が高い政府系サイト（go.jpなど）を指定検索 • 検索結果の精度・信頼性が向上し、処理時間も大幅短縮（数分→約1分） ◼ 法令用語・行政専門用語へのクエリ展開 • 一般的な表現を、行政実務で使われる専門用語や表現に変換 • 法令データベース検索にヒットしない問題を回避し、検索精度を大幅に向上 ◼ 法令データの構造を考慮したチャンク化 • 実務上の参照単位に合わせて、条文を文脈を保ったかたちで再構成 • 全文・単文の両極ではなく、行政の利用シーンに最適なサイズで検索精度と効率を両立 ◼ 引用元の即時確認機能（ツールチップの導入） • 行政文書では「出典にあたる」ことが重要で、原典確認の手間を減らす設計が求められる

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Copyright 2025 PolicyGarage 現場から始める生成AI活用の一歩 33 ◼ 課題・目的の言語化 • 何が手間で、どこに時間がかかっているのかを現場の言葉で記録。 • 業務フローを細分化し、技術で支援可能なポイントを見極める。 • 課題の構造を把握するだけでなく、技術的な実現可能性も確かめる必要。 ◼ 小さなプロトタイプから始める • 初期段階では完璧を目指さず、試行錯誤を繰り返す前提で進める。 • プロダクト改善のみならず、整備すべきデータや対処すべきルールなども見えてくる。 • ある程度のタイミングで実装に移行。委託を含め、運用可能な仕組みを意識。 ◼ 人材育成と環境整備 • 技術と行政の双方の言語を理解できる人材がチームに一人いるだけで前進しやすくなる。 • 学習・試行の時間と環境を組織として意識的に確保することが第一歩。

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Copyright 2025 PolicyGarage 行政でのDX・AI戦略に向けた示唆 34 ◼ 業務起点の技術活用を標準に • 生成AIの活用は技術起点ではなく、現場で起きている課題・目的の言語化から始まる。 • 特に行政では、制度・慣習・経緯などが複雑に絡み合っていることが多く、課題の背景まで丁寧に掘り下げる必要。 • 業務フローや判断プロセスに沿っていなければ導入しても使われない。ただ、技術実装とセットで初めて解決に至る。 ◼ 制約を要件に昇華する • 行政特有の制約をDX・AI設計上の要件と捉えることで、信頼され、使われるプロダクトに近づく。 • あわせて、機械判読性や品質確保を意識したデータ整備・管理のルール化も不可欠。必要なコストはかけていく。

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Copyright 2025 PolicyGarage 行政でのDX・AI戦略に向けた示唆 35 ◼ 組織としてのデータガバナンス • どのデータを、誰が、どの目的で管理・利活用しているのかを組織として把握し続ける体制＝データガバナンスも不可欠。 ◼ 実装力のあるチームこそが戦略になる • PoC（実証）からPoU（実用）へ進むには、現場に手を動かせる小さな内製チームが必要。 • 技術や制度の変化にキャッチアップし、継続的に改善を重ねるには、試行と運用の両方に耐えうるチームと開発環境の整備が不可欠（本格的な運用チームを恒常的に抱えるのは難しい現実もあり、委託先と協働しながらプロダクトを成熟させていけるような体制も必要）。 • 実装を通じた試行錯誤のプロセスが、将来の説明責任や継続改善を支える資産になる。

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Copyright 2025 PolicyGarage 行政課題を解決するということ課題・目的の特定から、PolicyGarageと一緒に始めてみませんか？ 37 日本が21世紀におけるデジタル立国を実現し、ふたたび国際競争力のある日本社会の繁栄を回復し、世界に貢献するためには、日本において最大規模のコンピュータユーザーである「公務員」が、自ら、行政的な事務処理解決を解決するための各種技術を、それぞれ自律的に自作してみることが、大変に有益である。「行政系職員によるデジタル技術内製の重要性」情報処理推進機構登大遊

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Copyright 2025 PolicyGarage 参考文献 ◼ 行政と技術の融合を目指して—法令Deep ResearchツールLawsyの開発記録（私の執筆記事） ◼ 法令 Deep Research ツール Lawsy を OSS として公開しました（参加メンバーの執筆記事） ◼ LawsyのGitHubページ ◼ 第三弾：「法令」×「デジタル」ハッカソンを開催しました（デジタル庁の記事） 39

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