京都府庁は、約7000人の職員の業務効率化に向け、生成AIの活用を検討してきました。背景には、人口減少による将来の人手不足があります。府の人口は2005年の約265万人から、2025年には約250万人に減りました。現役世代の減少も見込まれる一方で、行政へのニーズに限られた職員で応える必要があります。
負担の大きい仕事の一つが、会計や文書の事務手続きが庁内ルールに合っているかを調べる作業でした。職員は共通マニュアル「手引き」をページごとにめくって、必要な項目を探していました。見つからなければ、手引きを担当する部署に問い合わせ、回答を待つことになります。
問い合わせる側も受ける側も負担に
問い合わせを受ける制度所管課も、毎日のように届くメールや電話への対応に追われていました。その結果、本来力を入れるべき業務に時間を割きにくくなっていたといいます。京都府庁のデジタル政策推進課は、定型作業を自動化するRPAの導入なども進めました。ただし、RPAは仕組みの構築や運用に専門知識が必要で、全職員が日常的に使うにはハードルがありました。
そこで着目したのが、庁内の文書を検索して回答に使う生成AIです。RAG（検索拡張生成）は、質問に関連する資料を探し、その内容をもとに回答を作る仕組みです。京都府庁は、職員が自然な言葉で質問すれば、手引きの情報と根拠資料を見つけやすくなると考えました。
Copilot Chatの課題は資料検索
京都府庁は2025年1月、対話型生成AIのCopilot Chatを全庁に導入しました。しかし、当時のCopilot ChatはRAG機能が十分ではなく、手引きなど大量の庁内資料を読み込ませて使うのが難しかったといいます。つまり、全庁で対話型AIを使えるようにするだけでは、ルール確認の手間を減らすという課題に対応しきれませんでした。
今回示されたのは、京都府庁が生成AIに期待した役割と、当時のCopilot Chatで不足していた点です。別の仕組みをどう選び、実際にどれだけ時間や問い合わせを減らせたのかは、確認できる情報には含まれていません。
なぜ重要か
京都府の職員にとって、手引きの確認や担当課への問い合わせを減らせれば、日々の事務負担を軽くできる可能性があります。ただし、導入した仕組みや実際の効果は示されておらず、職員や府民の手続きがどれほど変わるかは分かっていません。
