横須賀市のAIチャットボット開発
今日はですね、横須賀市が市民向けのAIチャットボット、ニャンぺいを驚くほどのスピードで開発した、その裏側をちょっと深掘りしたいと思います。
お預かりした資料をもとに、地方自治体におけるAI活用、そのリアルなところに迫っていきましょう。
特に注目したいのは、チャットGPTの全庁利用を始めてから、たった1年で市民向けAIの公開実験までこぎつけた、そのスピード感ですね。
あとは、それを支えたmiiboっていうプラットフォーム、それから専門家じゃない職員さんが開発を担った点、さらに失敗前提っていうちょっとユニークなアプローチ、ここがポイントかなと。
あなたにとっても、これからの行政サービスを考える上で、何かヒントが見つかるかもしれません。
まず、やっぱり驚くのはその開発スピードですよね。
AI活用を本格化させて、たった1年で公開実験まで行くっていうのは、行政のプロジェクトとしては、うーん、かなり異例の速さじゃないですか。
デジタルガバメント推進室の村田亮真さんという方が中心になったそうですが。
ええ、そうなんです。そのスピードを実現した鍵の1つが、プラットフォームmiiboの選択にあったんですね。
導入の決め手は、RAG、つまり検索拡張生成の環境を驚くほど簡単に構築できたこと。導入のハードルがすごく低かったと。
RAG環境ですか。
はい。AIが外部の知識を参照して、より正確な答えを出せるようにする技術ですね。
資料にもある村田さんの、すぐにこれだと感じましたっていうことが、これが当時のインパクトを物当たっているなと。
これって単にツールを選んだっていうだけじゃなくて、完璧を目指すよりまず速さっていう、ある種の文化転換を示唆しているのかもしれないですね。
なるほど。技術的なハードルの低さもそうですけど、もう1つ、ITの専門家、エンジニアじゃない行政の職員さんが中心で開発したっていう点。
これも結構驚きなんですが。
それを可能にしたのが、1つはMevoの直感的なインターフェースですね。誰でも使いやすいと。
それともう1つが、超アジャイル型って表現されている開発の進め方です。
超アジャイル型。
はい。まず素早く試作品を解くってみて、使ってみてフィードバックをもらってすぐ改善する。このサイクルをものすごく短い期間で繰り返していくやり方ですね。
ブラウザ上でプロンプトの修正とか、データの追加とかがもうすぐにできて、結果もすぐ確認できる。
だからあなたのように、まず試してみてそこから学びたいっていう考え方にはすごく合ってる環境だと思います。
なるほど。試行錯誤のサイクルがすごく早いってことですね。
そういうことです。
ただその専門家じゃない方が開発するとなると、品質とか、あるいはリスク管理の面で何かこう新たな課題みたいなものは出なかったんでしょうか。
あー良い視点ですね。まさにそのリスクを逆手に取ったとも言えるのが、2024年5月に行われた公開実験なんですよ。
公開実験。
AIは間違うものだっていうのを前提にしてしまって、市民の方にむしろ積極的にどんどん不具合を見つけてくださいと呼びかけたんです。
へー、普通は隠したい失敗とか間違いをむしろ前面に出したと。
そうなんです。かなりユニークな発想ですよね。
それでその結果ってどうだったんですか。
それがですね、約1ヶ月の実験期間で3万6千回以上の問いかけがあったそうです。
3万6千回。すごい数ですね。
ええ。で、その中で報告された不具合は41件だったと。
41件。思ったより少ないですかね。
そうですね。事前に職員さんだけで検証した時があったんですが、その時は約4600回の問いかけで101件の不具合が見つかったそうなんです。
あ、じゃあかなり改善されたんですね。
そういうことです。もちろん、市長のお名前の読み間違いとか、存在しないサービスについて言及しちゃうとか、具体的な課題は見つかったんですが、
でも重要なのはそういった問題の多くが、ミーボの機能を使えば比較的すぐ修正可能だったという点なんです。
なるほど。
つまり、問題が見つかってもすぐに直せるというその技術的な裏付けがあったからこそ、あの失敗前提という大胆なアプローチが取れたわけですね。
確かにその直せるという安心感は大きいですね。41件の不具合も、市民から見れば気になるところかもしれませんけど、ちゃんと改善していきますよという姿勢を示すことが大事だったのかもしれませんね。
おっしゃる通りだと思います。
ところで、自治体ならではの特有の壁もあったという話ですが、LG1というネットワーク環境ですよね。
はい、LG1ですね。これは地方公共団体が使う非常にセキュリティが高い、インターネットとは基本的に隔離されたネットワークです。
そうですよね。そこに外部のクラウドサービスであるAIを連携させるのは普通は難しそうですが。
一般的にはかなりハードルが高いです。そこで横須賀市さんは、まずLG1と連携できるKintonという業務改善プラットフォームがあるんですが、そこにデータを集約したそうです。
そのデータをCSVファイルという形式で出力して、それをmiiboに読み込ませる。
と、ひと手間かけて。
そうです。そういう工夫でセキュリティを保ちつつ、AIに必要な知識を与えるという方法を見出したわけです。
こういう柔軟な対応ができるのもmiiboの利点と言えるかもしれません。
なるほど。そうやって一つ一つの課題をクリアして成功体験を積み重ねていったことが、Mianpeiの成長につながったんですね。
まさに。で、その経験を生かして、miiboのAPI、つまり他のシステムと連携するための仕組みですね。
これを活用して別の問い合わせ対応ボットなんかも作っているそうです。
へー。
それで実際に職員さんの業務負担の軽減にもつながっていると実績も出ているわけです。
それは素晴らしいですね。
ええ。ですからこの横須賀市の事例が示しているのは、技術の専門家じゃなくてもAI開発はできるんだということ。
それからアジャイルな、つまり素早い改善で質を高めていけるということ。
そして自治体特有の制約、これも工夫次第で乗り越えられるんだということですね。
今後の展望と応用可能性
将来的にはAIを使って市民一人一人に合わせた情報提供を目指していくということなので、これはかなり期待が持てますね。
いやー、横須賀市の挑戦、非常に視差に富んでいましたね。
開発のスピード感、それから非エンジニア主導っていう点、ユニークな公開実験のやり方、そしてLG-1っていう制約の克服。
何というか、自治体DXの一つの未来像を見たような気がします。
本当にそうですね。今回の深掘りから見えてきたのは、技術そのものももちろん大事なんですけど、それ以上にそれをどう使いこなしてどう改善していくか。
その進め方とか考え方、アプローチの重要性ですよね。
そこで最後にですね、あなたにもちょっと考えてみてほしい問いがあるんです。
この横須賀市のような失敗を恐れずに、まず素早く試してみてそこから改善していくっていうやり方。
これはチャットボット以外、例えば他にどんな行政サービスに応用できる可能性があるでしょうか。
ちょっと考えてみていただけると嬉しいです。
