日本のデジタル庁の取り組み
皆さんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、デジタル庁とイギリスの政府機関はどのようにAIを活用しているのか、について話していきます。
はい、ということで今日は、デジタル庁とイギリスの政府機関がどのようにAIを活用しているのかについて話していきます。
企業や組織のAIの導入って、結構最近急速に進んでいますよね。
で、いろいろ情報収集しているんですけど、最近非常に興味深い報告書がいくつか公開されました。
一つが、日本のデジタル庁が公開した、生成AI導入の実績報告書。
そしてもう一つが、イギリスのビジネス貿易省、こちらが公開したマイクロソフト365コパイロット導入の報告について。
公的な機関がどのようにAIを導入したのか、そしてどのようなケースで成果が上がって、どのようなケースで課題を感じているのかについて話したいと思います。
今日話すポイントは主に3つです。
1つ目に、日本のデジタル庁のAI導入の取り組みについて。
2つ目に、イギリスのビジネス貿易省のAI導入の取り組みについて。
そして最後3つ目、組織のAI導入を見据えたオープンAIの動きについて。
これら3点について話していきます。
では早速話していきましょう。
まずは日本のデジタル庁の取り組みから紹介したいと思います。
デジタル庁では、GEN内という生成AIの利用環境を構築しています。
源の寄りとものGENとあとは内野の内と書いてGEN内という、読むAI環境となります。
これは2025年の5月から7月にかけて運用されたデジタル庁職員向けのAIツールとなります。
GEN内の特徴は完全に内製で開発されたことです。
ChatGPTのチャット画面のような、そうした外部のサービスを使うのではなく
デジタル庁が自分たちで専用のツールを開発したというわけです。
このGEN内には大きく2つのタイプのアプリが搭載されています。
1つ目が汎用のAIアプリ。これはチャットや文章作成、要約構成、画像生成翻訳
そうした一般的な業務で使える機能となります。
ChatGPTと同じような感じの機能です。
2つ目が行政実務用のAIアプリ。これが結構面白くて
例えば国会答弁の検索AIとか、あとは公用文のチェッカー機能、そうした機能を搭載しています。
こうした機能というのは、あの行政機関ならではのAI機能だと思います。
じゃあ実際にこのGEN内を導入して、どのぐらい使われたのかっていう数字も報告されています。
これ先に結論から言うと、結構多くの職員の方がGEN内を利用しています。
デジタル庁の職員、私も初めて知ったんですけど、約1200人いらっしゃるらしいんですね。
1200人中約950人、つまり全職員の約8割がこのAI GEN内を利用したということです。
この数字、約8割の職員がAIを利用した、これは結構民間企業と比較しても高い数字だと思います。
そして職員の方に行ったアンケート結果もポジティブな結果が返ってきています。
約8割の職員の方が業務効率化に寄与していると、
AIを使うことで業務効率化ができたと回答しています。
じゃあデジタル庁はこのGEN内を使って、どのような場面でAIを活用したのかっていう話になるんですけど、
レポートを見ると結構いろいろな場面で活用されているようです。
文章生成、要約、あとは文章構成、画像生成、あとは翻訳などで使われています。
この辺は企業や個人の方と使い方はほぼ同じですね。
例えば会議の議事録を要約する、あとは法律の条文をわかりやすく要約して説明する、
国会答弁の下書きを作成する、こういった業務でAIが活用されたということです。
レポートでは実際の利用者の声というのも掲載されています。ちょっと読みますね。
AIを切り替えて同じ質問をして、回答が一番良いAIで継続できる使い方が便利。
この使い方いいですよね。私も個人的にオススメな使い方です。
例えば同じ質問をChatGPTとGeminiに同時にすると、実際は質問をコピペするだけなので手間はそんなにかかりません。
両方に同じ質問をして、良い回答を出してくれた方と引き続き会話を行うと。こんなイメージです。
AIってChatGPTの方が全てのタスクで高性能とかってあまりないんですよね。
例えば私は文章構成のタスクはChatGPTとGeminiに渡しています。
ChatGPTが見逃したけど、Geminiが拾ってくれた誤字雑字っていうのもあれば、逆のパターンもあります。
複数のAIモデルの同時使い、これはオススメなのでぜひ試してみてください。
あとはこんな声もあります。VBAマクロの作成が可能となり、業務に役立っています。
この使い方もいいですよね。VBAっていうのはなんて言ったらいいんですかね。
マイクロソフトのオフィス製品がありますよね。WordとかExcelとか。そうした機能を拡張するためのプログラミング言語がVBAとなります。
例えばExcelの集計作業を自動化したりできます。Excel作業の効率化のためにAIを使ってマクロを書いてもらうと。
そういった使い方をデジタル庁の方はされているようです。
特にマイクロソフトのオフィスツール、多くの企業が導入しているので、AIを使ってマクロを書いてもらって、業務を効率化する。この使い方もオススメです。
こんな感じでデジタル庁のレポートには、いろいろユースケースであったりとか、良かった面というのが記載されています。
一方でAI導入による課題というのも報告されています。
端的に言って、利用状況の二極化が起きていると。
AIを100回以上利用した職員が150人以上いる一方で、AIの利用が5回未満にとどまった職員が170人もいたと報告されています。
AI、使う人はすごく使うけど、使わない人は全然使わなかったと。そうしたこともレポートに報告されています。
ただ、これはデジタル庁に限らず、多くの企業にも当てはまると思います。
会社がAIを導入したけど、自分の業務で何に活かせるのかよくわからないと。
組織のAI導入というのは、ここ数年の話なので、まだ整備できていない部分とか、あとはユースケースの情報というのも不十分だと思います。
こうした背景もあって、AIの利用の二極化が起きているのかなと思いました。
イギリスのビジネス貿易省の取り組み
私、これ2つ解決案があると思っていて、1つがナレッジの共有。
例えば、スラックのような社内チャットでAIの活用事例を積極的に共有する文化、こうしたものを醸成するのも1つのアプローチかなと思います。
それこそ先週、企業の担当者とちょっとミーティングをしたんですけど、生成AIの導入がうまくいっているようなんですね、そこの企業は。
ちょっと私も気になったので、どういったことをやっているんですかと質問したら、意外と答えはシンプルでした。
専用の社内チャットを作って、部署を超えてAIの成功事例と失敗事例を共有する体制を整えていると話されていました。
このスラックっていうのはチャットツールですね。その企業はいわゆるIT企業なので、そういった雰囲気であったり文化みたいなのが下地としてあると思うんですけど、
やっぱりAIは使ってなんぼ、みんなと成功事例とか課題を共有してなんぼだと思っているので、このアプローチっていうのはおすすめです。
ただここもちょっと難しいところで、例えば管理者が社内のAI専用のチャットを立ち上げましたと、みんなここでシェアしてねっていうふうに号令かけても、なかなかうまく機能しないんですよね。
なので会社側が積極的にそういった雰囲気を醸成する仕掛けのようなものを作るっていうのも必要になってくると思います。
はい、ここまでが解決案1になります。職員の方にいかにAIを使ってもらうかと。
2つ目の解決案がちょっと逆のアプローチで、職員にAIを使っていることを感じさせないシステムの構築。
これも結構面白いと思います。つまり、普段の業務の中に知らず知らずのうちにAIが組み込まれていて、知らず知らずのうちに職員がAIを使っている状態に持っていくというものです。
例えばそうですね、文章構成を例にとりましょうか。職員が文章を書いて、それをAIに指示をして文章構成をしてもらうと。
こうした使い方、会社で号令をかけてもAIを使わない職員というのは出てきます。会社が文章構成にはAIを使ってねと指示をしても使わない人は使わないんですね。
なのでワークフローの中に自動化でAIを組み込んでしまおうというアプローチです。
例えば職員が書類の下書きを書いて保存をしたら、自動で処理が走って自動でAIが文章構成をしてくれると。
間違いがあれば通知が飛んで分かるような仕組みになると。こんなイメージです。
会議が終了したら自動でAIの議事録が保存されて、要約した内容というのが関係各所に自動で通知される仕組みとか。
人間が意識的にAIを使うのではなくて、業務の中にAIが組み込まれていると。そういったアプローチもお勧めです。
ここまで日本のデジタル庁の生成AI導入事例について紹介しました。今度は日本を出てイギリスの事例を紹介します。
イギリスのビジネス貿易省では、2024年の10月から2025年の3月、この期間にかけてマイクロソフト365コパイロットの試験導入を実施しました。
日本のデジタル庁とはちょっと異なるアプローチですね。デジタル庁の現在のような内製ツールではなくて、既存のAIツールを導入したパターンです。
ここで報告されているマイクロソフト365コパイロット、これはWordやExcel、PowerPointなど、普段使っているマイクロソフトの製品にAI機能を追加できるサービスです。
最近、マイクロソフトの活躍もすごいですよね。9月の頭に公開されたニュースだと、マイクロソフトのコパイロットのユーザー数っていうのが他のAIに比べて顕著に増加しているという報告もされています。
例えば、Wordで文章の下書きを作成してもらう。Excelでデータを分析してもらう。PowerPointでプレゼンテーションの構成を考えてもらう。
あとは、Outlookでメールの返信を自動生成してもらう。こういった機能が利用できます。
イギリスの評価結果も非常にポジティブでした。回答者の72%がAIの利用に満足をしている。または非常に満足していると回答。
そして利用者の80%が有用と評価をしています。
レポートでは具体的な時間削減の効果も報告されています。
例えば書面資料、資料の作成では1タスクあたり1.3時間の削減。あとは調査のタスクでは0.8時間の削減という結果が報告されています。
あとは既存情報の検索とか、あとは疑似録作成。こうしたタスクでは1タスクあたり平均0.7時間削減できたと報告されています。
AIを使うことで1タスクあたりの時間を削減できたという報告がされています。
一方でAIを使うことで逆に時間がかかるようになったタスクっていうのも報告されています。
これ興味深いですよね。どういったタスクが逆に時間がかかるようになったのかというと、スケジュール調整と資料で使う画像の生成。
こうしたケースではAIを使うことで逆に時間がかかるようになったと報告されています。
画像生成の件は完全に同意ですね。画像生成、時間がかかるんですよね。
なのでそこは割り切って既にある既存の画像っていうのを引っ張ってくる選択肢でも良いと思います。
あと報告書では重要な課題としてハルシネーションについても言及されています。
ハルシネーション、つまりAIが誤った回答を出力してしまうという現象。
このハルシネーションに全体の22%の人が遭遇したと報告されています。
これはコパイロットに限らず全AIの課題ですよね。
現時点ではハルシネーションゼロにするっていうのは不可能に近いのでAIは誤った回答を出すもの。
このように認識をして業務に組み込むのがベストかなと思います。
あと報告書ではAI導入のメリットを最大化してリスクを軽減するためにはトレーニングとサポートが必要であるという点も報告されています。
デジタル庁のAI導入
例えば組織が今日からマイクロソフトコパイロット契約したよと、チャットGPTのエンタープライズ版契約したよと、みんな使ってねというのでは不十分であると。
企業がAIを導入するにはしっかりとしたトレーニングとサポート体制も合わせて構築することが必要であると述べられています。
組織や企業のAI導入ってどこも手探り状態なので、社内でそうした体制を整えるってなかなか難しいですよね。
こうした動きに合わせてオープンAIも取り組みを始めています。
オープンAIが公開したレポートにAIが開く新たな仕事とスキル機会というものがあります。
ここではAIのスキル習得、この重要性というのが繰り返し強調されています。
AIのポジショントーク的なのも少しは含まれていると思うんですけど、具体的な取り組みに向けてすでにオープンAIは動いています。
一つが求人プラットフォームと認定制度。
オープンAIジョブスプラットフォームというもので、AIに精通した人材とそのスキルを求める企業を結びつけることを目的としたプラットフォームの構築が進められています。
特徴としては、AIを活用する企業と、求職者の最適なマッチングを支援するというものです。
イメージとしては、AIに特化した転職サイトみたいなものでしょうか。
今後、AIを扱えるスキルがあるかないか、これが採用左右すると見込んでオープンAIは動き出しているわけです。
ちなみに補足すると、この取り組みっていうのはまだ日本では展開されていません。アメリカでの展開となります。
ただ、オープンAIは日本法人も展開しているので、ゆくゆくは日本でもこのオープンAIジョブスプラットフォームっていうのが展開されるかもしれません。
同時に、オープンAIの認定制度っていうのもスタートしています。
これはですね、オープンAIアカデミーという無料のオンライン学習プラットフォームを公開しているというものです。
これ、英語の対応なんですけど、ブラウザの翻訳機能を使うと一部閲覧できるので、興味のある方はチェックしてみてください。
概要欄にリンクを貼っておきます。
AIを学習できる無料のオンライン学習プラットフォームとなります。
オープンAIの目標がかなり野心的で、2030年までに1000万人のアメリカ人にこのオープンAIの認定資格の取得を目指すとしています。
2030年、わりとすぐですよね。
2030年までに1000万人のAI資格を取得している人員を用意すると、そしてその人員を企業とマッチングさせると、
AIのスキルがこれからの労働市場で注目されるかもしれないという可能性を示唆しています。
はい、それでは今日のポイントをまとめます。
一つ目に、デジタル庁ではGennaiという内製AIツールを開発しました。
職員の約8割が利用して評価も高かったということです。
一方で、AIをよく使う人とAIを使わない人の二極化も起きていると報告されています。
二つ目に、イギリスのビジネス貿易省ではMicrosoft 365コパイロットを導入して、72%の職員が満足と回答しました。
多くのタスクで1タスクあたり約1時間の削減ができていると報告されています。
三つ目に、オープンAIは企業のAI導入を見据えて、大規模な教育プラットフォームや認定制度の整備を進めています。
イギリスのAI活用
これは現時点ではアメリカでの展開となります。
私もチャットGPTが日本で公開されてから使っているんですけど、最初に比べてAIでできることの幅が広がっているという感覚があります。
例えば、AIを使ったスライド作成。以前は全然精度が低くて使えなかったんですけど、
最近クロードコードを使ってスライド作成の環境を構築しました。
これが結構意外とうまく機能していて、先でポッドキャストでも話したいと思います。
こんな感じで、以前はできなかったことでも改めてチャレンジをすると。
そうすると意外とできるようになっているっていう経験結構あります。
これはひとえに年々AIモデルが進化しているからです。
今後もこうした流れというのは続くと思うので、今できないことでも将来できるようになると。
そうした視点を持ってAIを使ってみる。そうするとまた違った発見があると思います。
はい、今日はこの辺ということで、本日もお付き合いいただきありがとうございました。
今回お便りをいただいています。ありがとうございます。ちょっと読みますね。
矢野さんこんにちは。2ヶ月ほど前にシフト表の作成に関してご相談した意思の者です。
お礼のお便りが遅くなり大変申し訳ありませんでした。
背景を補足すると以前ポッドキャストでお便りをいただいた内容になります。
意思の方で勤務票をAIで作成をしてみたけどうまくいかないという相談でした。
私はAIを使って勤務票を作成するのではなくて、
AIを使って勤務票を作成するアルゴリズムを作ってはどうかと提案をしました。
その内容となります。続けますね。
矢野さんにアドバイスいただいた通り、アルゴリズムを使って取り組んでみることにしました。
最初は矢野さんが例として示してくださったアルゴリズムを使おうと思ったのですが、
苦労度と相談を重ねた結果、私のケースでのシフト表作成では別のアルゴリズムを使うのが最適との回答をもらいました。
しかし、そもそもプログラミングの知識が全くなく、
プログラミング環境を自分で構築することも困難だと感じたため、
その旨も含めて苦労度に相談をしてみました。
すると、制約を踏まえたコードを苦労度に作成してもらい、
それをGoogleコラボにコピー&ペーストして実行するというフローを提案してもらいました。
ここで言うGoogleコラボというのは、オンライン上で動かせるプログラムの動作環境となります。
続けますね。実際にそのフローで運用してみたところ、
コードの内容は全く理解できておらず、環境もGoogleコラボという既存のものを利用しただけでした。
しかし、成果物としては完全に制約違反のないシフト表を作成することができました。
矢野さんがいつもおっしゃっている、AIとプログラミングを組み合わせることの威力を実感いたしました。
今後は手順を洗練、マニュアル化して、公認の担当者にも引き継げるようにしたいと思います。
素晴らしいアプローチをご提案いただき誠にありがとうございました。
まだまだ暑い日が続いておりますので、どうぞご自愛ください。
お便りありがとうございました。
AIがうまくはまって、課題を解決できたケースだと思います。
いやー良かったです。
このパターンいいですよね。
AIで解決できない問題があったら、一度引いて別のアプローチをとってみると、
AIを使って直接解くのではなくて、AIを使ってアルゴリズムを書いて解決するとか、
AIを使ってプログラムを書いて解決するとか、
ぜひリスナーの皆さんも、うまくいかないタスクがあれば、このアプローチを試してみてください。
番組ではこのように、耳で学べるAIを毎週発信しています。
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お相手は、耳で学ぶAIの矢野鉄平でした。また次の配信でお会いしましょう。
