生成AIが自治体の政策評価を支援！目黒区とセゾンテクノロジーが共同実証実験

東京都目黒区において、セゾンテクノロジー（本社：東京都港区）が地方公共団体情報システム機構（J-LIS）との協力を得て、自治体が保有する各種データを生成AIと連携させて政策企画の評価を行う実証実験を実施しました。本実験は、地域住民のニーズに応じた効率的な公共サービスを実現するために、データ駆動の根拠に基づく政策立案を進める目的で行われたものです。

実証実験の背景

多くの地方自治体では、日常業務が多忙であり、限られた資源の中で豊富なデータを十分に活用できていないという課題があります。それに対処するため、この実証実験では、目黒区固有のオープンデータを活用し、生成AIにより迅速にデータ分析や評価を行える仕組みが開発されました。

調査内容と成果

実証実験では、目黒区が提供した施設に関する利用状況やコストデータをもとに、「区有資産の有効活用」をテーマにしています。生成AIを活用することで、過去には数日かかっていたデータ分析が5分以内で終わるという時間短縮が実現されました。これにより、高齢者施設や公共施設の改善点や新たなサービスの提案も行えるようになりました。

具体的には、以下のような成果が挙げられます。

1. 短時間での効果的なデータ分析

生成AIを用いることで、大量のデータを数分で整理・分析できるようになりました。例えば、高齢者施設の評価分析では、数種の観点からコストや財務情報を迅速に可視化することができました。従来の人力による分析と比較し、はるかに効率的かつ確実な結果が出ることが確認され、これは自治体業務全般にとって大きな進展です。

2. 幅広い比較検証の実現

生成AIにより、複数のデータソースを利用して、過去には不可能だった様々な視点からの比較分析が可能になりました。高齢者施設に関して「施設再編が必要」といった仮説を設定し、その妥当性についてデータに基づく反論と証拠を得られるようになりました。

例えば、「多世代交流拠点の再設計」や「地域コミュニティ機能の強化」といった将来施策を考慮しつつ、実務的なデータ分析を通じて新しい施策案が浮かび上がりました。このように、生成AIが提供する多角的な示唆により、政策の質が向上することが期待されています。

今後の展望

この実証実験を経て、目黒区の価値ある知見が得られ、これを基に自治体の政策立案におけるEBPM（エビデンス・ベースド・ポリシー・メイキング）に向けた新たな方針や戦略が模索されていくことになります。また、セゾンテクノロジーでは、他の自治体と協力し、これまでの経験を活かしつつ、生成AIソリューションの構築が進められる予定です。

目黒区企画経営課の武山大輔氏は、「オープンデータと生成AIの融合により、迅速な分析が可能になり、新たな政策の検討に向けた大きな一歩となりました」とコメントを寄せています。今後も、このようなデータ駆動型のアプローチにより、住民の生活向上に寄与する施策が期待されます。