INSIGHT｜コラム・リサーチ
自治体・公共部門でのAI活用
──合意形成と透明性を両立する設計法
AI導入の目的は「業務の自動化」ではなく、“判断や説明のプロセスを見える化し、持続的に改善できる組織”をつくることにあります。
装舎は、Power Platform（Power Apps / Dataverse / Azure AI Search）を用いて、合意形成・説明責任・透明性を両立するAI設計を実現します。
結果として、自治体・公共組織は「AIによる判断を“人が説明できる”」新しい行政ガバナンスを構築できるようになります。
1. 導入が進まない本当の理由──「AI活用＝ブラックボックス化」の誤解
多くの自治体がAI導入に慎重になる背景には、「AIが判断根拠を示せない」という懸念があります。
実際、総務省や内閣官房のAI利活用指針でも「説明可能性（Explainability）」は最重要項目とされています。
しかし現場では、「AIのアルゴリズムが不透明だから導入できない」と誤解されがちです。
本来、課題は**AIそのものではなく“AIを支える業務設計が存在しないこと”**にあります。
意思決定の流れが人依存・紙依存・担当者依存になっている状態では、どんなAIを導入しても「なぜこの判断に至ったのか」を説明できません。
装舎のアプローチは、この「業務設計の可視化」から始まります。
2. 合意形成と説明責任の壁──行政組織に特有のプロセス課題
自治体では、ひとつの決定に多くの関係者が関わります。
たとえば補助金交付、契約決定、公共施設の運用などでは、「職員→課長→部長→首長」といった承認ルートが存在します。
この流れが文書・メール・会議で断片化されることで、
誰がどの情報で判断したかが見えない
承認に時間がかかる
住民説明時に根拠が遡れない
といった問題が起こります。
装舎では、これらを「プロセスデータ」として構造化します。
業務をAIに置き換えるのではなく、**“意思決定の過程をモデル化”**し、AIがそれを支援する構造を設計します。
3. “AIを動かす仕組み”を設計する──装舎が提案する3層モデル
装舎の「AI×業務プロセス設計」は、自治体の現場運用に即した3層モデルで構築します。
| 層 | 概要 | 目的 |
|---|---|---|
| ① 手続き層（業務フロー） | 既存の業務ルール・承認経路を可視化 | 合意形成の構造化 |
| ② データ層（判断基盤） | 判断材料となるデータ・文書・記録を統合 | 説明責任の根拠確保 |
| ③ AI支援層（運用支援） | Azure AI SearchやCopilotを活用 | 判断補助・再現性の確保 |
これにより、「AIが判断する」ではなく、
**「人がAIを使って、より公正で再現性ある判断を行う」**体制を実現します。
4. 実装の実際：日常業務を変えずに仕組みを組み込む方法
装舎の導入は、“既存システムを壊さない”ことを前提に設計されています。
Power AppsとDataverseを活用し、既存のExcel・文書・庁内システムと連携しながら、AIが必要な部分だけに組み込まれます。
このため、庁内の担当者が「使い慣れた形」でAIの恩恵を受けられることが最大の特徴です。
また、運用後もプロセス改善が可能です。
AIによる提案結果と実際の判断を比較し、「どのような要素が判断に影響しているか」をフィードバックとして分析します。
これにより、行政の知見がデータとして残る仕組みが生まれます。
5. AI導入の先にある透明なガバナンス──次世代行政の基盤づくりへ
AI活用は、自治体にとって単なる効率化の手段ではありません。
**「説明できる行政」「継承できる行政」**を実現するための基盤づくりです。
装舎は、AIを“透明性を高めるツール”として設計し、自治体が自律的に学び・進化できる仕組みを提供します。
それは、行政と住民の信頼をつなぐ“見えるガバナンス”の第一歩。
AIが行政を代替するのではなく、行政がAIを通じて信頼を設計する──それが、装舎の考える「AI×業務プロセス設計」です。