自治体の生成AIの導入は、都道府県と指定都市で100%に達しました。その他の市区町村は45.6%です(総務省、2025年10月31日時点)。
生成AIを除いたAI(音声認識や文字認識など)の導入でも、その他の市区町村は62%にとどまり、規模による差がはっきり残っています。
AI導入が進んでいる背景にあるのは、人口減少と職員数の減少です。
限られた人員で窓口と行政サービスを保つために、文章を書く、議事録をまとめる、手書きの書類を読み取るといった作業をAIに任せる動きが広がっています。
本記事では、総務省の最新の調査で導入の現状を確かめたうえで、実際の自治体の取り組み、残っている課題、小規模の自治体が始めるときの手順を整理します。
住民として自分の自治体の取り組みを確かめる方法も解説します。
この記事でわかること
先に結論をまとめます。知りたい項目から読んでください。
| 知りたいこと | 結論 | 詳しくは |
|---|---|---|
| どのくらい進んでいるか | 生成AIは都道府県・指定都市で100%、その他の市区町村で45.6% | 導入状況 |
| 何に使われているか | あいさつ文案、議事録の要約、議会の想定問答の順 | 導入状況 |
| どんな自治体が何をしているか | 横須賀市、都城市、善通寺市、泉大津市、姫路市の例 | 自治体の実例 |
| どんなサービスが使われているか | 自治体向けの専用サービスが上位。独自データを参照させる工夫も | サービス |
| 国はどう後押ししているか | AI推進法、ガイドブック第4版、政府の生成AI基盤「源内」 | 国の制度 |
| 何が障壁になるか | 正確性への懸念、人材不足、機密情報、費用対効果の説明 | 課題 |
| 小さな自治体は何から始めるか | 測ってから小さく始め、ひな形を使い、横に広げる5つの手順 | 進め方 |
自治体のAI導入はどこまで進んだか
都道府県と指定都市ではほぼ行き渡り、差が現れているのはその他の市区町村です。
指定都市(政令指定都市)とは、地方自治法に基づく政令で指定された50万人以上の人口を擁する都市です。2026年時点では20の都市が指定されています。
総務省は2026年4月24日に、令和7年度「地方自治体におけるAI・RPAの実証実験・導入状況等調査」の結果を公表しました。調査の時点は2025年10月31日です。
| 区分 | AI(生成AIを除く)を導入済み | 生成AIを導入済み |
|---|---|---|
| 都道府県 | 98% | 100% |
| 指定都市 | 100% | 100% |
| その他の市区町村 | 62% | 45.6% |
総務省の資料では、AIの数字に生成AIを含めていません。そのため、都道府県ではAIが98%、生成AIが100%と、生成AIのほうが高くなっています。
実証中・導入予定・導入検討中まで含めると、その他の市区町村ではAIで約80%が導入に向けて動いています。
生成AIでも、全体の約88%が導入に向けて取り組んでいます。
生成AIの伸びは、とくに大きくなっています。
同じ総務省の前の公表資料(「自治体における生成AI導入状況」令和7年6月30日版)では、生成AIの導入は都道府県87.2%、指定都市90.0%、その他の市区町村29.9%でした。
何に使われているか
生成AIの使い道で多いのは、次の5つです。
| 用途 | 件数 |
|---|---|
| あいさつ文案の作成 | 1,292件 |
| 議事録の要約 | 1,131件 |
| 議会の想定問答の文案の作成 | 1,085件 |
| メール文案の作成 | 1,052件 |
| 企画書案の作成 | 997件 |
どれも、判断を伴わず、できあがりを職員が確かめられる文章の作業です。
住民への回答や審査のように、間違えたときの影響が大きい業務より先に、職員の手元の作業から入っているのが実際の流れです。
生成AIを除いたAIで見ると、使われている技術は音声認識(967件)と文字認識(629件)が多く、議事録の作成と手書き書類の読み取りが入口になっています。
なぜ規模で差がつくのか
小さな自治体ほど、検討に充てる人と予算が足りないからです。
AI・RPAの調査で挙がった課題の上位は、「人材不足」(826件)、「コスト高」(642件)、「導入効果が不明」(571件)でした。
生成AIに限った課題では、「AI生成物の正確性への懸念」「取り組むための人材の不足」「機密情報が流出する懸念」が上位です。
町村では、デジタル化の担当が他の業務と兼務になっていることも少なくありません。
サービスを比べて選ぶ時間そのものが取れず、検討が始まらないまま時間が過ぎる、という止まり方をします。
自治体の実例:実名で公表されている取り組み
公表されている取り組みは、「文章の下書き」「書類の読み取り」「画像の比較」「記録の作成」の4つに分けられます。
| 自治体 | 何をしたか | 公表されている内容 |
|---|---|---|
| 神奈川県横須賀市 | ChatGPTの全庁的な活用実証 | 2023年4月18日に開始。自治体初として公表 |
| 宮崎県都城市 | 自治体向けの生成AI「自治体AI zevo」を全庁で導入 | 民間事業者と共創。他の自治体にも提供 |
| 香川県善通寺市 | 衛星画像と生成AIで、土地と家屋の変化を抽出する仕組みを内製 | 固定資産税の現地確認の負担を減らす |
| 大阪府泉大津市 | 生成AIによる業務効率化 | 年間約3,800万円相当の効率化を見込む |
| 兵庫県姫路市 | 児童相談の電話の記録にAI音声認識を使う実証実験 | 2024年1〜2月の37日間。記録作成の残業時間が約66%減(月16時間→5.5時間) |
文章の下書き:横須賀市と都城市
横須賀市は2023年4月18日に、ChatGPTの全庁的な活用実証を始めました。自治体としては初めての取り組みとして公表されています。
都城市は、民間事業者と共創した「自治体AI zevo」を全庁で使い、文書の作成、校正、要約からアイデア出しまで幅広く使っています。
2つの市に共通するのは、自分の自治体で得た知見を外に開いていることです。
都城市は同じサービスを他の自治体にも提供していて、総務省の令和7年度調査でも、自治体AI zevoは導入されているサービスの上位に入っています。
1つの自治体の試行錯誤が、ほかの自治体の導入の手間を減らす形になっています。
画像の比較:善通寺市の内製
善通寺市は、衛星画像と生成AIを使い、土地と家屋の変化を自動で抽出する仕組みを職員が自ら作りました(デジタル庁ニュース、2026年1月15日)。
固定資産税の課税では、建物が増えたり取り壊されたりした変化を見つける現地確認に手間がかかります。担当の職員が減るなかで、適正な課税を続けるための工夫です。
この例が示しているのは、予算の少なさが、そのまま導入の壁にはならないということです。
AIと対話しながらプログラムを作る方法が使えるようになり、高額な既製品を買う以外の選択肢が現実的になりました。
記録の作成:姫路市の実証実験
姫路市のこども家庭総合支援室は、2024年1月から2月の37日間、児童相談の電話の内容をAIの音声認識で文字にし、記録の作成に使う実証実験を行いました。
記録の作成にかかる残業時間は、月16時間から5.5時間へ、約66%減ったと報告されています。
ここで大事なのは、実証実験であって、恒常的な導入の発表ではないという点です。
自治体の事例を読むときは、「実証」「試行」「本格導入」のどれなのかを確かめると、数字の受け取り方を誤りません。
効果を数字で示す:泉大津市
泉大津市は、生成AIの活用で年間約3,800万円相当の業務効率化を見込むと公表しました。
議会や住民に予算を説明するには、削減できる時間や費用を数字で示す必要があります。こうした数字が公表されるのは、その説明のためです。
自治体で使われている主な生成AIサービス
上位は、自治体向けに作られた専用のサービスです。
令和7年度調査で導入が多かったサービスは、QommonsAI、LoGoAIアシスタント、自治体AI zevo、exaBase生成AI for自治体の順でした。
自治体の多くは、LGWAN(総合行政ネットワーク。自治体どうしをつなぐ行政専用のネットワーク)の中で仕事をしています。
この環境で使えるように作られた専用サービスが選ばれやすい、という事情があります。
サービスを自治体の業務に合わせる工夫も進んでいます。
多いのは、自治体が持つ文書を参照させて回答させるRAG(検索拡張生成)という方法です。
令和7年度調査では、生成AIをカスタマイズしている例が390件あり、そのうち329件がRAGでした。
文書を差し替えるだけで内容を新しくでき、回答の根拠になった文書を示せるので、制度の改正が多い行政文書と相性がよい方法です。
→ RAGとは|5段階でわかる用語解説
ただし、RAGを入れれば誤りがなくなるわけではありません。
参照する文書が古かったり、部署ごとに書いてあることが食い違っていたりすれば、その内容がそのまま回答に出ます。文書の整理がRAGの前提になります。
国の制度と、使える資料
法律、手順書、政府の基盤の3つがそろってきました。
AI推進法:自治体の責務が書かれた
AI推進法(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律)は、2025年6月4日に公布され、同年9月1日に全面施行されました。
この法律は、地方公共団体の責務として、AIに関する施策を策定し、実施することを定めています(日本総研の野村敦子氏の解説)。
AIの導入は、各自治体の現場の判断にとどまらず、法律に位置づけられた地域の政策の一部になりました。
→ AI規制の現在地【2026年10月】日本のAI法とEU AI法、米国、中国、韓国の動き
総務省のガイドブック第4版
総務省は2025年12月に「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック」の第4版を公表しました。
生成AIの使い方、活用事例、注意点が大きく増え、生成AIの利用ガイドラインのひな形も付いています。
ゼロから規程を書く必要はなく、ひな形を自分の自治体に合わせて直す進め方ができます。
政府の生成AI基盤「源内」
デジタル庁が作った政府職員向けの生成AI基盤が「源内(げんない)」です。
2026年5月から2027年3月まで、全府省庁の約18万人を対象にした大規模な実証が行われています。
2026年4月24日には、画面部分のソースコードなど源内の一部が、商用利用を認めるライセンスで公開されました。
自治体が自前の環境を整えるときの参考にもなります。
デジタル庁は、実証の結果をふまえて、2027年度に源内の本格的な利用を始める予定としています。
お金の面の選択肢
| 手段 | 中身 |
|---|---|
| 交付金 | 新しい地方経済・生活環境創生交付金(デジタル実装型)は、AIを含むDXの事業に使える |
| 共同調達 | 近隣の自治体とまとめて調達すれば、1団体あたりの費用を下げられる |
| 先行自治体のサービス | 都城市のように、他の自治体が作った仕組みを使う |
| 内製 | 善通寺市のように、職員が作る |
予算のなさは、以前ほど決定的な壁ではなくなりました。何に使うかを決められないことのほうが、実際の壁になっています。
残っている4つの課題
1. 生成物の正確性
生成AIは、事実と違う内容をもっともらしく書くことがあります(ハルシネーション)。行政の文書では、そのまま使えません。
現実的な対処は、AIの出力を下書きとして扱い、確かめる工程を業務の流れに入れることです。
数字、固有名詞、引用元、断定している箇所の4つに絞って確かめると、確認の負担が現実的な範囲に収まります。
→ ハルシネーションとは|5段階でわかる用語解説
2. 人材の不足
小さな自治体では、担当者を置くこと自体が難しい状況です。
県が主導する共同利用の基盤に乗る、先行自治体の事例とひな形をそのまま使う、といった方法で、検討の手間を減らせます。
3. 機密情報と個人情報
住民の情報を扱う自治体にとって、入力してよい情報の範囲を決めることは導入の前提です。
入れてよいものを具体的に書き出し、迷ったら入れないという原則を添えるのが基本です。
契約するサービスが入力を学習に使うかどうかも、プランごとに確かめます。
→ 生成AIに入力してよい情報とだめな情報|設定だけでは防げないこと【2026年9月】
→ オプトアウトとは|ChatGPTなどAIに学習させない設定と、オフでも残ること
4. 費用対効果の説明
利用料、システムの整備、研修など、毎年かかる費用に見合う効果を議会と住民に説明できなければ、予算は通りません。
「導入効果が不明」が課題の3位に入っているのは、この説明の難しさの表れです。
効果を測る準備を、導入の前にしておくことが、あとの説明を左右します。
小さな自治体が始める5つの手順
| 順 | やること | 押さえどころ |
|---|---|---|
| 1 | 対象の業務を選ぶ | 繰り返しが多い、判断の幅が小さい、時間で測れる。この3つを満たす業務から |
| 2 | 導入の前に2週間測る | 対象業務にかかっている時間を記録しておく。導入後だけ測っても比べられない |
| 3 | ひな形でルールを作る | 総務省のガイドラインのひな形を自分の自治体に合わせて直す |
| 4 | 具体例を配って広げる | 「自由に使ってよい」だけでは使われない。自分の庁の業務に即したプロンプトの例を配る |
| 5 | 数字を公表して横に広げる | 削減できた時間を公表すれば、次の予算の説明と、他の部署・他の自治体への展開の材料になる |
岐阜県下呂市は、AIを全庁に広げる取り組みを「人材と文化」「推進体制」「評価と横展開」の3つの柱で整理しています(デジタル庁ニュース、2026年1月15日)。
道具を入れることより、使い続ける仕組みを作ることのほうに重心があります。
住民と事業者は、どう関わればよいか
自治体のAI活用は、職員だけの話ではありません。
住民にとっては、自治体のチャットボットやAIで作られたお知らせに触れる機会が増えます。
AIで作った文書でも、最終的に確かめて出しているのは職員です。内容に疑問があれば、ふだんどおり担当の窓口に問い合わせてください。
多くの自治体は生成AIの利用ガイドラインを公表しているので、何を入力しない決まりになっているかを確かめることもできます。
自治体と取引する事業者にとっては、提出する書類や問い合わせへの回答が、自治体の側でAIに読まれる場面が出てきます。
一方で、自治体の多くはLGWANの中で使える専用サービスを選んでいるため、事業者が提案するときは、行政専用のネットワークの中で動くかどうかが最初の確認事項になります。
総務省のガイドブックは公開されているので、自治体が何を気にしているかを事前に読んでおくと、提案の的を外しにくくなります。
自分の住む自治体の、生成AIの使い方を探してみた
私は元システムエンジニアで、いまはAI分野の記事を書く仕事をしています。
2026年10月15日、自分の住む県と市の公式サイトでそれぞれ「生成AI」と検索しました。県では活用についての指針がありましたが、市のサイトでは見つけられませんでした。
県のDX推進課のページに「生成AI業務利用ガイドライン」(2025年1月作成)があり、機密性の高い情報や個人情報を入力しないこと、出力は職員が正確性を確認し、原則そのまま使用しないことなどが書かれていました。
どのサービスを使っているかまでは書かれていませんでした。
探しにくかったのは、公式サイトのトップページからは行き着けず、サイト内検索でしか出てこなかったことです。
住民の側から確かめられるのは、ガイドラインがあるかどうかまでだと分かりました。
よくある質問(FAQ)
Q. 自治体の生成AIの導入率はどのくらいですか。
A. 総務省の令和7年度調査(2025年10月31日時点)では、都道府県100%、指定都市100%、その他の市区町村45.6%です。生成AIを除いたAIの導入では、都道府県98%、指定都市100%、その他の市区町村62%でした。
Q. 小さな町村でも導入できますか。
A. できます。課題は人材と予算です。県が主導する共同利用の基盤、近隣自治体との共同調達、先行自治体が提供しているサービス、総務省のガイドラインのひな形を使うと、検討の手間と費用を抑えられます。
Q. 自治体では生成AIを何に使っていますか。
A. 多いのは、あいさつ文案の作成(1,292件)、議事録の要約(1,131件)、議会の想定問答の文案の作成(1,085件)、メール文案の作成(1,052件)、企画書案の作成(997件)です。判断を伴わず、職員が確かめられる文章の作業が中心です。
Q. AIが間違った回答をしたら、誰が責任を負いますか。
A. AIの出力をそのまま公式の回答として使う運用は取られていません。生成物は下書きとして扱い、職員が確かめてから発信するのが前提です。確かめる担当と手順を、今ある承認の流れに組み込んでおく必要があります。
Q. 職員の仕事が奪われませんか。
A. いまの導入は、職員数が減るなかで行政サービスを保つための効率化が中心です。議事録の作成や書類の読み取りをAIが担い、職員は住民への対応や判断に時間を充てる形が想定されています。
Q. 自治体の事例の数字は、そのまま信じてよいですか。
A. 実証実験なのか本格導入なのか、実績なのか見込みなのかを確かめてください。たとえば姫路市の約66%は37日間の実証実験の結果で、泉大津市の約3,800万円は見込みです。どちらも正しい数字ですが、意味が違います。
Q. 住民として、自分の自治体のAI活用をどう確かめられますか。
A. 多くの自治体が、生成AIの利用ガイドラインを公式サイトで公表しています。サイト内で「生成AI」「ガイドライン」と検索するのが早道です。総務省の調査結果からも、全国の状況が分かります。
まとめ
自治体の生成AIの導入は、都道府県と指定都市で100%に達し、その他の市区町村でも45.6%まで広がりました。
使われているのは、あいさつ文や議事録のような、職員が確かめられる文章の作業が中心です。
差が残っているのは、人と予算が足りない小さな自治体です。
ただ、法律、ガイドブックとひな形、先行自治体のサービス、内製という選択肢がそろい、予算のなさは以前ほど決定的な壁ではなくなりました。
残っているのは、どの業務から始めるかを決め、導入の前に測っておくことです。
効果を数字で示せれば、議会への説明にも、隣の自治体への展開にもつながります。
次に読む
→ RAGとは|5段階でわかる用語解説
自治体が独自の文書を参照させるときに使う仕組みです。
→ 生成AIに入力してよい情報とだめな情報|設定だけでは防げないこと【2026年9月】
住民の情報を扱う職場で、最初に決めておきたい線引きです。
→ AI規制の現在地【2026年10月】日本のAI法とEU AI法、米国、中国、韓国の動き
自治体の責務を定めたAI推進法の位置づけです。
→ 主要LLMの最新動向2026|海外勢と国産モデル、政府の取り組み
政府の生成AI基盤「源内」で国産のLLMがどう評価されているかを扱っています。
用語の全体像はこちらで確認できます。
→ 今さら聞けないAI用語30選｜初心者でもニュースが読めるようになる意味と読み方
この記事を書いた人:kkazuki｜AI/DX分野ブログ運営者 → 運営者情報
※導入状況と制度の内容は2026年10月17日時点で確認できた最新のものです。自治体の事例は、各自治体と関係機関の公表の範囲で書いています。
参考
本記事は以下の資料を参考にしました。2026年10月17日に確認しました。
- 総務省「令和7年度『地方自治体におけるAI・RPAの実証実験・導入状況等調査』の調査結果の公表」(2026年4月24日。調査時点 2025年10月31日)
- 総務省「自治体における生成AI導入状況(令和7年6月30日版)」(前の公表資料)
- 総務省「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック＜導入手順編＞(第4版)」(2025年12月)
- デジタル庁「ガバメントAI「源内」の大規模実証」(2026年3月6日)
- デジタル庁「源内の一部をOSSとして公開」(2026年4月24日)
- 日本総合研究所「データから見る地方自治体のAI活用の現在地点と浮かび上がる課題」(2026年1月29日)
- デジタル庁ニュース「自治体業務をAIで改善。実践と実装拡大のコツを先進事例から学ぶ」(2026年1月15日。善通寺市・下呂市)
- 横須賀市「自治体初!横須賀市役所でChatGPTの全庁的な活用実証を開始」(2023年4月18日)
