COLUMN

自治体のAI活用事例｜
庁内の活用から電話の振り分けへ進める段階的DX

議事録の文字起こし、AI-OCRでの読み取り、ホームページのチャットボット、生成AIによる文書の案づくり。自治体のAI活用は、ここ数年で使い方の幅が大きく広がりました。ただ、事例の数値には調査の時点や母数の違いがあり、そのまま並べると実態とずれて見えることがあります。

本記事では、総務省の令和7年度調査と、国・自治体の公表資料で数値を確かめられる事例を、機能別にご紹介します。そのうえで、国の資料にあるリスクの考え方を参考に「どこから始めるか」を段階で整理し、住民と接するAI活用の最初の一歩に電話の振り分けが向く理由をご説明します。

1. 結論：自治体のAI活用事例は「庁内で職員が確かめる使い方」と「住民と接する使い方」の段階で整理でき、住民と接する最初の一歩には電話の振り分けが向く

自治体のAI活用は、議事録の作成や文書の案づくりのように、職員が結果を確かめてから使う庁内の使い方が中心です。住民と接する使い方へ進むときは、用件を聞き取って担当課へつなぐ「電話の振り分け」から始めると、住民への答えの中身をAIに作らせずに始められます。本記事で紹介する事例と数値は、総務省の調査・ガイドブックと、自治体の公表資料で確認できるものに限っています。

数値を1つだけ挙げます。生成AIを導入済みの団体は、都道府県・指定都市で100%、指定都市を除く市区町村（その他の市区町村）で45.6%です（総務省「自治体における生成AI導入状況（令和7年度）」、2025年（令和7年）10月31日時点）。

本記事で扱う使い方を段階ごとに並べると、次のようになります。

段階の分け方は、デジタル庁の生成AI向けのリスク軸を参考に当社が整理したもので、国の資料が定めた区分ではありません。考え方は4章で詳しくご説明します。

2. 自治体のAI活用の現状｜令和7年度調査で見る生成AIの導入率とAIで使われている機能

自治体のAI活用の現状は、総務省がまとめている次の2つの資料で確かめられます。

• 総務省「自治体におけるAI・RPA活用促進（令和7年度）」（2026年（令和8年）4月24日版）
• 総務省「自治体における生成AI導入状況（令和7年度）」（2026年（令和8年）4月24日版）

以下、前者を「AI・RPA資料」、後者を「生成AI資料」と略します。どちらも2025年（令和7年）10月31日時点の状況を1,788の都道府県・市区町村に尋ねた調査で、1,788団体すべてが回答しています。

2-1. 生成AIの導入率は3年で大きく伸びた

最初に、「AI」と「生成AI」が別の調査であることを押さえておきます。AI・RPA資料は「本調査におけるAIは生成AIを含まない」と明記しており、生成AIは生成AI資料で別に集計されています。AI（生成AIを含まない）の導入率は、自治体DXの事例｜電話対応のデジタル化から始める理由でご紹介しています。

生成AIを導入済みの団体の割合は、3年で次のように変わりました（生成AI資料 p.3）。

※各年度の調査時点は、令和5年度が2023年（令和5年）12月31日、令和6年度が2024年（令和6年）12月31日、令和7年度が2025年（令和7年）10月31日です。
※その他の市区町村の令和7年度は、p.4では45.6%（785団体）と小数点まで示されています。

その他の市区町村では、導入済みに実証中・導入予定・導入検討中を加えると「約88%が生成AIの導入に向けて取り組んでいる」とされています（同 p.3）。前年度の値のまま紹介している記事もあるため、数値を使うときは調査時点を必ず確かめてください。

一方で、その他の市区町村のうち175団体（10.2%）は、「導入予定もなく、検討もしていない」と回答しています（同 p.4）。都道府県・指定都市がそろって導入済みとなったのに対し、市区町村では規模によって進み方に差があることが分かります。

2-2. 使われている機能は「音声認識」が最多

AI（生成AIを含まない）を機能別に見ると、導入件数は次のとおりです（AI・RPA資料 p.8）。

※導入済・実証中の団体の複数回答です。令和7年度は、導入済・実証中と答えた1,161団体のうち、回答のあった1,138団体の集計です。表は令和7年度の件数が多い順に並べ、「その他」は除いています。

読み取れることは2点です。

• 音声認識は3年続けて増え、最も多くなっています。この件数には、議事録の文字起こしなど電話以外の用途も含まれます。2番目は、資料がAI-OCR等が該当するとしている文字認識です。
• 住民向けの案内に使うチャットボットは、3年でほぼ横ばいです（369件→374件→351件）。

2-3. 生成AIの使い方の上位は文書の案づくり

生成AI資料 p.5は、生成AIの活用事例を回答の多い順に並べています。上位3つと令和7年度の件数は次のとおりです。

• 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

※導入済・実証中・導入予定の団体の複数回答です（令和7年度は1,323団体のうち、回答のあった1,244団体）。

住民に関わる使い方では、「住民等からの質問に対する回答案の作成」が848件ありました。あくまで「回答案」なので、職員が内容を確かめてから住民に答える使い方です。

3. 【機能別】自治体のAI活用事例｜総務省資料と自治体の公表資料で数値を確認できる取組

ここからは、事例を機能別にご紹介します。取り上げるのは、国・自治体の公表資料で数値を確認できるものだけです。事業者のサイトにだけ載っている数値は使っていません。各事例には、出典と取組の段階（本格導入／試行・実証／調査への回答）を添えます。

AI・RPA資料と生成AI資料の事例は、令和7年度調査（2025年10月31日時点）に寄せられたもので、資料に団体名が書かれていません。そのため本記事では「人口3.9万人の団体」のように人口規模で表記します。また、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（令和7年）12月。以下「ガイドブック」）の事例は、冊子に印刷されたページ番号で示します。

3-1. 音声認識｜議事録の文字起こし

青森県（ガイドブック p.67）

青森県は、会議の文字起こしに多くの労力や時間を割いていることを課題とし、2019年にAIリアルタイム議事録を試行導入しました。ガイドブックは、その後の経過を次のように記しています。

「試行導入の時点では、25件の会議を対象として、作業時間がどの程度削減されているか効果検証を行いました。結果として定量的な効果として、4割の削減があったこと、精度の高さについても職員から高評価であったことも踏まえて本格運用の開始にいたりました。」

試行で効果と精度を測ってから、本格運用に進んだ例です。

人口3.9万人の団体（AI・RPA資料 p.16）

総務省の調査に寄せられた例です。音声文字起こしシステムによる議事録作成で、議事録作成業務を年間5,770時間削減（57.7%減）しています。

3-2. 文字認識｜AI-OCRでの読み取り

総務省の調査に寄せられた、人口3.9万人の団体の例です（AI・RPA資料 p.16）。AI-OCRによる税収納業務の消込作業で、年間1,200時間を削減（60%減）しています。なお、3-1の例と人口規模は同じですが、同じ団体かどうかは資料に書かれていません。

3-3. チャットボット｜ホームページでの問い合わせ対応

総務省の調査に寄せられた、人口20.0万人の団体の例です（AI・RPA資料 p.16）。ホームページ上のAIチャットボットで住民からの問い合わせ年間55,306件に対応し、窓口業務時間を1,930時間削減（30%減）しています。

3-1・3-2と違い、チャットボットは住民の問いにAIが直接答える使い方です。

3-4. マッチング｜保育所の入所選考

さいたま市（ガイドブック p.81・本格導入）

さいたま市は、認可保育所の入所選考にかかる時間が膨大であることを課題とし、庁内での検討を経て、2019年度にAIの本格導入を決めました。効果は次のように書かれています。

「延べ約1,500時間かけていた数千人規模の入所希望児童の選考が、AI導入により数十分程度（一次利用調整：約30分／二次利用調整：約3分）で完了することになり、業務効率化が実現している。」

総務省の調査に寄せられた例でも、人口30.3万人の団体が、保育所入所調整業務で年間680時間を削減（80%減）しています（AI・RPA資料 p.16）。

3-5. 生成AI｜文書の案づくりと議会答弁の準備

横須賀市（2023年（令和5年）6月5日 報道資料）

横須賀市は、2023年4月20日からChatGPTの全庁的な活用実証を約1か月行い、その結果を踏まえて本格実装しました。報道資料「ChatGPTの全庁的な活用実証の結果報告と今後の展開」には、ポジティブな点として次の記載があります。

• 「約半数の職員が実際に活用した」
• 「最終アンケート回答者のうち約8割の職員が『仕事の効率が上がる』『利用を継続したい』と回答」

「約8割」は、職員全体ではなく、最終アンケートの回答者に占める割合です。利用者ヒアリングで業務短縮効果が認められたとも書かれていますが、削減できた時間数は報道資料にはありません。

人口5.1万人・5.8万人の団体（生成AI資料 p.6）

総務省の調査に寄せられた例です。人口5.1万人の団体は、あいさつ文案・メール文案などの文章作成で「1か月あたり190時間かかっていた業務が、1か月あたり51時間に削減（73%削減）」としています。人口5.8万人の団体は、過去答弁を反映させた生成AIにより「150問を超える質問のうち最大96%について、答弁案の作成や補足資料の準備に生成AIを活用している」と回答しています。

3-6. 課題も公表資料で確認できる

事例は良い面だけでなく、同じ資料に書かれた課題もあわせて読むことが大切です。横須賀市の報道資料は、最終アンケートの結果から、ネガティブな点として次の2つを挙げています。

• 「ChatGPTの利用用途に向かない『検索用途』での利用が約3割見られた」
• 「常に適切な答えがくるわけではない（6%程度の職員が、概ね不適切な回答が返ってくると回答）」

市は、質問や指示の仕方、利用方法に課題があることが分かったとし、本格実装をしながら解決を図るとしています。青森県も、最初から全庁に広げたのではなく、試行で効果と精度を確かめてから本格運用に進みました。どちらも、試して確かめる段階を置いた進め方の例です。

この章で紹介した事例を、表にまとめます。

※総務省の調査に寄せられた例は、資料に団体名の記載がありません。
※取組の段階の欄の「調査への回答」は、個別の取組が本格導入か実証かが資料に書かれていないことを示します。

4. 自治体のAI活用を段階的に進める考え方｜国の資料を参考にした「始める順番」

ここでは、「どこから始めるか」を、国の資料にあるリスクの考え方を参考に整理します。なお、国が自治体に対してAI活用の順番を指示しているわけではありません。以下は、国の資料を手がかりに当社が整理したものです。

4-1. デジタル庁のガイドラインは、各府省庁の生成AIを「リスクが低い内部管理系から」

デジタル庁の「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」（DS-920、2026年（令和8年）6月12日改定）は、政府における生成AIの利活用方針として、次のように書いています。

「各府省庁は、内部管理系の業務等リスクが低いと考えられる生成AIの利活用について、スピード感を持って実装を進める」

同じ箇所では、相対的に高リスクである可能性がある利活用についても、適切なリスク対応を行ったうえで後押しするとしています。

このガイドラインが対象とするのは、各府省庁の政府情報システムです。地方公共団体については、「必要に応じ、参考とされることを期待する」という位置づけにとどまります。

ガイドラインは、生成AIのリスクを判断する3つの軸を「リスク軸とその考え方」（表4）として示しています。要点を書き起こすと次のとおりです。

※リスク軸の名称は原文どおりです。考え方とリスクが低い側は、当社が要約しました。

利用範囲の軸について、ガイドラインは次のように説明しています。

「特に不特定外部者（一般国民等）が利活用するサービスは、政府職員による府省庁内での利活用に比べリスクが高いと考えられる」

4-2. 総務省のガイドブックは「試してから本格導入」

総務省のガイドブックは、自治体のAI導入手順を「事前検討」「計画立案」「調達・事業者選定」「AIの導入」「運用」の5段階で整理しています（p.31）。

このうち「AIの導入」については、机上検証から試行導入を経て本格導入に進む流れを示しています（p.65）。机上での検討についても、「学習用プログラムが確立されていない場合」は、導入するAIの規模に応じて2段階に分けることも考えられる、としています。

• 1段階目：試験的な導入の検討（観点：導入可否や業務効率化、コスト削減の可能性等の洗い出し）
• 2段階目：本格導入に向けた検討（観点：要求された処理時間等や精度に関する目標が達成されているか）

3章でご紹介した青森県（試行→本格運用）と横須賀市（約1か月の実証→本格実装）は、どちらも試してから本格導入へ進んだ例です。青森県の取組は、ガイドブックでも試行導入の事例として紹介されています。

4-3. 段階に分けると、住民と接する最初の一歩は「人に戻せる使い方」

デジタル庁のリスク軸は生成AI向けのものですが、「誰が使うか（利用範囲）」と「出力結果を職員が確かめるか」の考え方は、AI全般にも当てはめられます。この考え方を広げて、自治体のAI活用を4つの段階に整理しました。

段階の分け方は、デジタル庁の生成AI向けのリスク軸を参考に当社が整理したもので、国の資料が定めた区分ではありません。

第3段階に電話の振り分けを置く理由は、次の5章でご説明します。

なお、生成AI資料 p.7では、生成AIで減った業務時間の使い道として「住民対応時間の確保など住民サービスの向上」を挙げた回答が622件ありました（令和7年度、複数回答）。最も多かったのは「業務プロセス改善、IT導入など内部事務の改善検討・実施」の637件です。

5. 住民と接するAI活用の最初の一歩｜電話の振り分けが向く理由と段階的な進め方

ここでは、ホームページ、庁舎内と段階を踏み、次に電話の自動化を掲げている岩手県一関市の例をご紹介します。

ただし、一関市が目指しているのはAIが答える自動応答で、電話の振り分けとは別の使い方です。ここでは、段階を踏む進め方の例として取り上げます。電話対応にAIや自動応答を取り入れた自治体の例は、2章でもご紹介した「自治体DXの事例｜電話対応のデジタル化から始める理由」で、総務省「自治体DX推進参考事例集」の「電話DX」6事例として取り上げています。

5-1. 一関市｜チャットボット、庁舎内の音声案内を経て、電話の自動化へ

一関市の取組は、ガイドブックに本格導入の事例として載っています（p.100）。導入の背景は、次のとおりです。

「職員が電話対応に多くの時間を割かれている課題を踏まえ、市HPに生成AIを活用したチャットボットを搭載した。さらなる方策として、電話応答に生成AIを活用することを計画した。電話対応に生成AIを活用することの実用性を検証するために、庁舎内にAI案内窓口を導入した。」

AI案内窓口は、有人の総合案内の横に置かれた、生成AIを活用した音声案内の窓口です。来庁者が問い合わせ内容をマイクに向かって話すと、音声に加えて庁舎案内図なども表示して案内します。スケジュールは次のとおりです。

• 2024年6月：事業者と契約を締結し、サービスの開発を開始
• 2024年9月：有人窓口での会話記録を基に、窓口での問い合わせ内容や傾向を分析
• 2025年1月：職員によるAI案内窓口の運用テストを開始
• 2025年3月：来庁者向けにAI案内窓口の運用を開始

今後の展開については、「生成AIを活用した電話対応の自動化を進め、職員の電話対応業務の削減に向けて取り組む」としています。

資料には、実証の過程で分かった課題も書かれています。生成AIを活用した音声対応では「相槌や間合いの判断が難しく」、人と生成AIがスムーズに会話できるよう画面表示を調整しました。また、先行自治体から「機械に対して自ら話しかけるのが恥ずかしいという意見がある」と聞いたことを踏まえ、個別のブースを設け、窓口端末から声をかける仕様にしています。効果の数値は、資料には書かれていません。

5-2. 電話の振り分けが最初の一歩に向く2つの理由

住民と接する使い方へ段階的に進むとき、最初の一歩として電話の振り分けが向く理由は2つあります。

1. 1件数で効果を測れる電話には、受電件数・転送件数という単位がすでにあります。導入前に数えておけば、導入後も同じ単位で比べられます。
2. 2住民への答えの中身をAIに作らせずに始められる振り分けは、AIが用件を聞き取って担当課につなぐ使い方です。住民への答えは、つないだ先の担当者が出します。4章の表でいえば、住民と接しながら答えの中身を人に戻せる第3段階にあたります。

代表電話の受電のうち職員への転送がどのくらいを占めるかの例と、振り分けルールの作り方は、自治体の電話取次ぎ業務を自動化する方法と導入8ステップ｜振り分けルールの作り方でご紹介しています。導入の流れは自治体の電話対応DXとは？代表電話の課題とAI・有人連携による解決策で、AIの仕組みと人との連携は自治体のAI電話対応とは？仕組みと有人連携のポイントを解説で解説しています。

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6. 代表電話の振り分けから始める当社のAI電話

本記事で紹介した自治体の事例は、当社の導入事例ではありません。

そのうえで、当社が自治体向けにご提案しているAI電話の内容をご紹介します。現在は提案を進めている段階のため、以下は想定している運用です。

• 担当課への振り分け：住民が用件を話すだけで、AIが聞き取って担当課へ振り分けます。現時点の提供は振り分けが中心です。将来的には、よくある質問にAIがその場で回答する運用も可能です。
• 人につなぐ流れ：AIが一度で振り分け先を特定できないときは聞き直し、それでも難しい場合は当社のコールセンター、または総務課など担当部署へ転送します。
• 代表番号：既存の代表番号のまま、電話転送の設定で導入する想定です。
• 導入の流れ：ヒアリング・お見積り → 設定・試験運用 → 本稼働。概ね1か月以内の本稼働を想定しています。
• 費用の目安：初期費用は12万円（税抜）程度がひとつの目安です。AI自動回答の項目数によって変動します。
• 運用開始後：AIが聞き取れなかった言葉を分析し、自動で振り分けできる範囲を段階的に広げます。
• 定例会：月1回の定例会で、対応履歴をご報告します。
• 契約：最低利用期間は3か月です。解約は3か月前までにメールでご連絡いただきます。
• オプション：夜間休日対応・多言語対応はオプションでご用意しています。
• 個人情報の取り扱い：プライバシーマークを取得しています（登録番号10825293）。

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7. 自治体のAI活用事例に関するよくある質問

電話の自動応答の費用相場は自治体の電話自動応答とは？5つの種類と費用相場・失敗しない選び方で、財源・交付金や事例の自治体への問い合わせ方は2章でご紹介した記事で取り上げています。

8. まとめ：自治体のAI活用事例は段階で読み、住民と接する最初の一歩は電話の振り分けから

• 自治体の生成AIの導入率は、都道府県・指定都市で100%、その他の市区町村で45.6%です（2025年（令和7年）10月31日時点）。使い方の中心は、議事録や文書の案づくりなど、職員が確かめて使う庁内の活用です。
• デジタル庁のガイドラインは、各府省庁に対し、リスクが低いと考えられる生成AIの利活用をスピード感を持って実装する考え方を示しています。総務省のガイドブックには、試行導入を経て本格導入に進む流れと、その実例が載っています。
• 住民と接するAI活用に進むときは、AIが用件を聞き取って担当課へつなぐ電話の振り分けから始めると、答えの中身はつないだ先の人が出す形のまま、件数で効果を測れます。

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参考情報

• 総務省「自治体におけるAI・RPA活用促進（令和7年度）」（2026年（令和8年）4月24日版）
• 総務省「自治体における生成AI導入状況（令和7年度）」（2026年（令和8年）4月24日版）
• 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（令和7年）12月）
• デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」DS-920（2026年（令和8年）6月12日）
• 横須賀市「ChatGPTの全庁的な活用実証の結果報告と今後の展開」（2023年（令和5年）6月5日）