自治体の生成AI活用ガイド｜予算ゼロ・担当1人で始める進め方

「うちの課でも生成AIを使えないか」と言われたものの、専任の担当者はいない。予算もついていない。情報政策部門に相談したいが、そもそも専任の部署がない——人口数万人規模の市町村で生成AIを任された職員の方から聞くのは、たいていこの形です。

先に結論を言うと、予算ゼロでも始められます。総務省の全国調査で、生成AIの導入コストを「0円」と答えた団体は705件で最多、年間のランニングコストも「0円」が468件で最多でした。大規模団体の全庁DXとは別に、小さな団体が既存の予算の中で始めて実績を積み、翌年度の予算要求につなげる道筋が実在します。この記事はその道筋を、総務省の全国調査の数字と自治体特有の前提（予算・前例・決裁）に沿って整理します。

都道府県は100%、市区町村は45.6%｜遅れているのではなく順番が後なだけ

まず現在地です。総務省が令和8年4月24日に公表した「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」（令和7年10月31日時点／全1,788団体が回答、回答率100%）によると、生成AIを導入済みの団体は次のとおりです。

• 都道府県：100%（47団体すべて）
• 指定都市：100%（20団体すべて）
• その他の市区町村：45.6%（785団体）

その他の市区町村は、実証中（295団体）・導入予定（176団体）・導入検討中（256団体）まで含めると約88%が生成AIの導入に向けて動いています。「予定も検討もしていない」は175団体（10.2%）まで減りました。

注目すべきは3年間の推移です。同じ調査シリーズで比べると、導入済みの割合はこう動いています。

区分	令和5年度	令和6年度	令和7年度
都道府県	51%（24団体）	87%（41団体）	100%（47団体）
指定都市	40%（8団体）	90%（18団体）	100%（20団体）
その他の市区町村	9%（162団体）	30%（514団体）	46%（785団体）

ここから読み取れることは2つあります。

1つめ。これは「遅れ」ではなく「順番」です。都道府県47団体と指定都市20団体は全団体が導入済みで、この層の議論はもう終わりました。今の論点はその他の市区町村1,721団体で、まだ936団体が導入に至っていません。ただし9%→30%→46%と2年で5倍のペースです。予算も人員も桁が違う団体が先に済ませただけで、後発であること自体は不利になりません。

2つめ。後発だからこそ前例が使えます。自治体の意思決定では「他の団体はどうしているか」が判断材料になります。市区町村だけで785団体が導入済みとなった今、「先進事例が少ない」は導入を止める理由になりません。むしろ、規模も体制も近い近隣団体がすでに始めているという事実が、庁内で最も効く説明材料です。都道府県が手探りで進めた頃と違い、後から始める団体は完成した型を選べます。

※全国の導入状況の内訳や総務省資料の中身は自治体の生成AIガイドライン｜総務省の要点と全国の導入状況で扱っています。

民間企業とはここが違う｜自治体で生成AIを進める3つの前提

民間向けの導入ノウハウが自治体でそのまま使えない理由は、突き詰めると次の3点です。ここを外すと、どれだけ良い提案でも庁内で止まります。

前提1：稟議ではなく「予算要求→議会→執行」という時間軸で動く

民間企業なら、決裁者が「やろう」と言えばその月から動けます。自治体はそうはいきません。地方自治法第211条により、予算は毎会計年度、年度開始前に議会の議決を経る必要があります。予算案の議会への提出期限も、都道府県・指定都市は年度開始の30日前まで、その他の市町村は20日前までと定められています。

実務では、多くの団体でおおむね次のサイクルで回っています（時期は団体ごとに前後します）。

• 秋（9〜10月ごろ）：予算編成方針が示され、各課が予算要求資料を出す
• 冬（10〜12月ごろ）：財政部門の査定、復活要求
• 年明け（12〜1月ごろ）：首長が予算案を決定
• 2〜3月：議会に提出・議決
• 4月1日〜：執行開始

つまり、来年度に本格的に取り組みたいなら、逆算すると動き出すのは今年の夏から秋です。「4月になったら考えよう」では1年遅れます。

裏を返せば、来年度予算がつくまでの半年は空白ではなく準備期間です。小規模団体ほど新規事業の査定は厳しく、「他団体でやっているから」だけでは通りません。既存の予算内、あるいは費用0円の範囲でできる小さな試行（後述）を先に回しておけば、要求時に自庁の実測値を添えられます。これが査定を通す一番の武器です。

前提2：前例主義は敵ではなく、使える武器

「前例がない」は後ろ向きな体質というより、公費を扱う組織が説明責任を果たすための仕組みです。だから突破しようとするより前例を持ってくるほうが早い。

総務省の調査資料には具体的な効果も載っています。人口5.1万人規模の団体では、あいさつ文案・メール文案などの文章作成業務が1か月190時間から51時間へ73%削減。人口18.6万人規模の団体では広報誌の企画・情報収集などで年間換算288時間程度（47%減）の削減見込みが報告されています。

大事なのは自団体と規模が近い事例を選ぶことです。政令市の事例を人口3万人の町に持ち込んでも「うちとは違う」で終わります。上に挙げた事例も人口5万〜19万規模なので、それより小さい団体は「人口比で割り戻すと自庁では年○○時間」という形に直してから出します。数字を小さくするほど、かえって「これならできそうだ」に変わります。

前提3：担当者は決裁者ではない。必要なのは「説明できる材料」

民間向けの記事は「経営者が決める」前提で書かれています。しかし自治体では、生成AIを担当することになった職員の方は、たいてい決裁者ではありません。課長、情報政策部門、財政部門、そして議会という順に説明を重ねていく立場です。小規模団体では情報政策の専任部署が置かれておらず総務課が兼ねていることも多く、相談相手そのものを自分で探すところから始まります。

担当者に必要なのは「生成AIはすごい」という話ではなく、相手ごとに知りたいことへ答えられる材料です。聞かれることは相手によって違います。

• 課長・部長：どの業務が、どれだけ楽になるのか。誰が担当するのか
• 情報政策部門：どのネットワークで使うのか。入力した情報はどこへ行くのか
• 財政部門：いくらかかって、何時間の削減に相当するのか
• 議会・住民：AIが作った文書の責任は誰が持つのか。間違いが出たらどうするのか

この記事の以降のパートは、この4つに答えるための材料として構成しています。

職員が今すぐ使える業務｜全国の自治体が実際に使っている用途

「生成AIで何ができるか」を抽象的に考えると手が止まります。すでに導入している自治体が実際に何に使っているかから入るほうが早い。同じ調査には、活用事例の回答件数が出ています（令和7年度、複数回答）。

活用している業務	回答件数
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
住民等からの質問に対する回答案の作成	848件
ローコードの作成（マクロ、VBA等）	799件
計画案の作成	731件
マニュアル案の作成	730件
翻訳	669件
仕様書の作成	636件
SNSへの投稿文案の作成	620件
データの分析・分類	560件

並べてみると、上位はすべて「文章の下書きをつくる」仕事です。判断や決定をAIに任せているのではなく、職員が最終的に手を入れる前段の「たたき台づくり」に集中しています。ここが自治体での現実的な使いどころです。具体的に見ていきます。

議事録・会議録の要約

1,131件で全体2位。効果が一番わかりやすい業務です。録音から文字起こしし要点をまとめる作業は1本あたり数時間かかりますが、下書きまでAIに任せれば職員の仕事は「読んで直す」だけになります。審議会・庁内会議・地域の会合など会議の本数が多い部署ほど効くため、最初の試行対象としても選びやすい業務です。

住民向け文書のたたき台づくり

広報のお知らせ文、制度変更の案内文、申請書の記入例、チラシの文案。「制度としては正しいが住民には伝わらない文章」を、やさしい日本語に書き直す作業にも向いています。原文を渡して「小学生にもわかる言葉で」「300字以内で」と条件を付ければ、複数案が数十秒で出ます。

翻訳（669件）も同じ流れで、外国籍住民向けの案内をAIに下訳させてから職員が確認する運用が広く使われています。公開する文書は必ず職員が確認するのが前提です。

問い合わせ対応の回答案

住民からの質問への回答案（848件）は、要領や過去の回答例をAIに読ませたうえで下書きさせる使い方です。新任職員が「この件はどう答えるのが正しいのか」を調べる時間が短くなります。

ただし、制度の根拠は必ず原典で確認すること。生成AIは条文や要綱をもっともらしく作文してしまうことがあります。「下書きはAI、根拠の確認は人」の線引きを最初に決めておくのが安全です。

議会対応・計画・統計資料の下書き

議会の想定問答（1,085件）は、1年で602件から1,085件へと最も伸びた用途です。答弁の骨子を複数案つくらせる、答弁案をわかりやすい表現に書き直させるといった使われ方をしています。総務省の資料には、過去の答弁をAIに参照させる仕組みを入れ、150問を超える質問のうち最大96%で答弁案の作成や補足資料の準備にAIを活用し、深夜残業が減ったという報告（人口5.8万人規模）も載っています。

各種計画案（731件）、仕様書（636件）も同じ構造で、過去の類似文書を渡して「同じ構成で今年度版のたたき台を」と頼む形が現実的です。統計資料は、数値そのものをAIに作らせず手元の集計結果を渡して説明文を書かせる使い方なら安全です。

Excelマクロなどの簡単なツールづくり

ローコードの作成（799件）は、実は伸びしろの大きい領域です。毎月手作業でやっているExcelの集計や転記を、AIに手順を説明してマクロを書かせる。総務省の資料では、生成AIでマクロコードを自動生成した結果、累計約4,250時間の業務削減が見込まれるという報告もあります（人口9.4万人規模）。プログラミング経験のない職員でもできるようになる部分です。

入力してよい情報・だめな情報の線引き

自治体で必ず最初に問われるのがここです。同じ調査でも「要機密情報流出の懸念」が439件、「情報の収集・活用等に関する個人情報保護等の制約」が282件挙がっています。

前提として、令和3年の法改正により令和5年4月から地方公共団体にも個人情報保護法の共通ルールが適用され、監督は個人情報保護委員会に一元化されました。以前のように「うちの条例では」で完結する話ではなくなっています。

他の団体がどこで線を引いているかも調査に出ています。生成AIに入力可能とした情報資産の機密性分類は「自治体機密性1に相当する情報」が654件と最多で、機密性2相当293件、機密性3C相当59件、機密性3B相当49件。多くの団体は公開可能な情報から内部限りの情報までに絞り、住民の個人情報そのものは入れない運用です。実務の線引きもシンプルに考えられます。

入れないほうがよい情報

• 住民の氏名・住所・生年月日・個人番号など、特定の個人がわかる情報
• 相談記録、税・福祉・保健に関する記録など、そのままでは個人が特定されうる情報
• 公表前の意思決定情報、入札・契約に関する非公開情報
• 職員や事業者の個人情報を含むメール・名簿

入れて差し支えないことが多い情報

• すでに公表されている計画・要綱・広報記事・議事録
• 個人が特定されない形に置き換えた文章（「Aさん」「○○地区の方」など）
• 自分で考えた文案、会議の論点メモ（個人情報を含まないもの）
• 手元で集計済みの統計値（個票ではなく集計後の数値）

実務でよく使われるのが「置き換えて入れる」方法です。住民からの相談メールへの返信案をつくりたいとき、氏名・住所・具体的な日付を伏せ字や仮名に置き換えてから相談すれば、文面の質は落ちません。慣れれば数十秒の作業です。

もう1つ、自治体特有の論点がネットワークです。総務省の資料でも、機密性3Bに相当する情報を生成AIの外部サービスで扱う場合は、原則として閉域網でガバメントクラウドやISMAP登録サービスを利用することとされています。どの端末・どのネットワークから使うかで選べるサービスが変わるため、使う環境は情報政策部門と最初に握っておく必要があります。

庁内ルールは、全国で853団体が策定済み・198団体が策定中。導入済みの団体に限れば81%（689団体）が策定を終えています。ゼロから考えず、先行団体の構成に自庁の事情を足すのが早道です。条文レベルの中身は自治体の生成AIガイドライン｜総務省の要点と全国の導入状況で扱っています。

導入の進め方｜担当1人・予算ゼロで始める5ステップ

全庁一斉導入から入ると、たいてい止まります。予算も承認も一度に大きくなるうえ、旗を振る専任チームが要るからです。担当が1人しかいない団体では、なおさら現実的ではありません。実際に進んでいる団体は、順番を分けています。次の5ステップは、追加予算ゼロ・担当1人でも回せる範囲に収めてあります。

ステップ1：業務を棚卸しし、対象を3つに絞る

まず自分の課で、①毎月必ず発生する ②文章を書く／整える作業 ③個人情報を含まない、の3条件に当てはまる業務を書き出します。議事録、あいさつ文、広報原稿、定例の報告書あたりが残るはずです。この中から時間のかかっているものを3つ選びます。

ステップ2：現状の作業時間を測っておく

ここを飛ばすと、あとで効果を説明できません。「議事録1本あたり3時間×月4本」程度のざっくりした数字で構いません。この記録が、半年後の予算要求書の中身になります。総務省調査で「導入効果が不明」が425件と4番目に多い課題に挙がっているのは、多くの場合ここを測っていないからです。

ステップ3：少人数・短期間で試す

1課3〜5名、1〜2か月。導入コストを「0円」と答えた団体が705件で最多だったとおり、この規模なら追加の予算をつけずに始められることが多く、大きな決裁も要りません。目的は「効果が出るか」より「自分の言葉で効果を語れる職員を何人つくれるか」。使ったことのある職員がいないまま全庁展開しても、誰も質問に答えられません。担当1人の団体なら、まず自分が使い切れる業務を1つ持つところからで構いません。

ステップ4：利用ルールを1枚にまとめる

試行と並行して、庁内の利用ルールを整えます。最初から分厚い規程は要りません。「入れてよい情報・だめな情報」「生成物は必ず職員が確認する」「使ってよい環境（端末・サービス）」の3点が1枚にまとまっていれば、全庁展開の入口としては十分です。前述のとおり導入済み団体の81%はすでにガイドラインを策定しており、参考にできる先行例は豊富にあります。

ステップ5：実績値を添えて予算要求する

ステップ2で測った時間と、試行後の時間を並べます。「議事録作成が月12時間から6時間になった。全庁の会議数から推計すると年間○○時間」という形にできれば、財政部門にも議会にも説明できます。他団体の事例ではなく自庁の数字である点が効きます。

「人がいない」「予算がない」を小規模団体がどう越えるか

同じ調査では、生成AI導入における課題が回答の多い順に並んでいます（令和7年度、3つ以内の複数回答）。

課題	回答件数
AI生成物の正確性への懸念がある	608件
取り組むための人材がいない又は不足している	558件
要機密情報流出の懸念がある	439件
導入効果が不明	425件
取り組むためのコストが高額であり、予算を獲得するのが難しい	383件
どのような業務や分野で活用できるかが不明	369件

「コストが高額」（383件）は、実態と少しズレています。同じ調査で導入コストを聞くと「0円」が705件で最多、年間のランニングコストも「0円」が468件で最多でした。無料で使える範囲や既存契約のなかで始めている団体が相当数あるということです。むしろ費用がかかるのは、ツール代よりも職員が使えるようになるまでの部分。自治体・教育機関向けの研修の中身は自治体向け生成AI研修｜職員研修の内容・費用・予算化の進め方で扱っています。

2位・4位・6位（人材558件、効果不明425件、活用分野369件）は、いずれも「庁内に使ったことのある人がいない」ことから来る課題です。技術の問題ではありません。少人数が実際に手を動かしてみることでしか解けない種類のものです。

「人材がいない」への答えは、全国的にはもう出ています。同じ調査の「生成AIの活用に向けた人材確保の取組」では、令和7年度に「職員の育成（研修会の開催など）」が862件で最多となりました。343件（令和5年度）→583件→862件と3年で約2.5倍です。一方「外部人材の招聘」は156件、「民間事業者による伴走支援サービスの活用」は151件どまり。小規模団体には専門人材を採る予算枠そのものがありません。全国が育成に寄っているのは、意識が高いからではなく、それしか選べないからです。外から専門家を採るのではなく、今いる職員が自分の業務で使えるようにする——これが全国の自治体が選んでいる答えです。

「正確性への懸念」（608件・1位）は、運用ルールで対処する話です。生成AIは事実と異なる内容をもっともらしく出すことがあります。だからこそ、AIに任せるのは「下書き」まで、確認と決定は職員という線引きを最初に決めておく。議事録も答弁案も、最後に人が確認する前提で使えば、精度は運用でカバーできます。

上司・情報政策部門・議会に説明するための材料のつくり方

担当者の仕事の半分は、説明資料づくりです。相手ごとに、次の順で組み立てると通りやすくなります。

課長・部長向け：業務と時間で語る

「生成AIを導入したい」ではなく「議事録作成に年間○○時間かかっている。これを半分にしたい」から始めます。技術の説明は最小限で構いません。誰が担当し、いつまでに何を検証するかを1枚にまとめます。

情報政策部門向け：環境と情報の流れで語る

聞かれるのは、どの端末・どのネットワークで使うのか、入力した情報がどこに保存されるのか、学習に使われない設定になっているのか、の3点です。使いたいサービス名と仕様を整理して持っていけば、話は前に進みます。

財政部門向け：他団体ではなく自庁の数字で語る

試行で測った削減時間を人件費相当に換算して示します。全国調査の数字は「異例ではない」という裏づけとして添える程度でよく、主役は自庁の実測値です。予算要求は秋なので、試行はその半年前から始めておく計算になります。

議会・住民向け：責任の所在を明示する

「AIに行政を任せるのか」という問いには、事実で答えます。使っているのは文書のたたき台づくりであり、判断と決定、公表する内容の確認はすべて職員が行う。この一文を最初に置いておくと、議論が本題から逸れません。

島根の現場から｜Yukarimiが自治体案件で見てきたこと

合同会社Yukarimiは島根県松江市に拠点を置き、松江市の事業開発・検証サポート事業「MIX PoC」の第7号案件として採択されています。取り組んでいるのは、プログラミング経験のない人が自力で業務ツールをつくり、現場主導で生産性を上げられるようになるかの検証です。

見えているのは、成否を分けるのが技術ではなく「試した職員が庁内に何人いるか」だということです。ツールを入れただけの団体は使われずに終わり、少人数でも自分の業務で使い切った職員がいる団体は、そこから自然に広がります。全国の自治体が人材確保の手段として「職員の育成」を選んでいるのも、同じことに気づいたからだと考えています。

民間企業向けの研修プログラムの内容や費用についてはAI研修の費用相場と実額｜1人あたりで比べる見積りの読み方で扱っています。自治体・教育機関向けの実施メニューは自治体向け生成AI研修｜職員研修の内容・費用・予算化の進め方をご覧ください。

よくある質問

Q. 予算がまったくない状態でも始められますか

A. 総務省調査では、導入コストを「0円」と答えた団体が705件で最多、年間ランニングコストも「0円」が468件で最多でした。予算を要求する前に小さく試して実績値を持っておくほうが、その後の要求は通りやすくなります。

Q. 住民の個人情報は入力してよいのですか

A. 特定の個人がわかる情報は入力しない運用が基本です。全国でも、入力可能とする情報は「自治体機密性1に相当する情報」（654件）が最多となっています。氏名や住所を仮名・伏せ字に置き換えてから相談すれば、文案づくりには支障ありません。庁内ルールとして最初に明文化しておくことをおすすめします。

Q. AIが間違った内容を出したら誰の責任になりますか

A. 生成物をそのまま公表しない運用が前提です。AIが作るのは下書きまでで、内容の確認と決定は職員が行う——この線引きを利用ルールに明記しておけば、責任の所在は従来の文書事務と変わりません。

Q. 補助金や交付金は使えますか

A. 自治体が使える財源は団体の状況や事業の組み立て方によって異なり、民間企業向けの助成金とは別の制度です。適用の可否は個別に確認が必要なため、この記事では断定を避けています。ご相談いただければ、確認すべき先の整理からお手伝いします。

気になっている業務を3つ、持ってきてください

自治体の生成AI活用は、都道府県・指定都市が全団体導入済みとなり、市区町村も45.6%まで来ました。導入コストを「0円」と答えた団体が705件、人材確保の手段に「職員の育成」を挙げた団体が862件。予算も人員も足りない側から始めた前例は、すでに十分あります。残るのは「自分の団体のどの業務から始めるか」を決めることだけです。

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参考にした一次情報

• 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」（令和8年4月24日公表／令和7年10月31日時点）／2026年8月3日確認／報道資料
• 個人情報保護法（令和3年改正／地方公共団体への共通ルール適用は令和5年4月から。監督は個人情報保護委員会に一元化）／2026年8月3日確認