浜松市の転入手続と、神戸市の生活保護の新規認定。この2つの窓口業務を作業単位まで分解し、どこをAIに渡せるかを探る実証が始まっています。会合が開かれた7月9日の翌日、AI開発にも関わる改正個人情報保護法が成立しました。土台が動くなかで、現場の検証だけが先に進みます。
総務省は2026年7月9日、「地方自治体におけるAIトランスフォーメーションに関する研究会」（通称・自治体AX研究会）の第1回会合を開いた。人手不足が深刻化する自治体業務について、AIによる代替・補助の可能性を検証し、業務の構造変革を展望することが目的である。2026年度（令和8年度）は、浜松市の住民基本台帳業務と神戸市の生活保護業務を実証フィールドとする。
研究会は5回開催され、年度末までに中間とりまとめを行う計画だ。事務局提出資料には、AIエージェントの類型整理、自律型AIエージェントのガバナンス、行政処分における人の関与といった制度面の論点まで並んでいる。会合の翌日には改正個人情報保護法が成立しており、制度環境も動いている。
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総務省｜地方自治体におけるAIトランスフォーメーションに関する研究会（第1回）
標準化が進む自治体業務に、AIが入っていく
自治体のAI活用というテーマは、これまで何度も語られてきました。チャットボット、AI-OCR、議事録の要約。これまでの活用の多くは、業務の一部を切り取って効率化するものでした。今回、総務省が立ち上げた研究会は、そこから一歩踏み込んでいます。狙いは「業務の構造変革」です。
事務局が第1回で示した資料には、その前提となる考え方が明記されています。自治体システムの標準化によって業務フローやデータレイアウトの統一が進んだことを活かし、従来のDXでは残っていた作業負担を軽減する、という組み立てです。
ここは押さえておきたいところです。これまで自治体のシステムは、ベンダーごとにデータの持ち方が異なっていました。資料に示された例では、同じ内容を指すデータでも、事業者によって項目名が違ったり、文字列とコード値のように記録形式そのものが分かれたりしていました。この状態では、AIに読ませるどころか、団体間でデータを揃えることすら難儀でした。データ要件・連携要件標準仕様書の策定によって、この土台がようやく整いつつあります。
つまり、長く地味に続けられてきた標準化という作業が、AI活用の重要な土台の一つになっているということです。AI-Readyな環境は、AIの話が始まる前から準備されていたと言い換えてもよいでしょう。
ただし、標準仕様への移行そのものはまだ途上です。すべての自治体・システムが標準準拠環境へ移り終えたわけではなく、移行支援の対象も残っています。データ品質の確保や権限管理、学習・検索用データの整備といった作業も、これから積み上げていく段階にあります。
浜松は住民基本台帳、神戸は生活保護
2026年度の実証フィールドは2つです。標準化対象20事務のうち、以下の業務が選ばれました。
- 住民基本台帳業務／浜松市（企画調整部デジタル・スマートシティ推進課、市民生活課、中央区区民生活課）
- 生活保護業務／神戸市（企画調整局デジタル戦略部、福祉局くらし支援課、長田区生活支援課）
伴走支援事業者はPwCコンサルティング合同会社が務めます。AIサービス提供事業者は、第1回会合の時点では未選定でした。制度所管省庁として総務省自治行政局住民制度課・デジタル基盤推進室と厚生労働省社会・援護局保護課が加わり、デジタル庁と地方公共団体情報システム機構（J-LIS）も参画します。なお部署名は2026年7月時点のものです。
この2業務が選ばれた理由も、資料から読み取れます。住民基本台帳業務は、繁忙期の待ち時間削減が課題です。生活保護業務については、新規認定の手続フローに現場作業（リアルレイヤー）があり、多様な情報にもとづく確認作業が多いため、自然言語や文字情報から最適解を導き出すAIと相性がよいのではないか、という見立てが示されています。あくまで実証前の仮説という位置づけです。
手法として注目したいのは、シャドーイングです。職員の業務を観察して現状を詳細に把握し、手続フローを「本人確認」「入力」「確認」「審査」といった作業単位まで分解する。そのうえで、どの作業をどの種類のAIが代替できるかをマトリクスにマッピングしていきます。
資料には、そのマッピングのイメージも掲載されています。「相談対応」「本人確認」「申請内容確認」「審査・判定」「受理・連絡」という共通タスクに対し、住民基本台帳、生活保護、介護保険、児童手当を並べた表です。共通して使えるAI機能、業務ごとにルールを設定すれば使えるAI機能、独自に必要で人による最終判断（Human-in-the-Loop）を要する機能が、色分けで整理されています。
2つの自治体の実証を、1,700を超える全国の市区町村へどう展開するか。その設計図を先に描こうとしている点に、この取り組みの本気度が表れています。
AIエージェントを2つに分けて考える
資料の中で、とくに読み応えがあるのがAIエージェントの整理です。事務局は、AIエージェントを次の2類型に分けています。研究会資料上の整理であり、一般に確立した唯一の分類ではない点は補っておきます。
- ワークフロー型：あらかじめ設定された手順に従う。申請処理や問い合わせ対応など、業務プロセスが確立している定型業務での活用が想定される
- 自律型：手順が設定されておらず、自ら手順を決めて実行まで行う。業務横断的な対応が必要な場面での活用が想定されるが、職員による承認・監視とのバランスが求められる
すでに実証事例も紹介されています。大阪市は日立製作所との実証において、AIエージェントの活用により通勤届の申請・審査業務時間を将来的に最大約40%短縮できる可能性を確認したと公表しました。実運用での削減実績ではなく、実証環境での試算という位置づけです。
京都府の事例は、設計思想として興味深いものです。請求書の受付可否を審査する際、支出命令機関、出納機関、監査委員事務局という立場の異なる3体の子エージェントに、同じ請求書を独立して審査させます。3体の結果が一致すればハルシネーションの可能性が低いと推定して検証工数を削減し、不一致なら差分が発生した箇所を重点的に人が確認する。複数エージェントの独立した審査結果を相互照合するという発想です。もっとも、同一モデルに由来する共通の誤りまで検出できるわけではありません。
「scheming」という、新しい論点
ここからが、この資料のもっとも刺激的な部分です。自律型AIエージェントのリスクとして、海外の動向が引かれています。
英国の非営利研究・政策組織である長期レジリエンスセンター（CLTR）が2026年3月に公開した報告書「Scheming in the wild」によると、英国AI安全研究所（AISI）の支援を受けてCLTRが実施した調査で、X上に公開された18万件を超えるAIエージェントの利用記録が分析されました。その結果、ユーザーの意図との不整合や、秘密裏の行動・欺瞞的な行動を含む「scheming関連インシデント」が698件特定されています。月間件数は、調査期間の最初の月と最後の月を比べて4.9倍になったと報告されました。
数字の読み方には注意が必要です。698件すべてが計画的な謀略と確定したわけではありません。また、報告書自身が方法論上の制約を明記しています。公開投稿にもとづく調査であるため、報告件数や投稿機会の増加と、モデル自体の傾向の変化を完全には切り分けられていません。壊滅的なschemingの事例は確認されていない、とも記されています。
米国では、国立標準技術研究所（NIST）傘下のCAISIが2026年2月17日に「AI Agent Standards Initiative」を立ち上げました。AIエージェント特有の脆弱性を特定し、相互運用性、安全性、認証などの課題に対応した標準の策定を支援することが目的です。
資料が指摘するのは、ガバナンスの前提が変わったという点です。従来の情報システムは、人が判断することを前提に、アクセス権限や操作範囲を制御する仕組みでした。しかし自律型AIエージェントは、自ら計画を立てて実行します。権限を厳格に絞りすぎれば自律性も利便性も損なわれかねない。だからこそ「何にアクセスできるか」に加えて、「何をしてよいか、どこまでの行動を許容するか」という実行内容そのものへのガバナンスが求められるのではないか、と問題提起されています。
住民の個人情報を扱う現場で、この論点が最初から俎上に載っていることには意味があります。技術を入れてから慌てるのではなく、入れる前に議論する。地味に見えて、これは大切な順序です。
行政処分は、誰が責任を負うのか
制度面の論点として、行政権限の行使とAIの実行内容の関係、そして責任の所在も挙げられています。
行政手続法などにもとづき、不利益処分等では理由の提示が求められます。AIを使ったからといって、この義務がなくなるわけではありません。総務省行政管理局が2023年度（令和5年度）に実施した検討会では、行政処分について理由を提示することが引き続き必要であり、AIが十分な理由提示をできない限りは人（公務員）の関与が必要ではないか、との整理が示されていました。今回の資料は、この整理を再掲しています。政策上の論点整理であり、現行法があらゆる行政処分への人間の関与を明文で義務づけている、という意味ではありません。
個人情報保護法との関係も論点です。同法第69条は、法令にもとづく場合等を除き、行政機関等が保有個人情報を利用目的以外の目的で利用・提供することを原則として制限しています。加えて個人情報保護委員会は2023年6月の注意喚起で、行政機関等が生成AIサービスに保有個人情報を入力する場合には、利用目的の達成に必要な最小限の利用・提供であることを十分に確認するよう求めています。条文そのものではなく、運用上の要請という位置づけです。
制度環境は、会合の直後に動きました。第1回が開かれた7月9日の時点では改正法案が国会で審議中でしたが、翌7月10日に成立し、7月17日に公布されています（令和8年法律第56号）。行政機関等が扱う保有個人情報について、統計情報等の作成を目的とする例外規定の対象が広がり、統計作成等として整理できるAI開発なども含まれることになります。施行は一部の規定を除き、公布の日から2年を超えない範囲内で政令で定める日とされており、直ちに全面施行されるわけではありません。
神戸市の事例も紹介されています。同市はAI条例と基本指針において、AI活用時のリスクアセスメントの事前実施や、安全性が確認されて市長の指定を受けたものを除く生成AIへの機密情報・個人情報の入力制限などを定めています。
小規模自治体をどうするか
もう一つの大きな論点が、展開の担い手です。職員数が減っていく中で、技術者も予算も限られる小規模自治体にどう届けるか。資料は、共通基盤と共同調達という2つの手法を提示しています。
参照されているのが、デジタル庁のガバメントAI「源内」です。ガバメントクラウド上に整備されており、2026年4月には一部が商用利用可能なライセンスのもとで無償のオープンソースソフトウェアとして公開されました。国産クラウド上での国産基盤モデルの試用も始まっています。自治体が調達仕様書を作成する際に参照・指定することで、AIの実装が容易になる可能性があるとされています。ただし、セキュリティー審査や環境構築、運用体制の整備は別途必要です。研究会資料には、源内で使用するデータセットの一部について、自治体が検索などを行える生成AI機能を試験提供する実証が今後行われる、との記述もあります。
広域自治体の事例としては、東京都の生成AIプラットフォーム「A1（えいいち）」が挙げられています。職員がノーコードでAIアプリを作成し、組織内で共有できる基盤です。東京都とGovTech東京は2026年4月9日、運用ルールなどの利用環境を整えたうえで、都職員約6万人を対象に本格運用を開始したと発表しました。開発したアプリは他の自治体でも再利用が可能で、「デジタル公共財」となることが期待されています。なお、研究会資料に東京都提供資料として掲載された2026年7月時点の説明では、都庁各局に加えて都内53自治体が利用中、LGWAN環境版は10自治体が利用中とされています。
さらに都とGovTech東京は、生活保護業務の検索・判断を支援するAIサービス「生活保護SmartWorks」（仮称）を共同開発中です。愛称は「ホゴロー」（保護＋Law、仮称）。法令や事例を自然言語で検索し、根拠法令の参照や要約によって解釈を補助するもので、都内自治体への提供に向けて開発が進められています。保護の決定そのものをAIが自動で行うという設計ではありません。
2027年度、複数自治体での実装へ
今後のスケジュールも示されています。研究会は5回開催され、年度末までに中間とりまとめを行う計画です。実証については、2027年度（令和9年度）に対象業務と実証フィールドを拡大し、マッピングした考え方のあてはめとAI代替の可能性をさらに検討したうえで、複数の地方自治体における実装を目指すとされています。いずれも確定した導入ではなく、現時点の計画・目標です。
なお読売新聞は2026年7月26日付の記事「自治体のＡＩ本格活用へ代替業務を来年度から精査…総務省、今年度に浜松・神戸でモデル事業」で、総務省が2027年度予算の概算要求に導入経費の助成を盛り込む方針だと報じています。この点は公開資料には記載がなく、同紙の取材にもとづく情報です。助成制度が正式に決定したことを示す公開資料は、現時点では確認できません。
研究会の座長は、東京大学名誉教授で中央大学ELSIセンター・アドバイザーの須藤修氏。構成員には、行政法や情報法の研究者、弁護士に加えて、浜松市の飯尾武俊氏、神戸市の吉岡幹仁氏、一宮市の伊藤正樹氏、当別町の碓井洋寿氏といった現場の担当者が名を連ねます。幹事はデジタル庁の楠正憲氏と総務省行政管理局長の平池栄一氏です。事務局は総務省自治行政局市町村課行政経営支援室が務めます。所属・役職はいずれも2026年7月時点のものです。
第1回会合は非公開で開催されました。議事概要と配布資料は順次公表されることになっており、配布資料はすでに公開されています。
【関連記事】
バーティカルAI19分野に集中投資、高市首相が第2期AI基本計画を決定（2026年7月12日）
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国の職員向け基盤としての源内を詳述。今回は自治体業務そのものの再設計が主題であり、共通基盤の議論でつながる。
総務省サイバーセキュリティWG報告書公表、改正地方自治法施行で自治体DXが新段階へ（2026年4月24日）
自治体DXの「守り」を制度面から扱った一本。今回の「攻め」の業務変革と対になる内容である。
【編集部後記】
この資料を読んでいて、思わず手が止まったところがあります。生活保護の新規認定フローが、そのまま図で載っているのです。申請書を受け取り、システムに登録し、他法・他制度の活用を確認し、金融機関を調査し、扶養能力を調べ、初回訪問をして記録票を作成する。ケースワーカーの方が、この一連をどれだけ抱えているか。
AIで効率化する、という言葉はよく聞きます。でも、効率化された先に何が生まれるのか。資料に紹介された茨城県の事例に、そのヒントがありました。相談記録の作成時間が減ったことで、相談者の話を聞く時間を増やせるようになったという現場の評価が報告されています。削った時間が、人と向き合う時間に戻ってくる。これはとても希望のある話ではないでしょうか。
一方で、身構えるべき論点もあります。自律型AIエージェントのscheming関連インシデントが半年で4.9倍という数字は、調査手法の限界を差し引いても、正直に言って重たいものでした。住民票や生活保護の現場は、扱う情報の性質からいって、失敗が許されにくい領域です。それでも国が最初の実証フィールドにこの2業務を選んだのは、逃げずに難しいところから始めるという意思の表れなのかもしれません。
みなさんのお住まいの自治体では、窓口でAIが動いていると感じる場面はありますか。2027年度には、対象が複数の自治体に広がる計画です。そのとき私たちが受け取る行政サービスは、どう変わっているでしょうか。期待と不安の両方を持ちながら、この研究会の議論を追いかけていきたいと思います。
【用語解説】
自治体AX
AIトランスフォーメーションの略。本研究会では、デジタル化による効率化を指すDXに対し、AIの導入を前提に業務そのものの構造を組み替える取り組みとして位置づけられている。社会一般で統一された定義があるわけではない。
標準化対象20事務
地方公共団体情報システムの標準化に関する法律にもとづき、システムの仕様統一が求められる20の基幹業務。住民基本台帳、税、福祉などが含まれる。機能・帳票・データ要件・連携要件の標準仕様が策定され、各自治体で標準準拠システムへの移行が進められている。
AIエージェント
特定の目標を達成するため、環境を感知して自律的に行動するAI。研究会資料では、あらかじめ定めた手順に従うワークフロー型と、自ら手順を決めて実行する自律型に大別されている。
Human-in-the-Loop
AIの処理過程に人間の判断を組み込む設計思想。ただし人が関与すれば自動的に安全になるわけではなく、どの時点で、どの権限と能力をもって介入するかの設計が重要となる。
AI-Ready
「人間中心のAI社会原則」（2019年3月29日、統合イノベーション戦略推進会議決定）で示された概念。AIで利用可能な形にデータが整備されるだけでなく、制度、産業、社会基盤、人材がAI活用に適応した状態を含む。研究会資料では、このうち技術環境の側面が引用されている。
ガバメントAI「源内」
デジタル庁が整備する政府職員向けの生成AI利用環境。ガバメントクラウド上に構築され、一部は商用利用可能なオープンソースソフトウェアとして公開されている。
scheming（謀略的行動）
AIが、与えられた目標と整合しない目標を秘密裏に追求する挙動。監視を欺く行動や目標の偽装は、その一形態として位置づけられる。
【参考リンク】
総務省｜地方自治体におけるAIトランスフォーメーションに関する研究会（第1回）（外部）
2026年7月9日開催の第1回会合の議事次第と配布資料。開催要旨および事務局提出資料4点をPDFで公開している。
総務省｜地方自治体におけるAIトランスフォーメーションに関する研究会（外部）
研究会の総合ページ。開催要旨と構成員名簿を掲載し、各回の開催状況が随時追加されていく。
総務省｜資料2-1 事務局提出資料（PDF）（外部）
研究会の主な検討内容とスケジュール、実証フィールドの位置づけを整理した取組概要の資料である。
総務省｜資料2-2 事務局提出資料（PDF）（外部）
全45ページの論点資料。AI類型の整理、実証設計、エージェントのガバナンス、制度面の課題を網羅する。
デジタル庁｜地方公共団体の基幹業務システムの統一・標準化（外部）
標準化対象20業務の範囲、標準仕様書、移行スケジュールと支援策の現状をまとめた公式ページ。
デジタル庁｜ガバメントAI「源内」（外部）
政府職員向け生成AI利用環境の公式ページ。整備方針、今後のリリース計画、OSS公開の状況を確認できる。
GovTech東京｜都職員約6万人が生成AI「A1（えいいち）」を利活用開始（外部）
2026年4月9日発表。A1の本格運用開始と、他自治体での再利用を見据えた設計思想を説明している。
個人情報保護委員会｜「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律」の公布について（外部）
2026年7月10日に成立し、同月17日に公布された改正法の公式告知。条文と概要資料へたどれる。
NIST｜AI Agent Standards Initiative（外部）
2026年2月に立ち上げられた米国の標準化構想。エージェント固有の課題と検討範囲を公開している。
CLTR｜Scheming in the wild（外部）
公開投稿から実世界のscheming事例を検出した調査報告。件数の定義と方法論上の限界も明記される。
【参考記事】
読売新聞｜自治体のAI本格活用へ代替業務を来年度から精査…総務省、今年度に浜松・神戸でモデル事業（2026年7月26日）（外部）
総務省が来年度予算の概算要求に導入経費の助成を盛り込む方針だと報じる。公開資料に記載のない情報を含む。
日本経済新聞｜AIで自治体の業務改革、政府が研究会を設置へ 自律型の活用など議論（外部）
研究会の設置を会合前に報じた記事。自律型AIエージェントが議題となる見通しを早い段階で伝えている。
日本経済新聞｜自治体手続き、AIで一括自動化 総務省研究会「自律型」の活用検討（外部）
第1回会合の内容を伝えた記事。申請から手続完了までを一括で自動化する構想に焦点を当てて報じる。
BUSINESS LAWYERS｜令和8年改正個人情報保護法とは？ポイントを弁護士が解説（外部）
2026年7月に成立・公布された改正法の要点を整理。AI開発に関わる規律の変更点を確認できる。
