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気になるIT＆DX情報vol.1※一部有料あり

ヽ(o´・ω・`)💛(´・ε・`o)ﾉ vs (V)o￥o(V)

　気になったITやDXの情報を纏めて要約してみた。気になるところを読むのも良し。要約だけ読むのも良し。
　皆さんのビジネスや日々の業務に役立つヒントがあれば幸いです。気になるところを深く読んでも、サッと要約を流し読みしても、どちらでも構いません。

※一部有料コンテンツが含まれます。


#AI系

ソフトウェア開発者職が安泰とは限らない--求められるスキルの変化とAIの影響

ニューヨーク連邦準備銀行のデータによると、ソフトウェアエンジニアリング学部卒の失業率が美術史専攻より高いという結果が発表されました。これは、IT業界でのコーディング職の人気急上昇と、短期育成オンラインコースやブートキャンプの増加により、過剰な採用が行われたためと考えられます。
　さらに、CopilotやChatGPTなどの生成AIの進化がこの傾向を加速させており、初級レベルのコーディング職はAIに代替されつつあります。今後は、コンピューティングの基本原理とアルゴリズムを理解し、AIが生成したコードを統合、検証、拡張できる優秀な開発者が求められます。
　IT人材は、必要に応じてテクノロジースキルを習得し、応用力を証明できる資格に投資し、ビジネス全体を理解する「エンジニア」としての視点を持つことが成功の鍵となります。

生成AIの本当の価値は「業務削減」ではない　経営者が知るべき活用ポイントと注意点

生成AIは業務効率化の鍵として注目されており、世界では導入が進む一方、日本は個人・企業ともに利用率が低い。AI活用による業務削減効果は大きいが、正確性や信頼性の担保には人の関与が必要。AIはあくまで補助的存在で、活用には適切な判断力とプロンプトの工夫が求められる。

IIJ鈴木会長がAIについて語ったキーワードを裏読みしてみた

「システムインテグレーション（SI）がAIで自動生成・代替される未来」を予見し、AIのネットワークと解析能力の進化がSIコストの負担軽減につながると指摘しました。これを受け、2024年11月に会長自らが室長となる「AI導入実験室」を創設し、バックオフィス業務の効率化を推進。また、人材過剰の懸念については、「経済成長が続けば余剰人員は生じない」と強調しつつ、高齢者が働き続けられるようなAI活用にも期待を示しました。

AIエージェントは7タイプ──理解と使い分けがビジネスへの第一歩

エージェント型AIの進化が加速し、企業活動において複雑なタスクを分担する多様なAIが活躍している。AIエージェントは7つのタイプに分類され、単純な反応型から合理的判断を行う高機能型まで階層的に進化する。各タイプは異なる機能と柔軟性を持ち、目的や環境に応じた適用が重要。エージェント活用にはシステム設計・能力計画・AI教育・最適化の視点が不可欠で、人間の脳のように協働するAIの構築が鍵となる。

「1週間、人の手でコーディング禁止」──AIスタートアップが社内検証　AI生成コードのみ利用OK - ITmedia AI＋

プロンプトOps（Prompt Ops）とは何か？ 生成AIコスト「爆増」に対応する具体的方法

「プロンプトOps（Prompt Ops）」は、生成AIのコスト増加に対応するため、プロンプト（AIへの指示文）の継続的な最適化を行う新たな運用管理手法です。AIが冗長な説明を繰り返すことで、課金単位である「トークン」消費量が膨張し、コストが増大する問題が浮上しています。例えば、入力トークンを2倍にすると計算量は4倍に増加し、コストも急増します。

「プロンプト・エンジニアリング」から進化したPrompt Opsは、金融や医療分野で先行して実践されており、AI活用の成否を左右する重要な取り組みとなっています。日本企業もこの手法を導入し、コスト削減と精度向上を図ることが求められています。

具体的な導入戦略としては、プロンプトの継続的な最適化と、AIの出力精度を高めるための工夫が挙げられます。これにより、生成AIのコストを抑えつつ、業務効率の向上が期待されます。

グーグル、「Gemini」の「Deep Research」と「Gems」を無料提供へ - ZDNET Japan

ZDNet Japanの記事によると、デジタル庁が「行政サービス全体像2024」を公開し、ユーザー視点でのデジタル化推進を加速することを発表しました。

「行政サービス全体像2024」の主なポイント

  • ユーザー視点の強化: この全体像は、国民や事業者が行政サービスを利用する際の**「利用者の体験（UX）」を最重視**しています。これまでの行政側の都合ではなく、実際にサービスを使う側の視点から、手続きの煩雑さや分かりにくさを解消することを目指しています。

  • 「ライフイベント・ビジネスイベント」ベースでの整理: 行政サービスを、出生、子育て、引越し、死亡、法人設立、事業承継といった具体的なライフイベントやビジネスイベントごとに整理し、必要な手続きや情報が一目でわかるように体系化されています。これにより、利用者は必要なサービスを迷わず見つけられるようになります。

  • デジタル完結の推進: 各ライフイベント・ビジネスイベントにおいて、申請から結果通知までをデジタルで完結できるようにするための具体的な目標やロードマップが示されています。これにより、紙での申請や窓口での手続きを削減し、利便性を向上させます。

  • データ連携の強化: 複数の省庁や自治体にまたがるサービスでも、必要なデータがスムーズに連携されるよう、ベース・レジストリの活用やデータ標準化の取り組みが明記されています。これにより、一度提出した情報を再度提出する必要がなくなる「ワンスオンリー」の実現を目指します。

  • 行政機関間の連携強化: 国と地方自治体、各省庁間の連携を強化し、サービス提供の重複をなくし、より効率的で一貫性のある行政サービスを実現するための指針が示されています。

背景と目的

デジタル庁は、国民が「便利で使いやすい」と感じるデジタル社会の実現を目指しており、そのために、これまでバラバラだった行政サービスを横断的に捉え、利用者中心に再構築する「行政サービス全体像」を策定しました。これにより、日本のデジタル化を加速させ、よりスマートな社会を目指す狙いがあります。

「議事録の残業」さらば！Teams×Copilotで会議の議事録を自動作成する方法｜導入方法や料金も解説

マイクロソフトTeamsとCopilotを活用した会議議事録の自動作成方法を紹介。Teamsの録音機能で会議内容を記録し、Copilotが音声を文字起こしして要点を抽出。これにより、参加者は議事録作成の手間を省き、本来の議論に集中できる。さらに、議事録は自動的に共有され、情報の抜け漏れや認識のズレを防ぐ効果もある。効率的な会議運営に役立つ最新ツールの活用法だ。

TeamsとMicrosoft 365 Copilotを活用することで、会議の議事録作成を自動化できます。これまで30分かかっていた議事録作成が数分で完了し、他の重要な業務に時間を割くことが可能になります。Teamsの文字起こし機能とCopilotの要約機能を組み合わせることで、会議の自動文字起こしから要約、議事録作成までを効率化できます。これにより、議論の要点抽出やリアルタイムでの会議要約も可能となり、会議全体の効率向上に貢献します。この機能を利用するには、適切なTeamsライセンスとMicrosoft 365 Copilotの法人向けライセンス契約が必要です。なお、精度向上のため、最終確認と調整は重要です。

セールスフォース、AIエージェント基盤「Agentforce 3」を国内提供

セールスフォース・ジャパンは7月28日、AIエージェント基盤の最新版「Agentforce 3」の国内提供を開始しました。労働力不足を背景に、顧客フィードバックを反映し機能強化。主な強化点は、AIエージェントの監視・可視化を可能にする「Agentforce Command Center」導入による「完全なる可視性」、200種類以上の業界特化型アクション提供とAnthropicのモデルプロバイダー追加による「短期間での価値実現」、そして「Model Context Protocol（MCP）」クライアント内蔵とマーケットプレース「AgentExchange」を通じたオープンな相互運用性です。これにより、企業の労働力不足解消とビジネス効果最大化を支援します。

生成AIからAIエージェントへの変化、押さえておくべき基礎知識

生成AIが時々嘘をつく？「もっともらしい嘘」を見抜いて活用するAIとの付き合い方【初心者向け】

生成AI（ChatGPTなど）は非常に自然で分かりやすい文章を生成できますが、ときに根拠のない「もっともらしい嘘」（いわゆるハルシネーション）を返すことがあります。その原因は、学習データの抜けや古さ、文脈に沿った予測生成、また大規模モデルほど文章が巧妙なため嘘が見抜きにくい点です。対策としては、

  1. 常に出力に根拠提示（出典）を求める

  2. 不確かな場合は「わからない」と明言させる

  3. 最終的な判断は人間が行う

の3点を守り、AIを「優秀なアシスタント」として活用しつつ、人間の目で確認する姿勢が重要です

#AWS

AWSジャパンが、AIエージェントの部品集「Bedrock AgentCore」と仕様駆動型IDE「Kiro」を解説

AWSジャパンは「AWS Summit New York City 2025」で、AIエージェント開発を効率化する新サービス群「Amazon Bedrock AgentCore」と仕様駆動型IDE「Kiro」を発表しました。Bedrock AgentCoreは、AIエージェントの安全な実行環境、記憶機能、外部連携などを提供する「部品の集合体」で、7つのサービスから構成されます。KiroはAI生成コードの可視性を高め、本番利用の不安を解消します。レガシーアプリ移行支援の「AWS Transform」も紹介。AIを活用したソフトウェア開発の進化を加速します。

#DX

「日本DX大賞2025」6部門の受賞者を発表　3年連続大賞の都城市は“殿堂入り”

各部門の受賞者一覧

  • 地域DX部門（地域課題解決の自治体・官民連携）

  • 支援部門（中小企業や地域の支援）

    • 受賞の有力候補：東北大学、堺市DX推進ラボ、ASAHI Accounting Robot研究所、プロフェクト〈詳細な順位未公表〉(中小企業×DX)

#Azure

#GPC系

#OCI系

#2040年問題 #2050年問題

古くて新しい自治体のカタチ　特別市は地方創生2.0の切り札となりうるか～人口減少時代に対応した大都市制度の改革～

三菱UFJリサーチ＆コンサルティングのコラム「脱炭素化へ動く公共セクターの金融」（発行日不明、しかし脱炭素化への動きが本格化した時期の論考と推測される）では、公共セクターが脱炭素化を進める上での金融の役割と課題について論じています。

主要なポイント（間接的な要約）

  • 公共セクターにおける脱炭素化の重要性:

    • 国や地方公共団体は、2050年カーボンニュートラル目標の達成に向けて、率先して脱炭素化に取り組む必要がある。

    • これは単なる環境問題だけでなく、経済成長や社会全体の持続可能性にも深く関わる課題である。

  • 脱炭素化推進における資金調達の課題:

    • 公共インフラの更新や再生可能エネルギー設備の導入など、脱炭素化には多額の投資が必要となる。

    • しかし、公共セクターは予算制約や財政状況により、十分な資金を確保することが難しい場合がある。

  • 金融機関の役割と新たな金融手法:

    • 金融機関は、公共セクターの脱炭素化を支援するために、資金提供だけでなく、様々なソリューションを提供することが期待される。

    • 具体的には、以下のような金融手法の活用が考えられる。

      • グリーンボンド・ソーシャルボンド: 環境改善や社会貢献に資する事業に資金使途を限定した債券の発行。

      • サステナブルファイナンス: 環境・社会・ガバナンス（ESG）要素を考慮した投融資。

      • 官民連携（PPP/PFI）: 民間の資金やノウハウを活用し、公共事業を実施する手法。

      • 気候変動関連リスクの評価: 金融機関が投融資先の気候変動関連リスクを評価し、適切なファイナンスを行うこと。

  • 政策的な支援の必要性:

    • 政府や地方公共団体は、民間資金を脱炭素化投資に呼び込むための政策的な枠組み（補助金、税制優遇、規制緩和など）を整備する必要がある。

    • 特に、地域における脱炭素化を推進するための交付金制度（例: 環境省の地域脱炭素推進交付金）などが重要となる。

  • 情報開示と透明性の確保:

    • 脱炭素化への取り組みやその効果について、公共セクターが適切に情報開示を行い、透明性を高めることが、民間投資を呼び込む上で重要となる。

このコラムは、公共セクターの脱炭素化が喫緊の課題であり、それを実現するためには、従来の公共財政に加え、多様な金融手法と政策的な支援、そして金融機関の積極的な関与が不可欠であることを示唆していると考えられます。

じつは、日本人の「消滅危機」がいよいよ現実になってきた（河合 雅司） | 現代新書 | 講談社

現代ビジネスの記事は、「2024年の住宅ローン市場は、金利上昇と供給不足が深刻化し、購入者にとっては厳しい年になる」と予測しています。特に、変動金利の上昇リスクと、資材価格の高騰による新築住宅価格の高騰が主な懸念点として挙げられています。

記事の主要ポイント

  • 金利上昇の本格化:

    • 日本銀行の金融政策変更（マイナス金利解除など）により、住宅ローンの変動金利が上昇に転じる可能性が高まっています。

    • 固定金利もすでに上昇傾向にあり、借り入れコストが増加しています。

    • これまで低金利を享受してきた層にとって、金利上昇は大きな負担増となる見込みです。

  • 住宅価格の高騰と供給不足:

    • 建築資材価格の高騰や人件費の上昇により、新築マンションや戸建て住宅の価格が高止まりしています。

    • 都心部を中心に、需要に対して住宅の供給が追いついておらず、希望する物件を見つけにくい状況が続いています。

    • 価格が高騰しているため、希望の物件を購入するためにより多額のローンを組む必要があり、金利上昇がそれに拍車をかけます。

  • 購入者の心理と行動:

    • 金利上昇と価格高騰のダブルパンチにより、住宅購入を検討している層は様子見の姿勢を強める可能性があります。

    • 一方で、さらなる価格上昇や金利上昇を懸念し、**「駆け込み需要」**が発生する可能性も指摘されています。

    • しかし、供給不足のため、駆け込みたくても物件が見つからないというジレンマに陥ることも考えられます。

  • 今後の見通しと対策:

    • 2024年以降も、住宅ローン金利と住宅価格は上昇傾向が続く可能性が高いと予測しています。

    • 購入を検討している場合は、早めの情報収集と資金計画の見直し、そして変動金利のリスクを十分に理解した上での選択が重要であると示唆しています。

    • また、金利上昇に備えて、繰り上げ返済や借換などの対策も視野に入れる必要性が述べられています。

この記事は、住宅購入を考えている人々に対して、現在の市場状況の厳しさと、将来的なリスクに備えることの重要性を警告する内容となっています。

出生数70万人割れ？日本の出生率が急速に低下している背景とは｜mymo [マイモ]

お預かりしたURLは、住宅ローンを組む際に金融機関が確認する「返済能力」と、その判断基準である「返済負担率」について解説した記事です。特に、返済負担率を低く抑えることの重要性と、金融機関が何を重視しているかが詳細に説明されています。

住宅ローン審査における「返済能力」と「返済負担率」のポイント

  • 返済能力の重要性:

    • 住宅ローン審査で最も重視されるのが、申込者が安定して返済を続けられる「返済能力」です。

    • 金融機関は、借り手が将来的にローンを滞りなく返済できるかを厳しく評価します。

  • 返済負担率とは:

    • 年収に対する年間返済額の割合を示す指標です。

    • 返済負担率 = (年間返済額 ÷ 額面年収) × 100 で計算されます。

    • この「年間返済額」には、住宅ローンだけでなく、自動車ローン、カードローン、教育ローンなど、他のすべての借り入れの年間返済額が含まれます。

  • 金融機関がみる返済負担率の目安:

    • 多くの金融機関では、返済負担率の目安を年収の25%～35%程度に設定しています。

    • ただし、これはあくまで目安であり、審査の厳しさや、融資を受ける人の年収によって判断は異なります。

    • 特に、年収が低い場合は、返済負担率が同じでも審査が厳しくなる傾向があります。

  • 審査金利の適用:

    • 実際の返済額は変動金利や固定金利に左右されますが、金融機関の審査では、万が一金利が上昇した場合に備え、実際の適用金利よりも**高い「審査金利」（例：3%～4%台）**を用いて返済負担率を計算することが一般的です。

    • このため、実際の返済額が低くても、審査金利で計算すると返済負担率が高くなり、審査に通らないケースがあります。

  • 返済負担率を低く抑える方法:

    • 頭金を増やす: 借入額を減らすことで年間返済額が減り、負担率を下げられます。

    • 借入額を減らす: 予算を見直し、無理のない借入額に抑えることが重要です。

    • 変動金利の選択肢も検討: 金利が低い時期であれば、変動金利を選ぶことで当初の返済負担を抑えることも可能ですが、将来的な金利上昇リスクには注意が必要です。

    • 他の借入を整理する: 自動車ローンやカードローンなど、他の借入を完済することで、年間返済額を減らせます。

  • 共働き世帯の場合:

    • 夫婦の収入を合算する「収入合算」や「ペアローン」を利用することで、借入可能額を増やせますが、返済負担率の計算は世帯年収全体で行われるため、無理のない計画が重要です。

この記事は、住宅ローンを検討している方が、審査のポイントを理解し、無理のない返済計画を立てるための具体的なアドバイスを提供しています。

その他関連（2040年問題/2050年問題）

#デジタル庁 （ #ベース・レジストリ ）

デジタル庁と内閣府、統計情報を見える化する「Japan Dashboard」公開

デジタル庁と内閣府は、経済・財政・暮らしなどの統計情報を見える化するポータルサイト「Japan Dashboard」を公開しました。このサイトは、内閣府が収集した人口、経済、教育、社会保障、暮らし、社会基盤、地方財政の7つのカテゴリにわたる約700の指標データを、表、グラフ、地図などで分かりやすく表示します。Japan Dashboardは、内閣府が公開していたサイトをデジタル庁がUIや操作性を重視してリニューアルしたもので、データの比較や分析、複数の指標を組み合わせた関連性の確認が可能です。データのコピーやダウンロードにも対応しており、将来的には市区町村データの拡充も予定されています。

政府が公金納付をデジタル化へ！私たちの生活はどう変わる？

政府が推進する公金納付のデジタル化は、2026年9月から全国の自治体でeLTAXと地方税統一QRコード（eL-QR）を活用した新方式が導入されます。これにより、住民や事業者の利便性向上と自治体の業務効率化が期待されています。TKCの調査では、約80%の自治体がデジタル化に向けた担当部署を設置済みまたは設置予定で、その半数以上が2026年9月開始を目指しています。介護保険料などが電子納付の対象となり、自治体の事務負担軽減に貢献します。自治体は、この新しい時代の変化に対応する必要があります。

2025/7/2：デジタル庁ベース・レジストリ推進有識者会合（第3回）

この会議では、主に以下の内容について議論されました。

  • ベース・レジストリの利用促進に向けた課題について:

    • ベース・レジストリ（社会の基盤となるデータ）の整備と、それが行政手続きや民間での利活用をどのように促進していくか、その際の課題について議論が行われました。

    • ワンスオンリー（一度提出された情報は二度と提出不要にする仕組み）の実現に向けた、各府省庁間でのデータ連携のあり方や、そのために必要な制度改正などが検討されたと考えられます。

  • アナログ規制見直しに係る取組の概要について:

    • デジタル化を妨げる要因となっている、紙での提出や対面での手続きを義務付けるなどの「アナログ規制」の見直しに関する取り組みの概要が報告されました。

    • これは、ベース・レジストリの活用と併せて、行政手続き全体のデジタル化・効率化を進めるための重要な要素です。

補足
「ベース・レジストリに関するアドバイザリーボード」と「デジタル関係制度改革検討会」は密接に関連しており、ベース・レジストリの推進はデジタル庁の重要な政策の一つです。この検討会では、具体的な制度改正の方向性や、ベース・レジストリの整備・活用における課題解決策などが議論されています。

2025/7/2：デジタル庁：ベース・レジストリに係る第1次公的基礎情報データベース整備改善計画の資料を更新しました

デジタル庁が推進する**「ベース・レジストリ」とは、行政機関が管理し、様々な場面で参照される社会の基盤となるようなデータ群**を指します。これは、デジタル社会の実現に不可欠なインフラと位置づけられています。

ベース・レジストリの目的

行政手続におけるワンスオンリー（一度提出された情報を二度提出不要とすること）の実現: 国民や事業者が、一度行政機関に提出した情報（例えば住所や法人情報）を、別の行政手続で再度提出する必要がなくなります。
行政運営の簡素化・効率化: 各行政機関がそれぞれ管理していた情報を集約・標準化することで、情報連携がスムーズになり、行政事務の効率が向上します。
民間事業者のDX（デジタルトランスフォーメーション）促進: 正確で最新の基盤データが提供されることで、民間企業も新たなサービス開発や業務効率化にデータを活用できるようになります。
正確性・最新性の確保: 社会の基盤となるデータであるため、常に正確で最新の状態に保たれることが重視されます。

ベース・レジストリとして既に整備されている主なデータ

  • 法人番号、商号又は名称、本店又は主たる事務所の所在地: 国税庁の法人番号公表サイトなどで管理されています。

  • 貸借対照表、損益計算書、キャッシュ・フロー計算書: 金融庁のEDINETで公開されています。

  • 法令: e-Gov法令検索で参照できます。

  • 人名等を正確に表記する必要のある行政業務で用いられる文字: 一般社団法人文字情報技術促進協議会が定める文字情報基盤の文字セット。

今後の整備と取り組み

  • アドレス・ベース・レジストリ: 住所・所在地関係のデータベースとして整備が進められており、各行政機関がバラバラに管理している住所情報を集約し、随時更新する仕組みが構築されます。

  • 不動産登記ベース・レジストリ: 不動産登記情報を基盤データとして活用することで、土地・建物に関する行政手続の効率化を目指します。

  • 制度ベース・レジストリ: 子ども関連情報など、特定の分野の制度情報を集約し、国民の利便性向上を図ります。

期待される効果

　ベース・レジストリが整備されることで、国民にとっては行政手続の簡素化（書類添付の削減、申請項目の自動入力など）や、行政機関側にとっては審査の効率化、再訪問の削減など、社会全体で大きなメリットが期待されています。

　デジタル庁は、これらのベース・レジストリの整備を強力に推進し、より効率的で利便性の高いデジタル社会の実現を目指しています。

2025/7/4：デジタル庁：デジタル庁における法人ベース・レジストリシステムの設計・開発業務のための商業・法人登記情報の電子データによる提供について

デジタル庁のウェブサイト「各府省等において取り交わされた文書の公表について」に掲載されているメモランダム（合意書）は、主にデジタル庁が各省庁と連携して、様々なデジタル化事業を進める上での合意事項を公開しています。

以下に主な内容を箇条書きでまとめます。

  • 不動産登記ベース・レジストリ関連の合意書:

    • 不動産登記ベース・レジストリのパイロットシステムのデータ取り込みや運用保守、本番システムの設計・開発のための不動産登記情報等の電子データ提供に関する法務省民事局との合意。

    • ベース・レジストリの整備検討に必要な登記情報連携システム等に関する情報提供に関する法務省民事局総務課登記情報センター室との合意。

    • 不動産登記ベース・レジストリの実証及び実装に向けた検討のための林地台帳情報の電子データ提供に関する合意。

    • 不動産登記データのクレンジングに係るルール検討のための不動産登記情報等の電子データ提供に関する法務省民事局民事第二課長との合意。

これらの合意書は、デジタル庁が行政手続きのデジタル化やデータの利活用を推進するために、関係省庁と連携し、必要なデータや情報の提供を受けるための枠組みを示しています。

2025/7/18：総務省：自治体におけるAIの利用に関するワーキンググループ（第5回）

1．開会
2．AI新法及び政府の閣議決定文書の報告について（資料1）
3．論点整理及び報告書骨子案について（資料2）
4．意見交換
5．閉会

資料1_事務局提出資料
資料2_事務局提出資料

　自治体におけるAIの利用に関するワーキンググループの資料に基づき、以下の点がまとめられます。

ワーキンググループの背景と目的

  • 自治体におけるAIの利用に関するワーキンググループ」は、人口減少下での行財政の持続可能性確保と業務効率化・行政の質向上を目指し、AIの利用方法や留意事項を議論し報告書を取りまとめることを目的としています。

  • 特に生成AIに焦点を当てつつも、画像認識など広範なデジタル技術の活用も視野に入れています。

  • AI導入に伴う既存業務の見直しにより、業務の抜本的な変革と、職員が本来の業務に注力できる環境整備が期待されています。

検討経過

  • 本ワーキンググループは、実務的な観点から検討を進め、学識経験者6名と自治体職員4名が参加しました。

  • 第1回から第3回では、自治体へのヒアリングに基づき、様々な業務・分野でのユースケースやガイドライン策定事例が議論されました。

  • 生成AIにおける要機密情報（個人情報含む）の利用については、個人情報保護法制との関係や情報セキュリティの観点から議論を深めるため、当初5回の予定から1回追加し、全6回開催されました。

  • 第4回では、個人情報保護委員会事務局からの報告を受け、要機密情報・個人情報の取り扱いに関する留意点が議論されました。

  • 第5回では、AI新法および政府の閣議決定文書について報告があり、第4回までの議論を踏まえた論点整理や報告書の骨子案が検討されました。

自治体における生成AIの利用状況（令和6年12月31日現在）

  • 導入状況:

    • 都道府県: 83.0%

    • 指定都市: 85.0%

    • その他の市区町村: 28.8%

  • 前回調査（令和5年12月31日現在）と比較して、「導入済」の団体は都道府県で51%から83%、指定都市で40%から85%と大きく増加しました。

  • その他の市区町村でも、「導入済」から「導入検討中（導入予定あり）」を含めると50.3%（前回39.5%）と過半数に増加しています。

  • 活用事例: 「あいさつ文案の作成」、「議事録の要約」、「企画書案の作成」、「メール文案の作成」、「議会の想定問答の作成」が上位を占め、部局共通での活用が進んでいます。

  • 導入効果: 議事録要約で作業時間が半減、ポスター・チラシ等の画像生成で作成作業時間が97%減少するなどの業務効率化事例が報告されています。

  • 課題: 「取り組むための人材がいない又は不足している」、「AI生成物の正確性への懸念がある」、「導入効果が不明」が上位に挙げられています。

  • ガイドライン策定状況: 「策定済」は645団体（前回359団体）と増加したものの、「未策定」が1,004団体と引き続き最も多い状況です。

政府における検討状況

  • 条約・法律:

    • 政府は2025年2月、AIシステムが人権、民主主義、法の支配に合致することを目的とした「人工知能と人権、民主主義及び法の支配に関する欧州評議会枠組条約」に署名しました。

    • 2025年2月には、イノベーション促進とリスク対応を両立する「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案（AI法案）」が閣議決定され、同年5月28日に成立しました。

    • AI法第5条により、地方公共団体は、その区域の特性を生かしたAI関連技術の研究開発・活用推進に関する施策を策定・実施する責務を負います。

  • AI事業者ガイドライン:

    • 2024年4月19日に「AI事業者ガイドライン」が公表され、2025年3月28日更新の第1.1版では、マルチモーダルAIやRAGに関する記載が拡充されました。

    • 地方公共団体もAI利活用に取り組む際に参照すべきガイドラインとされています。

  • 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:

    • 政府における生成AIの業務利用に関する「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」が2025年5月27日に決定されました。

    • このガイドラインでは、各府省へのAI統括責任者（CAIO）設置、安全なAIシステム調達・利活用、利活用ルールの策定、有識者によるアドバイザリーボード設置などが定められており、地方公共団体も参考にすることが期待されています。

  • 閣議決定文書:

    • 「経済財政運営と改革の基本方針2025」、「デジタル社会の実現に向けた重点計画」、「新しい資本主義の実行計画2025」（いずれも2025年6月13日閣議決定）では、政府の積極的なAI活用とガバナンス確保が明記されています。

    • ]政府は、地方公共団体が利用しやすいAIサービスの開発を推進し、特に小規模団体向けに安全・安心なAI利活用環境や内部開発環境を提供する予定です.

自治体におけるAI利用に関する基本的考え方

  • 生成AIの活用は業務効率化と質の向上を飛躍的に高める可能性を秘めている一方で、偽情報・誤情報・偏向情報のリスク、リテラシー不足による個人情報保護法等の抵触リスクに留意する必要があります。

  • 利用目的に応じた正確性の水準を意識し、生成物の人間による確認ルールを設けることが重要です。

  • 技術革新のスピードに対応するため、将来を見据えたAI利用の議論と既存制度のアップデートが必要です。

  • AI導入は若手職員を含む全職員の魅力を高め、組織活性化、職員満足度向上、人材確保にも有効です。

  • [cite_start]AIの利用ノウハウを自治体間で共有する取り組みが求められ、特に小規模団体向けに国による安全・安心なAI利活用環境の提供が望ましいとされています。

利用方法

  • 部局共通での利用:

    • 文字起こし、議事録作成、文章要約など、汎用的な利用で定量的な効果が報告されています。

    • 外国人向けの案内翻訳など、不正確な点があっても誤りの可能性を明示した上で公開することで利便性が向上すると考えられます。

    • カスタマーハラスメント対策など、民間企業の事例を参考に自治体でも生成AI活用を検討すべきです。

  • 部局の個別の業務における利用:

    • 仕様書作成に特化したAIアプリのように、個別の業務に特化したAIの利用で更なる効率化が期待されます[cite: 52]。

    • RAG（検索拡張生成）の有効性が指摘されており、必要なセキュリティ対策を講じた上で、自治体が蓄積した業務関連情報を格納したデータベースを活用することで、出力精度の向上が見込まれます。

    • 将来的には、各府省庁が機械可読な形式で自治体に通知を出すことで、RAGの利用が前提となり、さらなる精度向上や自治体側の負担軽減が図られます[cite: 53]。

    • 庁内文書やマニュアルを学習させることで、旅費事務や会計事務などの庁内事務、さらには法令事務や住民向け業務への活用も期待され、専門人材不足やベテラン職員退職によるノウハウ不足を補うことに繋がります。

  • 従来型AIなど:

    • 生成AI以外のAI（AI-OCR、画像解析など）も業務効率化や行政の質向上に有効です。

    • 具体的には、ドローンで撮影した映像をAIで分析し、橋梁の損傷検知や診断補助を行う事例が確認されています。

    • RPAとAI-OCRを組み合わせることで、反復的な入力・データ化作業事務の効率化が図られています。

留意事項

  • ガバナンス確保のための体制構築:

    • 国は各府省庁にCAIO（AI統括責任者）を設置し、AIの利活用・リスク管理のガバナンス体制を明確化しています。

    • 地方自治体でも同様にAIの利活用・リスク管理における責任者を明確にする必要があり、CIOとCAIOの兼務が多くなると考えられます。

    • CAIOを補佐する専門的な知見を持つ人材（CIO補佐官のような）の設置が求められますが、人材確保が困難なため、複数団体での共同設置や都道府県による市区町村への専門人材派遣が望ましいとされています。

    • 国が設置する「先進的AI利活用アドバイザリーボード」と連携し、第三者による相談機能の強化が求められます。

  • 要機密情報の取扱い:

    • 個人情報保護法に基づき、保有個人情報の利用・提供には制限があり、統計作成など特定の個人と対応関係が排斥された分析結果の利用には本人の同意のあり方が議論されています。

    • 生成AIへの不適切な個人情報入力による法抵触リスクに十分留意する必要があります。

    • データ処理が国内で完結する仕組みや、入力データが学習に利用されないようにするなどのセキュリティ対策が重要です。

  • 人材育成:

    • 自治体ではAIに取り組むための人材が不足しているという課題があります。

国による支援の方向性

  • 自治体向けガイドラインの策定

  • ユースケース等の横展開

  • 国における取り扱いの情報提供


#そのほか

【驚愕】50年超の基幹システムがノーコードで56％コスト削減！日本ノーコード大賞特別賞受賞

　橋本総業HDは、50年以上稼働した基幹システムをノーコード型データ連携ツールで刷新しました。これにより、開発・運用コストを56%削減し、問い合わせ回答速度を70%短縮することに成功しました。この功績により、同社は第3回日本ノーコード大賞で特別賞を受賞。旧システムの画面デザインを踏襲しつつ、ビジネスロジックとUIを分離し、紙出力帳票のペーパーレス化も実現しました。今後はこのノウハウを他社にも展開し、DX加速に貢献する予定です。

2025/6/25：A10ネットワークス：全国500自治体にネットワーク環境アンケート調査を実施、 82％がαモデルを採用、未採用の47％がα'モデルに関心

DevSecOpsの重要性を説くDatadog、その背景とベストプラクティスとは

クルーグ氏は、DevSecOps導入において最も重要なのは「社内文化の改革」だと強調。技術導入だけでなく、開発・運用・セキュリティが連携し、セキュリティを共通価値とする姿勢が必要と述べる。さらに、KPIによる可視化と小規模からの取り組み、継続的な改善と学習環境の構築を推奨。DevSecOpsは理想ではなく、実践的なリスク低減の手法だと語った。

もう少し深堀り。
DevSecOpsの重要性と背景

  • 従来、開発チームとセキュリティチームが分離されていたことで、対応が遅れリリース速度やセキュリティ品質に悪影響があった。DevSecOpsはこのサイロ化を解消し、安全性と開発効率の両立を目指す文化的・組織的変革を促す。

  • Datadogの導入例では、開発・運用・セキュリティが共通のデータ・ツールを用いて連携し、コード作成時から脆弱性を発見・対応している。

Datadogが示す主要ベストプラクティス

  1. インフラ構成やCI/CDにおける短時間認証（短寿命クレデンシャル）を導入し、認証漏洩リスクを低減。

  2. 最小限のコンテナイメージを使い、脆弱性の表面積を削減。

  3. Infrastructure as Code（IaC）を活用し、構成管理と監査を効率化。

  4. 脆弱性アラートに優先順位をつけ、環境固有の条件も考慮して対応を最適化。

実践者・コミュニティの声

  • セキュリティ作業の自動化（コード分析やシークレット検出など）をパイプラインに組み込み、早期に脆弱性を削減。

  • チーム間でセキュリティ責任を共有し、密な連携と教育、共同行動が重要。

  • 無駄なログ収集を避け、コスト管理のためのタグ設計や不要ログの除外など運用面の工夫も報告されている。

まとめ

  • セキュリティは開発の初期段階から組み込み、自動化やIaCで一貫した対応を実現する。

  • 最小限構成のコンテナや短寿命認証を使ったCI/CDでリスクを管理。

  • 脆弱性対応の優先順位付けとチーム文化の変革で、開発とセキュリティの成果を最大化。

これらの取り組みで、高速かつ安全なアプリ開発・運用を実現するDevSecOps環境が構築できる。

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