東京都は、生成AIを全部局横断型の問い合わせ総合窓口としてどのように活用していくべきか

2_重要論点
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トピックの概要

現在、東京都としてAIを都民向けのサービスに活用していきたいです。

以下の論点について広く意見を集め、よりよいものにしていきたいので、ぜひご意見をお聞かせください！

今話してほしいこと

  • 以下の全部局横断型AI問い合わせ総合窓口を実現するために導入すべきだと思う施策と、すべきでない / 実現が難しいと思う施策を理由とともに教えてください！
  • 施策を実現する上でハードルになりそうな点も教えてください！
  • できるだけ他の人の意見に対してもコメントしてみてください！議論が活発になればなるほど、このプラットフォームの価値が増します！

アイデア

全部局横断型AI問い合わせ総合窓口

  • メリット: 各局のFAQを統合し、都民の利便性向上。都庁の問い合わせ業務を大幅削減。
  • デメリット: 導入初期は回答精度の向上が課題。各局のデータ統合・管理コストが発生。
  • 初期費用: 高
  • 運用費用: 中
  • インパクト: コールセンター業務削減、都民満足度向上。
  • リスク: データ統合に時間がかかる。更新が適切に行われないと回答精度が低下。
  • ロードマップ
    1. 現行のチャットボット総合案内を強化（年度前半）
    2. 未導入分野にもFAQボットを追加（年度後半）
    3. 2年目以降、利用データ分析を基に機能追加

総合窓口でできそうなこと

1. 多言語対応のチャットボット

  • メリット: 外国人の観光客・都民の利便性向上。観光・生活情報提供を強化。
  • デメリット: 多言語対応のチューニングが必要。翻訳精度によって誤案内の可能性。
  • 初期費用: 中
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 外国人対応向上。観光業・行政窓口の負担軽減。
  • リスク: 誤訳の可能性。多言語データの更新が必要。
  • ロードマップ
    1. 英語版を試験導入（年度前半）
    2. 中国語・韓国語など順次対応拡大（年度後半）
    3. 2年目以降、音声対話や翻訳エンジンと連携強化

2. 対話型手続支援（チャットでの申請・予約）

  • メリット: 申請手続の簡略化。窓口・電話対応の削減。
  • デメリット: 正確な手続き案内が求められる。API連携の開発コストがかかる。
  • 初期費用: 高
  • 運用費用: 中
  • インパクト: 手続き未完了率の削減。行政業務の効率化。
  • リスク: 法制度変更時の適応コスト。セキュリティ対策が必要。
  • ロードマップ
    1. 都立施設の利用予約を試験導入（年度前半）
    2. 対象手続を拡大し、試行運用（年度後半）
    3. 2年目以降、マイナンバー連携等の強化

3. 庁内向けAIアシスタントの活用

  • メリット: 職員の業務効率向上。問い合わせ対応の工数削減。
  • デメリット: 内部情報の更新管理が必要。事務手続きの正確性が求められる。
  • 初期費用: 低
  • 運用費用: 低
  • インパクト: 庁内の業務効率向上。新任職員の負担軽減。
  • リスク: 内部データ管理の難しさ。対応範囲の限定。
  • ロードマップ
    1. 新人研修用のQ&Aボット試験運用（年度前半）
    2. 全職員向けに拡大（年度後半）
    3. 2年目以降、他の庁内業務にも適用

現段階のAIまとめ

その他のAIチャットボットに関する論点は。。

なお、総合窓口以外のAIチャットボット利用案はこちらで議論していただければと思います！

AIと議論してみる

下記URLよりAIと議論してみてください。（AIと議論した内容もAIレポートに反映されます）

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特に勉強を苦手とする子供をフォローアップする用途で、AIが教師を務めることが人間の平均的な教師よりも効果が高くなりやすいという研究があったはずです。

これをふまえ、放課後学習や宿題などの分野で、子どもをサポートするような用途にAIを使うのが良いのではないでしょうか！

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こどもや医療に関する行政サービスが煩雑なので、相談しにきた都民の特性に合わせて自動的に利用できるサービスが提案されるシステムがあればいいのではないか

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健康診断の情報を任意で連携してもらい、連携してくれた人にはそのデータに合わせた予防医療が提案されるシステムがあれば、医療費の削減と都民の健康が両立できるのではないか

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特に障がいのあるこどもや健康状態の悪い高齢者については、必要な支援がAIによって自動的に提案されるシステムがあればいいのではないか

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政策DXにおいては、情報管理を電子データに一元化するだけでも十分に大きな意義があると考える。
それにより、サービスの享受・提供の両側での手続きの簡易化をすべきと考える。

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中長期的な活用事例としては、行政サービスの提供の無人化が考えられる。
また、サービス内容の高度化としては、行政が介入可能な範囲での提案のみならず、AIによる情報収集に基づき民間サービスの紹介・過去の事例の解決策など多様な選択肢の提案が可能になると考える。

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短中期的な活用の留意点としては、間違った回答に基づいた行動から発生した損害の責任の所在を明確にすることや、画一的な回答で対処可能な典型的な相談とAIによる回答での対処が難しい又は不適当な可能性のある複雑な事例の相談とで区別して相談先を分けることなどが挙げられる。

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こども・医療・教育の各分野において、何か困ったことが生じた際、相談相手の推薦AIを通じて適切な支援者とマッチングするサービスがあれば良いと考えていた。

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子育て世代や若者、高齢者などへの支援策の情報がすぐにキバわかるシステムがあれば良いと思う。個々人の条件などを聞きながら

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各政策における本当に必要かつ適切な支援の量を定めるために、アンケートで出費などを問い、その上で生成aiに適切なラインを決めてもらうしすて

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atama+などの既存のai学習システムの小学校などでの導入、小学校でつまづく子も多いため

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例えば、補助金や生活保護申請など複数の書類、情報が必要な場面での利用が考えられる

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出産や子育てに関わる補助金などが複雑であることから、アプリ内で対象者毎に対象の補助金を案内できるサービスなどが考えられる

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中国の深圳市はDeepSeek R1を全力で使っているらしいのでこの辺は参考になりそう

なんかすごそう？

裁判所の人員に比して事件数が多いという問題に対処するため、国内初の**「AI支援裁判システム」** を構築しました。

DeepSeek-R1モデルを政府のクラウドと統合することで、自然言語処理機能を通じて24時間365日のコンサルティング を住民に提供することが可能に

深圳环水集团（環水集団）情報センターのオフィスでは、2月13日から正式にDeepSeek R1モデルにアクセスしました。これにより、公式文書や資料の作成、緊急計画の作成、グループの規則や規定の照会 に使用することができ

深圳海事局では、海事部門がDeepSeekの海事専門ネットワークへの接続を完了しました。 AIアルゴリズムを利用することで、船舶航行データの補助分析、潜在的なリスクの予測、海事関係者へのインテリジェントな意思決定サポートを実現

DeepSeekをベースに開発された70名の「AI数智员工」 （AIデジタル職員）を立ち上げました。これにより行政サービスの飛躍的な効率向上を促進します。この70名のAIデジタル職員は11種類あるようで、公文書処理、生活サービス、緊急管理、投資促進など、複数のシナリオにおける政府サービスをカバー

実際のところどんなもんなのか気になりますね

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ここについては大きな話なのでこども / 医療 / 教育のそれぞれでトピック分けた方が良い気がします。

  • 行政手続きの電子化をしておくことが考えられます
    • Lv.1としてはスマホアプリやweb経由で実行できるようにする
    • Lv.2としてはAPI経由でできるようにする
    • Lv.3としてはMCPサーバーを提供することで、各種AIエージェントから利用できるようにすることが考えられます
  • MCPサーバのような枠組みがあれば、それらをどのように提供するかは自由度がありそう
    • マルチモーダルなAIによって電話 / 対面で提供してもよい
    • 言語モデルによってチャットで提供してもよい
  • Lv.1が最大の壁に見えるので、そのための制度整備、認証の仕組み整備などを短期的にはやるべきなのではないか
    • Lv.1ができていればLv.2, Lv.3はエンジニアリングの問題のみだしそんなに困難ではないのではないか
  • 当たり前のところでいうとこの辺はありそう
    • ユーザーとの期待値を揃える（人間とは違う返答だよ、ハルシネーションするよ）といっておく
    • 継続的にログを見ながら適宜改善をしていく
    • 間違っていたり満足しなかった時に人間のオペレーターにつなぐようにする
  • o1相当のモデルを上手く運用することで（DeepSeek R1等）、行政が持っている情報を上手く提供するエージェント（都政特化のDeepResearch）のようなものは出来るし良いのではないか
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現在までの議論をもとに、AIによる意見まとめが生成されました！
ぜひ見てみてくださいね。

特に「東京都は、生成AIを優先的にどの分野の都民向けサービスに活用すべきか？」という点について、活発な議論が交わされています。

新たな論点：東京都における生成AIの優先的活用分野

現状、子育て支援、行政手続きの簡素化、健康増進という3つの主要なスタンスが確認できますが、これらにはそれぞれトレードオフが存在します。リソースには限りがあるため、優先順位をつける必要があります。

1. 子育て支援最優先派

代表的なコメント：

  • 生成AIを活用した学習支援ツールやチャットボットによる相談窓口の提供により、学習困難な子供への効果的な支援や保護者の負担軽減を目指します。
  • 短期的な目標として、RAG技術を用いたチャットボットによる相談対応サービスの実現を目指します。ただし、公平性、無謬性、社会受容性の確保に配慮が必要です。

メリット： 学習困難な子供への効果的な支援、保護者の負担軽減、24時間対応可能な相談窓口

デメリット： AIによる教育の偏り、プライバシー保護、AI倫理の問題、導入・運用コスト、教師の役割の変化

2. 手続き簡素化重点派

代表的なコメント：

  • 生成AIを活用した行政手続きのデジタル化、効率化により、都民と行政機関の双方の手続きを簡素化します。
  • 深セン市の事例を参考に、24時間365日のコンサルティングサービスや行政サービスの効率向上を目指します。

メリット： 行政手続きの簡素化による都民の利便性向上、行政職員の業務負担軽減、迅速な情報提供

デメリット： システム導入・運用コスト、データセキュリティ、個人情報保護、AIによる誤判定のリスク、デジタルデバイドの問題

3. 健康増進オールインワン派

代表的なコメント：

  • 健康診断情報と生成AIを組み合わせたパーソナライズされた予防医療システムを構築し、医療費削減と都民の健康増進を目指します。

メリット： 個別最適化された予防医療による健康増進、医療費削減効果

デメリット： 個人情報保護の厳格な対策が必要、医療データの精度と信頼性、AIの判断の透明性、導入コスト

その他の視点

上記以外にも、観光情報提供、防災対策、環境問題への対応など、生成AIの活用方法は多岐に渡ります。これらの分野への活用についても、ぜひご意見をお聞かせください。

皆様の積極的なご参加をお待ちしております！

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個人的には、生成AIはどんどんコモディティ化していますので、困り事をもった人たちや、周りのサポートを日常的にしている人たちが、POCとして最初に生成AIも使ってやりたいことを達成できるような枠組みを提供するのも良いかと思いました。
特に、社会参画ができていない、当事者の方はそこに何か貢献できる事がないか、といつも考えていらっしゃるので。とはいえ、あんまりにも不自由な状況が長く続きますと、課題自体を考えなくなりますので、セルフエフィカシーが自然と向上して、自分で”できる感”を出していただける様な取り組みがあると、良いなと思っています。
そういう観点で、小さいところから当事者や当事者をサポートされている方々向けのAIハッカソンを、少しづつ開始して行く予定にしております。ここもまだまだノウハウやその共有が足りないところだと思いますので、ぜひ、ご意見やフィードバックを頂けましたら幸いです。

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生成AIの優先的活用分野についてトレードオフがあるとされているが、仮にトレードオフが生じるとした場合、リソースの有限性というよりは導入コストにそれは起因すると考える。
故に、どの分野も最終的にはAIによるサービスの高度化を目標とし、安全・健康に関する分野など慎重に議論すべき分野についてを後に、緊急性の高い分野やAI導入に伴う問題が少なそうな分野を先に導入を進めていけば良いと考える。