パブリックコメント業務に大規模言語モデル「Takane」を活用し、中央省庁で業務効率化の実証実験を実施 

国や地方自治体が行うルール作りにおけるパブリックコメントは、そのルールの影響を受ける国民が直接意見を述べる機会を保障する大変重要な仕組みです。しかし、国民の関心が高いテーマでは数千件から数万件の意見が殺到するケースもあり、行政職員は意見の内容確認や分類、既存の関連法令との整合チェックといった膨大な作業に追われ、業務負担が過大になっています。その結果、すべての意見を十分に精査し政策に適切に反映させるための時間が不足し、意見を出しても反映されないという国民の不信感を招くことも懸念されます。
今回実証実験を行った中央省庁は、職員の業務負担の軽減と国民の意見反映の質向上の実現に向け、デジタル技術の活用を重視しており、デジタル庁が生成AIの活用検証（注3）で取り上げた、パブリックコメントの集約・分析業務へ生成AIを活用する実証実験に当社と協働のもと取り組みました。

従来のパブリックコメント業務では、提出された意見を職員が読み込んで分類や傾向の分析を行い、各意見に対する回答案を作成した上で政府の対応方針を検討しており、結果公示までに1カ月間以上要する場合もありました。
本実証実験では、過去に実施したパブリックコメントのデータを利用して「Takane」活用による業務の効率化を検証しました。今回、実証実験を行った中央省庁に寄せられた約12万文字にもおよぶ実際のパブリックコメントのデータに対して、高い日本語能力を備えた「Takane」を用いたところ、これまで人手で行っていた各意見の賛否の分類、意見の要約が自動化され、10分程度で終えることができ、職員がその出力結果の点検に注力できるようになる可能性を確認しました。また、パブリックコメント業務において意見公募の対象となる法令の案と各意見の整合チェックにおいて、法令案に含まれる条項と各意見を「Takane」に入力して参照チェックしたところ、全体の8割を超える意見について法令案の条項に該当する意見の箇所を正しく回答でき、人手ですべてをひも付けするのに比べて省力化できる可能性のあることを確認しました。
今回の結果は、行政職員の意見の整理に費やす時間が減ることで、その分、意見の中身の検討や政策への反映という、より重要な判断業務に時間を割くことができるようになることを示唆しています。
また、国民の意見という客観的なデータを政策に反映させていくパブリックコメント業務において、生成AIを含むデジタル技術を活用し、業務プロセスの高度化を図っていくことは、「EBPM（証拠に基づく政策立案）」の観点からも重要な取り組みであると考えています。

当社は今後、今回の実証実験で確認できた可能性や回答精度の向上などの課題を踏まえ、生成AIをパブリックコメント業務における意見の分類や要約などへ導入するだけでなく、多岐にわたる関連法令の調査や多様なステークホルダーとの調整などを要する法制執務のプロセス全般に対して、適切なAIモデルやツールをプロセスの中で順序立てて組み込むAIワークフローの構築や、プロセス内で生じる複雑な調査や調整を自律的に支援するAIエージェントの開発も予定しています。当社は、ガバメントAIなど、政府におけるAI基盤の整備や生成AI活用に向けた取り組みを支援するとともに、「Takane」の備える高い日本語能力が求められる政策立案や法律制定のプロセスに幅広く応用できる生成AIサービスを開発し、2026年度中の提供を目指します。

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