中央官庁 ・ 都道府県 ・ 政令市 ・ 市町村 ・ 公共インフラ事業者の意思決定層と伴走。住民 ・ 行政 ・ 民間の 3 主体合意（Stakeholder Triangle ・ 3 者の便益と責任を構造化する公共特有の合意モデル）を 土台 に、公共サービス再設計 ・ 組織横断データ基盤 ・ 公共信頼観測の 3 機能階層を積み上げる独自フレームを実装。連携自治体 5 ・ 窓口処理時間 -48% ・ 観光入込 +41% ・ 住民満足度 98% を 18 ヶ月で実証した構造を、貴自治体 ・ 貴機関の文脈に適用します。
公共セクターの AI 活用は、住民 ・ 行政 ・ 民間の 3 主体合意がなければ本格運用に至りません。私たちは広域 5 自治体連携のスーパーシティ案件で窓口処理時間 -48% ・ 観光入込 +41% ・ 住民満足度 98% の実績があり、貴自治体 ・ 貴機関の合意形成 ・ 個人情報保護 ・ 説明責任の制約に合わせた AI 戦略を構築する支援をしています。
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公共セクターの生成AI 戦略は、3 主体合意 ・ 縦割り組織 ・ 個人情報保護 ・ 説明責任の 4 つを最初に設計に組み込まないと、実証実験は成立しても住民 ・ 議会 ・ 民間との合意形成が進まず、本格運用に至らない。
住民の体験 ・ 行政の業務効率 ・ 民間事業者の収益性が同じ方向を向かないまま AI 活用を計画すると、住民説明会 ・ 議会答弁 ・ 民間提案で合意が崩れる。3 主体それぞれの便益と責任を構造化しないと前進しない。
住民登録 ・ 税 ・ 福祉 ・ 教育 ・ 医療 ・ 防災が部局ごとに最適化され、住民から見ると一つの行政として機能しない。AI を導入しても部局単独の効率化に留まり、住民体験の根本改善に繋がらない。
個人情報保護 ・ マイナンバー法 ・ 自治体条例の制約下で、生成AI に渡せる文脈データの境界が曖昧なまま PoC が進む。組織横断のデータ基盤 ・ 同意管理 ・ 匿名加工の枠組みが未整備で、本格運用のスケールが阻まれる。
AI 出力の根拠 ・ 学習データ ・ バイアス ・ 誤判定時の救済が、住民問い合わせや議会質問が来てから遡及的に整備される。意思決定プロセス ・ ログ ・ 説明文書を最初から組織として運用する観測層が不在。
公共セクターの AI 活用は、住民 ・ 行政 ・ 民間の 3 主体合意（Stakeholder Triangle ・ 3 者の便益 ・ 責任 ・ 同意プロセスを構造化する公共特有のモデル）が土台になる。合意がないと、上位の公共サービス再設計 ・ 横断データ基盤 ・ 公共信頼観測のいずれも社会的に成立しない。下から上へ：Tier I（合意基盤）→ Tier II（公共サービス再設計）→ Tier III（横断データ基盤）→ Tier IV（公共信頼観測）と、下位が上位を支える依存関係を持つ階層構造。
広域 5 自治体が連携するスーパーシティ案件で本フレームを 18 ヶ月適用。Stakeholder Triangle で 3 主体合意を可視化 → 横断データ基盤と Civic Service を順次整備 → 窓口処理時間 -48% ・ 観光入込 +41% ・ 住民満足度 98% を実証。議会説明 ・ 住民説明会 ・ 民間提案を一つの構造で運用した枠組みを、貴自治体 ・ 貴機関の文脈に適用できる。
DX Strategy が発信する公共セクター ・ スマートシティ領域の Insights 記事から、本ページのフレームと連動する 3 本を厳選。行政デジタル化の全体像 ・ 都市 OS と住民体験 ・ 海外都市の構造比較の 3 観点で読み深められます。
公共セクターの生成AI 戦略は、複数サービスの統合提供で成立する。下記 4 サービスを公共特性 ・ 法制度に合わせて連動展開できる。
公共セクター向けと並行して、他業界の戦略ページも業界特性に合わせた独自の構造化アプローチで整理しています。広域連携自治体 ・ 公民連携 ・ 公共インフラ事業者の文脈で他業界を横並びで参照することで、官民共創の設計が可能になります。
標準的な公共セクター案件の構成です。具体的な範囲 ・ 期間 ・ 費用は無料診断（60 分）で貴自治体 ・ 貴機関の所管領域 ・ 議会 ・ 住民との関係性に合わせて設計します。
初回ディスカッション（無料 ・ 60 分）で、貴自治体 ・ 貴機関の所管領域 ・ 既存システム環境 ・ 議会 ・ 住民 ・ 民間との関係性を踏まえた公共 AI 戦略の方向性を整理します。本ページで紹介した 3 主体合意基盤 × 4 階層フレームの貴組織適用を、関連部局も含めて一緒に検討します。