muni AI

24時間 市民の質問に答えるAI窓口

和歌山市様　実証実験（PoC）のご提案

Kaze　中村 仁 ／ 2026年3月12日

muni-slides.pages.dev

muni AI とは

和歌山市の公開情報をAI用データベース化し、
市民の質問に 24時間・正確に 回答するAI窓口サービスです。

できること

  • 制度・届出・条例の案内（転入届、国保、介護保険 等）
  • ごみの分別・収集日を地区レベルで回答（全449エリア対応）
  • 手続きフローの一覧提示（「引っ越し → 必要な38手続き」）
  • 担当窓口・電話番号の案内（答えられない質問も担当課へ誘導）

利用チャネル

Web（muni.kaze.jp）＋ LINE（スマホでいつでも）

muni AI に聞いてみます

これからデモでお見せする質問

  1. 「大阪から和歌山に引っ越します。何の手続きが必要？」
  2. 「紀三井寺のごみの日はいつ？」
  3. 「ブロック塀の撤去に補助金はありますか？」
  4. ご自身で自由に質問

ぜひお手元のスマホからもお試しください

Web版
wakayama.muni.kaze.jp
LINE版
@137stmxs

こんな課題はありませんか？

⏰ 時間の壁

窓口は平日 8:30〜17:15 のみ。夜間・休日に調べたい市民は対処できない

🔁 繰り返し対応

同じ質問に毎日何度も回答。職員の時間が定型対応に消える

🔀 担当窓口が分からない

市民は「何課に聞けばいいか」が分からず、正しい窓口にたどり着けない

🔍 HPで情報が見つからない

市HPに掲載されているのに、ページが多すぎて市民がたどり着けない

muni AI の仕組み

市民が質問（Web / LINE）→ AIがDBを検索 → 正確な回答＋担当窓口を案内

和歌山市HP全ページ + PDF文書から 10万7千件 のデータをAI用に構造化済み

  • 制度案内・届出・条例・計画書
  • ごみ品目（分別検索）・地区別収集日
  • 手続きフロー・窓口情報（電話番号付き）・FAQ

既存サービスとの違い

観点 FAQ型 ChatGPT muni AI
回答範囲 登録済みのみ（数百件） Web上位1〜3件 10.7万件DB全体
手続きの網羅案内 × △（1〜2件） ◎（38件一覧）
地区レベル検索 × × ◎（449エリア）
回答の安定性 ◎ ×（毎回変わる） ◎（DB検索）
回答の修正 FAQ編集が必要 市は修正不可 データ修正→即反映
LINE対応 別途開発 × ◎

技術の優劣ではなく、市が自ら育てていける資産かどうかが違います。

安心の仕組み

🔗 回答に根拠リンクを表示

元データに市HPのURLがある場合、回答にリンクを添付。市民が自分で最終確認できる

⚠️ AIの限界を明示

「AIの回答は参考情報です」と画面上に常時表示。重要な手続きは窓口確認を促す

🛡️ 誤回答防止

DBにない情報は「担当課にお電話ください」と案内。推測で答えない

🔒 個人情報ゼロ保存

名前・住所・マイナンバーは受け付けない設計。万が一入力されても自動マスク処理

🇯🇵 国内データ処理（ISMAP認定）

Amazon Bedrock（AWS東京リージョン）。入力・レート制限等のセキュリティ対策も実装済み

導入効果の試算

前提: 窓口・電話問い合わせ 推定 年間約35万件
（1件あたり平均10分 ／ 職員1人 = 年間2,000時間として算出）

シナリオ AI対応率 削減時間 職員換算
悲観 10% 5,833時間/年 約3人分
通常 25% 14,583時間/年 約7人分
楽観 40% 23,333時間/年 約12人分

定型的な問い合わせはAIに任せ、職員の時間をもっと価値のある仕事に。

計測: チャット後アンケート「解決しましたか？」の「はい」率をPoCで実測

もう一つの価値：市民の声がデータになる

  • 全問い合わせのログを自動記録
  • 「どの課の質問が多いか」「どの情報が不足しているか」 をデータで可視化
  • 回答が不十分だった質問 → データを追加すれば次から正確に回答できる
  • 使えば使うほど賢くなる。だから、早く始めるほど価値が積み上がる

現在は市民が何に困っているか、体系的に把握する手段がありません。
muni AI を通じて、問い合わせそのものが改善のためのデータになります。

まずは1ヶ月、無料でお試しください

項目 内容
期間 1ヶ月（延長可能）
費用 無料（Kaze全額負担）
市側のご負担 ゼロ
市側へのお願い HPへのリンク掲載 or 試験公開ページの設置許可

PoC → 効果レポート提出 → 本契約のご検討 → 翌年度以降

結果が良くなければ、そのまま終了で構いません。
市のシステムには一切手を加えません。リスクはゼロです。

PoCの先に見えている世界

フェーズ 内容
★ 今回のPoC 市民向け24時間AI窓口（Web・LINE）
2 電話窓口のAI支援 リアルタイム文字起こし＋多言語翻訳
3 庁内業務エージェント 条例検索・議事録要約・稟議下書き
4 自治体間連携 広域災害対応・共通データのコスト分担

職員も住民も減る中で、行政サービスの質をどう維持するか。
今日お見せしたのは最初の一歩です。このデータ基盤の上に、これだけの展開が可能です。

地元 和歌山から、地元のためのAIを

Kaze　中村 仁

所在地：和歌山県和歌山市 ／ 2026年4月 法人設立
TEL：090-3820-8731 ／ Email：info@kaze.jp
Web：kaze.jp ／ muni.kaze.jp

東京のベンダーではなく、地元の会社が地元の課題に取り組んでいます。

Appendix

質疑応答用の補足資料

A1: 他の自治体の生成AIチャットボット事例

自治体 人口 種別 開始時期 特徴
渋谷区 23万 生成AI + RAG 2025年3月 LINE対応。2ヶ月で10万QA、解決率77%
佐賀市 23万 生成AI + RAG 2025年2月 4ヶ月で電話問い合わせ15%減
葛飾区 46万 AIエージェント 2025年秋〜 窓口職員支援型（NTT-AT）
千葉県 — 生成AI 2025年2月 福祉相談特化

大多数の自治体はまだFAQ型（500〜2,000件のQ&A登録）。
生成AI + RAG型は渋谷区・佐賀市など一部の先行自治体のみ。

参考: 横浜市イーオ（FAQ型・ごみ分別特化）は月9万件。写真からごみ種類を判定。

A2: muni AI と他の自治体AIの比較

観点 FAQ型（多数派） 渋谷区・佐賀市 muni AI
技術 キーワード一致 生成AI + RAG 生成AI + Tool Use + RAG
データ規模 500〜2,000件 非公開 10万7千チャンク
検索方式 FAQ一問一答 ベクトル検索 DB検索 + 全文検索の使い分け
ごみ品目 FAQベース 不明 全品目DB完全一致検索
地区別収集日 カレンダーリンク 不明 全エリアDB検索
手続きフロー テンプレート数十件 不明 全フロー（関連手続き自動提案）
LINE 一部対応 渋谷区は対応 対応

A3: 6段階フォールバック設計

「分かりません」で終わらせず、必ず次のアクションを提示する仕組み。

Level 動作 例
1 構造化データから正確に回答 「アイロンは何ごみ？」→「燃えないごみ」
2 ナレッジ検索で高信頼の回答 「固定資産税の減免制度は？」→ 制度詳細
3 部分一致 + 担当課確認を案内 回答 +「詳しくは税務課へ」
4 キーワードから担当課を推測 「○○課が担当と思われます。TEL: XXX」
5 和歌山市総合案内への誘導 「総合案内（073-432-0001）へ」
6 市の管轄外と判定 「パスポートは県のセンターへ」

A4: 10種類の検索ツール

AIが質問内容に応じて、自動的に最適なツールを選択してDBを検索。

ツール 用途 ツール 用途
ごみ品目検索 「○○は何ごみ？」 手数料検索 「住民票の手数料は？」
手続き検索 「転入届に必要なもの」 市外案内検索 「パスポートはどこで？」
手続きフロー 「引っ越しの手続き一覧」 キーワード→担当課 フォールバック用
窓口・課の検索 「○○課の電話番号」 ナレッジ全文検索 制度の詳細・背景
ごみ収集日検索 「紀三井寺のごみの日」 FAQ検索 よくある質問

複数ツールの組み合わせも可能。例:「引っ越し」→ 手続きフロー + ごみ収集日 + 窓口案内

A5: なぜAIが必要か — 和歌山市の構造的課題

  • 県庁所在都市の中で最も早く連続的に人口が減少（約半世紀にわたる流出）
  • 2050年には高齢化率38.7%（2020年: 31.1%）
  • 若者の減少で社会保障・災害対応力の維持が困難に
  • 職員採用も年々厳しくなり、1人あたりの業務範囲は拡大

「職員も住民も減る中で、行政サービスの質をどう維持するか」
これが和歌山市の本質的な問い。PoCで作るデータ基盤が、将来の展開の土台になる。