行政文書対応を劇的効率化！RPA×生成AIで実現する自治体DXの最前線

兎澤直樹
7月29日
読了時間: 4分

1. はじめに：行政文書対応における深刻な課題

多くの公共機関では、住民対応や内部手続きに関連する文書が膨大に発生しています。文書の種類も通知書、報告書、決裁書、確認書など多岐にわたり、その管理と処理は職員にとって大きな負担となっています。特に、紙・PDF・Wordなど形式がばらばらで、目視確認や手作業での情報転記が主流という現状では、属人化やヒューマンエラーのリスクも避けられません。

こうした状況を打破する鍵として注目されているのが、「RPA」と「生成AI」の組み合わせです。

2. 解決の鍵は「RPA×生成AI」の組み合わせ

RPAは、定型的で繰り返しの多い事務作業を自動化するツールです。一方で生成AIは、文書の内容理解や要約、分類など、人間が判断を要するタスクを支援する技術です。

この2つを組み合わせれば、以下のような連携が可能となります：

生成AI：行政文書を読み取り、分類・要約・重要情報の抽出
RPA：抽出された情報をもとに、庁内の管理システムへ入力・保存・通知

つまり、これまで人の目と手で行っていた文書処理が、ほぼ自動で完結できる体制が構築できるのです。

3. 自治体業務のどこに効く？ユースケース一覧

RPAと生成AIの連携は、以下のような業務に高い効果を発揮します

文書の自動分類・仕分け
例：住民からの申請書を「住民票関連」「児童手当」「税務関係」などに自動分類
定型回答の自動生成
例：窓口対応履歴から自動でメール文面を生成し、職員が確認して送信
PDF文書からの情報抽出・台帳登録
例：紙ベースで届く報告書をOCR＋AIで読み取り、要約を台帳に転記
文書管理の検索性向上
AIにより要点を抽出したメタデータが整理され、検索が容易に

これらは全て、現場職員の時間を節約し、業務の質を向上させる取り組みです。

4. 実証実験：RPAと生成AIで文書処理を自動化してみた

筆者自身も、以下のような簡易実証を行い、実用性を検証しました。

使用したツール：

RPA：MICHIRU RPA
生成AI：ChatGPT
対象文書：架空の行政報告書（PDF形式）

ステップ：

RPAでPDFを読み取り、OCRテキストを抽出
生成AIに文書の「分類」「件名抽出」「要約」を依頼
RPAで抽出結果をExcelに転記し、管理台帳化

↑架空の行政報告書

↑出力されたExcel

結果：

文書分類の精度：93%（100回試行）
要約内容の妥当性：全て人手で確認して8割以上有効
手作業の処理時間：約7分 → 自動化後は約50秒

所感：単純な形式の文書であれば十分に自動化が可能であり、生成AIが理解できるようなテンプレート設計を心がけると精度が向上しました。

5. 期待できる効果と導入のポイント

生成AIとRPAの導入により、以下のような効果が見込めます。

作業時間の短縮：単純転記や文書整理の時間を最大80%以上削減
ミスの削減：目視確認ミスを防止し、データ整合性を担保
業務の標準化：属人化を防ぎ、誰でも対応可能に
ナレッジ継承：文書分類・要約ルールが自動的にAIに蓄積される

導入のステップ例

小規模実証で生成AIの精度を評価
一部業務でRPAを組み合わせた運用テスト
全庁導入に向けた費用対効果の測定

6. よくある課題とその乗り越え方

導入に際してよく聞かれる懸念と、その対応策は以下の通りです。

課題	対応策
AIの判断精度に不安	最初は職員による確認を併用し、徐々に自動化レベルを上げる
セキュリティが心配	クローズドなオンプレ環境、ログ取得・IP制限の実施
コストが気になる	実証→段階導入でスモールスタート。国の補助金制度活用も検討