はじめに ― なぜ「60分」にしたのか
2026年7月31日、自社主催のオンラインセミナー「nice2have Spotlight #01」を開催しました。お申し込みは136名。自治体の情報政策部門を中心に、支援に入っておられる事業者の方にも幅広くご参加いただきました。
60分という尺は意図的です。標準化・ガバメントクラウド・情報資産管理・生成AIは、それぞれ単独で半日は話せてしまう題材です。しかし現場が本当に困っているのは、個別の深掘りよりも「どれから、いつ着手すればよいのか」の順番のほうでした。だからこの回は、来年度予算の検討が本格化する前に、打ち手の全体像を一度に見渡すことを目的にしました。
オープニング｜重点計画が置いた、自治体の4つの論点
最初にお話ししたのは国の動きです。令和8年7月21日に閣議決定された「デジタル社会の実現に向けた重点計画」は、計画そのものが「AI駆動型国家」へと軸足を移しました。4本の柱と、それを支える横断的取組（土台）で構成されており、自治体が主体となるのは柱Ⅱ「自治体のAX/DX基盤」、そして全団体が対象になる土台（セキュリティ・人材・受容性・推進体制）です。
ここで押さえておきたいのは、4つとも「いま準備した団体だけが、次の更改・改定で選択肢を持てる」性質のものだという点です。制度が動いてから慌てて追いかけるのではなく、動く前に自団体の現在地を把握しておけるかどうかで、その後2年の打ち手の幅が変わります。
時間軸で見ると、この2年は「蒔く」時期です。R8年度は運用最適化支援事業が始まり、源内の全府省庁実証とAI駆動開発の試験導入が動きます。R9年度にはセキュリティクラウドの更新が完了し、地方版ASMが本格運用に入る。そして2030年代半ばには、AIエージェントがフロント業務を代行し、公共SaaSの普及で個別導入自体が不要になっていく——という見立てです。
では、R8年度中に何から着手するか。セミナーでは4つの方向性を提示しました。
- コストを棚卸し・可視化する
内訳を把握し、運用最適化計画で何を決めるかを庁内で議論しておく
- AIの庁内ルールと育成計画
利用ルールを整えたうえで、層を分けた職員育成の道筋を描く
- セキュリティのギャップ把握
更新時期・現行規程との差分・外部公開資産の台帳を確認する
- 推進体制と人材の確保
誰が旗を振り、誰が手を動かすのかを、異動でリセットされない形で決める
通底する見立て ― 棚卸し・クラウド・AIは三位一体
3つのテーマに入る前に、全体を貫く見立てをお伝えしました。情報資産の棚卸し・クラウド技術の習得・AIの本格活用は、切り離せない三位一体であるということです。
棚卸しができていれば、台帳の更新・管理が回り、投資先を決める材料になる。クラウドが分かっていれば、AIを動かし続ける土台が持てる。そしてAIが本格活用の段階に入れば、業務そのものを変える主役になる。逆に言えば、どれか一つが欠けると、残りも進みません。台帳がなければ投資判断ができず、クラウドが分からなければAIを動かす場所がなく、AIを触っていなければ何を内製すべきかの線引きもできません。
AIは1年で数世代進む。
だから来年度に本格着手できるかで差がつく。
テーマ①｜移行完了はゴールではない ― 運用経費という宿題
標準化・ガバメントクラウド移行はR7年度末で約7割が完了し、多くの団体が安定稼働のフェーズに入りました。いま現場を悩ませているのは、移行後に高騰した運用経費を毎年捻出し続けることです。従来比2〜3倍というケースも珍しくなく、「デジタル破産」という言葉すら生まれています。
国も手をこまねいているわけではありません。R8年度に運用最適化支援事業が新設され、見積精査への支援も拡充されます。R9年度以降は恒常的な経費増への措置も明記されました。構造対策としては、クラウドとSaaSを一体提供する「公共SaaS」の環境整備がR8年度に検討されます。ただし、国が支援を用意しても、それを使いこなせるかどうかは自団体の準備次第です。
そもそもコストの構造が変わっています。オンプレミスの5年リースは、調達した時点で総額がほぼ確定し、途中で増えも減りもしませんでした。クラウドは使った分だけの従量課金です。放置すればムダが積み上がって増え続ける一方、裏を返せば、毎月見直せば毎月下げられる。単発の見直しではなく、毎月回り続ける最適化——FinOpsの実践が要る、というのはこの構造から来ています。
実際の進め方として、9都道府県で提供している運用経費最適化ワークショップの流れをご紹介しました。
- コスト削減目標の設定
目標値の明確化と、構造改革の要否判断
- コスト構造の明確化
ASP単位での、標準化前後の比較
- クラウド費用の最適化
見積精査・長期割引・為替・予算管理
- 運用費用の最適化
仕様書の明確化と、ベンダーとの交渉
- パッケージ費用の最適化
ベンダー変更の検討とTCO判断
- ガバクラ以外の選択肢
代替プラットフォームと非機能要件
この6ステップで、当日いちばん強調したのは「①の目標設定を先にやる」ということでした。いまの経費が移行前の2倍だとして、それを1.2倍まで下げにいくのか、1.8倍で良しとするのか。目標値が違えば取るべきアプローチがまったく変わります。構造改革が要るのか、運用の調整で足りるのか——ここを決めずに個別の削減策から入ると、労力の割に効きません。
もう一つの勘所は割合です。ガバメントクラウド利用料は全体の目安3割にすぎず、残る約7割は運用・保守・パッケージ費用です。クラウドだけ最適化しても、全体の3割にしか効きません。クラウド費用は為替・構成・長期割引で動き、運用費用は仕様の明確化と交渉で動かせる余地があり、パッケージ費用はベンダー変更以外では動かしにくい。それぞれ性質が違うことを前提に、全体を見通す必要があります。
ベンダーとの向き合い方についてもお話ししました。一方的に削減を要求するのではなく、コンポーネントごとに用途を確認しながら協議していくのが結局は近道です。また、長期割引（Savings Plans / Reserved Instances）の購入シミュレーションには各ベンダーのAWS構成情報が要ります。提示された金額が妥当かどうかを判断できるだけの知識を、自治体側が持っておく必要がある、という話をしました。
「毎月回す」を仕組みにする ― OptSightで見えるようにしたこと
FinOpsは考え方としては正しくても、毎月人が集計しているかぎり続きません。この「毎月回す」部分を仕組みで支えるために作ったのが、自治体向けのAWSコスト最適化SaaSOptSightです。
出発点にあったのは、現場で繰り返し聞いてきた3つの困りごとでした。内訳は見えても打ち手が見えない。EC2の「落とし忘れ」に気づけない。確認のたびにコンソールを開く。しかも委託先ごとに請求書も報告書も形式がバラバラで、情報政策課の手元にはリアルタイムの状態が何も残らない。落とし忘れや急増に気づくのは、早くても翌月の請求書です。
多くのコスト管理ツールは、可視化と按分で役割を終えます。OptSightで越えたかったのはそこから先——次に何をすべきか・その根拠・削減見込み額まで出すところでした。
その具体形が、AIによる改善提案です。蓄積されたコスト・インスタンス・予算のデータをもとに、コスト最適化の専門家が普段アドバイスする内容をAIが提案します。「なぜそうするか」と「いくら下がる見込みか」がセットで提示されるので、上席や財政部門への説明にそのまま使えます。入力データがモデルの学習に使われることはありません。
そして報告です。対象月のコスト推移・内訳・落とし忘れ件数・最適化候補を、毎月PowerPointで自動生成します。自治体は議会・上席向けの説明資料に、運用事業者は自治体向け月次報告書のドラフトにそのまま使えます。誰がいつ何を変えたかは監査ログに差分つきで残ります。
セキュリティについても明確にしています。OptSightがAWSに対して持つのは「見る」権限だけで、設定やサーバーを変更することは仕組み上できません。長期キーを預からず短時間有効の認証で接続し、データは東京リージョンで保管します。取得するのはインフラ運用のメタデータのみで、個人情報や業務システムの中身には一切アクセスしません。
来年度予算に間に合わせるなら ― 単発の精査という選択肢
もう一つご紹介したのが、ガバメントクラウド運用経費の単発精査パッケージです。「ツールを入れて毎月回す」よりも先に、まず今の見積が妥当かどうかを一度きちんと診てほしい、というご相談が増えているためです。
ポイントは2つあります。ひとつはAWSアカウントの権限が原則不要なこと。見積書・積算根拠・運用保守の仕様書・システム構成図など、お手元の資料をご提供いただければ精査できる「資料持ち込み型」です。もうひとつは、納品物が報告書だけで終わらないこと。経費の現状分析と削減試算に加えて、前提条件・難易度・交渉相手・実現確度まで踏まえた実行計画をお渡しします。予算要求への転記例も含めているので、そのまま来年度予算の検討に載せられます。
補助が切れたあとの運用経費は全額が自主財源です。補助期間のうちに構造を見直し、来年度予算に反映する——依頼時期としては今年度・来年度がひとつの節目になります。
テーマ②｜情報資産の棚卸し ― デジタル投資先を決めるために
2つ目のテーマは情報資産の棚卸しです。まず押さえておきたいのは、棚卸しはセキュリティのための作業である前に、デジタル投資先を決めるための資産管理だということでした。
住民サービスのデジタル化、標準化後の次の一手、そしてAI活用。情報システムへの期待は増す一方で、運用経費も増え続けています。期待とコストの両方が右肩上がりのいま、限られたデジタル投資をどこに振り向けるかを判断できる状態が要ります。ところが現場では、文書が散在し、経緯が属人化し、台帳が続かない。計画と可視化が管理されず統制も働かないため、判断の土台そのものがありません。
鍵になるのは調達です。システムの意思決定はすべて調達を通じて行われ、必ず文書として残っています。だから「調達文書 → 棚卸し → 可視化 → 最適化」という道筋が引ける。重複投資や過剰スペックを事実で発見し、次にどこへ投資すべきかを再現性のある形で決める——それが棚卸しの本来の目的です。
そのうえで今年、位置づけがもう一段変わりました。総務省から全都道府県・市区町村に対し、情報資産の脆弱性管理台帳の整備・提出が求められたのです。6月25日に通知が発出され、7月中に作成とCISO（副市長等）確認、7月30日が提出期限。そしてその後は「その都度更新」——つまり恒常的な維持義務です。あわせて、R9年度には地方版ASM（Attack Surface Management、外部から到達できるIT資産を継続的に発見・評価する取組）が本格運用に入ります。
つまり棚卸しには、従来からの「業務の必要性」（投資判断・属人化の解消・議会や監査への説明責任）に加えて、「制度対応の必然」という外発的な層が重なったということです。台帳を持てる団体と持てない団体の差が、そのまま制度対応の差になります。
ところが、台帳は「作って終わり」になりがちです。作った年だけ最新で、翌年からは更新が止まり、やがて形骸化する。これは担当者の意欲の問題ではありません。散在した仕様書・契約書・設計書・見積書を人手で読み解いて転記する、というやり方そのものが構造的に続かないのです。
文書を置くだけで、台帳・計画・調達がひとつの画面に ― GovLens
この読み解きと転記をAIに任せ、人は候補を確認して採用するだけにすれば、単発だった棚卸しが継続するサイクルに変わる。その考え方で作ったのがGovLensです。読むのはAI、決めるのは人。この線引きが設計の芯にあります。
台帳の項目は、システム・端末・回線・ネットワークといった種別ごとに標準実装しています。まず全システムで埋める基本項目、重要システムから深掘りする詳細項目、庁内独自の観点を足すカスタム項目という3層構造です。抽出候補は確度と出典ページつきで提示され、候補が競合したら人が正しい値を選ぶ。選ぶほど精度が育っていく仕組みです。
そして、作った台帳は「探せる・訊ける」ようにしました。ファイル名だけでなく原本文書の中身まで横断検索でき、「保守費が高い順に教えて」「契約満了が近いのは」といった質問を自然文でそのまま投げられます。回答からは原本の該当ページへ1クリックで飛べるので、議会・監査の説明にそのまま使えます。
台帳が埋まってくると、投資判断に必要な2つの視点が手に入ります。ダッシュボードという「経営の視点」——年間IT投資額の前年比、契約満了、DX計画の達成率、準拠率を1画面で。そして全体スケジュールという「時間の視点」——台帳の契約期間から、次の調達イベント（更改・RFI/RFP・公示）が自動で展開されます。集計しなくても現在地が分かり、逆算しなくても次の山が見えている状態です。
国の基準との突合も、同じ運用に載せられます。DX推進計画（第5.0版・全45項目）は4段階判定と根拠ページつきで、セキュリティポリシーは条項単位の差異と準拠率で。国の改定は運営側が反映するため、追従の負担がありません。自団体の総合計画やBCPを「基準」として登録し、独自の管理表を作ることもできます。
結果として変わるのは、調達の4つの段階すべてです。情報収集・企画では全体像が見え、仕様作成では定義済みの台帳と突き合わせられ、審査は「関門」から「支援」に変わり、台帳更新はアップロードだけになる。負担が小さいから続く——ここが「作って終わり」との分かれ目です。
トライアルでは、思わぬ副産物もありました。仕様書をアップロードしてみたら、書かれているべき事項が抜けていたことが判明したという団体があったのです。台帳を作る過程が、そのまま調達文書の品質チェックになる。棚卸しが「守りの作業」ではなく「次の調達の準備」になる瞬間だと思います。
取扱いについても触れておきます。文書・データベースとも保管は日本国内（東京）で、AI処理も含めてデータが国外に出ることはありません。組織単位でデータを分離し、多要素認証と操作監査ログに対応しています。そしてAIは候補を出すだけで、採用するのは職員という承認フローを崩していません。
テーマ③｜生成AI ― 論点は「使うか」ではなく「前提に組み替えるか」
3つ目のテーマは生成AIです。ここでお伝えしたかったのは、AI活用の議論が「検討」から「制度」の段階に移ったということでした。
R8年度、ガバメントAI「源内」が全府省庁で実証されます。デジタル庁の調達にはAI駆動開発が試験導入され、AIを活用した独自性ある提案を積極評価する方式が検討されます。給付・手当など改正頻度の高い制度からRules as Code（制度の機械可読化）に着手し、AIエージェントが業務システムへ安全にアクセスするためのMCP対応方針も決まる予定です。
国の環境と調達方式が先行し、そこで確立した進め方が自治体に広がっていく構図です。「AIを試す」段階の議論と、「AIを前提に調達・制度対応を組み替える」議論は、分けて考える必要があります。自団体としては、源内の本格利用を待つのか自前で環境を整えるのか、AI駆動開発を前提とした提案を評価できる仕様書・評価項目になっているか、どの業務から機械可読化を進めるか——という3つの問いが立ちます。
実際にAIで内製しようとすると、必ず壁にぶつかります。アイデアは動くのに、使える形にならない。作るところまではAIで進んでも、公開する環境（クラウド）と、UI・認証・セキュリティの壁が越えられず「試作止まり」になるからです。この壁は、それぞれの層に知見を持ってAIと対話すれば越えられます。そしていま、要件から稼働環境までAIが構築する「自動構築」によって、壁そのものが消えつつある。私たちのAI駆動開発ハンズオン研修は、1段階目を通り、2段階目を体験し、3段階目の世界を見るという構成にしています。実際の研修では、参加者が自分で作ったツールをAWSに公開し、自分のスマートフォンから開くところまでを1日で通します。
人材の話も避けて通れません。求められる人材像はDX人材からAI人材、さらにAI前提で業務と組織を作り替えるAX人材へと移っています。2040年にはAI・ロボット等の利活用人材が約340万人不足すると推計されており、採用で埋まる規模ではありません。国はAI研究開発人材・AI実装人材・AIガバナンス人材の3類型で育成を進める方針ですが、実装人材とガバナンス人材では役割がまったく違います。全員一律の研修ではなく、層を分けた育成計画が要る、という話をしました。あわせて、小規模市町村が単独で人材を抱えるのは難しい前提に立ち、都道府県がプールした専門人材や共同研修を自団体が使える状態にしておくこと、そして育成の成果を個人の熱意に依存させず、手順・ルール・教材として庁内に残す仕組みを作ることをお勧めしました。
そして統制です。AI利用ポリシーは、白紙から書く必要はありません。総務省ガイドブック第4版の別添「生成AIシステム利用ガイドライン（ひな形）」を土台に、自団体の言葉へ翻訳していく作業です。適用範囲を決める → 体制をつくる → 使い方を決める → 守ることを決める → 続ける仕組みを入れる、という5段階で全17条が埋まり、実際に自団体が決めるのは15項目。そのうち議論になるのは、CAIO（統括責任者）を誰に充てるか、要機密情報を扱える環境の特定、個人情報の入力可否——この3つに集約されます。
策定のタイミングにも勘所があります。ポリシーは、庁内で普及を広げたいタイミングの直前に定義するのが良い。早すぎれば実態と合わないものができ、遅すぎれば野放しの期間が長くなる。そして統制を避けること自体がリスクになります。AIを禁止するほど、かえって勝手に使われ、データが外に出るリスクが高まる——だからこそ、統制の仕組みを早めに整えておくべきだとお伝えしました。
統制のかたちを、資料ではなく画面で ― ひふみAIとSacto
その「統制のかたち」を実機で確かめられるように用意しているのがひふみAIです。デジタル庁のOSS「源内（GENNAI）」をベースに当社が独自運営している、自治体職員向けの生成AI利活用基盤で、lg.jpドメインをお持ちの職員の方は無料でお試しいただけます（1日の利用上限つき）。Amazon Bedrock 上で動作し、入力内容がモデルの学習に利用されることはありません。
ここで確かめていただきたいのは、機能の善し悪しよりも「源内にどこまで寄せるか」の線引きです。論点は3つあります。①認証・ログ・利用管理を入口で一元統制するか（源内を使わなければUIは自由になる一方、ユーザーがアプリごとに分かれてログ集約や利用管理が難しくなる）。②源内を自団体で運用するか、源内SaaSを利用するか（源内はOSSなので両方選べます。体制と人材の有無で判断が分かれる、最初の分岐点です）。③源内の提供アプリだけで完結させるか、外部アプリも併用するか。
源内に寄せるほど統制は容易になり、離れるほどUIは自由になる。どこに線を引くかが導入設計の核心で、ひふみAIはその判断を触って確かめるための環境です。
最後に、開発中の新サービスSactoにも触れました。AI駆動開発で作ったアプリや源内の外部アプリを、話すだけで作れて公開できるツールです。「保育園の入園申込を受け付けたい」と伝えると画面の見え方がその場で表示され、そのままクラウド上に公開されて使える状態になります。先ほどの「AI駆動開発の壁」を、クラウド・UI・認証ごと消しにいく方向の試みです。動く試作はすでに完成しており、秋頃に開催予定のSpotlight #02で改めてお披露目する予定です。
おわりに ― 最初のご相談は、費用負担のない制度から
セミナーの締めくくりにお伝えしたのは、相談のハードルの下げ方でした。
総務省の「地方公共団体の経営・財務マネジメント強化事業」を使えば、アドバイザー派遣にかかる費用は自治体側の負担なしでご相談いただけます。ガバメントクラウド・情報システム・AI活用の課題を一緒に整理するところから始められるので、まずはここでお試しいただき、価値を感じていただけたら次のステップへ——という進め方をお勧めしています。
継続的に外部人材を置く場合も、CIO補佐官等の任用・業務委託は特別交付税措置の対象（措置率0.7・令和11年度まで・1団体あたり3名分まで）で、実質のご負担は約3割です。業務委託も措置対象なので、「まず顧問として入ってもらう」形も取れます。
そして冒頭の見立てに戻ります。棚卸し・クラウド・AIは三位一体で、どれか一つでは回りません。AIは1年で数世代進むため、来年度に本格的に着手できるかどうかで差がついていきます。R8年度は「蒔く」年です。この記事が、来年度予算の検討を始める際の材料になれば幸いです。
最後に、当日お見せしたサービスの全体像を載せておきます。プロダクト・伴走／アドバイザリー・研修／人材育成の3つを、ひとつの窓口でご相談いただけるようにしています。AIもクラウドも、導入で終わらせない——道具を入れることではなく、庁内で回り続ける状態にすることを目的に置いているためです。
「どこから手をつけるか」から、一緒に整理しませんか
総務省 地方公共団体の経営・財務マネジメント強化事業のアドバイザー制度を通じたご相談は、自治体側の自己負担なしでご利用いただけます。
運用経費の精査、情報資産の棚卸し、AI利用ポリシーの策定、職員向けハンズオン研修まで、貴団体の状況に合わせて設計します。
お問い合わせ：lg@nice2h.com
