行政AIの解禁フェーズへ。デジタル庁が機密情報の学習を容認

行政AI、ついに「解禁」の流れへ
2025年4月、デジタル庁が生成AIの活用に関する新たなガイドラインを公表しました。
特に注目されたのは、これまで利用が制限されてきた“機密情報”の取り扱いについて、条件付きで学習利用を容認した点です。
行政機関にとって、AIはただの流行ではなく、業務効率化や人材不足の解決にも直結する現実的な選択肢になりつつあります。
本記事では、新ガイドラインの背景から具体的な運用条件、他国との比較、導入ステップまでを一挙に解説します。

デジタル庁のAIガイドラインとは何か？

行政へのAI導入がついに本格化しました。
その起点となるのが、2025年4月に発表されたデジタル庁の新ガイドラインです。

これまで官公庁では、生成AI活用が慎重に扱われてきました。
しかし今回のガイドラインは、これまで禁止されてきた“機密情報の学習”にも一定の条件下で道を開いた点が特徴です。

信頼性の高い行政サービスを維持しながら、AIの恩恵をどう取り入れるか？
その模索が本格スタートしたわけですね。

策定の背景と目的

生成AIの利活用は、民間企業にとどまらず、行政機関でも急速に進んでいます。
背景にあるのは、業務効率化や人手不足への対応といった“今すぐ必要な改善”です。

とはいえ、行政には「情報保護」という大前提があります。
AIに情報を読み込ませた結果、機密が漏れたり誤った出力がされたりすれば、信頼は一気に失われてしまいます。

だからこそ、今回のガイドラインでは「セキュリティと透明性の両立」が大きなテーマとなりました。
ツールの選定基準やログの取得要件など、技術だけでなく運用面での基準も含まれているのがポイントです。

改定の主なポイント

今回の改定では、特に以下の2点が重要視されています。

• 機密情報の扱いに関するガイドラインの明文化
  　これまでは“曖昧”にされがちだった、どの情報をAIに読み込ませてよいかという線引きが明確になりました。
  　行政文書の分類に応じて「学習可」「学習不可」が定義され、リスクを最小限に抑えようという意図が感じられます。
• 利用ツールの透明性確保とログ管理義務
  　ChatGPT（チャットジーピーティー）などの外部AIを使う場合は、学習範囲の記録、操作ログの保存など、詳細な管理が求められます。
  　「何を学習させたか」が後から追える仕組みが必要ということですね。

つまり、AIの“魔法の杖”としての側面だけでなく、その“副作用”まで丁寧に扱う姿勢が見て取れます。
現場担当者にとっても、判断基準が明確になったのは朗報ですね！

AIに行政データを学習させる条件とは？

「どんなデータならAIに学習させてもいいの？」
そんな疑問に答えるのが、今回のガイドラインの核心です。
一見、便利に思える生成AI（ジェネレーティブAI）も、学習対象を間違えるとリスクの温床になりかねません。

デジタル庁の新方針では、AI活用を前提としつつも、対象データの種類や活用方法に応じた“線引き”が明確になっています。
では、具体的にどのような条件があるのでしょうか？

どの情報が対象になるのか

まず、行政データは「公開情報」と「非公開情報」に大きく分かれます。
今回のガイドラインでは、基本的に公開情報のみがAIの学習対象とされます。

例えば、以下のような違いがあります。

• 公開情報：広報資料や統計データ、法令情報など
• 非公開情報：住民票、内部決裁文書、個人情報を含む相談記録など

さらに、「部内利用」と「外部API（エーピーアイ）利用」でもルールが異なります。
部内ツールなら、一定の監視体制を前提に非公開情報の参照も検討されますが、外部AIとのやりとりでは情報流出リスクを考慮し、より厳しい制限が課されます。

つまり、「どこで・誰が・どう使うか」で、同じデータでも扱いが変わるわけです。

学習許容の条件と制約

生成AIに行政データを学習させるには、いくつかの厳格な条件があります。

• 機密性の高いデータは原則学習不可
  　国民の権利・義務にかかわる情報や、政策形成段階の文書などは、AIに学習させてはいけません。
  　例外的に許可される場合もありますが、十分な匿名化やアクセス制限が求められます。
• 学習対象は責任者の承認を経て選定
  　現場の判断だけではAIに情報を渡せません。
  　組織内で承認ルートを確立し、責任の所在を明確にすることが必須です。

また、AIツール側にも「学習しないモード」や「情報保持しない仕様」が必要とされる場合があります。
佐藤さんのような情報管理担当の方にとっては、ここが運用負荷の分かれ目になるかもしれませんね。

このセクションでは、AI学習における「情報の種類」「使用範囲」「管理責任」の3点がカギとなることが見えてきました。
引き続き、導入手順や運用の工夫についても解説していきます！

行政AI導入の進め方と推奨ステップ

「始めてみたいけど、どこから着手すれば？」
そんな方のために、行政AI導入の基本ステップをわかりやすくご紹介します。

AI活用は、単なる“便利ツール”の導入ではありません。
公的機関が扱うデータには機密性があり、使い方を誤ると信頼を損ねるおそれも。
だからこそ、安全かつ段階的な導入が求められます。

手順とポイント

行政機関がAIを導入する際は、次の3ステップを意識するとスムーズです。
それぞれの手順で押さえるべきポイントも確認しておきましょう。

• 手順1：ツールの選定とリスク評価
  　まずはAIツールの選定から始まります。
  　生成AIの種類は多岐にわたりますが、重要なのは「自組織の情報ガバナンスに適した設計」が可能かどうか。
  　セキュリティ対策が整い、学習制御やアクセス制限が設定できるツールを選ぶ必要があります。
• 手順2：利用目的とデータ範囲の明確化
  　次に「何の業務に活用するのか」を明確にすることが重要です。
  　文書作成支援やFAQ生成など、目的ごとに必要なデータが異なります。
  　対象範囲が不明確なままでは、情報漏えいリスクも高まります。
• 手順3：ログ管理・検証体制の構築
  　AIを使い始めた後も、記録と検証が欠かせません。
  　AIの出力内容や参照データを保存し、後からの追跡や監査が可能な体制を整えておきましょう。
  　外部監査や第三者チェックを取り入れることで、より透明性の高い運用が実現します。

ガイドラインに沿った導入フローを守ることで、安全かつ実効的な行政AI活用が見えてきます。
いきなり大規模展開せず、まずは小さな実証から始めてみるのが成功のポイントです。

AI活用におけるリスクと注意点

便利そうに見えるAIにも、実は見落としがちな“落とし穴”があります。
特に行政分野では、情報漏えいや信頼低下に直結するリスクが多いため、慎重な運用が必須です。

ここでは、行政機関がAIを安全に活用するために押さえておきたい注意点を紹介します。

情報漏えい・誤出力への備え

生成AIは、指示に従って文章を出力する一方で、意図しない情報を返す可能性があります。
さらに、外部サーバーで動作するAIツールでは、入力内容が学習されてしまうリスクも無視できません。

こうしたリスクに備えるための対策として、次の2点が重視されます。

• 外部学習型AI（例：ChatGPT）の利用制限
  　クラウド型AIでは、入力されたデータがそのまま学習対象になることもあります。
  　ガイドラインでは、外部提供ツールの利用には制限が設けられており、重要情報の扱いには十分な注意が必要です。
• 学習履歴と出力内容の監査体制構築
  　どんなデータを学習させ、どんな内容が出力されたのかを記録・監査できる体制が求められます。
  　これは万が一のトラブル時に原因を特定するためにも重要です。

つまり、AIの導入には「リスクがゼロではない」という前提で、あらかじめ備えることが大切なのです。

コスト・工数の想定外増加

AI導入と聞くと、“効率化”や“省力化”が思い浮かびますが、実際の運用では意外と手間がかかる場面も多いです。

とくに以下のような点が、見落とされがちなコスト要因となります。

• ツール管理やデータ整備に必要な人件費
  　導入後は、適切なツール設定や利用状況のモニタリングなどに人手が必要です。
  　既存システムとの連携やデータ形式の変換にも時間がかかることがあります。
• 社内教育や運用ルール策定への対応力
  　利用者ごとのスキル差も大きいため、社内研修やガイドライン整備も不可欠です。
  　ここを怠ると、誤操作によるリスクや混乱が発生しかねません。

つまり、AI導入は“魔法の杖”ではなく、“運用を支える設計力”が問われるプロジェクトなのです。

リスクを過度に恐れる必要はありませんが、「備えあれば憂いなし」。
安心してAIを活用するためにも、現場に即したルール作りと対応体制の整備が鍵を握ります。

他国・他省庁の取り組みと比較

日本の行政AIはまだ“助走段階”。
一方、海外ではすでに活用が進み、制度設計もより先進的です。
ここでは、米国・英国の取り組みと比較しながら、日本の課題や展望を整理します。

米国・英国における行政AI政策

米国と英国では、行政へのAI導入がすでに一定の成果を挙げています。
どちらも「透明性」と「責任の所在」を明確にした運用ルールが整備されている点が特徴です。

• 機密情報の扱いと透明性基準の違い
  　米国では「AIが何を根拠に判断したか」を説明可能にする「Explainable AI（説明可能なAI）」の原則が重視されています。
  　英国でも、データ保護法（GDPR）に準拠した透明性ガイドラインが施行され、個人情報の取り扱いに厳しい制約があります。
• 活用領域の明確化とプロトコル整備
  　行政サービスのどこにAIを使うか、どこは使わないか――この“線引き”が事前に設計されている点も重要です。
  　英国の内務省ではビザ審査支援などに限定活用し、米国では税務申告アシストや災害対応での導入が進んでいます。

こうした「限定活用＋ルール整備」の組み合わせが、海外成功事例のカギと言えるでしょう。

日本独自の課題と今後の展望

日本ではAI活用に向けた制度整備が進む一方で、運用面ではまだまだ課題が山積みです。

• ガイドライン実効性への疑問と課題
  　「指針はあるが、現場で浸透していない」という声も多く、特に自治体レベルでは実装が進んでいないケースも目立ちます。
  　人的リソースの不足や、職員のITリテラシーの差が障壁となることもあります。
• 将来の規制緩和や標準化に向けた布石
  　今回のガイドラインは、あくまで“第一歩”。
  　今後は、各省庁で異なるAI活用ルールをどう統一していくかが課題となります。
  　また、将来的には民間連携を含めた「行政AIの共通基盤」構想も視野に入ってくるかもしれません。

制度と現場のギャップをどう埋めるか――そこが、今後の成否を大きく左右しそうです。

まとめ：行政AI活用は「安全設計」から始めよう

デジタル庁の新ガイドラインは、行政におけるAI活用の幕開けを告げる内容となりました。
ただし、実際の導入にあたっては以下のようなポイントに配慮する必要があります。

• 機密情報の取り扱いには明確な線引きと承認体制が必要
• AIツールの選定ではセキュリティ機能と運用実績がカギ
• 導入後も、ログ管理や出力検証といった継続的な運用が求められる
• 情報漏えいや誤出力リスクへの対策は事前に講じておく
• 他国の先行事例を参考に、制度と実務の整合を図ることが重要

行政AIは決して万能ではありませんが、正しく使えば非常に頼もしいパートナーになります。
透明性と信頼性を両立させた導入を目指し、まずは“小さな一歩”から始めてみてはいかがでしょうか。

引用元

日本経済新聞「デジタル庁が生成AIガイドライン、機密情報も学習可能に」