2026年4月8日、電通総研は自治体向けに生成AIを活用したBPR（※）支援ソリューション「minnect AI-BPR」の提供を開始した。既存資料をもとにDX課題と優先順位を短期間で可視化し、行政の業務改革を効率化する狙いである。
生成AIでDX診断と規制見直しを一体化
電通総研が発表した「minnect AI-BPR」は、自治体が保有する事務事業一覧や業務量調査、条例・規程といった既存資料を生成AIで解析し、DXや業務改革の着手点を明確化するソリューションである。新たな調査を行うことなく、資料を送付するだけで診断が可能な点が特徴で、最短5営業日で分析レポートが提示される。
サービスは「DX診断」と「アナログ規制見直し」の2つで構成される。DX診断では業務やシステムの現状を分析し、課題や優先的に取り組むべき施策候補を整理する。一方、規制見直しでは大量の条文を対象に生成AIが文脈を読み取り、デジタル化の障壁となる規制の抽出や改正案作成を支援する仕組みだ。
開発の背景には、自治体における人材不足と業務の複雑化がある。DX推進の必要性が高まる一方、施策が個別最適で進み、全体像の整理や優先順位付けが不十分なまま進行するケースが課題となっていた。同ソリューションは、こうした状況に対し「既存データを起点にAIで整理する」というアプローチで初期検討の効率化を図るものと位置づけられる。
※BPR（Business Process Re-engineering）：業務プロセスを抜本的に見直し、効率化や価値向上を実現する手法。単なる改善ではなく、業務の再設計を伴う点に特徴がある。
迅速化の恩恵と判断依存リスク
本ソリューションの利点の一つは、DX推進の初動を大幅に短縮できる点にある。従来は数カ月を要した現状分析が数日単位で完了することで、政策立案や予算配分のスピードは向上する可能性がある。特に人員に制約のある自治体にとっては、低コストで一定水準の分析を得られる点が実務上の価値を持つと考えられる。
一方で、生成AIによる分析結果に対する過度な依存はリスクとなりうる。AIは過去データや文脈から示唆を導くが、地域固有の事情や暗黙知までは十分に反映できない場合がある。そのため、結果の妥当性検証や最終判断は人間が担うことが重要になると考えられる。
今後は、こうしたAIベースの診断ツールが自治体DXの標準プロセスとして広がる可能性がある。電通総研も導出した課題から施策実装までを一体で支援する方針を示しており、行政改革のスピードがさらに高まる可能性がある。ただし、分析の均質化が進むことで自治体間の差別化が難しくなる側面もあり、AI活用と独自戦略の両立が重要なテーマとなるだろう。
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