区民の問い合わせ、AIにどこまで任せる？ 品川区×SHIFTが挑む自治体音声AI実証の現在地 / 20260626 Taku Nishizawa and Satoshi Torano

2026/6/26 AWS Summit Japan 2026
https://aws.amazon.com/jp/events/summits/japan/
品川区役所 企画経営部 DX戦略担当部長　CIO・CISO　西澤 拓 様
株式会社SHIFT AI・DX開発部　シニアクラウドアーキテクト　寅野 理司

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1. AWS Summit Japan 2026 区民の問い合わせ、 AI にどこまで任せる？ 品川区×SHIFT が挑む自治体音声AI実証の現在地 2026.6.26 14:45-15:00 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 品川区役所 株式会社 SHIFT 企画経営部 AI・DX開発部 DX戦略担当部長 CIO・CISO シニアクラウドアーキテクト 西澤 拓 にしざわ たく 寅野 理司 とらの さとし
2. 自己紹介 品川区役所 企画経営部 DX戦略担当部長／CIO・CISO 西澤 拓 にしざわ たく 趣味 旅行、日本酒、 娘と御朱印集め 現場課題から経営課題まで、 幅広く行政DXを推進中 ◼ 2009年 日立製作所に入社後、15年間エンジニアとして従事 ◼ 2024年 品川区DX戦略担当課長に就任 ◼ 2026年 現職に就任 保有資格 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ・ITストラテジスト ・プロジェクトマネージャ、etc ・AWS SAA（3年前に失効） 1
3. アジェンダ 1 品川区が挑む自治体DXと電話対応の課題 2 AIに任せる／人が担う ― 実証で見えた境界線 3 生成AIで実装する自治体音声対応 ― 技術的アプローチ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 2
4. アジェンダ 1 品川区が挑む自治体DXと電話対応の課題 2 AIに任せる／人が担う ― 実証で見えた境界線 3 生成AIで実装する自治体音声対応 ― 技術的アプローチ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 3
5. 人口減少時代の自治体DX：電話対応を持続可能な業務へ 背景 1 2 3 人口減少・高齢化の進行 自治体職員の担い手不足 行政特有の業務特性 2050年の 高齢者（65歳以上）の割合 特別区（東京23区）の 採用倍率の10年前比 ✓ 法制度・個別事象への配慮 ✓ デジタルデバイド対策 ✓ 多様化する住民への対応 約2.6人に1人 約1/3に低下 業務負荷は年々増加 課題 住民対応の多くは 「窓口」と「電話」に集中 ✓ 職員減少が進む中、人手に頼ることへの限界 ✓ 定型的な案内が大半を占める一方、対応は人 手に依存 対策 生成AIを活用し、 電話応答の自動化に着手 定型的な問い合わせはAIが対応し、 職員は判断を伴う対応に集中できる体制へ まずは件数・負荷が大きく、定型案内の多い「電話対応」から検証をスタート Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 4
6. 品川区の電話件数の実態 品川区役所電話件数 代表電話から各部署への転送実績 戸籍住民課への 入電数が最多 年間電話件数 120000 1,015,373件 100000 その他 80000 60000 戸籍住民課 23% 戦略広報課 40000 高齢者福祉課 20000 3% 4% 7% 生活福祉課 0 4月 5月 6月 7月 代表電話 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 8月 9月 10月 ダイヤルイン 11月 12月 月計 1月 2月 25% 実証実験の スコープ 「転入」 23% 15% 税務課 3月 2023年の実績 国保医療年金課 2025年1月の実績 5
7. 戸籍住民課の電話問い合わせ業務のAsIsとToBe AsIs（現状のフロー） ToBe（AI導入後のフロー） 人手中心の対応 AIが一次対応し、人は複雑な対応へ ③参照 ①問合せ ③転送 区民 ④検索 ②用件確認 電話交換台 ①問合せ FAQ 区HP マニュアル オペレーター 区民 ④ AIが 一次回答 答えられない場合 フロー Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. FAQ 区HP マニュアル 答えられない場合 ⑤転送 オペレーター エスカレーション 職員 ⑤エスカレーション 職員 ① 区民から問合せ ② 電話交換台で用件確認 ③ オペレーターへ転送 ④ FAQ・マニュアル・区HPを確認 ⑤ 回答困難な場合は職員へエスカレーション AI エージェント ② IVRによる 割り振り 定性的な 問合せは AIが回答 フロー ①区民から問合せ ② AIが用件を聞き取り ③ FAQ・マニュアル・区HPを参照 ④ 定型問合せはAIが一次回答 ⑤ 個別判断が必要な場合は人へ接続 6
8. Amazon Connectに期待すること AIを問合せ対応の前裁きに、迷ったら人へつなぐ。 職員の業務効率化と区民の利便性の両立を目指す。 1 2 3 5 4 365 人手依存から の脱却 回答品質の 標準化 限られた人員でも 対応可能 対応品質の ばらつきを抑制 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 24 スケールアウト 24／365 対応 わからなければ 人につなぐ 受電集中期間も 安定的に対応 夜間・休日も 問合せに対応 AIで完結せずに オペレータへ転送 繁忙期の 7
9. アジェンダ 1 品川区が挑む自治体DXと電話対応の課題 2 AIに任せる／人が担う ― 実証で見えた境界線 3 生成AIで実装する自治体音声対応 ― 技術的アプローチ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 8
10. 実証実験でみえてきた課題 AIの特性を考慮し、AIが問い合わせ対応の一次対応に、人は判断する業務へ。 AIに任せる（任せたい）こと 人が担うこと • 一般的な問い合わせへの回答 • マニュアルに沿って答える • スコープ外の内容は答えずに人につなぐ • 個別事情・例外対応への回答 • 制度解釈が必要な判断 • 必要に応じて関係部署へつなぐ AI活用の現場でみえてきた課題 01｜条件や属性を どう聞き出すか 02｜知識や制度を どう読ませるか 03｜ハルシネーションを どう防ぐか 申請者の属性により、必要な 案内（持ち物etc）が変わる AIがマニュアル・フロー チャートを正しく参照できな い スコープ外の内容をAIが答え ようとしてしまう ex.）国外転入、特例転入、代理 人申請の場合など ex.）PDF、表、フロー図、ホー ムページ ex.）マイナンバー制度、児童手 当、国民健康保険の手続き 技術的アプローチへ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 9
11. アジェンダ 1 品川区が挑む自治体DXと電話対応の課題 2 AIに任せる／人が担う ― 実証で見えた境界線 3 生成AIで実装する自治体音声対応 ― 技術的アプローチ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 10
12. 自己紹介 株式会社 SHIFT AI・DX開発部 シニアクラウドアーキテクト 寅野 理司 とらの さとし 趣味 釣り・ロードバイク・ スキーなど外遊び ブース出展するイベントで、 AWS関連の説明員やってます！ ◼ 2025 Japan AWS Top Engineers ◼ SIer、コンサルティングファーム、 CSP、SaaSプロバイダーなどで IT活用支援に従事 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 11
13. 生成AIで実装する自治体音声対応―技術的アプローチ 属性ベースの多段階対話設計 RAG設計による業務マニュアルの AIネイティブ変換 区民の状況に応じた 柔軟な聞き返し機能の実装 品川区職員様の作業負担を 最小化するRAGの構築 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 12
14. 属性ベースの多段階対話設計 問い合わせフロー例 問合せ内容 転入手続き 問合せ者の属性確認 本人 同一世帯員 転入元 国内 転出証明書 国外 あり なし 別世帯・ 任意代理人 課題 ◼正しい案内をするためには、問い合わせ者属性の正しい理解が必要 ◼一問一答では正しい案内ができない Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 13
15. 属性ベースの多段階対話設計 区民の状況に応じた柔軟な聞き返し機能の実装 実装アプローチ ◼セッション管理を使った会話の継続性 ◼RAG を理解した上での会話誘導、属性の確認 アーキテクチャイメージ 問合せ者 電話 Amazon Connect Amazon Lex AWS Lambda Amazon Bedrock Amazon S3 Vectors Amazon DynamoDB Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 14
16. RAG設計による業務マニュアルのAIネイティブ変換 課題 既存のマニュアルは人間が読み解くことを前提に設計されており、 そのままRAGに取り込むとAIが正確な回答を生成できない 01｜Excel表はAIが解釈 しづらい 02｜空欄で意味を伝え ている 03｜補足情報が本文か ら離れている 04｜全パターンが一覧 化されていない 人間向けに最適化さ れたExcelの表構造を、 AIが正しく解釈でき ない ex.） セル結合、横並 びマトリクス、列と 条件の対応 書かれていないこと に意味がある設計を、 AIは「情報なし」と 判断する ex.） 表形式の一部が 空白 該当パターンと注意 事項が別の場所にあ り、検索で一緒に ヒットしない ex.） 代理人の制約 （※注釈）、来庁日 の制限 条件分岐の全体像が 暗黙的で、AIが段階 的に質問を組み立て られない ex.） 申請者種類 × 転入元種類 × 追加条 件 = 全パターン Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 15
17. RAG設計による業務マニュアルのAIネイティブ変換 品川区職員様の作業負担を最小化するRAGの構築 実装アプローチ 既存資料を構造化・最適化し、AIが迷わない形式に変換 ◼決定木モデリング、セマンティックチャンキング、ガードレール実装など ◼生成AIを使った自動生成、有人作業は生成されたテキスト情報の確認 アーキテクチャイメージ 業務マニュアル など Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. Amazon S3 AWS Lambda Amazon Bedrock 変換された テキストの確認 Amazon S3 Vectors 16
18. まとめ 区民の問い合わせ、 AI にどこまで任せる？ 品川区×SHIFT が挑む自治体音声AI実証の現在地 品川区が挑む自治体DXと電話対応の課題 AIに任せる／人が担う ― 実証で見えた境界線 生成AIで実装する自治体音声対応 ― 技術的アプローチ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 17
19. ご清聴ありがとうございました。 AWS Summit Japan 2026 2026.6.26 14:45-15:00 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved.