相模原市が議会答弁をAIで支援。過去5年分を学習し、答弁作成の負担を約4割削減

相模原市は、過去5年分の議会答弁などを学習させたAIを使い、職員の答弁作成を支援する取り組みを進めました。膨大な過去資料を踏まえた下書きをAIが用意し、作成負担を約4割削減。自治体の専門的な事務に、自分たちのデータを活かしたAIを当てた事例です。

この事例のポイント

CASE“過去の蓄積”を学ばせて、文書作成を支援

議会答弁の作成は、自治体職員にとって大きな負担です。過去の経緯や前例を踏まえる必要があり、膨大な資料を確認しなければなりません。相模原市は、ここに過去5年分を学習させたAIを活用しました。

相模原市は、過去5年分の議会答弁などを学習させたAIを使い、答弁作成を支援。作成の負担を約4割削減したとされる。

過去の答弁を踏まえた下書きをAIが用意し、職員はそれを土台に仕上げます。自分たちの過去データを学ばせたからこそ、実務に役立つ支援になりました。

この事例のポイントは、自分たちの過去資料をAIに学ばせたことです。一般的なAIは過去の経緯を知りませんが、自前のデータを学ばせれば、前例を踏まえた的確な支援ができます。蓄積された資料は、AIの優秀な教材になります。

図：自前の過去資料を学ばせると、前例を踏まえた支援ができる。

たまった資料を、AIの力に変える

どの組織にも、過去の文書、議事録、報告書などが大量にたまっています。これらは一見ただの記録ですが、AIに学ばせれば、文書作成を支援する貴重な資産になります。前例を踏まえた下書きが自動でできれば、作業負担は大きく減ります。

私たちエムズは、御社にたまっている過去資料を活かしたAI活用をご提案します。よく使う文書のひな型作成、過去の事例検索など、自前のデータだからこそできる支援があります。眠っている書類を、業務を助ける力に変えましょう。

過去の書類をAIに活用できますか？

できます。たまった文書や議事録、報告書は、AIに学ばせれば文書作成を支援する貴重な資産になります。前例を踏まえた下書きが自動でできれば、作業負担は大きく減ります。まず何が使えるか整理してみましょう。

自治体や中小企業でも導入できますか？

できます。この事例は自治体ですが、考え方はどんな組織にも応用できます。よく使う文書のひな型作成、過去事例の検索など、自前のデータを活かす使い方は規模を問いません。身近な文書業務から始められます。

※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。事例の内容は各企業の公表・報道に基づくもので、執筆時点（2026-06-22）の情報です。最新の状況とは異なる場合があります。考察部分は当社の見解であり、特定の企業・製品・導入を推奨するものではありません。

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