Googleは2026年9月、東京大学 松尾・岩澤研究室と進めてきた「ローカルAIプロジェクト」の事例をまとめたWebサイトを公開しました。自治体サイトに生成AIを組み込んだ複数の取り組みは、企業の公式サイト運用にもそのまま応用できるヒントになります。
- Googleは東京大学松尾・岩澤研究室と全国の自治体を対象に、生成AIを活用した地域課題解決のプロトタイプ開発や実証実験を進めてきた取り組みの事例サイトを公開した
- 対話を重ねた自治体は40を超え、雇用・健康・福祉・行政効率化など幅広いテーマで生成AIの実装が試されている
- 現場データとAIを結びつける際はセキュリティへの配慮が欠かせず、業務利用を想定したAI環境では入力データをモデルの学習に使わない設計が前提になっている
Googleの自治体生成AI事例とは
公式サイトに生成AIを組み込む動きが、自治体という「待ったなし」の現場でも本格化しています。直近では国内企業の生成AI導入事例が数多く報じられていますが、今回注目したいのはGoogleが自治体と二人三脚で作り上げたWebサイト運用の実例です。
Googleは東京大学松尾・岩澤研究室とともに全国の自治体を対象に生成AIのプロトタイプ開発や実証実験を進めており、2026年9月時点で対話した自治体は40を超え、雇用・健康・福祉・行政効率化など幅広いテーマを扱っているという。
出典: （Impress Watch報道に基づくエムズ編集部の整理）
www.watch.impress.co.jp/docs/news/2060537.html
なぜこの事例が参考になるのか。自治体サイトは「幅広い利用者の多様な質問に、限られた人員で正確に答える」という、企業サイトの問い合わせ対応やマッチングサイトの相談対応とよく似た課題を抱えています。だからこそ、ここで検証された「相談・提案・マッチング」のAI化パターンは、業種を問わず自社サイトの運用改善にそのまま転用できるわけです。
注目の事例とポイント
9自治体の事例のなかでも、企業サイトの運用担当者が自社に置き換えて考えやすいポイントを見ていきます。
- AIコンシェルジュ型の相談窓口：生涯学習サイトなどにGeminiベースの対話型AIを実装し、利用者の年齢や興味、目的をヒアリングしながら最適なプログラムを提案する仕組みが試みられています。従来は静的なコンテンツ一覧から自分で選んでいた利用者の離脱を防ぎ、サイト内回遊とコンバージョンを両立させる設計といえますね。
- 職員の業務効率化と住民対応の両立：行政効率化をテーマにした事例では、問い合わせ対応や庁内資料検索にAIを活用し、職員が住民対応により多くの時間を割けるようにする狙いが示されています。企業サイトでいえば、よくある質問対応をAIに任せ、担当者は商談や個別相談に集中するという構図に置き換えられます。
- セキュリティを前提にしたAI活用設計：現場固有のデータを扱う以上、入力データをAIモデルの学習に使用しない設計など、セキュリティへの配慮を前提にプロジェクトが進められている点も特徴です。企業がAIチャットボットや診断ツールを公式サイトに組み込む際にも、同様にデータの取り扱い方針を明確にしておくことが欠かせません。
エムズが考える自社サイト運用への応用
この事例の要点は、生成AIを「一斉導入」するのではなく、個別の自治体の課題に合わせてプロトタイプを作り、検証しながら実装範囲を広げてきたプロセスにあります。40を超える自治体との対話を経て、雇用・健康・福祉・行政効率化という異なるテーマごとに最適な実装パターンを積み上げてきたわけで、この着実な積み重ねの姿勢こそ「百聞は一見に如かず」を地で行くやり方だといえますね。
Webサイトに相談窓口や診断機能をAIで実装するという発想は、エムズが手掛けてきたポータルサイトの運用改善とも重なります。たとえば歯科検索の『シーカー(seeker)』では院長紹介動画と口コミによって利用者の不安に先回りして答える設計を取っていますが、ここにAIコンシェルジュ的な対話機能を組み合わせれば、自治体事例と同様に「相談してから選ぶ」体験をWeb上で完結できるようになるんですね。こうしたAIコンシェルジュや相談対応の実装はAIシステム構築やAI診断ツール構築で対応しており、ポータルサイト全体の構造化・AIO対応はポータルサイト構築 ×AIで支援しています。
よくある質問
出典・参考
- Impress Watch「グーグル、自治体との生成AI活用事例をまとめたサイトを公開」 https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2060537.html
※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。内容は執筆時点（2026-10-03）の情報です。考察部分は当社の見解であり、特定の製品・導入を推奨するものではありません。
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