2025年度当初予算
個別計上なし
2024年度執行: 3.6億円
親事業または一括計上経費に含まれている可能性があります。下記の支出先情報は2024年度実績支出です。
事業の目的・概要
事業の目的
【令和7年度におけるデジタル庁での事業目的】/本実証により、円滑な生成AIの業務利用が促進され、行政運営の効率化、行政サービスの質の向上等につながることが期待される。//【令和7年度以降における政府全体での事業目的】/政府自らが、積極的かつ先導的に生成AIを利活用し、業務の質の向上及び効率化・省力化を図ることが不可欠である。このため、R7補正予算により政府職員を対象として源内を提供し、大規模導入実証を実施する。/※ デジタル庁に係る生成AI利用環境(源内)の経費は、R8年度から本運用を開始するためR8当初予算で措置予定。//R9年度以降に各府省が必要な予算要求を行い、大規模実証からシームレスに浸透・定着につなげていく。そのため、本事業の実施を通じて、以下の成果を狙う。/ ①各府省が、組織として生成AI利活用にコミットし、本格導入に着手する。/ ②本省及び地方支分局の業務特性に応じた導入事例をつくり、各省に展開する。/ ③行政実務における生成AI利活用の効果の評価方法の確立を図る。また、本格導入時の課題を整理する。
現状・課題
【令和7年度におけるデジタル庁での事業の現状・課題】/・急速なAIの進歩・普及を踏まえ、政府全体のAI戦略の中で、デジタル庁では主に行政での生成AI利用について、検討や環境整備を進めている。 /・現在、行政における生成AIのより一層の有効活用のため、デジタル庁で安全な基盤上で複数の生成AIを扱うことができる実証環境を調達し、各省庁の試行・評価環境としても提供すべく進めている。/・上記の実証結果を活かしつつ、生成AI利用の範囲を広げ、更なるユースケース創出に向けた実証が必要である。//【令和7年度以降における政府全体での事業の現状・課題】/政府組織においては、多岐にわたる行政事務において次のとおり様々な課題を抱えている。これらの課題は、行政サービスの効率性、品質、職員の負担軽減に影響を与えており、改善が求められる。/1.政策の企画立案における課題/ ・国会答弁作成において短時間での対応が求められる。/ ・資料料収集に膨大な時間を要するため、十分な分析時間を確保することが困難である。/ ・外部コンサルタント企業に対して依存体質になっている。/ ・調査・統計分析が特定の専門人材に依存し属人化している。/ ・パブリックコメント意見の集約が手作業で行われているため、効率性や客観性に課題がある。/2.法制度の執行における課題/ ・許認可審査において、多数の案件を迅速かつ正確に処理することの両立が困難である。/ ・膨大な過去事例の照会に時間と手間がかかる。/ ・頻繁な基準改正が行われるため、職員間での制度理解に差が生じる。/3.総務・庶務業務における課題/ ・情報公開請求においては、対象文書の特定に膨大な時間を要している。/ ・業務マニュアルが十分に活用されておらず、必要な情報を見つけにくい状況がある。/ ・公用車手配や政務出張のロジスティクス管理にも手間がかかっている。/4.対外対応における課題/ ・多様化する国民ニーズへの対応が必要である。/ ・大量に寄せられるパブリックコメント意見への対応が必要である。/ ・ 職員不足による窓口対応の待ち時間が増加している。/ ・カスタマーハラスメント(カスハラ)への対応は若手職員の精神的負担となっている。
事業の概要
【令和7年度におけるデジタル庁での事業内容】/・行政での生成AI活用に関して、ユースケースに基づいた実証や、政府における適切なAIの調達・利用を実現するためのルールの整備等を行う。/・具体的には、更なるユースケース創出を目指し、早期導入でインパクトが期待できる分野の特定・実証、必要に応じたアプリケーション開発等も行う。//【令和7年度以降における政府全体での事業内容】/1.政府が率先して安全・安心なAIの活用を進める。/ 「生成AI利用環境(源内)の大規模実証事業」/ ・政府職員に試験的に提供することで、行政実務における生成AI利用環境の効果や課題を検証する。/ ・政府による活用をAIの社会実装の起点とするため、本省及び地方機関の業務特性に応じた導入事例づくりを進め、令和9年度以降の本格的な導入及び利活用(各省庁が予算要求)につなげる。/ (参考)政府全体のリスク管理体制の整備:「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用 に係るガイドライン」(25年5月)の運用・改定。/2.高度な生成AIアプリケーションを開発し、他府省庁に展開する。/ 「資料分析」「相談業務」「審査業務」「総務業務」を支援するAIのプロトタイプ開発を行い、政府内で横展開可能な標準モデルを確立する。/ 例:行政資料分析支援AI、許認可審査支援AI、相談対応支援AI、総務・庶務業務支援AI。/3.生成AI用の政府共通データの整備を進める。 / 例:官報79年10か月分(昭和22年5月3日~令和9年2月28日)、法令、白書など。/4.その他の取組/ ・生成AIに関する他省庁への技術支援を実施する(大量パブコメ意見のAI分類、闇バイト対策のためのAIによるSNS分析)。/ ・国内企業や国内研究機関が開発した大規模言語モデル(LLM)を積極的に活用する。/ ・技術課題の解決に向けた産学官連携の形成、標準ガイドラインの策定(行政資料の機械可読性向上、AIエージェント間の相互接続性確保)、地方公共団体の支援を行う。
予算・執行の年度推移
| 年度 | 当初予算 | 執行額 |
|---|---|---|
| 2025年度(当年度) | - | - |
| 2024年度 | - | 3.6億円 |
| 2023年度 | - | 2.2億円 |
執行率は当初予算ではなく、歳出予算現額合計を分母として算出しています。
2024年度実績支出先・契約情報
お金の流れ(ノード図)
下流支出・再委託・配分先は、直接支出先を経由した流れです。直接支出額と単純合算しないでください。
支出先詳細
この事業の当初予算は一括計上親事業から配分されるため「-」と表示されています。執行額・支出先は当事業で実際に執行した分です。
下流支出・再委託先は直接支出先を経由した流れです
「配分先」ブロックの金額は直接支出先がさらに配分・再委託したものです。直接支出額と単純合算すると二重計上になります。
直接ブロック A株式会社ELYZA
3.4億円
行政運営の効率化、行政サービスの質の向上等につなげるため、国・自治体における更なる積極的な技術検証が必要であり、そうした環境を整備するためにデジタル庁が調達するもの
株式会社ELYZA
配分先ブロック CKDDI株式会社
580万円
ELYZAプロダクトに係る再委託のため
KDDI株式会社
配分先ブロック D個人
160万円
ELYZAプロダクトに係る再委託のため
個人
直接ブロック BPwCコンサルティング合同会社
1,670万円
政府による適切なAIの調達・利用の在り方等に関する調査研究
PwCコンサルティング合同会社
配分先ブロック EPwC Japan有限責任監査法人
770万円
「政府における適切なAIの調達・利用に関するルール案の作成及び政府共通AI基盤整備に向けた検討」におけるルール案策定 /「政府がAIを調達・利用する際に生じ得るリスクの分析及びリスク軽減策の検討」におけるリスク軽減対策の検討
PwC Japan有限責任監査法人
点検・評価コメント
行政事業レビュー推進チームの所見
事業の有効性・効率性・成果について、適切かつ的確に検証し、効率的執行に努めるべき。
事業所管部局による点検・改善
行政運営の効率化、行政サービスの質の向上等につながるユースケースについて調査等を行うとともに、2024年度に目標値である新規7件(合計12件)のユースケースを発掘することができた。また、政府における適切なAIの調達・利用を実現するためのルールの整備等について、一定の整理を行うとともに、前年度の改善策としていた、自由度の高いチャットインターフェースの提供ではなく実際の業務フローに特化させたワークフローを作成したことにより、高い業務改善効果が潜在的に見込まれる職員が日常的に利用しやすくするためのアプリを作成できた。
改善の方向性
2023年度及び2024年度は、主に事業者から調達した生成AIシステムを使用していたが、実運用後は運用経費が高額になることが想定される。対して、並行して検証していた内製生成AIシステムの有効性が確認できたため、2025年度は内製生成AIシステムの実運用を想定して検証を行う。
成果指標・目標値・実績値
本検証最終年度における労務時間の短縮による人件費削減
測定指標:年間の削減額[単位: 億円]
年度別データを表示(2024〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2024年度 | 3.8 | 5.0 | 131.57895 |
| 2025年度 | 3.8 | - | - |
生成AIの利用に係るドキュメンテーション作成数
測定指標:生成AIの利用に係るドキュメンテーション作成数[単位: 件]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 5.0 | - | - |
ハンズオン等のイベント参加者の満足度
測定指標:参加者アンケートについて、高評価との回答割合[単位: %]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 90.0 | - | - |
導入組織での利用満足度の向上
測定指標:アンケート調査による利用者の満足度割合[単位: %]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 60.0 | - | - |
職員へのガバメントAI動画の到達(認知向上)
測定指標:動画の総視聴人数[単位: 回]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 38100.0 | - | - |
政府等が利活用するAIの安全性確保
測定指標:正式に導入した国内大規模言語モデルの選定数[単位: 種]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 1.0 | - | - |
整備したデータセットの活用
測定指標:整備したデータセットの内、AIアプリに使用されたデータセットの割合[単位: %]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 80.0 | - | - |
政府等におけるAIの利活用の定着
測定指標:各府省庁のアクティブユーザー割合(本省勤務者対象)[単位: %]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 60.0 | - | - |
行政事務の効率化・省力化
測定指標:業務時間が削減された業務数(アプリ数)[単位: 個]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 5.0 | - | - |
業務開始から業務終了までにかかる時間の短縮
測定指標:削減時間割合[単位: %]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 20.0 | - | - |
AIアプリ導入業務における職員の業務負荷軽減(対応工数や時間の削減)
測定指標:削減時間割合[単位: %]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 20.0 | - | - |
実際の業務に基づいたユースケースの発掘
測定指標:実際の業務に基づいたユースケースにおける技術選定のベストプラクティスの数[単位: 件]
年度別データを表示(2024〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2024年度 | 12.0 | 12.0 | 100.0 |
| 2025年度 | 12.0 | - | - |
生成AI利用環境の各府省庁への展開
測定指標:検証に参加する府省庁数(外局等を含む)[単位: 組織]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 31.0 | - | - |
ガバメントAIに関する動画の作成
測定指標:動画制作本数[単位: 本]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 40.0 | - | - |
ガバメントAIでの国内大規模言語モデル(LLM)の試用
測定指標:試用する国内大規模言語モデルの選定数[単位: 種]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 3.0 | - | - |
政府におけるAIの利活用を促進するために必要な豊富なデータセット(権利処理及び生成AIで読み込み可能な形式に変換済み)
測定指標:生成AI用データセット納品数[単位: 式]
年度別データを表示(2025〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2025年度 | 60000.0 | - | - |
※ アクティビティ(活動の記述)3件は省略しています
費目・使途の内訳(補足情報)
費目・使途はCSV5-3由来の補足情報です。金額は契約内の支出の内訳であり、上記の2024年度執行額(CSV2)とは集計対象・範囲が異なります。事業全体の執行額の計算には使用しないでください。
株式会社ELYZA
生成 AI の業務利用に関する技術検証、利用環境整備
3.4億円1費目 ▾
株式会社ELYZA
生成 AI の業務利用に関する技術検証、利用環境整備
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 委託費 | 3.4億円 |
PwCコンサルティング合同会社
政府による適切なAIの調達・利用の在り方等に関する調査研究
1,670万円1費目 ▾
PwCコンサルティング合同会社
政府による適切なAIの調達・利用の在り方等に関する調査研究
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 委託費 | 1,670万円 |
PwC Japan有限責任監査法人
「政府における適切なAIの調達・利用に関するルール案の作成及び政府共通AI基盤整備に向けた検討」におけるルール案策定 /「政府がAIを調達・利用する際に生じ得るリスクの分析及びリスク軽減策の検討」におけるリスク軽減対策の検討
770万円1費目 ▾
PwC Japan有限責任監査法人
「政府における適切なAIの調達・利用に関するルール案の作成及び政府共通AI基盤整備に向けた検討」におけるルール案策定 /「政府がAIを調達・利用する際に生じ得るリスクの分析及びリスク軽減策の検討」におけるリスク軽減対策の検討
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 委託費 | 770万円 |
KDDI株式会社
生成AIの業務利用に関する技術検証、利用環境整備
580万円1費目 ▾
KDDI株式会社
生成AIの業務利用に関する技術検証、利用環境整備
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 委託費 | 580万円 |
個人
生成 AI の業務利用に関する技術検証、利用環境整備
160万円1費目 ▾
個人
生成 AI の業務利用に関する技術検証、利用環境整備
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 委託費 | 160万円 |
この事業についての議論
すべて見るデータ注記
本データは内閣府「行政事業レビュー」公開CSVから抽出・整理したものです。 金額は記載値(円)を百万円に換算して表示しています。支出先情報は主に2024年度実績支出として表示し、上位30件を表示しています。