【事例紹介】神戸市様：議事録などの記録をAIで要約（SO-I採択）CASE STUDY
CASE STUDY導入事例
K.S.Rogers は2024年、神戸市の SO-I が公募した「AIを活用した行政課題解決コース」に採択され、「AIを活用した各種記録の要約による業務効率化」という課題に取り組みました。採択は2024年8月にプレスリリースでお知らせしています。
議事録などの記録を、大規模言語モデル（LLM：大量の文章から学習し、文章の要約や作成ができるAI）の「Fugaku-LLM」で要約する。その仕組みを、LGWAN（自治体の閉じたネットワーク）の内側の閉じた環境で動かすことを目指す。本記事では、この取り組みの内容と進め方をご紹介します。
神戸市 SO-I とは
SO-I は、神戸市が民間企業と一緒に行政課題の解決に取り組む制度です。テーマごとにコースを設けて、取り組む企業を公募しています。
今回、K.S.Rogers が採択されたのは、その中の「AIを活用した行政課題解決コース」です。AIを使って行政の業務の課題を解決することをテーマにしたコースで、K.S.Rogers は「AIを活用した各種記録の要約による業務効率化」という課題に取り組みました。
背景・課題：積み重なる記録を、把握しやすくしたい
行政の仕事では、会議の議事録をはじめ、さまざまな記録が日々作られ、積み重なっていきます。記録は、後から経緯を確かめたり、担当を引き継いだりするときの大切な手がかりです。
一方で、記録が増えるほど、必要な内容を探して読み返すのに時間がかかるようになります。この取り組みでは、これまでの業務で蓄積された記録をAIで要約し、過去のやりとりを把握しやすくすることを目指しました。
取り組み：Fugaku-LLM で記録を要約する
取り組みの中心は、議事録などの記録を、Fugaku-LLM を使って要約する仕組みです。長い記録をそのまま読むのではなく、要約で全体の流れをつかめるようにすることで、記録を読み返す負担を軽くすることをねらいました。
LGWAN の内側の、閉じた環境で動かすことを目指す
行政の記録には、外部に出すことができない情報が含まれることがあります。一般に、インターネット上の生成AIのサービスに記録をそのまま入力すると、情報が自治体の管理の外に出ることになります。
そこで今回は、仕組みを LGWAN の内側の閉じた環境で動かす方針で取り組みました。記録を外部のサービスに送らずに要約できる仕組みを目指すことで、自治体のネットワークの考え方に沿ってAIを使えるようにすることがねらいです。
AIを業務に使うとき、「どのAIを使うか」と同じくらい、「どこで動かすか」が大切になります。特に自治体では、扱う情報によって使えるネットワークが分かれているため、動かす場所を最初に決めておくことが、取り組みを進める前提になります。
進め方の工夫：LLM の専門チームが担当
この取り組みは、K.S.Rogers の生成AI・大規模言語モデルの専門チーム「EDITH」が担当しました。EDITH は、生成AI・LLM の専門チームとして2023年に開設しました。
K.S.Rogers の支援
K.S.Rogers は、企業や自治体のAX（AI Transformation：AIを使って業務の進め方そのものを見直す取り組み）を伴走支援しています。業務の課題を整理するところから入り、AIの仕組みづくり、現場で使い続けるための運用までを支援します。
「社外に出せない情報を扱っているが、生成AIを使いたい」「自分たちのネットワークの中でAIを動かしたい」といった段階からご相談いただけます。
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