導入の背景と要件の棚卸し

同機関における政府AI参謀導入の出発点は技術選定ではなく、要件の棚卸しチェックリストでした。担当者は調達前に「何を監視するか」「どのような報告書にするか」「どういう状況で誰に通知するか」「誰がどのコンテンツを閲覧できるか」の4点を明確に文書化し、その後の設定の根拠としました。

• モニタリング範囲：機関の正式名称と略称、首長の氏名と役職表記、当年度の重点政策、および民間やメディアで用いられる通称。政策の正式名称と一般の用語は異なることが多いため、正式名称のみを設定すると重要な議論を見落とすことになります。
• レポートフォーマット：現行の決裁フォーマットの項目順序、課題分類、報告階層をそのまま継承します。システム出力が既存のフォーマットに直接合致するため、担当者がツールのためにレイアウトを再構成する必要がなく、幹部も閲覧習慣を変える必要がありません。
• 早期警告ルール：どのような状況を異常とするか（短時間でのネガティブボリューム急増、特定政策への集中的な議論など）を定義し、通知対象を指定します。ルールを事前に定めておかないと、早期警告の見落としや過剰通知につながります。
• 権限設計：業務分担に基づいて各部署が閲覧可能な課題範囲とレポート配信先リストを整理します。部門間共有の価値は同一の事実基盤を持つことにあり、すべてのコンテンツを無制限に公開することを意味するわけではありません。

4項目の棚卸しが完了した後に調達段階へ移行しました。InfoMinerは政府共同調達契約に登録されており、データサーバは台湾国内に設置され、ISO 27001認証を取得しているため、セキュリティ審査書類を調達検討段階で一式揃えることができます。

導入前：幕僚が毎日費やしていた4時間

導入前、担当者は毎朝数十のニュースサイトとSNSプラットフォームを手作業で閲覧し、関連報道をコピー＆ペーストし、1件ずつポジティブ・ネガティブを判読し、ブリーフィング形式に整理し、決裁に回していました。定例の世論レポート作成には約4時間を要していました。つまり首長が見るのは常に「午前中の世論」であり、午後に発生した事件は翌日まで意思決定の視野に入らないことが多かったのです。

導入前のある1日

• 出勤後、数十のニュースサイトやソーシャルプラットフォームを1つずつ開き、当日のコンテンツを閲覧。
• 関連報道をドキュメントファイルにコピー＆ペーストし、1件ずつポジティブ・ネガティブと担当業務部署をタグ付け。
• コンテンツを行政機関慣例のブリーフィング形式に再構成し、要約と注視すべき事項を追記。
• 上長へ階層ごとに決裁を回し、修正や追記の要望があれば再度整理。
• レポートが首長に届くのは午後になり、午後に発生したインシデントは対象外となっていました。

より大きな課題は部門間にありました。各部署が独自に記事を切り抜き、フォーマットも異なるため、同一の事象が部署ごとに異なる見え方で報告され、横断的な比較が難しく、追跡可能なコンテキストとして蓄積することもできませんでした。

この業務フローには3つの隠れたコストもありました。判断基準が担当者ごとに異なり幹部が紙面から課題の重要度を判断しにくいこと、報道が過去のドキュメントに散在し事後の世論追跡に個別照合作業が必要なこと、特定担当者への業務依存により不在時に業務の停滞が生じることです。

共同調達契約の購入から本番稼働まで：2週間で実施したこと

本案件が2週間で稼働できたポイントは突貫工事ではなく、プロセス全体でハードウェア構築が一切不要だった点にあります。InfoMinerはクラウドサービスとして提供され、データサーバは台湾国内にあるため、機関側でサーバを購入したりサーバルームに設置したりする必要がありませんでした。さらに共同調達契約で直接発注でき、別途入札が不要だったことで、最も時間を要する2つの工程が同時に圧縮されました。

5つのフェーズのうち機関側の人力投入が必要なのは要件ヒアリングと並行試用運用のみで、その他はベンダーが主体となります。モニタリング対象はすでに10万以上のチャンネルを網羅しており、機関側で接続やメンテナンスを行う必要はなく、判断基準を明確にすることに注力できます。

導入後：AI幕僚の毎日のワークフロー

同機関は政府共同調達契約を通じてInfoMinerを導入し、要件定義から本番稼働まで約2週間で完了しました。導入後の日々の参謀ワークフローは以下の通りで、AI参謀5段階モデルの「感知」「理解」「追跡」プロセスに対応しています：

• 感知と理解：システムはニュースメディア、PTT、Dcard、Facebookなどのソースを24時間体制でモニタリングし、中国語の感情分析とトピック分類を自動完了します。収集と分析は未明に完了するため、担当者は出勤時に分類済みの世論全容を確認できます。
• 毎日のインテリジェンス・ブリーフィング：毎日の世論日報を自動生成：重要トピック、ボリュームと感情の変化、主要な論点および関連部門が網羅されており、担当者は確認と評価の補足を行うだけで、定例レポートの作成時間が約30分に短縮されます。ブリーフィングは始業前にメールボックスに届き、担当者が確認して組織内のコンテキストを補足すれば決裁に回せます。
• 異常アラート：ネガティブな世論が異常に急増した場合、システムは24時間体制で関連する意思決定者に即時通知し、重要課題が翌日の報告まで見過ごされるのを防ぎます。夜間のインシデントも監視対象に含まれ、通知はあらかじめ設定された対象に直接送信されます。
• 部門間の共有：各部署が同一プラットフォーム上で統一フォーマットの分析結果を閲覧でき、インシデントの経緯を追跡できるため、横断的なコミュニケーションが個別のスクラップ記事に依存しなくなります。政策を追跡する際には、同一課題の履歴記録を直接参照できます。

注目すべきは、AIが担当者の判読を代替したのではなく、コピー＆ペーストとフォーマット整理を代替したという点です。人によるレビューは依然としてレポート決裁前の必須プロセスであり、これこそが政府機関における生成分析ツールの正しい使い方です。

定量的な成果

再現可能な3つのプラクティス

本事例において再現可能なのは調達の意思決定そのものではなく、導入プロセスにおける3つのアプローチです。いずれも追加予算を必要としませんが、システム本番稼働後に活用されるか放置されるかを左右します。

1. キーワード体系を担当者とベンダーで共同設計し、四半期ごとに見直す

キーワード体系はシステムが要点を捉えられるかを決定づける、成果に最も直結する要素です。ベンダーはモニタリングや除外キーワードの設定ロジックを熟知していますが、どの政策がセンシティブな時期にあるかや、一般市民がどのような通称で呼んでいるかを把握しているのは担当者だけです。同機関では双方が共同で初期体系を設計し、四半期ごとに見直して、当期の重要政策や新用語を追加し、終了した課題を削除しています。見直しを怠ると、体系は導入当時の重点項目のまま停滞してしまいます。

2. 並行運用期間を設け、ランキングルールを行政機関の判断に合わせる

システムが判断する重要トピックと行政機関が重視するトピックは完全には一致しません。同機関では本番稼働前に一定の並行試用期間を設け、システムの日報と従来の手動業務を並行させました。担当者は毎日トピックの優先順位を検証し、過大評価されているものや上位に上げるべきものを指摘し、そのフィードバックをルール調整に活用しました。並行期間は信頼関係を築くプロセスでもあり、担当者がシステムに重要課題の漏れがないことを確認して初めて、日報による決裁への切り替えを安心して行えるようになります。

3. 人とAIの役割分担を明確に定義する

同機関では導入当初から境界線を明確にしました。AIが代替するのはコピー＆ペーストとフォーマット整理であり、評価と決裁は依然として人間が行います。システムが収集・分類・提示を担当し、担当者が事実確認、組織内コンテキストの補足、および内容に対する責任を担います。この明確な境界線は2つの課題を同時に解決します。幹部にとっては人間がチェックした報告書が決裁に上がることになり、担当者にとっては専門的な判断業務に注力できるようになります。人とAIの役割分担を業務手順に明記することは、完全自動化を謳うよりも内部審査をはるかに通過しやすくなります。

世論日報からAI施政幕僚へ

自動化された日報とリアルタイムアラートは、政府向けAI幕僚の「感知・理解・分析・提言・追跡」5段階における基礎的な要素です。同じデータ基盤の上で、機関は事件分析レポート、議会質疑準備、タスク追跡などの幕僚機能をさらに有効化でき、RAGi機関ナレッジベースと組み合わせることで、AIの提言を機関自身の政策文脈に適合させることができます。

InfoMiner政府AI参謀の役割は、外部のリアルタイム世論と行政機関内部のナレッジを統合し、首長やスタッフが情勢を把握し、リスクを分析・判断し、意思決定を形成して実行を追跡できるよう支援することです。

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