【公共×社内Q&A】神戸市がNEC cotomiで庁内問い合わせ・文書校正を実証(2025年1〜3月)

神戸市がNECの国産生成AI「cotomi(コトミ)」を使って、2025年1〜3月に庁内業務の実証実験をやった、という話です。

「自治体の話でしょ?うちには関係ない」と思った方、ちょっと待ってください。中身を読むと、RAGで庁内の制度・システム問い合わせに答えるアプリと行政文書を校正するAIエージェントの2本立てで、これは中小企業の「社内Q&A」「規程・マニュアル検索」とほぼ同じ構造です。

僕が注目したのは、削減率の派手な数字ではなく、「ハルシネーション対策を実証項目に明記している」ところです。社内ナレッジ検索でいちばん怖いのは、もっともらしい嘘を返してくることなので、ここを最初に潰しにいく姿勢は中小企業にもそのまま使えます。

自治体の庁内業務の課題

自治体・中小企業の管理部門で似た構造の課題は、こんな感じです。

このタイプの業務は、速く答えることより間違ったことを答えないことのほうが重要です。だからこそ「とりあえずChatGPTに入れる」では事故るので、RAG+ハルシネーション対策の組み合わせが基本になります。

公開情報(デジタル行政、2025-03-24)の範囲では、以下の構成です。

ポイントは、1業務ではなく2業務を同時に試したところと、国産LLMを選択したところです。自治体は機密性・データの国内保管要件が厳しいので、海外モデルではなく国産LLMで実証する流れは、地方公共団体だけでなく金融・医療・自治体取引の多い中小企業にもそのまま参考になります。

背景として、神戸市は「神戸市におけるAIの活用等に関する条例」を全国で初めて制定しており、AI活用のガバナンス基盤が先にあった上での実証である点も押さえておきたいところです。

公開情報の範囲では、削減率・処理時間などの定量結果は明示されていません。記事に「●%削減した」と書きたい気持ちはありますが、一次情報にない数字は書かない、が基本です。

公開情報で読み取れるのは、以下です。

つまり、これは「導入完了&成果出ました」ではなく、「横展開する前に妥当性を測る段階」の事例です。ここを誤読して「神戸市はcotomi導入で●●%削減した」と書くと一次情報と乖離するので、中小企業として参考にする時も「PoCの組み立て方」を学ぶ材料として読むのが妥当です。

ここからが本題です。年商5億規模の中小企業で「社内Q&A+文書校正」を同じ思想で実証するならどう削るか。

項目	神戸市×NEC	中小企業(年商5億・社員30名)
対象	庁内問い合わせ+行政文書校正	社内ナレッジ問い合わせ+稟議書・社外文書校正
ツール	NEC cotomi + 独自RAG基盤	ChatGPT Team or Claude for Work(月3,000円/人〜、2026年5月時点。要最新価格確認) + 既存社内ストレージ
月額費用	(非公開・自治体規模)	推定月1万〜3万円(利用者5〜10名、2026年5月時点)
初期費用	推定大規模	推定 50〜150万円(社内文書の棚卸し+RAGテンプレ設計+ハルシネーション検証ルール策定)
体制	神戸市+NEC	既存総務+外部支援月10〜20時間
期間	3ヶ月実証	2〜3ヶ月でPoC→運用判断