【自治体×ナレッジ検索】品川区戸籍課が電子書籍AI検索サービスで戸籍調査77時間→40時間に短縮

東京都品川区戸籍課が、富士通Japan社と日本加除出版社の「電子書籍AI検索サービス戸籍」を使って、戸籍調査業務を月77時間から40時間に短縮した、という事例です。

派手な「全庁DX」の話ではなく、「紙の実務書を引く時間を一つ削った」話です。だからこそ、小さな自治体や中小企業の管理部門にも直結します。全業務を一度に変える話ではなく、「ベテラン依存の調べもの業務から着手する」話として読める。

僕が注目したのは、「77h→40h」という数字よりも「ベテラン職員の知見をAI検索で代替した」という発想の部分です。 AIで新規業務を作るのではなく、属人化していた“調べる時間”を圧縮する、という使い方が自治体向けの現実解として素直です。

戸籍調査業務の課題

自治体や法務系の中小企業の現場で、こういう構造的な負担はよくあります。

戸籍調査は「ググれば済む」領域ではなく、法改正・通達・運用判断が絡む専門領域です。調べる本自体は机にあっても、「どこに書いてあるか」を知らないと時間だけが過ぎていく。この属人化の積み重ねが、窓口の待ち時間・残業・引き継ぎコストに直結します。

品川区の公式発表(2022-08-26)によると、以下の構成です。

ポイントは「書籍そのものを置き換えない」という設計です。 AIが回答を創作するのではなく、信頼できる実務書の該当ページに案内する構成なので、職員は最終的に書籍で裏取りできる。法律系業務との相性がいい作りです。

品川区の公式発表で報告された数値は以下です。

注意点として、これは調査(調べる時間)の工数の話で、「戸籍業務全体が半分になった」わけではありません。電子書籍化されたコンテンツの範囲内で検索精度が上がる構成なので、紙だけの資料や庁内独自運用までカバーできるわけではない点は押さえておきたいところです。

「ベテラン職員の属人知を無くした」のではなく「新人でもベテラン並みに引けるようになった」事例として読むのが正確です。

ここからが本題です。中小の司法書士事務所・行政書士事務所・小規模自治体で同じ思想を取り入れるならどう削るか。

項目	品川区戸籍課	中小士業事務所(年商1〜3億・職員10〜20名)
対象	戸籍調査(月150件)	相続・戸籍調査・許認可調べもの業務
ツール	電子書籍AI検索サービス戸籍	既存の実務書電子版+AI検索(月数千〜数万円/人、2026年10月時点。要最新価格確認)
月額費用	(非公開・自治体契約)	推定月1〜5万円(利用者2〜3名分)
初期費用	推定低め(SaaS型)	推定 10〜30万円(電子書籍契約+運用ルール策定)
体制	既存職員+情報システム部	事務長+外部支援月3〜5時間
期間	実証実験4ヶ月→本格導入	1〜2ヶ月でPoC→本格運用

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「AI検索を入れればベテラン職員が不要になる」わけではありません。

参照資料の電子化確認→AI検索でドラフト案内→実務書で裏取り→人間が最終判断、という4ステップを踏んで初めて、士業・自治体現場で安全に回る体制になります。

特に「書籍で裏取りする」原則は、法律系業務では省略できないところです。品川区がベテランと新人の差を埋めるためにAIを使った、という発想は、小さな事務所ほど効くはずです。

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。