行政の壁を越える、セキュアな生成AI運用へ
自治体の現場で、生成AIを本番稼働させたいという声が一気に高まりました。
しかし個人情報や内部文書を扱う以上、一般のインターネット環境では踏み出せない。
LGWANという行政専用ネットワークの制約と、AIの俊敏さを両立させる設計が鍵でした。
TOPPANが開始した新サービスは、この分断を橋渡しします。
LGWAN内での安全なAI活用と、住民に届くオープンな情報発信を一気通貫で支える構えです。
業務効率と住民サービスの向上を、同時に走らせるための実務設計が詰まっています。
TOPPANの新サービス、全体像とポイント
TOPPANは、LGWAN環境で利用可能な生成AIの導入支援から、SNSやWeb、メタバースといったオープンなチャネルでの住民向け情報発信までを包括支援する新サービスを開始しました。
公式発表や業界メディアでも、自治体の現場を意識した具体性が強調されています。
- LGWANでの生成AI活用：内部文書の要約・起案、議会答弁書ドラフト、部門間問合せの自動化に対応
- 生成AI管理基盤：データ整備、アクセス制御、回答モニタリング、ログ管理を統合
- 住民向け発信の多チャネル化：Web/SNS/メタバースでのQ&Aと情報配信を24時間稼働
- 人材・運用も伴走：プロンプト教育、AI運用改善、BPO連携まで支援
「行政専用ネットワークであるLGWAN環境で利用可能な生成AIの導入支援から、多様なオープン環境のチャネルを通じた住民サービスの向上まで一気通貫で支援」 — TOPPANニュースリリース
詳報は各メディアでも確認できます。
クラウドWatchや日本経済新聞では、LGWAN内運用と住民チャネル連携の両立が特長として整理されています。
何が新しいのか：LGWAN内AIと住民チャネルの“両利き”設計
LGWAN内での実務AI
LGWANでのAI活用は、単にモデルを閉域で動かせば良いわけではありません。
もっとも重要なのは、参照データの整備と権限管理、そして回答品質の継続的な監視です。
TOPPANは「生成AI管理基盤」により、RAGのためのデータ整形、ロールベース認可、プロンプトガードレール、監査ログを一体で提供します。
住民接点のオーケストレーション
一方で、WebやSNS、メタバースといったオープン環境では、利用者視点の体験設計が要になります。
Q&Aの24時間対応、防災・手続き案内の多チャネル配信、UI適合などを統合。
TOPPANの周辺ソリューションとも親和性が高く、たとえばメタバース活用の「メタパ for 自治体」など、住民体験の拡張も視野に入ります。
運用と人材育成を同時進行
プロンプト設計やガバナンスは、導入後に磨きがかかります。
現場の改善サイクルをBPOの知見で支えるのも、印刷・運用で鍛えたTOPPANならではの強みです。
まずどう使う？ 導入・運用の実践ガイド
- 1. 業務棚卸と優先度付け
議会答弁書ドラフト、文書要約、FAQ整備、住民問い合わせの一次対応など、頻度×時間コスト×品質影響でスコアリング。 - 2. データ準備（RAG）
規程・要綱・手順書を最新化し、メタデータとアクセス権限を付与。機密区分を明確化して、部署横断の再利用性を高めます。 - 3. 最小構成でPoC
部署単位でパイロット。プロンプトテンプレート、回答の根拠提示、フィードバック収集ループを標準化します。 - 4. LGWAN側の運用整備
ガードレール、監査ログ、モデル更新手順、アカウントライフサイクルをポリシー化。 - 5. 住民チャネル連携
Web/SNS/メタバースのKPIを設計し、時間帯別の需要に合わせて配信とQ&Aを最適化。 - 6. 継続改善
誤答の原因分析、プロンプト/データの改修、教育コンテンツの更新を月次で実施。
ユースケース集：職員の効率化から住民サービスまで
庁内業務の効率化
- 議会答弁書の下書き：過去答弁と関連規程を根拠付きで参照し、初稿作成の時間を短縮
- 文書要約・平易化：長文の報告書や制度文書を、職種別・住民向けに言い換え
- 部門間FAQの自動化：庁内ポータルで横断検索とナレッジ集約
住民向けの体験向上
- 24時間Q&A：手続き、補助金、防災、施設案内の即時回答
- 多チャネル発信：WebやSNS、メタバースでの案内を一元管理
- パーソナライズ：属性や利用状況に応じた情報最適化
メディア報道でも、職員の業務改善と住民向け情報発信を両立させる設計が伝えられています。
参考：クラウドWatchの解説
セキュリティとコンプライアンス：LGWANでの要点
- データ分類と権限：個人情報・機微情報の取り扱いを厳格化。RAGコーパスは部署・職務に応じたアクセス制御。
- プロンプトガードレール：外部送信の抑止、誘導質問の検知、危険トピックのブロック。
- 根拠提示と監査ログ：回答の出典URL/ドキュメントIDを明示。操作・閲覧・出力の完全監査。
- ハルシネーション低減：構造化インデックス、再ランキング、信頼閾値とフォールバック応答を設定。
- モデル運用：更新の審査フロー、差分検証、ロールバック手順を標準化。
TOPPANは生成AIの実運用に関する基盤整備やノウハウを持ち、企業分野での取り組みを自治体へ拡張しています。
参考：生成AI管理基盤の発表
比較と連携の視点：エコシステムで最適解を探る
LGWANでの生成AIは、複数ベンダーが挑戦中です。
たとえばAIRealize on LGWANなど、セキュア運用を掲げる選択肢も存在します。
一方、TOPPANは住民接点（Web/SNS/メタバース）までを含むオーケストレーションに力点があり、行政DX群のソリューションと統合的に設計できるのが強みです。
自庁の要件や既存システムに合わせ、LGWAN内AIとオープンチャネルの責任分界、SLA、KPIを見える化。
相互運用の前提で、最適な組み合わせを選ぶのが現実解です。
効果測定とROI：最初の3カ月で見るべき指標
- 時間短縮：起案・要約・FAQ対応での削減時間（人時/週）
- 品質指標：回答の正確性、根拠提示率、再問い合わせ率
- 住民体験：一次応答までの時間、夜間解決率、満足度
- 運用安定性：アラート件数、誤答の是正リードタイム、学習データ更新頻度
TOPPANはこのサービスを全国に展開し、2027年度末までに10億円規模の売上を目指すと表明しています。
事業継続性の観点でも、継続的な改善投資が期待できます。
「TOPPANは本サービスを全国の自治体へ展開し、2027年度末までに10億円規模の売り上げを目指します。」 — TOPPANニュースリリース
締めくくり：守りと攻めを同時に進める、自治体の新標準
LGWANで機密を守りつつ、住民に開かれた情報発信を強化する。
TOPPANの新サービスは、その両輪を回すための現実的な道筋を示しました。
まずは小さく始め、成果を見える化し、住民接点へ拡張する。
現場の知見と運用の型が蓄積されるほど、AIは強く賢くなります。
次の定例会議で、最初のユースケースを一つ選ぶところから始めてみてください。
参考リンク：
TOPPAN 公式発表／
クラウドWatch／
日本経済新聞
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