生成AIを活用したDXを推進するコリニア株式会社（東京都千代田区、代表取締役：小倉朗、以下コリニア）と、神奈川県横須賀市（市長：上地克明）のデジタル・ガバメント推進室は協働で、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせる技術（RAG）を活用した実証実験を行っております。本プロジェクトは、業務遂行や必要情報へのアクセスに多くの時間を要する契約締結業務を改善し、職員の負担を軽減させることを目的としています。

プロジェクトの背景と目的横須賀市は、DX化や生成AIの活用などの先進的な取り組みを行っており、生成AIサービス「ChatGPT」においては全国で初めて全庁的な活用を開始した自治体です。生成AIサービスを活用した業務のあり方を模索する中で、より庁内業務に即した結果を得る必要があること、そしてそのためには庁内の業務文書などに基づいた回答の生成が必要であるという課題が浮かび上がってきました。
そこで、現場の業務に即したAI開発やRAGの活用を支援する弊社に声がかかりました。
本プロジェクトの対象である契約締結業務は、契約マニュアルや規則の参照が必要となります。数多くのマニュアルや規則の中から対象のものを選択し、さらに目的の箇所を探し出すのに多くの時間を要しているため、職員の負担軽減をすることを目的にプロジェクトを開始しました。

プロジェクトのアプローチ本プロジェクトでは、より庁内業務に即した結果を得たいというニーズに基づき、まずは業務への確実な理解と適切なアプローチを模索しました。
実務に即し現場にとって有効な手立てになるよう、現状の問い合わせ内容や結果を得た後のネクストアクションなど、デジタル・ガバメント推進室や現場の担当者へのヒアリングなどを通し、業務内容やビジネス要件への解像度を高めていきました。
そして、契約マニュアルや規則など庁内契約業務を規定する文書を参照・検索する技術を組み合わせ、生成AIサービスから回答を得るアプローチを採用することとしました。
また、人間同士のやり取りでは行間を読んだり、適宜質問を投げかけることで、無意識に必要な情報を導き出していますが、行間が読めない機械が十分に情報を収集することは、容易ではありません。ユーザー自身が求める回答を得るために必要な情報が十分明確化になっておらず、抽象度の高い質問や、どんな回答を求めているのか明確でない状態の質問が投げかけられるケースに備えて、対話を通して質問の解像度を高めるステップも組み込み、既存のパッケージサービスにはない細やかな対応も実現していきます。