近年、生成AIは行政分野におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の強力な推進力として注目を集めています。2025年現在、デジタル庁が行政実務の効率化に生成AIを活用する動きを旗振り役として進めていることは、電波新聞デジタルの報道などからも明らかです。しかし、行政サービスにおいて生成AIを本格導入する上で、最も重要な課題の一つが「信頼性」の確保です。誤った情報（ハルシネーション）の抑制や、専門性の高い行政文書への正確な対応は、国民の生活に直結するため、極めて高い精度が求められます。
本記事では、非エンジニアの皆様にも分かりやすく、この「信頼性」を技術的にどのように高めていくのか、特に注目される「RAG（Retrieval Augmented Generation）」と「ファインチューニング」という二つの戦略に焦点を当てて解説します。
行政分野における生成AI活用の現状と課題
政府や地方自治体では、問い合わせ対応、文書作成、データ分析など多岐にわたる業務で生成AIの活用が模索されています。例えば、東京都が生成AIを活用して防災動画を公開した事例は、ハフポストでも報じられ、その可能性を示しました。しかし、行政特有の課題として、以下のような点が挙げられます。
- 情報の正確性: 法令、条例、内部規定など、膨大な専門文書に基づいた正確な情報提供が不可欠です。誤った回答は、市民の混乱や信頼失墜に繋がりかねません。
- 最新性の確保: 法改正や制度変更が頻繁に行われるため、常に最新の情報に基づいた対応が求められます。
- ハルシネーション（幻覚）の抑制: 生成AIが事実に基づかない情報を生成する現象は、行政分野では許容されません。
- ドメイン特化性: 一般的な生成AIモデルでは、行政特有の専門用語や文脈を正確に理解し、適切なアウトプットを生成することが難しい場合があります。
これらの課題を解決し、生成AIを行政DXの強力なツールとするためには、単にプロンプトを工夫するだけでなく、基盤となるAIモデルの能力をさらに引き出す技術的アプローチが不可欠となります。過去記事「生成AIの信頼性を高める構造化プロンプト：行政・企業DXを加速する新常識」でも信頼性の重要性には触れましたが、今回はその技術的側面に深く踏み込みます。
信頼性を高める技術的アプローチ：RAG（Retrieval Augmented Generation）
RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）は、生成AIの信頼性と正確性を飛躍的に向上させるための重要な技術です。これは、AIが回答を生成する前に、外部の信頼できる情報源から関連情報を「検索（Retrieval）」し、その情報を参照しながら回答を「生成（Generation）」するという仕組みです。
RAGとは何か？
RAGは、大規模言語モデル（LLM）が持つ一般的な知識に加え、特定のドメインに特化した最新かつ正確な情報を活用するためのフレームワークです。具体的には、ユーザーからの質問が来ると、まず質問に関連する情報をデータベースやドキュメントから検索し、その検索結果をプロンプトの一部としてLLMに渡します。LLMはその検索結果を「根拠」として、より正確で信頼性の高い回答を生成します。
行政分野でRAGが役立つ理由
行政分野では、RAGのメリットが特に際立ちます。
- 最新の法規や内部規定への対応: 法改正や新しい通達があった際でも、RAGの参照するデータベースを更新するだけで、AIが常に最新の情報に基づいて回答できるようになります。これにより、古い情報による誤った案内を防ぎます。
- ハルシネーションの抑制: AIが「知らないこと」を無理に生成するのではなく、明確な根拠に基づいて回答するため、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。これにより、行政サービスにおける情報提供の信頼性が向上します。
- 専門用語の正確な解釈: 行政文書に特有の専門用語や複雑な言い回しも、参照情報があれば正確に解釈し、適切な回答を導き出すことが可能です。
RAGは、行政機関が保有する膨大な量の内部資料や公開情報を「生きた知識ベース」として生成AIに活用させることで、職員の業務効率化と国民へのサービス向上を同時に実現します。
さらなる精度向上へ：ファインチューニングの可能性
RAGが外部知識の参照能力を高める一方で、ファインチューニングは生成AIモデル自体の「振る舞い」や「文体」、「特定のタスクへの適応性」を向上させる技術です。
ファインチューニングとは何か？
ファインチューニングとは、あらかじめ大量のデータで学習済みの汎用的な大規模言語モデル（LLM）を、特定のタスクやドメインに特化した少量のデータで追加学習させることです。これにより、モデルは特定の分野の知識や表現スタイルを深く習得し、より専門的で的確な出力を生成できるようになります。
行政分野でのファインチューニングのメリット
行政分野におけるファインチューニングは、以下のような点で大きな価値を発揮します。
- 行政固有の文書作成スタイルへの適応: 報告書、通知文、議事録など、行政には特定のフォーマットや堅い文体が求められます。ファインチューニングにより、モデルを行政文書のスタイルに合わせ、より自然で適切な文章を生成させることが可能です。
- 特定の倫理基準やガイドラインへの準拠: 公共サービスにおいては、公平性、透明性、個人情報保護といった厳格な倫理基準があります。ファインチューニングを通じて、これらのガイドラインに沿った回答や判断を行うようモデルを誘導できます。
- 複雑な手続き案内や判断支援: 複数の法令や要件が絡む複雑な申請手続きの案内や、特定の状況下での判断支援など、より高度なタスクにおいて、モデルが行政職員のような専門性と判断力を発揮できるようになります。
ただし、ファインチューニングには、質の高いデータセットの準備が必要であり、またモデルの再学習には一定のコストと技術的知識が伴う点も考慮が必要です。
RAGとファインチューニングの組み合わせ：行政DXを加速する未来
RAGとファインチューニングは、それぞれ異なる強みを持つため、これらを組み合わせることで、行政分野における生成AIの信頼性と実用性を最大限に高めることが期待されます。
例えば、デジタル庁が推進する生成AI「源内」のような内製ツールは、まずRAGによって最新の法規や内部ガイドラインを参照し、ハルシネーションを抑制します。さらに、行政特有の文書スタイルや倫理基準にファインチューニングされたモデルが、その参照情報に基づいて、より正確で適切な表現の回答を生成する、というハイブリッドなアプローチが考えられます。これは、単なる情報検索や定型文の生成を超え、まるで経験豊富な職員が対応するような質の高いサービス提供を可能にするでしょう。参考として「デジタル庁『源内』の利用実績公開：職員が語る生成AIの実力と課題」もご参照ください。
このような技術導入が進めば、国民はより迅速かつ正確な行政サービスを受けられるようになり、職員は定型業務から解放され、より創造的で市民に寄り添う業務に注力できるようになります。これは「デジタル庁が描く生成AI行政戦略：国民サービスを革新する未来図」や「自治体DXを加速する生成AI：行政実務の未来」で描かれた未来を具現化する鍵となるでしょう。
まとめ
行政分野における生成AIの活用は、単なる効率化を超え、サービスの質そのものを変革する可能性を秘めています。その実現には、RAGによる「最新かつ正確な情報へのアクセス」と、ファインチューニングによる「行政特有の文脈と振る舞いへの適応」が不可欠です。非エンジニアの皆様も、これらの技術が行政DXの信頼性と精度をどのように支えているかを理解することで、より効果的な生成AI導入戦略を推進できるはずです。
生成AIの進化は目覚ましく、その信頼性を高めるための技術も日々進歩しています。「生成AIの信頼性を高める：品質と倫理を両立させる戦略」も踏まえ、これらの技術を適切に組み合わせることで、行政はより安全で、より質の高い公共サービスを国民に提供できるようになるでしょう。
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