高市政権の推進するAIの一つが、ガバメントAI「源内」。
やることは単純で、過去の答弁を調べて答弁を書かせるもの。
RAGという機能を使えば容易にできる。また、これまでデータベースをきちんと構築してこなかっただけの話で、AIの代表例みたいなのは違うと思う。この程度のものは答弁は過去のものがあるため、民間だって独自に簡単に作れてしまう。議員も利用するようになるだろう。これで、過去答弁のチェックで働いていた人は０人でよくなる。
これで職員が減るのならプラスだろう。こうした開発にも金がかかるわけで、これで他の仕事ができるは違うだろう。今いる不要な人員、例えば総務省で携帯電話の料金の監視をしているような部局は丸ごと無くせばいい。
結局AIで人減らしになることは避けられないし、明確に目標として打ち出すことが必要。
その上で、一次産業への人の流れをつくるのが、新しい姿ではないか？
Yahoo!より、
超過勤務の是正に 国会答弁作成にAI…開発進む
12/24(水) 20:59配信日テレニュースNNN
ガバメントAI「源内」とは何か？国会答弁AI化のメリットと、見落とされがちな本質的問題
ガバメントAI「源内」とは
2025年度から、政府は行政向けAI「源内（げんない）」を全省庁に導入する方針を示している。
デジタル庁が開発したこのAIは、主に次の用途を想定している。
・過去の国会答弁の検索
・関連資料の抽出
・答弁案の下書き作成（将来的に対応予定）
目的は明確で、霞が関職員の長時間労働の是正である。
人事院の調査によれば、中央省庁職員の超過勤務時間は年平均376時間。
国会対応、とりわけ答弁作成業務はその大きな要因とされてきた。
「源内」は、膨大な過去答弁を瞬時に検索し、整合性を保った文案を作ることで、
この“答弁探し地獄”から職員を解放することを狙っている。
この意味で、「源内」は極めて合理的なツールであり、行政DXとしても妥当な方向だ。
国会答弁の現実：そもそも誰が何をしているのか
ただし、ここで一度立ち止まる必要がある。
ニュースではさらっとこう説明される。
「官僚が作成した答弁案をもとに大臣が答弁する」
これは事実だ。
しかし、この一文が示す構造はかなり奇妙である。
つまり、
・政策の実務も官僚
・答弁の文案も官僚
・過去答弁との整合確認も官僚
・そしてそれを読むのが大臣
という構造になっている。
ここにAIが入るとどうなるか。
・資料検索：AI
・文案作成：AI
・整合チェック：AI＋官僚
・最終読み上げ：大臣
となる。
ここで生じる素朴だが重要な問いがある。
「官僚が書いた原稿を読む大臣」とは何なのか。
そしてそれをAIが書くようになった時、大臣とは何なのか。
ガバメントAIは誰のためのDXなのか
政府は「職員が創造的な仕事や政策判断に集中できる」と説明する。
だが現実には、
・政策判断は政治の領域
・創造的仕事は本来大臣と政治家の仕事
・官僚は実務と調整と制度設計の専門家
である。
それにもかかわらず、日本の国会では、
・政治家は原稿を読む
・官僚は政治的表現まで背負う
・責任だけが政治家に帰属する
というねじれた役割分担が長年続いてきた。
AI「源内」はこの構造を変えるのではなく、むしろ固定化・効率化する。
「答弁作成」という最も政治と行政が接続する領域が、
官僚からAIに移り、官僚はチェック係に、政治家は読み上げ係になる。
これはDXであると同時に、政治の空洞化の自動化でもある。
源内は悪なのか？
誤解してはいけない。
源内そのものは悪くない。
むしろ、資料検索・整合確認・文案下書きという業務はAIに任せるべきだ。
問題はそこではない。
問題は、
「なぜその答弁を言うのか」を考える人が誰なのか
が、ますます不明確になることだ。
官僚は「政治判断ではない」と言い、
政治家は「官僚が用意した」と言い、
AIは「指示された」と言う。
この構造の中で、誰も責任を持っていない答弁が最もスムーズに量産される。
それは技術の問題ではなく、制度の問題である。
まとめ
ガバメントAI「源内」は、行政実務の効率化としては極めて有効である。
しかし同時に、日本の政治と行政の役割分担の曖昧さを、そのまま高速化してしまう。
だからこそ必要なのは、
・政治家が自分の言葉で語ること
・官僚が専門家として支えること
・AIは裏方として働くこと
この役割の再定義である。
さもなければ、「AIで仕事が完了」した後に残るのは、
誰も意思決定していない政治だけになってしまう。
それは効率的だが、健全ではない。
ガバメントAIの本当の課題は、技術ではなく、政治と行政の責任構造にある。
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