このニーズに応えるためにソリューションを募集したところ、2社から提案が寄せられた。審査の結果、大田区が選定したのが、ソフツーのAI電話自動応答サービス「ミライAI」だ。

行政のAI電話対応　実証実験1年目で明らかになった課題は

　ミライAIは、電話による問い合わせ対応を自動化するクラウド型サービスだ。ボタンプッシュによる分岐ではなく、AIと会話形式でやりとりできる。通話内容の文字起こしや応対履歴の蓄積・管理機能を備え、通話ログや応対フローを分析して問い合わせ傾向の把握や自動化の改善につなげられる。これまでは民間企業向けとして、代表電話の取り次ぎなどを軸にサービスを展開してきた。

　HOIPにおけるミライAIの選定理由について、HOIPの運営を担当する大田区の中谷建文氏（産業経済部 イノベーション事業担当課長）は次のように説明する。

　「HOIPの性質上、対象となるサービスは行政サービスの向上につながるものでなくてはなりません。自治体の中で、AIを利用した電話対応の自動化に取り組んでいる先行事例はまだ少なく、実証実験を通じて運用課題と効果を見極める意義があると判断しました」

　2025年度、大田区はまず防災危機管理課でミライAIの実証実験を開始した。対象としたのは、地域住民から寄せられる防災器具（感震ブレーカー／家具転倒防止器具）の支給要件に関する問い合わせだ。

　実証実験では、実際に区民からの電話を受け付け、通話データの蓄積と管理画面でログを分析した。その結果、当初目標としていた「職員対応の80％削減」に対し、AIによる有効対応率は約40％にとどまった。

　中谷氏によると、背景には「質問の不明瞭さ」や「音声認識上の阻害要因」があったという。

　「行政の問い合わせは内容が多岐にわたり、問い合わせる住民側が要件を明確に言語化できているとは限りません。人間同士の会話であれば、曖昧な表現や言葉に詰まる様子から職員が意図をくみ取って会話を誘導できますが、AIにとっては『質問文そのものが不明瞭』となり、聞き返しが連続して途中で離脱されてしまうこともありました。声の小ささや複数人の同時発話などによってAIが音声を適切に認識できなかったことも、AIが有効に対応できなかった要因です」

　大田区はこの結果を失敗とは捉えなかった。中谷氏は理由を次のように説明する。

　「従来、感覚的に語られがちだった『なぜAIによる電話対応は難しいのか』という課題の構造を、通話履歴のログと応答フローの可視化によって具体化できました。庁内におけるAI活用に対する心理的なハードルが下がり『次のステップに挑戦しよう』という前向きな土壌を作れたことも成果の一つです」

実際のAIによる応答履歴のサンプル（提供：大田区）

　防災危機管理課での実証結果を踏まえ、2026年度の実証実験は建築審査課に対象を移した。同課には、区内の土地や建物に関する用途地域、建ぺい率、容積率、斜線制限など、建築制限についての問い合わせが集中している。年間の電話対応時間は推計約1000時間に上り、その多くは大田区の特設サイト「まちマップおおた」で情報を確認することで解決できる内容だった。

　「建築審査課における電話対応は定型的な内容が多くを占めるため、AI電話の効果をより実感できると考えました。一方で、AIが参照するデータの対象範囲は大きく広がります。防災危機管理課での実証実験でAIが有効に対応できた電話の割合が約40％でしたので、対応する項目の数が増える建築審査課での目標は『電話対応時間の30％削減』と設定しました」と、同区の長田風将氏（産業経済部 産業経済課 産業経済担当主任）は説明する。

AIの有効性を高めるシナリオ設計とナレッジ構築の工夫

　建築審査課での実証実験に当たり、大田区とソフツーはAIの回答精度と有効性を高めるため、「回答範囲の限定」と「ナレッジのデータ化および言い回し・用語のひも付け」に取り組んだ。

　AIの回答対象は「まちマップおおた」で公開されている特定の土地の用途地域や建ぺい率、指定道路の状況など、解釈の余地がない客観的な情報に限定した。「この規定は今回の建築計画に適用されるか」といった個別の判断や解釈を要する問い合わせは対象外とし、AIが回答できない旨を案内する設計とした。

　建築審査課の職員の知見を基に「想定QA集」を作成し、AIに学習用データとして読み込ませた。さらに、同じ意味を持つ異なる言い回しや、現場で使われる俗称・専門用語の類語を各QAにひも付けるチューニングを行い、多様な表現の問い合わせにも適切に対応できるようにした。

　こうした対応が必要な理由について、中谷氏は「AIによる自動対応の対象となる通話は、ボタンプッシュで要件を分類できる電話自動応答システムとは異なり、全て自然言語で問い合わせ内容を把握しなければならないためです」と説明する。

　「防災危機管理課でのシナリオは『Aと答えたらBへ進む』という条件分岐に基づく設計でしたが、想定外の質問には対応できないパターンが多くありました。そこで、想定QAをAIに読み込ませて言い換えパターンや関連ワードをひも付け、文脈やキーワードから相手の意図をくみ取れるようにしています。その結果、想定質問とは異なる表現でも正しい回答を得られるようになりました」

　ソフツーによると、ミライAIのバックエンドには「ChatGPT」や「Azure OpenAI Service」を採用している。入力されたデータは、通話テキストの解析や回答生成などのみに使用し、外部サーバへの保存や、MicrosoftおよびOpenAIによるAIモデルの学習・再利用には使用しないとしている。

時間削減だけじゃない　大田区が目指す「AI時代の役所」の姿とは

　建築審査課での実証実験は2026年10月1日から始まっており、2027年2月28日までの実施を予定している。

　主な利用対象は、重要事項説明書の作成や物件調査をする区民や事業者だ。区のWebサイトに掲載されたミライAI専用ダイヤルに電話をかけると、「用途地域を調べたい」といった建築制限に関する問い合わせに対して、ミライAIが自動で回答する仕組みとなっている。

　実証実験中もソフツーと共に、通話ログなどのデータを基に想定QAを含めたシナリオの改善を進める方針だ。

　本取り組みは年間300時間の電話対応時間削減を目指すが、大田区が期待する効果は工数削減にとどまらない。中谷氏は、期待する効果として次の3点を挙げる。

1．職員の専門業務への注力：電話による離席や思考中断を防ぎ、建築審査や複雑な相談などのコア業務に集中することで、行政サービスの質向上につなげる。

2．利用者の利便性向上：夜間・休日を含む24時間365日の即座な応答体制の構築が期待できる。

3．デジタルアクセシビリティの確保：Web検索が苦手な高齢者などにとっても、声で利用できるAI電話はデジタルデバイド解消の鍵となる。

　最後に中谷氏は、今後の展望について次のように語った。

　「今回の実証実験は、全ての電話対応をAIに置き換えることが目的ではありません。行政の業務には、AIに任せた方が迅速で効率的な領域と、職員が直接対話して判断すべき領域の双方が存在します。重要なのは、業務特性を見極めた上で適切にAIを活用することです。今回の実証実験を通じて得られた成功体験と課題のデータをしっかりと検証し、大田区のみならず、同じ悩みを抱える全国の自治体や企業にとっても再現性のある実装モデルを提示したいと考えています」

　スタートアップの技術力を柔軟に取り入れ、現場の課題に丁寧に向き合いながら実証実験を進める大田区。AI電話による自動応答への挑戦は、単なる業務効率化にとどまらず、行政と住民のコミュニケーションの在り方を見直す取り組みとして、今後の展開が注目される。