京都市庁内生成AI活用（サテライトAI）

概要

京都市総合企画局デジタル化戦略推進室は2024年9月末、市長部局の常勤職員約7,000人を対象に、生成AIサービス「サテライトAI」を一斉導入した。2023年度に2段階の実証実験を重ねたうえで、2024年7〜8月に公募型プロポーザルを実施し、11社の応募の中から株式会社サテライトオフィスを提供事業者として選定している。文章作成・校正・翻訳・アイデア出しといった一般的な用途に加え、部署ごとのマニュアルをRAG(検索拡張生成)技術で学習させた庁内向けチャットボットを作成できる機能を備え、行政事務の効率化を進めている。 (参考：京都市：庁内利活用のための生成AIサービス提供事業者の公募型プロポーザルの結果について、京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

導入から5か月が経過した2025年2月時点で、対象職員の約3割にあたる約2,000人が利用し、質問投げかけの総数は10万回を超えた。定期的に利用している職員を対象にしたアンケートでは95%以上が「今後も利用したい」と回答しており、7,000人規模の一斉導入としては高い定着率を示している。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

背景・課題

京都市は2022年に「京都市DX推進のための基本方針」を策定し、全庁的なデジタル化を掲げてきたが、部署間・職員間でICTスキルの差が大きいことが課題として残っていた。2022年末のChatGPT公開を受けて2023年春から生成AI活用の検討を開始したものの、当時は「入力した情報が生成AIの学習に利用され、外部に流出するのではないか」というセキュリティ面の懸念が最大の壁になっていた。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース、サテライトオフィス：京都市 生成AI導入事例)

約7,000人という規模で一斉に導入する以上、一部の先進的な職員だけが使いこなせる状態では意味がなく、ICTスキルに差がある職員が安全に使える環境を整えることが不可欠だった。京都市はこの課題を、後述する事業者選定の評価基準そのものに反映させるアプローチを取った。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

取り組みのプロセス

1. 二段階の実証実験（2023年8月・11月）

京都市はまず2023年8月に30人規模、同年11月には500人規模へと対象を広げて生成AIの実証実験を行い、文章作成や翻訳などの業務での有効性を検証した。参加した職員からは「普段30分かかっていた作業が5分で済んだ」といった声が多く上がり、幅広い業務で活用できるとの手応えを得たことが、翌年度の本格導入検討につながった。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

2. 公募型プロポーザルによる事業者選定（2024年7〜8月）

市は2024年7月8日に「庁内利活用のための生成AIサービス提供事業者」の公募型プロポーザルを開始し、7月26日を提案書提出期限として事業者を募った。11社の応募があり、審査の結果、株式会社サテライトオフィスが84.0点（100点満点）で第一受託候補者に、株式会社FIXERが75.2点で第二受託候補者に選定された。デジタル化戦略推進室の原正直氏（デジタル化戦略係長）は、入力データがAIの再学習や外部流出につながらない設計になっているかどうかを見極めるセキュリティ検証を、他の何よりも優先させたと説明しており、これに加え、検索拡張生成の実装レベルや管理画面の操作性も選定を左右する要素となった。 (参考：京都市：庁内利活用のための生成AIサービス提供事業者の公募型プロポーザルについて、京都市：庁内利活用のための生成AIサービス提供事業者の公募型プロポーザルの結果について、京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

3. 一斉導入とオンボーディング（2024年9月末）

事業者決定から本格運用開始までの準備期間は約1か月半で、この間にシングルサインオンの仕組みを整え、職員向けのガイドブックを配布した。2024年9月末、市長部局の常勤職員7,000人強に一括でアカウントが付与され、運用開始からわずか2週間で約1,000人が実際に利用を始めた。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

4. 定着に向けた継続的なフォローアップ

導入後も、生成AIの利用に踏み出せていない部署や職員がなお一定数残っている状況がある。原正直氏（デジタル化戦略係長）はこの点を課題として挙げたうえで、研修や周知活動を通じて活用の裾野を広げていく方針を示している。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

この事例の特徴

1. 段階を踏んだ検証を経てからの大規模一斉導入

特定部署のパイロット運用にとどめる、あるいは検証を経ずに一気に全庁導入するという両極端な進め方ではなく、京都市は30人→500人という2段階の実証実験でセキュリティと業務効果を確認したうえで、7,000人規模へと対象を広げた。規模を段階的に引き上げながら検証と展開を両立させている点が特徴である。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

2. セキュリティを最優先に据えた事業者選定基準

事業者選定にあたり、機能の多さや価格よりも先に「入力情報が学習に使われ流出しないか」という制御の確認を最優先事項に置いた点は、個人情報や内部資料を扱う行政組織が生成AIサービスを選ぶ際の判断軸として参考になる。RAG機能や管理コンソールの使いやすさといった実用面の評価は、このセキュリティ要件をクリアした事業者の間で行われている。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

3. 回答根拠を明示するRAG機能によるハルシネーション対策

サテライトAIの「AIドキュメント」機能は、部署のマニュアルなどのファイルを学習させて庁内向けの回答を生成する際に、回答の元になった情報源（ドキュメントの該当箇所）を表示する仕組みを備えている。この機能について職員からは、生成AI特有のハルシネーション（事実に基づかない回答）を確認・検証しやすくする工夫として評価する声が上がっている。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

4. 単年度の競争性を維持した契約更新

京都市は生成AIサービスの提供事業者選定を単年度の公募型プロポーザルとして毎年度実施しており、2026年3月に公表された令和8年度分の実施結果でも、株式会社サテライトオフィスが4社中最高の74.1点（100点満点）で改めて選定されている。一度導入した事業者に固定するのではなく、年度ごとに他事業者との比較にさらされる形で契約を継続している点は、生成AIサービスのようにベンダー間の機能差が変化しやすい領域において、長期のベンダーロックインを避けるガバナンスとして注目される。 (参考：京都市：令和8年度 庁内利活用のための汎用的な生成AIサービス提供事業者の募集に係る公募型プロポーザル実施結果について)

調査時点の成果

1. 利用率・利用回数

2024年9月末の本格導入から5か月が経過した2025年2月時点で、対象職員約7,000人のうち約2,000人（約3割）が利用し、AIへの質問投げかけの総数は10万回を超えた。市が当初見込んでいた利用率の目安は15%程度だったとされ、実際の利用率はこれを大きく上回った。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

2. 職員の継続利用意向

2024年12月に実施された利用実態調査では、日常的にサテライトAIへ触れている職員のうち9割5分超が継続利用を望むと答えている。活用されている業務は文章作成・校正、翻訳、アイデア出し、簡易なプログラミング、部署マニュアルのチャットボット化など多岐にわたる。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

3. 契約継続による取り組みの持続性

2026年3月時点で、サテライトAIの提供事業者選定は令和8年度分まで継続して実施されており、2024年9月の初回導入から1年半以上にわたってサービスが途切れることなく運用され続けていることが確認できる。一時的な実証にとどまらず、年度をまたいで庁内業務に定着していることを示す材料といえる。 (参考：京都市：令和8年度 庁内利活用のための汎用的な生成AIサービス提供事業者の募集に係る公募型プロポーザル実施結果について)

4. 残る課題

一方で、生成AIの活用に消極的な部署や職員が依然として一定数残っていることを市自身も認めており、7,000人規模の一斉導入であっても利用率が均一に広がるわけではない実態が明らかになっている。市は研修・周知活動の強化でこの差を埋めようとしている段階にある。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

他地域への示唆

1. 規模を段階的に引き上げる実証設計

30人→500人→7,000人という規模の引き上げ方は、他自治体が生成AI導入を検討する際に再現しやすいプロセスである。小規模な検証だけで本格導入の判断を下すのではなく、中間規模での検証を挟むことで、セキュリティ上の懸念や業務での有効性を、より本番に近い条件で確認できる。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

2. セキュリティ要件を選定基準の起点に置く

「入力情報が学習・流出に使われないか」という要件を機能面の評価より先に置く選定プロセスは、個人情報や内部情報を扱う組織が生成AIサービスを選ぶ際の判断軸として、自治体に限らず応用可能である。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

3. 回答根拠の可視化によるAIへの信頼構築

RAGを用いて回答の情報源を明示する機能は、生成AIのハルシネーションに対する懸念を和らげるだけでなく、職員がAIの回答を鵜呑みにせず検証する習慣づけにもつながる。内部マニュアルや規程類をAIに学習させて活用しようとする組織にとって、参考になる設計思想である。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

4. 年度単位の競争的契約によるベンダーロックイン回避

生成AIサービスは技術の進歩が速く、特定事業者への長期依存はサービス水準の固定化につながりかねない。京都市のように単年度契約を競争的なプロポーザルで更新し続ける仕組みは、価格や機能面での競争性を保ちながら継続利用を図る手法として、他の自治体にも応用できる。 (参考：京都市：令和8年度 庁内利活用のための汎用的な生成AIサービス提供事業者の募集に係る公募型プロポーザル実施結果について)

5. 一斉導入後も残る利用格差への向き合い方

全庁一斉導入は利用機会の平等という点で優れるが、それだけで利用率が均一になるわけではないことを京都市の事例は示している。導入計画の初期段階から、導入後の研修や周知を継続する体制を組み込んでおくことが望ましい。 (参考：京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース)

参照元

• 京都市：庁内利活用のための生成AIサービス提供事業者の公募型プロポーザルについて
• 京都市：庁内利活用のための生成AIサービス提供事業者の公募型プロポーザルの結果について
• 京都市：令和8年度 庁内利活用のための汎用的な生成AIサービス提供事業者の募集に係る公募型プロポーザル実施結果について
• 京都市役所の生成AI活用―DX推進の要としてサテライトAI導入 | マイナビニュース
• サテライトオフィス：京都市 生成AI導入事例

2026年8月時点の調査内容に基づいて作成