QommonsAI活用研修が示す自治体AI定着の進め方：職員全体に広げる3つの設計原則

笠岡市でのQommonsAI活用研修：何が起きたか

2026年9月29日、岡山県笠岡市でPolimill株式会社が自治体向け生成AI「QommonsAI」の活用研修（初級編）を実施した。現地・オンライン併用で開催し、午前25名・午後191名、合計約216名の職員が参加した。参加者からは「説明が非常に分かりやすく、初歩的な内容から一歩踏み込んだ深いところまで知ることができた」との声が寄せられた（Polimill株式会社のプレスリリース）。

QommonsAIは国内外の法律・政策・論文・自治体事例など数千万件以上のデータを活用した自治体特化の生成AIで、2026年7月時点で全国約1000自治体・約50万人が利用している（Polimill株式会社のプレスリリース）。今回の笠岡市での研修は、ツールを導入しただけでは定着しないという自治体AI活用の核心課題に、一つの実践的な答えを示している。

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なぜ自治体のAI研修は難しいのか：背景にある3つの壁

自治体がAIツールを導入しても職員全体への定着が進まない背景には、構造的な壁がある。

第一の壁：ITリテラシーの分散
自治体職員のITスキルは年齢層や担当業務によって大きく異なる。生成AIに馴染みのある若手職員と、プロンプトという概念に触れたことがない職員が同じ組織に混在している。一律の研修では、前者には物足りなく、後者には難解になるというジレンマがある。

第二の壁：情報セキュリティへの懸念
笠岡市の研修でも、参加者から「個人情報・機密情報の自動検知・削除・マスキング機能」への要望が上がった（Polimill株式会社のプレスリリース）。自治体が扱う情報には住民の個人情報や非公開の行政情報が含まれるため、「どこまで入力してよいか」という判断基準を職員が持てないと、ツールの使用を躊躇させる要因になる。

第三の壁：業務直結のユースケース不足
「AIで何ができるか」という抽象的な説明だけでは、職員は自分の日常業務への応用イメージを持ちにくい。研修参加者から「PDFやExcel形式でのデータ出力機能」への要望が出たことも（同プレスリリース）、現場が出力の実用性を重視していることを示している。ツールの機能説明より、「明日の自分の仕事でこう使う」という具体的な接続が定着を左右する。

職員全体にAIを定着させる研修設計の3原則

笠岡市の事例が示す研修設計のポイントを、実務視点で整理する。

原則1：レベル別の段階的カリキュラム分割

今回の研修が「初級編」として設計されていたことは、見落とせない判断だ。生成AIの基礎から実際の活用方法へ段階的に進む構成が、216名規模の参加を可能にした。全員を同じ到達点に引き上げようとする一回完結型の研修は、ITリテラシーの分散した組織では機能しにくい。

初級編では「そもそも生成AIとは何か」「どんな質問ができるか」という概念理解と基本操作に集中し、中級・上級編で業務別の応用へ進む構成が現実的だ。段階を分けることで、管理職・一般職・ICT推進担当それぞれに最適な入り口を設けられる。QommonsAI活用の文脈でも、自治体業務特有の語彙や文書様式に慣れた状態で中級編に臨む受講者は、プロンプトの精度が格段に上がりやすい。

原則2：情報入力ルールの事前明文化

研修の場で「これは入力してよいか」という判断を職員個人に委ねると、安全側に振れて使用回避が起きる。研修開始前に、「このツールに入力してよい情報・してはいけない情報」を具体的なカテゴリで示したガイドラインを用意し、冒頭で説明することが定着の前提条件になる。

自治体の場合、個人情報保護法・各省庁のガイドライン（内閣府・総務省・デジタル庁等の生成AI利用指針）との整合を情報政策担当が確認したうえで、現場向けに噛み砕いた1枚のルールシートを作成しておくと研修の実効性が上がる。笠岡市の参加者から個人情報マスキング機能への要望が上がったことは、このルール整備が研修と並行して求められていることを端的に示している。「機能があれば安心して使える」という現場の論理は正当であり、ツールの機能整備と組織内ルールの整備を同時進行させることが重要だ。

原則3：業務別プロンプト演習の組み込み

「使えそうだとは思ったが、戻ったら何をすればいいかわからなかった」という状態を防ぐには、研修内で自分の業務に近いシナリオでプロンプトを実際に入力する演習時間が不可欠だ。

自治体業務でQommonsAIのような自治体特化ツールが実用的に機能しやすい場面としては、条例・法令の照会・要約、住民向け文書の読みやすさ改善、議事録のたたき台作成、他自治体の先進事例調査などが挙げられる。研修内でこれらの業務シナリオを用意し、参加者が自分でプロンプトを入力して結果を確認する時間を設けることで、「明日から試せる感覚」を持って研修を終えられる。演習後に「うまくいったプロンプト・うまくいかなかったプロンプト」を参加者間で共有する時間を短くとると、横の学習効果も生まれやすい。

研修形式・規模別の実施方法比較

自治体の規模・職員数・ICT担当の体制によって、現実的な研修の実施方法は異なる。以下に主要な形式を比較する。

自治体AI研修の実施形式比較

形式	対象規模感	メリット	主な課題
現地集合型（全員一斉）	小・中規模自治体	質疑・フォローがその場でできる。職員間の横のつながりが生まれる	業務都合で欠席が出やすい。会場・機材の確保が必要
現地・オンライン併用（笠岡市方式）	中・大規模自治体	遠隔拠点・出先機関も参加できる。大人数対応が可能	オンライン側のサポート体制が必要。接続トラブル対応を別途準備する必要がある
eラーニング（非同期）	全規模	職員が自分のペースで受講できる。欠席リスクがない	演習・質疑が難しく理解の深化に限界がある。完走率管理が課題
部署別小集団研修	大規模自治体・段階展開期	業務シナリオを部署に合わせて絞れる。参加者の発言が出やすい	研修回数・ファシリテーター確保のコストが増加する

笠岡市が選んだ現地・オンライン併用の形式は、一度に200名以上をカバーしながら現場のリアルタイム質疑も確保する実用的な折衷案だ。初回の全体研修に向いており、その後の部署別フォローアップと組み合わせると定着効果が高まりやすい。

QommonsAI活用で期待できる場面と、AIでは補えない部分

自治体特化ツールが機能しやすい業務

QommonsAIは国内外の法律・政策・論文・自治体事例など数千万件以上のデータを基盤としており、行政文書・法令・自治体事例に関する回答を想定した設計になっている（Polimill株式会社のプレスリリース）。条例解釈の補助、他自治体の政策事例調査、住民向け文書のわかりやすさ確認などの場面で職員の調査・起案業務を支援できる。

AIで解決できないこと・注意すべきリスク

生成AIが出力する内容は、事実確認なしに行政文書へそのまま転用できない。法令解釈・条例の適用判断・住民への公式回答は、必ず担当者が一次情報（原文・官報・議事録など）で検証する運用ルールが必要だ。生成AIはもっともらしい誤りを自信を持って出力することがあり、自治体業務における誤情報のリスクは住民への影響に直結する。

また、AIは「入力されたプロンプトの質に回答が左右される」という特性上、プロンプトの書き方が稚拙だと期待する回答が得られない。研修で「良いプロンプトの書き方」を体験的に学ぶことが重要で、一度研修に参加しただけで自律的に活用できるようになるわけではない。継続的なフォローアップ研修と、庁内に質問できる窓口（ICT推進担当など）の設置が定着には欠かせない。

さらに、デジタルに不慣れな職員が取り残されないよう、集合研修だけでなく、所属部署の上司や同僚がサポートできる環境整備も並行して行うことが望ましい。ツールの恩恵が特定の部署・職員だけに集中し、組織全体の底上げにならないリスクは、研修設計の段階から意識する必要がある。

明日から試せる：自治体AI研修の最初の一歩

大規模な全庁展開を計画する前に、担当部署の3〜5名程度で試行的に研修を実施することが現実的な最初の一手だ。次の3点を先に確認・準備しておくことで、その後の全庁展開の精度が上がる。

1. 情報入力ルールの草案作成：デジタル庁・総務省が公表している生成AI利用ガイドラインを参照し、自団体の情報セキュリティポリシーと照合した上で「入力可・不可」の一覧を1枚にまとめる。QommonsAI活用の文脈では、一般情報・行政内部情報・個人情報の3区分で整理すると現場が判断しやすい。
2. 業務シナリオの洗い出し：パイロット部署の日常業務から「調べる・まとめる・書く」の作業を3〜5個ピックアップし、それをプロンプトとして実際に試してみる。うまくいかなかった例こそ、研修コンテンツの核になる。
3. フィードバックの仕組みを用意する：試行後に「使えた場面・使えなかった場面」を記録するシートを用意し、全庁展開時の研修コンテンツに反映する。この記録の蓄積が、自団体固有のユースケース集になる。

QommonsAIのような自治体向け生成AIツールは、すでに全国規模で導入が広がっている。だが導入件数と活用度は比例しない。研修設計の質が、ツールへの投資を活かすかどうかを左右する。笠岡市が示したのは技術の話ではなく、組織としての学び方の話だ。

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参考文献

• ICT教育ニュース https://ict-enews.net/2026/11/04polimill-2/
• Polimill株式会社のプレスリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000780.000088829.html
• www.zaikei.co.jp https://www.zaikei.co.jp/releases/3691346/