自治体のAIチャットボット導入|用途別の向き不向きと費用相場・5つの手順
2026/09/15
「ホームページに載せているのに、同じ質問の電話が毎日かかってくる」「窓口が混む時期に、職員が問い合わせ対応にかかりきりになる」。自治体の問い合わせ窓口では、こうした状態が慢性化しています。自治体のAIチャットボットとは、住民がホームページやLINE上で入力した質問に、AIが自動で回答する仕組みです。ごみの分別や手続きの必要書類のように答えが決まっている問い合わせは、この仕組みで住民が自分で解決できるようになります。一方で、すべての問い合わせが置き換わるわけではなく、電話に残る用件も確実にあります。本記事で扱うのは、用途別の向き不向き、費用の相場と内訳、導入の5ステップ、そして残った問い合わせへの備え方です。
向き不向きの一覧は記事の中ほどに表で置いています。
目次
・まとめ
自治体のAIチャットボットとは?
自治体のAIチャットボットとは、住民からの質問に自動で回答する対話型の窓口です。ホームページの右下に表示される吹き出しや、自治体公式LINEのトーク画面が、住民から見た入り口になります。
従来のホームページは、住民が自分でメニューをたどって該当ページを探す構造でした。チャットボットは「粗大ごみを出したい」と入力すれば該当の案内を返すため、どの部署の所管かを住民が知らなくても答えにたどり着けます。庁内の組織図に沿ったページ構成と、住民の困りごとの間にある溝を埋める役割を担います。
FAQシステムとチャットボットは何が違うのか
違いは、住民が答えを探す主体になるかどうかです。FAQシステムは質問と回答を一覧として並べ、住民が検索して探します。チャットボットは住民が質問を投げかけ、システム側が該当する回答を選んで返します。
実際には両者を組み合わせる形が一般的です。回答の元になるデータは共通で、表示の仕方だけが違うためです。詳しい違いと作り方はFAQチャットボットの記事で解説しています。
シナリオ型と生成AI型の違い
シナリオ型は、あらかじめ用意した選択肢を住民に提示して絞り込んでいく方式です。「ごみ」「税」「証明書」といったボタンを押していくと目的の回答に届きます。回答がぶれない代わりに、想定した質問しか扱えません。
生成AI型は、住民が自由に書いた文章を理解して回答を組み立てます。庁内の要綱やホームページの内容を参照して回答するRAGという仕組みを併用すると、既存の資料をそのまま回答の根拠にできます。表現のゆれに強い一方、根拠のない回答が混ざらないよう、参照先を限定する設定が欠かせません。
| 方式 | 住民の操作 | 自治体での 向き不向き |
|---|---|---|
| シナリオ型 | 選択肢を 押して絞り込む |
ごみ分別など 分類が決まった案内に向く |
| AI型 (自然言語) |
短い言葉で 質問を入力する |
手続きの案内など 質問の言い方が ばらつく領域に向く |
| 生成AI型 | 文章で 自由に質問する |
要綱や制度の説明に向く 参照先の限定が必須 |
自治体でチャットボットの導入が進んでいる理由
背景にあるのは、職員数が増えない一方で住民からの問い合わせは減らないという構造です。3つの要因が重なっています。
職員が増えないまま業務量が増えている
給付金の支給、マイナンバーカードの手続き、制度改正への対応と、自治体が担う業務は増え続けています。人員配置は簡単には変えられず、1人あたりが受け持つ問い合わせの量は増える一方です。自治体の業務効率化が課題として挙がる背景がここにあります。
開庁時間に問い合わせできない住民がいる
働いている住民は、平日の8時30分から17時15分の間に電話をかけられません。土日に手続きの方法を調べたい住民にとって、ホームページ以外の相談先がないという状態が続いてきました。24時間動くチャットボットは、この時間の壁を取り払います。
自治体DX推進計画で窓口の見直しが求められている
国が示す自治体DXの方針では、住民と行政の接点を見直す取り組みが重点に位置づけられています。窓口や電話に集中している問い合わせを、住民が自分で解決できる形へ移していく流れです。自治体DXの全体像のなかで、チャットボットは着手しやすい施策として選ばれています。
自治体のチャットボットは何に使われているのか
用途は大きく3つに分かれます。住民向けの案内、職員向けの庁内ヘルプデスク、そして観光や多言語の対応です。
住民向けの手続き案内
最も多い使われ方です。ごみの分別と収集日、住民票や戸籍の必要書類、子育て支援制度の対象条件、健診の受診方法といった、答えが決まっている問い合わせを扱います。回答の最後に該当ページや申請フォームへのリンクを添えると、住民はそのまま手続きに進めます。
質問の言い方は住民ごとに違う
同じ用件でも、住民が入力する言葉は「ゴミ」「ごみ」「粗大ゴミ」「不用品」とばらばらです。この言い換えを登録しておかないと、回答が見つからず住民は結局電話をかけます。運用の手間の大半はここに集まります。
職員向けの庁内ヘルプデスク
情報システム担当や人事担当への庁内からの問い合わせも、チャットボットで受けられる対象です。パスワードの再発行手順、システムの操作方法、休暇の申請方法などは繰り返し聞かれる内容です。ヘルプデスクの自動化の考え方が、そのまま庁内にも当てはまります。
観光案内と多言語対応
観光地を抱える自治体では、施設の営業時間やアクセス、イベント情報の案内に使われています。翻訳機能を併用すれば、外国人住民や旅行者からの質問にも同じ仕組みで応じられるでしょう。多言語対応を人手だけで賄うのは難しく、機械が担える領域です。
チャットボットで減る問い合わせと、電話に残る問い合わせ
チャットボットを設置しても、問い合わせの総量がそのまま減るわけではありません。減るのは「調べれば分かる質問」で、残るのは「自分の場合はどうなるかを聞きたい質問」です。
この線引きは、住民の年代とも関係します。電話放送局が全国の50〜70代の男女241名に実施した調査では、問い合わせ先に求めることの1位が「すぐにつながること」で44.0%、次いで「人のオペレーターが対応してくれること」が41.9%でした。文字で調べる手段があっても、電話で聞きたいという層が一定数いることを示す数字です(出典: コールセンター利用とAI自動応答(ボイスボット)に関する意識調査)。
| 住民の 質問の型 |
チャットボットで 解決するか |
残る場合の受け皿 |
|---|---|---|
| 手続きの 方法を知りたい |
解決する | 回答に申請ページを 添える |
| ごみの 出し方を知りたい |
解決する | 品目の言い換えを 辞書に登録する |
| 自分が対象か 確かめたい |
条件分岐まで 案内できる |
判断が要る場合は 担当課へ誘導 |
| 予約を 取りたい |
予約システムに つなげば解決する |
電話での受付も 並行して残す |
| 金額の根拠を 聞きたい |
解決しない | 職員が個別に説明 |
| 事情を 相談したい |
解決しない | 職員が直接応対 |
| 文字入力が 難しい |
解決しない | 電話の一次受けを 自動応答で支える |
「チャットボットを入れたのに電話が減らない」が起きる理由
電話をかけてくる住民は、Webで調べる手段を持っていないか、調べたけれど分からなかった人です。つまり、チャットボットで解決できる層は、そもそも電話をかけていなかった可能性があります。
だからといって設置に意味がないわけではありません。ホームページを見ていた住民が電話をかけずに済むようになるため、将来の入電を抑える効果はあります。ただし、いま鳴っている電話を減らしたいのであれば、電話側にも手を打つ必要があります。
自治体がチャットボットを導入して得られる効果
効果が表れるのは「職員の時間」「住民の利便性」「問い合わせ内容の可視化」の3つです。まずは職員の時間から見ていきましょう。
単純な問い合わせが職員の手を離れる
同じ質問を1日に何十件も受けている状態が緩みます。窓口の繁忙期に、案内だけの対応に職員が張り付く必要がなくなり、審査や相談といった職員にしかできない業務へ時間を回せます。
住民が時間を選ばずに調べられる
夜間や休日でも回答が得られるため、住民は翌開庁日を待つ必要がありません。手続きに必要な書類を前日の夜に確認できれば、窓口での不備による出直しも減ります。
何が聞かれているかが記録に残る
チャットボットに入力された質問は、すべてログとして蓄積されます。どの制度の説明が住民に伝わっていないかが数字で分かるため、ホームページの改善や広報紙の記事づくりに使える材料です。電話では残らなかった情報が、テキストで手元に残る点は見落とされがちな利点です。
自治体のチャットボットの費用相場はどれくらいか
費用は初期費用と月額費用、オプション費用の3つで構成されます。初期費用は無料から数十万円、月額はルールベース型で数千円から5万円程度、AI型で月十数万円から数十万円、生成AI型は月十数万円からが目安で、一般的なボリュームゾーンは月2〜3万円台です(出典: チャットボットの費用相場)。
金額を左右するのは、登録するFAQの件数、AIを使うかどうか、有人チャットへ引き継ぐ機能を持つか、この3点です。自治体の場合、複数の課の内容をまとめて載せるためFAQ件数が膨らみやすく、その分初期の構築費が上がる傾向があります。
| 費目 | 相場 | 自治体で膨らみやすい点 |
|---|---|---|
| 初期費用 | 無料〜 数十万円 |
複数課分のFAQを まとめて作成する |
| 月額 (ルール ベース型) |
数千円〜 5万円程度 |
分類が多いと メンテナンスに手が要る |
| 月額 (AI型) |
月十数万円〜 数十万円 |
年度途中の制度改正で 再学習が必要になる |
| オプション | 数千円〜 数十万円/月 |
多言語・LINE連携・ 有人チャットの追加 |
予算要求では運用の手間も見積もる
見落とされやすいのが、FAQを書いて直し続ける職員の工数です。制度が変われば回答も変わるため、年度をまたいで担当が続く体制を先に決めておく必要があります。契約金額だけを比べて、庁内の作業量を見込まずに決めると、更新されないFAQが残ります。
自治体がチャットボットを導入する5つのステップ
ここからは着手する順番を追って見ていきましょう。最初にやることはツール選びではなく、住民から何を聞かれているかを集めることです。
ステップ1 いま来ている問い合わせを集める
窓口と電話で受けた質問を、1か月分記録します。課ごとに「よく聞かれる質問」を10件ずつ書き出すだけでも、全体像が見えてきます。ホームページの検索キーワードのログがあれば、住民が探して見つけられなかった言葉も拾えるでしょう。
この作業がFAQの原案になります。問い合わせを集めずに他自治体の項目をそのまま真似ると、自分の自治体では聞かれない質問ばかりが並びます。
ステップ2 載せる範囲を決める
全庁を一度に対象にすると、公開までに1年かかりかねません。件数の多い分野から始めるのが現実的です。ごみ、住民票などの証明書、子育て支援の3分野に絞って始める例が多いようです。
分野を絞っても入り口は1つにする
住民から見て、入り口が分野ごとに分かれていると使われません。トップページに1つだけ置き、扱っていない分野を聞かれたら担当課の電話番号を返す形にしておきます。
ステップ3 回答を書く
回答は3文以内を目安にします。長い説明はページへのリンクに任せ、チャット上では結論だけを返す形が読みやすいはずです。庁内で使う用語は住民の言葉に直し、「賦課」は「税額の計算」、「償却」は「受付の締め切り」のように置き換えます。
回答の元になる資料を整理しておくと、あとで別の窓口にも流用できます。ナレッジベースとして庁内に蓄えておく考え方です。
ステップ4 職員だけで試験公開する
本番公開の前に、職員が住民役として質問を投げます。ここで拾いたいのは、回答が見つからなかった質問と、間違った回答を返した質問の2種類です。特に後者は住民の不利益に直結するため、公開前に潰しておきます。
ステップ5 周知して、ログを見ながら直す
広報紙とホームページで、いつからどこに設置したかを伝えます。公開後に毎週見るのは「回答できなかった質問」の一覧です。ここから言い換えを登録し、回答を足していきます。設置して終わりにすると、半年後には制度改正に追いつかない案内が残ります。
| ステップ | やること | つまずきやすい点 |
|---|---|---|
| 1 問い合わせを 集める |
窓口と電話の質問を 1か月分記録する |
他自治体の項目を そのまま真似てしまう |
| 2 範囲を決める |
件数の多い 2〜3分野に絞る |
全庁を対象にして 公開が遅れる |
| 3 回答を書く |
3文以内で書き 庁内用語を言い換える |
要綱の文章を そのまま貼り付ける |
| 4 試験公開 |
職員が住民役で 質問を投げる |
誤った回答を 見つけずに公開する |
| 5 周知と改善 |
広報で告知し 未回答ログを毎週見る |
更新の担当が 決まっていない |
導入がうまくいかないときに疑う4つの原因
公開したのに使われない、という相談は少なくありません。原因はおおむね次の4つに集約されます。
設置場所が分かりにくい
トップページの下部や、階層の深いページにしか置いていない場合、住民の目に触れません。常に画面の右下に表示される形にするか、よくある質問のページから必ず動線を引きます。
回答が見つからない
住民の言い方と、登録した質問文がずれているのが原因です。未回答のログを見れば、どの言葉で聞かれているかが分かります。この登録作業を止めた時点で、使われない仕組みになっていきます。
更新する担当が決まっていない
導入時は情報政策担当が旗を振り、公開後は各課が回答を維持する形が一般的です。この引き継ぎが曖昧なまま公開すると、制度改正のたびに古い案内が残ります。年度当初に更新の分担を明文化しておくのが確実です。
効果を測る指標を決めていない
回答できた割合、住民が解決したと答えた割合、担当課への電話件数の変化。この3つを公開前から測っておかないと、翌年度の継続判断ができません。チャットボットの運用では、この指標づくりが最初の関門です。
症状から原因と打ち手をたどれる形にまとめました。
| 起きている 症状 |
考えられる原因 | 先に打つ手 |
|---|---|---|
| 利用件数が 伸びない |
設置場所が 深い階層にある |
常時表示にして よくある質問から動線を引く |
| 「回答が 見つかりません」 が多い |
住民の言い方と 登録した質問文がずれている |
未回答ログから 言い換えを登録する |
| 古い案内が 残っている |
更新の担当が 各課に引き継がれていない |
年度当初に 更新の分担を明文化する |
| 電話件数が 変わらない |
電話をかける層と チャットを使う層が違う |
電話の一次受けを 自動応答で受け止める |
| 継続の可否を 説明できない |
公開前の数値を 取っていない |
回答率・解決率・電話件数を 導入決定時から測る |
電話に残った問い合わせをどうするか
チャットボットで拾えなかった問い合わせは、そのまま電話に向かいます。ここに手を打たないと、職員の負担は思ったほど軽くなりません。
電話の一次受けも自動化できる
電話でも、用件を聞き取って振り分けたり、その場で回答したりする仕組みがあります。プッシュ操作で振り分けるIVRと、話し言葉を理解して処理まで進めるボイスボットです。文字入力が難しい住民でも、電話であれば同じ用件を自己解決できます。
音声で受けて、テキストで渡す
山口県総合交通センターの運転免許課では、DHK CANVASの導入により電話対応件数を75%削減しました。1日およそ240件の電話に対し、よくある問い合わせにはAIが回答し、必要に応じてSMSでWebページへ誘導、病気や個人情報が関わる案件は職員へ転送する形をとっています(出典: 導入事例)。電話で受けた住民をWebの案内へ渡す流れができると、チャットボットに載せた回答がそのまま活きます。
テキストと音声で同じ答えを持つ
チャットボットのFAQと、電話の自動応答が違う答えを返すと、住民は混乱します。回答の元になるデータを1つにまとめ、テキストと音声の両方から参照する形にしておくのが望ましい設計です。株式会社電話放送局では、公共・自治体向けに電話側の自動応答を提供しており、自治体のIVRを30ケース以上稼働させています(出典: 公共・自治体向け 自動応答システムによる電話DX)。
よくある質問
Q. チャットボットを入れれば、住民からの電話は減りますか?
A. すぐには減らないことが多いです。電話をかける住民は、Webで調べる手段を持っていないか、調べても分からなかった人だからです。将来の入電を抑える効果はありますが、いま鳴っている電話を減らしたい場合は、電話側の一次受けにも手を打つ必要があります。
Q. 小規模な自治体でも導入できますか?
A. 導入できます。ルールベース型であれば月額数千円から数万円の水準で始められるため、扱う分野をごみと証明書の2つに絞って公開する形が現実的です。FAQの件数が少ないほど、更新の手間も小さくなります。
Q. 生成AIを使うと、誤った回答が出ませんか?
A. 参照先を限定すれば抑えられます。庁内の要綱やホームページなど、指定した資料だけを根拠に回答させる設定にしておけば、無関係な情報は混ざりません。公開前に職員が質問を投げて確認する工程を必ず挟んでください。
Q. LINEとホームページのどちらに置くべきですか?
A. 両方に置ければ理想ですが、片方から始めるならホームページです。公式LINEは友だち登録をした住民にしか届かない一方、ホームページは検索から流入した住民にもそのまま届きます。
Q. 公開までにどのくらいの期間がかかりますか?
A. 分野を2〜3に絞った場合で、問い合わせの集計から公開まで3か月前後を見込むのが一般的です。FAQを書く作業に最も時間がかかるため、各課への依頼を早めに出しておくと短縮できます。
Q. 導入後の効果は何で測ればよいですか?
A. 回答できた割合、住民が解決したと答えた割合、担当課への電話件数の変化の3つです。公開前の数値を取っておかないと比較できないため、集計は導入を決めた段階から始めます。
まとめ
自治体のAIチャットボットが引き受けられるのは、答えが決まっている問い合わせです。ごみの分別、必要書類、受付時間といった用件は住民が自分で解決できるようになり、職員は審査や相談に時間を回せます。反対に、自分の場合はどうなるかを聞きたい住民と、文字入力が難しい住民は電話に向かいます。
最初の一歩は、いま窓口と電話で受けている質問を1か月分書き出すことです。その一覧を見れば、チャットボットに載せる範囲と、電話に残る用件が同時に見えてきます。株式会社電話放送局は、電話側の自動応答で自治体のIVRを30ケース以上稼働させています。テキストと音声の両方から問い合わせを受ける形を検討している方は、自治体 活用事例集もあわせてご覧ください。
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メーカーのコールセンター運営管理に従事し、自らIVRを導入。
不要な入電を抑制しつつ売上向上を実現するなど、現場視点で成果を創出。電話放送局では営業マネージャーとして10年以上従事し、クラウド型IVRの業界シェア1位獲得に貢献。
コロナ禍におけるユーザーのデジタル行動変容を受け、マーケティング部門を立ち上げ、責任者に就任。インサイドセールスを統括し、営業部門との連携を強化。自動音声応答の導入、運用、集客、営業の幅広い経験を有する。
IVRおよびコールセンター市場における20年以上の知見を活かし、ユーザーの検索行動やニーズを深く理解したマーケティング戦略を展開。
検索連動広告の運用経験を基に、現場で役立つ実践的な情報を発信し、読者のビジネス成功を力強くサポートします。
マーケティング責任者 営業部営業推進課 課長 前田泰延
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