行政組織ガバナンスモデル

1. データ利活用の不全

各部門がデータを個別に管理しており、横断的な分析や施策設計が困難

内部データに加えて、外部（民間や地域）データとの連携が進んでいない

EBPM（証拠に基づく政策立案）が実質的に機能していない

2. 意思決定の属人性と非透明性

勘や前例主義に基づく政策判断が依然として主流

合理的な根拠がなく、説明責任や住民への納得形成が難しい

誰がどの責任を負っているのかが曖昧（特にAI導入後）

3. 組織構造の縦割り・サイロ化

部門間での情報共有・ガバナンス整備が進まず、AI導入も点的・局所的

組織横断のKPI管理や統一的な政策評価ができない

4. 人材・体制面の未整備

デジタル・AIリテラシーを持った人材が不足

ガバナンス責任者（Chief AI Governance Officerなど）の設置が進んでいない

技術導入に偏重し、統治・倫理・市民視点が後回しになりがち

5. 市民とのコミュニケーション不足

情報公開が形式的になっており、住民参画やパブリックコメントが活用されていない

説明責任や信頼形成のメカニズムが欠如

プロフェッショナル型の組織は、AIをはじめとするテクノロジーが、ビジネスに浸透していくことにより、もっとも大きな影響を受ける組織の一つです。

GovTechでは、豊富なコンサルティング経験を生かしてデザインしたビジネスフレームワークに、新しいテクノロジーの進化によるビジネスへの影響をマッピングすることで、新しいビジネスモデルの構築を支援します。

① EBPM（Evidence-Based Policy Making）の実装
政策立案・実行・評価における根拠データの収集と可視化

エビデンス収集のための行政内データ連携と外部連携
（例：民間ビッグデータ活用）

エビデンスに基づくKPI設計と施策評価

市民や議会への「根拠ある説明」の仕組み構築

・GovTech支援例： EBPM対応ダッシュボード／効果測定モデル／統計分析支援

② AIとHITLによる政策形成支援
AIによるシミュレーション・最適化：政策案に対する影響予測や対象別効果分析

HITL（Human-in-the-Loop）による判断介在：AIの提案に対し、行政職員や有識者が価値観や倫理の観点から意思決定

・ GovTech支援例：政策シナリオAIシミュレーター／意思決定フレーム（AI＋人間）設計支援

③ 組織構造と責任設計の再構築
AIガバナンス責任者（Chief AI Governance Officer）の設置

部門間データ統合推進チームの設置（サイロ打破）

情報公開と市民参画を促す仕組み（パブリックコメントの可視化、説明責任の履行）