「A1（えいいち）」とかいうダジャレAI、調べたら国家プロジェクトだった件
こんにちは黒パグです🐾
先日、東京都がちょっと面白いことを始めました。
都庁で働く約6万人の職員に、AIを配ったんです。
しかも、ただのAIチャットじゃありません。
「自分で業務用のAIアプリを作れる」という環境ごと、丸っと配りました。
その名前が「A1」。
読み方は「えーわん」ではなく「えいいち」。
渋沢栄一の「栄一」です。 タイトル画像にある「えいち」という意味もあるのかと思い画像はそのままにしてあります。
叡知とか英知とかね。公式発表ではえいいちですが裏の意味もありそう。 当たってたら住民税割引してください。
通勤途中または家事の途中、記事読むのめんどくさい方のためにポッドキャストをご用意しました。
渋沢栄一は
1万円札の人。日本資本主義の父。
その名前を、都庁のAIにつけたわけです。
ダジャレじゃん、と思いますよね。
わたしも最初そう思いました。
でも調べていくと、これがなかなか本気でして。
389億円の本気度
まず数字の話ですが、
令和8年度（2026年度）、東京都はAI関連に389億円を計上しました。
前の年の2倍以上です。
AI関連の事業数は242件。こちらも前年の1.8倍。
ちなみに389億円って、ざっくり言うと
東京ドーム1個分の建設費（約500億円）の8割弱です。
東京大学の松尾豊教授も、A1の設計を見て
「めちゃくちゃいい。全体アーキテクチャをこれほど考えたものは見たことがない」
とコメントしています。
日本のAI研究の第一人者が「見たことがない」と言った。
これは「ちょっと試してみた」レベルではありません。
なぜ都庁がAIに本気になったのか
理由はシンプルです。
東京都の人口は今後、減ります。
でも都民のニーズは、むしろ複雑になっていきます。
減っていく人手で、増えていくニーズに応える。
これまでの行政モデルでは、もう限界が見えている。
だからAI。
「2050東京戦略」の中核技術として、AIを位置づけました。
AIの「信号機」を作った
ただし、何でもかんでもAIに任せるわけではありません。
東京都はAIの使い方を信号機マトリクスで整理しています。
青（リスク低）：文書の下書き、情報検索、定型業務の補助。ここは積極的に使う。
黄（リスク中）：申請書の一次判断など。公平性やプライバシーに注意しながら使う。
赤（リスク高）：AIによる完全な意思決定。ここは現時点ではやらない。厳重な統制。
技術力だけじゃない。
このルール設計がしっかりしている。
ここが、わたしがA1を「ちゃんとしてる」と思う理由の1つですね。
何が始まったのか
2026年4月9日。
東京都は「A1（えいいち）」の本格運用を開始しました。
ざっくり言うと、都庁版のAIアプリストア＋開発環境です。
App Storeをイメージしてください。
あそこでは誰かが作ったアプリを、僕らがダウンロードして使いますよね。
A1も同じです。
ただし違うのは、使う側の職員が自分でアプリを作れること。
プログラミングの知識は要りません。
画面上でポチポチ操作するだけで、自分の業務に合ったAIアプリが作れます。
従来のIT導入は、仕様書を書いて、外部のITベンダーに発注して、何ヶ月も待って……というのが普通でした。A1はその構造を変えようとしています。
で、中身はどうなってるの？
ここからちょっとだけ技術の話をします。
なるべく噛み砕きますので、お付き合いください。
A1の心臓部には「Dify（ディファイ）」というオープンソースのソフトが入っています。
Difyは、AIアプリをノーコード（プログラミングなし）で作れるツールです。
世界中の開発者に人気があって、GitHubという開発者のSNSみたいな場所で6万件以上の「いいね」がついています。
このDifyを、東京都は自分たちのサーバーの中に設置しました。
Microsoftのクラウド（Azure）の上で動いています。
ポイントは、AIの「頭脳」が1つじゃないこと。
A1の裏側では、複数のAIが場面ごとに使い分けられています。
OpenAIのGPT-4o
GoogleのGemini
AnthropicのClaude
その他、非公開のAIモデル
なぜ1つに絞らないのか？
理由はシンプルで、1社に依存するとマズいからです。
たとえばOpenAIが急に値上げしたら、都庁のAI全部が影響を受けます。
でもA1の設計なら、「じゃあGeminiに切り替えよう」ができる。
税金で動かすシステムですから、特定の会社に振り回されない設計は正しい判断だと思います。
「短い鎖」という発想
もう1つ、面白い設計思想があります。
都庁はこれを「短い鎖」と呼んでいます。
AIに仕事を頼むとき、普通は「これ全部やって」と丸投げしますよね。
でもA1は違います。仕事を細かく分けて、それぞれに得意なAIを割り当てます。
議会答弁の支援アプリで言うと、こんな感じです。
ステップ1 → 議事録を読んで要点をまとめる（GPT-4oが担当）
ステップ2 → 関連する法律や過去の答弁を探す（データベース検索）
ステップ3 → 答弁の草案を書く（Claudeが担当）
ステップ4 → 表現をチェックする（GPT-4oが担当）
数千ページの議事録から、数時間かかっていた作業を劇的に短縮する。
これが実際に動いています。
最後のピース：人間が責任を持つ
でも、ここで一番大事なことを書きます。
AIがどれだけ高度な下書きを作っても、
最終的な責任は必ず人間が持つ。
都庁はこれを「Human-in-the-loop」と呼んでいます。
人間がループの中にいる、という意味です。
AIはあくまで「知の補助線」であり、意思決定の主体は絶対に譲らない。
ここに、僕は強い意志を感じます。
6万人の業務から、都民の声の分析まで
A1の活用はすでに始まっています。
たとえば、こんなアプリがもう動いています。
過去の契約書を参考に、新しい仕様書の下書きを自動で作るアプリ
数千ページの議事録から、必要な箇所だけ抜き出して答弁案を作るアプリ
「このAI使って大丈夫？」をチェックリスト形式で確認できるアプリ
どれも、現場の職員さんが「これ欲しいな」と思って作ったものです。
さらに注目したいのがブロードリスニング。
都知事選で15万票を獲得したAIエンジニアの安野貴博さんが、GovTech東京のアドバイザーとして実施しました。
都民から約2万8千件の意見を集め、AIで分析・分類する。
声の大きい人だけが目立つのではなく、サイレントマジョリティの声も可視化する。
行政内部の効率化だけでなく、民主主義のアップデートにも直結する取り組みです。
「デジタル公共財」という野望
A1のもう1つの特徴は、他の自治体でも再利用できるように設計されていること。
東京都はこれを「デジタル公共財」と呼んでいます。
東京都AI戦略に基づくルールの徹底。
生成AIプラットフォーム（A1）の提供とリテラシー向上。
そして国・区市町村・民間との連携。
この3本柱で、都庁内にとどまらず、全国の自治体に広がることを目指しています。
すでに37の区市町村への支援が始まっています。
でも、システムだけ配っても「動かない」
ここが、私が一番言いたいことです。
私は東京都民ですが、23区の外に住んでいます。
都庁は新宿にありますが、僕の生活圏とはだいぶ距離があります。
GovTech東京によると、37の自治体に支援が広がっているそうです。
でも「支援が広がっている」と「実際に使われている」は、ちょっと違います。
先行事例として注目されている町田市は、
CIO補佐の高橋さんがGovTech東京に派遣されて、現場で学んでから戻ってきた。
だから「まちドア」という住民向けAIサービスを作れた。
つまり、プラットフォームは共有できても、「使いこなす能力」は共有できない。
成功の鍵は、ソースコードの共有じゃなくて「人の交流」なんです。
ノーコードでアプリが作れるのは事実です。
でも、良いプロンプト（AIへの指示文）を書けるかどうかで、出てくる結果は全然違います。
「プロンプトを書ける職員がいる自治体」と「いない自治体」で、
住民が受けられるサービスの質が変わるとしたら？
A1がいくら優れた基盤でも、使いこなす人がいなければ意味がない。
最終目標は、コスト削減ではない
最後に、A1のゴールについて。
A1の最終目標は業務削減ではありません。
小池都知事が提唱する「手取り時間」の創出です。
育児、介護、趣味……自分のための時間。
AIで業務を効率化する。
浮いた時間で、職員の生活が豊かになる。
その活力が、都民へのサービスに還元される。
人を減らすためのAIではなく、
人を活かすためのAI。
渋沢栄一が作ったもの、A1が作ろうとしているもの
渋沢栄一は、鉄道と銀行という「物理インフラ」を作りました。
明治の日本に、お金と人が流れる仕組みを敷いた。
A1が作ろうとしているのは、「知のインフラ」です。
行政の知識とAIの力が流れる仕組みを敷こうとしている。
でも、インフラは敷いただけでは意味がありません。
線路の上を走る列車が必要だし、
駅で切符を売る人も必要だし、
何より「乗る人」がいなければ、ただの設備です。
23区外に住む都民の僕としては、
その列車がいつこっちまで来るのかが、一番気になっています。
ダジャレだなんて言って、すいませんでした。
これは、日本の未来を変えるインフラです。
技術補遺PDF：本記事の裏資料として、推定アーキテクチャ・確定ファクト一覧・情報源リストをまとめたPDFを用意しました。LLMエンジニアの方、行政DXに関わる方はこちらもどうぞ。
#AI #AIとやってみた #東京都 #A1 #えいいち #GovTech #行政DX #渋沢栄一
この記事は
企画 黒パグ100%
データ収集 パープルちゃん(パープレキシティ) Claude Opus 4.7
データ検証 黒パグ100%
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記事文章作成 黒パグ70%手打ち Opus 4.7 30% でつくりました
補遺PDF
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元データ パープルちゃん60% 黒パグ40%
ファクトチェック パープルちゃん 黒パグ 50%
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本記事における情報の取り扱いについて
本記事は、以下の公開情報をもとに筆者が独自に構成・執筆したものです。
東京都公式プレスリリース（2026年4月9日）
一般財団法人GovTech東京 公式サイトおよびZennテックブログ
PR TIMES プレスリリース（GovTech東京、2026年4月9日）
日本経済新聞（2026年2月5日付報道）
ITmedia AI+（2026年4月9日、2024年12月6日付報道）
ビジネスジャーナル（2025年9月10日付取材記事）
日経xTECH（2025年9月25日付取材記事）
技術仕様に関する推測は、上記の公開情報から筆者（LLMエンジニア）の専門的知見に基づき再構成したものであり、東京都およびGovTech東京の公式見解ではありません。推測を含む箇所は本文中および技術補遺PDFにおいて明記しています。
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