RFP・要件定義

公共AI提案評価表の設計：価格以外で採点する7項目とスコアリング実例

2026年6月5日17分で読める

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GXO COLUMN

AI・DX

この記事は、自治体・公共団体の調達担当者・評価委員が「提案書を受け取った後に採点する」段階で使える評価設計リファレンスです。RFPへの条項記載は姉妹記事（RFP条項）で、ベンダーへの証跡要求はAIポリシー証跡の記事で扱っています。

デジタル庁のDS-920ガイドラインは2026年4月に全面適用され、生成AIシステムの調達において「AIガバナンス観点の評価項目」を入れることを推奨しています。しかし多くの自治体では、提案評価の採点表が依然として「価格点＋機能点＋実績点」の3軸にとどまり、学習利用禁止の実装状況やインシデント対応力は採点されていません。

価格競争だけで選んだAIシステムは、運用開始後に次のような問題が顕在化します。初年度は安く見えても、ログ追加設計や権限設定の後付け作業、不具合時の対応費が積み上がって総コストが高くなるケースです。本記事では、DS-920ガイドラインが要求する観点を採点表に落とし込む方法を整理します。

スコアリングの基本設計：総点と配点の考え方

提案評価表の総点は100点で設計することを推奨します。価格点と技術点のバランスは案件規模によって変えますが、公共AI案件では「技術点」の中に「AIガバナンス点」を独立した評価軸として組み込むことがポイントです。

推奨配点（例：500万円以上のAIシステム調達）

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評価軸	配点	内訳
価格点	30点	低価格ほど高得点（入札価格÷予定価格で換算）
機能・技術点	30点	業務要件の充足度、システム構成の合理性
AIガバナンス点	25点	下記7項目（各3〜4点）
運用・サポート点	10点	保守体制、SLA、教育プログラム
類似実績点	5点	公共・準公共分野での導入実績

AIガバナンス点を25点設けると、価格だけで逆転されにくくなります。

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AIガバナンス評価の7項目と採点基準

以下の7項目が、DS-920ガイドラインと総務省「自治体AI導入ガイドブック第4版」が確認を求める主要観点です。各項目の採点基準を3段階（満点・部分点・0点）で定義します。

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評価項目	配点	満点（3〜4点）	部分点（1〜2点）	0点
1. 学習利用禁止の実装	4点	契約条項＋API設定の証跡あり	誓約書のみ（設定証跡なし）	記載なし
2. ログ設計の完全性	4点	全6項目（操作者・入力・出力・参照元・タイムスタンプ・変更履歴）保存	3〜5項目保存	ログ項目の説明なし
3. 権限管理の精度	3点	職員ロール別・部署別の制御、委託先アクセス制限の説明あり	「管理者・一般」2種のみ	権限設計の説明なし
4. 停止条件と対応時間	4点	停止トリガーの数値基準＋発注者への連絡時間（〇時間以内）を明示	停止手順はあるが時間基準なし	「状況に応じて対応」のみ
5. データ削除証跡	4点	削除手順書＋完了報告書テンプレあり、削除期限（〇日以内）明示	「削除します」記載のみ	記載なし
6. 再委託の透明性	3点	クラウド・AI API・運用委託先の名称と所在国まで開示	サービス名のみ（所在国不明）	「再委託なし」と記載も確認不可
7. 職員向け教育計画	3点	初回研修計画＋更新研修計画＋禁止事項マニュアルあり	初回研修のみ計画	「ご要望に応じて対応」のみ

採点実例：3社比較

以下は、同じRFPに対する3社の提案をAIガバナンス点（25点満点）で採点した架空の比較例です。

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評価項目	A社（大手クラウドSI）	B社（地場SIer）	C社（スタートアップ）
学習利用禁止	4点（API設定証跡あり）	2点（誓約書のみ）	4点（自社LLMのため無関係と証明）
ログ設計	4点（全6項目）	2点（操作者・入力・出力のみ）	3点（参照元IDなし）
権限管理	3点（ロール別詳細あり）	1点（管理者・一般のみ）	3点（AD連携対応）
停止条件	4点（時間基準明示）	1点（手順書のみ）	2点（手順書＋2時間連絡）
データ削除	3点（手順書あり、期限なし）	1点（記載のみ）	4点（30日以内＋完了報告書）
再委託透明性	2点（クラウド名のみ）	3点（全委託先開示）	3点（自社運用のみ）
教育計画	3点（初回＋更新計画あり）	1点（初回のみ）	2点（動画研修のみ）
AIガバナンス計	23点	11点	21点

この採点では価格点でB社が最安だとしても、AIガバナンス点の差（12点）が大きく、総合評価で逆転しやすい構造になっています。

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採点表を機能させる3つの運用ルール

採点表は設計するだけでなく、評価委員が一貫して使えるよう以下の運用ルールを設けます。

根拠確認の義務化：「満点」をつける場合は提案書の該当ページと提出書類の名称を採点シートに記録します。
口頭説明への過剰評価防止：提案書・証跡書類に記載がない内容は、プレゼンで口頭説明があっても採点に反映しません。
部分点の定義を事前共有：評価委員間で部分点の基準が揺れると不公平になります。採点基準表を評価委員全員に事前配布します。

提案書の技術的な読み方はシステム見積の読み方・確認ポイントも参照してください。

GXOはどう支援するか

GXOでは、自治体・公共団体がDS-920対応の提案評価表を設計する支援を行っています。案件規模・業務内容・評価委員の構成に合わせて配点設計を調整し、採点基準の説明資料も含めて作成します。既存の調達案件の評価表を見直す作業も対応可能です。生成AIガバナンスの設計と組み合わせることで、調達後の運用ルール整備まで連続して進められます。

GXOの見解

DXは流行ツールの導入ではなく、現場業務、データ、権限、KPI、投資判断をつなぐ実装計画である。

GXOは最初から大規模刷新するより、棚卸し、優先順位付け、小さな実装、効果測定を繰り返すべきだと見る。

GXOは、DX成熟度診断、業務棚卸し、ロードマップ、AI/システム実装まで支援します。

実務判断のポイント

この記事は、経営者、DX責任者、情シス、業務責任者向けです。現状棚卸し、業務改善、AI/DXロードマップ、実装優先順位を自社で進めるか、外部の専門家と整理するかを判断する材料として使えます。

GXOが重視するのは、話題性の高さよりも「自社の業務、データ、権限、予算、運用責任にどう影響するか」です。公共AI提案評価表の設計：価格以外で採点する7項目とスコアリング実例に関する検討では、担当者だけで判断を閉じず、経営、現場、情シス、外部パートナーの役割を早い段階で分けることが重要です。

放置した場合と整備した場合の違い

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観点	放置した場合	整備した場合
業務影響	属人的な判断が増え、対応の優先順位がぶれやすい	影響範囲、期限、責任者を決めて進められる
投資判断	ツール導入や外注費だけが先行し、効果測定が曖昧になる	売上、工数削減、リスク低減の指標にひも付けられる
現場運用	例外処理や承認フローが残り、定着しにくい	権限、ログ、教育、改善サイクルまで設計できる
経営報告	問題が発生してから説明資料を作ることになる	月次で状況、課題、次の打ち手を説明できる

導入・改善前のチェックリスト

対象業務、対象部門、対象データを明文化しているか
現在の課題を、売上機会、原価、工数、リスクのいずれかに分解しているか
既存システム、SaaS、Excel、手作業の依存関係を棚卸ししているか
例外処理、承認、差し戻し、監査証跡まで確認しているか
社内で判断できる範囲と外部支援が必要な範囲を分けているか
初期費用だけでなく、保守、運用、教育、改善費用を見積もっているか
成功指標を、問い合わせ数、商談数、削減時間、停止リスクなどで定義しているか
実装後の責任者、更新頻度、レビュー会議の持ち方を決めているか
セキュリティ、法務、個人情報、契約条件の確認ポイントを洗い出しているか
既存の問い合わせ、商談、障害、運用ログから優先順位を決めているか
経営判断に必要な資料を1枚で説明できる状態にしているか
次の90日で検証する範囲と、やらない範囲を明確にしているか

GXOの実務補足

DXは流行ツールの導入ではなく、現場業務、データ、権限、KPI、投資判断をつなぐ実装計画である。

GXOは最初から大規模刷新するより、棚卸し、優先順位付け、小さな実装、効果測定を繰り返すべきだと見る。

GXOは、DX成熟度診断、業務棚卸し、ロードマップ、AI/システム実装まで支援します。記事のテーマを単なる情報収集で終わらせず、相談、診断、要件定義、実装、運用改善に接続することで、DX診断、要件定義、システム開発、AI活用支援へ接続。さらに、短期診断から段階実装に進め、継続支援へ展開。

実行までの進め方

現在の業務、データ、ツール、担当者を棚卸しする
売上拡大、工数削減、リスク低減のどれに効くテーマかを決める
初期対応、90日以内の改善、半年以上の投資を分ける
必要な社内体制、外部支援、予算、セキュリティ確認を整理する
小さく検証し、効果測定後に本番化や横展開を判断する

90日で進める実装ロードマップ

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期間	やること	成果物	判断ポイント
1〜2週目	現状業務、利用ツール、データ、担当者、外部委託先を棚卸しする	業務一覧、システム一覧、課題一覧	本当に解くべき課題が、流行テーマではなく業務上の損失にひも付いているか
3〜4週目	優先度、リスク、費用対効果、社内体制を整理する	優先順位表、概算費用、リスク表	すぐ着手する範囲と、後回しにする範囲を分けられているか
5〜8週目	小さな検証、要件定義、ベンダー比較、社内説明資料を作る	PoC計画、RFP、稟議資料	検証結果を本番投資の判断に使える形で記録しているか
9〜12週目	本番化、運用ルール、教育、月次レビューを設計する	運用手順、KPI、改善バックログ	導入後の責任者と改善サイクルが決まっているか

部門別に確認すべき論点

経営層は、公共AI提案評価表の設計：価格以外で採点する7項目とスコアリング実例が売上、粗利、採用、顧客維持、リスク低減のどれに効くのかを確認する必要があります。単なる効率化として扱うと、投資判断が後回しになり、現場任せの小さな改善で止まりやすくなります。

DX責任者や情シスは、既存システムとの接続、認証、権限、ログ、保守体制、外部ベンダーとの責任分界を確認します。ここを曖昧にすると、導入直後は動いても、問い合わせ増加、障害対応、改修費用で現場負荷が増えます。

業務部門は、例外処理、承認、差し戻し、手作業で補っている判断を洗い出します。表面上の手順だけを自動化しても、例外が多い業務では成果が出にくいため、現場の暗黙知を要件に変換することが重要です。

管理部門は、契約、個人情報、補助金、会計処理、監査証跡、社内規程との整合性を確認します。特に制度、法務、セキュリティ、価格が絡むテーマでは、公開情報と社内ルールの両方を確認してから進めるべきです。

KPIと効果測定の設計

効果測定では、導入有無だけでなく、問い合わせ、初回相談、対応時間、差し戻し率、問い合わせ削減、障害件数、監査指摘、顧客満足度などを分けて見ます。GXOでは、初回相談の段階で「何をもって成功とするか」を決め、検証後に継続投資できる形へ落とし込みます。

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KPI	見る理由	測定例
対応時間	現場負荷と原価に直結するため	1件あたり処理時間、月間削減時間
差し戻し率	要件やデータ品質の問題が見えるため	申請、見積、問い合わせの再作業率
初回相談	問い合わせや初回相談の状況を確認するため	CTAクリック、問い合わせ数、初回相談数
運用定着率	導入後に使われ続けているかを見るため	月次利用、更新頻度、レビュー実施率
リスク低減	障害、漏えい、監査指摘を減らすため	未対応脆弱性、権限不備、復旧時間