行政の生成AI調達ガイドライン（DS-920）から読む、自治体RFPに入れるべき条項

この記事は、自治体・公共団体の調達担当者・情報システム担当者が「これからRFPを書く・見直す」段階で使える条項リファレンスです。提案評価のスコアリング設計は姉妹記事（提案評価表・スコアリング設計）を、ベンダーへ求める証跡書類はAIポリシー証跡の記事をあわせて参照してください。

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デジタル庁は2025年5月27日に「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（デジタル社会推進標準ガイドラインDS-920）」を公表し、2026年4月1日に全面適用を開始しました。ガイドラインの目的は、生成AIの利活用促進とリスク管理を表裏一体で進めることで、各省庁・自治体が独自に進めがちな「重複調達」と「ベンダーロックイン」を構造的に防ぐことにあります。

このガイドラインは、主にLLMを構成要素とするテキスト生成AIシステムを対象にしており、企画段階から調達・構築・運用・廃棄までの全ライフサイクルで遵守すべき事項を整理しています。自治体への強制適用ではないものの、総務省の「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック（第4版）」もDS-920への準拠を推奨しており、準拠しない調達の説明責任が今後問われるようになります。

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DS-920が定めるRFP必須条項の6領域

DS-920が調達時に取り決めるよう求める事項は、機能要件とは別に6つの領域に整理できます。RFPを書くときは、仕様書の「機能要件」とは独立した節として以下の条項を立てることを推奨します。

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条項を書くときの具体的な文例

条項は「〇〇であること」という要件形式で書くと、提案書の審査と契約書への転記が楽になります。以下はDS-920の要求事項を参照して作成した文例です。

学習利用禁止条項の例

第〇条（データの学習利用禁止）
受注者は、本契約の履行にあたり利用者が入力した情報（以下「入力データ」）を、
当該利用者に対する回答の生成以外の目的、特にモデルの学習・改善・第三者提供の
目的に使用してはならない。

ログ保存条項の例

第〇条（操作ログの保存）
受注者は、本システムの利用にかかる下記情報を暗号化した上で〇年間保存し、
発注者の請求があった日から〇営業日以内に提出できる状態を維持すること。
・利用者ID・入力内容・出力内容・参照ドキュメントID・操作日時

停止条件条項の例

第〇条（利用停止）
次のいずれかに該当した場合、受注者は〇時間以内に発注者へ報告するとともに
本システムの利用を停止すること。
(1) 同一出力パターンによる誤回答が〇件以上連続して発生したとき
(2) 個人情報の不正な外部送信が疑われる事象が確認されたとき
(3) 月次利用費が契約金額の〇%を超える見込みとなったとき

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RFPに入れるべき技術要件チェックリスト

条項と並行して、仕様書の技術要件にも次の項目を入れます。条項は「何をするか」を定め、技術要件は「どの機能で実現するか」を明確にします。

機能要件と技術要件の読み方の参考として、システム見積の読み方・確認ポイントが役立ちます。

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小規模自治体でのRFP簡略化

DS-920は大規模省庁システムを主な想定範囲にしていますが、人口数万人規模の自治体でも以下の「最低限4条項」をRFPに入れることは現実的です。

1. 学習利用禁止（入力データをモデル再学習に使わない）
2. ログ保存（操作者・入力・出力・参照元を〇年保存）
3. 住民向け出力の人間確認（職員承認なし外部送信禁止）
4. 削除証跡提出（契約終了後〇日以内に完全消去報告書）

この4条項は、IT調達経験の少ない担当者でも提案書審査の基準として活用できます。RFPの完成後はベンダー選定の実務チェックで評価軸を揃えると、複数社比較がしやすくなります。

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GXOはどう支援するか

GXOでは、DS-920ガイドラインを読み解いて自治体・公共団体のRFP文書に落とし込む支援を行っています。条項テンプレートの作成、技術要件の整理、提案書評価基準の設計まで、調達担当者が「条文を作った経験がない」状態からスタートできる形で進めます。住民向けAIから内部業務支援AIまで、対象業務に合わせて条項粒度を調整します。

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GXOの見解

AI導入はツール追加ではなく、業務フロー、権限、ログ、停止条件、責任分界を同時に設計する経営課題として扱う。

GXOはPoC単体ではなく、現場業務に残る承認、例外処理、監査証跡まで見て本番運用に落とすべきだと見る。

GXOは、AI活用の構想整理から要件定義、社内ルール、システム連携、運用改善まで一気通貫で支援します。

実務判断のポイント

この記事は、経営者、DX責任者、情シス、開発責任者向けです。AI導入前の業務棚卸し、権限設計、PoC、本番運用、AI利用規程を自社で進めるか、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。行政の生成AI調達ガイドライン（DS-920）から読む、自治体RFPに入れるべき条項に関する検討では、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

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

AI導入はツール追加ではなく、業務フロー、権限、ログ、停止条件、責任分界を同時に設計する経営課題として扱う。

GXOはPoC単体ではなく、現場業務に残る承認、例外処理、監査証跡まで見て本番運用に落とすべきだと見る。

GXOは、AI活用の構想整理から要件定義、社内ルール、システム連携、運用改善まで一気通貫で支援します。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、AIアセスメント、PoC、業務システム連携、AIエージェント運用設計へ接続。さらに、診断テンプレートと標準設計を使い、短期診断から継続伴走へ展開。

実行までの進め方

1. 現在の業務、データ、ツール、担当者を棚卸しする
2. 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
3. 初期対応、90日以内の改善、半年以上の投資を分ける
4. 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
5. 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

部門別に確認すべき論点

経営層は、行政の生成AI調達ガイドライン（DS-920）から読む、自治体RFPに入れるべき条項が売上、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。

相談前に用意すると判断が早くなる資料

• 現在の業務フロー、担当者、月間件数、処理時間
• 利用中のSaaS、基幹システム、Excel、外部委託先の一覧
• 直近のトラブル、問い合わせ、手戻り、障害、監査指摘の記録
• 投資できる予算感、希望時期、社内の承認者
• 個人情報、機密情報、外部送信、契約条件に関する制約
• 既に検討したツール、ベンダー、見積、PoC結果
• 成功時に増やしたい売上、減らしたい工数、避けたい損失

GXOが支援する場合の進め方

GXOが支援する場合は、最初に記事テーマをそのまま提案にせず、現場の制約と経営上の目的に分解します。AI導入前の業務棚卸し、権限設計、PoC、本番運用、AI利用規程の相談を入口に、要件定義、RFP、ベンダー比較、実装、運用改善まで接続できるかを確認します。

短期的には、課題整理、現状棚卸し、優先順位付け、概算費用、実行計画をまとめます。中期的には、PoCや小規模実装を通じて、データ品質、権限、運用負荷、費用対効果を検証します。長期的には、月次レビュー、改善バックログ、追加開発、セキュリティ確認を継続し、投資を一度きりで終わらせない状態を作ります。

重要なのは、記事を読んだ直後に「問い合わせるかどうか」ではなく、「自社では何を確認すべきか」「どの段階から外部支援を入れるべきか」が明確になることです。そのため、GXOでは相談前の論点整理から支援し、必要に応じて診断、要件定義、実装、保守まで段階的に進めます。

よくある質問

Q1. DS-920に準拠したRFPを出さないと入札できませんか

強制力は現時点では各省庁向けに限られ、自治体への直接強制はありません。ただし、総務省ガイドブック第4版がDS-920準拠を推奨しており、監査や情報公開請求で「なぜ準拠しなかったか」を問われる場面が今後増えると見込まれます。

Q2. 学習利用禁止はどのベンダーでも対応できますか

主要な商用LLMサービス（Azure OpenAI Service、Google Vertex AIなど）はオプトアウト設定や専用デプロイで対応可能です。RFPに条項として明示しておけば、提案書での確約を取ることができます。オープンソースモデルを自組織内に構築する場合は当初から該当しません。

Q3. 停止条件の「誤回答〇件」の〇は何件が適切ですか

業務によります。住民向け案内AIなら同一パターンで2〜3件連続、内部業務補助なら監督者が気づいた時点での停止が現実的です。RFPには「〇件以上連続または担当職員の判断による即時停止」のように、数値基準と定性基準を並記することを推奨します。

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参考情報

• デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（DS-920）」：https://www.digital.go.jp/en/news/3579c42d-b11c-4756-b66e-3d3e35175623
• DS-920 ガイドライン本文（PDF）：https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/e2a06143-ed29-4f1d-9c31-0f06fca67afc/80419aea/20250527_resources_standard_guidelines_guideline_01.pdf
• 総務省「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック（導入手順編・第4版）」：https://www.soumu.go.jp/main_content/000820109.pdf

自治体RFP条項の作成を支援します

GXOでは、DS-920ガイドラインを自治体のRFP文書へ落とし込む作業を、条項テンプレート作成・技術要件設計・提案評価基準の策定まで一貫して支援します。

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