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自治体の福祉の相談窓口で、面談のメモと聞き取りの記録を要約し、支援経過記録の下書きと関係機関への連絡票の案を作る

実装ステータス:構成例 技術的に実現可能な構成として設計したもの。自社未検証

相談支援員が面談のメモと聞き取りの記録を相談記録システムに入れると、本人の言葉・聞き取った事実・決めたことに分けて要約し、支援経過記録の下書きと、関係機関へ渡す連絡票の案を作ります。支援員の仕事は、白紙から書くことから、下書きをメモと照らして直すことに変わります。

サマリー
生成AI
Azure OpenAI Service/Claude/Gemini
連携・自動化
Power Automate
対象業界
その他/介護/自治体
対象部門
総務
対象業務
書類作成/記録・議事録作成
主な課題
人手が足りない/引き継ぎができていない/書類作成に時間がかかる
AIで行う処理
要約
主な効果
品質標準化/属人化解消/工数削減
導入難易度
★★★☆☆
実装レベル
本格構成
費用感
API連携(中)
人間の確認
条件付き
現在工数
160h/月
AI導入後
60h/月
想定削減
63%
年間削減
1,200h
モデル条件による試算値です。実在企業の実績ではありません。

01導入前 / 導入後の業務フロー

導入前(Before)
  1. 面談のあいだ、要点をタブレットか紙にメモし、聞き取りのシートにチェックを付ける
  2. 窓口に戻り、紙のメモはタブレットに打ち直す
  3. 前回までの支援経過記録を開き、経緯を確かめる
  4. メモとシートを見ながら、支援経過記録に面談の内容、本人の話、決めたこと、次の予定を書く
  5. 関係機関へつなぐ面談では、連絡票の様式を開き、伝える内容と依頼したいことを書く
  6. 係長が支援経過記録と連絡票を確かめ、連絡票は所属長の決裁を経て送る
導入後(After)
  1. 人支援員が面談のメモと聞き取りのシートを、相談記録システムの入力画面に入れる。紙のメモはこれまでどおり打ち直す
  2. 自動中継の処理が、メモ・シート・前回までの記録の要点を集め、氏名・住所・電話番号などを置き換える
  3. 自動Azure OpenAI が、本人の言葉・確かめた事実・決めたこと・次の予定・気になる言葉に分けて要約し、支援経過記録の下書きを返す
  4. 自動中継の処理が、置き換えた氏名などを元に戻し、下書きの中の言葉がメモにあるかを照合する
  5. 人支援員が下書きをメモと照らして直し、所見の欄を自分で書いて確定する
  6. 人関係機関へつなぐ場合は、支援員が宛先と伝える項目を選び、本人の同意の記録を確かめる
  7. 自動Azure OpenAI が、選ばれた項目だけを使って連絡票の案を作る
  8. 人支援員が連絡票の案を直し、係長と所属長の確認を経て送る
各工程の詳しい説明を読む
  1. 面談のあいだ、要点をタブレットか紙にメモし、聞き取りのシートにチェックを付ける
  2. 窓口に戻り、紙のメモはタブレットに打ち直す
  3. 前回までの支援経過記録を開き、経緯を確かめる
  4. メモとシートを見ながら、支援経過記録に面談の内容、本人の話、決めたこと、次の予定を書く
  5. 関係機関へつなぐ面談では、連絡票の様式を開き、伝える内容と依頼したいことを書く
  6. 係長が支援経過記録と連絡票を確かめ、連絡票は所属長の決裁を経て送る

(a)記録が面談に追いつかない。 面談は1日に数件入り、記録は面談の合間と夕方に書きます。書けなかった記録は翌日に回り、メモを読み返しても思い出せないことが出てきます。

(b)書き手によって粒度が違う。 ある支援員は本人の言葉を細かく残し、ある支援員は「生活状況を聴取」と1行で済ませます。引き継いだ支援員は、前任者の記録から、本人が何を困っていると言ったのかを読み取れません。

(c)本人の言葉と支援員の見立てが混ざる。 「本人は仕事を探す気持ちがない様子」のような書き方は、本人がそう言ったのか、支援員がそう感じたのかが分かりません。記録が積み重なるうちに、見立てが事実のように扱われます。

(d)連絡票に何を書くかが人によって違う。 必要なことが書かれていない連絡票では、受け取った機関から問い合わせが返ってきます。逆に、伝えなくてよい家族の事情まで書かれた連絡票もあります。

  1. 【人】 支援員が面談のメモと聞き取りのシートを、相談記録システムの入力画面に入れる。紙のメモはこれまでどおり打ち直す
  2. 【自動】 中継の処理が、メモ・シート・前回までの記録の要点を集め、氏名・住所・電話番号などを置き換える
  3. 【自動】 Azure OpenAI が、本人の言葉・確かめた事実・決めたこと・次の予定・気になる言葉に分けて要約し、支援経過記録の下書きを返す
  4. 【自動】 中継の処理が、置き換えた氏名などを元に戻し、下書きの中の言葉がメモにあるかを照合する
  5. 【人】 支援員が下書きをメモと照らして直し、所見の欄を自分で書いて確定する
  6. 【人】 関係機関へつなぐ場合は、支援員が宛先と伝える項目を選び、本人の同意の記録を確かめる
  7. 【自動】 Azure OpenAI が、選ばれた項目だけを使って連絡票の案を作る
  8. 【人】 支援員が連絡票の案を直し、係長と所属長の確認を経て送る

5番目が、この設計の分かれ目です。 下書きは、支援員がメモと照らして直すことを前提に作ります。確定ボタンは支援員にしかなく、所見の欄が空のままでは確定できない作りにします。

6番目を7番目より先に置くのも、意図してのことです。 伝える項目を選ぶ前にAIに連絡票を作らせると、面談で聞いた事情が、必要かどうかにかかわらず文案に入ります。 文案を見てから削る作業は、削り忘れを生みます。

02今回想定するシステム構成

構成図
【入力】支援員(面談のメモ・聞き取りのシート)
   ▼【トリガー】相談記録システムの「下書きを作る」
中継の処理(Azure Functions)
   ├── 前回までの支援経過記録の要点を集める
   ├── 氏名・住所・電話番号などを記号に置き換える
   ▼
Azure OpenAI(Microsoft Foundry。構造化出力)
   │  本人の言葉/確かめた事実/決めたこと/次の予定/気になる言葉
   ▼
中継の処理 ── 記号を元に戻し、下書きの言葉がメモにあるかを照合
   ▼
【人】支援員が直し、所見を書いて確定 → 相談記録システム
   ▼(関係機関へつなぐとき)
【人】宛先と伝える項目を選び、同意の記録を確かめる
   ▼
Azure OpenAI ── 選んだ項目だけで連絡票の案
   ▼
【人】支援員が直す → 係長・所属長の確認 → 送付
役割想定する製品代替候補
生成AIAzure OpenAI(Microsoft Foundry)Claude API、Gemini API
連携Azure Functions(中継の処理。置き換え、照合、受け渡し)Power Automate
相談記録既存の相談記録システム―
文書庁内の連絡票の様式―

相談記録システムは、新しく足すものではありません。 支援経過記録の確定と保存はこれまでどおり相談記録システムで行い、この構成は下書きを作って画面に返すところまでを受け持ちます。

生成AIは、Azure OpenAI の構造化出力で呼びます。 Microsoft Learn では、構造化出力を使うとモデルは指定した JSON スキーマの定義に従うとされ、有効な JSON は保証するがスキーマへの厳密な準拠はできなかった以前の JSON モードとは違うと説明されています。Chat Completions API では response_format に、Responses API では text.format にスキーマを書きます。

データの扱いは、Microsoft Learn の「データ、プライバシー、セキュリティ」のページで確かめます。 プロンプトと出力は他のお客様には利用できず、OpenAI には提供されず、お客様の許可なく基盤モデルのトレーニングに使われないとされています。モデルはステートレスで、プロンプトや出力はモデルに格納されないとも書かれています。一方で、Responses API や保存済み入力候補のような機能を使うと、メッセージ履歴などがリソースに保存されます。 本記事は、こうした保存の機能を使わない呼び方を想定します。

03どうやって実装するのか

Step1

処理の起点を決める

支援員が相談記録システムの入力画面で「下書きを作る」を押したときに動きます。 面談の終わりに自動で動かすことはしません。メモを入れ終えたかどうかは、支援員にしか分からないからです。 途中のメモで下書きを作ると、決めたことの欄が抜けた下書きが出て、それを直す手間が増えます。

連絡票の案は、支援員が宛先と伝える項目を選んで「連絡票の案を作る」を押したときに動きます。 支援経過記録の下書きと同時には作りません。第5章の6番目のとおり、伝える項目を人が選ぶ工程を、必ず先に通します。

1件の面談に対して、下書きは何度でも作り直せるようにします。 メモを書き足して作り直したときは、前の下書きを残したうえで新しい下書きを出し、どちらを確定に使ったかを記録します。

Step2

入力データを集める

データ中身取得元
面談のメモ面談で聞いたこと、本人の言葉、その場で決めたこと(箇条書きの断片)相談記録システムの入力画面
聞き取りのシート収入、住まい、健康、家族、借金、利用中の制度などのチェックと短い記入相談記録システムの入力画面
前回までの記録の要点直近3回の支援経過記録の「決めたこと」と「次の予定」相談記録システム
世帯の基本情報世帯の構成、担当の支援員、関わっている関係機関相談記録システムの世帯台帳
連絡票の項目(連絡票のとき)宛先の機関、連絡の目的、伝える項目、同意の記録支援員が画面で選ぶ

質を決めるのは、いちばん上の面談のメモです。 本人の言葉を「」で書く、確かめたことには「確認」と付ける、という書き方の取り決めがあると、下書きでの分け方の精度が大きく変わります。 取り決めは係で決め、研修で揃えます。

前回までの記録は、要点だけを渡します。 全文を渡すと、前回の内容が今回の下書きに混ざります。「前回決めたことのうち、今回どうなったか」を書かせるのに要るのは、前回の「決めたこと」と「次の予定」だけです。

Step3

データの取得方法を決める

相談記録システムから、中継の処理(Azure Functions)がメモ・シート・前回までの記録の要点を受け取ります。相談記録システムに外部から呼べる口が無い場合は、入力画面から中継の処理を呼ぶ形を、システムの事業者と個別に作る必要があります。 ここは利用している相談記録システムによって変わる部分です。

取るものどこから何に使うか
メモとシート入力画面要約の材料
前回の「決めたこと」「次の予定」直近3回の支援経過記録今回の経過を書く材料
世帯の構成世帯台帳誰の話かを取り違えないための手がかり
置き換えの表中継の処理の中で作る記号を元に戻す

氏名・住所・電話番号・生年月日は、Azure OpenAI に渡す前に記号に置き換えます。 「本人」「長男」「母」「A事業所」のように、続柄と役割で書きます。要約に要るのは誰が誰に何を言ったかの関係で、氏名そのものは要りません。 置き換えの表は中継の処理の中にだけ持ち、生成AIには渡しません。

世帯の構成は、続柄だけを渡します。 同じ世帯に「母」と「祖母」がいるとき、どちらの話かをメモの文脈で取り違えないようにするためです。

Step4

AIへ渡す前に整形する

  1. 固有の情報の置き換え … 氏名、住所、電話番号、生年月日、口座番号、事業所名を、続柄や役割の記号に置き換えます
  2. シートの文章化 … チェックの付いた項目を「収入:就労収入なし(チェック)」のような短い行に直します。チェックの無い項目は渡しません
  3. 前回の要点の抜き出し … 直近3回の記録から「決めたこと」と「次の予定」の欄だけを取り出します
  4. メモの表記の統一 … 全角と半角、日付の書き方(「来週火」「10/14」)をそろえます。日付は面談日を基準に年月日へ直し、直したことを印で残します
  5. 長さの確認 … 1件の面談のメモが極端に長いときは、面談の途中で区切って2回に分けて要約し、つなぎます

1番目を軽く見ないでください。 相談のメモには、本人だけでなく家族や近所の人、勤め先の名前が出てきます。置き換えの漏れは、そのまま外部のサービスに渡る情報になります。 置き換えのあとに、記号以外の固有名詞らしい語が残っていないかを機械で確かめ、残っていたら送らずに支援員の画面に戻します。

Step5

AIに処理させる

場面させること
支援経過記録メモとシートを、本人の言葉・確かめた事実・決めたこと・次の予定に分けて、経緯の順に要約する
支援経過記録前回決めたことが今回どうなったかを、メモに書かれた範囲で1項目ずつ書く
支援経過記録メモの中の「死にたい」「殴られた」「食べていない」のような気になる言葉を、メモの文言のまま抜き出す
連絡票支援員が選んだ項目だけを使って、宛先の機関に合わせた連絡の目的と依頼の文を作る
させないこと理由
所見・評価の記入面談の場にいた支援員にしか書けない。AIの評価が次の支援員の先入観になる
緊急性の判断気になる言葉を抜き出すまで。どう動くかは支援員と所属長が決める
メモに無い事実の補完「おそらく収入が無い」のような推測が記録に残ると、事実として扱われる
支援の方針の提案方針は支援員が本人と決め、ケース会議で確かめる
選ばれていない項目の連絡票への記載関係機関に伝える範囲は人が決める

3行目がいちばん起きやすい失敗です。 メモに「家賃のこと心配」とだけあると、AIは「家賃を滞納している」と書きたくなります。滞納しているのか、来月払えるか心配なのかは、メモからは分かりません。 書かれていないことは「メモに記載なし」とし、支援員が直すときに埋めます。

気になる言葉の抜き出しは、判断ではなく見落としの防止です。 面談の終わりに本人がつぶやいた一言が、メモの最後に1行だけ書かれていることがあります。下書きの先頭にその言葉をそのまま出し、支援員が読み飛ばさないようにします。 それが緊急かどうかは書かせません。

Step6

指示内容を固定する

支援経過記録の下書き:

あなたは市の福祉の相談窓口で、相談支援員の記録づくりを手伝う担当です。
渡された面談のメモ、聞き取りのシート、前回の要点だけを根拠にしてください。
推測で埋めないでください。

【書くこと】
1. statements:本人や家族が言ったこと。メモで「」の付いた言葉はそのまま写す
2. facts:支援員が書類や現地で確かめたこと。メモで「確認」とあるもの
3. decisions:この面談で決めたこと(誰が、何を、いつまでに)
4. next_steps:次の予定(日付が分かるものは日付を書く)
5. previous_followup:前回決めたことが今回どうなったか。メモに無ければ「メモに記載なし」
6. flagged_words:死・暴力・食事・お金の困窮・子どもの安全に関わる言葉を、メモの文言のまま

【厳守事項】
- 支援員の所見・評価・見立てを書かないでください。observations は必ず空にしてください。
- メモに書かれていないことを補わないでください。
  書かれていない項目は「メモに記載なし」としてください。
- 本人の言葉を言い換えないでください。「」の中はそのまま写してください。
- 本人がそう言ったことを、確かめた事実として書かないでください。
- flagged_words について、緊急かどうか、どう対応すべきかを書かないでください。
- 記号(本人、長男、A事業所など)は記号のまま使ってください。
  実名を推測して書かないでください。
- 支援の方針を提案しないでください。

【面談のメモ】{memo}
【聞き取りのシート】{sheet}
【前回の要点】{previous}
【世帯の構成(続柄のみ)】{household}

連絡票の案:

あなたは市の福祉の相談窓口で、関係機関への連絡票の文案を作る担当です。

【宛先の機関】{agency}
【連絡の目的】{purpose}
【伝える項目(支援員が選んだもの)】{selected_items}

【厳守事項】
- 伝える項目に書かれていることだけを使ってください。
  支援経過記録や面談のメモにある他の情報を足さないでください。
- 本人や家族の評価、支援員の見立てを書かないでください。
- 依頼したいことは、宛先の機関に1つずつ箇条で書いてください。
- 伝える項目が空のときは、文案を作らず empty_selection を true にしてください。

「observations は必ず空に」を書かないと、最後に「本人は前向きな様子であった」と添えてきます。 善意の一文ですが、支援員がそのまま確定すると、本人の様子を見ていない仕組みの評価が記録に残ります。 指示で禁じたうえで、所見の欄に何か入っていたら中継の処理で消し、支援員の画面に「所見は支援員が記入」と表示します。

連絡票の指示に「他の情報を足さない」を入れるのは、2つの呼び出しを分けていても混ざる経路があるからです。 支援員が伝える項目の欄に面談のメモを丸ごと貼ることがあります。その場合も、貼られた内容のうち宛先と目的に関係するものだけを使わせ、残りは支援員の画面で確かめてもらいます。

Step7

出力形式を固定する

支援経過記録の下書きは、構造化出力で次の形にします。

{
  "interview_date": "2026-10-06",
  "statements": [ { "speaker": "本人", "text": "" } ],
  "facts": [ { "item": "", "how_confirmed": "" } ],
  "decisions": [ { "who": "", "what": "", "by_when": null } ],
  "next_steps": [ { "date": null, "what": "" } ],
  "previous_followup": [ { "previous_decision": "", "status": "" } ],
  "flagged_words": [ { "text": "", "speaker": "" } ],
  "observations": "",
  "not_in_memo": [""]
}

1つ目の理由は、statements と facts を別の配列に置けることです。 支援員が直すときに、本人の言葉と確かめた事実を取り違えていないかを、配列ごとに見比べれば済みます。 相談記録システムの支援経過記録の欄にも、この区別のまま流し込みます。

2つ目は、observations を空の文字列として必ず返させられることです。 Microsoft Learn では、構造化出力ではすべてのフィールドを必須にする必要があり、省略可能な項目は null との共用体型で表すとされています。所見の欄を必須の項目として持たせ、中身が空であることを中継の処理で検査します。 欄が無いのか、空なのかを区別できます。

3つ目は、スキーマの制限を先に知っておけることです。 オブジェクトには常に additionalProperties: false を設定し、オブジェクトのプロパティは最大100個、入れ子は最大5レベルです。文字列の minLength・maxLength・pattern・format などはサポートされていません。日付の形式はスキーマで縛れないので、中継の処理で検査します。

項目中継の処理での検査
observations空でなければ消し、支援員の画面に表示
statements の「」の中メモに同じ文字列があるか
flagged_wordsメモに同じ文字列があるか
日付年月日の形か、面談日より前でないか

連絡票の案は、次の形で受け取り、庁内の様式に流し込みます。

{
  "agency": "地域包括支援センター",
  "purpose": "",
  "items_to_share": [ { "item": "", "text": "" } ],
  "requests": [""],
  "contact": "福祉総合相談課 相談支援係",
  "consent_recorded": true,
  "empty_selection": false
}

items_to_share の item は、支援員が選んだ項目の名前と1対1で対応させます。 中継の処理で、選ばれていない項目の名前が出ていないか、選んだ項目が抜けていないかを突き合わせます。consent_recorded は生成AIに埋めさせず、相談記録システムの同意の記録から中継の処理が入れます。

Step8

システムへ連携する

つなぎ先方式内容
相談記録システム入力画面からの呼び出し(個別に作る)メモ・シート・前回の要点の受け渡しと、下書きの表示
Azure Functions中継の処理置き換え、照合、検査、受け渡し
Azure OpenAIChat Completions API(構造化出力)支援経過記録の下書きと連絡票の案
連絡票の様式中継の処理での流し込み連絡票の案の文書化

Azure OpenAI のデプロイの種類は、処理の場所で選びます。 Microsoft Learn では、標準のデプロイではプロンプトと応答はお客様が指定した geography の中で処理される一方、「グローバル」のデプロイでは関連するモデルがデプロイされている任意の地域で、「DataZone」ではデータ ゾーン内の任意の地域で処理されうるとされています。住民の相談の内容を扱うので、処理の場所が geography の中に収まる種類を選びます。

相談記録システムへの確定は、支援員の操作でだけ行います。 中継の処理は下書きを画面に返すだけで、支援経過記録の欄に直接書き込みません。

Step9

人が確認する

  1. 気になる言葉を先に見る … 下書きの先頭に出る flagged_words を読み、必要なら所属長に相談します。ここは下書きを直すより先です
  2. 本人の言葉と事実の分け方を確かめる … statements に入るべきものが facts に入っていないかを、メモと照らして見ます
  3. 「メモに記載なし」を埋める … 覚えていることがあれば書き足します。覚えていなければ空のまま残します
  4. 所見を自分で書く … 所見の欄は支援員が書きます。空のままでは確定できません
  5. 連絡票の項目を選び、同意を確かめる … 宛先と伝える項目を選び、本人の同意の記録があるかを確かめてから案を作ります
  6. 連絡票は係長と所属長が確かめる … これまでどおりの決裁を経て送ります

1件9分を目安にします。 下書きをメモと照らして直し、所見を書き、連絡票が必要なものは項目を選んで案を直す時間です。下書きを読まずに確定する運用にはしません。

Step10

例外に対処する

起きること対応
置き換えのあとに固有名詞らしい語が残る送らずに支援員の画面に戻し、置き換えを手で足してもらう
observations に文が入って返る消して支援員の画面に「所見は支援員が記入」と表示
「」の中の言葉がメモに無いその行に印を付け、支援員が確かめる
メモが短すぎて下書きにならない「メモに記載なし」が大半の下書きを出さず、メモの書き足しを促す
連絡票の項目が空案を作らない(empty_selection)
同意の記録が無いのに連絡票の案を作ろうとする案を作らず、同意の確認を促す表示を出す
Azure OpenAI の呼び出しに失敗したメモを保存したまま、これまでどおり手で記録を書けるようにする

上の2行が、運用の初めにいちばん多く出ます。 どちらも仕組みの側で止める設計で、止めた件数を月ごとに数えると、置き換えの表と指示のどちらを直すべきかが分かります。

Step11

記録を残す

  • 面談ごとの、下書きを作った日時と回数、確定に使った下書き
  • 生成AIに渡した文章(置き換えたあとのもの)と、返ってきたJSON
  • 支援員が直した項目と、直す前と後の文
  • 検査で止めた件数と理由(置き換えの漏れ、所見の混入、言葉の不一致)
  • 連絡票の宛先、選んだ項目、同意の記録の有無、決裁の記録

3つ目は、下書きの質を測る材料になります。 statements から facts へ移した件数が多ければ、メモの書き方の取り決めか指示を直します。置き換えの表そのものは、ログに残しません。 置き換えたあとの文と、相談記録システムの記録を突き合わせれば、元に戻せるからです。

04実装レベルの3段階

最小構成:手で置き換えたメモを生成AIの画面に貼り、下書きを作らせる / 1件ごとの下書き
半自動化:上記+中継の処理で置き換えと Azure OpenAI の呼び出しを行い、下書きを画面に返す / 置き換えと下書きの作成
本格構成:上記+相談記録システムからの呼び出し、前回の要点の取り込み、照合と検査、連絡票の案と様式への流し込み / 面談のメモを入れてから、記録と連絡票の下書きが出るまで

最小構成では、置き換えを手で行うので件数がさばけません。 確かめるための段階です。 半自動化で、下書きの作成までは自動になります。 ただし前回の要点を取り込まないので、「前回決めたことが今回どうなったか」を支援員が自分で書き足すことになります。 引き継ぎで効くのはこの欄で、本記事の想定は本格構成です。

05工数削減シミュレーション

前提値(モデル条件)
対象人数
10 名
月間件数
400 件
1件あたり現在時間
24 分
1件あたり導入後時間
9 分
現在  400件 × 24分 ÷ 60 = 160 時間/月
導入後 400件 × 9分 ÷ 60 = 60 時間/月
月間削減時間
100h
削減率
63%
年間削減時間
1,200h
年間金額換算(時間単価3,500円)
420万円
モデル条件による試算であり、実際の効果は業務内容・運用方法によって異なります。

自社条件で導入効果を整理したい方へ

このユースケースを自社に当てはめた場合の前提値と削減見込みを、業務ヒアリングをもとに整理します。

AI活用について相談する

06向いている企業・向いていない企業

向いている
  1. 生活困窮・ひきこもり・介護と子育ての重なりなど、複数の課題を抱える世帯の相談を1つの窓口で受けている市町村の福祉の総合相談窓口。相談支援員が面談のたびにメモを取り、窓口に戻ってから支援経過記録と関係機関への連絡票を書き起こしていて、記録が面談の数に追いつかない場合。担当の異動や休みのときに、前任者の記録から経緯が読み取れない場合。庁内で Microsoft Azure の利用が認められている場合。社会福祉協議会の相談窓口でも同じ形で使えます。
向いていない
  1. 相談が月に数十件で、記録の作成が負担になっていない窓口。面談のメモが紙の手書きのままで、文字として入力する手段がない場合(先に入力の手段を決める)。個人情報を含む文章を外部のクラウドの生成AIに渡すことについて、庁内の方針や個人情報保護の担当部署との確認ができていない場合。なお、支援の方針、緊急性の判断、関係機関に何を伝えるかの判断は相談支援員と所属長に残ります。

07最小構成で試す方法

  1. 先月の面談から20件を選び、そのときのメモと、確定した支援経過記録を用意する
  2. メモの氏名・住所・電話番号を、手で「本人」「長男」などに置き換える
  3. 庁内で利用が認められた生成AIの画面に置き換えたメモを貼り、第7章の指示で下書きを作らせる
  4. 下書きと、当時の確定した記録を、書いた支援員と係長が見比べる
  5. 「本人の言葉と事実が分かれているか」「メモに無いことが書かれていないか」「所見が書かれていないか」を1件ずつ確かめる

20件は必ず、記録を書いた本人と一緒に見てください。 下書きが面談の内容と合っているかは、その場にいた人にしか分かりません。

出てきた内容判断
当時の記録と同じ内容が、本人の言葉と事実に分かれて出る中継の処理と相談記録システムとの連携に進む
メモに無いことが補われている指示の書き方と照合で直る。構成は有効
メモが断片的すぎて下書きにならないメモの書き方の取り決めが先。 AIの問題ではない

3行目が出ることは珍しくありません。 失敗ではなく、記録に時間がかかっていた理由が1つ分かったということです。

08実装時につまずきやすいポイント

問題対策
下書きに所見や評価が入る指示で禁じ、observations を中継の処理で検査して消す
メモに無い事実が補われる「メモに記載なし」とさせ、「」の中の言葉をメモと照合する
氏名の置き換えが漏れる置き換えのあとに固有名詞らしい語を機械で探し、残れば送らない
連絡票に伝えなくてよい事情が入る伝える項目を人が先に選び、その項目だけを渡す
構造化出力で省略可能な項目を作ろうとするすべての項目を必須にし、null との共用体型で表す
日付の形式をスキーマで縛ろうとするformat などはサポートされない。中継の処理で検査する
グローバルのデプロイを選ぶ処理が任意の地域で行われうる。処理の場所が geography に収まる種類を選ぶ
メッセージ履歴を保存する機能を使う保存の機能を使わない呼び方にする
連絡票の同意の欄をAIが埋める相談記録システムの同意の記録から、中継の処理が入れる
メモの書き方が支援員ごとに違う下書きの分け方が揺れる。「」「確認」「決定」の取り決めを先に作る

上の2行が、この構成の失敗のほとんどです。 どちらも「読みやすい記録にしよう」とするAIの善意から出発しています。記録に残すのはメモに書かれたことだけ、評価は支援員が書く、という線を仕組みで守れるかどうかで、窓口に使われるかが決まります。

09セキュリティ・AIガバナンス上の注意点

この構成で扱うデータ: 相談者と家族の生活の状況、収入と借金、健康と障害、家族の関係、そして本人や家族が面談で話した言葉です。要配慮個人情報を含み、自治体が保有する個人情報の中でも特に慎重に扱う情報です。

  1. 利用目的の範囲と必要最小限を確かめる … 個人情報保護委員会の「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」(令和5年6月2日)は、行政機関等が個人情報を含むプロンプトを入力する場合には特定された利用目的のための必要最小限の利用又は提供であることを十分に確認するよう求めています。置き換えはこの「必要最小限」を形にしたものです
  2. 機械学習に利用されないことを確かめる … 同じ注意喚起は、保有個人情報が応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合に法の規定に違反する可能性があるとし、提供する事業者が機械学習に利用しないこと等を十分に確認するよう求めています。Microsoft Learn には、プロンプトと出力がお客様の許可なく基盤モデルのトレーニングに使われないことが書かれています
  3. 不正使用の監視の扱いを確かめる … Microsoft Learn では、不正使用の兆候が検出されたときにプロンプトと出力のサンプルがレビューのために選ばれることがあるとされ、変更された不正使用の監視の承認を受けた場合は、そのためのデータの保存と人によるレビューが行われないとされています。承認を受けたかは、リソースの JSON ビューで ContentLogging が false になっているかで確かめられます
  4. 処理の場所を選ぶ … 第7章のとおり、デプロイの種類で処理の場所が変わります。庁内の方針に合う種類を、構築の最初に決めます
  5. 判断をAIに寄せない … この構成が出すのは、メモに書かれたことの整理までです。緊急性の判断、支援の方針、関係機関に何を伝えるかは、支援員と所属長が決めます

誤りが起きた場合のリスクは、事実でないことや評価が記録に残ることと、伝えるべきでない情報が外部に出ることの2つです。 前者は所見の欄の検査と照合で、後者は置き換えと、伝える項目を人が選ぶ順序で防ぎます。注意喚起が求める確認は、導入の前に個人情報保護の担当部署と一緒に行ってください。

10まず何から始めるか

1週目:メモの書き方の取り決めを作る

係で、本人の言葉には「」、確かめたことには「確認」、決めたことには「決定」と付ける取り決めを作ります。AIの有無にかかわらず、引き継ぎに効く取り決めです。

2週目:20件で試す

先月の面談20件のメモを手で置き換え、下書きを作らせて、当時の記録と見比べます。メモに無いことが補われていないか、所見が書かれていないかを最優先で見ます。

3週目:庁内の確認をする

個人情報保護の担当部署と情報システムの担当部署に、置き換える項目、渡す範囲、デプロイの種類、不正使用の監視の扱いを説明し、確認を受けます。

4週目:中継の処理を作る

置き換え、Azure OpenAI の構造化出力の呼び出し、照合と検査を作り、支援員がメモを貼ると下書きが返る画面で使い始めます。

2か月目: 相談記録システムからの呼び出しと、前回の要点の取り込みを足します。3か月目以降: 連絡票の案と様式への流し込みを足し、1件24分が何分になったかを実測します。引き継いだ支援員が前任者の記録だけで本人の困りごとと前回決めたことを読めるようになり、記録が翌日に回らなくなった時点で、この構成は完成です。


11関連ユースケース

12この仕組みを理解するための記事

13技術仕様の確認日・参考情報

技術仕様確認日:2026-10-06/最終更新:2026-10-06
確認した内容情報源確認日
構造化出力で、モデルが指定した JSON スキーマの定義に従うこと。以前の JSON モードとの違い。Chat Completions API では response_format、Responses API では text.format にスキーマを書くこと。すべてのフィールドを必須にし、省略可能な項目は null との共用体型で表すこと。additionalProperties: false が必要なこと。オブジェクトのプロパティが最大100個、入れ子が最大5レベルであること。文字列の minLength・maxLength・pattern・format などがサポートされないことMicrosoft Learn: Azure OpenAI で構造化出力を使用する方法2026-10-06
プロンプトと出力が他のお客様に利用できず、OpenAI に提供されず、許可なく基盤モデルのトレーニングに使われないこと。モデルがステートレスであること。Responses API や保存済み入力候補などでメッセージ履歴が保存されること。標準のデプロイでは指定した geography の中で処理され、グローバル・DataZone では処理の場所が広がること。不正使用の監視でサンプルがレビューに選ばれることがあり、変更された不正使用の監視の承認で保存と人のレビューが行われないこと。ContentLogging が false で確かめられることMicrosoft Learn: Azure が販売する Foundry モデルのデータ、プライバシー、セキュリティ2026-10-06
行政機関等が個人情報を含むプロンプトを入力する場合に、利用目的のための必要最小限の利用又は提供であることを十分に確認すること。保有個人情報が応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合に法の規定に違反する可能性があり、事業者が機械学習に利用しないこと等を十分に確認すること(令和5年6月2日)個人情報保護委員会: 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等2026-10-06

支援の方針、緊急性の判断、関係機関に何を伝えるかは、相談支援員と所属長が判断してください。 本記事は公開仕様で確認できた範囲だけを扱っています。

実装ステータス:構成例。 公開仕様に基づいて設計した構成であり、当社で実際に構築・検証したものではありません。工数の数値はモデル条件による試算です。

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