公営競技の運営データ・DX・AIを安全に導入する

01 / FIELD NOTE

指標辞書とデータ系列

AIは議事録や点検記録の分類案を作る補助候補にはなりますが、公正な競技結果、着順、発売・払戻、相談者の診断を決める用途にはしません。自動化前に、入力データの機微性、外部送信、学習利用、保存、アクセス権、誤り時の訂正方法を確認します。自治体と受託会社では情報を扱う主体や適用ルールが異なるため、同じ同意文言だけで解決できません。

業務要件書は、画面や機器の機能を列挙する前に、誰がどの判断を行い、誤りが起きた場合に何を止めるのかを書きます。競技・発売に直接関わるシステムは安全性、公正性、記録保全の審査者を特定し、汎用イベント機材とはネットワークやアカウントを分けます。障害時に手作業へ切り替える場合の許可者と、復旧後に記録を照合する者も要件に含めます。

モデルに渡すデータは業務目的に必要な範囲まで絞り、匿名化したつもりの情報が他の列と照合して個人を推定しないか確認します。設備故障履歴に担当者名や位置情報が含まれる場合も、組織内の機密性を検討します。公正な競技や発売・払戻の判断はシステムの停止・切替が直接影響し得るため、生成AIの試行領域から明確に除外し、アクセス経路を技術的にも制限します。

時系列データを使う場合、障害の開始・検知・受付・仮復旧・本復旧の時刻定義を揃えます。手作業で記録された時刻は時計のずれや記入遅れがあり得るため、監視ログとの照合ルールを決めます。故障件数を下げるため未報告にする誘因を避け、報告数と重大度、復旧時間、再発を組み合わせて評価します。ダッシュボードの閾値は担当部署が承認し、基準変更時の過去データ再計算を記録します。

辞書には指標の所有部署、更新頻度、元データの所在、変換式、確認者も含めます。部署ごとに同じ名称を違う意味で使うと、集計結果を誤読します。定義変更を提案する際は、旧定義との並行集計ができる期間と、過去値を再計算できる条件を確認し、変更履歴を利用者へ見せます。

資料：P07P08P12

02 / FIELD NOTE

ルール処理・分析・生成AIを分ける

小さな実証は、対象業務と比較する期間、担当者が検証する標本、誤分類・見逃し、総作業時間、利用停止条件を先に決めます。出力の正解率だけでなく、誤り確認の負担や記録を公開する際の根拠確認も測ります。AI導入による投票額の増加や効果率を根拠なしに掲げず、実証前の仮定と結果を分けて報告します。

指標辞書では定義の版管理が必要です。開催日を暦日で数えるか、日をまたぐ競走をどう扱うか、来場者が延べか実人数か、場外発売と競走開催をどう区分するかを明記します。JKA資料の競技区分や福岡市の来場方法変更のように、集計元の仕様が変わる場合は旧定義と新定義を並べ、同じグラフ系列として連結できる範囲を説明します。

データ辞書は担当者が変わっても意味を維持できるよう、定義者、承認者、版、適用開始日、変更理由を持ちます。総利用回数を人の数として扱わない、電話投票を場外と重ねない、年度と暦年を混ぜないなどのルールを検証コードや入力制約へ反映します。定義の例外をコメントだけで残すと集計プログラムへ反映されないため、データ責任者が変更をレビューして公開表にも注記します。

AIの要約・分類を公開資料や意思決定に利用する場合、元記録の該当箇所へ戻れる参照IDを保持します。誤った内容を修正した履歴と人の承認者を残し、AI出力のまま行政・施行者の判断と見なさない運用が必要です。試行の成果を紹介する場合は対象業務、対象期間、比較方法、誤り率、負担を測定した担当を明記し、特定組織の導入効果として誇張しません。

生成結果と決定論的な処理を運用ログ上で区別します。

ルール処理は再現可能な条件と承認記録を、分析モデルは入力範囲と誤差を、生成AIは参照資料と人の確認をそれぞれ管理します。三者を「AI導入」とひとまとめにせず、誤判定の影響と訂正方法から導入順を決めます。公的な発売・払戻の判断や個人への対応を未検証の生成結果だけで自動化しません。

資料：P07P08

03 / FIELD NOTE

集計前の指標辞書には名称、単位、日付境界、対象施設、除外条件、延べ/実人数、速報/確定、内数、集計者を含めます。NARの電話投票が場外発売の内数であること、JKAの区分注記、福岡の来場方法変更は、列の意味を見直す必要がある具体例です。定義変更後も旧数値を比較に使うなら、変換方法と比較不能な範囲を記録します。

ルールベースの処理、通常の集計分析、生成AIによる文章草案を同じ「AI」にまとめないでください。CSVの列検査や期限通知は決定論的なルールで再現できることがあります。生成モデルは出典にない文章を補う可能性があるため、設備分類や会議メモの整理でも原記録との照合と人間の承認を必要にします。

点検、来場映像、相談記録、発売ログでは機微性と所有主体が異なります。個人情報保護委員会の民間事業者向け通則編と行政機関等向け資料を分け、自治体から受託者へ渡るデータの取扱いを契約で確認します。外部サービスへ入力してよい情報、保存地域、再学習、削除、監査、事故通知を審査し、個人情報を無断で実験データへ含めません。

生成AIへ業務記録を入力する前に、個人名、相談内容、取引情報、施設の脆弱性、未公開の調達情報を分類します。委託契約がデータ外部送信や再学習を許すか、国外処理・保存、削除証明、アクセスログ、事故時の通知がどう定められているかを確認します。行政機関等の情報を民間事業者向けガイドラインだけで判断せず、自治体のセキュリティ規程と契約責任者へ確認します。

外部サービスの利用審査では、入力情報の処理目的、保持期間、学習への再利用、委託先と再委託先、障害通知、削除の確認方法を質問します。行政機関等ガイドラインと民間通則編のどちらがどの主体に適用されるかを整理し、自治体の規程をあわせて確認します。データを処理しないローカル機器でも、アクセス制御、ログ、バックアップ、更新、保守担当の権限は必要です。

委託先の規約変更も定期的に確認する対象へ含めます。

指標の集計前に、対象施設の統廃合、開催中止、計測機器の交換、休日定義の変更を確認します。前年値と比較できない条件がある場合は、比較対象の除外理由と期間を表に残します。加工後の数値だけでなく元資料へのリンクと担当者の確認記録を保存し、第三者が同じ集計を追試できるようにします。

資料：P17P18

04 / FIELD NOTE

福岡市が来場数の集計方法を変更した例のように、業務指標は同じ名称でも定義の見直しで系列が変わります。過去の表を機械的に結合せず、変更日、比較可能な期間、推計方法をデータのメタ情報へ記録します。外部公表では対象期間や速報状態を表示し、利用人数をユニークな顧客数と呼ばないことが説明責任の基礎になります。

仮の改善ケースとして、年間12回の記録整理に各20時間を要し、補助後は各14時間になると置きます。年72時間の短縮、時給相当2,500円なら18万円の評価額です。ツール費12万円と追加検証16時間・4万円を差し引くと2万円の仮定上の差引になりますが、導入成果、実人件費削減、誤り処理費を含む実測結果ではありません。

実証の担当者は、モデルが誤った分類をしたときに修正し、出力を採用せず停止できる権限を持つ必要があります。評価期間を学習・設定に使った期間と分離し、検証例を偏らせないようにします。人間確認に時間がかかり全体作業が増えるなら、その結果も隠さず記録し、精度だけで継続を決めない評価表を使います。

実証計画には基準期間と評価期間、対象データ、サンプルの抽出方法、人手で確認する割合、誤りの定義をあらかじめ書きます。要約の事実誤認、分類漏れ、修正時間、作業者の二重確認、利用者が内容を誤解した件数も記録します。AIなしの現行手順と比べ、同じ品質条件で総作業負担が下がるかを測ります。一定の誤りや情報事故が起きたときに利用を止める責任者と判断手順も決めます。

評価標本には、通常の点検だけでなく、記載漏れ、複数設備が一つの文に書かれた記録、特殊な故障、曖昧な表現を含めます。AIの分類が正解でも人の確認時間が増えれば全体の負担は減らないため、入力準備、再確認、誤り訂正、システム停止の時間をまとめて測ります。基準期間に同じ業務量がなかった場合、比較条件を注記し、単純な前月比を改善効果とは呼びません。

誤りの修正と確認に要した時間も評価記録へ含めます。

系列の断絶は注記だけでなくグラフ上にも区切り線や背景色で示すと、閲覧者が増減と定義変更を混同しにくくなります。新旧方式の並行期間がない場合は接続値を作らず、比較可能な期間を限定して説明します。推計値の更新は実績改定と分け、変更履歴を残す運用を担当部署へ確認します。

資料：P07P08P12

05 / FIELD NOTE

外部委託やクラウドを使う際は、発注者が設定を統制できる範囲、ベンダーの再委託、ログの取得方法、アカウント削除、契約終了時の返却を確認します。自治体情報の適法な取扱いは行政機関等の規定と自治体方針を照合し、民間ガイドライン一つで一律に結論づけません。セキュリティ担当者と業務責任者の両方を審査へ入れます。

職員向けのAI利用ルールでは、機密・個人情報の入力禁止範囲、根拠確認、出力のラベル、誤りの報告、利用記録、承認を明確にします。公表文章は公的資料の元ページと突き合わせ、生成文を発表主体の公式見解として載せません。根拠が見つからない文章を削除する判断と、誰が最終承認するかを編集・広報フローに組み込みます。

DXの効果指標は、記録の欠損率、作業時間、未対応設備の滞留、障害報告の遅れなど業務の改善に近い指標を選びます。投票額を伸ばすことだけを成功条件にすると、公共サービスや責任ある運営の目的が見えにくくなります。業務変更の影響を観察して継続・修正・停止を判断し、仮定、実測、解釈を区別して意思決定記録を残してください。

導入後の継続判断は、短縮時間だけでなく、アカウント費用、研修・監査、誤り対応、モデルや規約変更、契約終了時の移行を含む総費用で行います。説明会の音声記録を要約する場合は、録音の周知、公開同意、保存、再利用を確認してから処理します。AIが作った記事や議事録を公式発表として公開せず、根拠資料を人が照合し、最終決定者が承認した記録を残してください。

運用が始まった後も、モデルの版、出力形式、利用者、承認者、根拠とした原資料を変更記録に残します。出力に公表値を引用する場合は原資料リンクと該当期間を付け、根拠を追えない文章を公開しません。制度改正・システム更新・契約終了時には利用可否を見直し、AI利用をやめる場合に過去のプロンプトや出力をどう保管・削除するかをあらかじめ定めます。

利用目的が変わる場合は再審査を行い、旧用途のデータを自動流用しません。

実証前の評価計画には、基準期間、対象業務、誤り許容範囲、手作業の検証時間、停止条件、データ削除確認を記します。短縮時間の試算は、ツール費用と追加確認作業を差し引いた仮定です。数回の成功例だけで全施設展開を決めず、例外入力や障害時の手戻りも含む試行記録を審査します。

資料：P17P18