【2025最新】自治体AI zevo徹底解説｜機能・導入事例・他ツール比較までプロがわかりやすく解説

（最終更新日: 2025年09月01日）

自治体でもAI活用が進む中、「zevoは安全なの？」「LGWAN対応って何が違う？」と迷っていませんか。

本記事は現場の業務改善支援に携わる筆者が、zevoの要点をやさしく整理します。

何ができるのか、どれだけ負担が減るのか、費用や導入の流れまで、実例を交えて具体的に紹介。

セキュリティやアカウント管理、文書作成や問い合わせ対応の効率化など、使い道をイメージできるよう解説します。

他の選択肢との違いも比較し、自庁に合うかを判断できるチェックポイントも用意。

LGWANの制約内で使える点や、庁内の共有方法も押さえます。

初めての方でも読み切れば、導入可否の判断材料と、明日から使える運用のコツが手に入ります。

自治体AI zevoとは？LGWAN対応の意義と開発元シフトプラスの特徴

当セクションでは、自治体専用の生成AI「zevo」の概要とLGWAN対応の意義、さらに開発元であるシフトプラス株式会社の事業基盤と信頼性を解説します。

なぜなら、自治体のAI導入はセキュリティやネットワーク要件が民間と根本的に異なり、製品の設計思想と提供企業の実力を合わせて理解することが不可欠だからです。

AI zevoの概要と公共市場での独自性
シフトプラス株式会社とは？事業基盤と信頼性

AI zevoの概要と公共市場での独自性

結論として、zevoはLGWANネイティブに設計された自治体職員向けの生成AIチャットであり、一般のクラウドAIと一線を画す安全性と現場適合性を備えます。

その理由は、住民情報や未公表の行政文書を扱う自治体業務では、インターネット分離と監査性を前提とした閉域ネットワーク運用が求められるためで、zevoはLGWAN上で動作しAPI接続により入力データが基盤LLMの学習に用いられない設計を採用しています（参考: 自治体AI zevo公式）。

例えば、議会答弁の草案、入札仕様書のドラフト、要配慮個人情報を含む通知文面の校正といった「一般クラウドAIでは庁内規程上アップロードできない」実務が存在しますが、zevoなら個人情報マスキングや詳細なログ監査、IP制限などの統制機能を前提にLGWAN内で安全に活用できます（参考: 自治体AI zevo公式）。

さらに、タスクに応じてGPTやClaude、Geminiなど複数LLMを切り替えられる柔軟性に加え、庁内マニュアルや例規集を参照して回答するRAG機能を標準化する方針が示されており、行政固有の文脈に即した高品質な応答が期待できます（参考: RAG無償化の発表）。

要するに、LGWAN対応という“入場券”に加え、マルチLLMとRAGで現場の正確性を担保できる点が公共市場での独自性であり、庁内ナレッジを活かした運用設計の観点ではRAG構築のベストプラクティスも合わせて押さえるとスムーズに導入が進みます（出典: 総務省先行団体事例集）。

シフトプラス株式会社とは？事業基盤と信頼性

結論として、zevoの開発元は「シフトプラス株式会社（shiftplus.co.jp）」であり、同名の「株式会社SHIFT PLUS（shiftplus.inc）」とは全くの別会社です。

ふるさと納税管理システム「LedgHOME」を全国500以上の自治体に提供して築いた市場アクセスと行政知見が、AI事業の展開速度と信頼の源泉になっています（参考: Green 企業ページ）。

同社は大阪本社・宮崎県都城市本店を拠点に自治体向けプラットフォーム「LGSTA」を展開し、zevoはその中核サービスとして位置づけられます（参考: 自治体AI zevo公式）。

一方で、2015年設立の「株式会社SHIFT PLUS」はSHIFTグループのCS/BPO企業であり、zevoとは関係がありませんので、公式ドメインの違いで識別すると誤認を防げます（参考: 株式会社SHIFT PLUS 会社概要、株式会社SHIFT 沿革）。

総務省の先行団体事例集にzevoの活用が掲載されている事実も、製品のみならず提供企業の信頼性を裏づける外部評価として重要です（出典: 総務省先行団体事例集）。

LGWAN外での情報リテラシー強化やプロンプト設計を体系的に学びたい担当者は、生成AIの実務スキルを短期で習得できるオンライン講座を活用すると効果的です（参考: DMM 生成AI CAMP）。

AI zevoの主な機能・特徴を徹底解説：マルチLLM、RAG、ユーザー管理からセキュリティまで

当セクションでは、自治体向け生成AIプラットフォーム「AI zevo」の中核となる機能と特徴を、現場での使い勝手と将来性の視点から解説します。

理由は、自治体のAI導入はセキュリティや運用要件が企業以上に厳格であり、製品の設計思想と機能差がそのまま成果とリスクに直結するからです。

LGWAN対応の堅牢なセキュリティ設計
マルチLLM対応と将来性：GPT/Claude/Geminiを使い分け
RAG（独自データ活用）による業務特化型AIの構築
ユーザー数無制限＆運用しやすい豊富なBtoG機能

LGWAN対応の堅牢なセキュリティ設計

zevoはLGWAN上で運用され、入力データが外部LLMの学習に流用されない設計のため、機密性の高い業務でも安心して活用できます。

公共部門ではインターネット分離が基本方針であり、API経由の接続によりプロバイダー側の学習対象から入力を除外する仕組みが求められるためです（参考: 自治体AI zevo公式）。

さらに多要素認証やIP制限、個人情報マスキング、操作ログの完全記録など、運用リスクを実務で抑える制御が標準で備わります。

実運用では庁外端末からのアクセス制御や、監査時に役立つトレーサビリティの確保が効果を発揮します。

総務省が整理する導入事例集でも、LGWAN内での活用が選定理由となるケースが示されています（参考: 総務省先行団体における生成AI導入事例集）。

本項の参考資料は以下のとおりです。

参考: 自治体AI zevo公式
参考: 総務省先行団体における生成AI導入事例集

マルチLLM対応と将来性：GPT/Claude/Geminiを使い分け

zevoはGPT/Claude/Geminiをタスクごとに切り替えられるため、現場最適と将来拡張性を同時に確保できます。

単一モデル依存はベンダーロックインや陳腐化リスクを高める一方、マルチLLMは精度とコストのバランスを柔軟に最適化できるからです（参考: 自治体AI zevo公式）。

例えば、長文要約や校正はClaude、構造化データ生成やコードはGPT、画像読み取りやマルチモーダル文脈ではGeminiといった選択が実務で効果を発揮します。

最新モデルの追加にも迅速に追随する方針が示されており、性能向上を継続的に享受できます（参考: Gemini 2.0 Flash対応 / 最新モデル統合方針）。

モデル選定の考え方は、詳説記事も併せて参考にすると要件定義が進めやすくなります（関連記事: Gemini API vs ChatGPT API徹底比較）。

用途	GPT	Claude	Gemini
コード/データ処理	強	中	中
長文要約・校正	中	強	中
画像/マルチモーダル	中	中	強
クリエイティブ文案	強	強	中

RAG（独自データ活用）による業務特化型AIの構築

zevoのRAG機能に自治体独自文書を組み合わせると、一般知識では届かない“現場基準の正確さ”で回答できる専門AIを構築できます。

ネットの一般情報は粒度や更新頻度が業務要件に適さないことが多く、根拠文書を都度参照するRAGなら精度と説明責任を両立できるためです。

実用例は以下のとおりです。

新人職員の教育AI: 業務マニュアルや引継書を参照し、用語の意味や手順を根拠付きで案内。
条例アシスタント: 例規集や過去答弁を参照し、条文要件の該当可否と条文箇所を提示。

RAGは2025年度から基本プランに内包され、導入障壁が大きく下がります（参考: RAG機能の標準化）。

設計の勘所は、当サイトの技術解説も併読すると進めやすくなります（関連記事: RAG（Retrieval-Augmented Generation）構築のベストプラクティス / AIハルシネーション対策）。

参考: RAG機能の標準化
参考: 総務省先行団体における生成AI導入事例集

ユーザー数無制限＆運用しやすい豊富なBtoG機能

zevoはユーザー数無制限で全庁展開しやすく、監査・安全・生産性を支える周辺機能が一式そろっています。

自治体導入では予算効率と内部統制を同時に満たす必要があり、料金モデルと管理機能の両立が重要だからです（参考: 自治体AI zevo公式）。

主要機能の全体像は次のとおりです。

カテゴリ	機能	現場メリット
アカウント	ユーザー数・同時接続無制限	追加費用を気にせず全庁展開
安全	個人情報マスキング/多要素認証/IP制限	誤送信・不正アクセスを抑止
統制	詳細ログ/監査ビュー	説明責任と不正検知を強化
支援	プロンプト支援/テンプレート	初心者でも高品質な出力
連携	LGTalk・音声起こし・画像生成	議事録や広報物までワンストップ
評価	時間削減の可視化	ROIを定量で提示

議事録や文字起こしの比較検討には、当サイトの特集も参考になります（関連記事: AI議事録作成ツール徹底比較 / AI文字起こしツール徹底比較）。

現場での録音から要約までを一気通貫で補完したい場合は、高精度レコーダーの活用も効果的です（おすすめ: PLAUD NOTE）。

これらの管理・生成・評価機能が揃うことで、試行段階から全庁定着までの運用カーブを滑らかに描けます。

参考: 自治体AI zevo公式

zevoの価格・導入プロセス：コスト感とカスタマイズの実態

当セクションでは、zevoの価格の考え方と、実導入までの具体的な進め方を整理します。

自治体向けの生成AIは要件やセキュリティ基準で費用と手順が大きく変わるため、判断材料を先に揃えることが重要だからです。

料金体系：導入のしやすさと柔軟な個別見積もり
導入フローと自治体での運用イメージ

料金体系：導入のしやすさと柔軟な個別見積もり

zevoの料金は「要問い合わせ」を基本とし、最終金額は規模・要件・連携範囲で個別見積もりになるのが前提です（参考: LGSTA｜自治体AI zevo）。

自治体ごとにLGWAN環境や運用ポリシー、RAGの文書取り込み量、他システム連携の有無が異なるため、固定の価格表では実態に合わないからです。

実例として、熊本県あさぎり町の公開資料には「初期費用20万円＋月額7万円」という見積もりが示されており、概算の目安として活用できます（出典: あさぎり町 ChatGPT等の生成AI活用検討PT 活動報告書）。

一方で、公式サイトは常に最新の提供方針を掲示しており、時期により機能無償化やキャンペーン等のプロモーションが行われることもあります（参考: PR TIMES｜RAG機能の標準化）。

なお、ユーザー数無制限のモデルを採っているため、利用者単価が膨らみにくく全庁展開を見据えやすい点もコスト計画上の利点です（参考: LGSTA｜自治体AI zevo）。

見積もり依頼時は、利用想定人数、RAG対象文書の件数・容量、LGWAN側のアクセス制御要件、連携予定の他システムを事前に整理すると、最適な構成と費用感の合意が早まります。

導入フローと自治体での運用イメージ

導入は「検討→トライアル→本契約→本番運用→効果測定」の段階展開が成功率を高めます。

セキュリティ・ガバナンスと庁内ルール整備、職員教育、RAGのデータ整備は同時並行で進めると移行が滑らかになるからです（参考: 総務省｜自治体におけるAI活用・導入ガイドブック）。

トライアルでは、議事録要約や文書校正など定型タスクをスコープに据え、zevoの「業務時間削減計測」で効果を数値化し、議会・首長部局への説明力を確保します（参考: LGSTA｜自治体AI zevo）。

本番前には、ハルシネーション対策やRAG設計を確認し、データ出典提示やレビュー体制を明文化しておくと安心です（参考記事: AIハルシネーション対策の全手法／RAG構築のベストプラクティス／生成AIのセキュリティ完全解説）。

職員教育は短時間の操作研修とeラーニングの併用が効果的で、必要に応じてオンライン講座も活用すると浸透が早まります（例: DMM 生成AI CAMP）。

段取りをチェックリスト化し、可視化して進めることで、短期の成果と長期の定着を両立できます。

フェーズ	主要タスク	主担当	ポイント
1. 事前検討	ユースケース選定／要件定義／概算見積の取得	情報政策＋各課	費用感は利用人数・RAG規模・連携有無で変動。
2. トライアル準備	LGWAN接続確認／暫定ルール策定／アカウント配布	情報政策	IP制限・多要素認証・ログ管理の初期設定を徹底。
3. トライアル実施	対象業務での検証／効果測定設定／改善サイクル	各課＋情報政策	zevoの「業務時間削減計測」で数値化。
4. 本契約・展開準備	正式ガイドライン策定／庁内研修／RAGデータ整備	総務・情報政策	出典提示・レビュー体制・個人情報マスキングを明文化。
5. 本番運用	全庁展開／プロンプト事例共有／問い合わせ対応	各課	ユーザー数無制限を活かし横展開。
6. 効果測定・改善	ROIレポート／機能追加検討／対象拡大	情報政策	数値と実例で議会・首長部局へ報告。

zevoの具体的な効果・成功事例：導入自治体の声から検証する業務改善インパクト

当セクションでは、zevoの導入効果を定量・定性の両面から検証し、現場で何が起きたのかを具体事例で解説します。

なぜなら、自治体でのAI活用は投資対効果の実証と安全運用の確立が意思決定の前提となるからです。

業務時間削減・効果測定の実態
職員のリアルな評価・満足度（アンケート結果より）
失敗・課題認識とその対策（ハルシネーション等）

業務時間削減・効果測定の実態

結論として、zevoは実務で明確な時間削減を生み、年間1,800時間規模の削減が実測・推計で確認されています。

その根拠は、ツール内の「業務時間削減計測」機能で活用と削減を可視化し、庁内説明と予算根拠に直結できる点にあります（参考: LGSTA｜自治体AI zevo）。

具体的には、宮崎県都城市が全庁で年間約1,800時間の削減効果を報告しています（出典: 総務省「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック〈別冊付録〉先行団体事例集」）。

また大分県別府市では、市民アンケート約2,600件の自由記述分類・要約をAIとRPAで自動化し、職員1名で2週間想定の作業を2日に短縮する、約98％の時短を達成しました（出典: 同上）。

以下の図は、都城市の年間削減見込みと別府市のAI×RPA連携による時短率を並列表現したイメージです。

したがって、まずは定型・反復業務から効果測定を始め、数値で実績を積み上げる運用が賢明です（参考: AIによる業務効率化の成功事例とソリューション徹底比較）。

職員のリアルな評価・満足度（アンケート結果より）

結論として、現場の体感効果は強く、志木市のトライアルでは参加者の84％が業務効率の向上を実感しました。

その理由は、AIが発想や素案を素早く提示することで、思考の立ち上がりにかかる時間を短縮できるからです。

事実として、志木市ではトライアル参加者の84％が「業務効率が向上する」と回答しています（出典: 総務省先行団体事例集）。

現場コメントには「1日かかっていたアイデア出しが1時間未満で終わる」といった具体例が挙がっています（出典: 同上）。

次の図は、志木市アンケートの「効率向上を実感」84％をドーナツチャートで表現したものです。

したがって、パイロットで得られた成功体験を横展開し、プロンプト設計の共有で再現性を高めることが全庁展開の近道です（参考: プロンプトエンジニアリング入門）。

なお、答弁書や広報文などの品質担保にはAI校正の併用が有効です（参考: 【AI校正サービスShodo】）。

失敗・課題認識とその対策（ハルシネーション等）

結論として、zevo活用ではハルシネーション対策として人が最終確認するルールとRAG強化が肝要です。

その理由は、LLMがもっともらしい誤回答を出す可能性があり、誤配布や誤答弁につながるリスクがあるためです。

志木市は暫定ルールの策定と周知から着手し、後にガイドラインを整備する段階的アプローチで安全運用を確立しました（出典: 総務省先行団体事例集）。

別府市は産官学連携で市独自データを参照するRAGの強化に取り組み、事実根拠に基づく回答精度の向上を図っています（出典: 同上）。

現場での誤回答の兆候は次のとおりです。

出典URLや条例番号が示されない断定調の文章。
最新年度の数値が内部資料と矛盾している回答。
自治体固有の呼称や手続名が一般名詞に置換されている説明。

再結論として、二重チェックの明文化、RAG用文書の版管理台帳、リスクの高い用途向けプロンプトテンプレートの配布を実施し、詳細な実践策は次の解説を参照してください（参考: AIハルシネーション対策の全手法／参考: 生成AIのセキュリティ完全解説）。

競合サービス比較とzevoが選ばれる理由——LoGoAIアシスタント／AIさくらさん等と何が違う？

当セクションでは、自治体向け生成AIの主要競合を比較し、zevoが選ばれる理由を整理します。

選定で混乱が起きやすいのは、LGWAN対応の可否や用途の違い、AIモデル構成などの前提が混同されやすいからです。

主要競合サービスとの違い・比較一覧表
zevo独自の強み／選ばれる理由

主要競合サービスとの違い・比較一覧表

結論として、LGWANネイティブ×マルチLLM×RAG標準搭載のzevoは、庁内業務の横断活用と将来拡張の両立で最有力です。

理由は、LoGoAIアシスタントは庁内チャット基盤との統合に強みがあり、AIさくらさんは住民向けFAQ・接客ボット色が濃いなど、狙う用途セグメントが異なるためです。

特にセキュリティとコンプライアンスではLGWAN対応が前提となるため、zevoとLoGoAIアシスタントはいずれも候補となります。

一方でAIエンジン構成は異なり、zevoはGPT・Claude・Geminiなどをタスク別に切り替えられるマルチLLMに対し、LoGoAIアシスタントは主にAzure OpenAI経由のChatGPT中心という設計です。

費用と展開性に関しては、zevoはユーザー数無制限モデルで全庁展開しやすく、参考見積もりとして初期20万円・月額7万円の実例が公開されています。

したがって、全庁での時間削減とナレッジ定着を同時に進めるならzevo、住民窓口の自動応答強化ならAIさくらさんという住み分けを軸に検討すると判断しやすくなります。

項目	自治体AI zevo	LoGoAIアシスタント	AIさくらさん
主用途	庁内業務効率化（横断利用）	庁内チャット基盤連携の業務支援	住民向け対話・案内（FAQ/接客）
LGWAN対応	対応（中核）	対応（中核）	個別要件次第
基盤AIモデル	マルチLLM（GPT/Claude/Gemini等）	Azure OpenAI経由のChatGPT中心	独自ボット/FAQ基盤中心
RAG（独自文書参照）	標準搭載（2025年度〜）	公開情報なし	FAQナレッジ構築が中心
ユーザー課金	ユーザー数無制限	非公開	非公開
価格感（例）	初期20万円・月額7万円（実例）	非公開	非公開

LGWAN以外での安全対策の考え方は「生成AIのセキュリティ完全解説」も参考になります。

zevo独自の強み／選ばれる理由

プロダクトマネージャー視点での結論は、セキュアなLGWANネイティブ基盤の上で継続進化する“組織特化型AIプラットフォーム”である点が決定打です。

入力データが基盤モデルの学習に使われないAPI接続設計と閉域網運用により、機密性要件下でも日常業務へ安心して適用できます。

ユーザー数無制限の料金設計と効果測定機能により、全庁展開でのROIを可視化しながら粘り強く定着を進められます。

2025年度からRAGが標準搭載となり、例規集やマニュアルを参照する「法務相談AI」や「新人向けナレッジAI」など部門別の独自AIをノーコードに近い運用で育てられます（詳説は「RAG構築のベストプラクティス」が参考になります）。

実績面でも、都城市では年間約1,800時間の業務削減が報告され、別府市ではRPA連携で大規模自由記述の分類・要約を2週間相当から2日に短縮しています。

将来性ではマルチLLMによりタスク最適なモデルを選べ、ベンダーロックインを避けつつ最新モデルを迅速に取り込めます。

総じて、必須要件が「LGWAN対応・RAG活用・全庁展開・効果の定量化」なら、一次選定でzevoを最優先の比較軸に据えるべきです。

選定チェック（PM視点）：LGWAN要件の強度、ナレッジ適用の容易さ、ユーザー課金の制約有無、将来モデル切替の柔軟性。
リスク対策の基本：RAGで根拠を紐づけ、人手による最終確認を徹底（体系は「AIハルシネーション対策」参照）。
学びを深める：現場実装の視点は書籍「生成DX」が有用です。

【プロが提言】zevoを活かす導入・運用ノウハウと今後の展望

当セクションでは、自治体AI zevoの最適な導入ステップと運用ノウハウ、そして今後の展望について解説します。

なぜなら、LGWANという制約条件と生成AI固有のリスクを踏まえた計画設計がROIを左右し、さらにzevoは継続的なアップデートで価値が拡張していくからです。

賢い導入ステップと活用ノウハウ
zevoの将来性・今後のロードマップ

賢い導入ステップと活用ノウハウ

パイロットから全庁展開へ段階的に進め、効果を数値で示しつつRAGとガバナンスを同時に仕込むことが成功の近道です。

理由は、zevoが業務時間削減の可視化やログ管理、個人情報マスキングを備え、リスクを管理しながら生産性向上を実証できるからです（参考: LGSTA｜自治体AI zevo）。

筆者の業務自動化ツール導入経験でも、最初に窓口課を巻き込まずにRPA×生成AIを設計した結果、手戻りが連発し、最終承認に至らない失敗がありました。

そこで、現場職員をコアチーム化し2週間のパイロットを実施し、起案書や答弁書の作成時間を前後比較で可視化し、共有フォルダの例規・マニュアルを整備してRAGに読み込ませたところ、定量効果が明確になりスムーズに決裁されました（出典: 総務省｜生成AI導入ガイドブック）。

あわせて、ハルシネーション対策をガイドラインに盛り込み、根拠提示や人的レビューの義務化、適切なプロンプト設計を徹底してください（参考: AIハルシネーション対策の全手法）。

RAG活用は導入初期から前提化し、条例・要綱・FAQ・過去答弁を優先的にデータ整備することで、検索起点の正確な回答が実現します（参考: RAG機能の無償化、参考: RAG構築ベストプラクティス）。

職員向けの基礎トレーニングは短期で効果が出やすいため、プロンプトと業務適用の基礎をオンラインで学ぶ体制を整えると展開が速くなります（参考: DMM 生成AI CAMP）。

zevoの将来性・今後のロードマップ

マルチLLMの迅速な更新とLGSTAエコシステム連携、そしてRAG標準化の三位一体で、zevoの投資価値は中長期で拡大します。

理由は、最新モデルの統合や画像生成・音声認識の強化、LGTalkや各種行政サービスとの連携が継続的に進む計画が示されているためです（参考: Gemini 2.0 Flashによる画像生成対応、参考: 総務省ガイドブック掲載）。

マルチLLMはベンダーロックインを避けつつ、要約はClaude、コード生成はGPTのようにタスク最適を実現し、次期モデル登場時も切替で最新性能を享受できます。

RAGの基本プラン内包は自治体ナレッジをAIに組み込む障壁を下げ、庁内専用の相談AIや法務支援AIなどの横展開を容易にします（参考: RAG機能の無償化）。

さらに、LGWAN上でのAPI接続という設計によりデータは学習利用されず、セキュアなまま高度化が可能です（参考: LGSTA｜自治体AI zevo）。

次期GPT-5系や先端モデル動向の把握とプロンプト最適化を継続すれば、zevoは庁内DXの中核インテリジェンスとして機能し続けます（参考: 最新GPT-5の実力と進化）。

よくある質問（FAQ）で解消：zevoの効果・導入の不安、他の関連疑問にもプロが回答

当セクションでは、自治体AI zevoに関する代表的な疑問をFAQ形式で整理し、導入前の不安や誤解を専門的視点で解消します。

現場からは「安全に使えるのか」「本当に効果が出るのか」「コストは膨らまないか」といった質問が繰り返し寄せられるため、一次情報と実証事例に基づき明快に説明します。

Zevo insect killerとの違いは？（混同防止）
zevoは安心して使える？安全性・情報漏洩対策の実情
zevo導入は本当に現場に効果ある？持続利用されている理由
コスト面での継続的メリットは？

Zevo insect killerとの違いは？（混同防止）

結論として、日本の自治体向け生成AI「zevo」は、米国の殺虫スプレー「Zevo insect killer」とは名称が同じでも全く別物です。

理由は、前者がLGWANで動作する行政専用AIチャットであり、後者は日用品の害虫駆除製品という異なるカテゴリに属するからです。

具体的には、自治体AI zevoの公式情報はシフトプラス株式会社のLGSTAサイトおよびshiftplus.co.jp配下で公開され、開発元・用途・提供形態が行政業務に特化しています（参考: 自治体AI zevo｜LGSTA）。

一方のスプレーは家庭向け日用品であり、調達プロセスやセキュリティ要件の対象外です。

導入検討時は公式ドメインやLGWAN対応の明記を確認し、誤発注を未然に防ぐことが重要です。

zevoは安心して使える？安全性・情報漏洩対策の実情

結論は「自治体の基準に照らして安全に使える設計で、運用面の可視化も整っています」。

理由は、LGWAN上での提供、API接続による学習データ不使用設計、個人情報マスキング、完全な操作ログと多要素認証・IP制限など、行政向けの要件が標準で備わるためです（参考: 自治体AI zevo｜LGSTA）。

具体例として、氏名や住所、マイナンバー等を含む17分類の個人情報を検知してマスキングし、誰がいつ何を入力し何を出力したかを監査可能にします（参考: 自治体AI zevo｜LGSTA）。

また、総務省の先行団体事例集は、ガイドライン整備や段階的導入を推奨し、zevoのようなLGWAN対応サービスの選定がリスク低減に寄与することを示しています（参考: 総務省別冊付録先行団体事例集）。

なお、生成AIの安全活用全般は企業向けの知見も参考になるため、実務ポイントを体系化した解説も併読してください（参考: 生成AIのセキュリティ完全解説）。

zevo導入は本当に現場に効果ある？持続利用されている理由

結論として、zevoは定量的にも定性的にも「使い続けられる効果」が確認されています。

理由は、実働での時短が可視化でき、プロンプト支援でスキル差を吸収し、ユーザー数無制限で全庁展開しやすいからです（参考: 自治体AI zevo｜LGSTA）。

具体例として、宮崎県都城市は年間約1,800時間の業務削減を見込み、別府市は2,600件の自由記述分析が想定2週間から実質2日に短縮されました（参考: 総務省別冊付録先行団体事例集）。

また、RAGの標準化で庁内マニュアルや例規を根拠に回答でき、一般的な生成AIでは代替しにくい「組織固有の価値」に踏み込めます（参考: RAG機能の無償化発表｜PR TIMES）。

短期で職員のAI活用力を底上げしたい場合は、基礎と実務活用を体系的に学べるオンライン講座の活用も有効です（参考: DMM 生成AI CAMP）。

コスト面での継続的メリットは？

結論は「ユーザー追加課金なしの価格設計により、全庁展開時のランニングが読みやすく、長期的に費用対効果を維持しやすい」です。

理由は、アカウントを職員に広く配布しても追加費用が発生せず、運用のボトルネックが予算ではなく活用促進に移るためです（参考: 自治体AI zevo｜LGSTA）。

具体的な目安として、あさぎり町の資料には初期費用20万円・月額7万円の見積例があり、条件により初期費用不要のケースも見られるため、個別見積での最適化が前提です（参考: あさぎり町活動報告書）。

費用対効果を説明する際は、zevoの「業務時間削減計測」機能で削減時間を可視化し、議会や首長部局への説明資料に活用すると合意形成が速まります（参考: 自治体AI zevo｜LGSTA）。

ROI整理の考え方は民間の導入手順が参考になるため、費用対効果の考え方をまとめた解説も合わせて確認してください（参考: AIチャットボットの費用対効果と導入プラン）。

まとめ

LGWAN対応の堅牢性、マルチLLMとRAGの実用性、総務省が認めた具体的ROI——これが自治体AI zevoの核心です。

既存の信頼基盤と全庁展開しやすいモデルにより、DXを現場起点で着実に加速できます。

要は『小さく始め、成果を測り、独自データで深める』だけ——あなたの組織でも今日から動けます。

まずはパイロット設計とRAG用ドキュメント整備、効果計測の枠組みづくりから着手しましょう。

実務の型を最短で身につけるなら、生成AI 最速仕事術が強力な伴走役になります。

最新事例と導入の勘所は、生成AI活用の最前線を参考に、次の一歩を今すぐ固めましょう。