政府AI「源内」の費用と継続性──安野貴博さんの国会質疑から学ぶ

01｜「約16%減少」という数字から質疑は始まった

安野さんはまず、スタンフォード大学の研究データを引きながら雇用の話から切り出しました。日本ではまだ実感が薄いテーマですが、変化は静かに進んでいるようです。

安野貴博さん

これがチャットGPTが2022年に出てから3年間の間で他の職種と比べても相対的にですね 約16%減少しているというような分析がございます

この数字は、スタンフォード大学の2025年の研究をもとにした分析だと動画内で紹介されていた。対象は、カスタマーセンター担当者やソフトウェア開発者など、AIの影響を受けやすいとされる若手の職種です。私が独自に検証した数字ではないので、そのまま鵜呑みにはできません。ただ、安野さんが国会で「情報系の学生ほど危機感を持っている」という現場の声を紹介していたのは印象的だった。「今年は変化がなかったから来年もない」と決めつけるのは、少し危うい態度だと思う。私自身、家事と子育てのスキマで仕事を組み立てる中で、AIに任せる業務と自分でやる業務の線引きを、感覚だけで決めてしまっていた時期があります。統計や指標を持たずに「なんとなく大丈夫そう」で運用していたのは、政府も個人事業主も似た構造だったのかもしれません。スタンフォード大学の分析はあくまで米国の事例ですが、同じ生成AIを日本の現場でも同じように使っている以上、対岸の火事とは言えない。私は毎月、自分が使っているAIツールの数と用途を書き出して見直す時間を作るようにしています。感覚だけに頼らず、数字で確認する習慣が、変化に気づく最初の一歩になると感じています。実際に書き出してみると、想定していたよりAIに任せている作業の割合が多くて驚いた月もあった。数字にした瞬間、次に何を確認すべきかが自然と見えてきます。小さな棚卸しでも、続けるうちに判断の速さがはっきり変わってきます。

02｜AI失業は「まだ起きていない」で済ませていいのか

数字の紹介に続けて、安野さんは政府に向けて、AIによる雇用の変化を継続的に把握する仕組みそのものを求めました。ここが質疑の一番の要でした。

安野貴博さん

これですね政府が継続的にAIによる労働需給の変化を捉える統計であるとか指標を持ってリスキリングあるいは労働力移動といった政策的対応をしっかりとタイムリーに行えるようにすること非常に重要だと思いますし

厚生労働省の答弁では、現時点で若年層の失業率に大きな変化は出ていないと説明されていた。ただし安野さんは、AIの進化のスピードは非常に速く、今年なかった変化が来年突然始まる可能性もある性質のものだと重ねて指摘していました。「起きてから対応する」のではなく「兆候を先に拾う仕組みを持つ」という発想は、行政に限った話ではないと私は思います。AIに任せた作業の結果を、毎回同じ基準で見返す習慣がないと、気づいた時には任せすぎていたという状態になりかねない。指標を先に決めておくという考え方は、家計簿をつけるのと近い発想だ。感覚だけに頼らない仕組みを、小さくてもいいから持っておく。それだけで、変化への気づき方はだいぶ変わるはずです。指標を先に決めておくという発想は、経営者だけでなく、AIと一緒に働くすべての人に当てはまると思います。私自身、月に一度は契約しているAIサービスの利用ログを見返すようにしていて、想定と違う使われ方をしていないかを確認している。小さな習慣ですが、これを続けているだけで「なんとなく」で判断する場面がかなり減りました。

03｜フロンティアAIは「一国の輸出政策で止まる」資源になった

質疑は雇用の話から一転、海外AIモデルへの依存というリスクへ移ります。先月起きた実際の出来事が例として挙げられました。

安野貴博さん

先月米国政府はアンソロピック社のフロンティアAIモデルであるフェイブル5とミュトス5を輸出規制の対象に指定しました これを受けて同社は両モデルの提供を世界中で全世界で一時停止をしたと

規制解除を受けて7月1日には提供が再開されたと動画内で説明されていましたが、「一時的にでも使えなくなる」という事実そのものが重く響いた。安野さんは続けて、フロンティアAIが石油や半導体と同じように、一国の輸出政策ひとつで供給が止まり得る地政学上の戦略物資になったと語っていました。EUが巨額の予算を投じてAIギガファクトリー整備を進め、インドが3万8千機を超えるGPUをスタートアップや研究機関に開放している話も、国としての備えの一例として紹介されていました。私たちの規模でここまでの備えは難しい。それでも「使っているAIサービスが一つだけ」という状態が、実は結構危ういという感覚は持っておいた方がよさそうです。EUやインドの動きは国家規模の話なので実感が湧きにくいかもしれませんが、輸出規制という外部要因ひとつでサービスが止まりうるという事実は、個人や中小企業にも共通するリスクだと感じます。私自身、海外製のAIサービス1つに依存していた時期がありましたが、障害で数時間使えなくなった経験から、複数のサービスを併用する今のスタイルに変えた。その時は、進行中だった原稿の下書きが一時的に取り出せなくなり、締め切りぎりぎりまで焦った記憶が今も残っています。国という単位で同じことが起きれば、影響を受ける人の数も止まる業務の重さもまるで違います。個人の締め切りが遅れるのと、行政の窓口業務が止まるのとでは、困る人の数が桁違いだ。だからこそ、安野さんが「継続計画を出してほしい」と念を押していたのは、私にはとても実務的な要求に聞こえました。

04｜「海外モデルが止まっても続けられる」設計を政府はどう考えているか

デジタル庁は、行政AI「源内」がすでに複数の海外製モデルを使っていることを踏まえ、国産モデルの活用方針を説明しました。

デジタル庁 波水統括官

さらに特定の事業者の障害や撤退等の事態に備えた代替モデルの切り替えの可能性を確保するため国内外の複数の基盤モデルをタスクに応じて選択強調を評価することによりモデルの評価選択を我が国が実績に行える方策を検討してまいります

すでに国内5社との間で、評価検証に関する契約を今年度中に進めているという答弁もありました。特定の事業者に依存せず、常に代替可能性を確保するという方向性は、規模の大小を問わず参考になる考え方だと感じる。私自身、AI関連の業務を一つのツールに寄せすぎると、そのツールの仕様変更や停止でまるごと止まってしまう怖さがあります。主モデルが使えなくなった時に、担当者が10分で切替を判断できるレベルまで手順を落とし込んでおく。これは政府だけでなく、AIを実務に組み込んでいる人すべてに当てはまる話だと思う。備えは、使わない前提ではなく、いつか止まる前提で作るものです。国内5社との評価検証契約が今年度中に進んでいるという答弁は、選択肢を増やす動きとして前向きに受け止められます。私は仕事でも、メインで使うAIツールとは別に、バックアップとして別のツールを常に1つ用意している。実際に主力サービスが数時間止まった時、バックアップに切り替えるだけで作業を続けられました。事前に切り替え手順をメモしておいたおかげで、判断に迷う時間はほとんどありませんでした。準備しておくかどうかで、止まった瞬間の慌て方がまるで違うのだと実感している。

05｜エージェント型AIは「使うほど桁違いに膨らむ」費用構造

行政AI「源内」は18万人規模に提供されていますが、利用が本格化するほど費用がどう伸びるのかという論点が、質疑の核心部分でした。

安野貴博さん

特に省庁の一部で導入が進むと伺っておりますエージェンティックAIはモデルの内部で何度も何度も試行して ツールを呼び出すたびにトークン消費しますので従来の使い方に比べると消費量というのはかなり桁違いに多くなっていくと思います

安野さんは、国会議員向けのバイブコーディング勉強会を自身の事務所で開いた話にも触れていました。プログラミングの知識がなくても、エージェント型AIを使えばランディングページや業務アプリを作れる時代になっている、と。だからこそ利用者は一部のエンジニアに限らず、省庁全体に広がっていく可能性がある、という指摘でした。便利さの裏で費用が桁違いに膨らむとしたら、予算が足りない現場ほど安価で低性能なモデルに頼らざるを得なくなり、AI活用そのものが定着する前に頓挫しかねません。これは私が日々の業務でAIエージェントに複数の作業を連続実行させる時にも、他人事ではない話だ。便利だからと上限を決めずに使い続けると、月末の請求書で驚くことになる。バイブコーディング勉強会の話は、AIを使う人の裾野が一気に広がっていることを象徴していると感じます。私自身も、エージェント型AIに複数の作業をまとめて任せた日は、翌月の請求額がいつもより跳ね上がっていて驚いたことがあります。便利さと引き換えに費用が増える構造は、個人でもそのまま起きるのだと実感した。それ以来、エージェントに任せる作業は事前に回数の目安を決めてから始めるようにしています。上限を先に決めておくだけで、気づいたら使いすぎていたという事態はかなり防げるようになりました。

06｜18万人に配っても、全体予算を把握している省庁がなかった

この質疑で最も驚いたのは、行政AI「源内」の実装費と運用費が、内閣府にもデジタル庁にも全体像として把握されていなかったという事実です。

安野貴博さん

今ですね内閣府とデジタル庁の2つの省庁からお答えいただきましたが全体として把握されている省庁がまだないということだと理解いたしましてこちらのある種AIのトークン費用という新しい秘目の大予算の種類というものが発生してくる中でそれをどこかが把握することは私は大事だと思いますので

デジタル庁の答弁では、源内の実装に係る経費と運用に要する経費を分けて説明していました。開発費やデータ調達費に加え、クラウド利用料、大規模言語モデルのトークン利用料、保守運用費などが挙げられていましたが、それらを合算した政府全体の総額を誰も掌握していない、というのが安野さんの指摘の核心だった。「まず政府から始めよう」という号令で18万人規模に導入を先行させながら、足元の費用対効果を後回しにしている構図には、正直ひやりとします。私自身、AIツールを次々に契約してしまい、月々の利用料を合算して見る習慣がなかった時期がある。導入数や便利さだけを追いかけると、総費用は誰にも見えなくなるものだと思います。実装費と運用費を分けて説明する姿勢自体は誠実だと思いますが、合算した総額を誰も答えられなかった点は見過ごせません。私は毎月末に、契約しているAIツールの請求額をすべて1つの表にまとめて合計するようにしている。バラバラに見ていた時は気づかなかった総額の大きさに、最初にまとめた時は自分でも驚きました。1つ1つのサービスは数千円でも、並べて合計すると想像以上の金額になっていることがあります。見える形にしてはじめて、削るべきものと残すべきものの区別がつくようになった。数字にする前は「なんとなく便利」で残していたサービスを、実際に2つ解約する決断もできました。

07｜投資対効果を「見える形」で示すという宿題

質疑の最後で、安野さんはデジタル庁が示したROI（投資対効果）の視点に賛意を示しつつ、実務に落とし込む重要性を重ねて強調していました。

安野貴博さん

またデジタル庁さんの方からはAI活用 ROI 投資対効果をしっかりと考えて見せられるようにするというご発言もありましたけれどもこのトークン使用量を考えるにあたって実際にその投資対効果が十分なものなのかどうかとその ROI という観点を持っていただくのはこれ極めて私も重要なことだと同意いたしますので

デジタル庁は今年度の大規模実証事業を通じて、業務効率化や質の向上といった効果を具体的に示していく方針だと答弁していました。費用だけを見て高い安いを判断するのではなく、削減できた時間や質の変化とセットで見るという発想だ。私が普段の業務で意識しているのも近い考え方で、AI施策1件ごとに削減時間・品質変化・月額費用を同じ表に書き出し、30分で測れない項目は「未測定」と正直に書くようにしています。曖昧なまま「便利だから続ける」を積み重ねると、いつの間にか総費用だけが膨らみ、効果は誰も説明できない状態になる。これは政府だけでなく、AIを実務に取り入れているすべての人に共通する宿題だと感じました。ROIという視点を政府が明言したこと自体は、一歩前進だと受け止めています。私も毎回のAI施策で、削減できた時間と費用を必ずセットで記録するようにしており、効果が説明できない施策は思い切って止める判断をしている。数字にしてはじめて、続ける価値があるかどうかを冷静に判断できるようになりました。効果を測る手間を惜しむと、結局は「なんとなく便利だから続けている」施策ばかりが積み上がっていきます。私はそれを避けるために、四半期に一度、契約しているAI施策を全部並べて棚卸しする時間を決めて確保している。

ひろくんコラム｜見えないコストを、見える形にしてから任せる

2025年1月に直腸がんの手術を受けるまで、私は経営も現場作業も全部一人で抱え込むことが責任だと思い込んでいました―借金からの復活を目指していた頃には、体重が134kgまで増えたこともあります。いやー、今回の質疑を聞きながら、導入したAIの総費用を誰も把握していないという状況は、当時の私が自分の身体と時間の使い方をまるで把握していなかったのと、同じ構造だと感じた。

入院中、私が現場に立てなくなった時、ただっちがLIVE配信を代わりに続けてくれました。病室のベッドから画面越しにその様子を見た時、正直「自分の居場所が奪われた」という複雑な感情もありました。でも配信は止まらず、ただっち自身も力をつけていき、番組は続いていった。結果として、私一人が抱えていた負担は明らかに減りました。

入院中に書いていたノートには「すでに愛されていた」「世界は命の恩人だらけ」「無駄はひとつもない」という言葉を残しています。ぶっちゃけ、手放してみて初めて、自分がどれだけ多くを一人で背負い込もうとしていたかに気づいた。任せることは責任を放棄することではなく…任せた先の変化を信じて見届けることだ。あの時、視界が変わりました。

私はもともと、ビジョンを描いて可能性を見つけ、最善の道を選ぶ側の人間だったはずです。それなのに、いつの間にか現場に立ち続けるキッチンスタッフの役割まで自分で抱え込んでいたなんて、今となっては思う。今回の国会質疑で安野さんが指摘していたのも、似た構図だと思います。便利だから、任せられるからと導入を先行させ、費用や効果を誰も見ないまま現場任せにしてしまう。それではシェフ不在の厨房と同じです。

だから私は、AIにも何でも丸投げはしません。目的と背景―そして止める境界を先に渡し…下書きや探索は任せる。公開・送信・費用が発生する判断の前には、必ず自分の目で見に行く。この線引きがあるからこそ、安心して強く任せられます。境界を先に決めてから任せるという順番は、分身AI（bunshin-ai.com）を育てる時に私が一番大事にしている考え方でもあります。

まとめ｜便利さの下に、費用と継続性を透明にする

AIが便利になるほど、止まった時の怖さと利用料の膨張は見えにくくなります。今回の質疑で安野さんが示したのは、AI失業の統計整備、モデル依存への備え、そして予算の全体像を可視化するという、地味だけれど欠かせない三つの宿題でした。自分の仕事に置き換えるなら、契約しているAIツールと月額費用を一覧にすることから始められる。今日ひとつだけ、使っているAIの費用を書き出してみてください。契約を数えて表にまとめるだけで、便利さの裏側が少し見える状態になります。誰かに把握を任せきりにせず、自分の分だけでも自分の目で確かめる。それが、この質疑から私が持ち帰った一番の学びです。政府規模の話を、自分の手元の表に置き換えてみるだけで、次にやるべきことがはっきり見えてきます。

よくある質問

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参考リンク

引用は動画内発言のそのままの書き起こしです。数値や予測は動画内の発言へ帰属し、独自検証済みの事実としては扱っていません。