東京都北区が2週間で導入した生成AI検索、約2万ページの行政情報を意味で探す

辞書登録を前提にしない検索設計が、この取り組みの中心にあります。従来型のサイト内検索は表記揺れに対応するため同義語辞書を人手で育てる必要があり、行政特有の用語や新しい制度名が増えるほど整備作業には終わりが見えません。文脈から検索者の意図を読み取るセマンティック検索へ切り替えた判断は、言葉の揺れへの対応を辞書の網羅性に頼らない形へ移し替えたものと言えます。誤入力にも耐えるという性質は、検索に不慣れな利用者ほど恩恵が大きいはずです。

検索結果の一覧を返して終わりにせず、Gemini が要約して自然言語で答えるところまで組み込んだ点も見逃せません。行政情報は制度の説明や手続きの条件が複数のページに分散して書かれがちで、リンクが並んだだけでは読み解く負担が利用者側に残ります。回答生成までを一続きにした設計は、「探す」作業を「尋ねる」作業へ置き換えるもので、多言語翻訳との組み合わせが効いてくるのもこの形だからでしょう。

2週間という期間を成立させたのは、既存のサービスプランに乗せる進め方だと考えられます。アイレット側が用意していたサイト内検索プランを土台に、Vertex AI Agent Builder と Gemini という組み合わせで実装したことで、基盤をゼロから設計する工程を持ち込まずに済みました。区は公式サイトのリニューアルという本来の目的に注力し、AI部分の実装はベンダーが受け持つ。この役割分担は、AI開発の人員を内部に抱えにくい組織が生成AIへ踏み出すときの、現実的な段取りだと考えられます。