機密情報を扱う企業が生成AIを業務に入れるとき、最大の壁は「情報が外に漏れないか」です。2026年8月3日、JAPAN AI株式会社が自治体向け生成AIサービス「JAPAN AI 行政」の提供を開始しました。自治体は国内でもっとも情報管理が厳しい組織のひとつで、そこで満たすべき条件は、そのまま民間企業が「セキュアな生成AI業務活用」を設計するチェック軸になります。本記事は、このサービスが満たす要件を4つの設計軸に整理し、自社のAI導入・ベンダー選定にどう活かすかをまとめます。
何が起きたのか（JAPAN AI 行政の要点）
JAPAN AIが2026年8月3日、地方自治体向けの生成AIサービス「JAPAN AI 行政」を提供開始しました。 特徴は、行政専用の閉域ネットワークであるLGWANに対応し、入力データをAIの学習に使わず、データを国内に保存する点です。
JAPAN AIの公式発表と製品ページによれば、主なポイントは次のとおりです（2026年8月時点）。
- LGWAN対応：「行政専用ネットワークLGWAN環境で利用可能」で、インターネット分離環境でも使える。
- 学習不使用：「職員が入力した情報はAIの学習に一切使用されません」。
- 国内保存：「すべてのデータは国内（AWS東京リージョン）に保存・処理」される。
- 対応モデル：「ChatGPT、Gemini、Claudeなど最新の生成AIモデルに対応」。
- セキュリティ・認証：ISMS（ISO/IEC 27001）対応、LGWAN-ASP対応、操作ログ記録・アクセス制御・禁止ワード対応。
- ユースケース：文書作成、議事録作成、問い合わせ対応、庁内ナレッジ検索（RAG）、音声・動画の文字起こし、紙文書のOCRなど。
提供開始を記念して、先着で数自治体を対象に3か月の無料トライアルも案内されています（AIエージェントの共同作成が前提）。
なぜ自治体は生成AIを「そのまま」使えないのか
自治体の多くは「三層分離」と呼ばれる仕組みで、ネットワークを用途ごとに分けて運用しているためです。 マイナンバー利用事務、LGWAN（総合行政ネットワーク）、インターネット接続の3系統を分離し、機密度の高い業務ほど外部から切り離します。
この構造では、一般的なクラウド型の生成AIサービスをそのまま業務端末から使うことができません。NTT東日本の解説によれば、LGWAN接続系から外部クラウドを利用するには、総務省が示すLGWAN-ASPの枠組みや、多要素認証・アクセス制御を伴う接続モデル（α’モデル等）に沿う必要があります。「便利だから使う」の前に「どの境界を、どう越えるか」を設計しなければならないのが自治体のAI活用です。
この厳しさは自治体特有に見えますが、機密情報・個人情報・知的財産を扱う民間企業も本質は同じです。自治体の要件は、いわば「セキュアなAI活用の最も厳しい版のチェックリスト」として使えます。
セキュアなAI業務活用を支える4つの設計軸
「JAPAN AI 行政」が満たす要件を分解すると、①ネットワーク境界 ②入力データの学習利用 ③データの保存場所 ④認証・ログ・統制、の4軸に整理できます。 これは業種を問わず、機密情報を扱う企業がAIサービスを評価するときの物差しになります。
| 設計軸 | 自治体（JAPAN AI 行政）の要件 | 民間企業への読み替え（確認すべきこと） |
|---|---|---|
| ①ネットワーク境界 | LGWAN・インターネット分離環境に対応 | 閉域網・オンプレ・VPN・IP制限など、自社の境界内から使えるか |
| ②入力データの学習利用 | 入力情報を学習に一切使わない運用 | 入力・出力を再学習に使わない契約になっているか（オプトアウトの既定値） |
| ③データの保存場所 | 国内（AWS東京リージョン）に保存・処理 | 保存・処理のリージョンを指定できるか。海外移転の有無 |
| ④認証・ログ・統制 | ISMS対応、操作ログ、アクセス制御、禁止ワード | 監査ログ・権限管理・利用制限（DLP）を管理者が握れるか |
重要なのは、4軸すべてを「ベンダーの説明」ではなく「契約書と設定画面」で確認することです。とくに②の学習利用は、既定でオンかオフか、オプトアウトが恒久的かを必ず書面で押さえます。
経営・DX担当者への示唆（ベンダーに聞くべき質問）
セキュアなAI活用の成否は、契約前の質問の精度で大きく決まります。 上の4軸を、そのままベンダーへの質問に落とすと次のようになります。
1. 自社のネットワーク境界（閉域・IP制限・SSO）から利用できますか。管理者はアクセス範囲を設定できますか。 2. 入力・出力データはモデルの再学習に使われますか。使わない設定は既定ですか、恒久的ですか。 3. データはどの国・どのリージョンで保存・処理されますか。海外に出ることはありますか。 4. 操作ログ・監査ログは取得できますか。禁止ワードやデータ持ち出し（DLP）の制御はできますか。 5. 第三者認証（ISO/IEC 27001 等）はありますか。対象範囲はどこまでですか。
これらに即答できないベンダーは、機密業務での採用を慎重に判断すべきです。AIエージェントを他システムと連携させる場合は、権限設計と人による承認が欠かせません。この観点は自律型AIエージェント導入のセキュリティやAIエージェントの統制設計も併せてご確認ください。
具体的な活用シーン（機密度の高い業務ほど効く）
4軸を満たした環境なら、これまで生成AIをためらっていた機密業務にも展開できます。 代表的な例を挙げます。
- 法務・契約：ひな形作成や条項比較を、社外に出せない契約データのまま社内環境で実行。
- 人事・労務：就業規則や社内規程を対象にしたナレッジ検索（RAG）で、問い合わせ対応を効率化。
- 研究開発：未公開の技術資料・実験メモを対象にした要約・検索を、国内保存・学習不使用の環境で。
- カスタマーサポート：過去対応履歴を学習させずに参照するRAGで、回答品質と情報保護を両立。
いずれも「AIが判断を代行する」のではなく、機密データを守ったまま検索・要約・下書きの初速を上げる使い方です。JAPAN AIは大手企業とも連携を広げており、大塚商会との資本提携のように「定着」を伴走する動きも出ています。
よくある質問
- 「JAPAN AI 行政」は自治体しか使えないのですか？
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サービス自体は自治体向けですが、そこで満たされる「LGWAN対応・学習不使用・国内保存・第三者認証」の要件は、機密情報を扱う民間企業がAIサービスを選ぶ際の共通のチェック軸として活用できます。
- 生成AIに入力したデータが学習に使われないか、どう確認すればよいですか？
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契約書と管理画面の設定で確認します。再学習に使わない設定が「既定」か、オプトアウトが恒久的かを書面で押さえてください。口頭説明ではなく規約・DPA（データ処理契約）の記載が根拠になります。
- データの国内保存はなぜ重要なのですか？
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保存・処理される国やリージョンによって適用される法制度やアクセス主体が変わるためです。個人情報や機密情報を扱う場合、リージョンを指定でき、海外移転が生じないかを確認することがリスク管理上重要です。
- 中小企業でもセキュアな生成AI活用は始められますか？
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始められます。まず扱うデータの機密度を棚卸しし、機密度の高い業務から本記事の4軸（境界・学習利用・保存場所・認証/ログ）を満たすサービスを選べば、小さく安全に始められます。
まとめ
「JAPAN AI 行政」は、自治体という国内で最も情報管理が厳しい現場に向けて、LGWAN対応・学習不使用・国内保存・第三者認証という要件を束ねたサービスです。ここで求められる条件は、機密情報を扱うすべての企業にとって「セキュアな生成AI業務活用」の設計図になります。
次に取るべきアクションは3つです。①自社が生成AIで扱いたいデータの機密度を棚卸しする、②本記事の4軸（境界・学習利用・保存場所・認証/ログ）でベンダーを比較する、③まず機密度の高い一業務で、契約と設定を確認したうえで小さく試す――この順で進めれば、便利さと情報保護を両立できます。
Auto-IDフロンティアは、機密データを扱う企業の生成AI導入を、要件定義からベンダー選定・社内展開まで支援しています。「安全に始めたいが何から確認すべきか」でお悩みの際は、AI導入相談フォームからお気軽にご相談ください。
出典・参考資料
- JAPAN AI株式会社： LGWAN対応の自治体向けAIサービス『JAPAN AI 行政』提供開始 （）
- JAPAN AI株式会社： JAPAN AI 行政（自治体向け生成AI）
- NTT東日本： 生成AI×LGWANで強固な情報セキュリティを実現！メリットや注意点などを解説
