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④外部イベント
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【G4-08】AIイノベ―ションG_AIエンジニア（エキスパート）

◆事業概要
東京都では、デジタルの力による都民の生活の質の向上を目指しています。
しかし、その一方で、東京都のデジタル化に対する利用率や満足度の水準は低く、さらに将来的に行政職員の大幅な減少が見込まれることから、行政DXの早急な変革の必要性が高まり、その解決策として、東京都庁の外側に設立された東京都政策連携団体として2023年にGovTech東京が設立され、事業開始をしております。
GovTech東京では、東京都庁や62の都内区市町村を含めた多様なパートナーとともに、東京全体のDXを効果的に進めるための新たなプラットフォームとして、「より早く」「より広く」「より高品質」なデジタル基盤の実現を目指し、行政サービスにおける課題解決の取り組みを進めています。将来的には、「情報技術で行政の今を変える、首都から未来を変える」のビジョンのもと、都内区市町村はもちろん、首都・東京としての全国の自治体への貢献、さらには世界各都市のデジタル化に貢献していくことを目指しています。

◆事業の体制
行政DXの主要な課題に対して、東京都や区市町村等の協働体制で6つのサービスを展開し、多様な専門人材が活躍しながら、それぞれの分野でクイックウィンを創出しています。
＜6つのサービス＞
都庁各局DX / 区市町村DX / デジタル基盤強化・共通化 / デジタル人材確保・育成 / データ利活用推進 / 官民共創・新サービス創出

◆GovTech東京が手掛けるプロダクト・サービス事例（一部抜粋）
ｰ 東京都公式アプリ：
東京都が提供する東京都公式アプリ（東京アプリ）は、活動参加の促進のためのポイント付与・交換など一部機能からスタートしており、将来的に様々な行政手続やサービスの利用申請も行えるアプリへと発展させるべく、現在は内製開発チームによる機能拡張を着実に進めています。
- こどもDX（プッシュ型子育てサービス・保活ワンストップ）：
東京都版子育て支援制度レジストリの構築と民間事業者との連携による、必要な情報が先回りで届く仕組みづくりや、東京都民間保活アプリや保育ICTシステムと連携することによって、保育園探しから入園までの手続がオンラインで完結するワンストップシステムを実現するなど、子育てにおける情報の「知りそびれ」や「手続の煩雑さ」といった課題を解決するための情報基盤の整備とオンライン手続の拡充を進めています。
- 生成AIプラットフォーム：
都庁各局・都内区市町村全体で効率的に生成AIを活用できる共通の仕組みづくりのため、「デジタル公共財」として、他県の区市町村への横展開も視野に入れ、OSSを活用して行政職員の方々が内製で簡単にアプリケーションを作成できる共通基盤の整備・構築を進めています。
- GovTech東京パートナーズ：
自治体の課題解決に意欲のある人材と、デジタル人材の力を必要としている都内自治体を繋ぐ複業マッチングプラットフォームとして、社会貢献性の高いプロジェクトに携わる機会を提供しています。

＜配属予定部署＞
テクノロジー本部　AIイノベーショングループ
AIイノベーショングループは、生成AIをはじめとする先端AI技術の研究・開発・導入を推進し、東京都及び区市町村のDXを加速させる組織です。

＜募集背景＞
行政業務は契約・会計・人事など専門性が高く、汎用LLMでは汲み取れない行政ならではの知識・文脈を正確に扱えるAIが求められています。また、ベースモデルとして学習データやアーキテクチャが公開された国産モデルを採用することで、モデルの挙動を把握・検証でき、行政に求められる透明性・アカウンタビリティに対応しやすくなります。加えて、行政が扱うデータの機密性を踏まえると、学習・推論のプロセスを国内環境で完結できることも重要な要件です。
一方、行政特化AIの領域はまだ市場として成熟しておらず、既存のソリューションでは十分に対応できません。国内では汎用国産LLMを行政環境で活用する動きが進みつつあるものの、行政業務の知識構造そのものをモデルに組み込むアプローチは、国内外を見渡してもほぼ前例がありません。
そこでGovTech東京では、この課題に正面から向き合い、専門性の高い大学等の研究機関と共同研究という形でチャレンジする道を選びました。
本事業では「巨大な単一モデル」ではなく、特定の行政業務の専門性を備えた言語モデルを複数開発します。さらに、利用者の問合せを適切な言語モデルに振り分け、統合的に応答を返す仕組みも構築し、利用者からは一つの言語モデルとして振る舞う構成を実証します。この振り分け・統合の最適な実現方式（モデルベースか、ルールベースか、またはその組み合わせか）の検討自体も、本共同研究の重要なテーマです。
加えて、行政文書の検索・照合を高精度に行うためのエンベディングモデルの開発にも取り組みます。法律ドメインでは専用のエンベディングモデルが研究されていますが、行政文書に特化したものは国内外でもほぼ存在しません。
GovTech東京で継続的に言語モデルを内製開発できる体制を目指します。

＜業務内容＞
AIエンジニアには、大学等の言語モデル開発専門家と専門的な技術議論に参加できる素養を持ちつつ、行政業務の文脈を研究チームに橋渡しする役割を担っていただきます。モデルの開発・ディレクションに加え、行政データの棚卸しや学習データの準備・継続的な確保といった、泥臭くも不可欠な工程も担う、現場感のあるポジションです。 共同研究期間（2年間）で、計算資源の調達を含む内製開発環境の構築から、自らハンズオンでモデル開発を推進する役割を担っていただきます。
本ポジションでは2名を採用し、ペアでモデル開発と基盤構築の両面をカバーする体制を想定しています。具体的な分担は、それぞれの強みに応じて柔軟に設計します。

具体的な業務内容は、以下の通りです（一例）

＜モデル開発・研究並走＞ 
〇大学等の言語モデル開発専門家との専門的な技術議論・週次スプリント運営、および行政業務の文脈・ドメイン知識の研究チームへの橋渡し 
〇行政特化AIモデル（言語モデル・エンベディングモデル）のファインチューニング・評価・精度改善・推論性能の最適化

＜データ整備・基盤構築＞ 
〇行政データの棚卸し・要件整理・マスキング方針の策定 
〇高品質な学習データの生成・整備ディレクション・継続的な学習データ確保の仕組みづくり 
〇複数モデルを統合するオーケストレーション基盤のアーキテクチャ設計・開発・実装 
〇デモシステムの構築・実証実験の計画・実施・ユーザビリティテスト

＜共通＞ 
〇プロジェクト定例進捗報告・公募・契約に関する技術要件の助言・提案書の技術評価支援 
〇大学等からの技術支援の受け手として、内製開発体制・環境の構築を推進

（変更の範囲）
従事すべき業務の変更予定はありません。

＜採用予定人数＞
2名

＜選考方法＞
書類選考、面接
※一部ポジションでは、選考プロセスの中でリファレンスチェックを行うことがあります

＜本ポジションの魅力＞
〇行政AI領域における先駆的な挑戦
国内では汎用国産LLMを行政環境で活用する動きが進みつつありますが、本プロジェクトはその先にある「行政の知識構造そのものをモデルに組み込む」というアプローチです。大学等の言語モデル開発専門家と協働しながら、行政の文脈を織り交ぜた独自のベストプラクティスを確立していくことができます。

〇モデル開発からシステム実装まで一気通貫の経験
言語モデル・エンベディングモデルの要件定義からファインチューニング、オーケストレーション基盤の設計・構築、実証実験まで、機械学習システムのライフサイクル全体に携わることができます。

〇社会的インパクトの大きさ
東京都庁および区市町村の行政職員が日々行う契約・会計・人事等の業務品質を、AIで底上げするプロジェクトです。職員の判断と業務の正確性が向上することは、その先にある行政サービス全体の質に直結します。

〇AIモデル開発内製化の中核を担う
計算資源の調達や内製開発環境の構築まで、GovTech東京としてのAI開発ケイパビリティを一から築き上げる中心的な役割を担うことができます。

＜その他 参考資料＞
団体の理解を深めていただくうえで以下ご参照ください

▼GovTech東京 公式オウンドメディア（note）
職員の紹介や業務のやりがい、組織カルチャーなど職員の声をお届けしています。
https://note.govtechtokyo.jp/

現場の「できる」と「手取り時間」を増やす、「AI・イノベーション室」の挑戦｜GovTech東京
https://note.govtechtokyo.jp/n/ne83c82b60425

東京都がAI活用に向け有識者会議　開発中の生成AIプラットフォームに松尾豊教授「めちゃくちゃいい」（1/2 ページ） - ITmedia AI＋
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2412/06/news102.html

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