AIと仕事に関する議論は、往々にして雇用の喪失に焦点を当てがちだが、政府や公共部門に関しては、この見方は的を外しているかもしれない。
公務員が退職する際、政府は自動的にすべての退職ポストを補充すべきなのか、それともAI時代に合わせて業務内容自体を再設計すべきなのか？
自然な人材の入れ替わりは、単に同じ構造を再現するのではなく、AIを取り入れることで組織を再設計する絶好の機会となる可能性がある。
人工知能（AI）と仕事に関する議論は、お決まりの問い、つまりAIがどの仕事を代替するのか、という点に集中しがちだ。しかし、政府や公共部門に関しては、それは間違った出発点かもしれない。
より有益な問いは、すでに多くの国で見られる人口動態上の現実から浮かび上がってくる。公務員が退職するにつれて、政府は自動的にすべてのポストを補充すべきなのか、それともまず仕事内容そのものを再設計すべきなのか、という問いである。
によると 経済協力開発機構（OECD） 2025年版政府概況OECD諸国の中央行政機関の従業員のうち、2023年時点で既に55歳以上だったのは27.1%で、18歳から34歳は19.1%だった。
ギリシャ、イタリア、ポルトガル、スペインでは、中央政府職員の40%以上が55歳以上だった。今後数年間で退職する人の数だけが問題ではない。OECD加盟国の中央行政機関では、55歳以上の職員が平均して上級管理職の42%を占めており、退職によって数十年にわたる組織的な知識も失われる可能性がある。
この労働力構成の変化は、政府がサービスを提供する人口の高齢化と並行して起こっている。 国際通貨基金（IMF）プロジェクト OECD諸国における高齢者扶養率は、2025年の労働年齢人口100人に対し高齢者約33人から2050年には52人に上昇すると予測されており、高齢化によって今後25年間で年金や医療への公的支出が国内総生産（GDP）の約3％増加する可能性があると推定されている。
したがって、政府は高齢化社会に対してより多くのサービスを提供するよう求められる一方で、自国の労働力のかなりの部分が退職を迎えようとしており、財政的な余裕を見つけるのがますます難しくなるだろう。
労働力の退職に伴う政府組織の再設計
ここでAIが状況を変える。AIは大量解雇の口実としてではなく、自然な人員の入れ替わりを、単に同じ構造や役割を再現する前に組織を再設計する機会として活用するのだ。
証拠は、これが実際に何を意味するのかを示し始めている。2025年、英国政府デジタルサービスは、 2万人の公務員が参加する裁判 Microsoft 365 Copilotを使用している12の組織全体で。
参加者は1日平均26分、年間約13営業日分の時間を節約できたと報告しており、70%以上が、このツールによって情報検索や日常的な作業に費やす時間が減り、より戦略的な活動に使える時間が増えたと回答した。
その後の評価では 英国労働年金省3,500人以上の従業員を対象に、比較グループと計量経済学的分析を用いて行われた調査では、日常業務全体で1日平均19分の時間短縮が見込まれ、特に情報検索とメール作成において大きな効果が得られた。これらの調査結果は雇用代替を示すものではないが、公共部門の業務の一部は既に異なる方法で遂行できることを示している。
研究 アラン・チューリング研究所 同じ方向性を示している。英国の公共部門の時間利用データを用いて、研究者らは、公共部門の労働時間の約41％が生成型AIによって支援可能な活動に費やされていると推定しており、その割合は最前線以外の労働者では47％に上昇し、最前線の労働者では38％に低下する。
この区別が重要なのは、AIによる支援に適しているからといって、その業務を行う人が不要になるわけではないからです。むしろ、政府は、判断力、共感力、裁量、責任感を必要とする業務と、主に情報の検索、確認、作成、分類、処理といった業務を分離し始めることができるようになることを意味します。
この視点の変化が重要なのは、自動化の対象となる単位が、仕事そのものではなく、タスクそのものになりつつあるからである。
ブラジルのニテロイ市では、この変化を目の当たりにしました。同市では、Colabの政府向けAIレイヤーが使用されています。 学校入学前の手続きAIを利用したサービスを通じて処理された14,985件の申請において、システムは居住証明書類や医療報告書などを含む11,733件の文書分析を実行した。
出力が標準化された3つのサービスにおいて、AIは10,908件の分析のうち8,759件（80.3%）で最終的な分類を行い、文書がサービスに設定された要件を満たしているかどうかを判断した。
人間の審査や事務手続きは依然としてワークフローの一部ではあるものの、その重要性は既に明らかだ。AIは公務員の業務効率化を支援するだけでなく、事務作業の一部を自ら担い始めている。最終的な分類ごとに約4分の手作業を要するとすると、これは職員の労働時間約584時間に相当し、タスクレベルの自動化によって、職員の退職に伴い政府が本来なら再編成しなければならない業務の一部を吸収できる具体的な例となる。
公共部門の自動化における新たなモデル
これは、公共部門の自動化における従来とは異なるモデル、すなわち自然減主導型の自動化とでも呼ぶべきモデルを示唆している。例えば、100人の職員が事件処理、文書審査、データベース検索、文書作成、検証、市民とのコミュニケーションといった業務を担う機関を想像してみてほしい。
数年にわたって20人の従業員が退職する場合、従来は20人の補充が必要だと考えられてきた。しかし、別の考え方としては、まず退職した従業員が担当していた業務を精査し、自動化または補完可能な部分を特定し、重大な結果を招く可能性がある部分については人間のレビューを残し、その上で初めて、実際に再雇用が必要な能力を持つ人材を特定するという方法がある。
答えは依然として20人かもしれないが、15人や10人かもしれないし、あるいは同じ予算を看護師、教師、検査官、ソーシャルワーカーなど、人的資源が不足している他の職種に振り向けた方が良いかもしれない。目的は人員削減そのものにあるのではなく、より計画的に人的資源を配分することであるべきだ。
同様の移行は、政府が退職に伴う組織的記憶の喪失に対処する上でも役立つ可能性がある。経験豊富な公務員は、手続き、例外、規則、非公式な慣習などに関する知識を蓄積していることが多いが、それらは十分に文書化されてこなかった。
政府は、これらの職員が退職するまでの期間を利用して、その知識を蓄積し、業務フローを再設計し、次世代の公務員が利用できるシステムを構築することができる。この意味で、AIは単なる生産性向上ツールにとどまらず、人材の交代があっても組織の能力を維持するのに役立つ、意図的な後継者育成戦略の一部となり得る。
説明責任は、あらゆる組織再編において依然として重要な要素である。
こうしたことはいずれも、安全対策の必要性をなくすものではない。公共部門におけるAIは、特に権利、利益、またはサービスへのアクセスに影響を与える決定においては、明確な説明責任、監査可能性、セキュリティ、異議申し立て可能性、および人間の監視を必要とする。
設計の不十分なプロセスを自動化しても、単に非効率な官僚主義を加速させるだけなので、自動化する前に業務を再設計し、人間の判断が中心となるべき箇所を明確にすることが目標となるべきである。
政府が技術的に準備ができているかどうかに関わらず、退職の波は必ずやってくる。政府は、退職する職員一人一人を一人ずつ入れ替えて現在の官僚機構を再構築するのではなく、自然な人材の入れ替わりを利用して、行政業務の組織方法、異なる方法で遂行できる業務、そして人間の判断が最も価値を発揮する分野について再考することができる。
したがって、AIが政府にもたらす最も重要な人材構成の変化は、解雇ではなく、退職から始まる可能性がある。
