工程分解の目的と手順｜事業まるごとから工程ごとへ、行政能力を変革する5ステップ

工程分解とは、行政の一つの事業を工程ごとに分解し、各工程を「内製・共製・外部調達」のいずれで担うかを選び直す再設計手法である。財政改善AIの中核方法論。目的は費用削減だけではなく、設計権・評価権・学習資産を庁内に戻すこと。事業まるごと外注か事業まるごと内製かの二択ではない。外注をなくす運動でもない。

工程分解は、事業を工程単位に分けて内製・共製・外部調達を選び直す、行政AX における独自のメソッドである。行政AX の3段階モデルの第2段「財政改善AI」の中核方法論として位置付けられる。ホワイトペーパー『行政AX ― AI時代の行政能力の変革』(AXFR Institute × アルファドライブ地域経済研究所、2026)第2章「財政改善AI」の中で体系化された。

本記事では、工程分解の目的を3つの権限・資産として再定義し、実務手順を5ステップとして提示する。プレミアム付商品券事業を仮想的な例として用い、工程分解の実際の姿を描く。

工程分解 とは何か ― 事業まるごとから工程ごとへ

現行の行政調達は「事業まるごと外注」が中心である。仕様書を書き、事業者に発注し、完成物を受け取る。この関係が悪いわけではない。専門性・法的責任・大規模運用が必要な仕事を、専門事業者と協働してきた蓄積は、行政運営の重要な基盤である。

しかし、生成AIの登場によって「作る」コストが下がった領域が現れている。書籍『AI収益進化論』が民間で示した完成品構築コストの崩壊は、行政の調達構造にも波及しつつある。それにもかかわらず、事業まるごと外注の構造が変わらなければ、財政改善AI は起動しない。

財政改善AI は、事業まるごとではなく、工程ごとに担い方を選び直す。工程分解は、その選び直しの起点となるメソッドである。「事業まるごと内製 vs 事業まるごと外注」の二択を否定することが、その中核にある。

目的は 3つ ― 設計権・評価権・学習資産を庁内に戻す

工程分解の目的は、費用削減だけではない。次の3つの権限・資産を庁内に戻すことが真の目的である。

設計権

設計権とは、何を作るかを決める権限である。現行の仕様書中心の調達では、要件定義に事業者が強く関与し、事業者の提案に沿った要件定義になりがちである。設計権が事業者側に偏ると、行政の判断責任が曖昧になる。

「何を作るか」の権限を庁内に戻すことで、行政の判断責任が明確になる。これは、議会・住民・監査への説明可能性の基盤でもある。

評価権

評価権とは、出来上がったものを判定する権限である。現行では、事業者説明で品質判定が代替されがちである。事業者説明を鵜呑みにせず、庁内で評価できる能力が求められる。

評価権を庁内に戻すことで、事業者との対等な対話が可能になる。事業者との関係は、発注者と受注者の非対称関係から、成果を共に評価する協働関係へ深まっていく。

学習資産

学習資産とは、次の案件に活かせる知見と能力である。現行の事業まるごと外注では、事業実施を通じて得られた知見が事業者内に蓄積され、庁内には残りにくい。職員は「事業者に発注する」経験を積むが、「AI で作る」経験は積めない。

学習資産を庁内に蓄積することで、行政AXアーキテクトの能力形成につながる。個人の経験ではなく、組織能力として蓄積する設計が重要である。

これら3つを庁内に戻すことは、費用削減より本質的な目的である。費用削減は結果であり、目的ではない。

工程分解の 5ステップ 手順

工程分解の実務手順を、5ステップとして体系化する。

ステップ1: 対象事業の選定

次に外注する予定の事業を1つ選ぶ。大規模事業ではなく、まず小さな事業から始める。目安は、公開情報型で扱える事業(住民向け広報・政策メモ・議会答弁のたたき台など)である。案件選定の視点は、別途 5つの軸で整理される。

ステップ2: 現状の事業構造の可視化

選んだ事業を、現状どのように事業者と協働しているか可視化する。契約範囲・成果物・スケジュール・費用の全体像を把握する。事業まるごとで契約している場合、まずその全体像を職員自身の言葉で描き直すことが出発点となる。

ステップ3: 工程への分解

事業を工程に分ける。分解の粒度は、目安として5〜8工程程度である。各工程の入力・出力・所要期間・関係者を明確化する。抽象的な「企画」ではなく、「〇〇のたたき台作成」など、具体的な作業単位で分解する。

ステップ4: 各工程の担い方の再選定

各工程について「内製・共製・外部調達」のいずれで担うかを判断する。判断は、内製化仮説の5軸(品質・費用・期間・法的責任・専門性)に沿って行う。この時点では仮説レベルでよい。実装検証はステップ5で行う。

ステップ5: 実装 → 学習資産の蓄積

選び直した担い方で実装する。実装結果を、現行の外部調達成果物と比較する。判断結果を、次の案件の工程分解の精度向上に反映する。学習資産として蓄積する仕組みは、後述の第6節で詳述する。

5ステップは、30〜90日程度で回すのが目安である。反復することで、工程分解の精度が上がっていく。

プレミアム付商品券事業の工程分解 ― 具体例

工程分解の実際の姿を、プレミアム付商品券事業を例に描く。以下は仮想的な例であり、特定の自治体の事業を指すものではない。

現行の事業構造は、事業まるごとを1社の事業者に発注する形が多い。事業者が制度設計から実施運用まで一括で担い、行政は発注する側として成果物のレビューを行う。

これを工程分解した場合、次のような混在構造になる。

工程	現状	分解後の担い方(仮説例)
(a) 事業設計・要件定義	事業者主導	内製(庁内の政策担当)
(b) 制度・条例整備	庁内	内製(庁内の法務)
(c) 業務フロー設計	事業者主導	共製(庁内 × 事業者)
(d) 住民向け広報コンテンツ	事業者主導	内製(庁内で AI 活用)
(e) 電子申請システム構築	事業者主導	外部調達(専門性)
(f) 受付・審査業務	事業者主導	外部調達(大規模運用)
(g) 実績データ収集・分析	事業者主導	内製(庁内で AI 活用)

(a)(b)(d)(g) は内製化仮説の対象、(e)(f) は専門性・大規模運用が必要で外部調達が合理的、(c) は共製で対応する。事業まるごと外注だった事業が、工程分解によって内製・共製・外部調達の混在構造になる。

この混在構造は、決して事業者を排除する構造ではない。事業者との協働は継続する。ただし、工程ごとに担い方を選び直す。専門性が必要な工程は事業者と進め、AI で作れる工程は庁内で作る。事業者との関係は、契約関係から協働関係へ深まっていく。

公開情報型で扱える工程から着手する場合、その実装環境は行政AX出島の始め方として別途整理される。

よくある落とし穴 ― 工程分解を機能させるための注意点

工程分解を実務で回す際に、避けたい落とし穴が5つある。

落とし穴1: 分解の粒度が細かすぎる

工程を細かく分解しすぎると、各工程の担い方判断が困難になる。目安は5〜8工程程度で、事業のマイルストーンレベルの粒度である。

落とし穴2: 分解の粒度が粗すぎる

逆に、粒度が粗すぎると、事業まるごとと実質同じになる。各工程で担い方が実際に選び分けられる程度の粒度が必要である。

落とし穴3: 現行の事業者との関係を切ってから工程分解する

工程分解を、事業者との契約を切る判断と混同しない。現行の事業者との対話・協働の中で工程分解を進めてもよい。むしろ、事業者との協働の中で工程を可視化する方が、精度が上がる場合もある。

落とし穴4: 「事業まるごと内製化」の仮説を立てる

工程分解の目的は、事業まるごとの内製化ではない。工程ごとに選び直すことが目的である。5〜8工程のうち、内製化するのは1〜2工程から始めるのが現実的である。

落とし穴5: 1事業で終わらせて、学習資産を蓄積しない

1つの事業の工程分解で終わらせない。得た学習資産を、次の事業の工程分解に反映する。反復することで、工程分解の精度が上がっていく。

学習資産の蓄積 ― 工程分解パターンの型化

工程分解は、1回の判断で終わらない。学習資産を蓄積する仕組みが必要である。蓄積される学習資産は、3種類に整理できる。

第1は、工程分解パターンである。「このタイプの事業は、こういう工程に分解できる」という型。住民向け広報事業・電子申請事業・調査分析事業など、事業タイプ別のパターンとして蓄積される。次の同種の事業で再利用できる。

第2は、担い方判断パターンである。「このタイプの工程は、この担い方が合理的」という型。法務判断工程は内製、大規模運用工程は外部調達、といった判断の型が蓄積されていく。

第3は、事業者との協働パターンである。「このタイプの工程は、事業者とこう協働するのが機能する」という型。事業者との対話の中で得た知見が蓄積され、契約関係から協働関係へ関係を深化させていく。

学習資産の蓄積は、ai-business-development-rd-integration とも通底する行政AXアーキテクトの能力形成そのものである。個人ではなく組織能力として蓄積する設計が重要となる。

経営判断としての工程分解

工程分解は、担当課の判断だけでは動かない。首長・副市長・CIO・CAXO といった経営層の判断領域である。

経営判断として決めるべき事項は、次のような論点である。どの事業から工程分解を始めるか。内製・共製・外部調達の判断基準をどう置くか。事業者との既存関係をどう位置付けるか。議会・住民・監査への説明をどのタイミングで行うか。

特に、既存事業者との契約変更を伴う場合、経営判断が必須である。AI 推進担当課の判断としてではなく、経営判断として工程分解を位置付けることが、行政AX の起動条件となる。

よくある質問

Q1: 工程分解をどの部署が担うのですか

工程分解の実務は、対象事業を所管する担当課が担います。ただし、内製・共製・外部調達の判断は、担当課だけでは決められません。経営層(首長・副市長・CIO・CAXO)の判断領域です。担当課が工程分解の素案を作り、経営層が判断する構造が現実的です。行政AXアーキテクトを育成できていれば、庁内横断的に工程分解の型を蓄積する役割を担うことができます。

Q2: 既存事業者との契約がある事業でも、工程分解できますか

できます。むしろ、既存事業者との対話・協働の中で工程分解を進める方が、精度が上がる場合もあります。現行の事業者は、その事業の工程を最も詳しく把握しています。事業者との対話の中で工程を可視化し、次の契約更新のタイミングで担い方を選び直す、という進め方も可能です。工程分解は、事業者との契約を切る判断とは別物です。

Q3: 工程分解の5〜8工程の粒度はどう決めるのですか

事業のマイルストーンレベルの粒度が目安です。細かすぎると担い方判断が困難になり、粗すぎると事業まるごとと同じになります。判断の目安は「この工程を、独立した成果物として区切れるか」です。区切れる単位を1工程として数え、5〜8工程程度に収まるよう調整します。最初の1〜2事業では粒度が定まらないことが通常ですが、反復することで精度が上がっていきます。

Q4: 中小規模の市町村でも、工程分解できますか

できます。むしろ、中小規模の市町村の方が、経営判断のスピードが速く、工程分解を実行しやすい面もあります。ただし、庁内リソースが限られるため、最初は小さな事業(住民向け広報など)から始めることを推奨します。近隣自治体との連携や、AlphaDrive グループ全体でのサポートを含む外部の伴走を活用する形も選択肢となります。

Q5: 費用削減効果はどのくらい期待できますか

費用削減効果は事業により大きく異なるため、一律の数字は提示できません。ただし、より本質的な論点として、工程分解の真の目的は費用削減ではありません。設計権・評価権・学習資産を庁内に戻すことが目的です。費用削減は結果として起こる場合はありますが、目的ではありません。工程分解の成果を費用削減額のみで測ると、行政能力の変革という本質的な成果を見落とします。

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工程分解は、事業まるごとから工程ごとへ、行政の調達構造そのものを見直すメソッドである。目的は費用削減だけではなく、設計権・評価権・学習資産を庁内に戻し、行政能力を変革することにある。外注をなくす運動ではない。事業者との協働は継続する。ただし、工程ごとに担い方を選び直す。この選び直しの積み重ねが、AI時代の行政能力の変革を形づくっていく。

AIは効率化から、公共価値の創造へ。工程分解は、その最初の1歩目である。

発行: 株式会社アルファドライブ