相模原市のAI議会で問われる、本村賢太郎市長と議員の仕事

議員がAIで質問をつくり、市長もAIで答弁する。神奈川県相模原市議会で始まった試みは、議会をめぐる「人間の仕事」を考えさせる場面になった。質問と答弁の文章を機械が組み立てるなら、議場にいる議員や市長は何を担うのかという問いである。

相模原市の本村賢太郎市長は、生成AIを使った答弁作成の実証実験に取り組んだ。過去の答弁などを読み込ませ、議員の質問に対する答弁案をつくらせる仕組みである。AIは文章を短くしたり長くしたりでき、過去の答弁との整合性を確認する作業も速かったという。

だが、本村市長はAIの答弁について、正確さとは別に「熱量」が足りないと感じたと説明している。職員が出力された文章を一字一句確認し、議論を踏まえて表現を直す。最後に残ったのは、AIの文章をそのまま読むことではなく、人間が内容を考え、言葉を選び直す作業であった。

相模原市で始まった実験が示したこと

生成AIは、大量の資料から関連する記述を探し、文章のたたき台をつくることに向いている。議会答弁の準備では、過去の議論や制度の説明を整理し、職員の負担を減らす効果が期待できる。議員側も、地域の課題に関する資料を調べ、質問の論点を深めるためにAIを使える。

相模原市では、その後もAIの利用を止めたわけではない。市は2026年3月に生成AIの利活用ガイドラインを策定し、日常業務では活用しながら、人間の判断が必要なものや外部に出す情報については確認を求める考え方を示している。AIを導入するかどうかではなく、どこまで任せ、どこから人間が担うかを区切る段階に入ったのである。

質問をつくる人と、問いを立てる人は違う

AI議会をめぐって最初に浮かぶのは、議員が不要になるのではないかという疑問である。質問文が作成でき、答弁案まで用意されるなら、人間は文章を読むだけになる。しかし、質問文を整えることと、何を問いにするかを決めることは同じではない。

議員は住民の声を聞き、個別の困りごとを制度や予算の問題として議会に持ち込む。行政資料に表れない不便や、平均値の陰に隠れた地域差を見つけることもある。同じデータを見ても、支援を広げるのか、財政負担を抑えるのか、別の政策を優先するのかで質問は変わる。AIは選択肢を並べられても、利害がぶつかる場面で、どの価値を政治の議題にするかを引き受けるわけではない。

「正確な答弁」だけでは議会にならない

AIがつくる答弁が正確であれば、行政の説明は十分なのか。ここで本村市長のいう「熱量」が手掛かりになる。議会の答弁には、制度の説明だけでなく、なぜその政策を選ぶのか、どの批判を受け止め、どこまで改善するのかという判断が含まれるからである。

質問する側と答える側が同じような資料をAIに読ませ、整った文章を交換するだけなら、議論は速くなっても、対立点は見えにくくなる。議会の価値は、文章の完成度ではなく、公開の場で異なる立場をぶつけ、行政の判断を検証することにある。

相模原市議の阿部善博氏は、AIを使って地方議会の動きや市民の関心を把握し、議員活動で集めた情報と組み合わせて質問をつくっている。ここでも重要なのは、AIが情報を集めることではない。何を集め、なぜそれが議題になるのかを、議員自身が設計している点である。

見るべきは、AIの有無より責任の所在

これからAIを使う議会を見るとき、確認したいのは「AIを使ったか」だけではない。どの資料を参照したのか、出力を誰が検証したのか、誤りがあった場合にどう訂正するのか、最終的な判断を誰が引き受けるのかである。

答弁の準備時間が短くなれば、その分を住民との対話や政策の検証に回せる。反対に、浮いた時間が確認作業に消え、議員も職員もAIの文章をなぞるだけなら、効率化は議会の中身を豊かにしない。

AIが議員の代わりに政治をするのか、議員が政治を考えるための道具になるのか。相模原市の実験が残した論点は、機械の性能ではなく、人間がどの判断を手放さないかにある。議場で聞くべきなのは、誰が文章を書いたかだけではない。その問いを選び、その答えの結果を引き受けるのは誰か、である。