1.0UX TIMEShttps://uxdaystokyo.com/articles大本 あかねhttps://uxdaystokyo.com/articles/author/akaneohmoto/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="laF0gzWEh5"><a href="https://uxdaystokyo.com/articles/lets-conduct-a-census-using-ai/">AIで国勢調査をリデザインーー調査員の足をAIに置き換えたら？</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://uxdaystokyo.com/articles/lets-conduct-a-census-using-ai/embed/#?secret=laF0gzWEh5" width="600" height="338" title="“AIで国勢調査をリデザインーー調査員の足をAIに置き換えたら？” — UX TIMES" data-secret="laF0gzWEh5" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://uxdaystokyo.com/articles/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> https://uxdaystokyo.com/articles/wp-content/uploads/2025/10/lets-conduct-a-census-using-ai.png19201080― 1000億円の手作業を、次の時代へアップデートするために 「僕は疑問なんですよね…これ、いるの？」テレビ朝日の情報番組「モーニングショー」で、コメンテーターの玉川徹さんがこう問いかけたのは、5年に1度行われる国勢調査についてでした。 日本に住むすべての人を対象に行われる国勢調査。その実施コストは、なんと約1000億円。「マイナンバー制度があるのに、なぜまだ人が戸別訪問しているのか？」そんな素朴な疑問に、多くの人がうなずいたのではないでしょうか。 現場では今も“人の足”で支えられている 実は私の知り合いに、国勢調査員を務めていた方がいます。2ブロックほど担当すると約7万円の報酬がもらえるそうですが、実際の現場はなかなか大変です。 何度も同じ家を訪問したり、ドア越しに冷たい反応をされたり…。決して気持ちの良い仕事ではないけれど、真面目に続けている方々がいてこそ、国のデータが集まっている現実があります。 さらに、調査員を派遣するコストだけでなく、CM制作や郵送費、印刷費などの広報費用も膨大です。国を支える基礎データを得るためとはいえ、1000億円のアナログ作業は、いまの時代に合っているのでしょうか？ 「マイナンバーと一緒にできないの？」という問い 玉川さんの問いに対して、番組では「マイナンバーデータと国勢調査データを結合するのはNG」と解説されていました。なるほど、個人情報保護の観点からそれは当然のこと。 でも、よく考えると、“くっつける”必要まではないのです。 たとえば、マイナンバーに紐づいたメールアドレスやSMSに「国勢調査の回答はこちらから」と通知を送るだけでも、調査員の多くの仕事は省けるはずです。 回答が届いていない世帯だけをピックアップし、そこだけを人の手で確認すれば十分。しかも、同じ住所・同じ苗字の世帯であれば、代表者が回答済みかどうかもAIが照合できます。 AIが得意な“整合性チェック”を、なぜ活かさないのか AIは、大量のデータの中から欠損や重複を検出するのが得意です。つまり、国勢調査で最も時間がかかる「確認」と「照合作業」は、AIがまさに得意とする領域なのです。 実際、地方自治体の中には、AIを活用して住民基本台帳や戸籍データの不整合を検出する取り組みも始まっています。それができるのなら、国勢調査も同様の仕組みに移行できるはずです。 DXを声高に叫ぶなら、国の調査もアップデートを 日本では「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉がすっかり定着しました。しかし、その一方で、国民全員を対象とした最も大きな業務が、いまだに“人の足”に頼っているという矛盾。 「目的が違うから」「完全にできないなら、やらない」などの固定概念でなく「できるところから変えていく」発想が求められています。 AIを使った国勢調査は、単なるコスト削減の話ではありません。それは、人がより価値ある仕事に集中するための社会インフラ改革です。 今回、AIと漠然的な書き方をしましたが、データサイエンスだけでもカバーできる内容です。つまり、技術的な問題だけでなく、人の判断がテクノロジーの採用に大きく関わるのだと、この事例で感じることができました。 1000億円の国勢調査を、次の5年ではテクノロジーを活用したスマート国勢調査にするかどうかは、その判断とスマートに組み立てる能力なのだと感じ、5年後に期待したいと思います。 関連記事 「僕は疑問なんですよね…これ、いるの？」…５年１度「国勢調査」…「モーニングショー」玉川徹氏が疑問「何のためにマイナンバー導入しているの？」 国勢調査画像引用：https://www.city.omuta.lg.jp/kiji00320546/index.html この事例を元に考えてみよう 国勢調査をAIを使ったプロダクトにするというお題で、UXデザイナーも設計する思想が必要になると感じました。これは、今までのUX設計だけでない新しい領域（AIの知識）を学ぶ必要があります。AI時代に生き残るための知識と設計力を今勉強していきましょう。