防衛省が国会答弁にAIを使い始めた。指定管理事業者、あなたはまだ「手書き」で戦いますか？

「また急な問い合わせが来た…」

ある指定管理事業者の担当者から、こんな声を聞いたことがあります。

「更新プレゼンの前日、行政から突然、追加資料の提出を求められた。深夜まで残業して何とか仕上げたけど、正直、内容の質には自信が持てなかった」

わかります。指定管理の現場には、こういう「急な答弁」がたくさんある。

行政からの定例ヒアリング。住民説明会での鋭い質問。更新審査の場でのプレゼンと質疑応答。そして日常的に届く、行政担当者からのメール問い合わせ。

どれも、「それっぽい回答」ではなく「筋の通った、データに裏付けられた回答」が求められる場面です。

でも、その準備に費やせる時間は、正直そんなにない。

そんな状況に、国家レベルで「解決策」が動き出したというニュースが飛び込んできました。

この記事でわかること

• 防衛省がなぜ今、生成AIで国会答弁を作り始めたのか
• 指定管理事業者の「答弁シーン」と国会答弁の驚くべき共通点
• 生成AIを使って答弁・問い合わせ対応を爆速化する具体的な方法
• 私たちのメディア「指定管理者制度AI」が発信していくノウハウの予告

防衛省が動いた。それが意味すること

2026年2月20日、防衛省は国会答弁資料の素案作成に生成AIの活用を開始したと発表しました。

省内独自の「答弁作成AIアシスタント」を試験運用開始し、過去の答弁資料などから関連する情報を集め、答弁案を自動生成するというものです。

人間による確認・修正を経て実際に使用するという運用フローです。

ここで少し立ち止まって考えてほしいのです。

防衛省ですよ。

日本の国家機密を扱う最上位機関のひとつ。

情報管理において最も厳格な基準を持つ官庁のひとつが、生成AIを「答弁作成」に使い始めた。

これは何を意味するでしょうか。

「AI活用はまだ先の話」「セキュリティが心配」「うちの業界には関係ない」——そういった慎重論が、もはや通じない時代に突入したということです。

防衛省が踏み出したなら、指定管理事業者に「まだ早い」という言い訳は、もう存在しません。

実は、指定管理の現場は「答弁」だらけだった

国会議員が大臣に質問する。大臣（と官僚たち）が答える。それが国会答弁です。

では指定管理事業者の日常を振り返ってみましょう。

行政ヒアリング 「今年度の利用者数の伸び率が昨年より低いですが、要因分析はできていますか？」 「次年度の自主事業計画の根拠を教えてください」

住民説明会・意見交換会 「駐車場の料金を上げると言っていたが、なぜこのタイミングなのか」 「障がい者対応のトイレ、なぜ改修されないのか」

更新審査プレゼン 「この数値目標の設定根拠は？」 「前回の指定期間での課題と、その改善策を具体的に説明してください」

日常的な問い合わせ対応 「施設の災害対応マニュアルの最新版を送ってください」 「イベント開催の際の保険加入状況を確認させてください」

どうでしょう。

どれも「答弁」ではないですか？

根拠を求められ、論理的な説明を求められ、時には感情的な住民の声にも誠実に向き合わなければならない。

それが指定管理の現場です。

そして多くの場合、これらの準備は「本業の合間」に行われています。

施設運営をしながら、イベントを企画しながら、スタッフのシフト管理をしながら。

だから間に合わない。 だから質が下がる。 だから差がつく。

結論：生成AIで「答弁力」を10倍にできる

なぜAIが答弁準備に効くのか

答弁資料の作成に必要なことは、大きく3つです。

1. 過去情報の整理・参照（昨年の実績、これまでの経緯）
2. 論理的な説明文の構成（課題→原因→対策→効果の流れ）
3. 想定問答の作成（相手が何を聞いてくるかを先読みする）

これら3つはすべて、生成AIが最も得意とすることです。

防衛省が導入した仕組みも、「過去の答弁資料などから関連情報を集め、答弁案を自動生成する」というものでした。

指定管理事業者に置き換えれば、過去のヒアリング資料、事業報告書、モニタリング結果などをAIに学習させ、質問が来た瞬間に回答の素案を出す——そういうことが、今すぐできる時代になっています。

具体的に何ができるか

① 想定問答集の自動作成

更新申請前に、過去のヒアリング資料や審査基準をClaudeやChatGPTに読み込ませ、「この施設のプレゼンで行政が聞いてきそうな質問と模範回答を20個作って」と指示する。 出てくる質問の精度に、きっと驚くはずです。

② 問い合わせへの回答ドラフト生成

行政から届いたメールをそのままAIに貼り付け、「指定管理者として、丁寧かつ根拠のある回答文を作って」と依頼する。 あとは事実確認をして、数字を埋めるだけ。

③ 住民説明会の「荒れそうな質問」シミュレーション

施設の変更事項や料金改定の概要を読み込ませ、「反対意見が多い住民説明会で予想される厳しい質問と、誠実な回答例を作って」と依頼する。 備えあれば憂いなし。

④ ヒアリング資料の論理チェック

自分で作った説明資料をAIに読ませ、「論理的に弱い箇所、突っ込まれそうな箇所を指摘して」と頼む。 これだけで資料の完成度が格段に上がります。

「でも、うちの内容をAIが知らないんじゃ…」という心配に答える

よくある疑問です。 確かに、ChatGPTやClaudeは「あなたの施設のこと」は知りません。

だからこそ重要なのが、ナレッジベースの構築です。

自社の事業計画書、過去のモニタリング報告書、施設の基本情報シート——これらをまとめてAIに読み込ませる「Claude Projects」や「NotebookLM」のような仕組みを使えば、AIは「あなたの施設の専門家」になります。

質問が来るたびにゼロから説明する必要はなく、「うちの施設の状況を踏まえて、この質問への回答案を作って」と言うだけでいい。

このセットアップ方法については、指定管理者制度AIで詳しく解説していきます。

「指定管理者制度AI」が、これから出し続けるもの

正直に言います。

私たちのサイトを立ち上げた理由のひとつは、「指定管理の現場で、AIを使えている人がほとんどいない」 という現実を変えたかったから。

指定管理事業者の皆さんは、施設運営のプロです。

地域の人たちの笑顔を守り、公共施設を維持・発展させる、社会的に重要な仕事をしています。

でも、提案書を書くのが苦手だとか、行政への説明資料に時間がかかるとか、問い合わせ対応に追われて本業に集中できないとか——そういう「クリエイティブ系の苦手意識」が、現場の優秀な人たちの足を引っ張っていることがある。

そこをAIで補えば、もっと本来の仕事に集中できる。

もっとよい施設運営ができる。もっと強い提案ができる。

そのためのティップスを、私たちはこれからじゃんじゃん発信していきます。

• 「自社専用AIアシスタント」を作る方法
• 想定問答集をAIで30分で作る具体的なプロンプト
• 行政ヒアリング資料の論理を瞬時に強化するAI活用法
• 住民説明会で「荒れない」ための事前シミュレーション術

防衛省が動いた。日本の行政の最前線が、生成AIを使い始めた。

あなたも、動くとき。

まとめ：「答弁力」こそ、これからの指定管理の競争力

• 防衛省が国会答弁資料の作成に生成AIを試験導入した（2026年2月）
• 指定管理の現場も「答弁」の連続——行政ヒアリング、住民説明会、更新審査
• 生成AIは「過去情報の整理」「論理構成」「想定問答作成」に最適
• Claude ProjectsやNotebookLMで「自社専用AIアシスタント」が作れる
• 指定管理者制度AIが、具体的なノウハウを続々発信予定

答弁が変われば、評価が変わる。評価が変われば、指定が続く。

あなたの施設を守るのは、あなたの「答弁力」かもしれません。

一緒に、武器を磨いていきましょう。

アクションのひとつめとして

最後に、一つだけ。

あなたが今日読んだこの記事——その「指定管理×AI活用ノウハウ」を、毎週届け続けるメディアがあります。

それが指定管理者制度AIです。

全国1,700以上の自治体から募集情報を自動収集。見逃しゼロの速報メールで、ライバルより早く動ける。

さらに、指定管理現場で使えるAI活用術を、業界特化のプロンプト例・提案書サンプル付きで惜しみなく公開しています。

「ChatGPTに聞いても一般的な回答しか返ってこない」——そんな声、よく聞きます。

だから私たちは、指定管理の文脈に合わせたノウハウだけを揃えました。

まずは無料で始められます。登録は10分以内。

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参考：防衛省、答弁作成にAIを試験導入（ITmedia NEWS、2026年2月24日）

記事執筆：指定管理者制度AI編集長 ヤマザキ サイト：https://www.aishiteikanri.jp/