公共DXコンサルとは？支援内容・選び方・導入の流れを解説｜AI人材育成のポイントも紹介

行政や公共機関でDXの必要性が叫ばれて久しいものの、 「どこから手をつければいいのか分からない」「外部コンサルに依頼しても成果が見えづらい」
――そんな悩みを抱える担当者は少なくありません。

公共DXは、単なるシステム導入ではなく、業務そのものを見直し、住民サービスを再設計する“組織変革”です。
その実現を支援するのが「公共DXコンサルティング」。
戦略策定から業務BPR、AI・RPAの導入、職員リスキリングまで、行政のDXを総合的に支える専門領域です。

しかし近年、コンサル会社の種類や支援範囲が多様化し、 「どの企業に依頼すべきか」「伴走型と外部委託型の違いが分からない」と迷うケースが増えています。

本記事では、

• 公共DXコンサルの役割と支援範囲
• 失敗しない選び方と成功の条件
• 生成AIや人材育成を組み合わせた“次世代型DX支援”の最新動向

 を体系的に解説します。

単なる比較にとどまらず、“成果を出すDX”に導くコンサルティングのあり方を具体的に学べる内容です。
組織としてDXを前に進めたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

公共DXコンサルティングとは？｜行政DXとの違いと役割

「公共DXコンサルティング」とは、国や自治体、独立行政法人、さらには公営企業など、
公共サービスのデジタル化全般を支援する専門コンサルティング領域を指します。
単なるシステム導入や業務委託ではなく、行政組織の仕組みそのものを再設計し、 住民や国民に対するサービス価値を高めることが目的です。

行政DXとの違い

行政DXが主に「自治体の業務デジタル化」を対象とするのに対し、 公共DXはその上位概念であり、国策レベルの方針から組織間連携・データ利活用までを含みます。

比較項目	行政DX	公共DX
対象範囲	自治体業務（市区町村単位）	国・県・公社・独法など公共機関全般
主な目的	窓口効率化・住民利便性向上	社会全体の行政サービス高度化
進め方	自治体単独のプロジェクト	国策連動・広域連携型プロジェクト
特徴	実務寄り・現場主導	政策・制度寄り・マルチステークホルダー対応

公共DXでは、単なる電子申請やシステム化ではなく、 国・自治体・民間がデータ連携し、持続可能な行政基盤を構築することが求められます。
この複雑な構造を整理し、戦略的に推進する存在が「公共DXコンサル」です。

コンサルティングが担う領域

公共DXコンサルは、政策理解と業務知見の両立が求められる専門職です。
支援領域は多岐にわたりますが、中心となるのは以下の5つです。

1. DX戦略策定支援
   　国策・自治体方針との整合を取りながら、推進ビジョンとKPIを設計。
2. 業務可視化・BPR（業務再設計）
   　紙・Excel・属人化業務を棚卸し、標準化・自動化の道筋を設計。
3. AI・RPA導入支援
   　業務データを活用した自動処理・文書作成支援などのツール導入を支援。
4. 組織設計・プロジェクトマネジメント
   　庁内横断チームの構築や、調達・評価制度の設計も包括的に支援。
5. 人材育成・AIリテラシー向上
   　職員がDXを「使う人」から「進める人」へ成長するための研修設計。

これらを通じて、単なる「外部委託」ではなく、 “行政が自ら変化を継続できる仕組み”を作ることが公共DXコンサルの真価です。

関連リンク：
行政DXとは？国の方針・導入状況・課題をわかりやすく解説

公共DX支援が求められる背景｜制度・人材・文化の3つの課題

公共分野におけるDX推進は、国主導で進められてきました。
しかし、実際の現場では「制度の理想」と「組織の現実」の間に深いギャップが存在します。
その溝を埋めるために、いま「伴走型の公共DXコンサルティング」が求められています。

政策面：目標は明確、しかし“実行の仕組み”が不足

デジタル庁が掲げる「自治体DX推進計画」では、 電子申請率の向上、BPR（業務プロセス改革）の推奨、情報システムの標準化など、 明確なKPIが設定されています。

一方で、これらは「何を達成するか」は定義されていても、「どうやって実現するか」の具体手順までは示されていません。
現場では“計画書を作るだけで終わるDX”が少なくなく、 実行フェーズを支える伴走的な支援体制が欠かせないのです。

組織面：推進体制と現場の断絶

多くの自治体や公共団体では、DX推進室が設置されているものの、 その多くが他業務との兼務体制であり、権限も限定的です。

加えて、各課・部門ごとに独立したシステムや業務フローを持つ“縦割り構造”が根強く残っています。
その結果、全体最適を見据えた改革が進まず、「どの業務から着手すべきか」「どの範囲まで標準化できるか」すら判断できない状態に陥るケースもあります。

こうした“推進体制と現場の断絶”を埋める調整・可視化・設計を担うのがコンサルの役割です。

人材面：AI・RPAを“使いこなせる人”が圧倒的に不足

DXの本質はテクノロジーではなく、“使う人”にあります。
ところが公共分野では、 「ツールを導入したのに活用が進まない」「AIの効果を説明できない」といった課題が多く、 スキルの分断＝DXの停滞を生んでいます。

RPAや生成AIなどのツールは導入容易になった一方で、 「どの業務で使えば効果が出るのか」を判断できる人材が足りません。 その育成を内製だけで行うのは難しく、専門知見を持つ外部コンサルの伴走が不可欠です。

「制度 × 組織 × 人材」をつなぐ伴走型コンサルの必要性

公共DXの本質的課題は、“制度が上から降りてくる”一方で、 “現場が動けない”という構造的ミスマッチにあります。
この間を橋渡しするのが、政策理解と現場改善の両方を担う伴走型コンサルティングです。

単なるアドバイザーではなく、 行政・職員・ベンダーを巻き込みながら、「計画を動かす組織」を共に設計する存在。
それこそが、今の公共DX支援に求められている新しいコンサル像です。

公共DXコンサルの主な支援領域とフェーズ整理

公共DXの支援内容は、単発のシステム導入や調査業務にとどまりません。
戦略立案から人材育成まで、“改革を回し続ける仕組み”を設計・運用するのが、コンサルティングの本質です。

AI経営では、その支援を4つのフェーズで整理します。

フェーズ	支援内容	期待される効果
企画・計画	DX戦略策定、業務棚卸し、KPI設定	全体方針の明確化／庁内共通認識の形成
実行	BPR設計、RPA／AI導入、電子申請整備	業務効率化・住民満足度向上
定着	ナレッジ管理、人材育成、リスキリング研修	継続可能な内製化体制の構築
改善	効果測定、改善サイクル構築	成果の最大化・文化定着

フェーズ①：企画・計画 ― “目的と方向性”を定める

DXの第一歩は「なぜDXを行うのか」を明確にすることです。
現状業務を棚卸し、課題をデータで可視化したうえで、 「住民体験（UX）の向上」や「職員の業務負担削減」といった明確な目的とKPIを設定します。

DX戦略が曖昧なまま始めると、ツール導入が目的化し“形だけのDX”になりやすい。
コンサルは、計画段階で成果につながる指標設計を支援します。

フェーズ②：実行 ― “業務と技術”を再設計する

計画を実行に移す段階では、BPR（業務再設計）を軸に据えることが重要です。
紙・Excel・手作業を前提とした業務フローを見直し、 AI・RPA・電子申請などを活用して、“効率化＋住民利便性”の両立を実現します。

例：申請手続きの電子化により、平均処理時間を30〜50％短縮。
同時に問い合わせ件数が減少し、職員の対応負荷を軽減。

フェーズ③：定着 ― “人と組織”に変革を根づかせる

DXを一時的なプロジェクトで終わらせないためには、人材育成と知の共有が欠かせません。
職員同士が改善アイデアを共有し、庁内でノウハウを蓄積できるよう、 ナレッジ管理・AIリテラシー研修・リスキリング制度を整備します。

ここで求められるのは「外部依存型DX」から「内製化型DX」への転換です。
その中心にあるのが、生成AIなどの新ツールを現場で使いこなす職員の存在。

DXを“続く仕組み”に変えるには、AIを理解し業務に活かせる人材の育成が不可欠です。

フェーズ④：改善 ― “データで学ぶ行政”へ

DXは「完成」で終わるものではありません。
導入後の運用データをもとに、定量的に効果を測定し、 次の改善策を立てることで“学習する組織”を実現します。

効果指標例：処理時間削減率／申請件数増加率／AI利用頻度／職員満足度数値で成果を共有し、庁内に成功体験を広げることで、改革文化が定着します。

公共DXコンサルのタイプ別特徴｜どの支援モデルが合うか？

公共DXを推進するにあたって重要なのは、「どの領域を外部支援に委ねるか」を見極めることです。
コンサルティングといっても、強み・支援スタイル・対象規模は多様です。
ここでは、主要な4タイプを整理し、それぞれに向いている組織・注意点を明確にします。

タイプ	特徴	向いている組織	注意点
大手SIer型	基盤構築・システム連携に強い。調達・標準化対応にも精通。	広域自治体・都道府県・独立行政法人など、システム統合を伴う組織	業務改革や職員教育など、“人の変革”領域には踏み込みが浅い
BPR特化型	現場業務の棚卸し・フロー再設計を重視。庁内ヒアリングを丁寧に実施。	中規模自治体・出先機関など、現場主導で改善したい組織	技術導入支援が限定的な場合があり、ツール連携は別契約となるケースも
AI活用・人材育成型	AI・RPAの導入支援に加え、職員研修・AIリテラシー教育まで一気通貫で伴走。	中小自治体・公社・組合など、リソースが限られる組織	期間・費用の見極めが必要（研修＋運用フェーズを含むため）
ベンチャー連携型	スピード感と柔軟性に優れ、PoC（実証）を重ねながら小さく始められる。	小規模自治体・地域課単位の実験的プロジェクト	継続支援体制やセキュリティ対応を事前確認することが重要

選定のポイント：

どのタイプを選ぶかは、「組織規模」だけでなく“どこまで内製化したいか”によっても変わります。

• 技術中心で進めたい場合 → 大手SIer型・BPR特化型の組み合わせ
• 職員のスキルアップやAI活用まで見据える場合 → AI人材育成型が最適
• 小規模組織でまず試してみたい場合 → ベンチャー連携型が有効

このように、「支援の深さ」×「スピード」のバランスで最適解を見極めることが重要です。

成功する公共DXの3条件｜“外部依存型”から“共創型”へ

DXの成否を分けるのは、導入するツールでもシステムでもありません。
本当の成功は、「人が動き、組織が学び続ける構造をつくれるか」にかかっています。

多くの自治体・公共機関が最初に壁にぶつかるのは、「外部コンサルに任せっぱなし」になってしまう“外部依存型DX”です。
ここから脱却し、“共創型DX”へと進化するための3つの条件を解説します。

条件①：職員が目的を理解し、“自分ごと化”できていること

成功している自治体に共通するのは、 「何のためのDXなのか」を職員一人ひとりが明確に理解している点です。

単なる“上からの指示”ではなく、 現場が「この業務をこう変えたい」という意思を持って関わることで、
改革は“人の動き”として定着します。

DXは「やらされるもの」ではなく、「現場がつくるもの」。
目的の共有が、組織全体の推進力を生み出します。

条件②：外部コンサルが知見を移管し、ノウハウが庁内に残ること

外部支援は、永久的な依存ではなく“知見移転のプロセス”であるべきです。
計画立案・実行支援・データ分析などを通じて、 庁内のDX推進チームにノウハウを共有し、「自走可能な体制」を構築することが理想です。

たとえば、BPRの設計手法やAI導入の考え方を職員に教育し、 「次の改善」を庁内で回せるようにする。
これこそが、“持続可能なDX”の条件です。

条件③：AI活用・リスキリングを通じて現場が自走できること

DXが真に根づくのは、職員がAIやデジタルを「使いこなす」フェーズに達したときです。
文書作成、問い合わせ対応、データ整理など、 日常業務の中で生成AIを活用することで、 「職員自身が改革を続ける文化」が生まれます。

現場で使える生成AI研修は、こうした“自走型DX”を支える中核。
仕組みではなく“人の理解”が、行政DXの継続性を左右します。

DXの成功は「ツール」ではなく「人×運用」で決まる

DXの目的は「最新技術の導入」ではなく、 職員が変化に対応し続けられる組織文化をつくることです。

どんなに優れたAIツールを導入しても、 それを使いこなす“人”がいなければ、改革は止まってしまいます。
DXを成功へ導く最大のカギは、「人を中心に据えた運用設計」にあるのです。

公共DXコンサル導入の流れと注意点

公共DXコンサルティングを導入する際は、 単に「契約して任せる」だけでは成功しません。
行政組織に特有の制約（予算・人事・合意形成）を踏まえたうえで、 “現場とコンサルが共に進めるプロセス”を設計することが重要です。

AI経営では、成功する導入の流れを次の5ステップで整理します。

Step1：現状分析と課題仮説の共有

まずは、現行業務を可視化し、課題を定量的に把握します。
紙ベース業務・Excel管理・二重入力などを洗い出し、 「どのプロセスがボトルネックか」を職員と共に議論します。

ポイント：“課題を外から指摘される”ではなく、“職員自身が発見する”。
これにより、後工程の合意形成が格段にスムーズになります。

Step2：BPRとKPI設計

現状把握の次は、業務再設計（BPR）と成果指標（KPI）設定です。
ここで重要なのは、「業務効率」だけを指標にしないこと。

例）

• ×：処理件数／人を増やさないことを目的にする
• ○：住民手続きの待ち時間を30％削減する
• ○：職員が改善に使える時間を月10時間創出する

BPRは単なる業務削減ではなく、“価値を生む時間を取り戻す”ための再設計です。

Step3：PoC（小規模実証）による検証

いきなり全庁展開せず、まずは小規模な実証（PoC）で効果を検証します。
1部署・1業務を対象に仮導入し、成果・課題・操作性を分析。

小さく始めることで、職員の不安を減らし成功体験を積むことができます。
成功例は庁内での説得材料となり、次フェーズの推進力になります。

Step4：全庁展開・職員研修

PoCで得た知見をもとに、全庁展開へ。
この段階で重要なのは、システム導入と同時に職員教育を行うことです。

生成AIやRPAなどの新ツールは、「使い方」よりも「使いどころ」を理解することが肝心。
そのために、現場向けのAIリテラシー研修やマニュアル整備が不可欠です。

DXを継続的に進めるための土台は、“人材育成”です。

Step5：改善・定着フェーズ

DXは導入して終わりではなく、改善を繰り返す運用型プロジェクトです。
運用データをもとにKPIを再評価し、次の改善策を策定。
ナレッジを庁内ポータル等に蓄積し、成功事例を共有します。

DXの真価は、「定着後の改善スピード」で決まります。

⚠ 注意点

1. RFP（提案依頼書）を“要件書”ではなく“目的書”として設計する

多くの失敗は「何を作るか」だけを定義してしまうRFPにあります。
重要なのは、「何を実現したいのか」という目的ベースの設計です。

例：

• ×：「RPAを導入する」
• ○：「入力作業を自動化し、住民対応に時間を割く」

2. 成果指標は“作業量削減”でなく“価値創出時間”で測る

「作業を減らす」ではなく、「新たな価値を生む時間を増やす」。
この視点を持つことで、DXの成果が職員・住民の双方に実感されやすくなります。

DXのKPIは“削減”ではなく、“創出”で測る。これが本当の行政改革です。

成功事例に学ぶ公共DXの進め方

公共DXの成功は、必ずしも大規模な投資や全庁一斉導入から生まれるわけではありません。
共通しているのは、「小さく始めて、職員を巻き込み、結果を可視化する」という実行プロセスです。
ここでは、複数の成功事例から見える再現性の高いアプローチを紹介します。

小規模自治体A：電子申請＋チャットボット導入で対応時間を30％削減

窓口対応の負荷軽減を目的に、特定手続きの電子申請化とチャットボットを導入。
申請書作成の手順を自動案内できるようにしたことで、職員による電話・窓口対応時間が約30％削減。

成功の要因：

• 手続きを「全業務」ではなく、負荷の高い1業務から着手
• PoC（実証）段階で職員の操作意見を反映
• 成果を庁内で共有し、次の業務へ拡大

このように、「小さく始めること」で成果を早期に可視化し、庁内の理解を得やすくなります。

地方公共団体B：BPR＋AI活用で文書作成を自動化

既存の業務手順を見直し、定型報告書の作成をAIで自動化。
BPR（業務再設計）と同時にワークフローを見直すことで、職員の文書作成工数が半減。
RPAや生成AIを組み合わせることで、庁内の処理スピードが格段に向上しました。

成功の要因：

• 現状分析から「書類業務」をボトルネックと特定
• AI導入とBPRを同時並行で進行
• 数値目標（作成時間・承認時間）を明確化して成果を共有

AI導入を「業務の延長線上」に置くのではなく、プロセス設計から変える発想が成果を生みました。

公共機関C：生成AI研修で職員提案数が2倍に

職員のAIリテラシーを高めるために、生成AIの活用研修を導入。
研修後には、職員からの改善提案件数が2倍以上に増加し、 「自分たちで業務を変えられる」というマインドが庁内に広がりました。

成功の要因：

• AIを“業務支援ツール”として体験的に学ぶ研修設計
• 成功事例を共有し、庁内ナレッジとして蓄積
• 上層部が研修後のアイデアを採用・表彰し、文化として定着

研修を単なる座学で終わらせず、「現場発の変革力」を育てた点が他自治体と異なります。

成功事例に共通する3つのポイント

成功要因	具体的内容
① 小さく始める	全庁導入ではなく、1部署・1業務からPoCを実施
② 人を育てる	職員が目的を理解し、AIを使いこなす教育を実施
③ 成果を見せる	定量データで効果を可視化し、庁内・住民へ共有

公共DXの次のステージ｜AIと人材育成が“持続可能性”を決める

公共DXは、システムを導入して終わりではありません。
真の改革は、「現場が学び、改善し続ける仕組み」を持てるかどうかにかかっています。
その鍵を握るのが、AIの活用と人材育成の両輪です。

生成AI活用で変わる行政業務

生成AIの登場により、行政業務の効率化と質の向上は次のフェーズに入りました。
すでに多くの自治体で、以下のような活用が進み始めています。

• 文書作成支援：報告書・通知文・議事録などの下書きを自動生成
• 問い合わせ対応：チャットボットに生成AIを組み合わせ、回答精度を向上
• データ集約・要約：議会資料やアンケート結果の自動整理・要約

これにより、職員は「作業」から解放され、 “判断・提案・住民対応”といった本来価値の高い業務に集中できるようになります。

AIは「職員を置き換える技術」ではなく、「職員を支える技術」。
行政の新しい働き方を実現するパートナーとしてのAI活用が求められています。

DX人材を内製化するためのリスキリング計画

AIやRPAを導入しても、それを“使いこなす職員”が育たなければ定着しません。
今後は、外部委託に頼らず庁内で改善を回せる「内製型DX人材」を育てることが重要です。

リスキリングのポイントは次の3つです。

フェーズ	育成内容	目的
基礎リテラシー	AIの仕組みやデータ利活用の基本理解	抵抗感をなくし、全庁的な共通言語を持つ
実践スキル	生成AI・ノーコードツールを活用した業務改善	現場が自分たちでDXを動かせる力を養う
リーダー育成	DX推進リーダーの設計・マネジメント研修	組織として改革を継続できる体制を築く

DXは“教わる改革”ではなく、“自ら作る改革”へ。
職員がスキルと自信を持つことで、DXはようやく「続く文化」になります。

「共創型DX」＝コンサル＋職員が一体で改善を続ける仕組み

これからのDX支援は、「任せる」から「共に創る」フェーズへ移行しています。
公共DXコンサルは外部の専門家としてだけでなく、 職員と一体になって改善を繰り返す“共創パートナー”としての役割を果たす必要があります。

この共創モデルが確立すると、行政の内部に自走力と継続力が生まれます。
一度の導入で終わらない、“進化し続ける行政DX”が実現するのです。

DXの本当の成果は「導入件数」ではなく、“人が育ち、組織が変わる”こと。
その第一歩は、職員一人ひとりがAIを理解し、活用できる力を身につけることから始まります。

まとめ｜公共DXの成功は“ツール”より“人と文化”

公共DXの本質は、最新技術を導入することではありません。
「人が変わり、文化が育つこと」こそが真の成功です。

公共DXコンサルは単なる“導入業者”ではなく、 行政とともに組織変革を設計する“文化の伴走者”であるべきです。
システムを動かすだけでなく、「人が動く仕組み」を作る。
その視点を持てるかどうかが、成功するDXと形だけのDXを分けます。

DXを継続的に進める鍵は、 「AIを理解し、業務を変え続ける人材」を育てること。
テクノロジーの進化に追いつくことよりも、 現場が自ら進化を続けられる力を持つことが重要です。

生成AIやRPAなどのツールはあくまで手段。
それを活かすのは、日々課題と向き合う職員の想像力と改善意識です。

デジタル技術を“現場力”に変える支援こそが、本当のDX支援。
そして、それを実現するのが「共創型の公共DXコンサルティング」です。

関連リンク：
行政DXとは？国の方針・導入状況・課題をわかりやすく解説