名古屋市の学校施設修繕業務は、少人数の事務職チームが414校園・年間1,500件超の修繕要望の受付、審査、予算配分を一手に担う構造となっています。申請を出す学校は申請を提出後の審査の状況が分からず、学校施設課の担当に聞いて確認するしかない状況です。

また、学校施設課では、限られた予算の中で414校園・1,500件の要望に対し 「どれを今年実施すべきか」という相対的優先度の判定を行う必要があり、緊急性、予算、季節性、過去履歴を組み合わせた多軸的な判断が求められます。

現状の業務フロー

①修繕要望の発生

学校が施設の不具合・修繕必要箇所を発見し、工事申請書を作成。見積書・現場写真を添えて学校施設課へ提出（PDF等）。写真の撮り方・品質にばらつきがあり、判断材料として不十分なケースもある。

②受付・確認

学校施設課が申請を受領し、内容を確認・台帳へ記録。担当者が申請内容を見て1次判定をその場でつける。しかし写真だけでは状況が分からないケースも多く、学校への追加撮影依頼や現地訪問が頻繁に発生。この追加情報収集が担当者の大きな工数となっている。

③優先度判断・計画

担当者が全申請を横断的に見て、緊急性・安全性・予算バランス等を総合的に判断。一定件数が溜まった時点（月1回程度。時期により毎週〜ペンディング月もある）で取りまとめ担当と上位者がExcelを横断的に見渡し、発注案件を決定。判定根拠は現況確認に加え担当者の経験に依存している部分がある。

④予算配分・発注

予算配分が決定した案件について、学校が工事業者への発注・契約手続きを実施。 発注決定案件のみ工事実施。見送り案件については「次年度以降に繰り越し」となるが、いつ対応されるかの見通しが学校側に伝わらない。申請の約7割が予算上の未対応状態となっており、学校側は「本当に見てもらえているのか」という不信感を抱えながら毎年再申請を繰り返す場合も発生している。

⑤問い合わせ

②～④の間に学校から教育委員会へ電話やメールでの進捗確認や問い合わせがあり、それに回答する。審査状況を知りたい学校からの問い合わせ電話が多発し、学校施設課の担当者は電話対応・折り返し・再確認というやり取りに追われる。担当者が出払っている時間も多く、折り返しの連絡がつながらないケースも発生。本来業務である工事判定・発注業務が圧迫される構造になっている。

現状の課題

• 申請処理の停滞と不透明性

申請の約7割が予算上の未対応となっており、学校側には審査状況が一切見えないため、学校施設課宛に電話での問い合わせが多発しています。また学校側（主に教頭・事務職員）でも、学校施設課へ審査状況の問い合わせ・確認に多くの時間を費やしています。

• 優先度判定の経験依存

優先度判定が担当者の経験に依存している部分があります。

• 非効率な情報収集

修繕要望に関する写真の品質にばらつきがあり、追加撮影依頼や現地訪問が頻繁に発生しています。

• 過去データの未活用

平成一桁ごろからの約30年分の工事履歴が蓄積されているものの、現状では活用されていません。

対象業務の規模

• 対象施設：名古屋市立学校414校園（小・中・高・幼稚園・特別支援学校）
• 申請件数：年間で小学校約1,000件・中学校約500件程度
• 修繕実施率：申請件数の約3割。残り約7割は予算上の未対応状態
• 年間予算総額：約8.9億円（1校あたり平均約210万円程度）
• 学校施設課担当者数（課長・課長補佐・区担当者）：12名

変えたいポイント

• 情報連携

申請後のステータスが学校側から一切見えない状態を解消し、学校が自分の申請状況を確認できる仕組みに変えたい

• 判断プロセス

担当者の経験に依存した優先度判定を、データと根拠に基づいた客観的・再現可能な判定プロセスに変えたい

• 予算配分

担当者の裁量に委ねられていた予算配分の意思決定に、AIを実質的に介在させる。「なぜこの学校を優先したか」を説明できる配分へ変えたい

学校施設修繕の業務プロセスに寄り添い、AIを活用してより公平で分かりやすい判断を支えてくれるパートナーを募集しています！

受付管理〜データベース化、進捗管理などを学校と教育委員会で共有できる仕組みを作りつつ、経験に依存した優先度判定ロジックをデータとして可視化・構造化することで、

• 優先度判定にかかる担当者の工数削減
• 学校からの問い合わせ電話件数の削減
• 担当者が替わっても一定水準の判断ができる

を実現できる手法

また以下についても可能な範囲で確認したい

• 市側への修繕要望の流入件数の変化（申請数そのものへの影響）
• 予算配分の根拠を職員が言語化・説明できるようになったか
• 学校管理職・学校事務職員の業務負担軽減につながったかどうか

本実証により、業務効率化や学校施設課の負担軽減につながるか検証したい。例えば、次のような実証を想定する。

• 限られた予算の中で数多くの要望を捌き、透明性と公平感のある配分をAIが支援できるかの検証（行政の予算配分プロセスにAIは関与できるか）
• 「なぜA校ではなくB校を優先したか」をAIが根拠付きで示せるかの検証（配分の透明性と納得性を担保できるか）
• 過去30年の予算配分記録を分析・活用することで、これまで言語化されていなかった優先度判定の暗黙知を形式知化できるか
• 学校施設課と学校側で予算配分に向けた進捗状況を相互に確認できる共有ツールで運用できるか

また、既存フローの一部または全部をAIで代替する提案だけでなく、フローそのものをAI-Basedに変える提案も歓迎する。

（例）

• 申請フォーム自体をチャットベースにし、申請時点でAIが「これは対応困難」などふるい分けをする
• 過去の傾向から次に来そうな要望テーマを事前予測し、学校施設課側が予算執行の見通しを立てられるようにする
• 写真を送るだけでAIが状況を推定・補完し、申請書を自動生成する

データ

• 平成一桁ごろからの工事申請・工事履歴Excel（約30年分、工事件名・概要・金額・申請学校名等を含む）
• 現在進行中の申請データ（Excelで管理中）

※ただし各学校があらかじめ持つ予算で対応した修繕は記録に残っていないため、「学校施設課経由で実施した案件」が中心のデータ構成となっている

※過去のデータは、主に学校名、工事件名、工事内容、工事業者、金額がExcelデータでまとまっている。

フィールド

• 名古屋市立学校 414校園（実証はうち一部校でスモールスタート）
• 名古屋市教育委員会事務局 学校施設課（審査・判定業務の現場）

人的リソース

• 学校施設課担当者（12名）：ヒアリング・業務フロー確認・データ提供への協力が可能

その他

• 実証参加校との調整支援（学校施設課経由）

ネットワーク

• 名古屋市にはMicrosoft365の環境があるが、現状権限では学校と教育委員会でドメインが異なるほか、OneDriveの活用もまだスタートしていない状況

現場運用

• 全414校園での一斉スタートは難しいため、実証モデル校に絞ったスモールスタートを想定

データ

• 学校側の予算で実施した修繕や修繕発注しなかったものは記録に残っていないため、データに構造的な偏りがある

その他

• ヒアリング・業務フロー確認のための現地訪問を歓迎
• 実証参加校との現場視察・ヒアリングについても調整可能

実証成功時の展開

実証成果によっては、Hatch Technology NAGOYA終了後の本格導入・予算化を目指します。その際、修繕予算への影響を最小化できるランニングコストの調達スキームを模索したいです。

横展開の可能性

「限られた予算の中で数多くの要望に優先順位をつけ、予算配分を決める」という課題構造（要望→判定→予算配分へのAI介在）は、学校施設に限らずあらゆる行政業務に共通する課題であり、本実証はそのAI活用による解決モデルの国内先例となると期待しています。

• 構造化データの設計・DB構築
• 業務フローの再設計経験（既存フローのAI化、またはAI前提のフロー設計）
• AIを活用した判定・スコアリングまたは最適化の実装経験
• 行政・公共セクターとの業務設計・共創型開発の経験、またはそれに準ずる現場密着型の開発経験
• RAGを活用した類似事例検索・推薦システムの開発経験
• 画像解析AIの実装経験