長年同じ業務を担ってきた人が異動や退職で席を離れる前に、その人の頭にしかない判断の基準をどう残すか。政府のAI活用が、この業務の属人化を名指しで扱い始めています。デジタル庁は、職員が業務手順や判断基準、例外処理を、AIエージェントが実行できる「スキル」として書き、組織で共有する計画を示しました。

異動が決まった担当者の隣に、後任が座ります。届いた注文を一件ずつ一緒に処理し、いつもと違う案件が来るたびに、前任者が「この得意先は締め日を過ぎても受ける」「この数量なら先に電話で確かめる」と言葉で補います。

並んで座る数週間に出会った例外は、こうして後任へ渡ります。出会わなかった例外は、前任者の頭の中に残ったまま、本人と一緒に別の部署へ移っていきます。作業の順番なら、後から読み返せる形で残せるでしょう。残りにくいのは、迷ったときにどちらを選んできたかという判断のほうです。

デジタル庁の資料が「スキル」と呼ぶものは、この残りにくい部分を、手順と同じ単位に入れて書き出したものです。中小企業がそこから持ち帰れるのは、AIの性能の話より、誰がスキルを書き、どう共有し、何が再利用を支えるのかという設計です。

政府のAI活用で、職員が書く「スキル」とは何か？

個々の職員や部局に属人的にたまってきた仕事の進め方を、AIエージェントが実行できる形に書き出したものです。デジタル庁の定義では、手順のほかに判断基準、参照資料、関連データ、確認方法、出力形式、例外処理までが一つのスキルに入ります。

スキルとは、従来、個々の職員や部局に属人的に蓄積されてきた業務手順、判断基準、参照資料、関連データ、確認方法、出力形式、例外処理等を、AIエージェントが実行可能な形で可視化・形式知化したもの。

2026年8月25日の全国オンライン説明会で配られ、9月18日にデジタル庁のサイトへ掲載された資料の一文です。このあとに、職員の経験に頼っていた暗黙知（言葉になっていない知識）を「再現可能な形式知」に変え、作ったスキルをAIエージェントが数十から数百のステップにつないで行政事務を処理できるようにする、という説明が続きます。

狙いには「業務品質の均一化、引継ぎの円滑化、属人化の抑制、人材育成の効率化及び優良な業務方法の横展開」が並びます。

同じページによれば、用意済みのAIアプリは文書作成や要約、翻訳のような汎用の業務には有効でも、複数のファイルや膨大なデータ、ネット検索を使う連続的な作業や、行政固有の判断基準を伴う審査のような業務を支えるには「限界がある」とされます。

「ChatGPTは答えます。WindyFloは働きます。」というWindyFloの言葉が引く線は、この「限界」とほぼ同じ場所を通っています。線の向こう側でAIに手順を最後まで進めさせるなら、迷ったときの選び方まで渡しておかなければなりません。スキルの定義が判断基準と例外処理を手順と同じ列に置いているのは、そのためだと読めます。

ガバメントAI 源内の計画は、いま、どの段階にあるのか？

全府省庁の約18万人を対象にした大規模実証が2026年5月から続いており、デジタル庁は、職員が自分の業務に合わせてAIエージェントを組み、使える環境を「本年10月頃」に導入する予定です。ただし10月8日に確かめた時点で、デジタル庁の政策ページと新着情報に、導入を知らせる発表は見当たりません。スキルを組織横断で共有する「源内マーケットプレイス」は、まだ企画・構想段階です。

ガバメントAI 源内（げんない）は、政府職員の日常業務にAIを組み込み、業務の質の向上と効率化を目的とする生成AIの利用環境です。公表された計画には、実施済みのものと予定のものが一つの資料の中に混在しています。

（デジタル庁の新着情報、説明会資料、政策ページ「ガバメントAI「源内」」をもとに2026年10月8日時点で作成）

表の下半分は、どれもまだ予定か構想です。デジタル庁自身が、Ver 2.0で公開を予定する内容はすべて開発中で、今後の検討や調整によって変わる場合があると断っています。人数は時点で読み分けます。対象は約18万人ですが、5月29日時点で利用できたのは約10万人で、対象の府省庁と職員を順次広げると公表されました。

手順書を整えた会社でも、業務の属人化が残るのはなぜか？

中小企業庁の2026年版小規模企業白書の調査で、取り組んだ事業者が有効だったと答えた方法は、手順書の整備が最も多い一方、上位五つのうち三つは人が人へ直接伝える方法でした。口頭で運ばれてきた部分は、伝える人が席を移れば、その経路ごとそこで切れます。

この白書は、従業員のいる小規模事業者に、業務上のノウハウが特定の従業員に依存しないよう組織として蓄積・共有しているかを尋ねました。「取り組んでいない」が51.2%で、「取り組んでいる」の48.8%を上回っています（n=7,424）。取り組んでいる事業者に有効だった方法を尋ねた結果の上位は、次のとおりです。

（中小企業庁「2026年版 中小企業白書・小規模企業白書 概要」p.30の小規模事業者の回答をもとに作成、2026年10月8日確認）

上位五つのうち、交流の機会、勉強会・研修、OJTの三つは、人が人へ直接伝える方法です。事例をデータベースにまとめる方法は14.7%で、五つの中で最も低くなりました。

得られた効果では、「担当者不在時でも業務が滞りなく遂行できるようになった」が43.6%、「業務の引継ぎが円滑に行えるようになった」が31.9%でした（n=3,499）。白書は、取り組んでいる事業者のほうが売上高と営業利益率で「増加」「上昇」と答えた割合が高いとし、業績の向上に寄与している可能性を示しました。

調査の対象は小規模事業者で、従業員が数百人の会社にそのまま当てはまる数字ではありません。

手順と並べて判断基準、確認方法、例外処理を挙げた源内の定義は、この口頭の経路で運ばれてきた部分を、書ける形へ移すための列挙として読めます。

スキルは、誰が書くのか？

その業務を担ってきた本人です。源内の計画は、政府職員が「自らの業務に応じた」スキルを自ら作れるようにすると書き、説明資料の冒頭のキーメッセージには「全職員がAIを創る側へ」という見出しがあります。判断の基準を、外の人に書いてもらうことはできません。中身を知っているのは本人で、代わりに書ける人は情報システムの担当にも外部の業者にもいないからです。

書く道具として用意されるのは、チャット画面で使う「エージェントチャット」と、個人専用のサーバー上に置くコーディングAIの環境「源内工房」の二つです。資料によれば、どちらもスキルの作成に対応する予定で、源内工房は他人が作ったスキルの手直しにも対応するとされています。

資料の図は、スキルにすることで属人的だったワークフローが見える形になり、「同僚・後任も実行可能」になると描いています。書き手と使い手が別の人であることを、最初から前提にした設計です。

書き手と受け手を分けて回す仕組みを、人が教え合う形で作った会社の事例が、小規模企業白書に載っています。神奈川県小田原市の有限会社川田製作所（従業員16名）は、社員の約7割が55歳以上で、担当者でないとできない仕事が多かった状態から、作業手順書をデジタル化し、社員一人一人が講師になって自分の仕事を教え合う「みんな塾」を始めました。

川田社長は、教える側の上司にとって「自分の伝えたことがどの程度伝わっているかを知る機会」になると話しています。伝わったかどうかは、受け取った側が動いてみて初めて分かります。スキルでも、後任が実行して止まった箇所が、書き直す場所を示します。

書いたあとの運用で権限や例外処理、改修を誰が持つかの分担は、業務チームでAIエージェントを運用するときの役割分担が扱っています。

書いたスキルは、どのように組織へ広げるのか？

個人から組織へ、組織から政府全体へと、共有・評価・改善・再利用を繰り返す設計です。資料は、作ったスキルを各府省庁の組織内と政府横断で共有、評価、改善、再利用し、個人の知識を政府組織の「集合知」へ発展させるとしています。

その場として構想されているのが「源内マーケットプレイス」です。技術詳細編は、18万人の政府職員がプロンプトやAgent Skill（スキル）、AIアプリ、参照用のデータセットなどを投稿し、使い、評価できる世界を目指すと書く一方、省庁を横断した共有の方法や運営方法、システムの構成はまだ検討中です。

スキル分類のイメージとして示された24の区分は、省庁の名前ではなく仕事の種類で区切られ、調査・リサーチ、政策企画・立案、国会対応、補助金・助成金・交付金、調達・契約、文書作成、総務・庶務、監査・コンプライアンスなどが並びます。調達や文書作成の仕事は、どの省庁にもあります。仕事の種類で区切った分類なら、別の省庁の職員が自分の仕事の名前から探し当てられます。

担当者の名前や部署で分けた社内の置き場は、その人が抜けた時点で探す手がかりを失います。見積、受注、請求、問い合わせ対応のように仕事の名前で区切っておけば、人が入れ替わっても置き場は残ります。

業務手順の形式知化は、何があれば再利用につながるのか？

書き手の文章力よりも、目的で区切った単位、共通の型、使った人が評価して直す回路の三つです。源内の資料には、この三つのそれぞれへの手当てがあります。

一つ目は単位です。資料はスキルを「単なる法律1件、組織1件との一対一対応ではなく」、一定の目的を達成するための業務手順、判断基準、参照資料、入力・出力形式、確認方法及び例外処理をまとめた「実行単位」と説明しています。一つの法律から複数のスキルが生まれることも、複数の法律を一つの横断的なスキルで扱うこともある、という整理です。

ベテラン一人の仕事一式を、そのまま一つのスキルにはしません。「締め日を過ぎた注文を受けるか決める」「値引きの依頼に答える」のように、目的で切り分けます。人で切った単位は、その人の担当範囲が変わった時点で使い道を失うからです。

二つ目は共通の型です。24区分の先頭に置かれた「AIエージェント環境（共通）」には、セキュリティ対策のためにスキルのファイルへ必ず書くべきこと、WordやPDFのファイルをマークダウン形式（見出しや箇条書きを記号で表す文書形式）へ変換すること、スキルの共通テンプレートの設計、出力品質のチェックと検証が並びます。

スキルの書き方の決まりそのものを、最初の区分として共有する構えです。書き手ごとに形式が違えば、読む人は中身より先に形式を読み解くことになります。型を決める仕事は書き手に任せず、使い回す範囲を見渡せる人が引き取ります。

三つ目は、使った人が評価して直す回路です。資料が「共有、評価、改善及び再利用」と四つの言葉を並べ、源内工房に他人のスキルを手直しする機能を持たせているのは、書いた本人がいなくなっても直せることを前提にしているためでしょう。

評価の起点になるのは、人が結果を見る箇所です。説明会の質疑で、AIが自信のないときに担当職員へ促す機能はあるかと問われたデジタル庁は、「自信の有無で分ける仕組みはなく、毎回決まった案内文を必ず表示します」と答えました。人が確かめる箇所をAIが選ばない以上、それを決めるのはスキルの「確認方法」を書く人です。

源内の理念には、ヒューマン・イン・ザ・ループ、つまりAIの処理結果をそのまま受け入れず、人が業務の流れに適切に関わることが掲げられています。エージェンティックワークフローが本番に移る条件でも、想定外の事態と監査を前提に設計した案件が本番へ進むと整理しました。

スキルを書く形式は、技術の面でどこまでそろってきたのか？

製品をまたいで使えるスキルの形式が、オープンな標準として公開されました。Anthropic社が開発した「Agent Skills」で、スキルを「SKILL.md」というファイルを核にしたフォルダとして定めており、採用するエージェント製品が増えていると公式サイトは説明しています。

仕様で必須とされるのは、名前と説明（description）の二つの項目です。説明には、そのスキルが何をするのかと、いつ使うのかの両方を書くことが求められます。本文に決まった書式はなく、推奨される項目は、手順、入力と出力の例、よくある例外の三つです。

エージェントは起動時に各スキルの名前と説明だけを読み込み、作業がその説明に合ったときに本文を読みます。どのスキルが呼ばれるかは、説明に書いた「何を、いつ」で決まるわけです。目的で区切る考え方は技術の側でも前提になっており、例外の扱いは本文の推奨項目に入っています。

源内の技術詳細編は、エージェントチャットと源内工房で汎用スキルを「Agent Skill 形式」で提供する予定とし、例に「デジタル庁デザインpptx作成」を挙げています（形式の出どころまでは記していません）。背景として説明資料が挙げるのは、Claude Codeに代表されるコーディングエージェント（プログラムを書くAIエージェント）の利用が世界的に広がり、利用者が自然言語で指示してスキルの作成・実行から成果物の検証までを自ら進める使い方が進んでいることです。

採用する製品が増えている形式で書いておけば、道具を替えても、書いたスキルを持ち出せる余地が残ります。ただし仕様自身が、一部の項目やスクリプトの扱いはエージェントの実装によって異なると断っており、持ち出せる範囲は道具ごとに確かめることになります。

スキルを書く時間は、誰の仕事として数えるのか？

判断の基準を持つ本人の勤務時間の中に、書く時間として数えます。空いた時間に任せたままでは、異動や退職の日までに書き上がらず、基準は本人と一緒に席を移ります。

源内の資料は、スキル作りを各課室の仕事の一つに数えます。政府全体のスキルの規模感を示したページは、各課室で業務フローの見直し（BPR）、知識ベース（データ）の整備、AIエージェントの企画・開発・評価・実装、稼働後の品質管理とセキュリティの確保が要る、と結んでいます。

仕事ごとに、誰の時間を使うかは次のように分かれます。

時間を割く順番は、席を移る日の近さと、例外の多さの二つで決めます。異動の予定が近く、例外が多く出る業務ほど、口頭で渡しきれない判断が残るからです。書く時間を本人の業務として割り当てる判断は、業務を知る社員に権限と学ぶ時間を渡す役割の設計と地続きです。

ハマダラボ（HAMADA LABS）のWindyFloは、利用者のエンジニアが組んだAIパイプラインを「パイプライン・ハブ」に集め、そこから複製（fork）して手直しする使い方を用意しています。次の一歩は、席を移る予定の人が組んだパイプラインを一本選び、引き継ぐ人が複製して自分の手元で直してみることです。手順の三段階（ハブで選ぶ、複製する、機能を足す）は、WindyFloの公開ページに示されています。

後任の隣で過ごす数週間に渡せるのは、その間に出会った例外だけです。出会わなかった例外まで渡すには、その数週間より前に、本人の時間を書くことへ割いておくほかありません。

よくある質問

出典

• ［1次］デジタル庁「ガバメントAI 源内OSS Ver 2.0の計画に関する全国オンライン説明会を開催しました」（2026年9月18日公開、2026年10月8日確認）— 説明会の開催日（2026年8月25日）、源内の目的、2026年5月からの全府省庁約18万人を対象とする大規模実証、本年10月頃のAIエージェント利用環境の導入予定、エージェントチャット・源内工房・源内マーケットプレイス（企画・構想段階）の説明、公開予定内容はすべて開発中で変更の可能性がある旨、令和9年2月頃のOSS Ver 2.0公開予定: https://www.digital.go.jp/news/e525db0b-eac1-49e2-9ef4-6d2e24208498
• ［1次］デジタル庁 源内班「源内OSS Ver2.0の計画に関する全国オンライン説明会 ～政府による活用をAIの社会実装の起点とする～」（2026年8月25日当日配布資料、2026年9月18日掲載、2026年10月8日確認）— PDF p.4「全職員がAIを創る側へ」、p.7 令和9年度からの本格的利用（利用省庁が予算措置）、p.18 理念（2つの実行環境、スキルの政府横断的な共有・再利用、ヒューマン・イン・ザ・ループ）、p.26 スキルの定義・狙い・用意済みAIアプリの限界・コーディングエージェントの利用の広がり・本年10月頃の導入予定、p.27 「同僚・後任も実行可能」とする図、p.28 スキル分類のイメージ（24区分）、p.29〜30 エージェントチャットと源内工房の機能、p.32 スキルの実行単位の説明と規模感の推測: https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/e525db0b-eac1-49e2-9ef4-6d2e24208498/159b5309/20260918_news_gennai_outline_01.pdf
• ［1次］デジタル庁 源内班「ガバメントAI 源内 OSS Ver2.0説明会 技術詳細編」（2026年8月25日当日配布資料、2026年9月18日掲載、2026年10月8日確認）— p.5 源内マーケットプレイス（OSS Ver 2.0の公開予定資材、設計中、職員が作成・共有したスキルやデータはOSSの対象外）、p.24 源内マーケットプレイス構想（18万人の職員による投稿・利用・評価、共有方法・運営方法・システム構成は検討中、プロンプトやAgent SkillはOSSとして公開しない予定、Agent Skill形式での汎用スキル提供予定）: https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/e525db0b-eac1-49e2-9ef4-6d2e24208498/2ecbeb20/20260918_news_gennai_outline_02.pdf
• ［1次］デジタル庁「ガバメントAI 源内OSS Ver 2.0の計画に関する全国オンライン説明会質問（FAQ）」（当日の質疑応答・別紙2、2026年9月18日掲載、2026年10月8日確認）— 源内OSSは利用者を限定しない旨、エスカレーション機能への回答、行政実務用RAGが得意な文書・苦手な文書と出典の表示、AI依存による判断力低下への回答: https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/e525db0b-eac1-49e2-9ef4-6d2e24208498/5264b35c/20260918_news_gennai_faq_03.pdf
• ［1次］デジタル庁 政策ページ「ガバメントAI「源内」」（最終更新2026年9月30日、2026年10月8日確認）— 展開スケジュール（2025年5月からデジタル庁内で運用開始、2027年度から本格利用・利用省庁が予算措置）、プレスリリース・公表資料の一覧（AIエージェント利用環境の導入の発表は掲載なし）: https://www.digital.go.jp/policies/genai
• ［1次］デジタル庁「新着・更新」（2026年10月8日確認）— 2026年10月7日までの掲載分に、源内のAIエージェント利用環境の導入を知らせる発表なし: https://www.digital.go.jp/news
• ［1次］デジタル庁「全府省庁の約18万人の政府職員を対象としたガバメントAI（源内）の大規模実証を開始しました」（2026年5月28日公開、2026年10月8日確認）— 5月29日時点で約10万人が利用可能、対象府省庁・職員数を順次拡大: https://www.digital.go.jp/news/fc155eba-e83d-4ecf-9c6a-a3c855e2e7b3
• ［1次］デジタル庁「ガバメントAI「源内」をOSS（オープンソースソフトウェア）として公開しました」（2026年4月24日公開、2026年10月8日確認）— 商用利用可能なライセンスのもとでの無償公開: https://www.digital.go.jp/news/907c8e5d-2f4f-4bd7-9400-37c9f4221d7d
• ［1次］中小企業庁「2026年版 中小企業白書・小規模企業白書 概要」（2026年4月24日閣議決定、2026年10月8日確認）— p.27 ノウハウの蓄積・共有の取組状況（取り組んでいる48.8%・取り組んでいない51.2%、n=7,424、「従業員はいない」と回答した事業者を除く小規模事業者）、p.30 社内ノウハウの蓄積・共有化で有効だった取組（n=3,537）と得られた効果（n=3,499）。資料：（同）デロイト トーマツ「令和７年度小規模事業者の経営課題と事業活動に関する調査」: https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2026/PDF/2026gaiyou.pdf
• ［1次］中小企業庁「2026年版 小規模企業白書（HTML版）」第2部第1章第2節「小規模事業者の経営リテラシー向上」（2026年10月8日確認）— 「社内ノウハウの蓄積・共有」の定義、第2-1-48〜51図の説明（取組状況・有効だった取組・得られた効果・取組状況別の売上高と営業利益率の傾向）、事例2-1-8 有限会社川田製作所（従業員16名、社員の約7割が55歳以上だった時期の属人化、作業手順書のデジタル化、「みんな塾」）: https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2026/shokibo/b2_1_2.html
• ［公式］Agent Skills「Overview」（2026年10月8日確認）— スキルはSKILL.mdを含むフォルダ、起動時は名前と説明だけを読み込み作業が説明に合うと本文を読む段階的な読み込み、Anthropicが開発しオープンな標準として公開し採用する製品が増えている旨: https://agentskills.io/home
• ［公式］Agent Skills「Specification」（2026年10月8日確認）— 必須項目はnameとdescription、descriptionにはスキルが何をし、いつ使うのかを書く、本文の推奨項目（手順・入力と出力の例・よくある例外）、一部の項目やスクリプトの扱いはエージェントの実装によって異なる旨: https://agentskills.io/specification
• ［公式］WindyFlo 日本語ページ（2026年10月8日確認）— ノードをドラッグ＆ドロップで接続してAIパイプラインを構築、「パイプライン・ハブ」からパイプラインを選び［fork］してカスタマイズする手順: https://www.windyflo.com/jp