RAG活用が主流、横浜市は回答精度9割達成 生成AIのカスタマイズ手法として、RAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)の採用が先行している。特定行政分野に対応した環境構築(APIやファインチューニング)が41件だったのに対し、外部ソースを参照させるRAGの利用は244件に上った。 横浜市の事例では、法令集や選挙関連書籍約4500ページ分(PDF)をデータ化してRAG環境を構築。継続的なチューニングにより、選挙関連業務において約9割の回答精度を達成しているという。 機密情報の取り扱いとガバナンスにも言及 「DeepSeek」への注意喚起も 改定版では、生成AI導入に当たっての留意事項として、「ガバナンス確保の体制構築」「要機密情報の取り扱い」「人材育成の考え方」についてそれぞれ以下のようにポイントをまとめている。 ガバナンス確保の体制構築 AIガバ

