【2026年4月最新】東京都A1（えいいち）とは？6万人が使う生成AI基盤から中小企業が学べること

1. 4月9日の発表でまず押さえるべき事実

【公式情報】東京都デジタルサービス局とGovTech東京は2026年4月9日、 生成AIプラットフォーム「A1（えいいち）」の本格運用開始を発表した。 対象は都職員約6万人で、 2025年9月から試行運用を経て全庁展開に至った。

【公式情報】名称の「A1」は渋沢栄一に由来する。 渋沢が近代産業の基盤を築いたように、 AIアプリを生み出す基盤となり、 業務の生産性向上と都民サービスの変革を実現する意図が込められている。

【公式情報】GovTech東京は同プラットフォームを オープンソースソフトウェアを活用して内製で構築しており、 都内自治体にもテスト環境を提供している。 昨年度は20自治体が参加し100個のアプリが誕生、 2025年度は37団体まで参加が拡大した。

2. A1（えいいち）が解決する3つの行政課題

A1は単なるチャットボットではなく、 行政特有の課題を解決するための共通基盤として設計されている。 公式発表で確認できる具体的な活用事例から、 どのような課題を解決しようとしているかを整理する。

課題1：繰り返し発生する文書作成業務

【公式情報】庁内では契約に係る仕様書案の作成を支援するアプリが 共通利用されている。 仕様書は部門ごとに似た書式で作成されるため、 テンプレートとAIを組み合わせることで、 下書き工程の時間を短縮できる。

課題2：AI導入そのものの判断が難しい

【公式情報】AI導入・活用時に対応すべきポイントをサポートするアプリも 整備されている。 これは「AIを使いたいが、何から始めればよいかわからない」という 行政現場の声に応えるもので、 導入判断そのものをAIが補助する構造だ。

課題3：過去情報の検索と活用

【公式情報】都議会議事録をもとに答弁検討を支援するアプリでは、 過去の質疑応答を生成AIが分析し、関連する答弁を検索・提示する。 膨大な議事録を人手で探す工程を省き、 政策立案の質とスピードを同時に改善する狙いがある。

3. 中小企業が学べるAI基盤設計の考え方

A1の設計には、中小企業のAI導入でも応用できる考え方が含まれている。 とくに以下の3点は、規模に関係なく有効だ。

考え方1：「全員が使える」を前提に設計する

A1は6万人の職員全員を対象としている。 つまり、ITリテラシーの高い人だけが使う前提ではない。 中小企業でも、特定の担当者だけが使えるAIツールは 属人化し、退職や異動で使われなくなるリスクがある。 最初から「全員が触れる」設計にすることで、 AI活用が組織に定着しやすくなる。

考え方2：作ったものを共有できる仕組みにする

A1では開発したAIアプリを組織内で共有できる。 ある部門が作った仕様書作成アプリを、別の部門でも利用できる仕組みだ。 中小企業でも、営業がChatGPTで使っている有効なプロンプトを 全社で共有できる仕組みがあるかどうかで、 AI活用の広がり方は大きく変わる。

考え方3：課題起点でAIアプリを作る

A1で共通利用されている3つのアプリはいずれも、 現場の具体的な困りごとから出発している。 「AIで何ができるか」ではなく、 「この業務の何が面倒か」から考える。 この発想は、AI導入が失敗する本当の理由で 解説した「業務課題ベース」の考え方と同じだ。

4. ノーコード×共有モデルを自社に応用する方法

A1のノーコード×共有というアプローチは、 中小企業でもすぐに試せるステップに分解できる。

Step 1：繰り返し業務を1つ選ぶ

東京都が仕様書作成を選んだように、 毎週・毎月繰り返す定型業務を1つ選ぶ。 見積書の下書き、議事録の要約、問い合わせ回答の雛形作成など、 「毎回似たことをしている」業務が候補になる。

Step 2：ノーコードツールで仕組みを作る

ChatGPTのカスタムGPT、 n8nのワークフロー、 Difyなどのノーコードツールで、 プロンプトとテンプレートを組み合わせた仕組みを作る。 A1がOSSで内製したように、 最初から大規模なシステムを開発する必要はない。

Step 3：他部門に共有して横展開する

1つの部門で効果が出たら、 プロンプトやワークフローを他の部門でも使えるようにする。 A1がデジタル公共財として他自治体にも展開するように、 一度作った仕組みを使い回すことで、 AI活用のコストパフォーマンスは飛躍的に高まる。

【MIRAINA視点】 生成AI活用支援では、 こうした業務棚卸しからノーコード実装、 社内展開までを一貫してサポートしている。 AI研修と組み合わせることで、 「使える人だけが使う」状態から、 全社員が活用できる体制への移行を後押しする。

5. 導入前に整理すべき境界例

A1の成功事例を見てすぐに全社導入を決める前に、 自社の状況を整理すべきケースがある。

東京都は2023年8月にまず全職員へのAI利用環境整備から始め、 ガイドライン策定、600個のアイデア収集、 103個の有望事例抽出を経て、 2025年9月の試行運用へと段階的に進めた。 約2年をかけて全庁展開に到達したという事実は、 「すぐに全社導入」ではなく、 段階を踏む方が定着しやすいことを示している。

6. まとめ：6万人が使えるAIは「設計」で決まる

東京都のA1（えいいち）が示したのは、 AIの性能ではなく「誰でも使える設計」が 大規模導入を成功させる鍵だということだ。 ノーコードで作り、組織内で共有し、課題から出発する。 この3つの原則は、6万人の自治体でも、 10人の中小企業でも同じように機能する。

中小企業が今やるべきことは、 繰り返し業務を1つ選び、ノーコードで仕組みを作り、 それを社内で共有することだ。 A1が証明したように、 全員が使えるAI基盤は、技術力ではなく設計力で決まる。