あるが、ＡＩの適性が高い作業とＡＩの適性が低く人が担うべき作業の役割
分担を明確化しながら、ＡＩが実装後もデータを学習することを通じて性能
が継続的に向上していく可能性があるという特性やＡＩの技術進展は極め
て速いことを踏まえて、スピードをもって、段階的に対象を広げていくこと
が現実的である。現在のＡＩ技術の水準を踏まえると、例えば、コーディン
グやテスト仕様書の作成といった大量情報の検索・要約や定型処理等につい
ては、ＡＩが迅速かつ高い精度で自動化できると考えられることから、まず
はこうしたＡＩの適性が高い作業からＡＩの導入を始め、一方、例外処理テ
ストや負荷テストといった現場の環境次第で成果が変わる処理等について
は、ＡＩが判断することが困難と考えられることから、こうしたＡＩの適性
が低い作業については人が関与する形で、段階的に対象を広げていくことが
重要である。また、民間における情報システムの調達・開発等に関する最先
端の取組として、例えば、要件・仕様の定義からテストまで情報システムの
調達・開発等に係る全工程を一気通貫でＡＩにより自動化する取組等が行わ
れていることから、先駆的な知見及び経験を有する民間のＩＴ企業やエンジ
ニア等が集まるコミュニティとの継続的な対話を通じて知見を蓄積しなが
ら、実効的なプロセスを形成していくことが重要である。
以上の基本的考え方に基づき、以下の措置を講ずるべきである。
＜実施事項＞
人口減少及び経済・社会のデジタル化が進展する中で、行政運営及び国民
生活に不可欠である政府情報システムの調達においては、いわゆるベンダー
ロックイン（特定の事業者の独自技術、知識及び経験に大きく依存し、他の
事業者への乗換えが困難になる状況。）が生じることによる競争性・透明性
の阻害や、要件のあいまいさに起因して開発段階において作業の手戻りが生
じるおそれがあることによる、品質の低下・工期遅延・費用増加といった課
題が長年指摘されてきている。
これらの課題の根本的な要因の一つとして、各府省庁の職員においてＩＴ
に関する専門知識や経験が不足している状況にあり、自ら要件定義等を行う
ことや事業者から要件定義等が提示されてもその妥当性を検証・評価するこ
とが困難であることから、その結果、事業者に依存し、事業者の主導により
システム開発が行われる構造が継続していることが挙げられる。
こうした中、近年の生成ＡＩやＡＩエージェントを始めとするＡＩ技術の
進展は、ソフトウェア開発の在り方に本質的な変化をもたらしている。具体
的には、従来のシステム開発は、仕様・要件を事前に定義し、それに基づい
て設計・実装を行うことを前提とした開発手法、すなわち、「人が事前に仕

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