前提は統計に出ている現実です。全国の消費生活相談は 2024年度で910,181件（約91万件）。前年から約2万件増え、高止まりが続いています。契約当事者の 70歳以上の割合は26.2% と過去最高で、高齢者はサポート詐欺・定期購入トラブル等の主たる被害層です。
一方で担い手は細っています。全国の 消費生活相談員は3,349人にとどまり、その85.7%が50代以上（消費者庁・令和6年現況調査）。相談員の8割超は非常勤で、ベテランの「過去事例の引き出し」が属人化しています。
相談窓口は全自治体に設置済み（設置率100%）でも、「窓口はあるが、中で回す人材が薄い」 という構造です。手口は高速で多様化し、PIO-NETの膨大な蓄積から「いま目の前の事案に似た事例」を素早く引き当てる負担が重い。問いは「窓口があるか」ではなく、「限られた相談員の時間を、人にしかできない対応にどう振り向けるか」 です。
出典: 国民生活センター「2024年度 消費生活相談の状況（PIO-NET）」 ／ 消費者庁「令和6年度 地方消費者行政の現況調査」
議論を具体にするため、架空の自治体を一つ設定します。非常勤の相談員が数名で回す市の消費生活センター。実在の特定自治体ではありませんが、「相談は途切れず、調べ物に時間を取られ、ベテランの知見が継承されない」構図は、前章のデータが示すとおりごく一般的なものです。
過去事例・関連法令・あっせん事例の知識が、相談員個人の経験に依存。
年90万件規模が続き、1件ごとの類似事例検索・回答作成の負担が大きい。
相談員の85.7%が50代以上、8割超が非常勤。退職とともに知見が失われる。
担い手不足で対応品質の地域差が広がり、最も支援が要る高齢者への初動が遅れる。
「相談がさばけない」だけの話に見えて、遅れるのは 被害者の救済 です。何もしなければ、次の層が同時に進みます。
3つのレイヤーで設計します。鍵は、各レイヤーが 「だから何が変わるか」 まで接続していること。最終判断は人が担う前提です。
目の前の相談内容から、PIO-NET等の蓄積に似た事例・関連法令・あっせん例を引き当て。→ だから「探す」時間が、聞き取りと判断の時間に変わる。
相談記録や回答のたたき台を生成。→ だから新人でもベテランの引き出しをその場で開ける。
相談の傾向から、増えている手口・注意喚起すべき層を可視化。→ だから先回りの啓発に回せる。
誠実に言えば、AIが相談員の代わりになるわけではありません。担えるのは 類似事例の検索と回答・記録の下書き、傾向の把握 まで。あっせん・助言の最終判断、相談者への対応、法的な見立ては相談員が担います。AIは「下書き」であって、確定はしません。相談者の個人情報は行政の管理下で扱う前提です。
PIO-NET等からの類似事例・関連法令の横断検索／回答・相談記録のドラフト生成／手口の傾向可視化。「調べ物の時間」を人の対応に振り向ける。
あっせん・助言の最終判断、相談者への寄り添った対応、法的な見立てと責任。確定するのは相談員。
断定的なKPIではなく、共同検証で 確かめたい仮説 として提示します。数値は方向性の目安であり、各仮説に 測り方 をセットにしています。「効果がある」と言い切るのではなく、一緒に確かめにいく対象です。
類似事例の検索にかかる時間を従来比で計測。想定の目安: 短縮／未実証
回答・記録の初稿作成時間を計測。想定の目安: 短縮／未実証
新人相談員の独り立ちまでの期間を評価。定性評価／未実証
高リスク相談の特定から対応着手までを計測。想定の目安: 短縮／未実証
いきなり本番相談に使いません。過去の相談記録で精度と安全性を確かめてから 広げる設計で、主役を相談員から動かしません。相談者の個人情報は行政の管理下に置き、外部送信や学習利用はしない前提で設計します。
扱うデータ・セキュリティ要件と成果指標を合意。費用・スコープも個別に確定。
匿名化した過去事例で類似検索・下書きの精度を相談員と評価。
実務の一次対応に試用し、仮説 H1・H2 を計測。最終対応は相談員。
相談業務・啓発に組み込み。座組は「主体＝センター／伴走＝allfesta／連携＝消費者行政」。
