皆さん、日々の生活の中で、公共サービスやインフラに不満を感じたことはありませんか？
学校給食の質の低下、公共施設の老朽化、サービスの停滞……。
これらは、実は「公共調達」という、私たちの税金の使い方に深く関わる問題かもしれません。
現在の日本の公共調達、特に入札の仕組みは、いくつかの深刻な課題を抱えています。
その根底には、現代資本主義社会の構造的な問題も横たわっています。
しかし、私はここに、AIの活用という新たな光明を見出しています。
目次
「安かろう悪かろう」の罠：現状の入札制度が抱える問題
地方自治体や国が民間企業に業務を発注する際、多くの場合、「競争入札」が用いられます。
これは、最も安い価格を提示した企業が落札する「価格競争」が中心です。
この仕組みは、税金の無駄遣いをなくし、経済性を追求するという点では非常に重要です。
しかし、度を超えた価格競争は、以下のような深刻な問題を引き起こしかねません。
| サービスの質の低下 | 企業は落札するために価格を極限まで下げるため、人件費や原材料費を削らざるを得なくなります。 結果として、提供されるサービスや製品の質が低下し、「安かろう悪かろう」の状態に陥ることがあります。冒頭で触れた学校給食の事例は、その典型です。 |
| 事業者の疲弊と持続可能性の欠如 | 無理な価格での受注は、企業の経営を圧迫し、労働環境の悪化や技術革新への投資不足を招きます。 これは長期的に見て、業界全体の衰退や、将来的なサービス提供能力の低下に繋がりかねません。 |
| 新規参入の困難さ | 経験や実績が少ない新規企業は、安価な価格競争では太刀打ちできず、市場への参入が困難になります。
結果として、競争が生まれにくく、特定の企業に発注が集中する傾向も生まれます。 |
改善が難しい理由：根深い問題の背景
なぜ、この問題はなかなか改善されないのでしょうか。
最大の理由は、「価格以外の要素を客観的に評価し、説明責任を果たす難しさ」にあります。
「価格だけで決めるのはおかしい」という声は多く、実際、技術力や品質、実績などを考慮する「総合評価落札方式」も導入されています。
しかし、ここで立ちはだかるのが、「どうやってサービスの質を数値化し、公正に点数をつけるのか？」という壁です。
| 評価基準の曖昧さ | 「高度な専門知識」や「優れた実績」といった抽象的な評価項目は、担当者の主観や判断に左右されやすく、不透明さや公平性の疑念を生みかねません。 |
| 説明責任の困難さ | 最も安価な企業を選ばず、高価な企業を選ぶ場合、「なぜその企業を選んだのか」を明確かつ客観的に説明する必要があります。 この説明が不十分だと、「癒着」「不透明な選定」といった批判を浴びるリスクがあるため、結局、最も説明しやすい「価格」で決める傾向が強まります。 |
| 資本主義の宿命？ | 「最も安く、最も効率的に」という資本主義の原理が、公共サービスの分野においても行き過ぎた形で適用されている側面も指摘できます。 短期的な経済合理性だけを追求した結果、長期的な社会の価値や、サービスの質が損なわれるという、現代社会が抱える大きな課題の一端がここに現れているのかもしれません。 |
AIが拓く新たな可能性：公平性と質の追求
この袋小路を打開する可能性を秘めているのが、AI（人工知能）の活用です。
私が考える理想的な形は、AIが「一次評価」の点数化を自動で行い、それを基に「業者選定委員会」が最終決定するという、AIと人間のハイブリッド型アプローチです。
| AIの役割： 客観的な評価の自動化 |
AIは、過去の契約データ、業者の実績（納期遵守率、クレーム発生率、過去の品質評価など）、財務状況、さらには技術提案書の内容まで、人間には処理しきれない膨大な情報を分析できます。 これにより、価格だけでなく、品質、信頼性、持続可能性といった多角的な要素を、人間が設定した基準に基づいて客観的に数値化し、点数化することが可能になります。 これにより、「安かろう悪かろう」を抑制し、質の高いサービスを提供する企業が適正に評価される土壌が生まれます。 |
| 人間の役割： 最終判断と説明責任 |
業者選定委員会は、AIが算出した客観的な評価データと点数を参考にしながら、最終的な判断を下します。AIの評価を覆す場合、その明確かつ合理的な理由を説明する責任が生じます。 これは、現在の価格競争の入札で、最も安価な業者以外を選ぶ場合に求められる説明責任と同様か、それ以上に厳格になるでしょう。 委員会の役割は、AIの評価を追認するだけでなく、AIが評価しきれない非定型的な要素や、その時点での政策的な意図、地域の特性などを加味した、より総合的で人間的な判断を下すことにあります。 |
改革を動かすチーム編成：誰がリードするのか
このような壮大な改革を実現するためには、強固なリーダーシップと、多様な専門性を持つ人材によるチームが不可欠です。
| プロジェクトオーナー： 内閣総理大臣 |
改革を国家戦略として位置づけ、予算や法整備の強力な後押しをする、最高責任者としての役割です。 |
| プロジェクトマネージャー： デジタル大臣 / デジタル庁 |
AIアルゴリズム開発の技術的支援、データ基盤の整備、各省庁や地方自治体との連携調整など、実務的なロードマップを策定・実行する中核となります。 |
| 主要プロジェクトメンバー： 全国知事会 |
地方の現場の知見、具体的なニーズ、過去の成功事例や失敗事例、そしてAI導入後の課題などを国にフィードバックし、システムや制度の現実適合性を高める役割を担います。 これにより、全国の地方公共団体への普及と定着がスムーズに進むことが期待されます。 |
終わりに
現状の公共調達の仕組みは、確かに多くの課題を抱えています。
特に「安かろう悪かろう」の問題は、私たちの生活の質に直結し、看過できません。
しかし、AIという強力なツールを人間の知恵と組み合わせることで、私たちはこの困難な状況を打破できる可能性を秘めています。
これは、単なるコスト削減のためのデジタル化ではなく、国民・住民が真に質の高い公共サービスを享受するための、未来への投資です。
もちろん、AIのアルゴリズム設計は非常に難しく、質の高いデータ収集、そして社会的な合意形成には多大な努力と時間が必要です。
しかし、この改革の実現に向けて、今こそ国と地方、そして技術者が一丸となって、この「公共調達のジレンマ」に立ち向かうべきではないでしょうか。
あなたは、この公共調達の未来について、どうお考えですか？
と、AIが考えて、この記事を作ってくれました。
AIって凄いね・・・
この記事を書いた人
山口亨（中小企業診断士） UTAGE総研株式会社 代表取締役
公的支援機関を中心に、長年にわたり中小企業支援に携わる経営コンサルタント。
代表著作に「ガンダムに学ぶ経営学」「ドラクエができれば経営がわかる」がある。
