中国 行政分野における大規模AIモデルの展開・応用指針 (2025.10.10)

こんにちは、丸山満彦です。

中国が、行政分野における大規模AIモデルの展開・応用指針を公表していますね...

日本の行政機関でも参考になることはあると思います...民間でもAIをどう活用する？？？なんて考えている企業には参考になるかもです...

・2025.10.10 政务领域人工智能大模型部署应用指引

政务领域人工智能大模型部署应用指引	行政分野における人工知能大規模モデルの展開・応用指針
为深入贯彻落实党中央、国务院决策部署，规范和引导人工智能大模型在政务领域的发展与应用，提升政务数字化智能化治理和服务水平，制定本指引。本指引主要为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照，将根据实践进展，结合人工智能大模型发展和应用的新形势、新要求，进行动态调整。	党中央・国務院の決定・配置を深く貫徹し、行政分野における人工知能大規模モデルの発展と応用を規範化し導くため、行政のデジタル化・知能化によるガバナンスとサービス水準の向上を図るべく、本指針を制定する。本指針は主に各級行政部門に対し、人工知能大規模モデルの展開・応用に関する業務指針と基本参照を提供するものであり、実践の進展に基づき、人工知能大規模モデルの発展と応用の新たな情勢・新たな要求を踏まえ、動的に調整する。
一、总体要求	一、全体的な要求
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，全面贯彻习近平总书记关于网络强国的重要思想，完整准确全面贯彻新发展理念，统筹高质量发展和高水平安全，坚持系统谋划、集约发展，以人为本、规范应用，共建共享、高效协同，安全稳妥、务求实效，有序推进人工智能大模型技术、产品和服务在政务领域的部署、应用和持续优化，充分发挥人工智能大模型在复杂语义理解与推理、多模态内容生成、知识整合与分析等方面的优势，为工作人员提供高效辅助，为公众和企业提供便捷服务，推动政务创新发展，提升治理效能、优化服务管理、辅助科学决策。	習近平新時代中国特色社会主義思想を指針とし、党の第20回全国代表大会及び第20期中央委員会第2回・第3回全体会議の精神を深く貫徹し、習近平総書記のネットワーク強国に関する重要思想を全面的に貫徹する。新たな発展理念を完全かつ正確に貫徹し、高品質な発展と高水準の安全を統合的に推進する。体系的な計画と集約的な発展を堅持し、 人間中心の規範的応用、共同構築・共有・効率的連携、安全確実・実効追求を基本方針とし、行政分野における人工知能大規模モデルの技術・製品・サービスの展開・応用・継続的最適化を秩序立てて推進する。複雑な意味理解・推論、マルチモーダルコンテンツ生成、知識統合・分析などにおける人工知能大規模モデルの優位性を十分に発揮させ、職員への効率的支援、公衆・企業への利便性向上を通じ、行政の革新的発展を促進し、ガバナンス効率の向上、サービス管理の最適化、科学的意思決定の補助を図る。
二、应用场景	二、応用シナリオ
政务部门可围绕政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策等工作中的共性、高频需求，因地制宜、结合实际，选择典型场景进行人工智能大模型探索应用。主要包括以下参考场景：	行政部門は、行政サービス、社会ガバナンス、機関事務、意思決定支援などにおける共通的・高頻度ニーズに基づき、地域の実情に合わせ、典型的なシナリオを選択してAI大規模モデルの応用を探求する。主な参考シナリオは以下の通りである：
（一）政务服务类	（一）行政サービス類
1.智能问答。整合本地区、本部门、本领域业务资源和知识库等数据，利用自然语言理解、检索增强生成和知识图谱等技术，提供便捷的在线政务咨询服务，加强对公众诉求的准确理解，实时生成参考回答，帮助解决公众疑惑，提升信息获取便捷性。	1. インテリジェントQ&A。当該地域・部門・分野の業務リソースやナレッジベースなどのデータを統合し、自然言語理解、検索強化生成、ナレッジグラフなどの技術を活用して、便利なオンライン行政相談サービスを提供する。市民の要望を正確に理解し、リアルタイムで参考回答を生成することで、市民の疑問解決を支援し、情報取得の利便性を高める。
2.辅助办理。整合政务服务办事指南、常见问题、用户评价和历史办理记录等数据，利用智能匹配和自动化处理等技术，提供智能导办、个性引导、表单预填、辅助审核、进度查询和提醒等一站式政务辅助办理服务，辅助工作人员高效审核材料，支撑公众和企业便捷办理事项。	2. 補助処理。行政サービスの手続きガイド、よくある質問、ユーザー評価、過去の処理記録などのデータを統合し、インテリジェントマッチングや自動処理技術を活用する。これにより、インテリジェントな案内、個別ガイド、フォーム事前入力、補助審査、進捗照会、リマインダーなどのワンストップ行政補助サービスを提供し、職員の効率的な書類審査を支援し、市民や企業の円滑な手続きを支える。
3.政策服务直达快享。构建政策服务知识库，细化政策要求、政策标签、推送条件、申兑流程等相关内容，利用“政策找人”“政策找企业”算法模型，加强公众和企业需求分析，实现政策智能匹配，推进惠民利民、惠企利企服务主动精准送达和一站式办理。	3.政策サービスの迅速な提供。政策サービス知識ベースを構築し、政策要件・政策タグ・プッシュ条件・申請・換金プロセスなどを詳細化。「政策が人を探す」「政策が企業を探す」アルゴリズムモデルを活用し、公衆と企業のニーズ分析を強化。政策のインテリジェントマッチングを実現し、住民・企業向けサービスの能動的かつ精密な提供とワンストップ処理を推進する。
（二）社会治理类	（二）社会ガバナンス分野
4.智能监测巡检。利用无人机、视频监控、智能传感器等设备和计算机视觉等技术，对监控视频、图像、物联感知数据等进行实时分析，辅助工作人员实时监测房屋、道路、燃气、桥梁、供水、排水、供热、综合管廊等基础设施，及时发现异常行为、环境问题或设施故障等，自动识别潜在风险隐患，及时进行提醒，并根据异常情况和严重程度提供处置建议，提高监测巡检效率。	4.インテリジェント監視・巡回検査。ドローン、映像監視、スマートセンサー等の機器とコンピュータビジョン等の技術を活用し、監視映像・画像・IoT感知データ等をリアルタイム分析する。職員が建物・道路・ガス・橋梁・給水・排水・暖房・総合管路等のインフラをリアルタイム監視するのを補助し、異常行動・環境問題・施設故障等を即時発見する。潜在リスクを自動識別し、速やかに警告を発する。異常状況と深刻度に応じた対応提案を提供し、監視巡回検査の効率を向上させる。
5.辅助执法监管。采用语音识别、视频分析、知识图谱、逻辑推理等技术，辅助执法人员将案件信息实时录入系统、穿透式发现问题线索、生成案件报告、快速检索法律依据和司法解释、查询类似典型案例等，提供针对性案件办理建议，提高执法监管效率和规范性。	5. 法執行・監督支援。音声認識、映像分析、ナレッジグラフ、論理推論などの技術を採用し、法執行担当者が事件情報をリアルタイムでシステムに入力し、問題の手がかりを貫通的に発見し、事件報告書を生成し、法的根拠や司法解釈を迅速に検索し、類似の典型事例を照会することを支援する。対象を絞った事件処理の提案を提供し、法執行・監督の効率と規範性を高める。
6.市场风险预测。运用生成式时间序列分析模型和异常检测算法等，对各类市场数据进行监测和深度分析，捕捉市场动向，包括经济指标波动、异常情况等，预测可能出现的市场风险，研判对经济社会带来的影响和经济走势，并及时发出预警，为政府管理和社会治理提供支撑。	6. 市場リスク予測。生成型時系列分析モデルや異常検知アルゴリズムなどを活用し、各種市場データを監視・深層分析する。経済指標の変動や異常状況など市場動向を捕捉し、発生し得る市場リスクを予測する。経済社会への影響や経済動向を分析判断し、タイムリーに警報を発する。政府管理と社会ガバナンスを支える。
（三）机关办公类	（三）行政事務支援
7.辅助文书起草。利用大语言模型的生成能力，通过构建本地知识库和预设模板，为工作人员提供写作建议、辅助起草文书，对格式和内容等进行检查、校对和优化，提高工作效率，减轻基层负担。	7.文書起草補助。大規模言語モデルの生成能力を活用し、ローカルナレッジベースと事前設定テンプレートを構築することで、職員に執筆提案を提供し文書起草を支援する。書式や内容のチェック・校正・最適化を行い、業務効率を向上させ、末端負担を軽減する。
8.资料检索。利用知识图谱构建和信息检索等技术，准确理解工作人员资料检索需求，实现政务信息快速检索、精准定位、多维度排序、智能关联和对比分析等，帮助工作人员提升资料检索效率和准确性。	8. 資料検索。知識グラフ構築や情報検索技術を活用し、職員の資料検索ニーズを正確に理解する。行政情報の高速検索、精密な位置特定、多次元ソート、インテリジェントな関連付けや比較分析を実現し、職員の資料検索効率と正確性を向上させる。
9.智能分办。利用自然语言理解和多模态识别等技术，构建多维度任务分类和分办规则，对来文、来电、工单等任务进行自动识别、准确分类、辅助填写和优先级排序，实现辅助分发和智能派单，提高任务分办效率。	9. インテリジェント分担処理。自然言語理解やマルチモーダル認識技術を活用し、多次元タスク分類と分担ルールを構築する。文書・電話・作業指示書等のタスクを自動識別・正確分類し、入力補助と優先順位付けを行う。これにより補助的配布とインテリジェントな割り当てを実現し、タスク分担効率を向上させる。
（四）辅助决策类	（四）意思決定支援類
10.灾害预警。对来自卫星、地面传感器、地质监测站，以及预报预警、灾害风险普查等多源、多维、多模态数据进行大数据关联和综合分析研判，识别异常波动情况，预测可能发生的自然灾害，并提前发出预警，辅助政务部门及时采取有效措施，减轻灾害风险，减少灾害损失。	10.災害警報。衛星、地上センサー、地質観測所、予報警報、災害リスク調査などからの多源・多次元・マルチモーダルデータをビッグデータ関連付けと総合分析により解析し、異常変動を識別。発生可能性のある自然災害を予測し、事前に警報を発令。行政部門が効果的な対策を迅速に講じ、災害リスク軽減と被害減少を支援する。
11.应急处置。利用强化学习等技术，对社会公共安全等突发事件的性质、特点、危害程度、影响范围、发展趋势和公众反应等进行分析研判，及时发现和预警风险隐患，基于突发场景、力量资源分布等快速模拟应急处置方案效果，提供科学合理的应急处置建议，优化救援资源配置，提高应急响应速度和效率。	11.緊急対応。強化学習などの技術を活用し、社会公共安全などの突発事象の性質・特徴・危害度・影響範囲・発展傾向・公衆反応などを分析・評価する。リスク要因を迅速に発見・警告し、突発シナリオや資源配置に基づき緊急対応策の効果を即時シミュレーションする。科学的かつ合理的な対応提案を提供し、救援資源の最適配置を実現し、緊急対応速度と効率を向上させる。
12.政策评估。利用人工智能大模型推断分析能力与数据挖掘能力，对公众反馈、市场反应、经济指标和社会满意度等进行分析，构建多维度指标，评估政策目标实现程度、政策影响力和潜在问题，支撑政策制定部门进行政策优化。	12. 政策評価。人工知能の大規模モデルの推論分析能力とデータマイニング能力を活用し、公衆のフィードバック、市場反応、経済指標、社会満足度などを分析する。多次元指標を構築し、政策目標の達成度、政策の影響力、潜在的問題を評価し、政策立案部門の政策最適化を支援する。
13.智能辅助评审。利用自学习泛化认识、类人化评审推理、多模态智能解析等能力，对照有关要求开展项目评审，对项目文件内容进行深度扫描、智能解析，提出评审意见建议，辅助提高项目评审效率和科学性。	13. インテリジェント審査支援。自己学習による汎化認識、人間的な審査推論、マルチモーダル知能解析などの能力を活用し、関連要件に基づいてプロジェクト審査を実施する。プロジェクト文書の内容を深度スキャン・インテリジェント解析し、審査意見・提案を提示することで、プロジェクト審査の効率性と科学性を向上させる。
三、规范部署	三、規範的な展開
政务部门应结合工作实际和场景特点，充分论证人工智能大模型的应用需求、实施路径、功能设计等，选择适宜的部署模式，统筹推进实施，推动共建共享，提升建设管理效能。	行政部門は業務実態とシナリオ特性を踏まえ、人工知能大規模モデルの応用ニーズ、実施経路、機能設計などを十分に検討し、適切な展開モデルを選択する。実施を統括的に推進し、共同構築・共有を促進し、建設管理の効率性を高める。
（一）合理选择实施路径	（一）実施経路の合理的な選択
政务部门应根据不同政务场景需求与现有技术基础，审慎选择人工智能大模型实施路径。对于智能问答、辅助文书起草等通用性较强、数据资源丰富的场景，需采用市场上成熟，并已完成网信部门备案的模型产品和服务。对于辅助执法监管、市场风险预测等专业性较强、业务逻辑复杂的场景，可利用领域专家知识和专业数据进行针对性训练，打造垂直模型。在保障安全和不泄露国家秘密、工作秘密和敏感信息等的前提下，充分利用互联网算力和模型资源，开展政务领域人工智能大模型部署应用。鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。	行政部門は、異なる行政シナリオのニーズと既存の技術基盤に基づき、人工知能大規模モデルの実施経路を慎重に選択すべきである。インテリジェントQ&Aや文書起草支援など汎用性が高くデータ資源が豊富なシナリオでは、市場で成熟し、ネット情報部門の登録を完了したモデル製品・サービスを採用する必要がある。法執行支援や市場リスク予測など専門性が高く業務ロジックが複雑なシナリオでは、領域専門家知識と専門データを活用した特化型トレーニングにより垂直モデルを構築する。国家機密・業務秘密・機微情報の漏洩防止を前提に、インターネットの計算資源とモデル資源を最大限活用し、行政分野におけるAI大規模モデルの展開・応用を推進する。行政インテリジェントエージェントや具身知能などの革新的応用を模索することを奨励する。
（二）统筹集约开展部署	（二）統合的・集約的な展開
政务部门应以统筹集约的方式开展政务领域人工智能大模型部署，依托“东数西算”和全国一体化算力网，统筹推进智能算力基础设施布局，并实施集中统一的安全管理和体系化技术防护措施，避免“碎片化”安全风险。有条件的中央和国家机关部门、省（自治区、直辖市）可统一部署智能算力资源、人工智能大模型，面向下属单位或下辖地区提供电子政务外网环境下的人工智能大模型服务。地市应在省（自治区、直辖市）统一要求下开展部署应用，县级及以下原则上应复用上级的智能算力和模型资源开展应用和服务，不再独立进行政务大模型建设和部署。	行政部門は統合的・集約的な方式で行政分野におけるAI大規模モデルの展開を進めるべきである。「東数西算」及び全国統合コンピューティングネットワークを基盤とし、インテリジェントコンピューティングインフラの配置を統合的に推進するとともに、集中統一的な安全管理と体系的な技術的防護措置を実施し、「断片化」による安全リスクを回避する。条件を満たす中央・国家機関部門、省（自治区・直轄市）は、インテリジェントコンピューティングリソースとAI大規模モデルを統一的に配置し、下部組織や管轄地域に対し電子政府外部ネットワーク環境下でのAI大規模モデルサービスを提供できる。地級市は省（自治区・直轄市）の統一要求に基づき配置・応用を展開し、県級以下は原則として上級機関のインテリジェントコンピューティングリソースとモデル資源を再利用して応用・サービスを展開し、独自に行政大規模モデルの構築・配置を行ってはならない。
（三）探索实现统管复用	（三）統一管理・再利用の実現を模索する
政务部门应探索构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化部署模式，统筹推进政务大模型部署应用，防止形成“模型孤岛”。省（自治区、直辖市）应搭建政务领域人工智能大模型统一服务平台，并与政务云管理平台、政务应用和组件管理平台等融合共建，将区域内电子政务外网智能算力、政务大模型、政务数据集等资源纳入统一管理，形成要素资源“一本账”，支撑政务大模型运行监测，提供资源申请与调度服务，推动高效复用。国家行业主管部门按照业务需求和发展需要探索细分领域政务垂直大模型的统一训练与构建，加强与省（自治区、直辖市）协同部署，深化跨层级、跨地域的行业领域智能化赋能。垂直管理部门应强化模型、算力、数据等资源的统筹部署和管理，避免资源浪费。	行政部門は「一地で構築し、複数地域・複数部門で再利用する」集約型配置モデルの構築を模索し、行政用大規模モデルの配置・応用を統括的に推進し、「モデルの孤島化」を防ぐべきである。省（自治区・直轄市）は行政分野の人工知能大規模モデル統一サービスプラットフォームを構築し、行政クラウド管理プラットフォーム・行政アプリケーション及びコンポーネント管理プラットフォームなどと融合・共同構築すべきである。管轄区域内の電子政府外部ネットワークのインテリジェントコンピューティング能力・行政大規模モデル・行政データセット等の資源を統一管理下に組み入れ、要素資源の「一本帳簿」を形成する。これにより行政大規模モデルの運用監視を支え、資源申請・調整サービスを提供し、効率的な再利用を推進する。国家業界主管部門は業務ニーズと発展要求に基づき、細分化された分野における行政垂直型大規模モデルの統一的な訓練と構築を模索し、省（自治区・直轄市）との連携配置を強化し、階層間・地域間を跨いだ業界分野の知能化賦能を深化させる。垂直管理部門はモデル・計算能力・データ等の資源の統合配置と管理を強化し、資源の浪費を避けるべきである。
（四）持续夯实数据基础	（四）データ基盤の継続的強化
政务部门应加强政务数据治理，持续提升数据质量，加快构建客观反映公共政策、制度规范、业务流程和治理实效的高质量政务数据集和知识库，支撑政务大模型的优化训练。分类分级管理政务大模型涉及数据，加强训练数据、微调数据、知识库等管理，建立台账并详细记录数据来源、类型和规模等信息，确保数据来源可靠可追溯、内容准确有效。依托政务数据共享协调机制，统筹数据治理成果，推进高质量政务数据集的共建共享和生成数据的归集治理。探索基于大模型的政务知识治理路径，打造可信知识库，确保数据源的权威性、准确性和时效性。	行政部門は行政データガバナンスを強化し、データ品質の持続的向上を図り、公共政策・制度規範・業務プロセス・ガバナンス実効性を客観的に反映する高品質な行政データセット及びナレッジベースの構築を加速し、行政用大規模モデルの最適化訓練を支える。行政用大規模モデル関連データを分類・段階管理し、訓練データ・微調整データ・ナレッジベース等の管理を強化する。台帳を整備し、データソース・種類・規模等の情報を詳細に記録し、データソースの信頼性・追跡可能性、内容の正確性・有効性を確保する。行政データ共有調整メカニズムを活用し、データガバナンスの成果を統合し、高品質な行政データセットの共同構築・共有と生成データの収集・ガバナンスを推進する。大規模モデルに基づく行政知識ガバナンスの道筋を探求し、信頼性の高いナレッジベースを構築し、データソースの権威性、正確性、時効性を確保する。
四、运行管理	四、運用管理
政务部门应强化政务领域人工智能大模型运行管理，健全管理制度、运行模式和安全要求，有序推进人工智能大模型技术、产品和服务在政务领域部署应用。	行政部門は行政分野における人工知能大規模モデルの運用管理を強化し、管理制度、運用モデル、安全要件を整備し、人工知能大規模モデルの技術、製品、サービスの行政分野への展開・応用を秩序立てて推進すべきである。
（一）明确应用管理要求	（一）応用管理要件の明確化
政务部门应统筹减负和赋能，严格落实《整治形式主义为基层减负若干规定》《关于防治“指尖上的形式主义”的若干意见》等相关要求，避免盲目追求技术领先、概念创新，避免重复建设、无效建设，避免未审先建、建而不管，避免强制使用、无效使用，避免数据多头采集、重复索要，切实防范“数字形式主义”。中央和国家机关政务领域人工智能大模型部署应用应纳入国家政务信息化规划统筹。政务部门应建立健全涵盖政务领域人工智能大模型部署应用全周期管理体系，明确应用方式和边界，落实人工智能大模型“辅助型”定位，及时解决部署与应用过程中出现的新问题。应在政务大模型应用界面显著位置设置风险提示，明确告知大模型服务的局限性，做好大模型输出内容标识。对于智能问答、辅助办理等代表政务部门面向公众和企业提供服务的人工智能大模型应用场景，应严格执行内容审核制度流程，结合场景特点和技术能力合理采用人工审核、生成内容实时风控、多模型交叉校验等措施，防范模型“幻觉”等风险，确保输出内容不超出业务范围，保障内容准确性，维护政务部门公信力。	行政部門は負担軽減と能力強化を統合し、「形式主義の是正による基層負担軽減に関する若干の規定」「『指先の形式主義』防止に関する若干の意見」等の関連要求を厳格に履行する。技術的優位性や概念的革新の盲目的な追求、重複建設・無効建設、事前審査なしの建設・建設後の管理放棄、強制使用・無効使用、データの複数機関による収集・重複要求を回避し、「デジタル形式主義」を確実に防止する。中央及び国家機関の行政分野におけるAI大規模モデルの展開・応用は、国家行政情報化計画に組み込むべきである。行政部門は、行政分野のAI大規模モデル展開・応用の全ライフサイクルをカバーする管理体制を整備し、応用方法と境界を明確化し、AI大規模モデルの「補助的」位置付けを徹底し、展開・応用過程で生じる新たな問題を速やかに解決すべきである。行政用大規模モデルの応用インターフェースの目立つ位置にリスク提示を設置し、大規模モデルサービスの限界を明確に告知するとともに、大規模モデル出力内容の識別を適切に行うべきである。スマートQ&Aや補助処理など、行政部門が公衆や企業向けにサービスを提供するAI大規模モデルの応用シナリオにおいては、コンテンツ審査制度のプロセスを厳格に実行し、シナリオの特徴と技術能力に応じて、人的審査、生成コンテンツのリアルタイムリスク管理、複数モデルの相互検証などの措置を合理的に採用すべきである。モデルの「幻覚」などのリスクを防止し、出力内容が業務範囲を超えないことを確保し、内容の正確性を保証し、行政部門の公信力を維持する。
（二）持续推动迭代优化	（二）継続的な反復最適化の推進
政务部门应将持续迭代优化作为人工智能大模型部署应用的关键环节，建立常态化更新机制，加快功能优化，深化场景应用。密切关注技术发展动态，持续更新优化政务领域人工智能大模型的基础模型和安全能力。建立高效数据收集处理机制，及时更新支撑人工智能大模型运行的输入数据和知识库，并适时进行清洗、标注，补充优化训练数据集，持续提升模型能力。建立政务领域人工智能大模型用户评价反馈机制，及时收集、处理用户需求，以用户反馈驱动迭代优化。	行政部門は、継続的な反復最適化をAI大規模モデルの展開・応用における重要な要素と位置付け、定期的な更新メカニズムを構築し、機能最適化を加速させ、シナリオ応用の深化を図るべきである。技術発展の動向を注視し、行政分野向けAI大規模モデルの基盤モデルと安全能力を継続的に更新・最適化すること。効率的なデータ収集処理メカニズムを構築し、AI大規模モデルの稼働を支える入力データとナレッジベースを適時更新するとともに、適宜クリーニング・ラベリングを実施し、訓練データセットを補充・最適化することで、モデルの能力を継続的に向上させること。行政分野におけるAI大規模モデルのユーザー評価フィードバックメカニズムを構築し、ユーザーニーズをタイムリーに収集・処理し、ユーザーフィードバックによって反復的最適化を推進する。
（三）扎实做好安全管理	（三）安全管理の着実な実施
政务部门应建立安全责任制度，明确数据处理、大模型训练和场景应用各阶段参与主体的安全职责和任务，做好用户身份识别和权限管理。政务部门提供人工智能大模型服务时，应遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关规定，使用具有合法来源的数据和基础模型，依法履行算法备案和安全评估等义务，与使用者签订服务协议，明确双方权利义务。构建政务领域人工智能大模型分类分级治理制度，完善安全管理流程，针对可能出现的安全风险，制定应急处置预案。做好政务大模型对抗攻击的检测与处置，识别并拦截提示词注入、资源消耗攻击等。加强政务大模型内容安全管理，综合运用语义识别、规则库、模型算法等，做好多模态输入输出内容的识别、分析与管控，建立合理的代答、拒答机制，及时发现并处置违法和不良信息、敏感内容等。发挥新闻媒体内容审核优势，做好政务大模型训练数据的内容审核把关，加强政务大模型内容监测管理。做好政务大模型应用运行日志管理，定期对日志记录进行审计。推动形成安全风险威胁信息共享和应急处置机制，按照规定及时处置并报告安全事件，提升人工智能安全风险应对能力。	行政部門は安全責任制度を確立し、データ処理、大規模モデル訓練、シナリオ応用各段階における参加主体の安全責任と任務を明確化し、ユーザー認証と権限管理を適切に行うべきである。行政部門が人工知能大規模モデルサービスを提供する際は、「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」等の関連規定を遵守し、合法的な出所のデータと基盤モデルを使用し、法に基づきアルゴリズムの届出や安全評価等の義務を履行し、利用者とサービス契約を締結して双方の権利義務を明確にすべきである。行政分野における人工知能大規模モデルの分類・段階別管理制度を構築し、安全管理プロセスを整備し、発生し得る安全リスクに対して緊急対応計画を策定する。行政用大規模モデルの攻撃対策として、プロンプト注入やリソース消費型攻撃などの検知・対応を徹底する。行政用大規模モデルのコンテンツ安全管理を強化し、意味認識・ルールベース・モデルアルゴリズムを総合的に活用して、マルチモーダル入力出力コンテンツの識別・分析・管理を実施する。適切な代答・拒否応答メカニズムを構築し、違法・有害情報及びセンシティブコンテンツを迅速に発見・処理する。ニュースメディアのコンテンツ審査の強みを活用し、行政用大規模モデルの訓練データに対するコンテンツ審査を徹底する。行政用大規模モデルのコンテンツ監視管理を強化する。行政用大規模モデルの運用ログ管理を適切に行い、定期的にログ記録を監査する。セキュリティリスク脅威情報の共有と緊急対応メカニズムの構築を推進し、規定に基づきセキュリティインシデントを迅速に対処・報告し、人工知能のセキュリティリスク対応能力を向上させる。
（四）严格落实保密要求	（四）厳格な機密保持要求の実施
政务部门在模型训练、部署应用等过程中应加强数据安全保密和个人信息保护，坚持底线思维，严格落实“涉密不上网、上网不涉密”等保密纪律要求，采取加装保密“护栏”等措施，防止国家秘密、工作秘密和敏感信息等输入非涉密人工智能大模型，防范敏感数据汇聚、关联引发的泄密风险。制定完善人工智能大模型在政务领域应用相关保密管理制度，规范人工智能大模型选型、部署、训练、使用、废止等全流程保密管理。涉密信息系统应用人工智能大模型按照国家保密行政管理部门要求稳妥推进。	行政部門はモデル訓練・展開・応用等の過程において、データセキュリティと個人情報保護を強化し、リスク管理の観点から「機密情報はネットワークに接続せず、ネットワーク接続情報は機密を含まない」等の機密保持規律を厳格に遵守する。機密保護「ガードレール」の設置等の措置を講じ、国家機密・業務機密・センシティブ情報が非機密AI大規模モデルに入力されるのを防止し、センシティブデータの集積・関連付けによる情報漏洩リスクを防止する。行政分野におけるAI大規模モデルの応用に関する機密管理制度を整備し、AI大規模モデルの選定・導入・訓練・使用・廃止までの全プロセスにおける機密管理を規範化する。機密情報システムへのAI大規模モデル応用は、国家機密行政管理部門の要求に基づき着実に推進する。
五、保障措施	五、保障措置
（一）加强组织实施	（一）組織実施の強化
加强统筹协调，稳妥有序推动人工智能大模型在政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策等领域规范应用。加快推进政务领域人工智能大模型国家标准体系建设和重点标准研制，明确应用效果评估、系统技术要求、智能技术应用等工作规范，支撑部署应用取得实效。及时总结推广政务领域部署应用人工智能大模型的典型场景和创新应用，推动复用增效。加强政务领域人工智能大模型部署应用经费保障，引入市场化的产品和服务竞争机制，探索企业建设运营、政府购买服务、按使用情况结算费用的运作模式，营造高效、可持续的政务大模型生态。	統括調整を強化し、行政サービス、社会ガバナンス、機関事務、意思決定支援等の分野におけるAI大規模モデルの規範的応用を着実かつ秩序立てて推進する。行政分野におけるAI大規模モデルの国家標準体系構築と重点標準策定を加速し、応用効果評価、システム技術要件、知能技術応用等の作業規範を明確化し、配置・応用の実効性を支える。行政分野におけるAI大規模モデルの配置・応用の典型的なシナリオと革新的応用を適時に総括・普及し、再利用による効果増進を推進する。行政分野におけるAI大規模モデルの展開・応用に対する経費保障を強化し、市場化された製品・サービス競争メカニズムを導入する。企業が構築・運営し、政府がサービスを購入し、使用状況に応じて費用を決済する運営モデルを模索し、効率的で持続可能な行政向け大規模モデル生態系を構築する。
（二）开展监测评估	（二）モニタリング・評価の実施
构建政务领域人工智能大模型部署应用全流程监测评估体系，适时开展监测评估工作。建立政务大模型安全测评机制，上线前对模型算法、生成内容、应用功能、配置环境、挂接数据、漏洞风险等进行充分测试验证，对发现的问题隐患进行整改加固。加强政务领域人工智能大模型系统运行状态、响应时间、准确性、安全性和潜在风险的实时监测分析，及时发现问题，并采取有效措施解决。做好人工智能大模型应用效能评价，及时总结经验，持续迭代优化，推动部署应用取得实效。	行政分野におけるAI大規模モデルの展開・応用に関する全プロセスモニタリング評価システムを構築し、適時にモニタリング・評価作業を実施する。行政用大規模モデルの安全評価メカニズムを確立し、運用前にモデルアルゴリズム、生成コンテンツ、応用機能、設定環境、接続データ、脆弱性リスクなどを十分にテスト検証する。発見された問題や潜在リスクは是正・強化を行う。行政分野における人工知能大規模モデルのシステム稼働状態、応答時間、正確性、安全性、潜在リスクのリアルタイム監視分析を強化し、問題を迅速に発見して効果的な対策を講じる。人工知能大規模モデルの応用効果評価を適切に行い、経験をタイムリーにまとめ、継続的な反復改善を通じて、導入・応用の実効性を推進する。
（三）做好培训宣传	（三）研修・広報の徹底
开发涵盖人工智能大模型理论、技术、应用、安全、伦理、产业等内容的培训课程体系，开展人工智能素养和技能培训，提升领导干部对人工智能的认知水平，增强工作人员应用能力和水平。面向公众做好宣传教育，提升全民数字素养，积极回应用户关切，正确引导社会对政务领域人工智能大模型适用人群、场景、用途的认识和预期，客观反映人工智能大模型在优化政务服务、满足公众和企业需求、提升社会治理水平等方面的作用。	人工知能大規模モデルの理論、技術、応用、安全、倫理、産業などを網羅した研修カリキュラム体系を開発し、人工知能リテラシーとスキル研修を実施する。指導幹部のAIに対する認知レベルを向上させ、職員の応用能力と水準を高める。一般市民向けの広報教育を強化し、国民のデジタルリテラシー向上を図る。ユーザーの懸念に積極的に応じ、行政分野におけるAI大規模モデルの適用対象者・シナリオ・用途に関する社会の認識と期待を正しく導く。AI大規模モデルが行政サービスの最適化、市民・企業のニーズ充足、社会ガバナンス水準の向上などに果たす役割を客観的に反映する。