出典：国家発展改革委員会

国家発展改革委員会などの部門による、入札・落札分野における人工知能の普及・活用を加速するための実施意見

発改法規〔2026〕第195号

各省、自治区、直轄市、新疆生産建設兵団の発展改革委員会、工業・情報化主管部門、住宅・都市農村建設庁（委員会、局）、交通運輸庁（局、委員会）、水利（水務）庁（局）、農業農村庁（局、委員会）、商務主管部門、国有資産監督管理委員会、入札指導・調整部門、公共資源取引プラットフォーム統合業務の主導部門、各省・自治区・直轄市の通信管理局、各中央企業：

党中央および国務院による入札・落札制度改革の深化に関する方針を貫徹し、「『人工知能＋』行動の徹底的な実施に関する国務院の意見」の関連規定に基づき、入札・落札制度と人工知能の深い融合を推進し、入札・落札市場の規範的かつ健全な発展を促進するため、ここに以下の意見を提示する。

一、全体目標

入札・落札取引の全プロセスおよび管理上の重点段階に焦点を当て、政府の指導、多者参加、実用事例主導、安全かつ管理可能なという原則に基づき、入札・落札分野における人工知能の活用を積極的かつ着実に推進する。これにより、入札・落札の枠組みを改善し、サービスおよび監督管理のデジタル化・スマート化レベルを向上させ、公共資源の公平かつ効率的な配分を保障し、入札・落札市場の秩序を規範化するための強力な支えを提供する。

2026年末までに、入札書類の検査、スマート入札評価支援、談合の検知といった重点シナリオについて、一部の省・市において全面的な導入が実現される。2027年末までに、さらに多くの重点シナリオが全国規模で普及・展開され、モデル学習、シナリオ応用、仕組みによる保障などの面で一連の経験とノウハウが蓄積され、入札市場の規範的かつ健全な発展が効果的に促進される。

2. 実用化の加速

（一）「AI＋」入札

1. 入札企画。発注者を支援し、業界の動向、市場の需給、資源要素などについて総合的な分析・判断を行い、当該プロジェクトの投資承認、入札・落札、履行・検収に関する情報を正確に把握・分析した上で、客観的かつ定量化された入札要件、技術条件および商業条件を策定し、入札の科学的かつ合理的な実施を初期段階から向上させる。

2. 入札書類の作成。プロジェクトの目標、建設内容、入札要件、技術的・商業的条件などを深く理解した上で、過去の取引実績や政策・法規制の要件を踏まえ、入札書類のテンプレートをインテリジェントに照合し、適切な資格要件、入札評価方法、評価基準を提案します。これにより、発注者の入札書類作成を支援したり、自動的に生成したりすることで、入札書類の作成品質を向上させます。

3. 入札書類の検査。関連する政策・法規の要件に基づき、入札書類のコンプライアンス、妥当性、誤りや機微な表現など多角的な検査を実施し、各種の法令違反や競争制限・排除などの問題を自動的に識別する。判断の根拠や修正案を提示し、発注者が入札書類をスマートに是正できるよう支援する。入札書類について「公開前に検査を行う」ことを推奨する。

（2）「AI＋」入札

4. 入札戦略の策定。あらゆる種類のプロジェクト入札情報を網羅的に収集し、入札者の特性に合わせて適切なプロジェクト情報をプッシュ配信します。プロジェクトの入札計画、入札公告、入札書類などの資料から重要な要素を自動的に抽出・解析し、入札要件マップをインテリジェントに生成して、重要な内容を提示します。過去の取引実績や類似プロジェクトの状況などを踏まえ、プロジェクト競争への参加における経済性の分析・評価を支援し、入札効率を向上させます。

5. 入札コンプライアンスの自己点検。プロジェクトの入札要件および入札書類の要件を詳細に分析し、入札者の特徴や強みを踏まえて、技術提案や見積価格帯の決定を支援します。入札者が作成した入札書類について、入札要項と照合して適合性を検証し、入札書類内の法令違反・規則違反、誤りや欠落などの問題を自動的に指摘し、入札者が的を絞った修正・改善を行えるよう支援します。原価を下回る可能性のある入札に対してはリスク警告を行い、悪意のある低価格入札などの状況を減らします。

（3）「AI＋」による入札開札および入札評価

6. 開札。人間らしいデジタル開札担当者を構築し、プロジェクトの開札プロセスの全工程を管理することで、開札規程の読み上げ、入札者名簿の公表、入札書の復号、入札価格の読み上げ、結果の確認などの作業を自動的に実行します。開札時の異常状況をインテリジェントに判断して警告を発し、発注者がリアルタイムかつ効率的に対応できるよう支援します。

7. 専門家の選定。プロジェクトの特徴や評価の要点を総合的に分析し、評価専門家の専門分野別分類、地域分布、回避規則などの条件に基づき、遠隔地での評価といった要件も考慮して、プロジェクトに適した専門家選定案を自動的に生成する。これにより、選定された専門家とプロジェクトとの適合性を高め、専門家選定の科学性と公正性を確保する。

8. スマートな入札評価支援。人間のような審査推論能力を構築し、各専門分野の審査専門家の知識体系を把握した上で、プロジェクトの種類に応じて総合的な審査指標体系を確立します。具体的なプロジェクトに合わせて審査項目を推奨またはマッチングさせ、入札書類の要素を網羅的に抽出するとともに、入札書類の内容および入札回答の適合度を詳細に分析します。これにより、専門家の審査業務を支援したり、専門家の参考となる結果を生成したりすることで、審査の公正性を向上させます。

（4）「AI＋」の基準設定

9. 入札評価報告書の検証。入札評価報告書のインテリジェントな審査機能を構築し、発注者が入札評価報告書のデータの正確性、論理的整合性、内容のコンプライアンスなどを確認するのを支援します。客観的評価要素の採点不一致、得点計算の誤り、専門家による採点の乖離が過大であるといった問題を自動的に警告し、入札評価専門家に対して再確認および修正・改善を促します。

10. 落札決定の支援。入札要件、サプライチェーン管理、過去の取引状況などに基づき、関連業界、信用、税務、司法などのプラットフォームシステムデータを組み合わせ、落札候補者について多角的かつ立体的なプロファイルを作成する。バーチャルアバターによる質疑応答などの手法を導入し、発注者が落札候補者を総合的に比較・分析して落札決定を行うことを支援するとともに、落札決定の全過程の記録と追跡可能性を実現する。

11. 落札契約の締結。入札書類から落札契約の主要な契約要素を自動的に抽出し、関連するモデル契約書を参考にしつつ、プロジェクト専用の契約条項を組み合わせて契約書を作成し、契約のオンライン締結および保管を実現する。政策・法規制の要件や過去の取引状況などを踏まえ、落札契約の重要な権利・義務条項についてリスク警告を行い、「陰陽契約」や恣意的な改ざんなどの問題を低減する。

（5）「AI＋」による現場管理

12. 取引所の運用管理。取引所に対して全方位的なスマート管理を実施し、取引所の作業スペースや人員を効率的に配分するとともに、取引所内の各種関係者や活動状況を動的に監視する。これにより、取引施設のスマート化レベルを向上させ、無人運営のスマート取引環境を構築する。取引所間の連携と相互補完を強化し、地域を跨ぐ取引サービスの利便性を高める。

13. 証跡管理。「インテリジェントな分析・判断―動的な介入―ブロックチェーン上での証拠保存」という閉ループ型の証跡管理システムを構築し、入札・落札取引の各段階において、利用者に負担をかけないデジタル証跡管理を行い、取引の全過程を包括的かつ正確に記録する。異常行動の分析・早期警戒を強化し、法令違反や規則違反の疑いがある活動に対しては速やかに注意喚起・制止を行い、問題の手がかりに関する報告体制を強化することで、関係部門による規律執行および法執行を支援する。

14. 文書管理。入札・落札取引文書のスマート管理システムを構築し、スマート立会管理と連携して、取引文書のスマート入力および取引データのブロックチェーン上での証拠保存を実現する。入札・落札取引資料に対してスマートな命名と分類を行い、文書索引と要約を自動生成し、スマート検索・照会サービスを提供する。取引記録が、政策実績評価、談合分析、紛争解決、コスト削減・効率化などの面で果たす役割を十分に引き出し、取引記録の総合的な活用効果を高める。

15. スマートQ&A。入札・落札分野に特化したQ&Aエンジンを構築し、各種政策・法規、業務知識、業務プロセスなどに関して、マルチモーダルな対話型相談サービスを提供する。これにより、操作のインテリジェントなガイダンス、テンプレートのインテリジェントな推奨、異常の早期警告・Q&A、異議申し立て・苦情に関する相談などの機能を実現し、入札・落札取引サービスの利便性を向上させる。

（6）「AI＋」の規制

16. 専門家の管理。入札審査専門家の全ライフサイクルにわたるスマート管理システムを構築し、専門能力、職務遂行評価、信用評価、教育・研修などの状況を総合的に考慮して、入札審査専門家の多角的かつ立体的なプロファイルを作成するとともに、動的な評価の実施を支援し、入札審査専門家に対する総合的な管理能力を向上させる。具体的な業界の実情を踏まえ、全国の入札審査専門家を「ワンストップ管理」で一元管理し、質の高い専門家リソースの共有・共同利用を推進する。

17. 談合・入札操作の検知。「主体＋行動」を網羅する総合的な早期警戒システムを構築し、多次元データの照合や主体プロファイリングを通じて、企業の特徴情報の類似性、主体間の関係、入札行動、落札確率の異常、専門家の採点傾向など、隠れた問題を徹底的に洗い出す。入札書類、工事量明細書、見積書などを詳細にスキャンし、技術提案の語義類似性分析や商業提案の主要な見積もり特徴の照合などを通じて、談合の疑いがある問題の手がかりを掘り起こし、関係当局による規律執行および法執行の参考とする。

18. 信用管理。入札・落札におけるスマート信用管理体制を構築し、信用情報の客観的な記録、自動収集、共有・活用、および動的な調整を実現する。入札・落札におけるスマート信用評価モデルを構築し、多角的かつ立体的に主体ごとの信用プロファイルを描き出し、信用評価、情報配信、および早期警告を正確かつ効率的に実施する。

19. 協調的な監督管理。入札前、入札中、入札後の各段階を網羅する分析・早期警戒モデルを構築し、全プロセスにおけるデータ収集、管理、活用を強化する。データの照合や比較分析を通じて、入札対象であるにもかかわらず入札が行われていない案件、違法な下請け転包、人員の規定違反による変更、進捗の著しい遅延、低・中・高水準の未決済などの問題を自動的に識別する。入札・落札に関する「行政・刑事・紀律」の連携を強化し、問題の手がかりに対する早期警告・転送、協調的な調査・処罰、結果のフィードバックを包含するスマートな閉ループ管理を実現する。これにより、複雑な案件に対する詳細な分析・処理能力を向上させ、行政執行、刑事司法、紀律検査・監察が「一つのネットワークで共同統治」を行うスマート監督体制の構築を推進する。

20.苦情処理。入札・落札に関するスマートな苦情処理機能を構築し、行政監督部門が苦情申立書を分析するのを支援する。政策・法規、過去の事例、調査・証拠収集状況などを踏まえて予備審査意見をまとめ、分類ごとに処理提案を行い、苦情処理決定書の作成を支援することで、苦情処理の効率を向上させる。悪意のある苦情については、スマートなスクリーニングと処理を行い、その防止・対策の強化を図る。

3. 展開・実施の標準化

（七）科学的な組織・推進。各地は、実務上のニーズと技術的基盤に基づき、実施の道筋を科学的に決定しなければならない。取引効率の向上や市場主導での推進に適した分野については、人工知能（AI）アプリケーションサービスプロバイダーを積極的に育成する。取引の公平・公正を確保し、監督管理の質と効率を向上させる分野については、政府の主導的役割の発揮を重視し、統合的な計画と集約的な構築を強化する。市・県レベルは省レベルの統括的な指導の下で導入・運用を展開し、県級以下は原則として上級機関のモデルリソースを再利用すべきである。

（8）システム統合の強化。各地は、公共資源取引プラットフォームの統合・共有を継続的に深化させ、統一された制度・規則および技術基準に基づき、計画的に集約化改修を進め、入札・落札取引プロセスおよび関連プラットフォームシステムの標準化レベルを向上させ、関連プラットフォームシステム間の相互接続を強化し、モデルの導入・運用効率を高めるものとする。

（九）データ基盤の強化。各地域は、入札・落札データのガバナンスを強化し、データのクリーニングとアノテーションを徹底するとともに、入札・落札に関する政策・法規および全プロセスの各段階を網羅した高品質なデータセットおよびナレッジベースの構築を加速させる。また、行政データ共有メカニズムを活用し、高品質なデータセットの共同構築・共有および生成データの集約・ガバナンスを推進し、モデルの学習と応用をより効果的に支援する。

（10）継続的な改善と最適化。各地域は、人工知能モデルの定期的なアップグレード体制を構築し、データセットやナレッジベースを適時更新するとともに、入札・落札に関する専門データを活用して的を絞ったトレーニングを行い、モデルアルゴリズムを絶えず最適化し、モデルの精度を向上させる必要がある。また、ユーザー評価・フィードバック体制を確立し、ユーザーのニーズを適時に収集・処理してアプリケーション機能を充実させ、ユーザーのフィードバックを原動力としてモデルの反復的な最適化を推進しなければならない。

（11）活用メカニズムの整備。各地域は、人工知能の活用と入札・落札プロセスの全段階における各工程との連携を強化し、モデルが生成したコンテンツの転用・活用メカニズムを整備し、モデルがその役割を十分に発揮できるよう確保しなければならない。技術は補助的な位置づけであることを堅持し、モデルが生成した結論は、発注者、入札代理機関、入札者、入札審査専門家などの自主的な判断に代わるものではなく、利用主体の法的責任を変更するものではない。

（12）セキュリティ水準の向上。人工知能モデルのセキュリティ管理要件を厳格に実施し、モデルアルゴリズム、データリソース、インフラ、アプリケーションシステムなどのセキュリティ体制の構築を強化するとともに、アルゴリズムおよびモデルの届出ならびにセキュリティ審査を厳格に行う。データ、計算能力、アルゴリズム、システムのセキュリティ保護体制を構築し、モデルの安全性と信頼性を確保するとともに、モデルのブラックボックス化、幻覚、アルゴリズムによる差別などのリスクを効果的に防止・対応する。

4. 組織的な保障の強化

各省級の発展改革部門は、指導・調整および統括の役割を確実に果たし、組織・実施の取り組みを強化するとともに、データや計算能力の需要について積極的に調整・解決を図り、関係部門と連携して早急に適用シナリオと実施方針を確定し、分類ごとに実施を推進し、適用保障メカニズムを整備しなければならない。また、大学、研究機関、AI企業との連携を強化し、AI企業の役割を十分に発揮させ、産学研連携による実用化を促進しなければならない。人材育成体制を強化し、分野横断的な人材育成を推進しなければならない。国家発展改革委員会は、関係部門と連携して統括・調整を強化し、広報・啓発およびリスク管理を適切に行い、各地および各中央企業に対し、地域の実情に応じて応用を深化させ、関連する制度・規則を整備し、標準体系の構築を推進するよう指導するとともに、典型的な経験や手法を適時に総括・普及させる。

国家発展改革委員会

工業・情報化部

住宅・都市農村建設部

交通運輸部

水利部

農業・農村部

商務部

国務院国有資産監督管理委員会

2026年2月6日