Polimill 打造日本新一代公共AI基础设施

日本公司 Polimill 的起点是 Surfvote，一个让市民讨论政治和社会议题的平台。在与地方政府合作的过程中，它发现一个结构性问题：公共部门团队被日常事务缠身，几乎没有余力把市民的声音转化为政策。

为了扩大公民参与，Polimill 认为必须先让政府工作本身更高效。公司开始构建面向公共部门工作流的生成式 AI 平台，并于 2024 年 10 月发布 QommonsAI。如今，QommonsAI 覆盖议会答辩、公共服务、社会福利、法律检索等领域，日本约 1050 个地方政府和 55 万名公务员在使用。它基于 OpenAI 技术，正在从员工效率工具演变为 Polimill 眼中的“日本市政工作公共操作系统”。

在劳动力短缺日益严重的背景下，用 AI 提高政府工作效率至关重要。但如果各地方政府各自引入独立工具，反而会产生服务差距。因此，我们希望 QommonsAI 成为支撑所有地方政府平等运转的共同基础，并成长为支撑日本政府的公共操作系统。

—— Polimill 首席 AI 官 Masahiro Wakabayashi

构建跨城市知识库

将生成式 AI 引入政府，最大的障碍之一就是数据碎片化。每个地方政府都有独特的工作流程和文档格式，历史记录彼此割裂。例如，准备议会答辩时，工作人员可能需要人工翻阅多年的会议记录，才能确保答复与上级政策一致。如果底层数据没有组织好，再强的 AI 模型也无法产出实用价值。

Polimill 收集并标准化了日本各地的议会会议记录，再用 AI 为数据添加元数据，构建了跨城市、跨时间的高精度检索基础。随后，他们把这一模式扩展到福利、法律和行政领域。通过将专业数据与 AI 整合到同一平台，并用统一的界面搜索，QommonsAI 将分散的行政信息转化为日常工作可用的知识。这正是 Polimill 所设想的“政府共同平台”的基础。

政府级安全与日常易用性的平衡

GPT 模型是 QommonsAI 的核心。公共部门必须做好信息管理和审计准备，因此 QommonsAI 内置了操作控制功能，让管理员可以查看功能使用历史，并根据组织政策限制可用模型。

选择 GPT 模型，还因为它的通用能力和熟悉度。Polimill 首席 AI 官指出，ChatGPT 的知名度对员工接受新工具很重要。即使员工不熟悉技术术语或模型名称，知道自己用的是基于 ChatGPT 技术的系统，也能降低最初的上手门槛。Polimill 表示，在 QommonsAI 的通用对话功能中，GPT 模型是日常工作中最常被选择的选项。从读取文件到日常对话，GPT 能在单一模型里可靠地应对各类工作请求，这帮助 QommonsAI 真正落地。

Codex 与持续支持带来 3 到 5 倍开发提速

OpenAI 技术还改变了 Polimill 的开发方式。公司在需求定义、与既有 GitHub 代码的一致性检查、实现和测试等环节都引入了 Codex。工程师可以把精力放在审查 AI 生成的方案和做高层决策上，AI 则自主完成更多实现工作。

由于 AI 能持续在后台工作，开发速度提升到原来的 3 至 5 倍。Wakabayashi 说，从构建原型、向市政团队展示到收集反馈的验证循环明显加速。OpenAI 的专家支持也起了作用：双方的合作包括分享全球先进案例的最佳实践、为 Polimill 提供针对性信息，以及帮助设计开发流程，比如哪些步骤交给 AI，哪些步骤需要人工审查和负责。

模型和能力不断进化，AI 辅助开发的实践也随之改变。单个公司很难追踪全球前沿案例并吸收进自己的工程体系。Wakabayashi 认为，持续从 OpenAI 学习并把这些洞察落地到 Polimill 内部，其价值不亚于 API 本身的性能。

关键成果

• 日本约 1050 个地方政府和约 55 万名公务员正在使用 QommonsAI。
• 构建了统一日本各地议会会议记录和行政信息的底层基础设施，支持跨组织检索。
• Codex 与 OpenAI 的专家支持让验证和实现周期提速，开发效率提升 3 至 5 倍。
• GPT 模型的推理能力帮助经验较少的员工利用 AI 和行政信息起草政策提案，质量接近资深官员。

超越效率：沉淀资深官员的隐性知识

QommonsAI 的价值不止于快速查找信息。在 Polimill 的测试中，经验较少的员工借助 AI 和积累的行政信息起草政策提案，获得的评价接近资深官员的提案。但资深官员的提案仍然得分最高。Polimill 分析认为，差距来自隐性知识——那些没有写进手册的实际判断，比如让政策提案落地所需要的流程，以及居民可能产生的顾虑。

Polimill 计划记录资深官员如何指示 AI 做研究、如何修改 AI 的输出，把这些此前从未被文档化的判断转化为组织知识。目标不是用 AI 替代优秀员工，而是放大他们的能力，并把经验传递给下一代。这正是 QommonsAI 可以成为知识传递基础的原因。

我认为，没有被知识和数据捕捉到的部分，恰恰影响了成果的质量。换句话说，当拥有经验的人使用 AI 时，他们可以创造出更好的工作成果。

—— Polimill 首席 AI 官 Masahiro Wakabayashi

面向公共部门的超级智能体

Polimill 计划在 2026 年秋季全面推出 Qommons ONE，一个让外部公司为地方政府提供应用程序的应用商店。其核心是一个超级智能体，能够调度多个专业 AI 系统和私营部门应用。用户只需要说出目标，系统就会调用所需 AI 或应用，产出从调研到演示文稿的成果。

为了这一目标，Polimill 认为 GPT 模型广泛的输入输出能力，以及 OpenAI 在 AI 智能体开发上积累的经验，是重要基础。OpenAI 也通过技术验证和提供样本代码参与支持。在模型和开发方法不断演进的当下，Wakabayashi 认为与 OpenAI 紧密合作、把最新洞见带入 Polimill 价值巨大。