Grok、Gemini、ChatGPTの回答を重ねると、 3者すべてに共通している部分はかなりはっきりしている。
| 共通点 | Grok | Gemini | ChatGPT |
|---|---|---|---|
| 支出を減らしただけで交付金を減らさない | ○ | ○ | ○ |
| 実支出額と交付額を切り離す | ○ | ○ | ○ |
| 人口・面積など客観的需要や標準コストで算定する | ○ | ○ | ○ |
| 節約による利益を自治体側に残す | ○ | ○ | ○ |
| サービスの質・水準を維持することを条件にする | ○ | ○ | ○ |
| 「いくら使ったか」より成果・効率を見る | ○ | ○ | ○ |
「実際に使った金額」を基準に国費を決めるのではなく、 「標準的に必要な行政サービス」を基準に交付額を決める。
自治体がそれより安く実施できた場合、 その節約メリットは自治体に残す。
国が標準事業費100億円、国負担50億円と算定した場合、
80億円で済んだから国費も40億円に減らす、という仕組みにはしない。
3つのAIはいずれも、 実際の支出額に国の補助額を連動させると、 自治体が節約する動機を弱めるという問題意識を共有している。
もう一つの重要な共通点は、 単なるサービス削減を「効率化」とは認めないことである。
道路なら安全性、福祉ならサービス水準、 学校なら必要な教育環境などを維持したうえで、 支出を削減できた場合に節約メリットを認める。
国から自治体への交付金・補助金は、 実際の支出額ではなく、 人口・面積・利用者数・地域条件・標準単価などから算定した 標準行政需要額を基準とする。
自治体が必要な行政サービスの水準を維持しながら支出を削減しても、 国からの交付額は減額しない。
節約による利益は自治体に残し、 支出額ではなく行政サービスの成果・効率を評価する。
次の部分は3者共通ではなく、それぞれのAI独自の制度設計である。