bingdada东京初创公司Polimill于2024年10月推出QommonsAI平台，基于OpenAI的GPT技术为日本约1050个地方政府、约55万名公务员提供生成式AI工作解决方案，覆盖议会答辩、公共服务、社会福利和法律检索等领域。该平台通过标准化跨自治体会议纪要构建高精度搜索基座，破解数据碎片化难题，并借助GPT的广泛认知度降低公务员使用门槛，同时其开发流程因AI辅助迭代速度提升3至5倍。
当全球目光聚焦于AI在商业领域的应用时，日本正悄然将这项技术引入公共治理的毛细血管。东京初创公司Polimill通过其QommonsAI平台，为全国超过1050个地方政府提供了基于生成式AI的工作解决方案，覆盖约55万名公务员。这不仅是效率工具的迭代，更是一场关于政府运作方式的基础设施变革。
Polimill的起点并非技术本身，而是公民参与的痛点。其早期产品Surfvote是一个让市民就政治与社会议题交换意见的平台。在与地方政府的合作中，公司发现了一个结构性矛盾：公务员团队深陷日常事务，几乎没有余力将市民声音转化为政策反馈。
要扩大公民参与，前提是政府工作本身需要先变得高效。这一认知促使Polimill在2024年10月推出了QommonsAI——一个专为公共部门工作流设计的生成式AI平台。如今，该平台已在日本全国约1050个地方政府和约55万名公务员中得到应用，服务范围涵盖议会答辩、公共服务、社会福利和法律检索等专业领域。
将生成式AI引入政府面临的最大障碍并非模型能力，而是数据治理。每个地方政府都有自己独特的工作流程和文档格式，历史记录分散各处。例如，准备议会答辩可能需要人工查阅多年的会议纪要，以确保答复与县级政策保持一致。没有组织良好的底层数据，再强大的AI模型也无法产出有实际价值的洞察。
Polimill的解决路径是从源头整合。公司收集并标准化了日本各地的议会会议纪要，利用AI添加元数据，构建了一个跨自治体、跨时间维度的高精度搜索基础。这种结构随后被扩展到福利、法律等其他行政领域。通过将专业数据和AI整合到一个平台，并以统一界面提供搜索能力，QommonsAI将分散的行政信息转化为日常工作中可用的知识资产。
在公共部门，信息管理和审计合规是底线要求。QommonsAI为此设计了操作控制功能，允许管理员审查功能使用历史，并根据组织政策限制可用模型。但Polimill的首席AI官若林将宏（Masahiro Wakabayashi）指出，选择GPT模型的核心原因恰恰是其广泛的认知度和熟悉度。当系统部署后，公务员需要快速上手新工具。即便他们不熟悉技术术语或其他模型名称，知道系统基于广泛使用的ChatGPT技术，就能显著降低初始使用门槛。
据Polimill透露，在QommonsAI的通用对话功能中，GPT模型是日常工作中最常被选用的选项。从读取文件到辅助日常对话，GPT在单一模型中可靠响应多样化工作请求的能力，帮助QommonsAI在基层落地生根。
OpenAI技术对Polimill的影响不止于产品层面，更重塑了其开发流程。公司在从需求定义到与现有GitHub代码一致性检查、实现和测试的整个工作流中采用了Codex。工程师得以将精力集中在审查AI生成的计划和进行高层决策上，而AI则更多自主执行实现工作。
这种模式带来的直接效果是开发速度提升至原来的3-5倍。若林将宏表示，构建原型、展示给市政团队、收集反馈的验证周期已大幅缩短。OpenAI的实操支持进一步加速了这一进程，包括分享全球领先案例的最佳实践、提供定制化信息，以及协助设计开发流程本身——明确哪些步骤应由AI处理，哪些环节需要人工审查和负责。
随着模型能力不断演进，AI辅助开发实践也在持续变化。对于单个企业而言，追踪全球先进案例并将其融入自身工程组织是困难的。若林将宏认为，持续从OpenAI学习并将这些见解内化到Polimill内部，其价值与API本身的性能同等重要。
在劳动力短缺日益严峻的背景下，利用AI提升政府工作效率已成为必然选择。但若各地方政府分别引入孤立工具，反而可能造成服务水平的新的不均衡。Polimill的愿景是让QommonsAI成为支撑每个地方政府平等运作的共同基础——这正是其定位为“公共操作系统”的含义所在。
从实际成效看，这一路径已初步得到验证：约1050个地方政府和55万名公务员的接入规模，使QommonsAI具备了网络效应潜力。当越来越多的行政数据被标准化并纳入统一搜索基础，平台的价值将随规模增长而提升。
对于其他国家而言，Polimill的实践提供了一个值得关注的样本：AI在公共部门的落地，不仅是技术部署问题，更是数据治理、组织变革和用户习惯培养的系统工程。
Polimill的案例让人联想到中国政务AI的发展。与日本面临的地方政府数据碎片化挑战相似，中国同样存在跨部门、跨层级的数据孤岛问题。国内厂商如百度智能云的政务解决方案、阿里云的城市大脑，以及科大讯飞的智慧政务平台，都在探索将大模型能力与政务场景深度结合。
与Polimill从议会数据切入不同，中国政务AI更侧重于“一网通办”和“一网统管”的整体架构，强调跨部门业务流程再造。以DeepSeek、通义千问为代表的国产大模型在政务领域的应用，也更多依托云厂商的算力基础设施和系统集成能力。两国路径虽有差异，但核心逻辑一致：AI要真正提升治理效能，必须与数据治理和流程重构同步推进。
QommonsAI是Polimill公司基于OpenAI技术构建的生成式AI平台，专为日本公共部门工作流设计。它提供议会答辩、公共服务、社会福利和法律检索等领域的专业AI支持，目前已被日本约1050个地方政府采用。
Polimill选择GPT模型主要基于两个原因：一是GPT模型的广泛认知度能降低公务员的上手门槛，二是其强大的通用能力能可靠响应多样化的工作请求。此外，GPT模型在QommonsAI的通用对话功能中是使用频率最高的选项。
Polimill在需求定义、代码实现、测试等环节全面采用Codex，让AI自主执行更多实现工作，工程师则专注于审查AI生成的计划和进行高层决策。这使得开发速度提升了3-5倍，验证和迭代周期显著缩短。
QommonsAI包含操作控制功能，允许管理员审查功能使用历史，并根据组织政策限制可用模型。这种设计在利用AI能力的同时，满足了公共部门对信息管理和审计合规的要求。
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