ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
GOV AI Automation · อปท. ทั่วประเทศ
M3Thailand M3THAILAND GOV AI AUTOMATION

AI สำหรับ อบต.

AI ช่วยงานสารบรรณได้ถึงไหน และเส้นที่ห้ามข้ามคืออะไร

คำตอบสั้น

แนวทางใช้ AI กับงานสารบรรณ เช่น สรุปเอกสาร จัดประเภทหนังสือ และเตรียมร่างตอบกลับ

สรุปให้ก่อน

AI ช่วยงานสารบรรณได้จริงในสามงาน คือ ร่างหนังสือ · สรุปเอกสารยาว · ตรวจรูปแบบ และช่วยไม่ได้ในสามงาน คือ ลงทะเบียนรับ-ส่งเลขที่หนังสือ · ตัดสินชั้นความลับ · ลงนาม เส้นแบ่งไม่ได้อยู่ที่ว่า AI เก่งพอหรือยัง แต่อยู่ที่ว่า งานนั้นมีคนต้องรับผิดชอบตามระเบียบหรือไม่ งานที่มีชื่อเจ้าหน้าที่ผูกอยู่ AI เป็นผู้ช่วยได้ แต่แทนคนไม่ได้

งานสารบรรณคืออะไรกันแน่ ก่อนจะพูดว่า AI ช่วยอะไรได้

ระเบียบสำนักนายกรัฐมนตรีว่าด้วยงานสารบรรณ พ.ศ. 2526 นิยามงานสารบรรณว่าเป็นงานที่เกี่ยวกับ การบริหารงานเอกสาร ตั้งแต่การจัดทำ การรับ การส่ง การเก็บรักษา การยืม จนถึงการทำลาย

จุดที่คนมักมองข้ามคือคำว่า “ตั้งแต่จัดทำจนถึงทำลาย” — งานสารบรรณไม่ได้จบที่พิมพ์หนังสือเสร็จ แต่ลากยาวไปถึงการเก็บและการทำลายตามกำหนดเวลา AI เข้าช่วยได้เฉพาะช่วงต้นของสายงานนี้ ส่วนช่วงท้ายเป็นเรื่องของระบบทะเบียนและอำนาจหน้าที่ ซึ่ง AI แตะไม่ได้เลย

ระเบียบฉบับที่ 4 พ.ศ. 2564 เพิ่มเรื่อง งานสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์ เข้ามา ทำให้การรับ-ส่งหนังสือทางอีเมลและระบบสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์มีสถานะตามระเบียบชัดเจนขึ้น นี่คือเหตุผลที่การเอา AI มาต่อกับงานเอกสารของ อปท. ในปี 2569 ทำได้ง่ายกว่าเมื่อสิบปีก่อนมาก — เพราะตัวเอกสารอยู่ในรูปไฟล์ตั้งแต่ต้นทางแล้ว

ตารางตัดสิน: งานไหนใช้ AI ได้ ใช้ได้แบบมีเงื่อนไข หรือห้ามใช้

งาน ใช้ AI ได้แค่ไหน เงื่อนไข / เหตุผล
ร่างหนังสือภายใน (บันทึกข้อความ) ใช้ได้ดี ร่างได้ แต่ต้องมีคนตรวจรูปแบบและเนื้อหาก่อนเสนอ
ร่างหนังสือภายนอก ใช้ได้ ต้องระวังคำขึ้นต้น คำลงท้าย และการอ้างถึงให้ตรงระเบียบ
ร่างประกาศ / คำสั่ง 🟡 มีเงื่อนไข โครงสร้างตายตัว AI ร่างได้ แต่สาระต้องมาจากผู้รับผิดชอบ ห้ามให้ AI คิดเนื้อหาเชิงนโยบายเอง
สรุปหนังสือสั่งการยาว ๆ ใช้ได้ดี จุดที่ประหยัดเวลาที่สุด แต่ต้องอ่านต้นฉบับยืนยันทุกครั้งก่อนอ้างอิง
แปลงร่างเป็นภาษาราชการ ใช้ได้ดี เหมาะกับเจ้าหน้าที่ใหม่ที่ยังไม่ชินสำนวน
ตรวจรูปแบบหนังสือตามระเบียบ 🟡 มีเงื่อนไข ตรวจได้ระดับหนึ่ง แต่ ห้ามใช้แทนการตรวจของคน AI ไม่รู้ระเบียบภายในของหน่วยงาน
ร่างหนังสือตอบข้อร้องเรียน 🟡 มีเงื่อนไข ห้ามป้อนชื่อ-ที่อยู่-เลขบัตรของผู้ร้องเข้าระบบสาธารณะ ต้องปิดข้อมูลก่อน
ลงทะเบียนรับ-ส่ง ออกเลขที่หนังสือ ❌ ห้าม เป็นการกระทำตามระเบียบที่ผูกกับตัวเจ้าหน้าที่และระบบทะเบียน
กำหนดชั้นความลับ ❌ ห้าม เป็นดุลพินิจตามระเบียบว่าด้วยการรักษาความลับของทางราชการ
ตัดสินว่าเก็บกี่ปี / ทำลายเมื่อไหร่ ❌ ห้าม ผูกกับบัญชีกำหนดอายุการเก็บเอกสารของหน่วยงาน
ลงนาม ❌ ห้าม เป็นอำนาจของผู้มีอำนาจลงนามเท่านั้น

หลักที่ใช้ตัดสินเองได้เมื่อเจองานใหม่: ถ้างานนั้นมีชื่อคนรับผิดชอบกำกับอยู่ตามระเบียบ AI เป็นผู้ช่วยได้แต่แทนไม่ได้ · ถ้าเป็นงานเรียบเรียงถ้อยคำล้วน AI ช่วยได้เต็มที่

ข้อมูลแบบไหนที่ห้ามป้อนเข้า AI สาธารณะ

นี่คือข้อที่ทำให้โครงการ AI ในหน่วยงานราชการล้มบ่อยที่สุด ไม่ใช่เพราะ AI ตอบไม่ดี แต่เพราะมีคนป้อนข้อมูลที่ไม่ควรป้อน

ห้ามป้อนเด็ดขาด:

  • ชื่อ-สกุล เลขประจำตัวประชาชน ที่อยู่ เบอร์โทร ของประชาชนในเรื่องร้องเรียนหรือคำขอรับบริการ
  • ข้อมูลสุขภาพ ข้อมูลผู้รับเบี้ยยังชีพ ข้อมูลผู้ประสบภัย
  • หนังสือที่มีชั้นความลับทุกระดับ
  • ร่างเอกสารจัดซื้อจัดจ้างที่ยังไม่ประกาศ เช่น ราคากลางหรือ TOR ที่ยังไม่เผยแพร่

วิธีที่ใช้ได้จริงคือ ปิดข้อมูลก่อนป้อน เปลี่ยนชื่อจริงเป็น “ผู้ร้อง ก” เปลี่ยนที่อยู่เป็น “หมู่ที่ X” แล้วค่อยเอาข้อความที่ AI ร่างมาเติมข้อมูลจริงกลับเองในไฟล์ของหน่วยงาน

ข้อกำหนดนี้มีฐานจากพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 และจากระเบียบว่าด้วยการรักษาความลับของทางราชการ ไม่ใช่กฎที่เราตั้งขึ้นเอง

ขั้นตอนตรวจก่อนเสนอ ที่ควรเขียนไว้เป็นระเบียบภายใน

ปัญหาไม่ใช่ AI ร่างผิด แต่คือ ไม่มีใครกำหนดว่าใครตรวจและตรวจอะไร ก่อนเริ่มใช้ ควรมีสี่ข้อนี้เป็นลายลักษณ์อักษร

  1. รูปแบบ — คำขึ้นต้น คำลงท้าย การอ้างถึง สิ่งที่ส่งมาด้วย ตรงตามระเบียบสารบรรณหรือไม่
  2. สาระ — ข้อเท็จจริง ตัวเลข วันที่ และชื่อหน่วยงาน ตรงกับต้นเรื่องหรือไม่ ข้อนี้สำคัญที่สุด เพราะ AI แต่งตัวเลขได้โดยไม่บอก
  3. ข้อกฎหมาย — ถ้าหนังสืออ้างระเบียบหรือหนังสือสั่งการ ต้องเปิดตัวจริงยืนยันเลขที่และวันที่ทุกครั้ง
  4. ผู้ตรวจ — ระบุชื่อตำแหน่งผู้ตรวจก่อนเสนอ ไม่ใช่ “ใครก็ได้ที่ว่าง”

ข้อ 3 คือจุดที่พังบ่อยที่สุดในทางปฏิบัติ AI มักอ้างเลขที่หนังสือสั่งการที่ฟังดูสมจริงแต่ไม่มีอยู่จริง ถ้าหนังสือฉบับนั้นถูกส่งออกไปแล้ว การตามแก้มีต้นทุนสูงกว่าการตรวจตั้งแต่ต้นมาก

เริ่มจากตรงไหนให้เห็นผลเร็วที่สุด

ถ้าจะเริ่มใช้ AI กับงานสารบรรณ ลำดับที่ได้ผลเร็วและเสี่ยงต่ำที่สุดคือ

  1. สรุปหนังสือสั่งการ — ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคล ไม่ต้องส่งออกนอกหน่วยงาน ผิดพลาดก็แก้ได้ทันที เห็นผลตั้งแต่วันแรก
  2. ร่างบันทึกข้อความภายใน — อยู่ในหน่วยงาน มีคนตรวจก่อนเสนออยู่แล้วตามสายงาน
  3. แปลงร่างเป็นภาษาราชการ — ช่วยเจ้าหน้าที่ใหม่ได้มากที่สุด
  4. ค่อยขยับไปหนังสือภายนอก เมื่อขั้นตอนตรวจเข้าที่แล้ว

อย่าเริ่มจากหนังสือภายนอกหรือหนังสือตอบร้องเรียน เพราะเป็นงานที่ออกนอกหน่วยงานและมีข้อมูลส่วนบุคคล ความเสียหายเมื่อพลาดสูงที่สุด แต่เป็นงานที่คนอยากให้ AI ช่วยมากที่สุด — ความอยากกับความเสี่ยงสวนทางกันพอดีในเรื่องนี้

ทำไมงานเอกสารถึงเป็นจุดที่คุ้มที่สุดในการเริ่ม

ช่วงที่ผมเป็นนายก อบต.บ้านหวด มีโครงการก่อสร้าง ปรับปรุง และซ่อมแซม รวม 176 โครงการ ตลอด 4 ปีงบประมาณ — ปี 2565 จำนวน 44 โครงการ · 2566 จำนวน 20 · 2567 จำนวน 29 · และ 2568 จำนวน 83 โครงการ

ตัวเลขที่น่าสนใจกว่าคือ ปี 2568 ปีเดียวมี 83 โครงการ มากกว่าปี 2566 ถึงสี่เท่า ปริมาณงานของ อปท. ไม่ได้เพิ่มแบบค่อยเป็นค่อยไป แต่กระโดดตามงบที่ลงมาในแต่ละปี ขณะที่จำนวนเจ้าหน้าที่สารบรรณเท่าเดิม

ทุกโครงการในจำนวนนั้นมีชุดเอกสารผูกอยู่ ตั้งแต่บันทึกข้อความเสนอโครงการ หนังสือถึงหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เอกสารจัดซื้อจัดจ้าง ไปจนถึงรายงานผล นี่คือเหตุผลที่ผมมองงานเอกสารเป็นจุดเริ่มของ AI ใน อปท. ไม่ใช่งานที่หวือหวากว่า — เพราะเป็นงานที่ปริมาณเพิ่มเร็วที่สุดและคนน้อยที่สุด

(ตัวเลข 176 โครงการก่อสร้าง ปรับปรุง และซ่อมแซม เป็นผลงานในตำแหน่งบริหารท้องถิ่น ไม่ใช่งานส่งมอบของ M3Thailand)

คำถามที่เจอบ่อย

AI ร่างหนังสือราชการแทนเจ้าหน้าที่ได้เลยไหม ร่างได้ แต่เสนอไม่ได้ ทุกฉบับต้องผ่านการตรวจของเจ้าหน้าที่ก่อนเสมอ เพราะความรับผิดชอบตามระเบียบอยู่ที่คน ไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือ

ใช้ ChatGPT ฟรีกับงานสารบรรณได้ไหม ใช้ได้กับงานที่ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลและไม่มีชั้นความลับ เช่น สรุปหนังสือสั่งการที่เผยแพร่สาธารณะอยู่แล้ว ส่วนงานที่มีข้อมูลประชาชนต้องปิดข้อมูลก่อนหรือใช้ระบบที่หน่วยงานควบคุมเอง

ต้องซื้อระบบใหม่ทั้งหมดไหม ไม่ต้อง งานสามข้อแรกข้างบนเริ่มได้ด้วยเครื่องมือที่มีอยู่แล้วและการอบรมเจ้าหน้าที่ ส่วนการต่อเข้าระบบสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์เดิมเป็นขั้นถัดไป

อ่านต่อและบริการที่เกี่ยวข้อง

แหล่งอ้างอิง

อ่านจบแล้ว ต่อไปทำอะไรได้บ้าง

เจ้าหน้าที่ อปท.

ทักขอรับ prompt และแนวทางใหม่ ๆ ทาง LINE ที่หน่วยงานนำไปใช้ได้เลย

รับ prompt ทาง LINE

ผู้บริหารและผู้อนุมัติงบ

ส่งบทความนี้ให้ท่านดู หรือขอใบเสนอราคาไปประกอบการพิจารณา

ขอใบเสนอราคา ส่งบทความให้ผู้บริหารทาง LINE

แหล่งอ้างอิง

ตรวจสอบย้อนกลับได้จากต้นทางเหล่านี้

ระเบียบ ตัวเลข และแนวปฏิบัติที่อ้างในหน้านี้ มาจากเอกสารต้นทางที่เปิดอ่านได้จริงตามรายการด้านล่าง

ผู้เขียนและผู้รับผิดชอบเนื้อหา

ใครเป็นคนเขียนหน้านี้

มนูญศักดิ์ พิบูลพิพัฒน์

อดีตนายก อบต. · ผู้ก่อตั้ง บริษัท มัชรูม มินิสทรี มาร์เก็ตติ้ง จำกัด

เขียนจากงานบริหารในองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นโดยตรง แล้วนำมาออกแบบระบบ AI ให้ อบต. และเทศบาลใช้งานจริง · ช่วงดำรงตำแหน่งนายก อบต. ดูแลโครงการก่อสร้าง ปรับปรุง และซ่อมแซม รวม 176 โครงการ ตลอด 4 ปีงบประมาณ (เป็นผลงานในตำแหน่งบริหารท้องถิ่น ไม่ใช่งานส่งมอบของ M3Thailand)

วุฒิการศึกษา · นิเทศศาสตรบัณฑิต (การสื่อสารการตลาดดิจิทัล) มหาวิทยาลัยฟาร์อีสเทอร์น · รัฐประศาสนศาสตรมหาบัณฑิต (นโยบายสาธารณะ) มหาวิทยาลัยพะเยา

ขอบเขตที่เขียน · องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น · AI สำหรับ อปท. · รัฐบาลดิจิทัล · SEO/AEO ของหน่วยงานรัฐ

ประวัติและข้อมูลนิติบุคคลฉบับเต็ม
LINE โทร ใบเสนอราคา