自分の選挙区の「リアル」を可視化するダッシュボードの裏側

多くの企業や個人が、本来なら自前で構築できるはずのシステムをSaaSとして契約し、毎月の固定費を払い続けています。「作れないから借りている」という状況は、技術的な制約ではなく、コストと工数の判断の問題です。しかしAIによって一人でも高度な開発が可能になった現代において、特定のプラットフォームに依存して月額費用を払い続ける必要はありません。私がこのダッシュボードを公開した理由は、公共データを統合・可視化する仕組みを自前で構築することで、外部サービスへの支払いをなくし、必要な情報を自由に、かつ低コストで引き出せることを証明するためです。

私は1995年から業務システムを作り続けてきました。現場での基幹システム開発やパッケージの販売を経て、現在はAIを活用しながら「買い切り・ソース同梱・自社サーバー運用」を前提としたプロダクトを作っています。今回の選挙区ダッシュボードも、PHPとSQLiteだけで動く仕組みです。集計はPythonのスクリプト1本で、各製品のデータベースから自動で表を作成するジョブとして組み込みました。SaaSのような高額な月額費用を払わなくても、公開データを機械的に処理するシステムを自前で持つことで、情報の自由度とコスト削減を両立できることを示しています。

このプロジェクトでは、市区町村単位ではなく「選挙区」という政治的な単位に焦点を当てました。国や自治体の公開データは市区町村単位で提供されることが多いため、総務省の区割りデータに基づき、各選挙区に含まれる自治体の数値を足し直す処理を実装しています。例えば神奈川11区では、有権者数や土砂災害警戒区域、訪問介護事業所の数を集計しました。特に「消えた」と表記している事業所数は、前の時点の公表データにあり次の点に無い番号をカウントしたものです。要約も論評もせず、公開データの表から機械的に導き出した数字と元の画面へのリンクのみを提示しています。

この仕組みの意義は、情報の「解像度」を変えることにあります。自分の選挙区で訪問介護がどれだけ減ったか、あるいは避難場所のうちいくつが津波の浸水想定内にあるかを、事業所名まで辿れる形で可視化できます。数字はすべて公開データであるため、議員側でも検証可能です。特定の政治的メッセージを出すことよりも、現場で使える「道具」として、誰でもアクセスできる公共インフラを低コストな技術で構築することに徹しました。

この記事は、次の動画をつくったときに考えたことです。

動画: https://kurage.exbridge.jp/kuragev.php?id=d35a5773dd1a45ae

出典: https://katsushi2441.github.io/vwork/blog/2026-09-23-shugiin-senkyoku-dashboard.html