広聴AIで満足してる人、要注意！政策立案に必要な「本当のデータ」の作り方

SaaSや既存ツールを導入して「これで十分だ」と判断する前に、そのシステムが本当に業務のゴールを達成できるかを問い直す必要があります。多くの企業が月額料金を払い続けているのは、「作れないから借りている」だけです。しかし、AIで一人でも作れるようになった今、目的を達成するために必要な機能だけを削ぎ落とし、自分のサーバーで動く仕組みを構築すれば、無駄な固定費は不要になります。既存の「広聴AI」のようなツールは話題の地図を作るには優秀ですが、政策立案に必要な「賛否・合意点・発言者の属性」までは抽出できないという構造的な限界があります。

私は1995年から業務システムを開発し、パッケージの販売やオフショア開発の会社経営も経験してきました。その中で見てきたのは、現場が必要としている機能と、ベンダーが提供する機能の乖離です。だからこそ、私は「借りる」のではなく「作れるなら作る」というスタンスで、買い切り・ソース同梱・自社サーバー運用を前提としたものづくりを貫いています。今回の広聴AIの分析でも、ソースコードを読み込んで「何が出ないのか」を事実として突き止めることから始めました。具体的には、賛否の混在への対応、人数や時期の追跡、重複やボットの識別、そして声の出どころによる重み付けといった機能が欠落していることを確認したのです。

この課題を解決するために、私は「論点AIマップ」を独自に構築しました。これは既存の広聴AIで得られる話題の地図の先にある、具体的な「賛否を問える論点」を立てる工程です。例えば「子どもとSNS」というテーマでは、国会は「環境整備」を語り、ネット上では「年齢制限」が議論されるという、話している内容のずれを可視化しました。このように、既存ツールの限界を理解した上で、足りないピースをシステムとして組み込むことが、真に実用的なデータを作るための正攻法です。

私が作ったこの仕組みは、自社のサーバーで動くため、声を外部のAIに送ることなく安全に運用できます。パブリックコメントや住民アンケートなどのCSVを入れれば、自治体や議員事務所でも同様の地図と論点を作ることが可能です。システムを「借りて」満足するのではなく、必要な工程を正しく繋ぎ合わせて「作る」ことで、初めて現場で使える武器になります。

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=ef99d6656f9c41fe

出典: https://exbridge.jp/vibeblog/2026-10-08-kouchou-ai-ronten-ai-map.html