国会答弁をテーマごとに集める！質疑カードの作り方

情報の収集と構造化を自動化することは、特定の分野で活動する人の知的生産における固定費を下げることに直結します。多くの人が「最新の動向を把握するために、人間が膨大な会議録を読み込み、必要な箇所を探し出し、整理する」という労働に時間を奪われています。このプロセスをシステムで代替できれば、本来集中すべき政策立案や活動にリソースを割けるようになります。私が今回開発した「Kurage 国会トラッカー」は、まさにこの「探す・まとめる」という作業のコストを最小化することを目的としています。

私は1995年から業務システムを作ってきましたが、これまで多くの企業が「作れないから借りている」システムの月額費用や、制度対応のために買わされる高価なツールに苦しんでいるのを見てきました。AIで一人でも開発ができるようになった今、あえて高額なSaaSを提案するのではなく、自分のサーバーで動く買い切りの仕組みを提供したいと考えています。今回の国会トラッカーも、LLMを使わないことでAPI費用などの変動費を発生させず、PHPとSQLiteだけで動作するように設計しました。これにより、特定のテーマに関わる人が必要な時に、安価に（あるいは自前で）運用できる環境を実現しています。

このシステムでは、国立国会図書館の会議録から「内密出産」や「OTC類似薬」といった特定の語を含む発言を機械的に抽出します。特にこだわったのは、「別の論点への答弁」を誤ってセットにしない仕組みです。議員が話の途中で話題を変えた場合、直後の答弁をそのまま結びつけると事実誤認を招くため、答弁の中にテーマの語が含まれるか、質問の後ろ3割で言及があるかといった条件判定を行っています。また、SNSでの拡散を意識して、質疑と答弁を一枚の画像（質疑カード）として書き出す機能も実装しました。

この仕組みは、業界団体やNPOが活動の証拠を示すためにも、議員事務所が自身の活動を発信するためにも活用できるものです。私は数字で確かめられることは正確に書き、順位や評価といった主観を入れないことを徹底しています。特定の政治的立場を支持するのではなく、あくまで「事実を構造化して提示するための道具」として、システム技術とAIの知見を組み合わせて解決策を提示しています。

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=730a693268f54d9e

出典: https://exbridge.jp/vibeblog/2026-10-14-kokkai-tracker-shitsugi-card.html