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ブロードリスニングとは〜AIの力で大衆の声を効率的に可視化する

ブロードリスニングとは?

「ブロードリスニング」とは、「ブロードキャスト」の逆の概念です。

ブロードキャストが一人の声をコピーして大勢に拡散するのに対し、ブロードリスニングは多くの声を集約し、ダイジェスト(要約)を作成する手法です。

台湾のデジタル大臣であるオードリー・タン氏が提唱する「Plurality(多元性)」の概念の中で用いられた言葉です。

日本ではAIエンジニアであり、2024年の都議選にも出馬した安野たかひろ氏のチームがこの手法を紹介しており、「テクノロジーを使って多くの声を収集・見える化する」という取り組みを進めています。

ブロードリスニングでは、SNS、Googleフォーム、アンケート、対面での聞き取りなど、多様な情報源から膨大な意見を収集し、AI(人工知能)を活用して分類・分析。その上で、理解しやすい形にまとめて提供します。


従来の「意見収集」と「ブロードリスニング」の違い

これまで行われてきた「意見収集」には、以下のような課題がありました。

  • 意見を集めるのが大変
    多くの人から意見を集める手段自体が手間である。
  • 情報の偏り
    意見を聞ける対象が限定され、結果が全体を反映していない可能性がある。
  • 集約の困難さ
    数千件、数万件の意見を人が目視で確認するのは現実的ではない。

これに対し、ブロードリスニングは以下の解決策を提供します。

  • AIによるデータ整理
    膨大なアンケート結果でも、AIによって短時間で集計し、重複や類似する意見を統合、さらに注目すべきテーマを抽出します。
  • 自由記述欄の意見集約
    選択肢形式の回答だけでなく、自由記述欄に記された非構造的なデータも分析対象とします。
  • 洞察の可視化
    分析結果は図表やダッシュボードとして可視化され、意思決定者が全体像を一目で把握できるようにします。

この手法により、市民が何を求めているのかが効率的に明らかになるのです。


ブロードリスニングのプロセス

ブロードリスニングにおける意見収集・整理から意思決定への流れは以下の通りです。

意見収集

AIが分析

AIが洞察

1. 意見の収集

  • 情報源:SNS、レビューサイト、ブログ、アンケート、メール、郵送、対面など、さまざまなデータ元から意見を集めます。
  • :膨大な数の意見も対象にできます。

2. AIによる分析

  • 分類:AIが自然言語処理を使い、収集した意見をテーマ別に分類します(例:「税負担に関する意見」「国防に関する意見」など)。
  • 感情分析:意見が肯定的か否定的かを自動判別。
  • トレンド検出:突然増加したテーマや注目のキーワードを特定。

3. AIが要約(ダイジェスト)を提供

  • 要約の自動生成
    「多くの人が税率の高さを課題として挙げています」といった形でAIがまとめます。
  • 結果の可視化
    Talk to the city などの視覚的に結果を確認できるツールで結果を可視化します

4. 意思決定へ

  • 意思決定者は、AIがまとめたレポートを参考にし、迅速かつ的確な判断を下すことが可能になります。

ブロードリスニングのメリット・デメリット

メリット

  • 効率性:膨大な意見を短時間で分析できます。
  • 網羅性:多様なデータソースを活用し、幅広い層の意見を把握できます。
  • 意思決定の迅速化:必要な情報だけに絞ることもできます。

デメリット

  • バイアス:意見を要約・収集する過程でバイアスが入る可能性は排除できません。
  • 導入しにくい:現状では、導入する場合に開発エンジニア(IT・システムの知見のある人材)が必要です。
  • 利用者の偏り:SNS等のデジタルツールを利用しない層からの意見を吸い上げる機会が減りがちな面があります。

大衆の意見を行政に反映する力

ブロードリスニングは単なる「意見収集」ではなく、AIを駆使して膨大なデータを効率的に整理し、実用的な洞察を提供する革新的な手法です。これにより、従来の意見収集が抱えていた課題を解消し、迅速かつ正確な意思決定を支援します。

特に、政治の政策立案のプロセスが、密室政治から公開かつオープンな議論の場へと大転換する可能性を秘めています。

また、行政機関が政策や条例を策定する際、事前に案を公表して国民から意見を募る”パブリックコメント“制度にも、このブロードリスニングの手法を取り入れれば、より実効性の高い制度運用が期待できそうです。

政治家と個人的につながりはなくても、自分の意見を届けられるようになります。さらにその意見が適切に公開されれば、埋もれてしまうこともありません。


ブロードリスニングを支える技術

ブロードリスニングの手法の実現には、AI技術が不可欠です。

たとえば、台湾政府が推進する「vTaiwan」は、”オンライン熟議プラットフォーム”として市民が政策形成に積極的に参加できる仕組みを提供しています。2014年に導入されたvTaiwanは、ライドシェア規制など、さまざまな社会課題の解決に寄与してきました。

また、安野たかひろ氏は、2025年1月に「デジタル民主主義2030」を掲げた新プロジェクトを発表しました。

オープンソース形式でブロードリスニングの仕組みを公開し、意見集約のプロセスの透明化を図りながら効果的に多くの意見を収集し、政策に反映させる仕組みを構築するとしています。

SNS、オンラインフォーラム、アンケートなど、様々な方法で集まった市民の声をAIで分析・集約することで、従来の政治では拾いきれなかった多様な意見や、潜在的な課題を浮き彫りにできる可能性があります。


民主主義の革命的手法としてのブロードリスニング

ブロードリスニングは、「偉い人」が「下々の者たち」の声を聞く技術ではありません。国民一人ひとりが自らの意見を直接行政や政治に反映させる仕組みです。

もちろんそのためには国民自身も、自分の意見を持ち、それを表明する力をつける必要があります。

これがうまく機能すれば、審議会や代議士など一部の選ばれた人々だけで法律や条例が作られる現状が大きく変わるかもしれません。「ルールを決めるためのルール」が変わる、革命的な手法となるかもしれないのです。


参考ページ:「ブロードリスニング:みんなが聖徳太子になる技術」西尾泰和氏

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