AI議員奮闘記。人工知能で区民の意見を分析してみた

2017年07月11日 11:30

こんにちは。新宿区議会議員の伊藤陽平です。

日々区政の課題と向き合っていますが、最近は伊藤陽平だからこそできる取り組みにも力を入れてます。
特にICTに関する取り組みは、費用対効果が見込める事例も多く、今後の行政運営のためにも喫緊の課題です。
もちろん私の力ではありませんが、何度も代表質問を繰り返したオープンデータの取り組みは、一定の政策実現につなげることができました。
ICTの分野については、さらに実用的な事業へと進化させていきます。

以前、議員の仕事はコンピュータで代替されるというお話させていただき、新聞やネットメディアでも取り上げていただきました。

私の結論としては、意思決定のために議員が必要だということで100%代替されるとは言ってませんが、それでも現職の政治家からは、
「議員として活動してないからそんなことが言えるんだ!コンピュータにはできない仕事だ!」
と大変厳しいご意見もいただきました。
今の時点で地方議員ゼロを掲げることは極論だと思いますが、現場で仕事をしていると、段階的に仕事が代替されることは確実だと思います。

そこで、実際に検証してみる方が早いと考え、今回は人工知能事業を展開する民間企業にご協力をいただき、区民の意見を人工知能で分析するという取り組みを行いました。

以前もテキストマイニングについて代表質問を行いました。
区役所にも、意識調査の自由記述欄や広聴に寄せられたご意見など、多くのデータが蓄積されています。
選択式の設問であれば数値として結果が出ますが、自由記述を人が判断すると、良くも悪くも担当者の意向が反映される可能性もあると考えています。

AI議員奮闘記。テキストマイニングで主観で抜粋してた自由記述も分析を

そもそもアンケート調査の解釈自体が明らかにおかしいと思える事例もありましたし、客観性の高さが大切だと感じているところです。

過去のブログもご参考に。

7割が小学校選択制度廃止を求めていたって本当?パブリックコメントでご意見を!

テキストマイニングの場合、その意見がテネガティブかポジティブか、あるいは中立か分析することができます。
あまりインパクトがないように思うかもしれませんが、
「データがあれば、たとえ100万件でも、ネガティブな内容かポジティブな内容か解析ができます!」
と、ご協力いただいた企業の社長がおっしゃっていました。
瞬時にデータを分けることができれば、区民の意見を非常に効率よく精査することができるようになります。

もちろん、これで自動的に政策や議会質問がつくれるわけではありませんが、膨大なデータを少なくとも人間よりも客観的に処理するためにも必要な取り組みだと理解しました。
そして、今後は単にネガティブやポジティブの分類が行えるだけでなく、より精度の高いシステムが生まれるでしょう。

最後に少しだけ告知させていただきます。

今週土曜日に、区民意見の分析にご協力いただいたShannonLab株式会社さんが主宰する人工知能に関するイベントでお話させていただきます。

ShannonLab株式会社さんについてはこちらのブログでもご紹介させていただきました。

「Pythonプログラミングのツボとコツがゼッタイにわかる本」でDjangoや人工知能を学ぼう

イベントのお申し込みはこちらから。

シンギュラリティに備えよ! ~最先端研究からSociety5.0~

会場は新宿区民にもアクセスしやすい、新井薬師前駅を出てすぐの場所です。
こちらでより詳しいお話をさせていただくので、ご興味のある方はぜひご応募いただければと思います。

それでは本日はこの辺で。

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