選挙公報をAIに読ませて、自分に合う候補者を見つける方法
前回の江戸川区議会議員選挙の選挙公報をAIで構造化データ化。ChatGPTやGoogle Geminiにアップロードして、自分の関心テーマに合う候補者を一緒に探せます。
会派・議員 データ通信簿
発言回数・注力テーマ・地域密着度など、客観的なデータで各会派・議員の「個性」を可視化します。
会派別レポート
議員別レポート
注目のテーマ・深掘りレポート
議事録データから見えてきた、区政の注目テーマを深掘り分析します。
発言数じゃ測れない。データが暴く、最も「行政の壁」に斬り込んでいる議員・トップ5
「課題指摘・追及」スタンスの発言割合を指標に、44名の中から行政へのチェック機能を最も果たしている議員を分析しました。
有言実行？ 公約と実際の議会発言のギャップ
選挙時に各会派が掲げた重点政策と、日々の議会での発言テーマの比率をデータで突き合わせ、本当に公約通りの議論が行われているかを検証します。
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議会の「リアルな関心」を映すワードクラウド
過去数年間の発言データを形態素解析し、年ごとの頻出単語の移り変わりを可視化。「感染症」から「DX」「再開発」へ、議会のトレンドがどう変化したかを追います。
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さわって探せる！議会データ体験
あなたに近い会派は？ 議会スタンス診断
いくつかの簡単な質問に答えるだけで、実際の議事録データと照合し、あなたの考えに最も近い会派や議員をマッチングします。
議会スタンス・マトリクス
全議員を「提案型⇔追及型」などの軸でマッピングした散布図ダッシュボードです。どの会派がどのような立ち位置で区政に関わっているかが一目でわかります。
どうやって分析してるの？（裏側の仕組み）
分析基盤について
本プロジェクトは、江戸川区が公開している議事録データを基に独自に構築したデータウェアハウス（BigQuery）を使用して集計・分析を行っています。
AIによるテーマ・スタンス分類
生成AIを用いて発言テキストを解析し、「行財政・マネジメント」「子育て・教育」「くらし・高齢者」「都市・防災・インフラ」「経済・産業・文化」「グローバル（地域特性）」の6大カテゴリと、発言スタンス（提案、課題指摘、事実確認など）のラベル付けを行っています。
※本サイトのデータは機械的に処理されたものであり、内容の完全性を保証するものではありません。正確な発言録は江戸川区議会の公式議事録をご確認ください。