ボーリンググリーン
Bowling Green
BG2050
シン東京2050ブロードリスニングとよく似ている、長期的ビジョン策定にAIを使ってブロードリスニング
https://medium.com/jigsaw/how-one-of-the-fastest-growing-cities-in-kentucky-used-ai-to-plan-for-the-next-25-years-3b70c4fd1412
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要点だけサクッと👇
何の記事?
ケンタッキー州ボーリンググリーン(人口約7.5万人、25年で倍増予測)が、Polisで市民の声を集め、JigsawのAIツールSensemakerで要約・分類して「BG2050」長期計画に反映した事例紹介(2025/4/15公開)。(Medium)
実施方法
1か月のオンライン対話「What Could BG Be?」を実施。約8,000人が参加し、ユニーク提案数千件に対して100万回超の賛否投票。入力はオープンエンド設計。(Medium)
AIの役割(Sensemaker)
投稿を12トピック・72サブトピックに自動クラスタリングし、支持・分極(mixed opinion)を可視化。数分でレポートを生成し、従来なら数日〜数週間かかる分析を短縮。(Medium)
主な発見
過半(2,370件)で合意率80%超と、意外な広い一致が確認された。交通・道路以外にも、ナイトライフ/エンタメ、アート・祭り、緑地、コミュニティ誇りなどが優先事項に浮上。(Medium)
K-12と高等教育では関心が分化(実用スキル教育 vs 大学による経済効果)。(Medium)
ローカル文脈+人間のレビューが不可欠(例:川沿い開発の背景理解)。(Medium)
インパクト測定(事後アンケート)
参加者の70%が「自分の声が届く自信が増した」、83%が「異なる見解の理解が深まった/より良い計画につながる」と回答。リーダー側はレポートが平均28日分の工数節約と評価。(Medium)
スケールの効果
本来100人のリーダーで検討する計画に、ほぼ80倍の市民を組み込み可能に。大規模・継続的合意形成のプロトタイプとして他都市への横展開を示唆。(Medium)
示唆(実務に落とすなら)
1. 問いは広く・自由に設計し、評価(賛否)を大量収集
2. AIで迅速に要約・クラスタリング、賛同と対立の地図をつくる
3. ローカル知識で解釈し、高合意領域から施策化、分極領域は深掘り
4. 事後アンケートで心理的・行政的効果を測定——「声が届く実感」と意思決定の有用性を定量で示す(予算根拠づけにも有効)