日本維新の会のブロードリスニング事例

https://www.youtube.com/watch?v=9WyZ-ybY_aw

日本維新の会のチームは 複数チャネルに“オープン質問”を出し、30 万件規模の投稿を収集し、AIで分析をした。初期は「自己防衛（自分で資産運用したい）」が最多だったのに、１か月で「社会保険料を下げろ」という具体的な改革要望へと世論がシフトした。

Q1: どのようにデータを集めたか

A1:

Q2. どんな質問をしたのか

A2: 中心テーマは「社会保険料を下げる改革」だった。「社会保険料をどう下げれば良いか」「負担のどこが不公平か」「医療・年金制度に何を期待するか」 など、具体案を自由記述で求めた。

Q3. どのような知見が得られたか

A3-1: 世論トレンドの時間変化

2025/5/06時点では「 経済的自己防衛策の重要性」が目立ったクラスタだった

「国を信用できない、まずは自分で資産運用したい」

2025/6/19時点では「社会保険料負担への不満と改革要望」が目立ったクラスタになった

「政治で保険料を下げてほしい。自己努力より制度改革だ」

１か月で「諦め→期待」へ重心が移った(藤田副政調会長)

A3-2:

「OTC類似薬の保険適応除外への懸念」

3万件の中の1%で全体としては小さいが、そういう声があることがわかる

政治家側が発信することによって人々の意見の側に含まれるようになった、政治家側が自分たちの発信に対する人々のリアクションを素早く知ることができる

政党側の感想:

政策をAIで決めるのではない。「そのアイデアいいね」と拾い上げて「政策を横から補強する」ことがやりやすくなった(副政調会長)

「政策担当者はこれであってるのかといつも不安。これだけ多くのみなさんの意見を見ながら決められるのはとても心強い」(副政調会長)

「維新の会としてこのブロードリスニング、AIを活用して多くの皆さんの意見を聞いてそしてそれを政策に反映していくという取り組みをこれからもやっていきたいと思います」(党首)

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要約

登場人物

吉村氏（進行・社会保険料改革を訴える）

大木氏（デジタル民主主義 2030／AIブロードリスニング開発者）

藤田氏（日本維新の会 副政調会長・政策責任者）

狙い

SNS や街頭など複数チャネルから賛否を問わず幅広い意見を集め、フィルターバブルを打破して政策に反映する。

手法

1. YouTube コメント、X（旧 Twitter）、対面ヒアリングなどで意見を収集。

2. AI ブロードリスニングが約 3 万件の投稿を自動で要約・クラスタリングしてマップ表示。

3. 政策チームが可視化されたクラスターを確認し、重点課題や少数意見を抽出。

分析結果の変化

5 月データ: 最大クラスターは「経済的自己防衛策の重要性」＝国民の“自分で備えるしかない”諦めムード。

6 月データ (6/3–19): 最大クラスターは「社会保険料負担への不満と改革要望」（全体の約47％）に移行。

→ 「自己防衛」から「政治に改革を期待」へと世論がシフトしたと解釈。

政策示唆

基本方針: 医療改革で社会保険料を下げる。

代替案: 実現が難しい場合は投資優遇税制など“自己運用”を後押しする施策も検討。

少数意見（例: OTC薬の保険適用除外）も AI が拾えるため、幅広い選択肢の検討が容易。

今後の方針

「集める（リスニング）→ 公開・説明（ブロードキャスト）→ 再度リスニング」という循環を継続。

視聴者に対し、X などでさらに意見を寄せるよう呼びかけている。