ブロードリスニング本企画 with mtane0412

2025/12/31

未公開の他の章でtokorotenが企業にインタビューして書いてる形式のがあるので、似た感じでぼくがたねのぶさんにインタビューして書いたらいいかなと思っているんですが、音声・チャット・Cosenseのどれがいいですかね？

(Cosenseがいいという結論になりそうだと思って)

知りたいこととしては2つの事例に関して「どんなデータを入れて分析したのか」

前提知識ゼロの人に伝えるための情報

Steamのレビューと、Google Mapsのレビューという理解でOK？

広聴AIを試すのに「共通のテーマについて人々が意見を述べているデータセット」で一番身近なのがレビューだと思った

広聴AIを試したい人が最初にぶちあたる壁

人々が共通の何かについて意見を述べている場所というのがなかなか見つからない

なので最初はredditとかsteamから広聴AIデータセットを作成するツールを作りながら遊んでいた

興味を持ってるが踏み出せてない読者にとても助けになりそう

Steamはレビューの取得が容易

自分が好きな高難易度ゲームのPogostuckで試した

メジャーゲームよりもハマる人が熱量を込めたレビューを残してそうだと思った

ポジティブレビューは実際にゲームのハマる要素を綺麗に拾っていると感じた

ネガティブレビューも単純なネガレビューもあるが、苦痛に悶えた生々しいものが出る

独自のネタに走ったレビューに走りがちで面白い結果になった

Steamレビュー大荒れ！で済まされていたのがユーザーが実際にどのような文句を言っているのかが見えたのが面白かった

開発はこのような声をしっかり拾って同様の分析をしているのだろうけど、ユーザー側はSNSタイムラインの感情的なスパイクしか体験していないのでこのような俯瞰的な視点を得られると面白そう

Google Mapsは地域でGoogle Mapsのレビュー対応をかなりしっかりやっている温泉宿

こちらも地元の人ならみんな知ってるポジティブな部分もネガティブな部分もしっかり出ていたのが面白い

海側は絶景だけど山側は何も見えないとか

社長が元料理人の漁師で漁師めしが強み

僕からは

「罵詈雑言が含まれることも多いレビューコメントが、AIによって冷静な言葉に変換されて集約・整理される、というところが面白い」

入力言語を問わないところも面白い

コールセンターなどと同じく間にAIが入ることでうまく機能する領域だと思う

そういえばAmazonのRufusがもう既にやってる

「特定地域のデータを入れることによって観光客の声が可視化されたのが面白い(わかめなど) 観光客からの声をより積極的に集めることで観光開発上のメリットがありそうだと感じさせる、発展の可能性を感じる実験」

ユーザーやお客さんが実際にそう感じていてそういうことを言って広聴AIがちゃんと抽出された

個人個人が持っている感覚を比較的再現性のある方法で示せることがすごいと思う

大船渡温泉の人に実は見せられてないのだが、たぶん見せても「知ってるよ」となる

お客さんの声と向き合っている人たちなので

地域の他の事業者は大船渡温泉レベルでやれているところは多くない

広聴AIがお客さんの声と向き合う力を拡張できたらすごいことになりそう

割と観光客の多いお土産屋さんで試したがレビュー数1000くらい

こちらは店長さんにも見せたのだが「こんなことできるんですねぇ」という反応

都市部ほどレビューを積極的に収集する戦略がまだ定着してない

市の観光や商業はこれまでは質的なデータをうまく扱うことができなかったので、定点観測的に毎年同じようなアンケートを取るなどの調査が中心だったので、質的なデータが誰にでも活用可能になることで可能性を感じている

レビューを残してそれが声として反映されていくのが実感されればレビューを残す人も増えそう

みたいなコメントをつけて「興味深い事例」という形にしようと思ってます

紹介事例的に個人のほうが良いかも

〇〇のたねのぶみたいなものがないのでこういう時困る

本の文脈だと地方でデジタル民主主義の技術をよく試している人みたいな感じ？

が、まあざっくり作ってから「こういう方向性でどう？」とtokorotenに聞くつもり

30日は用事があるので夜〜31日にざっくり作って、方針問題ないかtokorotenに聞いて、1月中に足りない情報を補ったりして完成させるくらいの感じのタイムスコープを想定しています

なにか思いついたことがあれば体裁は気にせずCosense的にコメントを書いてOK

SteamレビューとGoogle Mapsレビューで試す広聴AI

——「まずデータがない」を越えるための小さな実験

ブロードリスニング（広聴）は、多数の自由記述を「論点ごとのまとまり」に整理し、全体像を俯瞰するためのアプローチだ。たとえば Talk to the City や広聴AIのような仕組みを使うと、「賛否が割れている」「炎上している」といった“温度感”だけでなく、人々が実際に何に困り、何を評価しているのかを、もう少し落ち着いた言葉で捉え直せる。

一方で、興味を持った人が最初にぶつかる壁がある。

「じゃあ、何をデータとして入れればいいの？」問題だ。

今回話を聞いたのは、初期から Talk to the City や広聴AIに関心を持ち、実験的に触ってきた 種延（たねのぶ）さん（X: @mtane0412）。SteamレビューとGoogle Mapsレビューという“身近な場所”からデータを集め、広聴AIの入口を作ろうとしている。

まずは「共通のテーマに対する意見」が集まる場所を探す

西尾：

Steamのレビューと、Google Mapsのレビュー。これをデータソースにする発想が面白いです。

種延：

広聴AIを試すのに、「共通のテーマについて人々が意見を述べているデータセット」で一番身近なのがレビューだと思ったんです。

広聴AIを試したい人が最初にぶちあたる壁って、人々が共通の何かについて意見を述べている場所が、なかなか見つからないことなんですよね。

なので最初は reddit とか Steam から、広聴AI用のデータセットを作成するツールを作りながら遊んでいました。

西尾：

この「きっかけ」の話はとても良いですね。興味はあるけど踏み出せてない読者にとって、かなり助けになりそう。

Steamレビュー：熱量と「苦痛」がそのまま残る場所

種延：

Steamはレビューの取得が容易です。自分が好きな高難易度ゲームの Pogostuck で試しました。

メジャーゲームよりも、ハマる人が熱量を込めたレビューを残してそうだと思ったんですよね。

ポジティブレビューは、実際にゲームのハマる要素を綺麗に拾っていると感じました。

ネガティブレビューも、単純なネガレビューもあるんですけど、苦痛に悶えた生々しいものが出る。独自のネタに走ったレビューになりがちで、面白い結果になりました。

西尾：

ここ、初学者向けにもう少し具体を聞きたいです。

「広聴AIに入れたデータ」って、どのあたりまで含めました？（レビュー本文だけなのか、評価のラベルや時期情報も含めたのか、みたいな）

種延：

基本は レビュー本文 ですね。レビューは一件一件が「誰かの声」なので、まずはそれをまとめて投入する。

そのうえで、Steamだと「おすすめ／おすすめしない」みたいな区分があるので、ポジティブ／ネガティブの違いも意識できるようにしておくと見やすいです。

前処理は、「分析できる形に整える」程度で、書きぶりや熱量はなるべく削らない。罵詈雑言っぽさやスラングも、むしろ“その場の空気”として残っていたほうが、後で整理したときに面白いです。

「Steamレビュー大荒れ」を“中身”に分解する：モンハンワイルズの例

種延：

Steamだと大荒れしている モンハンワイルズ でも試したんですが、これも広聴AIの正当な使い方に思えました。

「Steamレビュー大荒れ！」で済まされていたものが、ユーザーが実際にどのような文句を言っているのかが見えたのが面白かったんです。

開発はこのような声をしっかり拾って同様の分析をしているのだろうけど、ユーザー側はSNSタイムラインの感情的なスパイクしか体験していない。

だから、こういう俯瞰的な視点を得られると面白そうだなと。

西尾：

たしかに「荒れてる／荒れてない」だけだと、見物か擁護かの二択になりがちで、議論が前に進きません。

広聴AIがやっているのは、炎上を“鎮火”させるというより、論点を分解して地図を作ることなんだと思いました。

「何が問題なのか」「どこに不満が集中しているのか」が見えると、少なくとも会話のスタート地点が変わる。

Google Mapsレビュー：外から見ると「わかめ」が立ち上がる

種延：

Google Mapsは、地域で Google Maps のレビュー対応をかなりしっかりやっている温泉宿を題材にしました。

地元の人ならみんな知ってるポジティブな部分もネガティブな部分も、しっかり出ていたのが面白かったです。

海側は絶景だけど山側は何も見えないとか。

社長が元料理人の漁師で、漁師めしが強み、とか。

西尾さんが「わかめしゃぶしゃぶ」を拾ったのを見て、早採りわかめのしゃぶしゃぶも出てたのかー、となりました。

西尾：

この地元のことを何も知らない私がレポートを見たら、「なんだろう、この“わかめ”グループは」となったんですよね。面白い発展を感じさせる。

「特定地域のデータを入れることによって観光客の声が可視化されたのが面白い（わかめなど）。観光客からの声をより積極的に集めることで観光開発上のメリットがありそうだと感じさせる、発展の可能性を感じる実験」

種延：

Google Mapsのほうも、基本は レビュー本文 が中心です。星評価があるので、できればそれも一緒に持っておくと「高評価の理由／低評価の理由」が見やすい。

面白いのは、地元側からすると「まあ、そうだよね」という話が多いんですけど、外から見る人にとっては“発見”として立ち上がることがある点ですね。

「わかめ」みたいに、地域の特徴がレビューの束から浮き上がってくる。

罵詈雑言を“読むに耐える形”にする：AIが間に入る効用

西尾：

Steamの事例に関しては、

「罵詈雑言が含まれることも多いレビューコメントが、AIによって冷静な言葉に変換されて集約・整理される」

というところが面白いと感じました。入力言語を問わないところも面白い。

種延：

Googleビジネスプロフィールなどを地域の事業者にレクチャーすることもあるんですが、レビューと向き合うと精神が擦り切れそうなので億劫になる人も多いんですよね。

コールセンターなどと同じく、間にAIが入ることでうまく機能する領域だと思います。

そういえば Amazon の Rufus がもう既にやってますね。

西尾：

「読む（受け止める）」のコストを下げるのは、かなり重要だと思いました。

レビューは本来、改善のヒントや強みの再発見につながるはずなのに、感情的な言い回しや攻撃性のせいで、現場の人ほど避けたくなる。そこをAIが“クッション”として担うと、レビューを活用できる人の裾野が広がりそうです。

「知ってるよ」を再現できることが、次の一歩になる

種延：

ゲームも温泉のレビューも、よく知っている目線からすると、すでに知っていることが出力されたんです。

でもそれって、「ユーザーやお客さんが実際にそう感じていて、そういうことを言っていて、広聴AIがちゃんと抽出した」ということでもある。

個人個人が持っている感覚を、比較的再現性のある方法で示せることがすごいと思いました。

大船渡温泉の人に実は見せられてないのですが、たぶん見せても「知ってるよ」となると思います。お客さんの声と向き合っている人たちなので。

ただ、地域の他の事業者は大船渡温泉レベルでやれているところは多くない。広聴AIが、お客さんの声と向き合う力を拡張できたらすごいことになりそうです。

割と観光客の多いお土産屋さんで試したこともあって、レビュー数1000くらい。こちらは店長さんにも見せたのですが、「こんなことできるんですねぇ」という反応でした。都市部ほど、レビューを積極的に収集する戦略がまだ定着してないんですよね。

西尾：

ここ、重要なポイントだと思いました。

「新事実が出る」ことだけが価値じゃなくて、現場が肌感覚で知っていることを、他者が共有できる形で“再現”すること自体に価値がある。

特に地域や組織だと、「知ってる人の頭の中」に埋まっている知見が多くて、引き継ぎや合意形成の場で詰まる。広聴AIはそこを“見える化”して、会話の土台に置けるのが強い。

種延：

市の観光や商業は、これまでは質的なデータをうまく扱うことができなかったので、定点観測的に毎年同じようなアンケートを取るなどの調査が中心でした。

でも、質的なデータが誰にでも活用可能になることで可能性を感じています。

レビューを残して、それが声として反映されていくのが実感されれば、レビューを残す人も増えそうです。

西尾まとめ：この事例が「入口」になる理由

広聴AIを試したい人が最初に躓く「データがない」問題に対して、レビューという身近なデータを入口にしたのがうまい。

Steamのように荒れやすい場所でも、AIが間に入ると「炎上」ではなく 論点の俯瞰に変えられる。

Google Mapsレビューは、地元の人にとっての「当たり前」を、外からは「発見」に変える。観光・地域経営の観点でも伸びしろがある。

「新しい答え」だけでなく、「知ってるよ」を再現できることが、現場知の共有や合意形成の土台になる。

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