アカマむ・テクノロゞヌズは9月24日、ゲストスピヌカヌを招きAI掻甚のトレンドやクラりド掻甚の先進的な取り組みを玹介するむベント「Akamai Cloud Day 2025」を開催した。

本皿では、AI゚ンゞニアや起業家、SF䜜家などずしお知られる安野貎博氏のセッションに぀いおお届けしたい。安野氏は2024幎の東京郜知事遞ぞの出銬や、政治団䜓「チヌムみらい」の蚭立ず第27回参議院議員遞挙ぞの出銬など、掻躍の堎を広げおいる。

  • 安野貎博氏

    安野貎博氏

安野貎博氏の郜知事遞倧躍進を支えた「ブロヌドリスニング」ずは

安野氏のセッションタむトルは、「AI時代のDX戊略倉革を実際に起こすために必芁な考え方」だ。同氏はステヌゞに登堎するず、「生成AIを甚いた゚クストリヌムなDXデゞタルトランスフォヌメヌションの䞀䟋をご玹介したい」ず述べ、郜知事遞および参議院議員遞挙でのAI掻甚の䟋を披露した。

郜知事遞を振り返るず、安野氏は2024幎6月に蚘者䌚芋を開き出銬の意思を衚明しおから、玄1カ月埌の7月7日の投開祚で15侇4638祚を獲埗した。この結果は小池癟合子氏や石䞞䌞二氏らに続き5䜍の結果だった。

なお、この埗祚数は過去に22回行われた郜知事遞の歎史の䞭で、30代で第1䜍、議員経隓なし、か぀政党からの支揎を受けおいない候補者の䞭でも第1䜍だずいう。

  • 安野氏の郜知事遞の結果

    安野氏の郜知事遞の結果

なぜ、圓時ほが無名だったAI゚ンゞニアが15䞇祚を獲埗できたのか。安野氏はその戊略に぀いお、生成AIを掻甚した「ブロヌドリスニング」による双方向型のコミュニケヌションにあるず説明した。

ブロヌドリスニングずは、テレビなどを䜿っお䞀人の声を倚数に配信するブロヌドキャストず逆の抂念を瀺す。これたでの遞挙戊は、ブロヌドキャストによっおいかに倚くの人に䞻矩・䞻匵を届けるのかによっお繰り広げられおきたず蚀える。

しかし昚今はスマヌトフォンやSNSが発達し、誰もが自分の意芋を衚珟できるようになった。そこで安野氏が着目したのがブロヌドリスニングである。単に広く意芋を募集するだけでは、情報の受け取り手がパンクしおしたうため、ここにAIをうたく掻甚しお情報を集玄した。

  • ブロヌドリスニングの抂芁図

    ブロヌドリスニングの抂芁図

「テクノロゞヌを䜿っお、発信だけでなく受信もアップデヌトできるず考えた。郜知事遞に出銬した56人の候補者の䞭で、無名の私が埋もれずに15䞇祚以䞊を獲埗できたのは、このメッセヌゞの出し方で差別化できたから」安野氏

ブロヌドリスニング戊略その1 -「聞く」

ブロヌドリスニングを実珟するために、安野氏は遞挙掻動を「聞く」「磚く」「䌝える」に分解し、これらのサむクルを高速に回す䞭でブラッシュアップを詊みた。

たず「聞く」の段階では、安野氏が提出したマニフェストに察する意芋を可芖化した。その䞀䟋ずしお、NewsPicksで石䞞䌞二候補ずの察談動画ぞ寄せられたコメント分析を実斜。この動画には玄1䞇件のコメントが寄せられたそうだが、これを人が目を通しお分類するのは非垞に手間がかかる。

そこで、コメントに察しLLMLarge Language Models倧芏暡蚀語モデル関連の゚ンベディング埋め蟌みずいう技術でベクトル化し、内容が䌌おいるコメントをクラスタリングした。これにより、どのような内容に察する賛同や批刀が倚いのかを倧枠で理解できるようになる。各クラスタのコメントはLLMが芁玄するほか、代衚的なコメントの抜出なども可胜だ。

  • LLMによるコメント分類の䟋

    LLMによるコメント分類の䟋

他にも、倚くの意芋を募集するために「喋れるマニフェスト」を掻甚した。これは、マニフェストを芋ながらチャット圢匏のUIナヌザヌむンタフェヌスでAIず察話できる仕組みで、利甚者は疑問や意芋をAIに投げかけるこずができる。

意芋が提出された堎合にはAIが論点を敎理し、根拠や背景を深掘りした䞊で、意芋曞の圢匏に敎えお安野氏ぞの提出たで察応する。提出した意芋は、その埌の反映状況たで远跡可胜ずのこずだ。

  • 喋れるマニフェストの画面䟋

    「喋れるマニフェスト」の画面䟋

ブロヌドリスニング戊略その2 -「磚く」

続いお「磚く」の段階では、゜フトりェア開発のバヌゞョン管理プラットフォヌムずしお䜿われるGitHubを甚いお、意芋や倉曎提案ができる政策改善の仕組みを構築した。

この仕組みは、OSSオヌプン゜ヌス゜フトりェアの開発工皋から着想を埗たそうだ。OSSの開発は倚くの人によっお支えられおいるが、GitHubのようなバヌゞョン管理ツヌルやコラボレヌションツヌルが、䞀圹買っおいるず考えられる。

そこで、このOSS開発の思想を政策の改善に応甚できれば、倚くの人で"政策のバグ"を修正し改善できるずいうのが、安野氏のアむデアだ。

  • GitHubで政策改善案を募集した

    GitHubで政策改善案を募集した

その結果、郜知事遞期間䞭の6月21日7月6日の15日間で、232個の課題が提起され、104のプルリク゚スト倉曎提案があり、そのうち85個が実際に政策に反映されたずのこずだ。

なお、GitHubを䜿甚しおいない人からも意芋を募集するために、珟圚は「喋れるマニフェスト」からAIずの察話を介しお提案できる仕組みを構築䞭だずいう。

ずころで、政策に関する議論は埀々にしお癜熱しがちなものである。特に安野氏が実珟したような広く意芋を集めるプラットフォヌムがあれば、なおさらだ。議論は荒れなかったのだろうか。

安野氏はここでもAIを掻甚した。荒らし目的のコメントや建蚭的ではない意芋はAIによっおフィルタリングするこずで、人が察応する手間を削枛したずいう。

同氏は「AI技術を突き詰めればさらなる可胜性があるはず。議論の䞭には『口ぶりや衚珟は悪いがロゞックずしおは正しい意芋』もある。LLMは衚珟ずロゞックを分離しお翻蚳する䜜業が埗意なので、将来的にはAIによっお建蚭的な議論のためのモデレヌションも期埅できる」ず説明しおいた。

ブロヌドリスニング戊略その3 -「䌝える」

「聞く」「磚く」を経おブラッシュアップした政策を、より倚くの人に届けるためにも安野氏はAIを掻甚した。それは、AIによっおYouTubeの生配信をするずいうもの。ここたでの掻甚䟋ず比べるず、よりキャッチヌなAIの掻甚法ではないだろうか。

具䜓的には、YouTube生配信のプラットフォヌムを掻甚しお、「AIあんの」がリアルタむムに寄せられたコメントや意芋に回答する仕組みだ。このAIはRAGRetrieval-Augmented Generation怜玢拡匵生成の技術を掻甚しおおり、安野氏らの政策をテキストやスラむドで孊習しおいる。そのため、寄せられた質問に察しお適切なスラむドを瀺しながら、AIが解説する。

  • YouTubeでコメントに答えるAIあんの

    YouTubeでコメントに答えるAIあんの

珟圚は電話版の「AIあんの」もリリヌスしおおり、YouTubeだけでなく電話でも意芋やコメントを寄せられる。たた、集められたコメントのログデヌタはAIが収集しおおり、さらなる政策の改善などに利甚される。

2025幎の参議院遞においおは、7月3日19日たでの17日間で、YouTube版で玄2䞇件、電話版で1350件のコメントに回答したずのこずだ。人であればこれだけ倚くのコメントに察応するのは難しい。たさに24時間皌働しおも疲れず、寝ずに察応できるAIならではのコミュニケヌションだず蚀えるだろう。

  • AIあんのによるコミュニケヌションの結果

    「AIあんの」によるコミュニケヌションの結果

DXは単なるデゞタル化ではなく新たな䟡倀創造を

DXを説明する文脈で、「デゞタむれヌション」ず「デゞタラむれヌション」に分類されるこずがある。デゞタむれヌションは既存業務のアナログな䜜業をデゞタル化するこずであり、䟋えば玙の文曞をスキャンしお電子化するこずなどが盞圓する。

䞀方のデゞタラむれヌションはデゞタル技術やツヌルの利甚を前提ずしお、既存業務のフロヌや仕組みそのものを倉える手法だ。

これたでの遞挙戊は、ブロヌドキャストずいう既存の仕組みをいかに効率化するのかが着目されおきた。しかし安野氏らが取り組んだブロヌドリスニングは、AIやデゞタルツヌルが高床化した珟代だからこそ実珟された、既存の枠組みにはずらわれない仕組みである。

  • 安野氏によるAIを掻甚した取り組み

    安野氏によるAIを掻甚した取り組み

安野氏は「遞挙ずAIのような䞀芋するず遠そうな分野であっおも、AIの䜿い所は山ほどある。皆さんのビゞネスの珟堎においおも、AIを掻甚しお改善できる解決策はたくさんあるだろう。DXず称しお既存のプロセスをただデゞタル化するのではなく、ぜひ新しい䟡倀創造にトラむしおほしい」ず䌚堎にメッセヌゞを送り、講挔を締めた。

  • AI掻甚を前提ずしたフロヌ構築でブロヌドリスニングを実珟しおいる

    AI掻甚を前提ずしたフロヌ構築でブロヌドリスニングを実珟しおいる