Google team yamada

1. テーマ提供企業名：Google
チーム山田
社会問題のタピオ化

2. 目次
1. テーマ分析 課題について
2. 企画と理由
① 企画
② 企画理由（現状と問題点）
3. 企画説明
①社会問題のタピオ化
②企画内容
③企画意義
4. コンテンツ詳細
① 全体のフロー
② AI 活用方法
③ 段階詳細説明
④ サイクル形成
⑤ 波及効果
⑥ 中長期的展望
5. まとめ

3. 1.テーマ分析 課題について
テーマ「AI を活用し、あなたが関心のある社会課題の解決策を提案してください」
“社会課題”についてまず知らない＝“社会問題”について知らない＝“関心度が低い”
私たちが焦点を当てた社会課題
「社会問題に課題性を見いだせていない・関心度が低い」
2.企画と理由
①企画：AI を用い社会問題を可視化させることで社会問題に課題性を見出させる
“課題性を見出す”とは何か
 先にある利益獲得、損害回避のために解決すべき問題と認知する
 関心を持つ＝“Why”を持つ
 自分の意見を持つ＝“I think”を持つ
②企画理由
社会課題にそもそも課題性を見出している
のだろうか。
私の身の回りに聞いてみたところ、「知って
いるがそれ以上の関心がない人」が多く、大半
が社会課題について興味がないのが現状であ
る。社会問題が、私たちにとって、どこか遠く
の問題であるかのようである。
例えば、右図は衆議院選の選挙率だが、２０
代の投票率下がり続けていることからも、社会
問題を網羅している政治にも関心が薄いので
はないかと考えられる。
戦争や貧困などの国際問題然り、教育や労働
などの国内問題に、多くは関心、つまり、社会
問題に対して’’Why’’と’’I think’’を持たず、「解
決すべき問題」として課題性を見出せていない
のではないだろうか。
私たちはこの現状がもはや社会課題である
と定義し、以下のように企画を提案する。
出典：総務省HP
衆議院議員総選挙における年代別投票率の推移
（http://www.soumu.go.jp/senkyo/senkyo_s/news/sonota/nendaibetu/）
※MFC運営事務局にて一部修正しております。

4. 3.企画説明
① 企画名「社会問題のタピオ化」
“タピオ化”とは
今日、若者の間で熱狂的なブームとなり、社会現象化しているタピオカ。しかし、タ
ピオカ自体 1990 年代から存在している。
ゆえに“タピオ化”とは、「存在しているのもかかわらず、若者にそれ以上の関心を持
たれなかった物が、広く認知され、手元に広く行き渡ること」である。
「社会問題のタピオ化」
社会問題が若者に広く関心を持たれるようになる。なお、ここでの社会問題は、日本
政府が取り扱う社会問題とする。
② 企画内容
(ア) 具体案：AI を用い日本政府が取り扱っている社会問題を可視化するサービスの提供。
今回提案するコンテンツでは、AI のビッグデータ処理能力と文脈理解能力を利用する。
ユーザーは社会問題に関して自由に発言し、その発言をビッグデータとする。ビッグデ
ータを AI が分析・カテゴライズし、分野・発言ごとに円グラフを作成する。どれだけの
人が、どれに関心を向けているのか、また、どれだけの人が、どのような意見を持って
いるのかを表示する。日本政府が取り扱う社会問題について興味関心を持った人同士全
員が、意見を効率よく提示することを可能にする。「政治家」の意見ではなく、「私たち」
の意見として可視化することにより、社会問題に対し親近感を持ってもらう。生活圏の
中に社会問題を存在させる。
また、どのような問題が存在するのか、どのような部分が問題であるのかを可視化す
る。それによって、問題発見にも助力する。
(イ) 効果：ユーザーが自身の意見も含め、様々な意見を比べることによって、“Why”を
生み出す。つまり、関心を引き出す。コンテンツ上に上がっている社会問題に関す
る新聞記事やニュースへアクセスできるようにし、“Why”の解決へ助力。ユーザー
が新たな“I think”を持てるようになる。
(ウ) ターゲット層：若者（18~20 代）
③ 企画意義
ユーザーが興味のある社会問題と出会い、問題を知り、具体的な内容とそれに対する
様々な意見を知ることによって、個人個人が問題と向き合い、問題に課題性を見出させ
ることができる。より良い社会形成に助力する。

5. 4.コンテンツ詳細
① 全体のフロー
(ア) 意見を集める。ユーザーは意見を意見箱に書き込み投稿する
(イ) AI の分析
(ウ) AI が意見を社会問題の分野別にカテゴライズする
意見 ビッグ
データ
AI
(イ)
(ア)
AI
分野a
分野b
分野c
ビッグ
データ
(イ)
(ウ)

6. (エ) 分野ごとの意見で AI が円グラフを作成。どれだけの人がどの社会問題に関心を向けて
いるか可視化。
ここでの分野は、「政治」「復興」「生活」「法律」「国際」などである。③段階詳細説明で
詳しく述べる。
(オ) グラフの要素をクリックすると、グラフが背景化し、AI が内容別にまとめた意見が表
示される。また、意見の占める割合も表示される。
例えば分野 a の要素がクリックされた場合以下のようになる。青色の枠組み内に分野 a
の、内容別で分けられた意見が表示される。
社会問題関心度
分野a 分野ｂ 分野ｃ
1 ： ○ ○ ○ ○ ○ … 6 0 ％
2 ： □ □ □ □ … 2 5 ％
3 ： △ △ △ △ … 1 0 ％
4 ： ◇ ◇ ◇ ◇ ◇ … 5 ％
AI
分野a
分野b
分野c
AI
社会問題関心度
分野a 分野ｂ 分野ｃ
(エ)

7. (カ) グラフの下には分野・意見に関する記事やニュースサイトを参考資料としてアクセス
できるよう設計する。意見を比べて出てくる“Why”の解決に助力
(キ) 最後にユーザーがもう一度意見を投稿できるよう、意見箱を設ける。
このコンテンツは、スマホで見ることを想定している。スマホの画面でもスクロール
で見やすいよう設計する。また、実際ユーザーが目にするのは意見箱と、AI が処理し
グラフ化した結果、記事のおススメ欄（エ～キ）である。
分野に関する記事・ニュー
スのおススメ欄
(オ)
(カ)
分野に関する記事・ニュー
スのおススメ欄 (カ)
(キ)

8. ② AI 活用方法
フローより、（イ）（エ）（オ）で AI を使用する。AI のビックデータ処理能力、文脈理
解能力、ディープラーニングを活用する。
（イ）：集められた意見（ビックデータ）をデータベース化し、分析する。そして、分
野ごとにカテゴライズする。福島第一原発事故の事故分析で使用された AI の活用法
（IMB Watson Explorer）を模倣し、何についての意見なのか分析させる→処理能力・
文脈理解能力
（エ）：自動的に円グラフの作成。「google フォース」に使われているような仕組みを
利用→データ処理能力
（オ）：意見の意味内容別に AI が整理。同じような意見はまとめられ、文法構造的に
似たようなものが多い文が代表として表示される。長文の場合、文章内で意味内容別に
分割し、細分化して反映させる。
③段階詳細説明
（ア）～（ウ）：ユーザーはコンテンツ上で意見を投稿できるようになっている。記入欄
にはあらかじめ何の分野についての意見なのか複数選択できる欄を設けておく。分野項目
については、１府１２省２庁を参考に項目を設定する。ゆえに、「政治」「復興」「生活」「法
律」「国際」「お金」「学校」「社会保障」「労働・産業」「環境」「その他」の 11 項目とする。
「その他」を選択した場合、ユーザーが項目を記入する。内容がすでに分類されてあるもの
であったら、そちらに反映される。選択項目については、二回目以降は「AI の学習機能」
により、自動的に分類される。自分が記入した意見が、「AI の学習機能」によって、選択す
る段階を省く。AI が認識できなかった場合、選択欄が表示されるよう設計する。
著しく文法構造がおかしい、または、意味内容が判別できないもの、極端に数が少ない意
見（荒らし・根も葉もない意見・フェイク）については他のファイルに保存され人間（管理
者）の判断で分類・保留する
（エ）（オ）：グラフの更新度は、三日に一度とする
意見記入欄
選択項目

9. ④サイクル形成
ユーザーが「意見」を持ち、投稿する。AI によって、意見が可視化し、その分野に対す
る他意見を効率よく知ることが可能になる。また、ユーザーの意見が、全体の何割に属する
のかも把握することが可能である。
そうすることで、ユーザーに“Why”の疑問を引き出す。他の意見との比較や、記事・ニ
ュースで問題について調べることで、ユーザーに新たな“I think”を持たせる。そしてま
た、意見箱に意見を記入する Action もう一度起こし、サイクルの形成を目指す。よりユー
ザー間の中で社会問題の課題性がタピオ化される。
タピオ化サイクル
⑤波及効果
このシステムの導入後の話である。本システムはビッグデータを必要とするため、現在の
具体的社会課題に意見を持った人が意見を投稿してもらうことに始まる。
そして、その一つ一つの意見がこのプラットフォーム内で波及を生むのではないかとい
う考えである。４．③で前述したように社会課題に対する意見を可視化し、自分の意見（興
味のある分野）について、範囲を日本全体に拡張した際、どのくらいの人が自分と同じ分野
に興味を持ち、同じような考えを持っているのか知ることができる。
⑥中長期的展望
システムを導入してしばらく経つと社会問題に対するデータも潤沢なものになってくる。
意見を投稿する前にユーザー情報として、所属大学や在住する地域、年齢なども登録しても
らえれば、どの年齢層・地域が、どんな社会問題に興味があるのかがわかる。
Action
Visualization
Why
I think

10. 高齢者の政治とお言われている現在において、各年齢層が、世のどんな課題を解決してほ
しいのか、またそれに対する政府の考案に役立てることはできないだろうか。
このデータはぜひ、政治家をはじめとする社会課題を扱う専門家、さらには日本政府にま
で見ていただきたい。そして、我々の提案を具体的な政治的社会問題の解決策へとつなげて
いって欲しい。
5.まとめ
SNS が普及してきた現在の社会において、知ろうと思えば簡単に知れるものの、実際社
会課題においてそれをしようとする人は少ないのではないか。そして、そもそも世の中の
何が課題であるかが見えていないのではないかと考えた結果である。本システムの提案に
おいて具体的社会課題の完全な解決には至っていない、むしろその手前までである。だ
が、前述の通り「社会課題を知らない、それに興味がないこと自体が問題である」とし、
この企画の提案とする。