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広聴AI / kouchou-ai

Ask DeepWiki

デジタル民主主義 2030 プロジェクトにおいて、ブロードリスニングを実現するためのソフトウェア「広聴 AI」のドキュメントサイトです。

このプロジェクトは、AI Objectives Institute が開発した Talk to the Cityを参考に、日本の自治体や政治家の実務に合わせた機能改善を進めています。

目的別ガイド

広聴AIは、集まった意見を 公開レポート（Web ページ） として可視化するツールです。目的に応じて、次のページから始めてください。どの方法で使うか迷ったら 始め方の選び方 も参照してください。

あなたの目的 まず見るページ
渡されたレポートを読みたい（閲覧者 / デモで見せる人） レポートの読み方（図と数字の意味）・使い方（画面操作）
結果をどこまで信じてよいか・用語を知りたい よくあるご質問 / 結果の信頼性と責任の所在
自分のデータで分析レポートを作りたい 下記「レポートを作るには」
導入を検討している（自治体・非技術者：費用・個人情報・相談先） 導入を検討する方へ
CLI・分析コアで分析／研究したい（分析者・研究者） CLI クイックスタート
Web UI・本体を開発したい（開発者） 開発者向けガイド

レポートを作るには

自分のデータでレポートを作るには、分析を実行する環境が必要です。現状では次の選択肢があります。

  • 自分で環境を建てる（セルフホスト）: お使いの OS のセットアップガイドに従って環境を構築します（下記「クイックスタート」）。技術的な知識と適切な計算環境が必要です。
  • 建ててくれる人に相談する: 自分で建てずに、環境を用意・運用してくれる人（組織内の担当者や支援者）に相談する方法です。
  • 誰かが運用するサービスを使う（managed）: 任意のデータを投入できる managed サービスは 現状提供されていません（将来、そうしたサービスを提供する方が現れる余地はあります）。

どのようなレポートが作れるかをまず知りたい場合は、レポートの見方で出力の読み方を確認するのがおすすめです。

主な機能

  • CSV アップロード: 開発者以外でも扱いやすいインターフェース
  • 濃いクラスタ抽出: 重要な意見グループの自動識別
  • 階層的クラスタリング: 大量のコメントを構造的に整理
  • パブリックコメント用分析機能（予定）
  • 多数派攻撃に対する防御機能（予定）

クイックスタート

セルフホスト（自分で環境を建てる）

自分で環境を建てる場合は、お使いの OS に合わせたセットアップガイドをご覧ください：

開発者向け

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/digitaldemocracy2030/kouchou-ai.git
cd kouchou-ai

# 環境設定
cp .env.example .env
# .env ファイルを編集して API キーなどを設定

# 起動
docker compose up
  • レポート一覧: http://localhost:3000
  • 管理画面: http://localhost:4000
  • API: http://localhost:8000

アーキテクチャ

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│  public-viewer  │     │      admin      │     │       api       │
│   (Port 3000)   │     │   (Port 4000)   │     │   (Port 8000)   │
│                 │     │                 │     │                 │
│  レポート閲覧    │     │  レポート作成    │────▶│  バックエンド    │
│  データ可視化    │────▶│  設定管理        │     │  パイプライン    │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘
        │                       │                       │
        └───────────────────────┴───────────────────────┘
                                │
                    ┌───────────▼───────────┐
                    │     OpenAI API /      │
                    │     Local LLM         │
                    └───────────────────────┘
サービス ポート 役割
public-viewer 3000 レポート表示用フロントエンド
admin 4000 管理用フロントエンド
api 8000 バックエンド API サービス
ollama 11434（ホスト側は .env の OLLAMA_HOST_PORT で変更可） ローカル LLM（オプション）

ドキュメント構成

免責事項

大規模言語モデル（LLM）にはバイアスがあり、信頼性の低い結果を生成することが知られています。私たちはこれらの問題を軽減する方法に積極的に取り組んでいますが、現段階ではいかなる保証も提供することはできません。特に重要な決定を下す際は、本アプリの出力結果のみに依存せず、必ず内容を検証してください。

クレジット

このプロジェクトは、AI Objectives Institute が開発した Talk to the Cityを参考に開発されており、ライセンスに基づいてソースコードを一部活用し、機能追加や改善を実施しています。ここに原作者の貢献に感謝の意を表します。