2/10も終日都議会にて作業するとともに、会派の「幹事長セミナー」の運営を手伝いました。席数の限られた会合ではありましたが、満席でした。
また、以前、「電気通信大学」である講座について一緒に非常勤講師をして以来親交のある、キャノンの研究者で宇都宮大学の客員教授でもある稲秀樹氏と、議会議事録のテキストマイニングに関して情報交換させていただきました。
安価なPCでも、Deep Learningのニューラルネットワークで、その場で相関を出せることを示してくださいました。
私自身、様々な会合でご挨拶させていただいたり、「リエコラボ通信」（都政レポート）やHP、SNS、朝街頭など、都民の皆様との様々なタッチポイントで、取り組みをご報告するようにしていますが、そこで思うのが、
・誰もが同じように「（ある）課題に取り組んでいる」と宣伝する
・誰もが同じように「（行政が予算をつけたことを）自分の成果だ」と述べる
ということです（今だったらコロナウイルス対策に邁進しているとか）。有権者の皆様からみると誰がなにをやっているかが大変わかりにくく、これで民主主義を機能させる、というのも無理があると痛感しています。
そこで、解決策になるのではないか、と思っているのが、議事録の「テキストマイニング」です。私も個人的に取り組んでみたりもしていますが、日々の業務の中で十分研究する時間が取れていないません。専門家である稲さんが声をかけてくだったのは本当にありがたいです！
都議会の議事録は以下のサイトで公開されています。
会議録・速記録（都議会）
これについて、
・各会派の意見の傾向（ポジネガ含め）
・前向き答弁を引き出した質問の抽出（上書き質疑の除去）
・都政の流れを変えた質問の抽出（源流となった質問の抽出）
ができれば、どの議員がまともに政策に取り組んでいるか、を明らかにできるかもしれません！？
この事例もそうですが、私自身の技術のバックグラウンド、そして仲間を活かして、エビデンスベースの政治を実現していきたい、そう強く思いました。
夢と希望のある、楽しい時間でした！
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