都民ファーストの会の働きかけで、従来の議事録公開（テキスト）と、本会議のインターネット中継に加え、委員会のインターネット中継も始まっています。しかしながら、分量が多く、一般の皆様が視聴したり読み込むのは困難です。
都民の皆様が都政について情報を得ようと思っても、たまにテレビや新聞等のメディアで扱われる以外は、議員が発行する都政レポートぐらいしかありません。しかしながらメディアはわかりやすいことしか取り上げず、議員のレポートも、自分がしていない仕事でも「会派で取り組んだ」、「予算に賛成した」という理由で、自らの仕事のように記載しようと思えばできます。
私は客観的かつ定量的に議員の仕事ぶりを可視化するために、先期より「テキストマイニング」による分析を行っています。最近の質疑の傾向についても、改めて分析に取り組みました。
対象とする期間：2021年第3回都議会定例会～2024年第2回都議会定例会
対象とする会議：本会議、委員会、各種特別委員会、事務事業質疑（代表質問、意見開陳など、会派を代表とする質疑を除く）
対象とする議員：世田谷区選出の都議会議員（8名）
方法：フリーソフト「Khコーダー」を利用、名詞を対象に「対応分析」を実施（分析に関係のない単語（例えば「知事」、「都」等）を除く）
結果を以下に示します。原点に近い言葉は全ての議員が使った名詞で、「見出し（例えば「福島りえこ」）」の□の大きさが質問の量、「見出し」の□の方向のより外側にある名詞が、特徴的に（特に多く）出現していた名詞です（※）。ここからは福島りえこの質疑が、
・最も多い（□の大きさ）
・質疑内容の多様性に貢献している
（なかでも「戦略、政策、事例、デジタル、データ、DX、システム、 情報、評価」といった言葉に特徴がある）
ことがわかります。
予算の獲得と執行で終わるのではなく、その事業が目的とした効果をもたらしているか、を大切に活動しています。
今後に向けては、議事録を学ばせたChatGPTで職員が業務を効率化させたり、国会の議事録検索できるようにするなどの取組みもあるなか、「開かれた都議会」の実現に向けて、東京都の議会局にChatGPTによる要約の導入を働きかけています。
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