この記事のポイント（先にまとめ）

• AI×ブロードリスニング：SNSやニュース、掲示板などの大量投稿をAIで要約・分類し、潜在的なニーズを発見する手法。
• 実例が登場：選挙期間中、SNS関心の可視化ダッシュボードが公開され、政党側もネット民意の把握を強化。
• 公約づくりの新常識に？：見落としていた“生活の実感”やローカル課題を拾える一方、誤情報・偏り・説明責任が課題。

AIで“見えない声”を拾うとは？――ブロードリスニングの基本

従来の民意把握は、街頭や電話・ネット調査が中心でした。ブロードリスニングは、X（旧Twitter）やニュース、ブログ、掲示板などに散らばる膨大な投稿をAIで集約し、
「何が、どこで、どんな感情で、どの層に響いているか」を地図のように可視化するアプローチです。

参院選2025で何が起きた？――公開ダッシュボードと報道

2025年の参院選では、SNSトレンドをAIで可視化する公開ダッシュボードが登場し、政党やメディアが「今どの論点が伸びているか」を追跡しました。公式リリースによれば、
ダッシュボードは政党・政策・候補者に関する話題のトレンドを多角的に示し、選挙の“今”を読み解く試みとして注目されました。参考：Meltwaterプレス／PR TIMES

また、メディアはAIでSNS上の膨大な投稿を分析し、争点や不満・期待を可視化する取り組みを紹介。朝日新聞デジタル（可視化企画）
は、選挙期間中にどんなテーマが伸びたのかをAIで探っています。

公約づくりへの活用――どう“公約”に落ちるの？

報道では、政党がSNSやWeb上の意見をAIで収集・分析して公約検討に使う動きが取り上げられました。
たとえば、公示直前の取材記事では、SNS起点のブロードリスニングで見落としの少ない課題洗い出しを図った、と紹介されています（朝日新聞デジタル：公約づくりとAI）。

技術の中身――何をしているの？（やさしい仕組み）

1. 収集： SNS・ニュース・ブログ等から関連投稿を収集（公式APIやモニタリングツール）。
2. 前処理： スパム除去、重複排除、言語処理（形態素解析・品詞タグ付け）。
3. 分類： テーマ（例：物価・子育て・移民）や感情（賛成/反対/不安）で自動クラスタリング。
4. 要約： 話題ごとに「何が起きているか」を抽出（キーフレーズ・代表意見）。
5. 可視化： 時系列推移、年代・地域の傾向、インフルエンサーの影響などをダッシュボード化。

専門用語でいうと、ソーシャルリスニング／トピックモデリング／感情分析／エンゲージメント分析などを組み合わせています。

メリットとリスク――表でサクッと

現場での使い方ヒント（自治体・候補者・記者向け）

• KPIは「拡散量」だけにしない： 感情・具体要望・地理分布も重視。
• 複数ソースで検証： SNS指標はアンケート・街頭ヒアリングと突き合わせる。
• “一発ネタ”より継続観測： 週次でトレンドの上げ下げを確認、メッセージを微調整。
• プロンプト運用を標準化： 生成AIで要約・見出しを作る場合、チェックリストを共有。

まとめ――AIは「民意のレーダー」。舵を切るのは人間

参考資料（外部リンク）

• Meltwater「SNSデータで振り返る！参院選2025」公開ダッシュボードの案内（プレス）：
  公式ページ ／
  PR TIMES転載 ／
  Excite転載
• 朝日新聞デジタル「参院選の公約づくりにAI活用の動き相次ぐ」（2025/7/2、有料）：
  記事リンク
• 朝日新聞デジタル「AIで可視化した参院選の争点は…」（2025/7/6、有料）：
  記事リンク

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