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石川県のママたちの悩みを民意分析~Talk to the Cityで民意分析~

みなさん、こんにちは。
デジタル技術で社会課題を解決するシビックテック
Code for Notoの分析記事をお読みいただきありがとうございます。

今回は、ママたちのお悩み解決投稿サイト「ママリ」において、
2024年中の「石川県」に関する投稿を分析してみました。

巻末には、使用したデータ、分析結果の閲覧用サイトがあります。
詳しい分析をご覧になりたい方は、そちらのお読みください。


分析結果の概要

2024年中にママリで投稿された質問をTalk to the Cityで解析した結果、
以下のような分布となった。

概要

約300件の悩みを大きく6つのクラスターにAIで分類させると、以下の表札が付与された。
・石川県の産科医療施設
・子育て支援と家族向けサービス
・地元のおすすめ情報
・石川県の母子保健と子育て
・自然災害への備えと影響
・地震対策とその影響

横軸と縦軸は以下のように推測できる

各クラスターの概要

右下に分布するほど、緊急性は低いが、不安が大きい「地震」に関するトピックが投稿されている。
・ママ防災
・子どものトラウマ、心のダメージ
・能登へ支援に行く夫の健康や能登の状況の不安
が分布していることは、能登の震災の影響が大きいと思われる。

以下は、それぞれのクラスターの代表的な悩みと、その特徴

石川県の産科医療施設
子育て支援と家族向けサービス
地元のおすすめ情報
石川県の母子保健と子育て
自然災害への備えと影響
地震対策とその影響

夫が能登に支援に行くママさんも不安だよな。と、気付かされた投稿。

うちの旦那は消防士だから今は石川県の方に支援いってる…子供と私だけ…寂しいし不安だけど旦那も不安なはず。どうか被災地にこれ以上被害が広がらないようにって毎日祈るしかない

・東京でみる能登の報道は不安を煽るばかりになっていないか。
・支援に来ていただいた夫さんが、能登を魅力的だなと思ってもらえる施策は出来ないか。
そんな新しい発想も生まれて来そうな分析となりました。

Talk to the Cityでの分析を行う際のTips

点と点の間に着目

Talk to the Cityでは、
ひとつひとつの点(ママリでの質問)へのソリューションを考えていくだけでなく、
意味が近い点を一緒に解決できるソリューションはないかを、人間が考えるための発想を促すツールである。

例えば、上記の画像では、
地震発生後に石川県外のママから石川県の内情が分からないからこそ発生する質問である。
寄付先や断水の情報については恐らく県や市町のHPのどこかには情報は載っている。けど、届いていないから発生している。
つまり、情報発信とSEO対策を強化することが、この4つの課題への解決策になりうる。

このように、点と点の間に、どのような潜在的な課題(ジョブ)があり、
それを解決するために、どのようなデザイン思考を発想しなければならないか。
という部分は、人間に発想を促すツールとなっている。

単純な形態素解析による頻度分析や時系列分析では見えてこない課題を、
人間が発想するためのツールである。

ぜひ、実際の分析結果の画面をみながら、発想してみてください。

追加分析等のご依頼はこちら

また、この技術は様々な民意分析に応用できるブロードリスニング手法ですので、他に
・うちの持っているアンケートデータを分析して欲しい
・うちの持っている問い合わせデータを分析して欲しい
・こんな分野も分析してみて欲しい
というお声がありましたら、note記事へのコメントまたは、下記の問合せフォームよりお声をお寄せください。

Talk to the Cityとは

Talk to the cityは2024年の東京都知事選でAIエンジニア・SF作家の安野氏がブロードリスニングとして用いたことで、日本では爆発的に認知が高まったツールです。

仕組みを学びたい方は、以下のリンクをお読みください。

Talk to the Cityの分析には、Open AIのAPI利用料がかかります。
本分析にもAI利用料が発生しております。
Code for Notoの活動を応援いただける方は、以下の有料記事のご購入をいただけますととっても嬉しいです。

ママリについて

ママリは、"悩み"と"共感"を軸にママに寄り添うQ&Aコミュニティサービスで、約300万人ものユーザーによる月間約130万件の投稿データがあります。1つの質問投稿に対して、平均7つもの回答が集まるコミュニティの温かさとユーザーの熱量の高さが特徴です。ママリ内では、質問回答投稿に加え、月間約400万回もの検索行動があります。

自治体での民意分析にも適したサービスですので、
気になる方は、ママリさんへのお問い合わせをしてみてはいかがでしょう。

※今回使用したデータはWebサイトで公開されている情報を分析のために使用させていただき、個人情報や回答データは取得しておりません。

使用したデータセット

データの作成方法

ママリのサイトから、質問データのみを使用します

スクレイピングするほどの分量でもないので、
ページごと全選択とコピーをし、ChatGPT o1-proに突っ込み、
不要な文字列や記号を削除して以下のようなデータセットを作成しました。

使用したデータ

分析結果(Tableau Public)

Talk to the Cityでは分析結果をWEB画面で出力してくれますが、
色々自由度が低いので、Code for Notoではデータのみを抽出してきて、
Tableau Publicとして可視化して公開しています。

※Vizを見ていただけると分かりますが、同じ意見が複数回プロットされているのは、
ひとつの質問に複数の意味の質問が出てきた場合、AIが複数行に分割して分析を行うためです。
※また、日本語を一度英訳して分析していますので、稀に英訳に失敗していることがあります。

さいごに

ここまでお読みいただき、誠にありがとうございました。
Talk to the Cityは分析結果それ自体は、可視化ツールに過ぎず、
そこから先の想像的な発想・デザイン思考は人間の仕事です。

様々な分野に応用できる技術ですので、
アイデアや分析のご依頼がありましたら、
以下のお問い合わせフォームもしくは、note記事へのコメントでお知らせくださいませ。

文責:一般社団法人Code for Noto
代表理事 羽生田文登


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