AI時代のファシリテーション
ミニ・パブリックスフォーラム発表資料
多元現実のカスタマーである構想日本の飯島氏が、ミニ・パブリックスフォーラムで発表した資料です。無作為抽出の住民会議の現場で私たちと一緒に取り組んできた成果をもとに、AI活用のポイントを整理しました（2025年12月13日）。
私たち多元現実は、構想日本と共に全国各地の無作為抽出の住民会議に参加し、熟議の現場を数多く見てきました。そこで痛感するのは、AIに任せればいいという発想だけでは、参加者の納得感は生まれないということです。人と人が集まり、異なる意見をぶつけ合いながら相互に変化していく。この熟議のプロセスこそが「私たちが決めた」と言える基盤になります。
市民参加はその納得感を支えます。良いファシリテーションがあるほど、対話は深まりやすくなります。とはいえ、従来のやり方をそのまま続けるだけでは十分ではありません。AIが当たり前になった時代には、テクノロジーを手段として使いながら、自己決定感と行動変容を支える新しいファシリテーションの形が必要です。構想日本の飯島氏がミニ・パブリックスフォーラムで共有した発表資料も、その一例です。
現場では、スライドやオンラインフォーム、チャットボットなどの汎用ツールを「目的外」に使う場面が目立ちます。だからこそ、ファシリテーターが無理なく使え、AIが議論の主導権を奪わないと説明できる設計が要ります。Google Jigsawの研究も参照しながら、参加のアクセス拡大、動的な学びの支援、対話の可視化、複数シナリオの比較・シミュレーション、議論成果の整理という5つの機会領域を整理しました。
テクノロジーとファシリテーション
市民対話で、テクノロジーはあくまで手段です。目的は、参加者が自己決定したという実感を持ち、自分たちの場所を選び、行動を変えていけること。そのために、ファシリテーションが中心にあり、AIはそれを支える存在であるべきだと考えています。
目的外の使用
ファシリテーターは複数のツールを組み合わせ、それぞれを「目的外（本来の用途とは異なる方法）」で使わざるを得ないことが多く、会話のために設計された道具が不足しています。
現状のツール利用: スライド、プレゼンツール、オンラインフォームなど、熟議のために設計されていない汎用ツールが多く使われています。
統合負荷: コメント投稿ツール・投票ツールなどを場当たり的に組み合わせる状況があり、ツール間の導線やアカウント管理の負担が大きくなりがちです。
AIの実験: 事前知識の共有や意見整理にAIチャットボットを試す例もありますが、理解の深さや偏りの不安が残ります。一方で、要約や事前学習の補助では効果も報告されています。
課題: ツールの仕様に議論の設計が引っ張られ、熟議の目的が曖昧になることがあります。
ニーズ: ファシリテーターが無理なく使え、議論の目的に沿って調整できるツールキットが求められています。
「人々に意見を共有してもらい、自分の意見がどう思われているかを見せたいなら『Polis』が良いツールです。単に賛成対反対の量的な数を知りたいだけなら『Talk To The City』が素晴らしい… 全員が意見を出した後に投票やランク付けをしたいなら『Remesh』が最適でしょう。」
— ファシリテーター
自動化よりも拡張
AIの価値は、議論を置き換えることではなく、ファシリテーションを「拡張」することにあります。AIが議論をコントロールしないと示しながら、人間の熟議を後押しする。それがAIの担うべき役割です。
拡張の価値: 議論の論点整理や多様な視点の抽出など、人の判断を支える場面で力を発揮します。
例外（大規模データ処理）: 参加型予算や大規模オンライン対話では、投稿の分類や整理にLLMが有効で、参加者の合意も得やすい領域です。
「時間短縮」への慎重論: 熟議に必要な時間や摩擦は、納得感と正当性を生む重要なプロセスであり、単純な効率化は逆効果になり得ます。
「知識と合意の社会的な生産こそが…民主的な正当性の源泉です。これは単に筆算が良いことだと言う以上の意味があります。つまり、人々が『答えを見つける』という共有体験を持たなければ、失われてしまう属性があるということです。」
— ファシリテーター
信頼の構築とアクセスの確保
透明性、共同設計、アクセスの公平性がそろって初めて、AIは信頼を強化する道具になります。AIが議論を誘導しないと示せる設計も欠かせません。
信頼の重要性: 参加者が「自分の声が意味を持つ」と信じられることが熟議の前提です。
AIへの懸念: バイアスや誤情報、データの扱いへの不安は信頼を損ないます。
アクセスの公平性: デバイスや通信環境の差を前提にしない設計が必要です。
明確な目的: 何のためにAIを使うのか、参加者が納得できる説明が求められます。
共同設計: ファシリテーターと参加者を巻き込みながら、ツールを共同で設計する姿勢が重要です。
機会の領域
「膨大な情報を人々の役に立つ形でまとめるのを助けてくれるテクノロジー… そういうものは本当に変革をもたらします。」
— ファシリテーター
全国各地の自分ごと化会議での実証実験を通じて、対話をより良くする5つの機会領域が見えてきました。これらは「議論前」「議論中」「その後」の各段階に対応しています。アクセス拡大、動的な学び、対話の可視化、シナリオ比較、成果の整理という流れでつながっています。
※以下の内容は、構想日本との協働や現場での実践を通じて得られた知見です。Google Jigsawの研究成果も参考にしています。
拡大アクセス
大規模な対話で、言語・距離・参加コストの壁をどう乗り越えるか？
現場の課題: 言語の違い、移動や時間の制約、デジタル格差などが参加の障壁になっています。
求められる機能: 翻訳、字幕、音声、テキスト、ビデオなど、多様な形式で参加できる仕組みが必要です。
「ターゲットとなる全オーディエンスに同時に通知するツールが必要です… 難しいのはアウトリーチです… ターゲットが見ている画面に通知をポップアップさせる必要があります。」
— ファシリテーター
「私たちが使う特定の用語に対して文化的に敏感で、言語自体の力関係を理解しているAIが必要です… 繊細な対話にはそれが役立つでしょう。」
— ファシリテーター
文脈やトーンを調整できる翻訳支援、参加者の属性に合わせた招待導線や案内が行えるAIツール。
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