AIエージェントがデータを分析！『オープンデータファクトリーまちだ』
「オープンデータファクトリーまちだ」は、AIとのチャットを通じて、国・都と市のオープンデータを手軽に検索・分析し、グラフや地図として見える化できる町田市のAIエージェントサービスです。 【専門知識なしで、データ活用！】 「人口はどう変わっている？」「近隣の市と比べると？」など、普段の言葉で質問すれば、AIがデータを探して集計し、グラフや地図で見える化します。市民・事業者・職員が、専門知識なしで、数字の変化や地域の違いを視覚的に確かめられます。 【さまざまなデータを、組み合わせて分析！】 国・都と市のオープンデータを横断して分析できます。人口・子育て・防災など幅広い分野のデータを使い、他自治体との比較や地域の特徴の把握ができます。地域活動や、大学・民間による新たな事業検討、市役所のEBPMに役立てられます。 【町田から、オール東京へ！】 町田市とNTTデータが、東京都の「データ連携・活用促進プロジェクト」の採択を受けて開発しました。民間や各自治体のデータを簡単に追加できる設計のため、他自治体との共同利用も可能です。
どんな課題にアプローチしましたか？
【データは公開されていても、使いこなせる人は限られていた】 町田市は2017年にオープンデータカタログサイトを開設しました。現在、1,000件以上のデータを公開し、年間100万回以上のダウンロードを記録しています。しかし、公開やダウンロードが進んでも、必要なデータを探し、読み解いて可視化するには手間や専門知識が必要で、分析まで使いこなせる人は限られていました。 公開したデータを、市民・事業者・職員がそれぞれの疑問を調べるために使えるようにする。そのために、データを探す手間と、分析に必要な専門知識の壁を取り除くことに取り組みました。
どのような新たな価値を創造しましたか？
【AIとの対話で、データを調べて見える化】 データを読み解き、可視化する作業をAIエージェントが担うことで、分析の専門知識がなくても、知りたいことを普段の言葉で尋ね、結果をグラフや地図で確かめられるようになりました。 本サービスでは、国・都と市のオープンデータを分析に使えます。年齢別人口の変化をグラフで比較したり、施設の位置を地図で確かめたりできます。異なる地域や分野のデータを組み合わせることで、一つの統計だけでは分からない地域の特徴も捉えられます。 【共通のデータを、話し合いの判断材料に】 例えば、地域活動の提案書に人口推移などのグラフを添えれば、共通の事実をもとに話し合いが進められます。感覚や思い込みによる認識の違いを減らし、実情に即した取り組みを検討する際の判断材料にできます。使用したデータや出典も確認できるため、同じ根拠をもとに提案を検討できます。 データを「公開されているもの」から「誰もが使えるもの」へ。専門知識がなくても、知りたいことを自分で調べ、判断の根拠を持てる「データの民主化」を実現しました。
どんな工夫をしましたか？
【AIの進化に触れ、職員がひらめいた新たなデータ活用】 職員自ら、急速に進化するAIエージェントを試すなかで、質問の意図をくみ取り、複雑な処理まで実行できることに可能性を感じました。オープンデータと組み合わせれば、簡単に必要なデータを探し、分析できるのではないか。このひらめきから、知りたいことを普段の言葉で尋ねると、データに基づく答えがグラフや地図で返ってくる、新しいユーザー体験（UX）を構想しました。市民や職員が地域の課題に気づき、行動に移すきっかけとなるサービスを目指して企画しました。 【東京都の支援を得て、構想を実現へ】 誰もがデータを活用でき、他地域でも利用できる仕組みにするという構想は、データ連携による新たなサービス創出を支援する東京都の事業趣旨とも合致していました。そこで「東京都データ連携・活用促進プロジェクト」に応募し、採択されました。都の支援を受け、職員の着想を具体的なサービスとして開発する段階へと進めました。 【試行錯誤の末に行き着いたAIエージェント】 実現に向けた課題は、PDFや表計算ファイルなど、形式も構造も異なるオープンデータを正しく扱うことでした。必要なデータを見つけ、分析・可視化までつなげる方法を検討するなかで、複数のAIエージェントが役割を分担し、連携して処理する構成にたどり着きました。質問の意図を整理して全体の処理を組み立てる「親エージェント」が、検索・集計・グラフ描画などを担う「サブエージェント」に処理を依頼し、その結果を統合。利用者は複雑な処理を意識せず、対話で分析を進められるようにしました。 【AIの進化に、職員自ら試作して応える】 開発中にもAIの性能や機能は進化し、新たにできることが増えていきました。その可能性をサービスに取り込むには、当初の仕様にとどまらず、試作と見直しを素早く繰り返す必要がありました。そこで、職員自らAIコーディングを活用し、新しい技術を試しながら画面や機能を更新。文章だけでは伝えきれない狙いや仕様も、「実際に動くもの」を開発ベンダーであるNTTデータと共有することで、認識を素早く合わせ、手戻りを抑えながら開発を進めました。 【対話と可視化で、データをもっと身近に】 試作を通じて、質問の入力からグラフや地図の表示まで、利用者の目線で操作の流れを確認。知りたいことを尋ね、結果から気づきを得て、さらに問いを深められる新しいユーザー体験（UX）を追求しました。データの分析・活用を一部の専門家だけのものにせず、誰もがAIエージェントとの対話を通じて、身近な疑問や自分の考えをデータで確かめ、課題の発見や検討につなげられるようにしました。