公共部門・政策のための Skimle
民主主義が求める徹底さでパブリックコメントを分析
パブリックコメントの手続きでは、数百から数千件の個別の意見が寄せられます。たとえば、EU の Digital Omnibus に関する意見募集には500件以上の回答が集まりました。すべてを手作業で読むには何か月もかかりますが、回答を読み飛ばせば民主的な正当性が損なわれます。基本的な AI チャットボットは信頼性も透明性も十分ではありませんが、Skimle はすべての意見を体系的に処理し、説明責任のための完全な追跡可能性と監査証跡を備えています。
Skimle はもともとフィンランドの各省庁と共同で開発され、その後 EU や世界各地の数百人のユーザーに広がりました。
すべての意見は読まれるべきです
数百件のパブリックコメント、規制に関する山のような意見書、重要な政策決定に先立って集めたステークホルダーのフィードバックなど、何を扱う場合でも課題は同じです。丁寧に読むにはテキストが多すぎ、流し読みするには結果の重みが大きすぎます。Skimle はすべての意見を同じ体系的な厳密さで扱い、逐語引用と完全な監査証跡を備えた、構造化された説明可能な記録を作成します。
- 1,000件の意見募集への回答を、数か月ではなく数日で処理
- すべての意見を体系的に網羅し、どの声も失わない
- 民主的な説明責任のための完全な監査証跡
- EU 全体の意見募集に対応する100以上の言語
- ステークホルダーのセグメント化：誰の声が一致し、誰の声が分かれるかを確認
数千件の意見から、説明可能な統合へ
パブリックコメントへの回答を体系的に分析
意義のある意見募集では、さまざまな形式と言語で数百から数千件の意見が寄せられます。体系的な分析がなければ、チームは何か月もかけて手作業で読むか、整った業界の意見に注目して市民の声を流し読みするかのどちらかになり、結果に異議を唱えられる余地が残ります。Skimle はすべての意見を同じ体系的な方法で処理し、原文まで完全にたどれる、構造化されたテーマと見解のマップを提供します。
しくみ
- 1. 意見募集への回答をアップロード
PDF、Word ファイル、.csv、Excel の表を Skimle に直接アップロードできます。組織のお客様向けには、独自の取り込み・アップロードの方法もご用意していますので、お問い合わせください。
- 2. 抽出したい内容を定義
懸念、賛成・反対、特定の政策課題など、抽出したい内容の種類を定義します。Skimle がすべての意見にわたる構造化されたテーマのマップを作ります。
- 3. 表形式のビューで確認
表形式のビューで結果を確認できます。各提出意見が行、テーマが列になり、どの懸念が最も多く、誰から出ているかが一目でわかります。
- 4. ステークホルダーの種類で分ける
NGO、業界、個人の市民などステークホルダーの種類で分け、誰の意見が一致し、誰の意見が分かれるかを確認できます。
- 5. 説明責任のための文書を書き出す
説明責任のための記録として、逐語引用とテーマ別の内訳を含む完全なレポートを書き出せます。
合意がどこで終わり、対立がどこから始まるかを理解する
重要な政策決定の前にステークホルダーの立場を整理
重要な規制の決定の前には、影響を受けるステークホルダーが実際にどう考えているか（意見書、意見募集への提出内容、会議メモ）を誰かが理解し、誰が何をなぜ望んでいるかのマップにまとめる必要があります。誰かの頭の中で作られたマップは文書に残しにくく、異議を唱えられやすいものです。Skimle は元の資料からそのマップを作ります。構造化され、説明可能で、逐語引用に基づいています。
しくみ
- 1. ステークホルダーの意見をすべて集める
意見書、過去の意見募集への回答、インタビュー記録、会議メモをアップロードします。
- 2. 政策の論点を定義
理解する必要がある政策の論点を定義します。具体的な規制上の問い、反対が出そうな領域、実施上の懸念などです。
- 3. 立場と相違をマッピング
Skimle は各ステークホルダーの立場を論点ごとにマッピングし、意見が一致する点と分かれる点を特定します。
- 4. ステークホルダーのグループをまたいで照会
AI チャットで、具体的な懸念や、ステークホルダーのグループにまたがるテーマを照会できます。
- 5. ステークホルダーマップを書き出す
意思決定のブリーフィング用に、根拠の引用付きでステークホルダーマップを書き出せます。
400ページの背景資料のために週末をつぶす必要はありません
大量の政策文書や調査資料を把握する
400ページの取締役会資料でも、200件の影響評価報告書でも、48時間後が締め切りの複雑な技術ブリーフでも、ボトルネックは同じです。丁寧に読むにはテキストが多すぎ、流し読みするには意思決定が重要すぎます。Skimle がすべての文書の最初の読み込みを引き受けるので、人の注意を最も必要なところ、つまり統合、判断、説明責任に向けられます。
しくみ
- 1. 背景資料をアップロード
調査報告書、政策文書、過去の決定、専門家の意見書をアップロードします。最大1,000件の文書に対応します。
- 2. 抽出する内容を定義
主要な論点、根拠、トレードオフ、事実に関する主張など、抽出したい内容を定義します。Skimle はすべての文書を読み、意思決定に関わる内容を探します。
- 3. 構造化されたマップを確認
テーマ、サブテーマ、それぞれが登場する文書を示す資料の構造化されたマップを確認できます。
- 4. 文書一式全体に質問
検証済みの出典リンク付きの AI チャットで、文書一式全体に具体的な質問ができます。
- 5. ブリーフィング文書を書き出す
構造化された結果と逐語引用を含むブリーフィング文書を書き出せます。
よくある質問
よくある質問
- AI による分析は民主的な正当性を損ないませんか？
- 適切に開示すれば損ないません。Skimle は、体系的で網羅的な検討を示す監査証跡を提供します。政策担当者が検証し、政治的・文脈的な分析を加えることで、説明責任を保ちながら処理時間を短縮できます。
- AI による分類の偏りをどう防いでいますか？
- Skimle はすべての提出意見を同じ体系的な方法で処理するので、人による偏りが減ります。テーマの検証、調整、再編成の主導権は完全にあなたにあります。監査証跡は、テーマがどのように導き出されたかを示します。
- 複数の言語の提出意見に対応できますか？
- はい。Skimle は100以上の言語で分析し、引用は原文のまま保持しつつ、言語をまたいだテーマの特定を可能にします。EU 全体の意見募集や多言語の行政区域には欠かせません。
- Skimle はどれくらいの文書を扱えますか？
- 1プロジェクトあたり最大1,000件の文書に対応し、自治体の意見募集（50～300件の回答）から EU 全体の意見募集までカバーします。
- 市民のデータは安全に扱われますか？
- はい。提出意見は安全に処理され、AI モデルの学習には使われず、EU 内に保管されます。GDPR への準拠とデータ処理契約に対応しており、シングルテナントやオープンソースの LLM での導入についてもご相談いただけます。
- 政府の予算の制約の中で調達できますか？
- Skimle には小規模なプロジェクト向けの無料プランと、大規模なプロジェクト向けの明確な料金体系があります。多くの政府機関で、外部コンサルタントより費用が低いと評価されています。機関契約については、お問い合わせください。
- 説明責任のためにプロセスをどう文書化すればよいですか？
- すべての分類は追跡でき、書き出せます。監査証跡は、どの提出意見が各テーマを裏づけているかを示します。この記録は意見募集の報告書にそのまま含められます。
Skimle について
プロフェッショナルによる、プロフェッショナルのためのツール
Skimle はフィンランドを拠点とし、数百件のインタビュー、数千ページの文書、数週間の手作業のコーディングと、キャリアを通じて苦労しながら質的分析をしてきた研究者と実務家が開発しています。Skimle は2025年、フィンランド政府が政策協議への回答を大規模に処理するための体系的で透明なツールを必要としたことから生まれました。問題は本物で、既存のツールでは対応できなかったので、私たちが作りました。
フィンランド政府の各省庁、30以上の大学、数十のコンサルティング会社や市場調査会社、大企業から信頼をいただいています。すべてのデータは EU 内に保管され、当社の厳格な GDPR ポリシーと利用規約に従って処理されます。
さらに詳しく知りたい方は、Signal & Noise ブログ、よくある質問、業種別の活用例をご覧ください。製品のデモや、Skimle がお客様のニーズにどう合うかのご相談も喜んで承ります。