Politown

online-03: 史上最強コミュニティ

Politown — 街を動かし、意見を育てる政治シミュレーション・ノベルゲーム

デモアプリはこちら(2026.05.09限定で公開) > https://hack1-63b88.web.app/

■ テーマ解釈

「小さくなる日本」を、人口減少で一人ひとりの選択の重みが増す社会と捉え、向き合う対象として「日本の政治」を選んだ。

■ 課題

10〜20代の投票率は約35%、投票しなかった理由のトップは「政策の違いがわからない」(37%)、20代の48%が「政治に関心がない」。情報はあるが、それを咀嚼して自分の意見を育てる機会が足りていない。

■ プロダクト

仮想の街を舞台にしたノベル型政治シミュレーション。プレイヤーは市長として、住民との対話と政策決定を通じて自分の意見を言語化していく。

・物語で体験する : 住民との対話で課題が立ち上がる

・選択で街を動かす : 政策が街の状況を変える

・結果で意見を育てる : 自分の政治的立場が言語化される

■ こだわり

1. 対話体験 : NPCに性格・心理状態を付与(HumanLM論文を参考に人格設計)

2. 中立性評価 : シナリオの偏りをLLMで検査(存在の網羅性 / 内容の誠実さ / 形式の均等性)

■ 技術スタック

Flutter / FastAPI / Google Cloud (Cloud Run, Cloud SQL) / Firebase / ChatGPT・Gemini / 国会議事録API

■ 今後の展望

教育機関連携、自治体・政党連携、シナリオのUGC解放、議事録ベースの政治データ基盤

■ 現状の課題

プロンプトインジェクション対策、シナリオ作成ツール「Politown Studio」の開発、中立性評価の検証用データセット構築、議事録との実データ連携

■ FAQ

Q. 既存の選挙アプリ(ボートマッチ等)と何が違う?

A. 既存サービスは「今ある自分の意見」と政党を突き合わせるツールが多いと考えております。Politownは意見がまだ無い人が、対話と意思決定を通じて意見そのものを育てるプロセスを提供する。出口ではなく入口を担う。

Q. ゲームで政治を扱うのは不謹慎では?

A. 逆に、エンタメの形を取ることで「関心がない」層に届く。中立性評価でシナリオの偏りを継続的に検査し、特定の政治的結論に誘導しない設計にしている。

Q. 中立性はどう担保している?

A. シナリオを「存在の網羅性(賛成・反対・中立が揃うか)」「内容の誠実さ(立場ごとの数の偏り)」「形式の均等性(説明文の妥当性)」の3軸でLLM評価。DB上の政治データを真として偏りを検査する。

Q. NPCがLLM由来だと、住民同士で発言が均質化しないか?

A. NPCごとにbelief / goal / emotion / values / stance / communicationの6つの内面状態を持たせ、人格を分離している。HumanLMの研究知見を参考に、応答模倣ではなく状態に基づく挙動を取らせている。

Q. プロンプトインジェクションのリスクは?

A. 現状は未対策で、認識している既存課題。ユーザ入力の検証と、出力をNPC設定情報と突き合わせる検証の二段で実装予定。

Q. 政治的に偏ったシナリオをユーザが作ったらどうする?

A. UGC解放時は中立性評価システムを公開前ゲートとして通す想定。スコアが基準を満たさないものは公開不可とする運用を想定している。

Q. 投票率や政治関心の向上は実証できるのか?

A. 現時点では未検証。今後、教育機関と連携した実証実験で、プレイ前後の政治的自己効力感や意見の言語化度を測ることを計画している。

Q. 収益モデルは?

A. 中長期では、教育機関へのゲーム型教材としての提供、自治体の課題シミュレーションの受託、政党向けの民意フィードバック機能を想定。

Q. 対象年齢は?

A. 第一ターゲットは投票率の低い10〜20代。中高生向けには教材化、社会人向けには時事シナリオで切り口を変える。

Q. なぜ「街」というスケール?

A. 国政は抽象度が高く自分ごと化しにくい。市町村スケールは生活実感に近く、政策の因果が見えやすいため、意見形成の入口として最適と判断した。

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■ 引用元

• 資料3ページ目の各データソース
• https://x.gd/5ijyr
• https://x.gd/Jbx3E
• https://x.gd/kOGNk
• 資料6ページ目の学術論文
• https://arxiv.org/abs/2603.03303