ポリシーマップ：政策矛盾分析プラットフォーム

キャッチコピー案

ターゲット像と痛み

35〜55歳の会社員・公務員で、選挙前に候補者を真剣に調べたい有権者。SNSの言説に惑わされず、客観的データで判断したいと考えている。地方選挙・国政選挙で投票先を決める際に、候補者の過去の言動を体系的に比較したい層。

• 新聞・テレビの報道は断片的で、同じ政治家の時期による主張の変化が見えない。矛盾を指摘する記事は出ても、全体像として『この人はどれだけ一貫性がないのか』が数値化されていない。
• 候補者の公式サイトやSNSは都合の良い情報ばかり。本当に過去の発言と現在の主張が矛盾していないか、自分で調べるには時間がかかりすぎる。
• ジャーナリストや市民団体が矛盾を指摘しても、その分析方法が恣意的に見える。『本当に客観的に比較しているのか』の信頼度が判断できず、投票判断の確信が持てない。

なぜ今(AI時代)か

AIコーディング時代だからこそ、大規模な発言・投票記録の自動収集・テキスト分析・矛盾検出が個人開発者レベルで実装可能になった。LLMの比較・要約機能を活用すれば、政治家の複数時期の発言を構造化・スコアリングできる。また、政治透明化への社会的関心が高まる中、信頼できるデータドリブンな政治判断ツールへの需要が急速に拡大している。従来はメディア企業や大手シンクタンクの独占領域だったが、今はスタートアップが参入できる環境が整った。

MVPスコープ

• 政治家の過去の発言・投票記録を公開データ（国会会議録、選挙公報、ニュース記事など）から自動収集し、時系列で構造化して保存するスクレイピング・インデックス機能
• 複数時期の同一政治家の発言をLLMで自動比較し、矛盾度を0〜100のスコア化、矛盾の具体例と理由を抽出・表示する分析エンジン
• 政治家ごとの矛盾スコア・時系列グラフ・具体的な矛盾事例を検索・閲覧できるWebUI（政治家名検索→矛盾分析結果表示）

• 矛盾の原因を『政策転換』『外部環境変化』『発言ミス』などカテゴリー分けして表示し、単純な矛盾判断ではなく文脈を提供する機能
• 複数の政治家を並べて矛盾スコアを比較できるランキング・フィルター機能（地域別・政党別・時期別）

• 政治家の『評価・投票推奨』機能 — 矛盾スコアは客観データだが、『だからこの人に投票すべき』という判断は利用者の価値観に依存。サービスが政治的中立性を失い、規制リスクが高まる。データ提供に徹する。
• ユーザーコメント・フォーラム機能 — 政治的議論は荒れやすく、モデレーション負荷が大きい。MVP段階では分析データの正確性に集中し、コミュニティ機能は後付けする。

マネタイズ(3案)

技術スタック(推奨)

FRONTEND

React + TypeScript（グラフ表示は Recharts / D3.js）

BACKEND

Python FastAPI（スクレイピング・LLM統合が容易）

DATABASE

PostgreSQL（時系列データ・テキスト検索対応）

HOSTING

AWS EC2 t3.small + RDS（月額5,000〜8,000円）または Vercel + Railway（月額3,000〜5,000円）

KEY APIS

OpenAI API（GPT-4 / Claude で矛盾分析） 国会会議録 API / ニュース API（NewsAPI など） スクレイピング（Selenium / BeautifulSoup で選挙公報取得）

MONTHLY

月額 8,000〜15,000円（LLM API 呼び出し 5,000〜10,000円 + ホスティング 3,000〜5,000円）

リスクと対策

類似サービス・差別化

初期ユーザー獲得プラン

個人開発向き度

スクレイピング・LLM統合・グラフ表示は個人開発で十分実装可能。ただし、政治データの正確性・更新・法的リスク対応が継続的に必要で、完全なワンマン運用は困難。初期段階は可能だが、スケール時に信頼性維持のため、政治学者・弁護士との相談が必須。また、政治的中立性の維持が重要で、開発以外の『説明責任・透明性』業務が大きい。