Pol.is

**Pol.is**（ポリス）は、大規模な集団的意思決定を支援するために設計されたオープンソースのウィキサーベイソフトウェアである。シビックテックの一形態として、市民が意見や考えを自由に投稿し、機械学習と統計分析を組み合わせたアルゴリズムによって、参加者間の合意点と対立点をリアルタイムで可視化する。とくに参加者数が多い場面において、より効果的な意思決定を促すことを目的としている。台湾においてPolisを活用した立法支援の実績があるほか、アメリカ、カナダ、シンガポール、フィンランド、スペイン、フィリピンなど、世界各地の政府・市民社会でも導入されてきた。

コンピューター上のサービスとしての名称は「**pol.is**」と表記されるが、プラットフォームおよびその基盤となる手法を指す場合は「**Polis**」（大文字始まり）と表記されることが多い。開発・運営は非営利団体である **The Computational Democracy Project**（CompDem）が担っており、コードベースはAGPLv3ライセンスのもとでGitHub上で公開されている。

## 概要

Polisは、参加者が140字以内の短いテキスト形式で意見（「ステートメント」）を投稿し、他の参加者がそれに対して「賛成」「反対」「パス」のいずれかで投票するプラットフォームである。投票データは主成分分析（PCA）とk-meansクラスタリングによってリアルタイムに処理され、参加者を意見傾向の類似するグループへと自動的に分類する。この分析結果を通じて、どのステートメントが特定グループ内で支持されているか、またどれがグループ横断的に広く合意を得ているかが可視化される。

通常のオンラインフォーラムと異なり、Polisでは他者のコメントに直接返信する機能が意図的に省かれている。この設計上の決定は、トロールや個人攻撃を抑制し、参加者が相手の主張そのものと向き合うことを促すためである。アルゴリズムは「エンゲージメント」や「スクロール」の促進ではなく、合意の形成と意見の多様性の可視化に最適化されており、従来のソーシャルメディアが持つ分断促進型のアーキテクチャとは根本的に異なる設計思想に基づいている。

最高の目標として、Polisは非暴力的なコミュニケーションの伝統に則り、人間社会において集合知を実現し、大規模な相互理解を促進するプラットフォームであることを掲げている。

## 歴史

Polisは、オキュパイ・ウォールストリート運動とアラブの春において大規模な分散型運動が直面したコミュニケーション上の課題への応答として開発された。創設者のコリン・メギル（Colin Megill）は、ズコッティ公園での体験と、エジプトなどにおけるアラブの春の組織運動が直面した情報共有の困難さに着想を得たと述べており、「大規模な人口を扱いながらも一貫性を保ち、少数意見を守りつつ、自動的に洞察を生成できるコメントシステムを作りたかった」と語っている。

Polisは2012年の開発開始以降、コリン・メギル（Colin Megill）、クリストファー・スモール（Christopher Small）、マイケル・ビョルケグレン（Michael Bjorkegren）の3名を中心にシアトルで開発された。技術のオープンソース公開は2016年のg0vサミット（台湾）において行われた。その後、組織は2018年から2020年にかけてスタートアップから非営利団体（501(c)(3)）である The Computational Democracy Project へと移行した。

2022年には、Wiredが、TwitterのコミュニティノートプロジェクトがPolisの手法に影響を受けていると報道した。2023年には、Anthropicが大規模言語モデルの行動制御にPolisを活用することを検討しており、同年コリン・メギルはOpenAIに対し、大規模な熟議を効率化する方法について助言を行い、その課題に取り組むチームへの100万ドルの助成金の選定に関わった。

2026年時点で、Polisは1,000万人以上の参加者を有する大規模な議論を通じてその有効性が実証されており、台湾・イギリス・フィンランドにおける国家規模の意思決定を支える民主主義インフラとして定着している。

## 機能と技術

### 基本的な仕組み

Polisのコアプロセスは以下のとおりである。

# ファシリテーターがトピックを設定し「コンバセーション」を開始する。
# 参加者は140字以内の短いステートメントを投稿する。
# 投稿されたステートメントは他の参加者に対してランダムに表示され、参加者は「賛成」「反対」「パス」のいずれかで応答する。
# 蓄積された投票データは主成分分析（PCA）とk-meansクラスタリングによって処理され、意見傾向の類似するグループが自動生成される。
# 全グループにわたって高い支持を得たステートメントが「合意ステートメント」として浮上し、可視化される。

### 設計上の特徴

;返信ボタンの不在
:他者のコメントへの直接返信が意図的に禁止されている。これにより、「トロール」や個人攻撃を動機付けるインセンティブが大幅に低減される。

;匿名性
:参加者は匿名で参加でき、互いに直接返信できないため、個人攻撃が起きにくい環境が実現されている。

;合意を優先するアルゴリズム
:分断的なステートメントや挑発的な発言はアルゴリズム上で目立たなくなる。代わりに、複数のグループをまたいで支持される発言が浮上するよう設計されている。

;リアルタイム可視化
:参加者はいつでも意見分布の全体像をグラフィカルに確認でき、議論の変化をリアルタイムで把握できる。

### スケーラビリティ

Polisは数十人から数万人、理論上は数百万人規模の参加者を同時に扱えるよう設計されている。参加者数の規模を問わず、インターフェースはシンプルに保たれており、参加の心理的障壁を低く抑えることを意図している。

### LLMとの統合研究

2023年、The Computational Democracy ProjectとAnthropicの研究者らは共同論文を発表し、Polisによる熟議プロセスに大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた場合の可能性とリスクを検討した。AnthropicのClaudeを用いたパイロット実験では、LLMによる要約機能が集合的な意味形成に新たな手法をもたらすことが示された。一方で、バイアスやプロンプトインジェクション攻撃、ハルシネーションなどのリスクについても詳細に考察されている。

## 活用事例

### 台湾（vTaiwan・Joinプラットフォーム）

Polisは台湾において最も広範かつ継続的に活用されている。台湾では、2014年のひまわり学生運動を経て市民と政府の協働によるオープンソースの参加型民主主義プロセス「vTaiwan」が2015年に構築され、Polisはその中核ツールとして採用された。

* Polisが初めて使用された事例は、2015年の配車サービスUberの規制議論である。Polisの可視化により、タクシー運転手・Uber運転手・乗客など各グループ間の共通点が明らかになり、「政府はこの機会を活かして、運転手と乗客の双方が同水準のサービスを享受できるよう、タクシー業界の管理・品質向上を促すべきだ」という、全グループにわたって約95%の支持を得た合意ステートメントが導き出された。
* 台湾では200,000人以上が参加し、Uber規制・民泊規制・オンラインアルコール販売・テレメディシンなど26件の国家的課題がvTaiwan上で議論され、そのうち80%が政府の政策行動につながったとされる。
* 台湾のオードリー・タン（唐鳳）デジタル担当大臣はPolisについて「エンゲージメントや依存を促して人々を分断するソーシャルメディアとは対照的に、自動的に橋渡しとなるナラティブや発言を浮上させる」と評している。
* vTaiwan以外にも、台湾政府が運営する国家規模のオンライン熟議プラットフォーム「Join」でもPolisが活用されている。

### その他の主な事例

;ウルグアイ（2020〜2021年）
:500条以上の政策をまとめた「緊急法案」の国民投票にあわせて、16,000人以上の市民がPolisを使って各争点を個別に議論した。

;ニュージーランド（2016〜2019年）
:政府の政策形成プロセスにPolisを活用した。

;オーストリア（2022年）
:「気候評議会（Der Klimarat）」において、数千人の市民がPolisを通じて予備的な政策提言にフィードバックを行い、議会への勧告策定前の意見集約に活用された。

;イギリス（2020年）
:シンクタンクDemosが、データ主導型政治活動に関する国民の意識を把握するための全国的な議論にPolisを活用した。

;ドイツ（2018年）
:新興政党「アウフシュテーエン（Aufstehen）」が33,547人の参加を得た史上最大規模のPolisコンバセーションを実施し、党の政策綱領策定に活用した。

;フィリピン（2020年〜）
:マカティ・ビジネス・クラブが複数の市と連携し、地方自治体の政策協議にPolisを導入した。

;アメリカ・ケンタッキー州ボウリンググリーン（2018年）
:政治的分断の激しい地域社会において、住民が局所的な争点で合意を形成するためにPolisを使用した。

;Twitter（X）のコミュニティノート
:PolisのアルゴリズムはTwitterのコミュニティノート（旧Birdwatch）の手法的基盤に影響を与えたと、2022年にWiredが報道している。

## 評価と批判

### 肯定的評価

* 著述家のカール・ミラー（Carl Miller）は、Polisの技術について「合意形成をゲーム化した」と称賛している。
* 歴史家のニール・ファーガソン（Niall Ferguson）は、PolisとJoinのような台湾のツールは、中国に見られるAI強化型監視国家モデルとは対照的に、エリートではなく一般市民に力を与え、個人の自由を守るアプローチであると論じている。
* Economist紙への寄稿において、ダルシャナ・ナラヤナン（Darshana Narayanan）は、Polisのようなオープンソースの機械学習ツールが特定利益団体や専門家の影響力を迂回する可能性があると主張している。
* 法学者・著述家のジェイミー・サスカインド（Jamie Susskind）は、vTaiwan・Polisをデジタル政策課題をめぐる民主主義のモデルとして引用している。
* Andrew Leonard、Financial Times、VentureBeatなどのメディアは、Polisを従来のインターネット言説の分断性に対する「解毒剤」として位置づけている。

### 批判・限界

* スコットランド政府委託の調査（Moats & Tseng、2024年）は、台湾のUber規制をめぐるPolisの事例において、市民の実際の意見がより複雑なニュアンスを持ちながらも、プラットフォームの設計が「賛成」「反対」の二項対立的思考を助長した可能性を指摘している。
* vTaiwan自体の限界として、政府が審議の結果に必ずしも拘束されない点が挙げられており、結果が無視された場合は「オープンウォッシング」のリスクがあるという批判もある。
* 成功事例は広く記録されている一方、プラットフォームの失敗事例は同程度には記録されていないという指摘もある。

## 関連する学術論文

#Small, Christopher; Bjorkegren, Michael; Erkkilä, Timo; Shaw, Lynette; Megill, Colin. "Polis: Scaling Deliberation by Mapping High Dimensional Opinion Spaces". *RECERCA. Revista de Pensament i Anàlisi*, Vol. 26, No. 2 (2021). DOI: 10.6035/recerca.5516.
#Small, Christopher T.; Vendrov, Ivan; Durmus, Esin; Homaei, Hadjar; Barry, Elizabeth; Cornebise, Julien; Suzman, Ted; Ganguli, Deep; Megill, Colin. "Opportunities and Risks of LLMs for Scalable Deliberation with Polis". arXiv (2023). arXiv:2306.11932.

## 関連項目

* 審議民主主義
* シビックテック
* vTaiwan
* g0v
* オードリー・タン
* プルラリティ
* 集合知

## 脚注

## 外部リンク
* Pol.is 公式サイト
* The Computational Democracy Project（CompDem）
* GitHub: compdemocracy/polis
* Case Studies（事例集）- CompDem