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AIで政治を変える。チームみらい「みらい議会」開発の舞台裏―Next.js・Langfuse活用術とエンジニアの挑戦

公開2026-02-07濱本 隆太
コミュニティBASEAI生成AIデータ分析

現代の技術革新は、ソフトウェアエンジニアのみならず、国会や政治の現場にも大きな波及効果をもたらしています。今回ご紹介するみらい議会のプロジェクトは、Next.jsやパベースといった最新のWeb技術、そしてLLM(大規模言語モデル)エージェントを活用することで、国会情報をオープンにし。

AIで政治を変える。チームみらい「みらい議会」開発の舞台裏―Next.js・Langfuse活用術とエンジニアの挑戦
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現代の技術革新は、ソフトウェアエンジニアのみならず、国会や政治の現場

現代の技術革新は、ソフトウェアエンジニアのみならず、国会や政治の現場にも大きな波及効果をもたらしています。今回ご紹介するみらい議会のプロジェクトは、Next.jsやパベースといった最新のWeb技術、そしてLLM(大規模言語モデル)エージェントを活用することで、国会情報をオープンにし、政治過程の透明性を担保するという革新的な試みです。プロジェクトの開発者である村井健太さんをはじめ、国会対策チームや秘書の方々とともに、国会というものの本質や立法の仕組み、さらにはその複雑な専門用語に対する理解を深めながらシステムを構築するという実体験が語られています。

開発初期には、国会そのものに対する理解不足や法案作成プロセスの複雑さに直面し、エンジニアチームは頭が真っ白になるような感覚を味わいながらも、ChatGPTなどのAIツールを駆使して文章を簡潔に変換するなどの工夫を重ねました。このような挑戦と学びの積み重ねが、エンジニアとしての成長に繋がるとともに、最新技術を利用した開発の新たな可能性を示しています。

本記事では、みらい議会開発における課題とその解決策、そしてNext.jsやSupabaseなどの技術がもたらすパフォーマンス向上の工夫、さらにはAIエージェントの活用方法とコスト管理まで、全体像を詳細にご紹介します。政治とテクノロジーが融合した未来像を垣間見るとともに、実際の開発現場での生の声を通じて、AIエージェント時代の技術革新について深く理解していただけることでしょう。

開発初期の壁:国会を知らないエンジニアたちが直面した"専門用語の海"とChatGPT活用による突破口 Next.js + React Server Componentsが実現した超高速UI―低速回線でもサクサク動くパフォーマンス最適化の技術 LLM活用の肝はLangfuse!コスト管理・プロンプト最適化・AI評価システムの構築ノウハウ 技術×政治で切り開く未来―AIエージェント時代の開発手法とオープンな情報社会への道 開発初期の壁:国会を知らないエンジニアたちが直面した"専門用語の海"とChatGPT活用による突破口

みらい議会プロジェクトの開発スタート時、最も大きな壁となったのは、国会という制度そのものの複雑性でした。村井健太さんをはじめとするエンジニアチームは、ソフトウェア開発の知識だけでなく、政治制度に対する基礎的な理解が不足している現実に直面しました。国会に関する知識は、これまでニュース番組や一般的な情報から得られるものであり、衆議院と参議院の違いや、委員会や法案がどのようにして成立しているのか、といった基本的な情報すらも分かりにくい状態でした。開発チームは、国会対策チームの安さんや菅田さん、さらには秘書の古川さんといった政治に精通するメンバーから、立法プロセスや法案の種類、委員会の役割についてのレクチャーを受けることで、初めて政治と技術の両面からのアプローチが可能となりました。

具体的には、国会という制度の基礎知識を、エンジニアメンバーにも分かりやすく伝えるため、難解な官僚が作成する資料や専門用語で溢れた情報を、中学生や小学生にも理解できる言葉に置き換える試みが行われました。例えば、実際に開発チームが臨時国会に向けて、出そうな法案について「法案って一体何なのか?なぜそんな複雑な手続きが必要なのか?」という疑問を持ちながら、全員で法案の原文を読み解き、議員立法や内閣提出の法案との違いに気づくという場面がありました。最初は、専門用語がぎっしり詰まった文書に直面し、まるで壁が目の前に立ちはだかるかのような感覚に襲われたといいます。あるメンバーは「頭が真っ白になった」と語り、この体験は決して軽視できないものであったと振り返ります。

また、国会に関する知識が不十分であることが、システムの設計やデータの取り扱いにも影響する可能性があったため、エンジニアたちはまず現実の国会と法案の流れを学び直すことに注力しました。各メンバーが実際の法案文書を読み、専門用語や法的表現を理解しようとする中で、CahtGPTと呼ばれるAIツールが大いに役立ちました。例えば、法案の専門用語を「中学生でも分かる文章」に変換するリクエストを試みると、AIは瞬時に文章を簡単な表現に置き換え、全体の理解度を劇的に向上させました。この体験は、開発チームにとって技術と政治の融合がもたらす可能性を実感する貴重な機会となり、従来の難解な法案文書が、AIの助けを借りることで誰にでもアクセス可能な情報へと変わっていく様子を間近で見ることができました。

エンジニアチームの努力とチャレンジ精神、そしてAI技術のサポートによって、難解で閉鎖的な国会情報が、オープンでわかりやすいプラットフォームへと転換したこのプロジェクトは、今後の政治参加のあり方や情報公開の新たなモデルを提案するものとして、大きな注目を集めています。

Next.js + React Server Componentsが実現した超高速UI―低速回線でもサクサク動くパフォーマンス最適化の技術

みらい議会の開発現場では、最新のWeb技術を取り入れることで、ユーザーの利便性とパフォーマンス向上に努めています。特にNext.jsの採用は、ただフロントエンドの表示を高速化するだけでなく、リアクトサーバーコンポーネントを用いることで、サーバーサイドでコンポーネントのレンダリングが実現され、ユーザーには最小限のHTMLが送られる仕組みを構築しました。これにより、低速回線や電波状況が悪い環境でも、迅速に情報が表示されるという効果があり、ユーザー体験の質向上に大いに寄与しています。

Supabaseを利用することで、データベースや認証機能が効率化され、従来のFirebaseのようなサービスと同様に、開発者同士の連携が容易となりました。技術スタックを統一することで、チーム内のプロジェクト間のコストが削減され、ありとあらゆるプロジェクトが迅速に進められる点は大きなメリットです。例えば、丸見え政治資金やアクションボードといった他のプロダクトと共通の技術スタックを用いることで、チーム全体で横断的に技術協力が進み、プルリクエストを即時にマージする環境が整えられました。エンジニア同士が環境に縛られず自由に協力できるこの体制は、みらい議会というプロジェクトのスピード感を飛躍的に向上させました。

リアクトサーバーコンポーネントの活用により、サーバーサイドでHTMLを効率的に生成し、必要なデータのみを迅速に表示できる仕組みが実現されています。

さらに、最新技術のもう一つの強みとして、キャッシュ管理やDBアクセスの最適化が挙げられます。例えば、動的にコンテンツが変化するページにおいても、データベースアクセス結果を一定期間キャッシュすることで、不必要な再読み込みを防ぎ、システム全体の負荷を軽減する工夫がなされました。Next.jsが提供するキャッシュ機能と、パベースのシステム全体の統合により、システムのパフォーマンスが従来のプロダクトよりも大幅に向上した点は、非常に評価が高い部分です。

こうした技術の恩恵は、ユーザーが実際にシステムを操作する瞬間にも明確に現れます。たとえば、法案の内容や国会情報を検索する際、必要なデータが瞬時に表示されるため、ユーザーはストレスなく情報を得ることができます。そして、特にスマートフォンをはじめとするモバイル端末においても、低速回線下での表示速度への配慮がなされているため、混雑する時間帯でもスムーズに動作するという評価を受けています。

この開発現場における技術的な工夫や取り組みは、今後のWebアプリケーション開発における模範例として、多くのエンジニアに影響を与えると考えられます。新たな技術の導入とその適切な運用が、政治情報という複雑なテーマに対しても、非常に柔軟かつ効率的な情報提供を実現する大きな鍵となっているのです。みらい議会プロジェクトは、これらの技術を駆使することで、従来の閉鎖的な国会情報の在り方から一線を画し、明るくオープンな政治参加への扉を開く画期的な試みであると言えるでしょう。

LLM活用の肝はLangfuse!コスト管理・プロンプト最適化・AI評価システムの構築ノウハウ

みらい議会の開発プロセスでは、AIエージェントが持つ可能性を最大限に引き出すため、LLM(大規模言語モデル)の活用が大きな役割を果たしています。特に、LLMエージェントによる自動化と効率化は、システム開発の速度や全体の品質向上に直結しており、開発者は自らの作業範囲を大幅に拡大することが可能となりました。しかし、これに伴って直面するのは、利用コストの増大とプロンプトの運用管理という二大課題です。ここで登場するのが、LangfuseというLLMマネジメントツールです。  

Langfuseは、AIサービスの利用におけるコスト管理、プロンプト管理、さらにはLLMの性能評価を一元的に行うためのツールとして、みらい議会プロジェクトにおいて採用されました。まず、AIの利用コストに関しては、サービス運営者が負担する費用が会話量に比例して膨らむという問題が常に付きまといます。特に、全体のコストや個々のユーザーがどれだけAIを利用するかを適切に管理しないと、システム全体の運用が危うくなるリスクがありました。Langfuseは、その管理画面上でリアルタイムに全体の使用量やユーザー単位の使用状況を確認できる機能を備えており、これにより1日当たりの利用上限や、悪意のある利用者によるシステム全体への影響を未然に防ぐ仕組みが整えられています。

また、プロンプトの管理も大きな課題のひとつでした。従来、エンジニアはソースコードにプロンプトを埋め込み、変更が必要になった際にはエンジニア自身が改修を行っていました。しかし、これではビジネスサイドのユーザーや非エンジニアのメンバーがプロンプトの調整に関与できず、結果として迅速な改善が難しくなっていました。ラングフューズを利用することで、政治に詳しい国会対策チームの方々やその他関係者が、直接プロンプトの内容をバージョン管理しながら変更することが可能となりました。開発者とビジネスサイド双方が関与できる環境を整えることは、ユーザー体験の向上に直結し、さらにABテストのようなユーザーフィードバックの定量的評価にもつながっています。実際、プロンプトのバージョンごとに利用者の反応(いいねや悪いねといった評価)が数値として集計される仕組みを導入することで、どのプロンプトが最も効果的かを客観的に判断できるようになっています。

Langfuseの特徴として、以下の点が特に評価されています:

 • 全体および個別ユーザー毎の利用コストをリアルタイムに計測できる  

 • プロンプトのバージョン管理とABテスト機能により、ユーザーのフィードバックに基づく改善が容易  

 • AI自体による自己評価(LLMアザジャッジ)の仕組みが、開発者の手間を軽減しつつ、性能評価の精度を向上させる

これらの機能により、みらい議会プロジェクトでは、LLMを効率的に運用しながら、常に最適なパフォーマンスを引き出すことが可能となりました。さらに、開発現場では、複数のLLM(たとえばClaudeCodeやOpenAIが提供するモデルなど)を比較検証し、シチュエーションに応じた最適なツール選択を行う風土が根付いています。エンジニアの村井さん自身も、どのLLMエージェントを使用するかに関しては明確な絶対基準はなく、日々のタスクやコンテキストに応じて使い分けていると述べており、その柔軟性がプロジェクト全体の成功に寄与しています。

また、Langfuseを活用することで、非エンジニアでも手軽にAIに対して質問や調整ができるユーザーインターフェースが構築されました。たとえば、スマホ上で分からない部分のテキストを長押しするだけで、すぐにAIに質問できる仕組みは、多くのユーザーにとって非常に魅力的です。これにより、専門用語や難解な表現に直面した際も、即座に分かりやすい回答を得ることができ、政治に不慣れなユーザーでも安心して情報を利用することができます。さらに、UIのカスタマイズにも工夫が施され、漢字の読み方をルビとして表示する機能が組み込まれたことで、日本語が苦手な利用者にまで配慮がなされています。

AI エージェントの活用は、このようにシステム全体の効率化やユーザー体験の向上、さらには開発者の生産性向上に大きく寄与しています。プロンプトの微調整やLLMの性能評価を繰り返す過程で、AI自体が改善され、より高品質なサービス提供が可能となっているのです。政治情報という分野においても、こうした最新技術の導入は、従来の壁を打破し、すべてのユーザーが簡単にアクセスし、理解し得る情報プラットフォームを実現するための決定的な要素となっています。プロジェクトに関わる全員が、自身の役割を認識し、互いに連携しながらLLMとラングフューズの有効活用に努めた結果、みらい議会プロジェクトは、新たな政治情報提供のモデルケースとして多くの関心を集めるに至りました。  

技術×政治で切り開く未来―AIエージェント時代の開発手法とオープンな情報社会への道

みらい議会プロジェクトの開発は、政治という従来複雑で敷居の高かった分野に対して、技術の力を借りることでオープンでわかりやすい情報プラットフォームを実現する試みでした。初期段階では国会という制度の本質や法案作成プロセスの理解に苦しんだものの、国会対策チームや専門家との連携、そしてChatGPTをはじめとするAIツールのサポートにより、すべての情報を中学生でも理解できる形に変換するという成功例がありました。エンジニアたちは、専門用語や複雑な立法過程に直面しながらも、粘り強く学び、実践を重ねたことで、政治情報を誰もがアクセスできる形で提供するシステムを構築することに成功しました。

Next.jsやSupabaseなどの最新技術により、高速で使いやすいシステムが実現されました。さらに、LLMエージェントの活用とLangfuseをはじめとする管理ツールの導入により、AI利用に伴うコスト管理や、プロンプトのバージョン管理と最適化が実現されました。これにより、利用者が悪意のある操作によってシステム全体のコストが膨らむリスクを未然に防ぐとともに、ビジネスサイドのユーザーも容易にプロンプトを調整できる環境が整えられました。AI自体が自己評価機能(LLMアザジャッジ)を持つことで、常に高品質な応答が維持され、情報の正確性と信頼性が向上した点も見逃せません。

全体として、みらい議会プロジェクトは、政治とテクノロジーの融合を実現する先駆的な取り組みであり、エンジニアと専門家が互いに知識を共有し合いながら、難解な国会情報をユーザーに届けるための強固な基盤を作り上げた好例です。このプロジェクトで使われた最新技術と、AIエージェントの効果的な運用は、今後他の分野におけるシステム開発でも参考にされることは間違いありません。政治情報が堅苦しい専門知識に変わるのではなく、誰もが理解しやすいオープンなものになるみらいを、私たちはこの取り組みから垣間見ることができるのです。

参考:https://www.youtube.com/watch?v=vOTVDplC3Z0


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本記事は一部にAIを用いて作成し、公開前に人間が一次情報の確認と編集を行っています。

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