[1G4-OS-13b] OS-13

4:40 PM - 4:55 PM JST(7:40 AM - 7:55 AM UTC)

[1G4-OS-13b-05] Multi-Perspective Urban Policy Evaluation Using the Persona-Based Delphi Method with LLMs

〇Riku Nagumo¹, Hajime Sasaki^2,1 (1. Dentsu Digital Inc., 2. The University of Tokyo)

Keywords:

AI,Delphi Method,persona

都市政策、とりわけ再開発やインフラ整備の評価では、多様な利害関係者の視点を踏まえた合意形成が不可欠である。しかし実務では、参加者確保と意見集約に伴う時間・コストが大きな制約となり、多視点評価を十分に実施できない。先行研究では、LLMにAIペルソナとファシリテータの役割を与えたデルファイ法により、運用コストを低減できる可能性が示されている。そこで本研究は、この枠組みを行政施策評価へ拡張した多視点評価プロセスを提案する。A市の駅前再整備案を対象に、大規模調査に基づく生活者予測モデル（Generative Prediction）を参考に、同モデル由来の属性・事前回答から500体の生活者ペルソナを構成し、13評価軸について重要度(0–5)と評価(1–5)を取得した。結果、加重スコアはPolicyA 3.17→3.18で安定、PolicyB 3.29→3.24で一部軸が慎重化した。E2比率とopen_questionsから、乗換動線、防災等の具体化不足が主要な説明課題として抽出された。本枠組みは実在住民の賛否推定ではなく、固定評価軸の下で論点構造を可視化し、政策案の絞り込みと説明設計を支援する。