3.22 「オープンデータデイ 2026 in むつ・下北・あおもり」開催レポート

AI×オープンデータを活用した地域リサーチ・ワークショップの実践と考察

1. 開催概要

　2026年3月22日（日）、青森大学むつキャンパス（下北文化会館2F）にて、「オープンデータデイ2026 in むつ・下北・あおもり」を開催しました。世界各地で毎年開催されるオープンデータデイの青森会場として、今年のテーマは「AI×オープンデータを活用した地域リサーチ・ワークショップ」です。

　参加者は地元高校生、青森大学生、教員、大学OB、IT企業関係者、むつ市職員など計43名。年齢も背景もばらばらなメンバーが一堂に会し、「生成AIを地域ワークショップに本気で持ち込んだら、何が起きるのか」——その実験に挑みました。

2. ワークショップの設計思想

2.1 従来の地域ワークショップが抱えていた課題

　地域の課題を発見し、議論し、提案にまとめる。こうしたワークショップには、従来から構造的な課題がつきまとっていました。

　情報リサーチや、発散した意見の集約、論点整理には常に苦労します。その結果、参加者同士の対話や考察が浅いまま、慌ただしく発表スライドを作成して時間切れを迎えてしまう——こうした経験に覚えのある方も多いのではないでしょうか。

2.2 本ワークの設計原則——「作業」をAIに、「思考」を人間に

　今回のワークショップでは、この構造そのものを転換することを試みました。

　行政サイトや公開データを生成AI（Gemini、NotebookLM）に読み込ませ、リサーチ、考察の骨格づくり、論点整理、文脈整理、発表スライドの初稿作成までをAIに担わせます。参加者が担うのは、AIの出力から「違和感を感じ取り」、「視点を変えて問い直し」、「自分たちの言葉に近づける」ことです。

　この設計の根底には、ひとつの原則があります。

　AIはデータを読むことはできるが、意味を決めることはできない。意味を与え、前提を問い直し、文脈を補うのは人間の役割です。

　その人間的な思考に集中できる環境を整えること——それが本ワークの主眼でした。

2.3 成果の定義——「問いの深化」を成果とする

　本ワークショップの狙いは、課題解決策や正解を導き出すことではなく、地域を認識する背景にある前提や意味を「問い」として深め、地域に対する自分たちの「まなざし」が変わる体験をすることにありました。

　ここでいう「問い」とは、答えを求める行為ではなく、前提を問い直す行為を指します。AIが出した回答を鵜呑みにせず、「それ、本当にそう言い切れるのか」という違和感をテコに思考を深めていく。そのプロセスの中で、対象への認識や問いが書き換わっていくことを、本ワークでは成果と位置づけました。

　AIの初期仮説が、データと人間の気づきによってどのように揺さぶられ、最終的にどのような「問い」に至ったのか。その思考の軌跡そのものが成果です。これは、AIと共存する時代に人間が果たすべき役割を、参加者自身が体感するための設計でもありました。

3. 実施内容と観察

3.1 AIがもたらした変化——対話の余裕と説得力

　AIが情報リサーチ、論点整理、文脈整理、スライド生成までを短時間で担ったことで、グループ内には対話する余裕が生まれました。

　参加者は、現場を知っているからこそ気づく違和感、地元に暮らしているからこそ持っている一次情報、統計には現れない肌感覚——そうした人間だけが持てる情報や見方を交わす時間を確保できていたようです。

　各グループのプレゼンテーションも印象的でした。従来のアナログ型ワークでは要点説明にとどまりがちなところを、どのグループもストーリーとして組み立てていました。

　AIが生成した発表スライドは視覚的にも訴求力があり、プレゼンターの説明に説得力と共感力を与えていました。また、ワークの過程でスライドによって地域の文脈を整理することで、「ここは自分たちの見え方・言葉とは違う」という違和感を呼び起こし、考察をさらに深める基盤としても機能していました。

　AIは、いわば思考のスパーリングパートナーとして機能していたと言えるでしょう。

3.2 グループワークの実践事例

観光グループ：

　むつ市の観光データをAIに解析させたところ、恐山周辺の観光消費単価が他地域と比べて低いことが浮かび上がりました。そこから「なぜ人が来ても地域にお金が落ちないのか」という問いが生まれ、消費する場所の不足という課題が見えてきます。

　議論はさらに発展し、超富裕層向けに恐山の神秘体験を軸にした高単価観光戦略という大胆な提案にまでたどり着きました。

　また、恐山とイタコの関係について、地元の人にとってはイタコが観光に大きな影響を与えているという認識は必ずしも強くありません。一方、域外の人にとっては、恐山の神秘的なイメージを支える象徴的存在として認識されています。AIも同様の分析を示しており、「地元の当たり前」と「外部からの価値認識」のギャップが可視化された事例として興味深いものでした。

医療グループ：

　むつ総合病院について、他地域の中核病院である三沢市立三沢病院を比較事例とし、データをもとに考察を行いました。待ち時間や回転率の違いを数値で捉えた分析から、「問題はハード面（施設・設備）よりも医療従事者の体制面にある」という結論に至っています。

　データがなければ、「むつ市は医療が手薄」という漠然とした議論で終わっていたかもしれません。具体的な課題の輪郭を捉えられた点は、データを根拠とした比較考察という手法の力を示していました。

進路選択グループ：

　地元・青森市・都市部の学費と生活コストを比較し、「手元に残るお金」という視点から進路を経済的に検証しました。将来の就職先について、専門性を活かすか経済的自立を優先するかなど、将来も見据えた多角的な判断軸を整理しています。

　高校生や大学生が自分たちごととして問いを立て、実用的な指針となるレポートにまとめた点が好評でした。

4. 考察

4.1 AI活用の成果

　AIの導入は、共創ワークのあり方を大きく底上げしました。情報リサーチ・論点整理・スライド生成といった「作業」の時間が大幅に圧縮され、グループ内の対話と考察に充てる時間に余裕が生まれました。その結果、これまでのワークで感じていた考察の消化不良が大きく軽減されたように思われます。

　また、AIが整理した論点や文脈に触れることで、「そう言えば……」と新たな気づきが生まれ、自分たちだけではたどり着けなかったかもしれない課題の発見や問いが引き出される場面も見られました。

　通常、発散した意見の論点整理はファシリテーターの手腕に依るところが大きいものですが、AIがその一部を担うことで、ファシリテーターへの依存度が軽減される効果も確認できました。

　同時に、このワークはAI時代における人間の役割を改めて浮き彫りにしています。一次情報を持つのは人間であり、現場の文脈を理解しているのも人間です。AIの答えに「それは違う」と言えるのは、その地域を知り、そこで暮らしている人間だけです。

　AIが効率化した分だけ、人間にしかできない役割が際立つワークとなりました。

4.2 見えてきた課題——AIに載せられるリスク

　AIの活用によりワークの質と効率が大きく引き上げられた一方で、AIに無自覚に誘導されているような側面も見受けられました。

　本ワークショップのテーマは、課題解決策を求めるものではなく、地域に対する着眼点や問いの深化に焦点を当てたものでした。しかし実際には、多くのグループが課題発見から解決策の提案へと、いわば「お決まりの流れ」に沿って進行していきました。

　これは、課題を見つけたら解決策を考えたくなるという人間の自然な心理でもありますが、AIが示す文脈やサジェスト機能に誘導された面も否めません。

　結果として、各グループのプレゼンテーションは聴講者にとって分かりやすく説得力のあるものでしたが、一方で固有名詞を入れ替えれば他地域でも成立し得る内容も少なくありませんでした。独自の視点や固有の文脈が十分に主張しきれず、自分たちがどのような「問い」を抱いたのかという核心の深掘りが薄くなっていた面があります。

　ここで改めて確認しておきたいのは、「問い」とは何かということです。

　2.3でも述べたとおり、「問い」とは答えを探す行為ではなく、前提や視点、文脈そのものを問い直す行為です。AIの回答を鵜呑みにせず、一見もっともらしい結論に対して「誰の視点が抜けているのか」「別の読み方はないか」と違和感をぶつけていく。そこから独自の視点と文脈、そして意味づけが生まれます。

　むつ市が「衰退する街」に見えるのか、「下北半島のハブとしての役割を持つ街」に見えるのかは、私たちの問い次第です。

　今回は「問いが書き換わること自体が成果」と定義しましたが、「問い」による参加者自身の視点のリフレーミングが十分に機能したとは言い切れない面もありました。ここはワークショップの設計と進行の課題として、今後の改善に活かしていく必要があります。

開催情報

主催：Code for Aomori / 青森大学 / むつ市

協力：一般社団法人 オープン・ナレッジ・ファウンデーション・ジャパン

日時：2026年3月22日（日）12:30〜16:30

会場：青森大学 むつキャンパス（下北文化会館2F）

参加者数：43名

以上

Code for Aomori 代表　米田