Sagebaseは、政治データ（政治家・会派・政党・議案・賛否・発言）を ノード/エッジ形式のグラフデータマート として、BigQuery Sharing（旧 Analytics Hub）で公開しました。議員間の投票類似度、会派の合従連衡、議案の審議経路といった 関係性分析 が、多段 JOIN なしで即座に書けます。BigQuery ユーザーであれば、誰でも Subscribe ボタン 1 つで購読できます。
何を公開したか
sagebase_graph データセットには、政治データを 2 種類のテーブルとして整理しました。
- ノード 8 種: politician（政治家）、parliamentary_group（会派）、political_party（政党）、conference（会議体）、meeting（会議）、proposal（議案）、election（選挙）、governing_body（議会）
- エッジ 17 種: 「誰がどの会派に所属しているか」「誰がどの議案に賛成/反対したか」「誰が誰と共同提出したか」といった関係性
主要なエッジの実数値（2026-06-17 時点）:
| エッジ | 行数 | 意味 |
|---|---|---|
| VOTED_ON（個人賛否） | 103,748 | 議員 → 議案（賛成/反対/欠席等） |
| SUBMITTED（議案提出） | 2,916 | 議員 → 議案（発議者） |
| DISCUSSED_IN（会議で審議） | 21,326 | 議案 → 会議（各 stage 含む） |
| DELIBERATED_BY（会議体で審議） | 87,461 | 議案 → 会議体（本会議/委員会） |
すべてのエッジに sagebase_id（UUID）を結合キーとして採用しているため、Sagebase 内部 ID の再採番が発生しても、購読者の保存済みクエリは壊れません。
何ができるようになるか
graph-ready なテーブルを使えば、これまで多段 JOIN で組み立てていた分析が大幅に簡略化されます。たとえば:
- 投票類似度ネットワーク: 同じ議案で同じ投票行動を取った議員のクラスタリング（政党の枠を超えた連携の可視化）
- 会派造反分析: 会派内の少数派が同調しなかった議案の検出
- 共同提出ネットワーク: 議員間の協力関係（議案発議パートナー）
- 議案の審議経路追跡: 議案 → 委員会 → 本会議 の stage 遷移（例: ある法案で「委員会採決 → 本会議採決」、さらに「衆 → 参」の多段経路）
- as-of スナップショット: 特定日時の議員・会派構成での再現クエリ
具体的なクエリの書き方は、後述の「BigQuery Graph（Preview）について」をご覧ください。
購読方法
BigQuery Console から:
- 左ナビ Sharing（Analytics Hub）→ Search listings で「Sagebase」または「政治ベース」を検索
- Sagebase のリスティング をクリック → Subscribe（データセットに追加）を押下
- 受け側 GCP プロジェクト + データセット名を指定 → リンクデータセット作成完了
詳細な手順は 使い方ガイド を参照してください。データセットのサブスクライブは無料で、クエリ実行には BigQuery の通常料金（毎月 1TB まで無料）が適用されます。
BigQuery Graph（Preview）について
ノード/エッジテーブルの上に BigQuery Graph（Preview）の CREATE PROPERTY GRAPH を定義することで、GQL（Graph Query Language）クエリも書けます。例:
GRAPH politics
MATCH (p:politician) -[v:VOTED_ON]-> (prop:proposal)
WHERE prop.title CONTAINS "予算"
RETURN p.name, v.vote_result, prop.title
LIMIT 100
ただし GQL クエリの実行には Enterprise / Enterprise Plus エディションの予約スロット が必要です（オンデマンド不可）。一般的な分析であれば、同じ graph テーブルに対する プレーン SQL（JOIN / 再帰 CTE） で同等の結果が得られます。
設計原則
- キーは sagebase_id（UUID） — 内部 INT64 ID は使わない
- 時間軸の二分規約 — 全エッジを「期間型（start_date/end_date + is_current）」か「時点型（event_date）」のどちらかに分類
- 名寄せ品質の明示 — speaker → politician マッチング由来のエッジには
matching_confidence/verified属性を必須付与 - 公開ゲート — エッジ両端の参照整合性テストに失敗した場合、graph 層の公開反映を止める
データ構造の全体像は データ構造 ページもあわせてご覧ください。
既知のカバレッジ注記
- SPOKE_IN（発言エッジ）は、名寄せ済 speaker のカバレッジに依存して漸増中です
- AFFILIATED_WITH（政党所属）は、election_members の政党 ID 投入待ちで現状 0 行です
- 47 都道府県議会の会派賛否 は、別 Goal で順次点灯予定です
これらは継続的に充実させていきます。
今後の予定
- 47 都道府県議会の会派賛否名寄せ基盤の整備（会派単位の賛否エッジの全県点灯）
- 議事録 LLM による細粒度 stage 抽出（継続審議/修正可決等）
- 議案共同提出者「外 N 名」の個別展開
- 政令指定都市 19 市の会議データ完全取得
想定ユースケース
- 研究者: 政治学・社会ネットワーク分析の量的研究素材
- データジャーナリスト: 投票行動・会派連携・議案動向のスクープ素材
- 市民テック開発者: 政治データを使った civic アプリの開発
- 政治アナリスト: 選挙・政策分析のレポーティング
さっそく使ってみる
- 試してみる → 使い方ガイド
- データ構造を読む → データ構造
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