政治データのグラフ公開、始まる — BigQuery Graph データマートを公開しました
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。 ...