人類の学術知を「社会課題」で再編する── 行政AX専門AI「洛索（らくさく）」誕生 ──

世界初、億単位の学術論文を社会課題に沿って再定義し、行政AXの知的基盤として実装する「学術知のコモンズ」構想、始動

行政のAXを推進するPolimill株式会社（本社：東京都港区／代表取締役：伊藤あやめ・谷口野乃花）は、設立5周年を記念し、2026年4月より、行政AXプラットフォーム「QommonsAI（コモンズAI）」上に、専門AI「都市計画・建築・建設AI（愛称：洛索（らくさく））」をリリースいたします。「洛索」は、QommonsAIをご利用のすべての自治体に対し、無料で提供いたします。

設立5周年を記念し「都市計画・建築・建設AI（愛称：洛索（らくさく））」をリリース

「洛索」は、当社が推進する「学術知のコモンズ」構想——世界中の億単位の学術論文を、従来の学問分野（ディシプリン）ではなく「社会課題」に沿って再分類・再構造化し、行政の意思決定に直接接続する——の実装です。学術論文・法令・行政文書を社会課題分類に沿って収集・整理し、高性能RAGのナレッジベースとして統合することで、構想の第一歩を具体化したものです。

 これは単一のAIプロダクトのリリースにとどまりません。Polimillが創業以来追求してきた「人類の知的資産を公共のために再編成する」という根源的な使命が、具体的な形をとって社会に現れるものです。

背景——なぜ学術知の再編が必要なのか

学問分類体系の構造的限界 

私たち人類はこれまでに推定3億本以上の学術論文を生産してきました。それらはデューイ十進分類法（1876年）以来、一貫して「物理学」「経済学」「医学」といった学問分野——すなわち「知の生産者側の論理」——によって分類されてきました。Web of Science、Scopus、PubMedといった現代のデータベースも、その基本構造を踏襲しています。

 しかし、この分類体系には構造的な欠陥があります。たとえば「子どもの貧困」という社会課題の解決には、教育学、経済学、社会福祉学、公衆衛生学、心理学、法学、都市計画学の知見を横断的に統合する必要があります。ところが現行の分類体系では、それらの知は完全に分断された別カテゴリに格納され、相互参照の仕組みは極めて貧弱です。

 学際的研究（トランスディシプリナリティ）は長年の理想でありながら、知識の分類インフラそのものがディシプリンの壁を前提としているために、制度的には実現し得ませんでした。

 行政現場における「知と実務の断絶」 

日本には1,700以上の自治体が存在し、数百万人の行政職員が日々、都市計画から社会福祉まで多岐にわたる政策判断を行っています。しかし、その判断を支えるべき学術知——エビデンスに基づく政策立案（EBPM）の知的基盤——は、依然としてPDFなどに代表される「人間が読むための形式」に閉じ込められたまま、機械が意味を理解し活用できる状態にはありません。

 膨大な知の蓄積がありながら、それが社会課題の解決に直接接続されていない——この断絶を埋めることが、「学術知のコモンズ」構想の出発点です。

「学術知のコモンズ」構想——知の座標軸を回転させる

当社が提唱する「学術知のコモンズ」構想は、以下の価値連鎖によって、大学の知的資産と行政の実務知を統合し、社会全体で有効活用する新たなエコシステムを構築するものです。

大学・研究機関	社会課題分類に基づき、専門家の知見を反映した解説・QAデータ等の学習用データセットを新たに作成・公開
AI企業（LLMメーカー）	データセットを用いた追加学習（Post training）などにより、社会課題に対する深い理解と多角的な考察能力をモデルに付与
QommonsAI	行政AXのデファクトスタンダードのプラットフォームとして全国の自治体に展開。学術知に裏打ちされた高精度な政策支援を実現
社会	世界最高水準の解像度を持つ行政サービスとして、住民が享受・発展

この構想の本質は、知識の座標軸を「学問分野（生産者の論理）」から「社会課題（利用者の論理）」へ回転させることにあります。これはちょうど、天動説から地動説への転換が天体観測の座標系を変えたように、学術知の組織原理そのものを根本から再定義する試みです。

 当社はこのデータセット開発を、大学研究の社会還元における「第10の方法」と位置づけています。

従来の9つの還元手法——学術論文出版、学会発表、公開講座、教育・人材育成、地域連携、コンサルティング、メディア発信、技術移転、政策提言——はいずれも「専門家から一般社会へ」の一方向的な伝達でした。

生成AIのデータセット開発を通じた還元は、知が一度データ化されれば無数のAIアプリケーションを通じて社会全体に浸透するという、スケーラビリティにおいて質的に異なる新しいチャネルです。

知識基盤の4層構造 

「学術知のコモンズ」構想が目指す知識基盤の全体像は、以下の4層で構成されます。当社がその設計と統合の責任を担いつつ、大学・研究機関・LLMメーカーとの本格的な協働によって構築の厚みと速度を高めていくことを目指しています。 

第一層：検索コーパス（Retrieval Corpus） 

学術論文の書誌情報・要約、法令、条例、白書、行政文書を、社会課題分類に沿って収集・構造化し、RAGのナレッジベースとして統合する層です。「洛索」の知的基盤がこれにあたります。当社リサーチチームが1年以上をかけて約50,000件の文献を社会課題分類に沿って調査・整理し、書誌情報の構造化・要約抽出までを完了しています。法令・条例・白書等の公共文献を中心にナレッジベースへの統合を進めており、学術論文の本文については各権利者の許諾条件に応じて段階的に組み込みを拡大してまいります。本プレスリリースで発表する「洛索」は、この第一層の初期実装です。 

第二層：構造化ナレッジ（Structured Knowledge） 

法令間の相互参照関係——たとえば建築基準法から京都府建築基準条例、さらに京都市まちづくり条例への対応マッピング——を体系化し、社会課題タクソノミーと関連知識の紐づけ、判例・行政解釈・通達の整理を行う層です。検索コーパスが知識の「点」であるとすれば、構造化ナレッジはそれらを結ぶ「線」と「面」にあたります。京都の自治体職員から寄せられた「条例の読み替え」という課題に直接対応する層であり、「洛索」の差別化要因を形成します。 

第三層：学習用データセット（Training Data） 

専門家がキュレーションした解説・議論コンテンツ、社会課題に特化した事例集・スクリプト、多角的な視点を反映したQAデータなどを整備し、AIモデルの追加学習（Post training）に供する層です。社会課題に対する深い理解と推論能力をモデルそのものに付与することを目的とします。 

第四層：評価ベンチマーク（Evaluation Benchmarks） 

行政AIの回答精度を検証するためのテストデータセットです。法的解釈の正誤、引用の正確性、回答の網羅性を定量的に測定し、品質を担保します。当社がデジタル庁「法制事務における生成AIの活用等に関する技術検証」の受託を通じて培った、法令文書に要求される高い正確性・論理整合性・厳格な形式要件に関する知見が、この層の設計の出発点となります。

 以下に、4層構造の全体像と現在の到達段階を示します。

層	内容	現在の段階	今後の展開
第一層 検索コーパス	書誌情報・要約、法令・条例・白書等をRAGナレッジベースとして統合	構築済み	「洛索」として実装
第二層 構造化ナレッジ	法令間の相互参照、社会課題タクソノミー、判例・行政解釈の体系化	構築中	順次拡充
第三層 学習用データセット	専門家キュレーション、QAデータ、事例集をPost trainingなどに供する	設計段階	大学・AI企業と協働
第四層 評価ベンチマーク	法的解釈の正誤・引用正確性・網羅性を定量検証	設計段階	既存案件での知見を活用

「洛索（らくさく）」の概要

名称に込めた意志 

「洛」は京の都の雅称であり、日本文化の精神的中心を表す一字です。「索」は探索・索引を意味し、知の体系を辿り、紐解くことを象徴します。「洛索」という名には、千年の都が培ってきた文化と知恵を、生成AIという新たな器によって現代の行政に接続するという意志が込められています。同時に「らくさく」という響きは、「楽に策を得る」——複雑な都市行政の課題に対して、学術知に裏打ちされた回答を容易に得られるという実利をも表現しています。

 京都から始まる理由——15自治体の現場の声に応えて 

「洛索」の開発は、構想から生まれたものであると同時に、現場の切実な要望から生まれたものでもあります。京都府内では現在15の自治体がQommonsAIを利用しており、その職員の方々から、都市計画・建築行政における二つの共通した課題が繰り返し寄せられていました。一つは「根拠探し」——開発許可、建築確認、景観・河川・砂防の許認可において、判断の法的根拠を複数の法令・条例から横断的に探し出す作業の膨大さ。もう一つは「条例の読み替え」——国法と地方条例の対応関係を正確に把握し、適用条文を特定する作業の困難さです。

 「洛索」は、これらの課題に正面から応える高性能RAG（検索拡張生成）専門AIとして設計されています。QommonsAI上で無料で利用可能となり、2026年4月にβ版、6月に正式版を搭載予定です。

網羅する法体系

「洛索」は、以下に示す広範な法令・条例・基準を学習文献として束ねています。

分野	主な学習対象法令・条例・基準
都市計画・再開発	都市計画法、都市再開発法、都市再生特別措置法、景観法、土地収用法
建築	建築基準法、建築士法、建築物省エネ法、建設業法
防災・安全	消防法、耐震改修促進法、バリアフリー法、災害対策基本法、土砂災害防止対策推進法（特定都市河川浸水被害対策法を含む）
環境	環境基本法、環境影響評価法
インフラ	河川法、道路法、水防法、土木工事標準仕様書、公共工事品確法、入札契約適正化法
京都市条例	まちづくり条例、地球温暖化対策条例、防災基本条例、環境基本条例、産業廃棄物の不適正処理防止条例
京都府条例	文化財保護条例、建築基準条例、木造建築物推進条例、府内産木材利用促進条例
文化財・遺産保護	国宝・重要文化財（建造物）指定基準、世界文化遺産条約、伝統的建造物群保存地区制度、埋蔵文化財保護法、文化財防災対策

高性能を支える技術的背景 

「洛索」が高性能RAGとして機能し得る背景には、当社が積み上げてきた二つの技術的蓄積があります。

 第一に、デジタル庁「法制事務における生成AIの活用等に関する技術検証」の受託実績です。法令文書が要求する高い正確性、論理整合性、厳格な形式要件に対する理解が、「洛索」における法令の検索精度と引用の正確性を支えます。

 第二に、全国約700の自治体・省庁で利用される行政特化AI「QommonsAI」の運用で培った、行政文書対応、セキュリティ・ハルシネーション対策、キーワード提案・構造ベース検索の知見です。これらの蓄積が、RAGの検索精度と再現性を底上げしています。

 現場にもたらす具体的な価値 

「洛索」は、開発許可、建築確認、景観・河川・砂防の許認可、復興・防災対応の照会、さらには住民説明資料や稟議・答弁の下書きに至るまで、引用付きで「根拠が見える」回答をスピード提供します。これにより、法令の見落としと手戻りを削減し、部署間で判断がぶれることを防ぎ、新任職員の立ち上がりを加速させます。根拠調査に費やしていた時間を、本来注力すべき住民対応と政策の設計・改善に振り向けることが可能になります。

 カバーする社会課題領域

「洛索」は、「都市計画・建築・建設」という単一の学問分野ではなく、そこに関わるすべての社会課題を横断的にカバーします。当社が定義した社会課題分類に基づき、以下の6つの領域を統合しています。

社会課題領域	主な対象キーワード・法令
都市の持続可能性・環境	コンパクトシティ、エコシティ、都市緑化、再生可能エネルギー、資源循環、建築物省エネ法、環境影響評価法、地球温暖化対策
防災・レジリエンス	耐震設計、都市防災、防災計画、水防法、土砂災害防止、被災市街地復興特別措置法、密集市街地防災、災害対策基本法
文化財・歴史的景観の保全	文化財保護法、世界文化遺産条約、伝統的建造物群保存地区制度、埋蔵文化財保護法、歴史的風致の維持向上
住宅政策・生活の質	バリアフリー法、住宅品質確保法、長期優良住宅法、住宅瑕疵担保履行法、住宅政策
インフラ・公共工事ガバナンス	公共工事入札適正化法、品質確保法、建設業法、土木工事標準仕様書、道路法、河川法、水道法
都市社会学・まちづくり	都市社会学、都市経済、都市再開発、景観法、まちづくり条例、都市再生特別措置法、都市空間設計

従来の分類体系ではこれらは建築学、土木工学、法学、社会学、環境学、経済学といった別々のディシプリンに分断されていました。「洛索」は、それらを「都市に暮らす人々の課題」という一つの視座のもとに統合することで、自治体職員がひとつの対話インターフェースから、分野横断的な学術知にアクセスできる環境を実現します。

データ基盤の構築 

「洛索」の知的基盤は、当社リサーチチームが2025年より構築してきた大規模データセットです。「都市計画・建築・建設」領域だけでも、9名の専門リサーチャーが数百の検索キーワードを用いて約50,000件の文献を調査・整理し、書誌情報・要約の構造化を完了しています。著作権法の範囲内で適切に処理したうえで、法令・条例・白書等の公共文献を中心にQommonsAIの知識基盤に統合し、学術論文の本文については各権利者の許諾条件に応じて段階的に組み込みを拡大してまいります。

京都に関わる条例・文化財保護制度については、京都府建築基準条例、京都市環境基本条例、京都府文化財保護条例、京都市まちづくり条例をはじめとする地方固有の法制度を重点的に収集しており、京都をパイロットケースとした「学術知と行政実務の接続」の最前線を形成しています。

QommonsAIは行政AXのデファクトスタンダード

QommonsAI（コモンズAI）は、「生成AI」「ナレッジ」「コンピテンシー強化」の三位一体からなる、行政AXのデファクトスタンダードなプラットフォームです。現在、全国約700の自治体、25万人以上の行政職員にサービスを提供しており、2026年末までに1,200自治体・80万ユーザーへの拡大を計画しています。 

QommonsAIの特長は、単なるチャットAIではなく、行政文書、学術論文、白書、オープンデータ、内部データを統合的に収集・分析する「ナレッジ」基盤を有し、社会福祉、持続可能性、情報通信、経済・産業、教育・文化、医療・健康、防災・安全、都市・地域、法律・行政など社会課題ごとに設計された専門AIを順次搭載していくアーキテクチャを備えている点にあります。「洛索」はこの構想に基づく専門AIであり、QommonsAIのナレッジ基盤の特徴を示す象徴的なリリースです。

 生成AIの社会実装を加速させることで、世界最高水準の解像度を誇る持続可能かつ革新的な行政サービスの実現を目指しています。

歴史的意義——このプロジェクトが意味すること 

知の大規模な分類・体系化が文明の転換点となった事例は、歴史上幾度かあります。アレクサンドリア図書館、百科全書派のエンサイクロペディ、明治日本の西洋知識導入。しかし、これらはいずれも知の分類軸を既存の学問体系に依拠したままであり、社会が直面する具体的な課題を起点に知識を再編成するという発想には至りませんでした。

当社の「学術知のコモンズ」構想が根本的に異なるのは、知の分類それ自体を「社会課題の解決」という目的関数に最適化し、その出力先をAIとすることで、行政職員が日常業務で対話的にアクセスできる「生きた知」として社会に実装する点にあります。これは世界的にも前例を知りません。

このプロジェクトは途方もなく困難な挑戦です。億単位の論文を社会課題に沿った新しい座標軸で再構造化し、自治体の業務で使えるレベルまで精度を高めること。学術界、AI産業界、行政の三者の協働によってのみ可能となる事業です。そしてこのプロジェクトが日本から始まることには必然性があります。世界に先駆けて超高齢化・人口減少・地方消滅・財政制約に直面する「課題先進国」としての切迫性が、学術知を実用的な社会課題分類へ転換する動機を生んでいます。そしてQommonsAIという約700自治体への社会実装チャネルが既に存在している。課題の深刻さ、学術知の蓄積、AIプラットフォームの実装基盤——この三つが同時に揃う場所は、日本以外にほぼ存在しません。

Polimillについて——私たちが本当につくっているもの 

Polimill株式会社は2021年2月の設立以来、社会の意思決定の質を根本から変えるためのインフラストラクチャを構築してきました。

当社はこれまで、社会課題についての多様な意見を可視化するプラットフォーム「Surfvote」や、行政AXプラットフォーム「QommonsAI」を世に送り出してきました。しかし、これらは当社の本質そのものではなく、より大きな構想の具現化にすぎません。

Polimillが取り組んでいるのは、「人類が蓄積してきた知的資産を、公共の意思決定のために再編成する」という課題です。Surfvoteは「市民の声」を構造化し、QommonsAIは「行政の知」をAIで増幅し、そして今回の「学術知のコモンズ」構想は「学問の知」を社会課題に接続する。いずれも、分散し、断絶し、活用されずにいた知を、社会全体で共有可能な形に変換するという同一の志から生まれたものです。

当社の組織そのものも、この志を体現しています。全国約700自治体・25万人が利用するQommonsAIと、数百名のオーサー（執筆者）が参加し、月間80万PVを超えるSurfvoteを擁しながら、対外推進と運用——経営企画・営業・CS/サポート——をわずか8名で完結させる、AI密度の高いBiz組織です。

現場運用を標準化・自動化し、意思決定と顧客価値の改善に集中することで、組織の規模ではなく、AXを前提とした資本効率でスケールするオペレーティングモデルを実践しています。「学術知のコモンズ」のように途方もなく大きな構想を、少数精鋭で実行に移せるのは、当社自身がAXの実践者であるからにほかなりません。

設立5周年を迎える今、「洛索」のリリースとともに、当社はこの構想を都市計画・建築・建設領域から開始し、社会福祉、持続可能性、医療・健康、教育・文化、防災・安全、経済・産業、法律・行政といったQommonsAIが定義するすべての社会課題領域へ順次拡大してまいります。

 人類が数百年をかけて蓄積した学術知を、生成AIを介して行政の意思決定に直接接続する。この文明史的な翻訳作業を遂行してまいります。
公式サイト：https://info.qommons.ai/

会社概要

社名：Polimill株式会社

所在地：東京都港区

代表者：代表取締役 伊藤あやめ／谷口野乃花

事業内容：行政向け生成AI「QommonsAI」、デジタル民主主義プラットフォーム「Surfvote」の企画・開発・運営 ほか

コーポレートサイト：https://polimill.jp/