Quadratic Voting実装と集合的意思決定の検証（UC優先順位付けへの応用）
🔍 抽出済み ｜ 経済 ｜ 優先度：🟡 中
シリーズ: AI・IT実践シリーズ
目的（ゴール）
Glen Weyl（Plurality共著者）が提唱するQuadratic Voting（QV）——票のコストが投票数の二乗に比例し、「どれほど強く望むか」という選好強度を正直に表現できる投票メカニズム——をCBFラボのUC優先順位付けに実際に適用し、通常の多数決・単純ランキングとの差異を定量的に検証する。メカニズムデザインの理論を自分の意思決定に実証する。
アクター
- 著者（Manabazu）
- CBFラボUCリスト（66件）——QV適用対象
- 評価参加者（著者自身・将来的にはコミュニティ読者）
- QV実装コード（Python / シンプルWebUI）
Quadratic Votingの仕組み
予算（クレジット）を各参加者に配布
↓
各UCに何票でも入れられるが、コストは票数の二乗
例：1票 = 1クレジット
2票 = 4クレジット
3票 = 9クレジット
↓
「本当に重要だと思う」UCに集中投票 →
コスト高いが意思が伝わる
「まあ重要」UCには1票だけ → 効率的に分散
↓
全体の投票結果を集計 → 選好強度を反映した優先順位
検証シナリオ
S1：QVロジック実装
Pythonでクレジット配布→投票→集計のロジックを実装。予算制約下での最適投票戦略を数値シミュレーション。
S2：CBFラボUCへの適用
66件のUCをQVで優先順位付け。著者自身が100クレジットを持ち評価を実施。結果を現在の優先度ラベル（🔴/🟠/🟡）と比較。
S3：通常投票との比較
同じUCセットを「1人1票の多数決」「100点配分法」「QV」で評価し、結果の差異を分析。QVが「強い選好を持つUC」をどう浮上させるかを検証。
S4：Quadratic Funding（QF）拡張
QVの拡張であるQuadratic Funding（小口多数の寄付を公共財として補助金でマッチング）の設計を検討。著者の出版プロジェクト・OSS貢献へのQF適用可能性を評価。
S5：ブロードリスニングとの統合
UC260506-009（Pol.is型意見集約）の結果とQV優先順位を統合し、「意見の広がり×選好の強さ」を2軸で可視化する意思決定ダッシュボードを設計。
対応リスク
期待成果
- Pluralityの核心的メカニズムを自分のワークフローで実証し、理論と実践を接続
- UC管理の意思決定品質向上——単純な「緊急度×重要度」マトリクスより精緻な優先順位付け
- UC260504-002（暗黙知の集約化）・UC260504-004（民主的計画）の実装論として機能