1. 自己紹介と背景

Audrey Tang（台湾 元デジタル担当大臣）

2019年から台湾政府でQuadratic VotingやQuadratic Funding(QF)を導入。

小さな実験（例: USD10K規模）を起点に、2百万ドル超の大規模予算へ拡大。

公共インフラの投資・研究開発の両方を対象に支援する際、SROI(社会的リターン)を評価基準に取り入れ。

Yoshiro Tasaka（渋谷区スタートアップ推進担当）

渋谷区で起業家のビザ発行やスタートアップフレンドリーな環境づくりを実行。

Web3やブロックチェーン領域はまだ施策を打ち切れていないが、今後導入に意欲。

Shunsuke Takagi（Civic Techコミュニティ、DigDAOへの関与）

日本のデジタル庁と連携し、QFの実験を開始。

円建てのクレジットカード決済など、仮想通貨でなく日本円を用いる形で実証を進めている。

2. 台湾でのクアドラティック・ファンディング(QF)事例

仕組み:

各個人の寄付金額の“平方根”を合計し、それを基に政府や機関がマッチングする。

大口支援者1人だけではなく、小口寄付者が多数参加したプロジェクトほどマッチング額が増える。

特徴:

既存のクラウドファンディングプラットフォーム(flyingVなど)を活用し、使い慣れた仕組みで参加ハードルを下げる。

Flying Vと文字起こしされてたけどflyingVが正しい

プロジェクト側にSROI（Social Return on Investment）の概念を導入し、社会的リターンを測定。

賞金(Prize)の形で支給するため、受給者が政府に拘束されず、独自にプロジェクトを進めやすい。

実際の流れ:

応募100件に対し、まず一定額(例: 50万円相当)を配布し、小規模実証へ。

結果を踏まえ、SROIなどを考慮して約50件を選抜。

クアドラティック方式で最終的に上位20件などへ追加で数百万円相当を配布。

一定の“上限”や“段階的ステップ”を設け、過度に1プロジェクトへ集中しないよう調整。

3. 日本でのQF実験

DigDAO(デジタル庁関連)の事例:

日本円クレジットカードで寄付可能なプラットフォームを公開中。

DigDAOマッチングドネーションのこと

18件のプロジェクトが参加し、寄付状況の分析を実施。

多くの支持者から小額でも支援されるとマッチングが増える“ロングテール”の分布が見えつつある。

渋谷区の試み:

昨年度QF向け予算を提案するも不採択。

しかしWeb3イベント誘致等で周知が進み、今後実現に向け準備を進めたい意向。

4. 今後の方向性と課題

政府の動きと視点:

従来型の政府調達(落札・補助金)と異なり、QFは市民の支持に基づく柔軟な資金配分が可能。

賞金形式で支援することで、政府と市民セクターの協力を促しつつ、プロジェクトの独立性を確保。

小規模実験から実績を積み、成功事例を積み上げることが官庁内での合意形成に効果的。

導入上の留意点:

QFやSROIの理解を広める教育・啓蒙が必須。

既存の（Web2型）プラットフォームを活用し、一般市民が参加しやすい設計が重要。

競争が激化すると1プロジェクトに資金が偏りがちになるため、一定の上限・調整策が必要。

5. 質疑応答のポイント

小規模実験の有効性:

失敗リスクが低く、行政内部でも通りやすい。

事例が積み重なると、行政側の優先順位や評価が変わりやすい。

モデル改善:

QFの計算式に上限やステップを組み込んだり、社会的リターンを評価する仕組みを組み合わせたりと、実地で微調整していく余地がある。

要点まとめ

QFの導入メリット: 多数の市民参加を促し、公平性と民主性を高められる。

台湾の事例: 小さな実験 → 継続評価 → 大規模化、SROIを重視し公共的価値を可視化。

日本への応用: 地方自治体の予算確保や理解度不足が課題だが、小規模実験から広げる可能性。

ポイント: 既存プラットフォーム連携 + 賞金型支給 + SROI活用 + 段階的運用。

以上が議論の簡潔な整理です。