※本記事は2025年12月時点の最新情報および推論を基に構成しています。

1. 合意形成の定義とパラダイムシフト：DADからEDDへ

「説得」から「納得」への転換

まず、言葉の定義から始めましょう。「まちづくりにおける合意形成」とは、行政、住民、地権者、民間事業者、専門家といった立場の異なる当事者が、情報の共有と対話を通じて相互理解を深め、計画の妥当性や将来像について「納得解」を見出す一連の動的なプロセスを指します。

ここで重要となるのが、合意形成とは「全員が諸手を挙げて賛成すること」と同義ではない、という点です。完全な全会一致は、複雑な現代社会においては幻想に過ぎません。むしろ、対立点や利害の不一致を可視化し、それらを調整する過程で「手続き的公正（Procedural Justice）」を担保することこそが本質なのです。

かつての都市計画は、専門家と行政が計画を策定し、それを市民に発表し、反対意見に対して防衛する「DAD型（Decide-Announce-Defend：決定・発表・擁護）」が主流でした。これは効率的である反面、市民の不信感を招きやすい構造的欠陥を抱えていました。

翻って、現代において求められているのは、計画の初期段階から市民を巻き込み、共に熟議し、その上で決定を下す「EDD型（Engage-Deliberate-Decide：関与・熟議・決定）」へのパラダイムシフトです。これは単なる手法の変更ではなく、民主主義の質的転換を意味します。

2. 歴史と制度：開発独裁からアセスメントへ

公害反対運動がもたらしたもの

日本の合意形成の歴史を紐解くことは、すなわち市民社会の成熟の歴史を辿ることでもあります。

1960年代から70年代にかけて、高度経済成長期の日本は「列島改造論」の下、ダム、高速道路、コンビナートなどの大規模インフラ整備に邁進しました。しかし、その代償として深刻な公害や自然破壊が発生し、各地で「NIMBY（Not In My Back Yard：私の裏庭には御免だ）」と呼ばれる激しい反対運動が巻き起こりました。

「お上が決めたことには逆らえない」という諦念が、「私たちの生活環境は私たちが守る」という権利意識へと変わった瞬間でした。この社会的圧力を背景に、開発の是非を科学的・客観的に評価する仕組みとして導入されたのが「環境アセスメント（環境影響評価）」です。

日米比較に見る「文化」の違い

環境アセスメント制度の源流は、1969年に米国で制定された国家環境政策法（NEPA）にあります。しかし、日本への導入過程において、その運用は独自の進化を遂げました。

以下の表は、日米のアセスメントおよび合意形成プロセスの特徴を比較したものです。ここから、法文化の違いが浮き彫りになります。

すなわち、米国が「対立と司法判断」を前提とした厳格なシステムであるのに対し、日本は「協調と行政指導」を基調とした柔軟なシステムであると言えます。日本の「公害防止協定」のような、法的根拠は曖昧でも当事者間の紳士協定として機能する仕組みは、世界的に見てもユニークな特徴です。

しかし、この日本的な「阿吽の呼吸」による調整は、人口流動が激しく価値観が多様化した現代においては、通用しづらくなっています。「空気」を読むのではなく、「言葉」と「データ」で合意を形成する新たなスキルセットが求められているのです。

3. 手法の比較：参加の梯子とデジタル民主主義

アーントン・アーンスタインの「参加の梯子」

では、具体的にどのような手法を用いれば、質の高い合意形成が可能になるのでしょうか。ここで参照すべきは、1969年に社会学者アーントン・アーンスタインが提唱した「市民参加の梯子（Ladder of Citizen Participation）」理論です。

彼女は、市民参加のレベルを以下の8段階に分類しました。日本の現状と照らし合わせてみましょう。

残念ながら、多くの行政手続きにおける「パブリックコメント」や「説明会」は、この梯子における第3〜4段階（情報提供・協議）の「形式的参加（Tokenism）」に留まっているのが実情です。「ガス抜き」や「儀式」としてのアリバイ作りになっていないか、常に自問する必要があります。

DXが切り拓く新たな地平

しかし、悲観することはありません。デジタル・トランスフォーメーション（DX）の波は、合意形成の現場にも変革をもたらしています。

例えば、スペインのバルセロナ発祥の参加型プラットフォーム「Decidim（デシディム）」は、日本でも加古川市などで導入が進んでいます。従来の対面ワークショップでは、時間的余裕のある高齢者や、声の大きい活動家の意見が過剰に代表されがちでした。しかし、オンラインプラットフォームの活用により、子育て世代や若者層といった「サイレントマジョリティ」の声を集約することが可能になりつつあります。

さらに特筆すべきは、生成AIの活用です。つくば市などの先進事例では、市民から寄せられた膨大な意見をAIが解析し、感情分析や論点の構造化を行っています。これにより、人間が処理しきれなかった複雑な利害関係を可視化し、より創造的な解決策を導き出す「ハイブリッド型合意形成」が現実のものとなり始めています。

4. 実践事例分析：洞爺湖町に見る「縮充」の課題

理論を現実に落とし込むために、北海道洞爺湖町の事例を詳しく見ていきましょう。この地域が抱える課題は、日本の地方都市が直面する「縮充（Shrinking Smart）」の難しさを象徴しています。

観光と保全、そして人口減少のトライレンマ

洞爺湖町は、ユネスコ世界ジオパークに認定された世界的な景勝地であり、年間を通じて多くの観光客が訪れます。しかし、その内実は「観光振興」「環境保全」「人口減少対策」という、三すくみの状態にあります。

1. 予算配分の非対称性
令和4年度の予算書を分析すると、興味深い推察が浮かび上がります。観光の目玉である「洞爺湖ロングラン花火」には約6,400万円もの巨額予算が計上されています。これは直接的な経済効果が見込めるため、事業者や町民の合意を最も得やすい「短期的なリターン」への投資です。
一方で、その観光資源の根幹を守る「ジオパーク」関連予算は極めて少額です。この圧倒的な予算の差は、将来的なリスク（環境劣化による観光資源の喪失）よりも、目先の利益が優先されやすい合意形成の力学が見え隠れしています。
　表面的に見えている数値による比較に過ぎませんし、良し悪しを推しはかることができるものではありませんが、非常に興味深いデータです。

2. 迫りくる「人口の崖」
さらに深刻なのが人口問題です。町の人口ビジョンでは、2040年に6,800人、2060年には5,500人の維持を目標としています。これは現状維持ではなく、強力な対策を講じてなお、ここまで縮小するという厳しい予測です。

人口が減れば、一人あたりのインフラ維持コストは跳ね上がります。将来必ず訪れる「公共施設の統廃合」や「居住区の集約」という痛みを伴う議論において、これまでのような「利益誘導型（何かを作ってあげる）」の合意形成は通用しません。「不利益をいかに公平に分かち合うか」という、高度な倫理観と納得感を伴う対話が不可欠になるのです。

5. 結論：未来への投資としてのプロセス