(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
議員選挙における当選ラインの選挙実施前予測を、ユーザ端末と通信可能に接続する選挙予測装置とによって実現するための当選ライン予測システムであって、
前記選挙予測装置は、
記憶部と処理部を備え、
前記処理部は、
当選ラインの予測に必要な数値データである有権者数、議員定数、候補者数、推定投票率を前記ユーザ端末から受信する予測要求受信手段と、
過去の実績データをもとに統計的手法により算出された予測式に基づいて予測当選者得票率を算出する当選者得票率予測値算出手段と、
この算出された予測当選者得票率を正規分布にあてはめて予測当選ラインを算出する当選ライン予測値算出手段と、
算出された予測当選ラインを前記ユーザ端末に送信する予測結果出力手段とを備え、
前記記憶部に有権者数と議員定数が記憶されているときは、前記ユーザ端末からの有権者数と議員定数の受信は省略可能であり、
前記ユーザ端末から推定投票率を不受信であって且つ前記記憶部に推定投票率のデフォルト値が記憶されているときは、該デフォルト値を当選ラインの予測に用いる
ことを特徴とする当選ライン予測システム。
【請求項２】
前記予測要求受信手段が受信する数値データには見込み得票数も含まれ、前記予測結果出力手段は、前記入力された見込み得票数と、前記算出された予測当選ラインとを視覚的に対応づけた画面表示データを作成し前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項１に記載の当選ライン予測システム。
【請求項３】
前記当選者得票率予測値算出手段は、競争率を独立変数とし、当選者得票率を従属変数として回帰分析を行うことで算出されたパラメータを用いることを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の当選ライン予測システム。
【請求項４】
コンピュータを請求項１から３のいずれか１に記載の選挙予測装置として動作させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項５】
議員選挙における当選ラインの選挙実施前予測を、記憶部、入力手段及び画面表示手段を備えたコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
当選ラインの予測に必要な数値データである有権者数、議員定数、候補者数、推定投票率を前記入力手段を介して入力するステップと、
過去の実績データをもとに統計的手法により算出された予測式に基づいて予測当選者得票率を算出するステップと、
この算出された予測当選者得票率を正規分布にあてはめて予測当選ラインを算出するステップと、
算出された予測当選ラインを前記画面表示手段に表示するステップとを実行させ、
前記記憶部に有権者数と議員定数が記憶されているときは、前記入力手段を介しての有権者数と議員定数の入力は省略可能であり、
前記入力手段を介しての推定投票率が未入力であって且つ前記記憶部に推定投票率のデフォルト値が記憶されているときは、該デフォルト値を当選ラインの予測に用いることを特徴とするコンピュータプログラム。

【請求項６】
前記入力手段を介して見込み得票数も入力するとともに、前記入力された見込み得票数と、前記算出された予測当選ラインとを視覚的に対応づけて画面表示させることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
予測当選者得票率の算出のために、競争率を独立変数とし、当選者得票率を従属変数として回帰分析を行うことで算出されたパラメータを用いることを特徴とする請求項５または６のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
地方議会議員選挙における当選ラインを、統計的手法を用いて投票の開始前に予測するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
当落予想のシミュレーションとして、候補者個々の得票予測グラフを作成して当選圏に到達するかどうかをみるシステム・方法が現在運用に供されている。
この方法は、投票数に占める各候補の早い時間での開票結果を土台に、選挙前の情勢調査に基づき残票の獲得率を加味してそれぞれの候補の得票を予測するものである。
即ち、事前確率と事後確率を駆使したベーズ統計学を用いるもので、選挙予測に限らず広い分野で試みられている。また選挙予測に限ると、これにいわゆる出口調査の結果を加えて更に精度を増す手法も行われている。
本発明は、このような既存の方法とは全く異なる統計的手法を用いる。即ち、回帰分析と正規分布近似法とを組み合わせた予測システムである。特許電子図書館にて先行特許文献を検索したところ、本発明のような回帰分析を用いた予測システムは多数出願されていたが、いずれも選挙の当落予想とは無関係な分野に係るシステムであった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記の当落予測シミュレーションでは選挙当日、投票が締め切られて投票率が分かってからしか予測できない。しかも、複数の議席を争う議員選挙の場合には、出口調査の実施など更に条件が厳しくなる。
本出願人は、第１に、複数の議席を争う地方議会議員選挙にも適用できること、第２に、立候補予定者等が投票日前に自分の当選ラインを予測できること、という２つの特徴をそなえたシステムの実現を長年模索してきた。
このような問題意識のもと、日本国内において、新憲法下の公職選挙法によって実施された市町村議会議員選挙について分析したところ、第１に、競争率(候補者数÷定数)と当選者が投票数に占める割合(当選者得票率)の間に非常に強い相関関係があることを見出した。第２に、統計解析の手法を援用し候補者の得票数分布が正規分布で近似できることも分かった。
本発明は、この二つの知見を基に、従来は不可能であった市町村議会議員選挙における当選ラインを予測し、候補者等が自らの当落可能性のシミュレーションができるシステムの実現を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、議員選挙における当選ラインの選挙実施前予測を、ユーザ端末と通信可能に接続する選挙予測装置とによって実現するための当選ライン予測システムであって、
前記選挙予測装置は、
記憶部と処理部を備え、
前記処理部は、
当選ラインの予測に必要な数値データである有権者数、議員定数、候補者数、推定投票率を前記ユーザ端末から受信する予測要求受信手段と、
過去の実績データをもとに統計的手法により算出された予測式に基づいて予測当選者得票率を算出する当選者得票率予測値算出手段と、
この算出された予測当選者得票率を正規分布にあてはめて予測当選ラインを算出する当選ライン予測値算出手段と、
算出された予測当選ラインを前記ユーザ端末に送信する予測結果出力手段とを備え、
前記記憶部に有権者数と議員定数が記憶されているときは、前記ユーザ端末からの有権者数と議員定数の受信は省略可能であり、
前記ユーザ端末から推定投票率を不受信であって且つ前記記憶部に推定投票率のデフォルト値が記憶されているときは、該デフォルト値を当選ラインの予測に用いる
ことを特徴とする。
「当選者得票率」とは、全当選者の得票数が投票数に占める割合であり、後に詳しく説明するように本発明の予測システムにとって最も重要な概念である。
このように、立候補予定者などのユーザは、例えば有権者数、議員定数などの数値データを入力するだけで当選ラインを予測することが出来る。定性データを用いず定量データのみによる統計的手法を駆使した予測方法を採用するので、ユーザの属性（性別、年齢、所属政党など）や立候補を予定する自治体の属性（地理的位置、都会か地方の別など）によらず、普遍的かつ妥当性のある結果を提供できる。ユーザは数個の入力項目を入力するだけで結果が得られるという簡便さから、候補予定者数や見込み得票数などが変動する度に、本システムを利用して、最新の状況に対応した予測当選ラインを取得できる。
なお、首長選挙や国政選挙では、未だ本アプローチの有効性を検証していない。
【０００５】
上記の目的を達成するために、前記予測要求受信手段が受信するデータには見込み得票数も含まれ、前記予測結果出力手段は、前記入力された見込み得票数と、前記算出された予測当選ラインとを視覚的に対応づけた画面表示データを作成し前記ユーザ端末に送信するとよい。
これにより、容易に予測結果が把握できる。文字・数字のみによる結果表示は、選挙を控えて多忙なユーザの望むところではない。入力の容易さとともに出力のわかりやすさは、精度の高さと並んで重要である。
【０００６】
上記の目的を達成するために、前記当選者得票率予測値算出手段は、競争率を独立変数とし、当選者得票率を従属変数として回帰分析を行うことで算出されたパラメータを用いるとよい。
ここで、「競争率」とは、候補者数を議員定数で除した値である。
【発明の効果】
【０００７】
立候補者等が、注目する自治体における議員選挙で、選挙実施前に、所定の項目を入力すれば瞬時に当選ラインの予測値を計算し、見込み得票数が当選ラインを基準にどの位置にくるかを表示することができる。
なお、本発明のシステムを試作し、日本国内に千数百ある自治体の議員選挙のうち最近実施された４６２の選挙で検証したところ、信頼度９５%で実用に耐える当選ラインの予測ができることが確認できた。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実績データである投票率と当選者得票率とをプロットし、近似曲線を当てはめた図である。
【図２】実際の得票数のヒストグラムを例示する図である。
【図３】標準正規分布の確率密度関数と累積分布関数を表わす図である。
【図４】実施形態に係るシステムの構成例を示す図である。
【図５】実施形態に係る選挙予測装置の機能ブロック図である。
【図６】実施形態に係る当選ライン予測処理のフロー図である。
【図７】実施形態に係る当選ライン予測処理の入力画面を例示する図である。
【図８】実施形態に係る当選ライン予測処理の結果表示画面を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の一実施の形態のシステム（以下、本システム）について、図面を参照しながら説明する。
【００１０】
本システムの構成および処理を詳しく説明する前に、本システムに係る当選ライン予測の概念について説明する。
この予測システムは、１）当選者得票率の予測、２）候補者得票数の正規分布による近似という２段階からなる。
【００１１】
まず、当選者得票率の予測について述べる。
このシステムの開発のきっかけは、本出願人が選挙の「競争率（候補者数÷定数）」と「当選者全員の総得票数が有効投票数に占める割合（当選者得票率）」との関係に注目したところにある。
旭川市を例に取ると、戦後の市議会議員選挙の競争率と当選者得票率は表１のようになっている。
【表１】
0005611711.tif 000002
【００１２】
競争率を横軸に、得票率を縦軸にプロットすると、両者に相関関係が認められ，これに近似曲線をあてはめたのが図１のグラフである。
近似曲線を式（１）とし、表１の実績データの競争率を独立変数ｘとし、実績データの当選者得票率を従属変数ｙとして対数線形回帰を行い、当選者得票率の予測値を求めるための式（１）の係数ａとｂを算出し、ａ＝１．００１７、ｂ＝−０．５７２９を得た。なお、この算出方法は公知なので、説明は省略する。
【数１】
0005611711.tif 000003
【００１３】
このときの決定係数は  Ｒ２＝０．９７８７であることから、非常に高い相関関係があることが分かる。
競争率と当選者得票率との強い関係は旭川市に限らず、他の市についても認められ、上記の式（１）の各パラメータは、a≒1であり、ｂについては-0.6前後の値となった。任意に抽出した北海道の１９の自治体についてそれぞれｂの値を算出してその平均値を求めたところ−０．５７８５であった。そこで式（２）を、当選者得票率を求める近似式として用いることにし、北海道以外の自治体についても計算してみた。
【数２】
0005611711.tif 000004
【００１４】
たとえば、２００７年の宇都宮市議会選挙では、競争率が１．１８であり、実際の当選者得票率は０．９２であった。
上記の式（２）にｘ＝１．１８を代入したところｙ＝０．９１となった。予測値・実測値比は０．９９（＝０．９１／０．９２）となり、非常に良好な結果が得られた。宇都宮市に限らず、他の自治体についても同様の結果が得られた。
これにより、市町村議会の議員選挙において、パラメータａ，ｂの値を適切に決めれば、式（１）は十分精度の良い予測値を与えることが分かった。
【００１５】
続いて、候補者得票数の正規分布による近似について述べる。
実際の市町村議会選挙における候補者の得票数の分布について考えると、自治体や選挙の実施年にかかわりなく、一般に高い得票の候補者や低い得票の候補者は少なく、中間の票数を得た候補者が多くなっていることが分かる。図２には、１９９９年の函館市議選のヒストグラムを例示するが、この例にかぎらず、基本的に高得票、低得票の候補者が少なく、中間得票の候補者が多い、いわば富士山型の分布を示す。そこで「市町村議会議員選挙候補者の得票分布は正規分布で近似できる」と仮定して考えることとした。  
【００１６】
正規分布の特徴は、中心軸から標準偏差ｓの何倍離れているかによって、全体に占める割合が求められるということであり、これに前述のとおり当選者得票率が推定できることを適用すれば、当選者と落選者の得票の境界値が推定できることになる。
図３は標準正規分布の確率密度関数と累積分布関数を表すグラフである。たとえば、Ａ市の議会議員選挙で当選者得票率が８５%（落選者得票率は１５%）とすれば縦軸の０．１５に対応する累積分布関数のｚ≒−１．００４が求められる。中心軸は候補者得票の平均値（μ）に対応するので、本来の正規分布（平均μ、標準偏差ｓ）に変換すると式（３）になる。Ｔが、求めるべき予測当選ラインである。
【数３】
0005611711.tif 000005
【００１７】
上記は当選者得票率が８５%の計算例であったが、一般の場合には標準正規分布表のサーチによってｚを求める。一般形は、式（４）となる。
【数４】
0005611711.tif 000006
【００１８】
次に、標準偏差ｓについて考える。図３のグラフからも分かるように、中心値から離れるほど得票分布度数が減少し、ｓの3倍を超えるあたりからほぼ0（両裾野あわせて１％以下）になる。しかし、選挙では制度上、最下位候補者が得票ゼロの場合もあり得るので、累積分布関数の値が実質的に0になるｚ＝−５を起点とすれば、μ＝５ｓということになる。これからｓ＝μ÷５でこのシステムで使う標準偏差を求める。求めるべきＴは、式（５）で算出できる。
このようにして、本システムのユーザが知りたいと思う当選ラインの予測値Ｔが算出される。非常にシンプルな式を用い、少数の定量データを入力するだけで、高い精度の予測が実現できる。
【数５】
0005611711.tif 000007
【００１９】
次に、本実施形態の構成について、図４のシステム構成図および図５の選挙予測装置２の機能ブロック図を参照しながら説明する。
図４に示すように、本システム１は、選挙予測装置２にインターネットＮを介してアクセスしたユーザ端末３が、選挙予測装置２から当選ラインの予測値を得るものである。
【００２０】
ユーザ端末３は、ユーザ即ち本システムを利用し選挙予測に役立てようとする専ら立候補者（予定者も含む）及びその関係者、或いは報道機関が利用する端末である。このユーザ端末３は、いわゆるパーソナルコンピュータ、携帯電話機、PDA（Personal Digital
Assistant）等により構成することができ、各種のデータを入力するためのキーボードやタッチパネル、当該入力したデータやネットワークを介して受信したデータ等を出力するディスプレイ等を備え、所定のプロトコルに従ってデータの送受信を行うことができる。
本システムでは選挙予測装置２にデータを送信したり、予測結果を受信したりする際、Ｗｅｂページを介して行う。そのため、ユーザ端末３は、ＨＴＭＬなどで記述されたＷｅｂページを画面表示するソフトウェア（ブラウザ）がインストールされていることが必要である。
図４には、２台のユーザ端末３があるが、台数に制限はない。
【００２１】
選挙予測装置２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵが実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムや所定のデータを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などの内部メモリ、及びハードディスクドライブなどの外部記憶装置により、記憶部４、処理部５を構成する。他に、通信インターフェース部６、マウスやキーボードなどの入力手段、ディスプレイやプリンタなどの出力手段も備える。
なお、図４では、１台しか記載がないが、１台でその処理を実行するとは限らず、複数の情報処理装置が連携してその処理を実行してもよい。例えば、記憶部４のうち、実績データ記憶手段８は、選挙予測装置２に内蔵するハードディスクやケーブルで接続する外付けハードディスクに設けてもよいが、選挙予測装置２とは別のコンピュータをデータベースサーバとして用いても良い。
【００２２】
記憶部４には、ユーザ情報記憶手段７と、実績データ記憶手段８と、パラメータ記憶手段９と、プログラム記憶手段１０と、算出データ記憶手段１１と、その他の記憶手段が含まれる。その他の記憶手段には、標準正規分布表やユーザによる入力が無いときのデフォルト値や各種定数、ユーザ端末３に送信する画面データのテンプレート等が格納される。
処理部５には、ユーザ情報管理手段１２と、回帰式算出手段１３と、予測要求受信手段１４と、当選者得票率予測値算出手段１５と、当選ライン予測値算出手段１６と、予測結果出力手段１７と、その他の処理手段が含まれる。ただし、これらの処理部５の各手段の分類はあくまで説明の便宜上であって、実際にこの実施の形態での実現の方法を規定しているわけではない。要するにここで説明されている機能が実現できればよい。また、各手段は、プログラム記憶手段１０に格納されているコンピュータプログラムをＯＳがメモリ上に展開し、ＣＰＵが実行する。
【００２３】
ユーザ情報記憶手段７には、本システムのユーザに関する情報がユーザ情報管理手段１２によって格納され管理される。本システムでは、選挙とは無関係な者による興味本位の利用を防ぐため及び課金のために、予め登録したユーザに限って本システムを利用できるようにすることが望ましい。そのため、ユーザ情報記憶手段７には、ユーザ名、パスワード、連絡先、クレジットカード情報などがユーザＩＤと対応づけて記憶されている。
【００２４】
実績データ記憶手段８は、過去の地方議会選挙に関するデータを記憶する手段である。自治体名と選挙のあった年度と競争率と当選者得票率とが少なくとも対応づけて記憶されている。
回帰式算出手段１３は、この実績データ記憶手段８から取得したデータの統計的な処理を行い、当選者得票率の予測値算出に用いられる近似曲線のパラメータ（式（１）のａ，ｂ）を算出し、パラメータ記憶手段９に記憶する。
回帰式算出手段１３による近似曲線のパラメータ算出は、然るべきタイミングで実績データに基づいて行われる。予測式は精度の高い予測値が算出できることが重要であり、実績データの収集は各地で選挙が行われる都度蓄積していく。必要に応じて古いデータは予測式算出の基礎データから除外する。このように最新の情報を取り込んでパラメータを算出するならば、一層精度の高い予測が実現できることになる。
これらの実績データの収集および近似曲線の算出処理は、本システムの目的である当選ライン予測処理とは別個独立に、適当なタイミングで行われる。
【００２５】
予測要求受信手段１４は、ユーザ端末３からの予測処理要求を受信し、有権者数などの受信データを当選者得票率予測値算出手段１５に渡す。
当選者得票率予測値算出手段１５は、ユーザ端末３から受信した候補者数と議員定数から競争率を算出し、パラメータ記憶手段９から取得したパラメータに基づいて当選者得票率の予測値を算出する。
当選ライン予測値算出手段１６は、正規分布を用いて当選ラインの予測値を算出する。これらの処理の経過で算出された値は、算出データ記憶手段１１にその都度書き込み、後の処理で用いることとする。
予測結果出力手段１７は、グラフ上に予測当選ラインを表示し、ユーザが入力した見込み得票数をあわせて画面に表示するための出力データを作成し、ユーザ端末３に送信する。
【００２６】
次に、本実施形態の選挙予測装置２による当選ライン予測処理の処理手順について、図６を参照しながら説明する。
予測要求受信手段１４は、ユーザ端末３からの予測処理要求を受信する（ステップＳ１）。同時に受信したユーザＩＤとパスワードに基づきユーザ認証を行う。ユーザ情報記憶手段７を検索して一致するユーザＩＤとパスワードが見つかったことを確認後、入力項目の入力画面をユーザ端末３に送信する（ステップＳ２）。
図７に例示するような入力画面を介してユーザ端末３から有権者数（Ｉ１）、議員定数（Ｉ２）、候補者数（Ｉ３）、推定投票率（Ｉ４）、見込み得票数（Ｉ５）が送信されると、これを受信する（ステップＳ３）。受信した数値については適宜数値範囲チェックを行うことが望ましい。例えば、議員定数が０といったありえない値が送信されたときは、ユーザ端末３に再入力を促す画面データを送信する。
なお、図６では、エラー処理の記載を省略しているが、ユーザ認証に失敗した場合、入力データおよび算出データの範囲エラーが発生した場合などは、予め定められた処理が行われることは言うまでもない。
【００２７】
当選者得票率予測値算出手段１５は、次の手順で当選者得票率の予測値（Ｐ）を算出する。まず、ユーザ端末３から受信した候補者数（Ｉ３）を議員定数（Ｉ２）で除して競争率（Ｑ）を計算する（ステップＳ４）。次に、パラメータ記憶手段９から近似曲線のパラメータａ，ｂを取り出し、当選者得票率の予測式を決定する（ステップＳ５）。この式に競争率（Ｑ）を代入して、予測値（Ｐ）を算出する（ステップＳ６）。この予測値のような処理の途中経過において算出された値は、算出データ記憶手段１１に書き込まれる。
【００２８】
続いて、当選ライン予測値算出手段１６による当選ラインの予測が次の手順で行われる。
まず、候補者得票分布を正規分布で近似する（ステップＳ７）。正規分布の平均（μ）を候補者得票の平均値、即ち推定投票者数（Ｊ）／候補者数（Ｉ３）で計算し、正規分布の標準偏差（ｓ）はμ／５で近似し、μとｓの値を算出データ記憶手段１１に書き込む。ここで、推定投票者数（Ｊ）は、〔有権者数（Ｉ１）×推定投票率（Ｉ４）〕である。
続いて、標準正規分布を使用して予測当選ライン（Ｔ）を算出する（ステップＳ８）。  即ち、縦軸の（１−Ｐ）に対応する累積度数分布表のｚを標準正規分布表から求め、式（５）でＴを算出する。
【００２９】
予測結果出力手段１７は、算出した予測当選ライン（Ｔ）とユーザ本人が入力した自分の見込み得票数（Ｉ５）とを一見して対比できるようにグラフやカラー表示を用いた画面表示のためのデータを作成して、ユーザ端末３に送信する（ステップＳ９）。これを受信したユーザ端末３はウェブブラウザの機能により、画面に表示する。図８は、画面表示例を示すものである。
ユーザは、候補者数（Ｉ３）、見込み得票数（Ｉ５）に変更がある度に、本システムを利用して予測当選ラインを取得するとよい。また、投票日当日の天気などによる投票率の変動を考慮して推定投票率（Ｉ４）を何通りも入力し、目標とすべき得票数を推定するなど、本システムを活用するとよい。
【００３０】
本発明は、議員選挙の実施前に所定の項目を入力すると予測当選ラインを算出し、その結果をグラフ等で表示する点に特徴がある。したがって、上記の実施の形態は、あくまで例示であり、特許請求の範囲内でさまざまな変形例が考えられる。
【００３１】
たとえば、回帰分析のモデル式は上記の式（１）に限るものではない。過去の実績データをいろいろなモデル式（６）に代入し、予測の精度が高い予測式を採用すればよい。ただし、ｘとｙは前述の変数である。また、ａ，ｂ，ｃ，・・・は式ｆに付随するパラメータである。
【数６】
0005611711.tif 000008
【００３２】
また、上記の実施の形態では、ユーザに必要な数値を入力させていた。しかし、選挙予測装置２側で把握可能なデータもある。たとえば議員定数、有権者数を自治体名と対応づけてデータベース化しておく。ユーザはユーザ登録時に立候補を予定する自治体名を登録しておくならば、本システムは、ユーザ本人に議員定数、有権者数を入力させなくてよい。
推定投票率についても任意的なユーザ入力項目とすることもできる。ユーザの指定がない場合は、選挙予測装置２側で予め定めたデフォルト値を用いてもよい。このように必須のユーザ入力項目を減らすことで、ユーザの負担は一層軽減される。
【００３３】
さらに、上記の実施の形態では、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）形態を念頭におき、実績データは最新のものを前提としていた。しかし、請求項５から７のいずれか１に記載のコンピュータプログラムをオンラインあるいはパッケージ形態で販売し、ユーザのパソコン上で議員定数などの項目の入力、予測値の算出、予測結果の画面表示までの一連の処理を実行してもよい。最新の実績データはオンライン又はオフラインで提供すればよい。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
ＡＳＰ形態や、アプリケーションパッケージ形態で提供するシステムとして、議会議員選挙の立候補者やその関係者あるいは報道機関からの利用が期待できる。
【符号の説明】
【００３５】
１：選挙予測システム、
２：選挙予測装置、３：ユーザ端末、
４：記憶部、５：処理部、６：通信インターフェース部、
７：ユーザ情報記憶手段、８：実績データ記憶手段、９：パラメータ記憶手段、
１０：プログラム記憶手段、１１：算出データ記憶手段、
１２：ユーザ情報管理手段、１３：回帰式算出手段、１４：予測要求受信手段、
１５：当選者得票率予測値算出手段、１６：当選ライン予測値算出手段、１７：予測結果出力手段、
Ｎ：インターネット
【図１】
0005611711.tif 000009
【図２】
0005611711.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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