(57)【要約】 【課題】国政選挙における当選議席数をアナウンス効果を織り込んで過去同一条件のデータから統計数理的方法を用いて投票開始前に予測するシステムを提供。 【解決手段】ユーザ端末と接続の選挙予測装置で実現する政党別議席数予測システム。国政選挙の有権者数、定数、得票数、調査支持数又はインターネット検索数などの予測に必要なデータをユーザ端末から受信すると、過去データをもとに統計数理的手法により算出された3次曲線予測式に基き候補者別又は政党別得票率を算出し、算出された予測候補者別又は政党別得票率をそのまま若しくは正規分布にあてはめ、又は序盤調査と終盤調査の差分を加減したそのまま若くは序盤と終盤の差分を増減後正規分布にあてはめ、候補者別又は政党別予測得票率を算出する。算出された候補者別得票率をそれぞれ定数までの上位を当選議席数として再算出。比例代表はドント式で当選者数を再算出。当選議席数をユーザ端末に送信。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
国会議員選挙における政党別当選議席数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政党別当選議席数予測システムであって、 前記選挙予測装置は、 政党別当選議席数の予測に必要な数値データを前記ユーザ端末から受信する受信手段と、 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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別得票率または予測比例代表政党別得票率を算出する 得票率予測値算出手段と、 この算出された予測得票率をそのままあてはめて、選挙区別定員上位の当選者を算出し、選挙区別当選者再算出し、比例代表ではドント式で政党別当選議席数を再算出する予測算出手段と、再算出された政党別合計当選議席数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るアナウンス効果を織り込んだ3次曲線予測式を特徴とする政党別当選議席数予測システム。
【請求項２】
国会議員選挙における政党別当選議席数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政党別当選議席数予測システムであって、 前記選挙予測装置は、 政党別当選議席数の予測に必要な数値データを前記ユーザ端末から受信する受信手段と、 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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別得票率及び予測比例代表政党別得票率を算出する 得票率予測値算出手段と、 この算出された予測得票率を正規分布によるシミュレーションして、選挙区別定員上位の当選者を算出し、選挙区別当選者再算出し、比例代表ではドント式で政党別当選議席数を再算出する予測算出手段と、再算出された政党別合計当選議席数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るアナウンス効果を織り込んだ3次曲線予測式を特徴とする政党別当選議席数予測システム。 
【請求項３】
国会議員選挙における政党別当選議席数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政党別当選議席数予測システムであって、 前記選挙予測装置は、 政党別当選議席数の予測に必要な数値データを前記ユーザ端末から受信する受信手段と、 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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別得票率及び予測比例代表政党別得票率を算出する 得票率予測値算出手段と、 この算出された予測得票率を選挙序盤と選挙終盤の調査の差分を加減して、選挙区別定員上位の当選者を算出し、選挙区別当選者再算出し、比例代表ではドント式で政党別当選議席数を再算出する予測算出手段と、再算出された政党別合計当選議席数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るアナウンス効果を織り込んだ3次曲線予測式を特徴とする政党別当選議席数予測システム。 
【請求項４】
国会議員選挙における政党別当選議席数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政党別当選議席数予測システムであって、 前記選挙予測装置は、 政党別当選議席数の予測に必要な数値データを前記ユーザ端末から受信する受信手段と、 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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別得票率及び予測比例代表政党別得票率を算出する 得票率予測値算出手段と、 この算出された予測得票率を選挙序盤と選挙終盤の調査の差分を加減後に正規分布によるシミュレーションして、選挙区別定員上位の当選者を算出し、選挙区別当選者再算出し、比例代表ではドント式で政党別当選議席数を再算出する予測算出手段と、再算出された政党別合計当選議席数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るアナウンス効果を織り込んだ3次曲線予測式を特徴とする政党別当選議席数予測システム。 
【請求項５】
前記得票率予測値算出手段は、世論調査支持数またはインターネット検索数を独立変数とし、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3次曲線予測式を基礎とし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または３または4のいずれかに記載の政党別当選議席数予測システム。 従属変数である得票率算出の基礎となるパラメータのひとつである得票数は、投票者総数だけでなく有権者総数をも選択できる
政党別当選議席数予測システム。
【請求項６】
コンピュータを請求項１から４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７】
国会議員政党別当選者の選挙実施前予測を、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、得票率予測に必要な数値データ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得票率をそのまま若くは序盤調査と終盤調査の差分を加減してし、または正規分布にあてはめて若くは序盤調査と終盤調査の差分を加減して正規分布にあてはめて予測得票率を算出するステップと、 算出された得票率を前記画面表示手段に表示するステップとを実行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８】
前記再算出された予測政党別議席数とを選挙区別と比例区を視覚的に画面表示させることを特徴とする請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
予測得票率の算出のために、世論調査支持数またはインターネット検索数を独立変数とし、予測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3次曲線パラメータでを用いることを特徴とする請求項７または８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】
本発明は選挙期間中に調査結果公表によるアナウンス効果を第1象限において変曲点のなくなだらかな3次回帰曲線で反映したとの技術思想で動機づけし、かつ投票者総数を分母とした得票率のほかに投票率の影響を考慮した有権者総数を分母とした絶対得票率も活用した事前政党別議席数予測システム。コンピュータプログラム。
【背景技術】
【０００２】
一般的な国会議員選挙事前調査による議席数予測システムは、世論調査支持数
又はインターネット検索数を独立変数、候補者または政党の得票率を従属変数として、比例直線であてはめて、選挙区別定員または比例代表ドント式議席配分を計算して、政党別議席数を事前に予測する。投票日に調査する出口調査も同様に比例直線で算出する。世論調査支持数を分子とし世論調査標本数を分母として算出した支持率や、比例代表ドント式算出方法、衆議院議員選挙区惜敗率は同業者であれば公知である。
【０００３】
一方、候補者別経歴、世論調査、開票などのデータを連携して報道するシステム（特開２００３ー１１４９５６）が知られている。アナウンス効果を反映した3次曲線による回帰分析だけでなく世論調査に基づく議席数予測システムまたはプログラムはこの先行技術の請求項または明細書に記載はない。非特許文献においても同業者が再現できるまでに明確に説明した文献はない。非特許文献2の7ページにおいて、調査支持率と選挙得票率の相関は3次曲線でなく比例直線として記述されている。しかも、朝日新聞社と日本放送協会のノウハウは政党別予測式であって、自然法則を活用した技術思想でないので特許とはできない人為取り決めにすぎない。政党別に投票行動が差があることは、有権者総数を分母とし、棄権者も反映した絶対得票率であれば、支持政党別の予測式でなく、自然法則として政党別にはならない予測式が特許の対象となる。
【０００４】
地方選挙を対象に、定数と立候補者の割合である競争率を独立変数とし、得票率を従属変数として、当選ラインを事前予測するシステム（特開２０１２ー３８０４１）が知られている。予測式の独立変数は調査支持数または検索数でなく競争率であり、対象選挙も国会議員選挙でなく地方選挙であり、異なる。
【０００５】
国会議員選挙を対象に、検索数または選挙期間中の検索数の変化を独立変数変数、候補者または政党の得票率を従属変数とし、選挙区別定員数及び比例代表政党別ドント式議席数配分により再計算して議席数を予測するシステム（非特許文献１）が知られている。予測式は検索数を独立変数とするものの、3次曲線でなく比例直線である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３ー１１４９５６公報
【特許文献２】特開２０１２ー３８０４１公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】「Yahoo! JAPANビッグデータレポート」チーム、ビッグデータが導き出した参議院選挙の議席予測 ″，［online］，平成２５年７月１９日，［平成２５年７月２８日検索］，インターネット〈URL：event.yahoo.co.jp/bigdata/senkyo201307/〉
【非特許文献２】松田 映二，調査手法転換時の対応と決断ー2000年総選挙と2001年参院選挙の事例ー，オペレーションズ・リサーチ，社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会，2003年1月1日，第48巻第1号，pp.1ー10
【非特許文献３】福田 昌史，世論調査と出口調査データから推定した傾向スコアを用いた選挙予測について，日本統計学会誌，一般社団法人日本統計学会，2007年3月31日，第36巻第2号，pp.117ー130
【非特許文献４】松田 映二，朝日新聞のRDD調査について，行動軽量学，日本行動計量学会，2002年3月29日，第29巻第1号，pp.81ー89
【非特許文献５】衆議院選2012，［online］，2013年6月25日，URL,1407128537862_0
【非特許文献６】林 知己夫・高倉 節子，予測に関する実証的研究，統計数理研究所20周年記念号，1964年，第12巻1号，pp.ー86
【非特許文献７】松田 映二，選挙調査，社会調査ハンドブック，朝倉書店，2002年11月，pp.661ー675
【非特許文献８】新井久爾夫，世論調査からどう選挙結果を予測するか，選挙・情報・世論，日本放送出版協会，1988年5月，pp.28ー30
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
国会議員選挙を対象として、新聞社、放送局などの報道機関が選挙期間中に世論調査を実施し、投票日前に議席数を予測式する報道がなされてきた。この議席数予測式では単純比例直線で推定し議席数を再計算していたが、事前に政党別候補者別報道がされる結果、当選確実候補者または政党の投票率が予測より下がったり、ボーダライン接戦候補者または政党の実際の得票率が上昇するなどのいわゆるアナウンス効果効果により、予測議席数は的中しない結果となっていた。さらに投票率の上下により不安定になっていた。
【０００９】
社団法人共同通信社の世論調査データを用いて、文部省統計数理研究所が分析したところ、事前世論調査の支持率と実際の得票率との相関関係は、調査日が選挙期間中投票日から何日前か予測報道公開日が投票日の何日前かという条件を同一条件の過去のデータを統計数理分析したところ単純比例直線でなく接戦ボーダラインが横ばいでわずかに傾きのある３次曲線で回帰分析して予測式を算定できる自然法則を発見した。共同通信社の知見の詳細は営業秘密として管理され、知見が不特定多数に対する学会誌を含む刊行物に掲載されることは、現在までなく公知ではない。この知見に基づく事前議席数予測式は社団法人共同通信社で3次曲線として過去の統計データから回帰分析し、乱数発生して汎用コンピュータによる議席数予測がなされていたが、公職選挙法で選挙期間中の人気投票の禁止があり、編集局政治部が個別選挙区の数字が取材実感と異なるとして修正し、集計し公表していた。しかし、修正前の数字で全国集計した数字のほうが大数の法則により毎回的中してたが、修正後の集計は誤差の拡大となりいわば統計データの改ざんにあたりはずれる結果となっていた。比例直線でなく3次曲線がアナウンス効果をおりこんだ意味も理解されず、結果として産業上有益ではないと考えるようになり、外部には生データ公表は営業秘密秘密だけでなく公職選挙法の人気投票の禁止とされることからされず、統計学者などの検証はできないことになっていた。
【００１０】
新聞社や放送局は投票日当日の出口調査を実施するにいたり、出口調査が事前調査よりも精度は高いことから、事前調査の重要性は低くなり序盤や終盤の情勢調査として生データデータを公開しないものの人気投票に近い性質に変質した。序盤と終盤の差分を勢いとして、出口調査や開票調査の参考情報として活用するようにしている。ちなみに、開票速報は選挙管理委員会の集計発表が順次されるにすぎず、その数字のみを比例直線で結果を予測するこにはならない。候補者や政党の支持基盤では支持率が高いがそうでない開票所から速報すると比例予測できず、開票速報は統計数理予測には不向きである。これに対し、選挙期間中の事前調査は層化２段抽出法による面接調査や電話調査などは無作為抽出つまりランダムサンプリングであるため統計数理で予測した結果には一定の信頼性がある。近年はインターネットのビッグデータの活用がされるようになり、標本から全体推定する統計数理でなく、相当規模のビッグデータから推定する方法が非特許文献１記載の事業者が選挙議席数予測を開始したが、比例予測にとどまっている。初めて選挙期間中の予測を公開したが、アナウンス効果により単純比例でなく３次曲線による相関関係になるはずが、その分析にはいたっていない。
非特許文献2はわずかに3次曲線回帰式に言及があるが、非特許文献2の主たる論旨は「サンプルを層別2段無作為抽出から電話RDD調査に変更」して精度向上であるにすぎず、サンプル手法と回帰式は独立である。しかも、非特許文献2では、3次予測式は仮の予測であって営業秘密の本筋は其の後のノウハウであり、いずれもこの論文の記述だけで同業者が実現できるほど明確に記載されていない。本旨が電話調査に変更しての精度向上なので当然である。非特許文献3は毎日新聞関係者の記述でなく、選挙投票日前か開票終了前に予測することが産業上有益であるが、非特許文献3は選挙後の検証にすぎず、産業上有益とならない。非特許文献4は予測式とは別の「独立」した標本サンプルの方法を電話によるRDD調査を記述したものであり、本願予測手法とは独立であり、この記述をもって組み合わせて本願発明を構成できるものではない。非特許文献5は読売新聞社の報道例にすぎない。非特許文献6は非特許文献2と非特許文献7でさらに引用され、朝日新聞の選挙区別当落予測のノウハウの中心であり、ノウハウの精度向上を図ったことが非特許文献2と非特許文献7には概要が記載されており、本願のシンプルな予測手法とは異なる。非特許文献7の記述中666ページ下から7行目には「推計投票率などの求め方には決まりがないが,ここでは3次回帰式を用いた方法を例示する。」とあり、朝日新聞の認識では3次予測式が本質でないことが明白である。非特許文献2の9ページ左段28行においても、3次式は仮の推計得票率に過ぎないと明記しており、本質でないことは明らかである。非特許文献2の9ページ左段25行から34行は4段階の手順を非特許文献7を引用文献としておおまかに4段階の手順を説明していることは、3次式推定が仮の1段階としてその次の2から3段階の手順が朝日新聞のノウハウの骨子であり、本件出願とは異なる技術的思想である。さらに、非特許文献2の7ページおよび非特許文献4の87ページはいずれも調査支持率と選挙区得票率を直線で近似しており、3次式を示していないことは非特許文献7の「決まりがない」との記述と合わせみると朝日新聞のノウハウでは3次式は技術思想の範囲外であることといえる。
非特許文献2及び7は特許文献でないのでこれをもって発明が明確に再現できる記述はない。しかも本旨は、予測手法でなく、標本サンプルを名簿から層化2段無作為抽出法による面接調査から、電話RDDによって精度が向上したであり、サンプル標本抽出法と予測式作成方法は独立であり、本件発明とは別の技術成果である。ちなみに本件発明は層化2段無作為抽出による面接方式と電話RDD方式といずれのサンプル調査方法に適用でき独立である。
非特許文献2及び7及び8はいずれも技術原理・技術思想が相違している。本件発明は政党別でない共通の3次曲線回帰式を変曲点のないなだらかな3次曲線で回帰式作成はアナウンス効果を織り込んだ技術思想であり、それ以外のデータの加工はなく予測の手順を経る。これに対して、非特許文献2発明の技術思想は3次曲線回帰式でなく、単なるひとつの材料であり3次式でなく直線でもかまわなく、その後の3段階のステップによる選挙区別政党別の当選確率の算出が本質であってその原理は非特許文献6に遡りその応用進歩性を遂げたものである。
東京高裁第13民事部平成11年8月30日判決平成10年（行ケ）第60号、知的財産高裁平成18年6月29日判決平成17年（行ケ）第10490号、知的財産高裁平成18年9月28日判決、平成18年（行ケ）第10053号などと同じく技術思想が異なり、本件発明はなんら非特許文献2、7、8を元に組み合わせてしたものではないし、非特許文献2、7、8はアナウンス効果との意味づけに関して開示や示唆は全くない。
非特許文献8におけるノウハウの本質も政党別予測式である（29ページ1行から3行）。自然法則であれば政党別に予測式にはなりえないはずで、政党別予測式はいくら相関があっても人為的取り決めによるものであって特許にはならない。政党別の投票行動の差の本質は、棄権しないで投票行動するかの確率の相違であって、これは分母を有権者総数とする絶対得票率であれば、反映され、政党別でない自然法則としての予測式となり特許となる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、ユーザ端末と構内通信または遠隔回線で接続する選挙予測装置によって実現される政党別議席数予測システムであって、選挙予測装置は、国会議員選挙に関する有権者数、議員定数、世論調査標本数、世論調査支持数またはインターネット検索数などの政党別議席数の予測に必要な数値データをユーザ端末から受信すると、まず、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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別又は政党別得票率を算出し、次に、この算出された予測候補者別又は得票率をそのままあてはめて、候補者別又は予測得票率を算出する。算出された候補者別得票率をそれぞれの選挙区定数までの上位を当選議席数として再算出する。比例代表は、ドント式で当選者数を再算出する。当選議席数を政党別に表示する画面データをユーザ端末に送信する。
【００１２】
上記の目的を達成するために、請求項２に記載の発明は、ユーザ端末と構内通信または遠隔回線で接続する選挙予測装置によって実現される政党別議席数予測システムであって、選挙予測装置は、国会議員選挙に関する有権者数、議員定数、世論調査支持数またはインターネット検索数などの政党別議席数の予測に必要な数値データをユーザ端末から受信すると、まず、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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別又は政党別得票率を算出し、次に、この算出された予測候補者別又は得票率を正規分布にあてはめて、候補者別又は予測得票率を算出する。算出された候補者別得票率をそれぞれの選挙区定数までの上位を当選議席数として再算出する。比例代表は、ドント式で当選者数を再算出する。当選議席数を政党別に表示する画面データをユーザ端末に送信する。
【００１３】
上記の目的を達成するために、請求項３に記載の発明は、ユーザ端末と構内通信または遠隔回線で接続する選挙予測装置によって実現される政党別議席数予測システムであって、選挙予測装置は、国会議員選挙に関する有権者数、議員定数、世論調査支持数またはインターネット検索数などの政党別議席数の予測に必要な数値データをユーザ端末から受信すると、まず、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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別又は政党別得票率を算出し、次に、この算出された予測候補者別又は得票率を序盤調査と終盤調査の差分を加減してしてあてはめて、候補者別又は予測得票率を算出する。算出された候補者別得票率をそれぞれの選挙区定数までの上位を当選議席数として再算出する。比例代表は、ドント式で当選者数を再算出する。当選議席数を政党別に表示する画面データをユーザ端末に送信する。
【００１４】
上記の目的を達成するために、請求項４に記載の発明は、ユーザ端末と構内通信または遠隔回線で接続する選挙予測装置によって実現される政党別議席数予測システムであって、選挙予測装置は、国会議員選挙に関する有権者数、議員定数、世論調査支持数またはインターネット検索数などの政党別議席数の予測に必要な数値データをユーザ端末から受信すると、まず、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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別又は政党別得票率を算出し、次に、この算出された予測候補者別又は得票率を序盤と終盤の差分を増減後正規分布にあてはめて、候補者別又は予測得票率を算出する。算出された候補者別得票率をそれぞれの選挙区定数までの上位を当選議席数として再算出する。比例代表は、ドント式で当選者数を再算出する。当選議席数を政党別に表示する画面データをユーザ端末に送信する。
【００１５】
上記の目的を達成するために、請求項５記載の発明は、前記得票率予測値算出手段として、世論調査支持数またはインターネット検索数を独立変数とし、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3次曲線予測式などとし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または３または4のいずれかに記載の政党別当選議席数予測システム。 
【００１６】
上記の目的を達成するために、請求項６記載の発明は、コンピュータを請求項１から４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。
【００１７】
上記の目的を達成するために、請求項７記載の発明は、国会議員政党別当選者の選挙実施前予測を、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、得票率予測に必要な数値データ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得票率をそのまま若くは序盤調査と終盤調査の差分を加減してし、または正規分布にあてはめて若くは序盤調査と終盤調査の差分を加減して正規分布にあてはめて予測得票率を算出するステップと、 算出された得票率を前記画面表示手段に表示するステップとを実行させることを特徴とするコ ンピュータプログラム。
【００１８】
上記の目的を達成するために、請求項８記載の発明は、前記再算出された予測政党別議席数とを選挙区別と比例区を視覚的に画面表示させることを特徴とする請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【００１９】
上記の目的を達成するために請求項９記載の発明は、 予測得票率の算出のために、世論調査支持数またはインターネット検索数を独立変数とし、予測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3次曲線パラメータを用いることを特徴とする請求項７または８のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【発明の効果】
【００２０】
選挙期間中の事前調査であってもその公開による接戦候補政党のボーダラインのアナウンス効果による結果を予測をして政党別当選議席数を予測することができ、調査時点の調査をそのままあてはめるよりも精度が向上する。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
ユーザ端末と構内通信または遠隔回線で接続する選挙予測装置によって実現される政党別議席数予測システムであって、選挙予測装置は、国会議員選挙に関する有権者数、議員定数、世論調査支持数またはインターネット検索数などの政党別議席数の予測に必要な数値データをユーザ端末から受信すると、まず、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3次曲線予測式に基づいて予測候補者別又は政党別得票率を算出し、次に、この算出された予測候補者別又は得票率をそのまま若しくは正規分布にあてはめて、又は序盤調査と終盤調査の差分を加減してしたそのまま若くは序盤と終盤の差分を増減後正規分布にあてはめて、候補者別又は予測得票率を算出する。算出された候補者別得票率をそれぞれの選挙区定数までの上位を当選議席数として再算出する。比例代表は、ドント式で当選者数を再算出する。当選議席数を政党別に表示する画面データをユーザ端末に送信する
【産業上の利用可能性】
【００２２】
新聞社、放送局、新聞社や放送局に記事配信する通信社の選挙報道、選挙期間中の議席数予測報道機関だけでなく、出口調査や開票速報における当選確実報道機関の根拠としての活用のほか、インターネット検索エンジンがある事業者にも適用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
従属変数の得票数算出の分母は、同業者の多数が棄権者を除いた投票者総数を分母としているが、棄権者も対象の有権者総数による絶対得票率とすると支持政党別の特徴が反映され、政党別でない3次式という自然法則を活用した技術思想として本件予測を実現できる。世論調査日から投票日までは固定同一間隔が望ましく、変更するとするとこの間隔を新たなパラメータとして回帰分析するとよい。