Google Surveys と有権者名簿抽出ネット調査－朝日新聞社の新しい試み－
Searching for Alternatives: Google Surveys and an Online Survey Using Probability Samples
齋藤 恭之
Yasuyuki Saito

１．Google Surveys（GS）について
２．東京都知事選，新潟県知事選でのＧＳ設計
３．GS 結果分析
４．GS まとめと問題点
５．郵送ネット調査の目的と運用
６．郵送ネット調査の結果分析
７．郵送ネット調査まとめと問題点
８．おわりに〈要旨〉
朝日新聞社は，2016 年から全国世論調査で固定電話と携帯電話のデュアルフレームRDD 調査を開始した．
しかし，携帯電話番号には地域情報がないため，地域調査や地域を限定した選挙調査は固定電話のみを対象としている．そのため，携帯はあるが固定電話はない「携帯限定層」には，固定電話による選挙調査ではアプローチできない．
「携帯限定層」が増え，カバレッジエラーが増えると調査精度が悪くなる．そこで今後の選挙調査をどうするのかという観点から，新しい試みを行った．一つは Google Surveys（GS）の利用である．GS では Google の検索エンジンを使って検索した人にランダムに最大 10 問までの短い質問をポップアップとして表示し，回答してもらう．ここでは，2016 年の東京都知事選と新潟県知事選での各 3 回行った GS 実験について論じる．もう一つは，有権者名簿から抽出した対象者に手紙を送って，ネットで回答してもらう調査の実験である．ここでは，2016 年の衆院東京 10 区の補選での実験調査について論じる．
In 2016, Asahi Shimbun started the dual-frame RDD survey of landline and cell phones for thenationwide public opinion surveys. However, because cell phone numbers do not indicate regional
information, we have to conduct the regional pre-election poll on landline phones only. Although,we can call people who have both cell and landline phones, we cannot approach those with cell phones
only. As the number of people who only have cell phones is increasing, the coverage error of landline
phone surveys also increases and their precision decreases. Therefore, we have attempted to findalternative survey methods for future pre-election polls. One alternative is Google Surveys (GS),whereby people who use Google's search engine are randomly invited to answer a short questionnairethat consists of up to 10 questions, which appears in a pop-up window. Here, I will discuss ourtesting of GS, three times each, for both the Tokyo Metropolitan Governor and Niigata Prefectural
Governor elections in 2016. Another option is an online survey of people who are randomly chosenfrom the voter list; letters are sent to those selected inviting them to answer a questionnaireon the website. Here, I will discuss our testing of such an online pre-election poll for the Lower
House supplemental election in Tokyo 10th district in 2016.

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政策と調査 第13号（2017年12月）

１．Google Surveys（GS）について
Google は 2012 年に GS を始め，2015 年には日本でも開始した．Google は，GS をウェブサイト運営者やユーザー（調査対象者）と調査依頼者双方にメリットのある「エコシステム」と位置づけている．
ウェブサイトの運営者が Google の「サイト運営者向けネットワーク」に入ると，Google 検索で自社サイトの有料コンテンツなどにアクセスしてきたユーザーに対して，閲覧前にアンケートの依頼ができる．サイト運営者は調査依頼者から収益を得られる．一方，ユーザーにとってはアンケートの回答で有料コンテンツを無料で見られる．
GS は Google 独自のアルゴリズムにより，ユーザーに PC やスマホに最適化された調査画面をポップアップ表示する．ユーザーは調査に回答することによって，有料コンテンツを見ることが出来る．Google は，回答者の閲覧履歴からユーザー属性を推定している（Cookie から性別と年齢を，IPアドレスから場所を推定）．
調査依頼者は，回答数や各選択肢のパーセントなど調査の結果を GS のアンケート結果ページで随時確認できる．
ローデータも随時ダウンロードでき，ローデー
タには各ユーザーの回答データ以外に，推定の性別，推定の年代などが含まれる（詳細は GS のウェブサイトを参照）．
なお，この報告は，齋藤恭之，長崎緑子作成，Google サーベイを使用して実施（2016 年 7 月～10月）した調査結果を使っている．

図表 2. ポップアップ画面の例（スマホ）

２．東京都知事選，新潟知事選での GS 設計①日程と有効回答（日程はいずれも 2016 年）
東京都知事選：投開票日は 7 月 31 日
1 回目 7 月 15 日～17 日（1008 件）
2 回目 7 月 23 日～25 日（1010 件）
3 回目 7 月 29 日～31 日（1004 件）
新潟知事選：投開票日は 10 月 16 日
1 回目 9 月 28 日～10 月 3 日（1000 件）
2 回目 10 月 6 日～13 日（1000 件）
3 回目 10 月 12 日～17 日（1000 件）②質問構成
東京・新潟ともに
1，3 回目：１問だけの構成「投票したい候補者」
2 回目：７問構成①関心度 ②投票したい候補者 ③投票に行
くか ④（付帯質問）東京：前回知事選での投票候補者，新潟：原発運転再開への賛否⑤政党支持 ⑥性別 ⑦年代

図表 1. ポップアップ画面の例（PC）

３．GS 結果分析
3-1. 性別構成の分析
Google で検索をしてあるサイトを閲覧すると，Google は Cookie（Web ブラウザ内に蓄積される情報）を使ってその情報を取得している．収集した回答者の閲覧履歴に基づいて，性別や年代などのユーザー属性情報を推定している．
今回の2回目のGSで性別質問を回答しなかった人，もしくは GS の推定性別で「不明」だった人をNo.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December26
24除くと，GS の男女比は，東京は回答による性別，推定による性別は共に５割前後で国勢調査から求められる実際の割合と大きな違いはなかった．新潟は回答性別で女性が多かったが，推定性別は実際の割合に近かった．
GS の回答性別と推定性別は東京，新潟共に 7～8割一致した．

方が高齢者が多いのに，GS では，東京の方が高齢者の比率が高くなっている．
また，GS の推定年代と回答年代の一致率は 4 割～7 割とばらついている．
図表 5. 質問での回答年代と GS 推定年代

図表 3. 質問での回答性別と GS 推定性別

図表 6. 回答年代と GS 推定年代の一致率
図表 4. 回答性別と GS 推定性別の一致率

3-2. 年代構成の分析
有権者全体での 65 歳以上の構成比は東京 27%，新潟 36%である．しかし，2 回目の GS の質問で年代を回答しなかった人，もしくは推定年代が「不明」だった人を除いた 65 歳以上の構成比は，回答年代，推定年代ともに，東京では 9%，新潟では 4%とかなり少なかった．また，実構成比では新潟の3-3. 地域精度
Google は検索したユーザーの PC やスマホの IPアドレスを認識しており，その IP アドレスから地域を推定し，調査当該地域だと特定されたユーザ
ーに GS 独自のアルゴリズムで質問のポップアップ画面を表示する．

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政策と調査 第13号（2017年12月）

しかし，IP アドレスの地域特定には誤差があり，調査対象である東京都，新潟県以外のユーザーに対してポップアップ画面が表示される可能性がある．そこで，「投票したい候補者」の質問には，東京の 2 回目の調査では「東京都に住んでいない」という選択肢を加え，東京の 1，3 回目，および新潟調査では「18 歳未満または東京都（新潟県）に住んでいない」という選択肢を入れた．
その結果，調査対象地域ではなかった割合は，東京では 15%以上だが新潟では 9%以下と，新潟の方が推定地域の精度は高くなっている．この理由として，近隣県から東京に通勤する人が職場などで GS の回答をしている可能性が考えられる．

図表 7. GS の地域推定外れ度合い

5-2. 調査の運用方法
まず，衆議院東京 10 区の地域（豊島区および練馬区の一部）の有権者名簿に対して，層化無作為２段抽出法で 2000 名の調査対象者を抽出した．
抽
出時の対象者の情報は，氏名，住所，性別，年齢（生年月日）．
調査の運用だが，まず対象者一人ひとりにインターネットの調査画面とその URL，QR コードを用
意．パソコンやスマホのブラウザーに URL を入力したり，スマホで QR コードを読み取ったりすることでその人の調査画面を開いてもらう．

４．GS まとめと問題点①結果の比較 … 3 回目の調査支持率と実得票率
では東京，新潟ともに大きな違いはなかった．
②調査コストが安価 … 複数回行い，一定期間での支持の上がり下がりを見ることが出来る．
③対象者選定のアルゴリズムの不明確さ … どのようにポップアップを出しているのか．代表性は担保できるのか．また，回答率が不明．
④GS チームによる質問文のチェックがある …
性別や年代などの個人情報が関係する質問には「答えたくない」などの選択肢の追加を要求される場合がある．
⑤調査開始時刻が決まっていない … GS のチェックで問題ないと判断されてから調査が開始される．調査依頼者は調査開始時刻を指定できない．
⑥調査対象地域ではない対象者が含まれる … オ
プションで地域特定用のフィルタリング質問を付加し，地域を限定することは可能．
⑦調査期間が一定ではない … 有効回答約 1000件を獲得するのに，東京では 3 日，新潟では 1 週間前後かかった．

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

５．郵送ネット調査の目的と運用
5-1. 調査の目的
2016 年 10 月に衆議院東京 10 区で補選が行われた．
有権者名簿から確率抽出した 2000 人の対象者に対し，案内の手紙を送り，ネットで回答してもらうという実験調査（以降，「郵送ネット調査」）を行った．
調査の目的は，以下の通り．
・有権者名簿から抽出した対象者に対し，郵送でネット調査を依頼する手法が可能かどうか検証する．
・回収率がどのくらいかを計る．
・事前謝礼や予告はがきの文章，案内の手紙の紙質によって回収率がどう違うか調べる．
・回答者の性別，年代などの属性が，有権者名簿の属性とどの程度合っているか調べる．
・回答結果と RDD 調査の結果や選挙結果と比較し，同じ傾向なのか違うのか確認する．
・回答デバイスの種類や謝礼の種類に何らかの傾向があるのか調べる．

図表 8. URL と QR コードのイメージ調査開始約１週間前に対象者に予告ハガキを送付．各人の URL と QR コード，問い合わせ用のフリーダイヤルの電話番号を記載した案内の手紙は，調査開始１日前に送付した．調査画面は告示日にオープンし，投開票日前日にクローズ．調査期間は 12 日間だった．

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図表 11. はがきのサンプル（箇条書き）

問い合わせ用のフリーダイヤルに電話してきた人で，インターネットにアクセスできる環境がなく，回答を希望する人には，電話でこちらから質問を読み上げ回答してもらった．回答の謝礼はQUO カード，図書カード，Amazon ギフト券（共に500 円分）から一つを選んでもらい，後日郵送した．主な調査スケジュールは以下の通り（日付はすべて 2016 年）
日付
曜日
9月13日 火
9月16日 金
10月3日 月10月10日 月・祝
10月11日 火10月15日 土
10月22日 土
10月23日 日

作業内容
有権者名簿からの抽出開始
有権者名簿からの抽出終了
予告はがき発送調査案内の手紙発送
告示日・ネット調査画面オープン
未回答者への督促手紙発送
ネット調査画面クローズ
投開票日

分析のため対象者を次の 3 つの条件（①～③）
を変えてランダムに 500 人ずつ 4 つのグループに分類した．①予告はがきの文面が「文章形式」と「箇条書き」．②案内・督促の手紙の紙質が「再生紙」と「上質紙」．③事前謝礼「あり」と「なし」．
「あり」のグループには案内の手紙にボールペンを同封した．

質問の内容は次の通り．
①関心度 ②投票する人を決めたか ③誰に投票したいか ④投票に行くか ⑤2016 年7 月の都知事選で誰に投票したか ⑥政党支持 ⑦内閣支持 ⑧
普段どの程度投票に行っているか ⑨性別 ⑩年代⑪職業 ⑫学歴 ⑬回答デバイス ⑭URL か QR コー
ドか ⑮謝礼の品．

図表 9. 各グループとその内容
グループA
グループB
グループC
グループD

①予告はがき
文章形式
箇条書き
箇条書き
箇条書き

②手紙
再生紙
再生紙
上質紙
上質紙

③事前謝礼
なし
なし
なし
あり

６．郵送ネット調査の結果分析
6-1. 回収数と回収率の分析
回収数は 652 件．回収率は 33％．回収数を日別に見ると，調査開始の次の日の 10 月 12 日（水）が最も多く，149 件で，その後，徐々に減少．督促の手紙の後は若干増加した．

図表 10. はがきのサンプル（文章形式）

図表 12. 日別有効回収数

また，グループ別の回収率は，A が 31％，B が29％，C が 31％，D が 39％と事前謝礼の効果が，29
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政策と調査 第13号（2017年12月）

予告はがきの文章や手紙の紙質による効果より有意に大きかった．性別の回収率は，男性が 30％で女性が 35％と女性の方が若干回収率が高かった．
事前謝礼ありの方が，男性，女性とも事前謝礼なしの場合より高かった．

歳以上は，4 人に１人が電話だった．
図表 16. 回答デバイスと年代

図表 13. 性別回収率

回収率を年代別に見ると 18～29 歳 30%，30 代34%，40 代 40%，50 代 44%，60 代 34%，70 歳以上16%と高齢層の回収率が低かった．
事前謝礼ありと事前謝礼なしで比較すると，18～29 歳は事前謝礼なしの方が回収率が高かったが，30 代以上は事前謝礼ありの方が高かった．

6-3. URL と QR コードの分析
URL を使って質問のページにアクセスした人は39%で，QR コードの人は 57%だった．パソコンで回答した人の 99%は URL でアクセスし，スマホの 95%がQR コードでアクセスしており，パソコンとURL，スマホと QR コードには強い相関があった．

図表 14. 年代別回収率

6-4. 謝礼の品の分析
謝礼の品は QUO カード 46％，Amazon ギフト券
27％，図書カード 25％，「いらない」が 2％だった．
性別に見ると，男性と女性での謝礼の品の傾向に大きな違いはなかった．年代別では，全年代でQUO カードが最も多く，18 歳～40 代まで Amazonギフト券が 2 番目だが，50 代以上は図書カードが2 番目だった．
6-2. 回答デバイスの分析
回答デバイスの割合は，スマホ 56％，パソコン35％，タブレット 5％，その他（電話）4％の順だ
った．性別では，女性の方が男性よりスマホで回答する人が多かった．

図表 17. 謝礼と年代図表 15. 回答デバイスと性別

回答デバイスを年代別に見ると，若年層はスマホ，高齢層はパソコンで回答する傾向があり，70No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December30
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6-5. 投票したい候補者の分析「投票したい候補者」の質問の選択肢は以下の通り．①若狭 勝（自民党）②鈴木 庸介（民進党）③上記以外の候補者（自由記入欄：任意）④
わからない（①と②はランダマイズ）．
結果は，①若狭 49%，②鈴木 25%，③上記以外の候補者 2%，④わからない 25%だった．④を除いた「名挙げ率」は①若狭 64%で，②鈴木 33%．実得票
率は若狭が 60%で，鈴木が 37%と，調査では若干，若狭に強めに出た．
日別の「名挙げ率」は，回収数の関係もあり，ばらつきがあるが，日別を累計すると，調査 2 日目までの結果と最終の結果はほぼ同じ数値になっており，調査 2 日目以降も最終日まで大きな変動はなかった．

ついて，RDD 調査と結果を比較してみた．
「関心度」「投票に行くか」には大きな違いはなかった．
「政党支持」は，郵送ネットでは自民，民進が若干低く，無党派層が若干高かったが，RDDと比べて極端な違いはなかった．
図表 19. 郵送ネットと RDD の 回答比較
◆衆議院東京10区の補欠選挙関心度
郵送ネット ＲＤＤ
大いに関心がある
28%26%
少しは関心がある
54%
56%
関心はない
18%
17%
その他（・答えない）
1%
1%◆補選の投票に行くか
郵送ネット ＲＤＤ
必ず行く
63%
65%
できれば行きたい
32%
27%
行かない
5%
7%
※「その他（・答えない）」「わからない」を除く。「期日前投票を済ませた」は「必ず行く」に含めた。

図表 18. 別・累計各候補の「名挙げ率」◆政党支持

日別 各候補「名挙げ率」

郵送ネット ＲＤＤ
自民党
29%
33%
民進党
7%
12%
共産党
6%
6%
その他の政党
7%
5%
無党派層
52%
44%
※5％以下の政党は「その他の政党」にまとめた。

6-7. 郵送ネット調査の質問と回答（数字は％．小数点以下は四捨五入）（1）あなたは，いま行われている衆議院東京 10区の補欠選挙に，どの程度関心がありますか．
①大いに関心がある 28 ②少しは関心がある
54 ③関心はない 18 ④その他（自由記入欄：任意）1（2）あなたは，東京 10 区の補欠選挙で投票する人を，もうお決めになりましたか．
①決めた 49 ②決めていない 50 ③その他
（自由記入欄：任意）1（3）東京 10 区の補欠選挙で，仮にいま投票するとしたら，あなたは，だれに入れたいと思いますか．
（①～②ランダマイズ）①若狭 勝（自民党）49 ②鈴木 庸介（民進党）25 ③上記以外の候補者（自由記入欄：任意）2 ④わからない 25（4）
あなたは，今度の東京 10 区の補欠選挙には，投票に行きますか．
①必ず行く 56 ②できれば行きたい 29 ③行
かない 5 ④期日前投票を済ませた 2 ⑤わからない 8

累計 各候補「名挙げ率」

6-6. RDD 調査との比較
朝日新聞社は 2016 年 10 月 15，16 の両日に衆議院東京 10 区補選の電話情勢調査を行っている．
コンピューターで無作為に作成した固定電話の番号に調査員が電話をかける RDD 方式で，衆院東京 10区の有権者を対象に調査した．有権者がいる世帯と判明した番号は 830 件，有効回答 506 人，回答率 61％だった．RDD 調査では，集計の際，電話回線数，世帯内の有権者人数，地域（区別），性，年代の構成比に対するウェイト付けを行っている．
「関心度」「投票に行くか」「政党支持」質問に

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政策と調査 第13号（2017年12月）

（5）7 月に行われた東京都知事選挙で，あなたは，だれに投票しましたか．
（①～③ランダマイズ）①小池 百合子 54 ②増田 寛也 13 ③鳥越俊太郎 12 ④上記以外の候補者（自由記入欄：任意）5 ⑤投票に行かなかった 14 ⑥その他
（自由記入欄：任意）2（6）
あなたはいま，どの政党を支持していますか．
①自民党 29 ②民進党 7 ③公明党 2 ④共産党6 ⑤日本維新の会2 ⑥社民党1 ⑦生活の党 1 ⑧日本のこころ 0 ⑨上記以外の政党（自由記入：任意）0 ⑩支持する政党はない 51 ⑪
その他（自由記入欄：任意）1（7）あなたは，安倍内閣を支持しますか．支持しませんか．
①支持する 46 ②支持しない 41 ③その他
（自由記入欄：任意）13（8）
あなたは，ふだん，国の選挙や地方の選挙で，どの程度投票に行っていますか．
①必ず行っている 52 ②行くことの方が多い
32 ③行かないことが多い 12 ④ほとんど行かない 4 ⑤その他（自由記入欄：任意）1（9）あなたは，男性ですか．女性ですか．
①男性 43 ②女性 57（10）あなたの年代を教えて下さい．
①18～19 歳 2 ②20 代 14 ③30 代 18④40
代 24 ⑤50 代 20 ⑥60 代 13 ⑦70 代 7 ⑧80
歳以上 2（11）あなたのご職業は，以下のどれにあたりますか．
①事務職 17 ②専門・技術 17 ③管理職 9 ④
製造 1 ⑤販売 4 ⑥サービス 8 ⑦自営 7 ⑧
農林漁業 0 ⑨主婦・主夫 17 ⑩学生 5 ⑪無職 4 ⑫年金生活 6 ⑬その他（自由記入欄：任意）5（12）あなたの最終学歴を教えてください．
（在学中の方は，いま通っている学校を選んでください）①小・中学校（または旧制高等小学校）1 ②高校（または旧制中学，高等女学校など）19 ③
専門学校 12 ④短大・高専 11 ⑤大学 49 ⑥
大学院 7 ⑦その他（自由記入欄：任意）0（13）あなたは，この調査を以下のどちらで回答していますか．
（電話回答は「その他」に分類）①パソコン 35 ②スマートフォン 56 ③タブ
レット端末 5 ④その他（自由記入欄：任意）4（14）あなたは，この調査画面にアクセスするとき，調査用ホームページのアドレスを使いました

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

か．QR コードを使いましたか．
（電話回答は「その他」に分類）①調査用ホームページのアドレス 39 ②QR コード 57 ③その他（自由記入欄：任意）4（15）調査に回答していただきまして，ありがとうございました．以下の①～③の謝礼の品の中から一つを 11 月以降にお送りしますので選んで下さい．
（①～③ランダマイズ）①QUO カード（500 円分）46 ②図書カード（500円分）25 ③アマゾンギフト券（500 円分）27④いらない 2７．郵送ネット調査まとめと問題点①回収数 652 … RDD と同等の回収数を得ることができた．
②結果の比較 … 調査結果と実得票率との比較で大きな違いはなかった．
③高齢層での低回収率④速報性への対応 … 12 日間で 33%の回収率．
⑤コストへの対応 … 抽出費用，郵送費用，事前・事後謝礼と相応のコストがかかる．
⑥カバレッジへの対応 … ネットの環境がない人の対応．
８．おわりにGS も郵送ネット調査も「投票したい候補者」と実際の得票率で大きな違いはなかった．しかし，
GS では地域設定などの問題，郵送ネット調査では速報性やコストなどの問題がある．また，ともに高齢者の低回収率の問題もある．メディアの選挙調査としてすぐに実用化するのは難しいだろう．
（朝日新聞社・世論調査部）

参考リンク
Google Surveys 公式サイト
https://g.co/surveys
参考文献
Nagasaki, Saito, Synodinos (2017) Comparison
Between the Google Survey and Landline RDD inTwo Japanese Regional Elections(https://www.aapor.org/getattachment/ConferenceEvents/Annual-Meeting/2017-Abstract-Book.pdf.aspx)

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