朝日新聞社の  年参院選情勢調査について
Asahi Shimbun 2022 House of Councillors Election Survey江口 達也
7DWVX\D(JXFKL１ はじめに２調査設計の概要
３ネット調査の利点
４．推計の方法
５．結果の評価①～議席推計
６．結果の評価②～個別選挙区の当落判定
７．結果の評価③～順位判定の精度
８．結果の評価④～生支持率の変化
９．今後の課題




〈要旨〉
朝日新聞社は  年  月に行われた第  回参議院議員選挙において、調査会社が持つアクセスパネル（登録モニター）を対象にしたインターネット調査と、固定電話および携帯電話を対象にしたＲＤＤ方式電話調査を組み合わせる“ハイブリッド方式”で情勢調査を実施した。この方式の採用は、昨年衆院選情勢調査に続いて  回目。議席推計は全ての政党で予測の幅に収まり的中し、個別選挙区の当落判定でも好成績を収めたが、新たな課題も見えた。
)RUWKHWK+RXVHRI&RXQFLOORUVHOHFWLRQKHOGLQ-XO\$VDKL6KLPEXQFRQGXFWHGDVXUYH\that implemented a “hybrid method” that combined aQRQOLQHVXUYH\WDUJHWLQJDFFHVVSDQHOVUHJLVWHUHGPRQLWRUV RZQHGE\VXUYH\FRPSDQLHVDQGDQ5''WHOHSKRQHVXUYH\WDUJHWLQJODQGOLQHV
DQG PRELOH SKRQHV 7KLV LV WKH VHFRQG WLPH WKDW WKLV PHWKRG KDV EHHQ XVHG IROORZLQJ ODVW
year’s House of RepresentativHVHOHFWLRQVXUYH\7KHVHDWHVWLPDWHVIRUDOOSROLWLFDOSDUWLHVIHOOZLWKLQWKHUDQJHRISUHGLFWLRQVDQGZHUHRQWDUJHWDQGJRRGUHVXOWVZHUHDFKLHYHGLQWKH
GHWHUPLQDWLRQRIVXFFHVVDQGIDLOXUHIRULQGLYLGXDOFRQVWLWXHQFLHVEXWQHZLVVXHVZHUHDOVRIRXQG


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23

政策と調査第23号（2022年12月）

１はじめに 年  月に行われた第  回参議院議員選挙において、朝日新聞社は  回の情勢調査を実施した。 回目の調査（序盤調査）は公示日の  月 ～ 日の  日間、 回目（終盤調査）は  月 ～ 日の  日間の日程で実施した。
今回の参院選では、 年衆院選情勢調査で初めて導入した「インターネット調査」と「固定・携帯を対象にしたＲＤＤ方式電話調査」を組み合わせる“ハイブリッド方式”を採用した。前回  年参院選では、固定電話のみ対象のＲＤＤ方式電話調査で情勢調査を実施しており、参院選についても調査方法を変更したことになる。昨年衆院選と同様に、選挙区についてはネット調査のデータから、比例区は電話調査のデータから予測を行った。
本稿では朝日新聞社が今回実施した情勢調査の設計や、その結果の評価ついて述べる。
２調査設計の概要
本稿で述べる「ネット調査」とは、調査会社が持つアクセスパネル（登録モニター）を対象とし、:HEを通じて回答を収集する方法である。衆院選に引き続き、インテージ、クロスマーケティング、マクロミル、楽天インサイト（五十音順）の  社に委託し、各社の登録モニターを対象に調査した。
ネット調査では、各選挙区の改選数（当選者数）に応じて有効目標数を割り付けた。改選数  の選
挙区は V（合区は V）、改選数  の選挙区
V、改選数  の選挙区 V、改選数  の選挙区 V、通常選挙と補欠選挙を同時に行う「合併選挙」となり当選者数が  になった神奈川選挙区
は V、改選数  の東京選挙区は V を目標に設定した。序盤、終盤とも全ての選挙区で目標数を回収でき、全国で序盤  万  件、終盤  万  件の有効票を得た。
電話調査については、自動音声（オートコール）方式ではなく調査員が電話を架ける方式で実施した。固定、携帯合わせて全国で  万件の有効票を獲得することを目標に設定。序盤調査は、固定 件（回答率 ％）、携帯  件（回答率 ％）、計 万  件の有効回答を得た。終盤調査は、固定 件（回答率％）、携帯 件（回答率％）、計  万  件の有効回答を得た。
今回もネット調査単独での実施ではなく、電話調査も組み合わせることにしたのには三つの理由がある。まず一つはネット調査データの補正のた

Policy & Research No.23 (December 2022)

2424め。二つ目は比例区の議席推計のためである。ネット調査の過去データが参院選については前回 年の分しかなく予測式を作成するには不十分であるためだ。三つ目は世論調査部分の記事を作成するためである。ネット調査会社が持つアクセスパネルは、日本の有権者を完全に網羅できているわけではない。そのため、現状ではネット調査の結果が「世論調査」であるとは言うことができないと考えられるからである。
３．ネット調査の利点
今回、ネット調査を採用したことで調査費用をかなり削減することができた。前回  年参院選
では、予算の関係で終盤調査では  選挙区しか対象にすることができなかった。しかし、今回は前回よりも少ない予算ながら序盤、終盤とも全ての選挙区を対象に調査することができた。
また、ネット調査は自記式調査であるため、投票先を聞く質問がしやすいという利点もある。電話調査では音声で候補者名を読み上げなければならない関係上、東京選挙区のように多数の立候補者がいた場合、全員を読み上げる訳にはいかない。読み上げに時間がかかりすぎ、対象者への負担も相当なものになってしまい、回収率にも影響する。そのため、一部の候補者を省略して運用せざるをえないのだが、対象者が省略した候補に投票すると答えた場合に備えて「その他の候補」といった選択肢を用意しておく必要がある（&$7, システムの仕様上の制約から全候補者の選択肢を用意することができないという理由もある）。すると、調査員がこの選択肢に落とし込むべきではないにもかかわらず間違えて選択してしまうケースが起こる。これが誤差を生んでしまうため、調査運用の担当者はこの間違いを防ぐことにかなり気を使う必要があった。ネット調査では候補者を省略せず全候補者を画面に表示することができるため、こうした問題は起こらない。ただ、選択肢が多くなりすぎると調査対象者への負荷は高くなり初頭効果が発生してしまう可能性がある。しかし、ネット調査であれば、選択肢の並び順をランダマイズすることができるため、この問題を回避することが可能である。

４．推計の方法
 選挙区の推計にあたっては、昨年の衆院選情勢調査と同様、電話調査データを基にしてネット調

査データを補正した。その上で、過去データから作成した予測式にあてはめて各候補者の当選確率を求めた。各政党別の推計議席は、この当選確率を積み上げたものである。
 比例区の推計では、過去の調査結果と選挙結果から作成した予測式に電話調査の結果をあてはめて、各党の推計得票率を算出。推計得票率の誤差を見込んでドント式のシミュレーションを行い、各党の獲得議席数を予測した。

５．結果の評価①～議席推計
今回の参院選投開票日前の  月  日、安倍晋三元首相が応援演説中に銃撃されて亡くなるという衝撃的な事件が発生した。この事件が有権者の投票行動に何かしらの影響を与えた可能性があるが、情勢調査終了後に起きた事件であり、データに基づく検証は不可能であるため、ここでは影響はなかったものとして選挙結果と予測結果を直接比較して分析することとする。
まず序盤調査の議席推計結果について評価する。
選挙区と比例区を合わせた獲得議席の推計結果は
図表  のとおりである。結果を伝える紙面の見出
しは「自公、改選過半数の勢い／野党、 人区ふるわず」とした（朝日新聞  年  月  日付朝刊）。
全体の議席推計結果と選挙結果を比較すると、全ての政党について予測の幅に収まり的中している。
また、選挙区、比例区それぞれでみても、全て予測の範囲に収まっている。予測の中央値は示していないが、誤差は選挙区、比例区とも ～ と好成績だった。
次に終盤調査の議席推計結果について確認する。
図表  が終盤調査の議席推計結果である。紙面の見出しは「自公、改選過半数の勢い維持／立憲、改選議席割る可能性／改憲  党、 分の  超も」（朝日新聞  年  月  日付朝刊）。
終盤についても、全体、選挙区、比例区いずれも選挙結果が予測の幅に収まり的中している。予測の中央値の誤差も序盤と同様に最大で  と精度は高かった。選挙区については序盤から終盤にかけてあまり変化はなかったが、比例区は自民の議席がやや減少したほか、立憲と維新の「比例野党第一党」争いで維新が勝利しそうなことを示し、的中させることができた。

６．結果の評価②～個別選挙区の当落判定
個別選挙区の当落予測も今回は好成績だった。
昨年衆院選では「優勢」と判定した候補者が落選す

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図表１．議席推計の結果（序盤調査）
選挙結果
政党名全体

自民党



序盤調査（６/２２～２３）

選挙区 比例区

全体

選挙区比例区 ～   ～   ～ 公明党

 ～ 

～～立憲民主党 ～ ～ ～

日本維新の会 ～ 



～





～

国民民主党





 ～ 



～





～

共産党





 ～ 



～



～

れいわ新選組





 ～ 



～





～

社民党







 ～ 

～



～

ＮＨＫ党





 ～ 



～





～

諸派







 ～ 



～



～

無所属



 ～ 



～



図表２．議席推計の結果（終盤調査）
選挙結果
政党名

全体

自民党



終盤調査（７/４～５）

選挙区 比例区

全体

選挙区比例区 ～   ～   ～ 公明党

 ～ 



～





～立憲民主党 ～ 



～ 



～



日本維新の会 ～ 



～





～

国民民主党

 ～ 

～





～

共産党





 ～ ～～れいわ新選組





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 ～ 



～





～



社民党







 ～ 



～





～



ＮＨＫ党





 ～ 



～





～

諸派







 ～ 



～



～

無所属





 ～ 



～


るケースがあったが、今回はなかった。また、当落の的中率については、昨年衆院選は だったが、今回は序盤調査 、終盤調査 と向上した。
ただ、参院選は衆院選と違って複数区があるた
め、順位が食い違っていても当選圏内であれば的中となる。衆院選に条件を近づけるために「１位的中率」を比較すると、序盤調査は序盤 ％（）、終盤調査については ％（）と衆院選をやや上回る成績だった。
序盤調査で当落判定が外れたのは、北海道、岩手、神奈川、愛知の  選挙区。終盤調査では北海道、愛知、沖縄の  選挙区だった。北海道選挙区（改選数）については、序盤調査で自民・長谷川、立憲・徳永が当選圏に入り、残る  議席を立憲・石川と自民・船橋が争う構図だった。しかし、終盤調査では自民・長谷川については  番手で変化がなかったが、立憲・石川が支持を伸ばし、立憲・徳永がわずかに落ち込んだ。そのため、残る  議席を  人が団子状態で争う構図となった。選挙結果を見ると、
 人の得票率は約 ％の範囲にひしめく状態になっており僅差だった。石川をやや強めに判定してしまった感がある。岩手選挙区（改選数 ）は自民・広瀬が当選した。序盤調査では立憲・木戸口と自民・広瀬が接戦と予測したが、終盤調査では広瀬が政策と調査

第23号（2022年12月）

Policy & Research No.23 (December 2022)

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図表３．生支持率と選挙得票率の散布図（序盤調査）
参院選序盤調査＜生支持率＞
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選挙得票率ԁӺԀӺӿӺӾӺӽӺӼӺӻӺӺӺӻӺӼӺӽӺӾӺӿӺԀӺԁӺԂӺԃӺ ӻӺӺ

調査支持率（生支持率）

図表４．生支持率と選挙得票率の散布図（終盤調査）
参院選終盤調査＜生支持率＞
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ԂӺ
ԁӺ

選挙得票率

支持を伸ばして木戸口が支持を落としたことから、広瀬がやや優勢と予測し、的中させることができた。神奈川選挙区（改選数 ＋補欠 ）も序盤では外したが、終盤で的中させたパターンである。序盤
調査では落選した共産・浅賀をやや優勢とし、立憲が立てた水野、寺崎の  名は共倒れするという予測となった。こうした情勢報道を受け、立憲は水野に票を集める対応を取った。それを反映してか、終盤調査では水野が当選圏に入り、浅賀は当選圏外との予測となり的中した。愛知選挙区（改選数 ）については、当選した国民・伊藤は、序盤調査では当選圏外と振るわず維新・広沢がやや優勢と予測した。しかし、終盤調査では伊藤は支持を伸ばし、広沢と競り合う構図となったものの、順位では当選圏外との予測となった。沖縄選挙区は序盤、終盤ともに接戦判定であったが、序盤は無所属・伊波→自民・古謝の順、終盤は古謝→伊波の順の予測となった。結果は得票率  ポイントという僅差で伊波が当選し、終盤で外したパターンとなった。

７．結果の評価③～順位判定の精度
 前項では候補者の予測順位が当選圏内か否かで当落判定の精度を確認したが、本項では予測順位の精度を確認する。ここでは「当選者（ 人）＋次点（ 人）」までの範囲で、予測順位と結果順位との一致率をみた。
序盤調査は％（人人）だったのに対し、終盤調査は ％  人 人とかなり改善している。
 順位の食い違いが大きかったのは、序盤調査では東京選挙区で、自民・生稲を  位と予測したが結果は  位に。また公明・竹谷を  位と予測し結果は  位、共産・山添を  位と予測したが結果は  位だった。そのほか、神奈川選挙区では自民・浅尾を 位と予測したが結果は  位に、大阪選挙区の維新・高木は  位と予測したが  位で当選した。これに対して、終盤調査で食い違いが大きかったのは、北海道選挙区の立憲・石川（予測  位→結果 位）、東京選挙区の共産・山添（予測  位→結果 位）にとどまっている。
公示日から調査する序盤調査では、有権者の投票意向は固まっておらず、やや精度が低い予測になってしまう傾向があるが、終盤調査は投開票日に近い日程であるため、その分予測精度は向上する。予測式の改善で序盤調査の予測精度の問題に対処できるか、今後検討したい。
ԀӺӿӺӾӺӽӺӼӺӻӺӺӺӻӺӼӺӽӺӾӺӿӺԀӺԁӺԂӺԃӺ ӻӺӺ

調査支持率（生支持率）

８．結果の評価④～生支持率の変化
ネット調査の生支持率を横軸に、選挙得票率を縦軸にとった散布図が図表  および図表  である。
これを比較すると、序盤調査では  度線に沿った分布になっているが、終盤調査では調査支持率（生支持率）～％の範囲で  度線の上側に分布が移動していることがわかる。この部分はほとんどが自民候補だ。つまり、序盤調査から終盤調査にかけて、自民候補の調査支持率が低下したということである。この生支持率の変化は妥当なものなのか確認したい。

図表６．生支持率を補正し予測式で推計した順位による議席積み上げ

図表５．生支持率順位による議席積み上げと選挙結果の比較
政党名

選挙 序盤 終盤
結果 調査 調査

政党名

選挙 序盤 終盤
結果 調査 調査自民党Ӿӿ自民党

ӾӿӾӽӽԃӾӽӾӿ

公明党

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公明党

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立憲民主党

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立憲民主党

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国民民主党

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共産党

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れいわ新選組ӻӻӻ

れいわ新選組

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社民党

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社民党

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ＮＨＫ党

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諸派

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無所属ӿ

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ネット調査の生支持率の順位を基に各党の獲得
議席を積み上げたのが図表  である。順位が改選数以内であれば「当選」として議席を積み上げた。
ネット調査では維新候補の支持が高めに、公明候補の支持が低めに出る傾向がある。そのため、この生支持率順位での議席積み上げでは、序盤、終盤ともに維新の議席数は高めに、公明は低めに外れている。序盤から終盤にかけて、自民の議席数は から  と  議席減少し、代わりに立憲や国民、無所属の議席が増加。選挙結果からは外れる方向に変化し、精度が悪化してしまっていることがわかる。
 一方、生支持率を補正した上で予測式にかけて推計した順位を基に議席を積み上げたのが図表 である。生支持率でみられた自民の議席減はなく、序盤から終盤にかけての変化はほとんどない（ほぼ横ばい）という結果になった。選挙結果と比べてみても、補正後の方が妥当性は高い。つまり、生支持率でみられた変化は、候補者の強弱が変化によるものではないということだ。
 この序盤から終盤にかけての生支持率の変化は調査時期の違いによるもの、という可能性がある。
ＲＤＤ方式電話調査では、投開票日から遠い序盤調査では、知名度が高い候補ほど名前が挙がりやすくなり、分布は  度線から離れて、やや歪みの強い三次曲線の形状で分布する。しかし、投開票日に近い終盤調査では、支持率は実際の選挙得票率に近付く（精度が高くなる）ため、 度線上に分2727
布が近付き、曲線の歪みは小さくなる傾向がある。
ネット調査でも同様に、調査時期の違いによって調査支持率の傾向に違いが生まれるのか、前回 年参院選ネット調査のデータで確認したい。
 図表  と図表  は、前回  年参院選で実施したネット調査の生支持率と選挙得票率の散布図である。このときは序盤と終盤を比べても、今回のように  度線から外れるような分布の移動はみられない。むしろ終盤の方が  度線に近付き、選挙得票率との誤差は縮小している。
また、 年調査の生支持率順位で議席を積み上げた結果が図表  である。順位積み上げでも序盤から終盤にかけて自民の議席が外れる方向に動いてはおらず、ほぼ横ばいである。今回調査のような変化は見られない。
 今回と前回の  回分の事例ではあるが、今回の序盤から終盤にかけて起きた生支持率の変化は、ネット調査特有の偏り（くせ）によるものである可能性が高いと考えられる。データに偏りがあっても、常に同じように偏ってくれていれば、補正することが可能であるが、調査する度に偏り方が異なっていれば補正は困難である。電話調査データのような「基準」を使わず、ネット調査の生支持率から直接当落を予測するのは、現状では危険かもしれない。


政策と調査第23号（2022年12月）

図表７． 年参院選ネット調査の生支持率と選挙得票率の散布図（序盤調査）

図表８． 年参院選ネット調査の生支持率と選挙得票率の散布図（終盤調査）
ӼӺӻԃ年参院選終盤調査＜生支持率＞

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選挙得票率

選挙得票率

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９今後の課題
ネット調査を使った選挙予測は今回で二度目だったが、今回も成功裏に終えることができた。しかし、新たな課題も見えた。今回と昨年衆院選では、電話調査データを基準にしてネット調査データを補正した上で当落予測を行った。しかし、電話調査データが基準としていつまで機能するのかという問題がある。電話調査の回収率は低下傾向が続いているため、いずれ基準としての役割を果たせなくなる可能性は高い。代替策を検討する必要がある。また、そもそもこの予測手法は、二重に推定を重ねる形になるため、本来であれば生支持率から

選挙 序盤 終盤
結果 調査 調査

自民党

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公明党

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国民民主党

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共産党

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日本維新の会

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社民党

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れいわ新選組

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諸派

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無所属

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Policy & Research No.23 (December 2022)

ӽӺӾӺӿӺԀӺԁӺԂӺԃӺӻӺӺ（朝 日 新 聞 社 世 論 調 査 部 ）

参考文献朝日新聞  自公、改選過半数の勢い／野党、１人区ふるわず 朝日新聞  年  月  日朝刊  面 東京本社版 朝日新聞   自公、改選過半数の勢い維持
／立憲、改選議席割る可能性／改憲４党、３分の２超も朝日新聞 年  月  日朝刊  面 東京本社版 江口達也    年衆院選情勢調査の設計について なぜネット調査を導入したのか
政策と調査
江口達也   アクセスパネルを利用したイ
ンターネット調査で選挙予測は可能か－
年沖縄県知事選、 年山梨県知事選の事例－
政策と調査
江口達也   インターネット調査による選挙予測の可能性政策と調査

ӾӺ

立憲民主党

ӼӺ


の直接予測を目指したいところである。しかし、
年参院選と今回参院選で生支持率の偏り方が異なっていることから、現状のままでは難しい。ネット
調査データの安定性を高めることができないか、調査法の面を含めて研究する余地があるだろう。


図表９． 年参院選ネット調査の生支持率
順位による議席積み上げと選挙結果
政党名

ӻӺ

調査支持率（生支持率）

調査支持率（生支持率）

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