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ᯇᮏṇ⏕㸦♫఍ㄪᰝ◊✲ࢭࣥࢱ࣮㛗㸧電話に“出ない人”は調査を偏らせるか福田 昌史（読売新聞東京本社・世論調査部）

1. 序
現在，報道機関が定期的に行っている世論調査のほとんどは，RDD と呼ばれる電話調査法を採用している．RDD は，面接調査などの従来型調査と比べて短期間で実施でき，調査費用も抑えられる
上，対象となる電話番号を無作為に生成することから，電話帳に掲載されていない人にも調査ができるという利点を持つ．
ただ，現行の RDD は，固定電話のみを対象としているため，固定電話を持っていない人には調査ができない．近年，携帯電話やスマートフォン（以降，単に「携帯電話」と表記する）の普及が進んだことで，固定電話を持たず，携帯電話だけを持つ人，いわゆる「携帯限定層」が徐々に増加
しており，調査のカバレッジ低下による精度への影響が懸念されている．
固定電話を対象とした RDD の精度を脅かす要因は，カバレッジの低下のみにとどまらない．相手が自宅で固定電話に応対することが前提である
ため，対象者が自宅にいなければ成り立たない．
従って，調査時間帯を通して外出している人には調査できない．
携帯限定層については，その割合や調査結果への影響の度合いが，先行研究によってある程度明らかになっている（例えば福田, 2010; 川崎・宮本,
2011; 斉藤, 2013）．また，自宅におらず，常時外出している人が調査結果に及ぼす影響については，
藤木(2014)が報告した．
本報告では，まず，携帯限定層を捕捉する試み
として実施された，携帯電話への実験調査について説明する．ここで，実験調査での男女比の偏りを示し，その要因と考えられる電話に「出ない人」の影響度を郵送調査のデータから分析する．

調査する方式が標準となっている．他の国でも携
帯電話調査が実用化されており，
日本においても，
携帯電話への調査は，固定電話調査のアンダーカ
バレッジを補完するための選択肢の1つと言える．
読売新聞社は，朝日新聞社，ＮＨＫ，共同通信社，日経リサーチ，毎日新聞社と共同で，2014年9月と10月，携帯電話を対象とした RDD の実験調査を行った（携帯 RDD 研究会，2015）．以下，実験調査の設計や調査結果などについて記す．

2. 携帯電話調査による携帯限定層の捕捉実験
国内の携帯限定層の割合は，12～14％程度とされる（石本, 2014; 藤木, 2014; 大隈, 2014）が，米国ではすでに4割を超えており（Blumberg & Luke,2015），電話調査は，固定電話と携帯電話の両方に

2.3 調査の実施
固定電話と携帯電話は「使われ方」が異なるため，それに応じて調査方法も変える必要がある．
まず，固定電話の場合，1つの番号に対して調査の対象となる有権者が複数いることがあるため，-1-

2.1 調査の概要
調査は2014年9月と10月に計2回実施し，それぞれ，金・土・日曜日の3日間行った．1回目は，そもそも携帯電話への調査が実施可能であるかを検証する目的で実施し，2回目は，各社が実施している世論調査により近い質問構成で調査した．
2.2 調査対象電話番号の生成
携帯電話は，090，080，070から始まる11桁の番号を持つ．このうちの上6桁については，総務省が「電話番号指定状況」（http://www.soumu.go.jp/mai
n_sosiki/joho_tsusin/top/tel_number/number_shitei.html）において，使用状況を公表している．調査の設計当時は，約2000件が使用されていた．この6桁の下に，無作為な5桁の数字を10万通りの中から選び，11桁の番号を生成した．
1回目の調査では，生成した17,336の電話番号のうち11,941の電話番号が使用されていることを確認し，2回目は17,768の番号のうち，11,895が使用されていることを確認した．使用率は，それぞれ69％，67％だった．その後，この使用番号から実際に調査の対象とする番号を，1回目調査は4,566
件，2回目調査は4,100件を無作為に選んだ．

調査の電話がつながってから，さらに対象者の選択が必要であるのに対し，携帯電話は，ほとんどの場合は使用者が一人であるため，電話に出た人がそのまま調査の対象者となる．
また，携帯電話は，通常，身の回りに所持しているため，仕事中や授業中，運転中など，調査にふさわしくない場面に調査の電話がかかる場合がある．このような場合には，対象者の状況に配慮した応対が必要となる．実験調査では，冒頭に通話できる状況か，運転中ではないかを確認するやりとりをした上で，調査協力を依頼した．
調査は，同じ電話番号に最大３回かける設計で実施した．また，対象者から「今は忙しい」などと軽い拒否をされた場合，1回目の調査では調査終了としたが，2回目の調査では，簡単な内容の調査であることや短時間で終わることなどを説明し，再度協力を依頼した．

1000
800
600
400
200
0
男性

女性

男性

若い

女性

男性

中年

女性
年配

図1. 携帯電話調査の男女別接触数（人）
50
40
30
20

2.4 調査の実施結果調査に使用した電話番号（1回目4566件，2回目
4100件）のうち，未成年や外国人，会社などの対象外も含めて相手に接触できたものの割合（接触率）は，1回目が39.4％（1800件），2回目は46.3％（1899件）で，接触した人から対象外を除いた番号のうち，調査の協力を得られたものの割合（協力率）は，1回目が30.0％（522件），2回目は33.8％（610件）だった．
調査員が声から判断した対象者の性別と，およその年代（若い，中年，年配の3分類）を分析すると，女性への接触が少なめであることが分かる．1
回目調査の男性への接触は 906件であるのに対し，女性は 754件，2回目は，男性 933件，女性 767人だった．これを年代3分類に分けてみると，中年の男女差が大きいことが分かる（図1 は，1,2回の調査での接触数の合計）．
さらに，協力率を男女・年代3分類別に見ると，
どの年代分類でも女性の協力率が男性より低めであることが分かる（図2は，1,2回の調査での協力率の平均）．
有効回答の男女比をみると，1回目は，男性66％，
女性34％，2回目は男性63％，女性37％と，男性の割合が6割を超えている．これは，男性より女性の警戒心が強く，番号通知のフリーダイヤルを見て電話に出なかったり，出たとしても協力をためらったりすることから接触率や協力率が低くなり，最終的な男女比の差につながったと考えられる．

-2-

10
0
男性

女性
若い

男性

女性
中年

男性

女性
年配

図2. 携帯電話調査の男女別協力率（％）
年代構成は，固定電話では捉えることが難しい
若い年代からの回答を一定数集めることができた．
1回目の調査では，20歳代19％，30歳代20％，40
歳代22％，50歳代16％，70歳代9％だった．

2.5 回答の結果
実験調査では，内閣支持と政党支持を1,2回目の両方で尋ね，それに加えて2回目の調査では，消費税の10％への引き上げへの賛否，年金制度への信頼，原子力発電所の再稼働への賛否，政治への関心度を聞いた．
内閣支持率や政党支持率は，同時期に行われた
報道各社の固定電話調査と，同様の傾向を示した．
その他の調査項目についても，固定電話調査と同様の結果が得られた．例えば，消費税の引き上げについては，賛成26％，反対66％，男女別に見ると，女性の反対が高めだった．また，原発の再稼働については，賛成36％，反対50％で，女性の反対56％が男性の反対46％を上回った．政治への関心は，「非常にある」17％，「ある程度ある」55％，「あまりない」23％，「全くない」6％で，年齢が低いほど政治への関心が低いという傾向が現れた．

2.6 通話環境の違いによる回答の差
固定電話調査とは異なり，さまざまな通話環境が想定される携帯電話調査では，環境の違いによる回答への影響が懸念される．この課題についても検証した．
自宅か外出中か 対象者に自宅にいるか，外出中かを尋ねたところ，自宅は64％，外出は36％（2回目調査）だった．外出している場合，周囲への気遣いや落ち着いて答えられないことにより無回答が増えることも想定されたが，自宅と外出の間には調査項目（内閣支持，政党支持，消費税，年金，原発）の回答分布に，統計的に有意な差はみられなかった．
通話音質 通話音質は，調査の品質に大きく影響する可能性がある．調査員の判断で記録した通話
音質は，「はっきり聞こえる」が7割を占め，「周囲の音はあるが問題ない」と合わせて9割の通話で音質に問題が無いレベルだった．外出中の回答をみると，「はっきり聞こえる」は5割に下がるが，「周
囲の音はあるが問題ない」
を含めると8割の通話で音質に問題が無かった．
通話音質について，「問題ない」と，それ以外の「周囲の騒音で聞きづらい」，「音が途中で出途切
れて聞きづらい」の2つを合わせた「聞きづらい」の2分類で回答の差を比較した．
音質の悪さによる
回答への影響は見られず，統計的に有意な差はみられなかった．

を，固定電話と携帯電話のそれぞれについて尋ね，「いつも出る」「ときどき出る」，「あまり出ない」，，「全く出ない」の5つの選択肢の中から，回答を1つ選んでもらった．
2回の調査結果を平均すると，固定電話については，「いつも出る」は38％，「ときどき出る」15％，「あまり出ない」24％，「全く出ない」22％で，携帯電話については，「いつも出る」22％，「ときどき出る」15％，「あまり出ない」24％，「全く出な
い」38％だった．
男女別の結果を図 3, 4 に示した．固定電話の応答については，男女差がほとんど無いが，携帯電話の応答については，男性の「いつも出る」が女性より多く，逆に，女性の「全く出ない」が男性より多い．携帯電話の実験調査（携帯 RDD 研究会, 2015）の男女別回収状況と，矛盾しない結果が
得られた．

40
30
20
10
0
いつも出る

ときどき出る
男性

あまり出ない全く出ない

女性

図3. 知らない番号に出るか：固定電話（％）

3. 電話に「出ない人」の分析
携帯電話への実験調査からは，実施可能性や回答の安定性が確認されたものの，女性への接触や協力が少ないことによる男女比の偏りという課題が残った．電話に出ない人の存在が調査結果に影響を及ぼす可能性があるのは，固定か携帯かによらない共通の課題といえる．読売新聞社は，郵送調査によってこの問題を検証した．

50
40
30
20
10
0
いつも出る

3.1 調査の概要分析に使用したデータは，2015年1月と2月に実施した2回の郵送調査で得た．
それぞれ3000人の対象者の中から，1975人（回答率66％），1927人（同64％）の回答を得た．

ときどき出る
男性

あまり出ない全く出ない

女性

図4. 知らない番号に出るか：携帯電話（％）
ここで注意すべきことは，電話に「出ない」と答えた人にも，電話で接触できる可能性がゼロではないことである．なぜならば，(1)報道機関が行う電話調査は，つながりにくい相手でも2～3日の調査期間中，複数回電話をかけるので，繰り返しの電話には応答する可能性があることに加え，(2)3.2 「出ない人」の割合
知らない電話番号や，番号非通知の相手から電話がかかってきた場合，その電話に出るかどうか-3-固定電話の場合，本人が「全く出ない」人でも，同居している家族が電話に出れば，世帯内有権者の選択によって調査の対象になり得るからである．
この点に留意して，以降の影響度の分析をみる必
要がある．

100
90
80
70

全

60
50

体

3.3 「出ない人」の影響
電話に「出ない人」と「出る人」の意見が異なれば，「出る人」だけを調査した結果に偏りが生じる．まず，「出る人」と「出ない人」の回答を比較する．
表1に固定・携帯別，「出る」
・「出ない」別の内閣支持の回答を示した．これらの回答を見ると，多少の差があるものがみられるものの，大きな傾向は変わらないことが分かる．

30
20
10
0
0

１回
２回

携 帯
出る
出ない

支持

55

51

54

53

不支持

37

41

38

38

支持

57

56

61

54

不支持

35

37

32

38

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

固定，携帯いずれかに出る人

図5. 固定か携帯のいずれかの電話に出る人の回答と全体の回答の比較

表1. 電話の応対と内閣支持
固 定
出る
出ない

40

の存在を把握した．さらに電話に「出ない人」を
固定電話の調査と携帯電話の調査の両方における課題として捉え，
電話調査への影響度を分析した．
その結果，影響は小さいことが分かった．
今回得られた結果は，2回の限られた調査データから導き出したものである．携帯限定層を始め，電話調査で接触することが難しい集団の割合や，電話調査の結果に与える影響について，変化を追いながら検証を続けることが必要といえる．

電話に「出ない人」の影響は，「『出る人』の意
識」と，「『出ない人』を含めた全体の意識」の差で表れる．そこで，前述の留意点はあるものの，比較のため，電話に「出る人」として，「いつも出る」もしくは「ときどき出る」と答えた人で定義
し，「出ない人」として「あまり出ない」もしくは「全く出ない」と答えた人で定義する．
図5は，2月調査で聞いた38問246項目（DK.NAを含む）の回答について，固定か携帯のいずれかの電話に出る人の回答（水平軸）と全体の回答（垂直軸）を，散布図に布置したものである．これをみると，どの点も水平軸と垂直軸が同じ値を取る
45度の直線の近くに分布していることが分かる．
1
月の調査データからも同様の傾向がみられる．こ
れらの結果から，電話に「出ない人」の影響は，今のところ小さいといえる．

参考文献
Blumberg, S. J. and Luke, J. V. (2015). Wireless S
ubstitution: Early Release of Estimates Based on
Data from the National Health Interview Survey, Ju
ly-December 2014, http://www.cdc.gov/nchs/data/nhis/earlyrelease/wireless201506.pdf
藤木康裕 (2014). 週末外出する若者は調査を偏らせるか－RDD 接触不可能層の分析－，政策と調査, 7,
88-95.
福田昌史(2010). 記者の目『携帯限定層』も数字に影響なし」, 毎日新聞, 2010年11月26日付朝刊.
石本登志男 (2014). 携帯限定層の動向－2013年全国
20代郵送調査の分析結果から－，政策と調査, 7,
68-77.
川崎英輝，宮本清史 (2011）. 郵送世論調査の特性と課題 ―面接調査との比較から, 読売クオータリ
ー, 2011(3), 184-191.
大隈慎吾 (2014). 携帯限定層の特徴について－2013
年時事問題調査（郵送）－，政策と調査, 7, 78-87.
斉藤恭之 (2013). 米国の「携帯世論調査」の現状と課題 米国世論調査協会の大会に参加して,Journalism, 2013-1, 46-51.

4. まとめ
本報告では，携帯限定層を捕捉するための実験調査を通して，女性に多い，電話に「出ない人」-4-インターネット調査による選挙予測の可能性

江口 達也（朝日新聞社・世論調査部）

1. はじめに2014 年 12 月に行われた衆議院選挙において，各新聞社および通信社は RDD 方式の電話調査による選挙情勢調査を実施した．図表 1 は，各社の比
例区予測議席である．議席推計表が紙面に掲載されている場合はその数字を，掲載されていない場
合は記事中の表現を引用した．

とくに，維新の議席予測がはずれるのは，2012
年衆院選，2013 年参院選に続き 3 回連続である．
今回は小選挙区の議席予測でも，朝日新聞社を含め各社が維新の議席数を少なめに予測してはずしている．なぜ各社は維新を過小評価してしまったのか．予測式の精度という問題はあるにせよ，各社が収集したデータは「維新には前回ほどの勢いはない」としか読み取れないものであったことは共通しているのではないか．維新投票層の動向を十分に捉えられないいまの電話調査（RDD 方式）
を，補完もしくは代替する手段を探る必要性を強く感じている．
補完あるいは代替する手段の候補としてインターネット調査（以降，ネット調査）が考えられる．
朝日新聞社は，2012 年衆院選からインターネット
調査を並行実施しており，
今回も引き続き行った．
本稿ではその結果の一部を紹介するとともに，ネット調査を選挙予測に活用できる可能性があるのかどうか検討する．

図表 1. 2014 年衆院選 各社の比例区予測
共同通信（序盤）

毎日新聞
（中盤）

77～

82 ～8774 ～ 7931～

35 ～4035 ～ 42

23 ～2621～

24 ～2619 ～ 24

24 ～2621～

24 ～2624 ～ 27

政党名

結果

朝日新聞（中盤）

自民

68

70～

76 ～82

民主

35

34～

39 ～43

維新

30

20～

公明

26

21～

次世代

0

0～

0

～2

0～

0

共産

20

15～

17 ～1912～

14 ～17

生活

0

0～

0

～1

社民

1

0～

1

～2

改革

0

0

0

0

諸派

0

0

0

0

政党名

結果

自民

68

民主

35 限定的

維新
公明

～1

0
15 ～ 1901～

読売新聞（序盤）

0
～1

0 ～ 1

３０議席は上回るものの伸びは

30

２０議席台の情勢

２０議席台にとどまりそう

26

比例選で伸長し、全体として公示 比例代表では議席を上積みし、全前の３１議席を上回りそう
体で３１議席から伸びそう小選挙区選と比例選を合わせて 議席獲得の可能性が出てきたも、１けた台に
公示前８議席から倍増をうかがう １５議席を固め、さらに上積みが望
める

0

共産

20

生活

0

社民

1

改革

0

諸派

0

2. ネット調査の設計
今回実施したネット調査は，2012 年衆院選時と同様に，主にパソコンを通じて回答する「PC モニター」のうち全国の 20 歳以上の人を対象にした「PC 調査」と，携帯電話を通じて回答する「モバイルモニター」のうち全国の 20～39 歳の人を対象にした「モバイル調査」の 2 種類の調査を実施した．PC 調査，モバイル調査ともに，図表 2 のように性別と年齢を割り付けて「スクリーニング調査」
を実施し，PC調査は10000人，
モバイル調査は7426
人を回収した．この回答者を性別，年齢，居住地，内閣支持，政党支持の回答内容で層別した上で系統抽出し，似通った 2000 人のグループをそれぞれ3 つずつ作成した．調査は PC 調査，モバイル調査
ともに投票日前に 3 回，系統抽出した各グループに対して順に調査を依頼する方式で行った．日程
および有効回答数については図表 3 の通り．

日経新聞（終盤）有力圏内で７０議席を超えるが、７７議席を上回るのは難しそうだ
固めたのは３０議席台半ば

次世代

７０議席台となる勢い

1

公示日から実施された「序盤調査」と，投票日に近い時期に実施された「中盤（終盤）調査」という調査時期の違いはあるが，いずれも自民党を多めに，維新の党を少なめに予測してはずしている．共産党もやや少なめに予測している．

-5-

選で行ったネット調査の結果と比較することで確認してみる．
図表 5 に 2012 年衆院選ネット調査で比例区投票先を聞いた結果をまとめた．投票日に最も近い前回第 6 回調査と今回第 3 回調査の維新支持率を比較すると，若年層が対象のモバイル調査では 22%→17%とやや勢いに衰えがみられるものの，全年代が対象の PC 調査では 23%→21%とそれほど衰えていない．RDD 調査とは違うネット調査の動向が，選挙予測に役立つ知見を与えてくれ
るのではないか．

図表 2. サンプル割り付け【PC調査】
20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60歳以上

男性
3%
3%
4%
4%
5%
4%
4%
4%
18%

【モバイル調査】
男性
20～24歳 11%25～29歳 12%30～34歳 13%
35～39歳 16%

女性
3%
3%
4%
4%
5%
4%
4%
4%
22%

女性
10%
11%
13%
15%

図表 3. 調査日程と有効回答数
スクリーニング
投開票前①
投開票前②
投開票前③

図表 5. 2012 年衆院選ネット調査の比例区投票先

有効回答数
PC
モバイル
10000
7426
1649
1453
1612
1389
1550
1375

日程
2014年11月28日～12月1日
2014年12月6日～7日
2014年12月9日～10日
2014年12月12日～13日

PC調査
投票前① 投票前② 投票前③ 投票前④ 投票前⑤ 投票前⑥

3. 比例区投票先
比例区投票先を聞いた結果を図表 4 にまとめた．
この数字は投票先を回答しなかった人を除いて計算した比率である．なお，PC 調査とモバイル調査
で回答者集団の年齢構成が異なることに注意．

民主
自民
未来
公明
維新
共産
みんな
社民
大地
国民
日本
改革
生活第一
減税
みどり

図表 4. 比例区投票先

13%
29%
8%
4%
26%
5%
12%
1%
1%
0%
0%
1%
-

14%
27%
8%
5%
24%
6%
11%
2%
1%
1%
1%
1%
-

12%
29%
6%
4%
29%
5%
11%
2%
1%
0%
1%
1%
-

13%
29%
7%
4%
23%
7%
12%
2%
1%
0%
1%
2%
-

13%
27%
6%
5%
23%
7%
15%
1%
1%
1%
1%
1%
-

モバイル調査投票前① 投票前② 投票前③ 投票前④ 投票前⑤ 投票前⑥

PC調査
自民
民主
維新
公明
次世代
共産
生活
社民
改革
幸福

13%
29%
3%
27%
5%
10%
2%
1%
0%
0%
2%
5%
2%
1%

モバイル調査

投票前①

投票前②

投票前③

投票前①

投票前②

投票前③

37%
16%
18%
5%
3%
14%
2%
3%
0%
2%

37%
16%
19%
5%
4%
14%
2%
1%
1%
1%

34%
15%
21%
5%
4%
14%
3%
2%
0%
1%

46%
12%
14%
7%
5%
8%
2%
2%
1%
3%

46%
11%
16%
7%
4%
8%
2%
1%
1%
3%

40%
12%
17%
8%
5%
9%
2%
2%
1%
4%

民主
自民
未来
公明
維新
共産
みんな
社民
大地
国民
日本
改革
生活第一
減税
みどり

数字のトレンド（動き）を確認すると，PC 調査，
モバイル調査ともに自民は投票日直前の第 3 回調査で支持率が減少している．また，維新は PC 調査
で 18%→19%→21%，
モバイル調査で 14%→16%→17%と，ともに微増傾向を示している．朝日新聞社が実施した序盤と中盤の情勢調査（RDD 方式）でも比例区投票先では自民は減少し，維新は微増している．RDD 調査とネット調査が同じトレンドであること，選挙結果が情勢調査に基づく予測よりも自民が少なめ，維新は多めとなったことを考慮す
れば，ネット調査でも選挙期間中の各政党の趨勢を十分に捉えられていたといえるのではないか．
では，今回衆院選での維新の「勢い」は前回衆院選に比べて衰えていたのだろうか．2012 年衆院

13%
28%
5%
25%
4%
7%
1%
1%
1%
0%
2%
7%
3%
1%

15%
29%
4%
5%
26%
5%
11%
1%
2%
1%
0%
1%
-

12%
28%
5%
9%
26%
4%
9%
2%
1%
1%
1%
2%
-

14%
29%
6%
6%
23%
5%
10%
2%
1%
1%
1%
1%
-

16%
31%
5%
6%
22%
5%
9%
2%
1%
1%
0%
2%
-

14%
29%
6%
6%
22%
5%
11%
2%
1%
1%
1%
3%
-

4. ネット調査で比例区の予測は可能か
では，ネット調査を使って選挙予測をするという観点でデータをみるとどうか．今回のネット調
査は選挙区ごとではなく全国調査の形式で行っているため，ここでは比例区の予測可能性を考える
ことにする．また，モバイル調査は 20-39 歳に限定した調査であるため，PC 調査の結果を基に考察する．
今回の選挙結果（選挙得票率）とネット調査の結果および前回衆院選の選挙結果とネット調査結果を比較してみる（図表 6）．ここに示したネット調査の結果は投票日に最も近い時期に実施した
PC 調査のものだ．

-6-

おり，全体として補正はうまく機能している．
しかし，実際の予測は衆院比例ブロックごとに行う必要があるし，議席推計のためには推計得票率を当てることよりも，各党の獲得議席の大小関係を当てることがより重要になる．また，この選
挙 2 回分のデータだけでは共通した傾向が“たまたま出た”という可能性を排除できない．引き続きデータを蓄積し，このような倍率補正方式の妥当性を検討したい．

図表 6. 選挙結果とネット調査の比較■2014年衆院選
自民
民主
維新
公明
次世代
共産
生活
社民
改革
幸福
支持なし

■2012年衆院選

選挙得票
率

ネット調査
（PC③）

33.1%
18.3%
15.7%
13.7%
2.7%
11.4%
1.9%
2.5%
0.0%
0.5%
0.2%

34%
15%
21%
5%
4%
14%
3%
2%
0%
1%
－

選挙得票
率

ネット調査
（PC⑥）

27.6%
16.0%
20.4%
11.8%
8.7%
5.7%
6.1%
2.4%
0.6%
0.1%
0.2%
0.4%

27%
13%
23%
5%
15%
6%
7%
1%
1%
1%
1%
－

自民
民主
維新
公明
みんな
未来
共産
社民
大地
国民
改革
幸福

今回と前回で共通しているネット調査の特徴は，①維新の支持率が結果よりも多め，②公明の支持率が結果よりもかなり少なめ，③民主の支持率もやや少なめ，④自民の支持率は結果とかなり近い，といった点が挙げられる．仮にこうした傾向が常にネット調査に表れるのであれば，それに合わせた予測式が作成できるため，ネット調査を使って選挙予測ができそうである．
試しに 2012 年のデータを用いて単純な予測を行ってみよう．
まず 2012 年衆院選比例区の各政党の選挙得票率を，ネット調査の支持率で除して各政党の「係数」を求める．例えば維新の係数は，20.4%÷23%＝約 0.9 となる．2012 年に存在しなかった新党の係数は 1.0 とした．そして，求めた係数を 2014 年衆院選ネット調査の支持率に掛けて「推計得票率」を算出した（図表 7）．
図表 7. ネット調査から 2014 年選挙結果を予測
ネット調査（PC③）[A]

自民
民主
維新
公明
次世代
共産
生活
社民
改革
幸福
支持なし

34%
15%
21%
5%
4%
14%
3%
2%
0%
1%
－

係数
[B]
×
×
×
×
×
×
×
×
×
×

1.0
1.2
0.9
2.4
1.0
0.9
1.0
2.4
0.2
1.0
－

＝
＝
＝
＝
＝
＝
＝
＝
＝
＝

推計得票
率[C]

選挙得票
率[D]

34.8%
18.5%
18.6%
11.8%
4.0%
12.3%
3.0%
4.7%
0.0%
1.0%
－

33.1%
18.3%
15.7%
13.7%
2.7%
11.4%
1.9%
2.5%
0.0%
0.5%
0.2%

ネット調査 推計得票との誤差 率との誤[A-D]
差[C-D]

+0.9
-3.3
+5.3
-8.7
+1.3
+2.6
+1.1
-0.5
-0.0
+0.5
－

+1.7
+0.1
+2.9
-1.9
+1.3
+0.9
+1.1
+2.3
-0.0
+0.5
－

5. 傾向スコア補正による選挙予測の可能性
海外ではネット調査を使った選挙予測は既に行われている．最近では，イギリス総選挙で各世論調査会社が行った「保守党と労働党の大接戦」という予測が大きくはずれたことが話題となったが，その半数以上はネット調査を使って行われていた（2015 年 5 月 15 日付読売新聞朝刊）．また， 2000
年のアメリカ大統領選でブッシュとゴアの得票がほぼ互角だと唯一当てたハリス・インタラクティ
ブ社の予測はネット調査に基づくもので注目された．このときハリス社がネット調査の補正に使った「傾向スコア」という手法も同時に注目されるようになった．傾向スコアは海外のネット調査会
社ではよく使われているようだが，日本でもビデ
オリサーチ社が実用化しているなど，マーケティ
ング調査の世界では既に使われている手法である．
だが，選挙予測の世界で実用化されたという例はまだ見あたらない．
朝日新聞社は2006年9月に行われた長野県知事
選挙について，郵送調査とネット調査の並行調査を実施している．古いデータではあるが，これを使って傾向スコアを用いたネット調査の補正を試行した．
図表 8. 村井・田中両氏の支持率
村井仁氏
田中康夫氏

選挙結果

郵送調査

ネット調査
（A社）

ネット調査
（B社）

53.4%
46.6%

52%
48%

34%
66%

34%
66%

2006 年 9 月の長野県知事選挙には，新人の村井仁氏と現職の田中康夫氏の 2 人が立候補し，村井氏が得票率 53.4%を得て田中氏（得票率 46.6%）を下して当選した．郵送調査，ネット調査で得られた両氏の支持率を図表 8 に示した．このとき，ネット調査は 2 つの会社に委託して行った（ここでは A 社，B 社とした）．調査対象者は長野県内に住2014 年衆院選の選挙得票率とネット調査支持率の誤差は，公明で-8.7，維新で+5.3，民主で-3.3などとなっている．一方，選挙得票率と推計得票率の誤差は，公明-1.9，維新+2.9，民主+0.1 などと縮小している．自民のように+0.9→+1.7 と逆に拡大した政党もあるものの，補正前の残差二乗和
は 126.1 だったが，補正後は 23.8 まで縮小できて-7-

長野知事選での並行調査は傾向スコアによる補正を目的として実施されたものではなく，使用できる共変量の項目に限りがあったが，一定の補正効果を確認できた．ただ，同じ共変量を使用したにも関わらず，A 社と B 社で補正効果に大きな差があった．星野(2009)が指摘するように，共変量項目はモニター群ごとに検討する必要があるということだ．また，もし A 社（または B 社）に委託
して長野県の別の選挙でネット調査を実施した場
合，今回使った共変量が有効に機能するかは検証されていないことも付け加えておきたい．

む 20 歳以上の登録モニターだ．
郵送調査は村井氏がややリードしていることを的確に捉えており選挙結果にかなり近いが，ネッ
ト調査は A 社，B 社ともに落選した田中氏が大きくリードしているという結果になった．この相違はネット調査が登録モニターを対象としていることによる偏りに起因すると考えられる．この偏りを，傾向スコアを用いて補正することを試みる．
傾向スコア補正は，まず郵送とネットで共通した質問項目（共変量）を使い，ネット調査回答者の「ネット調査の回答者である確率」（傾向スコア）をロジスティック回帰によって推定する．次に，その確率が低い人の重みを増し，逆に確率が高い
人の重みは減らすという方法で行った（逆確率による重み付け（IPW））．今回使用した共変量は，①性別，②年齢，③政治満足度，④生活満足度，⑤
政党支持，⑥ネット利用頻度，⑦郵送調査への抵抗度，の 7 項目である．補正結果を図表 9 に示したが，この傾向スコア補正で予測しているのは「郵送調査回答者（つまり無作為抽出標本）がネット調査に回答した場合の結果」
であって「選挙結果」
ではないことに注意したい．

6. おわりに
ネット調査には，無作為抽出調査とは異なる独特の偏りが発生する可能性がある．だが，データを見てみると選挙予測に全く役に立たないと切って捨てるようなものだとは思えない．我々はその偏りを補正する術を持っていないだけではないか．
無作為抽出調査にも偏りは当然発生するが，その補正を試みることで選挙結果の予測を行っている．
同様のアプローチがネット調査に対しても行われて良いはずである．
本稿では補正手段として倍率補正方式や傾向ス
コアによる補正を試行した．先に述べたように傾
向スコアによる補正は選挙結果を予測しているのではなく，あくまで無作為抽出標本がネット調査に回答した結果の予測である．だが，無作為抽出
標本の回答結果が予測できれば，これまで蓄積してきたデータや予測手法を使った選挙予測が可能になる．推定を重ねるため誤差の拡大という精度面での不安はあるが，研究する価値はあると考える．傾向スコアに限らず，引き続きネット調査の活用法を検討していきたい．

図表 9. 傾向スコアによる補正結果
A社

村井仁氏
田中康夫氏

B社

補正前

補正後

補正前

補正後

34% →
66% →

52%
48%

34% →
66% →

39%
61%

郵送調査

52%
48%

補正の結果，A 社のデータでは村井氏の支持率が田中氏を上回り，郵送調査の結果にうまく補正できている．しかし B 社のデータでは，村井氏と田中氏の差はやや接近したものの，田中氏のリードは変わらなかった．
今回使用した共変量は，星野・前田(2006)の提案に基づき，以下の考え方で選んだ．

参考文献
江口達也 (2013). 衆院選ネット調査について. サー
ベイ･メソドロジー研究会報告, 2013.3.25
江口達也 (2013). ネット調査による若年層捕捉の可能性. 政策と調査, 第 5 号, 19-27.
松田映二 (2006). 郵送・インターネット比較調査で世論調査の可能性を探る. 朝日総研レポート
AIR21, No.198, 190-219.
星野崇宏 (2009). 調査観察データの統計科学 因果推論・選択バイアス・データ融合. 岩波書店
星野崇宏・前田忠彦 (2006). 傾向スコアを用いた補正法の有意抽出による標本調査への応用と共変量の選択法の提案. 統計数理, 第 54 巻第 1 号,
191-206.
柳沢亨之・福田昌史 (2015). メディア「英総選挙『接戦』大外れ 各世論調査会社」, 読売新聞, 2015
年 5 月 15 日付朝刊.

①個人内変動が少なく，かつネット調査と郵送調査で継続的に質問できる可能性が大きい項目②郵送調査とネット調査間で差のある項目③補正の目的項目（ここでは知事選の投票先）を共変量に回帰させたときの偏回帰係数が，2 群とも同じ方向になるものを選ぶ④上記の基準で選択された共変量のセットから，さらに二乗誤差の和を減少させるように共変量
を減らす

-8-

「ソーシャル世論」の傾向－ツイッター分析を基に－
佐藤 航
大隈 慎吾
（毎日新聞社・世論調査室）
1. はじめに
既存の世論調査は，対象者に接触して回答を依頼し，調査者が作成した質問に答えてもらう「応答型」といえよう．しかし応答型の調査は近年，面接，電話，郵送いずれにおいても回収率の低下に直面している．それに対して，対象者に接触することなく，彼らが自由かつ自発的に発言した内容の中から分析テーマに関連する発言部分を抽出して分析する「観測型」の調査が提案されている．
本稿では，ツイッター上で観測型の世論調査が可能かどうかを検討する．
検討には毎日新聞が独自開発したツイッター分
析システムを用いる．分析システムの基本仕様は以下の通り．
① ツイッターの全ユーザーから日本語ユーザー（のアカウント）を無作為抽出する② 抽出時，過去 1 週間以内にツイートが全くないユーザーは休眠中とみなし切り捨てる③ 上の手順で 1 万人の分析対象者を収集する④ 分析対象者 1 万人が日々発信する全てのツイートを集計・解析する⑤ 1 万人のうち 1%を，上と同様の手順で新たに抽出したユーザーと毎日入れ替える
なお，分析の対象期間は，2014 年 4 月から 2015
年 3 月までの 1 年間である．

ユーザーのツイートに対する単なる RT（リツイート，引用）も含まれていることにも留意されたい．
図表 1. 1 万人のツイート・投稿者数グラフ
25000025000

20000020000

15000015000

100000

10000

50000

5000

0

0

tweet(左軸)

user(右軸)

ツイート数平均（1 日当たり）：146,892 件
投稿ユーザー数平均（1 日当たり）：5,998 人（10,000 人中）

ツイッター上では毎日約 5 億件の投稿があるとされており（Twitter,2015），Semiocast（2012）によれば，投稿全体で日本語のツイートが占める
割合は 10.6%，日本のアカウント数は 3400 万であるという．それを前提とすれば，分析対象者 1 万人は日本のアカウント全体の 0.03%にあたり，1日の投稿約 15 万件は日本語による全ツイート（1日当たり）の 0.28%にあたる．本稿の分析対象である 1 万人あるいは 15 万件は，全体に比した場合
そのくらいのスケールであると考えていただきたい．

2. 1 万人サンプルのツイート行動の概観
前述の通り分析対象者は 1 万人であるが，全員が毎日投稿（ツイート）するわけではない．1 年間の平均でみると（図表 1 参照），1 日の投稿ユー
ザー数は 1 万人中 6000 人程度で，その 6000 人分のツイートを合計すると約 15 万件になる．
これは，ユーザー各人が毎日 25 件前後の投稿をする計算になるので多いように感じられるが，抽出時に休眠ユーザーを除外しているので，1 万人が実質的に「ツイッターを習慣的に利用しているユーザー」（以下，習慣的ユーザー）のサンプルになっていることが原因である．また，25 件/日 の中には他-9-

3. 1 万人サンプルのツイート内容
分析対象である 1 万人サンプルが日々どんな内容を投稿しているのかについては，ツイートに含まれる単語の頻出度から類推することができる．
1 万人サンプルの全投稿から 1 日当たり 1500 ツ
イートを抽出してまとめた 1 年分の文字データに対して形態素解析を行ったところ，名詞・未知語（記号など）の中で最も多く登場したのは「RT」であり，全ツイートの約 20％に含まれていた（図表 2 参照）．
「RT」は他者の投稿をリツイート（引用）した場合に付く記号であり，引用は相手の投稿に共感や感動，あるいは反発を覚えた際に行われる．いずれにせよ，「RT」の頻出度が約 20%ということは，5 回の投稿のうち 1 回程度が，自分の意見ではなく他人の意見の引用ということになる．
図表 2. 「RT」含むツイート・投稿者数割合「RT」tweet&user（2014/4/1~2015/3/31）
70.00%
60.00%
50.00%
40.00%
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%

tweet

user

※2014 年 6 月末にツイート・ユーザー数割合が急減しているのはツイッター社側の RT 機能の不具合，2015 年 1～3
月にツイート数割合が急増しているのは広告業者の自動投稿によるものと判明している．

ところで，本稿が世論調査的なツイッターの利用を問題意識として掲げる以上，ツイート数よりもはるかに重要なのはツイートを行った人数である．そこで，「RT」を含む投稿をしたユーザー数が
1 日の投稿者数に占める割合も調べてみたところ
年間平均で 53.9%だった．つまり，習慣的ユーザ
ー（1 万人サンプル）の日々の投稿者の実に 2 人に 1 人が，1 日に 1 回以上リツイートしていることになる．この比率は，他のあらゆる単語の中でも突出していた．
試みに，この 53.9%という比率を日本のアカウ
ント数 3400 万に当てはめてみると約 1833 万人というオーダーになる．この解釈であるが，3400 万人の中には休眠ユーザーも含まれるので，これを「1 日約 1833 万人がリツイートしている」とするのは間違いだ．そうではなく，1833 万人は「これ以上になることはありえない」という 1 日当たり
投稿ユーザー数平均の理論的な上限値（以降，1
日当たり最大投稿者数）を表していると考え，以降 1 つの指標として使っていくこととする．
次に，日本語として意味をもつ名詞の中で出現頻度が最多であったのは「自分」であり，全ツイートの 1.2%に含まれていた．また，「自分」を含むツイートをした投稿ユーザー数割合（1 日当たり）は 15.7%であり，これを 1 日当たり最大投稿者数に換算すると約 534 万人になる．

-10-

さらに，どんな文脈で用いられたのかを調べるため「自分」に続く語の組み合わせで最も頻度が多いものを集計した．その結果，「自分のこと」「自分の理想」「自分の好き（な◯◯）」が最多となった．このことと，実際のツイートを無作為抽出して読んでみた結果から，文脈としては自己への言及が圧倒的であることがわかった．つまり，日本のユーザーがツイッターを利用する最大の目的は，どうやら「自分語り」であるらしいという側面があるようだ．
「RT」や「自分」を含むツイートをするユーザ
ー数は年間を通じて多く安定的，すなわち急な増減もあまり見られない．しかし，現実社会におけるイベントに反応して瞬間的に投稿人数が急増す
るようなワードもある．例えば，「日本」の投稿ユーザー数割合（1 日当たり）は 10.5%であるが，サッカー・ワールドカップで日本チームが初戦を迎えた 2014 年 6 月 15 日には 23.6%に達した．これは，
普段 10 人に 1 人がツイートする程度だったのに6 月15 日だけは4 人に1 人に跳ね上がったということであり，1 日当たり最大投稿者数でいえば
約 360 万人から 800 万人強に急増したことを意味
している．
他に，
「都議会」も短期急増型であり，投稿ユー
ザー数割合のピークはヤジを飛ばした都議が謝罪した 2014 年 6 月 23 日の 2.4%だった．ただし，都議会でヤジが飛んだ当日の6 月 18 日は 0.22%であり，それまでずっと 0.0%であったのに比べれば増加はしているが急増とまでは言えなかった．しかし翌 19 日には 2.0%にまで急増している．この間何があったというと，18 日時点ではヤジを受けた側の都議のツイートがリツイートされ拡散されるにとどまっていたが，19 日からマスメディアが大々的に報道を始めたという経緯である．特に，
19 日は各新聞社がこのニュースをネット配信し，それに関するツイートが爆発的に増加したという背景がある．つまり，イベント駆動型とはいえ，実際に投稿が急増するにはマスメディアが報道でイベントをとり上げる必要がある，と言えそうだ．
「小保方」，「イスラム」，「AKB」といった語も，投稿急増のトリガーがマスメディアの報道だったという点では同様の拡散過程であった．
以上をまとめると図表 3 のようになる．常時にせよ一時的にせよ「ツイッター上で話題になる」という場合は，このくらいが動員されていると考えればよいだろう．
「最大投稿者数」はあくまで上限なので参考値にすぎず，実際はさらに数桁ほど小さい数であることも考えうるが，だとしても世論調査のサンプルサイズとしては悪くないボリュームといえる（ただし，サンプルの属性や意識が偏っていないかについては全くの別問題である）．
図表 3. 各語の投稿者数に関する指標

RT
自分
日本
都議会
小保方
イスラム
AKB

自民
集団的
自衛権

（1日当たり平均）

15.7%
10.5%
（1日当たり平均）

2.4%（2014/6/23）

7.7%（2014/4/9）

5.8%（2015/2/1）

10.9%（2014/5/25）

6人に1人

図表 4. 政治用語の投稿者数に関する指標

安倍

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合が投稿したか 数（概数）
53.9%
2人に1人
1833万人（1日当たり平均）「原発」の投稿者数指標を集計した結果を図表 4
に示す．

534万人

10人に1人

357万人

42人に1人

82万人

13人に1人

262万人

17人に1人

197万人

9人に1人

371万人

原発

※2014/4/9: 小保方氏記者会見
2015/2/1: 拘束された日本人ジャーナリスト殺害
2014/5/25: 握手会での刃物切りつけ事件

4．ツイッター世論調査の可能性
では，本稿冒頭で述べたように，ツイッター上で特定の論点に関する投稿を抽出し，そこから国民の意見を汲み取るような世論調査を実施することが可能だろうか．
まず即座にわかるのは，既存の世論調査であれ
ば「国民の過半数が賛成/反対」といった解釈を集計結果からそのまま引き出すことができるが，ツイッターでは投稿ユーザー数割合が最大でも15.7%（「自分」）なので不可能ということだ．
ならば，ある特定の単語，例えば首相の名前などを含む投稿をした人を「政治に感心のある人」と見なし，その投稿内容が好意的か否かによって「支持率」（あくまで「政治に感心のある人」が母数だが）のようなものを計算することは可能なのではないか．
その場合，当然ながら「投稿内容が好意的か否か」の判定精度が問題になるであろうが（そして現状の技術では甚だ精度不足ではあるが）
，
それ以
前に，
「政治に感心のある人」のサンプルサイズが十分でなければ考えるだけ無駄ということになる．
そこで，2014 年度を通じて話題になっていた政治的なキーワード「安倍」「自民」「集団的自衛権」-11-

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合が投稿したか 数（概数）0.93%
108人に1人
32万人（1日当たり平均）

0.58%（1日当たり平均）

0.34%（1日当たり平均）

0.73%（1日当たり平均）172人に1人

20万人

294人に1人

12万人

137人に1人

25万人

これを見ると，図表 3 よりも規模がぐっと小さくなったことがわかる．特に「最大投稿者数」については，これでもし実際の数が 2 桁以上の小さい数であったならとても世論調査に耐えられる規模とは言えまい．
図表 4 は年間を通しての（1 日当たりの）平均
なので，これが駄目ならツイッターデータから定期的に「支持率」を出すことは無理だということになる．では，「都議会」や「イスラム」のように，首相が話題になった時のみ不定期に「支持率」を出すというのはどうだろうか．そのためにピーク時の指標を再計算し直したものが図表 5 である．
図表 5. 政治用語の投稿者数に関する指標（ピーク時）

安倍
自民
集団的
自衛権

原発

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合が投稿したか 数（概数）3.22%
31人に1人
109万人（2015/2/1）

3.78%（2014/12/14）

3.67%（2014/7/2）

3.20%（2015/1/23）

26人に1人

129万人

27人に1人

125万人

31人に1人109万人

これであれば，なんとか図表 3 の規模（の下限）には達していると言えそうだ．ただし，例えば「安倍」が 3%を超えたのは年間で 1 日だけ，2%を超えたのも 9 日分だけ（それも 2014 年 11 月，2015 年
1 月，
2 月に集中している）
であることを考えると，とても世論調査に求められるタイミングで「支持率」を提供することはできないだろう．
また，仮にサンプルサイズを「これで十分」と妥協したとしても，他にも問題がある．それは，政治用語を含むツイートの大半が，好意的でも批なお，余談ではあるが，彼らが非常に多弁である（1 人が何度でも投稿する）ためツイッターのタイムライン（メイン表示画面）でいつも見かけるような印象があるかもしれないが，筆者らは彼らの実人数をこの程度であると推定している．

判的でもない「中立」な内容だということだ．な
ぜなら，少なくとも政治的な話題に関する限り，新聞やニュースサイトの見出しとリンクを書き写しただけの投稿，あるいはそのリツイートが圧倒的に多いからだ．そこに投稿者の意見が書かれていない以上，好意的な内容かどうかの判定は不可
能である．
では，
（さらに母数を狭めることになるが）自らの意見をはっきり表明するユーザー集団にフォー
カスしてみてはどうか．ツイッター上では，自ら「保守」あるいは「リベラル」であるとプロフィール欄やユーザー・アイコンの図柄で宣言した上で投稿を行うユーザーがいる．問題は彼らがどのくらいの規模で存在しているかだが，「保守」のユーザーは「リベラル」派を，「リベラル」のユーザ
ーは「保守」派を非難する際に独特の蔑称を用いることで知られている．具体的には「ブサヨ」「売国」「ネトウヨ」「レイシスト」といった語だが，彼ら以外がそれらの語を使用することはあまりないので，これらの投稿者数指標を集計することによって，彼らのおおまかな人数規模を推定することができる．その結果が図表 6 になる．

5．終わりに
本稿の分析を要約すると以下の通りとなる．
① ツイッターの習慣的ユーザーによる投稿で一番多いのは自分語り（2 割弱）② 政治的な話題を投稿するのは習慣的ユーザ
ー全体の 1%以下，自身の政治的意見を述べるのは全体の 0.1%前後③ 以上のことから，現状でツイッターを利用した世論調査を行うのは不可能
なお，習慣的ユーザーの定義から，分析対象をユーザー全体に拡大すると上の比率がさらに低下す
ることは自明である．
もっとも，今回否定されたのは本稿冒頭で述べた「観測型」世論調査の可能性であり，筆者らは「応答型」と「観測型」の中間的な世論調査の可能性まで否定されたとは考えていない．
すなわち，3 章ではマスメディアの報道に対し呼応する形で投稿が急増する現象が確認されたので，それを応用して，分析テーマに即した回答が得られるように報道を発信するという方法があるのではないか，ということだ．これは「応答型」と同じく能動的に対象者に質問しつつ，回答を得るのは「観測型」と同様に受動的な観測になるので「中間的」ということである．
なお，今後についてであるが，対象者を抽出す
る時に捨象した休眠ユーザーの数を記録するような分析システムの機能追加を検討中である．これによって，「最大投稿者数」がかなり実数に近い精度で推定できるようになる．

図表 6. 政治蔑称の投稿者数に関する指標

ブサヨ
売国
ネトウヨ
レイシスト

ブサヨ
売国
ネトウヨ
レイシスト

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合が投稿したか 数（概数）0.01%
1万人に1人0.34万人（1日当たり平均）

0.14%（1日当たり平均）

0.13%（1日当たり平均）

0.04%（1日当たり平均）

0.16%（2014/11/9）

0.39%（2014/12/9）

0.46%（2014/11/17）

0.15%（2014/9/26）

714人に1人

5万人

769人に1人

4万人

2500人に1人

1万人

625人に1人

5万人

256人に1人

13万人

217人に1人

16万人

667人に1人

5万人

参考文献

図表 6 を見ると，彼らの集団としての規模があまりにも小さすぎることがわかる．
「最大投稿者数」
は「実数が絶対にこれを上回ることはない」という上限を示すものであるから，彼らの実際の人数はこれよりもはるかに少ないことが予想される．
よって，彼らの意見を拠り所に支持率のようなものを導くのもやはり不可能であることがわかる．

-12-

Semiocast(2012). Twitter reaches half a billion
accounts More than 140 millions in the U.S.
<http://semiocast.com/en/publications/2012_07_3
0_Twitter_reaches_half_a_billion_accounts_140
m_in_the_US>
twitter, Inc. (2015). Twitter, Inc.について | About<https://about.twitter.com/ja/company>

インターネット調査による世論観測の試み―「空気」の変化を詳細・迅速に捉えるための発想と実践 ―萩原 雅之（マクロミル総合研究所／トランスコスモス・アナリティクス）

現在の世論調査はこの区分が明確ではない．西平（2009）は欧米の世論調査は poll という言葉が象徴するように国民投票の代用であるのに対して，日本の世論調査は意識や態度まで踏み込んだ
曖昧な「感じ」の調査と指摘している．
もし世論調査が模擬投票なのであれば，日本全体の有権者の意見比率を正確に反映する手法（無作為抽出）が必要条件となるが，求められるもの
が「空気」ともいうべき移ろいやすい国民の心情や気分であるとすれば，収集するデータも変化を迅速に反映できるものが望ましい．
世論観測という言葉は，気象観測，景気観測か
らヒントを得た．天気や景気はかたちとしてみることはできないが，私たちは可視化するための指標や定義を作り，調査や装置を使ってデータ化している．観測手法は固定したものではなく，技術
進化や新しいアイディアが柔軟に導入される．集
められたデータは，気象学や経済学によってモデル化され予測に役立てられる．
空気としての世論は，天気や景気と同じくアナログ的でとらえにくい．観測とは「気」を捉える
しくみである．電話世論調査でわかるのは調査時点における意見分布という 1 枚の天気図のようなものだ．正確ではあるがそれだけで変化を読み取るのは難しい．そこに雨雲レーダーのような観測装置を併用することでより詳細，迅速に変化を見ることが可能となり，インターネット調査はその有力な解決策のひとつである．

1. はじめに
官公庁や報道メディアでは，インターネット調
査（ウェブサーベイ）を使った世論調査はほとんど行われていない．内閣支持率をネットで調査することは簡単だが，全国紙やテレビ局が通常の電話世論調査のようにその結果をそのまま報道する
ことには躊躇するだろう．世論調査は日本国民全体を母集団とする無作為抽出でなくてはならないという共通認識があるからである．
しかし，そもそも世論調査とは何を測定しているのか，何のために行うのかという点に立ち戻って考えれば，代表性を担保した手続きという呪縛から離れた多様な測定法の可能性が見えてくる．
本論では「世論観測」という新しい考え方と約２年半の実証データに基づき，インターネットを利用した調査がどのように国民意識を浮かび上がら
せるかについて検討する．
2. 世論観測とは何か
世論調査が測定しているものを考えるには，佐藤（2008）による 2 つの区分，意見の集約を目的とする「輿論 Public Opinion」と，感情の表出ともいえる「世論 Popular Sentiments」との対比が示唆に富む．図表 1 にその違いを示した．
図表１. 輿論（よろん）と世論（せろん）
輿論

世論

Public Opinion

Popular Sentiments

意見の集約

気分の表出

良し悪しをめぐる公的関心

好き嫌いをめぐる私的心情

理性的討議による合意

情緒的参加による共感

投票

観測

Poll

Observation

3. マクロミル定点観測調査について
このような問題意識のもと，マクロミル総合研究所では民主党政権だった 2010 年 4 月から 12 月にかけて毎日，内閣支持率を測定する実験を行った (萩原, 2011)．沖縄普天間基地問題で支持率が低下した鳩山内閣を受けた菅内閣は，当初高い支持を得たが尖閣問題などのニュースと連動する形

注：佐藤(2008)を参考に著者作成-13-

図表 3. 電話世論調査との内閣支持率比較

で急激に支持を失う状況が明瞭に表れた．
この知見を元に 2013 年 4 月に開始したのが，毎
週水曜日に実施する「マクロミル定点観測調査」（Macromill Weekly Index，以下 MWI）である．
内閣支持，政党支持や政治への関心度に加えて，
景気実感，消費支出，購買品目など約 20 問で構成されており，主要項目のデータは無料で閲覧できる(*1)．本論では 2013 年 4 月 3 日から 2015 年 8月 26 日まで 126 週分のデータを用いた．調査概要を図表 2 に示す．
図表 2. マクロミル定点観測調査の概要
調査方法 ： インターネット調査、約20問
調査対象 ： 全国20～69歳男女 1,000サンプル（マクロミル会員）
割付方法 ： エリア×性別×年代の人口による割付
調査日程 ： 毎週水曜日実施（2013年4月3日開始、継続中）

調査機関 ： 株式会社マクロミル

4. 安倍内閣の支持率と評価の推移
4.1 データの特徴
MWI における内閣支持は「あなたは安倍内閣を支持しますか，しませんか」という質問に対して「支持する」「支持しない」「わからない」の 3 選
択肢から選んでもらう．対象期間のうち支持率が最も高かったのは 2013 年 5 月 22 日で支持 48%，
不支持 18%，わからない 34%，最低は 2015 年 7 月
15 日で支持 24%，不支持 47%，わからない 30%である．内閣支持率について，NHK，共同通信，朝日新聞の 3 つの定例電話世論調査の結果との比較を図表 3 に示した．
一般にインターネット調査による内閣支持率は，新聞社やテレビ局が実施する通常の電話世論調査に比べて低くなる傾向がある．ネット利用者が社会全体に対して不満度の高い集団であるという説明もされているが (本多・本川 2005)，MWI に関しては，最初から「わからない」という選択肢を用意しているからであろう．電話調査では支持するかどうかを口頭で聞かれるので，わからないとは答えにくい．MWI では「わからない」という回
答は常に 30%～40%程度を占めている．
週次で実施する MWI のスコアは変動幅が比較的小さいことがわかる．毎回，ネットリサーチモニ
ターという同じ母集団抽出リスト（約 200 万人）-14-から，定型化された手続きによる割付（図表 2 参照）と無作為抽出を行っているからだと考えられる．モニターは日本人全体を代表するわけではな
いが，抽出と実査手続き上のヒューマンバイアス
がほとんどないので，
データ品質の安定性は高い．
電話調査の間でも調査主体によって内閣支持率のスコアには大きな差がみられる．朝日新聞の数
字は共同通信とでは常に 10 ポイント前後の違いがある．質問文や実査環境によって結果の数字が異なることは当然のこととして認識されており，どちらの数字が正しいというわけではない．ここではスコアの水準ではなく，変化のパターンに注目すべきだろう．
電話調査も MWI も，13 年から 14 年末にかけての低下傾向，15 年に入っての盛り返しと 7 月に最低水準を記録するなど全体的なトレンドは同じであることが確認できる．比較対象 3 社それぞれの実施日に対応した週の MWI のデータを抽出して相関係数をみると，NHK と共同通信が 0.85，朝日新聞が 0.88 と高い相関を示した．
4.2 外的要因との関連
毎週観測することの最大のメリットは，現実の政治や社会の出来事との関連についての解釈がで

図表 4. 安倍内閣の支持 DI と評価 DI

議院可決の週に過去最低を更新するなど，ネガティブなニュースの影響が明らかである．一方，13
年の東京オリンピック招致成功や IS イスラム国の人質交渉は，支持や仕事ぶりの評価に現れている．
評判のよかった戦後 70 年談話によって支持が急速に回復している様子も読み取れる．どんなイ
ベントやニュースがどの程度のインパクトをもって国民意識，すなわち空気を動かすのかを解釈することが可能である（萩原, 2015）．
支持 DI と評価 DI の差分も重要な指標である．
2013 年は評価 DI が支持 DI を上回って推移しており，支持していなくても仕事ぶりは評価すると考える人が多いことを意味する．逆に今年に入って差がなくなっているのは，30％以上の支持態度保
留層の多くが「評価しない」と答えているからであり，不安定な状況にあるといえる．

きることである．月次の電話世論調査でも支持率の上昇や下降理由について記事で言及されることもあるが，期間が空くだけにどうしても後付の推測にならざるを得ない．週次データであればニュースや出来事と重ねることによって，変化の要因を特定しやすくなる．
2013 年 4 月以降の政治・社会での出来事やニュースと内閣支持との関係を示したのが図表 4 である．変化をクリアにするため，指標としては「支持する」から「支持しない」を引いた「内閣支持DI (Differential Index)」を用いた．不支持が支持を上回るとマイナスになる．
また，支持については明確な意見を持っていな
くても政策や行動の評価はできるので，MWI では「あなたは最近の安倍内閣の仕事ぶりを評価しますか」という質問も行っている．グラフには「（非常に，ある程度）評価する」から「（あまり，まったく）評価しない」を引いた「内閣評価 DI」も合わせて掲載した．こちらには「わからない」という選択肢はないので，全回答者が評価するかしな
いかを回答することになる．
大きく下げたタイミングをみると，2013 年暮れの特定秘密保護法成立，14 年春の消費税率 8％導入，秋の小渕優子経産相，松島法相の辞任，さらに，15 年 7 月の安保関連法案の審議から始まり衆

4.3 関心のある政策領域
MWI では，内閣支持や評価に加えて，国民がどのような政治領域に関心を持っているのかも測定しており，こちらは毎週 MWI のサイトで公表される．
「関心のある国の政策領域」を 13 の選択肢か
ら 3 つ選んでもらう質問では，「経済・金融政策」
や「社会保障制度改革」が 50％程度で，常に上位に挙がっている．

-15-

一方，その時々の政治状況を反映して大きくス
コアが変動するのは，「景気・雇用政策」「外交・安全保障政策」「憲法改正」の 3 領域である．2 年
半の変化を図表 5 に示した．

しての対応が連日報道されたことによるものだろう．
「憲法改正」も 7 月以降で最高水準である．

図表 5. 関心のある政治テーマ

企業が消費者動向の調査に基づいてマーケティ
ング戦略を練るのと同様に，これらの世論観測データは政党や政治家にとって戦略策定に有効なことは言うまでもない．報道メディアにとっては，
内閣支持率の数字を伝えるだけではなく，背景や原因を含めた記事にすることも可能だ．
世論調査や社会調査では，サンプルの代表性へのこだわりが強く，いまだにインターネット調査の利用に慎重である．しかし固定電話への RDD 法
でリーチできない層が拡大し，住民基本台帳を用いても回収率が低下することで，現実的には収集されたデータの品質は担保できなくなる．たとえば米国では大統領選挙の得票率は，電話調査よりもネット調査の方が正確に予測できるという現象も起きている（*2）．
インターネットで世論調査はできないという固定観念を取り払い，技術の進化を反映させた多様なアイディアを実践し，生み出されるデータの価値を検証していくことが重要である．本論でとりあげた，低価格の調査を多頻度で実施してデータの鮮度と粒度を高める観測型手法は，その一例である．MWI では，今後も引き続き週次データを収集・分析することで知見を蓄積するとともに，未公表である政党支持率の変化，属性別分析，消費行動との関連なども公開していく予定である．

5. 観測型調査の意義

2013 年の春から夏にかけては「三本の矢」というアベノミクス成長戦略が期待を集めていた時期
で「景気・雇用政策」への関心が高い．14 年になるとスコアは下がるが，11 月の衆議院解散から年末の投票日にかけて高まりを見せる．
一方「外交・安全保障政策」と「憲法改正」の動きは連動して関心が上下している．2014 年の夏は集団的自衛権の議論が高まった時期で，閣議決定された 7 月にかけて上昇したが，総選挙の時期までに半減した．安全保障問題や憲法改正が支持率を下げる方向に働くことを考えれば，支持率が急低下したタイミングで衆議院解散を決定し，「ア
ベノミクスへの信任」に絞る戦略は的中し，多数の議席と支持率の危機を脱したことになる．
2015 年に入ると安保関連法案提出，衆議院可決と政治日程が進むにつれ「外交・安全保障政策」
への関心度が急激に上昇し，7 月以降は「景気・雇用政策」と逆転している．2 月の一時的な急上
昇は，IS イスラム国の人質事件が起こり，政府と注記*1 http://www.macromill.com/weeklyindex/ 本論で引用する内閣支持率，内閣評価度のデータは非公表である．
*2 Nate Silver “Which Polls Fared Best (and Worst) in
the 2012 Presidential Race.” (2012.11.10)による．
参考文献
佐藤卓己 (2008), 輿論と世論－日本的民意の系譜学, 新潮選書
西平重喜 (2009), 日本の世論調査の特殊性. 社会と調査,
No.3, 有斐閣.
萩原雅之 (2011), 世論調査の弱点を補うネットによる世論観測の試み. Journalism, 2011.1.
萩原雅之 (2015), 選挙報道のデータ解析から見えてくる
有権者意識の隠れた変化とは. Journalism, 2015.4.
本多則惠・本川明 (2005)，「インターネット調査は社会調査に利用できるか―実験調査による検証結果―. 労働政策研究報告書 No.17, 労働政策研究・研修機構.

-16-

インターネット調査の新潮流－ スマホユーザーの増加とその活用可能性 －二瓶 哲也（株式会社インテージ）

1. はじめに
近年，スマートフォン（以後スマホと表記）が急速に普及しており（図表 1），特に若年層を中心にインターネットへのアクセス手段がパソコン（以後 PC と表記）からスマホに移行している（図表 2）．

とが必須になってきている．
特に 20 代以下の若年層では，アンケート回答手段として PC よりもスマホを利用する傾向が強まっている．
このように，スマホの普及によって，インター
ネット調査のフィールドは急速に変化しているが，スマホによる回答の特徴やスマホ回答者を含めたリサーチパネルの特性については，これまで明らかとなっていない．従来，インターネット調査と世論調査（本稿では確率標本に基づく訪問調査を想定）の間には確固たる差異が存在し，世論調査
がインターネット調査に置き換えられる可能性はない，と指摘されてきた（内閣府,2009）．しかし，
インターネット調査のフィールド環境が急速に変化している現状を鑑みると，この前提についても，
改めて検証が必要であろう．
本稿ではまず，PC での回答を前提としてきたイ
ンターネット調査において，PC とスマホの回答デ
バイスの違いによる回答傾向への影響に着目した検証を紹介する．その上で，スマホの回答者を含めることが，従来から指摘されてきたインターネット調査と世論調査の差異にどのように影響するかを検証した結果について報告する．

図表 1.情報通信機器の保有状況の推移（世帯）出典：総務省 平成 26 年通信利用動向調査

図表 2．年代別インターネットアクセス手段（平成 26 年末）

出典：総務省 平成 26 年通信利用動向調査

この変化に伴い，マーケティングリサーチにおけるインターネットリサーチパネルでは，回収規模を維持するために，スマホの回答者を含めるこ-17-

2. 【検証調査 1】PC とスマホの回答デバイス
による差異
2-1．検証の目的
一般的なインターネット調査に対してスマホを利用して回答する場合，大きな課題となるのが，アンケート回答端末の画面サイズの問題である．
PC に比べて，スマホの画面は小さく，一度に表示できる情報量が少ない．そのため，例えば，図表 3 に示すように，
マトリクスを使った設問では，スマホの画面上に選択肢を表示しきることができず，
横スクロールが必要になるケースがでてくる．
また，回答時にもチェックボックスの領域が小さ
いため，目的の選択肢をチェックする操作が困難になってしまう問題がある．

＜スマホの表示イメージ＞

図表 3．PC とスマホのマトリクス表示イメージ＜PC の表示イメージ＞

2-2．検証調査方法
調査期間：2012 年 10 月 1 日（月）～3 日（水）対象者：全国 20-49 歳男女個人
調査対象：インテージ社が保有するリサーチパネ
ルの「キューモニター」に対し，スマホでの回答
協力可否を尋ねるリクルートを実施した．
「協力する」と回答したモニターを「PC 回答者」と「スマホ回答者」の 2 群に分け，本調査を実施した．
設計：対象群（PC・スマホ）×表示区分（従来方式・i-タイル方式）×性別×年代（20，30，40 代）の 24 セル，各セル n=100 を回収目標とした．
回収数：各セルの回収数は図表 5 の通りである．

＜スマホの表示イメージ＞

この問題を解消するために，インテージ社が開発した回答手法が「i-タイル方式」である．
「iタイル方式」は，マトリクスの表側項目ごとにページを切り替えることで，スマホの画面内に選択肢を収めて横スクロールしなくても回答できる工夫を行っている．また，選択肢の選択領域も大きく表示することで，チェックボックスをタッチしやすいなどの操作性の向上を図っている（図表 4）
．

ﾛﾝﾄﾞﾝ

ｿｳﾙ

(n)

男性

女性

２０－２９歳 ３０－３９歳 ４０－４９歳 ２０－２９歳 ３０－３９歳 ４０－４９歳
ＰＣ 従来マトリクス方式（n=633）
スマホ 従来マトリクス方式（n=639）ＰＣ i-タイル方式（n=632）
スマホ i-タイル方式（n=648）

103

108

106

105

105

106

106

106

107

107

105

108

103

106

105

104

106

108

106

109

111

108

105

109

2-3．検証結果と考察
MA マトリクス形式で都市イメージについて回答させた設問（図表 3,4）について，対象群（PC・スマホ）×表示区分（従来方式・i-タイル方式）
ごとに比較を行った．前述の通り，従来方式のマ
トリクス表示をスマホで回答する場合，1 つの画
面内にマトリクス全体を表示しながら回答することができないため，
回答負荷が高いと考えられる．
条件ごとの回答チェック個数を示したものが，図表 6 である．
i-タイル方式では PC とスマホの回
答個数の差異がほとんど認められないのに対し，従来マトリクス方式では，どの都市のイメージに対しても，PC よりもスマホの回答個数が少なくなっている．例．東京：PC（2.5 個） ＞ スマホ（2.2個），大阪：PC（2.6 個） ＞ スマホ（2.3 個）．

図表 4．i-タイル方式の表示イメージ＜PC の表示イメージ＞大阪

図表 5．各セルの回収数

北京←このボタンを押すことで次の項目へ遷移-18-

図表 6.都市イメージ（MA マトリクス設問）に対する回答チェック個数の比較

(個)

表示区分
従来マ トリ クス 形式 ＰＣ（n=633）
従来マ トリ クス 形式 ス マ ホ（n=639）i - タイル形式 ＰＣ（n=632）i - タイル形式 ス マ ホ（n=648）

東京

大阪

2.5

2.6

ロンドン ソウル

1.6

1.4

北京

1.5

2.2

2.3

1.5

1.3

1.4

2.6

2.9

1.7

1.4

1.3

2.5

2.9

1.7

1.4

1.4

※質問文は次の通り．
「Q.次の各都市について，あなたがお持ちのイメージにあてはまるものを，それぞれお選びください．
」

さらに，イメージ項目ごとに PC とスマホの回答
差異を確認するため，表示区分（従来方式・i-タ
イル方式）ごとに，各イメージ項目について PCの回答率からスマホの回答率を差し引いた値を算出した．
「大阪」のイメージに対しての回答差異を示したものが図表 7 である．
「にぎやかな」「勢いのある」といったイメージに対し，従来マトリクス方式では PC の方がスマホよりも回答率が高かった（「にぎやかな」の差異：7.3，「勢いのある」の差異：4.6）．i-タイル方式では PC とスマホの回答率に大きな差異は認められなかった．
図表 7.「大阪」のイメージに対する PC とスマホの回答の差異性の差異が認められることが指摘されてきた．具
体的には，世論調査と比較してインターネット調
査の方が「学歴が高い」「非正規従業員が多い」「技
能労務職が少ない」といった差異が認められている（本田・本川,2005; 石田他,2009）．
本稿の冒頭で述べた通り，スマホユーザーの増加に伴い，インターネット調査のリサーチパネルにスマホの回答者が含まれるようになっているが，その回答者の特性は明らかとなっていない．本検証では，従来の PC モニターを中心としたリサーチ
パネルと，スマホ回答者を多く含むリサーチパネ
ルについて，世論調査の回答と比較を行うことにより，その特性について検証を行う．
3-2．検証調査方法
抽出フレーム：検証調査にあたり，以下 2 つの枠
母集団から抽出を行い，世論調査との比較対象とした．
＜抽出フレーム①＞PC からの回答者が多い従来の抽出フレームとして，インテージ社が保有する
キューモニターを用いた（以降，①従来ネットモ
ニターと表記）．
＜抽出フレーム②＞スマホでの回答者を多く含む抽出フレームとして，ドコモプレミアクラブ※
会員を基盤としたモニターとキューモニターを合算した抽出フレームである「マイティモニター」を用いた（以降，②スマホ＆PC モニターと表記）．
※「プレミアクラブ」は，株式会社 NTT ドコモの登録商標である．

調査期間：①従来ネットモニター
2014 年 12 月 24 日（水）～26 日（金）
②スマホ＆PC モニター2015 年 1 月 19 日（月）～21 日（水）対象者：全国 15-99 歳 男女個人
設計：性別×年代（10～70 代以上）×エリア（10エリア）で母集団準拠するように無作為抽出し，母集団に合わせてウェイトバックを行った上で，
平成 24 年就業構造基本調査との比較を行った．
回収数：それぞれの抽出フレームの回収総数及びスマホ回答者比率は以下の通りであった．
①従来ネットモニター：n=3180,スマホ比率：14%②スマホ＆PC モニター：n=3428,スマホ比率：61%

これらの結果から，サンプルが同質であれば,回答形式の工夫を行うことによって PC とスマホの回答傾向の差異を無くすことができると考えられる．

3．
【検証調査 2】スマホ回答者の特性
3-1．検証の目的
過去のインターネット調査と世論調査の比較研究においては，抽出フレームの違いに起因する属

3-3．検証結果と考察
まず，学歴について比較を行った結果が図表 8である．就業構造基本調査よりも「①従来ネット-19-

致する（本田・本川,2005）．
「②スマホ＆PC モニター」については，「①従来ネットモニター」に比べて就業構造基本調査に近い比率となっている．

モニター」の方が，大学卒比率が高く，高校・旧制中卒比率が低い．この傾向は過去の比較研究で指摘されてきた傾向と同様である（本田・本川,2005）．これに対し，「②スマホ＆PC モニター」
については，就業構造基本調査と大きな差異は認められなかった．

図表 10．職業の比較

図表 8．学歴の比較

次に，雇用形態について比較を行った（図表 9）．
就業構造基本調査よりも「①従来ネットモニター」の方が，「正規の職員・従業員」比率が低く，「パート・アルバイト」「契約社員」の比率が高い．この傾向も過去のインターネット調査パネルと世論調査との比較において指摘されてきた内容と一致する（本田・本川,2005）．
「②スマホ＆PC モニター」については，就業構造基本調査と「①従来ネットモニター」の概ね中間の比率となっている．
図表 9．雇用形態の比較

4．まとめと今後の課題
検証調査 1 の結果からは，スマホでの調査回答
においては，画面サイズの差異に影響されない回
答形式の工夫を行うことによって，スマホでも PCでの回答と同等の回答データが得られると考えられる．スマホの画面サイズに合わせた質問設計を
PC にも適用することで，
PC とスマホの測定法に起因する差異は回避できる可能性がある．
また，検証調査 2 の結果からは，スマホの回答者を含めることにより，従来のインターネットモ
ニターとは異なり，より母集団に近い属性を持つ
ようになる可能性が示唆される．
本稿の結果は，ただちにスマホでの回答モニタ
ーを世論調査へ活用できることを示したものではないが，スマホのユーザーは今後も増加すると予想されることから，世論調査への活用の可能性について，検証が進むことが望まれる．
参考文献
本多則惠・本川明 (2005) 『インターネット調査は社会調査に利用できるか―実験調査による検証結果―』（労働政策研究報告書№
17）労働政策研究・研修機構.
石田浩・佐藤香・佐藤博樹・豊田義博・萩原牧子・萩原雅之・本多則惠・前田幸男・三輪哲 (2009) 信頼できるインターネット調査法の確立に向けて SSJ Data Archive Research Paper Series
No. 42.
内閣府（2009）世論調査におけるインターネット調査の活用可能性 国民生活に関する意識について 内閣府大臣官房政府広報室.
総務省（2015）平成 26 年通信利用動向調査.
総務省統計局（2013）平成 24 年就業構造基本調査.

続いて，職業について比較したものが図表 10である．就業構造基本調査よりも「①従来ネット
モニター」の方が，「管理的職業」及び「専門的・技術的職業」従事者が多く，「生産工程」「輸送・
機械運転」「建設・採掘」「運搬・清掃・包装等」
従事者が少ない．この傾向も過去の指摘内容と一-20-