ISSN 2186−411X

政策と調査
第 26 号（終刊号）
目次
終刊号によせて埼玉大学社会調査研究センター

調査実績 2011 年～2023 年

世論・選挙調査研究大会の記録

第 1 回 ～ 第 13 回

〔 論 文 〕
1. オンライン自由記述調査のデータ駆動的分析－多様な世論を可視化する分析法の検討－

森本 智志

2. 特別あて所配達郵便を用いた郵送ネット調査－朝日新聞社の新しい試み－

齋藤 恭之

3. 岸田内閣の支持離れはどう進んだか－ＮＨＫ政治意識月例調査の結果からー

政木 みき

4. ナッジ政策の倫理的問題と透明性

齋藤 友之〔 資 料 〕
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター
共同時事世論調査「日本の世論 2023」結果〔 総 目 次 〕
『政策と調査』第 1 号～第 26 号（2011 年～2024 年）

2024 年（令和 6 年）3 月
埼玉大学社会調査研究センター

政策と調査第 26 号（終刊号）

2024 年（令和 6 年）3 月

目 次
終刊号によせて埼玉大学社会調査研究センター…

1

調査実績 2011 年～2023 年…

3

世論・選挙調査研究大会の記録 第 1 回 ～ 第 13 回…

5

〔 論 文 〕
1. オンライン自由記述調査のデータ駆動的分析－多様な世論を可視化する分析法の検討－

森本 智志

… 19

2．特別あて所配達郵便を用いた郵送ネット調査－朝日新聞社の新しい試み－

齋藤 恭之

… 29

3．岸田内閣の支持離れはどう進んだか－ＮＨＫ政治意識月例調査の結果からー

政木 みき

… 41

4．ナッジ政策の倫理的問題と透明性

齋藤 友之

… 49

〔 資 料 〕
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター
共同時事世論調査「日本の世論 2023」結果… 63〔 総 目 次 〕
『政策と調査』第 1 号～第 26 号（2011 年～2024 年）… 77

終刊号によせて

埼玉大学社会調査研究センターの研究機関誌『政策と調査』は、第 26 号を刊行するに至った。
今号も気鋭の論文 4 本を掲載することができた。
森本智志氏の「オンライン自由記述調査のデータ駆動的分析 －多様な世論を可視化する分析
法の検討－」は、オンラインベースでの世論調査が模索される昨今の事情を踏まえ、自由記述
データを分類する機動的なアプローチを提案し、筆者自らが実施したオンライン調査で取得したデータに提案手法を適用し検証を行っている。齋藤恭之氏の「特別あて所配達郵便を用いた郵送ネット調査 －朝日新聞社の新しい試み－」では、筆者の所属する朝日新聞社が、日本郵便
が 2022 年から開始した住所を記載するだけで郵便物を送付できる「特別あて所配達郵便制度」を利用し実施した実験調査について、その方法と結果が詳述されている。政木みき氏の「岸田内閣の支持離れはどう進んだか －ＮＨＫ政治意識月例調査の結果から－」は、筆者の所属するＮＨＫが毎月行う電話世論調査の結果をもとに、岸田内閣に対する有権者の支持離れがどう進んだのかを探り、若年層や無党派層での支持率の下落の背景に政策への期待感の顕著な低下が存在することを明らかにしている。齋藤友之氏による「ナッジ政策の倫理的問題と透明性」は、人間の思考のクセを利用して選択や行動を促すナッジ理論に依拠した政策が、自治体などで実践されるようになったことを前提に、ナッジの倫理的問題について、どのような情報が市民に提供されればよいかを検討している。ご寄稿くださった四氏には、あらためて感謝を申し上げたい。

さて、終刊号にあたり、社会調査研究センターが展開してきた教育・研究活動を紹介しておきたい。教育面では、社会調査士および専門社会調査士資格取得のための講座を担ってきた。
学部レベルの社会調査士講座は、社会調査研究センターの他、教養学部と工学部も該当科目を開講した。大学院レベルの専門社会調査士に関しては、社会調査研究センターと大学院理工学
研究科が共同で講座を開設した。
調査研究面では、１．定例やスポットで実施する各種の意識調査、２．毎年開催する「世論・選挙調査研究大会」、３．年 2 回発行の研究機関誌『政策と調査』などが主要な業績に相当する。定例で実施してきた意識調査には、「さいたま市民政治意識調査」と「高校生政治意識調査」とが存在する。「さいたま市民政治意識調査」は、2013 年から毎年行ってきた郵送調査で、回収率が常に 6 割を維持し続けたことにより、経年の推移の客観性を確保することができた。
「高
校生政治意識調査」は、さいたま市の市立高等学校の 1～3 年生を対象に、2016 年の 18 歳選挙権の導入を契機として各回の国政選挙の直後に実施してきた。同一の集団を調査対象とすることで、コホート単位の分析が可能となった。これらの調査に対しては、さいたま市選挙管理委
員会、さいたま市教育委員会の協力を頂戴した。定例の調査には、毎日新聞社と埼玉大学社会調査研究センターが毎年共同で実施する「日本の世論」全国世論調査も存在する。同調査にお

1

政策と調査

第26号（2024年3月）

いては、回答者に謝礼を受け取るか謝礼相当分を社会事業団体に寄付するかを選択してもらう「寄付型」方式を採用してきた。
「共同調査」という冠に反して、毎日新聞社には調査の実務のみならず費用についても多大なご負担をいただいた。（後掲の調査実績一覧も参照されたい。）「世論・選挙調査研究大会」は年 1 回の開催で、都合 13 回を数えた。同研究大会は報告と討論から構成され、報告の部では毎回新しい調査方法に関する発表が行われ、調査関係者のみなさ
まから大きな注目をいただいてきた。報道機関ならびに調査会社の諸兄が、多忙な業務を抱えているにもかかわらず、準備をいとわずに、ご報告を寄せてくださるという幸運に恵まれたがゆえに、研究大会を毎年継続して開催することができた。
（後掲の研究大会プログラムも参照されたい。）
研究機関誌『政策と調査』は、別刷として刊行した 2 つを合わせて計 28 冊を重ねた。執筆者には、基本的に初出の論文を寄稿していただいた。また、研究大会の特集号では、報告者に論文形式での書下ろしをお願いした。同誌には、当センターが実施してきた各種の調査に関する結果と解説も掲載されている。（巻末の総目次を参照されたい。）
なお、各種調査結果の概要や『政策と調査』の全文データは、当センターのウエブサイトに掲載されている（https://ssrc-saitama.jp/）。

最後になってしまったが、社会調査士資格講座の事務手続や学生対応にはじまり、定例で行う
各種調査における一連の実務プロセスの管理・運用および調査対象者へのケア、アニュアルで開催する世論・選挙調査研究大会の準備および運営、そして、年 2 回発行の研究機関誌『政策と調査』の編集・校正作業まで、われわれの業務のすべてにわたり正確かつ迅速な仕事ぶりで切り回してくれた菱山智香子さんの存在こそが、埼玉大学社会調査研究センターの原動力であったことを申し添えたい。ありがとうございました。

2024 年 3 月

埼玉大学社会調査研究センター運営委員会

Policy & Research No.26 (March 2024)

2

委員長

黒川

秀樹

委員

江口

幸治

同

久保田

尚

同

小嶋

文

同

小林

裕一

同

齋藤

友之

同

佐藤

雅浩

同

松本

正生

3

3

政策と調査

第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

2017

2016

2015

2014

郵送法（郵送/Web）
郵送法

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2015」

高校生の選挙・政治に関する意識調査

さいたま市民の政治に関する意識調査

中学生の選挙・政治に関する意識調査

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2016」

さいたま市選挙管理委員会・埼玉大学社会調査研究センター共同「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」

高校生の選挙・政治に関する意識調査

埼玉大学・テレビ埼玉共同「2017衆院選投票行動調査」

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2017」

11

7

8

9

10

7

10

10

10

郵送法（郵送/Web）

出口調査

配布・回収法配布・回収法

郵送法

配布・回収法

郵送法

埼玉大学・埼玉県共同研究プロジェクト「人口減少に対応した地域づくり」本調査

郵送法

郵送法

郵送法

郵送法

郵送法

郵送法

郵送法

出口調査

郵送法

郵送法

調査方法

5

さいたま市民の政治に関する意識調査

5

さいたま市民の政治に関する意識調査

5

埼玉大学・埼玉県共同研究プロジェクト「人口減少に対応した地域づくり」プレ調査

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2013」1112

さいたま市民の政治に関する意識調査

5

2013

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2014」

埼玉大学・テレビ埼玉共同投票行動調査

12

10

さいたま市民の政治に関する意識調査（旧浦和市対象）

5

2012

さいたま市民の政治に関する意識調査（旧浦和市対象）

5

2011

調査名

月

年

埼玉大学社会調査研究センター 調査実績 2011年～2023年

1,353/ 2,400

1,098

1,341

653/ 1,000

1,383/ 2,400

1,400

622/ 1,000

948

1,468/ 2,400

2,468/ 3,500

610/ 1,000

677/ 1,000

1,062/ 1,800616/ 1,000

1,492/ 2,400694/ 1,000

1,142642/ 1,000

461/ 1,000

有効回答数

Policy & Research No.26 (March 2024)

Policy & Research No.26 (March 2024)

4

4

2023

2022

2021

2020

2019

2018

年

高校生の選挙・政治に関する意識調査

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2019」910

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2023」11

郵送法（郵送/Web）

郵送法

さいたま市選挙管理委員会・埼玉大学社会調査研究センター共同「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」

5

配布・回収法

郵送法

郵送法（郵送/Web）

さいたま市民の政治に関する意識調査7

郵送法（郵送/Web）

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2022」

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2021」

12

配布・回収法11

高校生の選挙・政治に関する意識調査

11

郵送法

高校生の選挙・政治に関する意識調査「コロナ禍の企業経営と経営者の意識調査」

8

郵送法

郵送法

郵送法（郵送/Web）

配布・回収法7さいたま市選挙管理委員会・埼玉大学社会調査研究センター共同「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」

68

さいたま市民の政治に関する意識調査

郵送法

さいたま市選挙管理委員会・埼玉大学社会調査研究センター共同「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」
NHK報道局・埼玉大学社会調査研究センター共同「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査（シニア調査）」

6
配布・郵送法

郵送法

毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論2018」

郵送法

10

7

調査方法
配布・回収法さいたま市民の政治に関する意識調査

生活クラブ生活協同組合（埼玉） 利用者アンケート調査

調査名

8

1

月

1,265/ 2,400611/ 1,000

1,245/ 2,400

2,580

581/ 1,000

1,315/ 2,400

2,652

537社

636/ 1,000624/ 1,000

1,285/ 2,400

2,962

126

602/ 1,000

1,274/ 2,400628/ 1,000

4,352

有効回答数

世論・選挙 調 査研究大 会の記録

2011 年～2023 年

5

政策と調査

第26号（2024年3月）

第１回 世論・選挙調査研究大会
日時：2011 年 9 月 22 日（木）場所：埼玉大学東京ステーションカレッジ（サピアタワー9Ｆ）■セッション 1「出口調査の精度をどう向上させるか」

出口調査（当日・期日前）を、選挙期間全般にわたるトータルな方法と捉え、実際のデータに基づき精度向上の方策を提案する（司会） 松本 正生（埼玉大学）（報告者）神谷 弘行（福井コンピュータ）
石田 禎一・大栗 正彦（中日新聞社）
僧都 儀尚（北海道新聞情報研究所）■特別企画（ランチ・トーキング）：「調査は科学的か」
世論調査界の碩学西平重喜氏が、調査の科学性や選挙予測について語る（語り手）西平 重喜（統計数理研究所名誉所員）（聞き手）松田 映二・松本 正生■セッション 2「世論調査（ＲＤＤ法）の危機をどう乗り越えるか」

ＲＤＤ調査の現状と課題について、論点を掲げ、報告者のレポートに基づき議論する（司会） 松本 正生（埼玉大学）（報告者）江口 達也（朝日新聞社世論調査センター）
福田 昌史（毎日新聞社世論調査室）
川崎 英輝（読売新聞東京本社世論調査部）
大栗 正彦（中日新聞社）（討論者）松田 映二（埼玉大学）

Policy & Research No.26 (March 2024)6

第２回 世論・選挙調査研究大会
日時：2012 年 9 月 20 日（木）13 時
場所：埼玉大学東京ステーションカレッジ（サピアタワー9Ｆ）■セッション 1

出口調査

＜報告＞
１．
「タブレット端末による出口調査の試行」
大栗 正彦（中日新聞社）
２．
「期日前出口調査の効用と方法論」
僧都 儀尚（北海道新聞情報研究所）（討論者）福田 昌史（毎日新聞社）
渡辺 久哲（上智大学）（司会） 松本 正生（埼玉大学）■セッション 2

選挙予測調査＜報告＞「選挙予測の課題 －調査手法および運用と予測式の影響を探る－」
松田 映二（埼玉大学・元朝日新聞社）（討論者）寉田 知久（読売新聞東京本社）
中西 豊樹（朝日新聞東京本社）
前田 幸男（東京大学）（司会） 松本 正生（埼玉大学）

7

政策と調査

第26号（2024年3月）

第３回 世論・選挙調査研究大会
日時：2013 年 9 月 27 日（金）13：00～17：00
場所：埼玉大学東京ステーションカレッジ（東京駅八重洲北口：サピアタワー9Ｆ）■研究報告
１．「ビッグデータ vs 世論調査：ツイッターを多角的に検証する」
中川 純一（もしもしホットライン）
２．「新しいネット・モバイル調査の試み」
ネット調査はＲＤＤ調査を補完できるか

大栗 正彦（中日新聞社）

ネット調査による若年層捕捉の可能性

江口 達也（朝日新聞社）

３．「順位法予測モデルの試み」
大栗 正彦（中日新聞社）
・中谷 亮（北海道新聞情報研究所）■パネルディスカッション「朝・毎・読各社世論調査部長が語る：選挙予測と調査のあり方」
パネリスト：中西 豊樹（朝日新聞世論調査部前部長）
三岡 昭博（毎日新聞世論調査室長）
寉田 知久（読売新聞世論調査部次長）
司会：松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

Policy & Research No.26 (March 2024)8第４回 世論・選挙調査研究大会
日時：2014 年 9 月 19 日（金）13 時～17 時 30 分
場所：埼玉大学東京ステーションカレッジ
■第一部

報告

１．「回収率にみる調査の病状」
松田 映二（埼玉大学社会調査研究センター）
２．「調査対象者抽出における課題」
中村 美奈子（毎日新聞社）
３．「内閣府の面接・郵送並行調査の成果 －調査報告と携帯限定層の意識分析－」佐藤 寧（日経リサーチ）
４．「東京都知事選挙の予測精度 －ＲＤＤ調査と出口調査の比較－」
竹田 健治（中日新聞東京本社）■第二部「ＲＤＤ調査の課題」

報告：各社郵送調査結果に基づく検証－携帯限定層の捕捉を中心に「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－」
石本 登志男（朝日新聞社）「携帯限定層の特徴について －2013 年時事問題調査（郵送）－」
大隈 慎吾（毎日新聞社）「週末外出する若者は調査を偏らせるか －ＲＤＤ調査接触不可能層の分析－」
藤木 康裕（読売新聞社）
ディスカッション
寉田 知久（読売新聞世論調査部長）
堀江 浩 （朝日新聞世論調査部長）
山田 道子（毎日新聞世論調査室長）
司会：松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

9

政策と調査

第26号（2024年3月）

第５回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「調査の新しい試み 一時代への対応と課題克服のために一」
日時：2015 年 9 月 18 日（金）13 時～17 時
場所：ＪＲサピアタワー9 階■第 1 部

報道機関の取り組み

１．電話に〝出ない人″は調査を偏らせるか福田 昌史（読売新聞社）
２．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）
３．「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）■第 2 部

調査機関の取り組み

４．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）
５．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（インテージ）■第 3 部

パネルディスカッション

マーケティング・リサーチャーに問う！インターネット調査の課題と可能性＜オーガナイザー＞
松田 映二（社会調査研究センター）＜パネリスト＞
太田 哲生（内閣府大臣官房政府広報室参事官・世論調査担当）
長崎 貴裕（インテージ執行役員 ＭＣＡ事業本部長）
萩原 雅之（マクロミル総合研究所所長／トランスコスモス・アナリティクス取締役副社長）
平田 崇浩（毎日新聞社世論調査室長）
堀江 浩 （朝日新聞社世論調査部長）＜司会＞
松本 正生（社会調査研究センター長）

Policy & Research No.26 (March 2024)10

第６回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「課題への挑戦 ―郵送・電話・ネット調査での取り組み―」
日時：2016 年 9 月 16 日（金）13：00～17：30
会場：東京駅サピアタワー9 階■第 1 部

発表

１．インセンティブの違いが調査協力および回答内容に及ぼす影響 －金券と寄付の事例－
大隈 慎吾（毎日新聞社）
２．年代・エリアを限定したネット調査の課題 －18・19 歳×中部エリアの事例－
弓削 雅人（中日新聞社）
３．ＰＣ・スマホの調査画面における回答方法の考察 －アイトラッキングによる検証－
齊藤 ひとみ・二瓶 哲也（インテージ）
４．インターネット調査によるセンチメント観測 －消費動向・景気見通しからみえる傾向－村上 智章・萩原 雅之（マクロミル総合研究所）
５．「第 24 回参議院選挙の議席数予測を振り返る －Ｙａｈｏｏ！ＪＡＰＡＮビッグデータレポート－
安宅 和人（ヤフー）■第 2 部

パネルディスカッション「ＲＤＤ調査の現状と今後―携帯電話番号を対象にする場合の課題―」

読売新聞、日経新聞、朝日新聞が、携帯電話番号も対象にした全国世論調査を始めた固定電話を持たずに携帯電話だけを持つ携帯限定層の増加に対応した形である
なぜいま携帯電話番号も対象にしなければならないのか（カバレッジ・エラー対応）携帯電
話番号も対象にすると回収率が低下するのでは（ノンレスポンス・エラー対応）固定電話と携帯電話では運用手順が変わる（メジャーメント・エラー対応）調査誤差にかかわる課題について各報道機関の調査法開発担当者と議論する＜オーガナイザー＞ 松田 映二（社会調査研究センター）＜パネリスト＞ 福田 昌史（読売新聞社）、江口 達也（朝日新聞社）
大隈 慎吾（毎日新聞社）、佐藤 寧（日経リサーチ）＜司会＞松本正生（社会調査研究センター長）

11

政策と調査

第26号（2024年3月）

第７回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「調査の終焉か、黎明か。－課題と新しい試み－」
日時：2017 年 9 月 22 日（金）13 時～17 時 30 分
場所：毎日新聞社・毎日ホール■ごあいさつ松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）
丸山 昌宏（毎日新聞社社長）■第 1 部

発表

１．「郵送とインターネットの複合調査 －毎日新聞社と埼玉大学の試み－」
大隈 慎吾・原田 和行（毎日新聞社）
２．「オートコール方式による携帯ＲＤＤ調査 －北海道限定での試み－」
中谷 亮（北海道新聞情報サービス）
３．
「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－」齋藤 恭之（朝日新聞社）
４．「ＴＶ視聴予測における真実申告メカニズムの活用 －調査参加経験のデザイン－」
小野 滋（インサイト・ファクトリー）■第 2 部 パネルディスカッション「マスコミ世論調査」の内と外 ―世論調査はいつまで続けられるのか―＜パネリスト＞ （50 音順）
島田 敏男（ＮＨＫ解説副委員長）
鳥山 忠志（読売新聞東京本社世論調査部長）
平田 崇浩（毎日新聞社論説委員）
堀江 浩 （朝日新聞社編集委員）＜司会＞

松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

Policy & Research No.26 (March 2024)12第８回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「調査の新潮流 －Ｗｅｂとモバイルと市場・世論・選挙調査－」
日時：2018 年 7 月 20 日（金）13 時～17 時 30 分 場所：毎日新聞社・毎日ホール■ごあいさつ松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）
丸山 昌宏（毎日新聞社社長）■第 1 部

インターネット調査における課題

１．インターネット調査の課題と品質向上に向けた取り組み－持続可能な調査環境を目指して－
日本マーケティング・リサーチ協会

インターネット調査品質委員会

２．モバイル動向調査でみる回答の傾向の差異
鈴木 孝幸樹（ＮＴＴドコモ・モバイル社会研究所・担当部長）
３．Issues for Mobile Research
Ray Poynter (Managing Director of The Future Place/Chair of the Festival of NewMR)■第 2 部

2017 年衆議院選挙における課題

４．2017 年衆議院選挙予測における課題 －報道と結果の比較による考察－
松田 映二（埼玉大学・社会調査研究センター・准教授）
５．ＲＤＩＴを用いた非パネル無作為抽出によるＷｅｂ調査の可能性－2017 年衆議院選挙のトラッキング調査による考察－
岸田 典子（クロス・マーケティング・チーフリサーチャー）
６．ネットリサーチを用いた有権者の選択反応実験の試み
村上 智章（マクロミル総合研究所・研究員）
７．有権者個人の支持政党変化は予測できるか－レスポンス・レイテンシ－を用いた新指標の提案－
久内 佑允（インテージ・シニアアナリスト）
二瓶 哲也（インテージ・ＩＴ企画グループリーダー）■第 3 部 パネルディスカッション
Ｗｅｂとモバイルを活用する調査の可能性と課題
総合司会：松本 正生（埼玉大学・社会調査研究センター長・教授）
議題提供：松田 映二（埼玉大学・社会調査研究センター・准教授）
ＭＲ関係者：萩原 雅之（トランスコスモス・アナリティクス取締役副社長／マクロミル総合研究所所長）
長崎 貴裕（インテージ執行役員 開発本部長／インテージホールディングスＲ＆Ｄセンター長）
報道関係者：吉山 一輝（読売新聞社世論調査部長）
前田 直人（朝日新聞社世論調査部長）
鬼木 浩文（毎日新聞社世論調査室長）

13

政策と調査

第26号（2024年3月）

第９回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「調査法の課題と対策 －新標準を目指す試み－」
日時：2019 年 9 月 21 日（土）13：00～17：30／懇親会 17：45～
場所：毎日新聞社・毎日ホール■ごあいさつ松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）
丸山 昌宏（毎日新聞社社長）■第 1 部

発表

１．無作為抽出によるＷＥＢ式世論調査の可能性
萩原 潤治（ＮＨＫ放送文化研究所・世論調査部）
２．地図抽出による確率標本に対するネット調査 －誰が調査に協力するのか－
飯田 健（同志社大学法学部）・池田 謙一（同志社大学社会学部）
西澤 由隆（同志社大学法学部）
・松林 哲也（大阪大学大学院国際公共政策研究科）
３．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－2018 年沖縄県知事選、19 年山梨県知事選の事例－
江口 達也（朝日新聞社世論調査部）
４．質問・選択肢配置が回答に及ぼす影響 －「目で見る」調査のバイアスをとらえる－
松田 映二（埼玉大学社会調査研究センター）■第２部 パネルディスカッション「出口調査、世論調査、まだ大丈夫だったか？」
１．当日出口調査の精度検証
事例報告：山下 洋史（中日新聞社）
２．電話世論調査の精度検証
論点提示＋討論者：菅原 琢（政治学者）
討論者：

堀江 浩（朝日新聞社）
大隈 慎吾（毎日新聞社）
福田 昌史（読売新聞社）
鈴木 督久（日経リサーチ）

総合司会：松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター）

Policy & Research No.26 (March 2024)

14

第 10 回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「世論・選挙調査の条件」
日時：2020 年 9 月 18 日（金）13：30～16：00
埼玉大学社会調査研究センターよりズーム（Ｚｏｏｍ）でリアルタイム配信
■あいさつ
松本

■第 1 部正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

発表

１．フジ・産経事件の教訓
鈴木 督久（日経リサーチ）・堀江 浩（朝日新聞社）
２．新型コロナ拡大下での出口調査
川本 俊三（朝日新聞社）■第 2 部

発表＆討論

１．「ノン・スポークン調査」の方法と品質
大隈 慎吾（社会調査研究センター）
２．オートコール調査による世論観測 －代表性のないサンプル調査・その活用法の再確認－
佐藤 寧（日経リサーチ）

討論「社会の変容と調査の転換」
司会者：堀江 浩（朝日新聞社）
討論者：鈴木 督久（日経リサーチ）
松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター）

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政策と調査

第26号（2024年3月）

第 11 回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「2021 総選挙：情勢調査の岐路」―選挙予測の戦国時代―
日時：2021 年 12 月 10 日（金）13：30～16：00
オンライン開催（Ｚｏｏｍによる生配信）■はじめに
埼玉大学社会調査研究センター 松本 正生■発表
１．報道各社選挙予測のパフォーマンス比較
大栗 正彦（福井コンピュータスマート）２．21 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
江口 達也（朝日新聞社世論調査部）
３．毎日新聞社における選挙予測調査の方法と精度
佐藤 航（毎日新聞社世論調査室）
４．読売新聞社の情勢調査福田 昌史（読売新聞社世論調査部）
５．新調査「ｄサーベイ」の方法と精度
大隈 慎吾（社会調査研究センター調査研究部）

Policy & Research No.26 (March 2024)

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第 12 回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「選挙をめぐる調査と報道」
日時：2022 年 9 月 30 日（金） 13：30～16：30
オンライン開催（Ｚｏｏｍウェビナーによる生配信）■はじめに
松本 正生 （埼玉大学社会調査研究センター）

■第一部

報告

１．参院選情勢調査：報道各社の方法比較
大栗 正彦 （福井コンピュータスマート）２．朝日新聞社の参院選情勢調査について
江口 達也 （朝日新聞社世論調査部）
３．ＳＳＲＣ「ｄサーベイ」の方法と精度
平田 崇浩（社会調査研究センター調査研究部）■第二部 討論「選挙をめぐる調査と報道」
討論者：今市 憲一郎（ＴＢＳテレビ 報道局編集主幹）
小山 優（神戸新聞社 編集局次長兼報道部長）
堀江 浩（元朝日新聞社 編集委員）
司会者：松本 正生（埼玉大学 名誉教授）

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政策と調査

第26号（2024年3月）

第 13 回 世論・選挙調査研究大会
大会テーマ「ポストＲＤＤ時代と選挙報道」
日時：2023 年 9 月 8 日（金） 13：30～17：00
会場：埼玉大学 大学会館 3 階 大集会室

■開会のスピーチ坂井

貴文（埼玉大学学長）■第一部〔報告〕１．
「インターネット調査による地方選挙情勢調査の可能性」
江口 達也（朝日新聞社世論調査部）
２．
「2022 年参議院選挙におけるインターネット調査と予測手法の検討」
福田 昌史（読売新聞東京本社世論調査部）
３．
「統一地方選・衆参 5 補選で進化したｄサーベイ」
平田 崇浩（社会調査研究センター調査研究部）■第二部 〔討 論〕「選挙報道のゆくえ」
討論者：杉田 淳（ＮＨＫ報道局選挙プロジェクト副部長）
堀江 浩（元朝日新聞編集委員）
司会者：松本 正生（埼玉大学名誉教授）■閉会のスピーチ
講評をかねて前田 浩智（毎日新聞社主筆）

Policy & Research No.26 (March 2024)18

オンライン自由記述調査のデータ駆動的分析－多様な世論を可視化する分析法の検討－
Data-driven Analysis of Open-ended Online Survey Data: A Study of an Analytical Method forVisualizing the Diversity of Public Opinion

森本 智志
Satoshi Morimoto

１. 背景
２. 手順
2-1. 提案手法の概要
2-2. 模擬調査データ
2-3. 自由記述文の意味空間ベクトルの算出
2-4. 文章間の距離に基づくクラスタリング
2-5. クラスタの分析
３. 結果
3-1. 模擬調査
3-2. 自由記述文の分類
3-3. 分類結果に基づく分析
４．考察

〈要旨〉
近年、オンライン調査を利用した世論調査の可能性が模索されている。オンライン調査は大量のデータを短期間に収集できるメリットがあり、その積極的な利用によってマイノリティを含めた多様な世論の可視化も可能になると期待される。しかし、データを収集・分析して可視化する方法論はまだ確立されていない。本研究では、自由記述データをボトムアップに分類するデータ駆動的なアプローチを提案する。自由記述の回答文を事前学習した意味空間に埋め込んだのち、意味空間内での距離に基づいて回答文を分類することで、調査者の主観的判断に依らない回答事項のグループ化を行う。オンライン調査によって取得した模擬データに対して提案手法を適用したところ、世論の分析への応用の可能性が示された。
Recently, the potential of online surveys in public opinion research has been explored. Online surveys
have the advantage of collecting large amounts of data in a short period of time, and their use is expected
to make it possible to visualize diverse public opinion, including minorities. However, how to collect,analyze, and summarize the data has not yet been established. In this study, we propose the applicationof a data-driven approach to the analysis of open-ended survey data. We achieve bottom-up grouping of
open-ended texts without relying on the subjective decisions of the researcher by embedding texts in a
pre-trained semantic space and classifying them based on their distances. We applied the proposed
method to data from an online survey. The results demonstrate the potential of our method for public
opinion analysis.

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

１. 背景高度情報化が進んで情報端末の個人所有が一般化した現在、世論調査や情勢調査にオンライン調査を利用することで、従来の固定電話や電子メー
ルといった通信手段では現実的に調査が困難になっている若年層を含めた広いカバレッジを実現する方法が議論されている（平田・大隈 2021、大栗
2022）。特に世論は、情報源の多様化とオンデマン
ド化により今後ますます細分化されると想定され、少数派を含む多様な関心の可視化も世論調査のひ
とつの重要な役割になるだろう。このとき、調査主
体が設問設定してその割合を可視化する従来の方法だけでは、求められるマイノリティの顕在化という課題に対して十分に対処できない。
最も簡便に回答者が関心を持つ事柄を収集する
方法は、広いテーマ設定に基づく自由記述である。
しかし、自由記述は同じ内容であっても表現に個人差が生じるため、大量のデータの内容を集約することに極めて大きな人的コストが生じてしまう。
即ち、様々な揺らぎのある自然言語表現から、類似する意味を持つ内容を適切にグループ化する手法を導入することが、大量の自由記述データを用いた政治的関心の可視化に必須であると言える。
文章の意味分類は、古くから自然言語処理と呼ばれる情報科学の分野において研究が進められてきた（Allahyari et al. 2017）。近年は大量のデー
タで様々な構造を持つニューラルネットを学習させる方法論が発展し、自然言語で書かれた文章からの意味抽出についてもルールベースの方法だけ
でなくデータから規則性を獲得する方法が数多く提案されている。大量のデータから多様な意見を抽出するという目的を鑑みると、専門家によるトップダウンの意味ラベリングではなく、データ自体に基づくボトムアップなアプローチの導入が重要だと考えられる。
そこで本研究では、エンベディング（embedding）と呼ばれる機械学習によりボトムアップに構築された意味空間への記述データの配置と、データをその分布に基づいてボトムアップに分類するクラスタリングを組み合わせた分析法を提案する。オ
ンライン調査で取得した模擬データに提案手法を適用し、その有効性を検証する。
２．手順
2-1．提案手法の概要
提案手法のフローを図１に示す。大きく二つの

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

2020

図１．提案手法のフロー
技術要素から構成される。一つは、自由記述された文章を数値化する工程である。本研究では文章の持つ意味を、構成する語の分散表現（Bengio et al.
2000）の集合として解釈する。分散表現とは、機械学習により語を固定長のベクトルで表したものである。例えば、300 次元のベクトルであれば[0.79,
0.09, …, 0.53]のような 300 個の実数値で表される。意味の近い語同士の距離が近くなるようなベクトルが学習されるため、分散表現への変換は意
味空間に配置することと等しい。分散表現の学習には膨大な文章データが必要となるため、本研究では直接の学習は行わず、公開データにより事前学習した学習済みモデルの意味空間に記述文から抽出した語を配置することにした。
二つ目の工程は回答のグルーピングである。回答同士の距離を、回答に含まれる語の間の意味空間における距離から定義し、距離の組み合わせに基づいて類似した回答をグループ化した。
各工程の詳細は、2-3 及び 2-4 にて述べる。
2-2．模擬調査データ
本研究では、将来的な世論調査における自由記
述データの分析を念頭に手法提案を行う。そのため、評価用の模擬データをオンライン調査により取得した。調査は楽天グループ株式会社が提供する「1 万人モーメント」を利用して実施した（ https://minijob.rakuten.co.jp/biz/quickorder/）。このサービスでは「楽天超ミニバイト」に登録しているモニターを対象に、簡易なアンケート調査を実施できる。手法評価が目的であるため、一般的な内容の質問で構成した。用いた質問文を表１に示す。
質問文は質問 1 で世界に関する願望、質問 2 ではその理由について自由記述し、質問 3 で実現性に関して評価する段階的な構成とした。調査は

図２．模擬調査の回答者の属性
A) 回答者の居住地域ごとの人数。国内の４７都道府県、国外、未回答に分類して表示した。B) 回答者の各性別と年代ごとの人数。調査日時の影響により、20 代以下の標本数は相対的に少なくなった。

おいて無回答ではなく「ない」や「なし」という入力を行うケースが散見された。こうした入力も除外対象とした。さらに、質問１に回答せずに質問 3に回答しているケースについても、不適切回答と見なして除外した。

2024 年 1 月 17 日の 14 時 39 分から 21 時 9 分にかけて「あなたの理想の世界」というタイトルでサービスを提供するアプリを介してモニター評価者に提示され、計 10004 名のデータが 10 代から 60 代
まで各世代及び男女比が可能な限り均等な標本数になるように自動的に収集された。回答者のデモ
グラフィックデータを図２に示す。本研究では手法検証を目的とするため、年齢層や性別、居住地域に関して特段の補正は行わずに使用した。
非対面のオンライン調査では、必ずしも有効な回答が得られるとは限らない（三浦 2020）。手法検証の目的であるため虚偽の回答は問題とならない
が、無意味文字の入力などの不誠実な回答は、検証に悪影響を及ぼす。そのため、全回答について手作業で確認を行い、無意味な入力を除外した。また、
自由記述であるため、回答を思いつかない状況に

2-3．自由記述文の意味空間ベクトルの算出
自由記述された文章を意味の近さに基づいて分類するため、文章を構成する語を別途事前学習した日本語の意味空間に配置する。分析はすべてMathwork 社の MATLAB R2023b 上で行い、自然言語処理の分析は Text Analytics Toolbox の関数を用いて実施した。
単語の意味を表現する意味空間へのエンベディ
ングには、Word2Vec（Mikolov et al. 2013b）を用いた。Word2Vec は単語の意味がその周辺の単語から形成されるとする分布仮説に基づき、浅いニュ
ーラルネットを用いて分散表現を学習するモデルである。有志によって作成された日本語の学習済
みモデルも公開されており、本研究では 2019 年 5月 20 日時点での日本語版 Wikipedia の本文全文から学習した 300 次元の「日本語 Wikipedia エン
ティティベクトル」（鈴木ら 2016）を利用した。
今回の分析では、複合語や現在の流行語に対応するため、それらを含有する調査会社から提供された記述回答内のワードリストを最小単位の語として用いた。質問 1 及び 2 への回答のワードリス
トから検出されたユニークな語（3927 個）それぞ

表１. オンライン調査の質問文
質問１（自由記述）
いま、あなたはこの世界がどんな世界になって欲しいと願っていますか？自由に書いてください。
（文章でも、単語でも、複数でも可）
質問２（自由記述）
なぜそう願っているのか、簡単に教えてください。
（文
章でも、単語でも、複数でも可）
質問３（選択肢・順不同）
その世界は将来実現できると思いますか？
□

はい

□ いいえ

□ わからない21
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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

図３．分析対象の語の意味空間マップ

図４．類似度行列のヒストグラム

全回答文に含まれる語の意味空間ベクトルを、tSNE により

質問 1 に対する全回答文の組み合わせのコサイン類似度の二次元でマッピングした。各点は語を示し、距離の近さは意

分布を示す。一番右端は類似度が 1、すなわち同じ語の組み味の近さを近似的に表す。例としていくつかの語について可合わせが文間の類似度として選ばれたケースを示す。

視化した。

れについて、Word2Vec の学習済みモデルの意味空間における 300 次元のベクトルを取得した。この
とき、normalizeWords 関数を用いて語根に短縮する処理を行ってからベクトルを取得した。分散表
現においては、ベクトルの足し算によって意味の足し算ができる加法構成性（Mikolov et al. 2013a）が成り立つ。そこで複合語や助詞で連結された語に対しては、tokenizedDocument 関数内に組み込まれた MeCab（Kudo 2005）による形態素解析を行ったのち、助詞と文末の「世界」を除外した残りの複数の単語のベクトルの和を算出した。求められた
ワードリスト内の語の 300 次元の意味空間ベクトルについて、t 分布型確率的近傍埋め込み（t-SNE）
により 2 次元で可視化した結果を図３に示す。
2-4．文章間の距離に基づくクラスタリング
似た意味の自由記述文をグループ化するため、
意味空間上の距離に基づくクラスタリングを行った。文には複数の語が含まれるため、文間の距離はそれぞれの文内に含まれる語の全ての組み合わせの距離から定義する必要がある。本研究では語間の距離の中から、その分布に基づいて代表値を選んで文間の距離とした。例えば、3 語で構成された
文と 5 語で構成された文では 15 の距離が求められるが、文間の距離は 15 の距離の中からその分布に基づいて 1 つ選択した。意味の似た語間の距離ほPolicy & Research No.26 (March 2024)
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ど短いため、最短距離を示す語間の距離を文間の距離としてクラスタリングすると、文章に共通する語が含まれるほど同じクラスタに分類されやすくなる。即ち、共通表現が反映されやすい定義となり、回答文に頻出しやすい文意を反映しない単語
でグループ化されやすくなる。逆に最長距離に基づいてクラスタリングすると、文間に共通しない
固有の癖など個性的表現によって同じ文意が細分化しやすくなる。そこで本研究では、語間の距離の中央値を文間の距離の代表値として用いることとした。
意味空間における語間の類似度は、コサイン類
似度で定量化した。まず全回答者の自由記述文の組み合わせについて、類似度を算出した。得られた類似度行列のヒストグラムを図４に示す。コサイ
ン類似度の値域は[−1,1]であり、同じ語であるとき 1 となる。
今回用いた学習済み意味空間内では、類似度が負の値になる組み合わせはごくわずかで、最小値は-0.057 であった（図４）。そこで文章間の距離𝑑𝑑𝑑𝑑は類似度𝑠𝑠𝑠𝑠に対し以下のように定義した。
1 − 𝑠𝑠𝑠𝑠 (𝑠𝑠𝑠𝑠 > 0)
𝑑𝑑𝑑𝑑 = �1(𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑠 0)
続いて、得られた距離行列に対して Densitybased spatial clustering of applications withnoise (DBSCAN)（Ester et al. 1996）を適用し、

図５．類似度行列とクラスタリングの例
A) 類似度行列の例。100 名分を抜粋して表示した。縦軸と横軸は回答者のインデックスを示す。グレースケールで類似度を表す。回答者の組み合わせの重複を除くため、類似度行列の下三角部分のみ表示した。 B) A の 100 名の回答の類似度
行列を用いて DBSCAN により分節化した例。テクスチャの違いでクラスタを表す。黒色部分は最小近傍数以下でどこにも属さなかった回答者を示す。A と比較すると、類似度の高い回答者（回答文）が同じクラスタとしてグループ化されているのがわかる。なお、図の可読性を優先し、DBSCAN のパラメータは実際の分析とは異なるものを使用した（𝜀𝜀𝜀𝜀 = 0.4、最小近傍点数 2）。

グループ化した。距離行列とクラスタリング結果の関係の様子の例を図５に示す。DBSCAN は指定した距離内の密度に基づくクラスタリング手法であり、事前にクラスタ数の指定を必要としない。表現の揺らぎにより意味空間において近い内容の文章は近接していると考えられることから、当手法が妥当であると判断した。DBSCAN のパラメータは類似度行列（距離行列）の分布（図４）を参考に探索
半径𝜀𝜀𝜀𝜀を 0.4、密度の閾値である最小近傍点数を 10とした。

図６．模擬調査データの回答
A) 質問 1 の回答に含まれた語のワードクラウド。B) 質問 2の回答に含まれた語のワードクラウド。C) 質問 3 の回答分
布。無回答・無効回答は除外した。

本数及び条件付き確率で評価した。ただし条件付
き確率の計算では、回答のパターンが細分化されるため、クラスタに含まれる標本数の閾値を 10 人と設定した。
クラスタと質問 3 との関係は、質問 3 の回答の「はい」と「いいえ」のみに着目し、各クラスタ内
におけるその割合を算出して評価した。

2-4．クラスタの分析推定されたクラスタについて、その性質を調べるための分析を実施した。
質問 1 と 2 の関係はクラスタの組み合わせの標

３．結果
3-1．模擬調査

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

質問 1 および 2 の回答に含まれる語のワードク
ラウドによる可視化結果を、図６の A と B にそれぞれ示す。質問 1 の 41.4 %において「平和」、21.7 %に「戦争」という単語が含まれており、調査時点で続いているガザ地区における戦争やロシアによるウクライナ侵攻の影響が色濃く出たと考えられる。
また調査前に発生した令和 6 年能登半島地震や自民党の派閥資金問題など、時世を反映する語が多く検出された。また質問文に対応して、前処理で除外できなかった文末以外の「世界」という単語も多く検出された。
無回答や無効回答の割合は質問 1 が6.0 %、質問 2 が 6.7 %であった。
質問 3 の有効回答の内訳を図６Ｃに示す。質問 1で回答した世界の実現性について「はい」の回答が29.0 %、「いいえ」の回答が 61.0 %、「わからない」の回答が 12.9 %、無回答・無効回答は 7.1 %であった。
3-2．自由記述文の分類
提案手法により、質問 1 と 2 の自由記述の回答
文からそれぞれ 32 個、51 個のクラスタが推定された。有効な回答のうち、クラスタに属した回答数の割合は質問 1 が 63.5 %（5829 人分）、質問 2 が48.8 %（4282 人分）であった。
クラスタ内に含まれる語について、ワードクラ
ウドにより可視化した結果を図７に示す。図６のワードクラウドと異なり、関連する語をグループ化するようにクラスタが形成された。ほとんどの回答が「戦争」または「平和」の語を含む回答であったため、質問 1（図７Ａの#1）も質問 2（図７Ｂの#1、#2、#4、#5）も、それらを含むクラスタが多くを占める結果となった。質問 2 のクラスタには同じ「戦争」の語が主に含まれるクラスタが 2 つ推定されたが（図７Ｂの#1、#2）、これは文章内の他の語との関係で分離したものである。なお、「当」（図７Ｂの#6）や「番」（図７Ｂの#7）といった、
一見解釈の困難な語のクラスタも推定された。これらは語の抽出に使用したワードリストによる影響であり（前者は「当然」「当たり前」、後者は「一番」「1 番」に由来する）、提案手法自体には起因しない。
3-3．分類結果に基づく分析
推定された質問 1 と 2 の回答のクラスタについて、両者の組み合わせの標本数を求めた（図８Ａ）。
その結果、質問 1 でクラスタ #1 に割り当てられた

Policy & Research No.26 (March 2024)
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回答のみが 10 以上の標本数の閾値を満たしたため、
当該回答に対してのみ質問 2 のクラスタとの条件付き確率を求めた。質問 2 が質問 1 の回答の理由であることに基づいて、クラスタ間の関係を描写
した可視化の例を図８Ｂに示す。
「平和」な世界や「戦争」のない世界を希求する理由として、現在「戦争」が発生していることや「平和」ではないことを記述した回答が多数を占めていたため、同義
反復のようなクラスタ間関係が目立った。
質問 3 で得られた実現性の評価について、質問 1のクラスタごとに割合を求めた結果を図９に示す。
どのクラスタも実現性については半数以上が悲観的な見通しを回答した。
「戦争」「平和」に関連する回答（クラスタ #1、#4）や「幸せ」に関連する回
答（クラスタ #2）では実現性がチャンスレベルに近い評価であった一方、
「尊重」
「平等」
（クラスタ
#7）や「不安」「ストレス」（クラスタ #6）、
「弱者」
（クラスタ #5）に関連する回答では悲観視している評価結果が得られた。

４．考察
本研究では、将来的な自由記述による世論の可視化への応用を念頭に、文章の意味空間へのエンベディングと文章間の距離に基づくクラスタリン
グによる回答分類手法を提案した。模擬調査デー
タに対し提案手法を適用し、類似する内容の回答
文をボトムアップにグループ化できることを確認した。さらに、推定されたクラスタと他の選択肢回答の関係性を検討する二次的な分析の方向性を示した。これらを用いることで、例えばある政治的要
望のクラスタにおける内閣支持の分析など、関心事項の抽出と政策評価の具体的な対応分析が可能となる。自由記述に基づくため、従来の個別設計された調査の回答分析と比べてより関心の高い層に着目した分析となり、特にマイノリティな世論の可視化という側面において有効な手法であると言える。
提案手法の重要な特徴は、入力された記述文章に基づいて半自動的にグループ分けを行うことにある。本研究では学習済の Word2Vec モデルを利用して意味空間へのエンベディングを行ったが、Word2Vec の意味空間は分布仮説に基づいて単語の近接関係のみからボトムアップに学習されたものであり、調査主体による意図の介入の可能性が小さい。また、グルーピング結果に影響を与えうる設定は DBSCAN の 2 つのパラメータのみであり、客観

図７．推定された回答のクラスタ
A) 質問 1 の回答から推定されたクラスタに含まれた語のワードクラウド。32 のクラスタのうち、全回答者数の 0.1 %にあたる 10 人以上の回答を含む 7 のクラスタを人数順で示す。図の上のタイトルはクラスタ番号と標本数を示す。B) 質問 2 の回答から推定されたク
ラスタに含まれた語のワードクラウド。51 のクラスタのうち、10 人以上の回答を含む 13 のクラスタを人数順で示す。

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政策と調査 第26号（2024年3月）

図９．質問 1 のクラスタにおける実現性評価
質問 1 から推定した理想の世界の回答クラスタにおける、質問 3 から求めた将来的な実現性に対するポジティブな評価の割合を示す。破線はチャンスレベルを表す。

性の高い分析であると言える。なお探索半径𝜀𝜀𝜀𝜀の値は、小さくすると意味空間上においてより近い語をグループ化することになり、グループの柔軟性を操作できる。今回は類似度行列（距離行列）の分布を参考に設定したが、語意に対する主観判断テストを実施するなどして、実際の語意判断の閾値の分布に基づいて設定する方策も有効だと考えられる。
模擬調査により得られたクラスタ（図７）では、関連する語を含む記述文をグループ化できた。しかし、直感とは一致しない結果も含まれている。質問 1 のクラスタでは漢字表記の「平和」と平仮名表
記の「へいわ」が分かれた。両者の意味空間上のコサイン類似度は 0.498 であり、「平和」と「戦争」
間の類似度の 0.581 よりも低い。これは学習元である Wikipedia において、平仮名表記が漢字表記とは異なる文脈で用いられることを反映している。
距離の計算には回答文の語間の距離の中央値を用いており、他の語との組み合わせも影響したと考えられる。
質問 2 では多様な回答が得られ、多数のクラス
タが推定される結果となった。しかしその多くは戦争に関連する回答であり、質問 1 と質問 2 のクラスタ同士の関係性については標本数の偏りが大きく（図８Ａ参照）、十分な検討ができなかった。
また、質問 1 を受けた質問であるために、単体では意図を十分に判別できない回答も多かった（「当然」「一番（大事）」など）。提案手法のような語レベルに分解するクラスタリングの目的には、回答者に意図を十分に表現する語を回答させるような、独図８クラスタ間の関係
A) 推定された質問 1 と 2 のクラスタへ属する回答者数の二次元グレースケールマップ。縦軸方向に質問 1 から推定したクラスタ、横軸方向に質問 2 から推定したクラスタを示す。
クラスタのインデックスは図７と対応する。属する標本数は対数軸で可視化した。
B) 質問 1 と 2 のクラスタの関係の例。質問 1 から推定したクラスタ #1 の理由に対応する質問 2 のクラスタ（A の図の最上列）のうち、10 人以上の回答者が属するものをワードク
ラウドで可視化し、質問 1 のクラスタ #1 のワードクラウドへの矢印を向けて配置した。#付の番号は質問 2 のクラスタのインデックスを表す。また、質問 1 のクラスタ #1 に属する回答者のうちで質問 2 の各クラスタに属する条件付き確率を、矢印の上にパーセント表記で示す。

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)2626

立した質問文の設計が望ましいと考えられる。また単語の過剰な分解（「一番」→「一」「番」など）を避けるため、意味空間への埋め込みに用いる語の目的に応じた最適化方法についても検討する必要がある。
推定した回答クラスタの二次的な分析例（図９）では、質問 1 の回答クラスタごとに質問 3 の実現性評価の回答を分析し、クラスタの種類によって異なる評価傾向があることを示した。特に、「尊重」「平等」や「弱者」といった社会的な相対関係を示す語や「不安」「ストレス」といった内面的な語に対して実現性を低く評価しており、現代日本社会が抱える課題を反映するような結果が得られたことは興味深い。世論調査の分析に提案手法の枠組みを適用することで、様々な社会問題の可視化と政策評価の分析に寄与できることが期待される。
なお本研究では標本数が確保できなかったため実施しなかったが、複数の質問回答のクラスタを組み合わせた分析も可能である。大規模な調査デー
タを取得すれば、異なる視点の質問から回答者の分類精度を高めて世論の傾向を可視化できると期待される。
提案手法は世論調査への適用を念頭に、政治的関心事項の可視化というトピックの抽出に特化した手法となっている。Word2Vec は分布仮説に基づくため、対義語も近い距離に配置される性質がある。そのため、トピックに対する評価がポジティブ
なのか、ネガティブなのかといった意向の判別は多くの場合困難である。模擬調査への適用結果でも、前述の「戦争」と「平和」という対義語が同じグループに属する分類となっており、属する語の分布だけでは真意を読み取れない（図７）。政治的意向の可視化を目的とする場合、例えば政治的関
心のグループ化を行ったのちに、属する文章を改めて自然言語処理によって文意の分析を行うなどの工夫が必要となる。
本研究では文章間の類似度に、それぞれの文章に含まれる語の間の類似度の中央値を用いた。例
えば文章自体をベクトル化する Dec2Vec（Dai etal. 2015）のように文章の分類タスクに対して最適化することも可能だが、政治的関心事項の可視化という側面では語への分解のほうが最終的なクラスタの解釈面で優位である。一方で、文章中のひとつの語のみに着目した距離となるため、分類の頑健性には乏しいという課題がある。実際、特に回答が多様化した質問 2 では、有効回答中のクラス

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タに割り当てられた回答数の割合が半数を切っている。この比率は DBSCAN の密度閾値パラメータを小さくすることで減らすことは可能だが、クラス
タの細分化を招くためにより距離の定義に依存した結果を導いてしまう。近年は前後のコンテクス
トの違いを考慮した単語の埋め込みが可能な深層学習モデルも提案されており（Devlin et al.
2018）、今後世論の可視化という目的により適した
エンベディングや距離計算、クラスタリング手法
についてシミュレーション等を行って検討していく必要がある。
近年、様々な分野において大量のデータを活用したボトムアップな分析方法が取り沙汰されている。例えば動物行動学の分野では、映像データから
教師なし学習によってボトムアップに行動の単位へ分節化を行う計算論的エソロジー（computational ethology）と呼ばれるアプローチを採用した研究が報告されている（Anderson andPerona 2014）。データ自体に含まれるパターンを
機械学習によって読み解くことで、従来の研究者がトップダウンに付与したラベルに基づく分析では見えてこない機序が明らかになると期待される。
こうしたボトムアップな方法論は、動物行動学に限らず、研究者の主観的判断が介在するあらゆる科学研究分野に対して示唆を与えうるものである。
調査研究ではこうしたアプローチに耐えうる標本数の収集が可能であり、世論や投票行動の分析に用いることで、従来は可視化されにくかった多様な世論について検討が可能になると期待できる。
また、客観的な分類に基づく変数設定と定量化は計算論に基づく分析と親和性が高く、社会心理学
や神経科学など、ヒトを対象とする周辺研究領域との学際的研究の可能性を広げることにも大きく寄与する。しかし一方で、ボトムアップな機械学習によって得られる結果は用いたアルゴリズムやパラメータに依存する側面があることに注意せねばならない。学習モデルのオープンソース化や生データの公開など、再検証可能な枠組みを構築し、再現性に対する多面的な検証を継続することで、現実的な機械学習を用いた新たな世論の可視化が可能になるだろう。
（埼玉大学 非常勤講師・慶應義塾大学 グローバル
リサーチインスティテュート）

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

information processing systems, 26, 3111-

謝辞

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鈴木 正敏, 松田 耕史, 関根 聡, 岡崎 直観, 乾健太郎 (2016). Wikipedia 記事に対する拡張固有表現ラベルの多重付与, 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集, 797-800.

本研究は科研費若手研究(23K16984)「非言語性社会信号を認識する脳内メカニズムの計算論的解明」による支援を受けた。

参考文献
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representations of words and phrases andtheir compositionality, Advances in neural

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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特別あて所配達郵便を用いた郵送ネット調査－朝日新聞社の新しい試み－
Searching for Alternatives: Experimental ABS survey using "Special Addressed Delivery Mail"

齋藤 恭之
Yasuyuki Saito
１．経緯
２．特別あて所郵便とは
３．サンプリング方法
４．調査方法と質問内容
５．スケジュールと各郵送物の内容
６．発送と郵便の到達率、回収率
７．回答属性の有権者との比較
８．回答結果９．戸建てと共同住宅の違い
10．コスト
11．課題
12．おわりに〈要旨〉
アメリカでは宛名はなくても住所だけで郵便物を送ることができるため、住所でのサンプリングで郵送調査を行うことができる。このサンプリング方法は Address Based Sampling（ＡＢＳ）と呼ばれている。
日本では、いままで、住所だけで郵便物を送ることができなかったが、日本郵便は 2022 年から住所だけで郵便物を送ることのできる「特別あて所配達郵便」制度を開始した。朝日新聞社では 2023 年にこの「特別あて所配達郵便」制度を利用したＡＢＳ方式によりネットで回答してもらう実験調査を行った。住所情報
データを利用して、無作為に 1,000 件の住所を抽出し、それらの住所に①予告はがき②調査方法の書かれた手紙（封筒）③督促はがきを送った。世帯内の抽出方法は「誕生日法」を使って、対象者を抽出してもらい、ＱＲコードや調査画面のＵＲＬから調査の画面にアクセスして、質問に回答してもらった。有効回
答は 183 件で、回答者は男性、高齢者が多かった。同時期に実施した朝日新聞社のＲＤＤ方式による世論調査と回答を比較したところ、比較的似ている傾向だった。
In the United States, it is possible to send mail using only the address, even without a recipient name,enabling mail surveys to be conducted through address-based sampling (ABS). In Japan, until
recently, it was not possible to send mail using only an address. However, Japan Post initiated the"Special Addressed Delivery Mail" in 2022, enabling the sending of mail with just an address. In 2023,
Asahi Shimbun conducted an experimental survey utilizing the ABS method using this "Special
Addressed Delivery Mail" system. Using address data, 1,000 addresses were randomly sampled, andto these addresses, 1) notification postcards, 2) letters detailing the survey method (in envelopes), 3)
reminder postcards were sent. Household sampling was conducted using the "birthday method" toselect participants, who were prompted to access the survey website via QR codes or the survey URL
and answer the questions. There were 183 valid responses, with a predominance of male and elderly
respondents. A comparison of responses obtained through the ABS method with a public opinion
survey conducted during the same period by Asahi Shimbun using the RDD method showed relatively
similar trends.

29
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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

１．経緯
朝日新聞社の郵送調査は回収率も高く、精度も高い調査だとみなされている。しかし、対象者のサンプリングは、全国の対象市区町村の役場に調査員が行って、有権者名簿から手書きで写すという方法で行っており、コストが非常にかかっている。
アメリカでは、住所だけで郵便を送ることができるため、住所ベースのサンプリング（AddressBased Sampling: ＡＢＳ）による調査が盛んにおこなわれている。日本では、住所のみでの郵送はできなかったため、ＡＢＳでの郵送調査は不可能であった。しかし、日本郵便は 2022 年から、住所だけで配達可能なサービス「特別あて所配達郵便」を開始した。この制度を利用すれば、住所データから
住所を無作為にサンプリングして、調査票などを郵送することができるようになるため、サンプリ
ングのコストを非常に低くすることができる。そこで、朝日新聞社では、この制度を利用して、Push
To Web 方式の郵送ネット世論調査を試行した。ここでは、調査の名称をＡＢＳ調査と呼ぶことにする。
２．特別あて所郵便とは日本郵便が 2022 年 6 月から本格開始した、受取人の宛名がなくても住所だけで郵便物を配達するサービスである。
利用条件として、受取人の氏名が記載されていないこと、定形郵便物、通常はがきまたは往復はがきとすること、外装に「転送不要」、受取人の住所などを表す所定のバーコード、「特別あて所配達」
等、所定の表示をすること、年間 1,000 通以上差し出す旨などを申し出ること、などがあげられる。
特別あて所配達郵便は、150 円が料金に加算される。25ｇ以内の定型郵便物（手紙）であれば、
84+150=234 円、はがきは 63+150=213 円となる。
３．サンプリング方法
3-1．住所のサンプリング
まず、コストの関係から対象住所数は 1,000 とした。地域によって、意識の違いがあるのではないかと想定し、市区町村で層別して、各市区町村からその市区町村の対象住所数を有権者数に応じて決定し、その市区町村の住所データから必要な数の住所数をランダムに選ぶ方法をとった。
住所つまり世帯から対象者を指定する方法は、誕生日法を用いて、手紙の発送日（2023 年 2 月 20

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)日）に誕生日が最も近い有権者とした。
抽出は、例えば、日本全国の有権者約１億人が北海道から沖縄まで並んでいると仮想的に考え、１億÷1,000＝100,000 なので、約 10 万人に一人の抽出間隔で有権者を系統抽出する。各市区町村に、その市区町村に住居している有権者数に応じて1,000 の住所を配分するので、有権者数が多い区や市では、複数の住所が選ばれるが、有権者数が少ない町村などでは、選ばれない可能性がある。例えば、
東京都世田谷区では 7 住所を選ぶが、東京都桧原
村は 0 である。
そして、住所情報を扱う会社から購入した全国
住所データを用いて、各市区町村の割り当て数に比例させ、コンピューターを用いて住所を無作為に抽出した。住所データで、同じ住所が複数ある場
合、つまり一つの住所で複数の建物がある場合は、
特別あて所配達郵便は配送されないので、1 住所が一つしかない近隣の住所に代替した。
抽出された 1,000 件の住所は Google マップ等で目視確認を行い、住宅以外の物件であった場合には、近隣の 1 住所 1 軒の戸建てに代替した。また、集合住宅であることが疑われる場合は、不動産情報のウェブサイトなどで物件名を確認し、部屋番
号を 201 号室に固定した。
3-2．世帯内サンプリング
各住所の世帯内の対象者の抽出は「誕生日法」を利用した。つまり、世帯内で誕生日が手紙の発送日の 2 月 20 日に最も近い人を調査対象者とした。
手紙での誕生日法の説明は以下の様にした。
「調査の対象者ですが、年齢や性別が偏らない
よう、お宅に住んでいらっしゃる 18 歳以上の有権者のなかから、2 月 20 日以降で最も誕生日の近い方にお願いします。
たとえば、お宅様で、誕生日が 3 月 1 日の方と 4
月 1 日の方がいらっしゃる場合、3 月 1 日の方が調査の対象者となります。また、たとえば、誕生日が4 月 1 日の方と 2 月 1 日の方の場合は、4 月 1 日の方が対象者となります。
」

４．調査方法と質問内容
調査は Push To Web 方式とした。汎用のセルフ
アンケートサイトで調査画面を作成し、1,000 個のＵＲＬを調査画面に結び付け、そのＵＲＬからＱ
Ｒコードの画像を作成し、手紙や督促はがきに印字した。回答は、ＱＲコードやＵＲＬを使い、スマ30
30

ホやパソコンで調査画面にアクセスし回答する。
手紙やはがきには問い合わせ先のフリーダイヤ
ルの番号を記した。フリーダイヤルに電話をかけてきた人で、ネット環境がなく、調査に回答したいという人には、電話での口頭での調査の回答も可能とした。
質問は性別や年代など属性質問を含め 19 問。朝日新聞の 2 月定例調査の結果と比較するため、大半を同じ質問とした。質問は以下の通り。
① あなたは、岸田内閣を支持しますか。支持しま
せんか。
② あなたは、
いま、どの政党を支持していますか。
③ あなたは、昨年の参議院選挙の比例区で、どの政党またはどの政党の候補者に投票しましたか。
④ あなたは、男性どうし、女性どうしの結婚を、法律で認めるべきだと思いますか。
認めるべきではないと思いますか。
⑤ あなたは、岸田首相の少子化対策への取り組み
を、どの程度評価しますか。
⑥ 政府は、防衛費を増やすために、およそ１兆円を増税する方針です。あなたは、この方針に賛成ですか。反対ですか。
⑦ 新型コロナ対策で国は、マスクをつけるかどうかは、3 月 13 日から個人の判断にまかせることを決めました。
これを受けて、
あなた自身は、マスクをつけることが減ると思いますか。減らないと思いますか。
⑧ あなたは、
いま停止している原子力発電所の運転を再開することに、賛成ですか。
反対ですか。
⑨ あなたは、食料品や光熱費、ガソリン代などの値段が上がったことで、生活への負担を感じますか。それほどでもありませんか。
⑩ あなたは、ふだん、衆院選や参院選などの国政選挙でどの程度投票に行っていますか。
⑪ 「仕事は男性が中心、家事・育児は女性が中心であるべきだ」という考え方があります。あな
たは、この考え方に賛成ですか。反対ですか。
⑫ あなたは、自転車に乗る人は、子供に限らず、ヘルメットをかぶるべきだと思いますか。そうは思いませんか。
⑬ あなたは、ふだん、通勤、通学、買い物などでどのように移動していますか。
主なものをいく
つでも選んでください。
（ランダマイズ）
 徒歩

31
31

 電車、バス
 自転車
 自動車、オートバイ
 その他⑭ あなたが、政治や社会の出来事についての情報を得るとき、参考にするメディアは何ですか。
いくつでも選べます。
（ランダマイズ）
 新聞
 テレビ
 ラジオ
 雑誌
 インターネットのニュースサイト
 ツイッターやフェイスブックなどの SNS
 その他
⑮ 性別
⑯ 年代
⑰ 職業
⑱ 回答機器 スマートフォン（iphone）
 スマートフォン（アンドロイド）
 パソコン タブレット その他⑲ この調査のはがきは届いたか。
⑳ この調査について意見（自由回答）

５．スケジュールと各郵送物の内容
2 月 15 日（水）に「予告」はがきを発送し、2 月
20 日（月）に調査の手紙（封筒）を発送した。そして、2 月 28 日（火）には回答済みの人や電話などで拒否の連絡があった人の分を除いて「督促」はがきを発送した。予告はがきには、調査のお知らせなどを記した。3 月 20 日（月）を調査終了の日とした。
予告はがきにはＱＲコードやＵＲＬは印字していない。
封筒には調査対象者ごとの調査画面のＱＲ
コードやＵＲＬを記し、世帯内抽出の方法を説明した手紙を封入した。また、事前インセンティブとして、300 円のＱＵＯカードも同封した。督促はがきにもＱＲコードやＵＲＬを記したが、それらには目隠しシールを張り、世帯以外の人が調査の回答をできないようにした。
（図表 1～6）

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

図表１．予告はがきの表面（宛名面）

図表２．予告はがきの裏面

図表３．調査の封筒（宛名面）

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

32
32

図表４．調査の案内の手紙

図表６．督促はがきの裏面(シールを剝がしたもの)

図表５．督促はがきの裏面

33
33

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

６. 発送と郵便の到達率、回収率
調査では、1,000 人の調査対象者を、3 つのグ
ループＡ、Ｂ、Ｃに、ランダムに割り当てた。グ
ループＡは予告状（はがき）と調査の封筒を送付するグループ（N=300）。グループＢは予告状、封筒、督促状（はがき）を送付するグループ（N=400）。グループＣは封筒と督促状を送付するグループ（N=300）。
予告状 700 通、調査の封筒 999 通、督促状 618通を発送した。調査依頼は、送付予定の 1,000 通から予告状発送後に調査拒否の連絡があった 1 件を除いた 999 件の発送とした。督促状の発送は700 通を予定していたが、発送前に回答が完了したケースや拒否の連絡があったケースからなる 82
通を除いた 618 件とした。
（図表７）
グル

発送数

ープ

予告状 調査封筒 督促状
300

299

B

400

400

346

300

272

999

618

C
計

700

予告状

調査封筒

督促状

135

202

132

グル

到達数=発送数ー返送数

ープ

予告状

調査封筒

A

239

233

B

326

325

277

239

209

797

486

565

A

79.7%

77.9%

B

81.5%

81.3%

80.1%

79.7%

76.8%

79.8%

78.6%

80.7%

図表９．到達率
予告状、調査の封筒、督促状の日別の返送の割合を見てみたい。図表 10 は、予告状（135）、封筒（202）、督促状（132）を合わせた 469 通に関して、それぞれの発送日からの返送数をパーセントで示したものだ。最も多かったのが発送日から７日目で 29％だった。発送日からおおよそ 10 日
間で返送された郵便物の９割程度占めていること
がわかる。
35%

29%
27%

30%
25%

17%

20%
15%

8%
0% 0% 0% 0%

3% 2%

8%
1% 1%

2% 2%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
発送日からの日数

図表 10．日別の返送数の総返送数に対する％
有効回答は、Ｗｅｂ回答が 175 件、電話回答が8 件、計 183 件であった。封筒の発送数に対する回収率は 18.3%で、到達数に対する回収率は23.0%であった。
（図表 11）到達回収率は、条件によって異なっており、予告状のみのグループＡは
グル
ープ

督促状

回収率
回収数

対封筒

対封筒

発送数

到達数

A

48

16.1%

20.6%

B

88

22.0%

27.1%

C

47

15.7%

19.7%

計

183

18.3%

23.0%

図表 11．回収率

図表８．返送数と到達数

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

5%
0%

返送数

計

予告状 調査封筒 督促状

計

郵送物の一部は「あて所なし」等で返送されてきた。返送されてきた郵送物は、予告状が 135通、調査の封筒が 202 通、督促状が 132 通である。発送数から返送されてきた数を引いたものを「到達数」としている。到達数を発送数で割った「到達率」は、いずれの郵送物でも 8 割程度であった。
（図表８,９）

C

ープ

10%

図表７．発送数

計

到達率（到達数／発送数）

C

総返送数に対しての％

A

グル

34
34

図表 12 に示す。封筒の発送の 2 日後の 2 月 22 日
が最も多く、回答数は 61 で、そのあとは徐々に回答数は減るが、督促状発送の 2 日後の 3 月 2 日に
回答数 18 と若干持ち直し、そのあとはまた減っていく。3 月 6 日以降は、回答数は 1 や 0 などとほとんどなくなった。
封筒の発送日の 2 月 20 から約 1 週間で累計の 9割の回答が来ている。朝日新聞社の 2 日間のＲＤ
Ｄ調査に比べれば日数はかかっているが、朝日新聞社の郵送調査の１カ月半ほどの期間に比べれば、相対的にはスピーディーな調査といえよう。
図表 13 は、Ａ、Ｂ、Ｃグループそれぞれの日別の回収数を、それぞれの最大の回収で割った「日別回収割合」を累計で表したものである。Ｃグループ
は、封筒発送から 5 日程度でＣグループのトータ
ルの 6 割程度で頭うちしているが、督促状を送る

20.6%、予告状と督促状のグループＢは 27.1%、督促状のみのグループＣは 19.7%であった。
予告状と督促状の両方の送付が回収率の向上に最も効果があった。予告状のみのＡグループと督促状のみのＣグループでは、回収率に大きな違いはなかった。
しかし、Ａグループでは予告状を 300 通、Ｃグ
ループでは督促状を 272 通発送しておりＣグルー
プの方が発送数が少ないので、コストの関係から予告状か督促状しか送付できない場合は、督促状だけにするのがよいだろう。
この調査ではＱＲコードやＵＲＬがないと回答できない。予告状にはＱＲコード、ＵＲＬがないので、回答はそれらが記載されている封筒が到着してからとなり、最初の回答は封筒の発送日（2 月 20日）の翌日（2 月 21 日）だった。日別の回答数を

70

61

60
50
40

26

3月19日

0 0 0 1 2
3月17日

3

3月15日

0 0
3月13日

3月11日

3 2 1 1 1 1 2
3月9日

6 7

3月7日

3月1日

2月27日

2月25日

2月23日

11

図表 12．日別回収数
100%
80%
60%

Aグループ

40%

Bグループ

20%

Cグループ

3月20日

3月18日

3月16日

3月14日

3月12日

3月10日

3月8日

3月6日

3月4日

3月2日

2月28日

2月26日

2月24日

2月22日

0%
2月20日

0

5 4 4 6 3

1
2月21日

10

18

14

3月5日

20

3月3日

30

図表 13．累計日別回収割合3535

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

ことで、残り 4 割をリカバリーしているので、督促状の意味があることがわかる。

ABS郵送調査 RDD調査
質問

７. 回答属性の有権者との比較
図表 14 は、全国の有権者の男女比と調査の回答での男女比を比較したものである。回答の数字
は有効回答数も少ないため、標本誤差を考慮し整数表現としている。男性の割合（57％）は、全国の有権者中の 48.2%に比べて多い。
図表 15 は、有権者との年代比較のグラフだ
が、年代構成は最も多いのが 60 代で、次が 70 歳以上であった。当初は、回答方法がネットなので、回答は若年層が多いと想定していたが、有権者の年代構成と比較すると、高齢者に偏った調査であるといえる。
80%

男性

60%

女性

①内閣支
持
②政党支

%
35%

支持しない

109

60%

53%

その他

12

7%

13%

自民党

50

27%

31%

自民党以外の党（まとめ）

64

35%

22%

69

38%

47%

認めるべきだ

129

70%

72%

④同性婚 認めるべきではない

38

21%

18%

その他

16

9%

10%

⑤岸田首 大いに評価する

3

2%

3%

相の少子 ある程度評価する

50

27%

33%

化対策

あまり評価しない

77

42%

45%

まったく評価しない

48

26%

15%

その他

5

3%

4%

⑥防衛費 賛成

57

31%

40%

１兆円増 反対

115

63%

51%

税

11

6%

9%

⑦マスク 減る

96

52%

49%
49%

その他

着用減る 減らない

82

45%

か

5

3%

2%

20%

⑧停止中 賛成

99

54%

51%

の原発運 反対

76

42%

42%

転再開

8

4%

7%

⑨物価上 負担を感じる

166

91%

81%

昇と生活 それほどでもない

16

9%

18%

負担

その他

1

1%

0%

計

183

100%

100%

43%

有権者

ABS調査

図表 14．性別構成
30%

ABS調査

20%

17.2%
13.4%

13.1%

14%

25.7% 26%

15.2%

15.3%

50代

60代

4%

0%
18-29歳

30代

40代

その他

査は抽出ウェイト、固定電話と携帯電話の重なり
ウェイト、性別、年代、地域ウェイトの重みづけを行っている。
両調査の回答は一部で近似する一方、ＡＢＳ調
査の回答は岸田政権に対してやや批判的であった。例えば、内閣支持では、ＡＢＳ調査の「支持する」の割合（34%）は、ＲＤＤ調査（35%）と同程度だが、「支持しない」の割合（60%）は、ＲＤ
Ｄ調査（53%）よりも高く、「その他」の割合は低い。政党支持でも同様に、ＡＢＳ調査の自民党支
持率（27%）と無党派層の割合（38%）はＲＤＤ調査よりも低い一方で、自民党以外の党の支持率（35%）は高い。そして、同性婚やマスク着用、
原発再稼働等、実査中の岸田政権下では大きな争点ではなかったと考えられる項目よりも、少子化対策や防衛費、物価高など、政権運営項目において乖離が大きい。

21%

8%

10%

その他

図表 16．ＲＤＤ調査との回答結果の比較
27%

有権者

25%

5%

%
34%

40%

0%

15%

N
62

無党派層

持

57%

48.2% 51.8%

選択肢
支持する

70歳以上

図表 15．年代構成

８. 回答結果
8-1. ＲＤＤ調査との比較
ＡＢＳ調査と 2023 年 2 月の朝日新聞のＲＤＤ調査の共通項目を比較した（図表 16）。ＡＢＳ調査の結果は重みづけは行っていないが、ＲＤＤ調

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

36
36

8-3. 回答者のコメント
調査の質問の最後に「この調査についてご意見をよろしくお願いします。
」と自由回答で、意見を求めた。回答の一部を下記に示す。回答から、宛名がないのが、調査のハードルになっていることが見受けられる。
・電話調査より回答しやすいです。
・簡単で質問も少なくて良かった。
・ＱＵＯカードが同封されていると回答しないといけない気持ちになった。
・突然送られてきてこわいです。
・宛名がなく少し驚きました。
・ハガキでの丁寧なお知らせ、解答のしかたが簡単なところ、とても良いと思います。
・封筒が届いた時、本当に朝日新聞の調査なのかどうか分からなかったので無視していました。
・いきなり手紙が届いたので、怪しくないかと躊
躇はしましたがネットで少し調べてから答えました。

8-2. 他の回答
そのほかの結果を図表 17 に示す。
ABS郵送調査
質問

選択肢

N

%

投票に行かなかった

28

15%③参院選投票 自民党

54

29%

先

自民党以外の党（まとめ）

86

46%

忘れた・その他

17

9%

ほとんど行っている

133

73%

行くことの方が多い

23

13%

行かないことの方が多い

18

10%

ほとんど行かない

9

5%

その他

0

0%

賛成

26

14%

性、家事・育 反対

145

79%

児は女性

その他

12

7%

かぶるべきだ

95

52%

そうは思わない

84

46%

その他

4

2%

徒歩

61

33%

電車、バス

45

25%

自転車

42

23%

自動車、オートバイ

126

69%

その他

4

2%

新聞

98

54%

テレビ

140

77%

⑭政治や社会 ラジオ

27

15%

⑩国政選挙

⑪仕事は男

⑫ヘルメット
かぶるべきか

⑬普段の移動
（マルチ）の情報メディ 雑誌

10

5%

ア（マルチ） ニュースサイト

129

70%

ＳＮＳ

31

17%

その他

1

1%

事務職

34

19%

専門・技術

18

10%

管理職

14

8%

製造

9

5%

販売

4

2%

サービス

10

5%

自営

17

9%

農林漁業

0

0%

主婦

25

14%

⑰職業

⑱回答機器

⑲はがき

学生

4

2%

無職

43

23%

その他

5

3%

スマホ（iphone）

93

51%

スマホ（アンドロイド）

59

32%

パソコン

19

10%

タブレット

4

2%

その他

8

4%

届いた

161

88%

届いていない

21

11%

その他

1

1%

計

183

100%

９. 戸建てと共同住宅の違い
図表 18 は、戸建てとマンションやアパートな
どの共同住宅の比率を全国の統計と今回の調査で比較したものである。全国統計では戸建ては 57%
で、ＡＢＳ調査では 87%と調査における割合が顕著に高い。これは、抽出する際に、住所だけでの抽出になっているからだと思われる。今回の住所
データに部屋数がなかったが、会社によってはその住所の建物の「部屋数」が付加されている住所
データも販売されている。もし、共同住宅の部屋数も考慮し、抽出ができれば、共同住宅の割合は増えたであろう。
共同住宅の部屋番号を 201 号室と固定したので、共同住宅の郵便の到達が低くなるのではないかと予想したが、やはり、戸建ての到達率は 79%
で、共同住宅は 70%と戸建てのほうが到達率が高かった。また、到達した封筒に対する回収率も戸建ては 24%で、共同住宅は 21%と戸建てのほうが若干高い。
性別をみると、男性は戸建てでは 56%だが、共同住宅だと 68%で共同住宅のほうが比率が高くなっている。年齢別では、戸建てでは最も多いのは60 代、70 歳以上の 29%だが、共同住宅では 40 代
で 32%と、戸建ては高齢層、共同住宅は若年層の回答が多い傾向があった。
（図表 19、20）

図表 17．回答結果

37
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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

10. コスト
サンプル数は 1,000 で有効回答は 183 だったので、対サンプル数の回収率は 18.3%となる。図表 21
は調査コストでの有効回答１件当たりのコストを、横軸を対サンプル数（1,000）での回収率で計算したものだ。実際の回収率は 18.3%だが、回収率が上がれば、1 件当たりのコストが下がることがわかる。
実際の回収率のコストは約 6,600 円だった。調査のコストは非常に高額で、実際に運用にのせようと思えば、回収率を上げて、回答 1 件当たりのコス
トを下げる必要がある。
今回は実験調査という位置づけもあり、全国の住所データを非常に低い金額で提供していただいたということや、電話対応の学生アルバイト費用
は入っていないことなどを考えると、実際の運用
ベースを想定すると、グラフはもっと上振れすると考えられる。

調査全体では男性、高齢者が多かった。共同住宅の住所の比率が増えれば、男性、若年層の回答が増える。性別はより男性が増えてしまうが、年代構成は有権者に近づけることができると思われ
る。
100%

戸建て

87%

共同住宅

80%

57%

60%

43%

40%
13%

20%
0%

全国統計

ABS調査

図表 18．戸建てと共同住宅の割合

男性

女性¥14,000

有効回答１件当たりのコスト

80%

68%

¥12,000

56%

60%¥10,000

44%
40%

32%

20%
0%

戸建て

¥8,000¥6,000¥4,000¥2,000¥-

共同住宅

10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%
サンプル数に対する回収率

図表 19．戸建てと共同住宅での男女比

図表 21．回収率とコスト
35%
30%

戸建て

共同住宅
26%

32%

25%

16%

15%

5%

11. 課題11-1. 到達率と低回収率
はがき、封筒ともに宛先に到着しているのは 8 割程度と 2 割は返送されてきている。また、回収率も封筒発送数に対して 18.3%、封筒到着数に対しては23.0%と低い。推測にはなるが、そもそも、相当数が開封されていないのではないかと想像できる。
ダイレクトメールなどは開封せずに捨てられる場
合があるが、それと同様に、宛名もないので、怪しげなダイレクトメールと思われ捨てられているのではないかと想像される。これに関しては、はがきや封筒の宛先面に調査主体（朝日新聞社）などをもっと大きく表示したり、「調査の依頼」であること

29%

21% 21%

20%

10%

29%

12%
4% 5%

5%
0%

0%

図表 20．戸建てと共同住宅での年代比

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

38
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を明確に表記したりすることが考えられる。また、宛名がないので「ご家族様へ」や「世帯主様へ」という表記をつけてみる。
「お礼の品」に関しての表記を大きくかつＱＵＯカードが入っているなど具体的に表現してみるのも手だろう。
今回はコストの制約もあり、ネットのウェブサ
イトからの回答としたが、通常の郵送調査と同様に紙の調査表に回答してもらい、返送してもらうという方法も検討の余地はある。しかし、返送用封筒が必要など、コストが上昇してしまう。また、督促状で回答が増えることはわかったので、督促の回数を増やすことも考えられるが、これもコストの上昇につながる。
11-2. 戸建てが多い問題
共同住宅より戸建てのほうが多いことで、年代構成に影響が出ており、結果として調査の回答に影響が出る。この問題を解決するには、共同住宅の
部屋数の情報が必要である。部屋数分共同住宅を増やすことで、世帯抽出に近づけることができる。
部屋数もデータに付加されている住所データを販売している業者もある。コストは上昇するが部屋数が付加されているデータを購入することで解決できると考えられる。
11-3．世帯内サンプリングの問題
世帯内での対象者の抽出は「誕生日法」を使った。
男女比が半々になっていないことから、世帯内抽出がうまくいっていない可能性がある。手紙に記載した「誕生日法」の説明がわかりづらかったかもしれない。
12. おわりに
現在、新聞社やテレビ局などマスメディアの月ごとの調査方法は調査員による電話調査、もしく
は携帯電話へのオートコールからの SMS 調査などがある。また、郵送調査も行われている。
携帯電話の電話番号は地域属性を持っていない
ため、県や市区町村単位の地域調査を行うことができない。確率標本で、地域調査を行おうとすると、有権者名簿や住宅基本台帳などから対象者抽出を行い、郵送調査や面接調査を行うしかない。名簿からの対象者抽出は、調査員が実際に対象の市区町
村の役場に行って、名簿を閲覧させてもらい抽出するので、期間がかかり、人件費のコストが膨大になる。その上、郵送調査であれば、１カ月半程度の3939

期間が必要で、面接調査であれば、調査員を雇う人
件費がかかる。
個人的にはＡＢＳ調査の強みは、「地域調査」にあると思う。今回は、ＡＢＳで「全国調査」を行ったが、県や市区町村などの地域の住所データを入手すれば、確率標本でのサンプリングが可能となる。住所データは、地域の規模で価格が変わり、全国のデータでは高額だとしても、市区町村レベルであれば、それほど高くはならない。調査票も必要ないので、郵送調査に比べて運用費用のコストも抑えられる。調査期間も１週間程度で可能だろう。
何らかの工夫を凝らし回収率をあげることができれば、実用化は可能である。機会があれば、選挙の調査などの実験的な地域調査を行ってみたい。
（埼玉大学 非常勤講師・朝日新聞世論調査部）
参考文献・リンク
AAPOR Address-based Sampling
https://www-archive.aapor.org/EducationResources/Reports/Address-based-Sampling.aspx
日本郵便 特別あて所配達郵便https://www.post.japanpost.jp/service/fuka_service/to
kubetsuatesyo/index.html
鄭 躍軍, 2007 「抽出の枠がない場合の個人標本抽出の新しい試み」
統計数理（2007）第 55 巻 第 2 号 311–326
朝日新聞 2023 年 2 月 21 日朝刊
朝日新聞社 世論調査 質問と回答
総務省統計局 平成30年住宅・土地統計調査住宅数
概数集計 結果の概要
https://www.stat.go.jp/data/jyutaku/2018/pdf/g_gaiy
ou.pdf

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)40
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岸田内閣の支持離れはどう進んだか－ＮＨＫ政治意識月例調査の結果からー
How the Kishida Cabinet's Loss of Support has Progressed: Results of NHK's Monthly Political Attitude Survey
政木 みき
Miki Masaki

１. はじめに
２. 高揚感なきスタートと安定期（2021 年 10 月～2022 年 7 月）
３. 不安定化する支持（2022 年 8 月～）
3-1. 国葬 置き去りにされた世論
3-2. 内閣改造も政権浮揚とならず
3-3. 得意の外交の効果も限定的
４．支持率低迷の背景
4-1.「政策に期待が持てない」
4-2．
「異次元の少子化対策」と「減税」への評価
５．変容する支持構造
5-1. 若者の政策への不満
5-2. 無党派層と自民支持層の支持離れ
5-3．増える無党派層 進む政党離れ
5-4．衆参補選の低投票率
６．おわりに〈要旨〉
発足から 2 年余り経った岸田内閣の支持率は「危険水域」と評される 20％台で低迷が続く。ＮＨＫの毎月の電話世論調査の結果や歴代内閣との比較を元に岸田内閣の支持離れがどう進んだのかを探ると、世論が分断されたまま実施された安倍元総理大臣の国葬をめぐる議論を機に低迷が始まり、特に若年層や無党派層での下落が目立つ。経済対策、少子化対策といった重要政策の打ち出しや内閣改造を行っても事態が打開できない背景には、政策への期待感の顕著な低下がある。長期政権を維持した安倍内閣が固い支持基盤に支えられ「若高―老低」の支持構造だったのに対し、岸田内閣では若年層や無党派層に加え自民支持層
での支持離れも進み、高年層に依存する不安定な支持構造に変容している。自民党の派閥の政治資金パーティーをめぐる事件で再燃した「政治とカネ」の問題で政治不信が強まるなか、岸田内閣が実効性のある改革や政策を実現していけるのかが問われている。
More than two years after its inauguration, the Kishida Cabinet’s approval rating continues to languish in the
20% range, described as a “danger zone.” The results of NHK’s monthly telephone polls and comparisons withprevious cabinets show that the Kishida Cabinet has fallen out of favor beginning with former Prime Minister
Abe’s state funeral, which took place when public opinion was divided, and the decline is particularly noticeable
among younger voters and independents.
Behind the inability to break out of this situation, despite a cabinet reshuffle and the launch of important policies
such as economic measures and countermeasures against the falling birthrate, lies a marked decline in
expectations for these policies. Whereas the Abe administration, which had established a long-term government,
had a solid base of support through a “young higher-older lower” support structure, the Kishida cabinet has an
unstable support structure that relies on older voters, as the LDP’s support base has also been growing weaker.
As distrust in politics has risen with the repeated “politics and money” scandals aroused by the LDP factions’political fund parties, the question is whether the Kishida cabinet will be able to implement effective reforms andpolicies in a form acceptable to the public.

41
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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

支持する

40

46

46
40

支持しない

29

30

26

0

表１．

内閣発足時の支持率
調査

内閣

1998年8月
2000年4月
2001年5月
2006年10月
2007年10月
2008年9月
2009年9月
2010年6月
2011年9月
2013年1月
2020年9月
2021年10月

小渕森
小泉
安倍（第1次）福田麻生鳩山(民主）菅(民主）
野田(民主）
安倍
菅
岸田
平均

発足時
前内閣からの支持率(%) 上昇ポイント

37
39
81
65
58
48
72
61
60
64
62
49
58

13
4
74
14
24
28
57
40
42
44
28
19
32

年 11 月から 2022 年 7 月までの 9 か月間、一度も50％を下回らず堅調に推移する。直前の菅内閣が新型コロナウイルスへの対応でつまずき、発足時62％だった支持率が感染者数の増加と連動するように 3 か月で 42％にまで落ち込んだのとは対照的だった。ＮＨＫの調査では新型コロナウイルスをめぐる政府の対応の評価を安倍内閣時代の 2020年 2 月から 2023 年 1 月までほぼ毎月質問してきたが、岸田内閣では感染者が急増した際も「評価する」（大いに＋ある程度）が 60％前後の水準を維持し、コロナ対応に翻弄された安倍内閣や菅内閣とは異なるポストコロナの社会を見据える政権になったことを示した。支持率が安定するなか迎えた 2022 年 7 月の参議院選挙でも自民党は単独で改選議席の過半数の 63 議席を確保して勝利し、支持率は内閣最高の 59％に達した。

めぐる事件

パーティを
政治資金

23

内閣改造

10

少子化対策表明

20

Ｇ７広島サミット

33 33
国葬

42
42

49
50

内閣改造
参院選

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

岸田内閣の支持率

59

％

60

'24.01'23.12'23.11'23.10'23.09'23.08'23.07'23.06'23.05'23.04'23.03'23.02'23.01'22.12'22.11'22.10'22.09'22.08'22.07'22.06'22.05'22.04'22.03'22.02'22.01'21.12'21.11'21.10２．高揚感なきスタートと安定期（2021 年 10 月～2022 年 7 月）
【図１】に本稿のベースとなる岸田内閣の内閣支持率と出来事を示した。2021 年 10 月の発足
時の支持率は 49％で菅内閣の最終から 19 ポイン
ト上昇した。発足時支持率は、実力が未知数でも期待が上乗せされるご祝儀相場があるとされる。
【表１】のＮＨＫが調査した 12 の内閣の発足時
支持率の平均は 58％で前の内閣から平均で 32 ポ
イントも上がっている。これら歴代内閣に比べると、岸田内閣の始まりはやや高揚感に欠けるものだった。
しかし、発足直後の衆議院選挙で自民党が単独で絶対安定多数の 261 議席を獲得し勝利すると追い風が吹く。支持率はじわじわと上がり、2021

図１．

衆院選

１．はじめに2024 年 1 月 19 日、自民党の派閥の政治資金パーティーをめぐる事件で、東京地検特捜部は政治資金規正法違反の虚偽記載の罪で安倍派と二階派の会計責任者を在宅起訴し、岸田派の元会計責任者を略式起訴した。その前日、岸田派も立件対象になるという報道が出たさなか、岸田総理大臣は突如として岸田派の解散を表明した。この決断が安倍派と二階派、そして立件されていない森山派
も含む解散への動きを加速させ、自民党の 6 派閥のうち 4 つが解散することとなった。事件では、派閥から受け取ったキックバックが多額だった安倍派の国会議員あわせて 3 人も立件されている。
物価高による暮らしへの影響が長引くなか、またも繰り返された政治とカネの問題に国民の政治不信は深まり、自民党の政治改革の実効性に厳しい視線が注がれている。
岸田内閣は、憲政史上最長の 8 年 8 か月の通算在職日数を記録した安倍総理大臣の後を継いだ菅総理大臣がわずか 1 年で退陣したのを受けて 2021
年 10 月に発足した。それから 2 年余り、当初堅調に推移していた内閣支持率は、2023 年 12 月には自民党が 2012 年 12 月に政権に復帰して以来最低の 23％にまで下がり、政権は窮地に追い込まれている。岸田内閣の支持離れはどう進んだのか。
本稿では、ＮＨＫが 1998 年 4 月から毎月実施している電話世論調査１）の 2024 年 1 月までの結果
から“岸田離れ”の背景にある政策に対する期待感の低さ、安倍政権との比較から見える支持構造の特徴などについてふれていきたい 2）。

３．不安定化する支持（2022 年 8 月～）
3-1．国葬 置き去りにされた世論
参院選の勝利により岸田総理大臣は、衆議院を解散しなければ 2025 年まで大型の国政選挙がなく政策の実現に集中できる「黄金の 3 年間」を手に入れたとも言われた。しかし、翌月の 2022
年 8 月、支持率は 59％から 46％に急落する。発端は、参議院選挙の投票日直前の銃撃事件で死亡した安倍元総理大臣の国葬だった。
国葬について直接定めた法律は存在しない。
しかし、岸田総理大臣は、安倍氏の死からわずか6 日後の記者会見で、戦後 2 例目となる国葬を 2か月後に開催することを表明した。法的根拠としたのは、国葬の実施を模索するなかで内閣法制局から示された内閣府設置法の条文だ。
「国葬儀＝国の儀式」としてならば閣議決定で「国葬」を実施できるという見解である。この表明を受けた
2022 年 7 月調査では、国葬の実施を「評価する」の 49％が「評価しない」の 38％を上回り、一定の理解は示されているかに見えた【図２】。
ところが、銃撃事件をきっかけに安倍氏をはじめとする自民党所属の国会議員と旧統一教会との接点が次々に表面化して空気は一変する。国葬が全額国費で営まれることや閣議決定だけで実施できることへの疑問に加え、国会での説明が不十分だという批判が日増しに高まり、翌 8 月には実施を「評価しない」の 50％が「評価する」の36％を逆転した。岸田総理大臣は、9 月 8 日の国会の閉会中審査でようやく国葬の実施の意義などを説明したが、9 月調査でも「評価しない」は57％と増え続け、国葬に関する政府の説明が「不十分だ」とした人は 72％で、与党支持層でも65％に上った。分断された世論を置き去りにした

まま国葬は実施され、岸田総理大臣が就任時に強調した「聞く力」とは何だったのかとの声も聞かれた。このとき浮き彫りになった世論と政権との隔たりが 2022 年 8 月以降の岸田内閣の支持構造の不安定化をもたらすきっかけとなる。
3-2．内閣改造も政権浮揚とならず
報道各社の世論調査で支持率が急落する渦中の 2022 年 8 月 10 日、岸田総理大臣は内閣改造に踏み切った。しかし、新しい閣僚と旧統一教会の友好団体との接点が表面化したことでかえって問題の根深さが露呈し、9 月の支持率は 40％と 6 ポ
イント下がって「支持しない」の 40％と並んだ。
政権基盤を強化する目的で行われる内閣改造後に支持率が有意に下がるのは異例で、調査データがある小渕内閣以降の 20 回余りの改造のうち岸田内閣以外では、閣僚の外国人が経営する企業からの献金が問題になった 2012 年 10 月の野田内閣の例しかない。岸田内閣では、2023 年 9 月に行った
改造翌月の調査の支持率も 36％と前月から横ばいに終わり、政権浮揚には至らなかった。人事による目先の刷新感だけでは、有権者の信頼は取り戻せなくなっている。
3-3．得意の外交の効果も限定的
参院選後の 59％をピークに下がり続けた支持率は、2022 年 11 月と 2023 年 1 月に 33％の底をついたが 2023 年 2 月から上昇に転じ、岸田総理大臣が議長を務めたＧ７広島サミット開催前の2023
年 5 月には 46％まで回復した。背景には、4 年 8か月外相を務めた岸田総理大臣が自ら得意とする外交への好感があった。2023 年 3 月と 5 月に相次いで行われた韓国のユン・ソンニョル大統領との首脳会談後の 5 月調査では、日韓関係が「改善に向かう」とした人が 53％に上り、戦後最悪と言われるまで冷え込んだ日韓関係の進展への期待が示された。また、この時期の支持率好転には、3年余り続いた新型コロナウイルスの感染対策に一区切りがついた影響も考えられる。マスク着用について政府が個人の判断に委ねる決定をするなど対策の緩和が進み、4 月調査では、新型コロナウ
イルスの感染症法上の位置づけが 5 類に移行する
ことで「感染拡大前のように生活が戻る」（ある
程度を含む）と答えた人が 61％に上るなど、社会のムードも変化していた。

図２．

43
43

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

5 月の広島サミットではウクライナのゼレンス
キー大統領の電撃訪問も実現し、閉幕直後、内閣支持率が顕著に上がった報道機関の調査もあった。
しかし、閉幕から 3 週間後の 6 月のＮＨＫ調査の支持率は、前月比 3 ポイント減の 43％となる。秘書官だった長男が、総理大臣公邸の公的スペース
で親戚と写真撮影するなどして 5 月末に事実上更迭されるという身内のスキャンダルがサミットの成果を打ち消したかたちだ。さらにマイナンバー
カードの相次ぐトラブル、経済対策の不評、政治とカネの問題が支持率低下に拍車をかけ、2023年
11 月は 29％、12 月は 23％、2024 年 1 月は 26％と「危険水域」の 20％台に沈む 2 度目の低迷期が続いている。

月には 3％まで落ち込んだ。回答者全体を分母にするとわずか 1％にあたる。逆に、支持しない理由の「政策に期待が持てない」は、内閣発足時は32％だったが2023年に入ると群を抜き始め、2023
年10月は56％、11月には57％に達した【図４】。
「政策に期待が持てない」が複数の月にわたり50％を超えた内閣は過去にない。内閣を「支持しない」人自体が増えるなか、回答者全体を分母にすると「政策に期待が持てない」は発足当初の8％からピーク時の 2023 年 11 月には 30％にまで増え、政策への期待感の低さが岸田内閣への有権者の評価の特徴の１つとなりつつある。
図４．
60

４．支持率低迷の背景
4-1．
「政策に期待が持てない」
岸田内閣の支持率低迷の要因の 1 つが政策への期待感の低下である。ＮＨＫの調査では内閣を「支持する」と答えた人、「支持しない」と答えた人それぞれに 5 つの選択肢を示し理由を聞いている。支持理由は「政策に期待が持てる」「支持する政党の内閣だ」「人柄が信頼できる」
「実行力
がある」
「他の内閣より良さそうだ」で、支持しない理由は、「政策に期待が持てない」「支持する政党の内閣でない」「人柄が信頼できない」
「実行
力がない」
「他の内閣の方が良さそう」である。
岸田内閣の支持理由を見ると【図３】、「他の内閣よりよさそう」という消極的な理由が一貫して多い一方、「政策に期待が持てる」は支持している人の数％から 10％程度にとどまり、2024 年 1

30
20
10
0

4-2．
「異次元の少子化対策」と「減税」への評価
政策への期待感の低さは、個々の政策効果に対する信頼や信用のなさと表裏一体である。一例
が少子化対策だ。2023 年 1 月の年頭会見で、岸田総理大臣は少子化対策への挑戦を「これ以上放置できない待ったなしの課題」としたうえで、「異次元」「子ども予算の倍増」といったインパクトのある言葉を用いてアピールした。表明を受けた
2 月調査では子ども予算を将来的に倍増する方針に「賛成」が 69％で「反対」の 17％を大きく上回り、また「予算を増やすために国民の負担が増えること」についても「やむを得ない」が 55％
で「負担を増やすべきではない」の 35％を上回った。前の月の調査で「少子化が社会にもたらす影響」に危機感を抱く人が 86％の大多数に上ったことをふまえても、想定を上回るスピードで進む少子化対策のために何らかの負担を負うことについては、一定のコンセンサスが示されていると読み取れた。

図３．

50
40
30
20
10

3
'24.01'23.12'23.11'23.10'23.09'23.08'23.07'23.06'23.05'23.04'23.03'23.02'23.01'22.12'22.11'22.10'22.09'22.08'22.07'22.05'22.04'22.03'22.02'22.01'21.12'21.11'21.10政策に期待が持てるから支持する政党の内閣だから人柄が信頼できるから実行力があるから他の内閣より良さそうだから

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)'24.01'23.12'23.11'23.10'23.09'23.08'23.07'23.06'23.05'23.04'23.03'23.02'23.01'22.12'22.11'22.10'22.09'22.08'22.07'22.05'22.04'22.03'22.02'22.01'21.12'21.11'21.10政策に期待が持てないから支持する政党の内閣でないから人柄が信頼できないから実行力がないから他の内閣の方が良さそうだから（分母＝岸田内閣を支持する人）

0

56 57
50

40 32

内閣支持理由％（分母＝岸田内閣を支持しない人）

50

図３．
60

内閣不支持理由％44
44

'24.01'23.12'23.11'23.10'23.09'23.08'23.07'23.06'23.05'23.04'23.03'23.02'23.01'22.12'22.11'22.10'22.09'22.08'22.07'22.06'22.05'22.04'22.03'22.02'22.01'21.12'21.11'21.1080％台に上り、与党支持層でも57％と半数を超え
2023 年 6 月になると、政府は、児童手当の拡充など対策の具体的な内容を打ち出し始めるが、政た。さらに、岸田総理大臣が、2024年夏に所得の策実現の大前提である財源確保の議論が事実上先伸びが物価上昇を上回るようにしたいと説明した送りされると、政策の実効性に疑問符がつけられことについても「期待しない」（あまり＋まったる。少子化対策の効果について「期待する」（大く）が 65％に上った。政権に対する不信の蓄積
いに＋ある程度）と答えた人は 6 月時点ですでにによって、岸田総理大臣の発する言葉は与党支持
39％にとどまり、7 月には 33％とさらに減った。
層にすらあまり届かなくなり、政策推進にブレー
政府は、少子化対策の財源のうち 1 兆円程度は、 キがかかりかねない状況だ。切り札のはずだった
医療保険を通じて国民や企業から集める「支援金」 新たな経済対策の不発、さらに副大臣や政務官ので確保する一方、負担増に見合う社会保障の歳出辞任ドミノで任命責任も問われ、2023 年 11 月の改革や賃上げを行い、国民に実質的な負担は生じ
支持率はついに 30％を割り込み、菅内閣の退陣ないと強調している。負担は国民にとって耳の痛時と並ぶ 29％となった。
い話である。しかし、国の財政状況が厳しいなか
で「実質的な負担は生じない」と政府が強調すれ５．変容する支持構造
ばするほど、批判をおそれ議論から逃げているよ
5-1．若者の政策への不満
うに受け止められているのではないか。
「少子化
2022 年 8 月以降と 2023 年 5 月以降の 2 度の支
トレンドを反転させる」という政府のチャレンジ
持率低迷を経て、岸田内閣の支持構造はより不安ングな目標を達成するための覚悟や、納得感のあ定に変容した。顕著なのが若年層の支持離れである説明がない限り、政策実現への期待は醸成される。発足当初 50％前後だった 30 代以下 3）の支持ないだろう。
率は、2022 年 10 月以降ほぼ 20％台から 30％台を岸田総理大臣が「最優先で取り組む」とする
推移し中高年層との差が生じている【図５】。こ
経済対策に対しても有権者の評価は冷ややかだ。
れは長期政権を築いた第 2 次安倍政権の支持構造
内閣発足から 2 年となる 2023 年 10 月調査で「内とは逆の特徴だ。安倍内閣では政権が長期化する閣が最優先で取り組むべきだと思うこと」を尋ねにしたがって「若高―老低型」の傾向が強まった
た結果、最も多かったのは「物価高対策を含む経【図６】。自民党支持でなくても安倍内閣は支持
済対策」の 50％で国民のニーズは高いはずだっするという若い層を一定数取り込んだ結果、政権た。しかし、所得税などを 1 人あたり 4 万円減税を通じた平均支持率は 60 歳以上の高年層が 47％
し、住民税が非課税の世帯には７万円給付するとだったのに対し、40 代・50 代が 50％、30 代以下いう政府の方針について 11 月調査では「評価すが 53％と現役層の支持が政権を下支えしていた。
る」（大いに＋ある程度）とした 36％を「評価しこれに対し岸田内閣は、少子化対策や賃上げない」（あまり＋まったく）の 59％が上回った。
など現役世代向けの政策を次々と打ち出している政権にとって深刻だったのは、4 択で聞いたにもかかわらず 30 代以下の支持離れが進み、「評価しない」人の理由で「選挙対策に見える」
2024年1月までの平均支持率は30代以下で38％、が 38％で最も多かったことだ。岸田総理大臣が
図５．
減税の検討を指示したのが 10 月 22 日の衆参補欠
選挙の投票日 2 日前。しかも政府は防衛費の財源％ 岸田内閣支持率〔年代別〕
18-39歳80
確保に向けた増税や、少子化対策で子ども予算を40･50代70倍増させる方針も打ち出していた。増税と減税と60歳以上60いう逆のベクトルのものが同時に示される違和感
50は強く、結局は、国民の歓心を買うための選挙対40
策ではないかと有権者に見透かされた結果だった。 3020岸田総理大臣は「今回の減税と防衛費の財源確保に向けた将来的な増税は、矛盾するものではない」 100と説明したが、11 月調査で「納得できる」としたのはわずか 19％で「納得できない」が 67％を占めた。
「納得できない」は全年代で 60％台から

45
45

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

図６．
％

80

安倍内閣支持率 〔年代別〕

70
60
50
40
30

18-39歳(～16年5月は20代30代）

20

40代50代

60歳以上

10⇒17年4月携帯追加

0'20.08'20.07'20.06'20.05'20.04'20.03'20.02'20.01'19.12'19.11'19.10'19.09'19.08'19.07'19.06'19.05'19.04'19.03'19.02'19.01'18.12'18.11'18.10'18.09'18.08'18.07'18.06'18.05'18.04'18.03'18.02'18.01'17.12'17.11'17.10'17.09'17.08'17.07'17.06'17.05'17.04'17.03'17.02'17.01'16.12'16.11'16.10'16.09'16.08'16.07'16.06'16.05'16.04'16.03'16.02'16.01'15.12'15.11'15.10'15.09'15.08'15.07'15.06'15.05'15.04'15.03'15.02'15.01'14.12'14.11'14.10'14.09'14.08'14.07'14.06'14.05'14.04'14.03'14.02'14.01'13.12'13.11'13.10'13.09'13.08'13.07'13.06'13.05'13.04'13.03'13.02'13.01ての年代で「期待しない」が「期待する」を上回るが、30 代以下では政府の財源についての議論の進め方が「遅すぎる」とする人が他の年代より多く、政策推進のスピード感にも物足りなさを感じている。岸田総理大臣は 2023 年 1 月に異次元の少子化対策を表明した際「若い世代からようや
く政府が本気になったと思ってもらえる構造を実現する」と強調したが、少子化の負の影響を最も受ける若者だからこそ政府の取り組みに説得力がない限り政策実現への期待感は上向かないだろう。

40 代・50 代が 43％、60 歳以上が 45％と高年層頼みの支持構造に変化している。
特に、岸田内閣では若い人での政策への期待感が低い。2024 年 1 月調査の「内閣を支持しない理由」で「政策に期待が持てない」とする人は若年層ほど多く 30 代以下では 63％に上った【図７】。
図７．

5-2．無党派層と自民支持層の支持離れ
岸田内閣の支持構造の変容は、人気のバロメーターともいえる無党派層での支持率の下落にも表れている。無党派層の支持率は国葬への批判が高まった 2022 年 8 月以降ずっと 30％を下回り、2023 年 12 月には 9％と一ケタに落ち込んだ【図８】。歴代内閣で無党派層の支持率が一ケタとな
図８．
％

岸田内閣支持率〔支持政党別〕

86

100
90
80
70

個別の政策への反応を見ても、若者が政治で生活が良くなると思えていない様子が浮かぶ。
2023 年 11 月調査で、「2024 年夏には所得の伸びが物価上昇を上回るようにする」という岸田総理大臣の説明に「期待しない」と答えた人は 30 代以下で 73％と高く、全体の 65％を上回った。
少子化対策への期待を尋ねた質問では、すべ

60

52

50
40
30
20
10
0

9
'24.01'23.12'23.11'23.10'23.09'23.08'23.07'23.06'23.05'23.04'23.03'23.02'23.01'22.12'22.11'22.10'22.09'22.08'22.07'22.06'22.05'22.04'22.03'22.02'22.01'21.12'21.11'21.10

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

73

自民支持層
無党派層
内閣支持率

46
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その結果、支持する政党を持たない「無党派層」が増え、2024 年 1 月には 45％に達した。
【図10】で岸田内閣発足時からの無党派層の年代別の推移を、特徴が異なる 60 代と 70 歳以上を分けた
うえで見てみると、どの年層も増加傾向にあり全体的に政党離れが進んでいる。特に増加が目立つのが 40 代・50 代と 60 代で、内閣発足当初からそれぞれ 10 ポイント程度上昇している。2023 年１
月調査の無党派層の割合は、70 歳以上が 34％だ
ったのに対し、60 代では 47％と半数に迫り、18～39 歳と 40 代・50 代では 50％を超えている。政治に対する不信や不満に応えて、政党としての存在意義を発揮し、有権者の支持を得られるかどうかが与野党ともに問われている。

ったのは、ＮＨＫ調査で内閣支持率ワースト１の7％を記録した森内閣と、ワースト 2 の 14％を記録した麻生内閣のみで、2012 年 12 月の自民党の政権復帰後では初めてである。無党派層に人気のない岸田内閣は、支持基盤の自民支持層への依存度が高まっている。
しかし、頼みの自民支持層も心もとない。
「岩盤」と称された固定支持層が存在した第 2 次安倍政権での自民支持層の支持率は、70％台から90％台を維持し平均で 83％を保っていたが、岸田内
閣の自民支持層の支持率は、参院選後の 2022 年 7月の 86％をピークに下落し、直近数か月は 50％近くで低迷している【図８】。自民支持層の半数が内閣を支持していない状況だ。自民支持層の平均支持率は発足から 1 年までは 79％の高水準だったが、2024 年 1 月までで見ると 70％となり“岸田離れ”が進む。今年 9 月には自民党総裁選が迫っている。自民支持層内で低下した求心力を、党内の立て直しや、政策の実行力でどう反転させるのか。再選をめざす岸田総理大臣にとって残された時間は多くない。

図 10．

5-3．増える無党派層 進む政党離れ
政治とカネの問題の逆風で自民党の政党支持率は 2023 年 12 月、2024 年 1 月と連続で約 30％に落ち込み、安倍内閣時代に加計学園問題で政治不信が高まった2017年7月に並ぶ水準となった【図９】。それでも野党側の支持率は、第一党の立憲
民主党、第二党の日本維新の会も含めどの党も10％に満たない状況が続き、一強多弱の状況は第2 次安倍政権時代から変化がない。選挙でも野党連携の道筋は見通せず、自民党に代わる政権の受け皿にはなり得ていない。

5-4．衆参補選の低投票率
岸田政権下で実施された国政選挙の結果を見ると【表２】、自民党は衆院選と参院選で勝利したほか、5 回ずつ行われた衆院選と参院選の補欠選挙でも 7 勝 3 敗で勝ち越している。ただし、各
表２．

図９．

実施日

選挙区

投票率（％）

当選

2021/10/24 参院静岡選挙区 45.57 無所属〃 参院山口選挙区 36.54

自民
自民2023/4/23 参院大分選挙区 42.48 自民〃 衆院千葉5区
38.25 自民〃 衆院和歌山1区
44.11
維新〃 衆院山口2区
42.41 自民
〃 衆院山口4区
34.71 自民
2023/10/22 衆院長崎４区
42.19 自民
〃 参院徳島・高知
32.16 無所属
2022/4/24 参院石川選挙区 29.9347472021/10/31 衆院選

55.93

2022/7/10 参院選

52.05

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

1）ＮＨＫの電話世論調査は、現在 18 歳以上を対象にＲＤＤ方式で固定電話と携帯電話に対し行っているが、2004 年と 2017 年の 2 度調査方法を変更した。調査方法が異なる場合、単純な数字の比
較はできないが大まかな傾向を比較する。調査結
果は、ＮＨＫ選挙 WEB を参照。
（https://www.nhk.or.jp/senkyo/shijiritsu/）
2）事実関係については本稿執筆時の 2024 年 1 月
31 日時点のものである。
６．おわりに
3）層別分析をする場合は、各層の人数が 100 人
能登半島地震の発生とともに明けた 2024 年は、 以上であることを目安とするため 18～39 歳でま長期化が予想される被災地支援と、またも繰り返とめている。
された「政治とカネ」の問題の再発を防ぐ政治改革への要請が政権に重くのしかかる年となった。
自民党は、1 月 25 日に決定した政治刷新本部の「中間とりまとめ」で、派閥は「カネと人事」と完全に決別するとした一方、政策集団としての存続は容認し、全廃するまでは踏み込まなかった。
派閥の存在に余白を残したことで、自民党が自浄能力を発揮できるかどうかがより厳しく問われることになる。
「政治改革を派閥の解体の問題にす
り替えるべきではない」という批判も強く、政治資金規正法改正をはじめとする与野党の議論が納得感を得られるものになるかどうかが今後の世論を左右するだろう。
派閥を尊重してきた政権運営に自ら退路を断った岸田総理大臣が、いかに党内基盤を立て直し、
実効性のある改革を進めるのか。国の将来に不安を感じ、物価高に苦しむ国民の暮らしを下支えする政策をどう実現させるのか。4 月には、今回の事件で立件された議員の辞職にともなう補欠選挙
をはじめ、複数の衆議院の補欠選挙が行われる。
政治への信頼回復の取り組みに有権者がどのような評価を下すのか、岸田内閣の正念場として注目したい。

選挙の投票率は 2021 年衆院選と 2022 年参院選ではかろうじて 50％を超えたものの、補欠選挙では 30％前後から 40％台の低投票率が続き、過去最低を記録した選挙も少なくない。期待を込めて一票を託せる先がないことで投票しない有権者のほうが多い選挙が常態化し、民意が政策に反映されづらくなる悪循環が生まれていないかが懸念される。

（ＮＨＫ報道局選挙プロジェクト 副部長）

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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ナッジ政策の倫理的問題と透明性
The Ethical Issues and Transparency of the Nudge Policy
齋藤 友之
Tomoyuki Saito

１．ナッジの政策と理論的背景
1-1．ナッジ政策
1-2．理論的背景
２．ナッジ概念
2−1．ナッジの定義
2−2．ナッジの構成要素
３．倫理問題と本稿の目的
3−1．ナッジの倫理問題
3−2．本稿の目的
４．倫理問題と透明性
4−1．透明性
4−2．主体性と政治的透明性
５．透明性の考察と方策
5−1．考察5−2．方策
６．結語〈要旨〉
本稿では、ナッジの倫理的問題のうち、主体性としての自律性と政治的透明性の問題を取り上げ、この問題を解決するための透明性の確保について論じた。ナッジは、人びとの生活をより良くするために人間の思考のクセを利用して合理的な選択や行動を促す仕組みである。それゆえ、選択の自由の侵害、操作によって人びとの自律性が損なわれることが懸念されている。また、民主主義において不可欠な熟議・熟慮や政治的正当性の低下が危惧されている。これらの懸念の対策に共通することは、透明性の確保である。そこで、透明性の要素を明らかにした上で、具体的にどのような情報が市民に提供されればよいかを検討した。その結果、公平(Fairness)、開放(Openness)、尊重(Respect)、目標(Goals)、意見(Opinions)、対案(Options)、委任 (Delegation)の七つの項目について、それぞれ開示(Disclosure）、明瞭さ(Clarity）、正
確さ(Accuracy)の三つを充足することが重要であることが確認できた。
Among the ethical concerns of nudging, this study addresses the problems of autonomy as agency andpolitical transparency. It also explores ways to guarantee transparency in to address these problems.
Nudges are devices that make use of human cognitive processes that are superficial to promote logicaldecisions and actions that enhance people's lives. Thus, there are worries that restricting andcontrolling people's freedom of choice may erode their sense of autonomy. There are also worries that
democracy's cornerstones, political legitimacy, and discussion, may become less prevalent. They are all
similar in that they guarantee openness. Thus, after elucidating the constituents of transparency, wedeliberated on the nature of the information that ought to be supplied to the public. Consequently, it
was established that Disclosure, Clarity, and Accuracy are essential requirements for each of the seven
items: Fairness, Openness, Respect, Goals, Opinions, Options, and Delegation

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

金という損失が発生すること、口座振替にするとそのリスクが低減することを強調している。ナッジを用いた口座振替勧奨チラシのほか、通常の口座振替勧奨チラシと何も送付しない選択肢が用意された。また、このナッジ政策の効果を検証する
ために、ランダム化比較試験（RCT）2)を実施した。
具体的には、介入群はナッジを提供するグループ(1,200 人)、対照群は通常のチラシを送付するグループ(1,200 人)と何も送付しないグループ(784人)とし、最終的に口座振替にした人の割合をみると、それぞれ順に 17.2%、8.4%、1.1%が新たに口座振替を申し込んでいる。介入群の効果の方が対照群の効果よりも高く、ナッジの効果があることが証明された。
このように、政策目的を明確化した上で、手段との因果関係を示す科学的根拠（エビデンス）に基づいて政策立案をする考え方を、
EBPM(Evidence-Based Policy Making：科学的根拠に基づく政策形成)というが、ナッジは EBPM と親和性が高い。折下、国はもとより自治体においても、EBPM の導入が求められている。その点では、ナッジは EBPM の導入のきっかけとなることが期
待されている 3)。

１．ナッジの政策と理論的背景
リチャード・セイラーが 2017 年にノーベル経済学賞を受賞したことで、セイラーがキャス・サ
ンスティーンとで提唱した行動経済学の理論の一つである「ナッジ（nudge）」は、世界的な広がりを見せている。企業はもとより行政分野においても導入されている 1)。そのバイブルが、二人の著書である『NUDGE 実践 行動経済学 完全版』
（2022）であるが、それによればナッジは強制手
段を採らずに人々の行動変容を促す仕組み（小突き）とされる。
ナッジは行動経済学の理論の一つであるが、そもそも行動経済学とは、個人は自らの利益を最大化するように最適行動を選択するという前提に立つ新古典派経済学とは異なり、個人の認知能力には限界があるため、最適行動から逸脱するのが常であるとする前提に立つ。この行動経済学の中核をなすのが、トベルスキーとカーネマンによる一連の研究であり、これをさらに発展させたのが、カーネマンの『ファスト＆スロー（上下）』(2014)である。カーネマンは、セイラーと同じく、2002
年にノーベル賞を受賞している。受賞理由は、不確実な状況における意思決定モデルである「プロスペクト理論」などを経済学に統合した業績が評価され、心理学者にしてノーベル経済学賞を受賞している。

1-2. 理論的背景
1-2-１. 限定的合理性
上述のナッジ政策は、以下に説明する二つの理
1-1. ナッジ政策論が支えている。その一つに、1940 年代にすでにナッジ政策の事例として、2020 年に実施された
ハーバート・サイモンによって提示された「限定横浜市戸塚区における固定資産税の口座振替の事的合理性」概念がある。サイモンによれば、人間例を紹介しておこう（小林ほか, 2021, 2022）。横のすべての活動は、「決定」と「行為」の二つで構
浜市では、固定資産税の納付にあたって、納付書成され、意思決定は組織の上位から下位に至るま（金融機関及びコンビニエンスストア）、
口座振替、 で存在し、その意思決定は行為と結びつき、組織
クレジットカード等から納付方法を選択することの至る所の営為として存在する（サイモン,ができる。いずれの方法でも納期限内に納付され1997=2009: 1）。さらに、決定を価値的なものと事れば問題がないが、納付されない場合、納税者に実的なものとに分け、決定が最終目標の選択につは延滞金支払いのコストが発生し、行政としてもながるものを「価値判断（価値決定）」、その目標
督促状の発送や滞納整理等の追加的業務が発生すの実行を意味するものを「事実判断（事実決定）」る。そこで、納期内納付率の向上や、各種のコスとそれぞれ呼んでいる（サイモン, 1997=2009: 5、トの削減、さらには納税者の納付にかかる手間の第 3 章）。このうち、事実判断において理想的な意削減を図るため、口座振替納付を促すことにした。 思決定様式が合理的決定である。具体的には、①
口座振替納付を促進するためのナッジ政策は、決定の前に、行動の代替的選択肢をパノラマのよ通常版のチラシよりも情報量を少なくし、チラシ
うに概観し、②個々の選択に続いて起こる諸結果の趣旨や必要な手続きが簡単にわかるように図式の複合体全体を考慮し、③すべての代替的選択肢化している。さらに、損失回避のフレームを活用
から一つを選び出す基準としての価値システムをし、うっかり納期内納付できなかった場合に延滞用いることによって、みずからのすべての行動を

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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統合されたパターンへと形づくるというものである（サイモン, 1997=2009: 119, 144）
。この客観的合理性は、一般には完全合理性とも呼ばれる。
しかし、完全合理性に基づく意思決定の複雑さからすると、認知能力に限界のある人間にとって、膨大な情報を元に意思決定に関係する価値・知識・行動のすべてを考慮することは不可能である（サイモン, 1997=2009: 145-149）。つまり、現実の意
思決定においては、膨大な情報を一度に考慮することや複数の選択肢の中から一つを選び出す一元的な価値を構築することはできない。これが「合理性の限界（limits of rationality）」である。
それゆえ、これを克服するために、サイモンは組織的なシステム、すなわち分業・標準的作業手続・
コミュニケーション・訓練などを通じて構成員の合理的な意思決定を確保しようと考えたわけである。加えて、現実には合理的意思決定には至らないのが通例であるが、それでもある程度は満足できる選択（満足基準による決定）は可能であり、これが、限られた知識や計算能力であってもなお
可能な限り合理的であろうと意図する性質としての「限定的合理性（bounded rationality）」モデ
ルである (サイモン, 1997=2009: 28, 185-187)。
ナッジは、サイモンの限定的合理性を前提としているが、サイモンの考えを引き継いだ、グレア
ム・アリソンのほうが親和性が高い、と指摘されている（渡邊, 2023: 360, 366）
。サイモンの関心
は、認知能力に比して複雑で困難な課題を、どのように乗り越えているのか、という問題解決のプ
ロセスについての関心であって、限界ゆえに陥る
不合理な帰結についての関心はない。しかも、意思決定プロセスに関する手続的な部分に、限定的であれ合理的な性質（手続的合理性）を見出している。これに対して、アリソンは、問題解決のプロセスではなく、政策の最終的な「帰結」に対する組織的要因の影響に関心を示し、また実際に生じた帰結が不合理であることにも着目している（渡邊, 2023: 363-364）。このように、「人間行動の不合理さ」に関心が寄せられている点において、ナッジの考え方と共通している（渡邊, 2023:
368）。

ナッジは両学問を統合した行動経済学の一つの形である 5)。
認知心理学は、人の思考プロセスに焦点を当てている。カーネマンとトベルスキーの画期的な研究（プロスペクト理論：確実性効果と損失回避による意思決定、Tversky & Kahneman, 1974）に始まりその後のカーネマンの研究に基づいて、意思決定を不合理にするヒューリスティクス（経験則）
やバイアス(思考のクセ、偏り)を含む、人間行動の多くの体系的パターンを研究している。ヒュー
リスティクスは、困難な質問に対して、適切ではあるが往々にして不完全な答えを見つけるための単純な手続である（カーネマン, 2014: 177）
。通常、ヒューリスティクスは自動的で直感的な判断を意味する。いわば、熟考を省くという面では精神的なショートカット方法であって、より迅速で効率的な意思決定を可能にする。したがって、ヒューリスティクスの使用は、さまざまな状況、特に日常的な意思決定では合理的と言える。
しかし、ヒューリスティクスは信頼できない判断や意思決定の誤りにつながることもある。こうした誤った判断や知覚のゆがみは、認知バイアスと呼ばれている。
心理学では、
人間の意思決定の直感的、自動的、感情的なモードを二重過程理論によって説明することが一般的である。具体的には、人間の思考には、直感的な思考である「システム１」と、複雑な計算をするような熟考型の思考である「システム２」という型があるというものである（カーネマン, 2014:44）。二つのシステムの特徴は表１のとおりである。ヒューリスティクスはシステム１に近い。我々は通常、システム１によって無意識の中で行動するが、それが難しい場合には熟考型のシステム２が補完し行動する（カーネマン,
2014: 49）。
表１．二つの思考様式
システム１：直感的
思考・自動システム制御されていない
努力しない（楽）連想的
速い
無意識
熟練を要するシステム２：熟考的思考・熟慮システム制御されている
努力する
演繹的
遅い
自覚的
ルールに従う1-2-2． 二重過程理論
もう一つのナッジの理論的背景には、心理学、
特に認知心理学の諸概念がある。つまり、ナッジ
出典：セイラー＆サンスティーン, 2022: 77,
は「経済学と心理学の鏡に映る人間行動」4)であり、 Hansen et al., 2013: 13 を基に修正の上作成。

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

システム１は、バイアスや錯覚を起こしやすいという欠点がある。システム２も熟考し集中している場合には他のものが目に映らなくなるように、
システム２もバイアスや錯覚を回避することはできない（カーネマン, 2014:54-55）。
バイアスとは、意思決定を行う際に用いられやすい思考のクセや偏りであるが、代表的なものがプロスペクト理論における「損失回避」6)だが、これに加えて「現在バイアス」がある。このバイア
スは、計画はできるのに、それを実行するときになると、現在の楽しみが優先し、計画を先延ばしにしてしまうという対応である（大竹, 2019: 21）。
別な言い方をすれば、現状に固執する傾向があり、遅れてしか得られないものよりも、いますぐに得られるものを優先してしまう心理傾向である（セイラー＆サンスティーン, 2022: 69, 296）
。このほかにも、ヒューリスティクス、確証バイアス 7)、
社会規範、埋没費用（サンクコスト）8)などが挙げられる。
ヒューリスティクスは、必ずしも正しい解が導き出せるとは限らないものの、ある程度のレベル
で正解に近い解を得ることができる方法であり、具体的にはアンカリング、利用可能性ヒューリス
ティクス、代表性ヒューリスティクスの三つがある。アンカリングとは、ある未知の数値を見積もる際に何らかの特定の数値を示されると、その特定の数値に影響を受けてしまうことである（カーネマン, 2014: 213）
。つまり、与えられた参考値に基づき判断してしまう心理的傾向である。利用可能性ヒューリスティクスとは、記憶や印象に残る事例をもとに判断する心理的傾向で、事例が頭に浮かびやすい場合には過大に評価するというものである（カーネマン, 2014: 231）
。代表性ヒュ
ーリスティクスとは、ステレオタイプとの類似性にだけ着目し、可能性の確率や人物描写を考慮せずに判断する心理的傾向のことである（カーネマン, 2014: 264）
。ステレオタイプとの類似性のことを「代表性」と呼んでいる。可能性の確率を見積もるのは難しいが、類似性を判断するはたやすい。そこで、確率で判断すべきところを類似性に置き換えて判断しているのである（カーネマン,
2014: 265）。
このほか、フレーミングが挙げられる。フレー
ミングとは、選択は問題の言い表し方にもある程
度左右されるという考えである（セイラー＆サン
スティーン, 2022 :73）
。同じ情報でも、提示の仕Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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方が違うだけで、違う感情を掻き立てることが多い（カーネマン, 2014:160）。上述の通り、二重過程理論（システム１とシステム２）を中心に、ヒューリスティクス、バイアス、アンカリング、フレーミングなどがナッジを支えている。
２．ナッジ概念
2-1． ナッジの定義
ナッジとは何か。端的に言えば、人びとが自分の暮らしを良くするような選択を誘導することだが、セイラー＆サンスティーンによれば、次のよ
うに定義している。すなわち、「ナッジとは、選択を禁じることも、経済的なインセンティブを大きく変えることもなく、人びとの行動を予測可能なかたちで変える選択アーキテクチャーのあらゆる要素のこと」である（セイラー＆サンスティーン,
2022: 73）。
ナッジは、
「自分の状況が良くなっている」と選択する人自身が感じる結果になるように、人びとの選択に影響を与えることを目的としている（セイラー＆サンスティーン, 2022: 30）。つまり、他者の選択と行動に影響を与え、他者の利益に応じて、その人が判断するようにすることであり、これをセイラー＆サンスティーンは「グッドナッジ（good nudge）」と表現し、公共政策に適用する場
合には「善のためのナッジ（nudging for good）」と置き換え、これをリバタリアン・パターナリズ
ムと呼んでいる（Thaler & Sunstein, 2008: 2）。
リバタリアン・パターナリズムを分解すると、
まずリバタリアンとは個人の自由を何よりも重ん
じ、それに対する介入・干渉に反対する考え方であり、パターナリズムとは強い立場にある者が、弱い立場にある者の利益になるという理由で、行動に介入・干渉することである（セイラー＆サン
スティーン, 2022: 28）。リバタリアン的側面からは、たいていの場合において、他者に害を与えないかぎりは、人は自分がしたいことを自由にすべきであり、望ましくない取り決めを拒否したいのであれば、オプトアウト（拒否の選択）9)をする
自由を与えられるべきである、という戦略を採用している（セイラー＆サンスティーン, 2022: 29）。
一方、パターナリズム的側面からは、人びとが自分の好ましいと思う目的地に辿り着けるように手助けする、という考え方を採っている。リバタリ
アン・パターナリズムは、どちらかというと弱く、ソフトで、押しつけではない形のパターナリズムである（セイラー＆サンスティーン, 2022: 30）。
それゆえ、ナッジはその人の幸せを叶えるため行動を可能な形で変えることは、節度あるお節介としてのパターナリズムであるものの、個人の自由を尊重するリバタリアンの考えでパターナリズムに一定の制限をかけている、といえるだろう。
選択アーキテクチャーは、リバタリアン・パターナリズムと同様にナッジの中心的な概念である。
選択アーキテクチャーとは、人間の決定に影響を与える環境、制度、意匠などを概括的に示す用語として用いられている（正木, 2015: 139）
。決定に影響を与えるため、選択アーキテクチャーを設計する者（選択アーキテクト）に対しては、人びとが意思決定する文脈を整理して示す責任を負う、と自覚的な責任を求めている（セイラー＆サンス
ティーン, 2022: 24）。同時に、役に立つ可能性がいちばん高く、害をおよぼす可能性がいちばん低いナッジを与えることを、リバタリアン・パター
ナリズムの黄金則と位置づけている（セイラー＆サンスティーン, 2022: 138）。
冒頭で紹介した口座振替の事例は、ナッジの目
的を、納税者の手間や延滞金支払いなどのリスクを下げることに設定し、納税者の生活をより良くしようとしている点でナッジの考えに適合している。その実現にあたっては、選択を禁止したり、経済的なインセンティブを用いず、a.ナッジを用いたチラシ、b.従来からのチラシ、c.何も働きかけない、という三つを設定している。納税者の意
思決定に影響を与える選択アーキテクチャー、すなわちナッジを用いたチラシには、
わかりやすさ、損失回避の考えが利用されている。これによって納税者の行動は予測可能となる。選択肢が三つであっても、納税者は強制されているわけではない
ため、意思決定の余地は広い。このように、口座振替のためのナッジは、リバタリアン・パターナ
リズムと位置づけられる。

iNcentives: インセンティブ
Understand mappings: マッピングの理解（選択と結果の対応関係）
Defaults: デフォルト
Give feedback: フィードバックの提供
Expect error: 間違いの予見
Structure complex choice: 複雑な選択の構
造化
人間は、思慮に欠けているという特性（ヒューマン）の存在を前提に、何らかを用いて顕著性（目立ちやすさ）を操作することで選択を促そうとす
るが、そのときの変化をもたらす誘因がインセン
ティブである（セイラー＆サンスティーン, 2022:
181-191）。選択と選択によって得られる結果の対応関係をマッピングと呼び、良いマッピングはよ
り良い結果につながる選択肢を選べるようになる（セイラー＆サンスティーン, 2022: 174-176）。
人は選択において、とにかくそれにかかる労力が最小限ですむ選択肢を好む傾向を前提に、意思決定者が選択をしなければそれが選ばれる、という初期設定がデフォルトである（セイラー＆サンス
ティーン, 2022: 160-166）。公共政策では、選択しない場合には行政の推奨するものが自動的に選ばれ、市民が望めばそれから離脱できるシステムが多い。間違いに気づかせ人のパフォーマンスを向上させるために本人に情報を提供するのが、フィードバックの提供である（セイラー＆サンステ
ィーン, 2022: 173-174）。人はミスをする、エラーは起きてしまうものだから、エラーを許容するように設計することが、間違いの予見である（セイラー＆サンスティーン, 2022: 166-173）。選択肢が数多くあって選択に際して悩むような状況に置かれたとき、簡単に選択できるようにすることが、複雑な選択の構造化である。
（セイラー＆サン
スティーン, 2022: 176-181）。
以上が、良い選択アーキテクチャーを作る上で設計者にとって留意しなければならない重要な点である。

2-2．ナッジの構成要素
ナッジは極論すれば選択アーキテクチャーと同一視ができる。ナッジを構成する要素は、良い選択を促すためのものであって、nudge という言葉
３．倫理問題と本稿の目的に秘められている。つまり、「グッドナッジ」（良
3-1．ナッジの倫理問題
い選択アーキテクチャー）を作る原則が、おまけナッジは、人びとが自分の暮らしをより良くすのＳを含めて以下の六つである（ Thaler &る上で不合理な選択をしないようにするとはいえ、Sunstein, 2008: 109）
。語呂合わせ(下の大文字で10)構成)だが極めてわかりやすいのが特徴である 。 人びとの行動を予測可能な形で変えることから、

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

人を操作するものと捉えられる。
本人が意図する、しないに関わらず、上述の選択アーキテクチャー
によって、自分の選択に影響が与えられるため、形的には誘導されるともいえる。そのため、さま
ざまな倫理的問題が指摘されている 11)。この点について、次の二つの論文が注目される。一つが、タマーズ（2022)「ニュースの中のナッジ」と、もう一つが、クイヤー & ゴーディン(2023)「ナッジの視点：ナッジの倫理的問題に関する体系的文献
レビュー」である。
タマーズは、新聞記事のデータベースである
Nexis Uni で、ナッジや選択アーキテクチャー、
行動変化などの用語検索を行い、さらにセイラー＆サンスティーンの定義に言及されているかについての確認を経て、研究対象とすべき記事を特定し分析を行っている。その結果、記事の総件数で見ると、最も多いのが自律性、次がパターナリズ
ム、そして市民のバイアス、操作性、透明性、ナッジのバイアスの順になっている。また、倫理的に問題となるテーマの順でみると、最も多いのが操作性、次がパターナリズム、そして自律性、市民のバイアス、ナッジのバイアス、透明性という順になっている（Tummers, 2022: 1021)。
そこで、以下で順に紹介していく。第 1 が、自律性である。これはナッジが人びとに選択の自由を与えるかどうかにかかる視点である。この点が最も多かったが、人びとには自律性がないとする
否定的な記事は肯定的記事の三分の一程度あった。
第 2 が、市民のバイアスである。これを問題とす
る否定的記事は肯定的記事の四分の一程度だったが、その主な内容はバイアスを利用することが市民の幼児化を招きかねないということだった。第3 が、ナッジのバイアスである。ナッジを開発し、実行する政治家や政策立案者も誤りを犯すといったことや、リスクの見積りを誤り、短期的な目標
を好み、非合理的な行動をとる、という否定的な記事がほとんどだった（Tummers, 2022: 1021)。
第 4 が、パターナリズムである。否定的な記事の中で 2 番目に多く、肯定的な記事の 2 倍も多かった。行動に介入・干渉するだけでなく、政府の最善の判断に従うように褒めることを問題としている。いわゆる、ナニー政府（Nanny state）12)を問題視している。第 5 が、操作である。倫理的問題
としては、この問題に関する記事が最も多かった。
ナッジは市民を過度に監視しようとするビッグブ
ラザー13)として認識され、ナッジ政策の導入は操Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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作そのものという否定的な内容である。第 6 が、透明性である。これは、操作と深く結びついており、透明性の低さを問題としている（Tummers,
2022: 1022)。
上述の通り、新聞記事において、ナッジの倫理問題とされているのは、
自律性、
市民のバイアス、
ナッジのバイアス、パターナリズム、操作、透明性だが、最も問題視しているのがパターナリズムと操作といえるだろう。また、問題に挙げられているものの、透明性や長期的な点からの記事はほとんど確認されていない。
次に、クイヤー ＆ ゴーディン(2023)を見ていく。クイヤー＆ゴーディンは、データベースである EbscoHost(academic search complete)、Web of
Science(core collection)、Scopus の三つをもとに、nudge, nudges, nudging と関連する選択アー
キテクチャー、リベラル・パータナリズムの用語で検索し、次に倫理、道徳、価値、規範、美徳の用語との組合せで絞り込んだ結果、約 1700 の論文が抽出された。さらに詳しい条件を加えてスクリーニングして最終的には 131 本に絞り込まれた（Kuyer & Gordijn, 2023: 193-195）。これらすべてのフルテキストを分析対象としている。
論文の研究分野において、最も多いものがヘルスケアで、健康増進を目的としたナッジの道徳性が議論されている。第 2 分野が哲学である。第 3
分野は市民の福祉を向上させるための職員や政治家である。
第4分野は技術である（Kuyer & Gordijn,
2023: 195-196）。
文献調査から導出された倫理問題は、自律性、福祉、長期的弊害、民主主義と熟議・熟慮の四つである（表２）。第１に、最も顕著に議論されている倫理問題が、ナッジが自由を保障するかという、自律性に関する懸念である。全論文のうち 9 割近くが言及し、しかも自律性が侵害されていると指摘している論文は全論文のうち 6 割を少し超える（Kuyer & Gordijn, 2023: 198-203）。第 2 に、ナッジは本当に幸福を促進できるかという、福祉に関連する懸念である。全論文のうち 9 割近くが言及し、しかも福祉を促進することを指摘している論文は全論文のうち 7 割に達する。また、他の問題に比べて論点となるテーマが多い（Kuyer &Gordijn, 2023: 204-211）。第 3 に、ナッジは長期的に人を非合理にする、という長期的弊害に対する懸念である。全論文のうち 4 割が言及しているが、人を非合理にすると指摘する論文は全論文

表２．ナッジ倫理の領域
問題領
論点
域
自律性

選択の自由、主
体性、自己構成

会とその構成員に重大な影響を及ぼす可能性があるため、ナッジは倫理的に評価される必要がある。
そこで、本稿では、ナッジにおける倫理問題のうち、操作に関連する主体性、民主主義に関連する政治的透明性をもとに透明性がどのように議論されているかを検討する。ここで透明性を取り上げるのは、透明性そのものの研究において議論が少ないことや、新聞記事では取り上げられていな
いものの、透明性は政府の信頼性と深い関連を持っていることやＩＴの進展に伴いデジタル・ナッ
ジの急激な進展がある。デジタル・ナッジとは、ユーザーインターフェイスのデザイン要素を利用して、デジタル選択環境における人びとの行動をガイドすることである（Weinmann & Brocke,
2016: 433）
。デジタル・ナッジではアルゴリズムの透明性が大きな懸案事項となっている。もう一
つの目的は、透明性を確保するための方策についても先行研究をもとに提示を試みることである。

主な問い
ナッジは本当に自由を保障するのか？

真正な選好、不合理による次善の選択、認識的アク
セス、異質性、プライバシー、ナッ ナッジは本当
ジ「する側」の認 に幸福を促進
福祉
識的限界、濫用と できるのか？
公共選択問題、誤りによる経済的
損害、抵抗しやす
さ、取引コストナッジは長期
長期的的に人を非合幼児化、不信感
弊害
理にするのか？
政治的透明性、熟 ナッジは本当
民主主
議・熟慮、すべり に民主主義を義と熟坂論法、過剰責任 弱体化するの議・熟慮
か？
出典：吉良（2023）を一部修正し作成。
のうち 3 割である（Kuyer & Gordijn, 2023: 214216）。第 4 に、ナッジは民主主義を弱体化するのか、という民主主義と熟議・熟慮に関する懸念である。これは長期的弊害の一形態である。全論文のうち約 4 割が言及し、民主主義を弱体化するものと指摘する論文は、全論文のうち 3 割強である（Kuyer & Gordijn, 2023: 216-220）。
以上の通り、論文における倫理問題は、自律性、福祉、長期的弊害、民主主義と熟議・熟慮の四つであるが、このうち自律性と福祉のテーマは言及している割合も高く、しかも問題であることを指摘している割合も高い。一方、長期的弊害と民主主義と熟議・熟慮の二つは、言及と問題指摘のいずれも少ない。新聞記事においては、長期的弊害と民主主義と熟議・熟慮は取り上げられていない。
3-2．本稿の目的
ナッジの倫理を議論することは重要である。な
ぜなら、ナッジは行動変容の手段として、市民の選択を導くことができると主張されているからである。このような影響力は、上述した通り、自律性の侵害、操作に関する潜在的な懸念を引き起こす。さらに、人々がナッジによって向かう先は社

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４．倫理問題と透明性
4-1．透明性
透明性(Transparency)とは、オックスフォードの経済学辞典によれば、「その運営が公開されていること。
具体的には、
誰が意思決定をしているか、
その施策は何なのか、誰がそれによって利益を得ているのか、誰がその費用を負担しているのかを明らかにすることを含む。不透明な政策は、誰が決定し、どのようなもので、誰が得をして誰が損をするのかが分かりにくいという点で対照的である。経済学者は、不透明な政策よりも透明な政策のほうが合理的であると考える」(Black, 1997:
476)。一方、法令上、初めて透明性が登場した、行政手続法第１条では、同法は行政運営における公正の確保と透明性の向上を図るものと位置づけ、透明性とは「行政上の意思決定について、その内容及び過程が国民にとって明らかであること」と定義している。ほぼ前述の辞典の内容と同じであり、対象や過程を示している点では共通している
ものの、透明性を構成する要素＝情報の品質に関する点では不明なままである。そこで、透明性の要素とは何かを確認していこう 14)。
シュナッケンバーグの研究によれば、透明性の要素は①開示（Disclosure）、②明瞭さ（Clarity）、③正確さ（Accuracy）の三つという(Schnackenberg,
2009: 14, 2014: 8, 2016: 11)。ひとことで言えば、明瞭で正確な情報の開示が完全な透明性とい政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

うことになる。
①開示（Disclosure）とは、利害関係者がその情報を利用できることである。関連する情報をタ
イムリーに受け取っているという認識であり、さらに情報が透明であると考えられるためには、情報がオープンに共有されていることが求められる。
つまり、情報の入手のしやすさと情報への接近可能性が必要というわけである(Schnackenberg,
2009: 15-16, 2014: 9, 2016: 12, 2021: 1631)。
②明瞭さ（Clarity）とは、発信者から受け取った情報の明快さと理解のしやすさの程度（受け取った情報が曖昧さを抑えて「まとまっている」
こと）である。明瞭さの重要性は、情報が専門用語や外国語で構成されているという前提に基づいている。
「情報の質」が高ければ利害関係者の信頼を高めると考えられている(Schnackenberg, 2009: 16,
2014: 9-10, 2016: 13-15, 2021: 1632)。③正確さ（Accuracy）とは、発信者が認識している情報の正しさの程度（受け手に情報が信頼できると認識されること）である。正確さの重要性は、情報が完全に偏っていたり、捏造されていたりすると、透明性があるとはいえないという前提に立っている。情報が透明であるとされるためには、その情報が信頼されるものでなければならない(Schnackenberg, 2009: 16, 2014: 10-11, 2016:15-17, 2021: 1632)。
シュナッケンバーグの定義に従えば、最初の辞
典と行政手続法における透明性の説明は、政策過程の情報の開示（公開）にとどまっている。政府や行政に対する信頼が重要であるならば、開示にとどまらず、その情報の明瞭さと正確さがなければならないことはいうまでもない。
セイラー＆サンスティーンは、透明性をナッジの正当性を確保するための六つの指針とすべき原則（権利章典）15)のうちの一つに位置づけている。
彼らの透明性は、ジョン・ロールズのいう「公示性の原則」（ロールズ, 2010: 179, 767）を援用
し、次のように単純化し定義している。
すなわち、公示性の原則とは、官民の選択アーキテクストは、正当性を公然と主張できないか、そうする意図がない政策を採用してはならない、というものである（セイラー＆サンスティーン, 2022: 429）
。正当性を公然と主張できない政策が採用され、その政策や根拠が開示されれば、社会は一層混乱するだろう。何より重要なことは、正当性を公然と主張できず、そうする意思のない方針や政策を採用

Policy & Research No.26 (March 2024)
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することは、市民を尊重していないということで
ある。
それゆえ、
もしナッジを新たに導入したり、その内容を変更するのであれば、それを隠してはならない。そのために採るべき行動を開示しなけ
ればならないし、説明もしなければならない。また、できるだけ市民が前もって意見を述べることができることが望ましい（セイラー＆サンスティーン, 2022: 430）
。このように透明性を具体的に示す公示性の原則は、ナッジをするかしないかを判断する優れた指針（ガイドライン）となる。彼らの透明性は、公表と開示を基礎に説明責任、参加（事前の意見提出やパブリックコメント）が重なっているものと捉えることができる。
4-2．主体性と政治的透明性
主体性としての自律性には、推論し、批判的にそれを自分の考えに反映し、選択する能力が含まれる。それゆえ、自律的であるためには、選択肢を持ち、他からの干渉を受けないだけでなく、与えられた選択肢を考慮し、個人的な目標を達成す
るために自由に行動できる内面的な能力が必要となる（Kuyer & Gordijn, 2023: 216-200）。これに対して、ナッジが主体性としての自律性を侵害すると批判されるのは、浅い認識プロセスであるシ
ステム１を標的にしているからである 16)。これはナッジが市民を推論する人として扱っていないことを表している。同様に、デフォルトは理性や議論能力を発揮するものではなく、回避するものであるため、主体性としての自律性が損なわれていると主張する。このような反論の背景には、シス
テム１の思考やデフォルトを利用しなければ、市民は本来するつもりのなかった選択はしなかっただろう、という認識がある。
このように、市民は、システム１の思考やデフ
ォルトによって誘導されるため、操作されているという懸念が生まれる。操作とは、その人が最初にやろうとしていなかったことをやらせる手段である（Noggle, 2021: 1）17)。しかし、熟慮することを意図的に阻止することであっても、それが相手にわかるようであれば、相手は操作を回避できる。そのため、操作は秘密に行われなければならない（Kuyer & Gordijn, 2023: 201）
。このことから、ナッジを操作的であると呼ぶには、秘密であること、不透明であることが大前提となる。つまり、闇夜が最も効果的となる（Bovens, 2008: 4）。
一方、セイラー＆サンスティーンらが主張するように、ナッジと操作を区別する要素としてナッジのリバタリアンの側面（例えば、行政に促されて異なる選択をするという選択肢の許容）を強調している（Caro, 2014: 786）。
しかし、ナッジが自律性を脅かし、透明性はこの脅威を排除するかと言えば、それを明らかにした実証研究はない（Wachner et.al., 2021: 59）。
ナッジが操作的であるかどうかという問題は、依然として未解決のままである（Noggle, 2021: 29）
18)。
政治的透明性の問題は、市民がナッジを精査できる状態を欠いたまま行政がナッジを実施することに対する懸念である。この問題は、政治の主体が市民であるため市民を尊重していないという、
市民性の懸念とも関連している。その点で、操作に対して透明性は重要であることを指摘したが、同じように政治的透明性は民主主義において不可欠である。そもそも、政治的正当性の確保には、市民がすべての政策と法律を遵守し、理解し、審議することが必要である。
この基本に立つことで、初めて行政に説明責任を負わせることができ、その行動に必要な正当性を与えることが可能となる。
しかし、ナッジが不透明で適切な支援がなければ、市民は意思決定ができないばかりか、行政に異議を申し立てることもできない状況を作り出してし
まうと、民主的統制を危うくする。要するに、政治的透明性の問題とは、ナッジが透明性を欠くた
めに民主的統制の正当性を失ってしまうことである。このように考えると、ナッジは「結果の透明性」よりもむしろ「過程の透明性」に力点が置かれているものと考えられる。
５．透明性の考察と方策
5-1．考察
倫理問題における透明性は、直接的な倫理問題
としてよりはむしろ主体性と操作の関係という間接的な問題である。直接的な倫理問題としての透明性は、民主主義との関係において政治的透明性
として位置づけられている。操作との関係では、見えないところで、あるいは知らないうちに誘導されていることが問題となっている。政治的透明性との関係では民主主義に不可欠な説明責任、尊重、熟議などの前提条件として、透明性が問われている。問われていることは、透明であるべきだということだが、この場合、①どのような事実が透明である必要があるのか、②それらについて透57
57

明であるためには何が必要なのか、の両方を明確にしなければならない。
まず、①どのような事実が透明である必要があ
るのか、について見ていく。どのような事実かに関しては、どのようなナッジのタイプがあるかという点から整理する。ナッジにはシステム１（直感的思考）とシステム２（熟考的思考）の二つの思考形態が根底にある。また、市民にとって望ま
しい透明性と望ましくない不透明がある。この二つの軸をもとに整理したものが、表３である。
表３．思考と透明性によるナッジのタイプ
透明
不透明
不透明タイプシステ 透明タイプ２
ム２思 透明性による一 ２
貫した選択
選択操作
考
不透明タイプ透明タイプ１
システ
透明性による行 １
ム１思
動 (技術的操作) 不透明な動作
考操作
出典：Hansen & Jespersenet, 2013:23 をもとに作成。
透明タイプ２は、システム２思考を使って、ナッジの手段と目的を理解しやすくし、意思決定プ
ロセスを歪めることなく選択する可能性を与える
19)。そのため、操作や自律性の侵害なしに人びとに影響を与えるため、自由主義的である(Hansen &Jespersenet, 2013: 23, Meske & Amijo, 2020:3
934)。このタイプのナッジは、ナッジの変更も容易にでき、誰からも制御されないため、リバタリ
アン・パターナリズムである。公示性の原則が貫徹されているケースである。
不透明タイプ２は、ナッジの手段や目的などの情報が意図的に隠されたり、伝えられないまま選択を余儀なくされてしまう。また、異なる選択をする機会もないため選択の自由が侵害されてしまう。このタイプのナッジは、リバタリアンではな
く、パターナリズムであり操作的である。なお、
このタイプのナッジが許容されると判断されるのは、特定の重要な法律の遵守の確保において、他の人びとに直接害を及ぼす可能性がある場合に限定される(Hansen & Jespersenet, 2013: 26-27,
Meske et & Amijo, 2020: 3934)。
透明タイプ１は、ナッジの手段や目的などの情報があらかじめ明らかにされているため、市民はナッジの背後にある意図と手段を認識できるが、政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

システム１（直感的思考）が働くためナッジを回避することが不可能でないにしても困難なものとなる。しかし、この場合、ナッジによる市民の選
択は、目に見える形でそのものが識別できること
から、心理的な操作というよりは単に影響を受けた技術的な操作と言える。それゆえ、このナッジは正当化される。
また、
このタイプのナッジでも、公示性の原則の適用が厳格に求められる(Hansen& Jespersenet, 2013: 24, Meske & Amijo, 2020:3934)。
不透明タイプ１は、不透明タイプ２のような操作はないものの、人びとの選択にシステム１（直感的思考）が働いていることに加えて透明性が欠けているため、透明タイプ１に比べて操作リスクが高い。そのため、ナッジの目的と手段を再構成することや、可能なすべての選択肢を認識することが困難となる。とはいえ、あらかじめ人びとの関心に沿った選択肢を設定することも難しいため、人びとに同意を求めることになるが、そのために情報を開示しなければならない。このタイプのナッジが正当性を確保するためには、最低でも同意か、開示が必要となる(Hansen & Jespersenet,
2013: 25, Meske & Amijo, 2020: 3934)。
以上の整理から、①どのような事実が透明である必要があるのかを特定すれば、透明タイプ２以
外の三つのタイプ、すなわち透明タイプ１、不透明タイプ２及び１のナッジの場合には透明性が必要とされる。
そこで、次に、②それらについて透明であるた
めには何が必要なのかについて、具体的には透明性として公示すべき情報がどのような情報かを、
シュナッケンバーグの透明性の要素に Lades &Delaney（2019）の FORGOOD モデルを加味して具体的に公示すべき情報を提示してみたい。

簡単に誰でもが理解しやすいように NUDGE という語呂合わせで原則化している。セイラーは彼らの代表作である『NUDGE』にサインをするときはいつも、「良い方向へと導くナッジを！」(Nudge forGood )と書き添える（セイラー＆サンスティーン,
2022: 162）
。これは期待ではなく、そうして欲しいという訴えでもあると付け加えている。
さらに、
サスティーン＆ライシュ(2020)は、新たにナッジの権利章典（正当性を確保するための原則）を提示している(サスティーン＆ライシュ, 2020:
252-260)。具体的には次の六つである。

5-2．方策ラデス ＆ デラニーは、人間の行動に影響を与えることに関する倫理的考察についての議論を統合する倫理フレームワークとして FORGOOD を提示している 20) 。つまり、公平(Fairness)、開放(Openness)、尊重(Respect)、目標(Goals)、意見(Opinions)、対案(Options)、委任 (Delegation)の七つの頭文字をわせた造語である（Lades &Delaney, 2019: 77）。
セイラー＆サンスティーンは「グッドナッジ」（良い選択アーキテクチャー）を実現するため、

公平(Fairness) ナッジは望ましくない再分
配効果をもたらすか。
開放(Openness) ナッジは開放的か、それとも隠されて操作的か。
尊重(Respect) 市民の自主性、尊厳、選択の自由、プライバシーを尊重しているか。
目標(Goals) ナッジは適切で正当な目標となっているか。
意見(Opinions) 市民はナッジの手段と目的を受け入れているか。

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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権利章典１ ナッジは正当な目的を促進しなければならない。(Ｒ１)
権利章典２ ナッジは個人の権利を尊重しなければならない。(Ｒ２)
権利章典３ ナッジは人びとの価値観や利益と一致しなければならない。(Ｒ３)
権利章典４ ナッジは人を操作してはならな
い。(Ｒ４)
権利章典５ 原則として、ナッジは明確な同意がないまま人からものを取り上げて、それを他人に与えるようなものであってはならない。(Ｒ５)
権利章典６ ナッジは隠さず、透明性をもって扱われなければならない。(Ｒ６)
FORGOOD の目的は、ナッジを設計する際に生じる可能性のある倫理的な問題について体系的に考えることを促すことである（Lades & Delaney,
2019: 88）
。この枠組みは、潜在的な問題がどこにあるかを探すためのガイドラインでもある。権利章典にならい FORGOOD を要約的に示せば次の通りである。

対案(Options) 他により良い政策が存在し、それを承認できるか。
委任(Delegation) 政策担当者には、ナッジを行う権利と能力があるか。
以下で、FORGOOD について順に説明していく。
公平の面では、ナッジによってナッジは人びとの意思決定を助けることを目的としているが、時にナッジは異なる人に異なる影響を及ぼす。
つまり、ナッジがナッジを使わなかった人びとに負の影響を与えてしまうことである。人びとの選好が異なることも一部の人にとっては有益であっても、他の人には有益でない場合があることに配慮が必要となるわけである（Lades & Delaney, 2019: 78）。
開放は、ナッジに関する情報を公示するもので、熟議や熟慮、
自律性の確保などの前提条件である。
そのため少なくとも最低二つの点が必要である。
その一つが、
広く多くの人びとに公表されること、もう一つが、人びとに容易に理解できることである（Lades & Delaney, 2019: 79-80）。尊重は、その対象（自主性、尊厳、選択の自由、プライバシー）からすると、これらがシステム１思考で判断されるような場合には、システム２思考を考慮す
る場合よりも重大な問題となる。一方、後者の場
合のナッジは、よく考えることから問題があれば開示を求めることや警告することが可能である点
で、教育的であるため、本質的に尊重されやすい（Lades & Delaney, 2019: 81-83）。目標の面では、ナッジが良い目標に役立つものかどうかが問われる。リバタリアン・パターナリズムに基づく
ナッジの目標は、人びとの生活を、自分で判断したほうが良い、という考えが根底にある。また、人びとの生活をより良くすることを目的とする場
合には、情報が不足し、自ら計算を誤る可能性があるという事実を認識することは、ナッジをより慎重にかつ倫理的に設計する上で有効となる（Lades & Delaney, 2019: 83）。意見の面では、ナッジが倫理的に受け入れられるかどうかは、人によって異なるため、ナッジの目的や目標、手段などについて関する意見を把握することが必要となる（Lades & Delaney, 2019: 84）。対案の面では、ナッジがいくつかの政策の中の一つであることを認識する上で重要である。ナッジが適切な政策であり、他の政策よりも望ましいかどうかを確認するための方法の一つが費用対効果分析である（Lades & Delaney, 2019: 85-86）。委任の面で59
59

は、ナッジ政策担当者の責任者としての自覚と責任を担当者自らが確認することと、市民が担当者を信じられるか、担当者には目的を達成する能力があるか、という点の確認を求めている。いずれも政府に対する信頼性につながるものである（Lades & Delaney, 2019:88）。
次に、権利章典（Ｒ１…と略す。
）と FORGOOD（Fと略す。
）の関係を見れば以下のようになろう。まず、Ｒ１は F の目標に、Ｒ２は F の尊重に、Ｒ３は F の意見に、Ｒ４と６は F の開放にそれぞれ相当する。ただし、Ｒ５には F に相当するものはな
い。そもそも、Ｒ５は臓器提供や慈善寄付をデフ
ォルトに設定することが広く反対されていることから導入されたもので、ナッジの適用には一定の留意が必要であることが窺われる 21)。以上の通り、両者はかなり重なり合う点が多いが、FORGOOD の
ほうには権利章典にない公平、対案、委任という配慮すべき点がある。
FORGOOD は、もともと倫理的視点からの配慮原則だが、それだけではなく、政策担当者がナッジを設計する際に利用すべき設計原則でもある。市民にとって、政策担当者がどのような点に配慮してナッジを設計したかを知ることは不可欠である。
そこで、FORGOOD という七つの項目一つひとつがシュナッケンバーグの透明性の要素である①開示、②明瞭さ、③正確さの三つを充足していれば、ナッジの透明性が確保されているといえるだろう。
６．結語
本稿では、最近、行政において導入が進んできているナッジの倫理的問題のうち、主体性としての自律性と政治的透明性の問題を取り上げ、この問題を解決するためにいかに透明性を確保するか
を論じた。
ナッジは、
従来の行政手法とは異なり、人間の不合理性、すなわち人間の思考のクセを利用して、人びとの生活をより良くするための合理的な選択や行動を促す。端的には、誘導する仕組みである。それゆえ、選択の自由の侵害、操作によって人びとの自律性が損なわれることが懸念されている。また、民主主義において不可欠な熟議・
熟慮や政治的正当性の低下が危惧されている。これらの懸念の対策に共通することは、透明性の確保である。そこで、透明性の要素を明らかにした上で、具体的にどのような情報が提供されればよいかを検討した。その結果、ナッジに関する公平(Fairness)、開放(Openness)、尊重(Respect)、目

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

5) セイラー＆サンスティーンとカーネマン以外にも、スティーブン・D・レヴィット(2007)、
ダン・アリエリー(2013)、シーナ・アイエンガー(2010）がわかりやすく参考になる。最近の事例を盛り込んだものとしては、大竹(2022)がある。
6) 利得よりも損失を大きく嫌い、また、利得や損失のどちらでも増えていった場合、増えていく
ことによる感じ方は小さくなっていくというもの。
7) 自分の持つ先入観や仮説を正当化するために、自分に都合の良い情報だけを集める傾向を指す。詳しくは、カーネマン(2014)147-149 を参照のこと。
8) すでに発生してしまっていて、取り戻すことができない費用のこと。
9) オプトアウト(Opt-out)とは、ユーザーが情報を受け取る際や自分に関係する情報を利用するときなどに、許諾しない意思を示す行為をいう。
これとは反対に、
オプトイン(Opt-in)とは、許諾の意思を示す行為をいう。
10)選択アーキテクチャーをつくる上で何か一つ覚えるのなら、それは「Make It Easy」だと、
セイラー＆サンスティーンはいう（セイラー＆サンスティーン,2020: 160）
。語呂合わせによる NUDGE という言葉は、簡単にできるようにす
ること、わかりやすいことを、見事に表している。また、ナッジを設計するためには、大竹（2019）は、次のような流れとなると要約的に表現している。まず、対象者がどのようなインセンティブを持っているのかを考える。特定の行動をとりたいと本人が思っているのにできないのか、もともと思っていないのか、を識別する。その次に、意思決定プロセスをマッピン
グ（図式化）し、意思決定のどこにボトルネッ
クがあって、望ましい行動がとれないのかを明らかにする。望ましい選択をデフォルトの選択として設計できるのであれば、利用することを考える。本人のとった行動の結果をフィードバ
ックできれば、行動の結果を報酬として認知でき、学習や習慣形成につながる。人びとの選択
ミスを予測する。選択が複雑であることが原因
で、選択をしなかったり、間違った選択をした
りする場合には、選択を体系化することで、複雑な思考をしなくても望ましい選択ができるように設計する（大竹, 2019: 58-59）。
11)倫理的な問題は主に哲学の分野で議論されている。最近の文献として、那須耕介、橋本努（2020）や、若松直樹(2023)がある。

標(Goals)、意見(Opinions)、対案(Options)、委任 (Delegation)の七つの項目について、それぞれ開示(Disclosure）、明瞭さ(Clarity）、正確さ(Accuracy)の三つを充足することが重要であることが確認できた。
とはいうものの、デジタル・ナッジの進展する中では、透明性がこれまで以上に重要となるといわれている(Lembcke et al., 2019: 12)。そもそも、アルゴリズムの公開は可能なのか、公開される場合でもわかりやすく提示できるのかなど、新
たな課題も浮上している。また、最近では、合理的な行動を阻む負のナッジをスラッジと呼んでいる（サンスティーン, 2023）。別に「不合理をもたらすぬかるみ」とも言われる。より良いナッジの設計には、こうした点も検討課題であるが、これらについては今後の課題としたい。
(埼玉大学大学院人文社会科学研究科 教授)(注)1) 日本では、内閣府をはじめ厚生労働省や経済産
業省、環境省など、各省が力を入れている。自治体では、横浜市やつくば市など、自治体の規模とは別に導入が進んできている。こうした自治体の職員有志による、特定非営利活動法人
Policy Garages が設立され、それぞれのナッジの取組や事例、ナッジの組み方などを紹介している。また、同法人は『自治体職員のためのナッジ入門』（2022）公職研も発行している。
テーマ的には福祉分野での導入が目立っている。また、日本版ナッジ・ユニット(BEST)が2017 年に設立され、さまざまな研究事例を紹介している。
2) ランダム化比較試験（Randomized Controlled
Trial: RCT）とは、無作為に分けた対象者を介入群と対照群に分けて、両者の結果を比較する手法である。
3) EBPM の文献としては、小林(2019)、大竹ほか(2022)がある。これらは、EBPM を推進する手法
としてナッジの理論と実践に焦点を当てている。
4) 行政学では、カーネマンがノーベル賞を受賞して以降、行動経済学と同じように、新たに行動行政学が誕生している。本稿と関連する文献には、例えば、Grimmelikhujsen et al(2016)やBattaglio & Bellé (2019)、Ewert et al(2020)が挙げられる。また、キャス・サンスティーン(2017)も参考となる。

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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12)ナニー政府（Nanny state）とは、イギリス発祥の用語で、政府や政策が国民に対して過保護であることや、個人の選択に不当に干渉する状
態の政府を指している。別に「子守国家」とも呼ばれる。
13)ジョージ・オーウェルの小説「１９８４」に登場する架空の独裁者だが、これが転じて、市民を過度に監視しようとする国家や政治家を指すようになったもの。
14)透明性に関して、齋藤（2024）を参照のこと。
15)ナッジの権利の章典については、
サスティーン＆ライシュ(2020) 17、252-260 で詳しく説明されているが、本稿の第５章後半でも論じる。
16)自律性は侵害されていないと認識していることを確認した実験に基づく論文には、山田歩(2019)がある。
17)操作に関する文献には、Robert Noggle(2020)、
石田柊（2021）、川上和久（1994）がある。
18)公示性の原則で求められている以上に積極的な態度や対応策をとったとしても、サブリミナ
ル広告の場合など、困難なケースが依然として想像できると、セイラー＆サンスティーンも言及しており、公示性の原則では不十分あることを認め、新たに権利の章典をつくる際には、サブリミナル広告は禁止と盛り込むべきであると主張している（セイラー＆サンスティーン,
2022: 430）。
19)最近の研究では、
選択肢を自由に設定することがしやすいか否かという抵抗性と情報を開示しているかどうかの透明性との因果関係はさほど強くはなくむしろ弱い、と指摘されている（Marco, 2023）。
20)このようなナッジの倫理を評価するニーモニック（語呂合わせ）の提言はいくつかある。代表的なものには、イギリスの Behavioral
Insights Team が 2010 年 に 提 示 し た
MIDSPACE(Messenger effects, Incentives,
Norms, Defaults, Salience, Priming, Affect,
Commitments) や EAST(Easy, Attractive,
Social, Timely)がある。これに関連する文献として、大竹(2019)や特定非営利活動法人
Policy Garage(2022)などがある。
21)人びとのナッジに対する反応には、
例えば検診を促すようなナッジと、臓器提供を促すナッジのように人の死に関するナッジとを同列に扱うことに対する倫理的な拒否反応が確認され
ている。

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参考文献
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田中成明、足立幸男『政治における法と政策』勁
草書房
石田柊(2021)「操作（manipulation）の倫理学：論点の概観」『ELSI NOTE』No.14
川上和久(1994)『情報操作のトリック』講談社
大竹文雄(2019)『行動経済学の使い方』岩波書店
大竹文雄(2022)『行動経済学の処方箋』中央公論新社
大竹文雄、内山融、小林庸平(2022)『EBPM エビデンスに基づく政策形成の導入と実践』日本経済新聞出版
カーネマン(2014)『ファスト＆スロー（上）』早川書房
キャス・サンスティーン(2017)『シンプルな政府―“規制”をいかにデザインするか―』NTT 出版
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キャス・サンスティーン(2023)『スラッジ』早川書房
吉良貴之(2023)「自治体現場とナッジ」『都市とガバ
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小林庸平、西畑壮哉、大泉優一(2021)「ナッジを用いた固定資産税の口座振替勧奨―横浜市戸塚区におけるフィールド実証―」三菱 U F J リサーチ＆コ
ンサルティング『政策研究レポート』(3 月 25 日)
小林庸平、西畑壮哉、石川貴之(2022)「ナッジを用いた固定資産税の口座振替勧奨と要因分析」三菱
U F J リサーチ＆コンサルティング『政策研究レポート』(6 月 30 日)
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サイモン(1997=2009)『新版 経営行動』ダイヤモンド社
スティーブン・D・レヴィット(2007)『ヤバイ経済学』東洋経済新報社
シーナ・アイエンガー(2010）『選択の科学』文藝春秋社
ジョン・ロールズ(2010)『正義論（改訂版）』紀伊国屋
書店
ダン・アリエリー(2013)『予想どおり不合理』早川書房
特定非営利活動法人 Policy Garages（2022）『自治体職員のためのナッジ入門』公職研
那須耕介、橋本努（2020）『ナッジ!?―自由でおせっ
かいなリバタリアン・パターナリズム』勁草書房
正木宏長(2015)「情報を用いた誘導への一視座―行
動経済学、ナッジ、行政法―」『立命館法学』4 号：
362 号、134-171

政策と調査 第26号（2024年3月）
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41-44
リチャード・セイラー＆キャス・サンスティーン(2022)『NUDGE 実践 行動経済学 完全版』日経 B P
社
渡邊有希乃(2023)「「人間らしさ」への眼差しと行政研
究―限定的合理性概念の起源と展開をめぐる一考察―」『法學研究』大山耕輔教授退職記念号、Vol.96、349-374
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〔 資 料 〕
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論 2023」
毎日新聞社と埼玉大学社会調査研究センターは、2023 年 10 月中旬から 12 月上旬にかけて、時事問題に関する全国世論調査「日本の世論 2023」を共同で実施した。
今年の調査では、少子高齢化や災害、戦争など社会を覆う不安の要因に着目し世論の現状を探った。調査は全国 240 地点の選挙人名簿から無作為抽出した 2,400 人を対象に郵送法で実施し、1,265 人から有効回答を得た。調査の質問票と単純集計結果、および継続質問に関する経年の推移は、後掲の一覧を参照されたい。
今回の調査で採用したトピック・イシュ－への回答結果では、新型コロナウイルスの感染拡大前と比べて自分自身の生活が「変わった」が 55％、
「変わっていない」が 42%だった。
「変わった」と回答した人に、何が変わったかを複数回答で選んでもらったところ、「人と会う機会が減った」が 59%（全体の 32%）、
「出かけることが少なくなった」が 57%（同 31%）と上位を占めた。今後も感染症の世界的な流行（パンデミック）に襲われる不安を「感じる」が 66%、
「感じない」は 13%だった。18～29 歳では「感じる」が 49%だったのに対して、30 代以上では 6 割を越え、60 代では 77%にのぼり、若年層と中高年層間の相違が大きかった。加えて、地球温暖化とパリ五輪質問についても、年代差が顕著だった。例えば、オリ・パラへのロシ
ア選手の参加を「認めてもよい」の比率は、18～29 歳の 66%から、30 代＝52%、40 代＝48%、50 代＝42%、
60 代＝33%、70 歳以上＝27%まで、明確な「若高－老低」型を示しており、約 40 ポイントの差は全質問回答中最大であった。
2013 年開始の本調査で採用する継続質問のうち、生活満足感および階層意識に関して、「全く満足していない」と「下の下」が初めて二ケタの 10％を記録した。加えて、生活満足感の「全く」＋「あまり」の「不満」派の比率は、岸田政権が発足した 21 年以降 34%、42%(22 年)、44%(23 年)に、「下の下」＋「下の上」の「下流」意識も、29%(21 年)、33%(22 年)、34%(23 年)へと、それぞれ増加傾向を示している。
とりわけ、18～29 歳の若年層において、「下の下」は 17%、
「全く満足していない」が 13%と全年代の中で最も高い値を示した。
「全く」＋「あまり」の生活「不満」派は、若年層をはじめ全年代で 4 割以上を占め、「下の下」＋「下の上」の下流意識も、18～29 歳と 70 歳以上の 38%を最高に、すべての年代で 3 割以上を占めた。
一方、世帯をめぐる経済状況に関しては、「年収」の 300 万円未満が昨年の 32%から 26%へと 6 ポイント
減少し、初めて 3 割を下回った。500 万円未満でみても、昨年の 60%からこれまで最も低い 52%に減少している。
「住居」の形態は、賃貸が調査を開始した 13 年以降初めて 2 割を切る 18%に低下し、持ち家が 76%と大多数を占めている。
自分に対する直感的なマイナス評価、いわば、主観的喪失感が、若年層を中心に広がりつつあるのかもしれない。となりの芝生を気にする心性は、この先、何に向かうのか。何に向けられるのだろうか。
なお、本調査では毎年「寄付型」を採用している。
「寄付型」とは、回答者に謝礼（500 円の図書カード）を受け取るか、謝礼相当分を社会事業団に寄付するかを選択してもらう仕組みで、寄付先は「あしなが育英会」、「日本赤十字社」、「毎日新聞東京社会事業団」の３団体から選んでもらった。回答者 1,265 人のうち、637 人が寄付を選んだ。寄付を選ばなかった 628 人には図書カードを贈った（後掲の「寄付報告者」
も併せて参照されたい）。
（調査の方法）全国 240 地点の選挙人名簿から層別 2 段無作為抽出法で選んだ 2,400 人を対象に、2023 年 10 月中旬から 12 月上旬にかけて郵送法で実施した。スマートフォンによるインターネット回答も受け付けた。有効
回答数は 1,265（有効回答率 53%）
、内訳は郵送 923、インターネット 342。
（文責：松本 正生）

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

64
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毎日新聞社
埼玉大学社会調査研究センター

有効回収率

53% (1265/ 2400)

時事問題調査「日本の世論 2023」（寄付つき）
毎日新聞社は、埼玉大学社会調査研究センターと共同で毎年、暮らしや価値観の変化などについて世論調査を実施しています。
全国の選挙人名簿から、選挙管理委員会の承認を得て無作為に 2400 人の方を選びましたところ、あなたにご協力をお願いすることになりました。必ず封筒の宛名のご本人がお答えください。
ご回答は統計的に処理し、「賛成○％」のような形で分析しますので、お名前や回答内容が外部に出ることはありません。個人情報は、調査終了後速やかに廃棄します。

\\\11 月２日（木）までに同封の封筒（切手不要）でご返送ください。//＜お問い合わせ＞

この調査はスマートフォンでもご回答いただけます。

社会調査研究センター
E-mail：yoron2023@ssrc.jp

QR コードを読み取って

Tel：048-858-3751（平日 10:00-17:00）

アクセスしてください。

____当てはまる番号に○をおつけください。
・・
問１ あなたは岸田内閣を支持しますか、支持しませ問３ あなたは今の生活に満足していますか。
（１つだけ番号に○）んか、それとも関心がありませんか。
（１つだけ番号に○）

１. 支持する

24%

２. 支持しない51%

３. 関心がない

24%

１. 大いに満足している

5%２. ある程度満足している

51%

３. あまり満足していない

34%

４. 全く満足していない

10%

問２ あなたはどの政党を支持していますか。

問４ 今の日本社会を以下に挙げる５つの層に分けた（１つだけ番号に〇）とすると、あなた自身はどれに入ると思いますか。

１．自民党

29%

２. 立憲民主党

8%

１. 上

1%

３. 日本維新の会

9%

２. 中の上

16%

４．公明党

3%

３. 中の下38%

５. 共産党3%

４. 下の上24%

６. 国民民主党

2%

５. 下の下10%

７. れいわ新選組

2%

６. わからない

10%

８．社民党

0%

９. 政治家女子 48 党

0%

10. 参政党

1%

11. その他の政治団体

1%

12. 支持政党はない

42%（１つだけ番号に○）次のページの問５にお進みください
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1 65

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

問５ あなたは、自分の親世代よりも、豊かな生活を送問９ あなたは、日本政府によるこの間の新型コロナ対っていると思いますか。

応を評価しますか。

（１つだけ番号に〇）（１つだけ番号に○）

１．思う

37%

１. 高く評価する

5%

２．思わない36%

２. ある程度評価する

54%

３．どちらとも言えない24%

３. あまり評価しない

28%

４. 全く評価しない

9%

問６

10 年後の日本は今より住みやすい国になっていると思いますか。

問 10 あなたは、今後も感染症の世界的な流行（パンデ（１つだけ番号に○）ミック）に襲われる不安を感じますか。

１．思う

5%

２．思わない69%

１. 感じる

66%

３．わからない22%

２. 感じない13%

３. わからない

17%（１つだけ番号に○）

問７ あなたが今、最も不安に思うことは何ですか。
（１つだけ番号に○）////////////物価高が続いています。//////////

１. 老後の生活

38%

２. 自分や家族の健康

18%

思いますか。

３. 就職や雇用

4%（１つだけ番号に○）４. 出産や子育て

5%

１. 深刻だと思う

80%

５. 地震などの災害

9%２. 深刻とは思わない

11%

６. テロや戦争

11%

３. わからない

5%

７. 景気

8%

８. その他［］

問 11 物価高があなたの生活に与える影響は深刻だと

3%

問 12 あなたは、政府の物価対策を評価しますか。
（１つだけ番号に○）__新型コロナ感染拡大から３年以上になります。
・

１. 評価する

7%

問８ 新型コロナウイルスの感染拡大前と比べて、あな

２. 評価しない

69%

たの生活は変わりましたか。（１つだけ番号に○）

３. わからない21%

１. 変わった55%

２. 変わっていない

42%

問 13 日本の物価高については、世界的な資源・食料価
格の高騰に加えて、円安が生産コストを押し上げている「１．変わった」と答えた方にお尋ねします。

ことが原因とされています。10 年にわたる大規模な金問８a あなたの生活について当てはまるものを融緩和によって円安に誘導してきた「アベノミクス」に（いくつでも番号に○）選んでください。

ついて、あなたの評価に近いものを選んでください。

１. 出かけることが少なくなった

57%（１つだけ番号に○）２. 人と会う機会が減った

59%

１. 評価する

6%

３. 生活が苦しくなった

24%

２. 評価はするが、もう見直すべきだ39%

４. 家族と過ごす時間が増えた

17%

３. 評価しない32%

５. 趣味に費やす時間が増えた

10%

４．わからない20%

６. その他［

8%］

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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2 66

・・・・今年の夏は記録的な猛暑でした。
・・・・・

・ロシアによるウクライナ侵攻が続いています。
・問 14 地球温暖化があなたの生活に与える影響は深刻

問 19 日本政府によるウクライナ支援について、あなだと思いますか。（１つだけ番号に○）たの考えに近いものを選んでください。

１. 深刻だと思う76%

２. 深刻とは思わない

10%

１. 支援を強化し、武器も供与すべきだ

３．わからない10%

２. 支援は強化すべきだが、武器供与には反対（１つだけ番号に○）8%
57%

問 15 あなたは、ご自身の生活の中で地球温暖化対策

３. 支援を強化する必要はない

15%に取り組んでいますか。

４．ロシアを支援すべきだ

0%（１つだけ番号に○）５．わからない15%

１. 大いに取り組んでいる

3%

２. ある程度取り組んでいる48%

問 20 来年、パリで開かれるオリンピック・パラリンピ

３. あまり取り組んでいない38%

ックへのロシア選手の出場について、あなたは、認めて

４. 全く取り組んでいない

8%もよいと思いますか。
（１つだけ番号に○）

問 16 あなたは、選挙で投票する際に、地球温暖化に関１. 認めてもよい40%する政党や候補者の主張を重視しますか。

２. 認めるべきではない

34%（１つだけ番号に○）

３. わからない22%

１. 重視する

32%

２. 重視しない33%

問 21 あなたは、世界のどこかで核兵器が使用される

３. わからない31%

恐怖を感じますか。
（１つだけ番号に○）・・・・災害リスクについてお尋ねします。
・・・・

１. 感じる80%

問 17 あなたは、大きな地震や集中豪雨などの災害に

２. 感じない7%

襲われる不安を感じますか。

３. わからない

9%（１つだけ番号に○）

１. 感じる78%

問 22 あなたは、日本が核戦争に巻き込まれる恐怖を

２. 感じない12%

感じますか。

３. わからない6%（１つだけ番号に○）

１. 感じる67%

問 18 あなたは、ご自身の生活の中で災害への備えを

２. 感じない13%

していますか。あなたが準備しているものを選んでくだ３. わからない 17%

さい。（いくつでも番号に○）
１. 非常食などの防災グッズ

44%

２. 緊急避難時に持ち出す貴重品袋

25%

３. 近所の避難所・避難場所の確認

51%

４. 緊急時の家族との連絡方法

33%

５. 防災訓練への参加

15%

６. その他［

2%

７. 何もしていない］

17%

次のページの問 23 にお進みください
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3 67

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

・・・・日本の外交についてお尋ねします。
・・・・・・・日本の少子高齢化についてお尋ねします。
・・・

問 23 米国、中国、韓国、ロシア各国との関係につい問 25 日本で少子化が深刻になっている原因について、てお尋ねします。

あなたの考えに近いものを選んでください。

ａ）４つの国に対し、どの程度「親しみ」を感じます（いくつでも番号に○）か。それぞれの国について５点満点でお答えくださ

１. 経済の停滞と非正規雇用の増加によって若い世（それぞれ１つだけ数字に○）い。

代が将来の見通しを立てづらくなっている

68%

米国

中国

韓国

ロシア

感じる

５

５

５

５

↑

４

４

４

４

３

３

３

３

↓

２

２

２

２

３. 子育てと教育にお金がかかり過ぎる

65%

感じない

１

１

１

１

４. 政府予算の配分が高齢者に偏っている

26%

米国 3.7

中国 1.8

５. 家庭より個人を優先する社会になった

26%

６. その他［

6%

韓国 2.6

２. 選択的夫婦別姓の導入や男女格差の是正など、共働き社会の基盤となるジェンダー平等施策が遅

18%

れている

ロシア 1.4］ｂ）４つの国と日本との 10 年後の関係は、現在と比べてどう変化していると思いますか。それぞれの国につ問 26 岸田文雄首相は今年１月の年頭記者会見で「異いて５点満点でお答えください。

次元の少子化対策に挑戦する」と表明し、６月に「こ（それぞれ１つだけ数字に○）ども未来戦略方針」を決定しました。あなたは、岸田政権の取り組みによって日本の少子化に歯止めがかか

米国

中国

韓国

ロシア

良くなっている

５

５

５

５

（１つだけ番号に○）

↑

４

４

４

４

１. 期待する

4%

３

３

３

３

２. 期待はするが、難しいと思う

47%

↓

２

２

２

２

３. 期待しない

42%

悪くなっている

１

１

１

１

４. わからない7%

米国 3.5

中国 2.1

韓国 2.8ることを期待しますか。

ロシア 1.8

問 27 少子高齢化によって労働人口が減少し、各種産問 24 米国と中国の対立が激しくなっています。日本

業で人手不足が問題になっています。人手不足への対はどのような外交姿勢を取るべきだと思いますか。あな

策について、あなたの考えに近いものを選んでくださたの考えに近いものを選んでください。

い。

（１つだけ番号に○）（いくつでも番号に○）

１. 米国など民主主義諸国との連携を強め、中国とは厳しく対峙（たいじ）すべきだ

13%

１. もっと高齢者に働いてもらう

47%

２. 外国人労働者を増やす

28%

３. ＡＩなど最新技術を活用し省力化を進める

２. 米国など民主主義諸国との連携を強めつつ、中国

58%とは対話を通じて安定的関係を構築すべき

４. 経済が縮小し、各種サービスが低下してもやむを

61%
３. 米中間で中立の姿勢を取るべきだ

13%

えない

４. 米国より中国との関係を強化すべきだ

1%

５. その他［

５. わからない

12%

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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4 68

16%
］

10%

問 28 少子高齢化に伴う介護需要の増大が社会問題化・・・岸田首相の就任から２年がたちました。
・・・

しています。現在、あなたのご家族で介護を必要とし

問 31 岸田政権２年間の取り組みで、あなたが評価している方がおられますか。

ているものを選んでください。

（いくつでも番号に○）（いくつでも番号に○）

１. 自分や配偶者の祖父母

6%

１. Ｇ７広島サミットなどの外交政策

２. 自分や配偶者の父母

16%

24%

２. 防衛費増額などの安全保障政策

３. 自分や配偶者のきょうだい

2%

13%

３. こども家庭庁創設などの少子化対策

４. 自分

6%

15%

４.「全世代型」を掲げた社会保障政策

５. 配偶者4%

5%

５. 原発再稼働などのエネルギー政策

６. 子や孫2%

11%

６. 原発事故処理水の海洋放出などの震災復興政策

2%

19%

７. その他［］

66%

８. いない問 29 近い将来、介護が必要になるかもしれないとあなたが心配している方はおられますか。
（いくつでも番号に○）

７. 新型コロナウイルス対策

20%

８.「新しい資本主義」を掲げた経済政策

2%

９. 景気対策

4%

10．物価対策

5%

１. 自分や配偶者の祖父母

8%

11．外国人に対する入国管理政策

4%

２. 自分や配偶者の父母

43%

12．マイナンバーカードなど行政のデジタル化

13%

３. 自分や配偶者のきょうだい

7%

13．旧統一教会問題など政権不祥事への対応

18%

４. 自分

38%

14．その他

1%５. 配偶者

27%

15．評価できる取り組みはない

25%

６. 子や孫3%

16．わからない16%

７. その他［

2%］

問 32 岸田首相は来年９月に予定されている自民党総12%

８. いない

裁選挙までに憲法改正を行う意欲を示しています。あなたは、岸田政権下の憲法改正に期待しますか。

問 30 少子高齢化の進む日本の医療・介護・年金制度（１つだけ番号に○）には、将来にわたる持続可能性が確保されていると思いますか。医療・介護・年金のそれぞれについてどの程度信頼できるか、５点満点でお答えください。
（それぞれ１つだけ数字に○）１. 期待する

17%

２. 期待しない55%

３. わからない

28%

医療

介護

年金

「１．期待する」と答えた方にお尋ねします。
問 32a 自民党は４項目の憲法改正を主張してい

信頼できる

５

５

５

ます。あなたが岸田政権に期待する憲法改正項目

↑

４

４

４

（いくつでも番号に○）を選んでください。

３３

３

１. 自衛隊の明記

65%

↓

２

２

２

２. 緊急事態条項の整備

59%

信頼できない１

１

１

３. 参議院の合区解消

16%

４. 教育環境の充実

49%

医療 3.3介護 2.7

年金 2.1

５. その他［］

3%

次のページの問 33 にお進みください
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5 69

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

問 33 今、衆議院選挙が行われたら、あなたは比例代
表でどの政党に投票しますか。

◆最後に、今回の調査結果を統計的に処理するために（１つだけ番号に〇）いくつかお伺いします。

１．自民党

26%

２. 立憲民主党

9%

Ｆ１ あなたの性別をお答えください。

３. 日本維新の会

12%（１つだけ番号に○）

４．公明党

4%

１．男性

49%

５. 共産党

4%

２．女性

49%

６. 国民民主党

3%

３．答えない2%

７. れいわ新選組

2%

８．社民党

1%

Ｆ２ あなたの年齢をお答えください。

９. 政治家女子 48 党

0%

（１つだけ番号に○）10. 参政党

1%

１．18・19 歳

0%６．60 代18%

11. その他の政治団体

2%

２．20 代8%

７．70 代19%

12. わからない

33%

３．30 代11%

８．80 代8%

４．40 代15%

９．90 歳以上

2%

５．50 代18%

Ｆ３ あなたのご職業を教えてください。
（１つだけ番号に○）

１．お勤め（正規雇用）

33%

２．お勤め（非正規雇用） 15%
３．自営・フリーランス

9%

４．主婦・主夫

12%

５．学生

2%

６．無職

22%

７．その他［］3%Ｆ４ あなたのご自宅にある通信・通話・情報機器は（いくつでも番号に○）どれですか。

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

- 70
6 70

１．固定電話63%

２. 携帯電話（スマホ88%

３. 携帯電話（ガラケー）

9%

４．タブレット29%

５. パソコン54%

Ｆ５ あなたは、自宅から電話をかける時、主に固定Ｆ９ あなたの世帯の合計年収（昨年１年間分）につ電話を使いますか、携帯電話を使いますか。

（１つだけ番号に○）いてお答えください。

（１つだけ番号に○）１．300 万円未満

26%

１．固定電話14%

２．300 万円以上、500 万円未満

26%

２．携帯電話79%

３．500 万円以上、800 万円未満

24%

３．電話をかけない

3%

４．800 万円以上、1000 万円未満

9%５．1000 万円以上

9%

Ｆ６ あなたはふだん、何台の携帯電話を持ち歩いていますか。勤務先などから支給された携帯電話があれ

Ｆ10 あなたのお住まいの形態についてお答えくださ

ば、それも台数に含めてください。

（１つだけ番号に○）い。

（□の中に数字を記入）

1.1

台

１．賃貸

18%

２．持ち家

76%

３．それ以外［Ｆ11 あなたが最後に在籍した（または今、在籍してＦ７ あなたはふだん、国内外のニュースを何で確認いる）学校を選んでください。
（１つだけ番号に○）（いくつでも番号に○）しますか。

１．新聞・雑誌

40%

２．テレビ

74%

３．インターネット

63%

４．その他［

］

3%

］

2%

「３．インターネット」と答えた方にお尋ねします。
Ｆ７a どのようなサイトやアプリでニュースを確認し

１．中学校

7%

２．高校

35%

３．高専・短大・専修学校

20%

４．大学

30%

５．大学院

4%

６．わからない0%

Ｆ12 あなたの世帯は、どれにあてはまりますか。

ますか。

（１つだけ番号に○）（いくつでも番号に○）

１. ヤフーなどのポータルサイト・アプリ

54%

１．１人世帯14%

２. Ｘ（旧 Twitter）

34%

２．１世代世帯（夫婦のみ）

26%

３. ＬＩＮＥニュース59%

３．２世代世帯（親と子）46%

４．３世代世帯（親と子と孫）

7%

24%

５．その他の世帯［

2%

2%６．わからない

４. 新聞社やテレビ局のニュースサイト・アプリ

５. その他［］］

1%

Ｆ８ あなたにはお子さんがいますか。
（１つだけ番号に○）

１．いる

70%

２．いない

26%

次のページにお進みください
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7 71

政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

この調査にお答えいただいた方には謝礼として 500 円の図書カードをお送りします。図書カードを受け取る代わりに、その 500 円を社会事業団体に寄付することもできます。寄付は毎日新聞社が代行しますので、ご希望の寄付先を選んでください。
（１つだけ番号に○）
１．あ し な が 育 英 会30%

病気や災害、自死などで親を亡くした子どもたちや、障がいなどで親が働けない家庭の子どもたちを、奨学金、教育支援、心のケアで支える民間非営利団体です。

２．日 本 赤 十 字 社

13%

国内外の人々の命と健康・尊厳を守るため、災害救護や緊急支援、救急法などの講習普及、医療・献血・社会福祉事業など幅広い活動をしています。

３．毎 日 新 聞 東 京 社 会 事 業 団
7%
児童・医療・心身障害者福祉のほか、災害救援金、海外難民救援金、小児がん征圧募金、毎日希望奨学金などの募金・助成活動をしています。

４．寄 付 で は な く 謝 礼

40%

ご協力ありがとうございました。

ご意見、ご要望などがありましたら、こちらにご記入ください。

こちらからお送りした郵便物の宛名のお名前・ご住所に間違いや部屋番号の抜けなどはありませんでしたか。
後日、お礼状をお送りする際に失礼のないよう、修正すべき点がございましたらご記入ください。

この回答用紙は、11 月２日（木）までに同封の封筒（切手不要）でご返送ください。

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

- 72
8 72

時事問題世論調査「日本の世論」経年（2013～2023）結果
表の数値は％、■は調査時に選択肢がなかったもの
問 あなたは岸田内閣を支持しますか、支持しませんか、それとも関心がありませんか。（一つだけ番号に○）2021年 2022年 2023年
1 支持する49
31
24
2 支持しない23
45
51
3 関心がない
27
23
24
無回答
2
1
1

問 あなたは今の生活に満足していますか。（１つだけ番号に○）2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2021年 2022年 2023年
1 大いに満足している
5
7
4
4
4
7
5
5
3
5
2 ある程度満足している
60
58
58
58
61
65
62
60
54
51
3 あまり満足していない
27
28
29
30
29
22
26
28
33
34
4 全く満足していない
7
7
8
7
6
5
7
6
9
10
無回答
1
0
0
0
0
1
1
1
1
0

問 今の日本社会を以下に挙げる５つの層に分けたとすると、あなた自身はどれに入ると思いますか。
(一つだけ番号に〇）2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2021年 2022年 2023年
1上
2
1
1
1
1
1
1
1
1
2 中の上
18
19
17
18
21
19
19
16
16
3 中の下
41
37
37
40
37
41
41
36
38
4 下の上
23
24
23
22
21
22
22
26
24
5 下の下
5
6
7
7
7
6
7
7
10
6 わからない
10
10
12
9
13
10
10
13
10
無回答
2
3
3
2
1
0
1
1
1

問 10年後の日本は今より住みやすい国になっていると思いますか。（１つだけ番号に○）2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2021年 2022年 2023年
1 思う
10
9
10
8
9
14
9
10
9
5
2 思わない
62
67
59
61
60
56
65
60
63
69
3 わからない
27
23
31
30
29
29
25
29
28
22
無回答
1
2
1
1
1
1
1
1
1
4
問 あなたが今、最も不安に思うことは何ですか。（１つだけ番号に○）2016年 2017年 2018年 2019年 2021年 2022年 2023年
1 老後の生活
44
43
38
41
37
35
38
2 自分や家族の健康
23
22
31
19
22
20
18
3 就職や雇用
6
5
6
4
4
4
4
4 出産や子育て
3
4
4
4
3
4
5
5 地震などの災害
11
8
14
18
16
10
9
6 テロや戦争
5
11
2
4
4
13
11
7 景気
■
■
■
6
8
11
8
8 その他
3
3
3
3
3
2
3
無回答
4
3
3
2
2
1
5

73
73

政策と調査

第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

問 米国、中国、韓国、ロシア各国との関係についてお尋ねします。
ａ）４つの国に対し、どの程度「親しみ」を感じますか。それぞれの国について５点満点でお答えください。
（それぞれ１つだけ数字に○）親しみを感じない ←→ 親しみを感じる
12
3
4
5 無回答 平均値
2014米国
3
6
32
33
23
3
3.7
2015米国
3
6
29
36
23
3
3.7
2016米国
6
6
29
34
20
4
3.6
2017米国
6
7
36
36
11
3
3.4
2018米国
8
12
36
29
12
3
3.2
2019米国
4
9
38
35
12
2
3.4
2021米国
3
4
25
40
25
3
3.8
2022米国
2
4
23
42
27
2
3.9
5
25
42
24
1
3.7
3
2023米国(%)
2014中国
51
27
13
3
2
4
1.7
2015中国
48
27
16
3
1
5
1.8
2016中国
49
27
15
3
1
5
1.7
2017中国
42
31
19
3
1
4
1.9
2018中国
39
32
20
3
1
4
1.9
2019中国
33
33
36
5
1
3
2.1
2021中国
41
29
19
5
1
4
1.9
2022中国
38
33
20
5
1
3
1.9
30
17
5
1
3
1.8
43
2023中国(%)
2014韓国
38
28
20
7
3
4
2
2015韓国
34
29
23
7
2
5
2.1
2016韓国
29
28
27
8
3
5
2.2
2017韓国
34
28
24
7
2
4
2.1
2018韓国
33
29
23
7
3
4
2.1
2019韓国
42
27
20
5
2
3
1.9
2021韓国
31
24
26
11
4
4
2.3
2022韓国
23
28
29
13
3
3
2.4
21
36
16
6
3
2.6
18
2023韓国(%)
2014ロシア
35
36
20
4
1
4
2
2015ロシア
39
35
18
2
1
5
1.8
2016ロシア
41
32
18
3
1
6
1.8
2017ロシア
41
32
19
3
1
5
1.8
2018ロシア
42
33
17
2
1
4
1.8
2019ロシア
36
34
23
3
1
3
1.9
2021ロシア
39
34
20
3
1
4
1.9
2022ロシア
65
22
8
1
0
3
1.4
21
9
1
1
3
1.4
2023ロシア
66(%)

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)7474ｂ）４つの国と日本との10年後の関係は、現在と比べてどう変化していると思いますか。それぞれの国について５点
満点でお答えください。（それぞれ１つだけ数字に○）悪くなっている ←→ 良くなっている1
2
3
4
5 無回答 平均値
2014米国
2
7
45
28
15
4
3.5
2015米国
2
7
46
26
14
5
3.5
2016米国
4
10
44
25
12
5
3.3
2017米国
4
8
46
26
10
5
3.3
2018米国
5
12
44
26
9
5
3.2
2019米国
3
9
47
27
10
3
3.3
2021米国
2
3
36
35
20
3
3.7
2022米国
2
4
40
31
19
3
3.6
5
39
32
19
2
3.5
2023米国3(%)
2014中国
26
34
28
5
1
5
2.2
2015中国
26
32
29
6
1
6
2.2
2016中国
31
29
28
5
1
6
2.1
2017中国
25
26
36
6
1
5
2.3
2018中国
20
28
35
10
2
5
2.4
2019中国
18
28
39
10
1
3
2.5
2021中国
27
27
32
7
2
4
2.3
2022中国
29
29
31
6
1
3
2.2
29
31
6
2
3
2.1
2023中国30(%)
2014韓国
23
32
31
7
2
5
2.3
2015韓国
20
30
34
9
1
6
2.4
2016韓国
20
25
38
9
2
6
2.4
2017韓国
22
25
38
7
2
5
2.4
2018韓国
21
24
36
10
3
5
2.5
2019韓国
30
28
29
9
1
4
2.2
2021韓国
26
22
33
11
3
4
2.4
2022韓国
16
22
38
16
4
3
2.7
17
42
19
7
3
2.8
2023韓国13(%)
2014ロシア
12
32
42
8
2
6
2.5
2015ロシア
17
29
42
5
1
6
2.4
2016ロシア
17
29
38
9
2
6
2.5
2017ロシア
19
26
42
6
1
5
2.4
2018ロシア
19
29
37
7
2
5
2.4
2019ロシア
17
29
42
7
1
4
2.4
2021ロシア
21
26
42
5
2
5
2.4
2022ロシア
50
25
19
2
1
4
1.7
29
20
3
1
3
1.8
2023ロシア
45(%)

Ｆ あなたの世帯の合計年収（昨年１年間分）についてお答えください。（１つだけ番号に○）2017年 2018年 2019年 2021年 2022年 2023年
1 ３００万円未満
30
30
30
30
32
26
2 ３００万円以上、５００万円未満
28
30
29
27
28
26
3 ５００万円以上、８００万円未満
24
20
21
21
19
24
4 ８００万円以上、１０００万円未満
6
7
7
9
8
9
5 １０００万円以上
8
9
10
9
9
9
無回答
4
4
3
3
4
5

Ｆ あなたのお住まいの形態についてお答えください。（１つだけ番号に○）2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2021年 2022年 2023年
1 賃貸
22
21
22
22
21
20
21
20
20
18
2 持ち家
75
74
75
74
75
75
75
76
77
76
3 それ以外
3
2
3
4
4
3
3
3
2
3
無回答
0
2
1
1
1
2
1
1
1
3

75
75

政策と調査

第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

寄付報告書

時下ますますご清栄のこととお慶び申し上げます。

このたびは、毎日新聞社と埼玉大学社会調査研究センターが実施した世論調査「日本の世論 」にご協力いただき、誠にありがとうございました。調査結果を  年  月  日（水）の毎日新聞朝刊に掲載しましたので、その記事をお送りいたします。

この世論調査は、ご回答者に謝礼（ 円の図書カード）をお贈りする
代わりに謝礼相当額を社会事業団体に寄付する「寄付付き世論調査」という形で  年から実施しています。今回はご回答者に選択いただいた３団体に以下の通り寄付させていただきました。
〇あしなが育英会＝  円
〇日本赤十字社＝  円
〇毎日新聞東京社会事業団＝ 円

寄付を選択されなかった方には図書カードを同封し、ご報告とさせていただきます。
 このたびの世論調査へのご協力に重ねて深く御礼申し上げます。 年 月吉日
東京都千代田区一ツ橋１－１－１
毎日新聞社 世論調査室
Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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『政策と調査』総目次

2011 年～2024 年

第１号（2011 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．自治体行政と世論調査 － 自記式調査方法の効用 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生
２．協働システム構造と特質 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 齋藤 友之
３．地域づくりへの住民参加 － 長野県と池田市を事例に － ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 宮﨑 雅人
４．三富地域における循環型都市農業の課題 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 幸治

世論・選挙調査研究大会記念号（2012 年 2 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・ 松本 正生〔論 文〕
RDD 調査の今後について－ 増加する「携帯限定層」の影響を見積もる － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二〔報 告〕１．進み始めた出口調査の議論 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 僧都 儀尚
２．補論：期日前出口調査の効用 － 2006 年苫小牧市長選を事例に －・・・・・・・・・・・ 僧都 儀尚３．出口調査拒否者が与える影響 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大栗 正彦〔資 料〕
世論・選挙調査研究大会抄録

第２号（2012 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．市民的公共性と自主的組織生成の条件 － 新狭山ハイツの事例研究 － ・・・・・・・・ 齋藤 友之
２．自治基本条例の憲法性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 三宅 雄彦〔報 告〕
集合住宅におけるコミュニティ組織の形成の促進に関する条例 ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 幸治〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査(2011.5)」結果

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

第３号（2012 年 12 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．タブレット端末による出口調査の試行 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大栗 正彦
２．期日前出口調査の効用と方法論 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 僧都 儀尚
３．選挙予測の課題 － 調査手法および運用と予測式の影響を探る － ・・・・・・・・・・・ 松田 映二第４号（2013 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．集合住宅におけるソーシャル・キャピタルの位相－ アンケートによる比較分析 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 斎藤 友之
２．自治体議会改革における合意形成の新展開－ 市民と議会の新たな関係に向けて － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 岡﨑 加奈子
３．リベラル・デモクラシーの危機－ 熟議はデモクラシーの「正統性」を回復するのか － ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 細井 優子
４．裁判員制度見直しの視点と論点－ より効果的な市民参加と人権保障へ向けての提言 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 川又 伸彦〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査（2012.5）」結果「テレビ埼玉・埼玉大学共同：投票行動調査（2012.12.16）」結果

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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第５号（2013 年 11 月発行）
第３回 世論・選挙調査研究大会特集号
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．ビックデ－タ vs 世論調査 － Twitter を多角的に検証する － ・・・・・・・・・・・・・・ 中川 純一
２．新しいネット・モバイル調査の試み
ネット調査はＲＤＤ調査を補完できるか ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大栗 正彦
ネット調査による若年層捕捉の可能性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 達也
３．
「順位法予測モデル」の試み① ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大栗 正彦「順位法予測モデル」の試み② ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 中谷 亮
〔パネルディスカッション〕「朝・毎・読各社世論調査部長が語る:選挙予測と調査のあり方」
パネリスト：中西 豊樹、三岡 昭博、 寉田 知久
司 会：松本 正生〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査(2013.5)」結果

第６号（2014 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．調査の信頼性を取り戻すために－ 埼玉大学社会調査研究センタ－の役割 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二
２．
（寄稿）基礎自治体における総合計画を通じた政策形成 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 金井 利之
３.（寄稿）自治体政策と世論調査 － 社会の画一化の克服に向けて － ・・・・・・・・・・ 畠山 真一
４．町内会に関する理論的考察 － 近隣レベルにおける住民自治の「政府」－
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

齋藤 友之

５．エネルギ－政策をめぐる「国民的議論」－ ２０１２年討論型世論調査（原発 DP）の検証 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 細井 優子
６．
「速度 MM」による交通静穏化の可能性に関する研究・・・・・・・・・・・・

府中 晋之介・小嶋 文・久保田 尚〔資 料〕「毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同世論調査『日本の世論 2013』
」結果

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

第７号（2014 年 11 月発行）
埼玉大学社会調査研究センター創立記念 第４回

世論・調査研究大会

はじめに ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生

埼玉大学社会調査研究センター設立記念シンポジウム〔報 告〕「毎日新聞・埼玉大学共同寄付型世論調査」 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 三岡 昭博〔討 論〕「政策形成と調査、メディア報道と調査」 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 峰久 和哲・松本 正生

第４回世論・選挙調査研究大会
第一部〔報 告〕１．回収率にみる調査の病状 － 日本とアメリカの現状 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二
２．調査対象者抽出における課題－ 地方自治時代の作業円滑化に向けて － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 中村 美奈子
３．内閣府の面接・郵送並行調査の成果 － 調査報告と携帯限定層の意識 － ・・・・・・・ 佐藤 寧
４．東京都知事選挙の予測精度 － RDD 調査と出口調査の比較 － ・・・・・・・・・・・・・・ 竹田 健治

第二部「RDD 調査の課題」各社郵送調査結果に基づく検証 －携帯限定層の捕捉を中心に－〔報 告〕
５．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 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 石本 登志男
６．携帯限定層の特徴について － 2013 年時事問題調査（郵送)－ ・・・・・・・・・・・・・・ 大隈 慎吾
７．週末外出する若者は調査を偏らせるか－ RDD 調査接触不可能層の分析 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 藤木 康裕（付録）比較表：①携帯限定層の定義 ②カバレッジに及ぼす影響〔ディスカッション〕
８．報道各社世論調査部長による議論 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 寉田 知久・堀江 浩・山田 道子〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査（2014.5）」結果・新聞掲載記事

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)80
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第８号（2015 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．討論型世論調査と公共放送 － 番組化への試み － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 岩本 裕
２．自治体議会における「議員間討議」の制度化と運用－ 自治体議会改革の中での「議員間討議」の役割は何か － ・・・・・・・・・・・・ 岡﨑 加奈子
３．シティズンシップ教育にみる市民像－ イギリスのシティズンシップ教育を事例に － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 細井 優子
４．平成 27 年国政調査の方法論における課題－ 新たな調査票レイアウトの提案 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二〔研究ノート〕
地域住民の生活の変化に着目したコミュニティバス導入効果に関する研究・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

渡辺 一真・小嶋 文・久保田 尚〔資 料〕
埼玉大学・埼玉県共同研究プロジェクト「人口減少に対応した地域づくり」（小川町・鳩山町 意識調査）結果「毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同世論調査『日本の世論 2014』結果

第９号（2015 年 11 月発行）
第５回 世論・選挙調査研究大会特集号
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．インターネット調査の新しい可能性－ 調査史にみる教訓と情報の共有 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二
２．電話に”出ない人”は調査を偏らせるか ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 福田 昌史
３．インターネット調査による選挙予測の可能性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 達也
４．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
５．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
６．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［パネルディスカッション］
マーケティング・リサーチャーに問う！インターネット調査の課題と可能性・・・・・・・・・・・・・・・・

太田 哲生・長崎 貴裕・萩原 雅之・平田 崇浩・堀江 浩〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査(2015.5)」結果

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

第 10 号（2016 年 2 月発行)
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．18 歳選挙権と「選挙ばなれ社会」－ さいたま市高校生政治意識調査から － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生＜資料＞さいたま市高校生政治意識調査結果
２．調査インセンティブとしての謝礼と寄付の比較－ 全国世論調査「日本の世論 2015」のデータから － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大隈 慎吾＜資料＞毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同世論調査「日本の世論 2015」結果
３．埼玉県・埼玉大学共同意識調査－ 人口減少に対応した意識づくり － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二
埼玉県・埼玉大学協働調査結果 集計表
７市町、川越市、秩父市、本庄市、戸田市、幸手市、小川町、鳩山町

第 11 号（2016 年 11 月発行）
第６回 世論・選挙調査研究大会特集号
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔パネルディスカッション〕
ＲＤＤ調査の現状と今後 － 携帯電話番号を対象にする場合の課題 －・・・・・・・・・・・・・・・・・

福田 昌史・江口 達也・大隈 慎吾・佐藤 寧〔論 文〕
１．インセンティブの違いが調査協力および回答内容に及ぼす影響－ 金券と寄付の事例 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大隈 慎吾
２．年代・エリアを限定したネット調査の課題－ 18・19 歳×中部エリアの事例 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 弓削 雅人
３．ＰＣ・スマホの調査画面における回答方法の考察－ アイトラッキングによる検証 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 齊藤 ひとみ・二瓶 哲也
４．インターネット調査によるセンチメント観測－ 消費動向･景気見通しからみえる傾向 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 村上 智章・萩原 雅之
５．第 24 回参議院選挙の議席数予測を振り返る－ Yahoo! JAPAN ビッグデータレポート － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 安宅 和人〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査(2016.8)」結果

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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第 12 号（2017 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生
子どもから大人へ、政治意識と社会化環境－ 中学生・高校生・有権者調査 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔特 集〕「全国統一治安意識調査」をめぐって
１．住民の治安意識を踏まえた犯罪抑止対策の推進 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 野地 章
２．インターフェイス型調査方法の特性－ 都道府県警察による「全国統一治安意識調査 」－ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生
３．都道府県ごとの調査状況の違いは回答者の属性および回答結果に影響を与えるか－ マルチレベルモデルを用いた検討 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 高木 大資
４．都道府県別の居住地域体感治安と犯罪不安の分析－ 人口あたり刑法犯認知件数の効果に注目して － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 山本 功
５．居住地域の体感治安は各都道府県でどう異なるか－ 地域の治安意識、犯罪不安感、警察信頼度を規定する要因の検討 －・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

若林 直子

６．防犯のために取り組むのはどのような人々か－ 社会学的研究における議論を再考する － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 齊藤 知範
７．犯罪対策のための社会調査の活用－ 全国統一治安調査と既存の犯罪調査との比較 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 島田 貴仁
８．調査の概要、実施状況、集計結果〔資 料〕
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同世論調査「日本の世論 2016」結果

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政策と調査
第26号（2024年3月）
政策と調査第26号（2024年3月）

第 12 号(２)（2017 年 3 月発行）
〔論 文〕
新たな時代への地域づくり－ 標本調査を用いて人口減少への対応を考察 － ・・・・・・・ 松田 映二
参考文献
資料①：県（7 市町調査）の調査票
資料②：さいたま市調査の調査票
資料③：単純トータル表（「7 市町調査」と「さいたま市調査」の比較）
資料④：クロス集計表（さいたま市調査）
後記

第 13 号（2017 年 12 月発行）
第７回世論・選挙調査研究大会特集号
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．郵送とインターネットの複合調査 － 毎日新聞社と埼玉大学の試み －・・・・・・・・・・・・・・・・

大隈 慎吾・原田 和行

２．オートコール方式による携帯ＲＤＤ調査 － 北海道限定での試み － ・・・・・・・・・・・・ 中谷 亮
３．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 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 齋藤 恭之
４．回答品質の評価に対する相互作用アプローチ－ ベイジアン自白剤の適用可能性について － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 小野 滋
〔パネルディスカッション〕「マスコミ世論調査」の内と外 － 世論調査はいつまでつづけられるのか －・・・・・・・・・・・・・・・・・・

島田 敏男・鳥山 忠志・平田 崇浩・堀江 浩〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査（2017.7）」結果「テレビ埼玉・埼玉大学共同：投票行動調査（2017.10.22）」結果

PolicyPolicy& Research
No.26(March2024)& Research
No.26(March
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第 14 号（2018 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．
「18 歳選挙権」，参院選(2016) ～衆院選(2017)へ－ 高校生政治意識調査から － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生
２．0-100 尺度質問への中間回答傾向とその影響－ 政党や政治家への感情温度の分析 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 福田 昌史
３．調査の新しい潮流 － ESRA で得た知見から考察する － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 達也
４．2017 年衆院選における選挙予測の比較分析－ 報道各社の予測の正確さを検証する － ・・・・・・・・ 小礒 寿生・北田 俊一・松田 映二〔資 料〕
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同世論調査 「日本の世論 2017」結果

第 15 号（2018 年 10 月発行）
第８回 世論・選挙調査研究大会特集号
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．インターネット調査の課題と品質向上に向けた取り組み－ 持続可能な調査環境を目指して － ・・・・・ JMRA ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ調査品質委員会 工藤 公久 他
２．モバイル動向調査でみる回答の傾向の差異－スマートフォン回答者とパソコン回答者の特性－・・・・・・・・・・・・・・・

水野 一成・鈴木 孝幸樹・吉良 文夫

３．モバイルリサーチにおける課題－世界および日本において、モバイルリサーチが示す試みと機会－・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

レイ ポインター

４．2017 年衆議院選挙予測における課題－ 報道と結果の比較による考察 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二
５．RDIT を用いた非パネル無作為抽出による WEB 調査の可能性－ 2017 年衆議院選挙のトラッキング調査による考察 － ・・・・・・・・・・・・・・・・ 岸田 典子
６．ネットリサーチを用いた有権者の選択反応実験の試み ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 村上 智章
７．有権者個人の支持政党変化は予測できるか－ レスポンス・レイテンシーを用いた新指標の提案 － ・・・・・・・・ 久内 佑允・二瓶 哲也〔パネルディスカッション〕
Web とモバイルを活用する調査の可能性と課題
・・・・・・・

萩原 雅之・長崎 貴裕・吉山 一輝・前田 直人・鬼木 浩文

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政策と調査 第26号（2024年3月）
政策と調査 第26号（2024年3月）

第 16 号（2019 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．期日前投票の増加は選挙をどう変えたか－ 選挙結果と出口調査からの考察 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 堀江 浩
２．自治体職員における意思決定要因－ 何を拠り所に政策を決定しているのか － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 齋藤 友之
３．下宿学生の住民票と選挙権 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 下川 裕太〔研究ノート〕
IVR と SMS を利用したスマートフォン調査 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 前納 玲・松本 正生〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査（2018.8）」結果
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同世論調査 「日本の世論 2018」結果

第 17 号（2019 年 12 月発行）
第９回 世論・選挙調査研究大会特集号
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．無作為抽出による WEB 式世論調査の可能性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 萩原 潤治
２．地図抽出による確率標本に対するインターネット調査－ 回答率の決定要因と調査モード間の比較 －・・・・・・・・・・・・・・・・

飯田 健・池田 謙一・西澤 由隆・松林 哲也

３．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－ 2018 年沖縄県知事選、19 年山梨県知事選の事例 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 達也
４．質問・選択肢配置が回答に及ぼす影響－「目で見る」調査のバイアスをとらえる － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松田 映二
ディスカッション〔論 文〕
期日前投票の増加はどう影響するか－ 出口調査と選挙結果の比較による考察 － ・・・・・・・・・・・・・・・・ 山下 洋史・大栗 正彦〔ディスカッション〕「出口調査、世論調査、まだ大丈夫だったか？」・・・・・・・・・・

菅原 琢・堀江 浩・大隈 慎吾・福田 昌史・鈴木 督久〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査（2019.6）」結果

Policy & Research No.26 (March 2024)
Policy & Research No.26 (March 2024)

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第 18 号（2020 年 3 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．IVR と SMS を利用したスマートフォン調査の効用・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

前納 玲・松本 正生・大隈 慎吾

２．「不満もなく、関心もなく」、政治を意識しない若者たち－ 高校生政治意識調査(2016・17・19)から － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生
３．18 歳の政治意識の動向－ 5 年間の政治知識・意識調査からの考察－ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 田中 智和
４．マスメディアに対する選択的接触－ 2019 年参議院選挙の分析－ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 白崎 護
〔資 料〕
「埼玉大学社会調査研究センター･毎日新聞社共同世論調査「日本の世論 2019」結果」結果「埼玉大学社会調査研究センター・NHK 報道局共同世論調査「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査（シニア調査）」結果」結果

第 19 号（2020 年 11 月発行）
第 10 回 世論・選挙調査研究大会特集号
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔トピック〕
フジ産経事件の教訓 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 鈴木 督久・堀江 浩〔論 文〕
１．新型コロナ拡大下での出口調査 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 川本 俊三
２．
「ノン・スポークン（Non-spoken）調査」の方法と品質 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大隈 慎吾
３．オートコール調査による世論観測－ 代表性のないサンプル調査・その活用法の再確認 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 佐藤 寧
〔ディスカッション〕「社会の変容と調査の転換」 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 堀江 浩・鈴木 督久・松本 正生〔資 料〕「さいたま市民政治意識調査(2020.8)」結果

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政策と調査
第26号（2024年3月）
政策と調査第26号（2024年3月）

第 20 号（2021 年 3 月発行）
巻頭言・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１． 世論調査でみる安倍政権－2001 年以降、歴代内閣との比較を通して－ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 堀江 浩
２．ライフ・スタイルの変容と政治意識の軌跡－「さいたま市民 : 政治に関する意識調査 」(2013～2020)－ ・・・・・・・ 松本 正生
３．景気判断と家計行動 －世論調査からの接近－ ・・・・・・・・・・・・・・ 福地 幸文
４．
「ノン・スポークン(Non-spoken)調査」の理念と課題 ・・・・・ 平田

崇浩・大隈 慎吾

〔総 目 次〕『政策と調査』第 1 号～第 19 号（2011 年～2020 年）

第 21 号（2022 年 2 月発行）
巻頭言 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．コロナ禍選挙と若者の政治的社会化－ さいたま市高校生政治意識調査(2016･17･19･21)から － ・・・・・・・・

松本 正生

２．
「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」(2021)－ ライフ・スタイルと政治意識 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・・〔資 料〕
１．
「さいたま市長選 追跡調査結果」（2021.6）
２．
「コロナ禍の企業経営と経営者の意識調査」(21.8)& Research
No.26(March2024)
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No.26(March
2024)

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松本 正生

第 22 号（2022 年 3 月発行）
巻頭言・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．2021 年衆院選の選挙予測のパフォーマンス比較－ 激変した報道各社の情勢調査手法 － ・・・・・・・・・・・・・・・・ 大栗 正彦
２．2021 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 － ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 達也
３．ノン・スポークン（Non-spoken）調査による情勢調査－ 第 49 回衆議院選挙 毎日新聞情勢調査 － ・・・・・・・・・・・・・ 佐藤 航
４．読売新聞社の衆院選情勢調査 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 福田 昌史
５．新調査「d サーベイ」の方法と精度 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 大隈 慎吾〔資 料〕
2021 総選挙 ― 有権者はどう対応したのか？―
日本記者クラブ会見： 衆院選から民意を読む 2021.11.10・・・・・・・・・・・ 松本 正生
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター共同世論調査「日本の世論 2021」結果

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政策と調査
第26号（2024年3月）
政策と調査第26号（2024年3月）

第 23 号（2022 年 12 月発行）
巻頭言・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１． 参院選の報道各社の情勢調査比較 －多様化する調査手法－ ・・・・・・・・ 大栗 正彦
２． 朝日新聞社の 2022 年参院選情勢調査について ・・・・・・・・・・・・・・・ 江口 達也
３． ＳＳＲＣ「ｄサーベイ」の方法と精度－「配信設計モデル」の構築と進化－・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 平田 崇浩〔討 論〕
選挙をめぐる調査と報道・・・・・・・・・・ 今市 憲一郎・小山 優・堀江 浩・松本 正生〔資 料〕
2022 参院選：世論調査が語る民意 （日本記者クラブ会見） ・・・・・・・・・・ 松本 正生

第 24 号（2023 年 3 月発行）
巻頭言・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．マイナスからプラスへ：政治・政治家イメージの変容－ さいたま市高校生政治意識調査(2016･17･19･21･22)から － ・・・・・・ 松本 正生
２．
「政治に関する意識調査」の 10 年
－ さいたま市民のライフ・スタイルと政治意識 －・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔資 料 解 題〕
高校生と有権者：政治意識を比較する － 2016・2022 参院選政治意識調査から －〔資 料〕
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同世論調査「日本の世論 2022」結果

Policy & Research No.26 (March 2024)
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第 25 号（2023 年 12 月発行）
巻頭言・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生〔論 文〕
１．インターネット調査による地方選挙情勢調査の可能性 ・・・・・・・・・・・ 江口 達也
２．2022 年参議院選挙におけるインターネット調査と予測手法の検討 ・・・・・ 福田 昌史
３．ポストＲＤＤの新機軸「ｄサーベイ」－ 2023 年統一地方選・衆参補選でさらに進化 － ・・・・・・・・・・・・・ 平田 崇浩〔討 論〕「選挙報道のゆくえ」 ・・・・・・・・・・・・・・・・ 杉田 淳・堀江 浩・松本 正生〔調査レポート〕「さいたま市民政治意識調査（2023.5）」結果

第 26 号（2024 年 3 月発行）
終刊号によせて ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本 正生
調査実績 2011 年～2023 年
世論・選挙調査研究大会の記録 第 1 回 ～ 第 13 回
〔 論 文 〕
１. オンライン自由記述調査のデータ駆動的分析－多様な世論を可視化する分析法の検討－ ・・・・・・・・ 森本 智志
２. 特別あて所配達郵便を用いた郵送ネット調査－朝日新聞社の新しい試み－ ・・・・・・・・・・・・・・・ 齋藤 恭之
３.岸田内閣の支持離れはどう進んだか－ＮＨＫ政治意識月例調査の結果からー ・・・・・・・・・・ 政木 みき
４.ナッジ政策の倫理的問題と透明性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 齋藤 友之〔 資 料 〕
毎日新聞社・埼玉大学社会調査研究センター 共同時事世論調査「日本の世論 2023」結果〔 総 目 次 〕
『政策と調査』第 1 号～第 26 号（2011 年～2024 年）

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政策と調査
第26号（2024年3月）
政策と調査第26号（2024年3月）

Policy & Research No.26 (March 2024)
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■投

稿

規

定■

１．
（ジャンルと枚数）投稿をお願いするのは、次のものです。
・論文
・研究ノート、判例研究、ケース・資料、翻訳
・海外事情
・書評
・その他
以上の投稿原稿の枚数は、論文より翻訳までは 400 字詰原稿用紙 80 枚を、海外事情よりその他までは同 50 枚を限度とします。投稿原稿には、投稿者名を記入せず、「拙稿」「拙著」など投稿者を特定出来るような表現は使用しないでください。
投稿の際はコピーと要約を各一部付けて下さい。
２．
（投稿回数）原稿受付は年１回、原則として 12 月末日とします。
３．
（レフリー制）投稿原稿は、編集委員会の審査を経て採用を決定します。
４．
（投稿資格）投稿は原則として自由です。
５．
（不正行為の防止）投稿原稿は未発表のものに限り、和文・他言語にかかわらず、他の学術誌等に投稿済のものを投稿した場合は二重投稿とみなし、掲載を認めません。また投稿者は、執筆あるいは研究において重要な貢献をしたものに限り、不適切なオーサーシップの疑義があると編集委員会が認めた場合は掲載を認めません。
６．
（著作権）掲載された論文等の著作権（著作権法第 21 条—第 28 条）は埼玉大学社会調査研究センターに帰属し、投稿者はその電子化による学内外への公開を許諾するものとします。

編集委員会
◎黒川

秀樹（埼玉大学社会調査研究センター長）

堀江浩（元朝日新聞社編集委員）

松本正生（埼玉大学社会調査研究センター

三宅雄彦（駒沢大学法学部教授）

シニア・プロフェッサー）（◎は委員長）2024 年 3 月 22 日

印刷

2024 年 3 月 29 日 発行

政策と調査 第 26 号（終刊号）
編集発行者

埼玉大学社会調査研究センター〒338−8570
埼玉県さいたま市桜区下大久保 255
Tel：048-858-3120
Mail: ssrc@gr.saitama-u.ac.jp
URL: http://ssrc-saitama.jp/

Policy & Research (No.26)
March 2024

Contents

Foreword...

1

List of Surveys 2011-2023...

3

Past Conference Program 2011-2023...

5

Satoshi Morimoto

...

19

Yasuyuki Saito

...

29

Miki Masaki

...

41

...

49

Newspaper & Social Survey Research Center of Saitama University

...

63

Total Contents of Policy & Research No.1-No.26 (2011-2024)

...

77

Social Survey Research Center of Saitama University

Articles1．Data-driven Analysis of Open-ended Online Survey
Data: A Study of an Analytical Method forVisualizing the Diversity of Public Opinion
2．Searching for Alternatives: Experimental ABS
survey using "Special Addressed Delivery Mail"
3．How the Kishida Cabinet's Loss of Support has
Progressed: Results of NHK's Monthly Political
Attitude Survey

4．The Ethical Issues and Transparency of the Nudge Policy Tomoyuki Saito

Materials

Public Opinion Research “Nihon no Yoron 2023’’ The Mainichi

SEISAKU-TO-CHOSA( Policy & Research )No.26

March 2024

Contents
Foreword

Social Survey Research Center of Saitama University

List of Surveys 2011-2023
Past Conference Program 2011-2023
Articles

1. Data-driven Analysis of Open-ended Online Survey
Data: A Study of an Analytical Method for Visualizing
the Diversity of Public Opinion

Satoshi Morimoto

2. Searching for Alternatives: Experimental ABS survey
using "Special Addressed Delivery Mail"

Yasuyuki Saito

3. How the Kishida Cabinet's Loss of Support has Progressed:
Results of NHK's Monthly Political Attitude Survey

Miki Masaki

4.

Tomoyuki Saito

The Ethical Issues and Transparency of the Nudge Policy

Materials
Public Opinion Research “Nihon no Yoron 2023’’ The Mainichi Newspaper &Social Survey Research Center of Saitama University

Total Contents of Policy & Research No.1-No.26 (2011-2024)

PublishedbySocial Survey Research Center of Saitama University
255 Shimo-Okubo, Saitama City, Japan