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
Internet Survey and Prediction Method for the 2022 House of Councillors Election

福田 昌史
Masafumi Fukuda

１. 序
２. 調査の概要
３. ＭＲＰの適用
４. 結果
５．議論

〈要旨〉
読売新聞社とＩＴ大手ヤフー（現ＬＩＮＥヤフー）は 2022 年参議院選挙において、インターネットを通じた情勢調査を試験的に実施した。16 選挙区で実施した調査データを基にＭＲＰ(Multilevel Regressionand Poststratification)を適用し、候補者の得票率を予測したところ、予測値と得票率の平均絶対誤差に一定の改善がみられた。

The Yomiuri Shimbun and Yahoo corp. (Line Yahoo) conducted an experimental internet survey for the 2022
House of Councillors election. Multilevel Regression and Poststratification (MRP) was applied to the survey datacollected in 16 electoral districts and the results showed a certain improvement in the mean absolute error
between the predictions and the share of the vote of the candidates.

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政策と調査 第25号（2023年12月）
政策と調査 第25号（2023年12月）

１. 序
国政選挙における報道機関の情勢調査は、現在、調査手法の変化の中にある。従来は調査員による電話調査が主流だったが、最近の選挙では自動音声による調査やネット調査が使われるようになった。2019 年の参議院選挙では、毎日新聞社が自動音声による電話調査を導入し、2021 年の衆議院選
挙では、共同通信社が自動音声の調査を、朝日新聞社がネット調査を取り入れた。この選挙で読売
新聞社は、日本経済新聞社と自動音声の調査を共同で行った。さらに毎日新聞社は、2022 年の参議院選挙でネット調査を行った。ネット調査は、ネット調査会社が調査のために集めた会員（モニター）に対する調査（朝日）や、携帯電話会社のポイント会員を対象としたもの（毎日）など、それぞれ形態は異なっている。
選挙の前に行う情勢調査は、通常、回答データを加工せずに集計すると選挙結果とは一致せず、一定の傾向を持ってズレが生じている。その要因として、回答者の中には投票に行かない人が含まれていることや、投票に行くとしても調査時点では投票先を決めていない人などが含まれていることなどが考えられる。
このため、報道機関は過去における選挙の調査結果と実際の選挙結果の関係を分析し、予測モデルを作成、このモデルを次の選挙の調査データに適用することで、候補者の当落可能性や政党の獲得議席を推定してきた（例えば松田, 2018）。それゆえ、同じ方式で実施した過去の選挙の調査データを蓄積していくことが非常に重要となる。
本稿は、2022 年の参議院選挙（7 月 10 日投開票）
で、読売新聞社がＩＴ大手のヤフー（現ＬＩＮＥヤフー）と共同で試験的に実施したネット調査（読売新聞，2022）と、そのデータを使った予測手法の検討について論じる。
２. 調査の概要
ネット調査は、参院選の投開票日約 1 週間前の7 月 1～2 日の 2 日間、「Ｙａｈｏｏ！ ＪＡＰＡＮ」のＩＤと、キャッシュレス決済「ＰａｙＰａｙ（ペイペイ）」のＩＤを連携しているユーザー（全国で約 3700 万人）を対象に実施した。選挙区の調査は、東京、大阪、沖縄など 16 選挙区（表 1）に住むユーザーから選んで調査協力を呼びかけるメールを送り、ウェブ上に設けたアンケートに回答してもらった。全国が対象となる比例選は、ヤPolicy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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フーのアンケートサイトに案内を掲示して協力を募った。いずれも、回答してくれたユーザーには、ペイペイのポイントを進呈した。
調査対象の選挙区は、青森など改選定数 1 の 1人区から東京（改選定数 6）などの複数区まで幅広く含まれるように選び、回収目標は各選挙区1000 人とした。
調査では、「選挙区選の投票先」、「比例選の投票先」を聞いたほか、「参院選への関心」「投票に行くか」「どの政党を支持しているか」「岸田内閣を支持するか」など約 10 問を尋ねた。
選挙区選の投票先を聞いた質問で、得られた集計値と実際の選挙結果を比べて当落の的中度をみると、16選挙区の当選者35人のうち32人が的中。
このうち 11 選挙区では当選者の順位も一致した（表 1）。
表１. 調査を実施した 16 選挙区

当選者が的中（順位も調査結果と一致）

当選者は的中（順位が選挙結果と異なる）
当選者が選挙結果と食い違う

北海道
青森
福島
新潟山梨
静岡三重兵庫
鳥取･島根
愛媛
福岡
東京
大阪
埼玉
京都沖縄

調査結果はおおむね選挙情勢を把握できる精度だったが、特定の政党に関する支持の強弱の「くせ」が現れた。京都選挙区（改選定数 2）では、日本維新の会の候補が調査では 1 位で当選の枠内だったが、実際には 3 位で落選した。京都も含めた維新の候補 7 人は、実際の選挙結果より平均して 6 ポイント高く得票するとの調査結果だった。
埼玉選挙区でも維新候補の予測は「当選」だったが、実際は落選した。このほか、公明党の候補の支持が低めとなる傾向もあった。

ータを加工して用いた。具体的には、集計が選挙区選の開票結果と比例選の開票結果に合うようにウェートを付け直した（出口調査の投票先の回答はＭＲＰの段階では使わない）。実際の選挙では、
情勢調査データから選挙結果を予測する時点では
３. ＭＲＰの適用
その選挙の出口調査は実施しておらず、今回のよ本稿では、近年欧米で選挙予測に用いられるこうな予測を行うことは不可能である。そのため、とが増えているＭＲＰを今回の調査データに適用
この分析は、仮に理想に近いベンチマークデータし、選挙区候補の得票率の予測が改善されるかどが得られた場合に、ＭＲＰによってどの程度予測うかを分析、検証する。ＭＲＰは、Multilevel値が改善できるかを検証するものとなる。
Regression and Post-stratificationの略で、文字通分析には、実際に得られたデータから性別、年り、マルチレベル回帰分析と事後層化を組み合わ代、支持政党、選挙区の投票先で無回答だったケせた手法である。
ＭＲＰを選挙予測に使う場合、大まかにいうと、 ースを除外した、約 7900 件を使用した。また、予測の対象は、16 選挙区の 130 人の候補のうち、主（1）性別や年代、地域などの属性や支持政党な要政党の候補者のみ（自民、立民、維新、公明、どの変数から特定の候補者に投票する確率を計算
国民、共産、れいわ、社民、政党推薦を受けた一する統計モデルを作る部の無所属）、計 67 人の得票率を予測した。
（2）(1)で作ったモデルを各選挙区の投票者全員に当てはめるとどうなるかを推定するという２段階を経る。
４. 結果
例えば Wang, et al.(2015)は、ゲーム機Ｘ－Ｂｏｘ
各候補の予測値である推定得票率は、その選挙のユーザーを対象に 2012 年米国大統領選挙に関す区の候補者の推定得票率の合計が 100％となるよる連続調査を行い、サンプルの 65％を 18～29 歳がうリサイズした。予測の評価については、候補者𝑖𝑖𝑖𝑖占め、男性が 93％を占めるなど、大きく偏ったサの実際の得票率を𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 、推定得票率を𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 として候補ンプルをＭＲＰによって補正し、実際の選挙結果者の平均絶対誤差（Mean Absolute Error）
𝑛𝑛𝑛𝑛に近い予測ができることを示した。ここでは投票者を 17 万以上のカテゴリー（性別=2、人種=4、年𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 = �|𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖 |/ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
代=4、教育=4、州=51、政党支持=3、イデオロギー=3、2008 年大統領選の投票先=3 の組み合わせ）にを、ＭＲＰ適用前と適用後で計算して比較した。
分類して予測モデルを作った。
ＭＡＥは、67 候補全員では適用前の 2.9 から 2.1
Kiewiet de Jonge et al.(2018)は、2016 年の米国に縮小された。
大統領選挙における州レベルの得票率予測にＭＲ
図 1、図 2 は、それぞれ 67 人の候補の適用前とＰを使った。投票者を州、性別、人種で 408 カテ
適用後の推定得票率（水平軸）、実際の得票率ゴリーに分類してモデルを作り、51 州（ワシント（垂直軸）を布置したものである。適用前と比べンＤＣ含む）のうち 50 を正確に予測した。また、て適用後は、点のばらつきが斜め 45 度の直線にあ
イギリスの調査会社 YouGov は、2016 年のＥＵ離脱る程度近づいていることが分かる。
を巡る国民投票や、2017 年、19 年の総選挙でＭＲMAEの値を候補者の政党別に表2 にまとめた。日Ｐを使って選挙を予測した（例えば YouGov, 2017）。 本維新の会の候補は適用前の 6.8 ポイントから 1.9
国内の情勢調査では、多くの質問を聞くことがポイントに大きく改善がみられ、公明党候補につ一般的ではない。今回の検討では、１段階目のモいても 5.8 から 3.9 に低下した。その一方で、自デル推定に、性別（2 カテゴリー）、年代（6 カテ
民党候補は 2.8 から 3.1 に、立憲民主党候補は 1.8ゴリー）、政党支持（11 カテゴリー）のみ（計 132から 2.2 に増え、改善がみられなかった。
カテゴリー）を使った。45 選挙区であることを踏まえると、サンプル全体での分類の数は132×45＝５. 議論
5940 となる。
今回の分析では、ネット調査のデータにＭＲＰ
2 段階目の事後層化には、ターゲットとなる投を適用し、一定の偏りをもった非確率サンプルで票者データとして、この選挙の当日出口調査のデ選挙予測の精度がどの程度改善されるかを検討し回収サンプルの属性構成をみると、調査データは、女性より男性の回答が多いなどの偏りもみられた。

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政策と調査 第25号（2023年12月）
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が行われる投票日より前に実施するため、このようなことはできない。実際の場面で良好なベンチマークとなる投票者の属性構成データをどう作るかが予測の成否に関わる鍵となる。

た。その結果、平均絶対誤差について一定の改善がみられ、偏りが大きかった日本維新の会の候補については予測を大幅に改善できた。ただ、当落の的中数が増えたわけではなく、さらなる改善が必要であるといえる。ＭＲＰを改善するには、第一段階の統計モデルの説明変数を増やしたり、第二段階の事後層化の粒度を細かくするなどが考えられる。

表２. ＭＡＥの比較（パーセントポイント）

70.0

60.0

50.0

40.0

候補者の政党

適用前

適用後

自民党（18）2.8

3.1

立憲民主党（16）

1.8

2.2

日本維新の会（7）

6.8

1.9

公明党（5）

5.8

3.9

共産党（9）

1.6

0.5

国民民主党（5）2.2

1.1

れいわ新選組(5)

2.0

1.6

社民党（2）
0.6
0.3※カッコ内は候補者数（推薦候補を一部含む）

30.0

20.0

10.0

0.0

0.0

10.0

20.0

30.040.0

50.0

60.0

また、今回の分析ではＭＲＰのみを適用したため、単純な事後層化など他の手法より優れているかどうかは評価できていない。これらの検証も今後の課題といえる。

70.0

図1. ＭＲＰ適用前の推定得票率（水平軸）と選挙結果（垂直軸）（読売新聞東京本社世論調査部）

参考文献
Kiewiet de Jonge, Chad P., Gary Langer, and Sofi Sinozich(2018). Predicting State Presidential Election Results with
National Tracking Polls and multilevel regression withpoststratification (MRP). Public Opinion Quarterly, 82-3,419–446.
松田 映二 (2018). 電話調査導入や選挙制度改変による選挙予測モデルの変遷, 行動計量学, 2018, 45-2,95-106.
読売新聞 (2022). 当選者の的中 91％―読売・ヤフー参院選ネット情勢調査，読売新聞 2022 年 12
月 7 日朝刊．
YouGov (2017). How the YouGov model for the 2017 General
Election works, https://yougov.co.uk/news/
2017/05/31/how-yougov-model-2017-general-electionworks/, （2023 年 10 月 1 日閲覧）.
Wang, W, David, R, Sharad, G and Gelman, A (2015).
Forecasting elections with non-representative polls,
International Journal of Forecasting, 31-3, 980-991.

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40.0

30.0

20.0

10.0

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図2. ＭＲＰ適用後の推定得票率（水平軸）と選挙結果（垂直軸）
さらに、この分析では事後層化のベンチマークとして、その選挙の出口調査データを活用した。
先に触れたとおり、実際の情勢調査は、出口調査

Policy & Research No.25 (December 2023)
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