SEISAKU-TO-CHOSA               ISSN 2186−411X( Policy & Research )No.17        ᨻ⟇࡜ㄪᰝ

December 2019➨ 17 ྕ
➨㸷ᅇୡㄽ࣭㑅ᣲㄪᰝ◊✲኱఍≉㞟ྕ

Contents
Foreword

2019 ᖺ㸦௧࿴ඖᖺ㸧12 ᭶
Masao Matsumoto

The 9th Annual Confef rence of Public Opinion & Election Survey ResearchfeArticles1. The Potential of “Web Public Opinion Surveys” Based on
Random Sampling

Junji Hagihara

2. The Internet Survey Using a Random Sample Recruited
through an Area Sampling Technique: The
Determinants of Response and Comparison between
Survey Modes

Takeshi Iida
Ken’ichi Ikeda
Yoshitaka Nishizawa
Tetsuya Matsubayashi

3. Election Prediction Possibilities of Online Surveys Using
Access Panels: Examples of the 2018 Okinawa and 2019
Yamanashi Governors’ Elections
4. Biases Arising from Question Layout and Option Order
Effects: A Study of Bias in Visual-mode Surveys such as
Postal Mail Surveys

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Eiji Matsudaᯇᮏṇ⏕ⴗཎ₶἞

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Panel Discussion
Articles5. How Does an Increase in Early Voting Affect Forecasting?:
Studying the Process by Comparing Exit polls with
Election Results┠ḟHiroshi Yamashita
Masahiko Oguri

Discussion

Verifying Accuracy of Exit Polls and Election Polls
Taku Sugawara, Hiroshi Horie, Shingo Ohkuma,
Masafumi Fukuda, Tokuhisa Suzuki

Materials

Public Opinion Research “Saitama Shimin Ishiki Chosa in June 2019”

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

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

政策と調査
第  号
第  回世論・選挙調査研究大会特集号
 年（令和元年） 月




目次


巻頭言・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 松本正生





〔論文〕






萩原潤治
無作為抽出による :(% 式世論調査の可能性


飯田健
地図抽出による確率標本に対するインターネット調査池田謙一
西澤由隆
－回答率の決定要因と調査モード間の比較－松林哲也
アクセスパネルを利用したインターネット調査で選挙予測は可能か－ 年沖縄県知事選、 年山梨県知事選の事例－江口達也
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

パネルディスカッション・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
〔論文〕

期日前投票の増加はどう影響するか
山下洋史
－出口調査と選挙結果の比較による考察－
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  」結果

巻 頭 言
統一地方選、参院選と続く  年の大型選挙が終了した。
 月に行われた統一地方選挙においては、投票率や選挙結果はともかく、無投票当選の増加による候補
者のなり手不足が話題となった。 月の参院選についても、投票率が と  年に次いで二度目の割れになり、社会の多数派が選挙をスルーする事態となった。随伴するように、マスメディアにおける選挙関連の報道量も大きく減少している。
研究者やジーナリズムの間では、『選挙制を疑う』や『民主主義の死に方』といった著作が取り上げられ、選挙自体の機能が問われるに至った。
 年第  回参議院議員通常選挙では、新聞・通信社の担ってきた選挙の情勢調査をめぐり大きな変化が現出した。従来の「 各社 横並び体制」の終焉と捉えたい。横並び体制とは、先ず、調査方法に関して固定電話を対象としている点である。今回は、固定電話方式、固定電話＋携帯電話のミックス方式、さらには、オペレーター 人 による架電ではなく自動音声によるオートコール方式など、各社の調査方法に相違が生じた。次に、各社一斉に公示と同時に調査を実施し、予測を速報するという定番のタイミングとは異なり、選挙戦の中盤に調査を実施し情勢を報道するという社が現れた。これにより、公示期間中の調査の実施回数も自ずと減少することになった。選挙情勢調査をはじめとした選挙予測報道は岐路に直面している。
 「第  回世論・選挙調査研究大会」は、「調査の課題と対策 –新標準を目指す試み–」と題して、
年  月  日 土 、東京竹橋の毎日ホールで開催された。例年と異なり土曜日の開催となったにもかかわらず、 名を超える参加を頂戴した。毎日新聞社には、昨年、一昨年に引き続き、毎日ホールをご提供いただいた。
 第  部では  本の研究発表が行われた。一番目の萩原潤治氏 1+. 放送文化研究所 による「無作為抽出による :(% 式世論調査の可能性」は、確率標本 代表サンプル に対し :HE 方式による回答を求めた試行調
査結果の報告である。:HE 式世論調査の実装可能性と妥当性を示唆する事例報告であった。
 二番目の飯田健氏 同志社大学 らによる「地図抽出による確率標本に対するインターネット調査」は、住宅地図から無作為抽出した対象者に :HE 上での回答を求めた実験調査結果の報告である。併せて、調査会社の登録モニターに対する :HE 調査の結果との比較対象も行っている。
 三番目の江口達也氏 朝日新聞社 による「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」は、沖縄県知事選  と山梨県知事選  という接戦が予想された  つの知事選時に、調査会社の保有するアクセスモニター 登録モニター に対する :HE 調査を実施し、選挙予測としての可能性を検証した報告である。以上、三本の発表は、いずれも :HE 方式を採用している。電話調査、とりわけ固定
電話番号を対象とする現行の選挙情勢調査の限界が既知となった現在、新たな手法の開発は喫緊の課題である。
 四番目の松田映二 埼玉大学社会調査研究センター による「質問・選択肢配置が回答に及ぼす影響」は、質問や選択肢を目で見る自記式調査に付随する初頭効果に関して、力学のモーメント概念を応用したシミュレーションにより、満足化バイアス いわば、手抜き回答 に加えて「速い思考」のメカニズムも介在しうることを検出している。
 第  部の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"」では、選挙に関する
出口調査と世論調査とに分けて議論を行った。  出口調査については、期日前投票の割合が増加しつつある昨今の状況を踏まえて、投票日当日の出口調査結果のみで当落判定を行うことの妥当性を取り上げた。
議論に先立って、山下洋史氏 中日新聞社 らによる検証結果の報告が行われた。なお、山下氏の報告については、大会当日開示された貴重なデータをもとに、予稿集用原稿を加筆修正してもらい、本号では論文として掲載している。  世論調査に関しては、政治学者の菅原琢氏の本質的な問題提起にもとづき、堀江

1
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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

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 の  氏による
ディスカッションが展開された。稚拙な司会者 松本 の時間配分ミスにより、議論が言いっぱなしの尻切れになってしまったことをご寛恕いただきたい。
 本号巻末には、埼玉大学社会調査研究センターがアニュアルで実施する「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査  」の結果を、資料解題を付して掲載している。同調査の回収率は、一貫して 台を維持しており、回答を寄せてくださった、さいたま市民のみなさまに深謝する次第である。本年の調査は、 月に統一地方選が実施されたことから、さいたま市選挙管理委員会と共同で、さいたま市議選に関する質問を中心に調査票を構成した。
同市議選の投票率は、  →  → と下降の一途を辿ってきたが、 年には と  割を下回り過去最低を記録している。埼玉大学社会調査研究センターとさいたま市選挙管理委員会は、 年前の  年  月のさいたま市長選の直後にも共同調査を実施しており、今回は同一の質問を数多く採用している。資料解題においては、両調査結果の比較も行っている。  関係者諸兄にお目通しいただければ幸甚である。
  年  月                         埼玉大学社会調査研究センター長                                 松本 正生              

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17(December 2019)

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

第９回 世論・選挙調査研究大会


丸山 昌宏 氏
(毎日新聞社 社長)松本 正生 (埼玉大学社会調査研究センター長)




萩原 潤治 氏(NHK 放送文化研究所)

飯田 健 氏(同志社大学)

江口 達也 氏
(朝日新聞社)

松田 映二
(埼玉大学社会調査研究センター)

山下 洋史 氏
(中日新聞社)

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政策と調査 第17号（2019年12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２ 日（土）１３：００～１７：３０／懇親会１７：４５～
場所：毎日新聞社・毎日ホール（東西線竹橋駅直通・パレスサイドビル地下１階）
■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 9'$ 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－ 年沖縄県知事選、 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）


＜休憩＞


■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.17 (December 2019)4

無作為抽出による :(% 式世論調査の可能性
The Potential of “Web Public Opinion Surveys” Based on Random Sampling
萩原 潤治-XQML+DJLKDUD

１はじめに
２調査の設計
３有効率４．サンプル構成
５．回答差
．全体的な回答差の概要
．回答差が大きい質問．測定方法の違いによる回答差
６．今後の課題と可能性


〈要旨〉
世論調査の有効率の低下が問題になるなか，1+. 放送文化研究所は，住民基本台帳から無作為に選んだ調査相手に対する「:(% 世論調査」の可能性を探る実験調査を行った．その結果，以下の知見を得た．
◉ 代以上では，:(% 式調査の有効率は郵送調査と差がない水準を得られたが，若年層の有効率の向上には効果がみられなかった◉:(% 式調査のサンプル構成比は，住民基本台帳から大きく乖離していない◉:(% 回答・:(% 式調査と郵送調査では，全体的にみれば，方式による回答差はほぼないと言える
こうした結果から，:(% 式調査は郵送法と同様の妥当性があると考えられる．ただ，一部の質問では回答差が大きいものもあるため，郵送調査の代替として活用するには継続した検証が必要であろう．
With low response rates posing a challenge to public opinion surveys, the NHK Broadcasting Culture
Research Institute conducted an experimental survey to explore the potential of a “Web Public Opinion
Survey.” The findings include the following.
- For people ages 30 and older, the web method marked a response rate as high as that of the mailsurvey conducted for comparison. However, effects for improving response rates of younger generations
were not observed.
- The web method’s sample composition ratio of valid respondents does not substantially deviate fromthat of the Basic Resident Registry.
- Regarding the difference in response distributions between the online responses/web method survey
and the mail survey, there is little difference between methods.
These results indicate that web method surveys are as valid as mail surveys. However, some questions
did have a considerable difference in response distributions. To employ web method surveys as analternative to mail surveys, continuous investigations will be needed.

5

政策と調査

第17号（2019年12月）

１はじめに
世論調査の有効回収率（以下，
「有効率」
）の低下
は近年，ますます深刻になっている．1+. の「日本人の意識」調査（個人面接法）の有効率は， 年
から  年にかけて約  ポイント低下，また「全国個人視聴率調査（ 月）」（配付回収法）はほぼ同じ期間に約  ポイント低下した．
特に目立つのは，． ～ 代の若年層の低下である（図表 ）の協力を依頼し，調査用 :(% サイトにアクセスして回答を入力してもらう「郵送依頼 :(% 回答方式」（以下，「:(% 式」）の実験調査を  年と  年に行った．また，比較のため，この :(% 式調査と並行して，同じ質問項目で郵送調査も行った．本稿では主に  年調査について，両者の有効率やサン
プル構成，回答差を比較した結果を報告する．

２調査の設計
調査の概要は図表  のとおりである． 年と
年のいずれの:(%式調査も，調査相手に対し，
まず :(% による回答（以下，「:(% 回答」）を依頼，未回答の人には一定の日数をあけて，郵送による回収を行った．:(% 先行で，補完的に郵送も可とするミックスモードである．

図表 有効率の推移
「日本人の意識」調査（個人面接法）

図表 調査の概要（）

注  年調査の対象は :(% 式と比較用郵送の
いずれも全国の  歳以上の男女「全国個人視聴率調査」 月実施（配付回収法）

一方で，スマートフォンやタブレット，3& が若年層を中心に人々の日常生活に深く浸透したため，
これまでの「紙と鉛筆」の調査よりも，デジタルデバイスのほうが回答しやすいと思う人は増えている可能性がある．
 そこで，1+. 放送文化研究所では，住民基本台帳
から無作為に抽出した調査相手に，郵送で調査へ

Policy & Research No.17 (December 2019)6

また， 年の :(% 式調査は有効率がかなり低かったため， 年はそのときの課題を踏まえて調査設計を見直した． 年からの変更点は，主に以下の  点である．
 謝礼品を「後渡し」から「前渡し」にした．
 最初の回答締め切り日を早めた  日後→ 日後 ：
締め切り日が遠すぎると，調査に協力する意
志がある人でも回答を後回しにしてしまうおそれがあると判断した．
 紙の調査票の送付を遅らせた 日後→日後）： 年調査の回収状況によれば，調査相手は紙の調査票が手元に届くと :(% よりも優先して回答する傾向がみられた．このため，調査の開始から  週間もたてば :(% 回答は落ち着くと予想し，郵送回答を補完的な方法として位置付けることにした．

詳細な調査の日程と調査材料は図表  のとおりである．

図表 調査日程と調査材料（）


３有効率:(% 式の有効率は ％で， 年の ％を大きく上回った（図表 ）．なかでも，:(% 回答が ％から ％と大きく伸び，全体の有効率を押し上げた．また，男女別，年層別に見ても，すべての層で 年を大きく上回った．


図表 :(% 回答・:(% 式と比較用郵送の有効率
（，全体・男女・年層別）

図表 :(% 式の有効率
（・，全体・男女・年層別）

:(% を導入しても若年層の有効率が向上しないという課題は，欧米でも同様の結果が報告されている． 年  月の (65$（ヨーロッパ調査研究学会）大会では，イギリス国家統計局の -RVHSK+HUVRQが，大規模な標本調査について，面接法から :(% に切り替えるための実験調査の結果を報告した．このなかで，～ 歳のサンプル構成比が人口推計値よりも低い点を指摘し，「:(% で調査をすると言うと，若年層の回答が増え，高年層はあまり回答が得られないのではないかという仮説があると思うが結果は逆だった．～ 歳はいつもスマートフォンを手放さない若者だが，昔からどんな調査でも最も回答

注 比較のために「全体」「男性」「女性」は～ 歳に限定して再集計 年調査の比較用郵送と比べると，:(% 回答の有効率は全体・男女・年層別のすべての層で下回っているが，:(% 式（郵送回答含む）では，年層別にみれば  代を除いて差がない水準にまで高まっている（図表 ）． 代ではなお低く，期待されていた若年層の有効率の改善はみられなかった．

7

政策と調査

第17号（2019年12月）

率が低いグループだ」と強調していた．また，郵送調査や:(% 調査を複合する調査手法研究の大家であるワシントン州立大学の 'RQ $ 'LOOPDQ に意見を求めたところ，「若年層の有効率が低いという点は，
私がこれまでに見てきたすべての国々で共通の課題であり，その解決策は見つかっていない．今後，より多くの研究者がこの課題に取り組むことを期待したい」とのコメントがあり，日本だけでなく欧
米でも共通の課題である．
続いて，都市規模別の有効率をみると，:(% 回答・:(% 式，比較用郵送のいずれも，最も規模が大きい「特別区・人口  万以上の市」で全体より低かっ
た．:(% を導入することで，都市部での改善がみられるかと考えたが，そのような傾向はみられなかった． 以上のように， つの方式とも年層別，都市規模
別の有効率の特徴はほぼ共通していると言え，:(%回答，:(% 式に特有の傾向はみられなかった．
さらに，:(% 回答画面へのログイン方法の違いによる有効率への効果を検証するため，「手間の少なさ」と「信頼度の高さ」を組み合わせて，以下の ．パターンのログイン方法を採用した（図表 ） この結果，有効率は全体，男女，年層別のいずれ．
も差はみられなかった（図表 ）

この結果から文研では，パターンの違いにより有効率に差がないのであれば，最も簡単でシンプ
ルな方法（今回のパターン①をベースにしたもの）
が好ましいと考えているが，この  パターンだけでなく，より「信頼」を高めつつ「手間」は少なくするといった別の方法についても検討したいと考えている．
４サンプル構成
:(% 回答・:(% 式，比較用郵送の有効サンプル構
成比を「住民基本台帳人口」の構成比と比較した．
．
  方式とも大きな乖離はみられなかった（図表 ）

図表 ログイン方法の  パターン

男女年層別にみると， 方式とも男性 ～ 歳の比率が住民基本台帳と比べて低く，女性  代では高いという特徴があるが，こうした傾向は，既存の調査方式（個人面接法，配付回収法など）とも共通している．また，地域別にみても，どの地域も住
民基本台帳の比率から大きく乖離していなかった．

また，:(% 回答・:(% 式と比較用郵送の有効サン
プル構成比を比較すると，男女年層別のほか，地域・学歴・職業など複数の属性別にみても大きな差はみられなかった．

５回答差
続いて，:(% 回答・:(% 式と比較用郵送の回答差をみていく．方式による回答差が生じるとしたら，その要因は，有効回答者のサンプル構成が異なる
か，測定方法が異なるかの  つを考えることができる．:(% 回答と比較用郵送はいずれも自記式ではあるが，回答の入力（記入）方法や質問文・選択肢の表示の仕方（:(% 回答画面は  ページに  問ずつ）は異なる．このため，調査票にはマトリクス形
式や複数回答，自由回答，点数で回答する質問，選図表 住民基本台帳と方式別の有効サンプル構成比（，全体・男女年層別）

Q1までのルート①手間少・ 信頼低

(QRコード,URL入力) → 4

②手間多・信頼高(検索,QRコード,URL入力) → NHK HP →サイト内検索 → 文研HP →ID/PW入力 → 4

③手間中・ 信頼中

(QRコード,URL入力) → 文研HP →ID/PW入力 → 4

図表 :(% 回答の有効率（ログイン方法別）


Policy & Research No.17 (December 2019)8択肢が多い質問など，多様な形式を取り入れ，回答差の有無を検証することにした．
．全体的な回答差の概要
分析の対象は属性質問と自由回答を除いた全問で，このうちマトリクス形式は問の中に複数の項目があるため，全項目・の選択肢になる．
方式ごとに全の選択肢の回答分布（比率）を散，相関係数を算出したところ，
布図で表し（図表）:(%回答と比較用郵送では，:(%式と比較用郵
送ではで，いずれも高い相関がみられた．

図表 回答差（絶対値）の分布

図表 :(% 回答と比較用郵送の回答分布

回答差の統計量をみると，いずれも最小値と最大値は  ポイントを超えるが，平均値は  ポイン
ト台，標準偏差は  ポイント台だった．
．回答差が大きい質問:(% 回答，:(% 式，比較用郵送のいずれも，回答
結果には標本誤差を伴うため，方式による回答差の検定を行う際の誤差範囲を計算すると，:(% 回答と比較用郵送で± ポイント以内，:(% 式と比較用郵送で± ポイント以内だった．

次に，:(% 回答・:(% 式と比較用郵送の回答差（絶対値）を図表  に示した．
:(% 回答と比較用郵送，:(% 式と比較用郵送のいずれも， の選択肢のうち  割以上が  ポイント以内に収まっており，全体的にみれば回答差はほぼみられなかったと言える．

図表 :(% 回答と比較用郵送の回答差が± ポイント超の質問・選択肢



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政策と調査

第17号（2019年12月）

これを踏まえ，今回は回答差が± ポイントを超い人のほうが『そう思う』と答える人が多かった．
える  の選択肢（質問項目で言うと ）を，回答
前述のように，女性  代の :(% 回答はインターネ．
 ット利用頻度が高い層にやや偏っているため，こ差が大きい質問として分析の対象とした（図表 ）
これらの質問項目をみると，特定の領域に限定
うした回答差が生じていると考えられる．
されておらず，日常生活，メディア利用・頻度，人
一方で，そもそもインターネット利用頻度が高間関係観，仕事・労働観，ナショナリズムなど幅広い女性 ～ 歳の差については，今回の結果から
い質問領域にわたっていることが分かる．このうはその理由は分からなかった．
ち，本稿では，具体例として以下の  つの質問につ図表 「多くの情報の中からよりわけられる」
いて，男女年層別に分析した結果を報告する．
『そう思う（「どちらかといえば」を含む）』
．インターネット利用頻度
（男女年層別）
インターネットを「毎日のように」利用すると答えた人の割合は，全体でみると，:(% 回答と比較用
郵送で  ポイントの差があった．
男女年層別にみると，男性 ～ 歳と男女ともに  代で，:(% 回答が比較用郵送を上回った（図表 ）．特に  代で両者の差は顕著である．つまり，:(% 回答の  代は，比較用郵送の  代に比べて，インターネットの利用頻度が高い層にやや偏っていると言える．
図表 ネット利用「毎日のように」
．日本に対する愛着
「日本に対する愛着」に関する質問で，「日本に生まれてよかった」という意見に対し，「そう思う」と答えた人の割合は，全体でみると，:(% 回答と比較用郵送で  ポイントの差があった．
男女年層別にみると，ほぼすべての層で大きな差がみられた（図表 ）．
図表 「日本に生まれてよかった」
「そう思う」
（男女年層別）

．情報リテラシー
「情報リテラシー」に関する質問で，「多くの情報の中から信頼できるものをより分けることができるほうだ」という意見に対し，『そう思う（「どちらかといえば」を含む）』と答えた人の割合は，全体でみると，:(% 回答と比較用郵送で  ポイン
トの差があった．
男女年層別にみると，
女性 ～ 歳と女性  代
で :(% 回答が比較用郵送を上回った（図表 ）．
このうち，女性  代は両者で  ポイントの差がみられた．この「情報リテラシー」に対する意識は，方式にかかわらず，インターネット利用頻度が高

Policy & Research No.17 (December 2019)10

一方で，「日本に対する愛着」に関する質問はほかにも  問あるが同様の傾向はみられず，さらに「保守かリベラルか」に関する  つの質問をみても同様の特徴は確認できなかった．このため，この  問にかぎって，なぜこうした傾向がみられた

図表 複数回答「不安に思うこと」

図表複数回答「不安に思うこと」の回答差（:(% 回答－比較用郵送）
            のか理由は明らかではない．今後また比較調査を行う際に，今回の結果と同様な現象が再現するかどうか検証したい．
なお，このほかの質問領域では，他者からの「承認欲求」，お金や社会的地位に対する意識など
で，一部の層で，:(% で回答する人に特徴的な回答
傾向がややみられた．ただ，これらの傾向が，:(%回答で常に観測される再現性のあるものなのかは
今回の調査結果だけで判断することはできないた
め，改めて検証する必要があるだろう．
．測定方法の違いによる回答差
:(% 回答画面と紙の調査票で回答方法や質問文・
選択肢のレイアウト，ページ遷移の方法が異なる
ことにより，両者の回答差にどのような影響を与えているのかについてみていく．本稿では，このうち選択肢が多い質問と質問文が長い質問を取り上げる．
．選択肢が多い質問
今回の実験調査では，選択肢の「ランダマイズ」
は行わず，:(% と紙で選択肢を置く位置をそろえた．
「：自分の子ども
たとえば，図表  の質問では，の将来」で  列目に折り返した．しかし，スマー
トフォンの画面は小さいため， 画面にすべての選択肢を表示させることができない場合もある．回答者が最初に目にする画面には，下のほうにある選択肢（図表 の，， など）は表示されにく
く，下にスクロールして初めて表示されることもありうる．このため，これらの選択肢は :(% 回答
では選ばれにくい可能性があり，検証することにした．
 図表  に各選択肢の「:(% 回答－比較用郵送」の11比率の差を示したが，両者で大きな差はみられなかった（詳細は，萩原ほか（E）を参照）．下のほうにある選択肢：，， についても，:(% 回答のほうが比較用郵送よりも常に低く（もしくは高く）出るという傾向はみられず，スマートフォンの最初の画面に表示されないことによる影響はみられなかった．
．質問文が長い質問
自由回答で「いちばん好きな国」を記述してもら．:(% 回答と比較用郵送のう質問をした（図表 ）
いずれも最も多かったのは「アメリカ」であり，ほかの選択肢もほとんど差はみられなかった．ただ，「その他，不明」は比較用郵送では ％しかなか
図表 「いちばん好きな国」の回答差

政策と調査

第17号（2019年12月）

図表 自由回答「好きな国・嫌いな国」



ったのに対し，:(% 回答では ％と多かった．この内訳をみると，:(% 回答では全  件のうち 件が「日本」という回答だった．一方で，比較用郵
送では「日本」は  件しかなかった．
:(% と紙のいずれも質問文には
図表  のとおり，（「日本以外」でお答えください）と記載しているにもかかわらず，なぜ :(% 回答では  件もの「日本」という回答があったのか．画面が小さいスマー
トフォンでは長い文章は数行にわたって表示されるため，回答者が読み飛ばしてしまった可能性がある．さらに，スマートフォンの場合，回答欄をタップするとキーボードが表示され，回答者は入力操作に移ってしまうため，質問文を最後まで読んでいない可能性もある．
一方で，紙の調査票の質問文は  行で一覧でき，
 行目にある「日本以外」の一文が目に入りやすいと思われる．仮に読み飛ばしたとしても，この一文は回答欄のすぐ上にあるため回答を記入する段
階で気づくこともあるかもしれない．
このようにスマートフォンの小さい :(% 画面は一覧性が低いというデメリットがあるため，重要な文言を読み飛ばされないように，質問文の長さや表記に注意する必要があるだろう．
このほか，マトリクス形式の質問では，:(% 回
答は比較用郵送に比べて両端選択肢が選ばれにく
く，中間選択肢が選ばれやすいという傾向がみられた．
一方で，複数回答，点数による回答，センシテ
ィブな質問では，:(% 回答と比較用郵送で大きな差はみられなかった．


Policy & Research No.17 (December 2019)12６今後の課題と可能性
今回の実験調査の結果から，適切な調査設計と調査材料を作成すれば，住民基本台帳から無作為に抽出した調査対象者に対する :(% 式調査は可能であることが分かった．しかし，:(% 式を導入する
ねらいの  つだった若年層の有効率の向上については現時点で効果はみられず，その意味では，今すぐに郵送法から :(% 式に切り替えるメリットは大きくないと言える．
一方で，:(% 式のサンプル構成は住民基本台帳から大きく乖離しておらず，比較用郵送との回答差はほぼみられなかったことから，世論調査の手法としての妥当性は郵送法と同様にあると言えるだ
ろう．さらに，:(% のメリットとして，迅速な集計ができることや質問文・選択肢の修正が容易であること，:(% ならではの測定方法が可能であることが挙げられる．これらのメリットを生かせるのであれば，現時点で利用できる調査としても，:(% 式
を選択肢の  つとして考えてよいかもしれない．
（1+. 放送文化研究所・世論調査部）

参考文献
Dillman,D.A.,Smyth,J.D.,Christian,L.M.(2014),

Internet,Phone,Mail,and Mixed-Mode Surveys
The Tailored Design Method, John Wiley & Sons.

．幼児視聴率調査における
星暁子，渡辺洋子（）調査方式改善の検討～住民基本台帳からの無作為抽出によるインターネット調査の試み～．放送研究と調査， 月号．
萩原潤治，村田ひろ子，吉藤昌代，広川裕（D）
住民基本台帳からの無作為抽出による :(% 世論調
査の検証①．放送研究と調査， 月号．
萩原潤治，村田ひろ子，吉藤昌代，広川裕（E）
住民基本台帳からの無作為抽出による :(% 世論調
査の検証②～郵送調査との回答分布の比較～．放送
研究と調査， 月号

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－
The Internet Survey Using a Random Sample Recruited through an Area Sampling Technique: The
Determinants of Response and Comparison between Survey Modes飯田 健①  池田 謙一②  西澤 由隆③   松林 哲也④  7DNHVKL,LGD.HQ’LFKL,NHGD<RVKLWDND1LVKL]DZD7HWVX\D0DWVXED\DVKL１はじめに
２プロジェクトの背景
３ 年  月調査調査の概要
接触形態・居住形態と回答率
回答率・拒否率の決定要因フォロー訪問の効果通常のインターネット調査との比較
４．おわりに―本当に「やぶ蛇」か？
〈要旨〉
本稿では，筆者らの研究者グループが  年  月に実施した地図抽出による確率標本に対するインターネット調査について，回答率に影響を与える要因の検証，および登録パネルから有意抽出された割り当て標本に対する通常のインターネット調査との比較を行った．回答率は，調査員が調査協力の呼びかけを行うために各世帯を訪れ，対象者本人に接触した場合に最も高く，次いで誰にも接触できずポスト等に調査依頼文書一式を投函した場合，最も低かったのが家族に接触した場合であった．さらに通常のインターネット調査との比較において，検討した多くの項目で似た傾向を示した一方で， 歳以上の回答者の割合が顕著に低かった．このことは，調査依頼文書の受け取りを拒否する，あるいはそれを受け取っても調査
ウェブサイトにログインして回答しないのは高齢者であるということを示唆する．
This article examines the determinants of responses to an Internet survey conducted by the authors in
February 2018 with a random sample of respondents recruited through an area sampling techniqueand compares some of the variable estimates to those of a parallel Internet survey conducted with apanel of registered respondents. The response rate was highest when targeted respondents were
contacted by survey staff who visited the household to call for participation, second highest when survey
staff posted a set of documents to call for participation without seeing anyone in the household, andlowest when other household members than targeted respondents were contacted. In comparison to theInternet survey using a registered panel, the proportion of respondents aged 60 or over was apparently
lower, while many of the other variable estimates were similar. This implies that elderly targeted
respondents tended to refuse survey staff, or did not participate in the survey by logging onto thewebsite, even if they accepted a visit from the survey staff.


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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

１はじめに 本稿では，筆者らの研究者グループが実施した地図抽出による確率標本に対するインターネット
調査プロジェクトについて紹介する．インターネ
ット調査は通常，調査会社に予め登録されたパネ
ルからの割当標本に対して実施されるが，近年標本の代表性への懸念から，確率標本に対するインターネット調査手法の開発が進んでいる（HJ
&KDQJDQG.URVQLFN）．日本でも住民基本台
帳を利用した 1+. による試み（萩原ほか DE），選挙人名簿を利用した朝日新聞社による試み（斎藤），毎日新聞社および埼玉大学による試み（大隈・原田），氏家（）による試み，インターネットユーザーを対象として無作為抽出を行ったクロスマーケティング社および
5,:, 社による試み（岸田 ）があるが，これらに対して本研究プロジェクトでは地図抽出による標本に対する調査を実施したという点で異なる．

本報告では本研究プロジェクトの概要を説明す
るとともに， 年  月から  月にかけて実施した調査をもとに，依頼接触，居住形態などの属性が回答率に与える影響について検討を行う．

２プロジェクトの背景 本研究プロジェクトは，文部科学省科学研究費補助金・基盤研究（%）（研究代表：飯田健，～ 年度）を母体とする．その主要な目的は，日本とアメリカにおけるデモなどの投票以外の政治参加のあり方について実態を正しく把握するとともに，その決定要因を検証することにある．
この目的を遂行する上での方法論的課題として，とりわけ日本において対面式調査では社会的望ま
しさバイアスにより，例えば実際にはデモに参加したことがあるのに無いと答えるなど投票外参加
経験の割合が過小評価される可能性が挙げられる（西澤・栗山）．これを克服するためには，調査対象者が自らタブレットなどに回答を入力する&$6,（Computer Assisted Self-administered Interviewing）
方式の調査が望ましいとされるが，インターネッ
ト上のプラットフォームを用いた調査もその一つの方法である．しかしながら，インターネット調査
は通常，調査会社に予め登録されたパネルからの割当標本に対して実施されることから，標本の代表性への懸念がある．
そこで本プロジェクトでは，地図抽出によって得られた確率標本に対するインターネット調査を，

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)1414

比較対象となる別モード（通常インターネット調
査あるいは住民基本台帳を用いた郵送調査）と同時並行して， 年  月， 年  月， 年 月， 年  月にそれぞれ  回実施した．
インターネット調査の対象となる確率標本を得るために地図抽出を用いた理由は，そうすることによりインターネット調査の利点である，時間的コストの低さが可能な限り損なわれないと考えたからである．選挙人名簿あるいは住民基本台帳からの抽出を行った場合，自治体の役所に人員を派遣する必要があるため，多くの時間を費やすことになる．しかし地図抽出であれば，住宅地図を用いて短時間で対象世帯を抽出でき，かつ費用も住宅地図の使用料金に限られる．さらに抽出された世帯に対してポスティングをすれば人件費はかかる
ものの，郵送調査より短期間で調査票配布を完了させることも可能である．
しかしながらこうした当初の意図を達成することが難しいことは， 年  月に実施したパイロット調査で早々に明らかになった．すなわち，この調査ではナイーブに，住宅地図を用いた地図抽出により選ばれた対象世帯にポスティングを行い，調査への協力を依頼したが，回答率は 程度に留まった．これ以降，ポスティングだけでなく，調査員による口頭での協力依頼も行うようになったた
め，結果として時間的・経済的コストは当初意図していたよりも膨れ上がり，抽出コストは依然低い
ものの，この点での地図抽出によるインターネッ
ト調査の優位性は減じられることとなった．
３ 年  月調査調査の概要
 本報告で紹介するのは， 年  月に実施した調査である．その概要を図表  にまとめる．調査対
象は，近畿  府県（京都，大阪，兵庫）の  歳から  歳の住民である．抽出方法は層化無作為二段抽出法で，京都府で  ブロック，大阪府と兵庫県で ブロックの合計  ブロックの中から市区町村を都市規模によって分類し， 地点を系統抽出した後，それぞれの地点でゼンリンの住宅地図を用いてインターバル （世帯）で  世帯を抽出した．
そのうち  世帯が訪問対象世帯， 世帯が，空き家，更地，住所不明などの理由で訪問対象世帯が調査不能の場合に差し替える予備の世帯である（これらの理由で調査不能となり差し替えた世帯数は
 あった）．各世帯の構成員のうち ～ 歳の人

タオルが謝礼の一部として封入されている．
で， 月  日以降に最も早く誕生日を迎える者が対象者となる．以上のような手続きで標本規模 
（ 人× 地点）の確率標本を抽出した．

図表 アクセス方法に関する説明書（ 頁）

図表  年  月調査の概要
対象

近畿3府県（京都、大阪、兵庫）の18～69歳の住民

抽出方法 住宅地図を用いた層化無作為二段抽出
期間

2018年2月3日～2月18日
2月24日（土）から未回答者をフォフォロー ローし、締め切り延長3月4日（日）、
サイトは3月11日（日）までオープン
協力依頼にハンドタオル封入、回答者
謝礼に500円分のQUOカード、Amazonギ
フトカード、or寄付（後渡し）

配布数

1,600（50人×32地点）

回収数236（14.8%）

委託先

日本リサーチセンター

 各地点  世帯に調査員を派遣し， 月  日（土）から調査依頼を行った．対象世帯の誰かに会えるまで最高  回訪問を繰り返し，本人もしくは家族に会えた場合には調査依頼文書を封入した封筒を渡し，口頭で依頼を行った． 回訪問しても誰にも会えない場合のみポストに調査依頼文書を封入した封筒を投函した．一方で，本人あるいは家族に会うことができ調査協力依頼を行ったものの，調査依頼文書の受け取りを拒否された場合には，そこで調査を終了した． 月  日（木）までに対象者本人もしくは家族に対する対面での調査依頼あるいはポストへの投函をすべて終えた．
 調査依頼文書には，依頼状，ウェブサイトへのア
クセス方法に関する説明書，調査での質問文例（抜粋）が含まれる．依頼状には，一般的な趣旨説明と4 $ とともに，調査協力者には謝礼として  円分の 482 カード，もしくは $PD]RQ ギフトカードが贈られるか，日本赤十字社を通じた東日本大震災復興募金への寄付を代理で行う旨が記載されている．
図表  にあるとおりウェブサイトへのアクセス方
法に関する説明書には，対象者ごとのシリアルナ
ンバーが記載されており，それを使って調査ウェ
ブサイトにログインするためのインストラクショ
ンが与えられている．大学のサーバに用意された調査ウェブサイトへのアクセス方法は 45 コード，85/ 直接入力，あるいは検索エンジンでの「飯田健研究室」のワード検索による．また封筒にはハンド

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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

回答期限は  月  日（月）に設定されており，
調査依頼文書を本人もしくは家族に手渡しできた
か，ポストに投函できた対象者のうち，この期限までに回答がなかった者に対して， 月  日（土）からフォローの訪問を  回行い，改めて調査依頼
文書を配布し調査協力依頼を行った．
接触形態・居住形態と回答率
図表  は，本人／家族接触の有無で分けた回答／非回答／拒否の状況を示したものである（接触にはフォロー訪問での接触も含む）．なお， 回までの訪問およびフォロー訪問で，本人に接触できた割合，家族に接触できた割合，誰とも接触できずに調査協力依頼文書をポストに投函した割合はそれぞれ，（ 人），（ 人），（ 人）となっている．
図表  年  月調査の結果
調査協力依頼

非接触

接触

渡せた

図表 接触形態による拒否率の違い

本人／家族

本人／家族

依頼文書

のは本人に接触できた場合であり，である．
反対に，家族に接触できた場合は最も低く，
に過ぎない．さらに  回の訪問およびフォロー訪
問によっても誰とも接触できずにポストに調査協
力依頼文書を投函した場合の回答率は と家族に接触できた場合よりも高く，要するに家族に会えるくらいなら誰にも会えずに投函した方が，回答率が高い． こうした接触形態による回答率の違いの主要な原因と思われるのが，家族に接触できたとしても依頼文書を渡せず拒否されることが多いことである．
 接触形態別の拒否率をまとめた図表  によると本人に接触できた場合，調査協力依頼しても 
に調査協力依頼文書受け取りを拒否されるのに対し，家族に接触した場合は に拒否される．これはおそらく本人に無断で文書を受け取ることに抵抗があるからだと思われる．

（投函）

依頼文書
渡せず
（拒否）
n= 572(35.8%)

回答

非回答

n=131 (8.2%)

n=308(19.2%)



回答

非回答

n=105 (6.6%)

n=484 (30.2%)

 これによると，対象者  人のうち回答を得たのは本人あるいは家族に会えた場合の（ 人中） 人と，本人／家族に会えずにポストに投函した場合の（ 人中） 人の合計  人であり，回答率は である．ただし，回答率は本人接触，家族接触，接触なしの場合で大きく異なる．
 接触形態別の回答率をまとめた図表  によると，拒否される可能性を考慮しても最も回答率が高い

さらに本調査では訪問した世帯について，戸建て／マンションなどの居住形態，依頼場所，依頼時
間，対面者の態度，調査協力依頼文書の受け渡しの形態など様々な情報を収集している．図表  はそのうち居住形態と回答率との関係を示したものである．
これを見てわかるとおり，戸建て，オートロック
マンション，非オートロックマンションの場合の回答率は，それぞれ ，，とほとん
ど差が無い．この結果は，一般的に戸建てに居住している者ほど調査に協力的なイメージがあることを考えると，一見して意外に思えるが，その主要な

図表 接触形態による回答率の違い

図表 居住形態による回答率の違いPolicy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)1616

原因は，戸建てに比べてマンションの方が訪問しても誰とも会えない可能性が高く，結果として拒否されることが少ないことにあると考えられる．
 図表  は，居住形態ごとの接触状況を示したものである． 回の訪問で最も誰にも会えない割合が低いのが戸建てで，となっているが，マンシ
ョンの場合，誰とも接触できない割合がオートロック付きで ，オートロック無しで となっている．戸建ての場合約  割で家族に接触し先述のとおりその半分以上に調査協力依頼文書の受け取りを拒否されるが，マンションの場合誰とも会えない可能性が高い分，拒否にあう可能性も低
く，かえって回答率が高まっている可能性がある．
つまり接触することが「やぶ蛇」になっているということだが，一方でそもそもマンション居住者の方が若くインターネットに親しんでいるため回答率が高くなっているという可能性も考えられる．
図表 居住形態による接触率の違い
．回答率・拒否率の決定要因
 これまで二変数間の関係を見てきたが，ここでは相互の影響を考慮しつつ，複数の要因の回答率，拒否率に対する影響を確認する．図表  は，回答
 ／非回答  を従属変数，本人接触ダミーと家族接触ダミー（参照カテゴリは「接触なし」），オー
トロックマンションダミーと非オートロックマン
ションダミー（参照カテゴリは「戸建て」），大阪ダ
ミーと兵庫ダミー（参照カテゴリは「京都」）を独立変数とするロジットの結果である．
 本人接触について見てみると，オッズ比が と回答率を高める要因となっており，拒否にあう
可能性を考慮してもなお，本人に接触することによって接触なしの場合と比べて回答する確率が高くなることが推定されている．一方で，家族接触についてオッズ比が  と回答率を低める要因となっており，家族に接触することによって接触なしの場合と比べて回答する確率が 低くなることが推定されている．これは先にも述べた通り，家族に会うことによって拒否される可能性が高くなるからだと考えられる．これらの変数の回
答率への影響はいずれもオッズ比の ％信頼区間
が  をまたいでいないことから，水準で統計的に有意であると言える．
図表 回答率の規定要因
独立変数

オッズ比 95%信頼区間

定数項



>@

本人接触



>@

家族接触



>@オートロックマンション

>@非オートロックマンション

>@

大阪



>@

兵庫



>@


ケース数


 一方で，その他の変数についてはオッズ比の推定値の 信頼区間が  をまたいでいることから，回答率に有意な影響を及ぼしていないと言える．
すなわち他の要因の影響を考慮したとき，オート
ロックのマンションであろうと，非オートロックのマンションであろうと戸建てと回答率に有意な差は無いし，大阪居住者であろうと，兵庫居住者であろうと京都居住者と比べて回答率に有意な差は無い．
 次に図表  は，本人もしくは家族に接触できた
対象者  人に限定し，拒否あり  ／拒否なし
 を従属変数，本人接触ダミー（参照カテゴリは「家族接触」），オートロックマンションダミーと非オートロックマンションダミー（参照カテゴリ
は「戸建て」），大阪ダミーと兵庫ダミー（参照カテ
ゴリは「京都」）を独立変数とするロジットの結果である．
 本人接触について見てみると，オッズ比が と拒否率を低める要因となっており，本人に接触
図表 拒否率の規定要因
独立変数

オッズ比 95%信頼区間

定数項



>@

本人接触



>@オートロックマンション

>@非オートロックマンション>@

大阪



>@

兵庫



>@

ケース数





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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

することによって家族に接触する場合と比べて拒否される確率が 低くなることが推定されている．やはり本人は家族に比べて調査を拒否しにく
いということがわかる．こうした本人接触ダミーの拒否率への負の影響はオッズ比の ％信頼区間
が  をまたいでいないことから，水準で統計的に有意である．その他の独立変数については，オッ
ズ比の推定値の 信頼区間が  をまたいでいることから，有意な差を拒否率にもたらしていないと言える．
．フォロー訪問の効果
 さらに，所定の締め切りまでに回答しなかった
対象者に対するフォローの訪問が回答率を高める
効果があったのか検討してみたい．これまでの分
析では  月  日調査開始時から  月  日までの間の最高  回までの訪問（以下，本訪問）と， 月 日までに回答が得られなかった対象者に対するフォローの訪問（以下，フォロー訪問）とを区別せずに分析を行ってきた．ここではそれらを区別して，
少なくとも拒否にあわずに調査協力依頼文書を渡せたか，ポストに投函できた対象者  人のうち
 月  日までに回答が得られなかった  人のみ分析に含める（つまり本訪問で拒否にあった対象
者  人と  月  日までに回答が得られた対象者
 人は分析から除外する）．
その  人のうち  月  日からサイトがクローズされた  月  日までの間に新たに回答があったのは  人を ，回答が無かった  人を  とコー
ド化したものを従属変数とする．図表  は，フォロー訪問の回答率への効果を推定したロジットの結果を示したものである．
 表中，独立変数に例えば「本人接触―本人接触」

図表 フォロー訪問の回答率への効果
独立変数

オッズ比 95%信頼区間

定数項



>@本人接触―本人接触>@家族接触―本人接触>@家族接触―接触なし>@接触なし―接触なし>@接触なし―本人接触>@

オートロックマンション>@非オートロックマンション>@

大阪



>@

兵庫



ケース数

>@

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)18
18とあるのは，本訪問で本人に接触し，かつフォロー
訪問でも本人に接触できた，ということを意味する．フォロー訪問の効果を検討するためには，参照
カテゴリは「本人接触―接触なし」とし，それらと「本人接触―本人接触」との回答率の違い，いわば念押しの効果を見るのが理想的である．しかし，今回の調査では前者のカテゴリに該当する，本訪問の際本人に会えたものの，フォローでは会えなかったというケースが無かった（本訪問で本人に会えた場合すべてフォロー訪問でも本人に会えた）．
したがってここでは，参照カテゴリは「家族接触―
家族接触」，つまり本訪問でもフォロー訪問でも家族としか接触できなかった対象者とし，フォロー
訪問で本人に接触することにより回答率が上がったのかどうか確認する．
 「家族接触―本人接触」について，有意ではない
ものの，オッズ比は  と回答率を低下させる要因となっているようである．すなわち本訪問で家族に会い拒否は受けずに依頼できたものの，
 月 
日の締め切りまでに回答が無い対象者に対してフォロー訪問し，そこで家族ではなく本人に会えたとしても，それによって回答率に差が出るという効果は確認できなかった．また「家族接触―接触なし」について，オッズ比が  とほぼ  となっており，本訪問で家族に会え，フォロー訪問で家族に会えなかった場合でも，フォロー訪問で会えた場
合と比べて特に回答率が下がるわけでもない．
 なおオッズ比の推定値の 信頼区間が  をまたいでいないのは，「本人接触―本人接触」と「接触なし―接触なし」の  つとなっている．これは，調査協力依頼文書を本人か家族に渡せたか，ポス
トに投函できたものの， 月  日までに回答が無かった回答者のうち，本訪問でもフォロー訪問でも家族にしか会えなかった対象者と比べて，本訪問でもフォロー訪問でも本人に会えた対象者および本訪問でもフォロー訪問でも誰にも会えなかった対象者の方が，回答率が高かったということである．なお，非オートロックマンションのオッズ比の推定値  の信頼区間も  をまたいでいないが，これは当初の締め切り後の  月  日から  月 日の期間中，戸建ての対象者の間と比べて，非オー
トロックマンションの対象者では有意に回答率が低かった，つまり締め切り終了後の回答率の伸びが低かったということを意味する．
．通常のインターネット調査との比較
 最後に，地図抽出インターネット調査の結果と，

同時期に並行して実施した通常のインターネット
調査の結果との比較を行う．この通常のインターネット調査は，楽天リサーチ（現楽天インサイト）に登録されたパネルから居住地域，性別，年齢によって京都府，大阪府，兵庫県の有権者の代表となる
ように有意抽出した  歳以上の回答者からなる割り当て標本（Q ）に対して，年  月 
日から  月  日の期間，インターネット上で実施されたものである．この割り当て標本は，地図抽
出インターネット調査と全く同じ 4XDOWULFV で作成した調査ウェブサイトに誘導されているため，両者の違いは地図を用いた無作為抽出か，登録パ
ネルからの有意抽出という標本を取得する方法の違いだけであると言える．
 図表  は，地図抽出インターネット調査と通常
ネット調査の  つの調査モードそれぞれにおける，
男性割合， 歳以上割合，大卒割合，世帯年収 万円以上の割合，パスポート保有率，運転免許保有
率，内閣支持率を示したものである．
男性割合は両調査とも約 とほぼ同じとなっている．総務省が公表している  年  月衆院選時の「都道府県別有権者数，投票者数（小選挙区）」
から計算した，京都府，大阪府，兵庫県の有権者に占める男性の割合は であることから，両調査の男性割合ともパラメータと大きく外れているとは言えない． 歳以上割合は，地図抽出インターネット調査が ，通常インターネット調査が と，前者の方が後者よりもかなり低くなっている．総務省が公表している「平成  年  月  日住民基本台帳年齢階級別人口（都道府県別）（日本人住民）」お
図表 調査モード間の比較
地図抽出
変数

通常

ネット調査 ネット調査

男性割合





60歳以上割合





大卒割合





世帯年収800万円以上割合





パスポート保有率





運転免許保有率





内閣支持率





ケース数





地図抽出ネット調査のケース数は変数によって異なる．内閣支持率は，「支持する」と「どちらかといえば支持する」の割合．

19
19

よび  年  月衆院選時の「 歳， 歳投票状
況」から計算される京都府，大阪府，兵庫県の有権者に占める  歳以上の割合は であることか
ら，両調査とも  歳以上割合の推定値がパラメー
タを下回っているが，地図抽出インターネット調
査の乖離がとりわけ大きい．
大卒割合は両調査とも 前後で似通った数字となっている．総務省統計局の「社会生活統計指標」によると， 年の「最終学歴が大学・大学院卒の者の割合（対卒業者総数）」は京都府が ，大阪府が ，兵庫県が であり，「対卒業者総数」ということで有権者を分母とする値とは異なり，年次も  年と古い値であるものの，両調査における大卒割合は，明らかにパラメータよりは高いことが推測される．
世帯年収  万円以上割合は地図抽出インター
ネット調査が ，通常インターネット調査がと，前者が後者よりも若干高い値を示している．一方で厚生労働省の「国民生活基礎調査」によると， 年において世帯所得が  万円を超える世帯は となっている．この調査自体抽出調査でありパラメータとは言えず，また全国調査であるという点も考慮しないといけないものの，地図抽出インターネット調査の方がこれに近い値を示している．
パスポート保有率は地図抽出インターネット調
査が ，通常インターネット調査が と，
前者が後者よりも若干高いものの似た値を示している．外務省の「旅券統計」にある  年の有効
旅券数と一般旅券年代別・性別発行数（国内），および総務省の「平成  年  月  日住民基本台帳年
齢階級別人口（都道府県別）（日本人住民）」から推計される  歳以上の有権者のパスポート保有率は約 であることから，分母が京都府，大阪府，兵庫県ではなく全国の有権者であることを考慮しても，両調査ともパスポート保有率はパラメータより大幅に高いであろうことが推測される．
運転免許保有率は両調査とも 代後半と似た値を示している．内閣府の「交通安全白書」によると，平成  年における  歳以上人口に占める運転保有者の割合は であり， 歳以上と  歳
以上で分母が異なること，外国人を含むことを勘案しても，両調査における運転免許保有率はパラメータよりも高いと考えられる．
最後に内閣支持率は，地図抽出インターネット
調査が ，通常インターネット調査が と，

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

明らかに前者が後者よりも高くなっている．一方で，全国の  歳以上の男女  人を対象に 年  月  日から  日に実施された面接による時事世論調査（有効回収率：）の内閣支持率はであり，これは地図抽出インターネット調査の方に近くなっている．

４．おわりに―本当に「やぶ蛇」か？
本稿では，筆者らの研究者グループが  年 
月に実施した地図抽出による確率標本に対するイ
ンターネット調査について，回答率に影響を与える要因の検証，および登録パネルから有意抽出された割り当て標本に対する通常のインターネット
調査との比較を行った．
得られた知見をまとめると次のようになる．第一に回答率は，調査員が調査協力の呼びかけを行
うために各世帯を訪れ，対象者本人に接触した場
合に最も高く，次いで誰にも接触できずポスト等に調査依頼文書一式を投函した場合，最も低かったのが家族に接触した場合であった．その主な原因としては，家族に接触した場合，その半分以上で調査依頼文書の受け取り自体を拒否されたことが考えられる．
第二に，地図抽出によるインターネット調査は同時期に並行して実施した通常のインターネット
調査との比較において，検討した多くの項目で似た傾向を示した一方で，顕著に  歳以上の回答者の割合が低く，かつ内閣支持率が高かった．またパラメータと比較したとき，地図抽出インターネッ
ト調査では  歳以上の回答者の割合が極めて低く，大卒の割合とパスポート保有率が高かった．このことは，調査依頼文書の受け取りを拒否する，ある
いはそれを受け取っても回答しないのは高齢者であるということを示唆する．やはり，登録パネルを用いないインターネット調査において，高齢者のリクルートは大きな課題である．
また本稿では，本人以外に接触することで拒否されて逆に回答率が下がる，つまり「やぶ蛇」になる旨述べたが，これについてはさらなる検討が必要である．というのも，物理的に会えたかどうかが回答率に影響するのではなく，単に本人が在宅せず訪問しても家族が応対に出ることと関連する要因が回答率を低めている可能性もあるからである．
たとえば仕事で多忙なため自宅にいない回答者ほど，同じ理由で調査に協力しないかもしれない．もしそうなら，調査協力呼び掛けの訪問をした際にPolicy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)20
20

家族が出た場合には，本人に会えるまで出直すということをしてもあまり意味がないかもしれない．
実際，フォロー訪問の効果を検証した分析では，本訪問で家族に会えた場合に，フォロー訪問で家族ではなく本人に会えたとしてもそれで有意に回答率は上がらないことが示されている．
確率標本に対するインターネット調査は様々な点で魅力的な可能性をもつ調査手法であるが，このようにまだまだ課題は多い．とりわけ調査協力
依頼文書を受け取り，働きかけを受けた対象者の間でさえも回答率が低いこと，そして調査への高齢者の参加が少ないことが大きな問題であろう．
引き続きこれらを克服するための方法論的洗練が待たれる．

（①同志社大学法学部②同大学社会学部③同大
学法学部④大阪大学大学院国際公共政策研究科）

謝辞 調査実施にあたっては，株式会社日本リサーチセンター（15&）の今井真奈美氏にご尽力頂いた．
また第  回世論・選挙調査研究大会（ 年  月
 日，於毎日新聞東京本社毎日ホール）での研究
報告においては，埼玉大学の松田映二氏より家族接触の効果に関する有益なコメントを得た．ただし本稿における誤りはすべて筆者らの責任である．
本研究は，-636 科研費 + の助成を受けたものである．

参考文献
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RDD Telephone Interviewing versus the Internet
Comparing Sample Representativeness and Response
Quality. Public Opinion Quarterly ,73, 641-678.
萩原潤治, 村田ひろ子, 吉藤昌代, 広川裕 (2018a).
住民基本台帳からの無作為抽出による WEB 世論調
査の検証①. 放送研究と調査, 68(6), 24-47.
萩原潤治, 村田ひろ子, 吉藤昌代, 広川裕 (2018b).
住民基本台帳からの無作為抽出による WEB 世論調
査の検証②. 放送研究と調査, 68(9), 48-79.
岸田典子 (2018). 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―. 政策と調査, 15, 39-54.
西澤由隆, 栗山浩一 (2010). 面接調査における Social
Desirability Bias―その軽減への full-scale CASI の試
み―. レヴァイアサン, 46, 51-74.
大隈慎吾, 原田和行 (2017). 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―. 政策と調査, 13, 5-14.
齋藤恭之 (2017). 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―. 政策と調査, 13,
23-30.
氏家豊 (2012). 世論調査における方法的研究―エリア・サンプリングにおける二段抽出ならびに郵送とイ
ンターネットの併用方式 , 博士学位申請論文, 電気
通信大学大学院電気通信学研究科.

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－
Election Prediction Possibilities of Online Surveys Using Access Panels: Examples of the 2018 Okinawa
and 2019 Yamanashi Governors’ Elections

江口 達也
Tatsuya Eguchi

１. はじめに
２. 調査設計
３. 回収票の属性構成比
４．候補者の支持率
５．当選予想６．投票率
７．候補者支持の傾向比較
８．山梨調査の有効票回収状況
９．性・年代構成比のウエイト補正
１０．最後に〈要旨〉
朝日新聞社は 18 年 9 月に実施された沖縄県知事選挙および 19 年 1 月の山梨県知事選挙において，調査会社が持つアクセスパネル（登録モニター）を対象にしたインターネット調査を試行した．沖縄調査では選挙結果にほぼ一致する調査支持率が得られたが，山梨調査では誤差が大きかった．しかし，調査結果を分析すると，当選した候補の支持構造の強さが読み取ることができた．また，並行して実施した固定電話
対象の RDD 調査の結果と比較すると，性別や年代別では支持傾向が異なっているが，支持政党別など一部の項目では共通した傾向が確認できた．

The Asahi Shimbun tried online surveys for the access panel (registered monitor) of researchcompanies in the Okinawa governor election held in September 2018 and the Yamanashi governor
election held in January 2019. In the Okinawa survey, a survey support rate that closely coincidedwith the election results was obtained, but in the Yamanashi survey, there was a high rate of error.
However, the strength of the winning candidate’s support structure could be read in the analysisof the survey results. Compared with the results of an RDD (Random Digit Dialing) survey on
landline telephones conducted in parallel, the support tendency was different for each gender andage group, but common tendencies were confirmed for some items such as by political support.

21
21

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

１．はじめに朝日新聞社を含めマスメディアが実施する選挙
情勢調査のほとんどは，固定電話を対象にした RDD
方式の電話調査（以下，RDD 調査）で行われている．
RDD 調査の回収率は低下傾向が続いており，有効票
1 件あたりの金銭的なコストは増大し続けている．
また，携帯電話の普及によって固定電話を持たない「携帯限定層」の増加も続いており，カバレッジが低下している．朝日新聞社が 2019 年 3～4 月に実施した全国世論調査（郵送）によれば，携帯限定
層は 21％で，この質問を始めた 2008 年以降，最高を記録した（図表 1）．年代別にみると 30 代が最も多く 6 割近くが携帯限定層という状況になっている（図表 2）．電話による全国世論調査では，携帯電話番号も調査対象に含めることでこのカバレッ
ジ低下の問題に対処している．衆院選や参院選など全国が対象となる情勢調査であれば携帯電話番号を対象に含めることは可能であるが，特定の都図表 3. 調査設計の概要

図表 1. 携帯限定層の推移

２．調査設計本稿で述べる「インターネット調査」とは，アクセスパネル（登録モニター）を対象とし，Web を通じて回答を収集する形式のものを指す．従って無作為抽出調査ではない．また本稿で結果を開示す
る調査は沖縄，山梨とも株式会社マクロミルに委託して実施した．日程など調査設計の概要は図表 3のとおりである．
両調査ともマクロミルの自社モニターに加えて提携モニターも使用している．提携モニターには
他のネット調査会社のモニターやポイント関連サービスの登録者などが含まれている．納品データにモニター種別の情報を付加することはできないとのことであったため，モニター種別による回答
傾向の違いなどを分析することはできない．また，両調査ともサンプルを性別や年代別で均等に割り付けたり，国勢調査の実構成比に合わせて割り付けたりはせず，モニター構成の縮図になるよう無作為に対象者を抽出するよう依頼した．
沖縄調査では，選挙結果が出た後に追跡調査を併せて実施した．選挙前調査に回答した 2266 人の中から無作為に選んだ 1000 人に対して，選挙後調査を依頼し，412 人から有効回答を得た．
また山梨調査では，調査依頼の配信時間を一定ずつずらし，回答傾向に差異が出るか検証する実験を併せて行った．まず配信リストを A 群，B 群の図表 2. 年代別にみた携帯限定層の推移

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)2222

沖縄県知事選
⼭梨県知事選2018年9⽉21日（⾦）〜 2019年1⽉19日（⼟）〜
24日（⽉）
22日（火）
沖縄県内在住の選挙権を ⼭梨県内在住の選挙権を対象者条件持つ18歳以上の男⼥持つ18歳以上の男⼥使用したモニマクロミル社の自社モニター＋提携モニター
ター
有効目標数
2300件
2000件
有効数
2266件
2045件
日程

道府県や小選挙区などだけを調査対象とする場合，
地域情報をもたない携帯電話番号を対象に含める
ことは非常に困難である．
朝日新聞社は，こうした調査手法の劣化やコストの増加を鑑み，18 年 9 月に実施された沖縄県知事選挙および 19 年 1 月の山梨県知事選挙において，
インターネット調査を試行した．朝日新聞社は両知事選について，RDD 調査も並行実施している．本稿では両調査の比較も交えながら，インターネッ
ト調査を使った選挙予測の可能性を探る．

図表 5. 調査支持率と選挙結果

図表 4. 回収票の属性構成比
沖縄

性
別

年
代
別

職
業
別

衆
院
区
別

男 性
⼥ 性
18,19歳
20代
30代
40代
50代
60代
70歳以上
事務・技術職製造・サービス従事者
農林漁業者層
主 婦
学 生
無職・その他
1区域
2区域
3区域
4区域

ネット調査 国勢調査

42%
58%
1%
15%
28%
29%
19%
6%
1%
33%
32%
1%
15%
3%
17%
28%
26%
24%
22%

48%
52%
3%
13%
17%
18%
16%
16%
18%
19%
27%
2%
12%
2%
38%
24%
25%
27%
25%

［沖縄］2018 年 9 月 30 日投票（投票率 63.24%）

⼭梨

ネット調査

49%
51%
1%
11%
22%
27%
25%
12%
3%
34%
31%
1%
15%
2%
16%
66%
34%
-

国勢調査

48%
52%
2%
11%
13%
16%
15%
18%
25%
21%
33%
4%
14%
2%
26%
62%
38%
-

届け
出順

候補者名

経歴

政党

選挙結果

1
2
3
4

佐喜真 淳
玉城 デニー
渡口 初美
兼島 俊

新
新
新
新

無所属
無所属
無所属
無所属

43.94
55.07
0.48
0.51

当落

当

調査支
持率

44
54
1
1

［山梨］2019 年 1 月 27 日投票（投票率 57.93%）

2 つに分割し，A 群については調査開始時に一括配信した．B 群についてはさらにリストを 3 分割し，時間を 4 時間ずつずらして配信を行った．A 群の有効回答数は 1030 件，B 群は 1015 件だった．
３．回収票の属性構成比
回収票の性別，年代別など属性の構成比を国勢調査（2015 年調査・18 歳以上）の比率と比較する．
ただし，国勢調査の職業別の構成比は，18 歳以上
ではなく 20 歳以上の値で代用している（図表 4）．
沖縄県の男女比は国勢調査で男性 48%：女性 52%なのに対し，ネット調査では男性 42%：女性 58%と女性が多めの構成となっている．年代別について
は，ネット調査では 30 代，40 代がかなり多く，60
代，70 歳以上がかなり少ない構成になっている．
職業別は国勢調査よりも事務・技術職層が多く，無職・その他層が少ない．これは年代構成比の偏りによるところも大きいと考えられる．衆院選挙区別
では，沖縄 1 区（那覇市など）がやや多めで，沖縄
3 区（沖縄市など），沖縄 4 区（糸満市など）がやや少なめとなった．
山梨県の男女比は，
国勢調査の男性 48%：女性 52%
に対し，ネット調査は男性 49%：女性 51%とほぼ一致した．年代別は 30～50 代が国勢調査よりも多く，
60 代，70 歳以上が少なくなっている．職業別は沖縄県と同様に事務・技術職層が多く，無職・その他層が少ない．衆院選挙区別の構成比は，山梨 1 区（甲府市など）がやや多めとなっている．

23
23

届け
出順

候補者名

経歴

1
2
3
4

花田 仁
⽶⻑ 晴信
後藤 斎
⻑崎 幸太郎

新
新
現
新

政党

選挙結果 当落諸派
4.13
無所属 4.32
無所属 41.84
無所属 49.71

当

調査支
持率

5
8
47
41

４．候補者の支持率
ネット調査では「仮にいま投票するとしたら」として投票先を尋ねた．選択肢には候補者名とその代表的な肩書（例えば，玉城氏には「前・衆院議員」）
をあわせて表示したほか，態度未定者や投票先を答えたくない人などに向けた選択肢として「答えない・わからない」を設けた．各候補者の調査支持率は，この質問で「答えない・わからない」を選択した回答者を除いた小計比である．沖縄で投票先を答えなかった人は全体の 36%，山梨では 44%だった．
沖縄および山梨の各候補者の調査支持率と選挙得票率を図表 5 にまとめた．
沖縄では，調査支持率が選挙結果とほぼ一致している．しかし，山梨については調査支持率では現職の後藤氏が 47%でトップとなったが，選挙結果は
新顔の長崎氏が約 50%の得票率で当選した．
当落が逆転している山梨の調査結果についてク
ロス集計をみてみると，知事選に「大いに関心がある」と答えた人では，後藤氏 44%対長崎氏 47%と順位が逆転している．また，投票先を「決めた」と答えた人の中では後藤氏 43%対長崎氏 46%，投票に行く確率が「100%」と答えた層でも後藤氏 43%対長崎
氏 45%となっている．全体の支持率では落選した後
藤氏が上回っているものの，当選した長崎氏の支持構造の方が「固い」傾向にあることが調査結果から読み取れる．
５．当選予想投票先を聞く質問とは別に，「誰が当選すると思うか」（当選予想）を聞く質問もした．表示した選政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

図表 6. 当選予想と選挙結果

図表 9. 投票意向質問 A の結果 [沖縄]［沖縄］2018 年 9 月 30 日投票（投票率 63.24%）
届け
出順

候補者名

経歴

1
2
3
4

佐喜真 淳
玉城 デニー
渡口 初美
兼島 俊

新
新
新
新

政党

選挙結果

当落

無所属 43.94
無所属 55.07
無所属 0.48
無所属 0.51

当

必ず⾏く
できれば⾏きたい
⾏かない
その他

当選予
想

49
50
0
0

図表 10. 投票意向質問 B の結果 [沖縄][山梨]［山梨］2019 年 1 月 27 日投票（投票率 57.93%）
届け
出順

候補者名

経歴

1
2
3
4

花田 仁
⽶⻑ 晴信
後藤 斎
⻑崎 幸太郎

新
新
現
新

政党

選挙結果

当落

諸派
4.13
無所属 4.32
無所属 41.84
無所属 49.71

当

当選予
想

1
3
63
33

択肢は投票先を聞く質問と同様である．結果を図表 6 に示した．ここで示した数字も「答えない・わ
からない」を除いた小計比である．
沖縄では，玉城氏 50%，佐喜真氏 49%と支持率よりも両者の差が縮まっている．投票先を玉城氏と答えた人の中でみると（図表 7），玉城氏の当選を予想する人は 80%で佐喜真氏の当選を予想する人
は 19%だった．また，佐喜真氏に投票すると答えた人で，佐喜真氏の当選を予想する人は 82%，玉城氏の当選を予想する人が 18%と，両候補の歩留まりに差はなかった．投票先を答えなかった人の当選予想をみると，玉城氏 46%，佐喜真氏 52%と逆転しており，これが両者の差が接近している原因である．
図表 7. [沖縄]投票先と当選予想のクロス集計
全体
佐喜真 淳

答えない・わからない
玉城 デニー

図表 8. [山梨]投票先と当選予想のクロス集計
全体
後藤 斎
⻑崎 幸太郎答えない・わからない
後藤 斎

⻑崎 幸太郎

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
その他
合計

沖縄調査 重み付け ⼭梨調査 重み付け
52
52.2
42
42.3
9
8.1
11
9.9
8
6.3
9
7.4
7
4.8
5
3.3
4
2.4
5
2.7
7
3.7
10
4.9
2
0.7
3
1.0
2
0.5
3
1.0
1
0.2
1
0.3
3
0.3
3
0.3
5
0.0
8
0.0
0
0
79.1
73.2

山梨では，落選した後藤氏の当選を予想する人
が 63%と支持率 47%よりもかなり多くなっている．
投票先で後藤氏と答えた人の中では（図表 8），88%が後藤氏の当選を予想していたのに対し，投票先で長崎氏と答えた人では，70%しか長崎氏の当選を予想していないこと．さらに，投票先を答えなかった人では，73%が後藤氏の当選を予想していたことが原因である．知事選に「大いに関心がある」層での当選予想でも，後藤氏 54%対長崎氏 44%と両者の差はやや接近しているものの，なお後藤氏が上回っている．後藤氏は現職知事であったため，当選を予想する人が多めになった可能性がある．
６．投票率
選挙結果を予測する際に，投票率がどの程度の水準になりそうなのかも重要な要素の一つである．
ここではネット調査から投票率の予測は可能なのか検討する．
沖縄調査では投票に行くかどうかを尋ねる質問
を 2 種類試行した．一つは RDD 調査と同じく，投票に「必ず行く」「できれば行きたい」「行かない」の 3 択で尋ねる質問（質問 A）．もう一つは投票にどの程度の確率で行くと思うか，0%～100%の間の11 択で答えてもらう質問（質問 B）である．このど
ちらかの質問を対象者に対してランダムに出し分
け，回答者が半々になるようにした（質問 A，B とも回答者数 1133 人）．結果は図表 9，10 のとおり．

玉城 デニー

佐喜真 淳

ネット調査 RDD調査
66
79
24
14
8
2
2
5

24
24

より高いが，この数値の差 79.1-73.2=5.9 は，両知事選の投票率の差 63.24-57.93=5.31 にかなり近い．
RDD 調査では選挙種別に関わらず「必ず行く」が投票率よりもかなり高めになる傾向がある．また，投票率との相関はあるもののバラツキも大きく，
投票率を精度よく予測するのは難しい．質問 A は
選択肢の数が少ないこともあり，きめ細かい予測を難しくしている．質問 B のようなかたちの質問
は RDD 調査では運用上難しいが，自記式であるネット調査であればあまり問題とならない．今回の結果からみると，ネット調査でも投票率との相関をもったデータを取得することはできそうである．
より精度の高い投票率の予測が可能であるかについては，引き続きデータを集めて検証する必要がある．

図表 11. [沖縄]実際に投票に行ったか(選挙後)
投票確率 当日投票

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

33%
38%
35%
29%
25%
33%
67%
50%
0%
0%
8%

期日前投
票

63%
52%
50%
43%
50%
25%
33%
25%
33%
0%
0%

合計

(n)

95%
90%
85%
71%
75%
58%
100%
75%
33%
0%
8%

107
21
20
14
8
12
3
4
3
6
13

沖縄県知事選の投票率は 63.24%だった．これに比べると，質問 A の RDD 調査では「必ず行く」が79%と投票率よりもかなり高めになっているのに対し，ネット調査では 66%と投票率に近い結果になっている．こうした違いが出た理由としては 2 点考えられる．
1 点目は，RDD 調査とネット調査で回答者の年代構成比に大きな違いがあることである．RDD 調査の回答者には「必ず行く」と答える人が多い傾向にある高齢者層が多い．しかし，ネット調査の回答者には高齢者層は少ないため，その分「必ず行く」が目減りしていると考えられる．
2 点目は，ネット調査は調査員が介在しない自記式調査であることだ．
「投票に行くことは（社会的に）よいことである」という「社会的望ましさ」によるバイアスが，調査員を介在する RDD 調査よりも小さくなっている可能性も考えられる．
一方，質問 B については「100%」との回答が 52%と最多を占めたが，質問 A の「必ず行く」66%よりも低い結果となった．選挙後調査では，期日前投票
も含め実際に投票したか聞いたが（図表 11），「100%」と答えた人は 96%が，「90%」の人では 90%が投票したと答えており，回答内容の信憑性は高そうだ．
山梨調査では質問 B のみ質問した（結果は図表
10）．
「100%」は 42%となり，RDD 調査の「必ず行く」
79%を大きく下回っている．山梨県知事選の投票率
は 57.93%だった．
質問 B の回答比率に，それぞれ対応する「投票に行く確率」を重みとして乗算し和をとると，沖縄調査では 79.1，山梨調査 73.2 となる．ともに投票率

25
25

７．候補者支持の傾向比較
各候補者の支持傾向について，ネット調査と RDD調査でそれぞれクロス集計を行い，傾向に違いがあるか比較してみる．
まず沖縄調査で佐喜真氏と玉城氏の支持傾向を確認する．図表 12 は全体の支持率を 1 としたときの性別，年代別支持率の倍率をプロットしたものである．玉城氏についてはサンプル数が少ない 1819 歳を除けば，40-60 代でやや違いがある程度である．佐喜真氏については，性別，年代別とも RDD
調査との傾向の差異が大きい．一方，支持政党別や図表 12. [沖縄]支持傾向比較（性別、年代別）[沖縄]佐喜真氏の支持傾向比較
ネット

RDD

2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00

男性

⼥性

18-19歳

20代

30代

40代

50代

60代 70歳以上[沖縄]玉城氏の支持傾向比較
ネット

RDD

2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00

男性

⼥性

18-19歳

20代

30代

40代

50代

60代

70歳以上

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

図表 13. [沖縄]支持傾向比較（支持政党別など）

図表 15. [山梨]支持傾向比較（支持政党別など）[沖縄]佐喜真氏の支持傾向比較[⼭梨]⻑崎氏の支持傾向比較

ネット

ネット

RDD

2.50

RDD

2.00

2.00

1.50

1.50

1.00

1.00

0.50

0.50
0.00

自⺠支持層

⽴憲支持層

無党派層

大いに関心がある

0.00

決めた

自⺠支持層

[沖縄]玉城氏の支持傾向比較
ネット

⽴憲支持層

無党派層

大いに関心がある

決めた[⼭梨]後藤氏の支持傾向比較

RDD

ネット

2.50

RDD

2.00

2.00

1.50

1.50

1.00

1.00

0.50

0.50
0.00

自⺠支持層

⽴憲支持層

無党派層

大いに関心がある

0.00

決めた

図表 14. [山梨]支持傾向比較（性別、年代別）
RDD

2.50
2.00

1.00
0.50

男性

⼥性

18-19歳

20代

30代

40代

50代

60代 70歳以上[⼭梨]後藤氏の支持傾向比較
ネット

RDD

2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00

男性

⼥性

18-19歳

20代

30代

40代

50代

60代 70歳以上

大いに関心層，投票先を決めた層の支持傾向を同様に倍率で示した図表 13 をみると，佐喜真氏，玉城氏ともネット調査と RDD 調査の傾向がほぼ一致している．
山梨調査についても同様に確認してみると（図表 14，15），後藤氏，長崎氏ともに性別ではそれほど大きな違いはないが，年代別の支持傾向はネッ
ト調査と RDD 調査で異なっている．しかし，支持政

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)

無党派層

大いに関心がある

決めた８．山梨調査の有効票回収状況
第 2 章で記したように山梨調査では，調査依頼の配信を一括に行う群（A 群）と，分割して時間をずらして配信する群（B 群）の 2 つに分け，調査結果に違いが出るかみる実験を行った．図表 16，17
は 1 時間ごとの有効数および累計有効数をグラフで示したものである．A 群の回収のピークは配信直後の朝 9 時台で 110 件の回収があった．B 群ではリストを 3 分割して 4 時間ごとに配信しているため，
9 時台，13 時台，17 時台の 3 度回収数が立ち上がっている．以下，B 群のうち 9 時配信群を B1 群，
13 時配信群を B2 群，17 時配信群を B3 群とする．
有効数は B1 群 343 件，B2 群 329 件，B3 群 343 件だった．
各群別の性別や年代別などの属性構成比を図表
18 に示した．A 群と B 群の属性構成比の間に大きな違いはない．B 群を配信時間別にみると，B3 群では女性が若干多めとなっている．年代別では，B2 群と B3 群で 60 代が若干多めだった．職業別では，
B3 群は他群に比べ事務・技術職層が少なく，製造・サービス従事者層や主婦層が多め．B1 群は学生が少なめだった．衆院選挙区別の構成比では，いずれ

1.50

0.00

⽴憲支持層

党別や大いに関心層，投票先を決めた層では，後藤氏，長崎氏ともに，いずれの項目についても傾向はほぼ一致している．

[⼭梨]⻑崎氏の支持傾向比較
ネット

自⺠支持層

26
26

図表 16. [山梨]有効票獲得推移（A 群）[⼭梨]１時間ごとの有効数と累積有効数【一括配信群（Ａ群）】

⼀括配信

120

1200
1000

80

800

60

600

40

400

20

200

0

9時
10時
11時
12時
13時
14時
15時
16時
17時
18時
19時
20時
21時
22時
23時
0時
1時
2時
3時
4時
5時
6時
7時
8時
9時
10時
11時
12時
13時
14時
15時
16時
17時
18時
19時
20時
21時
22時
23時
0時
1時
2時
3時
4時
5時
6時
7時
8時
9時
10時
11時
12時
13時
14時
15時
16時
17時
18時
19時
20時
21時
22時
23時
0時
1時
2時
3時
4時
5時
6時
7時
8時
9時
10時

100

1⽉19日

1⽉20日

1⽉21日

0

1⽉22日

図表 17. [山梨]有効票獲得推移（B 群）[⼭梨]１時間ごとの有効数と累積有効数【分割配信群（Ｂ群）】
1200

120
100
80

配
信
60 ①

配
信
②

配
信
③

1000
800
600
400

20

200

0

9時
10時
11時
12時
13時
14時
15時
16時
17時
18時
19時
20時
21時
22時
23時
0時
1時
2時
3時
4時
5時
6時
7時
8時
9時
10時
11時
12時
13時
14時
15時
16時
17時
18時
19時
20時
21時
22時
23時
0時
1時
2時
3時
4時
5時
6時
7時
8時
9時
10時
11時
12時
13時
14時
15時
16時
17時
18時
19時
20時
21時
22時
23時
0時
1時
2時
3時
4時
5時
6時
7時
8時
9時
10時

40

1⽉19日

1⽉20日

1⽉21日

図表 18. [山梨]群別の属性構成比
Ａ群

Ｂ群

1⽉22日

の群も大きな差はみられなかった．
群別に各候補の調査支持率を集計したのが図表19 である．A 群では後藤氏と長崎氏の支持率は拮抗しているが，B 群では若干差がついている．しかし，A 群と B 群との間に統計的な有意差はなかった．B 群を配信時間帯別にみると，B1 群～B3 群とも後藤氏と長崎氏との間には若干の差がついており，配信時間による調査支持率の違いはほとんどみられなかった．

⼭梨

Ｂ１群 Ｂ２群 Ｂ３群

49% 48% 50% 50% 45%
⼥ 性
51% 52% 50% 50% 55%
18,19歳
0%
1%
1%
2%
1%
20 代
11% 10% 9%
9%
12%
30 代
23% 21% 23% 20% 20%
年代
40 代
27% 27% 28% 27% 24%
別50 代
25% 25% 25% 26% 24%
60 代
11% 13% 11% 14% 14%
70歳以上
3%
3%
3%
3%
4%
事務・技術職
35% 33% 37% 36% 26%
製造・サービス従事者 31% 31% 30% 29% 34%
職
農林漁業者
1%
1%
1%
1%
1%
業
主 婦
15% 15% 13% 14% 19%
別
学 生
3%
2%
1%
3%
3%
無職・その他
15% 18% 18% 18% 17%
1区域
66% 67% 66% 68% 67%
区衆
別院
2区域
34% 33% 34% 32% 33%※A群との間に有意差がある箇所に色づけ（有意水準0.05）
性
別

0

男 性

図表 19. [山梨]群別の候補者支持率
届け
出順

候補者名

経歴

政党

Ａ群

Ｂ群

Ｂ１群 Ｂ２群 Ｂ３群1 花田 仁新諸派
63
4
52 ⽶⻑ 晴信
新 無所属
7
9
10
7
3 後藤 斎
現 無所属 4548
48
47
4 ⻑崎 幸太郎
新 無所属 43
39
38
41
※A群との間に有意差がある箇所に色づけ（有意水準0.05）

27
27

2
10
49
40

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

９．性・年代構成比のウエイト補正
今回の調査は性別，年代別の構成についてサン
プルの割り付けを行っていない．そこで，性別と年代別の構成比を国勢調査の構成比に合うようにウ
エイト補正し，調査支持率について補正効果をみた．今回施したウエイト補正では，性別（男性，女性）×年代別（18-19 歳，20 代，30 代，…，60 代，
70 歳以上）の 14 区分に分け，それぞれの区分の構成比が実態構成比に合うようにウエイト値を算出した．
沖縄調査では（図表 20），ウエイト補正した調査
支持率の変動はあまり大きくなかったが，玉城氏と佐喜真氏の支持率の差は+10 ポイント→+14 ポイ
ントと若干広がり，選挙結果の+11 ポイント差からやや外れる方向の補正となっている．
山梨調査でも（図表 21），後藤氏と長崎氏の支持率の差は+6 ポイント→+13 ポイントと補正前よりも大きく広がり，選挙結果（-8 ポイント）からさらに外れる方向の補正となっている．今回の試行
では，沖縄，山梨調査ともに性・年代ウエイト補正による調査支持率の精度向上効果は認められなかった．

調査特有の補正をしないでそのまま用いた場合，沖縄は「的中」，山梨は「外れ」という評価になるだろう．しかし，全体支持率では外れている山梨でも，調査結果を子細にみると支持の強弱が読み取れたり，RDD 調査と同様の傾向を示していたりする部分もあった．こうした結果がたまたま出たものなのかどうか．安定した傾向であるなら有効な補正手段があるかどうか，今後も引き続きインター
ネット調査による選挙調査を試行し，予測の可能性を検討していきたい．
（朝日新聞社世論調査部）
参考資料
朝日新聞(2018).沖縄知事選 玉城氏リード 佐喜
真氏、激しく追う, 朝日新聞, 2018 年 9 月 24 日
朝刊 1 面(東京本社版).
朝日新聞(2019).山梨 長崎・後藤氏が接戦, 朝日
新聞, 2019 年 1 月 21 日朝刊 4 面(東京本社版).

図表 20. [沖縄]性・年代ウエイト補正の結果
届け
出順

候補者名

経歴

政党

選挙結果

1
2
3
4

佐喜真 淳
玉城 デニー
渡口 初美
兼島 俊

新
新
新
新

無所属
無所属
無所属
無所属

43.94
55.07
0.48
0.51

当落

当

調査支
持率

性年Ｗ
支持率

44
54
1
1

42
56
1
1

図表 21. [山梨]性・年代ウエイト補正の結果
届け
出順

候補者名

経歴

政党

選挙結果

1
2
3
4

花田 仁
⽶⻑ 晴信
後藤 斎
⻑崎 幸太郎

新
新
現
新

諸派
無所属
無所属
無所属

4.13
4.32
41.84
49.71

当落

当

調査支
持率

性年Ｗ
支持率

5
8
47
41

7
6
50
37

１０．最後に朝日新聞社の RDD 調査に基づく沖縄，山梨両知事選の予測は的中している．現状，RDD 調査による選挙予測に大きな問題は起きていないものの，30代以下の若年層から有効票を得る事は非常に難し
くなっており，最近では 40 代の回収数も減ってきている．RDD 調査がますます高齢者層に偏った調査になっていくことは想像に難くない．代替手段の検討が必要である．
今回試行したインターネット調査の結果を選挙

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)28
28

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－
Biases Arising from Question Layout and Option Order Effects: A Study of Bias in Visual-mode Surveys
such as Postal Mail Surveys
松田 映二(LML0DWVXGD

１はじめに
２利用データと実験計画
３回答バイアスの発生機構（認知過程の確認）
４．
「初頭効果」の検知尺度として 0 値を定義
５．階層別にモーメントを比較し特性を探索
６．表形式質問におけるバイアス
７．論考
．SULPDF\HIIHFWVとVDWLVILFLQJの訳語．バイアスは消極的と積極的の両回答で発生
．0 値は正規化（規格化）できるか
８．終わりに
〈要旨〉
質問・選択肢を「目で見る」
調査で発生する初頭効果は，.URVQLFN  が提唱した満足化（VDWLVILFLQJ）
だけでなく，.DKQHPDQ  が解説したシステム （速い思考）の機構でも発現していることを検証する．
そのために，力学におけるモーメントの概念を適用した新しい尺度（0 値）を定義する．同時に  つの択
一質問を選択肢正順と逆順で実験した結果を用いて，学歴が低いほど 0 値が高くなる（VDWLVILFLQJ が機能している）ことを一般化する．しかし，女性より男性で，主婦より学生で，保守的志向をもつ層で 0 値が高くなる新発見は，VDWLVILFLQJ では説明できない．一方で，表形式質問における欠損は女性で有意に多い（S）．これらの事実を基に，回答バイアスにはシステム  も機能していることを示す．
This paper shows that the primacy effect in visual-mode surveys arises not only through “satisficing,”
as advanced by Krosnick but also through “system1,” which Kahneman exposited in Thinking, Fastand Slow. These findings were solved using “M value,” defined as a new scale based on moments indynamics. Comparing the difference between standard order and reverse order for options of sevensingle-answer questions, it is shown that the lower education the level, the higher the M value (thesame occurs with larger satisficing). However, satisficing does not provide a sufficient explanation for
why there is a higher M value for males than for females, for students than for full-time homemakers,
or conservative types than others. On the other hand, there were significantly more missing options ingrid questions (p < 0.001) for females. Based on these findings, we show the relation between response
biases and system1.



29
29

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

１. はじめに報道機関の内閣支持率調査は依然として電話調査（RDD 法）が主流である．一方で，生活や社会に対する意識および政治にかかわる問題を多面的に調べる調査は，すでに面接法ではなく郵送法に切り替わっている．さらに，2015 年の国勢調査では
インターネットによる回答が優先されるなど，統計調査や世論調査においても紙の調査票や画面を「目で見る」調査の利用が推進されている．
近年多用されるこれらの郵送調査や Web 調査は，面接調査や電話調査で発生する調査員バイアスの影響を受けない．しかし，質問や選択肢文を「目で見る」ために，最初のほうの選択肢の回答比率が高めになる初頭効果（primacy effects）の影響を受けることが知られている．面接や電話調査では質問や選択肢文を「耳で聞く」ために，最後のほうの選択肢の回答比率が高めになる新近効果（recency
effects）がみられるが，それとはまったく逆のバ
イアスである．さらに，郵送調査では①調査員が介在しない②Web 画面のように未記入（未入力）予防のための自動制御を設定できないために，表形式
質問では回答項目の欠損が発生しやすい．
本稿では，初頭効果や表形式での欠損という調査バイアスの発生状況と強度を確認し，属性や付
帯質問項目との関連からバイアスの発生機構を考察する．バイアスの発生機構については，調査回答過程における認知心理学の知見を参照する．
考察の基になるデータはさいたま市の有権者を対象にした確率標本に対し郵送法で回収率 65%を確保したものであり，分析の支障となる偏りがな
いことを確認した（第 2 章）．
「目で見る」調査のバ
イアスの発生機構を考察するため，①調査回答過程における認知心理学の知見である Tourangeau,
et al.(2000)の単経路 4 ステップモデルを確認し② Tourangeau の 研 究 成 果 を 基 に 考 案 さ れ た
Krosnick(1991)の satisficing で初頭効果の発生をどのように説明できるかを確認し③初頭効果は
satisficing だけではなく Kahneman(2011)が詳説したシステム 1（および 2）の影響を受けて発生している可能性があるため，システム１の仕組みについても確認する（第 3 章）
．そのうえで，初頭効
果の発生状況および強度を測る新たな尺度として
M-value（M 値）を定義し，その特性を解説する（第4 章）．各階層および付帯質問の項目別に M 値の大小（初頭効果の強度）を確認して satisficing モデ
ルの有効性を検証する（第 5 章）
．さらに，表形式

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)30
30

質問での欠損がどの階層で目立つかを確認したう
えで，satisficing とシステム 1 を複合した新たな認知モデル策定の必要性を論じる（第 6,7 章）．ただし，本稿で利用する M 値は選択肢の数や特定選択肢の配置の影響を受ける制約があることを確認し，その対策（規格化あるいは正規化）を提案する（第 7 章）．そして，「目で見る」調査の普及とともにバイアスの研究や議論がさらに活発化されることを見通して，初頭効果（primacy effects）や最小限化（satisficing）という訳語について異論を述べ代案を提示する．

２. 利用データと実験計画
さいたま市内の有権者 2000 人を対象に実施した郵送調査のデータを用いて分析する（図表 1）．
調査は，選択肢の正・逆順や縦・横配置の組み合
わせ，表形式質問のバイアス測定のために作成した 3 態様（Q6,Q7）を区分けした統制群 A と実験群
B,C の 3 群に分けて実施された（Appendix 参照；
松田,2017）．3 群の組み合わせパターンによる回収率との関係，および属性の構成比との関係をカイ 2
乗検定（独立性）により検証し，
「職柄」
「結婚」で
一部有意差が見られるが，本分析において大きな支障が無いと判断した（松田,2018）．
図表 1．調査の概要
調査目的 少子高齢化対策として、「新たな時代への地域づくり」をテーマに調査
調査対象 さいたま市の有権者2000人 （選挙人名簿から無作為抽出。回収率65.0%）
調査期間 平成28年2月3日(水)に調査票発送、3月10日(木)到着までで集計
郵送法で実施。H28年1月27日(水)に依頼はがき投函→2月3日(水)に調査

調査運用 票発送→2月17日(水)に催促はがき投函。謝礼は先渡しのみで調査票発送
時にボールペン（大学名英字印刷）を同封

調査主体 埼玉大学社会調査研究センター（調査責任者：松田映二）
調査票 ＡＢＣの３タイプの調査票を用いた。Ａ群は1000人、Ｂ、Ｃ群は各500人対象

図表 2．独立性の検定（カイ 2 乗検定による p 値）
p

sig.

A・B・C

A・BC

カイ２乗検定
Ａ・Ｂ・Ｃ
Ａ・Ｂ
Ａ・Ｃ
Ｂ・Ｃ

性別
年代別
学歴
職柄
住居形態
年収
結婚
子ども
世帯形態
地域 10区
返送速度

0.222
0.595
0.166
0.096

0.192
0.101
0.538
0.032
0.858
0.841
0.118
0.681
0.978
0.999
0.140

n.s.
n.s.
n.s.
†

0.413
0.155
0.782
0.086
0.853
0.478
0.235
0.800
0.964
0.981
0.072

上表は各調査票と有効・不能票の構成に対する p 値．下表は各調査票における各属性の構成に対する
p 値．黒地は p < 0.05．調査票により回収票の偏りがあるかを確認した.
A・B

0.862
0.378
0.876
0.037
0.591
0.921
0.997
0.809
0.986
0.988
0.246

A・C

0.078
0.063
0.371
0.130
0.920
0.356
0.025
0.522
0.833
0.976
0.062

B・C

0.074
0.158
0.319
0.172
0.616
0.943
0.120
0.408
0.811
0.984
0.429

３. 回答バイアスの発生機構（認知過程の確認）
Tourangeau,et al.(2000)は，Cannell,Miller,andOksenberg(1981)の 2 経路モデルを調査回答過程研究における初期の重要な成果として引用している．
ただし，このモデルは十分な検証が為されなかったことや回答者が努力をすれば正しく回答できることを前提にしていることなどが欠点だとして，本質的な 4 項目の認知過程を経る単経路モデルを新たに提唱している（図表 3）．
Krosnick(1991)は，この認知過程モデルを基にして初頭効果などの回答バイアスを説明する
satisficing を定義した．最小限の努力で満足する回答行為を定式化したものが[式 1]である．回答難度（Task difficulty）が大きいほど，回答能力(Ability)が小さいほど，回答意欲(Motivation)が小さいほど satisficing（満足化）が高まり，最適化（Optimizing)した回答が得られにくい．
図表 3．調査回答過程の基本モデル

注）用語は説明が明確な Tourangeau,et al.(2000,p.8)を参照し，各項目のフィードバック線はGroves,et al.(2004, p.202)を参照して作図した．

図表 4．弱い satisficing の説明図  ൌ୘ୟୱ୩ୢ୧୤୤୧ୡ୳୪୲୷

୅ୠ୧୪୧୲୷ൈ୑୭୲୧୴ୟ୲୧୭୬

…[式 1]な お ， Krosnick(1991;p.215) は ，「 弱 いsatisficing」と「強い satisficing」を区別している．図表 3 の 4 つの認知過程は経るけれども各過程での努力が足りないために自分が受け入れられると思った最初の選択肢を選んでしまうものを「弱い satisficing」という（図表 4）．図表 4 では，各過程の輪郭を点線にすることで完全な処理がなされなかったことを，フィードバック線を薄く破線にすることで十分に再確認なされなかったことを表した．図表 3 の「②想起」および「③判断」の過程を（わざと）怠るものを「強い satisficing」という（図表 5 の②③を暗くしてこの要点を表現
した）．
一方，Kahneman(2011)は，普段の行動や思考における決断過程で，自制感覚無しに努力不要で自動的に瞬時に働く「システム 1(速い思考)」と，思考を要すると認知したことに対しては注意を向け時間をかける「システム 2(遅い思考)」の 2 経路の認知モデルが作用していることを解説している．
図表 6 はその概念を整理したものである．私たちの普段の生活における判断ミスは一旦走り出すと止められないシステム 1 による誤判断によるものが多い．内容を瞬時に理解するために，やさしい
質問に置き換えて処理される．そして，その判断は論理や内容の絡みを慎重に検討されない．システ
ム 2 は注意を要するときに作用するが，大概はシ
ステム 1 の判断を黙認するか，わずかに修正するだけの努力を伴わない快適モードで対応される．
システム 1 が作動できない判断については，システム 2 が対応する．
図表 6．システム 1，2 の機能と構成①やさしい質問に置き換えて考える②論理や絡みが分かっていない③スイッチオフできない

図表 5．強い satisficing の説明図
①通常は努力を低レベルに抑えた快適モードで作動②システム1の判断を無修正
かわずかな修正で認可③システム１が困難に直面す
ると作動（応援）31
31

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

32
32

図表 8．Ｑ５における選択肢正順と逆順の比較
Ｑ５．あなたのお住いの地域では、人口減少
Ａ
Ｂ＋Ｃ(B+C)-Aについてどのような対策が一番重要だと思(縦正順) (縦逆順)
いますか。(マルは１つだけ )
度数
644
655
11.8
7.3
１．産業を誘致して雇用を増やす
3.7
4.8
２．住宅の整備をして移住を増やす
3.1
2.7
３．大学や研究機関と協業する学園都市を目指す
6.0
8.1
４．公共交通機関の整備充実を目指す
3.5
7.6
５．機能を集中させた「小さなまち」で効率化させる
６．行政サービス(保健・福祉・教育など)を充実させる 35.7 35.0
4.9
4.3
７．地元の産業を見直し復興させる
1.7
2.0
８．農業の企業化を進めて職場を増やす
1.2
1.8
９．歴史・文化などの魅力を宣伝する
14.8
7.3
10．近隣の自治体と協力して地域の魅力を高める
5.1 10.1
11．うちの地域ではとくに対策は必要ない
6.9
7.1
12．わからない
1.7
1.7
(NA)
注）黒地はAに対して有意差(p<0.05)があるもの，灰地は負の値を示す．

-4.5
-1.1
-0.4
-2.1
-4.1
-0.8
0.5
-0.3
0.6
7.5
5.0
-0.3
0.0

構M
成値
さは
れ
たわ
比か
率ら
でな
計い
算
すと
るN
A
を
除
い
て
再

」

Policy & Research No.17 (December 2019)
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４. 「初頭効果」の検知尺度として M 値を定義
初頭効果の発現を郵送調査で確認するには，選択肢の正順表示と逆順表示の 2 つの調査票で調べた回答比率に有意差があるかを検定すればよい．
Q5 では選択肢番号の小さい方と大きい方で有意差が見られ，初頭効果が確認できる（図表 8）．

「

例えば，2+3=5 の暗算ではシステム 1 が機能する（瞬時に反応）が，273+549=822 の暗算ではシステ
ム 2 が機能する（百や十の位の計算のために途中結果を記憶するなどの注意が必要）．しかし，そろばんの有段者ならば 273+549 をシステム 1 で処理するだろう．つまり，本稿にかかわる質問文の理解や回答の選択においても，各回答者の特性に応じてシステム 1 とシステム 2 の使われ方が異なり，そのことが回答バイアスとして表出していることが想像できる．
筆者が学部学生に講義 図表 7．得点の幹葉図
する「統計学入門」の期末試験で，あるテストを受けた 20 人の採点結果を
図表 7 のように幹葉図で提示して，階級幅 5 のヒ
ストグラムの描画と中央値（メディアン）の計算ができるかを試すと，中央値の計算間違いが毎年受験者の 1 割程度発生する．中央値とは，値の小さい
ものから数えて真ん中番目の値のことである（偶数個なら真ん中の 2 つの数値を足して 2 で割る）．
この場合，(57+58)/2=57.5 が正解だが，解答欄に7.5 と記入された答案が頻出する．
この誤判断はシステム 1 の作用によるものと仮定すると，図表 6 の概説でこの謎が解ける．
「①優
しい質問に置き換えて考える」とは，57 と 58 を足して 2 で割る作業だが，50 の数字を勘案しないで
1 ケタ台の 7 と 8 で計算．
「②論理や絡みが分かっていない」とは，階級幅 5 のヒストグラムを正しく描き，得点 55-59 で度数が一番多いにもかかわらず，そうした論理やヒストグラムとの絡みを忘れて中央値の解答欄に 7.5 と記入．
「③スイッチオフ
できない」とは，いったん①②とシステム 1 が作動
してしまい自信をもって判断（解答結果の記入）してしまえば疑問を持たない．
回答バイアス（低品質の回答）は調査対象者の消極的回答行為（能力不足を含む）に起因するものが多いという固定観念に，私たちは縛られていないだろうか．Krosnick の[式 1]においても，消極的回答要因で satisficing を説明している．しかし，回答バイアスは，積極的回答行為（手を抜いているわ
けでも能力がないわけでもない）によっても発生し得る．その機構をシステム 1 で説明できる可能性がある．後の分析で，女性よりも男性で初頭効果が発生しやすいことや，主婦では発生が少なく学生で発生しやすいことが示される．

しかし，属性別など度数が少ない場合では検証が難しくなる．そこで，物理の力学で利用されるモ�⃗だけ離れた所にかけらーメントの概念（支点から𝑳𝑳
�⃗�⃗）を調査バイアス
れる力𝑭𝑭のモーメント𝑀𝑀 � �𝑳𝑳⃗ � 𝑭𝑭の検証ツールとして適用する．ある質問（選択肢番
号：𝑂𝑂� =１,…,ｃ）で，X 群を基準とした各選択肢
���⃗i� � 𝑃𝑃�� – 𝑃𝑃�� に回答の回答比率𝑃𝑃� の差のベクトル𝑭𝑭
構成の重心（支点）𝑆𝑆から該当選択肢の位置𝑂𝑂�（力���⃗�i � 𝑂𝑂� – 𝑆𝑆を掛けて，モー点）までの距離ベクトル𝑳𝑳
����⃗
���⃗
メント𝑀𝑀 � � 𝑳𝑳 i� � 𝑭𝑭i� が求まる．
�𝑀𝑀�� � ��𝑂𝑂� – 𝑆𝑆��𝑃𝑃�� – 𝑃𝑃�� � … �式 2�
���

�

�

���

���

1 1
1
𝑆𝑆 � � � 𝑓𝑓�� 𝑂𝑂� �� 𝑓𝑓�� 𝑂𝑂� � … �式 ��
2 𝑛𝑛
𝑚𝑚
𝑆𝑆は，XY 両群の選択肢番号𝑂𝑂� に各度数𝑓𝑓� を掛け合わせた合計値を各全数��� � 𝑛𝑛� �� � 𝑚𝑚�で割り，
この XY 両群の各重心の和を 2 で割って求める．
このモーメントは，回答構成の重心から離れた所にある選択肢の回答比率差を増幅する形になる
ので，初頭効果の発現を見出しやすくなる．実際の計算では，比較する 2 群の全体比率が同じ（両方と���⃗i� ) の和も百分率）ならば回答比率差ベクトル( 𝑭𝑭
はゼロになるため，モーメント M は（Y の重心－Xの重心）の値と同義になる．つまり SA（択一）質問では，XY 両群の重心の差を求めれば，モーメン
トの概念で処理した（M 値を求めた）ことになる．

回答構成に有意差がみられた Q5（A 群は選択肢
縦正順，B と C 群は縦逆順）に対し，上述のモーメ
ントの概念を適用すると，M 値は 101．64 になる（図表 9）．表中（図表 8）の数値の差に注視すれ
ば，A，B＋C の両群で初頭に配置された選択肢の回答比率が高めなこと（静態）に気づくが，図中（図����⃗�� � ����⃗i� に注視すれば支表 9）のモーメント� � ���i
点（重心）𝑆𝑆を中心にして反時計回りに回転する様子（動態）を思い描ける．つまり，有意ではない差も含めて各力（回答比率差）の総体としてのモーメ
ント（動態）でバイアスをとらえられる．
階層別においても，図表 10 や図表 11 のような性別や学歴別でのモーメント構造の違いを，M 値は数値の差で明瞭に示している．男性の方が女性よ
りも回転力が強いし，中卒は高卒や大卒よりも回転力が強い．

図表 9．Ｑ５での「全体」のモーメント構造

A の重心 5.51
B の重心 6.53
各重心の中間 6.02

注）この図は図表 8 の DKと NA を除外し再構成した比率で両群の差を計算したものを力のベクトル（縦軸）として表示．各選択肢
番号（横軸）の中ほどにある支点 6.02 を中心に反時
計回りの大きなモーメント（101.64）が発生している．

図表 10．Ｑ５での「性別」のモーメント構造

５. 階層別にモーメントを比較し特性を探索
Schuman and Presser(1981, p.71)は，選択肢の順序効果が学歴の影響を受けるという証拠がないと断言したが，Krosnick and Alwin(1987,p.215)
は，GSS（総合的社会調査）における多選択肢質問の MA（マルチアンサー：3 つ選ぶ）のデータを用いて低学歴かつ低語彙力の人は選択肢順序の変更で回答が変わることを確認し，これを Satisficing の証拠と述べている．
本稿で定義した M 値を用いれば，SA（シングルア
ンサー：一択）の質問であっても，学歴のみでも（語彙力を加味しなくてもよい）初頭効果の発現を容易にとらえられる（図表 12a）
．学歴・中学校では
188.34 と高校118.11 や高専等100.11 を引き離し，
大学 80.19 や大学院 47.83 へと学歴レベルが上がるほど M 値は低くなっている．この事例（Q5）だけをみれば，仮定通り[式 1]の分母（おもに Abilityが寄与）が小さくなることで，あるいは分子（おもに Task difficulty が寄与）が大きくなることでSatisficing が高まったと説明できる．
時間的余裕や調査テーマへの関心が回答協力へのモチベーションを高め，返送時期に影響を及ぼすと仮定しよう．調査票が配達された金曜・土曜日の次の週（第 1 週）に返送した（すぐに回答した）
群では M 値が 79.07 と平均より低いが，第 2 週（ゆっくりと回答）118.08，第 3 週以降（督促後に回答）160.63 と返送が遅い群ほどモーメントが大きい．この事例(Q5)だけをみれば，仮定通り[式 1]の分母（おもに Motivation が寄与）が小さくなるこ

33
33

図表 11．Ｑ５での「学歴」のモーメント構造

注）項目数が多くなると折れ線が重なり見づらいので，「高専・短大専
修学校」「大学院」を除いて描画した．

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

とで Satisficing が高まったと説明できる．
また，各属性を回答しなかった（NA）層では，M値がかなり高くなる傾向がある．この事例(Q5)だ
けをみれば， NA 層は質問文を「①理解」した後に「②想起」「③判断」の過程を怠り「④回答」を記入する「強い Satisficing」が発生していることが確認できる．プライバシー意識の高い人は，通常の質問の回答でも「強い Satisficing」が起きやすい
可能性がある．
Tourangeau の調査回答過程における認知モデル
を参照して構築された Krosnick の認知過程モデル(satisficing,[式 1])は，この事例(Q5)を属性別に分析する場合において十分な説得力を持つ．
属性別による M 値の差異だけではなく，普段の行動や態度における特性別でも M 値に影響を及ぼしている可能性が見出された．図表 12b は，Q5 に対して M 値に差異が発生している質問をまとめたものである．暮らすなら「日本人だけ」の社会がよく，「落ち着き」より「活気」を重視し，働き方では「共働き」より「片働き」がよく，地域とのかか
わりは「親密さ」を求め，「自民党」を支持する傾向のある人で M 値が高くなっている．強いて例えれば，落語の世界観における「江戸っ子」のようなイメージが近いであろうか．
これらの知見の一般性を確認するため，Q5 のほ
かに SA(択一)質問・選択肢縦配置・正逆順で実験

図表 12a．Ｑ５の階層別モーメント(M 値)…属性
全体
性 男性
女性
別

(NA)
２０代
３０代
４０代
年 ５０代
代 ６０代
７０代
８０歳以上
(NA)
中学校
高校
学 高専・短大・専修学校
大学
歴
大学院
わからない
(NA)
経営者、役員
正社員、正職員
派遣社員
職 パート・非常勤など
種 専業主婦（夫）学生
仕事をしていない(NA)
持ち家（一戸建て）持ち家（集合住宅）（一戸建て）
賃貸住宅
住
賃貸住宅（集合住宅）
居
社宅・寮
その他
(NA)
200万円未満
200万円～300万円未満
年 300万円～500万円未満
500万円～700万円未満
収700万円～1000万円未満
1000万円以上(NA)
結婚している結 結婚したが、死別・離婚した
婚 まだ結婚していない
(NA)
いない
１人
子 ２人
供 ３人
４人以上
(NA)
単身
夫婦のみ
家 二世代同居（親と子ども）
族 三世代同居（親と子どもと孫）その他(NA)
居 10年未満
住 10年～30年未満
年 30年以上
数 (NA)
返 第１週（すぐに回答）
送時 第２週（ゆっくりと回答）
期 第３週以降（督促後に回答）

Policy & Research No.17 (December 2019)
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101.64123.9278.52
320.00106.28145.44
99.29
56.51
92.20
117.99134.69123.08188.34118.11
100.11
80.19
47.83
56.67
238.57118.25123.73
92.86
76.19
37.45
175.00120.46300.70102.33
69.15-66.67104.71190.00300.00260.1444.63
100.95115.1386.87
93.02
122.95144.1082.25
135.82
154.17341.03110.55
162.58
81.56
23.19
20.00
284.62239.8052.39
87.95
132.05179.31156.8679.52
107.97117.21-125.00
79.07
118.08160.63

図表 12b．Ｑ５の階層別モーメント(M 値)…保守特性
全体
１．日本人だけ
Ｑ７Ｅ．
暮らす社会、 ２．どちらかといえば日本人だけ
どちらを重視 ３．どちらともいえない
４．どちらかといえば外国人も一緒
５．外国人も一緒
(NA)
１．活気
Ｑ７Ｇ．
普段の暮らし ２．どちらかといえば活気
どちらを重視 ３．どちらともいえない
４．どちらかといえば落ち着き
５．落ち着き
(NA)
１．片働き
Ｑ７Ｈ．
２．どちらかといえば片働き
仕事は、どちらを重視 ３．どちらともいえない
４．どちらかといえば共働き
５．共働き
(NA)
１．プライバシーＱ７Ｉ．
地域とのかか ２．どちらかといえばプライバシー
３．どちらともいえない
わり、どちらを重視 ４．どちらかといえば親密さ
５．親密さ
(NA)
１．自民党
Ｑ17．
２．民主党
政党支持
３．公明党
４．共産党
５．維新の党
６．おおさか維新の会
７．社民党
８．その他の政党
９．支持する政党なし
10．わからない
(NA)

34
34

101.64187.75123.90127.50
33.18
23.52
6.77
196.74104.0680.55
109.5478.73-13.33131.47149.29110.90105.2431.75
13.97
135.0994.47
100.1789.88
215.78-25.39175.47-6.78-16.2428.57-50.00350.0075.00-133.33
83.97
148.22-195.24

黒地は有した Q10,11,12,13,14,16 も含めた計 7 問を合わせて分析する．図表 13 は，この 7 問について有意差と M 値を比較するために整理したものである．選択肢番号の小さい方と大きい方で有意差があるほど M 値は大きくなっている．M 値は推測統計量ではないが，有意差との相関も高く，全選択肢を統合した初頭効果の発現を記述的に説明しやすい統計量である．
図表 14abc は，この 7 問に対して横軸に全体の M
値（図表 13 の M 値）
，縦軸に性別や年代別など各属性の M 値を充てて作図したものである．各質問における全体平均の M 値より各属性での M 値が大
きいのか小さいのか（y=x の上側にあるのか下側にあるのか）を視覚化した．これらから，以下の知見が得られる．

灰地は

図表 13．SA での選択肢縦正逆順実験 意水準 5% 負の値<1>「男性」は「女性」より M 値が大きい<2>年代別は M 値の大小にあまり関わらない<3>学歴の高低は M 値の大小にかなり関わる<4>職種のうち「学生」で M 値がかなり大きくなる<5>年収「200 万円未満」で M 値は小さくなり「1000万円以上」で大きくなる<6>特定の質問(Q5)で M 値が大きく異なる
・職種「主婦」では Q5 で M 値が極端に小さい・返送時期では Q5（調査票 1 頁に配置）の影響大<7>保守的な特性層で M 値が大きめになる(Q14 除)
男性や学生で M 値が高くなる傾向について，[式1]の Task difficulty や Ability の影響によりSatisficing が高まるとは言い難い．M 値が大きくな る 原 因 が Satisficing な ら ， そ の 要 因 はMotivation ということになる．仕事や学業に時間を取られることが男性や学生の調査協力に対するMotivation を低下させ（Satisficing が上昇し），M 値が大きくなった可能性はある．しかし，努力の足りない「弱い Satisficing」でもわざと怠る「強い Satisficing」でもなく，システム 1 の概念を用いた読み解きもできる．質問に答える技術に長けた男性や学生は，既存知識とその利用スキルに対する自信ゆえに認知過程をスキップすることなく努力不要で速く回答したと考える．努力不足や怠慢なわけではなく，スキルがあるがゆえに，システ
ム 2 で制御されずにシステム１が独走して M 値が大きくなったと予想できる．保守的な特性層でも，自分の判断に自信を持つがゆえにシステム 1 が多動する傾向があると予想される．

35
35

Ｑ５．あなたのお住いの地域では、人口減少につＡ
Ｂ＋Ｃ
いてどのような対策が一番重要だと思いますか。
(B+C)-A(縦正順) (縦逆順)(マルは１つだけ )644655
M 値 度数
11.8
7.3
-4.5
１．産業を誘致して雇用を増やす
101.644.8
3.7-1.1
２．住宅の整備をして移住を増やす
3.1
2.7
-0.4
３．大学や研究機関と協業する学園都市を目指す
8.1
6.0
-2.1
４．公共交通機関の整備充実を目指す
3.5
-4.1
7.6
５．機能を集中させた「小さなまち」で効率化させる
35.7
35.0
-0.8
６．行政サービス(保健・福祉・教育など)を充実させる
4.3
4.9
0.5
７．地元の産業を見直し復興させる
2.0
1.7
-0.3
８．農業の企業化を進めて職場を増やす
1.2
1.8
0.6
９．歴史・文化などの魅力を宣伝する
7.3
14.8
7.5
10．近隣の自治体と協力して地域の魅力を高める
5.1
10.1
5.0
11．うちの地域ではとくに対策は必要ない
7.1
6.9
-0.3
12．わからない
1.7
1.7
0.0
(NA)
Ｑ１0．ところで、あなたは、いまの場所に住み続けＡ
Ｂ＋Ｃ(B+C)-Aて何年目ですか。
(縦正順) (縦逆順)644655
M 値 度数
5.9
7.0
1.1
１．２年未満
13.17
12.7
9.0
-3.7
２．２年以上～５年未満
10.9
12.5
1.6
３．５年以上～１０年未満
23.1
20.9
-2.2
４．１０年以上～２０年未満
17.4
0.2
17.2
５．２０年以上～３０年未満
12.6
12.8
0.2
６．３０年以上～４０年未満
9.8
9.8
0.0
７．４０年以上～５０年未満
9.9
2.5
7.5
８．５０年以上
0.3
0.6
0.3
(NA)
Ｑ１1．結婚されている方は、ご自身が結婚したときの一番のきっかけを教えてください。未婚の方は、
Ａ
Ｂ＋Ｃ(B+C)-A
結婚する一番のきっかけが何になるかを予想して (縦正順) (縦逆順)
お答えください。（マルは１つだけ）
644655
M 値 度数
0.9
0.8-0.2
１．お祭りや催しごとへの参加
9.29
7.1
5.5
-1.6
２．趣味などのサークル活動
7.6
-0.9
8.5
３．学生生活
33.9
31.9
-1.9
４．職場関係
16.9
18.0
1.1
５．友人からの紹介
9.9
10.5
0.6
６．親族からの紹介
3.1
3.1
-0.1
７．近所の方からの紹介
1.4
-0.3
1.7
８．結婚紹介所やインターネットなどでの婚活
0.5
0.6
0.1
９．フェイスブックやツイッターなどでの交流
16.0
17.6
1.6
10．その他
3.1
1.7
1.4
(NA)
Ｑ１2．結婚をすることの利点があるとすれば、それＡＢは何だと思いますか。次のうち１つだけ選んでくだB-A
縦正順 縦逆順
さい。
644315
M 値 度数4.0
2.2-1.8
１．親から独立できる
44.35
14.0
-4.7
18.6
２．好きな人と一緒にいられる
3.4
5.1
1.7
３．安心して子作りができる
3.1
5.1
2.0
４．経済的に余裕が持てる
7.0
-1.6
8.5
５．社会的な信用が高まる
11.3
7.0
-4.4
６．親や親族を安心させられる
17.5
20.6
3.1
７．自分たちの生き方ができる
23.1
31.1
8.0
８．安らぎの場所が得られる
8.9
6.3
-2.5
９．その他
1.6
0.2
1.4
(NA)
Ｑ１3．子どもを持つことで、よいことがあるとすれＡＢ
ば、何だと思いますか。あなたの考えに一番近い
B-A(縦正順) (縦逆順)
ものを１つだけ選んでください。
度数
644
315
M値
9.5
7.9
-1.5
１．夫婦の絆が強まる
23.49
3.2
-1.3
4.5
２．好きな人の子どもを持てる
31.5
24.4
-7.1
３．子育てで自分も成長できる
35.1
43.5
8.4
４．家庭生活が楽しくなる
3.8
-2.2
6.1
５．老後の支えになる
2.6
4.1
1.5
６．地域や国の担い手になる
1.7
2.2
0.5
７．社会的に認められる
1.2
2.5
1.3
８．配偶者や親族の期待に応えられる
7.1
6.7
-0.5
９．その他
0.6
1.6
1.0
(NA)
Ｑ１4．子どもを持つことで、嫌なことがあるとすれＡＢ
ば、何だと思いますか。あなたの考えに一番近い
B-A(縦正順) (縦逆順)
ものを１つだけ選んでください。
644315
M 値 度数
4.7
1.0-3.7
１．夫婦だけの時間がなくなる
40.06
3.6
4.1
0.6
２．自分の嫌なところが似てしまう
16.8
14.0
-2.8
３．子育ての苦労
25.2
23.8
-1.3
４．お金がかかる
0.3
0.2
0.2
５．老後の面倒をみてくれない
27.3
24.1
-3.2
６．いまの社会で無事に育つか不安
2.3
6.3
4.0
７．自分の仕事や役割に集中できなくなる
8.3
3.1
5.1
８．自分の趣味などの時間が少なくなる
12.3
14.0
1.7
９．その他
2.6
4.1
1.5
(NA)
Ｑ１6．結婚や子育て経験の有無にかかわらず、あＡ
Ｂ＋Ｃ
なた自身は子どもを何人もつのが理想だと思いま(B+C)-A(縦正順) (縦逆順)
すか。（マルは１つだけ）
644655
M 値 度数2.0
2.7
0.7
１．０人（子どもはいらない）
-0.21
2.7
-1.1
3.9
２．１人
53.6
53.0
-0.6
３．２人
35.1
36.8
1.7
４．３人
2.0
-0.8
2.8
５．４人以上
2.6
2.7
0.1
(N/A)

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

図表 14a．選択肢縦正逆順実験した SA(択一)の 7 問(Q5,10,11,12,13,14,16)における M 値の特性①

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)3636

図表 14b．選択肢縦正逆順実験した SA(択一)の 7 問(Q5,10,11,12,13,14,16)における M 値の特性②3737

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

図表 14c．選択肢縦正逆順実験した SA(択一)の 7 問(Q5,10,11,12,13,14,16)における M 値の特性③Q14Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)3838

６．表形式質問におけるバイアス
図表 15．調査票 A,B,C の Q6 表示の違いによる欠損発生票の構成
リッカート尺度のような同じ選択 Ｑ６（ﾘｯｶｰﾄ尺度） 欠損 計 Ａ欠損 A計 Ｂ欠損 B計 Ｃ欠損 C計 P値(B-A) P値(C-A)
全体(度数)
61 1299
21 64414 315 26 340 0.360 0.002
肢を用いた一連の質問群（表形式な25 577
10 2817 132
8 164 0.407 0.496
男性ど）は，調査票の紙幅や質問画面の領 性 女性
31 7058 352
5 178 18 175 0.706 0.000
別 (NA)
5
17
3
11
2
5
1 0.621 0.546
域を有効活用するためによく利用さ
２０代
3 124
1
55
1
33
1
36 0.712 0.760
３０代
5 165
73
1
41
4
51 0.182 0.015
れる．Web 調査なら欠損が発生しない
４０代
5 230
1 114
2
44
2
72 0.132 0.316
年 ５０代
52
0.016
3 210
99
59
3
ように制御できるが（調査中断は防げ 代 ６０代
8 263
6 151
1
61
1
51 0.388 0.497
７０代
19 193698
444
951 0.525 0.027
ない），郵送調査ならば表形式質問で
８０歳以上
13
84
4
39
3
23
6
22 0.739 0.085
（ＮＡ）
5
30
3
15
2
10
5 1.000 0.278
は欠損が発生するし，まるごと無記入
5
80
1
45
2
18
2
17 0.140 0.118
中学校
高校
28 42910 2135 112 13 104 0.925 0.012にされることもある．
8 268
1 133
3
63
4
72 0.065 0.033
学 高専・短大等
大学
9 431
4 213
1 103
4 115 0.544 0.370
表形式の表示構成に起因するバイ 歴 大学院
40
16
7
17
わからない
2
26
2
13
4
9 0.394 0.217
アスが発生することも指摘されてい
(NA)
9
25
3
11
3
8
3
6 0.646 0.349
3
90
1
47
1
21
1
22 0.554 0.577
経営者、役員る．Krosnick (1991,P.219）は，最初
正社員、正職員
11 3934 198
388
4 107 0.484 0.370
派遣社員
18
3
10
5
の項目で選んだ選択肢を指標にして 職 パート・非常勤等
8 277
3 140
1
64
4
73 0.781 0.195
専業主婦（夫）
13 2432 127
360
856 0.178 0.000
以降の質問に答える傾向を「強い 種 学生
30
10
6
14
仕事をしていない
19 2159 104
253
858 0.253 0.306
Satisficing」の発現だと指摘してい
(NA)
7
33
2
15
4
13
1
5 0.286 0.718
33 695
10 3408 178 15 177 0.361 0.005
持ち家（戸建）る．松田(2019)は第 1 項目の回答番号
持ち家（集合住宅）
12 2728 143
255
274 0.572 0.335
1
23
11
6
1
6
0.163
を中心値と見立てて以降の項目の回 住 賃貸住宅（戸建）
賃貸住宅（集合住宅）
7 237
116
1
55
6
66 0.146 0.001
居 社宅・寮
1
20
10
7
1
3
0.057
答番号との仮想的な分散を調べたが，
その他
3
26
1
10
1
8
1
8 0.868 0.867
(NA)
4
26
2
14
2
6
6 0.346 0.329
この現象を十分に確認できなかった．
8 157
5
81
1
37
2
39 0.423 0.819
２００万円未満
２００万円～３００万円未満
19 2146 102
451
961 0.645 0.058
ただし，Q6（リッカート尺度,11 項
9 324
3 167
1
75
5
82 0.794 0.070
年 ３００万円～５００万円未満
５００万円～７００万円未満
7
217
115
4
54
3
48
0.004 0.007
目:5 point scale）に対し表示構成の 収 ７００万円～１０００万円未満
4 168
2
73
44
2
51 0.266 0.714
１０００万円以上
5 138
2
70
2
34
1
34 0.454 0.981
異なる形式で一群配置した調査票 ABC
(NA)
9
81
3
36
2
20
4
25 0.835 0.356
41 925
12 4639 226 20 236 0.320 0.000
結婚している（A：各問独立配置，B：表形式だが選 結 結婚したが、死別・離婚した
10 149479
238
432 0.963 0.170
5 203
3
89
1
45
1
69 0.712 0.446
択肢文をすべて印字，C：表形式だが選 婚 まだ結婚していない
(NA)
5
22
2
13
2
6
1
3 0.389 0.473
12
350
4
163
3
84
5
103
0.617 0.292
いない
択肢文は表の上下両端に印字:
11 2544 128
357
469 0.483 0.365
子 １人
23 4849 243
2 123 12 118 0.270 0.014
Appendix 参照）で欠損の発生した不備 ど ２人
３人
9 159
2
83
4
35
3
41 0.045 0.191
も
４人以上
1
21
12
5
1
4
0.074
票数が大きく異なった（図表 15,16）
．
(NA)
5
31
2
15
2
11
1
5 0.738 0.718
3
136
2
68
31
1
37
0.332
0.944
単身
不備票は，リッカート尺度では調査票
夫婦のみ
19 360
5 180
4
85 10
95 0.420 0.007
23 6116 298
5 148 12 165 0.383 0.005
A で 21 票（構成比 3.3%），B で 14 票 家 二世代同居（親と子ども）
5
91
3
44
1
24
1
23 0.655 0.685
族 三世代同居（親と子どもと孫）
その他
5
67
2
35
2
19
1
13 0.523 0.801（4.4%），C で 26 票（7.6%）あり，簡
(NA)
6
34
3
19
2
8
1
7 0.580 0.925
返第１週（すぐに回答）
37
777
18
400
8
189
11
188
0.883 0.480
略化された表形式になるほど欠損（不 送）第２週（ゆっくりと回答
14
302
3
150
3
67
8
85
0.306 0.010
時
10 22094
359
7
67 0.029 0.001
備票）が増える傾向がある（注：標本 期 第３週以降（督促後に回答）
注）P値は統制群Aに対して実験群B，Cの有意差を検定するためのもの．黒地は p < 0.01，灰地は p < 0.05．
サイズは A=1000,B=500,C=500）．
図表 16．Q6 での欠損発生票の「返送時期×年代」構成と有効票同様に SD 尺度（5 point scale）9
調査票A(標本サイズ1000) 調査票B(標本サイズ500) 調査票C (標本サイズ500)
第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
問を一群配置した Q7（調査票 A：各問 年代別
計
以降 小計
以降 小計
以降 小計
独立配置，B：表形式だが選択肢文をす ２０代
3 1
1
1
1
1 1
３０代
5
1
1
3
1
4
べて印刷，C：表形式で選択肢文は各項
４０代
5
1
1
1
1
2
1
1
2
目の左右両端のみに印字:Appendix 参 ５０代
312 3照）の欠損の発生は，Q6 と同様な傾向 ６０代
8 6
6 1
1 1
1
がみられるが，各度数および割合は Q6 ７０代
19 5 16 2 1 1 4 2 5 2 9
８０歳以上
13 3 14 2
1 3 3 1 2 6よりも増えている（図表 17,18）
．
（ＮＡ）
5
3
3
1
1
2
調査票 A に対して B と C の不備票数
総計
61 18 321 8 3 3 14 11 8 7 26に有意差があるかどうかを検定した． 不備票の構成比 85.7% 14.3% 0.0% 100.0% 57.1% 21.4% 21.4% 100.0% 42.3% 30.8% 26.9% 100.0%
不備票の割合 2.8% 0.5% 0.0% 3.3% 2.5% 1.0% 1.0% 4.4% 3.2% 2.4% 2.1% 7.6%
調査票 C の Q6 と Q7 の不備票がともに
有効数 1299 400 150
94 644 189 67 59 315 188 85 67 340
有意水準 5%以下で調査票 A と差があABCの回収構成 62.1% 23.3% 14.6% 100.0% 60.0% 21.3% 18.7% 100.0% 55.3% 25.0% 19.7% 100.0%

39
39

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

ったのは，「女性」「30 代」「持ち家（戸
図表 17．調査票 A,B,C の Q7 表示の違いによる欠損発生票の構成
建）」「賃貸住宅（集合住宅）」「年収 500
欠損
計 Ａ欠損 A計 Ｂ欠損 B計 Ｃ欠損 C計 P値(B-A) P値(C-A)
Ｑ７（SD尺度）万円～700 万円未満」「結婚している」
全体(度数)
78 1299
31 64416 31531 340 0.858 0.008
35 57713 2817 132
15 164 0.765 0.058「夫婦のみ」「返送時期：第 2 週（ゆっ 性 男性
女性
36 70515 3526 178
15 175 0.619 0.044
別 (NA)
7
17
3
11
3
5
1
1 0.245 0.140
くりと回答）
」である．
２０代
3 124
1
55
1
33
1
36 0.712 0.760
51
0.015
３０代
4 165
73
41
4
分析のうえで注意すべきは，リッカ
４０代
6 230
2 114
2
44
2
72 0.319 0.639
５０代
6 210
2
99
2
59
2
52 0.597 0.507
ート尺度(Q6)を各問独立配置した調査 年 ６０代
12 2636 151
261
451 0.810 0.271
代
７０代
22 193
10
98
2
44
10
51 0.258 0.110
票 A の不備票数が 21 であるのに対し，
８０歳以上
16
84
5
39
4
23
7
22 0.625 0.073
（ＮＡ）
9
30
5
15
3
10
1
5 0.860 0.573
SD 尺度(Q7)を各問独立配置した調査
17 0.870 0.017
中学校
9
80
3
45
1
18
5
高校
33 42913 2137 112
13 104 0.958 0.051
票 A の不備票数が 31 と増えているこ
10 2683 133
263
572 0.704 0.098
学 高専・短大等
大学
12 4315 213
3 103
4 115 0.765 0.550とで，Q7 の質問表示の違い（調査票 歴 大学院
40
16
7
17
わからない
2
26
2
13
4
9 0.394 0.217
B,C）による有意差が付きにくくなって
(NA)
12
25
5
11
3
8
4
6 0.721 0.402
経営者、役員
3
90
2
47
1
21
22 0.925 0.326
いることである．SD 尺度は調査票への正社員、正職員
13 3935 198
288
6 107 0.898 0.168
18
3
10
5
表示形式の違いの影響を受けにくいの 職 派遣社員
パート・非常勤等
9 277
4 140
1
64
4
73 0.578 0.339
専業主婦（夫）
17 2436 127
560
656 0.330 0.131
ではなく，各問独立配置したとしても 種 学生
30
10
6
14
仕事をしていない
25 21511 104253
12
58 0.138 0.077
調査対象者には違和感が大きいという
(NA)
11
33
3
15
5
13
3
5 0.308 0.091
持ち家（戸建）40 69515 3409 178
16 177 0.741 0.035
ことであろう．欠損なく回答していた持ち家（集合住宅）
16 27211 143255
374 0.299 0.301
23
11
6
6
としても，十分に理解して，あるいは 住 賃貸住宅（戸建）66 0.965 0.020
賃貸住宅（集合住宅）
9 237
2 116
1
55
6
居 社宅・寮
1
20
10
7
1
3
0.057
十分に検討して回答しているかどうか
その他
4
26
1
10
1
8
2
8 0.868 0.396
(NA)
8
26
2
14
3
6
3
6 0.114 0.091
定かではない．
２００万円未満
8 157
3
81
1
37
4
39 0.780 0.151
２００万円～３００万円未満
17 2147 102
451
661 0.825 0.498
さらに，前章（第 5 章）で確認した 年 ３００万円～５００万円未満
13 3247 167
275
482 0.561 0.804
54
5
48 0.039 0.000
５００万円～７００万円未満
7 217
115
2
初頭効果の発生度合いと本章（第 6 章） 収 ７００万円～１０００万円未満
7 168
3
73
44
4
51 0.170 0.375
１０００万円以上
5 138
2
70
3
34
34 0.187 0.320
で確認する表形式質問での欠損の発生
(NA)
21
81
9
36
4
20
8
25 0.667 0.549
結婚している52 92518 463
11 22623 236 0.548 0.002
度合いの相違性に注意する必要があ 結 結婚したが、死別・離婚した 11 149 8 7938
3
32 0.039 0.904
まだ結婚していない
7 203
2
89
2
45
3
69 0.482 0.454
る．女性では男性より初頭効果が発生 婚 (NA)
8
22
3
13
3
6
2
3 0.268 0.142
いない
18 3504 163
684
8 103 0.079 0.042
していないことから，女性は各質問に 子 １人
15 2545 128
357
769 0.676 0.081
２人
26 48414 2432 123
10 118 0.066 0.332
対して丁寧に認知過程を経る傾向があ ど ３人
10 159583
235
341 0.948 0.783
も ４人以上211254
ると認められたにもかかわらず，簡略
(NA)
9
31
3
15
3
11
3
5 0.670 0.091
単身
6 136
4
68
31
2
37 0.164 0.920
的な表形式質問（調査票 C）では欠損
95 0.087 0.001
夫婦のみ
26 360
6 180
7
85
13
家 二世代同居（親と子ども）
28 611
12 2985 148
11 165 0.736 0.211が増大している．
「30 代」「持ち家（戸 族 三世代同居（親と子どもと孫）
4
91
4
44
24
23 0.121 0.136
その他
3
67
1
35
1
19
1
13 0.656 0.456
建）」「賃貸住宅（集合住宅）」「年収 500
(NA)
11
34
4
19
3
8
4
7 0.388 0.077
返
46 77723 4008 189
15 188 0.440 0.305
第１週（すぐに回答）
送万円～700 万円未満」「結婚している」 時 第２週（ゆっくりと回答）
18 3024 150
667
885 0.043 0.024
期
第３週以降（督促後に回答）
14 2204
94259
8
67 0.788 0.067「夫婦のみ」「返送時期：第 2 週（ゆっ 注）P値は統制群Aに対して実験群B，Cの有意差を検定するためのもの．黒地は p < 0.01，灰地は p < 0.05．
くりと回答）」の各層では，初頭効果が 図表 18．Q7 での欠損発生票の「返送時期×年代」構成と有効票
調査票A(標本サイズ1000) 調査票B(標本サイズ500) 調査票C(標本サイズ500)
大きいわけでもない（図表 12a 参照）．
第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
計
以降 小計
以降 小計
以降 小計
しかも，簡略化された表形式を用い 年代別
２０代
3
1
1
1
1
1 1
るほど，第 1 週での返送が減って第 2，
３０代
4
3 1
4
3 週での返送が増えている（図表 ４０代
6 1 1
2 1 1
2 1 1
2
16,18）．ただし，一番簡略化された調 ５０代
6 2
2 1
1 2 1
1 2
12 6
6 1 1
2 1 2 1 4
査票 C の回収率が一番高い(C:68.0＞ ６０代
７０代
22 6 2 2 10 1 1
2 4 4 2 10
A:64.4＞B:63.0）．
簡略化された表形式
８０歳以上
16 2 1 2 5 2 1 1 4 4
3 7
質問が見た目の負担感を軽減させて回 （ＮＡ）
9 5
5 2 1
3 1
1
収率が向上した可能性がある．回収率
総計
78 23 4 4 31 8 6 2 16 15 8 8 31
向上策と回答の質向上の対策が相反し 不備票の構成比 74.2% 12.9% 12.9% 100.0% 50.0% 37.5% 12.5% 100.0% 48.4% 25.8% 25.8% 100.0%
不備票の割合 3.6% 0.6% 0.6% 4.8% 2.5% 1.9% 0.6% 5.1% 4.4% 2.4% 2.4% 9.1%
ない調査票体裁の開発が課題となる． 有効数 1299 400 150 94 644 189 67 59 315 188 85 67 340
ABCの回収構成 62.1% 23.3% 14.6% 100.0% 60.0% 21.3% 18.7% 100.0% 55.3% 25.0% 19.7% 100.0%

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)

40
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７．論考
質問と選択肢を「目で見る」調査で必要とされる
バイアス検証は多岐にわたり，まだ十分ではない．
Web 調査は欠損のないことが利点とされるが，欠損の無いことが高品質なわけではない．欠損になるべきところを回答されてしまう（Satisficing などの影響の）盲点がある．面接や電話調査で調査員バイアスとして一括りにされてきたメジャーメン
ト・エラーにあたる部分の比較研究が求められる．
本稿の分析過程における知見のうち，引き続き検証と議論が必要とされる 3 つの課題を以下にまとめる．
7-1．primacy effects と satisficing の訳語
質問・選択肢文を「目で見る」調査のバイアスを論じるときに欠かせない primacy effects（初頭効
果と訳されている）と satisficing（最小限化と訳されたものもある）の訳語について異論を述べる．
primacy effects は「初頭効果」ではなく「初印効果」とすべきである．
「初頭効果」なら最初の方に配置された選択肢の回答比率が高めになるという意味だが，図表 13 の Q13 における選択肢逆順(B群)では 8→7→6→5→4 と上から縦に並べた 5 番目
（後半に配置）の選択肢が 43.5%と極大化している．
この「4.家庭生活が楽しくなる」は選択肢正順(A群)では先に目にする「3.子育てで自分も成長できる」が 31.5%と高くなる分だけ目減りして 35.1%に低下する．つまり，回答者が最初に印象に残った選
択肢を選ぶ傾向があるということ，これを端的に表現すれば「初印効果」となる．
「3.子育てで自分も成長できる」より「4.家庭生活が楽しくなる」の印象が強いため，選択肢逆順(B 群)では 3 より 4 を先に目にする過程で 4 の回答比率が極大化する．
Satisficing は混乱を避けるために「最小限化」
ではなく「満足化」としたほうがよい．松田（2016）が初めて satisficing を引用した学会発表では，
Krosnick の説明を意訳して「回答努力の最小限化」と表したが，いまは「満足化」を使っている．その理由は，①そもそも satisficing は Satisfy とSuffice を合わせた造語であり，どちらも満足や十分という意味を兼ね持つ②「満足」という意味合いから作られた用語に全く違う「最小限」という訳語を充てるのは混乱を招くからである．Krosnick が調査回答の認知過程に適用した Satisficing（満足化）という用語は，ノーベル経済学賞を受賞した
Simon が『経営行動(Administrative Behavior)』(1947 年)で提唱した「限定合理性」を説明するた41
41

めの造語である．限定合理性とは，あらゆる案の中から Optimizing (最適化)した意思決定をすることは難しいので，一定目標（水準）を超えた案でSatisficing (満足化)した決断をしがちだということである(Simon,1956)．
「満足化」という訳語は，
そうした研究経過もとらえた簡便かつ誤解のないものだと思える．
7-2．バイアスは消極的と積極的の両回答で発生
朝日新聞社での面接・郵送調査の点検作業および電話調査のモニタリングの経験や埼玉大学での郵送調査の運用の経験から，男性よりも女性の回答にバイアスが多いと思い込んでいたことを，反省している．確かに，この思い込みの裏付けとなる「回答しない」現象（図表 15,17 では女性で欠損が多い）が確認できる．しかし，「回答する」場合で，女性は男性よりも初印効果（初頭効果）が小さい．
主婦でも初印効果は小さい．図表 3 の認知過程を丁寧に経て回答していると思われる．このバイアスの発生機構として提案された satisficing の[式１]を見ると，Task difficulty が大きければ（回答が難しければ），Ability が小さければ（回答するための素養がなければ），Motivation が小さければ（回答意欲が湧かなければ），という消極的回答
によるバイアス発生を前提としている．はたしてバイアスは消極的回答行為のみによって発生するのだろうか．この疑問に対して，第 5 章では積極的回答行為（システム 1 のような認知過程）によっても調査バイアスが発生していると解答した．桁数の多い数値の計算を暗算するときに私たちは一時記憶をフルに利用してシステム 2 で対応するが，そろばんの有段者なら頭中の盤面を用いてシステ
ム 1 で瞬時に対応する．同じ質問への回答行為であっても，システム 1 が多動する人とシステム２を用いて慎重に回答する人に分かれるに違いない．
男性や学生で初印効果が発現しやすいのは，いい加減な回答行為（消極的回答）なのではなく，シス
テム 1 のような慣れ親しんだ自信を持った判断をしがちだったからだと推察する．
Web 調査において，回答所要時間が短いものは低品質回答とするパラデータ分析が目立つが，同じ短時間回答でも消極的回答と積極的回答が混在するはずである．これらの判断基準は，「バイアスは消極的回答で発生する（この場面では，時間をかけないで回答）」といった前提の影響を受けていないだろうか．調査バイアスの発現機構の中に積極的回答行為による要因も加える必要がある．

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

積極的回答が初印効果を誘引するなら，どのような対策が可能であろうか．こうした課題に対して，次の研究が進められる予定である．
7-3．M 値は正規化（規格化）できるか①選択肢の数，②回答が集中する選択肢の配置，により M 値が大きく変わることは好ましくない．
選択肢数や選択肢配置の影響を希釈するために
M 値の規格化が望ましい．
M 値の計算過程として力（ちから）ベクトルに選択肢正順と逆順の 2 群の回答比率の差を用いた時
点で，2 群の有効回答数の差異を考慮しない形となっている．2 群の全有効数を考慮しないで標準的な偏り（標準偏差に該当するもの）を算出するために，
2 群の群内分散（内分散）と群間分散（外分散）を求め，両分散を加算することで全体の分散を仮想し，これを基にした仮想的な標準偏差で M 値を割れば規格化できると考えている．この方針で研究が進められる予定である．
なお，MA（マルチアンサー）質問では，選択肢数を指定しない場合や指定したとしてもその数だけ選ばない場合があるため，回答者数を分母に比率を計算する場合は選択肢正順と逆順とで回答比率の合計値が同じにならないことが多い．そのため，
MA に対する M 値は各項目の回答者数を分母に計算するほうがよいのか，回答した選択肢数の合計を分母にして百分率で計算するほうがよいのかの検証が求められる．

８．終わりにAAPOR（アメリカ世論調査学会）の特別委員会は，2019 年 10 月 23 日に「電話調査から自記式や複合調査への切り替え」に対する報告書を開示した(AAPOR, 2019)．統計的な標本抽出が可能だとして学術方面や行政および報道方面において広く活用されていた RDD 調査が，①携帯電話番号を対象にしたことによるコスト増大と②回収率の激減による精度問題を抱え，急速に自記式や複合調査へと転換されていることに対して，調査手法の切り替
え時に検討すべきことを先行事例の統計を添えて注意喚起したものである．
日本において科学的手法として重用されてきた面接調査は，回収率の低下と回答バイアスへの懸念を受けて，すでに報道機関では郵送調査に切り替えられている．コスト対効果の検討もなされた
うえでの転換である．RDD 調査では，回収率の激減

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)42
42（実質 20％台）と有効目標数達成のためにサンプ
ルサイズ拡大（20 年前の倍増）によるコスト増大が続いており，Web 調査への転換が予想される．学術調査や統計調査においても調査員介在調査から非介在調査への転換という同様な課題を抱えている．
本稿の意義は，「目で見る」調査の回答バイアスの特性や対応への周知と，調査者が共にこれらの課題に取り組むための注意喚起にある．調査機関
および各種協会においても，これらの課題について議論していただけることを願っている．
（埼玉大学社会調査研究センター）
謝辞
査読および校閲された 3 名の先生に感謝する．
本稿は，科研費［基盤研究（Ｃ）：課題番号 26380643，
H26-28 年度］のデータを基に分析した．
参考文献
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Transitions from Telephone Surveys to SelfAdministered and Mixed-Mode Surveys. Summary (148) / Task Force Report (1-327).
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政策と調査第17号（2019年12月）

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第  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）

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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

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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－
How Does an Increase in Early Voting Affect Forecasting?: Studying the Process by Comparing Exit
Polls with Election Results

山下 洋史①Hiroshi Yamashita

大栗 正彦②Masahiko Oguri

１. はじめに
２. 当日出口調査
2-1. 衆院選
2-2. 参院選
３. 期日前出口調査
４．期日前と投票日の有権者の差
５．終わりに〈要旨〉
期日前投票制度は投票率向上を目的に 2004 年参院選から導入され，期日前投票は増加を続け 2017 年衆院選では 2100 万人を超えた．投票者の約 3 人に 1 人が期日前投票をしたことになる．その一方で投票率は伸びておらず，投票日に投票する人は減っている．本稿では期日前投票の増加が出口調査の精度に影響をあたえているのかどうかを候補者ごとの出口調査支持率と選挙結果を比較することで調べた．その結果，
期日前投票が増加している最近の選挙でも当日出口調査の精度は落ちていないことが分かった．ふつうの高齢者層で期日前投票へ移っていることが出口調査の分析から分かり，組織的な投票が多いといわれていた期日前投票層が薄められてきている．ただ，公明党支持層は期日前投票を行う割合が高いことも分かっており，期日前出口調査の対応も必要になっている．
The early voting system was introduced in the 2004 Upper House election with the aim of improving
the voter turnout. Early voting has since continued to increase. In the 2017 Lower House election, thenumber of early voters had exceeded 21 million; about 1 in 3 were early voters. However, the voter
turnout has not increased; rather, the number of people who vote on the election day has decreased. In
this study, we investigated whether the increase in early voting affects the accuracy of exit polls bycomparing the exit poll for each candidate with the election results. It was found that the accuracy ofthe exit poll was not affected, even with increased early voting in recent elections. The analysis of theexit poll shows that elderly people are choosing to vote early. The effect of early voting, which wasconsidered to include organized voting, has been diluted. However, it is known that the supporters of
the Komeito Party have a high percentage of early voting. It is also necessary to get the responses tothe exit poll before the scheduled election day.

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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

１. はじめに衆院選や参院選のたびに増加がニュースになる
期日前投票制度は，2003 年の公職選挙法改正で投票率向上などを目的に導入され，国政選挙では 04
年参院選から実施されてきた．最近では大型ショッピングセンターや駅前などにも投票所が設置される場合がある．買い物ついでに投票できるという利便性もあり，図 1 にあるように期日前投票はほぼ右肩上がりで増加している．
表１は総務省選挙部の公表資料から作成した国
政選挙の期日前投票の推移である．期日前投票者
は 04 年参院選では 7,171,390 人だったが，17 年衆院選では約 3 倍の 21,379,982 人にまで増加した．
この衆院選では，10 月 21 日の投票日に台風の直撃が予想されたため，選挙管理委員会が期日前投票をするように呼びかけた．その効果もあって，台風が来る前に投票しようとする有権者で投票日前日の土曜日には各地の期日前投票所に長蛇の列ができた様子が報道された．19 年 7 月 4 日に公示され21 日投開票された第 25 回参院選では，台風の直撃などがなかったためか，投票者に占める期日前投票の割合は 2 年前の衆院選の 37.5%より低い
33.0％だった．それでも，16 年参院選の 27.5%を上回り 3 人に 1 人が期日前に投票しているという高い割合になる．19 年参院選の投票所数は 3 年前の参院選より全国で 858 カ所減少して 47,044 カ所になった一方，
期日前投票所は 405 カ所増えている．
期日前投票は増加傾向にあるが，投票率は高くなっていない．19 年参院選に至っては 48.80％と過半数を割り込んでいる．全体の投票者数が増えない中で期日前投票の比率が高まって，投票日の投票者数が少なくなっている．こうした期日前投票の増加が選挙報道，とりわけ開票速報のカギを握っている出口調査にどう影響しているかを考えてみる．

２. 当日出口調査
2-1. 衆院選
民主党が政権をとった 09 年 8 月の衆院選から，自公が再び政権を奪取した 12 年以降の安倍 1 強政
権下の 17 年衆院選までの 4 回の衆院選で，中日新聞が行った当日出口調査を見てみる．中日新聞の発行エリアは富山，石川，福井，長野，岐阜，静岡，
愛知，三重，滋賀の 9 県になる．
候補者ごとの出口調査支持率と実際の選挙での得票率の差を比べる．例えば，出口調査で 30.3％
だった候補者が，選挙得票率が 28.0％だった場合，その差は 2.3 ポイントとなり 2～3 の階級に分類す
る．その差の階級ごとに候補者を分類して積み上げていったのが図 2～5 になる．

（表１）国政選挙の期日前投票の推移
投票率（％）

有権者数(A)

投票者数(B)

期日前投票者数 期日前投票
(C）

期日前投票

期日前

の割合C/Aの割合C/B

投票所

04参院選

56.57

102,507,526

57,990,757

7,171,390

7.0

12.4

4,486

05衆院選

67.51

102,985,213

69,526,624

8,962,911

8.7

12.9

4,451

07参院選

58.64

103,710,035

60,813,926

10,798,737

10.4

17.8

4,519

09衆院選

69.28

103,949,441

72,019,655

13,984,085

13.5

19.4

4,572

10参院選

57.92

104,029,135

60,255,670

12,085,636

11.6

20.1

4,642

12衆院選

59.32

103,959,866

61,669,475

12,038,237

11.6

19.5

4,755

13参院選

52.61

104,152,590

54,798,883

12,949,173

12.4

23.6

4,801

14衆院選

52.66

103,962,784

54,743,087

13,152,985

12.7

24.0

4,861

16参院選

54.70

106,202,873

58,094,005

15,987,581

15.1

27.5

5,308

17衆院選

53.68

106,091,229

56,952,674

21,379,982

20.2

37.5

5,346

19参院選

48.80

105,886,063

51,671,906

17,062,685

16.1

33.0

5,713

Policy & Research No.17 (December 2019)
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4 つの衆院選の出口調査を見ると，09 年が最も「荒れた」出口調査だった．自民党から民主党に政権が移った選挙で，国民の関心は非常に高く投票率は 69.28％にまで上がった．投票者に占める期日前投票の割合は 19.4％で，投票した人の 8 割は投票日に足を運んでおり，出口調査の環境としては
そんなに悪くはなかった．だが，結果を見ると出口調査としてはばらつきが大きかった．小選挙区での戦いで自民対民主の一騎打ちの構図の選挙区が多く，出口調査で一方が－5 ポイントなら対立候補
は＋５ポイントとなってしまう．
期日前投票の増加との関係では，12 年衆院選は投票した人の 19.5％，14 年衆院選は 24.0％と徐々に期日前投票の割合が増加したが，出口調査の結果と得票率のばらつきは小さくなっていった．投票者の 37.5％が期日前投票を行った 17 年の衆院選が最もばらつきが小さかった．
09 年衆院選の出口調査について，峰久（2012）
が「1 人の有力候補に＋7.5 ポイントの誤差が出れば，それに対抗する別の有力候補には逆方向の誤差（−7.5 ポイントにきわめて近い値）が出なければ，得票率合計が 100％にならない．つまり，出口調査で 1 位の候補と 2 位の候補に 15 ポイントの差がついていれば，出口調査だけで『当打ち』ができるという目安ができていた．ところが，民主党が圧勝した 2009 年の衆院総選挙で，経験則を超える
誤差が複数の選挙区で生じてしまった」と朝日新聞の出口調査でも大きくぶれたことを報告している．その原因を大栗（2010）は「自民党に投票した
男性に出口調査を拒否した割合が高いのではないだろうか」と調査拒否者の影響を指摘し，自民党に投票した男性のサンプルが集まらず，そのため自民党候補は得票率に比べ出口調査ではかなり低く出たと分析している．
片方の候補者にプラスに出ればもう片方の候補者はマイナスに出る．政党ごとにプラスとマイナ
スの傾向が顕著に表れるかを見てみたが，中日新聞の調査では政党ごとに変化はなかった．
同じ 4 回の衆院選で候補者ごとの出口調査支持率と実際の得票率の相関関係を見てみる（図 6～9）．
ほぼ 45 度の直線になり，当然でのことではあるが投票日の出口調査が投票結果と強く結びついていることが分かる．相関係数は 09 年衆院選 0.9931，
12 年衆院選 0.9946，14 年衆院選 0.9965，17 年衆院選 0.9953 となっている．
この 4 回の衆院選の中で期日前投票が最も少な
かった 09 年衆院選の相関係数が一番低い（調査がはずれた）．逆に期日前投票者の割合が 4 割程度にまで増加した 17 年では当日出口調査の結果は選挙結果と近い．現時点では，期日前投票が増加してい《見方》出口調査支持率から選挙得票率を引いて，その１ポイント刻みの階級ごとの候補者数をグラフにした．縦軸が候補者数，横軸が階級（０≦ｘ<１）
．

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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

るが当日出口調査の有効性に問題はないといえる．
しかし，ネット上で候補者の情報や政党の公約および訴えが今以上に素早く詳しく確認できるようになれば，投票する候補者や政党を早く見極めるようになるだろう．高齢者も遠い当日投票所より,近くの期日前投票所で投票する傾向が強まると予想される．近い将来に予想されるそんな状況下で，与野党激戦の選挙戦が繰り広げられたときに，当日出口調査の結果で正確に予想できるかどうかが懸念される．

2-2. 参院選
同様に 10 年参院選から 19 年参院選までを見てみる．10 年は民主党政権で菅直人が首相になった
直後の選挙．13 年からは自民党政権で安倍 1 強時
代での参院選になっている．
参院選は衆院選や首長選とは異なり改選数が複数の選挙区があること，さらに比例代表で政党名
か候補者名で投票できることが，出口調査を難し
くさせている．19 年参院選では 1 人区が 32 選挙区
で 2 人区以上が 13 選挙区ある．3 人区以上の選挙区では当落線上に候補者が固まる激戦区ばかりである．2 人区以上であっても当選の順番まで当てる必要はないが，当選圏内に入る候補者は当てたい．
そのため出口調査では調査地点の選択や目標とするサンプルサイズや調査時間を 1 人区より慎重に計画し，実際の調査では調査員への指示なども細かくする必要が出てくる．
直近 4 回の参院選で候補者ごとの出口調査支持率と実際の選挙での得票率の差を比べると，やはり衆院選出口調査と同様に「－１から＋１」に多く集まっていることが分かる（図 10～13）．
10 年参院選ではややばらつきがある．期日前投票は 20.1%で過去 4 回の参院選では最も少ないので，期日前投票の影響ではなく民主党政権下での出口調査の特性（回答拒否者の偏り）の影響を受けたと思われる．13 年参院選からはばらつきが小さ

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くなり、16 年参院選が最もばらつきが小さい．13
年参院選以降は期日前投票が増えているが，参院選でも衆院選と同様に当日の出口調査は有効に機能している．
同じ 4 回の参院選で候補者ごとの出口調査支持率と実際の得票率の相関関係が図 14～17 である．
ほぼ 45 度線上に位置しているが細かく見ていくと
10 年参院選がやはり精度が落ちていることが分かる．
相関係数は，
10 年参院選が 0.9935，
13 年 0.9982，

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16 年 0.9979，19 年 0.9970 となっている．
前述したように参院選出口調査は衆院選や首長選出口調査に比べて複数の改選数の選挙区があり，比例代表で候補者名を回答するという複雑さがある．こうして見ていくと出口調査が難しい参院選
で，投票者の 3 人に 1 人が期日前投票をしている

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

最近の選挙でも，当日出口調査に影響を与えているとは認められない．

３. 期日前出口調査
当日出口調査とは異なり，多額の費用をかけられない期日前出口調査は通常は調査日数も少なく調査も限られた地点で行わざるをえない．当日出口調査は無作為抽出を心掛けて調査地点を選んでいるが，期日前調査は日数も地点も調査は恣意的に行っている．そのために調査結果は参考にするが，それをそのまま当落判定に使うことはできな
い．調査の企画・運用が異なるので足して 2 で割るような計算はできない．
国政選挙で期日前投票が増えるのは投票日 1 週
間前の週末と直前の木曜日，金曜日，土曜日あたりになる．期日前調査もそれに合わせて実施することが多い．期日前投票が急激に伸びてきた最近の選挙では，期日前調査の結果が選挙結果に近くなることが期待されるが，必ずしも望み通りの成果は得られていない．過去 4 回の衆院選や参院選もばらついたままだ（図 18～25）．
それは期日前出口調査がうまくいかないのではなく，運用がうまくできないからだ．ほとんどの場
合に調査コストの面で制約があり調査日数や地点を増やすことができない．国政選挙の期日前投票
は選挙期間が長く，投票所も多く，開設される投票所が市役所など庁舎内である場合に平日ならば一般の来庁者と投票者の区別がつかない，大型商業施設では調査の実施が拒否される場合もある．こうした制約のために期日前投票を行った人の縮図にはならず，どうしてもデータが偏るからだ．

Policy & Research No.17 (December 2019)
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情が，期日前調査が当日調査よりばらつきが大きい要因と考えられる．

国政選挙ではないが 18 年に行われた沖縄県石垣市議選の出口調査の例で考察してみる．当日有権者数が 38,674 人で定数は 22 で立候補者は 30 人．
投票率は 65.73％だった．
期日前投票者が 40.92％，
当日投票者が 59.08％．期日前投票所は 1 カ所のみという選挙だった．月曜日から土曜日まで 9 時から 19 時まで期日前調査を実施し，当日出口調査も
12 カ所で実施した．期日前調査は 3,786 人から回答を得て，当日出口は 992 人から回答を得た．
大規模に期日前調査を行って有権者のカバレッ
ジは高まり，ばらつきは国政選挙の期日前調査より抑えられた（図 26，27）．しかし，選挙結果と比較すると，当日出口調査の方が選挙結果に近かった．
市議選ということで，候補者ごとの地盤が狭い
範囲に偏り，市内 1 カ所の期日前投票所へ遠隔地の有権者がなかなか足を運びにくかったという事

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４. 期日前と投票日の有権者の差投票した有権者の 3 人に 1 人が期日前に足を運ぶという最近の状況だが，当日出口調査の結果は実際の得票率と比べて大きな差はないことが分かった．
では，期日前出口と当日出口で調査に協力してくれた有権者の属性は同じかというと，そうでもない．性別・年代・職業・政党支持で差がある．期
日前投票の増加との関係では，表 2 にあるように衆院選で 20 代・30 代の期日前の割合が 12 年の11.4％，17.6％あったのが 17 年では 8.3％，11.3％
へと低くなっている．逆に高齢者層では高くなっ政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

ている．これは若年層が期日前投票をしなくなったからではなく，期日前投票をする高齢者が増えたことが原因だ．高齢者層で期日前投票シフトが起きている．出口調査に協力してくれた有権者の割合なので厳密に投票者の年代別割合にはならな
いが，傾向はつかめる．
その状況を堀江（2019）は「期日前投票をする層の変化がうかがえる．最近は組織的な投票の割合が減り，どちらかというと弱い政党支持層や，いわゆる無党派層の割合が増えているとみられる．期
日前投票と当日投票の均質化が進んでいる」と分析している．
律義に投票日に投票していた高齢者が自ら都合のいい時期を選び，都合のいい期日前投票所に足を運ぶという投票スタイルに移行している．その結果，期日前投票をする層と当日に投票する層に以前のような差が見られなくなってきたということだ．
また，政党支持では公明党と答える人の割合は
期日前出口の方が高く，当日出口の方が低くなっているという公明バイアスが見られる．期日前投票に「ふつう」の有権者の割合が増えて公明バイア
スが薄められても公明候補がいる選挙区では当日出口だけで判断すると，低めに出ることが多く当確判断に影響を及ぼすことになる．参院選は与野党激突の１人区や 3 人区以上で，衆院選では接戦の選挙区で，公明候補だけでなく公明支援の自民候補にも影響する．19 年参院選でも公明候補の当
日出口調査の支持率は実際の得票率より低く出ている．公明支持層の出足はかなり早い（図 28）．期
日前と当日出口で支持政党を聞いた割合で，公明支持と回答した人は公示後すぐから高い割合を示して選挙終盤に急に低くなってくる傾向にある．
調査時期によって支持の度合いは異なるので終盤だけの調査では公明支持層の投票行動は探れない．
（図28）出口調査協力者 の支持政党のイメージ

参考文献
峰久和哲 (2012). 出口調査の誤差. 日本世論調査協会よろん, 110, 11-17.
大栗正彦 (2010). 中日新聞出口調査の検証：調査拒否者が与える影響（選挙出口調査の方法と精度）,日
本行動計量学会大会発表論文抄録集. 38, 228-231.
堀江浩 (2019). 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）, 政策と調査.
16, 7-10．
僧都儀尚 (2012). 期日前投票者の実態とその特性（北海道新聞の調査から）, 政策と調査（世論・選挙調査研究大会記念号）, 50-53．

い
支
持
率
低
公示翌日
⾃⺠支持

５．終わりに
期日前投票が増加の一途をたどり，17 年衆院選の秋田県では 52％が期日前投票を行い過半数超えの状況になった．しかし，投票率は低下傾向にあり
当日投票する割合が相対的に下がってきた．そのため出口調査も期日前にシフトしなくてはならな
いのではないかという声も聞かれるようになった．
そこで過去 10 年の国政選挙での出口調査結果を追跡してみた．
投票者の 3～4 割が期日前投票をするようになった現在でも，選挙区の縮図になるように計画された当日出口調査の結果が実際の選挙結果に近いことが分かった．しかし，組織的な投票行動を把握するためには期日前調査をおろそかにはできない．
限定された日数・地点でしかできない期日前調査
から時系列的に組織票，一般票の推移をくみ取っていき，当日出口調査を補完していくことになろう．
（①中日新聞社編集局選挙調査室）（②福井コンピュータホールディングスITS事業部）

高い

公明バイアスについて僧都（2012）は各種選挙での期日前調査から「公明支持層は，自党か公認候補へ一票を投じることができる選挙と，そうではない選挙とで大きくスタンスを変えてしまう．自党に直接メリットがない選挙では，公明バイアスを気にする必要はない」と解説している．19 年参院選の当日出口調査で公明支持層は公明候補がいる
選挙区では 91.2％が公明候補に投票しているが，公明候補がいない選挙区では自民候補へ投票しているのは 69.3％に下がった．さらに公明支持層は期日前と当日での投票行動に差があり，公明支持
層が公明または自民候補に投票した割合は期日前89.0％，当日 81.9％と期日前の方が支持政党と投票先の関係が強固だった．
公明支持層の動きが選挙結果に直結する場合には，予算が限られている中で厳しい面もあるが期日前調査をしっかり行っていかなくてはならない．

中盤

終盤

投票日

⽴⺠支持

公明支持

支持なし

（公表されている各社調査などのデータから作成）

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ディスカッション松本正生

○松本（総合司会） それ
では、第  部に移りたいと思います。パネルディスカ
ッションは、話題を  つに分けて議論したいと思います。参議院選挙が終わった
後ということもあるので、先ずは出口調査、それから情勢調査を含めた世論調査ということで  つに分けた

いと思います。
 最初の出口調査に関しては、これだけ期日前の割合が増えている中で、当日の出口調査で当落判定をするという、このことの問題、課題ということに関して、中日新聞社の山下洋史さんからデー
タに基づいてご報告をいただいて、こちらのメンバーで議論をするという形にしたいと思います。
 次の、主に 5'' の世論調査に関しては、隣にいらっしゃる菅原琢さんから問題提示という形でお話をいただいて、それを受けて  人の方に討論、議論をしていただくという方式にしたいと思います。
 あらかじめメンバーを紹介しますと、私の横に座っていらっしゃるのが、世論調査にかかわっている方であれば改めて紹介することはないと思いますけれども、菅原琢さんです。よろしくお願いします。
 それから、あちらに座っていらっしゃる方、順
番にいきますと、私から近い順に、朝日新聞社の編集委員でいらっしゃる堀江浩さんです。
 次が、毎日新聞社の世論調査室次長の大隈慎吾さんです。
 次が、読売新聞社の世論調査部の福田昌史さんです。
 そして、日経リサーチの取締役常務執行役員でいらっしゃる鈴木督久さんです。
 よろしくお願いします。
（）当日出口調査の精度検証○松本（総合司会） まずは前半の出口調査に関してのご報告を中日新聞社の山下洋史さんによろしくお願いします。ご報告及び問題提示に関しては  分以内くらいでお願いしたいと思います。
○山下 よろしくお願いいたします。
「投票増に伴う期日前調査の今後の展望」と題しまして、私、

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中日新聞の選挙調査室の山下洋史が講演させていただきます。この研究自体は福井コンピュータの大栗先生との共同研究となりますので、よろしくお願いいたします。
 選挙調査室という耳なれない単語が出てきます
ので、先に部署の説明だけいたしますと、例えるならば、新聞社、他社さんでいうところの選挙事
務局と世論調査部を足したような部署になります。
経歴の入力とか得票の入力を管理する選挙システ
ムの管理とか、記者や政治部とのパイプ役といった事務局の仕事に加えまして、 年の衆院選から
は世論調査とか出口調査の管理も担当するようになりました。私自身は記者を 
年ほどやっておりますが、整理部の経験が長くて、 年からこの選挙の業務に携わっております。
山下洋史氏 では、発表にまいります。
〔パワーポイント映写 以下、画面ごとにＰ）と表記〕Ｐ） 発表の構成です。まず  番目は、目的意識、背景です。期日前投票が増えているという現象について説明いたします。そして、今回の調査の目的について  番目で説明させていただきまして、
当日調査の精度がどれほどのものか分析するというのが  番目。 つ目が、期日前調査の精度を分析する。 番目が、そのデータを用いた考察。
番目が、期日前投票者というのはどういう特徴があるか属性を調べるというもので、 番目にまとめの結論を述べさせていただきます。
Ｐ： 頁表１参照） まず背景です。
「存在感増す期日前投票」と題しました。
 期日前投票は年々増加しているというのは各種ニュースでも報じられていますが、抄録にもありますように、 年の参院選で  万人という数だったのに対して、 年の衆院選では約  倍、， 万人に膨れ上がっております。 年の衆院選のときは台風という特殊な現象があって一番多かったのですけれども、今回の  年でもそれなりに数は多くて、相変わらず期日前の投票者は右肩上がりということは言えるかなと思います。
 その理由と題しましては、ライフスタイルの変化とか、投票可能な商業施設が増えたということ
で、身近に感じられるようになって数が伸びてい政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

るということが言えるかなと思います。
Ｐ： 頁図  参照） そのように単純に数が増えていることに伴って、期日前の出口調査についても重要性が高まっているのではないかという仮説が成り立つかなと思います。
 ですが、期日前の調査というのは、携わっているメディア泣かせな側面があります。どういうことかというと、期日前というのは公示から開票までの日数が非常に長くて、調査する投票所も多い。
加えて、当日の投票者と比べて  日当たりに投票する人は少なくて、運用も難しい。運用が難しいというのは例えばどういうことかというと、市役所の庁舎で調査するとなると、平日だと一般に来庁している人と区別がつきにくいということと、
ショッピングセンターだとそもそも来てくれるなと取材を拒否されたり制限されるケースもあるということで、運用が難しいということが言えるかなと思います。 まとめますと、期日前の調査というのは、かけるコストに対するパフォーマンスは悪くて、網羅もし切れないということになります。結果的には無作為の抽出とも言いがたい現象になるかなと思います。そんな中で、どこまで期日前調査というのは増えている現状で、重視するべきなのかというのが目的意識としてあります。Ｐ） では、今回の調査の目的です。
 期日前の調査結果と当日の調査結果、実際の得票率・投票結果という  者を照らし合わせて分析することによって、期日前調査の影響力を分析するという手法をとらせていただきます。Ｐ） では、どのような分析をするか。ちょっと紛らわしいので、サンプルデータを用いて説明させていただきます。
 中日  本社で発行している中部  県、具体的には、愛知、岐阜、三重、長野、福井、滋賀、石川、
富山、静岡という  県で出口調査をやっているのですけれども、この出口調査と選挙結果の差をラ
ンク別のグラフにしています。そして、選挙区での各候補者の誤差を計算します。Ａが出口調査の支持率、Ｂが実際の得票率として、Ａ－Ｂを誤差として精度ランクというのをランク別の表にしていくというものです。例えば一番上の ．、．
 というのは、例えば愛知県でとある候補が ．
％出口調査で支持率をとるとして、実際には ．
％の得票率だったとなると、誤差は ． ポイン
ト。なので、この ～ というのが精度ランクとPolicy & Research No.17 (December 2019)
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いう形。同じように、．％支持率だったのが ．
％という得票率になると、誤差は－． ということで、～－ みたいな感じでこのようなものを集計していくと、例えばこれであると、ランクの ～ というところに  人、－～－ に  人、
誤差が最大のランクであると ～ という形になります。
Ｐ） これを表にしますと、例えばこんな形になります。縦軸が人数で、横軸が精度ランクです。
先ほど申しましたように、ランクの ～ のところに  人、－～－ に  人、誤差が最大のラン
クだと、一番右のところにありますけれども、～ となります。
 この表をどのように評価するべきかというと、このばらつき度合い、どれくらい幅広に広がっているかというのを評価の基準とします。つまり、ばらつきが少ない、中央に密集しているほど精度が高いデータではないかということが言えるかなと思います。 ここまでサンプルデータを用いて説明させていただきました。 では、実際に衆院選のデータから説明していきます。
Ｐ： 頁図 ～ 参照） 当日調査の精度についてです。
 当日調査を期日前と合わせてやるようになりました。 年からのデータが  回ほどあります。
 年というのは投票率も非常に高くて、このこ
ろはまだ期日前投票もそこまで多くなく、結果として見ると当日投票数が非常に多かった年なのですけれども、これを見ると、－～－ から ～まで幅広に、ばらばらに荒れているデータになります。期日前投票がそれから以降は右肩上がりになっているのですけれども、 年、 年、 年と見ると、割と中央のほうに密集している優秀なデータであるということが言えます。期日前投票が増えていても、それなりに優秀な精度は保てているのではないかということがこのデータから言えるかなと思います。
Ｐ： 頁図 ～ 参照） 同じように参院にいきます。参院は  回ほどデータがあります。当然 年のほうが一番期日前投票が少なくて、当日
投票の数が多かったのですけれども、これで見ると大体ほぼ同じように中央の密度が一定に保てていて、それなりに水準が保てているということが言えるのかなと思います。

Ｐ：～ 頁参照） 当日投票の精度を調べる
データとして、もう  つ、相関係数を用いたデータがあります。相関係数、出口の支持率と得票率の相関関係を調べたものを衆院の  回で比べました。 年から  年にかけて、当日調査については ． をキープできています。これは最大値が
 ですので、限りなく  に近いデータということが言えます。期日前は、それに一歩劣る ． 台という形になっているということです。どちらも高いのですけれども、当日のほうがより精度が高いだろうということが言えるかなと。つまり、期日前が増加した現在においても、当日調査の精度は高いものを保てているということが言えるかなと思います。
Ｐ：～ 頁参照） では、加えて、期日前調査の精度についての分析にまいります。
 結論から先に申しますと、当日調査が高い一方で、期日前調査の精度は高くない、どちらかというと低いということが言えるかなということです。
どういうことかというのを精度分布表で比較検証
していきます。Ｐ） 衆院のデータ、 年と  年で比べました。
上が期日前調査で、下が当日の調査です。見てもらえばわかりますように、期日前調査というのが非常に幅広に荒れたデータになっているのに対して、下のほうが落ち着いたデータということになります。 年も  年も同じような形で、荒れたデータが当日だと落ち着くという形になっています。
Ｐ） 続いて参院にいきます。参院も同じことです。期日前のほうが荒れたデータで、当日のほうが落ち着いたデータという形になります。
 ということで、精度としては、当日と比べると期日前の精度は余り高くないということが言える
かなと思います。Ｐ） 精度が高くない、低い理由はなぜなのかという理由は、大きく分けて  つあります。運用が難しいというのと、データが偏ってしまうからということです。
 運用が難しいというのは、一番初めに申しまし
たように、市役所だと一般来庁者と区別がつきづ
らいとか、ショッピングセンターだとそもそも取材を制限されてしまうといった運用の難しさがあります。
 データが頼るのは例えばどんな要因があるのかというのを  つほど挙げました。 つは、調査日

5757が限定的になるということです。参院だと  日
間期日前投票の期間はあるわけですけれども、その中で多そうな日にちをつまみ食い的に選ぶという形になります。例えば開票前の前週末とか、直前の木・金・土という形で曜日が限定的になってしまうということ。場所についても、幾つかある候補の中から、当日の調査だと無作為抽出を心がけて選べるわけですけれども、期日前調査だと、とりやすいところということで恣意的に選ぶという形で場所も限定的になるということと、有権者の属性もそもそも違うのではないか、期日前と当日で来る人の傾向は違うのではないかという  つぐらいが、データが偏る要因かなと思われます。Ｐ） では、 つ仮説を立てます。調査日数や場所の問題が解決すればデータが偏らないのではないかということです。
 福井コンピュータさんに実験していただきました。 年の沖縄県の石垣市議選で期日前の調査をやっていただいたのですけれども、石垣市議選
は  日間の期日前投票があったのですけれども、期日前投票所が  カ所でした。この  カ所を全日調査というものをしております。これを比べたものが  つの表です。
 見ていただければわかりますように、期日前と当日で比べますと、期日前のほうが幅広、荒れた
データという形になっております。当日のほうが落ち着いたデータということで、期日前の調査では、それでもばらつきがあるだろうということが言えるかなと思います。
Ｐ： 頁表  参照） では、期日前投票者の属性というのはどういう特徴があるのかということを、まず年齢層で分析しています。これはあくま
でも中日の出口調査のはじき出した数字ですので、実態とは異なることをご了承ください。
  年、 年、 年で比べてみました。特に顕著なのが高齢者です。 年の衆院選ですと、当日の投票者が、、、 代でいずれも多かったのに対して、 年の衆院選で見ますと逆転しており、つまりは高齢者層が期日前投票のほうにシフトしているということが言えるかなと思います。
Ｐ） 高齢者の投票というのはどういう特徴があるのだろうと、期日前と当日を比べてみました。
これは  年の参院選のデータがあったので、変動を比較してみました。～ 代の期日前で「支持政党がない」と答えた人は ．％、当日

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政策と調査 第17号（2019年12月）

だと ％ということで、． ポイントほどのずれという形になります。実際、全世代だと ．
～． ということで、． ポイントほどの上がり。当日だと当然浮動票というのが多くなるので、増えるのはある種当たり前なのですけれども、これと比べると高齢者は当日と期日前とで「支持政党なし」の変動が少ないということです。つまり、無党派層については、期日前の高齢者の増加によって、期日前投票と当日投票の均質化が進んでいるということが言えるのかなと思います。Ｐ） という一方で、もう  つ不確定要素があります。支持政党というものです。各種の選挙から類推してみた時期別の投票行動です。一番顕著なのが公明党さんで、公明党さんは非常に出だしが早いのです。序盤に集中的に投票される傾向が強
くて、時期が進めば進むほど落ち着いたデータ。
当日だと少なくなっています。組織票というのは選挙戦の序盤に入りやすいという形になり、これでいうと、当日の調査だと公明党の支持層が余りとれないというジレンマがあるのかなと思われます。
Ｐ） では、まとめに入ります。
 期日前が増えた現代においても、当日調査の信頼性は非常に高いものがあるだろうということがあります。ですが、公明党などの組織票の比率は当日調査だと少なくなってしまうというジレンマ
はあります。
 一方、期日前調査というのは精度が高くなくて、コストも結構かかってしまう。ですけれども、調査日を分散させていけば、公明党の票の動き、どのようになっていくかという組織票の変遷がわかるという特徴もあります。
 これをもとにした結論めいたものを私なりに分析してみたところ、これから先でもベースにするのはあくまでも当日調査でいいだろうということで、その中で期日前調査を時系列でチェックしていって、組織票や無党派層の票の推移をイメージしていく。つまり、当日と期日前の調査を補完し合うことによって票読みの精度が増すのではない
かということが言えるかなと思います。
 ご清聴ありがとうございました。
（拍手）
○松本（総合司会） ありがとうございました。
 的確なご報告だったので、私が改めてまとめる
必要はないと思いますけれども、こちらにお並びの各社さんも同様の傾向なのかと。基本的に期日前の割合が増えている中でも、なかなか期日前のPolicy & Research No.17 (December 2019)
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出口調査自体の設計も含めた運用が難しいということもあって、当日の出口調査で判定というので
しょうか、これをメインにして行っていっているという現実があって、今後もそれで対応していくというスタンスだと思います。これに関して各社さんは現状としてはどうなのかというのをまずはお話ししていただきたい。
 では、朝日の堀江さんからよろしくお願いします。
○堀江 朝日新聞の堀江です。
 私どもの実施している出口調査も同様の傾向は確認
することができます。期日前投票がどんどん増えてきた結果、いわゆる組織票あ
るいは動員されてくる方たちの投票行動といったもののイメージだけで期日前投票を捉えるのは間違ってく堀江浩氏るかなと思ってきています。
だんだん普通の人たちも期日前投票に行くようになってきているので、組織票の色彩が強いと思っていた期日前投票が、そうではなくなってきているということを踏まえた上でデータを見ていったほうがいいのかなと今は見ているところです。
○松本（総合司会） すみません、読売の福田さん、同じ質問を投げていいですか。
○福田 今のご報告に関して、いくつかお聞きしたいことがあって、例えば抄録の図  とか図  について、全員の候補の誤差を並べてしまうと、ゼロを中心に左右にばらつくのは当然のことかなと思います。注目しなければいけないのは、候補者の政党ごとにこういう分布をつくってみるとどうなるのかということだと思います。そこはどうなのでしょうかという点と、もし特定の政党についてプラス側もしくはマイナス側に偏っているのであれば、どのように対応されているのかというのを教えていただきたいです。
ちょっと細かいのですが、石垣市議の期日前調査のサ
ンプルサイズはどのくらいだったのかというのにも関心があるので、教えていただければと思います。
○山下 まず一番初めの質問ですけれども、特徴的な福田昌史氏

ところでいいますと、公明党さんがやはり当日の誤差は大きくなってしまうということです。先ほども申しましたように、当日だと公明党さんはあまり支持政党としては多くないので、結果としては当然ながら出口の支持率よりも得票のほうが高くなるという傾向があります。あと、ほかでいうと、特に  年の民主が勝った選挙のときに自民が非常に少な目に出てしまうという結果がありました。あとは大体落ち着いたデータになっている
かなと思います。
 石垣については、ごめんなさい、共同研究者の大栗さんにお伺いします。
○大栗正彦（福井コンピュータ） すみません、
今手持ちにデータがないので、多分論文になるかと思いますので、そのときに入れます。
○福田 ありがとうございました。
 読売新聞の出口調査についてですが、今、国政
選挙の出口調査は、期日前投票の出口調査と当日の出口調査を併せてやっています。先ほどのご報
告の結論にありました通り、当日の結果を期日前
投票の出口調査と合わせて予測するということをやっています。抄録の図 （本誌  頁図  参照）のように、（選挙期間の）最初の頃に公明党の支持層が入ってくるという傾向がありますので、それをコンバインして予測しているということです。
 ご報告では選挙区の予測しか出てきませんでしたけれども、私どもは全国の比例の予測もしなけ
ればいけなくて、それについても期日前の出口調
査の数字が非常に参考になるので、合わせて予測しているということです。
 ただ、当日の投票者の割合が減ることで精度が落ちるのではないかという懸念については、あまりそういう心配はしていなくて、普通の人が期日前に流れているだけであって、当日の投票者の性質はそんなに変わらないのではないかという気がしております。
○松本（総合司会） 確認ですけれども、期日前出口調査の結果というのは、傾向を見るだけではなくて、判定のためのデータとして当日と期日前をコンバインするという使い方をしているという理解でいいのですか。
○福田 はい。○松本（総合司会） ありがとうございます。
 朝日さんはどうなのですか。
○堀江 コンバインするときもあるし、しないときもあるのですけれども、基本していません。コ59
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ンバインしないで見ています。
○松本（総合司会） 基本的に当日の出口をメインにしてということですか。
○堀江 期日前を参考にしつつ、当日がどこまでの精度なのかというのを見ているという感じです。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 毎日さんは独自でやられているかどうかわからないけれども、大隈さん、何かあれば。
○大隈 毎日の大隈でございます。
 毎日新聞は、国政選挙に関しては共同通信さんの調査結果をいただいているので。ただ、地方選挙に関しては独自で出口調査をしたりすることもございます。そこでの課題というのは、今ご報告大隈慎吾氏
いただきましたのとほぼ同じなのですけれども、 点私もお伺いしたいことは、最後のほうに、調査日を分散させれば、ばらけさせればある程度精度が確保できる、というお話がありました。同じようなことをしているのですけれども、特に地方選挙のときは、期日前投
票は日による投票者数がずっと一定なわけではな
くて、告示からしばらくほとんどいなくて、投票日の数日前から急激に伸びるという性格があって、ばらけさせたくてもばらけさせられない。ゆえに、日にちが離れるところは土日にしかやらざるを得ないというところもあるのですけれども、そこはもし工夫をされているのであれば、どういった工夫をされているのか、お伺いしたいと思いました。
○山下 ご指摘のことは中日新聞でもジレンマとしてありまして、実際、参院選のときも序盤では実際調べられなくて、 週間後の週末の土日から調査をするという形になってしまって、あくまでも理想論になってしまうのですけれども、それでも序盤はサンプル数を少なくする、比率を少なくする形で、それでも押さえる。押さえることによって類推したいというのを課題認識として感じております。
○大隈 ありがとうございます。
 その上で、コンバインに関して言うと、地方選挙に関して、当初コンバインをしておりました。
ですが、今はもうやめました。というのは、ご報告にあったばらつきが大きくて、当日と合わせると精度のバランスがとれないということがあった

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

ので。というので、基本ご報告いただいたのと同じような感じということです。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 日経リサーチの鈴木さん、ちょっとお立場が違うので、できる範囲でお話をしてもらえば。
○鈴木 とくに出口に関する知見はありませんけ
れども、 割になったにもかかわらず期日前と当日が同質だというのは、言われてみるとなるほどなと思って、よかったなということですけれども、 割くらいになったときにも同じ傾向になるかどうかチェッ
クして、公明党以外は考慮は必要ないのであれば、ある意味安定的でよかったな
鈴木督久氏
という感想を持ちました。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 ここで、本来はここに並んでもらうとよかったのかもしれないですけれども、期日前調査というのを一番おやりになっているのはＮＨＫさんだと聞き及んでいるので、可能な範囲でお答えをもらえればありがたいのですけれども。久保さん、いませんか。
○久保隆（ＮＨＫ報道局選挙プロジェクト） Ｎ
ＨＫの久保です。ご指名ありがとうございます。
 お話しできる範囲でお話しさせていただきます
けれども、うちとしても中日さんと同じような印象を持っています。とれているデータとかにしても、序盤は公明さんとかが多くて、徐々にいわゆ
る無党派の人たちが増えていってというところは、ある意味うちだけではなくて、どこの社も一緒なんだなというのを今改めて確認させていただいた次第です。
 精度に関して言うと、私も  年からずっと今の立場で全国の国政、地方選の出口調査に携わらせていただいていますけれども、ある意味期日前と当日が似通ってきているなというところがある一方で、明らかに使えない選挙区、例えばこの前の参議院選挙でいいますと、公明党さんが出ている選挙区ですとか、衆議院選挙だったら組合の候補とかがいる選挙区とか、そういったところについては精度が当日出口調査は目も当てられない、
結果と大きく齟齬が出ているというのがますます固定化しているし、そうでないところは精度が高いなという印象を、回を重ねるごとに強めている

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ところです。
 ですので、大まかな精度でいくとおおむね満足しているところはあるのですけれども、どうしてもテレビというメディアの性質上、 時に開票速報番組を当日やるときとか、それぞれの選挙区の候補の強弱、予測得票率とかを見せるときに、期日前とかにがっと行ってしまうような政党の候補者がいるところについては、ある意味結果と正し
くない、当日出口の予測だとこうなりますというのが余りにも結果と齟齬があるようなものを現状
お見せせざるを得ないという状況になってしまっているので、期日前と当日出口をどうコンバイン
するかというのは、模索してはいるのですけれど
も、いい方法がまだ見つかっていなくて、どうしようかと悩んでいるところです。
○松本（総合司会） ということは、しつこく確
認しますけれども、期日前と当日のデータを読売さんのようにコンバインするということは今のところはやっていなくて、当日メインでという。
○久保 朝日の堀江さんがおっしゃっていたような形で、うちとしても当日出口はあくまで当日出口、期日前は期日前として、別物として見るようにしています。当日出口はある程度抽出をしてというふうに調査をしてはいるのですけれども、期日前のほうは、中日さんとかがおっしゃっていた
ように、日にちも場所も任意でやってというふうにやっていて、性質の違うものを足し合わせて見るというよりかは、期日前の傾向を、過去の調査
結果も踏まえて、ある意味脳内変換しながら当日
出口の結果を見て当確なりを判定しているという状況です。
○松本（総合司会） どうもありがとうございます。
 それを受けて、どうですか。逆に、読売の福田さん。
○福田 期日前の設計にもよると思うのですが、
例えば  週間前の週末と直前の週末で調査するとして、サンプルサイズが例えば均一に、、、
、 で  日間やりましたというときに、そのまま足し合わせて期日前の結果として見るのは、そっちのほうがリスクがあるのではないかと思います。というのは、 週間前の期日前投票者数と直前の期日前投票者数が違うので、それに合うよ
うに調整した上で見るのがいいのではないかという気がしています。
○松本（総合司会） あと、今の久保さんの話を受けて、堀江さんに投げますけれども、当日出口の場合、非常に選挙区によるばらつきがあると。
そうすると、当日だけではなかなか使えないデー
タも出てくるというお話があったのですけれども、その点に関してはどうですか。
○堀江 大体どこが強く出るかというのは、過去のデータを見ればわかりますので、そこは高目に見るとか低目に見るとかという補正を常にやっているのが実態です。
 それから、期日前出口の曜日ごとの変化等々も大事で、さらに、いつ人が行っているのかというのも踏まえた上で、最終的に期日前でどっちに貯金があるのかをずっと見ている感じです。ただ、
期日前投票に何人行っているのかが何日かおきにしか出てこないですし、最終的な数字が日曜日の昼ぐらいに出てくるものですから、そのあたりで把握するのが少しおくれるというのはあります。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 せっかく横にいるので、菅原さん、何かあれば。
○菅原 今聞いたお話は、期日前と当日にずれがあって、当日のほうが正しいか
らこれを使うという話でしたが、これらをブレンドして怪しくなるということは、
当日の結果と当日プラス期
日前何％かを掛けて足し合
わせたようなものと比較す菅原琢氏
ると、後者のほうが実際の結果とのずれがより大きいということなのでしょうか。それと、公明党の影響が大きいという話でしたが、それだったら選挙区ごとにも公明党の候補が出ている、出ていないというのがありますか
ら、それに応じて分けてブレンドしたりするのがいいのかなとふと感じたわけですが、その辺どうなのでしょうか。多分、堀江さんがおっしゃっていることはそれと近いことだと思うのですが、それを機械的に期日前の割合が高そうな候補者、政党が出ている選挙区ではこれぐらいの割合でブレンドして使う、そうでないところでは過小評価して、あるいは無視して使うとか、そのような形でブレンドしていくことはできないということなのでしょうか。
○堀江 私のところは、そもそもブレンドしないという考え方でいます。というのは、期日前調査
は有意抽出ですから、無作為抽出していないので、

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そもそも偏っていると思っています。それを幾ら
期日前の割合でブレンドしたところで、もうずれてしまっているものをブレンドすることになるので、むしろ誤差が拡大してしまうのかなという気はしています。期日前の正解の数字が出ませんので、期日前だけ開票してくれればありがたいのですけれども、合わさって開票されてしまいますので、わからないのですよね。
○菅原 そうすると、出口と実際の結果のずれは期日前とあまり関係ないという感じでしょうか。
○堀江 いや、影響があるのですけれども、期日前出口のほうの精度といいますか、結局有意抽出だからということがあって、全体を把握できていないという前提で見ていますので、そもそもブレンドしません。
○菅原 それは、実際にブレンドして予測してみても全然当たらなかった、当日よりも当たらなかったということでしょうか。
○堀江 当たるときと当たらないときとあって、当たったときは、あっ、ちゃんととれていたのかなと思ったりしますが、それはもう事後チェックですね。
○菅原 なるほど、わかりました。
○松本（総合司会） 出口の話は  時間ぐらいで切り上げたいのですけれども、山下さんのペーパ
ーにもあるし、先ほどの話でもあったのですけれ
ども、当日の出口の精度というところからいうと、 年が一番ばらつきが大きかった。確かにあのころは拒否率みたいなのが世論調査と同じようにあって、なかなか出口調査にも答えてくれなくなってきたみたいな議論があったのですけれども、今は、そういうことからいうと、当日の出口調査のレスポンスというのは安定しているのでしょうか。要するに、当日の出口の精度に関しては非回答者バイアスみたいなものはほとんど考えなくてもいい、そういう精度を確保しているという理解でいいのでしょうか。
 では、これは福田さんから聞こうかな。
○福田 拒否した人の属性を詳しく追っているわ
けではないので、無回答バイアスがどの程度あったとか、拒否が広がっているとか減っているとかというのは把握していません。
○松本（総合司会） でも、それは、逆に言うと、それほど問題になっていないということですね。
堀江さんもそうですか。
○堀江 いや、当然影響は受けてはいるのですけ

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

れども、ただ、比較的出口調査というのは認知が進んできて、お願いすると大体受けてくれるのです。 割ぐらいの人は大体受けてくれるという状
況になっています。
「いいよいいよ」という人も確かにいることは事実で、そういう「いいよいいよ」という人が特定の層で特定の時間帯とか、そういうのが強く出るときがあるのです。それから、選挙によっても、名護市なんかはそうですけれども、毎回報道が大勢行って、メディアスクラムに近い状態が投票所の外でも起きてしまうのです。
そんなときは、特定の人は答えないというのがあります。それはすごく影響が出ます。
○松本（総合司会） あと  問だけ。今度は、そういう試行をされているのかどうかという素人の質問ですけれども、これだけ期日前が増えてきていて、なおかつそれなりに期日前のデータの特性が相対化されてきているとすれば、さらには、いわゆる出口調査方式の、投票所の現場で投票された方をつかまえてという調査が期日前の場合運用が難しいとすれば、別の方法、例えばギャラップがやっている電話調査の情勢調査と同じようなやり方で投票者の動向を捉えるような、そういう方法は想定されるのでしょうか。それはちょっと無理かなという感じなのでしょうか。その辺はいかがですか。お一言ずつ順番に、堀江、大隈、福田さん。
○堀江 そういう手法もあってやられている社もありますし、アメリカなんかでもやっているというケースは聞いているのですけれども、必要性か
らいって、出口調査のほうである程度しっかりしたデータをとれているので、まずは必要ないという状況です。
○大隈 うちの場合は地方選挙に限るのですけれ
ども、今のところは出口調査をやる主体の支局がきちんと機能している間は、コストの問題で、通常の出口をやるほうが安いので。それがまた状況が変わってきたらということで考えて、横目で見てはおります。電話を使うやり方あるいはネットを使うやり方。ただ、実用ということでいうと、まだまだリアルな出口調査かなという感じです。
○福田 お金がかかることは大きな問題ではあるのですが、今の方法でしばらくやることになるだ
ろうと思っています。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 出口の話を一旦この辺で切りたいので、もし皆さんのほうからご質問があれば、先ほどの山下さ

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)

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んへのご質問も含めて受けたいと思いますけれど
も、何かありますか。―よろしいですか。
（）電話世論調査の精度検証○松本（総合司会） それでは、今度は情勢調査
を含めた世論調査に関して、菅原さんから問題提起をお願いします。
○菅原 ご紹介にあずかりました菅原です。
 本日は「世論調査結果は世論と呼べるのか」という、そもそも論な感じのタイトルで議論を準備いたしました。
 過去の大会の記録等を読みましたが、当然ではありますが、技術的な議論が中心となっていました。個人的には専門的で非常におもしろく、重要な議論と感じましたが、ただ、こうした議論はど
うしても調査担当者の内輪の議論になってしまい
がちで、世論あるいは世論調査というものが実際に用いられる、影響を受ける側の人たちが蚊帳の外になっているなという印象も持ちました。
 そういうわけで、本日はもうちょっと我々、つまり専門家ではない側からの疑問に答えていただ
く感じで論点を用意しました。
 加えて、 年の参議院選挙において、情勢調査と呼ばれるものが大分変わってきました。これは単に情勢調査、選挙結果予測の問題だけではなくて、世論調査に関しても重要な転機になるのではないかと思われます。これらを踏まえ、より大きな問題提起をしたいと思います。
〔スライド 〕
 〔スライド 〕まず、世論調査の現状を端的に把握してみたいということで、数字を持ってきました。朝日新聞さんの選挙後の調査ですが、

年と  年のデータを持ってきました。これを見ると、現実と調査結果がかなりずれていることがわかります。 最初に一番下のデータを見ていただきますと、 年、 年という  つの選挙において、自民党の比例区の得票率は ％となっています。
これは有権者の中における得票率、いわゆる絶対得票率なので、有権者  億数百万人ぐらいに対して ， 万前後の人が自民党に投票したということを意味します。これに対して、世論調査で「自民党に投票した」という人は、それぞれ、
％、％となっていました。自民党支持率はさらにこれより高い値、％、％となっていました。そして内閣支持率は ％となっていました。
 これらの数字からは大きく分けて  つの論点か浮かび上がります。
 世論調査が本当に「有権者の縮図」であるのな
ら、世論調査における自民党の絶対得票率も％にならなければいけない。しかし、これが％になっているわけですから、世論調査の回答
者が「有権者の縮図」になっていないのではないのかという問題が  つめの論点となります。
 もう  つの論点は、世論調査の中のほうの問題です。自民党の支持率が ％もあるのに対して、自民党に投票したと答えた人の割合は ％でしかない。支持と投票とが大分ずれている。もう少し一般的に言うと、回答分布の意味が想定や期待と大分異なっているのではないかということです。
 以下、この  つの論点に分けて論じていきます。
まず  つ目、「有権者全体の縮図」について考えていきます。
 繰り返しになりますが、世論調査の回答者は「有権者全体の縮図」となるべく集められています。そのうえで、結果として出てきた数字は世論と呼ばれて報道もされています。
 現在、多くのマス・メディアの世論調査では5'' 法の電話調査により対象者を抽出し、回答者を集めています。そうして集めてきた人たちが有権者全体を本当に代表しているのか、あるいは有権者全体からどの程度ゆがんでいるのかということは当然論点になってくるはずです。
 これは非常に重要な論点なのですが、現在のマス・メディアの世論調査では触れてはいけないものとなっている、もしくは諦められているという印象を強く持ちます。世論調査の結果は世論です
よと報道しているけれども、ではそれはどれくら63
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い世論を代表しているのかという議論をどこもしていない、そういう印象を持つわけです。
 一般的に専門家あるいは調査の担当者の方々から聞かれる、我々の世論調査は有権者の縮図だよという根拠あるいは弁明は  つに分けられます。
 つは、無作為抽出という統計学的に適切な方法をとっているのだから云々という形で、その手法に依拠して、これは世論なのだと言っている。もう  つは、世論調査をもとに行っている選挙結果の予測、情勢調査と呼ばれるものがおおむね当たっている。これら  つの根拠をもって、世論調査
結果を世論と呼ぶことができる、あるいは有権者の縮図をつくることができているということにされている。ただ、現状どちらも怪しく、今後ます
ます怪しくなるだろうということは目に見えています。
 5'' 法電話世論調査に関していえば、特に最近、より悪くなっている部分がある。固定電話の 5''法の調査では、電話をかけて、その電話に出た人に世帯人数を聞いて、その中でランダムサンプリ
ングを行い、何番目に若い人に「出てください」、「いや、いないよ」といったやり取りを行います。
拒否率は高くなりますし、そもそも接触できないという例も多くなる。この結果、本来の対象者、
つまり有権者全体の標本からかなり絞られたごく一部の人が回答者になっている。本来の対象者のうち回答者になる割合は著しく低い。回答率が％と報告されている調査でも、実際に標本から回答した人の割合を試算すれば  割になったりする。本当の意味での回答率はものすごく低いわけです。
 あるいは、携帯電話調査を行った世論調査協会の実験的な調査によれば、回収率―これは定義がいろいろあるのですけれども―が ．～％ぐらい、つまり  割を切っている。電話に出てくれない割合が高く、電話に出たとしても協力してくれる人よりも拒否する人のほうが多い。

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

 このように、固定電話にしろ携帯電話にしろ、回答者は有権者全体の標本からかなり絞り込まれたごく一部の人ということになります。
 携帯電話調査を導入する際、携帯電話を導入しても固定電話のみの調査と結果は大差がなかった、だから大丈夫といったことが言われました。でもこれは結局、固定電話による調査自体が非常にゆがんでいて、同じように携帯電話もゆがんでいたから余り変わらなかったということなのだと思います。
〔スライド 〕 〔スライド 〕もっとも、有権者全体と回答者の間にどういうずれが出ているのかを正確に示す
データはあまりありません。その中で、冒頭に示した投票に行ったか行かないかというのは、実際の投票率と比較できるのでおそらく一番参考となるデータです。 年衆議院選挙直後の調査では、読売は「投票に行かなかった」が ％、朝日
は「投票していない」が ％となっていました。
しかし、実際の棄権率は ．％でしたから、朝日で半分、読売だと  分の  に棄権者の割合が減っている。もちろん、これには棄権者が無回答に流れたり、投票したと嘘をついた部分もあるでしょう。ただそうした部分を含めても棄権率 ．
％にはおそらく全く達しません。
 今夏の参議院選挙についても同じで、棄権率
．％に対して、朝日新聞の選挙後調査のデー
タでは ％、ここに載せませんでしたけれども、早稲田大学と読売新聞の共同郵送調査でも ％でした。世論調査にはそれくらいの割合でしか棄権者は含まれていない。
 このように、世論調査からは多くの投票棄権層が漏れ落ちていると考えられます。これは政治に対して関心が低い層が抜け落ちていることを意味

Policy & Research No.17 (December 2019)
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します。このような傾向は昔の面接調査からあり、電話調査だけの傾向ではないですが、現在では投票率が大きく低下していますから、回答者の構成は以前よりも大きく歪んでいるのではと考えられます。
 もう  つの根拠についても述べておきます。選
挙情勢調査は世論調査と同じ手法を用いて行われていますが、実際に世に出てくるのはその調査結果ではありません。どの人が当選しそうか、しそうでないかという文章や、個々の選挙区の予測を合算して、各党どれくらいの議席をとりそうかという議席数予測しか出てはきません。これは公選法の規定等もあって仕方がないところもあります
が、いずれにしても世論調査の正しさを示すものではない。その予測自体も、細かく見れば結構外れていますし、中でも維新の会の予測が低く出がちだということはよく言われています。
 また、選挙情勢調査で聞かれる投票予定は、投票結果そのものではありません。投票予定と結果の分布が似ていたとしても、実際に選挙に投票しにいった人々の行動と調査回答者の行動が一致していることを意味せず、縮図を評価する際に有益な証拠とは決して言えません。
 選挙結果予測では情勢調査の値を予測式で変換
してその数字をもとに予測することがありますが、
これは調査結果がゆがんでいることを暗に前提としています。選挙情勢調査やこれに基づく選挙結果予測は、決して世論調査の信頼性を保証するものではないわけです。
〔スライド 〕 〔スライド 〕最近では、従前の世論調査の手法に頼らずに予測を行う試みも出てきていますから、情勢調査を世論調査の信頼性の根拠にはできなくなってくるでしょう。 さらに、「有権者全体の縮図」の品質を、世論調査実施各社があまり確かめていないことが問題だと思います。自分たちの「有権者の縮図」の品
質は高いですよと主張している会社はないですよね。世論調査の手法や情勢調査が世論調査の品質を担保しないのだったら、別の方法でうちの「有権者全体の縮図」は間違いないですよと主張しなければなりませんが、どこもそれをやっていない。
 回答者が「有権者の縮図」とどれくらい一致しているかを確かめることは、別に不可能なわけではありません。たとえば、さっき見ていただいた
投票に行った／棄権したという投票行動結果は有権者全体に関するデータです。つまり、全数調査
なのですから、その集計値と世論調査の回答者を比較すれば、ずれている、ずれていないというのは簡単にわかります。それ以外の全数調査、典型
的には国勢調査ですが、性別・年齢、就業状態、あるいは持ち家か借家かみたいなさまざまなデー
タが存在しています。そういったデータを実際に世論調査でも調べてみて、統計と調査結果とで比較するだけでも有意義なはずである。でも、どこの社もそういった形で世論調査の品質の高さを主張していません。

ここでは「回答分布の意味」について取り上げます。これは調査を実際に行っている方々からすると少し遠い話題になるかもしれません。ただ、世論調査を実際に実施するに当たっても重要な論点となるはずですので、ここで考えてみたいです。
 質問への回答を集計して、何％賛成、何％支持
みたいな、そういったものを回答分布と表現しま
すが、これらは報道等で表現されたような、あるいはそれを読んだ人、利用者が捉えたような意味
を本当にあらわすものなのかということをもっと考えなければならないのではと思います。
 たとえば世論調査で一番報道される内閣支持率
はどうでしょうか。この数字は、あくまで「支持する」と回答なり選択をした回答者が全体の中でこれだけいたという事実を示すにすぎないものです。ところが、この数字を利用する側、記者や読者といった方々は、この単なる数字を安倍さんが好きだとか、応援するとか、評価するとか、政権の政策に期待するとか、政権を継続することを希望するとか、より強い意味で捉えがちです。
〔スライド 〕〔スライド 〕 〔スライド 〕ここまでの議論を一度まとめておきます。論点  を大きく言えば、マス・メディ
アの 5'' 法による世論調査結果は世論と呼べるものなのかということになります。
 細かく論点を分けると、世論調査の回答者は「有権者全体の縮図」とは言いがたいのではないか、そしてその「縮図」の品質を探り、重みづけ等で補正するなどのことを行っていないのはなぜなのか聞いてみたいと思います。
 次に論点  のほうに入っていきたいと思います。

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 〔スライド 〕最近よく、若者が自民党とか安倍政権を支持しているといったことが話題になります。内容を細かく述べずに見出しだけ挙げておきますが、日経新聞であれば「分断」という言葉を使ってみたり、毎日新聞であれば「現状維持志向」と捉えてみたり、朝日新聞であれば「格差認め自民支える」みたいな形で報道している。






政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

得票率に比べて高い位置に数字が来ています。内
閣支持率はその上に来ています。
 〔スライド 〕 年の参議院選挙でも同じような傾向となっていて、若い人ほど自民党に投票する割合が低めであるのに対して、自民党支持率と内閣支持率は年代による格差が小さくなっています。
 このように、同じ世論調査の中でも自民党支持
率や内閣支持率に比べて「自民党に投票した」という割合が若い層ほど低い傾向が見られます。これは意識と投票の関連が弱いと言い換えられるでしょう。支持意識と投票行動に一貫性が見られな
い。全くないわけではないですけれども、我々が想起したり期待したりするほど強くはないのです。
特に若年層ではその傾向が強いと言えます。

〔スライド 〕 〔スライド 〕では実際どうなのかということをデータで見てみます。内閣支持率や自民党支持率について先ほど全体を集計した数字については並べましたが、これらの数字の年代別の傾向を見ていきます。これは先ほどと同様に  年衆院選後の朝日新聞の世論調査の数字ですが、若者ほど自民党を支持していると言えるのかと問われると、本当にそうかなと考えさせるデータになっています。
 一番下の水色の折れ線がありますが、出口調査
における各年代の自民党相対得票率と、総務省発表の年代別投票率を掛け合わせて、各年代でどれくらいの割合で自民党に投票しているのか、つまり自民党の絶対得票率を折れ線グラフで示したものです。この折れ線グラフを見ると、若い人ほど自民党に投票していない傾向があることは明らかです。これに対して、世論調査で自民党に投票したと回答した割合は、かなりうねっています。一方、自民党支持率となると、世論調査の自民党得票率よりもさらに高い位置に来ており、特に若い人ほど出口調査の自民党得票率や世論調査内での〔スライド 〕 〔スライド 〕どうしてこのような傾向になるのかを、ここでいろいろ考えだすと切りがありませんので、簡単に仮説を示しておきます。人々の政治意識に関して世論調査では、たとえば内閣を「支持しますか」、「支持しませんか」と聞いて回答してもらっているわけですが、多くの人々、特に政治関心の低い人々は、その答えを事前に用意しているわけではありません。質問をされたので仕方なく答えやすい選択肢を選んだ結果が、内閣支持率をはじめとする政治意識に関する回答分布と言えるでしょう。一方、選挙でどの党に投票したかは、その人が実際に行った行動ですから、政治意識よりは明確に答えられます。政治関心の低い人は投票に行かず自民党にも投票しませんが、その一方で何となく「支持する」と答えてしまうことがあるのです。このような感じで、内閣や自民党に「支持」と回答しているのに自民党に投票していない人々が多数出現しているのではないか〔スライド 〕Policy & Research No.17 (December 2019)
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と思います。
 いずれにしても、自民党を支持していれば大部分は自民党に投票するはずだという我々の側のイ
メージは、通用しなくなっています。
「支持」をはじめとする政治意識に関する回答分布の意味や背景を、捉え直したほうがよいのではないかと思います。
 以上の話は「支持」に限りません。回答する側の意見が明確でなくても、世論調査というものは、
何らかの選択肢を与えて回答分布を無理やりつく
り出すものです。しかしこのために、本来我々の世論が持っている曖昧さや政治への無関心のようなものが無視され、あるいは捨て去られてしまうことになります。少数の選択肢に無理やり回答を追い込んで具体的な数字に変換してしまう、世論
調査にはそういうところがある。その結果として、本来あるはずの我々の意識の曖昧さが回答分布に表出されない、消えてしまっていると考えられます。
 この説の傍証としては、毎日新聞の内閣支持率が挙げられます。同社世論調査では、内閣支持の質問で「支持する」、「支持しない」以外に「関心がない」という選択肢をわざわざ含ませているのですが、これを見てみると、他社の調査であれば「支持」、「不支持」と答えていそうな層の多くが「関心がない」を選んでいます。そして、若年層
ほど「関心がない」の割合が高い傾向が見られます。このように、選択肢を用意するかしないかの違いが、回答分布にかなり影響しています。若年層のように政治関心が低い層であれば、この影響は強くなると考えられます。
 これに加えて、電話調査にも問題があります。
電話で答えてもらうためには、どうしても選択肢
は単純に、数も少なくしなければなりません。単
純な質問、少数の選択肢が要求されるために、選択肢に追い込む作用が強くなります。結果、「賛
成」「反対」ですとか、「思う」「思わない」、「期待できる」「期待できない」といった形式の、政治に関する個人の感想を聴取するような調査が増える。
 〔スライド 〕データをお見せしておきます。
この図では毎日新聞世論調査における選択肢の数の年平均値の推移を  年代から示しています。
ここでは、毎回、連続して聞くような固定的な「内閣支持」、「政党支持」あるいは「政党の投票予定」みたいな質問とそれ以外の質問に分けてい67
67〔スライド 〕ます。毎日新聞の場合、 年から 5'' 法の調査が導入され、その後選択肢の数が大きく減ってきているのがわかります。常設的な質問では、政党の数自体が減ったり増えたりしているために見えにくいですが、それ以外の質問では選択肢の数がかなり絞られてきている。数字としては  という値に近づいてきている。この図では、実際には選択肢として提示されていない「わからない」や「無回答」といった項目も選択肢であったとみなして集計していますから、実際には  択になってきていることになります。
「内閣支持」や「政党支持」以外の時事的な質問の選択肢が  つに絞られてきているのです。
〔スライド 〕
 〔スライド 〕そういった  択が実際どういう文言で聞いているのかまとめてみますと、「賛
成」「反対」で聞いているものが  分の  ほど。
「思う」「思わない」を加えると、それでもう半分になります。
「期待できる」「期待できない」、

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

「評価する」「評価しない」、「支持する」「支持しない」を合わせると大体  割くらいを占めていました。

〔スライド 〕〔スライド 〕 〔スライド 〕このような形で、世論調査は
曖昧な我々の政治意識を無理やり回答分布に追い込んでいます。この結果、実際には曖昧な意識が、「賛成」と「反対」とに分断されているとか、あるいは「支持しない」が圧倒的に高いというような形で、二項対立的であったり、極端な回答分布に変換されてしまうことになります。この回答分
布のマジックにより、曖昧さが消えて、人々の強い意志とか意向のような「世論」が産出されてしまうのです。
 そして、皮肉なことですけれども、報道する側
としては、こういった極端な数字、回答分布ほど
ニュースバリューがあるわけです。たとえば、消費税増税に「反対」が ％とかと出てくると、「これだけ反対が集まっているのに何で実施する
んだ」といった報道に繋がります。現在の世論調
査は、曖昧な我々の意識を  択の回答分布に追い込んで、鋭い「世論」を作ってしまう作用が強いのです。
 ここまでは朝日、毎日の例が多かったので、こ
こで読売と日経の最近の例を紹介しておきましょう。
 〔スライド 〕これは最近の読売新聞の世論調査で日韓関係について聞いていた質問です。読み上げますと、「日本と韓国は、第  次世界大戦中の元徴用工の問題などを巡り、対立が続いています。今後の日韓関係について、次の  つの意見のうち、あなたの考えに近い方を選んでください。
」と、結構長い質問になります。これに対して選択肢は  つ設定されています。
「関係改善がPolicy & Research No.17 (December 2019)
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進むよう、日本が韓国に歩み寄ることも考えるべ
きだ」％、「受け入れがたい主張を韓国がしている限り、関係が改善しなくてもやむを得ない」
％という感じです。
〔スライド 〕 〔スライド 〕日経でも  月に同様の調査を行っていました。こちらでは「関係改善のため譲歩することもやむを得ない」％、「関係改善を急ぐ必要はない」％となっています。
 これらの数字を見ると、「日韓関係、悪くなってもいいや」みたいな人が  分の  を占めています。でも、このような結果は選択肢の文言により生じている部分も大きいと考えられます。たとえば、「日本が韓国に歩み寄ることも考えるべきだ」
や「関係改善のため譲歩することもやむを得ない」
でなく、「関係改善を進めてほしい」だったら、もう少し数字は上がるかもしれません。
「受け入れがたい主張を韓国がしている限り、関係が改善しなくてもやむを得ない」や「関係改善を急ぐ必要はない」ではなく、「関係改善すべきでない」
であれば、否定的意見の割合はもっと少なかった

でしょう。
 日韓関係について普段から真剣に考えて、「こうあるべきだ」みたいなことを考えている人は、それほど多くはないでしょう。それでも、 つの選択肢を与えて、このうちどっちを選びますかと迫れば、文言の差でどちらかが「強い意見」になってしまうわけです。その結果をもって、日本人は韓国との関係改善を望んでいないと報道されて、向こうの国でも同じように報道される、そういう構図になっているのです。
 世論調査報道で問題なのは、こういった回答分
布が出てきたときに、その回答分布を絶対化してしまうことがあることです。本来いろいろな質問文があって、さまざまな選択肢があれば、多様な回答分布が出てくるはずの曖昧な世論が、ある一時点の特定の文言による  つの選択肢に対する反応によって、これが今の日本人の世論だと決めつけられてしまう。曖昧で流動的な世論を想定せずに、二項対立的な、あるいはどちらか極端な意見
分布を絶対化し、有権者はこう思っていると報道してしまう。
 世論調査報道のさらに悪いところは、そういった数字に対して、世論調査の外側から何らかの理由を持ってきたりすることがある点です。回答分布という一過性の数字に、若者がこう考えているから、こういう意識で安倍政権を支持しているんだといった形で何か特定の理由を与えようとするわけです。世論調査でそれを分析すればいいじゃ
ないかと思うものも含め、調査の外側から何らかのデータなりエピソードみたいなものを持ってきて、特殊なストーリー、因果関係を作ってしまう。
そしてこれに印象的な強い言葉、先ほどの例の「分断」とか「自己責任」のような言葉で装飾し、〔スライド 〕69
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大事のように報道してしまうのです。
 〔スライド 〕以上の論点  については、こ
こにお集まりの調査担当者の皆さんからすれば関係のないことのように感じられるかもしれません。
ただそれでも世論調査に関する重要な論点だと思いますので、ぜひ聞いてみたいと思います。
 数字が先走りして、過剰な意味が込められるよ
うな世論調査報道は、記事を書く政治部を中心とする記者の側だけの問題なのでしょうか。世論調査を実施する側としても、たとえば中間的な選択肢を設定して、「関心がない」とか「わからない」
とか、そういったものも含めて曖昧な意識をもっと表出させるべきではないでしょうか。あるいは、
回答分布の数字だけではなくて、その背景を世論調査実施側で分析して記者に提供し、単なる数字から誇大にストーリーを膨らませるような報道を抑え込む、そういったことを企図してもいいのではないかと思うのですが、どうでしょうか。
 以上、少し長くなりましたが、ご清聴ありがとうございました。
（拍手）
○松本（総合司会） ありがとうございました。
  番目の論点に関しては、ここにも政治部関係者がたくさんいらっしゃるので、そっちに投げた
いなと思うのですけれども、論点  のところを中心に、ぜひとも世論調査を担っている方々に反論していただきたいと思います。 すみません、順番を変えます。鈴木さんからお願いします。
○鈴木  分しかないので論点を絞ったほうがよかったかもしれないのですが、菅原先生に対して一通り感想を用意しました。当たり前だと思う
こともあるし、建前を言われると弱いなというところもあるのですが、お話を聞いていると「調査とは何か」ということを言わなければいけない気分になる。
〔パワーポイント映写 以下、画面ごとにＰ）と表記〕Ｐ） 「調査は実態ではない」ということは、
我々にとっては当たり前です。意識調査と実態調
査。意識と行動は違う。そういったことを基本的に踏まえている。Ｐ） 菅原先生は「調査結果が世論からズレている」と言われる。すると、菅原先生の中には「真の世論」というものがあるのかな、と思わざるを得ない。真の世論があって、調査結果は偽の世論になっていないか、という問題の立て方をしてい政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

ると思います。こういう問題の立て方をすると出口がないと思います。
Ｐ） 伝統的な統計学では、母数は定数で  個だ
けある。母集団に真の値が存在し、標本から母数に対するズレ（標本誤差）を議論する。しかし、世論の場合はそうはいかない。
「世論とは何か」という昔からの議論につながってしまう。さんざん大昔からやっていて、もう一回やるのかなということですね。
「世論」には複数の定義がある。
*O\QQ らは  つ示した。 年代に「世論とは何か」という一冊の本が出た。大ざっぱに我々は「世論は有権者の意見の分布だろう」というぐらいに思っていると思いますが、なかなか「真の世論」は一つに決まらない。この場合は YDOLGLW\（測定の妥当性）が重要になりますが、そもそも「世論とは何か」という終わらない議論に入ってしまう。
 我々のような業界人が合意しているのは、「世
論とは、世論調査の方法による意見構造・分布である」ということです。これは林知己夫の定義ですが、操作主義的な定義をするしかない、という立場です。だからこそ、方法論が重要なのだということを言い続けてきたと思います。この立場では、UHOLDELOLW\（測定の信頼性）が重要になると思います。Ｐ） 菅原先生が言われる「有権者の縮図」とは何か、ということを考えなければいけません。有権者は目標母集団。有権者名簿は枠母集団。枠母集団からの確率標本は、一応は有権者の縮図になっていますが、これだけでは不十分。測定の問題がある。抽出の問題と測定の問題を区別して考える必要がある。同じ計画標本に対しても、異なる
測定刺激を与えると異なる数字が生成されるという問題がある。さらにそれだけでは不十分で、回収率の問題がある。それらにより「縮図」はどんどんゆがんでいく。計画標本のうち回収標本の割合が低いという事態は、有権者のうち投票者の割合が低いという事態と実は非常に似ています。Ｐ） 有権者とか投票者とか、母集団と標本の誤差の関係はこの図のようになっています。
Ｐ） 「世論調査は有権者の縮図ではない」と私が言ってはいけないけれど、しかし、縮図たらんとしているわけです。報道機関が「これが世論だ」と伝えるために、やれることは全部やる必要があ
るので、それをやっている。
計画標本は確かに縮図だけれども、机上の理論。
計画どおりには人々は実践しない。人々（有権者）

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はちゃんと拒否するわけですね。これ（回答拒否）
は新聞社の問題でしょうか。有権者を含めたみんなの問題ではないのか。立派な世論調査をやるのだったら、みんな答えなきゃだめじゃないか、と言いたいぐらいなのですけれども強制はしない。
あたう限り誠心誠意、協力をお願いした上で、ある社会状況のもとで、ある回収率となり、我が国の民主主義のもとで自由に拒否もうそもつける、
そういう前提に立つしかない。
 特に学者に多いのだけれども、ズレは重み集計
したら補正できるという。これはやめたほうがいいというのが私の持論です。
 測定装置（調査票・質問文）によって測定結果が異なるという問題は、常に注意と改善余地があります。
Ｐ） 選挙予測調査と世論調査は違う。手法は同じ。選挙調査が世論調査の正当性の根拠として使われるという件は、私はそう言っていません。菅原先生が指摘しているように、そう言う人もいます。これは測定の信頼性を意味しているということが本質的に重要であって、よくわからない構成
概念（世論）の証拠になっているわけではないのです。少なくとも私も言ってこなかったし、最初から妥当性なんかは問題にしていなかったと思います。林知己夫も問題にしていなかったと思います。 年の林論文でもそんなことは書いていない。選挙予測や世論調査をやっている人は徹底的にそういうことは実感していると思います。つまり、縮図の根拠だという主張はしたことはないと思います。だからこそ、標本抽出とか、調査票の作り方、実査の管理とか、信頼性にかかわる部
分が徹底的に重要で、そこにしか我々が管理可能
でやれることはが残っていない。それ以外のこと（妥当性）」――「世論とは何か」を言い始めたら、穴に落ちていくな、という思いでやってきたと思います。Ｐ） 投票予定の質問（選挙に行きますか）は、
投票率の予測には簡単には使えない。これは有権者と投票者が異なるということと似ているし、投票者の分布が調査回答者の分布に似ているということの証拠でもあります。投票に行く人と調査の回答をする人は似ているというか、分布がよく似ているという意味です。まったく一緒ではないのですけれども。Ｐ） 菅原先生のおっしゃる「世論調査の品質」とは何か、ということには、少しは主張があります。
結局 UHOLDELOLW\（測定の信頼性）だけは絶対に追求するしかない。それは達成できるから、せめてそれはやらないといけない。だけど、
YDOLGLW\（測定の妥当性）は「世論の定義」と同
じ穴に落ちていく。曖昧な・よくわからない「世論」をちゃんと表現できているのか、という議論を始めると結論に達しない。それ以外のやれるところを一生懸命やる。ただし、これは論点  と関係があって、論点  は、おっしゃるとおりだなという部分があります。
 全体の再現性という菅原先生の言葉の定義がよ
くわからない。測定の信頼性という意味の再現性はあります。偏りを補正するとかいう操作はしない。安定性、つまり、偏っているわけだけれど、
いつも同じように安定して偏っているんだよ、若者の回答率は低い、だんだん低下しているんだよ、ということをちゃんと示す必要はあると思います。
若者の問題と関係するけれども、そういうこと（若者意見が過少反映）は示さないといけない。
重みをつけて、まるで国勢調査と同じような性・年代分布をしていると見せるほうが罪。比較可能なのは実態の項目（性別や年代分布）だけです。
それ以外（意見分布）は結局よくわからない。
Ｐ） 論点  に関しては、記事を書く人、結果を使う人の問題にかかわる。この問題は指摘され続けるしかない。公的統計（毎月勤労統計）の不正問題のときにも感じたけれども、データをつくる
人と使う人という問題と関係している。Ｐ） 若者の問題は大体菅原先生がおっしゃった
とおり。日本経済新聞でも「若者は自民がお好き？」というコラムが載りました。私もこのことについては、さんざんこれまでも言ってきた。データの見方という問題です。大半は菅原先生のご指摘のとおりだと思いますが、幾つか論点を述べさせていただきました。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 では、続いて福田さん。
○福田 漏れがあるかもしれないですが、いくつか答えていきたいと思います。
 私は鈴木さんのようにきれいなスライドを準備していなくて、グラフをたくさんつくってきただ
けなので、しゃべりだけの部分もあります。
〔パワーポイント映写 以下、画面ごとにＰ）と表記〕
 まず、読売新聞選挙後調査、「投票に行かなか

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った」が ％というのはあまりにも低いなと思って調べてみましたところ、確かに  年の衆院選の直後の調査で、「（比例選で）どの政党に投票しましたか」という質問を聞いていて、その結果「投票に行かなかった」が ％になっていました。
よく調べると、「投票に行かなかった」という選択肢を読み上げていないことがわかりましたので、ここは読み上げるべきだったと思っております。 朝日新聞社さんは結構いい聞き方をしているなと思っていまして、「今回の衆議院選挙で投票しましたか、投票しませんでしたか」と一回聞いて、投票した場合は「比例区ではどの政党に入れましたか。政党名でお答えください」と聞いているので、今後は参考にさせていただきたいと思っています。改善したいと思っております。
 次の論点として、選挙予測が当たっているというのは世論調査の精度を保証しないのではないか、
根拠とならないのではないかという指摘についてです。
 選挙予測をうまく当てるというのは私たちにとってとても大事なことなのですね。 年のア
メリカの大統領選で何が起こったかというと、予測を見事に外して、その後、トランプ大統領の「選挙を外したやつらがまた世論調査の捏造結果を出した」というようなつぶやきが繰り返されています。
（選挙調査と世論調査は）同じ方法で調査をしているわけですから、電話調査の信頼性にかかわってくると思っています。ただ、根拠にはならないのではないかというのはご指摘の通りで、確かに投票者という一部分が当てられているからといって全体が当たっていますよというのはおかしい話であると思います。ただ、一部分が外れているのに全体が当たるということはないわけですから、そういう意味では、一部分が当たることは全体が当たることの必要条件ではありますので、世論調査の信頼性を支える一つの材料となるのではないかと思っています。いわゆる状況証拠みた
いなものかなと私は考えております。
 その上で、マスコミの調査は世論と呼べるものなのかという問いかけがありましたけれども、世論調査をやる者としては、世論と呼べますと答えておきたいと思います。だからといって、パーフェクトな世論を表しているのだと言うつもりはな
くて、世論の一側面は捉えているのではないかと私は思っています。
 ただ、答え合わせができないわけですよね。で政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

すので、先ほどの選挙調査の話みたいに、状況証
拠をいろいろ積み上げていくしかないと思っています。例えば母集団に属しているほとんど全ての人がその調査に選ばれる確率をほんのわずかでも持っているというのが一番重要だと思っていて、
これは郵送調査にしても成り立つし、電話調査にしても、ほとんどの人が携帯電話もしくは固定電話を持っているので、満たしているのではないかと思っています。その上で、回答者の集団がゆがまない程度には調査への協力があればいいのかなと思っています。Ｐ） 今回問われているのは電話調査が中心かもしれないのですが、これは、 年  月に行った郵送調査の結果です。， 人が対象で、回答率が高く（％）、， 人が答えてくれました。

 このグラフは、横軸が回収率、縦軸が内閣支持率です。最終的には ％でした。この点一つ一
つは、受け取りの  日目、 日目、 日目を表していて、これを見ますと、回収率が ％を過ぎた段階で回答が安定してきます。± あたりを動いているわけですけれども、回収率 ％から先に行ったときに急激に落ちるかもしれないという指摘もできなくもないのですが、それほど極端に変わらないと思っています。Ｐ） 同じく、これは同じ調査をやったときの自民党支持率です。最後のところでちょっとずつ下がってはきています。これは無党派の割合で、返送時期が遅くなるほど政治に関心がない人が少し多めに答えているかなという傾向は見られますが、では（％からさらに回答を得られたとして）結果が極端に変わるのかといったら、それほど動かないであろうと思います。
 電話調査の場合は、 日間、 日間でやってしPolicy & Research No.17 (December 2019)
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まうので、このようなグラフはつくれないのですが、電話調査に関しても、ファーストコンタクト、
セカンドコンタクト、 回目、 回目とどんどん電話をかけていって、調査に答えてくれにくい人の回答がどんどん入ってくる過程で、中間集計を何回もやっていますが、数字はそんなに動かないということが分かっています。今回の  月の調査
でも、内閣支持率は最終的には ％だったのですけれども、初めの中間集計から± ポイント以
内に入っていました。そういう意味では、内閣支持率とか政党支持率などについては大体全体像を捉えることができているのかなと思っております。
 次に投票率の問題ですけれども、投票率が調査
で高目に出るということを材料に「世論調査の回
答者は有権者全体の縮図になっていない」と指摘するのはちょっと決め手に欠くのではないかと思っております。それは前半で飯田先生が触れたよ
うに、ソーシャル・デザイアビリティ・バイアスがあると思うのです。 年に大阪大の松林先生が、明推協やＪＥＳ、東大・朝日調査など ぐらいの選挙調査をまとめて調べて、「投票に行った」と答えた人の割合を調べたのですけれども、やはり全ての調査において実際の投票率より高かったという結果が出ていて、さらに、調査の回答
率とどのような関係があるのだというところまで分析されていて、回答率が ％下がると投票率が約 ． ポイント上がるという分析結果だったと思います。そして、その松林先生の研究では、回答率が投票率の誤差の全てを説明するわけではな
くて、大体  割ぐらいしか説明していないと。それ以外については社会的望ましさ（ソーシャル・
デザイアビリティ）によるバイアスではないかと結論づけていました。Ｐ） これが直近にやりました、さっき菅原先生
も少し触れていたかもしれませんが、参院選の直後に行った郵送調査、ちょっと回答率が低め（％）ではあるのですが、投票に行った人の割合を回収の進捗の推移に従ってプロットしたものです。これを見ると、松林先生の分析結果とは少し違って、大体回答率が ％上がると投票率が ．
 ポイント落ちるくらいでした。これを最終的に伸ばすと、％まで回収できたとすると、どこか途中で勾配がきつくなるのかもしれないですけ
れども、このまま伸ばしたとすると ．％ぐら
いになりまして、実際の投票率の ．％まで落ちることはないだろうと考えております。
 「投票率は有権者全体のデータだから比較可能では」という指摘に関して、菅原先生は毎日新聞のＷＥＢサイトの論考で投票率を使った補正を試行していましたが、確かにそれは可能性があるかなとも思いました。というのは、アメリカのピュー・リサーチ・センターが最近始めた確率標本に基づくネット調査では、政治参加意識とか、ボラ
ンティア経験に関してより高目の結果になってしまうということで、有権者登録の有無や投票履歴などを補正に使っていると彼らは説明しています
ので、そういう方法もありなのかなと思うのです。
ただ、今申し上げたソーシャル・デザイアビリテ
ィのうその回答の問題とか、選挙からどんどん時
間がたつと記憶の問題もあります。さらに、新しい有権者が入ってきたときにどうするのかという問題もあるし、課題はいくつかあるかなと思っております。Ｐ） 若者の支持についてお話がありましたので、ちょっと論旨がずれてしまうかもしれないのです
が、実は去年の  月にこんな紙面を読売新聞が出しました。
「支持年代若者がトップ」という見出しの記事で、内閣支持率は若者が高いのだという、先ほど菅原先生が取り上げた記事に近いものを出しております。
 実際、（紙面の記事の）右側にあるグラフを見ていくと、 歳代、 歳代の自民党支持率が上がってきたという結果があって、これを出したわ
けですけれども、今回事前に資料をいただいて、
絶対得票率ではそうなっていないじゃないかというご指摘をいただきましたので、私も調べてみました。
Ｐ） これは  年衆院選の出口調査での年代別の自民党へ投票した人の割合と年代別の投票率を掛け算したものです。先生がおっしゃったとおり、若者は低くて、年齢が上がるほど割合が少し

73
73ずつ高くなっていくという傾向が見られました。
  回だけではわからないので、もう少し計算してみました。さかのぼって見ていきますと―Ｐ） これが  年です。縦軸の縮尺はエクセ
ルが自動的に決めた縮尺になっているので注意してください。同じく若者が低くて、右肩上がりになっています。Ｐ） これが  年。。。。。
。。。。。。 年です。気づいた方がいるかもしれませんが、もう一回時間を進めて見ていきますと、だんだんフラットに（年代差が小さく）なっていくのがわかる
かなと思います。

 ですので、もちろん先生のおっしゃるとおり、
若者の自民党投票率は低目ではあるのですけれども、昔と比べればより自民を選ぶようになっているということが分かりました。Ｐ） これが  年の立憲民主党です。これは結構勾配がきつくなっていて、立憲民主党は若者にはあまり選ばれていないという結果になっています。同じようにさかのぼっていきます。Ｐ）  年。 年。ここから少し形が変わってきます。 年。政権交代したときですね。

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

 年。 年。 年。 年。 年。
 年。このような形になりました。Ｐ） まとめて比較してみるとこうなります。
 年と  年の、野党の政党は変わってしま
いましたが、自民と民主党系の結果はこうなる。
つまり、自民については、高齢層のほうが自民に投票してはいるものの、今のほうがより若者は自民を選ぶようになっていて、民主党、立憲民主党
については逆の傾向があって、若者に選ばれない政党になっているというのが今回調べてわかったことです。Ｐ） 今までの議論は投票者だけに限った話でしたので、これは郵送調査の結果から有権者全体と 歳～ 歳について比較したものですが、やはり自民党は全体と大体近いのですが、野党については低い、支持なしが高いという傾向は変わらなかったということです。以上です。○松本（総合司会） では、お待たせしました。
大隈さん、反論を。
○大隈 さっきのお二方、それから菅原先生と、事実関係については、要するに世論調査の結果は世論なのかということに関して、いろいろお示しいただいたファクトに関しては異論はございません。ただ、それをもとにした判決の部分で若干前
お二方とは違うかなというのは、ちょっと先生寄りでして、私の個人的な考え方としては、世論調査の結果は世論か、世論ではないと考えております。
 例え話になるのですけれども、世論とは何か、
これは、鈴木さんもおっしゃられたことですけれ
ども、非常に哲学的な問いだなと思っていて、ずっといろいろな哲学的な問いとか、自然科学でいうと、宇宙とは何かというのを人類はずっと考えてきたわけですけれども、もとにしてきたのは観測手段であって、もともと肉眼で見ていた、それからガリレオが望遠鏡を発明した、それから望遠
鏡のサイズがどんどん大きくなって、今、電波望遠鏡を使うようになったといったときに、その時々で科学者に対して発せられる「宇宙とは何か」というものに対して、科学者は、これが宇宙であると説明してきた。ということでいうと、専門家が一般の人に対して説明する場合は、我々もこれが世論であると言わざるを得ないと似ているのですけれども、では本人たちはどう考えてきたか。
科学者なんかでいうと、電波望遠鏡でかなり詳細な宇宙の地図まででき上がっているのですけれど

Policy & Research No.17 (December 2019)
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
も、これが宇宙の全てかというと、科学者はそう考えていない。こんなものではまだ全然宇宙の全容はつかめていないし、今後も全容をつかむために努力していくつもりだと。そういったことでいうと、科学者よろしく世論を追求しているのがここに座っている我々だとすると、我々は一方の口で「報道で発表しているものは世論です」と言いながら、私はどう考えているかというと、私が出した調査結果は、こんなものは世論ではないと思っております。いつか本当の世論をつかむためにということで今後もやっていきますし、ここにおられる方々も含めて我々は日々技術開発、技術進歩を続けて、そこに近づいていくというふうにまとめさせていただこうかなと考えております。○松本（総合司会） ありがとうございます。
 では、堀江さん。
○堀江 論点が多岐にわたるので、幾つかポイン
トを絞って申し上げると、これは私の個人的な考えですが、世論は何かといったら、測定されたものが世論ですというのが私たちの立場です。ですので、観測されたもの、測定されたデータを世論と呼ぶしかないという立場です。では、それがちゃんと代表性、縮図性を備えているかと言われたら、胸を張ってちゃんと整っているとは言えない状況だと思います。むしろ、はっきりゆがんでいるという状況だと思います。
 では何で使い続けるのかといったら、ゆがみ方が一定だからということですね。つまり、時系列の変化だけは最低限追えるというところから今も使っている。あとは、お金の問題とか、スピードの問題とか、そういったこともあります。ですので、特に固定電話の 5'' 調査が非常に大きな問題を抱えているということは先生のご指摘のとおり
で、本当に注意して使わないといけないなというのはよく思っています。その点について、ゆがみに関して私たちがきちっと説明してきたかというと、それは確かに不十分だと思うし、ユーザー側
が世論調査を振り回していっぱい記事を書いたり伝えてきているということもありました。先輩が「社説で世論を使うな」と言っていましたけれども、社説を書く人なんかは世論調査をすぐ使いたがる。で、「国民はこう思っている」と言うのだ
けれども、そこまで言っていいのかなと冷や冷やしながら見ていたことも結構あります。その辺はメディアとしてどうコントロールしていくのかという問題があるとは思います。
 時々考えるのですけれども、定例の世論調査、
5'' 調査は「世論」という言葉を外したらいいん
じゃないかと個人的には考えることもあります。
「内閣支持率調査」とか「5'' 政治意識調査」などとして、「世論」という言葉を外してみる。今は胸を張って世論調査ですと言えるのは郵送調査ぐらいと思っているところです。そうはいっても、5'' を捨ててしまうのはもったいないデータだと思いますし、内閣支持率も 5'' 調査の安定性をベースに時系列を追うことはまだできると思います。
そこのところをうまく使いつつ、もっと説明を尽くしていくのと、さらなる調査の向上に努めていくしかないと思っているところです。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 もう時間が来ているのですが、もし再反論があれば一言。
○菅原 本当は論点  についてもう少しご意見していただければ楽しかったのですが、世論調査担
当者の公式見解的なものが多くやや残念なところもあります。ただ、こういう論点を共有しながら将来に向けて改善していただけるのであれば、自分としてはそこまで悲観的ではなく、有意義なパネルになったのではないかなと思います。
○松本（総合司会） ありがとうございます。
 こちらのミスで大変恐縮ですけれども、時間があってやっていることなので、皆さんからのご意
見やご議論が聞けたらいいのですけれども、この辺で閉じさせていただきたいと思います。もうちょっと時間をとるべきでした。反省しています。
失礼しました。
 これで一応第  部は終わりますけれども、引き続いて、懇親会の会場、ぜひともそちらのほうに移ってこの議論の続きをできればと思っています。
 皆さん、本日はどうもありがとうございました。
皆様に拍手をお願いいたします。
（拍手）


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政策と調査 第17号（2019年12月）
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Policy & Research No.17 (December 2019)
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〔資料〕
 「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査  」結果・調査結果の概要
先ず、4 の「投票した・しなかった」質問に対する「投票した」
比率をみると、を示しており、実際の投票率である よりも  ポイントほど高くなっている 本誌  頁以下同様 。調査における『投票率 「投票した」比率 』が実際の投票率を上回ることについては、調査で「投票したか、しなかった」と問われたとき、対象者が「投票しなかった」とは答えにくいという傾向、言い換えるならば、投票しなかった人がつい「投票した」と答えてしまう社会的望ましさ VRFLDOGHVLUDELOLW\ バイアスの付随することが指摘されてきた。しかしながら、われわれの調査は、調査員と回答者とが IDFHWRIDFH で相対する面接
法や、YRLFHWRYRLFH で対応する電話法とは異なり、対象者自らが回答を記入する自記式の郵送法を採用している。回答者のプライバシーが守られる自記式調査については、調査員が介在する他記
式調査に比べ、
ホンネ・ベースの回答が確保され、結果の信憑性が高いことが立証されている。もちろん、調査の回収率が に留まることの限界は避けがたく、いわゆる暗数部分に相当する非回答・未回答バイアスが存在することは否めない。
埼玉大学社会調査研究センターとさいたま市選
挙管理委員会は、 年  月に実施された、さいたま市長選挙 同市長選の投票率は と最低を記録した の後にも、有権者の投票行動に関する追跡調査を共同で実施しており、 年調査では
 年前の市長選時と同一の質問を数多く採用している。以下、今回の調査結果について、 年調査の結果と比較しながら概観していきたい  頁～
 頁のクロス集計表も併せて参照されたい 。
 年調査結果の詳細は、『政策と調査』
第 号、 に掲載されている。
先ず、4 の「国や地方の政治への関心度」については、「非常にある」と「ある程度ある」の合計が   →  に、「全くない」と「あまりない」の合計は   →  へと推移し、関心の低下傾向がうかがわれる。
4 で「投票した」と回答した人に「当日投票」
か「期日前投票」かを聞いた結果は、「当日」が

 解題 
 ・調査の概要
埼玉大学社会調査研究センターでは、「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」を  年 月に実施した。本年は、 月に統一地方選挙が実施されたことから、さいたま市選挙管理委員会との共同調査として、さいたま市議選の投票行動の追跡質問を中心に調査票を構成した。
 調査対象は、さいたま市の有権者名簿から各区の有権者数に比例する形で抽出した  人、調査方法は郵送法を採用している。有効回答者数は
 人 回収率  であった。
「さいたま市民政治意識調査」は今回で  回目、毎年の定例となってから  年目に相当する。わけても、定例以降の回収率が一貫して 台を保っていることで、継続質問の結果に関する推移の客観性が担保されている。回答を返送してくださった、さいたま市民のみなさまに、ひたすら感謝申し上げる次第である
調査票と単純集計結果、および、クロス集計表は後掲 。
  平成  年  月  日に執行された、さいたま市議会議員選挙の投票率は と、同市議選の最低を更新する値であった。さいたま市議選の投 票 率 は 、   →   →  →  と下降の一途をたどっている。今回の年齢別の投票率は、下の〔図 〕の通りである。 歳選挙権導入後初めての市議選における  代、すなわち  歳・ 歳の投票率はで全体平均を下回った。若年層では、 代が と全年代中最低である。中高年層の投票率に目を転ずると、 代と  歳以上との間の相違が顕著である。
〔図 〕
(%)

2019さいたま市議選 投票率

70

60
50
40

30
20
10

0

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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

  →  、「期日前」が   →  で全く同率となっている。
国政選挙か地
方選か、あるいは投票率の高・低などにかかわらず、昨今の選挙においては期日前投票の割合が 割前後を占めるようになったことと符合する。
同じく「投票した」人に「誰と投票に行ったか」を尋ねた 4 では、「一人で」が   →  、「家族と」が   →  とほぼ同様の比率で推移している。また、 歳以上における「家族と」の値が 、 両年とも
と全体平均を大きく下回ることからは、
一人住
まいの高齢層の存在が示唆される。
今度は「投票しなかった」と回答した人に、その理由を聞いた 4 の結果を見てみよう。 年
から 年への推移では、 歳以上での「病気などの体調不良」が   →  に増加していることが気に掛かる。買い物弱者と同様、「投票弱者」へのケアが求められよう。一方、
～ 歳に注目すると、「選挙があることを知らなかった」が   →  に倍増している。
市長選と市議選の違いはあるにせよ、投票に行
く・行かない以前に、社会の情報に関する認知度の低下の問題が存在しよう。
「投票しなかった」人に、再度、4 で「どういう状況ならば投票しようと思うか」と聞くと、
 年、 年とも、
「インターネットや郵送による投票」が最も多く、「駅やショッピングセンタ
ーでの投票」が続き、この二つで大半を占める傾向に変わりはない。ただし、これらを要望する比率には大きな年代差が存在し、 代くらいまでの
比較的若い年齢層で非常に高く、 代を境に割合は急激に低下している。
4 の「 行政からの 選挙に関する日常的な情報提供への認知度」質問の結果では、 年、
年とも、「自治会回覧の選挙啓発チラシ」の比率が高い。逆に言えば、他のどの事業に関しても認知度の低さが際立っている。加えて、これらの情報提供の「どれも見たり聞いたりしなかった」とする割合が、  →  に増加していることにも留意が必要であろう。
 年調査では、新たな質問として、4「学生時代に経験した選挙に関する授業やイベント・行
事で印象に残っているもの」を聞いている。選択肢に掲げた  つの事項のうち、「学校での授業」や「出前授業・模擬投票」に関して、全体での比率は小さいものの、～ 歳の若年層では相応の比

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率を占めていることが注目される。主権者教育の実践が徐々に浸透していることが示唆されよう。
一方、全体で最も高い比率を示す「生徒会・学級
委員長選挙」については、～ 歳と  歳以上の間で傾向が大きく異なり、若年層での比率の低さが目立っている。模擬投票体験の広がりの一方で、最もリアリティのある投票機会としての生徒会長選挙が形骸化ないし希薄化しているのだろうか。
 さて、さいたま市民政治意識調査では、フェイ
スシート項目を毎年同一の質問形式に固定している。経年変化を確認すると、とりわけ、市民の情報・コミュニケーションスタイルに関して、直線的な変化が見受けられる。例えば、 年から採用した「スマートフォンの保有率 ) 」は直線的に増加し、 年には に達した。他方、「固定電話の保有率 ) 」については漸減傾向で推移していたが、 年～ 年の一年間で顕著な変化が見受けられる。
〔表 〕を参照されたい。さらに、「電話の使用状況 ) 」の経年の推移をまとめると、〔表 〕に明らかなように、「固定」から「携帯」へのシフトが進む中で、「主に固定 P 」という固定メイン派の減少と、「携帯のみ R 」の携帯オンリー派の増加が顕著であること、しかも、「携帯のみ」の割合はここ  年で急増していることが確認できる。

〔表１〕
スマートフォン保有率





























固定電話保有率






























〔表 〕
電話の使用状況
固
2
固
ｍ
携
ｍ
携
2









































































文責松本 正生 

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

整理番号    (602/1,000) 60%「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」2019 年 6 月
 さいたま市選挙管理委員会では、埼玉大学社会調査研究センターと共同で、いまの政治への関心や選挙への対応などを有権者のみなさまにお聞きし、投票環境整備や効果的な啓発手法を考えるために活用させていただきたいと考えております。
さいたま市内区の選挙人名簿から、無作為に人の方を抽出したところ、あなた様にご協力をいただくことになりました。ぜひ、ご意見をお聞かせください。回答いただいた内容は、統計的に処理して「非常にある△△％」といった形で分析しますので、お名前や具体的に記入いた
だいた回答が外部に公表されることはございません。また、ご記入の調査票は細断し、情報管理を徹底してまいります。

この調査には、ご本人様がご回答ください。右上にある「整理番号」は、調査票が返送されたかどうかの確認を行うためのものです。お名前を書いていただく必要はありません。

申し訳ありませんが、６月２１日 金 までに、同封の封筒にてご返送くださいますようお願いいたします。
お問い合わせ＞埼玉大学社会調査研究センター（担当・菱山＝ひしやま） 7HO )D[
９時～１６時（月曜日から金曜日、祝日を除く）HPDLOVVUF#JUVDLWDPDXDFMS
Ｑ３．あなたは、誰かと政治的な事柄を議論したり、話題にしたりすることがありますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．よくある ％

この下のＱ１からお答えくださいＱ１．あなたが学生時代に経験した選挙に関する授業やイベント（行事）で印象に残っているものはありますか。あてはまるものすべて選んで○をつけてください。

１．学校での授業 ％２．ときどきある ％３．あまりない ％４．ほとんどない ％２．選挙出前授業・模擬投票 ％


Ｑ４．あなたは、４月７日のさいたま市議選について、どの程度関心がありましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．非常にあった ％

３．明るい選挙啓発ポスターコンクール ％
４．生徒会・学級委員長などの選挙 ％５．国会・県議会などの議事堂見学 ％６．政治講座、選挙セミナー ％
７．その他（具体的に              ） ％

２．ある程度あった ％８．特にない ％３．あまりなかった ％
Ｑ２．あなたは、国や地方の政治について、どの程度
関心がありますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．非常にある ％４．全くなかった ％２．ある程度ある ％
Ｑ５．あなたは、４月７日のさいたま市議選で投票しましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．投票した    ⇒Ｑ６ （２ページ）へ ％３．あまりない ％２．投票しなかった ⇒Ｑ１４（２ページ）へ ％４．全くない ％

３．選挙権がなかった⇒Ｑ１６（３ページ）へ ％
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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

1Ｑ１２．今回のさいたま市議選について、あなたは、各候補者の政策の比較をしましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．政策の比較をした ％「１．投票した」と回答した人への質問

Ｑ６．投票日当日に投票しましたか、それとも期日前
投票（または不在者投票）をしましたか。
  １．当日投票をした ％

２．政策の比較をしなかった ％２．期日前投票（または不在者投票）をした ％

３．わからない ％

Ｑ７．あなたは、どなたと投票に行きましたか。
１つ選んで番号に○をつけてください。

１．１人で ％
Ｑ１３．あなたは、さいたま市議選で候補者を選ぶ時、どういう点を考えて投票する人を決めましたか。あてはまるものをすべて選んで番号に○をつけてください。

１．地元の利益を考えて ％

２．家族と ％
３．知人等と ％

２．自分と同じような職業の利益を考えて ％

４．その他（具体的に       ）－３．自分と同じような世代の利益を考えて ％
Ｑ８．あなたが、さいたま市議選で投票所に行った際に、どのような交通手段を利用しましたか。
１つ選んで番号に○をつけてください。

１．徒歩 ％

４．候補者の政策や主張を考えて ％
５．候補者の人柄を考えて ％６．テレビや新聞、雑誌などで親しみを感じていたから ％
７．家族や知人に勧められたから ％

２．自転車、バイク ％

８．その他（具体的に     ） ％

３．自家用車 
４．タクシー －次のページのＱ１６に進んでください

５．公共交通（ＪＲ・私鉄・バスなど）％６．その他（具体的に        ）－
Ｑ９．投票所では待たずに投票できましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。

「２．投票しなかった」と回答した人への質問

１．すぐに投票できた ％Ｑ１４．投票しなかったのは、なぜですか。あてはまるものをすべて選んで番号に○をつけてください。
２．少し並んで待った ％

３．かなり並んで待った ％

１．仕事や旅行など、他の用事があったから ％４．覚えていない －

２．病気などで体調が良くなかったから ％


Ｑ１０．投票した時間帯はいつですか。１つ選んで番号に○をつけてください。


忘れてしまったから ％３．投票に行こうと思ったが、
４．どのように投票すればよいかわからなかったから ％５．市議選挙があることを知らなかったから ％

１．午前中 ％６．投票するのが面倒だったから ％２．午後（１８時まで） ％７．投票所が近くになかったから ％

３．夕方（１８時過ぎ～２０時まで） ％

８．投票日時や投票場所がわからなかったから ％

４．覚えていない ％

９．投票所整理券（入場券）を紛失したから ％
Ｑ１１．さいたま市議選で投票する人を決めたのはい
つ頃でしたか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．選挙期間に入る前から(3 月 28 日(木)以前) ％

．政治や選挙に関心がなかったから ％
．投票したいと思う候補者がいなかったから ％
．政策がわからなかったから ％
．自分の一票では選挙の結果は変わらないから ％
 選挙には世の中を変える力はないから ％

２．選挙期間中(3 月 29 日(金)から 4 月 6 日(土)) ％ なんとなく 6％

３．投票日当日(4 月 7 日(日)) ％

．その他（具体的に           ）％４．覚えていない ％

2Policy & Research No.17 (December 2019)
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次のページに続きます。

Ｑ１７．今の日本の政治を実際に動かしているのは誰〔投票しなかった人に〕

だと思いますか。 つ選んで番号に○をつけＱ１５．あなたは、どういう状況ならば投票しようとてください。


思いますか。２つまで選んで番号に○をつけてく

１．国会議員 ％ださい。

２．官僚 ％１．投票所が近かったら ％

３．首相 ％２．投票所までの無料バスなどが運行されたら ％

４．国民一人一人 ％

３．区内の投票所であればどこでも投票できたら ％

５．大企業 ％

４．駅やショッピングセンターなどで投票できたら ％６．マスコミ ％

５．期日前投票が早朝や午後８時以降もできたら ％

７．その他（         ）％６．投票日の投票時間が延長されたら ％

８．わからない ％

７．インターネットや郵送による投票ができたら ％

８．その他（具体的に         ） ％
Ｑ１８．あなたが社会についての情報を得る際に、最も利

９．わからない ％用しているものは何ですか。１つ選んで番号に○をつけてください。
ここからは全員への質問です。


１．テレビ ％２．ラジオ ％

Ｑ１６．今回のさいたま市議選で、さいたま市選挙管理委

３．新聞 ％

員会及び明るい選挙推進協議会等が投票参加の呼４．インターネット ％

びかけを行いましたが、下の中であなたが見たり聞いたりしたものがあれば、すべて選んで番号

５．家族や友人からの話 ％

に○をつけてください。

６．その他（具体的に       ）％

Ｑ１９．さいたま市・区選挙管理委員会では、普段か
１．市役所・区役所でののぼり旗やステッカー ％２．横断幕・懸垂幕（駅や市・区役所）％

ら選挙に関する情報提供を行っております

３．市役所・区役所の電光掲示板 ％

が、下の中であなたが見たり聞いたりしたもの

４．啓発ポスター（自治会掲示板等） ％があれば、すべて選んで番号に○をつけてく

５．啓発チラシ（自治会回覧板） ％

ださい。


６．選挙のごあんない（公共施設等に配置）％

１．選挙啓発動画 ％

７．投票所整理券に同封されている啓発チラシ ％２．さいたま市選挙管理委員会ホームページ ％

８．市報さいたま ％
９．市の広報車（候補者の選挙運動自動車は含まない）％

３．自治会回覧板（選挙啓発のチラシ） ％．啓発物（ウェットティッシュ・ティッシュ）％

４．区民まつりでの選挙啓発 ％
５．区選挙管理委員会の政治啓発講演会 ％

．街頭（駅前など）･イベントなどでの啓発キャンペーン ％．ラジオスポット広告 ％

６．選挙・レベルアップクイズ －．デパート･百貨店・市役所・区役所でのアナウンス ％

７．明るい選挙啓発ポスターコンクール ％

．さいたま市の選挙速報サイト（特設ホームページ）％

８．模擬投票（出前講座） ％
９．選挙 BOOK（中学生向け選挙副読本） ％

．その他（具体的に             ）％．どれも見たり聞いたりしなかった ％．どれも見たり聞いたりしなかった ％．わからない ％


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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

3◆最後に、今回の調査結果を統計的に処理するために、
いくつかおうかがいします。

Ｆ１．あなたは男性ですか、女性ですか。

１．男性 ％ ２．女性％ ３答えない％

Ｆ２．あなたの年齢について、あてはまる番号に○をつけてください。


Ｆ８．あなたは、さいたま市に住んでどのくらいになりますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．１年未満 ％ ４．１０～２０年未満 ％
２．１～３年未満 ％  ５．２０年以上 ％３．３～１０年未満 ％
Ｆ９．あなたのお宅には、家庭用の固定電話がありますか。
（携帯電話のみの方は「２．ない」に○を）

１．ある ％   ２．ない ％
Ｆ１０．あなたは現在、スマートフォンを持っていますか。

１．はい ％  ２．いいえ ％
Ｆ１１．最後に、あなたは、ご自宅で電話を使う場合
次のどれに当てはまりますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．固定電話だけ使う ％
２．携帯電話だけ使う ％３．両方使うが主に固定電話 ％
４．両方使うが主に携帯電話 ％５．両方とも同じ程度使う ％
６．両方とも使わない ％

１．１０代    ５．５０代 ％２．２０代    ６．６０代 ％３．３０代   ７．７０代 ％４．４０代   ８．８０歳以上 ％

Ｆ３．あなたが最後に在籍した（または現在在籍している）学校を１つ選んで番号に○をつけてください。

１．中学校（旧制高等小含む） ％
２．高校（旧制中学含む） ％
３．高専・短大・専修学校 ％４．大学（旧制高専含む） ％
５．大学院（修士・博士） ％
６．わからない ％

Ｆ４．あなたの現在のお住まいは、次のうちどれですか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１．持ち家（一戸建て） ％２．持ち家（マンションなどの集合住宅） ％
３．賃貸住宅（一戸建て） ％
４．賃貸住宅（マンション、アパートなどの集合住宅） ％
５．社宅・寮 ％
６．その他（           ）％

Ｆ５．あなたは、一人住まいですか。それとも家族等の方と同居されていますか。

１．一人住まい ％２．家族等と同居 ％３．その他（          ）％

Ｆ６．あなたにはお子さんがいますか。

１．いる ％  ２．いない ％






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Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)

Ｆ７．あなたのご自宅から投票所へ行くのには、何分くらいかかりますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

４．２０分以上 ％
１．５分未満 ％ 
２．５～１０分未満 ％ ５．わからない ％
３．１０～２０分未満 ％

ご協力ありがとうございます。
この回答用紙は、返信用封筒（切手が貼られているもの）に入れ、６月２１日 金 までに、ご返送く
ださい。早めにご投函いただければ幸いです。
この調査について、ご意見やご要望があれば、下の余白にご記入ください。


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さいたま市民政治意識調査2019
性別・年齢クロス集計
Ｑ１．あなたが学生時代に経験した選挙に関する授業やイベント（行事）で印象に残っているものはありますか。
あてはまるものすべて選んで○をつけてください。
学校での授業
男性(274) 

女性(319)

出前授業・
模擬投票

啓発ポスター    

18～29歳(58) 

30代(85)

生徒会・
学級委員選挙

議事堂見学

政治講座・
選挙セミナー 

    

 

 

 

  

      

40代(125)      

50代(109)    



60代(81)     

70代(113)    

 

80歳以上(31)

 



 

 

 

 

全体(602) 

 

 

  

 

その他

特にない

男性(274)  

女性(319)  

18～29歳(58) 

30代(85)  

40代(125)  

50代(109)  

60代(81) 

70代(113)  

80歳以上(31) 

全体(602)  

Ｑ２．あなたは、国や地方の政治について、どの程度関心がありますか。１つ選んで番号に○をつけてください。
非常にある

ある程度あるあまりない

男性(274)   

全くない 

女性(319)  

  

18～29歳(58)    

30代(85)    

40代(125)    

50代(109)    

60代(81)    

70代(113)   

 

80歳以上(31)    

全体(602)   

 



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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

Ｑ３．あなたは、誰かと政治的な事柄を議論したり、話題にしたりすることがありますか。１つ選んで番号に○をつけてください。
よくある

ときどきある

あんまりないほとんどない男性(274) 

女性(319)      

18～29歳(58)     

30代(85)    

40代(125)    

50代(109)    

60代(81)   

 

70代(113)   

 

80歳以上(31)    

全体(602)    

Ｑ４．あなたは、４月７日のさいたま市議選について、どの程度関心がありましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。
非常にあったある程度あった

あまりなかった

全くなかった男性(274)  

  

女性(319)    

18～29歳(58)    

30代(85)    

40代(125)    

50代(109)    

60代(81)    

70代(113)   

 

80歳以上(31)  

 

 

全体(602)   

 

Ｑ５．あなたは、４月７日のさいたま市議選で投票しましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。
選挙権が

投票した

投票しなかった

男性(274)  

女性(319)   

18～29歳(58)  



なかった


30代(85)   

40代(125)   

50代(109)  



60代(81)  



70代(113)  



80歳以上(31)  

全体(602)  

 

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)84
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Ｑ６．投票日当日に投票しましたか、それとも期日前投票（または不在者投票）をしましたか。
当日投票をした

期日前（不在者）
投票をした

男性(152) 

女性(161)   

18～29歳(28)  

30代(31)  

40代(52) 

 

50代(52) 

 

60代(55)  

70代(77)  

80歳以上(22)  

全体(317)  

Ｑ７．あなたは、どなたと投票に行きましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。
1人で

家族と

知人等と

男性(152)  

 

その他


女性(161) 

 

 




18～29歳(28)   

30代(31)  

40代(52)   



50代(52)  



60代(55)   



70代(77)   

80歳以上(22) 

 

 



全体(317)   



Ｑ８．あなたが、さいたま市議選で投票所に行った際に、どのような交通手段を利用しましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。
徒歩

自転車・バイク

自家用車

タクシー

公共交通

その他

男性(152)   



 



女性(161)   



 



18～29歳(28)  

 



 



30代(31) 

 

 







40代(52)   

50代(52)   

60代(55)   

70代(77)   



 



80歳以上(22) 

 

 







全体(317)   



 



85
85

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

Ｑ９．投票所では待たずに投票できましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。
すぐに投票できた

少し並んで待った

かなり並んで待った

覚えていない男性(152) 

 

 



女性(161) 

 





18～29歳(28) 

 

 



30代(31) 







40代(52) 

 





50代(52) 

 





60代(55) 

 





70代(77) 

 





80歳以上(22) 

 





全体(317) 

 

 



Ｑ１０．投票した時間帯はいつですか。１つ選んで番号に○をつけてください。
午前中

午後

夕方

覚えていない男性(152)  

 

 

女性(161)    

18～29歳(28)  

 

 

30代(31) 

 

 

 

40代(52) 

 

 

 

50代(52)  

 

 

60代(55) 

 

  

70代(77) 

  

80歳以上(22) 

 





全体(317)  

 

 

Ｑ１１．さいたま市議選で投票する人を決めたのはいつ頃でしたか。１つ選んで番号に○をつけてください。
選挙期間前

選挙期間中

投票日当日

覚えていない男性(152)    

女性(161)    

18～29歳(28)  

 

 

30代(31)    

40代(52)    

50代(52)    

60代(55)   

 

70代(77)    

80歳以上(22) 

 

 



全体(317)   

 

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)8686

Q１２．今回のさいたま市議選について、あなたは、各候補者の政策の比較をしましたか。１つ選んで番号に○をつけてください。
政策の比較をした
男性(152) 

女性(161) 

18～29歳(28)
30代(31)

政策の比較を

わからない

しなかった
     

 

 

   

40代(52)  

 

50代(52)   

60代(55)  

 

70代(77)  

 

80歳以上(22) 

 

 

全体(317)   

Ｑ１３．あなたは、さいたま市議選で候補者を選ぶ時、どういう点を考えて投票する人を決めましたか。
あてはまるものをすべて選んで番号に○をつけてください。
地元の利益を考えて男性(152) 

自分と同じよう

自分と同じような職業の利益をな世代の利益を考えて考えて候補者の政策や候補者の人柄を主張を考えて考えて    

テレビや新聞、雑誌などで親しみを感じて 

女性(161)   

  

18～29歳(28)

 

 

  

 

 

30代(31) 

 

 

 

 

 

40代(52)      

50代(52) 

 

 

   

60代(55)     

 

70代(77)    

 

80歳以上(22)

 



 

 

 

 

全体(317)    

  

家族や知人に
男性(152)

勧められたから

 

その他

 

 

女性(161)  

18～29歳(28)

 

 

30代(31)

 

 

40代(52)

 

 

50代(52)

 

 

60代(55)

 

 
 

70代(77) 

80歳以上(22)

 



全体(317)

 

 

87
87

政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

Ｑ１４．投票しなかったのは、なぜですか。あてはまるものをすべて選んで番号に○をつけてください。
仕事や旅行など、他の用事があったから病気などで体調が投票を忘れて投票方法がわから良くなかったからしまったからなかったから

市議選があることを知らな
かったから

投票が面倒
だったから

男性(122)      

女性(156)

      

18～29歳(30) 

 

 

 

 

 

30代(53)     

40代(72) 

 

 

 

 

 

50代(57) 

 

 



 

 

60代(26)

 

 

 



 

 

70代(36)

 

 

 





 

80歳以上(9)

 

 

 



 



全体(283)  

 

 

 

 

投票所が近くになかったから

投票日時や場所がわからなかったから

整理券（入場券）を 政治や選挙に関心

投票したい候補者

政策がわから紛失したから

がなかったからいなかったからなかったから男性(122)

 

 



  

 

女性(156)

 

 

 

   

18～29歳(30)

 

 



 

 

 

30代(53)

 





 

  

40代(72)

 





   

50代(57)

 



 

 

  

60代(26)

 





 

 

 
 

70代(36)

 





 

 

80歳以上(9)











 

全体(283)

 

 

 

 

  

自分の一票では

選挙には世の中

選挙結果は変わを変える力は

なんとなく

その他

らないから

ないから
   

女性(156)

 

 

 

 

18～29歳(30)

 

 

 

 

男性(122) 

30代(53)

 

 

 

 

40代(72) 

 

 

 

50代(57) 

 

 

 

60代(26)

 

 



 
 

70代(36)

 

 

 

80歳以上(9)









全体(283)  

 

 

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)

88
88

Q１５．あなたは、どういう状況ならば投票しようと思いますか。２つまで選んで番号に○をつけてください。
投票所が
近かったら
男性(122) 

女性(156)18～29歳(30)

投票所までの無料バスなどが運行されたら

区内の投票所どこ

期日前投票が駅ビルやモール

でも投票出来たら などで投票できたら早朝や午後８時以降もできたら   

 

 

  
 

 



 

 

 

30代(53)

 



 

 

 

40代(72)

 

 

 

  

50代(57)

 



 

  

60代(26)

 



 

 

 

70代(36)

 

 

 

 



80歳以上(9)

 



 

 

 

全体(283)

 

 

 

 

 

その他

わからない

投票日の投票時間が延長されたらインターネットや郵送による投票ができたら男性(122)   

 

女性(156)    

18～29歳(30)  

 

 

30代(53) 

 

 

40代(72)   

50代(57)  

 

 

60代(26)  

 

 
 

70代(36)

 

 

 

80歳以上(9)



 

 

 

全体(283)    

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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

Ｑ１６．今回のさいたま市議選で、さいたま市選挙管理委員会及び明るい選挙推進協議会等が投票参加の呼びかけを行いましたが、下の中であなたが見たり聞いたりしたものがあれば、すべて選んで番号に○をつけてください。
市役所・区役所
でののぼり旗や男性(274)ステッカー

横断幕・懸垂幕

市役所・区役所の電光掲示板

啓発ポスター

啓発チラシ

選挙のごあんない      

女性(319) 

 

 

   

18～29歳(58)       

30代(85)     

40代(125)    

 

 

50代(109)      

60代(81)      

70代(113) 

 

 

   

80歳以上(31)

 

 



   

全体(602)     

 

市報さいたま市の広報車

啓発物

街頭・イベント

ラジオスポットなどでの啓発広告

  

 

 

 

 

投票所整理券に同封されている男性(274)

啓発チラシ

女性(319)  

 

 

 



18～29歳(58)

 

 

 

 

 



30代(85)    



40代(125)     



50代(109)     

60代(81)      

70代(113)     



80歳以上(31)

 

 

 

 

 



全体(602)  

 

 

  

デパート・市役所・区役所での男性(274)

アナウンス

さいたま市の選挙速報サイト

その他

どれも見たり聞いたりしなかった

わからない

 

 

 

  

女性(319)

 

 

 

  

18～29歳(58)

 

 



  

30代(85)

 

 

 

  

40代(125)

 

 

 

  

50代(109)

 

 

 

 

 

60代(81)



 

 

  

70代(113)



 

 

 

 

80歳以上(31)



 

 

 

 

全体(602)

 

 

 

 

 

Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)90
90

Ｑ１７．今の日本の政治を実際に動かしているのは誰だと思いますか。1つ選んで番号に○をつけてください。
国会議員

官僚

首相

国民一人一人

大企業

マスコミ

男性(274)   

 

 

 

女性(319)   

 

 

 

18～29歳(58)   

 

 

 

30代(85)   

 

 

 

40代(125)   

 

 

 

50代(109) 

  

 

 

 

60代(81)  

    

70代(113)   

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その他

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18～29歳(58)

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40代(125)

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60代(81)

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Ｑ１８．あなたが社会についての情報を得る際に、最も利用しているものは何ですか。１つ選んで番号に○をつけてください。
家族や友人

その他

テレビ

ラジオ

新聞

インターネット

男性(274)   

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政策と調査 第17号（2019年12月）
政策と調査 第17号（2019年12月）

Ｑ１９．さいたま市・区選挙管理委員会では、普段から選挙に関する情報提供を行っておりますが、下の中であなたが見たり聞いたりしたものがあれば、すべて選んで番号に○をつけてください。
選挙啓発動画さいたま市選管HP

自治会回覧板男性(274)

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区民祭りでの区選管の政治啓発 選挙・レベルアップ

選挙啓発

講演会

クイズ

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模擬投票

選挙BOOK

明推協ポスターコンクール

どれもみたり聞いた
りしなかった男性(274)

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女性(319)

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18～29歳(58)

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Policy & Research No.17 (December 2019)
Policy & Research No.17 (December 2019)92
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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．
（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

 ◎松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）
 外山 公美（立教大学コミュニティ福祉学部教授）
堀江 浩 （朝日新聞社編集委員）
松田 映二（埼玉大学社会調査研究センター准教授）
三宅 雄彦（駒沢大学法学部教授）
  （◎は委員長）
2019 年 11 月 29 日 印刷
2019 年 12 月 6 日 発行

政策と調査 第 17 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

Fax：048-858-3115

Mail: ssrc@mail.saitama-u.ac.jp
URL: http://ssrc-saitama.jp/

Policy & Research (No.17)
December 2019

Contents

Foreword ……………………………………………………

Masao Matsumoto...

1

The 9h Annual Conference of Public Opinion & Election Survey Research
Articles1. The Potential of “Web Public Opinion Surveys” Basedon Random Sampling
Junji Hagihara...

5

2. The Internet Survey Using a Random Sample Recruited
through an Area Sampling Technique: The Determinantsof Response and Comparison between Survey Modes

Takeshi Iida
Ken’ichi Ikeda
Yoshitaka Nishizawa
Tetsuya Matsubayashi ...

13

3. Election Prediction Possibilities of Online Surveys
Using Access Panels: Examples of the 2018
Okinawa and 2019 Yamanashi Governors’ Elections

Tatsuya Eguchi

...

21

4. Biases Arising from Question Layout and Option Order
Effects: A Study of Bias in Visual-mode Surveys such as
Postal Mail Surveys

Eiji Matsuda

...

29

...

45

...

47

Masafumi Fukuda, Tokuhisa Suzuki

...

55

Public Opinion Research “Saitama Shimin Ishiki Chosa in June 2019”

...

77

Panel Discussion………………………………………………………………

Articles5. How Does an Increase in Early Voting Affect Forecasting?:
Studying the Process by Comparing Exit polls with
Election Results

Hiroshi Yamashita
Masahiko Oguri

Discussion
Verifying Accuracy of Exit Polls and Election Polls
Taku Sugawara, Hiroshi Horie, Shingo Ohkuma,

Materials

SEISAKU-TO-CHOSA               ISSN 2186−411X( Policy & Research )No.17        ᨻ⟇࡜ㄪᰝ

December 2019➨ 17 ྕ
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Contents
Foreword

2019 ᖺ㸦௧࿴ඖᖺ㸧12 ᭶
Masao Matsumoto

The 9th Annual Confef rence of Public Opinion & Election Survey ResearchfeArticles1. The Potential of “Web Public Opinion Surveys” Based on
Random Sampling

Junji Hagihara

2. The Internet Survey Using a Random Sample Recruited
through an Area Sampling Technique: The
Determinants of Response and Comparison between
Survey Modes

Takeshi Iida
Ken’ichi Ikeda
Yoshitaka Nishizawa
Tetsuya Matsubayashi

3. Election Prediction Possibilities of Online Surveys Using
Access Panels: Examples of the 2018 Okinawa and 2019
Yamanashi Governors’ Elections
4. Biases Arising from Question Layout and Option Order
Effects: A Study of Bias in Visual-mode Surveys such as
Postal Mail Surveys

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Panel Discussion
Articles5. How Does an Increase in Early Voting Affect Forecasting?:
Studying the Process by Comparing Exit polls with
Election Results┠ḟHiroshi Yamashita
Masahiko Oguri

Discussion

Verifying Accuracy of Exit Polls and Election Polls
Taku Sugawara, Hiroshi Horie, Shingo Ohkuma,
Masafumi Fukuda, Tokuhisa Suzuki

Materials

Public Opinion Research “Saitama Shimin Ishiki Chosa in June 2019”

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

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