ISSN 2186−411X

政策と調査
第 25 号
第 13 回 世論・選挙調査研究大会特集号

目次

巻頭言

松本 正生

〔 論 文 〕
1. インターネット調査による地方選挙情勢調査の可能性

江口 達也

2. 2022 年参議院選挙におけるインターネット調査と予測手法の検討

福田 昌史

3. ポストＲＤＤの新機軸「ｄサーベイ」－ 2023 年統一地方選・衆参補選でさらに進化 －平田 崇浩〔 討 論 〕
杉田 淳・堀江 浩・松本 正生「選挙報道のゆくえ」〔 調査レポート 〕「さいたま市民政治意識調査（2023.5）」結果

2023 年（令和 5 年）12 月
埼玉大学社会調査研究センター

政策と調査 第 25 号
2023 年（令和 5 年）12 月

第 13 回 世論・選挙調査研究大会特集号

目次

巻頭言

松本 正生 …

1

1. インターネット調査による地方選挙情勢調査の可能性

江口 達也 …

5

2. 2022 年参議院選挙におけるインターネット調査と予測手法の検討福田 昌史 … 13

3． ポストＲＤＤの新機軸「ｄサーベイ」－ 2023 年統一地方選・衆参補選でさらに進化 －平田 崇浩 … 17

〔 論 文 〕〔 討論 〕
「選挙報道のゆくえ」
杉田 淳・堀江 浩・松本 正生 … 29

〔 調査レポート 〕「さいたま市民政治意識調査（2023.5）
」結果

… 47

巻 頭 言マスメディアが担い続けてきた日本の世論・選挙調査は、今、大きな転機を迎えている。
わけても、メインの方法であるＲＤＤ調査＝電話調査は、非常に厳しい状況に直面している。
外的背景には、レスポンスの低落に象徴される社会の側の変容が、内的には、費用負荷への耐用という報道機関の側の事情が介在する。転機は、すなわち、調査方法の変更ないし転換を要請する。いわゆる「電話からネット（インターネット）へ」の切り替えという課題にほかならない。
「電話からネットへ」は、単なる実査手法の変更にはとどまらない。母集団の定義、対象者の抽出・選定方法、対象者とのコンタクトの仕方、意見聴取の仕様あるいはデバイス、そしてアウトプット（結果）の集計・加工にいたるまで、調査のプロセス全般に関わってくる。
ルールチェンジをめぐる論点は多岐にわたり、議論は錯綜せざるを得ない。
第 13 回世論・選挙調査研究大会は、2023 年 9 月、
「ポストＲＤＤ時代と選挙報道」をテーマに埼玉大学で開催された。
第一部では、選挙の情勢調査をハイライトに、インターネットないしＷｅｂベースによる先駆的な手法の報告が行われた。本誌への掲載に当たり、論文形式での書き下ろしをお願い
した報告者三氏には謝意を申し述べたい。
「電話からネットへ」は、調査方法に加えて、選挙報道のあり方の転機とシンクロしている。事前の情勢や結果の速報はもとより、（有権者の）選択のための情報提供にも及ぶ。研究大会の第二部では、「選挙報道のゆくえ」と題して討論が行われた。調査や報道の対象である選挙そのものが、低投票率状況にあえぐ「選挙ばなれ社会」にあって、選挙報道とは何のためにあるのか、選挙報道に何ができるのか。論点は、日常をも含めた選挙に関する報道の社会的役割という難題に進まざるを得なかった。拙い司会にお付き合いくださったお二人の討論者に、あらためてお詫びする次第である。
埼玉大学社会調査研究センターが主催する「世論・選挙調査研究大会」は、第 13 回をもって終了となる。これまでご支援いただいた皆様に、深く感謝申し上げたい。ありがとうご
ざいました。

2023 年 12 月
埼玉大学社会調査研究センター
シニア・プロフェッサー
松本 正生

1
1

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

Policy & Research No.25 (December 2023)

2

Policy & Research No.25 (December 2023)

2

主催：埼玉大学社会調査研究センター

第回世論・選挙調査研究大会
大会テーマ

「ポスト5''時代と選挙報道」

ӻӽԄӽӺ

開会のスピーチӨ Ө 坂井Ө貴文（埼玉大学学長）Ө

ӻӽԄӾӺ

第一部〔報 告〕１．「インターネット調査による地方選挙情勢調査の可能性」ӨӨ
江口Ө達也（朝日新聞社世論調査部）
２．「ӼӺӼӼ年参議院選挙におけるインターネット調査と予測手法の検討」ӨӨ
福田Ө昌史（読売新聞東京本社世論調査部）Ө Ө
３．「統一地方選・衆参５補選で進化したｄサーベイ」Ө

Ө

平田Ө崇浩（社会調査研究センター調査研究部）
ӻӿԄӻӺ

休Ө憩

ӻӿԄӼӺ

第二部Ө〔討 論〕「選挙報道のゆくえ」
討論者：

杉田Ө淳Ө（ԝԒԗ報道局選挙プロジェクト副部長）
堀江Ө浩Ө（元朝日新聞編集委員）

司会者：
ӻԀԄӿӺ

閉会のスピーチӨӨӨӨӨӨӨ

講評をかねて松本Ө正生Ө（埼玉大学名誉教授）Ө

前田Ө浩智（毎日新聞社主筆） Ө

日時：2023年9月8日(金) 13:30～17:00 (13時受付開始）
会場：埼玉大学 大学会館3階 大集会室（ローソンのある棟）
参加費：無料

参加方法：会場（埼玉大学） または オンライン(Zoom)
Ⅲ⅟⅙ⅇℭⅶↂↂⅾⅇℼℼↁↁↀⅱ℺ↁⅯⅷↂⅯⅻⅯ℻ⅸⅾℼ

3

政策と調査

第25号（2023年12月）

開会あいさつ本日は世論・選挙調査研究大会にご参加いただき誠にありがとうございます。
ご案内の通り、社会調査研究センターは、2009 年 4 月に本学において社会調査士、専門社会調査士の養成を行うとともに、自治体や企業からの依頼に応じ社会調査や世論調査を行うことを目的に設立されました。2020 年には、本センターのセンター長である松本先生が積み重ねてきたノウハウを活かし、社会調査の設計から実施までのコンサルティングに応じることを目的とした、本学発のベンチャー企業として

埼玉大学 学長

坂井 貴文

株式会社社会調査研究センターが発足しています。

毎年開催してきました「世論・選挙調査研究大会」は、本年で 13 回を数えることとなり、毎回、新しい調査方法に関する発表が行われ、調査関係者のみなさまから大きな注目を頂戴してまいりました。今回は「ポストＲＤＤ時代と選挙報道」というタイトルで、コロナ禍が終息したことを受けて、久しぶりに対面方式を復活させ、オンラインでも同時配信を行うと聴いております。どうぞ活発なご議論をしていただけ
ればと存じます。
さて、誠に残念ではありますが、長年続けてまいりました本研究大会も、この 13 回をもちまして終了ということになります。これまで、全国各地から参加し続けてくださったみなさまに、あらためて感謝申し上げる次第です。加えて、多忙な業務を抱えているにもかかわらず、準備をいとわずに、ご報告を寄せてくださった多くの報道機関ならびに調査会社の皆様方に対して、心からの感謝を申し述べたいと存じます。
なお、株式会社社会調査研究センターは、引き続き本学を所在地として、調査業界における不可欠な存在を目指してまいりますので、今後ともよろしくお願い申し上げまして私からの挨拶とさせて頂きます。
重ねまして、本日のご参加に感謝申し上げます。

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

44インターネット調査による地方選挙情勢調査の可能性
The Potential of Online Surveys in Local Elections

江口 達也
Tatsuya Eguchi

１. はじめに
２. 調査設計
３. 男女別、年代別構成比の比較
４．選挙関心度の比較
５．政党支持率の比較
６．名挙げ率の比較
７．調査支持率の比較
８．維新バイアスについて
９．現職バイアスについて
10．今後の課題〈要旨〉
朝日新聞社は 2023 年 4 月の統一地方選挙で実施された選挙のうち 5 つの知事・市長選挙について、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実施した。ネット調査で得られた各候補の調査支持率はＲＤＤ調査のものよりも選挙結果に近かった。ネット調査においては、日本維新の会の支持率が高めに出る傾向があるため、予測にあたっては何らかの対策が必要となる。また、
ネット調査においても、現職候補の支持率が高めに出る傾向も確認された。引き続き、実験調査を重ねてネット調査の特徴を把握していく必要がある。

The Asahi Shimbun conducted an online survey of the access panels (registered monitors) owned by aresearch firm for five of the gubernatorial and mayoral elections held in the April 2023 local elections.
The survey support rate for each candidate obtained in the online survey was closer to the election
results than those in the RDD survey. In the online surveys, support rate for the Japan Restoration
Association tends to be higher than actual support rate, so some countermeasures are needed inforecasting. The online survey also showed a tendency for the incumbent candidate's support rate to behigher. More experimental surveys need to be conducted to better understand the characteristics of theonline surveys.

55

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

１. はじめに朝日新聞社は 2021 年衆院選の情勢調査から、調査会社のアクセスパネル（登録モニター）を使った
インターネット調査を導入した。続く 2022 年参院選においても同じ調査方法で情勢調査を実施し、両選挙とも予測を成功裏に終えることができた(江口 2022)。しかし、今のところネット調査の導入は国政選挙における情勢調査に限っており、知事選など地方選挙の情勢調査については、引き続き固定電話のみを対象にしたＲＤＤ方式の電話調査（以下、ＲＤＤ調査）で実施している。
固定電話の普及率は下降の一途である。総務省の令和 5 年版情報通信白書によれば、固定電話の加入契約者数は 2011 年度末時点で 5691 万契約だ
ったが、2022 年 12 月末時点では 5111 万契約まで減少している。また、減少速度が年々増している傾向も確認できる。こうした固定電話調査のカバレ
ッジ悪化への対処は急務であろう。全国世論調査
においては、携帯電話も対象に含めることでこの問題に対処している。しかし、地方選挙の場合、特定の地域のみが調査対象となるため、番号に地域情報を持たない携帯電話を対象に含めるのは難し
いのが実情である。

ん簡単な対処法となる。まじめに調査に取り組む
関係者にとっては、大変迷惑な話であるが、固定電話ＲＤＤ調査の限界は確実に近付いてきている。
こうした状況を鑑み、地方選挙情勢調査においてもインターネット調査を代替手段として検討するため、朝日新聞社は 2023 年 4 月に行われた統一
地方選挙を機会として実験調査を実施した。本稿はその結果を紹介するとともに、ネット調査による地方選情勢調査の可能性を検討するものである。

２．調査設計
統一地方選の前半戦（4/9 投開票）で実施される選挙のうち、大阪府、奈良県、徳島県、大分県の各
知事選と大阪市長選の 5 選挙を対象にネット調査を実施した。国政選挙における情勢調査と同様に、インテージ、クロスマーケティング、マクロミル、
楽天インサイト（五十音順）の 4 社に委託し、各社の登録モニターを対象に調査した。有効目標数は、
いずれの選挙についても各社 300 件、4 社あわせて1200 件に設定した。調査対象者の選定においては、
性別や年齢別の構成比による割り付けは行わず、モニターから無作為に抽出するよう依頼した。ただし、大阪府知事選調査と大阪市長選調査においては、同じ人が対象に選ばれないよう調整を行った。調査日程は 3/31（金）、4/1（土）の 2 日間とした。分析は 4 社のデータを単純に合算したものを基に行う。4 社合計の有効回答数は図表 2 に示した。また、選挙結果だけでなく、ほぼ同日程で実施
した固定電話のみ対象のＲＤＤ調査の結果とも比較しながらネット調査の結果を評価する。ＲＤＤ
調査の日程や有効数などの情報は図表 3 のとおりである。

図表１．固定電話の加入契約者数の推移
出典：「令和 5 年版情報通信白書」
（総務省）
（万契約）

図表２．インターネット調査の日程、有効数など

2022年12月末

2020年度末

2021年度末

2019年度末

2018年度末

2017年度末

2016年度末

2015年度末

2014年度末

2013年度末

2011年度末

2012年度末

5,800
5,700
5,600
5,500
5,400
5,300
5,200
5,100
5,000
4,900
4,800

大阪府
奈良県
徳島県
大分県
大阪市
調査日程
３／３１（金）、４／１（土）の２日間
有効目標数
1200件（４社計）
有効数
1241件 1243件 1231件 1237件 1241件

また、電話調査においては、特殊詐欺や連続強盗といった犯罪行為の横行により、回収率が低下する状況に陥っている点も大きな問題である。犯人たちは、世論調査を装った電話をかけて、家族構成
や貯金額、年収などといった情報を聞き出し、犯行のターゲットを選定していたという。こうした犯罪の被害にあわないようにしようと思えば、「知らない相手からの電話に出ない」というのが、いちば

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

図表３．ＲＤＤ調査の日程、有効数など
大阪府
奈良県
徳島県
大分県
大阪市
調査日程
４／１（土）、２（日）の２日間
有効目標数
1000件
用意番号数 5767件 5651件 5574件 5087件 6569件
有権者確認 1374件 1596件 1476件 1474件 1069件
有効数
772件 858件 881件
901件 604件
回答率
56%
54%
60%
61%
57%

6
6

３．男女別、年代別構成比の比較
ネット調査の男女別構成比を、国勢調査による実態構成比およびＲＤＤ調査の男女別構成比と比較したものが図表 4 である。ネット調査は、いずれの選挙についても、男性の構成比が実態よりも多くなっているのが特徴である。これに対して、ＲＤ
Ｄ調査は女性がやや多めの構成となっている。
次に、年代別構成比を比較したのが図表 5 である。いずれの選挙でも 18-29 歳と 70 歳以上の構成比が実態よりもかなり少なくなっている。30 代の構成比は実態構成比に近いが、40 代～60 代は実態
構成比よりもかなり多く、ネット調査は中年層に偏っている調査だといえる。一方、ＲＤＤ調査につ

４．選挙関心度の比較
各知事選（市長選）に、どの程度関心があるか 3
択で質問した。その結果をネット調査とＲＤＤ調査で比較したのが図表 6 である。大阪府知事選と大阪市長選については、ネット調査とＲＤＤ調査の間であまり大きな違いはなかった。しかし、奈良、
徳島、大分の各知事選については、「関心がない」との回答がＲＤＤ調査よりもネット調査で多めとなっている。
「大いに関心がある」については、徳図表４．男女別構成比の比較

図表５．年代別構成比の比較

●大阪府

男性

いては 70 歳以上に大きく偏っている。いまや 1829 歳、30 代の若年層に限らず、40 代も十分補足できていない。

18-29歳
50代

●大阪府

女性

実態

47

53

実態

16

ネット調査

54

46

ネット調査

6 11

RDD調査

42

●奈良県
実態

男性
47

ネット調査
RDD調査

ネット調査
RDD調査

RDD調査 32 7

女性

●奈良県

41

44

56

男性
47
56

44

46

●大分県

54

男性

女性

16

7

14

22

RDD調査 12 7 11

22

●大分県

18-29歳
50代

ネット調査

53

47

ネット調査 5

43

●大阪市

57

男性

女性

15

14

21

●大阪市

18-29歳
50代

17

実態

ネット調査

53

47

ネット調査

RDD調査

48

52

RDD調査 22 7

15

6 13
15

15

30代
60代

40代
70歳以上

17

31
21

10

57

RDD調査 12 6 13

52

24

26

24

48

7
7

15

16

実態

30

53

15

11

10

40代
70歳以上

15

19

11

12

30代
60代

28

12

実態

20

16

18-29歳
50代

53

26

52

16

RDD調査 22 8

47

RDD調査

11
18

実態

13

17

ネット調査 5 9

ネット調査

40代
70歳以上

32

19

13

実態

53

17

20

●徳島県

女性

17

18-29歳
50代

実態

53

59

●徳島県
実態

58

13

30代
60代

30代
60代

40代
70歳以上

16

31

28

18

9

57

17

22
19

30代
60代

16

40代
70歳以上

12

29

24
21

9

55

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

こうした傾向は、21 年衆院選、22 年参院選で実施したネット調査でも確認されている。

島、大分ではＲＤＤ調査よりネット調査の方が少なくなっているが、奈良では逆にネット調査で多めとなった。選挙関心度については、ネット調査に一貫したＲＤＤ調査との違いはみられなかった。

６．名挙げ率の比較
投票先を聞く質問で、投票先を回答した人の割合を「名挙げ率」と呼ぶ。ここでは、ネット調査とＲＤＤ調査の間で名挙げ率に差があるのか確認する。各選挙の名挙げ率を図表 8 に示した。ネット調査の名挙げ率は大阪市で 31％と低いが、ＲＤＤ調
査でも 34％と同水準であるため、「ネット調査であること」が要因で低くなっている訳ではないようだ。他の選挙の名挙げ率は、おおむね 5～6 割となっている。ＲＤＤ調査よりも、やや低めなところもあるが、それほど大きな違いはみられなかった。21
年衆院選、22 年参院選で実施したネット調査でも、名挙げ率は 5～6 割程度と同じ水準だった。

５．政党支持率の比較
ネット調査とＲＤＤ調査の政党支持率を比較したのが図表 7 である。政党支持率は、「あなたはいま、どの政党を支持していますか」と質問。ネット調査は自記式調査であるため、調査対象者に政党名が選択肢として提示される状態となるが、ＲＤ
Ｄ調査においては政党名を読み上げない自由回答
形式で聴取している。こうした方法（モード）の違いが原因なのかは不明であるが、ＲＤＤ調査に比べてネット調査は、自民支持率が低めに、維新支持率が高めになる傾向がみられる。また、それほど大きな違いではないが、公明支持率がやや少なめに、
れいわ支持率がやや高めに出る傾向もみられた。

７．調査支持率の比較
今回のネット調査で得られた各候補の調査支持率を、選挙結果などと比較しながら評価する。

図表６．選挙関心度の比較
●大阪府

大いに関心
関心はない

少しは関心

ネット調査

32

49

19

RDD調査

35

49

16

大いに関心
関心はない

●奈良県

少しは関心

ネット調査

37

43

RDD調査

31

56

ネット調査

36

RDD調査

42

●大分県
ネット調査
RDD調査

28

候補者名

政党

経
歴

年齢

1
2
3
4
5
6

谷口 真由美吉野 敏明
辰巳 孝太郎
吉村 洋文
稲垣 秀哉
佐藤 さやか

無所
参政
無所
大維
無所
政女

新
新
新
現
新
新

48
55
46
47
53
34

調査結果

選挙結果

支持率

順位

得票率

順位

8.2
1.8
5.7
83.0
0.6
0.6

2
4
3
1
5
5

13.2
3.5
8.0
73.7
0.7
1.0

2
4
3
1
6
5

誤差
-5.0
-1.7
-2.3
+9.3
-0.0
-0.3

22
47

少しは関心

47

25
52

大いに関心
関心はない

7-2．奈良県知事選

11

大いに関心
関心はない

37

●大阪市

13

42

届け
出順

大阪維新の会の現職・吉村が大きくリードする「無風」状態だった。調査支持率が選挙結果よりもかなり高めに外れているが、当落判定の判断に影響するものではない。2 位以下の順位についても結果に一致している。

19

少しは関心

大いに関心
関心はない

●徳島県

7-1．大阪府知事選

届け
出順

候補者名

政党

経
歴

年齢

1
2
3
4
5
6

山下 真
平木 省
尾口 五三
荒井 正吾
西口 伸子
羽多野 貴至

維新
無所
無所
無所
無所
無所

新
新
新
現
新
新

54
48
72
78
68
43

調査結果

選挙結果

支持率

順位

得票率

順位

46.4
25.7
3.1
19.8
2.9
2.2

1
2
4
3
5
6

44.4
32.8
3.3
16.2
2.2
1.1

1
2
4
3
5
6

誤差
+2.0
-7.1
-0.2
+3.6
+0.7
+1.0

11

当選した維新・山下の調査支持率は、選挙結果にほぼ一致しており、他候補の順位も結果に一致している。しかし、対抗馬だった平木の支持率が選挙結果よりも低く出ている。また、現職・荒井の支持率は、選挙結果よりもやや高めに出ている。

少しは関心

ネット調査

36

44

20

RDD調査

34

44

21

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

88図表７．政党支持率の比較

●大分県

●大阪府
12

自民
立憲

17

2
1

共産
国民
れいわ
社民
政女
参政

23

29

れいわ

RDD調査
政女
参政

45

国民
れいわ
社民
政女
参政

その他

22
22

立憲

3
2
14

19

れいわ
ネット調査

社民

RDD調査

政女
参政

国民
れいわ
社民
政女
参政

1
0
2
1
0
0
0
0
2
1

ネット調査
RDD調査

その他

57

42

46

1
1

1
1

図表８．名挙げ率の比較
26

34

ネット調査

3
3
5
2
3
2
1
3
1
2
0
0
0
1
0
1
1

9

RDD調査
63%
61%

大阪府
52%

奈良県

44%
58%
63%

徳島県

ネット調査
RDD調査

50%

大分県
大阪市

62%
31%
34%

50
50

無党派層
その他

5
3
4

無党派層
47

維新

共産

30

3

共産
国民

19

4
22

公明

2
2
2
2
1
1
2
0
0
0
0
0
1
0

自民

公明

1

維新

●徳島県

立憲

10

自民

無党派層
その他

54
56
1
1

●大阪市

維新

共産

RDD調査

50

1
0

自民

公明

ネット調査

無党派層

●奈良県

立憲

公明

3
4
2
1
2
4
3
0
1
2
1
0
1
0

社民

無党派層
その他

1

国民

ネット調査

7

維新

共産

3
4
2
2
1
1
2
0
1
0
1
0
1
1

26

4
5

立憲

維新
公明

22

自民

2
2

9
9

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

7-3．徳島県知事選
届け
出順

候補者名

政党

経
歴

年齢

1
2
3
4

三木 亨
古田 元則
後藤田 正純
飯泉 嘉門

無所
共産
無所
無所

新
新
新
現

55
75
53
62

調査結果

選挙結果

支持率

順位

得票率

順位

24.9
3.5
40.1
31.5

3
4
1
2

30.6
3.2
40.0
26.2

2
4
1
3

図表９ ネット調査による調査支持率と選挙得票
率の散布図

誤差
-5.7
+0.3
+0.2
+5.3

100
90
80

当選した後藤田の調査支持率は、選挙結果に一致している。しかし、現職・飯泉の調査支持率は選挙結果よりも高めに、三木の調査支持率は低めに出ており、順位が結果と異なっている。

選挙得票率

70

7-4．大分県知事選
届け
出順

候補者名

1 安達 澄2 佐藤 樹一郎

政党

経
歴

年齢

無所 新 53
無所 新 65

調査結果

選挙結果

支持率

順位

得票率

順位

40.9
59.1

2
1

42.7
57.3

2
1

60
50
40
30

誤差
20

-1.9
+1.9

10
0

佐藤と安達の一騎打ちの構図。佐藤がリードし、安達が追うかたちとなった。調査支持率は結果にほぼ一致している。

0

政党

経
歴

年齢

1
2
3
4
5

横山 英幸
北野 妙子
荒巻 靖彦
ネペンサ
山崎 敏彦

大維
無所
無所
無所
無所

新
新
新
新
新

41
63
58
48
44

調査結果

選挙結果

支持率

順位

得票率

順位

62.8
29.5
3.4
0.8
3.6

1
2
4
5
3

64.6
26.4
3.0
1.5
4.5

1
2
4
5
3

30

40

50

60

70

80

90 100

図表 10 ＲＤＤ調査による調査支持率と選挙得票
率の散布図
100

誤差
90

-1.8
+3.1
+0.3
-0.7
-0.8

80
70

選挙得票率

候補者名

20

調査支持率

7-5．大阪市長選
届け
出順

10

大阪維新・横山がリードし、北野が追うかたちとなった。北野の調査支持率がやや高めに出ている
ものの、選挙結果に近い。下位の順位も結果と一致
している。

60
50
40
30
20
10

7-6．調査支持率の精度比較
ここまで選挙ごとに結果をみてきたが、全体として調査支持率の精度はどうだったのか。ＲＤＤ
調査の結果とも比較しつつ評価する。図表 9 はネット調査による各候補の調査支持率と選挙結果の散布図である。45 度線の周囲に分布しており、総じて選挙結果に近い調査支持率が得られていたことがわかる。一方、図表 10 はＲＤＤ調査による調査支持率と選挙結果の散布図である。図表 9 と比
較すると、ＲＤＤ調査よりもネット調査の方が誤差は小さかったことがわかる。ただ、ＲＤＤ調査は回収状況が思わしくなく、ネット調査よりも有効票数が少なくなっているため、単純比較には留意が必要である。

0
0

20

30

40

50

60

70

80

調査支持率

図表 11 調査支持率の誤差の出方を比較
ネット調査
15.0

調査支持率の誤差

10.0

5.0

0.0

-5.0

-10.0

-15.0

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

10

10
10

RDD調査

90 100支持が高めに出ていたため、回答者が「日本維新の会」の候補だと勘違いして選択されている可能性があるのではないかと考えた。そこで、終盤調査では「新風」に表記を変更して実施したところ、維新政党・新風候補の平均誤差は-1 ポイントほどとなり、誤差を抑えることができた。
こうした経験から、調査票の中で「維新」という単語を使わないことで、維新バイアスを抑えることができるのではないかと考えたのである。今回、大阪府知事選、奈良県知事選、大阪市長選の 3 選挙で維新が候補者を擁立した。いずれの調査についても、「維新」という単語を表記しないかたちで調査を実施することにした。具体的には、大阪府知事
選においては「吉村 洋文（いまの知事）」、奈良県
知事選では「山下 真（前・生駒市長）」、大阪市長
選では「横山 英幸（前・大阪府議）」と所属政党
ではない肩書を表記した。

誤差の出方（高めに外れるか、低めに外れるか）について、ネット調査とＲＤＤ調査で違いがあるのか確認する。図表 11 は、各候補の誤差をプロットしており、ネット調査の誤差を基準に並べている。全体としてみると、ネット調査で高めに外れている候補は、ＲＤＤ調査でも高めに、逆にネット調査で低めに外れている候補はＲＤＤ調査でも低めに出ている傾向はみられる。ただ、細かくみるとネット調査とＲＤＤ調査で誤差の出方が逆になっているケースもあった。具体的には、奈良県知事選の維新・山下で、ネット調査では+2.0 ポイントだっ
たが、ＲＤＤ調査では-9.4 ポイントと低めに外れていた。また、大阪市長選の大阪維新・横山の誤差
は、ネット調査では-1.8 ポイントだったが、ＲＤＤ調査では-9.5 ポイントと、誤差の方向は同じではあるものの違いが大きかった。

８．維新バイアスについて
第 5 項で確認したように、ネット調査では維新の支持率がＲＤＤ調査よりも高めに出る傾向がある。21 年衆院選や 22 年参院選で実施したネット調
査でも、維新候補の調査支持率は高めに出る傾向が確認された。21 年衆院選調査では最大で+13 ポ
イント、22 年参院選調査では最大+11 ポイントの誤差が出ている。このように維新候補の調査支持率が高めに出る傾向を本稿では「維新バイアス」と呼ぶことにする。
衆院選および参院選の情勢調査では、維新バイ
アスが出ることを前提とし、並行実施する電話調査データで補正することでこれを抑える対応をとっている。しかし、今回のような地方選挙の情勢調査の場合、並行して電話調査を実施することは、調査費用の面などから考えると現実的ではない。別の補正方法を検討するか、そもそもバイアスが出ないような工夫を検討する必要がある。
そうした工夫を検討するにあたり、22 年参院選
における事例が役に立つのではないかと考えた。
この参院選では、政治団体「維新政党・新風」がい
くつかの選挙区で候補者を擁立した。序盤調査では、候補者の所属政党を「維新政党・新風」と正式名称を表記するかたちで調査を実施した。すると、維新政党・新風候補の調査支持率の誤差は、平均で+2 ポイント、最大で+5 ポイントと、結果よりもやや高めに外れる傾向がみられた。当時は選挙結果が出る前であったが、事前に想定していたよりも

11
11

図表 12 維新候補の誤差（ネット調査とＲＤＤ調査）

ネット調査 RDD調査
誤差
誤差
大阪府 吉村 洋文+9.3+9.5
奈良県 山下 真+2.0-9.4
大阪市 横山 英幸
-1.8
-9.5
選挙

候補者

今回の調査における維新候補の誤差をまとめたのが図表 12 である。吉村に大きな誤差が発生しているが、これは維新バイアスではなく、後述する現職バイアスであると考えられる。他 2 候補については、それぞれ±2 ポイント程度と大きな誤差は出ておらず、バイアスを抑制できている。

９．現職バイアスについて
今回の調査対象の選挙のうち、大阪府知事選、奈良県知事選、徳島県知事選の 3 知事選では、現職が立候補している。ＲＤＤ調査においては、現職候補の調査支持率が高めに出る傾向、いわゆる「現職バイアス」が存在している。図表 13 に各現職候補の誤差をまとめた。ＲＤＤ調査では+10 ポイント前後の誤差が発生していることがわかる。ネット調査
についても、ＲＤＤ調査よりもやや小さめではあ
図表 13 現職候補の誤差（ネット調査とＲＤＤ調査）
ネット調査 RDD調査
誤差
誤差
大阪府 吉村 洋文+9.3+9.5
奈良県 荒井 正吾
+3.6
+11.1
徳島県 飯泉 嘉門
+5.3
+9.1
選挙

候補者

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

るが、いずれも高めに外れている。19 年山梨県知事選で実施したネット調査でも、現職候補の調査
支持率が結果よりも+4.9 ポイント高めに出ていた（江口 2019）。ネット調査でもＲＤＤ調査と同様に
現職バイアスが発生するようだ。予測にあたっては、こちらへの対応も検討する必要がある。

10. 今後の課題
調査に基づいて選挙予測を行うにあたっては、その基となる調査データの“クセ”を把握する必要がある。無作為抽出調査であるＲＤＤ調査にもさまざまなクセがある。ネット調査を使う場合でも、同じようにそのクセを把握する努力が必要である。
本稿では、その具体例として「維新バイアス」や「現職バイアス」を取り上げた。維新バイアスについては、今回提案した方法で回避できる可能性はあるが、問題がないか引き続き検証する必要がある。また、現職バイアスについても同様に事例を積み上げながら傾向を把握していくべきである。地方選挙においても、地道に実験調査を重ねて、ネット調
査データの特徴を把握し、コントロールしていくしかない。
（朝日新聞社世論調査部）

参考文献
江口達也 (2022). 朝日新聞社の 2022 年参院選情勢調査について, 政策と調査, 23, 23-28.
江口達也 (2022). 2021 年衆院選情勢調査の設計について -なぜネット調査を導入したのか-,
政策と調査, 22, 29-34.
江口達也 (2019). 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－,
政策と調査, 17, 21-28.
江口達也 (2015). インターネット調査による選挙予測の可能性, 政策と調査, 9, 27-34.

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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2022 年参議院選挙におけるインターネット調査と予測手法の検討
Internet Survey and Prediction Method for the 2022 House of Councillors Election

福田 昌史
Masafumi Fukuda

１. 序
２. 調査の概要
３. ＭＲＰの適用
４. 結果
５．議論

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

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

13
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政策と調査 第25号（2023年12月）
政策と調査 第25号（2023年12月）

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

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

当選者が的中（順位も調査結果と一致）

当選者は的中（順位が
選挙結果と異なる）
当選者が選挙結果と食
い違う

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

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

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

15
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政策と調査 第25号（2023年12月）
政策と調査 第25号（2023年12月）

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

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

表２. ＭＡＥの比較（パーセントポイント）

70.0

60.0

50.0

40.0

候補者の政党

適用前

適用後

自民党（18）2.8

3.1

立憲民主党（16）

1.8

2.2

日本維新の会（7）

6.8

1.9

公明党（5）

5.8

3.9

共産党（9）

1.6

0.5

国民民主党（5）2.2

1.1

れいわ新選組(5)

2.0

1.6

社民党（2）
0.6
0.3※カッコ内は候補者数（推薦候補を一部
含む）

30.0

20.0

10.0

0.0

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

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

70.0

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

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

70.0

60.0

50.0

40.0

30.0

20.0

10.0

0.0

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

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

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

16
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ポストＲＤＤの新機軸「ｄサーベイ」－2023 年統一地方選・衆参補選でさらに進化－
d-SURVEY as a New Alternative to RDD: Further Improvements During the 2023 Unified Local
Elections and By-Elections
平田 崇浩
Takahiro Hirata
１. ｄサーベイの仕組みと特徴
1-1. 日本最大の携帯キャリアと提携
1-2. 完全個人の確率標本
1-3. 詐欺被害の心配不要
２. ｄサーベイの課題と対策
2-1. 6500 万人の地域分布に偏りなく
2-2. 配信設計モデルで性・年代分布を適正化
３．ｄサーベイの精度と進化
3-1. ネット調査の課題に対応
3-2. 情勢変化も的確に捕捉
3-3. 人口＜小＞なら補正モデル
3-4. 2 段階配信で投票行動調査も進化
４．世論・選挙調査のスタンダードに〈要旨〉
株式会社社会調査研究センター（ＳＳＲＣ）は 2021 年衆院選、2022 年参院選に続き、2023 年 4 月の統一地方選・衆参 5 補選、同年 10 月の衆参 2 補選などでも「ｄサーベイ」による選挙調査を多数実施した。
ｄサーベイは個人所有のスマートフォンを対象としたインターネット調査である。従来の電話ＲＤＤ（Random Digit Dialing）調査とは、母集団の設定から確率標本の取得に至るまでの調査の設計思想が根本的に異なる。接続率・回答率の低下に苦しむ電話調査の限界が見えてきた中、日本の有権者の 6 割強に当たる全国約 6500 万人（2023 年 9 月現在、18 歳以上）の母集団から調査対象者を無作為抽出し、質・量ともに安定したサンプルを取得できるのがｄサーベイの特長である。ＳＳＲＣは一連の選挙調査を通じて
地域ごとにサンプル特性のデータを蓄積し、回答サンプルの性・年代分布を投票者のそれに近づける 2 つのモデル＝「配信設計モデル」「補正モデル」を確立した。
The Social Survey Research Center (SSRC) has conducted lots of election surveys using d-SURVEY in
five by-elections (for both houses of the Diet) held in April 2023, and two by-elections (for both houses of
the Diet) held in October 2023. d-SURVEY is an internet survey targeting personally-owned smart
phones and the design of this survey is fundamentally different from traditional telephone RDD surveys,
up to the establishment of the population and the acquisition of the probability sample. While telephonesurveys are limited by the fact that they suffer from low connection and response rates, d-SURVEY is
unique in its ability to obtain a stable sample in terms of both quality and quantity by randomly
selecting survey targets from a population of approximately 65 million people nationwide which is morethan 60% of Japan's voters. SSRC has accumulated sample characteristics data by region throughelection surveys and established two models, the "distribution design model" and the "adjusting model,that bring the sex and age distribution of the response sample closer to the distribution of the voting
population. In this way, SSRC has managed to improve the accuracy of opinion polls.

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

１. ｄサーベイの仕組みと特徴
1-1. 日本最大の携帯キャリアと提携
ｄサーベイは、日本最大の携帯キャリア「ＮＴＴドコモ」（注１）の協力を得て株式会社社会調査研
究センター（ＳＳＲＣ）が開発し、2021 年春から運用を開始した。大手キャリアがその通信基盤を社会調査に提供するのは世界的に見ても極めて稀と言える。それを可能としたのが、ＮＴＴドコモの運営するポイントサービス「ｄポイントクラブ」（2023 年 9 月現在の会員数約 9500 万人）である。
ｄサーベイは、ｄポイントクラブの会員を対象とするアンケートサービスを活用する。調査時に抽出する対象は電話番号ではなく、ｄポイントク
ラブの会員アカウントである。これがｄサーベイ
最大の利点となっている。

に回答することを承諾した（＝個人を特定する氏
名・住所・電話番号を除くパーソナルデータの第三者提供を許諾した）18 歳以上の約 6500 万人がｄサーベイの対象母集団となる。
ｄポイントクラブに入っている全国約 6500 万人の会員アカウントから無作為抽出するということは、日本の有権者の 6 割超を母集団として、電話番
号ではなく個人を無作為抽出することを意味する。
完全な個人の確率標本が取得できる点では選挙人
名簿や住民基本台帳からの無作為抽出に近いサン
プリング手法ではないかと考えている。
国内のスマートフォン保有率は 9 割を超え、「1
億総スマホ時代」の到来と言われている（注２）。
ｄサーベイは、スマホでポイント活用（以下、ポイ
活という）に勤しむｄポイントクラブ会員を対象母集団とし、そこから無作為抽出した会員アカウ
ント宛てにアンケートへの回答を依頼するメール
1-2.完全個人の確率標本
電話ＲＤＤ調査の抽出対象は電話番号であって、 を送る。スマホのメール画面でリンクをタップす
ると、スマホのブラウザが【図１】のようなアンケ
人ではない。固定電話の番号は世帯や法人に割りートの開始画面に遷移する仕組みである。
振られるため、ＲＤＤ調査においては法人の番号を除外したうえで世帯の番号を抽出し、有権者の【いる世帯につながった後、世帯内で個人を抽出す
図１る手法が確立された。しかし、固定電話の世帯保有】率が下がり、有権者全体に対するカバレッジ（カバアンー率）に問題が生じたことから、携帯電話ＲＤＤがケ導入された。
ート
携帯電話の保有率はほぼ 100％に達しており、携開始
帯電話ＲＤＤのカバレッジに問題はないが、複数画保有の問題が浮上した。個人で複数の携帯番号を面持つ人が少なくないうえに、勤務先から業務用の携帯電話を支給される人も多い。調査結果が対象
母集団を代表する要件は「母集団の誰もが等しく当たる（抽出される）可能性のあること」。携帯電
話ＲＤＤ調査では回答者に回線保有数を尋ねてウ
エートバックする回線数補正などが行われているが、複数回線保有者の多い都市部にサンプルが偏る傾向は否めず、代表性の面で問題が残る。
ｄサーベイの対象母集団はｄポイントクラブの会員である。ｄポイントクラブに入れるのは個人に限られるため、法人名義の携帯を持っているか
否かは関係ない。複数の携帯回線を利用していても、ポイントをためたり使ったりする個人アカウ
1-3. 詐欺被害の心配不要
ントは基本的に 1 人 1 つ。ＮＴＴドコモ以外の携
近年、固定・携帯の電話ＲＤＤ調査に立ちはだか
帯キャリアを利用している人もアカウントを取得っているのは、電話利用者を狙った特殊詐欺や強して会員になれる。未成年者を含む約 9500 万人の盗事件の横行である。見知らぬ番号からかかって会員のうち、ｄポイントクラブからのアンケート
きた電話に出ると事件に巻き込まれるリスクがあ

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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ートに回答するにはｄポイントクラブのサイトでアカウント認証を受ける必要もあり、フィッシン
グ詐欺の介在する余地はない。回答者は詐欺被害に遭う心配をすることなくアンケートに回答できるうえに、回答した質問数に応じてポイントがもらえるインセンティブも付く。

るとの認識が全国的に広がり、電話ＲＤＤ調査の接続率は急激に低下している。調査対象者が電話に出てくれたとしても、特殊詐欺の電話ではないかと警戒され、なかなか回答してもらえない。その
結果、架電する電話番号の件数、通信料、オペレー
ター人件費などのコストがかさみ、回答データの量と質の確保が困難になっている。
ＳＳＲＣでは、自動音声応答（オートコール）であれば、調査コストとともに、調査対象者に与える
特殊詐欺の不安も軽減できると考え、固定・携帯電話オートコールに携帯電話のショートメッセージサービス（ＳＭＳ）を組み合わせた「ノン・スポー
クン調査」を 2020 年から実装し世論・選挙調査に活用してきた。だが、電子メールやショートメッセ
ージを使ったフィッシング詐欺も急増し、ノン・ス
ポークン調査の接続率・回答率も悪化している。
電話回線を使用しないインターネット調査も、
アンケートへの回答依頼がメールで送られてくる
場合はフィッシング詐欺を警戒する必要がある。
その点でもｄサーベイは安心である。アンケート
メールは携帯キャリアのＮＴＴドコモが配信する独自規格の「メッセージＲ」で届けられる。アンケ

２. ｄサーベイの課題と対策
2-1. 6500 万人の地域分布に偏りなく世論調査は「国民の縮図」を映すものである。電話ＲＤＤが世論調査の主流として使用されてきたのは、対象母集団（＝電話回線保有者）が有権者全体をカバーし、無作為抽出されたサンプルが有権者全体を代表するとみなされてきたからだ。しかし、固定電話の保有率低下と携帯番号サンプリン
グの難しさ、電話接続率と回答率の急速な低下によってその代表性が揺らいでいることは前述した。
では、ｄサーベイはそれに取って代われるのか。
まず有権者全体の 6 割超という配信母集団のカバレッジについて考えてみたい。約 6500 万人の都
道府県別分布を有権者人口のそれと比較した【図２】をみると、配信母集団に特段の地域的な偏りはなく、全国に満遍なく分布していることが分かる。同じ都道府県内でみても、都
市部・農村部のいずれにも偏ることなく、人口に沿って分布している。国内最大手の携帯キャリアが運営するポイントサー
ビスの強みと言えよう。
ただし、性・年代別の分布を人口のそれと比較した【図３】をみると、40 代・50 代の比率が高く、70 歳以上の高齢層（特に女性）では低くなる。これはひとえにポイ活「普及度」の年代差によるも

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選挙結果から対象エリアの性・年代別投票率などのデータを集め、投票者の性・年代別分布を推定する作業が必要になる。それに加えＳＳＲＣが過去 3
年にわたって蓄積したｄサーベイのデータに基づき構築したのが配信設計モデルであり、実査を重ねるごとにその進化は続く。
ＳＳＲＣは 2022 年 10 月から毎月定例のｄサーベイ全国世論調査をスタートさせた。
【図４】は2023 年 9 月 3 日に実施した全国世論調査の回答サ
ンプルの性・年代分布を人口のそれと比較したものである。ｄサーベイでは目標サンプル数を性・年代別に割り付けるのではなく、無作為抽出する段
階で母集団を性・年代別に分け、性・年代別の推定
回答率に基づいて配信数を設計する。全国約 6500
万人の中から個人を無作為抽出できるｄサーベイのメリットを最大限に生かすためである。回答サンプルでは人口の性・年代分布とのズレが生じる。
そのズレを補正しようと回答サンプルにウエート付けをした場合、回答サンプルに潜在する偏りを増幅させる恐れがあるため、事後のウエートバッ
ク補正は基本的に行わない。ただし、配信設計モデ
ルを適用するには高齢層（特に女性）の配信数を大幅に増やせる余地が配信母数内に必要なため、後述する通り政令指定都市を除く市区町村や衆院小のと思われる。実査時の回答サンプルにおいては高齢層（特に女性）の比率はさらに低くなる。スマホ購入時にｄポイントクラブに入ったものの、積
極的にポイ活をしていない人もいるだろう。高齢層（特に女性）ではポイ活に不慣れな人が比較的多
いため、そうしたポイ活「習熟度」の違いも回答サ
ンプルの性・年代分布からはうかがえる。なお、回答サンプルでは 30 代以下の比率も低くなる傾向があるが、これは政治や選挙、社会問題などへの関心の低さに起因しているものと考えられる。

2-2. 配信設計モデルで性・年代分布を適正化
今後、ポイ活の普及がさらに進めば、習熟度の性差や年代差の影響も解消されていくかもしれないが、現状の性差・年代差がｄサーベイの結果に影響しないようＳＳＲＣが構築したのが「配信設計モデル」である。回答サンプルの性・年代分布が、世論調査の場合は人口のそれに、選挙調査の場合は投票者のそれに近づくよう、メールの配信数を設計するものだ。そのためには調査エリアごとに性・年代別の回答率を推定できるデータの蓄積が必要となる。回答サンプルにおいて目標とする性・年代分布については、世論調査の場合は人口統計を利用すればよいが、選挙調査の場合は過去の同種の
【
図
４
】
ｄ
サ
ー
ベ
イ
全
国
世
論
調
査

※2023 年 9 月 3 日実施、1509 サンプル

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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【
図
５
】
大
阪
市
長
選
情
勢
調
査

※2023 年 4 月 2 日実施、3648 サンプル

2023 年のＳＳＲＣは、4 月の統一地方選のうち北海道・大阪府・奈良県・徳島県・大分県の知事選と大阪・高松・長崎の市長選、4 月の衆参 5 補選（衆院千葉 5 区・和歌山 2 区・山口 2 区・山口 4 区、
参院大分選挙区）と 10 月の衆参 2 補選（衆院長崎4 区、参院徳島・高知選挙区）で計 57 本のｄサーベイを実施し、その精度を実証した。山梨・青森・岩手県知事選や北九州市長選などを加えると、年間のｄサーベイによる選挙調査数は 70 本を超える。
ｄサーベイはインターネット調査である。従来のネット調査は限られたパネル登録者が対象となるため、母集団が偏ることを前提にデータを扱う必要があった。地方選挙調査のように限定された地域を対象とする場合、調査対象者を無作為抽出できたとしても、シングルフレームで十分なサン
プルサイズを確保するのは難しく、複数のパネル（異なる母集団）を組み合わせるなどの複雑なオ
ペレーションが求められる。それに対し全国 6500
万人を母集団とするｄサーベイならシングルフレームで十分なサンプルサイズを確保できる。
また、ネット調査の回答サンプルは 40 代・50 代の男性に偏る傾向がある。ネット慣れしていて、かつ、政治や社会に対する関心が比較的高い層と言えるだろう。40 代・50 代の男性はほかの年代に比選挙区など人口規模の小さいエリアのｄサーベイには事後のウエートバック補正を行う「補正モデル」を適用している。
【図５】は 2023 年 4 月 2 日に実施した大阪市長
選情勢調査の回答サンプルの性・年代分布を推定
投票者のそれと比較したものである。推定投票者の性・年代分布は過去 4 回の大阪市長選における性・年代別投票率の平均値から試算した。人口規模の大きい政令市の大阪市であれば十分な配信母数が確保されるため、配信設計モデルを適用し、回答
サンプルの性・年代分布をほぼ狙い通り推定投票者のそれに近づけることができた。

３. ｄサーベイの精度と進化
3-1. ネット調査の課題に対応
回答サンプルの地域分布や性・年代分布に偏りがないからと言って、回答内容が偏っていないとは言い切れない。日本の有権者の 6 割超を母集団としていても、ポイ活慣れしている人たちに偏っている点は否めない。ポイ活慣れしているかどうかで政治や社会のあり方に対する意識傾向に違いがあれば、ｄサーベイの結果を「国民の縮図」とみなすことはできない。その点を確認できるのが、選挙結果との答え合わせができる選挙調査である。

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

べ日本維新の会を支持する人が多い傾向がみられるため、インターネットのパネルで選挙調査を行うと維新候補のデータが強めに出る傾向がある。
ｄサーベイもネット調査のカテゴリーに入り、配信設計モデルを構築する前の 2021 年衆院選などでそうした維新バイアスが表れた選挙区もあった。
一方、知事選などの地方選挙や国政選挙の補欠選挙で行われる電話ＲＤＤ調査は固定電話が主体となるため、回答サンプルが高齢層に偏り、高齢層に一定の支持がある立憲民主党候補のデータが強めに出る傾向がある。2022 年参院選以降のｄサーベイは、配信設計モデルを適用したことで、ネット調査特有の維新バイアスが抑えられ、高齢層の投票傾向も的確に把握できるようになった。

3-2. 情勢変化も的確に捕捉【表１】は 2023 年 4 月の統一地方選のうち奈良県知事選で実施したｄサーベイの結果を実際の開票結果と比較したものだ。
「情勢調査」とは、投票日より前の段階で有権者に誰に投票するか（告示
後は誰に期日前投票をしたかを含む）を尋ねる調査だ。有効回答には「まだ決めていない」「答えた
くない」と答えた人も含まれるが、比較表では候補者名を挙げた回答のみを集計した。
「投票行動調査」とは、投票日当日の午後にアンケートメールを配
信し、投票を済ませた有権者に誰に投票したかを尋ねる調査だ。こちらも有効回答には「投票に行かなかった」「答えたくない」と答えた人が含まれる
が、表では投票先を挙げた回答のみを集計した。

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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奈良県知事選では日本維新の会の山下氏が、自民党と立憲民主党が相乗りする形で支援した平木氏を破り、統一地方選と衆参 5 補選における維新躍進を印象付ける選挙となった。ｄサーベイでは告示前の情勢調査で山下氏の優勢を捕捉することができた。
【表２】の徳島県知事選は現職を含む保守３分裂の構図で注目された。ｄサーベイでは告示前から
後藤田氏が優勢で、選挙戦終盤に現職の飯泉氏が失速し、三木氏が 2 位に浮上する情勢の変化も捕捉できた。
従来の報道機関の選挙調査では、情勢調査は電話ＲＤＤで行い、投票日当日は投票所で投票を済ませた有権者に投票先を尋ねる出口調査が行われてきた。ｄサーベイは、情勢調査と投票日当日の投票行動調査を同じ方式で行うため、データを統計的に比較できる。また、出口調査は投票日当日に投票した人のみが対象となるため、期日前投票をした人については別途、期日前投票所の出口調査を行う必要がある。ｄサーベイ投票行動調査では、投票日当日に投票した人のみならず、期日前投票をした人も捕捉することができる。加えて、いつ投票したかを尋ねることにより当日投票と期日前投票の傾向比較もできる。
次ページの【表３】北海道知事選と【表４】大阪
府知事選はいずれも現職が圧勝し、ｄサーベイも問題なく情勢を追うことができた。大阪府知事選の投票行動調査は、結果が明らかだったため実施を見送った。

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

前ページの【表５】札幌市長選のデータは、北海
道知事選ｄサーベイの中で札幌市の有権者に誰に投票するか・投票したかを尋ねた結果を集計した。
実験的な試みだったが、しっかりと情勢が追えたことから、6 月 4 日投票の青森県知事・青森市長のダブル選挙でも同様の調査を実施し、有用な調査方式であることが確認できた。
【表９】は青森県知事選ｄサーベイ、【表 10】はその中で青森市長選について質問した結果である。
前ページの【表６】大阪市長選では、大阪府知事
選とは別にｄサーベイを実施した。
【表７】大分県知事選と【表８】参院大分補選は同じエリアで連続して行われた選挙だった。知事選では与党推薦の佐藤氏が終始優勢を保ち、野党系の安達氏の追い上げは及ばなかった。参院補選
では立憲の吉田氏が選挙戦中盤まで優勢だったが、自民の白坂氏が終盤の 1 週間で急速に巻き返し僅
差で差し切った。いずれも投票行動調査は実施せず、参院補選では投票日の 2 日前に情勢調査を実施して終盤の情勢変化を的確に捕捉した。

3-3. 人口＜小＞なら補正モデル
統一地方選と衆参 5 補選のｄサーベイは、全国
有権者の 6 割超という配信母数の量的メリットを生かし、調査 1 回当たり 3000 サンプル以上を取得する設計で実施した。ただし、衆院小選挙区の有権者数は 23 万〜45 万人程度である。一般市の高松、
長崎市長選でもｄサーベイを実施したが、いずれも有権者数は 40 万人に届かない。配信設計モデル

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

2424を適用する場合、前述した通り高齢層の配信割合を大幅に増やす必要があるが、衆院小選挙区や一般市の人口規模では高齢層の必要配信数が配信母数を上回ってしまう。目標サンプル数を 1000 件程
度に落とせば配信設計モデルの適用も可能だが、回答サンプルの性・年代バランスを気にしなければ 3000 サンプルを取得するのに十分な配信母数があるにもかかわらず、その量的メリットを手放すのは得策ではない。3000 サンプルあれば地域別や支持政党別などのクロス分析もしやすくなる。Ｓ
ＳＲＣとしては、衆院補選と一般市長選のｄサーベイに限り、サンプルサイズをしっかり確保した
うえで、回答サンプルの性・年代分布を推定投票者のそれに近づけるウエートバックを行う補正モデルを適用することにした。
次ページの【表 11】衆院山口 2 区補選のｄサーベイでは、自民の岸氏が野党系無所属の平岡氏に追い上げられながらも逃げ切った展開を捕捉できた（注３）。一部メディアが平岡氏の優勢を伝えていたが、電話ＲＤＤ調査の立憲バイアスが働いたのではないか。
次ページの【表 12】衆院山口 4 区補選では安倍晋三元首相の後継候補が立憲候補を終始圧倒した。
次の総選挙で山口県の選挙区数は 4 から 3 に減る
ため、山口 4 区は消え行く選挙区という位置付けにある。投票率が 40％を大きく割り込んだのはそのためだろう。選挙前から勝敗が見通せたことも低投票率に拍車をかけたように思われる。ｄサー
ベイにおいても調査対象者の反応は鈍く、調査 1 回

調査まで自民の門氏が優勢だったが、奈良県知事
選の維新候補勝利を受け、その 1 週間後の調査で維新の林氏が一気に逆転した。ダイナミックな情
勢変化を捕捉できた一方で、投票行動調査では開票結果より林氏のデータが強めに出た。この点については、回答サンプルの半数を「期日前投票をした」と答えた人が占め、実際の投票結果における期
日前投票と当日投票の比率と乖離が生じた影響ではないかと考えられる。

当たりの回答サンプル数が 3000 サンプルに及ばなかったが、投票傾向を捕捉するのに支障はなかった。
【表 13】衆院千葉 5 区補選は、野党候補が乱立した中、自民候補が立憲候補との接戦を制した。一部メディアは、電話ＲＤＤ調査の立憲バイアスが影響したとみられる立憲候補優勢の情勢報道を流していたが、ｄサーベイでは、自民候補が野党候補の乱立に乗じる形で僅差の優位に立つ展開を捕捉できた。
【表 14】衆院和歌山１区補選は、奈良県知事選に続いて維新の躍進を象徴する選挙となった。ｄサーベイでは、奈良県知事選投票日の 4 月 9 日の3-4. 2 段階配信で投票行動調査も進化
投票行動調査のアンケートメールは投票日の正午から配信する。メディアが当日午後 8 時から行25
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政策と調査 第25号（2023年12月）
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う当確報道で調査結果を使用できるよう遅くとも
午後 7 時までに集計するスケジュールを組んでおり、集計対象とする回答の受け付けは午後 6 時ご
ろまでで打ち切る。回答の多くは配信から 3 時間程度に集中するため、必然的に期日前投票をした人の割合が大きくなる。期日前投票と当日投票で傾向が変わらなければ問題ないが、衆院和歌山 1 区
補選は投票率が低かったことから、投票日当日の与党支持票による組織的な巻き返しがそれなりに効果を発揮した可能性がある。
投票行動調査のアンケートメールを夕方に配信
し、夜まで回答を受け付ければ、当日投票と期日前
投票のサンプルバランスを適正化できるだろう。
しかし、メディアに集計データを提供する時間を遅らせるのは難しい。また、メールの配信開始時間
を正午より遅らせれば、サンプルサイズの確保にも不安が生じる。そこでＳＳＲＣでは、正午と午後2 時の 2 段階に分けてアンケートメールを配信することにより夕方のサンプル取得数を増やし、当
日投票のサンプル比率を上げる対策を投票行動調査に導入した。
【表 15】は 2023 年 10 月の衆参 2 補選の一つ、
参院徳島・高知補選で実施したｄサーベイの結果である。野党系無所属候補が終始優勢を保ったま
ま自民候補に大勝した選挙戦の展開をしっかり追うことができたほか、投票行動調査では 2 段階配信の効果が確認できた。
【図６】は、4 月の衆院和歌山 1 区補選投票行動
調査の回答サンプルに占める当日投票と期日前投票の割合を実際の投票結果と比べたものだ（注４）。
投票結果は当日 55％・期日前 45％だったが、投票行動調査では当日 47％・期日前 51％と逆転している。

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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26【図７】の参院徳島・高知補選投票行動調査では
当日 54％・期日前投票 45％に改善し、投票結果の当日 61％・期日前投票 39％に近づいたバランスとなっている。参院徳島・高知補選は、2 人の候補者
ともに高知県出身だったため、徳島県の投票率が低くなると見込んで配信設計をしたが、その見込みを大きく下回る低投票率となった。投票日当日
は衆院和歌山 1 区補選と同様、与党の組織的な巻き返しが開票結果に若干の影響を与えた可能性がある。今後の課題としては、投票日当日の夕方時点
で最終的な投票率を推定し、当日投票と期日前投票の比率に合わせるウエートバック補正を行うことも検討したい。
【表 16】衆院長崎 4 区補選は、4 月の衆院山口 4
区補選と同じく区割り変更によって消え行く選挙区で行われた。ｄサーベイのサンプル取得は伸び

持・不支持を明示しない回答者に対して「お気持ちに近いのはどちらですか」などと重ね聞きをする
ため、重ね聞きをしない他社調査より支持率が高めに出る傾向があり、それが 6 社の平均値を押し上げている。
また、ｄサーベイの内閣支持率の設問は「支持する」「支持しない」の 2 択ではなく、「答えない」という第 3 選択肢も用意している。
「答えない」の比率は毎回コンスタントに 10％台半ばで推移しており、内閣支持率が抑えられる要因となっている。ｄ
サーベイの回答者に政治・選挙への関心が高くな
い層が比較的多く含まれる結果と言えそうだ。
ｄサーベイの定例世論調査はまだ歴史が浅く、支持率の低迷する岸田内閣のデータしか持たない。
ただ、ｄサーベイ定例世論調査の内閣支持率の折れ線グラフはメディア 6 社平均の増減と平行して推移しており、世論の動向を時系列で追う世論調査の役割は果たせている。
日本の有権者の 6 割超を占める配信母集団のカバレッジをどう評価するかという問題はなお残るが、ポイ活の普及が進めばカバレッジは上がり、習
熟度の性・年代差が解消していけばｄサーベイの精度もさらに上がって行くだろう。完璧なカバレ
ッジと代表性を求めるなら住民基本台帳や選挙人名簿からサンプリングする郵送・面接調査以外に選択肢はなくなる。使い勝手の良い世論調査ツー
ルとして社会的に認知されてきた電話ＲＤＤ調査の限界が指摘される中、見知らぬ人との対話を忌避する人々にも安心して回答してもらえるｄサー
ベイの特性がカバレッジと代表性の議論に変革をもたらし、世論・選挙調査の新たな時代を切り拓く「公共財」としてｄサーベイが社会に受け入れられることを確信している。

悩んだものの、接戦が展開される中で自民候補の優勢をしっかり捕捉できた。この選挙でも一部メ
ディアが電話ＲＤＤ調査に基づき立憲候補の優勢を報じていた。

【図８】内閣支持率比較

４. 世論・選挙調査のスタンダードにｄサーベイで積み重ねてきた選挙調査のデータ
は、有権者の縮図を映す調査ツールとしての有効性を実証したと考えている。電話ＲＤＤ調査は、接続率・回答率の低下に伴い、政治や選挙に強い関心を持つ人の縮図となりつつあり、誰に投票するかを「まだ決めていない」と答える人の割合が低くなる傾向がうかがわれる。それに対しｄサーベイの選挙調査では「まだ決めていない」の割合が 4〜5割以上を占める。ｄサーベイの回答データは、ポイ
ントのインセンティブに引かれる層が介在することで、政治・選挙への関心が高くない人たちも含む
有権者全体の縮図により近くなっているのではな
いか。その中で、投票先の候補者名を回答する層が投票に行く層と重なることから、ｄサーベイの選挙調査結果は「当たる」のであろう。
ＳＳＲＣは 2022 年 10 月から毎月定例の全国世論調査を実施している（注５）。
【図８】はメディア
6 社（朝日新聞、共同通信、日本経済新聞、ＮＨＫ、
毎日新聞、読売新聞）の世論調査の内閣支持率・不支持率の平均値とｄサーベイ世論調査の内閣支持率・不支持率を時系列で比較したものだ。ｄサーベ
イの内閣支持率は一貫してメディア 6 社の平均値
より 10 ポイント前後低い。
毎日新聞を除くメディア 5 社の世論調査はオペ
レーターが電話で質問するため、スマホ画面で回答するｄサーベイに比べ、内閣を「支持しない」という政権批判の意思表示は心理的にしにくい側面がある。加えて、日経新聞と読売新聞の調査では支（株式会社社会調査研究センター）

注１ 総務省の「令和 5 年情報通信に関する現状報告」によると、2022 年 12 月末現在の日本国内の携帯電話契約数は 2 億 774 万。ＮＴＴドコモのシェアは36.1％、同社から通信回線を借りて安価な通信サービ
スを提供するＭＶＮＯ（Mobile Virtual Network
Operator）を含めると 41.7％。

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

注２ ＮＴＴドコモのモバイル社会研究所が 2023 年
１月、全国の 15〜79 歳の男女 6559 人を対象に実施したインターネット調査によると、スマートフォンの保有比率は 96.3％。70 代男性では 91.2％、70 代女性では 89.2％となっている。
注３ 補正モデルの集計データでは、ウエートバック
したサンプル件数の端数を小数点以下第１位まで表示した。
注４ 投票行動調査のグラフには、投票先を回答した
一方で、いつ投票したかを回答しなかった「その他」が若干含まれる。
注５ 2023 年 4、5 月は統一地方選・衆参 5 補選の調査を優先し、ｄサーベイ定例世論調査は見送った。

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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第 2 部：討 論「選挙報道のゆくえ」
Discussion: The Future of Election Coverage

討論者：杉田 淳・堀江 浩
司会者：松本 正生○松本（司会） タイトルは「選挙報道のゆくえ」ということにしました。調査だけ
ではなくて、いろいろ課題の多い、情勢も含めた選挙報道、これを少し議論していきたいと思います。
私の横にお二人並んでいただいています。
討論者として、私のお隣がＮＨＫ報道局選挙プロジェクト副部長の杉田淳（まこと）さんです。よろしくお願いします。
○杉田 よろしくお願いします。

松本 正生○松本（司会） それから、そのお隣、私から見て遠いほう、元と書いてありますけ
れども、朝日新聞編集委員、世論調査部長などもやられました堀江浩さんです。
○堀江 堀江です。よろしくお願いします。
○松本（司会） よろしくお願いします。
早速ディスカッションに入りたいんですけれども、その前に、私が御紹介をするのも野暮なので、お二人からそれぞれ自己紹介という形でプロフィールをお話しいただければと思います。
まず、杉田さんからお願いします。
○杉田 こんにちは。よろしくお願いいたします。ＮＨＫの杉田です。
松本先生からこの大会にパネリストでというお話を頂いたときに、私はかたくなにお断りしたんです。といいますのは、私は調査の専門家ではないんですね。先ほど第一部で本当に勉強になる発表をされたお三人の方や両脇のお二人とは専門領域についての知識というのはそれほどあるものではなくて、むしろＮＨＫの中で私は、まさに選挙結果に直接結びつく報道というか、そういうものに少し偏り過ぎているのではな

杉田 淳 氏いかという主張をしており、実際いろいろな番組をつくったりしてきたということですが、先生から「そういうことを話してくれ」というお話でしたので、その役割を果たしたいと思っています。
私は、以前は政治部で現場を取材していたんですが、実は目の病気をしまして、今もものすごく視界がぼんやりしているような視覚障害のある記者ということになるんですけれども、ふだんはパソコンとかスマートフォンの読み上げ機能を使って原稿を書いて、記事を読んで、本を読んでみたいな仕事をしております。
どうぞよろしくお願いいたします。
○松本（司会） ありがとうございます。
堀江さん。
○堀江 堀江と申します。どうぞよろしくお願いします。

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堀江 浩 氏

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

元がついておりますけれども、私は昨年朝日新聞社を退社しまして、今フリーでおります。朝日新聞編
集委員として最後は選挙ですとか世論調査の仕事を担当しました。その前は世論調査部長をしていたことがありますし、それから、少し前になりますが、世論調査部のデスクとして調査の実務に携わったこともあります。ちょうど第 1 次安倍政権の頃と第 2 次安倍政権の頃に世論調査の仕事と選挙の仕事をしてきたという時期になります。
どうぞよろしくお願いします。
○松本（司会） ありがとうございました。

ネット情勢調査の導入○松本（司会） それでは、討論に入りたいと思います。ポイントを 3 つくらい考えているんですけれども、そのとおりにならなくてもいいなとも思っています。
まずは、せっかく新しいＷｅｂベースの、選挙を前提とした調査ですけれども、3 つの御報告があったので、こういう傾向や現状に関しての評価からお聞きしようかなと思います。もう 1 つは、「ポストＲＤＤ」とタイトルを打っていますので、ＲＤＤの現状というものの認識を踏まえて、Ｗｅｂへという流れについて少し御感想、御認識を聞きたいと思いますけれども、まずは調査の専門家ではない杉田さんから、先ほどの報告の感想で結構ですから、お願いします。
○杉田 まず、ＮＨＫは事前の情勢報道というのをしていないんですね。そういう意味では、こういう場
所でお答えするのは難しいところもあるんですけれども、本当に過渡期だというふうに感じます。また、
特に最近の状況を見ますと、例えば去年、安倍さんが選挙期間中にああいうようなこともあったりとか、そういったことでがらっと情勢が変わったかどうかは分かりませんけれども、変わるんじゃないかというような状況はこれからもよく起こる可能性もありますので。また、機動性みたいなこと、そういったことも難しさとしてどんどん加わっていくんじゃないかなと感じました。
○松本（司会） ありがとうございます。
では、堀江さん。
○堀江 第一部の感想ということでいいますと、ＭＲＰが核心かなと思っているんですけれども、ただ、
ＭＲＰは基本、回帰ですので、あるベンチマーク、指標を基に、そこに寄せていくという技術と考えれば、複雑な考え方ではないんだなと理解すればいいんじゃないかなと思います。ただ、それを非常に精緻に、緻密に、クラスターごとに細かく分けてやっているということだと思います。
そこから言えることは、ＭＲＰがすごいというよりも、ある程度偏った調査だったって何となく傾向がつかめているんだなというところは、そういうことなのかなと思って話を聞いておりました。アメリカの例で言うと、Ｘ－Ｂｏｘ、ゲームを使っている人を基に政治の意識を調べていったということではあるんですけれども、日本の場合は、これまでやっているケースというのは、インターネットパネルに対して政治の意識を聞いて、それを政治の調査に近づけているということで、3 ポイントの差を 2 ポイントにするとか、あるいは 2 ポイントの差を 1 ポイントにする、そういう非常に精密な、精度の高い詰め方をやっていると思うんです。そうしたことを、いわゆるそれまで王道とされてきた固定電話ＲＤＤ調査ですとか情勢調査の手法がだんだん行き詰ってきたときに、ほかのものをどう代替しながら補っていくのかという技
術としたら、極端なことを言えば、インターネット調査じゃなくたってある程度のことができるということが分かった時代なんだろうなと思っています。
それから、報告にあるのは、選挙情勢調査についてのインターネット調査の導入ですけれども、やはり核心部分は世論調査をどうしていくかだと思います。そこのところでのインターネットの使い方を考えて

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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いく上でも、こうした情勢調査でトライしているということは意義があるんだろうと思いながら聞いていたところです。

ＲＤＤ調査の現状○松本（司会） 今回は情勢調査をメインにしているので選挙報道という話になるんですけれども、ＲＤＤというとイコール世論調査ですので、世論調査を前提にして、ＲＤＤの現状に関してどう評価されていますか。堀江さん。
○堀江 ＲＤＤは、電話を使って内閣支持率、政党支持率等を聞くという調査ではあります。翻ってみれば、面接から始まって、電話帳を使った電話調査があって、その次に来たのがＲＤＤの電話調査で、電話帳を使わずに電話調査ができるようになったＲＤＤは、2000 年代、第一次小泉政権の頃から爆発的な正確さと頻度で非常に大きく存在感を広げていったわけです。結局、電話帳が一部の人しか載せなくなって駄目になっていったように、ＲＤＤも固定電話を使う人が偏ってきて、それから若い人が出なくなって、詐欺電話も増えてきて駄目になっていった。だから携帯を入れていったわけですね。携帯を入れた最初の頃
は、固定中心のＲＤＤをいわば携帯で補正するくらいのウエートだったと思うんですけれども、今、逆に携帯が中心になっていて、固定のほうがむしろノイズになっているんじゃないかという感じすら私は受けています。ですので、徐々に携帯中心のＲＤＤになっていくんだと思います。
携帯中心のＲＤＤも、いずれ携帯が通話としてあまり使われなくなってくる。出てくれない、あるいは調査に協力してくれないということになってくると思います。そうなってくると、Ｗｅｂあるいは文字情報で答えてもらう、あるいはボタンを押して答えてもらうというふうな調査になってくるのかなという気はしています。
もう 1 つは、アプローチの仕方の変化です。一対一で人が面接していた時代から電話になり、電話も通話からデータになりというふうになっていったら、おのずとインターネットを使うしかないんじゃないかという気はしています。そのツールとしては携帯電話、いわばスマホで調査していくのは避けられない時代じゃないかと思っています。そうしたときに、サンプリングをどうしていくのかという問題に突き当た
ると思いますし、回答の偏りといいますか、回答してくれる人、してくれない人のデータもじっくり取っていかないといけないと思っています。それをやるには、メールアドレスのリストを持っているプラット
フォームのＩＴ企業さんとか携帯電話会社さんとじっくり話をして、新しいタイプの世論調査をつくっていくしかないのではと思っているところです。
あと、最近いいなと思っているのは、メディア各社が他社の世論調査情報を使って、今内閣支持率が下がっていますよとか上がっていますよということを言うようになってきた。自分のところの調査だけが世論調査じゃないんですよ、一番正確な世論調査じゃないんです。一番正確だと各社思っているとは思うんですが、自分のところだけが唯一の世論調査だと思っているような時代じゃなくなって、各社もこうなっていますよということを前提に、上げトレンドなのか下げトレンドなのかを報道するように変わってきたと思うんです。それは何が伝わっているかというと、調査主体によって支持率の絶対値の水準は全然違う
んだな、でも前から下がっているんだなというのは各社共通しているということがうまく伝わっていると思うんです。
今、世論調査の世界もＩＶＲ、オートコールの調査を選択しているところもありますが、オペレーターによる調査もありますし、固定と電話をどうミックスさせるかという点もあったり、調査票の内容という根31
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政策と調査 第25号（2023年12月）
政策と調査 第25号（2023年12月）

本的な違いもありますけれども、実は各社それぞれのやり方があって、得られるデータの水準は全然違う
ことはやっている側はみんな分かっている。けれども、受け止めてくださる読者、有権者の皆さんになかなか伝わらないところがあったと思うんです。ですが、そうしたものをうまく伝えていくのはこれからの世論調査にはすごく必要なんじゃないかと思っています。つまり、やり方がだんだんばらばらになってくれば当然絶対値の水準もばらけてくるわけで、ただ、世論調査は選挙結果と違って正解がないので、うちは他社より高めに出ているんですよとか、うちは低めに出るんですよということをあえて明示していくよ
うな報道の仕方をこれからしていかないといけないんじゃないかと。そのためには、どういう調査方法でやっていて、サンプリングの仕方や、枠母集団、こういう人たちに調査しているんですよということをもっと説明していくことによって、うちは高めに出るんですよとか、低めに出るんですよということを自分たちから言っていく姿勢がこれからは求められるんじゃないかと感じながら聞いていました。
○松本（司会） ありがとうございます。
異論はないんですけれども、逆に言うと、現状は、そういう意味でいうと一蓮托生過ぎるんじゃないのという思いがあります。ＲＤＤに限ったことではないですけれども、特に今のＲＤＤはレスポンスが悪くて、こういう状況で、電話というツールに対応してくれる人たちが少なくなってきていて、おまけにコストがかかってという二重苦みたいなところでやられている。
今日は埼玉大学の松本正生でしゃべらせていただいているのでしゃべっちゃいますけれども、これは僕の持論なんですが、世論調査は、特に通常の世論調査はメディアとか報道機関にとって社会とのインターフェースだと思っているんです。だから、いってみれば、対象者の人が、もちろん歓迎はしてくれないけ
れども、聞いている内容を受け止めて、「こういうことを聞いてくれるんだ」とか「それを聞いてほしかったんだよ」と思ってくれるようなものでなければいけない。今の世論調査を見ていると、何でこんなこと聞く必要があるのと。何で有権者に「次の総選挙はいつがいいですか」と聞くの、そんなこと必要があるの、「次の内閣の顔ぶれは誰がいいですか」って、それを聞いてどうするのというような思いがあって、世論調査がかわいそうじゃないかと。使う人の問題だと思うんですけれども。そんなことで二重に答えにくくしている。
今ふと思い出したんだけれども、来週、内閣改造があると。そうすると、緊急世論調査ってやられるんですかね。連立の枠組みでも変わるんだったらやってもいいかもしれないけれども、内閣改造で何でやるのかなと思うんですが。たしか堀江さんが世論調査部長の頃は、内閣改造で緊急世論調査をやるのやめよ
うよと言われて、多分そうなったと思うんですけれども、朝日さんは今もそういうスタンスですか。
○堀江 今はもうほとんどやっていないと思います。なかなか予算がなくなったというのもありますが。
○松本（司会） そういう点では、杉田さん、そこに関わってはいないかもしれませんけれども、ＮＨＫさんの毎月第 2 土日にという形で決まっているというのは、使い方として正解だと思うんですけれども、どうですかね。
○杉田 同じタイミングで同じやり方で愚直に続けるという、その価値というのは大事だと思っています
ので、さっき堀江さんからもありましたけれども、そういったことをきちんと説明するというか、皆さんのリテラシーに寄与するような情報も加えていくとかということも大事にしていきたいなとは思います。

Ｗｅｂ選挙報道：投票日前○松本（司会） ありがとうございます。
通常の世論調査の話はこのくらいにして、選挙の報道というところに、調査も含めて話を持っていきた
いので転じますけれども、選挙の報道自体も、いわゆるＷｅｂベースというか、紙ではなくてＷｅｂ―

Policy & Research No.25 (December 2023)
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テレビもそうですけれども―という形に移りつつある。独自のＷｅｂの企画、コンテンツというようなものが幾つか出てきているわけで、その辺の話から入りたいと思います。選挙報道ということに焦点を絞ると、選挙のいわゆる公示前も含めて事前の報道というか、事前の情報提供という話と、投票日当日のいわゆる開票の速報とかライブに分けたほうがいいと思うので、まず最初のほうの話ですね、公示前を含めた情報提供ないし選挙報道ということで、いろいろやられてきたと思うので、まずはそういうことに関しての実績、どういうことをやられてきたかということに関して、堀江さんと杉田さんにそれぞれお聞きしたい。堀江さんからお願いします。
○堀江 私が何かやってきたというわけではなくて、横で見ていてという部分がほとんどですけれども、公示前とおっしゃいましたが、要は投票日前と考えます。有権者の役に立っているのかなというのを非常に気にしています。私たちの報道が、有権者が投票する際に役に立っているのかどうかを、ここ 10 年くらい非常に気にするようになりました。
ネットがないとき、紙の新聞かテレビかしかなかったときは、作り手側の作り方でニュースを送り出していくのが当たり前の仕事だったと思うので、それ以外の仕事の仕方とか内容とか、いわばコンテンツの作り方に対して相対的に考えてみるというか、ほかのやり方はないかとか、ほかのニュースはないかなと考えてみることはあまりなかったと思うんです。しかも、選挙はいろいろな制約があって、公平性の問題とかがあったりして、型にはまった報道になりがちだった。けれども、ネット時代になって、そんなことも言っていられずというか、いろいろなことができることが分かってきたというのがまず報道側にあって、そうしたものが有権者に届いて反応が得られることで我々も「あっ、こうすればよかったのか」というのがだんだん分かってきたというのもあると思うんです。そうしたときに、今までやっていた紙やテレビの報道で足りていなかった部分が結構見えてきたと思うんです。そうしたものをもっと広げていかないとい
けないなと思っています。
投票日前のことで言えば、さっき言いましたように、お役に立っているかといったら、投票する際の判断材料、誰に入れたらいいの、どの政党に入れたらいいのというのに対して新聞社やテレビ局の報道が役に立っていると思えるかどうかだと思うんです。具体的に言えば、ＡさんとＢさんが出ているけれども、
Ａさん、Ｂさんってどういう人なのという候補者に関する情報をもっと伝えていくことが足りないんじゃ
ないかと思っています。
そこのところに紙の新聞の制約が影を落としていて、各候補者は何文字以内で経歴を紹介しないといけないとか、言っている言葉の行数をそろえるとか、（テレビなら）秒数をそろえるとか、そういうことば
かり考えて、そこに押し込めてきた癖からなかなか抜けられない。この人はこういう人なんですということを、そうした枠組みを取っ払ってゼロベースでもっと紹介する、情報量とか情報の中身とか、そこで必要な取材をもう一度考え直してみる必要があるんじゃないかと思っています。経歴もいいんですけれども、有権者の判断材料としては、その人がどういう政策をしようとしているのか。アンケートをしているわけですから、アンケートも候補者紹介に連動する形でＷｅｂページの中に載せていく。それから、現職と新顔の違いはありますが、その人が現職のときにどんな議案に賛成したのか賛成しなかったのか、議会でどんな発言をしたのか、しなかったのか、それから、その地域でどんな活動をしているのか、どんなことを過去言ってきたのか、そうしたことをもっと有権者は知りたいんじゃないかと思っているんですけれども、そうしたものに今の報道が応えられているかというと、ほとんど応えられていない。あとプラスするとす
れば、その候補者が過去どんな選挙結果だったのかをたどれる、そうしたページをもっと充実させていくのが大事なんじゃないかと思っています。

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それをやっていくと実は公平性の問題にぶつかって、ある候補者は非常に情報量が多いんだけれども、ある候補者は少ないということが起きてきます。特に新顔は少ない。
活動歴等ないわけですから。そうした問題があって、実は尻込みしてしまいがちになるんですけれども、そこのところもある程度考え方を整理して、チャレンジしていく時期
なんじゃないかと思っています。我々はちゅうちょしているけれども、実はネットの中では新顔の情報はいっぱい出回ったりしているわけですよね。むしろネットやＳＮＳをあまりやらない重鎮の政治家はネットの世界では全然情報が流れてこなかったりする。有権者の世界では、新聞が何でこんなに主要候補と非主要候補と差を分けているのか分からないでしょうし、新聞は何で非主要候補について取り上げないのか
全く理解できない。新聞を読まない、テレビを見ない人たちから見ればそういう疑問を抱くくらい情報量が全然非対称になっている。メディアとネット空間にある情報量が全くひっくり返っている状況が発生していると思います。
特に、政治家と有権者がじかでつながるＳＮＳがここまで普及してくると、圧倒的にそうしたものを使いこなせる政治家と、使っていない政治家との差がむしろ一般有権者の意識のほうに近いんじゃないのかと思っていて、そうした視点から見たら、今の新聞やテレビは何を報じているのかと逆に思われるんじゃ
ないかというくらい私は危機感を持っています。
○松本（司会） 実績でどんなことをやられていましたというのを聞きたかったんですけれども、いきな
り課題になっちゃって。またそれは引き継ぎますけれども。
杉田さん。
○杉田 1 つは、ＮＨＫでも例えば選挙戦リポートみたいなものも大分昔に比べると工夫して、人となりみたいなものが見えるようなというようなことはやっているつもりではありますが、もっと工夫が必要だ
なと思います。
大きなものとすると、やはり候補者アンケートですね。これは各社こぞってやるようになりましたし、ＮＨＫでも需要がこういうことにあるんだなということを痛感します。なかなか難しいのは、実は地方選挙のときなんかは、記述式みたいな形で答えてもらうと、とても面白い答えが出てくるんですね。政治家を目指した理由とか、そういうところなんかを読み比べると、それでも興味深い比較ができるなというところもあるんですけれども、国政とかになってしまうと人数も多いものですから、記号式で答えてもらうということがあったりはします。ただ、去年の参議院選挙では、例えばアンケートにある候補者は答えていないということが 1 つわあっと広まって評判になるみたいなこともあって、そういうのはやはり候補者に非常に緊張感を与えるんじゃないかなと感じます。
ボートマッチというのがどこまで役に立っているのかというのは正直よく分からないところがあります
けれども、事前の報道とすると大きいところはそうですし、あと、例えばＮＨＫでやっているのは、テキストマイニングということで、第一声の演説を、頻出キーワードみたいなものを大小をつけてお見せすることによって、その候補者が何に着目して演説をしているのかみたいなことを見やすくお伝えするとかというようなこともやっているというのが大きなところでしょうか。

Ｗｅｂ選挙報道：投票日当日○松本（司会） ありがとうございます。
時間軸を置いてお聞きすると言ったので、投票日当日のほうのいわゆる開票速報。堀江さんは随分前か

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ら開票所ライブみたいなことをやられていたと思いますけれども、あの辺の体験とか、それを今どのように評価しているか、今後どうか、その辺をお願いします。
○堀江 開票ライブでいうと、私、一番最初にやったのが 2018 年の名護市長選で、開票所からやった
んですけれども、開票所からライブしようと思いついたのは、それをやっている人がいたんですよね。
Ｔｗｉｔｔｅｒの中で。御存じの方もいるかもしれませんけれども、「開票所からライブします」と、開票所をずっと映している。名護市長選は、当時、市長選の中では最大の、つまり首相官邸も注視するであろう大事な選挙だったと思われるので、一番結果が早いのは開票所を中継することだと思ったので、開票所ライブをやろうと私が言い出しました。それで担当部署に持ちかけたら、「うん？」という顔をされたんです
けれども、私が解説するから、今どんな作業をやっているのかとか、開票所ってこうなっているんだとか、
開票作業はこうやって進むんだということも含め、選挙情勢も含め、結果も含め、中間状況も含め、こういうのを報告したら結構見てもらえるんじゃないかと言ったら、「面白そうですね」という反応が返ってきて。それでやりましょうとなって大体 5 日くらいで企画してつくったのが一番最初でした。
もうやめろと言われるかと思ったら、次もやってという話になっていって、何回かやったというのがきっかけです。今はもういろいろなところで、テレビ局中心かもしれませんが、開票ライブ等がネットの中で存在していますし、選挙管理委員会が開票所を中継する試みも出てきているので、それはとてもいいことだなと思いました。
ただ、やっている側からすると、ビジネス的な面と内容のコンテンツの面と 2 つ大きい課題があって、これがどういうお客さんに届いて、どういう効果を与えているのか、あるいはお役に立っているのかというのをちゃんとビジネスの面で定着させないと、なかなかうまく次につながっていかない。ビジネス的な目標が決まらないと、それに中身も関わってくるので、そこをはっきりさせてほしかったんだけれども、
まだちょっと試行錯誤が続いている感じが数年前までしていました。要は、ビューを稼ぐのか、会員獲得を稼ぐのか、課金を狙うのか、何なのかによって中身が変わってくるので、そこをはっきりさせてくれれ
ばこっちも中身を考えるよ、という印象がずっとあったんです。けれども、そういうディスカッションが
最近は行われ始めたのかな、くらいの感じではいます。
それから、中身のコンテンツに関して言うと、新聞社でも（こんなことが）できるんだという意識改革
を新聞社の中で定着させるためにもやってくださいと言われたりしてやっていたんですけれども、そうはいっても、中継の技術ですとか、音声とか画像とか、そうしたものはテレビには全くかないません。そうしたものに力を入れていったときに紙の新聞のほうにどう影響があるのかも考えないといけないし、スタッフもそういるわけでもない。そのようなこともあって、どこまでやらないといけないのかという作り手の問題があります。ただ、そうしたものが、選挙結果あるいは選挙の意味を、従来の新聞やテレビの報
道だけでは分からなかった部分が少しでも分かるようになったと、見てくれるお客さんたちが分かってくださるのであれば、やった意味はあったのかな。
「もっとやってくれ」という声が上がってくるようだったら、やった意味があったかと思っているところです。
○松本（司会） ありがとうございます。
ＮＨＫさんは、開票所ライブはないですよね。
○杉田 私、個人的に堀江さんライブのファンでしたので。世の中の人が求めているものって、本当そういうライブ感というか、そういうものなんだなということをすごく感じますね。
○松本（司会） ありがとうございます。
ＮＨＫさんの投票当日のＷｅｂといったら、多分、調査に関わっている人たちはベンチマークにしているんだと思いますけれども、いわゆる投票の終了と同時に出口調査結果を―僕が一番びっくりしている

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のは、衆議院選挙のときに 289 選挙区全ての出口調査の結果を選挙区単位で棒グラフにしてアップする。
すごいなと思って。その後もずっと続いていますけれども。あの辺の企画に関してはどういう議論で、今どういう感じの扱いなんでしょうか。
○杉田 あれは手間がすごくかかるんですよね。なので、恐らく前からやりたいという気持ちはありつつも、なかなかボタン 1 つでぱっと図が出るということにはならないので、そこをクリアしなくちゃいけないということでそういうタイミングになったということではありますが、そこはやはり需要が非常に大きいのでということではあります。
ただ、この後話にもなると思いますけれども、当日出口だけでは実は、期日前の存在が今大きくなってきているので、実際には、放送では、特に各局ローカルの開票速報などでは、当日出口だけでは説明がし切れないようなことについては期日前の状況を説明する。これは簡単に言えば、状況として説明するということですね。数字で一目で分かるものがないということなので、状況を説明するということでそれを補完するということではあるんですが、これはネットでは出していないですけれども、それは簡単に言うと手間の部分で、期日前の状況というのは、やはり期日前の状
況を一言で説明するのはなかなか難しいんですよね。例えば有権者の重みづけとか、そのあたりのこととか、そんなことも含めて、まだそこまでは至っていないということです。
○松本（司会） 聞きにくいことを聞きますけれども、ということは、ＮＨＫは期日前の投票所出口というのも随分きちんとやられていると思うので、データ的には期日前と当日の結果をコンバインしてというようなことが可能だとは思います。しかし、そこはやらない、できないということなんですね。
○杉田 1 つＮＨＫの当日の出口調査について言いますと、もちろん調査地点のサンプリングもそうです
けれども、調査地点でインターバルの調査をしているというのが最大の特徴だと思います。我々はそこに非常な価値があると考えています。そういう意味では、統計学的な裏づけのある当日出口調査と、いろいろな制約で、簡単に言えば、取れるところで取りたいだけ取るという期日前の出口調査は性格的に違うものだと考えています。私も、これを組み合わせる方法はないのかということで数学の専門家の人にアイデアをお願いしたりとかしたことはありますけれども、現状ではなかなか難しいということでありますので、分けて御紹介するという現状になっているということです。
○堀江 コンバインすると、それは予測になるんだと思います。調査結果を報告するのだったら、当日出口調査を報告するしかないと思います。
○松本（司会） ただ、期日前がどんな選挙でも 3 割を超えるような状況になってきている中で、その結果をどう扱うかというのは非常に大きな課題だなということはありますよね。
○杉田 はい。

出口調査の事情○松本（司会） ありがとうございます。
ちょっとＷｅｂとは外れるんですけれども、今回は選挙の調査に焦点を絞っているので、出口調査といえば、堀江さんの大きな功績として、6 社連合というんですか、6 社合同というんですか、朝日さんとほかの社と一緒に出口調査を実施されるという、これもまた非常に大きな話題になっているお話ですけれども、この辺に関してはどういう狙いで、その結果に関してはどう評価されているんですか。
○堀江 私がやったわけじゃなくて、各社で作り上げたと思っていますし、お声がけをしたら各社が乗ってくださったという、むしろこちらとしてはありがたいお話だったわけです。そういう申入れをしたのはPolicy & Research No.25 (December 2023)
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なぜかといえば、やはりそれは予算の問題です。最大の問題は。数億する出口調査を 1 社あるいは 2 社だ
けでは実施できないと。数億かけてやるかどうかというのもまた 1 つの問題だとは思うんですが、そうした体力がだんだん報道機関の側になくなってきているという状況の中で、どうやって出口調査の質を維持していくかと考えたら、どこかと一緒になってやるしかないというのは避けられない状況だった。
そうした結果、いい調査が継続できて、データとして活用できたと皆さんが思ってくださっているのであれば、やった価値はあったかなと思っているところです。当時の朝日新聞にしてみたら、ほぼ同じ水準の調査を維持することができましたし、皆さんにも喜んでもらうことができましたし、費用負担も各社少しずつでも楽になっていったとは思いますので、そうした形でいいものは残せたのかなと。ひいては、この選挙は何だったのかと意味を考えるときに、有権者、それから読者の人たちにもお役に立つということであれば、大げさかもしれないけれども、日本の民主主義にとっても決して悪いことではなかった。あのままばらばらでやっていったら、どんどん各社の調査はレベルが落ちていって、できなくなるなんてことも当然起き得ますので、そうしたことを当面は回避できたという意味ではよかったと思っています。
○松本（司会） ありがとうございます。
やはり当日は、いわゆる当確競争というんですか、当落の競争というのがメインになる。データを各社で共有するということは、そういうことに何か影響があるのかなという気もするんですけれども、それはなくて、ちゃんとデータとしての質が担保されたという認識でいいんですか。
○堀江 データを共有するから当確に影響は直接はしないと思います。データの提供時間とかデータのフォーマット等々は極力同じようにそろえたわけですし、あるとしたら、調査データの癖とかバイアスといったようなものの蓄積が新しく受け取った側にはあまりなくて、自分たちで研究するしかなかったという、そうした不利な面があったかもしれません。そうしたことがもし影響しているとしたら、もうちょっと準備期間を取ってやらないといけなかったのかなとは思っています。けれども、それを除けば、何かそれでもって当選速報の体制や内容に大きな変更を及ぼしたということはなかったのではないかと思っています。
○松本（司会） ありがとうございます。
コスト面ということからいうと、出口調査というのは人による調査ですので、どうしてもお金がすごくかかるということだと思いますけれども、そこは維持できたということですよね。
○堀江 今回はできましたけれども、次どうなるかは分かりません。そうしたときにどうやって出費を節約するか、下手したら調査スペックを変えるのか、そうしたことは常に見直していかないといけないとは思っています。
○松本（司会） ＮＨＫさんも人を使った出口調査というのはすごくコストがかかると思うんですけれども、その辺のところの展望というのはどうなんですか。
○杉田 展望というと、どういうことですか。
○松本（司会） 要するに、いわゆる調査員型の出口調査というのは当然続けていっていただきたいと、我々にとってベンチマークになるので。その辺に関してはいかがでしょうか。
○杉田 対面の調査というのがちょっと難しいところというのも恐らく調査現場などではやはり起きているので、難しいところはあるんですけれども、今はそれに代わるものはないということで、今のやり方を続けていこうということだと思います。
○松本（司会） ありがとうございます。
そうすると、もう一方で、これは堀江さんに聞きたいんですけれども、今日の前半部分というのは主に情勢調査に関して、電話による調査がなかなか難しい、コスト的にもということで、インターネットにと37
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政策と調査 第25号（2023年12月）
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いう話になってくる。今後変わっていくとすれば情勢調査で、最初にいみじくもＭＲＰが肝だと言われたのは、調査の精度とかそういうことではなくて、予測というほうに比重が移っていくというような認識なんですかね、情勢報道に関しては。
○堀江 情勢調査に関しては、手法によって何か起きるというよりは、やはりお金の問題だと思います。
お金が制約されているので手法を変えざるを得ないということで、さらにお金の制約が進めば、もっと手法の改善が進むということになるんだと思います。行き着く先は、結局アウトプットがどんどん細っていく。これまで全選挙区を報告したのが半分になりとか、個別の選挙区については、これまで新聞でいうと10 行書いていましたけれども、それが 5 行になるという形で情報量がどんどん減っていく。突き詰めていくと、最終的には各選挙区の情勢などは報告せずに、獲得議席の予測くらいでおしまいですということがいずれ起き、お金としてもう出せませんとなれば、やめましょうかということもいずれ来るのかもしれません。
○松本（司会） たしか朝日さんは、選挙区半分くらいで、全部はやらないでというような方法でもやられたこともありますよね。
○堀江 苦肉の策なんですけれども、そうしたことで、ある程度の誤差の範囲に収まっているということもあったりして、トライしてみたこともありました。ただ、他社がフルメニューでそろえてきたときには見劣り感はしますよね。そうした中で、結局最後は、どこまでお金をかけるかという経営判断になっちゃうんですけれども。
○松本（司会） ありがとうございます。
杉田さん、ＮＨＫは、基本的には情勢調査及び情勢報道ということはしないというスタンスだと思います。最初に言われたと思うんですけれども、選挙期間中に風向きというか情勢がぐっと変わるようなことがあるときに対応せざるを得ない場面があるのかなみたいなお話があったと思います。そのこととの関連で、やはり情勢報道や情勢調査というのは今後もＮＨＫとしては実施しないという感じなんですかね。聞
きにくいことを聞きますけれども。
○杉田 僕が決める権限がないのであれですけれども、そういう議論はないですね。逆に本当に難しい時代になっているので、そういう意味ではなかなかハードルは高いだろうと思います。

「選挙ばなれ」と選挙報道○松本（司会） ありがとうございます。
そもそも情勢報道がどれだけ社会的な役割を果たしているか、そこに関わってくるのかなと思うんですが、今後の課題というようなところに。先ほどちょっと堀江さんが触れたこととも関わるんですけれども、選挙の報道というのを考えると、今の調査の課題やＷｅｂでどのような企画でコンテンツでということもあるんですけれども、社会全体で見てみると、国政選挙でも投票率が 60%に行くことがあるんだろうかと思うんです。毎回 5 割ちょっとに過ぎません。地方選挙はもっと悲惨です。ということは、もう半分くらいの人たちは選挙の投票に行かない。そういう中で選挙が行われ、選挙の報道というのが存在しているという、僕は「選挙ばなれ社会」と言っているんですけれども、その中で選挙の報道はどうあるべきかとい
うふうに課題を立てないといけないんだろうなと思うのです。この辺に関して、ちょっと大きく出ちゃってすみませんけれども、堀江さん、何が課題、ネック、ハードルでしょうか。
○堀江 何が原因で選挙離れになっているのかは、私は分からないところがありますけれども、それに対して報道が何ができるのかという形で私たちの仕事を考え直すことは意味があるし、できることだとは思Policy & Research No.25 (December 2023)
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うんです。一言で言えば、やはり役に立っていないんだと思います。新聞を見て、投票に行こうかという
気になる人がどれだけいるのか。そもそも新聞を読んでいる人がどれだけいるのか。テレビのニュースを見ている人がどれだけいるのか。そこからしてもう全然少ないわけですから、それを変えていくために私たちはどんな新しいコンテンツを考えていかなきゃいけないのか、それから、どういう接点の持ち方をしないといけないのかといった形で今、もがいているのだと思います。ですので、新聞社だけれどもライブ
中継をやってみたりというのもその 1 つなんですよね。
そういうリーチの仕方の開発も 1 つなんだけれども、足りないコンテンツは何なのかというのをもっと洗い出して、紙の新聞ではできないけれどネットだったらできることはいっぱいあるので、もうネットメ
インで、とにかく足りないものをどんどんそろえていって、何が必要ですか？というものにしっかり応えていく。これを実現しないといけないと思っています。その中からエッセンスを紙の新聞にまとめていくくらいでもいいと思っているんです。
テレビでも何ができるのかというのはあるかもしれないんですけれども、テレビの場合、放送法の制約が 1 つあるというのもあると思います。紙の新聞においても公選法の制約が若干あるとは思うので、そこにチャレンジしていくくらいの形で、少々「うちの扱いが小さいじゃないか」とか陣営から言われるかもしれないけれども、やはり伝えたいこと、あるいは読者が欲しがっている情報にしっかり応えていく報道
をもっと開発して、模索していかないといけないんじゃないかと。そうすることによって、1 ポイント、2
ポイントでも投票率が上がっていくといいなと思っているところです。
○松本（司会） ということは、例えば、放送法は別にして、公選法というような法律の中で選挙が。別名「べからず法」とずっと言われていますけれども、公選法との関係でやはりメディアの側が自己規制し過ぎているんじゃないのという認識ですか。
○堀江 自分たちの中でつくったルールという意味では自己規制なんですけれども、それは社会全体のルールでもあるからというふうにいわば言い訳をしてきた部分もあって、その言い訳があるからこそ新しい報道、新しいコンテンツ開発に踏み切れていなかった部分があったと思うんです。
すごく公平性とか、あるいは争いになったり訴えられたりということを気にする一方で、実は大きく公平性を欠いている報道もあるわけで、それはつまり、非主要候補を小さく扱っているとか、ほとんど扱わないとか、そうしたことを平気でやっているわけです。一方でそれをやっておきながら、実は公平性が大事ですなんて言ったりしているんだけれども、そういう報道をやってきている中で、だんだん有権者からは、新聞だったら取ってもらえない、コンビニに買いに行ってもらえないという状況になったんじゃないのかなという気はしています。
○松本（司会） ありがとうございます。
杉田さん、放送法というのはまた別物なんでしょうけれども、どうですか、今の堀江さんの話は。
○杉田 テレビの選挙戦リポートというのは、皆さんに「面白い」と言われた経験は、僕、30 年記者をやっていますけれども、あまりないので、そういう意味では、もっと見てもらえる、参考になるというよ
うな形にできればいいなと思うんですけれども。
1 つ、最近、選挙ロードムービーみたいなものがすごくはやっていますよね、「なぜ君は総理大臣になれないのか」みたいな。この間、「シン・ちむどんどん」という映画があって、これは時事芸人というプチ鹿島さんとダースレイダーさんという 2 人が、大島新さんのアシストも受けながら作られたということではあるんですけれども、彼らは放送法とは関係ないのであれなんですが、選挙戦中にＹｏｕＴｕｂｅチャン
ネルで動画を流していたと。候補者の 3 人に同じような質問をして、それをそろえて並べてみるということをやっていて、さすがだなと思ったのは、新聞のアンケートで「好きなテレビ番組」というところに

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政策と調査 第25号（2023年12月）

扱っているのが前回の候補者が 3 人いた沖縄の県知事選挙なんですけれども、好きなテレビ番組で 3 人が全員ＮＨＫの朝ドラの「ちむどんどん」と書いていて、「ちむどんどん」の何がいいかを聞いてみようといって聞いていくわけですね。そうすると、ある候補者は「いや、俺、見ていないんだ」とか言ってみた
りとか、あるいは、明らかにこの人見ていないなと思いながらも、さっとみんなが話題にしているような論点を答えられたりとか、そういうので、三者三様性というか、それがすごくよく見えて。だから、質問の仕方とか切り口というのはまだまだ工夫の余地はあるのかなと思ったりした映画でしたけれども。映像のリポートということで、すごく最近得心したようなことだったので、ちょっと御紹介しました。
○松本（司会） 面白いですね、それ。
○杉田 タイトルが「シン・ちむどんどん」って、そういう意味では若干おちょくりが入っているんですけれども。

選挙報道の社会的役割○松本（司会） そういう中で言うと、これは自己規制とか云々かんぬんではなくて、何のための選挙報
道かということからいうと、誰に向けての情報提供、報道なのかというところが 1 つあるんだろうなと。
広く一般にということではなくて。
そういう点では、僕も全部見させてもらいましたけれども、杉田さんの番組、いわゆる障害を持っている方がなかなか選挙に行きづらい、さらには選べない、情報が行き渡っていないということで、御自分もそうだからということはあるんだと思うんだけれども。我々は、選挙離れというと、投票に行けるんだけ
れども行かない人たちを前提にしているんだけれども、全然違う視点で、行きたいんだけれども行けない
人に向けての企画もいろいろやられているので、その辺のことをまず口火にお話ししてもらえませんか。
○杉田 ＮＨＫの「みんなの選挙」プロジェクトというのを今やっているんですけれども、これは去年の参議院選挙の前から始めたものなんですね。今先生からも御紹介がありましたけれども、障害があるために選挙に行けない人っているんですね。実際こんなにいるって、私、プロジェクトを始めるまで思わなかったんですけれども、足に障害があって行けないとか、あるいは、投票所に行ったら手が震えちゃうので紙に書けなくて、恥ずかしいから行きたくないとか、あるいは、精神障害があって、慣れないところで人が大勢いると投票できない、だから行かないというような人たちがいるというようなことで、そのような人たちに、こんな支援がありますよとか、こんな投票方法があるんですよとかいうようなこととか、あるいは現場の取組などをキャンペーン的に発信し続けているというのがあります。特設サイトもありますので、もし御覧いただければありがたいんですが。
その中で 1 つ御紹介したいのは、「ハートネットＴＶ」でも特集番組をしたんですけれども、そこでやった企画の中で、知的障害のある人たちが、ふだんのニュースが分からない、選挙のニュースが分からない、政治のニュースが分からないから投票に行く気になれないということを言っている。その人たちに私が、一応政治のプロなので、ＮＨＫが書いた政治のニュースを見せて、ここが分からない、そこが分からないということを言ってもらうというようなことを番組として放送したわけです。もうめためたですよ、
簡単に言うと。ここが分からない、あそこが分からないということで。それを受けて、映像の見せ方なども考えた上で、「わかりやすい参議院選挙」みたいなこととか、その後もずっと「わかりやすい統一地方選挙」とかやっているんですけれども、それを放送しているわけです。
その反響がとても面白くて、当事者及び支援者の方もさることながら、一般の方から「ＮＨＫのニュースはもっとこういうことをしてくれ」ということをすごく言われたのが印象的で、ＮＨＫのニュースも

Policy & Research No.25 (December 2023)
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もっとこうやって分かりやすく説明してくれよということを言われて、ああそうかと、知的障害のある人にとって分かりやすいニュースというのは誰にでも分かりやすいニュースなんだということですね。なおかつ、さっき堀江さんからもありましたけれども、役に立つ情報発信ってどういうことだろうといったら、もしかしたら候補者アンケートみたいなものも、従来選挙に行くという人たちに対して大事な情報発信ではあるんだけれども、その手前で壁を感じている人、これは障害があるとかないとかに限らないと思うんですが、そういう人たちが感じている壁というのを取り除いていくというような情報発信というのも大事な
んだなというふうにその企画で感じたということを御紹介したいと思いました。
○松本（司会） ありがとうございます。僕も見ました。知的障害がある方にどう説明するかというので、杉田さんの原稿にたくさんダメ出しがあって、表現を直されている場面がありましたけれども、非常に面白かったです。
一方で、この話を最後にしなくちゃいけなくて、こっちの大多数のほうですよね、投票に行けるんだけ
・

・

・

・

・

・

・

・

れども 行かない 人というのか、投票に行けるんだけれども 行けない 人もいるんですよね。行けないとい
うのは、僕もいろいろ学生たちと活動をやっているので時々体験するんですけれども、「私みたいなよく知らない人が投票していいんだろうか」というか、「間違っちゃいけない」というのかな。びっくりするのは、「投票というのは正解を選ぶものだ」みたいな。えっと思うんですけれども。そういう反応があって、「投票には間違いというのはないですから」と言ったりもするんですけれども。投票に行けないか行
かないか分からないけれども、そういう半分くらいの人たちに何をどう届けるかという非常に難しい―
これは多分、選挙に限定した報道ではないと思うんです。もうちょっと広い話になってくると思うので、非常にまとめづらい話なんですけれども、堀江さん、こういう企画があったらいいんじゃないかとか、こ
ういう視点が必要じゃないかみたいなのはありませんか。
○堀江 即効性のある企画って、なかなかないと思うんです。ある意味それはこの社会の主権者教育の敗北でもあると思うんです。若い人に対してそのような思いをさせてしまうようになってしまった。何を教えてきたんだろうかというところはあると思うんです。それを誰が担うのか。学校が担うのか、地域社会が担うのか、職場が担うのか、労働組合が担うのか、あるいはメディアが担うのか。それぞれが自分のやりたい範囲でしかやってこなかったということなんだと思いますし、それから地域や組織の力もどんどん弱っていったこの 30 年、40 年だったのかなという気もしています。ですので、これをやれば劇的に変わるというものはなかなかない。
今ちょっと思ったのは、西武・そごうの池袋の撤退の問題でストが行われましたというニュースに対す
る有権者の反応の中に、「今頃ストなんて」とか「ストをすることにどんな意味があるんだ」とか、「え
えっ、こうやってやっているんですね」なんていう反応とか、非常にナイーブな反応も多かったりして、そこのところからして人が声を上げるとか、誰かに訴えるとか、自分の意見を表明していくことに対して距離を置いてクールに眺めてしまう世の中になっていることに通底しているものがあるんじゃないかと思っています。
ですので、自分の意見を表明していいんだよ、分からなくたっていいんだよ、自分の意見を出したほうがいいんだよというところのアプローチから始めて、じゃあそれをメディアがどのようにお手伝いできるか、若い人に勇気をつけられるか、若い人に必要な情報を届けられるかということは本当にゼロベースか
ら考えていかないといけないと思っています。

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政策と調査 第25号（2023年12月）

フロアとの応答○松本（司会） ありがとうございます。
せっかくですから、この辺で、我々だけで話をするのではなくて、皆さんにいろいろお叱りや御意見を頂きたいと思うので、私はこう思うということでも結構ですし、そうじゃないだろうという、我々の話に対しての反論でもいいですので、ぜひ助け船を頂ければと思います。お願いします。
○中日新聞社（杉野） 中日新聞の選挙調査室というところで選挙調査をやっている杉野と申します。興
味深いお話を頂きまして、ありがとうございました。
1 つ気になったのは期日前調査のことでして、弊社も結構独自の出口調査というのを最近やるようになってきたんですけれども、期日前の扱いというのが結構やはり、私どもは調査担当で、いろいろなとこ
ろで調査をやっているんですけれども、デスクとかが「これ使えないの？」みたいなことをすごく言ってきまして、弊社だと記者とかを主に行かせてやっているので、それが無駄になっちゃうのは何か嫌だなというところがあるのかもしれないんですけれども、先ほど杉田さんが、投票日当日のインターバル法と期
日前の取れるところで取ったものとは性質が違うから一緒にはできないんだということをおっしゃってい
たんですけれども、調査をうまいように組み合わせればできる方法というのはこれから全く生まれてこないんですかね。それとも、何かうまいことやれば期日前の結果もちゃんと当日の結果と合わせて合算する
うまい方法ができるということはあるのかなというのを少し思ったので、何か見解が頂けたらと思います。
○松本（司会） これはもう堀江さんに聞くしかないので。
○堀江 合算を目的にしたら半分は外れますというふうに考えたほうがいいデータだとは思うんです。半分以上外れるかもしれず、半分以上当たっていれば「ああ、よかったな」くらいの調査だと思うんです。
どこが当たっているか、当たっていないのかも選挙結果が出ないことには全く分からないわけで、結果的に合っていたというケースもあるわけですよね。それを、結果が出る前に一緒に合体して計算して出して、一体何を伝えているんですかということになりかねないと思うんです。やはり期日前調査を全体として把握する方法は現時点でないので。すごいお金をかければ全く別ですよ。当日以上のお金をかけて全自治体
で 12 日間にわたって調査するなんてことをやればいいですけれども、それはできないわけですから。できていない以上、簡単に合算したものを出さないほうが本当はいいと思います。
それよりは、せめて調査地点だけ一定にして、1 日置き、あるいは 2 日置き、3 日置きでトレンドを見るとか、年代の違いで投票傾向がどう変わっていくのかを見るとか、支持政党別に、前半はどこが来て、後半はどこが来ているのかを見るというのを分析しておいて、それを結果の解析の中でうまく使っていく、あるいは当日の予測の中で「こんな傾向が分かりました」といって期日前は当日と分離した上で報告する、みたいな使い方しかないんじゃないかと思っていますけれども、いかがでしょうか。
○中日新聞社（杉野） じゃあ、なかなか報道に直接これを反映するというのは難しいということですか。
○堀江 合算して報道しないということです。分けて、トレンドだとか、ある層に注目してという分析で使うということです。
○中日新聞社（杉野） 分かりました。ありがとうございました。
○松本（司会） それでデスクに勝てますか。
○中日新聞社（杉野） 難しいところなんですが、僕も合算はよくないと思ってずっと言ってきたんです
けれども、じゃあ出口調査という言葉を使わなきゃいいじゃんとかいろいろ、アンケートみたいな形にしたりとか……
○堀江 （出口調査という言葉を）使わなきゃいいんですよ。
「私たちの予測です」と言えばいいんです。
「合算した私たちの推計得票率」ですと言えばいいんです。であればオーケーだと思います。でも、それPolicy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

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は言わないほうがいいから、手元で止めているということなんです。
○中日新聞社（杉野） なるほど。分かりました。ありがとうございます。
○松本（司会） そういうことですよね。だから、実際は、内部では内部データとしてコンバインした数値というのは多分お持ちなんじゃないですか。僕はメディアさんに逆に聞きたいけれども。外向きに公表するということではそういう使い方はしないのであって、調査をしている以上、多分そういうデータはお作りになっているんだというふうに僕は理解しているんですけれども、多分そういうことですよね。
○堀江 一応手元で試算はしています。
○松本（司会） よろしいでしょうかね。何かありましたら。大きいテーマのほうでもいいですし、今のような質問でもいいですけれども。
○毎日新聞社（鬼木） 毎日の鬼木です。
先ほど杉田さんのお話、「シン・ちむどんどん」の御紹介を聞いていてちょっと思ったんですけれども、昨日、松本先生に毎日新聞に寄稿も頂いて、多分、選挙の投票に行くコストが今かなり高い。それを乗り越えるだけの情報を我々が提供できるかというテーマと先ほどの「シン・ちむどんどん」はつながるかなと思うんですけれども、候補者アンケートは我々もやっています。それをきっかけに外部のＳＮＳもしく
はネットのメディアなどがそれを材料にしていろいろ展開していって、「「ちむどんどん」見ているよ」、「本当に見ているの、こいつ？」とかという突っ込みを入れてくれるというような面白い状況をつくり出せれば、もしかしたら投票率が高くなるかもしれないというようなところから、例えばＮＨＫさんでこういう試みを社内的にもしかしたらやれるんじゃないかとか、例えば朝日新聞さんでこういうことを外部と展開していけるんじゃないかとか、そういう壮大なアイデアの種などをもしお持ちでしたら。例えば毎日新聞でいうと「えらぼーと」というボートマッチをやっているんですけれども、そこから数十万単位で流入してくる閲覧者というのはいるんですけれども、これをうまく使いこなせていないなというようなところもあったり。要するに、新聞読まれていないなというところもあり、ただ、材料はいろいろ転がっているはずなのに、これをアプローチしていく接点を持てていない。投票率も上がることに寄与できていない。
私も 30 年以上記者をやっていますけれども、投票率はどんどん下がっていく一方で、非常に力不足というか、あまり役に立てていないなという、すごいじくじたる思いもあって、これをこれから先、好転させていくような方法が何か考えられるのかというような、本当に漠たる質問で大変申し訳ないんですけれども、何かありましたら御教示いただければ。
○杉田 「ここではしゃべれません」みたいな答えがあればいいんですけれども、残念ながらそんな状況でもないんですが、ただ、例えば候補者アンケートなんかでも、なかなか手間とかそういうものとのあれですけれども、みんなが聞きたいことを募集してとか、そういったところで上位になった質問を組み込むとか、そのようなことは例えば候補者アンケートだったらできるかなとかと思ったりはしていますし、ただ、さっき鬼木さんがおっしゃったような、読者のほうでいろいろな深い解釈をしてくれると、それはそれでとても意味があるので、従来のやり方で全く駄目かというか、もっと我々の質問の立て方とか、取りあえずやれることとすると、そういうところに注力するのかなと感じています。
○松本（司会） 堀江さん、最後にまとめを。
○堀江 方向性としては、双方向性を生かしていくしかないのかなと思っています。アンケートというのはある意味一次素材だと考えて、それに対する反応がまず有権者の側から上がり、疑問とかいろいろな声が上がり、そうしたものにまたメディアが答えるのか候補者が答える。それにさらにまた候補者が突っ込

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

みを入れ、みたいな場ができてくればいいんじゃないかと。フォーラムの場みたいなイメージかもしれま
せん。ただ、それをやっていくと、特定の候補者だけ炎上するとか、特定の候補者ばかり批判の声が殺到するとか、そうしたことも起きかねず、訴訟リスクを抱えることにもなっていきかねず、そこはできないというのがこれまでの報道だったと思うんです。そうしたあたりも模索してみる価値はあるのかなという
気はしています。
もっと聞いてほしいことを募るのも確かに 1 つの案だとは思います。それを全候補者にそろえて一応聞いて、またフィードバックしていくみたいなのを延々繰り返してみるとか、そうしたことをトライアル・アンド・エラーでどんどんやっていくしかないのかなという気がしています。
○松本（司会） ありがとうございました。
そろそろ締めないといけないので。すみません、拙い司会で。反省しています。
お付き合いくださいまして、ありがとうございました。お二人に拍手をお願いします。

Policy & Research No.25 (December 2023)
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閉会あいさつ

毎日新聞の前田です。長時間、どうもお疲れさまでした。
「講評をかねて」というタイトルになっているんですが、私は世論調査や情勢調整を直接担当したことがなく、どちらかというと政局取材の方に血道を上げてきた政治記者でありまして、本日は感想のようなお話でご容赦いただきたいと思います。
本日の研究会、私は、終盤にどんどんよくなっていったなと思いました。もちろん第一部が悪かったわけではありません。ただ、第二部の中で投票率の問題が松本先生から 毎日新聞社 主筆
前田 浩智 氏提起されて、じゃあ我々の報道がどういうふうに役に立っているんだという展開になりました。堀江さんからは「なかなかそんな即効性のある話は」という話もありましたけれども、参加者の意識が１つに収れんしていく感じがいいなと思って聞いていました。
余談的になってしまいますが、10 年ちょっと前に千葉で支局長をやっていました。その頃に、会社全体の方針なんですけれども、いわゆる地方の選挙報道の簡素化というのがどんどん進められて、私もそれを実践していったときに、あるとき販売店の連合会長から急に呼び出しを受けました。ホテルに行くと、連合会長と地域の会長と 2 人並んでいて、「あんた、新聞読者が何を求めているのか分かっているのか」とどやしつけられました。
お二人に聞いた話なのですが、茂原というところが千葉の東部にあって、少し前のことになりますが、市長選があったら開票所を新聞販売店がつくったんだそうです。速報センターですね。選管で発表するのを出していくんですけれども、選管が発表する前にどんどん自分たちで取材して、それもどんどん速報するんだそうです。そこにわんさか人が寄ってきて、炊き出しもやって、屋台も出ている。そういうのをやっていたそうなんです。選挙って実はそういうものなんだなと。
「テレビ局は絶対にやらない。そういう価値のあるものだということをあんたは分かっているのか」というのを随分言われました。そんな話を思い出しました。
だから、もしかすると、公平性とか公選法とか、いろいろな縛りがあって、確かに私も何か相談を受けたときに「それ、訴えられない？」とかという話もしちゃうんですけれども、自己規制もあって、どこか自分たちで選挙を面白くなくしているというところがあるんだろうなというのを思ったりしました。そういう意味で、我々の責任みたいなものを、今の話を聞きながら考えました。
さて、これは以前、松本先生から頂いた冊子です。
「『マスコミ世論調査』という社会資産をどう守るか」という題名で、先生が日本マス・コミュニケーション学会に出されたものを冊子にされたものなんですけ
れども、この中に「社会的な資産としての世論調査という脈絡でいえば、今、マスコミ世論調査は一蓮托
生状態にある」という刺激的な一文があります。私、ずっとこれが気になっていて、今日もこれを胸にと

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政策と調査 第25号（2023年12月）
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どめながら江口さんや福田さんや平田さんの話を聞いていました。どのお話もすごく面白かったです。
面白いと言っちゃおかしいんでしょうけれども、皆さん結構踏み込んで話していただいているんですね。江口さんの話でも、維新バイアスとか現職バイアスとか。福田さんも、まだ検討という段階の話をされていました。会社がお金をかけて検討しているのであれば、本来は外に出したくない。これはこれで自分の会社の中で高めていって、勝負に使うんだということであってもおかしくはないと思うんですが、そういうものを結構正直に、数字も包み隠さず出してくれる。こういう場ってなかなかないんだと思うんですよね。
ものすごく残念なのが、13 回目にしてこの研究大会はピリオドを打ちますという話がありました。正直、こういうふうに会社の垣根を越えて皆さんが集まって、会社の衣はしばし脱いで話す場ってなかなかないんですね。私は聞きながら、「あっ、そういうことをやっているんだ」とか思うこともしばしばです。
たとえば今日、杉田さんの話にもあった、出口調査のコンバインですが、そうだろうなと思いつつ、なかなかああいう話って聞けないんですよね。どこかでうまくやっているんじゃないのみたいなことを思った
りするわけですよ。毎日新聞はそこまでなかなかできていないけれども、ＮＨＫさんならやっているのかなとか。ああいう話も正直に聞けるのがこの場です。
今本当に新聞は部数を落とし、テレビもテレビ離れが言われていて、敵は SNS ですというようなことを言っていて、じゃあどうやってやっていくんだというのはあります。今日、調査の絶対値の違いという話も出ていました。絶対値の話というのは、少なくとも前はそんなに説明しなかったんですよね。私も時々、自民党の議員から呼ばれたりして、「何で毎日新聞の内閣支持率はこんな数字なんだ」と。読売さんはこうじゃないか、日経さんはこうじゃないかと。毎日新聞は割と低く出るんですね。すごく気に入らないわ
けですよ。だから、結構説明も書いてきましたが、なかなか浸透していない。
さらに、ネットの中でその数字の違いが、どっちかというと陰謀論の餌食になっているようなところもあって、悩ましいなと感じています。そうした状況を乗り越えていかなきゃならないときに、この場がピリオドを打たれてしまうのはものすごく残念ですが、これからは、どうやって連携するものは連携してやっていくのかということが我々に与えられた宿題ということになるのかなと思います。
この場を借りて 13 回の先生の御努力に感謝を申し上げて、私からのあいさつとさせていただきます。
今日はありがとうございました。

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Policy & Research No.25 (December 2023)
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さいたま市民の政治意識と投票行動―2023 さいたま市議選追跡調査から―

Political Attitudes and Voting Behaviors of the Citizens of Saitama: From the 2023 Saitama
City Council Elections Follow-up Survey

松本 正生
Masao Matsumoto

１．2023 さいたま市議選の結果
２．市議選追跡調査の結果
2-1 政治や選挙への関心
2-2「投票した」人たち
2-3「投票しなかった」人たち
2-4 投票行動の弁別要素
2-5 選択の情報源
2-6 選挙権年齢と被選挙権年齢
2-7 政治や社会の情報源
３．経年結果（2015・2019・2023）の推移
3-1 投票行動の弁別要素〈要旨〉
埼玉大学社会調査研究センターは、2023 年 5 月に、さいたま市選挙管理員会と共同で、4 月に行われたさいたま市議選の追跡調査（「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」）を実施した。本小論では、有権者の政治や選挙への関心、情報源などとともに、投票行動への動機付けに注目した。
さいたま市議選に関しては、前回の 2019 年に、埼玉大学社会調査研究センターとさいたま市選
挙管理委員会の共同で、さらに、2015 年の選挙後にも、埼玉大学社会調査研究センターが独自に実施している。その結果も加え、3 回の経年の推移を投票行動の弁別要素に焦点を絞ってトレースした。
比較検討した諸指標の中では、「投票所までの時間」が「投票したか、しなかったか」を弁別す
る有効な変数であることを確認できた。加えて、「投票所までの時間」は「投票した」人たちにとっても、「当日投票か、期日前投票か」を弁別する要素であるという知見も得られた。
The Saitama University Social Survey Research Center collaborated with the Saitama
Election Administration Committee in May 2023 to conduct a follow-up survey (“Saitama
Citizens’ Attitudes towards Politics and Elections”) following the Saitama City Council election
held in April. This paper provides an overview of voter attitudes toward politics and elections,with a focus on the motivations behind their voting behavior.
Prior to this, the Saitama University Social Survey Research Center and the Saitama Election
Administration Committee had jointly conducted a survey in 2019, and the Saitama University
Social Survey Research Center had also independently conducted one after the 2015 election.
Using the results of all three surveys, the trends over time were traced, focusing on the
distinctive elements of voting behavior.
A comparison of the indicators revealed that “time to the poll location” was an effective variablefor discriminating whether a voter “voted or did not vote.” Further, “time to the poll location”
was also a discriminatory factor for those who “voted,” in the context of whether they voted “onthe day or before the day of the poll.”

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

１．2023 さいたま市議選の結果
2023 年 4 月 9 日に投開票が行われた、さいたま市議会議員選挙の投票率は 38.78%で、前回（2019年）の 38.16%から 0.62 ポイント上昇した。同市
議選の投票率は、47.44%（2007）→43.60%（2011）→40.39%（2015）→38.16%（2019）と下降の一途をたどっていたが、今回はわずかながら前回を上回った。
〔図〕は、今回（2023）と前回（2019）の投票
率を年齢別にプロットしたものである。2 つの折れ線はほぼ重なり合っているが、20 代から 40 代
までは前回をやや上回り、60 代以上では逆に前回を下回っていることが確認できよう。

表１．国や地方の政治への関心度非常にある ある程度ある あまりない
21%

55%

18%

5%

女性(327)

9%

57%

30%

4%

18～29(69)

9%

43%

43%

4%

30代(73)

5%

55%

33%

7%

40代(105)

10%

60%

25%

5%

50代(130)

11%

64%

22%

3%

60代(87)

21%

54%

20%

6%

70代(96)

27%

54%

15%

4%

80歳以上(51)

18%

53%

24%

2%

全体(611)

14%

56%

25%

4%

を聞いた結果を、男女・年齢別にまとめたものである。
「非常にある」と「ある程度ある」を合計した「ある」派の割合は、18～29 歳＝52%、30 代＝
60%、40 代＝70%、50 代＝75%、60 代＝75%、70 代＝81%と、80 歳以上を除けば、年齢の上昇にしたがって増加している。一方、「全くない」と「あまりない」を合計した「ない」派の比率は、逆に、
18～29 歳＝47%、30 代＝40%、40 代＝30%、50 代＝
25%、60 代＝26%、70 代＝19%と、年齢の上昇とともに減少している。
比率の大小関係、すなわち絶対値に注目すると、
18～29 歳および 30 代の若年層と 40 代以上の中・高年層との間に、関心度における相違が存在しているように思われる。
次の〔表２〕は、「政治的な事柄を議論したり、話題にしたりする」頻度を聞いた結果に相当する。
「よくある」と「ときどきある」を合計した「ある」の割合は全体で 46%、これに対して、「ほとん
どない」と「あまりない」を合計した「ない」の割合は 52%で、「ある」派と「ない」派の比率が拮抗している。
年齢にブレークダウンすると、「ある」の割合は
18～29 歳＝33%、30 代＝34%、40 代＝47%、50 代＝
44%、60 代＝53%、70 代＝64%と、80 歳以上を除けば、右肩上がりの「若低－老高」型の構造を示し

図．さいたま市議選投票率（年齢別）2019・2023

２．市議選追跡調査の結果
埼玉大学社会調査研究センターは、2023 年 5 月に、さいたま市選挙管理員会と共同で、今回の市議選の追跡調査（「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」）を実施した。
調査の対象者は、
市内 10 区の選挙人名簿から各区の有権者数に比例する形で抽出した 1,000 人、
調査方法は郵送法、有効回収数は 611（同回収率61%）であった。調査票ならびに単純集計について
は後掲の資料を参照されたい。
以下、主要質問に対する回答の詳細を順次検討
して行こう。

表２．政治の話をする頻度
よくある

2-1．政治や選挙への関心
先ずは、有権者全体を対象に、政治や選挙への関心度をみてみよう。
〔表１〕を参照されたい。
「国や地方の政治について、どの程度関心があるか」

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

全くない男性(275)48
48

ときどきある あまりない ほとんどない

男性(275)

10%

36%

31%

23%

女性(327)

9%

39%

32%

20%

18～29(69)

3%

30%

41%

26%

30代(73)

4%

30%

40%

26%

40代(105)

9%

38%

33%

20%

50代(130)

9%

35%

37%

18%

60代(87)

13%

40%

23%

24%

70代(96)

18%

46%

21%

16%

80歳以上(51)

8%

39%

24%

25%

全体(611)

9%

37%

31%

21%

ており、比率の差も最も低い 18～29 歳の 33%と最も高い 70 代の 64%とでは、31 ポイントと大きい。
「ほとんどない」と「あまりない」を合計した「ない」の比率は、対照的に、18～29 歳=67%、30 代=66%、40 代＝53%、50 代＝55%、60 代＝47%、70 代＝37%と、年齢の上昇とともに減少する「若高－老低」型構造になっている。比率の絶対値も、最高の 18～29 歳の 67%と最低の 70 代の 37%とでは 30
ポイントの開きが存在している。
今度は、「4 月 9 日に行われた今回のさいたま市
議選について、どの程度関心があったか」に対する回答結果を取り上げよう。
〔表３〕を参照されたい。
「非常にあった」と「ある程度あった」を合計した「あった」の割合は全体で 48%、
「全くなかった」と「あまりなかった」を合計した「なかった」の比率は 52%で、「なかった」の方が若干多い。
表３．2023 市議選への関心度
非常に

ある程度

あまり

全く

あった

あった

なかった

なかった
16%

男性(275)

15%

34%

35%

女性(327)

12%

35%

41%

12%

18～29(69)

7%

29%

43%

20%

30代(73)

5%

34%

33%

27%

40代(105)

11%

30%

43%

14%

50代(130)

10%

38%

40%

12%

60代(87)

17%

33%

38%

10%

70代(96)

21%

43%

30%

6%

80歳以上(51)

20%

29%

39%

8%

全体(611)

13%

35%

38%

14%

表４．誰と投票に行ったか
１人で

家族と

男性(167)

42%

57%

知人等と
-

女性(177)

41%

57%

2%

18～29(32)

25%

75%

-

30代(40)

43%

58%

-

40代(58)

38%

62%

-

50代(68)

44%

56%

-

60代(52)

44%

54%

-

70代(66)

56%

44%

-

80歳以上(34)

26%

65%

9%

全体(350)

42%

57%

1%

80 歳以上の最高齢層が 65%で次いでいる。また、
男・女間に相違は存在しない。
〔表５〕には投票所への交通手段、すなわち、「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たか」の回答をまとめている。全体の結果は「徒歩」が 59%と大半を占めており、「自家用車」が 25%で次いでいる。
「徒歩」の割合は、
18～29 歳が 53%、60 代が 54%でやや低く、「自家用車」は反対に 18～29 歳と 60 代が 31%とやや高めという傾向が見受けられる。
表５．投票所への交通手段
自転車

徒歩

年齢別にみると、「あった」の比率が 5 割を上回るのは 60 代と 70 代のみで、18～29 歳から 50 代までは逆に「なかった」
が 5 割以上を占めている。
とりわけ、18～29 歳と 30 代における「なかった」
は 6 割を上回っている。
2-2.「投票した」人たち
さて、今回の市議選への対応（投票の有・無）を聞いた結果は、「投票した」が 57%、
「投票しなかった」が 42%であった。調査では、「投票した」人
たちと「投票しなかった」人たちに分けて、それぞれ質問をしている。ここからは、「投票した」と回答した人たちについてみていこう。
〔表４〕は、「誰と投票に行ったか」質問に対する結果をまとめたものである。
全体では
「家族と」
が 57%、「1 人で」が 42%となっている。
「家族と」の比率は、18～29 歳の最若年層が 75%で最も高く、

49
49

バイク

自家用車

公共交通

その他

男性(167)

63%

15%

20%

-

1%

女性(177)

56%

14%

29%

2%

-

18～29(32)

53%

16%

31%

-

-

30代(40)

65%

13%

20%

3%

-

40代(58)

60%

19%

21%

-

-

50代(68)

68%

12%

21%

-

-

60代(52)

54%

13%

31%

-

-

70代(66)

56%

15%

27%

2%

-

80歳以上(34)

56%

15%

24%

3%

3%

全体(350)

59%

15%

25%

1%

0%

次は、
「投票する人を決めたのはいつ頃か」を確認してみよう。
〔表６〕を参照されたい。
全体では、「選挙期間中」が 50%で最も多く、「投票日当日」表６．投票する人を決めた時期
選挙期間に
入る前から

選挙期間中

投票日当日

覚えてない

男性(167)

22%

46%

29%

2%

女性(177)

25%

51%

20%

3%
3%

18～29(32)

6%

47%

44%

30代(40)

13%

55%

33%

-

40代(58)

17%

41%

41%

-

50代(68)

13%

51%

31%

4%

60代(52)

25%

58%

13%

2%

70代(66)

38%

56%

5%

2%

80歳以上(34)

47%

32%

6%

12%

全体(350)

23%

50%

24%

3%

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

表７．投票する人を決めた基準
地元の利益を考えて自分と同じよう 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

長年議員を

家族や知人に勧主張を考えて考えてやっているからめられたから男性(167)

28%

6%

16%

60%

32%

4%

3%

女性(177)

38%

5%

24%

65%

27%

2%

14%

18～29(32)

25%

6%

53%

66%

16%

-

13%

30代(40)

30%

-

43%

60%

30%

3%

13%

40代(58)

31%

9%

28%

66%

24%

5%

3%

50代(68)

35%

7%

7%

69%

32%

3%

9%

60代(52)

37%

6%

8%

63%

31%

-

8%

70代(66)

35%

2%

14%

64%

36%

2%

6%

80歳以上(34)

38%

6%

6%

44%

29%

12%

15%

全体(350)

33%

5%

20%

63%

29%

3%

9%

補者を選ぶ時、どういう点を考えて決めたか」（複数回答）について、確認してみたい。
〔表７〕にまとめている。
「候補者の政策や主張を考えて」が63%と最も高く、「地元の利益を考えて」の 33%、
「候補者の人柄を考えて」の 29%が次いでいる。
また、「自分と同じような世代の利益を考えて」
は、全体では 20%に過ぎないものの、
18～29 歳の 53%、
30 代の 43%と若年層で高比率を占めている。前問（投票する人を決めた時期）の回答結果と整合する傾向であろう。

の 24%、「選挙期間に入る前から」の 23%が拮抗している。投票する人を決めた時期に関しては、年齢別の傾向に大きな相違が存在する。
「選挙期間に入る前から」と「投票日当日」の年齢別数値に注目していただきたい。
「選挙期間に入る前から」の比率は、18～29 歳の 6%と 80 歳以上の 47%との間には 40 ポイント以上の大きな開きがあり、30 代
から 50 代までは 1 割台にとどまるのに対して、60 代の 25%、70 代の 38%、80 歳以上の 47%へと顕著に増加している。
他方、「投票日当日」については、
18～29 歳 44%、
40 代の 41%など、50 代までは 3 割以上を占めているのに対して、60 代は 13%、70 代、80 歳以上は6%、5%と一気に低下している。候補者との日常的なつながりの有・無を示唆していると推測されよう。いずれにせよ、地域社会との関わりの度合いについては、50 代までの若・中年層と 60 代以上の高年層との間に大きな相違が介在していると思われる。
さらに、投票する人を決めた基準、すなわち「候2-3.「投票しなかった」人たち
今度は「投票しなかった」人たちに対する質問の結果を確認して行こう。
〔表８〕を参照されたい。
「投票しなかった理由」を、複数回答で聞いた結果をまとめている。全体では、「仕事や旅行など、ほかの用事があったから」が 34%、
「投票したいと思う候補者がいなかったから」が 33%で次いでおり、他の回答は 1 割台にとどまっている。
年齢別の傾向をみると、「投票したいと思う候補

表８．投票しなかった理由
仕事や旅行な病気などで体調 投票に行こうと 政治（家）に不 市議会議員があ 投票するのが 投票所が近く 政治や選挙にど、ほかの用事 が良くなかった 思ったが、忘れ 信感を持ってい ることを知らな 面倒だったか になかったか 関心がなかっ

投票したいと 自分の一票で思う候補者が は選挙の結果いなかったか は変わらないがあったからからてしまったから

るから

かったから

ら

ら

たから

ら

から

男性(106)

40%

10%

8%

13%

1%

14%

5%

11%

35%

17%

女性(148)

30%

18%

9%

14%

2%

15%

4%

18%

32%

22%

18～29(37)

49%

5%

8%

5%

3%

19%

8%

24%

38%

14%

30代(32)

59%

9%

9%

16%

3%

13%

3%

19%

34%

28%

40代(47)

47%

13%

15%

19%

2%

28%

-

13%

19%

19%

50代(61)

31%

2%

8%

10%

2%

13%

3%

15%

44%

23%

60代(34)

26%

21%

6%

18%

-

12%

9%

15%

26%

9%

70代(29)

3%

41%

7%

17%

-

3%

7%

17%

34%

28%

-

41%

6%

12%

-

-

6%

-

35%

12%

34%

15%

9%

14%

2%

14%

5%

16%

33%

19%

80歳以上(17)全体(257)

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

50
50

表９．投票に行くための条件
投票所が
近かったら

投票所まで
無料のバスが運行されたら

区内の投票所 駅やショッピ 期日前投票がであればどこ ングセンター 早朝や午後８でも投票でき などで投票で 時以降もでき
たら

きたら

たら

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(106)

10%

-

8%

17%

8%

5%

53%

女性(148)

9%

1%

7%

29%

4%

2%

55%

18～29(37)

16%

-

-

27%

5%

5%

65%

30代(32)

6%

-

6%

25%

6%

3%

78%

40代(47)

4%

-

4%

32%

9%

2%

68%

50代(61)

7%

2%

11%

25%

10%

3%

44%

60代(34)

6%

-

6%

21%

-

6%

53%

70代(29)

21%

-

10%

21%

-

-

34%

80歳以上(17)

24%

6%

12%

6%

6%

-

24%

全体(257)

10%

1%

7%

24%

6%

3%

54%

者がいなかったから」が 50 代の 44%を最高に、70代で 34%、80 歳以上でも 35%と相応に高い比率を占めていることがやや気に掛かる。また、全体では 15%の「病気などで体調が良くなかったから」に関して、70 代と 80 歳以上の高年層で 41%を占めていることにも留意が必要であろう。
次は、「どういう状況ならば投票しようと思うか」（2 つまで回答）の結果をみてみよう。
〔表９〕にまとめている。投票に行く条件については、「イン
ターネットや郵送による投票ができたら」が 54%を占めており、とりわけ、18～29 歳、20 代、30 代で高い比率となっている。ネット投票や郵送投票
以外では、「駅やショッピングセンターなどで投票できたら」が 24%となっている。
2-4．投票行動の弁別要素
ここからは、「投票したか、しなかったか」を弁別する要素として、外的指標を取り上げ、投票行
動とのクロス集計結果を確認して行きたい。
先ずは、学歴を取り上げる。
〔表 10〕を参照されたい。
「投票した」の回答比率が大学院卒で高いものの、当該カテゴリーのサンプル数が少ないこと（N=22）に留意が必要である。それ以外の属性に関しては、有意な相違は見受けられない。

居住年数については、〔表 11〕にまとめた。1 年未満とそれ以外との間で、「投票した」比率に大きな相違が存在する。だだし、こちらに関しても、1 年未満のサンプル数が 10 と、他のカテゴリーのサンプル数に比べて極端に少ないことに留意していただきたい。
表 11．
投票行動の弁別要素（居住年数）
投票した

投票しなかった

1年未満 (10)

30%

70%

1～3年未満 (25)

60%

40%

3～10年未満 (64)

50%

50%

10～20年未満 (117)

56%

44%

20年以上 (391)

59%

39%

全体 (607)57%

42%

投票所までの時間については、有意な相違が確認できる。
〔表 12〕は、「自宅から投票当日の投票所に行くのに何分くらいかかるか」と「投票した・しなかった」とのクロス集計結果に相当する。投票行動に関して、当日投票所まで「10 分未満」（＝
「投票した」が 6 割以上）と「10 分以上」（＝「投票した」が 4 割台）との間に明確な相違が存在している。

表 10．投票行動の弁別要素（学歴）表 12．投票行動の弁別要素（投票所までの時間①）

投票した

投票しなかった中学校 (29)45%

55%

高校 (165)

56%

43%

高専・短大・専修 (144)

57%

43%

大学 (245)58%

42%

大学院 (22)82%

18%

全体 (607)

57%

42%

51
51

投票した

投票しなかった

5分未満 (171)

64%

34%

5～10分未満 (276)

62%

38%

10～20分未満 (115)

46%

54%

20分以上 (25)

44%

56%

全体 (607)

57%

42%

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

投票所までの時間は、さらに、「投票した」人たちにとっての「期日前投票か当日投票か」の選択とも関連している。
〔表 13〕を参照されたい。10分を境目として、10 分未満の人たちは「当日投票」、
10 分以上の人たちは「期日前投票」という、志向性の違いが存在している。先の〔表５〕で確認したように、投票所には徒歩で行く人たちが６割と大半を占めることを、想起していただきたい。
表 13．
投票行動の弁別要素（投票所までの時間②）
当日投票

期日前投票

5分未満 (112)

83%

17%

5～10分未満 (171)

72%

27%

10～20分未満 (52)

34%

64%

20分以上 (11)

45%

55%

全体 (348)

69%

31%

2-5．選択の情報源
ここからは、再び、有権者全体を対象とする質問を取り上げて行きたい。選挙に関する情報や啓発に関する回答結果を、いくつかみてみよう。
今回の市議選において、さいたま市選挙管理委
員会は、新たな試みとして Twitter や LINE を利用した選挙告知を実施した。
〔表 14〕は、「選挙啓発の Twitter 広告と LINE 広告で見たものはどれか」を聞いた結果に相当する。Twitter 広告が 3%､LINE
広告が 4%であった。2023 年 4 月の統一地方選で表 14.Twitter や LINE による選挙告知
Twitter広告 LINE広告をTwitter広告

LINE広告から特設サ から特設サ

いずれも見
ていない

を見た

見た

男性(275)

3%

4%

1%

1%

91%

女性(327)

3%

4%

1%

0%

91%

18～29(69)

6%

3%

1%

-

91%

30代(73)

1%

8%

1%

4%

90%

40代(105)

3%

2%

-

-

95%

50代(130)

3%

2%

1%

1%

94%

60代(87)

1%

3%

-

-

92%

70代(96)

5%

4%

2%

1%

85%

80歳以上(51)

4%

10%

-

-

80%

全体(611)

3%

4%

1%

1%

91%

イトを見た イトを見たは、さいたま市の選挙管理委員会をはじめとして、全国各地の選挙管理委員会で同様の試みが採用されている。これらの効果をどう評価するかについては、1 回目だけでなく、今後の推移を観察していく必要があるだろう。
〔表 15〕を参照されたい。行政による日常の選
挙啓発事業についての回答結果、すなわち、「さい
たま市・区選挙管理委員会が普段から行なっている選挙に関する情報提供のうち、見たり聞いたりしたもの」を選択（複数回答）してもらった結果をまとめたものである。
「どれも見たり聞いたりしなかった」が 62%を占める中で、「自治会回覧」のみが 25%と相応の比率を示しており、とりわけ、60 代以上においては３割を越えている。
さらに、主権者教育や投票啓発イベントの認知

表 15．行政による選挙啓発情報
さいたま市選選挙啓発動画挙管理委員会

自治会回覧板

ホームページ

区民まつりでの選挙啓発

明るい選挙啓発ポスター

さいたま市

模擬投票

Twitter

コンクール

どれも見たり聞いたりしなかった男性(275)

3%

5%

24%

1%

5%

0%

3%

66%

女性(327)

3%

5%

26%

2%

9%

0%

4%

58%

18～29(69)

4%

7%

14%

-

6%

-

6%

72%

30代(73)

5%

7%

22%

1%

8%

1%

5%

63%

40代(105)

2%

4%

13%

1%

9%

-

4%

72%

50代(130)

1%

5%

22%

6%

8%

-

4%

68%

60代(87)

2%

2%

36%

-

7%

-

1%

52%

70代(96)

4%

4%

39%

2%

5%

1%

3%

50%

80歳以上(51)

6%

8%

31%

-

8%

-

4%

51%

全体(611)

3%

5%

25%

2%

7%

0%

4%

62%

表 16．主権者教育や投票啓発イベント
学校での授業

選挙出前授業

明るい選挙啓発

生徒会・学級

国会・県議会

政治講座、選挙・模擬投票

ポスターコンクール委員会などの選挙などの議事堂見学

セミナー

その他

特にない

男性(275)

14%

1%

5%

39%

20%

2%

2%

45%

女性(327)

24%

2%

8%

46%

27%

1%

2%

29%

18～29(69)

32%

7%

7%

42%

26%

1%

3%

28%

30代(73)

27%

1%

10%

42%

25%

-

1%

37%

40代(105)

14%

1%

7%

45%

32%

-

1%

32%

50代(130)

12%

1%

9%

42%

23%

-

3%

42%

60代(87)

22%

-

6%

48%

22%

2%

2%

36%

70代(96)

18%

2%

4%

44%

15%

3%

2%

35%

80歳以上(51)

16%

-

4%

31%

22%

6%

2%

47%

全体(611)

19%

2%

7%

43%

24%

1%

2%

37%

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

52
52

度も質問している。
〔表 16〕は、「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」を複数回答で聞いた結果をまとめている。
「生徒会・学級委員会などの選挙」の43%、「国会・県議会などの議事堂見学」の 24%、
「学校での授業」の 19%などの順となっている。
わけても、「学校での授業」について、18～29 歳
で 32%、30 代で 27%を占めていること、加えて、全体では 2%に過ぎない「選挙出前授業・模擬投票」
が、18～29 歳で 7％を示していることなどからは、
主権者教育の展開が相応の効果を上げていることが示唆されよう。
今後の経年の推移を注視したい。
2-6．選挙権年齢と被選挙権年齢
選挙制度に関連する質問としては、参政権の条件である選挙権年齢と被選挙権年齢について聞いた。
〔表 17〕は、選挙権年齢（満 18 歳）への評価、
すなわち、「18 歳という年齢で選挙権を持つのは早いと思うか、遅いと思うか」の結果をまとめている。
「ちょうどいい」とする肯定的な評価が、全体で 51%と過半数を超えるものの、「早い」という
意見も 28%と 3 割近くを占めている。
「18 歳選挙権」も、2016 年の導入以来、国政選挙はすでに 5回実施され、統一地方選などを含めるとすでに 10回を上回る。この結果を、どのように解釈すべきなのか。ひとまずは留保しておきたい。
早い

ちょうどいい

遅い

27%

55%

1%

13%

女性(327)

30%

48%

3%

19%

わからない

18～29(69)

23%

55%

10%

10%

30代(73)

22%

51%

7%

19%

40代(105)

23%

58%

6%

13%

50代(130)

29%

48%

2%

20%
20%

60代(87)

32%

45%

1%

70代(96)

35%

50%

1%

13%

80歳以上(51)

29%

47%

-

22%

全体(611)

28%

51%

4%

17%

表 18．被選挙権年齢は選挙権と同じ18
歳以上にするべきだ

引き下げるべきだが選挙権と同じ年齢まで引き下げる

今のままでいい

わからない

必要はない

男性(275)

13%

28%

45%

10%

女性(327)

4%

23%

54%

17%

18～29(69)

13%

33%

33%

19%

30代(73)

5%

34%

44%

15%

40代(105)

10%

30%

50%

10%

50代(130)

6%

23%

51%

18%

60代(87)

6%

25%

54%

10%

70代(96)

10%

19%

58%

9%

80歳以上(51)

8%

14%

55%

22%

全体(611)

8%

26%

50%

14%

2-7．政治や社会の情報源
今度は、政治や社会に関する日常的な情報源についてみて行こう。
〔表 19〕を参照されたい。
「社会についての情報を得る際に、最も利用しているもの」の結果をまとめた表である。全体の比率では、テレビの 37%、インターネットの 34%が拮抗しているが、年齢別にみると、顕著な相違が存在している。テレビについては、18～29 歳と 30
代が１割台、40 代と 50 代が 3 割台に対して、60
代は 60%と一気に増加し、70 代と 80 歳以上も 5 割前後の高率を示している。一方のインターネット
は、18～29 歳から 50 代までは、30 代の 66%を最高に 4 割以上であるのに対して、60 代は 20％に半減し、70 代の 8％、80 歳以上の 2％へと低落している。情報源に関するこれらの結果からは、50代以下の若中年層と 60 代以上の高年層との間に、断層とも表現しうるようなギャップが介在してい表 17．選挙権年齢は男性(275)引き下げる必要はない」との合計を「引き下げ派」と捉えると、全体で 34%となる。年齢別では、18 歳～29 歳が 46%と最も高く、30 代、40 代がそれぞれ39%、40%で次いでいる。
被選挙権年齢に関しては、
男・女間で受け止め方に顕著な相違が存在し、引き下げ派の割合でみると、男性の 41%に対して女性は 27%にとどまっている。

次は、被選挙権についてみてみよう。選挙に立候補できる被選挙権は、都道府県知事と参議院議員が 30 歳以上、それ以外は 25 歳以上に据え置かれたままである。
「被選挙権についてどうするべきか」を聞いた結果を、〔表 18〕にまとめた。
「今のままでいい」が全体で 50%と半数を占めている。
他方、「選挙権と同じ 18 歳以上にするべき」は 8％に過ぎない。
「選挙権と同じ 18 歳以上にするべき」と「引き下げるべきだが、選挙権と同じ年齢まで

53
53

表 19．社会の情報を何から得るか
テレビ

新聞

ｲﾝﾀｰﾈｯﾄSNS男性(275)

27%

18%

41%

8%

女性(327)

46%

9%

29%

8%

18～29(69)

17%

1%

43%

33%

30代(73)

16%

-

66%

11%

40代(105)

32%

6%

50%

8%

50代(130)

36%

8%

42%

5%

60代(87)

60%

7%

20%

2%

70代(96)

46%

36%

8%

2%

80歳以上(51)

51%

43%

2%

-

全体(611)

37%

13%

34%

8%

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

政治社会を認知するインターフェイスに関しては、18～29 歳の若年層、30 代～60 代までの実年層、70 代以上の高年層という 3 つの区分が存在するように思われる。社会に触れる窓の相違は、事実や出来事に関する共有認識にどのような影響を及ぼすのだろうか。

ることがうかがわれる。
これらの結果は、先の〔表６〕で確認した「投票する人を決めた時期」に対する回答傾向と類似しており、情報源を起点とした社会との関わり方の相違が存在することが示唆されよう。なお、全体では 8%に過ぎない SNS について、18～29 歳の最若年層のみが 33%と顕著に高い比率を示しており、新しい世代が登場していることが見受けられる。
さて、「１億総スマートフォン時代」と言われる
現在、さいたま市においても「（スマートフォンを）保有している」とする比率が 90%に達するに至った（注１）。情報源については、さらに、ニュースをみるサイトは何かを問うた。
〔表 20〕を参照されたい。
「政治や社会のニュースを見る際、どのサイトをよく利用するか」（2 つまで）を聞いた結果をまとめたものである。全体では、Yahoo に代表されるニュースアプリを利用する比率が 60%で最も高いシェアとなっている。年齢別でも、30 代から 60 代までの実年層において 7 割を上回る。離れた２番目は LINE ニュースの 24%で、18～29 歳の36%を筆頭に 30，40 代で３割近くを占めている。
Twitter（現 X）については、全体では 16%にとどまるものの、 18～ 29 歳では 58%とトップのシェアを示している。

３．経年結果（2015・2019・2023）の推移
3-1．投票行動の弁別要素
さいたま市議選の追跡調査に関しては、前回の2019 年にも、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の共同で実施している。
さらに、同様の追跡調査は、2015 年の選挙後にも、埼玉大学社会調査研究センターが独自に実施している（注２）。ここでは、その結果も加え、３回の経年の推移を投票行動の弁別要素に焦点を絞ってトレースしてみよう。
・学歴〔表 21〕は、学歴と投票行動（「投票した・しなっかた」）とのクロス集計結果をまとめたものである。サンプル数を考慮すると、「大学院」は比較の基準から除外する必要があろう。それ以外の 4 カ
テゴリー間には、断面、経年ともに明確な相違は読み取れない。

表 20．ニュースをみるサイト
Twitter
男性 (275)
女性 (327)
18～29歳 (69)
30代 (73)
40代 (105)
50代 (130)
60代 (87)
70代 (96)
80歳以上 (51)全体 (611)

13%
17%
58%
33%
9%
12%
2%
3%
2%
16%

LINE
ニュース

YouTube内の
ニュース
動画

12%
32%
36%
26%
28%
22%
16%
18%
14%
23%

ニュースアプリ

新聞社の動画（Yahoo!ﾆｭｰｽ、ｽ ニュースサイト
ﾏｰﾄﾆｭｰｽ、ｸﾞﾉｼｰ （各社のサイトや
など）

14%
5%
14%
8%
8%
8%
10%
10%
4%
9%

65%
56%
43%
75%
73%
75%
70%
38%
18%
60%

NewsVideoな

15%
6%
6%
5%
11%
15%
14%
8%
2%
10%

表 21.経年結果の推移①
投票した
2015
中学校

2019

投票しなかった
2023

2015

2019

2023

67% (28) 57% (16) 45% (13) 26% (11) 43% (12) 55% (16)高校

56% (112) 59% (105) 56% (94) 34% (68) 41% (74) 43% (71)

高専・短大・専修

42% (63) 47% (75) 57% (82) 48% (72) 52% (82) 43% (62)大学

54% (100) 53% (113) 58% (142) 38% (70) 47% (101) 42% (103)

大学院

71% (15) 29% (5)全体

53% (323) 53% (317) 57% (350) 38% (233) 47% (283) 42% (257)

82% (18) 19% (4)Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

65% (11) 18% (4)

54
54

テレビ局の
動画ニュース

その他

サイト
13%
14%
3%
10%
8%
10%
13%
26%
37%
14%

9%
11%
4%
4%
9%
4%
8%
23%
29%
10%

・居住年数
次は、居住年数と投票行動との関係を確認しよう。なお、2015 年調査では居住年数の質問を採用していない。
〔表 22〕を参照されたい。サンプル数の 関係から、「1 年未満」と「1～3 年未満」を、「3 年未満として」1 つのカテゴリーにまとめる必要があろう。2019 年の結果では、「20 年未満」と「20 年以上」との間に明確な相違が見受けられ、20 ポイント程度の開きが存在していた。ところが、2023 年になると、程度の差がやや相対化され、顕著な相違は確認できない。
・投票所までの時間
当日投票所までの時間と投票行動との間には、相関関係の存在が推測される。
〔表 23〕にまとめた。先の 2023 年結果と同様、2015 年、2019 年共に、共通の傾向を確認することができる。すなわ
ち、「投票に行くか、行かないか」に関しては、「10分未満」と「10 分以上」との間に境界が存在するように思われる。
最後に、投票所までの時間と「当日投票か、期日前投票か」とのクロス結果をみてみよう。
〔表24〕を参照されたい。
「10 分未満」の人たちは「当
日投票」
、かたや、
「10 分以上」の人たちは「期日前」を、それぞれ志向する傾向が徐々に定着し、とりわけ 2023 年にはより明確になったことが読み取れる。
投票所までの距離という、物理的環境条件が、投票への動機付けに大きく関わる要因であることが確認できたと言えよう。

表 22.経年結果の推移②
投票した

投票しなかった

2019

2023

2019

2023

1年未満

40% (2)30% (3)60% (3)

70% (7)

1～3年未満42% (14)60% (15)58% (19)

40% (10)

3～10年未満

35% (28)

50% (32)

64% (52)

50% (32)

10～20年未満

42% (45)56% (65)58% (63)44% (52)

20年以上

61% (228) 59% (235) 39% (145) 39% (156)

全体

53% (317) 57% (350) 47% (283) 42% (257)

表 23．経年結果の推移③
投票した
2015
5分未満

2019

58% (121) 60% (98)

投票しなかった
2015

2019

2023

64% (112) 34% (70)2023

39% (63)34% (59)

5～10分未満

55% (164) 54% (142) 62% (172) 35% (105) 45% (119) 38% (104)10～20分未満

42% (29)

48% (62)46% (53)

52% (36)52% (67)54% (62)

20分以上25% (4)68% (13)44% (11)69% (11)32% (6)56% (14)

全体

53% (323) 53% (317) 57% (350) 38% (233) 47% (283) 42% (257)

表 24.経年結果の推移④
当日投票
2015

期日前投票

2019

2023

2015

2019

2023

5分未満

83% (101) 83% (81)83% (93)

16% (19)

17% (17)

17% (19)

5～10分未満

74% (122) 78% (111) 72% (124) 26% (42)22% (31)27% (47)

10～20分未満

59% (17)52% (32)

34% (18)

38% (11)48% (30)

64% (34)

20分以上50% (2)62% (8)45% (5)50% (2)31% (4)55% (6)

全体

76% (246) 74% (233) 69% (241) 23% (75)

26% (83)

31% (107)55
55

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

（注１）埼玉大学社会調査研究センターでは、さいたま市民を対象とする意識調査を、2013 年以降、毎年実施してきている。スマートフォンの保有率に関する質問の回答は、当初の 39%から顕著な増加を続け、2023 年には 90%に到達した。
下掲の〔表 25〕を参照されたい。
表 25．スマートフォン保有率2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
全体

39

45

54

61

65

72

78

82

85

88

90
（％）

（注２）2015 年調査、2019 年調査は、ともに今回の 2023 年調査と同様、調査の対象者は市内 10区の選挙人名簿から各区の有権者数に比例する形で抽出した 1,000 人、調査方法は郵送法により実施した。2015 年調査は同年 5 月に実施し、有効回答数 610（同回収率 61%）、2019 年調査は
同年 6 月に実施し、有効回答数は 602（同回収率 60%）であった。

Policy & Research No.25 (December 2023)
Policy & Research No.25 (December 2023)

56
56

整理番号

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

61% (611/1,000)「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」2023 年 5 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10区の選挙人名簿から、無作為に1,000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個人を特定できる状態で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９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）
９時～１６時（月曜日から金曜日、祝日を除く）

Tel: 048-858-3120
e-mail: ssrc@gr.saitama-u.ac.jp

この下の Ｑ１ からお答えください
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。

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。

２．選挙出前授業・模擬投票

４．生徒会・学級委員長などの選挙

43%

５．国会・県議会などの議事堂見学

24%

８．特にない４．ほとんどない

7%

1%

１．非常にあった37%

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。

２．ある程度ある
４．全くない35%

３．あまりなかった38%
14%

Ｑ５．あなたは、４月９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

56%

57%⇒Ｑ ６（２ページ）へ

２．投票しなかった 42%

25%

３．あまりない

13%２．ある程度あった
４．全くなかった14%

１．非常にある

21%

Ｑ４．
あなたは、
４月９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。

） 2%

７．その他（具体的に31%３．あまりない2%

３．明るい選挙啓発ポスターコンクール

６．政治講座、選挙セミナー

37%

２．ときどきある19%

１．学校での授業

9%

１．よくある

３．選挙権がなかった4%

57⇒Ｑ１５（２ページ）へ

1% ⇒Ｑ１７（３ページ）へ

政策と調査

第25号（2023年12月）

Ｑ13．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．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．政策の比較をした

69%

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

31%

３．わからない

Ｑ７．投票所の混雑を避けるためにホームページ等で過去の投票所の混雑状況を周知しましたが、投票の際に混雑状況を参考にしましたか。
31%

２．参考にしなかった

３．混雑状況を見たことがない

35%

7%

Ｑ14．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。

4%

１．参考にした

56%

１．地元の利益を考えて 33%
62%

２．自分と同じような職業の利益を考えて 5%
３．自分と同じような世代の利益を考えて 20%

Ｑ８．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。

４．候補者の政策や主張を考えて 63%

１．１人で

42%

５．候補者の人柄を考えて 29%

２．家族と

57%

６．長年議員をやっているから 3%
７．家族や知人に勧められたから 9%

1%

３．知人等と８．その他（具体的に）－４．その他（具体的に） 11%次のページの Ｑ17 に進んでください
Ｑ９．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「２．投票しなかった」と回答した人への質問
Ｑ15．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。

59%
15%

２．自転車、バイク
３．自家用車１． 仕事や旅行など、他の用事があったから 34%

25%

２． 病気などで体調が良くなかったから 15%

４．公共交通（ＪＲ・私鉄・バスなど） 1%

３． 投票に行こうと思ったが、忘れてしまったか 9%） 0%５．その他（具体的に

４． 政治（家）に不信感を持っているから 14%

Ｑ10．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。
１．すぐに投票できた

91%

２．少し並んで待った8%

３．かなり並んで待った

５． 市議選挙があることを知らなかったから 2%
６． 投票するのが面倒だったから 14%
７． 投票所が近くになかったから 5%
８．政治や選挙に関心がなかったから 16%1%

９．投票したいと思う候補者がいなかったから 33%

４．覚えていない －10．自分の一票では選挙の結果は変わらないから 19%

Ｑ11．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。
１．午前中

11. その他（具体的に51%

２．午後（１８時まで）

Ｑ16．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。

35%

３．夕方（１８時過ぎ～２０時まで）

12%

2%

４．覚えていない） 9%

１． 投票所が近かったら 10%
２． 投票所まで無料バスなどが運行されたら 1%

Ｑ12．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。

４． 駅やショッピングセンターなどで投票できたら 24%

１．選挙期間に入る前から(3 月 30 日(木)以前) 23%

５． 期日前投票が早朝や午後８時以降もできたら 6%

２．選挙期間中(3 月 31 日(金)から 4 月 8 日(土)) 50%

６． 投票日の投票時間が延長されたら 3%

３．投票日当日(4 月 9 日(日)) 24%

７． インターネットや郵送による投票ができたら 54%

４．覚えていない 3%

８． その他（具体的に３． 区内の投票所であればどこでも投票できたら 7%

９． わからない 13%
Policy & Research No.25 (December 2023)

58

） 14%

ここからは全員への質問です。
Ｑ20．
「選挙権」が認められるのは満 18 歳からです。

Ｑ17．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行った投18 歳という年齢で選挙権を持つのは早いと思票参加の呼びかけで、あなたが見たり聞いたりいますか。それとも遅いと思いますか。

したものを、すべて選んで番号に○をつけてく

1 つ選んで番号に〇をつけてください。

ださい。

28%

１. 早い

１．横断幕・懸垂幕・のぼり旗 19%

２. ちょうどいい

２．市役所・区役所等の電光掲示板 5%

３. 遅い

３．啓発ポスター（自治会掲示板等） 39%

４. わからない

51%

4%
17%

４．啓発チラシ（自治会回覧板） 17%
Ｑ21．一方、選挙に立候補できる「被選挙権」は、都５．選挙のごあんない（公共施設等に配置） 17%

道府県知事と参議院議員では 30 歳以上、それ６．投票所整理券に同封されている啓発チラシ 18%

以外では 25 歳以上となっています。あなた

７．市報さいたま 32%

は、被選挙権についてどうするべきだと思いま

８．市の広報車（候補者の選挙運動自動車は含まない） 11%

すか。１つ選んで番号に○をつけてください。

９．デパート･百貨店・市役所・区役所でのアナウンス 3%
8%

10．さいたま市の選挙速報サイト（特設ホームページ） 3%

１. 選挙権と同じ 18 歳以上にするべきだ

11．その他（具体的に２. 引き下げるべきだが、選挙権と同じ年齢ま）3%で引き下げる必要はない

12．どれも見たり聞いたりしなかった 21%

３．今のままでよい
Ｑ18．さいたま市選挙管理委員会では、今回のさい

４．わからない

26%

50%

14%

たま市議選で、選挙啓発の Twitter 広告とLINE 広告を新たに行いました。下の中であな

Ｑ22．今の日本の政治を実際に動かしているのは誰

たが見たものに、すべて選んで番号に〇をつだと思いますか。

けてください。

1 つ選んで番号に○をつけてください。

２．LINE 広告を見た 4%
３．Twitter 広告から特設サイトを見た

26%

１．国会議員１．Twitter 広告を見た 3%
1%

２．官僚

39%

３．首相

9%

４．LINE 広告から特設サイトを見た 1%

４．国民一人一人

５．いずれも見ていない 91%

５．大企業
６．マスコミＱ19．さいたま市・区選挙管理委員会では、普段から

4%

5%
6%
） 4%

７．その他（

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。

Ｑ23．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．選挙啓発動画 3%

１つ選んで番号に○をつけてください。

２．さいたま市選挙管理委員会ホームページ 5%

１．テレビ

３．自治会回覧板（選挙啓発のチラシ） 25%

２．新聞

４．区民まつりでの選挙啓発 2%

３．インターネット（ﾆｭｰｽｻｲﾄ,ﾆｭｰｽｱﾌﾟﾘ,Web ﾒﾃﾞｨｱ等）34%

５．明るい選挙啓発ポスターコンクール 7%

４．ＳＮＳ（YouTube 等動画共有サイト含む）

8%

６．模擬投票（出前講座） 0%

５．その他（具体的に0%７．さいたま市 Twitter

37%
13%

）

4%

８．どれも見たり聞いたりしなかった 62%

59

政策と調査

第25号（2023年12月）

◆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。

Ｆ６. あなたは、政治や社会のニュースを自分の携帯やタブレットで見る際、どのサイトをよく利用しますか。あてはまるものを２つまで選んで、番号に○をつけてください。

Ｆ１．あなたは男性ですか、女性ですか。
１．Twitter
１．男性 45% ２．女性 54% ３.答えない 1%

15%

２．LINE ニュース23%

３．YouTube 内のニュース動画
４．ニュースアプリ

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。

9%60%（Yahoo!ﾆｭｰｽ、ｽﾏｰﾄﾆｭｰｽ、ｸﾞﾉｼｰなど）
５．新聞社の動画ニュースサイト 10%

１．１０代

2%

５．５０代 21%

（各社のサイトや NewsVideo など）

２．２０代

10%

６．６０代 14%

６．テレビ局の動画ニュースサイト 14%

３．３０代

12%

７．７０代 16%

７．動画サービス（Hulu、Gyao！など） 0%

４．４０代

17%

８．８０歳以上 8%８．その他（Ｆ７．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）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）

27%

３． 高専・短大・専修学校

24%

４． 大学（旧制高専含む）

40%

５． 大学院（修士・博士）

4%

１． ある

１． はい

2%

２． １～３年未満
３． ３～１０年未満

２． ない

28%

90%

２． いいえ9%

Ｆ９．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。

Ｆ４．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

71%

Ｆ８．あなたは現在、スマートフォンを持っていますか。

5%0%

６． わからない） 10%

１． 固定電話だけ使う

5%

２． 携帯電話だけ使う

45%

３． 両方使うが主に固定電話

9%

４． 両方使うが主に携帯電話

32%

５． 両方とも同じ程度使う
4%

６． 両方とも使わない

6%

1%

10%

４． １０～２０年未満 19%
５． ２０年以上 65%

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９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。

Ｆ５．あなたのご自宅から投票当日の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。
１． ５分未満 28%

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。

４． ２０分以上 4%

２． ５～１０分未満 45% ５． わからない 3%
３． １０～２０分未満 19%

Policy & Research No.25 (December 2023)

60

■投

稿

規

定■

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

編集委員会
◎黒川

秀樹（埼玉大学社会調査研究センター長）

堀江浩（元朝日新聞社編集委員）

松本正生（埼玉大学社会調査研究センター

三宅雄彦（駒沢大学法学部教授）

シニア・プロフェッサー）（◎は委員長）2023 年 12 月 18 日 印刷
2023 年 12 月 25 日 発行

政策と調査 第 25 号
編集発行者

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

Policy & Research (No.25)
December 2023

Contents

Foreword

Masao Matsumoto...

1

The 13th Annual Conference of Public Opinion & Election Survey Research
Articles1. The Potential of Online Surveys in Local Elections

Tatsuya Eguchi...

5

2. Internet Survey and Prediction Method for theMasafumi Fukuda
2022 House of Councillors Election

...

13

3. d-SURVEY as a New Alternative to RDD: Further
Improvements During the 2023 Unified Local
Elections and By-Elections

Takahiro Hirata

...

17

The Future of Election Coverage
Makoto Sugita, Hiroshi Horie, Masao Matsumoto

...

29

...

47

Discussion

Research Report

Public Opinion Research “Saitama Shimin Ishiki Chosa in May 2023”

SEISAKU-TO-CHOSA( Policy & Research )No.25

December 2023

Contents
Foreword

Masao Matsumoto

The 13th Annual Conference of Public Opinion & Election Survey Research
Articles1. The Potential of Online Surveys in Local Elections

Tatsuya Eguchi

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

Masafumi Fukuda

3. d-SURVEY as a New Alternative to RDD: Further
Improvements During the 2023 Unified Local Elections and
By-Elections

Takahiro Hirata

Discussion
The Future of Election Coverage
Makoto Sugita, Hiroshi Horie, Masao MatsumotoResearch Report
Public Opinion Research “Saitama Shimin Ishiki Chosa in May 2023”

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