The 9th Annual Conference of
Public Opinion & Election Survey Research

世論･選挙調査研究大会
第9回 抄録集～大会テーマ～

調査法の課題と対策
ー新標準を目指す試みー
日 時 ： 2019年9月21日(土)13時
会場：毎日ホール

第９回

世論・選挙調査研究大会■大会テーマ■「調査法の課題と対策 －新標準を目指す試み－」
日時：２０１９年９月２1 日（土）１３：００～１７：３０／懇親会１７：４５～
場所：毎日新聞社・毎日ホール（東西線竹橋駅直通・パレスサイドビル地下１階）■ごあいさつ（13:00-13:10）
松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）
丸山 昌宏（毎日新聞社社長）■第１部

発表（13:10-15:30）（１）無作為抽出による WEB 式世論調査の可能性
萩原 潤治（ＮＨＫ放送文化研究所･世論調査部）（２）地図抽出による確率標本に対するネット調査 －誰が調査に協力するのか－
飯田 健（同志社大学法学部） 池田 謙一（同志社大学社会学部）
西澤 由隆（同志社大学法学部）松林 哲也（大阪大学大学院国際公共政策研究科）（３）アクセスパネルを利用したインターネット調査で選挙予測は可能か－2018 年沖縄県知事選、19 年山梨県知事選の事例－
江口 達也（朝日新聞社世論調査部）（４）質問・選択肢配置が回答に及ぼす影響 －「目で見る」調査のバイアスをとらえる－
松田 映二（埼玉大学社会調査研究センター）

＜休憩＞

■第２部

パネルディスカッション (15：45-17:30)「出口調査、世論調査、まだ大丈夫だったか？」（１）当日出口調査の精度検証
事例報告：山下 洋史（中日新聞社）（２）電話世論調査の精度検証
論点提示＋討論者：菅原 琢（政治学者）
討論者：堀江 浩（朝日新聞社）

大隈 慎吾（毎日新聞社）

福田 昌史（読売新聞社） 鈴木 督久（日経リサーチ）
総合司会：松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター）■懇親会（17:45）

無作為抽出による WEB 式世論調査の可能性
萩原 潤治（NHK 放送文化研究所・世論調査部）

1. はじめに
世論調査の有効率の低下は近年，ますます深刻になっている．NHK の「日本人の意識」調査（個人面接法）の有効率は，1973 年から 2018 年にかけて
約 27 ポイント低下，また「全国個人視聴率調査（6月）」（配付回収法）はほぼ同じ期間に約 14 ポイン
ト低下した．特に目立つのは，20～30 代の若年層の低下である（図表 1）．
一方で，スマートフォンやタブレット，PC が若年層を中心に人々の日常生活に深く浸透したため，
これまでの「紙と鉛筆」の調査よりも，デジタルデバイスのほうが回答しやすいと思う人は増えている可能性がある．
そこで，NHK 放送文化研究所では，住民基本台帳
から無作為に抽出した調査相手に，郵送で調査への協力を依頼し，調査用 WEB サイトにアクセスして回答を入力してもらう「郵送依頼 WEB 回答方式」（以下，「WEB 式」）の実験調査を 2016 年と 2017 年に行った．また，この WEB 式調査と並行して，同じ質問項目で郵送調査も行った．本稿では主に 2017
年調査について，両者の有効率やサンプル構成，回答差を比較した結果を報告する．

図表 2. 調査の概要（2017）注)2016 年調査の対象は WEB 式と比較用郵送の
いずれも全国の 18 歳以上の男女

また，2016 年の WEB 式調査は有効率がかなり低かったため，2017 年はそのときの課題を踏まえて調査設計を見直した．2016 年からの変更点は，主に以下の 3 点である．
1.
2.

図表 1. 有効率の推移「日本人の意識」調査（個人面接法）2. 調査の設計調査の概要は図表 2 のとおりである．2016 年と2017 年のいずれの WEB 式調査も調査相手に対し，
まず WEB による回答を依頼しているが，未回答の人には一定の日数をあけて，郵送による回収も行った．WEB 先行で，補完的に郵送も可とするミックスモードである．

「全国個人視聴率調査」:
6 月実施（配付回収法）

3.

謝礼品を「後渡し」から「前渡し」にした．
最初の回答締め切り日を早めた（29 日後→8
日後）：
締め切り日が遠すぎると，調査に協力する意
志がある人でも回答を後回しにしてしまうおそれがあると判断した．
紙の調査票の送付を遅らせた（6 日後→21 日
後）：2016 年調査の回収状況によれば，調査相手は紙の調査票が手元に届くと WEB よりも優先して回答する傾向がみられた．このため，調査の開始から 3 週間もたてば WEB 回答は落ち着くと予想し，郵送回答を補完的な方法として位置付けることにした．

詳細な調査の日程と調査材料は図表 3 のとおりである．

1

図表 3. 調査日程と調査材料（2017）

3. 有効率WEB 式の有効率は 54.4％で，2016 年の 37.9％を大きく上回った（図表 4）．なかでも，WEB 回答
が 25.1％から 46.3％と大きく伸び，全体の有効率を押し上げた．また，男女別，年層別に見ても，すべての層で 2016 年を大きく上回った．

図表 5. WEB 回答・WEB 式と比較用郵送の有効率（2017，全体・男女・年層別）

図表 4. WEB 式の有効率（2016・2017，全体・男女・年層別）

また，WEB 回答画面へのログイン方法の違いによる有効率への効果を検証するため，「手間の少なさ」と「信頼度の高さ」の要素を組み合わせて，3 パターンのログイン方法を採用したが，有効率は全体，男女，年層別のいずれも差がみられなかった．
注)比較のために「全体」「男性」「女性」は18～59 歳に限定して再集計

4. サンプル構成
WEB 回答・WEB 式，比較用郵送の有効サンプル構
成比を「住民基本台帳人口」の構成比と比較した．
3 方式とも住民基本台帳の人口構成比から大きく乖離していない（図表 6）．
男女年層別にみると，3 方式とも男性 16～29 歳2017 年調査の比較用郵送と比べると，WEB 回答の有効率は全体・男女・年層別のすべての層で下回っているが，WEB 式（郵送回答含む）
全体でみれば，
ほとんどの層で差がない水準にまで高まっている（図表 5）．ただ，20 代ではなお低く，期待されていた若年層の有効率の改善はみられなかった．

2

の比率が住民基本台帳と比べて低く，女性 50 代では高いという特徴があるが，こうした傾向は，既存の調査方式（個人面接法，配付回収法など）とも共通している．また，地域別にみても，どの地域も住
民基本台帳の比率から大きく乖離していなかった．

図表 7. WEB 回答と比較用郵送の回答分布

図表 6. 住民基本台帳と方式別の有効サンプル構成比（2017，全体・男女年層別）

次に，WEB 回答・WEB 式と比較用郵送の回答差（絶対値）を図表 8 に示した．WEB 回答と比較用
郵送，WEB 式と比較用郵送のいずれも，447 の選
択肢のうち 9 割以上が 4 ポイント以内に収まっており，全体的にみれば回答差はほぼみられなかったと言える．
回答差の統計量をみると，いずれも最小値と最大値は 10 ポイントを超えるが，平均値は 0 ポイ
ント台，標準偏差は 2 ポイント台だった．

5. 回答差WEB 回答・WEB 式と比較用郵送の有効サンプル構
成は，図表 6 でみた男女年層別のほか，地域・学
歴・職業など複数の属性別にみても大きな差はみられなかった．一方で，インターネットの利用頻度別にみると，「毎日のように」と答えた人は，WEB 回
答で 87.7％と，比較用郵送の 80.9％を上回り，特に 50 代でその差は大きかった．このため，メディ
ア利用に関する質問は，回答差が生じる可能性に留意する必要がある．
また，WEB 回答と比較用郵送はいずれも自記式ではあるが，回答の入力（記入）方法や質問文・選択肢の表示の仕方（WEB 回答画面は 1 ページに 1 問ずつ）は異なる．このため，調査票にはマトリクス形
式や複数回答，自由回答，点数で回答する質問，選択肢が多い質問など，多様な形式を取り入れ，回答差の有無を検証することにした．

図表 8. 回答差（絶対値）の分布（1）全体的な回答差の概要
分析の対象は属性質問と自由回答を除いた全35問で，このうちマトリクス形式は1問の中に複数の項目があるため，全83項目・447の選択肢になる．方式ごとに全447の選択肢の回答分布（比率）を散布図で表し（図表7），相関係数を算出したところ，WEB回答と比較用郵送では0.991，WEB
式と比較用郵送では0.993で，いずれも高い相関がみられた．

（2）回答差が大きい質問
WEB 回答と比較用郵送の回答差が±5 ポイントを超える 24 の選択肢（質問項目で言うと 18）を図表9 に示した．

3

図表 9. WEB 回答と比較用郵送の回答差が±5 ポイント超の質問・選択肢

これらの質問項目をみると，特定の領域に限定されておらず，日常生活，メディア利用・頻度，人間関係観，仕事・労働観，ナショナリズムなど幅広い質問領域にわたっていることが分かる．さらに個別の質問について男女年層別に分析すると，一部の層については，「情報リテラシー」，他者からの「承認欲求」，お金や社会的地位に対する意識，
日本に対する愛着などの質問で，WEB で回答する人に特徴的な回答傾向がややみられた．
ただ，これらの傾向が，WEB 式調査で常に観測される再現性のあるものなのかは今回の調査結果だ
けで判断することはできないため，改めて同様の調査を行い検証する必要があるだろう．

あることが分かった．しかし，WEB 式を導入するね
らいの 1 つだった若年層の有効率の向上については現時点で効果はみられず，その意味では，今すぐに郵送法から WEB 式に切り替えるメリットは大きくないと言える．
一方で，WEB 式のサンプル構成は住民基本台帳から大きく乖離しておらず，比較用郵送との回答差はほぼみられなかったことから，世論調査の手法としての妥当性は郵送法と同様にあると言えるだ
ろう．さらに，WEB のメリットとして，迅速な集計ができることや質問文・選択肢の修正が容易であること，WEB ならではの測定方法が可能であることが挙げられる．このため，これらのメリットを生かせる調査であれば，現時点でも WEB 式を選択肢の 1つとして考えてよいかもしれない．

（3）測定方法の違いによる回答差マトリクス形式の質問では，WEB 回答は比較用
郵送に比べて両端選択肢が選ばれにくく，中間選
択肢が選ばれやすい傾向がみられた．一方で，自由回答，複数回答，点数による回答，センシティ
ブな質問のいずれも，WEB 回答と比較用郵送で大きな差はみられなかった．ただし，WEB 回答画面
は一覧性が低いというデメリットがあるため，質問文の長さや表記には注意する必要がある．

参考文献
Dillman,D.A.,Smyth,J.D.,Christian,L.M.(2014),

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

星暁子，渡辺洋子（2018）．幼児視聴率調査における調査方式改善の検討～住民基本台帳からの無作為抽出によるインターネット調査の試み～．放送研究と調査，2 月号.
ミックスモード研究プロジェクト（2018）．住民基本台帳からの無作為抽出による WEB 世論調査の検証①．放送研究と調査，6 月号.
ミックスモード研究プロジェクト（2018）．住民基本台帳からの無作為抽出による WEB 世論調査の検証②～郵送調査との回答分布の比較～．放送研究と調査，9 月号.

6. 今後の課題と可能性
今回の実験調査の結果から，適切な調査設計と調査材料を作成すれば，住民基本台帳から無作為に抽出した調査相手に対する WEB 式調査は可能で

4

地図抽出による確率標本に対するネット調査－誰が調査に協力するのか－
飯田 健
池田 謙一
西澤 由隆
松林 哲也
（同志社大学法学部 同大学社会学部 同大学法学部 大阪大学大学院国際公共政策研究科）

1. はじめに
本報告では，筆者らの研究者グループが実施した地図抽出による確率標本に対するインターネッ
ト調査プロジェクトについて紹介する．インター
ネット調査は通常，調査会社に予め登録されたパネルからの割当標本に対して実施されるが，一方で標本の代表性への懸念から，近年確率標本に対するインターネット調査手法の開発が進んでいる（e.g. Chang and Krosnick, 2009）．日本でも住
民基本台帳を利用した NHK による試み（萩原ほか,
2018a; 2018b），選挙人名簿を利用した朝日新聞社
による試み（斎藤, 2017），毎日新聞社および埼玉大学による試み（大隈・原田, 2017），インターネットユーザーを対象として無作為抽出を行ったク
ロスマーケティング社および RIWI 社による試み（岸田, 2018）があるが，これらに対して本研究
プロジェクトでは地図抽出による標本に対する調査を実施したという点で異なる．
本報告では本研究プロジェクトの概要を説明す
るとともに，2018 年 2 月から 3 月にかけて実施した調査をもとに，依頼接触，居住形態などの属性が回答率に与える影響について検討を行う．

調査対象者が自らタブレットなどに回答を入力す
る CASI （ Computer Assisted Self-administered
Interviewing）方式の調査が望ましいとされるが，イ
ンターネット上のプラットフォームを用いた調査もその一つの方法である．しかしながら，インター
ネット調査は通常，調査会社に予め登録されたパネルからの割当標本に対して実施されることから，標本の代表性への懸念がある．
そこで本プロジェクトでは，地図抽出による確率標本に対するインターネット調査を，比較対象となる別モード（通常インターネット調査あるいは住民基本台帳を用いた郵送調査）と同時並行して，2016 年 2 月，2017 年 2 月，2018 年 2 月，2019
年 2 月にそれぞれ 4 回実施した．

3. 2018 年 2 月調査の概要
本報告で紹介するのは，2018 年 2 月に実施した調査である．その概要を図表 1 にまとめる．
調査対象は，近畿 3 府県（京都，大阪，兵庫）の
18 歳から 69 歳の男女である．抽出方法は層化無作
為二段抽出法で，京都府で 1 ブロック，大阪府と兵庫県で 1 ブロックの合計 2 ブロックの中から市区

2. プロジェクトの概要
本研究プロジェクトは，文部科学省科学研究費補助金・基盤研究（B）（課題番号：15H03317，研究代表：飯田健，2015～2019 年度）を母体とする．
その第一の目的は，日本とアメリカにおけるデモなどの投票以外の政治参加のあり方について実態を正しく把握するとともに，その決定要因を検証することにある．
この目的を遂行する上での方法論的課題として，とりわけ日本において対面式調査では社会的望ま
しさバイアスにより，例えば実際にはデモに参加したことがあるのに無いと答えるなど投票外参加
経験の割合が過小評価される可能性が挙げられる（西澤・栗山, 2010）．この問題を克服するためには，

5

図表 1. 2018 年 2 月調査の概要
対象

近畿3府県（京都、大阪、兵庫）の18～
69歳の男女抽出方法 住宅地図を用いた層化無作為二段抽出
期間

2018年2月3日～2月18日
2月24日（土）から未回答者をフォロー

フォロー し、締め切り延長3月4日（日）、サイ
トは3月11日（日）までオープン
協力依頼にハンドタオル封入、回答者
謝礼に500円分のQUOカード、Amazonギフ
トカード、or寄付（後渡し）

配布数

1,600（50人×32地点）

回収数236（14.8%）

委託先

日本リサーチセンター

4. 接触形態・居住形態と回答率
図表 2 は，本人／家族接触の有無で分けた回答／非回答／拒否の状況を示したものである（接触にはフォロー訪問での接触も含む）．なお，3 回の訪問およびフォロー訪問で，本人に接触できた割
合，家族に接触できた割合，誰とも接触できずに調査協力依頼文書をポストに投函した割合はそれぞれ，10.1%（161 人），53.1%（850 人），36.8%（589人）となっている．

町村を都市規模によって分類し，32 地点を系統抽出した後，それぞれの地点でゼンリンの住宅地図を用いてインターバル 7（世帯）で 90 世帯を抽出した．
そのうち50世帯が訪問対象世帯，40世帯が，
空き家，更地，住所不明などの理由で訪問対象世帯が調査不能の場合に差し替える予備の世帯である（これらの理由で調査不能となり差し替えた世帯
数は 192 あった）．各世帯の構成員で前述の年齢に該当するうち，1 月 1 日以降に最も早く誕生日を迎える者が対象者となる．以上のような手続きで標本規模 1,600（50 人×32 地点）の確率標本を抽出した．
各地点 50 世帯に調査員を派遣し，2 月 3 日（土）から調査依頼を行った．対象世帯の誰かに会えるまで最高 3 回訪問を繰り返し，会えた場合には調査依頼文書を封入した封筒を渡し，口頭で依頼を行った．3 回訪問しても誰にも会えない場合のみポストに調査依頼文書を封入した封筒を投函した．
一方で，本人あるいは家族に会うことができ調査
協力依頼を行ったものの，調査依頼文書の受け取りを拒否された場合には，そこで調査を終了した．
2 月 8 日（木）までに対象者本人もしくは家族に対する対面での調査依頼あるいはポストへの投函をすべて終えた．
調査依頼文書には，依頼状，ウェブサイトへのア
クセス方法に関する説明書，調査での質問文例（抜粋）が含まれる．依頼状には，一般的な趣旨説明とQ&A とともに，調査協力者には謝礼として 500 円分の QUO カード，もしくは Amazon ギフトカードが贈られるか，日本赤十字社を通じての東日本大震災
復興募金への代理での寄付を行う旨が記載されている．ウェブサイトへのアクセス方法に関する説
明書には，対象者ごとのシリアルナンバーが記載されており，それを使って調査ウェブサイトにログインするためのインストラクションが与えられている．大学のサーバに用意された調査ウェブサ
イトへのアクセス方法はQRコード，
URL直接入力，
あるいは検索エンジンでの「飯田健研究室」のワー
ド検索による．また封筒にはハンドタオルが謝礼の一部として封入されている．
回答期限は 2 月 18 日（月）に設定されており，
調査依頼文書を本人もしくは家族に手渡しできた
か，ポストに投函できた対象者のうち，この期限までに回答がなかった者に対して，2 月 24 日（土）からフォローの訪問を 1 回行い，改めて調査依頼
文書を配布し調査協力依頼を行った．

図表 2. 2018 年 2 月調査の結果
調査協力依頼

本人／家族

本人／家族

接触

非接触
（投函）

依頼文書

依頼文書

渡せた

渡せず
（拒否）
n= 572(35.8%)

回答

非回答

n=131 (8.2%)

n=308(19.2%)

回答

非回答

n=105 (6.6%)

n=484 (30.2%)

これによると，対象者 1,600 人のうち回答を得たのは本人あるいは家族に会えた場合の（1,011 人
中）131 人と，本人／家族に会えずにポストに投函した場合の（589 人中）105 人の合計 236 人であり，回答率は 14.8%である．ただし，回答率は本人接触，家族接触，接触なしの場合で大きく異なる．図表 3
はそれらをまとめたものである．
図表 3. 接触形態による回答率の違い

これによると，拒否される可能性を考慮しても最も回答率が高いのは本人に接触できた場合であり，28.6%である．反対に，家族に接触できた場合は最も低く，10.0%に過ぎない．さらに 3 回の訪問
およびフォロー訪問によっても誰とも接触できずにポストに調査協力依頼文書を投函した場合の回
答率は 17.8%と家族に接触できた場合よりも高く，要するに家族に会えるくらいなら誰にも会えずに

6

投函した方が，回答率が高い．
こうした接触形態による回答率の違いの主要な原因と思われるのが，家族に接触できたとしても依頼文書を渡せず拒否されることが多いことである．図表 4 は本人に接触した場合と家族に接触した場合での拒否率をそれぞれ示したものである．

ック付きで 56.6%，オートロック無しで 46.6%となっている．戸建ての場合約 6 割で家族に接触し先述のとおりその半分以上が調査協力依頼文書の受け取りを拒否するが，マンションの場合誰とも会えない可能性が高い分，拒否にあう可能性も低く，かえって回答率が高まっている可能性がある．つまり接触することが「やぶ蛇」になっているということだが，一方でそもそもマンション居住者の方が若くインターネットに親しんでいるため回答率が高くなっているという可能性も考えられる．

図表 4. 接触形態による拒否率の違い

図表 6. 居住形態による接触率の違い
これによると本人に接触できた場合，調査協力
依頼しても 41.0%に調査協力依頼文書受け取りを拒否されるのに対し，家族に接触した場合は 59.5%に拒否される．これはおそらく本人に無断で文書を受け取ることに抵抗があるからだと思われる．
さらに本調査では訪問した世帯について，戸建て／マンションなどの居住形態，依頼場所，依頼時
間，対面者の態度，調査協力依頼文書の受け渡しの形態など様々な情報を収集している．図表 5 はそのうち居住形態と回答率との関係を示したものである．

5．多変量解析
これまで二変数間の関係を見てきたが，ここでは複数の要因の回答率，拒否率への影響を確認す
る．図表 7 は，回答(1)／非回答(0)を従属変数，本人接触ダミーと家族接触ダミー（参照カテゴリは
接触なし），オートロックマンションダミーと非オートロックマンションダミー（参照カテゴリは戸建て），大阪ダミーと兵庫ダミー（参照カテゴリは京都）を独立変数とするロジットの結果である．

図表 5. 居住形態による回答率の違い

図表 7. 回答率の規定要因
独立変数

これを見てわかるとおり，戸建て，オートロック
マンション，非オートロックマンションの場合の回答率は，それぞれ 14.9%，16.3%，13.6%とほとん
ど差が無い．この結果は，一般的に戸建てに居住している者ほど調査に協力的なイメージがあることを考えると，一見して意外に思えるが，その主要な原因は，戸建てに比べてマンションの方が訪問しても誰とも会えない可能性が高く，結果として拒否されることが少ないことにあると考えられる．
図表 6 は，居住形態ごとの接触状況を示したものである．3 回の訪問で最も誰にも会えない割合が低いのが戸建てで，28.6%となっているが，マンシ
ョンの場合，誰とも接触できない割合がオートロ

オッズ比 95%信頼区間

定数項

0.22

[0.14, 0.34]

本人接触

1.87

[1.26, 2.74]

家族接触

0.48

[0.35, 0.66]

オートロックマンション

1.00[0.64, 1.52]

非オートロックマンション

0.80[0.56, 1.13]

大阪

0.85

[0.51, 1.41]

兵庫

1.12

[0.75, 1.69]

ケース数

1600

本人接触について見てみると，拒否にあう可能性を考慮してもなお，本人に接触することによって接触なしの場合と比べて回答する確率が 87%高くなることが推定された．一方で，家族に接触することによって接触なしの場合と比べて回答する確率が 52%低くなることが推定された．これは先にも7

述べた通り，家族に会うことによって拒否される可能性が高くなるからだと考えられる．これらの変数の回答率への影響はいずれもオッズ比の 95％
信頼区間が 1 をまたいでいないことから，5%水準
で統計的に有意であると言える．
一方で，その他の変数については回答率に有意な影響を及ぼしていない．すなわちオートロックのマンションであろうと，非オートロックのマンションであろうと戸建てと回答率に有意な差は無いし，京都居住者の回答率と大阪居住者，兵庫居住者の回答率とではそれぞれ有意な差は無い．
次に図表 8 は，本人もしくは家族に接触できた標本に限定し，拒否あり(1)／拒否なし(0)を従属
変数，本人接触ダミー（参照カテゴリは家族接触），
オートロックマンションダミーと非オートロック
マンションダミー（参照カテゴリは戸建て），大阪
ダミーと兵庫ダミー（参照カテゴリは京都）を独立変数とするロジットの結果である．

の回答率への効果を推定したロジットの結果を示したものである（紙幅の関係で説明は割愛する）．
図表 9. フォロー訪問の回答率への効果

5．おわりに
本報告では全体として，本人接触により回答率の上昇が見込まれるとの知見を得たが，これは欠落変数バイアスによるという可能性もある．すな
わち，高齢など何らかの要因で接触を受けやすい
回答者ほど同時に調査に協力しやすいという可能性である．ただし回答者 236 人の平均年齢は 45.6
歳と，ほぼ京都府，大阪府，兵庫県居住者のそれと同じであり，この点さらなる検討が必要である．
最後に，2015 年度から調査実施において多大なる尽力を賜った日本リサーチセンター（NRC）の今井真奈美氏に感謝申し上げる．

図表 8. 拒否率の規定要因
独立変数

オッズ比 95%信頼区間

定数項

1.64

[1.10, 2.46]

本人接触

0.38

[0.27, 0.53]

オートロックマンション

0.72[0.45, 1.15]

非オートロックマンション

0.89[0.64, 1.24]

大阪

1.37

[0.84, 2.26]

兵庫

0.92

[0.63, 1.36]

ケース数

1011

本人接触について見てみると，本人に接触することによって家族に接触する場合と比べて拒否される確率が 62%低くなることが推定されており，やはり本人は家族に比べて調査を拒否しにくいということがわかる．こうした本人接触ダミーの拒否率への負の影響はオッズ比の 95％信頼区間が 1 をまたいでいないことから，5%水準で統計的に有意である．その他の独立変数については，有意な差を拒否率にもたらしていない．
最後に，フォローの効果についても確認してみたい．これまでの分析では 2 月 3 日調査開始時の訪問と，2 月 18 日までに回答が得られなかった対象者に対するフォローの訪問とを区別せずに分析を行った．図表 9 は，それらを区別して少なくとも拒否にあわずに調査協力依頼文書を渡せたかポス
トに投函できた対象者のうち 2 月 18 日までに回答が得られなかった者をケースとし，フォロー訪問

参考文献
Chang, L. & Krosnick, J. A. (2009). National Surveys via
RDD Telephone Interviewing versus the Internet
Comparing Sample Representativeness and Response
Quality. Public Opinion Quarterly ,73, 641-678.
萩原潤治, 村田ひろ子, 吉藤昌代, 広川裕 (2018a).
住民基本台帳からの無作為抽出による WEB 世論調
査の検証①. 放送研究と調査, 68(6), 24-47.
萩原潤治, 村田ひろ子, 吉藤昌代, 広川裕 (2018b).
住民基本台帳からの無作為抽出による WEB 世論調
査の検証②. 放送研究と調査, 68(9), 48-79, 2018.
岸田典子 (2018). RDIT を用いた非パネル無作為抽出による WEB 調査の可能性―2017 年衆議院選挙のトラッキング調査による考察―. 政策と調査, 15, 39-54.
西澤由隆, 栗山浩一 (2010). 面接調査における Social
Desirability Bias―その軽減への full-scale CASI の試
み―. レヴァイアサン, 46, 51-74.
大隈慎吾, 原田和行 (2017). 郵送とインターネットの複合調査―毎日新聞社と埼玉大学の試み―. 政策と調査, 13, 5-14.
齋藤恭之 (2017). Google Surveys と有権者名簿抽出ネッ
ト調査―朝日新聞社の新しい試み―. 政策と調査, 13,
23-30.

8

アクセスパネルを利用したインターネット調査で選挙予測は可能か－2018 年沖縄県知事選、19 年山梨県知事選の事例－
江口 達也（朝日新聞社世論調査部）

1．はじめに朝日新聞社を含めマスメディアが実施する選挙
情勢調査のほとんどは，固定電話を対象にした RDD
方式の電話調査（以下，RDD 調査）で行われている．
RDD 調査の回収率は低下傾向が続いており，有効票
1 件あたりの金銭的なコストは増大し続けている．
また，携帯電話の普及によって固定電話を持たない「携帯限定層」の増加も続いており，カバレッジが低下している．朝日新聞社が 2019 年 3～4 月に実施した全国世論調査（郵送）によれば，携帯限定
層は 21％で，この質問を始めた 2008 年以降，最高を記録した．年代別にみると 30 代が最も多く 6 割
近くが携帯限定層という状況になっている．
朝日新聞社は，こうした調査手法の劣化やコストの増加を鑑み，18 年 9 月に実施された沖縄県知事選挙および 19 年 1 月の山梨県知事選挙において，
インターネット調査を試行した．朝日新聞社は両知事選について，RDD 調査も並行実施している．本稿では両調査の比較も交えながら，インターネッ
ト調査を使った選挙予測の可能性を探る．
2．調査設計本稿で述べる「インターネット調査」とは，アクセスパネル（登録モニター）を対象とし，Web を通じて回答を収集する形式のものを指す．従って無作為抽出調査ではない．また本稿で結果を開示す
る調査は沖縄，山梨とも株式会社マクロミルに委託して実施した．日程など調査設計の概要は図表 1のとおりである．
両調査ともマクロミルの自社モニターに加えて提携モニターも使用している．提携モニターには
他のネット調査会社のモニターやポイント関連サービスの登録者などが含まれている．納品データにモニター種別の情報を付加することはできないとのことであったため，モニター種別による回答
傾向の違いなどを分析することはできない．また，両調査ともサンプルを性別や年代別で均等に割り

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

付けたり，国勢調査の実構成比に合わせて割り付けたりはせず，モニター構成の縮図になるよう無作為に対象者を抽出するよう依頼した．
沖縄調査では，選挙結果が出た後に追跡調査を併せて実施した．選挙前調査に回答した 2266 人の中から無作為に選んだ 1000 人に対して，選挙後調査を依頼し，412 人から有効回答を得た．
また山梨調査では，調査依頼の配信時間を一定ずつずらし，回答傾向に差異が出るか検証する実験を併せて行った．まず配信リストを A 群，B 群の2 つに分割し，A 群については調査開始時に一括配信した．B 群についてはさらにリストを 3 分割し，時間を 3 時間ずつずらして配信を行った．A 群の有効回答数は 1030 件，B 群は 1015 件だった．
3．回収票の属性構成比
回収票の性別，年代別など属性の構成比を国勢調査（2015 年調査・18 歳以上）の比率と比較する．
ただし，国勢調査の職業別の構成比は，18 歳以上
ではなく 20 歳以上の値で代用している（図表 2）．
沖縄県の男女比は国勢調査で男性 48%：女性 52%なのに対し，ネット調査では男性 42%：女性 58%と女性が多めの構成となっている．年代別について
は，ネット調査では 30 代，40 代がかなり多く，60
代，70 歳以上がかなり少ない構成になっている．
職業別は国勢調査よりも事務・技術職層が多く，無職・その他層が少ない．これは年代構成比の偏りによるところも大きいと考えられる．衆院選挙区別9

図表 3. 調査支持率と選挙結果

図表 2. 回収票の属性構成比
沖縄
性
別

年
代
別

職
業
別

衆
院
区
別

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

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

［沖縄］2018 年 9 月 30 日投票（投票率 63.24%）

山梨

ネット調査 国勢調査

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

ネット調査

国勢調査

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

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

届け
出順

候補者名

経歴

1
2
3
4

佐喜真 淳
玉城 デニー
渡口 初美
兼島 俊

新
新
新
新

政党

選挙結果 当落無所属 43.94
無所属 55.07
無所属 0.48
無所属 0.51

当

調査支
持率

44
54
1
1

［山梨］2019 年 1 月 27 日投票（投票率 57.93%）

では，沖縄 1 区（那覇市など）がやや多めで，沖縄
3 区（沖縄市など），沖縄 4 区（糸満市など）がやや少なめとなった．
山梨県の男女比は，
国勢調査の男性 48%：女性 52%
に対し，ネット調査は男性 49%：女性 51%とほぼ一致した．年代別は 30～50 代が国勢調査よりも多く，
60 代，70 歳以上が少なくなっている．職業別は沖縄県と同様に事務・技術職層が多く，無職・その他層が少ない．衆院選挙区別の構成比は，山梨 1 区（甲府市など）がやや多めとなっている．
4．候補者の支持率
ネット調査では「仮にいま投票するとしたら」として投票先を尋ねた．選択肢には候補者名とその代表的な肩書（例えば，玉城氏には「前・衆院議員」）
をあわせて表示したほか，態度未定者や投票先を答えたくない人などに向けた選択肢として「答えない・わからない」を設けた．各候補者の調査支持率は，この質問で「答えない・わからない」を選択した回答者を除いた小計比である．沖縄で投票先を答えなかった人は全体の 36%，山梨では 44%だった．
沖縄および山梨の各候補者の調査支持率と選挙得票率を図表 3 にまとめた．
沖縄では，調査支持率が選挙結果とほぼ一致している．しかし，山梨については調査支持率では現職の後藤氏が 47%でトップとなったが，選挙結果は
新顔の長崎氏が約 50%の得票率で当選した．

10

届け
出順

候補者名

経歴

1
2
3
4

花田 仁
米長 晴信
後藤 斎
長崎 幸太郎

新
新
現
新

政党

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

当

調査支
持率

5
8
47
41

当落が逆転している山梨の調査結果についてク
ロス集計をみてみると，知事選に「大いに関心がある」と答えた人では，後藤氏 44%対長崎氏 47%と順位が逆転している．また，投票先を「決めた」と答えた人の中では後藤氏 43%対長崎氏 46%，投票に行く確率が「100%」と答えた層でも後藤氏 43%対長崎
氏 45%となっている．全体の支持率では落選した後
藤氏が上回っているものの，当選した長崎氏の支持構造の方が「固い」傾向にあることが調査結果から読み取れる．
5．当選予想投票先を聞く質問とは別に，「誰が当選すると思うか」（当選予想）を聞く質問もした．表示した選択肢は投票先を聞く質問と同様である．結果を図
表 4 に示した．ここで示した数字も「答えない・わ
からない」を除いた小計比である．
沖縄では，玉城氏 50%，佐喜真氏 49%と支持率よりも両者の差が縮まっている．投票先を玉城氏と答えた人の中でみると，玉城氏の当選を予想する
人は 80%で佐喜真氏の当選を予想する人は 19%だった．また，佐喜真氏に投票すると答えた人で，佐喜真氏の当選を予想する人は 82%，玉城氏の当選を予想する人が 18%と，両候補の歩留まりに差はなかった．投票先を答えなかった人の当選予想をみると，
玉城氏 46%，佐喜真氏 52%と逆転しており，これが両者の差が接近している原因である．
山梨では，落選した後藤氏の当選を予想する人
が 63％と支持率よりもかなり多くなっている．投票先で後藤氏と答えた人の中では，88%が後藤氏の当選を予想，長崎氏の当選を予想する人は 11%だった．一方，投票先で長崎氏と答えた人のうち，長崎氏の当選を予想する人は 70%にとどまり，29%が後藤氏の当選を予想していた．知事選に「大いに関心がある」層での当選予想でも，後藤氏 54%対長崎氏
44%と両者の差はやや接近しているものの，なお後藤氏が上回っている．後藤氏は現職知事であった
ため，当選を予想する人が多めになった可能性がある．

図表 5. 投票意向質問 A の結果 [沖縄]
必ず行く
できれば行きたい
行かない
その他

図表 6. 投票意向質問 B の結果 [沖縄][山梨]
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
その他
合計

図表 4. 当選予想と選挙結果［沖縄］2018 年 9 月 30 日投票（投票率 63.24%）
届け
出順

候補者名

経歴

1
2
3
4

佐喜真 淳
玉城 デニー
渡口 初美
兼島 俊

新
新
新
新

政党

選挙結果 当落無所属 43.94
無所属 55.07
無所属 0.48
無所属 0.51

当

当選予
想

49
50
0
0

［山梨］2019 年 1 月 27 日投票（投票率 57.93%）
届け
出順

候補者名

経歴

1
2
3
4

花田 仁
米長 晴信
後藤 斎
長崎 幸太郎

新
新
現
新

政党

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

当

ネット調査 RDD調査
66
79
24
14
8
2
2
5

当選予
想

1
3
63
33

6．投票率
選挙結果を予測する際に，投票率がどの程度の水準になりそうなのかも重要な要素の一つである．
ここではネット調査から投票率の予測は可能なのか検討する．
沖縄調査では投票に行くかどうかを尋ねる質問
を 2 種類試行した．一つは RDD 調査と同じく，投票に「必ず行く」「できれば行きたい」「行かない」の 3 択で尋ねる質問（質問 A）．もう一つは投票にどの程度の確率で行くと思うか，0%～100%の間の11 択で答えてもらう質問（質問 B）である．このど
ちらかの質問を対象者に対してランダムに出し分
け，回答者が半々になるようにした（質問 A，B とも回答者数 1133 人）．結果は図表 5，6 のとおり．
沖縄県知事選の投票率は 63.24%だった．これに比べると，質問 A の RDD 調査では「必ず行く」が79%と投票率よりもかなり高めになっているのに対し，ネット調査では 66%と投票率に近い結果になっている．こうした違いが出た理由としては 2 点考えられる．
1 点目は，RDD 調査とネット調査で回答者の年代構成比に大きな違いがあることである．RDD 調査の回答者には「必ず行く」と答える人が多い傾向にあ11

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

る高齢者層が多い．しかし，ネット調査の回答者には高齢者層は少ないため，その分「必ず行く」が目減りしていると考えられる．
2 点目は，ネット調査は調査員が介在しない自記式調査であることだ．
「投票に行くことは（社会的に）よいことである」という「社会的望ましさ」によるバイアスが，調査員を介在する RDD 調査よりも小さくなっている可能性も考えられる．
一方，質問 B については「100%」との回答が 52%と最多を占めたが，質問 A の「必ず行く」66%よりも低い結果となった．選挙後調査では，期日前投票
も含め実際に投票したか聞いたが，「100%」と答えた人は 96%が，「90%」の人では 90%が投票したと答えており，回答内容の信憑性は高そうだ．
山梨調査では質問 B のみ質問した（結果は図表
6）．
「100%」は 42%となり，RDD 調査の「必ず行く」
79%を大きく下回っている．山梨県知事選の投票率
は 57.93 だった．
質問 B の回答比率に，それぞれ対応する「投票に行く確率」を重みとして乗算し和をとると，沖縄調査では 79.1，山梨調査 73.2 となる．ともに投票率より高いが，この数値の差 79.1-73.2=5.9 は，両知事選の投票率の差 53.24-57.93=5.31 にかなり近い．
RDD 調査では選挙種別に関わらず「必ず行く」が投票率よりもかなり高めになる傾向がある．また，投票率との相関はあるもののバラツキも大きく，
投票率を精度よく予測するのは難しい．質問 A は
選択肢の数が少ないこともあり，きめ細かい予測

を難しくしている．質問 B のようなかたちの質問
は RDD 調査では運用上難しいが，自記式であるネット調査であればあまり問題とならない．今回の結果からみると，ネット調査でも投票率との相関をもったデータを取得することはできそうである．
より精度の高い投票率の予測が可能であるかについては，引き続きデータを集めて検証する必要がある．

図表 7. [沖縄]支持傾向比較（性別、年代別）[沖縄]佐喜真氏の支持傾向比較
ネット

RDD

2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
男性

7．候補者支持の傾向比較
各候補者の支持傾向について，ネット調査と RDD調査でそれぞれクロス集計を行い，傾向に違いがあるか比較してみる．
まず沖縄調査で佐喜真氏と玉城氏の支持傾向を確認する．図表 7 は全体の支持率を 1 としたときの性別，年代別支持率の倍率をプロットしたものである．玉城氏についてはサンプル数が少ない 1819 歳を除けば，40-60 代でやや違いがある程度である．佐喜真氏については，性別，年代別とも RDD
調査との傾向の差異が大きい．一方，支持政党別や大いに関心層，投票先を決めた層の支持傾向を同様に倍率で示した図表 8 をみると，佐喜真氏，玉城氏ともネット調査と RDD 調査の傾向がほぼ一致している．
山梨調査についても同様に確認してみると，後藤氏，長崎氏ともに性別ではそれほど大きな違いはないが，年代別の支持傾向はネット調査と RDD 調
査で異なっている．しかし，支持政党別や大いに関心層などでは，後藤氏，長崎氏ともにいずれの項目についても傾向はほぼ一致している．

女性

18-19歳

20代

30代

40代

50代

60代

70歳以上

60代

70歳以上

[沖縄]玉城氏の支持傾向比較
ネット

RDD

2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
男性

女性

18-19歳

20代

30代

40代

50代

図表 8. [沖縄]支持傾向比較（支持政党別など）[沖縄]佐喜真氏の支持傾向比較
ネット

RDD

2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
自民支持層

立憲支持層

無党派層

大いに関心がある

決めた[沖縄]玉城氏の支持傾向比較
ネット

RDD

2.50
2.00

8．最後に
朝日新聞社の RDD 調査に基づく沖縄，山梨両知事選の予測は的中している．現状，RDD 調査による選挙予測に大きな問題は起きていないものの，30代以下の若年層から有効票を得る事は非常に難し
くなっており，最近では 40 代の回収数も減ってきている．RDD 調査がますます高齢者層に偏った調査になっていくことは想像に難くない．代替手段の検討が必要である．
今回試行したインターネット調査の結果を全体として評価するなら，沖縄は「的中」，山梨は「外れ」ということになるだろう．しかし，全体支持率
では外れている山梨でも，調査結果を子細にみると支持の強弱が読み取れたり，RDD 調査と同様の傾向を示していたりする部分もあった．こうした結

1.50
1.00
0.50

0.00
自民支持層

立憲支持層

無党派層

大いに関心がある

決めた

果がたまたま出たものなのかどうか．今後も引き続きインターネット調査による選挙調査を試行し，安定した予測が可能か検討していきたい．
参考資料
朝日新聞(2018).沖縄知事選 玉城氏リード 佐喜
真氏、激しく追う, 朝日新聞, 2018 年 9 月 24 日
朝刊 1 面(東京本社版).
朝日新聞(2019).山梨 長崎・後藤氏が接戦, 朝日
新聞, 2019 年 1 月 21 日朝刊 4 面(東京本社版).

12質問・選択肢配置が回答に及ぼす影響－「目で見る」調査のバイアスをとらえる－松田 映二（埼玉大学）

1. はじめに
報道機関の内閣支持率調査は依然として電話調査（RDD 法）が主流であるが，生活や社会に対する意識および政治にかかわる問題を多面的に調べる
調査は，すでに面接法ではなく郵送法に切り替わっている．一方で，2015 年の国勢調査ではインターネットによる回答が優先されるなど，統計調査
や世論調査においても「目で見る」調査の利用が推進されている．
近年多用されるこれらの郵送調査やインターネ
ット調査は，面接調査や電話調査で発生する調査員バイアスの影響を受けない．しかし，質問や選択
肢文を「目で見る」ために，最初のほうの選択肢の回答比率が高めになる初頭効果の影響を受ける．
面接や電話調査のように「耳で聞く」ために最後のほうの選択肢肢の回答比率が高めになる新近効果とはまったく逆のバイアスである．
この初頭効果はどのような強度で発生するのか．
どのような発生機構が存在するのか．Tourangeau,
et al.(2000)が論考した認知過程モデルを基準に，
Krosnick(1991)の satisficing や Kahneman(2011)のシステム 1 および 2 で説明可能かどうかを探索する．比較指標としては，新たに定義した M-scale（M 値）を用いる．
2. 利用データの内訳
さいたま市内の有権者 2000 人を対象に実施した郵送調査のデータを用いて分析する（松田,2017）．

分析に先立って図表 2 のように，選択肢の正・逆順や縦・横配置を組み合わせた調査票 A,B,C の 3 群の回収状況に大きな偏りはみられなかった（松田,2018）．
図表 2．独立性の検定（カイ 2 乗検定による p 値）
カイ２乗検定
Ａ・Ｂ・Ｃ
Ａ・Ｂ
Ａ・Ｃ
Ｂ・Ｃ

p

sig.

0.222
0.595
0.166
0.096

n.s.
n.s.
n.s.
†

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

0.192
0.101
0.538
0.032
0.858
0.841
0.118
0.681
0.978
0.999
0.140

A・BC

0.413
0.155
0.782
0.086
0.853
0.478
0.235
0.800
0.964
0.981
0.072

上表は各調査票の組み合わ
せと有効・不能に対する p 値．
下表は各調査票の組み合わ
せと各属性に対する p 値．
A・B

A・C

B・C

0.862
0.378
0.876
0.037
0.591
0.921
0.997
0.809
0.986
0.988
0.246

0.078
0.063
0.371
0.130
0.920
0.356
0.025
0.522
0.833
0.976
0.062

0.074
0.158
0.319
0.172
0.616
0.943
0.120
0.408
0.811
0.984
0.429

3. 初頭効果の発生機構（認知過程の確認）『調査回答の心理学』(Tourangeau,et al.,2000)
では，Cannell,Miller,and Oksenberg(1981)のモデ
ルを調査回答過程研究における初期の重要な成果として引用している．ただし，この 2 経路モデルは十分な論証および検証が為されなかったことや回答者が努力をすれば正しく回答できることを前提にしていることなどが欠点だとして，主要な 4 項目の単経路モデルを新たに提唱している（図表 3）．
図表 3．調査回答過程の基本モデル

図表 1．調査の概要
調査目的 少子高齢化対策として、「新たな時代への地域づくり」をテーマに調査
調査対象 さいたま市の有権者2000人 （選挙人名簿から無作為抽出。回収率65.0%）
調査期間 平成28年2月3日(水)に調査票発送、3月10日(木)到着までで集計
郵送法で実施。H28年1月27日(水)に依頼はがき投函→2月3日(水)に調査

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

調査主体 埼玉大学社会調査研究センター（調査責任者：松田映二）

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

調査票 ＡＢＣの３タイプの調査票を用いた。Ａ群は1000人、Ｂ、Ｃ群は各500人対象

13

Krosnick(1991)は，『経営行動(Administrative
Behavior)』(Simon,1947)で提唱された「限定合理性」を説明する造語である satisficing（満足化）を調査回答の認知過程にSimon(1947) が 『 経 営 行 動
新概念として適用した． (Administrative Behavior)』[式1]は，
最小限の努力 で，認知能力の限界によって限られた合理性しか持ち得なで満足（満足化）する回答 いとする「限定合理性」の概念
行為の定式化．回答難度 を提唱．この限定合理性ゆえに，あらゆる案の中から（Task difficulty）が大 Optimizing (最適化)した意思決定をすることは難しいの
き い ほ ど ， 回 答 能 力 で，一定目標（水準）を超えた(Ability)が小さいほど， 案で Satisficing (満足化：SatisfyとSufficeを合わせた
回答意欲(Motivation)が 造語)した決断をしがちだと，
Simon (1956)は指摘した．
小さいほど satisficing 注）wikipedia等も参照し要約した．
が高まり最適な回答が得られにくい．

Satisficing…[式 1]𝑆

𝑂 –𝑆 𝑃 –𝑃
1 1
2 𝑛

𝑓 𝑂

1
𝑚

… 式2

𝑓 𝑂

… 式3

𝑆は，AB 両群の選択肢番号𝑂 に各度数𝑓 を掛け合わせた合計値を各全数 𝑁𝑛, 𝑁𝑚 で割り，この AB 両群の各重心の和を 2 で割って求める．
回答構成に有意差がみられた Q5（A 群は選択肢
縦正順，B と C 群は縦逆順）に対し，上述のモーメントを適用したものが図表 4 である．表中の数値の差に注視すれば，A，B＋C の両群で初頭に配置された選択肢の回答比率が高めなこと（静態）に気づくが，図中のモーメント𝑀 𝛴 𝑳 ⃗ 𝑭⃗に注視すれば支点（重心）𝑆を中心にして反時計回りに回転する様子（動態）を思い描ける．つまり，有意ではな
い差も含めて各力（回答比率差）の総体としてのモーメント（動態）でバイアスをとらえられる．
図表 4．調査回答過程の基本モデル
Ｑ５．あなたのお住いの地域では、人口減少
についてどのような対策が一番重要だと思い Ａ=
Ｂ+C= (B+C)
ますか。(マルは１つだけ )縦正順 縦逆順
- A

はい比
モ は較
非す
メ 表る
ン 示両
ト の群
計選に
算択お
か肢い
て
ら
除Ｄ最
外Ｋ終
すや位
るＮ置
Ａ固
な定
どあ
る

度数 644 655
１．産業を誘致して雇用を増やす
11.8
7.3 -4.5
２．住宅の整備をして移住を増やす
4.8
3.7 -1.1
３．大学や研究機関と協業する学園都市を目指す
3.1
2.7 -0.4
４．公共交通機関の整備充実を目指す
8.1
6.0 -2.1
５．機能を集中させた「小さなまち」で効率化させる
7.6
3.5 -4.1
６．行政サービス(保健・福祉・教育など)を充実させる 35.7 35.0 -0.8
７．地元の産業を見直し復興させる
4.3
4.9 0.5
８．農業の企業化を進めて職場を増やす
2.0
1.7 -0.3
９．歴史・文化などの魅力を宣伝する
1.2
1.8 0.6
10．近隣の自治体と協力して地域の魅力を高める
7.3 14.8 7.5
11．うちの地域ではとくに対策は必要ない
5.1 10.1 5.0
12．わからない
7.1
6.9 -0.3(NA) 1.7
1.7 0.0
注）黒地はＡに対して有意差（有意水準5%）があるもの。灰地はAに対する回答比率の差（）

4. M-scale（M 値）の定義
初頭効果の発現を郵送調査で確認するには，選択肢の正順表示と逆順表示の 2 つの調査票で調べた回答比率を比較すればよい．一般に有意差検定が用いられるが，度数が少ない場合には検証が難しい．そこで，物理の力学で利用されるモーメン
トの概念（支点から𝑳⃗だけ離れた所にかけられる力𝑭⃗のモーメント𝑀 𝑳⃗ 𝑭⃗）を調査バイアスの検証ツールとして適用する．ある質問（選択肢番
号：𝑂 =１,…,ｉ,…,ｃ）において，A 群を基準とした各選択肢の回答比率𝑃 の差のベクトル𝑭⃗ 𝑃 – 𝑃 に回答構成の重心（支点）𝑆から該

𝑀ーなお，Krosnick(1991;p.215)は，図表 3 の 4 つの認知過程は経るけれども各過程での努力が足りないために自分が受け入れられると思った最初の選択肢を選んでしまう「弱い satisficing」と「②想起」および「③判断」の過程を（わざと）怠る「強い satisficing」を区別している．
一方，Kahneman(2011)は，自制感覚無しに努力不要で自動的に瞬時に働く「システム１(速い思考)」と，思考を要すると認知したことに対しては注意
を向け時間をかける「システム２(遅い思考)」の 2
経路の認知モデルを提唱している．
Satisficing がシステム１で optimizing がシス
テム 2 であるという単純な置換はできない．本稿
では上述した 3 つの認知過程モデルと分析結果を照合して，初頭効果などの発生機構を探る．

当選択肢の位置𝑂 （力点）までの距離ベクトル
𝑳⃗ 𝑂 – 𝑆を掛けて，モーメント𝑀 𝛴 𝑳 ⃗ 𝑭⃗が求まる．

A の重心 5.51
B の重心 6.53
各重心の中間 6.02

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

14

5. 階層別にモーメントを比較し特性を探索
Schuman and Presser(1981, p.71)は，学歴レベルに応じた選択肢の順序効果については確たる証
拠がないと断言している．一方で，Krosnick and
Alwin(1987,p.215)は，低学歴かつ低語彙力の人は
選択肢順序の変更で回答が変わることを確認し，これを Satisficing の証拠と述べている．
図表 5 は Q5 に対する階層別モーメント（M 値）
である．学歴・中学校では 188.34 と高校 118.11 や高専等 100.11 を引き離し，大学や院へとレベルが上がるほどモーメントは低くなっている．この事
例だけをみれば，Krosnick が指摘するように学歴が Satisficing 発現の要因と言える．
時間的余裕や調査テーマへの関心が回答協力へのモチベーションを高め，返送時期に影響を及ぼすと仮定しよう．調査票が配達された金曜・土曜日の次の週（第 1 週）に返送した（すぐに回答した）群ではモーメントが 79.07 と平均より低いが，第 2
週（ゆっくりと回答）118.08，第 3 週以降（督促後に回答）160.63 と返送が遅い群ほどモーメントが大きい．この事例だけをみれば，仮定通り[式 1]の分母（おもに Motivation が寄与）が小さくなることで Satisficing が高まったと説明できる．
選択肢縦配置・正逆順の択一質問で実験をした
この Q5 と Q10,11,12,13,14,16 の計 7 問のモーメ
ント構造を確認すると，学歴レベルが上がるにつれて M 値が低くなる傾向がみられた．各質問において「男性が女性よりも M 値が高め」「学生の M 値が高め」「専業主婦（夫）の M 値が低め」という共通傾向もみられる．返送時期については，Q5 のみ
で M 値に大差がつき，他の質問では違いはみられなかった．
また，各属性を回答しなかった（NA）層では，Q5の事例（図表 5 の灰色部分）を見ても M 値がかな
り高くなる傾向がある．ほかの質問でも同傾向であり，NA 層は認知の各過程をわざと怠る「強いSatisficing」があるといえる．
一方で，男性や学生で M 値が高くなる傾向について，[式 1]の Task difficulty や Ability の影響
により Satisficing が高まるとは言い難い．M 値が大きくなる原因が Satisficing なら，その要因はMotivation ということになる．仕事や学業に時間を取られることが男性や学生の調査協力に対するMotivation を低下させ（Satisficing が上昇し），モーメントが高まった可能性はあるかもしれない．
しかし，努力の足りない「弱い Satisficing」でも

15

図表 5．
Ｑ５(図表 4 参照)の階層別モーメント(M 値)
全体
男性
性
女性
別
(NA)
２０代
３０代
４０代
年 ５０代
代 ６０代
７０代
８０歳以上
(NA)
中学校
高校
学 高専・短大・専修学校
歴 大学
大学院
わからない
(NA)
経営者、役員
正社員、正職員
派遣社員
職 パート・非常勤など
種 専業主婦（夫）学生
仕事をしていない(NA)
持ち家（一戸建て）持ち家（集合住宅）
住 賃貸住宅（一戸建て）
居 賃貸住宅（集合住宅）
社宅・寮
その他
(NA)
200万円未満
200万円～300万円未満
年 300万円～500万円未満
収 500万円～700万円未満
700万円～1000万円未満
1000万円以上(NA)
結婚している結 結婚したが、死別・離婚した
婚 まだ結婚していない
(NA)
いない
１人
子 ２人
供 ３人
４人以上
(NA)
単身
夫婦のみ
家 二世代同居（親と子ども）
族 三世代同居（親と子どもと孫）その他(NA)
返 第１週（すぐに回答）
送時 第２週（ゆっくりと回答）
期 第３週以降（督促後に回答）

101.64123.9278.52
320.00106.28145.44
99.29
56.51
92.20
117.99134.69123.08188.34118.11
100.11
80.19
47.83
56.67
238.57118.25123.73
92.86
76.19
37.45
175.00120.46300.70102.33
69.15-66.67104.71190.00300.00260.1444.63
100.95115.1386.87
93.02
122.95144.1082.25
135.82
154.17341.03110.55
162.58
81.56
23.19
20.00
284.62239.8052.39
87.95
132.05179.31156.8679.07
118.08160.63

わざと怠る「強い Satisficing」でもなく，システ
ム 1 の概念を用いた読み解きもできる．質問に答える技術に長けた男性や学生は，既存知識とその利用スキルに対する自信ゆえに認知過程をスキッ
プすることなく努力不要で早く回答したと考える．
努力不足や怠慢なわけではなく，スキルがあるがゆえに，システム 2 ではなくシステム１が機能してモーメント(M 値)が大きくなったと予想できる．

6．表形式質問におけるバイアス
図表 6．Ｑ６(リッカート尺度 5ps11 問)に欠損のある不備票の構成同じ選択肢（尺度）を用いた一連の質問調査票A(標本サイズ1000) 調査票B(標本サイズ500) 調査票C (標本サイズ500)
第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
群（表形式など）は，調査票の紙幅や質問 年代別
以降 小計
以降 小計
以降 小計
計
２０代
3
1
1
1
1
1
1
画面の領域を有効活用するためによく利 ３０代
5
1
1
3
1
4
用される．しかし，郵送調査ならば，表形 ４０代
5
1
1
1
1
2
1
1
2
５０代
3
1
2
3
式質問では欠損が発生するし，まるごと無
６０代
8
6
6
1
1
1
1
記入にされることもある．表形式の表示構 ７０代
19
5
1
6
2
1
1
4
2
5
2
9
13
3
1
4
2
1
3
3
1
2
6
成に起因するバイアスが発生することも ８０歳
（ＮＡ）
5
3
3
1
1
2
指摘されている．Krosnick (1991,P.219）
総計
61 18
3
21
8
3
3 14 1187 26
85.7% 14.3% 0.0% 100.0% 57.1% 21.4% 21.4% 100.0% 42.3% 30.8% 26.9% 100.0%
は，最初の項目で選んだ選択肢を指標にし 不備票の構成比
不備票の割合 2.8% 0.5% 0.0% 3.3% 2.5% 1.0% 1.0% 4.4% 3.2% 2.4% 2.1% 7.6%て以降の質問に答える傾向を「強い 有効数 1299 400 150 94 644 189 67 59 315 188 85 67 340
ABCの回収構成 62.1% 23.3% 14.6% 100.0% 60.0% 21.3% 18.7% 100.0% 55.3% 25.0% 19.7% 100.0%
Satisficing」の発現だと指摘している．
調査票 ABC の Q6 にリッカート尺度（5 図表 7．Ｑ７(ＳＤ尺度 5ps10 問)に欠損のある不備票の構成
調査票A(標本サイズ1000) 調査票B(標本サイズ500) 調査票C (標本サイズ500)
point scale）を用いた 11 問を表示構成の第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
第１週 第２週 第３週
年代別
計
以降 小計
以降 小計
以降 小計
異なる形式で一群配置した（A：各問独立配
２０代
3
1
1
1
1
1
1
置，B：表形式だが選択肢文をすべて印字， ３０代
4
3
1
4
6
1
1
2
1
1
2
1
1
2
C：表形式だが選択肢文は表の上下両端に ４０代
５０代
6
2
2
1
1
2
1
1
2
印字）
．欠損の発生は，高齢層に目立つが調 ６０代
12
6
6
1
1
2
1
2
1
4
査票 C では若年層もやや増える（図表 6）
． ７０代
22
6
2
2 10
1
1
2
4
4
2 10
3
7
さらに不備票は，通常配置の調査票 A で ８０歳以上 16 2 1 2 5 2 1 1 4 4
（ＮＡ）
9
5
5
2
1
3
1
1
3.3%，表形式だが選択肢文を印字した調査
総計
78 23
4
4 31
8
6
2 16 1588 31
票 B で 4.4%，選択肢文を表の上下のみに印 不備票の構成比 74.2% 12.9% 12.9% 100.0% 50.0% 37.5% 12.5% 100.0% 48.4% 25.8% 25.8% 100.0%
不備票の割合 3.6% 0.6% 0.6% 4.8% 2.5% 1.9% 0.6% 5.1% 4.4% 2.4% 2.4% 9.1%
字した調査票 C で 7.6%．簡略化された表形 有効数 1299 400 150 94 644 189 67 59 315 188 85 67 340
ABCの回収構成 62.1% 23.3% 14.6% 100.0% 60.0% 21.3% 18.7% 100.0% 55.3% 25.0% 19.7% 100.0%
式になるほど欠損（不備票）が増える傾向がある．しかも，簡略化された表形式を用いるほど， の影響の）盲点がある．面接や電話調査で調査員バイアスとして一括りにされてきたメジャーメン
第 1 週での返送が減って第 2，3 週での返送が増え
ト・エラーにあたる部分の比較研究が求めらる．
る傾向がある．ただし，一番簡略化された調査票 C
以上の 回 収 率 が 一 番 高 い （ C:68.0% ＞ A:64.4% ＞
B:63.0%）．簡略化された表形式質問が見た目の負担感を軽減させて回収率が向上する可能性がある
半面，その表示構成による回答の質の低下への対応が求められる．
同様に調査票ABC のQ7 にSD 尺度（5 point scale）
10 問を一群配置した（A：各問独立配置，B：表形
式だが選択肢文をすべて印刷，C：表形式で選択肢
文は各項目の左右両端のみに印刷）．欠損の発生は，
Q6 と同様な傾向がみられるが，各度数および割合
は Q6 よりも増えている（図表 7）．

7．終わりに質問と選択文を「目で見る」調査で必要とされる
バイアス検証は多岐にわたり，まだ十分ではない．
Web 調査は欠損のないことが利点とされるが，欠損の無いことが高品質なわけではない．欠損になるべきところを回答されてしまう（Satisficing など

16

参考文献
Groves, Robert M., Floyd J. Fowler, Jr., Mick P. Couper,
James M. Lepkowski, Eleanor Singer, and Roger
Tourangeau (2004). Survey Methodology. Hoboken, NJ,
USA: John Wily & Sons.
Kahneman, Daniel (2011). Thinking, Fast and Slow. New
York, NY: Farrar Straus & Giroux.
Krosnick, Jon A. (1991). Response Strategies for Copingwith the Cognitive Demands of Attitude Measures in
Surveys, Applied Cognitive Psychology, 5: 213-236.
Krosnick, Jon A. and Alwin Duane F. (1991). An
Evaluation of a Cognitive Theory of Response-Order
Effects in Survey Measurement. Public Opinion
Quarterly, 51, 201-219.
松田映二 (2017). 新たな時代への地域づくり－標本調査を用いて人口減少への対応を考察－,政策と調査, 12(2), 1-196.
松田映二 (2018). 調査手法を変えるということ－「耳で聞く」調査から「目で見る」調査へ－, 社会と調査, 20,
43-54.
Tourangeau, Roger, Lance J. Rips, and Kenneth Rasinski(2000). The Psychology of Survey Response, New York:
Cambridge University Press.
Schuman, Howard and Stanley Presser (1981). Questions andAnswers in Attitude Surveys: Experiments on Question Form,
Wording, and Context, New York: Academic Press.

期日前投票の増加はどう影響するか－出口調査と選挙結果の比較による考察－
山下 洋史
大栗 正彦
（中日新聞社編集局選挙調査室 福井コンピュータホールディングス ITS 事業部）

1. はじめに衆院選や参院選のたびに増加がニュースになる
期日前投票制度は，2003 年の公職選挙法改正で投票率向上などを目的に導入され，国政選挙では 04
年参院選から実施されてきた．最近では大型ショッピングセンターや駅前などにも投票所が設置される場合がある．買い物ついでに投票できるという利便性もあり，図 1 にあるように期日前投票はほぼ右肩上がりで増加している．
期日前投票をした人は 04 年参院選で 7,171,390人だったのが17 年衆院選では約3 倍の21,379,982
人にまで増加した（表１）．この衆院選は台風が 10
月 21 日の投票日に直撃したので，選管も期日前投票をするように呼びかけた．台風が来る前に投票しようとする有権者で投票日前日の土曜日には各地の期日前投票所に長蛇の列ができた様子が報道された．19 年 7 月 4 日に公示され 21 日投開票された第 25 回参院選では，投票者に占める期日前投票の割合は 2 年前の衆院選より低い 33.0％だった．
これは衆院選では台風の直撃を受けて期日前投票が急増したためで，19 年参院選でも 3 人に 1 人が期日前に投票しているという高い割合になる．19
年参院選の投票所数は 3 年前の参院選より全国で858 カ所減少して 47,044 カ所になった一方，期日前投票所は 405 カ所増えている．
こうした期日前投票の増加が選挙報道，とりわけ開票速報のカギを握っている出口調査にどう影響しているかを考えてみる．

2. 当日出口調査
民主党が政権をとった 09 年 8 月の衆院選から，自公が再び政権を奪取した 12 年以降の安倍 1 強政

（表１）国政選挙の期日前投票の推移
投票率（％）

有権者数(A)

投票者数(B)

期日前投票者数 期日前投票
(C）

期日前投票

期日前

の割合C/Aの割合C/B

投票所

04参院選

56.57

102,507,526

57,990,757

7,171,390

7.0

12.4

4,486

05衆院選

67.51

102,985,213

69,526,624

8,962,911

8.7

12.9

4,451

07参院選

58.64

103,710,035

60,813,926

10,798,737

10.4

17.8

4,519

09衆院選

69.28

103,949,441

72,019,655

13,984,085

13.5

19.4

4,572

10参院選

57.92

104,029,135

60,255,670

12,085,636

11.6

20.1

4,642

12衆院選

59.32

103,959,866

61,669,475

12,038,237

11.6

19.5

4,755

13参院選

52.61

104,152,590

54,798,883

12,949,173

12.4

23.6

4,801

14衆院選

52.66

103,962,784

54,743,087

13,152,985

12.7

24.0

4,861

16参院選

54.70

106,202,873

58,094,005

15,987,581

15.1

27.5

5,308

17衆院選

53.68

106,091,229

56,952,674

21,379,982

20.2

37.5

5,346

19参院選

48.80

105,886,063

51,671,906

17,062,685

16.1

33.0

5,713

17

権下の 17 年衆院選までの 4 回の衆院選で中日新聞が行った当日出口調査を見てみる．調査エリアは富山，石川，福井，長野，岐阜，静岡，愛知，三重，滋賀の各県で，選挙によって異なる．
候補者ごとの出口調査支持率と実際の選挙での得票率の差を比べる．差の階級ごとに候補者を分類して積み上げていったのが図 2 になる．
4 つの衆院選の出口調査を見ると，09 年が最も「荒れた」出口調査だった．自民党から民主党に政権が移った選挙で，国民の関心は非常に高く投票率は 69.28％にまで上がった．投票者に占める期日前投票の割合は 19.4％で，投票した人の 8 割は投票日に足を運んでおり，出口調査の環境としては
そんなに悪くはなかった．だが，結果を見ると出口調査としてはばらつきが大きかった．
期日前投票の増加との関係では，12 年衆院選は投票した人の 19.5％，14 年衆院選は 24.0％と徐々に期日前投票の割合が増加したが，出口調査の結果と得票率のばらつきは小さくなっていった．投票者の 37.5％が期日前投票を行った 17 年の衆院選が最もばらつきが小さかった．
09 年衆院選の出口調査について，峰久（2012）
が「1 人の有力候補に＋7.5 ポイントの誤差が出れば，それに対抗する別の有力候補には逆方向の誤差（−7.5 ポイントにきわめて近い値）が出なければ，得票率合計が 100％にならない．つまり，出口調査で 1 位の候補と 2 位の候補に 15 ポイントの差がついていれば，出口調査だけで『当打ち』ができるという目安ができていた．ところが，民主党が圧勝した 2009 年の衆院総選挙で，経験則を超える
誤差が複数の選挙区で生じてしまった」と朝日新聞の出口調査でも大きくぶれたことを報告している．その原因を大栗（2010）は「自民党に投票した男性に出口調査を拒否した割合が高いのではないだろうか」と調査拒否者の影響を指摘し，自民党に投票した男性のサンプルが集まらず，そのため自民党候補は得票率に比べ出口調査ではかなり低く出たと分析している．
同じ 4 回の衆院選で相関関係を見てみると，相関係数は 09 年衆院選0.9931，
12年衆院選0.9946，
14 年衆院選 0.9965，17 年衆院選
0.9953 となっている．期日前投票
がこの 4 回の衆院選の中で最も少なかった 09 年衆院選が相関係数は低いという結果になった．期日前投票者の割合が 4 割程度にまで増加しても当日出口調査の結果は選挙結果と近い．この先，ネット上
で候補者の情報や政党の公約・訴えが今以上に取れるようになり，
投票日という考え方が一般的ではなくなって選挙期間内に投票すればよいという有権者が増えた場合はどうなるか懸念されるが，現時点では当日出口の有効性に問題はないと言える．
同様に 10 年参院選から 19 年参院選までを見てみる．候補者ごとの出口調査支持率と実際の選挙《見方》出口調査支持率から選挙得票率を引いて，その１ポイント刻みの階級ごとの候補者数をグラフにした．縦軸が候補者数，横軸が階級（階級幅は 1）．

18

での得票率の差を比べると，やはり衆院選出口調
査と同様に「－１から＋１」に多く集まっていることが分かる（図 3）．
10 年参院選ではややばらつきがある．13 年参院選からはばらつきが小さくなり、16 年参院選が最もばらつきが小さい．期日前投票が増えているが参院選でも当日出口は有効に機能している．
相関係数を見ても，10 年参院選が 0.9935，13 年
0.9982，16 年 0.9979，19 年 0.9970 となっている．
期日前投票の増加が当日出口調査に影響を与えているとは認められない．

はできない．
国政選挙で期日前投票が増えるのは投票日 1 週
間前の週末と直前の木曜日，金曜日，土曜日あたりになる．期日前調査もそれに合わせて実施することが多い．
期日前投票が急激に伸びてきた最近の選挙では，
期日前調査の結果が選挙結果に近くなることが期待されるが，必ずしも望み通りの成果は得られていない．ばらついたままだ（図 4，5）．
それは期日前出口調査がうまくいかないのではなく，運用がうまくできないからだ．選挙期間が長い，投票所も多く，開設される投票所が庁舎内であれば平日ならば一般の来庁者と投票者の区別がつかない，大型商業施設では調査の実施が拒否される場合もある―などのためどうしてもデータが偏るからだ．
国政選挙ではないが 18 年に行われた西日本のＡ
市議選の出口調査の例．定数は 22 で立候補者は 30
人．
期日前投票者が 40.92％，
当日投票者が 59.08％．
期日前投票所は 1 カ所のみという選挙だった．月
曜日から土曜日まで 9 時から 19 時まで期日前調査を実施し，当日出口調査も 12 カ所で実施した．
大規模に期日前調査を行ってばらつきは国政選挙の期日前調査より抑えられた．しかし，選挙結果と比較すると，当日出口調査の方が選挙結果に近かった．
市議選ということで，候補者ごとの地盤が狭い範囲に偏り，市内
1 カ所の期日前投票所へ遠隔地の有権者がなかなか足を運びにくかったという事情もあり，期日前調
査が当日調査よりばらつきが出た
要因ではないだろうか．

3. 期日前出口調査
当日出口調査とは異なり，多額の費用を掛けられない期日前出口調査は日数も少なく調査地点も限られた場所で行わざるをえない．当日出口は無作為抽出を心掛けて調査地点を選んでいるが，期日前調査は日数も地点も調査は恣意的に行っている．そのために調査結果は参考にするが，それをそのまま当落判定に使うことはできない．調査の企画・運用が異なるので足して 2 で割るような計算

4. 期日前と投票日の有権者の差投票した有権者の 3 人に 1 人が期日前に足を運ぶという最近の状
況だが，当日出口調査の結果は実際の得票率と比べて大きな差はな
いことが分かった．
では，期日前出口と当日出口で調査に協力してくれた有権者の属性は同じかというと，そうでもな

19

い．性別・年代・職業・政党支持で差がある．期日前投票の増加との関係では，表 2 にあるように衆院選で20代・30代の期日前の割合が12年の11.4％，
17.6％あったのが 17 年では 8.3％，11.3％へと低くなっている．逆に高齢者層では高くなっている．
これは若年層が期日前投票をしなくなったからではなく，期日前投票をする高齢者が増えたことが原因だ．高齢者層で期日前投票シフトが起きている．出口調査に協力してくれた有権者の割合なので厳密に投票者の年代別割合にはならないが，傾向はつかめるはずだ．
（表2）年代別出口調査協力者の割合
12衆

14衆

17衆

期日前 投票日 期日前 投票日 期日前 投票日
10代

2.0

2.4

20代

11.4

6.2

9.8

6.9

8.3

7.9

30代

17.6

12.4

15.2

11.1

11.3

12.1

40代

17.4

15.7

17.9

16.8

16.1

19.2

50代

17.0

16.1

15.9

16.5

16.1

16.9

60代

20.2

25.0

20.6

22.9

21.3

19.8

70代

13.0

18.4

15.6

18.9

19.1

15.9

80代以上

3.4

6.1

5.0

6.8

5.9

5.9

その状況を堀江（2019）は「期日前投票をする層の変化がうかがえる．最近は組織的な投票の割合が減り，どちらかというと弱い政党支持層や，いわゆる無党派層の割合が増えているとみられる．期
日前投票と当日投票の均質化が進んでいる」と分析している．
また，政党支持では公明党と答える人の割合は
期日前出口の方が高く，当日出口の方が低くなっているという公明バイアスが見られる．期日前投票に「ふつう」の有権者の割合が増えて公明バイア
スが薄められても公明候補がいる選挙区では当日出口だけで判断すると，低めに出ることが多く当確判断に影響を及ぼすことになる．
また公明支持層の出足はかなり早い（図 6）．期
日前出口で支持政党を聞くと，公明支持と回答した人は公示後すぐから高い割合を示して選挙終盤に急に低くなってくる傾向にある．調査時期によって支持の度合いは異なるので終盤だけの調査では公明支持層の投票行動は探れない．
公明バイアスについて僧都（2012）は各種選挙での期日前調査から「公明支持層は，自党か公認候補へ一票を投じることができる選挙と，そうではない選挙とで大きくスタンスを変えてしまう．自党に直接メリットがない選挙では，公明バイアスを気にする必要はない」と解説している．19 年参院選の当日出口で公明支持層は公明候補がいる選挙（図6）出口調査協力者 の支持政党のイメージ
高
い
支
持
率
低
い
公示翌日
自民支持

中盤

終盤

投票日

立民支持

公明支持

支持なし

（公表されている各社調査などのデータから作成）

区では 91.2％が公明候補に投票しているが，公明
候補がいない選挙区では自民候補へ投票しているのは 69.3％に下がった．さらに公明支持層は期日前と当日での投票行動に差があり，公明支持層が公明または自民候補に投票した割合は期日前89.0％，当日 81.9％と期日前の方が支持政党と投票先の関係が強固だった．
公明支持層の動きが選挙結果に直結する場合には，予算が限られている中で厳しい面もあるが期日前調査をしっかり行っていかなくてはならない．

5．終わりに
期日前投票が増加の一途をたどり，17 年衆院選では秋田県では 52％が期日前投票を行い過半数超えの状況になった．そのため出口調査も期日前にシフトしなくてはならないのではないかという声も聞かれるようになった．そこで過去 10 年の国政選挙での出口調査結果を追跡してみた．
投票者の 3～4 割が期日前投票をするようになった
現在でも，選挙区の縮図になるように計画された当日
出口調査の結果が実際の選挙結果に近いことが分かった．しかし，組織的な投票行動を把握するためには
期日前調査をおろそかにはできない．限定された日
数・地点でしかできない期日前調査から時系列的に組織票，一般票の推移をくみ取っていき，当日出口調査を補完していくことになろう．

参考文献
峰久和哲（2012）．出口調査の誤差．日本世論調査協会「よろん」，110, 11-17.
大栗正彦 (2010)．中日新聞出口調査の検証：調査拒否者が与える影響（選挙出口調査の方法と精度）．
日本行動計量学会大会発表論文抄録集，38, 228231.
堀江浩（2019）．期日前投票の増加は選挙をどう変えたか（選挙結果と出口調査からの考察）．政策と調査，16，7-10．
僧都儀尚（2012）．期日前投票者の実態とその特性（北海道新聞の調査から）．政策と調査，世論・選挙調査研究大会記念号，50-53．

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