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.

17
17

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)

18
18

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

19
19

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

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)

20
20

【
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。

21
21

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)

2222

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。

23
23

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
25

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

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)

26
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％。

27
27

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)

28
28