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



目次


巻頭言・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

松本正生 …
 
 
 




〔論文〕

大隈慎吾  
．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―  原田和行
      …          ．オートコール方式による携帯ＲＤＤ調査
亮 …

―北海道限定での試み―  中谷

 

 
．*RRJOH6XUYH\V と有権者名簿抽出ネット調査…―朝日新聞社の新しい試み― 齋藤恭之



 
 
．回答品質の評価に対する相互作用アプローチ…―ベイジアン自白剤の適用可能性についての検討 ―  小野滋



 
 

〔パネルディスカッション〕
「マスコミ世論調査」の内と外―世論調査はいつまでつづけられるのか―  
島田 敏男、鳥山 忠志、平田 崇浩、堀江 浩 …

















〔資料〕
「さいたま市民政治意識調査  」結果・・・・・・・・・・・・・・・・ 
「テレビ埼玉・埼玉大学共同：投票行動調査（）」結果 ・・・・・・ 巻 頭 言 突然の解散、相次ぐ新党結成など局面の変化のめまぐるしい総選挙 第  回衆院選 であった。投開票日には、台風の襲来というハプニングも加わり、話題に事欠かなかったとはいえ、「バーチャル選挙」とも表現すべき様相を呈していた。選挙の期間中、東京を離れ地方を訪れると、「テレビや東京では 選挙で 盛り上がっているように見えるが、地元ではそんなことはさらさらない。本当に盛り上がっているのか"」という声を、頻繁に耳にした。テレビやネットに映る選挙戦と自分の身のまわりの光景に、次元の相違を感じながら一票を投ずる。こんな人が、全国にどれほどいたのだろうか。
 「第  回世論・選挙調査研究大会」は、「調査の終焉か、黎明か –課題と新しい試み–」と題して、
年  月  日 金 、毎日新聞社との共催により東京竹橋の毎日ホールで開催された。間近に迫った総選挙への対応を余儀なくされ、あわただしい中にもかかわらず、全国各地から  名を超える調査関係者のみなさまが参加してくださった。
 埼玉大学 同東京ステーション・カレッジ が、本年  月末をもって東京駅の -5 サピアタワーから撤退したため、大会会場の手配に苦慮していたところ、毎日新聞社から毎日ホール提供のお申し出を頂戴し開催にこぎつけることができた。記して謝意に代えたい。
 今回の大会は、第  部の研究発表  本 と第  部のパネルディスカッションとから構成された。第  部
では、大会の副題にもある通り、プロバビリティ・サンプルを対象とする世論調査において、回答方法にインターネットを組み合わせる方式や、携帯電話番号を対象とする 5'' 調査に関して、実査方法にオートコールを用いる方式など、新しい試みの事例報告がなされた。加えて、調査に対する新思考理論の紹介も行われた。自社の貴重なデータを公開してくださったことに、あらためて感謝を申し述べたい。
 第  部のパネルディスカッションでは、「マスコミ世論調査」の内と外、–世論調査はいつまで続けられるのか– というタイトルを掲げ、各社の論客  名にご登壇いただいた。ディスカッションで取り上げられた論点は、目前の総選挙に加えて、近々予想される国民投票への対応の仕方、固定電話番号と携帯電話番号を併用する現行の 5'' 調査の精度の問題、複数社の相乗りによるジョイント型調査の現実的可能性、そして、世論調査の社会的信ぴょう性に関して、例えば、各社の調査結果間の相違をどう説明するのかなど、多岐にわたった。
 本誌には、第  部の  本の研究発表の加筆修正版と、第  部のパネルディスカッションの議論を掲載した。
 本号巻末には、埼玉大学社会調査研究センターが  年に実施した  本の調査結果の概要を、解題とともに掲載している。 本目は、われわれが定例 アニュアル で実施する「さいたま市民政治意識調査 
～ 」の結果である。自記式の郵送法による調査も今回で  回目を迎え、回収率も を確保することができた。本年は、 月にさいたま市長選  が行われたため、今回の調査は、市長選における投票行動の追跡を兼ねて、さいたま市選挙管理委員会との共同形式で実施した。ご協力いただいた、さいたま市選挙管理委員会に御礼を申し上げる次第である。
  本目は、第  回衆議院議員総選挙の投票日  に、 株 テレビ埼玉と共同で行った「
衆院選投票行動調査」結果である。同調査は、埼玉県下の  選挙区において、投票後の有権者を対象に実施した。同調査の結果は、投開票日当日のテレビ埼玉の開票速報番組中で、詳しく報道された。 株
テレビ埼玉の関係者のみなさまに謝意を申し上げたい。
 研究大会の報告論文、パネルディスカッションの議論ともども、これらの調査結果が調査関係者諸兄の参考に供するならば幸甚である。
                                               年  月                                              埼玉大学社会調査研究センター長                                       松本 正生 

Policy & Research No.13 (December 2017)

21

政策と調査

第13号（2017年12月）

第 ７ 回 ! 世 論 ・ 選 挙 調 査 研 究 大 会!

丸山昌宏氏（毎日新聞社社長）


松本正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

大隈慎吾氏（毎日新聞社）

中谷亮氏（北海道新聞情報サービス）

齋藤恭之氏（朝日新聞社）

小野滋氏（インサイト・ファクトリー）


3

政策と調査

第13号（2017年12月）

第７回 世論・選挙調査研究大会■大会テーマ：「調査の終焉か、黎明か。－課題と新しい試み－」
日時：2017 年 9 月 22 日（金）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）＜発表各 25 分 質疑応答 10 分程度＞
（１）
「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－」
大隈 慎吾・原田 和行（毎日新聞社）（２）「オートコール方式による携帯 RDD 調査－北海道限定での試み－」
中谷 亮（北海道新聞情報サービス）（３）「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－」齋藤 恭之（朝日新聞社）（４）「TV 視聴予測における真実申告メカニズムの活用 －調査参加経験のデザイン－」
小野 滋（インサイト・ファクトリー）＜休 憩 10 分程度＞

■第２部 パネルディスカッション（16：00～17：30）｢マスコミ世論調査｣の内と外 ―世論調査はいつまで続けられるのか―＜パネリスト＞ (50 音順)
島田 敏男（ＮＨＫ解説副委員長）
鳥山 忠志（読売新聞東京本社世論調査部長）
平田 崇浩（毎日新聞社論説委員）
堀江 浩 （朝日新聞社編集委員）＜司会＞
松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

主催：埼玉大学社会調査研究センター
Policy & Research No.13(December
No.13 (December2017)
2017)

4

共催：毎日新聞社

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－
Mail and Internet Mixed-Mode Surveys: A Case of Mainichi Newspapers and Saitama University
大隈 慎吾
Shingo Ohkuma

原田 和行
Kazuyuki Harada

１．はじめに
２．調査の概要
３．インターネットでの回答回収システムについて
４．調査結果と考察
５．終わりに〈要旨〉
毎日新聞社と埼玉大学社会調査研究センターが 2016 年に実施した世論調査では，調査対象者が郵送で回答するかインターネットで回答するかを選択できるようにした．対象者が最初に受け取る依頼はがきには，インターネットの回答ページにアクセスするためのアドレス（URL）と，対象者本人であることを認証するための ID およびパスワードを記載した．したがって，紙の調査票が届く前でも，依頼はがきが届けばインターネットで回答できるようになる．また，回答ページは，紙の調査票とほとんど同じ見た目の画面が表示されるよう調整した．ただ，そのような調整が可能なのはパソコンだけだったので，インターネッ
トからの回答はパソコンからのみ可能とした．調査の結果，有効回答率は 57.6％となり，そのうち 5.0％
ポイントがインターネットからの回答だった．郵送のみの回答手段を提供していた過去 3 回にわたる調査の回答率の平均と比べると，今回は 3.1 ポイント低かった．インターネットからの回答者は郵送に比べると男性が多く，郵送は 70 歳以上が最多だったのに対して 40 代が最も多かった．
In a Japanese Survey conducted by The Mainichi Newspapers Co. Ltd and Saitama University’s
Social Survey Research Center, in 2016, the respondents were able to choose whether to reply tothe survey by mail or answer online. The URL for responding to the survey, the login ID andpassword for proof of identity were provided through the survey’s first contact postcard. Thus,
the respondents were able to answer online before the paper questionnaire arrived. The Webquestionnaire emulated the paper version in visual layout and design almost completely. We did
not permit respondents to answer the web questionnaire at terminals other than a PC because
smartphones or tablets cannot emulate a paper questionnaire. As a result, the response rate forthis survey was 57.6%, and the web respondents comprised 5.0 percentage points of this rate.
The response rate was lower (decreased by 3.1 percentage points) than the average of response
rates for the past three times. In contrast to the mail respondents, the web respondents
comprised a higher proportion of male respondents than female respondents. While the most common
age range of the web respondents was in the forties, the mail respondents were over 70 years
old.

5

政策と調査 第13号（2017年12月）

１．はじめに
毎日新聞社と埼玉大学社会調査研究センターは，
時事問題に関する全国世論調査「日本の世論」を2013 年から郵送法で毎年実施している．2016 年の調査からは，郵送による回答の返送に加え，新たにWeb（インターネット）からの回答も設定した．ただし，現段階では，まだ Web 回答を実験的段階と位置づけている．

では，軽々に Web 調査へ完全移行すべきではない．
しかし，面接法から電話法（RDD）への移行をはじめとする，これまでに起きた世論調査手法における変遷の歴史から考えると，ひとたび手法が変わる流れが出来れば急速に事態が進行することが十分に考えられる．その時に拙速な判断を下さないためにも，郵送と Web の回答モードを同時かつ公平な条件下で導入し，ぞれぞれのモードが図表 1. 2016 年調査の概要
いま現在「どの程度回答を集める能力」（以下，「回収力」と呼ぶ）を持っているのかを調査目的
時事問題に関する世論調査
観察し，さらに，同じ試みを長期にわたっ
調査対象
全国の有権者て継続することが重要と考える．今回の実240地点から
標本サイズ
各10で計2400
験はその端緒となる．なお，回収力の評価
層別2段無作為抽出
は，主に，回答全体に占める郵送または Web
全国の投票区を都市規模で層化して地回答の比率によって行う．
点を抽出、抽出した地点の選挙人名簿
抽出方法
本稿では，実験がまだ端緒についたばかから系統抽出で対象者を選出。
りであることから，結果の分析よりも先に，
今回新たに導入したWeb 回答の手法や独自
郵送またはWebで回答に開発した回答システムの仕様を中心に郵便物は、①依頼はがき、②調査票、解説する．その上で，今回の実験結果につ③督促はがき、④督促調査票、⑤謝礼
いて若干の分析を行う．
調査方法の金券または寄付報告書の順に5回発送。①～④にWeb回答用のURLとID＆パ※スワードを記載 。

※ただしWeb回答はPCからのみ許可（スマホは不可）

調査インセンティブ・調査票と一緒に受け取るボールペン※
・複数の慈善団体から１カ所選べば毎
日新聞が500円を寄付する。寄付せずに図書カード（500円）を受け取ることもできる。
※調査票が届く前にWeb回答した対象者には渡さず

本調査における実験の目的
は，いずれ調査の回答モードを
Web のみにする，すなわち Web
調査へ完全移行する時期を見極めるため，判断の拠り所となる基礎データを収集することにある．言うまでもなく，「郵送法ではもうこれ以上十分な回収が得られない」という状況になるま

２．調査の概要
郵送と Web の複合調査を実施した 2016
年の世論調査「日本の世論」の概要とスケジュールを図表 1 と図表 2 に示す．調査ス
ケジュールからもわかる通り，調査対象者への接触は依頼はがきが最初となる．イン
ターネットから回答するためのWeb ページのアドレス（URL）ははがきの裏面に，Web
ページで回答画面に入るための ID とパス．
ードは表面の宛名下に記載した1（図表 3）
セキュリティ上，宛名下の数字が ID とパ

図表 2. 調査のスケジュール

郵送
依頼はがき発送
１次調査票発送
１次調査票締め切り
督促はがき発送
督促調査票発送
督促調査票締め切り

2016年10月11日
2016年10月19日
2016年11月6日
2016年11月9日
2016年11月16日
2016年11月27日
2016年12月7日

回収終了（データ確定） データ入力受付終了

1 宛名の左下にある数列の，ハイフンより左側の 5 桁が ID，右側の 5 桁がパスワード．

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

Web
データ入力受付開始

6

スワードであることを依頼はがきには明記していないが，URL にアクセスすると最初に表示されるロ
グインページの解説文でわかるようになっている（図表 4）．
回答用の Web ページへのアクセスは，毎日新聞の公式 Web サイトに設けたリンクを辿ることでも可能であり，そのことについても依頼はがきの中で解説している（図表 3）．
調査モード，すなわち調査を遂行するために採用する実際的な手法を進行段階で分類するなら，対象者に初めて連絡をとるフェーズの「接触モード」と，対象者から回答を回収するフェーズの「回図表 3. 依頼はがきの例

世論調査「日本の世論 2016」にぜひご協力ください
毎日新聞社は埼玉大学社会調査研究センターと共同で、くらしや外交、憲法などに関する｢時事問題調査 日本の世論 2016」を実施します。
全国の選挙人名簿から選挙管理委員会の承認を得て無作為に 2400 人の方を選びましたところ、あなた様にご協力をお願いすることになりました。
調査票は 10 月 22 日（土）ごろに青色の封筒でお届けします。また、インターネット(パソコン)でもご回答いただけます。毎日新聞ニュースサイトの「毎日新聞からのお知らせ」のコーナーで「日本の世論2016」をクリックし、説明にそってお答えください。
回答ページＵＲＬ
https://enqsrv.mainichi.co.jp/poll/index.html

ID - ﾊﾟｽﾜｰﾄﾞ

調査結果は 12 月に毎日新聞に掲載し、ご協力いただいた方には新聞記事をお送りします。なお、
この調査は新聞勧誘等とは一切関係ありません。

URL

2016(平成 28)年 10 月
〒100-8051 東京都千代田区一ツ橋 1-1-1
毎日新聞社 世論調査室
電話(直通) 03-3212-1339(代表) 03-3212-0321

図表 4. ログインページ

7

政策と調査 第13号（2017年12月）

３．インターネットでの回答回収システム
調査地点や対象者の抽出，依頼はがきや調査票の郵送，返送された（紙の）調査票の回収といった，
Web 回答以外の部分については，前回までの調査か
ら変更はない．前回調査の詳細については大隈（2016a，b）を参照されたい．本節では，新たに追加した Web 回答部分について主に解説する．
アクセスすると最初に図表 4 のログインページが表示され，次に，依頼はがき表面に記載された対象者 ID とパスワードを入力すると調査票ページが表示される．なお，パスワードは ID に特定の演算を施した結果となっている4．
ID とパスワード，
URL は依頼はがきだけでなく，（紙の）調査票にも記載されている（図表 5）．督
促はがき，（紙の）督促調査票についても同様に記載されている．
調査票の Web ページのデザインについては，紙の調査票と見た目がほとんど同じになるように設計した（図表 5）．これは，Dillman 他（2014）の複合モード調査ガイドラインにおいて，Web と郵送の調査票の見た目（色，表示項目の大きさや間隔，分岐質問の表記法，使用されている図表や図形，記号，
単語，数字，説明文など）が同じであるならば，それらが回答結果に与える影響も同様とされているためである．事後に Web と郵送の調査結果の違いを分析する際，見た目による影響を排除するために，このような仕様を採用した．
ただし，Web ページでは選択肢番号に丸を記入するかわりにチェックボタンをクリックする仕様となっており，図表 6 のようなマトリクス型設問では，罫線の有無やガイド用のイラスト表現が，技術的な制約から一部異なっている．具体的には，紙の調査票にある罫線やイラスト（親しみの程度を表現する直角三角の図形など）を Web 上で無理に表示すると全体のレイアウトが崩れてしまうためである．

答モード」に分けて考えることができる．本調査は郵送と Web の複合モード（mixed-mode）調査であるが，はがきの発送と同時に Web の回答画面も稼働を開始するという特徴をもつため，バリエーショ
ンとしては，(Ⅰ)．接触モードは郵送のみ，(Ⅱ)．
回答モードの提示は郵送と Web が同時，(Ⅲ)．ただし，回答モード自体は Web のみが先行して選択することが可能，という形態の複合モード調査だと定義することができる2．
Dillman 他（2014）が提唱した複合モード調査の設計ガイドラインでは，回収率の向上を優先する
なら，回答モードの提示で郵送を先行させた方が良く，Web からの回収を増やしたいなら Web を先行さ せ た 方 が 良 い と さ れ て い る ． Medway ＆Fulton(2012)は，郵送と Web による 19 の複合モード調査を使ったメタ分析から，郵送と Web の回答
モードを同時に提示すると回答率が低下すると結論づけた．そういう意味では，本調査の複合モード
は，先行研究であまり推奨していない手法をあえて採用していることになろう．
しかし，第 1 節でも述べたように，本調査の一義的な目的は，来たるべき Web 調査への完全移行時
期を見極めることである．そのためには，「Web の回答モードにはどのくらいの回収力があるのか」を過大でも過小でもなくニュートラルに計測する必要がある．Dillman 他（2014）が実施した米国の調査例では，郵送の回答モードを先に提示すると
Web の回答率は 1～3％にとどまったが，Web を先に提示すると 31～51％の Web 回答が集まったという
3．問題は，これだけ差があると，どちらも Web 回答の回収力のニュートラルな評価結果とは言い難
く，むしろ，郵送先行は過小評価，Web 先行は過大
評価ではないかと疑われる点である．
以上を踏まえ，本調査では，今後も長期にわたって郵送回答と Web 回答のシェア（構成比）を継続観察することを目的とした実験的な試みとすることを前提に，郵送と Web の同時並行方式を採用した．

2 ただし，後述する技術的な制約から，Web 回答はパソコンからのみ可能となるよう制限した．

3 なお，Web を先にする方式は，郵送先行方式よりも回答率が若干低かったとも報告されている．このことが，彼らがガイドラインで，回答率を高めたいなら郵送を先にすべしと主張する根拠の一つになっている．
4 具体的には，(1) ID の数値を桁ごとに分解，(2)分解した各桁に定数 A ,A ,・・・を加算，(3)全桁の加算結果を合計し，
１２
定数 B１,B２,・・・ で除した剰余αをとる，(4) ID の各桁と加算し定数 C１,C２,・・・で除した剰余がαになる数値 X１,X
２,・・・を求める，(5) X１,X ２,・・・を合成し，ID と同じ桁数を持つ数値に変換したものがパスワードとなる．剰余計算を織り込むことで，パスワードから ID を逆算しにくいようにしている．

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December8図表  :HE の調査票ページ（インターネット調査用）

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政策と調査

第13号（2017年12月）

支持する政党はない

９．その他

８．日本のこころを大切にする党

７．社民党

６．生活の党

５．日本維新の会

４．共産党

３．公明党

２．民進党

１．自民党

㻌㻌
問２ あなたはどの政党を支持していますか。
（一つだけ番号に○）

３．わからない

２．思わない

１．思う（一つだけ番号に○）ると思いますか、思いませんか。

問５  年後の日本は今より住みやすい国になってい４．全く感じていない

３．あまり感じていない

２．ある程度、感じている

１．大いに感じている㻌
問４ あなたは現在、どの程度幸福と感じていますか。
（一つだけ番号に○）

２．支持しない
３．関心がない㻌

４．全く満足していない

３．あまり満足していない

２．ある程度、満足している

問３ あなたは今の生活に満足していますか。
（一つだけ番号に○）
１．大いに満足している

１．支持する問１ あなたは安倍内閣を支持しますか、支持しませ（一つだけ番号にんか、それとも関心がありませんか。
○）

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ID - ﾊﾟｽﾜｰﾄﾞ
お問い合わせ先：毎日新聞社 世論調査室 Tel：03-3212-1339／E-mail：yoron1920@mainichi.co.jp

 必ず封筒の宛名のご本人様がお答えください  当てはまる番号に○をおつけください    






URL

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

です。ご協力いただいた方には寄付報告書と、 月掲載予定の調査結果を報じた毎日新聞記事をお送りします。

この調査はお答えくださった方お一人につき  円を、毎日新聞社が社会事業団体へ寄付する「寄付つき世論調査」

分析しますので、お名前や回答内容が外部に出ることはありません。個人情報は、調査終了後速やかに廃棄します。

お願いすることになりました。ぜひご意見をお聞かせください。お答えは統計的に処理し、「賛成○％」といった形で 

全国の選挙人名簿から、選挙管理委員会の承認を得て無作為に  人の方を選びましたところ、あなた様にご協力を

毎日新聞社は、埼玉大学社会調査研究センターと共同で、くらしや外交、憲法などに関する世論調査を実施します。

時事問題調査「日本の世論」（寄付つき）

毎日新聞社                 
埼玉大学社会調査研究センター

図表  紙の調査票ページ（郵送調査用）

図表 6. マトリクス型設問の表現

Web（インターネット調査用）

紙（郵送調査用）

また，複数の設問が１ページ上に配置された紙の調査票と同じレイアウトを，スマートフォンの画面上で同じように再現すると文字が小さくなりすぎてつぶれてしまうため，今回の調査ではパソコンからのみ回答を許可した．もしスマートフォ
ンからログインページにアクセスしたとしても調査票ページは表示されず，対応していない旨のメッセージが表示される．
ほかに，Web 回答システムの機能として，日別
回答数の集計，リアルタイムの単純集計，個別回答の動作ログ閲覧，調査ごとの進捗管理といった機能も実装した．
機能の実装は，一般向けのレンタルサーバをプ
ラットフォームとし，OS と Web サーバのようなミドルウェアを除いたアプリケーションソフトウェ
アは，全て毎日新聞の世論調査室で内製した．シ
ステムの利用者たる世論調査室自身でシステム開発を行う EUC（End User Computing）により，Webの調査票ページに関して思い通りの挙動やデザインを実現することができたのに加え，実査に関わる作業の一部を自動化したことで，調査の実施コ
ストや作業時間も低く抑えることができた．

最大で 12.0 ポイント，平均で 3.8 ポイント低かったと報告している．本調査では，回収率が Web 回答
導入以前の平均から 3.1 ポイント低下したので，彼らの報告における平均的なケースに相当するといえるだろう．
図表 7. 2016 年調査の回収結果と内訳

調査対象者
回収計
うち有効回答
うち郵送回答うちWeb回答

2400
1448
1383
1262
121

図表 8. 有効回答率の内訳と推移
100.0

Web回答

パーセント

80.0

郵送回答

60.0
40.0

5.0
62.4

58.6

61.2

52.6

2013年

2014年

2015年

2016年

20.0
0.0

４．調査結果と考察
今回調査の回収率は 60.3％であるが，有効回収率は57.6％であった（図表7）．
調査を開始した2013
年以降と比較すると，有効回収率は今回が最低となっている（図表 8）．また，過去 3 回分の回答率の平均と比較すると 3.1 ポイント低い．
Medway＆Fulton(2012)は，彼らがメタ分析の対象とした 19 の調査に関して，郵送と Web を同時に提示する調査の回収率は，郵送のみの調査に比べPolicy & Research No.13 (December 2017)

もちろん，回収率が低下するほど無回答誤差（Non-response Error）が増大するので，なるべく回収率が高くなるよう調査方法を工夫すべきではある．
ただ，回収率を高めるために Dillman 他（2014）
が推奨する，回答モードの提示で郵送を先行させる手法は，調査の後半まで Web 回答の手段を対象

11
10

政策と調査

第13号（2017年12月）

図表 10. Web 回答の累積比率
100.0%
90.0%
80.0%
70.0%
60.0%
50.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%

20161013
20161017
20161021
20161023
20161025
20161027
20161029
20161031
20161102
20161104
20161106
20161109
20161111
20161113
20161115
20161117
20161120
20161122
20161124
20161128

者に伏せるやり方である．同じ郵送モードによる回答であっても，前半（郵送モードのみ通知）と後半（Web モードでも可能と通知）の回答で傾向に差が生じないのだろうか．もし途中で調査モード追加の通知があった場合に，前半・後半を同質な回答として集計すれば計測誤差（Measurement Error）が増大する可能性はないだろうか．この点については，先行研究では必ずしも明らかではない．
いずれにせよ，本調査では，Web 調査への完全移行時期を判断するための基礎データ収集という目的のため，郵送と Web を同時に提示する手法を採用し，引き換えに回収率が若干低下することについては許容した．
図表 8 からもわかる通り，本調査では，Web よりも郵送回答を選ぶ対象者の方が圧倒的に多かった．
事前の予想では，若年層は比較的 IT に精通しているので，Web を選ぶ回答者が一定数いるのではないかと考えたが，実際は 18 歳～20 代でも郵送が 9 割近かった（図表 9）．

第 2 章でも述べたように，Web 回答にアクセスするルートとしては，依頼はがきや調査票に記載された URL と，毎日新聞の公式 Web サイトに設けたリンクの 2 つがある．ただし，URL は印刷されたものを見ながら Web ブラウザに手入力する必要があり，毎日サイトのリンクを見つけるにはページ最下までスクロールする必要がある（図表 11）．
図表 11. Web 回答リンクの表示箇所

図表 9. 年代別の回答モード
0%

20%

40%

60%

80%

100%

18歳～20代

89.3

10.7

30 代

84.3

12.0

40 代

86.6

13.4

50 代

88.4

11.6

60 代

93.3

6.7

70 歳以上

99.7
郵送回答

0.3

一番下まで
スクロール

Web回答

いずれ Web 調査へ完全移行するというのが本調査の前提であるが，そう判断しても良い時期は，今回の結果を見る限りまだ先のことだと思われる．
次に，Web の回答は，少ないなりにどのような特性を持っていたかについて議論する．調査期間中の Web 回答の増減（図表 10）を調査スケジュール（図表 2）と照らしてみると，最初の接触である依頼はがきが手許に届いたと思われる 10 月 13 日から徐々に回答が集まり始めるものの数は低調であり，一気に増えるのは１次調査票が届いたと思われる 22 日あたりからになる．このことから，調査票（紙）が手許に届いた時点で，はじめて郵送と Web
どちらで回答するか比較検討を始める回答者が多かったのではないかと思われる．

Policy & Research No.13(December 2017)

回答ページのリンク

いずれもアクセスするには若干の「面倒さ」がともなうが，では，どちらのルートからの回答が多かったのだろうか．残念ながら，それについては直接的に検証できるデータがない．しかし，ログインペー
ジ（図表 4）にどこからアクセスしたかのデータ（リファラー）を使って類推することはできる．調査を開始した 10 月，
毎日サイトからのアクセスは 84 件だったのに対し，URL の手入力と思われるアクセス

12
11

政策と調査

第13号（2017年12月）

は 173 件だった（図表 12）．調査を終了した 11 月
は毎日サイトからが 45 件に対し URL 手入力からは120 件だった．このことから，URL 手入力によって流入した Web 回答者の方が多かったと考えられる．

ト第一世代」の姿に重なる．ただし，Web 回答者は121 人にすぎず，今回の結果だけではこの仮説が立証されたとは言いがたい．
図表 13. 郵送と Web の属性比較

図表 12. ログインページのリファラー（10 月分）

性別
63%

70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

はがき等の記載 URL から

55%

45%

37%

男性

女性
Web

郵送

年代

毎日サイトのリンク
からのアクセス
スマートフォンやタブレット PC が普及した結果，それらの端末から検索エンジンや QR コードを使って Web サイトにアクセスする行動が一般化した．
いまやそれが広く習慣化しているため，URL を手入
力してアクセスする方法を知らない人は珍しくな
い．逆に，その方法を知っていて実際に使う人は，スマホの無い時代のインターネット文化に慣れ親
しんだ世代である可能性がある．すなわち，Web 回
答をパソコンからのみ受け付けたことで，普段ス
マホやタブレットからインターネットを利用する
一般的なユーザーよりも，比較的古いネット世代の人たちが多く Web 回答を選んだと考えられる．
そのことは，多数派である郵送回答者と少数派である Web 回答者の属性の差からもうかがえる．
図表 13 を見ると，郵送では女性の方が多いのに対して Web は男性が多い．また，郵送では 70 歳以上の回答が最多なのに対して，Web では 40 代が最も多くなっている．
平成 27 年国勢調査では男性 49%に対して女性
51％，年代別では 70 歳以上が 22％で最多だったことから，郵送回答者の方が国民全体の属性構成に近い．それに対して 40 代の男性を中心とする Web
回答者は，主に男性が中心となって 1996 年前後にインターネットを始めたとされる，いわゆる「ネッ

30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

21%
12% 11%
8%

26%
16%

22% 22%
17%
16%

2% 1%

24%

1%

18・19 20 代 30 代 40 代 50 代 60 代 70 歳
歳
以上
郵送

Web

郵送回答と Web 回答では属性の傾向が異なるが，社会や政治意識に関する質問に関しては，サンプ
ルサイズが小さいため全体の集計にほとんど影響を与えていない．郵送回答と Web 回答を単純合算した全体集計と，郵送回答のみの集計の比率の差
は，25 問 202 項目のうち 1 ポイント未満が 188，
１ポイント以上 2 ポイント未満が 12，2 ポイント
以上 3 ポイント未満が 2 だった．
なお，郵送と Web の単純合算を全体集計としているのは，今回のようなタイプの複合調査に対する適切な補正法が現時点では確立されていないことによる．回答モードの違い（郵送と Web）による偏りがないとは言い切れないものの，確立されていない何らかの補正法を適用してもかえってその影響をブラックボックス化するだけなので，作為的な操作を一切排除して「透明化」することを選んだ．
最後に，全体集計，郵送および Web の集計結果
を，図表 14 に示す5．

5 同じデータを毎日新聞のニュース・情報サイト（参考文献に詳細）でも公開している．このように，それぞれの違いを透明化して継続的に公開していくことで，例えば，全体集計で生じた前回からの変動が Web 回答の増加によるものかどうか，といった検証もある程度外部から可能になると考える．

Policy & Research No.13 (December 2017)

13
12

政策と調査

第13号（2017年12月）

図表 14. 全体および回答モードごとの集計結果
質問文
問１ 安倍内閣を支持するか

選択肢
全体集計 郵送集計 Web集計
支持する
43.6%
43.3%
46.0%
支持しない
32.2%
31.8%
37.0%
関心がない
22.9%
23.7%
15.0%
問２ 支持政党
自民党
35.6%
36.0%
31.0%
民進党
10.0%
10.1%
9.0%
公明党
3.5%
3.6%
3.0%
共産党
4.9%
4.9%
5.0%
日本維新の会
3.8%
3.8%
4.0%
生活の党
0.5%
0.4%
2.0%
社民党
0.9%
1.0%
0.0%
日本のこころを大切にする党
0.5%
0.4%
2.0%
その他
1.3%
1.3%
2.0%
支持する政党はない
37.9%
37.5%
42.0%
問３ 生活満足度
大いに満足している
4.1%
4.1%
4.0%
ある程度満足している
58.5%
58.1%
63.0%
あまり満足していない
30.2%
30.7%
24.0%
全く満足していない
6.8%
6.6%
9.0%
問４ 幸福実感度
大いに感じている
9.1%
9.2%
8.0%
ある程度感じている
64.7%
64.4%
68.0%
あまり感じていない
21.9%
22.0%
21.0%
全く感じていない
3.6%
3.6%
3.0%
問５ 10年後の日本 思う
8.1%
7.9%
10.0%
は今より住みやすい 思わない
61.5%
61.8%
58.0%
国になっていると思う わからない
29.8%
29.6%
32.0%
問６ 去年の今ごろと 増えた
39.2%
39.5%
36.0%
比べひと月に使うお 減った
19.5%
19.4%
21.0%
金が増えたか
変わらない
39.0%
38.8%
40.0%
問７ 今、最も不安に 老後の生活
44.4%
44.9%
39.0%
思うことは何か
自分や家族の健康
22.8%
22.4%
27.0%
就職や雇用
6.2%
5.9%
9.0%
出産や子育て
3.3%
3.3%
2.0%
地震などの災害
11.2%
11.4%
9.0%
テロや戦争
5.4%
5.2%
7.0%
その他
3.2%
2.9%
6.0%
問８ 自分の生活と 非常に関係している
21.3%
20.6%
28.0%
政治とはどの程度関 ある程度関係している
47.4%
47.1%
51.0%
係していると思うか あまり関係していない
19.4%
20.0%
13.0%
全く関係していない
3.9%
3.9%
4.0%
わからない
5.6%
5.8%
3.0%
問９ 18歳で選挙権を 早い
35.1%
35.8%
27.0%
持つのは早いと思う ちょうどいい
48.4%
47.4%
60.0%
か
遅い
1.6%
1.7%
1.0%
わからない
12.6%
12.8%
11.0%
問10 被選挙権につ 選挙権と同じ18 歳以上にすべき
4.1%
4.0%
5.0%
いて近い考えは次の だ
どれか
引き下げるべきだが選挙権と同じ
19.2%
18.6%
26.0%
年齢まで引き下げる必要はない
今のままでよい
64.0%
64.8%
55.0%
わからない
10.0%
9.8%
12.0%
問11 今の日本の政 国会議員
16.3%
16.3%
17.0%
治を実際に動かして 官僚
38.6%
37.8%
47.0%
いるのは誰だと思う 首相
13.2%
13.5%
10.0%
か
国民一人一人
6.4%
6.6%
4.0%
大企業
5.3%
5.0%
8.0%
マスコミ
3.9%
4.1%
2.0%
その他
2.0%
1.8%
3.0%
わからない
10.5%
10.6%
9.0%
問12a 普段、テレビ ほぼ毎日見ている
64.5%
64.5%
64.0%
で政治のニュースを 週に1 回以上見ている
16.9%
16.8%
18.0%
どの程度見るか
あまり見ない
12.1%
12.2%
11.0%
まったく見ない
3.7%
3.4%
7.0%
わからない
0.3%
0.3%
0.0%
問12b 普段、新聞で ほぼ毎日読んでいる
32.6%
33.3%
26.0%
政治のニュースをど 週に1 回以上読んでいる
16.0%
16.2%
13.0%
の程度読むか
あまり読まない
26.0%
25.5%
31.0%
まったく読まない
22.4%
21.6%
31.0%
わからない
0.4%
0.4%
0.0%
問12c 普段、イン
ほぼ毎日読んでいる
21.8%
19.4%
47.0%
ターネットで政治の 週に1 回以上読んでいる
17.8%
17.1%
25.0%
ニュースをどの程度 あまり読まない
21.9%
21.8%
23.0%
読むか
まったく読まない
30.2%
32.6%
5.0%
わからない
3.3%
3.6%
0.0%
問13 自分は日本社 上
1.2%
1.2%
1.0%
会のどの層に入ると 中の上
17.5%
16.6%
27.0%
思うか
中の下
37.2%
37.5%
34.0%
下の上
22.6%
22.3%
26.0%
下の下
6.9%
7.1%
5.0%
わからない
12.0%
12.5%
7.0%
問14 いまの地域に いまの地域に住み続けたい
69.4%
69.7%
66.0%
住み続けたいか
住み続けるか転居するか迷ってい
15.5%
15.5%
16.0%
る
ほかの地域に転居したい
その他
国がリーダーシップをとる
地方の自治体がリーダーシップをとる
住民がリーダーシップをとる
企業がリーダーシップをとる
その他
問16（直近の地方首 投票した
長選）投票したか
投票しなかった
選挙権がなかった
問16（直近の地方議 投票した員選）投票したか
投票しなかった
選挙権がなかった
問16（今年の参院選） 投票した
投票したか
投票しなかった
選挙権がなかった
問16（一昨年の衆院 投票した
選）投票したか投票しなかった
選挙権がなかった仕事
問17a「仕事」と「余暇」ではどちらを重視 どちらかといえば仕事どちらともいえない
したいか
どちらかといえば余暇
余暇
問17b「仕事」と「子育 仕事て」ではどちらを重視 どちらかといえば仕事どちらともいえない
したいか
どちらかといえば子育て
子育て
問15 地方活性化のためにどこが一番問
題意識をもってリー
ダーシップを発揮すべきだと思うか

Policy & Research No.13(December 2017)

10.0%
2.7%
15.2%

9.6%
2.5%
15.2%

14.0%
4.0%
15.0%

60.9%

60.5%

65.0%

13.9%
4.1%
2.0%
66.8%
21.8%
2.0%
66.4%
21.6%
2.0%
70.0%
21.8%
0.7%
69.0%
18.7%
2.6%
8.7%
23.9%
28.5%
24.1%
11.8%
8.2%
14.3%
34.3%
24.4%
13.8%

14.1%
4.1%
1.8%
66.3%
21.7%
1.9%
66.3%
21.0%
2.0%
69.3%
21.9%
0.6%
68.4%
18.8%
2.4%
8.9%
24.5%
28.4%
23.5%
11.5%
8.2%
14.5%
33.8%
23.9%
13.9%

12.0%
4.0%
3.0%
72.0%
23.0%
3.0%
68.0%
28.0%
2.0%
77.0%
20.0%
2.0%
75.0%
18.0%
5.0%
7.0%
18.0%
30.0%
30.0%
15.0%
7.0%
12.0%
39.0%
29.0%
12.0%

質問文
選択肢
全体集計 郵送集計 Web集計
問17c「都会暮らし」と 都会暮らし
9.2%
8.8%
13.0%
「田舎暮らし」ではど どちらかといえば都会暮らし
22.5%
22.0%
27.0%
ちらを重視したいか どちらともいえない
27.3%
27.3%
27.0%
どちらかといえば田舎暮らし
26.0%
26.4%
21.0%
田舎暮らし
12.4%
12.7%
10.0%
問17d「日本人だけ」 日本人だけ
7.3%
7.4%
6.0%
と「外国人も一緒」の どちらかといえば日本人だけ
24.3%
23.8%
30.0%
社会ではどちらを重 どちらともいえない
36.2%
37.0%
28.0%
視したいか
どちらかといえば外国人も一緒
21.6%
21.4%
24.0%
外国人も一緒
8.1%
7.7%
12.0%
問17e日ごろの地域と プライバシー
9.8%
10.0%
7.0%
の関わりにおいて「プ どちらかといえばプライバシー
31.4%
30.7%
38.0%
ライバシー」と「親密 どちらともいえない
32.0%
32.9%
22.0%
さ」ではどちらを重視 どちらかといえば親密さ
20.2%
19.7%
26.0%
したいか
親密さ
4.3%
4.1%
7.0%
問18消費増税の延期 増税すると経済や生活に影響する
50.0%
49.9%
51.0%
について近い考えは から延期に賛成
今後の社会保障財源が不安だか
21.5%
21.1%
26.0%
ら延期に反対
どちらともいえない
26.3%
26.7%
22.0%
問19ａ米国 どの程 １親しみを感じない
6.3%
6.4%
5.0%
度「親しみ」を感じる 2
6.4%
6.6%
4.0%
か
３どちらともいえない
29.0%
29.6%
22.0%
4
34.1%
33.0%
45.0%
５親しみを感じる
20.1%
19.9%
22.0%
問19ａ中国 どの程 １親しみを感じない
49.2%
49.1%
50.0%
度「親しみ」を感じる 2
26.6%
26.2%
31.0%
か
３どちらでもない
15.0%
15.0%
16.0%
4
2.6%
2.6%
2.0%
５親しみを感じる
1.2%
1.3%
1.0%
問19ａ韓国 どの程 １親しみを感じない
29.4%
28.8%
36.0%
度「親しみ」を感じる 2
28.2%
27.9%
31.0%
か
３どちらともいえない
26.7%
26.9%
24.0%
4
7.7%
7.8%
6.0%
５親しみを感じる
2.8%
2.9%
2.0%
問19ａロシア どの程 １親しみを感じない
41.1%
41.1%
41.0%
度「親しみ」を感じる 2
31.7%
32.3%
26.0%
か
３どちらともいえない
17.9%
17.3%
24.0%
4
2.5%
2.3%
5.0%
５親しみを感じる
1.2%
1.1%
2.0%
問19ｂ日米 10年後 １悪くなっている
4.5%
4.6%
3.0%
の関係はどの程度良 2
10.1%
10.3%
7.0%
くなっているか
３変わらない
43.8%
43.3%
50.0%
4
24.7%
24.6%
26.0%
５良くなっている
11.6%
11.4%
13.0%
問19ｂ日中 10年後 １悪くなっている
31.3%
30.6%
39.0%
の関係はどの程度良 2
29.4%
29.2%
32.0%
くなっているか
３変わらない
27.7%
28.2%
22.0%
4
5.1%
5.0%
6.0%
５良くなっている
0.9%
1.0%
0.0%
問19ｂ日韓 10年後 １悪くなっている
20.3%
19.7%
26.0%
の関係はどの程度良 2
24.6%
24.4%
26.0%
くなっているか
３変わらない
37.7%
38.1%
34.0%
4
9.4%
9.1%
12.0%
５良くなっている
1.8%
2.0%
0.0%
問19ｂ日露 10年後 １悪くなっている
16.6%
16.8%
14.0%
の関係はどの程度良 2
28.7%
28.8%
28.0%
くなっているか
３変わらない
38.3%
38.2%
39.0%
4
8.7%
8.2%
14.0%
５良くなっている
1.7%
1.5%
4.0%
問20 天皇の生前退 今の陛下に限り生前退位できるよ
16.3%
16.7%
12.0%
位について政府はど うにすべきだ
うすべきか
将来の天皇も生前退位できるよう
77.5%
76.8%
85.0%
に制度を変えるべきだ
生前退位できるようにすべきでは
4.0%
4.1%
2.0%
ない
問21a 国会で憲法改 賛成
49.6%
47.9%
67.0%
正の議論を進めるこ 反対
20.9%
21.2%
18.0%
とに賛成か
わからない
27.1%
28.4%
14.0%
問21b 国会で最も議 天皇の位置づけ
8.5%
9.1%
3.7%
論してほしい憲法改 憲法９条
30.9%
31.1%
29.6%
正のテーマは何か
環境権などの新しい人権
4.8%
4.5%
7.4%
緊急事態条項
15.3%
15.5%
13.6%
衆院・参院のあり方
20.0%
20.3%
17.3%
国と地方自治体の関係
15.5%
14.7%
21.0%
その他
2.8%
2.3%
6.2%
問22 天皇を「元首」 賛成
17.8%
17.8%
17.0%
と位置づけることに賛 反対
40.6%
39.6%
51.0%
成か
わからない
39.3%
40.3%
29.0%
問23a 日本国憲法９ 改正すべきだ
20.7%
20.1%
26.0%
条１項を改正すべき 改正すべきではない
52.0%
51.3%
60.0%
だと思うか
わからない
25.5%
26.7%
13.0%
問23b 安全保障関 憲法解釈の変更に賛成
16.6%
16.2%
21.0%
連法の成立について 憲法解釈の変更に反対
37.1%
37.1%
37.0%
近い考えは
「１項」を改正して集団的自衛権が
14.4%
13.2%
26.0%
行使できるようにすべきだ
わからない
29.6%
31.2%
13.0%
問23c 自衛隊は憲 違反している
21.0%
20.4%
26.0%
法９条「２項」に違反し 違反していない
40.8%
39.7%
52.0%
ていると思うか
わからない
35.9%
37.3%
21.0%
問23d 憲法９条「２ 改正すべきではない
21.0%
21.3%
18.0%
項」について近い考え 「自衛隊」の保持とその役割を明
36.1%
35.3%
45.0%
は
記すべきだ
「国防軍」の保持とその役割を明
16.8%
16.0%
25.0%
記すべきだ
わからない
23.6%
24.9%
11.0%
問24 自民党の憲法 憲法に緊急事態条項を設けるべ
37.2%
36.5%
45.0%
改正草案の緊急事態 きだ
条項について近い考 緊急事態には個別の法律で対応
39.1%
38.6%
45.0%
えは
すべきだ
わからない
21.3%
22.4%
9.0%
問25 衆院と参院の 今の２院制をこのまま維持すべき
20.9%
20.8%
22.0%
２院制について近い だ
考えは２院制を維持するが衆院と参院の
42.6%
41.9%
50.0%
役割を見直すべきだ
参院をなくして１院制にすべきだ
17.5%
17.4%
19.0%
わからない
17.1%
17.8%
9.0%

14
13

政策と調査

第13号（2017年12月）

５．終わりに
本稿では，従来型の郵送・単一モードによる調査に替えて今回初めて導入した複合調査のうち，毎日新聞方式の Web（インターネット）回答モードを中心に紹介した．すなわち，Web の回答ページにアクセスするための URL，ID およびパスワードを依頼はがきに記載したこと，回答ページからの回答
送信は依頼はがきの発送と同時に受付を開始した
こと，回答ページの画面は紙の調査票とほとんど同じ見た目にしたこと等を中心に解説した．
Web 回答の導入は実験的な試みであったが，結果，回答率は 57.6％となり，Web 回答を導入する前の回答率の平均と比べ 3.1 ポイント低下した．しかし，Web の回答モードが持つ回収力をニュートラル
に評価するという実験の目的に照らして，今回の低下幅については許容した．
一方で，Web 回答の属性で郵送との違いが見られた．これはパソコンからのみ回答を受け付けたことで，「ネット第一世代」のような古参の Web ユー
ザーを抽出したことが原因となった可能性がある．
今後の課題であるが，今回は回収率の低下を許容したものの，Web 回答の回収力を最大限に引き出すための不断の改善は必要となろう．とくに，パソ
コンからの回答のみに制限したことが回収率の低下につながった可能性については一考の余地がある．よって，次回調査ではスマートフォンやタブレットからの回答も受け付けることを検討する．とはいえ，第 3 章でも述べた技術的制約があるので，パソコンのように紙と同じ調査票を表示することはできない．それが回答内容に影響を与える可能性はあるものの，郵送とパソコン，スマートフォンの回答を比較分析することによって，どの程度の影響があるのかを見極めることができると思われる．

参考文献
Dillman, D.A., J.D. Smyth and L.M. Christian. (2014).
Internet, phone, mail, and mixed-mode surveys: thetailored design method (4th ed.). Wiley, Hoboken, NJ.
Medway, R. L., & Fulton, J. (2012). When more getsyou less: A meta-analysis of the effect of concurrent
web options on mail survey response rates. Public
Opinion Quarterly, 76, 733–746.
毎日新聞のニュース・情報サイト. 日本の世論 2016
郵送とネットの主な質問と回答，公開日時：2016 年
12 月 21 日（最終閲覧日：2017 年 8 月 28 日），
https://mainichi.jp/graphs/20161221/hpj/00m/010/001000g/1
大隈慎吾 (2016a). 「調査インセンティブとしての謝礼と寄付の比較 ─全国世論調査「日本の世論2014」のデータから─」『政策と調査』10，pp37-40．
──―― (2016b). 「インセンティブの違いが調査協
力および回答内容に及ぼす影響 ─金券と寄付の事例─」『政策と調査』11，pp39-50．

（毎日新聞社・世論調査室）

Policy & Research No.13 (December 2017)

15
14

政策と調査

第13号（2017年12月）

オートコール方式による携帯ＲＤＤ調査－北海道限定での試み－
Mobile Random Digit Dialing Survey by Interactive Voice Response System:
A Trial Localized in Hokkaido
中谷 亮
Ryo Nakaya

１．はじめに
２．電話番号の生成過程
３．調査の概要
４．発信数と回答数
５．回答者の特徴
６．電話番号データの分析から
７．終わりに〈要旨〉
携帯電話を対象とした調査は、全国を対象とした調査は既に実施されているが，地域を特定するコードが付いていないため地域限定の調査は難しいと考えられている．しかし，当社では北海道内に限定した携
帯電話調査の可能性を見出した．この実験は，1990 年代に地域ごとに存立していた携帯電話会社に割り付けられた携帯電話番号や自社のインターネットモニターを使って，北海道内居住者の携帯電話番号を独自に生成し，2016 年 10 月にオートコール方式の RDD 調査で行われた．調査結果をみると，北海道全域から幅広く回答を集めることができた．しかし，年代別でみると，先行調査に比べて 20 代以下の構成比は明らかに低い．これは，070 や 080 から始まる比較的新しい携帯電話番号の多くを足切りした生成方法に原因がある．
Even though national telephone surveys can be conducted in Japan, local mobile telephone surveys
are challenging to execute, as mobile numbers in Japan do not have area codes. However, we havedeveloped a method of sampling mobile numbers localized in Hokkaido. Our experiment, a random
digit dialing survey done by an interactive voice response system, was completed at the end of
October 2016. It utilized a database populated with mobile numbers provided by a mobile phone
carrier based in Hokkaido in the 1990s and applied data from our Internet research panels. The
collected responses were representative of all areas of Hokkaido. However, the survey was not
as representative for all age groups; ages below twenty were not as represented in this survey
as in previous surveys. From the results, we conclude that there is a pressing need to create
a database of mobile phone numbers where relatively new mobile numbers with codes 070 and 080
are not truncated.

17
15

政策と調査 第13号（2017年12月）

１．はじめに
一般に，「携帯電話への調査は，電話番号から地域を特定できないため，全国を対象としたものに限る」とされている．しかし，1990 年代には各地域に携帯電話会社が存立し，地域会社ごとに電話番号が割り当てられていた．当時の「電話番号指定
状況」は，現在でもインターネットで見ることができ，このデータを参考に北海道内居住者の携帯電
話番号を作ることはできないだろうか．また，インターネットモニターに応募してきた人の連絡先情報といった「ビッグデータ」を活用すると，北海道
内で多く使われている携帯電話番号の局番を類推できるかもしれない．
上記のような仮説を立て，独自に携帯電話番号を生成し，2016 年 10 月末に RDD 調査をオートコー
ル方式で試験的に実施した．以下に電話番号の生成過程や実査の状況，課題について論じる．

図表 2. 1990 年代後半の携帯電話の事業エリア
N TTDoCoMoとして
現在は全国１社

セルラー

北海道

北海道

東北

東北

IDO

現在はauとして全国１社

東京（関東）
東海

デジタルツーカー
現在はソフトバンクとして全国１社

北海道
東北
関東

東京（関東）※

中部

東海※

北陸

北陸

北陸

関西

関西

関西※

中国

中国

中国

四国

四国

九州（沖縄含む）

九州
沖縄※

四国
九州（沖縄含む）※事業会社名は東京デジタルホン、東海デジタルホン、関西デジタルホン

北海道には，北海道セルラー（現 au），NTT ドコ
モ北海道，デジタルツーカー北海道（現ソフトバンク）が設立され，それぞれ電話番号が割り当てられていた．
後に 3 社は全国会社として統一されるが，図表 2 をみると，北海道は都道府県単位と，国内の各ブロックに設立された携帯電話会社の事業エリアが合致した唯一の地域であることが分かる．なお，沖縄県のみを事業エリアとして設立された沖縄セルラーは，au 系として現在も存続している．
次に，北海道で携帯電話調査を行う際の利点を考えてみたい．仮に宮城県で地域限定の携帯電話調査を行う場合，NTT ドコモ東北や東北セルラー，
デジタルツーカー東北に割り当てられた電話番号の中から，さらに宮城県居住者を絞り込む作業が必要である（図表 3 参照）．

２．電話番号の生成過程
2-1. 2004 年頃の電話番号情報からの検討
国内で使われている携帯電話・PHS 番号は総務省のホームページ（「電気通信番号指定状況」図表 1
参照 URL は http://www.soumu.go.jp/top/
tel_number/number_shitei.html）から確認できる．
11 ケタある携帯電話番号は，
上 3 ケタが 070，
080，
090 と 3 分類された状態で見ることができる．
図表 3. 宮城県で地域限定の携帯電話調査を行う
場合の地域絞り込みイメージ
図表 1. 電気通信番号指定状況 090 番号の例

2017 年 11 月現在，電話番号が割り当てられている携帯電話事業者は NTT ドコモ，KDDI，ソフトバン
ク，沖縄セルラーの 4 社で，うち 3 社は全国展開している．
しかし，携帯電話サービスが開始された当初は現在と異なり，全国一貫でサービスを提供する事業者はなく，地域ごとに携帯電話会社が存在していた（図表 2 参照）．

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

一方，北海道は携帯電話会社の事業エリアが北海道のみのため，他都府県のような絞り込みが不要であり，地域限定の携帯電話調査が比較的容易に実施できる．

18
16

地域ごとに携帯電話会社が存立していた 2004 年頃の「電話番号指定状況」は，現在でもインターネ
ットで見ることができる（図表 4 参照 URL は
http://pentan.info/mobile/phone_number.html ）．
図表 4. インターネット上で閲覧できる 2004 年頃と思われる「電話番号指定状況」

ネット調査モニター「Doshin ネット」を 2001 年から管理・運営している．モニターの募集は毎年 9 月に北海道新聞の紙面広告などを通じて行っているが（図表 5 参照），毎回 2～3 千人の応募がある．応
募時には連絡先として電話番号の記載を必須としており，近年は携帯電話番号を記入する人が増えている．
図表 5. 「Doshin ネット」の募集広告

バンクは 6 ケタと 7 ケタが混在している。また，2006 年にソフトバンクに買収された Vodafone の地域会社が表示されている

図表 4 の電話番号データをみると，上 6 ケタと上 7 ケタが混在しているため，北海道 3 社に割り当てられた携帯電話番号を推計する際には上 7 ケ
タに統一してカウントした．具体的には，「090-130」は「090-1300」から「090-1309」までの上 7 ケタ「バンク」
（OAB-CDEF-××××）が 10 件あると置き換えて考えた．
こうした過程を経て，2004 年頃の北海道 3 社に割り当てられた上 7 ケタの「バンク」数は，399 件と推計された．例えば，「090-1300」というバンクの下 4 ケタに 0000～9999 をぶら下げると，計算上は 1 万件の番号を作ることができる．399 件のバンクがあると，399 万件の携帯電話番号を作ることが可能となる訳だ．
この実験調査を検討していた 2016 年 6 月当時の北海道内の携帯電話契約数は約 530 万件（電気通信事業者協会の発表値）だから，399 万件の電話番号がすべて使用可能な場合，約 75％のカバレッジとなる．しかし，この方法では 2004 年以降に新たに携帯電話に加入した層を取り込めないために，別の方法を検討してみた．
2-2. ネットモニター応募データからの検討
当社は，北海道内居住者を対象としたインター

そこで，現存する 2006 年以降の応募データを分析したところ，携帯電話番号の総数は 3,414 件（重複なし）に上った．この携帯電話番号の下 4 ケタを削除し，上７ケタの「バンク」に加工（例：090-13009999→ 090-1300）すると，バンク数は 910 件となった．この 910 件の各バンクに含まれる電話番号数を分析したグラフが図表 6 である．
図表 6.バンク内含有電話番号数別のバンク占有率
10件
2.2%

8件
5.1%

12件
0.9%

11件
1.6%

14件
0.3%

16件
0.1%

9件
4.4%

7件
6.8%

1件
42.9%

6件
6.9%
5件
7.7%

4件
7.7%

19
17

13件
0.3%

3件
6.4%

2件
6.7%

N=910

政策と調査 第13号（2017年12月）

図表 7. 各 7 ケタバンクに含まれる電話番号数詳細
390

400 件

100%

85.0%
80%

300 件

60%

50.4%
200 件

40%
100 件

バンク数
(N=910）

100%

14.1%

96.0%

97.7%

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

080番号

090番号

100件

番号生成時に除外
割愛バンク数される451バンク
451件(49.6％）

355件

16件

電話番号数
(N=3414）

2.3%
090番号
(N=173）

１件

070番号
4件

4.0%

080番号
(N=25）

２件

85.9%

80%

３件

60%

0%

図表 9.含まれる電話番号が３件以上のバンクと電話番号の関係399件と合致しない

40%

４件

１１件

含まれる電話番号が7件以上のバンク
(N=198）

20%

20%

61

合致しなかったバンク 28 件のうち，2002 年から使われ始めた比較的新しい 080 番号が 24 件に上った．
本論に戻ると，含まれる電話番号数が少ないバ
ンクは，かつて北海道外で設立された携帯電話会
社に割り当てられたものか，全国会社に統一されてから加入した比較的新しい電話番号の可能性があると推測し，発信コストを考慮して番号生成の対象から除外することにした．
次に，除外するバンクの条件を考えてみる．バンクに含まれる電話番号数が3件以上のバンクは910
件中 459 件で 50.4％と全体の半数程度だが，既知の電話番号ベースでは 85.0％（3,414 件中 2,902件）に上る（図表 7 および 9 参照）．

図表 8. 2004 年「電話番号指定状況」から作成
した 399 バンクとのマッチング
399件と合致した58

右 軸 3414 件（既知の電話番号総数）に占める割合

図表 6 をみると，各バンクに含まれる携帯電話
番号数が 1 件ないし 2 件のバンクが全体のほぼ半数を占めている．
さらに，各バンクに含まれる携帯電話番号の数と，電話番号総数（3,414 件）に占める関係を表したグラフが図表 7 である．この図を見ると，含まれる電話番号数が 7 件以上のバンク（198 件が該当）から既知の電話番号の 50.4％（3,414 件中 1,720件）ができていることが分かる．
ちなみに，含まれる電話番号数が 7 件以上のバ
ンク 198 件を，2004 年頃の「電話番号指定状況」
から推計した399件のバンクと照合したところ170件が合致し，携帯電話番号が多く含まれているバ
ンクは，地域会社 3 社に割り当てられていた比率がかなり高いことが判明した（図表 8 参照）
．
また，

0%

70

５件

１２件

下軸 含まれる電話番号数ごとにまとめた「バンク」の数
左軸 個別「バンク」に含まれる電話番号の数

６件

１３件

20

７件

15

８件

8

９件

3

１０件

3
１４件

0

１５件

１６件

0件

1

40

70

63

62

46

20
18

527件

2359件

番号生成時
に除外
割愛番号数
対象となる
512件
番号数

15.0％

そこで，含まれる電話番号の数が 2 件以下のバ
ンク 451 件を除外して電話番号を作ることにした．
この場合は計算上，459 万件の電話番号を生成する
ことができ，2016 年 6 月時点の道内契約数 530 万
件の約 87％をカバーできる．電話番号は各バンクに，コンピュータで任意に作成した 4 ケタを加えて（例 「090-1300」 → 090-1300＋1234），13 万
5 千件強の電話番号を作った（図表 10 参照）．
図表 10. 表計算ソフトで行った電話番号生成作業

３．調査の概要
今回の調査では，必要なコール数が全く想定できなかったために，安価なオートコール方式を採用し，東京の専門会社に実査を委託した．委託先から，500 件の有効回答を得るためには 8 万件の使用されている携帯電話番号が必要と指摘されたため，当社側でオートコールチェックを行い，実在する電話番号を引き渡した（図表 11 参照）．

135,659

実在と判定された番号数

119,709欠番

14,892

PHS番号と判明

158

データ端末（TA・PHS）

178

その他

722

４．発信数と回答数
発信数は 56,918 件で，825 人から回答があり，
うち北海道内の郵便番号が入力されていた 664 件を有効回答とした（図表 12 参照）．発信はワンコー
ルのみで，かけ直しは行っていない．
図表 12. 発信数，総回答数，有効回答数

総発信数

56,918

総回答数

825

有効回答数

664

1 件の有効回答を得るために必要な発信数は85.7 回だった．調査方法が異なるために単純に比較はできないが，「日本世論調査協会 携帯ＲＤＤ
実験調査の結果報告」（2014 年 9 月，10 月）や「ＮＨＫ 携帯電話実験調査」（2015 年 3 月），
「日経リサーチ調査」（2015 年 9 月）といった先行実験調査では，この発信数が 4.9～8.7 回のため，本調査ではこれらと比べて 10 倍以上のコールが必要だったことになる（図表 13 参照）．

図表 11. オートコールチェックの概要
オートコールチェック
対象電話番号数

象に調査を実施しています」とのメッセージを入れた．携帯電話を対象とした調査では，着信履歴からのコールバックで回答を得るケースも多いが，本調査では対応していない。また，北海道限定で調査を行う場合，札幌 011 番号からの発信が望ましかったが，費用面や技術面でこちらも対応できな
かった．
回答者には，居住地の郵便番号 7 ケタを入力してもらうことで，地域判定の指標とした．郵便番号の入力にあたってとくに制限を設けなかったために，北海道外居住者も回答は可能だったが，北海道内の郵便番号が入力されたデータのみを有効回答とした．

図表 13. 先行実験調査との発信数，回収数比較

実査は獲得目標を北海道内居住者 500 サンプルと設定し，2016 年 10 月 30 日（日）の 9 時から開始．12 時から 1 時間の休憩を挟んだ後，14 時半に終了した．調査対象は 18 歳以上の男女とし，内閣支持や原発再稼働の是非，支持政党など属性を含
め 8 問を聞いた．電話は東京 03 の固定電話番号からコンピュータで自動的に発信し，電話に出た方には冒頭で，「ただいま北海道にお住まいの方を対

21
19

発信数
（総架電リスト数）

回収数

1回収あたり
の発信数

日本世論調査協会 1回目(2014年9月）

4,566

522

8.7

日本世論調査協会 ２回目(2014年10月）

4,100

610

6.7

ＮＨＫ実験調査(2015年3月）

8,000

1,628

4.9

日経リサーチ調査 携帯分(2015年9月）

3,343

522

6.4

北海道限定調査(2016年10月）

56,918664

85.7

政策と調査 第13号（2017年12月）

一方，総回答数 825 件のうち北海道内の郵便番号が入力されていた割合は 80.5％に上る．調査冒頭で「北海道にお住まいの方を対象に」と案内したこともあるが，午後早めの時間に想定数を獲得できたことから，独自に生成した番号は道内居住者にかなり高い比率でリーチできたと言える．

一方、20 代以下の女性比率は 2％と，2015 年の国勢調査結果の構成比（6％）の 3 分の 1 にとどまり，20 代以下男性も国勢調査データの 6 割程度だった．若年層の構成比が低い原因については，次章
で電話番号データの分析から考察する．
5-3. 地域別
回答者が入力した 7 ケタの郵便番号から市町村を割り出して道内 6 エリアにまとめたデータを，2016 年 9 月時点の選挙人名簿登録者数と比較すると，地域の偏りはほとんど見られなかった（図表 16参照）．
さらに衆院選小選挙区単位でみても，かい離は最大で 2 ポイント程度にとどまり，北海道全域から幅広く回答を集めることができた（図表 17 参照）．

５．回答者の特徴
5-1. 性別
性別では男性が 65％，女性は 35％と先行実験調査と同じく男性比率が高い．
5-2. 年代別
60 代の構成比が 29％で最も高かった．20 代以下の割合は 6％にとどまり，30 代も 12％と先行実験調査より低くなっている（図表 14 参照）．

図表 16. 回答者の地域別構成比
図表 14. 先行調査と比較した性・年代別の構成比

札幌市
0%

単位(%)
性別

10%

札幌市以外の
石狩・後志・空知
20%

30%

胆振・
日高

40%

道南

50%

60%

道北
70%

道東

80%

90%

100%

年代別

男性

女性

20代
以下

30代

40代

50代

60代

70歳
以上

不明
拒否

日本世論調査協会 1回目(2014年9月）

66

34

19

20

22

16

15

9

-

日本世論調査協会 ２回目(2014年10月）

63

37

14

21

22

17

17

10

-

ＮＨＫ実験調査(2015年3月）

61

39

12

16

21

17

17

14

2

日経リサーチ調査 携帯分(2015年9月）

64

36

15

18

21

15

16

12

3

北海道限定調査(2016年10月）

65

35

6

12

19

21

29

13

-

今回調査

34.3%

19.0%

7.6%

8.2%

有権者名簿
2016年9月

36.1%

17.6%

8.7%

12.5%

18.4%

11.6%

17.6%

8.4%

図表 17. 回答者の小選挙区別構成比
１区
0%※日本世論調査協会とＮＨＫの調査は18,19歳を対象としていない

性・年代別の構成比を更に細かくみると，60 代
男性が全体の 2 割近くを占め，50 代男性の割合も14％に上る（図表 15 参照）
．

２区
10%

３区

４区

20%

５区

30%

今回調査

12.5%

9.9%

9.8%

有権者名簿
2016年9月

11.0%

10.0%

10.1%

６区

40%

７区
50%

10区

８区

９区

60%

70%

11区

80%

12区

90%

5.7% 10.8%

10.1% 5.4% 6.2%

9.2% 5.4% 6.8% 8.1%

6.7%

9.4% 5.8% 8.4%

8.7%

10.1%

6.8% 6.3% 6.6%

図表 15. 回答者の性・年代別構成比（詳細）18,19歳
男性

20代
男性

30代
男性

40代
男性

50代
男性

60代
男性

70歳以上
男性

18,19歳
女性

20代
女性

今回調査

30代
女性

40代
女性

50代
女性

7.8%

7.4%

60代
女性

70歳以上
女性

0.3% 1.7%

0.6%
3.3%

7.4%

10.8%

14.2%

19.6%

8.6%

4.4%

9.5%

4.5%

1.1%

2015年国勢調査
北海道分

5.2%

6.7%

7.9%

7.2%

8.8%

9.6%

5.2%

6.9%

8.2%

7.8%

9.9%

14.5%

1.0%
0%

10%

20%

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

30%

40%

22
20

50%

60%

100%

70%

80%

90%

100%

６．電話番号データの分析から有効回答 664 件の電話番号データを詳細に分析
すると，090 番号からの回答比率が 86.6％に達し，080 番号は 13.4％，2013 年に携帯電話向けに開放された 070 番号からは皆無だった（図表 18 参照）．

めて検証したところ，既知の電話番号ベースでは
080 番号の 28.7％を，070 番号の 67.3％を生成対象にできていないことが分かった（図表 20 参照）．
図表 20. 070・08・090 番号の生成対象比較
生成対象

図表 18. 有効回答の電話番号分析
070番号
0%
0.3%

20%

080番号
40%

80%

070番号
(N=49）
080番号(N=739）86.6%

29歳以下（N=39)

20.5%

79.5%

30代(N=78)

17.9%

82.1%

40代以上(N=547) 12.2%

87.8%

090番号
(N=2626）

図表 19. 直近 4 年の Doshin ネットモニター
応募者電話番号分析
0%20%

直近４年間 1.5%
モニター応募者
22.8%
全体（N=1478)

080番号
40%

80%

100%

75.7%

0.6%

49.1%

29歳以下(N=173）
2.0%

30代(N=398）

27.4%

50.3%
70.6%

1.4%

40代以上(N=907)

15.8%

除外対象
60%

85.0%
32.7%

80%

100%

15.0%
67.3%

71.3%
89.8%

28.7%
10.2%

７．終わりに今回の実験調査では，地域に偏ることなく北海
道内から幅広く回答を得ることはできた．しかし，年代別でみると，29 歳以下の構成比はデータが公開されている先行実験調査より明らかに低く，主な要因は過去に蓄積したデータに依存する携帯電
話番号の生成方法にあると考えた．
報道各社が携帯電話も調査対象に加えた「全国世論調査」を始めたことで，同様の調査手法が採れない地方紙の「世論調査」はあり方や精度が改めて問われている．ただし，衆院選小選挙区や知事選など調査エリアが限定される「選挙情勢調査」となると，各社とも携帯電話対策で有効な手だてが見つかっている訳ではない．
こうした中，当社では 2017 年 8 月下旬，国内の月間アクティブユーザーが 7,000 万人を超えるソーシャル・ネットワーキング・サービス LINE 利用者のうち，北海道に住む 16～39 歳の LINE アンケート登録者を対象として，知らない番号から電話がかかってきた時の対応を聞いてみた．回答者は

090番号

60%

40%

つまり，29 歳以下の若年層に保有者が多い 080
番号の約 3 割を生成対象にできていなかったため，発信時点からこの層へのリーチに一定の制限がかかっていたと考えられる．
逆に捉えると，若年層から多くの回答を得るた
めには，080 番号の発信数を増やす必要があったとも言える．ただし，特定局番の発信数を意図的に増やすことは，番号生成時に特定条件のバンクを除外したことと同様に，サンプリングにさらなる歪みを生じさせることにつながる．

これに対し，直近 4 年間の Doshin ネットモニタ
ー応募者データを分析すると，090 番号の比率は75.7％で，080 番号は 22.8％，070 番号は 1.5％（図表 19 参照）と，回答者データと比べて 090 番号の比率が約 11 ポイントも低く，080 番号は約 9 ポイ
ント高い．

070番号

20%

全体
(N=3414）

100%

78.8%

13.4%

回答者全体（N=664)

090番号

60%

20.9%

発信番号（N=56918)

0%

82.8%

さらに 29 歳以下の若年層に限ると，ネットモニ
ター応募者データでは 080 番号が 49.1％，090 番
号は 50.3％ときっ抗しているにも関わらず（図表19 参照），本調査の回答者における 080 番号の割合
は 20.5％と，2 割を僅かに上回る程度にとどまった（図表 18 参照）．
そこで，電話番号生成の際に除外した，含まれる
電話番号が 2 件以下のバンクとその電話番号を改

23
21

政策と調査 第13号（2017年12月）

全てスマートフォン利用者である（図表 21 参照）．

性・年代別の回答傾向を詳細にみると（図表 22参照），20 代以下の女性は「電話に出る」が 15％前
後にとどまり，20 代以下の男性も 3 割未満と，携帯電話を対象とした調査でも若年層から回答を得ることが難しくなっている現状がうかがえる．
2017 年 10 月に行われた衆院選でも，報道各社は固定電話を対象とした情勢調査を行い，事前に予想した獲得議席数と選挙結果に大きな違いはなかった．しかし，今後もこの調査方法が「有権者の縮図」であり続けると考える人はいないであろう．
既存の固定電話調査で捕捉できない若年層に対してどのようにアプローチしていくのか．若年層
で圧倒的な保有率を示すスマートフォン利用者の声を，世論調査の枠組みの中でどのように収集していくのかなど課題は尽きないが，今後も模索を続けていきたい．

図表 21. LINE アンケートの調査概要
調査日：2017 年 8 月 24 日（木）～25 日（金）全体の回収目標を 1000 サンプルに設定。予め性別・年代別に割り付けたサンプル数（下記表参照）が得られるまで回答を集めた。
性別
男性

⼥性

年齢

割り当て数

回収数

16-19歳

90

92

20代

180

187

30代

230

239

16-19歳

90

93

20代

180

188

30代

230

242

1,000

1,041

合

計

質問文は「あなたの携帯電話に，電話帳に登録していない電話番号やフリーダイヤルから電話がかかってきた場合，どうしていますか」とした．
結果は「その場では電話に出ず，番号を調べて折り返しかけることがある」が 41.6％で最も多く，「知らない番号からの電話には出ないし，折り返
しかけることもない」が 32.1％で続く．
「電話に出る」とした人は 26.3％と最も低かった．

（北海道新聞情報サービス・調査企画室）

参考文献
槙純子 (2017). シングルフレームによる固定電
話・携帯電話併用式RDD 調査, 社会と調査，18,
62-73.
日本世論調査協会研究委員会 (2015). 携帯
RDD 実験調査結果のまとめ, 日本世論調査協会 HP
小野寺典子・塚本恭子 (2015). 携帯電話調査の実現可能性をさぐる, 放送研究と調査, 2015 年 9月号, 76-82．

図表 22. 知らない番号から電話がかかってきた時の対応（性別・年代別詳細）
電話に出る

0%

20%

16～19歳男性(N=92）

29.3

20代男性(N=187）

28.3

40%

47.6

24.1

その場では出ず、
折り返しかけることがある

20%
14.0

20代女性(N=188）

16.5

40%

26.4

出ないし、
折り返しかけることもない

60%

31.2

26.9

100%

33.7

電話に出る

16～19歳女性(N=93）

80%

37.0

38.1

0%

出ないし、
折り返しかけることもない

60%

35.6

30代男性(N=239）

30代女性(N=242）

その場では出ず、
折り返しかけることがある

80%

100%

54.8

56.9

34.3

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

26.6

38.8

24
22

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－
Searching for Alternatives: Google Surveys and an Online Survey Using Probability Samples
齋藤 恭之
Yasuyuki Saito

１．Google Surveys（GS）について
２．東京都知事選，新潟県知事選でのＧＳ設計
３．GS 結果分析
４．GS まとめと問題点
５．郵送ネット調査の目的と運用
６．郵送ネット調査の結果分析
７．郵送ネット調査まとめと問題点
８．おわりに〈要旨〉
朝日新聞社は，2016 年から全国世論調査で固定電話と携帯電話のデュアルフレームRDD 調査を開始した．
しかし，携帯電話番号には地域情報がないため，地域調査や地域を限定した選挙調査は固定電話のみを対象としている．そのため，携帯はあるが固定電話はない「携帯限定層」には，固定電話による選挙調査ではアプローチできない．
「携帯限定層」が増え，カバレッジエラーが増えると調査精度が悪くなる．そこで今後の選挙調査をどうするのかという観点から，新しい試みを行った．一つは Google Surveys（GS）の利用である．GS では Google の検索エンジンを使って検索した人にランダムに最大 10 問までの短い質問をポップアップとして表示し，回答してもらう．ここでは，2016 年の東京都知事選と新潟県知事選での各 3 回行った GS 実験について論じる．もう一つは，有権者名簿から抽出した対象者に手紙を送って，ネットで回答してもらう調査の実験である．ここでは，2016 年の衆院東京 10 区の補選での実験調査について論じる．
In 2016, Asahi Shimbun started the dual-frame RDD survey of landline and cell phones for thenationwide public opinion surveys. However, because cell phone numbers do not indicate regional
information, we have to conduct the regional pre-election poll on landline phones only. Although,we can call people who have both cell and landline phones, we cannot approach those with cell phones
only. As the number of people who only have cell phones is increasing, the coverage error of landline
phone surveys also increases and their precision decreases. Therefore, we have attempted to findalternative survey methods for future pre-election polls. One alternative is Google Surveys (GS),whereby people who use Google's search engine are randomly invited to answer a short questionnairethat consists of up to 10 questions, which appears in a pop-up window. Here, I will discuss our
testing of GS, three times each, for both the Tokyo Metropolitan Governor and Niigata Prefectural
Governor elections in 2016. Another option is an online survey of people who are randomly chosenfrom the voter list; letters are sent to those selected inviting them to answer a questionnaireon the website. Here, I will discuss our testing of such an online pre-election poll for the Lower
House supplemental election in Tokyo 10th district in 2016.

25
23

政策と調査 第13号（2017年12月）

１．Google Surveys（GS）について
Google は 2012 年に GS を始め，2015 年には日本
でも開始した．Google は，GS をウェブサイト運営
者やユーザー（調査対象者）と調査依頼者双方にメリットのある「エコシステム」と位置づけている．
ウェブサイトの運営者が Google の「サイト運営者向けネットワーク」に入ると，Google 検索で自社サイトの有料コンテンツなどにアクセスしてきたユーザーに対して，閲覧前にアンケートの依頼ができる．サイト運営者は調査依頼者から収益を得られる．一方，ユーザーにとってはアンケートの回答で有料コンテンツを無料で見られる．
GS は Google 独自のアルゴリズムにより，ユーザーに PC やスマホに最適化された調査画面をポップアップ表示する．ユーザーは調査に回答することによって，有料コンテンツを見ることが出来る．Google は，回答者の閲覧履歴からユーザー属性を推定している（Cookie から性別と年齢を，IPアドレスから場所を推定）．
調査依頼者は，回答数や各選択肢のパーセントなど調査の結果を GS のアンケート結果ページで随時確認できる．
ローデータも随時ダウンロードでき，ローデー
タには各ユーザーの回答データ以外に，推定の性
別，推定の年代などが含まれる（詳細は GS のウェブサイトを参照）．
なお，この報告は，齋藤恭之，長崎緑子作成，Google サーベイを使用して実施（2016 年 7 月～10月）した調査結果を使っている．

図表 2. ポップアップ画面の例（スマホ）

２．東京都知事選，新潟知事選での GS 設計①日程と有効回答（日程はいずれも 2016 年）
東京都知事選：投開票日は 7 月 31 日
1 回目 7 月 15 日～17 日（1008 件）
2 回目 7 月 23 日～25 日（1010 件）
3 回目 7 月 29 日～31 日（1004 件）
新潟知事選：投開票日は 10 月 16 日
1 回目 9 月 28 日～10 月 3 日（1000 件）
2 回目 10 月 6 日～13 日（1000 件）
3 回目 10 月 12 日～17 日（1000 件）②質問構成
東京・新潟ともに
1，3 回目：１問だけの構成「投票したい候補者」
2 回目：７問構成①関心度 ②投票したい候補者 ③投票に行
くか ④（付帯質問）東京：前回知事選での投票候補者，新潟：原発運転再開への賛否⑤政党支持 ⑥性別 ⑦年代

図表 1. ポップアップ画面の例（PC）

３．GS 結果分析
3-1. 性別構成の分析
Google で検索をしてあるサイトを閲覧すると，
Google は Cookie（Web ブラウザ内に蓄積される情報）を使ってその情報を取得している．収集した回答者の閲覧履歴に基づいて，性別や年代などのユーザー属性情報を推定している．
今回の2回目のGSで性別質問を回答しなかった人，もしくは GS の推定性別で「不明」だった人を

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

26
24

除くと，GS の男女比は，東京は回答による性別，
推定による性別は共に５割前後で国勢調査から求められる実際の割合と大きな違いはなかった．新潟は回答性別で女性が多かったが，推定性別は実際の割合に近かった．
GS の回答性別と推定性別は東京，新潟共に 7～8
割一致した．

方が高齢者が多いのに，GS では，東京の方が高齢者の比率が高くなっている．
また，GS の推定年代と回答年代の一致率は 4 割～7 割とばらついている．
図表 5. 質問での回答年代と GS 推定年代

図表 3. 質問での回答性別と GS 推定性別

図表 6. 回答年代と GS 推定年代の一致率
図表 4. 回答性別と GS 推定性別の一致率

3-2. 年代構成の分析
有権者全体での 65 歳以上の構成比は東京 27%，
新潟 36%である．しかし，2 回目の GS の質問で年代を回答しなかった人，もしくは推定年代が「不明」だった人を除いた 65 歳以上の構成比は，回答
年代，推定年代ともに，東京では 9%，新潟では 4%とかなり少なかった．また，実構成比では新潟の3-3. 地域精度
Google は検索したユーザーの PC やスマホの IP
アドレスを認識しており，
その IP アドレスから地域を推定し，調査当該地域だと特定されたユーザ
ーに GS 独自のアルゴリズムで質問のポップアップ画面を表示する．

27
25

政策と調査 第13号（2017年12月）

しかし，IP アドレスの地域特定には誤差があり，調査対象である東京都，新潟県以外のユーザーに対してポップアップ画面が表示される可能性がある．そこで，「投票したい候補者」の質問には，東京の 2 回目の調査では「東京都に住んでいない」という選択肢を加え，東京の 1，3 回目，および新潟調査では「18 歳未満または東京都（新潟県）に住んでいない」という選択肢を入れた．
その結果，調査対象地域ではなかった割合は，東京では 15%以上だが新潟では 9%以下と，新潟の方が推定地域の精度は高くなっている．この理由として，近隣県から東京に通勤する人が職場など
で GS の回答をしている可能性が考えられる．

図表 7. GS の地域推定外れ度合い

5-2. 調査の運用方法
まず，衆議院東京 10 区の地域（豊島区および練馬区の一部）の有権者名簿に対して，層化無作為２段抽出法で 2000 名の調査対象者を抽出した．
抽
出時の対象者の情報は，氏名，住所，性別，年齢（生年月日）．
調査の運用だが，まず対象者一人ひとりにイン
ターネットの調査画面とその URL，QR コードを用
意．パソコンやスマホのブラウザーに URL を入力したり，
スマホで QR コードを読み取ったりすることでその人の調査画面を開いてもらう．

４．GS まとめと問題点①結果の比較 … 3 回目の調査支持率と実得票率
では東京，新潟ともに大きな違いはなかった．
②調査コストが安価 … 複数回行い，一定期間での支持の上がり下がりを見ることが出来る．
③対象者選定のアルゴリズムの不明確さ … どのようにポップアップを出しているのか．代表性は担保できるのか．また，回答率が不明．
④GS チームによる質問文のチェックがある …
性別や年代などの個人情報が関係する質問には「答えたくない」などの選択肢の追加を要求される場合がある．
⑤調査開始時刻が決まっていない … GS のチェ
ックで問題ないと判断されてから調査が開始され
る．調査依頼者は調査開始時刻を指定できない．
⑥調査対象地域ではない対象者が含まれる … オ
プションで地域特定用のフィルタリング質問を付
加し，地域を限定することは可能．
⑦調査期間が一定ではない … 有効回答約 1000件を獲得するのに，東京では 3 日，新潟では 1 週間前後かかった．

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

５．郵送ネット調査の目的と運用
5-1. 調査の目的
2016 年 10 月に衆議院東京 10 区で補選が行われた．
有権者名簿から確率抽出した 2000 人の対象者に対し，案内の手紙を送り，ネットで回答してもらうという実験調査（以降，「郵送ネット調査」）
を行った．
調査の目的は，以下の通り．
・有権者名簿から抽出した対象者に対し，郵送でネット調査を依頼する手法が可能かどうか検証する．
・回収率がどのくらいかを計る．
・事前謝礼や予告はがきの文章，案内の手紙の紙質によって回収率がどう違うか調べる．
・回答者の性別，年代などの属性が，有権者名簿の属性とどの程度合っているか調べる．
・回答結果と RDD 調査の結果や選挙結果と比較し，同じ傾向なのか違うのか確認する．
・回答デバイスの種類や謝礼の種類に何らかの傾向があるのか調べる．

図表 8. URL と QR コードのイメージ調査開始約１週間前に対象者に予告ハガキを送
付．各人の URL と QR コード，問い合わせ用のフリーダイヤルの電話番号を記載した案内の手紙は，
調査開始１日前に送付した．調査画面は告示日にオープンし，投開票日前日にクローズ．調査期間
は 12 日間だった．

28
26

図表 11. はがきのサンプル（箇条書き）

問い合わせ用のフリーダイヤルに電話してきた人で，インターネットにアクセスできる環境がな
く，回答を希望する人には，電話でこちらから質問を読み上げ回答してもらった．回答の謝礼はQUO カード，図書カード，Amazon ギフト券（共に500 円分）から一つを選んでもらい，後日郵送した．主な調査スケジュールは以下の通り（日付はすべて 2016 年）
日付
曜日
9月13日 火
9月16日 金
10月3日 月10月10日 月・祝
10月11日 火
10月15日 土
10月22日 土
10月23日 日

作業内容
有権者名簿からの抽出開始
有権者名簿からの抽出終了
予告はがき発送調査案内の手紙発送
告示日・ネット調査画面オープン
未回答者への督促手紙発送
ネット調査画面クローズ
投開票日

分析のため対象者を次の 3 つの条件（①～③）
を変えてランダムに 500 人ずつ 4 つのグループに分類した．①予告はがきの文面が「文章形式」と「箇条書き」．②案内・督促の手紙の紙質が「再生紙」と「上質紙」．③事前謝礼「あり」と「なし」．
「あり」のグループには案内の手紙にボールペンを同封した．

質問の内容は次の通り．
①関心度 ②投票する人を決めたか ③誰に投票したいか ④投票に行くか ⑤2016 年7 月の都知事
選で誰に投票したか ⑥政党支持 ⑦内閣支持 ⑧
普段どの程度投票に行っているか ⑨性別 ⑩年代⑪職業 ⑫学歴 ⑬回答デバイス ⑭URL か QR コー
ドか ⑮謝礼の品．

図表 9. 各グループとその内容
グループA
グループB
グループC
グループD

①予告はがき
文章形式
箇条書き
箇条書き
箇条書き

②手紙
再生紙
再生紙
上質紙
上質紙

③事前謝礼
なし
なし
なし
あり

６．郵送ネット調査の結果分析
6-1. 回収数と回収率の分析
回収数は 652 件．回収率は 33％．回収数を日別に見ると，調査開始の次の日の 10 月 12 日（水）が最も多く，149 件で，その後，徐々に減少．督促の手紙の後は若干増加した．

図表 10. はがきのサンプル（文章形式）

図表 12. 日別有効回収数

また，グループ別の回収率は，A が 31％，B が29％，C が 31％，D が 39％と事前謝礼の効果が，29
27

政策と調査 第13号（2017年12月）

予告はがきの文章や手紙の紙質による効果より有意に大きかった．性別の回収率は，男性が 30％で女性が 35％と女性の方が若干回収率が高かった．
事前謝礼ありの方が，男性，女性とも事前謝礼なしの場合より高かった．

歳以上は，4 人に１人が電話だった．
図表 16. 回答デバイスと年代

図表 13. 性別回収率

回収率を年代別に見ると 18～29 歳 30%，30 代
34%，40 代 40%，50 代 44%，60 代 34%，70 歳以上
16%と高齢層の回収率が低かった．
事前謝礼ありと
事前謝礼なしで比較すると，18～29 歳は事前謝礼
なしの方が回収率が高かったが，30 代以上は事前謝礼ありの方が高かった．

6-3. URL と QR コードの分析
URL を使って質問のページにアクセスした人は39%で，QR コードの人は 57%だった．パソコンで回答した人の 99%は URL でアクセスし，
スマホの 95%
がQR コードでアクセスしており，パソコンとURL，
スマホと QR コードには強い相関があった．

図表 14. 年代別回収率

6-4. 謝礼の品の分析
謝礼の品は QUO カード 46％，Amazon ギフト券
27％，
図書カード 25％，
「いらない」
が 2％だった．
性別に見ると，男性と女性での謝礼の品の傾向に大きな違いはなかった．年代別では，全年代でQUO カードが最も多く，18 歳～40 代まで Amazon
ギフト券が 2 番目だが，50 代以上は図書カードが2 番目だった．
6-2. 回答デバイスの分析
回答デバイスの割合は，スマホ 56％，パソコン
35％，タブレット 5％，その他（電話）4％の順だ
った．性別では，女性の方が男性よりスマホで回答する人が多かった．

図表 17. 謝礼と年代図表 15. 回答デバイスと性別

回答デバイスを年代別に見ると，若年層はスマホ，高齢層はパソコンで回答する傾向があり，70

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

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6-5. 投票したい候補者の分析「投票したい候補者」の質問の選択肢は以下の通り．①若狭 勝（自民党）②鈴木 庸介（民進党）③上記以外の候補者（自由記入欄：任意）④
わからない（①と②はランダマイズ）．
結果は，①若狭 49%，②鈴木 25%，③上記以外の候補者 2%，④わからない 25%だった．④を除いた「名挙げ率」は①若狭 64%で，②鈴木 33%．実得票
率は若狭が 60%で，鈴木が 37%と，調査では若干，若狭に強めに出た．
日別の「名挙げ率」は，回収数の関係もあり，ばらつきがあるが，日別を累計すると，調査 2 日目までの結果と最終の結果はほぼ同じ数値になっており，調査 2 日目以降も最終日まで大きな変動はなかった．

ついて，RDD 調査と結果を比較してみた．
「関心度」「投票に行くか」には大きな違いはな
かった．
「政党支持」は，郵送ネットでは自民，民進が若干低く，無党派層が若干高かったが，RDDと比べて極端な違いはなかった．
図表 19. 郵送ネットと RDD の 回答比較
◆衆議院東京10区の補欠選挙関心度
郵送ネット ＲＤＤ
大いに関心がある
28%
26%
少しは関心がある
54%
56%
関心はない
18%
17%
その他（・答えない）
1%
1%◆補選の投票に行くか
郵送ネット ＲＤＤ
必ず行く
63%
65%
できれば行きたい
32%
27%
行かない
5%
7%
※「その他（・答えない）」「わからない」を除く。「期日前投票を済ませた」は「必ず行く」に含めた。

図表 18. 別・累計各候補の「名挙げ率」◆政党支持

日別 各候補「名挙げ率」

郵送ネット ＲＤＤ
自民党
29%
33%
民進党
7%
12%
共産党
6%
6%
その他の政党
7%
5%
無党派層
52%
44%
※5％以下の政党は「その他の政党」にまとめた。

6-7. 郵送ネット調査の質問と回答（数字は％．小数点以下は四捨五入）（1）あなたは，いま行われている衆議院東京 10区の補欠選挙に，どの程度関心がありますか．
①大いに関心がある 28 ②少しは関心がある
54 ③関心はない 18 ④その他（自由記入欄：
任意）1（2）あなたは，東京 10 区の補欠選挙で投票する
人を，もうお決めになりましたか．
①決めた 49 ②決めていない 50 ③その他
（自由記入欄：任意）1（3）東京 10 区の補欠選挙で，仮にいま投票するとしたら，あなたは，だれに入れたいと思いますか．
（①～②ランダマイズ）①若狭 勝（自民党）49 ②鈴木 庸介（民進党）25 ③上記以外の候補者（自由記入欄：任意）2 ④わからない 25
（4）
あなたは，
今度の東京 10 区の補欠選挙には，
投票に行きますか．
①必ず行く 56 ②できれば行きたい 29 ③行
かない 5 ④期日前投票を済ませた 2 ⑤わからない 8

累計 各候補「名挙げ率」

6-6. RDD 調査との比較
朝日新聞社は 2016 年 10 月 15，16 の両日に衆議
院東京 10 区補選の電話情勢調査を行っている．
コ
ンピューターで無作為に作成した固定電話の番号に調査員が電話をかける RDD 方式で，衆院東京 10区の有権者を対象に調査した．有権者がいる世帯と判明した番号は 830 件，有効回答 506 人，回答率 61％だった．RDD 調査では，集計の際，電話回
線数，世帯内の有権者人数，地域（区別），性，年代の構成比に対するウェイト付けを行っている．
「関心度」「投票に行くか」「政党支持」質問に

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政策と調査 第13号（2017年12月）

（5）7 月に行われた東京都知事選挙で，あなたは，だれに投票しましたか．
（①～③ランダマイズ）①小池 百合子 54 ②増田 寛也 13 ③鳥越俊太郎 12 ④上記以外の候補者（自由記入欄：任意）5 ⑤投票に行かなかった 14 ⑥その他
（自由記入欄：任意）2（6）
あなたはいま，どの政党を支持していますか．
①自民党 29 ②民進党 7 ③公明党 2 ④共産党6 ⑤日本維新の会2 ⑥社民党1 ⑦生活の党 1 ⑧日本のこころ 0 ⑨上記以外の政党（自由記入：任意）0 ⑩支持する政党はない 51 ⑪
その他（自由記入欄：任意）1（7）あなたは，安倍内閣を支持しますか．支持しませんか．
①支持する 46 ②支持しない 41 ③その他
（自由記入欄：任意）13
（8）
あなたは，
ふだん，
国の選挙や地方の選挙で，どの程度投票に行っていますか．
①必ず行っている 52 ②行くことの方が多い
32 ③行かないことが多い 12 ④ほとんど行かない 4 ⑤その他（自由記入欄：任意）1（9）あなたは，男性ですか．女性ですか．
①男性 43 ②女性 57（10）あなたの年代を教えて下さい．
①18～19 歳 2 ②20 代 14 ③30 代 18
④40
代 24 ⑤50 代 20 ⑥60 代 13 ⑦70 代 7 ⑧80
歳以上 2（11）あなたのご職業は，以下のどれにあたりますか．
①事務職 17 ②専門・技術 17 ③管理職 9 ④
製造 1 ⑤販売 4 ⑥サービス 8 ⑦自営 7 ⑧
農林漁業 0 ⑨主婦・主夫 17 ⑩学生 5 ⑪無職 4 ⑫年金生活 6 ⑬その他（自由記入欄：任意）5（12）あなたの最終学歴を教えてください．
（在学
中の方は，
いま通っている学校を選んでください）①小・中学校（または旧制高等小学校）1 ②高校（または旧制中学，高等女学校など）19 ③
専門学校 12 ④短大・高専 11 ⑤大学 49 ⑥
大学院 7 ⑦その他（自由記入欄：任意）0（13）あなたは，この調査を以下のどちらで回答していますか．
（電話回答は「その他」に分類）①パソコン 35 ②スマートフォン 56 ③タブ
レット端末 5 ④その他（自由記入欄：任意）4（14）あなたは，この調査画面にアクセスするとき，調査用ホームページのアドレスを使いました

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2017)
Policy & Research No.13(December

か．QR コードを使いましたか．
（電話回答は「その他」に分類）①調査用ホームページのアドレス 39 ②QR コ
ード 57 ③その他（自由記入欄：任意）4（15）調査に回答していただきまして，ありがとうございました．以下の①～③の謝礼の品の中から一つを 11 月以降にお送りしますので選んで下
さい．
（①～③ランダマイズ）①QUO カード（500 円分）46 ②図書カード（500円分）25 ③アマゾンギフト券（500 円分）27④いらない 2７．郵送ネット調査まとめと問題点①回収数 652 … RDD と同等の回収数を得ることができた．
②結果の比較 … 調査結果と実得票率との比較で大きな違いはなかった．
③高齢層での低回収率④速報性への対応 … 12 日間で 33%の回収率．
⑤コストへの対応 … 抽出費用，郵送費用，事前・事後謝礼と相応のコストがかかる．
⑥カバレッジへの対応 … ネットの環境がない人の対応．
８．おわりに
GS も郵送ネット調査も「投票したい候補者」と実際の得票率で大きな違いはなかった．しかし，
GS では地域設定などの問題，郵送ネット調査では速報性やコストなどの問題がある．また，ともに高齢者の低回収率の問題もある．メディアの選挙調査としてすぐに実用化するのは難しいだろう．
（朝日新聞社・世論調査部）

参考リンク
Google Surveys 公式サイト
https://g.co/surveys
参考文献
Nagasaki, Saito, Synodinos (2017) Comparison
Between the Google Survey and Landline RDD in
Two Japanese Regional Elections(https://www.aapor.org/getattachment/ConferenceEvents/Annual-Meeting/2017-Abstract-Book.pdf.as
px)

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回答品質の評価に対する相互作用アプローチ－ベイジアン自白剤の適用可能性についての検討－
An Interactionist Approach to Evaluate Quality of Survey Response:
Validating Bayesian Truth Serum in Consumer/Employer Surveys
小野 滋
Shigeru Ono

１. はじめに
２．回答品質への 2 つのアプローチ
３．ベイジアン自白剤とその実証研究
４．実験
５．考察

〈要旨〉
近年の調査手法研究では，ゲーム理論に代表される，調査を相互作用的行為として捉えるアプローチが大きな成果を挙げはじめている．その一つであるベイジアン自白剤(BTS)は，調査回答の真実性を評価・改善するための手法として注目される．しかし，BTS についての実証研究はいまだ十分とはいえない．本研
究では，マーケティング・リサーチの文脈における BTS の適用可能性を検討した 2 つの実験について報告する．結果は BTS の実務における有用性を示唆した．調査手法研究に対する本研究の意義，ならびに今後の研究課題について論じる．
Recent literature on survey methodology has begun to adapt new survey viewpoints, especially interms of game theory. The Bayesian Truth Serum (BTS) is one such new method derived from theseinteractionalist perspectives. Scholars have argued that BTS provides a new way to evaluate andimprove truthfulness of survey responses. However, despite the method’s appeal, evidence to support
these arguments is insufficient. Using two experimental studies, this paper demonstrates theperformance of BTS in consumer/employee surveys in marketing research. The results support theapplicability of BTS in marketing research practices, and its implication for research methodology
and future directions are discussed.

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政策と調査 第13号（2017年12月）

１．はじめに多種多様なデータが溢れる現代においても，質問紙調査は社会的意思決定を支援するための重要な手段の一つであり続けている．社会科学研究，
ジャーナリズム，マーケティングなどさまざまな領域において，質問紙調査は人々の知識・態度を把握するための主要な手段の一つとなっている．
よりよい調査結果を得ることは，多くの人々にとっての重大な関心事である．
調査法改善についての議論は，調査対象者（誰に訊くか）と調査方式（どのように訊くか）の二つの側面に大別できる．本論文は後者に焦点を当て，回答品質の評価と改善のための手法として近年注目を集めているベイジアン自白剤（Bayesian
Truth Serum; BTS）
についての実証実験を報告し，その有用性について議論する．
本研究の主たる関心は，マーケティング意思決定支援のための消費者調査・従業員調査の文脈における調査回答の品質改善にある．しかし，本研
究が扱うベイジアン自白剤それ自体は，調査結果が活用される文脈に依存しない手法である．したがって，本研究における知見も，社会調査・選挙調査を含むさまざまな領域における調査の改善に対して含意を持つものと考えられる．
本報告の構成は次の通りである．まず回答品質の評価・改善に関するこれまでのアプローチを整理し（2 章），ベイジアン自白剤ならびに関連する
実証研究について概観する（3 章）．次に，マーケ
ティング・リサーチにおけるベイジアン自白剤の適用可能性を検証するために行った2 つの実験について報告する（4 章）．最後に，2 つの実験から得られた示唆と，今後の課題について考察する（5 章）．

の回答が一致したとき，それは妥当性の高い回答とみなされる．
(3)パラ・データの特性．たとえば，回答にかかる時間が相対的に短かった回答や長かった
回答には，疑いが向けられることが多い．
回答品質の向上という問題は，ほとんどの場合，調査主体が参加者に提示する情報の改善という観点から論じられてきた．すなわち，調査依頼の改善，教示の改善，調査項目の改善などである．そこでの一般的指針は，調査回答にバイアスを与えないこと，そして回答における認知的負荷を低く抑えること，であった．
これらの議論においては，調査主体が関心を持
つなんらかの知識・態度を，調査回答者が（調査参加という行為に先行して）保持していることが前提となっている．回答の品質とは，調査回答者が保持しているそれらの知識・態度を，回答が正確に反映していることに他ならない．
2-2. 相互作用的アプローチ
一方，近年の調査法研究においては，こうした伝統的なアプローチとは異なる一連のアプローチが登場している．その代表例として，ゲーム理論の観点からの調査法研究が挙げられる．
ゲーム理論の観点から生まれた調査法研究の古典的な例として，Becker らが提案した BDM メカニズム（Becker, DeGroot, & Marschak, 1964）がある．この手法では，設問への回答がその後の報酬と精密に関連づけられており，回答者からみると，
正直かつ真剣な回答が報酬の最大化をもたらす仕組みとなっている（インセンティブ整合的メカニ
ズム）．現在，BDM メカニズムは実験経済学における支払意思額の測定方法として広く用いられているほか，マーケティング・リサーチにおいても応用されている（Ding, 2007）．
ゲーム理論の観点に立つ調査法研究は，調査を調査主体と調査回答者との社会的相互行為として捉える．それはいわば情報とインセンティブの交換である．調査主体は，関心の対象となる事柄について調査回答者がなんらかの価値ある私秘的情報を開示しうると期待し，調査回答者にそれを開示させようとする．いっぽう調査回答者は受動的な測定対象ではなく，調査という社会的相互作用に関わる能動的な主体であり，情報の開示（すなわち回答）という行為を通じて，なんらかの社会的目的を達しようとする．調査主体にできること

２．回答品質への 2 つのアプローチ
2-1. 伝統的アプローチ
調査回答の品質をめぐる従来の議論を，回答の品質の評価に関わる問題と，回答の品質の改善に関わる問題に分けて整理してみよう．
従来，回答品質の評価という問題は，主に次の3 つの観点から論じられてきた．
(1)回答の信頼性．たとえば，複数回の調査に参加したある回答者が，同じ回答を示すはずの項目において実際に同じ回答を示したとき，それは信頼性の高い回答とみなされる．
(2)回答の妥当性．たとえば，なんらかの外的基準に照らして当然に期待される回答と実際

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

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対象者A
回答

Q1. この製品を買ってみたいですか？

回答率 Q2. Q1に「はい」と答える人は何
予測パーセントいると思いますか？

対象者B

はい

いいえ





集計結果

…
…

…

実際の

実際の

「はい」回答率「いいえ」回答率



「はい」回答率「いいえ」回答率

予測の幾何平均

予測の幾何平均

「はい」回答者に与 「いいえ」回答者に
情報スコア



「はい」についての対象者の回答率予測と、実際の回答率との比の対数

ORJ 

ORJ 





「いいえ」についての対象者の回答率予測 ORJ 


と、実際の回答率との比の対数
上記の2つの値を実際の回答率で重みづけた和ORJ 
[ [ 

[ [ 









(情報スコア) + α (予測スコア)



 

(ここではα=1の場合を示す)＝-0.22

BTSスコア





予測スコア

…

える情報スコア

与える情報スコア

ORJ 

ORJ 





…
…

…

…

…

図 %76 スコアの算出例 架空例 い調査手法として，心理学者 3UHOHF  が提案したベイジアン自白剤が注目を集めている．
ベイジアン自白剤は任意のカテゴリカル設問への回答に対するスコアリング・ルールである．調査参加者に設問への回答を求めるとともに，「その設問に他の人がどう答えるか」を予測する設問への回答を求める．設問例を下に示す．

は，調査回答という行為を通じて調査回答者が受け取る有形無形のインセンティブに注目し，調査回答者から見て正直かつ正確な回答が利益を最大化する回答となるよう，インセンティブの構造を設計することである．
このように調査を社会的相互作用として捉えなおすことで，調査品質についての議論も新たな地平を獲得する．この立場からみると，回答が表現している知識・態度とは，日常のコミュニケーシ
ョンにおける意図がそうであるように，調査という行為に際して回答者がアドホックに生成したものである．回答の品質という問いは，「回答が調査参加者の知識・態度を正確に反映しているか」ではなく，むしろ，調査結果が社会現象の理解や意思決定支援に寄与するかどうかという問いへと形を変える．回答品質の向上のために調査主体が目指すべきは，バイアス源や認知的負荷を取り除くことというよりもむしろ，期待される情報が開示されるよう，調査という相互作用を最適に設計することであるということになる．
３．ベイジアン自白剤とその実証研究ベイジアン自白剤とは
 近年では，ゲーム理論の観点から生まれた新し問 この製品を買ってみたいですか？
 はいいいえ 問 問  に「はい」と答える人は，何パーセントいると思いますか？ BBBB 
対象者i (= 1, … , N) のカテゴリk (= 1, … , K)
に対する選択有無を𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 他の人がカテゴリkを選択する確率の予測についての回答を𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 とし，それぞれの平均を𝑁𝑁
𝑁𝑁
1
1
𝑥𝑥̅𝑘𝑘 = ( ) ∑ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 , log 𝑦𝑦̅𝑘𝑘 = ( ) ∑ log 𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑁𝑁
𝑁𝑁
𝑖𝑖
𝑖𝑖

とする．%76 スコアを下式で定義する．
𝐾𝐾

𝐾𝐾

𝑘𝑘

𝑘𝑘

𝑥𝑥̅𝑘𝑘
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖 = ∑ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 log + 𝛼𝛼 ∑ 𝑥𝑥̅𝑘𝑘 log
𝑦𝑦̅𝑘𝑘
𝑥𝑥̅𝑘𝑘

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政策と調査

第13号（2017年12月）

上式右辺の第  項を情報スコア，
第  項から α を取り除いた部分を予測スコアと呼ぶ．係数
α (> 0)は %76 スコアの性質を調整する定数であり，α = 1のとき，全回答者を通じた %76 スコアの合計は  となる．
例として，二択型質問の架空のデータと %76 ス
コアの計算例を示す（図 ）．%76 の核心となるのは情報スコアである．この例では，「いいえ」回答率の予測は平均して だが，実際の「いいえ」
回答率は であった．このように，「みんなの予測より普通な」回答に高い情報スコアが与えられる．
3UHOHF らは，%76 スコアを回答の真実性
WUXWKIXOQHVV を表す指標として捉えることを提案している．その理由は直感的にはわかりにくいが，3UHOHF  は次のような形で説明している．
人は他人の意見について推測する際，それが自分の意見に近いと推測する傾向がある．ある製品を買いたいと思っている人はみんなもそう思っているだろうと考える．その人たちからみて全員による「はい」回答率予測は低すぎる．同様に，ある製品を買いたくないと思っている人からみて全員による「いいえ」回答率予測は低すぎる．つまり，ある人の真の意見は「みんなが思うよりも普通な」回答になりやすい．
さらに 3UHOHF は，ある自然な仮定の下で %76
スコアの期待値が真実申告において最大となり，%76 スコアの最大化のためには真実申告がベイジ
アン・ナッシュ均衡解となることを示している．
つまり，%76 スコアはインセンティブ整合的メカニズムを提供する．高い %76 スコアを得る方法は正直かつ真剣に答えることであり，他に方法はない．
ベイジアン自白剤に関する実証研究
ベイジアン自白剤はいくつかのゲーム理論的前提に基づくモデルに依拠しており，実際の挙動については実証的検討が必要である． 年の提案
以来，ベイジアン自白剤についての実証研究は，数は多くないものの着実に進められてきた．それらの研究は大きく二つの方向に分かれる．
%76 による回答品質の評価
一つは，%76 スコアを回答品質の評価手法として捉える方向である．

Policy & Research No.13 (December 2017)34+RZLH:DQJ 7VDL  は医師を対象とした調査で，回答の %76 スコアと行動との関係を調べている．医薬品の新製品を上市する前，製薬会社
は販売予測のために医師を対象にした調査を行う
ことが多い．しかし，上市前に医師に聴取した処
方意向と，上市後に医師がそれを実際に処方する
回数は，通常大きくずれる．+RZLH らは %76 スコ
アで医師に重みをつけることで，実際の処方行動
を処方意向で予測するモデルが説明力を増したと報告している．
0LOOHU%UDLOH\ .LUOLN  はデザイン
教育評価において，学生に既存デザインについての設問への回答を求めたとき， 教員からみた回
答の正しさではなく その回答の情報スコアが，デザイン創造課題での成績を予測したと報告している．
%76 による回答品質の改善
もう一つの方向は，%76 スコアを調査参加報酬と連動させ，インセンティブ整合性の導入を試みるという方向である．参加者は報酬の最大化を目指して正直かつ真剣に回答するようになると期待される．
:HDYHU 3UHOHF  は市場調査を想定した実験を行っている．実験参加者にブランド名などの名称を提示し，「知っている」と答えたら定額を支払うという試行では，参加者は実在しない名称に対しても「知っている」と答えやすくなる．そこで別の参加者には，質問に %76 を組み込み，「知っている」ときに定額を支払うだけでなく，情報
スコアと比例した小銭も毎回支払った．試行を繰り返すと，参加者は実在しない名称を正しく「知らない」と答えるようになった．情報スコアと連動した報酬によって参加者の正直さが取り戻せたわけである．
-RKQ/RZHQVWHLQ 3UHOHF  は研究不正についての調査において %76 を活用している．
彼らは米国の心理学者を対象に，研究上の軽微な不正行為についての経験を聴取する調査を行った．
調査参加への金銭的報酬のかわりに，参加報酬にあたる金額を調査者が慈善団体などに寄付すると約束した．回答は匿名で収集されるものの，回答
者には自らの不正行為を正直に申告する動機づけが乏しい．
そこで彼らは，一部の回答者に対して，調査参加に伴って生じる寄付の金額を，回答の%76 スコアと連動させると教示した．その結果，

この教示を行った群のほうが，不正行為を告白す
る割合が高くなった．
近年では，クラウド・ソーシングにおける報酬
を BTS スコアと連動させる試みも行われている(Show, Horton, Chen, 2001; Frank, Cebrian,Pickard, Rahwan, 2017)．実験により効果にばらつきがあるものの，BTS の導入により，設問に対してワーカーが申告する回答の分布が正直かつ真剣な方向へと変動することが示されている．

からの意見集約が試みられることになる．
一方，従業員に対する調査には深刻な障害がある．たとえば，店頭販売員が本部スタッフから調査への参加を求められ，その調査のなかで，来期の新製品を提示され「どのくらい売れるでしょう
か」と問われたとしよう．販売員の立場からみると，
この設問に対して悲観的な回答を行うことは，
モチベーションが低いと解される危険を伴う．このように，従業員から得た調査回答は強い評価懸念バイアスを受けている可能性が高い．
本実験では，このような文脈における BTS の適用可能性について検証する．BTS スコアが回答の真実性の指標となっているならば，強い評価懸念
バイアスを受けていると思われる回答において，BTS スコアは低いはずである．

４．実験
本報告では，マーケティング・リサーチにおける BTS の適用可能性を検証するために行った，ふたつのフィールド実験について報告する．
前節で概観したように，BTS についての実証研
究は広がりを見せているが，いまだ十分とはいえない．とくに，消費者調査・従業員調査における回答品質の評価という文脈において，実務状況に近いフィールド実験は管見の限り見当たらない．
マーケティングの領域では，意思決定支援のための消費者調査や従業員調査が頻繁に行われており，調査自体が一つのビジネス領域をなしている．
しかし，伝統的調査手法の減少とネット調査のコ
モディティ化に伴い，マーケティング実務家の間では，調査回答の品質への疑念，ひいては調査そのものへの疑念が高まっている．この領域でのBTS の適用可能性を検証することは，調査実務家
にとっても，またマーケティング実務家にとっても大きな意味を持っている．

[方法] ある消費財メーカーによる，全国の販売員への定例調査のなかで実験を行った．この調査
は勤務時間中に業務の一環としてなされている．
調査は，自社の上市前新製品・上市済製品についてのいくつかの設問を含んでいる．
調査は匿名で行われると教示されており，実際に回答は匿名化した状態で収集されている．しかし，そのことは回答者から見て明らかではない．
したがって，教示にも関わらず，回答者は回答の匿名性に疑念を持っている可能性がある．
なお，この製品カテゴリにおいては，販売員は特定のメーカーに専属する．
新製品の上市前には，既存顧客に対する新製品の紹介活動が行われることが通例である．組織の構造上，個々の販売員の店頭での努力や上市前紹介活動の正確な実態について調査主体
（本社）が把握するのは困難であり，販売員もそのことを理解している．回答した販売員の経験年数などは明らかでないが，一般に，販売員の製品知識は概して高く，また顧客についても豊かな知見を持っている．
全国の販売員 341 名から回答を収集した．本報
告では回収率を明らかにできないが，調査参加は業務の一環であり，回収率は高い．

実験 1： 販売スタッフによる上市前販売予測
本実験では，従業員による上市前販売予測という文脈において，BTS の適用可能性を検討する．
[背景] メーカーは，新しい製品やプロモーショ
ンに対する顧客の反応を，実際の上市・実施前に知り，製品・プロモーションの改善や生産管理に活かしたいという強い動機づけを持っている．しかし，財の性質や秘匿性の観点から，上市・実施
前の顧客調査が困難である場合も少なくない．こうした場合，顧客と日常的に接する販売スタッフ

37
35

政策と調査 第13号（2017年12月）

図 実験  の結果>仮説@ これらの設問への回答における評価懸念
バイアスについて，次のように予想される．
顧客の反応についての評価においては，上市前
製品（4）については強い評価懸念バイアスが働
くが，上市済製品（4）については働かないものと考えられる．上市済製品はすでに販売実績が明らかであるため，製品への顧客の反応についてどのように回答しても，自身のモチベーションの低さの現れとして解される心配はない．
いっぽう自分の取り組みについての評価においては，上市前製品（4），上市済製品（4）ともに，強い評価懸念バイアスが働くものと考えられる．

>設問@ 本報告では，調査に含まれていた次の つの設問に注目する．
現在販売中のある製品について4お客さまの反応はいかがですか（「良い」から「悪い」までの  件法評定）

4あなた自身の現在の取り組みはいかがですか（「かなり積極的」から「積極的でない」
までの  件法評定）

来期に発売される，現在紹介活動中の新製品について
4お客さまの反応はいかがですか（「良い」から「悪い」までの  件法評定）

4あなた自身の現在の取り組みはいかがですか（「かなり積極的」から「積極的でない」
までの  件法評定）

>結果と解釈@44 について，回答の分布，ならびに各回答に付与された %76 スコアの平均を示す（図 ）．
顧客の反応についての設問（図 D）では，上市前製品に対してはポジティブな回答における %76
スコアの平均が低くなった．いっぽう上市済製品については，いずれの回答でも %76 スコア平均に大差がなかった．
自分の取り組みについての設問（図 E）では，

本実験では，これらの  つの設問の直後に，他の販売員の回答を予測する設問を追加した．たとえば 4 の直後には，
4 の  つの選択肢について，他の回答者がその選択肢を選ぶ割合を予測するように求めた。回答に際しては，から までの刻みの選択肢から一つを選択させた．

図 実験  における調査結果の補正 上市前製品への顧客の評価 

Policy & Research No.13 (December 2017)36

行動意向は必ずしも実際の行動を意味せず，その関係性の強さは状況によってさまざまである．
たとえば投票行動は，事前の投票への意向だけではなく当日の天候にも影響されるだろうし，消費財の購買行動は，消費者の購買意向だけではなく、店頭への配架など流通上の要因にも強く影響されるだろう．しかし，仮に行動意向と実際の行動との関連性が弱いとしても，行動意向の理解それ自体が意義を持つ場合が少なくない．人々の投票意
向は政治意識の指標としての意義を持つし，新製品への購入意向は製品評価の重要な指標となる．
 本実験では，行動意向測定の事例として，79 視
聴者の番組視聴意向の測定という題材に注目し，%76 の適用による調査結果の補正を試みる．
行動意向の回答が一般にそうであるように，視聴意向の回答は実際の視聴行動と一致しない．そのずれは，回答の不正確さだけでなく，意向以外の諸要因によっても引き起こされているだろう．
したがって，仮に完全に正直かつ真剣な回答が得られたとしても，測定された視聴意向が実際の視聴行動と完全に一致することは期待できない．しかし，%76 によって回答の真実性を把握できるな
らば，%76 による集計結果の補正を通じて，意向と行動とのずれが小さくなることが期待される．
なお，本実験では %76 のほかに，%76 のために調査票に追加する，他者の回答について予測する
設問への回答分布そのものにも注目する．選挙調
査の文脈では，自分の投票意向よりも他者の投票行動の予測のほうが実際の得票率と相関するという現象が報告されており，選挙結果予測の手法と上市前製品，上市済製品ともに，ポジティブな回答における %76 スコア平均が低くなった．
これらの結果は，事前に予想された評価懸念バ
イアスの方向と整合している．上市前製品への顧客の反応についての評価，ならびに上市前・上市
済製品に対する自分の取り組みについての評価において，評価懸念により回答がポジティブな方向に歪み，結果として，ポジティブな回答の真実性は低くなっているものと推測できる．%76 スコア
は，評価懸念バイアスによる回答の真実性の低下を捉えているものと解釈できる．
なおこの観点からは，%76 によって集計結果を補正するという活用方法が考えられる．図  は，
%76 スコアを重みとして回答を加重平均した結果を示している．%76 による補正によって，上市前
製品への顧客の反応評価における「よい」率が減
少し，「どちらともいえない」率が増大している．

実験 ：ネット調査パネルによる個人視聴率の予測 本実験では，消費者調査による行動意向の測定という文脈において，%76 の適用可能性を検討する．
>背景@ 人々がある行動をとる意向を持っているかどうかを調べるという問題は，経済学における支払意思額測定や，世論調査・選挙調査など，さまざまな文脈で登場する．マーケティングの文脈でも，企業は人々がある消費者行動（たとえば新製品の購入）を行う意向があるかどうかに強い関心を持つ．

表 実験  における聴取対象番組

37

政策と調査

第13号（2017年12月）

●：視聴予定回答の単純平均●：視聴予定回答の単純平均

矢印：BTS による補正後の値＋：他者回答予測の幾何平均(exp(BTSスコアx0.2)による加重平均)

図 実験  の結果の %76 による補正

図 実験  の結果[外的基準] 人々の実際の視聴行動を表す指標として，スイッチ・メディア・ラボ社のテレビ視聴
分析システム60$57（KWWSVZZZVZLWFKPFRP）が提供する個人視聴率を使用した．このシステム
は，関東地方  人について個人レベルのリア
ルタイム視聴データを提供しており，ネットパネ
ルに対する調査との比較が容易である．

して適用されている YRWHH[SHFWDWLRQVXUYH\*UDHIH ．
>方法@公募型ネットパネルから得た関東地方の
 歳男女  名に対してネット調査を行った．調査は  年  月 ～ 日に行った．
 調査では，これから放映される連続 79 ドラマ
 番組について聴取した．回答終了の時点ですでに放映が始まっていた回答は分析から除外する．
番組名と分析対象回答数を表  に示す．

>設問@主な聴取項目は，各番組について次の 問であった．

>結果@いずれの番組でも，視聴予定回答率は実際の個人視聴率を上回った．また，他者の回答についての予測は，視聴予定回答率をさらに上回る値となった 図  ．すなわち，本研究では YRWH
H[SHFWDWLRQVXUYH\ の有効性は示されなかった．
%76 スコアによって視聴予定回答率を補正すると，実際の個人視聴率とのずれは小さくなった（図 ）．この結果は，%76 スコアが回答の真実性を表すという想定と整合する．
回答に付与された %76 スコアを観察すると，当該の連続テレビドラマを先週までに視聴している
視聴者において，
視聴予定回答率がきわめて高く，また予測スコア・情報スコアがともに低くなっていた（表 ）．先週までに視聴した人は，自分の視聴確率を（おそらく実際よりも）高く見積もっており，%76 スコアはこれらの人々の回答が及ぼす影響を割り引く役割を果たしているものと思われる．

4あなたは，今週放送される予定の次のテレビドラマを，リアルタイムで見る予定はありま
すか．
（「リアルタイムで見る」「見ない」の  件法）
4さきほど，あなたが今週放送される予定の次のテレビドラマを，リアルタイムで見るかどうか回答していただきましたが，この質問について，このアンケートに参加している他の人た
ちのうち，何％くらいの人が，「リアルタイム
で見る」と回答すると思いますか．
「リアルタ
イムで見る」と回答する人の割合を予想して，お答えください．
（から までのスライダー）

Policy & Research No.13 (December 2017)38

表 2. これまでの視聴と BTS スコアの関係(番組 4,5 を除く 13 番組の平均)５．考察
本研究では，マーケティング意思決定支援の文
脈での消費者調査・従業員調査における，ベイジ
アン自白剤の適用可能性について検討した．
実験1 では，従業員による製品評価におけるBTS
スコアが，評価懸念バイアスが想定される設問において低くなることが示された．
また実験 2 では，TV 視聴者における番組視聴意向の回答におけるBTS スコアが，過去経験に基づく強いバイアスを持つと想定される視聴者において低くなることが示された．以上の結果は，回答の真実性をあらわす指標としての BTS スコアの有用性を支持するものであるといえる．
従来の調査法研究は，調査主体が関心を持つな
んらかの知識・態度を，調査回答者が調査参加という行為に先行して保持しており，調査主体の求めに応じてそれを開示する，という枠組みに沿って進められていた．この枠組みでは，調査という行為の本質的な相互作用性にはあまり注意が向けられなかった．これに対して，近年の調査法研究
では，調査という行為を社会的相互作用とみなす観点から，調査の改善に寄与する新しい手法が生み出されている．その一つであるベイジアン自白剤は，回答品質の評価と改善という問題に対する，外的基準やパラ・データに依存しないアプローチ
として，高い有用性を持っているものと思われる．
調査実務におけるベイジアン自白剤のさらなる活用のためには，以下に挙げる点について，さらなる実証的検討が必要である．
第一に，本研究のようにベイジアン自白剤を回答品質の評価手法として捉える際には，調査結果の補正にあたって BTS スコアをどの程度まで考慮するかという点についての基準が必要となるだろう．本研究では先行研究を参考に，BTS スコアを指数変換した値を重みとして回答を加重平均するという方法を採用したが，この方法に実証的な根拠はない．この問題は，回答の真実性と BTS スコ
アとの定量的関係という問題であるといえる．本
研究のようなフィールド実験だけではなく，真の回答分布が既知であるような実験的状況を用いた実証研究の蓄積が必要であろう．
第二に，ベイジアン自白剤を回答品質の改善手法として捉える方向についても，実証研究がいまだ不足している．とくに，BTS スコアをインセン
ティブと連動させることによる回答品質の改善は，意図されているようなインセンティブ整合的メカ
ニズムの働きによるものなのか，それとも「BTS
スコアが正直さを表す」という教示の効果に過ぎないのかという点について，従来の研究には曖昧さが残されている（Kuncel, Borneman, Kiger,
2012）．心理学研究においては，態度測定において「あなたの本当の気持ちを測定する装置があります」という(偽りの)教示を行うことで回答が正直な方向へと変動することが知られている（bogus
pipeline 効果．Cf. Roese & Jamieson(1993)）．仮に
ベイジアン自白剤の効果が一種の bogus pipeline
効果に過ぎないのであれば，その適用可能性には限界があるものと思われる．
第三に，ベイジアン自白剤における回答の心理過程についての検討，いいかえればベイジアン自白剤の個人内での作用機序の解明が求められる．
回答者は，他者回答の予測という設問に対してどのような方略を使用して回答しているのか．またBTS スコアが報酬と連動する状況下で，回答者はBTS スコアをどのような値として理解しているのか．BTS スコアが低くなるのは，回答にあたって

41
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政策と調査 第13号（2017年12月）

㻲㼞㼍㼚㼗㻘㻌 㻹㻚㻾㻚㻘㻌 㻯㼑㼎㼞㼕㼍㼚㻘㻌 㻹㻚㻘㻌 㻼㼕㼏㼗㼍㼞㼐㻘㻌 㻳㻚㻘㻌 㻾㼍㼔㼣㼍㼚㻘㻌 㻵㻚㻌㻔㻞㻜㻝㻣㻕㻌 㼂㼍㼘㼕㼐㼍㼠㼕㼚㼓㻌 㻮㼍㼥㼑㼟㼕㼍㼚㻌 㼠㼞㼡㼠㼔㻌 㼟㼑㼞㼡㼙㻌 㼕㼚㻌㼘㼍㼞㼓㼑㻙㼟㼏㼍㼘㼑㻌㼛㼚㼘㼕㼚㼑㻌㼔㼡㼙㼍㼚㻌㼑㼤㼜㼑㼞㼕㼙㼑㼚㼠㼟㻚㻌㻼㻾㼛㻿㻌㻻㻺㻱㻚㻌㻝㻞㻔㻡㻕㻘㻌㼑㻜㻝㻣㻣㻟㻤㻡㻚㻌㻳㼞㼍㼑㼒㼑㻘㻌 㻭㻚㻌 㻔㻞㻜㻝㻠㻕㻌 㻭㼏㼏㼡㼞㼍㼏㼥㻌 㼛㼒㻌 㼢㼛㼠㼑㻌 㼑㼤㼜㼑㼏㼠㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼟㼡㼞㼢㼑㼥㼟㻌 㼕㼚㻌 㼒㼛㼞㼑㼏㼍㼟㼠㼕㼚㼓㻌 㼑㼘㼑㼏㼠㼕㼛㼚㼟㻚㻌 㻼㼡㼎㼘㼕㼏㻌 㻻㼜㼕㼚㼕㼛㼚㻌㻽㼡㼍㼞㼠㼑㼞㼘㼥㻘㻌㻣㻤㻘㻌㻞㻜㻠㻙㻞㻟㻞㻚㻌㻴㼛㼣㼕㼑㻘㻌㻼㻚㻶㻚㻘㻌㼃㼍㼚㼓㻘㻌㼅㻚㻘㻌㼀㼟㼍㼕㻘㻌㻶㻚㻌㻔㻞㻜㻝㻝㻕㻌㻼㼞㼑㼐㼕㼏㼠㼕㼚㼓㻌㼚㼑㼣㻌㼜㼞㼛㼐㼡㼏㼠㻌 㼍㼐㼛㼜㼠㼕㼛㼚㻌 㼡㼟㼕㼚㼓㻌 㻮㼍㼥㼑㼟㼕㼍㼚㻌 㼠㼞㼡㼠㼔㻌 㼟㼑㼞㼡㼙㻚㻌㻶㼛㼡㼞㼚㼍㼘㻌㼛㼒㻌㻹㼑㼐㼕㼏㼍㼘㻌㻹㼍㼞㼗㼑㼠㼕㼚㼓㻘㻌㻝㻝㻔㻝㻕㻘㻌㻢㻙㻝㻢㻚㻌㻶㼛㼔㼚㻘㻌 㻸㻚㻷㻚㻘㻌 㻸㼛㼣㼑㼚㼟㼠㼑㼕㼚㻘㻌 㻳㻚㻘㻌 㻼㼞㼑㼘㼑㼏㻘㻌 㻰㻚㻌 㻔㻞㻜㻝㻞㻕㻌㻹㼑㼍㼟㼡㼞㼕㼚㼓㻌㼠㼔㼑㻌㼜㼞㼑㼢㼍㼘㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼒㻌㼝㼡㼑㼟㼠㼕㼛㼚㼍㼎㼘㼑㻌㼞㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌㼜㼞㼍㼏㼠㼕㼏㼑㼟㻌 㼣㼕㼠㼔㻌 㼕㼚㼏㼑㼚㼠㼕㼢㼑㼟㻌 㼒㼛㼞㻌 㼠㼞㼡㼠㼔㻌 㼠㼑㼘㼘㼕㼚㼓㻚㻌㻼㼟㼥㼏㼔㼛㼘㼛㼓㼕㼏㼍㼘㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻘㻌㻞㻟㻔㻡㻕㻘㻌㻡㻞㻠㻙㻡㻟㻞㻚㻌㻶㼡㼞㼏㼍㻘㻌㻾㻚㻘㻌㻲㼍㼘㼠㼕㼚㼓㻘㻌㻮㻚㻌㻔㻞㻜㻜㻤㻕㻌㻵㼚㼏㼑㼚㼠㼕㼢㼑㼟㻌㼒㼛㼞㻌㼑㼤㼜㼞㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻌㼛㼜㼕㼚㼕㼛㼚㼟㻌㼕㼚㻌㼛㼚㼘㼕㼚㼑㻌㼜㼛㼘㼘㼟㻚㻌㻱㻯㻌㻓㻜㻤㻦㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼑㼐㼕㼚㼓㼟㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻥㼠㼔㻌 㻭㻯㻹㻌 㼏㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌 㼛㼚㻌 㻱㼘㼑㼏㼠㼞㼛㼚㼕㼏㻌 㼏㼛㼙㼙㼑㼞㼏㼑㻚㻌㻝㻝㻥㻙㻝㻞㻤㻚㻌㻷㼡㼚㼏㼑㼘㻘㻌 㻺㻚㻾㻚㻘㻌 㻮㼛㼞㼚㼑㼙㼍㼚㻘㻌 㻹㻚㻘㻌 㻷㼕㼓㼑㼞㻘㻌 㼀㻚㻌 㻔㻞㻜㻝㻞㻕㻌㻵㼚㼚㼛㼢㼍㼠㼕㼢㼑㻌 㼕㼠㼑㼙㻌 㼞㼑㼟㼜㼛㼚㼟㼑㻌 㼜㼞㼛㼏㼑㼟㼟㻌 㼍㼚㼐㻌 㻮㼍㼥㼑㼟㼕㼍㼚㻌㼒㼍㼗㼕㼚㼓㻌 㼐㼑㼠㼑㼏㼠㼕㼛㼚㻌 㼙㼑㼠㼔㼛㼐㼟㻦㻌 㻹㼛㼞㼑㻌 㼝㼡㼑㼟㼠㼕㼛㼚㼟㻌 㼠㼔㼍㼚㻌㼍㼚㼟㼣㼑㼞㼟㻚㻌㼕㼚㻌㼆㼕㼑㼓㼘㼑㼞㻘㻌㻹㻚㻘㻌㻹㼍㼏㼏㼍㼚㼚㻘㻌㻯㻚㻘㻌㻾㼛㼎㼑㼞㼠㼟㻘㻌㻾㻚㻰㻚㻌㻔㼑㼐㼟㻚㻕㻌 㻎㻺㼑㼣㻌 㼜㼞㼛㼟㼜㼑㼏㼠㼕㼢㼑㼟㻌 㼛㼚㻌 㼒㼍㼗㼕㼚㼓㻌 㼕㼚㻌 㼜㼑㼞㼟㼛㼚㼍㼘㼕㼠㼥㻌㼍㼟㼟㼑㼟㼟㼙㼑㼚㼠㻚㻎㻌㻻㼤㼒㼛㼞㼐㻌㼁㼚㼕㼢㼑㼞㼟㼕㼠㼥㻌㻼㼞㼑㼟㼟㻚㻌㻹㼕㼘㼘㼑㼞㻘㻌㻿㻚㻾㻚㻘㻌㻮㼞㼍㼕㼘㼑㼥㻘㻌㻮㻚㻼㻚㻘㻌㻷㼕㼞㼘㼕㼗㻘㻌㻭㻚㻌㻔㻞㻜㻝㻠㻕㻌㻱㼤㼜㼘㼛㼞㼕㼚㼓㻌㼠㼔㼑㻌 㼡㼠㼕㼘㼕㼠㼥㻌 㼛㼒㻌 㻮㼍㼥㼑㼟㼕㼍㼚㻌 㼠㼞㼡㼠㼔㻌 㼟㼑㼞㼡㼙㻌 㼒㼛㼞㻌 㼍㼟㼟㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻌㼐㼑㼟㼕㼓㼚㻌 㼗㼚㼛㼣㼘㼑㼐㼓㼑㻚㻌 㻴㼡㼙㼍㼚–㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼑㼞㻌 㻵㼚㼠㼑㼞㼍㼏㼠㼕㼛㼚㻚㻌㻞㻥㻔㻡㻙㻢㻕㻘㻌㻠㻤㻣㻙㻡㻝㻡㻚㻌㻼㼞㼑㼘㼑㼏㻘㻌 㻰㻚㻌 㻔㻞㻜㻜㻠㻕㻌 㻭㻌 㻮㼍㼥㼑㼟㼕㼍㼚㻌 㼠㼞㼡㼠㼔㻌 㼟㼑㼞㼡㼙㻌 㼒㼛㼞㻌㼟㼡㼎㼖㼑㼏㼠㼕㼢㼑㻌㼐㼍㼠㼍㻚㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻘㻌㻟㻜㻢㻔㻡㻢㻥㻡㻕㻘㻌㻠㻢㻞㻙㻠㻢㻢㻚㻌㻾㼛㼑㼟㼑㻘㻌㻺㻚㻶㻚㻘㻌㻶㼍㼙㼕㼑㼟㼛㼚㻘㻌㻰㻚㼃㻚㻌㻔㻝㻥㻥㻟㻕㻌㼀㼣㼑㼚㼠㼥㻌㼥㼑㼍㼞㼟㻌㼛㼒㻌㼎㼛㼓㼡㼟㻌 㼜㼕㼜㼑㼘㼕㼚㼑㻌 㼞㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻦㻌 㻭㻌 㼏㼞㼕㼠㼕㼏㼍㼘㻌 㼞㼑㼢㼕㼑㼣㻌 㼍㼚㼐㻌㼙㼑㼠㼍㻙㼍㼚㼍㼘㼥㼟㼕㼟㻚㻌 㻼㼟㼥㼏㼔㼛㼘㼛㼓㼕㼏㼍㼘㻌 㻮㼡㼘㼘㼑㼠㼕㼚㻘㻌 㻝㻝㻠㻔㻞㻕㻘㻌㻟㻢㻟㻙㻟㻣㻡㻚㻌㻿㼔㼛㼣㻘㻌㻭㻚㻰㻘㻌㻴㼛㼞㼠㼛㼚㻘㻌㻶㻚㻶㻚㻘㻌㻯㼔㼑㼚㻘㻌㻰㻚㻸㻚㻌㻔㻞㻜㻝㻝㻕㻌㻰㼑㼟㼕㼓㼚㼕㼚㼓㻌㼕㼚㼏㼑㼚㼠㼕㼢㼑㼟㻌 㼒㼛㼞㻌 㼕㼚㼑㼤㼜㼑㼞㼠㻌 㼔㼡㼙㼍㼚㻌 㼞㼍㼠㼑㼞㼟㻚㻌 㻯㻿㻯㼃’㻝㻝㻦㻌

の誠実性が欠けているからか，それとも回答にあたっての十分な知識が欠けているからか．これらの点についての実証研究は，調査においてベイジ
アン自白剤を適用しやすい場面とそうでない場面について理解する際に，重要な示唆を提供するものと思われる．また，%76 スコアを回答時間など別の指標と併用する際の方法についても示唆を提供するだろう．
最後に，ベイジアン自白剤を予測メカニズム一般のなかに位置づける理論的枠組みの整備が必要である．巨視的観点から見ると，多くの調査は，なんらかの事象を予測するために構築された，集合知に基づく予測メカニズムの一形態であると捉えることができる．&KHQ 3HQQRFN  はメカ
ニズム・デザイン論の観点から予測メカニズムを類型化し，ベイジアン自白剤をピア予測システムの一つとして位置付け，予測市場などの他のメカニズムと比較している．また -XUFD )DOWLQJ は，同じくメカニズム・デザイン論の観点からベイジアン自白剤を改訂し，真実申告がベイジアン・ナッシュ均衡解となるという性質を放棄するかわりに，調査終了を待たずに報酬を決定される手法を提案している．調査を集合知メカニズ
ムの一つとして捉えるこうした観点は，従来の調査法研究においては見失われがちであった視点であり，今後の調査手法開発に新しい可能性をもたらすだろう．
（株式会社インサイト・ファクトリー）

注 本報告の一部は下記の発表に基づいている：
小野滋  「消費者調査における真実申告誘発メカニズムの活用」
日本行動計量学会第  回大会
小野滋  「消費者調査における真実申告メカ
ニズムの活用～ベイジアン自白剤によるテレビ視
聴行動予測～」日本行動計量学会第  回大会


㻼㼞㼛㼏㼑㼑㼐㼕㼚㼓㼟㻌 㼛㼒㻌 㼠㼔㼑㻌 㻞㻜㻝㻝㻌 㻭㻯㻹㻌 㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌 㼛㼚㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼑㼞㻌㻿㼡㼜㼜㼛㼞㼠㼑㼐㻌㻯㼛㼛㼜㼑㼞㼍㼠㼕㼢㼑㻌㼃㼛㼞㼗㻚㻌㻞㻣㻡㻙㻞㻤㻠㻚㻌㼃㼑㼍㼢㼑㼞㻘㻌㻾㻚㻘㻌㻼㼞㼑㼘㼑㼏㻘㻌㻰㻚㻌㻔㻞㻜㻝㻟㻕㻌㻯㼞㼑㼍㼠㼕㼚㼓㻌㼠㼞㼡㼠㼔㻙㼠㼑㼘㼘㼕㼚㼓㻌㼕㼚㼏㼑㼚㼠㼕㼢㼑㼟㻌㼣㼕㼠㼔㻌㼠㼔㼑㻌㻮㼍㼥㼑㼟㼕㼍㼚㻌㼠㼞㼡㼠㼔㻌㼟㼑㼞㼡㼙㻚㻌㻶㼛㼡㼞㼚㼍㼘㻌㼛㼒㻌㻹㼍㼞㼗㼑㼠㼕㼚㼓㻌㻾㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻘㻌㻡㻜㻔㻟㻕㻘㻌㻞㻤㻥㻙㻟㻜㻞㻚㻌
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参考文献
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第2部

パネルディスカッション「マスコミ世論調査」の内と外―世論調査はいつまで続けられるのか―

１．世論調査の真価が問われるレファレンダム（国民投票）にどう対応するのか
２．世論調査の信ぴょう性
３．「マスコミ世論調査」の社会的価値




 


  パネリスト：島田 敏男（ＮＨＫ解説副委員長）
鳥山 忠志（読売新聞東京本社世論調査部長）
平田 崇浩（毎日新聞社論説委員）
堀江 浩 （朝日新聞社編集委員）
司会松本 正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

         





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41

政策と調査 第13号（2017年12月）

○松本（司会） では，第  部を始めさせていただきます．
 「世論調査はいつまで続けられるのか」というちょっと大げ
さなタイトルにしてみました．マスコミ
世論調査と，世間一松本 正生
般的なくくりで言うとそのように呼ばれているのだと思いますけれど
も，メディアがずっとやり続けてきた世論調査，
これを内と外から考えてみたい．世論調査はいつまで続けられるのかというのは，続けるに決まっているのですけれども，実際の意味としては，世論調査の結果というのが世論であるという，こういう今の状況がいつまで続くのかなという意味合
いにしております．
 流れとしてはこの順番で，目の前の総選挙の話
はちょっと外して，あえて少し違うところから話を始めようかなと思っています．
 今日，無理を言って，お忙しい中， 人の方にパネリストとしてご登壇いただいています．
 プログラムの順番でご紹介させてください．
 あちら側の左から，皆様方から向かって左側か
ら，ＮＨＫの解説副委員長をされている島田敏男
さんです．
（拍手）今日は私のほうが拙い司会をやりますので，よろしくお願いします．
 それから，そのお隣，真ん中にお座りになっているのが，読売新聞東京本社世論調査部長の鳥山忠志さんです．
（拍手）
 そして，一番端が，正式に言うと肩書が  つあって，毎日新聞社政治部編集委員兼論説委員の平田崇浩さんです．
（拍手）平田さんは前世論調査室長ということです．
 それから，私のお隣に座っていらっしゃるのが，
朝日新聞社の編集委員の堀江浩さんです．
（拍手）
堀江さんも前世論調査部長でいらっしゃるわけですよね．
 よろしくお願いします．
  時間半ぐらいを予定しておりますけれども，ぜひ皆様とやりとりをする時間をとりたいと思っています．

１．世論調査の真価が問われるレファレンダム
にどう対応するのか 早速始めたいと思います．

Policy & Research No.13 (December 2017)42

 あえて，先ほども言いましたように，話としては，やや趣向を変えて，目の前の総選挙にどうするのという，世論調査大丈夫ということではなくて，ちょっと先の話，未来の話というのでしょう
か，仮定の話になるのですけれども，今となっては  月の連休明けに比べてリアリティーがなくなったのですけれども，例えば国民投票というものが行われた場合に，我々の世論調査というのは，今まで以上に真価というのでしょうか，信ぴょう性が問われるということは間違いない．あえて踏み込んで言えば，我々がいろいろ意識して，今までも問題になってきたことなのだけれども，何となくそれなりにやり過ごしてきたというか，通り
過ごしてきたような問題というのが正面から降りかかってくるのかなと，こんな気がしています．
 例えば，国民投票というものに対して調査にとどめるのか，予測まで踏み込むのかというようなことは，まず最初に降りかかっている問題だと思います．それから，例えば，世論調査結果ないし世論調査報道の影響力というのは，恐らく選挙予測報道以上だと思います．投票する人たちにとってみても，そこのインパクトというのは非常に大きいと思うので，その辺をどう考えるかということが避けられない問題として出てくる．その辺からちょっと話を始めて，どうしても最後は目の前の選挙という話にはなりますけれども，進めていきたいと思います．
（事例１）イギリスの国民投票（）
それで，ちょっと頭の体操のために，一番話題になったのは，イギリスの  年前のＥＵ離脱の国民投票です．調査方法に関しては，私のほうで調べたので，どこまで正確かわからないのですけれ
ども，オンラインが割と多いのですけれども，各社の残留か離脱かということの調査結果ないし予ていたらどのように言われるかわからないというリスクがあるわけですね．
 私は，ずれているのは当たり前だと思っています．こちらは世論調査の結果なのだからという立場です．
 ただし，そこのところをどう違うのかまで説明した記事を書かないと，なかなか読者に理解してもらえないと考えたものですから，全体の集計結果，これはいわば市民の平均的な意見の分布であるという捉え方をして，あくまでも投票は，投票に行った人たちの結果であり，世論調査の結果とは一致しませんという大前提で記事をつくりました．

測の数値がかなりばらついて，赤字でわかるように，どちらかというと，結果と違って，残留という形で出たほうが多かったと．
 それから，やはり世の中の関心というのも，この  年，それから今年の総選挙に比べても高くて，若い人の投票率が思いのほか伸びなかったという問題は言われましたけれども，このぐらいの関心度であった．
 要するに，大接戦だったわけですけれども，賛
否がひっくり返った予測をした，あるいは数値が出たところもあるので，非常に外れたというようなイメージで議論がされたわけです．これは対岸の火事ではなくて，我々の場合，その辺の問題をどのように捉えたらいいか．
（事例２）大阪の住民投票（）
 そうすると，大阪の都構想の住民投票というのが実は我々にとってみれば  つの予行演習としてあって，全く未経験ではないわけですよね．その辺のところから，あの住民投票にどのように構えて対応されたかというところから話を始めていきたい．
 ちょうど朝日新聞社の堀江さんのほうで，少しデータがありますよということでご提供いただけるようなので，まず，どのように捉えて，どう報
道して，結果どうだったかという，この辺のところのお話を，よろしくお願いします．どうぞ．
○堀江 朝日新聞社の堀江と申します．どうぞよろしくお願いします．
 これは  年  月の投票でして，当時，私，世論調査部長をやっていたものですから，直接これ
は担当しました．
堀江 浩氏
 最大の問題は，投票期間中に世論調査をして，その生数字を出せるかどうかという問題があって，それに関しては出そうと結論を出しました．これは法務とも相談して，公選法の規定に準じるという条項が大阪の住民投票条例の中にあったものですから，我々の調査がいわゆる人気投票の公表に当たらないという理論武装をした上で出しました．
 問題は，その調査が正しかったかどうかという話になってきます．数字に関して，出すという前提になった場合に，その数字は，当然，投票結果と照らし合わされるわけで，そうしたときにずれ その場合に，記事の中で必ず，投票に行くと思う人，ライクリーボーターに絞り込んだ部分の数
字も必ず触れようと．できることなら，そっちの見出しもとりたいねという話をした上で記事を構成しました．
 本当は，リード部分に両方の数字を入れたかったくらいなのですけれども，記事が長くなってしまったものですから，リード部分には全体の賛否の数字を入れています．
 このとき，調査結果は，賛成 ，反対  で，反対が非常に大きく見えたわけですけれども，最後は拮抗するわけですね．
 この記事の中で言うと，左側ですね．行くと思う層と既に期日前投票をした層を合せると，賛成，反対  で賛否の差は縮まっているという，
ここのところを実は強調したくて記事を書いた次第です．
 世論調査として全体の平均値をとれば，結構反対が多いという印象なのですけれども，いざ投票になると，もっとその差が縮まりますよということが，今回の調査からは言えていますということ

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政策と調査 第13号（2017年12月）

の記憶する限りは，やっぱり反対のほうが結構多そうだねと．どこもここまで大接戦になるとは思っていなかったので，やはり，そう説明したとしても，行く人たちに絞り込んでさらにこうするとほぼ正確ですとはいっても，社会がそう受けとめてくれるのだろうかと．調査の結果だから，こういう生数字を出さざるを得ない．これは予測じゃないですよと断ったとしても，それがどれだけ通じるだろうかなというところが危惧されるのですけれども，何かコメントがあれば．
○堀江 それは当然だと思います．ですので，見出しの立て方も非常に難しかったのですが，「賛
 否答えず ％」をとったのですけれども，これは答えていない人も結構いますから，まだわかり
 実際のところ，投票結果は  対  と，本ませんよという趣旨を出したのですが，行く層で当に  ポイントぐらいの差だったわけですね．
は賛否との差が縮まりますよというのを私はとっ
我々の調査，市民全体を対象にした結果は，賛成てほしいと思ったのですけれども，それは最終的
，反対 ， ポイント余り反対が上回っていにとってもらえなかった．
たのですが，「投票に行くと思いますか」，「多分 もう一つは，調査が正確だったかどうなのかと行くと思いますか」，「行かないと思いますか」いう観点で我々はつい議論してしまいがちなので云々という質問を重ねています．
すが，有権者の皆さん，投票に行ったんですか？
 その層に絞ったクロスのデータは賛成  で反という視点もあると思うのです．結果を見れば，
対  ということで，賛成の割合が上がっていま
投票率がこのぐらいだとこのような結果になりました．その他・答えないを除いた「行く層」でもす，ということも調査と比較すればわかるわけでう一回，相対的な差をとってみると， 対す．我々の調査が対象者全員をカバーしていると ということで，これは投票結果とほぼ一致は言えないのですけれども，市民全体で見たらこした結果になって，非常にいい調査だったなと思
れだけ反対の人が多かったんですよということをっています．それはたまたまだったのか，それとも調査がよかったのかはわからないところですが， 有権者にも考えてもらいたいという意味で，これは私はマストで出すべきだと思っていました．
こういうことなんだよというのをぜひお伝えした○松本（司会） ありがとうございます．
くて．これはもともと学生向けに話す機会があっ 来るべき国民投票はちょっとおいておいて，こてつくった資料です．
「世論調査って当たらないの大阪都構想の住民投票に関しては，それぞれのじゃん」と言われますが，そうではなくて，投票社ではどのような議論でどう臨まれたのかというに行く人が ％だから世論調査とずれちゃうん
点について，もしご記憶があれば島田さんからおですよという面があることを伝えたくて，こうい
願いします．
う数字を紹介しています．
○島田 社での議論
 投票率はこのときは ％まで行きまして，一には，私，入ってお般の選挙としては高かったほうだと思います．そ
りませんでしたかられも，比較的私たちの調査環境と合っていて，調なんとも言えません．
査に多くの人が答えてくださったという面もあって，割と精度が高く見えたのかなと思っています．  しかし，とにかく私がここにいる中で○松本（司会） これは確かにそうで，行く層に唯一他の皆さんと違限定して，とにかく投票に行くと答えた層で，さ島田 敏男氏らにその層で明確に賛否を表明した層に絞ったと． うのは，調査を実施する主体の側の仕事をしたことがないという点で
 段階で絞り込むと非常に精度は高いのだけれど
す．常にデータをもらって，それを解説に使ったも，どうしても紙面の見出しがひとり歩きして，りして発信する，いわばユーザーなのですよ．私，他社の記事もそうだったと思いますけれども，僕を伝えたかったのがこの記事の趣旨であります．

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

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44ユーザー代表．ほかの人たちはクリエーター代表
かもしれないけれども． ユーザー代表に徹して言わせていただくと，いろいろ堀江さんご苦労もなさって，こういう工夫を凝らしたのはよくわかるのです．ただ，このぐ
らいの接近戦になったものは，もう誤差の範囲だ．
相当今の世論調査というのは誤差がでかい．です
から，今の自民党と民進党の政党支持率の差ぐらいないと，はっきりした傾向の違いは見えない．
そこまで割り切って扱うということを，これはむ
しろ国民に教えるべきですよ．政治リテラシーの世界です，ここは．
 そのような割り切りというものの一方で，緻密な工夫というもの，これから国民投票のことも考えれば，調査に対する期待というもの，あるいは要請というものも増えてくると思いますので，そこら辺をどう使い分けていくかということを並行して考えていく必要があるのではないか．すみま
せん，勝手なことを言いまして．
○松本（司会） ありがとうございます．
 では，鳥山さん，答えられる範囲でお願いします．
○鳥山 読売新聞の鳥山です．私はこのとき，
現職ではなく，編集局にもいなかったものですから，当時の経緯は
詳しくは聞いていない
鳥山 忠志氏のですけれども，弊社の場合でいうと，この住民投票に関しては  回府民の調査をしております． 回目が賛否が拮抗していたのだけれども， 回目は，見出しで言うと，「大阪都反対が上回る」というものでした．
 具体的な数字はもちろん持ってはいるのですけ
れども，少なくとも東京の紙面を見ると，実はぼやかしているのですね．数字は出していない．ただ，袖見出し，朝日さんの場合， 本目の「賛否答えず ％」のところが，「橋下氏支持・不支持
並ぶ」なのですね．だから，そこでわかってくだ
さいみたいなところが当時はあったのかなとも思います．結果として見ると，得票率  ポイント
差ですので，調査からこれを当てるのは私も不可能だと思います．
 私は，調査というものは，あくまでその時点のトレンドということととらえています．選挙情勢
もそうですけれども，答えない人が何割かいて，

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情勢は変わる可能性はあるということを，いつも書いているわけですが，これは逃げているわけではなく，現実にそうなのです．このとき調査についても，調査の数字と現実の数字を，朝日さんのおっしゃるように，投票に行く人で見たらそれなりの近似値になるとは思いますけれども，少なくとも東京の紙面では出していない．見出しだけ見ると「反対が上回る」ということだったので，当たってはいるのですけれども，それをもって読者，
最近はネットにも原稿を流しますので，デジタル
ユーザーがどう受けとめるかということも考えながらやっていかなければいけないのかなという思いを持っています．
○松本（司会） ありがとうございます．
 平田さん，この都構想の関連で．
○平田 うちは恥ずかしながら自前で設計してこのとき調査していないので余り言えないのですが，あらゆる選挙のときの情勢調査にも通じますけれども，当てるのか，それともそのときの情勢を描
くのかの，この考え方の違いにどうしてもなってくるのだと思うのです．そこから先は，今度は来るべき国民投票の話になるので，またそこで話したいと思いますが，非常に難しい問題だと思います．
○松本（司会） 朝日さんは内部でこの住民投票
に関してどういうスタンスで臨むかという議論があって，あくまでも調査として，生数値をそのまま出すというご判断をされたということだと思うのですけれども，国民投票に関して言えば，調査をやらないわけにいかないでしょうし，そうなると，こういう形の報道をせざるを得ないのではな
いかなとは思います．
 もう一つお聞きしたいのは，国民投票は選挙の調査と違うので，全国一本の投票になるので，今の要するに全社足並みをそろえた併用の固定と携帯のＲＤＤで多分臨まれるので，この精度というのが改めて問われるのかなという気がするのですけれども，その辺について．
○島田 松本先生，誤解がないように先にお断りしておくと，ＮＨＫでは，選挙の投票日前の情勢
調査の数字を報道することは  年前からやめています．そして，それに基づく予測というのも報道をやめています．そのかわり出口調査一本，要するにあらゆる資源を，人と金をそこに投入した
ほうがテレビの開票速報に役に立つと．新聞の場
合は事前の報道が売りですから，火曜日，水曜日，

政策と調査 第13号（2017年12月）

最近だと月曜日かな，どーんと，体制はこっちと大見出しを  面で打つでしょう．新聞はあれが醍醐味ですけれども，うちの場合はもうそれを 
年ぐらい前にやめて，そのかわり，終わった後の開票速報がどれだけ正確でぶれがなく，間違いがなく，素早くできるかと，そこにシフトした．その決定的な違いが通常の選挙に関してはある．
 ただ，先生がおっしゃるように，今度の国民投票，憲法改正の国民投票ということになったら，それでいいのかという議論は当然我が社内で出る
し，出なければ私が出そうかと思っていますから．
ご参考までに．
○松本（司会） わかりました．国民投票の話，
そんなに引っ張るつもりはないので，次の質問ぐ
らいで終わりますけれども，では今度は平田さん
からで，国民投票となったら調査はせざるを得な
いし，それから生数字を公表するというスタンス
をとらざるを得ないと思うのですけれども，どうですかね．
○平田 まだ社内の議論を積み上げていないので，完全に私見になりますが，いざ憲法改正の発議になった場合には，数カ月間に及ぶ投票までの期間があります．恐らくその間，繰り返し調査をすることになるのだろうなと．それは，選挙の情勢調査のような，全国何万サンプルみたいなものを 
回とか，そんな世界ではなくて，今，先生がおっしゃったような，通常の 5'6 調査というものを繰り返しやる中で，世論の動向を伝えていくということになるのだろうなと．
 それは，さっき申し上げた，当てるのか，
それともその時々の情勢を映し出すのかという議論になってくるのだと思うのですが，そ平田 崇浩氏もそも当てるって何というのがあるのですよね．若干おこがましい気もしますし，やはり我々は，そのときそのときの世論に向き合って，その状況を描いていく．それを， カ月置きなのか，一週間，二週間置きなのか，
その変化の動向を描いていくのが，今私が思うあるべき国民投票の調査の姿なのかななんて思っています．
 そのときに大事になるのは，やはり謙虚にと言ったらおかしいですけれども，とにかく世論を誘導するようなことは絶対しない．淡々ととにかくNo.13 (December2017)
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世論の動きを描いていくということなのかなというのが私のイメージです．
○松本（司会） ありがとうございます．
 鳥山さん，さはさりながら，どうやっても，世論調査結果の報道が影響力を持つのは避けられないので，その辺も含めてお考えがあればお願いします．
○鳥山 私どもも， 月に総理がああいう発言をされた後，本当に政治のメニューに載ってきたのではないかということで，議論を始めて，夏休みが明けて，さあこれから本格的にやろうかという
ところでこういうことになったので，まだ全然着手したとも言えない状況です．そういうわけで，
あくまで私の私見なのですけれども，平田さんがおっしゃったように，投票まで数カ月にわたる期間があるので，どういう形かわかりませんけれど
も，調査という形で出していかないといけないだ
ろう．当然，その場合は，数字を明記してやっていくのが基本だと思います．
 ただ，そのときも，さっき誘導にならないようにというお話もありましたけれども，この  月以降の，私どもも含めた各社さんの調査を見ても，質問の内容によって全然結果が違ったりしているところもありますので，通常の調査以上に，気を使っていかなければいけないかなと考えておりま
すし，最終段階になったときに，選挙の情勢報道の時などがそうなのですけれども，結構うちなん
かは，予想グラフのボーダーのあたりはグラデー
ションをかけて紙面化したりすることもありますので，そこをどうするか．出せるところはぎりぎ
り出すということはもちろんあると思いますけれ
ども，議論しなければいけないと思っています．
○松本（司会） ありがとうございます．
 では，この話の最後として，堀江さん，これを踏襲されるとすれば，多分この公表の仕方がぎりぎりですよね．だから，生数字だけではなくて，
よりライクリーボーターに近い，予測ではないのだけれども，投票に行くといった人を分けて結果を公表していく，この辺がぎりぎりのところになるのですかね．
○堀江 ぎりぎりかどうかわからないし，皆さん
いろいろな工夫をする余地はあるとは思うのですけれども，世論調査と投票結果はずれるという前提に立てば，両方出していかないと理解は得られないのではないかなという気はしています．


２．世論調査の信ぴょう性
・「併用式ＲＤＤ」の精度は
○松本（司会） では，だんだん生の今の総選挙のほうに近づいていきたいのですけれども，その前に，ついに毎日さんも今月から併用方式になったので話は非常にしやすいのですが，今レギュラーで定例の，全国一本の内閣支持，政党支持メインの調査，各社とも固定電話と携帯電話を併用する，これは「併用式ＲＤＤ」という呼び名がもう一般化しているのですかね．この呼び名自体もどうなのか，一般化しているのかどうかも僕は定かではないのですが，併用方式に関して精度はどうですかというところをまず触れたいのですが，確かに，さっき鳥山さんから出たような，憲法改正の，安倍さんが連休中に言った後に各社が賛否の調査をやられて，その結果が各社で随分違って，そのことをそれぞれ各社がかなり報道されていて，それもここでまとめてはみたのですけれども，今日はこの問題は取り上げません．さらに内閣支持率の動向も，確かにこれなんかを見ると，毎日さんはこの  月までは固定一本で，他社さんは，ここに並んでいらっしゃいませんけれども，日経さんや共同さんも含めて全部併用方式だと思うのです．
 この辺を見ると，支持率の絶対値が随分違うよ
ねというのがあるし，この変化という，改造の効果という上昇度についても違いが出ていて，それなんかはもうかなり議論されたし，それぞれが今，他社のこういう結果を一覧表にして報道するというのが一般化してきているので，あえてこの辺は触れないでおこうかなと思っています．結果の違いというのはちょっとおいておいて，今の併用式のＲＤＤというものの品質とか精度というものはどの程度なのですかねという，調査あるいは調査
結果の品質表示ですね，その辺を取っかかりにしたいと思うのです．
・回答率の定義
我々が外から見ていて唯一わかるのは回答率でして，これを紙面とか，ＮＨＫさんの場合はウェブに公表されている回答率というもので，昔は面接調査時代は回収率と言ったわけですけれども，今は回答率というふうに定義が違うわけですね，
言葉が．
 世の中としては，よっぽど関心がある人が，質問と回答の一覧を，どこにあるのかなと探すと一番隅っこのほうに出ている．どれだけの人が注目

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しているのかわからないけれども，はたから見た時の品質表示というのはこれぐらいしかないので，ちょっと気になるなと思ったのでまとめてみました．

  つは，回答率というものの絶対値が社によって違いがあるなと．高いところと低いところがある．
 もう一つは，携帯と固定でほとんど変わらない
ところと，ＮＨＫさんは多分シングルフレームなのかな，日経さんも．デュアルではないからこういう回答率の出し方にするのかもしれないけれど
も，固定と携帯で結構回答率に差があると．それぞれが独自の回答率の算出ないし定義でこのような形で表示されているのかなと思うのですが，この辺はどのように理解すればよろしいのですかね．
 まず堀江さんから．
○堀江 では，どのように調査をしているのかという説明を．朝日の場合は固定も携帯も回答率は％ぐらいになっているのですけれども，用意した電話番号はもっと膨大で，それをかけてみると大体  割ぐらいしかつながらないわけですよね．
つながったうち最終的に答えを得られる割合は 
割ぐらい．× で，実回収率はサンプルに比べれば ％ぐらいです． ただ，かけたところでつながらない人は対象者にはならないという考え方でいます．かけてもつながらない方たちはもともと除いてしまうから，用意した電話番号が母集団にはなりません．つな
がった人，携帯の場合はつながって，有権者である―もちろん外国人も出たりするし，子供も出たりしますから，有権者であることを確認した方が対象になる．それが分母になって，それに対する回答が大体半分ぐらい得られますので，それが  前後になります．

政策と調査 第13号（2017年12月）

 固定も同様で，世帯内抽出がありますので，お宅の中で有権者が何人いらっしゃいますかと尋ね，
有権者がいるのを確認できた世帯を分母としています．対象者から回答が得られたものを有効回答としていますので，その結果，％前後になっています．
○松本（司会） 両方とも，その反応というのですか，それはそれほど変わらないということなのですよね．
○堀江 そうですね．用意したサンプルに対する実質的な回答率が固定も携帯も ％，％というのは大体変わらないですね．
○松本（司会） 電話をとるシチュエーションが違うじゃないですか．固定は家で出て，携帯というのは外出先でも仕事をしていても，運転中は逆にこちらでセーブするのだと思うのですけれども，そういう環境条件の違いみたいなものは余り関係ないということなのですかね，これは．
○堀江 不思議ですね．あと，調査は土日を中心にやっているので携帯の方が比較的よく答えてくださっているというのはあると思います．
 ただ，最近ウイークデーの携帯調査が増えているので，そのとれぐあいがちょっと心配ではあります．仕事をしていますので，仕事中はどうしても答えられないというケースはウイークデーは多いのではないかと予想しているところです．

○松本（司会） 思いのほか携帯の反応がいいという評価ですよね．
 島田さんは，もしあれば．
○島田 すみません，私も社内で取材をする側の立場なものですから，それで得た情報によると，
うちの場合，少し高めということになるのかな．
そんなに固定と携帯で大きな違いはありませんよという説明は受けているのですけれども，携帯は，出てくれた方というのが，今の堀江さんのお話のNo.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

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ように母数にほぼなると．固定の場合は，たしか有権者にたどり着くというところを母数にして，その中でやはり逃げない人ということになっていくので，要するに比較をすると，固定の場合は母数が少し狭められている傾向があると．それでほ
ぼ同じぐらいではないかというような話は聞いておりますけれども，余り厳密にそこのところは詰
め切ったことはありません．
○松本（司会） 鳥山さん，その定義も含めてちょっと．
○鳥山 うちは，それこそ質問と回答というのが，調査の本記という記事自体は  面とか  面に載せるのですが，大体質問と回答は中面にあって，載っていないじゃないかと抗議が時々来たりするのですけれども，一応毎回きちんと載せておりまして，固定について言うと，有権者がいらっしゃる
ことが判明した世帯を母数とさせていただく．携
帯では応答があった人を母数としています．
 ここにあるように，携帯がなぜか低いので，これは，今回このときだけかなと思って，毎回のデータもあるので，もう一遍見直したのですけれども，毎回携帯のほうが低いです．なぜかというのをちょっと担当者にも確認したのですが，結局よ
くわからないのですけれども，もしあるとすると，
携帯だとバチッと切ってしまう人もいるのもあるのと，あと，うちは，定例調査， 月は緊急調査
でしたけれども，基本定例は  日間調査．さっき堀江さんが平日の携帯の話をちょっとされました
けれども，やはり平日調査だと携帯の応答率がかなり悪いのでというのがもしかしたらあるのかなと思って，緊急調査のときのものを見ていると，定例の  日間調査よりは逆か，もしかしたら低いのかもしれません．精査はしていませんが．
○松本（司会） ありがとうございます．
 平田さん．
○平田 うちはまだ  回しかしていないので……．
○松本（司会） そうですけれども，回答率の定義は変わらないと思うので．
○平田 全く一緒ですね．固定のほうは，電話がつながって，かつ有権者がいることが確認された世帯が分母．携帯も同じですね．つながって，相手が日本人の有権者だと確認された数が分母ですので．何で高いのかと言われても，うちもこれは
土日にやっています．土日の  日間やっています．
他社と比較するデータもまだこちらにはないので，
そんなところです．○松本（司会） 御社の場合は携帯の回答率が非常に高いので，この辺がちょっと他社と違うとこ
ろかなと思うのですが．
○平田 一応，担当者に聞いたら，調査会社が頑張ってくれたからじゃないかという．
○松本（司会） 関係者もいらっしゃると思うのでね．
 ただ，要は，これは運用の問題が多分あって，曜日とか時間帯の問題，携帯と固定の運用の時間帯は違うのでしょうし，そもそも最初につくる番号と，それからコールバックをしつこく追うか追わないかみたいなところで，出てくれて答えてくれている人が変わってくるのかもしれないので何とも言えないのですけれども．
 もう一つあえて，聞きたくなったのですけれど
も，この電話のＲＤＤ調査になる前の面接というのは自前でやっていたわけですよね．だから，各新聞社さんが学生調査員というのを各支局単位でプールして，完全に全部スーパーバイズしておやりになっていた．今は，基本的には調査会社さんに実査の部分を委ねているわけです．その調査会
社さんとの関係がどういう関係かというのが多分微妙なのだと思うのですけれども，たしかイギリ
スのどこかのメディアの基準を見たときに，委託先を公表するというような  つ基準をつくられているところがあって，日本の場合はなかなかそういう感じで我が社はどこの会社に調査を委託していますというのは多分，関係性が各社によって違
うし，それから，たしか，自前度というのかな，
こちらがやっている度合いというのが高ければ高いほど，一種の偽装請負的な問題が出てくるので，これを公表となると非常に難しいと思うのですけ
れども，こういうことは社内的に議論になったり，気にされたりしているということはあるのでしょうか．
 では，鳥山さんから．
○鳥山 社内でもそういう議論をしたことはありませんけれども，各社さんそうだと思いますけれ
ども，委託先の会社さんを通じて，あくまで読売
新聞としての世論調査をしているわけですね．新聞社という名前を出すことがある程度回答率にも，実際に数値としてどの程度かというのはわかりませんけれども，それなりに影響しているのではな
いかと思うので，ただ，我々と委託先の会社さんの関係については，今のところ社内でそういう議論をしたことはないし，今後もし議論になるとし

51
49ても，ちょっと様子見かなというところかなと思います．
○松本（司会） 新聞社の名前でやるので，その社会的信用で答えていただけるという，そこは財産の部分だから変えないほうがいいと思うけれど
も，あえてこの調査はどこの調査会社にという，そこを公表するかしないかという問題はまた別の問題としてあるのかなと思ったのです．
○鳥山 なるほど，そうですか．ただ，やはりその会社さんとの関係もあるし，やはり慣れたとこ
ろでやっていただくというのが基本．こういう時代ですから，社内的には必ず相見積もり取れと，いろいろなところで言われるのですけれども，現状，そこまでの議論はしていないということです．
○松本（司会） 平田さん．
○平田 積極的に公表していないというスタンスなので，例えば業界内でうちがどこに委託しているかというのはほぼ知られているような話だと思いますし，ただ，それを積極的に公開する必要があるのかという，まだその議論は余りないのが正直なところです．実際のところは，業務自体は本
当に委託先に任せている部分があるので．ただ，先ほど偽装請負的なことをちょっとおっしゃいま
したけれども，その心配は全くないと思っています．
○島田 いいですか．うちの場合は，ＮＨＫの依頼を受けて世論調査を行っている何とか世論調査
会社でございますと名乗ってもらっている．
○松本（司会） 実際の場面で．
○島田 場面で．ただし，それを放送上流したりとかネットに載せたりはしていないということで．
それは，質問をして，回答してもらう人への信頼性を高めるために氏素性を名乗るという社会的儀礼の基本として，昔からそのようにしている．大
昔は自前でやっていましたけれども，電話調査になってからはそれを踏襲しているということで，それについては今まで外部からとやかく言われたことはないということですので，これは一応ご参考までに．
○松本（司会） ありがとうございます．そうい
う公表の仕方はありますね．
 堀江さん，いかがですか．
○堀江 面接調査のときも，各社そうだと思うのですがアルバイトを使ってやっている時代がありました．電話調査時代になったとしても，調査設計や調査管理は基本こちらがやっていて，電話を政策と調査 第13号（2017年12月）

かけるところをその会社さんにお願いしているという立場です．一体になって調査をつくっているという立ち位置にはないと思っているものですか
ら，公表してこなかったというのが実態ですね．
 アメリカや外国のように，調査会社と報道機関が一体になってやるとか，歴史的に調査会社が最初にやってきて，そこに新聞社が乗っていったというのではなくて，先に新聞社がやっていたとい
う歴史が日本の場合あるものですから，多分そういうところもあるのだと思います．
○松本（司会） そうでしょうね．すごく難しい問題だと思いますけれども．
 ちょっとこの辺で，フロアにいらっしゃる他の社の方にもお聞きしたいと思いますが．
 共同さんは，宿南さん，すみません，答えられる範囲で．
○宿南香樹（共同通信社総合選挙センター次長） 
共同通信の宿南といいます．調査会社名の公表ということは，我が社内でも議論はされていないというのが現状で，また，したほうがいいのではないかという意見も今のところないということだと思います．
○松本（司会） あと，回答率の定義のことで．
○宿南 これは恐らく母数が大きいのかなということを―うちのそれこそ調査会社が頑張っているということはまず言っておきたいと思うのですけれども，「共同通信ですが」と言ったときにガチャ切りされることもあって，そういうのも含めていると聞いていますので，そういったことでちょっと低めに出ているのかなと推測しますが，他社の状況もつまびらかではないので，それ以上はよくわからないです．
○松本（司会） 逆に言うと，固定がとても高いですよね．固定の回答率がとても高い．
○宿南 そうですね，ちょっと高めですが，これもすみません，なぜかはよくわからないですね．
○松本（司会） 共同さんは通信社さんだから，要するに加盟社さんの紙面上でどう公表するかという．ただ，配信の記事をそのまま加盟社さんは記事にしているのだと思うので，なぜ括弧にしたかというと，回答率という形では出していなくて，何件のうちどれだけ答えてくれたという表示なので，こちらの責任で計算したのですけれども．
 世の中の人たちは余り気にはしていないのだと思うのですけれども，どのような議論をされているのかな，どのように思われているのかなと，ちNo.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

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ょっと気になってしまったので余計なことを聞きました．すみません．
 さて，この併用ＲＤＤに関しては，だんだん一番間近な総選挙の調査，予測の話にしていきたいと思うのですけれども，継続調査とか，連続調査
とか，トレンド調査という，もうすぐ始められるであろうこの調査は，当然新たなこの併用式，全
国一本だから，どこも多分足並みがそろうのだと思うのですけれども，そういう理解で皆さんよろ
しいですよね．
・選挙予測調査，選挙予測の実情は？
 ようやく「選挙予測調査，選挙予測の実情は？」という，一番リアルな話のほうに進めていきたいのですが，私なりに考えたときに論点は  つぐら
いあるかなと思っていて，先ほど来，各社の皆さんが貴重なデータをこういう形で毎回公表していただいて，とてもありがたいなと思うのですけれ
ども，ご発表，ご報告にあったように， つは調査方法の問題で，携帯電話がなかなか選挙調査では使えない．そうすると，携帯だからってどうかという問題はあるものの，年齢の若い人たちを捉えられないという，その辺のところを捕捉するた
めに，ほかの方法というのを模索されていると思うのですけれども，ネットなども含めて，今，調査方法というものに関してはどのようにお考えなのかというのがやはり第  点目です．それから，
予測ではないというお話ではあったのですが，やはり予測をされているのだと思います．例えば最近話題になった話でいえば，茨城県知事選挙です．
朝日さんだけが，あれは予測調査による予測として，新人の大井川さんが先行しているとたしか記事を書かれて，ＮＨＫさんや読売さん，多分共同
さんもそうだったと思うけれども，現職の，橋本さんがちょっとリードみたいな形で，真反対になったわけですよね．
○島田 先生，ちなみにＮＨＫは知事選についても事前予測報道をしておりません．
○松本（司会） そうですか．すみません．では，共同さん，読売さんにしておきます．
 あれを見ていると，やはりあの記事は予測報道ではないのでしょうか．もっと言うと，あの時点の調査では，多分，生数値は各社さんでそんなに変わらなかったのではないかと想像するので，予測というものの，そこのモデルやノウハウの争いなのだと思うのですけれども，この辺に関してどのように思われているかという，これが  点目です．
 何でこんなことを問題にするかというと，正解がない中で，選挙の予測，世の中の人たちにとってみても，調査の結果も予測の報道も同じように受けとめると思うので，やはりそれが正確でなけ
れば世論調査の信ぴょう性というのはなくなって，なかなか答えてもらえなくなるということになる
ので，外的基準というのは選挙の結果しかないわ
けだから，その辺ですごくこだわるのですけれども，この予測の問題をお伺いしたいのです．
 では，平田さんから．
○平田 最初にちょっと申し上げたいのが，携帯調査，ミックス調査を今回初めてやって，へえー
っと思ったのが，例えば固定電話はどうしても主婦が多くなるので，女性が多い．逆に携帯電話は女性がなかなか出てくれない中で，男性のほうが多くなるというのですけれども，これはミックスすると絶妙な割合になるのですね．見ると最終的に男性 ％，女性 ％という，国政調査そのま
まみたいなものになったりするわけですね．
 世代的にも，携帯で若年層がとれることで最終的にバランスがすごくとれるということを考えると，ここから何を思うかというと，当てるのか，
本当に有権者全員の意見を聞くのかというところに重なってくるのですけれども，ずっと固定電話だけでやってきた間，ずっと固定電話層は減っていったわけですけれども，全く実証されていない仮説にすがっていた部分もあって，やはり家に固定電話があって，ちゃんと電話に出て真面目に答えてくれる人というのは割と投票に行くのではな
いかという，実証されていない仮説がありまして，だから，やはり選挙の情勢調査も固定電話でいいのだという．今回も情勢調査は当然固定電話になるのですね，選挙区別にやるとなれば．そうすると，選挙に行く割合が高い人たちからとっているのだからいいのだと言うと，じゃあ当てようとしているんじゃないかという話になるわけですね．
いや，でもそうではないと．その辺は非常に悩ましいところではあるのですが，そうはいっても，では  週間前， 週間前にやった調査の数字をもってしてこれで当てるんだと意気込んでみたとこ
ろで，それは情勢が変わるかもしれないし，そもそもその  選挙区，小選挙区で  とかいう数字
で，その数字そのものをもってしてどこまで，特に接戦区などはそれで何が言えるんだというのもあるわけですね．それで，各社何をやるかといっ

53
51

たら，独自の情勢取材を加味してということをやって議席予測をする．これはやはり予測ではあるわけですけれども，でも，やはりその時点の予測なのですよね．
 何が言いたいかというと，携帯ミックスを始めましたと．これによって，より，投票に行くか行
かないかは別にして，有権者全体の意識を聞く精度は，カバレッジの問題を含めて上がったのだということになると思うのですが，今回の選挙でも，全国の世論調査，トレンド調査的なものは携帯ミックスでやることになるでしょうと．ただ，情勢調査は，やりたくても携帯はできませんので，技術的にやはり固定電話だけでやるということは，従来の手法で，独自の取材も加味してやる．しかし，それも調査した時点の情勢であることには変わりないと考えているので，回答になっていない
かもしれませんが，そんなに今までと変わったことはしないと思います．

○松本（司会） 鳥山さん，答えられる範囲でお願いします．
○鳥山 茨城県知事選挙の話が出ましたので，最初にそのことについて申し上げると，うちは現職，
新人の順で接戦という報道をしていましたが，それはその時点の情勢なのですね．ただ，それを見た，例えば政治部の担当者がどう思うかは別なのですね．茨城についてどうだったとかは申しませんけれども，例えばＡさんとＢさんが  カ月前の状況だと  ポイントぐらい開いていたのに，
週間前には  ポイントの差ぐらいまで縮まってきたとします．島田さんが一番お詳しいと思います
けれども，そうした勢いの差というのは，やはり現場の取材でとらえる．そのようなトレンドの時，どこかでクロスしてひっくり返るかもということ
は，私も何度も経験しているし，それが経験値にもなっているところもあって，いつの時点でクロ政策と調査 第13号（2017年12月）

みれば，語弊はあるかもしれないけれども，通常の調査とは違ってマーケティング調査だという理解でいいのですかね．
○堀江 そういうものに近いことは近いです．つまり，まずは前提として質の高い調査があって，でもそれは選挙結果と必ずずれるわけですから，
それを選挙結果に寄せていくためにはどうしたらいいのかという研究はずっとやっている．そのために回帰式を書いたりしているわけで，その精度はしっかり上げていかないといけない．前提として調査が狂っていたら，それは調査のほうを見直していかないといけない．それは取材がおかしいとか，そういうことは余り考えないです，私どもとしては，むしろ，調査のほうに穴がなかったか，
それから推計方法がずれているのではないかというところをかなり気にして点検，リフレッシュしています．
 予測の技術とか，当たるか当たらないかということに関して言うと，非常にラッキーな選挙がずっと続いているので，ぼろが出ていないというのが実態だと思うのです．要するに，大幅な差がつく選挙が非常に多く，それで助かっているというのがあると思います．
 それから，投票率が余り上がらないということがあって，比較的，固定電話で調査できる層と投票に行く層というのはほぼ相似形なのかなという印象を持っています．低投票率の傾向がずっと続くのだったら，固定でもまだいけるかも，という感じはあります．
○松本（司会） もう一つだけ．先ほど齋藤さんのご報告などもあったのですけれども，これは当然実用化を目指してお金を出してああいう実験調査をやられていると思うので，新しい調査方法などに関しての感触はどうですか．
○堀江 選挙の調査に関して言えば，確かに固定の劣化が大きいので，これをどう補足していくかですけれども，地域情報がないので，携帯は余り望みはないと思っています．やはりネットかなとは思っているので，それをどうやって取り込んでいくのかという研究をしないといけないというのが個人的な印象です．
○松本（司会） ありがとうございます．
 予測をされないＮＨＫさん，島田さんのところ
は，調査の方法とか新手法とか，そのようなことに関してはいかがでしょうね．
○島田 まだ本当に議論が端緒についているぐら

スしそうか，投票日までにそこまで行きそうかということは，いつも考えているわけです．
 調査と予測ということで言うと，調査はやはり
基本的には現時点の情勢．現時点の情勢だから，回答していない人もいて，情勢は変わることもある．競馬じゃないんだから，別に当てる必要があるのかという考え方もあるわけで，そういうのも含めて日々の様々な報道に接して，関心を持っていただいて，有権者が投票に行くことによって，選挙結果が変わる．選挙結果を当てるためということであれば，我々はそのために出口調査というものもやるわけですから，そこは調査と予測というのは，私自身は分けて考えています．
○松本（司会） もう一点，調査方法に関して何か．
○鳥山 調査方法に関して言うと，今日私，ちょっとおくれて来て，今日の資料とかを見ていて，各社さんいろいろなことを研究されているなと思って，うちもちょっとやらなければいけないなと思っています． ただ，例えばネットの世界で積極的にやっていくにしても，通常やっている調査と異なる結果がひとり歩きしているという事例がないわけではな
いので，実際に踏み込むときは慎重に，携帯調査を導入するときがそうでしたけれども，事前に何回もテストをしてやっていくということになると思います．
 今度の情勢については平田さんと同じです．
○松本（司会） ありがとうございます．
 まさに予測ですよねという話と，それから調査方法の話．堀江さん，どうですか．
○堀江 選挙予測調査とありますけれども，私どもは選挙情勢調査と言っていて，表向き予測と強く打ち出しているわけではありません．しかし，読者の方の印象は，多分結果に近いものとして予測しているのだろうなと受けとめていることも重々承知しているつもりでいます．
 ですので，当たっていなければ意味がないと私としては思っています．それは読者に対して申しわけないし，調査に応じてくれた人に対しても申しわけないし，私どもの調査の信頼性にもかかわってくる． 週間前の調査であったとしても，最終結果をつかめているような調査になっていないといけないし，予測になっていないといけない，というつもりでやっています．
○松本（司会） 選挙のほうは，新聞社にとってNo.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December54
52

いですけれども，将来困るよねという議論，特に～ 年先には困るだろうという議論はあります．
 年ぐらいたっちゃったら，もう電話というものが自分の身の回りからなくなって，老いも若きも今のＳＮＳ的な通信手段という世界に移行していく．そうなってきたら，当然一番接触度の高いツールを使うしかないねと．そこは自然に変わってくるだろう．むしろ過渡期が一番嫌だよねと．
そのときは，今度は何対何で何と何を混ぜ合わせ
ようかとか，そういう議論が当然出てくるのだろうなということで，想像力をたくましくしているという段階ですよね． 年前はみんな面接法だ
ったでしょう．
 私， つだけ，原体験に基づいて．どういう形で世論調査，選挙予測調査を有権者に対してやっても必ず，さっき言った名乗る問題ね．どこそこ新聞ですとか，あるいはどこそこ新聞の依頼を受けた何とか調査社がやっておりますといった場合
でも，そのメディアの名前が出るということは，
これは非常に正々堂々とした態度で必要だと思うのですが，逆に言うと，私，若いころ，ここにいらっしゃる某社の面接の調査員をやったことがあるんですよ．そのとき，へえーっと思ったのが， 人ほど割り当てだったときに， 人接触できて，ちゃんとした答えがもらえたのは  人だったと思います．そのうちの  人が「あんた，そこの社か．じゃあ答えはこっちだ」と，こういうことを平然と言うんですよ．調査対象者が．それはいいかげんな人ではなくて，社会的にその地域の中で尊敬もされて，それなりの地位も持っていらっしゃる方であっても，そのような形で調査というものに応じる．この性向は，これから先，どういう方法で調査をやろうとしても，誤差の範囲の中に絶対ある．その人が調査の質問に対して，本当のことを答えているかどうかわからない面がある．
 ですから，冒頭で私，大きな差がついていなけ
れば誤差の範囲ですよと放り投げるようなことを申し上げたのは，その原体験というものがいまだに，調査というものをもとに物を言うときに，いつもおっかないものとして僕の後ろにのしかかってきているんですよ．このことだけ一つ，これから先，調査を担っていく方たちには，ああそうい
うものを相手にしているんだよねと，この点だけは恐らく変わらないと思いますので，ぜひ心にとめていただければと思って，あえて申し上げます．

55
53○松本（司会） でも，世論調査の味方の側からすると，多分その答えてくれた方は，「おまえはそこの社か．だったらこっちだ」と，他社が言っても同じ答えをされるのではないかなと．そう言いたいだけであって，同じ答えをするのではない
かなと私は思いますけれども，そこはその辺にしておいて．

３．
「マスコミ世論調査」の社会的価値 では，先へ進めたいと思います．この話はこのぐらいで，ちょっと進めていきたいと思います．
・「単独」か「相乗り」か？
 「「マスコミ世論調査」の内と外」というタイ
トルの，「内」という話でいうと，なかなか調査の環境というのは難しくて，お金の問題もあると思うのです．選挙予測のところであえて，これは鳥山さんに，意地悪な質問になってしまうのですが，お聞きしたいのは，今後も例えば各社で定例の調査は個別に続けられるのかもしれないけれど
も，選挙のときの大きな調査というのは，読売さ
んと日経さんが先鞭をつけられたような形で相乗りをしていくという方向性が出てくる可能性はあるのかなと思います．でも，選挙予測というのはそれぞれが競い合っていることなので，生データを共有して，それをどう修正して予測するかというところをそれぞれノウハウで競い合うとはいえ，その前の段階の，ライクリーボーターというのを絞り込む質問というのは，ある意味ノウハウの部
分で，各社でそれぞれの聞き方をされていると思うのです．
 そうすると，お答えになれる範囲でいいのですが，唯一経験のおありの読売さんは，日経さんとジョイントでおやりになっているときに，そういう調査の設計やら質問というところの折り合いみたいなものは，どのようにつけていらっしゃるのですかね．
○鳥山 弊社と日経さん，過去何回か一緒にやらせていただいて，最初のころは多分それなりに課題もあったと思うのですけれども，最近のことについて言うと，質問票などをシンプルなものにしてきたこともあるかと思うのですが，そういう意
味ではあまり問題はないのかなと思っています．
 相乗りということで言えば，７月の都議選のときに，何社か同じようなことがありましたので，
その辺はどうなっていくのかなというのは，我々もどうしていったらいいのかなということは，問政策と調査 第13号（2017年12月）

散前の議席状況とはまるで逆のものが出たりとかあって，そういうことは一つのアナウンスとして，
全国的に国民がどんな思いがあるかということだ
けは少なくとも表出できる．
 そういうことはもっと丹念にやっていっていいと思うけれども，一つ一つの選挙区ということになると，これはなかなか，さっきの茨城県知事選
挙みたいな難しさというのもありますし，そこはちょっと線を引いて考えていく．だけど，先生がおっしゃるように，うちは意地でも最後まで単独でやるぞと．金のかからない調査にしてあるからそれでいいやというところに行くのではないかと思いますけれどもね．

題意識としては今後出てくるかもしれません．
○松本（司会） ありがとうございます．
 この辺はそういうご経験がないところだから，余り投げたくはないのですけれども，可能性はな
くはないですよね．
 今までにそういう，例えば私が聞いている限り
だと，最近の話はうわさにすぎないので，ここでは言うべきことではないけれども，小選挙区制に変わるときに，相乗りでどうかと．こういう動きがあったと聞いているので，そういう話というのは出ては消え，消えては出てみたいな，常にあるのかなと思うのですけれども．
○堀江 やめてしまうのは簡単なのですが，これだけの規模，密度でやる調査はなかなかできないでしょう．それなりに蓄積もあって，それから，
お叱りもいっぱい受けるのですが，読者の方たちもそれなりに期待して見てくださっているとは思うのです．
 だから，これを一新聞社の経営状況が悪いからやめていいのかという，そういう社会的な使命も一方ではあると思います．では，どう存続させていくかといったときに，共同調査とかジョイントの仕方というのは，確かに喫緊の課題になっていることは事実です．そうはいっても，予測の技術というのは過去データがないとできないわけで，
過去データ等は自分たちの調査のやり方をもとにでき上がっていますから，調査方法を変えてしまったらそれが使えなくなる．となれば，予測もできないとなる．正確な予測ができないのなら元の子もないねということがあって，常にそことの行ったり来たりの状況になります．新しい予測方法
でも考えられればいいのですけれどもね．
○松本（司会） そうですよね．それとの見計らいみたいな． ＮＨＫさんは多分ずっと単独でおやりになるのではないかなと．
○島田 さっきも申し上げたように，事前の情勢調査をもとにした予測報道をやめて久しいので，そこの部分は全選挙区何とかとか，昔の十何万人を対象にした調査というのはやらないでしょうけ
れども，トレンド調査は，僕はもっと回数をふやしたほうがいいと思っているのです．大きな流れを見ることが大事だという意味で．
 私が言えることとすれば，与党多数が続いたほうがいいと思いますか，思いませんかという質問に対して，過去には政権交代のときなんかは，解No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December○松本（司会） ありがとうございました．
 平田さん，一言だけ．
○平田 経営体力の話は余りしたくありませんが，選挙の情勢調査に関して言うと，さっき松本先生がおっしゃったとおり，ふだんの定例調査とは違って，質問項目は限られますし，非常に単純なものですから，加えて，どんどん減っている固定電話層のところに各新聞社がこぞって同じような期間に何万件も電話をかけるという，質問を受ける側の負担みたいなものもやはり問題があるのだと思うのです．ですから，そこは選挙の情勢調査のときに限ってという，ある程度まとまってやるということは，いろいろな調査ノウハウの話とか，いろいろな壁があって難しいかもしれませんが，模索することはあっていいのではないかと思っています．
 それと，情勢調査ではまだなかなか難しいです
けれども，今後，携帯電話での世論調査が広がっていったときに，要するに，よくある誤解が，世論調査なんて各新聞社が勝手に数字をつくって，
いいかげんにやっているんじゃないかという見方をされてしまうようなところに対して，でも世論56
54

調査は必要でしょう，やはり世論の動向をあなたも知りたいでしょう，その電話はあなたにもかかってくるんですよというような，ある種の主権者
教育と言ったらちょっと語弊がありますけれども，世論調査の電話というのはかかってくるもので，それに自分が答えれば，それが反映するものなのだという意識が，もしも携帯電話の調査が広がる
ことでそういう意識も一緒に広がってくれたら，また調査もやりやすくなるだろうし，そういったところで，選挙の調査，さっき島田さんがおっしゃったとおり，今後，本当に多額なお金をかけて電話で調査することのみでいいのかというのはありますから，そこはいろいろなことが考えられる．
でも，その中で，選挙のときに新聞社各社が一緒になってということはあってもいいのではないかとは思います．
○鳥山 選挙のときのジョイントということで申し上げますと，ここにお集まりの皆さんは調査の専門家の方々だから，御存じの方もおられるかもしれませんけれども，投開票日の集票に関してジ
ョイントしたことは実はあるのです． 年参院選で，比例に非拘束名簿が初めて導入されたときにやったことがあります．私は，そのときにちょっと現場で携わっていたのですが，調整が物す
ごく大変だったんです．もうとにかく大変で，だったら単独でいいやという考えになっている方がいないかというと，私なんかは結構その経験がト
ラウマになっているところもあるんです．だから，身軽にやったほうが楽は楽だと思います．堀江さんがおっしゃった質問のつくり方を含めて，身軽になった方が楽なのですけれども，一方で費用との見合いも考えないといけない時代になったという問題もあると思うのです．
○松本（司会） 多分そうだと思いますよ．強烈な仕切り役の人でもいない限り，なかなか大変だ
ろうなという気はしますものね．
・世論調査結果の客観性 平田さんが言われたことにつないでいきたいと思うのですが，選挙予測とは言わない情勢調査で結果との対応関係というのを見ると，日本の世論調査って非常に精度が高い．これはもう誰もが思うところだと思うわけで，参議院選挙の東京選挙区の  番目， 番目を調査で正確に把握するなん
ていうことはあり得ない話だから，そういう点でいうと，世の中の人たちというのは少し誤解しているところが多いので，その辺をどのように理解

57
55

してもらうかというのが大きい課題なのですけれども― ちょっと口幅ったい話で言うと，それぞれの社の定例の調査って安定しているなと思うわけです
よ．これは各社でそれぞれの，うちが平均値を出している関係で，これのもとのデータなのですけ
れども，各社の月ごとの支持率と不支持率，それからこれが，僕は「意思表示比率」と言っている
のですけれども，支持と不支持を足し合わせた合
計比率です．いずれにせよ，支持，不支持の比率は大きく変わる中で，各社の合計比率というのは，横でこう見ていくと物すごく安定していて，ほぼ誤差の範囲内のところでずっと安定していっているわけです．

 実は，多分，ＮＨＫさんや共同さんは途中で方法を変えているのだと思いますよ．
○島田  月と  月で変えています．
・「平均内閣支持率」指標
○松本（司会） そうそう．にもかかわらず，やはりこういう感じで数値が非常に安定しているので，こんなに客観的な指標というのは，私はないだろうなと思っています．もうちょっと世の中の人たちに，わかってもらいたいという思いで，平
均値グラフを，埼玉大学社会調査研究センターのウェブサイトのトップに載せています．借り物のデータで平均値を出して載せさせていただいていると言ったほうがいいのかな．
 これは，電話のＲＤＤ，毎日さんは 5'6 ですけ
れども，調査を実施されている  社の毎月のこの支持率と不支持率の平均．これは完全に単純平均です．それぞれの社の合計を  で割って．アメリ
カのリアル・クリア・ポリティクスのように，日本でも，個人でやられているところもあれば，組織としてやられているところもあるので，我々がやるのは二番煎じ三番煎じなのですけれども，あ

政策と調査 第13号（2017年12月）

人たちが多数になれば，それが多分世論になって，
もう力関係の問題かなという気が．いつまでこっちが世論だと，こっちの客観的な結果が世論だよと言えるのだろうかなと．そんな思いで，「平均
内閣支持率」の掲載をあえてやっています．
 そういうことからいうと， 点目は，ちょっとまとめに入りたいのだけれども，世論調査の対象者という意味ではなくて，世論調査の結果というものの報道に関して世の中の人たちがどう見ているのかというのを，どう認識されているのか．
 私から見ると，最近横並びで各社のデータを記事化するというのはすごく多いし，それから，結果が違ったりすると，もうそれぞれが各社のデー
タを一覧表みたいな形にして記事にされるという．
私は，あれは，ちょっと過敏じゃないのと，意識し過ぎているんじゃないのと思うのですよ．見方を変えれば，これはすごく日本のメディアは謙虚なのだなということの裏返しだとは思いますが．
 例えばアメリカだと，$$325 の会長をされた有名なギャラップのフランク・ニューポートさん，
あの方に直にお会いしたときに，私の問題意識で，世論調査民主主義や世論調査政治とか，日本だと世論調査の結果でその先の政治が動いていくみた
いな，そういう状況に対して結構批判があるのですけれども，どう思われますかと私が質問を投げたら，何というばかな質問をするんだという顔をしながら，何を言っているんだよ，そのために世論調査をやっているんだろうと言われて，そういうものかと非常に新鮮な驚きでした．世論をつくった者勝ちなわけですよね．早い話が世論調査帝国主義みたいな感じで．そういう社会に比べたら日本のメディアは謙虚だなとは思っているのですけれども，その上で，さはさりながら，今お互いの違いに過敏になり過ぎているかなと．そういう場合ではないんじゃないかなという気が僕はしているのですけれども，こういう認識は間違いです
かね，島田さん．
・「マスコミ世論調査」の多様性
○島田 そんなでかい質問を振られるのですか．   
今お話を聞いていて，先生が各社の単純平均を公にしたと．そして，国民の皆さん，こういうもので全体の大きな流れを見てくださいと．この取り組みは非常にすばらしいと思って，こういうのがヤフーニュースのトップを飾るようになれば，今の若者の意識は大分変わると思うのですよ．各社のものを全部載せろと言ったらヤフーは怒ってえてこんな感じで載せています．

 単純平均までかな．各社の結果を全部それぞれの折れ線で出すというのもあるのだけれども，そ
ういうのをもうやられているほうがいるので，我々はこういうシンプルなやつで，やるとしても単純平均までかなと思っています．
 加重平均したり，それから，アメリカなんかを見ていると，要はランキングっぽいことをして，係数を掛けたりしてやっているのだけれども，そんな偉そうなことは我々にはできないし，やる気も全くないので．そんなことをやろうとしても，品質をそれなりに吟味するデータというのも僕らは持ち合わせていないですので，公開された記事
上，ウェブ上の数値を単純平均して載せている．
それは，社会の人たちにとって，これが一番今の世論を示す客観的な指標ですよということを伝えたいなと思っています．
 もう一つはやはり，各社の違いというものを超えて，マスコミがやっている世論調査結果というのは，要するに一蓮托生だと私は思っています．
この辺はちょっとお聞きしたいのですけれども，
我々が意識するのは，ネットというよりもＳＮＳの世界だろうな，「マスコミ世論調査」の対極にあるのはと．
 既存のメディアの情報というのを認識していな
い人，つまり紙ベースだけではなくて，ネット上
でさえメディアの情報というようなものを見ないというか，スルーしている人たちも増えてくるわ
けだから，そうすると，その人たちがよりどころにしている社会とか，その人たちにとってみての世論というのは，自分のスマホのタイムラインというのかな，/,1( で交わす情報というのかな，
こういうものが彼らにとってみれば社会であり世論であるという，こうなってきている．そういうNo.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

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しまうから無理だろうけれども，こういうものだ
ったら載ると思うのです．だから，それがどのよ
うな数字なのだということのクレジット，説明がちゃんとついていれば，これこそ政治リテラシーというもの，メディアリテラシーということにつながっていくと思うのです．
 私はやはり各社，さっきの事前情勢報道ではな
くて，定点の世論調査をやはり大事にして，各社ができるだけたくさんの調査をそれぞれの考え方でやっていく．それの大きな全体の流れが食い違
いなく，みんなその傾向，数字の高い低いはある
けれども，大きなトレンドはこの  年変わっていないなとか，あるいは急に変化があったとか，そういうことを国民の皆さんにわかってもらうことが大事で，それは一体何が理由だというところをたどっていくということが大事だと思うのです． ただ， つ，各社がそれぞれに調査したとき，私が一番困るのは，ＮＨＫの数字だけ傾向が逆だ
ったときですよ．調査時点が  日ほかの社と違うだけでこういうことが起きるのです．その途中で安倍総理がばかなことを言ったりしたら，がくんと下がったりもするわけですよね．その谷間におっこちると，こっちが被害者になるのだけれども，それは，先生がよく使う，その都度その都度という民意の形成を映し出しているというところに話を持っていかないと，どうにもならんと．でも，これが一番つらいのですけれども．だけど，そういうことがあって，リスクを負うかもしれないけ
れども，できるだけ国民の皆さんに複眼的に政治意識の動向というものをつかんでもらうための努
力は，これは各社がそれぞれになお頑張ってやっていくしかないなと，そういう気がするのです．

○松本（司会） 鳥山さん，すみません．
○鳥山 基本的には私も島田さんと同じ考えなのですけれども，各社がいろいろな数字，最近ネッ

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トを見ていますと，毎週どこかの世論調査の数字が出るたびに，いろいろな意見の書き込みがあって，うちの場合も褒められることはまずないですよね．内閣支持率について言えば，上がれば上がったでいろいろ言われ，下がったら下がったで，また言われます．僕は日本人の多くはそうだとは思わないのだけれども，ああいうところに書き込む人というのは，やはり自分の見たいものを見ているのかなということを感じたりするのですけれ
ども，それはそれとして，やはり各社が調査をする，それでいろいろな数字を出す．それに対して，反応をする人というのは，そこだけを点で見ているのではないかと思うのです．そうではなくて，
例えば，うちの数字を横に並べて見てほしい．今度，埼玉大学でつくっていただいたように，各社の数字の単純平均でもいい，それを横に並べてみると，数字の高い低いはあっても，トレンドはほ
とんど変わらないというのは分かるのではないかと思うんです． また，意見の分かれる法案などについては各社によって聞き方が違って，それについてもいろいろ言われたりしましたけれども，そういう聞き方をすると，世論がどういう反応をするかということをやはり見ていただきたいという思いはあるのです．
 それぞれの社で数字の違いを分析されるのは，一つの考え方だと思います．うちはどちらかというとそういうことは余りしていない方だと思いま
すが，出したい社は出せばいいと思います．そうした様々な試みを通じて調査への関心を高めてい
ただいて，日本の現状や将来を有権者に考えていただければいいのではないかと思います．
○松本（司会） 平田さん．
○平田 数年前まで各社の数字を並べてという紙面なんかつくった覚えもないし，最近なのですよね．
 今，鳥山さんがおっしゃったとおり，点で調査をしているのではなくて，各社それぞれの手法でずっと続けて調査しているので，変動とか，その動向を伝えることに世論調査を続けていくことの最大の意味があると思っていますので，そこをやはり大事にしていきたいなと．
 ただ，先生が先ほどお見せになったとおり，各社，数字の高い低いはあっても同じのが出るというのは，各社，手法とか聞き方とかは違っても，それぞれ確立したＲＤＤ，ＲＤＳのやり方をもっ政策と調査 第13号（2017年12月）

査，名簿抽出による調査もしっかりやっているし，
代表性とか縮図性ということを真面目くさく議論している国はもしかしたら日本だけかもしれない．
我々はもうちょっと自信を持ってもいいのかなという気もしています．
○松本（司会） ありがとうございます．
 もう大体思っていることを皆さんに言っていただいたので，私はまとめるつもりはないです．
 そろそろ時間になってきたので，何か最後にご質問やご意見がある方がいましたら，ご発言をお願いします．―よろしいですか．
 では，予定している時間を過ぎているので，この辺で．私の進め方が雑駁なので，ちょっと消化不良になったし，焦点を絞れなかったかもしれま
せんけれども，島田さんのように上手に司会ができないので，それが私の限界です．おつき合いいただきまして，ありがとうございます．
  人の方にもう一度拍手をお願いします．どうもありがとうございました．
（拍手）

て，かなり精密に世論調査をやっている，その評
価は各社にあると思うのです． 本来であれば他社の調査の仕方は知らないわけですから，読者に提供できるのは，自分たちがちゃんとしたやり方で調べたんだと胸を張って出せる数字だけを出すべきで，他社が調べたものを出すべきではないのだけれども，最近，比べる記事の書き方が若干トレンドになっていて，私個人は違和感をすごく持っていますね．
○松本（司会） ありがとうございます．堀江さん，どうですか．
○堀江 世論って何だというところが，常に国民の皆さんもわからない．我々だって正解はないと思ってやっているわけですから，どれが一番正解
なのかなんてわからないわけです．そうした世論と，それからメディアの信頼感や存在感の低下が結びついて，朝日の調査なんか信頼できるか，世論操作だとか，あれは捏造だからみたいなことを言われる時代になったとは思うのです．
 ところがそうじゃないんだよ，と言いたくて，各社の数字を引用している面もあるとは思うのです．ほら，みんな一緒でしょうと言いたくて始まった面もあったと思います．なぜ各社で違うんだという点に答える記事もあったのですけれども，最近は，傾向は一緒でしょうと紹介することが増えてきています．我々のささやかな抵抗ではあるのですが，要は，世論調査，意外と正確なんじゃないのというのを何とか伝えたいという思いなのです．そこが伝わらない限り，なかなか信頼感は取り戻せていかないので，こつこつ頑張るしかな
いんじゃないかなと思っています．
 いろいろ言われて，内向きになっている暇は私たちにはないと思うのですよね．だって，世論調
査の数字を一番気にしているのは安倍さんですから．その人はすごい力を持っているわけだし，しかも，それによって現実の政治が動いているわけですから，だめだ，だめだと言われているけれど
も，実は我々が力を持っているのではなくて，それを見て反応している人たちが非常に大きな力を持っているというのが今の世の中でもある．政治状況でもあると思うので，そこのところはしっかりやっていかないといけない．
 それから，諸外国に目を向ければ，無作為抽出の調査をここまで一生懸命やっている国は余りないと思うのです．だめだと言われつつもＲＤＤの固定がそれなりに機能して生きているし，郵送調

No.13 (December2017)
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〔資料〕
 「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査 ～ 」結果
解題 
 埼玉大学社会調査研究センターでは，「さいたま
市民の政治・選挙に関する意識調査」を  年 ～ 月に実施した．同調査はトータルで  回目，毎年実施する定例となってから  年目に相当する．
本年は， 月にさいたま市長選が実施されたことから，さいたま市選挙管理委員会との共同調査として，市長選の投票行動の追跡質問を中心に調査票を構成した．
 調査対象は，さいたま市の有権者名簿から各区の有権者数に比例する形で抽出した  人，調査方法は郵送法を採用している．有効回答者数は
 人 回収率  であった．
回答を返送してくださった，さいたま市民のみなさま，並びに，共同の調査主体のさいたま市選挙管理委員会に感謝申し上げる次第である 調査票と単純集計結果，および，クロス集計表は後掲 ．
  平成  年  月  日に執行されたさいたま市長選挙の投票率は で，同市長選の最低を更新する値であった．
年齢別の投票率は下の〔図〕の通りである． 歳選挙権導入後初めての市長選における  代の若者の投票率に注目すると，
 歳については で，全体平均をはじめ 代， 代をも上回ったものの， 歳は と急降下し全体平均を大きく下回る．さらに， 代
なると で，全年代中最低である． 歳は，昨年の参院選時の  歳に相当し，当該  歳の投票率が を超え， 代はおろか  代をも上回る高率だったことをかんがみれば， 年後の付置の変化には若干の戸惑いを禁じ得ない．一方，中高年層の投票率に目を転ずると， 代と  歳
以上との間の相違が顕著である．

59

今回の調査では，
の回収率を確保できたこと
もあり，市長選の投票の有無に関して，「投票しなかった」回答が と半数を上回った．後掲の年
齢別クロス集計結果からは，いわゆる投票弱者の存在がうかがわれる．
〔4投票しなかった理由〕
質問の， 歳以上における「病気などで体調がよくなかったから」回答の比率を参照されたい．また，〔4誰と投票に行ったか〕質問の「家族と」の比率をみると，若年層 ～ 歳 ，高年層 
歳以上 双方に，家族同伴の効果が類推される．
「子
連れ投票」から「連合い投票」まで，「家族が支える投票行動」と解釈することができよう．
 以下，クロス集計結果をもとに，「投票した・しなかった」とデモグラフィック要素との関連を若干検討してみたい．設定した８つの属性項目のうち，投票の有無との相関が類推されるのは，「投票所への所要時間」と「居住年数」である．わけても，「投票所への所要時間」は，投票志向を左右する要素であることが示唆される．今後， 当日 投票所の減少が見込まれ，同時に，投票弱者の増加が不可避であるという背反事情を考えれば，期日前投票制度の整備，例えば，ショッピングセンタ
ーや駅前等に開設される臨時期日前投票所 共通
投票所 のさらなる拡充が望まれるところである．
また，～ 歳については，「 投票日 当日投票」の比率が極端に高く，期日前投票制度自体の周知の必要性も示唆されよう．
年齢別クロス集計の〔4
投票方法〕質問を参照されたい．
 さいたま市民政治意識調査では，継続質問をいくつか採用しており，経年変化を確認することができる．とりわけ，市民の情報・コミュニケーシ
ョンスタイルに関して，激変とも形容すべき様相が見受けられる．例えば， 年から開始した「スマートフォンの保有率」は に達し， 代でもついに半数を超えた．後掲の〔．スマートフォン
保有率〕を参照されたい．さらに，「社会の情報を得る際，最も利用しているもの」については，～ 歳のみならず，すでに  代も，「インターネット 616 を含む 」が「テレビ」を大きく上回っている．年齢別クロス集計の〔4社会の情報を得るもの〕質問を参照されたい．              
文責松本 正生 

政策と調査第13号（2017年12月）

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(653/1,000) 65％「さいたま市民の政治・選挙に関する意識調査」2017 年 7 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「○○に賛成△△％」といった形で分析しますので、お名前や具体的に記入いた
だいた回答が外部に公表されることはございません。また、ご記入の調査票は裁断し、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、８月４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）
10 時～17 時（月曜日から金曜日、祝日を除く）

Tel:048-858-3120 Fax:048-858-3115
e-mail: ssrc@gr.saitama-u.ac.jp

Ｑ３．公職選挙法改正により、１８歳未満の児童・生徒
等も投票所に同伴できるようになりました。あな
たはこのことを知っていますか。

この下の Ｑ１ からお答えください
Ｑ１．あなたは、国や地方の政治について、どの程度関心がありますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１． 知っている 74%
２． 知らなかった 26%

１．非常に関心がある 14%

Ｑ４．あなたは、５月２１日のさいたま市長選挙について、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．ある程度関心がある 62%
３．あまり関心がない 21%
４．全く関心がない 2%

１．非常に関心があった 10%

５．わからない 0%２．ある程度関心があった 41%
３．あまり関心がなかった 40%

Ｑ２．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。

４．全く関心がなかった 8%
５．わからない 1%

１．毎日ある 4%Ｑ５．あなたは、５月２１日のさいたま市長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。

２．週に何回かある 17%
３．週に１度ぐらいある 40%
４．まったくない 21%

１．投票した 48%

５．その他 16%

２．投票しなかった 51%

６．わからない 2%

３．わからない 1%

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Policy & Research No.13 (December 2017)60

1

「１．投票した」と回答した人への質問
Ｑ１１．あなたが、さいたま市長選挙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。

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．徒歩 60%

１．当日投票をした 74%

２．自転車、バイク 19%

２．期日前投票（または不在者投票）をした 25%

３．自家用車 19%

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

４．タクシー ―５．公共交通（ＪＲ・私鉄・バスなど）1%

１．１人で 46%

６．その他（具体的に）―２．家族と 53%
３．知人等と 0%
４．その他（具体的に次のページの Ｑ１４に進んでください）―

Ｑ８．今回のさいたま市長選挙について、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。

「２．投票しなかった」と回答した人への質問

１．政策の比較をした 59%

Ｑ１２．あなたが投票しなかったのは、なぜですか。あてはまるものをすべて選んで番号に○をつけてください。

２．政策の比較をしなかった 37%
３．わからない 4%

１． 仕事や旅行など、他の用事があったから 44%

Ｑ９．あなたは、さいたま市長選挙で候補者を選ぶ時、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。

２． 病気などで体調が良くなかったから 13%
３． 投票に行こうと思ったが、忘れてしまったから 12%
４． どのように投票すればよいかわからなかっ

１．地元の利益を考えて 38%

たから 2%

２．自分と同じような職業の利益を考えて 4%５． 市長選挙があることを知らなかったから 4%

３．自分と同じような世代の利益を考えて 14%

６． 投票するのが面倒だったから 16%

４．候補者の政策や主張を考えて 59%

７． 投票所が近くになかったから 4%

５．候補者の人柄を考えて 33%

８． 投票日時や投票場所がわからなかったから 2%

６．テレビや新聞、雑誌などで親しみを感じて

９． 投票所整理券（入場券）を紛失したから 0%いたから 7%

10．政治や選挙に関心がなかったから 10%

７．家族や知人に勧められたから 6%
８．その他（具体的に11．投票したいと思う候補者がいなかったから 28%）6%12．政策がわからなかったから 13%

９．わからない 4%

13．自分の一票では選挙の結果は変わらないか 13%
14. 選挙によって世の中は変わらないから 10%

Ｑ１０．あなたは、さいたま市長選挙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。

15. なんとなく 4%
16．その他（具体的に１．選挙期間に入る前から（5 月 6 日(土)以前）27%）7%

17. わからない ―２．選挙期間中（5 月 7 日(日)から 20 日(土)）57%
３．投票日当日（5 月 21 日(日)）13%
４．わからない 2%2

次のページに続きます。
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政策と調査

第13号（2017年12月）

政策と調査第13号（2017年12月）

Ｑ１５．今回の市長選挙で、あなたが候補者を選ぶた
めにもっとも参考にしたものを２つまで選んで番号に○をつけてください。

Ｑ１３．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。

１．選挙公報 26%

１． 投票所が近かったら 11%

２．候補者の新聞広告 15%

２． 投票所までの無料バスなどが運行されたら 1%

３．新聞・雑誌やテレビの報道 17%

３． 区内の投票所であればどこでも投票できたら 6%

４．インターネットやホームページの選挙情報 7%

４． 駅やショッピングセンターなどで投票できたら 29%

５．掲示場にはられた候補者のポスター21%

５． 期日前投票が早朝や午後８時以降もできた 8%

６．候補者からのハガキ 2%

６． 投票日の投票時間が延長されたら 4%

７．候補者による駅や街頭での演説 10%

７． インターネットや郵送による投票ができたら 43%
８． その他（具体的に８．候補者のビラ 5%）14%

９．電話による依頼 1%

９． わからない 6%

10．選挙運動自動車からの連呼 2%

下の Ｑ１４に進んでください

11．どれも参考にしなかった 18%
12．わからない 7%

ここからは全員への質問です。
Ｑ１６．あなたが社会についての情報を得る際に、最も利用しているものは何ですか。１つ選んで番号に○をつけてください。

Ｑ１４．今回の市長選挙で、さいたま市選挙管理委員会及び明るい選挙推進協議会等が投票参加の呼びかけを行いましたが、下の中であなたが見たり聞いたりしたものがあれば、すべて選んで番号に○をつけてください。

１．テレビ 42%
２．ラジオ 2%
３．新聞 20%

１．市役所・区役所でののぼり旗やステッカー17%

４．インターネット［Twitter(ツイッター)なども含む20%

２．横断幕・懸垂幕（駅や市・区役所） 13%

５．家族や友人からの話 3%

３．市役所・区役所の電光掲示板 3%６．その他 ―

４．啓発ポスター（自治会掲示板等） 33%
５．選挙のごあんない（公共施設等に配置） 20%

Ｑ１７．さいたま市・区選挙管理委員会では、普段から選挙に関する情報提供を行っております
が、下の中であなたが見たり聞いたりしたものがあれば、すべて選んで番号に○をつけてください。

６．投票所整理券に同封されている啓発チラシ 20%
７．市報さいたま 35%
８．さいたま市の広報車（候補者の選挙運動自動車は含
まない）9%

１．選挙啓発動画 5%

９．清掃自動車のフロント幕 2%

２．さいたま市選挙管理委員会ホームページ 7%

10．バス広告 5%

３．自治会回覧板（選挙啓発のチラシ）36%

11．サッカースタジアムでの大型映像広告 1%

４．区民まつりでの選挙啓発 6%

12．啓発物（ウェットティッシュ・ティッシュ）2%

５．区選挙管理委員会の政治啓発講演会 1%

13．街頭（駅前など）･イベントなどでの啓発キャンペーン 14%

６．標語コンクール 2%

14．ラジオスポット広告 2%

７．ポスターコンクール 4%

15．デパート･百貨店・市役所・区役所でのアナウンス 3%

８．模擬投票イベント 0%

16．さいたま市の選挙速報サイト 6%
17．その他（具体的に９．選挙 BOOK（中学生向け選挙副読本）0%）2%

10．どれも見たり聞いたりしなかった 51%

18．どれも見たり聞いたりしなかった 19%
19．わからない 5%

次のページに続きます。

Policy & Research No.13(December 2017)64

Policy & Research No.13 (December 2017)623

◆最後に、今回の調査結果を統計的に処理するために、
いくつかおうかがいします。
Ｆ１．あなたは男性ですか、女性ですか。
１． 男性 47%

１． ５分未満 30%
２． １０分未満 45%

２． 女性 53%

３． ２０分未満 16%
４． ２０分以上 5%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。
１．１０代 2%

５．５０代 16%

２．２０代 7%

６．６０代 17%

３．３０代 14%

７．７０代 16%

４．４０代

19%

Ｆ７．あなたのご自宅から投票所へ行くのには、何分くらいかかりますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

５． わからない 2%
Ｆ８．あなたは、さいたま市に住んでどのくらいになりますか。１つ選んで番号に○をつけてください。
１． １年未満 1%

８．８０歳以上 8%

２． ２～３年未満 5%
３． ４年～１０年未満 13%
４． １０年～２０年未満 21%

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。

５． ２０年以上 60%
Ｆ９．あなたのお宅には、家庭用の固定電話がありますか。
（携帯電話のみの方は「２．ない」に○を）

１． 中学校（旧制高等小含む）7%
２． 高校（旧制中学含む） 34%
３． 高専・短大・専修学校 21%

１． ある 85%

４． 大学（旧制高専含む） 34%

２． ない 15%

Ｆ１０．あなたは現在、スマートフォンを持っていますか。

５． 大学院（修士・博士）2%
６． わからない 0%

１． はい 65%

Ｆ４．あなたの現在のお住まいは、次のうちどれですか。１つ選んで番号に○をつけてください。

２． いいえ 35%

Ｆ１１．最後に、あなたは、ご自宅で電話を使う場合
次のどれに当てはまりますか。１つ選んで番号に○をつけてください。

１． 持ち家（一戸建て）59%
２． 持ち家（マンションなどの集合住宅）17%
３． 賃貸住宅（一戸建て）3%
４． 賃貸住宅（マンション、アパートなどの集合住宅）17%
５． 社宅・寮 2%

１． 固定電話だけ使う 9%２． 携帯電話だけ使う 26%
３． 両方使うが主に固定電話 14%

６． その他 1%

４． 両方使うが主に携帯電話 41%
５． 両方とも同じ程度使う 9%
６． 両方とも使わない 1%

Ｆ５．あなたは、一人住まいですか。それとも家族等の方と同居されていますか。
１． 一人住まい 11%

ご協力ありがとうございます。

２． 家族等と同居 88%

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、８月４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。

３． その他 1%
Ｆ６．あなたにはお子さんがいますか。
１． いる 68%4

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。

２． いない 32%

65

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政策と調査

第13号（2017年12月）

さいたま市民調査2017クロス集計表
１．［男女・年齢別結果］
Q1 政治への関心
非常に
関心がある

ある程度
関心がある

あまり
関心がない

全く
関心がない

男性(305)19%(58)63%(193)

15%(46)

2%(7)

-(0)

女性(346)

10%(35)60%(209)

25%(88)

3%(9)

1%(3)

18～29歳(62)5%(3)

42%(26)42%(26)

11%(7)-(0)

30代(93)

12%(11)

62%(58)23%(21)

3%(3)

-(0)

40代(124)7%(9)57%(71)

31%(39)

3%(4)

-(0)

わからない

50代(106)

9%(10)

69%(73)

21%(22)

1%(1)

-(0)

60代(111)

20%(22)

68%(75)

11%(12)

1%(1)

1%(1)
1%(1)

70代(104)

25%(26)64%(67)

8%(8)

-(0)

80歳以上(52)

23%(12)

65%(34)

10%(5)

-(0)

2%(1)

全体(653)

14%(93)

62%(404)

21%(134)

2%(16)

0%(3)

毎日ある

週に何回
かある

週に１度
ぐらいある

まったくないその他

わからない

男性(305)

4%(12)

15%(46)44%(133)

20%(62)

17%(51)

0%(1)

女性(346)

4%(15)

18%(62)

38%(130)

23%(78)15%(51)3%(9)18～29歳(62)-(0)

13%(8)

29%(18)50%(31)

8%(5)

-(0)

30代(93)

1%(1)

10%(9)

34%(32)

33%(31)

20%(19)1%(1)Q2 政治的な話をする頻度

40代(124)

3%(4)11%(14)38%(47)23%(29)21%(26)3%(4)

50代(106)

4%(4)18%(19)49%(52)

14%(15)

14%(15)1%(1)

60代(111)5%(5)23%(26)

43%(48)12%(13)

14%(16)2%(2)

70代(104)

10%(10)23%(24)41%(43)

11%(11)

13%(14)2%(2)80歳以上(52)6%(3)

19%(10)42%(22)

19%(10)

13%(7)-(0)

全体(653)

4%(27)

17%(110)40%(263)21%(140)

16%(102)

2%(10)

わからない

Q3 子連れ投票解禁を知っているか
知っている

知らなかった男性(305)75%(228)

25%(77)

女性(346)74%(255)

26%(91)18～29歳(62)76%(47)24%(15)30代(93)58%(54)42%(39)40代(124)

69%(86)31%(38)50代(106)

69%(73)31%(33)60代(111)81%(90)19%(21)70代(104)

86%(89)14%(15)80歳以上(52)85%(44)

15%(8)

全体(653)74%(484)

26%(169)

Q4 さいたま市長選への関心
非常に関心があった

ある程度関心があったあまり関心がなかった

全く関心が
なかった

男性(305)

12%(38)38%(117)40%(123)

9%(27)-(0)

女性(346)

8%(27)

43%(149)

40%(137)

8%(27)

1%(4)18～29歳(62)-(0)

26%(16)53%(33)

19%(12)2%(1)

30代(93)4%(4)34%(32)

46%(43)

15%(14)-(0)

40代(124)

8%(10)

36%(45)47%(58)

9%(11)-(0)

50代(106)

7%(7)39%(41)

48%(51)

7%(7)

-(0)

60代(111)

16%(18)45%(50)32%(35)

7%(8)

-(0)

70代(104)

16%(17)53%(55)30%(31)

1%(1)

-(0)

80歳以上(52)

19%(10)52%(27)17%(9)

2%(1)

6%(3)

全体(653)

10%(66)41%(266)

40%(261)8%(54)

1%(4)Policy& Research
No.13(December
2017)
Policy& Research
No.13(December 2017)

64 66

Q5 さいたま市長選投票したか
投票した

投票しなかったわからない

男性(305)49%(150)

50%(153)

1%(2)

女性(346)47%(161)

52%(181)1%(3)18～29歳(62)35%(22)

60%(37)

5%(3)
2%(2)

30代(93)

37%(34)60%(56)40代(124)

43%(53)

57%(71)-(0)

50代(106)

47%(50)53%(56)-(0)-(0)

60代(111)

57%(63)

43%(48)70代(104)

59%(61)

41%(43)-(0)

80歳以上(52)54%(28)46%(24)-(0)

全体(653)48%(312)51%(335)

1%(5)

当日投票
をした

期日前投票（または不在者投票）をした男性(305)77%(116)

22%(33)

女性(346)72%(116)

27%(44)18～29歳(22)95%(21)

5%(1)

30代(34)76%(26)

24%(8)

Q6 投票方法

40代(53)77%(41)

23%(12)50代(50)66%(33)

34%(17)60代(63)70%(44)29%(18)70代(61)75%(46)25%(15)80歳以上(28)

75%(21)

21%(6)

全体(312)

74%(232)

25%(78)Q7 誰と投票に行ったか
１人で

家族と

知人等と

男性(305)53%(79)47%(70)-(0)

女性(346)40%(65)58%(94)1%(1)18～29歳(22)36%(8)

64%(14)-(0)

30代(34)50%(17)50%(17)-(0)

40代(53)

43%(23)57%(30)-(0)50代(50)48%(24)52%(26)-(0)

60代(63)49%(31)

49%(31)-(0)

70代(61)

41%(25)57%(35)2%(1)

80歳以上(28)

61%(17)36%(10)-(0)

全体(312)

46%(145)

53%(164)

0%(1)

政策の
比較をした

政策の比較を
しなかった

わからない

男性(305)62%(93)31%(47)4%(8)

女性(346)55%(89)42%(67)5%(3)18～29歳(22)36%(8)

59%(13)5%(1)

30代(34)71%(24)26%(9)

3%(1)

40代(53)57%(30)38%(20)6%(3)Q8 候補者の政策の比較をしたか

50代(50)56%(28)38%(19)6%(3)

60代(63)

54%(34)

43%(27)2%(1)

70代(61)

67%(41)31%(19)-(0)

80歳以上(28)

64%(18)21%(6)

7%(2)

全体(312)

59%(183)

37%(114)

4%(11)

65 67

政策と調査
第13号（2017年12月）
政策と調査第13号（2017年12月）

Q9 投票の基準

男性(305)42%(63)

自分と同じような職業の利益を考えて
5%(8)

60%(90)29%(43)

女性(346)34%(54)4%(6)14%(23)

58%(93)

38%(61)18～29歳(22)41%(9)

5%(1)

18%(4)

36%(8)

18%(4)

30代(34)50%(17)24%(8)

24%(8)

65%(22)

18%(6)

40代(53)

32%(17)4%(2)

13%(7)

55%(29)28%(15)50代(50)36%(18)6%(3)

12%(6)

58%(29)30%(15)60代(63)

37%(23)-(0)

11%(7)

67%(42)

41%(26)70代(61)

33%(20)-(0)

10%(6)

64%(39)44%(27)

80歳以上(28)

50%(14)-(0)21%(6)

50%(14)39%(11)

全体(312)

38%(118)

4%(14)

14%(44)59%(183)

33%(104)

家族や知人に勧められたから

その他

わからない

男性(305)

テレビや新聞、雑誌などで親しみを感じていたから
6%(9)

4%(6)

9%(13)

4%(6)

女性(346)

7%(12)

9%(14)

4%(7)

4%(6)

18～29歳(22)18%(4)

5%(1)

5%(1)

5%(1)

30代(34)

3%(1)

9%(3)

9%(3)

-(0)

40代(53)

8%(4)

6%(3)

4%(2)

8%(4)
10%(5)

地元の利益を考えて自分と同じような世代の利益を考えて
14%(21)

候補者の政策や主張を考えて候補者の人柄を考えて50代(50)

4%(2)

4%(2)

8%(4)

60代(63)5%(3)10%(6)

8%(5)

-(0)

70代(61)

7%(4)

8%(5)

8%(5)

2%(1)

80歳以上(28)

11%(3)

-(0)

-(0)

-(0)

全体(312)

7%(21)

6%(20)

6%(20)

4%(12)

投票日当日（5月21日(日)）わからないQ10 投票をするのを決めた時期

男性(305)

選挙期間に入る
前から（5月6日(土)以前）
29%(43)

選挙期間中（5月7日(日)から20日(土)）
56%(84)

11%(17)3%(5)

女性(346)25%(41)

58%(93)

16%(25)1%(1)18～29歳(22)5%(1)

55%(12)

41%(9)-(0)

30代(34)6%(2)68%(23)

26%(9)-(0)

40代(53)

15%(8)

66%(35)17%(9)

2%(1)

50代(50)20%(10)62%(31)

12%(6)

6%(3)

60代(63)

41%(26)49%(31)

8%(5)

-(0)

70代(61)

46%(28)46%(28)

7%(4)

2%(1)

80歳以上(28)

32%(9)

61%(17)

-(0)

4%(1)

全体(312)

27%(84)57%(178)

13%(42)

2%(6)徒歩

自転車、バイク

自家用車

タクシー

公共交通（ＪＲ・
私鉄・バスなど）-(0)

Q11 投票所への交通手段

男性(305)61%(91)

19%(28)19%(29)-(0)

女性(346)60%(96)20%(32)

19%(31)

-(0)

-(0)

18～29歳(22)59%(13)241%(53)

14%(3)-(0)-(0)

30代(34)59%(20)24%(24)

18%(6)-(0)-(0)

40代(53)62%(33)

17%(17)21%(11)

-(0)

-(0)

50代(50)62%(31)

22%(22)

16%(8)-(0)-(0)

60代(63)48%(30)22%(22)

29%(18)

-(0)

-(0)

70代(61)

67%(41)

11%(11)

21%(13)

-(0)

-(0)

80歳以上(28)

71%(20)

18%(18)

-(0)

-(0)

7%(2)

全体(312)

60%(188)

19%(60)19%(60)

-(0)

1%(2)

Policy& Research
No.13(December
2017)
Policy& Research
No.13(December 2017)

66 68

Q12 投票しなかった理由

男性(305)50%(76)

8%(12)

投票に行こうと思ったが、忘れてしまったから
10%(15)5%(7)14%(21)

女性(346)

39%(70)

18%(32)

13%(24)

3%(5)

3%(6)

18%(33)
38%(14)

仕事や旅行など、他の用事があったから病気などで体調が良くなかったからどのように投票すればよいかわからなかったから
1%(1)

市長選挙があることを知らなかったから投票するのが面倒だったから

18～29歳(37)49%(18)-(0)

16%(6)

8%(3)

11%(4)

30代(56)59%(33)5%(3)14%(8)

-(0)

7%(4)

14%(8)

40代(71)

58%(41)

3%(2)15%(11)

-(0)

4%(3)

21%(15)
14%(8)

50代(56)45%(25)

11%(6)

5%(3)

2%(1)

4%(2)

60代(48)40%(19)21%(10)

2%(1)

2%(1)

-(0)

4%(2)

70代(43)

16%(7)

23%(10)

14%(6)-(0)-(0)

12%(5)

80歳以上(24)

13%(3)

54%(13)

17%(4)

4%(1)

-(0)

8%(2)

全体(335)44%(146)

13%(44)

12%(39)2%(6)4%(13)

16%(54)

男性(305)3%(5)投票日時や投票
場所がわからな
かったから
1%(2)

-(0)

8%(13)

投票したいと思う
候補者がいな
かったから
33%(50)女性(346)

5%(9)

2%(4)

1%(0)

12%(22)

24%(44)18～29歳(37)

8%(3)

5%(2)

3%(1)

22%(8)

35%(13)30代(56)

5%(3)

-(0)

-(0)

14%(8)

18%(10)40代(71)

3%(2)

1%(1)

-(0)

10%(7)

20%(14)50代(56)

-(0)

2%(1)

-(0)

11%(6)

36%(20)60代(48)

4%(2)

-(0)

-(0)

2%(1)

38%(18)37%(16)

投票所が近くになかったから

投票所整理券（入場 政治や選挙に関心
券）を紛失したからがなかったから70代(43)

7%(3)

2%(1)

-(0)

9%(4)

80歳以上(24)

4%(1)

4%(1)

-(0)

4%(1)

17%(4)

全体(335)

4%(14)

2%(6)

0%(1)

10%(35)28%(95)

選挙によって世の中は変わらないから

なんとなく

その他

男性(305)17%(26)

自分の一票では
選挙の結果は変わらないから
10%(15)

女性(346)

10%(19)16%(29)18～29歳(37)11%(4)

30代(56)5%(3)政策がわからなかったから

11%(17)

3%(4)

6%(9)

10%(18)

6%(11)

9%(16)-(0)-(0)

11%(4)

0%(0)

14%(8)

11%(6)

5%(3)

5%(3)

40代(71)

14%(10)

10%(7)

8%(6)

4%(3)

6%(4)

50代(56)7%(4)21%(12)

11%(6)-(0)

11%(6)

60代(48)25%(12)

10%(5)

8%(4)

6%(3)

-(0)

70代(43)

19%(8)

14%(6)

16%(7)

2%(1)

14%(6)

80歳以上(24)

17%(4)

4%(1)

4%(1)

4%(1)

4%(1)

全体(335)13%(45)13%(44)

10%(35)

4%(15)

7%(25)

区内の投票所であればどこでも投票できたら5%(8)

駅やショッピング
センターなどで投票できたら24%(37)

期日前投票が早朝や午後８時以降もできたら8%(13)

Q13 理想の投票環境

男性(305)

8%(13)

投票所までの無料バスなどが運行されたら1%(2)

女性(346)

13%(24)

1%(1)7%(12)

33%(59)8%(14)

18～29歳(37)

8%(3)

-(0)

3%(1)

32%(12)

11%(4)

投票所が近かったら30代(56)

4%(2)

-(0)

7%(4)

27%(15)7%(4)

40代(71)

6%(6)

-(0)

6%(4)

44%(31)

10%(7)

50代(56)

9%(5)

-(0)

9%(5)

23%(13)9%(5)

60代(48)17%(8)

-(0)

6%(3)

25%(12)

6%(3)
9%(4)

70代(43)

12%(5)

2%(1)

5%(2)

21%(9)

80歳以上(24)

33%(8)

8%(2)

4%(1)

17%(4)-(0)

全体(335)

11%(37)

1%(3)

6%(20)

29%(96)

8%(27)

その他わからない

男性(305)6%(9)インターネットや郵送による投票ができたら48%(74)

女性(346)2%(3)

38%(69)

投票日の投票時間が延長されたら16%(24)

7%(10)

13%(23)

6%(10)

18～29歳(37)3%(1)

65%(24)

5%(2)

3%(1)

30代(56)4%(2)

43%(24)

13%(7)

11%(6)

40代(71)

4%(3)

52%(37)

8%(6)

6%(4)

50代(56)4%(2)52%(29)20%(11)

4%(2)

60代(48)4%(2)27%(13)

19%(9)

8%(4)

70代(43)5%(2)26%(11)

23%(10)7%(3)80歳以上(24)
全体(335)-(0)
4%(12)

21%(5)
43%(143)8%(2)
14%(47)-(0)
6%(20)

67

政策と調査

第13号（2017年12月）

Q14 選管・明推協投票呼びかけ認知男性(305)

市役所・区役所
でののぼり旗やステッカー
16%(48)

14%(44)3%(9)33%(101)

選挙のごあんない
（公共施設
等に配置）
18%(56)

女性(346)

17%(59)13%(44)3%(9)33%(114)

21%(74)18～29歳(62)8%(5)

18%(11)

3%(2)

11%(7)

13%(8)

6%(4)

30代(93)

14%(13)

10%(9)

2%(2)

25%(23)

14%(13)

12%(11)

40代(124)

13%(16)

7%(9)

-(0)

29%(36)

15%(19)19%(24)50代(106)

15%(16)18%(19)2%(2)

30%(32)

12%(13)24%(25)

横断幕・懸垂幕（駅や市・区役所）

市役所・区役所の電光掲示板

啓発ポスター（自治会掲示板等）

投票所整理券に同封されている啓発チラシ
20%(61)
21%(72)60代(111)23%(26)

14%(15)3%(3)42%(47)25%(28)29%(32)70代(104)

23%(24)

17%(18)6%(6)51%(53)32%(33)23%(24)

80歳以上(52)

15%(8)

18%(7)

6%(3)

33%(17)31%(16)25%(13)全体(653)

17%(108)

13%(88)3%(18)

33%(215)

20%(130)

20%(133)

清掃自動車のフロント幕

バス広告

サッカースタジアム
での大型映像広告

男性(305)31%(94)さいたま市の広報車（候補者の選挙運動
自動車は含まない）9%(26)

3%(8)6%(19)

2%(5)

啓発物（ウェット
ティッシュ・ティッ
シュ）
2%(6)

女性(346)39%(135)

9%(31)

1%(5)4%(15)

1%(2)

2%(6)

18～29歳(62)

3%(2)

5%(3)

-(0)

3%(2)

-(0)

-(0)

30代(93)

18%(17)

4%(4)

1%(1)

1%(1)

3%(3)

-(0)

40代(124)30%(37)

6%(8)

-(0)

6%(8)

-(0)

2%(2)

50代(106)

25%(26)

8%(8)

4%(4)

8%(8)

2%(2)

5%(5)

60代(111)

46%(51)

14%(16)

-(0)

8%(9)

2%(2)

2%(2)

70代(104)

66%(69)13%(14)

5%(5)

6%(6)

-(0)

3%(3)

市報さいたま80歳以上(52)

52%(27)

8%(4)

6%(3)

-(0)

-(0)

-(0)

全体(653)

35%(229)

9%(57)

2%(13)

5%(34)

1%(7)2%(12)

さいたま市の選挙速報サイト

その他

どれも見たり聞いたりしなかった

男性(305)

街頭（駅前など）･
イベントなどでの啓発キャンペーン
12%(37)5%(15)

3%(9)21%(63)

女性(346)

15%(53)

7%(24)

1%(4)

17%(58)18～29歳(62)19%(12)

-(0)

-(0)

2%(1)

-(0)

34%(21)

8%(5)

30代(93)

8%(7)

-(0)

3%(3)

3%(1)

4%(4)

29%(27)

10%(9)

2%(8)デパート･百貨店・市役所・区役所
でのアナウンス
4%(13)

1%(4)

3%(9)

ラジオスポット広告

わからない
6%(17)
5%(16)

40代(124)

16%(20)

2%(3)

2%(3)

2%(3)

2%(2)

25%(31)

6%(8)50代(106)

10%(11)

4%(4)

4%(4)

4%(2)

3%(3)

23%(24)8%(8)60代(111)

12%(13)

3%(3)

5%(5)

5%(4)

1%(1)

5%(6)

2%(2)

70代(104)

17%(18)

2%(2)

5%(5)

5%(17)

1%(1)

9%(9)

80歳以上(52)

15%(8)

-(0)

4%(2)

4%(12)

4%(2)

6%(3)

-(0)
2%(1)

全体(653)

14%(90)2%(12)

3%(22)

6%(40)

2%(13)

19%(121)

5%(33)

候補者の新聞広告

新聞・雑誌やテレビの報道

Q15 候補者を選ぶのに参考にしたもの

男性(305)28%(85)

11%(34)20%(60)インターネットや
ホームページの選挙情報
9%(27)

女性(346)25%(87)

18%(61)

14%(47)

5%(19)

選挙公報

掲示場にはられた候補者からのハガキ
候補者のポスター
21%(63)2%(5)22%(77)2%(6)18～29歳(62)

5%(3)

6%(4)

10%(6)

8%(5)21%(13)-(0)

30代(93)

14%(13)

12%(11)

11%(10)

16%(15)

16%(15)-(0)

40代(124)

23%(29)12%(15)

11%(14)7%(9)15%(19)-(0)

50代(106)

24%(25)15%(16)23%(24)8%(8)17%(18)-(0)

60代(111)34%(38)15%(17)19%(21)

5%(6)32%(35)2%(2)

70代(104)

41%(43)22%(23)

20%(21)

2%(2)

31%(32)8%(8)80歳以上(52)42%(22)

17%(9)

23%(12)

2%(1)

15%(8)

2%(1)

全体(653)

26%(173)

15%(95)17%(108)

7%(46)

21%(140)

2%(11)

候補者による駅や街頭での演説候補者のビラ

電話による依頼

選挙運動自動車からの連呼

どれも参考に
しなかった

わからない

男性(305)

10%(31)

5%(15)

1%(3)

1%(2)

19%(59)5%(16)

女性(346)

10%(36)

6%(20)

1%(4)

2%(8)

17%(59)9%(31)

18～29歳(62)16%(10)

3%(2)

-(0)

-(0)

26%(16)19%(12)30代(93)

11%(10)

5%(5)

-(0)

1%(1)

26%(24)

10%(9)

40代(124)

12%(15)

7%(9)

1%(1)

1%(1)

22%(27)13%(16)50代(106)

11%(12)

4%(4)

-(0)

2%(2)

22%(23)4%(4)60代(111)

7%(8)

7%(8)

-(0)

3%(3)

12%(13)3%(3)

70代(104)

9%(9)

5%(5)

2%(2)

1%(1)

11%(11)

2%(2)

80歳以上(52)

6%(3)

4%(2)

8%(4)

6%(3)

6%(3)

2%(1)

全体(653)

10%(67)

5%(35)

1%(7)

2%(11)

18%(118)

7%(47)

Policy & Research No.13 (December 2017)68

Q16 社会の情報を得るもの

男性(305)
女性(346)18～29歳(62)
30代(93)40代(124)
50代(106)
60代(111)
70代(104)
80歳以上(52)
全体(653)

テレビ

ラジオ

新聞

㻟㻣㻑㻔㻝㻝㻠㻕
㻠㻣㻑㻔㻝㻢㻟㻕
㻞㻣㻑㻔㻝㻣㻕
㻟㻟㻑㻔㻟㻝㻕
㻠㻥㻑㻔㻢㻝㻕
㻡㻜㻑㻔㻡㻟㻕
㻠㻥㻑㻔㻡㻠㻕
㻠㻜㻑㻔㻠㻞㻕
㻟㻣㻑㻔㻝㻥㻕
㻠㻞㻑㻔㻞㻣㻣㻕

㻞㻑㻔㻡㻕㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻞㻑㻔㻝㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻞㻑㻔㻟㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻙㻔㻜㻕
㻞㻑㻔㻝㻢㻕

㻞㻟㻑㻔㻣㻝㻕
㻝㻣㻑㻔㻡㻥㻕㻟㻑㻔㻞㻕㻡㻑㻔㻡㻕㻥㻑㻔㻝㻝㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻥㻕
㻞㻥㻑㻔㻟㻞㻕
㻟㻤㻑㻔㻠㻜㻕
㻠㻞㻑㻔㻞㻞㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻟㻝㻕

インターネット
家族や友人からの［Twitter(ツイッター)
話なども含む］
㻞㻢㻑㻔㻤㻜㻕
㻞㻑㻔㻡㻕㻝㻡㻑㻔㻡㻟㻕
㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻡㻜㻑㻔㻟㻝㻕
㻙㻔㻜㻕㻠㻟㻑㻔㻠㻜㻕
㻡㻑㻔㻡㻕㻞㻣㻑㻔㻟㻟㻕
㻠㻑㻔㻡㻕㻝㻟㻑㻔㻝㻠㻕
㻟㻑㻔㻟㻕㻝㻜㻑㻔㻝㻝㻕
㻙㻔㻜㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻜㻑㻔㻜㻕
㻢㻑㻔㻟㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻟㻟㻕
㻟㻑㻔㻝㻣㻕

Q17 選管情報提供認知㻣㻑㻔㻞㻝㻕
㻟㻑㻔㻝㻝㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻟㻑㻔㻠㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻣㻑㻔㻤㻕
㻝㻞㻑㻔㻝㻞㻕
㻤㻑㻔㻠㻕㻡㻑㻔㻟㻞㻕

さいたま市選挙
管理委員会
ホームページ㻥㻑㻔㻞㻤㻕
㻠㻑㻔㻝㻡㻕
㻙㻔㻜㻕
㻟㻑㻔㻟㻕
㻞㻑㻔㻟㻕
㻣㻑㻔㻣㻕
㻝㻞㻑㻔㻝㻟㻕
㻤㻑㻔㻤㻕㻝㻣㻑㻔㻥㻕
㻣㻑㻔㻠㻟㻕

標語コンクール

ポスターコンクール

模擬投票イベント

㻞㻑㻔㻡㻕
㻞㻑㻔㻤㻕
㻟㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻞㻑㻔㻟㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻙㻔㻜㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻞㻑㻔㻝㻟㻕

㻡㻑㻔㻝㻡㻕
㻠㻑㻔㻝㻟㻕
㻡㻑㻔㻟㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻟㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻢㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻢㻑㻔㻟㻕
㻠㻑㻔㻞㻤㻕

㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻜㻑㻔㻞㻕

選挙啓発動画男性(305)
女性(346)18～29歳(62)
30代(93)40代(124)
50代(106)
60代(111)
70代(104)
80歳以上(52)
全体(653)

男性(305)
女性(346)18～29歳(62)
30代(93)40代(124)
50代(106)
60代(111)
70代(104)
80歳以上(52)
全体(653)

自治会回覧板（選挙啓発のチラシ）

区民まつりでの選挙啓発

区選挙管理委員会の政治啓発講演会

㻟㻠㻑㻔㻝㻜㻡㻕
㻟㻤㻑㻔㻝㻟㻝㻕
㻝㻝㻑㻔㻣㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻟㻕
㻟㻡㻑㻔㻠㻠㻕
㻞㻤㻑㻔㻟㻜㻕
㻠㻤㻑㻔㻡㻟㻕
㻢㻞㻑㻔㻢㻠㻕
㻡㻞㻑㻔㻞㻣㻕
㻟㻢㻑㻔㻞㻟㻤㻕

㻢㻑㻔㻝㻣㻕
㻢㻑㻔㻞㻜㻕㻙㻔㻜㻕㻝㻑㻔㻝㻕㻥㻑㻔㻝㻝㻕
㻡㻑㻔㻡㻕
㻜㻑㻔㻥㻕
㻣㻑㻔㻣㻕
㻤㻑㻔㻠㻕
㻢㻑㻔㻟㻣㻕

㻞㻑㻔㻡㻕
㻝㻑㻔㻞㻕
㻙㻔㻜㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻙㻔㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕
㻞㻑㻔㻞㻕
㻢㻑㻔㻟㻕
㻝㻑㻔㻣㻕

選挙BOOK（中学生
どれも見たり向け選挙副読本） 聞いたりしなかった㻜㻑㻔㻝㻕㻡㻝㻑㻔㻝㻡㻣㻕
㻜㻑㻔㻝㻕㻡㻜㻑㻔㻝㻣㻟㻕
㻙㻔㻜㻕㻣㻥㻑㻔㻠㻥㻕
㻙㻔㻜㻕㻣㻤㻑㻔㻣㻟㻕
㻙㻔㻜㻕㻡㻠㻑㻔㻢㻣㻕
㻝㻑㻔㻝㻕㻡㻣㻑㻔㻢㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻕㻟㻠㻑㻔㻟㻤㻕
㻙㻔㻜㻕㻞㻥㻑㻔㻟㻜㻕
㻙㻔㻜㻕㻞㻟㻑㻔㻝㻞㻕
㻜㻑㻔㻞㻕㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻜㻕

6971

政策と調査
政策と調査第13号（2017年12月）
第13号（2017年12月）

F9 家庭用の固定電話があるかあるない

男性(305)86%(263)14%(42)

女性(346)84%(291)

15%(53)18～29歳(62)73%(45)27%(17)

30代(93)

54%(50)46%(43)40代(124)

88%(109)

12%(15)50代(106)

92%(97)8%(9)60代(111)95%(106)

5%(5)70代(104)

95%(99)5%(5)80歳以上(52)

96%(50)2%(1)

全体(653)85%(556)

15%(95)F10 スマホ持っているかはいいいえ

男性(305)66%(201)

34%(104)

女性(346)

65%(225)

35%(120)

18～29歳(62)98%(61)2%(1)

30代(93)

98%(91)

2%(2)

40代(124)84%(104)

16%(20)50代(106)

74%(78)26%(28)60代(111)51%(57)48%(53)70代(104)

29%(30)71%(74)

80歳以上(52)8%(4)

92%(48)全体(653)

65%(426)

35%(226)

固定電話だけ使う

携帯電話だけ使う

両方使うが主に固定電話両方使うが主に携帯電話男性(305)

10%(30)30%(92)

14%(42)

女性(346)

8%(27)

23%(78)

14%(47)18～29歳(62)5%(3)

42%(26)

30代(93)

1%(1)60%(56)F11 電話の利用
両方とも同じ
程度使う

両方とも
使わない

40%(121)

5%(16)

1%(2)

43%(148)

11%(39)

1%(5)

6%(4)

45%(28)

2%(1)

-(0)

2%(2)

34%(32)

1%(1)

1%(1)
1%(1)

40代(124)

2%(3)

26%(32)

15%(18)47%(58)

10%(12)50代(106)

4%(4)25%(27)17%(18)44%(47)

9%(10)-(0)

60代(111)8%(9)16%(18)7%(8)59%(66)

9%(10)-(0)70代(104)

19%(20)8%(8)25%(26)29%(30)

15%(16)2%(2)

80歳以上(52)

35%(18)6%(3)25%(13)

15%(8)

12%(6)

6%(3)

全体(653)

9%(58)

26%(170)

14%(89)41%(269)

9%(56)

1%(7)Policy& Research
No.13(December 2017)
Policy& Research
No.13(December
2017)

70 72

２．［投票したか・しなかったか］
男女別
投票した

投票しなかった㻠㻥㻑㻔㻝㻡㻜㻕
㻠㻣㻑㻔㻝㻢㻝㻕
㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻞㻕

㻡㻜㻑㻔㻝㻡㻟㻕
㻡㻞㻑㻔㻝㻤㻝㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

投票した

投票しなかった㻞㻥㻑㻔㻠㻕
㻟㻤㻑㻔㻝㻤㻕
㻟㻣㻑㻔㻟㻠㻕
㻠㻟㻑㻔㻡㻟㻕
㻠㻣㻑㻔㻡㻜㻕
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㻠㻢㻑㻔㻞㻠㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

投票した

投票しなかった

中学校（旧制高等小含む）(47)㻡㻝㻑㻔㻞㻠㻕

㻠㻥㻑㻔㻞㻟㻕

高校（旧制中学含む）(220)㻠㻥㻑㻔㻝㻜㻣㻕

㻡㻝㻑㻔㻝㻝㻞㻕

高専・短大・
専修学校(134)㻠㻜㻑㻔㻡㻠㻕

㻡㻣㻑㻔㻣㻣㻕

大学（旧制高専含む）(225)㻡㻜㻑㻔㻝㻝㻞㻕

㻠㻥㻑㻔㻝㻝㻝㻕

大学院（修士・博士）(15)㻢㻜㻑㻔㻥㻕

㻠㻜㻑㻔㻢㻕

わからない(3)
全体(653)㻢㻣㻑㻔㻞㻕
㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻞㻕

㻟㻟㻑㻔㻝㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

投票した

投票しなかった持ち家（一戸建て）(384)㻡㻟㻑㻔㻞㻜㻞㻕

㻠㻣㻑㻔㻝㻤㻜㻕

持ち家（マンションなどの集合住宅）(112)㻠㻠㻑㻔㻠㻥㻕

㻡㻢㻑㻔㻢㻟㻕

賃貸住宅（一戸建て）(18)㻟㻟㻑㻔㻢㻕

㻢㻣㻑㻔㻝㻞㻕

㻠㻞㻑㻔㻠㻤㻕

㻡㻡㻑㻔㻢㻟㻕

㻞㻟㻑㻔㻟㻕
㻟㻤㻑㻔㻟㻕
㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻞㻕

㻢㻥㻑㻔㻥㻕
㻢㻟㻑㻔㻡㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

男性(305)
女性(346)全体(653)

年齢別

10代(14)20代(48)30代(93)40代(124)
50代(106)
60代(111)
70代(104)
80歳以上(52)
全体(653)

学歴別持ち家・賃貸別

賃貸住宅（マンション、アパートな
どの集合住宅）(114)
社宅・寮(13)
その他(8)
全体(653)

73

71

政策と調査
政策と調査

第13号（2017年12月）

第13号（2017年12月）

住居形態別一人住まい(74)
家族等と同居(572)
その他(5)
全体(653)

投票した

投票しなかった㻠㻞㻑㻔㻟㻝㻕
㻠㻥㻑㻔㻞㻤㻜㻕
㻞㻜㻑㻔㻝㻕
㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻞㻕

㻡㻡㻑㻔㻠㻝㻕
㻡㻜㻑㻔㻞㻤㻤㻕
㻤㻜㻑㻔㻠㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

投票した

投票しなかった㻡㻜㻑㻔㻞㻞㻠㻕
㻠㻞㻑㻔㻤㻣㻕
㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻞㻕

㻠㻥㻑㻔㻞㻝㻥㻕
㻡㻢㻑㻔㻝㻝㻡㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

投票した

投票しなかった㻢㻝㻑㻔㻝㻞㻝㻕
㻠㻥㻑㻔㻝㻠㻡㻕
㻟㻣㻑㻔㻠㻜㻕
㻝㻢㻑㻔㻡㻕
㻜㻑㻔㻜㻕㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻞㻕

㻟㻥㻑㻔㻣㻣㻕
㻡㻝㻑㻔㻝㻡㻜㻕
㻢㻝㻑㻔㻢㻡㻕
㻤㻠㻑㻔㻞㻣㻕
㻤㻤㻑㻔㻝㻠㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

投票した

投票しなかった㻙㻔㻜㻕㻟㻠㻑㻔㻝㻝㻕
㻟㻣㻑㻔㻟㻜㻕
㻠㻢㻑㻔㻢㻠㻕
㻡㻟㻑㻔㻞㻜㻣㻕
㻠㻤㻑㻔㻟㻝㻞㻕

㻝㻜㻜㻑㻔㻣㻕
㻢㻟㻑㻔㻞㻜㻕
㻢㻞㻑㻔㻡㻝㻕
㻡㻞㻑㻔㻣㻞㻕
㻠㻣㻑㻔㻝㻤㻡㻕
㻡㻝㻑㻔㻟㻟㻡㻕

子どもの有・無別いる(444)いない(207)
全体(653)

投票所への所要時間別

５分未満(198)
１０分未満(297)
２０分未満(107)
２０分以上(32)
わからない(16)全体(653)

居住年数別

１年未満(7)
２～３年未満(32)４年～１０年未満(82)
１０年～２０年未満(138)
２０年以上(394)
全体(653)

３．スマートフォン保有率
さいたま市民 スマートフォン保有率の推移
㻞㻜㻝㻟
㻟㻥

㻞㻜㻝㻠
㻠㻡

㻞㻜㻝㻡
㻡㻠

㻞㻜㻝㻢
㻢㻝

㻞㻜㻝㻣
㻢㻡
㻔㻑㻕

さいたま市民（2017）年齢別スマホ保有率
10代
㻝㻜㻜

20代
㻥㻤

30代
㻥㻤

40代
㻤㻠

50代
㻣㻠

60代
㻡㻝

70代
㻞㻥

80歳以上
㻤

全体
㻢㻡
㻔㻑㻕

Policy & Research No.13(December 2017)
Policy & Research No.13 (December 2017)74

72

〔資料〕
「 テレビ埼玉・埼玉大学社会調査研究センター共同 衆院選投票行動調査」結果

 解題 
 埼玉大学社会調査研究センターとテレビ埼玉では，第  回衆議院議員総選挙に際し，投票日当日
 年  月  日 ，埼玉県下  選挙区の投票所において投票後の有権者を対象とする投票行動
調査を実施した 選挙区と地域は以下の通り．
区さいたま市浦和区，
 区川口市，
 区草加市，
 区和光市， 区さいたま市中央区， 区鴻巣
市， 区川越市， 区所沢市， 区本庄市，
区久喜市 ．有効回答者数は， 人であった．
台風の接近による風雨の中，タブレット端末を必死にケアしながら奮闘してくれた学生調査員に，心から謝意を申し述べたい 単純集計結果は後掲 ．
 以下，主要なクロス集計結果をもとに，簡単な解釈を行なう．最近の有権者の政治意識に関する注目点は，若者における高い内閣支持および自民党志向である．われわれの投票行動調査結果においても，同様の傾向を確認することができる．例
えば，比例区の投票政党を年齢にブレークダウン
すると，「自民党に投票した」と答えた人の割合は，
～ 歳の若年層が最も高く， 代から  代にかけて，年齢が上がるにつれて比率が減少するき
れいな「若高―老低」型構造が存在している 〔表〕 ．安倍内閣の支持率についても，～ 歳を最高に， 代， 代， 代，そして  代へと，明確な下降直線が描かれる．しかも，～ 歳の 最高値 と  代の  最低値 との間には，
約  ポイントもの差が存在する 〔表 〕次ペー
ジ ．自民党支持や内閣支持に関して，常識であり続けてきた「若低―老高」型の年功構造とは正反対の形状が現出している．
 今回の投票行動調査では，階層意識や不安に思う事柄も質問した．
「自分を上・中の上・中の下・下のいずれに位置付けるか」という階層意識を年齢別にみると，「中の下」や「下」の割合が高いのは，中高年層よりもむしろ若年層 ～ 歳 であることを確認できる 〔表 〕 ．現状を肯定し，その継続を望むがゆえに内閣支持や自民党志向が高いのではないかと推測される「今の若者」ではあるが，必ずしも現状に満足しているわけではないという側面も並存しているようだ．
 また，「今，最も不安に思うこと」を聞いた結果
を，年齢別にみると，全体平均が と他の事柄に比べ際立って割合の高い「老後の生活」に関して， 代と  代との間に大きな傾向差が存在す
る 〔表 〕 ． 代と  代を境に生ずる「出産や子育て」から「老後の生活」への変容を，読者諸
兄はどのように解釈されるだろうか．
 ここで，階層意識と，内閣支持・不支持，自民党への投票比率とのクロス集計結果をみておきたい．先ず，階層意識と内閣支持・不支持との関係をみると，現在の有権者においては「中の上」 と「中の下」 とが拮抗している．ただ，同じ「中 中流意識 」とはいえ，「中の上」と「中の下」の間に顕著な志向性の相違が存在する〔表 〕．
次に，自民党への投票比率に関しても，
「中の上」
と
「中の下」
の間に大きな相違が見受けられる〔表〕 ．雇用状況や株価などマクロの経済指標が良好である一方，給与や消費は上昇せず好景気の実感がないとも言われる昨今，自らの生活状況や相対的な格差感など，主観的な実感が，政治評価の方向や投票行動の動機づけに直結する要因であることを示唆しているようにも思われる．
（文責：松本 正生）                     

表１ 比例区投票政党（年齢別）
合計

自民党

希望の党

公明党

共産党

立憲民主党

日本維新の会

他党

Ｎ .Ａ

18～ 29歳     

 

 

 

30代



  

 

 

 

 

 

 

40代



  

 

 

 

 

 

 

50代



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

 

 

 

60代



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

 

 

 

 

70代



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

 

 

 

80歳 以 上 

 

 

 

 

 

 

 
 1

73

政策と調査

第13号（2017年12月）

表２ 内閣支持・不支持比率（年齢別）

合計

支持する

支持しない

         




Ｎ .Ａ

18～ 29歳  

 

30代



  

 

40代



  

 

50代



  

 

60代



  

 

70代



 

 

 

80歳 以 上  

 
 1

表３ 階層意識（年齢別）
合計

上

中の上

中の下

  

18～ 29歳



 

30代



 

 

40代



 

 

50代



 

 

60代



 

70代



80歳 以 上



下

Ｎ .Ａ

 

 

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

 

 

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

 

 

 

  

 

 

 

  

 

 
 1

就職や雇用

出産や
子育て

地震など
の災害

表４ 最も不安に思うこと（年齢別）
合計

老後の生活

自分や家
族の健康

テロや戦争

Ｎ .Ａ

18～ 29歳      

 

30代



 

 

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

 

40代



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

 

50代



 

  

 

 

 

 

60代



  

 

 

 

 

 

70代



  

 

 

 

 

 

80歳 以 上 

 

 

 

 

 

 
 1

日本維新の会他党

表５ 内閣支持・不支持比率（階級意識別）
合計

支持する

支持しない

Ｎ .Ａ

上



 

 

 

中の上



  

 

中の下



  

 

下



  

 
 1

表６ 比例区投票政党（階層意識別）
合計

自民党

希望の党

公明党

共産党

立憲民主党

Ｎ .Ａ

上



 

 

 

 

 

 

 

 

中の上



  

 

 

 

 

 

 

中の下



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

 

 

 

下



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

 

 

 
 1

No.13 (December2017)
2017)
Policy & Research No.13(December

7674㻞㻜㻝㻣衆院選投票行動調査㻌 質問と回答㻌

設問1. あなたは、小選挙区では何党の候補者に投票しましたか。
42%

自民党

22%

希望の党

共産党

11%

立憲民主党

14%

日本維新の会3%

その他の政党の候補者

3%

無所属の候補者

4%

無回答

2%
0%

20%

40%

60%

80%

34%
16%

希望の党

公明党

9%

共産党

8%

㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻠㻞㻑㻔㻠㻢㻢㻕
㻞㻞㻑㻔㻞㻠㻟㻕
㻝㻝㻑㻔㻝㻞㻞㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻡㻝㻕
㻟㻑㻔㻟㻠㻕
㻟㻑㻔㻞㻤㻕
㻠㻑㻔㻟㻤㻕
㻞㻑㻔㻝㻢㻕

合計件数
自民党
希望の党
公明党
共産党
立憲民主党
日本維新の会
社民党
その他の政党無回答㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻟㻠㻑㻔㻟㻣㻠㻕
㻝㻢㻑㻔㻝㻣㻣㻕
㻥㻑㻔㻥㻡㻕
㻤㻑㻔㻤㻡㻕
㻞㻡㻑㻔㻞㻣㻟㻕
㻠㻑㻔㻠㻢㻕
㻝㻑㻔㻝㻝㻕
㻞㻑㻔㻝㻢㻕
㻞㻑㻔㻞㻝㻕

合計件数
支持する
支持しない
無回答

㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻠㻥㻑㻔㻡㻟㻥㻕
㻡㻜㻑㻔㻡㻠㻟㻕
㻞㻔㻝㻢㻕

合計件数

㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻠㻥㻑㻔㻡㻟㻣㻕
㻡㻜㻑㻔㻡㻡㻝㻕
㻝㻑㻔㻝㻜㻕

合計件数

㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻠㻑㻔㻠㻡㻕
㻠㻞㻑㻔㻠㻢㻜㻕
㻠㻡㻑㻔㻠㻥㻤㻕
㻣㻑㻔㻣㻝㻕
㻞㻑㻔㻞㻠㻕

100%

設問2. あなたは、比例区では何党に投票しましたか。
自民党

合計件数
自民党
希望の党
共産党
立憲民主党
日本維新の会その他の政党の候補者
無所属の候補者
無回答

25%

立憲民主党

4%

日本維新の会

社民党

1%

その他の政党

2%

無回答

2%
0%

20%

40%

60%

80%

100%

設問3.あなたは、安倍内閣を支持しますか、それとも支持しませんか。
支持する

49%

支持しな
い

50%
2%

無回答
0%

20%

40%

60%

80%

100%

設問4. あなたには、支持している政党がありますか、ありませんか。
ある

49%

ない

50%

ある
ない
無回答

1%

無回答
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

設問5. 今の日本社会を、以下の４つの階層に分けると、 あなた
は、どれに入ると思いますか。

上
中の上
中の下
下
無回答

4%

上

42%

中の上

45%

中の下

7%

下

2%

無回答
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

75
75

80%

90%

100%

政策と調査 第13号（2017年12月）
政策と調査 第13号（2017年12月）

合計件数
老後の生活
自分や家族の健康
就職や雇用
出産や子育て地震などの災害
テロや戦争
無回答

設問6. あなたが今、最も不安に思うことを次の中から選んでください。

42%

老後の生活

16%

自分や家族の健康

就職や雇用

8%

出産や子育て10%㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻠㻞㻑㻔㻠㻡㻤㻕
㻝㻢㻑㻔㻝㻣㻜㻕
㻤㻑㻔㻥㻞㻕
㻝㻜㻑㻔㻝㻜㻡㻕
㻤㻑㻔㻤㻞㻕
㻝㻢㻑㻔㻝㻣㻤㻕
㻝㻑㻔㻝㻟㻕

8%

地震などの災害

16%

テロや戦争

1%

無回答
0%

20%

40%

60%

80%

100%

設問7. あなたは男性ですか、女性ですか。
51%

男性

合計件数
男性
女性
その他

㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻡㻝㻑㻔㻡㻢㻟㻕
㻠㻥㻑㻔㻡㻟㻠㻕
㻜㻑㻔㻝㻕

合計件数
１０代
２０代
３０代
４０代
５０代
６０代
７０代
８０歳以上

㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻞㻑㻔㻝㻣㻕
㻤㻑㻔㻤㻡㻕
㻝㻝㻑㻔㻝㻞㻝㻕
㻞㻞㻑㻔㻞㻠㻢㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻥㻣㻕
㻝㻤㻑㻔㻝㻥㻤㻕
㻝㻣㻑㻔㻝㻤㻣㻕
㻠㻑㻔㻠㻣㻕

合計件数
１年未満
２～３年
４年～１０年
１０年～２０年
２０年以上
無回答㻔㻝㻜㻥㻤㻕
㻟㻑㻔㻟㻝㻕
㻣㻑㻔㻣㻝㻕
㻝㻠㻑㻔㻝㻡㻢㻕
㻞㻤㻑㻔㻟㻝㻜㻕
㻠㻣㻑㻔㻡㻞㻜㻕
㻝㻑㻔㻝㻜㻕

49%

女性

0%

その他
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

設問8. あなたの年齢について、あてはまるものを１つ選んでください。
2%

１０代

２０代

8%

３０代

11%
22%

４０代

５０代

18%

６０代

18%

７０代

17%

８０歳以
上

4%
0%

20%

40%

60%

80%

100%

設問9. あなたは、現在の住所に住んでどのくらいになりますか。
１つ選んでください。
3%

１年未満

7%

２～３年

14%

４～１０年

28%

１０～２０年

47%

２０年以上

1%

無回答
0%

20%

40%

60%

80%

Policy & Research No.13 (December 2017)76

Policy & Research No.13(December 2017)

78

100%

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・研究ノート、判例研究、ケース・資料、翻訳
・海外事情
・書評
・その他
以上の投稿原稿の枚数は、論文より翻訳までは 400 字詰原稿用紙 80 枚を、海外事情よりその他までは同 50 枚を限度とします。投稿原稿には、投稿者名を記入せず、「拙稿」「拙著」など投稿者を特定出来るような表現は使用しないでください。
投稿の際はコピーと要約を各一部付けて下さい。
２．
（投稿回数）原稿受付は年１回、原則として 12 月末日とします。
３．
（レフリー制）投稿原稿は、編集委員会の審査を経て採用を決定します。
４．
（投稿資格）投稿は原則として自由です。
５．
（著作権）掲載された論文等の著作権（著作権法第 21 条—第 28 条）は埼玉大学社会調査研究センターに帰属し、投稿者はその電子化による学内外への公開を許諾するものとします。

編集委員会
◎松本

正生（埼玉大学社会調査研究センター長）

外山

公美（立教大学コミュニティ福祉学部教授）

畠山真一（埼玉県総合調整幹）

堀江

浩

松田

映二（埼玉大学社会調査研究センター准教授）（朝日新聞社編集委員）（◎は委員長）2017 年 12 月 19 日 印刷
2017 年 12 月 22 日 発行

政策と調査 第 13 号
編集発行者

埼玉大学社会調査研究センター〒338−8570
埼玉県さいたま市桜区下大久保 255
TEL：048-858-3120

FAX：048-858-3115

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

Policy & Research (No.13)
December 2017

Contents

Foreword ………………………………………………………

Masao Matsumoto...

2

The 7th Annual Conference of Public Opinion & Election Survey Research
Articles

1. Mail and Internet Mixed-Mode Surveys: A Case ofMainichi Newspapers and Saitama University

Shingo Ohkuma
Kazuyuki Harada...

5

2. Mobile Random Digit Dialing Survey by Interactive
Voice Response System: A Trial Localized in Hokkaido

Ryo Nakaya

...

15

3. Searching for Alternatives: Google Surveys and an
Online Survey Using Probability Samples

Yasuyuki Saito

4. An Interactionist Approach to Evaluate Quality ofSurvey Response: Validating Bayesian Truth Serumin Consumer/Employer Surveys

Shigeru Ono

...

23

...

31

...

41

Public Opinion Research “ Saitama Shimin Ishiki Chosa in July 2017 ” ……………

...

59

Exit Poll in Saitama Prefecture in October 2017 …………………………………

...

73

Panel Discussion

Public Opinion Polls Beyond
Toshio Shimada, Tadashi Toriyama, Takahiro Hirata, Hiroshi Horie

Materials               ISSN 2186−411X

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