本研究では，政治家の発言が一貫しているかを分析するための準備段階として，YouTube動画に含まれる複数話者の中から対象となる政治家の発言のみを自動的に抽出するための実用可能性を検証するために，既存ツールによる話者識別精度を定量的に評価した．実験では，議会・対談・ショート動画などを対象に，テキスト解析への応用を考慮して文字単位のマクロF値による評価を行った．結果として，演説や対談では実用的な精度が確認された一方，ショート動画では発話量の不足に起因する話者数の誤りが発生することが明らかとなった．本稿では，これらの誤り分析を通じ，政治的発言の自動分析に向けた技術的課題について議論する．

近年，政治家による情報発信の手段として，YouTubeやX（Twitter）などのオンラインメディアが定着し，議会会議録に加えて，動画や短文投稿を通じた発言が日常的に公開されている．これら複数の媒体における発言を横断的に分析することで，政治家の主張に一貫性があるのか，あるいは時期や媒体によって変化しているのかを検証することが可能となる．実際に，国会会議録やSNSを対象として，政治家の発言内容や立場を定量的に分析する研究が蓄積されつつある．例えば，松本らは国会議員個人に着目し，委員会における発言内容を体系的に分析することで，政策関心や発言傾向の差異を明らかにしている[1]．また，SNSを対象とした研究として，三輪は政治家間のフォロー関係に着目し，ネットワーク構造を用いて政治家のイデオロギー的位置を推定する手法を提案している[2]．これらの研究は，テキストデータやネットワーク情報を用いて政治的立場や発言特性を分析する点で重要な知見を提供しているが，主としてテキストベースのデータを対象としており，動画に含まれる発言そのものを直接扱うものではない．一方で，YouTubeに代表される動画コンテンツは，テキストデータと比べて検索や参照が困難であり，人手による書き起こしには多大なコストがかかる．この課題に対して，自動音声認識（ASR）技術を用いた発話のテキスト化は有効な手段であり，近年ではWhisperに代表される高精度なモデルが提案されている[3]．しかし，政治的発言の分析においては，「何が話されたか」だけでなく，「誰が話したか」を正確に特定することが不可欠であり，話者識別（SpeakerDiarization）は重要な前処理となる[4]．話者識別については，阿坂らは半教師あり学習を用いた対話ダイアライゼーション手法を提案し，少量のラベル情報による話者分離精度の向上を示している[5]．しかし，政治家個人の発言抽出における実用性は検証されていない．そこで，本研究では，政治家が異なる時点や場面において行った発言内容の一貫性を分析することを最終目標とし，YouTube動画に含まれる複数話者の中から対象となる政治家の発言のみを自動的に抽出できるかどうかという実用的観点から検証を行う．具体的には，WhisperX[6]を用いて動画中の発話を文字起こしおよび話者分離し，対象政治家の発言テキストを自動抽出できるかを評価する．評価指標としては，文字数単位の再現率，適合率，およびF値を用い，政治に関する動画分析における既存の話者識別手法の適用可能性を明らかにする．