まさか選挙の投票先を政党マッチングだけで決めてないよね？

序章

政党マッチングツールとは、
有権者が複数の政策設問に答え、

自分の回答と
政党・候補者の一致度を、
数値や順位で示す
オンラインツールです。

こうした仕組みは
Voting Advice Applications
（VAA）と総称され、

選挙前になると、
各種メディアや
プラットフォームが、
提供しています。

ユーザーの回答パターンを
内部で類似度計算し、
最も近い政党や候補者を
割り振るという点では、

性格診断ツールの構造と
極めてよく似ています。
かつて流行した
「動物占い」では、

生年月日を軸に
12種類の動物タイプに分類し、
さらに細かなキャラクターに
整理する仕組みで、

人の性格傾向を
大まかに割り振っていました。

「質問→回答パターン化→
　最も近いタイプへの割振り」
という単純なロジックは、
VAAと同じ基本構造です。

遊び半分で楽しむには、
微笑ましいことですが、

日本の未来や政策選択を
このような単純化された
一致度だけで決めるのは、
あまりに浅薄で危険です。

理由は明快で、
VAAはあくまで
「意見の近さ」を
示す道具に過ぎず、

政策の実現可能性やコスト、
優先順位、リスクといった
政治のリアルな判断材料を
評価する機能を持ちません。

それでは具体的に、
VAAに内在する問題点を、

各種論文や研究成果を含めて、
複数の視点から
詳しく見ていきましょう。

設問の違いで判断が変わる

いきなりですが、
「防衛力強化」について、
皆さんに質問です。
YesかNoでお答えください。

A.周辺諸国の軍事動向を踏まえ、
　防衛費を増額すべきだ

B.増税で国民負担が増えても、
　防衛費の増額に賛成だ

C.教育など
　他分野の予算を抑えてでも、
　防衛費を優先すべきだ

D.周辺国との緊張が
　高まる懸念があっても、
　防衛力強化を進めるべきだ

いかがでしょうか？

いずれも「防衛力強化」を
扱っていますが、
聞いている中身は異なります。

質問の判断基準は、

A.必要性の認識
B.負担の受容
C.予算配分の価値判断
D.リスク許容

と、それぞれ異なる軸を
前提にしています。

同じ有権者がAには賛成でも、
Bには反対になることや、
A・Bは賛成でもCには反対など、
十分に起こり得ます。

つまり、
設問セットが少し変わるだけで、
推奨される政党や候補者が
変わる可能性もあるのです。

実際、
VAAの設問の選択や文言、
政策テーマの違いが、

推奨結果に
影響を与えるという議論は
政治学の文献でも
指摘されています。

計算仕様で順位は変わる

政策マッチングツールの順位は、
単にあなたの回答内容だけで
決まるものではありません。

どの設問に
どれだけの重みをつけるか、
どのように一致度を計算するか、
といった

“計算の仕様”次第で、
表示される1位が
全く変わってしまいます。

実際、欧州の調査でも、
「計算モデルの変更によって、
　ユーザーの
　最も一致する政党が変わる」

と、いった例が
多く報告されています。
単純な例を考えてみましょう。

■あなたの回答
防衛費：賛成⭕️
教育費：賛成⭕️
増　税：反対❌️


▼政党の立場
A党：防衛⭕️／教育❌️／増税❌️
（一致2項目）

B党：防衛⭕️／教育⭕️／増税⭕️
（一致2項目）

この時点では
どちらも一致数は同じ
（2/3）です。

しかし、ツール側で
「増税に対する立場を重要視
　（重みを3倍）」
という仕様にすると

A党：増税が一致
　 →得点が大きく伸びて1位

B党：増税が不一致
　 →得点が大きく落ちて2位

となる可能性があります。

同じ回答であっても、
計算方法の違いだけで
順位が入れ替わる。

従って、
表示された点数や順位を

「絶対的・客観的な正解」
として扱うのは、
現実を見落とした考え方です。

立場のズレが推奨結果を変える

VAAは前提として、
「政党や候補者が各争点で
　どの立場を取っているか」
と、いう立場データが必要です。

しかし、
この立場データが正確でないと、
あなたの回答が
どれだけ整合的であっても、

出力される
マッチング結果自体が
大きく歪んでしまいます。

立場データがズレる原因は
次のようなものがあります。

・公約の言い回しが曖昧で
　解釈が分かれる場合

・候補者個人の立場が
　党方針と必ずしも
　一致しない場合

・争点そのものが単純な
　「賛成／反対」で
　割り切れない場合

立場データの作成は重要ですが、
このプロセス自体に
主観や解釈の違いが入り込むと、

そこから生じた誤差が
そのまま推奨結果に
反映されがちです。

たとえば、
ある政策についてどの政党も
「賛成」
と評価されているとします。

政党Aは、
具体的な予算措置や
実行計画を含む
強い賛成を示しているのに対し、

政党Bは
「あいまいな方向性」で
賛成の意思を
示しているだけだったとすると、

単純に「賛成」
と、扱う立場データでは、
実際の差異が反映されずに、

どの党も一致していると
判定される可能性が
生じてしまいます。

このように、
立場データがズレた状態で
一致度を計算すると、

あなたが真剣に
選択した回答にも関わらず、
有権者の意図とは
異なる候補者や政党が

「最も一致している」
と、表示されてしまう可能性が
十分にあり得るのです。

ビッグマウスが評価を変える

VAAが重視しているのは、
利用者の回答と
政党・候補者の立場との
“距離感”です。

実際こうしたツールは、
ユーザーと各政党の
政策回答の距離を測って、
一致度を計算しますが、

そこに政策の
「実現可能性」や「実行性」の
評価は含まれていません。

そのため、
施行が難しいにもかかわらず、

聴衆の共感を呼ぶような
大げさな主張や
理想論的なフレーズを

強く掲げている政党や候補者は、
VAAの一致度で
高評価を得る可能性があります。

たとえば、
財源や制度設計が
具体化されておらず、

分かりやすいスローガンや
響きの良いキャッチコピーで、

「○○を絶対に実現する」
と、強調するスタイルの主張は、
有権者が求める回答と
一致しやすくなります。

しかし、この一致度の高さは、
政策が現実的に
実現可能かどうかとは別物です。

VAAの設計は、
「あなたの意見に近いか？」
と、いう距離の評価を
目的としており、

現実の政治や制度の制約、
具体的な実行計画が
伴っているかどうかは
評価対象になっていません。

つまり、
VAAの一致度が高くても、

その政策が実現可能で、
有権者の生活や社会にとって
有益であるとは限らないのです。

このように、
非現実的で理想的な政策の方が、
VAAの一致度では
高く評価されやすい構造があり、

単純で分かりやすい、
人気取り的・表面的な主張に、
引っ張られやすいという
本質的な限界があります。

誘導で結果が変わる

「誘導」と言われると、
意図的な操作や
悪意を想像しがちですが、

VAAにおけるそれは
もっと地味で
仕組み由来の問題です。

VAAの結果は、
次のような設計要素によって
出力内容が左右されます。

・どの争点を採用するか

・どんな言い回しにするか

・負担やトレードオフを
　どれだけ含めるか

・リスクをどこまで
　具体化するか

・一致度の計算方法

たとえば設問の
wording（言い回し）は、

世論調査でも
回答結果に影響することが
実証されており、

実際のVAAでも、
同じ趣旨でも文言の変更だけで、
回答が変わる可能性が
示されています。

このように、
「どの設問をどう表現するか」
と、いったツール設計の違いは、

利用者の回答傾向や、
一致度の算出結果に影響を与え、

設問や
計算方法を少し変えるだけで、
推奨順位が変わるのは
珍しくありません。

これは、
「特定の候補や政党を
　意図的に支持させよう」
という陰謀ではなく、

ツール設計自体に内在する
構造的な性質によるものです。

ただし、
故意に誘導しようとすれば、

「その可能性自体を
　完全に否定できない」
と、いう現実も
押さえておく必要があります。

VAAが設計上の選択に
敏感であるのと同様に、

情報提供の環境全体に
価値観や方針が
入り込む余地が
あることも忘れてはなりません。

メディアが発信する
政治情報やニュース報道は、
完全に中立・客観であることが
理想ですが、

編集方針や価値判断の違いが
反映されることは多々あります。

こうした背景が、
提示される情報の構成や
強調点に影響を与えることは
珍しくありません。

同じように、
そのような情報環境の中で
提供される
政党マッチングツールも、

本当に
「公平で中立だと言えるのか」
と、いう問いは避けられません。

特定の視点や前提が
設問の選び方や
文言、立場データの解釈に
影響することで、

出力される推奨結果が
利用者の判断に
影響を与える可能性があります。

もちろん、これを即座に
「陰謀論」
と決めつけることは
論理的ではありません。

しかし、
たった１つのツールだけを
最終的な
投票判断材料とすることは、

意図せぬバイアスや
構造的な偏りを
そのまま受け入れてしまう
リスクにつながります。

単独の一致度結果だけで
判断を完結させるのではなく、

複数の情報源や視点を比較し、
自らの意思で
最終的な判断を
下す姿勢が重要です。

透明性で価値が変わる

本来、信頼できるVAAには、
少なくとも次のような情報が
明示されているべきです。

・設問はどう選んだのか
・政党の立場データの根拠
・一致度の計算方法

これらは、
VAAの設計と出力を理解し
検証するうえで
欠かせない要素です。

VAAの評価モデルは、
利用者の回答と
政党・候補者の立場との距離を
比較する仕組みであり、

その設計選択が
結果にも影響する可能性を
含んでいます。

しかし、
こうした情報が
公開されていないケースでは、

利用者は、
背後の仕組みを検証できず、
一方的な結果を
受け止めるしかありません。

裏付け可能な
基準や根拠が示されないまま
推奨結果だけを提示されても、

利用者自身が
その結果の信頼性を
判断することはできません。

投票という
民主的な意思表示の
判断材料として用いるのなら、

こうした透明性の欠如は
大きな問題です。

十分な説明や
根拠が開示されていなければ、
VAAの出力は
「中立的な助言」ではなく、

検証可能性のない
ブラックボックスに
なってしまう危険性があります。

おわりに

政策マッチング型の
投票支援ツールは、
正しい使い方をすれば
非常に有力な情報源になります。

ただし、以下の点が重要です。

※順位だけを結論にしない

一致度の高い順番はあくまで
「あなたの回答と近い順序」
であり、最終判断はできません。

VAAの出力は、
設問と内部の計算が
反映された結果であって、

政策の実現可能性までを
評価するものではありません。

※一致／不一致の各争点を確認

特に、最初の質問にあった
B（負担・財源）
C（トレードオフ）
D（リスク）

こういった、
現実的な判断材料を含む設問は、
自分で確かめることが大切です。

※出力結果は一次情報で裏取り

一致度だけで判断せず、
公約の原文や過去の採決行動、
実績などを自分で調べましょう。

VAAの立場データはあくまで
抽出した政策傾向であり、

必ずしも現実の政策実行力や
施策の中身を
反映しているとは限りません。

※政策の実現可能性

実行計画や財源手当、
制度的制約などは、
VAAの一致度には含まれません。

こうした点は
別途検証する必要があります。

※複数のツールで比較

他のマッチングツールで
結果が割れる場合、
それは設計の違いに
敏感な争点があるサインです。

設問文の選び方や
計算方法によって
結果が左右されるため、

単一の結果を
鵜呑みにしないことが肝要です。

VAAは
“索引”としては優秀です。

あなたにとって
関連しうる政策テーマや
政党・候補者の立場を
俯瞰するように機能します。

ただし、
索引を読んだだけで
本を読破した気になると
誤解や判断ミスを招きます。

一致度だけで
結論を出すのではなく、

ツールを使った後に、
自ら情報を取りに行くことが
肝要です。

便利さはとことん活用しつつ、
最後の判断だけは自分で握る。
これが最も堅実な
VAAの使い方です。


ありがとうございました。