今回の衆議院選挙、ＴＢＳでは富士通のＡＩ「Ｗｉｄｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ」を活用し、激戦区の各候補者について、強みや弱みをデータで提示する取り組みを行いました。ＡＩ活用を通じて見えた衆院選の実像とは？富士通株式会社富士通研究所人工知能研究所の大倉清司さんの分析です。

■初の試み ＡＩの分析結果を情勢報道に活用

　これまでの選挙の開票速報においては、専門家が当落の要因をどう解説するかが一つの柱となっており、様々なデータをもとに当落の要因を説明できるＡＩ技術の活用が期待されます。
　今回、選挙当日の生放送でＡＩが示す分析結果を活用して情勢を報道するのは初めての試みでした。富士通は、人間を中心としたＡＩの活用を目指しており、今回の取り組みでは、ＡＩ倫理の観点から社内で議論し、選挙分析やその結果の取り扱いを整理しました。ＡＩの限界（与えられていないデータは考慮されないなど）も踏まえて、今後、さらに有用な分析や付加価値の提供につなげていきたいと考えています。

■５０の特徴でもその組み合わせは１０００兆通り以上

　今回の選挙分析に活用した富士通のＡＩ技術「Ｗｉｄｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ」は、結果を導くプロセスが論理的で、客観的な説明が可能なＡＩ技術です。人に理解しやすい「特徴の組み合わせ」を生成し、データがそれぞれの組み合わせにどのくらい当てはまるかを示すことができるため、説得力のある説明を提示できます。「特徴の組み合わせ」の数は、特徴の数が増えると劇的に多くなり、例えば５０の特徴でもその組み合わせは１０００兆通りを超えてしまいます。「Ｗｉｄｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ」は、このように人間では確認しきれない膨大なデータ量の組み合わせを、高速かつ網羅的に列挙し、統計的に検証することで重要なものを発見します。
　今回、激戦となった選挙区について、その激戦理由の発見に焦点をおきました。これまで専門家が解説をしてきた選挙の常識や、「この人は強いから」「この政党は勢いがあるから」などの“主観的な理由”ではなく、私たちが求めたのは“具体的で根拠がわかりやすい理由”です。
　過去データから計算された重要な組み合わせとその当選率、落選率に基づいて現在の候補者を当てはめ、ＡＩならではの分析を実行すると・・・、興味深い激戦の理由を見つけることができました。

■ＡＩ分析で見えた“維新が強いワケ”

　今回の衆議院選挙を振り返ると、日本維新の会が躍進したと言えます。特に大阪府では候補者を立てた１５の小選挙区全てで勝利したのです。これに関連して、番組では大阪府における日本維新の会の候補の強みとしてＡＩの分析結果「日本維新の会＋無党派層が減少＋大阪府（⇒当選率８６％）」を提示しました。つまり、日本維新の会の候補者に関して、選挙直前の数か月で無党派層の割合が（全国的に）減少傾向にあるとき、大阪府で出馬した場合の過去の当選率は８６％でしたが、今回の選挙も同様のケースである、という分析結果でした。
　大阪府で日本維新の会が強い傾向にあることや、無党派層の割合の増減が関連することなど、「Ｗｉｄｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ」は選挙の知識を持っていません。ではどのような計算をしてこの組み合わせが出たのでしょうか。

■人口比率や無党派層の割合・・・２３１の特徴を分析

　分析に使用したのは、過去３回分の衆議院選挙における小選挙区のべ約３０００人超の候補者データと選挙結果です。候補者の特徴として、政党名、出馬都道府県、小選挙区における当選回数、推薦・支持を受けているか、世襲かどうかなど、選挙結果に影響しそうなデータの他、出馬する選挙区やその都道府県の年代・世代の人口比率、政党支持率の推移、無党派層の割合の推移データなども使用しました。これら２３１個の特徴を組み合わせた条件を作成し、その条件を満たす候補者が過去に何人いて、そのうちの何人が当選または落選したか、ということを「Ｗｉｄｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ」を使って計算しました。
　「大阪府では維新が強い」という印象がありますが、過去３回の衆議院選挙においては、大阪府における維新の選挙結果は、のべ４３人の候補者が出馬し２０人が当選しており、勝率は４７％でした。これを強み・弱みで示すと、「維新＋大阪府（⇒当選率４７％）」となります。
　その３回の選挙結果をそれぞれ見てみますと、２０１２年は８６％と高い勝率ですが、２０１４年は３６％、２０１７年は２０％と、２０１２年に比べてかなり低い数値です。これに対して「Ｗｉｄｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ」では、特徴の１つ「無党派層が減少」を組み合わせることにより、２０１２年の時に強かったということを計算しました。「無党派層が減少」という特徴は、選挙直前の数か月で、無党派層の割合が全国的に減少している、ということですが、これに該当するのは２０１２年であって、２０１４年、２０１７年においては、無党派層の割合は増加していました。

■組み合わせ方は２，０２７，７９５通り

　今回は全部で２３１個の特徴から、当選率、落選率が高い特徴の組み合わせを選び出しましたが、この例では３つの特徴（「大阪府」「無党派層が減少」「日本維新の会」）が含まれています。特徴を３つ選んでその組み合わせで強み・弱みを計算する場合、組み合わせ方は２３１×２３０×２２９÷（３×２×１）＝２，０２７，７９５通りです。この中で候補者のうち、１人にしか当てはまらない組み合わせや、当選率が５０％の組み合わせの計算をしてもあまり意味がありません。つまり、組み合わせがどのくらいの候補者に当てはまるのか、組み合わせの当選率・落選率が高いかどうかという基準を使って、必要な計算だけを網羅的に行うことにより、高速性を実現しているのです。
　今後、このようなＡＩ分析で得られた結果から新しいインサイトを得られないかどうか、選挙専門家とも議論していきたいと考えています。