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【衆院選2026】街頭演説の「伝え方」が投票予測を左右する！非・生成AI分析が明かす「勝ちパターン」🗣️💡

目次 Outline

衆院選2026、演説の「伝え方」が投票予測を左右する新視点！

2026年2月8日投開票の衆院選に向け、コグニティ株式会社が非・生成AI技術である知識表現AIで詳細な分析を実施しました。この分析は、単なる「投票予測」を鵜呑みにするのではなく、演説の「特徴」（話題構成、説明の反復、問いかけなど）が投票予測とどの程度整合するかを「点検（精査）」する画期的な試みです。今回の分析は、2022年参院選、2024年都知事選、2025年参院選に続く4回目となります。📊

2026年衆院選 政論 解体新書 速報！投票日 直前 各党の得票率予測から傾向を掴む！街頭演説を点数化 太市

速報ポイント①：投票予測が高い演説に共通する「効きが強い要素」3️⃣✨

2月7日に公開された選挙ドットコムとJX通信社による投票予測を「評価値」として分析した結果、投票予測が高い演説には以下の3つの「効きが強い要素」が共通していることが明らかになりました。

  • 主なトピックの割合を増やす（＝論点の数が多い）

  • 繰り返し説明の割合を減らす

  • 問いかけへの自問自答（回答）の長さを増やす

これらの要素は、「論点が明確で、同じ話の繰り返しが少なく、聴衆の反応を引き出すように設計されている」演説が「勝ちやすい」ことを示唆しています。🗣️💡

※選挙ドットコムはJX通信社による全国意識調査に基づいています。詳細はこちらをご参照ください: https://go2senkyo.com/articles/2026/02/07/129286.html

速報ポイント②：論点の「数」と「並び方」が明暗を分ける📊

高投票予測の政党は、一つの演説に含まれる論点数が多い傾向にありました。一方で、低投票予測の政党は、論点を絞り込み、深く説明を繰り返す傾向が見られました。

さらに、主要論点を情報量順にランキング化すると、上位の政党は「主張の核」や「意味づけ」が明確な話題が並ぶのに対し、下位の政党では「投票行動の呼びかけ」や「同趣旨の繰り返し」が多くなる構図が読み取れます。これは、何を、どのような順序で伝えるかが重要であることを示しています。🧐

日本の主要政党が2026年の街頭演説で訴える論点や政策をまとめた表

速報ポイント③：話し方にも特徴あり！高投票予測側は「ゆっくりめ」🗣️💨

演説の「語りの輪郭」（話す量、話速、文の長さなど）を比較すると、高投票予測の政党は平均より「ゆっくりめ」の速度帯で話していることが示唆されました。高投票予測側は254.2語/分、平均は271.2語/分という結果です。メジャー政党の街頭演説は、よりゆったりと話すことで、聴衆にメッセージを届けているのかもしれません。👂✨

2026年の各政党の街頭演説データを比較した棒グラフ

また、問いかけへの回答（自問自答）の長さは、公示前の議席数が多い政党ほど「長い自答」の傾向が見られました。一方で、自問自答の「数」で見ると逆転し、議席数が多い政党ほど問いかけが少ない傾向も確認されています。これは、質と量のバランスが演説の効果に影響を与える可能性を示唆しています。🤔

日本の主要政党による2026年の街頭演説における回答文の文字数を比較した棒グラフ

2026年の街頭演説に関する各政党の調査結果を示す棒グラフ

速報ポイント④：「チームみらい」が想定以上の高評価！🚀

上記の「勝ちパターン」の特徴セットを用いて、各党演説の「勝ちパターン保有度」を0〜100点でスコア化し、演説特徴から逆算した再ランキングが算出されました。

  1. 自由民主党（100点）
  2. チームみらい（75点） 🌟
  3. 中道改革連合（70点）
  4. 国民民主党（58点）
  5. 日本共産党（53点）
  6. れいわ新選組（35点）
  7. 日本維新の会（35点）
  8. 日本保守党（18点）
  9. 参政党（5点）
  10. 社会民主党（0点）

この再ランキングは、投票予測の序列そのものではなく、「短くシンプル」な演説特性（勝ちパターン）から再計算した場合に、事前想定以上のスコアが出たのが「チームみらい」であったことを示しています。彼らの演説は、効果的な「伝え方」の要素を多く含んでいたと評価できます。👏

様々な政党の「街頭演説2026」の得点を0点から100点で評価したスキル分布の散布図

分析対象とコグニティの独自技術

今回の分析では、2026年2月8日投票日の衆院選に向けた10党の街頭演説（全419分）が対象となりました。コグニティの組織分析サービス「COG-EVIDENCE」を用いて、話題の構造、説明の反復、言葉の使い方などが数値化されています。なお、分析対象の文字化にはYouTube付属の「文字起こし表示」が利用されており、誤変換を含む可能性はあります。

コグニティの非・生成AI技術「知識表現AI（CogStructure）」は、ChatGPTのような生成AIが文章を「作る」ことに対し、発話・文章を比較可能な指標に落とし込むことに特化しています。これにより、政見放送の発話を要約・生成するのではなく、話題（論点）とその情報量・構造を抽出し、各党の特徴を定量的に比較することを可能にしています。これは、客観的なデータに基づいたコミュニケーション分析の新たな可能性を切り開くものです。✨

衆院選2026をもっと深く知るために

コグニティは、今回の分析結果を踏まえ、有権者向けに各党のマニフェスト動画・政見放送・街頭演説の論点・特徴を一覧化・分析レポートとして特集ページ「2026年衆院選・政論解体新書」を公開しています。ぜひご自身の目で、各党の「伝え方」の秘密を解き明かしてください。

組織のコミュニケーション改善にも！「Baseline Review」

コグニティは、会話や文章などの定性データを「改善に使える指標」と「行動に落ちる示唆」に変換する分析サービスを提供しています。商談、会議、社内共有、研修、顧客対応など、様々なコミュニケーションの「伝わり方」と「成果につながる要因」を可視化し、改善の優先順位と打ち手を提示します。

その第一歩として、現状の課題と改善方向性を短期間で把握できる「Baseline Review（お試し）」を5万円（税別）で提供開始しました。個人・組織のコミュニケーションパフォーマンスを客観的に評価し、具体的な改善策を見つけるための貴重な機会となるでしょう。📈

データに基づいた組織判断を支援する「Baseline Review」サービスの提供開始を告知

申込ページはこちら: https://cognitee.com/baseline-review-cog-evidence

コグニティ株式会社

コグニティ株式会社は、知識表現AI技術を基盤に、人の認識パターン特定に特化した組織分析サービスを提供しています。コミュニケーションの質を定量的に評価し、組織の課題解決を支援することで、「思考バイアスなき社会」の実現を目指しています。🌍

公式サイト: https://cognitee.com/

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