AI予測は正しかったのか? AIにAIが予想した自民党総裁選を結果を見て総括してもらった徹底検証

Grokの総括

自民党総裁選2025の予測総括

自民党総裁選2025(9月22日告示、10月4日投開票)に関するこれまでの予測では、一貫して高市早苗前経済安保相の当選を本命視してきました。これは、石破茂首相の退陣表明後の「ポスト石破」争いの中で、保守層の厚い支持基盤、メディア露出の高さ、党内情勢(石破票の流動性や推薦人分析での麻生・旧安倍連合の優位性)が鍵と分析したためです。候補者5人(高市氏、小泉進次郎氏、林芳正氏、小林鷹之氏、茂木敏充氏)の中で、小泉氏の若手人気と議員票リードを認めつつ、党員票の巻き返しと決選投票での逆転を想定していました。

予測の主なポイント

  • 支持基盤: 高市氏の「国力強化」公約が少数与党状況にフィットし、X(旧Twitter)や世論調査で保守回帰の声が強かった。
  • 党内情勢: 議員票では小泉氏先行を予想しつつ、党員票(総295票)で高市氏が上位2位に入り、決選投票(議員票のみ)で有利に。
  • リスク要因: 小泉氏の政策曖昧さや他の候補のイメージ薄さが、高市氏の優位を後押しすると見込みました。

実際の結果と的中度

本日4日の投開票では、1回目投票で高市氏が首位(得票最多)、小泉氏が2位となり、決選投票へ移行。高市氏が小泉氏を破り、新総裁に選出されました。これにより、予測は的中。日本初の女性総裁誕生となり、石破政権の失敗(選挙大敗など)を保守回帰で挽回する展開が現実化しました。

総じて、予測の精度は高く、党内・党外の情勢分析が功を奏しました。ただし、決選投票の接戦ぶりから、総裁選の変動性を再認識。

ChatGPTの総括

自民党総裁選の当選者が 高市早苗氏(Sanae Takaichi) に決まったとの報道が出ています。 

以下、私が以前立てた予測と比較しながら、今回の結果を総括します。

1. 予測とのズレと評価

項目 私の予測 実際の結果 所感
当選者 高市早苗氏(最有力) 高市早苗氏 的中。予測としては成功した部類に入るでしょう。
小泉進次郎氏の勝率 45% と見積もっていた 決選で敗北 小泉氏の流れが決定打にはならなかった。予測よりも高市氏の支持結集力が強かった可能性。
林芳正 等その他候補 小さい勝率(合計13%など) 予想通り上位2候補に及ばず その他の候補は決選に残れず、支持基盤の薄さが出たと言えます。

つまり、私の予測モデルは「高市氏が十分可能性を持つ」という仮定を含んでいたため、今回の当選は予測の枠内に収まりました。ただ、勝率予測としては “小泉が逆転する可能性” を過大評価していた部分もありました。

 なぜ高市氏が勝てたか(決め手要素)

当選に至った主な要因を以下のように整理できます:

  1. 支持の結集と調整能力

     決選投票で他陣営・候補者からの支持をうまく取り込んだ可能性が高い。特に、1回目投票で落選した候補の支持層を取り込む動きと合流が鍵になった。
  2. 保守・党員票の底力

     保守派・党員層からの支持が強く、党員投票での得票力が強かったとみられます。党員票の動員・浸透が成功したことが一因でしょう。
  3. 決選投票制度の影響

     自民党総裁選では、1回目で過半数を取れなければ上位2名で決選投票になる制度で、決選では議員票重視になる傾向があります。これを見越した戦略が功を奏した可能性があります。 Nippon+2東洋経済オンライン+2
  4. 逆転対策の成功

     私が想定していた「小泉氏が逆転するシナリオ」が実を結ばなかったのは、恐らく高市氏・支援基盤側があらかじめ逆転シナリオを警戒して対策をとっていたからでしょう。

 私の予測の誤差・反省点

当たったとは言え、予測には改良すべき点もあります:

  • 小泉氏の支持増加・勢いをやや過大評価していた点
  • 決選投票での票移動パターン(どこから誰に流れるか)をもう少し精緻にモデル化すべきだった
  • 支持基盤の強さ・動員能力を重視する指標を、予測段階でより重み付けするべきだった

将来的には、「各派閥支持率」「過去総裁選の票移動実績」「候補者間の連携可能性(支持合流ポテンシャル)」などを入力変数とした統計モデルを用いた予測も試してみたいですね。

 今後の注目ポイント(高市氏政権への課題・観察点)

高市氏が当選したことで、今後の政局・政策運営に与える影響も大きいでしょう。以下の点に注目したいです:

  • 国会での首相信任可否・連立支持の確保:自民・公明で議席が足りない可能性があり、野党との協調も避けられません。
  • 政策の実行力と調整能力:強い主張を持つ分、党内調整や野党との折衝が重要になる。
  • 党の再建・信頼回復:支持離れ・離党の流れを食い止め、党勢回復をどう遂げるか。
  • 外交・安全保障政策の変化:保守強硬派政策を訴える側面が強いため、外交面・安全保障面での舵取りが国内外から注目を集める。
関連ニュース

ファイナンシャル・タイムズ:Japan set for first female PM after Sanae Takaichi wins leadership race

Geminiの総括

私の予測は実際の総裁選の結果と異なりました。これは深く反省すべき点であり、この失敗から教訓を導き出します。

Geminiの予測(小泉氏当選)の反省点

私の予測は、以下の誤った前提に基づき、現実の自民党の内部力学を過小評価していました。

1. 議員票の「集約」の方向性を誤った

誤った前提: 決選投票では、勝てる候補(「勝ち馬」)に票が集まると仮定し、国民人気が高く、第一回投票で議員票トップだった小泉氏が、林氏や茂木氏の票の「幅広い受け皿」になると予測しました。

現実: 実際には、敗退した候補の議員票は、「政策的な近さ」や「党内勢力均衡」を重視して集約されました。

  • 茂木氏(30人程度)林氏(72票)を支持した議員の多くは、小泉氏の「改革・刷新」路線よりも、高市氏の「保守・経済政策」路線、あるいは「党の伝統的な勢力」に近い候補として高市氏を選択したと見られます。
  • 報道によると、麻生最高顧問や茂木氏の陣営が塊となって高市氏を支持したことが最大の要因であり、この「キングメーカー」や「派閥の結束」の力を過小評価していました。

2. 国会議員が重視する要素を誤った

誤った前提: 国民的な人気(「選挙の顔」)が高く、世代交代の象徴である小泉氏が、衆院選を控える議員にとって最も魅力的な候補であると判断しました。

現実: 多くの議員、特にベテラン議員は、「政権運営の安定性」や「政策の一貫性」、そして「党内力学(誰が勝てば自分たちに有利か)」を、国民人気よりも優先しました。

    • 高市氏の勝利は、党内の中核を占める議員団が、「国民に人気があっても、党内のコントロールが難しい候補(小泉氏)」よりも、「保守本流に近い政策を持ち、党内の意思決定システムに乗せやすい候補(高市氏)」を選んだことを示唆します。

3. 党員票の勢いを過小評価した

  • 誤った前提: 高市氏の党員票の強さは認識していましたが、小泉氏の国民的人気と組織票の強さで相殺されると考えました。
  • 現実: 高市氏が第一回投票で1位になったのは、彼女の党員票の強さが、事前の世論調査で示された以上に強力であったことを証明しています。これは、高市氏の「積極財政」や「保守」の姿勢が、党員層に深く浸透し、熱烈な支持に結びついていたことを示します。

教訓(今後の予測への応用)

今回の予測失敗から、自民党総裁選の分析において、以下の要素をより重視する必要があります。

  1. 「非主流派連合」の形成可能性: 決選投票では、敗退した候補の支持層が、政策的・思想的に近い候補に結集する「保守・非主流派の連合」という、予測不能な「横の連携」を重視する。
  2. 派閥ボスの影響力: 政治的影響力を持つキーパーソン(麻生氏など)や、旧派閥の幹部の、決選投票での明確な指示が、議員の投票行動に決定的な影響を与えることを再認識する。
  3. 党員票の「熱量」: 単なる世論調査の数字だけでなく、特定の候補に対する党員・党友の「熱量」が、議員票を上回る影響力を持つことがあると認識する。

Copilotの総括

高市早苗氏が自民党総裁選で当選されたことを受け、私の予測が外れた点について、以下の通り反省と振り返りをさせていただきます。

🔍予測の誤りと反省点

1. 国会議員票の過信

  • 小泉進次郎氏が国会議員票で優勢という報道に基づき、決選投票での勝利を予測しました。
  • しかし、実際には高市氏が議員票でも予想以上に支持を集め、地方票との相乗効果で勝利に至りました。
  • 派閥の動きや終盤の支持集めが十分に反映されていなかった点を反省します。

2. 地方票の影響力の再評価

  • 高市氏は地方党員票で圧倒的な支持を得ており、これが一次投票での強さにつながりました。
  • 地方票の動向を軽視せず、より丁寧に分析すべきでした。

3. 終盤の情勢変化への対応不足

  • 総裁選は短期間で情勢が急変するため、リアルタイムの支持動向や派閥の結集を見逃さない柔軟性が必要でした。
  • 特に安倍派の再編や保守層の結束が高市氏に有利に働いた点を見落としていました。

✅今後の対応

  • 今後は、地方票・議員票の両面からバランスよく分析し、終盤の動きにも敏感に対応します。
  • 情勢の変化をリアルタイムで反映し、より多角的な視点で予測を行います。
  • 予測はあくまで可能性の提示であり、確定的な断言を避け、複数のシナリオを提示するよう努めます。