H-Yamaguchi.net

とはいえ、議論を回避するのも逃げるようでイヤなので、抵触するかどうかについての考えを書いておく。

とりあえず公職選挙法該当条文の確認から。

（人気投票の公表の禁止）第138条の3

何人も、選挙に関し、公職に就くべき者（衆議院比例代表選出議員の選挙にあつては政党その他の政治団体に係る公職に就くべき者又はその数、参議院比例代表選出議員の選挙にあつては政党その他の政治団体に係る公職に就くべき者又はその数若しくは公職に就くべき順位）を予想する人気投票の経過又は結果を公表してはならない。

この条文をめぐる議論については、「北海道に住む国家公務員日記」にリンク先も含めいろいろ調べておられて便利なので参照されたい。
「総選挙はてなと公職選挙法」
「総選挙はてなと公職選挙法（続）」

条文からみると、小選挙区については、誰が当選するか落選するか、結果としてある党の当選者は何人かといった内容、比例区については、当該選挙区である党が何議席獲得するかなどがだめ、といったところか。

人気投票と世論調査との差については、2002年年5月20日開催の「ＩＴ時代の選挙運動に関する研究会」の第9回会合で、総務省の事務局が回答しているようだ。長ったらしいので要約するとこういうこと。

・人気投票はその方法、動機において必ずしも公正であるとはいえないものが多い。これを選挙に反映させることは弊害が多いので、公表を禁止するというのが立法趣旨。（実施するのはよい。公表は禁止）

・「人気投票」は通常、葉書、紙片等に調査事項を記載する方法によるが、必ずしもこうした方法のみに限らず、その形式が投票の方法と結果的に見て同じである場合は、すべて人気投票にあたる。（問題は「方法」ないし「形式」。これが投票と結果として同じだったらだめ）

・「公表」とは、不特定又は多数の知りうる状態におくもので、手段方法については制限がない。（特定かつ少数ならよいということ）

・いわゆる「世論調査」と言われる直接聞き取り（直接人が行く、電話で聞き取るなど）は投票ではないので、その結果を公表しても違反ではない。（調査者が対象を選ぶことがキモのようなので、たぶんメールでのアンケートもOKだと思う）

さらに、委員の発言としてこんなのもある。
・新聞社の世論調査は科学的な手法で標本をランダムサンプリングしているので公平性があるが、人気投票は恣意性が入るからだめ。（本筋と関係ないが、この発言をした前田委員は私が大学時代刑法総論を教わった恩師だ。当時は夢中になって聞いたものだが、今こういう陳腐な発言を目にするとなんだかがっかりだな）

つまり、ここから抽出される「やっちゃいけないこと」は、以下のようなものだ。
・対象者が自らの意思で（調査者によって選ばれずに）その意見を回答するという手法（対象者が母集団の属性を適正に反映しているという保証がないから）
・その集計結果を公表すること（それによって大衆があらぬ影響を受け、選挙結果がゆがめられるおそれがあるから）

予測市場を用いて選挙結果としての獲得議席数を予測する場合、「公職に就くべき者を予測」する、という点がおそらく気になるところだろう。「不特定多数の人が自由に参加して、公職に就くべき者を予測し、その結果を公表する」のだから法違反だ、というわけだ。法の解釈があいまいな基準で幅広い裁量の余地を残しているようだから、一見そう見えなくもない。文句をつければつけられそうなグレーゾーンということになるかもしれない。

しかし、以上の議論は、「予測市場」なるものが何なのかについてまったくわかっていない、片手落ちの議論だ。では、予測市場とは何なのか、人気投票とどこが同じでどこがちがうのか、あまり長くならないよう気をつけつつ、ちょっと書いてみる。

予測市場とは、市場メカニズムを用いて予測を行うものである。具体的には、予測対象の結果に連動して価値が決定される仮想の証券とそれが取引される市場を用意し、参加者がそこで自由に取引を行う。利潤動機が各参加者に、正しい予測をしようとするインセンティブを与える。基本的なアイデアは、Hayek（1945）あたりまでさかのぼる。その後、1970年代以降、実験経済学の分野でコンピュータを使った人工市場のさまざまな実験成果を生かして市場デザインに関する経験が積み重ねられ、さらにアイオワ大学のIowa Electronic Marketsによって選挙予測への応用の有効性が検証された。そのほかにも、効率的な資源配分手法としての研究、企業意思決定手法としての研究など、さまざまな分野での応用が研究されている。最近では、いわゆる「Wisdom of Crowds」のような観点から注目する向きもある。末尾に、それなりのところに掲載された論文等の一部をいくつか見繕って挙げておく。

さて、予測市場と人気投票だが、予測市場のさまざまな属性のうち、「不特定多数が参加する（参加者がランダムサンプリングされていない）」「結果を予測として解釈する」という2つの点は、人気投票と共通している。

ではちがう点は？まず第一に、予測市場は参加者の意見を聞いているのではなく、「予測」を聞いている。「私はA候補を支持する」というのと、「私はA候補の当選を予測する」というのは、まったくちがう。ケインズの美人投票論というのがあるが、あれだ。「私はこの女性がタイプ」というのと、「私はこの女性が皆の人気を集めると予測する」というのはちがう、といったらわかりやすいだろうか。

政治評論家が選挙結果について事前に語るのも予測だ。これを10人の政治評論家が行って、その結果を新聞や雑誌に載せたら公職選挙法違反か？10人ならいいが同じことを100人、1000人が行ってその結果を集計したら違法になるのか？予測市場で参加者がやっているのは、人気投票というよりこちらのほうに近い。

立法趣旨の観点からは、人気投票はサンプルにバイアスがかかりやすいのでだめということになるが、予測市場は、参加者層の偏りが理論上問題とならない。そもそも統計調査ではないので、「サンプル」という考え方はないのだ（一般的な実験経済学の仮想市場実験では統計的に価格を分析したりするが、これとは関係ない）。予測市場は、市場メカニズムがきちんと働いていれば、取引を繰り返すことによって参加者層のバイアスを自ら正していく自律的な力をもつ。人気投票では、他人の投票内容の「価値」を失わせることはできないが、予測市場では、ある銘柄に高価格で買い注文を出して価格をつり上げようとしても、流動的な市場なら売り手がどんどんあらわれて買い支えができなくなる。その点、1回こっきりの意見表明をする人気投票などとは根本的に異なる。

実際のところ、Iowa Electronic Marketsの米大統領選市場でも、参加者は若い白人男性が多く、比較的教育水準が高いなど、サンプルと考えるなら偏っている。にもかかわらず、その予測結果は、昨年の大統領選挙で、選挙半年も前から、共和党の得票率をコンマ1％レベルの誤差でほぼ正確に予測していた。それより以前の選挙で、結果を操作するためある候補に高値をつけた参加者があらわれたが、あっという間に裁定取引の餌食となって結果にはまったく影響を与えなかった。

予測証券の価格は、対象の確率などに連動して変化していく「傾向」を持つため予測「にも使える」が、実際には、対象事象の予測そのものを行っているのではなく、予測証券価格の動向を予測している。たとえばオレンジの先物は、オレンジ価格の予測にも使えるが、それ自体が独立した証券であって、オレンジの価格とは独立して動く可能性がもともとある。このあたりは、現実の資本市場において、ファンダメンタルズ以外の要因で価格が動くことからも明らかだ。このことは価格の調整プロセスとして必要なのであって、人気投票におけるサンプルバイアスのようなものとは根本的にちがう。

そもそも予測証券は、結果判明まで保有しておかなければならないものではなく、途中で売り抜けることもできる。予測する気などまったくなく、単に取引を行いたい参加者も参加できる。はてなポイントを稼ぎたい人がデイトレーダーのように参加してもいっこうにかまわないし、実際にアイオワなどの予測市場ではそうした参加者が少なくない。それどころか、裁定取引のみを行うプログラム（いわゆる「bot」だ）さえ参加している。これら予測とは関係のない参加者は、実は予測市場において（というか市場一般において）流動性を確保し、市場操縦者の目論見を無効なものとするために欠くことのできない存在だ。

予測市場で行われていることが、人気投票とは似ても似つかぬものであることがおわかりいただけるはずだ。人気投票として法規制の対象になると考えるほうがおかしい。もちろん、予測市場には予測市場なりの運営面での注意点があって、適切に運営されなければ市場全体が崩壊してしまうこともあるし、予測の精度が落ちることもある。そのあたりは市場の設計も含め、運営サイドのノウハウが必要となる。世論調査におけるランダムサンプリングの技法のように、調査を成功に導くコツのようなものが予測市場にあるとすれば、この市場設計や運営の部分だ。

法学部出身である私には覚えがあるが、法律をかじる人というのは、何かあると「法律上問題がある」といいたくなる傾向がある。法律の知識があることをひけらかせるし、「問題がある」というのは「問題がない」というよりなんだか思慮深いように見えるからだ。もちろん、巷の議論のすべてがそうだとはいわない。実際のところ法の適用は判例でもない限り裁判でしか決まらないから、「危ない橋は渡らないほうが」という配慮も働いているのだろうと思う。要するに、「白くないものはみんな黒」といっているほうがラクだし安全なのだ。

しかしそれにしても、まず自分が語っている対象は何なのかについては、もっと考えていただきたい。予測市場を人気投票と同じだと主張するのは、私に言わせれば、サルと人間をいっしょにするようなものだ（どちらがサルとかいうことではなく、2つの別のものという意味）。「人間」とは、ヒト科ヒト属ホモ・サピエンスに分類される動物を指すが、必ずしもこれのみに限らず、その形態、行動などがよく似ている場合は、すべて「人間」にあたる、といった感じ。サルは二足歩行する動物だし、道具も使うし、毛が生えてるし、頭もいい。遺伝子もほとんど同じだ。だから結果として人間と同じだと。したがって、サルを動物実験に使った大学病院の研究者は監禁および殺人の罪を犯したのだと。地球のことを何も知らない宇宙人なんかからみれば、どっちも似たようなものにみえるだろう。しかし私たちには区別できる。人間がどんなもので、サルがどんなものか知っているからだ。

法の解釈の専門家ではないが、少なくとも、私のなけなしの知見をもって、人気投票と予測市場は上記の通りまったく別のもの、と結論づけておく。

長くなったが、このへんで本題へ。

上記の結論にもかかわらず、この説明で官僚や法律家、政治家の皆さんを説得できるかどうかについては、リスクがある。何しろ官僚や法律家は、保守的であることをほめ言葉と考えるタイプの人たちだ。前例のないものが現れれば、何もなくともとりあえず「ダメ」といってみたくなるはず。それに、法律のことばというのは、ふつうの日本人が考える日本語とはまったく異なったものであるから（つまり法律を扱う人たちの言語感覚が一般人とはかけ離れているということだ）、安心はできない。それに政治家は、政治評論家の予測だっていやがってるんだから、これ以上予測が増えるのは好まないだろう。

ともあれ、公職選挙法違反にはあたらないと考えるものの、さまざまな意味での不確実性を勘案して、慎重にいくなら、なんらか善処策をとっておくという考え方もありうる。

どうしたらいいか。

ひとつの案として、選挙結果ではなく、世論調査結果を予測する市場という発想はありうる。たとえば：

・「何％の人が○月○日実施の○○新聞社世論調査においてA党に投票すると回答するか」

これは、世論調査においてA党に投票すると回答した人の割合を予測するものであって、選挙の結果を予測しているのではない。当たり前だが、世論調査は選挙結果とはちがう。それに、新聞社ごとにサンプルはちがうわけだし、質問のしかたなどで微妙に回答を誘導したりすることもありそうだし。ただ、ちょっと姑息っぽいか。

もう少しひねれば、予測テーマを選挙結果とは直接連動しないものとすることが考えられる。

・「総選挙後A党は与党となるか」

これはA党が過半数をとることを必ずしも意味しない。少数でも連立政権で与党となることはある。したがって公職に就くべき者の予測ではない。以下も同様。

・「郵政民営化法案は次の通常国会で成立するか？」
・「小泉純一郎氏は自由民主党党首の任期をまっとうできるか？」

こういう、ちょっとひねった予測テーマは、予測市場そのものとしては、実はあまり好ましくない。予測対象事象の発生確率が条件付きとなるので、わかりにくくなるうえ、その前提条件の成否が予測の精度を左右してしまうからだ。また、ひとつひとつのことばの定義ははっきりしておかないといけない。まあこれをやるなら「苦肉の策」として、ということか。

もう少し抜本的に考えれば、選挙とは関係ない時期に、選挙とは関係ないテーマで行えばいい。選挙以外にも、関心の高い政治テーマはたくさんある。そもそも予測市場は、政治以外のテーマを取り扱ってもいいわけだし。たとえば：

・「次回（時期を特定）の調査での内閣支持率は？」
・「年末までに内閣総辞職はあるか？」

・「次回の日銀短観の業況判断DI（大企業・製造業）は？」
・「2005年の日本の実質GDP成長率は？」

あとはもういろいろな例が考えられるので、以下省略。

公職選挙法対策の別の方法としては、対象者を特定少数にすることも考えられる。100人前後までの少数で実施し、外部からは見えないようにしてはどうか。ただこれだと、何のためにやるのかという問題があるが。また、バイアスをもった機関が実施するおそれがあるからだめだという批判が強いようであれば、大学や研究機関など、中立的な立場の機関が主体となって市場を運営することも検討していいのではないか。

法律の専門家の皆さんの名誉のために付け加えておくと、予測市場の理論的な位置づけは、アメリカではいまやPennock et al. (2001)をはじめとして一流論文誌に掲載されるものも少なくないが、学問分野としてはまだ揺籃期といえる。取り組んでいるのも主に若手だ（米国防総省のプロジェクトにはノーベル経済学賞のVernon L. Smithなんかも加わっていたはずだが）。日本だと今のところ他にまじめに取り組んでいる人は見たことがない。権威筋のお墨付きは今のところなかなか難しいだろう。前田先生のいう「科学的な根拠」というやつは今まさに積み上げられている最中なのだ。特に日本の場合、このあたりは今後の研究者の努力にかかっているといえる。その末席を汚す者として、少なくとも法律という「刃物」を扱う方々には、まだよちよち歩きの「赤ちゃん」をよってたかって切り刻むようなことだけはしないでいただきたい、と切にお願いする次第である。

参考文献
Berg, Joyce E., Robert Forsythe, F. Nelson, and Thomas A. Rietz (2000). "Results from a Dozen Years of Election Futures Markets Research." Handbook of Experimental Economics Results, C.A. Plott and Vernon Smith (eds.).
Forsythe, Robert, Forrest Nelson, George Neumann, and Jack Wright (1992). "Anatomy of an Experimental Political Stock Market." American Economic Review 82, 5: 1142-1161.
Forsythe, Robert, Thomas Rietz, and T.W. Ross (1999). "Wishes, Expectations and Actions: A Survey on Price Formation in Election Stock Markets." Journal of Economic Behavior and Organization 39, 1: 83-110.
Hanson, Robin D. (1999). “Decision Markets.” IEEE Intelligent Systems 14, 3: 16-19.
Hayek, Friedrich A. (1945). "The Use of Knowledge in Society." American Economic Review 35, 4: 519-530.
Malone, Thomas W. (2004). The Future of Work. Boston, MA: Harvard Business School Press.
Pennock, David M., Steve Lawrence, C. Lee Giles, and Finn Årup Nielsen (2001). "The Real Power of Artificial Markets." Science 291 (5506): 987-988.
Spann, Martin, and Bernd Skiera (2003). “Internet-Based Virtual Stock Markets for Business Forecasting.” Management Science 49, 10: 1310-1326.
Surowiecki, James (2004). The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business,Economies, Societies and Nations. Doubleday.
Wit, Jorgen, Charles R. Plott, and Winston C. Yang (2003). “Parimutuel Betting Markets as Information Aggregation Devices: Experimental Results.” Economic Theory 22, 2: 311-351.
Wolfers, Justin and Andrew Leigh (2002). “Three Tools for Forecasting Federal Elections: Lessons from 2001.” Australian Journal of Political Science 37, 2: 223-240.
Wolfers, Justin and Eric Zitzenwitz (2004). “Prediction Markets.” Journal of Economic Perspectives , Spring 2004.