47都道府県選挙区割シミュレーション

アルゴリズムを活用した
衆議院小選挙区の区割り改定案の作成と分析

日本語 / English

本プロジェクトの目的は、シミュレーションアルゴリズムを活用し、衆議院議員選挙の小選挙区の区割り改定案の作成と分析を行うことです。 アルゴリズムを活用することで、透明性が確保され、合理的かつ均衡の取れた選挙区の区割り改定を行うことができます。 区割り改定案の作成・分析に用いたオープンソースソフトウェア redist は、Algorithm-Assisted Redistricting Methodology (ALARM) Projectによって開発されました。

現在、衆議院議員選挙区画定審議会(以下、「区画審」)は、令和2年国勢調査に基づき、小選挙区の区割り改定の議論をしています。 区画審は、一票の格差(日本国民の数が最大の選挙区の日本人人口を、最小の選挙区の日本人人口で割った数)が2倍未満となるように区割り改定案を作成することとなっています。 今回の区割り改定では、いわゆる「10増10減」の結果、19の都府県が区割り改定の対象になりました。

本プロジェクトでは、アルゴリズムを活用し、区画審の「区割り改定案の作成方針」等に準拠しつつ、市区町村の分割を抑えながら、都道府県内の一票の格差を小さくする区割り改定案の作成・分析を行いました。 区割り改定対象の19都府県から順次分析結果を公表し、最終的には全47都道府県へ対象を拡大させる予定です。

地図上の対象の都府県をクリックすることで、それぞれアルゴリズムが導き出した区割り案と分析結果が閲覧することができます。

対象の都道府県


謝辞

本プロジェクトの一部は、ハーバード大学エドウィン・O・ライシャワー日本研究所 (RIJS)の援助を受けました。 また、Harvard Data Science InitiativeとMicrosoft社より、計算機リソース(Azure)の援助を受けました。

データについて

特に明記されていない限り、本プロジェクトで用いた人口等のデータは、総務省統計局がe-Statにて公開している令和2年国勢調査および平成27国勢調査を利用しています。

また、国土交通省が公開する国土数値情報を活用して定期旅客航路データ(フェリーなど)や湖沼データなどをシェイプファイルに追加したほか、東京大学空間情報科学研究センターのポリゴンデータから現行の区割り図を作成しました。

分析結果の再現性

全ての分析結果のデータはDataverseにて、R言語によるプログラムはGitHubにて公開されています。

出典と著作権

本プロジェクトを引用する場合は以下のように明記してください。

Miyazaki, et al. (2022, April 23). 47-Prefecture Redistricting Simulations
. Retrieved from https://doi.org/10.7910/DVN/Z9UKSH

BibTeX citation

@misc{miyazaki202247-prefecture,
  author = {Miyazaki, Sho and Yamada, Kento and Yatsuhashi, Rei and Imai, Kosuke},
  title = {47-Prefecture Redistricting Simulations
},
  url = {https://doi.org/10.7910/DVN/Z9UKSH},
  year = {2022}
}

Corrections

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