知識表現AIを用い、会話・文章情報から組織課題を可視化するコグニティ株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役：河野理愛、以下「コグニティ」）は、2026年2月8日投票日の衆院選に向けて、各党の街頭演説（10党・全419分）を対象に、主張の“中身”だけではなく、伝え方の“型”を定量化する分析を実施しました。
本分析は、「投票予測をそのまま信じる」のではなく、演説特徴（話題構成、説明の反復、問いかけ等）を根拠に、投票予測がどこまで整合しているかを“点検（精査）”する試みです。支持層や組織票の強弱を直接測るものではなく、「演説の特徴が、投票予測の序列とどこまで噛み合っているか」を見ています。
なお、コグニティによる選挙分析は、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。
■ 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”は3つに収束
2月7日に公開された選挙ドットコムがJX通信社と共同で実施した投票予測※を「評価値」とみなし、投票予測が高い演説に共通する特徴セット（勝ちパターン）を抽出したところ、影響が強い要素は次の3点に収束しました。
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主なトピックの割合を増やす（＝論点の数が多い）
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繰り返し説明の割合を減らす
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問いかけへの自問自答（回答）の長さを増やす
言い換えると、勝ちやすい演説は「論点が立っていて、同じ話を回さず、聴衆側の反応（受け取り）を引き出す設計になっている」という整理になります。
※選挙ドットコムはJX通信社による全国意識調査・・・https://go2senkyo.com/articles/2026/02/07/129286.html
■ 速報ポイント②｜論点は「数が多い」だけでなく、“並び方”に上位・下位の差が出る
高投票予測の党は、1つの演説に含まれる論点数が多い一方、低予測側は論点を絞り込み、深く説明を繰り返す傾向が見られました。
また、主要論点を情報量順にランキング化して比較すると、上位側は「主張の核」や「意味づけ」がはっきりしやすい話題が並び、下位側は「投票行動の呼びかけ」や「同趣旨の繰り返し」になりやすい構図が読み取れます。
■ 速報ポイント③｜話し方の輪郭（量・スピード）でも差：高投票予測側は“ゆっくりめ”の速度帯
話す量・話速・文の長さなどの“語りの輪郭”を比較すると、全体として「ゆっくりめ」の速度帯であり、高投票予測側は254.2語/分、平均は271.2語/分という表示になりました。メジャー党の街頭演説は、よりゆったり話していることが示唆されます。
さらに、問いかけへの回答（自問自答）の長さは、（公示前の）議席数の多い党ほど「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、議席数が多い党ほど問いかけが少ない傾向も確認されています。
■ 速報ポイント④｜演説特徴から逆算した「再ランキング」：チームみらいが“想定以上”
上記の特徴セット（勝ちパターン）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を算出しました。
1位：自由民主党（100点）
2位：チームみらい（75点）
3位：中道改革連合（70点）
4位：国民民主党（58点）
5位：日本共産党（53点）
6位：れいわ新選組（35点）
6位：日本維新の会（35点）
8位：日本保守党（18点）
9位：参政党（5点）
10位：社会民主党（0点）
この再ランキングが示すのは、投票予測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る、という点でした。
【対象】各党の街頭演説（10党・全419分）を、コグニティの組織分析サービス 「COG-EVIDENCE」で分解し、話題の構造、説明の反復、言葉の使い方等を数値化。
【照合】選挙ドットコム×JX通信社の投票予測を「評価値」とみなし、投票予測が高い演説に共通する特徴セット（勝ちパターン）を抽出。
【算出】特徴セットを用いて各党演説を採点し、「演説特徴から逆算すると予測順位はこうなる」という再ランキングを提示。
【位置づけ】支持層や組織票の強弱を直接測るものではなく、「演説特徴が投票予測とどこまで噛み合うか」を見る“精査”。
■ 特集ページの案内
本分析結果を踏まえ、コグニティでは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・分析レポートを掲載した特集ページ、及びnoteにおける有料記事を公開しています。
特集ページ名：2026年衆院選・政論解体新書
URL：https://cognitee.com/2026vote
内容：各党から公開された情報をもとに、傾向や注意点について分析して共有します。
【一の巻】各党マニフェストの分析から「偏り」を把握！投票判断のための「論点・特徴一覧」を公開
【二の巻】政見放送の「具体策」言及が昨年比大幅減、非・生成AIでロジック構造を解析し”呼びかけ偏重”を可視化
【三の巻】自民⇔中道、何が違う？印象を超えて判断しよう
【四の巻】街頭演説の“特徴”から投票予測を精査、演説を点数化（noteは無料公開）
■ 分析対象・データ｜NHK政見放送＋昨年比較、支持率・情勢も参照
・対象： 2026年2月8日投票日の衆院選に向けた10党の街頭演説
なお、今回の分析対象の文字化については、YouTube付属の「文字起こし表示」をそのまま利用しています。そのため、YouTube自体の誤変換はそのまま利用していることでの、分析上の誤認識を含む可能性はあります。
■ 分析概要｜非・生成AI（知識表現AI）で「作らずに測る」
コグニティのCogStructureは、第一次・第二次AIブームで発展した知識表現（Knowledge Representation）やオントロジー等のアプローチをベースに、人の認識パターン特定に特化した技術です。ChatGPT等の生成AIが文章を「作る」ことを得意とするのに対し、CogStructureは、発話・文章を比較可能な指標（モノサシ）に落とし込むことに重きを置いています。
本分析では、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できる形に整理しました。
■ トライアルのご案内：Baseline Review機能
コグニティは、会話・文章などの定性データを、独自の構造化技術により「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・IRなど、目的に応じて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。
その入口として、短期間で現状の課題と改善の方向性を把握できる「Baseline Review（お試し）」を5万円（税別）で1月27日にリリースいたしました。個人・組織の力量を確かめるため、パフォーマンスが良いトーク／悪いトークの違い（構成・論点の置き方・説得の流れ等）や最終版の再レビュー（Before/After比較）として、録画・音声・書類等を2本ご提出いただくことで、分析結果とブリーフィング1時間でフィードバックします。（個人利用の場合は、ブリーフィングに代わりメールもしくはオンラインセミナーにて実施）
申込ページ：https://cognitee.com/baseline-review-cog-evidence
コグニティ株式会社
◯ 社 名 ：コグニティ株式会社
◯ パーパス ：技術の力で、思考バイアスなき社会を。
◯ 事業内容 ：定性情報の定量化技術を使った組織分析サービス
◯ 本 社 ：〒140-0015 東京都品川区西大井一丁目1番2−208号
◯ 設 立 ：2013年3月28日
◯ Web ：https://cognitee.com/
◯ 資本金 ：6億円（準備金含む）
◯ 従業員 ：71名（リモートワーカー含む）
◯ 代表者 ：代表取締役 河野 理愛
◯ 受賞歴他 ：
■EY Innovative Startup エンタープライズ部門受賞(2019)
■第11回 HRアワード 人材開発・育成部門 最優秀賞(2022)
■第22回 一般社団法人日本テレワーク協会 テレワーク推進賞 優秀賞受賞(2022)
■第3回TOKYOテレワークアワード 推進賞(2023)
■一般社団法人生成AI活用普及協会協議員(2023〜)
