Sakana AI 用 AI 分析 SNS 叙事解读美国中期选举

Intelligence Report: SNSのAI分析からみる米中間選挙

October 30, 2026

Sakana AIは、金融と並ぶ注力領域として「防衛・インテリジェンス」に取り組んでいます。AIが人間には読み切れない量のデータから仮説をつくり、分析者がその仮説を根拠とともに使える状態を目指しています。今年3月には読売新聞社と共同で、SNS上の110万件の投稿から中国による対日批判のナラティブを分析しました。この分析では、AIが立てた仮説を記者の取材によって裏付けています。

SNSは一見、世論を映す鏡のように思えますが、投稿の数を数えるだけでは見落とすことが多くあります。たとえば選挙前に支持が厚く見えた候補が、実は党内の動員に支えられていただけだったり、急に増えた反応のほとんどが実は批判だったりします。本当の情勢をつかむには、数十万件の言葉を「誰が・なぜ書いたのか」まで遡って読む必要があります。

AIを使えば、こうした投稿の内容にまで踏み込んだSNS分析が可能になります。今回はそのケーススタディとして、11月3日に投票が行われる米国中間選挙を分析しました。

▶ レポート全文（PDF）：米中間選挙のAI分析 — テキサス州上院選

SNSからのナラティブ分析

Sakana AIのナラティブ分析システムは、言説を「誰が・何をして・それがどう評価されるか」という物語の単位で取り出し、その物語を自分の言葉で語り直した人の数で広がりを測ります。抽出した物語は複数のAIモデルが原文と照合し、確かめられたものだけをレポートに残しました。今回の約71万件の反応についても、支持・批判の比率を統計的な誤差幅つきで推定しています。

仮説の深層分析

SNSの中だけを見ていると、言説空間のゆがみに気づけないことがあります。そこで長時間の推論で深いリサーチを行う当社のプロダクト「Sakana Marlin」に世論調査、選挙資金、予測市場、報道などの公開情報を調べさせ、X上の観測と突き合わせました。Marlinは複数のAIが仮説を並行して探り、互いに評価し合う仕組みを持っています。Marlinを駆使することで、SNSの内と外のどちらで先に変化が起こったかを、出典つきで辿ることが可能になりました。

テキサス州上院選で分かったこと

約30年にわたって共和党が勝ち続けてきたテキサス州で、今回の上院選は接戦が予想されています。上記のようなAIを駆使して、両候補と両党の州組織によるXへの発信2,042件と、それに寄せられた反応70万5,976件を分析したところ、たとえば次のようなことが分かりました。

共和党の決選投票前にパクストン候補へ寄せられていた「支持」の多くは、党内の指名争いに向けた動員でした。決選が終わると、支持の割合は約5割から2割弱に下がりました。
両候補のリプライ欄で交わされていたのは、二つの陣営が互いに相手の欄へ出向いて攻撃し合う応酬でした。こうした反応の中身と推移を読み解くと、タラリコ候補の相対的な優勢は6月に示され、候補者の資質、経済、宗教、データセンターと主な争点が変化する中で、終盤で僅差の接戦となっていることが分かりました。
X上の言説は、パクストン候補への評価の転変や宗教やデータセンターをめぐる両候補のナラティブとその評価など、世論調査には現れない複雑な動きを示していました。また、両候補者への評価の転換は、Cook Political Reportなどの主要評価機関が判断を変える約2か月前に現れていました。

AIとの協働で行うインテリジェンスへ

上記のような知見は、人間とAIのどちらかだけでは導くことはできないものだと言えます。Sakana AIが先日発表した「The AI Scientist」の最新版では、人とAIがともに科学的発見を行う「Co-Discovery」を、これからの科学のあり方として提案しました。こうした人とAIの協働の重要性は、インテリジェンスの領域でも同じだと考えられます。AIは、人間には読み切れない規模の情報から仮説を導き、根拠とともに提示します。それを受け取った人間は仮説を吟味し、取材や追加の観測を行ったうえで判断を下します。AIを駆使して分析し、洞察を導き、最終的な判断は人間が担う。こうしたAIと人間の協働が、AI時代のインテリジェンスのあり方だと私たちは考えています。

テキサス州上院選の分析の詳細は、レポート全文にまとめています。

▶ レポート全文（PDF）：米中間選挙のAI分析 — テキサス州上院選

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