【2026衆院選SNSデータ分析】YouTube全28億再生の内訳と、政党別ポジネガ分析から見えたネット選挙のリアル
「選挙期間中のネット世論やSNSの盛り上がりは、実際の選挙結果とどれくらい紐づいているのか？」
私たち、日本最大級の選挙情報ポータルサイト「選挙ドットコム」を運営するイチニ株式会社のビッグデータチームは、国政選挙から地方選挙まで、世の中の政治や世論のトレンドを膨大なSNSデータから可視化・分析を行っています。
今回からこのnoteを通じて、様々な選挙のデータや分析結果を定期的に発信していくことにしました。
まずは自己紹介も兼ねて、2026年に行われた衆議院議員総選挙におけるYouTubeデータの一部をご紹介します。
前回の衆院選の約10倍となる「総視聴数28億回」という圧倒的な数字の内訳を紐解くと、これまでの常識を覆す、現代のネット選挙のリアルな構造が見えてきました。
※再生数とはYouTube上の視聴数と同義で記事上では使用しています
1. 公式発信が急増する裏で、84%を占めていたのは「第三者（サードパーティ）」
2026年衆院選期間中（公示から投開票日：2026年1月27日〜2026年2月8日）、YouTube上に投稿された関連動画の総再生数は約28億回に達しました。
前回の衆院選（2024年）の約2.7億回、昨年の参院選（2025年）の約17億回をさらに大きく上回る水準となりました。
近年、選挙期間中になると、各政党や候補者が公式のYouTubeチャンネルから頻繁に動画やショート動画を投稿している様子をよく目にするようになりました。これほど公式発信が活発化していると、「有権者は政治家本人が出す動画を見て情報収集しているのだろう」と思われがちです。
しかし、この28億回という数字を「誰が投稿した動画なのか」という属性で切り分けると、非常に驚くべき実態が浮かび上がります。
第三者（サードパーティ）：83.8％（約23.4億再生）
政党公式：12.0％（約1.37億再生）
議員・候補者公式：4.2％（約0.75億再生）
各政党や候補者がどれだけ公式YouTubeの投稿に力を入れても、再生数全体に占める当事者の発信はわずか約16％（約2.1億再生）に留まりました。
残りの約84%（約23.4億再生）は、すべて第三者（サードパーティ）による投稿です。「公式アカウントの発信が増えている一方で、有権者が実際に目にする動画の圧倒的多数は、実は「第三者によって発信された動画」だったのです。
さらに、投稿形式別のデータを見ることで、動画がこれほど劇的に拡散された要因も明らかになりました。
ショート動画：69.9％（約19.4億再生）
通常動画（横型）：28.5％（約7.98億再生）
ライブ配信：1.65％（約0.46億再生）
全再生数の約7割を、60秒以下の「縦型ショート動画」が占めています。 政治家本人が語る長尺の動画ではなく、テレビやネット番組での白熱したやり取り、あるいは街頭演説の印象的なシーンを15秒〜60秒程度に短く切り取ったショート動画がアルゴリズムに乗って拡散されました。結果として、自分から政治の動画を検索しない「普段は政治に関心のない層」にまで広く情報が届いていたと考えられます。
2. サードパーティの正体：メディアやタレントを抑え、73%を支配した「切り抜き職人」
では、公式の5倍以上となる約23.4億再生を記録した「第三者（サードパーティ）」とは、具体的にどのようなアカウントなのでしょうか？
「テレビや新聞のWEBメディア」あるいは「政治を語る有名インフルエンサーやYouTuber」をイメージされるかもしれませんが、実際の集計結果は異なります。
切り抜き系：73.28％（約14億再生）
タレント・YouTuber：12.07％（約2.4億再生）
テレビ・新聞・雑誌：6.04％（約1.2億再生）
WEBメディア：5.40％（約1.1億再生）
学者・評論家・ジャーナリスト：2.3％（約0.47億再生）
その他：0.8%（約0.15億再生）
サードパーティ動画の中で、実に73.3％（約14億再生）を占めていたのは「切り抜き系」のチャンネルでした。 大手マスメディア（約6％）やタレント・YouTuber（約12％）をはるかに引き離しており、第三者の切り抜き職人が再編集した動画こそが、現代のネット選挙において最も多くの有権者に情報を届けていたのです。
3. AIで分析する「ポジネガ」：数字の量だけでなく「熱量の質」に差が出た政党別データ
第三者の切り抜き動画が主戦場となっている現代において、もう一つ見逃せない要素が「どのような論調（好意的な応援か、批判的な追及か）で動画が再生されているのか」という熱量の質です。
どれだけ再生回数が多くても、それが批判や炎上（ネガティブな内容）によるものであれば、政党・候補者にとってプラスの支持や関心とは言えません。 そこで私たちは、生成AIを活用して各政党や注目個人に関連するサードパーティ動画（各上位100本）を分析し、ポジティブ・ネガティブ・中立の割合を再生数ベースで集計しました。
高市早苗氏：ポジティブ再生数が「約1億3,496万回」と圧倒的。再生数・ポジティブ率ともに他を突き放す
中道改革連合：再生数は大きいものの、その大部分が「ネガティブ（約6,910万回）」で占められている
政党による二極化：青（ポジティブ）が伸びた政党と、赤（ネガティブ）が大部分を占めた政党で傾向が完全に分かれた
① 「高市早苗」氏の圧倒的な再生量とポジティブ率
個人名での集計となった「高市早苗」氏は、上位100本の集計だけでポジティブ再生数が約1億3,496万回、不明・中立が約1,980万回を記録しています。すべての政党をはるかに凌駕するボリュームであることに加え、グラフの赤色（ネガティブ）が極めて小さく、再生数の圧倒的多数がポジティブな論調で占められていることが分かります。
② 再生数は多いが「ネガティブ」が大多数を占めた「中道改革連合」
政党の中で自民党に次ぐ再生規模を持っていた「中道改革連合」ですが、内訳を見るとネガティブ再生数が約6,910万回に達しています。青色（ポジティブ）のバーが非常に小さく、見られている動画の大部分がネガティブ（批判や風刺など）な内容であったことがデータに示されています。
③ 政党ごとに「青（ポジ）」と「赤（ネガ）」が二極化
グラフの配色を見ると、政党によってネット上での「受け止められ方」が完全に二極化している事実が浮かび上がります。
ポジティブ（青）が中心の政党： 自民党、参政党、日本保守党、国民民主党、減税日本・ゆうこく連合、チームみらい などは、青色のバーが強く目立ち、好意的な動画が再生数を牽引しています。
ネガティブ（赤）が中心の政党： れいわ新選組、立憲民主党、公明党、社民党、共産党 などは赤色のバーが大部分を占めており、批判的な動画が多く再生されていたことが分かります。
単に「動画の再生数が多い＝ネット上で支持されている」とは一概に言えません。ポジネガ分析によって、「支持者が自主的に切り抜いて熱量を広げる“ポジティブな連鎖”が起きた政党」と、「批判や嘲笑の対象としてコンテンツ化され、ネガティブな再生数が積み上がった政党」というネット世論の明確な分断が見えました。
それでは、冒頭で触れた「ネット世論やSNSの盛り上がりは、実際の選挙結果とどれくらい紐づいているのか？」という問いに対してはどうでしょうか。
今回の衆院選では、ネット上で圧倒的な再生量とポジティブ率を記録していた高市早苗氏が総裁を務める、自民党が316議席（選挙前198議席）の獲得で圧勝するという結果になりました。
動画の「量」だけでなく、AI分析によって見えてきた「好意的な熱量の大きさ」、ネット上でのポジティブな勢いは、単なる画面の中だけの流行にとどまらず、実際の有権者の動きや選挙結果とも深く紐づいた可能性もあります。
それはSNSにおける情報環境の特性と、それに最適化された有権者の心理動態が精緻に噛み合ったのでは、とも考えられます。
この結果を分析する上でまず重要なのが、プラットフォームのアルゴリズムがもたらす情報隔離のメカニズムの影響についてです。
有権者が高市氏に関連する投稿を閲覧したり反応したりすると、アルゴリズムはユーザーの関心に合わせた最適化を行います。これにより、閲覧履歴に応じたコンテンツや演説の切り抜き動画が優先的にタイムラインを占有するフィルターバブルが生じます。
さらに、その結果、同質的な政治的志向を持つユーザー同士が結びつき、互いの言説を肯定し合いながら拡散するエコーチェンバーが形成されやすくなります。支持の正当性と「社会全体が高市氏を支持している」という主観的な確信が急速に広がった可能性があります。
広がっているようで実は閉鎖的な中での情報だったものが、結果的には広がりをみせ、無関心層まで支持の波を到達させたのが、前述される第三者（サードパーティ）によって生成・再構成されたUGC（ユーザー生成コンテンツ）と言えます。
これらの動画が「視聴維持率」や「コメント数」といったプラットフォームの評価指標を最大化したことで、アルゴリズムの好循環に乗り、雪崩のように情報がタイムラインを席巻するサイバーカスケードを引き起こしたとも考えられます。
さらに、高市氏がSNS上で発信した、政策的な決意だけでなく、個人的事情などの側面は、スマートフォンの画面というゼロ距離のメディアを通じて、まるで親しい人物と一対一で対峙しているかのようなエモーショナルな親密感を醸成しました。
政策論争よりも、共感や敵対心といった感情的なコンテンツの方が拡散しやすいデジタル環境下において、支持層は「高市氏を応援する我々」という内集団と、「それを批判する既存メディアや対立政党」という外集団へと二分されました。これにより強い内集団バイアスが働き、外部からの客観的な批判や懸念は「不当な攻撃」として処理され、むしろ「身内を守るための結束力」へ繋がったとも考えられます。
他方で、野党側は政策課題である経済や税制といった身近な課題についてデータや図解を用いた解説も行っていましたが、野党側は与党の課題について発信した、一見するとネガティブな印象になる内容が、アルゴリズムやメディアにのり、結果的に有権者が主体的・感情的に「応援したい」と思える物語性に繋がらなかったとも言えます。
結果として、従来の地域後援会などの物理的な地盤とは別の「デジタル地盤」が形成され、これが投票行動にも影響した可能性が考えられます。
おわりに
今回は2026年衆議院選挙のYouTubeデータの一部をご紹介しましたが、様々な選挙のSNSデータを分析していると、選挙ごとに共通するおもしろい傾向や、その選挙ならではの全く異なる特徴が見えてきます。
ネットでの盛り上がりは一見するとバラバラに動いているように見えますが、こうして数字として可視化することで、その裏側にあるリアルな背景を捉えることができます。
私たちイチニ株式会社 ビッグデータチームは、今後も国政選挙・地方選挙を問わず、ニュースの表面的な数字だけでは見えない「ネット世論の本当の動き」を客観的なデータでご紹介していきます。
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