東京都知事選挙（５）

東京都知事選挙（４）からの続き

NHKが，出口調査で得た年代別の主要候補者支持率（それほど正確ではない）を出している。これを用いて，各年代区分のサイズを投票率×年代人口で正規化した人口比例面積表示のグラフを描いた。

生成AIを使ってプログラムを作ろうとしたが，(1) Pythonでは違うロジックの図がでてきたので，修正をあきらめた。(2) ChatGPTで，設定を簡単にした説明を入れ，Juliaプログラミングをすると，概ねできたが途中でつまづいた。(3) Claude 3.5 Sonnetで日本語の修正を含めて，最終版まで行き着いた。やはり，プログラミング経験なしでスイスイとはいかないのだ。

最初のChatGPTへの入力と，最終のJuliaコードを示す。

Ｑ（koshix）：

次のように正方形の領域を分割して色を塗るJuliaプログラムをつくってください。

 (1) 6個の世代人口データがあります。この値に比例して正方形を水平線で分割します。 つまり，上から，20代，30代，40代，50代，60代，70代の人口に比例した長方形 ができます。

 (2) 各長方形を，n人の候補者(A,B,C,...)の支持率をつかって垂線で分割します。 つまり，各年代ごとに，Aの支持率，Bの支持率，Cの支持率，その他の支持率と なります。これらの支持率の和は100%であり，それが正方形の横軸の長さになります。

 (3) 各年代のAの支持率のブロックは色#28A745，Bの支持率のブロックは色#F39C12， Cの支持率のブロックは色#3498DB，その他の支持率のブロックは色#CA8888 とします。

 (4) 各世代の人口数は，{48,68,100,133,132,117}とします。

 (5) 20代の支持率は，{0.27,0.44,0.11,0.18}とします。 

      30代の支持率は，{0.30,0.31,0.18,0.21}とします。 

      40代の支持率は，{0.36,0.32,0.15,0.16}とします。

      50代の支持率は，{0.42,0.25,0.16,0.16}とします。 

      60代の支持率は，{0.41,0.22,0.26,0.11}とします。 

      70代の支持率は，{0.51,0.11,0.31,0.08}とします。

Ａ（Claude 3.5 Sonnet）：

using CairoMakie

# データの準備

populations = [48, 68, 100, 133, 132, 117]

total_population = sum(populations)

support_rates = [

    [0.27, 0.44, 0.11, 0.18],  # 20代

    [0.30, 0.31, 0.18, 0.21],  # 30代

    [0.36, 0.32, 0.15, 0.17],  # 40代

    [0.42, 0.25, 0.16, 0.17],  # 50代

    [0.41, 0.22, 0.26, 0.11],  # 60代

    [0.51, 0.11, 0.31, 0.07]   # 70代

]

colors = ["#28A745", "#F39C12", "#3498DB", "#CA8888"]

age_labels = ["18-", "30-", "40-", "50-", "60-", "70-"]

# プロットの作成

fig = Figure(size=(800, 600))

ax = Axis(fig[1, 1], ylabel="人口割合", xlabel="支持率")

current_y = 0.0

for (i, pop) in enumerate(populations)

    segment_height = pop / total_population

    rates = support_rates[i]

    

    current_x = 0.0

    for (j, rate) in enumerate(rates)

        poly!(ax, [current_x, current_x+rate, current_x+rate, current_x], 

              [current_y, current_y, current_y+segment_height, current_y+segment_height], 

              color=colors[j])

        current_x += rate

    end

    

    # 年代ラベルを追加

    text!(ax, -0.05, current_y + segment_height/2, text=age_labels[i], 

          align=(:right, :center), fontsize=14)

    

    current_y += segment_height

end

# 軸の設定

ax.yticks = (collect(0:0.2:1), ["0%", "20%", "40%", "60%", "80%", "100%"])

ax.xticks = (collect(0:0.2:1), ["0%", "20%", "40%", "60%", "80%", "100%"])

# 凡例の追加

elements = [PolyElement(polycolor = c) for c in colors]

Legend(fig[1, 2], elements, ["小池百合子", "石丸伸二", "蓮舫", "その他"], 

       "候補者", tellheight=false, tellwidth=true)

# タイトルの追加

Label(fig[0, :], "年代別支持率", fontsize = 24)

# グラフの表示

display(fig)

図：東京都知事選年代別支持率（人口比例面積表示）

50代以上が6割，40代以下が4割なので，若年層の石丸効果はそれほど効かず，中年層が実数を担っている。蓮舫は60代以上でしっかりと受け止められているが，若年中年層にはまったく浸透していない。

P. S. NHKの年代別支持率のグラフをキャプチャーして，画像ファイルを生成AIに読み込ませて，各候補の支持率%の数値を読み取ろうとした。それらしい数字は出てくるのだけれど，残念ながら，正しい答えは得られなかった。仕方がないので，プリントアウトして，15cmのプラスチック物差しで測って，エクセルに入力して最終的なデータを導いた。

P. P. S. 奥村先生のところに関連するグラフなどがあった。

［１］2024年の東京都知事選挙（奥村晴彦）