世代交代シミュレーションの感度分析：前提を変えると結果はどれだけ動くか

「世代交代シミュレーションで見る『10年後・20年後の勢力図』」の記事では、サイト本体のシナリオシミュレーター（グループB）を1つの前提の強さだけで動かし、20年後の自民党の議席を139議席と推計した。だが「若年層ほど自民離れが強い」という前提（ILLUSTRATIVE_YOUNGER_VOTER_SKEW）は、そもそもどれくらいの強さで効くのか、開発者が決め打ちした1つの数字にすぎない。この記事では、その前提の強さを0.5倍から2倍まで振り、実際の高齢化ペース（国立社会保障・人口問題研究所 2023年推計・中位仮定）だけを固定した上で、結果がどれだけ揺れるかを正直に示す。

実際の高齢化の進み方——IPSS中位推計では、2020年から2070年にかけて進む65歳以上割合の上昇（28.6%→38.7%）のうち61.4%分が、最初の20年間で進行する。ここは実データ——を固定したまま、「高齢化がどれだけ政党支持の世代差に転化するか」という前提の強さだけを0.5倍〜2倍に振ると、自民党の20年後の議席は45〜208議席の間で揺れる。前の記事が示した139議席という1点の推計値は、この幅のほぼ中央にすぎない——「20年後は139議席」という言い方自体が、実際にはかなり脆い前提の上に立っていることが分かる。

この分析で唯一実データに固定されている時間軸の中身を、グリッドの数字で具体的に示しておく。IPSS中位推計に基づく「2020→2070年の高齢化の総進行を100とした場合の進捗」は、5年後9.9%、10年後21.8%、20年後61.4%、30年後84.2%——つまり50年分の高齢化の6割が最初の20年に、8割超が最初の30年に起こる。単純な直線換算（20年後なら40%）と比べて、このモデルの「20年後」は実データによってかなり前倒しされている。前のバージョンのモデルが直線換算だったことを考えると、IPSSデータの導入は結果の数字を体感以上に動かした改修だったことが、この進捗率から分かる。

もう一つ、グリッドの端も見ておく。30年後・40年後・50年後の行では、最も控えめな0.5倍の前提ですら自民党は186→179→173議席と、20年間で10議席分しか動かなくなる——高齢化の進捗が飽和に近づくため、時間を延ばしても結果がほとんど変わらなくなるのだ。このモデルで意味を持つ分岐は「前提の強さ」であって「何年待つか」ではない、という構造がグリッド全体からは読み取れる。

465議席中の過半数ライン（233議席）を自民党が下回る時期も、前提の強さで大きく変わる。前提を2倍まで強めると10年後には既に178議席まで下がり過半数を割るが、前提を0.5倍まで弱めると20年後でも207議席と、過半数（233議席）にはまだ届かないものの高い水準を保つ。同じ実際の高齢化ペースを使っていても、「過半数割れがいつ来るか」という問いへの答えは前提の強さ次第で5年から20年後まで動く——モデルが示せるのは「方向性」であって「時期」ではないことが、この幅から分かる。

自民党が失う議席の受け皿となるモデル上の立憲民主党も、20年後で184〜296議席という同じ規模の幅を持つ。前提を強くするほど自民党が沈み、立憲民主党側が伸びる——これはモデルの設計上当然の裏返しであり、独立した2つの発見ではない。

将来推計を含む記事は、たいてい1つの前提の下での1つの数字（点推定）だけを見出しにしがちだ。だがその数字がどれだけ前提に依存して動くかを示さないと、読者は「139議席」という数字そのものが実データであるかのように受け取ってしまう危険がある。この記事は「高齢化の実際のペース」という実データ部分は固定した上で、「政治的な前提」という仮定部分だけを意図的に揺らし、その結果生じる45〜207議席という幅そのものを主役にした——これが、グループB（仮定を含む推計）の記事をどう正直に読むべきかの一つのモデルケースになるはずだ。