注目選挙区2026年（第51回）衆院選鉄板区

広島県第1区

データ範囲・注意点

候補者・得票数は総務省公表の2026年（第51回）・2024年（第50回）衆院選の実データです。区割りはどちらも「10増10減」後（2022年区割り改定後）の現行289区割りで、同一区割り同士の比較です。この区割りの選挙区番号は、2021年基準の選挙区プロフィール（/districts）の同じ番号とは境界が異なる場合があります（例: 東京都は2021年基準では25区、この区割りでは30区）。当選者の発言はいずれも出典リンク付きの公的な発言のみを収録しています。写真は実在の当選者本人のCC BY / CC BY-SAライセンス写真（AI生成ではありません）です。

2026年衆院選当選: 岸田文雄（自民）／比例代表ブロック: 中国ブロック／選挙区ID: 34-01（2022年区割り改定後）

この選挙区が選ばれた理由: 前首相（2024年10月まで在任）。退任後は議員外交で活動。

データ解説（当サイトの実データのみから作成）

この解説は、当サイトが集計した実データ（2026年・2024年衆院選の候補者別得票、2020年国勢調査、当サイトの鉄板区・接戦区ランキング集計）のみから作成したものです。外部の情勢分析・選挙報道の見解は参照していません。得票差は「当選者の得票率 − 2位の得票率」（ポイント）です。

5回連続で同一政党が議席を保持してきた「鉄板区」の一つ。候補者7人が乱立した今回も得票率は53.3%（2024年比+0.9pt）とほぼ横ばいを保ち、得票差はむしろ35.08ptまで広がった。同区は2022年の区割り変更の対象区でもあるため、2024年より前との連続比較には注記が必要な区分になっている。

2026年得票率: 53.3%
2026年得票差: 35.1pt
2024年得票率: 52.4%
2024年得票差: 28.2pt

鉄板区データ当サイトの鉄板区ランキング集計で、2009〜2021年の5回すべて同じ政党が勝利した選挙区に該当します。※この集計は2022年区割り改定前の区割りに基づくため、現在の境界とは異なる期間を含みます。

当選者の公的発言（出典付き）

政策・公務に関する公的な発言のみを、発言日・場面・出典リンク付きで収録しています。「発言要旨」と表示したものは出典記事・資料側の要約（間接的な記述）であり、逐語引用ではありません。逐語引用は「」付きで表示しています。スキャンダル・人物評価に関する内容は収録対象外です。

発言要旨（出典による要約）報道
日本で日中対話を進めたいと願う人がだんだん少なくなっている。厳しい環境の中では対話も展開しにくく、そのことを非常に残念に思う（趣旨）
岸田文雄／ 2026年6月26日／日本外国特派員協会（FCCJ）記者会見「日本外交と今後の課題」
出典: sp.m.jiji.com
発言要旨（出典による要約）報道
アクティビストは日本企業の積極的な経営を後押しした面がある一方、その影響で経営危機に陥った企業もあり、会社法の見直しが必要との見解
岸田文雄／ 2026年6月26日／日本外国特派員協会（FCCJ）記者会見
出典: news.yahoo.co.jp

数字で見る2024年→2026年（実データ）

2024年10月の第50回衆院選では岸田文雄（自民）が得票率52.4%・2位との差28.2ptで当選。2026年2月の第51回衆院選では岸田文雄（自民）が得票率53.3%・差35.1ptで当選し、議席は同じ政党が維持しました。有効投票数は192,302票 → 192,592票、候補者数は5人 → 7人でした。

2026年第51回衆院選候補者別得票

候補者	政党	得票数	得票率
岸田文雄当選	自民	102,700	53.3%
川田海栄	中道改革	35,142	18.2%
山田はじめ	参政	32,835	17.0%
はんどう大樹	れいわ	8,809	4.6%
中原つよし	共産	8,113	4.2%
うぶはらとしふみ	無所属等	3,172	1.6%
黒木貞彦	無所属等	1,821	0.9%

2024年第50回衆院選候補者別得票

候補者	政党	得票数	得票率
岸田文雄当選	自民	100,740	52.4%
平本浩一	立憲	46,493	24.2%
山田はじめ	維新	26,849	14.0%
中原つよし	共産	12,225	6.4%
うぶはらとしふみ	無所属等	5,995	3.1%

※ 両選挙とも「10増10減」後の同一区割りで行われており、選挙区単位の比較が可能です。得票差の定義は「当選者の得票率 − 2位の得票率」（ポイント）。

人口・年齢構成（2020年国勢調査、現行区割りに突合）

人口: 501,230人
人口密度: 4,139.3人/km²
65歳以上の割合: 25.2%
人口密度による分類: 都市部