新選挙制度

• LMP選挙（Life‑Match Point Voting）
  発音しやすく、制度の３要素「人生重み付け（Life）」「政策マッチング（Match）」「可変ポイント（Point）」をバランスよく内包します。キャッチコピー例：

新しいオンライン選挙制度の仕組み

1. 全体の流れ

1. 質問フェーズ
   
   • 有権者は「YES／NOで答えられる質問」を１人１問提出。
   • 例）「ベーシックインカムを導入すべきか？」
3. AIによる集約・提示
   
   • AIが重複や類似内容をまとめ、代表質問セットを生成。
   • 候補者全員に同じ質問セットを提示し、回答（YES／NO）を回収。
5. マッチング評価フェーズ
   
   • AIが各有権者の質問・回答と候補者の回答を突き合わせ、
     
     • 合致率（マッチング度）
     • 一致項目・不一致項目
       を個別に算出・表示。
7. ポイント配分フェーズ
   
   • 有権者は「100 － 自分の年齢」ポイントを保有。
     
     • 例）30歳 → 70ポイント， 60歳 → 40ポイント。
   • ポイントは プラス（支持） でも マイナス（不支持） でも使用可。
   • 複数候補へ自由に割り振り、使い切れば終了。
     
     • 例）60歳の人：+20ポイントを候補Aへ、−20ポイントを候補Bへ。
9. 集計と当選
   
   • 候補者ごとの最終ポイントを合算。
   • 最も多くのポイントを得た候補者が当選。

2. 仕組みのキーポイント

要素	内容
質問の民主化	全有権者が“１問”を提出し、政治議題を草の根で形成。
AIの役割	①質問の統合・重複排除②候補者回答の取得③有権者ごとのマッチング分析・提示
年齢連動ポイント	「残りの生涯影響が大きい世代」の声を相対的に重く。若年層ほど配分余力が大きい。
正負ポイント	応援も牽制も同じ“資源”を消費するため、感情に任せた過剰なバッシングを抑制。
選挙区なし	地域格差を排除し、全国一律・オンライン完結。

3. フェーズ詳細

1. 質問提出（期間：X日）
   
   • プラットフォーム上で入力。AIがリアルタイムで重複チェック。
3. 代表質問確定
   
   • 同義・類似質問をクラスタリングし、重み付けして数百問程度に圧縮。
   • 公開後、異議申し立て期間を設け透明性を確保。
5. 候補者回答（期間：Y日）
   
   • 候補者は一斉にYES／NOで回答、加えて200字以内の補足説明可。
7. マッチング通知
   
   • 有権者ダッシュボードに、各候補者との
     
     • 合致率（％）
     • 賛否が一致／不一致の質問リスト
       が表示される。
9. ポイント配分（投票期間：Z日）
   
   • スライダーや入力欄でプラス／マイナス振り分け。
   • 未使用ポイントは棄権扱い。
11. 開票・結果公表
    
    • ブロックチェーン等で不正防止。
    • 全候補の総ポイントをリアルタイムに可視化し、期間終了時点で確定。

4. 具体例

年齢	保有ポイント	配分例	意味するところ
25歳	75pt	+50ptを候補A、−25ptを候補B	将来の利害に大きく影響するため、若者の意見がより反映
60歳	40pt	+20ptを候補C、−20ptを候補D	高齢者も意見表明可能だが、重みは相対的に小さい

5. 想定されるメリット

1. 政策重視の選択
   
   • マッチング情報が可視化され、イメージ投票を抑制。
3. 若年層の実質的な発言力向上
   
   • 長期的課題（年金・環境など）へのインセンティブ強化。
5. ネガティブキャンペーン抑止
   
   • 誹謗中傷もポイントを消費するためコストがかかる。
7. 全国単一選挙での公平性
   
   • 地域人口差やゲリマンダーの影響を排除。

6. 課題と論点

• AIの中立性・アルゴリズム監査
• 本人確認と不正防止（マイナンバー連携等）
• デジタルデバイド対策
• 高齢世代の代表性確保
• 候補者乱立時のポイント分散と閾値設定

まとめ

この制度は「質問と回答のデータを軸にしたマッチング」と「年齢調整付きポイント投票」を融合し、

• 情報の対称性（全候補に同一質問）
• 世代バランス（若年重視）
• 支持／不支持の双方向性（±ポイント）
  を同時に実現する新しいネット選挙モデルです。