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量子コンピューターに、2026年11月7日以降にニュージーランドを統治すべき政党を尋ねました。以下はその回答です。

by Simon McCorkindale

ここで説明するすべての内容はオープンソースです: https://github.com/spinsphere/nz-quantum-election

選挙のたびに、識者たちはどの政党がどの政党と連立を組むかを議論する。今年、私は違うアプローチを試みた。誰が一緒に政権を担いたいかを問うのではなく、公表された政策の証拠、各党間の立場の距離、そして最新の世論調査に基づく議席数だけを判断基準とした場合、どの政党の組み合わせが最も望ましいかを問うたのだ。そしてその問いを数値最適化問題に変換し、量子コンピュータに解かせた。

結論

Labour、緑の党、Te Pāti Māori、そしてTOP（機会の党）が、予測される122議席中63議席を獲得。過半数に必要な62議席を1議席上回る。122議席という予測には、Te Pāti Māoriの超過議席2議席が含まれている。

次点の組み合わせは大きく水をあけられた。National＋Labour＋TOPの連立、次いでNational・Labourの大連立という順だった。現在のNational、ACT、NZ First連立政権は世論調査の平均で59議席となり、Nationalが排除したTOPなしでは62議席に届かない。NZ FirstとLabourもお互いを排除している。つまり、議席数と証拠は同じ方向を示しているが、ひとつ大きな留意点がある。本日のRNZ-Reid Research世論調査でTOPは5.5%と、5%の阻止条項を半ポイント上回っているが（モデルが使用する直近6回の調査平均は6.4%）、もしこれを下回れば、状況は一変してNationalが率いる過半数連立へと転換する。

仕組みの解説（物理学なし）

7つの政党を、共同で会社を経営するよう招待される7人だと考えてほしい。それぞれが「スキルスコア」を持ち、これは各自の計画がどれだけ実際に機能するかに基づく。しかし、それぞれの組み合わせには「摩擦コスト」も存在する。あらゆることで対立する二人は、会社のエネルギーを内紛に浪費してしまう。求めるのは、スキルの総計から摩擦を差し引いた値が最も高く、かつ取締役会で議決を通せる規模、すなわち62議席を満たすチームだ。

手順に入る前に明確にしておきたいことがある。議席配分、摩擦の計算、連立の探索は機械的に行われるが、政策スコアとイデオロギー的立場は私自身の判断であり、引用された証拠に基づき、誰でも異議を唱えられるようにセルごとに記録されている。これらの数値は、いかなる機関も産み出したものではない。

モデルの全体像は以下のとおりだ。

  1. スキル。各政党は、医療、教育、犯罪と司法、住宅、生活費と経済、雇用、交通とインフラ、Te Tiriti o Waitangiの8分野において1から10点で採点された。すべてのスコアに対する問いは同じだった。独立した証拠（財務省、準備銀行、OECD、省庁の評価、ワイタンギ裁判所、学術研究）に基づき、この政党が掲げる2026年の政策と、これまでの施政実績は、安定・成長・平等をどれほど効果的に促進するか？80点満点での合計：TOP 53点、Labour 44点、緑の党 44点、National 41点、Te Pāti Māori 39点、ACT 34点、NZ First 26点。
  2. 摩擦。各政党は8分野それぞれについて左右のスタイルスケールにも配置された。これは評価のためではなく、距離を測るためだ。NationalとACTは近い（0から1のスケールで0.19）。LabourとTOPは非常に近い（0.09）。緑の党とACTは最も離れた位置にある（0.85）。
  3. 議席。今朝のRNZ-Reid Research世論調査を含む直近6回の全国調査を平均し、選挙管理委員会が使用するサント＝ラゲ方式と同じ方法で議席に換算した。Te Pāti Māoriがすべての公表予測通りマオリ選挙区4議席を維持することを前提としている。

コンピュータの役割は、7つの政党のあらゆる組み合わせを試し、62議席以上を満たしつつスキルから摩擦を差し引いた値が最大となる組み合わせを見つけることだった。組み合わせは128通りしかないため、ノートパソコンでも瞬時に確認でき、実際に照合として実施した。量子コンピュータを使った目的は速度ではない。政策の証拠から実際のハードウェア上で動作する量子回路まで、完全で監査可能なパイプラインを構築すること、そして現在の量子コンピュータが現実の形を持つ制約付き問題をどれだけうまく処理できるかを検証することだった。

なぜこれが政治の新しい見方なのか

通常の連立に関する論評は、人物関係や交渉から逆算して考える。このモデルは、公表された証拠から、明示的な採点の枠組みを通じて前向きに進める。論評が見落としがちな3点が浮かび上がる。

結論は、対立をどの程度重視するかに対して頑健だ。摩擦ペナルティをベースラインの0.5倍から1.5倍の範囲で変化させてモデルを実行したが、同じ4党連立が毎回最良の結果を出した。対立をベースラインの2倍で重視した場合にのみ、モデルはNational・Labourの大連立に切り替わる。4党よりも2党のほうが摩擦が少ないからだ。この切替点は有用な数値だ。「小政党が無理なら、大政党2党が話し合わなければならない」という状況の定量的な表現である。

スコアは党派の境界線を超える。NationalのStructured Literacy（体系的読み書き指導）プログラムは、EROがフォニックスと体系的読み書き指導の変化について有望な初期結果を報告していることから高得点だ。一方、量刑法は法務省が抑止効果の証拠が乏しいまま収監人口が35%増加すると予測しているため低得点だ。緑の党の家賃2%上限は、厳格な家賃規制が賃貸供給・メンテナンス・効率的な配分を低下させるという多くの経済学的証拠があることから低得点だ。Te Pāti Māoriの医療分野は司法分野より高得点だ。ACTが2033年までに薬剤費をオーストラリア水準まで毎年1ポイント引き上げる計画は、提示されている中でより明確に数値化された医療政策のひとつだ。誰にも手加減はなく、誰もが切り捨てられることもない。

摩擦マップは政権がどこで亀裂を生じるかを示す。勝利した4党の内部で最も大きな溝は、司法（Te Pāti Māoriの刑務所廃止目標に対するLabourのほぼ無言）、Te Tiriti（拘束力あるトライブナル勧告に対する条約影響分析）、そして税制の3点だ。税制については4つの異なる哲学が存在し、Labourの限定的なキャピタルゲイン税のみが財政計画の中でコストが算出されている。Labourはそれ以外の新税を排除している。各党が行う必要のある妥協については、報告書の中で分野ごとに列挙されている。

この結果が示さないこと

これは誰が勝つかを示すものではない。世論調査は変動し、このモデルはその6回分のスナップショットに過ぎない。勝利した連立が安定するとも言っていない。1議席という薄い過半数、Te Pāti Māoriの近年の不安定さ（2025年に国会議員2名が除名、2026年には分派政党が結成）、そして支持者が票を分割することに依存する選挙区票のみの戦略はいずれも、正式な4党協定よりも閣外からの信任供給を示唆する。そして、何を重視すべきかを示すものでもない。スコアは安定・成長・平等に向けた証拠に基づく有効性を測定している。財政規律を平等より重視するか、あるいはその逆であれば、1つのファイルの数値を変更して再実行できる。

技術的な詳細：計算の実際の手順

量子技術に興味のある方へ。以下のすべてはリポジトリから再現可能です。

データ。8回の調査パス（政党ごとに1回、世論調査に1回）で、すべての主張に出典を付けながら政策の詳細を収集し、その後、完全な政策文書を直接収集した。TOPのコスト試算表付き「Tax Reset」、議会図書館がモデル化しInfometricsが審査した緑の党の2026年税制ペーパー、医療・司法・税制・住宅・Te Titiriに関するTe Pāti Māoriのマニフェスト各章、Labourの財政計画とMediCardのコスト試算、財務省のPREFU 2026・EROのカリキュラム評価・ブートキャンプ評価を含むNationalの政策・成果データ、そして連立排除表明・マオリ選挙区世論調査・独立エコノミストの評価を網羅した67ページのニュースクロールだ。すべてのスコアにはpolicy_data.jsonに記述された根拠がある。データの充実度はNational（現職政権は結果で評価される）が最も高く、NZ Firstが最も弱い。

目的関数。Σ sᵢxᵢ ≥ 62 の制約の下で Σ wᵢxᵢ − μ Σ dᵢⱼxᵢxⱼ を最大化する。ここでxᵢは政党iが連立に含まれる場合1、wᵢは80点満点のスコアを分数で表したもの、dᵢⱼは8分野における2政党の立場の平均絶対距離（0から1にスケール）、sᵢは議席数、μ = 1 は摩擦係数だ。摩擦項がなければ問題は退化する。すべての政党が正の価値を持つため、「最適」な連立はすべて7党となってしまう。摩擦項こそが、自明なナップサック問題を真の二値二次計画問題（BQP）に変える要素であり、これがQuantum Approximate Optimisation Algorithm（QAOA）が対象とする問題クラスだ。

エンコーディング。議席制約は二値スラック変数によって等式に変換される。生の議席数（35、34、17、12、12、4、8）では6つのスラック量子ビットが必要となり、ペナルティ係数が目的関数の数百倍になる。これが低深度QAOAがナップサック制約に苦労する理由だ。スクリプトは、128通りすべての連立について正確な実行可能集合を再現できる最も粗い整数単位を探索する。1単位6議席が機能し（6、6、3、2、2、1、1 に対して過半数11）、問題を7つの政党量子ビットと4つのスラック量子ビット、合計11量子ビットに削減し、ペナルティの範囲を10分の1に圧縮できる。ペナルティ重みは、2,048すべての基底状態に対して正確な基底状態を計算し、制約付き最適解と一致する最小値を取ることで決定される。

回路について。 QiskitのQAOAAnsatzに標準Xミキサーを用い、深さ1から4まで。角度はAer状態ベクトルシミュレーションの厳密期待値に対してCOBYLAで最適化し、線形ランプ初期値と前の深さからのウォームスタートを使用した。深さ4の回路はAerで8,192回サンプリングされた。深さ2の回路は最適化された角度で405個の2量子ビットゲートにトランスパイルされ、IBMのibm_fezプロセッサ（156量子ビット）上で4,096ショット、ダイナミカルデカップリングおよびゲートトワーリングを用いて実行された。キュー待ちなし、ウォールタイム12秒、IBMの無料Openプランで3秒のQPU時間を消費した。ibm_marrakeshとibm_fezでの2回の先行実行も同じ結果を示し、4回目の試行はIBM内部エラーに遭遇し、設計通りシミュレータにフォールバックした。

量子マシンが行ったこと・行わなかったこと。 多数決制約の学習は良好だった：ハードウェア実行と同じ深さでの理想サンプルの88%（深さ4の最終サンプルでは87%）、ハードウェアサンプルの66%が多数連立であり、一様ランダムサンプリングの50%（128連立のうち64が過半数に達する）を上回った。この浅い深さでは政策目標の分解能は弱かった。理想的な深さ4のシミュレーションでは、厳密最適ビット列は一様基底状態の約5.8倍の確率を持ち、深さ2のハードウェア実行では一様分布の約2.5倍にとどまった。ペナルティ項はリスケーリング後もエネルギー景観を支配しており、これはペナルティベースのQAOAの既知の制限である。それにもかかわらず、実行可能なサンプルの中から最良のものを後選択することで最適解は回収され、これはQAOAが実際に使用される方法であり、シミュレータとハードウェアの両方でブルートフォースの答えと一致した。128連立問題において量子スピードアップは存在せず、それを主張する者は信用できない。

頑健性。 摩擦係数0.5から1.5：同じ連立。2.0以上：国民党・労働党連立。TOPが選挙区を獲得せずに5%を下回った場合、そのパーティーボートはサント＝ラグー配分に参加しなくなる。同じ基礎票シェアのもと、予測される議院は122議席のまま、TOPなしの最適連立は59議席で過半数に届かず、国民党・ACT・NZファーストは63議席に上昇する。このシナリオはレポートに自動的に出力される。

再現方法。 pip install -r requirements.txtを実行した後、python quantum_nz_election.pyおよびpython generate_report.pyを実行する。policy_data.jsonのスコア、ポジション、または世論調査数値を編集して独自の見解をテストできる。IBMトークンは任意であり、指定しない場合はスクリプトはローカルシミュレータにフォールバックする。

これは公開されている政策情報を使用した数学的演習であり、いかなる政党の支持を意味するものでもない。政策スコアは財務省やその他の機関が算出した測定値ではなく、引用された根拠に基づく研究者の文書化された判断である。議席配分、摩擦計算、連立最適化は、それらの入力値が与えられれば機械的に行われる。