沈黙する人工知能 〜なぜAIは米大統領選の予測に使われなかったのか：Over the AI ――AIの向こう側に（5）（4/9 ページ）

世界中が固唾をのんで、その行方を見守った、2016年11月8日の米国大統領選挙。私は、大統領選の予測こそ、人工知能（AI）を使い倒し、その性能をアピールする絶好の機会だとみていたのですが、果たしてAIを手掛けるメーカーや研究所は沈黙を決め込んだままでした。なぜか――。クリントンvsトランプの大統領選の投票を1兆回、シミュレーションしてみた結果、その答えが見えてきました。

[江端智一，EE Times Japan]

大統領選、連続1万回シミュレーションを決行

　あまりに訳が分からなかったので、私は、乱数を使ったとても単純なシミュレーションで、合衆国大統領選挙の性質を理解してみようと考えました。私には、大統領選の数式モデルを考える頭脳も時間もないので、いつでも、このような力づくのシミュレーションをやるのが常です。

　今回は、このようなプログラムを作って、「米国の各州の住人（未成年や公民権が停止中の人も含めて）、約3億人の人間を、投票率100％で、クリントンさん、トランプさんのいずれかに、ランダムに投票する」というシミュレーションを実施しました（2016年の実際の有権者登録数は、1億1943万人です）。

　また、本来のシミュレーションであれば、地盤州（ほっといても勝てる州）の選挙人を定数として、激戦州（スイング・ステート）の選挙人だけを変動対象にしてシミュレーションすべきなのでしょうが、今回の目的は「選挙の性質を理解する」ことなので、あえて、米国の全州（コロンビア特別区を含む）を、スイング・ステートとして取り扱うことにしました。

　とはいえ、3億人分の投票は私のPCでも大変だったようで、1回の選挙に約5秒間を必要としました。

　また、この「デタラメに投票する」を作るために、当初C/C++言語が標準実装している乱数の関数（rand（））を使ったのですが、3億人を相手にするシミュレーションでは精度が悪すぎて（2の31乗 = 21億回くらいで乱数が循環してしまう）、変な結果（例えば、「クリントンさんが不利な状況のシミュレーションで、クリントンさんが全勝する」など）が出てきてしまったので、乱数に関しては精度の高いものを組み込むことにしました（参考）。

　さて、このシミュレーションでは、投票者は「ランダムな（デタラメな）投票」をするので、普通に考えたら、選挙の結果は、クリントンさん、トランプさんが、勝ったり負けたりして、勝率50％となり、選挙人の総数も、270人±10人程度に納まるだろう、と予想していました。ところが、何回シミュレーションをし直しても、私の予想を超える結果（選挙人数）になってしまうのです。

　例えば、ある乱数初期値では、クリントンさんが400人を取り、トランプさんが138人になることもあれば、その逆のパターンも何度も出てくるのです。

　バグ？ とも思ったのですが、このシミュレーションプログラムが、アホみたいに単純（main（）の行数20行くらい）なものなので、バグとも思えませんでした。

　そこで、私は、自宅のPCで、

―― 「合衆国大統領選挙、連続1万回シミュレーション」

を強行しました。

　シミュレーション結果の平均値が一定であれば、バグではないという確信が持てると思ったからです。ただ、今回のシミュレーションは1回につき5秒かかるので、1万回繰り返せば5万秒、つまり約14時間かかります。今月の江端家の電気代は、結構な金額になるだとうと腹をくくっております。

　それでは、江端家の電気代と引き換えに算出した計算結果を以下に示します。確かに、バグではなかったようですが、江端家のPCは、バグよりも驚くべき結果を私に見せつけたのです。

　信じられないかもしれませんが、1万回の選挙の、クリントンさんと、トランプさんへの投票数は、ほぼ正確に50.00％（最大値50.0102％、最小値49.9987％、標準偏差0.0028％）といえるものです。

　にもかかわらず、乱数を使った同じシミュレーションで、これだけのバラバラな結果が出てくることは、私のこれまでの統計計算の常識を超えていました。