「カジノを含む統合型リゾート」についての世論調査（15〜79歳男女個人対象）
2017年06月05日日本リサーチセンターは、自主調査として、「カジノを含む統合型リゾート」についての世論調査を企画・実施いたしました。
【調査結果の要約】
・日本国内で「カジノを含む統合型リゾート」の整備を推進する動きがあることを、知っているか？
9月、10月、11月、1月の認知率は70.8％→72.4％→79.9％→87.1％と増加して9割弱に達した。
・日本国内で「カジノを含む統合型リゾート」の整備を推進することに、賛成か、反対か？
「反対派」は44.9％へと増加し、「どちらともいえない」が39.5％→36.9％に減少。「賛成派」は顕著な変動がない。つまり、賛成派は変わらずだが、態度を決めていない「中間派」が減って反対派が増加した。
・カジノのイメージは？
「賛成派」のイメージをみると、「海外からの観光客が増える」「日本経済全体が活性化する」「税収が増える」などプラスイメージが低下している。
【調査結果】
「カジノを含む統合型リゾート」の整備を推進すること 認知
▼日本国内で「カジノを含む統合型リゾート」の整備を推進することの認知率を時系列でみた。
・2017年１月は、2014年１１月と比較して、「内容まで知っている」「聞いたことがある」を合わせた『認知 計』（79.9％ → 87.1％）が、7.2ポイント増加し、「内容まで知っている」（12.4％ → 23.9％）は、11.5ポイント増加している。
「カジノを含む統合型リゾート」の整備を推進すること 賛否
▼日本国内で「カジノを含む統合型リゾート」の整備を推進することの賛否について、時系列でみた。
・「どちらともいえない」は、減少（39.5％ →36.9％）する一方で、「反対派（反対＋どちらかといえば反対の合計）」（40.5％ → 44.9％）は、4.4ポイント増加している。
・「賛成派（賛成＋どちらかといえば賛成の合計）」は、顕著な変化はみられない。
「カジノを含む統合型リゾート」が整備されることのイメージ １）全体
▼「カジノを含む統合型リゾート」が整備されることのイメージを時系列でみた。
・上位４項目はいずれもマイナスイメージが占め、順位に変動はない。
・「ギャンブル依存症の人が増える」 （57.0％→61.0％）が、2014年11月と比較して4.0ポイント増加している。
「カジノを含む統合型リゾート」が整備されることのイメージ ２）賛成派
▼「カジノを含む統合型リゾート」が整備されることのイメージを、「賛成派（9月：238人、10月：210人、11月：227人、今回：219人）」に絞って時系列でみた。
・賛成派は、「海外からの観光客が増える」（64.8％→54.3％）、「日本経済全体が活性化する」（50.7％→41.6％）、「税収が増える」（64.8％→43.4％）のプラスイメージが、減少している。
・一方で、「治安が悪化する」（30.4％→23.3％）のマイナスイメージも、7.1ポイント減少している。
「カジノを含む統合型リゾート」が整備されることのイメージ ３）反対派
▼「カジノを含む統合型リゾート」が整備されることのイメージを、「反対派（9月：418人、10月：469人、11月：486人、今回：536人）」に絞って時系列でみた。
・反対派は、2014年１１月に比べて「ギャンブル依存症の人が増える」（75.5％→81.3%）が、5.8ポイント増加している
「カジノを含む統合型リゾート」の候補地
▼「カジノを含む統合型リゾート」の候補地としてふさわしい地域を、居住エリア別にみた。
・全体では、「わからない」（58.8％）がもっとも高い。
・エリア別では、近畿で「大阪市（夢洲/ベイエリア）」（25.1％）が、全体値と比べて高い。
「カジノ」に対する関心 性・年代別
▼「カジノ」への関心を、性・年代別にみた。
・全体では、「大いに興味がある」（1.8％）「まあ興味がある」（10.9％）を合わせた『興味あり 計』は、12.7％を占める。
・男性においては、「大いに興味がある」（3.4％）「まあ興味がある」（16.7％）を合わせた 『興味あり 計』が20.1％で、全体値と比べて高い。
・60～69才（76.1％）、70～79才（80.3％）では、「あまり興味はない」「まったく興味はない」を合わせた『興味なし 計』が、他の年代（10～19才を除く）と比べて高くなっている。
【調査概要】
調査方法：NOS（日本リサーチセンター・オムニバス・サーベイ：毎月1回定期的に実施する乗り合い形式の全国調査）調査員による個別訪問留置調査
調査対象：全国の15〜79歳男女個人
有効回収数：1,200人（サンプル）
※エリア・都市規模と性年代構成は、日本の人口構成比に合致するよう割付実施
サンプリング：毎月200地点を抽出、住宅地図データベースから世帯を抽出し、個人を割り当て
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