国会議員712人が、どの委員会で、何回、どれだけ話したか

国会会議録（国立国会図書館）から、衆参712人の発言を集計しました。氏名や所属ではなく「実際にどれだけ話しているか」を数字で並べています。

1,018,066回

集計した発言の総数

615回

議員1人あたりの発言回数（中央値）

平均は 1,429回

351字

1発言あたりの文字数（中央値）

712人

対象議員

衆465・参247

この4つの数字は、会議録を読むだけでは出てきません。712人ぶんを横に並べて初めて出る値です。本サイトの各ページは、すべてこの「並べたときにだけ見える数字」で構成しています。

発言回数ランキング上位20人

#	議員	通算発言	1発言の中央値	直近の発言
1	岸田文雄衆議院・広島1区・自民	20,418	279字	2024年6月19日
2	麻生太郎衆議院・福岡8区・自民	18,834	478字	2024年11月11日
3	福島みずほ参議院・比例代表・社民	18,268	183字	2026年7月16日
4	加藤勝信衆議院・岡山3区・自民	13,522	360字	2026年6月18日
5	塩川鉄也衆議院・（比）北関東・共産	12,512	237字	2026年7月10日
6	石破茂衆議院・鳥取1区・自民	12,468	445字	2025年8月5日
7	林芳正衆議院・山口3区・自民	11,779	355字	2026年6月22日
8	櫻井充参議院・宮城・自民	11,095	141字	2026年7月24日
9	鈴木俊一衆議院・岩手2区・自民	10,709	307字	2026年2月24日
10	長妻昭衆議院・（比）東京・中道	10,572	275字	2026年6月4日
11	田村憲久衆議院・三重1区・自民	10,480	421字	2025年5月30日
12	中谷元衆議院・高知1区・自民	10,132	225字	2025年12月4日
13	河野太郎衆議院・神奈川15区・自民	9,319	178字	2025年5月28日
14	高市早苗衆議院・奈良2区・自民	9,096	315字	2026年7月15日
15	小池晃参議院・比例代表・共産	8,972	267字	2026年7月16日
16	茂木敏充衆議院・栃木5区・自民	8,810	328字	2026年7月16日
17	野田佳彦衆議院・千葉14区・中道	8,226	246字	2026年6月3日
18	斉藤鉄夫衆議院・（比）中国・中道	7,702	311字	2026年6月2日
19	福山哲郎参議院・京都・無所属	7,697	159字	2025年11月6日
20	西村康稔衆議院・兵庫9区・自民	6,983	392字	2023年12月11日

これは在職期間ぜんぶを足した順位です。 上位は在任中に答弁を積み上げた大臣経験者が占めます。実際、1位の岸田文雄議員が会議録に最後に登場したのは2024年6月19日です。 いま誰が話しているかを見るなら、年で切ったほうが実態に合います。
→ 2026年だけで見る／2025年／2024年

上位に与党の議員が多いのは、大臣・副大臣として答弁する側に回数が積み上がるためです。質問する側は登壇の機会が限られるぶん回数が少なく出ますが、1発言は長くなる傾向があります。この表は全議員に同一の計算を当てた結果で、会派によって重みを変えてはいません。役回りの違いは1発言の長さのほうに出ます。

→ 712人すべてを見る

この数字から見えること

発言の「回数」より、「1回の長さ」のほうが役回りを映します。 通算発言が同じくらいでも、中央値が44字の藤丸敏議員と 478字の麻生太郎議員では、国会でしていることがまったく違います。前者は議事を進める側、後者は答弁や提案理由を述べる側です。短い順／長い順

持ち場の有無も数字に出ます。 小川克巳議員は発言の93.7%が厚生労働委員会に集中する一方、斉藤鉄夫議員は66の会議体に登壇しています。所属委員会の名簿を見ても、この違いは分かりません。集中度ランキング／守備範囲ランキング

切り口から探す

まずはこの4つ。「どの会議体で」「どの地域の議員が」という並べ方が、このサイトで最も多くのページに枝分かれします。

委員会別最多は予算委員会（延べ138,347回）

地域別50地域。選挙区の都道府県から

会派別17会派。会派内での相対順位

テーマ別最多は経済・財政（延べ171,214回）

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衆議院465人発言回数順

参議院247人発言回数順

比例ブロック別11ブロック

国会回次別会期ごとの発言量

このサイトの数字の作り方

国会会議録検索システム（国立国会図書館）のAPIから議員名で発言を取得し、会議体・年・分野ごとに集計しています。平均ではなく中央値を主に使うのは、国会の発言が「議事進行の一言」と「長い提案理由説明」に二極化していて、平均では実態が歪むためです。データについて詳しく