本研究は、LLMによるシリコンサンプリングにおいて推論単位の違いが予測精度とバイアスに与える影響を検証する。既存研究は英語圏中心に個別データ予測を扱い、集団データを用いた推定手法の検証は不十分であった。本研究は世界価値観調査(WVS)を用い、属性別に集約した回答分布を提示し、新設問の分布を直接推定させる手法を採用する。さらに、性別・年齢のみのペルソナと、類似度に基づく近傍質問情報を付加したペルソナを操作し、支持政党・政治関心など名義・順序尺度の設問で評価する。非英語圏における推論単位と情報設計が予測性能に与える影響を明らかにし、LLM による属性集約型世論推定の方法論的基盤を提供する。