EBPM新聞

KPIは、政策効果の証拠なのでしょうか。 研修を20回実施した。 手続きを100種類オンライン化した。 窓口の処理時間が短くなった。 イノシシの捕獲頭数が増えた。 防災事業で死傷者が出なかった。 数字が改善すると、政策は成功したように見えます。 しかし、EBPMの視点では、KPIの達成と政策効果は同じではありません。 本エピソードでは、KPI、KGI、アウトプット、アウトカムの混同を取り上げ、行政評価で起きる「指標と目的のす...

もしクールジャパン機構に、本気のEBPMが組み込まれていたら。 官民ファンド。 文化産業の海外展開。 日本コンテンツ。 インバウンド。 投資損失。 累積赤字。 撤退条件。 政策効果。 これらは、どう評価されるべきだったのでしょうか。 本エピソードでは、クールジャパン機構をめぐる巨額損失と見直しの局面を素材に、「もし最初から本気のEBPMが組み込まれていたら何が変わっていたのか」を考えます。 取り上げる主なテーマ ・ク...

「当たった」は、エビデンスなのでしょうか。 地震を予言した。 株価を当てた。 売上が上がった。 医療費が下がった。 キャンペーン後に成果が出た。 一見すると、因果関係があるように見えます。 しかし、EBPMや因果推論の視点では、「当たった」「増えた」「下がった」という結果だけでは、効果を証明したことにはなりません。 本エピソードでは、SNS上の予言投稿やビフォーアフター型の成功報告を手がかりに、分母の消失、反事...

統計局は、EBPMより先に何をしていたのでしょうか。 e-Stat。 統計法改正。 メタデータ整備。 API。 匿名データ。 オーダーメード集計。 統計教育。 地方自治体のデータ利活用。 どれも派手な言葉ではありません。 しかし、こうした地味な基盤がなければ、EBPMは走れません。 本エピソードでは、総務省統計局の取り組みを手がかりに、日本のEBPMを支える「見えないデータインフラ」について考えます。 取り上げる主なテーマ ・統計...

ロビイングとは、政治家に直接お願いすることなのでしょうか。 料亭での密談。 違法な裏工作。 政治家への陳情。 業界団体の要望書。 そうした古いイメージだけでは、現代の政策形成は見えてきません。 本エピソードでは、ロビイング、パブリックアフェアーズ、アジェンダ形成、政策捕獲を取り上げ、政策が決まる前に「何が問題か」「どの解決策が自然に見えるか」がどのように形作られるのかを解説します。 取り上げる主なテーマ...

正しいエビデンスがあれば、正しい政策は自動的に生まれるのでしょうか。 科学的に正しいデータ。 厳密な分析。 専門家会議。 有識者の推薦。 合理的な費用対効果。 それでも、政策が公共の利益ではなく、特定の企業や団体の利益に向かってしまうことがあります。 本エピソードでは、「政策捕獲（Policy Capture）」を取り上げ、エビデンスが正しくても政策が歪みうる理由を解説します。 取り上げる主なテーマ ・政策捕獲、Policy...

RIETIは、なぜ日本のEBPMで重要なのでしょうか。 データを集める。 グラフを作る。 ダッシュボードを眺める。 KPIを管理する。 それだけで、政策は賢くなるのでしょうか。 本エピソードでは、RIETI(リエティ)、独立行政法人経済産業研究所を取り上げ、日本のEBPMにおいて「良い評価」とは何かを考えます。 取り上げる主なテーマ ・RIETIはなぜ日本のEBPMで重要なのか ・疑似EBPM、Pseudo-EBPMとは何か ・政策を正当化するための証...

政策の根拠となるエビデンスは、誰のお金で作られているのでしょうか。 政府でしょうか。 大学でしょうか。 財団でしょうか。 企業でしょうか。 そして、その資金の流れは、政策の選択肢にどのような影響を与えるのでしょうか。 本エピソードでは、民間資金が入ったEBPM団体やエビデンス仲介機関を取り上げ、研究不正ではなく、研究課題、比較対象、アウトカム、公表範囲、解釈がどのように偏りうるのかを解説します。 取り上げる...

EBPMとEIPMは、何が違うのでしょうか。 エビデンスに基づく政策立案。 エビデンスを踏まえた政策形成。 一見すると、似た言葉に見えます。 しかし、この「基づく」と「踏まえる」の違いには、政策判断の核心が隠れています。 本エピソードでは、EBPMとEIPMの違いを取り上げ、エビデンスを絶対的な正解として扱うのではなく、価値判断、現場の知恵、実現可能性、市民の経験とともに使うための考え方を解説します。 取り上げる主なテ...

専門家が専門家を評価するのは、なぜなのでしょうか。 研究費、論文、助成金、採択、不採択。 そこでは、世界を変えるかもしれない研究アイデアが、限られた予算をめぐって評価されています。 しかし、その評価を誰が行うべきなのでしょうか。 政治家でしょうか。 行政官でしょうか。 市民でしょうか。 それとも、その分野を深く知る専門家でしょうか。 本エピソードでは、ピアレビュー、つまり「専門家による専門家評価」を取り上...

メタアナリシスとは、何でしょうか。 たくさんの研究を集めれば、社会の正解が見えるのでしょうか。 研究結果を平均すれば、政策判断は自動的に決まるのでしょうか。 それとも、メタアナリシスは、明確な答えではなく、不確実性を読むための地図なのでしょうか。 本エピソードでは、EBPMにおけるメタアナリシスを取り上げ、複数の研究を統合する意味、効果量、固定効果モデル、ランダム効果モデル、出版バイアス、異質性、感度分析...

ロジックモデルとは、何でしょうか。 インプット。 アクティビティ。 アウトプット。 アウトカム。 インパクト。 四角い箱をきれいに並べたフローチャートのことだと思われがちですが、本当に重要なのは箱ではありません。 箱と箱をつなぐ「矢印」です。 本エピソードでは、EBPMにおけるロジックモデルを取り上げ、政策や事業を「やった感」で終わらせず、あとから検証できる形にするための考え方を解説します。 取り上げる主なテ...

エビデンスレベルとは、何でしょうか。 RCTなら強い。 観察研究なら弱い。 メタアナリシスなら絶対に正しい。 本当に、そんな単純な話なのでしょうか。 本エピソードでは、EBPMにおけるエビデンスレベルを取り上げ、証拠の強さをどう読み、どう政策判断に使うべきかを解説します。 取り上げる主なテーマ ・エビデンスレベルとは何か ・EBPMで証拠の強さをどう考えるか ・エビデンスは絶対的な印籠ではない ・因果関係とロジックモ...

日本で最も強いEBPM機関は、どこなのでしょうか。 内閣府でしょうか。 各省庁のEBPM推進部局でしょうか。 それとも、完成した政策をあとから厳しく検査する会計検査院なのでしょうか。 本エピソードでは、「会計検査院こそ最強のEBPM機関なのか」という問いから、日本の政策評価、行政監査、事後検証、そして広義のEBPMについて考えます。 取り上げる主なテーマ ・会計検査院はEBPM機関なのか ・狭義のEBPMと広義のEBPMの違い ・事...

RCTとは、何でしょうか。 ある政策が本当に効いたのか。 それとも、たまたま景気が良かっただけなのか。 別の要因で変化が起きただけなのか。 その切り分けを行うための代表的な方法が、RCT、ランダム化比較試験です。 本エピソードでは、EBPMにおけるRCTを取り上げ、政策効果を測る難しさ、無作為割り振り、潜在的結果フレームワーク、倫理的課題、社会実験の歴史、そしてRCTの限界を解説します。 取り上げる主なテーマ ・RCTとは...

エビデンスとは、何でしょうか。 数字があること。 統計表があること。 成功事例があること。 有名な研究が引用されていること。 それだけで、本当に「証拠」と呼べるのでしょうか。 本エピソードでは、EBPMにおけるエビデンスの意味を取り上げ、単なるデータや成功事例ではなく、政策判断を支える「証拠のエコシステム」としてのエビデンスを解説します。 取り上げる主なテーマ ・エビデンスとは何か ・EBPMにおける証拠の意味 ・...

アウトカムとは、何でしょうか。 予算を使ったこと。 研修を実施したこと。 資料を配ったこと。 イベントに人が集まったこと。 それらは本当に、政策や事業の「成果」なのでしょうか。 本エピソードでは、EBPMの中心概念である「アウトカム」を取り上げ、インプット、アクティビティ、アウトプット、アウトカム、インパクトの違いを整理しながら、「やったこと」ではなく「何が変わったのか」を測る重要性を解説します。 取り上げ...

その政策は、本当に効いたのでしょうか。 風邪薬を飲んで翌朝に熱が下がったとしても、それは薬のおかげかもしれません。 ただよく眠って、自然に治っただけかもしれません。 政策評価でも、同じ問題が起きます。 本エピソードでは、EBPMの中核にある「因果推論」を取り上げ、政策が本当に効果を持ったのかをどう見抜くのかを解説します。 取り上げる主なテーマ ・因果推論とは何か ・政策効果を測ることの難しさ ・因果推論の根本...

AIが書いた文章は、なぜ信じてしまいやすいのでしょうか。 整った見出し。 論理的に見える箇条書き。 もっともらしい脚注。 きれいな文章構造。 それだけで、私たちは内容まで正しいように感じてしまいます。 本エピソードでは、生成AIに政策メモや制作メモを書かせると何が危ないのかを取り上げ、偽の脚注、ハルシネーション、相関と因果のすり替え、そして責任の所在が曖昧になる「責任の霧」について解説します。 取り上げる主...

生成AIは、政策秘書になれるのでしょうか。 膨大な資料を読み、要約し、比較表を作り、専門用語を平易に言い換える。 その速度だけを見れば、AIはすでに非常に優秀な「書記官」です。 しかし、AIに政策判断や重要なリサーチを丸ごと任せることはできるのでしょうか。 本エピソードでは、生成AIとEBPMの関係を取り上げ、各国政府のAI利用ガイドライン、学術研究、行政現場での導入事例をもとに、AIをどこまで信頼し、どこで線を引く...

2026年版のEBPM国際比較から、世界の政策評価はどこまで進んだのかを考えます。 政府は、本当にデータを使って政策を決めているのでしょうか。 それとも、エビデンスは「やっている感」を示すための行政作文になっているのでしょうか。 本エピソードでは、日本、イギリス、アメリカ、カナダ、オーストラリア、EU諸国のEBPMを比較し、2026年時点の政策評価、データ基盤、法制度、予算連動、AI時代の課題を解説します。 取り上げる主...

政策は、未来に耐えられるのでしょうか。 選挙、予算、社会保障、教育、食料安全保障、AI、気候変動。 多くの政策は、いま見えている課題には対応できます。 しかし、前提そのものが崩れた未来にも耐えられるのでしょうか。 本エピソードでは、フィンランド議会の「未来委員会」を取り上げ、国家が政策をどのようにストレステストしているのかを解説します。 取り上げる主なテーマ ・フィンランド未来委員会とは何か ・EBPMとフォ...

政府は、未来の危機をどう見つけるのでしょうか。 シンガポール政府には、未来を「予言」するのではなく、政策の前提を揺さぶるための専門機関があります。 それが、首相府に置かれたCentre for Strategic Futures、通称CSFです。 本エピソードでは、シンガポール政府がどのように戦略的フォーサイトを制度化し、AI、シナリオプランニング、ウォーゲーミング、SF的想像力を使って、国家の認知インフラを鍛えているのかを解説します...

国家の予算は、何を「成功」とみなすのでしょうか。 GDPでしょうか。 財政黒字でしょうか。 それとも、国民の健康、教育、安心、社会的つながり、将来世代への持続可能性でしょうか。 本エピソードでは、ニュージーランドの「ウェルビーイング予算」を取り上げ、2019年の導入から2026年時点の軌道修正までを、EBPMと公共政策の視点から解説します。 取り上げる主なテーマ ・ニュージーランドのウェルビーイング予算とは何か ・幸福...

なぜ、エビデンスは意思決定で無視されるのでしょうか。 法律、評価計画、データ基盤、独立研究機関、政策ダッシュボード。 制度は整っている。 データもある。 評価も行われている。 それでも、実際の政策判断では使われない。 本エピソードでは、2026年版のオランダEBPMを取り上げ、エビデンスを作る仕組みと、政治家・行政幹部がそれを使う仕組みの間にある深い溝を解説します。 取り上げる主なテーマ ・2026年時点のオランダEB...