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Explore 理論編01丨EBPMとは 何か——政策を学習させる証拠に基づく政策立案 with 112 views, 2 likes, and 0 comments. Experience the impact of this video content that has captured audience attention.

#EBPMとは何 でしょうか。 データが自動で正解を出す仕組みでしょうか。 政治判断をAIや統計に置き換える制度でしょうか。 それとも、声の大きい人や慣習だけで政策が決まることを避けるための、社会の学習システムなのでしょうか。 本エピソードでは、EBPM、つまり「証拠に基づく政策立案」の基本を取り上げ、医療分野のEBMとの違い、因果推論、 #政策評価 、そして日本でEBPMを実装する際の課題を解説します。 取り上げる主なテーマ ・EBPMとは何か ・証拠に基づく政策立案の基本 ・ #EBM 、根拠に基づく医療との違い ・政策は正解を自動で出す機械ではない ・目的、証拠、実施、評価、改善のサイクル ・相関関係と因果関係の違い ・因果推論と反事実仮想 ・RCT、ランダム化比較試験とは何か ・準実験と差の差分析 ・観察研究の限界 ・データだけでは決められない価値判断 ・公平性、実現可能性、費用対効果 ・日本の行政データ基盤の課題 ・イギリスのWhat Works Network ・アメリカのEvidence Actと学習アジェンダ ・横浜市の教育DXとデータ活用 ・世田谷区のオープンデータ整備 ・EBPMが市民生活にどう関係するのか #EBPMとは 、政策の正解を自動で出す魔法の箱ではありません。 政策には、予算、利害、地域差、倫理、公平性、政治的判断が必ず関わります。 だからこそ重要なのは、データで政治を置き換えることではなく、政策がなぜ必要なのか、何を目指すのか、どの証拠を使うのか、実施後に何を測るのかを、あらかじめ設計することです。 EBPMは、政策を一度決めて終わりにする考え方ではありません。 問いを立てる。 測る。 実行する。 検証する。 学ぶ。 必要なら変える。 この回路を、行政や社会の中に組み込むための考え方です。 特に重要なのが、相関と因果の違いです。 タブレットを配った学校の成績が高いからといって、タブレットが成績を上げたとは限りません。 もともと教育熱心な地域だったのかもしれません。 家庭環境の違いが影響しているのかもしれません。 他の支援策が同時に行われていたのかもしれません。 だからこそ、政策が本当に効果を持ったのかを考えるには、因果推論が必要になります。 RCT、準実験、差の差分析、観察研究。 それぞれの手法には強みと限界があります。 すべての政策をRCTで測れるわけではありません。 倫理的にくじ引きができない政策もあります。 全国一律に実施しなければならない制度もあります。 だからEBPMでは、手法の強さだけでなく、その政策が置かれた文脈、実現可能性、公平性、社会的な受け止めも考える必要があります。 データは、目的地を決めるものではありません。 データは、現在地を示し、選択肢の結果を見えやすくするものです。 最終的に、どの価値を優先するのか。 誰にどのような影響があるのか。 どのリスクを引き受けるのか。 そこには、人間と社会の判断が残ります。 日本でも、EBPMは少しずつ広がっています。 一方で、機械が読めないデータ、PDF化された書類、部署ごとに分断された情報、現場で使われない評価指標など、実装上の課題も残っています。 EBPMを機能させるには、分析部署を作るだけでは足りません。 データを整えること。 現場が使える形に翻訳すること。 評価結果を政策改善につなげること。 そして、失敗から学ぶ文化を作ることが必要です。 EBPMは、一部の専門家だけの話ではありません。 効果の薄い政策に税金が使われ続けるのか。 本当に必要な子育て支援、教育、防災、医療、福祉に資源が届くのか。 それは、私たちの日常に直結する問題です。 理論編01では、 #EBPM を「正解を出す機械」ではなく、「政策を学習させる仕組み」として捉え直します。 ────────────── EBPM新聞｜公式サイト・Podcast Web：https://ebpm.jp/⁠ Spotify：https://open.spotify.com/show/49Qyxz2T5fsemAbqqsGjxd⁠ Apple Podcasts：https://podcasts.apple.com/jp/podcast/id1896880285⁠ ────────────── Music / Ending Themes: https://www.youtube.com/playlist?list=PLey5751ueb5s

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