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Explore EBPMとは？エビデンスに基づく政策立案を「政策を学習させる仕組み」として解説【理論編01】 with 246 views, 0 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。 EBPM（Evidence-Based Policy Making）は、日本では「エビデンスに基づく政策立案」「根拠に基づく政策立案」などと呼ばれます。 ただし、EBPMは「データを使って政策を作ること」でも、「数字の大きい政策を選ぶこと」でもありません。 政策の目的と因果のロジックを明確にし、利用可能なデータ・研究・政策評価などのエビデンスを用いて、政策を設計し、実施し、検証し、その結果を次の意思決定へ戻していく考え方です。 本動画では、EBPMの基本概念から、政策評価、ロジックモデル、アウトプット・アウトカム、因果推論、反実仮想までを体系的に解説します。 【この動画で分かること】 ・EBPMとは何か ・Evidence-Based Policy Makingとは何を意味するのか ・EBPMと「データ活用」の違い ・エビデンスとは何か ・政策目的を明確にする理由 ・ロジックモデルが必要な理由 ・アウトプットとアウトカムの違い ・政策評価とEBPMの関係 ・相関関係と因果関係の違い ・反実仮想とは何か ・RCTや準実験はEBPMでどのように使われるのか ・政策を「学習可能」にするとはどういうことか 【EBPMとは】 EBPMはEvidence-Based Policy Makingの略称です。 日本政府では「根拠に基づく政策立案」として、政府全体でEBPMの取組が進められています。 重要なのは、最初からデータを見ることではありません。 まず、 何が問題なのか。 誰にどのような状態になってほしいのか。 政策によって何を変えたいのか。 その変化がどのような経路で起こると考えるのか。 を明確にします。 政策目的とロジックが曖昧なままでは、どれほど大量のデータを集めても、「何を検証すればよいのか」が分かりません。 【データがあればEBPMなのか】 違います。 売上が増えた。 就職率が上がった。 医療費が下がった。 利用者数が増えた。 KPIを達成した。 こうした数字は重要な情報です。 しかし、 「数字が変化した」 ということと、 「政策がその数字を変化させた」 ということは別です。 たとえば、ある自治体で政策導入後に就職率が上昇したとしても、 景気が回復した。 人口構成が変わった。 別の雇用政策が始まった。 対象者の属性が変わった。 など、政策以外の理由で変化した可能性があります。 EBPMでは、観察された変化と政策の効果を区別します。 【アウトプットとアウトカム】 政策評価では、 何を実施したのか と、 その結果、何が変わったのか を分ける必要があります。 アウトプット（Output）は、政策活動によって直接生み出されたものです。 研修の実施回数。 相談窓口の設置数。 オンライン化した手続き数。 給付した人数。 などが該当します。 アウトカム（Outcome）は、その政策の対象となる人や社会に生じた変化です。 就職率が改善した。 健康状態が改善した。 行政手続きの負担が減った。 事故が減少した。 などです。 さらに、 アウトカムが改善した という事実と、 政策がアウトカムを改善した という因果効果も区別する必要があります。 【反実仮想とは】 政策効果を考えるうえで中心になる考え方が、反実仮想（Counterfactual）です。 政策を実施した世界だけを見るのではなく、 「もし、その政策を実施していなかったら何が起きていたのか」 と比較します。 しかし、同じ人・同じ自治体・同じ国について、 政策を実施した世界 と 政策を実施しなかった世界 を同時に観察することはできません。 そこで、 比較対象 RCT（ランダム化比較試験） 準実験 観察研究 統計的方法 などを用いて、観察できない反実仮想を推定します。 これが因果推論の基本的な問題です。 【RCTをやればEBPMなのか】 これも違います。 RCTは因果効果を推定するための非常に有力な研究デザインですが、EBPMそのものではありません。 政策判断では、 効果はあるのか。 効果の大きさはどの程度か。 費用はいくらか。 他の地域でも再現できるか。 誰に効果があり、誰にはないのか。 副作用はあるのか。 公平なのか。 倫理的に許容できるのか。 現場で実施可能なのか。 といった複数の問いを考える必要があります。 エビデンスは意思決定の重要な入力ですが、政策判断そのものを自動化するものではありません。 【政策評価は「正しかったことの証明」ではない】 政策を評価するとき、 「この政策は成功した」 と証明することが目的になってしまえば、評価は学習機能を失います。 効果が確認できなかった。 想定していた因果経路が成立しなかった。 対象者によって効果が違った。 費用が想定以上だった。 実施条件が整わなかった。 こうした結果も、次の政策設計にとって重要なエビデンスです。 だからEBPMでは、 政策を作る ↓ 実施する ↓ 測定する ↓ 検証する ↓ 修正する ↓ もう一度検証する という循環が重要になります。 本番組では、この考え方を「政策を学習させる」と表現しています。 これはEBPMの公式な定義ではなく、政策評価の結果を次の意思決定へ戻すという考え方を説明するための、本番組独自の表現です。 【2026年、日本のEBPMはどうなっているのか】 2026年現在、日本政府でもEBPMは引き続き政府横断で推進されています。 EBPM推進委員会では令和8年度の取組方針が決定され、政策目的とロジックの明確化、データやエビデンスの活用、政策効果の検証などが進められています。 また、骨太方針2026をめぐる政府の経済財政運営では、PDCA・EBPMに基づいて政策効果を継続的に検証・改善し、より効果の高い政策へ資源を配分することが重要な政策課題になっています。 つまりEBPMは、 「評価担当者だけが使う専門用語」 ではなく、 政策をなぜ行うのか。 何を成果とするのか。 効果をどう検証するのか。 予算をどこへ配分するのか。 継続・改善・終了をどう判断するのか。 という行政の意思決定そのものに関係する考え方になっています。 【EBPMで最も重要なこと】 EBPMは、 データを増やすことでも、 KPIを増やすことでも、 RCTを増やすことでも、 政策を数字だけで決めることでもありません。 何を実現したいのかを明確にする。 なぜその政策で実現できると考えるのかを示す。 実際に何が起きたのかを測る。 その変化が政策によって生じたのかを検証する。 結果が想定と違えば、政策を修正する。 この循環を作ることです。 エビデンスは「政策が正しかった」と証明するためにあるのではありません。 政策を、検証し、学習し、改善できるものにするためにあります。 ────────────────── EBPM新聞｜公式サイト・Podcast Web：EBPM.jp Spotify：EBPM新聞 Apple Podcasts：EBPM新聞 ────────────────── 【主な一次資料】 政府の行政改革 EBPMの推進／EBPMガイドブック 内閣府 経済財政運営と改革の基本方針2026 #EBPM #政策評価 #エビデンス 理論編01｜EBPMとは何か https://ebpm.jp/episodes/theory-01-what-is-ebpm ■ このエピソードの文字起こし・参考文献 https://ebpm.jp/episodes/theory-01-what-is-ebpm ■ EBPMとは｜基礎から体系的に読む https://ebpm.jp/what-is-ebpm Music / Ending Themes: https://www.youtube.com/playlist?list=PLey5751ueb5s

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