第９回懇談会の振り返り（事務局作成）
政府の機能強化と守備範囲
１．科学的な根拠に基づく政策立案（１）データを活用した政策立案（科学的政策立案の技術の共有）
・ 日本では政策は政府が独占するものと思われていたり、オンザジョブ・トレーニング（OJT）により政策立案の技術が習得されたりしているため、その内容や過程が一般の国民にとっては知られていない（ブラックボックスになっている）。
・ 知識が体系化されていないので新しい政策課題に対応していくことが難しい面がある。
こうした現状を打破し、政策立案のフレームワークを「見える」化し、広く共有することが必要。それによって政策を討議する際の共通基盤として活用し、課題解決への取組に向けた外部のプレイヤーとの連携や協働、政策の質の改善にも役立つのではないかと考えている。
（データを活用した政策立案の実例）
・ 政策目的をはっきりと見定めたうえで、いかにデータを活用していくことができるかということがポイント。
・ 国でも政策の改善に役立てるため行政事業レビューを行っているが、レビューシートに記載された事業目的が不明確だったり、事業目的と施策が乖離したりしている例が多く見受けられるので、意味のある取組にするために改善の必要がある。
・ 工藤氏は、ニューヨーク市で教育分野の行政に携わっていたときに徹底的にデータを活用した評価システムの見直しを行った。こうしたデータの活用を行うことで、限られた行政資源を最大の効果が上がるように投じることができる。
・ ただし、データの収集や活用を行う際には、関係者と十分に調整を行うことが大切。
・ アメリカでデータが多く利用されているのはなぜかとよく聞かれるが、アメリカではデータ収集・利用を行う前に有識者・関係者などときちんと調整するなど、計画的にアプローチしている。
（データ活用の留意点①：不足しているデータの収集・蓄積）
・ 日本では客観的データに基づいた科学的な政策の現状分析が全く行われていないのではないか。科学的な現状分析が行われない原因の一端は必要なデータの蓄積が圧倒的に不足していることにあるのではないか。このため、都合の良いサンプルデータなどによる論理づけが横行する恐れがある。
・ データの活用は、データと論理で一から完璧な政策を作り上げるというよりも、データを利用することで、「経験と勘に基づく良い政策」と「思いつきとでっち上げによる悪い政策」を区別するというのが現実的。マイナンバー制度もデータ蓄積に役立つのではないか。
・ 政策の現場では、必ずしもいつも定量的な費用便益分析が行えるわけではなく、定性的な判断によらざるを得ない場面も出てくる。しかし、そのような際にもその判断を補強するデータがあるとより良い政策立案につながる。
・ また、実際の政策立案の現場では、時間的制約からデータが不足している中で「決める」ことが必要になることもある。良い決断をするためには、日頃からのデータや研究の蓄積が重要。データの活用においては、政策を実施しなかった場合に見込まれるマイナス効果も含めて考慮すべき。
1

（データ活用の留意点②：客観的なデータと恣意性を含むデータの混同）
・ 価値判断や個人の意識等に関わる調査は質問の仕方等によって操作・恣意が入り込む余地がある。「…という施策は必要だと思いますか」という質問には必要という答えが多数を占め、他方で「そのために税金を上げてもいいですか」という質問には否定が多数を示すというような相矛盾する結果が出るのはよくあること。こうした客観性を欠くデータに基づく主張は、科学を偽装した言説である可能性もある。
・ 他方で、血液検査の血糖値などは、主観や恣意性の入る余地は少ない。客観・非客観は常にクリアに二分できるものではないかもしれないが、利用する際にはデータの「質」に注目する必要がある。
・ 恣意や操作の入り込む余地のない定量化が重要。コンピュータ処理能力の向上に伴って大量のデータ処理が可能となり、今まで定量化できなかった分野でも定量化が進む。
・ 他方で、データを量・数値として示すことが難しい対象物を無理やり定量化することは好ましくない。客観性を欠いた（操作・恣意が入り込む余地のある）数値をムリに作っても、真の意味でのデータと呼んではいけないと思う。
・ 客観的なデータをしっかりと収集し、利用に供するのは国の重要な役割だと思う。
・ アメリカにおける組織論の研究でも、これまでは「体験」に基づいていたが、現在ではコミュニケーション力等を客観的に測定できないか、またその改善のために具体的にどうしたらいいか、といったようなことが科学的に研究されている。
・ これからは人間を対象としたデータの量や活用可能性も飛躍的に高まってくると考えられるので、これらを活用できる横断的な視点をもった人材が必要になってくる。ただし、主観的なデータは取扱いに注意を要し、収集方法も含めた形で「見える化」する必要がある。
（データ活用の留意点③：日本の公務員・政治家・マスメディア・国民の低い理解・能力）・ 政策立案能力を向上させるために有効と思われることとして、①担当者のスキルを高める、②実証的な政策研究に従事する研究者を増やす、ことが挙げられる。担当者のスキルについて言えば、日本の官僚は途上国を含めた海外と比べても圧倒的に「低学歴」（博士号取得者などが少ない）。留学制度や大学院卒業者の採用、研修制度の充実などを行うべき。実証研究については、研究量や研究者が不足しており、その一因として行政のデータ公開が不十分なことがある。使いやすい形でデータを公開する必要がある。
・ 政策を科学的に行うということは当たり前であり、数値によるシミュレーションやアセスメントを必須とすべきではないか。
・ 「科学的な行政」は官僚の上に立つ政治家にも理解がなければ進まないのではないか。
・ アメリカに留学していた時によく言われたのは、「自分で細かなデータ分析まで行う必要はないが、専門家によって何が行われているのかをきちんと理解でき、政策立案に活用できる賢いデータの消費者になるべし」ということ。
・ J. サックス（アメリカの開発経済学者）が政策分析には「科学的なアプローチ」と「専門性」の両方が必要だと言っていた。統計データだけで裏付けのない議論も駄目。
・ 「科学的な行政」に対する政治家の理解には、その政治家を選ぶ国民や国民に情報を提供するメディアの役割も重要。国民も「やってほしいこと」や「新しく始めたこと」には関心が高いが、その関心が長持ちせず、その政策に本当に社会的ニーズが存在し続けているのかどうか継続的な検証が行われていない。
・ 行政がしっかりしなければという話もあるが、本来それを正すべきマスメディアにも、「低学歴」（博士号などをもった人材が少ない）、「不適切なデータの利用」（調査手法に2

客観性を欠く）などの問題が同じように根深く存在する。
（実務経験を踏まえたデータ活用力育成――人材を育てるために何をすべきか）
・ 日本の官僚が「低学歴」なのは事実かもしれないが、学問を現場の政策立案に生かすには、まずは政策立案の全体像を理解した上で、どの学問がどのように必要になるのかを理解しながら身に着けていくべき。例えば、課題構造のモデル化には経済学が生きるし、政策効果の予測には統計学が有効。
・ ある大学において学生にアウトカムにつなげるデータ分析の教育プログラムを作っているが、線形代数学・統計学といった知識に加えて、それらを実践的な政策立案の現場に応用する実践的なデータハッカソン 1のような取組を取り入れている。
・ 官僚の海外留学が重要という意見があるが、海外かどうかということではなく実務経験により問題意識が明確になった後に政策科学を学ぶことが重要。日本では大学入学時までに文系・理系がはっきりと分かれてしまうのも問題。官僚の大きな供給源である法学部などの学生に十分な数理リテラシーが備わっていないのではないか。
（「経営分野」におけるデータ活用）
・ 私が所属している大学では医学者が学長に就任したが、その学長が、医学において「科学的根拠に基づく医療（EBM: Evidence-based medicine）」が当たり前になっていることに比べて大学経営が「非科学的」であることに問題意識を持っている。専門チームを立ち上げてデータの相関などから因果関係を見出してそれを大学経営に役立てるための取組を行っている。
（因果を見出すには「経験」や「勘」も重要）
・ データの活用はよいことだと思うが、「頭のいい人」が論理・データをこねくり回して変な結論を導いてしまうということをどう排除していくかということも考える必要がある。論理に加えて「勘」も非常に重要で、そのバランスを取っていく必要がある。
・ 論理は結論に至る経路をしっかりと示すということだが、より良い結論を導くには勘や経験といった要素も重要かもしれない。
・ 評価に携わる中で定量化（量・数値として示す）という形式ばかりが先行して実質が伴うものになっているのかどうか疑問に思うことがある。きちんとした指標が示されることが重要。
・ 「経験と勘に基づく良い政策」とポジティブに評価されるか、「思いつきとでっち上げによる悪い政策」とネガティブに評価されるかは、その政策の結果がうまくいくか行かないかという結果論に左右されるのかもしれない。
・ 「経験や勘」と「データや論理」をバランスよく取り入れることが必要。
・ データだけで物事の因果関係を導き出すのは難しい。因果関係を見出すには職人芸的な経験が果たす役割が大きいのではないか。例えばアメリカの経済学者が「人工中絶の合法化が犯罪率の低下につながったのではないか」という因果関係の仮説を唱えたが、こういった一見して見えづらい因果関係の発見はデータだけを見ていても難しい。
・ 「経験」を育てるという観点からは、組織の中に多様性がある（多様なバックグラウンドを持ち、経験を持つ人材がいる）ことも重要。日本の官僚組織は優秀な人が多いが、かなり同質的であり、この同質性を変えるには行政に積極的に外部人材を登用したり、
1

ハッカソン：ソフトウエア開発者が、一定期間集中的にプログラムの開発やサービスの考案などの共同作業を行い、その技能やアイデアを競う催し。
（『大辞泉 増補・新装版』（小学館））

3行政官に多様な経験を積ませたりすることが必要なのではないか。
経験も重要だが、もし政策に試行（トライアル）が許されるのであればそれも有効。TED 2
で「マシュマロ・チャレンジ 3」というのをやっていたが、そこで専門性を持つ建築技術者の次に優秀だったのは実は幼稚園児だった。幼稚園児はとにかくいろいろ試してみるので、自然とその中でより良い解が見いだされていく。
・ 多様性が重要という話が出てきたが、異文化の人材を導入するといっても単に入れるだ
けだと孤立したり、周りに流されたりして活躍できないのではないか。
・ また、失敗に学ぶという意味では、政府でも政策立案過程を検証するため、公文書管理の改善によりそのための基盤づくりに努めているところ。データの蓄積・活用についてはニューヨークの先進事例が日本でそのまま適用できるというわけではないかもしれないが、今回設置された内閣人事局が行う幹部養成課程においてもこういった考え方を浸透させていきたい。
・（民主主義との関係――行き過ぎたデータ至上主義への批判）
・ データや論理だけで演繹的に完璧な政策を作り出せるというデータ万能主義は、行き過ぎた考え方。むしろデータ・経験などを多くの人に可視化していくことで政策の改善を図ることを考えていくべきではないか。
・ データから自動的に正解・最適解が導き出されるという究極の状態は、民意の必要性を排除している点で計画経済的であり、民主主義の理念と緊張関係にある。
・ データで政策を改善できるとしても、それですべてが解決するわけではなく、最後は価値判断などデータに還元できない部分が出てくるので、そこを扱うのが民主主義なのではないか。
（２）政策の優先順位付けに、住民の価値判断をどのように取り入れていくか（データに基づく政策立案の補完：政策の順位付け）
・ 政策の優先順位付けについては、様々な意見をそのまま取り入れると全体としてちぐはぐなパッケージになってしまうことがあるので、最初に選択肢を体系的に示したうえで順位を付けていくことが重要。
・ 行政内で事務事業間の優先順位付けを行っている自治体にその理由を聞くと「予算配分の見直し」、「事業の見直し」という回答が多いが、面白いのは「組織内の政策議論を活発化させる」という回答もあったこと。
・ ただ、順位付けに当たって明確な基準が設けられていない自治体も多い。
・ （高崎市などで行われている住民による優先順位付けについて、いわゆるサイレント・マジョリティの声をどのように拾っているのかという問いに対して）高崎市では参加する人が偏らないように住民基本台帳から無作為抽出した人に招待状を送って「社会の縮図」を作るというコンセプトで行っていたが、参加承諾率が非常に低く（3 %程度）、実際には年齢・学歴の点で母集団（市民全体）と参加承諾者の間に乖離がみられた（参加承諾者の方がより高齢・高学歴）。
・ 政策の良し悪しは価値判断に関わることが多いので、政策によるプラス・マイナスの影響をデータで示したうえで、討議によって決めていくことが必要。

2

TED: 新たなアイディアを広めるために講演会を開催しているアメリカの団体。またはその講演会。
マシュマロ・チャレンジ：「４人から成るチームが 20 本のスパゲッティと テープとひもを 90 センチずつ、それにマシュマロでできるだけ高い自立式の建造物を作るという課題」。（TED ウェブサイト
http://www.ted.com/talks/tom_wujec_build_a_tower）
34

２．官と民の責任分担の見直し～政府と国民との関係～（多様性が見られ、トライアルアンドエラーを許容するイギリスの行政）・ イギリスの財務省に勤務していた時に、イギリスの公務員はそれほど労働時間が長くないのに経済・財政とも好調なのはなぜか、それに比べて、日本の公務員が長時間働いても経済・財政のパフォーマンスが上がらないのはなぜかという問題意識を持っていた。
・ イギリス財務省で最も印象に残ったのは職員のバックグラウンド（国籍、性別、職歴など）の多様性。行政手法にも大きな違いがあり、日本では硬質な「法律による行政」という概念が厳然としてあるのに対して、イギリスでは良く言えば柔軟、悪く言えば行き当たりばったりの対応が多く、トライアル＆エラーを許容する土壌があるように感じた。
・ 日本のパブリックコメントに当たるコンサルテーション（Consultation）についても、日本よりも長い時間を取って行われている。また、すでに法文の形式になったものを公開して誤りの指摘を受け付けるなど、外部の知識も入れてじっくりと行っている。
・ 日本だと行政は「無謬」であるという官庁側のプライドと国民の期待があるので、その面目をつぶすような取組はできない。しかし、イギリスでは政府自らが政府提出法案の修正を提案するなど「途中で直せばいい」という考え方が浸透しており、これが勤務時間の短さにも表れているのではないか。
（合理的説明があれば責任を問わないという考え方）
・ 規制（国民が守る交通法規など）や政府の決定（中央銀行が達成すべきインフレターゲットなど）についても Comply or Explain（遵守か説明か）という考え方がある。
・ イギリスでは、ルールを守れないときにも、それに合理的説明が与えられれば責任を問わない、ということが多い。これはある意味ではルールを作る人と守る人の責任分担を変えているのだとみることもできる。
・ ルールを作る人が先回りし、また微に入り細を穿ってあらゆる可能性を想定したルールを作るのをやめ、ルールを守る側に自己判断（self-discipline）を求め責任・判断を委ねることでコストを削減するもの。
（行政をインプットで評価するか、アウトカムで評価するか）・ この背景には、行政に対するコスト意識がしっかりしており、公務員の労働にも国民の費用が掛かることが広く認識されていることがあるのではないか。日本では行政がインプット（予算額、人員、労働時間）で評価されがちなのに対して、イギリスはアウトカムやそのアウトカムをもたらす効率性（費用対効果）で評価されている。
・ イギリスでは企業や行政のみならず日常の中にも Value for Money（コストに対してどれだけの付加価値が生み出されたのか）という言葉が浸透している。
（行政不信から民間に任せるか、より行政を縛るか？――個人・社会・文化との関連）
・ イギリスでは交通法規などにもグレーの部分が残されており、そこに関しては当事者同士が話し合って解決することが期待されている。つまり、行政も国民がそれだけのリテラシーを持っているということを信頼しており、また、教育においてもそういったことをきちんと教えている。
・ イギリスの行政の在り方は国民と行政の責任分担に関する社会の合意の在り方に基づいている。その意味で両者をパッケージとして考える必要があるのではないか。
・ ただし、いきなりイギリスの行政モデルを真似ようと思ってもなかなか難しいのではないか。女性の社会進出の遅れなどを見ても、イギリス的には、まだまだ日本は途上国。
5

・

先進国か途上国かという判断は物事の捉え方によると思う。地下鉄などのロンドンの交通インフラは世界の中でも先進国とは言えないレベルにあるが、そのレベルでいいということを許容しているという点は先進的とも捉えられる。
・ 完璧なサービスを求める一方で高負担に耐えるか、負担を下げて不便に耐えるかというのは選択の問題であってどちらが良いということではない。言い換えれば、それは行政が信用できないときに代わりに自分でやるのか、法律で行政を縛ろうとするのかという違いなのかもしれない。
・ アメリカから帰ってきて感じるのは、日本では物事への対応にフレキシビリティ（柔軟性）が余りないこと。これは文化や社会背景の違いに由来するのだと思う。
（管理型からチャレンジ型へ――多様性のある社会とは何か）
・ 日本人に寛容さが選択できるのかどうかは疑問。問題への対処ではなく予防に全力を尽くす管理型の文化・社会が定着しているので、完璧から逸脱するチャレンジが評価されにくい。日本社会や行政組織がもう少し多様になり、それが議論を生み化学変化を起こすことで変わっていくのかもしれない。
・ 日本は多様な社会か、画一的な社会かということには議論があるのではないか。
・ 日本にも「やってみなはれ」という文化と「時間をきちんと守る」という文化があったりするが、こういった２つの文化も多様性として認識できるのではないか。
・ ハーバード大学などが行った GDP に社会の多様性が正の影響を与えるという研究では、主要国の中で「日本は 2 番目に多様な国」と書かれていて、驚いた。確かに性差別などの点では多様性が低いが、国民が持つスキルの種類などで見ると多様性がかなり高い。
一般にも欧米のモノ（mono：単一性の高い）文化と比べてアジアはポリ（poly：多様性のある）文化だと認識されているのではないか。
（日本の行政は、他国に学び、どこまで改善できるか？）・ 現在は変わったが、昔のイギリスの行政は非効率であり、サービスも低水準であった。
それが今の水準まで上がってきたのは、思い切った改革をしてきたから。また、イギリ
スは職階制を採用しており、ジョブ・ディスクリプション（job description：職務内容記述書）がしっかりしているので、自分の仕事が明確であり、仕事も能率的に行うことができる。日本は職階制を完全には採用できなかったので、職務が時間によって管理されており、能率を下げることが最適行動になってしまうこともある。日本でもイギリスのように思い切って他国の良い制度を取り入れることも考えるべきかもしれない。
・ 他方、高望みしていると結婚相手が見つからないように、すべてにおいて完璧な制度を求めることはできない。何かを達成しようとすれば何かをあきらめるということも必要なのであって、イギリスやアメリカのいいとこ取りはできないと思う。日本の制度の良さも理解したうえでどうすべきかを考えるべき。
・ ただし、少なくとも行政の中で不必要な労力についてはもう少し節約できるはず。日本モデルを捨てるということではなく、これを改善していくことは可能ではないか。
（その他）
・ 日本の将来の夢を語るのもいいが、まずは日本の現状として客観的なデータを用いた問題分析ができていないというところからしっかり対応していくべき。
・ 夢よりも現状認識が重要という意見があったが、現状認識も夢（aspiration）も重要だと思う。日本人は、ある目標があればそれに向かって頑張れると思う。
＜文責：行政改革推進本部事務局＞
6