特集エビデンスは社会を良くできるのか？

客観的なデータとエビデンスに基づく政策形成（Evidence-Based Policy Making：EBPM）の導入と推進が叫ばれてきたものの、その定着に向けてはまだまだ多くの課題が残されている。
EBPMを社会に浸透させるためには何が必要なのか？
今回は、Data for Social Transformation（DST）を設立し、ビジネスの世界からEBPMを推進するオイシックス・ラ・大地株式会社の髙島氏をお迎えし、公共政策学の立場からEBPMを研究する杉谷氏、経済学研究のみならず政策実務も担う中室氏とともに徹底討論する。

1なぜEBPMが必要なのか？

ーネットを使えばいろいろなものが可視化され、データとして集められるようになります。

── はじめに、日本におけるエビデンス活用に「企業経営は、まず可視化しなければ進めら対する問題意識と、EBPMに関するこれまでのれない」という感覚でやってきたので、私と取り組みを、髙島社長よりご紹介いただきます。

しては、かねてより十分に可視化がなされな髙島 髙島です。オイシックス株式会社といいまま進められていく日本の政治・行政に対う会社を2000年に設立し、これまで主に食品して懸念を抱いていました。

のインターネット販売事業に取り組んできま経済同友会では、2021年から副代表幹事なした（2018年にオイシックス・ラ・大地株式どを務めていますが、2019年 月に設置され会社に社名変更）。以前はデータがあまり存た「負担増世代が考える社会保障改革委員在しなかった野菜業界や農業界でも、インタ会」では委員長を務めました。社会保障に関6THE KEIZAI SEMINAR AUGUST/SEPTEMBER 2024

エビデンスに基づく政策形成（Evidence-Based Policy Making：EBPM）はなぜ必要なのか？
どうすればエビデンスを有効に活用できるのか？
政治の世界でEBPM推進を主導してきた小倉氏をお迎えし、政策形成の現場での現状と課題を伺いながら、公共政策学の立場からEBPMを研究する杉谷氏、経済学研究のみならず政策実務も担う中室氏とともに、今後EBPMを日本でさらに深化させていくうえで、政治、官僚、研究者、メディア、そして私たち国民が果たすべき役割を探る。

1なぜEBPMが必要なのか？

臣（少子化対策・男女共同参画など）を務めて参りました。

── ま ず は、こ れ ま で 政 治・行 政 の 現 場 で議員活動の中で、EBPMにはとりわけ思いEBPMを推進してきたキーマンである小倉先生入れがあります。2015年には行政改革推進本に、EBPMの導入にあたっての問題意識をお伺部でEBPMチームを立ち上げ、そこで提言をいします。発表して以来ずっと、EBPMに携わってきま小倉 小倉です。日本銀行勤務を経て、現在した。EBPMという言葉や考え方は以前からは衆議院議員を務めています。議員になって政治・行政の世界に存在していましたが、特12年弱、現在期目になります。これまで総にここ数年で非常に強く意識されるようにな務大臣政務官や国会対策副委員長などの役職ったことは間違いありません。そこで、まずを担い、2023年 月までは内閣府特命担当大は私の問題意識からお話しします。

AUGUST/SEPTEMBER 2024 THE KEIZAI SEMINAR19特集エビデンスは社会を良くできるのか？

エビデンス業界の市場分析エビデンスには需要する側と供給する側が存在する。
財として捉えたときのエビデンスの特徴とは何か？
市場の枠組みを通じて、各アクターの行動を分析し、日本国内のEBPMの現状の理解や推進のためのヒントを提示する。

伊芸 研吾IK慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科特任准教授一般社団法人エビデンス共創機構代表理事はじめに自治体における施策の効果検証の設計やデータ分析を支援する傍ら、大学の研究ポストで本稿では、日本国内のEBPM（Evidence-研究を続けた。現職においても研究を行う一Based Policy Making）の動きや現状を市場方で、立ち上げた一般社団法人を基盤に、実的に捉えることを試みる。エビデンスにまつ務に近い距離でエビデンス創りやその活用をわる市場は確かに存在しており、お金を出し支援している。

てエビデンスを購入する需要者がいれば、資このように、エビデンスの需要者に近い供金提供を受けてエビデンスを創ったり、エビ給者として研究やコンサルティングを行ってデンスを収集したりする供給者がいる。エビいるというのが筆者の立ち位置である。これデンスで社会を良くするためには、需給の背まで応用分野で研究を行ってきたことや、公景にあるインセンティブ構造を解明し、制度共政策学に造詣が深いというわけでもないこ的にうまくインセンティブ設計をする必要がとから、本稿の考察がどれだけ正確かつ厳密ある。しかし、これまでEBPMについては理かという点で確信は持てない。本稿は一個人念的な議論が多く、エビデンスを需要・供給の偏った経験とこれまでにかき集めた情報とする現場の人々がどのようなインセンティブ乏しい経済理論の知識をもとに、可能な限りで動いているかまで考えられていない。以上客観的に論じた結果であり、内容の評価は読が本稿執筆の動機である。
本題に入る前に筆者の立場を明らかにしたい。筆者のバックグラウンドは開発経済学で著者紹介2017年、東京大学大学院新領域創成科学研究科にて博士号（国際協力学）取得。国際協力機構研究所（当時）やコンサルティンあり、国際協力機構（JICA）研究所（現在グ企業等を経て、2021年より慶應義塾大学大学院政策・メディアの国際協力機構緒方貞子平和開発研究所）の研究科特任講師（2023年より特任准教授）。2023年に一般社団法研究員としてキャリアをスタートした。その後コンサルティング企業に就職し、JICAや34THE KEIZAI SEMINAR AUGUST/SEPTEMBER 2024人エビデンス共創機構を設立。東京財団政策研究所主席研究員やEBPMに関する政府有識者会議委員、自治体でのアドバイザーも務める。特集エビデンスは社会を良くできるのか？

日本のEBPMの現在地英国・米国との比較からの考察日本におけるEBPMは、依然として発展途上にある。
一方、英国・米国では体系的な政策評価プロセスが整備され、エビデンス活用のための専門人材や評価機関が充実している。
両国の取り組みから、日本におけるEBPM推進のカギを探る。

内山 融東京大学大学院総合文化研究科教授日本のEBPM（Evidence-Based Policy Making）は、主に英国や米国のシステムを参考として制度設計された面が大きい。そこで本稿概要である。
政策形成の際の事前評価は次のようなステップを踏んで行われる。

では、英国と米国のEBPMのあり方を見たう政策介入の根拠の明示えで、日本のEBPMの課題やあるべき方向などについて論じたい。

↓政策オプションの生成とロングリストの評価↓英国のEBPMショートリストの評価↓1.1 事前評価と事後評価望ましいオプションの選択英国のEBPMには、大別して、政策執行の↓前に行い、政策立案の基礎となる事前評価と、モニタリングと事後評価政策執行の後に行い、政策の効果等の測定を行う事後評価がある。
① 事前評価：グリーンブック英国政府では、予算要求の際に費用便益分著者紹介1990年、東京大学法学部卒業、同年通商産業省入省。MIT（マサチューセッツ工科大学）客員研究員、東京大学大学院総合文化研究科准教授、ロンドン大学客員研究員などを経て現職。博士析によるエビデンスを提供することが義務づ（法学）。専門は日本政治・比較政治。著書に、『現代日本の国家けられている。その際の手順を示す「グリーと市場』（東京大学出版会、1998年）、『小泉政権ンブック（Green Book）」というガイダンスが財務省により策定されている。以下がその40THE KEIZAI SEMINAR AUGUST/SEPTEMBER 2024「パトスの首相」は何を変えたのか』（中公新書、2007年）、『EBPM エビデンスに基づく政策形成の導入と実践』（共編著、日本経済新聞出版、2022年）などがある。特集エビデンスは社会を良くできるのか？

ポスト・エビデンスピラミッドの歩き方「 評価軸× 段階の評価枠組み」と「GRADEシステム」を例にEBPMの社会実装をさらに進めるためには、何が必要なのか？
最新のEBMの評価枠組みを手掛かりに、現場のドメイン知識もふまえて、エビデンスを活用していくための考え方を見ていこう。

林 岳彦H加納 寛之TK

H国立環境研究所社会システム領域主幹研究員科学技術振興機構研究開発戦略センターフェローはじめにand Hayashi 2021）を紹介する。その後に、EBM（Evidence-Based Medicine）の現在の国 内 外 の EBPM（Evidence-Based PolicyMaking）や EBPs（Evidence-BasedPrac-到達地点のつとも言える「GRADEシステム（Grading of Recommendations Assess-tices）の関連文献における近年の傾向のment, Development and Evaluation Sys-つとして、エビデンスピラミッドの図（図tem）」における ポスト・エビデンスピラミ）を見かけることがかなり少なくなってきッド 的な要素の実装例を見ていく。これらている。こうした傾向はおそらく、エビデンスピラミッドのような「研究デザインとエビデンスの確実性」を安易に直結させる（かのように見られかねない）語り口について、国著者紹介（はやし・たけひこ） 2003年、東北大学大学院理学研究科博士課程修了。博士（理学）。テネシー大学、産業技術総合研究所での勤務を経て2008年に国立環境研究所へ入所し、2021年より現職。

内外問わず年々抑制的になってきている流れ主著：『はじめての統計的因果推論』（岩波書店、2024年）。

を反映したものと思われる（たとえば、メト（かのう・ひろゆき） 大阪大学大学院人間科学研究科博士後期課程単位取得満期退学。2020年より現職。科学技術・イノベーシリクスワークコンサルタンツ 2021）。本稿でョ ン 政 策 に つ い て の 調 査・提 言 活 動 に 従 事。主 著： Aは、こうした ポスト・エビデンスピラミッFramework for Implementing Evidence in Policymaking:ド の流れの中の話として、まず「エビデンスの46評価軸×段階の評価枠組み」（KanoTHE KEIZAI SEMINAR AUGUST/SEPTEMBER 2024Perspectives and Phases of Evidence Evaluation in theScience-Policy Interaction （共 著、, 116: 86‑95, 2021）.

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専門知識を活かしたインダストリーでの価値創出伊藤寛武さんIto Hirotake株式会社サイバーエージェントAI事業本部データサイエンティスト一橋大学大学院経済学研究科修士課程を修了後、資産運用会社、マーケティング会社で実務経験を積む。2021年、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程修了。博士（学術）。2021年 月より現職。データサイエンティストとして広告配信システムのプロダクトグロースに従事。主著：『Pythonで学ぶ効果検証入門』（金子雄祐との共著、安井翔太監修、オーム社、2024年）。

る機会があった慶應義塾大学の中室牧子先生におこれまでのあゆみ声掛けいただき、特任助教を兼務する形で慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科の博士課程にまずは自己紹介からお願いします。
伊藤寛武と申します。現在サイバーエージェントのAI事業本部に所属し、「協業DX」という部署で仕事をしています。「協業DX」はパートナーシップを結んだ事業会社さんとともに新しい時代の広告商品を作っていく野心的な事業です。私はその中で、広告商品の企画や分析・開発などに進学しました。博士号取得後、2021年からサイバーエージェントに入社し、現在に至ります。

マクロ経済学を学んだ学部・修士時代学部・修士時代に専攻されていたマクロ経済学に関心を持ったきっかけを教えてください。携わっています。こういったアカデミックな媒体私は、白川方明さんが2008年に日本銀行総裁にでの企画で、研究職ではなく自分のような企画や就任された後の2010年に大学に入学したのですが、開発をやっている人間が出てくるのはめずらしい当時のネット上での経済論壇は非常に混迷していかもしれませんね。

ました。高校時代、こうしたポピュリズム的な論壇に悪い意味で影響を受けてしまったという自己簡単にご経歴・キャリアを教えてください。

反省があり、大学では自分なりに経済学を整理・一橋大学経済学部に入学し、卒業後はそのまま総括したいという気持ちがあったので、マクロ経経済学研究科に進学して経済学の修士号をとりま済学を勉強したいと思っていました。

した。学部・修士時代はマクロ経済学とゲーム理ただ、マクロ経済学の議論だけでは不十分だと論を専攻していました。修士課程修了後は、ニッも考えていました。金融政策などについて考えるセイアセットマネジメントという資産運用会社にためには期待形成などの理論も理解しておきたい就職し、年ほど働きました。その次に、キャンと思い、同時にゲーム理論も勉強しました。学部サースキャンというヘルスケア専門のマーケティ卒業後は修士課程に進み、学部時代の関心領域はング会社に入社しました。

そのままに修士論文を書き上げました。

そこで52年ほど働いた後、偶然一緒にお仕事すTHE KEIZAI SEMINAR AUGUST/SEPTEMBER 2024

第  回［最終回］第14回生死と経済発展死から見た生の価値fear）であると理解します。
現代のアメリカでも、たとえばウェスト・バージニア州の鉱山など、死亡率がある程度高い仕事前回（2024年・月号）は、自分の 効用を場はあります。そこでは鉱夫として、多くの場合1 􎜀D􎜐、子孫の効用を 1 􎜀D 􎜐 という価値関数で表は高卒のブルーワーカーが働いています。一方で、し、それらを用いて出生率や人口増加に関する基同じ高卒の似たような特徴を持った人たちが、た本的な経済成長論について説明しました。人口のとえば鉱山近くのマクドナルドで働いていたりも増減におけるもう つの側面は「死」です。今回します。当然、マクドナルドで働いていて死ぬこは、死から見た生の価値（value of life）についてとはまずないでしょう。実際、労働者のさまざま考えます。

な特徴をコントロールしたうえで、死の確率が賃1953年に公開された、「恐怖の報酬」（Le Salaire金に与える影響を回帰分析すると、死の確率に応de la peur / The Wages of Fear）というフランスじて賃金に差が見られます（Viscusi and Aldy映画があります。フランス人の畏友からアンリ =2003）。鉱夫の賃金の方がより高く、そのかなりジョルジュ・クルーゾー監督によるこの映画を薦の部分は死ぬ確率が高いことに対するプレミアムめられたのは、筆者がちょうどValue of Lifeに関と解釈できるというわけです。

する論文を書き始めた頃でした。生きる価値とは死ぬことがマイナス無限大の効用をもたらすの何でしょうか。まさに、この映画が「生の統計的であれば、死の確率が少しでもあれば、賃金は無価値（statistical value of life）」の本質を描いてい限大となるか、あるいはそのような仕事は誰も引ます。

き受けないはずです。しかし、データが示す結果この映画は、ラテンアメリカのある国で、 人はそうではありません。つまり、死ぬことの（まの日雇い労働者がなかなか仕事にありつけずにくたは生きていることの）価値は有限であり、顕示だを巻いている描写から始まります。そんなある日、ある場所まで山道を越えて大量のニトログリセリンをトラックで運ぶという仕事のオファーが、石油会社から 人にとどきます。当時、舗装もされていない山道を通って、少しでもこぼしたら爆発してしまう液体を運ぶという仕事は命がけです。
結局、人は破格の報酬が提示されたこの仕事を請け負うことになります。彼らは、この破格の報酬 は（死 の）恐 怖 に 対 す る 報 酬（the wages of58THE KEIZAI SEMINAR AUGUST/SEPTEMBER 2024植田健一 Ueda Kenichi東京大学大学院経済学研究科兼公共政策大学院教授、東京大学金融教育研究センター（CARF）センター長。
1991年、東京大学経済学部卒業。
2000年、シカゴ大学大学院経済学博士号取得（Ph.D.）。
大蔵省（日本）、国際通貨基金（IMF）エコノミスト、同シニアエコノミスト、マサチューセッツ工科大学経済学部CFSPポリシーフェロー、東京大学大学院経済学研究科兼公共政策大学院准教授などを経て、2021年より現職。
主著：『金融システムの経済学』（日本評論社、2022年）。第  回過去を反省する（補論）差の差 ⑴：理論DIDやDiff-in-Diffなどと略される）と呼ばれる異質な手法の融合を試みてきた。計量経済学・統計学が扱う因果推論（連載第〜回）、機械方法だ。今回は、まず差の差の基本を解説した後、学習が扱う教師あり学習（連載第 〜回）とバその拡張や最新の展開に触れる。次回は、差の差を現実の政策問題に応用する 1)。

ンディット・強化学習（連載第 〜11回）のそれぞれについてその理論を解説したうえで、社会経済問題に応用してきた。連載第12・13回では「機差の差の基礎械学習・因果推論・経済学の融合」として、機械学習やマーケットデザインをはじめとするアルゴ1.1 差の差の発想リズムを使った意思決定や資源配分が自然実験（操作変数）を生み出すことに着目し、アルゴリ差の差は、処置割当がグループごとに異なるパズムが生成したデータを用いてアルゴリズムを評ネルデータ（あるいは繰り返しクロスセクション価・改善する方法を考えた。その展開として、実〔repeated cross section〕データ）2)を用いて因果

験デザインとデータ駆動メカニズムデザインの潮効果を識別・推定する。まず発想を説明し、1.2流を連載第14〜17回では概観した。ここからは、項で定式化する。

これまでに扱った主題の補足や追加の解説を行い、本連載を総括していく。

以下では最も単純な状況を考える。⒜ 処置群と対照群の今回と次回は、因果推論の最後の切り札を紹介つのグループがあり、期間は期（M 􀀽 􀀰􀀬 􀀱）、⒝ 処置は M 􀀽 􀀱 期のみに処置群に対する。差の差（Difference-in-Differences：してのみ起こる。つまり、処置群では昼は半熟仮想(株)代表、夜はイェール大学助教授。
専門は意思決定アルゴリズムをデータ駆動にデザインする手法の開発と、機械学習ビジネスから教育・医療政策まで幅広い社会課題への応用。多分野の学術誌・学会に研究を発表、多くの企業や自治体と共同事業を行う。内閣総理大臣賞、MITテクノロジーレビューInnovators under 35、ダボス会議（世界経済フォーラム）Young Global Leadersなど受賞。報道・討論・お笑い・アート・ファッションなど多様な動画や雑誌の企画や出演にも関わる。著書『22世紀の民主主義』、番組「夜明け前のPLAYERS」「愛すべき非生産性の世界」。期の間にウィスコンシン大学マディソン校経済学部助教授。
2022年、イェール大学経済学部博士課程修了。
2022年 月より現職。専門は計量経済学、特にデータ駆動型意思決定手法の理論と応用。主著：Optimal Decision Rules under Partial Identification, Working Paper, 2021, Algorithm is Experiment: Machine Learning, Market Design, andPolicy Eligibility Rules, （成 田 悠 輔 と 共 著）Working Paper, 2021.

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