第４回アジャイル型政策形成・評価の在り方に関するワーキンググループ（令和４年４月 25 日）議事要旨【開催日時】
令和４年４月 25 日（月）10 時 00 分～11 時 59 分
【場所】

オンライン開催
【出席者】
（構成員）

伊藤
◎大橋
亀井

由希子

津田塾大学総合政策学部教授

弘

東京大学副学長・公共政策大学院教授

善太郎

ＰＨＰ総研主席研究員
立教大学大学院 21 世紀社会デザイン研究科特任教授

川口大司

東京大学公共政策大学院教授

熊谷

俊人

千葉県知事

鈴木

周也

行方市長

星野

祟宏

慶應義塾大学経済研究所所長・経済学部教授
理化学研究所 AIP センター
経済経営情報融合分析チームリーダー

◎は座長
（政

府）牧島行政改革担当大臣、小林内閣府副大臣、山田内閣府大臣政務官（事務局）内閣官房、デジタル庁、総務省（政策形成に係るレビュー対応府省庁）厚生労働省
【議

事】

１．開会
２．公共職業訓練の効果検証
３．不妊治療の保険適用
４．取りまとめに向けて
５．閉会【議事の経過】１．開会
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小林内閣府副大臣から、牧島行政改革担当大臣の挨拶の代読があった。要旨は以下のとおり。
○

今回は、前半に政策形成に係るレビューを実施し、後半ではこのワーキンググ
ループの提言に向けた議論を深めていただく。前半の政策形成に係るレビューについては、この第３弾、最終回として、公共職業訓練の効果検証と不妊治療の保険適用の２事例について取り上げる。

○

１つ目の公共職業訓練の効果検証は、労働市場における人材のニーズを把握し、必要となる教育訓練サービスや就労支援を効果的に提供していくために、これまであまり活用されてこなかった行政の記録情報、具体的にはハローワークなどの情報を活用して実施された事例。

○

２つ目の不妊治療の保険適用は、近年の晩婚・晩産化に伴うニーズの高まりのほか、不妊治療による出生児の増加や不妊治療の捉えられ方の変化などといった社会状況の変化を踏まえて、政権の判断を背景に保険適用に向けた検討を加速化し、実現された事例。

○

また、後半の提言に向けた議論では、行政の無謬性からの脱却を掲げてきたこのワーキンググループとして、霞が関の文化を変え、新たな政策形成・評価の在り方を示していくために、どのようなメッセージを出し、何に取り組んでいくのか、
可能な限り具体的に議論いただくことが重要だと考えている。構成員の皆さまには是非忌憚のない意見交換をいただくようお願い申し上げる。

２．公共職業訓練の効果検証
まず、厚生労働省の担当者から「公共職業訓練の効果検証について」（資料１－１）について、また事務局から論点資料（資料１－２）について説明を行った後、以下のとおり発言があった。
○

御説明いただいた厚生労働省の担当者におかれては、このプロジェクトを引っ張り、なおかつ個人的見解として、今後の各府省庁における効果検証の内製化に向けての重要性、あるいは行政におけるエビデンスとの向き合い方についても御提起いただき、感謝申し上げる。

○

学術的な知見を活用された大変興味深い調査内容、検証内容で、非常に勉強になるとともに、素晴らしい可能性だと思った。

○

幾つか質問・確認する。まず資料１－１の３ページ目について、個人情報を除いて個人の紐付けが可能なデータマートとして保有しているということだが、例えば、これを現状、どういった職員の方が何名ぐらい活用できているのかという点を伺いたい。また、例えば、特定の個人の特定可能性を排除する加工をすれば、行2

政記録情報の研究利用という形で今後整備して研究者等が使えるような形になるのかという点も伺いたい。再就職までの期間、前職の賃金、労働時間なども分かる
非常に貴重な実データなので、もっと利活用が幅広くできればいいと思っている。
研究に限らず、今後どのような形での活用があるのか伺いたい。
○

そして、資料４ページ目について、これは非常に大事な情報で、幾つか数値で確認したいのだが、雇用保険がそもそも非適用だった方が何万人ぐらいいるのかということの質問と、訓練を受けた方が3.5万人、受けなかった方が116万人ということで、依然として圧倒的多数は訓練を受けていない現状に対し、どうすれば訓練の魅力をアピールできるか、もっと多くの方に訓練の機会を活用していけるかといった効果検証と政策立案をどのようになさっているのかという現状を伺いたい
質問と、今は、例えばＡ、Ｂというグループの方とＣ、Ｄというグループの方を比較して再就職率などを検証していると思うが、例えばＡとＣを比較して、全く何も受けないで自力で頑張るよりも訓練を受けた方が、どれだけ付加価値があるのか、つまり、ＡとＣのみを比較すると、2.5万人と33万人なので比較できるかという限界はあると思うが、この点についてどこまでの知見が得られているのかという点についても伺いたい。

○

私は大学でも教授をやっていたこともあり、統計の専門家であり、今回のEBPMなり統計には大変感謝している。いい試みだと思うが、職業訓練が有効だったのかどうかという点は疑問がまだ残るところがある。

○

まず一つは、「訓練非受講者」の「再就職せず」というのが、一見人数が多いように見えるが、これはどうしてそうだったのかということを追わないと、単純に結果論として就職しなかったということなのであって、いわゆる訓練とどう関係があったのかが必ずしも解けていない。

○

もう一つ、通常、統計の処理はどうあるべきかというと、ゴールとしてはこう変
えたいということなのか、または要素としてこういうことがあったからこれが良かったのでもっと伸ばしたいというところをやるのだと思う。そうすると、何が出来ていないかと言うと、相関関係としては訓練を受けた人が就職をする傾向にあったことは事実だが、なぜ訓練を受けた人が再就職したのか、それは意欲が元々あったからなのであって、訓練内容と関係がなかったということもあると思う。
一方、こういうカリキュラムが実際に再就職につながったということであれば、就職担当者に聞いたり、ビフォー・アフターとして、受けた人たちが今まではこうだったが、こうなったことによって就職はしやすかったし、訓練を受けなければ多分再就職はできなかったのだというところまで取ると、次はカリキュラムのこの部分を変えたほうがいいとか、あるいはここはあまり効果が出ていなかったのでこっちに絞った方がいいのか、ということにつながると思う。
3

○いずれにしても、単に受講した人のうちの就職した人数が一見多いように見えるから、何でもかんでも訓練をすればいいのかということについては、私は専門なので気になる。下手をすると、事実と違うところでも数字が結果としてこう出ていると、そうなのだということを支持してしまうというリスクがあり、それがEBPMの怖いところだと思う。もしかしたら、これ以外で細かく調べていただいたものがあって、きちんと就職につながるカリキュラムだったのか、意欲の問題だったのかというのはあるのかもしれないが、にわかにこれだけの説明だと、逆に言うとEBPMの怖さも感じた。

以上の発言に対し、厚生労働省の担当者から以下のとおり回答があった。
○

データマートに関しては、職員の中の何名かは把握していないが、日々の行政の通常業務の中で活用している。

○

利活用に関しては、御指摘のように前職の情報など有益なところがあると考えており、ハローワークにおけるマッチングや、先ほど紹介した求職者支援訓練についても、今後分析を進めていきたいと考えている。

○

雇用保険非適用者の方については、人数としては把握していないが、今回の分
析に関しては、基本的には因果推論の考え方を用いて、例えば、再就職への意欲がどれぐらいあるかや、前職の職業はどうだったかなどの情報を使い、マッチング法という手法を用いて分析している。このため、その手法における仮定が正しい
限りにおいては、ある程度その効果は掴めていると認識しているが、もちろんそれで十分なのかというところは御指摘のとおりだと考えているので、今後精査していきたい。マッチング法については、参考資料に詳細を付けているので、御覧いただければと思う。
その後、以下のとおり発言があった。

○

幾つか気がついた点をコメントする。留学経験者の方をチームの中に入れてやられたということで、今後どのようにEBPMを進めていくか、どういう方にやっていただくかということを考える上で参考になる話だと思った。これは基本的なデー
タとしてどういう産業からどういう産業に人が動いているのかや、離職の期間がどれぐらいの長さになっているのかなど、統計としての側面で有用性が高いというところもあると思うので、そういった活用をマイクロレベルでどう考えていくのかということは考える必要があると思った。

○

最後に内製化の話があり、３か月という期間の中で仕上げるということを考えると、全くそれはそのとおりだと思う。一方で、1つ前の御指摘はまさにこの分野
4について20～30年前から研究が進んでいる欧米諸国ではコアになるセレクションの問題である。トレーニングに参加する人と参加しない人で観察不能な次元において再就職の意欲が高い可能性がある一方で再就職に対して訓練が必要だからアサインするという可能性もあって、逆効果にバイアスがかかっている可能性もあるという指摘があり、そういった検討を深めていくことも必要だと思う。
○

これはかなり本質的な問題にも関わると思うが、結果の再現性をどう担保するかということを考えたときに、研究者も含めて第三者がデータを触ることができて、かつ結果の頑健性のようなものをチェックできるような仕組みを整備していくことは必要だと思う。それはもちろん時間がかかってしまうので、すぐに３か月のペースで政策決定に生かしていくということにはなかなかならないと思うが、少なくともそういう再現される可能性がある状況が担保された下で分析をしなけ
ればいけないとなると、自分の都合がいい結果だけを出すことのインセンティブがかなり抑えられると思う。これは単に学者として学術的に重要だからということだけではなくて、EBPMのクレディビリティーを高めるという意味でも、研究者を含めた第三者がデータにアクセスできるような仕組みを整えていくことは非常に重要だなと思った。

○

大変一生懸命頑張られたところを御報告いただき、担当者からすごく率直な御感想も頂いて、大変示唆を受けた。

○

そういう中で申し上げると、１つ目は、効果検証において「よく出来たからインセンティブがあった、やりがいがあった」というのはきわめて留意しておかねばならないコメントだと思う。これはこのワーキンググループの一つの大きなテーマである無謬性にも関わる話だと思う。あくまでも政策がよく出来たことを説明するためにEBPMがあるものではないということは、あらためて官僚機構にしっかり徹底していかなくてはいけない大きなメッセージだ。

○

データが公共財になっていくためには、データ収集の方法の頑健性であったり、
将来、第三者がきちんと検証可能であるということが求められる。そもそも、政策が現実に動く社会を対象とし、また、純然たる箱庭を作ることができないことを踏まえ、介入群と対照群の設計を進めていくことも必要であろう。私自身が関わった研究でも、そうした困難には直面した。

○

いわゆるEBPMの中で、厚生労働省において４月に別の事案で発表された効果検証事例を見ていて気になったことは、データがあるから分析ができる、データがないものは分析をしない、それも取り扱いやすいデータばかりを見てしまうと、政策本来の目的や本来政策の成果として社会にインパクトを出すべきものが歪んでしまって、データが上にあって政策が下にあるみたいな本末転倒な状態になってしまうのではないか。分析をするためのEBPMではなく、政策立案に資するための
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EBPMをしっかり私たちは目指すということは、大きな集合と小さな集合のイメー
ジなのだと思うが、取りまとめでしっかり定義していく必要があるのではないか。
以上の発言に対し、厚生労働省の担当者から以下のとおり回答があった。
○

初めて行政記録情報を使って公共職業訓練の分析をした言ってもよく、分析を担当したチームメンバーからの意見としては、期待通りの効果しか見当たらなかったというのが率直なところ。ご指摘のとおり、EBPMを進める立場としては、政策立案に資する分析をするというところは外せない点だと考えているので、頂いた御意見も踏まえて進めたいと考えている。

○

データの再現性については御指摘のとおりだが、行政記録情報の研究者の方々への提供については、ルールが出来ていないので、そのルールをどう整えていく
かが大きな課題だと思っている。こちらとしても再現性を否定しているわけではなく、時間をかけてデータ提供の在り方については考えていきたい。
その後、以下のとおり発言があった。

○

住民税情報などの他の情報と紐付けると、その後の所得に対してどう影響を与えたかは分かるし、もう少し広い観点で他のデータとリンクさせて長期的に見られるということがあったら良いと感じた。

○

まさに政策立案のためとおっしゃっていただいたのだが、資料の２ページ目のポリテクセンター、職業能力開発校や民間の訓練校のプログラムなどを今回の効
果検証を通じてどう変えていくか、変えるときには、彼らの側から見たときにこのエビデンスを出すタイミングをどうしていくのかとか、そういうところも併せて考えないといけないのかなと思う。

○

こうしたプログラムはどういうフリークエンシーで出ているのか分からないが、場合によると年間で回す必要はなく、もう少し短いサイクルで回していくこともあり得るのではないかと思うが、そこはかなりデータ分析チームと現場の訓練を提供しているところとの間でしっかり話がつかないといけないと思っている。そういうところは今後のステップとしてどう思うか。
以上の発言に対し、厚生労働省の担当者から以下のとおり回答があった。

○

訓練の中身をどうするかという点と、離職者の方々をどういう再就職先に就いていただくかという点まで併せて考えていかないといけないということが難しい
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ところ。直ちに、この分析結果によって訓練の中身を変える必要があるかと言うとそうでもなく、例えば訓練の定員の見直しにつながっていくというところと、あとは実際にどういう方々にどのような支援をしていくかという示唆も得られていると考えているので、訓練担当とも調整しながら進めることができればと考えている。
その後、以下のとおり発言があった。
○

データ分析のフリークエンシーと政策立案との間尺が合ってくれば、このワー
キンググループのタイトルはアジャイルということだが、そうしたものも、もしかすると職業訓練の中で、政策立案の中でしっかり生かせるのかなという印象を持った。ただ、いずれにしても今回は行政記録情報を使った初めての取組ということで、また、本日、御説明いただいた厚生労働省の担当者は外部から厚生労働省に来ていただいてこうした形でやっていただいたというのは大変いいことだと思うので、根づかせていただくことが重要だと感じた。

○

私も市長時代も知事になってからも、この職業訓練をいかに日本でもっと普及させるか、ミスマッチをどう解消していくのかというのは大きな課題として取り組んでいるので、大変興味深く拝見させていただいた。我々都道府県もこうした職業能力開発校等の職業訓練の機能を持っているので、もっと多くのデータをつなぎ合わせて分析をしていきたいと思っている。

○

そして、この分析が最終的には細分化されて職業訓練が有効だということであれば、それを職業訓練を受ける人たち、受けるか悩んでいる人、もしくは職業訓練をそもそも意識していない人に見せていくことによって、より職業訓練に参画していただく流れにもなると思うので、データをオープンにできる方向で、データを取るところも含めて仕掛けづくりをしていく大きなところまで生み育てていた
だきたいと思う。我々もお声をかけていただければ積極的に協力をさせていただく。

○

とてもいい取組であり、こういう成功体験が見えてくるということは、省内でもいいムードが作れると思うので、表彰制度があったらぜひ表彰して、広く知ってもらいたい取組だと思う。色々、技術的に検証する必要はあると思うが、このような有志の活動でいい成果が出たということが広く知られるように我々も協力していきたいと思う。

○

また、できればハローワークのホームページの最初に、このように就職につながっていますという情報があると、もっと職業訓練を受けようという気持ちにも7なっていくのではないかと思う。そういうナッジというか、行動変容につなげられるように活用されていくと、データ分析するだけではなく、より国民に届けていくことになると思ったので、ぜひそういう展開も一緒にサポートできればと思う。
３．不妊治療の保険適用
まず、厚生労働省の担当者から「不妊治療に係る取組について」（資料２－１）について、また事務局から論点資料（資料２－２）について説明を行った後、以下のとおり発言があった。
○

資料の５ページにある出生児数の数値について、これだけを見ると45万人トラ
イアルがあって６万人生まれているということで、成功率が12％くらいになるが、これは採卵して移植するという周期に入ったものが分母なので、実際、日本の治療を国際比較できる形でいわゆる採卵を分母にすると、日本の産婦人科学会の資料だと成功率は５％ぐらいだと言われている。つまり、非常に成功率は低いということである。成功率は低いが当事者の切実な要望があって保険適用するということであるとすると、医療機関側の質の評価がこれから非常に重要である。その質の評価のためには、千差万別の患者当事者の方がいるので、その方の情報をもちろんプライバシー等を配慮した段階で、学会等でナショナルデータベースを作って検証していただきたい。

○

例えば、がん登録法は、治療した方、がんと診断された方のデータが国に自動的にストレージされるようなシステムになっている。不妊治療はこれまで保険適用されていなかったということで、色々なクリニックが色々なことをやっているということを踏まえると、これからの質の評価が非常に重要。アジャイル型の政策形成・評価という点で言うと、どういった方がどういった治療を受けたのかという履歴をきちんと把握していっていただきたい。

○

日本の場合は第三者卵子提供、精子提供ができないことが海外との違いで一つあることと、混合診療の縛りがあり、標準治療に加えて自費診療をすると混合診療として禁止であるということが未だに残っていると思う。そこが結果的に保険適用をされたがゆえに治療の質が下がったということにならないように、これも効果検証が必要ではないかと思っている。非常に実験的な要素が強い一方で、既に出生児の数の７％がこういった生殖方法から生まれている現実は非常に大きい。
少子化対策という点でも大事な部分であり、かつ、それに医療保険を適用するということは、結構インパクトがあると思っている。これをきっかけとしてなるべ
く初めの段階から、特に男性と女性とその夫婦の関係のデータで両方取れるかとか、そういったところがまたがん登録法とは違った難しさとして学会の情報把握
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にもあると思うので、ぜひ厚労省としてもうまくここの辺りを取り組んで、より良い質の高い治療がきちんと評価されるように取り組んでいただきたい。
○

専門学会が行った先行研究、ランダム化比較試験のメタ分析などを基に有効と思われる方法を保険適用するということになったということで、これは非常にPDCAを回しやすい、アジャイルにしやすい事例かと思う。一方、これは私も研究していて思うのだが、医学系の研究だと、個人差や、どういった人種・年齢の方々に対して行うことで効果があるのかはかなり異なるので、海外で行われているメタ分析等の結果をそのまま持ってきても、日本では同じ結果が再現できないことも結構あると聞いている。

○

これはリアルワールドデータの活用という話にもなるが、レセプトデータ、NDBなどを利用すれば、多分これが良かろうと思って行われた様々な保険適用に対して、実際にレセプトデータを使ってみると、どれが一番効果があったのか、どれが効果がなかったのかが分かり、また、先ほども話があったように医療機関によってかなり差があると考えられる。例えば、早期がんの腹腔鏡手術などもそうだが、これは医師の経験とか、コメディカルのサポートとか、検査機器がどれだけあるかなどによってかなり差があるということを言われているので、こういったものを活用して、アジャイルに保険適用の見直しができるのではないかと思っており、こういったことは既にお考えなのかどうかを伺いたい。

○

今回のような形はまさに現代社会で起き得る話。政府が率先して社会の動きに応えていくとか、あるいはリスクが想定される中で、政府は積極的にそのリスクを回避するために何らかの行動を取る、いわゆる政府としての決断が、エビデン
スが無い中で行われることもあり得るのだと思うが、そういう中では、後からきちんとフォローしてその決断を修正していく努力を積み重ねていくことが非常に大事だという示唆を得た事例だと思った。まさに無謬性に関わる問題だと思った。

○

システマチックレビューや学会からのインタビューを通じて効率的に既存のエビデンスを集められたという点は、他の社会経済政策を考えるときにも参考にな
るのではないかと思った。

○

また、この保険適用の目的が何なのかをお伺いしたい。不妊治療の負担が重いのでその負担を軽くすることが目的なのか、あるいは経済的な理由で不妊治療を受けることをためらっているカップルの方に受けてもらうことで不妊治療を受ける方を増やすことが目的なのか、そのいずれであるかにより今後この政策をどう振り返っていくのかという観点が変わってくると思うが、どのようにお考えか。

9○

政策的にやったことの負の側面が出ないかどうかも検証されるべきだと思っている。不妊治療となると専門性の質が問われ、それがゆえに自由診療で選べていたところ。保険適用になるといわゆる混合診療ができなくなるが、結局、自由診療でやっていたものが保険の適用になるかどうかという保証はない。混合診療ができないとなると、確立された医療ではないと保険適用が認められないという中で、不妊治療はかなり先端のこともやっており、カバーできていない部分を選択肢として狭めてしまうのではないかということも指摘されている。これは今後EBPMな
ど数値を取っていく中で、仮に保険適用は良かったという声があったとしても、もう一つの側面も考えていかないと、政策を単にEBPMによって良かったということをただ推し進めてしまう、無謬性のまた無謬性につながらないようにしてもらいたい。こういう設計はすごく難しいと思うが、なかなか数字が出てくると、良かったのだということだけではないという部分で、その辺りを今後どのようにされていくのか伺いたい。今回、保険適用になったことは、ニーズがあったので良かったが、混合診療との関係で選択肢が無くなったかもしれないという問題についてもきちんと考えていく必要が出ているのではないかなと思っている。
以上の発言に対し、厚生労働省の担当者から以下のとおり回答があった。

○

今後、効果をどのように検証していくのか、また、NDBのデータ、レセプトデー
タなどを使って検証していくことも考えられるのではないかという御質問、コメントについて、今回、これまで保険でない技術が新しく保険になったという保険適用初年度なので、しっかりと効果検証をしたいと考えている。そのための一つの手段としては、まずは学会とのデータ分析の点で連携している。例えば、先ほど御指摘のあったとおり、一人一人の体調の状況によって治療効果が変わってくるので、それぞれの方々の症例データベースをこれまで生殖補助医療を行った医療機関は学会のデータベースに登録することとなっているが、今回の保険適用に際しても、生殖補助医療を実施した場合には学会へのデータ提出を行うことを診療報酬の算定の要件として、保険で行う以上はきちんと学会に登録してくださいということを要件としている。今後学会と連携しながら、どういった患者さんでどういう効果があったのかをしっかりと分析したいと思っている。
また、レセプトデータ、NDBのデータについては、我々事務局でも今後保険で上がってきたデータを分析していく体制を取りたいと思っているので、そこも併せて学会データベースと組み合わせて検証するという設計を考えている。

○

２つ目の御指摘があった保険適用の目的については、当初、この制度の閣議決定の際には治療負担の軽減を謳っていたが、保険適用の最終目的はいかに少子化対策に効果があったのかが非常に重要ではないかと思っており、私どもとしては
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その点が最終的なゴールかなと思っている。
したがって、負担軽減も非常に重要な点だが、それ以外にも保険適用によって治療の標準化といったことも併せて保険の中で行われるので、こういったことも先ほど申し上げた効果検証とも組み合わせながら、しっかりと目標達成にどういう効果があったのかを振り返って分析をするようにしたいと思っている。
○

最後に、これまで最先端で行われていた治療が保険適用によってできなくなってしまう、要は混合診療の関係でできなくなってしまうのではないかという御心配の声もあるのではないかとの御指摘については、私どもも患者さんからもこういった御質問等を頂くこともある。我々行政の立場としては、このような混合診療に当たるような先進的な医療については、関係学会の方とも相談して、先進医療の方に申請していただけないかということで取組を進めている。
先進医療は、当然保険と保険外のものを組み合わせていわゆる混合診療的なところが公的な制度でできる仕組みだが、きちんとその後その先進医療をやった結果をデータとして収集することになっており、先進医療に指定されると、その先進的な医療はどういう有効性があるのかをきちんと評価することができることと、他の医療機関もこれをやりたいというときにできるような仕組みになっている。
そういった意味で一部の医療機関だけで先進的なことをやりたいというものが、
先進医療に位置付けることによってもう少し広くデータも収集しながらできる仕組みになるので、我々の立場としては、そういった技術はなるべく先進医療に申請していただくということを、学会とも連携して、なるべく患者さんに御不便がかからないような取組を進めたいと考えている。
その後、以下のとおり発言があった。

○

データベースによる効果検証が標準化につながるというところは、２年ごとになるのか、それとももう少し早いフリークエンシーのパスはあり得るのか。

○

また、保険適用されたものに問題があるものがあれば、そういうものは通知で押さえるのは適宜やれるということか。
以上の発言に対し、厚生労働省の担当者から以下のとおり回答があった。

○

今の想定では、診療報酬の改定が２年に１回のタイミングなので、少なくとも２年ごとに検証結果を公表していくという段取りを考えている。そこで効果が検証されて、新しい技術やより有効な治療の方法があれば、それを新たな保険適用にしていくということを想定している。

○

一般的にはこれまで自由診療の中で行われていた技術ではあるが、学会ガイド
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ラインで推奨度Ａ、Ｂという有効性が確認されている技術が保険適用になっているので、あまり途中で止めることは想定されていないが、もしそういう危険情報があった場合には、速やかに中医協の中で議論して対応することになろうかと思う。
４．取りまとめに向けて
まず、事務局から「アジャイルＷＧ提言（素案）」について説明を行った後、以下のとおり発言があった。
○

事例で出てきたものは従来のPDCAサイクルの中身でもあるのかなという感じがしていて、アジャイルをあえて政策形成でという議論をしている部分においては、
従来の行政としてのPDCAサイクルとアジャイルの何が違うのかという部分は、かなりはっきり記載をしておいた方がいいのかなと考えている。一番の違いは、私は時間軸だと思っていて、先ほど年度の中で短いタームでという話があったが、まさに私はそれを考えており、従来型の１年に１回見直しを行ってまた次の年度というものよりは、もっと短期で結果を見て年度内であっても見直しをしていく
ものがアジャイル型の政策形成だと思っている。

○

もう一つは修正の手法だと思っており、行政はどうしても担当部署が資料を作って、このワーキングのように関係者から意見を聞いて、１対多で意見を吸い上げてまたフィードバックをしていく形だと思うが、アジャイル的な政策形成はどちらかと言うとリアルタイムにデータを共有しながら、多対多で修正を皆で参画していくスタイルだと思う。実際にワクチンやVRSは非公式なチャンネルなども使いながら、あらゆるチャンネルから意見を吸い上げ、改善の中身まで走りながら作られていたと思っている。そうした、集団で作っていくのだという部分を包括した方がいいのではないかなと思っているので、提言に明記をして、アジャイル
型の政策形成・評価につなげていくことが重要ではないかなと考えている。

○

それから、地方自治体という立場から、地方自治体向けの補助金や交付金についても、このアジャイル的な要素を入れ込んでいただくのをお願いしたいと思っている。国の補助金や交付金は、交付申請の際に国の審査を受けるが、事業の将来性などを理由に交付を受けられないことがある。地方自治体としては、交付を受けられなくても結果的に自主財源などを使って事業自体を実施しているところも多いが、事業を実施する中でKPIの動きを追っていって、トライアルアンドエラー
を重ねて結果として事業が上手くいくことがあるので、こうした地方自治体の努力にもしっかりと光を当てていく必要があるのではないかなと思う。そのために、交付申請のときだけで判断するのではなく、その後の自治体の事業の改善状況なども踏まえた補助金や交付金などの制度設計があっていいと思っている。こうい
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うことを行っていくことで機動的かつ柔軟に政策の見直しをしていくアジャイルの考えが広く地方自治体にも根付いていくことにつながると考えている。こうした部分、是非提言に盛り込んでいただければと思う。
○

まず、ワーキンググループとして提言を出すのみでなく、何らかの成果物を出すべきではないかと思った。大体ワーキンググループの数だけ提言書があるが、提言書ばかりたくさん出てもそれが実行に移らないと意味がないし、先ほども可
能な限り具体的にということでお話を頂いた。この事務局には行革や総務省の行政評価局、デジタル庁の方も入っているということで、ちょうど皆さんに関連する一つの例としてコメントしたいのが、我々が関わっている政策評価の書式をできる限り統一していただきたい。

○

行革側からの行政事業レビューシートを貰うが、これはいわゆる「神エクセル」とネットスラングで言われている「エクセル方眼紙」と言って、例えば10個のセルを１つにまとめてそこに数値を入れたりとか、他のところで２個のセルをまとめて１つの数値を入れたりとか、要は、プリントアウトして紙で見るときは線とマーカーとかを引けるが、エクセルとしては使えず、データではないということ。そのような書式であるということで、まず非常に入り口で心が折れる。我々は数値
で５年間比較したいと思っても全部プリントアウトしなくてはいけないというところでまず心が折れるという経験をした。

○

一方で、行政事業レビューに関連して、総務省の行政評価局から出している事
前評価書と事後評価書も見て、それも非常に重要な情報が入っているが、これがPDFとなっている。これも全部印刷しなくてはいけないということで、評価の手間を上げることはこのワーキンググループで目指していることではないはずなので、できる限り似たようなことをやっていて、担当の各府省からも色々な書式を出させられているこの書式を統一できるということが、せっかくこういった３者が集まっている場で議論できる一つの成果物なのではないかなという気持ちでいる。

○

実際に、提言書の５ページの部分にも可能な限り３者の関係を整理するということが書いてあり、行政評価局の審議会でもこの議論を共有するということが書かれているので、一つ提案したいと思う。

○

２点目は、「無謬性神話」があることはそのとおりだと思うが、提言書の１ペー
ジについて、もちろん行政が信頼されているとか尊敬されているとかということから、行政がプライドとして間違ってはいけないという神話があることもさることながら、そもそもデータが分散していてうまく使えないとか、そもそもデータを取っていないとかということのために未だに現実が見えていないとか、データが無いためにそもそも改善すべきかどうか分からないという意味での無謬性が温存されている現状もあるのではないか。この「無謬性神話」の背景、例えば、省庁
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の縦割りだとか突き詰め出すと切りはないが、なぜこのようなことに至ってしまったのかということについても少し付言されてはいかがかなと思った。
○

今日の議論も振り返りながら、４点ほど申し上げたい。１点目は、無謬性はなぜ問題なのかというのは、先送りされるから問題であるという話があったが、そも
そも私は現代社会というのは多様で多元的な人たちが集まっている社会、これは昔からそうなのかもしれないなと思うが、これが無謬性によってどういう問題が生じるかというと、特定の立場の課題解決を続ける形になるので、それを改めない、改めるのが遅れてしまうという問題もあり、無謬性の何が問題なのかというのはもうちょっと具体的に書いてあげないといけないのかなと思った。単に神話だから問題であるだけではなく、あるいは現状把握が遅れ、ひいては必要な政策対応が遅れることも含めて、しっかり無謬性がなぜ問題なのかというのは、きっちり霞が関にメッセージとしては投げていただきたいなと思った。

○

２点目は、評価というのは意思決定プロセスに活かすものなのであるという大変大事なところを書いていただいており、これはしっかり強調していただきたいと思うが、今日もよくできたからこれは評価しやすかったとか、あるいはやっぱり良かったと言いたいというインセンティブがあるという、これも根強い無謬性に基づく問題だと思うので、ここはしつこく次なる改善につなげるとか、既に総
務省行政評価局においても見直しはしていただいているが、ここはしっかり書いていただきたいなと思う。

○

３点目は、今、各府省に行くと、評価の負担が重たいと聞く。春の公開プロセスに入り始めているが、そういう中で評価のある種の一元化というか、寄せていく
活動は何かしらしなくてはいけないのだと思う。そういう中で、私もすごく認識しているが、有識者としての責任あるいは今日お三方がいらっしゃるが、政務職の責任がそれぞれあると思っていて、ここが関わっている場と考えると、今の行政事業レビューの見直しはしっかり進めていった方が良いのだろうなと思う。あるいは、これを土台にしていって見直しをしていくことがとても重要になってくるのではないかなと思う。

○

そこでは、当然だが、少なくとも有識者については、単にこれはできていないではないかとか何とかだという、いわゆるよくできたの裏腹にあるような無謬性を追及するような、いわゆる監査型の有識者の在り方ではなくて、政策というのは複雑な社会を相手に課題解決を目指すというそもそも難しいことをやっているとの前提に立ち、よりよい課題解決を一緒に考えていくような有識者をいかに集めていくことができるかが重要。是非そこは既に色々な意思決定プロセス、秋の昨年のプロセスも牧島大臣の下で色々と改善をされているとは思うが、まだ徹底されているとは思えないので、ここはレビューシートも絡めて、あるいは外部有識
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者の在り方も含めて、是非一元化して見直しをしていただくと、各府省の負担も軽減できるのではないかなと思う。
○

４点目は、先ほど政策ラボの話があり、これは是非活用いただきたいが、ここで役人がやる気になるのは、ここはちゃんとお金が出るよとか、ここは何かやりや
すいよみたいなある種のインセンティブ付けの中で、アワードはアワードでもちろんいいと思うが、優先的に予算がつくとか、やってみたかったことがやれるとかということがとても大事だと思う。今回、仮想案件みたいな話があったが、ああいうものが紙の上だけではなくて実際にやればできるのだということがすごく大事だと思うので、ここは是非しっかりコミットしていただくことが重要なのではないかと思う。

○

コメントいただいた無謬性とは何かというか、そこの点はすごく重要だなと私も思う。エビデンスを持っていなくて無知で言っているというのから、実は苦悩の裏返しだったりすることもあるかもしれないと思う。また、実は一回上手くいってしまったから、前例踏襲主義で部分最適なのだけれども全体最適を考えることをしなくなったとか、色々この船には乗せられるのかなと思う。この船が大きければ大きいほど、実はアジャイルという言葉に合わない施策も定常業務としてここに乗せられる可能性があるので、是非ここの部分は広めに解釈するのがいいのかなと思った。

○

まさに賛成。そこで無謬性が色々な問題をもたらしているのだということはしっかり書き出していただいた方がいいと思ったので、是非よろしくお願いしたい。

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EBPMの委員会でも結構出ている議論が多いというか、アジャイルというところに関してもう一歩踏み込めればと思っている。アジャイルは小分けのループを繰
り返し、モニタリングしていくことで、いつその施策を続けるべきかやめるべきかを考えるとか、政策手段自体を変えるべきか、対象を変えるべきかを考えるみ
たいな判断を比較的短い時間軸で行うということで、それをいつ誰が判断するかという話とセットであるということが必要かと思う。具体的に誰が行うのかということで、各省庁は非常に大変で、評価疲れをしているということであるので、まず、政府はモニタリングにある意味で徹する、データを出すことに徹することも結構ありなのではないかと思う。

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また、先ほどのデータを共有し、みんなで参画しながら議論して改善していくというプロセスが非常に大事だという話は非常に興味深かった。これは無謬性の議論とも関連するが、先行研究からベストと思われるような施策をやってみても、
日本国内では結果が海外とは違うことがあったりするかもしれない。不妊治療に15

ついて、NDBで私が理解する限り、本来は医療機関コードが付いているので、どんな機関だとどれだけ効果があるかみたいなことは分かるはずだが、そういうもの
は色々な事情があって公開されず、せいぜい都道府県レベルでしか公開されない。
不妊治療を受けられる方としたら、例えば医師の人数がどれぐらいいて、どのよ
うな検査機器等が整っている機関だったらこういう治療に関しては効果が高いみ
たいなことが分かると非常にいい。そういったデータが都度ちゃんと出ていくことによって、２年後の診療報酬改定を待つ前に、国民側がこういう治療だったら受けてみたいと思って、その治療が受けられるみたいなことができるようなものだと、モニタリングが皆さんと共有されていく。
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例えば、先ほどの職業訓練などでは、直近でどのような都道府県でどのような業種だと特にニーズが高い、どういった訓練を受けた方が特に再就職されているのかみたいなものが都度分かっていくと、では、これを受けてみようということになるので、まずデータをかなり政府がモニタリングするのではなくて、みんなでモニタリングし、多くのものを公開していくことによって、色々な知恵が出てくるのではないかと思う。また、それがアジャイルな、そして、無謬性の問題を解決することにつながるのではないかと思った。

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無謬性ということに関して、職業訓練の評価のところは非常に分かりやすい発表だったと思うが、そうであるがゆえに、参加している人はそもそも就業意識が高い人だったのではないかというコメントがあり、やはり批判される。呼ばれてやってきて、そして、発表したら叩かれるという結構しんどい役回りだったと思
うが、歴史を振り返ってみると、そういう批判があって、ではランダム比較化実験に進もうということでアメリカなどではトレーニングに参加する人をランダムに選んで評価するということに進んでいるわけで、批判されているということは、
ある意味分かりやすい結果を出しているので批判されやすいのだと思うので、批判されていることをマイナス評価にしないことも無謬性を考える上では重要だと思った。

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もう一つは、アジャイルということを考えたときに、小さいところから始めて、どこかで評価をしてというスケールの問題もあると思う。やめるというのも一つだし、上手くいっているのでスケールを拡大してやっていきましょうということも考える必要があり、最初からやるに当たってどのように縮小する、あるいはス
ケールさせるのかということについても考えながらやっていくと、最初からやる
事業自体も変わっていくような側面があると思い、この政策の大きさの話も考えるとアジャイルという側面がより出てくるのかなと思った。

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今のお話と共通する思いがあるが、ある意味世の中が不確実にダイナミックだ16

とすると、それに対して打たなくてはいけない政策もスタティックでは無理なので、ダイナミックでなくてはいけないのだと思う。ダイナミックの意味は何かと言うと、今年正しい政策が来年正しいか分からないということと、去年間違っていたと言われた政策が今年正しいかもしれないということなのかと思う。つまり、政策を通じて役所が現実を理解するというか、学習する組織になるということでもあるのかなと思う。
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そうすると、アジャイルに変えていく前提としてあるのは、何らかのこのようにやったら施策が効くのではないかという仮説みたいなのが多分あって、それがプランニング上、仮説は１つしかないわけではなくて幾つかのオプションとしての施策があって、それを並べて走らせたときに、実際は当初は効くと思っていたものが効かなかった、あるいは効かないと思っていたものが効いたということを通じて、次に何をやっていこうという評価がまさに立案につながるということを通じて、ある意味、現実は生き物なので、政策が後追いにならざるを得ないと思う
が、ただ、後追いの時間軸をいかに短くしていくのかがまさにアジャイルなのかと思う。

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そういう意味で言うと、無謬性というのはある意味でリニアな世界の話で、ダイナミックな世界で現実的についていこうと思ったら、リニアな世界ではなく、それこそ政策立案の中で学んでいく必要がある。このため、私は今回の船に定常業務も是非乗せるべきだと思っていて、こうしたものは大抵の場合、一回誰も文句を言わないで上手くいったから来年もやろう、再来年もやろうとずっと続いているものが結構あると思うが、ある意味で常にアンテナを高く持ってもらって、今のものが部分最適かどうか、全体最適なのか、あるいはステークホルダーにより良いサービスを提供するためにというマインドになれば、ある意味、定常業務
も、あるいはすごく尖った経済政策も同じようなマインドセットの中で政策立案の能力を高めてもらう場ができるのかなと、皆さんのお話を聞いて思った。
最後に、牧島行政改革担当大臣から、以下の通り発言があった。

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本日も大変貴重なお話を先生方から伺うことができた。まず、評価のときの書
式の話について、先生方に印刷してマーカーを引くという、心が折れそうになるような作業を強いているのは、本当に申し訳なく思っている。今、これはしっかり改善するプロセスに乗せているので、もうしばらくお待ちいただければと思う。

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本日の話の中でも、データの取り方や国際比較がふさわしいのか、また、比較をするとき、分析するときに注意すべきことは何なのか、先生方との会話、対話の中で学ぶことが多いなと私自身も感じている。このプロセスをたくさんの省庁、行政官の方たちにも経験していただきたいと思う。本来であれば行政事業レビュー
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はそういう場なのだとは思うものの、行政事業レビューに政策が選ばれると選ばれちゃったという感じで、皆さんはネガティブにとらえて、叩かれるのだ、どうしようみたいなところから心理的なプレッシャーが始まっているが、そうではなくて、有識者の先生たちと一緒に検証してもらえる、考えていただける、新しいアイ
デアや政策の提言を共に作っていくためにパートナーが見つかった、うれしいという気持ちになっていただくような政策評価のプロセスを作らないといけないのだろうと改めて思った。提言に対してもコメントをたくさんいただき、感謝する。
５．閉会
（以上）

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