EBPM

「EBPM」とは、Evidence Based Policy Making（エビデンス・ベースド・ポリシー・メイキング）の略です。具体的には、エビデンス（データ・合理的根拠）に基づいた政策の企画立案を行うことを言います。

EBPMについて、政府はその場限りのエピソード（経験や勘）に頼ってきた政策企画のあり方を改め、まずは政策目的を明確化したうえで、政策効果の測定に重要な関連を持つ情報やデータ（エビデンス）に基づいて政策形成を行うものとしています。個々の政策に実質的な効果があるか可能な限り厳密に検証したうえで、効果が見込めると証明されたものから優先的に実施することで、政策の有効性を高め、国民の行政に対する信頼を確保することがEBPM導入のねらいです。

エビデンスに基づく政策形成の取り組みは、欧米ではすでに1990年代より進んでいました。日本では2010年代以降EBPM導入の検討が始まり、現在では様々な省庁や自治体が、医療、就労、教育、環境、産業、防犯、まちづくりなど様々な分野に関わる政策の立案に活用し始めています。

EBPMの推進に向け、2018年度以降、各省庁で進められているのが、「ロジックモデル」による政策立案の点検・見直しです。ロジックモデルとは、政策遂行によって政策課題が解決されるまでの因果関係を、データを盛り込んで図解化したものです。

【ロジックモデルのフロー】
①現状・課題（現状分析による政策課題）
②インプット（必要な人員・予算の投入）
③アクティビティ（事業の活動内容）
④アウトプット (事業の実績)
⑤アウトカム（成果）
⑥インパクト（社会的影響）

これまでは、エビデンスとなるデータを集めようにも、予算や資源、人材の面で限界がありました。しかし近年は、IoT技術によって様々なモノから収集されたビッグデータの分析や、AIの活用によって、これまで見えていなかった傾向をつかむことも可能になっています。EBPMの実現に向け、職員一人ひとりがデータ分析や統計の基礎知識を習得することが求められます。

民間企業においても、限りあるリソースで最大の成果につなげられるよう、エビデンスに基づく施策づくりを行うことは重要です。そのためには、蓄積されたデータの中から必要なものを抽出・加工し、ビジネスの現場で活用できるデータサイエンティストの育成や、組織のDX化が必要不可欠です。

※参考
内閣府ホームページ「内閣府におけるEBPMへの取組」https://www.cao.go.jp/others/kichou/ebpm/ebpm.html（最終アクセス：2021年10月4日）