政策や行政の説明で耳にすることが増えた「EBPM（Evidence-Based Policy Making）」。しかし、言葉を聞いたことがあっても「実際に何をすることなのか」「なぜ今重視されているのか」がわからないという人も多いのではないでしょうか。
人口減少や財政難など、限られた資源で成果を上げることが求められる今、感覚や前例ではなく「根拠に基づく政策」が求められています。本記事では、EBPMの基本的な考え方から日本での現状、今後の社会に与える影響までをわかりやすく解説します。
目次
EBPMとは
EBPM（Evidence-Based Policy Making）とは、科学的な根拠＝エビデンスに基づいて政策を立案・実行・評価する考え方です。直訳すると「証拠に基づく政策立案」となります。感覚や経験に頼るのではなく、データや事実を根拠に意思決定を行う点が特徴です。
行政や政治の現場では、これまで「前例」「慣習」「担当者の勘」などに依存した判断が少なくありませんでした。EBPMはこうした従来の手法から脱却し、政策の効果を客観的に検証しながら改善していく仕組みを目指しています。
もともとは1990年代のイギリスで、政府が政策形成にエビデンスを活用する取り組みを進めたことから注目され始めました。現在では日本を含む多くの国で、行政改革やデータ活用の柱として重視されています。
EBPMが注目される背景
EBPMが注目されるようになった背景には、行政や社会を取り巻く環境の変化があります。少子高齢化や財政負担の増加など、限られた資源の中で成果を上げることが求められる今、政策を「なんとなく」で決める時代ではなくなりました。
また、国民の間でも政策の透明性や公平性を重視する声が高まっています。こうした中で、客観的なデータや事実をもとに政策を立案・評価するEBPMの考え方が、行政にとって不可欠なものとなっています。
政策の透明性と説明責任を高める
EBPMの最も大きな意義の一つが、政策の透明性と説明責任を高めることです。データや調査結果などの「根拠」をもとに意思決定を行うことで、なぜその政策が必要なのか、どんな効果が期待できるのかを国民に明確に示せます。
これにより、行政への信頼性が高まり、政策に対する納得感も得やすくなります。感情や政治的な都合ではなく、事実をもとに議論する姿勢が、健全な民主主義の基盤を支えるといえるでしょう。
データに基づく合理的な判断を可能にする
EBPMは、政策立案における「判断の質」を高める手法です。複雑な社会問題に対して、勘や慣習に頼らず、客観的なデータをもとに課題を特定し、最適な解決策を導き出せます。
たとえば、統計データを分析することで、どの地域で支援が必要か、どの施策が費用対効果に優れているかを明確に判断できます。結果として、政策の方向性を誤るリスクを減らし、実効性の高い取り組みが可能です。
限られた予算の中で効果的な施策を実現する必要性
国や自治体の財政が厳しさを増す中、限られた予算で最大の成果を上げることが求められています。EBPMは、データを活用して政策の効果を測定し、費用対効果の高い施策に資源を集中させるための手法として有効です。
無駄な支出を抑え、成果が見込める施策を優先できることは、行政の効率化だけでなく、国民の負担軽減にもつながります。EBPMは「結果を重視する行政運営」を実現するための重要なアプローチといえます。
EBPMの基本プロセス
EBPMは、単にデータを集めるだけの取り組みではありません。課題の設定からデータの収集・分析、効果検証、そして政策への反映まで、一連のプロセスとして進めることが重要です。
このサイクルを継続的に回すことで、政策の質を高め、より実効性のある行政運営が可能になります。ここでは、EBPMの基本的な流れを4つのステップに分けて紹介します。
①課題の明確化：政策目的と仮説の設定
最初のステップは「課題の明確化」です。政策で解決すべき社会課題を明確にし、目的を具体的に設定します。そのうえで、「どのような施策を実施すれば効果があるのか」という仮説を立てることが重要です。
この段階で目的や仮説が曖昧なままだと、データを収集しても適切な分析や検証ができません。問題の構造を整理し、何を改善したいのかを明確にすることが、EBPMの出発点となります。
②データ収集と分析：統計・行政データ・民間データの活用
次に行うのが、エビデンスの基礎となるデータの収集と分析です。国勢調査などの統計データ、自治体の行政記録、さらには民間企業のデータやオープンデータなど、信頼性の高い情報を幅広く活用します。
収集したデータを分析することで、仮説の妥当性を確認したり、課題の背景にある要因を特定したりといったことが可能です。近年ではAIや機械学習などの技術を活用した分析の試行も進んでおり、より高度なエビデンスの創出が期待されています。
③効果検証：施策実施前後の比較や統計的手法による評価
施策を実施した後は、その効果を客観的に検証します。具体的には、施策実施前後のデータを比較したり、統計的手法を用いて因果関係を分析したりします。
これにより、「施策が本当に成果を上げたのか」「どの要因が結果に影響したのか」の科学的な評価が可能です。感覚的な判断ではなく、データに基づく検証を行うことが、EBPMの核心といえるでしょう。
④結果の政策反映と改善：エビデンスに基づく意思決定
最後のステップは、検証結果を政策に反映し、次の施策改善につなげることです。評価で得られたエビデンスをもとに、継続すべき施策、改善すべき点、停止すべき取り組みを明確にします。
このプロセスを繰り返すことで、政策立案はより科学的かつ持続的なものになります。EBPMは一度きりの分析ではなく、継続的な改善サイクルを通じて行政の質を高める取り組みです。
EBPMで活用されるデータと手法
EBPMを支えるのは、信頼性の高いデータと、それを分析するための科学的手法です。政策の効果を客観的に検証するためには、多様な情報源を組み合わせ、課題に応じて適切な分析を行うことが求められます。
そのためにはどのようなデータが必要なのか、EBPMで活用される主なデータの種類と代表的な分析手法を紹介します。
統計データ・アンケート・行政記録の活用
EBPMの基盤となるのが、国や自治体が保有する統計データや行政記録です。人口統計や経済指標、福祉・医療などの分野別データは、政策課題を把握するうえで欠かせません。これらのデータをもとに現状を可視化し、課題の深刻度や影響範囲を定量的に捉えます。
また、アンケート調査や住民意識調査などの一次データも有効です。現場の声や生活実態を反映することで、統計では見えにくい要素を補えます。複数の情報源を組み合わせることで、より正確で実態に即した分析が可能になります。
実証実験（RCT）やAI・機械学習を用いた分析
EBPMでは、施策の効果を科学的に検証するために、実証実験（RCT：Randomized Controlled Trial）などの手法が用いられることがあります。RCTは、対象をランダムに分けて比較することで、因果関係を明確にする方法です。教育や医療などの分野で政策効果を検証する際に試行的に活用されることが多く、行政の実務にも徐々に取り入れられつつあります。
さらに、AIや機械学習を用いたデータ分析の試みも始まっています。大量のデータからパターンや相関関係を見つけ出すことで、従来の統計分析では見えにくかった要因を探ることが可能です。今後、こうした技術の活用が進むことで、政策の設計や予測精度の向上が期待されています。
オープンデータ・民間データとの連携による分析の高度化
近年では、国や自治体が公開するオープンデータや、企業が保有する民間データの活用も進んでいます。交通や消費行動、SNSなどのデータを組み合わせることで、地域の課題や社会動向をより多面的に把握できるようになりました。
行政データだけでは得られないリアルタイム性や詳細な傾向を補える点が大きな利点です。公的機関と民間のデータを連携させることで、政策の設計・評価の精度が向上し、より現実的なエビデンスに基づく意思決定が可能になります。
EBPM導入のメリット
EBPMを導入することで、政策の立案から実施・評価までの一連のプロセスが大きく変わります。感覚や前例に頼らず、データをもとに判断することで、より効果的で透明性の高い行政運営が実現可能です。
次は、EBPMによって得られる主な4つのメリットを紹介します。
政策の有効性・効率性の向上
EBPMの最大の利点は、政策の効果を定量的に把握できる点です。実施した施策がどの程度成果を上げたのかをデータで検証し、改善につなげることで、より有効な政策運営が可能になります。
また、無駄な施策や効果の薄い取り組みを早期に見直せるため、限られた予算を最も効果的に活用できます。科学的な裏付けに基づく判断が、政策の質とスピードの両方を高めるのです。
行政の説明責任・信頼性の強化
EBPMは、行政の説明責任を果たすうえでも重要です。政策決定の根拠をデータとして示せるため、なぜその判断を下したのかを市民や関係者に明確に説明できます。
結果として、行政への信頼性が向上し、政策への理解や協力を得やすくなります。透明性を重視する現代社会において、EBPMは行政の信頼を支える重要な仕組みです。
データ活用による新たな社会課題の発見
データを活用して社会の現状を可視化することで、これまで見過ごされていた課題を発見できるようになります。数値化されたデータは、主観や先入観に左右されず、課題の根本原因を明らかにする手がかりです。
こうした気づきは、新しい政策立案や革新的なサービスの創出にもつながります。EBPMは、課題を「見つけてから対処する」だけでなく、「先に見抜いて予防する」行政への転換を促します。
政策形成プロセスの科学的・継続的改善
EBPMを取り入れることで、政策立案は一度きりの判断ではなく、継続的な改善プロセスへと変わります。施策の実施と検証を繰り返すことで、政策の精度を段階的に高め、持続的な成果を目指せます。
このような「データに基づく学習サイクル」は、行政組織の成長にもつながるでしょう。現場の経験と科学的エビデンスを融合させることで、より実効性の高い政策が実現されていきます。
EBPM推進における課題
EBPMは理想的な政策立案のあり方として注目されていますが、実際の導入・定着には課題も多いです。特に日本では、データ環境の整備や人材育成、組織文化の変革など、複合的な要因が進展を妨げています。
では、具体的に何がEBPMの推進を妨げているのか、4つの課題を紹介します。
データの収集・整備・標準化の遅れ
EBPMの基盤となるデータそのものが、十分に整備されていないことが大きな課題です。行政機関ごとにデータの形式や管理方法が異なり、横断的な分析が難しいケースも少なくありません。
また、データの収集頻度が低かったり、一部では依然として紙やPDFで管理されていたりと、活用しづらい環境も残っています。政策をエビデンスに基づいて検討するためには、信頼性の高いデータを迅速に活用できる仕組みの整備が欠かせません。
分析人材・スキル不足と組織間連携の課題
データを分析・活用できる人材の不足も、EBPM推進の大きな壁となっています。統計解析やデータサイエンスの専門知識を持つ職員が限られており、分析業務が属人的になりがちです。
さらに、政策立案部門とデータ分析部門の連携が十分でない場合、分析結果が政策判断に反映されにくくなります。EBPMを機能させるには、専門人材の育成に加え、部門間の連携体制を強化することが重要です。
データの利活用における個人情報・倫理的配慮
データ活用が進む一方で、個人情報の保護や倫理的な配慮も避けて通れません。特に、住民情報や医療データなどセンシティブな情報を扱う場合、プライバシーを確保したうえで活用するルールづくりが求められます。
匿名加工やアクセス制限などの技術的対策に加え、倫理的な観点からも慎重な判断が必要です。信頼を損なわない運用体制を整えることが、EBPMの持続的な推進につながります。
短期的成果を求める行政文化とのギャップ
EBPMは、データを集めて検証し、結果を反映させるまでに時間を要する取り組みです。しかし、行政現場では短期間で成果を示すことが求められる傾向があり、この文化とのギャップが課題となっています。
短期的な結果よりも中長期的な改善を重視する姿勢が欠けていると、EBPMは十分に機能しません。施策を「すぐに成果を出すもの」ではなく、「検証と改善を積み重ねるもの」として捉える意識改革が必要です。
EBPMを実践するためのポイント
EBPMを効果的に進めるには、データや人材を整えるだけでなく、組織全体で「根拠に基づく意思決定」を定着させることが重要です。そのためには、体制・仕組み・文化の3つを一体的に整える必要があります。
EBPMを実践するためにはどうすればいいのか、押さえておきたい4つのポイントを紹介します。
1. データガバナンスと分析基盤の整備
EBPMの土台となるのが、信頼できるデータを一元的に管理・活用できる環境です。データガバナンスとは、データの品質・権限・利用ルールを明確に定め、組織全体で統制を取る仕組みのことです。
データガバナンスを整えることで、重複管理や入力ミスを防ぎ、分析の正確性を高められます。また、分析基盤としてデータ連携システムや可視化ツールを導入すれば、現場でもスムーズにデータを活用できるようになります。
2. 政策立案部門とデータ分析部門の連携
EBPMを定着させるには、政策立案部門とデータ分析部門の連携が欠かせません。分析担当者が得た知見を政策担当者が理解し、意思決定に反映する仕組みを整えることが重要です。
両者が密にコミュニケーションを取り、課題設定から検証までを一体的に進めることで、現実に即したデータ分析が可能になります。部門間の壁を越え、目的を共有する姿勢がEBPM推進の鍵です。
3. 仮説検証型アプローチ（PDCA）の定着
EBPMは一度きりのデータ分析で完結するものではありません。施策の仮説を立て、実行・検証・改善を繰り返す「仮説検証型アプローチ（PDCA）」の定着が必要です。行政ではPDCAや政策評価サイクルなど、継続的に検証と改善を行う仕組みとして運用されています。
このサイクルを継続的に回すことで、政策の質が段階的に高まっていくでしょう。失敗を分析し、次に活かすというプロセスが、EBPMの本質であり、行政における「学習する仕組み」として機能します。
4. 民間・学術機関との協働によるエビデンス強化
行政だけでなく、民間企業や大学・研究機関と連携することで、EBPMの質をさらに高められます。民間が保有するビッグデータや学術機関の専門知識を活用すれば、より多角的で精度の高い分析が可能です。
また、外部の視点を取り入れることで、行政内部では気づきにくい課題や改善策を発見できる点も大きな利点です。産官学が協働する体制を築くことが、今後のEBPM推進において重要なステップとなります。
EBPMの実践事例
EBPMは、国の政策レベルだけでなく、地方自治体や海外の行政機関でも幅広く取り入れられています。データを活用した取り組みは、政策の透明性向上やサービス改善に確実な成果をもたらしてきました。
EBPMは具体的にどのように活用されているのか、日本国内の実践例とともに、海外の先進的な事例を紹介します。
自治体による行政サービス改善
多くの自治体では、住民データをもとに行政サービスを改善する取り組みが進んでいます。たとえば、子育て支援で見られるのが、出生率や保育施設の利用状況を分析し、待機児童対策や支援金の最適配分を行う事例です。
また、交通政策ではGPSデータや交通量調査を用いて、公共交通の運行ルートを再編したり、高齢者の移動支援を強化したりする動きも見られます。こうしたデータ活用により、住民の利便性や満足度が向上し、限られた予算でも効果的な施策が実現されています。
中央省庁によるデータ駆動型政策
中央省庁でも、EBPMを軸にした政策立案が進められています。経済産業省では、産業データや企業活動の統計を活用し、成長分野の分析や中小企業支援施策の効果検証に向けた取り組みを進めています。
総務省が進めているのが、行政データのオープン化を推進し、自治体がデータを活用しやすい環境づくりです。また、厚生労働省では医療・介護・雇用などの分野で統計的手法を導入し、施策の有効性を検証する取り組みを展開しています。これらの動きは、国レベルでのEBPM定着に向けた基盤づくりといえます。
海外の先進事例：英国「What Works Network」や米国「Evidence Act」
海外では、EBPMを制度として定着させている国も多いです。英国では「What Works Network」という仕組みが設けられ、教育・福祉・治安などの分野でエビデンスを共有し、政策立案に活かす体制が整えられています。
一方、米国では2019年に「Evidence Act（証拠に基づく政策法）」が制定され、連邦政府機関が政策の根拠を明示し、効果を検証することが義務づけられました。こうした制度化の動きは、EBPMを一時的な取り組みではなく、行政の標準プロセスとして定着させるうえで大きなモデルとなっています。
EBPMと関連する概念
EBPMは単独で成立する仕組みではなく、他の政策手法やデジタル施策とも深く関わっています。特に、意思決定全般を支えるEDP（Evidence-Based Decision Making）や、行政DX・データガバナンスとの関係を理解することが、EBPMの全体像をつかむうえで重要です。
最後に、EBPMと関連性の高い3つの概念を整理します。
EDP（Evidence-Based Decision Making）との違い
EDP（Evidence-Based Decision Making）は、エビデンスに基づいて意思決定を行うという考え方であり、行政に限らずビジネスや医療、教育など幅広い分野で活用されています。
一方、EBPMはその中でも特に「公共政策」に焦点を当てた実践的アプローチです。EDPがあらゆる意思決定を対象とするのに対し、EBPMは行政や政治における政策形成・評価に特化している点が異なります。つまり、EBPMはEDPの一形態であり、公共の利益や社会的課題の解決を目的にした実践モデルといえます。
EBPMと行政DX・データガバナンスの関係
EBPMを進めるうえで欠かせないのが、行政DX（デジタルトランスフォーメーション）とデータガバナンスの整備です。行政DXによってデータがデジタル化・共有化されることで、政策立案に必要な情報が迅速かつ正確に活用できるようになります。
また、データガバナンスは、データの品質を保ち、適切に管理・運用するためのルールや体制を指します。これが確立されていなければ、EBPMの根拠となるデータの信頼性が担保できません。つまり、EBPM・行政DX・データガバナンスは相互に支え合う関係にあり、三位一体で進めることが理想です。
AI・ビッグデータを活用した次世代EBPMの可能性
近年では、AIやビッグデータの発展により、EBPMの手法そのものが進化しつつあります。従来の統計分析だけでなく、機械学習を活用して膨大なデータから傾向やリスクを予測し、政策立案に役立てる取り組みが増えてきました。
これにより、過去の事実に基づくだけでなく、将来を見据えた「予測分析を取り入れたEBPM」も可能になりつつあります。AIが示す洞察と人間の判断を組み合わせることで、より精度の高い意思決定が実現できるでしょう。今後の行政において、AIとEBPMの融合は政策のあり方を大きく変える可能性を秘めています。
まとめ：EBPMで実現するデータ駆動型社会
EBPMは、感覚や前例に頼らず、確かな根拠に基づいて政策を立案・改善していくための考え方です。データを活用することで、政策の効果を客観的に検証し、行政の透明性や信頼性を高められます。
今後の社会では、行政だけでなく、企業や市民もデータに基づいて意思決定を行う「データ駆動型社会」への転換が求められています。EBPMはその中心的な仕組みとして、より公正で効率的な社会づくりを支える存在となるでしょう。
ニュースや行政発表などで「EBPM」という言葉を目にしたときは、その政策がどのような根拠に基づいているのかに注目してみてください。そうした視点を持つことが、私たち一人ひとりがよりよい社会づくりに関わる第一歩になります。
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