AIを活用した根拠に基づく政策・戦略策定支援コンサルティング
AI※1を活用して過去の政策を検証するとともに
社会の未来シナリオをシミュレーション。
EBPMの推進を支援します。
近年、行政機関で、EBPM※2（根拠に基づく政策立案）の考え方を取り入れる動きが活発になっています。これは、過去の政策の不十分な効果検証と、限られた経験や過去事例・他団体事例から導き出される根拠のうすいエピソードを参考にする政策立案からの脱却を求められているからです。
日立コンサルティングでは、めざすべき未来シナリオに向かうための政策・戦略の策定を支援するAIを用いて、過去の政策の実績データに基づいた効果検証を行うとともに、あらゆる未来シナリオをシミュレーションし、EBPMの推進を支援します。
- ※1
- 京都大学と日立が2016年6月に開設した「日立京大ラボ」により開発されたAI。
日立京大ラボは、2017年9月に政策提言プロセスの一部に当該「AIを活用し、持続可能な日本の未来に向けた政策の提言」を発表。 - ※2
- EBPM：Evidence Based Policy Making
特長 01
これまで「持続可能な日本の未来」に関するシミュレーションや「地方公共団体等の未来シナリオ」に関するシミュレーションを行った実績のある日立京大ラボのAIを用いて、お客さまの政策・戦略策定を支援します。
特長 02
実績データを基に、過去の政策の効果検証（例：政策Aに関連する指標bが向上した要因は、指標cと指標dの向上であるなど）とめざすべき未来シナリオへ向かうための要因分析を行います。
特長 03
定量モデル※3は、実績データを基に作成しますが、全てを機械的に算出するのではなく、人の”想い”（例：重要視したい相関に重みづけを行うなど）を加え、AIと人の協働で作成していきます。
- ※3
- 政策効果を表す指標同士の相関（正の相関、負の相関）や係数等を定義したもの。
こんなお客さまにお勧めします
- EBPM推進に向けて、具体的に取り組みたい。
- 過去の政策の効果検証をしたい。
- 戦略・計画を根拠に基づいて策定したい。
- めざす未来像に向け、注力すべき政策を決定したい。
- 収集したデータの分析方法が知りたい。
- 根拠に基づいて、中断・縮小する政策を決定したい。
アプローチ
推進プロセス／スケジュール例
想定されるお客さま
- 地方公共団体の戦略・計画策定部門 … 当該団体で戦略や計画策定に携わる方々
- 中央省庁の戦略・計画策定部門 … 国の中長期にわたる戦略や計画策定に携わる方々
- 民間企業の企画部門 … 経営戦略策定や新規ビジネスの将来性検討など、企業の経営企画に携わる方々
提供価格
| サービス名 | 価格 | 提供開始時期 |
|---|---|---|
| AIを活用した政策・戦略策定支援コンサルティング | ※個別見積 | 2020年〜 |
取り組み事例
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