今日のテーマは、政策の立案・評価の未来について。このシリーズでは、筆者が街を歩きながら、日々の気付きや研究テーマについてのアイデアを語っていきます。ふとしたタイミングで浮かんだアイデアや、知的好奇心をくすぐる話題をラジオ感覚で平日(月〜金)毎日お届けしています。

こんにちは。今日は午後の移動時間を使って、ちょっと考えていることを話そうと思います。先日、京都市の松井市長に幸福度調査の報告をしてきたんですが、そこで聞いた話と自分の研究テーマが交差して、政策評価の未来について考え込んでしまったんですよね。歩きながら、ゆるく話してみます。

幸福度政策が「評価しにくい」のはなぜか

最近、幸福度を軸に公共政策を進める自治体が増えています。京都市もその一つで、僕が研究室として共同研究で関わっているプロジェクトでも、市民の幸福度を測って政策に活かす取り組みを進めてきました。

ただ、この幸福度政策って、評価がすごく難しいと思うんです。

理由はシンプルで、一つ一つの施策が幸福度に繋がる道のりが結構長いから。施策レベルではかなり具体的な話、たとえば子育て支援、住宅支援、健康関連の補助といった個別の打ち手を打つわけですよね。で、最終的に目指すのは「市民が幸せに暮らしている状態」という、抽象度の高いゴール。個別施策が大きな全体評価にどれくらい寄与しているか、その寄与度が見えにくいわけです。

そもそも幸福度って、本当にいろんな要素の影響を受けるんですよね。だから個別の細かい施策一つひとつでは、内容にもよりますが、最終指標が目に見えて動くわけではない。「この施策を打ったから幸福度が0.5ポイント上がりました」みたいな話には、なかなかならないと思います。様々な革新的施策を大規模かつ根気強く続けると、もしかしたら最終指標の幸福度にちょっと変化が見えるかもしれない。そういう類の話だと思います。

幸福度の前段階にある「望ましい状態」を見る

幸福の構造はかなり複雑で、いろんな要素が絡み合っているわけですね。施策はその多様な要素のどこかに働きかける位置づけになっています。

たとえば、子育て支援は「地域の暮らしやすさ」を通じて幸福度につながるかもしれない。クーポン配布のような経済的な施策なら、「経済的な満足度」を通じて寄与するのかもしれない。つまり幸福度に至るまでには、施策が働きかける心理的な中間状態があって、そこを経由して最終指標に効いてくるんですよね。しかも、それぞれの施策が実際に届いて使われるまでにも、施策を知っているか（認知）・興味があるか（関心）・利用してみたか（試行）・継続して利用しているか（再使用）といった長いプロセスがある。

そう考えると、「最終指標である幸福度が上がったかどうか」だけですべての施策をジャッジするのは、ちょっともったいない評価の仕方だと思うんです。

もし、幸福度の前段階にある「望ましい状態」、たとえば暮らしやすさや経済的満足感、地域への愛着といった部分に対して施策が確実に寄与しているのであれば、それはちゃんとポジティブに評価すべき。心理学や社会調査がここで貢献できるのは、まさにこの幸福度に至る前の「心の中」を見える化することなのかなと思っています。

シリコンサンプリングという新しい武器

そしてもう一つ、政策評価の未来を考える上で外せないのが、最近注目されている「シリコンサンプリング(silicon sampling)」という手法です。

これはLLMに人口統計属性や個人プロフィールを与えて合成回答者を作り、世論調査や市場調査をシミュレーションする手法のこと。「実際の市民に聞かなくても、AIで作った市民で意見分布を予測できるかもしれない」というアイデアです。

これに関しては、2024年にスタンフォード大学などのチームが「1,000人のデジタル市民」を構築する研究を発表していて、社会調査の回答を一定の精度で再現できることが示されました。この研究については以前のブログでも触れています。こういう仕組みの精度がさらに上がっていけば、政策を実施する前にシミュレーション上で事前評価できる時代が来るかもしれない。

もちろん、実際の評価は最終的には生身の市民の声や客観指標の確認から行う必要があります。AIが作った合成市民の意見と、実際の市民の声が完全に一致するわけではない。そこは押さえておくべき前提です。

立案・評価の手法はこれからどう変わるのか

ただ、僕が思うのは、これからはシミュレーションか実調査かという二択ではなく、両方を組み合わせて使うのが当たり前になっていくんじゃないかということです。

具体的には、こんなサイクルが考えられます。

まず、シミュレーションでの試行。「このメッセージをこの場所で告知したら、市民は気づくのか、魅力的だと思うのか」をシリコンサンプリングで事前に試す。次に、課題の早期発見と修正。「このままだと認知が広がらない」「この打ち出し方では魅力が伝わらない」といったボトルネックを事前に把握して、メッセージや手法を改善する。そして最後に、実生活での検証。十分に練り上げたものを実際に展開し、生身の市民に聞く社会調査と客観指標で確認する。

これまでの政策評価は、「施策を打って、半年後・1年後に結果を見る」というスタイルでした。それも大事な評価なんですが、結果が出てから次の施策を考えるのではリードタイムが長すぎる。シミュレーションは事前の練り込みに、実調査は最終検証に——という役割分担ができれば、政策の質も速度も一段上がる気がします。

シミュレーションが現実に置き換わるわけでも、現実だけで十分というわけでもない。両者を組み合わせることで、政策の立案・練り込み・評価が一段高い精度で行える未来が来るんじゃないか。そんな可能性を結構真面目に感じています。

というわけで、今日は「政策評価の未来」というテーマで歩きながら考えてみました。心理学とAIが交わるこの領域、ほんとに面白いことが起きはじめているんですよね。

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