| 研究課題/領域番号 |
23K18770
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0106:政治学およびその関連分野
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
三上 真嗣 同志社大学, 政策学部, 助教 (10979652)
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| 研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 行政学 / 機械学習 / 行政事業レビュー / 政策評価 / 行政責任論 / 政策評価論 / 行動行政学 / 実験 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
政府は報告書を通じて政策や行政に関するさまざまな説明を行っているが、住民や市民の納得に資する説明はどのようなものか。本研究は、この問いに量的に迫るものである。まず、機械学習手法を応用して政府の報告書に混在する説明パターンを認識する。次に、この説明パターンに対する住民の反応を知るために、実験手法によって行動データを収集する。最後に、両者の関係を確率的に明らかにし、行政責任論の理論を構築する。行政責任論において機械学習と実験を用いた量的研究を新たにスタートし、行政責任のジレンマ問題の解決を試みる（学術的意義）ほか、市民と住民の視点に基づいた責任追及メカニズムの実務的な実現も試みる（社会的意義）。
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| 研究実績の概要 |
2023年度の本研究課題にかかる主な実績は以下の3点である。
第1に、「政策評価論における量的アプローチ―第3の道「機械学習」―」と題して、朝日大学鏡圭佑講師（当時）が主催した研究会において報告と意見交換を行った（2023年9月）。
第2に、「政策評価論の隘路と活路―機械学習と行動行政学―」と題して、同志社大学2023年度第1回政策学会セミナーにおいて報告を行った（2023年10月）。
第3に、これらの報告やディスカッションで得られた知見をもとに、機械学習手法を用いて行政事業レビューシートの分析を試みた。その成果として「政策評価論における機械学習手法の応用―潜在ディリクレ配分モデルを用いた行政事業レビューの組織間比較―」『同志社政策科学研究』25(2):61-74を公表した（2024年3月）。この論文では、政策評価研究における量的研究・機械学習手法の応用について新たな展望可能性と限界があることを論じた。とくに機械学習が得意とするパターン認識は人手で処理しきれない膨大な評価報告書の動向や変化をつかみ、新たな議論を喚起する際に役立つ。
その実務的応用に関連して、総務省行政管理局調査法制課「行政制度に関する勉強会」において「「アジャイル型政策形成・評価」と行政管理―開発協力の事例にみる意義と課題―」を報告した（2023年12月）。このほかに若手実務家と若手研究者で共催する研究会（政策研究ネットワーク）において、複数回の報告と活発な意見交換を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
海外渡航による調査と調査会社を通じた実験データ取得に遅延が生じているが、研究の全体像としては概ね当初の計画通りに進められている。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度では、2023年度に纏めたアプローチ上の可能性と限界に留意しながら、具体的な分析とその補正を進める。
2024年夏まで：調査会社を通じた実験データの取得と分析を進める（研究代表者の所属機関変更に伴い、入札手続きが必要になった。これによって計画に多少の遅延が生じる可能性がある。）。
2024年夏以降：海外渡航による調査を進める（海外におけるインタビュー実施が可能であれば、渡航先を変更する予定である。）。
2024年秋から冬：研究成果の公表準備を進める。
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