「ヤバい統計」で国を誤る前に

EBPMという略語を、お聞きになったことがあるだろうか。Evidence Based Policy Makingの略で、和訳すれば「根拠に基づいた政策決定」だ。日本の行政の現場でも、5年ほど前から強調されるようになっている。

これに対し、本書は終盤で警告する。「根拠に基づいた政策決定」が目指されるのは喜ばしい。しかしより重要なのは、その「根拠自体の質」なのだと。

7章にわたって延々と、質の低い根拠(ヤバいデータ)に基づく政策の失敗例を示した最後に、総括として用いられたこの言葉は重い。

そんな本書の著者は、英国の下院図書館の統計職員だ。すべての議員からの、統計数字に関するあらゆる質問に、不偏不党で可能な限り正確に答える仕事についている。

日本でそのような仕事を担うのは、霞が関の諸官庁だが、彼らは自らの政策を正当化するポジショントークに走るのが常だ。それに引き換え、著者のようなスタッフを国会自身が抱えている英国政府の仕組みは、素晴らしい。

しかるに、その英国にして、これだけの失策の山を築いてきたというのだから、EBPMの理想と現実の乖離は著しい。20世紀初頭に国民年金を導入した際の受給者数の予測の大間違いに始まり、21世紀の新型コロナウイルスへの対処の間違いに至るまで、間違った原因を構造的に分析しつつ列挙していくのを読み進むうちに、翻って日本はどうなのかと、わが身が心配になってくる。

中でも6章の「モデル」は、読み飛ばさないで欲しい。モデルやアルゴリズムがどんなに数理的に正確であろうとも、根拠として使えない「ヤバいデータ」を入力すれば、ヤバい結果が出力されてくる。ブラックボックス化したモデルでは、そのヤバい結果がまたヤバいデータとして入力側に回ることもあり、そうなれば加速度的にどんどん間違った方向へと事実認識がねじ曲がっていく。今後人工知能が普及するほど、この問題は社会のあらゆる場面で深刻化しそうだ。

政治家や官公庁職員のみならず、民間企業や教育機関などのすべての組織の、意思決定に携わる責任者にもスタッフにも、ぜひ手に取ってもらいたい本である。
 

「青春と読書」2024年2月号掲載

日本のヤバい統計…政府、政治家、世論はなぜ数字に騙されるのか_1
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ヤバい統計 政府、政治家、世論はなぜ数字に騙されるのか
著者:ジョージナ・スタージ
訳者:尼丁 千津子
日本のヤバい統計…政府、政治家、世論はなぜ数字に騙されるのか_2
2024年1月26日
2,640円
四六判/368ページ
ISBN:978-4-08-737003-4
【絶賛!】
政策はAI(人工知能)では作れないことを、徹底的にわからせてくれる。
――藻谷浩介氏(『里山資本主義』)

その数字は、つくり笑いかもしれないし、ウソ泣きかもしれない。
データの表面を信じてはいけない。その隠された素顔を知るための一冊!
――泉房穂氏(前・兵庫県明石市長)

【データの“罠”が国家戦略を迷走させる!? ビッグデータ時代の必読書!】

「データ」や「エビデンス」に基づいてさえいれば、その政策や意思決定は正しく、信用できると言えるのか?

私たちは政府統計を信頼しきっているが、その調査の過程やデータが生み出されるまでの裏側を覗けば、あまりにも人間臭いドタバタ劇が繰り広げられていて驚くはずだ。本書は英国国家統計局にも関わり、政府統計の世界を知りつくす著者が、ユーモア溢れる筆致でその舞台裏を紹介した一冊である。

扱われるのは、英国の移民政策、人口、教育、犯罪数、失業者数から飲酒量まで、実に多彩な事例。それぞれの分野で「ヤバい統計」が混乱をもたらした一部始終が解説される。いずれも、日本でも同じことが起こっているのではないかと思うような話ばかりだ。

現在、この国では「根拠(エビデンス)に基づいた政策決定(EBPM)」が流行り言葉のようになっている。人工知能の発達も急速に進みつつあり、アルゴリズムに意思決定や判断を任せようとの動きも見られる。「無意識データ民主主義」といった言葉も脚光を浴びつつある。しかし本書を読めば、数字やデータだけを頼りに物事を決めることの危うさが理解できるはずだ。

数学や統計学の予備知識はいっさい不要。楽しみながらデータリテラシーが身に着く、いま注目の集英社シリーズ・コモン第3弾!

【目次】
第一章 人々
第二章 質問する
第三章 概念
第四章 変化
第五章 データなし
第六章 モデル
第七章 不確かさ
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