多数派の専横を防ぐ 意思決定理論とEBPM

19世紀に起こった実証主義の流れを汲み、帰納的な論理に基づくエビデンス (科学的根拠) に基づく医療EBM (Evidence Based Medicine) という概念が 1990年代初頭から世界の医学界・医療現場を席巻して久しい。近年政治や行政の分野で世界的な潮流となっているEBPM (Evidence Based Policy Making) は、政策の企画を過去の事例や個々のエピソードに頼るのではなく、政策目的を明確化したうえでエビデンスに基づくものとすることであり、日本でも内閣府を筆頭にEBPMを推進するべく様々な取組が省庁横断的に進められている。本書ではEBMとEBPMという切り口から、研究デザインや研究データを読み解くリテラシーの重要性に触れ、学問領域を超えて普遍的なデータに基づく意思決定の在り方を検討する一助となることを目指した。
 
本書のユニークな特徴の一つは、医学と経済学という一見遠く離れた分野の共通点に焦点を合わせていることである。前半部分では、医学博士の宮木幸一が疫学や公衆衛生学における様々な実践例と理論を通して、EBM とEBPM の重要性、データ解釈や因果推論における落とし穴、相関関係と因果推論、人の認知の本質に関わるバイアスという落とし穴などについて解説する。エビデンスには強さの序列があり、RCT (ランダム化比較試験) による結果の信頼性の高さとともに研究デザインとしてRCTだけが尊重されるべきではないこと、古典的なHillの因果性判定基準、反実仮想の考え方など、具体的な例と対策を紹介している。後半部分では、筆者の旧友で経済学博士の郡山幸雄 (エコール・ポリテクニーク経済学部教授) がメカニズム・デザインやゲーム理論、投票理論を通して、意見集約と合意形成の様々な工夫について解説し、理論を用いることの重要性だけではなく、人のココロにひびく施策を行うための具体例や実践例を幅広く紹介している。
 
多数決という馴染み深い意思決定方法には問題点が多数あることがわかってきており、社会的に望ましい選択肢を導く方法としてより優れた方法が検討されている。パリの市民参加型予算で活用されているマジョリティ・ジャッジメントという投票手法もその一つである。多数派が少数派を迫害する危険性については、近代民主主義の概念が発展した当初から議論されている。多数派なら専制を行ってもよい、という主張は民主主義の一部ではない。一方で、データを積極的に用いて「最適な」決定をアルゴリズムによって導くという意思決定方法も近年喧伝されている。だが、アルゴリズムがうまく働くためには、それを監視する肥えた目 (一人一人のデータリテラシーと社会がどうあるべきかという規範意識) が必要不可欠である。本書は、よりよい社会決定とは何かを考え、よりよい社会制度をつくることに貢献したい人に読んでいただきたい。また学術研究の成果を現実社会で実装していくことの難しさと面白さ、また複数の研究事例紹介を通して学問領域を横断した研究・社会実践の面白さが伝わると幸いである。
 

(紹介文執筆者: 公共政策大学院 特任教授 宮木 幸一 / 2023)