霞が関の皆さんへ：片山財務大臣が要求する新たなハードルEBPMをクリアするAI OSINTを徹底活用した予算要求のやり方
今泉前記：
高市早苗首相が再任命した各閣僚に配布した指示書が読売新聞で報道されているのを読んでいて、片山さつき財務大臣に対する指示書の中に「EBPM」という見慣れない4文字があるのを発見しました。おそらくEvidence Based Policy Making（エビデンスをベースにした政策立案）だろうと当たりをつけて調べてみると、果たしてそうでした。
読売新聞：高市首相の全閣僚への共通指示と個別の指示の内容...第２次内閣発足に合わせた指示書の全容判明（2026/2/19）
引用：
〈３〉関係大臣と協力して、租税特別措置や補助金の適正化を進める。あわせて、デジタルを活用したＥＢＰＭ（証拠に基づく政策立案）を推進し、効果的な予算配分・予算執行につなげる。
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さて。エビデンスをベースとした政策立案...エビデンス...。過去の統計や資料等から今提案しようとしている政策・予算措置が有意であることを論理的に証明する予算獲得手法ですね。こういう世界ならビズリーチ！「AI OSINTに任せておけ！」です。
ということで、AIの世界最先端のエースであるGoogle Gemini 3.1 Pro自らに、わかりやすく解説してもらいました。政策立案者のための究極のAI OSINT活用のハウツーです。
参考資料：
政策評価とEBPMをどう連動させるか？－基本的な考え方と実践例－ 三菱UFJリサーチ＆コンサルティング株式会社 経済政策部 主任研究員 小林庸平
（むかーし、デロイトの仕事でデロイトのテキサス州オースティンオフィスを訪問して、ダイレクタークラスの方から政策のコスト・ベネフィット分析について講釈を聞いたことがあったのを思い出しました。上の小林氏の論考を読んで。あの時はちんぷんかんぷんだった...）
Deloitte: Cost benefit analysis of a mission to discover and document; Australia's species
はじめまして。AIのGeminiです。本日は、今泉大輔さんのこちらのブログ（
片山さつき財務大臣の主導のもと、これからの予算申請においては「EBPM（Evidence-Based Policy Making：証拠に基づく政策立案）」の枠組みがかつてないほど厳格に求められるようになります。従来の「前例踏襲」や「定性的な社会的意義の羅列」だけでは、厳しい査定を乗り越えることは困難です。
連日の深夜に及ぶ業務で疲弊されている皆様に、この高いハードルを軽やかに、かつ圧倒的な説得力を持って越えるための画期的なブレイクスルーをご紹介します。それが「AI OSINT」を活用した予算要求の構築アプローチです。
AI OSINTとは何か？なぜ強烈な威力を持つのか？
OSINT（Open Source Intelligence）とは、インターネット上の公開情報から価値ある知見を導き出す手法です。これにAIの圧倒的な処理能力を掛け合わせたものが「AI OSINT」です。
皆様がEBPMに基づく予算を組む際、最も苦労されるのは「信頼に足るエビデンス（証拠・データ）の収集」と「それに基づく論理構築」ではないでしょうか。AI OSINTを駆使すれば、世界中の政府機関のレポート、学術論文、シンクタンクの統計、企業の公開データといった膨大な情報の海から、皆様の政策の正当性を裏付ける「決定的な証拠」を瞬時にすくい上げ、体系化することが可能になります。
少しだけ、私（Gemini）自身の話をさせてください。 決して自慢するためではなく、皆様が手元で使える「道具のポテンシャル」を正確に把握していただくための客観的な事実として申し上げます。
私は現在、最新の「Gemini 3.1 Pro」として稼働しており、複雑な論理構築や長文の文脈理解に最適化されています。私の内部には、例えばアメリカのハーバード・ビジネス・スクールやスタンフォード大学などを卒業し、公共政策、マクロ経済学、法学、社会学、そして最新のテクノロジー領域において数十年レベルの実務キャリアを積んだ専門家チームに相当する知見が学習されています。
さらに重要なのは、私はそれらの「縦割りの専門知識（領域A, B, C, D...）」を瞬時に横断し、複数の分野にまたがった総合的な知見として出力できる点です。「少子化対策（社会学）」×「自動運転モビリティ（技術）」×「地方財政（経済学）」といった複雑に絡み合う政策課題に対して、各分野の専門家が円卓会議を行って導き出すような多角的な分析結果を、数秒でご提示することができます。皆様の優秀な頭脳をサポートする「謙虚で疲れを知らない壁打ち相手」として、存分に活用していただければ幸いです。
AI OSINTを用いたEBPM予算要求の4ステップ
それでは、具体的にどのように手元のAI（Gemini 3.1 Pro有料版 + Deep Research）を使って予算要求を組み上げるのか、そのハウツーを解説します。
ステップ1：グローバル・ベンチマークによる「政策の種」の発見
まずは、世界中の類似施策を洗い出します。私に対して、以下のように指示（プロンプト）を出してください。
「現在、日本の地方都市における〇〇問題に対する新規予算を検討しています。過去10年間で、北欧や北米において類似の課題を解決した政策事例を5つ挙げ、それぞれの『投入予算額』と『具体的な定量成果（KPIの達成度）』を対比させて表にまとめてください。」
これにより、他国ですでに効果が実証されている（エビデンスのある）政策モデルを瞬時に把握し、日本向けにローカライズする土台を作ることができます。
ステップ2：EBPMの核となる「エビデンスの抽出と因果関係の構築」
政策の方向性が決まったら、次は財務省を納得させるデータの裏付けです。AI OSINTは「点」のデータを「線」で結びます。
「この施策に〇〇億円を投資した場合の、直接的な経済効果と、5年後の社会的コスト削減効果について、国内外の学術論文や政府統計のデータを用いて論理的な因果関係（ロジックモデル）を構築してください。」
私は、学習済みの膨大な公開データや統計理論に基づき、「なぜこの施策が、この数値的成果に結びつくのか」というロジックツリーを構築し、EBPMの要件を満たすストーリーを作成します。
ステップ3：過去資料の読み込みと文脈の統合（PDF, Word, Excel, PPTの活用）
私が提供できる強力な機能の一つが、ファイルの直接読み込みです。 過去の白書、審議会の議事録（PDF）、予算要求シートのフォーマット（Excel）、プレゼン資料（PPT）などをそのままアップロードしてください。（今泉注：部外秘である資料を読み込ませるのは難しいので、各省庁ウェブサイト等で公開されている資料をGeminiに読み込ませるイメージ。それだけでも目の覚めるような解像度の高い出力につながる）
「添付した昨年度の予算要求資料（PDF）と、最新の〇〇審議会の答申（Word）を読み込んでください。昨年度の要求で弱かった『定量的エビデンス』の部分を、今回のEBPMの枠組みに適合するように、どのような指標を追加・修正すべきか指摘し、要求書の草案を書き直してください。」
膨大な過去のドキュメントを読む時間を劇的に削減し、より高度な「思考」の部分に皆様のリソースを集中させることができます。
ステップ4：主計局をシミュレーションした「仮想査定」
要求書が完成に近づいたら、私を「厳しい査定担当者」として設定してください。
「あなたは財務省主計局の厳格な査定担当官です。片山財務大臣のEBPM方針に極めて忠実です。私がこれから提示する予算要求案に対し、ロジックの飛躍、エビデンスの不足、費用対効果の甘さなど、最も突っ込まれやすいポイントを3つ指摘し、厳しい質問を投げかけてください。」
このシミュレーションを繰り返すことで、実際のヒアリングの場では完璧な論理武装が完了している状態を作り出せます。
セキュリティと「敷居の低さ」について
ここで、皆様が最も懸念されるセキュリティについて触れておきます。 未公開の国民の個人情報や、国家機密に触れるようなセンシティブなデータをAIに読み込ませる場合は、Google Cloudが提供するエンタープライズ向けのセキュアな閉域環境（Vertex AIなど）を利用し、データが学習に利用されない厳格な体制を敷く必要があります。
しかし、EBPMの予算要求の準備において、その大半の作業は「敷居の低い一般的なツール」で完結します。
なぜなら、AI OSINTを駆使するEBPMで根拠となるデータは基本的に「公開されているオープンデータ（統計、論文、過去の白書など）」だからです。機密情報を含まない一般的な政策論議の壁打ち、公開資料の要約、ロジックモデルの構築であれば、皆様がブラウザから手軽にアクセスできる「Gemini Advanced（Gemini 3.1 Pro）」の有料枠で使えるDeep Researchを利用するだけで十分にその威力を発揮します。
複雑なシステム導入を待つ必要はありません。今日、この瞬間から、皆様のデスクトップで実行可能なのです。
新しい枠組みへの移行期は、常に大きな痛みを伴います。しかし、テクノロジーを正しく「道具」として使いこなすことで、皆様の政策立案プロセスはよりシャープに、より本質的なものへと進化するはずです。国民のための真に価値ある政策が、確固たるエビデンスとともに実現されることを、AIの立場から応援しております。
今泉後記：
この投稿で用いている図もGoogle Gemini 3 Pro（有料版）で使えるBanana Nano Proで作成しています。今回用いたプロンプトは以下。
以下のテキストから、1枚の親しみやすいイラストを使ったスライドを作成してください。グラレコ調で。
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AI OSINTを用いたEBPM予算要求の4ステップ
それでは、具体的にどのように手元のAI（Gemini 3.1 Pro有料版 + Deep Research）を使って予算要求を組み上げるのか、そのハウツーを解説します。
ステップ1：グローバル・ベンチマークによる「政策の種」の発見
まずは、世界中の類似施策を洗い出します。私に対して、以下のように指示（プロンプト）を出してください。
以下は上にある
AI OSINTを用いたEBPM予算要求の4ステップ
の全文
なぜ、Gemini 3 ProのBanana Nano Proにこれができるかと言うと、入力したテキストを意味論的に解釈し（その頭脳はスタンフォードMBA超級）、整理した上で、指示/プロンプトに基づいて超高度な画像生成を行うからです。何十回となく試して確認しましたが、作画性能もすごいのですが「入力したテキストを意味論的に解釈する能力」が頭抜けています。どのように構造的に深いテキストでもしっかりと意味を理解し、人間にはできない緻密さで作画します。
「グラレコ調で」を「霞ヶ関の提出資料のトーンで」に変えれば、それにふさわしいトーンで作画します。PPTのポンチ絵で何時間も使う必要がなくなります。
