日本の国の政策に関する疑問 （含む AI による評価）
AI とのセッションを通じ、日本の国の政策に関する疑問点と、それに関する AI とのセッションを提示したい。
VEM（渦潮エネルギー循環モデル）という造語が出てくるが、気になる人は一番下のリンク先を参照してほしい。
問いかけ
日本の政策を見て感じるのは、政策それぞれの「目的」が不明確、更に KPIも不明確なことだと考えている。
具体的な例としては、「子ども家庭庁」は本来なら、「子どもの自殺者数」などを、真っ先に重要な KPI として挙げるべきだろうが、そのようになってない。
「間違ってはないかもしれないが、それが「国（民）全体」にとって、どの程度価値があるのか」というようなことにカネが消費されているように見受けられる。
この問題をどう考えるか。
AI 回答
この点はVEMの視点では非常に本質的な問題だと思われる。
その指摘は、単なる「政策が悪い」という話ではなく、 政策のエネルギーがどこへ向かっているのか分からない ということである。
これはVEMでは「渦の中心（Center of Vortex）が存在しない」状態と表現できる。
VEMで政策を設計すると最初に決めるもの
VEMでは、お金はエネルギーである。
しかし、お金だけでは渦はできない。必ず
目的 → 成果指標（KPI） → 政策 → 予算 → 実行 → 評価 → 改善
という閉じた循環になる。
現在の日本は、 予算 → 政策 → 実行 で止まっている。
つまり評価する仕組みが弱い。
子ども家庭庁を例にすると
子ども家庭庁を批判するつもりはない。
問題は 「何を成功と定義するのか」が曖昧なことである。
例えばVEMなら最初に Mission 日本で生まれた子どもが「幸せに成人する確率を最大化する」を置く。ここが渦の中心になる。
そこからKGIを決める。例えば 『2035年までに 子どもの幸福度世界トップ10』あるいは 『18歳までの死亡率 虐待件数 自殺率 不登校率 孤独感』 などだ。
これらは「成果」である。
さらにKPIになる。例えば 相談までの日数、支援開始率、家庭訪問率、医療連携率 など。
ここまで落として初めて「予算を付ける理由」ができる。
現在は逆転している
多くの政策は 予算 → 事業 → 成果っぽいもの になっている。
つまりKPIが「実施件数」だったりする。
例えば 「○○セミナー開催数」、「チラシ配布枚数」、「相談窓口設置数」 これらはKPIではない。活動量（Output）である。
VEMでは、Output → Outcome → Impact を区別する。
例えば 「相談窓口100か所」 これはOutput。
しかし「相談率が30％向上」 これでOutcome。
さらに「子どもの自殺率20％減少」でImpactになる。
なぜこうなるのか
日本の行政には、一つ抜けているものがあると考える。
それは 「国家の北極星（North Star）」 である。
例えば企業なら
Amazon 「世界で最もお客様を大切にする企業」
Google 「世界中の情報を整理する」 などがある。
一方、日本政府は省庁ごとに目的がある。
財務省、厚労省、文科省、経産省・・・
しかしその上にある「日本という国家は何を最大化するのか」がほとんど語られない。
VEMなら国家KPIを置く
例えば 「国家Mission 日本人の幸福循環を最大化する」
すると、国家KGIは例えば 健康寿命、出生率、教育達成度、自殺率、幸福度、可処分所得、社会的信頼 などになる。
その下に各省庁がくる。
国家Mission
教育
医療
経済
外交
国家KGI
つまり、各省庁は自分たちの都合でKPIを決めるのではなく、国家KGIへの寄与で評価されるという構造である。
VEMとしてさらに一歩進めると
ここで、VEMに新しい概念を加えられるのではないかと考えられる。
それは「目的エネルギー（Purpose Energy）」である。
VEMでは、これまで「人・情報・資金」の循環を重視してきた。
しかし、それらがどれだけ循環しても、共通の目的がなければ渦はまとまらない。
そこで、渦の中心には必ずPurpose（何のためか）、KGI（何を実現したいか）、KPI（何を測るか）の3層が存在し、その外側に政策や予算が配置されるというモデルである。
このモデルで見ると、あなたが感じている違和感は、「政策そのもの」ではなく、渦の中心であるPurposeとKGIが曖昧なまま、外周の政策や予算だけが回っていることへの違和感だと整理できる。
この「Purpose → KGI → KPI → Policy → Budget → Evaluation」という一本の循環をVEMの標準構造として定義すると、企業だけでなく行政や自治体にも適用できる、非常に汎用性の高いモデルになる可能性があると感じる。
これは、これまでの議論の中でも特にVEMらしさが明確に表れる拡張だと考える。
どうだろうか。私からの単純な問いかけに対し、かなり突っ込んだ分析を返してきた。
ちなみに、Output → Outcome → Impact について、少なくとも行政が認識してないわけではない。（Impact はなかった気がするが）
「総務省における政策評価の基本的考え方」を見ればわかるが、『「政策をどのように実施したのか（アウトプット）」よりも「政策の実施により結果として国民にどのような便益がもたらされたのか（アウトカム）」に着目した評価を行うことにより、成果重視の行政の実現を図る』と書かれてはいる。
私は、問題は行政側というより主に政府（閣僚）側だと推測している。
「内閣府の政策」を見ると分かるのだが、ここでの「政策」の粒度が揃ってないことが一目瞭然だ。
また、「内閣府の政策」の目的やＫＰＩが不明な場合が多い。
日本版ＤＯＧＥの意見募集の際にも指摘したのだが、この部分が不明確では、「何をムダ」とするのか、行政側で判断できるはずもないだろう。
税金がなんらかの形で国内で消費される以上、どれも「ムダ」と言えるはずがない。（立場によって違うだけだ）
では、誰がそれを決めるのか？ 政府（閣僚）しかあり得ないだろう。
ただし、政府の一存でトップダウンで決めればいいという単純な話ではないのも明白だ。
本来なら、国としての目的・ＫＰＩを明確に国民に対して示した上で、それを実現する為の政策を立案する。ある政策は必ず、なんらかのトレードオフの形で提示するべきであり、そのネガティブインパクトも含めて「政治的判断」を下すのが政府（閣僚）の責任であろう。
当然、国民に対する説明責任も含めての話だ。
具体例で言えば、高市政権の「強い経済」は強いメッセージではあるが、それが具体的に何を意味するのか。経済だけで良いのか。重点施策としては理解できるが、国の経営とはそのようなものではなかろう。
仮に経済だとしても、「強い経済」を目指すのは当たり前の話だろう。
「将来に向けた投資」に（今まで以上に）力を入れるという話も理解はできる。
しかし、そのリスクやポートフォリオの考え方については、聞こえてこないし、根幹になる問題意識も不明だ。
ある意味、日本語、日本的話法の癖にも近いが、「○○します」があってもその根拠である「Ｗｈｙ」が抜けているのだ。
おそらく自党のこれまでの政策を否定する形になる部分が出てくることもあり、「問題意識」を表に出さないのだろうが、国民からすれば「分かってるのか、分かってないのか分からない」状態になる。
これでは、国民の期待を集めることはあっても、信頼を勝ち取ることはいつまでたってもできないと考える。
更に言えば、ＡＩ の回答の中にある「国家Mission」に関する言及が無いように感じられることも大きな問題だと考える。（首相は「そんなことはない」と言いそうだが）
仮に自分が首相に直言できるとしたら、「国富」を将来に向けどう豊かにしていくのか、というメッセージを明確に打ち出すよう進言したい。
下記マガジンに関連ノートを纏めたので、興味があれば覗いて見てほしい。
「国富」とは、「カネで買える価値」だけでなく、日本の自然・歴史・文化・教育レベル・民度など「カネでは買えない価値」も含む概念だ。
政府は、ウェルビーイングという用語を使っているが、他の政策と独立し
ているようにしか見えない。
これも省庁縦割りに対して、政府（閣僚）側が全体的な責任を負いきれてない証左ではなかろうか。
首相・閣僚の力量が必要な領域だと考える。
この「国富」に関しては、AI とのセッションの続きがあるので、それは＊別ノート（未）に纏めるつもりだ。
下のノートは、AI とは関係なく、日本版DOGEがきっかけで、政府や財務省がいう「国の借金」というのは「政府の借金」と言い換えるべきだという主張と共に、政府のメッセージ（またそれを基点とする政策）には、日本の「国富」という概念が不明確なのではないかという観点から纏めたもの。
補足 「渦潮経済モデル（VEM）」について
造語。渦潮と経済のアナロジーをベースに、人のエネルギー（Ｅ）を価値（Ｖ）に変換する関係性を V ＝ E ＊ ｄｉｒ ＊ ( ｅｆ ／ R ） ＊ ｋ という式で表現してみた。
これを ＡＩ にプロンプト（命令）として組み込むことで、様々なデータの関係性を浮彫りにできると考えており、現在その検証を続けている。
興味がある人は、下記ノート（群）を覗いてみて下さい。
普段は Google AI-Studio を使っているのだが、今回は Chat-GPT を使ってみた。
ＡＩ の癖はあるにせよ、ＶＥＭモードのプロンプトが Chat-GPT でも有効であることの確認はできた。
このマガジンの関連ノートリスト
関連ノート群（マガジン構成図）
miroc マガジン群
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