AI×地方創生―データで読み解く地方の未‪来‬

データ×人の“想い”
AIが導き出す、未来へのヒント

データ(根拠)に基づいて過去の政策検証や未来シナリオのシミュレーションを行い、目指す未来に向けた政策を立案。
AIを活用したEBPM(証拠に基づく政策立案)の新たな実践。

広井教授と日立製作所によるAIを用いた「日立京大ラボ」での共同研究成果である人口減少社会に向かう2050年へのシナリオとビジョン・政策選択を提示。
2050年の日本を視野に収めながら、現在のままでは日本社会は「破局シナリオ」に向かう可能性が大きいとの問題意識を踏まえ、①人口、②財政・社会保障、③地域、④環境・資源という4つの持続可能性に注目し、日本が持続可能であるための条件やそのためにとられるべき政策選択肢をデータに基づいて提示する。
AIや重回帰分析といった手法を用い、エビデンスに基づいて総合戦略を論理的に分析・シミュレーションすることで、地方創生に対するエビデンスに基づいた自治体マネジメント(EBPM)の必要性がわかる。