事務事業評価と予算編成の連携 — 評価結果を事業別予算に反映するロジックモデルとデータ可視化の実務

事務事業評価が「評価書づくり」で終わり予算に反映されない構造を分解。ロジックモデルでアウトカムを設計し、評価サイクルと予算サイクルをデータで橋渡しする実務手順を、自治体財政・企画向けに整理します。

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多くの自治体が事務事業評価に取り組んでいます。ところが現場でよく聞かれるのは「評価書をつくることが目的になり、結果が翌年度の予算に反映されない」という声です。評価と予算が別々の作業として走り、シートは年度末にファイルされて終わる。これでは行政評価が本来担うはずのPDCA(計画・実行・評価・改善)が、評価の手前で止まってしまいます。

本稿は、ふるさと納税など特定分野に限らず、自治体全般の事務事業評価と予算編成の連携に焦点を当てます。評価結果を事業別予算へ反映する仕組み、ロジックモデルによるアウトカム設計、そして評価サイクルと予算サイクルをデータで橋渡しする実務を、財政・企画・行政改革の担当者向けに整理します。

なぜ「評価」と「予算」はつながらないのか

評価が予算に反映されない原因は、担当者の怠慢ではなく構造にあります。総務省の政策評価に関する議論でも、政策評価のサイクルと予算編成のサイクルはタイミングが異なるため直接の連動が難しく、評価結果を機械的に予算へ反映させると、今度は評価が予算の都合に従属して形骸化するという両面のリスクが指摘されています(総務省「政策評価の導入に向けた意見・論点の中間整理」)。

自治体の現場でも、事務事業評価がうまく回らない要因として、おおむね次の4点が繰り返し挙げられます。

  • 評価書づくりの目的化。シートを埋めること自体がゴールになり、結果が次の意思決定に使われない。
  • 拡充方向の見直しにつなげにくい。評価が「削減のための材料」と受け止められ、伸ばすべき事業を増額する判断に結びつかない。
  • 施策レベルで力の入れどころが見えない。個々の事業は評価できても、施策全体としてどこに資源を寄せるべきかが浮かび上がらない。
  • 結果として財源対策が膨らむ。優先順位づけが効かないまま予算が積み上がる。

裏を返せば、連携を成立させる条件は明確です。評価が「翌年度に何を増やし、何を減らし、何をやめるか」という予算の言語に翻訳されていること。そのためには、評価の単位・指標・タイミングを、予算編成の流れに合わせて設計し直す必要があります。

予算サイクルに評価を埋め込む — PDCAの実装

事務事業評価は本来、予算の編成・執行・決算という一連の過程に評価結果を反映させる「事業レベルのPDCA」として位置づけられます(山形県の事業別PDCAの考え方)。評価を独立した行事にせず、予算編成カレンダーの中に節目として組み込むことが出発点です。

Plan総合計画・事業設計Do予算執行・事業実施Check事務事業評価Action予算要求への反映次年度Planへ

多くの団体が採るのが、本格的な予算要求に先立つ事前検討の場です。中長期的に見直すべき事業の方向性を、各局の予算要求より前にあらかじめ整理しておく(いわゆるサマーレビュー型の事前検討)。ここで評価結果を使い、「継続・拡充・縮小・廃止・統合」の方向感を共有しておくと、秋以降の要求と査定が方向性に沿って進みます。評価を決算後ではなく要求前に置くことが、連携の肝です。

運用の要点を、よくある失敗とあわせて整理します。

場面 つながらない運用 つながる運用
評価の時期 決算確定後に評価書を作成し、要求には間に合わない 要求前の事前検討で前年度実績を用いて方向性を確定
評価の単位 予算事業と評価事業の単位がずれ、突合に手作業が発生 予算科目(事業コード)と評価単位を一致させる
指標 「実施した」「配布した」などの活動量のみ 住民側の変化を示すアウトカム指標を1事業1つは設定
反映の形 評価結果が査定の参考資料に埋もれる 方向性区分を要求書・査定に紐づけ、増減の根拠にする

ロジックモデルで「事業別予算」を成果に結びつける

評価と予算をつなぐ共通言語がロジックモデルです。ロジックモデルは、政策・事業の目的と手段の因果関係を、インプット(予算・人員)から活動、アウトプット(直接の産出量)、アウトカム(住民への成果)、上位アウトカム(政策目的)へと一本の連鎖として図解したものです。総務省の政策評価研修でも、評価指標の設定手法としてロジックモデルが取り上げられています。

インプット予算・人員活動事業の実施アウトプット直接の産出量アウトカム住民への成果上位アウトカム政策目的手段 →(因果連鎖)→ 目的事業が「やったこと」事業で「変わったこと」

ロジックモデルを描く実務的な効用は3つあります。第一に、事業別予算がどの成果につながるのかを可視化できること。予算(インプット)の右側に成果(アウトカム)が並ぶため、「この事業は何のために、いくら使い、何を変えるのか」が一目で説明できます。第二に、指標の取り違えを防げること。「相談会を10回開催した」はアウトプット、「相談者の課題解決率が上がった」はアウトカムであり、後者を測らなければ事業の価値は語れません。第三に、因果の弱い事業をあぶり出せること。インプットから活動までは書けてもアウトカムへの矢印が描けない事業は、そもそも設計を見直す候補になります。

作成手順はシンプルです。(1)事業が最終的に解決したい住民の状態(上位アウトカム)を1文で書く。(2)その手前で直接変えたい状態(アウトカム)を、できれば数値目標つきで定める。(3)そのために何を産み出すか(アウトプット)、何をするか(活動)、何を投じるか(インプット)を右から左へ埋める。(4)各段のつながりに無理がないかを点検する。完成したロジックモデルは、評価書の根拠であると同時に、予算要求の説明資料そのものになります。

EBPM的な事業の見直し — 「思い」から「根拠」へ

ロジックモデルでアウトカムを定義したら、次はそれを実績データで検証する段階です。これがEBPM(証拠に基づく政策立案)の考え方で、総務省行政評価局も外部有識者の参画を得ながら、ロジックモデルの作成から調査設計、データ収集、分析までを一気通貫で行う取り組みを進めています(総務省 政策評価ポータル)。

自治体規模でいきなり厳密な因果推論を行うのは現実的ではありません。まずは手元にあるデータで、ロジックモデルの各段に実績値を当てて「想定どおりアウトカムが動いているか」を確認するだけでも、議論の質は変わります。検証の結果、アウトカムが伸びていれば拡充の、伸びていなければ手段の組み替えや廃止の根拠になります。評価が「担当課の思い」ではなく「データの根拠」で語られるようになることが、増減両方向の意思決定を後押しします。

ここで重要なのは、削減ありきにしないことです。前述のとおり、評価が縮小の道具だと受け止められると現場の協力は得られません。伸びている事業を堂々と増やすための材料でもある、という運用が、評価を予算に根づかせます。

評価と予算のデータ連携・可視化が決め手になる

仕組みを設計しても、評価シートがExcelで各課に分散し、予算データは財務会計システムに、成果指標は別のファイルに、と分断されていては連携は手作業に逆戻りします。総務省も、地方公共団体に対する評価手法等の情報提供・支援に取り組んでいますが、ツールの「型」を入れても、データがつながらなければ活用までは届きません。前述の「整備しても活用されない」構造は、公会計でも繰り返し指摘されてきた論点です。

鍵になるのは、事業コードを軸にした名寄せです。予算事業・評価事業・成果指標を同一の事業コードで串刺しにできれば、次のような可視化が一画面で成立します。

  • 事業別の予算 × アウトカム実績を並べ、投じた額に対する成果の傾きを比較する。
  • 方向性区分(継続・拡充・縮小・廃止・統合)ごとの要求額を集計し、編成全体の優先順位を俯瞰する。
  • 施策単位でのロールアップにより、個別事業では見えない「力の入れどころ」を施策レベルで示す。
  • 複数年度の推移で、見直し判断が翌年度の予算と成果にどう反映されたかを追跡する。

こうした可視化をBIダッシュボードで常時更新できれば、評価は年1回の行事から、予算編成の意思決定を支える日常のツールへと変わります。財政課・企画課・各事業課が同じ画面を見て「この事業は成果が出ているから増やす」「ここは因果が弱いから組み替える」と議論できる状態こそ、事務事業評価と予算編成が連携した姿です。

Aurant Technologiesは、自治体の予実管理・会計データの可視化に取り組んでいます。評価と予算のデータ連携にお悩みであれば、まずは事業コードの整理と、予算×アウトカムの一覧化から始めるのが現実的です。

関連する取り組み

主な参照(一次情報)

  • 総務省 政策評価ポータル(行政評価局のEBPM):https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/hyouka/seisaku_n/seisaku_ebpm.html
  • 総務省 政策評価の導入に向けた意見・論点の中間整理:https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/hyouka/81282.htm
  • 総務省 地方公共団体への評価手法等の情報提供等の支援:https://www.soumu.go.jp/main_content/000536797.pdf
  • 総務省 統一研修「ロジックモデルを用いた評価指標の設定」:https://www.soumu.go.jp/main_content/000544566.pdf

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aurant technologies 編集

上場企業からスタートアップまで、数多くのデータ分析基盤構築・AI導入プロジェクトを主導。単なる技術提供にとどまらず、MA/CRM(Salesforce, Hubspot, kintone, LINE)導入によるマーケティング最適化やバックオフィス業務の自動化など、常に「事業数値(売上・利益)」に直結する改善実績多数。

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