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title: 生成 AI で政策導入時のシナリオ分析を行う
description: 生成 AI を使ってある政策を導入した後のシナリオ分析を行います。
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 2025/10/31 (金)

# 生成 AI で政策導入時のシナリオ分析を行う

![Picture of 蛯谷 夏海](https://peplatform.org/hs-fs/hubfs/__0E2A3318-1.jpeg?width=50&name=__0E2A3318-1.jpeg) [蛯谷 夏海](https://peplatform.org/ja/latest/author/natsumi-ebitani)

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政策立案や提言活動の現場で、新しい政策の導入を検討する際、「この政策がうまくいかなかったらどうなるだろうか？」「想定以上の成果が出るとしたら、どんな条件が必要だろうか？」と考えることはありませんか？

未来は不確実であり、政策の実行には常に予期せぬリスクや機会が伴います。こうした不確実性に備え、政策の頑健性（ロバストネス）を高めるために不可欠な手法が「シナリオ分析」です。

しかし、ゼロから多角的なシナリオを構築するには、多くの時間とリサーチが必要です。

そこで今回は、生成 AI を活用して、このシナリオ分析の「たたき台」を効率的に作成するための実践的なプロンプトをご紹介します。

## （その前に）なぜシナリオ分析が重要か？

シナリオ分析は、単なる「未来予測」とは異なります。政策の成否に影響を与える主要な変動要因が変化した場合に、どのような未来が分岐しうるかを「悲観」「ベースライン」「楽観」といった複数のパターンで描き出す手法です。これにより、以下のメリットが期待できます。

- リスクの可視化: 最悪の事態（悲観シナリオ）を具体的に想定することで、事前に対策を検討できます。
- 機会の特定: 最善の事態（楽観シナリオ）が実現する条件を理解することで、その実現に向けた追加施策を検討できます。
- ステークホルダー分析: 政策が国民、企業、政府など異なる立場の人々に与える影響を多角的に洗い出せます。

## 政策シナリオ分析のプロンプト

✅ハイライト部分に、導入後のシナリオを考えたい「政策」の内容を入力します。（例：「全国的なライドシェアの導入」「大学ファンドによるスタートアップ支援の強化」など）

> # 役割  
> あなたは経験豊富な政策アナリストおよびリスク管理の専門家です。
> 
> # 実行タスク  
> 以下の\[対象政策\]について、その導入・実行に関するシナリオ分析を行ってください。  
> 分析は「悲観」「ベースライン」「楽観」の3つのシナリオで構成し、それぞれについて具体的な状況と影響を記述してください。
> 
> # 対象政策  
> \[\*ここに対象政策を記述\*\]
> 
> # 分析の構成要素  
> 分析の質を高めるため、必ず以下の構成に従って回答してください。
> 
> \*\*1. 主要な前提条件と変動要因（Key Drivers）\*\*  
> まず、この政策の成否に最も大きな影響を与える主要な変動要因（例：経済成長率、世論の受容度、技術革新のスピード、国際情勢、関連省庁間の連携、財源の安定性など）を3〜5個特定してください。
> 
> \*\*2. シナリオ分析（3つのシナリオ）\*\*  
> 上記の変動要因がどのように作用するかを想定し、以下の3つのシナリオを具体的に記述してください。各シナリオには、以下の要素を含めてください。  
> \* \*\*シナリオの概要:\*\* どのような状況になるか。  
> \* \*\*変動要因の作用:\*\* 主要な変動要因が、このシナリオでどのように動いたか（ポジティブか、ネガティブか）。  
> \* \*\*ステークホルダーへの影響:\*\* 国民、企業、政府、特定の業界などにどのような具体的な影響が出るか。  
> \* \*\*政策の達成度:\*\* 本来の目的はどの程度達成されるか。
> 
> ---
> 
> ### A. 悲観シナリオ（Pessimistic Scenario）  
> \* \*\*シナリオの概要:\*\* 政策が失敗、または深刻なマイナスの副作用をもたらす最悪のケース。  
> \* \*\*変動要因の作用:\*\*  
> \* \*\*ステークホルダーへの影響:\*\*  
> \* \*\*政策の達成度:\*\*
> 
> ### B. ベースラインシナリオ（Baseline Scenario）  
> \* \*\*シナリオの概要:\*\* 現在のトレンドが継続し、政策が「そこそこ」または「限定的」な成果を上げる、最も可能性の高い現実的なケース。  
> \* \*\*変動要因の作用:\*\*  
> \* \*\*ステークホルダーへの影響:\*\*  
> \* \*\*政策の達成度:\*\*
> 
> ### C. 楽観シナリオ（Optimistic Scenario）  
> \* \*\*シナリオの概要:\*\* 政策が期待以上の成果を上げ、ポジティブな波及効果を生み出す最善のケース。  
> \* \*\*変動要因の作用:\*\*  
> \* \*\*ステークホルダーへの影響:\*\*  
> \* \*\*政策の達成度:\*\*

## 注意・ポイント

AI の回答は完璧ではなく、あくまで「議論のたたき台」です。 AIが提示した「変動要因」は適切か、見落としている視点はないか、「ステークホルダーへの影響」の解像度は十分か、など、内容を吟味し、加筆・修正する必要があるという点はご留意ください。

皆様からの生成 AI の活用事例についてもぜひお聞かせください。以下のフォームからご投稿をお待ちしております。

[💌 生成 AI の政策での活用事例投稿フォーム](https://forms.gle/o8SGtKWQBe9WgUjk9)

[コンテンツ](https://peplatform.org/ja/latest/tag/コンテンツ), [PEP for 生成AI](https://peplatform.org/ja/latest/tag/pep-for-生成ai)

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