なぜ「政策工学」か

政策科学と政策工学、政策工学の知的構造と社会的効用

【＋R 授業】詳細は manaba＋R を参照

設計科学（design science）と認識科学（Cognition science）

あるべきものの探求とあるものの探求、人間の実践活動の科学化と人間の認識活動の科学化

工学的アプローチと政策システムの最適化

工学（engineering）、システム工学（systems engineering）と社会工学（social engineering）

政策科学と政策ライフサイクル

問題の認識（課題の抽出）、政策の策定（立案）、実施、管理（評価）

政策工学の基礎：数学の基本

政策分野でよく使われる数と量の概念、社会データのサイエンス、データで語る確実さ

政策課題の抽出（問題発見と目標設定）：決め方の基礎

案につける順序、「良さ」の表現、シナリオライティング法など

政策課題の抽出（問題発見と目標設定）：数学モデル化

１）トップダウン型モデルとボトムアップ型モデル
２）シミュレーション型モデルと最適化型モデル
３）線形モデルと非線形モデル

政策課題の抽出（問題発見と目標設定）：不確実性の扱い

１）確信の度合いの確率
２）不確実性のもとでの意思決定
３）地球温暖化問題の不確定性

政策の策定：システム的思考力

１）システムとシステム工学（systems engineering）
２）ブラックボックス、ホワイトボックスとグレイボックス
３）分析と合成、総合

政策の策定：最適化の手法

線形計画と非線形最適化

政策の分析評価手法

政策評価の基準、因果関係の把握、PDCAサイクル、政策ライフサイクル、新型コロナウェルス対策事例

政策の分析評価手法

予測手法、戦略的マネジメントシステム

政策工学の実践：実験政策学

自然科学の実験と社会科学の実験、実験経済学

複雑系理論と政策工学

2021年ノーベル物理学賞からの啓示、複雑系理論、協働と統合、最適化（部分最適化から全体最適化へ）

出席率及び授業期間中で実施する小テスト、または課題レポートで、平常点評価として学習到達度などを評価する。