循证政策博士研究所

循证政策博士研究所（日文：株式会社政策基礎研究所，常简称EBP）是一家总部位于日本东京都台东区的私营智库。该机构成立于2010年10月，代表董事为市田行信。其自我定位是由博士级研究人员组成的智库，使命是通过构成循证政策（Evidence Based Policy, EBP）基础的分析为社会作贡献。其显著特点是成员大多拥有博士学位，并强调从日常生活而非学科或行政部门的角度发现政策课题。 EBP的核心业务是为公共部门客户开展受托调查与分析，主要对象是日本中央政府各省厅、地方自治体、大学及其他公共机构。其项目履历覆盖厚生劳动省（健康、福祉、介护保险、育儿支援、数据健康计划）、农林水产省（农业农村整备事业评价、农业经济、生态关怀设施）、经济产业省（亚洲产业人才培养，包括缅甸）、环境省（镉与砷健康影响调查、绿色银行研究）、国土交通省，以及信息通信研究机构（NICT）和放射线医学综合研究所等研究资助机构。该机构还与大学和地方政府合作开展调查设计、数据清洗、统计分析和基准化系统建设。 除调查业务外，EBP还提供系统开发与数据科学服务。其列出的研究方法包括利用AI与机器学习处理大容量数据、网络问卷系统、GIS咨询与工具开发（包括其“Instant Atlas”产品），以及从数据收集到编程的一贯式统计分析。有记录的AI/机器学习项目包括为国立癌症研究中心开发谵妄风险评估机器学习程序（2022—2023年），以及为国立健康营养研究所开展适用于超高维数据的分层AI开发实施支援（2021年）。 该机构还具有国际业务维度。它在缅甸仰光设有办公室，提供口译、翻译、当地缅甸员工招聘支援、基于互联网的问卷调查等业务，并协助日资企业进入缅甸市场；其官网还表示在印度开展业务。其研究领域页面列出农林水产、环境与生物及化学物质、医疗福祉、海外事业等方向。 EBP是一家非上市的私营公司。其管理团队包括代表董事市田行信、董事奥田将己和参锅笃司、CTO Raymond Wu，以及多名合伙人、主任研究员、副主任研究员和研究员。该机构还举办研讨会与培训活动，例如面向行政、商业和日常生活应用AI的入门课程。

循证政策博士研究所（株式会社政策基礎研究所）于2010年10月在日本成立。它作为一家智库而创立，宗旨是通过构成循证政策基础的分析为社会作贡献，其特点是成员大多拥有博士学位。该机构总部位于东京都台东区，代表为市田行信。据日文维基百科，公司员工约300名。 从早期开始，该机构就为日本公共机构积累了受托研究业务。其项目履历包括至少自2011年起为厚生劳动省开展的工作，涉及访问服务提供体制、民営化服务支付意愿估计、保育专业职国际比较、家长支援项目开发等课题。它还广泛与地方政府合作开展数据健康计划、介护保险事业计划、健康增进计划和自杀对策，并与大学合作开展调查数据处理、数据清洗和统计分析，包括支援JAGES全国调查和构建痴呆症追踪数据库。 在农业与农村政策方面，该机构开展了农业农村整备事业评价、农地整备经济效果研究、农业农村多种角色分析，以及为农林水产省开展的数据整理工作。在环境领域，它为环境省开展了镉与砷污染相关的健康影响调查、土壤环境信息分析以及海外绿色银行研究。它还承担了与国土交通省相关的国土政策研究信息收集整理业务。 在国际业务方面，该机构发展了缅甸业务。它于2011年和2012年为经济产业省开展缅甸产业人才培养相关调查，之后设立了仰光办公室。其缅甸服务包括口译与翻译、当地缅甸员工招聘支援、基于互联网的问卷调查，以及协助日资企业进入缅甸市场。它还为信息通信研究机构（NICT）开展缅甸语语料库相关工作。其官网表示在缅甸和印度开展业务。 随着时间推移，该机构扩展到数据科学与系统开发领域。其列出的方法包括面向大容量数据的AI与机器学习、网络问卷系统、以Instant Atlas为名的GIS咨询与工具开发，以及统计分析。有记录的AI/机器学习项目包括：2022—2023年为国立癌症研究中心开发谵妄风险评估机器学习程序，使用15种不同的机器学习算法、借助Optuna等工具进行超参数调优，并使用Docker迁移学习环境；以及2021年为国立健康营养研究所开展适用于超高维数据的分层AI开发实施支援，旨在利用多组学数据寻找更优的药物发现靶点。 该机构还举办研讨会与培训活动，包括2021年8月至9月举办的在线AI入门课程，旨在帮助参与者将AI应用于行政、商业和日常生活。其管理团队包括代表董事市田行信、董事奥田将己和参锅笃司、CTO Raymond Wu、合伙人兼主任研究员和田有理、主任研究员清水启玄、仰光办公室主任WAI HIN HLAING、副主任研究员伊藤绫香和熊仓惠梨香、客员研究员Sheik M. Sahabudeen、副主任工程师小林和佳、高级研究员谷泽岩、天本有纪和泷田道子，以及研究员阿尔贝托·横林和荣山新。

• 2022

  开始为国立癌症研究中心开发谵妄风险评估机器学习程序（2022—2023年）。

• 2021

  为国立健康营养研究所开展适用于超高维数据的分层AI开发实施支援。

• 2021

  于2021年8月至9月举办在线AI入门课程。

• 2012

  为经济产业省开展缅甸技术系产业人才培养事业实施计划构建调查。

• 2011

  为经济产业省开展缅甸产业人才培养网络形成可能性调查。

• 2010

  研究所于2010年10月在日本成立。

面向日本中央省厅、地方自治体与大学的博士级循证政策智库，将社会科学研究与AI、机器学习和GIS能力相结合。

• 谵妄风险评估机器学习程序

  为国立癌症研究中心（2022—2023年）开发的两套机器学习算法，利用生命体征等结构化数据预测谵妄风险，使用15种不同的机器学习算法、借助Optuna进行超参数调优，并基于Docker迁移学习环境。

• 适用于超高维数据的分层AI

  为国立健康营养研究所（2021年）提供的实施支援，研究包括子集绑定在内的AI算法，利用多组学数据寻找更优的药物发现靶点。

• Instant Atlas

  基于GIS的咨询与工具开发产品，用于区域数据的可视化与基准化。

• 网络问卷系统

  用于为公共和私营客户开展问卷调查的互联网调查系统。

• Web系统开发与设计服务

  Web系统开发、设计可视化制作以及网页无障碍支持服务。

1. 1『私共はEBP（科学的根拠に基づく政策）のための研究により社会に貢献します』｜EBP｜株式会社政策基礎研究所doctoral.co.jp
2. 2English｜EBP｜株式会社政策基礎研究所doctoral.co.jp
3. 3Doctoral Institute for Evidence Based Policy, Inc. - Wikidatawikidata.org
4. 4政策基礎研究所 - Wikipediaja.wikipedia.org