EBPM 関連 GitHub リソース一覧
最終更新: 2026年8月16日
Evidence-Based Policy Making（EBPM）に関連するGitHub上のOSSツール、データセット、手法ライブラリ、知見集約リポジトリなどをカテゴリ別に整理しました。
1. 因果推論ライブラリ（総合）
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| py-why/dowhy | Microsoft主導。因果グラフとポテンシャルアウトカムを統合した因果推論フレームワーク。仮説の明示的モデリングと検証をサポート。 | 8,237 | Python | MIT |
| py-why/EconML | Microsoft Research。MLと計量経済学を融合した因果推論ツールキット。Double Machine Learningなどの手法を実装。 | - | Python | MIT相当 |
| uber/causalml | Uber。アップリフトモデリングと因果推断のMLアルゴリズム群。政策効果の異質性分析に有用。 | 5,938 | Python | BSD系 |
| pymc-labs/CausalPy | 準実験的な設定での因果推論をベイズアプローチ（PyMC）で実現。DID・回帰不連続・合成制御などに対応。 | 1,135 | Python | Apache-2.0 |
| BiomedSciAI/causallib | IBM Research。モジュール型の因果推論分析・モデル評価パッケージ。IPW・標準化・T-learnerなど。 | 812 | Python | Apache-2.0 |
| jakobrunge/tigramite | 時系列データに特化した因果推論パッケージ。PCMCIなどの手法を実装。パネルデータの因果探索に有用。 | 1,679 | Python | GPL-3.0 |
| google/tfp-causalimpact | Google。TensorFlow ProbabilityベースのCausalImpact実装。時系列の介入効果推定。 | 158 | Python | Apache-2.0 |
| amazon-science/azcausal | Amazon Science。DID・Synthetic DID・Panelデータ分析の統合フレームワーク。 | 46 | Python/R | Apache-2.0 |
| Sanofi-Public/CImpact | 時系列分析向け因果推論ライブラリ。 | 44 | Python | 独自 |
2. 差分の差分法（DiD）・合成制御法（SCM）関連
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| synth-inference/synthdid | Synthetic Difference-in-Differencesの標準的なR実装。Arkhangelsky et al. (2021)。 | 312 | R | BSD-3 |
| igerber/diff-diff | PythonでのDID総合パッケージ。Callaway-Sant'Anna・Synthetic DiD・HonestDiD・event studyをsklearn風APIで提供。 | 274 | Python | MIT |
| bernardodionisi/differences | PythonでのDID実装。パネルデータの因果推論に特化。 | 114 | Python | GPL-3.0 |
| Daniel-Pailanir/sdid | Synthetic Difference-in-DifferencesのStata実装。 | 97 | Stata | GPL-3.0 |
| yo5uke/coresynth | Rでの高速・統一型合成制御法パッケージ。SCM・SDID・GSC・MCなどを一つのformulaインターフェースで。 | 4 | R/C++ | 独自 |
| dropout009/sdid_python | Synthetic DiDのPython実装（Jupyter Notebook形式）。 | 17 | Python | - |
3. 政策学習・政策評価ツール
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| grf-labs/policytree | 二重頑健的経験的厚生最大化に基づく政策学習（ツリー構造）。 | 87 | R/C++ | MIT |
| oguerrer/ppi | Policy Priority Inferenceモデル。エージェントベースシミュレーションでSDGs達成の政策優先度を推定。 | 13 | Python | MIT |
| KDiazOrdaz/Machine-learning-in-policy-evaluation-new-tools-for-causal-inference | 政策評価へのML適用に関する論文付属コード。 | 12 | R | BSD-2 |
| CausalML/confounding-robust-policy-improvement | 観測されていない交絡下でのミニマックス政策学習。 | 4 | Python | - |
| human-technology-institute/bayesian-causal-policy | 政策意思決定のためのベイズ因果探索。 | 1 | Python | Apache-2.0 |
| human-technology-institute/BAT-for-social-policy | 社会政策のためのベイズ適応型試行（Bayesian Adaptive Trials）のシミュレーションコード。 | - | Python | - |
4. 政策シミュレーション・制度モデリング
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| openfisca/openfisca-core | 税制・社会保障制度のマイクロシミュレーションエンジン。"Legislation as Code"を実現。 | 234 | Python | AGPL-3.0 |
| openfisca/openfisca-policy | OpenFiscaの政策指向サーベイシミュレーションヘルパー。 | 0 | Python | - |
| PolicyEngine/policyengine-app | 公共政策の影響を計算・可視化するWebアプリ。税制・給付政策のシミュレーション。 | 67 | Python/TS | AGPL-3.0 |
| PolicyEngine/policyengine.py | PolicyEngineのPythonパッケージ。税・給付モデルの可視化・分析統合。 | 6 | Python | AGPL-3.0 |
| STAPM Platform | 公衆衛生政策シミュレーションのための技術基盤。英国Sheffield大学。 | - | R/Python | - |
5. EBPMデータベース・知見集約
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| CyberAgentAILab/EBPMDB | 証拠に基づく政策のための研究成果データベース。国内外の政策介入エビデンスをレビュー形式で集約。 | 35 | TypeScript | MIT |
| nestauk/discovery_policy_atlas | AIを活用した政策立案支援ツール（Policy Atlas）。 | 5 | Python/TS | AGPL-3.0 |
6. 政策文書分析・モニタリングツール
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| colossus-lab/openarg_backend | アルゼンチン政府オープンデータのAI分析エンジン。マルチエージェント・NL2SQL・セマンティックキャッシング。 | 139 | Python | MIT |
| policybot-io/UNREDACTED | 国家政府の支出・予算・債務・政策分析・政治家献金モニタリングのAIアプリ。 | 5 | Python/TS | 独自 |
| AgoraDMV/BillTrax | 米国議会法案のインテリジェンスプラットフォーム。法案テキストの構造化・資金変化追跡・AI要約。 | 1 | Python/TS | - |
| christian-camille/uk-policy-tracker | 英政府・議会APIを取り込んだ政策トラッキングプラットフォーム。NLPエンティティマッチング・グラフ探索。 | 0 | Python/TS | - |
| DU-CAID/policy-scoring-dashboard | 政策文書（PDF/DOCX/TXT）をEBPMの5次元でスコアリングするダッシュボード。 | 0 | Python | MIT |
| nelabdiel/diff_policies | 政策文書の比較分析プラットフォーム。Ollama連携のAI分析機能付き。 | 4 | Python/JS | - |
| Varnasr/PolicyDhara | インド開発政策の自動更新トラッカー。 | 1 | Astro/JS | MIT |
| christian-arthur/ai-policy-advisor | ローカルLLMを用いた政策アドバイスのR/Python統合ツール。 | 0 | R/Python | - |
7. 日本のEBPM・オープンデータ関連
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| japan-opendata/awesome-japan-opendata | 日本のオープンデータ情報一覧・まとめ。 | 162 | Markdown | CC-BY-4.0 |
| CyberAgentAILab/EBPMDB | （重複）日本発のEBPM研究成果データベース。 | 35 | TypeScript | MIT |
参考：日本政府・研究機関のEBPM関連ページ
- 内閣府 EBPMへの取組 — 内閣府のEBPM推進体制・各局の取組紹介
- 行政改革推進会議 EBPMの推進 — 統計データ提供ガイドライン・行政事業レビュー支援
- 社会データ構造化センター 政府統計を用いたEBPM研究プロジェクト — 公的ミクロデータを活用した因果的Evidenceの発信
8. その他の関連ツール・フレームワーク
| リポジトリ | 説明 | Stars | 言語 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| mikepsinn/optimitron | Optimal Policy Generator。因果エビデンス・厚生関数・Bradford Hill基準を用いた政策ランキング・スコアリング。 | - | TypeScript | - |
| random-walks/factor-factory | ドメイン非依存の因子モデル＋分析パイプラインフレームワーク。DiD・SDID・SCM・RDDなどをプラガブルエンジンで統合。 | 1 | Python | MIT |
カテゴリ別おすすめ（導入優先度）
まず押さえておきたい「核」ライブラリ
- py-why/dowhy — 因果推論の全体像を学び・実装するのに最適
- py-why/EconML — ML×計量経済学の最先端手法（DML・CATE推定）
- uber/causalml — 政策効果の異質性分析・アップリフトモデリング
- pymc-labs/CausalPy — ベイズ準実験分析の統合環境
政策評価の「定番」手法
- synth-inference/synthdid / igerber/diff-diff — DiD・Synthetic DiD
- grf-labs/policytree — データ駆動型の政策ルール学習
制度シミュレーション
- openfisca/openfisca-core — 制・社会保障の「コード化」
- PolicyEngine/policyengine-app — 政策影響の可視化・市民参加
日本のEBPMエコシステム
- CyberAgentAILab/EBPMDB — 日本語の政策エビデンスデータベース
- japan-opendata/awesome-japan-opendata — 国内オープンデータの入口
補足：EBPMの手法カテゴリと対応ツール
| 手法カテゴリ | 代表的手法 | 対応ツール例 |
|---|---|---|
| ランダム化較試験（RCT） | A/Bテスト・Field Experiment | DoWhy, CausalML |
| 差分の差分法（DiD） | 2×2 DiD, Callaway-Sant'Anna, Synthetic DiD | synthdid, diff-diff, differences, azcausal, CausalPy |
| 合成制御法（SCM） | Abadie et al. SCM, Generalized SCM | coresynth, CausalPy |
| 回帰不連続設計（RDD） | Sharp/Fuzzy RDD | CausalPy, rdrobust (R) |
| マッチング・重み付け | Propensity Score, IPW, Covariate Balancing | causallib, DoWhy, MatchIt (R) |
| 政策学習・最適化 | Policy Tree, Doubly Robust Learning | policytree, EconML, confounding-robust-policy-improvement |
| 構造型モデリング・シミュレーション | マイクロシミュレーション, ABM | OpenFisca, ppi, STAPM |
| 因果探索 | ベイズネット, PCMCI | DoWhy, tigramite |
| 時系列介入分析 | CausalImpact, Interrupted Time Series | tfp-causalimpact, CausalPy, CImpact |
本一覧はGitHub上の公開リポジトリを対象にしています。今後の追加・修正はPull RequestやIssueで歓迎します。