T3-95-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ モニタリング・評価
AIを活用してプログラムのインパクトを設計・追跡・報告する
金曜日の朝。月曜日はドナー向けレビューです。データはすでに揃っています。 でも、報告書はまだ完成していません。
ログフレームは4回目の改訂中。KIIガイドはプロジェクトのたびにゼロから書き直し。調査結果は誰も開かないPDFに眠っています。AIが資金不足を解決するわけではありません。しかし、手戻りを減らしながら厳密なM&Eに取り組む余力を生み出します。MERIT Protocol、40以上のプロンプトテンプレート、90日間プランを収録。より良いエビデンスがプログラムを変えると知り、それを示す時間を求めるM&Eの実務者のために、AIエンジニアリング企業がつくった一冊です。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Research & Media
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
- 34種類の即用型プロンプト・テンプレート：ログフレーム設計、KIIガイド作成、指標フレームワーク構築、分析結果の統合、ドナー向け報告書作成
- MERIT Protocol：5段階のM&Eワークフロー——Map（変化の地図化）、Establish（指標とベースラインの設定）、Retrieve（証拠の収集）、Interpret（知見の解釈）、Translate（意思決定への転換）
- データ品質とトライアンギュレーションのフレームワーク：AIを活用した分析を始める前に、根拠が確かな、分析可能なデータセットを構築するための手法
- 評価設計のワークフロー：評価可能性アセスメントや評価質問の設定から、包括的な委託要項（ToR）の作成までをカバー
- 90日間のAI統合計画：M&E実務へのAI導入を段階的に進めるロードマップ——最初の1か月で即効性のある成果を出し、90日目までに組織全体のレベルアップを実現
対象読者
国際開発NGO、国連機関、政府のM&E部門で働くM&E担当官やMEALコーディネーターの方々。通常2〜8年の経験を持ち、複数年プログラムのログフレーム、指標の追跡、データ収集、ドナー報告を担当しています。
その他の対象：専任のM&Eスタッフがいない中でM&Eの成果物を担うプログラムマネージャーの方々。国際開発、公共政策、社会科学の分野でM&Eを学ぶ大学院生の方々。独立系のM&Eコンサルタントの方々。
身につくこと
- AIを考えるパートナーとして活用し、変化の理論（ToC）と成果枠組みを設計・精緻化する。
- AIの支援を受けて、指標フレームワークとデータ収集ツールを開発する。
- AIツールを活用して、プログラムデータのクリーニング、分析、トライアンギュレーションを行う。
- 評価結果を明確に伝える評価報告書、学習ブリーフ、ドナー向け報告を作成する。
- エビデンスをプログラムの意思決定につなげる学習レビューと適応のプロセスを構築する。
本書の内容
- スキルチェック
- モニタリング・評価（M&E）実務は、AIに対応していますか？
- 第1章
- 現状：モニタリング・評価（M&E）におけるAIの活用
- 第2章
- 変化の理論と成果枠組み
- 第3章
- 指標フレームワークの設計
- 第4章
- モニタリングシステムとデータ収集
- 第5章
- データの品質と管理
- 第6章
- 分析と意味づけ
- 第7章
- 評価設計と計画
- 第8章
- 報告書の作成と結果の伝達
- 第9章
- 学習・適応・説明責任
- 第10章
- 90日間のモニタリング・評価（M&E）実践プラン
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が開発した一冊——より良い証拠がプログラムを変えると知り、その証拠を生み出す余力を求めるM&E専門家のために。