Logic Model Studio
地域課題から施策のロジックモデルを設計できます。 フレームワークを選び、AI で草案を出し、KPI カタログで評価のたたき台を整理します。
フレームワーク選択の目安
| Kellogg | Logframe | ToC | |
|---|---|---|---|
| 交付金申請書を書く | ◎ | △ | △ |
| 国際協力事業向け | △ | ◎ | △ |
| 複雑な社会変化を描く | △ | △ | ◎ |
| 初心者・初回利用 | ◎ | △ | × |
→ 迷ったら Kellogg を選んでください(日本の行政・NPOで最も使われています)
投入→活動→産出→成果の直線的因果連鎖を可視化。交付金申請・事業評価に最も広く使われる標準型。CDC・GOV.UK などが示す inputs→activities→outputs→outcomes のロジックモデル解説と同系統です。
目的: 投入・活動・産出・成果の因果連鎖を可視化し、事業の論理構造を関係者で共有する。交付金申請や事業評価で広く用いられる標準的なロジックモデル型です。
Polaris での利用: 地域日本語教育・育成就労支援などの施策について、交付金申請書や庁内説明用のロジックモデル草案を短時間で整理する際の既定フォーマットとして利用します。
基本情報
施策・事業の名称
外国人住民の属性・在留資格等
解決したい課題の概要(AI生成のベースとなります)
申請する交付金・補助金を選択してください
生成精度を上げる情報(任意)
AI生成のみに使用。DB保存されません。
例: 約3,000人
例: ベトナム・中国・フィリピン
既存の取組との差分を考慮した生成に活用します
左の入力がここに反映されます