DOGE(政府効率化省)の活動にとってGAO(米国会計検査院)の報告書は重要であり、GAO(米国会計検査院)の提供する情報抜きにDOGEの目的を達成しようとする事は、非効率な事業である事の根拠が乏しいままに必要な事業をカットしてしまう恐れがあると言って良いでしょうか？
はい、その指摘は妥当であると言えます。GAO（米国会計検査院）の報告書は、連邦政府の不適切な支出やプログラムの非効率性を客観的に分析する重要な根拠であり、DOGE（政府効率化省）が予算削減や改革を進める際に「データに基づく判断」を可能にする基盤です。GAOの情報を無視した場合、以下のリスクが生じる可能性があります。
DOGEはGAOを無視すると独裁的になってしまう
1. 客観的根拠の欠如による誤った判断
GAOの報告書は、プログラムの効果や支出の適正性を「パフォーマンス評価ツール」（例：PART [Program Assessment Rating Tool]）を用いて体系的に分析しています。例えば、PARTは2004年度から連邦政府のプロジェクト評価に導入され、成果指標や透明性の向上を目的としています。このようなツールによるデータがなければ、DOGEが「非効率」とみなす事業の選定が主観的になり、実際には社会的価値のあるプログラムを誤って削減する恐れがあります。
2. 透明性と説明責任の低下
GAOの報告書は、政府の支出実態を公にし、議会や市民に対する説明責任を果たす役割を担っています。例えば、ブッシュ政権期にはPARTを用いた評価結果を公開し、政府プログラムの「成果と課題」を比較可能な形で示すことで、予算配分の透明化を図りました。DOGEがGAOのデータを活用しない場合、その活動は「根拠のない予算削減」と批判され、政治的信頼性を損ねる可能性があります。
3. 既存の課題の再現
GAOの報告書は、過去の改革の失敗例も明らかにしています。例えば、オバマ政権下では「政府透明化」の取り組みが進められたものの、公共事業の情報開示不足や予算監査の不備が改善されず、資金効率の低さが持続しました。DOGEが同様の問題を避けるためには、GAOが指摘する「不適切な支払いの構造」（例：書類不備や過剰支払い）や「詐欺・浪費の区分」を正確に理解する必要があります。
4. AI導入の限界
DOGEはAI技術を政府業務に導入する方針を示していますが、GAOの報告によれば、メディケアやメディケイドでは既に予測アルゴリズムが詐欺検出に活用されています。しかし、これらの技術は「未活用」状態であり、AI単体では根本的な解決策にならない可能性があります。GAOのデータを無視すると、既存システムの課題を把握できず、AI導入が「技術ありきの非現実的ソリューション」に終わるリスクが高まります。
結論
GAOの報告書は、DOGEの活動にとって「客観性の担保」と「実効性ある改革」の両面で不可欠です。特に、不適切な支払いの85%が6つのプログラム（メディケア、メディケイド等）に集中するという分析は、優先的な対策領域を示唆しています。GAOのデータを軽視すれば、DOGEの取り組みは「根拠薄弱なコストカット」に陥り、政府機能のさらなる混乱を招く可能性が高いと言えます。
まぁ、当たり前なんだけど、ここを見落としてる人が多い。
会計検査院 は す～っと 存在する機関な訳で、情報も開示している。
まず、行政事業レビューと会計検査院の検査報告から、ある程度、不適切な支出のあたりをつけてプロジェクトの計画を立てた方が良い。
メディケア、メディケイド つまりは 医療費 社会保障費等が 放漫支出となっていると分析されているのは日本と同じだね。
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