目次

序章　医学と経済学の枠を超えてーー社会的問題解決に役立つ

１．エビデンスベースで考える
情報をバイアスなく、解釈することができるか/エビデンスの強さの序列/ランダム化比較試験という人類最大の進歩
２．垣根を超えて考える
医学領域から経済学領域へ。その逆も/医学と経済学の共通点

第１章　エビデンスに基づく医療（EBM）と政策形成（EBPM）

１．学術研究を政策立案に生かす
２．教育現場での活用も有効
３．よかれと思ったことも実は逆効果に

第２章　社会問題に対する医学・疫学のアプローチ

１．疫学の父　ジョン・スノウ
視覚的に「見える化」することで原因を明らかに/上医は国を治す
２．疫学から見た統計データ解釈時の落とし穴
平均値と中央値/データを見る目を養う
３．相関関係と因果推論
相関とは何か/因果関係の判定を誤る落とし穴/他の因果推論方法/健全な批判精神を持ってデータを見る
４．「バイアス」という落とし穴
バイアスは分類できる/選択バイアスをどう回避するか/「偏り」を知ることで研究を有効化する

第３章　EBPMはいかに発展してきたか

１．エビデンスに基づく医療
２．What Works Centreの理想的とも言える取り組み

第４章　集団的意思決定の制度設計を求めて

１．社会あるところに集団的決定あり
集団的決定の学問/集団的決定は難しい/難しさはどこにあるのか？/メカニズム・デザイン― 私的情報のもとで/意思決定者と専門家の関係/どのような仕組みを使えばよいか？
２．意見集約のさまざまな工夫
一人一票は当たり前ではない？/多数決の問題点/戦略的投票はなぜ問題なのか？/メッセージを豊かにする/フランス大統領選挙での実験/投票の集中度を数学的に示す/社会にとって望ましいルールとは/「平和のために投票した」/投票制度設計という手法
３．理論を上手に用いる
ゲーム理論を使った分析/平均値vs. 中央値/マジョリティ・ジャッジメント/制度設計におけるゲーム理論の役割/自然言語を用いる意味/重み付き集計で工夫をする/本当の投票価値とは/何をもって公平とするか/小国の意見を尊重する/少数派尊重の原則を数学的に示す/コレクティブ・デシジョン・メイキング（CDM）
４．人のココロにひびく施策
囚人のジレンマ/勝者総取りのジレンマ/協力行動を促す協調装置/インセンティブを正しく理解する/お金で人は動かない？/クラウディング・アウト効果/施策の効果/納得感のある決め方

第５章　よりよい決断をめざして

１．医学と経済学の共通点
データを正しく用いる／集団的意思決定（CDM）の特性を用いる／人のココロにひびく施策を選ぶ／多角的に考える／共通言語を用いる
２．リテラシーを上げる
３．理想の意思決定とは