"新综合能源统计"是什么？
综合能源统计不仅可以用于经济产业省计算国内能源供求，而且基本上不经修改就可以用于环境省计算由能源形成的温室效应气体，是日本政府履行气候变化框架公约要求的报告义务的重要基础统计。
2015年经济产业省采用的"新综合能源统计"（以下简称"新统计"）是使用笔者从2010年起经过5年时间研发的系统计算出来的。
新统计与笔者2007年研发的旧系统相比，分解能力和计算精度都有了大幅提高，从电力到各种石油产品及新能源的几乎全部能源都网罗在内，对根据标准产业分类中98种行业的各个产业分类的能源供求进行了处理，1990—2013年度的平均计算误差达到2%以下，取得了一定的成果。
新统计的研发已经完成，笔者已经把它交付给另一个组织负责后续更新工作，现在这里对一系列研发的事后感想及其给今后的政策研究带来的启示进行整理。
研发动机源于"本应没有任何问题的操作上的问题"
新统计的研发其实并不是作为经济产业研究所的正式研究课题启动的，本次研发的初衷是因为笔者于2007年度研发的旧系统已经准备完毕的"能源消费系统调查"出现了本应没有任何问题的更新操作上的问题。
在旧综合能源统计中，第三产业和中小制造业等的能源供求计算依赖于每5年实施1次的产业投入产出表的补充和补充外推算，但是经济产业省从2005年度开始改为以第三产业部门等为对象的"能源消费统计调查"，希望通过从精度较低的补充和补充外推算改为每年统计调查来提高精度，包括笔者在内，当初所有人都对新统计调查方法的成功深信不疑。
不料实施的结果，与当初的期待完全相反，虽然使用了每年统计调查，却多次发生了计算精度明显下降的奇怪现象。最初只是抱着"查明出现问题的原因"的想法开始了研发。
要想成为经济产业研究所的正式研究课题，需要经过BSWS讨论预算分配，招聘研究助手等，无论怎么努力也需要3个月以上的时间和繁琐的事务性手续。不过如上所述，本次研发起因于笔者无报酬接受查明"操作问题"的任务，所以从一开始就不得不作为零预算无助手的个人研究课题。
零预算无助手的研发前"周密的预察工作"与"全自动化"
在零预算无助手的条件下，如何处理每年超过200万件的巨量数据呢？这是本次研发遇到的第一个问题。笔者通过下述方法最终仅凭自己1人使1990—2013年度的一系列研发取得了成功。
- （1）"周密的预察工作"
选定若干具有代表性的行业和能源，试用各种各样的方法反复进行"预察工作"，不扩大操作范围和对象，直至找到成功率极高的方法。 - （2）"全自动化"
运用数值计算软件实施宏观数据转换·统计·处理、夜间使用高性能计算机自动计算等，如无必要，都不采用手工操作，集中精力研发软件。
从结果来看，如后所述，本次研发取得成功的关键在于转换思路，因此如果从最初就组建称为"综合能源数据库（暂定名）整备"的大规模研究课题，那么可以推测，一败涂地的概率非常大。
研发成功的关键竟是东乡元帅的故事"如有必要就毫不踌躇地放弃"
"能源消费统计调查"收集了20万份以上有效回答，是关于第三产业和中小制造业的大规模统计，当然也进行了与一般统计调查一样的实际调查和统计处理。
在进行上述"预察工作"的过程中，不到3个月就发现了"能源消费统计调查"中包含着浓度极高且具偶发性的异常值，查找原因的工作意外轻易地完成了。
然而问题出在后来，为找出消除该高浓度偶发异常值的方法却花费了近2年的时间。操作上的最大障碍是"既然花费了高额调查费用，就应充分利用所有数据，不能丢弃"等固有观念。
经过长期连续失败后的一天，偶然阅读了日本海大海战前联合舰队司令东乡平八郎元帅的"把煤炭扔进大海"的故事，给了我解决问题的启发。在决战前，各战舰得到了昂贵的英国产高性能无烟煤，舰长们都非常高兴，装满了战舰。但船体因此加重，变得迟钝而不稳定，射击精准度下降。于是在训练时没有注意到这个问题的东乡元帅下达了上述旷世奇闻、可惜至极、但却正确无比的命令。
在一般的政府统计中，个案数据就像支付高额费用买到的"煤炭"，每个操作者为了充分有效利用，都会尽量"装满"这些数据。本次研发也如同前述战舰，损害了精准度和稳定性，而且谁也没有注意到。
针对新统计研发思考"政策研究费效比"
如果把本次研发视为"研发投资"，应怎样评估呢？
如果研发失败时，由于未经处理的"能源消费统计调查"在新统计中超过了允许的误差水平，因此"能源消费统计调查"方面采取了增加标本数等需要费用的对策。另一方面，对于在这一对策奏效之前及奏效后仍留存的误差，据推测，在新统计方面将会对精准度下降采取视而不见等妥协态度。
假设按照这一预测解决问题时，经济产业省就会被半永久性地强迫追加每年几亿日元的统计预算，即便忽视新统计在精准度上的妥协带来的弊端，也可以得到能简单回收笔者几年来的劳务费的效果。
问题在于无法事先评估并认知这些计算结果的方法。
筹划和明示"政策研究费效比"诸元素及方法论的必要性
也就是说，笔者在零预算无助手的条件下非常幸运地成功研发了费效比惊人出色的新统计，但如上所述，这纯属偶然。
与此相反，围绕本次研发的运营管理，笔者在这5年中体会到，来自政府当局的指导、让年轻的政策研究人员再次体验与研究没有任何直接关系的事务，都是非常不合理的。而且在全部政策研究的课题中，笔者在零预算无助手的条件下采用的方法并不能保证获得成功。
因此，上述"政策研究费效比"的诸元素及方法论应作为研究管理的一环作出筹划和明示，有效利用研究人员或研究组织每年度对研究课题的"优先投资顺序"选择、以及"研究课题组合"战略的筹划和资源分配，把反复试行得出的偶然成果变为通过重点投资获得的必然成果。
对于政府内部仍在泛滥的各种课题，为了通过更系统更合理的"政策研究开发投资"来解决，就必须严格筛选有效的投资目标和公正地评估研究成果，或许"政策研究的费效比"的评估方法本身就是急需解决的研发课题。