自治体DXを加速！データ活用で住民サービス向上を実現する方法

1.はじめに：自治体におけるデータ活用の重要性と本記事の目的

少子高齢化、人口減少、複雑化する住民ニーズなど、自治体を取り巻く環境は大きく変化しています。これらの課題に対応し、持続可能な行政サービスを提供するためには、勘や経験に頼るだけでなく、客観的なデータに基づいた意思決定が不可欠です。

データ活用は、単に統計を取るだけでなく、住民一人ひとりに寄り添ったきめ細やかなサービス提供や、限られた資源を最も効果的に配分するための鍵となります。

しかし、多くの自治体では、データ活用の重要性は認識しつつも、様々な課題に直面しているのが現状です。

本記事では、自治体におけるデータ活用の現状と課題を踏まえ、その具体的なメリット、実践ステップ、活用の種類、成功事例、そして推進のためのポイントを解説します。

データ活用を通じて、住民サービスの向上、業務効率化、地域課題の解決を実現し、より良い自治体運営を目指すためのヒントを提供することを目的としています。

2.自治体データ活用の現状と課題

データ活用の遅れとその背景

多くの自治体において、データ活用はまだ十分に浸透していません。その背景には、いくつかの要因が考えられます。

主な背景としては、以下の点が挙げられます。

• 意識・文化の課題:
  • データに基づいた意思決定の重要性に対する職員の意識が低い
  • 長年の慣行にとらわれ、新しい手法への抵抗がある
• 技術・環境の課題:
  • 部署ごとにデータが分散し、連携が困難（データのサイロ化）
  • 古いシステムが混在し、データ統合が進まない
  • データの収集・分析に必要なインフラが未整備
• 人材・ノウハウの課題:
  • データを分析・活用できる専門人材が不足している
  • データ分析や可視化に関するノウハウが蓄積されていない
• 予算・制度の課題:
  • データ活用推進のための予算が限られている
  • データ共有や活用のための明確なルールやガイドラインが不足している

これらの背景が複合的に影響し、自治体におけるデータ活用が遅れている現状があります。

データのサイロ化と連携の難しさ

自治体におけるデータ活用の大きな課題の一つは、データの「サイロ化」です。これは、部署ごとにデータがバラバラに管理され、相互に連携されていない状態を指します。

具体的には、以下のような問題が発生しています。

• 部署ごとのシステム乱立: 各部署が個別にシステムを導入した結果、データ形式や管理方法が異なります。
• 情報共有の壁: 部署間のデータ連携が困難なため、住民情報や業務情報が断片化してしまいます。
• 全体像の把握の困難さ: 住民一人に対する複数のサービス利用状況や、地域全体の課題を横断的に分析することが難しくなります。

例えば、高齢者に関するデータも、福祉課、保険年金課、健康増進課などで個別に管理されていることが多く、連携が十分ではありません。これにより、住民ニーズを包括的に把握し、きめ細やかなサービスを提供することが妨げられています。

データのサイロ化を解消し、部署横断的なデータ連携を進めることが、自治体におけるデータ活用を推進する上で不可欠なステップとなります。

人材・予算・ノウハウの不足

自治体におけるデータ活用が進まない大きな要因の一つに、専門的な知識を持つ人材、データ分析・活用に必要な予算、そして具体的な取り組み方を理解するノウハウの不足があります。

特に、データを収集、分析、解釈し、政策やサービスに反映できるデータサイエンティストや分析官といった専門人材は、多くの自治体で不足しています。また、データの整備、分析ツールの導入、システムの構築には一定の予算が必要となりますが、財政状況が厳しい自治体にとって、その確保が課題となるケースも少なくありません。

さらに、どのようにデータを活用すれば具体的な成果につながるのか、どのようなツールを使えば良いのかといったノウハウが不足しているため、取り組みが進まない現状があります。

これらの課題を克服するためには、外部専門家の活用や、職員研修によるスキルアップ、効果的な予算配分などが求められます。

課題	具体的な内容
人材不足	データ分析官、データサイエンティストなどの専門家不足
予算不足	システム導入、ツール購入、研修費用などの確保困難
ノウハウ不足	具体的な活用方法、成功事例、ツール選定の知識不足

これらの課題が複合的に絡み合い、データ活用の推進を阻んでいます。

3.自治体データ活用のメリット

住民サービスの向上と最適化

自治体が保有する様々なデータを活用することで、住民サービスの飛躍的な向上が期待できます。住民のニーズや行動パターンをデータ分析によって正確に把握し、画一的だったサービスを一人ひとりに最適化することが可能になります。

例えば、以下のような住民サービスへの応用が考えられます。

• パーソナライズされた情報提供:
  • 子育て世代にはイベント情報や助成金情報をプッシュ通知
  • 高齢者には健康診断や地域サロンの情報を個別配信
• 申請手続きの簡素化:
  • 過去の申請データに基づいた入力項目の自動補完
  • 必要な書類の自動案内
• 行政窓口の混雑緩和:
  • 窓口利用者のデータ分析による適切な人員配置
  • オンライン予約システムの最適化

データに基づき、限られたリソースを最も必要とする住民に適切に配分することで、サービスの質を高め、住民満足度を向上させることができます。また、課題を抱える住民を早期に発見し、適切な支援に繋げるセーフティネットの構築にも役立ちます。

EBPM（証拠に基づく政策立案）の推進

データ活用は、勘や経験に頼るのではなく、客観的なデータに基づいた政策立案（EBPM: Evidence-Based Policy Making）を可能にします。

• 現状把握の深化: 地域の課題や住民ニーズをデータから正確に把握できます。
• 効果測定の実施: 実施した施策の効果をデータで検証し、改善につなげられます。
• **優先順位の明確化:**限られた資源を最大限に活かすため、効果の高い施策に優先的に取り組む判断材料となります。

例えば、以下のようなデータ活用が考えられます。

分析対象データ	期待される効果
人口動態、高齢者データ、医療データ	地域包括ケアシステムの最適化、福祉サービスの効率化
犯罪発生データ、防犯カメラデータ	防犯対策の効果検証、重点地域の特定
財政データ、事業コストデータ	事業の費用対効果分析、無駄の削減

このように、データは政策決定の強力な根拠となり、より効果的で効率的な行政運営を支えます。

業務効率化とコスト削減

データ活用は、自治体内部の業務効率化やコスト削減にも大きく貢献します。様々な行政データを分析することで、非効率な業務プロセスや無駄なコストを特定し、改善策を立案・実行することが可能になります。

具体的には、以下のような効果が期待できます。

• 業務プロセスの最適化:
  • 申請処理時間の短縮
  • 書類作成の手間削減
  • 内部事務の標準化
• リソースの効率的な配分:
  • 人員配置の最適化
  • 予算執行の効率化
  • 施設利用状況に基づいた管理

例えば、以下のようなデータ分析によって改善が進められます。

分析対象データ	期待される効果例
申請書処理時間データ	ボトルネック工程の特定
窓口混雑データ	職員配置・受付方法の見直し
備品購入・利用データ	無駄な支出の削減、適正発注

これらの取り組みにより、限られた人員や予算の中でも、より効果的で効率的な行政サービス提供体制を構築できます。削減されたコストやリソースを、住民サービスの更なる向上や新たな施策に振り向けることも可能となります。

地域経済の活性化と課題解決

自治体が保有するデータや、外部から収集できるデータを活用することで、地域経済の活性化や特定の課題解決に貢献できます。

具体的には、以下のようなデータの活用が考えられます。

• 地域経済データ:
  • 産業別売上データ
  • 雇用統計
  • 企業立地情報
  • 観光客データ
• 住民行動データ:
  • 消費動向（キャッシュレスデータなど）
  • 移動データ（人流データなど）

これらのデータを分析することで、地域の強みや弱みを把握し、効果的な産業振興策や観光戦略を立案できます。例えば、特定の商店街の売上データと人流データを組み合わせることで、活性化のためのイベント企画や誘致策を検討できます。

また、地域が抱える課題（例：空き家問題、買い物難民、特定産業の衰退など）についても、関連データを分析し、データに基づいた解決策や支援策を導き出すことが可能です。

データ種類	分析例	期待される効果
観光客データ	訪問者の属性・行動パターンの分析	ターゲット層に合った施策
空き家データ	老朽化状況・周辺環境データとの組み合わせ	対策エリアの優先順位付け

このように、地域経済や課題に関するデータを多角的に活用することで、より効果的で持続可能な地域づくりを目指せます。

4.自治体データ活用のステップ

目的・ゴールの設定

自治体におけるデータ活用を始めるにあたり、まず最も重要なステップは、その目的とゴールを明確に設定することです。

• 目的の例：
  • 特定の住民サービスの質を向上させる
  • 行政コストを削減する
  • 地域の防災力を強化する
  • 子育て支援をより効果的に行う
  • 観光客を誘致し地域経済を活性化する

これらの目的は、自治体の抱える具体的な課題や、目指すべき将来像に基づいている必要があります。目的が曖昧なままデータ活用を進めても、期待する成果を得ることは難しいでしょう。

次に、設定した目的を達成するための具体的なゴール（目標）を設定します。ゴールは、可能な限り定量的で測定可能なものにすることが望ましいです。

例えば、「子育て支援をより効果的に行う」という目的であれば、以下のようなゴールが考えられます。

目的	ゴールの例
子育て支援の強化	待機児童数を〇%削減する
	子育て関連サービスの利用率を〇%向上させる
行政コストの削減	特定業務の処理時間を〇%短縮する
	窓口業務の待ち時間を〇分短縮する

目的とゴールを明確にすることで、収集すべきデータや選択すべき分析手法、そして取り組みの成果をどのように評価するかといった、その後のステップが具体的に見えてきます。

収集・蓄積すべきデータの特定と整備

データ活用の次のステップは、目的達成に必要なデータの特定と整備です。まず、どのようなデータを収集・蓄積する必要があるかを明確にします。

• 特定すべきデータの例:
  • 住民基本情報（年齢構成、転入出状況など）
  • 行政サービス利用状況
  • 施設利用データ
  • 地域経済指標
  • 防災・気象データ
  • アンケート結果

データの特定後、既存データの所在を確認し、不足している場合は新たな収集方法を検討します。異なる部署に散在しているデータを一元的に管理・連携できる基盤を構築することも重要です。データの形式を標準化し、クリーニング（重複、誤り、欠損値の修正）を行うことで、分析可能な状態に整備します。これにより、データの信頼性が向上し、効果的な活用が可能となります。

データ分析・可視化の手法選択

収集・蓄積したデータを効果的に活用するには、適切な分析・可視化の手法を選ぶことが重要です。データの種類や分析の目的に応じて、様々な手法が考えられます。

主な分析手法としては、以下のようなものが挙げられます。

• 記述統計: データの基本的な特徴（平均、中央値、分布など）を把握します。
• クロス集計: 複数のデータの関連性を分析します。
• 回帰分析: 特定の要因が結果にどのように影響するかを予測します。
• クラスター分析: 似た特性を持つグループにデータを分類します。
• 時系列分析: 時間経過に伴うデータの変化やパターンを分析します。

可視化は、分析結果を分かりやすく示すために不可欠です。グラフや図、ダッシュボードなどを活用します。

データの種類	適切な可視化手法の例
時間経過による変化	折れ線グラフ、棒グラフ（時系列）
内訳・割合	円グラフ、積み上げ棒グラフ
地域ごとの分布	地図上にデータをプロットしたマップ、ヒートマップ
複数のデータの関連	散布図

これらの手法を組み合わせることで、データから有益な示唆を引き出し、政策立案やサービス改善につなげることが可能になります。専門知識が必要な場合もあるため、外部の専門家の知見を活用することも有効です。

政策・サービスへの反映と評価

データ分析によって得られた知見は、単に分析結果として留めるのではなく、具体的な政策立案や既存サービスの改善に反映させることが最も重要です。例えば、

• 住民ニーズの分析結果に基づき、新たな子育て支援サービスを開始する。
• 施設利用データの分析から、施設の開館時間や配置を見直す。
• 防災関連データの分析に基づき、避難所の配置や避難ルートの周知方法を改善する。

といった形で、データが示す証拠（エビデンス）に基づいた意思決定を行います。

また、政策やサービスを実行した後は、その効果を継続的にデータで測定し、評価することが不可欠です。計画段階で設定した目標に対し、実際にどのような変化が生まれたのかをデータで確認し、必要に応じて改善策を検討します。この「計画（Plan）→実行（Do）→評価（Check）→改善（Action）」のPDCAサイクルをデータに基づいて回すことで、より効果的で効率的な行政運営が可能となります。

評価項目例	測定データ例
サービス利用率	窓口受付件数、オンライン申請数など
住民満足度	アンケート結果、問い合わせ件数など
コスト削減効果	事業費、人件費など
地域課題改善度合	特定の統計指標（例：犯罪発生率、高齢化率など）

このように、データに基づいた「反映」と「評価」を繰り返し行うことが、自治体データ活用の真価を発揮するために不可欠です。

5.自治体におけるデータ活用の種類

オープンデータとその活用

自治体におけるデータ活用の第一歩として、オープンデータの活用が挙げられます。オープンデータとは、国や自治体などが保有する公共データを、営利・非営利を問わず、誰もが二次利用可能な形で公開したものです。

オープンデータを活用することで、以下のような可能性が広がります。

• 透明性の向上: 行政活動の透明性を高め、住民の理解促進につながります。
• 官民協働の促進: 民間企業やNPO、研究機関などがデータを活用し、新たなサービスやビジネスを創出できます。
• 住民サービスの向上: 公開されたデータを分析することで、住民ニーズに基づいたきめ細かいサービス提供のヒントが得られます。

具体的には、以下のようなデータの公開が進められています。

データカテゴリ	具体例
地域統計データ	人口、世帯数、産業別就業者数など
公共施設データ	施設所在地、利用状況など
防災関連データ	ハザードマップ情報、避難所情報など
予算・決算データ	事業別予算、支出情報など

これらのオープンデータを、内部データや外部データと組み合わせることで、より多角的な分析や、住民参加型の地域課題解決に繋げることが期待されます。自治体は、オープンデータの公開と、それを活用しやすい環境整備を進めることが重要です。

内部データの活用（行政データ、市民データなど）

自治体が保有する内部データは、住民サービス向上や業務効率化の宝庫です。これには、住民基本台帳、税務情報、福祉関連記録、施設利用状況、各種申請・届出情報などが含まれます。これらのデータを分析することで、住民のニーズをより正確に把握し、きめ細やかなサービス提供が可能になります。

具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 住民基本台帳データ：人口動態分析、地域別・年齢別のサービス需要予測
• 税務データ：地域経済の動向把握、産業振興策の検討
• 福祉・医療データ：高齢者・子育て世帯への重点支援策立案、健康増進プログラムの効果測定
• 施設利用データ：利用状況に応じた施設の最適配置、予約システムの改善

これらの内部データを適切に収集・管理し、分析することで、EBPM（証拠に基づく政策立案）を推進し、より効果的・効率的な行政運営につなげることができます。ただし、個人情報保護には最大限の配慮が必要です。

外部データの活用（民間データ、IoTデータなど）

自治体では、保有する内部データだけでなく、外部データを活用することも重要です。外部データには、大きく分けて以下のようなものがあります。

• 民間データ: 人流データ、消費データ、企業の立地情報など、民間の事業者が保有するデータです。地域経済の分析や観光振興、商業施設の誘致などに活用できます。
• IoTデータ: センサーやデバイスから収集されるデータです。交通量データ、環境データ（気温、湿度、河川水位など）、設備の稼働状況データなどがあります。リアルタイムな状況把握や異常検知、インフラ管理の効率化に役立ちます。

これらの外部データを内部データと組み合わせることで、より多角的で精度の高い分析が可能になります。

例えば、民間企業が提供する人流データと、自治体が持つイベント開催情報や公共交通の運行データを組み合わせることで、効果的な交通誘導計画を立てたり、イベントの効果測定を行ったりできます。また、河川水位センサーのデータと過去の災害履歴、住民の避難所データを連携させることで、より迅速で適切な避難指示の発令や避難所運営が可能となります。

データ種類	活用例
民間データ	地域経済分析、観光客動態把握
IoTデータ	交通量モニタリング、防災情報収集、インフラ監視

外部データの活用には、データ提供者との連携や利用契約、データの信頼性の確認などが重要となります。

データを組み合わせた複合的な活用

自治体が保有する内部データや公開しているオープンデータに加え、民間企業が持つ人流データや消費データ、IoTセンサーから得られる環境データなど、様々な種類のデータを組み合わせることで、より多角的で精緻な分析が可能になります。

例えば、以下のような複合的な活用が考えられます。

• 内部データ＋外部データ:
  • 住民の属性データと、SNS上の地域に関する投稿データを組み合わせ、きめ細やかな広報戦略を立案する。
  • 高齢者の見守りデータと、気象データを連携させ、熱中症リスクの高い高齢者への注意喚起を強化する。
• オープンデータ＋内部データ:
  • 公開されている統計データ（人口、産業など）と、庁内保有の固定資産税データを突合し、地域の経済状況を詳細に把握する。
• 複数種類のデータを統合:
  • 防災関連データ（ハザードマップ、避難所情報）に、リアルタイムの気象データや、住民の位置情報データ（匿名化・許諾済み）を重ね合わせ、迅速かつ効果的な避難指示や支援物資の配送計画を立てる。

このように、異なる種類のデータを統合・分析することで、単一データでは見えなかった課題や住民ニーズが明らかになり、より実効性の高い政策立案やサービス提供につながります。

6.自治体データ活用の成功事例

人口動態・高齢化に関するデータ分析による地域施策最適化

自治体が保有する住民基本台帳や統計データ、介護保険データなどを分析することで、地域の人口構造や高齢化の進行状況を詳細に把握できます。これにより、以下のような地域施策の最適化が可能になります。

• 医療・福祉サービスの適正配置: 高齢化率の高い地域や、特定の疾病リスクが高い層に合わせた医療機関や介護施設の整備計画に役立ちます。
• 地域包括ケアシステムの強化: 地域の高齢者の生活実態やニーズを把握し、見守りサービスの強化や交流拠点の設置など、きめ細やかな支援策を立案できます。
• 公共交通の見直し: 高齢者の移動手段に関するデータを分析し、デマンド交通の導入や既存路線の最適化を検討できます。

例えば、以下のようなデータを組み合わせることで、より精緻な分析が可能です。

データ種類	具体例	活用方法
人口統計データ	年齢別人口、世帯構造	高齢化率の高いエリア特定
介護保険データ	要介護度別人数、利用サービスの種類	必要な介護サービス量の推計と配置計画
医療データ	傷病別受療率（匿名加工）	特定疾病対策の重点エリア特定

これらのデータ分析に基づき、限られた財源の中で、真に必要とされる地域に、必要なサービスを適切な形で提供できるようになります。

防災・減災のためのハザードマップと住民データの連携

災害発生時における迅速かつ的確な対応は、住民の生命・財産を守る上で不可欠です。自治体では、防災・減災対策として、ハザードマップの作成・公開を進めています。これに住民データを連携させることで、より実効性の高い対策が可能となります。

具体的には、以下のようなデータ連携が考えられます。

• ハザードマップデータ: 浸水想定区域、土砂災害警戒区域、避難場所情報など
• 住民データ:
  • 高齢者、障がい者、乳幼児などの避難行動要支援者リスト
  • 地理情報（GISデータ）と紐づいた各世帯の所在地
  • 過去の避難履歴や防災訓練参加状況

これらのデータを連携・分析することで、以下のような活用が期待できます。

活用例	詳細
避難計画の最適化	要支援者の所在地とハザードマップを重ね合わせ、個別避難計画作成や避難経路の検討に活用
避難情報のプッシュ型配信	住民の所在地と災害リスクを判断し、対象者へタイムリーな避難指示を発出
優先的な支援対象者の特定と安否確認	災害発生時に特に危険区域にいる要支援者を迅速に特定し、安否確認・救助活動を優先

ハザードマップと住民データの連携は、地域の特性に応じたきめ細やかな防災・減災対策を実現し、災害に強いまちづくりに貢献します。個人情報の適切な管理とセキュリティ対策を徹底した上で進めることが重要です。

子育て・教育関連データの分析による支援強化

子育て・教育分野では、様々なデータを活用して、きめ細やかな支援策の立案・実施が進んでいます。例えば、以下のようなデータ分析が行われています。

• 子育て関連データの分析
  • 出生数や転入出データ
  • 保育所・幼稚園の待機児童数
  • 予防接種の状況
  • 相談窓口への利用状況

これらのデータを複合的に分析することで、支援が必要な世帯の早期発見や、地域ごとのニーズに合わせたサービス提供が可能になります。

• 教育関連データの分析
  • 学力データ
  • 出席状況
  • 進路希望
  • 学校施設の利用状況

学力データと家庭環境データを組み合わせて分析することで、学習支援が必要な児童・生徒への早期介入や、個に応じた指導計画の策定に役立てられます。

データ項目	期待される効果
出生数、転入出、待機児童	保育施設の整備計画最適化
相談窓口利用状況	支援が必要な世帯の早期発見とアウトリーチ強化
学力、出席状況	個別学習支援・不登校対策の強化

データに基づいた分析は、限られた資源を効果的に活用し、より質の高い子育て・教育環境を整備することにつながります。

財政・行政コストデータの可視化と効率化

自治体の財政状況や行政にかかるコストをデータとして収集・分析することは、限られた予算の中でより効果的な行政運営を行うために非常に重要です。

具体的には、以下のような取り組みが考えられます。

• 歳入・歳出データの詳細分析: どの分野にどれだけの予算が使われているか、歳入構造はどうなっているかを詳細に分析し、無駄がないか、改善の余地はないかなどを検討します。
• 事業別コストの可視化: 各事業にかかる人件費、物件費、委託費などを詳細に把握し、コストパフォーマンスを評価します。
• 他自治体との比較分析: 類似規模や特徴を持つ他自治体との財政状況やコスト構造を比較することで、自らの強みや弱み、改善点を発見できます。

これらのデータをダッシュボードなどで可視化することで、職員や議会が現状を容易に把握し、効率化に向けた議論や意思決定を促進することができます。例えば、以下のような表で事業別コストをまとめることも有効です。

事業名	人件費	物件費	委託費	合計コスト
地域振興事業	XXX万円	XXX万円	XXX万円	XXX万円
福祉サービス事業	XXX万円	XXX万円	XXX万円	XXX万円
防災対策事業	XXX万円	XXX万円	XXX万円	XXX万円

このように財政・行政コストデータを活用することで、より効率的で持続可能な自治体運営を目指すことが可能になります。

地域経済・観光データの分析による振興策立案

地域経済や観光に関するデータ分析は、自治体の活性化に不可欠です。例えば、以下のようなデータを活用できます。

• 観光データ:
  • 観光客の属性（年齢層、居住地など）
  • 来訪経路、滞在期間、消費額
  • 人気スポット、アクティビティ
  • SNS上の口コミ情報
• 地域経済データ:
  • 産業別売上、雇用状況
  • 企業の立地、事業内容
  • 地域住民の購買行動

これらのデータを分析することで、ターゲット層に合わせた効果的なプロモーション戦略を立案したり、新たな観光資源開発や地域内消費を促進する施策を検討したりすることが可能になります。

分析項目	活用例
観光客の属性分析	ターゲット層に合わせた情報発信
滞在期間・消費額分析	地域内消費を促すイベント・体験プログラム開発
産業構造分析	支援が必要な産業分野の特定

データに基づいた戦略的な取り組みは、地域経済の持続的な発展に繋がります。

内部事務データの分析による業務改善

自治体内部で発生する様々な事務データも、業務改善のために重要なリソースとなります。例えば、申請処理にかかる時間、窓口の混雑状況、書類の保管・検索にかかる時間などのデータを収集・分析することで、非効率なプロセスを特定し、改善策を立案できます。

具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 申請処理時間の分析:
  • 特定の申請手続きに時間がかかっている要因を特定し、フローを見直す。
  • 自動化できる部分を見つけ出す。
• 窓口対応データの分析:
  • 来庁者の多い時間帯や曜日を把握し、人員配置を最適化する。
  • よくある質問内容を分析し、FAQを充実させる。
• 文書管理データの分析:
  • 利用頻度の低い書類の保管方法を見直す。
  • 電子化による検索効率向上を検討する。

これらの分析結果に基づき、業務フローの再設計、ITツールの導入、職員研修などを実施することで、職員の負担軽減、残業時間の削減、コスト削減といった効果が期待できます。内部事務の効率化は、住民サービスの質の向上にも間接的に繋がります。

7.自治体データ活用を推進するためのポイント

リーダーシップと組織文化の醸成

自治体でデータ活用を成功させるためには、首長をはじめとするリーダー層の強いコミットメントが不可欠です。データに基づいた意思決定の重要性を組織全体に浸透させ、データ活用を組織文化として根付かせる必要があります。

具体的な取り組みとしては、以下のようなものが考えられます。

• データ活用推進に関する方針表明と目標設定
• データ活用プロジェクトに対する予算・人員の優先的な配分
• データ活用に関する職員研修や意識啓発活動の実施
• 成功事例の共有や表彰制度の導入

データ活用は単なる技術導入ではなく、組織全体の意識改革を伴うものです。リーダーシップを発揮し、データ活用が当たり前となる組織文化を醸成することが、推進の鍵となります。

データ人材の育成・確保

自治体でデータ活用を本格的に進めるためには、専門知識を持つ人材の確保と育成が不可欠です。データ分析官やデータサイエンティストといった専門職の採用だけでなく、既存職員のスキル向上も重要な課題です。

育成にあたっては、以下のようなアプローチが考えられます。

• 外部研修への参加支援
• データ分析ツールの操作研修
• データ活用に関するeラーニング導入
• データ活用プロジェクトを通じたOJT

また、専門人材の確保が難しい場合は、民間企業からの出向受け入れや、外部委託なども有効な手段となります。

育成方法	具体例
外部研修	統計分析、プログラミング研修など
内部研修	データ分析ツール（BIツールなど）の使い方
OJT	実際のデータ分析プロジェクトへの参加
外部からの採用/借用	データサイエンティスト、コンサルタントなど

データ人材を育成・確保することで、データの収集・分析・活用サイクルを円滑に回し、より高度なデータ活用を実現することが可能になります。

セキュリティ対策とプライバシー保護

自治体がデータを活用する上で、セキュリティ対策とプライバシー保護は極めて重要です。特に住民の個人情報を含むデータを扱うため、厳格な管理が求められます。

主な対策としては、以下のような点が挙げられます。

• アクセス権限の管理: データにアクセスできる職員や部署を限定し、不正アクセスを防ぎます。
• データの暗号化: 保存時および通信時のデータを暗号化し、漏洩リスクを低減します。
• 匿名化・仮名化: 個人が特定できないようにデータを加工する「匿名加工情報」や「仮名加工情報」を活用します。
• 監査ログの取得: 誰がいつどのようなデータにアクセスしたかの記録を残し、不正利用の早期発見につなげます。
• 職員研修: データ取り扱いに関するルールの周知徹底やセキュリティ意識向上のための研修を実施します。

また、個人情報保護法や各自治体の個人情報保護条例に基づき、適正な取得・利用・提供が行われるよう体制を整備することが不可欠です。住民からの信頼を得るためにも、透明性の高いデータ活用を心がける必要があります。

民間企業や他自治体との連携

自治体におけるデータ活用を効果的に進めるためには、外部との連携が不可欠です。特に、データ分析やシステム構築に関する専門知識を持つ民間企業との連携は、技術的な課題を克服し、高度なデータ活用を実現する上で有効です。

連携先	連携内容例	期待される効果
民間企業	データ分析プラットフォーム提供、専門人材派遣	高度な分析実行、技術的ノウハウの獲得
他自治体	成功事例・ノウハウ共有、共同データ分析	効率的な取り組み推進、ベストプラクティスの学習

また、他自治体との連携により、先行事例や課題解決のノウハウを共有することで、自自治体のデータ活用推進を加速させることができます。共通の課題に対して共同でデータ分析に取り組むことも有効です。

こうした外部連携は、データ活用を推進する上でのリソースやノウハウの不足を補い、より広範かつ高度なデータ活用の実現につながります。積極的に外部との連携を模索し、データ活用の可能性を広げることが重要です。

段階的な取り組みと継続的な改善

自治体におけるデータ活用は、一度に全てを完璧に行うのではなく、段階的に進めることが重要です。まずは小さく始めて成功体験を積み重ね、対象範囲や取り組みを拡大していくアプローチが有効です。

例えば、

• 特定の部署や業務におけるデータ活用から開始する
• 比較的容易に入手・分析できるデータから着手する
• 既存のツールやシステムを活用しながら試行する

といった方法が考えられます。

また、データ活用は実施して終わりではなく、継続的な改善が不可欠です。分析結果に基づき政策やサービスを反映させた後も、その効果をデータで検証し、必要に応じてプロセスや分析手法を見直していきます。

改善フェーズ	内容
計画	目的設定、データ特定、分析計画
実行	データ収集・分析、政策等への反映
評価	効果測定、課題特定
見直し	手法・プロセス改善、次の取り組み計画

このようにPDCAサイクルを回し続けることで、データ活用の成熟度を高め、より効果的な自治体運営につなげることができます。

8.データ活用を支援する外部ソリューション・サービス

株式会社インテック

データ活用を推進する自治体向けに、様々なソリューションやサービスを提供している企業の例として、株式会社インテックが挙げられます。

インテックは、長年にわたり自治体の情報システム構築に携わってきた実績を持ち、その知見を活かしたデータ活用支援を行っています。提供されるサービスは多岐にわたりますが、主に以下のような分野で自治体の課題解決をサポートしています。

• データ統合・基盤構築: 散在する庁内データを統合し、分析・活用しやすいデータ基盤を構築する支援。
• データ分析・可視化ツール: 専門的な知識がなくてもデータを分析・可視化できるツールの提供。
• 個別コンサルティング: 各自治体の状況に合わせたデータ活用戦略の策定やPoC（概念実証）の支援。

提供サービス例	内容
自治体データ連携プラットフォーム	庁内システムのデータ連携を容易化
住民情報分析ソリューション	住民ニーズに基づいた施策立案を支援
業務データ可視化サービス	業務プロセスの課題発見・効率化に貢献

これらのサービスを通じて、自治体はデータの収集・蓄積から分析、そして政策・サービスへの反映までを円滑に進めることが期待できます。

日本電気株式会社（NEC）

日本電気株式会社（NEC）は、自治体向けにデータ活用を支援する多様なソリューションを提供しています。長年の実績に基づき、住民情報システムや税務システムなど、基幹業務システムのデータ連携・統合に強みを持っています。

具体的には、以下のような支援を行っています。

• データ統合・分析基盤の提供: 散在する庁内データを集約し、分析・可視化を可能にするプラットフォームを構築します。
• AI・データ分析サービスの活用: 人口動態予測、業務効率化、窓口混雑緩和など、様々な行政課題に対する分析サービスを提供します。
• セキュリティ対策: 機密性の高い自治体データを安全に管理するための堅牢なセキュリティソリューションを提供します。

NECは、これらのソリューションを通じて、自治体がデータに基づいた迅速かつ的確な意思決定を行い、住民サービスの向上や業務効率化を実現できるようサポートしています。

例えば、

提供サービス例	期待される効果
住民データ統合プラットフォーム	申請手続きのワンストップ化
AI活用による窓口予測分析	住民の待ち時間短縮

といった具体的な成果に繋がる支援を行っています。豊富な導入実績に基づいたノウハウも提供し、自治体のデータ活用推進をトータルで支援しています。

総務省

自治体のデータ活用推進において、総務省は重要な役割を担っています。様々な施策を通じて、自治体がデータ活用を円滑に進められるよう支援しています。

主な取り組みとしては、以下のようなものがあります。

• ガイドラインや手引きの策定: データ利活用の基本的な考え方や進め方に関する情報を提供しています。
• 研修プログラムの提供: 自治体職員向けのデータ活用に関する知識・スキル向上のための研修機会を提供しています。
• 財政的な支援: データ基盤の整備や関連システムの導入に対する補助金の交付などを通じて、自治体の取り組みを後押ししています。
• 成功事例の共有: 他の自治体の先進的な取り組みを紹介し、横展開を促進しています。
• データ連携の推進: 国や他の自治体とのデータ連携を促進するための仕組みづくりを進めています。

これらの支援により、自治体はデータ活用に必要なノウハウやリソースを得やすくなり、取り組みを加速させることが期待できます。総務省は、自治体のデジタル化・データ活用を推進する中心的な役割を担っていると言えます。

9.まとめ：データ活用で実現する、より良い自治体運営と住民生活

本稿では、自治体におけるデータ活用の重要性、メリット、具体的なステップ、種類、成功事例、推進ポイント、そして支援ソリューションをご紹介しました。

データ活用は、単なる技術導入に留まりません。

• 住民サービスの向上: 一人ひとりのニーズに寄り添った、きめ細やかなサービスの提供が可能になります。
• 効率的な行政運営: 業務の無駄を削減し、限られたリソースを最適に配分できます。
• 根拠に基づく政策決定: 勘や経験だけでなく、客観的なデータに基づいた、より効果的な施策を立案・実行できます。

データに基づいた自治体運営は、住民満足度を高め、持続可能な地域社会の実現に不可欠です。

目的	効果の例
サービス最適化	保育ニーズに合わせた施設配置
業務効率化	手続きのデジタル化による窓口業務削減
EBPM推進	犯罪発生データ分析による防犯対策強化

データ活用の取り組みは容易ではありませんが、着実に推進することで、より住民に寄り添った、より効率的で、より質の高い自治体運営が実現できるでしょう。