ウェルビーイング指標ガイド

自治体統計データの客観的ウェルビーイング指標への転換：具体的な連携手法と課題解決

はじめに

地域社会の多様な側面を把握し、エビデンスに基づいた政策立案を行う上で、客観的ウェルビーイング指標の重要性が増しています。ウェルビーイング（well-being）とは、単に幸福や満足といった主観的な感覚だけでなく、健康、教育、雇用、所得、居住環境、社会関係資本、安全など、客観的に測定可能な様々な要素から構成される複合的な概念です。

地方自治体は、その活動を通じて住民に関する膨大なデータを日々蓄積しています。これらは主に、人口統計、経済統計、社会福祉、教育、医療、環境、防災、治安など、分野別の統計データとして整理されています。これらの既存の統計データは、適切な視点と手法を用いることで、地域における客観的ウェルビーイングを測定し、評価するための貴重な情報源となり得ます。

本記事では、地方自治体が既に保有している統計データを、どのように客観的なウェルビーイング指標として活用できるのか、具体的な連携手法、直面しうる課題、そしてその解決策について掘り下げて解説します。既存データの有効活用は、新たな調査にかかるコストや労力を削減しつつ、地域のウェルビーイング向上に向けた政策をより効果的に推進するために不可欠です。

自治体統計データが客観的ウェルビーイング指標となりうる理由

地方自治体が収集・管理する統計データは、地域住民の生活実態、社会経済的な状況、公共サービスの利用状況などを網羅しており、客観的な事実に基づいています。これらのデータに含まれる個々の統計項目は、ウェルビーイングを構成する要素と直接的または間接的に関連しています。

例えば、以下のような自治体統計データ項目は、それぞれ特定のウェルビーイング側面を示す客観的指標となり得ます。

• 人口動態統計: 出生数、死亡数、転入・転出数（人口動態、社会関係の変化）
• 国勢調査、住民基本台帳: 年齢別・地域別人口、世帯構成、外国人数（人口構造、社会多様性）
• 経済統計: 地域内総生産、事業所数、雇用率、有効求人倍率、産業構造（経済的安定、雇用機会）
• 税務データ: 所得分布、納税状況（経済的格差、所得水準）
• 社会福祉統計: 生活保護受給者数、高齢者福祉サービス利用者数、障害者手帳交付数（社会的包摂、社会的支援の状況）
• 教育統計: 学校数、児童・生徒数、進学率、不登校児童生徒数（教育機会、教育環境）
• 医療・保健統計: 平均寿命、特定健診受診率、病床数、感染症発生状況（健康状態、医療アクセス）
• 環境統計: ごみ排出量、リサイクル率、大気汚染物質濃度、公園面積（生活環境、持続可能性）
• 防災・治安統計: 避難者数、犯罪発生率、交通事故発生件数（安全・安心）

これらの個別のデータ項目を単独で見るだけでなく、複数の項目を組み合わせたり、時間軸や地域軸で比較・分析したりすることで、地域全体の、あるいは特定の層や地域の客観的ウェルビーイングの状態や変化を捉えることが可能になります。

既存統計データとウェルビーイング指標の具体的な連携手法

自治体が既存の統計データを客観的ウェルビーイング指標として活用するためには、以下のステップと手法が考えられます。

1. ウェルビーイング構成要素と既存データの紐付け: まず、目指すウェルビーイングの姿を定義し、それを構成する具体的な要素（例: 健康寿命、教育 attainment、所得の中央値、犯罪発生率など）を特定します。次に、これらの要素を測定するために利用可能な自治体内の既存統計データを洗い出します。どのデータがどのウェルビーイング要素と関連するかをマッピングする作業です。

2. 指標の定義と算出方法の標準化: 洗い出したデータ項目の中から、具体的なウェルビーイング指標として採用するものを定義します。例えば、「健康」という要素に対して、「平均寿命」「特定健診受診率」「高齢者の医療費」などを指標候補とし、それぞれの算出方法（例: 人口10万人あたりの犯罪発生件数、〇歳以上の健診受診率など）を明確に定めます。異なる部署が同じ概念に対して異なる算出方法を用いている場合があるため、標準化が必要です。

3. データの収集、統合、整備: 定義された指標の算出に必要なデータを、関係部署から収集します。この際、データのフォーマットが異なる、管理システムが異なるなどの課題が生じることがあります。これらのデータを一つのデータベースやデータ分析基盤に統合し、欠損値の補完、単位の統一、匿名化処理などのデータクレンジングを行います。地域別の集計や、特定の層（年齢別、所得別など）での集計を可能にするためのデータ整備も重要です。

4. 時系列分析と地域間比較: 整備されたデータを用いて、定義したウェルビーイング指標を算出します。算出された指標を過去のデータと比較することで、地域のウェルビーイングがどのように変化しているかを時系列で把握できます。また、他の自治体や全国平均と比較することで、相対的な立ち位置や強み・弱みを特定できます。

5. データソース間の連携と補完: 一つのウェルビーイング指標を構成するために、複数の統計データソースを連携させることも有効です。例えば、「経済的安定」という指標を見るために、住民税データ（所得）と雇用保険データ（失業率）を組み合わせて分析するといった手法です。既存データで捕捉できない側面については、国の統計調査データや、必要に応じて住民アンケート調査など、他のデータソースで補完することも検討します。

既存統計データ活用における課題と解決策

既存統計データのウェルビーイング指標としての活用には、いくつかの課題が存在します。

• 課題1：データの分散と連携の困難さ 自治体内の各部署が独立してデータを管理していることが多く、データが分散し、容易に連携できない状況があります。データの定義やコード体系が異なることも連携を阻害します。

  • 解決策： 全庁的なデータ管理ポリシーの策定、データカタログの整備、部署横断的なデータ連携プラットフォーム（データレイク、データウェアハウスなど）の構築を検討します。標準的なデータフォーマットや定義を定めることも有効です。

• 課題2：データの粒度と鮮度 既存統計データの粒度が、分析したい地域単位（例：町丁目別）や対象層（例：特定の年齢・所得階層）に対して粗すぎる場合があります。また、公表されている統計データは集計期間が古く、最新の状況を反映していないこともあります。

  • 解決策： 可能であれば、より詳細な粒度でのデータ提供を関係部署に依頼します。データの更新頻度を高めるための仕組みを検討したり、他のリアルタイムに近いデータ（例：人流データ、消費データなど、ただし個人情報に配慮が必要）との連携を模索したりします。

• 課題3：データ分析の専門知識とリソース不足 統計データを分析し、ウェルビーイング指標として解釈・活用するためには、統計学やデータサイエンスに関する専門知識が必要です。自治体内部にそのような知識を持つ人材が不足している場合があります。

  • 解決策： 専門人材の育成や採用を進めるほか、大学、研究機関、データ分析企業などとの連携を強化します。データ分析をサポートするBI（ビジネスインテリジェンス）ツールの導入も、担当者の負担軽減につながります。

• 課題4：個人情報保護とプライバシーへの配慮 住民に関する統計データは個人情報を含む可能性があり、データ活用にあたっては個人情報保護法等の法令遵守が不可欠です。詳細な分析を行おうとすると、特定の個人が識別されるリスクが高まります。

  • 解決策： データ利用目的を明確にし、必要最小限のデータのみを利用します。データの匿名化、仮名化、統計的な秘匿処理を適切に行います。データアクセスの制限やセキュリティ対策を徹底し、プライバシー保護に関する内部規程を整備します。

既存統計データを活用した政策事例

国内外の多くの自治体が、既存統計データを地域課題の把握や政策立案・評価に活用しています。

• 国内事例: 一部の自治体では、地域経済指標（所得、雇用）、健康指標（医療費、健康診断結果）、教育指標（進学率、学校施設数）、環境指標（CO2排出量、公園面積）などを継続的に収集・分析し、これを基に総合計画の進捗管理や個別施策の評価を行っています。データ公開ポータルサイトを設置し、地域住民や企業が統計データを活用できるようにしている事例もあります。これは、透明性を高め、市民協働を促進する上で重要です。

• 海外事例: 都市単位で詳細な統計データを収集・分析し、都市の持続可能性や住民の生活の質を示す指標（Quality of Life Indicatorsなどと呼ばれます）として公表している例が多く見られます。これらの指標は、都市計画、公共サービス配分、投資誘致などの判断材料として活用されています。例えば、カナダの多くの都市では、多様な社会経済統計データを活用して、地域レベルでのウェルビーイングや格差を測定し、政策に反映させています。

これらの事例は、既存統計データが単なる過去の記録ではなく、現在の地域課題を明らかにし、将来に向けた政策を形成するための生きた情報資産であることを示しています。

まとめ

地方自治体が保有する既存の統計データは、地域の客観的ウェルビーイングを測定・評価するための非常に価値ある資源です。これらのデータを適切に収集、統合、分析することで、地域の強みや課題を客観的に把握し、より効果的な政策立案と評価が可能になります。

既存データの活用にあたっては、データの分散、フォーマットの不統一、分析リソースの不足といった課題が存在しますが、データ連携基盤の整備、人材育成、外部連携、そして何よりもデータ活用の意義に対する組織全体の理解を深めることで、これらの課題を克服することが可能です。

既存統計データに基づいた客観的ウェルビーイング指標の活用は、議会や住民に対して政策の根拠をデータで示す説明責任を果たす上でも、また限られたリソースの中で最大の政策効果を上げる上でも、重要なアプローチと言えます。今後、既存統計データのさらなる活用と、必要に応じた新たなデータ収集を組み合わせることで、自治体におけるウェルビーイング向上に向けた取り組みはより一層、科学的で実践的なものになっていくでしょう。