ウェルビーイング指標ガイド

自治体データの統合による客観的ウェルビーイング指標の高度化：統計、行政記録、GISの連携

はじめに：ウェルビーイング把握におけるデータ統合の重要性

近年、地域住民の真の豊かさや幸福度を示す「ウェルビーイング」への関心が高まっています。特に自治体においては、主観的な要素だけでなく、客観的なデータに基づき地域の現状を正確に把握し、エビデンスに基づいた政策を立案・評価することが不可欠となっています。客観的ウェルビーイング指標は、この目的に資する強力なツールです。

しかし、ウェルビーイングは健康、教育、雇用、安全、環境、社会とのつながりなど、多岐にわたる側面から構成されています。一つのデータソースだけでは、これらの複雑な要素を網羅的に捉えることは困難です。例えば、単に平均所得を見るだけでは、地域内の経済的な格差や脆弱な層の実態は見えにくいかもしれません。また、犯罪発生件数だけでは、地域住民の体感治安や防犯活動の状況までは把握できません。

そこで重要となるのが、自治体が既に保有している、あるいは入手可能な複数のデータソースを統合的に活用するアプローチです。統計データ、行政記録、地理情報システム（GIS）データなどを組み合わせることで、より多角的かつ精緻な客観的ウェルビーイング指標を構築することが可能になります。本稿では、自治体におけるデータ統合の必要性とその具体的な実践方法について解説します。

なぜ複数のデータソースを統合するのか：ウェルビーイングの多面性とデータ活用のメリット

複数のデータソースを統合することで、客観的ウェルビーイング指標の質と活用範囲は飛躍的に向上します。主なメリットは以下の通りです。

1. ウェルビーイングの多面的な把握: 健康、教育、経済、環境、社会関係資本など、ウェルビーイングを構成する様々な側面を、それぞれに強いデータソースを組み合わせることで網羅的に捉えることができます。単一のデータでは見えなかった地域の強みや課題が明らかになります。

2. より詳細な分析と政策示唆の獲得: 異なる種類のデータを組み合わせることで、単独のデータでは得られない新たな知見が得られます。例えば、特定の地域における健康課題と、その地域の環境要因や経済状況との関連性を分析するなど、より深い要因分析や相関関係の把握が可能となり、政策立案の質の向上につながります。

3. 地域内の格差や偏りの可視化: 大まかな統計データだけでなく、より詳細な粒度（町丁・丁目レベル、学校区レベルなど）のデータを行政記録やGISデータと組み合わせることで、地域内の特定のエリアにおける課題や、特定の属性を持つ人々の状況を詳細に把握し、きめ細やかな政策を展開できます。

4. データ収集コストの削減と効率化: ゼロから新しい調査を行うのではなく、既に自治体内に蓄積されているデータや、国・都道府県から提供される既存の統計データ、オープンデータなどを最大限に活用することで、データ収集にかかる時間、コスト、人的リソースを効率化できます。

自治体で利用可能な主なデータソースの種類

自治体には、様々な形態でデータが存在します。客観的ウェルビーイング指標の構築に活用できる主なデータソースは以下の通りです。

• 既存統計データ: 国勢調査、住民基本台帳人口、事業所・企業統計、学校基本調査、医療施設調査、患者調査、犯罪統計、所得統計など。国、都道府県、自治体自身が作成・公表している統計データは、地域全体の基本的な構造や動向を把握する上で基盤となります。
• 行政記録データ: 住民基本台帳情報、税務情報（固定資産税、住民税など）、福祉関連情報（生活保護受給者数、介護保険利用者数など）、教育関連情報（学校、児童生徒に関する情報）、医療・健康関連情報（予防接種記録、健診データなど）、防災関連情報、公共施設利用状況、申請・許可情報など。個票レベル、あるいは集計レベルで様々な情報が含まれており、より詳細な地域や住民の状況を把握する上で有効です。
• 地理情報システム（GIS）データ: 道路網、鉄道網、公共交通、公園、学校、病院、商業施設、避難所などの施設位置情報、土地利用情報、標高データ、ハザードマップなど。これらの空間データは、特定の施設へのアクセス性、居住環境、災害リスクといった空間的な要素をウェルビーイングと関連付けて分析する際に不可欠です。
• オープンデータ: 国や他の自治体、民間企業などが公開しているデータ。交通量データ、環境測定データ、SNSデータ（活用には注意が必要）、POI（Point of Interest）データなど、多様な情報源となり得ます。
• 独自調査データ: 自治体が独自に実施するアンケート調査、ヒアリング調査など。特定のテーマや詳細な住民の意向を把握するために行われ、他のデータと組み合わせて分析することで、客観データだけでは見えない背景や理由を補完できます。（ただし、客観的指標の基盤としては、網羅性・継続性の高い既存データが中心となることが多いです。）

データ統合の具体的なアプローチ

これらの異なるデータソースを統合するには、いくつかの具体的なアプローチがあります。

1. ID/キーを用いたデータリンケージ: 複数のデータソースに共通の識別子（IDやキー）が存在する場合、これを用いてデータを結合する手法です。ただし、住民情報など個人を特定しうるデータを取り扱う場合は、個人情報保護法や自治体の情報セキュリティポリシーを厳守し、匿名化や仮名化といった適切なプライバシー保護措置を講じることが極めて重要です。例えば、異なる部署が管理する福祉データと健康データを、直接的な個人情報は削除した上で、匿名化された共通キーを用いて結合し、特定の地域や属性グループの健康状態と福祉サービスの利用状況の関連性を分析するなどが考えられます。

2. 地域コードや集計単位を用いた集計レベルでの統合: 多くの統計データや行政記録データは、町丁・丁目、小学校区、中学校区、行政区、町字といった地域コードや集計単位で集計されています。同じ集計単位を持つ複数のデータソースを集計レベルで統合することで、地域ごとの特徴を比較分析できます。例えば、町丁・丁目別の高齢化率（住民基本台帳データから算出）と、同じ町丁・丁目内の公共交通空白域の割合（GISデータから算出）を組み合わせて、高齢者の交通利便性に関する指標を作成するなどです。このアプローチは、個票データの連携に比べてプライバシーリスクが低いというメリットがあります。

3. GISを用いた空間的な統合・分析: GISは、様々な種類のデータを地図上で重ね合わせ（レイヤー化）て表示・分析する強力なツールです。統計データ（メッシュ統計など）、施設位置情報、行政界データなどをGIS上で統合することで、地理的な条件や空間的な関係性を考慮した指標を構築できます。

   • バッファ分析: 特定の施設（例: 病院、スーパー、公園）から一定距離圏内に居住する人口や高齢者数の割合などを算出。
   • オーバーレイ分析: 複数の空間データを重ね合わせ、特定の条件を満たすエリアを特定（例: ハザードエリア内の高齢者施設）。
   • 密度分析: 特定の事象（例: 交通事故発生地点）の空間的な集中度を分析。 GISを活用することで、「○○施設へのアクセスが困難な地域」「自然災害リスクが高い地域」といった、具体的な空間的課題を客観的な指標として示すことができます。

データ統合における課題と解決策

データ統合は強力なアプローチですが、いくつかの課題も存在します。

• データの互換性・標準化: データ形式、項目定義、集計単位、地域コードなどがデータソース間で異なる場合があります。解決策としては、事前にデータ辞書を作成し、データ定義を標準化すること、ETL（Extract, Transform, Load）ツールなどを用いてデータ形式や構造を変換することが挙げられます。
• データ品質・欠損値: データソースによっては、情報の古さ、入力ミス、欠損値などが含まれていることがあります。統合前にデータのクリーニングを行い、品質を確保することが重要です。欠損値については、補完方法や分析対象からの除外など、適切に処理する必要があります。
• プライバシー保護・セキュリティ: 特に個票に近い粒度のデータを扱う場合、個人情報保護の観点から厳重な対策が必要です。匿名加工情報の作成、アクセス権限の制限、セキュリティが確保された環境での分析など、専門家の助言も得ながら慎重に進める必要があります。
• データ統合・分析に必要なスキル・人材: 複数のデータソースを理解し、適切に統合・分析するためには、統計分析やGIS、データベースに関する知識やスキルが必要です。庁内での研修機会の提供、専門人材の採用・育成、あるいは外部の専門機関（大学、研究機関、コンサルタントなど）との連携も有効な解決策となります。
• システム・ツール: データ統合・分析には、適切なソフトウェアやシステム環境が必要です。GISソフトウェア、統計解析ソフトウェア（R, Pythonなど）、データベースシステム、データ統合プラットフォームなどが考えられます。予算や目的に応じて、導入や活用方法を検討します。
• 組織内のデータ共有・連携体制: 異なる部署が管理するデータを統合するためには、組織横断的なデータ共有・連携に関するルール作りや、関係部署間の協力体制が不可欠です。データ利活用に関する庁内の推進体制を構築し、各部署の理解と協力を得ることが成功の鍵となります。

データ統合の成功に向けたポイント

データ統合による客観的ウェルビーイング指標の構築を成功させるためには、以下の点を意識することが重要です。

• 目的の明確化: なぜデータ統合が必要なのか、どのようなウェルビーイングの側面を把握したいのか、最終的にどのように政策に活かしたいのか、といった目的を具体的に設定します。目的に応じて必要なデータソースや統合・分析手法が変わってきます。
• 段階的な実施: 一度に全てのデータソースを統合しようとするのではなく、まずは特定のテーマや地域に絞り、比較的連携しやすいデータソースから着手するなど、段階的に進めることを検討します。スモールスタートで成功事例を積み重ねることが、庁内でのデータ活用文化醸成にもつながります。
• 関係部署との連携: データの多くは各担当部署が管理しています。データ提供の依頼や、データ定義・内容に関する確認、分析結果の解釈などにおいて、関係部署との密なコミュニケーションと連携が不可欠です。
• 外部リソースの活用: データ統合・分析は専門的な知識や技術を要する場合が多くあります。必要に応じて、大学や研究機関の知見、データ分析専門企業の技術、国の提供する各種データ整備事業などを活用することも有効な選択肢です。

まとめ：データ統合によるウェルビーイング指標活用の展望

自治体における複数のデータソースの統合は、客観的ウェルビーイング指標をより網羅的、詳細、かつ高度に構築し、地域の実態を正確に把握するための強力な手段です。統計データ、行政記録、GISデータなどを連携させることで、単一のデータでは見えなかった地域の課題や強みが明らかになり、よりエビデンスに基づいた効果的な政策立案・評価・改善が可能となります。

データ統合には課題も伴いますが、目的を明確にし、段階的に取り組み、関係部署や外部機関と連携しながら進めることで、これらの課題を克服し、データ駆動型の地域経営を推進する基盤を築くことができます。客観的ウェルビーイング指標の高度化は、地域住民一人ひとりの多様な豊かさを実現する地域づくりに不可欠な取り組みと言えるでしょう。