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Mehr von Hiroyuki Ichikawa
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働き方改革版データアカデミー2 現状の調査、あるべき姿の確認
- 2. アジェンダ 1. データ利活用基本研修（30分） 2. 課題確認と理想の姿（120分） 1. 現状の課題・調査 40分 2. 理想の姿の検討 50分 3. 必要なデータの確認 30分 3. データ準備時の注意事項（10分） 4. 質疑応答（15分） 2
- 3. 全体構成の説明 3
- 6. EBPM （Evidence Based Policy Making） • 確かな根拠に基づく政策立案 • 自治体が所有するクローズドデータや民間のデータも利用し、政策立 案、政策実行、モニタリングにデータを活用し、コスト検討・リソー ス配分をする。政策のモニタリングのために、KPI（指標）を設定し、 効果も把握する。 政策立案 政策実施 モニタ リング 庁内データ KPI設定 KPI確認 効 果 フィードバックフィードバック 6
- 7. EBPM （Evidence Based Policy Making） • エビデンスにもどつく政策立案を妨げるもの ・どこにどんなデータがあるかわからない ・該当データはあるが、分析するだけの能力を持ち合わせていない ・国民が望んでいる（が、科学的な根拠はあまりない） ・今やめると、ここまでの投資が無駄になる（政策の失敗＝サンクコストの錯覚？）になる ・省内調整や他府省調整が必要だが、時間的に制約がある ・新たな施策を打ち出すだけの勇気がない（←打ち出して失敗すれば責任を問われる） ・該当データはあるが、目的外利用を禁止されている ・上司のアイデア（≒思いつき？）を無駄にするわけにはいかない ・これまでも長年の経験とスキルでやってきたので問題ない（はず） 各自治体でもデータ利活用スキルや実践が必要となる。 データアカデミーもその１つ 出典：第９回データ資料集 内閣官房行政改革推進本部事務局 http://www.cas.go.jp/jp/seisaku/kataro_miraiJPN/dai9/siryou1.pdf 7
- 8. データ利活用基本研修 8
- 9. データアカデミーの特徴 比較項目 一般的なデータ分析研修 Code for Japanの データアカデミー 研修対象 庁内データを使った統計・ GIS分析研修 庁内データ利活用のための プロセス研修 研修課題 他市の事例や、一般的事例 をトレースする 現課から提出された 実際の課題を利用する 自治体の規模 大きな自治体で行う 政令指定都市から町村まで 対応可能。 方法 先生・講師型、座学型の 集合研修 複数の課が参加した アクティブラーニング研修 個別のデータ分析技術を覚えるのではなく、データ分析を 課題解決プロセスとして利用できるスキルを身につけます。 9
- 13. 1.1 データ利活用プロセスと手法を学ぶ • 課題ごとにプロセスに従って、手法を組み合わせて実現する。 データ分析に よる政策反映 仮説/ 現状分析 対象データ確 認 分析手法検討 データ分析 評価 政策検討 効果・ 指標 データ利用に よる課題解決 現状・あるべ き姿検討 活用対象デー タ確認 データ利用方 法検討 データ利用 評価 政策検討 効果・ 指標 用途に合わ せたデータ 分析とデー タ活用（政 策）を決め る 個別に必要 に応じて研 修する。 データ利活用のプロセス（基礎知識として覚える） 統計手法による定量的分析 GISを使った分析・表現 データビジュアライズ 費用対効果分析 コンサルティング手法を利用した分析・政策検討（問い合わせデータなど） BI等ツールを利用した分析・表現 パーソナルデータ整備 アンケートやヒアリングの定性分析 業務改善（業務フロー作成によるAsIs ToBe分析） 機械学習・データマイニングによる分析 2018年度は 未完成の カリキュラムも 作成する。 基本研修は ２つプロセス 13
- 14. 実際の課題から課題解決を体験します • 全体の流れは下記のとおりです。 目標課題設定 1回目 2回目 3回目 4回目 【デザイン思考、論点 思考】 研修テーマの目標・課 題をブラッシュアップ しする。 【基礎講座】 【現状の調査、あるべ き姿の確認】 ・現在発生している課 題と、どのように数値 と業務を整理し、ある べき姿とするか確認 【対象データの選択】 ・検証に必要なデータ が準備できたか確認 ・個人情報保護条例で 利用可能かの確認 【働き方改革のあるべ き姿を確認】 【データ項目の確認】 ・データ整備が必要な 項目、更新タイミング、 頻度の確認 【プロトタイプによる 施策確認】 ・必要なデータをプロ トタイプにインプット し、想定している内容 が確認できるか、足り ない点がないか確認す る。 【費用対効果分析】 ・実施した場合のコス トと効果を算出 ・詳細化した機能単位 で価値の出るパターン を確認 【指標の作成】 ・実際の効果を測る際 に必要な効果項目、指 標を作成 xx/xx（xx） xx/xx（xx） xx/xx（xx） 本日 最低限の データ準備 プロトタイプに 必要なデータを 整備する 14 xx/xx（xx）xx/xx（xx）
- 16. 1.2 データ利活用に関する政策の流れ No. 法案・指針 方針 1 「電子行政オープンテータ戦 略」(平成24年7月4日IT本部決 定) 国、地方公共団体、事業者において取組を開始した。現在は課題解決型オ オープンデータの推進として「一億総活躍社会の実現」等を強化分野に設定 し、国・地方のみならず事業者の協力を求めながら進めている。 (平成30年 4月時点で、国のデータセット数は21,029件、取組済の地方公共団体は343 団体。) 2 官民データ活用推進基本法 2016/12/7に成立 ・国・自治体・民間企業が保有するデータを効果的に活用し、自立的で個性 豊かな地域社会の形成、新事業の創出、国際競争力の強化などを目指す ・必要に応じて既存の法制度の改正も進める。首相には、関係行政機関の長 に勧告できる権限も付与。都道府県に対して「官民データ活用推進基本計 画」の策定を義務付けたほか、市町村には努力義務を課した。 3 世界最先端IT国家創造宣 言・官民データ活用推進基 本計画 2017/5/30閣議決定 ・平成29年内に実施する行政データの棚卸し結果を踏まえ、平成29年度下 期に重点分野を中心に官民ラウンドテーブルを開催し、地方公共団体や 事 業者が保有するデータを含め、データの公開・活用の在り方(目標値や 効果 指標を含む。)を整理し、更なるオープンデータ化を推進。 16
- 17. 1.2 政府の取り組み バックグラウンド • 「ヒト・モノ・カネ・データの資源併存」 → 「データの上で、ヒト・モノ・カネが活きる」時代へ 17 ヒト カネ モノ データ (情報) データ （情報） ヒト カネ モノ IT 革命 社会構造が変わる ITの進歩は想定していないことも起こる → アジャイルで素早く反復（イテレーション）を 繰り返し柔軟に政策、KPIを調整する！ ア ッ プ デ ー ト 政策・KPIの判断
- 18. 1.2 政府の取り組み 官民データ法の概要 • データが人を豊かにする社会をめざして！ 18 １、全ての国民がIT利活用やデータ利活用を 意識せずその便益を享受し、真に豊かさを 実感できる社会である「データがヒトを豊か にする社会」のモデルを世界に先駆けて 構築する。 ２、将来的に、このモデルを途上国をはじめと する他国に展開していくことを通じ、これまで 以上に我が国がより高い尊敬の念を持って 世界的に認められるよう「官民データ利活用 社会」の実現を目指していく。 【データ利活用をいつでも誰でもできるよう環境整備】 つながりを深める ヒ ト ヒ ト 多種多様 大量の データ 共有 【データ利活用社会が価値を生み出す】 共存と 価値の創出 ヒ ト AI ロ ボ 民 民 民 官 官 官 官民連携の 仕組みの構築 つながってこそ 価値がある！ 官には政府CIOが横串をさし 政府一丸で取り組む データの品質 安全性 信頼性確保 利活用の 人材育成 研究開発 オープン化 最終ゴール ヒ ト モ ノ モ ノ モ ノ 自治体のデータも庁内で 利活用していくことが必要。
- 19. 1.2 庁内データの活用背景 • 今後の庁内の業務とデータの利活用イメージは下記の通りです 19 庁内 データ 市民 企業 原課 原課 原課 業務上発生するデータは自動で 蓄えらるようにし一元化される オープンデータ 庁内データを有効に利活用し 政策立案に活かす 蓄積されたデータのうち 公開するものも自動で 利用者に提供 行政サービス（個人別） 非公開データを利活用して 市民向けに個別サービスを 提供。 庁内 業務の流れの中で、データが蓄積され 利活用できる仕組みへ変わっていく。
- 23. 1.4 データ利用による課題解決 • 具体的にデータを共有・活用することで効果の出そうな業務に ついては、下記のパターンで分析をする。 1. 本来あるべき姿があり、庁内データを活用して効果を出す • 例：人口・世帯の情報と、消防・福祉・防災・介護等の情報を一つのGISで分析 できるようにし、総合計画やまちづくりの計画の基礎とする。 2. 庁内データが存在しておらず、共有・活用することで効果を出す • 例：地域の包括センター等が紙で持っている、シルバー世代・要援護者の情報を データ化することで、危機管理・防災計画の精度をあげ、市民と対話するツール とする。 • データ利用による課題解決のプロセスは下記の7Step。 ①現状と あるべき姿 検討 ②活用対象 データ 確認 ③データ 利用方法 検討 ④データ 利用 ⑤ 評価 ⑥ 政策検討 ⑦ 効果・指標
- 24. 課題確認と理想の姿
- 27. 効率を上げる際の考え • 効率を上げる考え方には大きく３つの方法があります。 27 ①仕事単位の効率を上げる ②時間当たりの効率を上げる ③待ち時間を減らす ・例えば、教育やルールの制定 で、業務を標準化し一律の仕事 ができるようにする。 ・例えば、不要な仕事や冗長な 仕事を短縮することで1回当た りの仕事時間を短縮する。 ・例えば、相手の承認待ち時間 を減らし、LT（リードタイ ム）を減らす ・熟練が必要な業務、人依存の 業務に効果がある ・仕事の見積もりがしやすくな る ・回数が多い業務に効果がある ・業務を単純化することで教育 コストも減る、間違いが減る ・待ち時間を減らすことで、市 民の待ち時間を減らせる ・残業や、単位時間当たりの業 務が増やせる 1回当たり１０時間 １時間で3回 1回当たり６時間 １時間で5回 Aさん Bさん Aさん Aさん Bさん Aさん
- 28. 現状の課題・調査 業務フロー作成 • A３の「業務フロー」用紙に、現状業務の流れを書きましょう。 • 業務は、市民やユーザーが、行動する前から、行動をした後 までの流れを書きます。 28 窓口手続き 予約処理 など 市民やユーザー からのニーズ 発生 対応後の行動
- 29. 現状の課題・調査 業務フロー作成 • A3にまとめた業務フローを、1つずつ付箋に書き起こし 模造紙に流れを書きましょう（黄色の付箋） • もし、例外や抜け漏れがあれば、追加してください。 29 引っ越すこと になった 市役所に 移動 市外に引っ越 し処理 市内に引っ越 し処理 住民票もらっ て変える 市内に 引っ越 しか？
- 30. 課題とフローを紐づける 10分 • フローの上で、どの部分に課題が発生しているのか連携づける。 • 課題がフローが紐づかないものは、フローを増やすことを 考える。 30 引っ越すこと になった 市役所に 移動 市外に引っ越 し処理 市内に引っ越 し処理 住民票もらっ て変える 市内に 引っ越 しか？ 課題 課題 課題 課題 課題 課題
- 31. 課題を仕分けしよう 10分 • 今回は、無駄、無理、ムラで考えてみましょう • でてきた課題の付箋にムリ、ムダ、ムラを書いちゃおう。 31 無理 無駄 人によるムラ 1人に負荷がかかっ てるなど やるけど、大変 意味がないこと 人によって 品質・時間が違う
- 32. 理想の姿
- 33. 課題・プロセスを、どの方法で対応するか • 課題ごとに、個別の方針を立ててみよう（15分） 33 引っ越すこと になった 市役所に 移動 市外に引っ越 し処理 市内に引っ越 し処理 住民票もらっ て変える 市内に 引っ越 しか？ ムダ 課題 ムリ 課題 ムリ 課題 ムダ 課題 ムラ 課題 ムラ 課題 課題 課題 課題 課題 課題 システム 業務 ルール 情報化 その他 オンライン申請 コンビニでも とれる周知
- 34. 初回のターゲット箇所はどこにするか？ • 全ての業務に対応することはできないことが多いです。 初回のメインターゲットを検討します。 • 対応したい方針をいくつか選択します。 • 下記のような実際の部門の例を決定します。 • 今後の進め方としては、変化点の効果や、他にも 応用できないかを考えながら検討を深化します。 34
- 35. ターゲットをどこにするか 15分 • どこから集中して対応するか、変えたときの価値を書く 35 引っ越すこと になった 市役所に 移動 市外に引っ越 し処理 市内に引っ越 し処理 住民票もらっ て変える 市内に 引っ越 しか？ 課題 課題 課題 課題 課題 システム 業務 ルール 情報化 その他 オンライン申請 コンビニでも とれる周知 ムダ 課題 ムリ 課題 ムリ 課題 ムダ 課題 ムラ 課題 ムラ 課題 価値：市民 24時間、いつでも サービス受けられる 価値：職員 受付量減少による負荷の低減 相談業務へ集中 目標と一致 してるかみる
- 36. あるべき姿のフローを書く 15分 • 今回、ターゲットとする、あるべき姿のフローを書きましょう。 • フローは、標準的な使われ方の場合を想定しましょう。 • 例外を全て新しい方法で対応する必要はない → 今の方法も並存できるので → できる人が入力すればいいので 36
- 37. 集めるデータ項目の検討
- 38. 集めるデータ項目の検討 • データを集める目的 • 集めるデータは、どの方針で対応するものかがわかる形とします。 • 例えば、月の平均回数、1回当たりの時間、実際の仕事の内容と、仕事の中の内 訳時間、モチベーション？システム化の有無 • 現状の数値、次回検討する数値を比較することで効果を概算します。 • エクセルを確認しながら、それぞれの方針を分けるために 必要なデータ、比較に必要なデータを付箋であげ出します。 38 ←回数→←回数→ ← 時 間 → ← 時 間 → 現状 将来
- 39. 次回までに集めてくるデータの確認 20分 • 実際の効果を検証するために、実際の情報を集めます。 • 何を集めてきたら、福山市全体の概算が出せるでしょうか • 動作にかかる時間 • 対象の人数 • 業務の回数 • 全員に影響することでしょうか、特定の条件の下で影響することで しょうか？ • 例えば時短勤務中、確定申告ピーク時など。 39 動作にかかる時間 対象の人数 業務の回数
- 40. 対象データ一覧 • コストを計算するためのデータ、新しい業務を作るために 必要なデータを検討します。 40 No. 業務 ・コストを測るためのデータ ・業務を変えるために必要な データ それは誰が持ってる か？今あるのか？ ない場合は次回までに 測定できるか？ 1 2 3 4 5 6 7 8
- 41. 今後実施する内容 1. 集めてきたデータと、業務内容を確認し、個別の方針の どれに該当するのかを決める。 2. 個別の方針決定後に、あるべき姿を設定し、そうするために 必要な働き方改革の手法と、そのために必要となるデータ 項目、プロトタイプ方法を確定させる。 3. ４回目にプロトタイプを実施し、ギャップを効果として 確認する。 41
- 44. 今まで準備できなかった「あるある」 • よくあるデータが集まりませんでした事例 ジャンル 事例 データ自身 ・データがずっと更新されていない ・データがどこにあるかわからない ・データ化されていない ・あると思ったが、持っていなかった 時間 ・担当者と相談する時間がない ・担当者が時間がない ・データ整備に時間がかかる ルール ・個人情報が含まれているからダメ → 統計化や、いらない情報を抜くことができない ・承認プロセスが全くなく人頼り 教育 ・相手部門が、何故それが必要なのか理解しない ・部門の壁が厚い ・紙で渡された ・民間データの使い方がわからない 一つ一つが各自治体への プレゼントです。 これから、どうやって進めるか 直していく点がわかることも データ利活用研修の目的です。 44
- 45. データ入手後のチェックポイント 1. ファイルを開けるか • たまに壊れてたりするのでまず開いてみる 2. ファイル名と中身が合っているか • 間違ったファイル名がつけられていることがある 3. 見て意味の分からないデータ項目は無いか？ • 項目定義書や説明書が別で存在する場合がある 4. 個人情報は含まれていないか？ • 氏名、個人の電話番号・住所・Eメールアドレスなど 5. データ項目名から想定されるデータ型と一致しないデータは含ま れていないか？ • 日付なのに数値コードに変換されてしまっていたり、コードの先頭ゼロ埋め が無くなっていたり 6. 単位が不明な数値データは無いか？ 7. 単位が “%” で表されている数値の母数は分かっているか？ 45
- 47. 質疑応答 47
- 48. 48