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2/1 『政策立案にオープンデータをどう活かすか?』横浜市×アクセンチュアの包括連携協定から
2016年2月1日

今日はアクセンチュア@みなとみらいにて、議員対象の研修会に参加。

2ヶ月前の12月頭に、横浜市とアクセンチュアが「オープンイノベーションの取組に関する包括連携協定」を結んだことを興味深く思っていました。

そこから、かながわオープンデータ推進地方議員研究会が今日のイベント『政策立案にオープンデータをどう活かすか?』を開催していただいたことを知り、参加することとなりました。

もともと私としても、選挙の公約プロジェクトとして掲げていたこともあり、横須賀市でも取り組みを進めていこうと思っています。

▼ビッグデータを活用したまちづくり
http://junpeikayama.com/project#project2

 

内容は、アクセンチュアのお二人に事例を中心にお話しいただきました。

まずは「データサイエンスによる自治体改革~ニューヨークブルームバーグ市政の実践から」というテーマ。

以下、メモとして載せさせてもらうと、、、

▼事例その1
ニューヨーク市警察局は犯罪データを可視化と予測することにより、犯罪件数を激減
殺人発生数を約58%減させた。
・犯罪ピンマップ:リアルタイムで見える化し、捜査員最適配備
・被害者抽出:市内6000台のカメラで被害者をパターン認識
・追尾システム:16億のライセンス情報を蓄積し、自動追尾
▼事例その2
ニューヨーク市では、定量的な学校評価を用いた教育改革で質を改善し、高校退学率の減少に成功
退学率を20.4%〜10.6%へ改善。
・成果測定:学業成果、成長度、学校環境の集計とレポーティング
・インプット:保護者、生徒、教員へ学習環境に関する聞き取り調査
・要因の把握:外部の専門評価員による訪問調査による、実装状況評価

 

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ビッグデータにおいては、データを集計すると膨大な量のデータが出てくる。
そのデータたちをどういった軸と横串でセグメントかけていくかが大事。
さらにプロットしていったデータの中でも、どこを選択して改善・解決させていくか決める。
効果の80%を20%の施策が導出していける選択と集中が、成功の鍵を握るということ。
それには、経験と勘に加えた科学的アプローチが必要。
 経験と勘×データ
    ➕
  選択×集中
    =
 効率的に高品質なサービス!

 

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次に、「データを活用したオープンイノベーション~横浜市との連携協定を中心に」というテーマでお話しいただきました。
これまで、Local Goodという取り組みから、
GPSと連携した地域課題抽出し、自分の意見が地図上にプロットされるような3Dデータを作成したとのこと。
それにより、プロジェクト起案者と市民がマッチングできるシステムができた。
また、地域課題を地域の住民や民間が中心となって解決していくスキームを構築していくため、ローカルグッドの取り組みを発展させていく必要があるとのこと。
▼ローカルグッド発展に向けたチャレンジ
【その1】資金調達ポートフォリオの多様化
【その2】エコシステムとして自走する仕掛けづくり
【その3】創発的イノベーションを誘発するファシリテーター育成
※もっと具体的に知りたい!話したい!という方は、直接嘉山までご連絡ください。
今回参加させてもらったことにより、行政と民間とのデータ共有し、そこから地域課題解決に向けたアクションを起こしていくスキームを多少なりとも学ぶことができました。
ただし、注意しなければならないのは、データだけでは真の課題を把握することはできず、アクションだけでも効果的な施策の展開は難しいということ。
いかに効率的かつ効果的にデータを抽出し、そしてそのデータから地域課題を分析することができるか。
さらには、その地域課題に対して、効果検証も含めておこなうことができ、各ステークホルダーと連携しながら進めていくことができるスキームを構築していかなければなりません。
つまり、先ほども記載した「経験と勘 × データ」が大事ということですね。