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
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
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
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！
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。