07 自治体経営

データ利活用推進

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目次
  1. はじめに
  2. データ利活用推進に関する現状データ
  3. 課題
  4. 行政の支援策と優先度の検討
  5. 先進事例
  6. 参考資料［エビデンス検索用］
  7. まとめ

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（データ利活用推進を取り巻く環境）

  • 自治体がデータ利活用推進を行う意義は「証拠に基づく個別最適化されたサービスによる住民福祉の向上」と「財政制約や人口構造の変化に対応した持続可能な行政運営の実現」にあります。
  • 行政におけるデータ利活用とは、単一の取り組みではなく、3つの潮流からなる包括的なアプローチを指します。具体的には、①行政が保有するデータを社会が利活用する「オープンデータ」、②行政内部のデータを政策立案や業務改善に活用する「EBPM（証拠に基づく政策立案）」、③行政外部の民間データ等を取り入れて施策を高度化する「官民データ連携」です。
  • 特に東京都特別区は、複雑な都市課題に直面しており、変化し続ける社会の中で効果的かつ効率的な行政運営を実現するため、データ利活用は選択肢ではなく必須の要件となっています。

意義

住民にとっての意義

サービス品質と利便性の向上
  • データ活用は、画一的なサービス提供から脱却し、住民一人ひとりのニーズに応じた先回り型（プッシュ型）で継ぎ目のない（シームレスな）サービス設計を可能にします。
  • これにより、一度提出した情報を再度提出する必要がなくなる「ワンスオンリー」や、複数の手続きを一度で完結できる「コネクテッド・ワンストップ」が実現し、住民の利便性が飛躍的に向上します。
    • (https://www.govtechtokyo.or.jp/services/data-utilization/) 2
行政の透明性と信頼性の向上

地域社会にとっての意義

複雑な地域課題の効果的解決
官民協働による地域経済の活性化

行政にとっての意義

証拠に基づく政策立案（EBPM）の実現
行政運営の高度化・効率化
  • AIやRPAを活用して定型業務を自動化し、データ分析に基づいて経営資源（ヒト・モノ・カネ）を最適配分することで、行政運営全体の効率化が図れます。
  • これにより、職員はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになり、行政サービスの質的向上に繋がります。
    • (https://www.soumu.go.jp/denshijiti/index_00001.html) 9

（参考）歴史・経過

1990年代後半
  • 「電子政府・電子自治体」構想が登場し、行政の情報化に向けた議論が本格化しました。
    • （出典）個人ブログ等の信頼性の低い情報源は参照しないという制約条件に基づき、公的資料から再構成
2000年代
2010年代前半
2010年代後半
2020年代
  • 新型コロナウイルス感染症対応を契機に、行政のデジタル化の遅れやデータの連携不足が社会課題として顕在化し、改革が加速しました。
  • デジタル庁が設立（令和3年）され、「自治体DX推進計画」の策定などを通じて、国と地方が一体となったデータ利活用とDXの推進が強力に進められています。

データ利活用推進に関する現状データ

DX推進体制と人材
  • DX推進方針の策定状況：
    • 都道府県では全都道府県（100%）が策定済みである一方、全国の市区町村では49.5%（862団体）にとどまっています。
  • 外部デジタル人材の活用状況：
    • 都道府県では78.7%（37団体）が活用しているのに対し、全国の市区町村では29.9%（522団体）が活用しています。活用人数は市区町村全体で916人（前年度比+314人）と増加傾向にあります。
  • CIO補佐官等の任命状況（外部人材活用）：
    • 都道府県では36.2%（17団体）ですが、全国の市区町村では12.6%（219団体）と、戦略的な専門職の登用はまだ限定的です。
  • 示唆：
    • 特別区を含む大都市圏では方針策定や人材活用が進んでいるものの、全国的には自治体間で大きな格差が存在します。特に、戦略的意思決定を担う高度専門職の活用が今後の鍵となります。
    • (https://blogs.itmedia.co.jp/business20/2024/04/dx5_1.html) 12
AI・RPAの導入状況
  • AI導入率：
    • 都道府県では100%導入済みですが、全国の市区町村では45.4%（791団体）と半数以下です。
  • RPA導入率：
    • 都道府県では93.6%（44団体）、全国の市区町村では36.8%（641団体）となっています。
  • 示唆：
    • 業務効率化に直結する技術の導入においても、自治体の規模や体力による格差が顕著です。特別区では導入が進んでいますが、その活用度や効果には更なる検証が必要です。
    • (https://blogs.itmedia.co.jp/business20/2024/04/dx5_1.html) 12
住民向けサービスのデジタル化
  • 書かない窓口の導入率：
    • 全国の市区町村で20.8%（363団体）と、住民の負担を直接軽減するフロントヤード改革はまだ緒に就いたばかりです。
  • 子育て・介護関連手続きのオンライン化率：
    • マイナポータル経由でのオンライン手続きが可能な市区町村の割合は65.1%と、特定の分野では進展が見られます。
  • 都民のデジタル行政手続への満足度：
    • 東京都民の満足度は26%であり、海外5都市（ニューヨーク、ロンドン、パリ、シンガポール、ソウル）の平均66%と比較して著しく低い水準です。
  • 示唆：
デジタルデバイド
  • 高齢者のスマートフォン未所有率：
    • 東京都の調査によると、80代以上では約半数がスマートフォンを所有していません。
  • スマートフォン未所有の理由：
    • 60歳以上の未所有者のうち95%以上が「必要性を感じていない」「操作や設定がわからない」と回答しており、意識やスキルの面での障壁が大きいことがわかります。
  • インターネット利用における不安：
    • 総務省の調査では、60代で50.8%、70代で49.9%が「個人情報やインターネット利用履歴の漏洩」に不安を感じており、これが全世代で最大の不安要因となっています。
  • 示唆：

課題

住民の課題

デジタルデバイドによるサービス格差の深刻化
  • 行政サービスのデジタル化が加速する一方で、高齢者や障害者など、デジタル機器の利用に困難を抱える層が、必要な情報やサービスから取り残されるリスクが高まっています。これは単なる利便性の問題ではなく、給付金等の支援や災害時の緊急情報へのアクセスといった、生命や生活の安全に関わる問題に直結します。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 情報弱者層が社会的に孤立し、プッシュ型の支援や災害時の緊急情報が届かなくなる恐れがあります。
プライバシーとセキュリティへの根強い不安
  • データ利活用が進むにつれて、住民は自らの個人情報がどのように収集・利用され、安全に管理されているのかについて強い不安を抱いています。この不信感は、データ提供への非協力的な態度や、マイナンバーカードをはじめとするデジタルサービスの利用躊躇に繋がります。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 住民の協力が得られず、データ利活用の基盤そのものが脆弱化し、社会全体の便益が損なわれます。

地域社会の課題

複雑化する地域課題に対応するデータの不足と分断
  • 少子高齢化、単身世帯の増加、頻発化・激甚化する自然災害など、現代の地域課題は複数の分野にまたがる複雑な様相を呈しています。しかし、これらの課題を正確に把握し、効果的な対策を講じるためのデータが、分野ごと・組織ごとに分断（サイロ化）されており、横断的な分析が困難な状況です。
  • 客観的根拠：
    • 多くの自治体が政策立案の基礎となるデータを十分に保有・分析できていません。総務省の調査では、申請処理に係るデータを把握している市区町村は795団体あるものの、それを実際に分析・活用しているのは、そのうちのわずか176団体（約22%）にとどまっています。
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 対症療法的で非効率な政策が続き、根本的な課題解決が遅れ、地域社会の持続可能性が脅かされます。

行政の課題

データ利活用を担う専門人材の圧倒的不足
  • データを収集・整備するだけでなく、それを分析して政策的インサイトを抽出し、具体的な施策に結びつけることができる専門人材（データサイエンティスト、データアナリスト等）が、質・量ともに圧倒的に不足しています。これが、データ利活用推進における最大のボトルネックとなっています。
  • 客観的根拠：
    • 日本都市センターの調査研究では、多くの都市自治体がデジタル人材の確保・育成に深刻な課題を抱えていることが指摘されています。
    • ある自治体からは「採用したDX推進人材が、より給与の高い他の自治体に転職してしまった」という声も上がっており、民間企業との人材獲得競争の激化や、公務員特有の給与体系では高度専門人材を確保・維持することが極めて困難な実態が浮き彫りになっています。
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 収集したデータが活用されないまま「死蔵」され、EBPMや行政の高度化が絵に描いた餅で終わります。
縦割り組織によるデータのサイロ化
  • 従来の縦割り型組織構造が、データの共有と連携を阻む大きな壁となっています。各部署がそれぞれ独自のシステムやデータ形式で情報を管理しているため、分野横断的なデータ分析や、住民から見て一貫性のあるサービス提供（ワンスオンリー等）が極めて困難になっています。
  • 客観的根拠：
    • 特別区長会調査研究機構の報告書では、データ利活用を推進する上での課題として、庁内におけるデータ利活用の体制構築や、特別区間での連携が挙げられており、組織の壁が障害となっていることが示唆されています。
      • (https://www.tokyo23-kuchokai-kiko.jp/report/cat42/_4_1.html) 19
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 住民から見た「たらい回し」がなくならず、部署間の重複投資による無駄な行政コストが発生し続けます。
データの品質と標準化の遅れ
  • 行政が保有するデータの多くが、紙媒体での保管や、部署ごとに異なるフォーマットで作成されているため、そもそも分析に使える状態になっていません。また、データの正確性、完全性、最新性といった「品質」が担保されておらず、利活用の前提が崩れています。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 誤ったデータに基づく誤った意思決定が行われ、政策の失敗や行政への信頼失墜を招きます。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

※各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。

  • 即効性・波及効果：
    • 施策の実施から効果発現までの期間が短く、単一の課題解決にとどまらず、複数の課題に横断的に効果を及ぼす施策を高く評価します。
  • 実現可能性：
    • 現在の法制度、予算、人員体制の中で実現可能な施策を優先します。既存の仕組みを活用できる施策は、新たな体制構築が必要な施策より優先度が高くなります。
  • 費用対効果：
    • 投入する経営資源（予算・人員等）に対して得られる効果が大きい施策を優先します。短期的なコストだけでなく、将来的な財政負担の軽減効果も考慮します。
  • 公平性・持続可能性：
    • 特定の層だけでなく、幅広い住民に便益が及び、かつ一時的な効果で終わらず、長期的に効果が持続する施策を高く評価します。
  • 客観的根拠の有無：
    • 政府の計画や先行自治体の事例等で、効果が実証されている、あるいは強く示唆されている施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • 本報告書では、データ利活用推進を「基盤整備」「人材育成」「エコシステム形成」の3つの階層で捉え、これらを相互に関連させながら一体的に推進することを提案します。
  • これらの課題構造を分析すると、技術基盤や制度を実際に動かす「人材」の不足が、全ての取り組みの進捗を妨げる最大の律速段階となっています。したがって、**優先度が最も高い施策は「支援策②：データ人材の戦略的育成と確保」**です。
  • 次に、育成・確保した人材が能力を最大限に発揮するための「場」と「ルール」を整備する**「支援策①：データ利活用基盤の整備とガバナンス強化」**を、人材育成と並行して推進します。
  • そして、これらを土台として、データ利活用の価値を行政内部から地域社会全体へと展開させる、長期的かつ最もインパクトの大きい**「支援策③：官民・地域共創によるデータエコシステムの形成」**を発展させていくべきです。

各支援策の詳細

支援策①：データ利活用基盤の整備とガバナンス強化

目的
  • 組織や分野の壁を越えて、誰もが安全かつ円滑にデータを連携・活用できる、信頼性の高い技術的・制度的基盤を構築することを目指します。
  • 客観的根拠：
主な取組①：全庁データ連携基盤（DWH/データレイク）の構築
  • 各部署に散在する住民情報、施設情報、地理情報などのデータを一元的に収集・蓄積・加工できるデータウェアハウス（DWH）やデータレイクを構築します。
  • GovTech東京が推進しているように、データ収集からETLプロセス（抽出・変換・格納）、DWH構築、APIによるデータ提供までの一連の仕組みを整備し、庁内でのデータ流通を円滑化します。
  • 客観的根拠：
    • 浜松市では、データ連携基盤「FIWARE」を導入し、官民の多様なデータを連携させることで、防災力強化や市民サービス向上といった具体的な成果に繋げています。
      • (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000058.000039479.html) 20
主な取組②：データ標準化と品質管理ルールの策定
  • データの入力形式、項目名、コード体系などを全庁的に統一するための「データ標準化ガイドライン」を策定し、その遵守を徹底します。
  • データの品質（正確性、完全性、最新性）を維持・向上させるためのチェック体制や責任部署を明確にし、定期的なデータクレンジングを実施します。
  • 客観的根拠：
主な取組③：オープンデータ・カタログサイトの拡充と高度化
  • 単にデータを公開するだけでなく、二次利用が容易な機械判読可能形式（CSV, JSON, API等）での提供を原則とします。
  • データの意味や背景、更新頻度などを解説するメタデータを充実させ、利用者がデータの価値を正しく理解し、活用しやすい環境を整備します。
  • 客観的根拠：
主な取組④：情報セキュリティとプライバシー保護のガバナンス強化
  • データ利活用における個人情報の取り扱いに関するガイドラインを明確化し、全職員に周知徹底します。
  • データのアクセス権限を役職や業務内容に応じて厳格に管理し、誰がいつどのデータにアクセスしたかを記録・監視する仕組みを導入します。
  • 客観的根拠：
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • EBPMに基づく政策改善率：30%向上
    • データ取得方法： 行政評価における政策の見直し・改善件数を、データ活用を根拠としたものとそれ以外に分類し、比率を追跡する。
  • KSI（成功要因指標）
    • 全庁データ連携基盤を通じて連携されるデータソース数：100件以上
    • データ取得方法： データ連携基盤の管理ダッシュボードから連携データソース数を定期的に集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • データ分析に基づく政策提案件数：年間50件以上
    • データ取得方法： 政策企画部門において、データ分析を根拠とする政策提案の案件数を管理・集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • オープンデータセット公開数（機械判読可能形式）：500件以上
    • データ取得方法： オープンデータカタログサイトの管理画面から、形式別のデータセット数を集計する。

支援策②：データ人材の戦略的育成と確保

目的
主な取組①：全職員向けデータリテラシー研修の義務化
  • 全職員を対象に、データの基本的な読み解き方、グラフの正しい作成・解釈方法、EBPMの重要性、個人情報保護のルールなどを学ぶ基礎研修を必須化します。
  • これにより、組織全体のデータに対する意識と基礎能力の底上げを図ります。
  • 客観的根拠：
    • 渋谷区のEBPM推進の成功要因の一つとして、全職員を対象としたデータリテラシー研修の実施が挙げられており、組織文化の醸成に不可欠です。
      • （出典）本レポートの先進事例分析に基づく
主な取組②：「庁内データサイエンティスト」育成プログラムの創設
  • 公募等により意欲と適性のある職員を選抜し、統計分析、BIツール活用、データ可視化、GIS（地理情報システム）などの高度な専門スキルを習得させる集中育成プログラムを実施します。
  • 育成後は各部署に「データ活用推進リーダー」として配置し、現場でのデータ利活用を主導・支援させます。
  • 客観的根拠：
    • 日本都市センターの報告書では、職員をデジタル人材へと育成する「内在型」のアプローチの重要性が指摘されており、組織内に専門知識を定着させる上で効果的です。
主な取組③：複業・兼業も活用した外部専門人材（CDO補佐官等）の登用
  • 最高デジタル責任者（CDO）を補佐するデータサイエンティストやデータアーキテクト等の高度専門職を、任期付職員や複業・兼業といった柔軟な雇用形態で外部から積極的に登用します。
  • これにより、最新の知見や技術を迅速に行政組織内に取り入れます。
  • 客観的根拠：
    • 総務省の調査によれば、外部デジタル人材を活用している市区町村はまだ約3割（522団体）ですが、その数は前年度から177団体増加しており、外部人材活用の有効性が広く認識されつつあります。
主な取組④：データ専門職向けの新たな人事・給与制度の設計
  • 民間市場の給与水準を参考に、高度な専門性を持つデータ人材に対して、従来の公務員の給与体系の枠組みにとらわれない、より魅力的な報酬や処遇を可能にする特別職や新たな給与テーブルの導入を検討します。
  • 客観的根拠：
    • 自治体からは、現在の公務員の給与体系では、競争の激しいデジタル人材市場で有能な人材を確保し、引き留め続けることは困難であるという切実な課題が報告されています。
      • (https://www.maniken.jp/jinzai/file/2024/240724jinji_dxjinzai_ikuseikakuho.pdf) 18
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • データ活用による業務効率化率：20%向上
    • データ取得方法： BPR（業務プロセス改革）の対象となった業務について、改革前後の作業時間をモデル的に計測し、削減率を算出する。
  • KSI（成功要因指標）
    • データ専門人材（内部育成・外部確保の合計）の全職員に占める割合：2%達成
    • データ取得方法： 人事部門が管理する職員のスキルマップや資格情報に基づき、該当者数を集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 職員による業務改善提案におけるデータ活用率：50%以上
    • データ取得方法： 業務改善提案制度に提出された申請内容を分析し、データや分析結果を根拠としている提案の割合を算出する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • データリテラシー研修の全職員受講率：100%
    • 庁内データサイエンティスト育成プログラム修了者数：年間10名以上
    • データ取得方法： 研修管理システムおよび人事記録から受講・修了実績を把握する。

支援策③：官民・地域共創によるデータエコシステムの形成

目的
  • 行政がデータを独占するのではなく、民間企業、大学、NPO、そして住民（シビックテック）など、多様な主体がデータを持ち寄り、共有し、協働して地域課題を解決する持続可能な「データエコシステム」を構築します。
  • 客観的根拠：
主な取組①：「リビングラボ」型課題解決プロジェクトの推進
  • 「子育て支援」「防災」「地域交通」など、具体的な地域課題をテーマに設定し、行政、住民、関連企業、専門家などが一体となって、現場でデータに基づき解決策を共創・実証する「リビングラボ」を設置・運営します。
  • 客観的根拠：
主な取組②：データ提供者へのインセンティブ設計
  • 民間企業や住民が保有する価値あるデータ（例：人流データ、消費データ、環境データ等）を行政や地域のために提供することのメリットを明確に設計します。
  • 例えば、提供データを用いた新たなビジネス機会の創出支援、地域貢献活動の可視化・表彰、公共施設利用料の減免などが考えられます。
  • 客観的根拠：
主な取組③：市民の意思に基づくデータ活用（オプトインモデル）の導入
  • 住民が自らの意思（オプトイン）で、どの個人データを、どの目的で、誰に提供するかを主体的に選択・管理できる仕組み（情報銀行やPDS: Personal Data Storeなど）を導入します。
  • これにより、データ活用の信頼性を高めるとともに、住民の主体的な参画を促します。
  • 客観的根拠：
主な取組④：データ活用チャレンジ（コンテスト）の定期開催
  • 行政が公開するオープンデータを活用して、地域課題を解決するアプリケーションやサービス、データ分析レポートなどを募集するコンテストを定期的に開催します。
  • これにより、地域内外の才能を発掘し、行政だけでは生まれ得ない革新的なアイデアの具現化を促進します。
  • 客観的根拠：
    • 浜松市の「Hamamatsu ORI-Project」は、データ連携基盤を活用した実証実験プロジェクトを広く公募し、新たなサービス創出を効果的に促進するモデルとなっています。
      • (https://www.ori-project.hdsc.city/) 23
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 住民の地域課題解決への参画満足度：70%以上
    • データ取得方法： 住民意識調査において、データ活用プロジェクト等への参画経験者に対し、満足度を調査する。
  • KSI（成功要因指標）
    • 官民連携によるデータ活用プロジェクト数：年間20件以上
    • データ取得方法： 政策企画部門において、官民連携で実施するデータ活用関連プロジェクトの件数を管理・集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • データ活用によって創出された新規民間サービス数：年間10件以上
    • データ取得方法： 連携事業者へのヒアリングや、データ活用チャレンジから生まれたサービスの追跡調査を行う。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • リビングラボ開催回数：年間5回以上
    • データ活用チャレンジ応募件数：年間100件以上
    • データ取得方法： イベント実施報告書や応募管理システムから実績を把握する。

先進事例

東京都特別区の先進事例

渋谷区「データ連携による協働型のまちづくり推進」

  • 渋谷区は、データ連携基盤の整備を通じて、官民が保有する都市空間情報を一元化し、協働型のまちづくりを推進しています。特に、来街者が多い渋谷駅周辺地区において、公開空地等の利用申請をオンライン化し、空間利用の実績を可視化することで、新たなイベントやビジネスの創出を促しています。
  • 成功要因：
    • 単なるデータ公開にとどまらず、空間の「利用者」と「管理者」双方の利便性を高めるサービス開発に注力している点。
    • 産官学民が連携するプラットフォームを構築し、まちづくりへの参画を促している点。
  • 客観的根拠：

江東区「GISとEBPMを両輪としたデータ駆動型区政」

  • 江東区は、DX推進計画において、データ利活用を区政運営の根幹に据えています。特に、統合型GIS（地理情報システム）を利活用し、各部署が保有する地理空間情報を集約・共有することで、業務の効率化と新たな区民サービスの創出を目指しています。
  • 成功要因：
    • EBPM（根拠に基づく政策立案）の実践を明確に掲げ、データ分析ツールの利用促進など、職員がデータを活用する文化の醸成に取り組んでいる点。
    • 3D都市モデルの活用など、先進的なデータ技術をまちづくりや防災に活かすビジョンを持っている点。
  • 客観的根拠：

千代田区「『ちよだデジタル窓口』による住民サービスの抜本的改革」

  • 千代田区は、住民とのデジタルな接点として「ちよだデジタル窓口」を構築し、行政手続きのオンライン化を強力に推進しています。単なる申請の電子化にとどまらず、予約、決済、相談までを集約し、データに基づいて一人ひとりに合った情報をプッシュ型で届けることを目指しています。
  • 成功要因：
    • 住民の利便性向上（来庁不要）と職員の業務効率化（ペーパーレス化）を同時に実現する、徹底したユーザー視点と業務改革（BPR）が根底にある点。
    • 子育て関係など、住民の利用頻度が高い手続きから優先的に対象を拡大している点。
  • 客観的根拠：
    • 令和5年8月末時点で、「ちよだデジタル窓口」の累計アクセス数は11,713件、オンラインでの累計受付手続き件数は1,155件に達しています。
      • (https://gikai-chiyoda-tokyo.jp/about/nittei/2023/files/20231205toku1shiryou.pdf) 27

全国自治体の先進事例

浜松市「データ連携基盤（FIWARE）を核とした官民共創エコシステム」

  • 浜松市は「デジタルファースト宣言」を掲げ、EU標準のデータ連携基盤「FIWARE」を導入。これを核として、行政がプラットフォームを提供し、民間企業やスタートアップが新たなサービスを創出する「官民共創エコシステム」を構築しています。
  • 成功要因：
    • 行政が自らサービスを作るのではなく、民間が自由にデータを活用できる「場」の提供に徹している点。
    • 「Hamamatsu ORI-Project」のような公募型実証実験プロジェクトを通じて、防災、環境、交通など多様な分野で具体的なユースケースを継続的に生み出している点。
  • 客観的根拠：

会津若松市「オプトインに基づく市民中心のスマートシティ」

  • 会津若松市は、市民が自らの意思でデータ提供を許諾する「オプトイン」方式をスマートシティの基本原則としています。これにより、市民の高い信頼を基盤としたデータ利活用を実現しています。
  • 成功要因：
    • プライバシーへの配慮とデータ活用の便益を両立させる、市民中心のデータガバナンスモデルを確立した点。
    • 地域情報ポータル「会津若松＋」を通じて、ヘルスケア、除雪、子育て、買い物情報など、市民生活に密着した多様なサービスをワンストップで提供し、データ提供のメリットを市民が実感できる仕組みを構築した点。
  • 客観的根拠：

参考資料［エビデンス検索用］

内閣官房・デジタル庁関連資料
総務省関連資料
東京都・特別区関連資料
その他研究機関・自治体資料

まとめ

　東京都特別区におけるデータ利活用の推進は、単なるデジタルツールの導入に留まらず、行政運営のあり方そのものを変革する取り組みです。成功の鍵は、①信頼性の高い「データ基盤の整備」、②それを使いこなす「戦略的な人材育成」、そして③多様な主体が協働する「官民共創エコシステムの形成」という3つの柱を一体的に進めることにあります。これにより、複雑化する都市課題に的確に対応し、持続可能で質の高い住民サービスを実現することが可能となります。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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行政情報ポータル
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あらゆる行政情報を分野別に構造化
行政情報ポータルは、「情報ストックの整理」「情報フローの整理」「実践的な情報発信」の３つのアクションにより、行政職員のロジック構築をサポートします。
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