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データアカデミー報告会 2018
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データアカデミー報告会 2018 2019/2/8 芦屋市開催
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1.
Code for Japan データアカデミー 2018年度報告会 2019/2/8
2.
アジェンダ 1. 冒頭挨拶 <総務省>
13:30-13:35 (5分) 2. 本日の流れ <Code for Japan> 13:35-13:50 (15分) 3. 各自治体からの報告 13:50-15:30 (90分) <参加自治体10分×9自治体> 4. 休憩 15:30-15:45 (15分) 5. 意見交換 15:45-16:45 (60分) 6. 今後の流れ 16:45-16:55 (10分) 7. 閉会挨拶<総務省> 16:55-17:00 ( 5分)
3.
冒頭挨拶 • 総務省
4.
本日の流れ 今年度の データアカデミー 事業内容説明 9地域の 実施結果の 報告 意見交換 (オンライン 質問も受付) 今後の予定 ・ガイドラインの改定 ・データアカデミーの 今後の予定 ・参加自治体同士の 意見交換 ・会場からの質疑応答 ・オンラインでの 質疑応答 ・2018年度の事業説明 ・公募自治体のテーマ ・参加自治体の担当者から それぞれ10分ずつ報告
5.
本日の流れ • Zoomで接続の皆さん、聞こえていますか? • 接続されている皆さんは、ミュートの状態で 音を出さないようにしてご参加お願いします。 •
ご質問等は、この後お話しする、Sli.doに記載してください。
6.
本日の流れ • 質問は遠隔対応できるように、Sri.doも使いま す • Sri.doのURLはここです。 •
https://www.sli.do • # Enter event code [JOIN] に#7060と ログインしてください。 • 質問事項があれば、ここから登録してもら えると後ほどの意見交換の際に対応します。
7.
8.
「データ活用型公務員」の育成 • 総務省「課題解決型自治体データ庁内活用支援に関する調査研 究の請負」のうち 「データ活用型公務員」育成手法を検証をし ます。 •
昨年度の結果は「地方公共団体におけるデータ利活用ガイドブック」 に掲載されています。 • 今年度の取り組みポイントは下記3点です。 課題を明確に設定し その解決に向けて データを活用した 業務改革に取り組める データアカデミー研修を 実施する。 データアカデミーの研修 プロセスを設計できる ガイドラインを作り、自 律的・継続的に人材育成 ができるよう地域での 運営・講師を含めた 実証をする。 広域自治体でデータを 利活用し課題解決へ つなげるプロセスを 検証する。 【広域自治体での活用】【自律的研修を可能にする】【データ利活用型課題解決】
9.
「データ活用型公務員」育成手法の検証 • 今年度のデータアカデミー研修は下記スケジュールで 進める予定です。 参加自治体の 公募 研修自治体 決定 研修 カリキュラム 作成 研修実施 ・検証計画の策定 ・事前準備 ・研修カリキュラム の実施 (標準的な研修は 3h ×
4回程度) ・各回のフィードバック 成果報告会 6/22-7/20 8月から予定 8月〜12月 2/8 検証成果を全国展開 する際の有効性を 考慮し対象自治体を 選定します。 ・総務省の公募を 確認ください ・地域のサブ講師の 参加が必要です 自治体職員が使える「研修ガイド」を完成させる
10.
公募した研修自治体の研修テーマ No. 自治体名 研修テーマ 1
安来市 財源の減少、少子高齢化と人口減少に備え施設の集約しなければならないが、 対象施設が定まっていない 2 播磨広域 播磨圏域内で、若者が大阪圏・神戸市などの圏域外に流出し、大幅な社会減と なっている 3 福岡広域 広域での帰宅困難者支援 4 芦屋市 健康無関心層へのアプローチ/健康受診のハードルが高い 5 会津若松市 働き方改革のためのデータ利活用 6 草津市 地区別要因(日常の暮らし等)の中に、要介護の割合が高くなっている有意な 要因があり、それを解消する 7 板橋区 データを利活用した公共施設マネジメント 8 春日井市 小学校入学のバランスが悪い/防犯に効果がある対策 9 千代田区 人優先でユニバーサル・居心地の良い市街地の機能更新 この後、各地域の報告をしていただき、質疑応答、今後の予定の説明をします。
11.
Code for Japanの データアカデミーとは
12.
CfJ 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。
13.
課題解決のプロセスを覚える • 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 基本研修は 分析と利用の 2つプロセス 課 題 に 合 わ せ て 組 み 合 わ せ る
14.
アクティブラーニングを実現するスキル コンサルタント ファシリテーター 自治体職員データ分析 プロトタイプ作成 自治体職員の知識を 引き出す、合意形成を 行う、場を構成する。 全体プロセス、品質の 担保。各ステップの準 備、ゴールの設定。 視点・観点の提示。 GISや統計分析など具 体的なデータ分析。 サービス検討時は プロトタイプの作成。 現課の職員、企画や情 報政策部門など複数部 門での集合知を活用。 自治体職員、 地域のコンサルタント 自治体職員、 市民ファシリテーター 統計担当などの自治体職員、 地元企業、大学など 自治体職員
15.
実質的仕事の割合 • コンサルタント(マネージャー)役 30% •
ファシリテーター役 35% • データ分析フォロー役 10% • 現課職員 25% • 大切なことは、現課職員の協力と、プロジェクト(計画立案) をリード・当日の進行できる人材が育つかであり、データ分析 ができるかではない。
16.
なんのためのデータ利活用か •政策立案のためのデータ利活用 政策 アウトカム 価値を発生させる
17.
アウトカムはなに? • どういう状態にするべきか(目標) • それが出来ていないことで何が困っているのか?(問題点) •
障害となっているものは何か?(課題) 目標 現状 この ギャップが 問題点 障 害 障 害課題 この結果得られる価値 【アウトカム】
18.
つまり • 政策でアウトカム(価値)を出すには 適切な目標と課題設定が必要です。 • データ分析だけは、分析結果は出せても 答え(政策)は出せない。 データ 分析
≠ 政策
19.
だから、プロセスで覚える • 実際の業務で使う場合のイメージは下記の通り 課題・仮説 データ確認 分析手法 決定 自分で分析 庁内で分析 外部で分析 評価
政策立案 費用対効果 分析 複雑な分析や AI使った分析等 庁内の分析官や システム部門 GIS担当に依頼 単純なものは 自分で分析 課題について、どのデータを 使って、どう表現するかという 仕様書が決まった状態にする 発注時に 仕様を渡す 依頼時に 仕様を渡す 無いデータは 今後どうするのか検討 分析結果と 影響範囲を確認 施策の選択 効果指標 分析は内容により専門性が変わる。 全ての自分で対応するのではなく うまく役割分担する 担当 庁内職員 外部人材 分析結果を判断、決断課題の設定、分析対象を決める
20.
各自治体の報告
21.
各自治体からの報告 • 発表は、西から東に順に報告します。 1. 福岡市 2.
安来市 3. 姫路市 4. 芦屋市 5. 草津市 6. 春日井市 7. 板橋区 8. 千代田区 9. 会津若松市(オンライン接続)
22.
福岡圏域
23.
安来市
24.
播磨広域
25.
芦屋市
26.
草津市
27.
春日井市
28.
板橋区
29.
千代田区
30.
会津若松市
31.
休憩 • 15:30-15:45の間休憩を挟みます。
32.
意見交換 16:10-16:45 1. 参加自治体からご質問あればお願いします 2.
会場からご質問はありますか 25分 3. Sli.doからも確認してみましょう 10分
33.
今後の流れ • 「地方公共団体におけるデータ利活用ガイドブック Ver 1.0」の改定版Ver2.0に、今年度の成果を反映させます。 •
Ver1.0では、付録2として「データアカデミー実施要綱 について」として対応していましたが、本編の第6章 として改定します。 • 参加自治体の方には、確認等依頼することになります ので、ご協力お願いします。
34.
ガイドブックの付録はフル教材を提供 • ガイドブックの付録では、今回の研修内容を 全て提供します。 • 動画教材、ベースとなる研修教材、研修設計シート •
そのまま使ってみるもよし、地域や組織の大きさ、 課題内容によってカスタマイズするもよし。 • デザイン思考を進める唯一の最善策はありません。 だからこそ、永遠に更新し続ける教材、ノウハウ の共有をしていきます。
35.
データアカデミー研究会 • 今度中に、Code for
Japanと2017、2018年度にデータアカデ ミー研修を取り組んだ自治体とデータアカデミー研究会を設置 します。データアカデミー研究会では、下記3点の取り組みを 通じてデータ利活用の横展開、品質向上をめざします。 既に開催されているデータア カデミーの対象の課題、自治 体の規模を整理し、各自治体 が利活用の参考にできるよう 共有する。この際、動画教材 や研修資料も公開可のものに ついては、合わせて公開する 【1】 各地の取り組みの共有 データアカデミー研修の事例 について、テーマを設けて品 質向上のための検討会を実施 する。研修教材は、常にバー ジョンアップやカスタマイズ して利用していきながら効果 の高い方法に近づけていく 【2】 品質向上に向けたWS まだ、対応できていない課題 領域、データを使った合意形 成や、指標のモニタリング方 法については、新規教材とし て協力してもらえる自治体と ともに教材化をめざす 【3】 新規教材の取りまとめ
36.
研究会は、Give&Take • 入会の条件は、ただ一つ。 データアカデミー研修を実施すること。 • 予算はどこにもありません。 そのため、研究会はGive&Takeで運営します。 •
実践したメンバー同士で不足箇所をブラッシュアップする。 • わからなかったところを確認する。 • 類似課題について、討論、必要なデータを追加検討する。 • 成果は、すべての自治体が見えるように共有します。
37.
データアカデミー研究会は 「ともに考え、ともに作る」 & 「走りながら、組織を育てる」
38.
研修でわかってきたことを実装する データアカデミー Step1-7 自治体 市民 デザイン 論点思考 Step0 モニタリング 行政評価 Step8-9 データで見える化した 合意形成ファシリテーション 【拡張版データアカデミー】目標・課題を 捉える力をつける 政策立案・費用対効果後の実 施・評価をデータと指標で一 連のプロセスとする データで共に考える アウトカム合意形成 ファシリテーション 新しいプロセスの名前は今考え中 ・Evidence Based Civic
Facilitation ・Data Driven Civic Facilitation ・Civic Policy Academy 裾野市の総合計画、会津若松市 の公共施設マネジメントのタウ ンミーティングでトライ! 裾野市の総合計画のアウ トカム作成タウンミー ティングでトライ! データによる対話
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講師も増えたので、まずは聞いてみよう • 「データ利活用エキスパート」「データ利活用マスター」も 育ちました、各地の講師としてお手伝いいただいてください。 基礎講習受講 データアカデミーを 使いこなせる Lv1 データ利活用職員 Lv2 データ利活用エキスパート Lv3 データ利活用マスター 講師を育てられる Lv0
未学習
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閉会挨拶 • 総務省から閉会の挨拶をします。
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