事例から学ぶ地方創生セミナー登壇です



 



3月2日に東北経産局が主催する、地方自治体向け、自治体・行政におけるデータ活用のオンラインイベントに登壇します。



今回は私の基調講演に加え、今年度サポートさせて頂いた新潟県燕市役所のプロジェクトチームの皆さんにも成果を発表頂くことになりました。



今年のテーマは「地域の高齢者の交通手段」。これに対して非常に客観的で説得力のある成果が出ましたので、それを発表致します。



昨今、行政の世界を中心に話題になっているのがEBPMという言葉です。



これはEvidence-Based Policy Making(証拠に基づいた政策形成)という意味です。特に地方創生の中で、限られたリソース(時間やお金、人的負担など)を効果的、効率的に使うためにも、「なぜそれが有効なのか/必要なのか」といった選択と優先順位付けが必要です。



それを行うために客観的なもの(つまりデータ)に基づくべき、という考え方です。



 



これを実践する事例として、「データの使い方」を本イベントで追及したいと思っています。



 全国の自治体の皆様からも既に令和3年度の御依頼が入り始めています。



ご興味がある方は是非ご相談下さい。



自治体職員による行政データ活用の研究事例からEBPMを考える



 



昨年末に私の全国の自治体クライアントの皆さんを繋いで行った、オンライン「行政データ活用成果発表会」について、私自身が寄稿したものとは別に、当日オンラインでオブザーブしていた『一般社団法人 行政情報システム研究所(AIS)』の記者の方が取材記事にしてくれました。



どの自治体がどのような発表(データ活用)を行い、どのような成果を導いたのかについては是非記事の内容をご覧頂きたいと思いますが、記事の中で、「正に得たり!」と思えるところがこちらです:



『本イベントを通じて、登壇したどの自治体も「データドリブン」ではなく「デマンドドリブン」、すなわち達成したい目標や解決したい課題を明確にしたうえで、それを達成するためにどんなデータをどのように活用するかについて徹底的に思考していることが印象的でした。』



 



これは正に私が民間企業でも、自治体であっても「データ活用の肝」としてそのスキルをお伝えしているところです。それを感じ取って頂いたのはとても光栄です。



 



このような発表に繋げたい、つながるような実力を付けたい、という組織や企業の方は是非ご相談下さい。





https://www.iais.or.jp/topics/20210203/blog20210203_1



オンラインだからこそ価値を発揮した全国発表会(EBPM)



 



昨年末に、私のクライアントである全国の地方自治体(市役所や県庁など)の皆さんにお声掛けをし、データ活用のアウトプット発表会をオンラインで実施しました。



今年度研修を受けて頂き、その上でそれぞれの行政実務課題にデータ活用を当てはめ、提案まで導き出してもらうワークショップを研修後に行ってきました。



 



同じ人間(私)から同じ内容のトレーニングを受けた方々が、それぞれのゴールに対して出した結論とそこに至るプロセスや考え方、道筋など得るものが大変多く、それをオンラインで一堂に会して共有することができました。



そのレポートを発表頂いた内容の抜粋と共に私が記事としてまとめ、当日取材に入った 一般社団法人 行政情報システム研究所(AIS) が発行する誌面に掲載されることになりました。



その特集記事全文が以下のリンク先にあるPDFでご覧頂けます。



 



「データを実務で活かす(特に行政実務)とはこういうことだった」ということが直感的にお分かり頂けると思いますので、是非ご覧ください。



https://www.iais.or.jp/articles/articlesa/20210203/202102_07-1/







 



 



2つのデータ間の関係を数式化する方法に、「回帰分析」と呼ばれるものがあります。そのアウトプットは例えば、



 



 売上額(円)=52.9 × ウェブサイト訪問数(回)+ 357,000



 



のようなものです。



 



数式への元データの当てはまり度合を「R-2乗値」と呼ぶ指標で示します。



 



元のデータが数式から乖離するほど、R-2乗値は小さい値を取ります。



ところが残念ながら、“XX以上なら数式をOKとみなす”という分かりやすい公式目安は存在しません。



 



”ルール“を欲しがる人は、客観的な評価ができないことに不安を覚え、真面目な分析家ほど、この指標を0.01でも高くする努力をします。



 



ただ、これだと実践の場では単に時間を浪費する結果になるかもしれません。



現実的には、限られたデータだけで勝負せざるを得ず、仮にR-2乗値が低くても(=精度が低くても)それを使って結論を出すか、データを使うことを諦めるかといった二者択一に迫られるケースが少なくありません。



 



その場合、分析精度が低いことを受け入れ、それでもデータが示すことを活用するという”柔軟な“対応が求められるのです。



 



分析者が自分の腹を括る瞬間といってもよいでしょう。



「仮説立案スキル」を学べる唯一のセミナーです



 



 



DX、データサイエンス、データ分析、ビッグデータ



 



これらはいずれも「ツール」「方法論」でしかありません。



それを使うための論理的土台を組み立てられる”ソフトスキル”が伴って初めて、その結果に価値が生まれます。



では一体、論理思考や”良い”仮説の作り方などは、皆さんどこで覚える機会があると思いますか?



 



OJT?大学? これらでは仮説立案に特化した内容は皆無と言えるでしょう。それを体系的に学べる場がこちらです。



こちらも既に6年目に突入の定番セミナーであり、今回もそれをオンラインでリアルタイム(双方向)で受講頂くことができます。



たくさんの演習と共に、問題解決やデータ分析の設計図ともいえる「仮説」の作り方を一緒に身に付けて行きましょう!



 



詳細はこちらのリンク先をご覧ください;



「仮説立案」実践講座 (nikkeibp.co.jp)


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