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データ分析プロジェクト「Gov Data Lab」始動。チームメンバーを募集します!

データ分析プロジェクト「Gov Data Lab」始動!

先日デジタル庁は「デジタル社会の実現に向けた重点計画」を公開しましたが、「デジタル社会を形成するための10原則」の最初の原則として「オープン・透明」が書かれています。また、6つ示されている施策の中でも、1:継続的な成長では「データを誰れでも扱いやすく」が、2:一人一人の暮らしでは、「データの利活用を促進」が、4:UX・アクセシビリティでは「根拠と効果の可視化」が示されるなど、さまざまな分野でデータ活用の重要さが示されています。

そこで、デジタル庁では、行政が取り扱う様々なテーマに対するデータ分析結果や生データを公表し、国民や研究者向けにわかりやすく課題や政策を伝えるための データ分析チーム「Gov Data Lab(仮称)」を立ち上げる予定です。

今回のnoteではこの取り組みの概要と、プロジェクトを一緒に進める仲間の募集についてご案内します。

なぜやるか

チームのミッションとしては、以下のようなことを想定しています。

  • 政策立案に必要となるデータを迅速に収集/分析する

  • データを元に課題や現状を分析し、ステークホルダーに届ける

  • データや分析結果をオープンに公開し、より高度な官民共創を実現する

1.政策立案に必要となるデータを迅速に収集/分析する

現在、政策立案に必要な情報は各省庁の各部署が収集し、活用しています。それぞれの所掌範囲の情報については、政府もさまざまな情報を持っていますし、適宜統計データなども利用しながら政策を立案したり評価したりしています。

しかしながら、省庁間で持つデータをタイムリーに組み合わせて分析をするには多くの手間がかかってしまう状況にあります。
特に、大きな課題としては下記のような事があります。

  • 結合したデータ分析をするために、新規データだけではなく、既存データも個別に取得しなければならない。

  • 誰がデータを保有しているか不明確で、各部署に問い合わせが別々に入る。

  • データ収集のために時間がかかりすぎ、データを集めた時点では、すでに政策決定するには遅すぎる

  • エクセルで分析することが多く、大規模なデータを分析する環境がすぐには使えない

理想としては、下記の状況に近づけていきたいと考えています。

  • 各行政機関のデータを組み合わせて分析するためのデータ連携環境が整備されている。

  • 直感的な操作でデータを組み合わせて活用できる。

  • ユーザーの属性によってアクセスできるデータの権限がコントロールされており、各主体にとって使いやすい形でデータにアクセスできる。

目指すべきデータサプライチェーンや、ステークホルダーを整理すると以下のようになります。

データの入力から分析までを統合的なガバナンスの中で実現できるようなサプライチェーンの図。省庁・地方自治体・行政機関、民間企業、国民がデータの入力と再利用を行い、デジタル庁のCDOとGov Data Labが統制を行う。
目指すべきデータサプライチェーン

2.データや分析結果を元に課題や現状を分析し、ステークホルダーに届ける

データを迅速に分析することが可能となれば、社会課題やデジタル庁が行う各種政策の効果をよりタイムリーに把握することができます。
関係省庁とも連携しながら、国が行う政策についての分析を行い結果を提供します。
例えば、以下のような分析が考えられます。

  • デジタル田園都市国家構想で重視している、ウェルビーイングや持続可能性に関するデータ収集や分析

  • 地域ごとの消費動向等の分析

  • マイナンバーカード関連の普及状況や利用状況の分析

  • 教育、医療、交通、防災等のデータ分析

  • 省庁や地方自治体のオープンデータを自分たちでも使い、活用を促進するための分析

3.データや分析結果をオープンに公開し、より高度な官民共創を実現する

包括的データ戦略には ①トラストを確保する枠組みの実現、②ベース・レジストリの整備の推進等、③オープンデータの推進の3つがありますが、様々なアジェンダに対してデータを公開し、各種政策の目的と共にKGIやKPIを明確にしながら国民との対話を続けていくことは、トラストを確保することに繋がります。

例えば、World Economic Forum が公開している Rebuilding Trust and Governance ホワイトペーパーには、トラストのためにはデータが重要な役割を果たすという記述があります。

トラスト・ガバナンス・フレームワークにおいて、トラストワージネスは「信頼されたガバナンスの基、蓄積されたエビデンスにより形成されるもの」である。そのため「事実(データ)」が重要な役割を果たす。しかし既に述べたように、トラストワージネスがあることが必ずしもトラストを構築するとは限らない。人々がその存在を知らない、正しく評価できないまたは信じない場合、トラストは生まれない。従って、信頼主体の判断に資する十分なエビデンスが客観的かつ中立的に公開されている必要がある

出典:World Economic Forum: Rebuilding Trust and Governance ホワイトペーパー
(太字は筆者が強調)
Trust Building Loop, Trust Governance Loop, Governance of Governance Loop の3つの大きな枠がつながっている図。その枠の中に、事実Pの評価を中心にしたトラスト構築のループが書かれている
トラストとガバナンスを再構築するためのフレームワーク(赤い囲みは筆者が加筆)

事実の正しい評価と周知、浸透がトラスト構築の正のループを回す重要な構成要素になっており、透明性の高いデータを揃え、データを元に政策を作ることは政府が推進する Data Free Flow with Trust (DFFT) の実現にも繋がり、より高度な官民連携が進むと考えています。

主な活動

本チームでは、以下のようなアクションを想定しています。

  • データ分析に必要な環境やサプライチェーンを整える

  • デジタル庁の政策に必要な情報を分析する

  • 各省庁と連携しながら、必要な情報を分析する

  • 分析結果を公開する

Gov Data Lab のウェブサイトでデジタル関連の政策課題や進捗を公開することで、デジタル庁が進める政策の狙いや効果を、より具体的な形でお伝えできます。また、デジタル庁アイデアボックス等とも連動することで、質の高い意見を集める材料にもなることを期待します。

また、必要に応じて民間や大学の研究機関などと共にデータ分析を行っていきます。EBPM(証拠に基づいた政策立案)やナッジ(行動科学の知見から、望ましい行動をとれるよう人を後押しするアプローチ)といった分野の研究にデータを活用することで、最終的には政府の枠を超えたデータ分析コ
ミュニティにしていければと思います。
(※以下の採用情報は2022年7月5日に更新しました)

上記のようなプロジェクトを一緒に行っていただける仲間を現在募集中です。ご興味のある方は、是非それぞれの応募フォームよりご応募ください。

データエンジニア
データエンジニアは、政府内のデータ活用ならびにEBPM(Evidence Based Policy Making: 証拠に基づく政策立案)の推進を目的として、これらを支えるデータインフラストラクチャ、データパイプラインの設計・開発・運用を行う役割を担っていただきます。

■想定する作業

  • 各省庁からのデータ収集パイプラインの設計・構築

    • APIやデータコネクタ等を介したバッチ連携のデータパイプライン構築

    • CSVやExcelブック形式をインポートするインターフェイス構築

  • データレイク、データウェアハウスの設計・構築

    • 収集した一次データを保存するデータレイクの構築

    • 活用を目的としたデータウェアハウスの構築

  • データの可視化を含む活用の支援

    • データウェアハウス上のデータを対象としたBIツールとの接続支援

    • データ分析等の活用ユースケースに応じたデータウェアハウスのリソース管理 ・全体共通

    • パブリック・クラウド(AWS、GCP)上のマネージドサービスを活用した効率的なシステムアーキテクチャの設計

    • エンジニアリングによるシステムの技術的課題の発見、解決

プロジェクトマネージャー

Gov Data Lab 全体の企画設計及びプロジェクトマネジメントを行っていただきます。

■想定する作業

  • データ分析の実施マネジメント

    • データ分析が有益な業務の洗い出しや優先順位付け

    • デジタル庁や関係省庁と分析テーマを決定する

    • チームがデータを分析しやすい環境を整える

  • チームが行った分析結果をステークホルダーに共有する

    • 国民向けのデータ広報戦略を、広報班と共に立案する

    • どのようなデータをどう分析し、どのタイミングで公開するかを決定する

  • データ分析基盤構築の調達及びプロジェクトマネジメント

    • データ分析基盤の調達

    • データ分析結果を公開するためのウェブサイトの調達

    • 上記のプロジェクトマネジメント

データアナリスト

データ分析システムの具体的な設計や開発、データ分析の実施を行っていただきます。
■想定する作業

  • 政策効果のデータ分析に関する企画立案

    • データ分析に関する企画を立案する

  • データ分析システムに関する提案・設計

    • データ分析のためのプラットフォームの設計

    • 分析システムの調達要件の作成

  • データ分析の実施

    • ステークホルダーと調整し、データ分析の目的を明確にする

    • 分析に必要なデータの所在を確認し、利用可能にする手段を検討する

    • データ分析基盤及びBIツールなどを使い、データサイエンティストと連携しながらデータを分析する

    • データ分析の結果をステークホルダーと共有する

  • 政策効果のダッシュボード等による可視化の実施

    • どのようなデータをどのように公開すべきかを検討する

    • 国民に政策をわかりやすく伝えるためのデータ分析を提案し実施する

    • 広報チームと連携し、分析結果を発表する

これから立ち上げていくプロジェクトですので、ゼロ→イチの立ち上げが得意な方にとても向いていると思います。

ぜひ一緒にオープンで透明なプロセスを作り上げていきましょう。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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◆これまでの「デジタル庁の職員/チーム紹介」記事は以下のリンクをご覧ください。


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