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Tableauを知った自治体のNext Stepを考える

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November 14, 2020

Tableauを知った自治体のNext Stepを考える

2020年11月14日に開催された「COG2019ファイナリストフォローアップアゴラ」のアフターイベントで「地域データ活用体験ーTableau×RESASで地域を見てみよう!」と題して、Tableau Japanの尾崎さんと登壇したときのお話です。

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kken78

November 14, 2020
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Transcript

  1. Tableauを知った⾃治体の Next Stepを考える Code for Japan 東 健⼆郎

  2. ⾃治体でTableauを広めた⼈です(たぶん)

  3. やってくる未来︓「できたらいいな」の終了 • オープンデータ・バイ・デザイン ◦ ⾏政はデータプラットフォーマー ◦ データ設計・整備・公開の⼀貫性 ◦ オープンデータ基本指針の改定 ▪

    公開を推奨するデータの具体化 ▪ 機械判読性原則の強化 ◦ オープンデータの質の評価 • EBPMの実現 ◦ ⾼度な政策検討 ▪ 収集・業務活⽤・公開 ▪ 他部⾨のデータとの融合 ▪ 履歴データの活⽤ など ◦ 簡易に解析できる環境整備 ◦ 〃 ⼈材育成
  4. • ⾼度な政策検討に向けた 「正のループ」 ◦ スムーズなデータ読み込み ◦ Tableauバージョンアップ による活⽤範囲の増加 Tableauを使ってできることが増えていく •

    機械判読性原則の強化 構造化データ CSVフォーマット以上で原則公開 ⾮構造化データ データの発⾒性向上や管理容易化のため、 メタデータ公開に向けた環境の整備
  5. 今の⾃治体のステージから考える データ可視化のプロセスを理解 しよう …⼀番重要なのは「綺麗なグラフができた」 ではなくて、仮説を考えたりとかそれが本当 に正しいかを検証するためにやるものですね。 なのでその答えを出すのデータじゃなくて、 「あ・な・た・た・ち・で・す︕」みたいな 話でありまして、それを容易にするためにこ うしたBIツールが進化している…

    https://note.com/kken78 から
  6. RESASを使ったデータの「探索」 担い⼿の⾼齢化進⾏ (時系列⽐較) 耕作放棄地率の状況 (県全体と個別市町村 の⽐較) 個別事情の理解(地 勢・⽣産物) データの探索 •

    RESAS上のデータを渡り歩いて深堀りしていく • 気づいたことをRESAS外のデータも活⽤して確認する
  7. データの探索〜周辺情報を探す〜 地理的特性もあり、 耕作放棄地⾯積は 県内ワースト1位 出典︓国家戦略特区会議・甲賀市提出資料 茶価の低迷、⽣産者の⾼齢化、 担い⼿の引き受け限界 出典︓近畿農政局ホームページ(甲賀市の茶農家へのインタビュー)

  8. Tableauを使って仮説を考える • 都道府県警察本部が提供する 犯罪発⽣状況データの可視化 ◦ 標準的には7⼿⼝データを公開 ◦ 暦年単位(今回は、2018年分) ◦ 発⽣⽇時・被害者属性(年齢・属性)

    ◦ 発⽣場所(町丁⽬まで) https://tabsoft.co/38I6ZZC
  9. 仮説を作ることは政策⽴案をすること • 可視化によって多くの⼈がデータを⾒ることができる(⼤事) • なぜなのか︖を考える ◦ ⾃転⾞が盗られるシチュエーションへの理解 ▪ 時間帯、場所 (例)塾帰り︖遊びに⾏った時︖学校で︖

    • これまでの施策はどのようなものだったのか︖ ◦ 啓発とは、誰に何をしていたのか︖ ▪ 伝えるべきメッセージは、年代によって違うのではないか︖ ▪ 警戒活動をする⼈たちには、何を知ってもらいたいのか︖ ◦ 駐輪場の整備は、どこに・誰がする必要があるのか︖ ◦ 他に政策は考えられないか︖ ▪ 鍵購⼊への助成、他のデータの整備・連携(POIデータ、防犯登録データ等)
  10. 仮説を作ることは政策⽴案をすること • 可視化によって多くの⼈がデータを⾒ることができる(⼤事) • なぜなのか︖を考える ◦ ⾃転⾞が盗られるシチュエーションへの理解 ▪ 時間帯、場所 (例)塾帰り︖遊びに⾏った時︖学校で︖

    • これまでの施策はどのようなものだったのか︖ ◦ 啓発とは、誰に何をしていたのか︖ ▪ 伝えるべきメッセージは、年代によって違うのではないか︖ ▪ 警戒活動をする⼈たちには、何を知ってもらいたいのか︖ ◦ 駐輪場の整備は、どこに・誰がする必要があるのか︖ ◦ 他に政策は考えられないか︖ ▪ 鍵購⼊への助成、他のデータの整備・連携(POIデータ、防犯登録データ等)
  11. 仮説を作ることは政策⽴案をすること • 可視化によって多くの⼈がデータを⾒ることができる(⼤事) • なぜなのか︖を考える ◦ ⾃転⾞が盗られるシチュエーションへの理解 ▪ 時間帯、場所 (例)塾帰り︖遊びに⾏った時︖学校で︖

    • これまでの施策はどのようなものだったのか︖ ◦ 啓発とは、誰に何をしていたのか︖ ▪ 伝えるべきメッセージは、年代によって違うのではないか︖ ▪ 警戒活動をする⼈たちには、何を知ってもらいたいのか︖ ◦ 駐輪場の整備は、どこに・誰がする必要があるのか︖ ◦ 他に政策は考えられないか︖ ▪ 鍵購⼊への助成、他のデータの整備・連携(POIデータ、防犯登録データ等)
  12. 今⽇はスタートです 政策⽴案は⽇常業務 • 予算要求のときだけが政策⽴案ではない • ⽇頃からやっていないとできない • Tableauは実演こそが価値(毎⽇触る) 1⼈1⼈ができることを考えよう •

    データを探す習慣をつける • 報道された内容をデータで確認してみる • 話すときには、データをつけてしゃべってみ る(やりすぎ注意) • 政策を考えるときに、ちょっとまわりの⼈と 相談してみる・相談を受ける
  13. 例えば・・・ https://sunabar.code4japan.org