自治体も含め、さまざまな組織でDX化が進められていますが、なかでも神戸市はかなり積極的にデータの利活用を推進している印象があります。

N.M. さん

そうですね。神戸市は「神戸スマートシティ」というビジョンのもと、市民サービスをよりよくするために、デジタル技術の活用を積極的に進めています。 そのなかのひとつが、庁内業務におけるデータの利活用です。経験や直感ではなく、データや合理的根拠にもとづいて政策を立案、実行し、それを評価するという考え方「EBPM（Evidence-Based Policy Making）」を重視しています。より効果的な政策立案や改善ができれば、よりよい市民サービスの実現につながりますからね。 行政は縦割りだというイメージを持たれがちですが、私が所属する企画調整局政策課が、全庁を横断するかたちでデータ利活用のための環境整備や研修の実施などのサポートを行っています。

具体的にはどのようなことをされているのでしょうか？

福祉局国保年金医療課に所属しているA.M.さんとS.C.さんも、データの利活用をされていると聞きました。実際にはどのような業務に役立てているのでしょうか。

A.M. さん

私たちの課では、40歳から74歳の国民健康保険加入者を対象に、生活習慣病の早期発見や重症化予防を目的とした特定健診を実施しています。 その受診率を上げるため、これまでも受診できる日数を増やしたり、場所を増やしたりと試行錯誤してきました。もちろんデータも参考にしていたんです。たとえば6年に一度作成する「データヘルス計画」では、特定健診を受けた人のデータや医療機関を受診した人の診療データから、性別・年代ごとや区ごとのレベルで受診率などをまとめているので、現状がどうなっているかまでは分かっていました。その膨大な数字を行ったり来たりしながら、ああでもない、こうでもないと迷いながら対策を繰り返していたんですよね。

S.C. さん

でも受診率が思うように伸びず、行き詰まっていたような状態でしたね。

A.M. さん

そうなんですよね。それで「もっとデータを深掘りして、改善策を探りたい」と考え、分析したい内容をまとめて政策課に相談してみることにしました。 するとまず、政策課が氏名などの個人の情報を削除した「住民基本台帳データ」や「地域のマップデータ」を提供してくれました。そして、それらのデータと当課で保有している複数のデータを組み合わせて、プログラミング言語で加工・分析できるように教えてくれたんです。さらにその結果を、可視化ツールで分かりやすく表示できるようにもなりました。

S.C. さん

劇的な変化でしたよね。これによって、それまでは区ごとの受診率の違いまでしか分かっていなかったのが、さらに細かい学区ごとのデータとしてひと目で確認できるようになりました。 受診率が低い学区があれば、そこに受診会場があるのか、開催日数が足りているのかなどを見ていきます。すると、受診対象者が多いのに開催日数が少ない学区や、逆に受診会場が集中している学区も発見できたのです。 それが分かったのが昨年度だったので、今年度は必要な学区には開催日数を増やし、会場が集中している場合には一部統合する形で適正化しています。まだ1年経っていませんが、速報値として結果を分析、可視化して、その都度改善策を検討しています。

A.M.さん

このサイクルを繰り返すことが大切だと思っていて、すでに手ごたえも感じています。1年間のデータが溜まったら、集団健診の運用条件を変えることで、どの程度受診率が変化したのかなどを細かく検証する予定です。 それと並行していま、もう一歩深掘りして、どのような属性の方が受診にいたっているのかの分析も進めています。「住民基本台帳」に加え、対象者の「健診結果データ」、医療機関での受診歴などが分かる「医療レセプトデータ」などもプログラミングで加工し、統計的に分析。医療機関や健診会場が十分にある学区だから受診率が高いのか、既往歴がある方の健診受診率が高いのか……さまざまな方向から関連を探っているところです。

市民のためのさまざまな事業があるなかで、数値化しにくいものもあるのでは？

S.C. さん

私は保健師として、特定健診の結果から生活習慣病の重症化を防ぐための保健指導事業も担当しているのですが、対象者がどれくらい健康になったかというのはなかなか数値化しにくい部分ではあります。 ただ、数値化しにくい事業でも、事業展開をするときに評価指標を定めておくなど、データ活用を前提とした事業設計をしておくことで数値化することができ、データの利活用で改善することができると思っています。私が今挑戦したいと考えているのは、まさにこの部分なんです。

受診率向上のためにデータの利活用を進められていますが、想像していなかったメリットなどはありましたか？

S.C. さん

ありましたね。特定健診や保健指導は委託で実施していて、定期的に打ち合わせをしているのですが、これまでは「こうすれば受診率が上がるかも」といった提案をしても、感覚的な提案であるがゆえになかなか改善につながりにくく、会議で、毎回同じような議題を挙げることになり、議論が停滞していました。 でもデータにもとづいて提案できるようになってからは、実施機関の納得感も高まり、提案から実現までがとてもスムーズになりました。

A.M. さん

かなりスピーディーかつ楽になりましたよね。それに、プログラミング言語を使ってデータの加工ができるようになったことで、分析以外に普段の業務も楽になっています。政策課から、ほかにもいろいろなツールを紹介してもらったので、どんどん活用して業務改善につなげていきたいと思っています。

S.C. さん

分析をしようと思うと、結構まとまった時間が必要なんですよね。その時間を捻出するために、どうしたら普段の業務を効率化できるか……プログラミング言語の活用によりルーティーン業務が効率化されていったことで、分析に時間を割けるようになり、事業について深く考える時間が持てるようになったこともメリットですね。

今回のプロジェクトを通して感じた“神戸らしさ”とは、どんなところでしょうか。

N.M. さん

まずひとつが、「DIY（Do It Yourself）の精神」ですね。外部事業者に委託してデータの利活用を試みることもできますが、やはり業務を理解している職員がその場で迅速に分析できることが望ましいと考えています。そのため、神戸市では土台となる環境整備から実際のデータ構築までを職員自らがやっています。そのような自治体はあまりないのではないかと思います。 しかも、職員自らがデータを分析して、実際の業務に活かしている。高いレベルでデータを使いこなしているのは、さらに珍しいことではないでしょうか。

A.M. さん

プログラミング言語を使った分析は専門的なので、正直にいうと習得するまでは結構難しかったですね。ほぼ毎週、政策課でコードの書き方や分析の手法などを一緒に見てもらって。あの細かいフォローがなければ、できなかったかもしれません……（笑）。

S.C. さん

私は実はエクセルにさえ苦手意識があったので、自分としてはかなり大きなチャレンジでした。でも使えるようになった今は、「こんなデータを可視化するとどうなるかな」といろんなことを試したり、「もしかしてこれが原因では？」とひらめいた瞬間に分析して調べたりしています。こんなに便利なものを知ってしまっては、もう元には戻れませんね（笑）。

A.M. さん

私は、上司や同僚がDX、データの利活用にとても理解があり、後押ししてくれる環境があることも神戸らしいと思いました。やっぱり分析をするにはある程度業務時間を割く必要があるのですが、そこに対しても快諾してもらえましたし、みんな興味津々で、一緒に取り組んでくれたり、研修を受けたりしてくれました。

N.M.さん

神戸市庁内では、データ分析にもとづいて事業の立案や改善をするということが当たり前になりつつあります。この神戸らしさが、さらによい「神戸らしさ」を生み出すことにつながっていくのではないでしょうか。今後もデータを最大限に活かして、つねに改善を繰り返しながら、市民のためにベストを尽くせる自治体であり続けたいと思います。

ありがとうございました！