【成功事例に学ぶ】データで変わる地域づくり：人口減少・高齢化対策

Tags: 地域DX, データ活用, 地域活性化, 人口減少対策, 高齢化対策, 自治体

【成功事例に学ぶ】データで変わる地域づくり：人口減少・高齢化対策

地域が直面する大きな課題とデータ活用の可能性

多くの地域で、人口減少や高齢化は避けて通れない喫緊の課題となっています。働き手の減少、地域経済の縮小、医療・福祉サービスの需要増大、地域コミュニティの維持困難など、様々な問題が複雑に絡み合っています。

こうした状況に対し、「これまで通り」の取り組みだけでは限界があると感じている自治体職員の方も多いのではないでしょうか。感覚や経験に頼るだけでなく、地域の実態を客観的に捉え、より効果的な対策を講じるために、データ活用が注目されています。

しかし、「データ活用と言われても、具体的に何をどうすれば良いのか分からない」「専門的な知識やツールが必要なのでは？」と感じている方もいらっしゃるかと思います。この課題解決に向けたデータ活用は、決して難しいものではありません。身近なデータから一歩ずつ始めることができます。

この記事では、人口減少や高齢化といった地域課題に対し、データ活用がどのように貢献できるのか、具体的な事例とともに、その実践のヒントをご紹介します。

なぜ、人口減少・高齢化対策にデータが必要なのか？

地域課題解決においてデータが必要な理由は主に以下の3つです。

現状の正確な把握（「見える化」）：
- 人口動態（出生数、死亡数、転入・転出数）、年齢構成、産業別就業者数、高齢者の生活状況など、様々なデータを分析することで、地域が抱える課題の本質や進行度を客観的に把握できます。例えば、「単に高齢者が増えている」だけでなく、「〇〇地区の75歳以上の単身高齢者が特に増加傾向にある」「特定の地区では若年層の転出が多い」といった具体的な課題が見えてきます。
- これにより、漠然とした不安ではなく、具体的な課題に基づいた対策を検討できるようになります。
効果的な施策の立案と優先順位付け：
- データ分析の結果、明らかになった特定の課題や、影響が大きい層に対し、資源（予算、人員）を集中させることができます。
- 例えば、高齢者向けサービスの利用状況データと要介護認定率データを組み合わせることで、予防サービスが不足している地域や、見守りが必要な高齢者が多い地域を特定し、重点的にサービスを展開するといった判断が可能になります。
施策の効果測定と改善：
- 実施した施策が、目標とする効果（例：転出者の抑制、高齢者の外出頻度増加など）を上げているかをデータで検証できます。
- 効果が不十分な場合は、原因をデータから探り、施策内容や実施方法を改善していくPDCAサイクルを回すことができます。

このように、データ活用は、勘や経験に頼るのではなく、科学的な根拠に基づいた地域づくりの強力な羅針盤となります。

【事例に学ぶ】データで変わる地域課題解決

ここでは、人口減少・高齢化に関連する地域課題に対し、データ活用がどのように役立っているのか、具体的な事例をいくつかご紹介します。特定の自治体名を挙げることは避けますが、多くの地域で類似の取り組みが行われています。

事例1：高齢者見守り・孤立防止に向けたデータ活用

多くの地域で見守りが必要な高齢者が増加していますが、限られた人員で効率的に対応するには工夫が必要です。

活用データ: 住民基本台帳データ（年齢、世帯構成）、民生委員からの情報、アンケート調査、ゴミ出し頻度データ（民間事業者連携）、電気・ガスの使用量データ（電力・ガス会社連携）など。
データ活用: これらのデータを組み合わせて分析し、「見守りが必要な可能性が高い高齢者」や「地域から孤立しているリスクのある方」をリストアップします。例えば、高齢単身世帯で、かつ特定の期間にゴミ出しや電気・ガスの使用量が極端に少ないといったパターンを抽出するのです。
効果: データに基づき優先順位をつけて訪問や声かけを行うことで、限られた人員でも効率的に見守り活動を実施できるようになり、早期発見や適切な支援につながっています。

事例2：地域公共交通の最適化

高齢化が進む地域では、公共交通の維持が課題となります。住民の移動手段を確保しつつ、非効率な運行を改善する必要があります。

活用データ: 公共交通（バス、デマンド交通など）の乗降者データ、住民の年齢構成・居住地データ、商業施設や病院の位置情報、住民アンケート（移動ニーズ）など。
データ活用: どの路線・時間帯の利用者が多いか少ないか、住民が主にどこへ移動したいと考えているかなどを分析します。これにより、利用者の少ない路線の見直しや、デマンド交通・AIオンデマンド交通の導入検討、新たな運行ルートの設計などに役立てます。
効果: 利用者のニーズに合致した効率的な運行計画を立てることで、交通の維持・改善とコスト削減の両立を目指すことができます。

事例3：空き家対策へのデータ活用

人口減少に伴い増加する空き家は、地域の景観悪化や防犯上の問題につながります。

活用データ: 固定資産税情報（長期不在と思われる物件）、住民からの通報、現地調査データ（空き家の状態）、周辺の人口構成・地価情報など。
データ活用: これらのデータをGIS（地理情報システム）などを用いて地図上に重ね合わせ、「老朽化が激しく危険な空き家が多いエリア」「高齢化率が高く将来空き家が増加する可能性が高いエリア」などを特定します。
効果: 課題が集中するエリアに対し、重点的に補助制度を周知したり、専門家による相談会を開催したりするなど、効率的な空き家対策を進めることができます。

これらの事例からわかるように、特別なビッグデータや高度な分析ツールがなくても、既存のデータや少しの工夫で集められるデータを活用するだけでも、地域課題解決に向けた具体的なアクションにつながるのです。

自治体職員が地域課題解決のためのデータ活用を始めるには？

「でも、自分の部署にはデータ活用できるような専門家もいないし…」と諦める必要はありません。まずは、身近なところから一歩踏み出すことが重要です。

「小さな課題」から始める:
- いきなり地域全体の課題解決を目指すのではなく、「〇〇地区の高齢者の見守りを効率化したい」「△△集落の交通問題を何とかしたい」といった、具体的で比較的小さな課題から着手しましょう。課題が明確であれば、必要なデータも絞りやすくなります。
どんなデータがあるかを知る:
- 庁内にどんなデータがあるか（住民基本台帳、税情報、福祉サービス利用記録、公共施設利用記録など）を確認してみましょう。
- 政府や県が公開しているオープンデータ（国勢調査、経済センサスなど）も活用できます。
- 地域の事業者や住民団体が持っているデータ（買い物データ、イベント参加記録など）と連携できないかも検討してみましょう。
身近なツールから使う:
- 高度な分析ツールがなくても、まずはExcelやGoogle Spreadsheetsといった表計算ソフトでデータの集計や簡単なグラフ化ができます。
- GISツール（QGISなどの無償ツールもあります）を使えば、データを地図上に可視化して、地域の課題を直感的に把握しやすくなります。
庁内連携・外部連携を考える:
- データは特定の部署だけでなく、様々な部署に分散しています。課題解決のためには、部署を横断したデータ共有や連携が不可欠です。
- 地域の大学、NPO、民間企業など、外部の専門家やデータを持っている組織との連携も有効です。
住民を巻き込む視点を持つ:
- データ活用の目的は、あくまで「住民の暮らしを良くすること」です。分析結果や施策の方向性を住民に分かりやすく伝え、意見を聞くことで、より実効性のある取り組みになります。住民自身がデータの収集に協力したり、分析結果を活用したりする仕組みを作ることも考えられます。

まとめ

人口減少・高齢化という大きな波に立ち向かう上で、データ活用は地域の実情を正確に把握し、限られた資源を最も効果的な場所に投じるための不可欠なツールとなります。

「専門知識がない」「予算がない」といった理由で立ち止まるのではなく、まずは身近な課題に対し、手元にあるデータや身近なツールを使って「現状を知る」ことから始めてみませんか。小さな成功体験を積み重ねることが、地域全体のデータ活用推進につながります。

この記事でご紹介した事例やヒントが、皆さんの地域でのデータ活用実践の第一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。