事例で学ぶ地域DX

データに基づいた移住・定住戦略：自治体職員のための実践ガイド

はじめに：感覚頼みからデータ主導へ、移住・定住促進の新たなアプローチ

多くの自治体にとって、地域活性化や人口減少対策の重要な柱の一つが「移住・定住促進」です。しかし、「どこに地域の魅力をアピールすれば良いのか」「どんな情報が移住希望者に届くのか」「実施した施策は本当に効果があったのか」といった疑問に明確に答えられず、試行錯誤を繰り返しているという声も少なくありません。

これまでの移住・定住促進は、担当者の経験や他地域の成功事例を参考に進められることが多かったかもしれません。もちろん、こうしたアプローチも重要ですが、限られた予算と人員の中で最大の効果を出すためには、より根拠に基づいた戦略が必要です。そこで鍵となるのが「データ活用」です。

データ活用は、漠然としたイメージや感覚に頼るのではなく、客観的な事実に基づいてターゲットを特定し、最適な情報を提供し、施策の効果を測定・改善することを可能にします。本記事では、自治体職員の皆様が、データ活用を通じて移住・定住戦略をより効果的に進めるための具体的なヒントと実践方法をご紹介します。

データ活用で移住・定住戦略が大きく変わるポイント

データ活用によって、移住・定住促進は次のような面で強化されます。

1. 明確なターゲット像の特定（ペルソナ分析） 「移住希望者」と一口に言っても、単身者、子育て世代、リタイア層など、その属性や地域に求めるものは多様です。データ活用は、ターゲットとする層が「どんなライフスタイルを送り」「何に価値を感じ」「どんな情報を求めているのか」といった具体的な人物像（ペルソナ）を特定するのに役立ちます。

   • 活用できるデータ例:
     • 既存住民データ: 地域にすでに住んでいる人々の年齢構成、家族構成、職業などの統計データから、地域の特性や住みやすさのヒントを得られます。
     • 移住に関する問い合わせデータ: 過去の問い合わせ内容を分析することで、移住希望者がどのような情報（仕事、住居、子育て、医療、教育など）に関心があるか、どのような不安を抱えているかが分かります。
     • Webサイトアクセスデータ: 移住促進サイトや市のウェブサイトのアクセス状況を分析することで、どのページが多く見られているか、どのようなキーワードで検索されているかなどが分かります。
     • アンケート・ヒアリングデータ: 移住相談会やイベント参加者へのアンケート、実際に移住された方へのヒアリング結果などを分析することで、具体的なニーズや課題を把握できます。
     • SNSデータ: 地域に関連するSNS投稿や移住関連のキーワードを含む投稿を分析することで、移住希望者のリアルな声や関心事を拾い上げることができます（プライバシーに配慮が必要です）。

   これらのデータを組み合わせることで、「〇〇市に関心を持つ子育て世代は、特に△△小学校区の待機児童数と放課後児童クラブの情報を気にしている」といった具体的なターゲット像とニーズが見えてきます。

2. 地域資源とターゲットニーズのマッチング 地域の魅力は多岐にわたりますが、全ての魅力を全ての人にアピールしても効果は薄れます。データ分析によって特定されたターゲットのニーズに対し、地域のどのような資源（自然環境、仕事、住宅、子育て支援、教育、文化、医療施設など）がマッチするかを明確にします。

   • 活用できるデータ例:
     • 地域内の企業リスト・求人情報
     • 空き家バンクデータ、不動産情報
     • 子育て支援制度、医療機関、教育施設のリストと詳細情報
     • 地域イベント情報、文化施設情報
     • 地域住民の活動データ（市民活動、ボランティアなど）

   これらのデータをターゲットのニーズデータと照らし合わせることで、「都会から移住を検討しているエンジニアは、リモートワークに適したコワーキングスペースや高速インターネット環境、そして自然豊かな環境を求めている」「地方でのびのび子育てをしたい夫婦は、手厚い子育て支援制度と地域での交流機会を重視している」といった具体的なマッチングポイントを特定し、アピールすべき地域資源を絞り込めます。

3. 情報発信・プロモーションの最適化 ターゲットが明確になり、アピールすべき地域資源が定まったら、次はどのように情報を届けるかです。データは、効果的な情報発信チャネルやコンテンツのあり方を教えてくれます。

   • 活用できるデータ例:
     • Webサイトアクセス分析: ターゲット層が多く利用するデバイス（PC/スマホ）、流入経路（検索、SNS、他サイト）、よく閲覧されるコンテンツなどを分析し、サイト構造やコンテンツ、SEO対策を改善します。
     • SNS分析: 各プラットフォーム（Facebook, Twitter, Instagram等）での情報拡散力、ターゲット層の反応（いいね、シェア、コメント）、効果的な投稿時間などを分析し、SNS運用の戦略を立てます。
     • 広告データ: Web広告やSNS広告を実施した場合のクリック率、コンバージョン率（問い合わせ、資料請求など）を測定し、広告のターゲット設定やクリエイティブを改善します。
     • イベント参加者データ: 移住フェアやセミナー参加者の属性、アンケート結果から、効果的なイベント企画や情報提供方法を検討します。

   これらのデータを分析することで、「子育て世代にはInstagramで地域の日常や子育て支援制度をビジュアルで伝えるのが効果的だ」「リタイア層には市の広報誌やシニア向けのWebサイト、移住相談会での丁寧な説明が響きやすい」といった具体的なアプローチが見えてきます。

4. 施策効果の測定と改善（PDCAサイクル） データ活用の最も重要な点の一つは、実施した施策の効果を客観的に測定し、継続的に改善していくことです。

   • 活用できるデータ例:
     • 移住者数・定住者数: 施策実施前後の移住者数の変化、特定の施策（例：移住体験ツアー、奨励金制度）利用者の移住・定住率。
     • 問い合わせ数・資料請求数: Webサイト、電話、窓口などへの問い合わせ数、資料請求数の推移。どの施策や情報提供が問い合わせにつながったか。
     • アンケート結果: 移住相談者、移住体験ツアー参加者、実際に移住された方への満足度、移住決定理由、課題などのアンケート結果。
     • Webサイトのコンバージョン率: 資料請求、問い合わせフォーム送信、特定のページ閲覧などの目標達成率。

   これらのデータを継続的にモニタリングし、目標値（KPI：Key Performance Indicator）と比較することで、施策の成果を評価できます。「Web広告からの流入は多いが問い合わせにつながりにくい」「移住体験ツアー参加者の満足度は高いが、その後の定住率が低い」といった課題が明らかになり、次に打つべき対策が見えてきます。

データ活用の具体的なステップ：限られたリソースでもできること

「データ活用と言われても、専門知識もツールもないし、どうすれば…」と感じる自治体職員の方もいらっしゃるかもしれません。しかし、必ずしも高度な分析ツールや専門家が必要なわけではありません。身近なところからデータ活用を始めるためのステップをご紹介します。

ステップ1：目的の明確化 まずは、「何のためにデータを活用するのか」という目的を明確にします。「特定のターゲット層からの問い合わせを〇%増やす」「移住体験ツアーからの定住率を〇%向上させる」など、具体的な目標を設定しましょう。目的が明確になれば、集めるべきデータや見るべきポイントが見えてきます。

ステップ2：身近なデータの洗い出しと収集 特別なデータを購入する前に、庁内にどのようなデータがあるかを確認しましょう。住民基本台帳データ（プライバシーに配慮し統計的に扱う）、移住相談の記録、空き家バンクの登録・成約状況、広報誌の発行部数や反響、Webサイトのアクセスログなど、意外と多くのデータが存在するはずです。まずは、これらの既存データを集めることから始めます。必要であれば、簡単なアンケートを実施したり、公開されているオープンデータ（統計情報など）を探してみたりするのも良いでしょう。

ステップ3：データの「見る化」と簡易分析 集めたデータを整理し、グラフや表にしてみましょう。Excelなどの表計算ソフトでも十分に可能です。例えば、 * 過去数年間の移住者数の推移を折れ線グラフにする * 問い合わせ内容をカテゴリ（仕事、住居、子育て、その他）別に円グラフにする * Webサイトのアクセスが多いページランキングを作成する * アンケート結果を項目別に集計する

こうしてデータを「見る化」するだけでも、隠れていた傾向や課題が見えてくることがあります。例えば、「問い合わせは多いものの、具体的な仕事に関する質問が少ない」「Webサイトでは子育て支援のページがあまり見られていない」などです。

ステップ4：分析結果に基づいた施策の検討と実行 ステップ3で見えてきた傾向や課題に基づき、「仕事に関する情報提供を強化する」「子育て支援の情報をトップページにも分かりやすく配置する」といった具体的な施策を検討し、実行に移します。この際、データから分かったターゲット像やニーズに合わせた内容、チャネルを選ぶことが重要です。

ステップ5：効果測定と次のアクションへの接続 施策を実行したら、その効果を測定します。問い合わせ数の変化、Webサイトのアクセス数の変化、特定のページの閲覧時間の変化、移住者数の変化などをデータで確認します。目標を達成できたか、できなかったか、その原因は何だと考えられるかを分析し、次の施策につなげます。これがPDCAサイクル（Plan-Do-Check-Action）です。データは、このサイクルを回し、施策を継続的に改善していくための羅針盤となります。

事例に学ぶ：データ活用で成果を上げた取り組み（イメージ）

具体的な自治体名や詳細な数値は割愛しますが、データ活用によって移住・定住促進を進めた自治体の取り組みイメージをご紹介します。

事例イメージ1：Webアクセスと問い合わせ分析でターゲットニーズを深掘り

ある自治体は、移住促進サイトへのアクセス分析と、電話・メールでの問い合わせ内容を詳細に記録・集計しました。分析の結果、サイト訪問者の多くが30代後半から40代のスマートフォン利用者であり、特に「教育環境」「子育て支援制度」に関するページへのアクセスが多いことが判明しました。また、問い合わせ内容では、「小学校の学区情報」「放課後児童クラブの利用状況」といった具体的な質問が多い傾向が見られました。

このデータから、「都会で働きながら子育てをしたい共働き世帯」が主要なターゲット層の一つであると特定。彼らが最も関心を持つ教育・子育て情報を、Webサイトの目立つ位置に配置し、スマートフォンでの閲覧に最適化したデザインに改善。さらに、ブログ記事やSNSで、具体的な学校の様子や子育て支援制度の利用体験談などを積極的に発信するようにしました。

結果として、ターゲット層からの問い合わせが約30%増加し、移住相談会への参加者も増加しました。これは、データに基づきターゲット層のニーズを正確に捉え、最適なチャネルとコンテンツで情報を提供できた好事例と言えます。

事例イメージ2：アンケートと追跡調査で移住体験ツアーを改善

別の自治体では、移住希望者向けの体験ツアーを実施していました。ツアー参加者へのアンケートでは高い満足度が得られていたものの、その後の移住につながるケースが少ないという課題を抱えていました。そこで、アンケート項目に「移住にあたって不安なこと」「地域生活で重視すること」などを追加し、さらにツアー参加者に対して数ヶ月後に追跡アンケートや簡単なヒアリングを実施しました。

データ分析の結果、多くの参加者が「仕事探し」「地域住民との交流機会の少なさ」に不安を感じていることが分かりました。また、実際に移住を決めた人々の多くは、ツアー中に地域の人々と触れ合う機会があったり、具体的な仕事に関する情報を得られたりしたことを移住決定の要因に挙げていました。

この分析結果に基づき、体験ツアーの内容を改善。従来の観光的な要素に加え、地域の企業訪問や住民との交流会をプログラムに組み込み、仕事や地域生活に関する情報提供の時間を増やしました。

ツアー内容の変更後、参加者の満足度は維持しつつ、半年後の移跡者数が以前の倍近くに増加しました。これは、データによって移住につながらない真の障壁を特定し、体験の質を向上させた成功事例です。

まとめ：データ活用で、一歩先を行く移住・定住戦略を

移住・定住促進は、地域の未来を左右する重要な取り組みです。そして、データは、この取り組みをより確実で効果的なものにするための強力なツールとなります。ターゲットの特定、地域資源とのマッチング、効果的な情報発信、そして継続的な改善。これら全てにおいて、データはあなたの羅針盤となるでしょう。

「専門知識がない」「予算がない」と躊躇する必要はありません。まずは、手元にあるデータから「見る化」を始め、小さな分析を試みてください。庁内の関係部署と連携し、データを共有し合うことも有効です。必要に応じて、専門家や民間のサービスを活用することも選択肢に入れると良いでしょう。

データに基づいた移住・定住戦略は、単に移住者を増やすだけでなく、地域と移住希望者のより良いマッチングを実現し、地域への定着率を高めることにもつながります。ぜひ、今日からデータ活用の第一歩を踏み出し、あなたの地域の移住・定住促進を成功させてください。