第2回　データに基づく施策可能に

情報通信技術の発達で、以前には考えられなかった様々なビッグデータの利用が可能になっています。社会科学分野では個人や事業所単位のデータであり、それらの活動に関わる、移動といった空間的側面も数値情報として利用できるようになっています。それによって当然、まちづくりや地域振興のあり方も変わってきます。

兵庫県豊岡市はビッグデータを活用し、ターゲットを絞った観光客の誘致に取り組んでいます。インバウンドブームで同市の城崎温泉には多くの外国人観光客が訪れます。2014年に1万3877人だった外国人宿泊者数は、15年に3万1442人、そして17年には4万5107人に急増しました。

同市がWi-Fiやスマートフォンを利用する外国人客の行動を解析した結果、京都や大阪方面から列車で訪れるだけでなく、姫路城を観光してからバスでやってくる外国人客が意外に多いことが判明しました。利便性を高めようと発車時間の見直しをバス会社に働きかけたり、国籍による宿泊日数の違いを分析しニーズに合った宿泊対策を打ち出したりするなど、従来の経験や思い込みによる施策ではなく、客観的データに基づいた施策を実施できるようになりました。

こうした観光客の動線に関するビッグデータの一部は、国が運用している地域経済分析システム（RESAS）でも利用できるようになっています。

ただ、ビッグデータを使って見える化しても、そこで「何をすれば、何がどうなる」という考え方（理論モデル）に基づいた分析がなければ、目標が達成できなかった場合に、その原因にまでたどり着くことができません。

希望的な目標値を掲げれば良い、というのは大きな誤りです。定量的な分析をする際、利用できるのは個別のデータではなく、市町村単位に集計されたデータという場合も多いでしょう。それでも、データに基づく分析をベースにした政策や個別の施策であれば、必ずその結果について検証から施策の見直しというフィードバックをすることができ、次の施策へとつなげられるはずです。