行政データ分析（ぎょうせいでーたぶんせき）
最終更新：2026/4/25
行政データ分析は、政府機関が保有するデータを分析し、政策立案や行政サービスの改善に役立てる活動である。
別名・同義語 パブリックデータ分析政策データ分析
ポイント
行政データ分析は、エビデンスに基づいた政策決定を支援し、より効果的かつ効率的な行政運営を実現するための重要な手法である。近年、ビッグデータやAI技術の発展により、その重要性が増している。
行政データ分析とは
行政データ分析とは、政府機関や地方公共団体が保有する様々なデータを収集・整理し、統計分析やデータマイニングなどの手法を用いて分析することで、社会の現状や課題を把握し、より良い政策立案や行政サービスの提供に繋げる活動です。
行政データの種類
行政データには、以下のような様々な種類があります。
- 統計データ: 人口統計、経済統計、社会保障統計など、国や地方公共団体が定期的に収集・公表するデータ。
- 事務データ: 税務、年金、医療、教育など、行政事務の過程で発生するデータ。
- オープンデータ: 国や地方公共団体が積極的に公開しているデータ。
- GISデータ: 地理情報システム（GIS）を用いて管理される地理空間データ。
行政データ分析の目的
行政データ分析は、主に以下の目的で行われます。
- 政策評価: 既存の政策の効果を検証し、改善点を見つける。
- 課題発見: 社会の潜在的な課題やニーズを把握する。
- 将来予測: 将来の社会情勢を予測し、先を見越した政策立案を行う。
- リスク管理: 自然災害や感染症などのリスクを予測し、対策を講じる。
- 行政サービスの改善: 市民のニーズに合った行政サービスを提供する。
行政データ分析の手法
行政データ分析には、以下のような様々な手法が用いられます。
- 記述統計: データの基本的な特徴を把握する（平均、中央値、標準偏差など）。
- 推測統計: 標本データから母集団の特性を推測する（仮説検定、信頼区間など）。
- 回帰分析: 変数間の関係性を分析する。
- データマイニング: 大量のデータから有用なパターンやルールを発見する。
- 機械学習: データから自動的に学習し、予測や分類を行う。
行政データ分析の課題
行政データ分析には、以下のような課題も存在します。