社員インタビュー

ある政策が効果を発揮したように見えるとき、本当にその政策が原因だったのか、それとも他の要因で自然と状況が好転していたのか。そうした問いに答えるために欠かせないのが、データによる検証です。事象の因果関係をデータ分析によって推定することを「統計的因果推論」と呼びます。私は学生時代にこの考え方を学び、さらに公共政策への興味から、シンクタンクでデータ分析に携わる道を選びました。

現在は10人ほどのチームで、政策へのデータの活用や、統計の改善等に取り組んでいます。ビッグデータ解析もそのひとつです。そもそも、政府や民間企業が保持するデータは、分析ができるような形式をしていないことも少なくありません。膨大なデータを分析できる形に処理し、分析結果をグラフで可視化する等して、誰でもデータ分析を実施できる環境を整える。その設計を行うのも、私たち研究員の仕事のひとつです。

また、正確なデータをいかに現場から収集するかも重要なポイントです。その意識を強く持つきっかけとなったのが、入社一年目に携わった、特定の就労困難者についての官公庁の調査研究事業でした。適切な就労支援を行うために、就労困難者の特性や抱える課題を把握するための調査であり、当社では行政記録情報データを用いたデータ分析と、就労困難者本人が回答するアンケート調査の支援を行いました。

行政記録情報データには、就労困難者の年齢等の属性情報や前職の情報、支援プログラム受講有無といった情報が含まれています。しかし、本人がどのような思いを抱えているのかは、アンケートで聞いてみなければわかりません。プロジェクトでは有識者の会議体を設け、調査方針や具体的な実施方法等についてアドバイスを受けながら、行政記録とアンケートの双方の調査結果を紐付けた分析を行いました。

調査項目の設計にあたっては、実際に支援の現場を訪問し、就労困難者が置かれている環境の把握にも努めました。たとえば、就労困難者のなかには、周囲に就労をしているロールモデルとなる人がいないことでイメージが掴めなかったり、対人のコミュニケーションの際の癖が抜けず、うまく職場の人と付き合えない等、就労に戸惑うケースもあるといいます。データだけでは見えてこない現場のリアルに触れたことで、後の業務において政策を検討する際にも、より深い視点を持てるようになったと感じています。

また、このプロジェクトは「収集した大量のデータから、どのようなことが分析可能なのか知りたい」というクライアントからの要望もありました。検討を行うには、そもそも各データがどのように定義されているかを、正確に理解せねばなりません。そのため、クライアントに細部を確認する必要があったのですが、最初は学生時代の癖が抜けず、無意識に専門用語を多用してしまいました。相手は必ずしもデータについて明るいとは限りません。誰にでも伝わる言い方を模索し、先輩に指導を受けながら資料の表現を何度も見直しました。そうした試行錯誤を通じて、丁寧で伝わりやすいコミュニケーションの方法を身につけていきました。

行政のデジタル化が進むなかで、さまざまな情報がデータとして蓄積されるようになってきました。民間企業においても、購買履歴やGPSデータ、求人情報、さらには衛星画像まで、多様な分野でビッグデータが活用され始めています。かつては、官公庁が大規模な実態把握を行うにはアンケート調査に頼るしかありませんでしたが、近年は調査手法の幅が広がりつつあります。この流れは今後さらに加速し、社会の状況をよりタイムリー・高解像度で把握できるようになると考えています。

データをうまく活用できれば、政策の効果や課題を早期に把握し、改善のサイクルを迅速に回していくことが可能になります。こうした変化に伴って、データ分析の規模や高度さも増しており、分析手法そのものも日々進化しています。

我々も進化に追いつく必要がありますが、その一方で、先輩方の仕事を間近で見ていると、あえてシンプルな手法を選び、丁寧に議論を組み立てている姿に気づかされます。政策の背景や現場の実情を踏まえたうえで、分析結果を誰にでも伝わる形で提示し、地に足のついた議論を展開しているのです。
データ分析はあくまで手段にすぎません。最先端の技術を追い続ける姿勢を大切にしつつも、常にクライアントや現場の目線に立った分析を心がけたい。そうした姿勢で、政策形成に実質的な貢献ができる研究員を目指していきたいと考えています。