データアカデミートライアル！ Day2
データアカデミートライアル開始しました！（理由はDay1参考に）
データアカデミートライアルと、Day1の説明はこちらになります。
https://note.com/h_ichikawa/n/n10c064424a9e
今回はDay2の内容を紹介します。
Day1の宿題を確認する
データアカデミー全般の特徴ですが、必ず毎回宿題が発生します。
なぜかというと、時間をかけなければ集められなかったり、裏が取れない情報が多いからです。
そして、この時間がないから困ると言われることもあるので、現場の課題や計画を持ってきてと言っているわけです。仕事の一環でやれる調査・検討であれば仕事中にできるからです。
余裕を持って宿題を提出してくれれば、何度かレビューして修正・足りない点を指摘することをします。そうでない場合は（本当はやめて）・・・・、金曜日の夜までなど、研修を受けている人たちが一番マックスで時間が取れる日程を指定し、私が土日を潰して作業するということをしております・・・・。みなさん、自分が楽になるということは、後続工程の人が仕事が詰まるということを意識してくださいね。
例えば、一例としては「人口減少（このテーマは難しいのだよね）」のチームで私が返したコメント。こんなのをチーム分毎回返すので結構骨が折れますが・・・そういう観点や気がつきがないと、いつまでも同じところで詰まってしまうのでやるのです。
大前提として、北海道の人口ビジョンは確認しましょう
https://www.pref.hokkaido.lg.jp/fs/2/3/4/3/4/1/7//02_2_sosei11_zinkoubizyon_zimukyokuan.pdf
・企業数も大事だけれど、従業員数でも見た方がよいのでは？
この割合が、低い地域は他の産業の比重が高いのは事実です。
令和２年 情報通信産業雇用者数 404.5万人 全産業の5.7%
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd251130.html
経済産業省 情報通信業基本調査
https://www.meti.go.jp/statistics/tyo/joho/result-2/r03/2021kakugaiyo.pdf
また、情報の専門企業ではなくても、上場会社や大手の会社は社内に情報システム部門を
抱えているので、大手の数も一つの指標となるでしょう。
・地域の大学ごとの情報系学科の学年ごとの人数は？
もし、この人数よりも、地域の情報通信業が少なければ、間違いなくそれは外へ転出する候補です。
これ、GIGAスクールが成功する地域ほど、学生たちがICTを使える企業に行きたいという需要が
高まり外部への移動が加速する要因となりかねないですよ。
・将来なりたい職業との比較
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/657509?rct=n_topic
https://ict-enews.net/2021/10/13line-2/
これを満たせる地域需要になっていますか、どの職種になりたい人が外に転出しますか。
・興味のある、無しは北海道内だけを見ることで確認できるのか？
ベンチマークとして他のエリアと比較しなければわからないのでは？
・IoT推進ラボだけでなく、Coder dojoなど含めてプログラムスクールも入れてもいいのでは。
また、あるだけではなく、何度イベントやセミナーをしているか、登録団体がどの程度いるか
などの数値的なデータも必要ではないか？
・令和3年度インターネット利用者割合
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/image/n4201060.png
・IT企業の数と、ICTツール補助金（中小企業庁などの）や、テレワーク支援の補助金などの
関係性はあるか？あるとすると、デジタルに興味がないのではなく、やりたくてもできない
可能性もある。
支援する人の数と、支援される側の数は一定数の関係性があるように思える。
事実だとすれば、Web相談・支援などで札幌から手を回すなども必要なのかもしれない。
・若者失業率
全国平均より失業率が高ければ、外へといく理由となる可能性はない？
https://www.pref.hokkaido.lg.jp/fs/2/3/4/3/4/1/7//02_2_sosei11_zinkoubizyon_zimukyokuan.pdf
・人口の減少率と、情報業の数・人数割合を地図上で比較してみては？
おそらく傾向が出ると思います。
実は、このレビューが結構好評だったりするので、毎回頑張ってしまうところでもあります。伴走型支援って当日だけ何かすることだけとは違いますよ？
どんな感じでやっていたの？
Day2では、データ分析・評価・プチ政策立案が主たるところです。先にも書きましたが、政策立案のStep6で多くの人が折角分析した内容を忘れてしまい、自分がやりたいと思っている施策に走ってしまいます。今回は、それを防ぐための方法を取り込んでStep6を作り上げています。この政策立案の部分でも、事前に他の自治体の取り組みや民間側の方法などあらかじめ講師の方でも調べておき、どうしても観点や施策が足りない時は小出しにしながら気づきを与えていくのもポイントです。
データ分析では、今回数値的なデータだけでは解決できそうもないものについては、普段あまり自治体では使わないTwitterのツィートの分析方法やテキストマイニングの方法を実地で見せたりもしています。分析ツールは所詮分析ツール、その時に必要な物を選んで使えばいい。ツールを使いこなせないなら、そのツールを使いこなせる人を使いこなせばいい。
今回は、各チーム、政策立案の段階で気づきや方向性が得られたようなので、この方法でしばらくはトライしてみようかと思っています。
グラフィックレコーディング
リアルタイムにその場で残してこそのデータアカデミーのグラフィックレコーディング。今回も、オンタイムでグラレコを完成させ、各チームの結果などもまとめております。
今回は、北海道からも民間から2名のサブ講師に来ていただき、データアカデミーの方法をお伝えするという、トライアルで目指しているもう一つのところも達成できました。これから、うまく北海道でもデータを利活用した政策立案につながると良いですね！
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