RAWデータの活用

　｢オープンデータ(集計データ)｣がそのままの状態で使用できない場合、もとの｢RAWデータ｣を使用し再集計することになります。たとえば、年齢階級や商品のカテゴリーを再定義し、それをもとに集計します。
　このように｢RAWデータ｣を再集計することで、より実態に即した精度の高い分析が可能になります。ただし、｢RAWデータ｣には｢個人情報｣や｢企業情報｣が含まれていることがあるので、取り扱いには注意が必要です。
　しかし、｢情報保護｣ばかりに気を取られ、実態に即した分析ができなければ、将来の発展や重要な施策に対応できないことも多々あります。｢セキュリティ対策｣と｢利便性｣の関係と同じようですが、｢情報保護｣を保ちつつ分析ができる方法は必ずあると思われます。
　この方法を見つけ、ぜひ｢RAWデータ｣による分析を推進してみてください。

将来予測

　ビジネスの世界では、現状を把握し将来どのようにするべきか見極め、それを実行することが基本です。現状把握はデータ分析で行えますが、将来どのようにすべきかとういう対応策は、分析結果をもとに考えることになります。
　この時、現状の分析結果だけではなく、数値などで将来どのように変化するのかがわかれば、より正確に対応策を立てることが可能になります。
　たとえば、大型スーパーを出店する場合、来客数と客層が問題になります。出店する地域の現在の人口と人口構成を調べると来客数と客層を推測することは可能です。しかし、来客数はある程度見込め、客層もわかったとしてもそれだけで出店の判断をするのは危険です。
　ここで、将来の来客数と客層がわかれば出店の判断がしやすくなります。将来の来客数と客層は、人口推計を使用すると将来の人口を年齢階級別で知ることが可能_※になります。
もし、人口が減少する地域に大型スーパーを出店することになった場合、将来採算が合うかどうか疑問が残ります。ただ、全体の人口は減少しても、老人人口だけは増加するのであれば、老人向けの商品を揃えたスーパーにするとビジネスの可能性はあるかもしれません。
　このように、将来予測は企業や組織にとって非常に重要なものであり、現在、さまざまな手法が活用されています。特に予測分析として確立された｢アソシエーションルール｣、｢クラスター分析｣、｢回帰分析｣などの手法を使い、今あるデータから将来を明らかにしていきます。
　これらをすべて理解するには、相当な時間を要します。そのため、今回は自治体などで需要があると思われる人口推計について、｢4.人口統計の重要性｣で説明することにします。

• 国土交通省国土技術政策総合研究所が、地区レベルの｢将来人口・世帯予測ツール｣を提供しているので利用することが可能です。(http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/kisya/journal/kisya20180731.pdf)