データサイエンスと言うと冷たいって思われることがありますが、決してそうではありません。

データとは、困っている方々とか弱者の方々の実態を反映させるものであり、きちんとしたデータ できちんとした評価指標であれば客観的に議論を進めることができます。 そうでないと、声が大きい人や影響力がある人の「こうしたいんだ」という意向によって政策議論 がすすんでしまいます。

横浜市で今進められているカジノ誘致がまさしくそれに当たります。

また、データサイエンスの視点からすると、色々な過程や状況に応じて色々な解が出てき得るこ ととなりますが、チャンピオンデータと言って一番都合のいいものを取り出して、この政策はメリッ トがあると喧伝するのは市民に対して不誠実でしかありません。

■行政におけるデータサイエンスの活用例

高齢化がどんどん進んできて救急車の出動回数が増えていますが、出動回数が増えると救急車 の台数を増やさなければなりません。

ただ救急車を一台増やすということはとてもお金のかかる 話になります。 そこで現場の方と連携してデータをもとに救急車の需要予測を行いました。 例えば天気や気温など、その現場の方々でないと分からない救急車の需要予測に影響を与える ような因子を加味して、データを集めて試算を行います。

そうすると2030年にこれだけの台数が必要になるから、それに向けて予算の確保をするなどと いった対応を事前に取ることが可能になります。

今横浜市に必要なのは、全ての事業に対してこういったデータサイエンス的なアプローチをとって いくことではないかと思っています。

私は自分自身のこういった専門性を通じて横浜市政に貢献していきたいと考えてます。

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データサイエンスと行政 - YouTube