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自治体DXを進めるうえで重要なのは、
単にシステムを導入することではなく、

◎ 自治体特有の業務文化を理解したうえで進めることです。

自治体には、長年の運用の中で蓄積された

・台帳データ（例：固定資産課税台帳、道路台帳、公園・樹木台帳）
・空間情報（地図・施設）
・業務履歴（点検・申請・苦情）

といった、極めて価値の高いデータ資産が存在しています。

しかし現実には、それらが十分に活用されていません。

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■ 自治体DXの本質と課題

このように、自治体に存在する様々なデータは
GISによって統合され、分析・可視化を経て、
最終的に政策判断へとつながります。

本来、自治体が持つデータは

◎ 「現場 × 位置 × 時間」

をすべて持つ、非常に強力な資産です。

例えば

・樹木台帳 → 空間＋履歴
・人流データ → 時間変化
・道路・施設 → 位置情報

これらを統合すれば、

◎ 「見える化」ではなく「意思決定の根拠」になります

しかし現実には、こうしたデータが存在していても、
十分に活用されていないのが実情です。

その背景には、自治体特有の組織構造があります。

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■ DXを阻む4つの構造的課題

自治体DXが進まない背景には、以下の構造的課題があります。

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① 縦割りによる弊害

・部署ごとにデータが分断
・同じ情報を重複管理
・横断的な意思決定ができない

☑ 結果：全体最適ではなく部分最適

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② 前例踏襲主義の弊害

・「今まで通り」が優先される
・データ活用の新しい試みが進まない
・改善よりも維持が目的化

☑ 結果：変化に弱い組織

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③ 予算主義による財政の硬直化

・単年度予算での最適化
・投資対効果ではなく「使い切り」
・システム更新が断片的

☑ 結果：全体設計ができない

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④ 上意下達の組織の弊害

・現場の知見が政策に反映されない
・データが意思決定に使われない
・判断が経験依存

☑ 結果：EBPMが機能しない

これらの課題により、
データがあっても「判断」に使われない状況が生まれています。

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■ 自治体データの本来の価値

自治体が持つデータは、単なる記録ではありません。

◎ 政策判断のための基盤となる資産です

しかし、

・分散している
・活用されていない
・蓄積されていない

といった理由により、その価値が十分に発揮されていません。

こうした課題を解決するためには、

単にデータを集めるだけではなく、
「現場・位置・時間」を持つデータを統合し、
分析から意思決定までを一体で回す仕組みが必要です。

以下は、その具体的な運用イメージです。

このように、現場データを起点として、
データの統合・可視化・分析・意思決定までを一体で回すことで、従来分断されていた業務をつなぎ、
データに基づく政策判断（EBPM）を実現することができます。

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■ DX化の正しい進め方

地域GIS研究所では、こうした仕組みを実現するために、
DXを以下のステップで進めます。

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① データをつなぐ（統合）

・GISによる空間統合
・Excel・CAD・台帳の一元化

✅ 縦割りの解消

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② 見える化する（可視化）

・ダッシュボード
・マップ表示

✅ 現場と管理の共通認識を形成

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③ 分析する（理解）

・時系列分析
・リスク分析
・パターン抽出

✅ 前例依存から脱却

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④ 判断に使う（EBPM）

・KPI化
・優先順位付け
・施策検討

✅ 上意下達から脱却

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⑤ 運用に組み込む（定着）

・日常業務への組み込み
・継続的なデータ更新

✅ 予算主義から脱却

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■ 地域GIS研究所の存在意義

地域GIS研究所の役割は、

◎ 単なるシステム導入ではありません

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■ 強み

① 自治体35年の現場理解

机上ではなく、実務に基づいた支援

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② GIS × 統計 × AIの統合

技術を「使える形」に落とし込む

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③ 業務フローから設計

システムではなく「業務を変える」

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④ 小さく始めて広げる設計

PoCから横展開へ

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■ まとめ

自治体DXの本質は、

◎ 「データを使うこと」ではなく
「データで判断すること」

です。

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そしてそれを実現するためには、

◎ 自治体の文化を理解し、
現場・データ・政策をつなぐことが不可欠です。

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地域GIS研究所は、

◎ 現場経験 × GIS × 統計 × AI

を組み合わせ、

自治体におけるデータ活用と意思決定の高度化を支援します。

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■ 活用をご検討の方へ

自治体DXの導入やデータ活用について、

・自自治体で活用できるか知りたい
・どこから始めるべきか相談したい
・具体的な導入イメージを検討したい

など、お気軽にご相談ください。

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▶ お問い合わせはこちらです。

豊島区において、防犯・危機管理の高度化に向けた新たな取り組みとして、AIカメラとデータ分析を活用した実証的な検討を行いました。

従来の防犯カメラは「記録」が中心でしたが、本提案では「分析・予測・通知」までを一体化し、行政判断に活用することを目的としています。

本記事では、実証分析から得られた具体的な知見と、今後の行政施策への展開可能性について解説します。

■ 背景：防犯カメラは“見るだけ”から“活用する”時代へ

従来の防犯カメラ運用では、

・映像の確認は事後対応
・データとしての活用はほぼ無し
・現場判断は経験頼み

という課題がありました。

本提案ではこれを、

◎ 「データに基づく危機管理（EBPM）」へ転換

することを目的としています。

※交通分析においても、時間帯ごとの相関分析により「リスク時間帯」や「重点配置」が明確化できることが確認されています。

■ 提案概要：IOTカメラ × AI分析×GIS

本提案では、IoTクラウド型カメラを活用し、以下の構成で実現します。

■ システム構成

・カメラでスナップショット取得（10分間隔）
・AIで人物・車両を自動検出
・ArcGISでデータ蓄積・可視化
・異常値を自動検知し通知

■ 特徴

・動画ではなく静止画 → データ量が少ない
・クラウド管理 → 現場負担なし
・AI解析 → 人手不要

■ ① 人流・交通量の可視化

※交差点ごとの人流・交通量をリアルタイムに可視化

・15分単位で通行量を取得
・交差点ごとのランキング化
・時間帯別の変化を把握

◎ 「どこが危ないか」が定量化

実証結果では、
西口五差路交差点やとげぬき地蔵入口交差点は通行量・変動ともに高く、
都市の主要動線であることが明確に把握されました

■ ② 異常検知（ここがDXの本質）

・通常のパターンをAIが学習
・逸脱（±2σ〜3σ）を検知
・メールで即時通知

異常は「リアルタイムで検知され、即時対応が可能」

例

・急激な人流増加
・事故・イベント
・突発的混雑

実際の分析でも、
残差分布は正規分布に近く、±2σを超える値を「異常」として定義可能であることが確認されています。

◎ 異常は「予測できる現象」へ変わる

■ ③ 交差点リスクの可視化

・歩行者 × 車両の交錯リスク
・時間帯別の危険度
・優先対策地点の抽出

交差点ごとの危険な時間帯を可視化

※曜日・時間帯ごとの異常発生を可視化しています。
特に赤・紫は異常発生が多く、重点対策が必要な時間帯

時間帯によって人流・車両流のピークが異なる

「どこに人員を配置すべきか」が明確

特に、
西口五差路やとげぬき地蔵入口では

・昼間（10〜16時）
・夕方（16〜23時）

に交錯リスクが最大となることが確認されています

■ 分析から見えた重要な示唆

■ 時間帯別の特徴

・朝 → 車両ピーク（通勤）
・昼 → 歩行者増加（生活・観光）
・夕方 → 交錯リスク最大

時間帯で対策が全く違う

■ 交差点のタイプ分類

交差点ごとに危険の特性が異なることが分かります。

実証では交差点は大きく3タイプに分類されました。

① 歩行者中心（商業・観光）
② 車両中心（幹線道路）
③ 混合型（最も危険）

一律対策ではなく「タイプ別対策」が必要

■ 異常発生の特徴

・曜日・時間帯に偏りあり
・特定地点で集中
・イベントや外部要因の影響

例：
・日曜昼に混雑集中
・平日夕方にピーク
・特定曜日のみ異常発生

危険は「偶然」ではなく「パターン」

■ 行政施策への活用

本データは単なる分析ではなく、以下に直結します。

■ 交通安全

・歩車分離信号の導入
・横断歩道の最適配置
・時間帯別交通規制

■ 防犯対策

・夜間人流の把握
・カメラ配置最適化
・異常時の即時対応

■ 都市政策

・人流に基づく街づくり
・観光・イベント対策
・リソース最適配分

「感覚」から「データへ」

■ KPIで管理できる行政へ

本提案では以下をKPIとして設定可能です。

・通行量可視化率
・異常検知件数
・防犯カメラ稼働率
・通学路危険箇所数
・夜間人流把握率

成果が数値で説明できる行政へ

■ まとめ

本提案の本質は、

「カメラ」ではなく「データ活用基盤」

・見る → 分析
・分析 → 予測
・予測 → 行動

行政DXはここまで進んでいます。

そして本取り組みは、

現在は実証段階（PoC）ですが、

・交通安全
・防犯
・都市政策

すべてに展開可能な基盤として、
今後の自治体運営に大きな可能性を持っています。

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本内容は、トップページで紹介している
「AIカメラ×GISによる都市分析」の実証事例です。

■ 活用をご検討の方へ

本手法は、交通安全、防災、都市政策など幅広い分野に適用可能です。

・自自治体で活用できるか知りたい
・導入イメージを相談したい
・データ分析の可能性を検討したい

など、お気軽にご相談ください。

▶お問い合わせはこちら

公園や街路樹の管理は、自治体にとって重要な業務の一つです。

しかし現場では、

・現地調査に時間がかかる
・点検履歴の管理が煩雑
・報告書作成の負担が大きい

といった課題が存在しています。

本記事では、GISとAIを活用した樹木管理DXについて、
実際の検証結果をもとに解説します。

従来の樹木管理の課題

• 樹木を1本ずつ現地で確認
• 紙やExcelでの台帳管理
• 点検履歴の蓄積が困難
• 危険木の優先順位が曖昧
• 報告書作成に多大な時間

これらの課題により、
「調査・記録」に多くの時間が割かれ、
本来重要な「判断」に時間を使えない状況が発生しています。

AI×GISによる樹木管理DX

当社では、GISとモバイル入力に加え、
航空写真とAIを活用した樹木抽出技術を組み合わせることで、
樹木管理業務の抜本的な効率化を実現しています。

■ 樹木抽出AIの仕組み

高解像度航空写真を使用

• AIが樹冠単位で自動検出
• GIS上で本数・密度を集計
• 分布を可視化

■ 検証結果（黒鳥山公園）

• 対象面積：約30ha
• 抽出本数：約1,800本
• 密度：約60本/ha

密度・分布ともに実際の公園環境と整合しており、
◎ 実務で活用可能な精度レベルに到達していることを確認しました。

■ 使用データと精度の考え方

本検証では、ESRIが提供する衛星画像（高解像度）を使用し、
TIF形式に変換したデータをもとに解析を行いました。

現時点ではAI抽出結果と現地調査との突合検証は未実施ですが、

・密度が現実的
・分布が自然
・過検出傾向の把握が可能

であることから、

◎ 全体把握・計画検討用途としては十分実用レベルにあると評価しています。

また、自治体が保有する航空写真（オルソ画像）を使用することで、 さらに高精度な樹木台帳の作成が可能になります。

業務の変化（最も重要）

従来の樹木管理は、

◎ 現地で台帳を作る

という流れでした。

一方で本手法では、

◎ AIで台帳を作成し、現地で確認する

という運用へ転換します。

これにより、

◎ 「調査する業務」から「判断する業務」へシフト

することが可能になります。

現地入力の考え方を変えると、業務は劇的に変わる

従来の樹木調査では、
1本ずつ現地で位置を確定し、すべての入力項目を手作業で登録する必要がありました。

しかしこの方法は、
調査精度は高い一方で、入力負担が大きく、作業時間が増大するという課題があります。

本取り組みでは、発想を転換し、

◎ 「最初から正確に入力する」のではなく、
「全体を俯瞰しながら効率的に補正する」運用

を採用しています。

■ 効率的な現地入力の流れ

• AIで作成した樹木台帳をベースとして表示
• 現地では近い樹木を選択
• 位置をマップ上で微調整
• 必要な項目のみ入力
• 存在しない場合のみ新規ポイント追加

の方法により、

◎ゼロから入力する作業を大幅に削減

することが可能になります。

■ 従来手法との違い

【従来】

• 位置を1本ずつ新規作成
• 全項目を毎回入力
• 現地作業時間が長い

【本手法】

• 既存データを選択して修正
• 必要な項目のみ入力
• 現地作業時間を大幅短縮

「作る作業」から「確認する作業」へ転換

全体を俯瞰しながら入力するか、
1本ずつゼロから入力するかで、
作業時間には大きな差が生まれます。

この差は単なる効率化ではなく、

◎ 調査コスト・人的負担・継続運用の可否を左右する重要な要素です。

■AI＋既存図面によるハイブリッド台帳生成

樹木台帳の作成においては、AIによる抽出だけに依存するのではなく、
既存の図面データと組み合わせることで、精度と実用性を大きく向上させることができます。

当社では、在職中に公園の植栽図を活用し、
CAD・TIF・Excelで管理されていた図面データに対して、
ArcGISによる幾何補正を行い、公園樹木基盤データを整備してきました。

今回のAIによる樹木抽出と、これらの既存図面データを併用することで、

・AIによる広範囲の自動抽出（網羅性）
・図面データによる位置精度の補完（精度）

を両立することが可能になります。

すなわち、

◎ AIだけでは不十分
◎ 図面だけでも不十分

◎ 両者を統合することで初めて、実務で使える樹木台帳が成立します。

導入効果

• 調査時間の大幅削減（数日 → 数時間）
• コスト削減（約50～80%）
• 点検履歴の一元管理
• 危険木の優先順位付け
• 報告書作成の自動化

活用イメージ

• 樹木台帳と点検履歴の統合管理
• 危険木の優先順位付け
• 剪定・伐採判断の支援
• 長寿命化計画への活用
• 月報作成の自動化

今後の展開

• 他公園への展開
• 年次更新による変化検知
• 低木除去フィルタによる精度向上
• GISダッシュボードとの連携

まとめ

AIとGISを組み合わせることで、
樹木管理は単なる「調査業務」から、

◎ データに基づく意思決定（EBPM）を支える業務へ進化します。

今後は、

◎ 「現地で作る台帳」から「AIで作る台帳へ」

という流れが主流になっていくと考えられます。

▶樹木調査・点検についての詳しい説明はこちらで解説しています。

■ 背景（課題）

自治体窓口では以下の課題がある

・待ち時間の長さ
・窓口業務の属人化
・職員負担の増大

一方で、

「非対面化するとサービスが低下するのではないか」

という懸念が存在している

■ 実施内容

豊島区において

・建築
・道路
・都市計画

の3分野を統合し、

GISタッチパネルによるセルフ型窓口を導入

■ 導入効果

• 来庁者が自ら必要情報を取得可能
• 待ち時間の削減
• 窓口業務の効率化
• 職員負担の軽減

■ 本分析の目的

窓口DXにおいて最も重要な問い「サービスは本当に低下していないのか？」これをアンケートデータと統計分析で検証

■ 結論

• 満足度は高水準（88%）
• 非対面化によるサービス低下は確認されず
• 満足度を決めるのは「接遇」ではなく「DX」

◎ システム品質が最も重要

■ 満足度の決定要因

従来の考え方：
職員の対応（接遇）が重要

分析結果：
・接遇 → 影響は小さい
・DX（操作性・待ち時間）→ 影響が大きい

◎満足度は「仕組み」で決まる

■ 利用者は4タイプに分かれる

さらに分析では、利用者は以下の4タイプに分類できることが分かりました。

① DX推進派（約71%）
→ システムに満足している

② DX肯定派（約17%）
→ 便利だが改善を求める

③ DX消極派（約11%）
→ 仕方なく使っている

④ DX否定派（1%未満）
→ そもそも受け入れない

■ 改善の方向性

重要なのは

「どこに投資するか」

分析結果より

・職員増員 → 効果が小さい
・システム改善 → 効果が大きい

◎ DX投資の優先順位を明確化できる

■ 実際の施策

来庁者満足度を分析した結果、
「接遇」ではなく「DX（処理スピード）」が評価を左右していることが判明

特に図面取得時の待ち時間がボトルネックであったため、

プロッターを2台→3台に増設し、
待ち時間を分散

その結果、
DX評価が向上し、総合満足度も改善

■ 当社の強み

・自治体実務経験
・GIS導入実績
・統計分析（因子分析・回帰分析）

◎ 導入だけでなく
「効果検証・改善提案」まで実施可能

▶ 本分析の詳細（因子分析・回帰分析・クラスタ分析）
調査レポート（PDF）をダウンロード

自治体DXの現場では、
「導入したが効果が見えない」という声が多く聞かれます。

・窓口をデジタル化した
・システムを導入した
・業務を効率化した

しかし――
◎ それが本当に“成果”なのかを説明できているでしょうか。

本記事では、実際の自治体窓口で実施された
統計学に基づくアンケート分析をもとに、
行政DXの「効果を証明する方法」を解説します。

なぜ行政DXは「評価できない」のか

多くの自治体では、導入後の評価が次のようになりがちです。

・「便利になったと思う」
・「満足度は高い」
・「問題は特にない」

◎ これはすべて“主観”です。

行政に求められるのは
◎ 説明責任（EBPM：証拠に基づく政策立案）

つまり

✔ 数値で説明
✔ 統計で裏付け
✔ 根拠を示す

これが必要になります。

本調査は一般的なアンケートとは異なり、
以下の統計設計に基づいて実施されています。

• 無作為抽出
• 回収率 95%以上
• サンプル数 約400件
• 信頼率95%・誤差5%で設計
• クロス集計分析
• 統計的仮説検定（ノンパラメトリック検定）

ここまで実施している自治体調査は極めて稀です。

つまりこれは
**「感想」ではなく「科学的評価」**です。

結論①：満足度は高い（約88%）

総合満足度は約88%と高い結果となりました。

これは

・窓口の効率化
・セルフサービス化
・情報取得の迅速化

が評価された結果といえます。

結論②：しかし“全員が満足”ではない

ここが非常に重要なポイントです。

利用者を2つのグループに分けると

・初回利用者
・従来の対面窓口利用者（リピーター）

◎ この2つで満足度に差が出ました。

リピーターの満足度は統計的に有意に低い

これは偶然ではなく、
◎ 統計的検定により「有意差あり」と証明されています。

なぜこの差が生まれるのか

理由は明確です。

・初回利用者 → 他自治体との比較
・リピーター → 過去の窓口と比較

つまり

◎ 「評価基準が違う」

DXは「改善」でも「劣化」と評価されることがある

これは行政DXにおいて非常に重要な視点です。

結論③：年代では差は出ない

よくある仮説として

・高齢者は使いにくい
・若年層は満足度が高い

がありますが、

◎ 統計的には差は確認されませんでした。

「なんとなくの仮説」は間違っている可能性がある

結論④：最大の課題は“待ち時間”

満足度が最も低かったのは

◎待ち時間

さらに曜日別分析では

・月曜・金曜 → 満足度低下
・水曜 → 高い

◎ 混雑と満足度が連動していることが確認されました。

ここから見える行政DXの本質

この分析から見えるポイントは以下です。

• DXは「導入」ではなく「運用」が重要
• ユーザー層によって評価が変わる
• 仮説は統計で検証すべき
• 待ち時間など“現場要因”が支配的

統計分析ができる行政DXコンサルの価値

多くのDX支援は

・ツール導入
・システム構築
・業務フロー改善

に留まります。

しかし本当に重要なのは
◎「効果を証明できること」です

当社では以下を提供しています。

• アンケート設計（統計前提）
• データ収集設計
• クロス集計・分析
• 統計的検定
• ダッシュボード可視化
• EBPM対応レポート作成

まとめ

行政DXは「導入して終わり」ではありません。

◎ 効果を測り、説明できて初めて意味があります。

「なんとなく良くなった」から
「統計的に効果があった」へ

その一歩を支援するのが
◎ 地域GIS研究所の役割です。

より詳細な分析内容については、
以下のレポートをご参照ください。

イベントの評価は、いまだに「来場者数（人数）」で語られることが一般的です。

しかし実際の運営現場では、

• どの時間帯に人が増えたのか
• どのエリアに滞留したのか
• どのタイミングで混雑が発生したのか

といった「動き」こそが重要です。

本記事では、AIによる人流データを用いて、室内イベントにおける「賑わいの構造」を分析した実証結果をご紹介します。

来場者数ではなく「賑わい」を捉えるという考え方

本実証では、「正確な来場者数の算出」ではなく、イベント運営に活用できる「賑わいの構造」を把握することを目的としました。

具体的には以下の2つの指標を分けて取得しています。

通過量（出入口）：人の流入・流出の規模感
賑わい度（会場内）：滞留や回遊の活発さ

これにより、「何人来たか」ではなく、「どのように人が動いたか」を可視化しています。

AI人流データから見えたイベントの実態

本実証では、会場内外に設置したカメラから、1分単位で人流データを取得し、5分単位で分析を行いました。

平均賑わい規模：約250人（5分あたり）
ピーク時：約300人規模
時間経過とともに段階的に賑わいが上昇

特に重要なのは、複数エリアで同時に賑わいが発生するわけではないという点です。

最大の発見：人の流れは「時間差」で波及する

分析の結果、出入口の通過量と会場内の賑わいには、明確な時間差（ラグ）が存在することが分かりました。

入口付近のエリア：即時に賑わいが発生
中間エリア：約10〜15分後にピーク
奥のエリア：約20分後にピーク

つまり、「人が来た瞬間に混む」のではなく、時間をかけて波のように広がる構造です。

この分析が現場にもたらす価値

混雑の予測（何分後にどこが混むか）
スタッフ配置の最適化
誘導・案内のタイミング設計
会場レイアウトの改善

来場者数が分からなくても、「次に何が起きるか」は予測できます。

まとめ：これからのイベント評価は「構造」で見る

賑わいは人数ではなく「動き」で決まる
人の流れには時間差がある
運営判断には「予測できる指標」が重要

今後のイベント運営においては、「来場者数」だけではなく、賑わいの構造を捉えることが重要になります。

詳細レポートはこちら

より詳細な分析内容については、以下のPDFレポートをご覧ください。

■ イベントの賑わいは「人数」では決まらない

イベントの評価は、これまで「来場者数（人数）」で行われることが一般的でした。

しかし現場では、

・人は多いが、賑わっていない
・混雑しているが、滞在されていない
・通過しているだけで、売上や回遊につながらない

といった状況が発生します。

つまり、

「人数＝賑わい」とは限らない

という課題があります。

本記事では、実際のイベントデータをもとに、
賑わいを構造的に捉える分析手法を解説します。

■ 人数だけでは賑わいは測れない理由

イベント会場では、同じ人数でも状況は大きく異なります。

例えば、

・会場の外を通過する人が多い状態
・会場内部に入り、滞在・回遊している状態

では、見た目の印象も実際の効果も全く異なります。

重要なのは、

「どれだけ人がいるか」ではなく
「どのように人が動いているか」

です。

つまり、賑わいは「量」ではなく「構造」で決まります。

■ 本分析で導入した指標

図：内側化率（inside_ratio）と賑わい度の関係

本分析では、賑わいは直線的に増加するのではなく、
一定のポイントで最大となる「山型（非線形）構造」であることが確認されました。

これは、通過と滞在が適度に混在している状態が、
最も賑わいとして認識されることを示しています。

■ 最重要ポイント

分析の結果、

最も賑わって見える状態は、

inside_ratio ≈ 0.44

であることが分かりました。

これは、

内側：外側 ≒ 6：4

つまり、

通行人と滞在者が適度に混在している状態

が最も賑わいとして認識されることを意味します。

■ なぜこの結果が重要か

この結果は、イベント運営の考え方を大きく変えます。

これまでのように、

「とにかく人を増やす」

のではなく、

・滞在を促す導線設計
・回遊性を高める配置
・通過と滞在のバランス調整

が重要であることを示しています。

つまり、

賑わいは「設計できる」ものです。

■ さらに分かったこと（信頼性）

本分析では、他にも以下の点が確認されました。

・天候は来場者数に影響する（有意差あり）
・人流構造（内側化率）は天候に左右されにくい
・エリアごとに人の動き方が異なる

これにより、

イベントの評価を感覚ではなく、
データで説明できる状態が実現されます。

■ 行政にとっての価値

このような人流データの分析は、

・イベントの効果検証
・観光施策の評価
・都市空間の改善

などに活用できます。

特に自治体においては、

◎ 説明責任（EBPM）

を果たすうえで重要な基盤となります。

■ まとめ

イベントの賑わいは、

「人数」ではなく「構造」で決まります。

本分析では、

・人数（量）
・内側化率（質）

を組み合わせることで、

賑わいを定量的に評価することが可能となりました。

このようなデータ活用は、
イベントに限らず様々な行政分野へ展開可能です。

より詳細な分析内容については、
調査レポート（PDF）をご参照ください。

自治体の防犯カメラは、多くの地域で既に導入されています。

しかし現場では、

・カメラが正常に動いているか分からない
・障害に気付くのが遅れる
・SDカードの回収や現地確認の負担が大きい

といった運用課題が顕在化しています。

つまり、

「設置はしているが、管理しきれていない」

状態が多くの自治体で発生しています。

本記事では、859自治体のデータをもとに、この課題とその解決策を解説します。

自治体防犯カメラの構造的な問題

現在の多くの自治体では、

・SDカード録画
・現地回収
・目視確認

といった運用が残っています。

この方式では、

カメラが止まっていても気付けない

という根本的な問題があります。

その結果、

・事件時に映像が残っていない
・管理責任を説明できない

といったリスクにつながります。

なぜ「死活監視」が重要なのか

防犯カメラにおいて最も重要なのは、

◎ 「正常に動いていること」

です。

死活監視とは、

・電源
・通信
・カメラ状態

を遠隔で確認する仕組みです。

これにより、

・障害の即時検知
・現地確認の削減
・運用の見える化

が可能になります。

これは“防犯カメラDX”である

このような死活監視の導入は、

単なる機器更新ではなく、

◎ 運用のデジタル化（DX）

です。

ポイントは、

・既存のSD運用を残す
・必要な部分だけデジタル化する

という

◎ 「置き換えないDX」

であることです。

これは自治体にとって導入しやすい現実的なアプローチです。

859自治体から見えた更新市場

本調査では、関東・中部・関西の859自治体を対象に、

・人口規模
・防犯カメラ台数
・運用形態

をもとに市場を分析しました。

その結果、

◎ 約10万台規模（中心値）

の更新対象が存在すると推計されました。

これは、

◎ 「未だに運用改善が必要な市場」

が広く存在していることを示しています。

自治体にとっての導入価値

死活監視の導入により、自治体は以下の価値を得られます。

・運用負荷の削減
・障害対応の迅速化
・監査・議会対応の強化
・説明責任の確保

つまり、

◎ 「管理できている状態」を作ることができる

ようになります。

イベントDXからインフラDXへ

イベントでの人流分析（賑わいの可視化）に加え、

防犯カメラの死活監視は、

◎ 常設インフラのDX

に位置づけられます。

つまり、

・イベント（短期）
・防犯（常設）

の両方で、

◎ カメラ×データ活用

が進むことになります。

まとめ

自治体防犯カメラの課題は、
「設置」ではなく「運用」にあります。

死活監視は、その課題を最もシンプルに解決する手段です。

地域GIS研究所では、こうした現場課題を踏まえ、
自治体DXの支援を行っています。

▶自治体DXコンサルティングについて詳しくはこちら

自治体営業はなぜ難しいのか

自治体向けの営業は、民間とは異なる難しさがあります。

・どの自治体にアプローチすべきか分からない
・担当者によって反応が大きく異なる
・予算やタイミングに左右される
・「なぜこの自治体なのか」を説明しにくい

その結果、

◎ 経験や勘に依存した営業

になりやすいのが実態です。

データに基づく営業という考え方

こうした課題を解決するために重要なのが、

◎ データに基づく営業

です。

本分析では、

・イベント活発度（語彙カウント）
・人口規模

を組み合わせることで、

◎ 自治体ごとの優先順位

を可視化しました。

これにより、

「なんとなく有望そう」ではなく
「データ上有望」

という判断が可能になります。

優先順位（Priority）の考え方

本分析では、自治体を以下の3段階に分類しています。

★★★（高優先度）
イベントが多く、人口も多い
→ 最優先で営業すべき自治体

★★（中優先度）
どちらかが高い
→ 条件次第で案件化可能

★（低優先度）
現時点では優先度は低い
→ 将来候補

この分類により、

◎ 営業リソースの最適配分

が可能になります。

営業プロセスはどう変わるのか

データを活用することで、営業プロセスは大きく変わります。

■ 従来

・リストを作る
・とりあえず訪問
・反応を見る

■ データ活用後

・優先度★★★自治体を抽出
・事前にイベント傾向を分析
・仮説を持って提案

つまり、

◎ 「待ちの営業」から「戦略営業」へ

変わります。

初回アプローチが変わる

データを使うことで、初回の会話内容が変わります。

例えば、

「御自治体ではイベントが多いと伺っています」

ではなく、

◎ 「御自治体では○○系のイベントが継続的に開催されています」

と具体的に話せます。

これにより、

・信頼性が上がる
・関心を引きやすい
・商談化しやすい

という効果があります。

提案の説得力が上がる理由

自治体への提案では、

◎ 「なぜこの規模なのか」

が必ず問われます。

データを使えば、

・イベント活発度
・人口規模
・類似自治体

をもとに、

◎ 論理的に説明

できます。

これは、内部説明（稟議）にも大きく影響します。

単発案件から継続へ

イベントは単発案件になりがちですが、

・データ取得
・レポート化
・可視化

を行うことで、

◎ 継続的なデータ活用

につながります。

例えば、

・次年度予算化
・他部局への展開
・定常的な人流分析

といった展開が可能になります。

つまり、

◎ イベントは入口であり、本命はデータ活用

です。

まとめ｜自治体営業はデータで変わる

自治体営業はこれまで、

・経験
・人脈
・タイミング

に依存してきました。

しかし、

・Webデータ
・人口データ
・GIS

を活用することで、

◎ 戦略的に設計可能な領域

へと変わります。

地域GIS研究所では、このようなデータ分析をもとに、
自治体DXおよび営業戦略の支援を行っています。

▶自治体DXコンサルティングについて詳しくはこちら

なぜ自治体イベントの市場規模を出す必要があるのか

自治体向けの提案において、必ず問われるのが「市場規模」です。

・なぜこの分野に取り組むのか
・どれくらいの案件が見込めるのか
・どの程度の売上になるのか

しかし実際には、自治体イベント市場については明確な統計が存在せず、多くの場合、

「感覚」や「過去事例」

に基づいて説明されているのが実態です。

本記事では、自治体公式Webサイトのデータをもとに、市場規模を定量的に試算した結果を公開します。

なぜ自治体イベントにデータ分析が必要なのか

自治体イベントは、観光振興や地域活性化、防災訓練など多くの目的を持つ重要な施策です。

しかし現場では、

・来場者数が正確に把握できない
・混雑状況が分からない
・施策の効果を説明できない

といった課題が多く存在します。

その結果、

◎ 「イベントを実施した」という事実はあっても
◎ 「どれだけ効果があったか」は分からない

状態になっています。

データ分析によって何が変わるのか

イベントにおいて人流データを取得・分析することで、以下が可能になります。

・来場者数の定量把握
・時間帯別の混雑状況の可視化
・導線や滞留の分析
・施策効果の説明（EBPM）

これにより、

◎ 感覚ではなくデータに基づく評価

が可能になります。

市場規模はどのように算出したのか

本記事で示す市場規模は、こうした「イベントの効果を可視化するためのデータ分析サービス」が、どの程度の広がりを持つかを示したものです。
今回の試算は、以下のステップで行っています。

① 自治体公式サイトからイベント情報を取得
② イベント関連語彙の出現回数をカウント
③ 出現回数をイベント開催回数に変換
④ 1イベントあたりの単価を設定
⑤ 売上として積み上げ

ポイントは、「実データを起点にしている」点です。

単なるアンケートや推定ではなく、公開情報をもとに再現可能な形で構築しています。

イベント回数への変換ロジック

イベント語彙の出現回数は、そのままでは売上に直結しません。

理由は、

・同じイベントが複数ページに掲載される
・告知・報告などで重複する
・単語数＝開催回数ではない

ためです。

そこで、営業現場で説明可能なルールとして、以下の変換を採用しました。

■ 1〜9回 → 年1回
■ 10〜20回 → 年2回
■ 21回以上 → 年3回

このルールは、

・過大評価を避ける
・営業説明がしやすい
・初年度導入の現実性

を考慮して設計しています。

なぜ「最大3回」に設定したのか

実際には、大都市では年間10回以上のイベントが存在します。

しかし本試算では、

・人員体制
・自治体の予算制約
・初年度導入のハードル

を考慮し、

◎ 1自治体あたり最大3回

に制限しています。

これは「理論最大」ではなく、

◎ 実際に取りに行ける現実的な上限

を示しています。

人口を掛け算しない理由

市場規模を算出する際に、よくあるのが「人口×単価」という考え方です。

しかし本分析では、この方法は採用していません。

理由は明確です。

・人口が多くてもイベントが少ない自治体がある
・人口が少なくてもイベントが活発な自治体がある

そのため人口は、

◎ 市場規模ではなく「優先順位」

として使用しています。

これにより、営業現場で使いやすいモデルになっています。

市場規模は2〜3億円と試算

上記のロジックに基づき、関東・中部・関西の自治体を対象に試算した結果、

◎ 約2〜3億円規模

と算出されました。

この数値は、

・初年度導入
・実証中心
・限定エリア

という前提に基づいた、保守的な試算です。

つまり、

◎ 現実的に取りに行ける市場

を示しています。

この分析が自治体DXに与える意味

この市場分析は、単なる売上試算ではありません。

・どの自治体にアプローチすべきか
・どの規模で提案すべきか
・どの分野で展開できるか

といった、営業戦略そのものに直結します。

また、

・人流データ
・イベント分析
・可視化

といったデータ活用は、自治体DXの中核になります。

つまり本分析は、

◎ 市場分析 × DX戦略

をつなぐ基盤となります。

自治体イベント市場は、これまで感覚的に捉えられてきました。

しかし、

・Webデータ
・イベント語彙
・人口情報

を組み合わせることで、

◎ 定量的に説明可能な市場

へと変わります。

地域GIS研究所では、このようなデータ分析をもとに、自治体DXの支援を行っています。

自治体DXコンサルティングについて詳しくはこちら