はじめに

「データ分析は準備が8割」

何かしらで一度は聞いたことがあるこの言葉。
正直、最初は「だるっ...」と思いました。

でも今回、AIを活用したエンジニアリング（pipeline・並列処理など）でこの「準備」をねじ伏せることができたので、その過程で得た失敗と成功の両方を共有します。

AIという超高性能なエンジンを操る、F1のドライバー兼メカニックのような体験でした。

Part 0: そもそもデータ分析って商売になるの？

技術の話に入る前に、ずっと引っかかっていた疑問があります。

現場の肌感覚 vs データ分析

「売上が倍も違う、半分も違う」みたいなことは、現場の人が肌感覚でわかるはず。
わざわざデータ分析する必要ある？

これ、正直な疑問でした。

データ分析すれば何かしらの気づきはあるだろうけど、それを改善したところで数%程度の効果しかないのでは？と。

「規模のチカラ」という答え

でも、AIに聞いてみると...

100店舗あるチェーン店の店長が、みんなカンが鋭いわけがない
属人的なスキルは、その人がいなくなったらなくなる
わずか数%でも、100店舗、1,000店舗となると効果は絶大

つまり、データ分析の価値は：

視点	属人的スキル	データ分析
再現性	その人限り	誰でも実行可能
スケール	1店舗	100店舗、1,000店舗
継続性	退職したら終わり	仕組みとして残る
改善効果	大きい（でも1箇所）	小さい（でも全体に波及）

「カリスマ店長の勘」を否定するのではなく、「カリスマ店長の頭の中を、普通の店長でも使える武器に変換する」。
これが組織としてのデータ分析の正体です。

1店舗で10%改善するより、100店舗で1%改善する方がインパクトがある場合もある。

「ベテラン社員の勘」を否定するのではなく、「ベテラン社員の勘」を再現可能な形で残す。
これがデータ分析の本当の価値なんだと気づきました

また、「点」でなく「線」で考える。

観光DXの事例から学ぶ

国土交通省観光庁の「観光分野のDX推進に向けた優良事例集」を読んで、より学びがありました。

地域一体で観光DXを進めている事例では：

データの共有: 個々の事業者が持つ「点」のデータを、地域全体の「線」にする
再現性のある施策: 成功事例をデータに基づいて他地域に展開
継続的な改善: 属人的なノウハウではなく、データに基づくPDCA

さて、ここからは技術的な話に入ります。

Part 1: ランダム探索の大失敗

やろうとしたこと

e-stat（政府統計の総合窓口）には17の統計分野があります。
「ランダムに分野を組み合わせたら、意外な相関が見つかるんじゃない？」
そんな軽い気持ちで始めました。

期待していた成果

異なる分野間で予測しにくい相関関係の発見
自治体ビジネスにつながる実用的な示唆の獲得
データ駆動型の新たな発見

実際の結果

45組の組み合わせを分析して、発見された相関25件
内訳を見て愕然としました：

相関の種類	件数	相関係数
`area_`列同士の相関	10件	r=1.000
分類コード列同士の相関	9件	r=0.973
実際のデータ指標間の相関	1件	r=-0.515

ほとんどがメタデータ同士の相関でした。
「areaが高い地域ではareaも高い」って、そりゃそうだろ...

何が悪かったのか

原因1: データ構造の理解不足

e-statのデータ構造を理解せずに突っ込んだ結果：

cat01,cat02,cat03,time,unit,$,都道府県,都道府県コード
100,120,100,2016100000,人,670618,富山県,16

cat01, cat02, cat03: カテゴリー分類コード（メタデータ）
$: 実際の数値データ（分析対象はこれだけ）

この区別ができていませんでした。

原因2: ランダム探索の限界

ランダムに組み合わせるだけでは、意味のある相関は見つからない。

悪い例:

# 意味のない組み合わせ
random_combinations = [
    ("国土・気象", "情報通信・科学技術"),
    ("鉱工業", "国際"),
]

良い例:

# 仮説に基づいた分析
hypothesis = "空き家が多い地域では、経済活動が低い傾向がある"
# → 空き家率と経済指標（事業所数、売上高など）の相関を分析

Part 1の学び

「データ分析は、データの構造と意味を理解してから行うべき」

ランダムにデータを組み合わせても、意味のある発見は得られません。

Part 2: AIでねじ伏せた話

Part 1の失敗を踏まえて、AIを活用したエンジニアリングアプローチに切り替えました。

問題その1: 全都道府県で同じ値が返ってくる

データ取得後、統合データを確認したところ...

都道府県,$_空き家,$_事業所,$_観光
富山県,495200,8189813,296905516  ← 全県同じ値
石川県,687700,8189813,296905516  ← 全県同じ値
福井県,436100,8189813,296905516  ← 全県同じ値

地域比較分析が意味をなさない状態でした。

原因の特定

AIと一緒に調査した結果、2つの問題を発見：

統計データIDの選定ミス
- 使用していた統計データIDでは、都道府県別データが取得できない構造だった

APIパラメータ名の誤り

# ❌ 誤り
params["area"] = "16000"

# ✅ 正解
params["cdArea"] = "16000"

AIを活用した解決

ここからがAI駆動開発の本領発揮です。

1. データパイプラインの自動構築

AIと協働して、以下のパイプラインを構築：

# 1. e-stat APIからデータを取得
# 2. JSONレスポンスをDataFrameに変換
# 3. area列から都道府県コードを抽出
# 4. 都道府県ごとに集約
# 5. 統合データを作成

def extract_pref_code(area_code):
    """areaコードから都道府県コード（1-47）を抽出"""
    code_str = str(area_code).strip()
    # 5桁コードの場合（例: 16000 → 16）
    if len(code_str) == 5:
        pref_code = int(code_str[:2])
    # 4桁コードの場合（例: 1000 → 1）
    elif len(code_str) == 4:
        pref_code = int(code_str[0])
    else:
        pref_code = int(code_str[:2])

    if 1 <= pref_code <= 47:
        return pref_code
    return None

2. 並列処理による高速化

47都道府県のデータ取得を並列化：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_all_prefectures():
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        results = list(executor.map(fetch_prefecture_data, range(1, 48)))
    return results

3. 自動検証の仕組み

データ取得後の検証も自動化：

def validate_data(df):
    """データの妥当性を検証"""
    # 都道府県ごとに異なる値があるか
    unique_values = df.groupby('都道府県').nunique()

    # 値の範囲が妥当か
    assert df['$_事業所'].min() > 0
    assert df['$_事業所'].max() < 1e10

    # 欠損値チェック
    assert df.isnull().sum().sum() == 0

    return True

改善効果

Before

都道府県,$_空き家,$_事業所,$_観光
富山県,495200,8189813,296905516  ← 全県同じ値
石川県,687700,8189813,296905516  ← 全県同じ値

After

都道府県,$_空き家,$_事業所,$_観光
富山県,495200.0,6950508,53770.0   ← 県ごとに異なる！
石川県,687700.0,7274957,77207.0   ← 県ごとに異なる！
福井県,436100.0,5081070,110056.0  ← 県ごとに異なる！

クラスタリング分析が可能に

改善後のデータでK-meansクラスタリングを実行：

クラスタ	含まれる都道府県	特徴
0	三重, 京都, 山梨, 新潟, 栃木, 沖縄...	中規模県
1	東京都のみ	突出した規模
2	北海道, 長野, 静岡	観光大県
3	兵庫, 千葉, 埼玉, 大阪, 愛知, 神奈川, 福岡	大都市圏
4	富山, 石川, 福井, 広島, 岡山, 宮城...	中小規模県

東京が単独クラスタ、大都市圏がまとまっている → 妥当な結果！

具体的な分析例：富山県

指標	富山県	類似地域平均	差異
空き家	495,200	869,212	-43.0%
事業所	6,950,508	7,510,879	-7.5%
観光	53,770	81,074	-33.7%

※空き家（生活基盤）、事業所（経済活動）、観光（流動人口）という地域の“呼吸”を表す3指標を使って比較

富山県の具体的な改善ポイントが明確に：

空き家が少ない → 成功事例として他地域に展開可能
観光が低い → 類似地域（石川県など）の成功事例を参考に施策立案

※「お隣の石川県と比べて、うちはここが弱い」と数字で突きつけられると、自治体の首長が動いたりも？

この 「比較可能な状態にする」 ことが、広域連携ビジネスの第一歩なのかも？！

F1ドライバー兼メカニックとしての感想

今回の経験は、まさにAIという超高性能なエンジンを操る、F1のドライバー兼メカニックのような体験でした。

ドライバーとして

方向性を決める: どのデータを分析するか、どんな仮説を立てるか
判断を下す: AIの提案を採用するか、別のアプローチを取るか
ゴールを目指す: ビジネス価値のある分析結果を出す

メカニックとして

AIを調整する: プロンプトを調整してより良い出力を得る
トラブルシューティング: AIの出力がおかしい時に原因を特定
パフォーマンスチューニング: パイプラインの最適化

「準備が8割」をねじ伏せた方法

従来のアプローチ	AI駆動アプローチ
手動でデータ構造を調査	AIがデータ構造を自動解析
試行錯誤でパラメータ調整	AIが正しいパラメータを提案
1つずつデータ取得	並列処理で高速化
目視でデータ検証	自動検証パイプライン

「準備が8割」は変わらない。
でも、AIでその8割を圧倒的に効率化できる。

最終的な学び

失敗から学んだこと

データ構造の理解は必須: メタデータと実データを区別する
ランダム探索には限界がある: 仮説に基づいた分析が必要

AIを活用して成功したこと

データパイプラインの自動構築: 複雑な処理を効率化
並列処理による高速化: 47都道府県のデータを一気に取得
自動検証の仕組み: データ品質を担保
問題の迅速な特定と解決: APIパラメータの誤りを素早く発見

今後の方向性

仮説に基づいた分析: ドメイン知識 × AIの組み合わせ
段階的な分析アプローチ: 単一データ内 → 関連データ間 → 異なるデータ間
継続的な改善: パイプラインの拡張と最適化

まとめ

「データ分析は準備が8割」という言葉は、今でも真実です。
また、AIは万能ではありません。

ドライバー（人間）が方向性を決め、メカニック（人間）が調整する必要があります。

でも、その組み合わせが上手くいくと、「だるっ...」と思っていた準備工程を楽しくねじ伏せることができます。

皆さんも、AIという超高性能エンジンを手懐けて、データ分析を楽しみましょう！

データ分析の本質は、技術ではなく“再現性のデザイン”にある！

次回

「雨、逃げ出した後」に…… まさかの急展開。
次回もサービス、サービス💕
次回：【e-Stat×AI】「同じ人口・同じ地域」で所得格差83倍。データが暴いた「過疎でも勝つ自治体」の勝ちパターン

参考資料