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データ収集量的調査行政統計オープンデータデータの限界費用効率

二次データ活用

Secondary Data Analysis
別名: 既存データ分析、行政データ活用、オープンデータ分析、二次分析

政府統計・行政データ・既存調査など他の目的で収集されたデータを再利用して評価目的の分析を行う手法。低コスト・大規模・長期的傾向の把握に優れるが、データの限界の批判的評価が不可欠。

難易度 中級 ●●●費用 低 ●●●期間 データ探索・取得1〜2週間、品質評価・前処理1〜2週間、分析2〜4週間
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概要

二次データ活用（Secondary Data Analysis）は、評価者が自ら収集したデータ（一次データ）ではなく、他の目的で収集・蓄積された既存のデータを活用して評価目的の分析を行う手法。政府統計（国勢調査・各省庁統計）・行政データ（介護保険データベース・就労支援実績）・国際機関データ（OECD、世界銀行、WHOの指標）・既存学術調査のデータセットなどが主な対象。

日本では e-Stat（政府統計の総合窓口）・RESAS（地域経済分析システム）・各自治体のオープンデータポータルなど、行政データへのアクセスが改善されており、EBPM（証拠に基づく政策立案）推進の文脈で二次データの活用が求められている。評価における最大の課題は「データが評価目的に合っているか」の批判的評価であり、収集目的・時期・方法の違いが分析に与える影響を丁寧に検討することが必要である。

✓ こんな時に使う

  • 新規データ収集なしに事業対象地域・集団の背景情報や変化傾向を把握したい
  • 自治体の行政記録や統計データでアウトカム指標を補完したい
  • 長期的なトレンド・比較集団のベースライン構築に利用したい
  • 限られた評価予算で量的なエビデンスを確保したい

✕ 向かない場面

  • 評価目的に合致する変数がデータに含まれていない場合 — 一次データ収集が必要
  • データの収集時期・対象が評価対象と大きく異なる場合 — 比較が無効になる
  • データのアクセス・利用規約が評価での使用を制限している場合

実施手順

  1. 利用可能な二次データの探索
    評価クエスチョンに関連するデータ源を系統的に調べる。e-Stat・政府統計・国際機関サイト・自治体オープンデータポータル・既存調査データアーカイブ（SSJDA等）を検索し、変数・サンプル・時期の適合性を一覧化する。
  2. データの品質評価（メタデータ分析）
    各データについてメタデータを確認する：収集目的・対象母集団・サンプリング方法・収集時期・欠損値の扱い・定義の変更履歴。自分の評価目的との「ズレ」（カバレッジ・時期・変数定義）を明示的に記録する。
  3. データのアクセスと取得
    利用規約・個人情報保護・二次利用の許諾条件を確認する。匿名加工済みマイクロデータの利用申請（SSJDA・各省庁統計課等）、API取得、ダウンロードなど適切な手続きを経てデータを取得する。
  4. データクリーニングと前処理
    欠損値・外れ値・コーディングの一貫性を確認する。複数データの結合（地域コード・時期の統一）を行う場合、結合キーの正確さを検証する。前処理の全手順をスクリプト（R・Python・Excel）として記録し、再現可能性を確保する。
  5. 分析の実施
    評価クエスチョンに沿った分析を行う。記述統計・トレンド分析・地域間比較・グループ間比較など、データの性質に応じた手法を選ぶ。プログラム対象地域と非対象地域の比較、事業前後の時系列比較など、比較設計を組み込む。
  6. データの限界と解釈上の留意点の記述
    分析結果を報告する際、使用データの収集目的・時期・対象と評価目的との「ズレ」を必ず明記する。データの制約による結果の過大・過小解釈のリスクを読者に伝え、一次データ収集の補完が必要な点を明示する。

長所と限界

長所

  • 新規データ収集のコスト・時間をかけずに大規模・長期的な量的データを利用できる
  • 行政データ・センサスは一次調査では到達困難な規模と網羅性を持つ
  • 長期時系列での変化傾向や比較集団の構築に強い
  • EBPM・エビデンス整理の文脈で既存データの再利用が期待されている

限界

  • データが評価目的のために設計されていないため、必要な変数が含まれないことがある
  • 収集時期・対象・定義の違いが比較分析を複雑にする
  • データの利用規約・個人情報保護の制約でアクセスが難しい場合がある
  • 二次データの限界を適切に評価・報告しないと、誤った結論を導くリスクがある

⚠ よくある落とし穴

  • 「使えるデータから評価クエスチョンを作る」という本末転倒 — まず評価クエスチョンを決め、それに必要なデータを探す順序を守る
  • データ提供者の定義変更（集計単位の変更・調査項目の改定）に気づかず、長期トレンドの誤読をする — メタデータと調査年報の「調査方法の変更」欄を必ず確認する
  • 二次データの限界を小さく書いて過度な結論を出す — データの限界は報告書の結論部分に明確に、1〜2段落で記述する