AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに福祉オープンデータを公開

■福祉データの高まり
現代社会において、福祉データの重要性が急速に高まっています。人口の高齢化、福祉ニーズの多様化、デジタル技術の発展などが複雑に絡み合う中、正確で詳細なデータの収集と分析は、社会福祉サービスの質を向上させ、より効果的な政策決定を支援するために不可欠です。こうした背景のもと、福祉データが社会全体に与える影響は計り知れず、その活用は今後もさらに進むことが予想されます。

福祉データが重要となってきている背景には、いくつかの重要な社会的、技術的要因があります。以下に主な理由を挙げて説明します。

■福祉データとは
福祉分野におけるオープンデータの活用は、社会的弱者を支援し、より公平で包摂的な社会を実現するためにも重要です。高齢者、障害者、子どもたち、そして社会的に脆弱な立場にある人々への支援を最適化するため、政府や非営利団体は幅広いデータを公開しています。以下に示す分野でのオープンデータは、これらの目標を達成するための基盤となり、政策立案、研究、そして市民社会の活動を豊かにします。

1. 高齢者支援データ
– 高齢者の人口統計（年齢、性別、居住地）
– 在宅介護サービスの利用状況
– 老人ホームや介護施設の分布と容量
– 高齢者向けレクリエーションプログラム
– 高齢者の健康状態と医療アクセス
2. 障害者支援データ
– 障害の種類と程度
– 障害者福祉サービスの利用者数
– 障害者雇用状況
– 特別支援学校・施設の分布
– アクセシビリティと補助技術の利用状況
3. 児童福祉データ
– 児童養護施設の数と種類
– 児童虐待の統計データ
– 子どもの貧困率
– 学童保育の利用状況
– 児童相談所の活動データ
4. 社会保障統計
– 社会保障給付の種類と受給者数
– 医療保険の加入状況
– 年金受給者の統計
– 生活保護の利用状況
– 雇用保険の加入率
5. 医療サービスデータ
– 病院と診療所の分布
– 医療サービスの利用統計
– 公衆衛生キャンペーン
– 予防接種率
– 医療技術の利用状況
6. 介護サービスデータ
– 介護保険サービスの利用状況
– 訪問介護サービスの提供状況
– 介護施設の種類と容量
– 介護サービスの質の指標
– 介護職員の状況
7. 住宅支援データ
– 公営住宅の供給状況
– 住宅支援プログラムの利用状況
– 高齢者や障害者向け住宅改修支援
– ホームレス支援サービス
– 住宅ローン支援プログラム
8. 雇用支援データ
– 職業訓練プログラム
– 障害者雇用促進策
– 失業統計と再就職支援
– 若者の就労支援サービス
– 女性の就業支援プログラム
9. 教育支援データ
– 特別支援教育の提供状況
– 成人教育プログラム
– 学校教育の福祉支援
– 奨学金プログラムの利用状況
– 生涯学習の機会
10. 食料支援データ
– 食品銀行の利用状況
– 学校給食の支援プログラム
– 低所得家庭への食料支援
– 食料不安の統計データ
– 農業支援と地域食品システム
11. 貧困対策データ
– 貧困率の統計
– 生活保護の利用者数
– 低所得者支援プログラム
– 経済的自立支援サービス
– 貧困家庭の子ども支援
12. 心理・精神健康サポートデータ
– 精神保健施設の分布
– 精神障害の統計データ
– 自殺予防プログラム
– カウンセリングサービスの利用状況
– ストレス軽減プログラム
13. 地域社会サービスデータ
– 地域福祉活動の概要
– ボランティアプログラムの利用状況
– コミュニティセンターの活動
– 地域安全プログラム
– 社会的孤立対策
14. 災害支援データ
– 災害時の避難所情報
– 災害支援物資の配布状況
– 災害復興支援サービス
– 心理的支援の提供状況
– 災害ボランティアの動員
15. 移民・難民支援データ
– 移民の統計データ
– 難民支援プログラム
– 移民向けの言語教育サービス
– 社会統合支援プログラム
– 法的支援サービス
16. デジタルアクセスと教育
– デジタルリテラシープログラム
– インターネットアクセス支援
– 高齢者向けのデジタル教育
– 学校でのICT教育の普及状況
– デジタル分断の縮小策

これらの分野にわたる福祉データの公開は、政策立案者、研究者、一般市民が社会福祉の現状を把握し、改善策を模索するための重要な基盤となっています。

■福祉データの特性
福祉分野におけるオープンデータは、社会的課題の解決に向けた重要な鍵を握っています。このデータを通じて、政策立案者、研究者、市民が現状を正確に把握し、必要な支援やサービスを的確に提供することが可能になります。オープンデータの特徴を理解することは、そのポテンシャルを最大限に活用し、全ての人々が公平で包摂的な福祉サービスを受けられるようにするための第一歩です。福祉分野のオープンデータには、以下のような特性があります。

■ユーザーは福祉データの品質をどのように評価できるか?
福祉分野でのオープンデータの利用は、社会的支援の質と範囲を向上させるための強力なツールです。しかし、そのデータの品質がポリシー決定やサービス提供の効果に直接影響を及ぼすため、データの正確性と信頼性を評価することが極めて重要になります。適切な品質のデータを使用することで、より効果的な福祉政策を策定し、必要な人々に適切なサポートを提供することが可能となります。

福祉分野のオープンデータの品質評価は、社会福祉サービスや政策立案の正確性と効果性を確保するために重要です。以下の3つのステップを参考に、福祉データの品質を評価する方法を説明します。

1. データセットをサンプリングする:
福祉分野のデータセットの品質を評価するためには、まずデータをサンプリングして、その代表性を確認することが重要です。具体的には、データのサブセットを選択し、その正確さ、完全性、時宜性を詳細にレビューします。このプロセスでは、データが実際の福祉ニーズや状況を正しく反映しているかどうかを確認します。
2. データ収集方法を確認する:
データがどのように収集されたかを理解することは、その信頼性と有効性を評価する上で不可欠です。福祉データの場合、調査質問の設計、サンプリング方法、データ収集プロセス、および分析手法など、データ収集に使用された方法論を検討します。データ収集が厳密な科学的基準に従って行われたかどうかを確認することが重要です。
3. データの属性を評価する:
最終的に、データセットの属性を評価し、それが研究や政策立案の目的に適合しているかを確認します。福祉データにおける属性とは、例えばサービス利用者の人口統計情報、サービス提供の地理的分布、利用される福祉サービスの種類、サービスの利用状況と効果などです。これらの属性が研究や政策立案の目的に関連しており、有用であるかどうかを判断します。

これら3つのステップを通じて、福祉分野のオープンデータの品質を評価することで、データが特定のニーズに適しているかどうかを判断することができます。データの品質を確認することは、効果的な政策やサービスの設計に不可欠であり、社会福祉の向上に寄与します。

■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
福祉分野におけるオープンデータの活用は、社会的な課題に対処し、より良いサービスを提供するための重要な手段となっています。これらのデータを用いることで、具体的なニーズに基づいた対策を講じ、効率的かつ効果的に福祉サービスを向上させることが可能です。
福祉分野のオープンデータを活用することで、社会福祉の質を向上させ、より効率的なサービス提供が可能になります。以下に、オープンデータを使用した仕事術のサンプルとその効果を示します。

1. 高齢者の居住支援計画
– 使用データ: 高齢者人口統計、介護施設の分布、在宅介護サービスの利用状況、公営住宅情報、高齢者の健康状態
– 効果: 高齢者のニーズに合わせた居住環境の整備、在宅介護サービスの最適化、介護施設へのアクセス向上
2. 障害者支援サービスの改善
– 使用データ: 障害者人口統計、障害者福祉サービス利用状況、雇用状況、アクセシビリティ情報、障害者支援施設の地理的分布
– 効果: アクセシビリティの向上、障害者支援施設のサービス質の向上、雇用機会の創出
3. 子どもの貧困対策
– 使用データ: 子どもの貧困率、学校給食の提供状況、児童養護施設情報、家庭の経済状況、教育支援プログラムの利用状況
– 効果: 子どもの健康と教育の機会の向上、貧困家庭への支援強化
4. 災害時の福祉支援体制の強化
– 使用データ: 災害発生データ、避難所情報、災害時支援物資の在庫状況、高齢者や障害者の分布、緊急連絡網
– 効果: 災害時の福祉ニーズに迅速に対応、避難所の運営効率化、支援物資の適切な配布
5. 医療サービスのアクセス改善
– 使用データ: 医療機関の分布、人口統計、医療サービス利用状況、交通アクセス情報、医療人材の配置
– 効果: 医療機関へのアクセス向上、医療サービスの質の向上、医療人材の効率的な配置
6. 雇用支援プログラムの最適化
– 使用データ: 失業率、職業訓練プログラムの利用状況、雇用市場の動向、若者と高齢者の就労状況、障害者雇用情報
– 効果: 職業訓練の効果の最大化、雇用機会の創出、特定グループへの雇用支援の強化
7. 社会保障制度の効率化
– 使用データ: 社会保障受給者の統計、福祉給付の種類と分布、年金受給者情報、生活保護利用状況、医療保険の加入状況
– 効果: 社会保障制度の透明性の向上、給付の適正化、制度の持続可能性の確保
8. 介護サービスの地域別最適化
– 使用データ: 介護サービス利用状況、高齢者人口の地理的分布、介護施設の配置、介護人材の配置、在宅介護サポートの需要
– 効果: 地域ごとの介護ニーズに合わせたサービスの提供、介護人材の効率的な配置、在宅介護のサポート強化
9. 住宅支援策の策定
– 使用データ: 住宅市場の動向、公営住宅の利用状況、住宅ローン支援の利用状況、高齢者や障害者の住宅ニーズ、ホームレスの統計
– 効果: 安価な住宅の提供、高齢者や障害者向け住宅の改修支援、ホームレスへの対策強化
10. 教育支援サービスの拡充
– 使用データ: 学校教育の福祉支援、特別支援教育の提供状況、成人教育プログラム、奨学金の利用状況、教育格差情報
– 効果: 教育機会の平等化、特別支援が必要な児童・生徒への教育支援の強化、生涯学習の推進
11. 食料支援プログラムの強化
– 使用データ: 食料不安の統計、食品銀行の利用状況、学校給食の支援プログラム、低所得家庭への食料支援、農業支援と地域食品システム
– 効果: 食料不安の軽減、低所得家庭への支援強化、地域食品システムのサポート
12. 心理・精神健康サポートの改善
– 使用データ: 精神保健施設の分布、精神障害の統計、自殺予防プログラム、カウンセリングサービスの利用状況、ストレス軽減プログラム
– 効果: 精神保健サービスのアクセス向上、自殺率の低下、心理的ウェルビーイングの促進
13. 地域社会サービスの活性化
– 使用データ: 地域福祉活動の概要、ボランティアプログラムの利用状況、コミュニティセンターの活動、地域安全プログラム、社会的孤立対策
– 効果: 地域コミュニティの強化、社会的孤立の解消、地域住民の安全と福祉の向上
14. 移民・難民支援サービスの最適化
– 使用データ: 移民の統計データ、難民支援プログラム、移民向けの言語教育サービス、社会統合支援プログラム、法的支援サービス
– 効果: 移民と難民の社会統合の促進、言語教育と職業訓練の提供、法的支援の強化

これらの仕事術は、福祉分野のオープンデータを活用することで、社会福祉サービスの質と効率を向上させるための例です。特定のデータを用いて、特定の社会的課題に対処し、その効果を最大化する方法が示されています。

■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI® 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。

　「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要　( https//datamart.jp/ )
・目的:

ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ:

位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット:

(1)データ販売者自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴:
マッチング表示登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金:
販売者様からの手数料10％　
購入者様からの手数料データ販売額の０％　＊オープンデータの場合無償

■福祉データプロバイダーの募集
近年、福祉分野は著しい変化を遂げており、特に社会の高齢化、デジタルトランスフォーメーション、そして新型コロナウイルスの影響を受け、福祉データの需要が急増しています。データに基づく意思決定や戦略的な取り組みは、福祉サービスの質の向上や、より効率的なリソースの配分を可能にし、社会的包摂を促進する鍵となっています。このような背景のもと、私たちは新たなデータコマースの構築を目指しており、その一環として、質の高い福祉データを提供していただけるデータプロバイダーを広く募集しています。提供いただくデータは、高齢者支援、障害者サービス、児童福祉、医療・介護サービスなど、幅広い分野にわたります。データを活用し、福祉分野における新しい未来を共に築き上げるパートナー様を募集しております。

AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非、ご参加ください。

■「JAPAN X-Tech展2024」開催概要
(1)日時 2024年4月18日（木）セミナー10:00～17:40（受付開始 9:30）
(2)会場 日経ホール＆カンファレンスルーム　https://www.nikkei-hall.com/access/　

東京都千代田区大手町1-3-7　日経ビル3F　＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
詳細はこちら：https://www.aosdata.co.jp/seminar/240307/

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：吉田 宣也
設 立：2015年4月　所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL：https://www.aosdata.co.jp/

AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供しております。

・データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」

・データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」

・データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」

・データをトラブルから守る「データセキュリティ」

・証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」

さらに2021年4月よりAOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用、特にAIのためのデータ利活用を最大にするデータプラットフォームの会社へと進化して参ります。