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社会課題を可視化する(2)

執筆者 Dragon 更新日時 2020年7月08日

こんにちは。Dragonです。

 ここ新潟では雨の日が続き、本格的な梅雨の時期に入ったなと感じています。湿度は高いのですが、それほど暑くなく過ごしやすい日々を送っております。
今回も社会の課題を可視化する前に少しだけラオスの事をお話をします。

 ラオスは、人口約700万人ほどが暮らしていて他民族国家です。
ラオ族と呼ばれる民族が約半数以上を占めており、ほとんどの人が仏教を信仰しています。
街のいたるところでオレンジ色の袈裟を着たお坊さんを見かけることが多いです。
托鉢朝は托鉢のために家を周り、お経を唱えている風景をよく目にします。夜は食事をしないので、日が出ている時の朝と昼しか食事をしません。
托鉢するお坊さんは若く、5歳~20歳で修行の一環で托鉢をして周ります。彼らはお寺に寝泊まりし食事は托鉢されたもので暮らしています。
なぜ、小学校低学年程度の小さい子供がお寺に寝泊まりしているのだろうと思っていたら、
裕福と言えない家庭や親がいなかったりと様々な事情がある場合には、お寺に入ることで衣食住の最低限の生活を確保する事ができるそうです。
お坊さんの学校もあり、普通の学校も無料で教育を受ける事ができるそうです。
セーフティーネットの役割をお寺が担っているんだなと、社会の基盤が必ずしも安定していると言い難くても文化や宗教など背景が違えば、その社会にあった仕組みが出来上がるものなんだと思いました。

 今回は、高齢化施設の可視化とオープンデータの利活用の一例を紹介したいと思います。
多くの地方自治体では65歳以上の人口の占める割合が30%を超えてきており、2045年には、すべての自治体で30%を超えていくことが推測されています。ここ新潟県の現在の状況は、31%となっています。高齢者施設でも様々施設(サービス)があり、そのなかでも介護状態のレベルを表す要介護3ではないと入居できない特別養護老人ホームの待機人口の状況は1万人を超えており、全国的にみても厳しい状況である事が分かりました。(厚生労働省 特別養護老人ホームの入所申込者の状況より
厚生労働省や統計局などの情報を使って、可視化してみたいと思います。

今回もスクレイピングツールのOctoparse(https://www.octoparse.jp/)を使って、以下のデータを取得しています。

・厚生労働省 介護事業所・生活関連情報検索
 https://www.kaigokensaku.mhlw.go.jp/
・統計局 人口推計
 http://www.stat.go.jp/data/jinsui/2018np/
・厚生労働省 特別養護老人ホームの入所申込者の状況
 https://www.mhlw.go.jp/content/12304250/000581323.pdf

 

1.全国 入所者希望者状況

全国高齢者施設状況

 この図は入居者希望者を65歳以上の人口で割ったときの割合です。全国平均的にも新潟県では希望者数も1万人と多く、65歳以上の入居希望の未入居者割合が多いことが分かりました。

 

2.県内高齢者施設の位置および空き状況新潟県高齢者施設

 この図は、施設を地図にマッピングしました。施設といっても様々あり宿泊可能な介護老人福祉、介護老人保健や利用者が施設へ通うような通所介護や介護者が自宅に訪問しリハビリや入浴のお手伝いをするサービスなど多岐にわたります。

養老介護施設

Tableauでは、地図や表グラフをそれぞれ作成した後に、連携することができ、左の図では地図上の左上の介護老人福祉をクリックすると、右表のサービス別事業者数、下部の定員の表や入居可能人数(介護老人福祉・保険施設)にハイライト表示となります。

 

 

3.利用者向けWEBサイトとの連携

Webサイトと連携動画

 地図上の施設をクリックすると外部のWEBサイトと連携することも可能です。動画のように施設をクリックすると画面下部にその施設の情報を表示させています。このようにどこに施設があり、どのような施設なのかを確認することも可能になります。

今回紹介した一例では、以下のTableauの機能を利用してみました。
・県や市単位の
エリアごとにヒートマップで表示する。
・各図やグラフを連携する。
・外部のWEBサイトと連携する。
 Tableauは様々な機能がすでに揃っているので、プログラムとか難しい設定がなく動作します。
Tableauの基本的な操作などは以下でも紹介しています。ぜひ興味のあるかたご確認ください。
https://tableau-i-ways.com/

このように、厚生労働省や統計局がそれぞれが公開しているデータを繋いでいくと様々な角度から情報が見えてくる事例でした。
オープンデータ化、利活用のイメージが掴めて頂けると嬉しいです。

次回は、データの取得の仕方(Octoperseオクトパス)の手順をご紹介したいと思います。

Dragon

執筆者 Dragon

沖縄県宜野座生まれ、新潟競馬場で馬に関わる仕事を携わり、当時トレンドのIT業界へ参入。中国、ベトナムのオフショア開発を経て、INSIGHT LABを一時退職し、JICA青年海外協力隊でラオスへ渡航。2020年3月に帰国し、新潟研究開発センターへ合流。社会課題をテクノロジーを使って解決したい。世界的に話者の少ないラオ語を話せる。趣味はランニング。

 

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