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〜日本初・話題の【SDGs】をAIを用いてスコア化に成功〜京都府の取組を参考に、ついに全国へ

魅力・課題の‘見える化’で地域活性化をサポート

企業や自治体の取組が環境や社会に与える影響への評価・分析を行うサステナブル・ラボ株式会社は、持続可能な世界を実現するために国連で定められた国際目標【 SDGs 】の‘見える化’を進めるため、日本全国47都道府県の魅力や課題を項目別に分析し、日本で初めてAI(機械学習モデル)を用いたスコア化を実現しました。
これは、国際社会の中で日本の課題の見える化に貢献するとともに、地域が抱える人口減少や高齢化、過疎化などの問題解決の糸口を見つける新たな切り口として自治体からも注目を集めています。




【日本初!SDGsの‘見える化’で、地域の課題の‘見える化’も実現!】

[画像1: https://prtimes.jp/i/52578/2/resize/d52578-2-300977-0.png ]

 
今、国際的に注目を集めている持続可能な開発目標SDGs。持続可能な世界を実現するために日本でも積極的に取り組んでいる施策のひとつで経済や環境などの課題を解決しよりよい社会を目指していくというものです。
 政府も2018年から「SDGs未来都市」など自治体の達成に向けた取り組みを評価する制度を創設したもののこれまで日本では都道府県単位で具体的に数値化されることはなく、何から始めてよいか悩む自治体も多く存在しています。
 そこで弊社が開発したのがこのSDGsの課題を誰もが目でみてわかるようにスコア化するシステムです。このシステムの実現で各都道府県は自分の都市の強みや弱みをひと目で把握することが可能になり、よりよい自治体運営に向けて施策を進めることが可能になりました。


【地方の課題や弱点をデータ分析!具体的な解決策を提案】
■都道府県のSDGsのスコア化の方法とは…?
1.各都道府県の教育費や上水道普及率、CO2排出量など400以上のデータをシステムで抽出
2.AI(機械学習)がそれらのデータを各都道府県の人口規模や経済規模などを勘案した上で比較処理をしリアルタイムに分析
3.それらのデータを元に有識者・専門家と協議の上、各自治体が具体的に強み・弱みを把握して具体的な施策に活用できる形に整えることで、スコア化が実現(今後は自治体へのインタビューやアンケートなども踏まえ、更に踏み込んだスコア化を予定)

 「海の豊かさを守ろう」や「住み続けられるまちづくりを」など項目ごとに数値化され、そのスコアを全国の自治体の平均と比較できるので、各自治体がどこに力を入れて街づくりをすればいいかなど具体的な解決策を立てられる仕組みを可能にしました。また、これらのデータを元に弊社では、新たな地域創生に向けた施策などの提案も積極的に行っています。

■各自治体の魅力発見と課題解決を実現した「SDGsスコアレポート」の中身とは??
 弊社では、新しい総合計画を策定し、新たな施策展開を進めようとしている京都府の取り組みを参考に、AIを活用し全国47都道府県のSDGsのスコア化を実現しました。データ分析例を紹介します。


[画像2: https://prtimes.jp/i/52578/2/resize/d52578-2-823912-2.png ]

 分析例の自治体では、インフラや雇用・労働分野のスコアが優れているが、農林水産分野では全国平均を下回っていました。こういった場合、森林保護や水産事業強化などに関する取組を検討・実施し、農林水産分野のスコアの経年変化を観測することで、より良い自治体を目指す羅針盤としてスコアレポートの活用ができます。そういった取組と観測が実施されれば、地域の森林破壊やグローバルな気候変動問題に貢献できる他、それらの取組の推進度をスコアとして住民や関係者にわかりやすくアピールでき、自治体のブランド強化につながることが期待されます。

【スコアの経年変化を追いかけることで 住民の満足度アップ貢献を目指す!】
 今後弊社では、長期的に各都道府県の【SDGs】のスコア化を目指しています。長期的に実施することで、各都道府県ごとにどの項目が改善されたかなどの経年変化が‘見える化’され、具体的な施策が立てられやすくなるのはもちろん、改善点などの変化もわかるので地方自治に携わる職員のモチベーションのアップやさらには、より住みやすい街になり住民の満足度のアップも期待できます。
 今後は自治体がより活用しやすい‘見える化’の実現を進めるとともに企業、個人へのスコア化の実現を目指し、地域社会をはじめ国内の抱える問題を【 SDGs 】を通して、様々な角度からサポートしていきます。


【会社概要】
名称:サステナブル・ラボ株式会社
住所:〒105‐0013 東京都港区浜松町2-5-3 リブポート浜松町703号
URL:https://suslab.net/
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