Vol.322 統計データを用いた生活行動マップの作成 ―人間中心の政策立案に向けてー
公益財団法人 山梨総合研究所
調査研究部長 佐藤 文昭
1. 政策を取り巻く現状と課題
今さらVUCAという言葉を持ち出すまでもなく、今日の地域社会を取り巻く問題は複雑化・複合化し、その先行きは不透明である。各自治体の計画策定においても、従来の政策分野別の取組みに加え、他の政策分野の施策・事業と連携しながら、こうした地域の問題に取り組んでいる。
地方シンクタンクである山梨総研でも、自治体の計画策定支援を通じて、より効率的・効果的な施策について検討を行っている。EBPM（Evidence-Based Policy Making：根拠に基づく政策立案）や、施策事業が目標を達成するまでの経路を図式化したロジックモデルといった新たな概念が取り入れられているものの、こうした取組みも道半ばである。
自治体が総合計画や各種個別計画を策定する際には、アンケート調査やヒアリング・ワークショップ、審議会等で市民や事業者の意見を聴取し、それを計画に反映するという手法が一般的であるが、こうした従来の調査で把握できる情報には限りがあるのが現状である。その理由として、顕在化しているニーズの把握が中心となり、その根底にある問題やそれを引き起こしている問題を把握することが難しいことや、個別の政策分野に関するニーズ把握が中心となることで、分野を超えた幅広いニーズの把握や対応策の検討が難しいということが挙げられる。
図 1 従来の政策分野別による地域課題への取組みイメージ
昨今、「人間中心」という言葉を耳にすることがある。内閣府が掲げる目指すべき未来社会の姿「Society5.0」は、「サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会」と定義づけられている[1]。また、ニーズを起点に問題解決に取り組む思考法である「デザイン思考」は、従来の「市場」や「技術」を起点とするアプローチからシフトした、「人」を起点とした人間中心の手法である。具体的には、観察等を通じた対象者への「共感」を通じて、インサイト、つまり対象者の潜在的なニーズや意識、心理などを深く掘り下げ、取り組むべき新たな「問題定義」を行うことで、その解決に向けた「アイデア発想」につなげていく、「個」を起点したアプローチであると言える。
しかしながら、以前アンケート調査やヒアリング・ワークショップを通じてペルソナ[2]をつくり、政策立案に活かすことが出来ないかと自治体に提案したことがあったが、反応は芳しくなかった。その理由は、対象者を具体化することで、それ以外の市民の意見が反映されないのではないかという懸念からであった。すべての市民に対してサービスを提供する行政として、ターゲットを絞ったマーケティングを行う民間的手法は馴染まないと捉えられていると推察される。
図 2 デザイン思考による地域課題への取組みイメージ
一方で、複雑化・複合化する問題は「個」にとどまるのではなく、社会経済活動やその結果といった様々な要素と相互に影響しあっている。これら要素間の関係性を把握し、物事を構造化することで問題解決を目指す思考法が「システム思考」である。デザイン思考が「個」を起点としているのに対して、システム思考は問題の「全体像」を把握しようとするアプローチである。
図 3 システム思考による地域課題への取組みイメージ
昨年度山梨総研が実施した自主研究「“シン”やまなし未来共創プロジェクト」（以下、「自主研究」という。）では、県民を対象としたWEBアンケート調査を行い、地域に対する満足度や主観的幸福度を調査した。さらに、アンケート調査で明らかになった対象者の特徴的な出来事について、統計等の客観データを用いて深掘りすることにより、それらを取り巻く要素とその関係を構造化した[3]。それにより、若者、働く世代の女性及び高齢者を取り巻く状況や問題点を明らかにすることができた。
これは、システム思考に分類されるアプローチである。アンケート結果と統計データという量的データを用いた分析を中心に行ったが、個々のデータを点として捉えるのではなく、つながりとして面として捉えていくことで、ある程度の構造化は可能であった。
それと同時に、課題もみえてきた。その一つが、全体を構造化する、つまり物事を俯瞰的に捉えようとすることで個の視点から離れてしまうことにより、インサイトを把握することが難しくなってしまうという問題が生じると考えられる。
それを解決するために、システムとして全体像を把握しながら、その中にある個々の意識やニーズを把握していくことで全体の解像度を上げることが、人間中心の政策立案に求められるのではないかと考えた。
2. 統計データ分析の新たな地平
2.1. 社会生活基本調査の新たな活用
量的データを用いて全体像を把握しながら、その中で個に近い視点を取り入れていくためには、どのような方法があるのだろうか。もちろん、補完的にインタビュー調査などの質的調査を行うことにより、個人の意識を把握することは可能であるが、前述の通り、対象者を具体化することで、それ以外の市民の意見が反映されないのではないかという懸念が生じる。そこで、EBPMを意識しつつ、統計データを用いてどこまで個の視点に近づくことが出来るのかを考えてみようと試みた。
前述の自主研究を通じて様々な統計データを収集・分析したが、その中で興味深かったのが総務省の「社会生活基本調査」であった。この調査は、生活時間の配分や余暇時間における主な活動を調査し，国民の社会生活の実態を明らかにするための基礎資料を得ることを目的として５年ごとに実施されている。
この統計の特徴は、対象者の行動の種類別に、行動者率、行動時間、行動時刻などが詳細に記録されていることである。さらに、属性についても、年齢、性別、居住地だけではなく、家族構成やライスフテージ、就業形態や健康状態などに細分化されており、様々な分析が可能となる。それにより、属性別の生活行動を詳細に把握することができるとともに、それを1日という時間軸で捉えることで、個人の生活行動の視点から地域問題やその解決方策を検討する上での有効なデータとなるのではないかと考えた。
そこで、このデータを用いて、デザイン思考で用いられる分析手法である「ジャーニーマップ」を参考に、属性別の1日の生活行動を図式化することで、その中から新たな問題点を探ってみることを試みた。
2.2. 社会生活基本調査を用いた「1日生活行動マップ」の試行
昨年度の自主研究では、県民を対象としたWEBアンケート調査を行った結果から、若者のメンタルヘルスと40代の働く女性のキャリアアップに関する問題提起を行った。
これは、WEBアンケート調査結果の他に、国や民間企業等が実施した調査結果を用いて導き出した仮説である。今回は、それらの対象者が、実際にどのように1日を過ごしているのかを明らかにするために、「社会生活基本調査」を用いて属性別に1日24時間のうちどのような生活行動にどれくらいの時間を費やしているかを示す「1日生活行動マップ」を作成した。
直近の調査は令和3年に行われており、ちょうどコロナ禍ということから特殊な条件下であるが、県民の生活を最も反映しているデータとしてこれを活用することとした。
2.3. 作成フロー
まず、対象となる属性を設定する。社会生活基本調査では、居住地（都道府県）や性別、年齢、就業状態、健康状態、ライフステージなど、多様な属性別にデータが提供されているが、その中から対象となる属性に最も近い属性データを選定した。
その後、選定した属性データについて、各生活行動を行っている行動者率と1日あたりの平均行動時間を分析し、行動者率の高い順に生活行動を選び、1日24時間の行動時間モデルを作成した。
なお、行動時間の統計データには、すべての対象者に対する「総平均時間」と、行動者のみを対象とした「行動者平均時間」の2種類があるが、今回はこの2つのデータを参考にした。
このモデルに基づいて、具体的にいつ、どの活動を行っているのかを把握するために、15分刻みの時間区分別の行動者率と起床・就寝や食事などの主な行動別の平均開始時刻を用いて、行動者率の高い時間帯に各生活行動を割り振ることにより、時刻別の生活行動をモデル化した「1日生活行動マップ」を作成した。
なお、時間区分別行動者率のデータは、全国のデータのみが公開されているため、それを用いている。
図 4 「1日生活行動マップ」の作成フロー
3. 分析結果
3.1. 若者（大学生）
（１）属性の設定
若者については、年齢や性別、就業状態によって生活行動が異なることが想定される。今回は、大学生に絞って平日の1日生活行動マップを作成することとした。
（２）統計データの分析
対象者の平日における行動者平均時間と行動者率を以下にまとめる。これをみると、睡眠や身の回りの用事、食事といった生理的に必要不可欠な1次活動はほぼ9割以上、学生にとっての義務的活動（2次活動）である学業も9割近くとなっている。また、それ以外の自由時間となる3次活動については、休養・くつろぎが8割以上、学業以外の学習・自己啓発・訓練も4割と高くなっている。一方で、スポーツ、趣味・娯楽、交際・付き合いはいずれも1割未満となっており、自由時間の過ごし方にはばらつきがみられる。特に、自主研究結果で指摘があった友人との関係性の希薄化に関連する交際・付き合いについては、行動者率は１割程度と低いものの、行動者の平均時間は4時間以上と極めて長いことから、関係性について個人差が大きいことがうかがえる。
また、2次活動となる仕事（アルバイト）は、平日の行動者率は4％と低いものの、行動者の平均時間は5時間を超えていることから、一部の学生については、アルバイトが学業や健康面に影響を及ぼすことが懸念される。
このように、生活行動は多岐にわたるが、行動者率の高い順に行動者平均時間の累計が24時間になるよう生活行動を選択した結果、睡眠、身の回りの用事、食事、学業、休養・くつろぎ、通勤・通学、学習・自己啓発・訓練(学業以外)の7項目となった。
表 1 行動時間モデル（大学生）
（３）1日生活行動マップの作成
前述の通り抽出した行動者率の上位7項目について、時刻区分別行動者率や行動別平均開始時刻を用いて１日の行動時間モデルを時刻に割り振ることにより、学生の平日における1日生活行動マップと、参考までに時刻別のパソコン・スマートフォンの使用率を以下にまとめる。
午前午後の合計6時間は授業などの学業の時間となり、その後も学習・自己啓発・訓練など、学びの時間が日中の多くを占めていることが分かる。また、昨年度の自主研究では、若者によるパソコンやスマートフォンによる受動的な趣味・娯楽の割合の増加やSNSによる浅い人間関係などが指摘されているが、このマップにおいても自宅での休養・くつろぎなどの自由時間において、パソコン・スマートフォンの使用者率が3割以上と比較的高くなっている。学業においても概ね4割以上がパソコンまたはスマートフォンを活用していることからも、授業においてパソコンやスマートフォンの活用機会が多いことがうかがえる。
一方で、このマップには、部活やサークル活動、趣味・娯楽、アルバイトの時間が反映されていないが、仮にこうした時間を確保しようとすると、学びあるいは休養・くつろぎの時間を削減することになる、つまりトレードオフの関係にあると考えられる。
表 2 1日生活行動マップ（大学生）
3.2. 子育て中の働く女性
（１）属性の設定
子育て中の働く女性については、子育ての負荷が大きいことが想定される、末子が就学前の仕事を持つ女性（有業者）を対象とした。
（２）統計データの分析
対象者の平日における行動者平均時間と行動者率を以下にまとめる。
学生のデータと比較して、特定の生活行動の行動者率が高くなっており、睡眠や身の回りの用事、食事といった生理的に必要不可欠な1次活動は8割以上、2次活動については、パートを含む有業者であることから仕事は8割以上となる一方で、家事8割は以上、育児も7割近くと高くなっている。また、自由時間となる3次活動は、休養・くつろぎが8割以上であるものの、スポーツ、趣味・娯楽、交際・付き合いはいずれも1割またはそれを下回る行動者率となっている。この他、学生では比較的高かったテレビ・ラジオ・新聞・雑誌の行動者率も1割程度にとどまり、自由時間の少なさが顕著に表れる結果となった。
このように、子育て中の働く女性の生活行動も多岐にわたるが、行動者率の高い順に行動者平均時間の累計が24時間になるよう生活行動を選択した結果、睡眠、食事、身の回りの用事、仕事、家事、休養・くつろぎ、通勤・通学、育児の8項目となった。
表 3 行動時間モデル（子育て中の女性）
参考までに、子育て中の働く男性と比較した場合、育児の行動者率が7割近い女性に対して男性は3割程度、家事は女性が8割に対して男性は4割と、それぞれ女性の半分程度の行動者率にとどまっている。一方、仕事については、行動者平均時間は10時間となっており、所定勤務時間を8時間とすると、1日平均2時間の残業時間が生じていることが分かる。このことから、子育て世代の男性が、育児や家事に時間が割けない一つの理由として、勤務時間の長さがあると推測される。
表 4 参考：行動時間モデル（子育て中の男性）
（３）1日生活行動マップの作成
前述の通り抽出した子育て中の働く女性の行動者率の上位8項目について、時刻区分別行動者率を用いて行動時間モデルを時刻に割り振った、子育て中の働く女性の平日における1日生活行動マップを以下にまとめる。
起床時間の平均は6時過ぎで、その後身の回りの用事を済ませて、出勤時間までに食事の準備などの家事と育児を行っている。8時半には出勤し、勤務時間は時短勤務あるいはパートタイムで9時から16時までの平均6時間程度となっている。勤務後は、子どもを保育園に迎えに行き、18時半頃の夕食を挟み、育児・家事、身の回りの用事が続く。そして、休養・くつろぎの時間が取れるのが21時半から就寝までの1時間程度となっている。
一方で、子育て中の男性の場合、平均勤務時間が女性よりも長いことから、朝早めに出勤しているものの、残業により帰宅は19時を過ぎており、育児・家事に携わる時間が取れないことが分かる。その反面、就寝前の休養・くつろぎの時間は、女性の1時間に対して、男性が1.5時間であることからも、女性に育児・家事の負担が偏る傾向がみられる。
表 5 1日生活行動マップ（子育て中の女性）
4. 1日生活行動マップから見えてきたこと
以上の通り、1日生活行動マップを用いて学生と子育て中の働く女性を比較した結果から見えてきたことをまとめる。
（１）若者（大学生）
学業及び自由時間を通じて、パソコンやスマートフォンの利用割合が4割程度であり、これらが日常生活において必要不可欠であることが分かる。また、行動者率の低い行動を省略していることがあるものの、自宅で過ごす時間が長く、休養・くつろぎの時間においてもパソコン・スマートフォンの使用割合が高いことから、若者のSNSを通じた浅い人間関係や自宅の心地よさの重要性を指摘した自主研究結果を裏付ける内容になっていると考えられる。
一方、学業においてもパソコンやスマートフォンの使用が多いことは、課題を行う上なのか、あるいはプライベートな使用なのか判断することは難しいが、ITを活用した授業が増加する一方で、学生間の対話や社会とのつながりを持つ機会が減少することで、人付き合いが面倒と感じたり、コミュニケーションにストレスを感じることにつながることが懸念される。
さらに、県内大学生の地元就職率が低迷する中で、授業や課外活動を通じて地域社会と関わる機会が少ないことが、地元企業を知る機会の減少にもつながっている可能性が考えられる。
（２）子育て中の働く女性
学生と比較して、自由時間は大幅に少なく、その分仕事や家事・育児に多くの時間が費やされていることが分かる。特に夕方の時間帯は、1人で育児と家事を行わなければならず、育児に十分時間を割くことが難しい状況が想定される。一方で、未就学児を持つ男性は、30～40歳代が多いと考えられるが、この世代の男性は労働時間が長時間に及ぶ傾向がみられることから、それが女性側の家事・育児の負担増加につながっていると推測される。
性別役割分担という意識の問題もあるが、実際の労働時間が、男性の家事・育児への参画を難しくしている要因の一つと捉えることも出来る。これは、労働時間という企業側の問題であると同時に、業務効率化といった働く側の労働時間や残業に対する意識の問題にもつながるのではないか。
一方で、労働環境や意識の問題の解決には時間がかかることも予想される中で、根本的な問題解決とあわせて、女性の負担軽減や心身の健康維持のため、家事支援サービスの充実や家事・育児に関する相談など、直面する問題への対応策もあわせて検討していくことが必要ではないだろうか。
これらはあくまでも対象となる属性の平均的な「モデル」であり、行動者率の低い多様な行動を省略したものである。実際には個々に様々な行動が行われているものの、その最大公約数とも言える行動者率の高い行動に注目することで、属性に共通した特徴や問題点を明らかにすることができると考えられる。この点については、主にエキストリームユーザー[4]を対象とする民間のマーケティングとは異なるが、統計データという客観的な根拠に基づくことで、市民に説明し理解を得る上でメリットがあるのではないかと考える。
5. まとめ：人間中心の政策立案に向けて
人間中心の政策立案とは、文字通り、政策分野というシーズからではなく、向き合うべき人の営みやその中にあるニーズから政策を考えるということである。一方で、人の営みとは、必ずしも政策分野毎に縦割りになっているのではなく、様々な分野を超えた総合的なものである。このことは、今回、データを用いて「1日生活行動マップ」を作成し分析したことで、改めて実感することができるだろう。
その中で、学生や子育て世帯など、それぞれの当事者を取り巻く問題については、各政策担当者が個々に当事者に向き合うのと同時に、特定の当事者の問題を多様な政策分野から総合的に分析し、問題の本質を明らかにすることにより、新たな解決策を導き出すことが可能となる。それこそが人間中心の政策立案の一つの形ではないかと考えている。
もちろん、行政が市民一人一人のすべての問題に向き合うことは不可能である。しかしながら、今回のような特定の属性に共通するモデルを用いることで、生活者目線で解決すべき共通の問題を明らかにし、その解決に向けて各政策分野が出来ることは何かを考えていくことが可能となると考えられる。
今回は、試行として2つのモデルを作成してみたが、こうしたモデルを政策分野毎に作成し重ね合わせていくことで、多様な主体間の共通する、あるいは関連する問題を抽出し、解決策を検討していくこともできるだろう。
このように、統計データを活用し様々な属性の生活行動を図式化することで、現状を把握するとともに、各モデルに生じているであろう問題を推測することができる。さらに、市民ヒアリングやワークショップなどを通じて意識や具体的なニーズなどを掘り下げ、「1日生活行動マップ」の解像度を上げていくことで、より生活者の実態に即した問題の把握とその解決のための政策立案が可能となると考える。
一方で、各自治体においてこうした分析を行うことは、時間的にもマンパワー的にも難しいことが想定されるが、地方シンクタンクである山梨総研として、人間中心の政策立案に向けて、今後とも様々な調査研究や分析手法の検討などの情報発信や支援を行っていきたい。
赤：異なるモデルに共通する特定の政策分野の問題を明らかにし、取組みを検討
図 5 モデルによる人間中心の政策立案のイメージ（子育て中の働く女性の例）
[1] 内閣府HP（https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/）
[2] 商品やサービスの利用者の属性やライフスタイル、趣味嗜好や価値観などをイメージできるよう、具体的に条件を設定した架空の利用者像。
[3] 調査結果の詳細は、山梨総研HP（https://www.yafo.or.jp/wp/wp-content/uploads/2025/04/586430c55236d432904c64aa4392b4b9.pdf）を参照。
[4] 対象の商品、サービスに対して極端な使い方をしている人であり、その潜在的なニーズを把握することは、新たな商品やサービスを開発する上で有効であると考えられている。