電子地域通貨の
データ分析入門

分析は、数字ではなく
問いから始める。

電子地域通貨を導入すると、取引日時、金額、店舗、ポイント付与などのデータが蓄積されます。しかし、データがあることと、活用できていることは同じではありません。

利用額が増えた理由は一つではありません。利用者が増えたのかもしれません。一人当たりの回数や単価が増えた可能性もあります。一部の高額利用者、行政給付、キャンペーンによって一時的に増えただけかもしれません。

分析方法を先に選ぶのではなく、何を知る必要があるのかを決めます。例えば「日常利用として定着したか」「利用可能な場所が不足していないか」「施策後も継続しているか」「健康や交通との連携が外出を支えたか」という問いです。

いま知りたいことから、
分析の入口を選ぶ。

すべての手法を最初から使う必要はありません。現在の課題に最も近いものを選ぶと、読むべき章と最初に確認する指標を表示します。

分析の前に、
データの意味をそろえる。

同じ「利用者数」でも、登録カード数、登録者数、期間内に利用したID数では意味が異なります。分析の正確さは、高度な手法よりもデータ定義に左右されます。

一般に記録されるデータ

分析前に確認するもの

まず、基本的な数字を
分解して見る。

最初からAIや複雑な数式は必要ありません。利用総額を人数、回数、単価へ分けるだけでも、変化の理由が見えます。

最初に確認する基本指標

平均値だけでは見えない

少数の高額利用者がいると、平均値は大きく上がります。そこで中央値、四分位数、最大・最小、標準偏差、ヒストグラム、箱ひげ図を確認します。「平均的な利用者」が実際に多数存在するとは限りません。

条件ごとに分けて比較する

月、日、曜日、時間帯、店舗、業種、地区、年代、カード・アプリ、有償・無償、通常・施策、新規・既存などに分けます。人口規模が異なる地区や年代を比較する場合は、人数だけでなく「人口100人当たり」など分母をそろえます。

時間の変化とグラフ

月別・日別の推移だけでなく、前年同月、移動平均、季節、年金支給日、給料日、観光、イベントなどを確認します。棒グラフは大小比較、折れ線は時間変化、ヒストグラムは分布、箱ひげ図はばらつき、散布図は二つの数値の関係、地図は地域差に向きます。

深い分析は、
問いに必要な分だけ使う。

手法が高度であるほど分析が優れているわけではありません。最も単純で説明可能な方法から始め、必要な場合だけ深めます。

利用の継続を見る

同じ時期に利用を始めた人をまとめ、その後の利用を追う方法がコホート分析です。4月開始、5月開始、6月開始の利用者を分け、翌月以降の再利用を確認します。定着しやすい時期や施策、離脱が増える時点を見つけます。

利用の集中と、限定された取引圏

地域通貨は利用範囲が限定されるため、対象範囲内の取引構造を比較的把握しやすい特徴があります。ただし、完全に閉じた経済ではありません。加盟店は換金後に地域外から仕入れ、利用者は現金やクレジットカードも使います。

利用者の行動を分類する

RFMでは、最後の利用からの期間（Recency）、利用回数（Frequency）、利用金額（Monetary）を使います。地域通貨では、高額利用者を販売対象として選別するためではなく、日常継続型、特定店舗型、回遊型、キャンペーン型、給付利用型などの違いを理解するために応用します。

関係を見る。原因とは区別する

利用額と年齢、取引件数と気温、店舗までの距離と利用頻度などは、散布図、相関、回帰で関係を整理できます。しかし、関係が見つかっても一方が他方の原因とは限りません。曜日、季節、休業、イベントなど第三の要因を確認します。

施策前後を比較する

施策後に利用が増えたことと、施策によって増えたことは同じではありません。季節、天候、観光、物価、新規加盟店、他の給付なども動きます。対象者と非対象者、対象店と対象外店、導入地区と比較地区、前年同時期などを設計します。

地域通貨の外側にある
データを重ねる。

地域通貨データは、地域通貨で行われた取引しか記録しません。地域全体の人口、移動、商業、天候、暮らしを理解するには、公的データとのクロス分析が必要です。

人口・世帯・産業を重ねる

地区別や年代別の利用者数を比較するときは、人口を分母にします。高齢者の利用者数が多くても、高齢者人口に対する割合では低い場合があります。単身世帯、就業、昼間人口、事業所数などを重ねることで、利用の背景を読みます。

座標から「利用できる環境」を見る

店舗の緯度・経度と人口、施設、交通を重ねます。目的は、利用していない人を探すことではありません。店舗が近くにない、公共交通で行けない、生活動線上に利用先がないなど、利用しにくい環境を発見することです。

施設・交通・土地利用を重ねる

国土数値情報には、地形、土地利用、公共施設、交通、災害リスク、都市計画、地価などがあります。バス停や公共施設から店舗までの距離、住宅地と商業地の違い、交通空白と利用状況などを検討できます。

北海道では、天候を外せない

気温、降雪、積雪深、降水量、風速、日照などと日別取引を重ねます。利用減少が制度への関心低下なのか、外出困難によるものかを分けて考えます。年代別・地区別・業種別で天候の影響が異なる可能性もあります。

地域の構造と施策目的を重ねる

RESASは人口、産業、企業、観光、消費などの地域構造を見る入口です。RAIDAは地域課題を指標で捉え、施策目標との関係を考えるために使います。e-Govデータポータルは、省庁をまたいで交通、福祉、医療、教育、防災などのデータを探す入口です。

分析は、導入後ではなく
データ設計から始まる。

後から分析しようとしても、ポイント付与理由、施策ID、店舗座標、制度変更日が残っていなければ、数字が変わった理由を説明できません。

氏名を削除しただけで、個人と無関係なデータになるとは限りません。取引日時、店舗、年代、地区などを組み合わせると、個人を推測できる場合があります。仮名加工情報、匿名加工情報、統計情報は、それぞれ要件と取扱いが異なります。

• 利用目的と対象を明確にする
• 必要最小限の項目にする
• アクセス権限と保存期間を決める
• 外部提供やデータ連携の根拠を確認する
• 少人数区分は統合・非表示にする
• 分析後の保存・削除を記録する

分析を、改善まで
一つの流れにする。

分析準備、12項目。

チェック状態はこの端末のブラウザ内に保存されます。未確認項目を、担当者と期限を持つ実務課題へ置き換えてください。

補論。幸福と生きがいへ、
慎重に補助線を引く。

取引データ以外に必要なもの

入門は公的資料から。
深掘りは学術研究へ。

参考リンクは、総務省統計局など国の機関、公的データ基盤、独立行政法人、大学・研究機関、J-STAGE・CiNii Researchを優先します。個人運営の解説サイトは原則として掲載しません。

データから、
地域の暮らしへ戻る。

電子地域通貨の分析は、利用額を増やすためだけに行うものではありません。誰が参加できているか。誰が利用しにくいか。どの地区に店舗や移動手段が不足しているか。どの施策が一時的な利用に終わり、どの施策が継続的な参加につながったかを考えます。

取引データに、人口、場所、施設、交通、天候、産業、健康、参加、住民の声を重ねることで、地域の姿が少しずつ見えます。一方で、地域通貨を利用していない人、データに記録されない人、数字で表しにくい感情や関係もあります。

何を測ることができるかではなく、何を知る必要があるのか。電子地域通貨のデータは、地域で暮らす人の生活を考えるための補助線である。