【AI×地方創生】内閣府「RAIDA」が進化　生成AIが自治体のデータ分析を変える時代へ

人口減少、少子高齢化、観光客の減少、地域経済の縮小――。 全国の自治体が抱える課題は年々複雑化しています。

こうした中、内閣府が推進する地方創生データ分析評価プラットフォーム「RAIDA（レイダ）」が注目を集めています。

デジタル田園都市国家構想の一環として整備されたRAIDAは、自治体職員が地域課題をデータで分析し、根拠に基づく政策立案（EBPM）を支援するためのプラットフォームです。

さらに近年では生成AI技術を活用した分析支援機能の導入が進み、専門知識を持たない自治体職員でも高度なデータ分析を行える環境が整備されつつあります。

AIは地方創生をどこまで変えるのか。 今回はRAIDAの仕組みと自治体DXへのインパクトを解説します。

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RAIDAとは何か

RAIDA（Regional Analysis and Integrated Data Assessment）は、内閣府が推進する地方創生データ分析評価プラットフォームです。

人口動態、観光、産業、雇用、地域経済などの様々な統計データを一元的に分析できる仕組みとして整備されています。

これまで自治体では複数の統計データを個別に収集し分析する必要がありましたが、RAIDAの導入によって効率的なデータ活用が可能になりました。

なぜ自治体にデータ分析が必要なのか

地方創生の課題は感覚だけでは解決できません。

人口減少の原因や観光客数の変化、地域産業の課題を正しく把握するためには客観的なデータ分析が不可欠です。

しかし現場の自治体では、データ分析の専門人材が不足しているケースが少なくありません。

担当者が通常業務と兼務しながら分析を行うケースも多く、十分な活用が進んでいない自治体もあります。

図解① RAIDAの全体像

分析領域	活用データ	目的
人口分析	人口動態・年齢構成	人口減少対策
観光分析	来訪者データ	観光振興
産業分析	事業者・雇用統計	産業政策
地域経済	経済指標	地域活性化
KPI管理	政策評価データ	EBPM推進

自治体が抱える分析の課題

多くの自治体では、データ分析そのものが大きな負担になっています。

• データ収集に時間がかかる
• 分析スキルを持つ職員が少ない
• 結果を政策へ反映しにくい
• レポート作成が属人化している

結果として、せっかくのデータが十分活用されないままになっているケースも少なくありません。

図解② 従来の分析業務との違い

項目	従来	RAIDA活用
データ収集	個別取得	一元管理
分析作業	手作業中心	効率化
レポート作成	担当者依存	標準化
政策立案	経験重視	データ活用

こうした課題を解決するために期待されているのが、生成AIによる分析支援です。

生成AIが変える政策立案

近年、自治体DXの分野で注目を集めているのが生成AIです。

従来のデータ分析では、統計資料を収集し、グラフ化し、その結果を読み解くために専門知識が必要でした。

しかし生成AIの登場により、自治体職員が自然な言葉で質問するだけで、データの傾向や課題を整理し、分析結果を提示できる時代が到来しています。

例えば、

• 人口減少の主な要因は何か
• 若年層流出が多い地域はどこか
• 観光客数が増加している要因は何か
• 地域経済へ影響している産業は何か

といった問いに対し、AIがデータを分析しながら回答を支援することが期待されています。

図解③ 生成AIを活用した自治体分析の流れ

ステップ	内容
① 課題設定	人口減少や観光振興などのテーマを設定
② AIへ質問	自然言語で分析依頼
③ データ分析	統計データを横断的に解析
④ 結果表示	グラフや要因分析を提示
⑤ 政策立案	EBPMに基づく施策検討

これまで専門家へ依頼していた分析作業の一部を、自治体内部で実施できる可能性が広がっています。

RAIDAがもたらす自治体DXへの影響

RAIDAの最大の価値は、データ活用を一部の専門家だけのものにしないことです。

自治体職員の多くは、企画、総務、観光、福祉など幅広い業務を兼務しています。

そのため高度な分析スキルを持つ人材を確保することが難しい自治体も少なくありません。

生成AIによる分析支援は、この課題を大きく改善する可能性があります。

担当者がデータサイエンティストでなくても、地域課題の分析と政策立案を行える環境が整備されつつあります。

図解④ RAIDA×生成AIで期待される効果

効果	内容
分析時間短縮	集計・分析業務の効率化
人材不足対策	専門人材不足を補完
政策立案高度化	根拠に基づく施策設計
EBPM推進	データ活用文化の定着
自治体DX促進	業務全体の効率化

今後は人口減少対策だけでなく、観光振興、地域経済活性化、防災、医療など幅広い分野への応用が期待されています。

AI×地方創生の視点

地方創生の最大の課題は、限られた人員で複雑化する地域課題へ対応しなければならないことです。

特に人口減少が進む地域では、自治体職員数そのものが減少しており、従来型の行政運営だけでは持続可能性が低下しています。

そこで期待されているのがAIです。

• 人口分析の自動化
• 観光戦略立案支援
• 移住促進施策の分析
• 地域経済の予測
• 行政レポート作成支援

こうした業務をAIが支援することで、自治体職員は住民対応や政策実行といった本来の業務へ集中できるようになります。

RAIDAは、その基盤となるデータ活用環境として今後さらに重要性を増していくでしょう。

この記事のポイント

まとめ

地方創生を成功させるためには、感覚や経験だけではなく、データに基づく政策立案が欠かせません。

RAIDAはそのための基盤として整備されており、生成AIの活用によってさらに使いやすい仕組みへ進化しつつあります。

人口減少や観光振興など、地域ごとに異なる課題を抱える日本の自治体にとって、AIとデータ活用は今後ますます重要な存在になるでしょう。

RAIDAの進化は、地方創生と自治体DXの未来を大きく変える可能性を秘めています。

参考資料

• 内閣府 地方創生データ分析評価プラットフォーム（RAIDA）
• デジタル田園都市国家構想関連資料
• 地方創生・EBPM推進資料