データ整合の自治体事例5選──部署間連携を成功させる実践ステップ

自治体のデータ整合に成功している事例には、共通して「対象データの絞り込み」「部署間ルールの明文化」「段階的なクレンジング」という3つのステップが見られます。逆に言えば、この手順を踏まずに一括統合を目指した自治体ほど頓挫しやすい傾向があります。住民基本台帳・税務・福祉・介護・子育てなど、庁内には同じ住民の情報が複数のシステムに分散して登録されています。部署ごとに入力ルールが異なるため、住所の「丁目」がアラビア数字だったり漢数字だったり、氏名の旧字体と新字体が混在していたりと、突き合わせるだけでも相当な労力がかかるのが現場の実態です。

なぜ今データ整合が改めて注目されているかといえば、自治体情報システムの標準化・共通化の期限が迫っていることが大きな要因です。基幹系20業務の標準準拠システムへの移行にあたり、既存データをそのまま載せ替えるだけでは不整合が新システムに持ち込まれてしまいます。また、マイナンバーを軸にした情報連携が拡大するなかで、庁内のデータ品質が低いままだと突合エラーが頻発し、住民サービスの遅延や誤送付といった実害につながるリスクが高まっています。こうした背景から、移行プロジェクトの初期段階でデータ整合に着手する自治体が増えつつあります。

成功事例に共通する進め方を整理すると、まず第一段階は「影響の大きいデータ項目の特定」です。住所・氏名・生年月日など名寄せに直結する項目から着手し、全件を一度に扱うのではなく、不整合率の高いデータセットを優先的に抽出します。第二段階では、部署横断のワーキンググループで「入力ルールブック」を策定します。ある中核市では、住所表記を外字も含めて統一コード表に落とし込み、既存データをバッチ処理で変換したことで突合率が大幅に改善したと報告されています。第三段階は、ツールを使った自動クレンジングと目視確認のハイブリッド運用です。完全自動化は誤変換のリスクがあるため、例外パターンは担当者が判断する体制を残すのが現実的です。

一方で、つまずきやすい落とし穴もあります。最も多いのは「全庁一斉に完璧な整合を目指す」アプローチです。対象範囲が広すぎると合意形成に時間がかかり、プロジェクトが停滞します。まずは2〜3部署の連携データに絞り、成功体験を庁内に共有してから範囲を広げる方が着実です。次に多い失敗は、クレンジングを一度やって終わりにしてしまうケースです。日々の業務でデータは増え続けるため、入力時点でのバリデーションルールを仕組み化しないと、整合済みデータがまた劣化していきます。さらに、外部ベンダーに丸投げして庁内にノウハウが残らないパターンも散見されます。ベンダーと協働しつつ、ルール策定と運用設計は庁内主導で進めることが持続性の鍵になります。

合同会社Gel-bananaでは、京都府福知山市を拠点に、自治体のデータ整合・業務システム連携の支援を全国オンラインで行っています。現状データの棚卸しからクレンジングルールの設計、標準化移行に向けたデータ品質チェックまで、段階的に伴走するスタイルを取っています。「どこから手をつければいいかわからない」という段階からでもご相談いただけます。まずは info@gel-banana.jp までお気軽にお問い合わせください。